diff --git a/translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.bn.png b/translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..21ac354d7
Binary files /dev/null and b/translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.bn.png differ
diff --git a/translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.br.png b/translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.br.png
new file mode 100644
index 000000000..21ac354d7
Binary files /dev/null and b/translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.br.png differ
diff --git a/translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.bn.png b/translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..c4dbb1e9c
Binary files /dev/null and b/translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.bn.png differ
diff --git a/translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.br.png b/translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.br.png
new file mode 100644
index 000000000..c4dbb1e9c
Binary files /dev/null and b/translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.br.png differ
diff --git a/translated_images/ROC.167a70519c5bf8983f04e959942bb550de0fa37c220ff12c0f272d1af16e764a.bn.png b/translated_images/ROC.167a70519c5bf8983f04e959942bb550de0fa37c220ff12c0f272d1af16e764a.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..3117bbc41
Binary files /dev/null and b/translated_images/ROC.167a70519c5bf8983f04e959942bb550de0fa37c220ff12c0f272d1af16e764a.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ROC.167a70519c5bf8983f04e959942bb550de0fa37c220ff12c0f272d1af16e764a.br.png b/translated_images/ROC.167a70519c5bf8983f04e959942bb550de0fa37c220ff12c0f272d1af16e764a.br.png
new file mode 100644
index 000000000..3117bbc41
Binary files /dev/null and b/translated_images/ROC.167a70519c5bf8983f04e959942bb550de0fa37c220ff12c0f272d1af16e764a.br.png differ
diff --git a/translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.bn.png b/translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..b5ee41043
Binary files /dev/null and b/translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.br.png b/translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.br.png
new file mode 100644
index 000000000..b5ee41043
Binary files /dev/null and b/translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.br.png differ
diff --git a/translated_images/accessibility.c1be5ce816eaea652fe1879bbaf74d97ef15d895ee852a7b0e3542a77b735137.bn.png b/translated_images/accessibility.c1be5ce816eaea652fe1879bbaf74d97ef15d895ee852a7b0e3542a77b735137.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..aa9d4d053
Binary files /dev/null and b/translated_images/accessibility.c1be5ce816eaea652fe1879bbaf74d97ef15d895ee852a7b0e3542a77b735137.bn.png differ
diff --git a/translated_images/accessibility.c1be5ce816eaea652fe1879bbaf74d97ef15d895ee852a7b0e3542a77b735137.br.png b/translated_images/accessibility.c1be5ce816eaea652fe1879bbaf74d97ef15d895ee852a7b0e3542a77b735137.br.png
new file mode 100644
index 000000000..aa9d4d053
Binary files /dev/null and b/translated_images/accessibility.c1be5ce816eaea652fe1879bbaf74d97ef15d895ee852a7b0e3542a77b735137.br.png differ
diff --git a/translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.bn.png b/translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..591e7c695
Binary files /dev/null and b/translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.bn.png differ
diff --git a/translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.br.png b/translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.br.png
new file mode 100644
index 000000000..591e7c695
Binary files /dev/null and b/translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.br.png differ
diff --git a/translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.bn.png b/translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..4fa08b2cc
Binary files /dev/null and b/translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.bn.png differ
diff --git a/translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.br.png b/translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.br.png
new file mode 100644
index 000000000..4fa08b2cc
Binary files /dev/null and b/translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.br.png differ
diff --git a/translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.bn.png b/translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..8ab82c166
Binary files /dev/null and b/translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.br.png b/translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.br.png
new file mode 100644
index 000000000..8ab82c166
Binary files /dev/null and b/translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.br.png differ
diff --git a/translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.bn.png b/translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..88f5c2e88
Binary files /dev/null and b/translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.bn.png differ
diff --git a/translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.br.png b/translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.br.png
new file mode 100644
index 000000000..88f5c2e88
Binary files /dev/null and b/translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.br.png differ
diff --git a/translated_images/apple.c81c8d5965e5e5daab4a5f6d6aa08162915f2118ce0e46f2867f1a46335e874c.bn.png b/translated_images/apple.c81c8d5965e5e5daab4a5f6d6aa08162915f2118ce0e46f2867f1a46335e874c.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..a2f8cd88e
Binary files /dev/null and b/translated_images/apple.c81c8d5965e5e5daab4a5f6d6aa08162915f2118ce0e46f2867f1a46335e874c.bn.png differ
diff --git a/translated_images/apple.c81c8d5965e5e5daab4a5f6d6aa08162915f2118ce0e46f2867f1a46335e874c.br.png b/translated_images/apple.c81c8d5965e5e5daab4a5f6d6aa08162915f2118ce0e46f2867f1a46335e874c.br.png
new file mode 100644
index 000000000..a2f8cd88e
Binary files /dev/null and b/translated_images/apple.c81c8d5965e5e5daab4a5f6d6aa08162915f2118ce0e46f2867f1a46335e874c.br.png differ
diff --git a/translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.bn.png b/translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..1689371ad
Binary files /dev/null and b/translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.bn.png differ
diff --git a/translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.br.png b/translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.br.png
new file mode 100644
index 000000000..1689371ad
Binary files /dev/null and b/translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.br.png differ
diff --git a/translated_images/bellman-equation.7c0c4c722e5a6b7c208071a0bae51664965050848e4f8a84bb377cd18bdd838b.bn.png b/translated_images/bellman-equation.7c0c4c722e5a6b7c208071a0bae51664965050848e4f8a84bb377cd18bdd838b.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..d51931923
Binary files /dev/null and b/translated_images/bellman-equation.7c0c4c722e5a6b7c208071a0bae51664965050848e4f8a84bb377cd18bdd838b.bn.png differ
diff --git a/translated_images/bellman-equation.7c0c4c722e5a6b7c208071a0bae51664965050848e4f8a84bb377cd18bdd838b.br.png b/translated_images/bellman-equation.7c0c4c722e5a6b7c208071a0bae51664965050848e4f8a84bb377cd18bdd838b.br.png
new file mode 100644
index 000000000..d51931923
Binary files /dev/null and b/translated_images/bellman-equation.7c0c4c722e5a6b7c208071a0bae51664965050848e4f8a84bb377cd18bdd838b.br.png differ
diff --git a/translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.bn.png b/translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..0a61a2ffc
Binary files /dev/null and b/translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.bn.png differ
diff --git a/translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.br.png b/translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.br.png
new file mode 100644
index 000000000..0a61a2ffc
Binary files /dev/null and b/translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.br.png differ
diff --git a/translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.bn.png b/translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..14982b3aa
Binary files /dev/null and b/translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.bn.png differ
diff --git a/translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.br.png b/translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.br.png
new file mode 100644
index 000000000..14982b3aa
Binary files /dev/null and b/translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.br.png differ
diff --git a/translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.bn.png b/translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..df42204e5
Binary files /dev/null and b/translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.bn.png differ
diff --git a/translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.br.png b/translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.br.png
new file mode 100644
index 000000000..df42204e5
Binary files /dev/null and b/translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.br.png differ
diff --git a/translated_images/cartpole.b5609cc0494a14f75d121299495ae24fd8f1c30465e7b40961af94ecda2e1cd0.bn.png b/translated_images/cartpole.b5609cc0494a14f75d121299495ae24fd8f1c30465e7b40961af94ecda2e1cd0.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..76b66c47c
Binary files /dev/null and b/translated_images/cartpole.b5609cc0494a14f75d121299495ae24fd8f1c30465e7b40961af94ecda2e1cd0.bn.png differ
diff --git a/translated_images/cartpole.b5609cc0494a14f75d121299495ae24fd8f1c30465e7b40961af94ecda2e1cd0.br.png b/translated_images/cartpole.b5609cc0494a14f75d121299495ae24fd8f1c30465e7b40961af94ecda2e1cd0.br.png
new file mode 100644
index 000000000..76b66c47c
Binary files /dev/null and b/translated_images/cartpole.b5609cc0494a14f75d121299495ae24fd8f1c30465e7b40961af94ecda2e1cd0.br.png differ
diff --git a/translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.bn.png b/translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..81c85893c
Binary files /dev/null and b/translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.bn.png differ
diff --git a/translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.br.png b/translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.br.png
new file mode 100644
index 000000000..81c85893c
Binary files /dev/null and b/translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.br.png differ
diff --git a/translated_images/ceos.3de5d092ce8d2753d22b48605c1d936a1477081c0646c006a07e9c80a2249fe4.bn.png b/translated_images/ceos.3de5d092ce8d2753d22b48605c1d936a1477081c0646c006a07e9c80a2249fe4.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..bbb373a47
Binary files /dev/null and b/translated_images/ceos.3de5d092ce8d2753d22b48605c1d936a1477081c0646c006a07e9c80a2249fe4.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ceos.3de5d092ce8d2753d22b48605c1d936a1477081c0646c006a07e9c80a2249fe4.br.png b/translated_images/ceos.3de5d092ce8d2753d22b48605c1d936a1477081c0646c006a07e9c80a2249fe4.br.png
new file mode 100644
index 000000000..bbb373a47
Binary files /dev/null and b/translated_images/ceos.3de5d092ce8d2753d22b48605c1d936a1477081c0646c006a07e9c80a2249fe4.br.png differ
diff --git a/translated_images/ceos.7a9a67871424a6c07986e7c22ddae062ac660c469f6a54435196e0ae73a1c4da.bn.png b/translated_images/ceos.7a9a67871424a6c07986e7c22ddae062ac660c469f6a54435196e0ae73a1c4da.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..bbb373a47
Binary files /dev/null and b/translated_images/ceos.7a9a67871424a6c07986e7c22ddae062ac660c469f6a54435196e0ae73a1c4da.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ceos.7a9a67871424a6c07986e7c22ddae062ac660c469f6a54435196e0ae73a1c4da.br.png b/translated_images/ceos.7a9a67871424a6c07986e7c22ddae062ac660c469f6a54435196e0ae73a1c4da.br.png
new file mode 100644
index 000000000..bbb373a47
Binary files /dev/null and b/translated_images/ceos.7a9a67871424a6c07986e7c22ddae062ac660c469f6a54435196e0ae73a1c4da.br.png differ
diff --git a/translated_images/cf-what-if-features.5a92a6924da3e9b58b654c974d7560bfbfc067c123b73e98ab4935448b3f70d5.bn.png b/translated_images/cf-what-if-features.5a92a6924da3e9b58b654c974d7560bfbfc067c123b73e98ab4935448b3f70d5.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..126b60378
Binary files /dev/null and b/translated_images/cf-what-if-features.5a92a6924da3e9b58b654c974d7560bfbfc067c123b73e98ab4935448b3f70d5.bn.png differ
diff --git a/translated_images/cf-what-if-features.5a92a6924da3e9b58b654c974d7560bfbfc067c123b73e98ab4935448b3f70d5.br.png b/translated_images/cf-what-if-features.5a92a6924da3e9b58b654c974d7560bfbfc067c123b73e98ab4935448b3f70d5.br.png
new file mode 100644
index 000000000..126b60378
Binary files /dev/null and b/translated_images/cf-what-if-features.5a92a6924da3e9b58b654c974d7560bfbfc067c123b73e98ab4935448b3f70d5.br.png differ
diff --git a/translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.bn.png b/translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..685bef623
Binary files /dev/null and b/translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.bn.png differ
diff --git a/translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.br.png b/translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.br.png
new file mode 100644
index 000000000..685bef623
Binary files /dev/null and b/translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.br.png differ
diff --git a/translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.bn.jpg b/translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..afef99916
Binary files /dev/null and b/translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.br.jpg b/translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..afef99916
Binary files /dev/null and b/translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.bn.png b/translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..13cc9b4ed
Binary files /dev/null and b/translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.bn.png differ
diff --git a/translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.br.png b/translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.br.png
new file mode 100644
index 000000000..13cc9b4ed
Binary files /dev/null and b/translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.br.png differ
diff --git a/translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.bn.png b/translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..5f991e289
Binary files /dev/null and b/translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.bn.png differ
diff --git a/translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.br.png b/translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.br.png
new file mode 100644
index 000000000..5f991e289
Binary files /dev/null and b/translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.br.png differ
diff --git a/translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.bn.png b/translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..a64781283
Binary files /dev/null and b/translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.bn.png differ
diff --git a/translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.br.png b/translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.br.png
new file mode 100644
index 000000000..a64781283
Binary files /dev/null and b/translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.br.png differ
diff --git a/translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.bn.png b/translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..aabba0910
Binary files /dev/null and b/translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.bn.png differ
diff --git a/translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.br.png b/translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.br.png
new file mode 100644
index 000000000..aabba0910
Binary files /dev/null and b/translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.br.png differ
diff --git a/translated_images/confusion-matrix.3cc5496a1a37c3e4311e74790f15a1426e03e27af7e611aaabda56bc0a802aaf.bn.png b/translated_images/confusion-matrix.3cc5496a1a37c3e4311e74790f15a1426e03e27af7e611aaabda56bc0a802aaf.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..5dae1c7d5
Binary files /dev/null and b/translated_images/confusion-matrix.3cc5496a1a37c3e4311e74790f15a1426e03e27af7e611aaabda56bc0a802aaf.bn.png differ
diff --git a/translated_images/confusion-matrix.3cc5496a1a37c3e4311e74790f15a1426e03e27af7e611aaabda56bc0a802aaf.br.png b/translated_images/confusion-matrix.3cc5496a1a37c3e4311e74790f15a1426e03e27af7e611aaabda56bc0a802aaf.br.png
new file mode 100644
index 000000000..5dae1c7d5
Binary files /dev/null and b/translated_images/confusion-matrix.3cc5496a1a37c3e4311e74790f15a1426e03e27af7e611aaabda56bc0a802aaf.br.png differ
diff --git a/translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.bn.png b/translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..fa4dd0b42
Binary files /dev/null and b/translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.bn.png differ
diff --git a/translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.br.png b/translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.br.png
new file mode 100644
index 000000000..fa4dd0b42
Binary files /dev/null and b/translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.br.png differ
diff --git a/translated_images/counterfactuals-examples.b38a50a504ee0a9fc6087aba050a212a5f838adc5b0d76c5c656f8b1ccaab822.bn.png b/translated_images/counterfactuals-examples.b38a50a504ee0a9fc6087aba050a212a5f838adc5b0d76c5c656f8b1ccaab822.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..40dd5206e
Binary files /dev/null and b/translated_images/counterfactuals-examples.b38a50a504ee0a9fc6087aba050a212a5f838adc5b0d76c5c656f8b1ccaab822.bn.png differ
diff --git a/translated_images/counterfactuals-examples.b38a50a504ee0a9fc6087aba050a212a5f838adc5b0d76c5c656f8b1ccaab822.br.png b/translated_images/counterfactuals-examples.b38a50a504ee0a9fc6087aba050a212a5f838adc5b0d76c5c656f8b1ccaab822.br.png
new file mode 100644
index 000000000..40dd5206e
Binary files /dev/null and b/translated_images/counterfactuals-examples.b38a50a504ee0a9fc6087aba050a212a5f838adc5b0d76c5c656f8b1ccaab822.br.png differ
diff --git a/translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.bn.png b/translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..97b45b02a
Binary files /dev/null and b/translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.bn.png differ
diff --git a/translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.br.png b/translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.br.png
new file mode 100644
index 000000000..97b45b02a
Binary files /dev/null and b/translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.br.png differ
diff --git a/translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.bn.png b/translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..0f56c6528
Binary files /dev/null and b/translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.bn.png differ
diff --git a/translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.br.png b/translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.br.png
new file mode 100644
index 000000000..0f56c6528
Binary files /dev/null and b/translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.br.png differ
diff --git a/translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.bn.png b/translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..76a1c12ad
Binary files /dev/null and b/translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.bn.png differ
diff --git a/translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.br.png b/translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.br.png
new file mode 100644
index 000000000..76a1c12ad
Binary files /dev/null and b/translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.br.png differ
diff --git a/translated_images/dataanalysis-cover.8d6d0683a70a5c1e274e5a94b27a71137e3d0a3b707761d7170eb340dd07f11d.bn.png b/translated_images/dataanalysis-cover.8d6d0683a70a5c1e274e5a94b27a71137e3d0a3b707761d7170eb340dd07f11d.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..6568a1d64
Binary files /dev/null and b/translated_images/dataanalysis-cover.8d6d0683a70a5c1e274e5a94b27a71137e3d0a3b707761d7170eb340dd07f11d.bn.png differ
diff --git a/translated_images/dataanalysis-cover.8d6d0683a70a5c1e274e5a94b27a71137e3d0a3b707761d7170eb340dd07f11d.br.png b/translated_images/dataanalysis-cover.8d6d0683a70a5c1e274e5a94b27a71137e3d0a3b707761d7170eb340dd07f11d.br.png
new file mode 100644
index 000000000..6568a1d64
Binary files /dev/null and b/translated_images/dataanalysis-cover.8d6d0683a70a5c1e274e5a94b27a71137e3d0a3b707761d7170eb340dd07f11d.br.png differ
diff --git a/translated_images/datapoints.aaf6815cd5d873541b61b73b9a6ee6a53914b5d62ed2cbbedaa2e1d9a414c5c1.bn.png b/translated_images/datapoints.aaf6815cd5d873541b61b73b9a6ee6a53914b5d62ed2cbbedaa2e1d9a414c5c1.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..86c6b1f1f
Binary files /dev/null and b/translated_images/datapoints.aaf6815cd5d873541b61b73b9a6ee6a53914b5d62ed2cbbedaa2e1d9a414c5c1.bn.png differ
diff --git a/translated_images/datapoints.aaf6815cd5d873541b61b73b9a6ee6a53914b5d62ed2cbbedaa2e1d9a414c5c1.br.png b/translated_images/datapoints.aaf6815cd5d873541b61b73b9a6ee6a53914b5d62ed2cbbedaa2e1d9a414c5c1.br.png
new file mode 100644
index 000000000..86c6b1f1f
Binary files /dev/null and b/translated_images/datapoints.aaf6815cd5d873541b61b73b9a6ee6a53914b5d62ed2cbbedaa2e1d9a414c5c1.br.png differ
diff --git a/translated_images/distribution.9be11df42356ca958dc8e06e87865e09d77cab78f94fe4fea8a1e6796c64dc4b.bn.png b/translated_images/distribution.9be11df42356ca958dc8e06e87865e09d77cab78f94fe4fea8a1e6796c64dc4b.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..102756eae
Binary files /dev/null and b/translated_images/distribution.9be11df42356ca958dc8e06e87865e09d77cab78f94fe4fea8a1e6796c64dc4b.bn.png differ
diff --git a/translated_images/distribution.9be11df42356ca958dc8e06e87865e09d77cab78f94fe4fea8a1e6796c64dc4b.br.png b/translated_images/distribution.9be11df42356ca958dc8e06e87865e09d77cab78f94fe4fea8a1e6796c64dc4b.br.png
new file mode 100644
index 000000000..102756eae
Binary files /dev/null and b/translated_images/distribution.9be11df42356ca958dc8e06e87865e09d77cab78f94fe4fea8a1e6796c64dc4b.br.png differ
diff --git a/translated_images/dplyr_filter.b480b264b03439ff7051232a8de1df9a8fd4df723db316feb4f9f5e990db4318.bn.jpg b/translated_images/dplyr_filter.b480b264b03439ff7051232a8de1df9a8fd4df723db316feb4f9f5e990db4318.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..a0790a754
Binary files /dev/null and b/translated_images/dplyr_filter.b480b264b03439ff7051232a8de1df9a8fd4df723db316feb4f9f5e990db4318.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/dplyr_filter.b480b264b03439ff7051232a8de1df9a8fd4df723db316feb4f9f5e990db4318.br.jpg b/translated_images/dplyr_filter.b480b264b03439ff7051232a8de1df9a8fd4df723db316feb4f9f5e990db4318.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..a0790a754
Binary files /dev/null and b/translated_images/dplyr_filter.b480b264b03439ff7051232a8de1df9a8fd4df723db316feb4f9f5e990db4318.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/dplyr_wrangling.f5f99c64fd4580f1377fee3ea428b6f8fd073845ec0f8409d483cfe148f0984e.bn.png b/translated_images/dplyr_wrangling.f5f99c64fd4580f1377fee3ea428b6f8fd073845ec0f8409d483cfe148f0984e.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..6f6a9f3c7
Binary files /dev/null and b/translated_images/dplyr_wrangling.f5f99c64fd4580f1377fee3ea428b6f8fd073845ec0f8409d483cfe148f0984e.bn.png differ
diff --git a/translated_images/dplyr_wrangling.f5f99c64fd4580f1377fee3ea428b6f8fd073845ec0f8409d483cfe148f0984e.br.png b/translated_images/dplyr_wrangling.f5f99c64fd4580f1377fee3ea428b6f8fd073845ec0f8409d483cfe148f0984e.br.png
new file mode 100644
index 000000000..6f6a9f3c7
Binary files /dev/null and b/translated_images/dplyr_wrangling.f5f99c64fd4580f1377fee3ea428b6f8fd073845ec0f8409d483cfe148f0984e.br.png differ
diff --git a/translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.bn.png b/translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..1f3d2840b
Binary files /dev/null and b/translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.br.png b/translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.br.png
new file mode 100644
index 000000000..1f3d2840b
Binary files /dev/null and b/translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.br.png differ
diff --git a/translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.bn.png b/translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..ddf5156e2
Binary files /dev/null and b/translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.br.png b/translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.br.png
new file mode 100644
index 000000000..ddf5156e2
Binary files /dev/null and b/translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.br.png differ
diff --git a/translated_images/ea-heatmap.8d27185e28cee3830c85e1b2e9df9d2d5e5c8c940f41678efdb68753f2f7e56c.bn.png b/translated_images/ea-heatmap.8d27185e28cee3830c85e1b2e9df9d2d5e5c8c940f41678efdb68753f2f7e56c.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..ab9ecf66d
Binary files /dev/null and b/translated_images/ea-heatmap.8d27185e28cee3830c85e1b2e9df9d2d5e5c8c940f41678efdb68753f2f7e56c.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ea-heatmap.8d27185e28cee3830c85e1b2e9df9d2d5e5c8c940f41678efdb68753f2f7e56c.br.png b/translated_images/ea-heatmap.8d27185e28cee3830c85e1b2e9df9d2d5e5c8c940f41678efdb68753f2f7e56c.br.png
new file mode 100644
index 000000000..ab9ecf66d
Binary files /dev/null and b/translated_images/ea-heatmap.8d27185e28cee3830c85e1b2e9df9d2d5e5c8c940f41678efdb68753f2f7e56c.br.png differ
diff --git a/translated_images/elbow.72676169eed744ff03677e71334a16c6b8f751e9e716e3d7f40dd7cdef674cca.bn.png b/translated_images/elbow.72676169eed744ff03677e71334a16c6b8f751e9e716e3d7f40dd7cdef674cca.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..1528be449
Binary files /dev/null and b/translated_images/elbow.72676169eed744ff03677e71334a16c6b8f751e9e716e3d7f40dd7cdef674cca.bn.png differ
diff --git a/translated_images/elbow.72676169eed744ff03677e71334a16c6b8f751e9e716e3d7f40dd7cdef674cca.br.png b/translated_images/elbow.72676169eed744ff03677e71334a16c6b8f751e9e716e3d7f40dd7cdef674cca.br.png
new file mode 100644
index 000000000..1528be449
Binary files /dev/null and b/translated_images/elbow.72676169eed744ff03677e71334a16c6b8f751e9e716e3d7f40dd7cdef674cca.br.png differ
diff --git a/translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.bn.jpg b/translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..9616118e7
Binary files /dev/null and b/translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.br.jpg b/translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..9616118e7
Binary files /dev/null and b/translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/eliza.84397454cda9559bb5ec296b5b8fff067571c0cccc5405f9c1ab1c3f105c075c.bn.png b/translated_images/eliza.84397454cda9559bb5ec296b5b8fff067571c0cccc5405f9c1ab1c3f105c075c.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..334858f4b
Binary files /dev/null and b/translated_images/eliza.84397454cda9559bb5ec296b5b8fff067571c0cccc5405f9c1ab1c3f105c075c.bn.png differ
diff --git a/translated_images/eliza.84397454cda9559bb5ec296b5b8fff067571c0cccc5405f9c1ab1c3f105c075c.br.png b/translated_images/eliza.84397454cda9559bb5ec296b5b8fff067571c0cccc5405f9c1ab1c3f105c075c.br.png
new file mode 100644
index 000000000..334858f4b
Binary files /dev/null and b/translated_images/eliza.84397454cda9559bb5ec296b5b8fff067571c0cccc5405f9c1ab1c3f105c075c.br.png differ
diff --git a/translated_images/embedding.2cf8953c4b3101d188c2f61a5de5b6f53caaa5ad4ed99236d42bc3b6bd6a1fe2.bn.png b/translated_images/embedding.2cf8953c4b3101d188c2f61a5de5b6f53caaa5ad4ed99236d42bc3b6bd6a1fe2.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..459dcf565
Binary files /dev/null and b/translated_images/embedding.2cf8953c4b3101d188c2f61a5de5b6f53caaa5ad4ed99236d42bc3b6bd6a1fe2.bn.png differ
diff --git a/translated_images/embedding.2cf8953c4b3101d188c2f61a5de5b6f53caaa5ad4ed99236d42bc3b6bd6a1fe2.br.png b/translated_images/embedding.2cf8953c4b3101d188c2f61a5de5b6f53caaa5ad4ed99236d42bc3b6bd6a1fe2.br.png
new file mode 100644
index 000000000..459dcf565
Binary files /dev/null and b/translated_images/embedding.2cf8953c4b3101d188c2f61a5de5b6f53caaa5ad4ed99236d42bc3b6bd6a1fe2.br.png differ
diff --git a/translated_images/encouRage.e75d5fe0367fb9136b78104baf4e2032a7622bc42a2bc34c0ad36c294eeb83f5.bn.jpg b/translated_images/encouRage.e75d5fe0367fb9136b78104baf4e2032a7622bc42a2bc34c0ad36c294eeb83f5.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..7e685a520
Binary files /dev/null and b/translated_images/encouRage.e75d5fe0367fb9136b78104baf4e2032a7622bc42a2bc34c0ad36c294eeb83f5.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/encouRage.e75d5fe0367fb9136b78104baf4e2032a7622bc42a2bc34c0ad36c294eeb83f5.br.jpg b/translated_images/encouRage.e75d5fe0367fb9136b78104baf4e2032a7622bc42a2bc34c0ad36c294eeb83f5.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..7e685a520
Binary files /dev/null and b/translated_images/encouRage.e75d5fe0367fb9136b78104baf4e2032a7622bc42a2bc34c0ad36c294eeb83f5.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/energy-plot.5fdac3f397a910bc6070602e9e45bea8860d4c239354813fa8fc3c9d556f5bad.bn.png b/translated_images/energy-plot.5fdac3f397a910bc6070602e9e45bea8860d4c239354813fa8fc3c9d556f5bad.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..9826bdb57
Binary files /dev/null and b/translated_images/energy-plot.5fdac3f397a910bc6070602e9e45bea8860d4c239354813fa8fc3c9d556f5bad.bn.png differ
diff --git a/translated_images/energy-plot.5fdac3f397a910bc6070602e9e45bea8860d4c239354813fa8fc3c9d556f5bad.br.png b/translated_images/energy-plot.5fdac3f397a910bc6070602e9e45bea8860d4c239354813fa8fc3c9d556f5bad.br.png
new file mode 100644
index 000000000..9826bdb57
Binary files /dev/null and b/translated_images/energy-plot.5fdac3f397a910bc6070602e9e45bea8860d4c239354813fa8fc3c9d556f5bad.br.png differ
diff --git a/translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.bn.png b/translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..15f84e910
Binary files /dev/null and b/translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.bn.png differ
diff --git a/translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.br.png b/translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.br.png
new file mode 100644
index 000000000..15f84e910
Binary files /dev/null and b/translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.br.png differ
diff --git a/translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.bn.png b/translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..f340cf46f
Binary files /dev/null and b/translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.bn.png differ
diff --git a/translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.br.png b/translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.br.png
new file mode 100644
index 000000000..f340cf46f
Binary files /dev/null and b/translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.br.png differ
diff --git a/translated_images/escape.18862db9930337e3fce23a9b6a76a06445f229dadea2268e12a6f0a1fde12115.bn.png b/translated_images/escape.18862db9930337e3fce23a9b6a76a06445f229dadea2268e12a6f0a1fde12115.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..891e0750e
Binary files /dev/null and b/translated_images/escape.18862db9930337e3fce23a9b6a76a06445f229dadea2268e12a6f0a1fde12115.bn.png differ
diff --git a/translated_images/escape.18862db9930337e3fce23a9b6a76a06445f229dadea2268e12a6f0a1fde12115.br.png b/translated_images/escape.18862db9930337e3fce23a9b6a76a06445f229dadea2268e12a6f0a1fde12115.br.png
new file mode 100644
index 000000000..891e0750e
Binary files /dev/null and b/translated_images/escape.18862db9930337e3fce23a9b6a76a06445f229dadea2268e12a6f0a1fde12115.br.png differ
diff --git a/translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.bn.png b/translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..e9871d987
Binary files /dev/null and b/translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.bn.png differ
diff --git a/translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.br.png b/translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.br.png
new file mode 100644
index 000000000..e9871d987
Binary files /dev/null and b/translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.br.png differ
diff --git a/translated_images/fairness.25d7c8ce9817272d25dd0e2b42a6addf7d3b8241cb6c3088fa9fc3eb7227781d.bn.png b/translated_images/fairness.25d7c8ce9817272d25dd0e2b42a6addf7d3b8241cb6c3088fa9fc3eb7227781d.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..9a9d55f1d
Binary files /dev/null and b/translated_images/fairness.25d7c8ce9817272d25dd0e2b42a6addf7d3b8241cb6c3088fa9fc3eb7227781d.bn.png differ
diff --git a/translated_images/fairness.25d7c8ce9817272d25dd0e2b42a6addf7d3b8241cb6c3088fa9fc3eb7227781d.br.png b/translated_images/fairness.25d7c8ce9817272d25dd0e2b42a6addf7d3b8241cb6c3088fa9fc3eb7227781d.br.png
new file mode 100644
index 000000000..9a9d55f1d
Binary files /dev/null and b/translated_images/fairness.25d7c8ce9817272d25dd0e2b42a6addf7d3b8241cb6c3088fa9fc3eb7227781d.br.png differ
diff --git a/translated_images/fairness.b9f9893a4e3dc28bec350a714555c3be39040c3fe7e0aa4da10bb8e3c54a1cc9.bn.png b/translated_images/fairness.b9f9893a4e3dc28bec350a714555c3be39040c3fe7e0aa4da10bb8e3c54a1cc9.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..9a9d55f1d
Binary files /dev/null and b/translated_images/fairness.b9f9893a4e3dc28bec350a714555c3be39040c3fe7e0aa4da10bb8e3c54a1cc9.bn.png differ
diff --git a/translated_images/fairness.b9f9893a4e3dc28bec350a714555c3be39040c3fe7e0aa4da10bb8e3c54a1cc9.br.png b/translated_images/fairness.b9f9893a4e3dc28bec350a714555c3be39040c3fe7e0aa4da10bb8e3c54a1cc9.br.png
new file mode 100644
index 000000000..9a9d55f1d
Binary files /dev/null and b/translated_images/fairness.b9f9893a4e3dc28bec350a714555c3be39040c3fe7e0aa4da10bb8e3c54a1cc9.br.png differ
diff --git a/translated_images/favicon.37b561214b36d454f9fd1f725d77f310fe256eb88f2a0ae08b9cb18aeb30650c.bn.png b/translated_images/favicon.37b561214b36d454f9fd1f725d77f310fe256eb88f2a0ae08b9cb18aeb30650c.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..26e0ae439
Binary files /dev/null and b/translated_images/favicon.37b561214b36d454f9fd1f725d77f310fe256eb88f2a0ae08b9cb18aeb30650c.bn.png differ
diff --git a/translated_images/favicon.37b561214b36d454f9fd1f725d77f310fe256eb88f2a0ae08b9cb18aeb30650c.br.png b/translated_images/favicon.37b561214b36d454f9fd1f725d77f310fe256eb88f2a0ae08b9cb18aeb30650c.br.png
new file mode 100644
index 000000000..26e0ae439
Binary files /dev/null and b/translated_images/favicon.37b561214b36d454f9fd1f725d77f310fe256eb88f2a0ae08b9cb18aeb30650c.br.png differ
diff --git a/translated_images/flat-nonflat.d1c8c6e2a96110c1d57fa0b72913f6aab3c245478524d25baf7f4a18efcde224.bn.png b/translated_images/flat-nonflat.d1c8c6e2a96110c1d57fa0b72913f6aab3c245478524d25baf7f4a18efcde224.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..a1648bf77
Binary files /dev/null and b/translated_images/flat-nonflat.d1c8c6e2a96110c1d57fa0b72913f6aab3c245478524d25baf7f4a18efcde224.bn.png differ
diff --git a/translated_images/flat-nonflat.d1c8c6e2a96110c1d57fa0b72913f6aab3c245478524d25baf7f4a18efcde224.br.png b/translated_images/flat-nonflat.d1c8c6e2a96110c1d57fa0b72913f6aab3c245478524d25baf7f4a18efcde224.br.png
new file mode 100644
index 000000000..a1648bf77
Binary files /dev/null and b/translated_images/flat-nonflat.d1c8c6e2a96110c1d57fa0b72913f6aab3c245478524d25baf7f4a18efcde224.br.png differ
diff --git a/translated_images/full-data-predict.4f0fed16a131c8f3bcc57a3060039dc7f2f714a05b07b68c513e0fe7fb3d8964.bn.png b/translated_images/full-data-predict.4f0fed16a131c8f3bcc57a3060039dc7f2f714a05b07b68c513e0fe7fb3d8964.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..23d0506f5
Binary files /dev/null and b/translated_images/full-data-predict.4f0fed16a131c8f3bcc57a3060039dc7f2f714a05b07b68c513e0fe7fb3d8964.bn.png differ
diff --git a/translated_images/full-data-predict.4f0fed16a131c8f3bcc57a3060039dc7f2f714a05b07b68c513e0fe7fb3d8964.br.png b/translated_images/full-data-predict.4f0fed16a131c8f3bcc57a3060039dc7f2f714a05b07b68c513e0fe7fb3d8964.br.png
new file mode 100644
index 000000000..23d0506f5
Binary files /dev/null and b/translated_images/full-data-predict.4f0fed16a131c8f3bcc57a3060039dc7f2f714a05b07b68c513e0fe7fb3d8964.br.png differ
diff --git a/translated_images/full-data.a82ec9957e580e976f651a4fc38f280b9229c6efdbe3cfe7c60abaa9486d2cbe.bn.png b/translated_images/full-data.a82ec9957e580e976f651a4fc38f280b9229c6efdbe3cfe7c60abaa9486d2cbe.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..c1029876e
Binary files /dev/null and b/translated_images/full-data.a82ec9957e580e976f651a4fc38f280b9229c6efdbe3cfe7c60abaa9486d2cbe.bn.png differ
diff --git a/translated_images/full-data.a82ec9957e580e976f651a4fc38f280b9229c6efdbe3cfe7c60abaa9486d2cbe.br.png b/translated_images/full-data.a82ec9957e580e976f651a4fc38f280b9229c6efdbe3cfe7c60abaa9486d2cbe.br.png
new file mode 100644
index 000000000..c1029876e
Binary files /dev/null and b/translated_images/full-data.a82ec9957e580e976f651a4fc38f280b9229c6efdbe3cfe7c60abaa9486d2cbe.br.png differ
diff --git a/translated_images/gender-bias-translate-en-tr.bfd87c45da23c08526ec072e397d571d96b6051c8b538600b1ada80289d6ac58.bn.png b/translated_images/gender-bias-translate-en-tr.bfd87c45da23c08526ec072e397d571d96b6051c8b538600b1ada80289d6ac58.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..253ddfd62
Binary files /dev/null and b/translated_images/gender-bias-translate-en-tr.bfd87c45da23c08526ec072e397d571d96b6051c8b538600b1ada80289d6ac58.bn.png differ
diff --git a/translated_images/gender-bias-translate-en-tr.bfd87c45da23c08526ec072e397d571d96b6051c8b538600b1ada80289d6ac58.br.png b/translated_images/gender-bias-translate-en-tr.bfd87c45da23c08526ec072e397d571d96b6051c8b538600b1ada80289d6ac58.br.png
new file mode 100644
index 000000000..253ddfd62
Binary files /dev/null and b/translated_images/gender-bias-translate-en-tr.bfd87c45da23c08526ec072e397d571d96b6051c8b538600b1ada80289d6ac58.br.png differ
diff --git a/translated_images/gender-bias-translate-en-tr.f185fd8822c2d4372912f2b690f6aaddd306ffbb49d795ad8d12a4bf141e7af0.bn.png b/translated_images/gender-bias-translate-en-tr.f185fd8822c2d4372912f2b690f6aaddd306ffbb49d795ad8d12a4bf141e7af0.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..253ddfd62
Binary files /dev/null and b/translated_images/gender-bias-translate-en-tr.f185fd8822c2d4372912f2b690f6aaddd306ffbb49d795ad8d12a4bf141e7af0.bn.png differ
diff --git a/translated_images/gender-bias-translate-en-tr.f185fd8822c2d4372912f2b690f6aaddd306ffbb49d795ad8d12a4bf141e7af0.br.png b/translated_images/gender-bias-translate-en-tr.f185fd8822c2d4372912f2b690f6aaddd306ffbb49d795ad8d12a4bf141e7af0.br.png
new file mode 100644
index 000000000..253ddfd62
Binary files /dev/null and b/translated_images/gender-bias-translate-en-tr.f185fd8822c2d4372912f2b690f6aaddd306ffbb49d795ad8d12a4bf141e7af0.br.png differ
diff --git a/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.1f97568ba9e40e20eb5b40e8538fc38994b794597d2e446f8e43cf40a4baced9.bn.png b/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.1f97568ba9e40e20eb5b40e8538fc38994b794597d2e446f8e43cf40a4baced9.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..c0847d32d
Binary files /dev/null and b/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.1f97568ba9e40e20eb5b40e8538fc38994b794597d2e446f8e43cf40a4baced9.bn.png differ
diff --git a/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.1f97568ba9e40e20eb5b40e8538fc38994b794597d2e446f8e43cf40a4baced9.br.png b/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.1f97568ba9e40e20eb5b40e8538fc38994b794597d2e446f8e43cf40a4baced9.br.png
new file mode 100644
index 000000000..c0847d32d
Binary files /dev/null and b/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.1f97568ba9e40e20eb5b40e8538fc38994b794597d2e446f8e43cf40a4baced9.br.png differ
diff --git a/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.bn.png b/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..c0847d32d
Binary files /dev/null and b/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.bn.png differ
diff --git a/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.br.png b/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.br.png
new file mode 100644
index 000000000..c0847d32d
Binary files /dev/null and b/translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.br.png differ
diff --git a/translated_images/globe.59f26379ceb40428672b4d9a568044618a2bf6292ecd53a5c481b90e3fa805eb.bn.jpg b/translated_images/globe.59f26379ceb40428672b4d9a568044618a2bf6292ecd53a5c481b90e3fa805eb.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..31ba4b334
Binary files /dev/null and b/translated_images/globe.59f26379ceb40428672b4d9a568044618a2bf6292ecd53a5c481b90e3fa805eb.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/globe.59f26379ceb40428672b4d9a568044618a2bf6292ecd53a5c481b90e3fa805eb.br.jpg b/translated_images/globe.59f26379ceb40428672b4d9a568044618a2bf6292ecd53a5c481b90e3fa805eb.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..31ba4b334
Binary files /dev/null and b/translated_images/globe.59f26379ceb40428672b4d9a568044618a2bf6292ecd53a5c481b90e3fa805eb.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/grid.464370ad00f3696ce81c7488a963158b69d3b1cfd3f020c58a28360e5cf4239c.bn.png b/translated_images/grid.464370ad00f3696ce81c7488a963158b69d3b1cfd3f020c58a28360e5cf4239c.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..bde6517f7
Binary files /dev/null and b/translated_images/grid.464370ad00f3696ce81c7488a963158b69d3b1cfd3f020c58a28360e5cf4239c.bn.png differ
diff --git a/translated_images/grid.464370ad00f3696ce81c7488a963158b69d3b1cfd3f020c58a28360e5cf4239c.br.png b/translated_images/grid.464370ad00f3696ce81c7488a963158b69d3b1cfd3f020c58a28360e5cf4239c.br.png
new file mode 100644
index 000000000..bde6517f7
Binary files /dev/null and b/translated_images/grid.464370ad00f3696ce81c7488a963158b69d3b1cfd3f020c58a28360e5cf4239c.br.png differ
diff --git a/translated_images/heatmap.39952045da50b4eb206764735021552f31cff773a79997ece7481fe614897a25.bn.png b/translated_images/heatmap.39952045da50b4eb206764735021552f31cff773a79997ece7481fe614897a25.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..bc2472735
Binary files /dev/null and b/translated_images/heatmap.39952045da50b4eb206764735021552f31cff773a79997ece7481fe614897a25.bn.png differ
diff --git a/translated_images/heatmap.39952045da50b4eb206764735021552f31cff773a79997ece7481fe614897a25.br.png b/translated_images/heatmap.39952045da50b4eb206764735021552f31cff773a79997ece7481fe614897a25.br.png
new file mode 100644
index 000000000..bc2472735
Binary files /dev/null and b/translated_images/heatmap.39952045da50b4eb206764735021552f31cff773a79997ece7481fe614897a25.br.png differ
diff --git a/translated_images/hierarchical.bf59403aa43c8c47493bfdf1cc25230f26e45f4e38a3d62e8769cd324129ac15.bn.png b/translated_images/hierarchical.bf59403aa43c8c47493bfdf1cc25230f26e45f4e38a3d62e8769cd324129ac15.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..eb84fc9a7
Binary files /dev/null and b/translated_images/hierarchical.bf59403aa43c8c47493bfdf1cc25230f26e45f4e38a3d62e8769cd324129ac15.bn.png differ
diff --git a/translated_images/hierarchical.bf59403aa43c8c47493bfdf1cc25230f26e45f4e38a3d62e8769cd324129ac15.br.png b/translated_images/hierarchical.bf59403aa43c8c47493bfdf1cc25230f26e45f4e38a3d62e8769cd324129ac15.br.png
new file mode 100644
index 000000000..eb84fc9a7
Binary files /dev/null and b/translated_images/hierarchical.bf59403aa43c8c47493bfdf1cc25230f26e45f4e38a3d62e8769cd324129ac15.br.png differ
diff --git a/translated_images/human.e3840390a2ab76901f465c17f568637801ab0df39d7c3fdcb6a112b0c74c6288.bn.png b/translated_images/human.e3840390a2ab76901f465c17f568637801ab0df39d7c3fdcb6a112b0c74c6288.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..3070781f6
Binary files /dev/null and b/translated_images/human.e3840390a2ab76901f465c17f568637801ab0df39d7c3fdcb6a112b0c74c6288.bn.png differ
diff --git a/translated_images/human.e3840390a2ab76901f465c17f568637801ab0df39d7c3fdcb6a112b0c74c6288.br.png b/translated_images/human.e3840390a2ab76901f465c17f568637801ab0df39d7c3fdcb6a112b0c74c6288.br.png
new file mode 100644
index 000000000..3070781f6
Binary files /dev/null and b/translated_images/human.e3840390a2ab76901f465c17f568637801ab0df39d7c3fdcb6a112b0c74c6288.br.png differ
diff --git a/translated_images/hype.07183d711a17aafe70915909a0e45aa286ede136ee9424d418026ab00fec344c.bn.png b/translated_images/hype.07183d711a17aafe70915909a0e45aa286ede136ee9424d418026ab00fec344c.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..d0e31337f
Binary files /dev/null and b/translated_images/hype.07183d711a17aafe70915909a0e45aa286ede136ee9424d418026ab00fec344c.bn.png differ
diff --git a/translated_images/hype.07183d711a17aafe70915909a0e45aa286ede136ee9424d418026ab00fec344c.br.png b/translated_images/hype.07183d711a17aafe70915909a0e45aa286ede136ee9424d418026ab00fec344c.br.png
new file mode 100644
index 000000000..d0e31337f
Binary files /dev/null and b/translated_images/hype.07183d711a17aafe70915909a0e45aa286ede136ee9424d418026ab00fec344c.br.png differ
diff --git a/translated_images/indian.2c4292002af1a1f97a4a24fec6b1459ee8ff616c3822ae56bb62b9903e192af6.bn.png b/translated_images/indian.2c4292002af1a1f97a4a24fec6b1459ee8ff616c3822ae56bb62b9903e192af6.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..ce4e65402
Binary files /dev/null and b/translated_images/indian.2c4292002af1a1f97a4a24fec6b1459ee8ff616c3822ae56bb62b9903e192af6.bn.png differ
diff --git a/translated_images/indian.2c4292002af1a1f97a4a24fec6b1459ee8ff616c3822ae56bb62b9903e192af6.br.png b/translated_images/indian.2c4292002af1a1f97a4a24fec6b1459ee8ff616c3822ae56bb62b9903e192af6.br.png
new file mode 100644
index 000000000..ce4e65402
Binary files /dev/null and b/translated_images/indian.2c4292002af1a1f97a4a24fec6b1459ee8ff616c3822ae56bb62b9903e192af6.br.png differ
diff --git a/translated_images/individual-causal-what-if.00e7b86b52a083cea6344c73c76463e9d41e0fe44fecd6f48671cb2a2d280d81.bn.png b/translated_images/individual-causal-what-if.00e7b86b52a083cea6344c73c76463e9d41e0fe44fecd6f48671cb2a2d280d81.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..17be6837a
Binary files /dev/null and b/translated_images/individual-causal-what-if.00e7b86b52a083cea6344c73c76463e9d41e0fe44fecd6f48671cb2a2d280d81.bn.png differ
diff --git a/translated_images/individual-causal-what-if.00e7b86b52a083cea6344c73c76463e9d41e0fe44fecd6f48671cb2a2d280d81.br.png b/translated_images/individual-causal-what-if.00e7b86b52a083cea6344c73c76463e9d41e0fe44fecd6f48671cb2a2d280d81.br.png
new file mode 100644
index 000000000..17be6837a
Binary files /dev/null and b/translated_images/individual-causal-what-if.00e7b86b52a083cea6344c73c76463e9d41e0fe44fecd6f48671cb2a2d280d81.br.png differ
diff --git a/translated_images/jack-o-lanterns.181c661a9212457d7756f37219f660f1358af27554d856e5a991f16b4e15337c.bn.jpg b/translated_images/jack-o-lanterns.181c661a9212457d7756f37219f660f1358af27554d856e5a991f16b4e15337c.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..97b3aa950
Binary files /dev/null and b/translated_images/jack-o-lanterns.181c661a9212457d7756f37219f660f1358af27554d856e5a991f16b4e15337c.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/jack-o-lanterns.181c661a9212457d7756f37219f660f1358af27554d856e5a991f16b4e15337c.br.jpg b/translated_images/jack-o-lanterns.181c661a9212457d7756f37219f660f1358af27554d856e5a991f16b4e15337c.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..97b3aa950
Binary files /dev/null and b/translated_images/jack-o-lanterns.181c661a9212457d7756f37219f660f1358af27554d856e5a991f16b4e15337c.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/janitor.e4a77dd3d3e6a32e25327090b8a9c00dc7cf459c44fa9f184c5ecb0d48ce3794.bn.jpg b/translated_images/janitor.e4a77dd3d3e6a32e25327090b8a9c00dc7cf459c44fa9f184c5ecb0d48ce3794.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..cccf08c43
Binary files /dev/null and b/translated_images/janitor.e4a77dd3d3e6a32e25327090b8a9c00dc7cf459c44fa9f184c5ecb0d48ce3794.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/janitor.e4a77dd3d3e6a32e25327090b8a9c00dc7cf459c44fa9f184c5ecb0d48ce3794.br.jpg b/translated_images/janitor.e4a77dd3d3e6a32e25327090b8a9c00dc7cf459c44fa9f184c5ecb0d48ce3794.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..cccf08c43
Binary files /dev/null and b/translated_images/janitor.e4a77dd3d3e6a32e25327090b8a9c00dc7cf459c44fa9f184c5ecb0d48ce3794.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/japanese.30260486f2a05c463c8faa62ebe7b38f0961ed293bd9a6db8eef5d3f0cf17155.bn.png b/translated_images/japanese.30260486f2a05c463c8faa62ebe7b38f0961ed293bd9a6db8eef5d3f0cf17155.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..cfdf5122d
Binary files /dev/null and b/translated_images/japanese.30260486f2a05c463c8faa62ebe7b38f0961ed293bd9a6db8eef5d3f0cf17155.bn.png differ
diff --git a/translated_images/japanese.30260486f2a05c463c8faa62ebe7b38f0961ed293bd9a6db8eef5d3f0cf17155.br.png b/translated_images/japanese.30260486f2a05c463c8faa62ebe7b38f0961ed293bd9a6db8eef5d3f0cf17155.br.png
new file mode 100644
index 000000000..cfdf5122d
Binary files /dev/null and b/translated_images/japanese.30260486f2a05c463c8faa62ebe7b38f0961ed293bd9a6db8eef5d3f0cf17155.br.png differ
diff --git a/translated_images/july-2014.9e1f7c318ec6d5b30b0d7e1e20be3643501f64a53f3d426d7c7d7b62addb335e.bn.png b/translated_images/july-2014.9e1f7c318ec6d5b30b0d7e1e20be3643501f64a53f3d426d7c7d7b62addb335e.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..fe1c23bf3
Binary files /dev/null and b/translated_images/july-2014.9e1f7c318ec6d5b30b0d7e1e20be3643501f64a53f3d426d7c7d7b62addb335e.bn.png differ
diff --git a/translated_images/july-2014.9e1f7c318ec6d5b30b0d7e1e20be3643501f64a53f3d426d7c7d7b62addb335e.br.png b/translated_images/july-2014.9e1f7c318ec6d5b30b0d7e1e20be3643501f64a53f3d426d7c7d7b62addb335e.br.png
new file mode 100644
index 000000000..fe1c23bf3
Binary files /dev/null and b/translated_images/july-2014.9e1f7c318ec6d5b30b0d7e1e20be3643501f64a53f3d426d7c7d7b62addb335e.br.png differ
diff --git a/translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.bn.png b/translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..1cdc61d30
Binary files /dev/null and b/translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.bn.png differ
diff --git a/translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.br.png b/translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.br.png
new file mode 100644
index 000000000..1cdc61d30
Binary files /dev/null and b/translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.br.png differ
diff --git a/translated_images/learned.ed28bcd8484b5287a31925c96c43b43e2c2bb876b8ca41a0e1e754f77bb3db20.bn.png b/translated_images/learned.ed28bcd8484b5287a31925c96c43b43e2c2bb876b8ca41a0e1e754f77bb3db20.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..0fc22438a
Binary files /dev/null and b/translated_images/learned.ed28bcd8484b5287a31925c96c43b43e2c2bb876b8ca41a0e1e754f77bb3db20.bn.png differ
diff --git a/translated_images/learned.ed28bcd8484b5287a31925c96c43b43e2c2bb876b8ca41a0e1e754f77bb3db20.br.png b/translated_images/learned.ed28bcd8484b5287a31925c96c43b43e2c2bb876b8ca41a0e1e754f77bb3db20.br.png
new file mode 100644
index 000000000..0fc22438a
Binary files /dev/null and b/translated_images/learned.ed28bcd8484b5287a31925c96c43b43e2c2bb876b8ca41a0e1e754f77bb3db20.br.png differ
diff --git a/translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.bn.png b/translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..7e7da0343
Binary files /dev/null and b/translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.bn.png differ
diff --git a/translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.br.png b/translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.br.png
new file mode 100644
index 000000000..7e7da0343
Binary files /dev/null and b/translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.br.png differ
diff --git a/translated_images/linear-results.f7c3552c85b0ed1ce2808276c870656733f6878c8fd37ec220812ee77686c3ef.bn.png b/translated_images/linear-results.f7c3552c85b0ed1ce2808276c870656733f6878c8fd37ec220812ee77686c3ef.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..2b636a72e
Binary files /dev/null and b/translated_images/linear-results.f7c3552c85b0ed1ce2808276c870656733f6878c8fd37ec220812ee77686c3ef.bn.png differ
diff --git a/translated_images/linear-results.f7c3552c85b0ed1ce2808276c870656733f6878c8fd37ec220812ee77686c3ef.br.png b/translated_images/linear-results.f7c3552c85b0ed1ce2808276c870656733f6878c8fd37ec220812ee77686c3ef.br.png
new file mode 100644
index 000000000..2b636a72e
Binary files /dev/null and b/translated_images/linear-results.f7c3552c85b0ed1ce2808276c870656733f6878c8fd37ec220812ee77686c3ef.br.png differ
diff --git a/translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.bn.png b/translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..cae05d6af
Binary files /dev/null and b/translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.bn.png differ
diff --git a/translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.br.png b/translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.br.png
new file mode 100644
index 000000000..cae05d6af
Binary files /dev/null and b/translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.br.png differ
diff --git a/translated_images/linear.a1b0760a56132551947c85988ff1753b2bccea6c29097394744d3f8a986ac3bf.bn.png b/translated_images/linear.a1b0760a56132551947c85988ff1753b2bccea6c29097394744d3f8a986ac3bf.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..fd72fdf81
Binary files /dev/null and b/translated_images/linear.a1b0760a56132551947c85988ff1753b2bccea6c29097394744d3f8a986ac3bf.bn.png differ
diff --git a/translated_images/linear.a1b0760a56132551947c85988ff1753b2bccea6c29097394744d3f8a986ac3bf.br.png b/translated_images/linear.a1b0760a56132551947c85988ff1753b2bccea6c29097394744d3f8a986ac3bf.br.png
new file mode 100644
index 000000000..fd72fdf81
Binary files /dev/null and b/translated_images/linear.a1b0760a56132551947c85988ff1753b2bccea6c29097394744d3f8a986ac3bf.br.png differ
diff --git a/translated_images/lobe.2fa0806408ef9923ad81b63f5094b5d832a2e52227c4f0abb9fef6e1132fde15.bn.png b/translated_images/lobe.2fa0806408ef9923ad81b63f5094b5d832a2e52227c4f0abb9fef6e1132fde15.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..73ca29080
Binary files /dev/null and b/translated_images/lobe.2fa0806408ef9923ad81b63f5094b5d832a2e52227c4f0abb9fef6e1132fde15.bn.png differ
diff --git a/translated_images/lobe.2fa0806408ef9923ad81b63f5094b5d832a2e52227c4f0abb9fef6e1132fde15.br.png b/translated_images/lobe.2fa0806408ef9923ad81b63f5094b5d832a2e52227c4f0abb9fef6e1132fde15.br.png
new file mode 100644
index 000000000..73ca29080
Binary files /dev/null and b/translated_images/lobe.2fa0806408ef9923ad81b63f5094b5d832a2e52227c4f0abb9fef6e1132fde15.br.png differ
diff --git a/translated_images/logistic-linear.0f2f6bb73b3134c1b1463fb22452aefe74b21b7c357ddccac31831a836dcce73.bn.png b/translated_images/logistic-linear.0f2f6bb73b3134c1b1463fb22452aefe74b21b7c357ddccac31831a836dcce73.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..46e4c00ec
Binary files /dev/null and b/translated_images/logistic-linear.0f2f6bb73b3134c1b1463fb22452aefe74b21b7c357ddccac31831a836dcce73.bn.png differ
diff --git a/translated_images/logistic-linear.0f2f6bb73b3134c1b1463fb22452aefe74b21b7c357ddccac31831a836dcce73.br.png b/translated_images/logistic-linear.0f2f6bb73b3134c1b1463fb22452aefe74b21b7c357ddccac31831a836dcce73.br.png
new file mode 100644
index 000000000..46e4c00ec
Binary files /dev/null and b/translated_images/logistic-linear.0f2f6bb73b3134c1b1463fb22452aefe74b21b7c357ddccac31831a836dcce73.br.png differ
diff --git a/translated_images/logistic.b0cba6b7db4d57899f5a6ae74876bd34a0bd5dc492458b80b3293e948fa46a2d.bn.png b/translated_images/logistic.b0cba6b7db4d57899f5a6ae74876bd34a0bd5dc492458b80b3293e948fa46a2d.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..d745453cd
Binary files /dev/null and b/translated_images/logistic.b0cba6b7db4d57899f5a6ae74876bd34a0bd5dc492458b80b3293e948fa46a2d.bn.png differ
diff --git a/translated_images/logistic.b0cba6b7db4d57899f5a6ae74876bd34a0bd5dc492458b80b3293e948fa46a2d.br.png b/translated_images/logistic.b0cba6b7db4d57899f5a6ae74876bd34a0bd5dc492458b80b3293e948fa46a2d.br.png
new file mode 100644
index 000000000..d745453cd
Binary files /dev/null and b/translated_images/logistic.b0cba6b7db4d57899f5a6ae74876bd34a0bd5dc492458b80b3293e948fa46a2d.br.png differ
diff --git a/translated_images/lpathlen.94f211521ed609400dc64c3d8423b9effc5406f33d2648d0002c14c04ba820c1.bn.png b/translated_images/lpathlen.94f211521ed609400dc64c3d8423b9effc5406f33d2648d0002c14c04ba820c1.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..3d6401011
Binary files /dev/null and b/translated_images/lpathlen.94f211521ed609400dc64c3d8423b9effc5406f33d2648d0002c14c04ba820c1.bn.png differ
diff --git a/translated_images/lpathlen.94f211521ed609400dc64c3d8423b9effc5406f33d2648d0002c14c04ba820c1.br.png b/translated_images/lpathlen.94f211521ed609400dc64c3d8423b9effc5406f33d2648d0002c14c04ba820c1.br.png
new file mode 100644
index 000000000..3d6401011
Binary files /dev/null and b/translated_images/lpathlen.94f211521ed609400dc64c3d8423b9effc5406f33d2648d0002c14c04ba820c1.br.png differ
diff --git a/translated_images/lpathlen1.0534784add58d4ebf25c21d4a1da9bceab4f96743a35817f1b49ab963c64c572.bn.png b/translated_images/lpathlen1.0534784add58d4ebf25c21d4a1da9bceab4f96743a35817f1b49ab963c64c572.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..ca5ced7c0
Binary files /dev/null and b/translated_images/lpathlen1.0534784add58d4ebf25c21d4a1da9bceab4f96743a35817f1b49ab963c64c572.bn.png differ
diff --git a/translated_images/lpathlen1.0534784add58d4ebf25c21d4a1da9bceab4f96743a35817f1b49ab963c64c572.br.png b/translated_images/lpathlen1.0534784add58d4ebf25c21d4a1da9bceab4f96743a35817f1b49ab963c64c572.br.png
new file mode 100644
index 000000000..ca5ced7c0
Binary files /dev/null and b/translated_images/lpathlen1.0534784add58d4ebf25c21d4a1da9bceab4f96743a35817f1b49ab963c64c572.br.png differ
diff --git a/translated_images/map.e963a6a51349425ab107b38f6c7307eb4c0d0c7ccdd2e81a5e1919292bab9ac7.bn.png b/translated_images/map.e963a6a51349425ab107b38f6c7307eb4c0d0c7ccdd2e81a5e1919292bab9ac7.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..484731132
Binary files /dev/null and b/translated_images/map.e963a6a51349425ab107b38f6c7307eb4c0d0c7ccdd2e81a5e1919292bab9ac7.bn.png differ
diff --git a/translated_images/map.e963a6a51349425ab107b38f6c7307eb4c0d0c7ccdd2e81a5e1919292bab9ac7.br.png b/translated_images/map.e963a6a51349425ab107b38f6c7307eb4c0d0c7ccdd2e81a5e1919292bab9ac7.br.png
new file mode 100644
index 000000000..484731132
Binary files /dev/null and b/translated_images/map.e963a6a51349425ab107b38f6c7307eb4c0d0c7ccdd2e81a5e1919292bab9ac7.br.png differ
diff --git a/translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.bn.png b/translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..6a061bf4d
Binary files /dev/null and b/translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.bn.png differ
diff --git a/translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.br.png b/translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.br.png
new file mode 100644
index 000000000..6a061bf4d
Binary files /dev/null and b/translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.br.png differ
diff --git a/translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.bn.png b/translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..713b55034
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.br.png b/translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.br.png
new file mode 100644
index 000000000..713b55034
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.br.png differ
diff --git a/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.bn.png b/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..966c1b8c0
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.br.png b/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.br.png
new file mode 100644
index 000000000..966c1b8c0
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.br.png differ
diff --git a/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.it.png b/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.it.png
new file mode 100644
index 000000000..966c1b8c0
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.it.png differ
diff --git a/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.mo.png b/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.mo.png
new file mode 100644
index 000000000..966c1b8c0
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.mo.png differ
diff --git a/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ru.png b/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ru.png
new file mode 100644
index 000000000..966c1b8c0
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ru.png differ
diff --git a/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.bn.png b/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..2b2904a4b
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.br.png b/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.br.png
new file mode 100644
index 000000000..2b2904a4b
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.br.png differ
diff --git a/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.it.png b/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.it.png
new file mode 100644
index 000000000..2b2904a4b
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.it.png differ
diff --git a/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.mo.png b/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.mo.png
new file mode 100644
index 000000000..2b2904a4b
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.mo.png differ
diff --git a/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.ru.png b/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.ru.png
new file mode 100644
index 000000000..2b2904a4b
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-for-beginners.9eecb963dbfbfb322dbf4d68360828af4abaf00a40e117c78d08605412dd3f31.ru.png differ
diff --git a/translated_images/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9a0502f38d355ffda384c95cd5278297a46c9a391b5053bc4.bn.png b/translated_images/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9a0502f38d355ffda384c95cd5278297a46c9a391b5053bc4.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..b79ba265c
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9a0502f38d355ffda384c95cd5278297a46c9a391b5053bc4.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9a0502f38d355ffda384c95cd5278297a46c9a391b5053bc4.br.png b/translated_images/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9a0502f38d355ffda384c95cd5278297a46c9a391b5053bc4.br.png
new file mode 100644
index 000000000..b79ba265c
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9a0502f38d355ffda384c95cd5278297a46c9a391b5053bc4.br.png differ
diff --git a/translated_images/ml-realworld.26ee2746716155771f8076598b6145e6533fe4a9e2e465ea745f46648cbf1b84.bn.png b/translated_images/ml-realworld.26ee2746716155771f8076598b6145e6533fe4a9e2e465ea745f46648cbf1b84.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..9bd65dae9
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-realworld.26ee2746716155771f8076598b6145e6533fe4a9e2e465ea745f46648cbf1b84.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ml-realworld.26ee2746716155771f8076598b6145e6533fe4a9e2e465ea745f46648cbf1b84.br.png b/translated_images/ml-realworld.26ee2746716155771f8076598b6145e6533fe4a9e2e465ea745f46648cbf1b84.br.png
new file mode 100644
index 000000000..9bd65dae9
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-realworld.26ee2746716155771f8076598b6145e6533fe4a9e2e465ea745f46648cbf1b84.br.png differ
diff --git a/translated_images/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e3ace348dec973e133fa5d3680fbc8412b61879507369b98d.bn.png b/translated_images/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e3ace348dec973e133fa5d3680fbc8412b61879507369b98d.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..a6a94731a
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e3ace348dec973e133fa5d3680fbc8412b61879507369b98d.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e3ace348dec973e133fa5d3680fbc8412b61879507369b98d.br.png b/translated_images/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e3ace348dec973e133fa5d3680fbc8412b61879507369b98d.br.png
new file mode 100644
index 000000000..a6a94731a
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e3ace348dec973e133fa5d3680fbc8412b61879507369b98d.br.png differ
diff --git a/translated_images/ml-reinforcement.94024374d63348dbb3571c343ca7ddabef72adac0b8086d47164b769ba3a8a1d.bn.png b/translated_images/ml-reinforcement.94024374d63348dbb3571c343ca7ddabef72adac0b8086d47164b769ba3a8a1d.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..a6dfbc88c
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-reinforcement.94024374d63348dbb3571c343ca7ddabef72adac0b8086d47164b769ba3a8a1d.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ml-reinforcement.94024374d63348dbb3571c343ca7ddabef72adac0b8086d47164b769ba3a8a1d.br.png b/translated_images/ml-reinforcement.94024374d63348dbb3571c343ca7ddabef72adac0b8086d47164b769ba3a8a1d.br.png
new file mode 100644
index 000000000..a6dfbc88c
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-reinforcement.94024374d63348dbb3571c343ca7ddabef72adac0b8086d47164b769ba3a8a1d.br.png differ
diff --git a/translated_images/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c59090030080b5d1911ff336427bec31dbaf1ad08193812e9.bn.png b/translated_images/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c59090030080b5d1911ff336427bec31dbaf1ad08193812e9.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..d4259d60d
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c59090030080b5d1911ff336427bec31dbaf1ad08193812e9.bn.png differ
diff --git a/translated_images/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c59090030080b5d1911ff336427bec31dbaf1ad08193812e9.br.png b/translated_images/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c59090030080b5d1911ff336427bec31dbaf1ad08193812e9.br.png
new file mode 100644
index 000000000..d4259d60d
Binary files /dev/null and b/translated_images/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c59090030080b5d1911ff336427bec31dbaf1ad08193812e9.br.png differ
diff --git a/translated_images/model-overview-dataset-cohorts.dfa463fb527a35a0afc01b7b012fc87bf2cad756763f3652bbd810cac5d6cf33.bn.png b/translated_images/model-overview-dataset-cohorts.dfa463fb527a35a0afc01b7b012fc87bf2cad756763f3652bbd810cac5d6cf33.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..673aeaca4
Binary files /dev/null and b/translated_images/model-overview-dataset-cohorts.dfa463fb527a35a0afc01b7b012fc87bf2cad756763f3652bbd810cac5d6cf33.bn.png differ
diff --git a/translated_images/model-overview-dataset-cohorts.dfa463fb527a35a0afc01b7b012fc87bf2cad756763f3652bbd810cac5d6cf33.br.png b/translated_images/model-overview-dataset-cohorts.dfa463fb527a35a0afc01b7b012fc87bf2cad756763f3652bbd810cac5d6cf33.br.png
new file mode 100644
index 000000000..673aeaca4
Binary files /dev/null and b/translated_images/model-overview-dataset-cohorts.dfa463fb527a35a0afc01b7b012fc87bf2cad756763f3652bbd810cac5d6cf33.br.png differ
diff --git a/translated_images/model-overview-feature-cohorts.c5104d575ffd0c80b7ad8ede7703fab6166bfc6f9125dd395dcc4ace2f522f70.bn.png b/translated_images/model-overview-feature-cohorts.c5104d575ffd0c80b7ad8ede7703fab6166bfc6f9125dd395dcc4ace2f522f70.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..c8f514d41
Binary files /dev/null and b/translated_images/model-overview-feature-cohorts.c5104d575ffd0c80b7ad8ede7703fab6166bfc6f9125dd395dcc4ace2f522f70.bn.png differ
diff --git a/translated_images/model-overview-feature-cohorts.c5104d575ffd0c80b7ad8ede7703fab6166bfc6f9125dd395dcc4ace2f522f70.br.png b/translated_images/model-overview-feature-cohorts.c5104d575ffd0c80b7ad8ede7703fab6166bfc6f9125dd395dcc4ace2f522f70.br.png
new file mode 100644
index 000000000..c8f514d41
Binary files /dev/null and b/translated_images/model-overview-feature-cohorts.c5104d575ffd0c80b7ad8ede7703fab6166bfc6f9125dd395dcc4ace2f522f70.br.png differ
diff --git a/translated_images/monnaie.606c5fa8369d5c3b3031ef0713e2069485c87985dd475cd9056bdf4c76c1f4b8.bn.png b/translated_images/monnaie.606c5fa8369d5c3b3031ef0713e2069485c87985dd475cd9056bdf4c76c1f4b8.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..b8c9c5044
Binary files /dev/null and b/translated_images/monnaie.606c5fa8369d5c3b3031ef0713e2069485c87985dd475cd9056bdf4c76c1f4b8.bn.png differ
diff --git a/translated_images/monnaie.606c5fa8369d5c3b3031ef0713e2069485c87985dd475cd9056bdf4c76c1f4b8.br.png b/translated_images/monnaie.606c5fa8369d5c3b3031ef0713e2069485c87985dd475cd9056bdf4c76c1f4b8.br.png
new file mode 100644
index 000000000..b8c9c5044
Binary files /dev/null and b/translated_images/monnaie.606c5fa8369d5c3b3031ef0713e2069485c87985dd475cd9056bdf4c76c1f4b8.br.png differ
diff --git a/translated_images/mountaincar.43d56e588ce581c2d035f28cf038a9af112bec043b2ef8da40ac86119b1e3a93.bn.png b/translated_images/mountaincar.43d56e588ce581c2d035f28cf038a9af112bec043b2ef8da40ac86119b1e3a93.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..f84dfd1a0
Binary files /dev/null and b/translated_images/mountaincar.43d56e588ce581c2d035f28cf038a9af112bec043b2ef8da40ac86119b1e3a93.bn.png differ
diff --git a/translated_images/mountaincar.43d56e588ce581c2d035f28cf038a9af112bec043b2ef8da40ac86119b1e3a93.br.png b/translated_images/mountaincar.43d56e588ce581c2d035f28cf038a9af112bec043b2ef8da40ac86119b1e3a93.br.png
new file mode 100644
index 000000000..f84dfd1a0
Binary files /dev/null and b/translated_images/mountaincar.43d56e588ce581c2d035f28cf038a9af112bec043b2ef8da40ac86119b1e3a93.br.png differ
diff --git a/translated_images/multinomial-ordinal.944fe02295fd6cdffa68facf540d0534c6f428a5d906edc40507cda4356950ee.bn.png b/translated_images/multinomial-ordinal.944fe02295fd6cdffa68facf540d0534c6f428a5d906edc40507cda4356950ee.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..a9d28008e
Binary files /dev/null and b/translated_images/multinomial-ordinal.944fe02295fd6cdffa68facf540d0534c6f428a5d906edc40507cda4356950ee.bn.png differ
diff --git a/translated_images/multinomial-ordinal.944fe02295fd6cdffa68facf540d0534c6f428a5d906edc40507cda4356950ee.br.png b/translated_images/multinomial-ordinal.944fe02295fd6cdffa68facf540d0534c6f428a5d906edc40507cda4356950ee.br.png
new file mode 100644
index 000000000..a9d28008e
Binary files /dev/null and b/translated_images/multinomial-ordinal.944fe02295fd6cdffa68facf540d0534c6f428a5d906edc40507cda4356950ee.br.png differ
diff --git a/translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.bn.png b/translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..8e9246960
Binary files /dev/null and b/translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.bn.png differ
diff --git a/translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.br.png b/translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.br.png
new file mode 100644
index 000000000..8e9246960
Binary files /dev/null and b/translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.br.png differ
diff --git a/translated_images/netron.a05f39410211915e0f95e2c0e8b88f41e7d13d725faf660188f3802ba5c9e831.bn.png b/translated_images/netron.a05f39410211915e0f95e2c0e8b88f41e7d13d725faf660188f3802ba5c9e831.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..29e55a863
Binary files /dev/null and b/translated_images/netron.a05f39410211915e0f95e2c0e8b88f41e7d13d725faf660188f3802ba5c9e831.bn.png differ
diff --git a/translated_images/netron.a05f39410211915e0f95e2c0e8b88f41e7d13d725faf660188f3802ba5c9e831.br.png b/translated_images/netron.a05f39410211915e0f95e2c0e8b88f41e7d13d725faf660188f3802ba5c9e831.br.png
new file mode 100644
index 000000000..29e55a863
Binary files /dev/null and b/translated_images/netron.a05f39410211915e0f95e2c0e8b88f41e7d13d725faf660188f3802ba5c9e831.br.png differ
diff --git a/translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.bn.jpg b/translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..d1e4f52d6
Binary files /dev/null and b/translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.br.jpg b/translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..d1e4f52d6
Binary files /dev/null and b/translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.bn.png b/translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..14649e72f
Binary files /dev/null and b/translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.bn.png differ
diff --git a/translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.br.png b/translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.br.png
new file mode 100644
index 000000000..14649e72f
Binary files /dev/null and b/translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.br.png differ
diff --git a/translated_images/overfitting.1c132d92bfd93cb63240baf63ebdf82c30e30a0a44e1ad49861b82ff600c2b5c.bn.png b/translated_images/overfitting.1c132d92bfd93cb63240baf63ebdf82c30e30a0a44e1ad49861b82ff600c2b5c.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..65dc241c5
Binary files /dev/null and b/translated_images/overfitting.1c132d92bfd93cb63240baf63ebdf82c30e30a0a44e1ad49861b82ff600c2b5c.bn.png differ
diff --git a/translated_images/overfitting.1c132d92bfd93cb63240baf63ebdf82c30e30a0a44e1ad49861b82ff600c2b5c.br.png b/translated_images/overfitting.1c132d92bfd93cb63240baf63ebdf82c30e30a0a44e1ad49861b82ff600c2b5c.br.png
new file mode 100644
index 000000000..65dc241c5
Binary files /dev/null and b/translated_images/overfitting.1c132d92bfd93cb63240baf63ebdf82c30e30a0a44e1ad49861b82ff600c2b5c.br.png differ
diff --git a/translated_images/p&p.279f1c49ecd889419e4ce6206525e9aa30d32a976955cd24daa636c361c6391f.bn.jpg b/translated_images/p&p.279f1c49ecd889419e4ce6206525e9aa30d32a976955cd24daa636c361c6391f.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..81cca6e4c
Binary files /dev/null and b/translated_images/p&p.279f1c49ecd889419e4ce6206525e9aa30d32a976955cd24daa636c361c6391f.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/p&p.279f1c49ecd889419e4ce6206525e9aa30d32a976955cd24daa636c361c6391f.br.jpg b/translated_images/p&p.279f1c49ecd889419e4ce6206525e9aa30d32a976955cd24daa636c361c6391f.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..81cca6e4c
Binary files /dev/null and b/translated_images/p&p.279f1c49ecd889419e4ce6206525e9aa30d32a976955cd24daa636c361c6391f.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/parse.d0c5bbe1106eae8fe7d60a183cd1736c8b6cec907f38000366535f84f3036101.bn.png b/translated_images/parse.d0c5bbe1106eae8fe7d60a183cd1736c8b6cec907f38000366535f84f3036101.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..f78d1dc36
Binary files /dev/null and b/translated_images/parse.d0c5bbe1106eae8fe7d60a183cd1736c8b6cec907f38000366535f84f3036101.bn.png differ
diff --git a/translated_images/parse.d0c5bbe1106eae8fe7d60a183cd1736c8b6cec907f38000366535f84f3036101.br.png b/translated_images/parse.d0c5bbe1106eae8fe7d60a183cd1736c8b6cec907f38000366535f84f3036101.br.png
new file mode 100644
index 000000000..f78d1dc36
Binary files /dev/null and b/translated_images/parse.d0c5bbe1106eae8fe7d60a183cd1736c8b6cec907f38000366535f84f3036101.br.png differ
diff --git a/translated_images/parsnip.cd2ce92622976502a80714e69ce67e3f2da3274a9ef5ac484c1308c5f3cb0f4a.bn.jpg b/translated_images/parsnip.cd2ce92622976502a80714e69ce67e3f2da3274a9ef5ac484c1308c5f3cb0f4a.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..f25b446ec
Binary files /dev/null and b/translated_images/parsnip.cd2ce92622976502a80714e69ce67e3f2da3274a9ef5ac484c1308c5f3cb0f4a.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/parsnip.cd2ce92622976502a80714e69ce67e3f2da3274a9ef5ac484c1308c5f3cb0f4a.br.jpg b/translated_images/parsnip.cd2ce92622976502a80714e69ce67e3f2da3274a9ef5ac484c1308c5f3cb0f4a.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..f25b446ec
Binary files /dev/null and b/translated_images/parsnip.cd2ce92622976502a80714e69ce67e3f2da3274a9ef5ac484c1308c5f3cb0f4a.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.bn.png b/translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..43581e5f3
Binary files /dev/null and b/translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.bn.png differ
diff --git a/translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.br.png b/translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.br.png
new file mode 100644
index 000000000..43581e5f3
Binary files /dev/null and b/translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.br.png differ
diff --git a/translated_images/pie-pumpkins-scatter.d14f9804a53f927e7fe39aa072486f4ed1bdd7f31c8bb08f476855f4b02350c3.bn.png b/translated_images/pie-pumpkins-scatter.d14f9804a53f927e7fe39aa072486f4ed1bdd7f31c8bb08f476855f4b02350c3.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..06ab9e06b
Binary files /dev/null and b/translated_images/pie-pumpkins-scatter.d14f9804a53f927e7fe39aa072486f4ed1bdd7f31c8bb08f476855f4b02350c3.bn.png differ
diff --git a/translated_images/pie-pumpkins-scatter.d14f9804a53f927e7fe39aa072486f4ed1bdd7f31c8bb08f476855f4b02350c3.br.png b/translated_images/pie-pumpkins-scatter.d14f9804a53f927e7fe39aa072486f4ed1bdd7f31c8bb08f476855f4b02350c3.br.png
new file mode 100644
index 000000000..06ab9e06b
Binary files /dev/null and b/translated_images/pie-pumpkins-scatter.d14f9804a53f927e7fe39aa072486f4ed1bdd7f31c8bb08f476855f4b02350c3.br.png differ
diff --git a/translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.bn.png b/translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..e66b95652
Binary files /dev/null and b/translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.bn.png differ
diff --git a/translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.br.png b/translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.br.png
new file mode 100644
index 000000000..e66b95652
Binary files /dev/null and b/translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.br.png differ
diff --git a/translated_images/poly-results.ee587348f0f1f60bd16c471321b0b2f2457d0eaa99d99ec0ced4affc900fa96c.bn.png b/translated_images/poly-results.ee587348f0f1f60bd16c471321b0b2f2457d0eaa99d99ec0ced4affc900fa96c.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..f6ee37ec1
Binary files /dev/null and b/translated_images/poly-results.ee587348f0f1f60bd16c471321b0b2f2457d0eaa99d99ec0ced4affc900fa96c.bn.png differ
diff --git a/translated_images/poly-results.ee587348f0f1f60bd16c471321b0b2f2457d0eaa99d99ec0ced4affc900fa96c.br.png b/translated_images/poly-results.ee587348f0f1f60bd16c471321b0b2f2457d0eaa99d99ec0ced4affc900fa96c.br.png
new file mode 100644
index 000000000..f6ee37ec1
Binary files /dev/null and b/translated_images/poly-results.ee587348f0f1f60bd16c471321b0b2f2457d0eaa99d99ec0ced4affc900fa96c.br.png differ
diff --git a/translated_images/polynomial.8fce4663e7283dfb9864eef62255b57cc2799e187c6d0a6dbfcf29fec6e52faa.bn.png b/translated_images/polynomial.8fce4663e7283dfb9864eef62255b57cc2799e187c6d0a6dbfcf29fec6e52faa.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..bdf4f7ffe
Binary files /dev/null and b/translated_images/polynomial.8fce4663e7283dfb9864eef62255b57cc2799e187c6d0a6dbfcf29fec6e52faa.bn.png differ
diff --git a/translated_images/polynomial.8fce4663e7283dfb9864eef62255b57cc2799e187c6d0a6dbfcf29fec6e52faa.br.png b/translated_images/polynomial.8fce4663e7283dfb9864eef62255b57cc2799e187c6d0a6dbfcf29fec6e52faa.br.png
new file mode 100644
index 000000000..bdf4f7ffe
Binary files /dev/null and b/translated_images/polynomial.8fce4663e7283dfb9864eef62255b57cc2799e187c6d0a6dbfcf29fec6e52faa.br.png differ
diff --git a/translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.bn.png b/translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..384e2d9e3
Binary files /dev/null and b/translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.bn.png differ
diff --git a/translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.br.png b/translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.br.png
new file mode 100644
index 000000000..384e2d9e3
Binary files /dev/null and b/translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.br.png differ
diff --git a/translated_images/price-by-variety.744a2f9925d9bcb43a9a8c69469ce2520c9524fabfa270b1b2422cc2450d6d11.bn.png b/translated_images/price-by-variety.744a2f9925d9bcb43a9a8c69469ce2520c9524fabfa270b1b2422cc2450d6d11.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..11efe5d61
Binary files /dev/null and b/translated_images/price-by-variety.744a2f9925d9bcb43a9a8c69469ce2520c9524fabfa270b1b2422cc2450d6d11.bn.png differ
diff --git a/translated_images/price-by-variety.744a2f9925d9bcb43a9a8c69469ce2520c9524fabfa270b1b2422cc2450d6d11.br.png b/translated_images/price-by-variety.744a2f9925d9bcb43a9a8c69469ce2520c9524fabfa270b1b2422cc2450d6d11.br.png
new file mode 100644
index 000000000..11efe5d61
Binary files /dev/null and b/translated_images/price-by-variety.744a2f9925d9bcb43a9a8c69469ce2520c9524fabfa270b1b2422cc2450d6d11.br.png differ
diff --git a/translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.bn.png b/translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..55a81a2f3
Binary files /dev/null and b/translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.bn.png differ
diff --git a/translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.br.png b/translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.br.png
new file mode 100644
index 000000000..55a81a2f3
Binary files /dev/null and b/translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.br.png differ
diff --git a/translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.bn.png b/translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..3e303968f
Binary files /dev/null and b/translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.bn.png differ
diff --git a/translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.br.png b/translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.br.png
new file mode 100644
index 000000000..3e303968f
Binary files /dev/null and b/translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.br.png differ
diff --git a/translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.bn.png b/translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..01a2dc518
Binary files /dev/null and b/translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.bn.png differ
diff --git a/translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.br.png b/translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.br.png
new file mode 100644
index 000000000..01a2dc518
Binary files /dev/null and b/translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.br.png differ
diff --git a/translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.bn.png b/translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..7de8e90f5
Binary files /dev/null and b/translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.bn.png differ
diff --git a/translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.br.png b/translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.br.png
new file mode 100644
index 000000000..7de8e90f5
Binary files /dev/null and b/translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.br.png differ
diff --git a/translated_images/r_learners_sm.cd14eb3581a9f28d32086cc042ee8c46f621a5b4e0d59c75f7c642d891327043.bn.jpeg b/translated_images/r_learners_sm.cd14eb3581a9f28d32086cc042ee8c46f621a5b4e0d59c75f7c642d891327043.bn.jpeg
new file mode 100644
index 000000000..2d42e2f24
Binary files /dev/null and b/translated_images/r_learners_sm.cd14eb3581a9f28d32086cc042ee8c46f621a5b4e0d59c75f7c642d891327043.bn.jpeg differ
diff --git a/translated_images/r_learners_sm.cd14eb3581a9f28d32086cc042ee8c46f621a5b4e0d59c75f7c642d891327043.br.jpeg b/translated_images/r_learners_sm.cd14eb3581a9f28d32086cc042ee8c46f621a5b4e0d59c75f7c642d891327043.br.jpeg
new file mode 100644
index 000000000..2d42e2f24
Binary files /dev/null and b/translated_images/r_learners_sm.cd14eb3581a9f28d32086cc042ee8c46f621a5b4e0d59c75f7c642d891327043.br.jpeg differ
diff --git a/translated_images/r_learners_sm.e25fa9c205b3a3f98d66476321637b48f61d9c23526309ce82d0a43e88b90f66.bn.jpeg b/translated_images/r_learners_sm.e25fa9c205b3a3f98d66476321637b48f61d9c23526309ce82d0a43e88b90f66.bn.jpeg
new file mode 100644
index 000000000..2d42e2f24
Binary files /dev/null and b/translated_images/r_learners_sm.e25fa9c205b3a3f98d66476321637b48f61d9c23526309ce82d0a43e88b90f66.bn.jpeg differ
diff --git a/translated_images/r_learners_sm.e25fa9c205b3a3f98d66476321637b48f61d9c23526309ce82d0a43e88b90f66.br.jpeg b/translated_images/r_learners_sm.e25fa9c205b3a3f98d66476321637b48f61d9c23526309ce82d0a43e88b90f66.br.jpeg
new file mode 100644
index 000000000..2d42e2f24
Binary files /dev/null and b/translated_images/r_learners_sm.e25fa9c205b3a3f98d66476321637b48f61d9c23526309ce82d0a43e88b90f66.br.jpeg differ
diff --git a/translated_images/r_learners_sm.e4a71b113ffbedfe727048ec69741a9295954195d8761c35c46f20277de5f684.bn.jpeg b/translated_images/r_learners_sm.e4a71b113ffbedfe727048ec69741a9295954195d8761c35c46f20277de5f684.bn.jpeg
new file mode 100644
index 000000000..2d42e2f24
Binary files /dev/null and b/translated_images/r_learners_sm.e4a71b113ffbedfe727048ec69741a9295954195d8761c35c46f20277de5f684.bn.jpeg differ
diff --git a/translated_images/r_learners_sm.e4a71b113ffbedfe727048ec69741a9295954195d8761c35c46f20277de5f684.br.jpeg b/translated_images/r_learners_sm.e4a71b113ffbedfe727048ec69741a9295954195d8761c35c46f20277de5f684.br.jpeg
new file mode 100644
index 000000000..2d42e2f24
Binary files /dev/null and b/translated_images/r_learners_sm.e4a71b113ffbedfe727048ec69741a9295954195d8761c35c46f20277de5f684.br.jpeg differ
diff --git a/translated_images/r_learners_sm.f9199f76f1e2e49304b19155ebcfb8bad375aface4625be7e95404486a48d332.bn.jpeg b/translated_images/r_learners_sm.f9199f76f1e2e49304b19155ebcfb8bad375aface4625be7e95404486a48d332.bn.jpeg
new file mode 100644
index 000000000..2d42e2f24
Binary files /dev/null and b/translated_images/r_learners_sm.f9199f76f1e2e49304b19155ebcfb8bad375aface4625be7e95404486a48d332.bn.jpeg differ
diff --git a/translated_images/r_learners_sm.f9199f76f1e2e49304b19155ebcfb8bad375aface4625be7e95404486a48d332.br.jpeg b/translated_images/r_learners_sm.f9199f76f1e2e49304b19155ebcfb8bad375aface4625be7e95404486a48d332.br.jpeg
new file mode 100644
index 000000000..2d42e2f24
Binary files /dev/null and b/translated_images/r_learners_sm.f9199f76f1e2e49304b19155ebcfb8bad375aface4625be7e95404486a48d332.br.jpeg differ
diff --git a/translated_images/recipes.186acfa8ed2e8f0059ce17ef22c9452d7b25e7e1e4b044573bacec9a18e040d2.bn.png b/translated_images/recipes.186acfa8ed2e8f0059ce17ef22c9452d7b25e7e1e4b044573bacec9a18e040d2.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..75cc4826e
Binary files /dev/null and b/translated_images/recipes.186acfa8ed2e8f0059ce17ef22c9452d7b25e7e1e4b044573bacec9a18e040d2.bn.png differ
diff --git a/translated_images/recipes.186acfa8ed2e8f0059ce17ef22c9452d7b25e7e1e4b044573bacec9a18e040d2.br.png b/translated_images/recipes.186acfa8ed2e8f0059ce17ef22c9452d7b25e7e1e4b044573bacec9a18e040d2.br.png
new file mode 100644
index 000000000..75cc4826e
Binary files /dev/null and b/translated_images/recipes.186acfa8ed2e8f0059ce17ef22c9452d7b25e7e1e4b044573bacec9a18e040d2.br.png differ
diff --git a/translated_images/recipes.9ad10d8a4056bf89413fc33644924e0bd29d7c12fb2154e03a1ca3d2d6ea9323.bn.png b/translated_images/recipes.9ad10d8a4056bf89413fc33644924e0bd29d7c12fb2154e03a1ca3d2d6ea9323.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..75cc4826e
Binary files /dev/null and b/translated_images/recipes.9ad10d8a4056bf89413fc33644924e0bd29d7c12fb2154e03a1ca3d2d6ea9323.bn.png differ
diff --git a/translated_images/recipes.9ad10d8a4056bf89413fc33644924e0bd29d7c12fb2154e03a1ca3d2d6ea9323.br.png b/translated_images/recipes.9ad10d8a4056bf89413fc33644924e0bd29d7c12fb2154e03a1ca3d2d6ea9323.br.png
new file mode 100644
index 000000000..75cc4826e
Binary files /dev/null and b/translated_images/recipes.9ad10d8a4056bf89413fc33644924e0bd29d7c12fb2154e03a1ca3d2d6ea9323.br.png differ
diff --git a/translated_images/scaled.91897dfbaa26ca4a5f45c99aaabe79b1f1bcd1237f8124c20c0510df482e9f49.bn.png b/translated_images/scaled.91897dfbaa26ca4a5f45c99aaabe79b1f1bcd1237f8124c20c0510df482e9f49.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..a11e46fae
Binary files /dev/null and b/translated_images/scaled.91897dfbaa26ca4a5f45c99aaabe79b1f1bcd1237f8124c20c0510df482e9f49.bn.png differ
diff --git a/translated_images/scaled.91897dfbaa26ca4a5f45c99aaabe79b1f1bcd1237f8124c20c0510df482e9f49.br.png b/translated_images/scaled.91897dfbaa26ca4a5f45c99aaabe79b1f1bcd1237f8124c20c0510df482e9f49.br.png
new file mode 100644
index 000000000..a11e46fae
Binary files /dev/null and b/translated_images/scaled.91897dfbaa26ca4a5f45c99aaabe79b1f1bcd1237f8124c20c0510df482e9f49.br.png differ
diff --git a/translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.bn.png b/translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..a11e46fae
Binary files /dev/null and b/translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.bn.png differ
diff --git a/translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.br.png b/translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.br.png
new file mode 100644
index 000000000..a11e46fae
Binary files /dev/null and b/translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.br.png differ
diff --git a/translated_images/scatter-dayofyear-color.65790faefbb9d54fb8f6223c566c445b9fac58a1c15f41f8641c3842af9d548b.bn.png b/translated_images/scatter-dayofyear-color.65790faefbb9d54fb8f6223c566c445b9fac58a1c15f41f8641c3842af9d548b.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..be0bf88f9
Binary files /dev/null and b/translated_images/scatter-dayofyear-color.65790faefbb9d54fb8f6223c566c445b9fac58a1c15f41f8641c3842af9d548b.bn.png differ
diff --git a/translated_images/scatter-dayofyear-color.65790faefbb9d54fb8f6223c566c445b9fac58a1c15f41f8641c3842af9d548b.br.png b/translated_images/scatter-dayofyear-color.65790faefbb9d54fb8f6223c566c445b9fac58a1c15f41f8641c3842af9d548b.br.png
new file mode 100644
index 000000000..be0bf88f9
Binary files /dev/null and b/translated_images/scatter-dayofyear-color.65790faefbb9d54fb8f6223c566c445b9fac58a1c15f41f8641c3842af9d548b.br.png differ
diff --git a/translated_images/scatter-dayofyear.bc171c189c9fd553fe93030180b9c00ed123148a577640e4d7481c4c01811972.bn.png b/translated_images/scatter-dayofyear.bc171c189c9fd553fe93030180b9c00ed123148a577640e4d7481c4c01811972.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..38538e271
Binary files /dev/null and b/translated_images/scatter-dayofyear.bc171c189c9fd553fe93030180b9c00ed123148a577640e4d7481c4c01811972.bn.png differ
diff --git a/translated_images/scatter-dayofyear.bc171c189c9fd553fe93030180b9c00ed123148a577640e4d7481c4c01811972.br.png b/translated_images/scatter-dayofyear.bc171c189c9fd553fe93030180b9c00ed123148a577640e4d7481c4c01811972.br.png
new file mode 100644
index 000000000..38538e271
Binary files /dev/null and b/translated_images/scatter-dayofyear.bc171c189c9fd553fe93030180b9c00ed123148a577640e4d7481c4c01811972.br.png differ
diff --git a/translated_images/scatterplot.ad8b356bcbb33be68d54050e09b9b7bfc03e94fde7371f2609ae43f4c563b2d7.bn.png b/translated_images/scatterplot.ad8b356bcbb33be68d54050e09b9b7bfc03e94fde7371f2609ae43f4c563b2d7.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..0b61bb73f
Binary files /dev/null and b/translated_images/scatterplot.ad8b356bcbb33be68d54050e09b9b7bfc03e94fde7371f2609ae43f4c563b2d7.bn.png differ
diff --git a/translated_images/scatterplot.ad8b356bcbb33be68d54050e09b9b7bfc03e94fde7371f2609ae43f4c563b2d7.br.png b/translated_images/scatterplot.ad8b356bcbb33be68d54050e09b9b7bfc03e94fde7371f2609ae43f4c563b2d7.br.png
new file mode 100644
index 000000000..0b61bb73f
Binary files /dev/null and b/translated_images/scatterplot.ad8b356bcbb33be68d54050e09b9b7bfc03e94fde7371f2609ae43f4c563b2d7.br.png differ
diff --git a/translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.bn.png b/translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..1dce2f9c3
Binary files /dev/null and b/translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.bn.png differ
diff --git a/translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.br.png b/translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.br.png
new file mode 100644
index 000000000..1dce2f9c3
Binary files /dev/null and b/translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.br.png differ
diff --git a/translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.bn.jpg b/translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..cfaa90905
Binary files /dev/null and b/translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.br.jpg b/translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..cfaa90905
Binary files /dev/null and b/translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.bn.png b/translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..41dbdc339
Binary files /dev/null and b/translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.bn.png differ
diff --git a/translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.br.png b/translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.br.png
new file mode 100644
index 000000000..41dbdc339
Binary files /dev/null and b/translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.br.png differ
diff --git a/translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.bn.png b/translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..024fcdc3f
Binary files /dev/null and b/translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.bn.png differ
diff --git a/translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.br.png b/translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.br.png
new file mode 100644
index 000000000..024fcdc3f
Binary files /dev/null and b/translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.br.png differ
diff --git a/translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.bn.png b/translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..9a25f6739
Binary files /dev/null and b/translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.bn.png differ
diff --git a/translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.br.png b/translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.br.png
new file mode 100644
index 000000000..9a25f6739
Binary files /dev/null and b/translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.br.png differ
diff --git a/translated_images/svm.621ae7b516d678e08ed23af77ff1750b5fe392976917f0606861567b779e8862.bn.png b/translated_images/svm.621ae7b516d678e08ed23af77ff1750b5fe392976917f0606861567b779e8862.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..636c5f258
Binary files /dev/null and b/translated_images/svm.621ae7b516d678e08ed23af77ff1750b5fe392976917f0606861567b779e8862.bn.png differ
diff --git a/translated_images/svm.621ae7b516d678e08ed23af77ff1750b5fe392976917f0606861567b779e8862.br.png b/translated_images/svm.621ae7b516d678e08ed23af77ff1750b5fe392976917f0606861567b779e8862.br.png
new file mode 100644
index 000000000..636c5f258
Binary files /dev/null and b/translated_images/svm.621ae7b516d678e08ed23af77ff1750b5fe392976917f0606861567b779e8862.br.png differ
diff --git a/translated_images/swarm.56d253ae80a2c0f5940dec8ed3c02e57161891ff44cc0dce5c3cb2f65a4233e7.bn.png b/translated_images/swarm.56d253ae80a2c0f5940dec8ed3c02e57161891ff44cc0dce5c3cb2f65a4233e7.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..13510aa1f
Binary files /dev/null and b/translated_images/swarm.56d253ae80a2c0f5940dec8ed3c02e57161891ff44cc0dce5c3cb2f65a4233e7.bn.png differ
diff --git a/translated_images/swarm.56d253ae80a2c0f5940dec8ed3c02e57161891ff44cc0dce5c3cb2f65a4233e7.br.png b/translated_images/swarm.56d253ae80a2c0f5940dec8ed3c02e57161891ff44cc0dce5c3cb2f65a4233e7.br.png
new file mode 100644
index 000000000..13510aa1f
Binary files /dev/null and b/translated_images/swarm.56d253ae80a2c0f5940dec8ed3c02e57161891ff44cc0dce5c3cb2f65a4233e7.br.png differ
diff --git a/translated_images/swarm_2.efeacfca536c2b577dc7b5f8891f28926663fbf62d893ab5e1278ae734ca104e.bn.png b/translated_images/swarm_2.efeacfca536c2b577dc7b5f8891f28926663fbf62d893ab5e1278ae734ca104e.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..425f08cd7
Binary files /dev/null and b/translated_images/swarm_2.efeacfca536c2b577dc7b5f8891f28926663fbf62d893ab5e1278ae734ca104e.bn.png differ
diff --git a/translated_images/swarm_2.efeacfca536c2b577dc7b5f8891f28926663fbf62d893ab5e1278ae734ca104e.br.png b/translated_images/swarm_2.efeacfca536c2b577dc7b5f8891f28926663fbf62d893ab5e1278ae734ca104e.br.png
new file mode 100644
index 000000000..425f08cd7
Binary files /dev/null and b/translated_images/swarm_2.efeacfca536c2b577dc7b5f8891f28926663fbf62d893ab5e1278ae734ca104e.br.png differ
diff --git a/translated_images/test-data-predict.8afc47ee7e52874f514ebdda4a798647e9ecf44a97cc927c535246fcf7a28aa9.bn.png b/translated_images/test-data-predict.8afc47ee7e52874f514ebdda4a798647e9ecf44a97cc927c535246fcf7a28aa9.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..1aa2d71ab
Binary files /dev/null and b/translated_images/test-data-predict.8afc47ee7e52874f514ebdda4a798647e9ecf44a97cc927c535246fcf7a28aa9.bn.png differ
diff --git a/translated_images/test-data-predict.8afc47ee7e52874f514ebdda4a798647e9ecf44a97cc927c535246fcf7a28aa9.br.png b/translated_images/test-data-predict.8afc47ee7e52874f514ebdda4a798647e9ecf44a97cc927c535246fcf7a28aa9.br.png
new file mode 100644
index 000000000..1aa2d71ab
Binary files /dev/null and b/translated_images/test-data-predict.8afc47ee7e52874f514ebdda4a798647e9ecf44a97cc927c535246fcf7a28aa9.br.png differ
diff --git a/translated_images/thai-food.c47a7a7f9f05c21892a1f9dc7bf30669e6d18dfda420c5c7ebb4153f6a304edd.bn.jpg b/translated_images/thai-food.c47a7a7f9f05c21892a1f9dc7bf30669e6d18dfda420c5c7ebb4153f6a304edd.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..d9f7349ab
Binary files /dev/null and b/translated_images/thai-food.c47a7a7f9f05c21892a1f9dc7bf30669e6d18dfda420c5c7ebb4153f6a304edd.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/thai-food.c47a7a7f9f05c21892a1f9dc7bf30669e6d18dfda420c5c7ebb4153f6a304edd.br.jpg b/translated_images/thai-food.c47a7a7f9f05c21892a1f9dc7bf30669e6d18dfda420c5c7ebb4153f6a304edd.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..d9f7349ab
Binary files /dev/null and b/translated_images/thai-food.c47a7a7f9f05c21892a1f9dc7bf30669e6d18dfda420c5c7ebb4153f6a304edd.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/thai.0269dbab2e78bd38a132067759fe980008bdb80b6d778e5313448dbe12bed846.bn.png b/translated_images/thai.0269dbab2e78bd38a132067759fe980008bdb80b6d778e5313448dbe12bed846.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..d680b55de
Binary files /dev/null and b/translated_images/thai.0269dbab2e78bd38a132067759fe980008bdb80b6d778e5313448dbe12bed846.bn.png differ
diff --git a/translated_images/thai.0269dbab2e78bd38a132067759fe980008bdb80b6d778e5313448dbe12bed846.br.png b/translated_images/thai.0269dbab2e78bd38a132067759fe980008bdb80b6d778e5313448dbe12bed846.br.png
new file mode 100644
index 000000000..d680b55de
Binary files /dev/null and b/translated_images/thai.0269dbab2e78bd38a132067759fe980008bdb80b6d778e5313448dbe12bed846.br.png differ
diff --git a/translated_images/tokenization.1641a160c66cd2d93d4524e8114e93158a9ce0eba3ecf117bae318e8a6ad3487.bn.png b/translated_images/tokenization.1641a160c66cd2d93d4524e8114e93158a9ce0eba3ecf117bae318e8a6ad3487.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..990cacf94
Binary files /dev/null and b/translated_images/tokenization.1641a160c66cd2d93d4524e8114e93158a9ce0eba3ecf117bae318e8a6ad3487.bn.png differ
diff --git a/translated_images/tokenization.1641a160c66cd2d93d4524e8114e93158a9ce0eba3ecf117bae318e8a6ad3487.br.png b/translated_images/tokenization.1641a160c66cd2d93d4524e8114e93158a9ce0eba3ecf117bae318e8a6ad3487.br.png
new file mode 100644
index 000000000..990cacf94
Binary files /dev/null and b/translated_images/tokenization.1641a160c66cd2d93d4524e8114e93158a9ce0eba3ecf117bae318e8a6ad3487.br.png differ
diff --git a/translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.bn.png b/translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..253c13709
Binary files /dev/null and b/translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.bn.png differ
diff --git a/translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.br.png b/translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.br.png
new file mode 100644
index 000000000..253c13709
Binary files /dev/null and b/translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.br.png differ
diff --git a/translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.bn.png b/translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..1149b1644
Binary files /dev/null and b/translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.bn.png differ
diff --git a/translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.br.png b/translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.br.png
new file mode 100644
index 000000000..1149b1644
Binary files /dev/null and b/translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.br.png differ
diff --git a/translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.bn.png b/translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..1149b1644
Binary files /dev/null and b/translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.bn.png differ
diff --git a/translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.br.png b/translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.br.png
new file mode 100644
index 000000000..1149b1644
Binary files /dev/null and b/translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.br.png differ
diff --git a/translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.bn.png b/translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..b995b24b9
Binary files /dev/null and b/translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.bn.png differ
diff --git a/translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.br.png b/translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.br.png
new file mode 100644
index 000000000..b995b24b9
Binary files /dev/null and b/translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.br.png differ
diff --git a/translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.bn.png b/translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..f5527d750
Binary files /dev/null and b/translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.bn.png differ
diff --git a/translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.br.png b/translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.br.png
new file mode 100644
index 000000000..f5527d750
Binary files /dev/null and b/translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.br.png differ
diff --git a/translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.bn.jpg b/translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..631db5fad
Binary files /dev/null and b/translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.br.jpg b/translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..631db5fad
Binary files /dev/null and b/translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.bn.jpg b/translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..0db92ac89
Binary files /dev/null and b/translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.br.jpg b/translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..0db92ac89
Binary files /dev/null and b/translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/unruly_data.0eedc7ced92d2d919cf5ea197bfe0fe9a30780c4bf7cdcf14ff4e9dc5a4c7267.bn.jpg b/translated_images/unruly_data.0eedc7ced92d2d919cf5ea197bfe0fe9a30780c4bf7cdcf14ff4e9dc5a4c7267.bn.jpg
new file mode 100644
index 000000000..d09c41c8c
Binary files /dev/null and b/translated_images/unruly_data.0eedc7ced92d2d919cf5ea197bfe0fe9a30780c4bf7cdcf14ff4e9dc5a4c7267.bn.jpg differ
diff --git a/translated_images/unruly_data.0eedc7ced92d2d919cf5ea197bfe0fe9a30780c4bf7cdcf14ff4e9dc5a4c7267.br.jpg b/translated_images/unruly_data.0eedc7ced92d2d919cf5ea197bfe0fe9a30780c4bf7cdcf14ff4e9dc5a4c7267.br.jpg
new file mode 100644
index 000000000..d09c41c8c
Binary files /dev/null and b/translated_images/unruly_data.0eedc7ced92d2d919cf5ea197bfe0fe9a30780c4bf7cdcf14ff4e9dc5a4c7267.br.jpg differ
diff --git a/translated_images/violin.ffceb68923177011dc8f1ae08f78297c69f2b868d82fa4e754cc923b185d4f7d.bn.png b/translated_images/violin.ffceb68923177011dc8f1ae08f78297c69f2b868d82fa4e754cc923b185d4f7d.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..935f6530f
Binary files /dev/null and b/translated_images/violin.ffceb68923177011dc8f1ae08f78297c69f2b868d82fa4e754cc923b185d4f7d.bn.png differ
diff --git a/translated_images/violin.ffceb68923177011dc8f1ae08f78297c69f2b868d82fa4e754cc923b185d4f7d.br.png b/translated_images/violin.ffceb68923177011dc8f1ae08f78297c69f2b868d82fa4e754cc923b185d4f7d.br.png
new file mode 100644
index 000000000..935f6530f
Binary files /dev/null and b/translated_images/violin.ffceb68923177011dc8f1ae08f78297c69f2b868d82fa4e754cc923b185d4f7d.br.png differ
diff --git a/translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.bn.png b/translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..e4db5db46
Binary files /dev/null and b/translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.bn.png differ
diff --git a/translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.br.png b/translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.br.png
new file mode 100644
index 000000000..e4db5db46
Binary files /dev/null and b/translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.br.png differ
diff --git a/translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.bn.png b/translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..ebb533ea9
Binary files /dev/null and b/translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.bn.png differ
diff --git a/translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.br.png b/translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.br.png
new file mode 100644
index 000000000..ebb533ea9
Binary files /dev/null and b/translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.br.png differ
diff --git a/translated_images/wolf.a56d3d4070ca0c79007b28aa2203a1801ebd496f242525381225992ece6c369d.bn.png b/translated_images/wolf.a56d3d4070ca0c79007b28aa2203a1801ebd496f242525381225992ece6c369d.bn.png
new file mode 100644
index 000000000..a7f831a76
Binary files /dev/null and b/translated_images/wolf.a56d3d4070ca0c79007b28aa2203a1801ebd496f242525381225992ece6c369d.bn.png differ
diff --git a/translated_images/wolf.a56d3d4070ca0c79007b28aa2203a1801ebd496f242525381225992ece6c369d.br.png b/translated_images/wolf.a56d3d4070ca0c79007b28aa2203a1801ebd496f242525381225992ece6c369d.br.png
new file mode 100644
index 000000000..a7f831a76
Binary files /dev/null and b/translated_images/wolf.a56d3d4070ca0c79007b28aa2203a1801ebd496f242525381225992ece6c369d.br.png differ
diff --git a/translations/bn/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md b/translations/bn/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..fcc0fad4d
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md
@@ -0,0 +1,157 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "73e9a7245aa57f00cd413ffd22c0ccb6",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:27:46+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# মেশিন লার্নিং পরিচিতি
+
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/1/)
+
+---
+
+[![শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - মেশিন লার্নিং পরিচিতি](https://img.youtube.com/vi/6mSx_KJxcHI/0.jpg)](https://youtu.be/6mSx_KJxcHI "শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - মেশিন লার্নিং পরিচিতি")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন এই পাঠের একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও দেখার জন্য।
+
+এই কোর্সে আপনাকে স্বাগতম! এটি ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিং-এর জন্য একটি প্রাথমিক কোর্স। আপনি যদি এই বিষয়ে একেবারে নতুন হন বা একজন অভিজ্ঞ মেশিন লার্নিং প্র্যাকটিশনার হিসেবে আপনার জ্ঞান ঝালাই করতে চান, আমরা আনন্দিত যে আপনি আমাদের সাথে যোগ দিয়েছেন। আমরা একটি বন্ধুত্বপূর্ণ শিক্ষার পরিবেশ তৈরি করতে চাই এবং আপনার [মতামত](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) গ্রহণ করতে আগ্রহী।
+
+[![মেশিন লার্নিং পরিচিতি](https://img.youtube.com/vi/h0e2HAPTGF4/0.jpg)](https://youtu.be/h0e2HAPTGF4 "মেশিন লার্নিং পরিচিতি")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি ভিডিও দেখার জন্য: MIT-এর জন গুটটাগ মেশিন লার্নিং পরিচয় করিয়ে দিচ্ছেন।
+
+---
+## মেশিন লার্নিং শুরু করা
+
+এই পাঠক্রম শুরু করার আগে, আপনার কম্পিউটারটি প্রস্তুত এবং লোকাল নোটবুক চালানোর জন্য কনফিগার করা থাকা প্রয়োজন।
+
+- **এই ভিডিওগুলির সাহায্যে আপনার মেশিন কনফিগার করুন**। [পাইথন ইনস্টল করার পদ্ধতি](https://youtu.be/CXZYvNRIAKM) এবং [ডেভেলপমেন্টের জন্য একটি টেক্সট এডিটর সেটআপ করার পদ্ধতি](https://youtu.be/EU8eayHWoZg) শিখুন।
+- **পাইথন শিখুন**। [পাইথন](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) সম্পর্কে একটি মৌলিক ধারণা থাকা প্রয়োজন, যা এই কোর্সে ব্যবহৃত একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রোগ্রামিং ভাষা।
+- **নোড.জেএস এবং জাভাস্ক্রিপ্ট শিখুন**। আমরা এই কোর্সে ওয়েব অ্যাপ তৈরি করার সময় কয়েকবার জাভাস্ক্রিপ্ট ব্যবহার করব, তাই [নোড](https://nodejs.org) এবং [এনপিএম](https://www.npmjs.com/) ইনস্টল করুন এবং [ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোড](https://code.visualstudio.com/) প্রস্তুত রাখুন।
+- **গিটহাব অ্যাকাউন্ট তৈরি করুন**। যদি আপনার ইতিমধ্যে একটি গিটহাব অ্যাকাউন্ট না থাকে, তাহলে একটি তৈরি করুন এবং এই পাঠক্রমটি ফর্ক করুন। (আমাদের একটি স্টার দিতে ভুলবেন না 😊)
+- **স্কিকিট-লার্ন এক্সপ্লোর করুন**। [স্কিকিট-লার্ন](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html) সম্পর্কে জানুন, যা আমরা এই পাঠে ব্যবহার করব।
+
+---
+## মেশিন লার্নিং কী?
+
+'মেশিন লার্নিং' শব্দটি আজকের দিনে সবচেয়ে জনপ্রিয় এবং বহুল ব্যবহৃত শব্দগুলির মধ্যে একটি। আপনি যদি প্রযুক্তির সাথে সামান্য পরিচিত হন, তবে এই শব্দটি অন্তত একবার শুনে থাকবেন। তবে, মেশিন লার্নিংয়ের কার্যপ্রণালী বেশিরভাগ মানুষের কাছে একটি রহস্য। একজন মেশিন লার্নিং শিক্ষার্থীর জন্য বিষয়টি কখনও কখনও জটিল মনে হতে পারে। তাই, মেশিন লার্নিং কী তা ধাপে ধাপে এবং ব্যবহারিক উদাহরণের মাধ্যমে শেখা গুরুত্বপূর্ণ।
+
+---
+## হাইপ কার্ভ
+
+![মেশিন লার্নিং হাইপ কার্ভ](../../../../translated_images/hype.07183d711a17aafe70915909a0e45aa286ede136ee9424d418026ab00fec344c.bn.png)
+
+> গুগল ট্রেন্ডস 'মেশিন লার্নিং' শব্দটির সাম্প্রতিক 'হাইপ কার্ভ' দেখাচ্ছে।
+
+---
+## একটি রহস্যময় মহাবিশ্ব
+
+আমরা একটি রহস্যময় মহাবিশ্বে বাস করি। স্টিফেন হকিং, আলবার্ট আইনস্টাইন এবং আরও অনেক মহান বিজ্ঞানী তাদের জীবন উৎসর্গ করেছেন এই পৃথিবীর রহস্য উদঘাটনের জন্য। এটি মানুষের শেখার স্বভাব: একটি শিশু নতুন জিনিস শেখে এবং ধীরে ধীরে তার চারপাশের পৃথিবীর গঠন বুঝতে শেখে।
+
+---
+## শিশুর মস্তিষ্ক
+
+একটি শিশুর মস্তিষ্ক এবং ইন্দ্রিয় তার চারপাশের তথ্য গ্রহণ করে এবং ধীরে ধীরে জীবনের লুকানো প্যাটার্নগুলি শিখে। এই শেখার প্রক্রিয়া মানুষকে পৃথিবীর সবচেয়ে উন্নত জীব হিসেবে গড়ে তোলে। লুকানো প্যাটার্ন আবিষ্কার করে এবং সেগুলির উপর ভিত্তি করে উদ্ভাবন করে আমরা আমাদের জীবনকে ক্রমাগত উন্নত করি। এই শেখার ক্ষমতা এবং বিকাশের সক্ষমতা একটি ধারণার সাথে সম্পর্কিত, যাকে [মস্তিষ্কের প্লাস্টিসিটি](https://www.simplypsychology.org/brain-plasticity.html) বলা হয়। আমরা মানুষের মস্তিষ্কের শেখার প্রক্রিয়া এবং মেশিন লার্নিংয়ের ধারণার মধ্যে কিছু প্রেরণাদায়ক সাদৃশ্য খুঁজে পেতে পারি।
+
+---
+## মানুষের মস্তিষ্ক
+
+[মানুষের মস্তিষ্ক](https://www.livescience.com/29365-human-brain.html) বাস্তব জগত থেকে তথ্য গ্রহণ করে, সেই তথ্য প্রক্রিয়া করে, যৌক্তিক সিদ্ধান্ত নেয় এবং পরিস্থিতি অনুযায়ী নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদন করে। এটিকে আমরা বুদ্ধিমত্তার সাথে আচরণ বলা হয়। যখন আমরা এই বুদ্ধিমত্তার আচরণের একটি অনুকরণ মেশিনে প্রোগ্রাম করি, তখন তাকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) বলা হয়।
+
+---
+## কিছু পরিভাষা
+
+যদিও পরিভাষাগুলি বিভ্রান্তিকর হতে পারে, মেশিন লার্নিং (ML) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপসেট। **ML বিশেষ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে তথ্য থেকে অর্থবহ তথ্য আবিষ্কার এবং লুকানো প্যাটার্ন খুঁজে বের করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যা যৌক্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়াকে সমর্থন করে।**
+
+---
+## এআই, এমএল, ডিপ লার্নিং
+
+![এআই, এমএল, ডিপ লার্নিং, ডেটা সায়েন্স](../../../../translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.bn.png)
+
+> একটি ডায়াগ্রাম যা এআই, এমএল, ডিপ লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্সের মধ্যে সম্পর্ক দেখায়। [জেন লুপার](https://twitter.com/jenlooper)-এর ইনফোগ্রাফিক, [এই গ্রাফিক](https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/366996/distinction-between-ai-ml-neural-networks-deep-learning-and-data-mining) দ্বারা অনুপ্রাণিত।
+
+---
+## কাভার করার বিষয়বস্তু
+
+এই পাঠক্রমে, আমরা শুধুমাত্র মেশিন লার্নিংয়ের মৌলিক ধারণাগুলি কভার করব যা একজন শিক্ষার্থীর জানা প্রয়োজন। আমরা 'ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিং' শেখাব, প্রধানত স্কিকিট-লার্ন ব্যবহার করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা ডিপ লার্নিংয়ের বিস্তৃত ধারণাগুলি বোঝার জন্য মেশিন লার্নিংয়ের একটি শক্তিশালী মৌলিক জ্ঞান অপরিহার্য, এবং আমরা এটি এখানে প্রদান করতে চাই।
+
+---
+## এই কোর্সে আপনি শিখবেন:
+
+- মেশিন লার্নিংয়ের মৌলিক ধারণা
+- মেশিন লার্নিংয়ের ইতিহাস
+- মেশিন লার্নিং এবং ন্যায্যতা
+- রিগ্রেশন টেকনিক
+- ক্লাসিফিকেশন টেকনিক
+- ক্লাস্টারিং টেকনিক
+- প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
+- টাইম সিরিজ পূর্বাভাস
+- রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
+- বাস্তব জীবনের প্রয়োগ
+
+---
+## আমরা যা কভার করব না
+
+- ডিপ লার্নিং
+- নিউরাল নেটওয়ার্ক
+- এআই
+
+শেখার অভিজ্ঞতাকে সহজতর করার জন্য, আমরা নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিংয়ের জটিলতাগুলি এড়িয়ে যাব। আমরা একটি আলাদা পাঠক্রমে এআই এবং ডেটা সায়েন্সের উপর আলোকপাত করব।
+
+---
+## কেন মেশিন লার্নিং পড়বেন?
+
+সিস্টেমের দৃষ্টিকোণ থেকে, মেশিন লার্নিং এমন স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম তৈরি করা যা ডেটা থেকে লুকানো প্যাটার্ন শিখে বুদ্ধিমান সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে।
+
+✅ এক মিনিট চিন্তা করুন কেন একটি ব্যবসা মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করতে চাইবে, কঠোর কোডেড নিয়ম-ভিত্তিক ইঞ্জিন তৈরির পরিবর্তে।
+
+---
+## মেশিন লার্নিংয়ের প্রয়োগ
+
+মেশিন লার্নিংয়ের প্রয়োগ এখন প্রায় সর্বত্র, এবং এটি আমাদের স্মার্টফোন, সংযুক্ত ডিভাইস এবং অন্যান্য সিস্টেম দ্বারা উৎপন্ন ডেটার মতো সর্বব্যাপী। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের বিশাল সম্ভাবনা বিবেচনা করে, গবেষকরা বাস্তব জীবনের বহু-মাত্রিক এবং বহু-শাখার সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য এর ক্ষমতা অন্বেষণ করছেন।
+
+---
+## প্রয়োগকৃত মেশিন লার্নিংয়ের উদাহরণ
+
+**আপনি বিভিন্ন উপায়ে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করতে পারেন**:
+
+- রোগীর মেডিকেল ইতিহাস থেকে রোগের সম্ভাবনা পূর্বাভাস দিতে।
+- আবহাওয়ার ডেটা ব্যবহার করে আবহাওয়ার ঘটনা পূর্বাভাস দিতে।
+- একটি টেক্সটের অনুভূতি বুঝতে।
+- ভুয়া খবর শনাক্ত করতে এবং প্রোপাগান্ডা ছড়ানো বন্ধ করতে।
+
+অর্থনীতি, ভূবিজ্ঞান, মহাকাশ অনুসন্ধান, বায়োমেডিকেল ইঞ্জিনিয়ারিং, কগনিটিভ সায়েন্স এবং এমনকি মানবিক শাখাগুলিও মেশিন লার্নিং ব্যবহার করছে তাদের ডেটা-প্রসেসিং-নির্ভর সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য।
+
+---
+## উপসংহার
+
+মেশিন লার্নিং বাস্তব বা তৈরি ডেটা থেকে অর্থবহ অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করার প্রক্রিয়াকে স্বয়ংক্রিয় করে। এটি ব্যবসা, স্বাস্থ্য এবং আর্থিক প্রয়োগ সহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে অত্যন্ত মূল্যবান প্রমাণিত হয়েছে।
+
+অদূর ভবিষ্যতে, মেশিন লার্নিংয়ের মৌলিক বিষয়গুলি বোঝা যেকোনো ক্ষেত্রের মানুষের জন্য অপরিহার্য হয়ে উঠবে এর ব্যাপক গ্রহণযোগ্যতার কারণে।
+
+---
+# 🚀 চ্যালেঞ্জ
+
+কাগজে বা একটি অনলাইন অ্যাপ ব্যবহার করে ([Excalidraw](https://excalidraw.com/)), এআই, এমএল, ডিপ লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্সের মধ্যে পার্থক্যগুলি আপনার বোঝাপড়া আঁকুন। প্রতিটি কৌশল কোন ধরনের সমস্যার জন্য উপযুক্ত তা নিয়ে কিছু ধারণা যোগ করুন।
+
+# [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/2/)
+
+---
+# পুনরায় দেখুন এবং স্ব-অধ্যয়ন
+
+ক্লাউডে কীভাবে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম নিয়ে কাজ করবেন তা শিখতে এই [লার্নিং পাথ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) অনুসরণ করুন।
+
+মেশিন লার্নিংয়ের মৌলিক বিষয়গুলি সম্পর্কে জানতে একটি [লার্নিং পাথ](https://docs.microsoft.com/learn/modules/introduction-to-machine-learning/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) নিন।
+
+---
+# অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[শুরু করুন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md b/translations/bn/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..9cac01077
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "4c4698044bb8af52cfb6388a4ee0e53b",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:30:20+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# শুরু করুন এবং চালু করুন
+
+## নির্দেশাবলী
+
+এই গ্রেডবিহীন অ্যাসাইনমেন্টে, আপনাকে পাইথন সম্পর্কে পুনরায় জ্ঞান অর্জন করতে হবে এবং আপনার পরিবেশ সেটআপ করতে হবে যাতে নোটবুক চালানো যায়।
+
+এই [Python Learning Path](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) অনুসরণ করুন, তারপর আপনার সিস্টেম সেটআপ করুন এই প্রাথমিক ভিডিওগুলো দেখে:
+
+https://www.youtube.com/playlist?list=PLlrxD0HtieHhS8VzuMCfQD4uJ9yne1mE6
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md b/translations/bn/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7786992d2
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md
@@ -0,0 +1,164 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b2d11df10030cacc41427a1fbc8bc8f1",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:30:47+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# মেশিন লার্নিং এর ইতিহাস
+
+![মেশিন লার্নিং এর ইতিহাসের সারাংশ একটি স্কেচনোটে](../../../../translated_images/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9a0502f38d355ffda384c95cd5278297a46c9a391b5053bc4.bn.png)
+> স্কেচনোট: [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/3/)
+
+---
+
+[![শুরু থেকে মেশিন লার্নিং - মেশিন লার্নিং এর ইতিহাস](https://img.youtube.com/vi/N6wxM4wZ7V0/0.jpg)](https://youtu.be/N6wxM4wZ7V0 "শুরু থেকে মেশিন লার্নিং - মেশিন লার্নিং এর ইতিহাস")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন এই পাঠের সংক্ষিপ্ত ভিডিও দেখার জন্য।
+
+এই পাঠে আমরা মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ইতিহাসের গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলকগুলো নিয়ে আলোচনা করব।
+
+কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এর ইতিহাস মেশিন লার্নিং এর ইতিহাসের সাথে গভীরভাবে জড়িত, কারণ ML এর ভিত্তি গড়ে তোলা অ্যালগরিদম এবং কম্পিউটেশনাল অগ্রগতি AI এর বিকাশে সহায়তা করেছে। মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে, যদিও এই ক্ষেত্রগুলো ১৯৫০ এর দশকে পৃথক গবেষণার ক্ষেত্র হিসেবে গঠিত হতে শুরু করে, তবুও [অ্যালগরিদমিক, পরিসংখ্যানগত, গাণিতিক, কম্পিউটেশনাল এবং প্রযুক্তিগত আবিষ্কার](https://wikipedia.org/wiki/Timeline_of_machine_learning) এই সময়ের আগেই শুরু হয়েছিল এবং এর সাথে মিশে গিয়েছিল। আসলে, মানুষ [শত শত বছর ধরে](https://wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence) এই প্রশ্নগুলো নিয়ে চিন্তা করে আসছে: এই নিবন্ধটি 'চিন্তা করতে সক্ষম যন্ত্র' ধারণার ঐতিহাসিক বুদ্ধিবৃত্তিক ভিত্তি নিয়ে আলোচনা করে।
+
+---
+## উল্লেখযোগ্য আবিষ্কার
+
+- ১৭৬৩, ১৮১২ [বায়েস থিওরেম](https://wikipedia.org/wiki/Bayes%27_theorem) এবং এর পূর্বসূরী। এই থিওরেম এবং এর প্রয়োগ অনুমানের ভিত্তি তৈরি করে, যা পূর্বের জ্ঞান থেকে কোনো ঘটনার সম্ভাবনা বর্ণনা করে।
+- ১৮০৫ [লিস্ট স্কয়ার থিওরি](https://wikipedia.org/wiki/Least_squares) ফরাসি গণিতবিদ Adrien-Marie Legendre দ্বারা। এই থিওরি, যা আপনি আমাদের রিগ্রেশন ইউনিটে শিখবেন, ডেটা ফিটিংয়ে সহায়তা করে।
+- ১৯১৩ [মারকভ চেইন](https://wikipedia.org/wiki/Markov_chain), রাশিয়ান গণিতবিদ Andrey Markov এর নামে নামকরণ করা হয়েছে, যা পূর্ববর্তী অবস্থার ভিত্তিতে সম্ভাব্য ঘটনার একটি ক্রম বর্ণনা করে।
+- ১৯৫৭ [পারসেপট্রন](https://wikipedia.org/wiki/Perceptron) একটি ধরনের লিনিয়ার ক্লাসিফায়ার যা আমেরিকান মনোবিজ্ঞানী Frank Rosenblatt আবিষ্কার করেছিলেন এবং যা ডিপ লার্নিং এর উন্নতির ভিত্তি তৈরি করে।
+
+---
+
+- ১৯৬৭ [নিয়ারেস্ট নেবার](https://wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor) একটি অ্যালগরিদম যা মূলত রুট ম্যাপ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল। ML এর ক্ষেত্রে এটি প্যাটার্ন সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।
+- ১৯৭০ [ব্যাকপ্রপাগেশন](https://wikipedia.org/wiki/Backpropagation) [ফিডফরওয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক](https://wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network) প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
+- ১৯৮২ [রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক](https://wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network) ফিডফরওয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে উদ্ভূত কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক যা সময়গত গ্রাফ তৈরি করে।
+
+✅ একটু গবেষণা করুন। ML এবং AI এর ইতিহাসে আর কোন তারিখগুলো গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে হয়?
+
+---
+## ১৯৫০: চিন্তা করতে সক্ষম যন্ত্র
+
+Alan Turing, একজন সত্যিই অসাধারণ ব্যক্তি যাকে [২০১৯ সালে জনসাধারণের দ্বারা](https://wikipedia.org/wiki/Icons:_The_Greatest_Person_of_the_20th_Century) ২০ শতকের সর্বশ্রেষ্ঠ বিজ্ঞানী হিসেবে ভোট দেওয়া হয়েছিল, 'চিন্তা করতে সক্ষম যন্ত্র' ধারণার ভিত্তি স্থাপনে সহায়তা করার জন্য কৃতিত্ব দেওয়া হয়। তিনি এই ধারণার জন্য প্রমাণের প্রয়োজনীয়তা এবং সমালোচকদের সাথে লড়াই করেছিলেন এবং [টুরিং টেস্ট](https://www.bbc.com/news/technology-18475646) তৈরি করেছিলেন, যা আপনি আমাদের NLP পাঠে অন্বেষণ করবেন।
+
+---
+## ১৯৫৬: ডার্টমাউথ সামার রিসার্চ প্রজেক্ট
+
+"ডার্টমাউথ সামার রিসার্চ প্রজেক্ট অন আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ঘটনা ছিল," এবং এখানেই 'কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা' শব্দটি তৈরি করা হয়েছিল ([source](https://250.dartmouth.edu/highlights/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth))।
+
+> শেখার প্রতিটি দিক বা বুদ্ধিমত্তার অন্য কোনো বৈশিষ্ট্য এমনভাবে বর্ণনা করা যেতে পারে যে একটি যন্ত্র এটি অনুকরণ করতে সক্ষম হয়।
+
+---
+
+প্রধান গবেষক, গণিতের অধ্যাপক John McCarthy, আশা করেছিলেন "এই অনুমানের ভিত্তিতে এগিয়ে যাওয়ার যে শেখার প্রতিটি দিক বা বুদ্ধিমত্তার অন্য কোনো বৈশিষ্ট্য এমনভাবে বর্ণনা করা যেতে পারে যে একটি যন্ত্র এটি অনুকরণ করতে সক্ষম হয়।" অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে ছিলেন এই ক্ষেত্রের আরেকজন বিশিষ্ট ব্যক্তি Marvin Minsky।
+
+এই কর্মশালাটি "প্রতীকী পদ্ধতির উত্থান, সীমিত ডোমেইনগুলিতে ফোকাস করা সিস্টেম (প্রাথমিক এক্সপার্ট সিস্টেম), এবং ডিডাকটিভ সিস্টেম বনাম ইনডাকটিভ সিস্টেম" সহ বেশ কয়েকটি আলোচনার সূচনা এবং উৎসাহ দেওয়ার জন্য কৃতিত্ব দেওয়া হয়। ([source](https://wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop))।
+
+---
+## ১৯৫৬ - ১৯৭৪: "সোনালী বছর"
+
+১৯৫০ এর দশক থেকে ৭০ এর দশকের মাঝামাঝি পর্যন্ত, AI এর মাধ্যমে অনেক সমস্যার সমাধানের আশা নিয়ে উচ্চ আশাবাদ ছিল। ১৯৬৭ সালে Marvin Minsky আত্মবিশ্বাসের সাথে বলেছিলেন, "এক প্রজন্মের মধ্যে ... 'কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা' তৈরির সমস্যা উল্লেখযোগ্যভাবে সমাধান হবে।" (Minsky, Marvin (1967), Computation: Finite and Infinite Machines, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall)
+
+প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ গবেষণা বিকশিত হয়েছিল, অনুসন্ধান আরও পরিশীলিত এবং শক্তিশালী হয়েছিল, এবং 'মাইক্রো-ওয়ার্ল্ড' ধারণা তৈরি হয়েছিল, যেখানে সাধারণ কাজগুলো সাধারণ ভাষার নির্দেশনা ব্যবহার করে সম্পন্ন করা হয়েছিল।
+
+---
+
+গভর্নমেন্ট এজেন্সিগুলোর দ্বারা গবেষণা ভালোভাবে অর্থায়িত হয়েছিল, কম্পিউটেশন এবং অ্যালগরিদমে অগ্রগতি হয়েছিল, এবং বুদ্ধিমান যন্ত্রের প্রোটোটাইপ তৈরি করা হয়েছিল। এই যন্ত্রগুলোর মধ্যে কিছু হলো:
+
+* [Shakey the robot](https://wikipedia.org/wiki/Shakey_the_robot), যে বুদ্ধিমত্তার সাথে কাজ সম্পাদনের জন্য সিদ্ধান্ত নিতে এবং চলাচল করতে পারত।
+
+    ![Shakey, একটি বুদ্ধিমান রোবট](../../../../translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.bn.jpg)
+    > Shakey, ১৯৭২ সালে
+
+---
+
+* Eliza, একটি প্রাথমিক 'চ্যাটারবট', মানুষের সাথে কথা বলতে এবং একটি প্রাথমিক 'থেরাপিস্ট' হিসেবে কাজ করতে পারত। NLP পাঠে আপনি Eliza সম্পর্কে আরও জানবেন।
+
+    ![Eliza, একটি বট](../../../../translated_images/eliza.84397454cda9559bb5ec296b5b8fff067571c0cccc5405f9c1ab1c3f105c075c.bn.png)
+    > Eliza এর একটি সংস্করণ, একটি চ্যাটবট
+
+---
+
+* "Blocks world" ছিল একটি মাইক্রো-ওয়ার্ল্ডের উদাহরণ যেখানে ব্লকগুলো স্তূপ করা এবং সাজানো যেত, এবং যন্ত্রকে সিদ্ধান্ত নিতে শেখানোর পরীক্ষাগুলো করা যেত। [SHRDLU](https://wikipedia.org/wiki/SHRDLU) এর মতো লাইব্রেরি দিয়ে তৈরি অগ্রগতি ভাষা প্রক্রিয়াকরণকে এগিয়ে নিয়ে গিয়েছিল।
+
+    [![SHRDLU সহ ব্লকস ওয়ার্ল্ড](https://img.youtube.com/vi/QAJz4YKUwqw/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=QAJz4YKUwqw "SHRDLU সহ ব্লকস ওয়ার্ল্ড")
+
+    > 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি ভিডিও দেখার জন্য: SHRDLU সহ ব্লকস ওয়ার্ল্ড
+
+---
+## ১৯৭৪ - ১৯৮০: "AI শীতকাল"
+
+১৯৭০ এর দশকের মাঝামাঝি সময়ে, 'বুদ্ধিমান যন্ত্র' তৈরির জটিলতা কম করে দেখানো হয়েছিল এবং এর প্রতিশ্রুতি, উপলব্ধ কম্পিউট ক্ষমতার ভিত্তিতে, অতিরিক্তভাবে মূল্যায়ন করা হয়েছিল। অর্থায়ন বন্ধ হয়ে যায় এবং এই ক্ষেত্রের প্রতি আত্মবিশ্বাস কমে যায়। কিছু বিষয় যা আত্মবিশ্বাসে প্রভাব ফেলেছিল তা হলো:
+---
+- **সীমাবদ্ধতা**। কম্পিউট ক্ষমতা খুব সীমিত ছিল।
+- **কম্বিনেটোরিয়াল বিস্ফোরণ**। কম্পিউটারের কাছে আরও বেশি কিছু চাওয়া হলে প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় প্যারামিটারগুলোর সংখ্যা গাণিতিকভাবে বৃদ্ধি পায়, কিন্তু কম্পিউট ক্ষমতা এবং সক্ষমতার সমান্তরাল উন্নতি হয়নি।
+- **ডেটার অভাব**। ডেটার অভাব ছিল যা অ্যালগরিদম পরীক্ষা, উন্নয়ন এবং পরিমার্জনের প্রক্রিয়াকে বাধাগ্রস্ত করেছিল।
+- **আমরা কি সঠিক প্রশ্ন করছি?**। যে প্রশ্নগুলো করা হচ্ছিল তা নিয়ে প্রশ্ন উঠতে শুরু করে। গবেষকরা তাদের পদ্ধতির সমালোচনা মোকাবিলা করতে শুরু করেন:
+  - টুরিং টেস্ট বিভিন্ন ধারণার মাধ্যমে প্রশ্নবিদ্ধ হয়, যেমন 'চাইনিজ রুম থিওরি' যা বলেছিল, "একটি ডিজিটাল কম্পিউটার প্রোগ্রাম করা হলে এটি ভাষা বুঝতে সক্ষম বলে মনে হতে পারে কিন্তু প্রকৃত বোঝার সৃষ্টি করতে পারে না।" ([source](https://plato.stanford.edu/entries/chinese-room/))
+  - কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যেমন "থেরাপিস্ট" ELIZA কে সমাজে পরিচিত করানোর নৈতিকতা চ্যালেঞ্জ করা হয়।
+
+---
+
+একই সময়ে, বিভিন্ন AI চিন্তাধারা গড়ে উঠতে শুরু করে। ["স্ক্রাফি" বনাম "নিট AI"](https://wikipedia.org/wiki/Neats_and_scruffies) পদ্ধতির মধ্যে একটি বিভাজন তৈরি হয়। _স্ক্রাফি_ ল্যাবগুলো প্রোগ্রামগুলোকে কাঙ্ক্ষিত ফলাফল পাওয়ার জন্য ঘন্টার পর ঘন্টা টুইক করত। _নিট_ ল্যাবগুলো "লজিক এবং আনুষ্ঠানিক সমস্যা সমাধানে" ফোকাস করত। ELIZA এবং SHRDLU ছিল পরিচিত _স্ক্রাফি_ সিস্টেম। ১৯৮০ এর দশকে, যখন ML সিস্টেমগুলোকে পুনরুত্পাদনযোগ্য করার চাহিদা দেখা দেয়, _নিট_ পদ্ধতি ধীরে ধীরে অগ্রাধিকার পায় কারণ এর ফলাফলগুলো আরও ব্যাখ্যাযোগ্য।
+
+---
+## ১৯৮০ এর দশক: এক্সপার্ট সিস্টেম
+
+যেমন এই ক্ষেত্রটি বৃদ্ধি পায়, এর ব্যবসায়িক সুবিধা আরও স্পষ্ট হয়ে ওঠে, এবং ১৯৮০ এর দশকে 'এক্সপার্ট সিস্টেম' এর প্রসার ঘটে। "এক্সপার্ট সিস্টেমগুলো ছিল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) সফটওয়্যারের প্রথম সত্যিকারের সফল রূপগুলোর মধ্যে একটি।" ([source](https://wikipedia.org/wiki/Expert_system))।
+
+এই ধরনের সিস্টেম আসলে _হাইব্রিড_, যা আংশিকভাবে একটি রুলস ইঞ্জিন নিয়ে গঠিত যা ব্যবসায়িক প্রয়োজনীয়তা সংজ্ঞায়িত করে, এবং একটি ইনফারেন্স ইঞ্জিন যা রুলস সিস্টেম ব্যবহার করে নতুন তথ্য অনুমান করে।
+
+এই যুগে নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রতি আরও বেশি মনোযোগ দেওয়া হয়।
+
+---
+## ১৯৮৭ - ১৯৯৩: AI 'চিল'
+
+বিশেষায়িত এক্সপার্ট সিস্টেম হার্ডওয়্যারের প্রসারিত হওয়া দুর্ভাগ্যজনকভাবে খুব বেশি বিশেষায়িত হয়ে ওঠে। ব্যক্তিগত কম্পিউটারের উত্থান এই বড়, বিশেষায়িত, কেন্দ্রীভূত সিস্টেমগুলোর সাথে প্রতিযোগিতা করে। কম্পিউটিং এর গণতন্ত্রায়ন শুরু হয়, যা শেষ পর্যন্ত বড় ডেটার আধুনিক বিস্ফোরণের পথ প্রশস্ত করে।
+
+---
+## ১৯৯৩ - ২০১১
+
+এই যুগে ML এবং AI এর জন্য নতুন একটি সময় শুরু হয় যেখানে আগের ডেটার অভাব এবং কম্পিউট ক্ষমতার সমস্যাগুলো সমাধান করা সম্ভব হয়। ডেটার পরিমাণ দ্রুত বৃদ্ধি পেতে শুরু করে এবং আরও সহজলভ্য হয়ে ওঠে, ভালো এবং খারাপ উভয়ের জন্যই, বিশেষ করে ২০০৭ সালের আশেপাশে স্মার্টফোনের আবির্ভাবের সাথে। কম্পিউট ক্ষমতা গাণিতিকভাবে বৃদ্ধি পায়, এবং অ্যালগরিদমগুলোও এর সাথে বিকশিত হয়। ক্ষেত্রটি পরিপক্ক হতে শুরু করে কারণ অতীতের স্বাধীন গবেষণাগুলো একটি সত্যিকারের শৃঙ্খলায় রূপ নিতে শুরু করে।
+
+---
+## বর্তমান
+
+আজ মেশিন লার্নিং এবং AI আমাদের জীবনের প্রায় প্রতিটি অংশকে স্পর্শ করে। এই যুগে এই অ্যালগরিদমগুলো মানুষের জীবনে কী প্রভাব ফেলতে পারে তা নিয়ে সতর্কভাবে বোঝার প্রয়োজন রয়েছে। Microsoft's Brad Smith বলেছেন, "তথ্য প্রযুক্তি এমন বিষয়গুলো উত্থাপন করে যা মৌলিক মানবাধিকার সুরক্ষার মতো বিষয়গুলোর সাথে সম্পর্কিত, যেমন গোপনীয়তা এবং মত প্রকাশের স্বাধীনতা। এই বিষয়গুলো এই পণ্যগুলো তৈরি করা প্রযুক্তি কোম্পানিগুলোর জন্য দায়িত্ব বাড়িয়ে দেয়। আমাদের দৃষ্টিতে, এগুলো চিন্তাশীল সরকারি নিয়ন্ত্রণ এবং গ্রহণযোগ্য ব্যবহারের চারপাশে মানদণ্ডের বিকাশের জন্যও আহ্বান জানায়।" ([source](https://www.technologyreview.com/2019/12/18/102365/the-future-of-ais-impact-on-society/))।
+
+---
+
+ভবিষ্যতে কী অপেক্ষা করছে তা দেখা বাকি, তবে এই কম্পিউটার সিস্টেম এবং সেগুলো যে সফটওয়্যার এবং অ্যালগরিদম চালায় তা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। আমরা আশা করি এই পাঠ্যক্রম আপনাকে আরও ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করবে যাতে আপনি নিজের জন্য সিদ্ধান্ত নিতে পারেন।
+
+[![ডিপ লার্নিং এর ইতিহাস](https://img.youtube.com/vi/mTtDfKgLm54/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=mTtDfKgLm54 "ডিপ লার্নিং এর ইতিহাস")
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি ভিডিও দেখার জন্য: Yann LeCun এই লেকচারে ডিপ লার্নিং এর ইতিহাস নিয়ে আলোচনা করেছেন
+
+---
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+এই ঐতিহাসিক মুহূর্তগুলোর মধ্যে একটি নিয়ে গভীরভাবে গবেষণা করুন এবং এর পেছনের মানুষগুলো সম্পর্কে আরও জানুন। এখানে আকর্ষণীয় চরিত্র রয়েছে, এবং কোনো বৈজ্ঞানিক আবিষ্কার কখনোই সাংস্কৃতিক শূন্যতায় তৈরি হয়নি। আপনি কী আবিষ্কার করেন?
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/4/)
+
+---
+## পর্যালোচনা এবং স্ব-অধ্যয়ন
+
+এখানে দেখার এবং শোনার জন্য কিছু আইটেম দেওয়া হলো:
+
+[Amy Boyd এর সাথে এই পডকাস্ট যেখানে AI এর বিবর্তন নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে](http://runasradio.com/Shows/Show/739)
+
+[![Amy Boyd এর AI এর ইতিহাস](https://img.youtube.com/vi/EJt3_bFYKss/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=EJt3_bFYKss "Amy Boyd এর AI এর ইতিহাস")
+
+---
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[একটি টাইমলাইন তৈরি করুন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md b/translations/bn/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..88aaecab9
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "eb6e4d5afd1b21a57d2b9e6d0aac3969",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:33:44+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একটি টাইমলাইন তৈরি করুন
+
+## নির্দেশনা
+
+[এই রিপোজিটরি](https://github.com/Digital-Humanities-Toolkit/timeline-builder) ব্যবহার করে অ্যালগরিদম, গণিত, পরিসংখ্যান, AI, বা ML-এর ইতিহাসের কোনো একটি দিকের টাইমলাইন তৈরি করুন, অথবা এগুলোর সংমিশ্রণ নিয়ে কাজ করুন। আপনি একজন ব্যক্তি, একটি ধারণা, অথবা দীর্ঘ সময়ের চিন্তাধারার উপর ফোকাস করতে পারেন। নিশ্চিত করুন যে মাল্টিমিডিয়া উপাদান যোগ করা হয়েছে।
+
+## মূল্যায়ন
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                          | পর্যাপ্ত                                | উন্নতির প্রয়োজন                                                |
+| -------- | ------------------------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
+|          | একটি ডিপ্লয় করা টাইমলাইন GitHub পেজ হিসেবে উপস্থাপন করা হয়েছে | কোড অসম্পূর্ণ এবং ডিপ্লয় করা হয়নি | টাইমলাইন অসম্পূর্ণ, ভালোভাবে গবেষণা করা হয়নি এবং ডিপ্লয় করা হয়নি |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/1-Introduction/3-fairness/README.md b/translations/bn/1-Introduction/3-fairness/README.md
new file mode 100644
index 000000000..3b97b1006
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/1-Introduction/3-fairness/README.md
@@ -0,0 +1,154 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "8f819813b2ca08ec7b9f60a2c9336045",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:19:48+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/3-fairness/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# দায়িত্বশীল AI দিয়ে মেশিন লার্নিং সমাধান তৈরি করা
+
+![মেশিন লার্নিং-এ দায়িত্বশীল AI-এর সারাংশ একটি স্কেচনোটে](../../../../translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.bn.png)
+> স্কেচনোট: [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/5/)
+
+## ভূমিকা
+
+এই পাঠ্যক্রমে, আপনি শিখতে শুরু করবেন কীভাবে মেশিন লার্নিং আমাদের দৈনন্দিন জীবনে প্রভাব ফেলছে। এমনকি এখন, সিস্টেম এবং মডেলগুলি স্বাস্থ্যসেবা নির্ণয়, ঋণ অনুমোদন বা প্রতারণা সনাক্তকরণের মতো দৈনন্দিন সিদ্ধান্ত গ্রহণের কাজে জড়িত। তাই এটি গুরুত্বপূর্ণ যে এই মডেলগুলি এমন ফলাফল প্রদান করে যা বিশ্বাসযোগ্য। যেকোনো সফটওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনের মতো, AI সিস্টেমগুলি প্রত্যাশা পূরণে ব্যর্থ হতে পারে বা অনাকাঙ্ক্ষিত ফলাফল দিতে পারে। এজন্য AI মডেলের আচরণ বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
+
+কল্পনা করুন, আপনি যখন এই মডেলগুলি তৈরি করতে যে ডেটা ব্যবহার করছেন তাতে যদি নির্দিষ্ট জনসংখ্যার অভাব থাকে, যেমন জাতি, লিঙ্গ, রাজনৈতিক মতামত, ধর্ম, বা যদি এই জনসংখ্যা অসমভাবে প্রতিনিধিত্ব করে। যদি মডেলের আউটপুট কিছু জনসংখ্যাকে প্রাধান্য দেয়, তাহলে এর ফলাফল কী হতে পারে? এছাড়াও, যদি মডেলটি ক্ষতিকর ফলাফল দেয় এবং মানুষের জন্য ক্ষতিকর হয়, তাহলে এর জন্য কে দায়ী হবে? এই পাঠ্যক্রমে আমরা এই প্রশ্নগুলো নিয়ে আলোচনা করব।
+
+এই পাঠে আপনি:
+
+- মেশিন লার্নিং-এ ন্যায্যতার গুরুত্ব এবং ন্যায্যতা-সম্পর্কিত ক্ষতির বিষয়ে সচেতনতা বৃদ্ধি করবেন।
+- আউটলায়ার এবং অস্বাভাবিক পরিস্থিতি অন্বেষণের অনুশীলনে পরিচিত হবেন যাতে নির্ভরযোগ্যতা এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করা যায়।
+- অন্তর্ভুক্তিমূলক সিস্টেম ডিজাইন করে সবাইকে ক্ষমতায়নের প্রয়োজনীয়তা বুঝবেন।
+- ডেটা এবং মানুষের গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা রক্ষার গুরুত্ব অন্বেষণ করবেন।
+- AI মডেলের আচরণ ব্যাখ্যা করার জন্য একটি স্বচ্ছ পদ্ধতির গুরুত্ব দেখবেন।
+- AI সিস্টেমে বিশ্বাস তৈরি করতে জবাবদিহিতার গুরুত্ব সম্পর্কে সচেতন হবেন।
+
+## পূর্বশর্ত
+
+পূর্বশর্ত হিসেবে, "Responsible AI Principles" শেখার পথটি সম্পন্ন করুন এবং নিচের ভিডিওটি দেখুন:
+
+[Responsible AI শেখার পথ](https://docs.microsoft.com/learn/modules/responsible-ai-principles/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+[![Microsoft-এর Responsible AI পদ্ধতি](https://img.youtube.com/vi/dnC8-uUZXSc/0.jpg)](https://youtu.be/dnC8-uUZXSc "Microsoft-এর Responsible AI পদ্ধতি")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন: Microsoft-এর Responsible AI পদ্ধতি
+
+## ন্যায্যতা
+
+AI সিস্টেমগুলোকে সবার প্রতি ন্যায্য আচরণ করতে হবে এবং একই ধরনের গোষ্ঠীর মানুষের উপর ভিন্নভাবে প্রভাব ফেলতে হবে না। উদাহরণস্বরূপ, যখন AI সিস্টেমগুলো চিকিৎসা, ঋণ আবেদন বা চাকরির ক্ষেত্রে পরামর্শ দেয়, তখন তাদের একই উপসর্গ, আর্থিক পরিস্থিতি বা পেশাগত যোগ্যতার ভিত্তিতে সবার জন্য একই সুপারিশ করতে হবে। আমাদের প্রত্যেকের মধ্যে এমন উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পক্ষপাত রয়েছে যা আমাদের সিদ্ধান্ত এবং কর্মে প্রভাব ফেলে। এই পক্ষপাতগুলো সেই ডেটায় প্রতিফলিত হতে পারে যা আমরা AI সিস্টেম প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করি। এমন হেরফের কখনও কখনও অনিচ্ছাকৃতভাবে ঘটে। ডেটায় পক্ষপাত যুক্ত করার সময় সচেতনভাবে তা জানা প্রায়ই কঠিন।
+
+**“অন্যায়”** বলতে একটি গোষ্ঠীর জন্য নেতিবাচক প্রভাব বা “ক্ষতি” বোঝায়, যেমন জাতি, লিঙ্গ, বয়স বা অক্ষমতার ভিত্তিতে সংজ্ঞায়িত। ন্যায্যতা-সম্পর্কিত প্রধান ক্ষতিগুলোকে নিম্নরূপ শ্রেণীবদ্ধ করা যায়:
+
+- **বণ্টন**, যদি একটি লিঙ্গ বা জাতি অন্যটির তুলনায় প্রাধান্য পায়।
+- **সেবার গুণমান**। যদি আপনি একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতির জন্য ডেটা প্রশিক্ষণ করেন কিন্তু বাস্তবতা অনেক বেশি জটিল হয়, তাহলে এটি একটি দুর্বল সেবার দিকে নিয়ে যায়। উদাহরণস্বরূপ, একটি হাত ধোয়ার সাবানের ডিসপেনসার যা গাঢ় ত্বকের মানুষকে সনাক্ত করতে পারে না। [তথ্যসূত্র](https://gizmodo.com/why-cant-this-soap-dispenser-identify-dark-skin-1797931773)
+- **অপমান**। অন্যায়ভাবে সমালোচনা করা বা কিছু বা কাউকে লেবেল করা। উদাহরণস্বরূপ, একটি ইমেজ লেবেলিং প্রযুক্তি গাঢ় ত্বকের মানুষের ছবি ভুলভাবে গরিলা হিসেবে চিহ্নিত করেছিল।
+- **অতিরিক্ত বা কম প্রতিনিধিত্ব**। ধারণাটি হলো একটি নির্দিষ্ট গোষ্ঠীকে একটি নির্দিষ্ট পেশায় দেখা যায় না, এবং যেকোনো সেবা বা কার্যক্রম যা এটি প্রচার করে তা ক্ষতির দিকে অবদান রাখে।
+- **স্টেরিওটাইপিং**। একটি নির্দিষ্ট গোষ্ঠীকে পূর্বনির্ধারিত বৈশিষ্ট্যের সাথে যুক্ত করা। উদাহরণস্বরূপ, ইংরেজি এবং তুর্কি ভাষার মধ্যে একটি ভাষা অনুবাদ সিস্টেমে লিঙ্গ-সম্পর্কিত স্টেরিওটাইপের কারণে ভুল হতে পারে।
+
+![তুর্কিতে অনুবাদ](../../../../translated_images/gender-bias-translate-en-tr.f185fd8822c2d4372912f2b690f6aaddd306ffbb49d795ad8d12a4bf141e7af0.bn.png)
+> তুর্কিতে অনুবাদ
+
+![ইংরেজিতে পুনরায় অনুবাদ](../../../../translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.bn.png)
+> ইংরেজিতে পুনরায় অনুবাদ
+
+AI সিস্টেম ডিজাইন এবং পরীক্ষা করার সময়, আমাদের নিশ্চিত করতে হবে যে AI ন্যায্য এবং পক্ষপাতমূলক বা বৈষম্যমূলক সিদ্ধান্ত নিতে প্রোগ্রাম করা হয়নি, যা মানুষের জন্যও নিষিদ্ধ। AI এবং মেশিন লার্নিং-এ ন্যায্যতা নিশ্চিত করা একটি জটিল সামাজিক-প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ।
+
+### নির্ভরযোগ্যতা এবং নিরাপত্তা
+
+বিশ্বাস তৈরি করতে, AI সিস্টেমগুলোকে স্বাভাবিক এবং অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতিতে নির্ভরযোগ্য, নিরাপদ এবং ধারাবাহিক হতে হবে। বিভিন্ন পরিস্থিতিতে AI সিস্টেমগুলো কীভাবে আচরণ করবে তা জানা গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষত যখন তারা অস্বাভাবিক পরিস্থিতিতে থাকে। AI সমাধান তৈরি করার সময়, AI সমাধানগুলো যে বিভিন্ন পরিস্থিতির সম্মুখীন হবে তা পরিচালনা করার জন্য যথেষ্ট মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্বয়ংচালিত গাড়িকে মানুষের নিরাপত্তাকে সর্বোচ্চ অগ্রাধিকার দিতে হবে। ফলস্বরূপ, গাড়ির AI-কে রাত, বজ্রঝড় বা তুষারঝড়, রাস্তা পার হওয়া শিশু, পোষা প্রাণী, রাস্তা নির্মাণ ইত্যাদির মতো সমস্ত সম্ভাব্য পরিস্থিতি বিবেচনা করতে হবে। একটি AI সিস্টেম কতটা নির্ভরযোগ্য এবং নিরাপদভাবে বিভিন্ন পরিস্থিতি পরিচালনা করতে পারে তা ডেটা বিজ্ঞানী বা AI ডেভেলপার ডিজাইন বা পরীক্ষার সময় কতটা প্রত্যাশা করেছেন তা প্রতিফলিত করে।
+
+> [🎥 এখানে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: ](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vvIl)
+
+### অন্তর্ভুক্তি
+
+AI সিস্টেমগুলোকে এমনভাবে ডিজাইন করা উচিত যাতে সবাইকে সম্পৃক্ত এবং ক্ষমতায়িত করা যায়। AI সিস্টেম ডিজাইন এবং বাস্তবায়নের সময় ডেটা বিজ্ঞানী এবং AI ডেভেলপাররা সিস্টেমে সম্ভাব্য বাধাগুলো চিহ্নিত করেন এবং সমাধান করেন যা অনিচ্ছাকৃতভাবে মানুষকে বাদ দিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, বিশ্বে ১ বিলিয়ন প্রতিবন্ধী মানুষ রয়েছে। AI-এর অগ্রগতির মাধ্যমে, তারা তাদের দৈনন্দিন জীবনে আরও সহজে তথ্য এবং সুযোগগুলোতে প্রবেশ করতে পারে। বাধাগুলো দূর করার মাধ্যমে, এটি উদ্ভাবনের সুযোগ তৈরি করে এবং সবার জন্য আরও ভালো অভিজ্ঞতা সহ AI পণ্য তৈরি করে।
+
+> [🎥 এখানে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: AI-তে অন্তর্ভুক্তি](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vl9v)
+
+### নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা
+
+AI সিস্টেমগুলোকে নিরাপদ এবং মানুষের গোপনীয়তার প্রতি শ্রদ্ধাশীল হতে হবে। এমন সিস্টেমে মানুষের কম বিশ্বাস থাকে যা তাদের গোপনীয়তা, তথ্য বা জীবনকে ঝুঁকিতে ফেলে। মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের সময়, আমরা সেরা ফলাফল পেতে ডেটার উপর নির্ভর করি। এটি করার সময়, ডেটার উৎস এবং অখণ্ডতা বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, ডেটা ব্যবহারকারী জমা দিয়েছে নাকি এটি প্রকাশ্যে উপলব্ধ ছিল? পরবর্তী ধাপে, ডেটার সাথে কাজ করার সময়, এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে AI সিস্টেমগুলো গোপনীয় তথ্য রক্ষা করতে এবং আক্রমণ প্রতিরোধ করতে সক্ষম। AI আরও ব্যাপক হওয়ার সাথে সাথে গোপনীয়তা রক্ষা এবং গুরুত্বপূর্ণ ব্যক্তিগত এবং ব্যবসায়িক তথ্য সুরক্ষিত করা আরও গুরুত্বপূর্ণ এবং জটিল হয়ে উঠছে। গোপনীয়তা এবং ডেটা নিরাপত্তার বিষয়গুলো AI-এর জন্য বিশেষভাবে ঘনিষ্ঠ মনোযোগ প্রয়োজন কারণ ডেটার অ্যাক্সেস AI সিস্টেমগুলোকে মানুষের সম্পর্কে সঠিক এবং তথ্যপূর্ণ পূর্বাভাস এবং সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে।
+
+> [🎥 এখানে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: AI-তে নিরাপত্তা](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF)
+
+- শিল্প হিসেবে আমরা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তায় উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করেছি, যা GDPR (General Data Protection Regulation)-এর মতো নিয়ম দ্বারা উল্লেখযোগ্যভাবে চালিত হয়েছে।
+- তবে AI সিস্টেমের ক্ষেত্রে আমাদের স্বীকার করতে হবে যে সিস্টেমগুলোকে আরও ব্যক্তিগত এবং কার্যকর করতে আরও ব্যক্তিগত ডেটার প্রয়োজন এবং গোপনীয়তার মধ্যে একটি টান রয়েছে।
+- ইন্টারনেটের সাথে সংযুক্ত কম্পিউটারগুলোর জন্মের মতো, আমরা AI-সম্পর্কিত নিরাপত্তা সমস্যার সংখ্যায়ও একটি বড় বৃদ্ধি দেখছি।
+- একই সময়ে, আমরা দেখেছি AI নিরাপত্তা উন্নত করতে ব্যবহৃত হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, আজকের বেশিরভাগ আধুনিক অ্যান্টি-ভাইরাস স্ক্যানার AI হিউরিস্টিক দ্বারা চালিত।
+- আমাদের নিশ্চিত করতে হবে যে আমাদের ডেটা সায়েন্স প্রক্রিয়াগুলো সর্বশেষ গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা অনুশীলনের সাথে সুরেলা ভাবে মিশে যায়।
+
+### স্বচ্ছতা
+
+AI সিস্টেমগুলোকে বোঝার মতো হতে হবে। স্বচ্ছতার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হলো AI সিস্টেম এবং এর উপাদানগুলোর আচরণ ব্যাখ্যা করা। AI সিস্টেমগুলো সম্পর্কে বোঝার উন্নতি করতে হলে স্টেকহোল্ডারদের বুঝতে হবে কীভাবে এবং কেন সেগুলো কাজ করে যাতে তারা সম্ভাব্য কর্মক্ষমতা সমস্যা, নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা উদ্বেগ, পক্ষপাত, বাদ দেওয়ার অনুশীলন বা অনিচ্ছাকৃত ফলাফল চিহ্নিত করতে পারে। আমরা বিশ্বাস করি যে যারা AI সিস্টেম ব্যবহার করেন তাদের উচিত সেগুলো কখন, কেন এবং কীভাবে ব্যবহার করা হয় তা সম্পর্কে সৎ এবং খোলামেলা হওয়া। সেইসাথে তারা যে সিস্টেমগুলো ব্যবহার করেন তার সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ব্যাংক তার ভোক্তা ঋণ প্রদানের সিদ্ধান্তগুলো সমর্থন করতে একটি AI সিস্টেম ব্যবহার করে, তাহলে ফলাফলগুলো পরীক্ষা করা এবং কোন ডেটা সিস্টেমের সুপারিশগুলোকে প্রভাবিত করে তা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। সরকারগুলো বিভিন্ন শিল্পে AI নিয়ন্ত্রণ করতে শুরু করেছে, তাই ডেটা বিজ্ঞানী এবং সংস্থাগুলোকে ব্যাখ্যা করতে হবে যে একটি AI সিস্টেম নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে কিনা, বিশেষত যখন একটি অনাকাঙ্ক্ষিত ফলাফল ঘটে।
+
+> [🎥 এখানে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: AI-তে স্বচ্ছতা](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF)
+
+- AI সিস্টেমগুলো এতটাই জটিল যে সেগুলো কীভাবে কাজ করে এবং ফলাফলগুলো ব্যাখ্যা করা কঠিন।
+- এই বোঝার অভাব সিস্টেমগুলো কীভাবে পরিচালিত, কার্যকরী এবং নথিভুক্ত হয় তা প্রভাবিত করে।
+- এই বোঝার অভাব আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে সিস্টেমগুলো যে ফলাফল তৈরি করে তা ব্যবহার করে নেওয়া সিদ্ধান্তগুলোকে প্রভাবিত করে।
+
+### জবাবদিহিতা
+
+AI সিস্টেম ডিজাইন এবং স্থাপনকারী ব্যক্তিদের তাদের সিস্টেমগুলো কীভাবে কাজ করে তার জন্য জবাবদিহি করতে হবে। জবাবদিহিতার প্রয়োজনীয়তা বিশেষভাবে সংবেদনশীল প্রযুক্তি যেমন মুখের স্বীকৃতির ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ। সম্প্রতি, মুখের স্বীকৃতি প্রযুক্তির চাহিদা বৃদ্ধি পেয়েছে, বিশেষত আইন প্রয়োগকারী সংস্থাগুলোর কাছ থেকে যারা নিখোঁজ শিশুদের খুঁজে বের করার মতো কাজে প্রযুক্তির সম্ভাবনা দেখছেন। তবে, এই প্রযুক্তিগুলো একটি সরকার দ্বারা তার নাগরিকদের মৌলিক স্বাধীনতাকে ঝুঁকিতে ফেলতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন নির্দিষ্ট ব্যক্তিদের ক্রমাগত নজরদারি সক্ষম করা। তাই ডেটা বিজ্ঞানী এবং সংস্থাগুলোকে তাদের AI সিস্টেমের ব্যক্তিদের বা সমাজের উপর প্রভাবের জন্য দায়িত্বশীল হতে হবে।
+
+[![AI গবেষক মুখের স্বীকৃতির মাধ্যমে ব্যাপক নজরদারির সতর্কতা দেন](../../../../translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.bn.png)](https://www.youtube.com/watch?v=Wldt8P5V6D0 "Microsoft-এর Responsible AI পদ্ধতি")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: মুখের স্বীকৃতির মাধ্যমে ব্যাপক নজরদারির সতর্কতা
+
+অবশেষে, আমাদের প্রজন্মের জন্য সবচেয়ে বড় প্রশ্নগুলোর একটি হলো, প্রথম প্রজন্ম হিসেবে যারা AI সমাজে নিয়ে আসছে, কীভাবে নিশ্চিত করা যায় যে কম্পিউটারগুলো মানুষের কাছে জবাবদিহি থাকবে এবং কীভাবে নিশ্চিত করা যায় যে কম্পিউটার ডিজাইনকারী ব্যক্তিরা অন্য সবার কাছে জবাবদিহি থাকবে।
+
+## প্রভাব মূল্যায়ন
+
+মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের আগে, AI সিস্টেমের উদ্দেশ্য, এর পরিকল্পিত ব্যবহার, এটি কোথায় স্থাপন করা হবে এবং কারা সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ করবে তা বোঝার জন্য একটি প্রভাব মূল্যায়ন পরিচালনা করা গুরুত্বপূর্ণ। এগুলো পর্যালোচক বা পরীক্ষকদের জন্য সহায়ক যারা সিস্টেমটি মূল্যায়ন করছেন এবং সম্ভাব্য ঝুঁকি এবং প্রত্যাশিত পরিণতি চিহ্নিত করার সময় কোন বিষয়গুলো বিবেচনা করতে হবে তা জানেন।
+
+প্রভাব মূল্যায়ন পরিচালনার সময় নিম্নলিখিত বিষয়গুলোতে মনোযোগ দেওয়া হয়:
+
+* **ব্যক্তিদের উপর নেতিবাচক প্রভাব**। কোনো সীমাবদ্ধতা বা প্রয়োজনীয়তা, অসমর্থিত ব্যবহার বা সিস্টেমের কর্মক্ষমতাকে বাধাগ্রস্ত করে এমন কোনো পরিচিত সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সচেতন হওয়া গুরুত্বপূর্ণ যাতে সিস্টেমটি এমনভাবে ব্যবহার না করা হয় যা ব্যক্তিদের ক্ষতি করতে পারে।
+* **ডেটার প্রয়োজনীয়তা**। সিস্টেমটি কীভাবে এবং কোথায় ডেটা ব্যবহার করবে তা বোঝা পর্যালোচকদের ডেটার প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে সচেতন হতে সাহায্য করে (যেমন GDPR বা HIPPA ডেটা নিয়ম)। এছাড়াও, ডেটার উৎস বা পরিমাণ প্রশিক্ষণের জন্য যথেষ্ট কিনা তা পরীক্ষা করুন।
+* **প্রভাবের সারাংশ**। সিস্টেমটি ব্যবহার করার ফলে যে সম্ভাব্য ক্ষতি হতে পারে তার একটি তালিকা সংগ্রহ করুন। ML লাইফসাইকেল জুড়ে, চিহ্নিত সমস্যাগুলো প্রশমিত বা সমাধান করা হয়েছে কিনা তা পর্যালোচনা করুন।
+* **প্রযোজ্য লক্ষ্য** ছয়টি মূল নীতির জন্য। প্রতিটি নীতির লক্ষ্যগুলো পূরণ হয়েছে কিনা এবং কোনো ফাঁক রয়েছে কিনা তা মূল্যায়ন করুন।
+
+## দায়িত্বশীল AI দিয়ে ডিবাগিং
+
+একটি সফটওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন ডিবাগ করার মতো, একটি AI সিস্টেম ডিবাগ করা সিস্টেমে সমস্যাগুলো চিহ্নিত এবং সমাধান করার একটি প্রয়োজনীয় প্রক্রিয়া। অনেক কারণ রয়েছে যা একটি মডেলের প্রত্যাশিত বা দায়িত্বশীলভাবে কাজ না করার উপর প্রভাব ফেলতে পারে। বেশিরভাগ প্রচলিত মডেল কর্মক্ষমতা মেট্রিক একটি মডেলের কর্মক্ষমতার পরিমাণগত সামগ্রিক মান, যা একটি মডেল কীভাবে দায়িত্বশীল AI নীতিগুলো লঙ্ঘন করে তা বিশ্লেষণ করার জন্য যথেষ্ট নয়। তদ্ব্যতীত, একটি মেশিন লার্নিং মডেল একটি ব্ল্যাক বক্স যা এর ফলাফল কী চালায় তা বোঝা বা যখন এটি একটি ভুল করে তখন ব্যাখ্যা প্রদান করা কঠিন করে তোলে। এই কোর্সে পরে, আমরা দায়িত্বশীল AI ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করে AI সিস্টেম ডিবাগ করার পদ্ধতি শিখব। ড্যাশবোর্ডটি ডেটা বিজ্ঞানী এবং AI ডেভেলপারদের জন্য একটি সামগ্রিক টুল প্রদান করে যা নিম্নলিখিত কাজগুলো সম্পাদন করতে সাহায্য করে:
+
+* **ত্রুটি বিশ্লেষণ**। মডেলের ত্রুটির বিতরণ চিহ্নিত করতে যা সিস্টেমের ন্যায্যতা বা নির্ভরযোগ্যতাকে প্রভাবিত করতে পারে।
+* **মডেলের
+এই পাঠে, আপনি মেশিন লার্নিং-এ ন্যায্যতা এবং অন্যায্যতার ধারণাগুলোর কিছু মৌলিক বিষয় শিখেছেন।  
+
+এই বিষয়গুলো আরও গভীরভাবে বোঝার জন্য এই কর্মশালাটি দেখুন:  
+
+- দায়িত্বশীল AI-এর সন্ধানে: নীতিগুলোকে বাস্তবে রূপ দেওয়া, উপস্থাপনায় বেসমিরা নুশি, মেহরনুশ সামেকি এবং অমিত শর্মা।  
+
+[![দায়িত্বশীল AI টুলবক্স: দায়িত্বশীল AI তৈরির জন্য একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক](https://img.youtube.com/vi/tGgJCrA-MZU/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=tGgJCrA-MZU "RAI টুলবক্স: দায়িত্বশীল AI তৈরির জন্য একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক")  
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন ভিডিও দেখার জন্য: দায়িত্বশীল AI টুলবক্স: দায়িত্বশীল AI তৈরির জন্য একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক, উপস্থাপনায় বেসমিরা নুশি, মেহরনুশ সামেকি এবং অমিত শর্মা।  
+
+এছাড়াও পড়ুন:  
+
+- মাইক্রোসফটের RAI রিসোর্স সেন্টার: [দায়িত্বশীল AI রিসোর্স – Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai-resources?activetab=pivot1%3aprimaryr4)  
+
+- মাইক্রোসফটের FATE গবেষণা দল: [FATE: AI-তে ন্যায্যতা, জবাবদিহিতা, স্বচ্ছতা এবং নৈতিকতা - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/research/theme/fate/)  
+
+RAI টুলবক্স:  
+
+- [দায়িত্বশীল AI টুলবক্স GitHub রিপোজিটরি](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox)  
+
+Azure Machine Learning-এর ন্যায্যতা নিশ্চিত করার টুলগুলো সম্পর্কে জানুন:  
+
+- [Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-fairness-ml?WT.mc_id=academic-77952-leestott)  
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট  
+
+[RAI টুলবক্স অন্বেষণ করুন](assignment.md)  
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/1-Introduction/3-fairness/assignment.md b/translations/bn/1-Introduction/3-fairness/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..f01ac20dd
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/1-Introduction/3-fairness/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "dbda60e7b1fe5f18974e7858eff0004e",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:23:54+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/3-fairness/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# দায়িত্বশীল এআই টুলবক্স অন্বেষণ করুন
+
+## নির্দেশাবলী
+
+এই পাঠে আপনি দায়িত্বশীল এআই টুলবক্স সম্পর্কে শিখেছেন, যা "একটি ওপেন-সোর্স, কমিউনিটি-চালিত প্রকল্প যা ডেটা বিজ্ঞানীদের এআই সিস্টেম বিশ্লেষণ এবং উন্নত করতে সাহায্য করে।" এই অ্যাসাইনমেন্টের জন্য, RAI টুলবক্সের একটি [নোটবুক](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox/blob/main/notebooks/responsibleaidashboard/getting-started.ipynb) অন্বেষণ করুন এবং আপনার পর্যবেক্ষণ একটি পেপার বা প্রেজেন্টেশনে উপস্থাপন করুন।
+
+## মূল্যায়ন সূচক
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার | পর্যাপ্ত | উন্নতির প্রয়োজন |
+| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
+|          | একটি পেপার বা পাওয়ারপয়েন্ট প্রেজেন্টেশন উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে Fairlearn-এর সিস্টেম, চালানো নোটবুক এবং তা থেকে প্রাপ্ত সিদ্ধান্তগুলো আলোচনা করা হয়েছে | একটি পেপার উপস্থাপন করা হয়েছে কিন্তু কোনো সিদ্ধান্ত নেই | কোনো পেপার উপস্থাপন করা হয়নি |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md b/translations/bn/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..97cb10f36
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md
@@ -0,0 +1,132 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "dc4575225da159f2b06706e103ddba2a",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:24:27+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# মেশিন লার্নিং এর কৌশলসমূহ
+
+মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, ব্যবহার এবং রক্ষণাবেক্ষণের প্রক্রিয়া এবং এই মডেলগুলোর জন্য ব্যবহৃত ডেটা অন্যান্য ডেভেলপমেন্ট ওয়ার্কফ্লো থেকে অনেকটাই আলাদা। এই পাঠে, আমরা এই প্রক্রিয়াকে সহজবোধ্য করব এবং প্রধান কৌশলগুলো তুলে ধরব যা আপনাকে জানতে হবে। আপনি:
+
+- উচ্চ পর্যায়ে মেশিন লার্নিং এর প্রক্রিয়াগুলো বুঝতে পারবেন।
+- 'মডেল', 'প্রেডিকশন', এবং 'ট্রেনিং ডেটা' এর মতো মৌলিক ধারণাগুলো অন্বেষণ করবেন।
+
+## [পূর্ব-পাঠ কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/7/)
+
+[![শুরু থেকে মেশিন লার্নিং - মেশিন লার্নিং এর কৌশল](https://img.youtube.com/vi/4NGM0U2ZSHU/0.jpg)](https://youtu.be/4NGM0U2ZSHU "শুরু থেকে মেশিন লার্নিং - মেশিন লার্নিং এর কৌশল")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন এই পাঠের একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও দেখার জন্য।
+
+## ভূমিকা
+
+উচ্চ পর্যায়ে, মেশিন লার্নিং (ML) প্রক্রিয়া তৈরি করার কাজটি কয়েকটি ধাপে বিভক্ত:
+
+1. **প্রশ্ন নির্ধারণ করুন**। বেশিরভাগ ML প্রক্রিয়া এমন একটি প্রশ্ন দিয়ে শুরু হয় যা একটি সাধারণ শর্তযুক্ত প্রোগ্রাম বা নিয়ম-ভিত্তিক ইঞ্জিন দ্বারা উত্তর দেওয়া যায় না। এই প্রশ্নগুলো সাধারণত ডেটার উপর ভিত্তি করে প্রেডিকশন নিয়ে গঠিত।
+2. **ডেটা সংগ্রহ এবং প্রস্তুত করুন**। আপনার প্রশ্নের উত্তর দিতে, আপনাকে ডেটা প্রয়োজন। আপনার ডেটার গুণমান এবং কখনও কখনও পরিমাণ নির্ধারণ করবে আপনি আপনার প্রাথমিক প্রশ্ন কতটা ভালোভাবে উত্তর দিতে পারবেন। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা এই ধাপের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এই ধাপে ডেটাকে ট্রেনিং এবং টেস্টিং গ্রুপে ভাগ করাও অন্তর্ভুক্ত।
+3. **ট্রেনিং পদ্ধতি নির্বাচন করুন**। আপনার প্রশ্ন এবং ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে, আপনাকে একটি মডেল ট্রেন করার পদ্ধতি নির্বাচন করতে হবে যা আপনার ডেটাকে সঠিকভাবে প্রতিফলিত করে এবং এর উপর ভিত্তি করে সঠিক প্রেডিকশন করতে পারে। এই অংশটি বিশেষজ্ঞ জ্ঞান এবং প্রায়ই উল্লেখযোগ্য পরিমাণে পরীক্ষার প্রয়োজন।
+4. **মডেল ট্রেন করুন**। আপনার ট্রেনিং ডেটা ব্যবহার করে, আপনি বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে একটি মডেল ট্রেন করবেন যা ডেটার প্যাটার্নগুলো চিনতে পারে। মডেলটি অভ্যন্তরীণ ওজন ব্যবহার করতে পারে যা ডেটার নির্দিষ্ট অংশগুলোকে অগ্রাধিকার দিতে সামঞ্জস্য করা যায়।
+5. **মডেল মূল্যায়ন করুন**। আপনার সংগ্রহ করা সেট থেকে আগে কখনও দেখা না হওয়া ডেটা (আপনার টেস্টিং ডেটা) ব্যবহার করে দেখুন মডেলটি কেমন পারফর্ম করছে।
+6. **প্যারামিটার টিউনিং**। আপনার মডেলের পারফরম্যান্সের উপর ভিত্তি করে, আপনি বিভিন্ন প্যারামিটার বা ভেরিয়েবল ব্যবহার করে প্রক্রিয়াটি পুনরায় করতে পারেন যা মডেল ট্রেন করার জন্য ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের আচরণ নিয়ন্ত্রণ করে।
+7. **প্রেডিকশন করুন**। নতুন ইনপুট ব্যবহার করে আপনার মডেলের সঠিকতা পরীক্ষা করুন।
+
+## কোন প্রশ্ন করবেন
+
+কম্পিউটার ডেটার মধ্যে লুকানো প্যাটার্ন আবিষ্কার করতে বিশেষভাবে দক্ষ। এই দক্ষতা গবেষকদের জন্য খুবই সহায়ক যারা একটি নির্দিষ্ট বিষয়ে এমন প্রশ্ন করেন যা শর্তযুক্ত নিয়ম ইঞ্জিন তৈরি করে সহজে উত্তর দেওয়া যায় না। উদাহরণস্বরূপ, একটি অ্যাকচুয়ারিয়াল কাজের ক্ষেত্রে, একজন ডেটা বিজ্ঞানী ধূমপায়ী বনাম অ-ধূমপায়ীদের মৃত্যুহারের চারপাশে হাতে তৈরি নিয়ম তৈরি করতে পারেন।
+
+যখন অনেক অন্যান্য ভেরিয়েবল সমীকরণে যুক্ত হয়, তখন একটি ML মডেল অতীত স্বাস্থ্য ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের মৃত্যুহার প্রেডিক্ট করতে আরও দক্ষ হতে পারে। একটি আরও আনন্দদায়ক উদাহরণ হতে পারে একটি নির্দিষ্ট স্থানের জন্য এপ্রিল মাসের আবহাওয়ার পূর্বাভাস তৈরি করা, যেখানে ডেটা অন্তর্ভুক্ত করে অক্ষাংশ, দ্রাঘিমাংশ, জলবায়ু পরিবর্তন, সমুদ্রের নিকটবর্তীতা, জেট স্ট্রিমের প্যাটার্ন এবং আরও অনেক কিছু।
+
+✅ এই [স্লাইড ডেক](https://www2.cisl.ucar.edu/sites/default/files/2021-10/0900%20June%2024%20Haupt_0.pdf) আবহাওয়া মডেলগুলোর জন্য ML ব্যবহারের একটি ঐতিহাসিক দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে।  
+
+## মডেল তৈরির পূর্ববর্তী কাজ
+
+আপনার মডেল তৈরি শুরু করার আগে, কয়েকটি কাজ সম্পন্ন করতে হবে। আপনার প্রশ্ন পরীক্ষা করতে এবং একটি মডেলের প্রেডিকশনের উপর ভিত্তি করে একটি হাইপোথিসিস তৈরি করতে, আপনাকে কয়েকটি উপাদান চিহ্নিত এবং কনফিগার করতে হবে।
+
+### ডেটা
+
+আপনার প্রশ্নের উত্তর নিশ্চিতভাবে দিতে, আপনাকে সঠিক ধরনের পর্যাপ্ত ডেটা প্রয়োজন। এই পর্যায়ে আপনাকে দুটি কাজ করতে হবে:
+
+- **ডেটা সংগ্রহ করুন**। ডেটা বিশ্লেষণে ন্যায্যতার উপর পূর্ববর্তী পাঠটি মনে রেখে, আপনার ডেটা যত্ন সহকারে সংগ্রহ করুন। এই ডেটার উৎস, এর অন্তর্নিহিত পক্ষপাত এবং এর উৎপত্তি নথিভুক্ত করুন।
+- **ডেটা প্রস্তুত করুন**। ডেটা প্রস্তুতির প্রক্রিয়ায় কয়েকটি ধাপ রয়েছে। যদি এটি বিভিন্ন উৎস থেকে আসে, তাহলে আপনাকে ডেটা একত্রিত এবং স্বাভাবিকীকরণ করতে হতে পারে। বিভিন্ন পদ্ধতির মাধ্যমে ডেটার গুণমান এবং পরিমাণ উন্নত করা যায়, যেমন স্ট্রিংকে সংখ্যায় রূপান্তর করা (যেমন আমরা [ক্লাস্টারিং](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md) এ করি)। আপনি মূল ডেটার উপর ভিত্তি করে নতুন ডেটা তৈরি করতে পারেন (যেমন আমরা [ক্লাসিফিকেশন](../../4-Classification/1-Introduction/README.md) এ করি)। আপনি ডেটা পরিষ্কার এবং সম্পাদনা করতে পারেন (যেমন আমরা [ওয়েব অ্যাপ](../../3-Web-App/README.md) পাঠের আগে করব)। অবশেষে, আপনার ট্রেনিং কৌশলের উপর নির্ভর করে, আপনাকে এটি র‍্যান্ডমাইজ এবং শাফল করতে হতে পারে।
+
+✅ ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণের পরে, একটি মুহূর্ত নিন এবং দেখুন এর আকৃতি আপনার উদ্দেশ্যপ্রাপ্ত প্রশ্নের উত্তর দিতে সক্ষম হবে কিনা। হতে পারে ডেটা আপনার নির্দিষ্ট কাজের জন্য ভালো পারফর্ম করবে না, যেমন আমরা আমাদের [ক্লাস্টারিং](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md) পাঠে আবিষ্কার করি!
+
+### ফিচার এবং টার্গেট
+
+একটি [ফিচার](https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/an-introduction-to-variable-and-feature-selection) হলো আপনার ডেটার একটি পরিমাপযোগ্য বৈশিষ্ট্য। অনেক ডেটাসেটে এটি একটি কলাম শিরোনাম হিসেবে প্রকাশিত হয়, যেমন 'তারিখ', 'আকার' বা 'রঙ'। আপনার ফিচার ভেরিয়েবল, সাধারণত কোডে `X` দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়, ইনপুট ভেরিয়েবলকে উপস্থাপন করে যা মডেল ট্রেন করতে ব্যবহৃত হবে।
+
+একটি টার্গেট হলো আপনি যা প্রেডিক্ট করার চেষ্টা করছেন। টার্গেট, সাধারণত কোডে `y` দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়, আপনার ডেটার উপর ভিত্তি করে আপনি যে প্রশ্নটি করতে চান তার উত্তর উপস্থাপন করে: ডিসেম্বর মাসে কোন **রঙের** কুমড়া সবচেয়ে সস্তা হবে? সান ফ্রান্সিসকোতে কোন এলাকাগুলোতে রিয়েল এস্টেটের **মূল্য** সবচেয়ে ভালো হবে? কখনও কখনও টার্গেটকে লেবেল অ্যাট্রিবিউটও বলা হয়।
+
+### আপনার ফিচার ভেরিয়েবল নির্বাচন করুন
+
+🎓 **ফিচার সিলেকশন এবং ফিচার এক্সট্রাকশন** মডেল তৈরি করার সময় কোন ভেরিয়েবল নির্বাচন করবেন তা কীভাবে জানবেন? আপনি সম্ভবত ফিচার সিলেকশন বা ফিচার এক্সট্রাকশনের একটি প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যাবেন সেরা পারফর্মিং মডেলের জন্য সঠিক ভেরিয়েবলগুলো নির্বাচন করতে। তবে, এগুলো একই জিনিস নয়: "ফিচার এক্সট্রাকশন মূল ফিচারগুলোর ফাংশন থেকে নতুন ফিচার তৈরি করে, যেখানে ফিচার সিলেকশন ফিচারগুলোর একটি সাবসেট প্রদান করে।" ([উৎস](https://wikipedia.org/wiki/Feature_selection))
+
+### আপনার ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করুন
+
+একজন ডেটা বিজ্ঞানীর টুলকিটের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হলো ডেটাকে ভিজ্যুয়ালাইজ করার ক্ষমতা, যা Seaborn বা MatPlotLib এর মতো চমৎকার লাইব্রেরি ব্যবহার করে করা যায়। আপনার ডেটাকে ভিজ্যুয়ালি উপস্থাপন করা আপনাকে লুকানো সম্পর্কগুলো আবিষ্কার করতে সাহায্য করতে পারে যা আপনি কাজে লাগাতে পারেন। আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনগুলো আপনাকে পক্ষপাত বা ভারসাম্যহীন ডেটা আবিষ্কার করতেও সাহায্য করতে পারে (যেমন আমরা [ক্লাসিফিকেশন](../../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) এ আবিষ্কার করি)।
+
+### আপনার ডেটাসেট ভাগ করুন
+
+ট্রেনিংয়ের আগে, আপনাকে আপনার ডেটাসেটকে অসম আকারের দুই বা ততোধিক অংশে ভাগ করতে হবে যা এখনও ডেটাকে ভালোভাবে উপস্থাপন করে।
+
+- **ট্রেনিং**। ডেটাসেটের এই অংশটি আপনার মডেলে ফিট করা হয় এটি ট্রেন করার জন্য। এটি মূল ডেটাসেটের বেশিরভাগ অংশ নিয়ে গঠিত।
+- **টেস্টিং**। একটি টেস্ট ডেটাসেট হলো একটি স্বাধীন ডেটার গ্রুপ, যা প্রায়ই মূল ডেটা থেকে সংগ্রহ করা হয়, যা আপনি তৈরি করা মডেলের পারফরম্যান্স নিশ্চিত করতে ব্যবহার করেন।
+- **ভ্যালিডেটিং**। একটি ভ্যালিডেশন সেট হলো একটি ছোট স্বাধীন উদাহরণের গ্রুপ যা আপনি মডেলের হাইপারপ্যারামিটার বা আর্কিটেকচার টিউন করতে ব্যবহার করেন, মডেলটি উন্নত করতে। আপনার ডেটার আকার এবং আপনি যে প্রশ্ন করছেন তার উপর নির্ভর করে, আপনাকে এই তৃতীয় সেট তৈরি করতে নাও হতে পারে (যেমন আমরা [টাইম সিরিজ ফোরকাস্টিং](../../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) এ উল্লেখ করি)।
+
+## মডেল তৈরি করা
+
+আপনার ট্রেনিং ডেটা ব্যবহার করে, আপনার লক্ষ্য হলো একটি মডেল তৈরি করা, বা আপনার ডেটার একটি পরিসংখ্যানগত উপস্থাপনা, যা বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে **ট্রেন** করা হয়। একটি মডেল ট্রেন করা এটি ডেটার সাথে পরিচিত করে এবং এটি আবিষ্কৃত প্যাটার্নগুলো সম্পর্কে অনুমান করতে, যাচাই করতে এবং গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যান করতে সক্ষম করে।
+
+### ট্রেনিং পদ্ধতি নির্ধারণ করুন
+
+আপনার প্রশ্ন এবং ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে, আপনি এটি ট্রেন করার একটি পদ্ধতি নির্বাচন করবেন। [Scikit-learn এর ডকুমেন্টেশন](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html) এর মধ্য দিয়ে হাঁটলে - যা আমরা এই কোর্সে ব্যবহার করি - আপনি মডেল ট্রেন করার অনেক উপায় অন্বেষণ করতে পারেন। আপনার অভিজ্ঞতার উপর নির্ভর করে, আপনি সেরা মডেল তৈরি করতে একাধিক পদ্ধতি চেষ্টা করতে হতে পারে। আপনি সম্ভবত একটি প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যাবেন যেখানে ডেটা বিজ্ঞানীরা একটি মডেলের পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করেন, এটি অদেখা ডেটা দিয়ে খাওয়ান, সঠিকতা, পক্ষপাত এবং অন্যান্য গুণমান-হ্রাসকারী সমস্যাগুলো পরীক্ষা করেন এবং নির্দিষ্ট কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত ট্রেনিং পদ্ধতি নির্বাচন করেন।
+
+### একটি মডেল ট্রেন করুন
+
+আপনার ট্রেনিং ডেটা নিয়ে, আপনি এটি 'ফিট' করতে প্রস্তুত একটি মডেল তৈরি করতে। আপনি লক্ষ্য করবেন যে অনেক ML লাইব্রেরিতে আপনি 'model.fit' কোডটি পাবেন - এটি সেই সময় যখন আপনি আপনার ফিচার ভেরিয়েবলকে একটি মানের অ্যারে হিসেবে পাঠান (সাধারণত 'X') এবং একটি টার্গেট ভেরিয়েবল (সাধারণত 'y')।
+
+### মডেল মূল্যায়ন করুন
+
+একবার ট্রেনিং প্রক্রিয়া সম্পন্ন হলে (একটি বড় মডেল ট্রেন করতে অনেক পুনরাবৃত্তি বা 'epochs' লাগতে পারে), আপনি মডেলের গুণমান মূল্যায়ন করতে সক্ষম হবেন টেস্ট ডেটা ব্যবহার করে এর পারফরম্যান্স পরিমাপ করতে। এই ডেটা মূল ডেটার একটি সাবসেট যা মডেল পূর্বে বিশ্লেষণ করেনি। আপনি মডেলের গুণমান সম্পর্কে একটি মেট্রিক টেবিল প্রিন্ট করতে পারেন।
+
+🎓 **মডেল ফিটিং**
+
+মেশিন লার্নিং এর প্রসঙ্গে, মডেল ফিটিং একটি মডেলের অন্তর্নিহিত ফাংশনের সঠিকতা নির্দেশ করে, যেটি এমন ডেটা বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করে যার সাথে এটি পরিচিত নয়।
+
+🎓 **আন্ডারফিটিং** এবং **ওভারফিটিং** সাধারণ সমস্যা যা মডেলের গুণমানকে হ্রাস করে, কারণ মডেলটি যথেষ্ট ভালোভাবে ফিট হয় না বা খুব ভালোভাবে ফিট হয়। এটি মডেলকে প্রেডিকশন করতে বাধা দেয় যা তার ট্রেনিং ডেটার সাথে খুব বেশি বা খুব কম সংযুক্ত থাকে। একটি ওভারফিট মডেল ট্রেনিং ডেটাকে খুব ভালোভাবে প্রেডিক্ট করে কারণ এটি ডেটার বিস্তারিত এবং শব্দ খুব ভালোভাবে শিখেছে। একটি আন্ডারফিট মডেল সঠিক নয় কারণ এটি তার ট্রেনিং ডেটা বা এটি যে ডেটা 'দেখেনি' তা সঠিকভাবে বিশ্লেষণ করতে পারে না।
+
+![ওভারফিটিং মডেল](../../../../translated_images/overfitting.1c132d92bfd93cb63240baf63ebdf82c30e30a0a44e1ad49861b82ff600c2b5c.bn.png)
+> ইনফোগ্রাফিক [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) দ্বারা
+
+## প্যারামিটার টিউনিং
+
+আপনার প্রাথমিক ট্রেনিং সম্পন্ন হওয়ার পরে, মডেলের গুণমান পর্যবেক্ষণ করুন এবং এর 'হাইপারপ্যারামিটার' টুইক করে এটি উন্নত করার কথা বিবেচনা করুন। এই প্রক্রিয়া সম্পর্কে আরও পড়ুন [ডকুমেন্টেশনে](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters?WT.mc_id=academic-77952-leestott)।
+
+## প্রেডিকশন
+
+এটি সেই মুহূর্ত যখন আপনি সম্পূর্ণ নতুন ডেটা ব্যবহার করে আপনার মডেলের সঠিকতা পরীক্ষা করতে পারেন। একটি 'প্রয়োগকৃত' ML সেটিংয়ে, যেখানে আপনি প্রোডাকশনে মডেল ব্যবহার করার জন্য ওয়েব অ্যাসেট তৈরি করছেন, এই প্রক্রিয়াটি ব্যবহারকারীর ইনপুট সংগ্রহ করার (যেমন একটি বোতাম চাপা) মাধ্যমে একটি ভেরিয়েবল সেট করা এবং মডেলে ইনফারেন্স বা মূল্যায়নের জন্য পাঠানোর অন্তর্ভুক্ত হতে পারে।
+
+এই পাঠগুলোতে, আপনি এই ধাপগুলো ব্যবহার করে প্রস্তুত করা, তৈরি করা, পরীক্ষা করা, মূল্যায়ন করা এবং প্রেডিকশন করা শিখবেন - একজন ডেটা বিজ্ঞানীর সমস্ত কার্যকলাপ এবং আরও অনেক কিছু, যেহেতু আপনি 'ফুল স্ট্যাক' ML ইঞ্জিনিয়ার হওয়ার যাত্রায় অগ্রসর হচ্ছেন।
+
+---
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+একটি ফ্লো চার্ট আঁকুন যা একটি ML প্র্যাকটিশনারের ধাপগুলো প্রতিফলিত করে। আপনি এই প্রক্রিয়ার কোন পর্যায়ে আছেন বলে মনে করেন? আপনি কোথায় সমস্যার সম্মুখীন হতে পারেন বলে মনে করেন? আপনার কাছে কী সহজ মনে হয়?
+
+## [পাঠ-পরবর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/8/)
+
+## পর্যালোচনা এবং স্ব-অধ্যয়ন
+
+অনলাইনে ডেটা বিজ্ঞানীদের সাক্ষাৎকার খুঁজুন যারা তাদের দৈনন্দিন কাজ নিয়ে আলোচনা করেন। এখানে একটি [সাক্ষাৎকার](https://www.youtube.com/watch?v=Z3IjgbbCEfs) রয়েছে।
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[একজন ডেটা বিজ্ঞানীর সাক্ষাৎকার নিন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md b/translations/bn/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..37592f827
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "70d65aeddc06170bc1aed5b27805f930",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:27:16+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের সাক্ষাৎকার
+
+## নির্দেশনা
+
+আপনার কোম্পানি, একটি ব্যবহারকারী গ্রুপ, বা আপনার বন্ধু বা সহপাঠীদের মধ্যে এমন কারো সাথে কথা বলুন যিনি একজন পেশাদার ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসেবে কাজ করেন। তাদের দৈনন্দিন কাজকর্ম সম্পর্কে একটি সংক্ষিপ্ত প্রবন্ধ (৫০০ শব্দ) লিখুন। তারা কি বিশেষজ্ঞ, নাকি 'ফুল স্ট্যাক' হিসেবে কাজ করেন?
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                                            | পর্যাপ্ত                                                           | উন্নতির প্রয়োজন     |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------ | --------------------- |
+|          | সঠিক দৈর্ঘ্যের একটি প্রবন্ধ, যেখানে সূত্র উল্লেখ করা হয়েছে, .doc ফাইল হিসেবে উপস্থাপিত | প্রবন্ধটি সঠিকভাবে সূত্র উল্লেখ করা হয়নি বা প্রয়োজনীয় দৈর্ঘ্যের চেয়ে ছোট | কোনো প্রবন্ধ উপস্থাপিত হয়নি |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/1-Introduction/README.md b/translations/bn/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f4d170cc0
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "cf8ecc83f28e5b98051d2179eca08e08",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:19:06+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# মেশিন লার্নিং-এর পরিচিতি
+
+এই পাঠক্রমের এই অংশে, আপনি মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রের মূল ধারণাগুলি, এটি কী, এর ইতিহাস এবং গবেষকরা এটি নিয়ে কাজ করার জন্য যে কৌশলগুলি ব্যবহার করেন তা সম্পর্কে জানতে পারবেন। চলুন একসাথে এই নতুন মেশিন লার্নিং-এর জগৎটি অন্বেষণ করি!
+
+![globe](../../../translated_images/globe.59f26379ceb40428672b4d9a568044618a2bf6292ecd53a5c481b90e3fa805eb.bn.jpg)
+> ছবি <a href="https://unsplash.com/@bill_oxford?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">বিল অক্সফোর্ড</a> এর তোলা <a href="https://unsplash.com/s/photos/globe?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">আনস্প্ল্যাশ</a>-এ
+  
+### পাঠসমূহ
+
+1. [মেশিন লার্নিং-এর পরিচিতি](1-intro-to-ML/README.md)
+1. [মেশিন লার্নিং এবং AI-এর ইতিহাস](2-history-of-ML/README.md)
+1. [ন্যায্যতা এবং মেশিন লার্নিং](3-fairness/README.md)
+1. [মেশিন লার্নিং-এর কৌশল](4-techniques-of-ML/README.md)
+
+### কৃতজ্ঞতা
+
+"মেশিন লার্নিং-এর পরিচিতি" ♥️ দিয়ে লিখেছেন একটি দল যার মধ্যে রয়েছেন [মুহাম্মদ সাকিব খান ইনান](https://twitter.com/Sakibinan), [অর্নেলা আলতুনিয়ান](https://twitter.com/ornelladotcom) এবং [জেন লুপার](https://twitter.com/jenlooper)
+
+"মেশিন লার্নিং-এর ইতিহাস" ♥️ দিয়ে লিখেছেন [জেন লুপার](https://twitter.com/jenlooper) এবং [এমি বয়েড](https://twitter.com/AmyKateNicho)
+
+"ন্যায্যতা এবং মেশিন লার্নিং" ♥️ দিয়ে লিখেছেন [তোমোমি ইমুরা](https://twitter.com/girliemac)
+
+"মেশিন লার্নিং-এর কৌশল" ♥️ দিয়ে লিখেছেন [জেন লুপার](https://twitter.com/jenlooper) এবং [ক্রিস নোরিং](https://twitter.com/softchris)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/1-Tools/README.md b/translations/bn/2-Regression/1-Tools/README.md
new file mode 100644
index 000000000..110395bda
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/1-Tools/README.md
@@ -0,0 +1,220 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6b1cb0e46d4c5b747eff6e3607642760",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:29:20+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# পাইথন এবং স্কিকিট-লার্ন দিয়ে রিগ্রেশন মডেল শুরু করা
+
+![স্কেচনোটে রিগ্রেশনগুলোর সারাংশ](../../../../translated_images/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e3ace348dec973e133fa5d3680fbc8412b61879507369b98d.bn.png)
+
+> স্কেচনোট: [টোমোমি ইমুরা](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+## [পাঠের পূর্ববর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/9/)
+
+> ### [এই পাঠটি R-এও পাওয়া যায়!](../../../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)
+
+## ভূমিকা
+
+এই চারটি পাঠে, আপনি শিখবেন কীভাবে রিগ্রেশন মডেল তৈরি করতে হয়। আমরা শীঘ্রই আলোচনা করব এগুলো কী কাজে লাগে। তবে তার আগে, নিশ্চিত করুন যে আপনার কাছে সঠিক সরঞ্জাম রয়েছে প্রক্রিয়াটি শুরু করার জন্য!
+
+এই পাঠে, আপনি শিখবেন কীভাবে:
+
+- আপনার কম্পিউটারকে লোকাল মেশিন লার্নিং কাজের জন্য কনফিগার করবেন।
+- জুপিটার নোটবুক ব্যবহার করবেন।
+- স্কিকিট-লার্ন ব্যবহার করবেন, যার মধ্যে ইনস্টলেশন অন্তর্ভুক্ত।
+- একটি হাতে-কলমে অনুশীলনের মাধ্যমে লিনিয়ার রিগ্রেশন অন্বেষণ করবেন।
+
+## ইনস্টলেশন এবং কনফিগারেশন
+
+[![শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - মডেল তৈরির জন্য সরঞ্জাম প্রস্তুত করুন](https://img.youtube.com/vi/-DfeD2k2Kj0/0.jpg)](https://youtu.be/-DfeD2k2Kj0 "শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - মডেল তৈরির জন্য সরঞ্জাম প্রস্তুত করুন")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও দেখার জন্য যেখানে আপনার কম্পিউটারকে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য কনফিগার করা দেখানো হয়েছে।
+
+1. **পাইথন ইনস্টল করুন**। নিশ্চিত করুন যে [পাইথন](https://www.python.org/downloads/) আপনার কম্পিউটারে ইনস্টল করা আছে। আপনি ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিংয়ের অনেক কাজের জন্য পাইথন ব্যবহার করবেন। বেশিরভাগ কম্পিউটার সিস্টেমে ইতোমধ্যেই পাইথন ইনস্টল করা থাকে। কিছু [পাইথন কোডিং প্যাক](https://code.visualstudio.com/learn/educators/installers?WT.mc_id=academic-77952-leestott)ও পাওয়া যায়, যা কিছু ব্যবহারকারীর জন্য সেটআপ সহজ করে তোলে।
+
+   তবে, পাইথনের কিছু ব্যবহার একটি নির্দিষ্ট সংস্করণ প্রয়োজন করে, আবার অন্য কিছু ব্যবহার অন্য সংস্করণ প্রয়োজন করে। এই কারণে, একটি [ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট](https://docs.python.org/3/library/venv.html) ব্যবহার করা সুবিধাজনক।
+
+2. **ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোড ইনস্টল করুন**। নিশ্চিত করুন যে আপনার কম্পিউটারে ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোড ইনস্টল করা আছে। [ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোড ইনস্টল করার](https://code.visualstudio.com/) জন্য এই নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন। এই কোর্সে আপনি ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোডে পাইথন ব্যবহার করবেন, তাই [পাইথন ডেভেলপমেন্টের জন্য ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোড কনফিগার করার](https://docs.microsoft.com/learn/modules/python-install-vscode?WT.mc_id=academic-77952-leestott) পদ্ধতি সম্পর্কে জেনে নিন।
+
+   > পাইথন নিয়ে স্বাচ্ছন্দ্যবোধ করতে এই [লার্ন মডিউল](https://docs.microsoft.com/users/jenlooper-2911/collections/mp1pagggd5qrq7?WT.mc_id=academic-77952-leestott) সংগ্রহটি অনুসরণ করুন।
+   >
+   > [![ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোডে পাইথন সেটআপ করুন](https://img.youtube.com/vi/yyQM70vi7V8/0.jpg)](https://youtu.be/yyQM70vi7V8 "ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোডে পাইথন সেটআপ করুন")
+   >
+   > 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি ভিডিও দেখার জন্য: ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোডে পাইথন ব্যবহার করা।
+
+3. **স্কিকিট-লার্ন ইনস্টল করুন**, এই [নির্দেশাবলী](https://scikit-learn.org/stable/install.html) অনুসরণ করে। যেহেতু আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে আপনি পাইথন ৩ ব্যবহার করছেন, তাই ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। মনে রাখবেন, যদি আপনি এটি একটি M1 ম্যাক-এ ইনস্টল করেন, তাহলে উপরের লিঙ্কে বিশেষ নির্দেশাবলী রয়েছে।
+
+4. **জুপিটার নোটবুক ইনস্টল করুন**। আপনাকে [জুপিটার প্যাকেজ](https://pypi.org/project/jupyter/) ইনস্টল করতে হবে।
+
+## আপনার মেশিন লার্নিং লেখার পরিবেশ
+
+আপনি **নোটবুক** ব্যবহার করবেন আপনার পাইথন কোড ডেভেলপ করতে এবং মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে। এই ধরনের ফাইল ডেটা সায়েন্টিস্টদের জন্য একটি সাধারণ টুল এবং এগুলো `.ipynb` এক্সটেনশনের মাধ্যমে চিহ্নিত করা যায়।
+
+নোটবুক একটি ইন্টারঅ্যাকটিভ পরিবেশ যা ডেভেলপারকে কোড লেখার পাশাপাশি নোট যোগ করতে এবং কোডের চারপাশে ডকুমেন্টেশন লিখতে দেয়, যা পরীক্ষামূলক বা গবেষণাভিত্তিক প্রকল্পের জন্য বেশ সহায়ক।
+
+[![শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - রিগ্রেশন মডেল তৈরি শুরু করতে জুপিটার নোটবুক সেটআপ করুন](https://img.youtube.com/vi/7E-jC8FLA2E/0.jpg)](https://youtu.be/7E-jC8FLA2E "শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - রিগ্রেশন মডেল তৈরি শুরু করতে জুপিটার নোটবুক সেটআপ করুন")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও দেখার জন্য যেখানে এই অনুশীলনটি দেখানো হয়েছে।
+
+### অনুশীলন - একটি নোটবুক নিয়ে কাজ করুন
+
+এই ফোল্ডারে, আপনি _notebook.ipynb_ ফাইলটি পাবেন।
+
+1. ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোডে _notebook.ipynb_ খুলুন।
+
+   একটি জুপিটার সার্ভার চালু হবে এবং পাইথন ৩+ শুরু হবে। আপনি নোটবুকের এমন কিছু অংশ খুঁজে পাবেন যা `run` করা যায়, অর্থাৎ কোডের টুকরো। একটি কোড ব্লক চালানোর জন্য, প্লে বাটনের মতো দেখতে আইকনটি নির্বাচন করুন।
+
+2. `md` আইকনটি নির্বাচন করুন এবং কিছু মার্কডাউন যোগ করুন, যেমন **# Welcome to your notebook**।
+
+   এরপর, কিছু পাইথন কোড যোগ করুন।
+
+3. কোড ব্লকে **print('hello notebook')** টাইপ করুন।
+4. কোড চালানোর জন্য তীর চিহ্নটি নির্বাচন করুন।
+
+   আপনি নিচের আউটপুটটি দেখতে পাবেন:
+
+    ```output
+    hello notebook
+    ```
+
+![ভিএস কোডে একটি নোটবুক খোলা](../../../../translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.bn.jpg)
+
+আপনার কোডের সাথে মন্তব্য যোগ করে নোটবুকটি স্ব-ডকুমেন্ট করতে পারেন।
+
+✅ এক মিনিটের জন্য ভাবুন, একজন ওয়েব ডেভেলপারের কাজের পরিবেশ এবং একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের কাজের পরিবেশ কতটা ভিন্ন।
+
+## স্কিকিট-লার্ন দিয়ে কাজ শুরু
+
+এখন যেহেতু আপনার লোকাল পরিবেশে পাইথন সেটআপ করা হয়েছে এবং আপনি জুপিটার নোটবুক নিয়ে স্বাচ্ছন্দ্যবোধ করছেন, চলুন স্কিকিট-লার্ন নিয়ে সমানভাবে স্বাচ্ছন্দ্যবোধ করি। (উচ্চারণ করুন `sci` যেমন `science`)। স্কিকিট-লার্ন মেশিন লার্নিং কাজ সম্পাদনের জন্য একটি [ব্যাপক এপিআই](https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#api-ref) প্রদান করে।
+
+তাদের [ওয়েবসাইট](https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html) অনুযায়ী, "স্কিকিট-লার্ন একটি ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি যা সুপারভাইজড এবং আনসুপারভাইজড লার্নিং সমর্থন করে। এটি মডেল ফিটিং, ডেটা প্রিপ্রসেসিং, মডেল নির্বাচন এবং মূল্যায়ন, এবং অন্যান্য অনেক ইউটিলিটির জন্য বিভিন্ন টুল সরবরাহ করে।"
+
+এই কোর্সে, আপনি স্কিকিট-লার্ন এবং অন্যান্য টুল ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করবেন যা আমরা 'প্রথাগত মেশিন লার্নিং' কাজ বলে থাকি। আমরা ইচ্ছাকৃতভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিং এড়িয়ে গেছি, কারণ সেগুলো আমাদের আসন্ন 'AI for Beginners' কারিকুলামে ভালোভাবে কভার করা হবে।
+
+স্কিকিট-লার্ন মডেল তৈরি এবং সেগুলো মূল্যায়ন করা সহজ করে তোলে। এটি প্রধানত সংখ্যাসূচক ডেটা ব্যবহার করে এবং শিক্ষার সরঞ্জাম হিসেবে ব্যবহারের জন্য বেশ কিছু প্রস্তুত ডেটাসেট অন্তর্ভুক্ত করে। এটি শিক্ষার্থীদের চেষ্টা করার জন্য প্রি-বিল্ট মডেলও অন্তর্ভুক্ত করে। চলুন প্রিপ্যাকেজড ডেটা লোড করা এবং একটি বিল্ট-ইন এস্টিমেটর ব্যবহার করে প্রথম মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করার প্রক্রিয়া অন্বেষণ করি।
+
+## অনুশীলন - আপনার প্রথম স্কিকিট-লার্ন নোটবুক
+
+> এই টিউটোরিয়ালটি স্কিকিট-লার্নের ওয়েবসাইটে [লিনিয়ার রিগ্রেশন উদাহরণ](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_ols.html#sphx-glr-auto-examples-linear-model-plot-ols-py) দ্বারা অনুপ্রাণিত।
+
+[![শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - পাইথনে আপনার প্রথম লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রকল্প](https://img.youtube.com/vi/2xkXL5EUpS0/0.jpg)](https://youtu.be/2xkXL5EUpS0 "শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - পাইথনে আপনার প্রথম লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রকল্প")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও দেখার জন্য যেখানে এই অনুশীলনটি দেখানো হয়েছে।
+
+এই পাঠের সাথে সম্পর্কিত _notebook.ipynb_ ফাইলটি খুলুন এবং সমস্ত সেল মুছে ফেলুন 'ট্র্যাশ ক্যান' আইকনে ক্লিক করে।
+
+এই অংশে, আপনি স্কিকিট-লার্নে অন্তর্ভুক্ত একটি ছোট ডায়াবেটিস ডেটাসেট নিয়ে কাজ করবেন যা শেখার উদ্দেশ্যে তৈরি। ধরুন আপনি ডায়াবেটিস রোগীদের জন্য একটি চিকিৎসা পরীক্ষা করতে চান। মেশিন লার্নিং মডেলগুলো আপনাকে সাহায্য করতে পারে কোন রোগী চিকিৎসায় ভালো সাড়া দেবে তা নির্ধারণ করতে, ভেরিয়েবলগুলোর সংমিশ্রণের ভিত্তিতে। এমনকি একটি খুব সাধারণ রিগ্রেশন মডেল, যখন ভিজ্যুয়ালাইজ করা হয়, তখন ভেরিয়েবলগুলোর সম্পর্ক সম্পর্কে তথ্য দেখাতে পারে যা আপনাকে আপনার তাত্ত্বিক ক্লিনিকাল ট্রায়াল সংগঠিত করতে সাহায্য করবে।
+
+✅ রিগ্রেশনের অনেক ধরনের পদ্ধতি রয়েছে, এবং আপনি কোনটি বেছে নেবেন তা নির্ভর করে আপনি কী উত্তর খুঁজছেন তার ওপর। যদি আপনি একটি নির্দিষ্ট বয়সের ব্যক্তির সম্ভাব্য উচ্চতা পূর্বানুমান করতে চান, তাহলে আপনি লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করবেন, কারণ আপনি একটি **সংখ্যাসূচক মান** খুঁজছেন। যদি আপনি জানতে চান একটি নির্দিষ্ট ধরনের খাবার ভেগান হিসেবে বিবেচিত হওয়া উচিত কিনা, তাহলে আপনি একটি **ক্যাটেগরি অ্যাসাইনমেন্ট** খুঁজছেন, তাই আপনি লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করবেন। আপনি পরে লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে আরও শিখবেন। ডেটা থেকে কিছু প্রশ্ন ভাবুন এবং কোন পদ্ধতি বেশি উপযুক্ত হবে তা নিয়ে চিন্তা করুন।
+
+চলুন এই কাজটি শুরু করি।
+
+### লাইব্রেরি ইমপোর্ট করুন
+
+এই কাজের জন্য আমরা কিছু লাইব্রেরি ইমপোর্ট করব:
+
+- **matplotlib**। এটি একটি কার্যকর [গ্রাফিং টুল](https://matplotlib.org/) এবং আমরা এটি একটি লাইন প্লট তৈরি করতে ব্যবহার করব।
+- **numpy**। [numpy](https://numpy.org/doc/stable/user/whatisnumpy.html) পাইথনে সংখ্যাসূচক ডেটা পরিচালনার জন্য একটি কার্যকর লাইব্রেরি।
+- **sklearn**। এটি [স্কিকিট-লার্ন](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html) লাইব্রেরি।
+
+আপনার কাজের জন্য কিছু লাইব্রেরি ইমপোর্ট করুন।
+
+1. নিচের কোডটি টাইপ করে ইমপোর্ট করুন:
+
+   ```python
+   import matplotlib.pyplot as plt
+   import numpy as np
+   from sklearn import datasets, linear_model, model_selection
+   ```
+
+   উপরের কোডে আপনি `matplotlib`, `numpy` এবং `sklearn` থেকে `datasets`, `linear_model` এবং `model_selection` ইমপোর্ট করছেন। `model_selection` ডেটাকে ট্রেনিং এবং টেস্ট সেটে ভাগ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
+
+### ডায়াবেটিস ডেটাসেট
+
+বিল্ট-ইন [ডায়াবেটিস ডেটাসেট](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#diabetes-dataset)-এ ডায়াবেটিস সম্পর্কিত ৪৪২টি নমুনা ডেটা রয়েছে, যার মধ্যে ১০টি ফিচার ভেরিয়েবল অন্তর্ভুক্ত, যেমন:
+
+- age: বয়স (বছরে)
+- bmi: বডি মাস ইনডেক্স
+- bp: গড় রক্তচাপ
+- s1 tc: টি-সেল (এক ধরনের শ্বেত রক্তকণিকা)
+
+✅ এই ডেটাসেটে 'sex' ধারণাটি একটি ফিচার ভেরিয়েবল হিসেবে অন্তর্ভুক্ত, যা ডায়াবেটিস গবেষণার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। অনেক মেডিকেল ডেটাসেটে এই ধরনের বাইনারি শ্রেণিবিন্যাস অন্তর্ভুক্ত থাকে। ভাবুন, কীভাবে এই ধরনের শ্রেণিবিন্যাস জনসংখ্যার কিছু অংশকে চিকিৎসা থেকে বাদ দিতে পারে।
+
+এখন, X এবং y ডেটা লোড করুন।
+
+> 🎓 মনে রাখবেন, এটি সুপারভাইজড লার্নিং, এবং আমাদের একটি নামকৃত 'y' টার্গেট প্রয়োজন।
+
+একটি নতুন কোড সেলে, `load_diabetes()` কল করে ডায়াবেটিস ডেটাসেট লোড করুন। ইনপুট `return_X_y=True` নির্দেশ করে যে `X` একটি ডেটা ম্যাট্রিক্স হবে, এবং `y` হবে রিগ্রেশন টার্গেট।
+
+1. ডেটা ম্যাট্রিক্সের আকার এবং এর প্রথম উপাদান দেখানোর জন্য কিছু প্রিন্ট কমান্ড যোগ করুন:
+
+    ```python
+    X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)
+    print(X.shape)
+    print(X[0])
+    ```
+
+    আপনি যা রেসপন্স হিসেবে পাচ্ছেন তা একটি টাপল। আপনি যা করছেন তা হলো টাপলের প্রথম দুটি মান যথাক্রমে `X` এবং `y`-তে অ্যাসাইন করা। [টাপল সম্পর্কে আরও জানুন](https://wikipedia.org/wiki/Tuple)।
+
+    আপনি দেখতে পাবেন যে এই ডেটায় ৪৪২টি আইটেম রয়েছে যা ১০টি উপাদানের অ্যারে আকারে সাজানো:
+
+    ```text
+    (442, 10)
+    [ 0.03807591  0.05068012  0.06169621  0.02187235 -0.0442235  -0.03482076
+    -0.04340085 -0.00259226  0.01990842 -0.01764613]
+    ```
+
+    ✅ ডেটা এবং রিগ্রেশন টার্গেটের মধ্যে সম্পর্ক নিয়ে একটু ভাবুন। লিনিয়ার রিগ্রেশন ফিচার X এবং টার্গেট ভেরিয়েবল y-এর মধ্যে সম্পর্ক পূর্বানুমান করে। ডায়াবেটিস ডেটাসেটের জন্য [টার্গেট](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#diabetes-dataset) ডকুমেন্টেশনে খুঁজে বের করতে পারেন? এই ডেটাসেট কী প্রদর্শন করছে?
+
+2. এরপর, ডেটাসেটের একটি অংশ প্লট করার জন্য নির্বাচন করুন, ডেটাসেটের ৩য় কলামটি নির্বাচন করে। এটি করতে, `:` অপারেটর ব্যবহার করে সব রো নির্বাচন করুন, এবং তারপর ৩য় কলামটি (ইন্ডেক্স ২) নির্বাচন করুন। এছাড়াও, ডেটাকে ২ডি অ্যারে হিসেবে রিশেপ করুন - প্লট করার জন্য প্রয়োজনীয় - `reshape(n_rows, n_columns)` ব্যবহার করে। যদি প্যারামিটারগুলোর একটি -১ হয়, সংশ্লিষ্ট ডাইমেনশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে গণনা করা হয়।
+
+   ```python
+   X = X[:, 2]
+   X = X.reshape((-1,1))
+   ```
+
+   ✅ যেকোনো সময়, ডেটার আকার প্রিন্ট করে চেক করুন।
+
+3. এখন যেহেতু আপনার ডেটা প্লট করার জন্য প্রস্তুত, আপনি দেখতে পারেন একটি মেশিন এই ডেটাসেটে সংখ্যাগুলোর মধ্যে একটি যৌক্তিক বিভাজন নির্ধারণ করতে পারে কিনা। এটি করতে, আপনাকে ডেটা (X) এবং টার্গেট (y) উভয়কেই টেস্ট এবং ট্রেনিং সেটে ভাগ করতে হবে। স্কিকিট-লার্ন এটি করার একটি সহজ উপায় সরবরাহ করে; আপনি একটি নির্দিষ্ট পয়েন্টে আপনার টেস্ট ডেটা ভাগ করতে পারেন।
+
+   ```python
+   X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.33)
+   ```
+
+4. এখন আপনি আপনার মডেল ট্রেন করার জন্য প্রস্তুত! লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল লোড করুন এবং `model.fit()` ব্যবহার করে আপনার X এবং y ট্রেনিং সেট দিয়ে এটি ট্রেন করুন:
+
+    ```python
+    model = linear_model.LinearRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    ```
+
+    ✅ `model.fit()` একটি ফাংশন যা আপনি টেনসরফ্লোসহ অনেক এমএল লাইব্রের
+✅ এখানে কী ঘটছে তা নিয়ে একটু ভাবুন। একটি সরল রেখা অনেক ছোট ছোট ডেটা বিন্দুর মধ্য দিয়ে যাচ্ছে, কিন্তু এটি আসলে কী করছে? আপনি কি দেখতে পাচ্ছেন যে এই রেখাটি কীভাবে আপনাকে অনুমান করতে সাহায্য করতে পারে যে একটি নতুন, অদেখা ডেটা পয়েন্ট প্লটের y অক্ষের সাথে সম্পর্কিত কোথায় ফিট হবে? এই মডেলের ব্যবহারিক দিকটি শব্দে প্রকাশ করার চেষ্টা করুন।
+
+অভিনন্দন, আপনি আপনার প্রথম লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল তৈরি করেছেন, এটি দিয়ে একটি পূর্বাভাস তৈরি করেছেন এবং এটি একটি প্লটে প্রদর্শন করেছেন!
+
+---
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+এই ডেটাসেট থেকে একটি ভিন্ন ভেরিয়েবল প্লট করুন। ইঙ্গিত: এই লাইনটি সম্পাদনা করুন: `X = X[:,2]`। এই ডেটাসেটের লক্ষ্য বিবেচনা করে, আপনি ডায়াবেটিস রোগের অগ্রগতি সম্পর্কে কী আবিষ্কার করতে সক্ষম?
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/10/)
+
+## পুনরালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন
+
+এই টিউটোরিয়ালে, আপনি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন নিয়ে কাজ করেছেন, ইউনিভেরিয়েট বা মাল্টিপল লিনিয়ার রিগ্রেশনের পরিবর্তে। এই পদ্ধতিগুলির মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে একটু পড়ুন, অথবা [এই ভিডিওটি](https://www.coursera.org/lecture/quantifying-relationships-regression-models/linear-vs-nonlinear-categorical-variables-ai2Ef) দেখুন।
+
+রিগ্রেশনের ধারণা সম্পর্কে আরও পড়ুন এবং ভাবুন এই কৌশলটি দিয়ে কী ধরনের প্রশ্নের উত্তর দেওয়া যায়। আপনার বোঝাপড়া গভীর করতে এই [টিউটোরিয়ালটি](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-regression-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott) নিন।
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[একটি ভিন্ন ডেটাসেট](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/1-Tools/assignment.md b/translations/bn/2-Regression/1-Tools/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..a7cb8535b
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/1-Tools/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "74a5cf83e4ebc302afbcbc4f418afd0a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:33:09+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# স্কিকিট-লার্ন দিয়ে রিগ্রেশন
+
+## নির্দেশনা
+
+স্কিকিট-লার্নের [লিনারুড ডেটাসেট](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_linnerud.html#sklearn.datasets.load_linnerud) দেখুন। এই ডেটাসেটে একাধিক [টার্গেট](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#linnerrud-dataset) রয়েছে: 'এটি তিনটি ব্যায়াম (ডেটা) এবং তিনটি শারীরবৃত্তীয় (টার্গেট) ভেরিয়েবল নিয়ে গঠিত, যা একটি ফিটনেস ক্লাবে বিশজন মধ্যবয়সী পুরুষের কাছ থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে।'
+
+আপনার নিজের ভাষায় ব্যাখ্যা করুন কীভাবে একটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করা যায় যা কোমরের মাপ এবং কতগুলো সিটআপ সম্পন্ন করা হয়েছে তার মধ্যে সম্পর্ক প্রদর্শন করবে। এই ডেটাসেটের অন্যান্য ডেটাপয়েন্টগুলোর জন্যও একই কাজ করুন।
+
+## মূল্যায়ন
+
+| মানদণ্ড                       | চমৎকার                           | পর্যাপ্ত                      | উন্নতির প্রয়োজন          |
+| ------------------------------ | --------------------------------- | ----------------------------- | -------------------------- |
+| একটি বর্ণনামূলক অনুচ্ছেদ জমা দিন | ভালোভাবে লেখা অনুচ্ছেদ জমা দেওয়া হয়েছে | কয়েকটি বাক্য জমা দেওয়া হয়েছে | কোনো বর্ণনা জমা দেওয়া হয়নি |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/1-Tools/notebook.ipynb b/translations/bn/2-Regression/1-Tools/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/bn/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md b/translations/bn/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..b7a674465
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:33:43+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb b/translations/bn/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..ea9b57590
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb
@@ -0,0 +1,448 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_1-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c18d3bd0bd8ae3878597e89dcd1fa5c1",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:07:26+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YJUHCXqK57yz"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## রিগ্রেশন পরিচিতি - পাঠ ১\n",
+    "\n",
+    "#### বিষয়টি বুঝে নেওয়া\n",
+    "\n",
+    "✅ রিগ্রেশনের অনেক ধরণ রয়েছে, এবং আপনি কোনটি বেছে নেবেন তা নির্ভর করে আপনার প্রশ্নের উত্তর কী হতে পারে তার উপর। যদি আপনি কোনো নির্দিষ্ট বয়সের ব্যক্তির সম্ভাব্য উচ্চতা পূর্বানুমান করতে চান, তাহলে আপনি `লিনিয়ার রিগ্রেশন` ব্যবহার করবেন, কারণ আপনি একটি **সংখ্যামূলক মান** খুঁজছেন। যদি আপনি জানতে চান কোনো খাবারকে ভেগান হিসেবে বিবেচনা করা উচিত কিনা, তাহলে আপনি একটি **শ্রেণী নির্ধারণ** খুঁজছেন, সেক্ষেত্রে আপনি `লজিস্টিক রিগ্রেশন` ব্যবহার করবেন। আপনি পরে লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে আরও শিখবেন। ডেটা থেকে কিছু প্রশ্ন করার কথা ভাবুন এবং কোন পদ্ধতিটি বেশি উপযুক্ত হবে তা নির্ধারণ করুন।\n",
+    "\n",
+    "এই অংশে, আপনি [ডায়াবেটিস সম্পর্কিত একটি ছোট ডেটাসেট](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html) নিয়ে কাজ করবেন। কল্পনা করুন যে আপনি ডায়াবেটিস রোগীদের জন্য একটি চিকিৎসা পরীক্ষা করতে চান। মেশিন লার্নিং মডেলগুলো আপনাকে সাহায্য করতে পারে কোন রোগী চিকিৎসায় ভালো সাড়া দেবে তা নির্ধারণ করতে, বিভিন্ন ভেরিয়েবলের সংমিশ্রণের উপর ভিত্তি করে। এমনকি একটি খুব সাধারণ রিগ্রেশন মডেল, যখন ভিজুয়ালাইজ করা হয়, তখন এমন তথ্য দেখাতে পারে যা আপনাকে তাত্ত্বিক ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলো সংগঠিত করতে সাহায্য করবে।\n",
+    "\n",
+    "তাহলে, চলুন এই কাজটি শুরু করা যাক!\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/encouRage.jpg\"\n",
+    "   width=\"630\"/>\n",
+    "   <figcaption>চিত্রকর্ম: @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "<!--![চিত্রকর্ম: \\@allison_horst](../../../../../../translated_images/encouRage.e75d5fe0367fb9136b78104baf4e2032a7622bc42a2bc34c0ad36c294eeb83f5.bn.jpg)<br>চিত্রকর্ম: @allison_horst-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "LWNNzfqd6feZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 1. আমাদের টুল সেট লোড করা\n",
+    "\n",
+    "এই কাজের জন্য, আমাদের নিম্নলিখিত প্যাকেজগুলো প্রয়োজন হবে:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) হলো একটি [R প্যাকেজের সংগ্রহ](https://www.tidyverse.org/packages) যা ডেটা সায়েন্সকে দ্রুত, সহজ এবং আরও মজাদার করে তোলে!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) ফ্রেমওয়ার্ক হলো মডেলিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য একটি [প্যাকেজের সংগ্রহ](https://www.tidymodels.org/packages/)।\n",
+    "\n",
+    "আপনি এগুলো নিম্নলিখিতভাবে ইনস্টল করতে পারেন:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\"))`\n",
+    "\n",
+    "নিচের স্ক্রিপ্টটি পরীক্ষা করে দেখবে যে আপনার এই মডিউল সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলো আছে কিনা এবং যদি কিছু প্যাকেজ অনুপস্থিত থাকে তবে সেগুলো আপনার জন্য ইনস্টল করবে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "FIo2YhO26wI9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "Loading required package: pacman\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "cIA9fz9v7Dss",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "outputId": "2df7073b-86b2-4b32-cb86-0da605a0dc11"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "এখন, চলুন এই চমৎকার প্যাকেজগুলো লোড করি এবং সেগুলোকে আমাদের বর্তমান R সেশনে উপলব্ধ করি। (এটি শুধুমাত্র উদাহরণের জন্য, `pacman::p_load()` ইতিমধ্যেই আপনার জন্য এটি করেছে)\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "gpO_P_6f9WUG"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# load the core Tidyverse packages\r\n",
+    "library(tidyverse)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# load the core Tidymodels packages\r\n",
+    "library(tidymodels)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "NLMycgG-9ezO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## ২. ডায়াবেটিস ডেটাসেট\n",
+    "\n",
+    "এই অনুশীলনে, আমরা ডায়াবেটিস ডেটাসেটের উপর পূর্বাভাস তৈরি করে আমাদের রিগ্রেশন দক্ষতা প্রদর্শন করব। [ডায়াবেটিস ডেটাসেট](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.rwrite1.txt)-এ ডায়াবেটিস সম্পর্কিত `৪৪২টি নমুনা` রয়েছে, যেখানে ১০টি পূর্বাভাসকারী ফিচার ভেরিয়েবল রয়েছে: `বয়স`, `লিঙ্গ`, `বডি মাস ইনডেক্স`, `গড় রক্তচাপ`, এবং `ছয়টি রক্তের সিরাম পরিমাপ`। এছাড়াও একটি আউটকাম ভেরিয়েবল `y` রয়েছে: যা বেসলাইন থেকে এক বছর পর রোগের অগ্রগতির একটি পরিমাণগত পরিমাপ।\n",
+    "\n",
+    "|পর্যবেক্ষণের সংখ্যা|৪৪২|\n",
+    "|-------------------|:---|\n",
+    "|পূর্বাভাসকারীর সংখ্যা|প্রথম ১০টি কলাম সংখ্যাসূচক পূর্বাভাসকারী|\n",
+    "|আউটকাম/টার্গেট|১১তম কলাম বেসলাইন থেকে এক বছর পর রোগের অগ্রগতির একটি পরিমাণগত পরিমাপ|\n",
+    "|পূর্বাভাসকারীর তথ্য|- বয়স (বছরে)\n",
+    "||- লিঙ্গ\n",
+    "||- bmi বডি মাস ইনডেক্স\n",
+    "||- bp গড় রক্তচাপ\n",
+    "||- s1 tc, মোট সিরাম কোলেস্টেরল\n",
+    "||- s2 ldl, লো-ডেনসিটি লিপোপ্রোটিন\n",
+    "||- s3 hdl, হাই-ডেনসিটি লিপোপ্রোটিন\n",
+    "||- s4 tch, মোট কোলেস্টেরল / HDL\n",
+    "||- s5 ltg, সম্ভবত সিরাম ট্রাইগ্লিসারাইডের লগ স্তর\n",
+    "||- s6 glu, রক্তে শর্করার স্তর|\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 মনে রাখবেন, এটি সুপারভাইজড লার্নিং, এবং আমাদের একটি নামকৃত 'y' টার্গেট প্রয়োজন।\n",
+    "\n",
+    "আপনি R দিয়ে ডেটা ম্যানিপুলেট করার আগে, আপনাকে ডেটা R-এর মেমরিতে ইমপোর্ট করতে হবে, অথবা ডেটার সাথে সংযোগ তৈরি করতে হবে যাতে R দূরবর্তীভাবে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে।\n",
+    "\n",
+    "> [readr](https://readr.tidyverse.org/) প্যাকেজ, যা Tidyverse-এর অংশ, দ্রুত এবং সহজ উপায়ে আয়তাকার ডেটা R-এ পড়ার জন্য একটি বন্ধুত্বপূর্ণ পদ্ধতি প্রদান করে।\n",
+    "\n",
+    "এখন, এই সোর্স URL থেকে ডায়াবেটিস ডেটাসেট লোড করি: <https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html>\n",
+    "\n",
+    "এছাড়াও, আমরা আমাদের ডেটার উপর একটি স্যানিটি চেক করব `glimpse()` ব্যবহার করে এবং প্রথম ৫টি সারি প্রদর্শন করব `slice()` দিয়ে।\n",
+    "\n",
+    "আরো এগোনোর আগে, চলুন এমন একটি বিষয় পরিচয় করিয়ে দিই যা আপনি R কোডে প্রায়ই দেখবেন 🥁🥁: পাইপ অপারেটর `%>%`\n",
+    "\n",
+    "পাইপ অপারেটর (`%>%`) একটি বস্তুকে একটি ফাংশন বা কল এক্সপ্রেশনে ফরোয়ার্ড পাস করে যৌক্তিক ক্রমে অপারেশন সম্পাদন করে। আপনি পাইপ অপারেটরকে আপনার কোডে \"এবং তারপর\" বলার মতো ভাবতে পারেন।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "KM6iXLH996Cl"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Import the data set\r\n",
+    "diabetes <- read_table2(file = \"https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.rwrite1.txt\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\r\n",
+    "glimpse(diabetes)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Select the first 5 rows of the data\r\n",
+    "diabetes %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Z1geAMhM-bSP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "`glimpse()` আমাদের দেখায় যে এই ডেটাসেটে ৪৪২টি সারি এবং ১১টি কলাম রয়েছে, যেখানে সব কলামের ডেটা টাইপ `double`।\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "> glimpse() এবং slice() হলো [`dplyr`](https://dplyr.tidyverse.org/) প্যাকেজের ফাংশন। Dplyr, যা Tidyverse-এর অংশ, একটি ডেটা ম্যানিপুলেশনের ব্যাকরণ যা একটি সুনির্দিষ্ট সেটের ক্রিয়াপদ সরবরাহ করে, যা আপনাকে সবচেয়ে সাধারণ ডেটা ম্যানিপুলেশনের চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করতে সাহায্য করে।\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "এখন যেহেতু আমাদের কাছে ডেটা রয়েছে, আসুন এই অনুশীলনের জন্য একটি নির্দিষ্ট ফিচার (`bmi`) বেছে নিই। এর জন্য আমাদের প্রয়োজনীয় কলামগুলো নির্বাচন করতে হবে। তাহলে, আমরা কীভাবে এটি করব?\n",
+    "\n",
+    "[`dplyr::select()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/select.html) আমাদের একটি ডেটা ফ্রেম থেকে কলাম *নির্বাচন* (এবং প্রয়োজনে পুনঃনামকরণ) করার সুযোগ দেয়।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UwjVT1Hz-c3Z"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select predictor feature `bmi` and outcome `y`\r\n",
+    "diabetes_select <- diabetes %>% \r\n",
+    "  select(c(bmi, y))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the first 5 rows\r\n",
+    "diabetes_select %>% \r\n",
+    "  slice(1:10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RDY1oAKI-m80"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## ৩. প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটা\n",
+    "\n",
+    "সুপারভাইজড লার্নিং-এ সাধারণত ডেটাকে দুইটি উপসেটে ভাগ করা হয়; একটি (সাধারণত বড়) সেট দিয়ে মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, এবং একটি ছোট \"হোল্ড-ব্যাক\" সেট দিয়ে দেখা হয় মডেলটি কেমন কাজ করেছে।\n",
+    "\n",
+    "এখন যেহেতু আমাদের ডেটা প্রস্তুত, আমরা দেখতে পারি একটি মেশিন এই ডেটাসেটে সংখ্যাগুলোর মধ্যে একটি যৌক্তিক বিভাজন নির্ধারণ করতে সাহায্য করতে পারে কিনা। আমরা [rsample](https://tidymodels.github.io/rsample/) প্যাকেজটি ব্যবহার করতে পারি, যা Tidymodels ফ্রেমওয়ার্কের অংশ, একটি অবজেক্ট তৈরি করতে যা ডেটা কীভাবে ভাগ করা হবে তার তথ্য ধারণ করে। এরপর, তৈরি করা প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেটগুলো বের করতে আরও দুটি rsample ফাংশন ব্যবহার করা যায়:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "SDk668xK-tc3"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\r\n",
+    "# Split 67% of the data for training and the rest for tesing\r\n",
+    "diabetes_split <- diabetes_select %>% \r\n",
+    "  initial_split(prop = 0.67)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Extract the resulting train and test sets\r\n",
+    "diabetes_train <- training(diabetes_split)\r\n",
+    "diabetes_test <- testing(diabetes_split)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the first 3 rows of the training set\r\n",
+    "diabetes_train %>% \r\n",
+    "  slice(1:10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "EqtHx129-1h-"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 4. Tidymodels ব্যবহার করে একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল প্রশিক্ষণ দিন\n",
+    "\n",
+    "এখন আমরা আমাদের মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত!\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels-এ, আপনি `parsnip()` ব্যবহার করে তিনটি ধারণা নির্ধারণ করে মডেল তৈরি করেন:\n",
+    "\n",
+    "-   মডেলের **ধরন** বিভিন্ন মডেল যেমন লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, ডিসিশন ট্রি মডেল ইত্যাদি আলাদা করে।\n",
+    "\n",
+    "-   মডেলের **মোড** সাধারণ বিকল্প যেমন রিগ্রেশন এবং ক্লাসিফিকেশন অন্তর্ভুক্ত করে; কিছু মডেল ধরন উভয় মোড সমর্থন করে, আবার কিছু শুধুমাত্র একটি মোড সমর্থন করে।\n",
+    "\n",
+    "-   মডেলের **ইঞ্জিন** হলো সেই গণনামূলক টুল যা মডেল ফিট করার জন্য ব্যবহৃত হবে। প্রায়ই এগুলো R প্যাকেজ হয়, যেমন **`\"lm\"`** বা **`\"ranger\"`**\n",
+    "\n",
+    "এই মডেলিং তথ্য একটি মডেল স্পেসিফিকেশনে ধারণ করা হয়, তাই চলুন একটি তৈরি করি!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "sBOS-XhB-6v7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Build a linear model specification\r\n",
+    "lm_spec <- \r\n",
+    "  # Type\r\n",
+    "  linear_reg() %>% \r\n",
+    "  # Engine\r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \r\n",
+    "  # Mode\r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the model specification\r\n",
+    "lm_spec"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "20OwEw20--t3"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "একটি মডেল *নির্ধারণ* করার পর, মডেলটি [`fit()`](https://parsnip.tidymodels.org/reference/fit.html) ফাংশন ব্যবহার করে `অনুমান` বা `প্রশিক্ষণ` করা যেতে পারে, সাধারণত একটি ফর্মুলা এবং কিছু ডেটা ব্যবহার করে।\n",
+    "\n",
+    "`y ~ .` এর অর্থ হলো আমরা `y`-কে পূর্বাভাসিত পরিমাণ/লক্ষ্য হিসেবে ফিট করব, যা সমস্ত পূর্বাভাসকারী/বৈশিষ্ট্য দ্বারা ব্যাখ্যাত হবে অর্থাৎ, `.` (এই ক্ষেত্রে, আমাদের কাছে শুধুমাত্র একটি পূর্বাভাসকারী আছে: `bmi`)\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "_oDHs89k_CJj"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Build a linear model specification\r\n",
+    "lm_spec <- linear_reg() %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>%\r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Train a linear regression model\r\n",
+    "lm_mod <- lm_spec %>% \r\n",
+    "  fit(y ~ ., data = diabetes_train)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the model\r\n",
+    "lm_mod"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YlsHqd-q_GJQ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "মডেলের আউটপুট থেকে আমরা প্রশিক্ষণের সময় শেখা কোয়েফিসিয়েন্টগুলো দেখতে পারি। এগুলো হলো সেরা ফিট লাইনের কোয়েফিসিয়েন্ট, যা আমাদের প্রকৃত এবং পূর্বাভাসিত ভেরিয়েবলের মধ্যে সামগ্রিক ত্রুটি সর্বনিম্ন করে।\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "## ৫. টেস্ট সেটে পূর্বাভাস তৈরি করুন\n",
+    "\n",
+    "এখন যেহেতু আমরা একটি মডেল প্রশিক্ষণ করেছি, আমরা এটি ব্যবহার করে টেস্ট ডেটাসেটের জন্য রোগের অগ্রগতি y পূর্বাভাস করতে পারি [parsnip::predict()](https://parsnip.tidymodels.org/reference/predict.model_fit.html) ব্যবহার করে। এটি ডেটা গ্রুপগুলোর মধ্যে লাইন আঁকার জন্য ব্যবহৃত হবে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kGZ22RQj_Olu"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make predictions for the test set\r\n",
+    "predictions <- lm_mod %>% \r\n",
+    "  predict(new_data = diabetes_test)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print out some of the predictions\r\n",
+    "predictions %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "nXHbY7M2_aao"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "ইয়াহু! 💃🕺 আমরা একটি মডেল প্রশিক্ষণ করেছি এবং এটি ব্যবহার করে পূর্বাভাস তৈরি করেছি!\n",
+    "\n",
+    "পূর্বাভাস তৈরি করার সময়, tidymodels এর নিয়ম হলো সবসময় একটি টিবল/ডেটা ফ্রেম তৈরি করা যেখানে ফলাফলের জন্য মানসম্মত কলামের নাম থাকে। এটি মূল ডেটা এবং পূর্বাভাসগুলোকে একত্রিত করে একটি ব্যবহারযোগ্য ফরম্যাটে পরবর্তী কাজের জন্য যেমন প্লটিং-এর জন্য সহজ করে তোলে।\n",
+    "\n",
+    "`dplyr::bind_cols()` দক্ষতার সাথে একাধিক ডেটা ফ্রেমের কলাম একত্রিত করে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "R_JstwUY_bIs"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Combine the predictions and the original test set\r\n",
+    "results <- diabetes_test %>% \r\n",
+    "  bind_cols(predictions)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "results %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RybsMJR7_iI8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## ৬. মডেলিং ফলাফল চিত্রায়িত করা\n",
+    "\n",
+    "এখন, এটি ভিজ্যুয়ালি দেখার সময় 📈। আমরা টেস্ট সেটের সমস্ত `y` এবং `bmi` মানের একটি স্ক্যাটার প্লট তৈরি করব, তারপর পূর্বাভাস ব্যবহার করে মডেলের ডেটা গ্রুপিংয়ের মধ্যে সবচেয়ে উপযুক্ত স্থানে একটি রেখা আঁকব।\n",
+    "\n",
+    "R-এ গ্রাফ তৈরির জন্য বেশ কয়েকটি সিস্টেম রয়েছে, তবে `ggplot2` সবচেয়ে সুন্দর এবং সবচেয়ে বহুমুখী। এটি আপনাকে **স্বতন্ত্র উপাদানগুলো একত্রিত করে** গ্রাফ তৈরি করতে দেয়।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "XJbYbMZW_n_s"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set a theme for the plot\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "# Create a scatter plot\r\n",
+    "results %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = bmi)) +\r\n",
+    "  # Add a scatter plot\r\n",
+    "  geom_point(aes(y = y), size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Add a line plot\r\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"blue\", size = 1.5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "R9tYp3VW_sTn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "✅ এখানে কী ঘটছে তা একটু ভাবুন। একটি সরল রেখা অনেক ছোট ছোট ডেটা বিন্দুর মধ্য দিয়ে যাচ্ছে, কিন্তু এটি ঠিক কী করছে? আপনি কি দেখতে পাচ্ছেন যে এই রেখাটি ব্যবহার করে কীভাবে একটি নতুন, অদেখা ডেটা পয়েন্টের অবস্থান প্লটের y অক্ষের সাথে সম্পর্কিতভাবে পূর্বাভাস করা উচিত? এই মডেলের ব্যবহারিক দিকটি শব্দে প্রকাশ করার চেষ্টা করুন।\n",
+    "\n",
+    "অভিনন্দন, আপনি আপনার প্রথম লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল তৈরি করেছেন, এর মাধ্যমে একটি পূর্বাভাস তৈরি করেছেন এবং এটি একটি প্লটে প্রদর্শন করেছেন!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zrPtHIxx_tNI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..f3336fa55
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,677 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## ডায়াবেটিস ডেটাসেটের জন্য লিনিয়ার রিগ্রেশন - পাঠ ১\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from sklearn import datasets, linear_model, model_selection\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ডায়াবেটিস ডেটাসেট লোড করুন, `X` ডেটা এবং `y` বৈশিষ্ট্যে বিভক্ত।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442, 10)\n",
+      "[ 0.03807591  0.05068012  0.06169621  0.02187239 -0.0442235  -0.03482076\n",
+      " -0.04340085 -0.00259226  0.01990749 -0.01764613]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)\n",
+    "print(X.shape)\n",
+    "print(X[0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "এই অনুশীলনের জন্য শুধুমাত্র একটি বৈশিষ্ট্য লক্ষ্য করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442,)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Selecting the 3rd feature\n",
+    "X = X[:, 2]\n",
+    "print(X.shape)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442, 1)\n",
+      "[[ 0.06169621]\n",
+      " [-0.05147406]\n",
+      " [ 0.04445121]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.08380842]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.02884001]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.04229559]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [-0.05686312]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [ 0.03582872]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.07734155]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [ 0.04445121]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.12528712]\n",
+      " [-0.05039625]\n",
+      " [-0.06332999]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.02289497]\n",
+      " [ 0.01103904]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.06764124]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [ 0.06816308]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.0730303 ]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.0250506 ]\n",
+      " [-0.04931844]\n",
+      " [ 0.04121778]\n",
+      " [-0.06332999]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [-0.01482845]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.07518593]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.04824063]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [ 0.0519959 ]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [-0.01698407]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [ 0.04121778]\n",
+      " [ 0.06492964]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [-0.07626374]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.11019775]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.05846277]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [ 0.08109682]\n",
+      " [ 0.0347509 ]\n",
+      " [ 0.02397278]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.06117437]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [ 0.09618619]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.05362969]\n",
+      " [ 0.0433734 ]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [-0.0816528 ]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [ 0.11127556]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.04768465]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.04660684]\n",
+      " [ 0.12852056]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [ 0.0703187 ]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [-0.04392938]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.0433734 ]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [ 0.06385183]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.07247433]\n",
+      " [-0.0191397 ]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [-0.06009656]\n",
+      " [ 0.06924089]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [-0.02668438]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.07949718]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [ 0.02720622]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.04285156]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [ 0.02397278]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.04229559]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.05901875]\n",
+      " [ 0.0250506 ]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.00349435]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.04660684]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.03690653]\n",
+      " [ 0.00349435]\n",
+      " [-0.07087468]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.09403057]\n",
+      " [ 0.03582872]\n",
+      " [ 0.03151747]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [ 0.03259528]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.00026092]\n",
+      " [ 0.03690653]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.01482845]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [-0.06871905]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [ 0.07462995]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [-0.0816528 ]\n",
+      " [ 0.04768465]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [ 0.09834182]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.16085492]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [ 0.12744274]\n",
+      " [-0.07734155]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.00888341]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [-0.05901875]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.0902753 ]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.05255187]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.01698407]\n",
+      " [ 0.05522933]\n",
+      " [ 0.07678558]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.06117437]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [-0.01375064]\n",
+      " [ 0.07355214]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [ 0.0347509 ]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.06492964]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [ 0.05307371]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.0519959 ]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [ 0.114509  ]\n",
+      " [ 0.06708527]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [ 0.10480869]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [-0.04824063]\n",
+      " [ 0.08540807]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [-0.01375064]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.02181716]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.07195249]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [-0.08488624]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.10480869]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.13714305]\n",
+      " [ 0.17055523]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [ 0.03798434]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [ 0.06816308]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [-0.08919748]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.02884001]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.0191397 ]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.06924089]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [ 0.02289497]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.097264  ]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [ 0.12313149]\n",
+      " [-0.08057499]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [-0.05039625]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.0277622 ]\n",
+      " [ 0.05846277]\n",
+      " [ 0.08540807]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.00888341]\n",
+      " [ 0.08001901]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [ 0.07786339]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [ 0.01103904]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.05686312]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.05522933]\n",
+      " [-0.06009656]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.07410811]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.0730303 ]]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#Reshaping to get a 2D array\n",
+    "X = X.reshape(-1, 1)\n",
+    "print(X.shape)\n",
+    "print(X)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "X এবং y এর জন্য প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটা ভাগ করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.33)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "প্রতিটি মডেল নির্বাচন করুন এবং এটি প্রশিক্ষণ ডেটার সাথে ফিট করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<style>#sk-container-id-1 {color: black;background-color: white;}#sk-container-id-1 pre{padding: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable {background-color: white;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label {cursor: pointer;display: block;width: 100%;margin-bottom: 0;padding: 0.3em;box-sizing: border-box;text-align: center;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label-arrow:before {content: \"▸\";float: left;margin-right: 0.25em;color: #696969;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label-arrow:hover:before {color: black;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator:hover label.sk-toggleable__label-arrow:before {color: black;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable__content {max-height: 0;max-width: 0;overflow: hidden;text-align: left;background-color: #f0f8ff;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable__content pre {margin: 0.2em;color: black;border-radius: 0.25em;background-color: #f0f8ff;}#sk-container-id-1 input.sk-toggleable__control:checked~div.sk-toggleable__content {max-height: 200px;max-width: 100%;overflow: auto;}#sk-container-id-1 input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label-arrow:before {content: \"▾\";}#sk-container-id-1 div.sk-estimator input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-label input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 input.sk-hidden--visually {border: 0;clip: rect(1px 1px 1px 1px);clip: rect(1px, 1px, 1px, 1px);height: 1px;margin: -1px;overflow: hidden;padding: 0;position: absolute;width: 1px;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator {font-family: monospace;background-color: #f0f8ff;border: 1px dotted black;border-radius: 0.25em;box-sizing: border-box;margin-bottom: 0.5em;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator:hover {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item::after {content: \"\";width: 100%;border-bottom: 1px solid gray;flex-grow: 1;}#sk-container-id-1 div.sk-label:hover label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-serial::before {content: \"\";position: absolute;border-left: 1px solid gray;box-sizing: border-box;top: 0;bottom: 0;left: 50%;z-index: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-serial {display: flex;flex-direction: column;align-items: center;background-color: white;padding-right: 0.2em;padding-left: 0.2em;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-item {position: relative;z-index: 1;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel {display: flex;align-items: stretch;justify-content: center;background-color: white;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-item::before, #sk-container-id-1 div.sk-parallel-item::before {content: \"\";position: absolute;border-left: 1px solid gray;box-sizing: border-box;top: 0;bottom: 0;left: 50%;z-index: -1;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item {display: flex;flex-direction: column;z-index: 1;position: relative;background-color: white;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:first-child::after {align-self: flex-end;width: 50%;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:last-child::after {align-self: flex-start;width: 50%;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:only-child::after {width: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-dashed-wrapped {border: 1px dashed gray;margin: 0 0.4em 0.5em 0.4em;box-sizing: border-box;padding-bottom: 0.4em;background-color: white;}#sk-container-id-1 div.sk-label label {font-family: monospace;font-weight: bold;display: inline-block;line-height: 1.2em;}#sk-container-id-1 div.sk-label-container {text-align: center;}#sk-container-id-1 div.sk-container {/* jupyter's `normalize.less` sets `[hidden] { display: none; }` but bootstrap.min.css set `[hidden] { display: none !important; }` so we also need the `!important` here to be able to override the default hidden behavior on the sphinx rendered scikit-learn.org. See: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/21755 */display: inline-block !important;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-text-repr-fallback {display: none;}</style><div id=\"sk-container-id-1\" class=\"sk-top-container\"><div class=\"sk-text-repr-fallback\"><pre>LinearRegression()</pre><b>In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook. <br />On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.</b></div><div class=\"sk-container\" hidden><div class=\"sk-item\"><div class=\"sk-estimator sk-toggleable\"><input class=\"sk-toggleable__control sk-hidden--visually\" id=\"sk-estimator-id-1\" type=\"checkbox\" checked><label for=\"sk-estimator-id-1\" class=\"sk-toggleable__label sk-toggleable__label-arrow\">LinearRegression</label><div class=\"sk-toggleable__content\"><pre>LinearRegression()</pre></div></div></div></div></div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "LinearRegression()"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "model = linear_model.LinearRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "টেস্ট ডেটা ব্যবহার করে একটি লাইন পূর্বানুমান করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ফলাফল একটি প্লটে প্রদর্শন করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.scatter(X_test, y_test,  color='black')\n",
+    "plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "16ff1a974f6e4348e869e4a7d366b86a",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:05:43+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/2-Data/README.md b/translations/bn/2-Regression/2-Data/README.md
new file mode 100644
index 000000000..78e9521c7
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/2-Data/README.md
@@ -0,0 +1,226 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a683e1fe430bb0d4a10b68f6ca15e0a6",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:34:00+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# স্কিকিট-লার্ন ব্যবহার করে একটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করা: ডেটা প্রস্তুত এবং ভিজুয়ালাইজেশন
+
+![ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন ইনফোগ্রাফিক](../../../../translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.bn.png)
+
+ইনফোগ্রাফিক: [দাসানি মাদিপল্লি](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/11/)
+
+> ### [এই পাঠটি R-এও উপলব্ধ!](../../../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)
+
+## ভূমিকা
+
+আপনি যখন স্কিকিট-লার্ন ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে প্রস্তুত, তখন আপনার ডেটা থেকে সঠিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করাটা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ডেটার সাথে কাজ করার সময় এবং মেশিন লার্নিং সমাধান প্রয়োগ করার সময়, সঠিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যাতে ডেটার সম্ভাবনাগুলি সঠিকভাবে উন্মোচিত হয়।
+
+এই পাঠে আপনি শিখবেন:
+
+- কীভাবে মডেল তৈরির জন্য আপনার ডেটা প্রস্তুত করবেন।
+- কীভাবে ম্যাটপ্লটলিব ব্যবহার করে ডেটা ভিজুয়ালাইজ করবেন।
+
+## আপনার ডেটা থেকে সঠিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা
+
+আপনার যে প্রশ্নের উত্তর প্রয়োজন তা নির্ধারণ করবে আপনি কোন ধরনের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করবেন। এবং আপনি যে উত্তরটি পাবেন তার গুণমান অনেকাংশে আপনার ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করবে।
+
+এই পাঠের জন্য সরবরাহিত [ডেটা](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv) দেখুন। আপনি এই .csv ফাইলটি VS Code-এ খুলতে পারেন। দ্রুত স্ক্যান করলে দেখা যায় যে এতে ফাঁকা জায়গা এবং স্ট্রিং ও সংখ্যার মিশ্রণ রয়েছে। এছাড়াও একটি অদ্ভুত কলাম রয়েছে যার নাম 'Package', যেখানে ডেটা 'sacks', 'bins' এবং অন্যান্য মানের মিশ্রণ। ডেটাটি আসলে কিছুটা বিশৃঙ্খল।
+
+[![শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - কীভাবে একটি ডেটাসেট বিশ্লেষণ এবং পরিষ্কার করবেন](https://img.youtube.com/vi/5qGjczWTrDQ/0.jpg)](https://youtu.be/5qGjczWTrDQ "শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - কীভাবে একটি ডেটাসেট বিশ্লেষণ এবং পরিষ্কার করবেন")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন এই পাঠের জন্য ডেটা প্রস্তুত করার একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও দেখার জন্য।
+
+আসলে, এমন একটি ডেটাসেট পাওয়া খুবই বিরল যা সম্পূর্ণ প্রস্তুত এবং সরাসরি একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য ব্যবহার করা যায়। এই পাঠে, আপনি শিখবেন কীভাবে স্ট্যান্ডার্ড পাইথন লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি কাঁচা ডেটাসেট প্রস্তুত করবেন। এছাড়াও, আপনি ডেটা ভিজুয়ালাইজ করার বিভিন্ন কৌশল শিখবেন।
+
+## কেস স্টাডি: 'কুমড়ার বাজার'
+
+এই ফোল্ডারে, মূল `data` ফোল্ডারে [US-pumpkins.csv](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv) নামে একটি .csv ফাইল রয়েছে, যেখানে ১৭৫৭টি লাইন ডেটা রয়েছে যা শহর অনুযায়ী গোষ্ঠীবদ্ধ কুমড়ার বাজার সম্পর্কিত। এটি কাঁচা ডেটা যা [Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে, যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের কৃষি বিভাগের দ্বারা বিতরণ করা হয়।
+
+### ডেটা প্রস্তুত করা
+
+এই ডেটা পাবলিক ডোমেইনে রয়েছে। এটি USDA ওয়েবসাইট থেকে বিভিন্ন শহরের জন্য আলাদা আলাদা ফাইল হিসেবে ডাউনলোড করা যায়। অনেক আলাদা ফাইল এড়াতে, আমরা সমস্ত শহরের ডেটা একত্রিত করে একটি স্প্রেডশিটে রেখেছি। সুতরাং, আমরা ইতিমধ্যে ডেটা কিছুটা _প্রস্তুত_ করেছি। এখন, আসুন ডেটাটি আরও কাছ থেকে দেখি।
+
+### কুমড়ার ডেটা - প্রাথমিক পর্যবেক্ষণ
+
+এই ডেটা সম্পর্কে আপনি কী লক্ষ্য করেন? আপনি ইতিমধ্যে দেখেছেন যে এখানে স্ট্রিং, সংখ্যা, ফাঁকা জায়গা এবং অদ্ভুত মানের মিশ্রণ রয়েছে যা আপনাকে বুঝতে হবে।
+
+রিগ্রেশন পদ্ধতি ব্যবহার করে আপনি এই ডেটা থেকে কী প্রশ্ন করতে পারেন? যেমন, "একটি নির্দিষ্ট মাসে বিক্রয়ের জন্য একটি কুমড়ার দাম পূর্বানুমান করুন।" ডেটার দিকে আবার তাকালে, আপনি লক্ষ্য করবেন যে এই কাজের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা কাঠামো তৈরি করতে কিছু পরিবর্তন করতে হবে।
+
+## অনুশীলন - কুমড়ার ডেটা বিশ্লেষণ করুন
+
+[পান্ডাস](https://pandas.pydata.org/) ব্যবহার করুন, যা ডেটা আকারে রূপান্তর করার জন্য একটি খুব কার্যকর টুল, কুমড়ার এই ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রস্তুত করতে।
+
+### প্রথমে, অনুপস্থিত তারিখগুলি পরীক্ষা করুন
+
+আপনাকে প্রথমে অনুপস্থিত তারিখগুলি পরীক্ষা করার জন্য কিছু পদক্ষেপ নিতে হবে:
+
+1. তারিখগুলিকে মাসের ফরম্যাটে রূপান্তর করুন (এগুলি মার্কিন তারিখ, তাই ফরম্যাটটি `MM/DD/YYYY`)।
+2. একটি নতুন কলামে মাসটি বের করুন।
+
+_নোটবুক.ipynb_ ফাইলটি Visual Studio Code-এ খুলুন এবং স্প্রেডশিটটি একটি নতুন Pandas ডেটাফ্রেমে আমদানি করুন।
+
+1. প্রথম পাঁচটি সারি দেখতে `head()` ফাংশনটি ব্যবহার করুন।
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')
+    pumpkins.head()
+    ```
+
+    ✅ শেষ পাঁচটি সারি দেখতে আপনি কোন ফাংশনটি ব্যবহার করবেন?
+
+1. বর্তমান ডেটাফ্রেমে অনুপস্থিত ডেটা আছে কিনা তা পরীক্ষা করুন:
+
+    ```python
+    pumpkins.isnull().sum()
+    ```
+
+    অনুপস্থিত ডেটা রয়েছে, তবে এটি হয়তো এই কাজের জন্য গুরুত্বপূর্ণ নাও হতে পারে।
+
+1. আপনার ডেটাফ্রেমটি আরও সহজে কাজ করার জন্য, কেবল প্রয়োজনীয় কলামগুলি নির্বাচন করুন, `loc` ফাংশন ব্যবহার করে যা মূল ডেটাফ্রেম থেকে একটি নির্দিষ্ট সারি এবং কলাম গোষ্ঠী বের করে। নিচের ক্ষেত্রে `:` এর অর্থ "সব সারি।"
+
+    ```python
+    columns_to_select = ['Package', 'Low Price', 'High Price', 'Date']
+    pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]
+    ```
+
+### দ্বিতীয়ত, কুমড়ার গড় দাম নির্ধারণ করুন
+
+একটি নির্দিষ্ট মাসে কুমড়ার গড় দাম নির্ধারণ করার জন্য কীভাবে এগোবেন? এই কাজের জন্য আপনি কোন কলামগুলি বাছাই করবেন? ইঙ্গিত: আপনাকে ৩টি কলাম প্রয়োজন হবে।
+
+সমাধান: `Low Price` এবং `High Price` কলামের গড় বের করে নতুন Price কলামটি পূরণ করুন এবং Date কলামটি কেবল মাস দেখানোর জন্য রূপান্তর করুন। সৌভাগ্যক্রমে, উপরের পরীক্ষার মতে, তারিখ বা দামের জন্য কোনো অনুপস্থিত ডেটা নেই।
+
+1. গড় বের করতে, নিচের কোডটি যোগ করুন:
+
+    ```python
+    price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2
+
+    month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month
+
+    ```
+
+   ✅ আপনি `print(month)` ব্যবহার করে যেকোনো ডেটা পরীক্ষা করতে পারেন।
+
+2. এখন, আপনার রূপান্তরিত ডেটা একটি নতুন Pandas ডেটাফ্রেমে কপি করুন:
+
+    ```python
+    new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price})
+    ```
+
+    আপনার ডেটাফ্রেমটি প্রিন্ট করলে একটি পরিষ্কার, সুশৃঙ্খল ডেটাসেট দেখতে পাবেন, যার উপর ভিত্তি করে আপনি একটি নতুন রিগ্রেশন মডেল তৈরি করতে পারবেন।
+
+### কিন্তু অপেক্ষা করুন! এখানে কিছু অদ্ভুত আছে
+
+যদি আপনি `Package` কলামটি দেখেন, কুমড়াগুলি বিভিন্ন কনফিগারেশনে বিক্রি হয়। কিছু '1 1/9 bushel' পরিমাপে বিক্রি হয়, কিছু '1/2 bushel' পরিমাপে, কিছু প্রতি কুমড়া, কিছু প্রতি পাউন্ড, এবং কিছু বড় বাক্সে বিভিন্ন প্রস্থে।
+
+> কুমড়াগুলি সঠিকভাবে ওজন করা খুবই কঠিন বলে মনে হয়
+
+মূল ডেটা বিশ্লেষণ করে দেখা যায় যে `Unit of Sale` যদি 'EACH' বা 'PER BIN' হয়, তবে `Package` টাইপটি প্রতি ইঞ্চি, প্রতি বিন, বা 'each'। কুমড়াগুলি সঠিকভাবে ওজন করা খুবই কঠিন বলে মনে হয়, তাই আসুন কেবল `Package` কলামে 'bushel' শব্দটি থাকা কুমড়াগুলিকে বাছাই করি।
+
+1. ফাইলের শুরুতে, প্রাথমিক .csv আমদানির নিচে একটি ফিল্টার যোগ করুন:
+
+    ```python
+    pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]
+    ```
+
+    এখন ডেটা প্রিন্ট করলে, আপনি দেখতে পাবেন যে কেবল প্রায় ৪১৫টি সারি রয়েছে যেখানে কুমড়াগুলি bushel-এ বিক্রি হয়।
+
+### কিন্তু অপেক্ষা করুন! আরও একটি কাজ বাকি আছে
+
+আপনি কি লক্ষ্য করেছেন যে bushel-এর পরিমাণ প্রতি সারিতে ভিন্ন? আপনাকে দামটি bushel প্রতি দেখানোর জন্য স্বাভাবিক করতে হবে, তাই এটি মানক করার জন্য কিছু গণনা করুন।
+
+1. নতুন_pumpkins ডেটাফ্রেম তৈরি করার ব্লকের পরে এই লাইনগুলি যোগ করুন:
+
+    ```python
+    new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9)
+
+    new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)
+    ```
+
+✅ [The Spruce Eats](https://www.thespruceeats.com/how-much-is-a-bushel-1389308) অনুসারে, bushel-এর ওজন উৎপাদনের ধরন অনুযায়ী পরিবর্তিত হয়, কারণ এটি একটি ভলিউম পরিমাপ। "উদাহরণস্বরূপ, টমেটোর একটি bushel-এর ওজন ৫৬ পাউন্ড হওয়া উচিত... পাতাগুলি এবং শাকসবজি বেশি জায়গা নেয় কিন্তু কম ওজন হয়, তাই পালং শাকের একটি bushel কেবল ২০ পাউন্ড।" এটি বেশ জটিল! আসুন bushel-থেকে-পাউন্ড রূপান্তর নিয়ে মাথা ঘামাই না এবং bushel অনুযায়ী দাম নির্ধারণ করি। তবে এই bushel-এ কুমড়ার গবেষণা দেখায় যে আপনার ডেটার প্রকৃতি বোঝা কতটা গুরুত্বপূর্ণ!
+
+এখন, আপনি bushel পরিমাপের ভিত্তিতে ইউনিট প্রতি দাম বিশ্লেষণ করতে পারেন। ডেটা একবার প্রিন্ট করলে, আপনি দেখতে পাবেন এটি কীভাবে মানক করা হয়েছে।
+
+✅ আপনি কি লক্ষ্য করেছেন যে অর্ধ-bushel-এ বিক্রি হওয়া কুমড়াগুলি খুবই ব্যয়বহুল? আপনি কি এর কারণ বের করতে পারেন? ইঙ্গিত: ছোট কুমড়াগুলি বড়গুলোর তুলনায় অনেক বেশি দামী, সম্ভবত কারণ bushel-এ অনেক বেশি ছোট কুমড়া থাকে, বড় ফাঁপা পাই কুমড়ার কারণে ব্যবহৃত জায়গা কম থাকে।
+
+## ভিজুয়ালাইজেশন কৌশল
+
+ডেটা বিজ্ঞানীর কাজের একটি অংশ হল তারা যে ডেটা নিয়ে কাজ করছেন তার গুণমান এবং প্রকৃতি প্রদর্শন করা। এটি করতে, তারা প্রায়ই আকর্ষণীয় ভিজুয়ালাইজেশন তৈরি করেন, যেমন প্লট, গ্রাফ এবং চার্ট, যা ডেটার বিভিন্ন দিক দেখায়। এইভাবে, তারা এমন সম্পর্ক এবং ফাঁকগুলি চাক্ষুষভাবে প্রদর্শন করতে সক্ষম হন যা অন্যথায় খুঁজে পাওয়া কঠিন।
+
+[![শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - কীভাবে ম্যাটপ্লটলিব দিয়ে ডেটা ভিজুয়ালাইজ করবেন](https://img.youtube.com/vi/SbUkxH6IJo0/0.jpg)](https://youtu.be/SbUkxH6IJo0 "শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - কীভাবে ম্যাটপ্লটলিব দিয়ে ডেটা ভিজুয়ালাইজ করবেন")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন এই পাঠের জন্য ডেটা ভিজুয়ালাইজ করার একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও দেখার জন্য।
+
+ভিজুয়ালাইজেশনগুলি মেশিন লার্নিং কৌশল নির্ধারণ করতেও সহায়তা করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্ক্যাটারপ্লট যা একটি রেখার মতো মনে হয়, তা নির্দেশ করে যে ডেটা একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন অনুশীলনের জন্য উপযুক্ত।
+
+একটি ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন লাইব্রেরি যা জুপিটার নোটবুকে ভাল কাজ করে তা হল [ম্যাটপ্লটলিব](https://matplotlib.org/) (যা আপনি আগের পাঠেও দেখেছেন)।
+
+> ডেটা ভিজুয়ালাইজেশনের আরও অভিজ্ঞতা পেতে [এই টিউটোরিয়ালগুলি](https://docs.microsoft.com/learn/modules/explore-analyze-data-with-python?WT.mc_id=academic-77952-leestott) দেখুন।
+
+## অনুশীলন - ম্যাটপ্লটলিব নিয়ে পরীক্ষা করুন
+
+আপনি যে নতুন ডেটাফ্রেমটি তৈরি করেছেন তা প্রদর্শনের জন্য কিছু মৌলিক প্লট তৈরি করার চেষ্টা করুন। একটি মৌলিক লাইন প্লট কী দেখাবে?
+
+1. ফাইলের শুরুতে, Pandas আমদানির নিচে ম্যাটপ্লটলিব আমদানি করুন:
+
+    ```python
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    ```
+
+1. পুরো নোটবুকটি পুনরায় চালান।
+1. নোটবুকের নিচে একটি সেল যোগ করুন এবং ডেটা একটি বক্স প্লট হিসাবে প্রদর্শন করুন:
+
+    ```python
+    price = new_pumpkins.Price
+    month = new_pumpkins.Month
+    plt.scatter(price, month)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![একটি স্ক্যাটারপ্লট যা মাসের সাথে দামের সম্পর্ক দেখায়](../../../../translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.bn.png)
+
+    এটি কি একটি কার্যকর প্লট? এটি কি আপনাকে অবাক করে?
+
+    এটি বিশেষভাবে কার্যকর নয় কারণ এটি কেবল একটি নির্দিষ্ট মাসে আপনার ডেটাকে পয়েন্টের একটি বিস্তৃতি হিসাবে প্রদর্শন করে।
+
+### এটি কার্যকর করুন
+
+ডেটা প্রদর্শনের জন্য চার্টগুলি কার্যকর করতে, সাধারণত আপনাকে ডেটা কোনোভাবে গোষ্ঠীবদ্ধ করতে হয়। আসুন একটি প্লট তৈরি করার চেষ্টা করি যেখানে y অক্ষ মাসগুলি দেখায় এবং ডেটা ডেটার বিতরণ প্রদর্শন করে।
+
+1. একটি সেল যোগ করুন এবং একটি গোষ্ঠীবদ্ধ বার চার্ট তৈরি করুন:
+
+    ```python
+    new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar')
+    plt.ylabel("Pumpkin Price")
+    ```
+
+    ![একটি বার চার্ট যা মাসের সাথে দামের সম্পর্ক দেখায়](../../../../translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.bn.png)
+
+    এটি একটি আরও কার্যকর ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন! এটি মনে হয় যে কুমড়ার সর্বোচ্চ দাম সেপ্টেম্বর এবং অক্টোবর মাসে হয়। এটি কি আপনার প্রত্যাশার সাথে মেলে? কেন বা কেন নয়?
+
+---
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+ম্যাটপ্লটলিব যে বিভিন্ন ধরনের ভিজুয়ালাইজেশন অফার করে তা অন্বেষণ করুন। রিগ্রেশন সমস্যার জন্য কোন ধরনের ভিজুয়ালাইজেশন সবচেয়ে উপযুক্ত?
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/12/)
+
+## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন
+
+ডেটা ভিজুয়ালাইজ করার বিভিন্ন উপায় দেখুন। উপলব্ধ বিভিন্ন লাইব্রেরির একটি তালিকা তৈরি করুন এবং নোট করুন কোনটি কোন ধরনের কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত, যেমন ২ডি ভিজুয়ালাইজেশন বনাম ৩ডি ভিজুয়ালাইজেশন। আপনি কী আবিষ্কার করেন?
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[ভিজুয়ালাইজেশন অন্বেষণ](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/2-Data/assignment.md b/translations/bn/2-Regression/2-Data/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..e18d02471
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/2-Data/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "4485a1ed4dd1b5647365e3d87456515d",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:37:11+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# ভিজুয়ালাইজেশন অন্বেষণ
+
+ডেটা ভিজুয়ালাইজেশনের জন্য বিভিন্ন লাইব্রেরি উপলব্ধ রয়েছে। এই পাঠে কুমড়ার ডেটা ব্যবহার করে matplotlib এবং seaborn দিয়ে একটি নমুনা নোটবুকে কিছু ভিজুয়ালাইজেশন তৈরি করুন। কোন লাইব্রেরিগুলি কাজ করার জন্য সহজ?
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার | পর্যাপ্ত | উন্নতির প্রয়োজন |
+| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
+|          | দুটি অনুসন্ধান/ভিজুয়ালাইজেশন সহ একটি নোটবুক জমা দেওয়া হয়েছে         |   একটি অনুসন্ধান/ভিজুয়ালাইজেশন সহ একটি নোটবুক জমা দেওয়া হয়েছে       |  একটি নোটবুক জমা দেওয়া হয়নি                 |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb b/translations/bn/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..b20198e4f
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,46 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3-final"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "1b2ab303ac6c604a34c6ca7a49077fc7",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:10:33+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md b/translations/bn/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..c68430046
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:37:49+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb b/translations/bn/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..7ab7536c8
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb
@@ -0,0 +1,670 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_2-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f3c335f9940cfd76528b3ef918b9b342",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:12:22+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# একটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন: ডেটা প্রস্তুত এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করুন\n",
+    "\n",
+    "## **কুমড়ার জন্য লিনিয়ার রিগ্রেশন - পাঠ ২**\n",
+    "#### ভূমিকা\n",
+    "\n",
+    "এখন যেহেতু আপনি Tidymodels এবং Tidyverse ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলি সেটআপ করেছেন, আপনি আপনার ডেটা থেকে প্রশ্ন করতে প্রস্তুত। ডেটার সাথে কাজ করার সময় এবং মেশিন লার্নিং সমাধান প্রয়োগ করার সময়, সঠিক প্রশ্ন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যাতে আপনার ডেটাসেটের সম্ভাবনাগুলি সঠিকভাবে উন্মোচিত হয়।\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠে আপনি শিখবেন:\n",
+    "\n",
+    "-   কীভাবে আপনার ডেটা মডেল তৈরির জন্য প্রস্তুত করবেন।\n",
+    "\n",
+    "-   কীভাবে `ggplot2` ব্যবহার করে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করবেন।\n",
+    "\n",
+    "আপনার উত্তর খুঁজে পাওয়ার জন্য যে প্রশ্নটি করা হবে তা নির্ধারণ করবে আপনি কোন ধরনের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করবেন। এবং আপনি যে উত্তরটি ফিরে পাবেন তার গুণমান অনেকাংশে আপনার ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করবে।\n",
+    "\n",
+    "চলুন একটি বাস্তব অনুশীলনের মাধ্যমে এটি দেখি।\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/unruly_data.jpg\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption>চিত্রকর্ম: @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![চিত্রকর্ম: \\@allison_horst](../../../../../../translated_images/unruly_data.0eedc7ced92d2d919cf5ea197bfe0fe9a30780c4bf7cdcf14ff4e9dc5a4c7267.bn.jpg)<br>চিত্রকর্ম: \\@allison_horst-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Pg5aexcOPqAZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## ১. কুমড়ার ডেটা আমদানি এবং Tidyverse ব্যবহার\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠটি বিশ্লেষণ এবং সাজানোর জন্য আমাদের নিম্নলিখিত প্যাকেজগুলো প্রয়োজন হবে:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) হলো একটি [R প্যাকেজের সংগ্রহ](https://www.tidyverse.org/packages), যা ডেটা সায়েন্সকে দ্রুত, সহজ এবং আরও মজাদার করে তোলে!\n",
+    "\n",
+    "আপনি এটি নিম্নলিখিতভাবে ইনস্টল করতে পারেন:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\"))`\n",
+    "\n",
+    "নিচের স্ক্রিপ্টটি পরীক্ষা করে দেখবে যে আপনার এই মডিউল সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলো আছে কিনা এবং যদি কিছু অনুপস্থিত থাকে তবে সেগুলো ইনস্টল করে দেবে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "dc5WhyVdXAjR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "GqPYUZgfXOBt"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "এখন, চলুন কিছু প্যাকেজ চালু করি এবং এই পাঠের জন্য প্রদত্ত [ডেটা](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv) লোড করি!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kvjDTPDSXRr2"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the pumpkins data\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\n",
+    "glimpse(pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first 50 rows of the data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n =50)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "VMri-t2zXqgD"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "একটি দ্রুত `glimpse()` দেখায় যে ডেটাসেটে ফাঁকা জায়গা রয়েছে এবং স্ট্রিং (`chr`) এবং সংখ্যাসূচক ডেটা (`dbl`) এর মিশ্রণ রয়েছে। `Date` চরিত্র টাইপের এবং একটি অদ্ভুত কলাম রয়েছে যার নাম `Package`, যেখানে ডেটা `sacks`, `bins` এবং অন্যান্য মানগুলির মিশ্রণ। আসলে, ডেটাটি একটু বিশৃঙ্খল 😤।\n",
+    "\n",
+    "প্রকৃতপক্ষে, এমন একটি ডেটাসেট পাওয়া খুবই বিরল যা সম্পূর্ণ প্রস্তুত অবস্থায় থাকে এবং সরাসরি একটি ML মডেল তৈরির জন্য ব্যবহার করা যায়। তবে চিন্তা করবেন না, এই পাঠে আপনি শিখবেন কীভাবে একটি কাঁচা ডেটাসেট প্রস্তুত করতে হয় স্ট্যান্ডার্ড R লাইব্রেরি ব্যবহার করে 🧑‍🔧। এছাড়াও, আপনি ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার বিভিন্ন কৌশল শিখবেন।📈📊\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "> একটি পুনঃস্মরণ: পাইপ অপারেটর (`%>%`) লজিক্যাল ক্রমে অপারেশন সম্পাদন করে একটি অবজেক্টকে একটি ফাংশন বা কল এক্সপ্রেশনে এগিয়ে পাঠিয়ে। আপনি পাইপ অপারেটরকে আপনার কোডে \"এবং তারপর\" বলার মতো ভাবতে পারেন।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "REWcIv9yX29v"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## ২. অনুপস্থিত ডেটা পরীক্ষা করুন\n",
+    "\n",
+    "ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য সবচেয়ে সাধারণ সমস্যাগুলোর একটি হলো অসম্পূর্ণ বা অনুপস্থিত ডেটা নিয়ে কাজ করা। R-এ অনুপস্থিত বা অজানা মানগুলোকে একটি বিশেষ সংকেত মান দিয়ে প্রকাশ করা হয়: `NA` (Not Available)।\n",
+    "\n",
+    "তাহলে আমরা কীভাবে জানব যে ডেটা ফ্রেমে অনুপস্থিত মান রয়েছে?  \n",
+    "<br>\n",
+    "-   একটি সরল উপায় হলো বেস R ফাংশন `anyNA` ব্যবহার করা, যা যৌক্তিক মান `TRUE` বা `FALSE` প্রদান করে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Zxfb3AM5YbUe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  anyNA()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "G--DQutAYltj"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "দারুণ, মনে হচ্ছে কিছু ডেটা অনুপস্থিত! এটি শুরু করার জন্য একটি ভালো জায়গা।\n",
+    "\n",
+    "-   আরেকটি উপায় হতে পারে `is.na()` ফাংশন ব্যবহার করা, যা একটি লজিক্যাল `TRUE` দিয়ে দেখায় কোন কোন কলামের উপাদান অনুপস্থিত।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mU-7-SB6YokF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  is.na() %>% \n",
+    "  head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "W-DxDOR4YxSW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "ঠিক আছে, কাজটি সম্পন্ন হয়েছে, তবে এমন একটি বড় ডেটা ফ্রেমের ক্ষেত্রে প্রতিটি সারি এবং কলাম আলাদাভাবে পর্যালোচনা করা অকার্যকর এবং বাস্তবিকভাবে অসম্ভব হবে😴।\n",
+    "\n",
+    "-   একটি আরও সহজবোধ্য পদ্ধতি হতে পারে প্রতিটি কলামের জন্য অনুপস্থিত মানগুলোর যোগফল গণনা করা:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "xUWxipKYY0o7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  is.na() %>% \n",
+    "  colSums()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ZRBWV6P9ZArL"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "অনেক ভালো! কিছু ডেটা অনুপস্থিত, তবে সম্ভবত এটি বর্তমান কাজের জন্য তেমন গুরুত্বপূর্ণ নয়। চলুন দেখি আরও বিশ্লেষণ কী নিয়ে আসে।\n",
+    "\n",
+    "> অসাধারণ প্যাকেজ এবং ফাংশনের সেটগুলোর পাশাপাশি, R-এ খুব ভালো ডকুমেন্টেশন রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, `help(colSums)` বা `?colSums` ব্যবহার করে ফাংশন সম্পর্কে আরও জানতে পারেন।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "9gv-crB6ZD1Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 3. Dplyr: ডেটা ম্যানিপুলেশনের একটি ব্যাকরণ\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/dplyr_wrangling.png\"\n",
+    "   width=\"569\"/>\n",
+    "   <figcaption>চিত্রকর্ম: @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![চিত্রকর্ম: \\@allison_horst](../../../../../../translated_images/dplyr_wrangling.f5f99c64fd4580f1377fee3ea428b6f8fd073845ec0f8409d483cfe148f0984e.bn.png)<br/>চিত্রকর্ম: \\@allison_horst-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "o4jLY5-VZO2C"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "[`dplyr`](https://dplyr.tidyverse.org/), যা Tidyverse-এর একটি প্যাকেজ, এটি ডেটা ম্যানিপুলেশনের একটি ব্যাকরণ যা একটি সঙ্গতিপূর্ণ ক্রিয়াপদের সেট সরবরাহ করে যা আপনাকে সবচেয়ে সাধারণ ডেটা ম্যানিপুলেশনের চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করতে সহায়তা করে। এই অংশে, আমরা dplyr-এর কিছু ক্রিয়াপদ অন্বেষণ করব!  \n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "i5o33MQBZWWw"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::select()\n",
+    "\n",
+    "`select()` হলো `dplyr` প্যাকেজের একটি ফাংশন যা আপনাকে নির্দিষ্ট কলামগুলো বাছাই করতে বা বাদ দিতে সাহায্য করে।\n",
+    "\n",
+    "আপনার ডেটা ফ্রেমকে আরও সহজে ব্যবহারের উপযোগী করতে, `select()` ব্যবহার করে প্রয়োজনীয় কলামগুলো রেখে বাকিগুলো বাদ দিন।\n",
+    "\n",
+    "উদাহরণস্বরূপ, এই অনুশীলনে আমাদের বিশ্লেষণে `Package`, `Low Price`, `High Price` এবং `Date` কলামগুলো অন্তর্ভুক্ত থাকবে। চলুন এই কলামগুলো বাছাই করি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "x3VGMAGBZiUr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(Package, `Low Price`, `High Price`, Date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "F_FgxQnVZnM0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::mutate()\n",
+    "\n",
+    "`mutate()` হল `dplyr` প্যাকেজের একটি ফাংশন, যা আপনাকে নতুন কলাম তৈরি করতে বা বিদ্যমান কলাম পরিবর্তন করতে সাহায্য করে, এবং একই সাথে আগের কলামগুলো অক্ষত রাখে।\n",
+    "\n",
+    "`mutate`-এর সাধারণ কাঠামো হলো:\n",
+    "\n",
+    "`data %>%   mutate(new_column_name = what_it_contains)`\n",
+    "\n",
+    "চলুন, `Date` কলাম ব্যবহার করে `mutate`-এর কার্যকারিতা পরীক্ষা করি এবং নিচের কাজগুলো সম্পন্ন করি:\n",
+    "\n",
+    "1. তারিখগুলো (যা বর্তমানে character টাইপে আছে) মাসের ফরম্যাটে রূপান্তর করি (এগুলো US তারিখ, তাই ফরম্যাট হলো `MM/DD/YYYY`)।\n",
+    "\n",
+    "2. তারিখ থেকে মাস বের করে একটি নতুন কলামে সংরক্ষণ করি।\n",
+    "\n",
+    "R-এ, [lubridate](https://lubridate.tidyverse.org/) প্যাকেজটি Date-time ডেটা নিয়ে কাজ করা সহজ করে তোলে। সুতরাং, চলুন `dplyr::mutate()`, `lubridate::mdy()`, `lubridate::month()` ব্যবহার করে উপরের লক্ষ্যগুলো অর্জন করি। যেহেতু পরবর্তী কাজগুলোতে Date কলাম আর প্রয়োজন হবে না, তাই আমরা এটি বাদ দিতে পারি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "2KKo0Ed9Z1VB"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load lubridate\n",
+    "library(lubridate)\n",
+    "\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  # Convert the Date column to a date object\n",
+    "  mutate(Date = mdy(Date)) %>% \n",
+    "  # Extract month from Date\n",
+    "  mutate(Month = month(Date)) %>% \n",
+    "  # Drop Date column\n",
+    "  select(-Date)\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5joszIVSZ6xe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "উফফ! 🤩\n",
+    "\n",
+    "এবার, চলুন একটি নতুন কলাম `Price` তৈরি করি, যা একটি কুমড়ার গড় মূল্যকে উপস্থাপন করে। এখন, `Low Price` এবং `High Price` কলামের গড় নিয়ে নতুন Price কলামটি পূরণ করি।  \n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "nIgLjNMCZ-6Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create a new column Price\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(Price = (`Low Price` + `High Price`)/2)\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows of the data\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Zo0BsqqtaJw2"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "হ্যাঁ!💪\n",
+    "\n",
+    "\"কিন্তু থামো!\", তুমি বলবে পুরো ডেটা সেটটি `View(pumpkins)` দিয়ে স্কিম করার পর, \"এখানে কিছু অদ্ভুত ব্যাপার আছে!\"🤔\n",
+    "\n",
+    "যদি তুমি `Package` কলামটি দেখো, তাহলে দেখবে কুমড়ো বিভিন্ন কনফিগারেশনে বিক্রি হচ্ছে। কিছু বিক্রি হচ্ছে `1 1/9 bushel` পরিমাপে, কিছু `1/2 bushel` পরিমাপে, কিছু প্রতি কুমড়ো হিসেবে, কিছু প্রতি পাউন্ড হিসেবে, এবং কিছু বড় বাক্সে যার প্রস্থ বিভিন্ন রকম। \n",
+    "\n",
+    "চল এটা যাচাই করি:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "p77WZr-9aQAR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Verify the distinct observations in Package column\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  distinct(Package)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "XISGfh0IaUy6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "অসাধারণ!👏\n",
+    "\n",
+    "কুমড়াগুলোকে ধারাবাহিকভাবে ওজন করা বেশ কঠিন বলে মনে হচ্ছে, তাই চলুন আমরা সেগুলো ফিল্টার করি যেগুলোর `Package` কলামে *bushel* স্ট্রিং রয়েছে এবং এগুলোকে একটি নতুন ডেটা ফ্রেম `new_pumpkins`-এ রাখি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "7sMjiVujaZxY"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::filter() এবং stringr::str_detect()\n",
+    "\n",
+    "[`dplyr::filter()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/filter.html): ডেটার একটি উপসেট তৈরি করে যা শুধুমাত্র সেই **সারি** গুলো রাখে যা আপনার শর্ত পূরণ করে, এই ক্ষেত্রে, `Package` কলামে *bushel* স্ট্রিং থাকা কুমড়াগুলো।\n",
+    "\n",
+    "[stringr::str_detect()](https://stringr.tidyverse.org/reference/str_detect.html): একটি স্ট্রিং-এ কোনো প্যাটার্নের উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি সনাক্ত করে।\n",
+    "\n",
+    "[`stringr`](https://github.com/tidyverse/stringr) প্যাকেজটি সাধারণ স্ট্রিং অপারেশনের জন্য সহজ ফাংশন সরবরাহ করে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "L8Qfcs92ageF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Retain only pumpkins with \"bushel\"\n",
+    "new_pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "       filter(str_detect(Package, \"bushel\"))\n",
+    "\n",
+    "# Get the dimensions of the new data\n",
+    "dim(new_pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "# View a few rows of the new data\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "hy_SGYREampd"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে আমরা প্রায় ৪১৫টি সারি ডেটা সীমিত করেছি, যেখানে কুমড়া বাসেল হিসেবে রয়েছে।🤩  \n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "VrDwF031avlR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::case_when()\n",
+    "\n",
+    "**কিন্তু অপেক্ষা করুন! আরও একটি কাজ বাকি আছে**\n",
+    "\n",
+    "আপনি কি লক্ষ্য করেছেন যে প্রতি সারিতে বাসেলের পরিমাণ ভিন্ন? আপনাকে মূল্য নির্ধারণকে স্বাভাবিক করতে হবে যাতে আপনি প্রতি বাসেলের মূল্য দেখান, ১ ১/৯ বা ১/২ বাসেলের নয়। এটি মানক করার জন্য কিছু গণিত করার সময়।\n",
+    "\n",
+    "আমরা [`case_when()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/case_when.html) ফাংশন ব্যবহার করব *Price* কলামটি পরিবর্তন করতে কিছু শর্তের উপর ভিত্তি করে। `case_when` আপনাকে একাধিক `if_else()` বিবৃতি ভেক্টরাইজ করতে দেয়।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mLpw2jH4a0tx"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Convert the price if the Package contains fractional bushel values\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(Price = case_when(\n",
+    "    str_detect(Package, \"1 1/9\") ~ Price/(1 + 1/9),\n",
+    "    str_detect(Package, \"1/2\") ~ Price/(1/2),\n",
+    "    TRUE ~ Price))\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows of the data\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 30)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "P68kLVQmbM6I"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "এখন আমরা তাদের বাসেল পরিমাপের উপর ভিত্তি করে প্রতি ইউনিটের মূল্য বিশ্লেষণ করতে পারি। তবে, কুমড়ার বাসেল নিয়ে এই সমস্ত অধ্যয়ন দেখায় যে `আপনার ডেটার প্রকৃতি বুঝতে` কতটা `গুরুত্বপূর্ণ`!\n",
+    "\n",
+    "> ✅ [The Spruce Eats](https://www.thespruceeats.com/how-much-is-a-bushel-1389308) অনুযায়ী, বাসেলের ওজন উৎপাদনের ধরণের উপর নির্ভর করে, কারণ এটি একটি আয়তনের পরিমাপ। \"উদাহরণস্বরূপ, টমেটোর একটি বাসেল ৫৬ পাউন্ড ওজনের হওয়া উচিত... পাতা এবং শাকসবজি বেশি জায়গা নেয় কিন্তু কম ওজনের হয়, তাই পালং শাকের একটি বাসেল মাত্র ২০ পাউন্ড।\" এটি বেশ জটিল! চলুন বাসেল থেকে পাউন্ডে রূপান্তর করার ঝামেলা না করি এবং বাসেল অনুযায়ী মূল্য নির্ধারণ করি। তবে, কুমড়ার বাসেল নিয়ে এই সমস্ত অধ্যয়ন দেখায় যে আপনার ডেটার প্রকৃতি বুঝতে কতটা গুরুত্বপূর্ণ!\n",
+    ">\n",
+    "> ✅ আপনি কি লক্ষ্য করেছেন যে অর্ধ-বাসেল কুমড়া বিক্রি খুবই ব্যয়বহুল? আপনি কি এর কারণ বের করতে পারেন? ইঙ্গিত: ছোট কুমড়াগুলো বড়গুলোর তুলনায় অনেক বেশি দামী, সম্ভবত কারণ একটি বড় ফাঁপা পাই কুমড়া যে জায়গা নেয়, তার তুলনায় ছোট কুমড়াগুলো বাসেলে অনেক বেশি থাকে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "pS2GNPagbSdb"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "এখন শেষ পর্যন্ত, শুধুমাত্র মজার জন্য 💁‍♀️, চলুন `Month` কলামটি প্রথম অবস্থানে সরিয়ে নিই অর্থাৎ `Package` কলামের আগে।\n",
+    "\n",
+    "`dplyr::relocate()` ব্যবহার করা হয় কলামের অবস্থান পরিবর্তন করতে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "qql1SowfbdnP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create a new data frame new_pumpkins\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  relocate(Month, .before = Package)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "JJ1x6kw8bixF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "ভালো কাজ!👌 এখন আপনার কাছে একটি পরিষ্কার, সুশৃঙ্খল ডেটাসেট রয়েছে যার উপর আপনি আপনার নতুন রিগ্রেশন মডেল তৈরি করতে পারেন!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "y8TJ0Za_bn5Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 4. ggplot2 দিয়ে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/data-visualization.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>ইনফোগ্রাফিক: দাসানি মাদিপল্লি</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![ইনফোগ্রাফিক: দাসানি মাদিপল্লি](../../../../../../translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.bn.png){width=\"600\"}-->\n",
+    "\n",
+    "একটি *জ্ঞানী* কথা আছে যা এভাবে বলা হয়:\n",
+    "\n",
+    "> \"একটি সাধারণ গ্রাফ ডেটা বিশ্লেষকের মনে অন্য যেকোনো পদ্ধতির চেয়ে বেশি তথ্য এনেছে।\" --- জন টুকি\n",
+    "\n",
+    "ডেটা সায়েন্টিস্টের কাজের একটি অংশ হলো তারা যে ডেটা নিয়ে কাজ করছেন তার গুণমান এবং প্রকৃতি প্রদর্শন করা। এটি করতে তারা প্রায়ই আকর্ষণীয় ভিজ্যুয়ালাইজেশন, বা প্লট, গ্রাফ এবং চার্ট তৈরি করেন, যা ডেটার বিভিন্ন দিক দেখায়। এইভাবে, তারা চাক্ষুষভাবে সম্পর্ক এবং ফাঁকগুলো দেখাতে সক্ষম হন যা অন্যথায় খুঁজে বের করা কঠিন।\n",
+    "\n",
+    "ভিজ্যুয়ালাইজেশন মেশিন লার্নিংয়ের জন্য উপযুক্ত পদ্ধতি নির্ধারণ করতেও সাহায্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্ক্যাটারপ্লট যা একটি সরল রেখা অনুসরণ করে বলে মনে হয়, তা নির্দেশ করে যে ডেটা একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন অনুশীলনের জন্য ভালো প্রার্থী।\n",
+    "\n",
+    "R-এ গ্রাফ তৈরির জন্য বেশ কয়েকটি সিস্টেম রয়েছে, তবে [`ggplot2`](https://ggplot2.tidyverse.org/index.html) সবচেয়ে মার্জিত এবং বহুমুখী। `ggplot2` আপনাকে **স্বতন্ত্র উপাদানগুলো একত্রিত করে** গ্রাফ তৈরি করতে দেয়।\n",
+    "\n",
+    "চলুন Price এবং Month কলামের জন্য একটি সাধারণ স্ক্যাটারপ্লট দিয়ে শুরু করি।\n",
+    "\n",
+    "এই ক্ষেত্রে, আমরা [`ggplot()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/ggplot.html) দিয়ে শুরু করব, একটি ডেটাসেট এবং অ্যাসথেটিক ম্যাপিং সরবরাহ করব (যা [`aes()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/aes.html) ব্যবহার করে) এবং তারপর স্ক্যাটারপ্লটের জন্য লেয়ার যোগ করব (যেমন [`geom_point()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_point.html))।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mYSH6-EtbvNa"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set a theme for the plots\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "\n",
+    "# Create a scatter plot\n",
+    "p <- ggplot(data = new_pumpkins, aes(x = Price, y = Month))\n",
+    "p + geom_point()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "g2YjnGeOcLo4"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "এই প্লটটি কি উপকারী 🤷? এটি কি আপনাকে কোনোভাবে অবাক করে?\n",
+    "\n",
+    "এটি বিশেষভাবে উপকারী নয় কারণ এটি শুধুমাত্র আপনার ডেটাকে একটি নির্দিষ্ট মাসে পয়েন্টগুলোর ছড়িয়ে থাকা হিসেবে প্রদর্শন করে।  \n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Ml7SDCLQcPvE"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "### **আমরা কীভাবে এটি উপযোগী করে তুলব?**\n",
+    "\n",
+    "ডেটা থেকে কার্যকর তথ্য প্রদর্শনের জন্য, সাধারণত ডেটাকে কোনোভাবে গোষ্ঠীবদ্ধ করতে হয়। উদাহরণস্বরূপ, আমাদের ক্ষেত্রে, প্রতিটি মাসের জন্য কুমড়ার গড় দাম খুঁজে বের করা আমাদের ডেটার অন্তর্নিহিত ধরণগুলো সম্পর্কে আরও অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করবে। এটি আমাদেরকে আরেকটি **dplyr** ফ্লাইবাইয়ের দিকে নিয়ে যায়:\n",
+    "\n",
+    "#### `dplyr::group_by() %>% summarize()`\n",
+    "\n",
+    "R-এ গোষ্ঠীবদ্ধ সমষ্টি সহজেই গণনা করা যায়\n",
+    "\n",
+    "`dplyr::group_by() %>% summarize()` ব্যবহার করে।\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::group_by()` সম্পূর্ণ ডেটাসেটের পরিবর্তে পৃথক গোষ্ঠীগুলোর (যেমন প্রতি মাসের) উপর বিশ্লেষণের একক পরিবর্তন করে।\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::summarize()` একটি নতুন ডেটাফ্রেম তৈরি করে, যেখানে প্রতিটি গোষ্ঠীবদ্ধ ভেরিয়েবলের জন্য একটি কলাম এবং আপনার নির্দিষ্ট করা প্রতিটি সারাংশ পরিসংখ্যানের জন্য একটি কলাম থাকে।\n",
+    "\n",
+    "উদাহরণস্বরূপ, আমরা `dplyr::group_by() %>% summarize()` ব্যবহার করে **Month** কলামের উপর ভিত্তি করে কুমড়াগুলোকে গোষ্ঠীবদ্ধ করতে পারি এবং তারপর প্রতিটি মাসের জন্য **গড় দাম** বের করতে পারি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "jMakvJZIcVkh"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the average price of pumpkins per month\r\n",
+    "new_pumpkins %>%\r\n",
+    "  group_by(Month) %>% \r\n",
+    "  summarise(mean_price = mean(Price))"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "6kVSUa2Bcilf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "সংক্ষিপ্ত!✨\n",
+    "\n",
+    "মাসের মতো শ্রেণীবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলো বার প্লট 📊 ব্যবহার করে ভালোভাবে উপস্থাপন করা যায়। বার চার্টের জন্য ব্যবহৃত স্তরগুলো হলো `geom_bar()` এবং `geom_col()`। `?geom_bar` দেখুন আরও জানতে।\n",
+    "\n",
+    "চলুন একটি তৈরি করি!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Kds48GUBcj3W"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the average price of pumpkins per month then plot a bar chart\r\n",
+    "new_pumpkins %>%\r\n",
+    "  group_by(Month) %>% \r\n",
+    "  summarise(mean_price = mean(Price)) %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = Month, y = mean_price)) +\r\n",
+    "  geom_col(fill = \"midnightblue\", alpha = 0.7) +\r\n",
+    "  ylab(\"Pumpkin Price\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "VNbU1S3BcrxO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩এটি একটি আরও কার্যকর ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন! এটি মনে হচ্ছে যে কুমড়ার সর্বোচ্চ মূল্য সেপ্টেম্বর এবং অক্টোবর মাসে ঘটে। এটি কি আপনার প্রত্যাশার সাথে মিলে যায়? কেন বা কেন নয়?\n",
+    "\n",
+    "দ্বিতীয় পাঠ শেষ করার জন্য অভিনন্দন 👏! আপনি মডেল তৈরির জন্য আপনার ডেটা প্রস্তুত করেছেন, তারপর ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করে আরও অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করেছেন!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zDm0VOzzcuzR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..00ca6a736
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,439 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## কুমড়ার জন্য লিনিয়ার রিগ্রেশন - পাঠ ২\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/1/16</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/1/16</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/8/16</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "    City Name Type               Package   Variety Sub Variety  Grade  \\\n",
+       "70  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "71  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "72  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "73  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "74  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "\n",
+       "       Date  Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality  \\\n",
+       "70  9/24/16       15.0        15.0        15.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "71  9/24/16       18.0        18.0        18.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "72  10/1/16       18.0        18.0        18.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "73  10/1/16       17.0        17.0        17.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "74  10/8/16       15.0        15.0        15.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "\n",
+       "   Condition Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  \\\n",
+       "70       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "71       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "72       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "73       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "74       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "\n",
+       "    Unnamed: 25  \n",
+       "70          NaN  \n",
+       "71          NaN  \n",
+       "72          NaN  \n",
+       "73          NaN  \n",
+       "74          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "City Name            0\n",
+       "Type               406\n",
+       "Package              0\n",
+       "Variety              0\n",
+       "Sub Variety        167\n",
+       "Grade              415\n",
+       "Date                 0\n",
+       "Low Price            0\n",
+       "High Price           0\n",
+       "Mostly Low          24\n",
+       "Mostly High         24\n",
+       "Origin               0\n",
+       "Origin District    396\n",
+       "Item Size          114\n",
+       "Color              145\n",
+       "Environment        415\n",
+       "Unit of Sale       404\n",
+       "Quality            415\n",
+       "Condition          415\n",
+       "Appearance         415\n",
+       "Storage            415\n",
+       "Crop               415\n",
+       "Repack               0\n",
+       "Trans Mode         415\n",
+       "Unnamed: 24        415\n",
+       "Unnamed: 25        391\n",
+       "dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pumpkins.isnull().sum()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "      Month               Package  Low Price  High Price  Price\n",
+      "70        9  1 1/9 bushel cartons      15.00        15.0  13.50\n",
+      "71        9  1 1/9 bushel cartons      18.00        18.0  16.20\n",
+      "72       10  1 1/9 bushel cartons      18.00        18.0  16.20\n",
+      "73       10  1 1/9 bushel cartons      17.00        17.0  15.30\n",
+      "74       10  1 1/9 bushel cartons      15.00        15.0  13.50\n",
+      "...     ...                   ...        ...         ...    ...\n",
+      "1738      9    1/2 bushel cartons      15.00        15.0  30.00\n",
+      "1739      9    1/2 bushel cartons      13.75        15.0  28.75\n",
+      "1740      9    1/2 bushel cartons      10.75        15.0  25.75\n",
+      "1741      9    1/2 bushel cartons      12.00        12.0  24.00\n",
+      "1742      9    1/2 bushel cartons      12.00        12.0  24.00\n",
+      "\n",
+      "[415 rows x 5 columns]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "# A set of new columns for a new dataframe. Filter out nonmatching columns\n",
+    "columns_to_select = ['Package', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "# Get an average between low and high price for the base pumpkin price\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "# Convert the date to its month only\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "\n",
+    "# Create a new dataframe with this basic data\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "# Convert the price if the Package contains fractional bushel values\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)\n",
+    "\n",
+    "print(new_pumpkins)\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "price = new_pumpkins.Price\n",
+    "month = new_pumpkins.Month\n",
+    "plt.scatter(price, month)\n",
+    "plt.show()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0, 0.5, 'Pumpkin Price')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX4AAAEJCAYAAACT/UyFAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMCwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8/fFQqAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAARAElEQVR4nO3de5AlZX3G8e8joKigiIwbVNYVQ6ErwcVaiRW0CgUNikEQKxFTijHJahlUSsvUqknE/LVE0KoYNVkDigloNCoQLt5AxUuCLrrhIhqUQgMiLBGE0goR+OWP0+sMszOzZ8ft0zO830/VqTndfc7phwae6XlPX1JVSJLa8aChA0iSJsvil6TGWPyS1BiLX5IaY/FLUmMsfklqzK5DBxjHPvvsU6tWrRo6hiQtK1dcccVtVTU1e/6yKP5Vq1axadOmoWNI0rKS5IdzzXeoR5IaY/FLUmMsfklqjMUvSY2x+CWpMRa/JDXG4pekxlj8ktSYZXECl3auVesvHDoCN2w4eugIUrMsfjXNX4JqkUM9ktQYi1+SGmPxS1JjLH5JaozFL0mNsfglqTEWvyQ1xuKXpMZY/JLUGItfkhpj8UtSYyx+SWqMxS9JjbH4JakxFr8kNcbil6TGWPyS1BiLX5IaY/FLUmMsfklqTG/Fn2S/JF9M8p0k1yR5Yzf/lCQ3JdncPV7YVwZJ0rZ27fGz7wHeXFXfSrIncEWSz3fL3lNVp/W4bknSPHor/qq6Gbi5e35XkmuBx/W1PknSePrc4/+VJKuAQ4DLgcOAk5K8EtjE6K+C2yeRQ9L8Vq2/cOgI3LDh6KEjNKH3L3eT7AF8Eji5qu4EPgA8CVjD6C+C0+d537okm5Js2rJlS98xJakZvRZ/kt0Ylf7ZVfUpgKq6parurar7gA8Ch8713qraWFVrq2rt1NRUnzElqSl9HtUT4Azg2qp694z5+8542XHA1X1lkCRtq88x/sOAVwBXJdnczXsbcEKSNUABNwCv6TGDJGmWPo/q+SqQORZd1Nc6F+IXV5I04pm7ktQYi1+SGmPxS1JjLH5JaozFL0mNsfglqTEWvyQ1xuKXpMZY/JLUGItfkhpj8UtSYyx+SWqMxS9JjbH4JakxFr8kNcbil6TGWPyS1BiLX5IaY/FLUmMsfklqjMUvSY2x+CWpMRa/JDXG4pekxlj8ktQYi1+SGmPxS1JjLH5JakxvxZ9kvyRfTPKdJNckeWM3f+8kn09yXffzUX1lkCRtq889/nuAN1fVauCZwJ8lWQ2sBy6pqgOAS7ppSdKE9Fb8VXVzVX2re34XcC3wOODFwFndy84Cju0rgyRpWxMZ40+yCjgEuBxYUVU3d4t+AqyY5z3rkmxKsmnLli2TiClJTei9+JPsAXwSOLmq7py5rKoKqLneV1Ubq2ptVa2dmprqO6YkNWOs4k/y0CQH7uiHJ9mNUemfXVWf6mbfkmTfbvm+wK07+rmSpMXbbvEn+T1gM/CZbnpNkvPHeF+AM4Brq+rdMxadD5zYPT8ROG8HM0uSfg3j7PGfAhwK3AFQVZuBJ47xvsOAVwDPTbK5e7wQ2AA8L8l1wJHdtCRpQnYd4zW/rKqfjXbgf2XOcfn7vaDqq0DmWXzEGOuVJPVgnOK/JsnLgV2SHAC8Afh6v7EkSX0ZZ6jn9cBTgbuBc4CfASf3mEmS1KPt7vFX1S+At3cPSdIyN85RPZ9PsteM6Ucl+WyvqSRJvRlnqGefqrpj60RV3Q48prdEkqRejVP89yVZuXUiyRMY46geSdLSNM5RPW8Hvprky4wOz3w2sK7XVJKk3ozz5e5nkjyd0aWVYXTNndv6jSVJ6su8Qz1Jntz9fDqwEvhx91jZzZMkLUML7fG/idGQzulzLCvgub0kkiT1at7ir6p1SR4E/EVVfW2CmSRJPVrwqJ6qug/4uwllkSRNwDiHc16S5PjMukqbJGl5Gqf4XwN8Arg7yZ1J7kpy5/beJElamsY5nHPPSQSRJE3GQodzHpDkvCRXJzknyeMmGUyS1I+FhnrOBC4Ajge+Dbx3IokkSb1aaKhnz6r6YPf8XUm+NYlAkqR+LVT8uyc5hOnbJz505nRV+YtAkpahhYr/ZuDdM6Z/MmPaM3claZla6Mzd50wyiCRpMsY5jl+S9ABi8UtSYyx+SWrMOHfgojt56wkzX19Vl/UVSpLUn+0Wf5JTgT8AvgPc280uwOKXpGVonD3+Y4EDq+runrNIkiZgnOK/HtgN2KHiT3Im8CLg1qo6qJt3CvCnwJbuZW+rqot25HMlqW+r1l84dARu2HB0b589TvH/Atic5BJmlH9VvWE77/swo5u4fGTW/PdU1Wk7ElKStPOMU/znd48dUlWXJVm1w4kkSb0a53r8Z+3kdZ6U5JXAJuDNVXX7XC9Kso7Rzd5ZuXLlTo4gSe1a6Hr8H+9+XpXkytmPRa7vA8CTgDWMrgV0+nwvrKqNVbW2qtZOTU0tcnWSpNkW2uN/Y/fzRTtrZVV1y9bnST7I6Hr/kqQJmnePv6pu7p6urqofznwAL1jMypLsO2PyOODqxXyOJGnxxvly9y+T3F1VlwIk+XPgOcDfL/SmJB8FDgf2SXIj8A7g8CRrGJ0AdgOjG7lLkiZonOI/BrggyVuAo4AnAy/e3puq6oQ5Zp+xY/EkSTvbOEf13JbkGOALwBXAS6uqek8mSerFvMWf5C5GQzJbPRjYH3hpkqqqR/QdTpK08y10B649JxlEkjQZ416W+SXAsxj9BfCVqjq3z1CSpP5s90YsSd4PvBa4itHhl69N8r6+g0mS+jHOHv9zgads/UI3yVnANb2mkiT1ZpxbL34fmHmxnP26eZKkZWicPf49gWuTfKObfgawKcn5AFV1TF/hJEk73zjF/1e9p5AkTcw4J3B9GSDJI7j/zdZ/2mMuSVJPxrnZ+jrgr4H/Be4Dwuiwzv37jSZJ6sM4Qz1vAQ6qqtv6DiNJ6t84R/X8gNF9dyVJDwDj7PG/Ffh6ksvZsZutS5KWoHGK/x+ASxmduXtfv3EkSX0bp/h3q6o39Z5EkjQR44zxX5xkXZJ9k+y99dF7MklSL8bZ4996J623zpjn4ZyStEyNcwLXEycRRJI0GeOcwPXKueZX1Ud2fhxJUt/GGep5xoznuwNHAN8CLH5JWobGGep5/czpJHsBH+srkCSpX+Mc1TPbzwHH/SVpmRpnjP/fGB3FA6NfFKuBj/cZSpLUn3HG+E+b8fwe4IdVdWNPeSRJPZu3+JPszugm67/J6HINZ1TVPZMKJknqx0Jj/GcBaxmV/guA0yeSSJLUq4WGelZX1W8BJDkD+MYCr91GkjOBFwG3VtVB3by9gX8BVgE3AL9fVbfveGxJ0mIttMf/y61PFjnE82HgqFnz1gOXVNUBwCXdtCRpghYq/qclubN73AUcvPV5kju398FVdRkw+768L2Y0hET389jFhJYkLd68Qz1VtUsP61tRVTd3z38CrOhhHZKkBSzmBK6doqqK6fMDttFdCnpTkk1btmyZYDJJemCbdPHfkmRfgO7nrfO9sKo2VtXaqlo7NTU1sYCS9EA36eI/Hzixe34icN6E1y9Jzeut+JN8FPh34MAkNyb5Y2AD8Lwk1wFHdtOSpAka55INi1JVJ8yz6Ii+1ilJ2r7BvtyVJA3D4pekxlj8ktQYi1+SGmPxS1JjLH5JaozFL0mNsfglqTEWvyQ1xuKXpMZY/JLUGItfkhpj8UtSYyx+SWqMxS9JjbH4JakxFr8kNcbil6TGWPyS1BiLX5IaY/FLUmMsfklqjMUvSY2x+CWpMRa/JDXG4pekxlj8ktSYXYdYaZIbgLuAe4F7qmrtEDkkqUWDFH/nOVV124Drl6QmOdQjSY0ZqvgL+FySK5KsGyiDJDVpqKGeZ1XVTUkeA3w+yXer6rKZL+h+IawDWLly5RAZJekBaZA9/qq6qft5K/Bp4NA5XrOxqtZW1dqpqalJR5SkB6yJF3+ShyfZc+tz4PnA1ZPOIUmtGmKoZwXw6SRb139OVX1mgByS1KSJF39VXQ88bdLrlSSNeDinJDXG4pekxlj8ktQYi1+SGmPxS1JjLH5JaozFL0mNsfglqTEWvyQ1xuKXpMZY/JLUGItfkhpj8UtSYyx+SWqMxS9JjbH4JakxFr8kNcbil6TGWPyS1BiLX5IaY/FLUmMsfklqjMUvSY2x+CWpMRa/JDXG4pekxlj8ktQYi1+SGjNI8Sc5Ksn3knw/yfohMkhSqyZe/El2Ad4HvABYDZyQZPWkc0hSq4bY4z8U+H5VXV9V/wd8DHjxADkkqUmpqsmuMHkpcFRV/Uk3/Qrgt6vqpFmvWwes6yYPBL430aDb2ge4beAMS4XbYprbYprbYtpS2RZPqKqp2TN3HSLJOKpqI7Bx6BxbJdlUVWuHzrEUuC2muS2muS2mLfVtMcRQz03AfjOmH9/NkyRNwBDF/03ggCRPTPJg4GXA+QPkkKQmTXyop6ruSXIS8FlgF+DMqrpm0jkWYckMOy0BbotpbotpbotpS3pbTPzLXUnSsDxzV5IaY/FLUmMsfklqzJI9jn9IM442+nFVfSHJy4HfAa4FNlbVLwcNOGFJ9gdewugw3HuB/wLOqao7Bw0maVH8cncOSc5m9EvxYcAdwB7Ap4AjGG2zE4dLN1lJ3gC8CLgMeCHwbUbb5DjgdVX1pcHCSVoUi38OSa6sqoOT7Mro5LLHVtW9SQL8Z1UdPHDEiUlyFbCm++d/GHBRVR2eZCVwXlUdMnDEiUnySOCtwLHAY4ACbgXOAzZU1R2DhVtCklxcVS8YOsekJHkEo/8uHg9cXFXnzFj2/qp63WDh5uFQz9we1A33PJzRXv8jgZ8CDwF2GzLYQHZlNMTzEEZ//VBVP0rS2rb4OHApcHhV/QQgyW8AJ3bLnj9gtolK8vT5FgFrJhhlKfgQcB3wSeDVSY4HXl5VdwPPHDTZPCz+uZ0BfJfRCWZvBz6R5HpG/xI/NmSwAfwj8M0klwPPBk4FSDLF6JdhS1ZV1akzZ3S/AE5N8uqBMg3lm8CXGRX9bHtNNsrgnlRVx3fPz03yduDSJMcMGWohDvXMI8ljAarqx0n2Ao4EflRV3xg02ACSPBV4CnB1VX136DxDSfI54AvAWVV1SzdvBfAq4HlVdeSA8SYqydXAcVV13RzL/ruq9pvjbQ9ISa4FnlpV982Y9yrgLcAeVfWEobLNx+KXxpTkUcB6RvePeEw3+xZG15raUFW3D5Vt0rrLq19VVdtcLj3JsVV17uRTDSPJ3wCfq6ovzJp/FPDeqjpgmGTzs/ilnSDJH1XVh4bOsRS4LaYt1W1h8Us7QZIfVdXKoXMsBW6LaUt1W/jlrjSmJFfOtwhYMcksQ3NbTFuO28Lil8a3AvhdYPZYfoCvTz7OoNwW05bdtrD4pfFdwOgojc2zFyT50sTTDMttMW3ZbQvH+CWpMV6dU5IaY/FLUmMsfglIUkn+ecb0rkm2JLlgkZ+3V5LXzZg+fLGfJe1sFr808nPgoCQP7aafx+jKrIu1F7DkrsoogcUvzXQRcHT3/ATgo1sXJNk7yblJrkzyH0kO7uafkuTMJF9Kcn13/wKADcCTkmxO8q5u3h5J/jXJd5Oc3V3mW5o4i1+a9jHgZUl2Bw4GLp+x7J3At7t7MbwN+MiMZU9mdBz3ocA7ustVrwd+UFVrquot3esOAU4GVgP7A4f1+M8izcvilzpVdSWwitHe/kWzFj8L+KfudZcCj+5uwAFwYVXdXVW3Mboxy3xna36jqm7sruK4uVuXNHGewCXd3/nAacDhwKPHfM/dM57fy/z/X437OqlX7vFL93cm8M6qumrW/K8AfwijI3SA27Zzs/m7gD37CCj9utzjkGaoqhuBv51j0SnAmd0FuX7B6HaLC33O/yT5WnfDkouBC3d2VmmxvGSDJDXGoR5JaozFL0mNsfglqTEWvyQ1xuKXpMZY/JLUGItfkhpj8UtSY/4fZDFW+b6+4WkAAAAASUVORK5CYII=",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar')\n",
+    "plt.ylabel(\"Pumpkin Price\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "95726f0b8283628d5356a4f8eb8b4b76",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:10:48+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/3-Linear/README.md b/translations/bn/2-Regression/3-Linear/README.md
new file mode 100644
index 000000000..721f258a3
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/3-Linear/README.md
@@ -0,0 +1,380 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2f88fbc741d792890ff2f1430fe0dae0",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:13:53+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# স্কিকিট-লার্ন ব্যবহার করে রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন: চারটি পদ্ধতিতে রিগ্রেশন
+
+![লিনিয়ার বনাম পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন ইনফোগ্রাফিক](../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.bn.png)
+> ইনফোগ্রাফিক: [দাসানি মাদিপল্লি](https://twitter.com/dasani_decoded)
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/13/)
+
+> ### [এই পাঠটি R-এও উপলব্ধ!](../../../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)
+### ভূমিকা
+
+এখন পর্যন্ত আপনি রিগ্রেশন কী তা কুমড়ার দাম সম্পর্কিত একটি নমুনা ডেটাসেট ব্যবহার করে অন্বেষণ করেছেন, যা আমরা এই পাঠে ব্যবহার করব। আপনি এটি ম্যাটপ্লটলিব ব্যবহার করে ভিজুয়ালাইজও করেছেন।
+
+এখন আপনি মেশিন লার্নিংয়ের জন্য রিগ্রেশন সম্পর্কে আরও গভীরভাবে জানার জন্য প্রস্তুত। ভিজুয়ালাইজেশন ডেটা বোঝার জন্য সহায়ক হলেও, মেশিন লার্নিংয়ের আসল শক্তি আসে _মডেল প্রশিক্ষণ_ থেকে। মডেলগুলি ঐতিহাসিক ডেটার উপর প্রশিক্ষিত হয় যাতে ডেটার নির্ভরশীলতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ধরা যায় এবং নতুন ডেটার জন্য ফলাফল পূর্বাভাস দেওয়া যায়, যা মডেল আগে দেখেনি।
+
+এই পাঠে, আপনি দুটি ধরণের রিগ্রেশন সম্পর্কে আরও জানবেন: _বেসিক লিনিয়ার রিগ্রেশন_ এবং _পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন_, এবং এই কৌশলগুলির সাথে সম্পর্কিত কিছু গণিত। এই মডেলগুলি আমাদের বিভিন্ন ইনপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে কুমড়ার দাম পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করবে।
+
+[![শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - লিনিয়ার রিগ্রেশন বোঝা](https://img.youtube.com/vi/CRxFT8oTDMg/0.jpg)](https://youtu.be/CRxFT8oTDMg "শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - লিনিয়ার রিগ্রেশন বোঝা")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পর্কে একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও দেখুন।
+
+> এই পাঠ্যক্রম জুড়ে, আমরা গণিতের ন্যূনতম জ্ঞান ধরে নিই এবং এটি অন্যান্য ক্ষেত্র থেকে আসা শিক্ষার্থীদের জন্য সহজলভ্য করার চেষ্টা করি। তাই নোট, 🧮 কলআউট, ডায়াগ্রাম এবং অন্যান্য শেখার সরঞ্জামগুলির দিকে নজর রাখুন যা বোঝার জন্য সহায়ক।
+
+### পূর্বশর্ত
+
+এখন পর্যন্ত আপনি যে কুমড়ার ডেটা বিশ্লেষণ করছেন তার গঠন সম্পর্কে পরিচিত হওয়া উচিত। এই পাঠের _notebook.ipynb_ ফাইলে এটি প্রিলোড এবং প্রি-ক্লিন করা অবস্থায় পাবেন। ফাইলে, কুমড়ার দাম একটি নতুন ডেটা ফ্রেমে প্রতি বাসেল হিসেবে প্রদর্শিত হয়েছে। নিশ্চিত করুন যে আপনি এই নোটবুকগুলি ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোডের কার্নেলে চালাতে পারেন।
+
+### প্রস্তুতি
+
+মনে করিয়ে দেওয়ার জন্য, আপনি এই ডেটা লোড করছেন যাতে এটি থেকে প্রশ্ন করতে পারেন।
+
+- কুমড়া কেনার সেরা সময় কখন?
+- একটি মিনিয়েচার কুমড়ার কেসের দাম কত হতে পারে?
+- আমি কি এগুলি অর্ধ-বাসেল ঝুড়িতে কিনব নাকি ১ ১/৯ বাসেল বাক্সে কিনব?
+চলুন এই ডেটা আরও গভীরভাবে বিশ্লেষণ করি।
+
+পূর্ববর্তী পাঠে, আপনি একটি প্যান্ডাস ডেটা ফ্রেম তৈরি করেছেন এবং এটি মূল ডেটাসেটের একটি অংশ দিয়ে পূরণ করেছেন, দামকে বাসেল অনুযায়ী মানক করে। তবে, এটি করার মাধ্যমে আপনি প্রায় ৪০০ ডেটাপয়েন্ট এবং শুধুমাত্র শরৎকালের মাসগুলির জন্য ডেটা সংগ্রহ করতে পেরেছিলেন।
+
+এই পাঠের সাথে থাকা নোটবুকে প্রিলোড করা ডেটা দেখুন। ডেটা প্রিলোড করা হয়েছে এবং একটি প্রাথমিক স্ক্যাটারপ্লট মাসের ডেটা দেখানোর জন্য চার্ট করা হয়েছে। হয়তো আমরা ডেটার প্রকৃতি সম্পর্কে আরও বিশদ পেতে পারি যদি এটি আরও পরিষ্কার করি।
+
+## একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন লাইন
+
+পাঠ ১-এ আপনি শিখেছেন যে একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন অনুশীলনের লক্ষ্য হল একটি লাইন প্লট করা যা:
+
+- **ভেরিয়েবল সম্পর্ক দেখায়**। ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক দেখায়।
+- **পূর্বাভাস দেয়**। একটি নতুন ডেটাপয়েন্ট এই লাইনের সাথে সম্পর্কিত কোথায় পড়বে তা সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেয়।
+
+**লিস্ট-স্কোয়ার রিগ্রেশন** সাধারণত এই ধরণের লাইন আঁকতে ব্যবহৃত হয়। 'লিস্ট-স্কোয়ার' শব্দটি বোঝায় যে রিগ্রেশন লাইনের চারপাশের সমস্ত ডেটাপয়েন্ট স্কোয়ার করা হয় এবং তারপর যোগ করা হয়। আদর্শভাবে, এই চূড়ান্ত যোগফল যতটা সম্ভব ছোট হওয়া উচিত, কারণ আমরা কম সংখ্যক ত্রুটি বা `লিস্ট-স্কোয়ার` চাই।
+
+আমরা এটি করি কারণ আমরা এমন একটি লাইন মডেল করতে চাই যার সমস্ত ডেটাপয়েন্ট থেকে সর্বনিম্ন সামগ্রিক দূরত্ব থাকে। আমরা টার্মগুলিকে যোগ করার আগে স্কোয়ার করি কারণ আমরা এর দিকের চেয়ে এর মাত্রা নিয়ে বেশি উদ্বিগ্ন।
+
+> **🧮 আমাকে গণিত দেখান**
+>
+> এই লাইন, যা _সেরা ফিটের লাইন_ নামে পরিচিত, [একটি সমীকরণ](https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression) দ্বারা প্রকাশ করা যেতে পারে:
+>
+> ```
+> Y = a + bX
+> ```
+>
+> `X` হল 'ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল'। `Y` হল 'নির্ভরশীল ভেরিয়েবল'। লাইনের ঢাল হল `b` এবং `a` হল y-ইন্টারসেপ্ট, যা বোঝায় `X = 0` হলে `Y` এর মান।
+>
+>![ঢাল গণনা করুন](../../../../translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.bn.png)
+>
+> প্রথমে, ঢাল `b` গণনা করুন। ইনফোগ্রাফিক: [জেন লুপার](https://twitter.com/jenlooper)
+>
+> অন্য কথায়, এবং আমাদের কুমড়ার ডেটার মূল প্রশ্নের দিকে ইঙ্গিত করে: "মাস অনুযায়ী প্রতি বাসেলে কুমড়ার দাম পূর্বাভাস দিন", `X` দাম বোঝাবে এবং `Y` বিক্রয়ের মাস বোঝাবে।
+>
+>![সমীকরণ সম্পূর্ণ করুন](../../../../translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.bn.png)
+>
+> `Y` এর মান গণনা করুন। যদি আপনি প্রায় $৪ দিচ্ছেন, তবে এটি অবশ্যই এপ্রিল! ইনফোগ্রাফিক: [জেন লুপার](https://twitter.com/jenlooper)
+>
+> লাইনের ঢাল গণনা করার জন্য যে গণিত প্রয়োজন তা ইন্টারসেপ্টের উপরও নির্ভরশীল, বা যেখানে `X = 0` হলে `Y` অবস্থিত।
+>
+> এই মানগুলির গণনার পদ্ধতি [Math is Fun](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-regression.html) ওয়েবসাইটে পর্যবেক্ষণ করতে পারেন। এছাড়াও [এই লিস্ট-স্কোয়ার ক্যালকুলেটর](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-calculator.html) দেখুন যাতে সংখ্যার মানগুলি লাইনে কীভাবে প্রভাব ফেলে তা দেখতে পারেন।
+
+## সহসম্পর্ক
+
+আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ শব্দ হল **সহসম্পর্ক সহগ** যা প্রদত্ত X এবং Y ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বোঝায়। একটি স্ক্যাটারপ্লট ব্যবহার করে আপনি দ্রুত এই সহগটি ভিজুয়ালাইজ করতে পারেন। একটি প্লটে যদি ডেটাপয়েন্টগুলি একটি সুশৃঙ্খল লাইনে থাকে তবে উচ্চ সহসম্পর্ক থাকে, কিন্তু যদি ডেটাপয়েন্টগুলি X এবং Y এর মধ্যে এলোমেলোভাবে ছড়িয়ে থাকে তবে নিম্ন সহসম্পর্ক থাকে।
+
+একটি ভাল লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল হবে এমন একটি যা লিস্ট-স্কোয়ার রিগ্রেশন পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি রিগ্রেশন লাইনের সাথে উচ্চ (১ এর কাছাকাছি) সহসম্পর্ক সহগ রাখে।
+
+✅ এই পাঠের সাথে থাকা নোটবুক চালান এবং মাস থেকে দামের স্ক্যাটারপ্লট দেখুন। কুমড়া বিক্রির জন্য মাস থেকে দামের ডেটা কি আপনার ভিজুয়াল ব্যাখ্যা অনুযায়ী উচ্চ বা নিম্ন সহসম্পর্ক দেখায়? যদি আপনি `Month` এর পরিবর্তে আরও সূক্ষ্ম পরিমাপ ব্যবহার করেন, যেমন *বছরের দিন* (অর্থাৎ বছরের শুরু থেকে দিন সংখ্যা), তবে কি এটি পরিবর্তিত হয়?
+
+নিচের কোডে, আমরা ধরে নেব যে আমরা ডেটা পরিষ্কার করেছি এবং একটি ডেটা ফ্রেম পেয়েছি যার নাম `new_pumpkins`, যা নিম্নলিখিতের মতো:
+
+ID | Month | DayOfYear | Variety | City | Package | Low Price | High Price | Price
+---|-------|-----------|---------|------|---------|-----------|------------|-------
+70 | 9 | 267 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 15.0 | 15.0 | 13.636364
+71 | 9 | 267 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 18.0 | 18.0 | 16.363636
+72 | 10 | 274 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 18.0 | 18.0 | 16.363636
+73 | 10 | 274 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 17.0 | 17.0 | 15.454545
+74 | 10 | 281 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 15.0 | 15.0 | 13.636364
+
+> ডেটা পরিষ্কার করার কোড [`notebook.ipynb`](notebook.ipynb)-এ উপলব্ধ। আমরা পূর্ববর্তী পাঠের মতো একই পরিষ্কার করার ধাপগুলি সম্পন্ন করেছি এবং নিম্নলিখিত এক্সপ্রেশন ব্যবহার করে `DayOfYear` কলাম গণনা করেছি:
+
+```python
+day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)
+```
+
+এখন যেহেতু আপনি লিনিয়ার রিগ্রেশনের পেছনের গণিত সম্পর্কে একটি ধারণা পেয়েছেন, আসুন একটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করি এবং দেখি কোন কুমড়ার প্যাকেজের দাম সবচেয়ে ভালো হবে তা পূর্বাভাস দেওয়া যায় কিনা। ছুটির দিনগুলির জন্য একটি কুমড়ার প্যাচ কিনতে আগ্রহী কেউ এই তথ্যটি ব্যবহার করতে পারে তাদের কুমড়ার প্যাকেজ কেনার জন্য অপ্টিমাইজ করতে।
+
+## সহসম্পর্ক খোঁজা
+
+[![শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - সহসম্পর্ক খোঁজা: লিনিয়ার রিগ্রেশনের চাবিকাঠি](https://img.youtube.com/vi/uoRq-lW2eQo/0.jpg)](https://youtu.be/uoRq-lW2eQo "শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - সহসম্পর্ক খোঁজা: লিনিয়ার রিগ্রেশনের চাবিকাঠি")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে সহসম্পর্ক সম্পর্কে একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও দেখুন।
+
+পূর্ববর্তী পাঠ থেকে আপনি সম্ভবত দেখেছেন যে বিভিন্ন মাসের জন্য গড় দাম এই রকম দেখায়:
+
+<img alt="মাস অনুযায়ী গড় দাম" src="../2-Data/images/barchart.png" width="50%"/>
+
+এটি নির্দেশ করে যে কিছু সহসম্পর্ক থাকতে পারে, এবং আমরা `Month` এবং `Price` এর মধ্যে সম্পর্ক বা `DayOfYear` এবং `Price` এর মধ্যে সম্পর্ক পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়ার চেষ্টা করতে পারি। এখানে একটি স্ক্যাটারপ্লট রয়েছে যা দ্বিতীয় সম্পর্কটি দেখায়:
+
+<img alt="দামের বনাম বছরের দিনের স্ক্যাটারপ্লট" src="images/scatter-dayofyear.png" width="50%" /> 
+
+আসুন `corr` ফাংশন ব্যবহার করে দেখি সহসম্পর্ক আছে কিনা:
+
+```python
+print(new_pumpkins['Month'].corr(new_pumpkins['Price']))
+print(new_pumpkins['DayOfYear'].corr(new_pumpkins['Price']))
+```
+
+এটি মনে হচ্ছে সহসম্পর্ক খুবই ছোট, `Month` অনুযায়ী -0.15 এবং `DayOfYear` অনুযায়ী -0.17, তবে অন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সম্পর্ক থাকতে পারে। মনে হচ্ছে বিভিন্ন কুমড়ার প্রকারভেদের সাথে সম্পর্কিত বিভিন্ন দামের ক্লাস্টার রয়েছে। এই অনুমানটি নিশ্চিত করতে, আসুন প্রতিটি কুমড়ার ক্যাটাগরি একটি ভিন্ন রঙ ব্যবহার করে প্লট করি। `scatter` প্লটিং ফাংশনে একটি `ax` প্যারামিটার পাস করে আমরা সমস্ত পয়েন্ট একই গ্রাফে প্লট করতে পারি:
+
+```python
+ax=None
+colors = ['red','blue','green','yellow']
+for i,var in enumerate(new_pumpkins['Variety'].unique()):
+    df = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']==var]
+    ax = df.plot.scatter('DayOfYear','Price',ax=ax,c=colors[i],label=var)
+```
+
+<img alt="দামের বনাম বছরের দিনের স্ক্যাটারপ্লট" src="images/scatter-dayofyear-color.png" width="50%" /> 
+
+আমাদের তদন্ত নির্দেশ করে যে বিক্রির তারিখের চেয়ে প্রকারভেদ সামগ্রিক দামের উপর বেশি প্রভাব ফেলে। আমরা এটি একটি বার গ্রাফ দিয়ে দেখতে পারি:
+
+```python
+new_pumpkins.groupby('Variety')['Price'].mean().plot(kind='bar')
+```
+
+<img alt="প্রকারভেদ অনুযায়ী দামের বার গ্রাফ" src="images/price-by-variety.png" width="50%" /> 
+
+চলুন আপাতত শুধুমাত্র একটি কুমড়ার প্রকারভেদ, 'পাই টাইপ', এর উপর মনোযোগ দিই এবং দেখি তারিখের দামের উপর কী প্রভাব পড়ে:
+
+```python
+pie_pumpkins = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']=='PIE TYPE']
+pie_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price') 
+```
+<img alt="দামের বনাম বছরের দিনের স্ক্যাটারপ্লট" src="images/pie-pumpkins-scatter.png" width="50%" /> 
+
+যদি আমরা এখন `corr` ফাংশন ব্যবহার করে `Price` এবং `DayOfYear` এর মধ্যে সহসম্পর্ক গণনা করি, আমরা প্রায় `-0.27` পাব - যা নির্দেশ করে যে একটি পূর্বাভাসমূলক মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়া যৌক্তিক।
+
+> একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়ার আগে, আমাদের ডেটা পরিষ্কার করা নিশ্চিত করা গুরুত্বপূর্ণ। লিনিয়ার রিগ্রেশন অনুপস্থিত মানগুলির সাথে ভাল কাজ করে না, তাই সমস্ত খালি সেল বাদ দেওয়া যৌক্তিক:
+
+```python
+pie_pumpkins.dropna(inplace=True)
+pie_pumpkins.info()
+```
+
+অন্য একটি পদ্ধতি হতে পারে খালি মানগুলি সংশ্লিষ্ট কলামের গড় মান দিয়ে পূরণ করা।
+
+## সহজ লিনিয়ার রিগ্রেশন
+
+[![শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - স্কিকিট-লার্ন ব্যবহার করে লিনিয়ার এবং পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন](https://img.youtube.com/vi/e4c_UP2fSjg/0.jpg)](https://youtu.be/e4c_UP2fSjg "শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - স্কিকিট-লার্ন ব্যবহার করে লিনিয়ার এবং পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে লিনিয়ার এবং পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন সম্পর্কে একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও দেখুন।
+
+আমাদের লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য, আমরা **স্কিকিট-লার্ন** লাইব্রেরি ব্যবহার করব।
+
+```python
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
+from sklearn.metrics import mean_squared_error
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+```
+
+আমরা ইনপুট মান (ফিচার) এবং প্রত্যাশিত আউটপুট (লেবেল) পৃথক নাম্পাই অ্যারেতে ভাগ করে শুরু করি:
+
+```python
+X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1)
+y = pie_pumpkins['Price']
+```
+
+> লক্ষ্য করুন যে আমরা ইনপুট ডেটার উপর `reshape` প্রয়োগ করতে হয়েছিল যাতে লিনিয়ার রিগ্রেশন প্যাকেজ এটি সঠিকভাবে বুঝতে পারে। লিনিয়ার রিগ্রেশন একটি 2D-অ্যারে ইনপুট হিসাবে প্রত্যাশা করে, যেখানে অ্যারেটির প্রতিটি সারি ইনপুট ফিচারের একটি ভেক্টরের সাথে সম্পর্কিত। আমাদের ক্ষেত্রে, যেহেতু আমাদের শুধুমাত্র একটি ইনপুট রয়েছে - আমাদের একটি N×1 আকৃতির অ্যারে প্রয়োজন, যেখানে N হল ডেটাসেটের আকার।
+
+তারপর, আমরা ডেটাকে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা ডেটাসেটে ভাগ করি, যাতে প্রশিক্ষণের পরে আমাদের মডেলটি যাচাই করতে পারি:
+
+```python
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+```
+
+অবশেষে, প্রকৃত লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়া মাত্র দুটি লাইনের কোডে সম্পন্ন হয়। আমরা `LinearRegression` অবজেক্টটি সংজ্ঞায়িত করি এবং `fit` পদ্ধতি ব্যবহার করে এটি আমাদের ডেটার সাথে ফিট করি:
+
+```python
+lin_reg = LinearRegression()
+lin_reg.fit(X_train,y_train)
+```
+
+`LinearRegression` অবজেক্টটি `fit` করার পরে সমস্ত রিগ্রেশনের সহগ ধারণ করে, যা `.coef_` প্রপার্টি ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করা যায়। আমাদের ক্ষেত্রে, এখানে মাত্র একটি সহগ রয়েছে, যা প্রায় `-0.017` হওয়া উচিত। এটি বোঝায় যে সময়ের সাথে দাম কিছুটা কমে যায়, তবে খুব বেশি নয়, প্রতিদিন প্রায় ২ সেন্ট। আমরা `lin_reg.intercept_` ব্যবহার করে রিগ্রেশনের Y-অক্ষের সাথে ছেদ বিন্দুটিও অ্যাক্সেস করতে পারি - এটি আমাদের ক্ষেত্রে প্রায় `21` হবে, যা বছরের শুরুতে দামের ইঙ্গিত দেয়।
+
+আমাদের মডেলটি কতটা সঠিক তা দেখতে, আমরা একটি টেস্ট ডেটাসেটে দাম পূর্বাভাস দিতে পারি এবং তারপর প্রত্যাশিত এবং পূর্বাভাসিত মানের মধ্যে পার্থক্য কতটা কাছাকাছি তা পরিমাপ করতে পারি। এটি গড় বর্গ ত্রুটি (MSE) মেট্রিক্স ব্যবহার করে করা যেতে পারে, যা প্রত্যাশিত এবং পূর্বাভাসিত মানের মধ্যে সমস্ত বর্গ পার্থক্যের গড়।
+
+```python
+pred = lin_reg.predict(X_test)
+
+mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))
+print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')
+```
+আমাদের ত্রুটি প্রায় ২টি পয়েন্টের আশেপাশে, যা ~১৭%। খুব ভালো নয়। মডেলের গুণমানের আরেকটি সূচক হলো **coefficient of determination**, যা এইভাবে পাওয়া যায়:
+
+```python
+score = lin_reg.score(X_train,y_train)
+print('Model determination: ', score)
+```  
+যদি মান ০ হয়, তাহলে এর অর্থ মডেল ইনপুট ডেটাকে বিবেচনা করে না এবং *সবচেয়ে খারাপ লিনিয়ার প্রেডিক্টর* হিসেবে কাজ করে, যা কেবলমাত্র ফলাফলের গড় মান। মান ১ হলে আমরা সমস্ত প্রত্যাশিত আউটপুট নিখুঁতভাবে পূর্বাভাস দিতে পারি। আমাদের ক্ষেত্রে, coefficient প্রায় ০.০৬, যা বেশ কম।
+
+আমরা পরীক্ষার ডেটা এবং রিগ্রেশন লাইনের সাথে একটি গ্রাফ আঁকতে পারি, যাতে আমাদের ক্ষেত্রে রিগ্রেশন কীভাবে কাজ করছে তা আরও ভালোভাবে দেখা যায়:
+
+```python
+plt.scatter(X_test,y_test)
+plt.plot(X_test,pred)
+```  
+
+<img alt="Linear regression" src="images/linear-results.png" width="50%" />
+
+## পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন  
+
+লিনিয়ার রিগ্রেশনের আরেকটি ধরন হলো পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন। কখনও কখনও ভেরিয়েবলগুলোর মধ্যে একটি লিনিয়ার সম্পর্ক থাকে - যেমন কুমড়ার আয়তন যত বড়, দাম তত বেশি - কিন্তু কখনও কখনও এই সম্পর্কগুলোকে একটি সমতল বা সরল রেখা হিসেবে চিত্রিত করা যায় না।  
+
+✅ এখানে [আরও কিছু উদাহরণ](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) রয়েছে, যেখানে পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন ব্যবহার করা যেতে পারে।  
+
+Date এবং Price-এর মধ্যে সম্পর্ক আবার দেখুন। এই scatterplot কি সরল রেখা দিয়ে বিশ্লেষণ করা উচিত বলে মনে হয়? দাম কি ওঠানামা করতে পারে না? এই ক্ষেত্রে, আপনি পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন চেষ্টা করতে পারেন।  
+
+✅ পলিনোমিয়াল হলো গাণিতিক প্রকাশ, যা এক বা একাধিক ভেরিয়েবল এবং coefficients নিয়ে গঠিত হতে পারে।  
+
+পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন একটি বাঁকা রেখা তৈরি করে, যা nonlinear ডেটার সাথে আরও ভালোভাবে মানানসই হয়। আমাদের ক্ষেত্রে, যদি আমরা ইনপুট ডেটায় একটি বর্গাকার `DayOfYear` ভেরিয়েবল অন্তর্ভুক্ত করি, তাহলে আমরা একটি parabolic curve দিয়ে আমাদের ডেটা ফিট করতে পারব, যার একটি নির্দিষ্ট সময়ে সর্বনিম্ন মান থাকবে।  
+
+Scikit-learn একটি সহায়ক [pipeline API](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pipeline.make_pipeline.html?highlight=pipeline#sklearn.pipeline.make_pipeline) অন্তর্ভুক্ত করে, যা ডেটা প্রসেসিংয়ের বিভিন্ন ধাপ একসাথে সংযুক্ত করতে সাহায্য করে। একটি **pipeline** হলো **estimators**-এর একটি চেইন। আমাদের ক্ষেত্রে, আমরা একটি pipeline তৈরি করব, যা প্রথমে আমাদের মডেলে পলিনোমিয়াল ফিচার যোগ করবে এবং তারপর রিগ্রেশন প্রশিক্ষণ দেবে:  
+
+```python
+from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
+from sklearn.pipeline import make_pipeline
+
+pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())
+
+pipeline.fit(X_train,y_train)
+```  
+
+`PolynomialFeatures(2)` ব্যবহার করার অর্থ হলো আমরা ইনপুট ডেটা থেকে সমস্ত দ্বিতীয়-ডিগ্রি পলিনোমিয়াল অন্তর্ভুক্ত করব। আমাদের ক্ষেত্রে এটি কেবল `DayOfYear`<sup>2</sup> হবে, কিন্তু দুটি ইনপুট ভেরিয়েবল X এবং Y দেওয়া হলে এটি X<sup>2</sup>, XY এবং Y<sup>2</sup> যোগ করবে। আমরা চাইলে আরও উচ্চ-ডিগ্রি পলিনোমিয়াল ব্যবহার করতে পারি।  
+
+Pipeline-গুলোকে মূল `LinearRegression` অবজেক্টের মতোই ব্যবহার করা যায়, অর্থাৎ আমরা pipeline-কে `fit` করতে পারি এবং তারপর `predict` ব্যবহার করে পূর্বাভাসের ফলাফল পেতে পারি। এখানে পরীক্ষার ডেটা এবং approximation curve দেখানো হয়েছে:  
+
+<img alt="Polynomial regression" src="images/poly-results.png" width="50%" />  
+
+পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন ব্যবহার করে আমরা সামান্য কম MSE এবং বেশি determination পেতে পারি, কিন্তু খুব বেশি নয়। আমাদের অন্যান্য ফিচার বিবেচনা করতে হবে!  
+
+> আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে Halloween-এর আশেপাশে কুমড়ার সর্বনিম্ন দাম দেখা যায়। আপনি এটি কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন?  
+
+🎃 অভিনন্দন, আপনি একটি মডেল তৈরি করেছেন, যা পাই কুমড়ার দাম পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করতে পারে। আপনি সম্ভবত একই পদ্ধতি সমস্ত কুমড়ার ধরনগুলোর জন্য পুনরাবৃত্তি করতে পারেন, কিন্তু এটি বেশ ক্লান্তিকর হবে। এখন চলুন শিখি কীভাবে আমাদের মডেলে কুমড়ার বৈচিত্র্যকে বিবেচনায় নেওয়া যায়!  
+
+## ক্যাটেগরিকাল ফিচার  
+
+আদর্শ ক্ষেত্রে, আমরা চাই একই মডেল ব্যবহার করে বিভিন্ন কুমড়ার ধরনগুলোর দাম পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হতে। তবে, `Variety` কলামটি `Month`-এর মতো নয়, কারণ এটি non-numeric মান ধারণ করে। এই ধরনের কলামগুলোকে **categorical** বলা হয়।  
+
+[![ML for beginners - Categorical Feature Predictions with Linear Regression](https://img.youtube.com/vi/DYGliioIAE0/0.jpg)](https://youtu.be/DYGliioIAE0 "ML for beginners - Categorical Feature Predictions with Linear Regression")  
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন ক্যাটেগরিকাল ফিচার ব্যবহার সম্পর্কে একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও দেখার জন্য।  
+
+এখানে আপনি দেখতে পাচ্ছেন কীভাবে গড় দাম বৈচিত্র্যের উপর নির্ভর করে:  
+
+<img alt="Average price by variety" src="images/price-by-variety.png" width="50%" />  
+
+বৈচিত্র্যকে বিবেচনায় নিতে, প্রথমে এটি numeric আকারে রূপান্তর করতে হবে, বা **encode** করতে হবে। এটি করার কয়েকটি উপায় রয়েছে:  
+
+* সাধারণ **numeric encoding** একটি টেবিল তৈরি করবে, যেখানে বিভিন্ন বৈচিত্র্য থাকবে এবং তারপর বৈচিত্র্যের নামকে সেই টেবিলের একটি সূচকে প্রতিস্থাপন করবে। এটি লিনিয়ার রিগ্রেশনের জন্য সেরা ধারণা নয়, কারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন সূচকের প্রকৃত সংখ্যাসূচক মান গ্রহণ করে এবং এটি ফলাফলে যোগ করে, কিছু coefficient দ্বারা গুণ করে। আমাদের ক্ষেত্রে, সূচক নম্বর এবং দামের মধ্যে সম্পর্ক স্পষ্টতই non-linear, এমনকি যদি আমরা নিশ্চিত করি যে সূচকগুলো নির্দিষ্টভাবে সাজানো হয়েছে।  
+* **One-hot encoding** `Variety` কলামটিকে ৪টি ভিন্ন কলামে প্রতিস্থাপন করবে, প্রতিটি বৈচিত্র্যের জন্য একটি। প্রতিটি কলামে `1` থাকবে যদি সংশ্লিষ্ট সারিটি একটি নির্দিষ্ট বৈচিত্র্যের হয়, অন্যথায় `0` থাকবে। এর অর্থ হলো লিনিয়ার রিগ্রেশনে ৪টি coefficient থাকবে, প্রতিটি কুমড়ার বৈচিত্র্যের জন্য একটি, যা সেই নির্দিষ্ট বৈচিত্র্যের জন্য "starting price" (বা বরং "additional price") নির্ধারণ করবে।  
+
+নিচের কোডটি দেখায় কীভাবে আমরা একটি বৈচিত্র্যকে one-hot encode করতে পারি:  
+
+```python
+pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])
+```  
+
+ ID | FAIRYTALE | MINIATURE | MIXED HEIRLOOM VARIETIES | PIE TYPE  
+----|-----------|-----------|--------------------------|----------  
+70 | 0 | 0 | 0 | 1  
+71 | 0 | 0 | 0 | 1  
+... | ... | ... | ... | ...  
+1738 | 0 | 1 | 0 | 0  
+1739 | 0 | 1 | 0 | 0  
+1740 | 0 | 1 | 0 | 0  
+1741 | 0 | 1 | 0 | 0  
+1742 | 0 | 1 | 0 | 0  
+
+One-hot encoded বৈচিত্র্যকে ইনপুট হিসেবে ব্যবহার করে লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রশিক্ষণ দিতে, আমাদের কেবল `X` এবং `y` ডেটা সঠিকভাবে initialize করতে হবে:  
+
+```python
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])
+y = new_pumpkins['Price']
+```  
+
+বাকি কোডটি উপরে ব্যবহৃত লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রশিক্ষণের কোডের মতোই। যদি আপনি এটি চেষ্টা করেন, আপনি দেখতে পাবেন যে গড় স্কোয়ার্ড ত্রুটি প্রায় একই, কিন্তু আমরা অনেক বেশি coefficient of determination (~৭৭%) পাই। আরও সঠিক পূর্বাভাস পেতে, আমরা আরও ক্যাটেগরিকাল ফিচার এবং সংখ্যাসূচক ফিচার যেমন `Month` বা `DayOfYear` বিবেচনা করতে পারি। একটি বড় ফিচার array পেতে, আমরা `join` ব্যবহার করতে পারি:  
+
+```python
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \
+        .join(new_pumpkins['Month']) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))
+y = new_pumpkins['Price']
+```  
+
+এখানে আমরা `City` এবং `Package` টাইপকেও বিবেচনায় নিয়েছি, যা আমাদের MSE ২.৮৪ (১০%) এবং determination ০.৯৪ দেয়!  
+
+## সবকিছু একত্রিত করা  
+
+সেরা মডেল তৈরি করতে, আমরা উপরের উদাহরণ থেকে পলিনোমিয়াল রিগ্রেশনের সাথে একত্রিত (one-hot encoded ক্যাটেগরিকাল + সংখ্যাসূচক) ডেটা ব্যবহার করতে পারি। আপনার সুবিধার জন্য এখানে সম্পূর্ণ কোড দেওয়া হলো:  
+
+```python
+# set up training data
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \
+        .join(new_pumpkins['Month']) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))
+y = new_pumpkins['Price']
+
+# make train-test split
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+
+# setup and train the pipeline
+pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())
+pipeline.fit(X_train,y_train)
+
+# predict results for test data
+pred = pipeline.predict(X_test)
+
+# calculate MSE and determination
+mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))
+print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')
+
+score = pipeline.score(X_train,y_train)
+print('Model determination: ', score)
+```  
+
+এটি আমাদের প্রায় ৯৭% determination coefficient এবং MSE=২.২৩ (~৮% পূর্বাভাস ত্রুটি) দেবে।  
+
+| Model | MSE | Determination |  
+|-------|-----|---------------|  
+| `DayOfYear` Linear | 2.77 (17.2%) | 0.07 |  
+| `DayOfYear` Polynomial | 2.73 (17.0%) | 0.08 |  
+| `Variety` Linear | 5.24 (19.7%) | 0.77 |  
+| All features Linear | 2.84 (10.5%) | 0.94 |  
+| All features Polynomial | 2.23 (8.25%) | 0.97 |  
+
+🏆 অভিনন্দন! আপনি এক পাঠে চারটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করেছেন এবং মডেলের গুণমান ৯৭% পর্যন্ত উন্নত করেছেন। রিগ্রেশনের চূড়ান্ত অংশে, আপনি ক্যাটেগরি নির্ধারণের জন্য Logistic Regression সম্পর্কে শিখবেন।  
+
+---  
+## 🚀চ্যালেঞ্জ  
+
+এই নোটবুকে বিভিন্ন ভেরিয়েবল পরীক্ষা করুন এবং দেখুন কীভাবে correlation মডেলের সঠিকতার সাথে সম্পর্কিত।  
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/14/)  
+
+## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন  
+
+এই পাঠে আমরা লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পর্কে শিখেছি। রিগ্রেশনের আরও গুরুত্বপূর্ণ ধরন রয়েছে। Stepwise, Ridge, Lasso এবং Elasticnet কৌশল সম্পর্কে পড়ুন। আরও শেখার জন্য একটি ভালো কোর্স হলো [Stanford Statistical Learning course](https://online.stanford.edu/courses/sohs-ystatslearning-statistical-learning)।  
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট  
+
+[একটি মডেল তৈরি করুন](assignment.md)  
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/3-Linear/assignment.md b/translations/bn/2-Regression/3-Linear/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..a39aa1f54
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/3-Linear/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "cc471fa89c293bc735dd3a9a0fb79b1b",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:19:24+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন
+
+## নির্দেশনা
+
+এই পাঠে আপনাকে দেখানো হয়েছে কীভাবে লিনিয়ার এবং পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন ব্যবহার করে একটি মডেল তৈরি করতে হয়। এই জ্ঞান ব্যবহার করে একটি ডেটাসেট খুঁজুন বা Scikit-learn-এর বিল্ট-ইন সেটগুলির একটি ব্যবহার করে একটি নতুন মডেল তৈরি করুন। আপনার নোটবুকে ব্যাখ্যা করুন কেন আপনি যে পদ্ধতিটি বেছে নিয়েছেন তা করেছেন এবং আপনার মডেলের সঠিকতা প্রদর্শন করুন। যদি এটি সঠিক না হয়, তবে ব্যাখ্যা করুন কেন।
+
+## মূল্যায়ন
+
+| মানদণ্ড | চমৎকারভাবে উপস্থাপিত                                      | পর্যাপ্ত                   | উন্নতির প্রয়োজন               |
+| -------- | ---------------------------------------------------------- | -------------------------- | ------------------------------- |
+|          | একটি সম্পূর্ণ নোটবুক উপস্থাপন করে যেখানে সমাধানটি ভালোভাবে নথিভুক্ত | সমাধানটি অসম্পূর্ণ         | সমাধানটি ত্রুটিপূর্ণ বা বাগযুক্ত |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb b/translations/bn/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..5654ef166
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,128 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## কুমড়ার মূল্য নির্ধারণ\n",
+    "\n",
+    "প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি এবং ডেটাসেট লোড করুন। ডেটাকে একটি ডেটাফ্রেমে রূপান্তর করুন যা ডেটার একটি অংশ ধারণ করে:\n",
+    "\n",
+    "- শুধুমাত্র সেই কুমড়াগুলো নিন যেগুলোর মূল্য বাসেল অনুযায়ী নির্ধারিত\n",
+    "- তারিখকে মাসে রূপান্তর করুন\n",
+    "- উচ্চ এবং নিম্ন মূল্যের গড় হিসাব করে মূল্য নির্ধারণ করুন\n",
+    "- বাসেল পরিমাণ অনুযায়ী মূল্যকে রূপান্তর করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from datetime import datetime\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "columns_to_select = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n",
+    "    {'Month': month, \n",
+    "     'DayOfYear' : day_of_year, \n",
+    "     'Variety': pumpkins['Variety'], \n",
+    "     'City': pumpkins['City Name'], \n",
+    "     'Package': pumpkins['Package'], \n",
+    "     'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n",
+    "     'High Price': pumpkins['High Price'], \n",
+    "     'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "একটি সাধারণ স্ক্যাটারপ্লট আমাদের মনে করিয়ে দেয় যে আমাদের কাছে শুধুমাত্র আগস্ট থেকে ডিসেম্বর পর্যন্ত মাসের ডেটা রয়েছে। সম্ভবত আমাদের আরও ডেটা প্রয়োজন যাতে আমরা একটি সরলরৈখিক পদ্ধতিতে সিদ্ধান্ত নিতে পারি।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "plt.scatter('Month','Price',data=new_pumpkins)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\n",
+    "plt.scatter('DayOfYear','Price',data=new_pumpkins)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3-final"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "b032d371c75279373507f003439a577e",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:45:08+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md b/translations/bn/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..b94157447
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:19:54+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**দাবিত্যাগ**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb b/translations/bn/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..9725812e1
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb
@@ -0,0 +1,1080 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_3-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5015d65d61ba75a223bfc56c273aa174",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:50:00+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# একটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন: লিনিয়ার এবং পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন মডেল\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "EgQw8osnsUV-"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## কুমড়ার মূল্য নির্ধারণের জন্য লিনিয়ার এবং পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন - পাঠ ৩\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>ইনফোগ্রাফিক: দাসানি মাদিপল্লি</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "#### ভূমিকা\n",
+    "\n",
+    "এখন পর্যন্ত আপনি রিগ্রেশন কী তা নিয়ে আলোচনা করেছেন, উদাহরণস্বরূপ কুমড়ার মূল্য নির্ধারণের ডেটাসেট থেকে সংগৃহীত ডেটা ব্যবহার করে যা আমরা এই পাঠে ব্যবহার করব। আপনি এটি `ggplot2` ব্যবহার করে ভিজুয়ালাইজও করেছেন।💪\n",
+    "\n",
+    "এখন আপনি মেশিন লার্নিংয়ের জন্য রিগ্রেশন নিয়ে আরও গভীরে যাওয়ার জন্য প্রস্তুত। এই পাঠে, আপনি দুটি ধরণের রিগ্রেশন সম্পর্কে শিখবেন: *বেসিক লিনিয়ার রিগ্রেশন* এবং *পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন*, এবং এই পদ্ধতিগুলোর পেছনের কিছু গণিত সম্পর্কেও জানবেন।\n",
+    "\n",
+    "> এই পাঠক্রমে, আমরা গণিতের ন্যূনতম জ্ঞান ধরে নিয়ে এগোই এবং অন্যান্য ক্ষেত্র থেকে আসা শিক্ষার্থীদের জন্য এটি সহজবোধ্য করার চেষ্টা করি। তাই নোট, 🧮 কলআউট, ডায়াগ্রাম এবং অন্যান্য শিক্ষণ উপকরণগুলোর দিকে নজর রাখুন যা বুঝতে সাহায্য করবে।\n",
+    "\n",
+    "#### প্রস্তুতি\n",
+    "\n",
+    "স্মরণ করিয়ে দেওয়া হচ্ছে, আপনি এই ডেটা লোড করছেন যাতে এর উপর প্রশ্ন করতে পারেন।\n",
+    "\n",
+    "-   কুমড়া কেনার সেরা সময় কখন?\n",
+    "\n",
+    "-   ক্ষুদ্রাকৃতির কুমড়ার একটি কেসের মূল্য কত হতে পারে?\n",
+    "\n",
+    "-   আমি কি এগুলো আধা-বাস্কেট ঝুড়িতে কিনব নাকি ১ ১/৯ বাস্কেট বাক্সে? চলুন এই ডেটা নিয়ে আরও গভীরে যাই।\n",
+    "\n",
+    "পূর্ববর্তী পাঠে, আপনি একটি `tibble` (ডেটা ফ্রেমের আধুনিক সংস্করণ) তৈরি করেছিলেন এবং মূল ডেটাসেটের অংশ দিয়ে এটি পূরণ করেছিলেন, বাস্কেট অনুযায়ী মূল্য নির্ধারণ করে। তবে, এর মাধ্যমে আপনি মাত্র ৪০০টি ডেটা পয়েন্ট সংগ্রহ করতে পেরেছিলেন এবং শুধুমাত্র শরৎকালের মাসগুলোর জন্য। হয়তো আমরা ডেটা আরও পরিষ্কার করে এর প্রকৃতি সম্পর্কে আরও বিস্তারিত জানতে পারি? দেখা যাক... 🕵️‍♀️\n",
+    "\n",
+    "এই কাজের জন্য আমাদের নিম্নলিখিত প্যাকেজগুলো প্রয়োজন হবে:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) হলো [R প্যাকেজের একটি সংগ্রহ](https://www.tidyverse.org/packages) যা ডেটা সায়েন্সকে দ্রুত, সহজ এবং আরও মজাদার করে তোলে!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) ফ্রেমওয়ার্ক হলো [মডেলিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্যাকেজের একটি সংগ্রহ](https://www.tidymodels.org/packages/)।\n",
+    "\n",
+    "-   `janitor`: [janitor প্যাকেজ](https://github.com/sfirke/janitor) ডেটা পরীক্ষা এবং পরিষ্কার করার জন্য সহজ সরঞ্জাম সরবরাহ করে।\n",
+    "\n",
+    "-   `corrplot`: [corrplot প্যাকেজ](https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html) একটি ভিজুয়াল এক্সপ্লোরেটরি টুল সরবরাহ করে যা ভেরিয়েবলগুলোর মধ্যে লুকানো প্যাটার্ন শনাক্ত করতে সহায়তা করে।\n",
+    "\n",
+    "আপনি এগুলো ইনস্টল করতে পারেন:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"janitor\", \"corrplot\"))`\n",
+    "\n",
+    "নিচের স্ক্রিপ্টটি পরীক্ষা করে দেখবে যে এই মডিউল সম্পন্ন করার জন্য আপনার প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলো আছে কিনা এবং যদি না থাকে তবে সেগুলো ইনস্টল করবে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WqQPS1OAsg3H"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, janitor, corrplot)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "tA4C2WN3skCf",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "outputId": "c06cd805-5534-4edc-f72b-d0d1dab96ac0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "আমরা পরে এই চমৎকার প্যাকেজগুলো লোড করব এবং আমাদের বর্তমান R সেশনে উপলব্ধ করব। (এটি শুধুমাত্র উদাহরণের জন্য, `pacman::p_load()` ইতিমধ্যেই এটি আপনার জন্য করেছে)\n",
+    "\n",
+    "## ১. একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন লাইন\n",
+    "\n",
+    "লেসন ১-এ আপনি শিখেছেন, একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন অনুশীলনের লক্ষ্য হলো একটি *সেরা ফিটের লাইন* আঁকা:\n",
+    "\n",
+    "-   **ভেরিয়েবল সম্পর্ক দেখানো**। ভেরিয়েবলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক প্রদর্শন করা।\n",
+    "\n",
+    "-   **প্রেডিকশন করা**। নতুন ডেটা পয়েন্ট কোথায় পড়বে তা সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেওয়া।\n",
+    "\n",
+    "এই ধরনের লাইন আঁকার জন্য আমরা একটি পরিসংখ্যানিক কৌশল ব্যবহার করি, যাকে **লিস্ট-স্কোয়ার রিগ্রেশন** বলা হয়। `লিস্ট-স্কোয়ার` শব্দটি বোঝায় যে রিগ্রেশন লাইনের চারপাশের সমস্ত ডেটা পয়েন্ট স্কোয়ার করা হয় এবং তারপর যোগ করা হয়। আদর্শভাবে, সেই চূড়ান্ত যোগফল যতটা সম্ভব ছোট হওয়া উচিত, কারণ আমরা কম সংখ্যক ত্রুটি চাই, বা `লিস্ট-স্কোয়ার`। সুতরাং, সেরা ফিটের লাইন হলো সেই লাইন যা আমাদের স্কোয়ার ত্রুটিগুলোর যোগফলের জন্য সর্বনিম্ন মান দেয় - তাই নাম *লিস্ট-স্কোয়ার রিগ্রেশন*।\n",
+    "\n",
+    "আমরা এটি করি কারণ আমরা এমন একটি লাইন মডেল করতে চাই যা আমাদের সমস্ত ডেটা পয়েন্ট থেকে সর্বনিম্ন সামগ্রিক দূরত্ব রাখে। আমরা যোগ করার আগে টার্মগুলো স্কোয়ার করি কারণ আমরা এর দিকের চেয়ে এর মাত্রা নিয়ে বেশি চিন্তিত।\n",
+    "\n",
+    "> **🧮 আমাকে গণিত দেখাও**\n",
+    ">\n",
+    "> এই লাইন, যাকে *সেরা ফিটের লাইন* বলা হয়, [একটি সমীকরণ](https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression) দ্বারা প্রকাশ করা যেতে পারে:\n",
+    ">\n",
+    ">     Y = a + bX\n",
+    ">\n",
+    "> `X` হলো '`ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল` বা `প্রেডিক্টর`'। `Y` হলো '`নির্ভরশীল ভেরিয়েবল` বা `ফলাফল`'। লাইনের ঢাল হলো `b` এবং `a` হলো y-ইন্টারসেপ্ট, যা `X = 0` হলে `Y` এর মানকে বোঝায়।\n",
+    ">\n",
+    "\n",
+    "> ![](../../../../../../2-Regression/3-Linear/solution/images/slope.png \"slope = $y/x$\")\n",
+    "    জেন লুপারের ইনফোগ্রাফিক\n",
+    ">\n",
+    "> প্রথমে, ঢাল `b` গণনা করুন।\n",
+    ">\n",
+    "> অন্য কথায়, এবং আমাদের কুমড়ার ডেটার মূল প্রশ্নের দিকে ইঙ্গিত করে: \"মাস অনুযায়ী প্রতি বাসেল কুমড়ার দাম পূর্বাভাস দিন\", `X` দামকে বোঝাবে এবং `Y` বিক্রয়ের মাসকে বোঝাবে।\n",
+    ">\n",
+    "> ![](../../../../../../translated_images/calculation.989aa7822020d9d0ba9fc781f1ab5192f3421be86ebb88026528aef33c37b0d8.bn.png)\n",
+    "    জেন লুপারের ইনফোগ্রাফিক\n",
+    "> \n",
+    "> `Y` এর মান গণনা করুন। যদি আপনি প্রায় \\$4 দিচ্ছেন, তবে এটি অবশ্যই এপ্রিল!\n",
+    ">\n",
+    "> লাইনের ঢাল গণনা করার জন্য যে গণিত ব্যবহার করা হয় তা ইন্টারসেপ্টের উপর নির্ভরশীল, বা যেখানে `X = 0` হলে `Y` অবস্থিত।\n",
+    ">\n",
+    "> এই মানগুলোর গণনার পদ্ধতি আপনি [Math is Fun](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-regression.html) ওয়েবসাইটে দেখতে পারেন। এছাড়াও [এই লিস্ট-স্কোয়ার ক্যালকুলেটর](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-calculator.html) দেখুন, যেখানে আপনি দেখতে পাবেন কীভাবে সংখ্যাগুলোর মান লাইনে প্রভাব ফেলে।\n",
+    "\n",
+    "ভয় পাওয়ার কিছু নেই, তাই না? 🤓\n",
+    "\n",
+    "#### করেলেশন\n",
+    "\n",
+    "আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ শব্দ হলো **করেলেশন কোইফিসিয়েন্ট**, যা প্রদত্ত X এবং Y ভেরিয়েবলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক বোঝায়। একটি স্ক্যাটারপ্লট ব্যবহার করে আপনি সহজেই এই কোইফিসিয়েন্টটি দেখতে পারেন। একটি প্লটে যদি ডেটাপয়েন্টগুলো একটি সুশৃঙ্খল লাইনে ছড়িয়ে থাকে, তবে করেলেশন বেশি থাকে। কিন্তু যদি ডেটাপয়েন্টগুলো X এবং Y এর মধ্যে এলোমেলোভাবে ছড়িয়ে থাকে, তবে করেলেশন কম থাকে।\n",
+    "\n",
+    "একটি ভালো লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল হবে এমন একটি মডেল যার করেলেশন কোইফিসিয়েন্ট উচ্চ (১ এর কাছাকাছি, ০ এর চেয়ে বেশি) থাকে, যা লিস্ট-স্কোয়ার রিগ্রেশন পদ্ধতি এবং একটি রিগ্রেশন লাইন ব্যবহার করে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "cdX5FRpvsoP5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **২. ডেটার সাথে নৃত্য: একটি ডেটা ফ্রেম তৈরি করা যা মডেলিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হবে**\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/janitor.jpg\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption>চিত্রশিল্প: @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WdUKXk7Bs8-V"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি এবং ডেটাসেট লোড করুন। ডেটাকে একটি ডেটা ফ্রেমে রূপান্তর করুন যা ডেটার একটি অংশবিশেষ ধারণ করে:\n",
+    "\n",
+    "- শুধুমাত্র সেই কুমড়াগুলো নিন যেগুলোর দাম বাসেল অনুযায়ী নির্ধারিত\n",
+    "\n",
+    "- তারিখকে মাসে রূপান্তর করুন\n",
+    "\n",
+    "- দামের হিসাব উচ্চ এবং নিম্ন দামের গড় হিসেবে নির্ধারণ করুন\n",
+    "\n",
+    "- দামের হিসাব বাসেল পরিমাণ অনুযায়ী রূপান্তর করুন\n",
+    "\n",
+    "> আমরা এই ধাপগুলো [পূর্ববর্তী পাঠে](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/2-Data/solution/lesson_2-R.ipynb) আলোচনা করেছি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "fMCtu2G2s-p8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "library(lubridate)\n",
+    "\n",
+    "# Import the pumpkins data\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\n",
+    "glimpse(pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first 50 rows of the data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ryMVZEEPtERn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "শুদ্ধ অভিযানের চেতনায়, চলুন [`janitor package`](../../../../../../2-Regression/3-Linear/solution/R/github.com/sfirke/janitor) অন্বেষণ করি যা নোংরা ডেটা পরীক্ষা এবং পরিষ্কার করার জন্য সহজ ফাংশন সরবরাহ করে। উদাহরণস্বরূপ, চলুন আমাদের ডেটার কলামের নামগুলো দেখি:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "xcNxM70EtJjb"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Return column names\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  names()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5XtpaIigtPfW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤔 আমরা আরও ভালো করতে পারি। চলুন এই কলাম নামগুলোকে `friendR` বানাই [snake_case](https://en.wikipedia.org/wiki/Snake_case) কনভেনশন ব্যবহার করে `janitor::clean_names` এর মাধ্যমে। এই ফাংশন সম্পর্কে আরও জানতে: `?clean_names`\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "IbIqrMINtSHe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Clean names to the snake_case convention\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  clean_names(case = \"snake\")\n",
+    "\n",
+    "# Return column names\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  names()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "a2uYvclYtWvX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "অনেক পরিষ্কার tidyR 🧹! এখন, আগের পাঠের মতো `dplyr` ব্যবহার করে ডেটার সাথে একটি নাচ! 💃\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HfhnuzDDtaDd"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(variety, city_name, package, low_price, high_price, date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Extract the month from the dates to a new column\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>%\n",
+    "  mutate(date = mdy(date),\n",
+    "         month = month(date)) %>% \n",
+    "  select(-date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a new column for average Price\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(price = (low_price + high_price)/2)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Retain only pumpkins with the string \"bushel\"\n",
+    "new_pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  filter(str_detect(string = package, pattern = \"bushel\"))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Normalize the pricing so that you show the pricing per bushel, not per 1 1/9 or 1/2 bushel\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(price = case_when(\n",
+    "    str_detect(package, \"1 1/9\") ~ price/(1.1),\n",
+    "    str_detect(package, \"1/2\") ~ price*2,\n",
+    "    TRUE ~ price))\n",
+    "\n",
+    "# Relocate column positions\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  relocate(month, .before = variety)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Display the first 5 rows\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "X0wU3gQvtd9f"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "ভালো কাজ!👌 এখন আপনার কাছে একটি পরিষ্কার, সুশৃঙ্খল ডেটা সেট রয়েছে যার উপর আপনি আপনার নতুন রিগ্রেশন মডেল তৈরি করতে পারেন!\n",
+    "\n",
+    "একটি স্ক্যাটার প্লট দেখতে চান?\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UpaIwaxqth82"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set theme\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "\n",
+    "# Make a scatter plot of month and price\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = month, y = price)) +\n",
+    "  geom_point(size = 1.6)\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "DXgU-j37tl5K"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "একটি স্ক্যাটার প্লট আমাদের মনে করিয়ে দেয় যে আমাদের কাছে শুধুমাত্র আগস্ট থেকে ডিসেম্বর পর্যন্ত মাসের ডেটা রয়েছে। সম্ভবত আমাদের আরও ডেটা প্রয়োজন যাতে আমরা সরলরৈখিকভাবে উপসংহার টানতে পারি।\n",
+    "\n",
+    "আসুন আবার আমাদের মডেলিং ডেটা দেখে নিই:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Ve64wVbwtobI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Display first 5 rows\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "HFQX2ng1tuSJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "আমরা যদি `city` বা `package` কলামগুলোর উপর ভিত্তি করে একটি কুমড়ার `price` পূর্বাভাস দিতে চাই, যেগুলো চরিত্র টাইপের? অথবা আরও সহজভাবে বললে, আমরা কীভাবে `package` এবং `price` এর মধ্যে সম্পর্ক খুঁজে বের করতে পারি (যার জন্য উভয় ইনপুটই সংখ্যাসূচক হতে হবে)? 🤷🤷\n",
+    "\n",
+    "মেশিন লার্নিং মডেলগুলো সাধারণত সংখ্যাসূচক বৈশিষ্ট্যগুলোর সাথে ভালো কাজ করে, টেক্সট মানগুলোর তুলনায়। তাই সাধারণত আপনাকে শ্রেণীবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলোকে সংখ্যাসূচক উপস্থাপনায় রূপান্তর করতে হয়।\n",
+    "\n",
+    "এর মানে হলো আমাদের ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের এমনভাবে পুনর্গঠন করতে হবে যাতে মডেল সেগুলো আরও কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে পারে। এই প্রক্রিয়াটি `feature engineering` নামে পরিচিত।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "7hsHoxsStyjJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## ৩. মডেলিংয়ের জন্য ডেটা প্রিপ্রসেসিং রেসিপি দিয়ে 👩‍🍳👨‍🍳\n",
+    "\n",
+    "প্রেডিক্টর মানগুলোকে এমনভাবে পুনরায় ফরম্যাট করা, যাতে মডেল সেগুলো আরও কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে পারে, তাকে `ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং` বলা হয়।\n",
+    "\n",
+    "বিভিন্ন মডেলের জন্য বিভিন্ন প্রিপ্রসেসিংয়ের প্রয়োজন হয়। উদাহরণস্বরূপ, লিস্ট স্কয়ার্স মডেলের জন্য `ক্যাটেগরিক্যাল ভেরিয়েবল এনকোডিং` প্রয়োজন হয়, যেমন মাস, ভ্যারাইটি এবং শহরের নাম। এটি মূলত একটি `ক্যাটেগরিক্যাল ভ্যালু` সম্বলিত কলামকে এক বা একাধিক `সংখ্যাসূচক কলামে` রূপান্তর করার প্রক্রিয়া, যা মূল কলামের জায়গা নেয়।\n",
+    "\n",
+    "উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আপনার ডেটাতে নিম্নলিখিত ক্যাটেগরিক্যাল ফিচারটি রয়েছে:\n",
+    "\n",
+    "|  শহর   |\n",
+    "|:-------:|\n",
+    "| ডেনভার  |\n",
+    "| নাইরোবি |\n",
+    "|  টোকিও  |\n",
+    "\n",
+    "আপনি *অর্ডিনাল এনকোডিং* প্রয়োগ করে প্রতিটি ক্যাটেগরির জন্য একটি অনন্য পূর্ণসংখ্যা মান স্থাপন করতে পারেন, যেমন:\n",
+    "\n",
+    "| শহর |\n",
+    "|:----:|\n",
+    "|  ০   |\n",
+    "|  ১   |\n",
+    "|  ২   |\n",
+    "\n",
+    "এবং এটাই আমরা আমাদের ডেটার ক্ষেত্রে করব!\n",
+    "\n",
+    "এই অংশে, আমরা আরেকটি অসাধারণ টিডিমডেলস প্যাকেজ নিয়ে আলোচনা করব: [recipes](https://tidymodels.github.io/recipes/) - যা আপনার ডেটা মডেল ট্রেনিংয়ের **আগে** প্রিপ্রসেস করতে সাহায্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। মূলত, একটি রেসিপি হলো এমন একটি অবজেক্ট যা নির্ধারণ করে যে একটি ডেটাসেটে কোন ধাপগুলো প্রয়োগ করা উচিত, যাতে এটি মডেলিংয়ের জন্য প্রস্তুত হয়।\n",
+    "\n",
+    "এখন, চলুন একটি রেসিপি তৈরি করি, যা আমাদের ডেটাকে মডেলিংয়ের জন্য প্রস্তুত করবে এবং প্রেডিক্টর কলামগুলোর সমস্ত অবজারভেশনের জন্য একটি অনন্য পূর্ণসংখ্যা প্রতিস্থাপন করবে:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AD5kQbcvt3Xl"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Specify a recipe\n",
+    "pumpkins_recipe <- recipe(price ~ ., data = new_pumpkins) %>% \n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print out the recipe\n",
+    "pumpkins_recipe"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "BNaFKXfRt9TU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "দারুণ! 👏 আমরা ঠিক এখনই আমাদের প্রথম রেসিপি তৈরি করলাম যা একটি ফলাফল (মূল্য) এবং তার সংশ্লিষ্ট পূর্বাভাসকারী নির্ধারণ করে এবং যেখানে সমস্ত পূর্বাভাসকারী কলামগুলোকে একটি পূর্ণসংখ্যার সেটে এনকোড করা উচিত 🙌! চলুন দ্রুত এটি বিশ্লেষণ করি:\n",
+    "\n",
+    "-   `recipe()`-এর কলটি একটি ফর্মুলার মাধ্যমে রেসিপিকে জানায় যে ভেরিয়েবলগুলোর *ভূমিকা* কী হবে, যেখানে `new_pumpkins` ডেটা রেফারেন্স হিসেবে ব্যবহৃত হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, `price` কলামটিকে একটি `outcome` ভূমিকা দেওয়া হয়েছে, আর বাকি কলামগুলোকে `predictor` ভূমিকা দেওয়া হয়েছে।\n",
+    "\n",
+    "-   `step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)` নির্দেশ করে যে সমস্ত পূর্বাভাসকারীকে পূর্ণসংখ্যার একটি সেটে রূপান্তরিত করা উচিত, যেখানে নম্বরিং ০ থেকে শুরু হবে।\n",
+    "\n",
+    "আমরা নিশ্চিত, আপনার মনে হয়তো এমন চিন্তা আসছে: \"এটা তো দারুণ!! কিন্তু যদি আমি নিশ্চিত হতে চাই যে রেসিপিগুলো ঠিক যেমনটা আমি আশা করছি তেমনটাই করছে? 🤔\"\n",
+    "\n",
+    "এটা দারুণ চিন্তা! দেখুন, একবার আপনার রেসিপি সংজ্ঞায়িত হয়ে গেলে, আপনি ডেটা প্রিপ্রসেস করার জন্য প্রয়োজনীয় প্যারামিটারগুলো অনুমান করতে পারেন এবং তারপর প্রক্রিয়াজাত ডেটা বের করতে পারেন। সাধারণত, যখন আপনি Tidymodels ব্যবহার করেন তখন এটি করার প্রয়োজন হয় না (আমরা এক মিনিটের মধ্যেই স্বাভাবিক পদ্ধতি দেখব -> `workflows`), তবে এটি কাজে লাগতে পারে যখন আপনি নিশ্চিত হতে চান যে রেসিপিগুলো আপনার প্রত্যাশা অনুযায়ী কাজ করছে।\n",
+    "\n",
+    "এর জন্য, আপনাকে আরও দুটি ক্রিয়া দরকার হবে: `prep()` এবং `bake()`। এবং সবসময়, আমাদের ছোট্ট R বন্ধুরা [`Allison Horst`](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations)-এর মাধ্যমে আপনাকে এটি আরও ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করবে!\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/recipes.png\"\n",
+    "   width=\"550\"/>\n",
+    "   <figcaption>Artwork by @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "KEiO0v7kuC9O"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "[`prep()`](https://recipes.tidymodels.org/reference/prep.html): একটি প্রশিক্ষণ সেট থেকে প্রয়োজনীয় প্যারামিটার অনুমান করে, যা পরে অন্যান্য ডেটা সেটে প্রয়োগ করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি নির্দিষ্ট পূর্বাভাসকারী কলামের জন্য, কোন পর্যবেক্ষণ integer 0, 1, 2 ইত্যাদি হিসাবে নির্ধারিত হবে।\n",
+    "\n",
+    "[`bake()`](https://recipes.tidymodels.org/reference/bake.html): একটি প্রস্তুত করা রেসিপি নেয় এবং সেটি যেকোনো ডেটা সেটে প্রয়োগ করে।\n",
+    "\n",
+    "এখন, চলুন আমাদের রেসিপিগুলো প্রস্তুত করি এবং প্রয়োগ করি, যাতে নিশ্চিত হওয়া যায় যে অভ্যন্তরীণভাবে পূর্বাভাসকারী কলামগুলো প্রথমে এনকোড করা হবে, তারপর একটি মডেল ফিট করা হবে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Q1xtzebuuTCP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Prep the recipe\n",
+    "pumpkins_prep <- prep(pumpkins_recipe)\n",
+    "\n",
+    "# Bake the recipe to extract a preprocessed new_pumpkins data\n",
+    "baked_pumpkins <- bake(pumpkins_prep, new_data = NULL)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the baked data set\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "FGBbJbP_uUUn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "হুররে! 🥳 প্রক্রিয়াকৃত ডেটা `baked_pumpkins`-এর সমস্ত পূর্বাভাস এনকোড করা হয়েছে, যা নিশ্চিত করে যে আমাদের সংজ্ঞায়িত প্রিপ্রসেসিং ধাপগুলি প্রত্যাশিতভাবে কাজ করবে। এটি আপনার পড়ার জন্য কিছুটা কঠিন হতে পারে, তবে Tidymodels-এর জন্য অনেক বেশি বোধগম্য। কিছু সময় নিয়ে দেখুন কোন পর্যবেক্ষণটি সংশ্লিষ্ট পূর্ণসংখ্যায় ম্যাপ করা হয়েছে।\n",
+    "\n",
+    "এটি উল্লেখ করার মতো যে `baked_pumpkins` একটি ডেটা ফ্রেম, যার উপর আমরা গণনা করতে পারি।\n",
+    "\n",
+    "উদাহরণস্বরূপ, চলুন আপনার ডেটার দুটি পয়েন্টের মধ্যে একটি ভালো সম্পর্ক খুঁজে বের করার চেষ্টা করি, যাতে একটি সম্ভাব্য ভালো পূর্বাভাস মডেল তৈরি করা যায়। আমরা এটি করার জন্য `cor()` ফাংশন ব্যবহার করব। ফাংশন সম্পর্কে আরও জানতে `?cor()` টাইপ করুন।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "1dvP0LBUueAW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the correlation between the city_name and the price\n",
+    "cor(baked_pumpkins$city_name, baked_pumpkins$price)\n",
+    "\n",
+    "# Find the correlation between the package and the price\n",
+    "cor(baked_pumpkins$package, baked_pumpkins$price)\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "3bQzXCjFuiSV"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "যেমনটা দেখা যাচ্ছে, সিটি এবং দামের মধ্যে খুবই দুর্বল সম্পর্ক রয়েছে। তবে প্যাকেজ এবং এর দামের মধ্যে কিছুটা ভালো সম্পর্ক দেখা যায়। এটা তো স্বাভাবিক, তাই না? সাধারণত, যত বড় প্রোডাক্টের বাক্স, তত বেশি দাম।\n",
+    "\n",
+    "যেহেতু আমরা এই প্রসঙ্গে আছি, চলুন `corrplot` প্যাকেজ ব্যবহার করে সব কলামের একটি সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স ভিজুয়ালাইজ করার চেষ্টা করি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "BToPWbgjuoZw"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the corrplot package\n",
+    "library(corrplot)\n",
+    "\n",
+    "# Obtain correlation matrix\n",
+    "corr_mat <- cor(baked_pumpkins %>% \n",
+    "                  # Drop columns that are not really informative\n",
+    "                  select(-c(low_price, high_price)))\n",
+    "\n",
+    "# Make a correlation plot between the variables\n",
+    "corrplot(corr_mat, method = \"shade\", shade.col = NA, tl.col = \"black\", tl.srt = 45, addCoef.col = \"black\", cl.pos = \"n\", order = \"original\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ZwAL3ksmutVR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩 আরও ভালো হয়েছে।\n",
+    "\n",
+    "এখন এই ডেটা থেকে একটি ভালো প্রশ্ন হতে পারে: '`একটি নির্দিষ্ট কুমড়ার প্যাকেজের জন্য আমি কী দাম আশা করতে পারি?`' চলুন, সরাসরি শুরু করা যাক!\n",
+    "\n",
+    "> নোট: যখন আপনি **`bake()`** ফাংশনটি **`new_data = NULL`** দিয়ে **`pumpkins_prep`** রেসিপি প্রস্তুত করেন, তখন আপনি প্রক্রিয়াজাত (অর্থাৎ এনকোড করা) প্রশিক্ষণ ডেটা বের করেন। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার আরেকটি ডেটাসেট থাকে, যেমন একটি টেস্ট সেট, এবং আপনি দেখতে চান রেসিপিটি কীভাবে সেটি প্রি-প্রসেস করবে, তাহলে আপনি সহজেই **`pumpkins_prep`** রেসিপিটি **`new_data = test_set`** দিয়ে বেক করতে পারেন।\n",
+    "\n",
+    "## ৪. একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>ইনফোগ্রাফিক: দাসানি মাদিপল্লি</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "YqXjLuWavNxW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "এখন যেহেতু আমরা একটি রেসিপি তৈরি করেছি এবং নিশ্চিত করেছি যে ডেটা সঠিকভাবে প্রি-প্রসেস হবে, চলুন একটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করি এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য: `একটি নির্দিষ্ট কুমড়ার প্যাকেজের জন্য আমি কী মূল্য আশা করতে পারি?`\n",
+    "\n",
+    "#### প্রশিক্ষণ সেট ব্যবহার করে একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল প্রশিক্ষণ দিন\n",
+    "\n",
+    "আপনি হয়তো ইতিমধ্যেই বুঝে গেছেন, *price* কলামটি হলো `outcome` ভেরিয়েবল এবং *package* কলামটি হলো `predictor` ভেরিয়েবল।\n",
+    "\n",
+    "এটি করতে, আমরা প্রথমে ডেটাকে এমনভাবে ভাগ করব যাতে ৮০% প্রশিক্ষণ সেটে এবং ২০% টেস্ট সেটে যায়। এরপর একটি রেসিপি সংজ্ঞায়িত করব যা প্রেডিক্টর কলামটিকে একটি পূর্ণসংখ্যার সেটে এনকোড করবে, তারপর একটি মডেল স্পেসিফিকেশন তৈরি করব। আমরা আমাদের রেসিপি প্রিপ এবং বেক করব না, কারণ আমরা ইতিমধ্যেই জানি এটি ডেটাকে প্রত্যাশিতভাবে প্রি-প্রসেস করবে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Pq0bSzCevW-h"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Split the data into training and test sets\n",
+    "pumpkins_split <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  initial_split(prop = 0.8)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Extract training and test data\n",
+    "pumpkins_train <- training(pumpkins_split)\n",
+    "pumpkins_test <- testing(pumpkins_split)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing the data\n",
+    "lm_pumpkins_recipe <- recipe(price ~ package, data = pumpkins_train) %>% \n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a linear model specification\n",
+    "lm_spec <- linear_reg() %>% \n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"regression\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "CyoEh_wuvcLv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "ভালো কাজ! এখন যেহেতু আমাদের কাছে একটি রেসিপি এবং একটি মডেল স্পেসিফিকেশন আছে, আমাদের সেগুলোকে একত্রিত করে এমন একটি অবজেক্ট খুঁজে বের করতে হবে যা প্রথমে ডেটা প্রিপ্রসেস করবে (পেছনে প্রেপ+বেক করবে), প্রিপ্রসেস করা ডেটার উপর মডেল ফিট করবে এবং সম্ভাব্য পোস্ট-প্রসেসিং কার্যক্রমের জন্যও সুযোগ দেবে। কেমন লাগছে, নিশ্চিন্ত মনে?🤩\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels-এ, এই সুবিধাজনক অবজেক্টটিকে বলা হয় [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/), যা আপনার মডেলিং উপাদানগুলোকে সহজেই ধরে রাখে! Python-এ যেটিকে আমরা *pipelines* বলি, এটি ঠিক তাই।\n",
+    "\n",
+    "তাহলে চলুন, সবকিছু একত্রিত করে একটি workflow-এ বেঁধে ফেলি!📦\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "G3zF_3DqviFJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Hold modelling components in a workflow\n",
+    "lm_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(lm_pumpkins_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(lm_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the workflow\n",
+    "lm_wf"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "T3olroU3v-WX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "সাথে সাথে, একটি ওয়ার্কফ্লো প্রায় একইভাবে ফিট/প্রশিক্ষণ করা যেতে পারে যেভাবে একটি মডেল করা যায়।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zd1A5tgOwEPX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Train the model\n",
+    "lm_wf_fit <- lm_wf %>% \n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\n",
+    "\n",
+    "# Print the model coefficients learned \n",
+    "lm_wf_fit"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "NhJagFumwFHf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "মডেলের আউটপুট থেকে আমরা প্রশিক্ষণের সময় শেখা সহগগুলো দেখতে পারি। এগুলো হল সেই রেখার সহগ যা আমাদের প্রকৃত এবং পূর্বাভাসিত ভেরিয়েবলের মধ্যে সর্বনিম্ন সামগ্রিক ত্রুটি দেয়।\n",
+    "\n",
+    "#### টেস্ট সেট ব্যবহার করে মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন\n",
+    "\n",
+    "এখন সময় এসেছে মডেলের কার্যকারিতা দেখার 📏! আমরা কীভাবে এটি করব?\n",
+    "\n",
+    "এখন যেহেতু আমরা মডেলটি প্রশিক্ষণ দিয়েছি, আমরা এটি ব্যবহার করে `parsnip::predict()` এর মাধ্যমে test_set এর জন্য পূর্বাভাস তৈরি করতে পারি। এরপর আমরা এই পূর্বাভাসগুলো প্রকৃত লেবেল মানগুলোর সাথে তুলনা করতে পারি, যাতে মডেলটি কতটা ভালো (বা খারাপ!) কাজ করছে তা মূল্যায়ন করা যায়।\n",
+    "\n",
+    "চলুন শুরু করি টেস্ট সেটের জন্য পূর্বাভাস তৈরি করে, তারপর টেস্ট সেটের সাথে কলামগুলো যুক্ত করি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "_4QkGtBTwItF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make predictions for the test set\n",
+    "predictions <- lm_wf_fit %>% \n",
+    "  predict(new_data = pumpkins_test)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Bind predictions to the test set\n",
+    "lm_results <- pumpkins_test %>% \n",
+    "  select(c(package, price)) %>% \n",
+    "  bind_cols(predictions)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first ten rows of the tibble\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "UFZzTG0gwTs9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "হ্যাঁ, আপনি একটি মডেল প্রশিক্ষণ দিয়েছেন এবং এটি ব্যবহার করে পূর্বাভাস তৈরি করেছেন!🔮 এটি কতটা কার্যকর, চলুন মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করি!\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels-এ, আমরা এটি `yardstick::metrics()` ব্যবহার করে করি! লিনিয়ার রিগ্রেশনের জন্য, আমরা নিম্নলিখিত মেট্রিকগুলোর উপর ফোকাস করব:\n",
+    "\n",
+    "-   `Root Mean Square Error (RMSE)`: [MSE](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error)-এর বর্গমূল। এটি একটি নির্দিষ্ট মেট্রিক প্রদান করে যা লেবেলের (এই ক্ষেত্রে, কুমড়ার দাম) একই এককে থাকে। মান যত ছোট হবে, মডেল তত ভালো (সরলভাবে বলতে গেলে, এটি গড় দামের প্রতিনিধিত্ব করে, যার দ্বারা পূর্বাভাসগুলো ভুল হয়েছে!)\n",
+    "\n",
+    "-   `Coefficient of Determination (সাধারণত R-squared বা R2 নামে পরিচিত)`: একটি আপেক্ষিক মেট্রিক, যেখানে মান যত বেশি হবে, মডেলের ফিট তত ভালো হবে। মূলত, এই মেট্রিকটি বোঝায় যে মডেলটি পূর্বাভাসিত এবং প্রকৃত লেবেল মানগুলোর মধ্যে বৈচিত্র্যের কতটা ব্যাখ্যা করতে সক্ষম।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "0A5MjzM7wW9M"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Evaluate performance of linear regression\n",
+    "metrics(data = lm_results,\n",
+    "        truth = price,\n",
+    "        estimate = .pred)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "reJ0UIhQwcEH"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "মডেলের কার্যকারিতা এখানে শেষ। চলুন দেখি, প্যাকেজ এবং দামের একটি স্ক্যাটার প্লট ভিজুয়ালাইজ করে এবং তারপর মডেলের তৈরি করা পূর্বাভাস ব্যবহার করে একটি সেরা ফিট লাইন ওভারলে করে আমরা আরও ভালো ইঙ্গিত পেতে পারি কিনা।\n",
+    "\n",
+    "এর মানে হলো, আমাদের টেস্ট সেট প্রস্তুত এবং বেক করতে হবে যাতে প্যাকেজ কলাম এনকোড করা যায় এবং তারপর এটি মডেলের তৈরি পূর্বাভাসের সাথে যুক্ত করতে হয়।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "fdgjzjkBwfWt"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Encode package column\n",
+    "package_encode <- lm_pumpkins_recipe %>% \n",
+    "  prep() %>% \n",
+    "  bake(new_data = pumpkins_test) %>% \n",
+    "  select(package)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Bind encoded package column to the results\n",
+    "lm_results <- lm_results %>% \n",
+    "  bind_cols(package_encode %>% \n",
+    "              rename(package_integer = package)) %>% \n",
+    "  relocate(package_integer, .after = package)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print new results data frame\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make a scatter plot\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"orange\", size = 1.2) +\n",
+    "  xlab(\"package\")\n",
+    "  \n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "R0nw719lwkHE"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "দারুণ! যেমনটি আপনি দেখতে পাচ্ছেন, লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটি প্যাকেজ এবং তার সংশ্লিষ্ট মূল্যের মধ্যে সম্পর্কটি খুব ভালোভাবে সাধারণীকরণ করতে পারে না।\n",
+    "\n",
+    "🎃 অভিনন্দন, আপনি ঠিক এখনই এমন একটি মডেল তৈরি করেছেন যা কিছু প্রজাতির কুমড়ার দাম পূর্বানুমান করতে সাহায্য করতে পারে। আপনার ছুটির কুমড়ার ক্ষেতটি দারুণ সুন্দর হবে। তবে, আপনি সম্ভবত আরও ভালো একটি মডেল তৈরি করতে পারবেন!\n",
+    "\n",
+    "## ৫. একটি পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>ইনফোগ্রাফিক: দাসানি মাদিপল্লি</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![ইনফোগ্রাফিক: দাসানি মাদিপল্লি](../../../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.bn.png){width=\"800\"}-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HOCqJXLTwtWI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "কখনও কখনও আমাদের ডেটার মধ্যে সরলরৈখিক সম্পর্ক থাকে না, কিন্তু আমরা এখনও একটি ফলাফল পূর্বাভাস দিতে চাই। পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন আমাদের আরও জটিল অ-রৈখিক সম্পর্কের জন্য পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করতে পারে।\n",
+    "\n",
+    "উদাহরণস্বরূপ, আমাদের কুমড়ার ডেটা সেটে প্যাকেজ এবং দামের মধ্যে সম্পর্কটি বিবেচনা করুন। কখনও কখনও ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে একটি সরলরৈখিক সম্পর্ক থাকে - যেমন, কুমড়ার আয়তন যত বড়, দাম তত বেশি - কিন্তু কখনও কখনও এই সম্পর্কগুলোকে একটি সমতল বা সরলরেখা দিয়ে চিত্রিত করা যায় না।\n",
+    "\n",
+    "> ✅ এখানে [আরও কিছু উদাহরণ](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) রয়েছে যেখানে পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন ব্যবহার করা যেতে পারে।\n",
+    ">\n",
+    "> আগের প্লটে Variety এবং Price এর মধ্যে সম্পর্কটি আবার দেখুন। এই স্ক্যাটারপ্লটটি কি সরলরেখা দিয়ে বিশ্লেষণ করা উচিত বলে মনে হয়? সম্ভবত না। এই ক্ষেত্রে, আপনি পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন চেষ্টা করতে পারেন।\n",
+    ">\n",
+    "> ✅ পলিনোমিয়াল হল গাণিতিক অভিব্যক্তি যা এক বা একাধিক ভেরিয়েবল এবং কোইফিসিয়েন্ট নিয়ে গঠিত হতে পারে।\n",
+    "\n",
+    "#### প্রশিক্ষণ সেট ব্যবহার করে একটি পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন মডেল প্রশিক্ষণ দিন\n",
+    "\n",
+    "পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন একটি *বাঁকা রেখা* তৈরি করে যা অ-রৈখিক ডেটার সাথে আরও ভালোভাবে মানানসই হয়।\n",
+    "\n",
+    "চলুন দেখি একটি পলিনোমিয়াল মডেল পূর্বাভাসে আরও ভালো পারফর্ম করে কিনা। আমরা আগের মতোই কিছুটা অনুরূপ পদ্ধতি অনুসরণ করব:\n",
+    "\n",
+    "-   একটি রেসিপি তৈরি করুন যা আমাদের ডেটাকে মডেলিংয়ের জন্য প্রস্তুত করতে প্রয়োজনীয় প্রি-প্রসেসিং ধাপগুলি নির্ধারণ করে, যেমন: প্রেডিক্টর এনকোডিং এবং ডিগ্রি *n* এর পলিনোমিয়াল গণনা।\n",
+    "\n",
+    "-   একটি মডেল স্পেসিফিকেশন তৈরি করুন।\n",
+    "\n",
+    "-   রেসিপি এবং মডেল স্পেসিফিকেশনকে একটি ওয়ার্কফ্লোতে একত্রিত করুন।\n",
+    "\n",
+    "-   ওয়ার্কফ্লো ফিট করে একটি মডেল তৈরি করুন।\n",
+    "\n",
+    "-   টেস্ট ডেটায় মডেলটি কতটা ভালো পারফর্ম করে তা মূল্যায়ন করুন।\n",
+    "\n",
+    "চলুন শুরু করি!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "VcEIpRV9wzYr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Specify a recipe\r\n",
+    "poly_pumpkins_recipe <-\r\n",
+    "  recipe(price ~ package, data = pumpkins_train) %>%\r\n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE) %>% \r\n",
+    "  step_poly(all_predictors(), degree = 4)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a model specification\r\n",
+    "poly_spec <- linear_reg() %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Bundle recipe and model spec into a workflow\r\n",
+    "poly_wf <- workflow() %>% \r\n",
+    "  add_recipe(poly_pumpkins_recipe) %>% \r\n",
+    "  add_model(poly_spec)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a model\r\n",
+    "poly_wf_fit <- poly_wf %>% \r\n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print learned model coefficients\r\n",
+    "poly_wf_fit\r\n",
+    "\r\n",
+    "  "
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "63n_YyRXw3CC"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করুন\n",
+    "\n",
+    "👏👏আপনি একটি পলিনোমিয়াল মডেল তৈরি করেছেন, চলুন এখন টেস্ট সেটে পূর্বাভাস করি!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "-LHZtztSxDP0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make price predictions on test data\r\n",
+    "poly_results <- poly_wf_fit %>% predict(new_data = pumpkins_test) %>% \r\n",
+    "  bind_cols(pumpkins_test %>% select(c(package, price))) %>% \r\n",
+    "  relocate(.pred, .after = last_col())\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the results\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YUFpQ_dKxJGx"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "উহু-হু, চলুন দেখি মডেলটি কীভাবে test_set-এ কাজ করেছে `yardstick::metrics()` ব্যবহার করে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "qxdyj86bxNGZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "metrics(data = poly_results, truth = price, estimate = .pred)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "8AW5ltkBxXDm"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩 অনেক ভালো পারফরম্যান্স।\n",
+    "\n",
+    "`rmse` প্রায় ৭ থেকে প্রায় ৩-এ নেমে এসেছে, যা প্রকৃত মূল্য এবং পূর্বাভাসিত মূল্যের মধ্যে ত্রুটি হ্রাসের ইঙ্গিত দেয়। আপনি এটিকে *আনুমানিকভাবে* এইভাবে ব্যাখ্যা করতে পারেন যে গড়ে ভুল পূর্বাভাস প্রায় \\$৩ এর কাছাকাছি ভুল। `rsq` প্রায় ০.৪ থেকে ০.৮-এ বৃদ্ধি পেয়েছে।\n",
+    "\n",
+    "এই সমস্ত মেট্রিক দেখায় যে পলিনোমিয়াল মডেলটি লিনিয়ার মডেলের তুলনায় অনেক ভালো পারফর্ম করে। দারুণ কাজ!\n",
+    "\n",
+    "চলুন দেখি আমরা এটি ভিজুয়ালাইজ করতে পারি কিনা!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "6gLHNZDwxYaS"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Bind encoded package column to the results\r\n",
+    "poly_results <- poly_results %>% \r\n",
+    "  bind_cols(package_encode %>% \r\n",
+    "              rename(package_integer = package)) %>% \r\n",
+    "  relocate(package_integer, .after = package)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print new results data frame\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make a scatter plot\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\r\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"midnightblue\", size = 1.2) +\r\n",
+    "  xlab(\"package\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "A83U16frxdF1"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "আপনি দেখতে পাচ্ছেন একটি বাঁকানো রেখা যা আপনার ডেটার সাথে আরও ভালোভাবে মানানসই! 🤩\n",
+    "\n",
+    "আপনি এটি আরও মসৃণ করতে পারেন একটি পলিনোমিয়াল সূত্র `geom_smooth`-এ পাস করে, যেমন:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "4U-7aHOVxlGU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a scatter plot\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\r\n",
+    "  geom_smooth(method = lm, formula = y ~ poly(x, degree = 4), color = \"midnightblue\", size = 1.2, se = FALSE) +\r\n",
+    "  xlab(\"package\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5vzNT0Uexm-w"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "একটি মসৃণ বক্ররেখার মতো!🤩\n",
+    "\n",
+    "নতুন পূর্বাভাস তৈরি করার উপায় এখানে:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "v9u-wwyLxq4G"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a hypothetical data frame\r\n",
+    "hypo_tibble <- tibble(package = \"bushel baskets\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make predictions using linear model\r\n",
+    "lm_pred <- lm_wf_fit %>% predict(new_data = hypo_tibble)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make predictions using polynomial model\r\n",
+    "poly_pred <- poly_wf_fit %>% predict(new_data = hypo_tibble)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Return predictions in a list\r\n",
+    "list(\"linear model prediction\" = lm_pred, \r\n",
+    "     \"polynomial model prediction\" = poly_pred)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "jRPSyfQGxuQv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "`polynomial model` এর পূর্বাভাস `price` এবং `package` এর স্ক্যাটার প্লট দেখে যথাযথ মনে হয়! এবং, যদি এটি আগের মডেলের তুলনায় ভালো হয়, তাহলে একই ডেটা দেখে আপনাকে এই বেশি দামের কুমড়োর জন্য বাজেট করতে হবে!\n",
+    "\n",
+    "🏆 খুব ভালো কাজ! আপনি এক পাঠে দুটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করেছেন। রিগ্রেশনের শেষ অংশে, আপনি ক্যাটাগরি নির্ধারণের জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে শিখবেন।\n",
+    "\n",
+    "## **🚀চ্যালেঞ্জ**\n",
+    "\n",
+    "এই নোটবুকে বিভিন্ন ভেরিয়েবল পরীক্ষা করুন এবং দেখুন কিভাবে করেলেশন মডেলের সঠিকতার সাথে সম্পর্কিত।\n",
+    "\n",
+    "## [**পাঠ-পরবর্তী কুইজ**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/14/)\n",
+    "\n",
+    "## **পুনরালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন**\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠে আমরা লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পর্কে শিখেছি। রিগ্রেশনের আরও কিছু গুরুত্বপূর্ণ ধরণ রয়েছে। Stepwise, Ridge, Lasso এবং Elasticnet পদ্ধতি সম্পর্কে পড়ুন। আরও জানার জন্য একটি ভালো কোর্স হলো [Stanford Statistical Learning course](https://online.stanford.edu/courses/sohs-ystatslearning-statistical-learning)।\n",
+    "\n",
+    "যদি আপনি অসাধারণ Tidymodels ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করতে আরও শিখতে চান, তাহলে নিচের রিসোর্সগুলো দেখুন:\n",
+    "\n",
+    "-   Tidymodels ওয়েবসাইট: [Tidymodels দিয়ে শুরু করুন](https://www.tidymodels.org/start/)\n",
+    "\n",
+    "-   ম্যাক্স কুন এবং জুলিয়া সিলজ, [*Tidy Modeling with R*](https://www.tmwr.org/)*.*\n",
+    "\n",
+    "###### **ধন্যবাদ জানাই:**\n",
+    "\n",
+    "[অ্যালিসন হর্স্ট](https://twitter.com/allison_horst?lang=en) কে, যিনি অসাধারণ ইলাস্ট্রেশন তৈরি করেছেন যা R-কে আরও আকর্ষণীয় এবং বন্ধুত্বপূর্ণ করে তুলেছে। তার আরও ইলাস্ট্রেশন খুঁজে পেতে দেখুন তার [গ্যালারি](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM)।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "8zOLOWqMxzk5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..2db62bf3b
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1115 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## কুমড়ার মূল্য নির্ধারণের জন্য লিনিয়ার এবং পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন - পাঠ ৩\n",
+    "\n",
+    "প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি এবং ডেটাসেট লোড করুন। ডেটাকে একটি ডেটাফ্রেমে রূপান্তর করুন যা ডেটার একটি অংশ ধারণ করে:\n",
+    "\n",
+    "- শুধুমাত্র সেই কুমড়াগুলো নিন যেগুলো বাসেল অনুযায়ী মূল্য নির্ধারণ করা হয়েছে\n",
+    "- তারিখকে মাসে রূপান্তর করুন\n",
+    "- উচ্চ এবং নিম্ন মূল্যের গড় হিসাব করে মূল্য নির্ধারণ করুন\n",
+    "- মূল্যকে বাসেল পরিমাণ অনুযায়ী রূপান্তর করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 167,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date  \\\n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17   \n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition  \\\n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 167,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from datetime import datetime\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 168,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Month</th>\n",
+       "      <th>DayOfYear</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>City</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Price</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>9</td>\n",
+       "      <td>267</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>13.636364</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>9</td>\n",
+       "      <td>267</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>16.363636</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>274</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>16.363636</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>274</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>15.454545</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>281</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>13.636364</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "    Month  DayOfYear   Variety       City               Package  Low Price  \\\n",
+       "70      9        267  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       15.0   \n",
+       "71      9        267  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       18.0   \n",
+       "72     10        274  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       18.0   \n",
+       "73     10        274  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       17.0   \n",
+       "74     10        281  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       15.0   \n",
+       "\n",
+       "    High Price      Price  \n",
+       "70        15.0  13.636364  \n",
+       "71        18.0  16.363636  \n",
+       "72        18.0  16.363636  \n",
+       "73        17.0  15.454545  \n",
+       "74        15.0  13.636364  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 168,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "new_columns = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Month', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.drop([c for c in pumpkins.columns if c not in new_columns], axis=1)\n",
+    "\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n",
+    "    {'Month': month, \n",
+    "     'DayOfYear' : day_of_year, \n",
+    "     'Variety': pumpkins['Variety'], \n",
+    "     'City': pumpkins['City Name'], \n",
+    "     'Package': pumpkins['Package'], \n",
+    "     'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n",
+    "     'High Price': pumpkins['High Price'], \n",
+    "     'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "একটি স্ক্যাটারপ্লট আমাদের মনে করিয়ে দেয় যে আমাদের কাছে শুধুমাত্র আগস্ট থেকে ডিসেম্বর পর্যন্ত মাসের ডেটা রয়েছে। সম্ভবত আমাদের আরও ডেটা প্রয়োজন যাতে আমরা একটি সরলরৈখিক পদ্ধতিতে সিদ্ধান্ত নিতে পারি।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 169,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='Month', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 169,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.plot.scatter('Month','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 170,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='DayOfYear', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 170,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "চলুন দেখি কোনো সম্পর্ক আছে কিনা:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 171,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "-0.14878293554077535\n",
+      "-0.16673322492745407\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(new_pumpkins['Month'].corr(new_pumpkins['Price']))\n",
+    "print(new_pumpkins['DayOfYear'].corr(new_pumpkins['Price']))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "মনে হচ্ছে সম্পর্কটি বেশ ছোট, তবে আরও গুরুত্বপূর্ণ কিছু সম্পর্ক রয়েছে - কারণ উপরের প্লটে মূল্য পয়েন্টগুলি কয়েকটি স্বতন্ত্র ক্লাস্টারে বিভক্ত। চলুন একটি প্লট তৈরি করি যা বিভিন্ন কুমড়ার প্রজাতি দেখাবে:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 172,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "ax=None\n",
+    "colors = ['red','blue','green','yellow']\n",
+    "for i,var in enumerate(new_pumpkins['Variety'].unique()):\n",
+    "    ax = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']==var].plot.scatter('DayOfYear','Price',ax=ax,c=colors[i],label=var)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 173,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='Variety'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 173,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.groupby('Variety')['Price'].mean().plot(kind='bar')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 174,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "-0.2669192282197318\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='DayOfYear', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 174,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pie_pumpkins = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']=='PIE TYPE']\n",
+    "print(pie_pumpkins['DayOfYear'].corr(pie_pumpkins['Price']))\n",
+    "pie_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### লিনিয়ার রিগ্রেশন\n",
+    "\n",
+    "আমরা স্কিকিট লার্ন ব্যবহার করে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল প্রশিক্ষণ করব:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 175,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.linear_model import LinearRegression\n",
+    "from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 176,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.77 (17.2%)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1)\n",
+    "y = pie_pumpkins['Price']\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "lin_reg = LinearRegression()\n",
+    "lin_reg.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = lin_reg.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 177,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1a3232f8dc0>]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 177,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.scatter(X_test,y_test)\n",
+    "plt.plot(X_test,pred)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "রেখার ঢাল লিনিয়ার রিগ্রেশন সহগ থেকে নির্ধারণ করা যেতে পারে:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 178,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(array([-0.01751876]), 21.133734359909326)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 178,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "lin_reg.coef_, lin_reg.intercept_"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "আমরা প্রশিক্ষিত মডেলটি ব্যবহার করে মূল্য পূর্বাভাস দিতে পারি:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 179,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([16.64893156])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 179,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Pumpkin price on programmer's day\n",
+    "\n",
+    "lin_reg.predict([[256]])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন\n",
+    "\n",
+    "কখনও কখনও ফিচার এবং ফলাফলের মধ্যে সম্পর্ক স্বাভাবিকভাবেই অ-রৈখিক হয়। উদাহরণস্বরূপ, কুমড়ার দাম শীতকালে (মাস=১,২) বেশি হতে পারে, তারপর গ্রীষ্মে (মাস=৫-৭) কমে যেতে পারে, এবং পরে আবার বাড়তে পারে। লিনিয়ার রিগ্রেশন এই সম্পর্কটি সঠিকভাবে খুঁজে পেতে অক্ষম।\n",
+    "\n",
+    "এই ক্ষেত্রে, আমরা অতিরিক্ত ফিচার যোগ করার কথা বিবেচনা করতে পারি। সহজ উপায় হল ইনপুট ফিচার থেকে পলিনোমিয়াল ব্যবহার করা, যা **পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন** তৈরি করবে। সাইকিট লার্ন-এ, আমরা পাইপলাইনের মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পলিনোমিয়াল ফিচার প্রি-কম্পিউট করতে পারি:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 180,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.73 (17.0%)\n",
+      "Model determination:  0.07639977655280217\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1a323368ac0>]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 180,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXUAAAD4CAYAAAATpHZ6AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8rg+JYAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAbw0lEQVR4nO3de3Cc1Znn8e+jm93ClmRb8kWyjYBgDb6ATQQhFwIhFzu7meBQNVOVyu5Sm9RQSWWnJlMTZ3BIZWq2dpcMnprZzM5WTbEDFVLDsJOZOM4USTAEkkBYMJExjOwYY8AXkGRLsi35otb92T+6JbfurXa3ut+j36eqS2+ffvvto0f2T6/Oe/q0uTsiIhKGonx3QEREskehLiISEIW6iEhAFOoiIgFRqIuIBKRkLl+surra6+vr5/IlRUQib//+/Z3uXpPOvnMa6vX19TQ1Nc3lS4qIRJ6ZnUh3Xw2/iIgERKEuIhIQhbqISEAU6iIiAVGoi4gEZMbZL2a2Bvg+sBIYBh529++a2S7gd4F+4G3gP7t7Vw77KnNgz4EWdu09QmtXnNqqGDu2NrB9S12+uyUiaUrnTH0Q+BN3vwG4Dfiqma0HngE2uvuNwJvAztx1U+bCngMt7NzdTEtXHAdauuLs3N3MngMt+e6aiKRpxlB39zZ3fzW5fQE4DNS5+9PuPpjc7WVgde66KXNh194jxAeGxrTFB4bYtfdInnokIrM1qzF1M6sHtgD7xj30ReBnUzznPjNrMrOmjo6OjDopc6O1Kz6rdhEpPGmHupktAn4IfM3dz6e0P0BiiObxyZ7n7g+7e6O7N9bUpPUuV8mT2qrYrNpFpPCkFepmVkoi0B93990p7fcCnwG+4PoIpcjbsbWBWGnxmLZYaTE7tjbkqUciMlvpzH4x4BHgsLv/VUr7NuBPgTvcvSd3XZS5MjLLRbNfRKLLZjrBNrOPAC8AzSSmNAJ8E/gbYAFwJtn2srt/ebpjNTY2uhb0EhGZHTPb7+6N6ew745m6u/8asEke+ulsOyYiIrmld5SKiAREoS4iEhCFuohIQBTqIiIBUaiLiAREoS4iEhCFuohIQBTqIiIBUaiLiAREoS4iEhCFuohIQBTqIiIBUaiLiAREoS4iEhCFuohIQBTqIiIBUaiLiAREoS4iEhCFuohIQGb8jFKRXNtzoIVde4/Q2hWntirGjq0NbN9SV/DHlolU7/xTqEte7TnQws7dzcQHhgBo6Yqzc3czwBWHQS6PLROp3oVBwy+SV7v2HhkNgRHxgSF27T1S0MeWiVTvwqBQl7xq7YrPqr1Qji0Tqd6FQaEueVVbFZtVe6EcWyZSvQuDQl3yasfWBmKlxWPaYqXF7NjaUNDHlolU78KgC6WSVyMX0HIxYyKXx5aJVO/CYO4+Zy/W2NjoTU1Nc/Z6IiIhMLP97t6Yzr4znqmb2Rrg+8BKYBh42N2/a2ZLgX8C6oHjwO+7+7lMO50PmlMrIqFJZ0x9EPgTd78BuA34qpmtB+4HnnX364Fnk/cjY2RObUtXHOfynNo9B1ry3TURkYzNGOru3uburya3LwCHgTrgbuCx5G6PAdtz1Mec0JxaEQnRrGa/mFk9sAXYB6xw9zZIBD+wfIrn3GdmTWbW1NHRcYXdzR7NqRWREKUd6ma2CPgh8DV3P5/u89z9YXdvdPfGmpqaTPqYE5pTKyIhSivUzayURKA/7u67k82nzWxV8vFVQHtuupgbmlMrIiGaMdTNzIBHgMPu/lcpD/0rcG9y+17gx9nvXu5s31LHg/dsoq4qhgF1VTEevGeTZr+ISKTNOE/dzD4CvAA0k5jSCPBNEuPqPwDWAieB33P3s9MdS/PURURmL6vz1N3914BN8fDHZ9MxERHJLa39IiISEIW6iEhAFOoiIgFRqIuIBEShLiISEIW6iEhAFOoiIgFRqIuIBEShLiISEH1GqUiG9MlZUogU6iIZGPnkrJEPWhn55CxAwS55peEXkQzok7OkUCnURTKgT86SQqVQF8mAPjlLCpVCXSQD+uQsKVS6UCqSgZGLoZr9IoVGoS6Soe1b6hTiUnA0/CIiEhCFuohIQBTqIiIBUaiLiAREoS4iEhCFuohIQAp+SmNUV8KLar9FJNoKOtSjuhJeVPstItFX0MMvUV0JL6r9FpHomzHUzexRM2s3s4MpbZvN7GUze83Mmszs1lx0Lqor4UW13yISfemcqX8P2Dau7SHgz919M/Dt5P2si+pKeFHtt4hE34yh7u7PA2fHNwMVye1KoDXL/QKiuxJeVPstItGX6YXSrwF7zewvSfxi+FDWepQiqivhRbXfIhJ95u4z72RWDzzp7huT9/8G+JW7/9DMfh+4z90/McVz7wPuA1i7du37T5w4ka2+i4jMC2a2390b09k309kv9wK7k9v/DEx5odTdH3b3RndvrKmpyejFuuMD9A8OZ/RcEZH5JNNQbwXuSG7fBRzNTncm97+ePcqt/+PnfGtPM/tPnCWdvy5EROajGcfUzewJ4E6g2szeA/4M+APgu2ZWAvSSHF7JlbtuWE77hT7+Zf97/MPLJ1m7tDzxAQWba7m2ZlEuX1pEJFLSGlPPlsbGRm9qasr4+Rf7Btl78BR7Xmvhxbc6GXa4aU0Vn9tcy+/eVMuyRQuy2FsRkcIwmzH1SIV6qtPne/nX11r50YEWftt2nuIi4451NWzfUscnb1hBrKx45oOIiETAvAj1VEdOXWDPay38+EALrd29XFVWzLaNq/jcljo+eN0yioss668pIjJX5l2ojxgedvYdO8ueAy38tLmNC32DrKhYwN2b69i+uY4bVi3GTAEvItEyb0M9Ve/AEM+90c6PDrTwyyPtDAw5DSsWs31LHXdvrtVb9kUkMhTq45y71M+TzW3sOdDC/hPnMIPbrlnG57bUsW3TSioWls55n0RE0qVQn8aJM5f4cfIC67HOS5SVFHFXw3I+vWklH/ud5Qp4ESk4CvU0uDuvv9c9Ov7efqGP0mLjw++rZtuGlXxi/QqqNUVSRAqAQn2WhoedA+92sffQKZ46eIqTZ3soMrilfinbNq5k64aVGoMXkbxRqF8Bd+dw2wWeOnSKvQdPceT0BQBuWl3JpzasZNvGlVynd7GKyBxSqGfROx0X2XvoNE8dOsXr73YBcP3yRaNn8BtqKzRNUkRySqGeI23dcZ4+dJqnDp5i37EzDDusXhJjW/IM/ua1SyjSG51EJMsU6nPgzMU+nj3czlOHTvHro530Dw1Ts3gBn1q/gm0bV3LbtcsoLS7oz/UWkYhQqM+xC70D/OJIB3sPnuIXR9rp6R+iYmEJn7hhBZ9Yv4IPX1dNZbmmSopIZhTqedQ7MMQLRzt56uApfn74NN3xAYossZrk7dfX8NHrq9m8pooSncWLSJoU6gVicGiY197t4vmjnbxwtIPX3+1i2GHxghI+9L5lyZCvYe2y8nx3VUQKmEK9QHX3DPDi24mAf/7NTlq64gBcvaycj15fw+3XV/PB65axWO9qFZEUCvUIcHeOdV7ihaOdPP9mBy+9c4ae/iGKi4yb11YlQn5dDZvqKrV0sMg8p1CPoP7BYV49eY4XjnbwwtFOmlu6cYfKWCkfeV81t19fze3raqjTO1tF5h2FegDOXOzjxbfP8MKbiZA/db4XgOtqrkqMxa+r5rZrl1FeNuPHzIpIxCnUA+PuvNV+kV8lA37fsTP0DgxTWmw0Xr2U29dV89Hra1i/qkJvfhIJkEI9cL0DQ+w/cY7nkxdcD7edB2DpVWWjQzUfuGYZa5bGtISBSAAU6mnac6CFXXuP0NoVp7Yqxo6tDWzfUpfvbs1a+4VeXnyrkxfe7OT5o510XuwDYPniBdxSv5TG+iXcUr+U31m5WPPjRSJIoZ6GPQda2Lm7mfjA0GhbrLSYB+/ZFMlgHzE87LzZfoGm4+doOn6W3xw/Nzp18qqyYm6+egmNVyeCfvOaKq5aoDF5kUKnUE/Dh7/z3GjYpaqrivHi/XfloUe509oVp+nE5ZB/49R53KG4yNhQW0Hj1Uu5pX4J769fwvLFC/PdXREZZzahPm9P01onCfTp2qOstirGZ6tifPamWgDO9w5w4GRXMuTP8o+vnODRF48BUL+snMb6pdy0poqNtRXcsKqChaXF+ey+iMzCvA312qrYpGfq8+ETjioWlnLHuhruWFcDJObIH2rtpun4OX5z/CzPvdHOv+x/D4Aig/ctX8TG2krW11awsS7xNZuf5RrKtQ2RQjBvh19CHVPPBnentbuXgy3dHGrp5lDreQ62dnP6fN/oPlcvK2djbSUb6irYUFvJxtoKlmXwma76OYjMLKvDL2b2KPAZoN3dN6a0/yHwX4BB4Cfu/o0M+5sXI4GhM8SJzIy6qhh1VTG2blg52t5xoY9DrcmQb+mmuaWbnzS3jT6+qnIhG2qTIV9XyYbaClZVLpx2WuWuvUfGBDpAfGCIXXuP6GchkoF0hl++B/wt8P2RBjP7GHA3cKO795nZ8tx0L7e2b6lTcMxCzeIF3NmwnDsbLv+4u3sGONTWzW+TQX+w9TzPvdHOcPIPwKVXlaUEfeLr1UvLR98kNZ+ubYjMhRlD3d2fN7P6cc1fAb7j7n3Jfdpz0DeZpXyMTVeWl/Kh66r50HXVo209/YMcbruQOKtvSQzdPPLrdxgYSiT9ogUlrK+tYENtBVXlpZzrGZhw3Gxd29B4vcw3mV4oXQfcbmb/HegFvu7uv5lsRzO7D7gPYO3atRm+nMxk/Nh0S1ecnbubAeY8xMrLSnj/1Ut4/9VLRtv6Boc4evoih1q7OZgM+ideOUnvwPCkx7imupyDLd3UV1/Fogzn0hdSTUTmSloXSpNn6k+OjKmb2UHgOeCPgFuAfwKu9RkOVkgXSkMTxXn3Q8POBx98lvYLfdPut3zxAq6pvmrM7dqaq1iztJwFJVNPt4xiTSQcQ8NOW3eck2d7ePdsDx9rWM7yiszeBzIX89TfA3YnQ/wVMxsGqoGODI8nVyiKY9PFRUbHNIH+d//hZt7pvMSxjksc67zEM789zZlL/aOPFxmsXlI+JuhHtmsrY5GsiUTL+d4BTp5JhPbJlNu7Z3to6YqPDjkC/J//1Mgn1+f+zX2Zhvoe4C7gl2a2DigDOrPVKZm9qM67n6rfdVUxtm1cNaG9u2eAY2cucazzIsc6LvFO5yWOn7lE0/GzXOq/PIumrKSI4iJjcHjiH48rKxbi7lrsTGY0MDRMW1fv5bA+dzm0T57toWvc9aCq8lLWLi1nQ10ln960irVLy0dvqyrn5t3a6UxpfAK4E6g2s/eAPwMeBR5NDsP0A/fONPQiubVja8Ok8713bG3IY69mNtt+V5aXsrm8is1rqsa0uzsdF/oSZ/bJ2/97q5NDrecZ/w+z7Xwv67+9l5WVC1lZsZBVlQtZUZn4urJiYaK9ciHVVy3QUsaBcncu9Q/R1dNPV88AXT0DnO3p571zY8+6W7t6GUo5MSgtNlYvKWfN0nJuXF05GthrkrdsvikvU/P2zUchiupMj1z2e8+BFh566g1au3upXlTGv9+0ijVLyznV3Uvb+V5OdSdup8/3TjirLykyVqSE/MgvgJUp4b988ULKSrTyZT71Dgxxrqefc5cG6IpfDulzPf10xwc4d6mfrvjAaICf6xmgO94/ZmgkVfWiskRILykfE9prl5WzsmJhXj5eUgt6iczS8LDTeamP0919tHXHOZUS+G3J0G/tjk+YrWMGVbFSqsrLqIiVUhUrpTJ5qyq/vH25rWz0Ma2pM1b/4HAieKcJ4smCu29w8hlUAAtLi6iKlVFVnqj5kvKR7TKqYon7lcn2JeWl1FbFCnLlUi3oNU/pTD1zRUXG8sWJM+9Nqysn3cfdOR8fpO18fEzgd17sozs+kDgr7Onn+JlLo/enO2cqKylKBHzKL4GK5HZbdy8vvX2G7vgAS8pL2b6ljtuvr6asuJiykqLErTjxdUHylto+3br5uaq3uzM07Ay5c7F3cFwQpwb05cA+d+ly3Xr6h6Y8dmmxjQnixPBHMpxHwjo27v48/cWpM/VARHUNlaj2Ox3Dw86FvkG6ewZGQ74r3j+6PdLelfJ4d3yAzot90559pqPIGA34BaXFia8lRcQHhjh1vnfMLxszWF0VY/HCUoZHgjkZzkPDzvDoNqOPj7QNpmynEyVFxmjwTnamXJn8Ov7suryseF5f2NaZ+jwU1TVUotrvdBQV2eiwy2xMNb++ZtEC/vcXbqZ/cJj+oSH6BobpHxqmb3A40TaYuJ+63TcwNGafnx8+PSF83aH9Qh8NKxdTZEZxUcrNjKLUr0WMaSsuTn4tsjHPXbSgZNJhjsULSnTxOccU6oGI6pzsqPY7l6b63jsv9nHrNUuv6NjX3P+TSdv7B4f5+3tvuaJjS2HQZftATDUfPQrz1GfTPh/ksiaqd/gU6oHYsbWB2LiLQlGZpx7FfudSLmuieodPwy+BiOr68FHtdy7lsiaqd/g0+0VEpMDNZvaLhl9ERAKiUBcRCYhCXUQkIAp1EZGAKNRFRAKiUBcRCYhCXUQkIAp1EZGA6B2lMkYhrG0uIplTqMuo8Wubt3TF2bm7GUDBLhIRGn6RUdOtbS4i0aBQl1Fa21wk+hTqMkprbYtEn0JdRmmtbZHo04VSGaW1tkWiT6EuY2zfUqcQF4kwhbrknebGT5TLmkT12FE11zVRqEteaW78RLmsSVSPHVX5qMmMF0rN7FEzazezg5M89nUzczOrzknvJHiaGz9RLmsS1WNHVT5qks7sl+8B28Y3mtka4JPAySz3SeYRzY2fKJc1ieqxoyofNZkx1N39eeDsJA/9NfANYO4+uVqCo7nxE+WyJlE9dlTloyYZzVM3s88CLe7+ehr73mdmTWbW1NHRkcnLScA0N36iXNYkqseOqnzUZNYXSs2sHHgA+FQ6+7v7w8DDAI2NjTqrlzE0N36iXNYkqseOqnzUxNxnzlkzqweedPeNZrYJeBboST68GmgFbnX3U9Mdp7Gx0Zuamq6sxyIi84yZ7Xf3xnT2nfWZurs3A8tTXuw40OjunbM9lkiuad60zDfpTGl8AngJaDCz98zsS7nvlsiVG5kj3NIVx7k8R3jPgZZ8d00kZ2Y8U3f3z8/weH3WeiOSRdPNEdbZuoRKqzRKsDRvWuYjLRMgwaqtitEySYDP53nTuRbVaxhR7fdkdKYuwdK86bkV1WsYUe33VBTqEqztW+p48J5N1FXFMKCuKsaD92yK7BlYoYvq2i9R7fdUNPwiQdP68HMnqtcwotrvqehMXUSyIqprv0S131NRqItIVkT1GkZU+z0VDb+ISFZEde2XqPZ7Kmmt/ZItWvtFRGT2ZrP2i4ZfREQColAXEQmIQl1EJCAKdRGRgCjURUQColAXEQmIQl1EJCAKdRGRgCjURUQColAXEQmIQl1EJCAKdRGRgCjURUQColAXEQmIQl1EJCAKdRGRgCjURUQCMmOom9mjZtZuZgdT2naZ2Rtm9m9m9iMzq8ppL0VEJC3pnKl/D9g2ru0ZYKO73wi8CezMcr9ERCQDM4a6uz8PnB3X9rS7DybvvgyszkHfRERklrIxpv5F4GdTPWhm95lZk5k1dXR0ZOHlRERkKlcU6mb2ADAIPD7VPu7+sLs3untjTU3NlbyciIjMoCTTJ5rZvcBngI+7u2evSyIikqmMQt3MtgF/Ctzh7j3Z7ZKIiGQqnSmNTwAvAQ1m9p6ZfQn4W2Ax8IyZvWZmf5fjfoqISBpmPFN3989P0vxIDvoiIiJXSO8oFREJiEJdRCQgCnURkYAo1EVEAqJQFxEJiEJdRCQgCnURkYAo1EVEAqJQFxEJiEJdRCQgCnURkYBkvPSuiOTOt/Y088S+dxlyp9iMz39gDf9t+6asHHvPgRZ27T1Ca1ec2qoYO7Y2sH1LXVaOLfmnUBcpMN/a08w/vHxy9P6Q++j9Kw32PQda2Lm7mfjAEAAtXXF27m4GULAHQsMvIgXmiX3vzqp9NnbtPTIa6CPiA0Ps2nvkio8thUGhLlJghqb4ILGp2mejtSs+q3aJHoW6SIEpNptV+2zUVsVm1S7Ro1AXKTCf/8CaWbXPxo6tDcRKi8e0xUqL2bG14YqPLYVBF0pFCszIxdBczH4ZuRiq2S/hMs/COF26Ghsbvampac5eT0QkBGa2390b09lXwy8iIgFRqIuIBEShLiISEIW6iEhAFOoiIgGZ09kvZtYBnACqgc45e+HCpTqoBqAajFAdpq7B1e5ek84B5jTUR1/UrCnd6TkhUx1UA1ANRqgO2amBhl9ERAKiUBcRCUi+Qv3hPL1uoVEdVANQDUaoDlmoQV7G1EVEJDc0/CIiEhCFuohIQLIe6ma2xsx+YWaHzeyQmf3RuMe/bmZuZtUpbTvN7C0zO2JmW7Pdp3yYrg5m9ofJ7/WQmT2U0h5UHaaqgZltNrOXzew1M2sys1tTnhNUDQDMbKGZvWJmryfr8OfJ9qVm9oyZHU1+XZLynKDqME0NdpnZG2b2b2b2IzOrSnlOUDWAqeuQ8viV56O7Z/UGrAJuTm4vBt4E1ifvrwH2knwDUrJtPfA6sAC4BngbKM52v+b6NlUdgI8BPwcWJB9bHmodpqnB08Cnk+3/DvhlqDVIfl8GLEpulwL7gNuAh4D7k+33A38Rah2mqcGngJJk+1+EXIPp6pC8n5V8zPqZuru3ufurye0LwGFgZAX+vwa+AaRenb0b+L/u3ufux4C3gFuJuGnq8BXgO+7el3ysPfmU4OowTQ0cqEjuVgm0JreDqwGAJ1xM3i1N3pzE9/tYsv0xYHtyO7g6TFUDd3/a3QeT7S8Dq5PbwdUApv23AFnKx5yOqZtZPbAF2GdmnwVa3P31cbvVAakfk/4el38JBCG1DsA64HYz22dmvzKzW5K7BV2HcTX4GrDLzN4F/hLYmdwt2BqYWbGZvQa0A8+4+z5ghbu3QeIXILA8uXuQdZiiBqm+CPwsuR1kDWDyOmQzH3MW6ma2CPghif/Ag8ADwLcn23WStmDmWabWwd3Pk/gIwSUk/vTcAfzAzIyA6zBJDb4C/LG7rwH+GHhkZNdJnh5EDdx9yN03kzgTvdXMNk6ze5B1mK4GZvYAiZx4fKRpskPkvJNzYJI63EgW8zEnoW5mpST+Ez/u7ruB60iMB71uZsdJfDOvmtlKEr95Uj9RdzWX/xyPtEnqAInvd3fyz7BXgGESi/gEWYcpanAvMLL9z1z+czLIGqRy9y7gl8A24LSZrQJIfh0Zigu6DuNqgJndC3wG+IInB5IJvAYwpg53k818zNGFgO8D/3OafY5z+ULABsZeCHiHcC6ITKgD8GXgvya315H408pCrMM0NTgM3Jnc/jiwP/B/CzVAVXI7BrxAIsR2MfZC6UOh1mGaGmwDfgvUjNs/uBpMV4dx+1xRPpZMk/eZ+jDwH4Hm5LgRwDfd/aeT7ezuh8zsByR+sIPAV919KAf9mmuT1gF4FHjUzA4C/cC9nvjphViHqWrwB8B3zawE6AXug6D/LawCHjOzYhJ/Hf/A3Z80s5dIDL99CTgJ/B4EW4epavAWicB6JjEKycvu/uVAawBT1GGqnTOpg5YJEBEJiN5RKiISEIW6iEhAFOoiIgFRqIuIBEShLiISEIW6iEhAFOoiIgH5/+EaqS+WjFbpAAAAAElFTkSuQmCC",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n",
+    "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n",
+    "\n",
+    "pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())\n",
+    "\n",
+    "pipeline.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = pipeline.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "score = pipeline.score(X_train,y_train)\n",
+    "print('Model determination: ', score)\n",
+    "\n",
+    "plt.scatter(X_test,y_test)\n",
+    "plt.plot(sorted(X_test),pipeline.predict(sorted(X_test)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### এনকোডিং প্রকারভেদ\n",
+    "\n",
+    "আদর্শ পরিস্থিতিতে, আমরা চাই একই মডেল ব্যবহার করে বিভিন্ন কুমড়ার প্রকারভেদের দাম পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হতে। প্রকারভেদকে বিবেচনায় আনতে, প্রথমে আমাদের এটিকে সংখ্যায় রূপান্তর করতে হবে, বা **এনকোড** করতে হবে। এটি করার কয়েকটি পদ্ধতি রয়েছে:\n",
+    "\n",
+    "* সাধারণ সংখ্যাগত এনকোডিং, যা বিভিন্ন প্রকারভেদের একটি টেবিল তৈরি করবে এবং তারপর সেই টেবিলের সূচকের মাধ্যমে প্রকারভেদের নাম প্রতিস্থাপন করবে। এটি লিনিয়ার রিগ্রেশনের জন্য সেরা পদ্ধতি নয়, কারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন সূচকের সংখ্যাগত মানকে বিবেচনায় নেয়, এবং সংখ্যাগত মান সম্ভবত দামের সাথে সংখ্যাগতভাবে সম্পর্কিত নয়।\n",
+    "* ওয়ান-হট এনকোডিং, যা `Variety` কলামকে ৪টি ভিন্ন কলামে প্রতিস্থাপন করবে, প্রতিটি প্রকারভেদের জন্য একটি কলাম থাকবে, যেখানে সংশ্লিষ্ট সারি যদি নির্দিষ্ট প্রকারভেদের হয়, তাহলে ১ থাকবে, অন্যথায় ০ থাকবে।\n",
+    "\n",
+    "নিচের কোডটি দেখায় কীভাবে আমরা একটি প্রকারভেদকে ওয়ান-হট এনকোড করতে পারি:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 181,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>FAIRYTALE</th>\n",
+       "      <th>MINIATURE</th>\n",
+       "      <th>MIXED HEIRLOOM VARIETIES</th>\n",
+       "      <th>PIE TYPE</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1738</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1739</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1740</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1741</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1742</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>415 rows × 4 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "      FAIRYTALE  MINIATURE  MIXED HEIRLOOM VARIETIES  PIE TYPE\n",
+       "70            0          0                         0         1\n",
+       "71            0          0                         0         1\n",
+       "72            0          0                         0         1\n",
+       "73            0          0                         0         1\n",
+       "74            0          0                         0         1\n",
+       "...         ...        ...                       ...       ...\n",
+       "1738          0          1                         0         0\n",
+       "1739          0          1                         0         0\n",
+       "1740          0          1                         0         0\n",
+       "1741          0          1                         0         0\n",
+       "1742          0          1                         0         0\n",
+       "\n",
+       "[415 rows x 4 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 181,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### বিভিন্নতার উপর লিনিয়ার রিগ্রেশন\n",
+    "\n",
+    "এখন আমরা উপরের একই কোড ব্যবহার করব, তবে `DayOfYear` এর পরিবর্তে ইনপুট হিসেবে আমাদের এক-হট-এনকোড করা বিভিন্নতা ব্যবহার করব:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 182,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])\n",
+    "y = new_pumpkins['Price']"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 183,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 5.24 (19.7%)\n",
+      "Model determination:  0.774085281105197\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def run_linear_regression(X,y):\n",
+    "    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "    lin_reg = LinearRegression()\n",
+    "    lin_reg.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "    pred = lin_reg.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "    mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "    print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "    score = lin_reg.score(X_train,y_train)\n",
+    "    print('Model determination: ', score)\n",
+    "\n",
+    "run_linear_regression(X,y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "আমরা একই পদ্ধতিতে অন্যান্য বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করার চেষ্টা করতে পারি এবং সেগুলিকে সংখ্যাগত বৈশিষ্ট্যের সাথে যেমন `Month` বা `DayOfYear` এর সাথে সংযুক্ত করতে পারি:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 184,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.84 (10.5%)\n",
+      "Model determination:  0.9401096672643048\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \\\n",
+    "        .join(new_pumpkins['Month']) \\\n",
+    "        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \\\n",
+    "        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))\n",
+    "y = new_pumpkins['Price']\n",
+    "\n",
+    "run_linear_regression(X,y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন\n",
+    "\n",
+    "পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন এক-হট-এনকোড করা ক্যাটেগরিকাল বৈশিষ্ট্যগুলোর সাথেও ব্যবহার করা যেতে পারে। পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন প্রশিক্ষণের কোড মূলত উপরে দেখা কোডের মতোই হবে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 185,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.23 (8.25%)\n",
+      "Model determination:  0.9652870784724543\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n",
+    "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n",
+    "\n",
+    "pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "\n",
+    "pipeline.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = pipeline.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "score = pipeline.score(X_train,y_train)\n",
+    "print('Model determination: ', score)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.9.5"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "d77bd89ae7e79780c68c58bab91f13f8",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:46:07+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/README.md b/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/README.md
new file mode 100644
index 000000000..127e50bca
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/README.md
@@ -0,0 +1,404 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "72b5bae0879baddf6aafc82bb07b8776",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:20:11+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# লজিস্টিক রিগ্রেশন দিয়ে ক্যাটাগরি প্রেডিকশন
+
+![লজিস্টিক বনাম লিনিয়ার রিগ্রেশন ইনফোগ্রাফিক](../../../../translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.bn.png)
+
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/15/)
+
+> ### [এই লেসনটি R-এও পাওয়া যায়!](../../../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)
+
+## ভূমিকা
+
+রিগ্রেশনের উপর এই চূড়ান্ত পাঠে, যা একটি মৌলিক _ক্লাসিক_ মেশিন লার্নিং কৌশল, আমরা লজিস্টিক রিগ্রেশনের দিকে নজর দেব। এই কৌশলটি ব্যবহার করে আপনি বাইনারি ক্যাটাগরি প্রেডিক্ট করার জন্য প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে পারেন। এই ক্যান্ডি চকলেট কিনা? এই রোগ সংক্রামক কিনা? এই গ্রাহক এই পণ্যটি কিনবে কিনা?
+
+এই পাঠে আপনি শিখবেন:
+
+- ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য একটি নতুন লাইব্রেরি
+- লজিস্টিক রিগ্রেশনের কৌশল
+
+✅ এই [Learn module](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-classification-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott) থেকে এই ধরনের রিগ্রেশনের সাথে কাজ করার দক্ষতা আরও গভীর করুন।
+
+## পূর্বশর্ত
+
+কুমড়ার ডেটার সাথে কাজ করার পর, আমরা এখন যথেষ্ট পরিচিত যে বুঝতে পারি যে একটি বাইনারি ক্যাটাগরি আছে যার সাথে আমরা কাজ করতে পারি: `Color`।
+
+চলুন একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করি যা প্রেডিক্ট করবে, কিছু ভেরিয়েবলের ভিত্তিতে, _একটি নির্দিষ্ট কুমড়ার রঙ কী হতে পারে_ (কমলা 🎃 বা সাদা 👻)।
+
+> কেন আমরা রিগ্রেশনের পাঠে বাইনারি ক্লাসিফিকেশনের কথা বলছি? শুধুমাত্র ভাষাগত সুবিধার জন্য, কারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন [আসলে একটি ক্লাসিফিকেশন পদ্ধতি](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression), যদিও এটি লিনিয়ার ভিত্তিক। পরবর্তী পাঠে ডেটা ক্লাসিফাই করার অন্যান্য পদ্ধতি সম্পর্কে জানুন।
+
+## প্রশ্ন নির্ধারণ
+
+আমাদের উদ্দেশ্যে, আমরা এটিকে একটি বাইনারি হিসেবে প্রকাশ করব: 'সাদা' বা 'সাদা নয়'। আমাদের ডেটাসেটে একটি 'স্ট্রাইপড' ক্যাটাগরিও আছে, কিন্তু এর উদাহরণ খুব কম, তাই আমরা এটি ব্যবহার করব না। যাই হোক, এটি ডেটাসেট থেকে নাল ভ্যালু সরানোর পর অদৃশ্য হয়ে যায়।
+
+> 🎃 মজার তথ্য, আমরা কখনও কখনও সাদা কুমড়াকে 'ভূত' কুমড়া বলি। এগুলো খোদাই করা খুব সহজ নয়, তাই এগুলো কমলা কুমড়ার মতো জনপ্রিয় নয়, কিন্তু দেখতে বেশ সুন্দর! সুতরাং আমরা আমাদের প্রশ্নটি এভাবেও পুনর্গঠন করতে পারি: 'ভূত' বা 'ভূত নয়'। 👻
+
+## লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে
+
+লজিস্টিক রিগ্রেশন লিনিয়ার রিগ্রেশনের থেকে কিছু গুরুত্বপূর্ণ দিক দিয়ে আলাদা, যা আপনি পূর্বে শিখেছেন।
+
+[![শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - লজিস্টিক রিগ্রেশন বুঝুন](https://img.youtube.com/vi/KpeCT6nEpBY/0.jpg)](https://youtu.be/KpeCT6nEpBY "শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - লজিস্টিক রিগ্রেশন বুঝুন")
+
+> 🎥 লজিস্টিক রিগ্রেশনের একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও ওভারভিউ দেখতে উপরের ছবিতে ক্লিক করুন।
+
+### বাইনারি ক্লাসিফিকেশন
+
+লজিস্টিক রিগ্রেশন লিনিয়ার রিগ্রেশনের মতো একই বৈশিষ্ট্য প্রদান করে না। প্রথমটি একটি বাইনারি ক্যাটাগরি সম্পর্কে প্রেডিকশন প্রদান করে ("সাদা বা সাদা নয়"), যেখানে দ্বিতীয়টি ধারাবাহিক মান প্রেডিক্ট করতে সক্ষম, যেমন কুমড়ার উৎপত্তি এবং ফসল কাটার সময়ের ভিত্তিতে, _এর দাম কতটা বাড়বে_।
+
+![কুমড়া ক্লাসিফিকেশন মডেল](../../../../translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.bn.png)
+> ইনফোগ্রাফিক: [দাসানি মাদিপল্লি](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+### অন্যান্য ক্লাসিফিকেশন
+
+লজিস্টিক রিগ্রেশনের অন্যান্য ধরনও আছে, যেমন মাল্টিনোমিয়াল এবং অর্ডিনাল:
+
+- **মাল্টিনোমিয়াল**, যেখানে একাধিক ক্যাটাগরি থাকে - "কমলা, সাদা এবং স্ট্রাইপড"।
+- **অর্ডিনাল**, যেখানে ক্যাটাগরিগুলো ক্রমানুসারে সাজানো থাকে, যা তখনই উপকারী যখন আমরা আমাদের ফলাফলগুলোকে যৌক্তিকভাবে সাজাতে চাই, যেমন আমাদের কুমড়াগুলোকে আকার অনুযায়ী সাজানো (মিনি, ছোট, মাঝারি, বড়, এক্সএল, ডাবল এক্সএল)।
+
+![মাল্টিনোমিয়াল বনাম অর্ডিনাল রিগ্রেশন](../../../../translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.bn.png)
+
+### ভেরিয়েবলগুলোর সম্পর্ক থাকা জরুরি নয়
+
+মনে আছে লিনিয়ার রিগ্রেশন কিভাবে আরও ভালো কাজ করত যখন ভেরিয়েবলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক বেশি ছিল? লজিস্টিক রিগ্রেশন ঠিক উল্টো - ভেরিয়েবলগুলোর সম্পর্ক থাকা জরুরি নয়। এটি এই ডেটার জন্য কার্যকর, যেখানে সম্পর্ক তুলনামূলকভাবে দুর্বল।
+
+### প্রচুর পরিষ্কার ডেটা প্রয়োজন
+
+লজিস্টিক রিগ্রেশন আরও সঠিক ফলাফল দেবে যদি আপনি বেশি ডেটা ব্যবহার করেন; আমাদের ছোট ডেটাসেট এই কাজের জন্য আদর্শ নয়, তাই এটি মনে রাখুন।
+
+[![শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রস্তুতি](https://img.youtube.com/vi/B2X4H9vcXTs/0.jpg)](https://youtu.be/B2X4H9vcXTs "শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রস্তুতি")
+
+> 🎥 লিনিয়ার রিগ্রেশনের জন্য ডেটা প্রস্তুতির একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও ওভারভিউ দেখতে উপরের ছবিতে ক্লিক করুন।
+
+✅ এমন ডেটার ধরন নিয়ে ভাবুন যা লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য উপযুক্ত হতে পারে।
+
+## অনুশীলন - ডেটা পরিষ্কার করুন
+
+প্রথমে, ডেটা কিছুটা পরিষ্কার করুন, নাল ভ্যালু বাদ দিন এবং শুধুমাত্র কিছু কলাম নির্বাচন করুন:
+
+1. নিচের কোডটি যোগ করুন:
+
+    ```python
+  
+    columns_to_select = ['City Name','Package','Variety', 'Origin','Item Size', 'Color']
+    pumpkins = full_pumpkins.loc[:, columns_to_select]
+
+    pumpkins.dropna(inplace=True)
+    ```
+
+    আপনার নতুন ডেটাফ্রেমটি দেখতে চাইলে:
+
+    ```python
+    pumpkins.info
+    ```
+
+### ভিজ্যুয়ালাইজেশন - ক্যাটাগরিকাল প্লট
+
+এখন পর্যন্ত আপনি [স্টার্টার নোটবুক](./notebook.ipynb) এ কুমড়ার ডেটা লোড করেছেন এবং এটি পরিষ্কার করেছেন যাতে কিছু ভেরিয়েবল সহ একটি ডেটাসেট সংরক্ষণ করা যায়, যার মধ্যে `Color` অন্তর্ভুক্ত। চলুন নোটবুকে ডেটাফ্রেমটি ভিজ্যুয়ালাইজ করি একটি ভিন্ন লাইব্রেরি ব্যবহার করে: [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/index.html), যা পূর্বে ব্যবহৃত Matplotlib এর উপর ভিত্তি করে তৈরি।
+
+Seaborn ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার কিছু চমৎকার উপায় প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি `Variety` এবং `Color` এর জন্য ডেটার ডিস্ট্রিবিউশন তুলনা করতে পারেন একটি ক্যাটাগরিকাল প্লটে।
+
+1. `catplot` ফাংশন ব্যবহার করে একটি প্লট তৈরি করুন, আমাদের কুমড়ার ডেটা `pumpkins` ব্যবহার করে এবং প্রতিটি কুমড়া ক্যাটাগরির জন্য একটি রঙের ম্যাপিং নির্ধারণ করে (কমলা বা সাদা):
+
+    ```python
+    import seaborn as sns
+    
+    palette = {
+    'ORANGE': 'orange',
+    'WHITE': 'wheat',
+    }
+
+    sns.catplot(
+    data=pumpkins, y="Variety", hue="Color", kind="count",
+    palette=palette, 
+    )
+    ```
+
+    ![ভিজ্যুয়ালাইজড ডেটার একটি গ্রিড](../../../../translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.bn.png)
+
+    ডেটা পর্যবেক্ষণ করে, আপনি দেখতে পাবেন কিভাবে Color ডেটা Variety এর সাথে সম্পর্কিত।
+
+    ✅ এই ক্যাটাগরিকাল প্লট দেখে, আপনি কী ধরনের আকর্ষণীয় অনুসন্ধান কল্পনা করতে পারেন? 
+
+### ডেটা প্রি-প্রসেসিং: ফিচার এবং লেবেল এনকোডিং
+আমাদের কুমড়ার ডেটাসেটে প্রতিটি কলামের জন্য স্ট্রিং মান রয়েছে। মানুষের জন্য ক্যাটাগরিকাল ডেটা নিয়ে কাজ করা সহজ হলেও মেশিনের জন্য তা নয়। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলো সংখ্যার সাথে ভালো কাজ করে। এজন্য এনকোডিং একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ ডেটা প্রি-প্রসেসিং পর্যায়ে, কারণ এটি আমাদের ক্যাটাগরিকাল ডেটাকে সংখ্যায় রূপান্তর করতে সক্ষম করে, কোনো তথ্য হারানো ছাড়াই। ভালো এনকোডিং একটি ভালো মডেল তৈরিতে সহায়তা করে।
+
+ফিচার এনকোডিংয়ের জন্য দুটি প্রধান ধরনের এনকোডার রয়েছে:
+
+1. অর্ডিনাল এনকোডার: এটি অর্ডিনাল ভেরিয়েবলের জন্য উপযুক্ত, যা ক্যাটাগরিকাল ভেরিয়েবল যেখানে ডেটা যৌক্তিক ক্রম অনুসরণ করে, যেমন আমাদের ডেটাসেটের `Item Size` কলাম। এটি একটি ম্যাপিং তৈরি করে যাতে প্রতিটি ক্যাটাগরি একটি সংখ্যার দ্বারা উপস্থাপিত হয়, যা কলামে ক্যাটাগরির ক্রম।
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
+
+    item_size_categories = [['sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo']]
+    ordinal_features = ['Item Size']
+    ordinal_encoder = OrdinalEncoder(categories=item_size_categories)
+    ```
+
+2. ক্যাটাগরিকাল এনকোডার: এটি নোমিনাল ভেরিয়েবলের জন্য উপযুক্ত, যা ক্যাটাগরিকাল ভেরিয়েবল যেখানে ডেটা যৌক্তিক ক্রম অনুসরণ করে না, যেমন আমাদের ডেটাসেটের `Item Size` ব্যতীত অন্যান্য ফিচার। এটি একটি ওয়ান-হট এনকোডিং, যার মানে প্রতিটি ক্যাটাগরি একটি বাইনারি কলামের দ্বারা উপস্থাপিত হয়: এনকোড করা ভেরিয়েবলটি 1 এর সমান যদি কুমড়া সেই Variety এর অন্তর্ভুক্ত হয় এবং অন্যথায় 0।
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
+
+    categorical_features = ['City Name', 'Package', 'Variety', 'Origin']
+    categorical_encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False)
+    ```
+এরপর, `ColumnTransformer` ব্যবহার করে একাধিক এনকোডারকে একটি ধাপে একত্রিত করা হয় এবং সেগুলোকে উপযুক্ত কলামে প্রয়োগ করা হয়।
+
+```python
+    from sklearn.compose import ColumnTransformer
+    
+    ct = ColumnTransformer(transformers=[
+        ('ord', ordinal_encoder, ordinal_features),
+        ('cat', categorical_encoder, categorical_features)
+        ])
+    
+    ct.set_output(transform='pandas')
+    encoded_features = ct.fit_transform(pumpkins)
+```
+অন্যদিকে, লেবেল এনকোড করতে, আমরা স্কিকিট-লার্নের `LabelEncoder` ক্লাস ব্যবহার করি, যা একটি ইউটিলিটি ক্লাস যা লেবেলগুলোকে স্বাভাবিক করতে সহায়তা করে যাতে সেগুলো শুধুমাত্র 0 থেকে n_classes-1 (এখানে, 0 এবং 1) এর মধ্যে মান ধারণ করে।
+
+```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+
+    label_encoder = LabelEncoder()
+    encoded_label = label_encoder.fit_transform(pumpkins['Color'])
+```
+ফিচার এবং লেবেল এনকোড করার পর, আমরা সেগুলোকে একটি নতুন ডেটাফ্রেম `encoded_pumpkins` এ একত্রিত করতে পারি।
+
+```python
+    encoded_pumpkins = encoded_features.assign(Color=encoded_label)
+```
+✅ `Item Size` কলামের জন্য অর্ডিনাল এনকোডার ব্যবহারের সুবিধাগুলো কী?
+
+### ভেরিয়েবলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ
+
+এখন যেহেতু আমরা আমাদের ডেটা প্রি-প্রসেস করেছি, আমরা ফিচার এবং লেবেলের মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করতে পারি যাতে মডেলটি ফিচারগুলো থেকে লেবেল প্রেডিক্ট করতে কতটা কার্যকর হবে তা বোঝা যায়।
+এই ধরনের বিশ্লেষণ করার সেরা উপায় হলো ডেটা প্লট করা। আমরা আবার Seaborn এর `catplot` ফাংশন ব্যবহার করব, `Item Size`, `Variety` এবং `Color` এর মধ্যে সম্পর্ক ভিজ্যুয়ালাইজ করতে একটি ক্যাটাগরিকাল প্লটে। ডেটা আরও ভালোভাবে প্লট করার জন্য আমরা এনকোড করা `Item Size` কলাম এবং আনএনকোড করা `Variety` কলাম ব্যবহার করব।
+
+```python
+    palette = {
+    'ORANGE': 'orange',
+    'WHITE': 'wheat',
+    }
+    pumpkins['Item Size'] = encoded_pumpkins['ord__Item Size']
+
+    g = sns.catplot(
+        data=pumpkins,
+        x="Item Size", y="Color", row='Variety',
+        kind="box", orient="h",
+        sharex=False, margin_titles=True,
+        height=1.8, aspect=4, palette=palette,
+    )
+    g.set(xlabel="Item Size", ylabel="").set(xlim=(0,6))
+    g.set_titles(row_template="{row_name}")
+```
+![ভিজ্যুয়ালাইজড ডেটার একটি ক্যাটপ্লট](../../../../translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.bn.png)
+
+### একটি 'সোয়ার্ম' প্লট ব্যবহার করুন
+
+যেহেতু Color একটি বাইনারি ক্যাটাগরি (সাদা বা সাদা নয়), এটি ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য 'একটি [বিশেষ পদ্ধতি](https://seaborn.pydata.org/tutorial/categorical.html?highlight=bar)' প্রয়োজন। এই ক্যাটাগরির সাথে অন্যান্য ভেরিয়েবলের সম্পর্ক ভিজ্যুয়ালাইজ করার আরও উপায় রয়েছে।
+
+আপনি Seaborn প্লট ব্যবহার করে ভেরিয়েবলগুলোকে পাশাপাশি ভিজ্যুয়ালাইজ করতে পারেন।
+
+1. একটি 'সোয়ার্ম' প্লট চেষ্টা করুন যা মানগুলোর ডিস্ট্রিবিউশন দেখায়:
+
+    ```python
+    palette = {
+    0: 'orange',
+    1: 'wheat'
+    }
+    sns.swarmplot(x="Color", y="ord__Item Size", data=encoded_pumpkins, palette=palette)
+    ```
+
+    ![ভিজ্যুয়ালাইজড ডেটার একটি সোয়ার্ম](../../../../translated_images/swarm_2.efeacfca536c2b577dc7b5f8891f28926663fbf62d893ab5e1278ae734ca104e.bn.png)
+
+**সতর্ক থাকুন**: উপরের কোডটি একটি সতর্কবার্তা তৈরি করতে পারে, কারণ Seaborn এত সংখ্যক ডেটাপয়েন্টকে সোয়ার্ম প্লটে উপস্থাপন করতে ব্যর্থ হতে পারে। একটি সম্ভাব্য সমাধান হলো মার্কারের আকার কমানো, 'size' প্যারামিটার ব্যবহার করে। তবে, মনে রাখবেন এটি প্লটের পাঠযোগ্যতাকে প্রভাবিত করতে পারে।
+
+> **🧮 আমাকে গাণিতিক ব্যাখ্যা দিন**
+>
+> লজিস্টিক রিগ্রেশন 'সর্বাধিক সম্ভাব্যতা' ধারণার উপর নির্ভর করে [সিগময়েড ফাংশন](https://wikipedia.org/wiki/Sigmoid_function) ব্যবহার করে। একটি 'সিগময়েড ফাংশন' একটি প্লটে 'S' আকৃতির দেখায়। এটি একটি মান নেয় এবং সেটিকে 0 এবং 1 এর মধ্যে কোথাও ম্যাপ করে। এর কার্ভটিকে 'লজিস্টিক কার্ভ'ও বলা হয়। এর সূত্রটি এ রকম দেখায়:
+>
+> ![লজিস্টিক ফাংশন](../../../../translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.bn.png)
+>
+> যেখানে সিগময়েডের মধ্যবিন্দু x এর 0 পয়েন্টে থাকে, L হলো কার্ভের সর্বাধিক মান, এবং k হলো কার্ভের খাড়াভাব। যদি ফাংশনের ফলাফল 0.5 এর বেশি হয়, সংশ্লিষ্ট লেবেলটি বাইনারি পছন্দের '1' ক্লাসে দেওয়া হবে। অন্যথায়, এটি '0' হিসেবে শ্রেণীবদ্ধ হবে।
+
+## আপনার মডেল তৈরি করুন
+
+স্কিকিট-লার্নে এই বাইনারি ক্লাসিফিকেশন খুঁজে বের করার জন্য একটি মডেল তৈরি করা আশ্চর্যজনকভাবে সহজ।
+
+[![শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - ডেটা ক্লাসিফিকেশনের জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশন](https://img.youtube.com/vi/MmZS2otPrQ8/0.jpg)](https://youtu.be/MmZS2otPrQ8 "শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - ডেটা ক্লাসিফিকেশনের জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশন")
+
+> 🎥 একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল তৈরির সংক্ষিপ্ত ভিডিও ওভারভিউ দেখতে উপরের ছবিতে ক্লিক করুন।
+
+1. আপনার ক্লাসিফিকেশন মডেলে ব্যবহার করতে চান এমন ভেরিয়েবলগুলো নির্বাচন করুন এবং `train_test_split()` কল করে ট্রেনিং এবং টেস্ট সেটগুলো ভাগ করুন:
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    
+    X = encoded_pumpkins[encoded_pumpkins.columns.difference(['Color'])]
+    y = encoded_pumpkins['Color']
+
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+    
+    ```
+
+2. এখন আপনি আপনার মডেলটি ট্রেন করতে পারেন, আপনার ট্রেনিং ডেটা দিয়ে `fit()` কল করে, এবং এর ফলাফল প্রিন্ট করতে পারেন:
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import f1_score, classification_report 
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+
+    model = LogisticRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    predictions = model.predict(X_test)
+
+    print(classification_report(y_test, predictions))
+    print('Predicted labels: ', predictions)
+    print('F1-score: ', f1_score(y_test, predictions))
+    ```
+
+    আপনার মডেলের স্কোরবোর্ডটি দেখুন। এটি খারাপ নয়, বিশেষ করে যখন আপনার কাছে মাত্র ১০০০টি ডেটা রো আছে:
+
+    ```output
+                       precision    recall  f1-score   support
+    
+                    0       0.94      0.98      0.96       166
+                    1       0.85      0.67      0.75        33
+    
+        accuracy                                0.92       199
+        macro avg           0.89      0.82      0.85       199
+        weighted avg        0.92      0.92      0.92       199
+    
+        Predicted labels:  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
+        0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
+        1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0
+        0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0
+        0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
+        0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]
+        F1-score:  0.7457627118644068
+    ```
+
+## কনফিউশন ম্যাট্রিক্সের মাধ্যমে আরও ভালো বোঝাপড়া
+
+যদিও আপনি উপরের আইটেমগুলো প্রিন্ট করে একটি স্কোরবোর্ড রিপোর্ট [টার্ম](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.classification_report.html?highlight=classification_report#sklearn.metrics.classification_report) পেতে পারেন, আপনি সম্ভবত একটি [কনফিউশন ম্যাট্রিক্স](https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#confusion-matrix) ব্যবহার করে আপনার মডেলটি আরও সহজে বুঝতে পারবেন, যা আমাদের মডেলের কার্যকারিতা বোঝাতে সাহায্য করে।
+
+> 🎓 একটি '[কনফিউশন ম্যাট্রিক্স](https://wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix)' (বা 'এরর ম্যাট্রিক্স') হলো একটি টেবিল যা আপনার মডেলের সত্য বনাম মিথ্যা পজিটিভ এবং নেগেটিভ প্রকাশ করে, এভাবে প্রেডিকশনের সঠিকতা পরিমাপ করে।
+
+1. একটি কনফিউশন ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করতে, `confusion_matrix()` কল করুন:
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import confusion_matrix
+    confusion_matrix(y_test, predictions)
+    ```
+
+    আপনার মডেলের কনফিউশন ম্যাট্রিক্সটি দেখুন:
+
+    ```output
+    array([[162,   4],
+           [ 11,  22]])
+    ```
+
+স্কিকিট-লার্নে, কনফিউশন ম্যাট্রিক্সের সারি (অক্ষ 0) হলো প্রকৃত লেবেল এবং কলাম (অক্ষ 1) হলো প্রেডিক্টেড লেবেল।
+
+|       |   0   |   1   |
+| :---: | :---: | :---: |
+|   0   |  TN   |  FP   |
+|   1   |  FN   |  TP   |
+
+এখানে কী ঘটছে? ধরুন আমাদের মডেলকে কুমড়াগুলোকে দুটি বাইনার
+কনফিউশন ম্যাট্রিক্স কীভাবে প্রিসিশন এবং রিকল-এর সাথে সম্পর্কিত? মনে রাখুন, উপরে প্রিন্ট করা ক্লাসিফিকেশন রিপোর্টে প্রিসিশন (0.85) এবং রিকল (0.67) দেখানো হয়েছিল।
+
+প্রিসিশন = tp / (tp + fp) = 22 / (22 + 4) = 0.8461538461538461
+
+রিকল = tp / (tp + fn) = 22 / (22 + 11) = 0.6666666666666666
+
+✅ প্রশ্ন: কনফিউশন ম্যাট্রিক্স অনুযায়ী মডেলটি কেমন করেছে? উত্তর: খারাপ নয়; বেশ কিছু ট্রু নেগেটিভ আছে, তবে কিছু ফলস নেগেটিভও রয়েছে।
+
+চলুন, কনফিউশন ম্যাট্রিক্সের TP/TN এবং FP/FN ম্যাপিংয়ের সাহায্যে আমরা আগে দেখা টার্মগুলো আবার দেখে নিই:
+
+🎓 প্রিসিশন: TP/(TP + FP)  
+রিট্রিভ করা ইনস্ট্যান্সগুলোর মধ্যে প্রাসঙ্গিক ইনস্ট্যান্সের অনুপাত (যেমন, কোন লেবেলগুলো সঠিকভাবে লেবেল করা হয়েছে)
+
+🎓 রিকল: TP/(TP + FN)  
+প্রাসঙ্গিক ইনস্ট্যান্সগুলোর অনুপাত যা রিট্রিভ করা হয়েছে, সঠিকভাবে লেবেল করা হোক বা না হোক
+
+🎓 f1-স্কোর: (2 * প্রিসিশন * রিকল)/(প্রিসিশন + রিকল)  
+প্রিসিশন এবং রিকলের একটি ওজনযুক্ত গড়, যেখানে সর্বোচ্চ মান 1 এবং সর্বনিম্ন মান 0
+
+🎓 সাপোর্ট: প্রতিটি লেবেলের রিট্রিভ হওয়া ঘটনার সংখ্যা
+
+🎓 একিউরেসি: (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN)  
+একটি স্যাম্পলের জন্য সঠিকভাবে প্রেডিক্ট করা লেবেলের শতাংশ।
+
+🎓 ম্যাক্রো অ্যাভারেজ: প্রতিটি লেবেলের জন্য ওজনহীন গড় মেট্রিকের হিসাব, লেবেলের ভারসাম্যকে বিবেচনায় না নিয়ে।
+
+🎓 ওয়েটেড অ্যাভারেজ: প্রতিটি লেবেলের জন্য গড় মেট্রিকের হিসাব, সাপোর্ট (প্রতিটি লেবেলের জন্য সত্যিকারের ঘটনার সংখ্যা) দ্বারা ওজন করে লেবেলের ভারসাম্যকে বিবেচনায় নিয়ে।
+
+✅ আপনি কি ভাবতে পারেন কোন মেট্রিকটি আপনি মনোযোগ দেবেন যদি আপনি চান আপনার মডেল ফলস নেগেটিভের সংখ্যা কমিয়ে আনুক?
+
+## এই মডেলের ROC কার্ভ ভিজুয়ালাইজ করুন
+
+[![ML for beginners - Analyzing Logistic Regression Performance with ROC Curves](https://img.youtube.com/vi/GApO575jTA0/0.jpg)](https://youtu.be/GApO575jTA0 "ML for beginners - Analyzing Logistic Regression Performance with ROC Curves")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন ROC কার্ভের একটি সংক্ষিপ্ত ভিডিও ওভারভিউ দেখার জন্য
+
+চলুন, আমরা আরেকটি ভিজুয়ালাইজেশন করি যাতে তথাকথিত 'ROC' কার্ভ দেখা যায়:
+
+```python
+from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score
+import matplotlib
+import matplotlib.pyplot as plt
+%matplotlib inline
+
+y_scores = model.predict_proba(X_test)
+fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1])
+
+fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
+plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
+plt.plot(fpr, tpr)
+plt.xlabel('False Positive Rate')
+plt.ylabel('True Positive Rate')
+plt.title('ROC Curve')
+plt.show()
+```
+
+Matplotlib ব্যবহার করে মডেলের [Receiving Operating Characteristic](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html?highlight=roc) বা ROC প্লট করুন। ROC কার্ভ সাধারণত একটি ক্লাসিফায়ারের আউটপুটের একটি ভিউ পেতে ব্যবহৃত হয়, যা ট্রু পজিটিভ বনাম ফলস পজিটিভের দিক থেকে। "ROC কার্ভ সাধারণত Y অক্ষে ট্রু পজিটিভ রেট এবং X অক্ষে ফলস পজিটিভ রেট দেখায়।" তাই কার্ভের খাড়া হওয়া এবং মধ্যরেখা ও কার্ভের মধ্যবর্তী স্থান গুরুত্বপূর্ণ: আপনি এমন একটি কার্ভ চান যা দ্রুত উপরে উঠে এবং রেখার ওপরে চলে যায়। আমাদের ক্ষেত্রে, শুরুতে কিছু ফলস পজিটিভ রয়েছে, তারপর রেখাটি সঠিকভাবে উপরে উঠে যায়:
+
+![ROC](../../../../translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.bn.png)
+
+শেষে, Scikit-learn-এর [`roc_auc_score` API](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html?highlight=roc_auc#sklearn.metrics.roc_auc_score) ব্যবহার করে প্রকৃত 'Area Under the Curve' (AUC) গণনা করুন:
+
+```python
+auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1])
+print(auc)
+```  
+ফলাফল হলো `0.9749908725812341`। যেহেতু AUC-এর মান 0 থেকে 1 পর্যন্ত হয়, আপনি একটি বড় স্কোর চান, কারণ একটি মডেল যা 100% সঠিক প্রেডিকশন করে তার AUC হবে 1; এই ক্ষেত্রে, মডেলটি _খুব ভালো_।
+
+ভবিষ্যতের ক্লাসিফিকেশন লেসনে, আপনি শিখবেন কীভাবে আপনার মডেলের স্কোর উন্নত করতে ইটারেট করবেন। তবে আপাতত, অভিনন্দন! আপনি এই রিগ্রেশন লেসনগুলো সম্পন্ন করেছেন!
+
+---
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে আরও অনেক কিছু জানার আছে! তবে শেখার সেরা উপায় হলো পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা। এমন একটি ডেটাসেট খুঁজুন যা এই ধরনের বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত এবং এর সাথে একটি মডেল তৈরি করুন। আপনি কী শিখলেন? টিপ: [Kaggle](https://www.kaggle.com/search?q=logistic+regression+datasets) এ আকর্ষণীয় ডেটাসেট খুঁজে দেখুন।
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/16/)
+
+## রিভিউ এবং স্ব-অধ্যয়ন
+
+[স্ট্যানফোর্ডের এই পেপারের](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf) প্রথম কয়েকটি পৃষ্ঠা পড়ুন যেখানে লজিস্টিক রিগ্রেশনের কিছু ব্যবহারিক প্রয়োগ নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। এমন কাজগুলো নিয়ে ভাবুন যা আমরা এখন পর্যন্ত অধ্যয়ন করা রিগ্রেশন টাস্কগুলোর মধ্যে একটির জন্য বেশি উপযুক্ত। কোনটি সবচেয়ে ভালো কাজ করবে?
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[এই রিগ্রেশনটি পুনরায় চেষ্টা করুন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/assignment.md b/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..d2b4a46e9
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "8af40209a41494068c1f42b14c0b450d",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:28:30+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# কিছু রিগ্রেশন পুনরায় চেষ্টা করা
+
+## নির্দেশাবলী
+
+পাঠে, আপনি কুমড়ার ডেটার একটি অংশ ব্যবহার করেছিলেন। এখন, মূল ডেটায় ফিরে যান এবং সম্পূর্ণ ডেটা, যা পরিষ্কার এবং মানানসই করা হয়েছে, ব্যবহার করে একটি Logistic Regression মডেল তৈরি করার চেষ্টা করুন।
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                               | পর্যাপ্ত                                                     | উন্নতির প্রয়োজন                                           |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
+|          | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে একটি ভালোভাবে ব্যাখ্যা করা এবং ভালোভাবে কার্যকরী মডেল রয়েছে | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে একটি মডেল ন্যূনতম কার্যকরী | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে একটি দুর্বল কার্যকরী মডেল রয়েছে বা কোনো মডেল নেই |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb b/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..de9062eeb
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,269 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## কুমড়ার প্রজাতি এবং রঙ\n",
+    "\n",
+    "প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি এবং ডেটাসেট লোড করুন। ডেটাকে একটি ডেটাফ্রেমে রূপান্তর করুন যা ডেটার একটি অংশ ধারণ করে:\n",
+    "\n",
+    "চলুন রঙ এবং প্রজাতির মধ্যে সম্পর্কটি দেখি\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date  \\\n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17   \n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition  \\\n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 1,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "dee08c2b49057b0de8b6752c4dbca368",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:57:30+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md b/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..e593c2b33
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:29:02+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb b/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..60ec24621
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb
@@ -0,0 +1,685 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন - পাঠ ৪\n",
+    "\n",
+    "![লজিস্টিক বনাম লিনিয়ার রিগ্রেশন ইনফোগ্রাফিক](../../../../../../translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.bn.png)\n",
+    "\n",
+    "#### **[পাঠের পূর্ববর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/15/)**\n",
+    "\n",
+    "#### ভূমিকা\n",
+    "\n",
+    "রিগ্রেশনের উপর এই চূড়ান্ত পাঠে, যা একটি মৌলিক *ক্লাসিক* মেশিন লার্নিং কৌশল, আমরা লজিস্টিক রিগ্রেশন নিয়ে আলোচনা করব। এই কৌশলটি ব্যবহার করে আপনি প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে পারেন যা বাইনারি ক্যাটাগরি পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করে। এই ক্যান্ডি চকলেট কিনা? এই রোগ সংক্রামক কিনা? এই গ্রাহক এই পণ্যটি কিনবে কিনা?\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠে আপনি শিখবেন:\n",
+    "\n",
+    "-   লজিস্টিক রিগ্রেশনের কৌশলসমূহ\n",
+    "\n",
+    "✅ এই [Learn module](https://learn.microsoft.com/training/modules/introduction-classification-models/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) এ এই ধরনের রিগ্রেশনের সাথে কাজ করার দক্ষতা আরও গভীর করুন।\n",
+    "\n",
+    "## পূর্বশর্ত\n",
+    "\n",
+    "কুমড়ার ডেটা নিয়ে কাজ করার পর, আমরা এখন এটি সম্পর্কে যথেষ্ট পরিচিত হয়েছি যাতে বুঝতে পারি যে একটি বাইনারি ক্যাটাগরি রয়েছে যার সাথে আমরা কাজ করতে পারি: `Color`।\n",
+    "\n",
+    "চলুন একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করি যা পূর্বাভাস দিতে পারে, কিছু ভেরিয়েবল দেওয়া হলে, *একটি নির্দিষ্ট কুমড়ার রঙ কী হতে পারে* (কমলা 🎃 বা সাদা 👻)।\n",
+    "\n",
+    "> আমরা কেন রিগ্রেশনের পাঠে বাইনারি ক্লাসিফিকেশন নিয়ে আলোচনা করছি? শুধুমাত্র ভাষাগত সুবিধার জন্য, কারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন [আসলে একটি ক্লাসিফিকেশন পদ্ধতি](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression), যদিও এটি লিনিয়ার-ভিত্তিক। ডেটা ক্লাসিফাই করার অন্যান্য পদ্ধতি সম্পর্কে পরবর্তী পাঠে জানুন।\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠের জন্য, আমাদের নিম্নলিখিত প্যাকেজগুলোর প্রয়োজন হবে:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) হলো একটি [R প্যাকেজের সংগ্রহ](https://www.tidyverse.org/packages) যা ডেটা সায়েন্সকে দ্রুত, সহজ এবং আরও মজাদার করে তোলে!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) ফ্রেমওয়ার্ক হলো মডেলিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য একটি [প্যাকেজের সংগ্রহ](https://www.tidymodels.org/packages/)।\n",
+    "\n",
+    "-   `janitor`: [janitor প্যাকেজ](https://github.com/sfirke/janitor) ডেটা পরীক্ষা এবং পরিষ্কার করার জন্য সহজ সরঞ্জাম সরবরাহ করে।\n",
+    "\n",
+    "-   `ggbeeswarm`: [ggbeeswarm প্যাকেজ](https://github.com/eclarke/ggbeeswarm) ggplot2 ব্যবহার করে beeswarm-স্টাইল প্লট তৈরি করার পদ্ধতি সরবরাহ করে।\n",
+    "\n",
+    "আপনি এগুলো ইনস্টল করতে পারেন:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"janitor\", \"ggbeeswarm\"))`\n",
+    "\n",
+    "অথবা, নিচের স্ক্রিপ্টটি পরীক্ষা করে দেখবে যে আপনার এই মডিউল সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলো আছে কিনা এবং যদি না থাকে তবে সেগুলো ইনস্টল করবে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, janitor, ggbeeswarm)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## **প্রশ্নটি সংজ্ঞায়িত করুন**\n",
+    "\n",
+    "আমাদের উদ্দেশ্যে, আমরা এটিকে একটি বাইনারি আকারে প্রকাশ করব: 'সাদা' বা 'সাদা নয়'। আমাদের ডেটাসেটে একটি 'ডোরা কাটা' বিভাগও রয়েছে, তবে এর উদাহরণ খুব কম, তাই আমরা এটি ব্যবহার করব না। যাই হোক, এটি ডেটাসেট থেকে null মান সরানোর পর অদৃশ্য হয়ে যায়।\n",
+    "\n",
+    "> 🎃 মজার তথ্য, আমরা কখনও কখনও সাদা কুমড়াকে 'ভূত' কুমড়া বলে থাকি। এগুলো খোদাই করা খুব সহজ নয়, তাই এগুলো কম জনপ্রিয়, তবে দেখতে বেশ আকর্ষণীয়! সুতরাং আমরা আমাদের প্রশ্নটি এভাবে পুনর্গঠন করতে পারি: 'ভূত' বা 'ভূত নয়'। 👻\n",
+    "\n",
+    "## **লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে**\n",
+    "\n",
+    "লজিস্টিক রিগ্রেশন কিছু গুরুত্বপূর্ণ উপায়ে পূর্বে শেখা লিনিয়ার রিগ্রেশন থেকে আলাদা।\n",
+    "\n",
+    "#### **বাইনারি শ্রেণীবিভাগ**\n",
+    "\n",
+    "লজিস্টিক রিগ্রেশন লিনিয়ার রিগ্রেশনের মতো একই বৈশিষ্ট্য প্রদান করে না। প্রথমটি একটি `বাইনারি বিভাগ` (\"কমলা বা কমলা নয়\") সম্পর্কে পূর্বাভাস দেয়, যেখানে দ্বিতীয়টি `ধারাবাহিক মান` পূর্বাভাস দিতে সক্ষম, যেমন কুমড়ার উৎপত্তি এবং ফসল তোলার সময় দেওয়া হলে, *এর দাম কতটা বাড়বে*।\n",
+    "\n",
+    "![দাসানি মাদিপালির ইনফোগ্রাফিক](../../../../../../translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.bn.png)\n",
+    "\n",
+    "### অন্যান্য শ্রেণীবিভাগ\n",
+    "\n",
+    "লজিস্টিক রিগ্রেশনের অন্যান্য ধরন রয়েছে, যেমন মাল্টিনোমিয়াল এবং অর্ডিনাল:\n",
+    "\n",
+    "- **মাল্টিনোমিয়াল**, যেখানে একাধিক বিভাগ থাকে - \"কমলা, সাদা এবং ডোরা কাটা\"।\n",
+    "\n",
+    "- **অর্ডিনাল**, যেখানে ক্রমানুসারে বিভাগ থাকে, যা আমাদের ফলাফলগুলোকে যৌক্তিকভাবে সাজাতে সাহায্য করে, যেমন আমাদের কুমড়াগুলো যা একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক আকারে সাজানো থাকে (মিনি, ছোট, মাঝারি, বড়, এক্সএল, ডাবল এক্সএল)।\n",
+    "\n",
+    "![মাল্টিনোমিয়াল বনাম অর্ডিনাল রিগ্রেশন](../../../../../../translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.bn.png)\n",
+    "\n",
+    "#### **ভেরিয়েবলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক থাকা জরুরি নয়**\n",
+    "\n",
+    "আপনি কি মনে করেন লিনিয়ার রিগ্রেশন আরও ভালো কাজ করত যদি ভেরিয়েবলগুলো আরও বেশি সম্পর্কিত হতো? লজিস্টিক রিগ্রেশন ঠিক উল্টো - ভেরিয়েবলগুলোকে একে অপরের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে হবে না। এটি এই ডেটার জন্য কার্যকর, যেখানে সম্পর্কগুলো তুলনামূলকভাবে দুর্বল।\n",
+    "\n",
+    "#### **আপনার অনেক পরিষ্কার ডেটা দরকার**\n",
+    "\n",
+    "লজিস্টিক রিগ্রেশন আরও সঠিক ফলাফল দেবে যদি আপনি বেশি ডেটা ব্যবহার করেন; আমাদের ছোট ডেটাসেট এই কাজের জন্য আদর্শ নয়, তাই এটি মনে রাখুন।\n",
+    "\n",
+    "✅ এমন ডেটার ধরন সম্পর্কে চিন্তা করুন যা লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য উপযুক্ত হতে পারে।\n",
+    "\n",
+    "## অনুশীলন - ডেটা পরিষ্কার করুন\n",
+    "\n",
+    "প্রথমে, ডেটা একটু পরিষ্কার করুন, null মানগুলো বাদ দিন এবং শুধুমাত্র কিছু কলাম নির্বাচন করুন:\n",
+    "\n",
+    "1. নিম্নলিখিত কোড যোগ করুন:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the data and clean column names\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\") %>% \n",
+    "  clean_names()\n",
+    "\n",
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins_select <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(c(city_name, package, variety, origin, item_size, color)) \n",
+    "\n",
+    "# Drop rows containing missing values and encode color as factor (category)\n",
+    "pumpkins_select <- pumpkins_select %>% \n",
+    "  drop_na() %>% \n",
+    "  mutate(color = factor(color))\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows\n",
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "আপনি সবসময় আপনার নতুন ডেটাফ্রেমটি একবার দেখে নিতে পারেন, নিচের মতো [*glimpse()*](https://pillar.r-lib.org/reference/glimpse.html) ফাংশন ব্যবহার করে:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  glimpse()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "চলুন নিশ্চিত করি যে আমরা আসলে একটি বাইনারি শ্রেণীবিন্যাস সমস্যা করতে যাচ্ছি:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Subset distinct observations in outcome column\n",
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  distinct(color)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### ভিজুয়ালাইজেশন - শ্রেণীবদ্ধ প্লট\n",
+    "এখন পর্যন্ত আপনি আবারও কুমড়ার ডেটা লোড করেছেন এবং এটি পরিষ্কার করেছেন যাতে কিছু ভেরিয়েবলসহ একটি ডেটাসেট সংরক্ষণ করা যায়, যার মধ্যে রঙ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। চলুন নোটবুকে ggplot লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটাফ্রেমটি ভিজুয়ালাইজ করি।\n",
+    "\n",
+    "ggplot লাইব্রেরি আপনার ডেটা ভিজুয়ালাইজ করার জন্য কিছু চমৎকার উপায় প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি শ্রেণীবদ্ধ প্লটে প্রতিটি Variety এবং Color এর জন্য ডেটার বিতরণ তুলনা করতে পারেন।\n",
+    "\n",
+    "1. geombar ফাংশন ব্যবহার করে এমন একটি প্লট তৈরি করুন, আমাদের কুমড়ার ডেটা ব্যবহার করে, এবং প্রতিটি কুমড়ার ক্যাটাগরির (কমলা বা সাদা) জন্য একটি রঙের ম্যাপিং নির্দিষ্ট করুন:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "python"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Specify colors for each value of the hue variable\n",
+    "palette <- c(ORANGE = \"orange\", WHITE = \"wheat\")\n",
+    "\n",
+    "# Create the bar plot\n",
+    "ggplot(pumpkins_select, aes(y = variety, fill = color)) +\n",
+    "  geom_bar(position = \"dodge\") +\n",
+    "  scale_fill_manual(values = palette) +\n",
+    "  labs(y = \"Variety\", fill = \"Color\") +\n",
+    "  theme_minimal()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ডেটা পর্যবেক্ষণ করে, আপনি দেখতে পারেন কীভাবে রঙের ডেটা বৈচিত্র্যের সাথে সম্পর্কিত।\n",
+    "\n",
+    "✅ এই শ্রেণীবদ্ধ প্লটটি দেখে, আপনি কী কী আকর্ষণীয় অনুসন্ধান কল্পনা করতে পারেন?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### ডেটা প্রি-প্রসেসিং: ফিচার এনকোডিং\n",
+    "\n",
+    "আমাদের পাম্পকিনস ডেটাসেটে সমস্ত কলামের জন্য স্ট্রিং মান রয়েছে। মানুষের জন্য ক্যাটেগরিকাল ডেটা নিয়ে কাজ করা সহজ হলেও মেশিনের জন্য তা নয়। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলো সংখ্যার সাথে ভালো কাজ করে। এজন্য এনকোডিং ডেটা প্রি-প্রসেসিং ধাপের একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ অংশ, কারণ এটি আমাদের ক্যাটেগরিকাল ডেটাকে সংখ্যায় রূপান্তর করতে সাহায্য করে, কোনো তথ্য হারানো ছাড়াই। ভালো এনকোডিং একটি ভালো মডেল তৈরিতে সহায়ক হয়।\n",
+    "\n",
+    "ফিচার এনকোডিংয়ের জন্য দুটি প্রধান ধরনের এনকোডার রয়েছে:\n",
+    "\n",
+    "1. **অর্ডিনাল এনকোডার**: এটি অর্ডিনাল ভ্যারিয়েবলগুলোর জন্য উপযুক্ত, যা ক্যাটেগরিকাল ভ্যারিয়েবল যেখানে ডেটা একটি যৌক্তিক ক্রম অনুসরণ করে, যেমন আমাদের ডেটাসেটের `item_size` কলাম। এটি একটি ম্যাপিং তৈরি করে যেখানে প্রতিটি ক্যাটেগরি একটি সংখ্যার মাধ্যমে উপস্থাপিত হয়, যা কলামে ক্যাটেগরির ক্রম নির্দেশ করে।\n",
+    "\n",
+    "2. **ক্যাটেগরিকাল এনকোডার**: এটি নোমিনাল ভ্যারিয়েবলগুলোর জন্য উপযুক্ত, যা ক্যাটেগরিকাল ভ্যারিয়েবল যেখানে ডেটা কোনো যৌক্তিক ক্রম অনুসরণ করে না, যেমন আমাদের ডেটাসেটে `item_size` ব্যতীত অন্যান্য ফিচার। এটি একটি ওয়ান-হট এনকোডিং, যার অর্থ প্রতিটি ক্যাটেগরি একটি বাইনারি কলামের মাধ্যমে উপস্থাপিত হয়: এনকোড করা ভ্যারিয়েবলটি 1 হয় যদি পাম্পকিন সেই ভ্যারাইটির অন্তর্ভুক্ত হয় এবং অন্যথায় 0 হয়।\n",
+    "\n",
+    "**Tidymodels** আরেকটি চমৎকার প্যাকেজ সরবরাহ করে: [recipes](https://recipes.tidymodels.org/) - ডেটা প্রি-প্রসেসিংয়ের জন্য একটি প্যাকেজ। আমরা একটি `recipe` সংজ্ঞায়িত করব যা নির্ধারণ করবে যে সমস্ত প্রেডিক্টর কলামগুলোকে একটি সেট ইন্টিজারে এনকোড করা উচিত, `prep` ব্যবহার করে প্রয়োজনীয় পরিমাণ এবং পরিসংখ্যান অনুমান করব যা কোনো অপারেশনের জন্য প্রয়োজন এবং শেষে `bake` ব্যবহার করে নতুন ডেটায় সেই গণনাগুলো প্রয়োগ করব।\n",
+    "\n",
+    "> সাধারণত, **recipes** সাধারণত মডেলিংয়ের জন্য একটি প্রি-প্রসেসর হিসেবে ব্যবহৃত হয় যেখানে এটি নির্ধারণ করে যে একটি ডেটাসেটের উপর মডেলিংয়ের জন্য প্রস্তুত করতে কী ধাপগুলো প্রয়োগ করা উচিত। এই ক্ষেত্রে, এটি **অত্যন্ত সুপারিশ করা হয়** যে আপনি `workflow()` ব্যবহার করুন, `prep` এবং `bake` ব্যবহার করে ম্যানুয়ালি একটি রেসিপি অনুমান করার পরিবর্তে। আমরা এটি কিছুক্ষণের মধ্যেই দেখব।\n",
+    ">\n",
+    "> তবে আপাতত, আমরা **recipes + prep + bake** ব্যবহার করছি একটি ডেটাসেটের উপর কী ধাপগুলো প্রয়োগ করা উচিত তা নির্ধারণ করতে যাতে এটি ডেটা বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত হয় এবং প্রয়োগ করা ধাপগুলো সহ প্রি-প্রসেসড ডেটা বের করতে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Preprocess and extract data to allow some data analysis\n",
+    "baked_pumpkins <- recipe(color ~ ., data = pumpkins_select) %>%\n",
+    "  # Define ordering for item_size column\n",
+    "  step_mutate(item_size = ordered(item_size, levels = c('sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo'))) %>%\n",
+    "  # Convert factors to numbers using the order defined above (Ordinal encoding)\n",
+    "  step_integer(item_size, zero_based = F) %>%\n",
+    "  # Encode all other predictors using one hot encoding\n",
+    "  step_dummy(all_nominal(), -all_outcomes(), one_hot = TRUE) %>%\n",
+    "  prep(data = pumpkin_select) %>%\n",
+    "  bake(new_data = NULL)\n",
+    "\n",
+    "# Display the first few rows of preprocessed data\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "✅ আইটেম সাইজ কলামের জন্য অর্ডিনাল এনকোডার ব্যবহারের সুবিধাগুলো কী?\n",
+    "\n",
+    "### ভেরিয়েবলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ\n",
+    "\n",
+    "এখন যেহেতু আমরা আমাদের ডেটা প্রি-প্রসেস করেছি, আমরা ফিচার এবং লেবেলের মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করতে পারি, যাতে বোঝা যায় মডেলটি ফিচারগুলো থেকে লেবেল কতটা ভালোভাবে পূর্বানুমান করতে পারবে। এই ধরনের বিশ্লেষণ করার সবচেয়ে ভালো উপায় হলো ডেটা প্লট করা।  \n",
+    "আমরা আবারও ggplot-এর geom_boxplot_ ফাংশন ব্যবহার করব, যাতে একটি ক্যাটেগরিক্যাল প্লটে আইটেম সাইজ, ভ্যারাইটি এবং কালারের মধ্যে সম্পর্কগুলো ভিজুয়ালাইজ করা যায়। ডেটা আরও ভালোভাবে প্লট করার জন্য আমরা এনকোড করা আইটেম সাইজ কলাম এবং আনএনকোড করা ভ্যারাইটি কলাম ব্যবহার করব।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Define the color palette\n",
+    "palette <- c(ORANGE = \"orange\", WHITE = \"wheat\")\n",
+    "\n",
+    "# We need the encoded Item Size column to use it as the x-axis values in the plot\n",
+    "pumpkins_select_plot<-pumpkins_select\n",
+    "pumpkins_select_plot$item_size <- baked_pumpkins$item_size\n",
+    "\n",
+    "# Create the grouped box plot\n",
+    "ggplot(pumpkins_select_plot, aes(x = `item_size`, y = color, fill = color)) +\n",
+    "  geom_boxplot() +\n",
+    "  facet_grid(variety ~ ., scales = \"free_x\") +\n",
+    "  scale_fill_manual(values = palette) +\n",
+    "  labs(x = \"Item Size\", y = \"\") +\n",
+    "  theme_minimal() +\n",
+    "  theme(strip.text = element_text(size = 12)) +\n",
+    "  theme(axis.text.x = element_text(size = 10)) +\n",
+    "  theme(axis.title.x = element_text(size = 12)) +\n",
+    "  theme(axis.title.y = element_blank()) +\n",
+    "  theme(legend.position = \"bottom\") +\n",
+    "  guides(fill = guide_legend(title = \"Color\")) +\n",
+    "  theme(panel.spacing = unit(0.5, \"lines\"))+\n",
+    "  theme(strip.text.y = element_text(size = 4, hjust = 0)) \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### একটি স্বার্ম প্লট ব্যবহার করুন\n",
+    "\n",
+    "যেহেতু Color একটি দ্বৈত ক্যাটাগরি (সাদা বা নয়), এটি ভিজুয়ালাইজেশনের জন্য 'একটি [বিশেষ পদ্ধতির](https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/main/data-visualization.pdf) প্রয়োজন'।\n",
+    "\n",
+    "Color-এর বণ্টন item_size-এর সাথে সম্পর্কিতভাবে দেখানোর জন্য একটি `swarm plot` চেষ্টা করুন।\n",
+    "\n",
+    "আমরা [ggbeeswarm প্যাকেজ](https://github.com/eclarke/ggbeeswarm) ব্যবহার করব, যা ggplot2 ব্যবহার করে beeswarm-স্টাইলের প্লট তৈরি করার পদ্ধতি প্রদান করে। Beeswarm প্লট এমন একটি পদ্ধতি যেখানে সাধারণত পয়েন্টগুলো একটির উপর আরেকটি পড়ে যেত, সেগুলোকে পাশাপাশি ফেলার জন্য ব্যবহার করা হয়।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create beeswarm plots of color and item_size\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(color = factor(color)) %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = color, y = item_size, color = color)) +\n",
+    "  geom_quasirandom() +\n",
+    "  scale_color_brewer(palette = \"Dark2\", direction = -1) +\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "এখন যেহেতু আমরা রঙের দ্বৈত শ্রেণীবিভাগ এবং আকারের বৃহত্তর গোষ্ঠীর মধ্যে সম্পর্ক সম্পর্কে ধারণা পেয়েছি, চলুন একটি কুমড়ার সম্ভাব্য রঙ নির্ধারণের জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশন অন্বেষণ করি।\n",
+    "\n",
+    "## আপনার মডেল তৈরি করুন\n",
+    "\n",
+    "আপনার শ্রেণীবিভাজন মডেলে ব্যবহারের জন্য ভেরিয়েবল নির্বাচন করুন এবং ডেটাকে প্রশিক্ষণ ও পরীক্ষার সেটে ভাগ করুন। [rsample](https://rsample.tidymodels.org/), Tidymodels-এর একটি প্যাকেজ, দক্ষ ডেটা বিভাজন এবং পুনঃনমুনার জন্য অবকাঠামো প্রদান করে:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Split data into 80% for training and 20% for testing\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "pumpkins_split <- pumpkins_select %>% \n",
+    "  initial_split(prop = 0.8)\n",
+    "\n",
+    "# Extract the data in each split\n",
+    "pumpkins_train <- training(pumpkins_split)\n",
+    "pumpkins_test <- testing(pumpkins_split)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the first 5 rows of the training set\n",
+    "pumpkins_train %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "🙌 আমরা এখন একটি মডেল প্রশিক্ষণ করার জন্য প্রস্তুত, যেখানে প্রশিক্ষণের বৈশিষ্ট্যগুলো প্রশিক্ষণের লেবেল (রঙ) এর সাথে মানানসই করা হবে।\n",
+    "\n",
+    "আমরা একটি রেসিপি তৈরি করার মাধ্যমে শুরু করব, যা আমাদের ডেটার উপর প্রি-প্রসেসিং ধাপগুলো নির্ধারণ করবে, যাতে এটি মডেলিংয়ের জন্য প্রস্তুত হয়। উদাহরণস্বরূপ: ক্যাটেগরিকাল ভেরিয়েবলগুলোকে একটি পূর্ণসংখ্যার সেটে এনকোড করা। ঠিক যেমন `baked_pumpkins`, আমরা একটি `pumpkins_recipe` তৈরি করব, কিন্তু এটিকে `prep` এবং `bake` করব না, কারণ এটি একটি ওয়ার্কফ্লোতে অন্তর্ভুক্ত করা হবে, যা আপনি কয়েকটি ধাপ পরে দেখতে পাবেন।\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels-এ লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল নির্ধারণ করার বেশ কিছু উপায় রয়েছে। দেখুন `?logistic_reg()`। আপাতত, আমরা ডিফল্ট `stats::glm()` ইঞ্জিন ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল নির্ধারণ করব।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create a recipe that specifies preprocessing steps for modelling\n",
+    "pumpkins_recipe <- recipe(color ~ ., data = pumpkins_train) %>% \n",
+    "  step_mutate(item_size = ordered(item_size, levels = c('sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo'))) %>%\n",
+    "  step_integer(item_size, zero_based = F) %>%  \n",
+    "  step_dummy(all_nominal(), -all_outcomes(), one_hot = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "# Create a logistic model specification\n",
+    "log_reg <- logistic_reg() %>% \n",
+    "  set_engine(\"glm\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "এখন যেহেতু আমাদের কাছে একটি রেসিপি এবং একটি মডেল স্পেসিফিকেশন রয়েছে, আমাদের সেগুলোকে একত্রিত করার একটি উপায় খুঁজে বের করতে হবে এমন একটি অবজেক্টে যা প্রথমে ডেটা প্রিপ্রসেস করবে (পর্দার আড়ালে prep+bake), প্রিপ্রসেসড ডেটার উপর মডেল ফিট করবে এবং সম্ভাব্য পোস্ট-প্রসেসিং কার্যক্রমের জন্যও সুযোগ দেবে।\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels-এ, এই সুবিধাজনক অবজেক্টটিকে [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) বলা হয় এবং এটি আপনার মডেলিং উপাদানগুলোকে সহজেই ধরে রাখে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Bundle modelling components in a workflow\n",
+    "log_reg_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(pumpkins_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(log_reg)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the workflow\n",
+    "log_reg_wf\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "একটি ওয়ার্কফ্লো *নির্ধারণ* করার পর, একটি মডেল [`fit()`](https://tidymodels.github.io/parsnip/reference/fit.html) ফাংশন ব্যবহার করে `প্রশিক্ষণ` দেওয়া যেতে পারে। ওয়ার্কফ্লোটি একটি রেসিপি অনুমান করবে এবং প্রশিক্ষণের আগে ডেটা প্রিপ্রসেস করবে, তাই আমাদের ম্যানুয়ালি prep এবং bake ব্যবহার করে এটি করতে হবে না।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Train the model\n",
+    "wf_fit <- log_reg_wf %>% \n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\n",
+    "\n",
+    "# Print the trained workflow\n",
+    "wf_fit\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "মডেল প্রশিক্ষণের সময় শেখা গুণাঙ্কগুলো প্রদর্শন করে।\n",
+    "\n",
+    "এখন আমরা প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে মডেলটি প্রশিক্ষণ দিয়েছি, আমরা [parsnip::predict()](https://parsnip.tidymodels.org/reference/predict.model_fit.html) ব্যবহার করে পরীক্ষার ডেটার উপর পূর্বাভাস করতে পারি। চলুন শুরু করি মডেলটি ব্যবহার করে আমাদের পরীক্ষার সেটের জন্য লেবেল এবং প্রতিটি লেবেলের সম্ভাবনা পূর্বাভাস করা। যখন সম্ভাবনা ০.৫ এর বেশি হয়, পূর্বাভাসকৃত শ্রেণি হবে `WHITE`, অন্যথায় `ORANGE`।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make predictions for color and corresponding probabilities\n",
+    "results <- pumpkins_test %>% select(color) %>% \n",
+    "  bind_cols(wf_fit %>% \n",
+    "              predict(new_data = pumpkins_test)) %>%\n",
+    "  bind_cols(wf_fit %>%\n",
+    "              predict(new_data = pumpkins_test, type = \"prob\"))\n",
+    "\n",
+    "# Compare predictions\n",
+    "results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "খুব ভালো! এটি লজিস্টিক রিগ্রেশন কীভাবে কাজ করে তার সম্পর্কে আরও কিছু ধারণা প্রদান করে।\n",
+    "\n",
+    "### বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্সের মাধ্যমে আরও ভালো বোঝাপড়া\n",
+    "\n",
+    "প্রত্যেকটি পূর্বাভাসকে তার সংশ্লিষ্ট \"গ্রাউন্ড ট্রুথ\" প্রকৃত মানের সাথে তুলনা করা মডেলের পূর্বাভাসের কার্যকারিতা নির্ধারণ করার জন্য খুব কার্যকর পদ্ধতি নয়। সৌভাগ্যক্রমে, Tidymodels-এর কাছে আরও কিছু কৌশল রয়েছে: [`yardstick`](https://yardstick.tidymodels.org/) - একটি প্যাকেজ যা পারফরম্যান্স মেট্রিক ব্যবহার করে মডেলের কার্যকারিতা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়।\n",
+    "\n",
+    "শ্রেণীবিন্যাস সমস্যার সাথে সম্পর্কিত একটি পারফরম্যান্স মেট্রিক হলো [`confusion matrix`](https://wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix)। একটি বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স বর্ণনা করে একটি শ্রেণীবিন্যাস মডেল কতটা ভালো কাজ করছে। বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স দেখায় প্রতিটি শ্রেণীর কতগুলো উদাহরণ সঠিকভাবে মডেল দ্বারা শ্রেণীবিন্যাস করা হয়েছে। আমাদের ক্ষেত্রে, এটি দেখাবে কতগুলো কমলা রঙের কুমড়া কমলা হিসেবে শ্রেণীবিন্যাস করা হয়েছে এবং কতগুলো সাদা কুমড়া সাদা হিসেবে শ্রেণীবিন্যাস করা হয়েছে; বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স এটিও দেখাবে কতগুলো **ভুল** শ্রেণীতে শ্রেণীবিন্যাস করা হয়েছে।\n",
+    "\n",
+    "[**`conf_mat()`**](https://tidymodels.github.io/yardstick/reference/conf_mat.html) ফাংশনটি yardstick থেকে পর্যবেক্ষণ এবং পূর্বাভাসিত শ্রেণীগুলোর এই ক্রস-ট্যাবুলেশন গণনা করে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Confusion matrix for prediction results\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = color, estimate = .pred_class)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "আসুন কনফিউশন ম্যাট্রিক্সটি বিশ্লেষণ করি। আমাদের মডেলকে কুমড়োগুলোকে দুটি বাইনারি ক্যাটাগরিতে শ্রেণীবদ্ধ করতে বলা হয়েছে: ক্যাটাগরি `সাদা` এবং ক্যাটাগরি `সাদা নয়`।\n",
+    "\n",
+    "- যদি আপনার মডেল একটি কুমড়োকে সাদা হিসেবে পূর্বানুমান করে এবং বাস্তবে সেটি 'সাদা' ক্যাটাগরির অন্তর্ভুক্ত হয়, আমরা এটিকে বলি `সত্য পজিটিভ`, যা উপরের বাম দিকের সংখ্যায় দেখানো হয়।\n",
+    "\n",
+    "- যদি আপনার মডেল একটি কুমড়োকে সাদা নয় হিসেবে পূর্বানুমান করে এবং বাস্তবে সেটি 'সাদা' ক্যাটাগরির অন্তর্ভুক্ত হয়, আমরা এটিকে বলি `মিথ্যা নেগেটিভ`, যা নিচের বাম দিকের সংখ্যায় দেখানো হয়।\n",
+    "\n",
+    "- যদি আপনার মডেল একটি কুমড়োকে সাদা হিসেবে পূর্বানুমান করে এবং বাস্তবে সেটি 'সাদা নয়' ক্যাটাগরির অন্তর্ভুক্ত হয়, আমরা এটিকে বলি `মিথ্যা পজিটিভ`, যা উপরের ডান দিকের সংখ্যায় দেখানো হয়।\n",
+    "\n",
+    "- যদি আপনার মডেল একটি কুমড়োকে সাদা নয় হিসেবে পূর্বানুমান করে এবং বাস্তবে সেটি 'সাদা নয়' ক্যাটাগরির অন্তর্ভুক্ত হয়, আমরা এটিকে বলি `সত্য নেগেটিভ`, যা নিচের ডান দিকের সংখ্যায় দেখানো হয়।\n",
+    "\n",
+    "| সত্য |\n",
+    "|:-----:|\n",
+    "\n",
+    "|               |        |       |\n",
+    "|---------------|--------|-------|\n",
+    "| **পূর্বানুমান** | সাদা  | কমলা  |\n",
+    "| সাদা          | TP     | FP    |\n",
+    "| কমলা          | FN     | TN    |\n",
+    "\n",
+    "আপনি হয়তো অনুমান করতে পেরেছেন যে, সত্য পজিটিভ এবং সত্য নেগেটিভের সংখ্যা যত বেশি হবে এবং মিথ্যা পজিটিভ ও মিথ্যা নেগেটিভের সংখ্যা যত কম হবে, মডেলের কার্যকারিতা তত ভালো হবে।\n",
+    "\n",
+    "কনফিউশন ম্যাট্রিক্সটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি অন্যান্য মেট্রিক্সের জন্ম দেয় যা আমাদের একটি শ্রেণীবিভাজন মডেলের কার্যকারিতা আরও ভালোভাবে মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে। আসুন সেগুলো নিয়ে আলোচনা করি:\n",
+    "\n",
+    "🎓 প্রিসিশন: `TP/(TP + FP)` যা পূর্বানুমান করা পজিটিভগুলোর মধ্যে আসল পজিটিভের অনুপাত হিসেবে সংজ্ঞায়িত। এটিকে [পজিটিভ প্রেডিক্টিভ ভ্যালু](https://en.wikipedia.org/wiki/Positive_predictive_value \"Positive predictive value\")-ও বলা হয়।\n",
+    "\n",
+    "🎓 রিকল: `TP/(TP + FN)` যা আসল পজিটিভ নমুনাগুলোর মধ্যে পজিটিভ ফলাফলের অনুপাত হিসেবে সংজ্ঞায়িত। এটিকে `সংবেদনশীলতা` নামেও পরিচিত।\n",
+    "\n",
+    "🎓 স্পেসিফিসিটি: `TN/(TN + FP)` যা আসল নেগেটিভ নমুনাগুলোর মধ্যে নেগেটিভ ফলাফলের অনুপাত হিসেবে সংজ্ঞায়িত।\n",
+    "\n",
+    "🎓 একিউরেসি: `TP + TN/(TP + TN + FP + FN)` একটি নমুনার জন্য সঠিকভাবে পূর্বানুমান করা লেবেলের শতাংশ।\n",
+    "\n",
+    "🎓 এফ মেজার: প্রিসিশন এবং রিকলের একটি ভারসাম্যপূর্ণ গড়, যেখানে সর্বোচ্চ মান ১ এবং সর্বনিম্ন মান ০।\n",
+    "\n",
+    "আসুন এই মেট্রিক্সগুলো গণনা করি!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Combine metric functions and calculate them all at once\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, recall, spec, f_meas, accuracy)\n",
+    "eval_metrics(data = results, truth = color, estimate = .pred_class)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## এই মডেলের ROC কার্ভ দেখুন\n",
+    "\n",
+    "চলুন আরেকটি ভিজুয়ালাইজেশন করি যাতে তথাকথিত [`ROC কার্ভ`](https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic) দেখা যায়:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make a roc_curve\n",
+    "results %>% \n",
+    "  roc_curve(color, .pred_ORANGE) %>% \n",
+    "  autoplot()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ROC কার্ভ সাধারণত একটি শ্রেণীবিন্যাসকারীর আউটপুট বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে সত্য পজিটিভ বনাম মিথ্যা পজিটিভের তুলনা করা হয়। ROC কার্ভে সাধারণত Y অক্ষে `True Positive Rate`/সংবেদনশীলতা এবং X অক্ষে `False Positive Rate`/1-নির্দিষ্টতা দেখানো হয়। সুতরাং, কার্ভের খাড়া হওয়া এবং মধ্যরেখা ও কার্ভের মধ্যবর্তী ফাঁক গুরুত্বপূর্ণ: আপনি এমন একটি কার্ভ চান যা দ্রুত উপরের দিকে উঠে এবং রেখার ওপরে চলে যায়। আমাদের ক্ষেত্রে, শুরুতে কিছু মিথ্যা পজিটিভ থাকে, তারপর রেখাটি সঠিকভাবে উপরের দিকে উঠে যায়।\n",
+    "\n",
+    "শেষে, চলুন `yardstick::roc_auc()` ব্যবহার করে প্রকৃত Area Under the Curve (AUC) গণনা করি। AUC-এর একটি ব্যাখ্যা হতে পারে এটি: মডেলটি একটি এলোমেলো পজিটিভ উদাহরণকে একটি এলোমেলো নেগেটিভ উদাহরণের চেয়ে বেশি র‍্যাঙ্ক করার সম্ভাবনা।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Calculate area under curve\n",
+    "results %>% \n",
+    "  roc_auc(color, .pred_ORANGE)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ফলাফল প্রায় `0.975`। যেহেতু AUC-এর মান 0 থেকে 1 এর মধ্যে থাকে, আপনি একটি বড় স্কোর পেতে চান, কারণ একটি মডেল যা তার পূর্বাভাসে 100% সঠিক, তার AUC হবে 1; এই ক্ষেত্রে, মডেলটি *খুব ভালো*।\n",
+    "\n",
+    "ভবিষ্যতের শ্রেণীবিভাগের পাঠে, আপনি শিখবেন কীভাবে আপনার মডেলের স্কোর উন্নত করা যায় (যেমন, এই ক্ষেত্রে ভারসাম্যহীন ডেটার সাথে কাজ করা)।\n",
+    "\n",
+    "## 🚀চ্যালেঞ্জ\n",
+    "\n",
+    "লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে আরও অনেক কিছু জানার আছে! তবে শেখার সেরা উপায় হল পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা। এমন একটি ডেটাসেট খুঁজুন যা এই ধরনের বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত এবং এর সাথে একটি মডেল তৈরি করুন। আপনি কী শিখলেন? টিপ: [Kaggle](https://www.kaggle.com/search?q=logistic+regression+datasets)-এ আকর্ষণীয় ডেটাসেট খুঁজে দেখুন।\n",
+    "\n",
+    "## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন\n",
+    "\n",
+    "[স্ট্যানফোর্ডের এই পেপারের](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf) প্রথম কয়েকটি পৃষ্ঠা পড়ুন, যেখানে লজিস্টিক রিগ্রেশনের কিছু ব্যবহারিক প্রয়োগ নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। এমন কাজ নিয়ে ভাবুন যেগুলো আমরা এখন পর্যন্ত অধ্যয়ন করা বিভিন্ন রিগ্রেশন পদ্ধতির জন্য উপযুক্ত। কোনটি সবচেয়ে ভালো কাজ করবে?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "langauge": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "feaf125f481a89c468fa115bf2aed580",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:00:17+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..039c4c170
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1259 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## লজিস্টিক রিগ্রেশন - পাঠ ৪\n",
+    "\n",
+    "প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি এবং ডেটাসেট লোড করুন। ডেটাকে একটি ডেটাফ্রেমে রূপান্তর করুন যা ডেটার একটি অংশ ধারণ করে:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 63,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date   \n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17  \\\n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition   \n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN  \\\n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 63,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 64,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Origin</th>\n",
+       "      <th>Item Size</th>\n",
+       "      <th>Color</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>DELAWARE</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>VIRGINIA</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>lge</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>lge</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>36 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name       Package      Variety    Origin Item Size   Color\n",
+       "2  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  DELAWARE       med  ORANGE\n",
+       "3  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  VIRGINIA       med  ORANGE\n",
+       "4  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       lge  ORANGE\n",
+       "5  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       lge  ORANGE\n",
+       "6  BALTIMORE  36 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       med  ORANGE"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 64,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Select the columns we want to use\n",
+    "columns_to_select = ['City Name','Package','Variety', 'Origin','Item Size', 'Color']\n",
+    "pumpkins = full_pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "# Drop rows with missing values\n",
+    "pumpkins.dropna(inplace=True)\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# চলুন আমাদের ডেটা দেখি!\n",
+    "\n",
+    "Seaborn ব্যবহার করে এটি ভিজ্যুয়ালাইজ করি\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 65,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f8c56d0c650>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 65,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 609.375x500 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import seaborn as sns\n",
+    "# Specify colors for each values of the hue variable\n",
+    "palette = {\n",
+    "    'ORANGE': 'orange',\n",
+    "    'WHITE': 'wheat',\n",
+    "}\n",
+    "# Plot a bar plot to visualize how many pumpkins of each variety are orange or white\n",
+    "sns.catplot(\n",
+    "    data=pumpkins, y=\"Variety\", hue=\"Color\", kind=\"count\",\n",
+    "    palette=palette, \n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# ডেটা প্রি-প্রসেসিং\n",
+    "\n",
+    "চলুন বৈশিষ্ট্য এবং লেবেলগুলো এনকোড করি যাতে ডেটা ভালোভাবে প্লট করা যায় এবং মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 66,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array(['med', 'lge', 'sml', 'xlge', 'med-lge', 'jbo', 'exjbo'],\n",
+       "      dtype=object)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 66,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Let's look at the different values of the 'Item Size' column\n",
+    "pumpkins['Item Size'].unique()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 67,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder\n",
+    "# Encode the 'Item Size' column using ordinal encoding\n",
+    "item_size_categories = [['sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo']]\n",
+    "ordinal_features = ['Item Size']\n",
+    "ordinal_encoder = OrdinalEncoder(categories=item_size_categories)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 68,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder\n",
+    "# Encode all the other features using one-hot encoding\n",
+    "categorical_features = ['City Name', 'Package', 'Variety', 'Origin']\n",
+    "categorical_encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 69,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>ord__Item Size</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_ATLANTA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BALTIMORE</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BOSTON</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_CHICAGO</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_COLUMBIA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DALLAS</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DETROIT</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_LOS ANGELES</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_MIAMI</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_MICHIGAN</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW JERSEY</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW YORK</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NORTH CAROLINA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_OHIO</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_PENNSYLVANIA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TENNESSEE</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TEXAS</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VERMONT</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VIRGINIA</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 48 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   ord__Item Size  cat__City Name_ATLANTA  cat__City Name_BALTIMORE   \n",
+       "2             1.0                     0.0                       1.0  \\\n",
+       "3             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "4             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "5             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "6             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_BOSTON  cat__City Name_CHICAGO  cat__City Name_COLUMBIA   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                      0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_DALLAS  cat__City Name_DETROIT  cat__City Name_LOS ANGELES   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                         0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_MIAMI  ...  cat__Origin_MICHIGAN  cat__Origin_NEW JERSEY   \n",
+       "2                   0.0  ...                   0.0                     0.0  \\\n",
+       "3                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "4                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "5                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "6                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_NEW YORK  cat__Origin_NORTH CAROLINA  cat__Origin_OHIO   \n",
+       "2                   0.0                         0.0               0.0  \\\n",
+       "3                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "4                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "5                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "6                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_PENNSYLVANIA  cat__Origin_TENNESSEE  cat__Origin_TEXAS   \n",
+       "2                       0.0                    0.0                0.0  \\\n",
+       "3                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "4                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "5                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "6                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_VERMONT  cat__Origin_VIRGINIA  \n",
+       "2                  0.0                   0.0  \n",
+       "3                  0.0                   1.0  \n",
+       "4                  0.0                   0.0  \n",
+       "5                  0.0                   0.0  \n",
+       "6                  0.0                   0.0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 48 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 69,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.compose import ColumnTransformer\n",
+    "ct = ColumnTransformer(transformers=[\n",
+    "     ('ord', ordinal_encoder, ordinal_features),\n",
+    "     ('cat', categorical_encoder, categorical_features)\n",
+    "     ])\n",
+    "# Get the encoded features as a pandas DataFrame\n",
+    "ct.set_output(transform='pandas')\n",
+    "encoded_features = ct.fit_transform(pumpkins)\n",
+    "encoded_features.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 70,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>ord__Item Size</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_ATLANTA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BALTIMORE</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BOSTON</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_CHICAGO</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_COLUMBIA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DALLAS</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DETROIT</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_LOS ANGELES</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_MIAMI</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW JERSEY</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW YORK</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NORTH CAROLINA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_OHIO</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_PENNSYLVANIA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TENNESSEE</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TEXAS</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VERMONT</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VIRGINIA</th>\n",
+       "      <th>Color</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 49 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   ord__Item Size  cat__City Name_ATLANTA  cat__City Name_BALTIMORE   \n",
+       "2             1.0                     0.0                       1.0  \\\n",
+       "3             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "4             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "5             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "6             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_BOSTON  cat__City Name_CHICAGO  cat__City Name_COLUMBIA   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                      0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_DALLAS  cat__City Name_DETROIT  cat__City Name_LOS ANGELES   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                         0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_MIAMI  ...  cat__Origin_NEW JERSEY  cat__Origin_NEW YORK   \n",
+       "2                   0.0  ...                     0.0                   0.0  \\\n",
+       "3                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "4                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "5                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "6                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_NORTH CAROLINA  cat__Origin_OHIO  cat__Origin_PENNSYLVANIA   \n",
+       "2                         0.0               0.0                       0.0  \\\n",
+       "3                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "4                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "5                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "6                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_TENNESSEE  cat__Origin_TEXAS  cat__Origin_VERMONT   \n",
+       "2                    0.0                0.0                  0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "4                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "5                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "6                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_VIRGINIA  Color  \n",
+       "2                   0.0      0  \n",
+       "3                   1.0      0  \n",
+       "4                   0.0      0  \n",
+       "5                   0.0      0  \n",
+       "6                   0.0      0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 49 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 70,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
+    "# Encode the 'Color' column using label encoding\n",
+    "label_encoder = LabelEncoder()\n",
+    "encoded_label = label_encoder.fit_transform(pumpkins['Color'])\n",
+    "encoded_pumpkins = encoded_features.assign(Color=encoded_label)\n",
+    "encoded_pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 71,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['ORANGE', 'WHITE']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 71,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Let's look at the mapping between the encoded values and the original values\n",
+    "list(label_encoder.inverse_transform([0, 1]))"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# বৈশিষ্ট্য এবং লেবেলের মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করা\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 81,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f8c56322210>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 81,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x1620 with 9 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "palette = {\n",
+    "    'ORANGE': 'orange',\n",
+    "    'WHITE': 'wheat',\n",
+    "}\n",
+    "# We need the encoded Item Size column to use it as the x-axis values in the plot\n",
+    "pumpkins['Item Size'] = encoded_pumpkins['ord__Item Size']\n",
+    "\n",
+    "g = sns.catplot(\n",
+    "    data=pumpkins,\n",
+    "    x=\"Item Size\", y=\"Color\", row='Variety',\n",
+    "    kind=\"box\", orient=\"h\",\n",
+    "    sharex=False, margin_titles=True,\n",
+    "    height=1.8, aspect=4, palette=palette,\n",
+    ")\n",
+    "# Defining axis labels \n",
+    "g.set(xlabel=\"Item Size\", ylabel=\"\").set(xlim=(0,6))\n",
+    "g.set_titles(row_template=\"{row_name}\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import warnings\n",
+    "warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='seaborn')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 37,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<Axes: xlabel='Color', ylabel='ord__Item Size'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 37,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Suppressing warning message claiming that a portion of points cannot be placed into the plot due to the high number of data points\n",
+    "import warnings\n",
+    "warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='seaborn')\n",
+    "\n",
+    "palette = {\n",
+    "    0: 'orange',\n",
+    "    1: 'wheat'\n",
+    "}\n",
+    "sns.swarmplot(x=\"Color\", y=\"ord__Item Size\", hue=\"Color\", data=encoded_pumpkins, palette=palette)"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "**সতর্ক থাকুন**: সতর্কতাগুলো উপেক্ষা করা কখনোই একটি ভালো অভ্যাস নয় এবং যতটা সম্ভব এটি এড়িয়ে চলা উচিত। সতর্কতাগুলো প্রায়ই গুরুত্বপূর্ণ বার্তা প্রদান করে যা আমাদের কোড উন্নত করতে এবং কোনো সমস্যার সমাধান করতে সাহায্য করে।  \n",
+    "আমরা এই নির্দিষ্ট সতর্কতাটি উপেক্ষা করছি কারণ এটি প্লটের পাঠযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য। সমস্ত ডেটা পয়েন্ট একটি ছোট মার্কার সাইজে প্লট করা, এবং একই সাথে প্যালেটের রঙের সামঞ্জস্য বজায় রাখা, একটি অস্পষ্ট ভিজুয়ালাইজেশন তৈরি করে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# আপনার মডেল তৈরি করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 74,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "# X is the encoded features\n",
+    "X = encoded_pumpkins[encoded_pumpkins.columns.difference(['Color'])]\n",
+    "# y is the encoded label\n",
+    "y = encoded_pumpkins['Color']\n",
+    "\n",
+    "# Split the data into training and test sets\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 75,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "           0       0.94      0.98      0.96       166\n",
+      "           1       0.85      0.67      0.75        33\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.92       199\n",
+      "   macro avg       0.89      0.82      0.85       199\n",
+      "weighted avg       0.92      0.92      0.92       199\n",
+      "\n",
+      "Predicted labels:  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0\n",
+      " 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0\n",
+      " 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0\n",
+      " 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0\n",
+      " 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1\n",
+      " 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]\n",
+      "F1-score:  0.7457627118644068\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import f1_score, classification_report \n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "\n",
+    "# Train a logistic regression model on the pumpkin dataset\n",
+    "model = LogisticRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)\n",
+    "predictions = model.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "# Evaluate the model and print the results\n",
+    "print(classification_report(y_test, predictions))\n",
+    "print('Predicted labels: ', predictions)\n",
+    "print('F1-score: ', f1_score(y_test, predictions))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 76,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([[162,   4],\n",
+       "       [ 11,  22]])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 76,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import confusion_matrix\n",
+    "confusion_matrix(y_test, predictions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 77,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 600x600 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score\n",
+    "import matplotlib\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "%matplotlib inline\n",
+    "\n",
+    "y_scores = model.predict_proba(X_test)\n",
+    "# calculate ROC curve\n",
+    "fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1])\n",
+    "\n",
+    "# plot ROC curve\n",
+    "fig = plt.figure(figsize=(6, 6))\n",
+    "# Plot the diagonal 50% line\n",
+    "plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')\n",
+    "# Plot the FPR and TPR achieved by our model\n",
+    "plt.plot(fpr, tpr)\n",
+    "plt.xlabel('False Positive Rate')\n",
+    "plt.ylabel('True Positive Rate')\n",
+    "plt.title('ROC Curve')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 78,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0.9749908725812341\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Calculate AUC score\n",
+    "auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1])\n",
+    "print(auc)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.16"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "vscode": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "949777d72b0d2535278d3dc13498b2535136f6dfe0678499012e853ee9abcab1"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "ef50cc584e0b79412610cc7da15e1f86",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:58:03+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/2-Regression/README.md b/translations/bn/2-Regression/README.md
new file mode 100644
index 000000000..fdb109623
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/2-Regression/README.md
@@ -0,0 +1,54 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "508582278dbb8edd2a8a80ac96ef416c",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:12:44+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# মেশিন লার্নিংয়ের জন্য রিগ্রেশন মডেল
+## আঞ্চলিক বিষয়: উত্তর আমেরিকায় কুমড়ার দামের জন্য রিগ্রেশন মডেল 🎃
+
+উত্তর আমেরিকায়, হ্যালোউইনের জন্য কুমড়া প্রায়ই ভয়ঙ্কর মুখে খোদাই করা হয়। চলুন এই চমৎকার সবজিগুলো সম্পর্কে আরও জানি!
+
+![জ্যাক-ও-ল্যান্টার্নস](../../../translated_images/jack-o-lanterns.181c661a9212457d7756f37219f660f1358af27554d856e5a991f16b4e15337c.bn.jpg)
+> ছবি: <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> এর তোলা <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a> এ
+
+## আপনি কী শিখবেন
+
+[![রিগ্রেশনের পরিচিতি](https://img.youtube.com/vi/5QnJtDad4iQ/0.jpg)](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "রিগ্রেশনের পরিচিতি ভিডিও - ক্লিক করে দেখুন!")
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে এই পাঠের একটি সংক্ষিপ্ত পরিচিতি ভিডিও দেখুন
+
+এই অংশের পাঠগুলো মেশিন লার্নিংয়ের প্রেক্ষাপটে রিগ্রেশনের বিভিন্ন প্রকার নিয়ে আলোচনা করে। রিগ্রেশন মডেল ভেরিয়েবলগুলোর মধ্যে _সম্পর্ক_ নির্ধারণ করতে সাহায্য করে। এই ধরনের মডেল দৈর্ঘ্য, তাপমাত্রা বা বয়সের মতো মান পূর্বাভাস দিতে পারে, ফলে এটি ডেটা পয়েন্ট বিশ্লেষণ করে ভেরিয়েবলগুলোর মধ্যে সম্পর্ক উন্মোচন করে।
+
+এই পাঠমালায়, আপনি লিনিয়ার এবং লজিস্টিক রিগ্রেশনের পার্থক্য এবং কোন পরিস্থিতিতে কোনটি ব্যবহার করা উচিত তা জানতে পারবেন।
+
+[![শুরু থেকে মেশিন লার্নিং - মেশিন লার্নিংয়ের জন্য রিগ্রেশন মডেলের পরিচিতি](https://img.youtube.com/vi/XA3OaoW86R8/0.jpg)](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "শুরু থেকে মেশিন লার্নিং - মেশিন লার্নিংয়ের জন্য রিগ্রেশন মডেলের পরিচিতি")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে রিগ্রেশন মডেলের একটি সংক্ষিপ্ত পরিচিতি ভিডিও দেখুন।
+
+এই পাঠমালায়, আপনি মেশিন লার্নিংয়ের কাজ শুরু করার জন্য প্রস্তুতি নেবেন, যার মধ্যে রয়েছে নোটবুক ব্যবস্থাপনার জন্য Visual Studio Code কনফিগার করা, যা ডেটা বিজ্ঞানীদের সাধারণ পরিবেশ। আপনি Scikit-learn, একটি মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি, সম্পর্কে জানবেন এবং আপনার প্রথম মডেল তৈরি করবেন, এই অধ্যায়ে রিগ্রেশন মডেলের উপর ফোকাস করে।
+
+> রিগ্রেশন মডেল নিয়ে কাজ শেখার জন্য কিছু কার্যকর লো-কোড টুল রয়েছে। এই কাজে [Azure ML](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) ব্যবহার করে দেখুন।
+
+### পাঠসমূহ
+
+1. [প্রয়োজনীয় টুল](1-Tools/README.md)
+2. [ডেটা ব্যবস্থাপনা](2-Data/README.md)
+3. [লিনিয়ার এবং পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন](3-Linear/README.md)
+4. [লজিস্টিক রিগ্রেশন](4-Logistic/README.md)
+
+---
+### কৃতজ্ঞতা
+
+"রিগ্রেশনের মাধ্যমে মেশিন লার্নিং" ♥️ দিয়ে লিখেছেন [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+♥️ কুইজ অবদানকারীরা: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) এবং [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)
+
+কুমড়ার ডেটাসেটটি [Kaggle এর এই প্রকল্প](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) দ্বারা প্রস্তাবিত এবং এর ডেটা [Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) থেকে সংগৃহীত, যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের কৃষি বিভাগের দ্বারা বিতরণ করা হয়। আমরা বৈচিত্র্যের উপর ভিত্তি করে রঙের কিছু পয়েন্ট যোগ করেছি যাতে ডিস্ট্রিবিউশন স্বাভাবিক করা যায়। এই ডেটা পাবলিক ডোমেইনে রয়েছে।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/3-Web-App/1-Web-App/README.md b/translations/bn/3-Web-App/1-Web-App/README.md
new file mode 100644
index 000000000..0fb70ea44
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/3-Web-App/1-Web-App/README.md
@@ -0,0 +1,359 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2680c691fbdb6367f350761a275e2508",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:34:57+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একটি মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করার জন্য ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন
+
+এই পাঠে, আপনি একটি ডেটাসেটে একটি মেশিন লার্নিং (ML) মডেল প্রশিক্ষণ দেবেন যা একেবারে অনন্য: _গত শতাব্দীর UFO দর্শনের তথ্য_, যা NUFORC-এর ডেটাবেস থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে।
+
+আপনি শিখবেন:
+
+- কীভাবে একটি প্রশিক্ষিত মডেল 'পিকল' করতে হয়
+- কীভাবে সেই মডেলটি একটি Flask অ্যাপে ব্যবহার করতে হয়
+
+আমরা নোটবুক ব্যবহার করে ডেটা পরিষ্কার এবং মডেল প্রশিক্ষণ চালিয়ে যাব, তবে আপনি প্রক্রিয়াটিকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে যেতে পারেন এবং একটি ওয়েব অ্যাপে মডেল ব্যবহার করার ধারণা অন্বেষণ করতে পারেন।
+
+এটি করতে, আপনাকে Flask ব্যবহার করে একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করতে হবে।
+
+## [পাঠের পূর্ববর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/17/)
+
+## একটি অ্যাপ তৈরি করা
+
+মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করার জন্য ওয়েব অ্যাপ তৈরি করার বিভিন্ন উপায় রয়েছে। আপনার ওয়েব আর্কিটেকচার আপনার মডেল প্রশিক্ষণের পদ্ধতিকে প্রভাবিত করতে পারে। কল্পনা করুন যে আপনি এমন একটি ব্যবসায় কাজ করছেন যেখানে ডেটা সায়েন্স দল একটি মডেল প্রশিক্ষণ দিয়েছে যা তারা চায় আপনি একটি অ্যাপে ব্যবহার করুন।
+
+### বিবেচ্য বিষয়
+
+অনেক প্রশ্ন রয়েছে যা আপনাকে করতে হবে:
+
+- **এটি কি ওয়েব অ্যাপ নাকি মোবাইল অ্যাপ?** যদি আপনি একটি মোবাইল অ্যাপ তৈরি করছেন বা IoT প্রসঙ্গে মডেলটি ব্যবহার করতে চান, আপনি [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/) ব্যবহার করতে পারেন এবং মডেলটি একটি Android বা iOS অ্যাপে ব্যবহার করতে পারেন।
+- **মডেলটি কোথায় থাকবে?** ক্লাউডে নাকি লোকাল মেশিনে?
+- **অফলাইন সাপোর্ট।** অ্যাপটি কি অফলাইনে কাজ করতে হবে?
+- **মডেল প্রশিক্ষণের জন্য কোন প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়েছে?** নির্বাচিত প্রযুক্তি আপনার ব্যবহৃত টুলিংকে প্রভাবিত করতে পারে।
+    - **TensorFlow ব্যবহার করা।** উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি TensorFlow ব্যবহার করে একটি মডেল প্রশিক্ষণ দেন, সেই ইকোসিস্টেম [TensorFlow.js](https://www.tensorflow.org/js/) ব্যবহার করে একটি ওয়েব অ্যাপে মডেলটি রূপান্তর করার ক্ষমতা প্রদান করে।
+    - **PyTorch ব্যবহার করা।** যদি আপনি [PyTorch](https://pytorch.org/) এর মতো একটি লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি মডেল তৈরি করেন, আপনি এটি [ONNX](https://onnx.ai/) (Open Neural Network Exchange) ফরম্যাটে রপ্তানি করার বিকল্প পাবেন যা [Onnx Runtime](https://www.onnxruntime.ai/) ব্যবহার করে জাভাস্ক্রিপ্ট ওয়েব অ্যাপে ব্যবহার করা যায়। এই বিকল্পটি ভবিষ্যতের পাঠে Scikit-learn-প্রশিক্ষিত মডেলের জন্য অন্বেষণ করা হবে।
+    - **Lobe.ai বা Azure Custom Vision ব্যবহার করা।** যদি আপনি [Lobe.ai](https://lobe.ai/) বা [Azure Custom Vision](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/custom-vision-service/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) এর মতো একটি ML SaaS (Software as a Service) সিস্টেম ব্যবহার করে একটি মডেল প্রশিক্ষণ দেন, এই ধরনের সফটওয়্যার অনেক প্ল্যাটফর্মের জন্য মডেল রপ্তানি করার উপায় প্রদান করে, যার মধ্যে রয়েছে ক্লাউডে একটি কাস্টম API তৈরি করা যা আপনার অনলাইন অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা প্রশ্ন করা যেতে পারে।
+
+আপনার কাছে একটি সম্পূর্ণ Flask ওয়েব অ্যাপ তৈরি করার সুযোগও রয়েছে যা নিজেই একটি ওয়েব ব্রাউজারে মডেল প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম হবে। এটি TensorFlow.js ব্যবহার করে একটি জাভাস্ক্রিপ্ট প্রসঙ্গে করা যেতে পারে।
+
+আমাদের উদ্দেশ্যে, যেহেতু আমরা Python-ভিত্তিক নোটবুক নিয়ে কাজ করছি, আসুন সেই পদক্ষেপগুলি অন্বেষণ করি যা আপনাকে একটি প্রশিক্ষিত মডেলকে এমন একটি ফরম্যাটে রপ্তানি করতে হবে যা একটি Python-নির্মিত ওয়েব অ্যাপ দ্বারা পড়া যায়।
+
+## টুল
+
+এই কাজের জন্য আপনার দুটি টুল দরকার: Flask এবং Pickle, যা উভয়ই Python-এ চলে।
+
+✅ [Flask](https://palletsprojects.com/p/flask/) কী? এর নির্মাতারা এটিকে একটি 'মাইক্রো-ফ্রেমওয়ার্ক' হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছেন। Flask Python ব্যবহার করে ওয়েব ফ্রেমওয়ার্কের মৌলিক বৈশিষ্ট্য এবং ওয়েব পেজ তৈরি করার জন্য একটি টেমপ্লেটিং ইঞ্জিন প্রদান করে। Flask দিয়ে তৈরি করার অনুশীলন করতে [এই Learn module](https://docs.microsoft.com/learn/modules/python-flask-build-ai-web-app?WT.mc_id=academic-77952-leestott) দেখুন।
+
+✅ [Pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html) কী? Pickle 🥒 একটি Python মডিউল যা একটি Python অবজেক্ট স্ট্রাকচারকে সিরিয়ালাইজ এবং ডি-সিরিয়ালাইজ করে। যখন আপনি একটি মডেল 'পিকল' করেন, আপনি এর স্ট্রাকচারকে ওয়েবের জন্য সিরিয়ালাইজ বা ফ্ল্যাটেন করেন। সতর্ক থাকুন: Pickle স্বাভাবিকভাবে নিরাপদ নয়, তাই যদি আপনাকে একটি ফাইল 'আন-পিকল' করতে বলা হয় তবে সতর্ক থাকুন। একটি পিকল করা ফাইলের `.pkl` সাফিক্স থাকে।
+
+## অনুশীলন - আপনার ডেটা পরিষ্কার করুন
+
+এই পাঠে আপনি ৮০,০০০ UFO দর্শনের ডেটা ব্যবহার করবেন, যা [NUFORC](https://nuforc.org) (The National UFO Reporting Center) দ্বারা সংগ্রহ করা হয়েছে। এই ডেটায় UFO দর্শনের কিছু আকর্ষণীয় বর্ণনা রয়েছে, যেমন:
+
+- **দীর্ঘ উদাহরণ বর্ণনা।** "একটি আলো রশ্মি থেকে একজন মানুষ বেরিয়ে আসে যা রাতে একটি ঘাসের মাঠে পড়ে এবং তিনি Texas Instruments পার্কিং লটের দিকে দৌড়ান।"
+- **সংক্ষিপ্ত উদাহরণ বর্ণনা।** "আলো আমাদের তাড়া করেছিল।"
+
+[ufos.csv](../../../../3-Web-App/1-Web-App/data/ufos.csv) স্প্রেডশিটে `city`, `state` এবং `country` যেখানে দর্শন ঘটেছে, বস্তুটির `shape` এবং এর `latitude` এবং `longitude` সম্পর্কে কলাম রয়েছে।
+
+এই পাঠে অন্তর্ভুক্ত খালি [notebook](notebook.ipynb)-এ:
+
+1. আগের পাঠে যেমন করেছিলেন, `pandas`, `matplotlib`, এবং `numpy` আমদানি করুন এবং ufos স্প্রেডশিট আমদানি করুন। আপনি একটি নমুনা ডেটাসেট দেখতে পারেন:
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    import numpy as np
+    
+    ufos = pd.read_csv('./data/ufos.csv')
+    ufos.head()
+    ```
+
+1. ufos ডেটাকে নতুন শিরোনাম সহ একটি ছোট ডেটাফ্রেমে রূপান্তর করুন। `Country` ফিল্ডে ইউনিক মানগুলি পরীক্ষা করুন।
+
+    ```python
+    ufos = pd.DataFrame({'Seconds': ufos['duration (seconds)'], 'Country': ufos['country'],'Latitude': ufos['latitude'],'Longitude': ufos['longitude']})
+    
+    ufos.Country.unique()
+    ```
+
+1. এখন, আপনি প্রয়োজনীয় ডেটার পরিমাণ কমাতে পারেন null মানগুলি বাদ দিয়ে এবং শুধুমাত্র ১-৬০ সেকেন্ডের মধ্যে দর্শনগুলি আমদানি করে:
+
+    ```python
+    ufos.dropna(inplace=True)
+    
+    ufos = ufos[(ufos['Seconds'] >= 1) & (ufos['Seconds'] <= 60)]
+    
+    ufos.info()
+    ```
+
+1. Scikit-learn-এর `LabelEncoder` লাইব্রেরি আমদানি করুন যাতে দেশগুলির টেক্সট মানগুলি একটি সংখ্যায় রূপান্তর করা যায়:
+
+    ✅ LabelEncoder ডেটাকে বর্ণানুক্রমিকভাবে এনকোড করে
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+    
+    ufos['Country'] = LabelEncoder().fit_transform(ufos['Country'])
+    
+    ufos.head()
+    ```
+
+    আপনার ডেটা দেখতে এরকম হওয়া উচিত:
+
+    ```output
+    	Seconds	Country	Latitude	Longitude
+    2	20.0	3		53.200000	-2.916667
+    3	20.0	4		28.978333	-96.645833
+    14	30.0	4		35.823889	-80.253611
+    23	60.0	4		45.582778	-122.352222
+    24	3.0		3		51.783333	-0.783333
+    ```
+
+## অনুশীলন - আপনার মডেল তৈরি করুন
+
+এখন আপনি ডেটাকে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার গ্রুপে ভাগ করে মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত হতে পারেন।
+
+1. তিনটি বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করুন যা আপনি প্রশিক্ষণ দিতে চান আপনার X ভেক্টর হিসাবে, এবং y ভেক্টর হবে `Country`। আপনি `Seconds`, `Latitude` এবং `Longitude` ইনপুট করতে চান এবং একটি country id ফেরত পেতে চান।
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    
+    Selected_features = ['Seconds','Latitude','Longitude']
+    
+    X = ufos[Selected_features]
+    y = ufos['Country']
+    
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+    ```
+
+1. আপনার মডেলটি লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দিন:
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    model = LogisticRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    predictions = model.predict(X_test)
+    
+    print(classification_report(y_test, predictions))
+    print('Predicted labels: ', predictions)
+    print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, predictions))
+    ```
+
+সঠিকতা খারাপ নয় **(প্রায় ৯৫%)**, যা আশ্চর্যজনক নয়, কারণ `Country` এবং `Latitude/Longitude` সম্পর্কিত।
+
+আপনার তৈরি মডেলটি খুব বিপ্লবী নয় কারণ আপনি `Latitude` এবং `Longitude` থেকে একটি `Country` অনুমান করতে সক্ষম হওয়া উচিত, তবে এটি একটি ভাল অনুশীলন কাঁচা ডেটা থেকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার চেষ্টা করার জন্য যা আপনি পরিষ্কার করেছেন, রপ্তানি করেছেন এবং তারপর এই মডেলটি একটি ওয়েব অ্যাপে ব্যবহার করেছেন।
+
+## অনুশীলন - আপনার মডেল 'পিকল' করুন
+
+এখন, আপনার মডেলটি _পিকল_ করার সময়! আপনি এটি কয়েকটি কোড লাইনে করতে পারেন। একবার এটি _পিকল_ হয়ে গেলে, আপনার পিকল করা মডেলটি লোড করুন এবং সেকেন্ড, latitude এবং longitude এর মান সহ একটি নমুনা ডেটা অ্যারের বিরুদ্ধে এটি পরীক্ষা করুন।
+
+```python
+import pickle
+model_filename = 'ufo-model.pkl'
+pickle.dump(model, open(model_filename,'wb'))
+
+model = pickle.load(open('ufo-model.pkl','rb'))
+print(model.predict([[50,44,-12]]))
+```
+
+মডেলটি **'3'** ফেরত দেয়, যা UK-এর country code। আশ্চর্যজনক! 👽
+
+## অনুশীলন - একটি Flask অ্যাপ তৈরি করুন
+
+এখন আপনি একটি Flask অ্যাপ তৈরি করতে পারেন যা আপনার মডেলকে কল করবে এবং অনুরূপ ফলাফল ফেরত দেবে, তবে আরও চিত্তাকর্ষকভাবে।
+
+1. **web-app** নামে একটি ফোল্ডার তৈরি করুন _notebook.ipynb_ ফাইলের পাশে যেখানে আপনার _ufo-model.pkl_ ফাইল রয়েছে।
+
+1. সেই ফোল্ডারে আরও তিনটি ফোল্ডার তৈরি করুন: **static**, যার ভিতরে একটি **css** ফোল্ডার থাকবে, এবং **templates**। এখন আপনার নিম্নলিখিত ফাইল এবং ডিরেক্টরি থাকা উচিত:
+
+    ```output
+    web-app/
+      static/
+        css/
+      templates/
+    notebook.ipynb
+    ufo-model.pkl
+    ```
+
+    ✅ সমাধান ফোল্ডারটি সম্পূর্ণ অ্যাপের একটি দৃশ্যের জন্য দেখুন
+
+1. প্রথম ফাইলটি তৈরি করুন _web-app_ ফোল্ডারে, এটি **requirements.txt**। একটি JavaScript অ্যাপের _package.json_-এর মতো, এই ফাইলটি অ্যাপের প্রয়োজনীয় ডিপেন্ডেন্সিগুলি তালিকাভুক্ত করে। **requirements.txt**-এ নিম্নলিখিত লাইনগুলি যোগ করুন:
+
+    ```text
+    scikit-learn
+    pandas
+    numpy
+    flask
+    ```
+
+1. এখন, এই ফাইলটি চালান _web-app_ এ নেভিগেট করে:
+
+    ```bash
+    cd web-app
+    ```
+
+1. আপনার টার্মিনালে `pip install` টাইপ করুন, _requirements.txt_ এ তালিকাভুক্ত লাইব্রেরিগুলি ইনস্টল করতে:
+
+    ```bash
+    pip install -r requirements.txt
+    ```
+
+1. এখন, আপনি অ্যাপটি শেষ করতে আরও তিনটি ফাইল তৈরি করতে প্রস্তুত:
+
+    1. **app.py** তৈরি করুন রুটে।
+    2. **index.html** তৈরি করুন _templates_ ডিরেক্টরিতে।
+    3. **styles.css** তৈরি করুন _static/css_ ডিরেক্টরিতে।
+
+1. _styles.css_ ফাইলটি কয়েকটি স্টাইল দিয়ে তৈরি করুন:
+
+    ```css
+    body {
+    	width: 100%;
+    	height: 100%;
+    	font-family: 'Helvetica';
+    	background: black;
+    	color: #fff;
+    	text-align: center;
+    	letter-spacing: 1.4px;
+    	font-size: 30px;
+    }
+    
+    input {
+    	min-width: 150px;
+    }
+    
+    .grid {
+    	width: 300px;
+    	border: 1px solid #2d2d2d;
+    	display: grid;
+    	justify-content: center;
+    	margin: 20px auto;
+    }
+    
+    .box {
+    	color: #fff;
+    	background: #2d2d2d;
+    	padding: 12px;
+    	display: inline-block;
+    }
+    ```
+
+1. পরবর্তী, _index.html_ ফাইলটি তৈরি করুন:
+
+    ```html
+    <!DOCTYPE html>
+    <html>
+      <head>
+        <meta charset="UTF-8">
+        <title>🛸 UFO Appearance Prediction! 👽</title>
+        <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='css/styles.css') }}">
+      </head>
+    
+      <body>
+        <div class="grid">
+    
+          <div class="box">
+    
+            <p>According to the number of seconds, latitude and longitude, which country is likely to have reported seeing a UFO?</p>
+    
+            <form action="{{ url_for('predict')}}" method="post">
+              <input type="number" name="seconds" placeholder="Seconds" required="required" min="0" max="60" />
+              <input type="text" name="latitude" placeholder="Latitude" required="required" />
+              <input type="text" name="longitude" placeholder="Longitude" required="required" />
+              <button type="submit" class="btn">Predict country where the UFO is seen</button>
+            </form>
+    
+            <p>{{ prediction_text }}</p>
+    
+          </div>
+    
+        </div>
+    
+      </body>
+    </html>
+    ```
+
+    এই ফাইলের টেমপ্লেটিংটি দেখুন। লক্ষ্য করুন যে এখানে 'mustache' সিনট্যাক্স ব্যবহার করা হয়েছে ভেরিয়েবলগুলির জন্য যা অ্যাপ দ্বারা সরবরাহ করা হবে, যেমন prediction টেক্সট: `{{}}`। এখানে একটি ফর্মও রয়েছে যা `/predict` রুটে একটি prediction পোস্ট করে।
+
+    অবশেষে, আপনি Python ফাইলটি তৈরি করতে প্রস্তুত যা মডেল ব্যবহার এবং prediction প্রদর্শনের জন্য অ্যাপটি চালাবে:
+
+1. `app.py`-এ যোগ করুন:
+
+    ```python
+    import numpy as np
+    from flask import Flask, request, render_template
+    import pickle
+    
+    app = Flask(__name__)
+    
+    model = pickle.load(open("./ufo-model.pkl", "rb"))
+    
+    
+    @app.route("/")
+    def home():
+        return render_template("index.html")
+    
+    
+    @app.route("/predict", methods=["POST"])
+    def predict():
+    
+        int_features = [int(x) for x in request.form.values()]
+        final_features = [np.array(int_features)]
+        prediction = model.predict(final_features)
+    
+        output = prediction[0]
+    
+        countries = ["Australia", "Canada", "Germany", "UK", "US"]
+    
+        return render_template(
+            "index.html", prediction_text="Likely country: {}".format(countries[output])
+        )
+    
+    
+    if __name__ == "__main__":
+        app.run(debug=True)
+    ```
+
+    > 💡 টিপ: যখন আপনি Flask ব্যবহার করে ওয়েব অ্যাপ চালানোর সময় [`debug=True`](https://www.askpython.com/python-modules/flask/flask-debug-mode) যোগ করেন, তখন আপনার অ্যাপ্লিকেশনে করা যেকোনো পরিবর্তন অবিলম্বে প্রতিফলিত হবে সার্ভার পুনরায় চালু করার প্রয়োজন ছাড়াই। সতর্ক থাকুন! প্রোডাকশন অ্যাপে এই মোডটি সক্রিয় করবেন না।
+
+যদি আপনি `python app.py` বা `python3 app.py` চালান - আপনার ওয়েব সার্ভার স্থানীয়ভাবে চালু হবে এবং আপনি একটি ছোট ফর্ম পূরণ করতে পারবেন UFO দর্শনের অবস্থান সম্পর্কে আপনার প্রশ্নের উত্তর পেতে!
+
+এর আগে, `app.py`-এর অংশগুলি দেখুন:
+
+1. প্রথমে, ডিপেন্ডেন্সিগুলি লোড হয় এবং অ্যাপটি শুরু হয়।
+1. তারপর, মডেলটি আমদানি করা হয়।
+1. তারপর, হোম রুটে index.html রেন্ডার করা হয়।
+
+`/predict` রুটে, ফর্ম পোস্ট করার সময় কয়েকটি জিনিস ঘটে:
+
+1. ফর্ম ভেরিয়েবলগুলি সংগ্রহ করা হয় এবং একটি numpy অ্যারেতে রূপান্তরিত হয়। তারপর সেগুলি মডেলে পাঠানো হয় এবং একটি prediction ফেরত দেওয়া হয়।
+2. প্রদর্শিত দেশগুলি তাদের পূর্বাভাসিত country code থেকে পাঠযোগ্য টেক্সটে পুনরায় রেন্ডার করা হয় এবং সেই মানটি index.html-এ টেমপ্লেটে রেন্ডার করার জন্য ফেরত পাঠানো হয়।
+
+Flask এবং একটি পিকল করা মডেল ব্যবহার করে একটি মডেল ব্যবহার করা তুলনামূলকভাবে সহজ। সবচেয়ে কঠিন বিষয়টি বুঝতে হবে যে মডেলে prediction পেতে কোন আকারের ডেটা পাঠানো উচিত। এটি সম্পূর্ণভাবে নির্ভর করে মডেলটি কীভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল। এই মডেলটিতে prediction পেতে তিনটি ডেটা পয়েন্ট ইনপুট করতে হবে।
+
+একটি পেশাদার পরিবেশে, আপনি দেখতে পারেন যে মডেল প্রশিক্ষণকারী এবং যারা এটি ওয়েব বা মোবাইল অ্যাপে ব্যবহার করেন তাদের মধ্যে ভাল যোগাযোগ কতটা গুরুত্বপূর্ণ। আমাদের ক্ষেত্রে, এটি শুধুমাত্র একজন ব্যক্তি, আপনি!
+
+---
+
+## 🚀 চ্যালেঞ্জ
+
+নোটবুকে কাজ করার এবং Flask অ্যাপে মডেল আমদানি করার পরিবর্তে, আপনি Flask অ্যাপের মধ্যেই মডেলটি প্রশিক্ষণ দিতে পারেন! আপনার নোটবুকের Python কোডটি রূপান্তর করার চেষ্টা করুন, সম্ভবত আপনার ডেটা পরিষ্কার হওয়ার পরে, অ্যাপের মধ্যে একটি `train` রুটে মডেলটি প্রশিক্ষণ দিতে। এই পদ্ধতি অনুসরণ করার সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি কী?
+
+## [পাঠের পরবর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/18/)
+
+## পর্যালোচনা এবং স্ব-অধ্যয়ন
+
+মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করার জন্য একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করার অনেক উপায় রয়েছে। JavaScript বা Python ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং লিভারেজ করার জন্য একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করার উপায়গুলির একটি তালিকা তৈরি করুন। আর্কিটেকচার বিবেচনা করুন: মডেলটি কি অ্যাপের মধ্যে থাকা উচিত নাকি ক্লাউডে থাকা উচিত? যদি ক্লাউডে থাকে, তাহলে কীভাবে এটি অ্যাক্সেস করবেন? একটি প্রয়োগকৃত ML ওয়েব সমাধানের জন্য একটি আর্কিটেকচারাল মডেল আঁকুন।
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[একটি ভিন্ন মডেল চেষ্টা করুন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md b/translations/bn/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..4c2025c4f
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a8e8ae10be335cbc745b75ee552317ff",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:37:51+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একটি ভিন্ন মডেল চেষ্টা করুন
+
+## নির্দেশাবলী
+
+আপনি যখন একটি প্রশিক্ষিত রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করে একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করেছেন, তখন আগের রিগ্রেশন পাঠের একটি মডেল ব্যবহার করে এই ওয়েব অ্যাপটি পুনরায় তৈরি করুন। আপনি স্টাইল একই রাখতে পারেন বা কুমড়ার ডেটা প্রতিফলিত করার জন্য এটি ভিন্নভাবে ডিজাইন করতে পারেন। আপনার মডেলের প্রশিক্ষণ পদ্ধতির সাথে সামঞ্জস্য রেখে ইনপুট পরিবর্তন করতে সতর্ক থাকুন।
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড                   | চমৎকার                                                   | পর্যাপ্ত                                                  | উন্নতির প্রয়োজন                      |
+| -------------------------- | --------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | -------------------------------------- |
+| | ওয়েব অ্যাপটি প্রত্যাশিতভাবে কাজ করে এবং ক্লাউডে ডিপ্লয় করা হয়েছে | ওয়েব অ্যাপে ত্রুটি রয়েছে বা অপ্রত্যাশিত ফলাফল প্রদর্শন করে | ওয়েব অ্যাপটি সঠিকভাবে কাজ করে না |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/3-Web-App/1-Web-App/notebook.ipynb b/translations/bn/3-Web-App/1-Web-App/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/bn/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..66efa013f
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,269 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5fa2e8f4584c78250ca9729b46562ceb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:40:33+00:00",
+   "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "## রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করে একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন যা ইউএফও দর্শন সম্পর্কে শেখাবে\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "           datetime                  city state country     shape  \\\n",
+       "0  10/10/1949 20:30            san marcos    tx      us  cylinder   \n",
+       "1  10/10/1949 21:00          lackland afb    tx     NaN     light   \n",
+       "2  10/10/1955 17:00  chester (uk/england)   NaN      gb    circle   \n",
+       "3  10/10/1956 21:00                  edna    tx      us    circle   \n",
+       "4  10/10/1960 20:00               kaneohe    hi      us     light   \n",
+       "\n",
+       "   duration (seconds) duration (hours/min)  \\\n",
+       "0              2700.0           45 minutes   \n",
+       "1              7200.0              1-2 hrs   \n",
+       "2                20.0           20 seconds   \n",
+       "3                20.0             1/2 hour   \n",
+       "4               900.0           15 minutes   \n",
+       "\n",
+       "                                            comments date posted   latitude  \\\n",
+       "0  This event took place in early fall around 194...   4/27/2004  29.883056   \n",
+       "1  1949 Lackland AFB&#44 TX.  Lights racing acros...  12/16/2005  29.384210   \n",
+       "2  Green/Orange circular disc over Chester&#44 En...   1/21/2008  53.200000   \n",
+       "3  My older brother and twin sister were leaving ...   1/17/2004  28.978333   \n",
+       "4  AS a Marine 1st Lt. flying an FJ4B fighter/att...   1/22/2004  21.418056   \n",
+       "\n",
+       "    longitude  \n",
+       "0  -97.941111  \n",
+       "1  -98.581082  \n",
+       "2   -2.916667  \n",
+       "3  -96.645833  \n",
+       "4 -157.803611  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>datetime</th>\n      <th>city</th>\n      <th>state</th>\n      <th>country</th>\n      <th>shape</th>\n      <th>duration (seconds)</th>\n      <th>duration (hours/min)</th>\n      <th>comments</th>\n      <th>date posted</th>\n      <th>latitude</th>\n      <th>longitude</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>10/10/1949 20:30</td>\n      <td>san marcos</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>us</td>\n      <td>cylinder</td>\n      <td>2700.0</td>\n      <td>45 minutes</td>\n      <td>This event took place in early fall around 194...</td>\n      <td>4/27/2004</td>\n      <td>29.883056</td>\n      <td>-97.941111</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>10/10/1949 21:00</td>\n      <td>lackland afb</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>NaN</td>\n      <td>light</td>\n      <td>7200.0</td>\n      <td>1-2 hrs</td>\n      <td>1949 Lackland AFB&amp;#44 TX.  Lights racing acros...</td>\n      <td>12/16/2005</td>\n      <td>29.384210</td>\n      <td>-98.581082</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>10/10/1955 17:00</td>\n      <td>chester (uk/england)</td>\n      <td>NaN</td>\n      <td>gb</td>\n      <td>circle</td>\n      <td>20.0</td>\n      <td>20 seconds</td>\n      <td>Green/Orange circular disc over Chester&amp;#44 En...</td>\n      <td>1/21/2008</td>\n      <td>53.200000</td>\n      <td>-2.916667</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>10/10/1956 21:00</td>\n      <td>edna</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>us</td>\n      <td>circle</td>\n      <td>20.0</td>\n      <td>1/2 hour</td>\n      <td>My older brother and twin sister were leaving ...</td>\n      <td>1/17/2004</td>\n      <td>28.978333</td>\n      <td>-96.645833</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>10/10/1960 20:00</td>\n      <td>kaneohe</td>\n      <td>hi</td>\n      <td>us</td>\n      <td>light</td>\n      <td>900.0</td>\n      <td>15 minutes</td>\n      <td>AS a Marine 1st Lt. flying an FJ4B fighter/att...</td>\n      <td>1/22/2004</td>\n      <td>21.418056</td>\n      <td>-157.803611</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "ufos = pd.read_csv('../data/ufos.csv')\n",
+    "ufos.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array(['us', nan, 'gb', 'ca', 'au', 'de'], dtype=object)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "ufos = pd.DataFrame({'Seconds': ufos['duration (seconds)'], 'Country': ufos['country'],'Latitude': ufos['latitude'],'Longitude': ufos['longitude']})\n",
+    "\n",
+    "ufos.Country.unique()\n",
+    "\n",
+    "# 0 au, 1 ca, 2 de, 3 gb, 4 us"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nInt64Index: 25863 entries, 2 to 80330\nData columns (total 4 columns):\n #   Column     Non-Null Count  Dtype  \n---  ------     --------------  -----  \n 0   Seconds    25863 non-null  float64\n 1   Country    25863 non-null  object \n 2   Latitude   25863 non-null  float64\n 3   Longitude  25863 non-null  float64\ndtypes: float64(3), object(1)\nmemory usage: 1010.3+ KB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "ufos.dropna(inplace=True)\n",
+    "\n",
+    "ufos = ufos[(ufos['Seconds'] >= 1) & (ufos['Seconds'] <= 60)]\n",
+    "\n",
+    "ufos.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "    Seconds  Country   Latitude   Longitude\n",
+       "2      20.0        3  53.200000   -2.916667\n",
+       "3      20.0        4  28.978333  -96.645833\n",
+       "14     30.0        4  35.823889  -80.253611\n",
+       "23     60.0        4  45.582778 -122.352222\n",
+       "24      3.0        3  51.783333   -0.783333"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Seconds</th>\n      <th>Country</th>\n      <th>Latitude</th>\n      <th>Longitude</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>20.0</td>\n      <td>3</td>\n      <td>53.200000</td>\n      <td>-2.916667</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>20.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>28.978333</td>\n      <td>-96.645833</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>14</th>\n      <td>30.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>35.823889</td>\n      <td>-80.253611</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>23</th>\n      <td>60.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>45.582778</td>\n      <td>-122.352222</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>24</th>\n      <td>3.0</td>\n      <td>3</td>\n      <td>51.783333</td>\n      <td>-0.783333</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
+    "\n",
+    "ufos['Country'] = LabelEncoder().fit_transform(ufos['Country'])\n",
+    "\n",
+    "ufos.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "\n",
+    "Selected_features = ['Seconds','Latitude','Longitude']\n",
+    "\n",
+    "X = ufos[Selected_features]\n",
+    "y = ufos['Country']\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:432: FutureWarning: Default solver will be changed to 'lbfgs' in 0.22. Specify a solver to silence this warning.\n",
+      "  FutureWarning)\n",
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:469: FutureWarning: Default multi_class will be changed to 'auto' in 0.22. Specify the multi_class option to silence this warning.\n",
+      "  \"this warning.\", FutureWarning)\n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "           0       1.00      1.00      1.00        41\n",
+      "           1       1.00      0.02      0.05       250\n",
+      "           2       0.00      0.00      0.00         8\n",
+      "           3       0.94      1.00      0.97       131\n",
+      "           4       0.95      1.00      0.97      4743\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.95      5173\n",
+      "   macro avg       0.78      0.60      0.60      5173\n",
+      "weighted avg       0.95      0.95      0.93      5173\n",
+      "\n",
+      "Predicted labels:  [4 4 4 ... 3 4 4]\n",
+      "Accuracy:  0.9512855209742895\n",
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/classification.py:1437: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.\n",
+      "  'precision', 'predicted', average, warn_for)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report \n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "model = LogisticRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)\n",
+    "predictions = model.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "print(classification_report(y_test, predictions))\n",
+    "print('Predicted labels: ', predictions)\n",
+    "print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, predictions))\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 29,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[3]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pickle\n",
+    "model_filename = 'ufo-model.pkl'\n",
+    "pickle.dump(model, open(model_filename,'wb'))\n",
+    "\n",
+    "model = pickle.load(open('ufo-model.pkl','rb'))\n",
+    "print(model.predict([[50,44,-12]]))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/3-Web-App/README.md b/translations/bn/3-Web-App/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9455e5391
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/3-Web-App/README.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9836ff53cfef716ddfd70e06c5f43436",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:34:15+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# আপনার মডেল ব্যবহার করার জন্য একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন
+
+এই পাঠ্যক্রমের এই অংশে, আপনি একটি প্রয়োগকৃত মেশিন লার্নিং বিষয়ের সাথে পরিচিত হবেন: কীভাবে আপনার Scikit-learn মডেলকে একটি ফাইলে সংরক্ষণ করবেন যা একটি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। মডেলটি সংরক্ষণ করার পরে, আপনি শিখবেন কীভাবে এটি Flask-এ তৈরি একটি ওয়েব অ্যাপে ব্যবহার করবেন। প্রথমে, আপনি কিছু ডেটা ব্যবহার করে একটি মডেল তৈরি করবেন যা UFO দেখার ঘটনার উপর ভিত্তি করে! এরপর, আপনি একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করবেন যা আপনাকে সেকেন্ডের একটি সংখ্যা, একটি অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশের মান ইনপুট দিয়ে পূর্বাভাস করতে দেবে কোন দেশ UFO দেখার রিপোর্ট করেছে।
+
+![UFO পার্কিং](../../../translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.bn.jpg)
+
+ছবি তুলেছেন <a href="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">মাইকেল হেরেন</a> <a href="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">আনস্প্ল্যাশ</a>-এ
+
+## পাঠসমূহ
+
+1. [একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন](1-Web-App/README.md)
+
+## কৃতজ্ঞতা
+
+"একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন" ♥️ দিয়ে লিখেছেন [জেন লুপার](https://twitter.com/jenlooper)।
+
+♥️ কুইজগুলো লিখেছেন রোহান রাজ।
+
+ডেটাসেটটি নেওয়া হয়েছে [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings) থেকে।
+
+ওয়েব অ্যাপ আর্কিটেকচার আংশিকভাবে প্রস্তাবিত হয়েছে [এই প্রবন্ধে](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) এবং [এই রিপোতে](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) অভিনব সাগরের দ্বারা।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/README.md b/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..e95d822c5
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,313 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "76438ce4e5d48982d48f1b55c981caac",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:50:57+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# শ্রেণীবিভাগের পরিচিতি
+
+এই চারটি পাঠে, আপনি ক্লাসিক মেশিন লার্নিং-এর একটি মৌলিক দিক - _শ্রেণীবিভাগ_ অন্বেষণ করবেন। আমরা এশিয়া এবং ভারতের অসাধারণ রান্নার একটি ডেটাসেট ব্যবহার করে বিভিন্ন শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদমের সাথে কাজ করব। আশা করি আপনি ক্ষুধার্ত!
+
+![এক চিমটি!](../../../../translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.bn.png)
+
+> এই পাঠে প্যান-এশিয়ান রান্নার উদযাপন করুন! ছবি: [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+শ্রেণীবিভাগ [supervised learning](https://wikipedia.org/wiki/Supervised_learning)-এর একটি রূপ, যা রিগ্রেশন কৌশলের সাথে অনেক মিল রাখে। যদি মেশিন লার্নিং ডেটাসেট ব্যবহার করে মান বা নাম পূর্বাভাস দেওয়ার বিষয়ে হয়, তবে শ্রেণীবিভাগ সাধারণত দুটি গ্রুপে বিভক্ত হয়: _বাইনারি শ্রেণীবিভাগ_ এবং _মাল্টিক্লাস শ্রেণীবিভাগ_।
+
+[![শ্রেণীবিভাগের পরিচিতি](https://img.youtube.com/vi/eg8DJYwdMyg/0.jpg)](https://youtu.be/eg8DJYwdMyg "শ্রেণীবিভাগের পরিচিতি")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: MIT-এর John Guttag শ্রেণীবিভাগের পরিচিতি দিচ্ছেন
+
+মনে রাখুন:
+
+- **লিনিয়ার রিগ্রেশন** আপনাকে ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক পূর্বাভাস দিতে এবং একটি নতুন ডেটাপয়েন্ট সেই লাইনের সাথে সম্পর্কিত কোথায় পড়বে তা সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করেছিল। উদাহরণস্বরূপ, আপনি পূর্বাভাস দিতে পারতেন _সেপ্টেম্বর বনাম ডিসেম্বর মাসে একটি কুমড়ার দাম কত হবে_।
+- **লজিস্টিক রিগ্রেশন** আপনাকে "বাইনারি ক্যাটাগরি" আবিষ্কার করতে সাহায্য করেছিল: এই দামের পয়েন্টে, _এই কুমড়া কমলা রঙের নাকি কমলা নয়_?
+
+শ্রেণীবিভাগ বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে একটি ডেটাপয়েন্টের লেবেল বা শ্রেণী নির্ধারণের অন্যান্য উপায় নির্ধারণ করে। আসুন এই রান্নার ডেটা নিয়ে কাজ করি এবং দেখি, উপাদানগুলোর একটি গ্রুপ পর্যবেক্ষণ করে, আমরা এর উৎসের রান্না নির্ধারণ করতে পারি কিনা।
+
+## [পাঠ-পূর্ব কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/19/)
+
+> ### [এই পাঠটি R-এ উপলব্ধ!](../../../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)
+
+### পরিচিতি
+
+শ্রেণীবিভাগ মেশিন লার্নিং গবেষক এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের একটি মৌলিক কার্যকলাপ। একটি বাইনারি মানের মৌলিক শ্রেণীবিভাগ থেকে ("এই ইমেলটি স্প্যাম কিনা?"), জটিল ইমেজ শ্রেণীবিভাগ এবং কম্পিউটার ভিশন ব্যবহার করে সেগমেন্টেশন পর্যন্ত, ডেটাকে শ্রেণীতে সাজানো এবং এর উপর প্রশ্ন করা সবসময়ই উপকারী।
+
+বৈজ্ঞানিকভাবে প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা করতে গেলে, আপনার শ্রেণীবিভাগ পদ্ধতি একটি প্রেডিক্টিভ মডেল তৈরি করে যা ইনপুট ভেরিয়েবলের সাথে আউটপুট ভেরিয়েবলের সম্পর্ক ম্যাপ করতে সক্ষম করে।
+
+![বাইনারি বনাম মাল্টিক্লাস শ্রেণীবিভাগ](../../../../translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.bn.png)
+
+> শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদমের জন্য বাইনারি বনাম মাল্টিক্লাস সমস্যা। ইনফোগ্রাফিক: [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+আমাদের ডেটা পরিষ্কার করা, ভিজ্যুয়ালাইজ করা এবং মেশিন লার্নিং কাজের জন্য প্রস্তুত করার প্রক্রিয়া শুরু করার আগে, আসুন শিখি কীভাবে মেশিন লার্নিং ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করতে ব্যবহার করা যায়।
+
+[পরিসংখ্যান](https://wikipedia.org/wiki/Statistical_classification) থেকে উদ্ভূত, ক্লাসিক মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে শ্রেণীবিভাগ বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে, যেমন `smoker`, `weight`, এবং `age` _কোনো রোগ হওয়ার সম্ভাবনা_ নির্ধারণ করতে। এটি একটি সুপারভাইজড লার্নিং কৌশল যা আপনি পূর্বে সম্পাদিত রিগ্রেশন অনুশীলনের অনুরূপ। আপনার ডেটা লেবেলযুক্ত এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সেই লেবেলগুলি ব্যবহার করে ডেটাসেটের শ্রেণী (বা 'ফিচার') শ্রেণীবদ্ধ এবং পূর্বাভাস দেয় এবং সেগুলিকে একটি গ্রুপ বা ফলাফলে বরাদ্দ করে।
+
+✅ একটি রান্নার ডেটাসেট কল্পনা করার জন্য এক মুহূর্ত সময় নিন। একটি মাল্টিক্লাস মডেল কী উত্তর দিতে পারবে? একটি বাইনারি মডেল কী উত্তর দিতে পারবে? যদি আপনি নির্ধারণ করতে চান যে একটি নির্দিষ্ট রান্নায় মেথি ব্যবহার করার সম্ভাবনা আছে কিনা? যদি আপনি দেখতে চান যে, একটি মুদির ব্যাগে তারকা মৌরি, আর্টিচোক, ফুলকপি এবং হর্সর‍্যাডিশ থাকলে, আপনি একটি সাধারণ ভারতীয় খাবার তৈরি করতে পারবেন কিনা?
+
+[![পাগল রহস্যের ঝুড়ি](https://img.youtube.com/vi/GuTeDbaNoEU/0.jpg)](https://youtu.be/GuTeDbaNoEU "পাগল রহস্যের ঝুড়ি")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য। 'Chopped' শো-এর পুরো ভিত্তি হলো 'মিস্ট্রি বাস্কেট', যেখানে শেফদের একটি এলোমেলো উপাদান দিয়ে একটি খাবার তৈরি করতে হয়। নিশ্চিতভাবেই একটি মেশিন লার্নিং মডেল সাহায্য করত!
+
+## হ্যালো 'ক্লাসিফায়ার'
+
+আমরা এই রান্নার ডেটাসেট থেকে যে প্রশ্নটি করতে চাই তা আসলে একটি **মাল্টিক্লাস প্রশ্ন**, কারণ আমাদের কাজ করার জন্য বেশ কয়েকটি সম্ভাব্য জাতীয় রান্না রয়েছে। একটি উপাদানের ব্যাচ দেওয়া হলে, এই অনেক শ্রেণীর মধ্যে কোনটিতে ডেটা ফিট করবে?
+
+Scikit-learn বিভিন্ন ধরনের অ্যালগরিদম অফার করে যা আপনি ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করতে ব্যবহার করতে পারেন, এটি নির্ভর করে আপনি কী ধরনের সমস্যা সমাধান করতে চান তার উপর। পরবর্তী দুটি পাঠে, আপনি এই অ্যালগরিদমগুলোর কয়েকটি সম্পর্কে শিখবেন।
+
+## অনুশীলন - আপনার ডেটা পরিষ্কার এবং ভারসাম্যপূর্ণ করুন
+
+প্রকল্পটি শুরু করার আগে প্রথম কাজটি হলো আপনার ডেটা পরিষ্কার এবং **ভারসাম্যপূর্ণ** করা যাতে আরও ভালো ফলাফল পাওয়া যায়। এই ফোল্ডারের মূল অংশে থাকা _notebook.ipynb_ ফাইল দিয়ে শুরু করুন।
+
+প্রথমে ইনস্টল করুন [imblearn](https://imbalanced-learn.org/stable/)। এটি একটি Scikit-learn প্যাকেজ যা আপনাকে ডেটা আরও ভালোভাবে ভারসাম্যপূর্ণ করতে সাহায্য করবে (আপনি এই কাজ সম্পর্কে একটু পরে আরও শিখবেন)।
+
+1. `imblearn` ইনস্টল করতে, `pip install` চালান, যেমন:
+
+    ```python
+    pip install imblearn
+    ```
+
+1. আপনার ডেটা আমদানি এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য প্রয়োজনীয় প্যাকেজ আমদানি করুন, এছাড়াও `imblearn` থেকে `SMOTE` আমদানি করুন।
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import matplotlib as mpl
+    import numpy as np
+    from imblearn.over_sampling import SMOTE
+    ```
+
+    এখন আপনি ডেটা আমদানি করার জন্য প্রস্তুত।
+
+1. পরবর্তী কাজটি হলো ডেটা আমদানি করা:
+
+    ```python
+    df  = pd.read_csv('../data/cuisines.csv')
+    ```
+
+   `read_csv()` ব্যবহার করে _cusines.csv_ ফাইলের বিষয়বস্তু পড়ুন এবং এটি `df` ভেরিয়েবলে রাখুন।
+
+1. ডেটার আকার পরীক্ষা করুন:
+
+    ```python
+    df.head()
+    ```
+
+   প্রথম পাঁচটি সারি দেখতে এরকম:
+
+    ```output
+    |     | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
+    | --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- |
+    | 0   | 65         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 1   | 66         | indian  | 1      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 2   | 67         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 3   | 68         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 4   | 69         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 1      | 0        |
+    ```
+
+1. `info()` কল করে এই ডেটা সম্পর্কে তথ্য পান:
+
+    ```python
+    df.info()
+    ```
+
+    আপনার আউটপুট এরকম দেখাবে:
+
+    ```output
+    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
+    RangeIndex: 2448 entries, 0 to 2447
+    Columns: 385 entries, Unnamed: 0 to zucchini
+    dtypes: int64(384), object(1)
+    memory usage: 7.2+ MB
+    ```
+
+## অনুশীলন - রান্না সম্পর্কে শেখা
+
+এখন কাজ আরও আকর্ষণীয় হয়ে উঠছে। আসুন ডেটার বণ্টন আবিষ্কার করি, রান্না অনুযায়ী।
+
+1. `barh()` কল করে ডেটা বার আকারে প্লট করুন:
+
+    ```python
+    df.cuisine.value_counts().plot.barh()
+    ```
+
+    ![রান্নার ডেটা বণ্টন](../../../../translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.bn.png)
+
+    রান্নার সংখ্যা সীমিত, কিন্তু ডেটার বণ্টন অসম। আপনি এটি ঠিক করতে পারেন! তবে তার আগে আরও একটু অন্বেষণ করুন।
+
+1. রান্না অনুযায়ী কত ডেটা উপলব্ধ তা খুঁজে বের করুন এবং এটি প্রিন্ট করুন:
+
+    ```python
+    thai_df = df[(df.cuisine == "thai")]
+    japanese_df = df[(df.cuisine == "japanese")]
+    chinese_df = df[(df.cuisine == "chinese")]
+    indian_df = df[(df.cuisine == "indian")]
+    korean_df = df[(df.cuisine == "korean")]
+    
+    print(f'thai df: {thai_df.shape}')
+    print(f'japanese df: {japanese_df.shape}')
+    print(f'chinese df: {chinese_df.shape}')
+    print(f'indian df: {indian_df.shape}')
+    print(f'korean df: {korean_df.shape}')
+    ```
+
+    আউটপুট এরকম দেখাবে:
+
+    ```output
+    thai df: (289, 385)
+    japanese df: (320, 385)
+    chinese df: (442, 385)
+    indian df: (598, 385)
+    korean df: (799, 385)
+    ```
+
+## উপাদান আবিষ্কার
+
+এখন আপনি ডেটার গভীরে যেতে পারেন এবং জানতে পারেন প্রতিটি রান্নার জন্য সাধারণ উপাদান কী। বিভ্রান্তি তৈরি করে এমন পুনরাবৃত্ত উপাদানগুলো পরিষ্কার করুন, তাই আসুন এই সমস্যাটি সম্পর্কে শিখি।
+
+1. একটি ফাংশন `create_ingredient()` তৈরি করুন যা একটি উপাদান ডেটাফ্রেম তৈরি করবে। এই ফাংশনটি একটি অপ্রয়োজনীয় কলাম বাদ দিয়ে উপাদানগুলো তাদের গণনা অনুযায়ী সাজাবে:
+
+    ```python
+    def create_ingredient_df(df):
+        ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value')
+        ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()]
+        ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False,
+        inplace=False)
+        return ingredient_df
+    ```
+
+   এখন আপনি এই ফাংশনটি ব্যবহার করে রান্না অনুযায়ী শীর্ষ দশটি জনপ্রিয় উপাদানের ধারণা পেতে পারেন।
+
+1. `create_ingredient()` কল করুন এবং `barh()` কল করে এটি প্লট করুন:
+
+    ```python
+    thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df)
+    thai_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![থাই](../../../../translated_images/thai.0269dbab2e78bd38a132067759fe980008bdb80b6d778e5313448dbe12bed846.bn.png)
+
+1. জাপানি ডেটার জন্য একই কাজ করুন:
+
+    ```python
+    japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df)
+    japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![জাপানি](../../../../translated_images/japanese.30260486f2a05c463c8faa62ebe7b38f0961ed293bd9a6db8eef5d3f0cf17155.bn.png)
+
+1. এবার চীনা উপাদানগুলো প্লট করুন:
+
+    ```python
+    chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df)
+    chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![চীনা](../../../../translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.bn.png)
+
+1. ভারতীয় উপাদানগুলো প্লট করুন:
+
+    ```python
+    indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df)
+    indian_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![ভারতীয়](../../../../translated_images/indian.2c4292002af1a1f97a4a24fec6b1459ee8ff616c3822ae56bb62b9903e192af6.bn.png)
+
+1. অবশেষে, কোরিয়ান উপাদানগুলো প্লট করুন:
+
+    ```python
+    korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df)
+    korean_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![কোরিয়ান](../../../../translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.bn.png)
+
+1. এখন, `drop()` কল করে বিভিন্ন রান্নার মধ্যে বিভ্রান্তি তৈরি করে এমন সবচেয়ে সাধারণ উপাদানগুলো বাদ দিন:
+
+   সবাই ভাত, রসুন এবং আদা পছন্দ করে!
+
+    ```python
+    feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1)
+    labels_df = df.cuisine #.unique()
+    feature_df.head()
+    ```
+
+## ডেটাসেট ভারসাম্যপূর্ণ করুন
+
+এখন যেহেতু আপনি ডেটা পরিষ্কার করেছেন, [SMOTE](https://imbalanced-learn.org/dev/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html) - "Synthetic Minority Over-sampling Technique" ব্যবহার করে এটি ভারসাম্যপূর্ণ করুন।
+
+1. `fit_resample()` কল করুন, এই কৌশলটি ইন্টারপোলেশনের মাধ্যমে নতুন নমুনা তৈরি করে।
+
+    ```python
+    oversample = SMOTE()
+    transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df)
+    ```
+
+    ডেটা ভারসাম্যপূর্ণ করার মাধ্যমে, আপনি এটি শ্রেণীবিভাগ করার সময় আরও ভালো ফলাফল পাবেন। একটি বাইনারি শ্রেণীবিভাগের কথা ভাবুন। যদি আপনার বেশিরভাগ ডেটা একটি শ্রেণীর হয়, একটি মেশিন লার্নিং মডেল সেই শ্রেণীটি আরও ঘন ঘন পূর্বাভাস দেবে, শুধুমাত্র কারণ এর জন্য আরও ডেটা রয়েছে। ডেটা ভারসাম্যপূর্ণ করা যেকোনো পক্ষপাত দূর করতে সাহায্য করে।
+
+1. এখন আপনি উপাদান অনুযায়ী লেবেলের সংখ্যা পরীক্ষা করতে পারেন:
+
+    ```python
+    print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}')
+    print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}')
+    ```
+
+    আপনার আউটপুট এরকম দেখাবে:
+
+    ```output
+    new label count: korean      799
+    chinese     799
+    indian      799
+    japanese    799
+    thai        799
+    Name: cuisine, dtype: int64
+    old label count: korean      799
+    indian      598
+    chinese     442
+    japanese    320
+    thai        289
+    Name: cuisine, dtype: int64
+    ```
+
+    ডেটা সুন্দর এবং পরিষ্কার, ভারসাম্যপূর্ণ এবং খুবই সুস্বাদু!
+
+1. শেষ ধাপ হলো আপনার ভারসাম্যপূর্ণ ডেটা, লেবেল এবং বৈশিষ্ট্যসহ, একটি নতুন ডেটাফ্রেমে সংরক্ষণ করা যা একটি ফাইলে রপ্তানি করা যেতে পারে:
+
+    ```python
+    transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer')
+    ```
+
+1. `transformed_df.head()` এবং `transformed_df.info()` ব্যবহার করে ডেটার দিকে একবার তাকান। ভবিষ্যতের পাঠে ব্যবহারের জন্য এই ডেটার একটি কপি সংরক্ষণ করুন:
+
+    ```python
+    transformed_df.head()
+    transformed_df.info()
+    transformed_df.to_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
+    ```
+
+    এই নতুন CSV এখন মূল ডেটা ফোল্ডারে পাওয়া যাবে।
+
+---
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+এই কারিকুলামে বেশ কয়েকটি আকর্ষণীয় ডেটাসেট রয়েছে। `data` ফোল্ডারগুলো ঘেঁটে দেখুন, কোনো ডেটাসেট কি বাইনারি বা মাল্টিক্লাস শ্রেণীবিভাগের জন্য উপযুক্ত? আপনি এই ডেটাসেট থেকে কী প্রশ্ন করবেন?
+
+## [পাঠ-পরবর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/20/)
+
+## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন
+
+SMOTE-এর API অন্বেষণ করুন। এটি কোন ব্যবহার ক্ষেত্রে সবচেয়ে ভালোভাবে ব্যবহৃত হয়? এটি কোন সমস্যাগুলো সমাধান করে?
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট 
+
+[শ্রেণীবিভাগ পদ্ধতি অন্বেষণ করুন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/assignment.md b/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..63346d241
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b2a01912beb24cfb0007f83594dba801",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:53:41+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# শ্রেণীবিভাজন পদ্ধতি অন্বেষণ করুন
+
+## নির্দেশাবলী
+
+[Scikit-learn ডকুমেন্টেশন](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html)-এ আপনি ডেটা শ্রেণীবিভাজনের জন্য অনেক পদ্ধতির একটি বড় তালিকা পাবেন। এই ডকুমেন্টেশনে একটি ছোট অনুসন্ধান করুন: আপনার লক্ষ্য হল শ্রেণীবিভাজন পদ্ধতিগুলি খুঁজে বের করা এবং এই পাঠক্রমে ব্যবহৃত একটি ডেটাসেট, এর উপর করা যেতে পারে এমন একটি প্রশ্ন এবং একটি শ্রেণীবিভাজন কৌশলের সাথে মিল খুঁজে বের করা। একটি স্প্রেডশিট বা .doc ফাইলে একটি টেবিল তৈরি করুন এবং ব্যাখ্যা করুন কীভাবে ডেটাসেটটি শ্রেণীবিভাজন অ্যালগরিদমের সাথে কাজ করবে।
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                                                                                           | যথেষ্ট                                                                                                                            | উন্নতির প্রয়োজন                                                                                                                                             |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+|          | একটি ডকুমেন্ট উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে ৫টি অ্যালগরিদম এবং একটি শ্রেণীবিভাজন কৌশলের ওভারভিউ রয়েছে। ওভারভিউটি ভালোভাবে ব্যাখ্যা করা হয়েছে এবং বিস্তারিত। | একটি ডকুমেন্ট উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে ৩টি অ্যালগরিদম এবং একটি শ্রেণীবিভাজন কৌশলের ওভারভিউ রয়েছে। ওভারভিউটি ভালোভাবে ব্যাখ্যা করা হয়েছে এবং বিস্তারিত। | একটি ডকুমেন্ট উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে ৩টির কম অ্যালগরিদম এবং একটি শ্রেণীবিভাজন কৌশলের ওভারভিউ রয়েছে এবং ওভারভিউটি ভালোভাবে ব্যাখ্যা করা হয়নি বা বিস্তারিত নয়। |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় রচিত সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb b/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..5900d4867
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "d544ef384b7ba73757d830a72372a7f2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:52:48+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..e0d871a30
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:54:19+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb b/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..cd2a465b8
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb
@@ -0,0 +1,729 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_10-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2621e24705e8100893c9bf84e0fc8aef",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:55:58+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# একটি শ্রেণীবিন্যাস মডেল তৈরি করুন: সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ItETB4tSFprR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## শ্রেণীবিভাগে পরিচিতি: আপনার ডেটা পরিষ্কার করুন, প্রস্তুত করুন এবং ভিজুয়ালাইজ করুন\n",
+    "\n",
+    "এই চারটি পাঠে, আপনি ক্লাসিক মেশিন লার্নিং-এর একটি মৌলিক দিক - *শ্রেণীবিভাগ* - অন্বেষণ করবেন। আমরা এশিয়া এবং ভারতের বিভিন্ন অসাধারণ রান্নার ডেটাসেট ব্যবহার করে বিভিন্ন শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম নিয়ে কাজ করব। আশা করি আপনি ক্ষুধার্ত!\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/pinch.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>এই পাঠগুলোতে প্যান-এশিয়ান রান্নার উদযাপন করুন! ছবি: জেন লুপার</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Celebrate pan-Asian cuisines in these lessons! Image by Jen Looper](../../../../../../translated_images/pinch.b33c0ba76f284aad94a3c4e3ed83e13ed1e17fbcf4db8ca8583c3a0c135e2e99.bn.png)-->\n",
+    "\n",
+    "শ্রেণীবিভাগ [supervised learning](https://wikipedia.org/wiki/Supervised_learning)-এর একটি রূপ, যা রিগ্রেশন কৌশলের সাথে অনেক মিল রাখে। শ্রেণীবিভাগে, আপনি একটি মডেল প্রশিক্ষণ দেন যাতে এটি পূর্বানুমান করতে পারে যে একটি আইটেম কোন `শ্রেণী`তে অন্তর্ভুক্ত। যদি মেশিন লার্নিং ডেটাসেট ব্যবহার করে মান বা নাম পূর্বানুমান করার উপর ভিত্তি করে হয়, তবে শ্রেণীবিভাগ সাধারণত দুটি গোষ্ঠীতে বিভক্ত হয়: *বাইনারি শ্রেণীবিভাগ* এবং *মাল্টিক্লাস শ্রেণীবিভাগ*।\n",
+    "\n",
+    "মনে রাখবেন:\n",
+    "\n",
+    "-   **লিনিয়ার রিগ্রেশন** আপনাকে ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক পূর্বানুমান করতে এবং একটি নতুন ডেটাপয়েন্ট সেই লাইনের সাথে সম্পর্কিত কোথায় পড়বে তা সঠিকভাবে পূর্বানুমান করতে সাহায্য করেছিল। উদাহরণস্বরূপ, আপনি পূর্বানুমান করতে পারতেন যে *সেপ্টেম্বর বনাম ডিসেম্বর মাসে একটি কুমড়ার দাম কত হবে*।\n",
+    "\n",
+    "-   **লজিস্টিক রিগ্রেশন** আপনাকে \"বাইনারি ক্যাটাগরি\" আবিষ্কার করতে সাহায্য করেছিল: এই দামের পয়েন্টে, *এই কুমড়া কমলা রঙের হবে নাকি কমলা রঙের হবে না*?\n",
+    "\n",
+    "শ্রেণীবিভাগ বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে একটি ডেটাপয়েন্টের লেবেল বা শ্রেণী নির্ধারণের অন্যান্য উপায় নির্ধারণ করে। আসুন এই রান্নার ডেটা নিয়ে কাজ করি এবং দেখি, উপাদানগুলোর একটি গোষ্ঠী পর্যবেক্ষণ করে, আমরা এর উৎসের রান্না নির্ধারণ করতে পারি কিনা।\n",
+    "\n",
+    "### [**পাঠ-পূর্ব কুইজ**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/19/)\n",
+    "\n",
+    "### **পরিচিতি**\n",
+    "\n",
+    "শ্রেণীবিভাগ মেশিন লার্নিং গবেষক এবং ডেটা বিজ্ঞানীর একটি মৌলিক কার্যকলাপ। একটি বাইনারি মানের মৌলিক শ্রেণীবিভাগ থেকে (\"এই ইমেইলটি স্প্যাম কিনা?\"), জটিল ইমেজ শ্রেণীবিভাগ এবং কম্পিউটার ভিশন ব্যবহার করে সেগমেন্টেশন পর্যন্ত, ডেটাকে শ্রেণীতে সাজানো এবং এর উপর প্রশ্ন করা সবসময়ই কার্যকর।\n",
+    "\n",
+    "বিষয়টিকে আরও বৈজ্ঞানিকভাবে বললে, আপনার শ্রেণীবিভাগ পদ্ধতি একটি পূর্বানুমানমূলক মডেল তৈরি করে যা ইনপুট ভেরিয়েবলের সাথে আউটপুট ভেরিয়েবলের সম্পর্ক ম্যাপ করতে সক্ষম করে।\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/binary-multiclass.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদমের জন্য বাইনারি বনাম মাল্টিক্লাস সমস্যা। ইনফোগ্রাফিক: জেন লুপার</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "আমাদের ডেটা পরিষ্কার করা, ভিজুয়ালাইজ করা এবং মেশিন লার্নিং কাজের জন্য প্রস্তুত করার প্রক্রিয়া শুরু করার আগে, আসুন শিখি কীভাবে মেশিন লার্নিং বিভিন্ন উপায়ে ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করতে ব্যবহার করা যায়।\n",
+    "\n",
+    "[পরিসংখ্যান](https://wikipedia.org/wiki/Statistical_classification) থেকে উদ্ভূত, ক্লাসিক মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে শ্রেণীবিভাগ এমন বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে, যেমন `smoker`, `weight`, এবং `age`, *কোনো নির্দিষ্ট রোগের সম্ভাবনা নির্ধারণ করতে*। এটি একটি সুপারভাইজড লার্নিং কৌশল, যা আপনি পূর্বে রিগ্রেশন অনুশীলনে সম্পাদন করেছিলেন। আপনার ডেটা লেবেলযুক্ত এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সেই লেবেল ব্যবহার করে ডেটাসেটের শ্রেণী (বা 'বৈশিষ্ট্য') পূর্বানুমান করে এবং তাদের একটি গোষ্ঠী বা ফলাফলে বরাদ্দ করে।\n",
+    "\n",
+    "✅ একটি মুহূর্ত নিন এবং একটি রান্নার ডেটাসেট কল্পনা করুন। একটি মাল্টিক্লাস মডেল কী উত্তর দিতে পারবে? একটি বাইনারি মডেল কী উত্তর দিতে পারবে? যদি আপনি নির্ধারণ করতে চান যে একটি নির্দিষ্ট রান্নায় মেথি ব্যবহার করার সম্ভাবনা আছে কিনা? যদি আপনি দেখতে চান যে, একটি ব্যাগ ভর্তি তারকা মৌরি, আর্টিচোক, ফুলকপি এবং হর্সর‍্যাডিশ দিয়ে আপনি একটি সাধারণ ভারতীয় খাবার তৈরি করতে পারবেন কিনা?\n",
+    "\n",
+    "### **'ক্লাসিফায়ার'কে হ্যালো বলুন**\n",
+    "\n",
+    "আমরা এই রান্নার ডেটাসেট থেকে যে প্রশ্নটি করতে চাই তা আসলে একটি **মাল্টিক্লাস প্রশ্ন**, কারণ আমাদের কাছে কাজ করার জন্য একাধিক সম্ভাব্য জাতীয় রান্না রয়েছে। উপাদানগুলোর একটি ব্যাচ দেওয়া হলে, এই অনেক শ্রেণীর মধ্যে কোনটিতে ডেটা ফিট করবে?\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels বিভিন্ন ধরনের অ্যালগরিদম অফার করে ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য, আপনি যে ধরনের সমস্যা সমাধান করতে চান তার উপর নির্ভর করে। পরবর্তী দুটি পাঠে, আপনি এই অ্যালগরিদমগুলোর কয়েকটি সম্পর্কে শিখবেন।\n",
+    "\n",
+    "#### **প্রয়োজনীয়তা**\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠের জন্য, আমরা আমাদের ডেটা পরিষ্কার, প্রস্তুত এবং ভিজুয়ালাইজ করার জন্য নিম্নলিখিত প্যাকেজগুলোর প্রয়োজন হবে:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) হলো একটি [R প্যাকেজের সংগ্রহ](https://www.tidyverse.org/packages), যা ডেটা সায়েন্সকে দ্রুত, সহজ এবং আরও মজাদার করে তোলে!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) ফ্রেমওয়ার্ক হলো মডেলিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য একটি [প্যাকেজের সংগ্রহ](https://www.tidymodels.org/packages/)।\n",
+    "\n",
+    "-   `DataExplorer`: [DataExplorer প্যাকেজ](https://cran.r-project.org/web/packages/DataExplorer/vignettes/dataexplorer-intro.html) EDA প্রক্রিয়া এবং রিপোর্ট তৈরির কাজকে সহজ এবং স্বয়ংক্রিয় করার জন্য তৈরি।\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`: [themis প্যাকেজ](https://themis.tidymodels.org/) অসমতল ডেটার জন্য অতিরিক্ত রেসিপি ধাপ সরবরাহ করে।\n",
+    "\n",
+    "আপনি এগুলো নিম্নলিখিতভাবে ইনস্টল করতে পারেন:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"DataExplorer\", \"here\"))`\n",
+    "\n",
+    "অথবা, নিচের স্ক্রিপ্টটি চেক করবে যে এই মডিউলটি সম্পূর্ণ করতে আপনার প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলো আছে কিনা এবং যদি না থাকে তবে সেগুলো ইনস্টল করবে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ri5bQxZ-Fz_0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, DataExplorer, themis, here)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "KIPxa4elGAPI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "আমরা পরে এই চমৎকার প্যাকেজগুলি লোড করব এবং সেগুলিকে আমাদের বর্তমান R সেশনে উপলব্ধ করব। (এটি শুধুমাত্র উদাহরণের জন্য, `pacman::p_load()` ইতিমধ্যেই আপনার জন্য এটি করেছে)\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "YkKAxOJvGD4C"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## অনুশীলন - আপনার ডেটা পরিষ্কার এবং ভারসাম্যপূর্ণ করুন\n",
+    "\n",
+    "এই প্রকল্প শুরু করার আগে প্রথম কাজ হলো আপনার ডেটা পরিষ্কার এবং **ভারসাম্যপূর্ণ** করা যাতে আরও ভালো ফলাফল পাওয়া যায়।\n",
+    "\n",
+    "চলুন ডেটার সাথে পরিচিত হই!🕵️\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "PFkQDlk0GN5O"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Import data\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# View the first 5 rows\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Qccw7okxGT0S"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "মজার ব্যাপার! দেখেই মনে হচ্ছে প্রথম কলামটি একটি ধরনের `id` কলাম। চলুন ডেটা সম্পর্কে আরও কিছু তথ্য জানি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "XrWnlgSrGVmR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Basic information about the data\r\n",
+    "df %>%\r\n",
+    "  introduce()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize basic information above\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  plot_intro(ggtheme = theme_light())"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "4UcGmxRxGieA"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "আউটপুট থেকে আমরা দেখতে পাচ্ছি যে আমাদের কাছে `2448`টি সারি এবং `385`টি কলাম রয়েছে এবং `0`টি অনুপস্থিত মান রয়েছে। এছাড়াও, আমাদের কাছে ১টি বিচ্ছিন্ন কলাম রয়েছে, *cuisine*।\n",
+    "\n",
+    "## অনুশীলন - রান্নার ধরন সম্পর্কে শেখা\n",
+    "\n",
+    "এখন কাজ আরও আকর্ষণীয় হতে শুরু করেছে। চলুন রান্নার ধরন অনুযায়ী ডেটার বণ্টন আবিষ্কার করি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AaPubl__GmH5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Count observations per cuisine\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(n)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Plot the distribution\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = n, y = reorder(cuisine, -n))) +\r\n",
+    "  geom_col(fill = \"midnightblue\", alpha = 0.7) +\r\n",
+    "  ylab(\"cuisine\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "FRsBVy5eGrrv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "রান্নার ধরন সীমিত সংখ্যক হলেও, ডেটার বণ্টন অসম। আপনি এটি ঠিক করতে পারেন! তবে তার আগে, আরও একটু অনুসন্ধান করুন।\n",
+    "\n",
+    "এরপর, প্রতিটি রান্নার ধরনকে আলাদা টিবলে ভাগ করুন এবং দেখুন প্রতিটি রান্নার ধরনে কতটা ডেটা (সারি, কলাম) রয়েছে।\n",
+    "\n",
+    "> একটি [tibble](https://tibble.tidyverse.org/) হলো আধুনিক ডেটা ফ্রেম।\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/dplyr_filter.jpg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>চিত্রকর্ম: @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "vVvyDb1kG2in"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create individual tibble for the cuisines\r\n",
+    "thai_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"thai\")\r\n",
+    "japanese_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"japanese\")\r\n",
+    "chinese_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"chinese\")\r\n",
+    "indian_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"indian\")\r\n",
+    "korean_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"korean\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Find out how much data is available per cuisine\r\n",
+    "cat(\" thai df:\", dim(thai_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"japanese df:\", dim(japanese_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"chinese_df:\", dim(chinese_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"indian_df:\", dim(indian_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"korean_df:\", dim(korean_df))"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "0TvXUxD3G8Bk"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **অনুশীলন - dplyr ব্যবহার করে রান্নার ধরন অনুযায়ী শীর্ষ উপাদানগুলি আবিষ্কার করা**\n",
+    "\n",
+    "এখন আপনি ডেটা নিয়ে আরও গভীরে যেতে পারেন এবং জানতে পারেন প্রতিটি রান্নার ধরন অনুযায়ী সাধারণ উপাদানগুলি কী। আপনাকে এমন পুনরাবৃত্ত ডেটা পরিষ্কার করতে হবে যা রান্নার ধরনগুলির মধ্যে বিভ্রান্তি সৃষ্টি করে, তাই চলুন এই সমস্যাটি সম্পর্কে শিখি।\n",
+    "\n",
+    "R-এ একটি `create_ingredient()` ফাংশন তৈরি করুন যা একটি উপাদান ডেটাফ্রেম ফেরত দেয়। এই ফাংশনটি একটি অপ্রয়োজনীয় কলাম বাদ দিয়ে শুরু করবে এবং উপাদানগুলিকে তাদের গণনার ভিত্তিতে সাজাবে।\n",
+    "\n",
+    "R-এ একটি ফাংশনের মৌলিক কাঠামো হলো:\n",
+    "\n",
+    "`myFunction <- function(arglist){`\n",
+    "\n",
+    "**`...`**\n",
+    "\n",
+    "**`return`**`(value)`\n",
+    "\n",
+    "`}`\n",
+    "\n",
+    "R ফাংশন সম্পর্কে একটি পরিচ্ছন্ন পরিচিতি [এখানে](https://skirmer.github.io/presentations/functions_with_r.html#1) পাওয়া যাবে।\n",
+    "\n",
+    "চলুন সরাসরি শুরু করি! আমরা [dplyr verbs](https://dplyr.tidyverse.org/) ব্যবহার করব যা আমরা আমাদের আগের পাঠে শিখেছি। সংক্ষেপে:\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::select()`: আপনাকে কোন **কলাম** রাখতে বা বাদ দিতে হবে তা বেছে নিতে সাহায্য করে।\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::pivot_longer()`: আপনাকে ডেটা \"লম্বা\" করতে সাহায্য করে, যা সারির সংখ্যা বাড়ায় এবং কলামের সংখ্যা কমায়।\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::group_by()` এবং `dplyr::summarise()`: আপনাকে বিভিন্ন গোষ্ঠীর জন্য সারাংশ পরিসংখ্যান খুঁজে বের করতে এবং সেগুলিকে একটি সুন্দর টেবিলে রাখতে সাহায্য করে।\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::filter()`: ডেটার একটি উপসেট তৈরি করে যা শুধুমাত্র আপনার শর্তগুলি পূরণ করে এমন সারি ধারণ করে।\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::mutate()`: আপনাকে কলাম তৈরি বা সংশোধন করতে সাহায্য করে।\n",
+    "\n",
+    "এই [*শিল্প*-ভরা learnr টিউটোরিয়াল](https://allisonhorst.shinyapps.io/dplyr-learnr/#section-welcome) দেখুন, যা Allison Horst দ্বারা তৈরি এবং dplyr *(Tidyverse-এর অংশ)*-এ কিছু দরকারী ডেটা প্রক্রিয়াকরণ ফাংশন পরিচয় করিয়ে দেয়।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "K3RF5bSCHC76"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Creates a functions that returns the top ingredients by class\r\n",
+    "\r\n",
+    "create_ingredient <- function(df){\r\n",
+    "  \r\n",
+    "  # Drop the id column which is the first colum\r\n",
+    "  ingredient_df = df %>% select(-1) %>% \r\n",
+    "  # Transpose data to a long format\r\n",
+    "    pivot_longer(!cuisine, names_to = \"ingredients\", values_to = \"count\") %>% \r\n",
+    "  # Find the top most ingredients for a particular cuisine\r\n",
+    "    group_by(ingredients) %>% \r\n",
+    "    summarise(n_instances = sum(count)) %>% \r\n",
+    "    filter(n_instances != 0) %>% \r\n",
+    "  # Arrange by descending order\r\n",
+    "    arrange(desc(n_instances)) %>% \r\n",
+    "    mutate(ingredients = factor(ingredients) %>% fct_inorder())\r\n",
+    "  \r\n",
+    "  \r\n",
+    "  return(ingredient_df)\r\n",
+    "} # End of function"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "uB_0JR82HTPa"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "এখন আমরা এই ফাংশনটি ব্যবহার করে বিভিন্ন রান্নার ধরন অনুযায়ী শীর্ষ দশটি জনপ্রিয় উপাদানের ধারণা পেতে পারি। চলুন `thai_df` দিয়ে এটি পরীক্ষা করে দেখি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "h9794WF8HWmc"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Call create_ingredient and display popular ingredients\r\n",
+    "thai_ingredient_df <- create_ingredient(df = thai_df)\r\n",
+    "\r\n",
+    "thai_ingredient_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "agQ-1HrcHaEA"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "পূর্ববর্তী অংশে, আমরা `geom_col()` ব্যবহার করেছি, চলুন দেখি কীভাবে আপনি `geom_bar` ব্যবহার করতে পারেন বার চার্ট তৈরি করার জন্য। আরও জানার জন্য `?geom_bar` ব্যবহার করুন।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kHu9ffGjHdcX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a bar chart for popular thai cuisines\r\n",
+    "thai_ingredient_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"steelblue\") +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "fb3Bx_3DHj6e"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "জাপানি ডেটার জন্য একই কাজ করি\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "RHP_xgdkHnvM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Japanese cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = japanese_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"darkorange\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "019v8F0XHrRU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "চীনা খাবারের বিষয়ে কী বলা যায়?\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iIGM7vO8Hu3v"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Chinese cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = chinese_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"cyan4\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "lHd9_gd2HyzU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "চলুন ভারতীয় খাবারের দিকে এক নজর দিই 🌶️।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ir8qyQbNH1c7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Indian cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = indian_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"#041E42FF\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ApukQtKjH5FO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "অবশেষে কোরিয়ান উপাদানগুলি চিত্রিত করুন।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "qv30cwY1H-FM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Korean cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = korean_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"#852419FF\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "lumgk9cHIBie"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন থেকে, আমরা এখন সবচেয়ে সাধারণ উপাদানগুলো বাদ দিতে পারি যা বিভিন্ন রান্নার মধ্যে বিভ্রান্তি সৃষ্টি করে, `dplyr::select()` ব্যবহার করে।\n",
+    "\n",
+    "সবাই ভাত, রসুন এবং আদা পছন্দ করে!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iO4veMXuIEta"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\r\n",
+    "df_select <- df %>% \r\n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display new data set\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "iHJPiG6rIUcK"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## রেসিপি ব্যবহার করে ডেটা প্রি-প্রসেসিং 👩‍🍳👨‍🍳 - ভারসাম্যহীন ডেটা মোকাবিলা ⚖️\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/recipes.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>চিত্রকর্ম: @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "যেহেতু এই পাঠটি রান্নার বিষয়ে, আমাদের `recipes` প্রসঙ্গ অনুযায়ী রাখতে হবে।\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels একটি আরেকটি চমৎকার প্যাকেজ সরবরাহ করে: `recipes`- ডেটা প্রি-প্রসেসিংয়ের জন্য একটি প্যাকেজ।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kkFd-JxdIaL6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "আসুন আবার আমাদের রান্নার ধরনগুলোর বণ্টন দেখে নিই।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "6l2ubtTPJAhY"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Distribution of cuisines\r\n",
+    "old_label_count <- df_select %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))\r\n",
+    "\r\n",
+    "old_label_count"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "1e-E9cb7JDVi"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "যেমনটি দেখা যাচ্ছে, রান্নার ধরনগুলোর সংখ্যায় বেশ অসম বণ্টন রয়েছে। কোরিয়ান রান্নার সংখ্যা থাই রান্নার সংখ্যার প্রায় তিনগুণ। অসমতল ডেটা প্রায়ই মডেলের কার্যকারিতার উপর নেতিবাচক প্রভাব ফেলে। একটি বাইনারি শ্রেণীবিভাজনের কথা চিন্তা করুন। যদি আপনার ডেটার বেশিরভাগই একটি শ্রেণীর হয়, তাহলে একটি মেশিন লার্নিং মডেল সেই শ্রেণীটি বেশি বার ভবিষ্যদ্বাণী করবে, শুধুমাত্র কারণ সেই শ্রেণীর জন্য বেশি ডেটা রয়েছে। ডেটা ভারসাম্যপূর্ণ করা যেকোনো অসমতল ডেটাকে ঠিক করে এবং এই অসমতা দূর করতে সাহায্য করে। অনেক মডেল তখনই সেরা পারফর্ম করে যখন পর্যবেক্ষণের সংখ্যা সমান হয় এবং তাই অসমতল ডেটার সাথে কাজ করতে গিয়ে সমস্যায় পড়ে।\n",
+    "\n",
+    "অসমতল ডেটা সেটের সাথে কাজ করার দুটি প্রধান পদ্ধতি রয়েছে:\n",
+    "\n",
+    "-   সংখ্যালঘু শ্রেণীতে পর্যবেক্ষণ যোগ করা: `ওভার-স্যাম্পলিং`, যেমন SMOTE অ্যালগরিদম ব্যবহার করা\n",
+    "\n",
+    "-   সংখ্যাগুরু শ্রেণী থেকে পর্যবেক্ষণ সরানো: `আন্ডার-স্যাম্পলিং`\n",
+    "\n",
+    "এখন আমরা একটি `রেসিপি` ব্যবহার করে অসমতল ডেটা সেটের সাথে কীভাবে কাজ করতে হয় তা প্রদর্শন করব। একটি রেসিপিকে একটি নকশা হিসেবে ভাবা যেতে পারে যা বর্ণনা করে ডেটা সেটের উপর কী ধাপগুলো প্রয়োগ করা উচিত যাতে এটি ডেটা বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত হয়।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "soAw6826JKx9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\r\n",
+    "library(themis)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing data\r\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = df_select) %>% \r\n",
+    "  step_smote(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "HS41brUIJVJy"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "আমাদের প্রিপ্রসেসিং ধাপগুলো বিশ্লেষণ করি।\n",
+    "\n",
+    "-   `recipe()`-এ একটি ফর্মুলা কল করার মাধ্যমে রেসিপিকে *ভেরিয়েবলগুলোর ভূমিকা* নির্ধারণ করতে বলা হয়, যেখানে `df_select` ডেটা রেফারেন্স হিসেবে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, `cuisine` কলামটি `outcome` ভূমিকা পেয়েছে, আর বাকি কলামগুলোকে `predictor` ভূমিকা দেওয়া হয়েছে।\n",
+    "\n",
+    "-   [`step_smote(cuisine)`](https://themis.tidymodels.org/reference/step_smote.html) একটি রেসিপি ধাপের *স্পেসিফিকেশন* তৈরি করে, যা সংখ্যালঘু শ্রেণির নতুন উদাহরণ কৃত্রিমভাবে তৈরি করে এই কেসগুলোর নিকটতম প্রতিবেশীদের ব্যবহার করে।\n",
+    "\n",
+    "এখন, যদি আমরা প্রিপ্রসেসড ডেটা দেখতে চাই, তাহলে আমাদের [**`prep()`**](https://recipes.tidymodels.org/reference/prep.html) এবং [**`bake()`**](https://recipes.tidymodels.org/reference/bake.html) ব্যবহার করতে হবে।\n",
+    "\n",
+    "`prep()`: একটি প্রশিক্ষণ সেট থেকে প্রয়োজনীয় প্যারামিটার অনুমান করে, যা পরে অন্য ডেটা সেটে প্রয়োগ করা যেতে পারে।\n",
+    "\n",
+    "`bake()`: একটি প্রিপ করা রেসিপি নিয়ে সেটি যেকোনো ডেটা সেটে প্রয়োগ করে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Yb-7t7XcJaC8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Prep and bake the recipe\r\n",
+    "preprocessed_df <- cuisines_recipe %>% \r\n",
+    "  prep() %>% \r\n",
+    "  bake(new_data = NULL) %>% \r\n",
+    "  relocate(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display data\r\n",
+    "preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Quick summary stats\r\n",
+    "preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  introduce()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "9QhSgdpxJl44"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "এবার চলুন আমাদের রান্নার বিতরণ পরীক্ষা করি এবং সেগুলিকে অসমতল ডেটার সাথে তুলনা করি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "dmidELh_LdV7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Distribution of cuisines\r\n",
+    "new_label_count <- preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))\r\n",
+    "\r\n",
+    "list(new_label_count = new_label_count,\r\n",
+    "     old_label_count = old_label_count)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "aSh23klBLwDz"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "ইয়াম! ডেটা সুন্দর এবং পরিষ্কার, ভারসাম্যপূর্ণ, এবং খুবই সুস্বাদু 😋!\n",
+    "\n",
+    "> সাধারণত, একটি রেসিপি মডেলিংয়ের জন্য প্রিপ্রসেসর হিসেবে ব্যবহৃত হয় যেখানে এটি নির্ধারণ করে ডেটাসেটে কোন ধাপগুলো প্রয়োগ করা উচিত যাতে এটি মডেলিংয়ের জন্য প্রস্তুত হয়। সেই ক্ষেত্রে, একটি `workflow()` সাধারণত ব্যবহৃত হয় (যেমন আমরা আগের পাঠে দেখেছি) রেসিপি ম্যানুয়ালি অনুমান করার পরিবর্তে।\n",
+    ">\n",
+    "> তাই, আপনি সাধারণত **`prep()`** এবং **`bake()`** রেসিপি ব্যবহার করতে হয় না যখন আপনি tidymodels ব্যবহার করেন, তবে এগুলো আপনার টুলকিটে থাকা দরকার কারণ এগুলো নিশ্চিত করতে সাহায্য করে যে রেসিপিগুলো আপনার প্রত্যাশা অনুযায়ী কাজ করছে, যেমন আমাদের ক্ষেত্রে।\n",
+    ">\n",
+    "> যখন আপনি **`bake()`** করেন একটি প্রিপ করা রেসিপি দিয়ে **`new_data = NULL`**, তখন আপনি সেই ডেটা ফিরে পান যা আপনি রেসিপি সংজ্ঞায়িত করার সময় দিয়েছিলেন, তবে এটি প্রিপ্রসেসিং ধাপগুলো অতিক্রম করেছে।\n",
+    "\n",
+    "এখন চলুন এই ডেটার একটি কপি ভবিষ্যতের পাঠে ব্যবহারের জন্য সংরক্ষণ করি:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HEu80HZ8L7ae"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Save preprocessed data\r\n",
+    "write_csv(preprocessed_df, \"../../../data/cleaned_cuisines_R.csv\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "cBmCbIgrMOI6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "এই নতুন CSV এখন রুট ডেটা ফোল্ডারে পাওয়া যাবে।\n",
+    "\n",
+    "**🚀চ্যালেঞ্জ**\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠ্যক্রমে বেশ কিছু আকর্ষণীয় ডেটাসেট রয়েছে। `data` ফোল্ডারগুলো ঘেঁটে দেখুন, কোনো ডেটাসেট কি বাইনারি বা মাল্টি-ক্লাস ক্লাসিফিকেশনের জন্য উপযুক্ত হতে পারে? এই ডেটাসেট নিয়ে আপনি কী প্রশ্ন করবেন?\n",
+    "\n",
+    "## [**পোস্ট-লেকচার কুইজ**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/20/)\n",
+    "\n",
+    "## **পুনরালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন**\n",
+    "\n",
+    "-   [প্যাকেজ themis](https://github.com/tidymodels/themis) দেখুন। ভারসাম্যহীন ডেটা মোকাবিলার জন্য আমরা আর কী কী কৌশল ব্যবহার করতে পারি?\n",
+    "\n",
+    "-   Tidy models-এর [রেফারেন্স ওয়েবসাইট](https://www.tidymodels.org/start/)।\n",
+    "\n",
+    "-   এইচ. উইকহ্যাম এবং জি. গ্রোলেমুন্ড, [*R for Data Science: Visualize, Model, Transform, Tidy, and Import Data*](https://r4ds.had.co.nz/)।\n",
+    "\n",
+    "#### ধন্যবাদ জানাই:\n",
+    "\n",
+    "[`অ্যালিসন হর্স্ট`](https://twitter.com/allison_horst/) কে, যিনি অসাধারণ ইলাস্ট্রেশন তৈরি করেছেন যা R-কে আরও আকর্ষণীয় এবং সহজলভ্য করে তুলেছে। তার আরও ইলাস্ট্রেশন খুঁজে পেতে পারেন এই [গ্যালারিতে](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM)।\n",
+    "\n",
+    "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) এবং [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) কে, যারা এই মডিউলের মূল Python সংস্করণ তৈরি করেছেন ♥️\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>@allison_horst এর শিল্পকর্ম</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WQs5621pMGwf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..796080c04
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,698 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার\n",
+    "\n",
+    "## ভূমিকা\n",
+    "এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার তাদের বৈচিত্র্যময় স্বাদ এবং উপাদানের জন্য বিশ্বজুড়ে জনপ্রিয়। এই রান্নাগুলি প্রায়শই তাজা উপাদান, সুগন্ধি মশলা এবং অনন্য রান্নার কৌশল ব্যবহার করে তৈরি করা হয়।\n",
+    "\n",
+    "## জনপ্রিয় এশিয়ান খাবার\n",
+    "### সুশি\n",
+    "সুশি একটি জাপানি খাবার যা সাধারণত ভিনেগারযুক্ত চাল, কাঁচা মাছ এবং সবজি দিয়ে তৈরি হয়। এটি বিভিন্ন ধরণের এবং শৈলীতে আসে, যেমন:\n",
+    "- **নিগিরি**: চালের উপর মাছের টুকরো।\n",
+    "- **মাকি**: চাল এবং উপাদান সমূহ সমুদ্র শৈবাল দিয়ে মোড়ানো।\n",
+    "- **সাশিমি**: শুধুমাত্র কাঁচা মাছ।\n",
+    "\n",
+    "### প্যাড থাই\n",
+    "প্যাড থাই একটি থাই নুডল খাবার যা ট্যামারিন্ড সস, চিংড়ি বা মুরগি, ডিম এবং পিনাট দিয়ে তৈরি হয়। এটি মিষ্টি, টক এবং মশলাদার স্বাদের একটি নিখুঁত মিশ্রণ।\n",
+    "\n",
+    "## জনপ্রিয় ভারতীয় খাবার\n",
+    "### চিকেন টিক্কা মাসালা\n",
+    "চিকেন টিক্কা মাসালা একটি ক্রিমি এবং মশলাদার খাবার যা গ্রিল করা মুরগি এবং টমেটো-ভিত্তিক সস দিয়ে তৈরি হয়। এটি সাধারণত নান বা ভাতের সাথে পরিবেশন করা হয়।\n",
+    "\n",
+    "### বিরিয়ানি\n",
+    "বিরিয়ানি একটি সুগন্ধি মশলাদার চালের খাবার যা মাংস, মাছ বা সবজি দিয়ে তৈরি হয়। এটি বিভিন্ন অঞ্চলে বিভিন্ন ধরণের পাওয়া যায়, যেমন:\n",
+    "- **হায়দ্রাবাদি বিরিয়ানি**: মশলাদার এবং সুগন্ধি।\n",
+    "- **লখনউ বিরিয়ানি**: হালকা এবং সুস্বাদু।\n",
+    "\n",
+    "## উপসংহার\n",
+    "এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার তাদের স্বাদ এবং বৈচিত্র্যের জন্য অনন্য। এই খাবারগুলি শুধুমাত্র খাওয়ার জন্য নয়, বরং সংস্কৃতি এবং ঐতিহ্যের একটি অংশ।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Imblearn ইনস্টল করুন যা SMOTE সক্ষম করবে। এটি একটি Scikit-learn প্যাকেজ যা শ্রেণীবিভাজন করার সময় অসমতল ডেটা পরিচালনা করতে সহায়তা করে। (https://imbalanced-learn.org/stable/)\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: imblearn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: imbalanced-learn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imblearn) (0.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=0.19.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: scikit-learn>=0.24 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (0.24.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (0.16.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.24->imbalanced-learn->imblearn) (2.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install imblearn"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import matplotlib as mpl\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from imblearn.over_sampling import SMOTE"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "df  = pd.read_csv('../../data/cuisines.csv')"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "এই ডেটাসেটে ৩৮৫টি কলাম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা একটি নির্দিষ্ট সেটের বিভিন্ন রান্নার উপাদানগুলির সমস্ত প্রকার নির্দেশ করে।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0          65  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1          66  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2          67  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3          68  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4          69  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 385 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>65</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>66</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>67</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>68</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>69</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 385 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 2448 entries, 0 to 2447\nColumns: 385 entries, Unnamed: 0 to zucchini\ndtypes: int64(384), object(1)\nmemory usage: 7.2+ MB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "korean      799\n",
+       "indian      598\n",
+       "chinese     442\n",
+       "japanese    320\n",
+       "thai        289\n",
+       "Name: cuisine, dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.cuisine.value_counts()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "বার গ্রাফে রান্নার ধরনগুলি দেখান\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d18799710>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 401.435938 248.518125\" width=\"401.435938pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 401.435938 248.518125 \nL 401.435938 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 394.235938 224.64 \nL 394.235938 7.2 \nL 59.435938 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 213.768 \nL 378.29308 213.768 \nL 378.29308 192.024 \nL 59.435938 192.024 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 170.28 \nL 298.079957 170.28 \nL 298.079957 148.536 \nL 59.435938 148.536 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 126.792 \nL 235.824995 126.792 \nL 235.824995 105.048 \nL 59.435938 105.048 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 83.304 \nL 187.138423 83.304 \nL 187.138423 61.56 \nL 59.435938 61.56 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 39.816 \nL 174.767244 39.816 \nL 174.767244 18.072 \nL 59.435938 18.072 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4bcc0da96b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(56.254688 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"99.342964\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(89.799214 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"139.249991\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(129.706241 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"179.157017\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(169.613267 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"219.064044\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(209.520294 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"258.971071\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 500 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(249.427321 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.878097\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 600 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(289.334347 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"338.785124\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 700 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(329.241374 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"378.692151\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 800 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(369.148401 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m299eb1dab0\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"202.896\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- korean -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(17.804688 206.695219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"57.863281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"119.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"160.126953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"221.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"282.929688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"159.408\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- indian -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(21.728125 163.207219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"182.421875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"243.701172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"115.92\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- chinese -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.96875 119.719219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"146.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"209.521484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"271.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"323.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"72.432\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- japanese -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 -0.984375 \nQ 18.40625 -11.421875 14.421875 -16.109375 \nQ 10.453125 -20.796875 1.609375 -20.796875 \nL -1.8125 -20.796875 \nL -1.8125 -13.1875 \nL 0.59375 -13.1875 \nQ 5.71875 -13.1875 7.5625 -10.8125 \nQ 9.421875 -8.453125 9.421875 -0.984375 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-106\"/>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 76.231219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-106\"/>\n       <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"89.0625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"152.539062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"213.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"277.197266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"338.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"390.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"28.944\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- thai -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(33.271875 32.743219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"102.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"163.867188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 59.435938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 394.235938 224.64 \nL 394.235938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 394.235938 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path d=\"M 59.435938 7.2 \nL 394.235938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p1be3a3a042\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"59.435938\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.cuisine.value_counts().plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "thai df: (289, 385)\njapanese df: (320, 385)\nchinese df: (442, 385)\nindian df: (598, 385)\nkorean df: (799, 385)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "thai_df = df[(df.cuisine == \"thai\")]\n",
+    "japanese_df = df[(df.cuisine == \"japanese\")]\n",
+    "chinese_df = df[(df.cuisine == \"chinese\")]\n",
+    "indian_df = df[(df.cuisine == \"indian\")]\n",
+    "korean_df = df[(df.cuisine == \"korean\")]\n",
+    "\n",
+    "print(f'thai df: {thai_df.shape}')\n",
+    "print(f'japanese df: {japanese_df.shape}')\n",
+    "print(f'chinese df: {chinese_df.shape}')\n",
+    "print(f'indian df: {indian_df.shape}')\n",
+    "print(f'korean df: {korean_df.shape}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def create_ingredient_df(df):\n",
+    "    # transpose df, drop cuisine and unnamed rows, sum the row to get total for ingredient and add value header to new df\n",
+    "    ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value')\n",
+    "    # drop ingredients that have a 0 sum\n",
+    "    ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()]\n",
+    "    # sort df\n",
+    "    ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False, inplace=False)\n",
+    "    return ingredient_df\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d5917db00>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 362.771608 197.46 \nL 362.771608 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 331.438825 175.716 \nL 331.438825 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 303.792252 153.972 \nL 303.792252 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 290.890518 132.228 \nL 290.890518 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 285.361203 110.484 \nL 285.361203 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 276.145679 88.74 \nL 276.145679 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 274.302574 66.996 \nL 274.302574 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 268.773259 45.252 \nL 268.773259 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 259.557735 23.508 \nL 259.557735 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m33607e4c56\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.854184\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(120.491684 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"172.931806\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(166.569306 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"219.009428\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(212.646928 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"265.08705\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(255.5433 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.164672\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(301.620922 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"357.242293\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(347.698543 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"403.319915\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(393.776165 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m6fe99c5cef\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- fish -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(55.93125 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"35.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"62.988281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"115.087891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.25 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- cilantro -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.109375 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"82.763672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"110.546875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"171.826172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"235.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"274.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"315.496094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- coconut -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(33.946875 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"171.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"232.324219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"295.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"359.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- coriander -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(26.192188 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"157.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"185.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"246.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"309.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"373.193359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"434.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(55.235938 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- chicken -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(35.3875 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"146.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"201.123047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"258.986328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"320.509766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576562 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576562 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pe0c3fae6cb\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df)\r\n",
+    "thai_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d389634a8>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 329.555212 197.46 \nL 329.555212 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 287.508117 175.716 \nL 287.508117 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 276.996343 153.972 \nL 276.996343 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 236.701209 132.228 \nL 236.701209 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 234.949247 110.484 \nL 234.949247 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 229.69336 88.74 \nL 229.69336 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 224.437473 66.996 \nL 224.437473 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 205.165887 45.252 \nL 205.165887 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 192.902151 23.508 \nL 192.902151 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma2c21c9e07\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.575621\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(118.213121 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"168.374679\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(162.012179 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"212.173737\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(205.811237 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"255.972795\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(246.429045 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"299.771853\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(290.228103 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"343.570911\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(334.027161 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"387.369969\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(377.826219 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m313d7e24c6\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.203125 217.428156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- rice -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(55.235938 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- vinegar -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.001563 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"86.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"150.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"211.865234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"275.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"336.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- sake -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.5 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"113.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"171.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- egg -->\n      <g transform=\"translate(54.926563 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"61.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- scallion -->\n      <g transform=\"translate(36.15 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- garlic -->\n      <g transform=\"translate(46.134375 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- wine -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 4.203125 54.6875 \nL 13.1875 54.6875 \nL 24.421875 12.015625 \nL 35.59375 54.6875 \nL 46.1875 54.6875 \nL 57.421875 12.015625 \nL 68.609375 54.6875 \nL 77.59375 54.6875 \nL 63.28125 0 \nL 52.6875 0 \nL 40.921875 44.828125 \nL 29.109375 0 \nL 18.5 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-119\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.329688 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-119\"/>\n       <use x=\"81.787109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"109.570312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"172.949219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576562 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576562 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p34667a1d0a\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df)\r\n",
+    "japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d18817f98>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 329.12734 197.46 \nL 329.12734 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 327.022673 175.716 \nL 327.022673 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 304.923663 153.972 \nL 304.923663 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 264.934978 132.228 \nL 264.934978 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 255.463974 110.484 \nL 255.463974 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 253.359306 88.74 \nL 253.359306 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 213.370622 66.996 \nL 213.370622 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 204.951951 45.252 \nL 204.951951 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 202.847284 23.508 \nL 202.847284 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma3185ec0d8\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"133.393253\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(127.030753 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"186.009943\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(176.466193 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"238.626633\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(229.082883 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.243323\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(281.699573 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"343.860014\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(334.316264 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"396.476704\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(386.932954 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mad85d3a7fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.203125 217.428156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- ginger -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(41.7 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- scallion -->\n      <g transform=\"translate(36.15 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- sesame_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(18.507813 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"113.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"165.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"227.001953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"324.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"385.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"435.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"497.119141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"524.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- starch -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(42.575 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"91.308594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"152.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"193.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"248.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vinegar -->\n      <g transform=\"translate(36.001563 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"86.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"150.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"211.865234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"275.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"336.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(55.235938 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- cayenne -->\n      <g transform=\"translate(31.25 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_18\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p44e792b113\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df)\r\n",
+    "chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d1880a550>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 349.287841 197.46 \nL 349.287841 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 343.988276 175.716 \nL 343.988276 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 333.389147 153.972 \nL 333.389147 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 331.622625 132.228 \nL 331.622625 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 324.556539 110.484 \nL 324.556539 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 301.591758 88.74 \nL 301.591758 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 300.708498 66.996 \nL 300.708498 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 244.179807 45.252 \nL 244.179807 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 232.697417 23.508 \nL 232.697417 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m8ead303ccb\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.939602\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(118.577102 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"169.102641\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(159.558891 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"213.26568\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(203.72193 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"257.428719\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(247.884969 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"301.591758\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(292.048008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"345.754798\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.211048 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"389.917837\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(380.374087 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m41fb35280f\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- cumin -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(43.084375 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"215.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"243.554688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- turmeric -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.128125 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"102.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"143.685547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"241.097656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"302.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"343.734375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"371.517578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- onion -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.085938 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"61.181641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"124.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"152.34375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"213.525391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- coriander -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(26.192188 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"157.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"185.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"246.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"309.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"373.193359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"434.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.25 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- pepper -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(38.314063 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"188.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"251.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"313.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- fenugreek -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.875 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"35.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"96.728516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"160.107422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"223.486328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"286.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"328.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"389.568359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"451.091797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p9c50223dce\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df)\r\n",
+    "indian_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d1896ce80>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 466.64375 248.518125\" width=\"466.64375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 466.64375 248.518125 \nL 466.64375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 459.44375 224.64 \nL 459.44375 7.2 \nL 124.64375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 219.204 \nL 443.500893 219.204 \nL 443.500893 208.332 \nL 124.64375 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 197.46 \nL 407.697019 197.46 \nL 407.697019 186.588 \nL 124.64375 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 175.716 \nL 403.64375 175.716 \nL 403.64375 164.844 \nL 124.64375 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 153.972 \nL 390.808399 153.972 \nL 390.808399 143.1 \nL 124.64375 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 132.228 \nL 358.382249 132.228 \nL 358.382249 121.356 \nL 124.64375 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 110.484 \nL 318.525106 110.484 \nL 318.525106 99.612 \nL 124.64375 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 88.74 \nL 310.418568 88.74 \nL 310.418568 77.868 \nL 124.64375 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 66.996 \nL 290.152225 66.996 \nL 290.152225 56.124 \nL 124.64375 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 45.252 \nL 284.072321 45.252 \nL 284.072321 34.38 \nL 124.64375 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 23.508 \nL 277.316873 23.508 \nL 277.316873 12.636 \nL 124.64375 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m1dd0ffa143\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(121.4625 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"192.198229\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(182.654479 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"259.752709\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(250.208959 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"327.307188\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(317.763438 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"394.861668\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(385.317918 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m7b0dfc3cb4\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(90.001562 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- scallion -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(80.017188 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(75.117188 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.070312 152.196156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- sesame_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(62.375 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"113.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"165.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"227.001953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"324.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"385.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"435.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"497.119141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"524.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- black_pepper -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.6375 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"152.539062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"207.519531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"265.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"315.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"378.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"440.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"503.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"567.382812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"628.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(99.103125 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- soybean -->\n      <g transform=\"translate(75.429688 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"235.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"297.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"358.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- roasted_sesame_seed -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"102.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"163.542969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"215.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"254.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"316.375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"379.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"429.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"481.951172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"543.474609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"595.574219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"656.853516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"754.265625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"815.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"865.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"917.888672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"979.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"1040.935547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vegetable -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(67.742188 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 124.64375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 459.44375 224.64 \nL 459.44375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 459.44375 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 124.64375 7.2 \nL 459.44375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 393.128125 29.878125 \nL 452.44375 29.878125 \nQ 454.44375 29.878125 454.44375 27.878125 \nL 454.44375 14.2 \nQ 454.44375 12.2 452.44375 12.2 \nL 393.128125 12.2 \nQ 391.128125 12.2 391.128125 14.2 \nL 391.128125 27.878125 \nQ 391.128125 29.878125 393.128125 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 395.128125 23.798437 \nL 415.128125 23.798437 \nL 415.128125 16.798437 \nL 395.128125 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(423.128125 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pb424dddb00\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"124.64375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df)\r\n",
+    "korean_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1)\n",
+    "labels_df = df.cuisine #.unique()\n",
+    "feature_df.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "SMOTE ওভারস্যাম্পলিং ব্যবহার করে সর্বোচ্চ শ্রেণীর সাথে ডেটা ভারসাম্য করুন। আরও পড়ুন এখানে: https://imbalanced-learn.org/dev/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "oversample = SMOTE()\n",
+    "transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "new label count: korean      799\nchinese     799\njapanese    799\nindian      799\nthai        799\nName: cuisine, dtype: int64\nold label count: korean      799\nindian      598\nchinese     442\njapanese    320\nthai        289\nName: cuisine, dtype: int64\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}')\r\n",
+    "print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "transformed_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "     cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  \\\n",
+       "0     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "1     indian       1         0      0           0      0             0   \n",
+       "2     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "4     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "...      ...     ...       ...    ...         ...    ...           ...   \n",
+       "3990    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3991    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3992    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3993    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3994    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "\n",
+       "      apricot  armagnac  artemisia  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "...       ...       ...        ...  ...      ...          ...         ...   \n",
+       "3990        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3991        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3992        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3993        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3994        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "      whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                           0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "...                       ...   ...   ...  ...    ...     ...       ...  \n",
+       "3990                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3991                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3992                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3993                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3994                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "\n",
+       "[3995 rows x 381 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>...</th>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3990</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3991</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3992</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3993</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3994</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>3995 rows × 381 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# export transformed data to new df for classification\n",
+    "transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer')\n",
+    "transformed_df"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 3995 entries, 0 to 3994\nColumns: 381 entries, cuisine to zucchini\ndtypes: int64(380), object(1)\nmemory usage: 11.6+ MB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "transformed_df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "ভবিষ্যতে ব্যবহারের জন্য ফাইলটি সংরক্ষণ করুন\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "transformed_df.to_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "1da12ed6d238756959b8de9cac2a35a2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:53:19+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md b/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md
new file mode 100644
index 000000000..0bfc4a7fd
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md
@@ -0,0 +1,253 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9579f42e3ff5114c58379cc9e186a828",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:40:23+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# কুইজিন শ্রেণীবিন্যাসকারী ১
+
+এই পাঠে, আপনি আগের পাঠে সংরক্ষিত ডেটাসেট ব্যবহার করবেন, যা বিভিন্ন কুইজিন সম্পর্কিত ভারসাম্যপূর্ণ এবং পরিষ্কার ডেটা নিয়ে গঠিত।
+
+আপনি এই ডেটাসেটটি বিভিন্ন শ্রেণীবিন্যাসকারী ব্যবহার করে _উপাদানগুলোর একটি গ্রুপের উপর ভিত্তি করে একটি নির্দিষ্ট জাতীয় কুইজিন পূর্বাভাস দিতে_ ব্যবহার করবেন। এটি করতে গিয়ে, আপনি শ্রেণীবিন্যাস কাজের জন্য অ্যালগরিদম কীভাবে ব্যবহার করা যায় সে সম্পর্কে আরও শিখবেন।
+
+## [পাঠ-পূর্ব কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)
+# প্রস্তুতি
+
+ধরে নেওয়া হচ্ছে আপনি [পাঠ ১](../1-Introduction/README.md) সম্পন্ন করেছেন, নিশ্চিত করুন যে একটি _cleaned_cuisines.csv_ ফাইল `/data` ফোল্ডারের মূল অংশে এই চারটি পাঠের জন্য বিদ্যমান।
+
+## অনুশীলন - একটি জাতীয় কুইজিন পূর্বাভাস দিন
+
+1. এই পাঠের _notebook.ipynb_ ফোল্ডারে কাজ করে, সেই ফাইলটি এবং Pandas লাইব্রেরি আমদানি করুন:
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    cuisines_df = pd.read_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
+    cuisines_df.head()
+    ```
+
+    ডেটা দেখতে এরকম:
+
+|     | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
+| --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- |
+| 0   | 0          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 1   | 1          | indian  | 1      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 2   | 2          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 3   | 3          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 4   | 4          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 1      | 0        |
+  
+
+1. এখন আরও কিছু লাইব্রেরি আমদানি করুন:
+
+    ```python
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
+    from sklearn.svm import SVC
+    import numpy as np
+    ```
+
+1. প্রশিক্ষণের জন্য X এবং y কোঅর্ডিনেটগুলোকে দুটি ডেটাফ্রেমে ভাগ করুন। `cuisine` লেবেল ডেটাফ্রেম হতে পারে:
+
+    ```python
+    cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']
+    cuisines_label_df.head()
+    ```
+
+    এটি দেখতে এরকম হবে:
+
+    ```output
+    0    indian
+    1    indian
+    2    indian
+    3    indian
+    4    indian
+    Name: cuisine, dtype: object
+    ```
+
+1. `Unnamed: 0` কলাম এবং `cuisine` কলামটি `drop()` কল করে বাদ দিন। বাকি ডেটা প্রশিক্ষণযোগ্য বৈশিষ্ট্য হিসেবে সংরক্ষণ করুন:
+
+    ```python
+    cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)
+    cuisines_feature_df.head()
+    ```
+
+    আপনার বৈশিষ্ট্যগুলো দেখতে এরকম:
+
+|      | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | artemisia | artichoke |  ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood |  yam | yeast | yogurt | zucchini |
+| ---: | -----: | -------: | ----: | ---------: | ----: | -----------: | ------: | -------: | --------: | --------: | ---: | ------: | ----------: | ---------: | ----------------------: | ---: | ---: | ---: | ----: | -----: | -------: |
+|    0 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    1 |      1 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    2 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    3 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    4 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      1 |        0 | 0 |
+
+এখন আপনি আপনার মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত!
+
+## আপনার শ্রেণীবিন্যাসকারী নির্বাচন করা
+
+এখন যেহেতু আপনার ডেটা পরিষ্কার এবং প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত, আপনাকে সিদ্ধান্ত নিতে হবে কোন অ্যালগরিদমটি কাজের জন্য ব্যবহার করবেন।
+
+Scikit-learn শ্রেণীবিন্যাসকে Supervised Learning-এর অধীনে গ্রুপ করে এবং সেই বিভাগে আপনি শ্রেণীবিন্যাস করার অনেক উপায় খুঁজে পাবেন। [বিভিন্ন পদ্ধতি](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html) প্রথম দেখায় বেশ বিভ্রান্তিকর হতে পারে। নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলো সব শ্রেণীবিন্যাস কৌশল অন্তর্ভুক্ত করে:
+
+- লিনিয়ার মডেল
+- সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন
+- স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট
+- নিকটতম প্রতিবেশী
+- গাউসিয়ান প্রসেস
+- সিদ্ধান্ত গাছ
+- এনসেম্বল পদ্ধতি (ভোটিং শ্রেণীবিন্যাসকারী)
+- মাল্টিক্লাস এবং মাল্টি-আউটপুট অ্যালগরিদম (মাল্টিক্লাস এবং মাল্টিলেবেল শ্রেণীবিন্যাস, মাল্টিক্লাস-মাল্টি-আউটপুট শ্রেণীবিন্যাস)
+
+> আপনি [নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে ডেটা শ্রেণীবিন্যাস করতে](https://scikit-learn.org/stable/modules/neural_networks_supervised.html#classification) পারেন, তবে এটি এই পাঠের পরিধির বাইরে।
+
+### কোন শ্রেণীবিন্যাসকারী বেছে নেবেন?
+
+তাহলে, কোন শ্রেণীবিন্যাসকারীটি বেছে নেওয়া উচিত? প্রায়শই, কয়েকটি পদ্ধতি চালিয়ে এবং একটি ভাল ফলাফল খুঁজে বের করা একটি পরীক্ষা করার উপায়। Scikit-learn একটি [পাশাপাশি তুলনা](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html) অফার করে একটি তৈরি ডেটাসেটে, KNeighbors, SVC দুটি উপায়ে, GaussianProcessClassifier, DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier, MLPClassifier, AdaBoostClassifier, GaussianNB এবং QuadraticDiscrinationAnalysis তুলনা করে, ফলাফলগুলো ভিজ্যুয়ালাইজ করে দেখায়:
+
+![শ্রেণীবিন্যাসকারীদের তুলনা](../../../../translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.bn.png)
+> Plots Scikit-learn-এর ডকুমেন্টেশনে তৈরি
+
+> AutoML এই সমস্যাটি সুন্দরভাবে সমাধান করে ক্লাউডে এই তুলনাগুলো চালিয়ে, আপনাকে আপনার ডেটার জন্য সেরা অ্যালগরিদমটি বেছে নিতে দেয়। এটি চেষ্টা করুন [এখানে](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+### একটি ভালো পদ্ধতি
+
+অন্ধভাবে অনুমান করার চেয়ে একটি ভালো উপায় হল এই ডাউনলোডযোগ্য [ML Cheat sheet](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott)-এর ধারণাগুলো অনুসরণ করা। এখানে, আমরা আবিষ্কার করি যে, আমাদের মাল্টিক্লাস সমস্যার জন্য, আমাদের কিছু বিকল্প রয়েছে:
+
+![মাল্টিক্লাস সমস্যার জন্য চিটশিট](../../../../translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.bn.png)
+> Microsoft's Algorithm Cheat Sheet-এর একটি অংশ, মাল্টিক্লাস শ্রেণীবিন্যাস বিকল্পগুলো বিস্তারিতভাবে দেখানো হয়েছে
+
+✅ এই চিটশিটটি ডাউনলোড করুন, প্রিন্ট করুন এবং আপনার দেয়ালে ঝুলিয়ে রাখুন!
+
+### যুক্তি
+
+চলুন দেখি আমরা বিভিন্ন পদ্ধতির মধ্য দিয়ে যুক্তি দিয়ে এগিয়ে যেতে পারি কিনা, আমাদের সীমাবদ্ধতাগুলো বিবেচনা করে:
+
+- **নিউরাল নেটওয়ার্ক খুব ভারী**। আমাদের পরিষ্কার কিন্তু সীমিত ডেটাসেট এবং আমরা স্থানীয়ভাবে নোটবুকের মাধ্যমে প্রশিক্ষণ চালাচ্ছি, নিউরাল নেটওয়ার্ক এই কাজের জন্য খুব ভারী।
+- **দুই-শ্রেণীর শ্রেণীবিন্যাসকারী নয়**। আমরা দুই-শ্রেণীর শ্রেণীবিন্যাসকারী ব্যবহার করি না, তাই এটি one-vs-all বাদ দেয়।
+- **সিদ্ধান্ত গাছ বা লজিস্টিক রিগ্রেশন কাজ করতে পারে**। একটি সিদ্ধান্ত গাছ কাজ করতে পারে, অথবা মাল্টিক্লাস ডেটার জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশন।
+- **মাল্টিক্লাস Boosted Decision Trees ভিন্ন সমস্যা সমাধান করে**। মাল্টিক্লাস Boosted Decision Tree অ-পরামিতিক কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত, যেমন র‌্যাঙ্কিং তৈরি করার জন্য ডিজাইন করা কাজ, তাই এটি আমাদের জন্য উপযোগী নয়।
+
+### Scikit-learn ব্যবহার করা
+
+আমরা Scikit-learn ব্যবহার করে আমাদের ডেটা বিশ্লেষণ করব। তবে, Scikit-learn-এ লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করার অনেক উপায় রয়েছে। পাস করার [প্যারামিটারগুলো দেখুন](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression)।  
+
+মূলত দুটি গুরুত্বপূর্ণ প্যারামিটার রয়েছে - `multi_class` এবং `solver` - যা আমাদের নির্দিষ্ট করতে হবে, যখন আমরা Scikit-learn-কে লজিস্টিক রিগ্রেশন করতে বলি। `multi_class` মান একটি নির্দিষ্ট আচরণ প্রয়োগ করে। solver-এর মান হল কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হবে। সব solver-ই সব `multi_class` মানের সাথে জোড়া হতে পারে না।
+
+ডক অনুযায়ী, মাল্টিক্লাস ক্ষেত্রে, প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদম:
+
+- **one-vs-rest (OvR) স্কিম ব্যবহার করে**, যদি `multi_class` অপশনটি `ovr` সেট করা হয়
+- **ক্রস-এন্ট্রপি লস ব্যবহার করে**, যদি `multi_class` অপশনটি `multinomial` সেট করা হয়। (বর্তমানে `multinomial` অপশন শুধুমাত্র ‘lbfgs’, ‘sag’, ‘saga’ এবং ‘newton-cg’ solver দ্বারা সমর্থিত।)"
+
+> 🎓 এখানে 'scheme' হয় 'ovr' (one-vs-rest) বা 'multinomial' হতে পারে। যেহেতু লজিস্টিক রিগ্রেশন মূলত বাইনারি শ্রেণীবিন্যাসকে সমর্থন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এই স্কিমগুলো এটিকে মাল্টিক্লাস শ্রেণীবিন্যাস কাজগুলো আরও ভালোভাবে পরিচালনা করতে দেয়। [source](https://machinelearningmastery.com/one-vs-rest-and-one-vs-one-for-multi-class-classification/)
+
+> 🎓 'solver' সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে "অপ্টিমাইজেশন সমস্যায় ব্যবহৃত অ্যালগরিদম" হিসেবে। [source](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression).
+
+Scikit-learn এই টেবিলটি অফার করে ব্যাখ্যা করতে যে solver-গুলো কীভাবে বিভিন্ন ধরনের ডেটা কাঠামোর দ্বারা উপস্থাপিত চ্যালেঞ্জগুলো পরিচালনা করে:
+
+![solvers](../../../../translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.bn.png)
+
+## অনুশীলন - ডেটা ভাগ করুন
+
+আমরা আমাদের প্রথম প্রশিক্ষণ পরীক্ষার জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশন-এর উপর ফোকাস করতে পারি যেহেতু আপনি আগের পাঠে এটি সম্পর্কে শিখেছেন।
+আপনার ডেটাকে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার গ্রুপে ভাগ করুন `train_test_split()` কল করে:
+
+```python
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)
+```
+
+## অনুশীলন - লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রয়োগ করুন
+
+যেহেতু আপনি মাল্টিক্লাস ক্ষেত্রে কাজ করছেন, আপনাকে কোন _scheme_ ব্যবহার করবেন এবং কোন _solver_ সেট করবেন তা বেছে নিতে হবে। মাল্টিক্লাস সেটিং এবং **liblinear** solver দিয়ে LogisticRegression ব্যবহার করুন।
+
+1. একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন তৈরি করুন যেখানে multi_class `ovr` এবং solver `liblinear` সেট করা হয়েছে:
+
+    ```python
+    lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear')
+    model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train))
+    
+    accuracy = model.score(X_test, y_test)
+    print ("Accuracy is {}".format(accuracy))
+    ```
+
+    ✅ `lbfgs` এর মতো একটি ভিন্ন solver চেষ্টা করুন, যা প্রায়শই ডিফল্ট হিসেবে সেট করা হয়
+পান্ডাসের [`ravel`](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.ravel.html) ফাংশন ব্যবহার করুন আপনার ডেটা সমতল করতে যখন প্রয়োজন।
+সঠিকতা **৮০%** এর উপরে বেশ ভালো!
+
+1. আপনি একটি ডেটার সারি (#৫০) পরীক্ষা করে এই মডেলটি কার্যকরভাবে দেখতে পারেন:
+
+    ```python
+    print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}')
+    print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}')
+    ```
+
+    ফলাফলটি প্রিন্ট হবে:
+
+   ```output
+   ingredients: Index(['cilantro', 'onion', 'pea', 'potato', 'tomato', 'vegetable_oil'], dtype='object')
+   cuisine: indian
+   ```
+
+   ✅ একটি ভিন্ন সারি নম্বর চেষ্টা করুন এবং ফলাফল পরীক্ষা করুন
+
+1. আরও গভীরে গিয়ে, আপনি এই পূর্বাভাসের সঠিকতা পরীক্ষা করতে পারেন:
+
+    ```python
+    test= X_test.iloc[50].values.reshape(-1, 1).T
+    proba = model.predict_proba(test)
+    classes = model.classes_
+    resultdf = pd.DataFrame(data=proba, columns=classes)
+    
+    topPrediction = resultdf.T.sort_values(by=[0], ascending = [False])
+    topPrediction.head()
+    ```
+
+    ফলাফলটি প্রিন্ট হবে - ভারতীয় খাবার এটি সেরা অনুমান, এবং এর সম্ভাবনা ভালো:
+
+    |          |        0 |
+    | -------: | -------: |
+    |   indian | 0.715851 |
+    |  chinese | 0.229475 |
+    | japanese | 0.029763 |
+    |   korean | 0.017277 |
+    |     thai | 0.007634 |
+
+    ✅ আপনি কি ব্যাখ্যা করতে পারবেন কেন মডেলটি বেশ নিশ্চিত যে এটি একটি ভারতীয় খাবার?
+
+1. আরও বিস্তারিত জানার জন্য, রিগ্রেশন পাঠে যেমন করেছিলেন, একটি ক্লাসিফিকেশন রিপোর্ট প্রিন্ট করুন:
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    |              | precision | recall | f1-score | support |
+    | ------------ | --------- | ------ | -------- | ------- |
+    | chinese      | 0.73      | 0.71   | 0.72     | 229     |
+    | indian       | 0.91      | 0.93   | 0.92     | 254     |
+    | japanese     | 0.70      | 0.75   | 0.72     | 220     |
+    | korean       | 0.86      | 0.76   | 0.81     | 242     |
+    | thai         | 0.79      | 0.85   | 0.82     | 254     |
+    | accuracy     | 0.80      | 1199   |          |         |
+    | macro avg    | 0.80      | 0.80   | 0.80     | 1199    |
+    | weighted avg | 0.80      | 0.80   | 0.80     | 1199    |
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+এই পাঠে, আপনি আপনার পরিষ্কার করা ডেটা ব্যবহার করে একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করেছেন যা উপাদানগুলোর একটি সিরিজের উপর ভিত্তি করে একটি জাতীয় খাবার পূর্বাভাস দিতে পারে। Scikit-learn এর মাধ্যমে ডেটা শ্রেণীবিভাজনের জন্য যে অনেক বিকল্প রয়েছে, সেগুলো পড়ার জন্য কিছু সময় নিন। 'solver' ধারণাটি আরও গভীরভাবে বুঝুন এবং এর পেছনের কার্যপ্রক্রিয়া সম্পর্কে জানুন।
+
+## [পাঠ-পরবর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/22/)
+
+## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন
+
+লজিস্টিক রিগ্রেশনের পেছনের গণিত সম্পর্কে আরও জানুন [এই পাঠে](https://people.eecs.berkeley.edu/~russell/classes/cs194/f11/lectures/CS194%20Fall%202011%20Lecture%2006.pdf)।
+## অ্যাসাইনমেন্ট 
+
+[solver সম্পর্কে অধ্যয়ন করুন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md b/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..82fb3b7e8
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "de6025f96841498b0577e9d1aee18d1f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:44:15+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# সলভারগুলি অধ্যয়ন করুন
+## নির্দেশনা
+
+এই পাঠে আপনি বিভিন্ন সলভার সম্পর্কে শিখেছেন, যা অ্যালগরিদমকে মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ার সাথে যুক্ত করে একটি সঠিক মডেল তৈরি করে। পাঠে উল্লেখিত সলভারগুলির মধ্য দিয়ে যান এবং দুটি সলভার বেছে নিন। আপনার নিজের ভাষায় এই দুটি সলভারের তুলনা এবং পার্থক্য করুন। তারা কী ধরনের সমস্যার সমাধান করে? তারা বিভিন্ন ডেটা স্ট্রাকচারের সাথে কীভাবে কাজ করে? কেন আপনি একটিকে অন্যটির উপর বেছে নেবেন?  
+## মূল্যায়ন
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                                                      | পর্যাপ্ত                                         | উন্নতির প্রয়োজন            |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | ---------------------------- |
+|          | একটি .doc ফাইল উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে দুটি প্যারাগ্রাফ রয়েছে, প্রতিটি সলভার নিয়ে চিন্তাশীলভাবে তুলনা করা হয়েছে। | একটি .doc ফাইল উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে শুধুমাত্র একটি প্যারাগ্রাফ রয়েছে | অ্যাসাইনমেন্ট অসম্পূর্ণ |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb b/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..6a835f120
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,41 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "68829b06b4dcd512d3327849191f4d7f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:40:49+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# শ্রেণীবিভাজন মডেল তৈরি করুন\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md b/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9b6cc7d0e
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:44:45+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb b/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..53e293f2e
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb
@@ -0,0 +1,1298 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_11-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "6ea6a5171b1b99b7b5a55f7469c048d2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:42:35+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# একটি শ্রেণীবিন্যাস মডেল তৈরি করুন: সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zs2woWv_HoE8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## রান্নার শ্রেণীবিন্যাসকারী ১\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠে, আমরা বিভিন্ন শ্রেণীবিন্যাসকারী নিয়ে আলোচনা করব যা *উপকরণের একটি গোষ্ঠীর উপর ভিত্তি করে একটি নির্দিষ্ট জাতীয় রান্নার পূর্বাভাস দিতে পারে।* এটি করতে গিয়ে, আমরা শিখব কীভাবে শ্রেণীবিন্যাস কাজের জন্য অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যায়।\n",
+    "\n",
+    "### [**পাঠের আগে কুইজ**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)\n",
+    "\n",
+    "### **প্রস্তুতি**\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠটি আমাদের [পূর্ববর্তী পাঠের](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/4-Classification/1-Introduction/solution/lesson_10-R.ipynb) উপর ভিত্তি করে তৈরি, যেখানে আমরা:\n",
+    "\n",
+    "-   এশিয়া এবং ভারতের সমস্ত অসাধারণ রান্না নিয়ে একটি ডেটাসেট ব্যবহার করে শ্রেণীবিন্যাসের একটি সহজ পরিচিতি দিয়েছিলাম 😋।\n",
+    "\n",
+    "-   আমাদের ডেটা প্রস্তুত ও পরিষ্কার করার জন্য কিছু [dplyr ক্রিয়া](https://dplyr.tidyverse.org/) অন্বেষণ করেছিলাম।\n",
+    "\n",
+    "-   ggplot2 ব্যবহার করে সুন্দর ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করেছিলাম।\n",
+    "\n",
+    "-   [recipes](https://recipes.tidymodels.org/articles/Simple_Example.html) ব্যবহার করে ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের মাধ্যমে ভারসাম্যহীন ডেটার সাথে কীভাবে কাজ করতে হয় তা দেখিয়েছিলাম।\n",
+    "\n",
+    "-   আমাদের রেসিপি `prep` এবং `bake` করে নিশ্চিত করেছিলাম যে এটি প্রত্যাশিতভাবে কাজ করবে।\n",
+    "\n",
+    "#### **প্রয়োজনীয় জ্ঞান**\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠের জন্য, আমাদের ডেটা পরিষ্কার, প্রস্তুত এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য নিম্নলিখিত প্যাকেজগুলোর প্রয়োজন হবে:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) হলো একটি [R প্যাকেজের সংগ্রহ](https://www.tidyverse.org/packages) যা ডেটা সায়েন্সকে দ্রুত, সহজ এবং আরও মজাদার করে তোলে!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) ফ্রেমওয়ার্ক হলো মডেলিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য একটি [প্যাকেজের সংগ্রহ](https://www.tidymodels.org/packages/)।\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`: [themis প্যাকেজ](https://themis.tidymodels.org/) ভারসাম্যহীন ডেটার সাথে কাজ করার জন্য অতিরিক্ত রেসিপি ধাপ সরবরাহ করে।\n",
+    "\n",
+    "-   `nnet`: [nnet প্যাকেজ](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf) একটি একক লুকানো স্তর সহ ফিড-ফরোয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং বহুপদী লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল অনুমান করার জন্য ফাংশন সরবরাহ করে।\n",
+    "\n",
+    "আপনি এগুলো নিম্নলিখিতভাবে ইনস্টল করতে পারেন:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iDFOb3ebHwQC"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"DataExplorer\", \"here\"))`\n",
+    "\n",
+    "অন্যভাবে, নিচের স্ক্রিপ্টটি পরীক্ষা করে দেখবে আপনার কাছে এই মডিউল সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলো আছে কিনা এবং যদি না থাকে তবে সেগুলো ইনস্টল করবে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "4V85BGCjII7F"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, themis, here)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "Loading required package: pacman\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "an5NPyyKIKNR",
+    "outputId": "834d5e74-f4b8-49f9-8ab5-4c52ff2d7bc8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## ১. ডেটাকে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেটে ভাগ করুন।\n",
+    "\n",
+    "আমরা আমাদের আগের পাঠ থেকে কিছু ধাপ বেছে নিয়ে শুরু করব।\n",
+    "\n",
+    "### `dplyr::select()` ব্যবহার করে এমন সাধারণ উপাদানগুলো বাদ দিন যা বিভিন্ন রান্নার মধ্যে বিভ্রান্তি সৃষ্টি করে।\n",
+    "\n",
+    "সবাইই চাল, রসুন এবং আদা পছন্দ করে!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "0ax9GQLBINVv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "source": [
+    "# Load the original cuisines data\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\r\n",
+    "df_select <- df %>% \r\n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger)) %>%\r\n",
+    "  # Encode cuisine column as categorical\r\n",
+    "  mutate(cuisine = factor(cuisine))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display new data set\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display distribution of cuisines\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "New names:\n",
+      "* `` -> ...1\n",
+      "\n",
+      "\u001b[1m\u001b[1mRows: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m2448\u001b[34m\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumns: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m385\u001b[34m\u001b[39m\n",
+      "\n",
+      "\u001b[36m──\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumn specification\u001b[1m\u001b[22m \u001b[36m────────────────────────────────────────────────────────\u001b[39m\n",
+      "\u001b[1mDelimiter:\u001b[22m \",\"\n",
+      "\u001b[31mchr\u001b[39m   (1): cuisine\n",
+      "\u001b[32mdbl\u001b[39m (384): ...1, almond, angelica, anise, anise_seed, apple, apple_brandy, a...\n",
+      "\n",
+      "\n",
+      "\u001b[36mℹ\u001b[39m Use \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`spec()`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to retrieve the full column specification for this data.\n",
+      "\u001b[36mℹ\u001b[39m Specify the column types or set \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`show_col_types = FALSE`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to quiet this message.\n",
+      "\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n",
+       "1 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "2 indian  1      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "3 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "4 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "5 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "  artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n",
+       "1 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "2 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "3 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "4 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "5 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "  yam yeast yogurt zucchini\n",
+       "1 0   0     0      0       \n",
+       "2 0   0     0      0       \n",
+       "3 0   0     0      0       \n",
+       "4 0   0     0      0       \n",
+       "5 0   0     1      0       "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | almond &lt;dbl&gt; | angelica &lt;dbl&gt; | anise &lt;dbl&gt; | anise_seed &lt;dbl&gt; | apple &lt;dbl&gt; | apple_brandy &lt;dbl&gt; | apricot &lt;dbl&gt; | armagnac &lt;dbl&gt; | artemisia &lt;dbl&gt; | ⋯ ⋯ | whiskey &lt;dbl&gt; | white_bread &lt;dbl&gt; | white_wine &lt;dbl&gt; | whole_grain_wheat_flour &lt;dbl&gt; | wine &lt;dbl&gt; | wood &lt;dbl&gt; | yam &lt;dbl&gt; | yeast &lt;dbl&gt; | yogurt &lt;dbl&gt; | zucchini &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n",
+       " cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n",
+       " <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & ⋯ & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 381</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>almond</th><th scope=col>angelica</th><th scope=col>anise</th><th scope=col>anise_seed</th><th scope=col>apple</th><th scope=col>apple_brandy</th><th scope=col>apricot</th><th scope=col>armagnac</th><th scope=col>artemisia</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>whiskey</th><th scope=col>white_bread</th><th scope=col>white_wine</th><th scope=col>whole_grain_wheat_flour</th><th scope=col>wine</th><th scope=col>wood</th><th scope=col>yam</th><th scope=col>yeast</th><th scope=col>yogurt</th><th scope=col>zucchini</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine  n  \n",
+       "1 korean   799\n",
+       "2 indian   598\n",
+       "3 chinese  442\n",
+       "4 japanese 320\n",
+       "5 thai     289"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | n &lt;int&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| korean   | 799 |\n",
+       "| indian   | 598 |\n",
+       "| chinese  | 442 |\n",
+       "| japanese | 320 |\n",
+       "| thai     | 289 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & n\\\\\n",
+       " <fct> & <int>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t korean   & 799\\\\\n",
+       "\t indian   & 598\\\\\n",
+       "\t chinese  & 442\\\\\n",
+       "\t japanese & 320\\\\\n",
+       "\t thai     & 289\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>n</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>korean  </td><td>799</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian  </td><td>598</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese </td><td>442</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>japanese</td><td>320</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>thai    </td><td>289</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 735
+    },
+    "id": "jhCrrH22IWVR",
+    "outputId": "d444a85c-1d8b-485f-bc4f-8be2e8f8217c"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "দারুণ! এখন ডেটা এমনভাবে ভাগ করার সময় এসেছে যাতে ৭০% ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য এবং ৩০% ডেটা পরীক্ষার জন্য যায়। আমরা ডেটা ভাগ করার সময় `stratification` পদ্ধতিও প্রয়োগ করব, যাতে প্রশিক্ষণ এবং যাচাইকরণ ডেটাসেটে প্রতিটি রান্নার ধরন (cuisine)-এর অনুপাত বজায় থাকে।\n",
+    "\n",
+    "[rsample](https://rsample.tidymodels.org/), যা Tidymodels-এর একটি প্যাকেজ, কার্যকর ডেটা ভাগ এবং পুনঃনমুনার জন্য অবকাঠামো প্রদান করে:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AYTjVyajIdny"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidymodels packages into R session\r\n",
+    "library(tidymodels)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create split specification\r\n",
+    "set.seed(2056)\r\n",
+    "cuisines_split <- initial_split(data = df_select,\r\n",
+    "                                strata = cuisine,\r\n",
+    "                                prop = 0.7)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Extract the data in each split\r\n",
+    "cuisines_train <- training(cuisines_split)\r\n",
+    "cuisines_test <- testing(cuisines_split)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the number of cases in each split\r\n",
+    "cat(\"Training cases: \", nrow(cuisines_train), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"Test cases: \", nrow(cuisines_test), sep = \"\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display the first few rows of the training set\r\n",
+    "cuisines_train %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display distribution of cuisines in the training set\r\n",
+    "cuisines_train %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Training cases: 1712\n",
+      "Test cases: 736"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n",
+       "1 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "2 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "3 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "4 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "5 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "  artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n",
+       "1 0         ⋯ 0       0           0          0                       1    0   \n",
+       "2 0         ⋯ 0       0           0          0                       1    0   \n",
+       "3 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "4 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "5 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "  yam yeast yogurt zucchini\n",
+       "1 0   0     0      0       \n",
+       "2 0   0     0      0       \n",
+       "3 0   0     0      0       \n",
+       "4 0   0     0      0       \n",
+       "5 0   0     0      0       "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | almond &lt;dbl&gt; | angelica &lt;dbl&gt; | anise &lt;dbl&gt; | anise_seed &lt;dbl&gt; | apple &lt;dbl&gt; | apple_brandy &lt;dbl&gt; | apricot &lt;dbl&gt; | armagnac &lt;dbl&gt; | artemisia &lt;dbl&gt; | ⋯ ⋯ | whiskey &lt;dbl&gt; | white_bread &lt;dbl&gt; | white_wine &lt;dbl&gt; | whole_grain_wheat_flour &lt;dbl&gt; | wine &lt;dbl&gt; | wood &lt;dbl&gt; | yam &lt;dbl&gt; | yeast &lt;dbl&gt; | yogurt &lt;dbl&gt; | zucchini &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n",
+       " cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n",
+       " <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & ⋯ & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 381</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>almond</th><th scope=col>angelica</th><th scope=col>anise</th><th scope=col>anise_seed</th><th scope=col>apple</th><th scope=col>apple_brandy</th><th scope=col>apricot</th><th scope=col>armagnac</th><th scope=col>artemisia</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>whiskey</th><th scope=col>white_bread</th><th scope=col>white_wine</th><th scope=col>whole_grain_wheat_flour</th><th scope=col>wine</th><th scope=col>wood</th><th scope=col>yam</th><th scope=col>yeast</th><th scope=col>yogurt</th><th scope=col>zucchini</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine  n  \n",
+       "1 korean   559\n",
+       "2 indian   418\n",
+       "3 chinese  309\n",
+       "4 japanese 224\n",
+       "5 thai     202"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | n &lt;int&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| korean   | 559 |\n",
+       "| indian   | 418 |\n",
+       "| chinese  | 309 |\n",
+       "| japanese | 224 |\n",
+       "| thai     | 202 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & n\\\\\n",
+       " <fct> & <int>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t korean   & 559\\\\\n",
+       "\t indian   & 418\\\\\n",
+       "\t chinese  & 309\\\\\n",
+       "\t japanese & 224\\\\\n",
+       "\t thai     & 202\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>n</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>korean  </td><td>559</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian  </td><td>418</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese </td><td>309</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>japanese</td><td>224</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>thai    </td><td>202</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 535
+    },
+    "id": "w5FWIkEiIjdN",
+    "outputId": "2e195fd9-1a8f-4b91-9573-cce5582242df"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 2. ভারসাম্যহীন ডেটার সাথে কাজ করা\n",
+    "\n",
+    "আপনি হয়তো লক্ষ্য করেছেন যে মূল ডেটাসেট এবং আমাদের প্রশিক্ষণ সেটে রান্নার ধরনগুলোর সংখ্যায় বেশ অসম বণ্টন রয়েছে। কোরিয়ান রান্নার সংখ্যা *প্রায়* থাই রান্নার সংখ্যার তিন গুণ। ভারসাম্যহীন ডেটা প্রায়শই মডেলের কার্যকারিতার উপর নেতিবাচক প্রভাব ফেলে। অনেক মডেল তখনই সবচেয়ে ভালো কাজ করে যখন পর্যবেক্ষণের সংখ্যা সমান হয় এবং তাই ভারসাম্যহীন ডেটার সাথে কাজ করতে গিয়ে সমস্যায় পড়ে।\n",
+    "\n",
+    "ভারসাম্যহীন ডেটাসেটের সাথে কাজ করার দুটি প্রধান উপায় রয়েছে:\n",
+    "\n",
+    "-   সংখ্যালঘু শ্রেণিতে পর্যবেক্ষণ যোগ করা: `Over-sampling`, যেমন SMOTE অ্যালগরিদম ব্যবহার করা, যা সংখ্যালঘু শ্রেণির নতুন উদাহরণ কৃত্রিমভাবে তৈরি করে এই কেসগুলোর নিকটতম প্রতিবেশীদের ব্যবহার করে।\n",
+    "\n",
+    "-   সংখ্যাগরিষ্ঠ শ্রেণি থেকে পর্যবেক্ষণ সরিয়ে ফেলা: `Under-sampling`\n",
+    "\n",
+    "আমাদের আগের পাঠে, আমরা একটি `recipe` ব্যবহার করে কীভাবে ভারসাম্যহীন ডেটাসেটের সাথে কাজ করতে হয় তা দেখিয়েছি। একটি রেসিপিকে এমন একটি নকশা হিসেবে ভাবা যেতে পারে যা বর্ণনা করে যে ডেটাসেটকে ডেটা বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত করতে কী কী ধাপ প্রয়োগ করা উচিত। আমাদের ক্ষেত্রে, আমরা চাই আমাদের `training set`-এ রান্নার ধরনগুলোর সংখ্যায় সমান বণ্টন থাকুক। চলুন, সরাসরি কাজ শুরু করি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "daBi9qJNIwqW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\r\n",
+    "library(themis)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing training data\r\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = cuisines_train) %>% \r\n",
+    "  step_smote(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print recipe\r\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Data Recipe\n",
+       "\n",
+       "Inputs:\n",
+       "\n",
+       "      role #variables\n",
+       "   outcome          1\n",
+       " predictor        380\n",
+       "\n",
+       "Operations:\n",
+       "\n",
+       "SMOTE based on cuisine"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 200
+    },
+    "id": "Az6LFBGxI1X0",
+    "outputId": "29d71d85-64b0-4e62-871e-bcd5398573b6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "আপনি অবশ্যই নিশ্চিত করতে পারেন (prep + bake ব্যবহার করে) যে রেসিপিটি আপনার প্রত্যাশা অনুযায়ী কাজ করবে - সব কুইজিন লেবেলে `559`টি পর্যবেক্ষণ রয়েছে।\n",
+    "\n",
+    "যেহেতু আমরা এই রেসিপিটিকে মডেলিংয়ের জন্য একটি প্রিপ্রসেসর হিসেবে ব্যবহার করব, একটি `workflow()` আমাদের জন্য সমস্ত prep এবং bake সম্পন্ন করবে, তাই আমাদের রেসিপিটি ম্যানুয়ালি অনুমান করতে হবে না।\n",
+    "\n",
+    "এখন আমরা একটি মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত 👩‍💻👨‍💻!\n",
+    "\n",
+    "## ৩. আপনার ক্লাসিফায়ার নির্বাচন করা\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/parsnip.jpg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>@allison_horst এর শিল্পকর্ম</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "NBL3PqIWJBBB"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "এখন আমাদের সিদ্ধান্ত নিতে হবে কোন অ্যালগরিদমটি এই কাজের জন্য ব্যবহার করা হবে 🤔।\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels-এ, [`parsnip প্যাকেজ`](https://parsnip.tidymodels.org/index.html) বিভিন্ন ইঞ্জিন (প্যাকেজ) জুড়ে মডেলের সাথে কাজ করার জন্য একটি সঙ্গতিপূর্ণ ইন্টারফেস প্রদান করে। দয়া করে parsnip ডকুমেন্টেশনটি দেখুন [মডেলের ধরন ও ইঞ্জিন](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) এবং তাদের সংশ্লিষ্ট [মডেল আর্গুমেন্ট](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#model-args) অন্বেষণ করার জন্য। প্রথম দেখায় বৈচিত্র্যটি বেশ বিভ্রান্তিকর মনে হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলি সবই শ্রেণীবিন্যাস কৌশল অন্তর্ভুক্ত করে:\n",
+    "\n",
+    "-   C5.0 রুল-ভিত্তিক শ্রেণীবিন্যাস মডেল\n",
+    "\n",
+    "-   ফ্লেক্সিবল ডিসক্রিমিন্যান্ট মডেল\n",
+    "\n",
+    "-   লিনিয়ার ডিসক্রিমিন্যান্ট মডেল\n",
+    "\n",
+    "-   রেগুলারাইজড ডিসক্রিমিন্যান্ট মডেল\n",
+    "\n",
+    "-   লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল\n",
+    "\n",
+    "-   মাল্টিনোমিয়াল রিগ্রেশন মডেল\n",
+    "\n",
+    "-   নেভ বেইজ মডেল\n",
+    "\n",
+    "-   সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন\n",
+    "\n",
+    "-   নিকটতম প্রতিবেশী\n",
+    "\n",
+    "-   ডিসিশন ট্রি\n",
+    "\n",
+    "-   এনসেম্বল পদ্ধতি\n",
+    "\n",
+    "-   নিউরাল নেটওয়ার্ক\n",
+    "\n",
+    "তালিকাটি চলতেই থাকে!\n",
+    "\n",
+    "### **কোন শ্রেণীবিন্যাসকারী বেছে নেবেন?**\n",
+    "\n",
+    "তাহলে, কোন শ্রেণীবিন্যাসকারীটি আপনি বেছে নেবেন? প্রায়শই, কয়েকটি চালিয়ে দেখা এবং একটি ভালো ফলাফলের জন্য পরীক্ষা করা একটি উপায়।\n",
+    "\n",
+    "> AutoML এই সমস্যাটি চমৎকারভাবে সমাধান করে ক্লাউডে এই তুলনাগুলি চালিয়ে, আপনার ডেটার জন্য সেরা অ্যালগরিদমটি বেছে নেওয়ার সুযোগ দেয়। এটি [এখানে](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) চেষ্টা করুন।\n",
+    "\n",
+    "এছাড়াও শ্রেণীবিন্যাসকারীর পছন্দ আমাদের সমস্যার উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, যখন ফলাফলটি `দুইটির বেশি শ্রেণীতে` শ্রেণীবদ্ধ করা যায়, যেমন আমাদের ক্ষেত্রে, আপনাকে `মাল্টিক্লাস শ্রেণীবিন্যাস অ্যালগরিদম` ব্যবহার করতে হবে `বাইনারি শ্রেণীবিন্যাস` এর পরিবর্তে।\n",
+    "\n",
+    "### **একটি ভালো পদ্ধতি**\n",
+    "\n",
+    "তবে, এলোমেলোভাবে অনুমান করার চেয়ে একটি ভালো উপায় হল এই ডাউনলোডযোগ্য [ML চিট শিট](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott)-এর ধারণাগুলি অনুসরণ করা। এখানে, আমরা আবিষ্কার করি যে, আমাদের মাল্টিক্লাস সমস্যার জন্য, আমাদের কিছু বিকল্প রয়েছে:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/cheatsheet.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>মাইক্রোসফটের অ্যালগরিদম চিট শিটের একটি অংশ, যেখানে মাল্টিক্লাস শ্রেণীবিন্যাসের বিকল্পগুলি দেখানো হয়েছে</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "a6DLAZ3vJZ14"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "### **যুক্তি**\n",
+    "\n",
+    "চলুন আমরা বিভিন্ন পদ্ধতির মাধ্যমে সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করি, আমাদের সীমাবদ্ধতাগুলো মাথায় রেখে:\n",
+    "\n",
+    "-   **ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক খুব ভারী।** আমাদের ডেটাসেট পরিষ্কার কিন্তু সীমিত, এবং আমরা লোকাল নোটবুকে ট্রেনিং চালাচ্ছি, তাই ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক এই কাজের জন্য খুব ভারী।\n",
+    "\n",
+    "-   **দুই-শ্রেণীর ক্লাসিফায়ার নয়।** আমরা দুই-শ্রেণীর ক্লাসিফায়ার ব্যবহার করছি না, তাই এটি এক-ভি-অল পদ্ধতিকে বাদ দেয়।\n",
+    "\n",
+    "-   **ডিসিশন ট্রি বা লজিস্টিক রিগ্রেশন কাজ করতে পারে।** ডিসিশন ট্রি কাজ করতে পারে, অথবা মাল্টিনোমিয়াল রিগ্রেশন/মাল্টিক্লাস লজিস্টিক রিগ্রেশন মাল্টিক্লাস ডেটার জন্য কার্যকর হতে পারে।\n",
+    "\n",
+    "-   **মাল্টিক্লাস বুস্টেড ডিসিশন ট্রি ভিন্ন সমস্যা সমাধান করে।** মাল্টিক্লাস বুস্টেড ডিসিশন ট্রি সাধারণত নন-প্যারামেট্রিক কাজের জন্য উপযুক্ত, যেমন র‍্যাঙ্কিং তৈরি করার কাজ, তাই এটি আমাদের জন্য কার্যকর নয়।\n",
+    "\n",
+    "সাধারণত, জটিল মেশিন লার্নিং মডেল যেমন এনসেম্বল পদ্ধতি শুরু করার আগে, সবচেয়ে সহজ মডেল তৈরি করা ভালো, যাতে বোঝা যায় কী ঘটছে। তাই এই পাঠে আমরা `মাল্টিনোমিয়াল রিগ্রেশন` মডেল দিয়ে শুরু করব।\n",
+    "\n",
+    "> লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি পদ্ধতি যা ব্যবহার করা হয় যখন আউটকাম ভ্যারিয়েবল ক্যাটেগরিক্যাল (বা নামমাত্র) হয়। বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশনের ক্ষেত্রে আউটকাম ভ্যারিয়েবল দুইটি হয়, যেখানে মাল্টিনোমিয়াল লজিস্টিক রিগ্রেশনের ক্ষেত্রে আউটকাম ভ্যারিয়েবল দুইটির বেশি হয়। আরও জানতে [Advanced Regression Methods](https://bookdown.org/chua/ber642_advanced_regression/multinomial-logistic-regression.html) দেখুন।\n",
+    "\n",
+    "## ৪. মাল্টিনোমিয়াল লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল ট্রেন এবং মূল্যায়ন করুন।\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels-এ, `parsnip::multinom_reg()` একটি মডেল সংজ্ঞায়িত করে যা লিনিয়ার প্রেডিক্টর ব্যবহার করে মাল্টিক্লাস ডেটা মাল্টিনোমিয়াল ডিস্ট্রিবিউশন দিয়ে প্রেডিক্ট করে। এই মডেল ফিট করার বিভিন্ন উপায়/ইঞ্জিন দেখতে `?multinom_reg()` দেখুন।\n",
+    "\n",
+    "এই উদাহরণে, আমরা ডিফল্ট [nnet](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf) ইঞ্জিন ব্যবহার করে একটি মাল্টিনোমিয়াল রিগ্রেশন মডেল ফিট করব।\n",
+    "\n",
+    "> আমি `penalty` এর একটি মান এলোমেলোভাবে বেছে নিয়েছি। এই মান বেছে নেওয়ার আরও ভালো উপায় আছে, যেমন `resampling` এবং মডেল `tuning` করা, যা আমরা পরে আলোচনা করব।\n",
+    ">\n",
+    "> মডেল হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং সম্পর্কে আরও জানতে [Tidymodels: Get Started](https://www.tidymodels.org/start/tuning/) দেখুন।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "gWMsVcbBJemu"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "source": [
+    "# Create a multinomial regression model specification\r\n",
+    "mr_spec <- multinom_reg(penalty = 1) %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"nnet\", MaxNWts = 2086) %>% \r\n",
+    "  set_mode(\"classification\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print model specification\r\n",
+    "mr_spec"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n",
+       "\n",
+       "Main Arguments:\n",
+       "  penalty = 1\n",
+       "\n",
+       "Engine-Specific Arguments:\n",
+       "  MaxNWts = 2086\n",
+       "\n",
+       "Computational engine: nnet \n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 166
+    },
+    "id": "Wq_fcyQiJvfG",
+    "outputId": "c30449c7-3864-4be7-f810-72a003743e2d"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "দারুণ কাজ 🥳! এখন যেহেতু আমাদের কাছে একটি রেসিপি এবং একটি মডেল স্পেসিফিকেশন রয়েছে, আমাদের সেগুলো একসাথে একটি অবজেক্টে সংযুক্ত করার উপায় খুঁজতে হবে যা প্রথমে ডেটা প্রিপ্রসেস করবে, তারপর প্রিপ্রসেসড ডেটার উপর মডেল ফিট করবে এবং সম্ভাব্য পোস্ট-প্রসেসিং কার্যক্রমের জন্যও সুযোগ দেবে। Tidymodels-এ, এই সুবিধাজনক অবজেক্টটিকে [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) বলা হয় এবং এটি আপনার মডেলিং কম্পোনেন্টগুলোকে সহজভাবে ধরে রাখে! এটিকে আমরা *Python*-এ *pipelines* বলি।\n",
+    "\n",
+    "তাহলে চলুন সবকিছু একটি workflow-এ সংযুক্ত করি!📦\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "NlSbzDfgJ0zh"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "source": [
+    "# Bundle recipe and model specification\r\n",
+    "mr_wf <- workflow() %>% \r\n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \r\n",
+    "  add_model(mr_spec)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print out workflow\r\n",
+    "mr_wf"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "══ Workflow ════════════════════════════════════════════════════════════════════\n",
+       "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n",
+       "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n",
+       "\n",
+       "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "1 Recipe Step\n",
+       "\n",
+       "• step_smote()\n",
+       "\n",
+       "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n",
+       "\n",
+       "Main Arguments:\n",
+       "  penalty = 1\n",
+       "\n",
+       "Engine-Specific Arguments:\n",
+       "  MaxNWts = 2086\n",
+       "\n",
+       "Computational engine: nnet \n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 333
+    },
+    "id": "Sc1TfPA4Ke3_",
+    "outputId": "82c70013-e431-4e7e-cef6-9fcf8aad4a6c"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "ওয়ার্কফ্লো 👌👌! একটি **`workflow()`** প্রায় একইভাবে ফিট করা যায় যেভাবে একটি মডেল ফিট করা যায়। তাহলে, মডেল প্রশিক্ষণের সময়!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "TNQ8i85aKf9L"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "source": [
+    "# Train a multinomial regression model\n",
+    "mr_fit <- fit(object = mr_wf, data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "mr_fit"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "══ Workflow [trained] ══════════════════════════════════════════════════════════\n",
+       "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n",
+       "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n",
+       "\n",
+       "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "1 Recipe Step\n",
+       "\n",
+       "• step_smote()\n",
+       "\n",
+       "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "Call:\n",
+       "nnet::multinom(formula = ..y ~ ., data = data, decay = ~1, MaxNWts = ~2086, \n",
+       "    trace = FALSE)\n",
+       "\n",
+       "Coefficients:\n",
+       "         (Intercept)     almond angelica         anise anise_seed       apple\n",
+       "indian    0.19723325  0.2409661        0 -5.004955e-05 -0.1657635 -0.05769734\n",
+       "japanese  0.13961959 -0.6262400        0 -1.169155e-04 -0.4893596 -0.08585717\n",
+       "korean    0.22377347 -0.1833485        0 -5.560395e-05 -0.2489401 -0.15657804\n",
+       "thai     -0.04336577 -0.6106258        0  4.903828e-04 -0.5782866  0.63451105\n",
+       "         apple_brandy     apricot armagnac   artemisia artichoke   asparagus\n",
+       "indian              0  0.37042636        0 -0.09122797         0 -0.27181970\n",
+       "japanese            0  0.28895643        0 -0.12651100         0  0.14054037\n",
+       "korean              0 -0.07981259        0  0.55756709         0 -0.66979948\n",
+       "thai                0 -0.33160904        0 -0.10725182         0 -0.02602152\n",
+       "             avocado       bacon baked_potato balm     banana     barley\n",
+       "indian   -0.46624197  0.16008055            0    0 -0.2838796  0.2230625\n",
+       "japanese  0.90341344  0.02932727            0    0 -0.4142787  2.0953906\n",
+       "korean   -0.06925382 -0.35804134            0    0 -0.2686963 -0.7233404\n",
+       "thai     -0.21473955 -0.75594439            0    0  0.6784880 -0.4363320\n",
+       "         bartlett_pear      basil        bay       bean         beech\n",
+       "indian               0 -0.7128756  0.1011587 -0.8777275 -0.0004380795\n",
+       "japanese             0  0.1288697  0.9425626 -0.2380748  0.3373437611\n",
+       "korean               0 -0.2445193 -0.4744318 -0.8957870 -0.0048784496\n",
+       "thai                 0  1.5365848  0.1333256  0.2196970 -0.0113078024\n",
+       "               beef beef_broth   beef_liver         beer        beet\n",
+       "indian   -0.7985278  0.2430186 -0.035598065 -0.002173738  0.01005813\n",
+       "japanese  0.2241875 -0.3653020 -0.139551027  0.128905553  0.04923911\n",
+       "korean    0.5366515 -0.6153237  0.213455197 -0.010828645  0.27325423\n",
+       "thai      0.1570012 -0.9364154 -0.008032213 -0.035063746 -0.28279823\n",
+       "         bell_pepper bergamot       berry bitter_orange black_bean\n",
+       "indian    0.49074330        0  0.58947607   0.191256164 -0.1945233\n",
+       "japanese  0.09074167        0 -0.25917977  -0.118915977 -0.3442400\n",
+       "korean   -0.57876763        0 -0.07874180  -0.007729435 -0.5220672\n",
+       "thai      0.92554006        0 -0.07210196  -0.002983296 -0.4614426\n",
+       "         black_currant black_mustard_seed_oil black_pepper black_raspberry\n",
+       "indian               0             0.38935801   -0.4453495               0\n",
+       "japanese             0            -0.05452887   -0.5440869               0\n",
+       "korean               0            -0.03929970    0.8025454               0\n",
+       "thai                 0            -0.21498372   -0.9854806               0\n",
+       "         black_sesame_seed  black_tea   blackberry blackberry_brandy\n",
+       "indian          -0.2759246  0.3079977  0.191256164                 0\n",
+       "japanese        -0.6101687 -0.1671913 -0.118915977                 0\n",
+       "korean           1.5197674 -0.3036261 -0.007729435                 0\n",
+       "thai            -0.1755656 -0.1487033 -0.002983296                 0\n",
+       "         blue_cheese    blueberry   bone_oil bourbon_whiskey      brandy\n",
+       "indian             0  0.216164294 -0.2276744               0  0.22427587\n",
+       "japanese           0 -0.119186087  0.3913019               0 -0.15595599\n",
+       "korean             0 -0.007821986  0.2854487               0 -0.02562342\n",
+       "thai               0 -0.004947048 -0.0253658               0 -0.05715244\n",
+       "\n",
+       "...\n",
+       "and 308 more lines."
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 1000
+    },
+    "id": "GMbdfVmTKkJI",
+    "outputId": "adf9ebdf-d69d-4a64-e9fd-e06e5322292e"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "মডেল প্রশিক্ষণের সময় যে সহগগুলো শিখেছে, সেগুলো আউটপুটে প্রদর্শিত হয়।\n",
+    "\n",
+    "### প্রশিক্ষিত মডেল মূল্যায়ন করুন\n",
+    "\n",
+    "এখন সময় এসেছে মডেলটি কেমন কাজ করেছে তা মূল্যায়ন করার 📏, একটি টেস্ট সেটের উপর পরীক্ষা করে! চলুন শুরু করি টেস্ট সেটের উপর পূর্বাভাস তৈরি করে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "tt2BfOxrKmcJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "source": [
+    "# Make predictions on the test set\n",
+    "results <- cuisines_test %>% select(cuisine) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test))\n",
+    "\n",
+    "# Print out results\n",
+    "results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine .pred_class\n",
+       "1 indian  thai       \n",
+       "2 indian  indian     \n",
+       "3 indian  indian     \n",
+       "4 indian  indian     \n",
+       "5 indian  indian     "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | .pred_class &lt;fct&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| indian | thai   |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & .pred\\_class\\\\\n",
+       " <fct> & <fct>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & thai  \\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>.pred_class</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;fct&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>thai  </td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 248
+    },
+    "id": "CqtckvtsKqax",
+    "outputId": "e57fe557-6a68-4217-fe82-173328c5436d"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "দারুণ কাজ! Tidymodels-এ, মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা যেতে পারে [yardstick](https://yardstick.tidymodels.org/) ব্যবহার করে - একটি প্যাকেজ যা কর্মক্ষমতার মেট্রিক ব্যবহার করে মডেলের কার্যকারিতা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়। যেমনটি আমরা আমাদের লজিস্টিক রিগ্রেশন পাঠে করেছি, চলুন একটি কনফিউশন ম্যাট্রিক্স গণনা করে শুরু করি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "8w5N6XsBKss7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "source": [
+    "# Confusion matrix for categorical data\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class)\n"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "          Truth\n",
+       "Prediction chinese indian japanese korean thai\n",
+       "  chinese       83      1        8     15   10\n",
+       "  indian         4    163        1      2    6\n",
+       "  japanese      21      5       73     25    1\n",
+       "  korean        15      0       11    191    0\n",
+       "  thai          10     11        3      7   70"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 133
+    },
+    "id": "YvODvsLkK0iG",
+    "outputId": "bb69da84-1266-47ad-b174-d43b88ca2988"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "যখন একাধিক শ্রেণীর সাথে কাজ করা হয়, এটি সাধারণত একটি তাপ মানচিত্র হিসাবে কল্পনা করা আরও সহজ হয়, যেমন:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "c0HfPL16Lr6U"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "source": [
+    "update_geom_defaults(geom = \"tile\", new = list(color = \"black\", alpha = 0.7))\n",
+    "# Visualize confusion matrix\n",
+    "results %>% \n",
+    "  conf_mat(cuisine, .pred_class) %>% \n",
+    "  autoplot(type = \"heatmap\")"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "plot without title"
+      ],
+      "image/png": "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"
+     },
+     "metadata": {
+      "image/png": {
+       "width": 420,
+       "height": 420
+      }
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 436
+    },
+    "id": "HsAtwukyLsvt",
+    "outputId": "3032a224-a2c8-4270-b4f2-7bb620317400"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "কনফিউশন ম্যাট্রিক্স প্লটে গাঢ় রঙের বর্গগুলো উচ্চ সংখ্যক কেস নির্দেশ করে, এবং আপনি সম্ভবত গাঢ় রঙের বর্গগুলোর একটি তির্যক রেখা দেখতে পাবেন যা নির্দেশ করে যে যেখানে প্রেডিক্টেড এবং প্রকৃত লেবেল একই।\n",
+    "\n",
+    "এখন চলুন কনফিউশন ম্যাট্রিক্সের জন্য সারসংক্ষেপ পরিসংখ্যান গণনা করি।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "oOJC87dkLwPr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "source": [
+    "# Summary stats for confusion matrix\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class) %>% \n",
+    "summary()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   .metric              .estimator .estimate\n",
+       "1  accuracy             multiclass 0.7880435\n",
+       "2  kap                  multiclass 0.7276583\n",
+       "3  sens                 macro      0.7780927\n",
+       "4  spec                 macro      0.9477598\n",
+       "5  ppv                  macro      0.7585583\n",
+       "6  npv                  macro      0.9460080\n",
+       "7  mcc                  multiclass 0.7292724\n",
+       "8  j_index              macro      0.7258524\n",
+       "9  bal_accuracy         macro      0.8629262\n",
+       "10 detection_prevalence macro      0.2000000\n",
+       "11 precision            macro      0.7585583\n",
+       "12 recall               macro      0.7780927\n",
+       "13 f_meas               macro      0.7641862"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 13 × 3\n",
+       "\n",
+       "| .metric &lt;chr&gt; | .estimator &lt;chr&gt; | .estimate &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|\n",
+       "| accuracy             | multiclass | 0.7880435 |\n",
+       "| kap                  | multiclass | 0.7276583 |\n",
+       "| sens                 | macro      | 0.7780927 |\n",
+       "| spec                 | macro      | 0.9477598 |\n",
+       "| ppv                  | macro      | 0.7585583 |\n",
+       "| npv                  | macro      | 0.9460080 |\n",
+       "| mcc                  | multiclass | 0.7292724 |\n",
+       "| j_index              | macro      | 0.7258524 |\n",
+       "| bal_accuracy         | macro      | 0.8629262 |\n",
+       "| detection_prevalence | macro      | 0.2000000 |\n",
+       "| precision            | macro      | 0.7585583 |\n",
+       "| recall               | macro      | 0.7780927 |\n",
+       "| f_meas               | macro      | 0.7641862 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 13 × 3\n",
+       "\\begin{tabular}{lll}\n",
+       " .metric & .estimator & .estimate\\\\\n",
+       " <chr> & <chr> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t accuracy             & multiclass & 0.7880435\\\\\n",
+       "\t kap                  & multiclass & 0.7276583\\\\\n",
+       "\t sens                 & macro      & 0.7780927\\\\\n",
+       "\t spec                 & macro      & 0.9477598\\\\\n",
+       "\t ppv                  & macro      & 0.7585583\\\\\n",
+       "\t npv                  & macro      & 0.9460080\\\\\n",
+       "\t mcc                  & multiclass & 0.7292724\\\\\n",
+       "\t j\\_index              & macro      & 0.7258524\\\\\n",
+       "\t bal\\_accuracy         & macro      & 0.8629262\\\\\n",
+       "\t detection\\_prevalence & macro      & 0.2000000\\\\\n",
+       "\t precision            & macro      & 0.7585583\\\\\n",
+       "\t recall               & macro      & 0.7780927\\\\\n",
+       "\t f\\_meas               & macro      & 0.7641862\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 13 × 3</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>.metric</th><th scope=col>.estimator</th><th scope=col>.estimate</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>accuracy            </td><td>multiclass</td><td>0.7880435</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>kap                 </td><td>multiclass</td><td>0.7276583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>sens                </td><td>macro     </td><td>0.7780927</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>spec                </td><td>macro     </td><td>0.9477598</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>ppv                 </td><td>macro     </td><td>0.7585583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>npv                 </td><td>macro     </td><td>0.9460080</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>mcc                 </td><td>multiclass</td><td>0.7292724</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>j_index             </td><td>macro     </td><td>0.7258524</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>bal_accuracy        </td><td>macro     </td><td>0.8629262</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>detection_prevalence</td><td>macro     </td><td>0.2000000</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>precision           </td><td>macro     </td><td>0.7585583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>recall              </td><td>macro     </td><td>0.7780927</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>f_meas              </td><td>macro     </td><td>0.7641862</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 494
+    },
+    "id": "OYqetUyzL5Wz",
+    "outputId": "6a84d65e-113d-4281-dfc1-16e8b70f37e6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "যদি আমরা কিছু মেট্রিক যেমন সঠিকতা, সংবেদনশীলতা, ppv-তে সীমাবদ্ধ থাকি, তাহলে শুরু করার জন্য আমরা খুব একটা খারাপ অবস্থায় নেই 🥳!\n",
+    "\n",
+    "## ৪. গভীরে অনুসন্ধান\n",
+    "\n",
+    "চলুন একটি সূক্ষ্ম প্রশ্ন করি: কোন মানদণ্ড ব্যবহার করে একটি নির্দিষ্ট ধরনের খাবারকে পূর্বাভাসিত ফলাফল হিসেবে নির্ধারণ করা হয়?\n",
+    "\n",
+    "আসলে, পরিসংখ্যানগত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, যেমন লজিস্টিক রিগ্রেশন, `সম্ভাবনা`-এর উপর ভিত্তি করে কাজ করে; তাই একটি ক্লাসিফায়ার দ্বারা যা পূর্বাভাসিত হয় তা হলো সম্ভাব্য ফলাফলের একটি সেটের উপর সম্ভাবনা বিতরণ। সর্বোচ্চ সম্ভাবনা সহ ক্লাসটি তারপর প্রদত্ত পর্যবেক্ষণের জন্য সবচেয়ে সম্ভাব্য ফলাফল হিসেবে নির্বাচিত হয়।\n",
+    "\n",
+    "চলুন এটি বাস্তবে দেখি, কঠিন ক্লাস পূর্বাভাস এবং সম্ভাবনার মাধ্যমে।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "43t7vz8vMJtW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "source": [
+    "# Make hard class prediction and probabilities\n",
+    "results_prob <- cuisines_test %>%\n",
+    "  select(cuisine) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test)) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test, type = \"prob\"))\n",
+    "\n",
+    "# Print out results\n",
+    "results_prob %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine .pred_class .pred_chinese .pred_indian .pred_japanese .pred_korean\n",
+       "1 indian  thai        1.551259e-03  0.4587877    5.988039e-04   2.428503e-04\n",
+       "2 indian  indian      2.637133e-05  0.9999488    6.648651e-07   2.259993e-05\n",
+       "3 indian  indian      1.049433e-03  0.9909982    1.060937e-03   1.644947e-05\n",
+       "4 indian  indian      6.237482e-02  0.4763035    9.136702e-02   3.660913e-01\n",
+       "5 indian  indian      1.431745e-02  0.9418551    2.945239e-02   8.721782e-03\n",
+       "  .pred_thai  \n",
+       "1 5.388194e-01\n",
+       "2 1.577948e-06\n",
+       "3 6.874989e-03\n",
+       "4 3.863391e-03\n",
+       "5 5.653283e-03"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 7\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | .pred_class &lt;fct&gt; | .pred_chinese &lt;dbl&gt; | .pred_indian &lt;dbl&gt; | .pred_japanese &lt;dbl&gt; | .pred_korean &lt;dbl&gt; | .pred_thai &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| indian | thai   | 1.551259e-03 | 0.4587877 | 5.988039e-04 | 2.428503e-04 | 5.388194e-01 |\n",
+       "| indian | indian | 2.637133e-05 | 0.9999488 | 6.648651e-07 | 2.259993e-05 | 1.577948e-06 |\n",
+       "| indian | indian | 1.049433e-03 | 0.9909982 | 1.060937e-03 | 1.644947e-05 | 6.874989e-03 |\n",
+       "| indian | indian | 6.237482e-02 | 0.4763035 | 9.136702e-02 | 3.660913e-01 | 3.863391e-03 |\n",
+       "| indian | indian | 1.431745e-02 | 0.9418551 | 2.945239e-02 | 8.721782e-03 | 5.653283e-03 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 7\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllll}\n",
+       " cuisine & .pred\\_class & .pred\\_chinese & .pred\\_indian & .pred\\_japanese & .pred\\_korean & .pred\\_thai\\\\\n",
+       " <fct> & <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & thai   & 1.551259e-03 & 0.4587877 & 5.988039e-04 & 2.428503e-04 & 5.388194e-01\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 2.637133e-05 & 0.9999488 & 6.648651e-07 & 2.259993e-05 & 1.577948e-06\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 1.049433e-03 & 0.9909982 & 1.060937e-03 & 1.644947e-05 & 6.874989e-03\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 6.237482e-02 & 0.4763035 & 9.136702e-02 & 3.660913e-01 & 3.863391e-03\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 1.431745e-02 & 0.9418551 & 2.945239e-02 & 8.721782e-03 & 5.653283e-03\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 7</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>.pred_class</th><th scope=col>.pred_chinese</th><th scope=col>.pred_indian</th><th scope=col>.pred_japanese</th><th scope=col>.pred_korean</th><th scope=col>.pred_thai</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>thai  </td><td>1.551259e-03</td><td>0.4587877</td><td>5.988039e-04</td><td>2.428503e-04</td><td>5.388194e-01</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>2.637133e-05</td><td>0.9999488</td><td>6.648651e-07</td><td>2.259993e-05</td><td>1.577948e-06</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>1.049433e-03</td><td>0.9909982</td><td>1.060937e-03</td><td>1.644947e-05</td><td>6.874989e-03</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>6.237482e-02</td><td>0.4763035</td><td>9.136702e-02</td><td>3.660913e-01</td><td>3.863391e-03</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>1.431745e-02</td><td>0.9418551</td><td>2.945239e-02</td><td>8.721782e-03</td><td>5.653283e-03</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 248
+    },
+    "id": "xdKNs-ZPMTJL",
+    "outputId": "68f6ac5a-725a-4eff-9ea6-481fef00e008"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "✅ মডেলটি কেন প্রথম পর্যবেক্ষণটি থাই বলে নিশ্চিত মনে করছে তা ব্যাখ্যা করতে পারবেন?\n",
+    "\n",
+    "## **🚀চ্যালেঞ্জ**\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠে, আপনি আপনার পরিষ্কার করা ডেটা ব্যবহার করে একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করেছেন যা উপাদানগুলোর একটি সিরিজের উপর ভিত্তি করে একটি জাতীয় রান্নার ধরন অনুমান করতে পারে। Tidymodels-এর মাধ্যমে ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য [অনেক বিকল্প](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) এবং বহুমুখী রিগ্রেশন ফিট করার [অন্যান্য উপায়](https://parsnip.tidymodels.org/articles/articles/Examples.html#multinom_reg-models) সম্পর্কে পড়ার জন্য কিছু সময় নিন।\n",
+    "\n",
+    "#### ধন্যবাদ জানাই:\n",
+    "\n",
+    "[`অ্যালিসন হর্স্ট`](https://twitter.com/allison_horst/) কে, যিনি চমৎকার ইলাস্ট্রেশন তৈরি করেছেন যা R-কে আরও আকর্ষণীয় এবং বন্ধুত্বপূর্ণ করে তোলে। তার আরও ইলাস্ট্রেশন খুঁজে পেতে পারেন তার [গ্যালারিতে](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM)।\n",
+    "\n",
+    "[ক্যাসি ব্রেভিউ](https://www.twitter.com/cassieview) এবং [জেন লুপার](https://www.twitter.com/jenlooper) কে, যারা এই মডিউলের মূল পাইথন সংস্করণ তৈরি করেছেন ♥️\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "কিছু রসিকতা যোগ করতে পারতাম, কিন্তু আমি খাবার-সম্পর্কিত পানের মজা বুঝি না 😅।\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "শুভ শেখা,\n",
+    "\n",
+    "[এরিক](https://twitter.com/ericntay), গোল্ড মাইক্রোসফট লার্ন স্টুডেন্ট অ্যাম্বাসেডর।\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "2tWVHMeLMYdM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়ী থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..30f633631
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,281 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# শ্রেণীবিভাজন মডেল তৈরি করুন\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "import numpy as np"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Accuracy is 0.8181818181818182\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear')\n",
+    "model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train))\n",
+    "\n",
+    "accuracy = model.score(X_test, y_test)\n",
+    "print (\"Accuracy is {}\".format(accuracy))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "ingredients: Index(['artemisia', 'black_pepper', 'mushroom', 'shiitake', 'soy_sauce',\n       'vegetable_oil'],\n      dtype='object')\ncuisine: korean\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# test an item\n",
+    "print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}')\n",
+    "print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                 0\n",
+       "korean    0.392231\n",
+       "chinese   0.372872\n",
+       "japanese  0.218825\n",
+       "thai      0.013427\n",
+       "indian    0.002645"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>0</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>korean</th>\n      <td>0.392231</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>chinese</th>\n      <td>0.372872</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>japanese</th>\n      <td>0.218825</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>thai</th>\n      <td>0.013427</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>indian</th>\n      <td>0.002645</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#rehsape to 2d array and transpose\n",
+    "test= X_test.iloc[50].values.reshape(-1, 1).T\n",
+    "# predict with score\n",
+    "proba = model.predict_proba(test)\n",
+    "classes = model.classes_\n",
+    "# create df with classes and scores\n",
+    "resultdf = pd.DataFrame(data=proba, columns=classes)\n",
+    "\n",
+    "# create df to show results\n",
+    "topPrediction = resultdf.T.sort_values(by=[0], ascending = [False])\n",
+    "topPrediction.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n\n     chinese       0.75      0.73      0.74       223\n      indian       0.93      0.88      0.90       255\n    japanese       0.78      0.78      0.78       253\n      korean       0.87      0.86      0.86       236\n        thai       0.76      0.84      0.80       232\n\n    accuracy                           0.82      1199\n   macro avg       0.82      0.82      0.82      1199\nweighted avg       0.82      0.82      0.82      1199\n\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)\r\n",
+    "print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "9408506dd864f2b6e334c62f80c0cfcc",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:41:07+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md b/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md
new file mode 100644
index 000000000..8ae29acb9
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md
@@ -0,0 +1,249 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "808a71076f76ae8f5458862a8edd9215",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:48:16+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# কুইজিন শ্রেণীবিভাজক ২
+
+এই দ্বিতীয় শ্রেণীবিভাজন পাঠে, আপনি সংখ্যাসূচক ডেটা শ্রেণীবিভাজনের আরও পদ্ধতি অন্বেষণ করবেন। এছাড়াও, আপনি একটি শ্রেণীবিভাজক নির্বাচন করার প্রভাব সম্পর্কে শিখবেন।
+
+## [পূর্ব-পাঠ কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/23/)
+
+### পূর্বশর্ত
+
+আমরা ধরে নিচ্ছি যে আপনি পূর্ববর্তী পাঠগুলি সম্পন্ন করেছেন এবং আপনার `data` ফোল্ডারে একটি পরিষ্কার ডেটাসেট রয়েছে যার নাম _cleaned_cuisines.csv_, যা এই ৪-পাঠের ফোল্ডারের মূল অংশে রয়েছে।
+
+### প্রস্তুতি
+
+আমরা আপনার _notebook.ipynb_ ফাইলটি পরিষ্কার ডেটাসেট দিয়ে লোড করেছি এবং এটি X এবং y ডেটাফ্রেমে ভাগ করেছি, যা মডেল তৈরির প্রক্রিয়ার জন্য প্রস্তুত।
+
+## একটি শ্রেণীবিভাজন মানচিত্র
+
+পূর্বে, আপনি মাইক্রোসফটের চিট শিট ব্যবহার করে ডেটা শ্রেণীবিভাজনের বিভিন্ন বিকল্প সম্পর্কে শিখেছেন। Scikit-learn একটি অনুরূপ কিন্তু আরও বিস্তারিত চিট শিট অফার করে যা আপনার শ্রেণীবিভাজক (অন্য শব্দে, এস্টিমেটর) সংকুচিত করতে সাহায্য করতে পারে:
+
+![Scikit-learn থেকে ML মানচিত্র](../../../../translated_images/map.e963a6a51349425ab107b38f6c7307eb4c0d0c7ccdd2e81a5e1919292bab9ac7.bn.png)
+> টিপ: [এই মানচিত্রটি অনলাইনে দেখুন](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/) এবং পথ ধরে ক্লিক করে ডকুমেন্টেশন পড়ুন।
+
+### পরিকল্পনা
+
+এই মানচিত্রটি আপনার ডেটা সম্পর্কে পরিষ্কার ধারণা থাকলে খুবই সহায়ক, কারণ আপনি এর পথ ধরে একটি সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারেন:
+
+- আমাদের কাছে >৫০ নমুনা রয়েছে
+- আমরা একটি বিভাগ পূর্বাভাস দিতে চাই
+- আমাদের লেবেলযুক্ত ডেটা রয়েছে
+- আমাদের কাছে ১০০K-এর কম নমুনা রয়েছে
+- ✨ আমরা একটি Linear SVC বেছে নিতে পারি
+- যদি এটি কাজ না করে, যেহেতু আমাদের সংখ্যাসূচক ডেটা রয়েছে
+    - আমরা ✨ KNeighbors Classifier চেষ্টা করতে পারি 
+      - যদি এটি কাজ না করে, ✨ SVC এবং ✨ Ensemble Classifiers চেষ্টা করুন
+
+এটি অনুসরণ করার জন্য একটি খুব সহায়ক পথ।
+
+## অনুশীলন - ডেটা ভাগ করুন
+
+এই পথ অনুসরণ করে, আমাদের প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করে শুরু করা উচিত।
+
+1. প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:
+
+    ```python
+    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    from sklearn.svm import SVC
+    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
+    from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
+    import numpy as np
+    ```
+
+1. আপনার প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটা ভাগ করুন:
+
+    ```python
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)
+    ```
+
+## লিনিয়ার SVC শ্রেণীবিভাজক
+
+সাপোর্ট-ভেক্টর ক্লাস্টারিং (SVC) হল সাপোর্ট-ভেক্টর মেশিন পরিবারের একটি অংশ, যা মেশিন লার্নিংয়ের কৌশলগুলির অন্তর্গত (নিচে এ সম্পর্কে আরও জানুন)। এই পদ্ধতিতে, আপনি লেবেল ক্লাস্টার করার জন্য একটি 'কর্নেল' নির্বাচন করতে পারেন। 'C' প্যারামিটারটি 'নিয়ন্ত্রণ' নির্দেশ করে, যা প্যারামিটারগুলির প্রভাব নিয়ন্ত্রণ করে। কর্নেল [বিভিন্ন](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC) হতে পারে; এখানে আমরা এটি 'লিনিয়ার' সেট করেছি যাতে আমরা লিনিয়ার SVC ব্যবহার করতে পারি। Probability ডিফল্টভাবে 'false'; এখানে আমরা এটি 'true' সেট করেছি যাতে সম্ভাবনার অনুমান সংগ্রহ করা যায়। আমরা random state '0' সেট করেছি যাতে ডেটা এলোমেলোভাবে সাজানো হয় এবং সম্ভাবনা পাওয়া যায়।
+
+### অনুশীলন - একটি লিনিয়ার SVC প্রয়োগ করুন
+
+একটি শ্রেণীবিভাজকের অ্যারে তৈরি করে শুরু করুন। আমরা পরীক্ষা করার সময় এই অ্যারেতে ক্রমাগত যোগ করব।
+
+1. একটি লিনিয়ার SVC দিয়ে শুরু করুন:
+
+    ```python
+    C = 10
+    # Create different classifiers.
+    classifiers = {
+        'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0)
+    }
+    ```
+
+2. লিনিয়ার SVC ব্যবহার করে আপনার মডেল প্রশিক্ষণ দিন এবং একটি রিপোর্ট প্রিন্ট করুন:
+
+    ```python
+    n_classifiers = len(classifiers)
+    
+    for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):
+        classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train))
+    
+        y_pred = classifier.predict(X_test)
+        accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
+        print("Accuracy (train) for %s: %0.1f%% " % (name, accuracy * 100))
+        print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    ফলাফল বেশ ভালো:
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for Linear SVC: 78.6% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.71      0.67      0.69       242
+          indian       0.88      0.86      0.87       234
+        japanese       0.79      0.74      0.76       254
+          korean       0.85      0.81      0.83       242
+            thai       0.71      0.86      0.78       227
+    
+        accuracy                           0.79      1199
+       macro avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    weighted avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    ```
+
+## K-Neighbors শ্রেণীবিভাজক
+
+K-Neighbors হল "পড়শি" পরিবারের অংশ, যা মেশিন লার্নিংয়ের পদ্ধতি এবং এটি তত্ত্বাবধানে এবং অ-তত্ত্বাবধানে শেখার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এই পদ্ধতিতে, একটি পূর্বনির্ধারিত সংখ্যক পয়েন্ট তৈরি করা হয় এবং ডেটা এই পয়েন্টগুলির চারপাশে সংগ্রহ করা হয় যাতে ডেটার জন্য সাধারণ লেবেল পূর্বাভাস দেওয়া যায়।
+
+### অনুশীলন - K-Neighbors শ্রেণীবিভাজক প্রয়োগ করুন
+
+পূর্ববর্তী শ্রেণীবিভাজক ভালো ছিল এবং ডেটার সাথে ভালো কাজ করেছে, তবে হয়তো আমরা আরও ভালো নির্ভুলতা পেতে পারি। একটি K-Neighbors শ্রেণীবিভাজক চেষ্টা করুন।
+
+1. আপনার শ্রেণীবিভাজক অ্যারেতে একটি লাইন যোগ করুন (লিনিয়ার SVC আইটেমের পরে একটি কমা যোগ করুন):
+
+    ```python
+    'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C),
+    ```
+
+    ফলাফল একটু খারাপ:
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for KNN classifier: 73.8% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.64      0.67      0.66       242
+          indian       0.86      0.78      0.82       234
+        japanese       0.66      0.83      0.74       254
+          korean       0.94      0.58      0.72       242
+            thai       0.71      0.82      0.76       227
+    
+        accuracy                           0.74      1199
+       macro avg       0.76      0.74      0.74      1199
+    weighted avg       0.76      0.74      0.74      1199
+    ```
+
+    ✅ [K-Neighbors](https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html#neighbors) সম্পর্কে জানুন
+
+## সাপোর্ট ভেক্টর শ্রেণীবিভাজক
+
+সাপোর্ট-ভেক্টর শ্রেণীবিভাজক [সাপোর্ট-ভেক্টর মেশিন](https://wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) পরিবারের অংশ, যা শ্রেণীবিভাজন এবং রিগ্রেশন কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়। SVMs "প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলিকে স্থানগুলিতে পয়েন্টে ম্যাপ করে" যাতে দুটি বিভাগের মধ্যে দূরত্ব সর্বাধিক করা যায়। পরবর্তী ডেটা এই স্থানে ম্যাপ করা হয় যাতে তাদের বিভাগ পূর্বাভাস দেওয়া যায়।
+
+### অনুশীলন - সাপোর্ট ভেক্টর শ্রেণীবিভাজক প্রয়োগ করুন
+
+আরও ভালো নির্ভুলতার জন্য একটি সাপোর্ট ভেক্টর শ্রেণীবিভাজক চেষ্টা করুন।
+
+1. K-Neighbors আইটেমের পরে একটি কমা যোগ করুন এবং তারপর এই লাইনটি যোগ করুন:
+
+    ```python
+    'SVC': SVC(),
+    ```
+
+    ফলাফল বেশ ভালো!
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for SVC: 83.2% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.79      0.74      0.76       242
+          indian       0.88      0.90      0.89       234
+        japanese       0.87      0.81      0.84       254
+          korean       0.91      0.82      0.86       242
+            thai       0.74      0.90      0.81       227
+    
+        accuracy                           0.83      1199
+       macro avg       0.84      0.83      0.83      1199
+    weighted avg       0.84      0.83      0.83      1199
+    ```
+
+    ✅ [সাপোর্ট-ভেক্টর](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm) সম্পর্কে জানুন
+
+## Ensemble শ্রেণীবিভাজক
+
+পথের একেবারে শেষ পর্যন্ত অনুসরণ করুন, যদিও পূর্ববর্তী পরীক্ষা বেশ ভালো ছিল। আসুন কিছু 'Ensemble শ্রেণীবিভাজক' চেষ্টা করি, বিশেষ করে Random Forest এবং AdaBoost:
+
+```python
+  'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100),
+  'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100)
+```
+
+ফলাফল খুবই ভালো, বিশেষ করে Random Forest-এর জন্য:
+
+```output
+Accuracy (train) for RFST: 84.5% 
+              precision    recall  f1-score   support
+
+     chinese       0.80      0.77      0.78       242
+      indian       0.89      0.92      0.90       234
+    japanese       0.86      0.84      0.85       254
+      korean       0.88      0.83      0.85       242
+        thai       0.80      0.87      0.83       227
+
+    accuracy                           0.84      1199
+   macro avg       0.85      0.85      0.84      1199
+weighted avg       0.85      0.84      0.84      1199
+
+Accuracy (train) for ADA: 72.4% 
+              precision    recall  f1-score   support
+
+     chinese       0.64      0.49      0.56       242
+      indian       0.91      0.83      0.87       234
+    japanese       0.68      0.69      0.69       254
+      korean       0.73      0.79      0.76       242
+        thai       0.67      0.83      0.74       227
+
+    accuracy                           0.72      1199
+   macro avg       0.73      0.73      0.72      1199
+weighted avg       0.73      0.72      0.72      1199
+```
+
+✅ [Ensemble শ্রেণীবিভাজক](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html) সম্পর্কে জানুন
+
+এই মেশিন লার্নিং পদ্ধতি "কয়েকটি বেস এস্টিমেটরের পূর্বাভাসকে একত্রিত করে" মডেলের গুণমান উন্নত করে। আমাদের উদাহরণে, আমরা Random Trees এবং AdaBoost ব্যবহার করেছি।
+
+- [Random Forest](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forest), একটি গড় পদ্ধতি, 'ডিসিশন ট্রি' এর একটি 'ফরেস্ট' তৈরি করে যা অতিরিক্ত ফিটিং এড়াতে এলোমেলোতা যুক্ত করে। n_estimators প্যারামিটারটি ট্রির সংখ্যা সেট করে।
+
+- [AdaBoost](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html) একটি ডেটাসেটে একটি শ্রেণীবিভাজক ফিট করে এবং তারপর সেই শ্রেণীবিভাজকের কপি একই ডেটাসেটে ফিট করে। এটি ভুলভাবে শ্রেণীবিভাজিত আইটেমগুলির ওজনের উপর ফোকাস করে এবং পরবর্তী শ্রেণীবিভাজকের ফিট সামঞ্জস্য করে সেগুলি সংশোধন করে।
+
+---
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+এই পদ্ধতিগুলির প্রতিটির অনেক প্যারামিটার রয়েছে যা আপনি পরিবর্তন করতে পারেন। প্রতিটির ডিফল্ট প্যারামিটারগুলি গবেষণা করুন এবং ভাবুন এই প্যারামিটারগুলি পরিবর্তন করলে মডেলের গুণমানের জন্য কী অর্থ হতে পারে।
+
+## [পাঠ-পরবর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/24/)
+
+## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন
+
+এই পাঠগুলিতে অনেক জটিল শব্দ রয়েছে, তাই [এই তালিকা](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-77952-leestott) পর্যালোচনা করতে এক মিনিট সময় নিন, যেখানে দরকারী পরিভাষা রয়েছে!
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট 
+
+[প্যারামিটার নিয়ে খেলা](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md b/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..79496076d
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "58dfdaf79fb73f7d34b22bdbacf57329",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:50:09+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# প্যারামিটার প্লে
+
+## নির্দেশনা
+
+এই ক্লাসিফায়ারগুলোর সাথে কাজ করার সময় অনেক প্যারামিটার ডিফল্টভাবে সেট করা থাকে। VS Code-এর ইন্টেলিসেন্স আপনাকে এগুলো গভীরভাবে বুঝতে সাহায্য করতে পারে। এই পাঠে একটি মেশিন লার্নিং ক্লাসিফিকেশন টেকনিক গ্রহণ করুন এবং বিভিন্ন প্যারামিটার মান পরিবর্তন করে মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণ দিন। একটি নোটবুক তৈরি করুন যেখানে ব্যাখ্যা করা হবে কেন কিছু পরিবর্তন মডেলের গুণমান উন্নত করে এবং কেন কিছু পরিবর্তন তা ক্ষতিগ্রস্ত করে। আপনার উত্তরে বিস্তারিত থাকুক।
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                                                                                | পর্যাপ্ত                                              | উন্নতির প্রয়োজন             |
+| -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | ----------------------------- |
+|          | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে একটি ক্লাসিফায়ার সম্পূর্ণভাবে তৈরি এবং তার প্যারামিটার পরিবর্তন করা হয়েছে এবং টেক্সটবক্সে পরিবর্তনগুলো ব্যাখ্যা করা হয়েছে | একটি নোটবুক আংশিকভাবে উপস্থাপন করা হয়েছে বা দুর্বলভাবে ব্যাখ্যা করা হয়েছে | একটি নোটবুক ত্রুটিপূর্ণ বা ত্রুটিযুক্ত |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb b/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..42426d6d7
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,165 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# শ্রেণীবিন্যাস মডেল তৈরি করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়ী থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "15a83277036572e0773229b5f21c1e12",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:18+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md b/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..e33e97030
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:50:41+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb b/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..d001cf179
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb
@@ -0,0 +1,650 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_12-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "fab50046ca413a38939d579f8432274f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:48:58+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "jsFutf_ygqSx"
+   },
+   "source": [
+    "# একটি শ্রেণীবিন্যাস মডেল তৈরি করুন: সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HD54bEefgtNO"
+   },
+   "source": [
+    "## রান্নার শ্রেণীবিন্যাস ২\n",
+    "\n",
+    "এই দ্বিতীয় শ্রেণীবিন্যাস পাঠে, আমরা শ্রেণীবদ্ধ তথ্য বিশ্লেষণের `আরও উপায়` অন্বেষণ করব। আমরা একটি শ্রেণীবিন্যাসকারী বেছে নেওয়ার প্রভাব সম্পর্কেও শিখব।\n",
+    "\n",
+    "### [**পাঠের আগে কুইজ**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/23/)\n",
+    "\n",
+    "### **প্রয়োজনীয়তা**\n",
+    "\n",
+    "আমরা ধরে নিচ্ছি যে আপনি আগের পাঠগুলি সম্পন্ন করেছেন, কারণ আমরা পূর্বে শেখা কিছু ধারণা এখানে ব্যবহার করব।\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠের জন্য, আমাদের নিম্নলিখিত প্যাকেজগুলোর প্রয়োজন হবে:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) হলো [R প্যাকেজগুলোর একটি সংগ্রহ](https://www.tidyverse.org/packages), যা ডেটা সায়েন্সকে দ্রুত, সহজ এবং আরও মজাদার করে তোলে!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) ফ্রেমওয়ার্ক হলো মডেলিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য [প্যাকেজগুলোর একটি সংগ্রহ](https://www.tidymodels.org/packages/)।\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`: [themis প্যাকেজ](https://themis.tidymodels.org/) ভারসাম্যহীন ডেটার সাথে কাজ করার জন্য অতিরিক্ত রেসিপি ধাপ সরবরাহ করে।\n",
+    "\n",
+    "আপনি এগুলো নিম্নলিখিতভাবে ইনস্টল করতে পারেন:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"kernlab\", \"themis\", \"ranger\", \"xgboost\", \"kknn\"))`\n",
+    "\n",
+    "অথবা, নিচের স্ক্রিপ্টটি পরীক্ষা করে দেখবে যে এই মডিউলটি সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলো আপনার কাছে আছে কিনা এবং যদি না থাকে তবে সেগুলো ইনস্টল করবে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "vZ57IuUxgyQt"
+   },
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, themis, kernlab, ranger, xgboost, kknn)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "z22M-pj4g07x"
+   },
+   "source": [
+    "## **1. একটি শ্রেণীবিন্যাস মানচিত্র**\n",
+    "\n",
+    "আমাদের [পূর্ববর্তী পাঠে](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/4-Classification/2-Classifiers-1), আমরা এই প্রশ্নের উত্তর খুঁজতে চেষ্টা করেছি: কীভাবে আমরা একাধিক মডেলের মধ্যে নির্বাচন করব? অনেকাংশে, এটি ডেটার বৈশিষ্ট্য এবং আমরা যে সমস্যাটি সমাধান করতে চাই তার ধরণ (যেমন শ্রেণীবিন্যাস বা রিগ্রেশন) এর উপর নির্ভর করে।\n",
+    "\n",
+    "আগে, আমরা Microsoft's চিট শিট ব্যবহার করে ডেটা শ্রেণীবিন্যাস করার বিভিন্ন বিকল্প সম্পর্কে শিখেছি। Python-এর Machine Learning ফ্রেমওয়ার্ক, Scikit-learn, একটি অনুরূপ কিন্তু আরও বিস্তারিত চিট শিট প্রদান করে যা আপনার শ্রেণীবিন্যাসকারীদের (যা \"এস্টিমেটর\" নামেও পরিচিত) আরও সংকুচিত করতে সাহায্য করতে পারে:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/map.png\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption></figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "u1i3xRIVg7vG"
+   },
+   "source": [
+    "> টিপ: [এই মানচিত্রটি অনলাইনে দেখুন](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/) এবং পথ ধরে ক্লিক করে ডকুমেন্টেশন পড়ুন।  \n",
+    ">  \n",
+    "> [Tidymodels রেফারেন্স সাইট](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) বিভিন্ন ধরনের মডেলের চমৎকার ডকুমেন্টেশন সরবরাহ করে।  \n",
+    "\n",
+    "### **পরিকল্পনা** 🗺️  \n",
+    "\n",
+    "এই মানচিত্রটি আপনার ডেটা সম্পর্কে পরিষ্কার ধারণা থাকলে খুবই সহায়ক, কারণ আপনি এর পথ ধরে একটি সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারেন:  \n",
+    "\n",
+    "-   আমাদের কাছে \\>৫০টি নমুনা রয়েছে  \n",
+    "\n",
+    "-   আমরা একটি শ্রেণী পূর্বানুমান করতে চাই  \n",
+    "\n",
+    "-   আমাদের কাছে লেবেলযুক্ত ডেটা রয়েছে  \n",
+    "\n",
+    "-   আমাদের কাছে ১ লক্ষের কম নমুনা রয়েছে  \n",
+    "\n",
+    "-   ✨ আমরা একটি Linear SVC বেছে নিতে পারি  \n",
+    "\n",
+    "-   যদি এটি কাজ না করে, যেহেতু আমাদের কাছে সংখ্যাসূচক ডেটা রয়েছে  \n",
+    "\n",
+    "    -   আমরা ✨ KNeighbors Classifier চেষ্টা করতে পারি  \n",
+    "\n",
+    "        -   যদি এটি কাজ না করে, ✨ SVC এবং ✨ Ensemble Classifiers চেষ্টা করুন  \n",
+    "\n",
+    "এটি অনুসরণ করার জন্য একটি খুব সহায়ক পথ। এখন, চলুন [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) মডেলিং ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে সরাসরি কাজে নেমে পড়ি: এটি R প্যাকেজগুলির একটি সঙ্গতিপূর্ণ এবং নমনীয় সংগ্রহ যা ভালো পরিসংখ্যান চর্চাকে উৎসাহিত করার জন্য তৈরি করা হয়েছে 😊।  \n",
+    "\n",
+    "## ২. ডেটা ভাগ করুন এবং অসম ডেটাসেট পরিচালনা করুন।  \n",
+    "\n",
+    "আমাদের আগের পাঠ থেকে আমরা শিখেছি যে আমাদের রান্নার ধরনগুলির মধ্যে কিছু সাধারণ উপাদান ছিল। এছাড়াও, রান্নার ধরনগুলির সংখ্যায় বেশ অসম বণ্টন ছিল।  \n",
+    "\n",
+    "আমরা এগুলো মোকাবিলা করব  \n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::select()` ব্যবহার করে এমন সবচেয়ে সাধারণ উপাদান বাদ দিয়ে, যা ভিন্ন রান্নার ধরনগুলির মধ্যে বিভ্রান্তি সৃষ্টি করে।  \n",
+    "\n",
+    "-   একটি `recipe` ব্যবহার করে, যা ডেটাকে প্রি-প্রসেস করে মডেলিংয়ের জন্য প্রস্তুত করে এবং একটি `over-sampling` অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে।  \n",
+    "\n",
+    "আমরা আগের পাঠে উপরোক্ত বিষয়গুলি ইতিমধ্যেই দেখেছি, তাই এটি সহজ হবে 🥳!  \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "6tj_rN00hClA"
+   },
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse and Tidymodels packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "library(tidymodels)\n",
+    "\n",
+    "# Load the original cuisines data\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\n",
+    "\n",
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\n",
+    "df_select <- df %>% \n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger)) %>%\n",
+    "  # Encode cuisine column as categorical\n",
+    "  mutate(cuisine = factor(cuisine))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create data split specification\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "cuisines_split <- initial_split(data = df_select,\n",
+    "                                strata = cuisine,\n",
+    "                                prop = 0.7)\n",
+    "\n",
+    "# Extract the data in each split\n",
+    "cuisines_train <- training(cuisines_split)\n",
+    "cuisines_test <- testing(cuisines_split)\n",
+    "\n",
+    "# Display distribution of cuisines in the training set\n",
+    "cuisines_train %>% \n",
+    "  count(cuisine) %>% \n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zFin5yw3hHb1"
+   },
+   "source": [
+    "### অসমতল ডেটা নিয়ে কাজ করা\n",
+    "\n",
+    "অসমতল ডেটা প্রায়ই মডেলের কার্যকারিতার উপর নেতিবাচক প্রভাব ফেলে। অনেক মডেল তখনই সেরা পারফর্ম করে যখন পর্যবেক্ষণের সংখ্যা সমান হয়, এবং তাই অসমতল ডেটার ক্ষেত্রে তারা প্রায়ই সমস্যায় পড়ে।\n",
+    "\n",
+    "অসমতল ডেটা সেটের সাথে কাজ করার দুটি প্রধান উপায় রয়েছে:\n",
+    "\n",
+    "-   সংখ্যালঘু শ্রেণিতে পর্যবেক্ষণ যোগ করা: `ওভার-স্যাম্পলিং`, যেমন SMOTE অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা সংখ্যালঘু শ্রেণির নতুন উদাহরণ কৃত্রিমভাবে তৈরি করে এই কেসগুলোর নিকটতম প্রতিবেশীদের ব্যবহার করে।\n",
+    "\n",
+    "-   সংখ্যাগরিষ্ঠ শ্রেণি থেকে পর্যবেক্ষণ সরিয়ে ফেলা: `আন্ডার-স্যাম্পলিং`\n",
+    "\n",
+    "আমাদের আগের পাঠে, আমরা দেখিয়েছিলাম কীভাবে একটি `রেসিপি` ব্যবহার করে অসমতল ডেটা সেটের সাথে কাজ করা যায়। একটি রেসিপিকে একটি নকশা হিসেবে ভাবা যেতে পারে যা বর্ণনা করে ডেটা সেটে কী ধাপগুলো প্রয়োগ করা উচিত যাতে এটি ডেটা বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত হয়। আমাদের ক্ষেত্রে, আমরা আমাদের `ট্রেনিং সেট`-এর জন্য আমাদের রান্নার ধরনগুলোর মধ্যে সমান বণ্টন চাই। চলুন শুরু করা যাক।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "cRzTnHolhLWd"
+   },
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\n",
+    "library(themis)\n",
+    "\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing training data\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = cuisines_train) %>%\n",
+    "  step_smote(cuisine) \n",
+    "\n",
+    "# Print recipe\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "KxOQ2ORhhO81"
+   },
+   "source": [
+    "এখন আমরা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত 👩‍💻👨‍💻!\n",
+    "\n",
+    "## ৩. বহুগুণিত রিগ্রেশন মডেলের বাইরে\n",
+    "\n",
+    "আমাদের আগের পাঠে, আমরা বহুগুণিত রিগ্রেশন মডেল নিয়ে আলোচনা করেছি। চলুন আরও কিছু নমনীয় শ্রেণীবিন্যাস মডেল অন্বেষণ করি।\n",
+    "\n",
+    "### সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনস\n",
+    "\n",
+    "শ্রেণীবিন্যাসের ক্ষেত্রে, `সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনস` একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি যা শ্রেণীগুলিকে \"সেরা\"ভাবে আলাদা করার জন্য একটি *হাইপারপ্লেন* খুঁজে বের করার চেষ্টা করে। চলুন একটি সহজ উদাহরণ দেখি:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/svm.png\"\n",
+    "   width=\"300\"/>\n",
+    "   <figcaption>https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=22877598</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "C4Wsd0vZhXYu"
+   },
+   "source": [
+    "H1~ ক্লাসগুলোকে আলাদা করে না। H2~ আলাদা করে, তবে খুব ছোট মার্জিন দিয়ে। H3~ সর্বাধিক মার্জিন দিয়ে ক্লাসগুলোকে আলাদা করে।\n",
+    "\n",
+    "#### লিনিয়ার সাপোর্ট ভেক্টর ক্লাসিফায়ার\n",
+    "\n",
+    "সাপোর্ট-ভেক্টর ক্লাস্টারিং (SVC) হলো সাপোর্ট-ভেক্টর মেশিনস পরিবারের একটি শাখা, যা মেশিন লার্নিং প্রযুক্তির অন্তর্ভুক্ত। SVC-তে হাইপারপ্লেন এমনভাবে নির্বাচন করা হয় যাতে `বেশিরভাগ` ট্রেনিং অবজারভেশন সঠিকভাবে আলাদা করা যায়, তবে কিছু অবজারভেশন `ভুলভাবে শ্রেণীবদ্ধ` হতে পারে। কিছু পয়েন্টকে ভুল দিকে থাকার অনুমতি দিয়ে, SVM আউটলায়ারগুলোর প্রতি আরও সহনশীল হয় এবং নতুন ডেটার ক্ষেত্রে আরও ভালো জেনারালাইজেশন প্রদান করে। এই ভায়োলেশন নিয়ন্ত্রণ করার প্যারামিটারকে `কস্ট` বলা হয়, যার ডিফল্ট মান ১ (দেখুন `help(\"svm_poly\")`)।\n",
+    "\n",
+    "চলুন একটি লিনিয়ার SVC তৈরি করি, যেখানে পলিনোমিয়াল SVM মডেলে `degree = 1` সেট করা হয়েছে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "vJpp6nuChlBz"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a linear SVC specification\n",
+    "svc_linear_spec <- svm_poly(degree = 1) %>% \n",
+    "  set_engine(\"kernlab\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle specification and recipe into a worklow\n",
+    "svc_linear_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(svc_linear_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Print out workflow\n",
+    "svc_linear_wf"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "rDs8cWNkhoqu"
+   },
+   "source": [
+    "এখন যেহেতু আমরা প্রিপ্রসেসিং ধাপ এবং মডেল স্পেসিফিকেশনকে একটি *workflow*-এ সংযুক্ত করেছি, আমরা লিনিয়ার SVC প্রশিক্ষণ দিতে এবং এর ফলাফল মূল্যায়ন করতে এগিয়ে যেতে পারি। পারফরম্যান্স মেট্রিকের জন্য, চলুন একটি মেট্রিক সেট তৈরি করি যা মূল্যায়ন করবে: `accuracy`, `sensitivity`, `Positive Predicted Value` এবং `F Measure`।\n",
+    "\n",
+    "> `augment()` প্রদত্ত ডেটাতে পূর্বাভাসের জন্য কলাম(গুলো) যোগ করবে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "81wiqcwuhrnq"
+   },
+   "source": [
+    "# Train a linear SVC model\n",
+    "svc_linear_fit <- svc_linear_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "# Create a metric set\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, sens, accuracy, f_meas)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "svc_linear_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "0UFQvHf-huo3"
+   },
+   "source": [
+    "#### সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন\n",
+    "\n",
+    "সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM) হল সাপোর্ট ভেক্টর ক্লাসিফায়ারের একটি সম্প্রসারণ, যা শ্রেণিগুলোর মধ্যে একটি অ-রৈখিক সীমানা সামঞ্জস্য করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। মূলত, SVMs *কর্নেল ট্রিক* ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্য স্থানকে বড় করে তোলে, যাতে শ্রেণিগুলোর মধ্যে অ-রৈখিক সম্পর্কের সাথে মানিয়ে নেওয়া যায়। SVMs দ্বারা ব্যবহৃত একটি জনপ্রিয় এবং অত্যন্ত নমনীয় কর্নেল ফাংশন হল *রেডিয়াল বেসিস ফাংশন।* চলুন দেখি এটি আমাদের ডেটার উপর কীভাবে কাজ করে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "-KX4S8mzhzmp"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "\n",
+    "# Make an RBF SVM specification\n",
+    "svm_rbf_spec <- svm_rbf() %>% \n",
+    "  set_engine(\"kernlab\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle specification and recipe into a worklow\n",
+    "svm_rbf_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(svm_rbf_spec)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Train an RBF model\n",
+    "svm_rbf_fit <- svm_rbf_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "svm_rbf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "QBFSa7WSh4HQ"
+   },
+   "source": [
+    "অনেক ভালো 🤩!\n",
+    "\n",
+    "> ✅ দয়া করে দেখুন:\n",
+    ">\n",
+    "> -   [*Support Vector Machines*](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/svm.html), Hands-on Machine Learning with R\n",
+    ">\n",
+    "> -   [*Support Vector Machines*](https://www.statlearning.com/), An Introduction to Statistical Learning with Applications in R\n",
+    ">\n",
+    "> আরও পড়ার জন্য।\n",
+    "\n",
+    "### নিকটতম প্রতিবেশী শ্রেণিবিন্যাসকারী\n",
+    "\n",
+    "*K*-নিকটতম প্রতিবেশী (KNN) একটি অ্যালগরিদম যেখানে প্রতিটি পর্যবেক্ষণকে অন্যান্য পর্যবেক্ষণের সাথে তার *সাদৃশ্য* এর উপর ভিত্তি করে পূর্বানুমান করা হয়।\n",
+    "\n",
+    "চলুন আমাদের ডেটার উপর এটি প্রয়োগ করি।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "k4BxxBcdh9Ka"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a KNN specification\n",
+    "knn_spec <- nearest_neighbor() %>% \n",
+    "  set_engine(\"kknn\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "knn_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(knn_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a boosted tree model\n",
+    "knn_wf_fit <- knn_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "knn_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HaegQseriAcj"
+   },
+   "source": [
+    "মডেলটি মনে হচ্ছে খুব ভালো কাজ করছে না। সম্ভবত মডেলের আর্গুমেন্ট পরিবর্তন করা (দেখুন `help(\"nearest_neighbor\")`) মডেলের কার্যকারিতা উন্নত করবে। অবশ্যই এটি চেষ্টা করে দেখুন।\n",
+    "\n",
+    "> ✅ দয়া করে দেখুন:\n",
+    ">\n",
+    "> -   [Hands-on Machine Learning with R](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [An Introduction to Statistical Learning with Applications in R](https://www.statlearning.com/)\n",
+    ">\n",
+    "> আরও জানতে *K*-Nearest Neighbors ক্লাসিফায়ার সম্পর্কে।\n",
+    "\n",
+    "### এনসেম্বল ক্লাসিফায়ার\n",
+    "\n",
+    "এনসেম্বল অ্যালগরিদমগুলি একাধিক বেস এস্টিমেটরকে একত্রিত করে একটি অপ্টিমাল মডেল তৈরি করে, যা করা হয় নিম্নলিখিত পদ্ধতিতে:\n",
+    "\n",
+    "`bagging`: বেস মডেলগুলির একটি সংগ্রহে একটি *গড় ফাংশন* প্রয়োগ করা\n",
+    "\n",
+    "`boosting`: একের পর এক মডেল তৈরি করা যা একে অপরের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করার কার্যকারিতা উন্নত করে।\n",
+    "\n",
+    "চলুন শুরু করি একটি র‍্যান্ডম ফরেস্ট মডেল দিয়ে চেষ্টা করে, যা একটি বড় সংখ্যক ডিসিশন ট্রি তৈরি করে এবং তারপর একটি গড় ফাংশন প্রয়োগ করে একটি উন্নত সামগ্রিক মডেল তৈরি করে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "49DPoVs6iK1M"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a random forest specification\n",
+    "rf_spec <- rand_forest() %>% \n",
+    "  set_engine(\"ranger\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "rf_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(rf_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a random forest model\n",
+    "rf_wf_fit <- rf_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "rf_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "RGVYwC_aiUWc"
+   },
+   "source": [
+    "ভালো কাজ 👏!\n",
+    "\n",
+    "চলুন একটি Boosted Tree মডেলের সাথেও পরীক্ষা-নিরীক্ষা করি।\n",
+    "\n",
+    "Boosted Tree একটি ensemble পদ্ধতি নির্ধারণ করে যা একটি ধারাবাহিক সিদ্ধান্ত গাছের সিরিজ তৈরি করে, যেখানে প্রতিটি গাছ পূর্ববর্তী গাছের ফলাফলের উপর নির্ভর করে এবং ধাপে ধাপে ত্রুটি কমানোর চেষ্টা করে। এটি ভুলভাবে শ্রেণীবদ্ধ আইটেমগুলোর ওজনের উপর মনোযোগ দেয় এবং পরবর্তী শ্রেণীবিন্যাসকারীর জন্য ফিট সামঞ্জস্য করে সেগুলো সংশোধন করে।\n",
+    "\n",
+    "এই মডেলটি ফিট করার বিভিন্ন উপায় রয়েছে (দেখুন `help(\"boost_tree\")`)। এই উদাহরণে, আমরা `xgboost` ইঞ্জিনের মাধ্যমে Boosted trees ফিট করব।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Py1YWo-micWs"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a boosted tree specification\n",
+    "boost_spec <- boost_tree(trees = 200) %>% \n",
+    "  set_engine(\"xgboost\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "boost_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(boost_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a boosted tree model\n",
+    "boost_wf_fit <- boost_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "boost_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zNQnbuejigZM"
+   },
+   "source": [
+    "> ✅ দয়া করে দেখুন:\n",
+    ">\n",
+    "> -   [Machine Learning for Social Scientists](https://cimentadaj.github.io/ml_socsci/tree-based-methods.html#random-forests)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [Hands-on Machine Learning with R](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [An Introduction to Statistical Learning with Applications in R](https://www.statlearning.com/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   <https://algotech.netlify.app/blog/xgboost/> - AdaBoost মডেল নিয়ে আলোচনা করে, যা xgboost-এর একটি ভালো বিকল্প।\n",
+    ">\n",
+    "> Ensemble classifiers সম্পর্কে আরও জানতে।\n",
+    "\n",
+    "## ৪. অতিরিক্ত - একাধিক মডেলের তুলনা\n",
+    "\n",
+    "আমরা এই ল্যাবে বেশ কয়েকটি মডেল ফিট করেছি 🙌। বিভিন্ন সেটের প্রিপ্রসেসর এবং/অথবা মডেল স্পেসিফিকেশন থেকে অনেকগুলো ওয়ার্কফ্লো তৈরি করা এবং তারপর একে একে পারফরম্যান্স মেট্রিক গণনা করা বেশ ক্লান্তিকর বা সময়সাপেক্ষ হতে পারে।\n",
+    "\n",
+    "চলুন দেখি আমরা এটি কীভাবে সমাধান করতে পারি একটি ফাংশন তৈরি করে, যা ট্রেনিং সেটে একটি ওয়ার্কফ্লো তালিকা ফিট করে এবং তারপর টেস্ট সেটের উপর ভিত্তি করে পারফরম্যান্স মেট্রিক প্রদান করে। আমরা [purrr](https://purrr.tidyverse.org/) প্যাকেজ থেকে `map()` এবং `map_dfr()` ব্যবহার করব, যা তালিকার প্রতিটি উপাদানে ফাংশন প্রয়োগ করতে সাহায্য করে।\n",
+    "\n",
+    "> [`map()`](https://purrr.tidyverse.org/reference/map.html) ফাংশন আপনাকে অনেকগুলো for লুপের পরিবর্তে এমন কোড ব্যবহার করতে দেয়, যা সংক্ষিপ্ত এবং পড়তে সহজ। [`map()`](https://purrr.tidyverse.org/reference/map.html) ফাংশন সম্পর্কে শেখার সেরা জায়গা হলো R for data science-এর [iteration chapter](http://r4ds.had.co.nz/iteration.html)।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Qzb7LyZnimd2"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "\n",
+    "# Create a metric set\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, sens, accuracy, f_meas)\n",
+    "\n",
+    "# Define a function that returns performance metrics\n",
+    "compare_models <- function(workflow_list, train_set, test_set){\n",
+    "  \n",
+    "  suppressWarnings(\n",
+    "    # Fit each model to the train_set\n",
+    "    map(workflow_list, fit, data = train_set) %>% \n",
+    "    # Make predictions on the test set\n",
+    "      map_dfr(augment, new_data = test_set, .id = \"model\") %>%\n",
+    "    # Select desired columns\n",
+    "      select(model, cuisine, .pred_class) %>% \n",
+    "    # Evaluate model performance\n",
+    "      group_by(model) %>% \n",
+    "      eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class) %>% \n",
+    "      ungroup()\n",
+    "  )\n",
+    "  \n",
+    "} # End of function"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Fwa712sNisDA"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "3i4VJOi2iu-a"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a list of workflows\n",
+    "workflow_list <- list(\n",
+    "  \"svc\" = svc_linear_wf,\n",
+    "  \"svm\" = svm_rbf_wf,\n",
+    "  \"knn\" = knn_wf,\n",
+    "  \"random_forest\" = rf_wf,\n",
+    "  \"xgboost\" = boost_wf)\n",
+    "\n",
+    "# Call the function\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "perf_metrics <- compare_models(workflow_list = workflow_list, train_set = cuisines_train, test_set = cuisines_test)\n",
+    "\n",
+    "# Print out performance metrics\n",
+    "perf_metrics %>% \n",
+    "  group_by(.metric) %>% \n",
+    "  arrange(desc(.estimate)) %>% \n",
+    "  slice_head(n=7)\n",
+    "\n",
+    "# Compare accuracy\n",
+    "perf_metrics %>% \n",
+    "  filter(.metric == \"accuracy\") %>% \n",
+    "  arrange(desc(.estimate))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "KuWK_lEli4nW"
+   },
+   "source": [
+    "[**workflowset**](https://workflowsets.tidymodels.org/) প্যাকেজটি ব্যবহারকারীদের অনেকগুলো মডেল তৈরি এবং সহজে ফিট করার সুযোগ দেয়, তবে এটি মূলত পুনরাবৃত্তি নমুনা গ্রহণের (resampling techniques) সাথে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেমন `cross-validation`, যা আমরা এখনো বিস্তারিত আলোচনা করিনি।\n",
+    "\n",
+    "## **🚀চ্যালেঞ্জ**\n",
+    "\n",
+    "প্রতিটি পদ্ধতির অনেকগুলো প্যারামিটার থাকে যা আপনি পরিবর্তন করতে পারেন, যেমন SVM-এ `cost`, KNN-এ `neighbors`, এবং র‍্যান্ডম ফরেস্টে `mtry` (Randomly Selected Predictors)।\n",
+    "\n",
+    "প্রতিটি মডেলের ডিফল্ট প্যারামিটারগুলো নিয়ে গবেষণা করুন এবং ভাবুন, এই প্যারামিটারগুলো পরিবর্তন করলে মডেলের গুণগত মানের উপর কী প্রভাব পড়তে পারে।\n",
+    "\n",
+    "কোনো নির্দিষ্ট মডেল এবং তার প্যারামিটার সম্পর্কে আরও জানতে ব্যবহার করুন: `help(\"model\")`, যেমন `help(\"rand_forest\")`\n",
+    "\n",
+    "> বাস্তবে, আমরা সাধারণত এই প্যারামিটারগুলোর *সেরা মান* *অনুমান* করি, যা অনেকগুলো মডেল একটি `সিমুলেটেড ডেটা সেট`-এ প্রশিক্ষণ দিয়ে এবং সেগুলোর কার্যকারিতা পরিমাপ করে করা হয়। এই প্রক্রিয়াটি **টিউনিং** নামে পরিচিত।\n",
+    "\n",
+    "### [**পোস্ট-লেকচার কুইজ**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/24/)\n",
+    "\n",
+    "### **পুনরালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন**\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠগুলোতে অনেক নতুন শব্দ রয়েছে, তাই [এই তালিকা](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-77952-leestott) থেকে প্রয়োজনীয় পরিভাষাগুলো একবার দেখে নিন!\n",
+    "\n",
+    "#### কৃতজ্ঞতা:\n",
+    "\n",
+    "[`অ্যালিসন হর্স্ট`](https://twitter.com/allison_horst/) কে ধন্যবাদ, যিনি চমৎকার ইলাস্ট্রেশন তৈরি করেছেন যা R-কে আরও আকর্ষণীয় এবং সহজবোধ্য করে তুলেছে। তার আরও ইলাস্ট্রেশন দেখতে পারেন এই [গ্যালারিতে](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM)।\n",
+    "\n",
+    "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) এবং [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) কে ধন্যবাদ, যারা এই মডিউলের মূল পাইথন সংস্করণ তৈরি করেছেন ♥️\n",
+    "\n",
+    "শুভ শিক্ষণ,\n",
+    "\n",
+    "[Eric](https://twitter.com/ericntay), গোল্ড মাইক্রোসফট লার্ন স্টুডেন্ট অ্যাম্বাসেডর।\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"569\"/>\n",
+    "   <figcaption>ইলাস্ট্রেশন: @allison_horst</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..0bc949d45
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,304 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# আরও শ্রেণীবিন্যাস মডেল তৈরি করুন\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 2
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# বিভিন্ন শ্রেণীবিভাজক চেষ্টা করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier\n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve\n",
+    "import numpy as np"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\n",
+    "C = 10\n",
+    "# Create different classifiers.\n",
+    "classifiers = {\n",
+    "    'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0),\n",
+    "    'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C),\n",
+    "    'SVC': SVC(),\n",
+    "    'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100),\n",
+    "    'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100)\n",
+    "    \n",
+    "}\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Accuracy (train) for Linear SVC: 76.4% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.64      0.66      0.65       242\n",
+      "      indian       0.91      0.86      0.89       236\n",
+      "    japanese       0.72      0.73      0.73       245\n",
+      "      korean       0.83      0.75      0.79       234\n",
+      "        thai       0.75      0.82      0.78       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.76      1199\n",
+      "   macro avg       0.77      0.76      0.77      1199\n",
+      "weighted avg       0.77      0.76      0.77      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for KNN classifier: 70.7% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.65      0.63      0.64       242\n",
+      "      indian       0.84      0.81      0.82       236\n",
+      "    japanese       0.60      0.81      0.69       245\n",
+      "      korean       0.89      0.53      0.67       234\n",
+      "        thai       0.69      0.75      0.72       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.71      1199\n",
+      "   macro avg       0.73      0.71      0.71      1199\n",
+      "weighted avg       0.73      0.71      0.71      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for SVC: 80.1% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.71      0.69      0.70       242\n",
+      "      indian       0.92      0.92      0.92       236\n",
+      "    japanese       0.77      0.78      0.77       245\n",
+      "      korean       0.87      0.77      0.82       234\n",
+      "        thai       0.75      0.86      0.80       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.80      1199\n",
+      "   macro avg       0.80      0.80      0.80      1199\n",
+      "weighted avg       0.80      0.80      0.80      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for RFST: 82.8% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.80      0.75      0.77       242\n",
+      "      indian       0.90      0.91      0.90       236\n",
+      "    japanese       0.82      0.78      0.80       245\n",
+      "      korean       0.85      0.82      0.83       234\n",
+      "        thai       0.78      0.89      0.83       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.83      1199\n",
+      "   macro avg       0.83      0.83      0.83      1199\n",
+      "weighted avg       0.83      0.83      0.83      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for ADA: 71.1% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.60      0.57      0.58       242\n",
+      "      indian       0.87      0.84      0.86       236\n",
+      "    japanese       0.71      0.60      0.65       245\n",
+      "      korean       0.68      0.78      0.72       234\n",
+      "        thai       0.70      0.78      0.74       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.71      1199\n",
+      "   macro avg       0.71      0.71      0.71      1199\n",
+      "weighted avg       0.71      0.71      0.71      1199\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "n_classifiers = len(classifiers)\n",
+    "\n",
+    "for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):\n",
+    "    classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train))\n",
+    "\n",
+    "    y_pred = classifier.predict(X_test)\n",
+    "    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)\n",
+    "    print(\"Accuracy (train) for %s: %0.1f%% \" % (name, accuracy * 100))\n",
+    "    print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "7ea2b714669c823a596d986ba2d5739f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:35+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/4-Applied/README.md b/translations/bn/4-Classification/4-Applied/README.md
new file mode 100644
index 000000000..1eb520168
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/4-Applied/README.md
@@ -0,0 +1,329 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ad2cf19d7490247558d20a6a59650d13",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:45:01+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/4-Applied/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একটি কুইজিন রিকমেন্ডার ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন
+
+এই পাঠে, আপনি পূর্ববর্তী পাঠে শেখা কিছু কৌশল ব্যবহার করে একটি শ্রেণীবিন্যাস মডেল তৈরি করবেন এবং এই সিরিজে ব্যবহৃত সুস্বাদু কুইজিন ডেটাসেট ব্যবহার করবেন। এছাড়াও, আপনি একটি ছোট ওয়েব অ্যাপ তৈরি করবেন যা সংরক্ষিত মডেল ব্যবহার করবে, Onnx-এর ওয়েব রানটাইম ব্যবহার করে।
+
+মেশিন লার্নিংয়ের অন্যতম কার্যকর ব্যবহার হল রিকমেন্ডেশন সিস্টেম তৈরি করা, এবং আপনি আজ সেই দিকে প্রথম পদক্ষেপ নিতে পারেন!
+
+[![এই ওয়েব অ্যাপটি উপস্থাপন করা হচ্ছে](https://img.youtube.com/vi/17wdM9AHMfg/0.jpg)](https://youtu.be/17wdM9AHMfg "Applied ML")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: জেন লুপার শ্রেণীবিন্যাস করা কুইজিন ডেটা ব্যবহার করে একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করছেন
+
+## [পাঠ-পূর্ব কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/25/)
+
+এই পাঠে আপনি শিখবেন:
+
+- কীভাবে একটি মডেল তৈরি এবং এটি Onnx মডেল হিসেবে সংরক্ষণ করবেন
+- কীভাবে Netron ব্যবহার করে মডেল পরিদর্শন করবেন
+- কীভাবে আপনার মডেল একটি ওয়েব অ্যাপে ইনফারেন্সের জন্য ব্যবহার করবেন
+
+## আপনার মডেল তৈরি করুন
+
+প্রয়োগকৃত মেশিন লার্নিং সিস্টেম তৈরি করা আপনার ব্যবসায়িক সিস্টেমের জন্য এই প্রযুক্তিগুলি ব্যবহার করার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। আপনি আপনার ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে মডেল ব্যবহার করতে পারেন (এবং প্রয়োজনে অফলাইন প্রসঙ্গে ব্যবহার করতে পারেন) Onnx ব্যবহার করে।
+
+একটি [পূর্ববর্তী পাঠে](../../3-Web-App/1-Web-App/README.md), আপনি UFO দর্শন সম্পর্কিত একটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করেছিলেন, এটি "পিকল" করেছিলেন এবং একটি Flask অ্যাপে ব্যবহার করেছিলেন। যদিও এই আর্কিটেকচারটি জানা খুবই উপকারী, এটি একটি ফুল-স্ট্যাক পাইথন অ্যাপ, এবং আপনার প্রয়োজনীয়তাগুলি একটি জাভাস্ক্রিপ্ট অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্ভুক্ত করতে পারে।
+
+এই পাঠে, আপনি ইনফারেন্সের জন্য একটি বেসিক জাভাস্ক্রিপ্ট-ভিত্তিক সিস্টেম তৈরি করতে পারেন। তবে প্রথমে, আপনাকে একটি মডেল প্রশিক্ষণ দিতে হবে এবং এটি Onnx-এ রূপান্তর করতে হবে।
+
+## অনুশীলন - শ্রেণীবিন্যাস মডেল প্রশিক্ষণ দিন
+
+প্রথমে, আমরা পূর্বে ব্যবহৃত পরিষ্কার করা কুইজিন ডেটাসেট ব্যবহার করে একটি শ্রেণীবিন্যাস মডেল প্রশিক্ষণ দেব।
+
+1. প্রথমে দরকারী লাইব্রেরি ইমপোর্ট করুন:
+
+    ```python
+    !pip install skl2onnx
+    import pandas as pd 
+    ```
+
+    আপনাকে '[skl2onnx](https://onnx.ai/sklearn-onnx/)' প্রয়োজন যা আপনার Scikit-learn মডেলকে Onnx ফরম্যাটে রূপান্তর করতে সাহায্য করবে।
+
+1. তারপর, পূর্ববর্তী পাঠের মতো আপনার ডেটা নিয়ে কাজ করুন, একটি CSV ফাইল `read_csv()` ব্যবহার করে পড়ুন:
+
+    ```python
+    data = pd.read_csv('../data/cleaned_cuisines.csv')
+    data.head()
+    ```
+
+1. প্রথম দুটি অপ্রয়োজনীয় কলাম সরিয়ে ফেলুন এবং বাকি ডেটা 'X' হিসেবে সংরক্ষণ করুন:
+
+    ```python
+    X = data.iloc[:,2:]
+    X.head()
+    ```
+
+1. লেবেলগুলো 'y' হিসেবে সংরক্ষণ করুন:
+
+    ```python
+    y = data[['cuisine']]
+    y.head()
+    
+    ```
+
+### প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া শুরু করুন
+
+আমরা 'SVC' লাইব্রেরি ব্যবহার করব যা ভালো নির্ভুলতা প্রদান করে।
+
+1. Scikit-learn থেকে প্রাসঙ্গিক লাইব্রেরি ইমপোর্ট করুন:
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    from sklearn.svm import SVC
+    from sklearn.model_selection import cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report
+    ```
+
+1. প্রশিক্ষণ এবং টেস্ট সেট আলাদা করুন:
+
+    ```python
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)
+    ```
+
+1. পূর্ববর্তী পাঠের মতো একটি SVC শ্রেণীবিন্যাস মডেল তৈরি করুন:
+
+    ```python
+    model = SVC(kernel='linear', C=10, probability=True,random_state=0)
+    model.fit(X_train,y_train.values.ravel())
+    ```
+
+1. এখন, আপনার মডেল পরীক্ষা করুন, `predict()` কল করে:
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    ```
+
+1. মডেলের গুণমান পরীক্ষা করতে একটি শ্রেণীবিন্যাস রিপোর্ট প্রিন্ট করুন:
+
+    ```python
+    print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    যেমন আমরা আগে দেখেছি, নির্ভুলতা ভালো:
+
+    ```output
+                    precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.72      0.69      0.70       257
+          indian       0.91      0.87      0.89       243
+        japanese       0.79      0.77      0.78       239
+          korean       0.83      0.79      0.81       236
+            thai       0.72      0.84      0.78       224
+    
+        accuracy                           0.79      1199
+       macro avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    weighted avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    ```
+
+### আপনার মডেল Onnx-এ রূপান্তর করুন
+
+সঠিক টেনসর সংখ্যা দিয়ে রূপান্তর নিশ্চিত করুন। এই ডেটাসেটে ৩৮০টি উপাদান তালিকাভুক্ত রয়েছে, তাই আপনাকে `FloatTensorType`-এ সেই সংখ্যা উল্লেখ করতে হবে:
+
+1. ৩৮০ টেনসর সংখ্যা ব্যবহার করে রূপান্তর করুন।
+
+    ```python
+    from skl2onnx import convert_sklearn
+    from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
+    
+    initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 380]))]
+    options = {id(model): {'nocl': True, 'zipmap': False}}
+    ```
+
+1. একটি onx তৈরি করুন এবং **model.onnx** নামে একটি ফাইল হিসেবে সংরক্ষণ করুন:
+
+    ```python
+    onx = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type, options=options)
+    with open("./model.onnx", "wb") as f:
+        f.write(onx.SerializeToString())
+    ```
+
+    > লক্ষ্য করুন, আপনি আপনার রূপান্তর স্ক্রিপ্টে [অপশন](https://onnx.ai/sklearn-onnx/parameterized.html) পাস করতে পারেন। এই ক্ষেত্রে, আমরা 'nocl' কে True এবং 'zipmap' কে False পাস করেছি। যেহেতু এটি একটি শ্রেণীবিন্যাস মডেল, আপনি ZipMap সরানোর অপশন পাবেন যা একটি ডিকশনারির তালিকা তৈরি করে (যা প্রয়োজনীয় নয়)। `nocl` মডেলে শ্রেণী তথ্য অন্তর্ভুক্ত হওয়ার বিষয়টি নির্দেশ করে। `nocl`-কে 'True' সেট করে আপনার মডেলের আকার কমান।
+
+পুরো নোটবুক চালালে এখন একটি Onnx মডেল তৈরি হবে এবং এটি এই ফোল্ডারে সংরক্ষণ হবে।
+
+## আপনার মডেল দেখুন
+
+Onnx মডেলগুলো Visual Studio Code-এ খুব বেশি দৃশ্যমান নয়, তবে একটি খুব ভালো ফ্রি সফটওয়্যার রয়েছে যা অনেক গবেষক মডেল ভিজ্যুয়ালাইজ করতে ব্যবহার করেন। [Netron](https://github.com/lutzroeder/Netron) ডাউনলোড করুন এবং আপনার model.onnx ফাইলটি খুলুন। আপনি আপনার সহজ মডেলটি ভিজ্যুয়ালাইজ করতে পারবেন, যেখানে এর ৩৮০টি ইনপুট এবং শ্রেণীবিন্যাসকারী তালিকাভুক্ত রয়েছে:
+
+![Netron ভিজ্যুয়াল](../../../../translated_images/netron.a05f39410211915e0f95e2c0e8b88f41e7d13d725faf660188f3802ba5c9e831.bn.png)
+
+Netron আপনার মডেলগুলো দেখার জন্য একটি সহায়ক টুল।
+
+এখন আপনি এই চমৎকার মডেলটি একটি ওয়েব অ্যাপে ব্যবহার করতে প্রস্তুত। চলুন একটি অ্যাপ তৈরি করি যা আপনার ফ্রিজে থাকা উপাদানগুলোর সংমিশ্রণ থেকে কোন কুইজিন রান্না করা যায় তা নির্ধারণ করতে সাহায্য করবে, আপনার মডেল অনুযায়ী।
+
+## একটি রিকমেন্ডার ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন
+
+আপনার মডেল সরাসরি একটি ওয়েব অ্যাপে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই আর্কিটেকচারটি আপনাকে এটি লোকাল এবং এমনকি প্রয়োজনে অফলাইনে চালানোর সুযোগ দেয়। যেখানে আপনি আপনার `model.onnx` ফাইল সংরক্ষণ করেছেন সেই একই ফোল্ডারে একটি `index.html` ফাইল তৈরি করে শুরু করুন।
+
+1. এই ফাইল _index.html_-এ, নিম্নলিখিত মার্কআপ যোগ করুন:
+
+    ```html
+    <!DOCTYPE html>
+    <html>
+        <header>
+            <title>Cuisine Matcher</title>
+        </header>
+        <body>
+            ...
+        </body>
+    </html>
+    ```
+
+1. এখন, `body` ট্যাগের মধ্যে কাজ করে, কিছু উপাদান দেখানোর জন্য একটি চেকবক্সের তালিকা যোগ করুন:
+
+    ```html
+    <h1>Check your refrigerator. What can you create?</h1>
+            <div id="wrapper">
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="4" class="checkbox">
+                    <label>apple</label>
+                </div>
+            
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="247" class="checkbox">
+                    <label>pear</label>
+                </div>
+            
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="77" class="checkbox">
+                    <label>cherry</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="126" class="checkbox">
+                    <label>fenugreek</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="302" class="checkbox">
+                    <label>sake</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="327" class="checkbox">
+                    <label>soy sauce</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="112" class="checkbox">
+                    <label>cumin</label>
+                </div>
+            </div>
+            <div style="padding-top:10px">
+                <button onClick="startInference()">What kind of cuisine can you make?</button>
+            </div> 
+    ```
+
+    লক্ষ্য করুন যে প্রতিটি চেকবক্সকে একটি মান দেওয়া হয়েছে। এটি ডেটাসেট অনুযায়ী উপাদানটি যেখানে পাওয়া যায় সেই ইনডেক্সকে প্রতিফলিত করে। উদাহরণস্বরূপ, আপেল এই বর্ণানুক্রমিক তালিকায় পঞ্চম কলামে রয়েছে, তাই এর মান '4', কারণ আমরা 0 থেকে গণনা শুরু করি। একটি নির্দিষ্ট উপাদানের ইনডেক্স জানতে [উপাদান স্প্রেডশিট](../../../../4-Classification/data/ingredient_indexes.csv) পরামর্শ করুন।
+
+    index.html ফাইলে আপনার কাজ চালিয়ে যান এবং একটি স্ক্রিপ্ট ব্লক যোগ করুন যেখানে মডেলটি চূড়ান্ত বন্ধ `</div>` এর পরে কল করা হয়।
+
+1. প্রথমে, [Onnx Runtime](https://www.onnxruntime.ai/) ইমপোর্ট করুন:
+
+    ```html
+    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/onnxruntime-web@1.9.0/dist/ort.min.js"></script> 
+    ```
+
+    > Onnx Runtime ব্যবহার করা হয় আপনার Onnx মডেলগুলোকে বিভিন্ন হার্ডওয়্যার প্ল্যাটফর্মে চালানোর জন্য, অপ্টিমাইজেশন এবং একটি API সহ।
+
+1. একবার Runtime ইনপ্লেসে থাকলে, আপনি এটি কল করতে পারেন:
+
+    ```html
+    <script>
+        const ingredients = Array(380).fill(0);
+        
+        const checks = [...document.querySelectorAll('.checkbox')];
+        
+        checks.forEach(check => {
+            check.addEventListener('change', function() {
+                // toggle the state of the ingredient
+                // based on the checkbox's value (1 or 0)
+                ingredients[check.value] = check.checked ? 1 : 0;
+            });
+        });
+
+        function testCheckboxes() {
+            // validate if at least one checkbox is checked
+            return checks.some(check => check.checked);
+        }
+
+        async function startInference() {
+
+            let atLeastOneChecked = testCheckboxes()
+
+            if (!atLeastOneChecked) {
+                alert('Please select at least one ingredient.');
+                return;
+            }
+            try {
+                // create a new session and load the model.
+                
+                const session = await ort.InferenceSession.create('./model.onnx');
+
+                const input = new ort.Tensor(new Float32Array(ingredients), [1, 380]);
+                const feeds = { float_input: input };
+
+                // feed inputs and run
+                const results = await session.run(feeds);
+
+                // read from results
+                alert('You can enjoy ' + results.label.data[0] + ' cuisine today!')
+
+            } catch (e) {
+                console.log(`failed to inference ONNX model`);
+                console.error(e);
+            }
+        }
+               
+    </script>
+    ```
+
+এই কোডে, কয়েকটি বিষয় ঘটছে:
+
+1. আপনি ৩৮০ সম্ভাব্য মানের (১ বা ০) একটি অ্যারে তৈরি করেছেন যা ইনফারেন্সের জন্য মডেলে পাঠানোর জন্য সেট করা হবে, নির্ভর করে একটি উপাদান চেকবক্স চেক করা হয়েছে কিনা।
+2. আপনি চেকবক্সের একটি অ্যারে এবং একটি `init` ফাংশন তৈরি করেছেন যা অ্যাপ্লিকেশন শুরু হলে কল করা হয়। যখন একটি চেকবক্স চেক করা হয়, তখন `ingredients` অ্যারে সংশোধিত হয় নির্বাচিত উপাদানটি প্রতিফলিত করতে।
+3. আপনি একটি `testCheckboxes` ফাংশন তৈরি করেছেন যা পরীক্ষা করে যে কোনো চেকবক্স চেক করা হয়েছে কিনা।
+4. আপনি `startInference` ফাংশন ব্যবহার করেন যখন বোতামটি চাপা হয় এবং যদি কোনো চেকবক্স চেক করা হয়, আপনি ইনফারেন্স শুরু করেন।
+5. ইনফারেন্স রুটিন অন্তর্ভুক্ত করে:
+   1. মডেলটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লোড সেটআপ করা
+   2. মডেলে পাঠানোর জন্য একটি টেনসর স্ট্রাকচার তৈরি করা
+   3. 'ফিডস' তৈরি করা যা আপনি মডেল প্রশিক্ষণ করার সময় তৈরি করা `float_input` ইনপুটকে প্রতিফলিত করে (আপনি Netron ব্যবহার করে সেই নামটি যাচাই করতে পারেন)
+   4. এই 'ফিডস' মডেলে পাঠানো এবং একটি প্রতিক্রিয়ার জন্য অপেক্ষা করা
+
+## আপনার অ্যাপ্লিকেশন পরীক্ষা করুন
+
+Visual Studio Code-এ একটি টার্মিনাল সেশন খুলুন যেখানে আপনার index.html ফাইলটি রয়েছে। নিশ্চিত করুন যে আপনার [http-server](https://www.npmjs.com/package/http-server) গ্লোবালি ইনস্টল করা আছে এবং প্রম্পটে `http-server` টাইপ করুন। একটি লোকালহোস্ট খুলবে এবং আপনি আপনার ওয়েব অ্যাপ দেখতে পারবেন। বিভিন্ন উপাদানের উপর ভিত্তি করে কোন কুইজিন সুপারিশ করা হচ্ছে তা পরীক্ষা করুন:
+
+![উপাদান ওয়েব অ্যাপ](../../../../translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.bn.png)
+
+অভিনন্দন, আপনি কয়েকটি ফিল্ড সহ একটি 'রিকমেন্ডেশন' ওয়েব অ্যাপ তৈরি করেছেন। এই সিস্টেমটি তৈরি করতে কিছু সময় নিন!
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+আপনার ওয়েব অ্যাপটি খুবই সাধারণ, তাই [ingredient_indexes](../../../../4-Classification/data/ingredient_indexes.csv) ডেটা থেকে উপাদান এবং তাদের ইনডেক্স ব্যবহার করে এটি আরও তৈরি করুন। কোন স্বাদ সংমিশ্রণ একটি নির্দিষ্ট জাতীয় খাবার তৈরি করতে কাজ করে?
+
+## [পাঠ-পরবর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/26/)
+
+## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন
+
+যদিও এই পাঠটি খাদ্য উপাদানের জন্য একটি রিকমেন্ডেশন সিস্টেম তৈরির উপযোগিতার উপর শুধু স্পর্শ করেছে, মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের এই ক্ষেত্রটি উদাহরণে খুব সমৃদ্ধ। এই সিস্টেমগুলো কীভাবে তৈরি হয় সে সম্পর্কে আরও পড়ুন:
+
+- https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/recommendation-engine
+- https://www.technologyreview.com/2014/08/25/171547/the-ultimate-challenge-for-recommendation-engines/
+- https://www.technologyreview.com/2015/03/23/168831/everything-is-a-recommendation/
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[একটি নতুন রিকমেন্ডার তৈরি করুন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/4-Applied/assignment.md b/translations/bn/4-Classification/4-Applied/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..04ebfdb1b
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/4-Applied/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "799ed651e2af0a7cad17c6268db11578",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:47:38+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/4-Applied/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একটি রিকমেন্ডার তৈরি করুন
+
+## নির্দেশনা
+
+এই পাঠে আপনার অনুশীলনের মাধ্যমে, আপনি এখন জানেন কীভাবে Onnx Runtime এবং একটি রূপান্তরিত Onnx মডেল ব্যবহার করে জাভাস্ক্রিপ্ট-ভিত্তিক ওয়েব অ্যাপ তৈরি করতে হয়। এই পাঠের ডেটা বা অন্য কোথাও থেকে সংগৃহীত ডেটা ব্যবহার করে একটি নতুন রিকমেন্ডার তৈরি করার চেষ্টা করুন (অনুগ্রহ করে ক্রেডিট দিন)। আপনি বিভিন্ন ব্যক্তিত্বের বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে একটি পোষা প্রাণী রিকমেন্ডার তৈরি করতে পারেন, অথবা একজন ব্যক্তির মেজাজের উপর ভিত্তি করে একটি মিউজিক জেনার রিকমেন্ডার তৈরি করতে পারেন। সৃজনশীল হন!
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                               | পর্যাপ্ত                              | উন্নতির প্রয়োজন                 |
+| -------- | ---------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------- | --------------------------------- |
+|          | একটি ওয়েব অ্যাপ এবং নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে, উভয়ই ভালোভাবে ডকুমেন্টেড এবং কার্যকর | এর মধ্যে একটি অনুপস্থিত বা ত্রুটিপূর্ণ | উভয়ই হয় অনুপস্থিত বা ত্রুটিপূর্ণ |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb b/translations/bn/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..2dc74238b
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,41 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2f3e0d9e9ac5c301558fb8bf733ac0cb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:46:46+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# একটি রান্না সুপারিশকারী তৈরি করুন\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..caf7b6b3d
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,292 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "49325d6dd12a3628fc64fa7ccb1a80ff",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:03+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# একটি রান্না সুপারিশকারী তৈরি করুন\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 58,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: skl2onnx in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (1.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: protobuf in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (3.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: onnx>=1.2.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.9.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from skl2onnx) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: onnxconverter-common<1.9,>=1.6.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.8.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: scikit-learn>=0.19 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (0.24.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from protobuf->skl2onnx) (45.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.6.2.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from onnx>=1.2.1->skl2onnx) (3.10.0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.19->skl2onnx) (2.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.19->skl2onnx) (0.16.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "!pip install skl2onnx"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 59,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 60,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 60
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "data = pd.read_csv('../../data/cleaned_cuisines.csv')\n",
+    "data.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 61,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 61
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = data.iloc[:,2:]\n",
+    "X.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 62,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine\n",
+       "0  indian\n",
+       "1  indian\n",
+       "2  indian\n",
+       "3  indian\n",
+       "4  indian"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>cuisine</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 62
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "y = data[['cuisine']]\n",
+    "y.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 63,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.model_selection import cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 64,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 65,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "SVC(C=10, kernel='linear', probability=True, random_state=0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 65
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "model = SVC(kernel='linear', C=10, probability=True,random_state=0)\n",
+    "model.fit(X_train,y_train.values.ravel())\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 66,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 67,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n\n     chinese       0.72      0.70      0.71       236\n      indian       0.91      0.88      0.89       243\n    japanese       0.80      0.75      0.77       240\n      korean       0.80      0.81      0.81       230\n        thai       0.76      0.85      0.80       250\n\n    accuracy                           0.80      1199\n   macro avg       0.80      0.80      0.80      1199\nweighted avg       0.80      0.80      0.80      1199\n\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 68,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from skl2onnx import convert_sklearn\n",
+    "from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType\n",
+    "\n",
+    "initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 380]))]\n",
+    "options = {id(model): {'nocl': True, 'zipmap': False}}\n",
+    "onx = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type, options=options)\n",
+    "with open(\"./model.onnx\", \"wb\") as f:\n",
+    "    f.write(onx.SerializeToString())\n",
+    "\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/4-Classification/README.md b/translations/bn/4-Classification/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f25c7d5dd
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/4-Classification/README.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "74e809ffd1e613a1058bbc3e9600859e",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:39:36+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# শ্রেণীবিভাজন শুরু করা
+
+## আঞ্চলিক বিষয়: সুস্বাদু এশীয় এবং ভারতীয় খাবার 🍜
+
+এশিয়া এবং ভারতে খাবারের ঐতিহ্য অত্যন্ত বৈচিত্র্যময় এবং খুবই সুস্বাদু! চলুন আঞ্চলিক খাবারের উপাদান সম্পর্কে বোঝার জন্য ডেটা দেখি।
+
+![থাই খাবার বিক্রেতা](../../../translated_images/thai-food.c47a7a7f9f05c21892a1f9dc7bf30669e6d18dfda420c5c7ebb4153f6a304edd.bn.jpg)
+> ছবি <a href="https://unsplash.com/@changlisheng?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">লিশেং চ্যাং</a> এর তোলা <a href="https://unsplash.com/s/photos/asian-food?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">আনস্প্ল্যাশ</a> এ
+  
+## আপনি কী শিখবেন
+
+এই অংশে, আপনি পূর্বে শেখা রিগ্রেশন এর উপর ভিত্তি করে আরও শিখবেন এবং অন্যান্য শ্রেণীবিভাজক সম্পর্কে জানবেন যা ডেটা আরও ভালোভাবে বোঝার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
+
+> এমন কিছু সহজ কোডিং টুল রয়েছে যা শ্রেণীবিভাজন মডেলের সাথে কাজ করার বিষয়ে শেখার জন্য সহায়ক হতে পারে। এই কাজের জন্য [Azure ML](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) চেষ্টা করুন।
+
+## পাঠসমূহ
+
+1. [শ্রেণীবিভাজনের পরিচিতি](1-Introduction/README.md)
+2. [আরও শ্রেণীবিভাজক](2-Classifiers-1/README.md)
+3. [অন্য শ্রেণীবিভাজক](3-Classifiers-2/README.md)
+4. [প্রয়োগকৃত এমএল: একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন](4-Applied/README.md)
+
+## কৃতজ্ঞতা
+
+"শ্রেণীবিভাজন শুরু করা" ♥️ দিয়ে লিখেছেন [ক্যাসি ব্রেভিউ](https://www.twitter.com/cassiebreviu) এবং [জেন লুপার](https://www.twitter.com/jenlooper)
+
+সুস্বাদু খাবারের ডেটাসেট [ক্যাগল](https://www.kaggle.com/hoandan/asian-and-indian-cuisines) থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/README.md b/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7e441fc03
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/README.md
@@ -0,0 +1,344 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "0ab69b161efd7a41d325ee28b29415d7",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:54:13+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# ক্লাস্টারিং-এর পরিচিতি
+
+ক্লাস্টারিং হলো [অপরিচালিত শিক্ষণ](https://wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning)-এর একটি ধরণ, যেখানে ধরে নেওয়া হয় যে একটি ডেটাসেট লেবেলবিহীন বা এর ইনপুট পূর্বনির্ধারিত আউটপুটের সাথে মেলানো হয়নি। এটি বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে লেবেলবিহীন ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং ডেটায় পাওয়া প্যাটার্ন অনুযায়ী গ্রুপিং প্রদান করে। 
+
+[![PSquare-এর "No One Like You"](https://img.youtube.com/vi/ty2advRiWJM/0.jpg)](https://youtu.be/ty2advRiWJM "PSquare-এর 'No One Like You'")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি ভিডিও দেখার জন্য। ক্লাস্টারিং-এর মাধ্যমে মেশিন লার্নিং শিখতে শিখতে কিছু নাইজেরিয়ান ডান্স হল ট্র্যাক উপভোগ করুন - এটি PSquare-এর ২০১৪ সালের একটি জনপ্রিয় গান।
+
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/27/)
+
+### পরিচিতি
+
+[ক্লাস্টারিং](https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_124) ডেটা এক্সপ্লোরেশনের জন্য অত্যন্ত কার্যকর। দেখা যাক এটি নাইজেরিয়ান শ্রোতারা কীভাবে সঙ্গীত গ্রহণ করেন তার প্রবণতা এবং প্যাটার্ন আবিষ্কার করতে সাহায্য করতে পারে কিনা।
+
+✅ এক মিনিট সময় নিয়ে ক্লাস্টারিং-এর ব্যবহার সম্পর্কে ভাবুন। বাস্তব জীবনে, ক্লাস্টারিং ঘটে যখন আপনার কাছে একটি লন্ড্রির স্তূপ থাকে এবং আপনাকে পরিবারের সদস্যদের কাপড় আলাদা করতে হয় 🧦👕👖🩲। ডেটা সায়েন্সে, ক্লাস্টারিং ঘটে যখন ব্যবহারকারীর পছন্দ বিশ্লেষণ করতে হয় বা কোনো লেবেলবিহীন ডেটাসেটের বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করতে হয়। একভাবে, ক্লাস্টারিং বিশৃঙ্খলার মধ্যে অর্থ খুঁজে পেতে সাহায্য করে, যেমন একটি মোজা রাখার ড্রয়ার।
+
+[![মেশিন লার্নিং-এর পরিচিতি](https://img.youtube.com/vi/esmzYhuFnds/0.jpg)](https://youtu.be/esmzYhuFnds "ক্লাস্টারিং-এর পরিচিতি")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি ভিডিও দেখার জন্য: MIT-এর জন গুটটাগ ক্লাস্টারিং-এর পরিচিতি দিচ্ছেন।
+
+পেশাদার ক্ষেত্রে, ক্লাস্টারিং ব্যবহার করা যেতে পারে যেমন বাজার বিভাজন নির্ধারণ করা, উদাহরণস্বরূপ কোন বয়সের গ্রুপ কী ধরনের পণ্য কিনছে তা নির্ধারণ করা। আরেকটি ব্যবহার হতে পারে অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ, যেমন ক্রেডিট কার্ড লেনদেনের ডেটাসেট থেকে জালিয়াতি সনাক্ত করা। অথবা আপনি এটি ব্যবহার করতে পারেন মেডিকেল স্ক্যানের একটি ব্যাচ থেকে টিউমার নির্ধারণ করতে।
+
+✅ এক মিনিট সময় নিয়ে ভাবুন, আপনি কীভাবে 'প্রকৃত জীবনে' ক্লাস্টারিং-এর মুখোমুখি হয়েছেন, যেমন ব্যাংকিং, ই-কমার্স, বা ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে।
+
+> 🎓 মজার বিষয় হলো, ক্লাস্টার বিশ্লেষণ ১৯৩০-এর দশকে নৃতত্ত্ব এবং মনোবিজ্ঞানের ক্ষেত্রে উদ্ভূত হয়েছিল। কল্পনা করুন এটি কীভাবে ব্যবহার করা হতে পারে?
+
+অন্যভাবে, আপনি এটি অনুসন্ধান ফলাফল গ্রুপ করার জন্য ব্যবহার করতে পারেন - যেমন কেনাকাটার লিঙ্ক, ছবি, বা রিভিউ। ক্লাস্টারিং কার্যকর যখন আপনার কাছে একটি বড় ডেটাসেট থাকে যা আপনি হ্রাস করতে চান এবং যার উপর আরও বিশদ বিশ্লেষণ করতে চান, তাই এই কৌশলটি অন্যান্য মডেল তৈরি করার আগে ডেটা সম্পর্কে জানার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
+
+✅ একবার আপনার ডেটা ক্লাস্টারে সংগঠিত হলে, আপনি এটিকে একটি ক্লাস্টার আইডি বরাদ্দ করেন, এবং এই কৌশলটি একটি ডেটাসেটের গোপনীয়তা সংরক্ষণে কার্যকর হতে পারে; আপনি ক্লাস্টারের অন্যান্য উপাদানের পরিবর্তে একটি ডেটা পয়েন্টকে তার ক্লাস্টার আইডি দ্বারা উল্লেখ করতে পারেন। আপনি কি অন্য কোনো কারণ ভাবতে পারেন কেন আপনি ক্লাস্টার আইডি ব্যবহার করবেন ক্লাস্টারের অন্যান্য উপাদানের পরিবর্তে এটি চিহ্নিত করতে?
+
+ক্লাস্টারিং কৌশল সম্পর্কে আপনার বোঝাপড়া বাড়ান এই [শিক্ষণ মডিউল](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-cluster-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott)-এ।
+
+## ক্লাস্টারিং শুরু করা
+
+[Scikit-learn একটি বড় পরিসরের](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html) পদ্ধতি প্রদান করে ক্লাস্টারিং সম্পাদনের জন্য। আপনি কোনটি বেছে নেবেন তা নির্ভর করবে আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে। ডকুমেন্টেশন অনুযায়ী, প্রতিটি পদ্ধতির বিভিন্ন সুবিধা রয়েছে। এখানে Scikit-learn দ্বারা সমর্থিত পদ্ধতিগুলির একটি সরলীকৃত টেবিল এবং তাদের উপযুক্ত ব্যবহারের ক্ষেত্র দেওয়া হলো:
+
+| পদ্ধতির নাম                  | ব্যবহারের ক্ষেত্র                                                      |
+| :--------------------------- | :--------------------------------------------------------------------- |
+| K-Means                      | সাধারণ উদ্দেশ্য, ইনডাকটিভ                                             |
+| Affinity propagation         | অনেক, অসম ক্লাস্টার, ইনডাকটিভ                                         |
+| Mean-shift                   | অনেক, অসম ক্লাস্টার, ইনডাকটিভ                                         |
+| Spectral clustering          | কম, সমান ক্লাস্টার, ট্রান্সডাকটিভ                                      |
+| Ward hierarchical clustering | অনেক, সীমাবদ্ধ ক্লাস্টার, ট্রান্সডাকটিভ                                |
+| Agglomerative clustering     | অনেক, সীমাবদ্ধ, অ-ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব, ট্রান্সডাকটিভ                  |
+| DBSCAN                       | অ-সমতল জ্যামিতি, অসম ক্লাস্টার, ট্রান্সডাকটিভ                         |
+| OPTICS                       | অ-সমতল জ্যামিতি, অসম ক্লাস্টার ভেরিয়েবল ঘনত্ব সহ, ট্রান্সডাকটিভ     |
+| Gaussian mixtures            | সমতল জ্যামিতি, ইনডাকটিভ                                              |
+| BIRCH                        | বড় ডেটাসেট আউটলাইয়ার সহ, ইনডাকটিভ                                   |
+
+> 🎓 আমরা কীভাবে ক্লাস্টার তৈরি করি তা অনেকাংশে নির্ভর করে কীভাবে আমরা ডেটা পয়েন্টগুলোকে গ্রুপে একত্র করি। চলুন কিছু শব্দভাণ্ডার বিশ্লেষণ করি:
+>
+> 🎓 ['ট্রান্সডাকটিভ' বনাম 'ইনডাকটিভ'](https://wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning))
+> 
+> ট্রান্সডাকটিভ ইনফারেন্স পর্যবেক্ষণকৃত প্রশিক্ষণ কেস থেকে নির্ধারিত হয় যা নির্দিষ্ট টেস্ট কেসের সাথে মানানসই। ইনডাকটিভ ইনফারেন্স প্রশিক্ষণ কেস থেকে নির্ধারিত হয় যা সাধারণ নিয়মে মানানসই হয় এবং তারপর টেস্ট কেসে প্রয়োগ করা হয়। 
+> 
+> উদাহরণ: কল্পনা করুন আপনার কাছে একটি ডেটাসেট রয়েছে যা আংশিকভাবে লেবেলযুক্ত। কিছু জিনিস 'রেকর্ড', কিছু 'সিডি', এবং কিছু ফাঁকা। আপনার কাজ হলো ফাঁকা জিনিসগুলোর জন্য লেবেল প্রদান করা। যদি আপনি ইনডাকটিভ পদ্ধতি বেছে নেন, আপনি 'রেকর্ড' এবং 'সিডি' খুঁজে বের করার জন্য একটি মডেল প্রশিক্ষণ দেবেন এবং সেই লেবেলগুলো আপনার লেবেলবিহীন ডেটায় প্রয়োগ করবেন। এই পদ্ধতিটি এমন জিনিস শ্রেণীবদ্ধ করতে সমস্যায় পড়বে যা আসলে 'ক্যাসেট'। অন্যদিকে, একটি ট্রান্সডাকটিভ পদ্ধতি এই অজানা ডেটা আরও কার্যকরভাবে পরিচালনা করে কারণ এটি একই ধরনের আইটেমগুলোকে একত্রিত করার জন্য কাজ করে এবং তারপর একটি গ্রুপে লেবেল প্রয়োগ করে। 
+> 
+> 🎓 ['অ-সমতল' বনাম 'সমতল' জ্যামিতি](https://datascience.stackexchange.com/questions/52260/terminology-flat-geometry-in-the-context-of-clustering)
+> 
+> গণিতের পরিভাষা থেকে উদ্ভূত, অ-সমতল বনাম সমতল জ্যামিতি পয়েন্টগুলোর মধ্যে দূরত্ব পরিমাপের পদ্ধতি বোঝায়, যা হয় 'সমতল' ([ইউক্লিডিয়ান](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_geometry)) বা 'অ-সমতল' (অ-ইউক্লিডিয়ান) জ্যামিতিক পদ্ধতিতে হয়। 
+>
+>'সমতল' এই প্রসঙ্গে ইউক্লিডিয়ান জ্যামিতিকে বোঝায় (যার কিছু অংশ 'প্লেন' জ্যামিতি হিসেবে শেখানো হয়), এবং অ-সমতল বোঝায় অ-ইউক্লিডিয়ান জ্যামিতি। মেশিন লার্নিং-এর সাথে জ্যামিতির কী সম্পর্ক? যেহেতু দুটি ক্ষেত্রই গণিতের উপর ভিত্তি করে, পয়েন্টগুলোর মধ্যে দূরত্ব পরিমাপের একটি সাধারণ উপায় থাকতে হবে, এবং এটি ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে 'সমতল' বা 'অ-সমতল' পদ্ধতিতে করা যেতে পারে। [ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance) পরিমাপ করা হয় দুটি পয়েন্টের মধ্যে একটি রেখা খণ্ডের দৈর্ঘ্য হিসাবে। [অ-ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব](https://wikipedia.org/wiki/Non-Euclidean_geometry) একটি বক্ররেখা বরাবর পরিমাপ করা হয়। যদি আপনার ডেটা, ভিজ্যুয়ালাইজড, একটি প্লেনে বিদ্যমান না থাকে, তবে এটি পরিচালনা করার জন্য একটি বিশেষ অ্যালগরিদম ব্যবহার করা প্রয়োজন হতে পারে।
+>
+![সমতল বনাম অ-সমতল জ্যামিতি ইনফোগ্রাফিক](../../../../translated_images/flat-nonflat.d1c8c6e2a96110c1d57fa0b72913f6aab3c245478524d25baf7f4a18efcde224.bn.png)
+> ইনফোগ্রাফিক: [দাসানি মাদিপল্লি](https://twitter.com/dasani_decoded)
+> 
+> 🎓 ['দূরত্ব'](https://web.stanford.edu/class/cs345a/slides/12-clustering.pdf)
+> 
+> ক্লাস্টারগুলো তাদের দূরত্ব ম্যাট্রিক্স দ্বারা সংজ্ঞায়িত হয়, যেমন পয়েন্টগুলোর মধ্যে দূরত্ব। এই দূরত্ব কয়েকটি উপায়ে পরিমাপ করা যেতে পারে। ইউক্লিডিয়ান ক্লাস্টারগুলো পয়েন্ট মানগুলোর গড় দ্বারা সংজ্ঞায়িত হয়, এবং একটি 'সেন্ট্রয়েড' বা কেন্দ্র বিন্দু থাকে। দূরত্বগুলো সেই সেন্ট্রয়েড থেকে দূরত্ব দ্বারা পরিমাপ করা হয়। অ-ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব 'ক্লাস্ট্রয়েড' বোঝায়, যা অন্যান্য পয়েন্টের নিকটতম বিন্দু। ক্লাস্ট্রয়েড বিভিন্ন উপায়ে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে।
+> 
+> 🎓 ['সীমাবদ্ধ'](https://wikipedia.org/wiki/Constrained_clustering)
+> 
+> [সীমাবদ্ধ ক্লাস্টারিং](https://web.cs.ucdavis.edu/~davidson/Publications/ICDMTutorial.pdf) এই অপরিচালিত পদ্ধতিতে 'আংশিক-পরিচালিত' শিক্ষণ প্রবর্তন করে। পয়েন্টগুলোর মধ্যে সম্পর্ক 'লিঙ্ক করা যাবে না' বা 'লিঙ্ক করতে হবে' হিসাবে চিহ্নিত করা হয়, তাই ডেটাসেটে কিছু নিয়ম আরোপ করা হয়।
+>
+> উদাহরণ: যদি একটি অ্যালগরিদমকে একটি লেবেলবিহীন বা আংশিক-লেবেলযুক্ত ডেটার ব্যাচে মুক্ত করা হয়, এটি যে ক্লাস্টার তৈরি করে তা নিম্নমানের হতে পারে। উপরের উদাহরণে, ক্লাস্টারগুলো 'গোলাকার সঙ্গীত জিনিস', 'চৌকো সঙ্গীত জিনিস', 'ত্রিভুজাকার জিনিস', এবং 'কুকি' গ্রুপ করতে পারে। যদি কিছু সীমাবদ্ধতা বা অনুসরণ করার নিয়ম দেওয়া হয় ("আইটেমটি অবশ্যই প্লাস্টিকের তৈরি হতে হবে", "আইটেমটি সঙ্গীত তৈরি করতে সক্ষম হতে হবে") এটি অ্যালগরিদমকে আরও ভাল পছন্দ করতে সাহায্য করতে পারে।
+> 
+> 🎓 'ঘনত্ব'
+> 
+> যে ডেটা 'শব্দযুক্ত' বলে বিবেচিত হয় তাকে 'ঘন' বলা হয়। প্রতিটি ক্লাস্টারের পয়েন্টগুলোর মধ্যে দূরত্ব পরীক্ষা করলে দেখা যায় যে এটি বেশি বা কম ঘন, বা 'ভিড়যুক্ত', এবং তাই এই ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য উপযুক্ত ক্লাস্টারিং পদ্ধতি প্রয়োজন। [এই নিবন্ধটি](https://www.kdnuggets.com/2020/02/understanding-density-based-clustering.html) একটি শব্দযুক্ত ডেটাসেটের উপর K-Means ক্লাস্টারিং বনাম HDBSCAN অ্যালগরিদম ব্যবহার করে পার্থক্য প্রদর্শন করে।
+
+## ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম
+
+ক্লাস্টারিং-এর জন্য ১০০টিরও বেশি অ্যালগরিদম রয়েছে, এবং সেগুলোর ব্যবহার নির্ভর করে ডেটার প্রকৃতির উপর। আসুন প্রধান কয়েকটি নিয়ে আলোচনা করি:
+
+- **হায়ারার্কিকাল ক্লাস্টারিং**। যদি কোনো বস্তু তার নিকটবর্তী বস্তুর সাথে তার দূরত্বের ভিত্তিতে শ্রেণীবদ্ধ হয়, তবে ক্লাস্টারগুলো তাদের সদস্যদের অন্যান্য বস্তুর সাথে দূরত্বের ভিত্তিতে গঠিত হয়। Scikit-learn-এর agglomerative clustering হায়ারার্কিকাল।
+
+   ![হায়ারার্কিকাল ক্লাস্টারিং ইনফোগ্রাফিক](../../../../translated_images/hierarchical.bf59403aa43c8c47493bfdf1cc25230f26e45f4e38a3d62e8769cd324129ac15.bn.png)
+   > ইনফোগ্রাফিক: [দাসানি মাদিপল্লি](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+- **সেন্ট্রয়েড ক্লাস্টারিং**। এই জনপ্রিয় অ্যালগরিদমটি 'k', বা গঠিত ক্লাস্টারের সংখ্যা বেছে নেওয়ার প্রয়োজন হয়, তারপর অ্যালগরিদম একটি ক্লাস্টারের কেন্দ্র বিন্দু নির্ধারণ করে এবং সেই বিন্দুর চারপাশে ডেটা সংগ্রহ করে। [K-means ক্লাস্টারিং](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) সেন্ট্রয়েড ক্লাস্টারিং-এর একটি জনপ্রিয় সংস্করণ। কেন্দ্রটি নিকটতম গড় দ্বারা নির্ধারিত হয়, তাই এর নাম। ক্লাস্টারের বর্গ দূরত্ব হ্রাস করা হয়।
+
+   ![সেন্ট্রয়েড ক্লাস্টারিং ইনফোগ্রাফিক](../../../../translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.bn.png)
+   > ইনফোগ্রাফিক: [দাসানি মাদিপল্লি](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+- **বিতরণ-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং**। পরিসংখ্যানগত মডেলিংয়ের উপর ভিত্তি করে, বিতরণ-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং একটি ডেটা পয়েন্ট একটি ক্লাস্টারের অন্তর্গত হওয়ার সম্ভাবনা নির্ধারণ করে এবং সেই অনুযায়ী এটি বরাদ্দ করে। Gaussian মিশ্রণ পদ্ধতি এই ধরনের অন্তর্গত।
+
+- **ঘনত্ব-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং**। ডেটা পয়েন্টগুলো তাদের ঘনত্বের ভিত্তিতে ক্লাস্টারে বরাদ্দ করা হয়, বা তাদের একে অপরের চারপাশে গঠনের ভিত্তিতে। গ্রুপ থেকে দূরে থাকা ডেটা পয়েন্টগুলোকে আউটলায়ার বা শব্দ হিসাবে বিবেচনা করা হয়। DBSCAN, Mean-shift এবং OPTICS এই ধরনের ক্লাস্টারিং-এর অন্তর্গত।
+
+- **গ্রিড-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং**। বহু-মাত্রিক ডেটাসেটের জন্য, একটি গ্রিড তৈরি করা হয় এবং ডেটা গ্রিডের কোষগুলোর মধ্যে বিভক্ত করা হয়, ফলে ক্লাস্টার তৈরি হয়।
+
+## অনুশীলন - আপনার ডেটা ক্লাস্টার করুন
+
+ক্লাস্টারিং একটি কৌশল হিসেবে সঠিক ভিজ্যুয়ালাইজেশনের মাধ্যমে অনেক সাহায্য পায়, তাই আসুন আমাদের সঙ্গীত ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করে শুরু করি। এই অনুশীলনটি আমাদের সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করবে যে এই ডেটার প্রকৃতির জন্য কোন ক্লাস্টারিং পদ্ধতি সবচেয়ে কার্যকরভাবে ব্যবহার করা উচিত।
+
+1. এই ফোল্ডারের [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb) ফাইলটি খুলুন।
+
+1. ভালো ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য `Seaborn` প্যাকেজটি ইমপোর্ট করুন।
+
+    ```python
+    !pip install seaborn
+    ```
+
+1. [_nigerian-songs.csv_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv) থেকে গান ডেটা যোগ করুন। গানগুলোর ডেটা নিয়ে একটি ডেটাফ্রেম লোড করুন। লাইব্রেরিগুলো ইমপোর্ট করে এবং ডেটা আউটপুট করে এই ডেটা এক্সপ্লোর করার জন্য প্রস্তুত হন:
+
+    ```python
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import pandas as pd
+    
+    df = pd.read_csv("../data/nigerian-songs.csv")
+    df.head()
+    ```
+
+    ডেটার প্রথম কয়েকটি লাইন পরীক্ষা করুন:
+
+    |     | নাম                     | অ্যালবাম                        | শিল্পী              | শিল্পীর শীর্ষ ঘরানা | প্রকাশের তারিখ | দৈর্ঘ্য | জনপ্রিয়তা | নাচের ক্ষমতা | অ্যাকোস্টিকনেস | শক্তি | ইন্সট্রুমেন্টালনেস | লাইভনেস | লাউ
+| 2   | LITT!                    | LITT!                        | AYLØ                | indie r&b        | 2018         | 207758 | 40         | 0.836        | 0.272        | 0.564  | 0.000537         | 0.11     | -7.127   | 0.0424      | 130.005 | 4              |
+| 3   | Confident / Feeling Cool | Enjoy Your Life              | Lady Donli          | nigerian pop     | 2019         | 175135 | 14         | 0.894        | 0.798        | 0.611  | 0.000187         | 0.0964   | -4.961   | 0.113       | 111.087 | 4              |
+| 4   | wanted you               | rare.                        | Odunsi (The Engine) | afropop          | 2018         | 152049 | 25         | 0.702        | 0.116        | 0.833  | 0.91             | 0.348    | -6.044   | 0.0447      | 105.115 | 4              |
+
+1. ডেটাফ্রেম সম্পর্কে কিছু তথ্য পেতে `info()` কল করুন:
+
+    ```python
+    df.info()
+    ```
+
+   আউটপুট দেখতে এরকম:
+
+    ```output
+    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
+    RangeIndex: 530 entries, 0 to 529
+    Data columns (total 16 columns):
+     #   Column            Non-Null Count  Dtype  
+    ---  ------            --------------  -----  
+     0   name              530 non-null    object 
+     1   album             530 non-null    object 
+     2   artist            530 non-null    object 
+     3   artist_top_genre  530 non-null    object 
+     4   release_date      530 non-null    int64  
+     5   length            530 non-null    int64  
+     6   popularity        530 non-null    int64  
+     7   danceability      530 non-null    float64
+     8   acousticness      530 non-null    float64
+     9   energy            530 non-null    float64
+     10  instrumentalness  530 non-null    float64
+     11  liveness          530 non-null    float64
+     12  loudness          530 non-null    float64
+     13  speechiness       530 non-null    float64
+     14  tempo             530 non-null    float64
+     15  time_signature    530 non-null    int64  
+    dtypes: float64(8), int64(4), object(4)
+    memory usage: 66.4+ KB
+    ```
+
+1. নাল মানগুলোর জন্য ডাবল-চেক করুন, `isnull()` কল করে এবং নিশ্চিত করুন যে যোগফল 0:
+
+    ```python
+    df.isnull().sum()
+    ```
+
+    সবকিছু ঠিকঠাক:
+
+    ```output
+    name                0
+    album               0
+    artist              0
+    artist_top_genre    0
+    release_date        0
+    length              0
+    popularity          0
+    danceability        0
+    acousticness        0
+    energy              0
+    instrumentalness    0
+    liveness            0
+    loudness            0
+    speechiness         0
+    tempo               0
+    time_signature      0
+    dtype: int64
+    ```
+
+1. ডেটা বর্ণনা করুন:
+
+    ```python
+    df.describe()
+    ```
+
+    |       | release_date | length      | popularity | danceability | acousticness | energy   | instrumentalness | liveness | loudness  | speechiness | tempo      | time_signature |
+    | ----- | ------------ | ----------- | ---------- | ------------ | ------------ | -------- | ---------------- | -------- | --------- | ----------- | ---------- | -------------- |
+    | count | 530          | 530         | 530        | 530          | 530          | 530      | 530              | 530      | 530       | 530         | 530        | 530            |
+    | mean  | 2015.390566  | 222298.1698 | 17.507547  | 0.741619     | 0.265412     | 0.760623 | 0.016305         | 0.147308 | -4.953011 | 0.130748    | 116.487864 | 3.986792       |
+    | std   | 3.131688     | 39696.82226 | 18.992212  | 0.117522     | 0.208342     | 0.148533 | 0.090321         | 0.123588 | 2.464186  | 0.092939    | 23.518601  | 0.333701       |
+    | min   | 1998         | 89488       | 0          | 0.255        | 0.000665     | 0.111    | 0                | 0.0283   | -19.362   | 0.0278      | 61.695     | 3              |
+    | 25%   | 2014         | 199305      | 0          | 0.681        | 0.089525     | 0.669    | 0                | 0.07565  | -6.29875  | 0.0591      | 102.96125  | 4              |
+    | 50%   | 2016         | 218509      | 13         | 0.761        | 0.2205       | 0.7845   | 0.000004         | 0.1035   | -4.5585   | 0.09795     | 112.7145   | 4              |
+    | 75%   | 2017         | 242098.5    | 31         | 0.8295       | 0.403        | 0.87575  | 0.000234         | 0.164    | -3.331    | 0.177       | 125.03925  | 4              |
+    | max   | 2020         | 511738      | 73         | 0.966        | 0.954        | 0.995    | 0.91             | 0.811    | 0.582     | 0.514       | 206.007    | 5              |
+
+> 🤔 যদি আমরা ক্লাস্টারিং নিয়ে কাজ করি, যা একটি আনসুপারভাইজড পদ্ধতি এবং লেবেলড ডেটার প্রয়োজন হয় না, তাহলে কেন আমরা এই ডেটা লেবেলসহ দেখাচ্ছি? ডেটা এক্সপ্লোরেশনের পর্যায়ে এগুলো কাজে লাগে, কিন্তু ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের কাজের জন্য এগুলো প্রয়োজনীয় নয়। আপনি চাইলে কলাম হেডারগুলো সরিয়ে দিয়ে কলাম নম্বর দিয়ে ডেটাকে উল্লেখ করতে পারেন।
+
+ডেটার সাধারণ মানগুলো দেখুন। লক্ষ্য করুন যে জনপ্রিয়তা '0' হতে পারে, যা এমন গানগুলো দেখায় যেগুলোর কোনো র‍্যাংকিং নেই। আসুন এগুলো শীঘ্রই সরিয়ে ফেলি।
+
+1. বারপ্লট ব্যবহার করে সবচেয়ে জনপ্রিয় ঘরানাগুলো খুঁজে বের করুন:
+
+    ```python
+    import seaborn as sns
+    
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+    ![most popular](../../../../translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.bn.png)
+
+✅ যদি আপনি আরও শীর্ষ মান দেখতে চান, তাহলে `[:5]`-কে বড় মানে পরিবর্তন করুন, অথবা সরিয়ে ফেলুন সব দেখতে।
+
+লক্ষ্য করুন, যখন শীর্ষ ঘরানা 'Missing' হিসেবে বর্ণিত হয়, তখন এর মানে Spotify এটি শ্রেণীবদ্ধ করেনি, তাই আসুন এটি সরিয়ে ফেলি।
+
+1. মিসিং ডেটা সরিয়ে ফেলুন ফিল্টারিং করে
+
+    ```python
+    df = df[df['artist_top_genre'] != 'Missing']
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top.index,y=top.values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+    এখন ঘরানাগুলো পুনরায় পরীক্ষা করুন:
+
+    ![most popular](../../../../translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.bn.png)
+
+1. স্পষ্টভাবে, শীর্ষ তিনটি ঘরানা এই ডেটাসেটে আধিপত্য বিস্তার করে। আসুন `afro dancehall`, `afropop`, এবং `nigerian pop`-এ মনোযোগ দিই, এবং অতিরিক্তভাবে ডেটাসেট থেকে এমন কিছু সরিয়ে ফেলি যার জনপ্রিয়তা মান 0 (যার মানে এটি ডেটাসেটে জনপ্রিয়তা দিয়ে শ্রেণীবদ্ধ হয়নি এবং আমাদের উদ্দেশ্যে এটি শোরগোল হিসেবে বিবেচিত হতে পারে):
+
+    ```python
+    df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]
+    df = df[(df['popularity'] > 0)]
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top.index,y=top.values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+1. দ্রুত পরীক্ষা করুন ডেটা কোনো বিশেষভাবে শক্তিশালী উপায়ে সম্পর্কিত কিনা:
+
+    ```python
+    corrmat = df.corr(numeric_only=True)
+    f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
+    sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True)
+    ```
+
+    ![correlations](../../../../translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.bn.png)
+
+    একমাত্র শক্তিশালী সম্পর্ক `energy` এবং `loudness`-এর মধ্যে, যা খুবই স্বাভাবিক, কারণ জোরে গান সাধারণত বেশ শক্তিশালী হয়। অন্যথায়, সম্পর্কগুলো তুলনামূলকভাবে দুর্বল। এটি দেখতে আকর্ষণীয় হবে যে একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম এই ডেটা থেকে কী বের করতে পারে।
+
+    > 🎓 মনে রাখুন, সম্পর্ক কারণ নির্দেশ করে না! আমাদের কাছে সম্পর্কের প্রমাণ আছে, কিন্তু কারণের প্রমাণ নেই। একটি [মজার ওয়েবসাইট](https://tylervigen.com/spurious-correlations) কিছু ভিজ্যুয়াল দেখায় যা এই পয়েন্টটি জোর দেয়।
+
+এই ডেটাসেটে একটি গানের জনপ্রিয়তা এবং নাচের যোগ্যতার মধ্যে কোনো মিল আছে কি? একটি FacetGrid দেখায় যে ঘরানার পার্থক্য সত্ত্বেও কিছু কেন্দ্রীভূত বৃত্ত রয়েছে। হতে পারে যে নাইজেরিয়ান স্বাদ এই ঘরানার জন্য একটি নির্দিষ্ট নাচের যোগ্যতার স্তরে মিলিত হয়?  
+
+✅ বিভিন্ন ডেটাপয়েন্ট (energy, loudness, speechiness) এবং আরও বা ভিন্ন সঙ্গীত ঘরানা চেষ্টা করুন। আপনি কী আবিষ্কার করতে পারেন? ডেটার সাধারণ বিস্তৃতি দেখতে `df.describe()` টেবিলটি দেখুন।
+
+### অনুশীলন - ডেটা বিতরণ
+
+জনপ্রিয়তার উপর ভিত্তি করে নাচের যোগ্যতার ধারণায় এই তিনটি ঘরানা কি উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন?
+
+1. আমাদের শীর্ষ তিনটি ঘরানার ডেটা বিতরণ পরীক্ষা করুন জনপ্রিয়তা এবং নাচের যোগ্যতার জন্য একটি প্রদত্ত x এবং y অক্ষ বরাবর।
+
+    ```python
+    sns.set_theme(style="ticks")
+    
+    g = sns.jointplot(
+        data=df,
+        x="popularity", y="danceability", hue="artist_top_genre",
+        kind="kde",
+    )
+    ```
+
+    আপনি একটি সাধারণ মিলন বিন্দুর চারপাশে কেন্দ্রীভূত বৃত্ত আবিষ্কার করতে পারেন, যা পয়েন্টগুলোর বিতরণ দেখায়।
+
+    > 🎓 লক্ষ্য করুন যে এই উদাহরণটি একটি KDE (Kernel Density Estimate) গ্রাফ ব্যবহার করে যা ডেটাকে একটি ধারাবাহিক সম্ভাব্যতা ঘনত্ব বক্ররেখা দিয়ে উপস্থাপন করে। এটি আমাদের একাধিক বিতরণের সাথে কাজ করার সময় ডেটা ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করে।
+
+    সাধারণভাবে, তিনটি ঘরানা তাদের জনপ্রিয়তা এবং নাচের যোগ্যতার ক্ষেত্রে আলগাভাবে মিলিত হয়। এই আলগাভাবে মিলিত ডেটায় ক্লাস্টার নির্ধারণ করা একটি চ্যালেঞ্জ হবে:
+
+    ![distribution](../../../../translated_images/distribution.9be11df42356ca958dc8e06e87865e09d77cab78f94fe4fea8a1e6796c64dc4b.bn.png)
+
+1. একটি স্ক্যাটার প্লট তৈরি করুন:
+
+    ```python
+    sns.FacetGrid(df, hue="artist_top_genre", height=5) \
+       .map(plt.scatter, "popularity", "danceability") \
+       .add_legend()
+    ```
+
+    একই অক্ষের স্ক্যাটারপ্লট একটি মিলিত প্যাটার্ন দেখায়
+
+    ![Facetgrid](../../../../translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.bn.png)
+
+সাধারণভাবে, ক্লাস্টারিংয়ের জন্য, আপনি ডেটার ক্লাস্টার দেখানোর জন্য স্ক্যাটারপ্লট ব্যবহার করতে পারেন, তাই এই ধরনের ভিজ্যুয়ালাইজেশন আয়ত্ত করা খুবই কার্যকর। পরবর্তী পাঠে, আমরা এই ফিল্টার করা ডেটা নিয়ে k-means ক্লাস্টারিং ব্যবহার করব যাতে এই ডেটায় আকর্ষণীয় উপায়ে ওভারল্যাপ করা গ্রুপগুলো আবিষ্কার করা যায়।
+
+---
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+পরবর্তী পাঠের প্রস্তুতির জন্য, একটি চার্ট তৈরি করুন বিভিন্ন ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম সম্পর্কে যা আপনি আবিষ্কার করতে পারেন এবং প্রোডাকশন পরিবেশে ব্যবহার করতে পারেন। ক্লাস্টারিং কী ধরনের সমস্যার সমাধান করার চেষ্টা করছে?
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/28/)
+
+## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন
+
+ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার আগে, আমরা শিখেছি, আপনার ডেটাসেটের প্রকৃতি বোঝা একটি ভালো ধারণা। এই বিষয়ে আরও পড়ুন [এখানে](https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html)
+
+[এই সহায়ক নিবন্ধটি](https://www.freecodecamp.org/news/8-clustering-algorithms-in-machine-learning-that-all-data-scientists-should-know/) বিভিন্ন ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের আচরণ ব্যাখ্যা করে, বিভিন্ন ডেটা আকারের ভিত্তিতে।
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[ক্লাস্টারিংয়ের জন্য অন্যান্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন গবেষণা করুন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md b/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..6b1eead3c
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "589fa015a5e7d9e67bd629f7d47b53de",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:04:11+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# ক্লাস্টারিংয়ের জন্য অন্যান্য ভিজুয়ালাইজেশন গবেষণা করুন
+
+## নির্দেশনা
+
+এই পাঠে, আপনি কিছু ভিজুয়ালাইজেশন কৌশল নিয়ে কাজ করেছেন যা ক্লাস্টারিংয়ের জন্য আপনার ডেটা প্লট করার প্রস্তুতির জন্য সহায়ক। বিশেষ করে স্ক্যাটারপ্লটগুলি বস্তুগুলোর গ্রুপ খুঁজে বের করার জন্য খুবই কার্যকর। স্ক্যাটারপ্লট তৈরি করার বিভিন্ন উপায় এবং বিভিন্ন লাইব্রেরি সম্পর্কে গবেষণা করুন এবং আপনার কাজ একটি নোটবুকে নথিভুক্ত করুন। আপনি এই পাঠের ডেটা, অন্যান্য পাঠের ডেটা, অথবা নিজে সংগ্রহ করা ডেটা ব্যবহার করতে পারেন (তবে দয়া করে তার উৎস আপনার নোটবুকে উল্লেখ করুন)। স্ক্যাটারপ্লট ব্যবহার করে কিছু ডেটা প্লট করুন এবং আপনি যা আবিষ্কার করেন তা ব্যাখ্যা করুন।
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                      | পর্যাপ্ত                                                                                 | উন্নতির প্রয়োজন                   |
+| -------- | ---------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
+|          | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে পাঁচটি ভালোভাবে নথিভুক্ত স্ক্যাটারপ্লট রয়েছে | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে পাঁচটির কম স্ক্যাটারপ্লট রয়েছে এবং এটি কম ভালোভাবে নথিভুক্ত | একটি অসম্পূর্ণ নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb b/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..4e3c0d68a
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,50 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python383jvsc74a57bd0e134e05457d34029b6460cd73bbf1ed73f339b5b6d98c95be70b69eba114fe95",
+   "display_name": "Python 3.8.3 64-bit (conda)"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "40e0707e96b3e1899a912776006264f9",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:25:15+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md b/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..19b8cc6ad
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:04:46+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb b/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..c30cd3591
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb
@@ -0,0 +1,499 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **স্পটিফাই থেকে সংগৃহীত নাইজেরিয়ান সঙ্গীত - একটি বিশ্লেষণ**\n",
+    "\n",
+    "ক্লাস্টারিং হলো [অপরীক্ষিত শিক্ষণ](https://wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning) এর একটি ধরণ, যা ধরে নেয় যে একটি ডেটাসেট লেবেলবিহীন বা এর ইনপুট পূর্বনির্ধারিত আউটপুটের সাথে মেলানো হয়নি। এটি বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে লেবেলবিহীন ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং ডেটার মধ্যে পাওয়া প্যাটার্ন অনুযায়ী গ্রুপ তৈরি করে।\n",
+    "\n",
+    "[**পূর্ব-লেকচার কুইজ**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/27/)\n",
+    "\n",
+    "### **ভূমিকা**\n",
+    "\n",
+    "[ক্লাস্টারিং](https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_124) ডেটা অনুসন্ধানের জন্য খুবই কার্যকর। চলুন দেখি এটি নাইজেরিয়ান শ্রোতারা কীভাবে সঙ্গীত উপভোগ করেন তার প্রবণতা এবং প্যাটার্ন আবিষ্কার করতে সাহায্য করতে পারে কিনা।\n",
+    "\n",
+    "> ✅ ক্লাস্টারিং এর ব্যবহার নিয়ে এক মিনিট চিন্তা করুন। বাস্তব জীবনে, ক্লাস্টারিং ঘটে যখন আপনার কাছে একটি কাপড়ের স্তূপ থাকে এবং আপনাকে পরিবারের সদস্যদের কাপড় আলাদা করতে হয় 🧦👕👖🩲। ডেটা সায়েন্সে, ক্লাস্টারিং ঘটে যখন ব্যবহারকারীর পছন্দ বিশ্লেষণ করা হয় বা কোনো লেবেলবিহীন ডেটাসেটের বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করা হয়। একভাবে, ক্লাস্টারিং বিশৃঙ্খলাকে অর্থপূর্ণ করে তোলে, যেমন একটি মোজা রাখার ড্রয়ার।\n",
+    "\n",
+    "পেশাদার ক্ষেত্রে, ক্লাস্টারিং ব্যবহার করা যেতে পারে যেমন বাজার বিভাজন নির্ধারণ করা, কোন বয়সের গ্রুপ কী কিনছে তা নির্ধারণ করা। আরেকটি ব্যবহার হতে পারে অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ, যেমন ক্রেডিট কার্ড লেনদেনের ডেটাসেট থেকে প্রতারণা সনাক্ত করা। অথবা আপনি এটি ব্যবহার করতে পারেন মেডিকেল স্ক্যানের একটি ব্যাচ থেকে টিউমার নির্ধারণ করতে।\n",
+    "\n",
+    "✅ এক মিনিট চিন্তা করুন, আপনি কীভাবে 'ক্লাস্টারিং' এর ব্যবহার ব্যাংকিং, ই-কমার্স বা ব্যবসার ক্ষেত্রে দেখেছেন।\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 মজার ব্যাপার হলো, ক্লাস্টার বিশ্লেষণ ১৯৩০-এর দশকে নৃতত্ত্ব এবং মনোবিজ্ঞানের ক্ষেত্রে উদ্ভূত হয়েছিল। আপনি কল্পনা করতে পারেন এটি কীভাবে ব্যবহার করা হতে পারে?\n",
+    "\n",
+    "অন্যভাবে, এটি ব্যবহার করা যেতে পারে অনুসন্ধানের ফলাফল গ্রুপ করার জন্য - যেমন কেনাকাটার লিঙ্ক, ছবি বা রিভিউ। ক্লাস্টারিং কার্যকর যখন আপনার কাছে একটি বড় ডেটাসেট থাকে যা আপনি ছোট করতে চান এবং যার উপর আরও বিস্তারিত বিশ্লেষণ করতে চান। এই পদ্ধতি ডেটা সম্পর্কে জানার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে অন্য মডেল তৈরি করার আগে।\n",
+    "\n",
+    "✅ একবার আপনার ডেটা ক্লাস্টারে সংগঠিত হলে, আপনি এটিকে একটি ক্লাস্টার আইডি বরাদ্দ করেন। এই পদ্ধতি একটি ডেটাসেটের গোপনীয়তা সংরক্ষণে কার্যকর হতে পারে; আপনি ক্লাস্টারের আরও প্রকাশযোগ্য সনাক্তযোগ্য ডেটার পরিবর্তে একটি ডেটা পয়েন্টকে তার ক্লাস্টার আইডি দ্বারা উল্লেখ করতে পারেন। আপনি কি অন্য কারণ চিন্তা করতে পারেন কেন আপনি ক্লাস্টার আইডি ব্যবহার করবেন ক্লাস্টারের অন্যান্য উপাদানগুলির পরিবর্তে এটি সনাক্ত করতে?\n",
+    "\n",
+    "### ক্লাস্টারিং শুরু করা\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 আমরা কীভাবে ক্লাস্টার তৈরি করি তা অনেকাংশে নির্ভর করে আমরা কীভাবে ডেটা পয়েন্টগুলোকে গ্রুপে সংগ্রহ করি। চলুন কিছু শব্দভাণ্ডার বিশ্লেষণ করি:\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['ট্রান্সডাকটিভ' বনাম 'ইনডাকটিভ'](https://wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning))\n",
+    ">\n",
+    "> ট্রান্সডাকটিভ ইনফারেন্স পর্যবেক্ষণ করা প্রশিক্ষণ কেস থেকে নির্দিষ্ট টেস্ট কেসে ম্যাপ করে। ইনডাকটিভ ইনফারেন্স প্রশিক্ষণ কেস থেকে সাধারণ নিয়মে ম্যাপ করে যা পরে টেস্ট কেসে প্রয়োগ করা হয়।\n",
+    ">\n",
+    "> একটি উদাহরণ: কল্পনা করুন আপনার কাছে একটি ডেটাসেট আছে যা আংশিকভাবে লেবেলযুক্ত। কিছু জিনিস 'রেকর্ড', কিছু 'সিডি', এবং কিছু ফাঁকা। আপনার কাজ হলো ফাঁকাগুলো লেবেল করা। যদি আপনি একটি ইনডাকটিভ পদ্ধতি বেছে নেন, আপনি একটি মডেল প্রশিক্ষণ করবেন 'রেকর্ড' এবং 'সিডি' খুঁজতে এবং সেই লেবেলগুলো আপনার লেবেলবিহীন ডেটায় প্রয়োগ করবেন। এই পদ্ধতি 'ক্যাসেট' হিসেবে জিনিসগুলো শ্রেণীবদ্ধ করতে সমস্যায় পড়বে। অন্যদিকে, একটি ট্রান্সডাকটিভ পদ্ধতি এই অজানা ডেটা আরও কার্যকরভাবে পরিচালনা করে কারণ এটি অনুরূপ আইটেমগুলোকে একসাথে গ্রুপ করতে কাজ করে এবং তারপর একটি গ্রুপে লেবেল প্রয়োগ করে। এই ক্ষেত্রে, ক্লাস্টারগুলো 'গোলাকার সঙ্গীত জিনিস' এবং 'চৌকো সঙ্গীত জিনিস' প্রতিফলিত করতে পারে।\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['নন-ফ্ল্যাট' বনাম 'ফ্ল্যাট' জ্যামিতি](https://datascience.stackexchange.com/questions/52260/terminology-flat-geometry-in-the-context-of-clustering)\n",
+    ">\n",
+    "> গাণিতিক পরিভাষা থেকে উদ্ভূত, নন-ফ্ল্যাট বনাম ফ্ল্যাট জ্যামিতি পয়েন্টগুলোর মধ্যে দূরত্ব পরিমাপের পদ্ধতি বোঝায়, যা হয় 'ফ্ল্যাট' ([ইউক্লিডিয়ান](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_geometry)) বা 'নন-ফ্ল্যাট' (নন-ইউক্লিডিয়ান) জ্যামিতিক পদ্ধতি।\n",
+    ">\n",
+    "> 'ফ্ল্যাট' এই প্রসঙ্গে ইউক্লিডিয়ান জ্যামিতি (যার কিছু অংশ 'প্লেন' জ্যামিতি হিসেবে শেখানো হয়), এবং নন-ফ্ল্যাট নন-ইউক্লিডিয়ান জ্যামিতি বোঝায়। জ্যামিতি এবং মেশিন লার্নিং এর মধ্যে সম্পর্ক কী? ঠিক আছে, যেহেতু দুটি ক্ষেত্রই গণিতের উপর ভিত্তি করে, পয়েন্টগুলোর মধ্যে দূরত্ব পরিমাপের একটি সাধারণ উপায় থাকতে হবে, এবং এটি 'ফ্ল্যাট' বা 'নন-ফ্ল্যাট' পদ্ধতিতে করা যেতে পারে, ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে। [ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance) দুটি পয়েন্টের মধ্যে একটি রেখা অংশের দৈর্ঘ্য হিসেবে পরিমাপ করা হয়। [নন-ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব](https://wikipedia.org/wiki/Non-Euclidean_geometry) একটি বক্ররেখা বরাবর পরিমাপ করা হয়। যদি আপনার ডেটা, ভিজ্যুয়ালাইজড, একটি প্লেনে বিদ্যমান না থাকে, তাহলে এটি পরিচালনা করার জন্য একটি বিশেষ অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে হতে পারে।\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/flat-nonflat.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>ডাসানি মাদিপাল্লি দ্বারা ইনফোগ্রাফিক</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 ['দূরত্ব'](https://web.stanford.edu/class/cs345a/slides/12-clustering.pdf)\n",
+    ">\n",
+    "> ক্লাস্টারগুলো তাদের দূরত্ব ম্যাট্রিক্স দ্বারা সংজ্ঞায়িত হয়, যেমন পয়েন্টগুলোর মধ্যে দূরত্ব। এই দূরত্ব কয়েকটি উপায়ে পরিমাপ করা যেতে পারে। ইউক্লিডিয়ান ক্লাস্টারগুলো পয়েন্ট মানগুলোর গড় দ্বারা সংজ্ঞায়িত হয় এবং একটি 'সেন্ট্রয়েড' বা কেন্দ্র বিন্দু ধারণ করে। দূরত্ব সেই সেন্ট্রয়েডের দূরত্ব দ্বারা পরিমাপ করা হয়। নন-ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব 'ক্লাস্ট্রয়েড' বোঝায়, যা অন্যান্য পয়েন্টগুলোর সবচেয়ে কাছাকাছি বিন্দু। ক্লাস্ট্রয়েডগুলো বিভিন্ন উপায়ে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে।\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['নিয়ন্ত্রিত'](https://wikipedia.org/wiki/Constrained_clustering)\n",
+    ">\n",
+    "> [নিয়ন্ত্রিত ক্লাস্টারিং](https://web.cs.ucdavis.edu/~davidson/Publications/ICDMTutorial.pdf) এই অপরীক্ষিত পদ্ধতিতে 'আংশিক-পরীক্ষিত' শিক্ষণ প্রবর্তন করে। পয়েন্টগুলোর মধ্যে সম্পর্কগুলো 'লিঙ্ক করা যাবে না' বা 'লিঙ্ক করতে হবে' হিসেবে চিহ্নিত করা হয়, তাই কিছু নিয়ম ডেটাসেটে প্রয়োগ করা হয়।\n",
+    ">\n",
+    "> একটি উদাহরণ: যদি একটি অ্যালগরিদমকে একটি ব্যাচের লেবেলবিহীন বা আংশিক-লেবেলযুক্ত ডেটায় মুক্ত করা হয়, এটি যে ক্লাস্টারগুলো তৈরি করে তা নিম্নমানের হতে পারে। উপরের উদাহরণে, ক্লাস্টারগুলো 'গোলাকার সঙ্গীত জিনিস', 'চৌকো সঙ্গীত জিনিস', 'ত্রিভুজাকার জিনিস' এবং 'কুকিজ' গ্রুপ করতে পারে। যদি কিছু নিয়ন্ত্রণ বা অনুসরণ করার নিয়ম দেওয়া হয় (\"আইটেমটি প্লাস্টিকের তৈরি হতে হবে\", \"আইটেমটি সঙ্গীত তৈরি করতে সক্ষম হতে হবে\") এটি অ্যালগরিদমকে আরও ভালো পছন্দ করতে সাহায্য করতে পারে।\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 'ঘনত্ব'\n",
+    ">\n",
+    "> 'শব্দযুক্ত' ডেটাকে 'ঘন' বলে মনে করা হয়। এর প্রতিটি ক্লাস্টারের মধ্যে পয়েন্টগুলোর দূরত্ব পরীক্ষা করলে দেখা যায় যে এটি বেশি বা কম ঘন, বা 'ভিড়যুক্ত' হতে পারে এবং তাই এই ডেটা উপযুক্ত ক্লাস্টারিং পদ্ধতি দিয়ে বিশ্লেষণ করা প্রয়োজন। [এই নিবন্ধটি](https://www.kdnuggets.com/2020/02/understanding-density-based-clustering.html) একটি শব্দযুক্ত ডেটাসেটের অসম ক্লাস্টার ঘনত্ব অন্বেষণ করতে K-Means ক্লাস্টারিং বনাম HDBSCAN অ্যালগরিদম ব্যবহার করার পার্থক্য প্রদর্শন করে।\n",
+    "\n",
+    "ক্লাস্টারিং কৌশল সম্পর্কে আপনার বোঝার গভীর করুন এই [শেখার মডিউলে](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-cluster-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott)\n",
+    "\n",
+    "### **ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম**\n",
+    "\n",
+    "ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের সংখ্যা ১০০-এর বেশি, এবং এর ব্যবহার ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে। চলুন কিছু প্রধান অ্যালগরিদম আলোচনা করি:\n",
+    "\n",
+    "-   **হায়ারারকিকাল ক্লাস্টারিং**। যদি কোনো বস্তু তার কাছাকাছি থাকা অন্য বস্তুর সাথে তার দূরত্বের ভিত্তিতে শ্রেণীবদ্ধ হয়, দূরের বস্তুর সাথে নয়, তাহলে ক্লাস্টারগুলো তাদের সদস্যদের দূরত্বের ভিত্তিতে গঠিত হয়। হায়ারারকিকাল ক্লাস্টারিং বারবার দুটি ক্লাস্টার একত্রিত করার মাধ্যমে চিহ্নিত করা হয়।\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/hierarchical.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>ডাসানি মাদিপাল্লি দ্বারা ইনফোগ্রাফিক</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "-   **সেন্ট্রয়েড ক্লাস্টারিং**। এই জনপ্রিয় অ্যালগরিদম 'k', বা তৈরি করার ক্লাস্টারের সংখ্যা নির্বাচন করার প্রয়োজন হয়, এর পরে অ্যালগরিদম একটি ক্লাস্টারের কেন্দ্র বিন্দু নির্ধারণ করে এবং সেই বিন্দুর চারপাশে ডেটা সংগ্রহ করে। [K-means ক্লাস্টারিং](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) সেন্ট্রয়েড ক্লাস্টারিং এর একটি জনপ্রিয় সংস্করণ যা একটি ডেটাসেটকে পূর্বনির্ধারিত K গ্রুপে বিভক্ত করে। কেন্দ্রটি নিকটতম গড় দ্বারা নির্ধারিত হয়, তাই নাম। ক্লাস্টারের বর্গক্ষেত্র দূরত্ব কমানো হয়।\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/centroid.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>ডাসানি মাদিপাল্লি দ্বারা ইনফোগ্রাফিক</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "-   **বিতরণ-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং**। পরিসংখ্যানগত মডেলিংয়ের উপর ভিত্তি করে, বিতরণ-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং একটি ক্লাস্টারে একটি ডেটা পয়েন্টের অন্তর্ভুক্তির সম্ভাবনা নির্ধারণ করে এবং সেই অনুযায়ী এটি বরাদ্দ করে। গাউসিয়ান মিশ্রণ পদ্ধতি এই ধরনের অন্তর্ভুক্ত।\n",
+    "\n",
+    "-   **ঘনত্ব-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং**। ডেটা পয়েন্টগুলো তাদের ঘনত্বের ভিত্তিতে ক্লাস্টারে বরাদ্দ করা হয়, বা তাদের একে অপরের চারপাশে গোষ্ঠীভুক্ত করা হয়। গ্রুপ থেকে দূরের ডেটা পয়েন্টগুলোকে আউটলায়ার বা শব্দ হিসেবে বিবেচনা করা হয়। DBSCAN, Mean-shift এবং OPTICS এই ধরনের ক্লাস্টারিংয়ের অন্তর্ভুক্ত।\n",
+    "\n",
+    "-   **গ্রিড-ভিত্তিক ক্লাস্টারিং**। বহু-মাত্রিক ডেটাসেটের জন্য, একটি গ্রিড তৈরি করা হয় এবং ডেটা গ্রিডের কোষগুলোর মধ্যে বিভক্ত করা হয়, এর ফলে ক্লাস্টার তৈরি হয়।\n",
+    "\n",
+    "ক্লাস্টারিং সম্পর্কে শেখার সেরা উপায় হলো এটি নিজে চেষ্টা করা, তাই এই অনুশীলনে আপনি সেটাই করবেন।\n",
+    "\n",
+    "আমাদের এই মডিউল সম্পন্ন করতে কিছু প্যাকেজ প্রয়োজন হবে। আপনি এগুলো ইনস্টল করতে পারেন: `install.packages(c('tidyverse', 'tidymodels', 'DataExplorer', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'corrplot', 'patchwork'))`\n",
+    "\n",
+    "অন্যভাবে, নিচের স্ক্রিপ্টটি পরীক্ষা করে দেখবে আপনার কাছে এই মডিউল সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলো আছে কিনা এবং যদি কিছু অনুপস্থিত থাকে তাহলে সেগুলো ইনস্টল করবে।\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load('tidyverse', 'tidymodels', 'DataExplorer', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'corrplot', 'patchwork')\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## অনুশীলন - আপনার ডেটা ক্লাস্টার করুন\n",
+    "\n",
+    "ক্লাস্টারিং একটি পদ্ধতি হিসেবে সঠিক ভিজুয়ালাইজেশনের মাধ্যমে অনেকটাই সহজ হয়, তাই চলুন আমাদের মিউজিক ডেটা ভিজুয়ালাইজ করে শুরু করি। এই অনুশীলনটি আমাদের সাহায্য করবে সিদ্ধান্ত নিতে যে এই ডেটার প্রকৃতির জন্য কোন ক্লাস্টারিং পদ্ধতি সবচেয়ে কার্যকরভাবে ব্যবহার করা উচিত।\n",
+    "\n",
+    "চলুন দ্রুত শুরু করি ডেটা ইমপোর্ট করার মাধ্যমে।\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse and make it available in your current R session\r\n",
+    "library(tidyverse)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Import the data into a tibble\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# View the first 5 rows of the data set\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "কখনও কখনও, আমরা আমাদের ডেটা সম্পর্কে কিছু অতিরিক্ত তথ্য জানতে চাইতে পারি। আমরা `data` এবং `এর গঠন` দেখতে পারি [*glimpse()*](https://pillar.r-lib.org/reference/glimpse.html) ফাংশন ব্যবহার করে:\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Glimpse into the data set\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  glimpse()\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "ভালো কাজ!💪\n",
+    "\n",
+    "আমরা দেখতে পাচ্ছি যে `glimpse()` আপনাকে মোট সারি (পর্যবেক্ষণ) এবং কলাম (ভেরিয়েবল) সংখ্যা দেখাবে, তারপর প্রতিটি ভেরিয়েবলের নামের পরে সারিতে প্রতিটি ভেরিয়েবলের প্রথম কয়েকটি এন্ট্রি দেখাবে। এর পাশাপাশি, ভেরিয়েবলের *ডেটা টাইপ* প্রতিটি ভেরিয়েবলের নামের ঠিক পরে `< >` এর মধ্যে দেওয়া হয়।\n",
+    "\n",
+    "`DataExplorer::introduce()` এই তথ্যটি সুন্দরভাবে সংক্ষেপ করতে পারে:\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Describe basic information for our data\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  introduce()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# A visual display of the same\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  plot_intro()\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "দারুণ! আমরা এখনই শিখলাম যে আমাদের ডেটাতে কোনো অনুপস্থিত মান নেই।\n",
+    "\n",
+    "যেহেতু আমরা এই পর্যায়ে আছি, আমরা সাধারণ কেন্দ্রীয় প্রবণতার পরিসংখ্যান (যেমন [গড়](https://en.wikipedia.org/wiki/Arithmetic_mean) এবং [মধ্যম](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)) এবং বিচ্ছুরণের পরিমাপ (যেমন [মানক বিচ্যুতি](https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation)) `summarytools::descr()` ব্যবহার করে অনুসন্ধান করতে পারি।\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Describe common statistics\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  descr(stats = \"common\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "চলুন ডেটার সাধারণ মানগুলো দেখি। মনে রাখবেন, জনপ্রিয়তা `0` হতে পারে, যা এমন গানগুলোকে নির্দেশ করে যেগুলোর কোনো র‍্যাঙ্কিং নেই। আমরা এগুলো শীঘ্রই সরিয়ে ফেলব।\n",
+    "\n",
+    "> 🤔 যদি আমরা ক্লাস্টারিং নিয়ে কাজ করি, যা একটি অযাচাইকৃত পদ্ধতি এবং লেবেলযুক্ত ডেটার প্রয়োজন হয় না, তাহলে কেন আমরা এই ডেটা লেবেলসহ দেখাচ্ছি? ডেটা অনুসন্ধানের পর্যায়ে এগুলো কাজে লাগে, তবে ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম কাজ করার জন্য এগুলো প্রয়োজনীয় নয়।\n",
+    "\n",
+    "### ১. জনপ্রিয় ঘরানাগুলো অনুসন্ধান করুন\n",
+    "\n",
+    "চলুন 🎶 সবচেয়ে জনপ্রিয় ঘরানাগুলো খুঁজে বের করি, এর উপস্থিতির সংখ্যা গণনা করে।\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Popular genres\r\n",
+    "top_genres <- df %>% \r\n",
+    "  count(artist_top_genre, sort = TRUE) %>% \r\n",
+    "# Encode to categorical and reorder the according to count\r\n",
+    "  mutate(artist_top_genre = factor(artist_top_genre) %>% fct_inorder())\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the top genres\r\n",
+    "top_genres\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "এটা ভালোই হলো! তারা বলে একটি ছবি হাজার হাজার ডেটা ফ্রেমের সারির সমান মূল্যবান (আসলে কেউই এটা বলে না 😅)। তবে আপনি তো বুঝতেই পারছেন, তাই না?\n",
+    "\n",
+    "বিষয়ভিত্তিক ডেটা (character বা factor ভেরিয়েবল) ভিজুয়ালাইজ করার একটি উপায় হলো বারপ্লট ব্যবহার করা। চলুন, শীর্ষ ১০টি জেনারের একটি বারপ্লট তৈরি করি:\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Change the default gray theme\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "top_genres %>%\r\n",
+    "  slice(1:10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"rcartocolor::Vivid\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),\r\n",
+    "        # Rotates the X markers (so we can read them)\r\n",
+    "    axis.text.x = element_text(angle = 90))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "এখন `missing` ঘরানাগুলো চিহ্নিত করা অনেক সহজ 🧐!\n",
+    "\n",
+    "> একটি ভালো ভিজুয়ালাইজেশন এমন কিছু দেখাবে যা আপনি আশা করেননি, অথবা ডেটা সম্পর্কে নতুন প্রশ্ন উত্থাপন করবে - হ্যাডলি উইকহ্যাম এবং গ্যারেট গ্রোলেমুন্ড, [R For Data Science](https://r4ds.had.co.nz/introduction.html)\n",
+    "\n",
+    "খেয়াল করুন, যখন শীর্ষ ঘরানাটি `Missing` হিসেবে বর্ণিত হয়, তার মানে হলো Spotify এটি শ্রেণীবদ্ধ করেনি, তাই আসুন এটি বাদ দেই।\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "top_genres %>%\r\n",
+    "  filter(artist_top_genre != \"Missing\") %>% \r\n",
+    "  slice(1:10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"rcartocolor::Vivid\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),\r\n",
+    "        # Rotates the X markers (so we can read them)\r\n",
+    "    axis.text.x = element_text(angle = 90))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "প্রাথমিক ডেটা অনুসন্ধান থেকে আমরা শিখি যে শীর্ষ তিনটি ঘরানা এই ডেটাসেটে আধিপত্য বিস্তার করে। চলুন `afro dancehall`, `afropop`, এবং `nigerian pop`-এর উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করি, পাশাপাশি ডেটাসেটটি ফিল্টার করে এমন সবকিছু সরিয়ে ফেলি যার জনপ্রিয়তার মান 0 (যার অর্থ এটি ডেটাসেটে জনপ্রিয়তা দিয়ে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়নি এবং আমাদের উদ্দেশ্যে এটি শোরগোল হিসেবে বিবেচিত হতে পারে):\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "nigerian_songs <- df %>% \r\n",
+    "  # Concentrate on top 3 genres\r\n",
+    "  filter(artist_top_genre %in% c(\"afro dancehall\", \"afropop\",\"nigerian pop\")) %>% \r\n",
+    "  # Remove unclassified observations\r\n",
+    "  filter(popularity != 0)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "nigerian_songs %>%\r\n",
+    "  count(artist_top_genre) %>%\r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"ggsci::category10_d3\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "চলুন দেখি আমাদের ডেটাসেটে সংখ্যাগত ভেরিয়েবলগুলোর মধ্যে কোনো সুস্পষ্ট রৈখিক সম্পর্ক আছে কিনা। এই সম্পর্কটি গাণিতিকভাবে [সম্পর্ক পরিসংখ্যান](https://en.wikipedia.org/wiki/Correlation) দ্বারা পরিমাপ করা হয়।\n",
+    "\n",
+    "সম্পর্ক পরিসংখ্যান একটি মান যা -1 এবং 1 এর মধ্যে থাকে এবং এটি একটি সম্পর্কের শক্তি নির্দেশ করে। 0 এর উপরে মান *ইতিবাচক* সম্পর্ক নির্দেশ করে (একটি ভেরিয়েবলের উচ্চ মান সাধারণত অন্য ভেরিয়েবলের উচ্চ মানের সাথে মিলে যায়), আর 0 এর নিচে মান *নেতিবাচক* সম্পর্ক নির্দেশ করে (একটি ভেরিয়েবলের উচ্চ মান সাধারণত অন্য ভেরিয়েবলের নিম্ন মানের সাথে মিলে যায়)।\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Narrow down to numeric variables and fid correlation\r\n",
+    "corr_mat <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  select(where(is.numeric)) %>% \r\n",
+    "  cor()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize correlation matrix\r\n",
+    "corrplot(corr_mat, order = 'AOE', col = c('white', 'black'), bg = 'gold2')  \r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "ডেটাগুলোর মধ্যে শক্তিশালী সম্পর্ক নেই, শুধুমাত্র `energy` এবং `loudness` এর মধ্যে সম্পর্ক দেখা যায়, যা স্বাভাবিক, কারণ জোরে বাজানো গান সাধারণত অনেক বেশি উদ্দীপনামূলক হয়। `Popularity` এর সাথে `release date` এর একটি সম্পর্ক রয়েছে, যা স্বাভাবিক, কারণ সাম্প্রতিক গানগুলো সম্ভবত বেশি জনপ্রিয়। দৈর্ঘ্য এবং `energy` এর মধ্যেও একটি সম্পর্ক দেখা যায়।\n",
+    "\n",
+    "এই ডেটা নিয়ে একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম কী করতে পারে তা দেখা বেশ আকর্ষণীয় হবে!\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 মনে রাখবেন, সম্পর্ক থাকা মানেই কারণ প্রমাণিত হয় না! আমাদের কাছে সম্পর্কের প্রমাণ আছে, কিন্তু কারণের প্রমাণ নেই। একটি [মজার ওয়েবসাইট](https://tylervigen.com/spurious-correlations) এই বিষয়ে কিছু চিত্র দেখায় যা এই পয়েন্টটি জোর দেয়।\n",
+    "\n",
+    "### ২. ডেটা বিতরণ অন্বেষণ করুন\n",
+    "\n",
+    "চলুন আরও সূক্ষ্ম কিছু প্রশ্ন করি। জনপ্রিয়তার ভিত্তিতে তাদের নাচের যোগ্যতার ধারণায় কি ঘরানাগুলো উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন? চলুন আমাদের শীর্ষ তিনটি ঘরানার জনপ্রিয়তা এবং নাচের যোগ্যতার ডেটা বিতরণ একটি নির্দিষ্ট x এবং y অক্ষ বরাবর [ঘনত্ব প্লট](https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics/density-curves-normal-distribution-ap/density-curves/v/density-curves) ব্যবহার করে পরীক্ষা করি।\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Perform 2D kernel density estimation\r\n",
+    "density_estimate_2d <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density_2d(bins = 5, size = 1) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  xlim(-20, 80) +\r\n",
+    "  ylim(0, 1.2)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Density plot based on the popularity\r\n",
+    "density_estimate_pop <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, fill = artist_top_genre, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density(size = 1, alpha = 0.5) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Density plot based on the danceability\r\n",
+    "density_estimate_dance <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = danceability, fill = artist_top_genre, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density(size = 1, alpha = 0.5) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Patch everything together\r\n",
+    "library(patchwork)\r\n",
+    "density_estimate_2d / (density_estimate_pop + density_estimate_dance)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "আমরা দেখতে পাই যে, ঘরানার পার্থক্য সত্ত্বেও কিছু নির্দিষ্ট স্তরে নৃত্যযোগ্যতার ক্ষেত্রে কেন্দ্রিক বৃত্তগুলো একত্রিত হয়। এটা কি হতে পারে যে নাইজেরিয়ান রুচি এই ঘরানার জন্য একটি নির্দিষ্ট নৃত্যযোগ্যতার স্তরে মিলিত হয়?\n",
+    "\n",
+    "সাধারণভাবে, এই তিনটি ঘরানা তাদের জনপ্রিয়তা এবং নৃত্যযোগ্যতার ক্ষেত্রে একে অপরের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। এই অল্প-সংগঠিত ডেটায় ক্লাস্টার নির্ধারণ করা একটি চ্যালেঞ্জ হবে। দেখা যাক, একটি স্ক্যাটার প্লট কি এই বিষয়ে সহায়ক হতে পারে।\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# A scatter plot of popularity and danceability\r\n",
+    "scatter_plot <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = artist_top_genre, shape = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 2, alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"futurevisions::mars\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Add a touch of interactivity\r\n",
+    "ggplotly(scatter_plot)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "একই অক্ষের একটি স্ক্যাটারপ্লট একই ধরনের অভিসরণ প্যাটার্ন দেখায়।\n",
+    "\n",
+    "সাধারণভাবে, ক্লাস্টারিংয়ের জন্য, আপনি স্ক্যাটারপ্লট ব্যবহার করতে পারেন ডেটার ক্লাস্টার দেখানোর জন্য, তাই এই ধরনের ভিজ্যুয়ালাইজেশন আয়ত্ত করা খুবই উপকারী। পরবর্তী পাঠে, আমরা এই ফিল্টার করা ডেটা ব্যবহার করব এবং কি-মিন্স ক্লাস্টারিং ব্যবহার করে এই ডেটায় এমন কিছু গ্রুপ আবিষ্কার করব যা আকর্ষণীয়ভাবে ওভারল্যাপ করে।\n",
+    "\n",
+    "##  **🚀 চ্যালেঞ্জ**\n",
+    "\n",
+    "পরবর্তী পাঠের প্রস্তুতির জন্য, একটি চার্ট তৈরি করুন বিভিন্ন ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম সম্পর্কে যা আপনি আবিষ্কার করতে পারেন এবং প্রোডাকশন পরিবেশে ব্যবহার করতে পারেন। ক্লাস্টারিং কোন ধরনের সমস্যাগুলি সমাধান করার চেষ্টা করছে?\n",
+    "\n",
+    "## [**পোস্ট-লেকচার কুইজ**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/28/)\n",
+    "\n",
+    "## **পুনরালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন**\n",
+    "\n",
+    "ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার আগে, যেমন আমরা শিখেছি, আপনার ডেটাসেটের প্রকৃতি বোঝা একটি ভালো ধারণা। এই বিষয়ে আরও পড়ুন [এখানে](https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html)\n",
+    "\n",
+    "ক্লাস্টারিং কৌশল সম্পর্কে আপনার জ্ঞান গভীর করুন:\n",
+    "\n",
+    "-   [Tidymodels এবং বন্ধুদের ব্যবহার করে ক্লাস্টারিং মডেল প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন](https://rpubs.com/eR_ic/clustering)\n",
+    "\n",
+    "-   ব্র্যাডলি বোয়েমকে এবং ব্র্যান্ডন গ্রিনওয়েল, [*Hands-On Machine Learning with R*](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)*.*\n",
+    "\n",
+    "## **অ্যাসাইনমেন্ট**\n",
+    "\n",
+    "[ক্লাস্টারিংয়ের জন্য অন্যান্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন গবেষণা করুন](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md)\n",
+    "\n",
+    "## ধন্যবাদ:\n",
+    "\n",
+    "[জেন লুপার](https://www.twitter.com/jenlooper) মূল পাইথন সংস্করণ তৈরি করার জন্য ♥️\n",
+    "\n",
+    "[`দাসানি মাদিপল্লি`](https://twitter.com/dasani_decoded) অসাধারণ ইলাস্ট্রেশন তৈরি করার জন্য যা মেশিন লার্নিং ধারণাগুলিকে আরও সহজবোধ্য এবং বোঝার সহজ করে তোলে।\n",
+    "\n",
+    "শুভ শিক্ষাগ্রহণ,\n",
+    "\n",
+    "[এরিক](https://twitter.com/ericntay), গোল্ড মাইক্রোসফট লার্ন স্টুডেন্ট অ্যাম্বাসেডর।\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখুন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "language": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "99c36449cad3708a435f6798cfa39972",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:27:51+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..8c3113fb6
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,825 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable\n",
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (0.11.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (3.5.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.21.4)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.3.4)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.7.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (4.28.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing>=2.2.1 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.7)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.3.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (8.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.11.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (21.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools-scm>=4 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (6.3.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.8.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.3 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2021.3)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib>=2.2->seaborn) (1.16.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: tomli>=1.0.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from setuptools-scm>=4->matplotlib>=2.2->seaborn) (1.2.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from setuptools-scm>=4->matplotlib>=2.2->seaborn) (59.1.1)\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "!pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>name</th>\n",
+       "      <th>album</th>\n",
+       "      <th>artist</th>\n",
+       "      <th>artist_top_genre</th>\n",
+       "      <th>release_date</th>\n",
+       "      <th>length</th>\n",
+       "      <th>popularity</th>\n",
+       "      <th>danceability</th>\n",
+       "      <th>acousticness</th>\n",
+       "      <th>energy</th>\n",
+       "      <th>instrumentalness</th>\n",
+       "      <th>liveness</th>\n",
+       "      <th>loudness</th>\n",
+       "      <th>speechiness</th>\n",
+       "      <th>tempo</th>\n",
+       "      <th>time_signature</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>Sparky</td>\n",
+       "      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n",
+       "      <td>Cruel Santino</td>\n",
+       "      <td>alternative r&amp;b</td>\n",
+       "      <td>2019</td>\n",
+       "      <td>144000</td>\n",
+       "      <td>48</td>\n",
+       "      <td>0.666</td>\n",
+       "      <td>0.8510</td>\n",
+       "      <td>0.420</td>\n",
+       "      <td>0.534000</td>\n",
+       "      <td>0.1100</td>\n",
+       "      <td>-6.699</td>\n",
+       "      <td>0.0829</td>\n",
+       "      <td>133.015</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>shuga rush</td>\n",
+       "      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n",
+       "      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n",
+       "      <td>afropop</td>\n",
+       "      <td>2020</td>\n",
+       "      <td>89488</td>\n",
+       "      <td>30</td>\n",
+       "      <td>0.710</td>\n",
+       "      <td>0.0822</td>\n",
+       "      <td>0.683</td>\n",
+       "      <td>0.000169</td>\n",
+       "      <td>0.1010</td>\n",
+       "      <td>-5.640</td>\n",
+       "      <td>0.3600</td>\n",
+       "      <td>129.993</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>LITT!</td>\n",
+       "      <td>LITT!</td>\n",
+       "      <td>AYLØ</td>\n",
+       "      <td>indie r&amp;b</td>\n",
+       "      <td>2018</td>\n",
+       "      <td>207758</td>\n",
+       "      <td>40</td>\n",
+       "      <td>0.836</td>\n",
+       "      <td>0.2720</td>\n",
+       "      <td>0.564</td>\n",
+       "      <td>0.000537</td>\n",
+       "      <td>0.1100</td>\n",
+       "      <td>-7.127</td>\n",
+       "      <td>0.0424</td>\n",
+       "      <td>130.005</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n",
+       "      <td>Enjoy Your Life</td>\n",
+       "      <td>Lady Donli</td>\n",
+       "      <td>nigerian pop</td>\n",
+       "      <td>2019</td>\n",
+       "      <td>175135</td>\n",
+       "      <td>14</td>\n",
+       "      <td>0.894</td>\n",
+       "      <td>0.7980</td>\n",
+       "      <td>0.611</td>\n",
+       "      <td>0.000187</td>\n",
+       "      <td>0.0964</td>\n",
+       "      <td>-4.961</td>\n",
+       "      <td>0.1130</td>\n",
+       "      <td>111.087</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>wanted you</td>\n",
+       "      <td>rare.</td>\n",
+       "      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n",
+       "      <td>afropop</td>\n",
+       "      <td>2018</td>\n",
+       "      <td>152049</td>\n",
+       "      <td>25</td>\n",
+       "      <td>0.702</td>\n",
+       "      <td>0.1160</td>\n",
+       "      <td>0.833</td>\n",
+       "      <td>0.910000</td>\n",
+       "      <td>0.3480</td>\n",
+       "      <td>-6.044</td>\n",
+       "      <td>0.0447</td>\n",
+       "      <td>105.115</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 4,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ডেটাফ্রেম সম্পর্কে তথ্য পান\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
+      "RangeIndex: 530 entries, 0 to 529\n",
+      "Data columns (total 16 columns):\n",
+      " #   Column            Non-Null Count  Dtype  \n",
+      "---  ------            --------------  -----  \n",
+      " 0   name              530 non-null    object \n",
+      " 1   album             530 non-null    object \n",
+      " 2   artist            530 non-null    object \n",
+      " 3   artist_top_genre  530 non-null    object \n",
+      " 4   release_date      530 non-null    int64  \n",
+      " 5   length            530 non-null    int64  \n",
+      " 6   popularity        530 non-null    int64  \n",
+      " 7   danceability      530 non-null    float64\n",
+      " 8   acousticness      530 non-null    float64\n",
+      " 9   energy            530 non-null    float64\n",
+      " 10  instrumentalness  530 non-null    float64\n",
+      " 11  liveness          530 non-null    float64\n",
+      " 12  loudness          530 non-null    float64\n",
+      " 13  speechiness       530 non-null    float64\n",
+      " 14  tempo             530 non-null    float64\n",
+      " 15  time_signature    530 non-null    int64  \n",
+      "dtypes: float64(8), int64(4), object(4)\n",
+      "memory usage: 66.4+ KB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "নাল মানগুলির জন্য দ্বিগুণ পরীক্ষা করুন।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "name                0\n",
+       "album               0\n",
+       "artist              0\n",
+       "artist_top_genre    0\n",
+       "release_date        0\n",
+       "length              0\n",
+       "popularity          0\n",
+       "danceability        0\n",
+       "acousticness        0\n",
+       "energy              0\n",
+       "instrumentalness    0\n",
+       "liveness            0\n",
+       "loudness            0\n",
+       "speechiness         0\n",
+       "tempo               0\n",
+       "time_signature      0\n",
+       "dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.isnull().sum()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ডেটার সাধারণ মানগুলোর দিকে তাকান। লক্ষ্য করুন যে জনপ্রিয়তা '0' হতে পারে - এবং সেই মান সহ অনেক সারি রয়েছে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>release_date</th>\n",
+       "      <th>length</th>\n",
+       "      <th>popularity</th>\n",
+       "      <th>danceability</th>\n",
+       "      <th>acousticness</th>\n",
+       "      <th>energy</th>\n",
+       "      <th>instrumentalness</th>\n",
+       "      <th>liveness</th>\n",
+       "      <th>loudness</th>\n",
+       "      <th>speechiness</th>\n",
+       "      <th>tempo</th>\n",
+       "      <th>time_signature</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>count</th>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>mean</th>\n",
+       "      <td>2015.390566</td>\n",
+       "      <td>222298.169811</td>\n",
+       "      <td>17.507547</td>\n",
+       "      <td>0.741619</td>\n",
+       "      <td>0.265412</td>\n",
+       "      <td>0.760623</td>\n",
+       "      <td>0.016305</td>\n",
+       "      <td>0.147308</td>\n",
+       "      <td>-4.953011</td>\n",
+       "      <td>0.130748</td>\n",
+       "      <td>116.487864</td>\n",
+       "      <td>3.986792</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>std</th>\n",
+       "      <td>3.131688</td>\n",
+       "      <td>39696.822259</td>\n",
+       "      <td>18.992212</td>\n",
+       "      <td>0.117522</td>\n",
+       "      <td>0.208342</td>\n",
+       "      <td>0.148533</td>\n",
+       "      <td>0.090321</td>\n",
+       "      <td>0.123588</td>\n",
+       "      <td>2.464186</td>\n",
+       "      <td>0.092939</td>\n",
+       "      <td>23.518601</td>\n",
+       "      <td>0.333701</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>min</th>\n",
+       "      <td>1998.000000</td>\n",
+       "      <td>89488.000000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.255000</td>\n",
+       "      <td>0.000665</td>\n",
+       "      <td>0.111000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.028300</td>\n",
+       "      <td>-19.362000</td>\n",
+       "      <td>0.027800</td>\n",
+       "      <td>61.695000</td>\n",
+       "      <td>3.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>25%</th>\n",
+       "      <td>2014.000000</td>\n",
+       "      <td>199305.000000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.681000</td>\n",
+       "      <td>0.089525</td>\n",
+       "      <td>0.669000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.075650</td>\n",
+       "      <td>-6.298750</td>\n",
+       "      <td>0.059100</td>\n",
+       "      <td>102.961250</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>50%</th>\n",
+       "      <td>2016.000000</td>\n",
+       "      <td>218509.000000</td>\n",
+       "      <td>13.000000</td>\n",
+       "      <td>0.761000</td>\n",
+       "      <td>0.220500</td>\n",
+       "      <td>0.784500</td>\n",
+       "      <td>0.000004</td>\n",
+       "      <td>0.103500</td>\n",
+       "      <td>-4.558500</td>\n",
+       "      <td>0.097950</td>\n",
+       "      <td>112.714500</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>75%</th>\n",
+       "      <td>2017.000000</td>\n",
+       "      <td>242098.500000</td>\n",
+       "      <td>31.000000</td>\n",
+       "      <td>0.829500</td>\n",
+       "      <td>0.403000</td>\n",
+       "      <td>0.875750</td>\n",
+       "      <td>0.000234</td>\n",
+       "      <td>0.164000</td>\n",
+       "      <td>-3.331000</td>\n",
+       "      <td>0.177000</td>\n",
+       "      <td>125.039250</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>max</th>\n",
+       "      <td>2020.000000</td>\n",
+       "      <td>511738.000000</td>\n",
+       "      <td>73.000000</td>\n",
+       "      <td>0.966000</td>\n",
+       "      <td>0.954000</td>\n",
+       "      <td>0.995000</td>\n",
+       "      <td>0.910000</td>\n",
+       "      <td>0.811000</td>\n",
+       "      <td>0.582000</td>\n",
+       "      <td>0.514000</td>\n",
+       "      <td>206.007000</td>\n",
+       "      <td>5.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "       release_date         length  popularity  danceability  acousticness  \\\n",
+       "count    530.000000     530.000000  530.000000    530.000000    530.000000   \n",
+       "mean    2015.390566  222298.169811   17.507547      0.741619      0.265412   \n",
+       "std        3.131688   39696.822259   18.992212      0.117522      0.208342   \n",
+       "min     1998.000000   89488.000000    0.000000      0.255000      0.000665   \n",
+       "25%     2014.000000  199305.000000    0.000000      0.681000      0.089525   \n",
+       "50%     2016.000000  218509.000000   13.000000      0.761000      0.220500   \n",
+       "75%     2017.000000  242098.500000   31.000000      0.829500      0.403000   \n",
+       "max     2020.000000  511738.000000   73.000000      0.966000      0.954000   \n",
+       "\n",
+       "           energy  instrumentalness    liveness    loudness  speechiness  \\\n",
+       "count  530.000000        530.000000  530.000000  530.000000   530.000000   \n",
+       "mean     0.760623          0.016305    0.147308   -4.953011     0.130748   \n",
+       "std      0.148533          0.090321    0.123588    2.464186     0.092939   \n",
+       "min      0.111000          0.000000    0.028300  -19.362000     0.027800   \n",
+       "25%      0.669000          0.000000    0.075650   -6.298750     0.059100   \n",
+       "50%      0.784500          0.000004    0.103500   -4.558500     0.097950   \n",
+       "75%      0.875750          0.000234    0.164000   -3.331000     0.177000   \n",
+       "max      0.995000          0.910000    0.811000    0.582000     0.514000   \n",
+       "\n",
+       "            tempo  time_signature  \n",
+       "count  530.000000      530.000000  \n",
+       "mean   116.487864        3.986792  \n",
+       "std     23.518601        0.333701  \n",
+       "min     61.695000        3.000000  \n",
+       "25%    102.961250        4.000000  \n",
+       "50%    112.714500        4.000000  \n",
+       "75%    125.039250        4.000000  \n",
+       "max    206.007000        5.000000  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 7,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.describe()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "চলুন ঘরানাগুলো পরীক্ষা করি। বেশ কয়েকটি 'অনুপস্থিত' হিসাবে তালিকাভুক্ত রয়েছে, যার অর্থ তারা ডেটাসেটে কোনো ঘরানার সাথে শ্রেণীবদ্ধ নয়।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "আপনার অনুরোধটি সম্পূর্ণ করতে Markdown ফাইলের সামগ্রী প্রয়োজন। অনুগ্রহ করে ফাইলের বিষয়বস্তু প্রদান করুন, যাতে আমি এটি বাংলায় অনুবাদ করতে পারি।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[df['artist_top_genre'] != 'Missing']\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 10,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ডেটাগুলি শক্তিশালীভাবে সম্পর্কিত নয়, শুধুমাত্র এনার্জি এবং লাউডনেসের মধ্যে, যা যুক্তিযুক্ত। জনপ্রিয়তার সাথে রিলিজ ডেটার একটি সম্পর্ক রয়েছে, যা যুক্তিযুক্ত, কারণ সাম্প্রতিক গানগুলি সম্ভবত আরও জনপ্রিয়। দৈর্ঘ্য এবং এনার্জির মধ্যে একটি সম্পর্ক দেখা যাচ্ছে - সম্ভবত ছোট গানগুলি আরও বেশি এনার্জেটিক?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 864x648 with 2 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "corrmat = df.corr()\n",
+    "f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))\n",
+    "sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True);"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x432 with 3 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "sns.set_theme(style=\"ticks\")\n",
+    "\n",
+    "# Show the joint distribution using kernel density estimation\n",
+    "g = sns.jointplot(\n",
+    "    data=df,\n",
+    "    x=\"popularity\", y=\"danceability\", hue=\"artist_top_genre\",\n",
+    "    kind=\"kde\",\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "সাধারণভাবে, তিনটি ঘরানা তাদের জনপ্রিয়তা এবং নাচের যোগ্যতার ক্ষেত্রে সামঞ্জস্যপূর্ণ। একই অক্ষের একটি স্ক্যাটারপ্লট একটি অনুরূপ সংমিলনের প্যাটার্ন দেখায়। প্রতিটি ঘরানার ডেটার বিতরণ পরীক্ষা করতে একটি স্ক্যাটারপ্লট চেষ্টা করুন।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "/Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages/seaborn/axisgrid.py:337: UserWarning: The `size` parameter has been renamed to `height`; please update your code.\n",
+      "  warnings.warn(msg, UserWarning)\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x1350b1a90>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 468.975x360 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "sns.FacetGrid(df, hue=\"artist_top_genre\", size=5) \\\n",
+    "   .map(plt.scatter, \"popularity\", \"danceability\") \\\n",
+    "   .add_legend()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.9"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c61deff2839902ac8cb4ed411eb10fee",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:25:44+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/README.md b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/README.md
new file mode 100644
index 000000000..396939347
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/README.md
@@ -0,0 +1,261 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "085d571097d201810720df4cd379f8c2",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:05:02+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# K-Means ক্লাস্টারিং
+
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/29/)
+
+এই পাঠে, আপনি Scikit-learn এবং পূর্বে আমদানি করা নাইজেরিয়ান মিউজিক ডেটাসেট ব্যবহার করে ক্লাস্টার তৈরি করতে শিখবেন। আমরা ক্লাস্টারিংয়ের জন্য K-Means এর মৌলিক বিষয়গুলি আলোচনা করব। মনে রাখবেন, পূর্বের পাঠে আপনি শিখেছেন যে ক্লাস্টার নিয়ে কাজ করার অনেক পদ্ধতি রয়েছে এবং আপনি যে পদ্ধতি ব্যবহার করবেন তা আপনার ডেটার উপর নির্ভর করে। আমরা K-Means চেষ্টা করব কারণ এটি সবচেয়ে সাধারণ ক্লাস্টারিং কৌশল। চলুন শুরু করি!
+
+আপনি যেসব শব্দ শিখবেন:
+
+- সিলুয়েট স্কোরিং
+- এলবো পদ্ধতি
+- ইনর্শিয়া
+- ভ্যারিয়েন্স
+
+## পরিচিতি
+
+[K-Means Clustering](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) একটি পদ্ধতি যা সিগন্যাল প্রসেসিং ডোমেইন থেকে উদ্ভূত। এটি ডেটার গ্রুপগুলোকে 'k' ক্লাস্টারে ভাগ এবং বিভাজন করতে ব্যবহৃত হয় একটি পর্যবেক্ষণের সিরিজ ব্যবহার করে। প্রতিটি পর্যবেক্ষণ একটি নির্দিষ্ট ডেটাপয়েন্টকে তার নিকটতম 'mean' বা ক্লাস্টারের কেন্দ্রবিন্দুর সাথে গ্রুপ করতে কাজ করে।
+
+ক্লাস্টারগুলোকে [Voronoi diagrams](https://wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram) হিসেবে চিত্রিত করা যায়, যেখানে একটি পয়েন্ট (বা 'seed') এবং তার সংশ্লিষ্ট অঞ্চল অন্তর্ভুক্ত থাকে।
+
+![voronoi diagram](../../../../translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.bn.png)
+
+> ইনফোগ্রাফিক: [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+K-Means ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়া [তিনটি ধাপে সম্পন্ন হয়](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means):
+
+1. অ্যালগরিদমটি ডেটাসেট থেকে k-সংখ্যক কেন্দ্রবিন্দু নির্বাচন করে। এরপর এটি লুপ করে:
+    1. এটি প্রতিটি নমুনাকে নিকটতম সেন্ট্রয়েডে বরাদ্দ করে।
+    2. এটি পূর্ববর্তী সেন্ট্রয়েডে বরাদ্দ করা সমস্ত নমুনার গড় মান গ্রহণ করে নতুন সেন্ট্রয়েড তৈরি করে।
+    3. তারপর এটি নতুন এবং পুরনো সেন্ট্রয়েডের মধ্যে পার্থক্য গণনা করে এবং সেন্ট্রয়েড স্থিতিশীল না হওয়া পর্যন্ত পুনরাবৃত্তি করে।
+
+K-Means ব্যবহারের একটি অসুবিধা হল আপনাকে 'k', অর্থাৎ সেন্ট্রয়েডের সংখ্যা নির্ধারণ করতে হবে। সৌভাগ্যক্রমে, 'elbow method' একটি ভালো প্রাথমিক মান অনুমান করতে সাহায্য করে। আপনি এটি একটু পরে চেষ্টা করবেন।
+
+## পূর্বশর্ত
+
+আপনি এই পাঠের [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb) ফাইলটি ব্যবহার করবেন, যেখানে আপনি আগের পাঠে ডেটা আমদানি এবং প্রাথমিক পরিষ্কারকরণ করেছেন।
+
+## অনুশীলন - প্রস্তুতি
+
+গানের ডেটা আবার দেখুন।
+
+1. প্রতিটি কলামের জন্য `boxplot()` কল করে একটি বক্সপ্লট তৈরি করুন:
+
+    ```python
+    plt.figure(figsize=(20,20), dpi=200)
+    
+    plt.subplot(4,3,1)
+    sns.boxplot(x = 'popularity', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,2)
+    sns.boxplot(x = 'acousticness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,3)
+    sns.boxplot(x = 'energy', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,4)
+    sns.boxplot(x = 'instrumentalness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,5)
+    sns.boxplot(x = 'liveness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,6)
+    sns.boxplot(x = 'loudness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,7)
+    sns.boxplot(x = 'speechiness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,8)
+    sns.boxplot(x = 'tempo', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,9)
+    sns.boxplot(x = 'time_signature', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,10)
+    sns.boxplot(x = 'danceability', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,11)
+    sns.boxplot(x = 'length', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,12)
+    sns.boxplot(x = 'release_date', data = df)
+    ```
+
+    এই ডেটা কিছুটা গোলমেলে: প্রতিটি কলামকে বক্সপ্লট হিসেবে পর্যবেক্ষণ করে আপনি আউটলায়ার দেখতে পারেন।
+
+    ![outliers](../../../../translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.bn.png)
+
+আপনি ডেটাসেটটি পর্যালোচনা করে এই আউটলায়ারগুলো সরিয়ে ফেলতে পারেন, তবে এটি ডেটাকে বেশ কমিয়ে দেবে।
+
+1. আপাতত, আপনি কোন কলামগুলো ক্লাস্টারিং অনুশীলনের জন্য ব্যবহার করবেন তা নির্বাচন করুন। একই রেঞ্জের কলামগুলো বেছে নিন এবং `artist_top_genre` কলামটিকে সংখ্যাসূচক ডেটা হিসেবে এনকোড করুন:
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+    le = LabelEncoder()
+    
+    X = df.loc[:, ('artist_top_genre','popularity','danceability','acousticness','loudness','energy')]
+    
+    y = df['artist_top_genre']
+    
+    X['artist_top_genre'] = le.fit_transform(X['artist_top_genre'])
+    
+    y = le.transform(y)
+    ```
+
+1. এখন আপনাকে কতগুলো ক্লাস্টার লক্ষ্য করতে হবে তা নির্বাচন করতে হবে। আপনি জানেন যে ডেটাসেট থেকে আমরা ৩টি গান জেনার বের করেছি, তাই চলুন ৩টি চেষ্টা করি:
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    
+    nclusters = 3 
+    seed = 0
+    
+    km = KMeans(n_clusters=nclusters, random_state=seed)
+    km.fit(X)
+    
+    # Predict the cluster for each data point
+    
+    y_cluster_kmeans = km.predict(X)
+    y_cluster_kmeans
+    ```
+
+আপনি একটি অ্যারে দেখতে পাবেন যা প্রতিটি ডেটাফ্রেমের সারির জন্য পূর্বাভাসিত ক্লাস্টার (0, 1, বা 2) প্রিন্ট করে।
+
+1. এই অ্যারে ব্যবহার করে একটি 'সিলুয়েট স্কোর' গণনা করুন:
+
+    ```python
+    from sklearn import metrics
+    score = metrics.silhouette_score(X, y_cluster_kmeans)
+    score
+    ```
+
+## সিলুয়েট স্কোর
+
+একটি সিলুয়েট স্কোর 1 এর কাছাকাছি দেখুন। এই স্কোর -1 থেকে 1 পর্যন্ত পরিবর্তিত হয়, এবং যদি স্কোর 1 হয়, তাহলে ক্লাস্টারটি ঘন এবং অন্যান্য ক্লাস্টার থেকে ভালোভাবে পৃথক। 0 এর কাছাকাছি একটি মান ক্লাস্টারগুলোর মধ্যে ওভারল্যাপ নির্দেশ করে, যেখানে নমুনাগুলো প্রতিবেশী ক্লাস্টারের সিদ্ধান্ত সীমার খুব কাছাকাছি থাকে। [(উৎস)](https://dzone.com/articles/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-exam)
+
+আমাদের স্কোর **.53**, যা মাঝামাঝি। এটি নির্দেশ করে যে আমাদের ডেটা এই ধরনের ক্লাস্টারিংয়ের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত নয়, তবে চলুন এগিয়ে যাই।
+
+### অনুশীলন - একটি মডেল তৈরি করুন
+
+1. `KMeans` আমদানি করুন এবং ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়া শুরু করুন।
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    wcss = []
+    
+    for i in range(1, 11):
+        kmeans = KMeans(n_clusters = i, init = 'k-means++', random_state = 42)
+        kmeans.fit(X)
+        wcss.append(kmeans.inertia_)
+    
+    ```
+
+    এখানে কয়েকটি অংশ রয়েছে যা ব্যাখ্যা করার যোগ্য।
+
+    > 🎓 range: এটি ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়ার পুনরাবৃত্তি।
+
+    > 🎓 random_state: "সেন্ট্রয়েড ইনিশিয়ালাইজেশনের জন্য র্যান্ডম নম্বর জেনারেশন নির্ধারণ করে।" [উৎস](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans)
+
+    > 🎓 WCSS: "within-cluster sums of squares" একটি ক্লাস্টারের সেন্ট্রয়েড থেকে সমস্ত পয়েন্টের গড় দূরত্বের বর্গ পরিমাপ করে। [উৎস](https://medium.com/@ODSC/unsupervised-learning-evaluating-clusters-bd47eed175ce)
+
+    > 🎓 Inertia: K-Means অ্যালগরিদমগুলো সেন্ট্রয়েড নির্বাচন করার চেষ্টা করে যাতে 'inertia' কমানো যায়, যা "ক্লাস্টারগুলো কতটা অভ্যন্তরীণভাবে সঙ্গতিপূর্ণ তার একটি পরিমাপ।" [উৎস](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html)। এই মানটি প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে wcss ভেরিয়েবলে যোগ করা হয়।
+
+    > 🎓 k-means++: [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means) এ আপনি 'k-means++' অপ্টিমাইজেশন ব্যবহার করতে পারেন, যা "সেন্ট্রয়েডগুলোকে সাধারণত একে অপরের থেকে দূরে ইনিশিয়ালাইজ করে, যা র্যান্ডম ইনিশিয়ালাইজেশনের চেয়ে সম্ভবত ভালো ফলাফল দেয়।"
+
+### এলবো পদ্ধতি
+
+পূর্বে, আপনি অনুমান করেছিলেন যে, যেহেতু আপনি ৩টি গান জেনার লক্ষ্য করেছেন, আপনাকে ৩টি ক্লাস্টার বেছে নেওয়া উচিত। কিন্তু তা কি সত্যিই সঠিক?
+
+1. নিশ্চিত করতে 'এলবো পদ্ধতি' ব্যবহার করুন।
+
+    ```python
+    plt.figure(figsize=(10,5))
+    sns.lineplot(x=range(1, 11), y=wcss, marker='o', color='red')
+    plt.title('Elbow')
+    plt.xlabel('Number of clusters')
+    plt.ylabel('WCSS')
+    plt.show()
+    ```
+
+    পূর্ববর্তী ধাপে তৈরি করা `wcss` ভেরিয়েবল ব্যবহার করে একটি চার্ট তৈরি করুন যা এলবোতে 'বাঁক' দেখায়, যা ক্লাস্টারের সর্বোত্তম সংখ্যা নির্দেশ করে। হয়তো এটি **৩**!
+
+    ![elbow method](../../../../translated_images/elbow.72676169eed744ff03677e71334a16c6b8f751e9e716e3d7f40dd7cdef674cca.bn.png)
+
+## অনুশীলন - ক্লাস্টারগুলো প্রদর্শন করুন
+
+1. প্রক্রিয়াটি আবার চেষ্টা করুন, এবার তিনটি ক্লাস্টার সেট করুন এবং ক্লাস্টারগুলোকে একটি স্ক্যাটারপ্লট হিসেবে প্রদর্শন করুন:
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    kmeans = KMeans(n_clusters = 3)
+    kmeans.fit(X)
+    labels = kmeans.predict(X)
+    plt.scatter(df['popularity'],df['danceability'],c = labels)
+    plt.xlabel('popularity')
+    plt.ylabel('danceability')
+    plt.show()
+    ```
+
+1. মডেলের সঠিকতা পরীক্ষা করুন:
+
+    ```python
+    labels = kmeans.labels_
+    
+    correct_labels = sum(y == labels)
+    
+    print("Result: %d out of %d samples were correctly labeled." % (correct_labels, y.size))
+    
+    print('Accuracy score: {0:0.2f}'. format(correct_labels/float(y.size)))
+    ```
+
+    এই মডেলের সঠিকতা খুব ভালো নয়, এবং ক্লাস্টারগুলোর আকৃতি আপনাকে একটি ইঙ্গিত দেয় কেন।
+
+    ![clusters](../../../../translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.bn.png)
+
+    এই ডেটা খুবই অসমতল, খুব কম সম্পর্কযুক্ত এবং কলাম মানগুলোর মধ্যে খুব বেশি ভ্যারিয়েন্স রয়েছে যা ভালোভাবে ক্লাস্টার করতে পারে। প্রকৃতপক্ষে, গঠিত ক্লাস্টারগুলো সম্ভবত উপরে সংজ্ঞায়িত তিনটি জেনার বিভাগ দ্বারা প্রভাবিত বা বিকৃত হয়েছে। এটি একটি শেখার প্রক্রিয়া ছিল!
+
+    Scikit-learn এর ডকুমেন্টেশনে, আপনি দেখতে পারেন যে এই ধরনের একটি মডেল, যেখানে ক্লাস্টারগুলো খুব ভালোভাবে চিহ্নিত নয়, একটি 'ভ্যারিয়েন্স' সমস্যা রয়েছে:
+
+    ![problem models](../../../../translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.bn.png)
+    > ইনফোগ্রাফিক: Scikit-learn
+
+## ভ্যারিয়েন্স
+
+ভ্যারিয়েন্সকে "Mean থেকে বর্গ পার্থক্যের গড়" হিসেবে সংজ্ঞায়িত করা হয় [(উৎস)](https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html)। এই ক্লাস্টারিং সমস্যার প্রসঙ্গে, এটি নির্দেশ করে যে আমাদের ডেটাসেটের সংখ্যাগুলো Mean থেকে একটু বেশিই বিচ্যুত হতে থাকে।
+
+✅ এটি একটি চমৎকার মুহূর্ত যেখানে আপনি এই সমস্যাটি ঠিক করার সমস্ত উপায় নিয়ে চিন্তা করতে পারেন। ডেটা আরও সামঞ্জস্য করুন? ভিন্ন কলাম ব্যবহার করুন? ভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন? ইঙ্গিত: আপনার ডেটা [স্কেলিং](https://www.mygreatlearning.com/blog/learning-data-science-with-k-means-clustering/) করে স্বাভাবিক করুন এবং অন্যান্য কলাম পরীক্ষা করুন।
+
+> এই '[ভ্যারিয়েন্স ক্যালকুলেটর](https://www.calculatorsoup.com/calculators/statistics/variance-calculator.php)' ব্যবহার করে ধারণাটি আরও ভালোভাবে বুঝুন।
+
+---
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+এই নোটবুক নিয়ে কিছু সময় ব্যয় করুন, প্যারামিটারগুলো সামঞ্জস্য করুন। আউটলায়ার সরিয়ে ডেটা আরও পরিষ্কার করে মডেলের সঠিকতা উন্নত করতে পারেন কি? আপনি নির্দিষ্ট ডেটা নমুনাগুলোকে আরও বেশি ওজন দিতে ওজন ব্যবহার করতে পারেন। আরও ভালো ক্লাস্টার তৈরি করতে আপনি আর কী করতে পারেন?
+
+ইঙ্গিত: আপনার ডেটা স্কেল করার চেষ্টা করুন। নোটবুকে মন্তব্য করা কোড রয়েছে যা স্ট্যান্ডার্ড স্কেলিং যোগ করে যাতে ডেটা কলামগুলো রেঞ্জের ক্ষেত্রে একে অপরের সাথে আরও ঘনিষ্ঠভাবে সাদৃশ্যপূর্ণ হয়। আপনি দেখতে পাবেন যে সিলুয়েট স্কোর কমে যায়, তবে এলবো গ্রাফের 'বাঁক' মসৃণ হয়ে যায়। এর কারণ হল ডেটা স্কেল না করলে কম ভ্যারিয়েন্সযুক্ত ডেটা বেশি ওজন বহন করতে পারে। এই সমস্যাটি সম্পর্কে আরও পড়ুন [এখানে](https://stats.stackexchange.com/questions/21222/are-mean-normalization-and-feature-scaling-needed-for-k-means-clustering/21226#21226)।
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/30/)
+
+## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন
+
+একটি K-Means সিমুলেটর [যেমন এটি](https://user.ceng.metu.edu.tr/~akifakkus/courses/ceng574/k-means/) দেখুন। আপনি এই টুলটি ব্যবহার করে নমুনা ডেটা পয়েন্টগুলো চিত্রিত করতে এবং এর সেন্ট্রয়েড নির্ধারণ করতে পারেন। আপনি ডেটার র্যান্ডমনেস, ক্লাস্টারের সংখ্যা এবং সেন্ট্রয়েডের সংখ্যা সম্পাদনা করতে পারেন। এটি কি আপনাকে ডেটা কীভাবে গ্রুপ করা যায় সে সম্পর্কে ধারণা পেতে সাহায্য করে?
+
+এছাড়াও, [Stanford থেকে এই K-Means হ্যান্ডআউট](https://stanford.edu/~cpiech/cs221/handouts/kmeans.html) দেখুন।
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[বিভিন্ন ক্লাস্টারিং পদ্ধতি চেষ্টা করুন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..b23c13a1c
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b8e17eff34ad1680eba2a5d3cf9ffc41",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:07:20+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# বিভিন্ন ক্লাস্টারিং পদ্ধতি চেষ্টা করুন
+
+## নির্দেশনা
+
+এই পাঠে আপনি K-Means ক্লাস্টারিং সম্পর্কে শিখেছেন। কখনও কখনও K-Means আপনার ডেটার জন্য উপযুক্ত নয়। একটি নোটবুক তৈরি করুন যা এই পাঠের ডেটা বা অন্য কোথাও থেকে নেওয়া ডেটা ব্যবহার করে (আপনার উৎস উল্লেখ করুন) এবং K-Means ছাড়া অন্য একটি ক্লাস্টারিং পদ্ধতি দেখান। আপনি কী শিখলেন?
+
+## মূল্যায়ন
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                       | পর্যাপ্ত                                                             | উন্নতির প্রয়োজন            |
+| -------- | --------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------- | ---------------------------- |
+|          | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে একটি ভালোভাবে ডকুমেন্টেড ক্লাস্টারিং মডেল রয়েছে | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে ভালো ডকুমেন্টেশন নেই এবং/অথবা অসম্পূর্ণ | অসম্পূর্ণ কাজ জমা দেওয়া হয়েছে |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..3de5990d0
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,231 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "3e5c8ab363e8d88f566d4365efc7e0bd",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:32:26+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "শেষ পাঠে যেখানে আমরা শেষ করেছিলাম, সেখান থেকে শুরু করুন, ডেটা আমদানি এবং ফিল্টার করা হয়েছে।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "আমরা শুধুমাত্র ৩টি ঘরানার উপর মনোযোগ দেব। সম্ভবত আমরা ৩টি ক্লাস্টার তৈরি করতে পারি!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"mb1e94ec236\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mff1e083e3c\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p7b6b825212\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlYAAAHbCAYAAAAJY9SEAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nO3de7ymc73/8dfbjNROhUwINR0msjvInk07hZLILofaiSJKTQfS+biT2NXu3O6oKL+0f6WURG0dpIOdnTJkO5UMEdNgoaQIw2f/cV1Td2ONGbO+y32vNa/n47Ee676/13Vf9yetWet9f09XqgpJkiRN3GrDLkCSJGm6MFhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiZFwh8Hvm5PuGng+fOHXZ8kTYa4QaikyZZwKfDiKr437FomImFmFYuHXYek0WWPlaShSLhXwicSFiVckfD+hNX7YzslLEg4NOG6hF8nPOdOrjUn4X8Sbkj4dsKnEz4zcPxJCT9N+H3CWQlbDxw7PeGQ/vsfEk5KWLs/tmnC4oSXJFwOnLQC13tJwqV9LZfcWd2Sph+DlaRhORR4DPBo4B+A7YA3DhyfDdwDWB94CXB0wkOWvkhCgGOBHwD3B94D7D1wfDbwdeBfgXWAtwFfXxKees8Dng9sAKwFvGrg2AxgK2ATYNc7u15/zfcD21dxH+CJwHl35T+KpKnNYCVpWJ4PHFLFNVVcBbwT2Gfg+GLg0Cpu6YcQvwf8yzjXmQNsChzWn/tD4FsDx/cFvlbF96q4vYqTgAuApw2cc2QVF1fxJ+CrwOZLvcfbq7ixiptW8HqPSrhnFb+t4hd36b+KpCnNYCXpbtf3Mq0PXDbQfBmw4cDzsSr+vNTxB45zuQf259480Hb5wOMHA3v3w3a/T/g9MHepa1058PhGYM2B57dX8dsVuV4Vv6MLjAcBVyacmPDwcWqWNE0ZrCTd7aooujDz4IHmBwELB56vm3DPpY4PBpwlFgGzEtYYaNt44PHlwGeqWGvg695VfHhFy13q+Z1er4r/qmJ7uuD2G+DwFXwfSdOAwUrSsBwDHJJw/4QH0M1Z+v8Dx1cHDk64R8JTgB2A48a5zq+AC4G3JayesA2w08Dxo4HnJGyfMKOfNL99wvorWfcyr5ewYcI/J/wdcDPwR+D2lXwfSVOQwUrSsLydbm7S+cDZwGnA+waOX0o3z+pK4CjghVVcsvRF+t6v5wJPBX4HvBX4Cl2woX/Ns+kmy19DN6T4Klby999yrjcDeHNf87XAPwIHrsz7SJqa3MdK0shJ2An4eNXKzU9KOAE4vYp/b1uZJN05e6wkTXkJWyXMTlgt4Zl0Q4EnDLsuSauemcMuQJIa2Ihu/tXadJPLX1TFBcMtSdKqyKFASZKkRhwKlCRJamQkhgLXXXfdmj179rDLkCRJWq4zzzzzmqqaNd6xkQhWs2fPZv78+cMuQ5IkabmSXLasYw4FSpIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1MnPYBbT2D2/4/LBL0DRz5vtfMOwSJElThD1WkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqZHlBqskGyf5QZILkpyf5FV9+zpJTk5yUf997b49ST6aZEGSc5JsMdn/IyRJkkbBivRYLQZeV1WbAY8HDkiyGfBm4JSqmgOc0j8HeDowp/+aBxzevGpJkqQRtNxgVVWLquqs/vENwC+ADYFdgaP7044Gdusf7wp8vjqnA2sl2aB55ZIkSSPmLs2xSjIbeBzwU2C9qlrUH7oSWK9/vCFw+cDLrujblr7WvCTzk8wfGxu7i2VLkiSNnhUOVknWBI4DXl1Vfxg8VlUF1F1546o6oqrmVtXcWbNm3ZWXSpIkjaQVClZJVqcLVV+oqq/1zVctGeLrv1/dty8ENh54+UZ9myRJ0rS2IqsCA3wW+EVVfWjg0InAvv3jfYETBtpf0K8OfDxw/cCQoSRJ0rQ1cwXO2RrYBzg3ydl921uB9wDHJtkfuAzYoz92ErAzsAC4EXhh04olSZJG1HKDVVX9GMgyDm8/zvkFHDDBuiRJkqYcd16XJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqZHlBqskRyW5Osl5A21fTnJ2/3VpkrP79tlJbho49qnJLF6SJGmUzFyBcz4HfBz4/JKGqnruksdJPghcP3D+xVW1easCJUmSporlBquqOjXJ7PGOJQmwB/CUtmVJkiRNPROdY/Uk4Kqqumig7SFJfp7kR0metKwXJpmXZH6S+WNjYxMsQ5IkafgmGqz2Ao4ZeL4IeFBVPQ54LfDFJPcd74VVdURVza2qubNmzZpgGZIkScO30sEqyUzgWcCXl7RV1c1VdW3/+EzgYuAREy1SkiRpKphIj9VTgV9W1RVLGpLMSjKjf/xQYA5wycRKlCRJmhpWZLuFY4CfAJskuSLJ/v2hPfnbYUCAbYBz+u0Xvgq8rKqua1mwJEnSqFqRVYF7LaN9v3HajgOOm3hZkiRJU487r0uSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUyHKDVZKjklyd5LyBtnckWZjk7P5r54Fjb0myIMmFSXacrMIlSZJGzYr0WH0O2Gmc9g9X1eb910kASTYD9gT+vn/NJ5PMaFWsJEnSKFtusKqqU4HrVvB6uwJfqqqbq+rXwAJgywnUJ0mSNGVMZI7VgUnO6YcK1+7bNgQuHzjnir7tDpLMSzI/yfyxsbEJlCFJkjQaVjZYHQ48DNgcWAR88K5eoKqOqKq5VTV31qxZK1mGJEnS6FipYFVVV1XVbVV1O3Akfx3uWwhsPHDqRn2bJEnStLdSwSrJBgNPdweWrBg8EdgzyRpJHgLMAX42sRIlSZKmhpnLOyHJMcB2wLpJrgAOAbZLsjlQwKXASwGq6vwkxwIXAIuBA6rqtskpXZIkabQsN1hV1V7jNH/2Ts5/F/CuiRQlSZI0FbnzuiRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNLDdYJTkqydVJzhtoe3+SXyY5J8nxSdbq22cnuSnJ2f3XpyazeEmSpFGyIj1WnwN2WqrtZOBRVfUY4FfAWwaOXVxVm/dfL2tTpiRJ0uhbbrCqqlOB65Zq+25VLe6fng5sNAm1SZIkTSkt5li9CPjWwPOHJPl5kh8ledKyXpRkXpL5SeaPjY01KEOSJGm4JhSskvwrsBj4Qt+0CHhQVT0OeC3wxST3He+1VXVEVc2tqrmzZs2aSBmSJEkjYaWDVZL9gGcAz6+qAqiqm6vq2v7xmcDFwCMa1ClJkjTyVipYJdkJeCOwS1XdONA+K8mM/vFDgTnAJS0KlSRJGnUzl3dCkmOA7YB1k1wBHEK3CnAN4OQkAKf3KwC3AQ5LcitwO/Cyqrpu3AtLkiRNM8sNVlW11zjNn13GuccBx020KEmSpKnIndclSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJamSFglWSo5JcneS8gbZ1kpyc5KL++9p9e5J8NMmCJOck2WKyipckSRolK9pj9Tlgp6Xa3gycUlVzgFP65wBPB+b0X/OAwydepiRJ0uhboWBVVacC1y3VvCtwdP/4aGC3gfbPV+d0YK0kG7QoVpIkaZRNZI7VelW1qH98JbBe/3hD4PKB867o2/5GknlJ5ieZPzY2NoEyJEmSRkOTyetVVUDdxdccUVVzq2rurFmzWpQhSZI0VBMJVlctGeLrv1/dty8ENh44b6O+TZIkaVqbSLA6Edi3f7wvcMJA+wv61YGPB64fGDKUJEmatmauyElJjgG2A9ZNcgVwCPAe4Ngk+wOXAXv0p58E7AwsAG4EXti4ZkmSpJG0QsGqqvZaxqHtxzm3gAMmUpQkSdJU5M7rkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDUyc2VfmGQT4MsDTQ8F3g6sBbwEGOvb31pVJ610hZIkSVPESgerqroQ2BwgyQxgIXA88ELgw1X1gSYVSpIkTRGthgK3By6uqssaXU+SJGnKaRWs9gSOGXh+YJJzkhyVZO3xXpBkXpL5SeaPjY2Nd4okSdKUMuFgleQewC7AV/qmw4GH0Q0TLgI+ON7rquqIqppbVXNnzZo10TIkSZKGrkWP1dOBs6rqKoCquqqqbquq24EjgS0bvIckSdLIaxGs9mJgGDDJBgPHdgfOa/AekiRJI2+lVwUCJLk3sAPw0oHm9yXZHCjg0qWOSZIkTVsTClZV9Sfg/ku17TOhiiRJkqYod16XJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKmRmcMuQNJd95vDHj3sEjTNPOjt5w67BGlasMdKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWpk5kQvkORS4AbgNmBxVc1Nsg7wZWA2cCmwR1X9bqLvJUmSNMpa9Vg9uao2r6q5/fM3A6dU1RzglP65JEnStDZZQ4G7Akf3j48Gdpuk95EkSRoZLYJVAd9NcmaSeX3belW1qH98JbDe0i9KMi/J/CTzx8bGGpQhSZI0XBOeYwU8saoWJnkAcHKSXw4erKpKUku/qKqOAI4AmDt37h2OS5IkTTUT7rGqqoX996uB44EtgauSbADQf796ou8jSZI06iYUrJLcO8l9ljwGngacB5wI7Nufti9wwkTeR5IkaSqY6FDgesDxSZZc64tV9e0kZwDHJtkfuAzYY4LvI0mSNPImFKyq6hLgseO0XwtsP5FrS5IkTTXuvC5JktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIysdrJJsnOQHSS5Icn6SV/Xt70iyMMnZ/dfO7cqVJEkaXTMn8NrFwOuq6qwk9wHOTHJyf+zDVfWBiZcnSZI0dax0sKqqRcCi/vENSX4BbNiqMEmSpKmmyRyrJLOBxwE/7ZsOTHJOkqOSrL2M18xLMj/J/LGxsRZlSJIkDdWEg1WSNYHjgFdX1R+Aw4GHAZvT9Wh9cLzXVdURVTW3qubOmjVromVIkiQN3YSCVZLV6ULVF6rqawBVdVVV3VZVtwNHAltOvExJkqTRN5FVgQE+C/yiqj400L7BwGm7A+etfHmSJElTx0RWBW4N7AOcm+Tsvu2twF5JNgcKuBR46YQqlCRJmiImsirwx0DGOXTSypcjSZI0dbnzuiRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDUyke0WJEmaNFt/bOthl6Bp5rRXnjbp72GPlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDUyacEqyU5JLkyyIMmbJ+t9JEmSRsWkBKskM4BPAE8HNgP2SrLZZLyXJEnSqJisHqstgQVVdUlV3QJ8Cdh1kt5LkiRpJKSq2l80+Rdgp6p6cf98H2Crqjpw4Jx5wLz+6SbAhc0L0Z1ZF7hm2EVIk8yfc60K/Dm/+z24qmaNd2Dm3V3JElV1BHDEsN5/VZdkflXNHXYd0mTy51yrAn/OR8tkDQUuBDYeeL5R3yZJkjRtTVawOgOYk+QhSe4B7AmcOEnvJUmSNBImZSiwqhYnORD4DjADOKqqzp+M99JKcxhWqwJ/zrUq8Od8hEzK5HVJkqRVkTuvS5IkNWKwkiRJasRgpSaSzE1yn2HXIUnSMBms1MpLgO8ariRp6kmSYdcwXRisNCFJtgCoqpcCZwLHG640VYz3x8Q/MFrVJElVVZKtk+yfZPt+qyStBFcFakKSnA7cWFVP6Z8fDswBdq+qG4ZanLQCkmxDt6HxH4Bv9n9gVquq24dcmnS3SfJk4LPAl4FnAEcDX6+qBUMtbAqyx0oTUlWPB2Yk+Ub//OXARdhzpRG2pFcqyVzgKGBrYG/g60tClT1XWlUk2QR4GfDqqnoLsC/dB+QdhlrYFGWw0l028EdpJkBVbQvMWipc/RL4fpI1h1aotAx9r9T2wFuAF1fVK4D9gKuBjyw5Z3gVSpMvPWAb4GHAjknuXVVnAccA85KsPdQipyCDle6SJWPx/dMNk8yBv/Rc3T/JN/vnBwKnAusMp1JpudYCdgf+sX9+C/BpwLklmtYGemPXBWZW1ZHAu4DQ3YIO4Erghr5Nd4FzrLRSkrwO2Bm4J/D9qjq4bz8VoKq2GWJ50h0MTNBdD7ihqm5M8s/A14Gdq+rkJDsA76MbArnWXitNV0l2Bg4DFgJ/AvYHnk03DLga3S3v3l9V3xxakVPUpNwrUNNbkhcBu1TVtkk+Brw2yd9V1euqapsk30mycVVdPuxapSX6UPVM4JVAJTmNrodqN+A7SY6l+4R+WFVdM8RSpUmV5JHAO4EDgbOBLwL/r6r2TPJnYEfg3CWhaqmRCi2HQ4FarnEm8S4A9knySmBD4DHA3kk+BVBVOxqqNGqSPIyuN+oNwAfoQtShwLfohgSfCfxPVR2/ZP6gNE3dDFwAnFVVN1bVbsAGSQ6g68H9KfDYJHsaqu46f3louZb8o+onot9cVacmuR+wLfC+qrq4/7S/VZJ1quq6YdYrDRr4w7A2cFlV/W/f/htgK+CpVXVCkn2BY5P8uqp+OLyKpbYGhsFn0HWoXAdsAMwFftyf9iW6X/eLkxwN3Ar8wFB119ljpWVK8rAkm/WPXwt8nm45+gOq6nrg18Czk7yZrufq2YYqjYqBntZ79d/PAxYnORCgqi4ELgc2659/FfgXYNHdXKo0qfpQtStwLN0+VY8EPgF8LMmBSV5MNyy4oD//1qo6uqquGlrRU5iT1zWuJPcCPgZcRddlPA94Od2ta3YHtqALU7sBTwYOqqrzhlOtNL4kO9H9zF4CnA4U3Z5Va9J9Qv80sF9V/Y9DHpqukmwKfAb4d7qVgO8A9qHrldoR2Aj4alV9d1g1TicGKy1Tv5XCa4H7AudX1bv79g8DOwFPqqprktyzqv48xFKlO0jyeOC9dB8QHkO3jcKtdJ/aX0230/r3q+obQytSmmRJHgV8ELiwqg7q23YEPkf3O9yd1RtzKFB/Y3CielVdBLwbuB54TJLH9O2vAf4b+EE/Zn/LMGqVliXJhnQT1H/aD/G9D/gh3bySRVW1P/CGqvqGO6xrmvsV3Z5Uj0wyJ8kaVfUd4Dhg1nBLm54MVvqLwaGQJM9NshuwKV2v1fXA7gPhah7dpN/bvKeaRtBNdJNy90yyVVX9saq+DTyIrveKqlrcf7fbXtNSkhlVdQvwYrq5g68HdkmyLfAsYPEw65uuDFb6i4FQdSDdXj8A36D7Q/ReYH26bRb+vj929d1epDSOgdssPSrJdnRzqN5D11N1WJKn90PbGwO/H1qh0t2k/6B8W5KZVXUrXbhaDfhXulC1X1WdYY9tewYr/UWS1ZJsQDcZfXvgocApwM+r6hK6YcGZdBPa/aSvkdGvetoZOAF4Id1ePM+kG/47jW4DxE8AL6qqs/xjoulm4MPFnCTrL2nvt0+Y2fdcvQKYD/wdcJYLNiaHwWoVt9QfmBl0+5tcS7cr7zbAc6rq1iQv7895vbtSa9QkuTfdH419qmpfuo0/twXWo/tZPhj4I93PtzStDOxTtSNwIt0HiwOSPBz+JlzdSvfv5AF0NyB3L8tJYLBahS01p2pvYF5V3Uy3JP0gun2pbkzyPLr7SFVV3Ta8iqW/SrJa//0f6XaSvgbYBKCqTqDbt+oN/enH0n1SPyTJPe/+aqXJ04equXTDfc8EXgf8PbDbUuFqyZyr5wAf7IOWGjOtrsIGQtUBwIvo9jWhql6aZC3g1CQ/p9uder+qumJoxUq9JPeqqpuq6vYkTwQOp7tx7M+AjZPMrar5dCtXtwBmVNXVSY4AbndrEE03Se5DNwS+Rb99woL+g8dewHOTfKWqftXPuVqtD1e/HWbN05n7WK3ikqwNHAG8qaou6Zfi3twf24muJ+DSqvr1MOuU4C978vwH8Ay6rRMOp9vY8DNJHgocQLfIYjHwD8DBVXX8sOqVJsvS86OSbAJ8lG739Ff2Hzy2A54PvNvf4Xcfg9UqZrzJikm+Rrf673MDvVhbAedU1U1DKFO6gySr0wWpn9L9vD6NbthjbeAFVfXbJOvS7SK9KbCgquY7QVfTzcCcqh3othBJ/+HiEcCb6Ta/fW0frtauqt8NteBVjHOsViFLzama03/CAfgO8GDgn/pjzwXeRrdkXRolC+kmpX+Fbs7UYcDZwEFJ1q+qa6rq7Kr6Uj8c6OpVTSv9UF4l+We6HdWvoNtS5ANV9Su61dvrAx/vX3L9kEpdZdljtYpYKlS9lm5O1U3AfwH/RnfvqMfRDaE8DHheVZ07nGqlv7XUJ/T/BH5YVXv2x7amGxq8F92Qh/uradpJ8hBgtaq6uO+Z/U/gNcCSXqoNge9V1f79h+Y1quqc4VW86nLy+ipiIFQ9HngC8ERgDeAMYHFVHdzvYfVwuiGURUMrVhowEKoeSncLjmcBr07yTrqVTaf1E3V3oxsWNFhpOnoCcFGSK/p7tM6j+3k/lG4+4Wy6Ses3VdWBQ6xzlWewWoUkeSRwCF2v1GpVdVW/VP0nSR5YVa+gu+2BNDL6ULUL3bDfAuAS4NN0S8oPSvLRqvrvJOdWlbuqa1qqqi8kWRM4I8neVXVOkgcCZ/ZzqdYHPkQ3tUND5ByraWzp3aWr6hfAkXTBarsk61bVVcDWwBOTrOeO1Bo1fS/rwcCOwPF0Gxw+je4my9sCr+s3PzRUadoZ2FF9R+BRdEOAR/YrZC8F7pfkk3Q3VT6hqk729/hwOcdqmhpn88916O5y/h3g2XTDJl8HTu33+Jnh5p8aRUk2ottaYW26XdSfB3yKbhf1zwFjVXXG0AqUJlmSLYGPAK+pqtP7ebLPo/s9Dt39XP9UVT8aVo36K4cCp6mBUPUaYFe6VVRvotvs893AbcB+wK1JvgHcPpxKpTvXb0x7RZJ3AV+oqgVJPk93d4Dzq+qy4VYoTZ4kGwNvBM6tqtMBqupDfafUyXS3HTtpiCVqKQaraaa/fcE6VfWzfk7VFnQ3VX4D3f/f69NtpXAY3ZDgmVVlqNJUcC7w0n4/q2cBrzJUaRWwGDgH2DXJTlX1bfhLuJoBrDXU6nQHBqtppL+twf7A6kluBf6Xbhnu04Gdge3ptlk4iO7WHocOq1ZpJZxEt5J1F+BdVXXakOuRmh/RBFIAAAVUSURBVBtYBftPdKtgf0N3t4HfA7snubWqTgGoqvcPsVQtg5PXp4l+07gb6HamXgzsCTyiqhYC9wN+1t8f6hbgW3SrqqQpo6r+UFVHA8+tqv9ygq6moz5UPQ04ClgPOJNugdGJdD1X+/XHNaLssZomBobzdgQeC2wC3DPJZ4CfAJ/t96naDtihqq4cSqHSxN0G7qiu6affj20t4KXA7nSLji4Azuq3x/kKXa+t2+KMMFcFTiNJngR8DNgSeDywE7A63XyqNek2kbugqi4ZWpGSpDuV5E10Iw1PAZ7f77a+H3AqcKnzYkebQ4HTy5rAtVV1S1WdSrevyVPo7hm1TlV901AlSaMnyeZJDumf3hvYB9i7D1WPpVvV/UBD1ehzKHB6+RmwMMmewFeq6swkp9EF6KuGW5okadDARPUnAc8BdkxydVW9PcmmwCFJFgObA2+qqh8PtWCtEIPV9HI98GO6vaqelmQ+3T0Bn11V1wy1MkkS8NdA1YeqbYAvAAcCC4EnJ1mjqvZI8kS6jXE/3n9QjnMLR59zrKaYfvXfMruCk9wL2JRu4uOawGer6vy7qz5J0rL19/d7JPDDqrqtvzPGhlX13v5egJsD7wWOraqPDLNWrRyD1RTV/2N8EHADcMx4PVL9/dMW3+3FSZLGlWRX4CLgCrqtcbYHPky3WvvX/crAo+nmWX21qr44tGK1Upy8PgUleRHdxp8X093376Akj+6PZcn+PoYqSRotVXUCcCXwSbp7/X2X7t6XH+nnVT2G7t6YFwEbDqtOrTznWE0B44yrbwe8vqq+neRU4GC6DUHPdfxdkkbP4O/xqrouyY+Ap9Ft2nw8EOA/6Xqx9qe7HdkO/S2cFvu7fepwKHAKGFg58jLgDLpb1NwT+FD/D/QhdLv07l5Vvx9mrZKk8SXZFng08P2quiDJXnS/z79eVV9Lcu/+1C3p7o6xu3Nkpx6HAkdYkk3gL7c4eBawB/BbunC1Ft3Kv7WAR9F9yrllWLVKku5oydSMJFvRDf9tC7wxyUuq6hjgm8DeSfYA/kz3ofkJwK6GqqnJocARlWRH4PAkW9CNt78YOK+qFgGLkmwMbNO33wN4ZVXdOLSCJUl30H8w3hI4FNirqs7p9xp8Qh+ujkwyA7iwqm4Drk3y/v7erpqCDFYjKMlMuq7gg4HN6Jbf/gDYNckz+h3UP5PkfnR7nPypqsaGV7Ek6U6sBTwV2IHuRspfBW6nn0NVVZ+Ev9nfylA1hRmsRlBVLU5yMfA2uhvOPpmui/gmYJcki6vq21V1Pd2moJKkEVVV3+2nc/x7kt9W1TFJvgrMAP534DwnPU8DBqvRdQ5wI/AH4H5VdU2Sr9F9ytk3ya1VdcpQK5QkrZCqOrG/Pc2/JblHVR0NHDPsutSeqwJHxOBS3CT3AG7rd+V9Pd2NlA+pqjOSbES3iuSb/XwrSdIUkWQX4D10Q4NXelPl6cdgNQKWClUH0s2r+gPwjqr6c5K30t3/7z1V9ZMkM/pJjpKkKSbJLOfFTl8GqxGS5BXAc4HnAWcB3wPeXlUXJ3kn8HBgv6r68xDLlCRJy2CwGhFJ7gt8iG4l4HOAnYGr6bZaeHlVLUhy/6q6dohlSpKkO2GwGiFJ1gA2Bf6jqp7cbyw3RrcD7zuq6tahFihJku6UqwJHSFXdnORGYGZ/U+UHA6cAnzZUSZI0+uyxGjF9r9Wr6VaMPBB4TlVdMNyqJEnSijBYjaD+bubrA7dX1cJh1yNJklaMwUqSJKmR1YZdgCRJ0nRhsJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmN/B/Djeb5PsBsCgAAAABJRU5ErkJggg==\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..b7ff8c0e5
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:07:50+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..f8904ca53
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb
@@ -0,0 +1,640 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "language": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "colab": {
+   "name": "lesson_14.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "ad65fb4aad0a156b42216e4929f490fc",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:35:59+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "GULATlQXLXyR"
+   },
+   "source": [
+    "## R এবং Tidy ডেটা নীতিমালা ব্যবহার করে K-Means ক্লাস্টারিং অন্বেষণ করুন\n",
+    "\n",
+    "### [**পূর্ব-লেকচার কুইজ**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/29/)\n",
+    "\n",
+    "এই পাঠে, আপনি শিখবেন কীভাবে Tidymodels প্যাকেজ এবং R ইকোসিস্টেমের অন্যান্য প্যাকেজ (আমরা তাদের বন্ধু 🧑‍🤝‍🧑 বলব) ব্যবহার করে ক্লাস্টার তৈরি করতে হয় এবং আপনি আগে আমদানি করা নাইজেরিয়ান মিউজিক ডেটাসেট ব্যবহার করবেন। আমরা ক্লাস্টারিংয়ের জন্য K-Means-এর মৌলিক বিষয়গুলি কভার করব। মনে রাখবেন, যেমন আপনি আগের পাঠে শিখেছেন, ক্লাস্টারের সাথে কাজ করার অনেক পদ্ধতি রয়েছে এবং আপনি কোন পদ্ধতি ব্যবহার করবেন তা আপনার ডেটার উপর নির্ভর করে। আমরা K-Means চেষ্টা করব কারণ এটি সবচেয়ে সাধারণ ক্লাস্টারিং কৌশল। চলুন শুরু করি!\n",
+    "\n",
+    "আপনি যেসব শব্দ সম্পর্কে শিখবেন:\n",
+    "\n",
+    "-   সিলুয়েট স্কোরিং\n",
+    "\n",
+    "-   এলবো পদ্ধতি\n",
+    "\n",
+    "-   জড়তা (Inertia)\n",
+    "\n",
+    "-   ভ্যারিয়েন্স\n",
+    "\n",
+    "### **পরিচিতি**\n",
+    "\n",
+    "[K-Means Clustering](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) একটি পদ্ধতি যা সিগন্যাল প্রসেসিং ডোমেইন থেকে উদ্ভূত। এটি ডেটার বৈশিষ্ট্যের সাদৃশ্যের উপর ভিত্তি করে `k ক্লাস্টার`-এ গ্রুপ বিভক্ত এবং ভাগ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।\n",
+    "\n",
+    "ক্লাস্টারগুলোকে [Voronoi diagrams](https://wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram) হিসেবে চিত্রায়িত করা যায়, যেখানে একটি পয়েন্ট (বা 'বীজ') এবং তার সংশ্লিষ্ট অঞ্চল অন্তর্ভুক্ত থাকে।\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/voronoi.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>জেন লুপারের ইনফোগ্রাফিক</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "K-Means ক্লাস্টারিংয়ের ধাপগুলো নিম্নরূপ:\n",
+    "\n",
+    "1.  ডেটা বিজ্ঞানী প্রথমে তৈরি করতে চাওয়া ক্লাস্টারের সংখ্যা নির্দিষ্ট করেন।\n",
+    "\n",
+    "2.  এরপর, অ্যালগরিদম এলোমেলোভাবে ডেটাসেট থেকে Kটি পর্যবেক্ষণ নির্বাচন করে যা ক্লাস্টারের প্রাথমিক কেন্দ্র (অর্থাৎ, সেন্ট্রয়েড) হিসেবে কাজ করবে।\n",
+    "\n",
+    "3.  এরপর, বাকি প্রতিটি পর্যবেক্ষণকে তার নিকটতম সেন্ট্রয়েডে বরাদ্দ করা হয়।\n",
+    "\n",
+    "4.  এরপর, প্রতিটি ক্লাস্টারের নতুন গড় গণনা করা হয় এবং সেন্ট্রয়েডকে গড়ে সরানো হয়।\n",
+    "\n",
+    "5.  এখন যেহেতু কেন্দ্রগুলো পুনরায় গণনা করা হয়েছে, প্রতিটি পর্যবেক্ষণ আবার পরীক্ষা করা হয় এটি অন্য কোনো ক্লাস্টারের কাছাকাছি হতে পারে কিনা। সমস্ত অবজেক্ট আবার আপডেট হওয়া ক্লাস্টার গড় ব্যবহার করে পুনরায় বরাদ্দ করা হয়। ক্লাস্টার বরাদ্দ এবং সেন্ট্রয়েড আপডেট ধাপগুলো পুনরাবৃত্তি করা হয় যতক্ষণ না ক্লাস্টার বরাদ্দ পরিবর্তন হওয়া বন্ধ হয় (অর্থাৎ, যখন কনভার্জেন্স অর্জিত হয়)। সাধারণত, অ্যালগরিদম তখন বন্ধ হয় যখন প্রতিটি নতুন পুনরাবৃত্তি সেন্ট্রয়েডের নগণ্য গতিবিধি এবং ক্লাস্টারগুলো স্থির হয়ে যায়।\n",
+    "\n",
+    "<div>\n",
+    "\n",
+    "> মনে রাখবেন যে প্রাথমিক k পর্যবেক্ষণ এলোমেলোভাবে শুরু সেন্ট্রয়েড হিসেবে ব্যবহৃত হওয়ার কারণে, আমরা প্রতিবার পদ্ধতিটি প্রয়োগ করার সময় সামান্য ভিন্ন ফলাফল পেতে পারি। এই কারণে, বেশিরভাগ অ্যালগরিদম একাধিক *random starts* ব্যবহার করে এবং সর্বনিম্ন WCSS সহ পুনরাবৃত্তি নির্বাচন করে। সুতরাং, একটি *অপ্রীতিকর স্থানীয় অপ্টিমাম* এড়াতে সর্বদা K-Means একাধিক *nstart* মান দিয়ে চালানো অত্যন্ত সুপারিশ করা হয়।\n",
+    "\n",
+    "</div>\n",
+    "\n",
+    "অ্যালিসন হর্স্টের [চিত্রকর্ম](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations) ব্যবহার করে এই সংক্ষিপ্ত অ্যানিমেশনটি ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা করে:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/kmeans.gif\"\n",
+    "   width=\"550\"/>\n",
+    "   <figcaption>@allison_horst এর চিত্রকর্ম</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "ক্লাস্টারিংয়ে একটি মৌলিক প্রশ্ন হলো: আপনি কীভাবে জানবেন আপনার ডেটাকে কতগুলো ক্লাস্টারে ভাগ করবেন? K-Means ব্যবহারের একটি অসুবিধা হলো আপনাকে `k` নির্ধারণ করতে হবে, অর্থাৎ `centroids`-এর সংখ্যা। সৌভাগ্যক্রমে, `elbow method` `k`-এর জন্য একটি ভালো প্রাথমিক মান অনুমান করতে সাহায্য করে। আপনি এটি একটু পরেই চেষ্টা করবেন।\n",
+    "\n",
+    "### \n",
+    "\n",
+    "**প্রয়োজনীয়তা**\n",
+    "\n",
+    "আমরা [পূর্ববর্তী পাঠ](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb) থেকে ঠিক যেখানে থেমেছিলাম সেখান থেকে শুরু করব, যেখানে আমরা ডেটাসেট বিশ্লেষণ করেছি, অনেক ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করেছি এবং আগ্রহের পর্যবেক্ষণগুলিতে ডেটাসেট ফিল্টার করেছি। এটি অবশ্যই দেখে নিন!\n",
+    "\n",
+    "এই মডিউলটি সম্পন্ন করতে আমাদের কিছু প্যাকেজ প্রয়োজন হবে। আপনি সেগুলো ইনস্টল করতে পারেন: `install.packages(c('tidyverse', 'tidymodels', 'cluster', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'factoextra', 'patchwork'))`\n",
+    "\n",
+    "অথবা, নিচের স্ক্রিপ্টটি পরীক্ষা করে দেখবে আপনার কাছে এই মডিউল সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলো আছে কিনা এবং যদি কিছু অনুপস্থিত থাকে তবে সেগুলো ইনস্টল করবে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "ah_tBi58LXyi"
+   },
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load('tidyverse', 'tidymodels', 'cluster', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'factoextra', 'patchwork')\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "7e--UCUTLXym"
+   },
+   "source": [
+    "চলুন দ্রুত শুরু করি!\n",
+    "\n",
+    "## ১. ডেটার সাথে নাচ: তিনটি সবচেয়ে জনপ্রিয় সঙ্গীত ঘরানা নির্ধারণ করুন\n",
+    "\n",
+    "এটি আগের পাঠে আমরা যা করেছি তার একটি পুনরাবৃত্তি। চলুন কিছু ডেটা বিশ্লেষণ করি!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Ycamx7GGLXyn"
+   },
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse and make it available in your current R session\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the data into a tibble\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv\", show_col_types = FALSE)\n",
+    "\n",
+    "# Narrow down to top 3 popular genres\n",
+    "nigerian_songs <- df %>% \n",
+    "  # Concentrate on top 3 genres\n",
+    "  filter(artist_top_genre %in% c(\"afro dancehall\", \"afropop\",\"nigerian pop\")) %>% \n",
+    "  # Remove unclassified observations\n",
+    "  filter(popularity != 0)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Visualize popular genres using bar plots\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "nigerian_songs %>%\n",
+    "  count(artist_top_genre) %>%\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"ggsci::category10_d3\") +\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "b5h5zmkPLXyp"
+   },
+   "source": [
+    "🤩 এটি বেশ ভালো হলো!\n",
+    "\n",
+    "## ২. আরও ডেটা অনুসন্ধান।\n",
+    "\n",
+    "এই ডেটা কতটা পরিষ্কার? বক্সপ্লট ব্যবহার করে আউটলায়ার পরীক্ষা করা যাক। আমরা এমন সংখ্যাসূচক কলামগুলোর উপর মনোযোগ দেব যেখানে আউটলায়ার কম (যদিও আপনি আউটলায়ারগুলো সরিয়ে ফেলতে পারেন)। বক্সপ্লট ডেটার পরিসীমা দেখাতে পারে এবং কোন কলামগুলো ব্যবহার করা হবে তা বেছে নিতে সাহায্য করবে। তবে মনে রাখবেন, বক্সপ্লট ভ্যারিয়েন্স দেখায় না, যা ভালো ক্লাস্টারযোগ্য ডেটার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। আরও জানতে [এই আলোচনা](https://stats.stackexchange.com/questions/91536/deduce-variance-from-boxplot) দেখুন।\n",
+    "\n",
+    "[বক্সপ্লট](https://en.wikipedia.org/wiki/Box_plot) সংখ্যাসূচক ডেটার বণ্টন গ্রাফিক্যালি উপস্থাপন করতে ব্যবহৃত হয়, তাই আসুন জনপ্রিয় সঙ্গীত ঘরানার পাশাপাশি সমস্ত সংখ্যাসূচক কলাম *নির্বাচন* করে শুরু করি।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "HhNreJKLLXyq"
+   },
+   "source": [
+    "# Select top genre column and all other numeric columns\n",
+    "df_numeric <- nigerian_songs %>% \n",
+    "  select(artist_top_genre, where(is.numeric)) \n",
+    "\n",
+    "# Display the data\n",
+    "df_numeric %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "uYXrwJRaLXyq"
+   },
+   "source": [
+    "দেখুন কীভাবে `where` সিলেকশন হেল্পারটি এটি সহজ করে তোলে 💁? এমন আরও ফাংশন [এখানে](https://tidyselect.r-lib.org/) অন্বেষণ করুন।\n",
+    "\n",
+    "যেহেতু আমরা প্রতিটি সংখ্যাসূচক বৈশিষ্ট্যের জন্য একটি বক্সপ্লট তৈরি করব এবং লুপ ব্যবহার এড়াতে চাই, আসুন আমাদের ডেটাকে একটি *লম্বা* ফরম্যাটে রূপান্তর করি যা আমাদের `facets` - সাবপ্লট যা প্রতিটি ডেটার একটি উপসেট প্রদর্শন করে - এর সুবিধা নিতে সাহায্য করবে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "gd5bR3f8LXys"
+   },
+   "source": [
+    "# Pivot data from wide to long\n",
+    "df_numeric_long <- df_numeric %>% \n",
+    "  pivot_longer(!artist_top_genre, names_to = \"feature_names\", values_to = \"values\") \n",
+    "\n",
+    "# Print out data\n",
+    "df_numeric_long %>% \n",
+    "  slice_head(n = 15)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "-7tE1swnLXyv"
+   },
+   "source": [
+    "আরও দীর্ঘ! এখন কিছু `ggplots` এর সময়! তাহলে আমরা কোন `geom` ব্যবহার করব?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "r88bIsyuLXyy"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a box plot\n",
+    "df_numeric_long %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = feature_names, y = values, fill = feature_names)) +\n",
+    "  geom_boxplot() +\n",
+    "  facet_wrap(~ feature_names, ncol = 4, scales = \"free\") +\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "EYVyKIUELXyz"
+   },
+   "source": [
+    "এখন আমরা দেখতে পাচ্ছি যে এই ডেটা কিছুটা বিশৃঙ্খল: প্রতিটি কলামকে একটি বক্সপ্লট হিসেবে পর্যবেক্ষণ করলে আপনি আউটলায়ার দেখতে পাবেন। আপনি ডেটাসেটটি পর্যবেক্ষণ করে এই আউটলায়ারগুলো সরিয়ে ফেলতে পারেন, তবে এতে ডেটা খুবই সীমিত হয়ে যাবে।\n",
+    "\n",
+    "এখন, চলুন ঠিক করি কোন কোন কলাম আমরা আমাদের ক্লাস্টারিং অনুশীলনের জন্য ব্যবহার করব। চলুন একই রেঞ্জের সংখ্যাসূচক কলামগুলো বেছে নিই। আমরা `artist_top_genre`-কে সংখ্যায় রূপান্তর করতে পারতাম, তবে আপাতত এটি বাদ দিচ্ছি।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "-wkpINyZLXy0"
+   },
+   "source": [
+    "# Select variables with similar ranges\n",
+    "df_numeric_select <- df_numeric %>% \n",
+    "  select(popularity, danceability, acousticness, loudness, energy) \n",
+    "\n",
+    "# Normalize data\n",
+    "# df_numeric_select <- scale(df_numeric_select)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "D7dLzgpqLXy1"
+   },
+   "source": [
+    "## ৩. R-এ k-means ক্লাস্টারিং গণনা করা\n",
+    "\n",
+    "আমরা R-এ বিল্ট-ইন `kmeans` ফাংশন ব্যবহার করে k-means গণনা করতে পারি, দেখুন `help(\"kmeans()\")`। `kmeans()` ফাংশন একটি ডেটা ফ্রেম গ্রহণ করে যার সমস্ত কলাম সংখ্যা-ভিত্তিক, এবং এটি এর প্রধান আর্গুমেন্ট।\n",
+    "\n",
+    "k-means ক্লাস্টারিং ব্যবহার করার প্রথম ধাপ হলো ক্লাস্টারের সংখ্যা (k) নির্ধারণ করা, যা চূড়ান্ত সমাধানে তৈরি হবে। আমরা জানি যে ডেটাসেট থেকে আমরা ৩টি গানের ঘরানা বের করেছি, তাই চলুন ৩টি চেষ্টা করি:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "uC4EQ5w7LXy5"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Kmeans clustering for 3 clusters\n",
+    "kclust <- kmeans(\n",
+    "  df_numeric_select,\n",
+    "  # Specify the number of clusters\n",
+    "  centers = 3,\n",
+    "  # How many random initial configurations\n",
+    "  nstart = 25\n",
+    ")\n",
+    "\n",
+    "# Display clustering object\n",
+    "kclust\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "hzfhscWrLXy-"
+   },
+   "source": [
+    "kmeans অবজেক্টে বেশ কিছু তথ্য থাকে যা `help(\"kmeans()\")`-এ ভালোভাবে ব্যাখ্যা করা হয়েছে। আপাতত, আমরা কয়েকটি বিষয়ে মনোযোগ দিই। আমরা দেখতে পাচ্ছি যে ডেটা ৩টি ক্লাস্টারে ভাগ করা হয়েছে, যার সাইজ যথাক্রমে ৬৫, ১১০, ১১১। আউটপুটে ৫টি ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে ৩টি গ্রুপের ক্লাস্টার সেন্টার (গড়) রয়েছে।\n",
+    "\n",
+    "ক্লাস্টারিং ভেক্টর প্রতিটি পর্যবেক্ষণের জন্য ক্লাস্টার অ্যাসাইনমেন্ট নির্দেশ করে। আসুন `augment` ফাংশন ব্যবহার করে মূল ডেটাসেটে ক্লাস্টার অ্যাসাইনমেন্ট যোগ করি।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "0XwwpFGQLXy_"
+   },
+   "source": [
+    "# Add predicted cluster assignment to data set\n",
+    "augment(kclust, df_numeric_select) %>% \n",
+    "  relocate(.cluster) %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "NXIVXXACLXzA"
+   },
+   "source": [
+    "দারুণ, আমরা আমাদের ডেটাসেটকে ৩টি গ্রুপে ভাগ করেছি। তাহলে, আমাদের ক্লাস্টারিং কতটা ভালো 🤷? চলুন `Silhouette score` দেখে নিই।\n",
+    "\n",
+    "### **Silhouette score**\n",
+    "\n",
+    "[Silhouette বিশ্লেষণ](https://en.wikipedia.org/wiki/Silhouette_(clustering)) ব্যবহার করে আমরা ক্লাস্টারগুলোর মধ্যে বিভাজন দূরত্ব বিশ্লেষণ করতে পারি। এই স্কোর -1 থেকে 1 এর মধ্যে পরিবর্তিত হয়। যদি স্কোর 1 এর কাছাকাছি হয়, তাহলে ক্লাস্টারটি ঘন এবং অন্যান্য ক্লাস্টার থেকে ভালোভাবে পৃথক। 0 এর কাছাকাছি মান নির্দেশ করে যে ক্লাস্টারগুলো একে অপরের সাথে ওভারল্যাপ করছে এবং নমুনাগুলো প্রতিবেশী ক্লাস্টারের সিদ্ধান্ত সীমানার খুব কাছাকাছি। [source](https://dzone.com/articles/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-exam)।\n",
+    "\n",
+    "গড় silhouette পদ্ধতি বিভিন্ন *k* এর মানের জন্য পর্যবেক্ষণগুলোর গড় silhouette স্কোর গণনা করে। একটি উচ্চ গড় silhouette স্কোর একটি ভালো ক্লাস্টারিং নির্দেশ করে।\n",
+    "\n",
+    "`silhouette` ফাংশনটি ক্লাস্টার প্যাকেজে ব্যবহার করা হয় গড় silhouette প্রস্থ গণনা করার জন্য।\n",
+    "\n",
+    "> Silhouette যেকোনো [দূরত্ব](https://en.wikipedia.org/wiki/Distance \"Distance\") মেট্রিক ব্যবহার করে গণনা করা যেতে পারে, যেমন [Euclidean distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance \"Euclidean distance\") বা [Manhattan distance](https://en.wikipedia.org/wiki/Manhattan_distance \"Manhattan distance\"), যা আমরা [পূর্ববর্তী পাঠে](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb) আলোচনা করেছি।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Jn0McL28LXzB"
+   },
+   "source": [
+    "# Load cluster package\n",
+    "library(cluster)\n",
+    "\n",
+    "# Compute average silhouette score\n",
+    "ss <- silhouette(kclust$cluster,\n",
+    "                 # Compute euclidean distance\n",
+    "                 dist = dist(df_numeric_select))\n",
+    "mean(ss[, 3])\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "QyQRn97nLXzC"
+   },
+   "source": [
+    "আমাদের স্কোর **.549**, যা মাঝামাঝি অবস্থানে রয়েছে। এটি নির্দেশ করে যে আমাদের ডেটা এই ধরনের ক্লাস্টারিংয়ের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত নয়। চলুন দেখি আমরা এই ধারণাটি চাক্ষুষভাবে নিশ্চিত করতে পারি কিনা। [factoextra প্যাকেজ](https://rpkgs.datanovia.com/factoextra/index.html) ক্লাস্টারিং চিত্রায়নের জন্য ফাংশন (`fviz_cluster()`) প্রদান করে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "7a6Km1_FLXzD"
+   },
+   "source": [
+    "library(factoextra)\n",
+    "\n",
+    "# Visualize clustering results\n",
+    "fviz_cluster(kclust, df_numeric_select)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IBwCWt-0LXzD"
+   },
+   "source": [
+    "ক্লাস্টারগুলোর মধ্যে ওভারল্যাপ নির্দেশ করে যে আমাদের ডেটা এই ধরনের ক্লাস্টারিংয়ের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত নয়, তবে চলুন আমরা এগিয়ে যাই।\n",
+    "\n",
+    "## ৪. অপ্টিমাল ক্লাস্টার নির্ধারণ\n",
+    "\n",
+    "K-Means ক্লাস্টারিংয়ে একটি মৌলিক প্রশ্ন প্রায়ই উঠে আসে - যদি ক্লাস লেবেল জানা না থাকে, তাহলে কীভাবে বুঝবেন যে আপনার ডেটাকে কতগুলো ক্লাস্টারে ভাগ করতে হবে?\n",
+    "\n",
+    "আমরা এটি জানার একটি উপায় হলো একটি ডেটা স্যাম্পল ব্যবহার করে `একটি সিরিজ ক্লাস্টারিং মডেল তৈরি করা`, যেখানে ক্লাস্টারের সংখ্যা ধাপে ধাপে বাড়ানো হয় (যেমন ১ থেকে ১০ পর্যন্ত), এবং ক্লাস্টারিং মেট্রিক যেমন **Silhouette স্কোর** মূল্যায়ন করা।\n",
+    "\n",
+    "চলুন বিভিন্ন *k* এর জন্য ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম গণনা করে এবং **Within Cluster Sum of Squares** (WCSS) মূল্যায়ন করে অপ্টিমাল ক্লাস্টারের সংখ্যা নির্ধারণ করি। টোটাল Within Cluster Sum of Squares (WCSS) ক্লাস্টারিংয়ের কমপ্যাক্টনেস পরিমাপ করে এবং আমরা চাই এটি যতটা সম্ভব ছোট হোক, কারণ ছোট মান নির্দেশ করে যে ডেটা পয়েন্টগুলো একে অপরের কাছাকাছি।\n",
+    "\n",
+    "চলুন `k` এর বিভিন্ন মান (১ থেকে ১০ পর্যন্ত) এই ক্লাস্টারিংয়ে কী প্রভাব ফেলে তা অন্বেষণ করি।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "hSeIiylDLXzE"
+   },
+   "source": [
+    "# Create a series of clustering models\n",
+    "kclusts <- tibble(k = 1:10) %>% \n",
+    "  # Perform kmeans clustering for 1,2,3 ... ,10 clusters\n",
+    "  mutate(model = map(k, ~ kmeans(df_numeric_select, centers = .x, nstart = 25)),\n",
+    "  # Farm out clustering metrics eg WCSS\n",
+    "         glanced = map(model, ~ glance(.x))) %>% \n",
+    "  unnest(cols = glanced)\n",
+    "  \n",
+    "\n",
+    "# View clustering rsulsts\n",
+    "kclusts\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "m7rS2U1eLXzE"
+   },
+   "source": [
+    "এখন আমাদের কাছে প্রতিটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের জন্য কেন্দ্র *k* সহ মোট ক্লাস্টারের মধ্যে যোগফল (tot.withinss) রয়েছে, আমরা [elbow method](https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_method_(clustering)) ব্যবহার করে ক্লাস্টারের সর্বোত্তম সংখ্যা নির্ধারণ করি। এই পদ্ধতিতে ক্লাস্টারের সংখ্যার উপর ভিত্তি করে WCSS এর একটি গ্রাফ আঁকা হয় এবং [বক্ররেখার কনুই](https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_of_the_curve \"Elbow of the curve\") নির্বাচন করা হয় ক্লাস্টারের সংখ্যা হিসাবে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "o_DjHGItLXzF"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Use elbow method to determine optimum number of clusters\n",
+    "kclusts %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = k, y = tot.withinss)) +\n",
+    "  geom_line(size = 1.2, alpha = 0.8, color = \"#FF7F0EFF\") +\n",
+    "  geom_point(size = 2, color = \"#FF7F0EFF\")\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "pLYyt5XSLXzG"
+   },
+   "source": [
+    "প্লটে দেখা যাচ্ছে যে WCSS-এ (অর্থাৎ, বেশি *ঘনত্ব*) একটি বড় পরিমাণ হ্রাস ঘটে যখন ক্লাস্টারের সংখ্যা এক থেকে দুইয়ে বৃদ্ধি পায়, এবং দুই থেকে তিন ক্লাস্টারে আরও একটি উল্লেখযোগ্য হ্রাস দেখা যায়। এর পর থেকে হ্রাসের মাত্রা তেমন স্পষ্ট নয়, যার ফলে চার্টে প্রায় তিনটি ক্লাস্টারের কাছাকাছি একটি `elbow` 💪 তৈরি হয়। এটি একটি ভালো ইঙ্গিত দেয় যে ডেটা পয়েন্টগুলোর মধ্যে দুই থেকে তিনটি যথেষ্ট ভালোভাবে পৃথক ক্লাস্টার রয়েছে।\n",
+    "\n",
+    "এখন আমরা `k = 3` এর জন্য ক্লাস্টারিং মডেলটি বের করতে পারি:\n",
+    "\n",
+    "> `pull()`: একটি একক কলাম বের করতে ব্যবহৃত হয়  \n",
+    ">\n",
+    "> `pluck()`: তালিকা বা অনুরূপ ডেটা কাঠামো থেকে ডেটা সূচক করতে ব্যবহৃত হয়  \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "JP_JPKBILXzG"
+   },
+   "source": [
+    "# Extract k = 3 clustering\n",
+    "final_kmeans <- kclusts %>% \n",
+    "  filter(k == 3) %>% \n",
+    "  pull(model) %>% \n",
+    "  pluck(1)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "final_kmeans\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "l_PDTu8tLXzI"
+   },
+   "source": [
+    "চলুন, আমরা প্রাপ্ত ক্লাস্টারগুলো ভিজুয়ালাইজ করি। `plotly` ব্যবহার করে কিছু ইন্টারঅ্যাক্টিভিটি যোগ করতে চান?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "dNcleFe-LXzJ"
+   },
+   "source": [
+    "# Add predicted cluster assignment to data set\n",
+    "results <-  augment(final_kmeans, df_numeric_select) %>% \n",
+    "  bind_cols(df_numeric %>% select(artist_top_genre)) \n",
+    "\n",
+    "# Plot cluster assignments\n",
+    "clust_plt <- results %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = .cluster, shape = artist_top_genre)) +\n",
+    "  geom_point(size = 2, alpha = 0.8) +\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"ggthemes::Tableau_10\")\n",
+    "\n",
+    "ggplotly(clust_plt)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "6JUM_51VLXzK"
+   },
+   "source": [
+    "সম্ভবত আমরা আশা করতাম যে প্রতিটি ক্লাস্টার (বিভিন্ন রঙ দ্বারা উপস্থাপিত) আলাদা আলাদা ঘরানা (বিভিন্ন আকার দ্বারা উপস্থাপিত) থাকবে।\n",
+    "\n",
+    "চলুন মডেলের সঠিকতা দেখে নিই।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "HdIMUGq7LXzL"
+   },
+   "source": [
+    "# Assign genres to predefined integers\n",
+    "label_count <- results %>% \n",
+    "  group_by(artist_top_genre) %>% \n",
+    "  mutate(id = cur_group_id()) %>% \n",
+    "  ungroup() %>% \n",
+    "  summarise(correct_labels = sum(.cluster == id))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print results  \n",
+    "cat(\"Result:\", label_count$correct_labels, \"out of\", nrow(results), \"samples were correctly labeled.\")\n",
+    "\n",
+    "cat(\"\\nAccuracy score:\", label_count$correct_labels/nrow(results))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "C50wvaAOLXzM"
+   },
+   "source": [
+    "এই মডেলের সঠিকতা খারাপ নয়, তবে খুব ভালোও নয়। হতে পারে যে ডেটা K-Means ক্লাস্টারিংয়ের জন্য খুব উপযুক্ত নয়। এই ডেটা খুবই অসম, খুব কম সম্পর্কযুক্ত এবং কলাম মানগুলির মধ্যে অনেক বেশি বৈচিত্র্য রয়েছে যা ভালোভাবে ক্লাস্টার করতে বাধা দেয়। প্রকৃতপক্ষে, গঠিত ক্লাস্টারগুলি সম্ভবত উপরে সংজ্ঞায়িত তিনটি ঘরানার দ্বারা ভারীভাবে প্রভাবিত বা বিকৃত হয়।\n",
+    "\n",
+    "তবুও, এটি একটি চমৎকার শেখার প্রক্রিয়া ছিল!\n",
+    "\n",
+    "Scikit-learn এর ডকুমেন্টেশনে, আপনি দেখতে পাবেন যে এই ধরনের একটি মডেল, যেখানে ক্লাস্টারগুলি খুব ভালোভাবে চিহ্নিত নয়, একটি 'বৈচিত্র্য' সমস্যার সম্মুখীন হয়:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/problems.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Scikit-learn থেকে ইনফোগ্রাফিক</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "## **বৈচিত্র্য**\n",
+    "\n",
+    "বৈচিত্র্যকে সংজ্ঞায়িত করা হয় \"গড় থেকে বর্গমূল পার্থক্যের গড়\" [উৎস](https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html)। এই ক্লাস্টারিং সমস্যার প্রেক্ষিতে, এটি বোঝায় যে আমাদের ডেটাসেটের সংখ্যাগুলি গড় থেকে একটু বেশিই বিচ্যুত হওয়ার প্রবণতা দেখায়।\n",
+    "\n",
+    "✅ এটি একটি দুর্দান্ত মুহূর্ত এই সমস্যাটি সমাধানের সমস্ত উপায় নিয়ে ভাবার জন্য। ডেটা আরেকটু পরিবর্তন করবেন? ভিন্ন কলাম ব্যবহার করবেন? ভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করবেন? ইঙ্গিত: আপনার ডেটা [স্কেলিং](https://www.mygreatlearning.com/blog/learning-data-science-with-k-means-clustering/) করার চেষ্টা করুন এটি স্বাভাবিক করতে এবং অন্যান্য কলাম পরীক্ষা করুন।\n",
+    "\n",
+    "> এই '[বৈচিত্র্য ক্যালকুলেটর](https://www.calculatorsoup.com/calculators/statistics/variance-calculator.php)' ব্যবহার করে ধারণাটি আরও ভালোভাবে বোঝার চেষ্টা করুন।\n",
+    "\n",
+    "------------------------------------------------------------------------\n",
+    "\n",
+    "## **🚀চ্যালেঞ্জ**\n",
+    "\n",
+    "এই নোটবুকের সাথে কিছু সময় কাটান, প্যারামিটার পরিবর্তন করুন। ডেটা আরও পরিষ্কার করে (উদাহরণস্বরূপ, আউটলায়ার সরিয়ে) মডেলের সঠিকতা বাড়াতে পারবেন কি? আপনি নির্দিষ্ট ডেটা নমুনাগুলিকে বেশি ওজন দিতে ওজন ব্যবহার করতে পারেন। আরও কী করতে পারেন যাতে ভালো ক্লাস্টার তৈরি হয়?\n",
+    "\n",
+    "ইঙ্গিত: আপনার ডেটা স্কেল করার চেষ্টা করুন। নোটবুকে মন্তব্য করা কোড রয়েছে যা স্ট্যান্ডার্ড স্কেলিং যোগ করে যাতে ডেটা কলামগুলি রেঞ্জের দিক থেকে একে অপরের সাথে আরও ঘনিষ্ঠভাবে সাদৃশ্যপূর্ণ হয়। আপনি দেখতে পাবেন যে সিলুয়েট স্কোর কমে যায়, তবে 'কিংক' এলবো গ্রাফে মসৃণ হয়ে যায়। এর কারণ হল ডেটা স্কেল না করলে কম বৈচিত্র্যযুক্ত ডেটা বেশি ওজন বহন করতে পারে। এই সমস্যাটি সম্পর্কে আরও পড়ুন [এখানে](https://stats.stackexchange.com/questions/21222/are-mean-normalization-and-feature-scaling-needed-for-k-means-clustering/21226#21226)।\n",
+    "\n",
+    "## [**পোস্ট-লেকচার কুইজ**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/30/)\n",
+    "\n",
+    "## **পুনরালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন**\n",
+    "\n",
+    "-   একটি K-Means সিমুলেটর [যেমন এটি](https://user.ceng.metu.edu.tr/~akifakkus/courses/ceng574/k-means/) দেখুন। আপনি এই টুলটি ব্যবহার করে নমুনা ডেটা পয়েন্টগুলি ভিজ্যুয়ালাইজ করতে এবং এর সেন্ট্রয়েড নির্ধারণ করতে পারেন। আপনি ডেটার র‍্যান্ডমনেস, ক্লাস্টারের সংখ্যা এবং সেন্ট্রয়েডের সংখ্যা সম্পাদনা করতে পারেন। এটি কি আপনাকে ডেটা কীভাবে গোষ্ঠীবদ্ধ করা যায় সে সম্পর্কে ধারণা পেতে সাহায্য করে?\n",
+    "\n",
+    "-   এছাড়াও, [স্ট্যানফোর্ডের এই হ্যান্ডআউট](https://stanford.edu/~cpiech/cs221/handouts/kmeans.html) দেখুন K-Means সম্পর্কে।\n",
+    "\n",
+    "আপনার সদ্য অর্জিত ক্লাস্টারিং দক্ষতাগুলি এমন ডেটাসেটে প্রয়োগ করতে চান যা K-Means ক্লাস্টারিংয়ের জন্য উপযুক্ত? দয়া করে দেখুন:\n",
+    "\n",
+    "-   [ক্লাস্টারিং মডেল প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন](https://rpubs.com/eR_ic/clustering) Tidymodels এবং বন্ধুদের ব্যবহার করে\n",
+    "\n",
+    "-   [K-means ক্লাস্টার বিশ্লেষণ](https://uc-r.github.io/kmeans_clustering), UC বিজনেস অ্যানালিটিক্স R প্রোগ্রামিং গাইড\n",
+    "\n",
+    "- [টিডি ডেটা নীতির সাথে K-means ক্লাস্টারিং](https://www.tidymodels.org/learn/statistics/k-means/)\n",
+    "\n",
+    "## **অ্যাসাইনমেন্ট**\n",
+    "\n",
+    "[বিভিন্ন ক্লাস্টারিং পদ্ধতি চেষ্টা করুন](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md)\n",
+    "\n",
+    "## ধন্যবাদ:\n",
+    "\n",
+    "[জেন লুপার](https://www.twitter.com/jenlooper) এই মডিউলের মূল পাইথন সংস্করণ তৈরি করার জন্য ♥️\n",
+    "\n",
+    "[`অ্যালিসন হর্স্ট`](https://twitter.com/allison_horst/) অসাধারণ ইলাস্ট্রেশন তৈরি করার জন্য যা R-কে আরও স্বাগত এবং আকর্ষণীয় করে তোলে। তার আরও ইলাস্ট্রেশন খুঁজুন তার [গ্যালারিতে](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM)।\n",
+    "\n",
+    "শুভ শেখা,\n",
+    "\n",
+    "[এরিক](https://twitter.com/ericntay), গোল্ড মাইক্রোসফট লার্ন স্টুডেন্ট অ্যাম্বাসেডর।\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>@allison_horst এর শিল্পকর্ম</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..fea06f05d
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,552 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "e867e87e3129c8875423a82945f4ad5e",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:33:08+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "শেষ পাঠে যেখানে আমরা শেষ করেছিলাম, সেখান থেকে শুরু করুন, ডেটা আমদানি এবং ফিল্টার করা হয়েছে।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "আমরা শুধুমাত্র ৩টি ধারার উপর মনোযোগ দেব। সম্ভবত আমরা ৩টি ক্লাস্টার তৈরি করতে পারি!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m25e6aaa0af\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"me42b912ca6\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p3897eb18a2\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "এই ডেটা কতটা পরিষ্কার? বক্সপ্লট ব্যবহার করে আউটলায়ার পরীক্ষা করুন। আমরা এমন কলামগুলোর উপর মনোযোগ দেব যেখানে কম আউটলায়ার রয়েছে (যদিও আপনি আউটলায়ারগুলো পরিষ্কার করতে পারেন)। বক্সপ্লট ডেটার পরিসর দেখাতে পারে এবং কোন কলামগুলো ব্যবহার করা হবে তা নির্বাচন করতে সাহায্য করবে। মনে রাখবেন, বক্সপ্লট ভ্যারিয়েন্স দেখায় না, যা ভালো ক্লাস্টারযোগ্য ডেটার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান (https://stats.stackexchange.com/questions/91536/deduce-variance-from-boxplot)\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fbc18790a20>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 4000x4000 with 12 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"1132.234375pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 1136.475526 1132.234375\" width=\"1136.475526pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 1132.234375 \nL 1136.475526 1132.234375 \nL 1136.475526 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 338.935294 243.547826 \nL 338.935294 7.2 \nL 10.7 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 79.496791 30.834783 \nL 79.496791 219.913043 \nL 190.359091 219.913043 \nL 190.359091 30.834783 \nL 79.496791 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m68c942961f\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"21.475401\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(18.294151 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"62.919251\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(56.556751 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"104.363102\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 20 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(98.000602 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"145.806952\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 30 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(139.444452 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"187.250802\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 40 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.888302 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"228.694652\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(222.332152 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"270.138503\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 60 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(263.776003 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.582353\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 70 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(305.219853 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_9\">\n     <!-- popularity -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(149.423897 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"124.658203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"251.513672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"279.296875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"340.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"381.689453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"409.472656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"448.681641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m9c301120db\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 79.496791 125.373913 \nL 25.619786 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 190.359091 125.373913 \nL 324.015508 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 25.619786 78.104348 \nL 25.619786 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 324.015508 78.104348 \nL 324.015508 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\"/>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 135.445989 30.834783 \nL 135.445989 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 10.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 338.935294 243.547826 \nL 338.935294 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 338.935294 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 10.7 7.2 \nL 338.935294 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_2\">\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 732.817647 243.547826 \nL 732.817647 7.2 \nL 404.582353 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 449.736505 30.834783 \nL 449.736505 219.913043 \nL 554.957652 219.913043 \nL 554.957652 30.834783 \nL 449.736505 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_3\">\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"419.274143\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.6875 12.40625 \nL 21 12.40625 \nL 21 0 \nL 10.6875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-46\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(411.32258 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_10\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"487.844457\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(479.892894 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_11\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"556.414771\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(548.463209 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_12\">\n     <g id=\"line2d_19\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"624.985085\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(617.033523 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_13\">\n     <g id=\"line2d_20\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"693.555399\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(685.603837 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- acousticness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(536.500781 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"177.441406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"240.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"292.919922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"332.128906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"359.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"414.892578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"478.271484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"539.794922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"591.894531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_4\">\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_21\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_22\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 449.736505 125.373913 \nL 419.502139 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_23\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 554.957652 125.373913 \nL 711.04083 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_24\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 419.502139 78.104348 \nL 419.502139 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_25\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 711.04083 78.104348 \nL 711.04083 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_26\">\n    <defs>\n     <path d=\"M -0 3.535534 \nL 2.12132 0 \nL -0 -3.535534 \nL -2.12132 -0 \nz\n\" id=\"m0f3e24e280\" style=\"stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_27\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 497.615727 30.834783 \nL 497.615727 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 404.582353 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path d=\"M 732.817647 243.547826 \nL 732.817647 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 732.817647 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 404.582353 7.2 \nL 732.817647 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_3\">\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 1126.7 243.547826 \nL 1126.7 7.2 \nL 798.464706 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1004.016827 30.834783 \nL 1004.016827 219.913043 \nL 1070.514516 219.913043 \nL 1070.514516 30.834783 \nL 1004.016827 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_5\">\n    <g id=\"xtick_14\">\n     <g id=\"line2d_28\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"843.426595\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(835.475033 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_15\">\n     <g id=\"line2d_29\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"910.93694\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(902.985377 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_16\">\n     <g id=\"line2d_30\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"978.447284\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(970.495721 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_17\">\n     <g id=\"line2d_31\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1045.957628\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_19\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(1038.006066 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_18\">\n     <g id=\"line2d_32\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1113.467973\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_20\">\n      <!-- 1.0 -->\n      <g transform=\"translate(1105.51641 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_21\">\n     <!-- energy -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(945.072197 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"61.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"124.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"186.425781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"227.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"291\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_6\">\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_33\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_34\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1004.016827 125.373913 \nL 906.211215 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_35\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1070.514516 125.373913 \nL 1111.780214 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_36\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 906.211215 78.104348 \nL 906.211215 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_37\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1111.780214 78.104348 \nL 1111.780214 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_38\">\n    <g clip-path=\"url(#p3900e6581f)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"877.181767\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"863.342147\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_39\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1039.544145 30.834783 \nL 1039.544145 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 798.464706 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_17\">\n    <path d=\"M 1126.7 243.547826 \nL 1126.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_18\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 1126.7 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_19\">\n    <path d=\"M 798.464706 7.2 \nL 1126.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_4\">\n   <g id=\"patch_20\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 338.935294 527.165217 \nL 338.935294 290.817391 \nL 10.7 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_21\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 314.452174 \nL 25.619786 503.530435 \nL 25.696434 503.530435 \nL 25.696434 314.452174 \nL 25.619786 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_7\">\n    <g id=\"xtick_19\">\n     <g id=\"line2d_40\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"25.619786\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_22\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(17.668224 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_20\">\n     <g id=\"line2d_41\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"91.201263\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_23\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(83.249701 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_21\">\n     <g id=\"line2d_42\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"156.782741\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_24\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(148.831178 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_22\">\n     <g id=\"line2d_43\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"222.364218\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_25\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(214.412656 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_23\">\n     <g id=\"line2d_44\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"287.945695\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_26\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(279.994133 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_27\">\n     <!-- instrumentalness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(131.487178 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"143.261719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"182.470703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"223.583984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"286.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"384.375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"445.898438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"509.277344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"548.486328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"609.765625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"637.548828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"700.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"762.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"814.550781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_8\">\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_45\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_46\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 408.991304 \nL 25.619786 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_47\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.696434 408.991304 \nL 25.774886 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_48\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 361.721739 \nL 25.619786 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_49\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.774886 361.721739 \nL 25.774886 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_50\">\n    <g clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"324.015508\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.09209\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"178.752536\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.606787\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.764183\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.901459\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.009996\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"29.259558\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.902442\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"35.719334\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"56.508662\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.626462\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.183787\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.508533\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"35.09631\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.593789\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.954252\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.580672\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"30.571188\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"87.594282\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.164112\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.02323\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.760904\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.954252\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"31.325375\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"77.757061\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.954369\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.836861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.406764\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"48.245396\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.916214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.885509\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.085532\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.937974\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"28.68572\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.941253\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"28.803767\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"38.736082\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"44.671205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.118205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"34.440495\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"85.29893\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.902442\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.046066\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.905393\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"32.44026\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.822433\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"29.685838\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.06574\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"292.536399\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.973926\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"86.282653\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.508415\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"30.964676\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"88.905912\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_51\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.621447 314.452174 \nL 25.621447 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_22\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 10.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_23\">\n    <path d=\"M 338.935294 527.165217 \nL 338.935294 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_24\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 338.935294 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_25\">\n    <path d=\"M 10.7 290.817391 \nL 338.935294 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_5\">\n   <g id=\"patch_26\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 732.817647 527.165217 \nL 732.817647 290.817391 \nL 404.582353 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_27\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 441.443001 314.452174 \nL 441.443001 503.530435 \nL 483.467735 503.530435 \nL 483.467735 314.452174 \nL 441.443001 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_9\">\n    <g id=\"xtick_24\">\n     <g id=\"line2d_52\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"406.112891\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_28\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(398.161328 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_25\">\n     <g id=\"line2d_53\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"453.424722\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_29\">\n      <!-- 0.1 -->\n      <g transform=\"translate(445.47316 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_26\">\n     <g id=\"line2d_54\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"500.736554\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_30\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(492.784991 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_27\">\n     <g id=\"line2d_55\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"548.048386\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_31\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(540.096823 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_28\">\n     <g id=\"line2d_56\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"595.360217\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_32\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(587.408655 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_29\">\n     <g id=\"line2d_57\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"642.672049\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_33\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(634.720486 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_30\">\n     <g id=\"line2d_58\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"689.98388\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_34\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(682.032318 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_35\">\n     <!-- liveness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(548.43125 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"55.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"114.746094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"176.269531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"239.648438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"301.171875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"353.271484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_10\">\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_59\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_60\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 441.443001 408.991304 \nL 419.502139 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_61\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 483.467735 408.991304 \nL 543.317202 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_62\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 419.502139 361.721739 \nL 419.502139 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_63\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 543.317202 361.721739 \nL 543.317202 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_64\">\n    <g clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"570.758065\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"685.252697\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"567.919355\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"700.392483\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"556.564515\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"607.188175\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"585.897851\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"568.392473\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"571.704301\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"558.930107\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"584.951614\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"635.575274\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"575.962366\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"554.672042\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"692.82259\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"569.811828\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"640.306457\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"573.596775\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"606.715057\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"565.080645\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"666.801083\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"552.30645\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"700.392483\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"563.66129\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"586.370969\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"672.951621\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_65\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 454.844077 314.452174 \nL 454.844077 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_28\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 404.582353 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_29\">\n    <path d=\"M 732.817647 527.165217 \nL 732.817647 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_30\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 732.817647 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_31\">\n    <path d=\"M 404.582353 290.817391 \nL 732.817647 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_6\">\n   <g id=\"patch_32\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 1126.7 527.165217 \nL 1126.7 290.817391 \nL 798.464706 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_33\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1019.359093 314.452174 \nL 1019.359093 503.530435 \nL 1062.457165 503.530435 \nL 1062.457165 314.452174 \nL 1019.359093 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_11\">\n    <g id=\"xtick_31\">\n     <g id=\"line2d_66\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"803.49275\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_36\">\n      <!-- −20.0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.59375 35.5 \nL 73.1875 35.5 \nL 73.1875 27.203125 \nL 10.59375 27.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-8722\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(788.170094 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_32\">\n     <g id=\"line2d_67\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"842.253495\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_37\">\n      <!-- −17.5 -->\n      <g transform=\"translate(826.930839 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_33\">\n     <g id=\"line2d_68\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"881.01424\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_38\">\n      <!-- −15.0 -->\n      <g transform=\"translate(865.691584 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_34\">\n     <g id=\"line2d_69\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"919.774986\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_39\">\n      <!-- −12.5 -->\n      <g transform=\"translate(904.45233 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_35\">\n     <g id=\"line2d_70\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"958.535731\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_40\">\n      <!-- −10.0 -->\n      <g transform=\"translate(943.213075 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_36\">\n     <g id=\"line2d_71\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"997.296476\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_41\">\n      <!-- −7.5 -->\n      <g transform=\"translate(985.15507 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_37\">\n     <g id=\"line2d_72\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1036.057222\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_42\">\n      <!-- −5.0 -->\n      <g transform=\"translate(1023.915816 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_38\">\n     <g id=\"line2d_73\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1074.817967\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_43\">\n      <!-- −2.5 -->\n      <g transform=\"translate(1062.676561 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_39\">\n     <g id=\"line2d_74\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1113.578712\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_44\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(1105.62715 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_45\">\n     <!-- loudness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(940.336259 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"152.34375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"215.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"279.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"340.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"392.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_12\">\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_75\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_76\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1019.359093 408.991304 \nL 956.442651 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_77\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1062.457165 408.991304 \nL 1111.780214 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_78\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 956.442651 361.721739 \nL 956.442651 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_79\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1111.780214 361.721739 \nL 1111.780214 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_80\">\n    <g clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"939.729017\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"950.59753\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"953.69839\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"938.11657\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"938.488674\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"941.248439\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"904.937372\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_81\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1043.0109 314.452174 \nL 1043.0109 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_34\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 798.464706 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_35\">\n    <path d=\"M 1126.7 527.165217 \nL 1126.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_36\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 1126.7 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_37\">\n    <path d=\"M 798.464706 290.817391 \nL 1126.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_7\">\n   <g id=\"patch_38\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 338.935294 810.782609 \nL 338.935294 574.434783 \nL 10.7 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_39\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 41.83225 598.069565 \nL 41.83225 787.147826 \nL 115.922131 787.147826 \nL 115.922131 598.069565 \nL 41.83225 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_13\">\n    <g id=\"xtick_40\">\n     <g id=\"line2d_82\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"68.565076\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_46\">\n      <!-- 0.1 -->\n      <g transform=\"translate(60.613514 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_41\">\n     <g id=\"line2d_83\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"130.268079\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_47\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(122.316516 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_42\">\n     <g id=\"line2d_84\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"191.971082\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_48\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(184.019519 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_43\">\n     <g id=\"line2d_85\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"253.674085\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_49\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(245.722522 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_44\">\n     <g id=\"line2d_86\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"315.377088\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_50\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(307.425525 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_51\">\n     <!-- speechiness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(144.123897 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"115.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"177.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"238.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"293.603516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      <use x=\"356.982422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"384.765625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"448.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"509.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"561.767578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_14\">\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_87\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_88\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 41.83225 692.608696 \nL 25.619786 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_89\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 115.922131 692.608696 \nL 225.907733 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_90\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 25.619786 645.33913 \nL 25.619786 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_91\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 225.907733 645.33913 \nL 225.907733 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_92\">\n    <g clip-path=\"url(#p800948b533)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"228.992884\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"256.142205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"324.015508\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"241.950514\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"228.992884\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"250.588935\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"298.100247\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"276.504196\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_93\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 66.18951 598.069565 \nL 66.18951 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_40\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 10.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_41\">\n    <path d=\"M 338.935294 810.782609 \nL 338.935294 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_42\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 338.935294 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_43\">\n    <path d=\"M 10.7 574.434783 \nL 338.935294 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_8\">\n   <g id=\"patch_44\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 732.817647 810.782609 \nL 732.817647 574.434783 \nL 404.582353 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_45\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 492.986952 598.069565 \nL 492.986952 787.147826 \nL 541.111687 787.147826 \nL 541.111687 598.069565 \nL 492.986952 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_15\">\n    <g id=\"xtick_45\">\n     <g id=\"line2d_94\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"442.899691\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_52\">\n      <!-- 80 -->\n      <g transform=\"translate(436.537191 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_46\">\n     <g id=\"line2d_95\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"486.54777\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_53\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(477.00402 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_47\">\n     <g id=\"line2d_96\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"530.195848\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_54\">\n      <!-- 120 -->\n      <g transform=\"translate(520.652098 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_48\">\n     <g id=\"line2d_97\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"573.843926\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_55\">\n      <!-- 140 -->\n      <g transform=\"translate(564.300176 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_49\">\n     <g id=\"line2d_98\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"617.492004\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_56\">\n      <!-- 160 -->\n      <g transform=\"translate(607.948254 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_50\">\n     <g id=\"line2d_99\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"661.140082\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_57\">\n      <!-- 180 -->\n      <g transform=\"translate(651.596332 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_51\">\n     <g id=\"line2d_100\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"704.788161\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_58\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(695.244411 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_59\">\n     <!-- tempo -->\n     <g transform=\"translate(552.559375 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"100.732422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"198.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"261.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_16\">\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_101\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_102\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 492.986952 692.608696 \nL 422.468026 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_103\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 541.111687 692.608696 \nL 609.022095 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_104\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 422.468026 645.33913 \nL 422.468026 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_105\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 609.022095 645.33913 \nL 609.022095 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_106\">\n    <g clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"419.502139\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"656.755633\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"660.8651\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"621.793522\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.506631\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"693.500768\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"644.704399\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.951841\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"622.101241\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"643.331667\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"617.428715\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"652.565417\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"682.959757\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"709.150786\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.781613\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"620.494992\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"694.105294\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.705809\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"616.529564\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.205459\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.80562\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_107\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 508.440554 598.069565 \nL 508.440554 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_46\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 404.582353 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_47\">\n    <path d=\"M 732.817647 810.782609 \nL 732.817647 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_48\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 732.817647 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_49\">\n    <path d=\"M 404.582353 574.434783 \nL 732.817647 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_9\">\n   <g id=\"patch_50\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 1126.7 810.782609 \nL 1126.7 574.434783 \nL 798.464706 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_51\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 787.147826 \nL 962.582353 787.147826 \nL 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_17\">\n    <g id=\"xtick_52\">\n     <g id=\"line2d_108\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_60\">\n      <!-- 3.00 -->\n      <g transform=\"translate(802.251679 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_53\">\n     <g id=\"line2d_109\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"850.683957\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_61\">\n      <!-- 3.25 -->\n      <g transform=\"translate(839.551145 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_54\">\n     <g id=\"line2d_110\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"887.983422\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_62\">\n      <!-- 3.50 -->\n      <g transform=\"translate(876.85061 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_55\">\n     <g id=\"line2d_111\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"925.282888\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_63\">\n      <!-- 3.75 -->\n      <g transform=\"translate(914.150075 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_56\">\n     <g id=\"line2d_112\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"962.582353\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_64\">\n      <!-- 4.00 -->\n      <g transform=\"translate(951.44954 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_57\">\n     <g id=\"line2d_113\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"999.881818\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_65\">\n      <!-- 4.25 -->\n      <g transform=\"translate(988.749006 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_58\">\n     <g id=\"line2d_114\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1037.181283\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_66\">\n      <!-- 4.50 -->\n      <g transform=\"translate(1026.048471 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_59\">\n     <g id=\"line2d_115\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1074.480749\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_67\">\n      <!-- 4.75 -->\n      <g transform=\"translate(1063.347936 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_60\">\n     <g id=\"line2d_116\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_68\">\n      <!-- 5.00 -->\n      <g transform=\"translate(1100.647401 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_69\">\n     <!-- time_signature -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(925.126103 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n      <use x=\"275.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"328.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"355.810547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"419.287109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"482.666016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"543.945312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"583.154297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"646.533203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_18\">\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_117\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_118\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 692.608696 \nL 962.582353 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_119\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 692.608696 \nL 962.582353 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_120\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 645.33913 \nL 962.582353 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_121\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 645.33913 \nL 962.582353 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_122\">\n    <g clip-path=\"url(#p32579c8c03)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_123\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_52\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 798.464706 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_53\">\n    <path d=\"M 1126.7 810.782609 \nL 1126.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_54\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 1126.7 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_55\">\n    <path d=\"M 798.464706 574.434783 \nL 1126.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_10\">\n   <g id=\"patch_56\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 338.935294 1094.4 \nL 338.935294 858.052174 \nL 10.7 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_57\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 210.938106 881.686957 \nL 210.938106 1070.765217 \nL 272.032058 1070.765217 \nL 272.032058 881.686957 \nL 210.938106 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_19\">\n    <g id=\"xtick_61\">\n     <g id=\"line2d_124\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"44.912613\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_70\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(36.96105 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_62\">\n     <g id=\"line2d_125\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"87.785561\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_71\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(79.833999 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_63\">\n     <g id=\"line2d_126\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"130.65851\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_72\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(122.706948 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_64\">\n     <g id=\"line2d_127\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"173.531459\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_73\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(165.579896 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_65\">\n     <g id=\"line2d_128\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"216.404407\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_74\">\n      <!-- 0.7 -->\n      <g transform=\"translate(208.452845 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_66\">\n     <g id=\"line2d_129\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"259.277356\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_75\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(251.325793 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_67\">\n     <g id=\"line2d_130\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"302.150304\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_76\">\n      <!-- 0.9 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.984375 1.515625 \nL 10.984375 10.5 \nQ 14.703125 8.734375 18.5 7.8125 \nQ 22.3125 6.890625 25.984375 6.890625 \nQ 35.75 6.890625 40.890625 13.453125 \nQ 46.046875 20.015625 46.78125 33.40625 \nQ 43.953125 29.203125 39.59375 26.953125 \nQ 35.25 24.703125 29.984375 24.703125 \nQ 19.046875 24.703125 12.671875 31.3125 \nQ 6.296875 37.9375 6.296875 49.421875 \nQ 6.296875 60.640625 12.9375 67.421875 \nQ 19.578125 74.21875 30.609375 74.21875 \nQ 43.265625 74.21875 49.921875 64.515625 \nQ 56.59375 54.828125 56.59375 36.375 \nQ 56.59375 19.140625 48.40625 8.859375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.421875 -1.421875 \nQ 22.703125 -1.421875 18.890625 -0.6875 \nQ 15.09375 0.046875 10.984375 1.515625 \nz\nM 30.609375 32.421875 \nQ 37.25 32.421875 41.125 36.953125 \nQ 45.015625 41.5 45.015625 49.421875 \nQ 45.015625 57.28125 41.125 61.84375 \nQ 37.25 66.40625 30.609375 66.40625 \nQ 23.96875 66.40625 20.09375 61.84375 \nQ 16.21875 57.28125 16.21875 49.421875 \nQ 16.21875 41.5 20.09375 36.953125 \nQ 23.96875 32.421875 30.609375 32.421875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-57\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(294.198742 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-57\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_77\">\n     <!-- danceability -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(144.259835 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"243.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"304.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"365.917969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"429.394531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"457.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"484.960938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"512.744141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"551.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_20\">\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_131\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_132\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 210.938106 976.226087 \nL 119.511543 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_133\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 272.032058 976.226087 \nL 324.015508 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_134\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 119.511543 928.956522 \nL 119.511543 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_135\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 324.015508 928.956522 \nL 324.015508 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_136\">\n    <g clip-path=\"url(#p009c9d6657)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"117.796625\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"101.933635\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.619786\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"96.788881\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"110.508224\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_137\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 242.556906 881.686957 \nL 242.556906 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_58\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 10.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_59\">\n    <path d=\"M 338.935294 1094.4 \nL 338.935294 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_60\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 338.935294 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_61\">\n    <path d=\"M 10.7 858.052174 \nL 338.935294 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_11\">\n   <g id=\"patch_62\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 732.817647 1094.4 \nL 732.817647 858.052174 \nL 404.582353 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_63\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 525.567606 881.686957 \nL 525.567606 1070.765217 \nL 572.557165 1070.765217 \nL 572.557165 881.686957 \nL 525.567606 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_21\">\n    <g id=\"xtick_68\">\n     <g id=\"line2d_138\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"429.728247\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_78\">\n      <!-- 100000 -->\n      <g transform=\"translate(410.640747 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_69\">\n     <g id=\"line2d_139\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"478.368409\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_79\">\n      <!-- 150000 -->\n      <g transform=\"translate(459.280909 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_70\">\n     <g id=\"line2d_140\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"527.008571\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_80\">\n      <!-- 200000 -->\n      <g transform=\"translate(507.921071 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_71\">\n     <g id=\"line2d_141\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"575.648734\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_81\">\n      <!-- 250000 -->\n      <g transform=\"translate(556.561234 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_72\">\n     <g id=\"line2d_142\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"624.288896\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_82\">\n      <!-- 300000 -->\n      <g transform=\"translate(605.201396 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_73\">\n     <g id=\"line2d_143\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"672.929058\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_83\">\n      <!-- 350000 -->\n      <g transform=\"translate(653.841558 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_74\">\n     <g id=\"line2d_144\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"721.56922\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_84\">\n      <!-- 400000 -->\n      <g transform=\"translate(702.48172 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_85\">\n     <!-- length -->\n     <g transform=\"translate(552.7625 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"89.306641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"152.685547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"255.371094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_22\">\n    <g id=\"ytick_11\">\n     <g id=\"line2d_145\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_146\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 525.567606 976.226087 \nL 470.520805 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_147\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 572.557165 976.226087 \nL 633.186154 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_148\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 470.520805 928.956522 \nL 470.520805 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_149\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 633.186154 928.956522 \nL 633.186154 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_150\">\n    <g clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"419.502139\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"426.878906\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"440.533172\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"712.814964\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_151\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 545.66256 881.686957 \nL 545.66256 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_64\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 404.582353 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_65\">\n    <path d=\"M 732.817647 1094.4 \nL 732.817647 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_66\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 732.817647 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_67\">\n    <path d=\"M 404.582353 858.052174 \nL 732.817647 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_12\">\n   <g id=\"patch_68\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 1126.7 1094.4 \nL 1126.7 858.052174 \nL 798.464706 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_69\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1017.549986 881.686957 \nL 1017.549986 1070.765217 \nL 1080.370138 1070.765217 \nL 1080.370138 881.686957 \nL 1017.549986 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_23\">\n    <g id=\"xtick_75\">\n     <g id=\"line2d_152\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"836.942049\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_86\">\n      <!-- 2002.5 -->\n      <g transform=\"translate(819.446736 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_76\">\n     <g id=\"line2d_153\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"876.204644\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_87\">\n      <!-- 2005.0 -->\n      <g transform=\"translate(858.709331 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_77\">\n     <g id=\"line2d_154\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"915.467239\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_88\">\n      <!-- 2007.5 -->\n      <g transform=\"translate(897.971926 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_78\">\n     <g id=\"line2d_155\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"954.729834\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_89\">\n      <!-- 2010.0 -->\n      <g transform=\"translate(937.234521 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_79\">\n     <g id=\"line2d_156\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"993.992429\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_90\">\n      <!-- 2012.5 -->\n      <g transform=\"translate(976.497116 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_80\">\n     <g id=\"line2d_157\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1033.255024\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_91\">\n      <!-- 2015.0 -->\n      <g transform=\"translate(1015.759711 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_81\">\n     <g id=\"line2d_158\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1072.517619\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_92\">\n      <!-- 2017.5 -->\n      <g transform=\"translate(1055.022306 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_82\">\n     <g id=\"line2d_159\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_93\">\n      <!-- 2020.0 -->\n      <g transform=\"translate(1094.284901 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_94\">\n     <!-- release_date -->\n     <g transform=\"translate(930.465947 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"41.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"102.605469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"130.388672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"191.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"253.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"305.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"366.814453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n      <use x=\"416.814453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"480.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"541.570312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"580.779297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_24\">\n    <g id=\"ytick_12\">\n     <g id=\"line2d_160\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_161\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1017.549986 976.226087 \nL 923.319758 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_162\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1080.370138 976.226087 \nL 1111.780214 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_163\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 923.319758 928.956522 \nL 923.319758 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_164\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1111.780214 928.956522 \nL 1111.780214 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_165\">\n    <g clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"907.61472\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"844.794568\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"844.794568\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"860.499606\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"891.909682\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"860.499606\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_166\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1048.960062 881.686957 \nL 1048.960062 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_70\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 798.464706 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_71\">\n    <path d=\"M 1126.7 1094.4 \nL 1126.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_72\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 1126.7 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_73\">\n    <path d=\"M 798.464706 858.052174 \nL 1126.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p2eb0fe637d\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p5a1f167d67\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p3900e6581f\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pf2c1880af4\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p6be797a8b0\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pf823cbe9f3\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p800948b533\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p7a5fd4a7d6\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p32579c8c03\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p009c9d6657\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p71cba14ba8\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pfb0fefec1b\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(20,20), dpi=200)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,1)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'popularity', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,2)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'acousticness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,3)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'energy', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,4)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'instrumentalness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,5)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'liveness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,6)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'loudness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,7)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'speechiness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,8)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'tempo', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,9)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'time_signature', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,10)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'danceability', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,11)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'length', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,12)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'release_date', data = df)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "একাধিক কলাম নির্বাচন করুন যেগুলির পরিসর একই রকম। নিশ্চিত করুন যে artist_top_genre কলামটি অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে যাতে আমাদের ঘরানাগুলি সঠিক থাকে।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler\n",
+    "le = LabelEncoder()\n",
+    "\n",
+    "# scaler = StandardScaler()\n",
+    "\n",
+    "X = df.loc[:, ('artist_top_genre','popularity','danceability','acousticness','loudness','energy')]\n",
+    "\n",
+    "y = df['artist_top_genre']\n",
+    "\n",
+    "X['artist_top_genre'] = le.fit_transform(X['artist_top_genre'])\n",
+    "\n",
+    "# X = scaler.fit_transform(X)\n",
+    "\n",
+    "y = le.transform(y)\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "K-Means ক্লাস্টারিং-এর একটি অসুবিধা হল এটি কতগুলো ক্লাস্টার তৈরি করতে হবে তা জানাতে হয়। আমরা জানি তিনটি গান প্রকার রয়েছে, তাই চলুন ৩-এ মনোযোগ দিই।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 0, 2, 1, 1, 0, 1, 0, 0,\n",
+       "       0, 1, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 0, 2, 0, 2, 0,\n",
+       "       2, 0, 0, 1, 1, 2, 1, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 2, 2,\n",
+       "       1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2,\n",
+       "       2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 0,\n",
+       "       1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 2,\n",
+       "       1, 2, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 2,\n",
+       "       2, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2,\n",
+       "       0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 1, 1, 0,\n",
+       "       1, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0,\n",
+       "       2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2,\n",
+       "       1, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2,\n",
+       "       1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1],\n",
+       "      dtype=int32)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "\n",
+    "nclusters = 3 \n",
+    "seed = 0\n",
+    "\n",
+    "km = KMeans(n_clusters=nclusters, random_state=seed)\n",
+    "km.fit(X)\n",
+    "\n",
+    "# Predict the cluster for each data point\n",
+    "\n",
+    "y_cluster_kmeans = km.predict(X)\n",
+    "y_cluster_kmeans"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "এই সংখ্যাগুলো আমাদের কাছে তেমন অর্থবহ নয়, তাই সঠিকতা দেখতে একটি 'সিলুয়েট স্কোর' নেওয়া যাক। আমাদের স্কোর মাঝামাঝি।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.5466747351275563"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn import metrics\n",
+    "score = metrics.silhouette_score(X, y_cluster_kmeans)\n",
+    "score"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "KMeans আমদানি করুন এবং একটি মডেল তৈরি করুন\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "wcss = []\n",
+    "\n",
+    "for i in range(1, 11):\n",
+    "    kmeans = KMeans(n_clusters = i, init = 'k-means++', random_state = 42)\n",
+    "    kmeans.fit(X)\n",
+    "    wcss.append(kmeans.inertia_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "এই মডেলটি ব্যবহার করে, এলবো পদ্ধতি ব্যবহার করে, তৈরি করার জন্য সেরা ক্লাস্টারের সংখ্যা নির্ধারণ করুন\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/seaborn/_decorators.py:43: FutureWarning: Pass the following variables as keyword args: x, y. From version 0.12, the only valid positional argument will be `data`, and passing other arguments without an explicit keyword will result in an error or misinterpretation.\n  FutureWarning\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x360 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"331.674375pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 624.890625 331.674375\" width=\"624.890625pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 331.674375 \nL 624.890625 331.674375 \nL 624.890625 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 617.690625 294.118125 \nL 617.690625 22.318125 \nL 59.690625 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m5626e93e8a\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"141.417898\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 2 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(138.236648 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"254.14517\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 4 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(250.96392 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"366.872443\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 6 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(363.691193 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"479.599716\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(476.418466 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"592.326989\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(585.964489 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_6\">\n     <!-- Number of clusters -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 23.09375 72.90625 \nL 55.421875 11.921875 \nL 55.421875 72.90625 \nL 64.984375 72.90625 \nL 64.984375 0 \nL 51.703125 0 \nL 19.390625 60.984375 \nL 19.390625 0 \nL 9.8125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-78\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(290.998438 322.394687)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-78\"/>\n      <use x=\"74.804688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"138.183594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"235.595703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"299.072266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"360.595703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"401.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n      <use x=\"433.496094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"494.677734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n      <use x=\"529.882812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n      <use x=\"561.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"616.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"644.433594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"707.8125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"759.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"799.121094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"860.644531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"901.757812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mce2cdb37ff\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"289.597738\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(46.328125 293.396957)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"233.807303\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 20000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 237.606522)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"178.016868\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 40000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 181.816087)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"122.226433\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 60000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 126.025651)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"66.435997\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 80000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 70.235216)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_12\">\n     <!-- WCSS -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 3.328125 72.90625 \nL 13.28125 72.90625 \nL 28.609375 11.28125 \nL 43.890625 72.90625 \nL 54.984375 72.90625 \nL 70.3125 11.28125 \nL 85.59375 72.90625 \nL 95.609375 72.90625 \nL 77.296875 0 \nL 64.890625 0 \nL 49.515625 63.28125 \nL 33.984375 0 \nL 21.578125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-87\"/>\n      <path d=\"M 64.40625 67.28125 \nL 64.40625 56.890625 \nQ 59.421875 61.53125 53.78125 63.8125 \nQ 48.140625 66.109375 41.796875 66.109375 \nQ 29.296875 66.109375 22.65625 58.46875 \nQ 16.015625 50.828125 16.015625 36.375 \nQ 16.015625 21.96875 22.65625 14.328125 \nQ 29.296875 6.6875 41.796875 6.6875 \nQ 48.140625 6.6875 53.78125 8.984375 \nQ 59.421875 11.28125 64.40625 15.921875 \nL 64.40625 5.609375 \nQ 59.234375 2.09375 53.4375 0.328125 \nQ 47.65625 -1.421875 41.21875 -1.421875 \nQ 24.65625 -1.421875 15.125 8.703125 \nQ 5.609375 18.84375 5.609375 36.375 \nQ 5.609375 53.953125 15.125 64.078125 \nQ 24.65625 74.21875 41.21875 74.21875 \nQ 47.75 74.21875 53.53125 72.484375 \nQ 59.328125 70.75 64.40625 67.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-67\"/>\n      <path d=\"M 53.515625 70.515625 \nL 53.515625 60.890625 \nQ 47.90625 63.578125 42.921875 64.890625 \nQ 37.9375 66.21875 33.296875 66.21875 \nQ 25.25 66.21875 20.875 63.09375 \nQ 16.5 59.96875 16.5 54.203125 \nQ 16.5 49.359375 19.40625 46.890625 \nQ 22.3125 44.4375 30.421875 42.921875 \nL 36.375 41.703125 \nQ 47.40625 39.59375 52.65625 34.296875 \nQ 57.90625 29 57.90625 20.125 \nQ 57.90625 9.515625 50.796875 4.046875 \nQ 43.703125 -1.421875 29.984375 -1.421875 \nQ 24.8125 -1.421875 18.96875 -0.25 \nQ 13.140625 0.921875 6.890625 3.21875 \nL 6.890625 13.375 \nQ 12.890625 10.015625 18.65625 8.296875 \nQ 24.421875 6.59375 29.984375 6.59375 \nQ 38.421875 6.59375 43.015625 9.90625 \nQ 47.609375 13.234375 47.609375 19.390625 \nQ 47.609375 24.75 44.3125 27.78125 \nQ 41.015625 30.8125 33.5 32.328125 \nL 27.484375 33.5 \nQ 16.453125 35.6875 11.515625 40.375 \nQ 6.59375 45.0625 6.59375 53.421875 \nQ 6.59375 63.09375 13.40625 68.65625 \nQ 20.21875 74.21875 32.171875 74.21875 \nQ 37.3125 74.21875 42.625 73.28125 \nQ 47.953125 72.359375 53.515625 70.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-83\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(14.798438 173.001719)rotate(-90)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-87\"/>\n      <use x=\"98.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-67\"/>\n      <use x=\"168.701172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-83\"/>\n      <use x=\"232.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-83\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p420c916f99)\" d=\"M 85.054261 34.67267 \nL 141.417898 209.722 \nL 197.781534 253.053471 \nL 254.14517 265.578261 \nL 310.508807 272.878511 \nL 366.872443 276.83446 \nL 423.23608 278.566713 \nL 479.599716 279.951582 \nL 535.963352 280.960508 \nL 592.326989 281.76358 \n\" style=\"fill:none;stroke:#ff0000;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    <defs>\n     <path d=\"M 0 3 \nC 0.795609 3 1.55874 2.683901 2.12132 2.12132 \nC 2.683901 1.55874 3 0.795609 3 0 \nC 3 -0.795609 2.683901 -1.55874 2.12132 -2.12132 \nC 1.55874 -2.683901 0.795609 -3 0 -3 \nC -0.795609 -3 -1.55874 -2.683901 -2.12132 -2.12132 \nC -2.683901 -1.55874 -3 -0.795609 -3 0 \nC -3 0.795609 -2.683901 1.55874 -2.12132 2.12132 \nC -1.55874 2.683901 -0.795609 3 0 3 \nz\n\" id=\"m42343114e8\" style=\"stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p420c916f99)\">\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"85.054261\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"34.67267\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"141.417898\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"209.722\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"197.781534\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"253.053471\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"254.14517\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"265.578261\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"310.508807\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"272.878511\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"366.872443\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"276.83446\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"423.23608\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"278.566713\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"479.599716\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"279.951582\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"535.963352\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"280.960508\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"592.326989\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"281.76358\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 59.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 617.690625 294.118125 \nL 617.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 617.690625 294.118125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 59.690625 22.318125 \nL 617.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Elbow -->\n    <defs>\n     <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 55.90625 72.90625 \nL 55.90625 64.59375 \nL 19.671875 64.59375 \nL 19.671875 43.015625 \nL 54.390625 43.015625 \nL 54.390625 34.71875 \nL 19.671875 34.71875 \nL 19.671875 8.296875 \nL 56.78125 8.296875 \nL 56.78125 0 \nL 9.8125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-69\"/>\n     <path d=\"M 4.203125 54.6875 \nL 13.1875 54.6875 \nL 24.421875 12.015625 \nL 35.59375 54.6875 \nL 46.1875 54.6875 \nL 57.421875 12.015625 \nL 68.609375 54.6875 \nL 77.59375 54.6875 \nL 63.28125 0 \nL 52.6875 0 \nL 40.921875 44.828125 \nL 29.109375 0 \nL 18.5 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-119\"/>\n    </defs>\n    <g transform=\"translate(320.845313 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-69\"/>\n     <use x=\"63.183594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n     <use x=\"90.966797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n     <use x=\"154.443359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"215.625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-119\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p420c916f99\">\n   <rect height=\"271.8\" width=\"558\" x=\"59.690625\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,5))\n",
+    "sns.lineplot(range(1, 11), wcss,marker='o',color='red')\n",
+    "plt.title('Elbow')\n",
+    "plt.xlabel('Number of clusters')\n",
+    "plt.ylabel('WCSS')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Looks like 3 is a good number after all. Fit the model again and create a scatterplot of your clusters. They do group in bunches, but they are pretty close together."
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"265.728679pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 385.78125 265.728679\" width=\"385.78125pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 265.728679 \nL 385.78125 265.728679 \nL 385.78125 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 378.58125 228.172429 \nL 378.58125 10.732429 \nL 43.78125 10.732429 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"PathCollection_1\">\n    <defs>\n     <path d=\"M 0 3 \nC 0.795609 3 1.55874 2.683901 2.12132 2.12132 \nC 2.683901 1.55874 3 0.795609 3 0 \nC 3 -0.795609 2.683901 -1.55874 2.12132 -2.12132 \nC 1.55874 -2.683901 0.795609 -3 0 -3 \nC -0.795609 -3 -1.55874 -2.683901 -2.12132 -2.12132 \nC -2.683901 -1.55874 -3 -0.795609 -3 0 \nC -3 0.795609 -2.683901 1.55874 -2.12132 2.12132 \nC -1.55874 2.683901 -0.795609 3 0 3 \nz\n\" id=\"C0_0_cb5f23d3e7\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.221967\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"39.956499\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.407422\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"64.816051\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.718323\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"168.919042\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.450142\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"53.06923\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.881061\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"124.916067\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"95.685605\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"113.715609\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.402421\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.061516\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.049227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.216966\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.562872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.796048\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.738326\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.327409\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.733325\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"97.051514\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"321.062991\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.041513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.866059\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.903778\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"81.753328\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.826053\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"278.800783\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.943784\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.314694\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.582876\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"58.532868\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"295.705666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"24.385131\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.053802\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.415136\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"79.841055\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"155.785621\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"106.61288\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.149243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.445141\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"112.896064\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.094234\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"253.443458\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.883775\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"79.294691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"57.166958\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"30.668315\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.738326\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"118.359702\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.650599\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.861058\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"37.771044\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"274.574562\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"125.735613\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"65.908779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"126.82834\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"111.803336\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"143.561717\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.036512\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"138.30198\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.364702\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.620594\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.149243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"97.597878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"125.462431\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.084232\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"84.758329\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"232.312354\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.793335\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.868772\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.054227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"40.776045\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"149.775619\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"101.299509\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.856057\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"67.489743\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"111.256972\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.630596\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.6556\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"165.893351\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.971502\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"143.561717\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.337411\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.537868\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.289691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.319695\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"154.692893\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"129.013795\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.495149\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"33.673316\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"135.570161\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.695606\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.680604\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.091521\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.788334\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"116.174247\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.347413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"115.081519\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"43.507864\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.289691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.873773\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.851057\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.352413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.24197\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.191962\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.938783\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"95.412423\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.50015\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"104.154243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.60788\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.963787\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"146.224254\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.053802\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.50015\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"29.848769\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"131.472432\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.39742\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.625595\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.883775\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"140.214253\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.016509\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.309694\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"168.919042\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.031511\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.495149\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.091521\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"214.519727\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"66.455142\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.064229\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.60788\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"55.801049\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.490148\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"51.156957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.552871\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"304.158108\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.81105\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.425138\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.971502\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.9615\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.104235\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.074231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"151.141528\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.144242\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.319695\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"28.209678\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"131.472432\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.723324\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.357414\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"34.492861\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.733325\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.600591\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.226968\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.109236\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"333.741653\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.778332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"142.126526\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"32.307406\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.873773\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"329.515432\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"363.325199\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"329.515432\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"66.181961\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"45.420137\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.893776\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.928782\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.520153\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"64.542869\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"274.574562\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"38.317408\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.562872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"253.443458\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"133.111524\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"232.312354\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.231969\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.723324\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"53.342412\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"35.858771\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"32.85377\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"40.776045\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.17696\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.046513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"100.329697\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.322409\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"240.764796\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.520153\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"99.783333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.610593\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"65.908779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.084232\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.76333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.144242\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"278.800783\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"45.693319\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.743327\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.50515\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"346.420316\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.059228\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"144.038799\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.708321\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.445141\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.708321\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.873347\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.605592\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"49.244683\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.610593\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"116.72061\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.572874\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"57.166958\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"43.234682\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.557872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.357414\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"106.886062\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"169.171533\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"140.487435\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.913779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.279689\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.171959\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.665602\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.773332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.046513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.743327\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"160.429713\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.119238\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"240.764796\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.119238\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.996505\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.913779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.417424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"333.741653\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"144.858345\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"321.062991\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"100.329697\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.928782\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.605592\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"129.286977\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.868772\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.347413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.387419\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"81.206965\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.279689\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.522866\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.675603\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"67.489743\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.577875\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.963787\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"30.668315\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"99.783333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"84.211965\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"108.251972\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"138.028798\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.124239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.680604\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.933783\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"51.70332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.171959\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.796048\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"55.254685\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.460143\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.054227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.425138\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.39242\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4f46e88de4\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.81108\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(51.62983 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(90.710788 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 20 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(132.972996 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 30 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(175.235204 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 40 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(217.497412 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(259.75962 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 60 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(302.021828 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"350.646536\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 70 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(344.284036 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_9\">\n     <!-- popularity -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(185.7875 256.448992)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"124.658203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"251.513672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"279.296875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"340.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"381.689453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"409.472656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"448.681641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m1aafdc834b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"202.226542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.6875 12.40625 \nL 21 12.40625 \nL 21 0 \nL 10.6875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-46\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 206.025761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"174.908353\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 178.707572)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"147.590164\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 151.389383)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"120.271975\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 124.071194)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"92.953786\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 0.7 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 96.753005)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"65.635597\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 69.434816)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"38.317408\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 0.9 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.984375 1.515625 \nL 10.984375 10.5 \nQ 14.703125 8.734375 18.5 7.8125 \nQ 22.3125 6.890625 25.984375 6.890625 \nQ 35.75 6.890625 40.890625 13.453125 \nQ 46.046875 20.015625 46.78125 33.40625 \nQ 43.953125 29.203125 39.59375 26.953125 \nQ 35.25 24.703125 29.984375 24.703125 \nQ 19.046875 24.703125 12.671875 31.3125 \nQ 6.296875 37.9375 6.296875 49.421875 \nQ 6.296875 60.640625 12.9375 67.421875 \nQ 19.578125 74.21875 30.609375 74.21875 \nQ 43.265625 74.21875 49.921875 64.515625 \nQ 56.59375 54.828125 56.59375 36.375 \nQ 56.59375 19.140625 48.40625 8.859375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.421875 -1.421875 \nQ 22.703125 -1.421875 18.890625 -0.6875 \nQ 15.09375 0.046875 10.984375 1.515625 \nz\nM 30.609375 32.421875 \nQ 37.25 32.421875 41.125 36.953125 \nQ 45.015625 41.5 45.015625 49.421875 \nQ 45.015625 57.28125 41.125 61.84375 \nQ 37.25 66.40625 30.609375 66.40625 \nQ 23.96875 66.40625 20.09375 61.84375 \nQ 16.21875 57.28125 16.21875 49.421875 \nQ 16.21875 41.5 20.09375 36.953125 \nQ 23.96875 32.421875 30.609375 32.421875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-57\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 42.116627)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-57\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 1.0 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_18\">\n     <!-- danceability -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(14.798438 150.010242)rotate(-90)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"243.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"304.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"365.917969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"429.394531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"457.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"484.960938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"512.744141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"551.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 43.78125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 378.58125 228.172429 \nL 378.58125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 378.58125 228.172429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 43.78125 10.732429 \nL 378.58125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p9fb0d779e7\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"43.78125\" y=\"10.732429\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "kmeans = KMeans(n_clusters = 3)\n",
+    "kmeans.fit(X)\n",
+    "labels = kmeans.predict(X)\n",
+    "plt.scatter(df['popularity'],df['danceability'],c = labels)\n",
+    "plt.xlabel('popularity')\n",
+    "plt.ylabel('danceability')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "এই মডেলের সঠিকতা খারাপ নয়, তবে খুব ভালোও নয়। হতে পারে যে ডেটা K-Means ক্লাস্টারিংয়ের জন্য উপযুক্ত নয়। আপনি একটি ভিন্ন পদ্ধতি চেষ্টা করতে পারেন।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 811,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Result: 109 out of 286 samples were correctly labeled.\nAccuracy score: 0.38\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "labels = kmeans.labels_\n",
+    "\n",
+    "correct_labels = sum(y == labels)\n",
+    "\n",
+    "print(\"Result: %d out of %d samples were correctly labeled.\" % (correct_labels, y.size))\n",
+    "\n",
+    "print('Accuracy score: {0:0.2f}'. format(correct_labels/float(y.size)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..bc1bb777c
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb
@@ -0,0 +1,343 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "6f92868513e59d321245137c1c4c5311",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:34:17+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 104,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "শেষ পাঠে যেখানে আমরা শেষ করেছিলাম, সেখানে শুরু করুন, ডেটা আমদানি এবং ফিল্টার করা হয়েছে।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 105,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 105
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "আমরা শুধুমাত্র ৩টি ঘরানার উপর মনোযোগ দেব। সম্ভবত আমরা ৩টি ক্লাস্টার তৈরি করতে পারি!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 106,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 106
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m85c8933980\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m0570926463\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p0704da7660\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 107,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 107
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 108,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
+    "\n",
+    "scaler = StandardScaler()\n",
+    "\n",
+    "# X = df.loc[:, ('danceability','energy')]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 110,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "ValueError",
+     "evalue": "Unknown label type: 'continuous'",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m                                Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-110-3756ba7b0bc1>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     20\u001b[0m \u001b[0;31m# we create an instance of SVM and fit out data. We do not scale our\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     21\u001b[0m \u001b[0;31m# data since we want to plot the support vectors\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 22\u001b[0;31m \u001b[0mls30\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_30\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_30\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 30% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m     23\u001b[0m \u001b[0mls50\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_50\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_50\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 50% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     24\u001b[0m \u001b[0mls100\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 100% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/semi_supervised/_label_propagation.py\u001b[0m in \u001b[0;36mfit\u001b[0;34m(self, X, y)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    228\u001b[0m         \u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_validate_data\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    229\u001b[0m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mX_\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 230\u001b[0;31m         \u001b[0mcheck_classification_targets\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m    231\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    232\u001b[0m         \u001b[0;31m# actual graph construction (implementations should override this)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/multiclass.py\u001b[0m in \u001b[0;36mcheck_classification_targets\u001b[0;34m(y)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    181\u001b[0m     if y_type not in ['binary', 'multiclass', 'multiclass-multioutput',\n\u001b[1;32m    182\u001b[0m                       'multilabel-indicator', 'multilabel-sequences']:\n\u001b[0;32m--> 183\u001b[0;31m         \u001b[0;32mraise\u001b[0m \u001b[0mValueError\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m\"Unknown label type: %r\"\u001b[0m \u001b[0;34m%\u001b[0m \u001b[0my_type\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m    184\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    185\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: Unknown label type: 'continuous'"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.semi_supervised import LabelSpreading\n",
+    "from sklearn.semi_supervised import SelfTrainingClassifier\n",
+    "from sklearn import datasets\n",
+    "\n",
+    "X = df[['danceability','acousticness']].values\n",
+    "y = df['energy'].values\n",
+    "\n",
+    "# X = scaler.fit_transform(X)\n",
+    "\n",
+    "# step size in the mesh\n",
+    "h = .02\n",
+    "\n",
+    "rng = np.random.RandomState(0)\n",
+    "y_rand = rng.rand(y.shape[0])\n",
+    "y_30 = np.copy(y)\n",
+    "y_30[y_rand < 0.3] = -1  # set random samples to be unlabeled\n",
+    "y_50 = np.copy(y)\n",
+    "y_50[y_rand < 0.5] = -1\n",
+    "# we create an instance of SVM and fit out data. We do not scale our\n",
+    "# data since we want to plot the support vectors\n",
+    "ls30 = (LabelSpreading().fit(X, y_30), y_30, 'Label Spreading 30% data')\n",
+    "ls50 = (LabelSpreading().fit(X, y_50), y_50, 'Label Spreading 50% data')\n",
+    "ls100 = (LabelSpreading().fit(X, y), y, 'Label Spreading 100% data')\n",
+    "\n",
+    "# the base classifier for self-training is identical to the SVC\n",
+    "base_classifier = SVC(kernel='rbf', gamma=.5, probability=True)\n",
+    "st30 = (SelfTrainingClassifier(base_classifier).fit(X, y_30),\n",
+    "        y_30, 'Self-training 30% data')\n",
+    "st50 = (SelfTrainingClassifier(base_classifier).fit(X, y_50),\n",
+    "        y_50, 'Self-training 50% data')\n",
+    "\n",
+    "rbf_svc = (SVC(kernel='rbf', gamma=.5).fit(X, y), y, 'SVC with rbf kernel')\n",
+    "\n",
+    "# create a mesh to plot in\n",
+    "x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1\n",
+    "y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1\n",
+    "xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),\n",
+    "                     np.arange(y_min, y_max, h))\n",
+    "\n",
+    "color_map = {-1: (1, 1, 1), 0: (0, 0, .9), 1: (1, 0, 0), 2: (.8, .6, 0)}\n",
+    "\n",
+    "classifiers = (ls30, st30, ls50, st50, ls100, rbf_svc)\n",
+    "for i, (clf, y_train, title) in enumerate(classifiers):\n",
+    "    # Plot the decision boundary. For that, we will assign a color to each\n",
+    "    # point in the mesh [x_min, x_max]x[y_min, y_max].\n",
+    "    plt.subplot(3, 2, i + 1)\n",
+    "    Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])\n",
+    "\n",
+    "    # Put the result into a color plot\n",
+    "    Z = Z.reshape(xx.shape)\n",
+    "    plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)\n",
+    "    plt.axis('off')\n",
+    "\n",
+    "    # Plot also the training points\n",
+    "    colors = [color_map[y] for y in y_train]\n",
+    "    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=colors, edgecolors='black')\n",
+    "\n",
+    "    plt.title(title)\n",
+    "\n",
+    "plt.suptitle(\"Unlabeled points are colored white\", y=0.1)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/5-Clustering/README.md b/translations/bn/5-Clustering/README.md
new file mode 100644
index 000000000..551155292
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/5-Clustering/README.md
@@ -0,0 +1,42 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b28a3a4911584062772c537b653ebbc7",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:51:58+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ক্লাস্টারিং মডেল
+
+ক্লাস্টারিং একটি মেশিন লার্নিং কাজ যেখানে একে এমন বস্তু খুঁজে বের করতে হয় যেগুলো একে অপরের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ এবং সেগুলোকে ক্লাস্টার নামে পরিচিত গ্রুপে ভাগ করা হয়। ক্লাস্টারিংয়ের বিশেষত্ব হলো এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঘটে, যা মেশিন লার্নিংয়ের অন্যান্য পদ্ধতির থেকে আলাদা। আসলে, এটি সুপারভাইজড লার্নিংয়ের বিপরীত বলা যেতে পারে। 
+
+## আঞ্চলিক বিষয়: নাইজেরিয়ান শ্রোতাদের সঙ্গীত রুচির জন্য ক্লাস্টারিং মডেল 🎧
+
+নাইজেরিয়ার বৈচিত্র্যময় শ্রোতাদের সঙ্গীতের রুচিও বৈচিত্র্যময়। Spotify থেকে সংগৃহীত ডেটা ব্যবহার করে (এই [প্রবন্ধটি](https://towardsdatascience.com/country-wise-visual-analysis-of-music-taste-using-spotify-api-seaborn-in-python-77f5b749b421) দ্বারা অনুপ্রাণিত), আসুন নাইজেরিয়ায় জনপ্রিয় কিছু সঙ্গীত দেখি। এই ডেটাসেটে বিভিন্ন গানের 'danceability' স্কোর, 'acousticness', শব্দের উচ্চতা, 'speechiness', জনপ্রিয়তা এবং এনার্জি সম্পর্কিত তথ্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই ডেটায় প্যাটার্ন খুঁজে বের করাটা বেশ মজার হবে!
+
+![একটি টার্নটেবিল](../../../translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.bn.jpg)
+
+> ছবি তুলেছেন <a href="https://unsplash.com/@marcelalaskoski?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Marcela Laskoski</a> <a href="https://unsplash.com/s/photos/nigerian-music?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>-এ
+  
+এই পাঠগুলোর মাধ্যমে, আপনি ক্লাস্টারিং টেকনিক ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণের নতুন উপায় শিখবেন। ক্লাস্টারিং বিশেষভাবে কার্যকর যখন আপনার ডেটাসেটে লেবেল থাকে না। যদি লেবেল থাকে, তাহলে পূর্ববর্তী পাঠে শেখা ক্লাসিফিকেশন টেকনিকগুলো বেশি কার্যকর হতে পারে। কিন্তু যখন আপনি লেবেলবিহীন ডেটাকে গ্রুপ করতে চান, তখন ক্লাস্টারিং প্যাটার্ন আবিষ্কারের জন্য একটি চমৎকার পদ্ধতি।
+
+> ক্লাস্টারিং মডেলের সাথে কাজ করার জন্য কিছু কার্যকর লো-কোড টুল রয়েছে। এই কাজের জন্য [Azure ML চেষ্টা করুন](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-clustering-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+## পাঠসমূহ
+
+1. [ক্লাস্টারিংয়ের পরিচিতি](1-Visualize/README.md)
+2. [কে-মিন্স ক্লাস্টারিং](2-K-Means/README.md)
+
+## কৃতজ্ঞতা
+
+এই পাঠগুলো 🎶 দিয়ে লিখেছেন [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper), এবং সহায়ক পর্যালোচনা করেছেন [Rishit Dagli](https://rishit_dagli) এবং [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan)।
+
+[Nigerian Songs](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify) ডেটাসেটটি Kaggle থেকে সংগৃহীত, যা Spotify থেকে স্ক্র্যাপ করা হয়েছে।
+
+এই পাঠ তৈরিতে সহায়ক কিছু কার্যকর কে-মিন্স উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত ছিল, যেমন এই [আইরিস বিশ্লেষণ](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering), এই [পরিচিতিমূলক নোটবুক](https://www.kaggle.com/prashant111/k-means-clustering-with-python), এবং এই [কাল্পনিক এনজিও উদাহরণ](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering)।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md b/translations/bn/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7c7b74238
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md
@@ -0,0 +1,179 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "89e923cf3e8bdff9662536e8bf9516e6",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:30:09+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে পরিচিতি
+
+এই পাঠে *প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ* (NLP), যা *কম্পিউটেশনাল লিঙ্গুইস্টিকস* এর একটি শাখা, এর সংক্ষিপ্ত ইতিহাস এবং গুরুত্বপূর্ণ ধারণাগুলি আলোচনা করা হয়েছে।
+
+## [পাঠের পূর্ববর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/31/)
+
+## পরিচিতি
+
+NLP, যা সাধারণত পরিচিত, মেশিন লার্নিং প্রয়োগ এবং প্রোডাকশন সফটওয়্যারে ব্যবহৃত সবচেয়ে পরিচিত ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি।
+
+✅ আপনি কি এমন কোনো সফটওয়্যারের কথা ভাবতে পারেন যা আপনি প্রতিদিন ব্যবহার করেন এবং যেখানে সম্ভবত কিছু NLP অন্তর্ভুক্ত রয়েছে? আপনার ওয়ার্ড প্রসেসিং প্রোগ্রাম বা মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনগুলির কথা ভাবুন যা আপনি নিয়মিত ব্যবহার করেন।
+
+আপনি শিখবেন:
+
+- **ভাষার ধারণা**। ভাষাগুলি কীভাবে বিকশিত হয়েছে এবং অধ্যয়নের প্রধান ক্ষেত্রগুলি কী ছিল।
+- **সংজ্ঞা এবং ধারণা**। আপনি শিখবেন কীভাবে কম্পিউটার টেক্সট প্রক্রিয়া করে, যেমন পার্সিং, ব্যাকরণ, এবং বিশেষ্য ও ক্রিয়াপদ চিহ্নিত করা। এই পাঠে কিছু কোডিং কাজ রয়েছে এবং বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণা উপস্থাপন করা হয়েছে যা আপনি পরবর্তী পাঠে কোড করতে শিখবেন।
+
+## কম্পিউটেশনাল লিঙ্গুইস্টিকস
+
+কম্পিউটেশনাল লিঙ্গুইস্টিকস কয়েক দশকের গবেষণা এবং উন্নয়নের একটি ক্ষেত্র যা অধ্যয়ন করে কীভাবে কম্পিউটার ভাষার সাথে কাজ করতে পারে, এমনকি বুঝতে, অনুবাদ করতে এবং যোগাযোগ করতে পারে। প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) একটি সম্পর্কিত ক্ষেত্র যা কম্পিউটার কীভাবে 'প্রাকৃতিক', বা মানব, ভাষা প্রক্রিয়া করতে পারে তার উপর ফোকাস করে।
+
+### উদাহরণ - ফোন ডিক্টেশন
+
+আপনি যদি কখনো টাইপ করার পরিবর্তে আপনার ফোনে কথা বলে থাকেন বা ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্টকে কোনো প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে থাকেন, তবে আপনার বক্তব্যকে টেক্সটে রূপান্তরিত করা হয়েছে এবং তারপর প্রক্রিয়াকরণ বা *পার্সিং* করা হয়েছে। সনাক্ত করা কীওয়ার্ডগুলি এমন একটি ফরম্যাটে প্রক্রিয়াকৃত হয়েছে যা ফোন বা অ্যাসিস্ট্যান্ট বুঝতে এবং কার্যকর করতে পারে।
+
+![বোঝাপড়া](../../../../translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.bn.png)
+> প্রকৃত ভাষাগত বোঝাপড়া কঠিন! ছবি: [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+### এই প্রযুক্তি কীভাবে সম্ভব হয়েছে?
+
+এটি সম্ভব হয়েছে কারণ কেউ এই কাজটি করার জন্য একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম লিখেছেন। কয়েক দশক আগে, কিছু বিজ্ঞান কল্পকাহিনী লেখক ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন যে মানুষ প্রধানত তাদের কম্পিউটারের সাথে কথা বলবে, এবং কম্পিউটার সবসময় তাদের অর্থ সঠিকভাবে বুঝতে পারবে। দুঃখজনকভাবে, এটি অনেকের কল্পনার চেয়ে কঠিন একটি সমস্যা হয়ে দাঁড়িয়েছে, এবং যদিও এটি আজ একটি অনেক ভালোভাবে বোঝা সমস্যা, বাক্যের অর্থ বোঝার ক্ষেত্রে 'নিখুঁত' প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ অর্জনে উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ রয়েছে। বিশেষ করে রসিকতা বোঝা বা বাক্যে বিদ্রূপের মতো আবেগ সনাক্ত করা একটি বিশেষভাবে কঠিন সমস্যা।
+
+এখন আপনি হয়তো স্কুলের সেই ক্লাসগুলির কথা মনে করতে পারেন যেখানে শিক্ষক বাক্যের ব্যাকরণের অংশগুলি শেখাতেন। কিছু দেশে, শিক্ষার্থীদের ব্যাকরণ এবং ভাষাবিজ্ঞান একটি পৃথক বিষয় হিসাবে শেখানো হয়, তবে অনেক দেশে এই বিষয়গুলি ভাষা শেখার অংশ হিসাবে অন্তর্ভুক্ত থাকে: হয় প্রাথমিক বিদ্যালয়ে আপনার প্রথম ভাষা (পড়া এবং লেখা শেখা) এবং সম্ভবত মাধ্যমিক বা উচ্চ বিদ্যালয়ে একটি দ্বিতীয় ভাষা। যদি আপনি বিশেষ্য এবং ক্রিয়াপদ বা ক্রিয়া বিশেষণ এবং বিশেষণের মধ্যে পার্থক্য করতে বিশেষজ্ঞ না হন তবে চিন্তা করবেন না!
+
+যদি আপনি *সাধারণ বর্তমান* এবং *বর্তমান প্রগতিশীল* এর মধ্যে পার্থক্য নিয়ে লড়াই করেন, তবে আপনি একা নন। এটি অনেকের জন্য একটি চ্যালেঞ্জিং বিষয়, এমনকি একটি ভাষার স্থানীয় বক্তাদের জন্যও। ভালো খবর হল কম্পিউটার আনুষ্ঠানিক নিয়ম প্রয়োগ করতে খুবই দক্ষ, এবং আপনি কোড লিখতে শিখবেন যা একটি বাক্যকে মানুষের মতো *পার্স* করতে পারে। বৃহত্তর চ্যালেঞ্জ যা আপনি পরে পরীক্ষা করবেন তা হল একটি বাক্যের *অর্থ* এবং *ভাব* বোঝা।
+
+## প্রয়োজনীয়তা
+
+এই পাঠের জন্য প্রধান প্রয়োজনীয়তা হল এই পাঠের ভাষা পড়তে এবং বুঝতে সক্ষম হওয়া। এখানে কোনো গাণিতিক সমস্যা বা সমীকরণ সমাধান করতে হবে না। যদিও মূল লেখক এই পাঠটি ইংরেজিতে লিখেছেন, এটি অন্যান্য ভাষায়ও অনুবাদ করা হয়েছে, তাই আপনি হয়তো একটি অনুবাদ পড়ছেন। এমন কিছু উদাহরণ রয়েছে যেখানে বিভিন্ন ভাষার ব্যাকরণ নিয়ম তুলনা করার জন্য বিভিন্ন ভাষা ব্যবহার করা হয়েছে। এগুলি *অনুবাদ করা হয়নি*, তবে ব্যাখ্যামূলক পাঠ্য অনুবাদ করা হয়েছে, তাই অর্থটি পরিষ্কার হওয়া উচিত।
+
+কোডিং কাজগুলির জন্য, আপনি Python ব্যবহার করবেন এবং উদাহরণগুলি Python 3.8 ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে।
+
+এই অংশে, আপনার প্রয়োজন হবে এবং ব্যবহার করবেন:
+
+- **Python 3 বোঝাপড়া**। Python 3 প্রোগ্রামিং ভাষার বোঝাপড়া, এই পাঠে ইনপুট, লুপ, ফাইল পড়া, অ্যারে ব্যবহার করা হয়েছে।
+- **Visual Studio Code + এক্সটেনশন**। আমরা Visual Studio Code এবং এর Python এক্সটেনশন ব্যবহার করব। আপনি আপনার পছন্দের অন্য কোনো Python IDE ব্যবহার করতে পারেন।
+- **TextBlob**। [TextBlob](https://github.com/sloria/TextBlob) হল Python-এর জন্য একটি সরলীকৃত টেক্সট প্রক্রিয়াকরণ লাইব্রেরি। এটি আপনার সিস্টেমে ইনস্টল করার জন্য TextBlob সাইটের নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন (নিচে দেখানো হিসাবে corpora ইনস্টল করুন):
+
+   ```bash
+   pip install -U textblob
+   python -m textblob.download_corpora
+   ```
+
+> 💡 টিপ: আপনি সরাসরি VS Code পরিবেশে Python চালাতে পারেন। আরও তথ্যের জন্য [ডকুমেন্টেশন](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python?WT.mc_id=academic-77952-leestott) দেখুন।
+
+## মেশিনের সাথে কথা বলা
+
+মানুষের ভাষা বোঝার জন্য কম্পিউটার তৈরি করার ইতিহাস কয়েক দশক পুরনো, এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ নিয়ে চিন্তা করা প্রথম বিজ্ঞানীদের একজন ছিলেন *অ্যালান টুরিং*।
+
+### 'টুরিং টেস্ট'
+
+যখন টুরিং ১৯৫০-এর দশকে *কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা* নিয়ে গবেষণা করছিলেন, তখন তিনি বিবেচনা করেছিলেন যে একটি কথোপকথনমূলক পরীক্ষা একজন মানুষ এবং একটি কম্পিউটারের (টাইপ করা যোগাযোগের মাধ্যমে) দেওয়া যেতে পারে যেখানে কথোপকথনে থাকা মানুষটি নিশ্চিত হতে পারবে না যে তারা আরেকজন মানুষের সাথে কথা বলছে নাকি একটি কম্পিউটারের সাথে।
+
+যদি একটি নির্দিষ্ট সময়ের কথোপকথনের পরে, মানুষটি নির্ধারণ করতে না পারে যে উত্তরগুলি একটি কম্পিউটার থেকে এসেছে কিনা, তবে কি কম্পিউটারটিকে *চিন্তা করছে* বলা যেতে পারে?
+
+### অনুপ্রেরণা - 'দ্য ইমিটেশন গেম'
+
+এই ধারণাটি একটি পার্টি গেম *দ্য ইমিটেশন গেম* থেকে এসেছে যেখানে একজন প্রশ্নকর্তা একটি ঘরে একা থাকে এবং অন্য ঘরে থাকা দুই ব্যক্তির মধ্যে কে পুরুষ এবং কে মহিলা তা নির্ধারণ করার দায়িত্ব দেওয়া হয়। প্রশ্নকর্তা নোট পাঠাতে পারে এবং এমন প্রশ্ন ভাবতে হবে যেখানে লিখিত উত্তরগুলি রহস্যময় ব্যক্তির লিঙ্গ প্রকাশ করে। অবশ্যই, অন্য ঘরে থাকা খেলোয়াড়রা প্রশ্নকর্তাকে বিভ্রান্ত করার জন্য এমনভাবে উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করে যাতে বিভ্রান্তি সৃষ্টি হয়, তবে একই সাথে সৎ উত্তর দেওয়ার ছাপ দেয়।
+
+### এলিজা তৈরি করা
+
+১৯৬০-এর দশকে MIT-এর একজন বিজ্ঞানী *জোসেফ ওয়েইজেনবাউম* [*এলিজা*](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA) নামে একটি কম্পিউটার 'থেরাপিস্ট' তৈরি করেছিলেন যা মানুষের কাছে প্রশ্ন করত এবং তাদের উত্তর বোঝার ছাপ দিত। তবে, এলিজা একটি বাক্য পার্স করতে এবং নির্দিষ্ট ব্যাকরণগত গঠন এবং কীওয়ার্ড চিহ্নিত করতে পারলেও বাক্যটি *বোঝে* এমনটি বলা যায় না। উদাহরণস্বরূপ, যদি এলিজাকে "**আমি** <u>দুঃখিত</u>" ফরম্যাটের একটি বাক্য দেওয়া হয়, এটি বাক্যটি পুনর্বিন্যাস এবং শব্দ প্রতিস্থাপন করে "তুমি কতদিন ধরে **দুঃখিত**?" এই ধরনের উত্তর তৈরি করতে পারে।
+
+এটি এমন একটি ছাপ দিত যে এলিজা বিবৃতিটি বুঝতে পেরেছে এবং একটি অনুসরণমূলক প্রশ্ন করছে, যেখানে বাস্তবে এটি কেবল ক্রিয়ার কাল পরিবর্তন করছিল এবং কিছু শব্দ যোগ করছিল। যদি এলিজা এমন একটি কীওয়ার্ড চিহ্নিত করতে না পারে যার জন্য এটি একটি উত্তর তৈরি করতে পারে, তবে এটি পরিবর্তে একটি এলোমেলো উত্তর দিত যা অনেক ভিন্ন বিবৃতির জন্য প্রযোজ্য হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একজন ব্যবহারকারী লিখেন "**তুমি** একটি <u>সাইকেল</u>", এটি উত্তর দিতে পারে "আমি কতদিন ধরে **সাইকেল**?" পরিবর্তে একটি যুক্তিসঙ্গত উত্তর দেওয়ার।
+
+[![এলিজার সাথে চ্যাটিং](https://img.youtube.com/vi/RMK9AphfLco/0.jpg)](https://youtu.be/RMK9AphfLco "এলিজার সাথে চ্যাটিং")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে এলিজার আসল প্রোগ্রাম সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখুন
+
+> নোট: আপনি যদি ACM অ্যাকাউন্ট রাখেন তবে ১৯৬৬ সালে প্রকাশিত [এলিজার](https://cacm.acm.org/magazines/1966/1/13317-elizaa-computer-program-for-the-study-of-natural-language-communication-between-man-and-machine/abstract) আসল বিবরণ পড়তে পারেন। বিকল্পভাবে, এলিজা সম্পর্কে [উইকিপিডিয়ায়](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA) পড়ুন।
+
+## অনুশীলন - একটি মৌলিক কথোপকথনমূলক বট কোডিং
+
+একটি কথোপকথনমূলক বট, যেমন এলিজা, একটি প্রোগ্রাম যা ব্যবহারকারীর ইনপুট গ্রহণ করে এবং বুদ্ধিমত্তার সাথে উত্তর দেওয়ার ছাপ দেয়। এলিজার মতো নয়, আমাদের বটের একাধিক নিয়ম থাকবে না যা এটিকে একটি বুদ্ধিমান কথোপকথনের ছাপ দেয়। পরিবর্তে, আমাদের বটের একটি মাত্র ক্ষমতা থাকবে, এলোমেলো উত্তর দিয়ে কথোপকথন চালিয়ে যাওয়া যা প্রায় যেকোনো সাধারণ কথোপকথনে কাজ করতে পারে।
+
+### পরিকল্পনা
+
+একটি কথোপকথনমূলক বট তৈরি করার ধাপসমূহ:
+
+1. ব্যবহারকারীকে বটের সাথে কীভাবে যোগাযোগ করতে হবে তা নির্দেশনা প্রিন্ট করুন
+2. একটি লুপ শুরু করুন
+   1. ব্যবহারকারীর ইনপুট গ্রহণ করুন
+   2. যদি ব্যবহারকারী প্রস্থান করতে চায়, তবে প্রস্থান করুন
+   3. ব্যবহারকারীর ইনপুট প্রক্রিয়াকরণ করুন এবং উত্তর নির্ধারণ করুন (এই ক্ষেত্রে, উত্তরটি সম্ভাব্য সাধারণ উত্তরগুলির একটি এলোমেলো পছন্দ)
+   4. উত্তর প্রিন্ট করুন
+3. ধাপ ২-এ ফিরে যান
+
+### বট তৈরি করা
+
+এখন বট তৈরি করা যাক। আমরা কিছু বাক্যাংশ সংজ্ঞায়িত করে শুরু করব।
+
+1. নিম্নলিখিত এলোমেলো উত্তর দিয়ে Python-এ নিজেই এই বটটি তৈরি করুন:
+
+    ```python
+    random_responses = ["That is quite interesting, please tell me more.",
+                        "I see. Do go on.",
+                        "Why do you say that?",
+                        "Funny weather we've been having, isn't it?",
+                        "Let's change the subject.",
+                        "Did you catch the game last night?"]
+    ```
+
+    এখানে কিছু নমুনা আউটপুট দেওয়া হয়েছে যা আপনাকে গাইড করবে (ব্যবহারকারীর ইনপুট `>` দিয়ে শুরু হওয়া লাইনে):
+
+    ```output
+    Hello, I am Marvin, the simple robot.
+    You can end this conversation at any time by typing 'bye'
+    After typing each answer, press 'enter'
+    How are you today?
+    > I am good thanks
+    That is quite interesting, please tell me more.
+    > today I went for a walk     
+    Did you catch the game last night?
+    > I did, but my team lost
+    Funny weather we've been having, isn't it?
+    > yes but I hope next week is better
+    Let's change the subject.
+    > ok, lets talk about music
+    Why do you say that?
+    > because I like music!
+    Why do you say that?
+    > bye
+    It was nice talking to you, goodbye!
+    ```
+
+    এই কাজের একটি সম্ভাব্য সমাধান [এখানে](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/solution/bot.py) পাওয়া যাবে।
+
+    ✅ থামুন এবং বিবেচনা করুন
+
+    1. আপনি কি মনে করেন এলোমেলো উত্তরগুলি কাউকে 'প্রতারণা' করতে পারে যাতে মনে হয় বটটি আসলে তাদের বুঝতে পারছে?
+    2. বটটিকে আরও কার্যকর করতে কী বৈশিষ্ট্য প্রয়োজন হবে?
+    3. যদি একটি বট সত্যিই একটি বাক্যের অর্থ 'বোঝে', তবে কি এটি কথোপকথনে আগের বাক্যগুলির অর্থ 'মনে রাখতে' হবে?
+
+---
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+উপরের "থামুন এবং বিবেচনা করুন" উপাদানগুলির মধ্যে একটি বেছে নিন এবং হয় কোডে এটি বাস্তবায়নের চেষ্টা করুন অথবা ছদ্ম-কোড ব্যবহার করে কাগজে একটি সমাধান লিখুন।
+
+পরবর্তী পাঠে, আপনি প্রাকৃতিক ভাষা পার্সিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের অন্যান্য পদ্ধতি সম্পর্কে শিখবেন।
+
+## [পাঠ-পরবর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/32/)
+
+## পর্যালোচনা এবং স্ব-অধ্যয়ন
+
+নিচের রেফারেন্সগুলি আরও পড়ার সুযোগ হিসেবে দেখুন।
+
+### রেফারেন্স
+
+1. শুবার্ট, লেনহার্ট, "কম্পিউটেশনাল লিঙ্গুইস্টিকস", *দ্য স্ট্যানফোর্ড এনসাইক্লোপিডিয়া অফ ফিলোসফি* (স্প্রিং ২০২০ সংস্করণ), এডওয়ার্ড এন. জাল্টা (সম্পাদক), URL = <https://plato.stanford.edu/archives/spr2020/entries/computational-linguistics/>।  
+2. প্রিন্সটন ইউনিভার্সিটি "ওয়ার্ডনেট সম্পর্কে।" [ওয়ার্ডনেট](https://wordnet.princeton.edu/)। প্রিন্সটন ইউনিভার্সিটি। ২০১০।  
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট 
+
+[একটি বট খুঁজুন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে দয়া করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md b/translations/bn/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..4964a14f9
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1d7583e8046dacbb0c056d5ba0a71b16",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:33:03+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একটি বট খুঁজুন
+
+## নির্দেশনা
+
+বট সর্বত্রই রয়েছে। আপনার কাজ: একটি বট খুঁজুন এবং সেটিকে গ্রহণ করুন! আপনি এগুলো ওয়েব সাইটে, ব্যাংকিং অ্যাপ্লিকেশনে, এবং ফোনে খুঁজে পেতে পারেন, যেমন যখন আপনি আর্থিক সেবা কোম্পানিগুলোর সাথে পরামর্শ বা অ্যাকাউন্ট তথ্যের জন্য যোগাযোগ করেন। বটটি বিশ্লেষণ করুন এবং দেখুন আপনি এটিকে বিভ্রান্ত করতে পারেন কিনা। যদি আপনি বটটিকে বিভ্রান্ত করতে পারেন, তাহলে কেন তা ঘটেছে বলে আপনি মনে করেন? আপনার অভিজ্ঞতা নিয়ে একটি সংক্ষিপ্ত প্রতিবেদন লিখুন।
+
+## মূল্যায়ন
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                                                                     | পর্যাপ্ত                                     | উন্নতির প্রয়োজন     |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------- | --------------------- |
+|          | একটি পূর্ণ পৃষ্ঠার প্রতিবেদন লেখা হয়েছে, যেখানে অনুমিত বটের স্থাপত্য ব্যাখ্যা করা হয়েছে এবং আপনার অভিজ্ঞতা তুলে ধরা হয়েছে | প্রতিবেদন অসম্পূর্ণ বা যথাযথভাবে গবেষণা করা হয়নি | কোনো প্রতিবেদন জমা দেওয়া হয়নি |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/2-Tasks/README.md b/translations/bn/6-NLP/2-Tasks/README.md
new file mode 100644
index 000000000..62b2f3aab
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/2-Tasks/README.md
@@ -0,0 +1,228 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6534e145d52a3890590d27be75386e5d",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:18:12+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/2-Tasks/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# সাধারণ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ কাজ এবং কৌশল
+
+বেশিরভাগ *প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ* কাজের জন্য, প্রক্রিয়াকরণের জন্য পাঠ্যটি ভেঙে বিশ্লেষণ করতে হয় এবং ফলাফল সংরক্ষণ বা নিয়ম এবং ডেটাসেটের সাথে ক্রস রেফারেন্স করতে হয়। এই কাজগুলো প্রোগ্রামারকে পাঠ্যের মধ্যে শব্দ এবং শব্দের _অর্থ_, _উদ্দেশ্য_ বা শুধুমাত্র _ঘনত্ব_ নির্ধারণ করতে সাহায্য করে।
+
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/33/)
+
+চলুন পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণের সাধারণ কৌশলগুলি আবিষ্কার করি। মেশিন লার্নিংয়ের সাথে মিলিত হয়ে, এই কৌশলগুলি আপনাকে বড় পরিমাণে পাঠ্য দক্ষতার সাথে বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। তবে, এই কাজগুলিতে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করার আগে, একজন NLP বিশেষজ্ঞের সম্মুখীন হওয়া সমস্যাগুলি বুঝতে হবে।
+
+## NLP-তে সাধারণ কাজ
+
+আপনি যে পাঠ্যের উপর কাজ করছেন তা বিশ্লেষণ করার বিভিন্ন উপায় রয়েছে। কিছু নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদন করে আপনি পাঠ্যটি বুঝতে এবং সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হন। সাধারণত এই কাজগুলো একটি নির্দিষ্ট ক্রমে সম্পাদিত হয়।
+
+### টোকেনাইজেশন
+
+সম্ভবত প্রথম কাজ যা বেশিরভাগ NLP অ্যালগরিদমকে করতে হয় তা হলো পাঠ্যকে টোকেন বা শব্দে বিভক্ত করা। যদিও এটি সহজ মনে হয়, বিরামচিহ্ন এবং বিভিন্ন ভাষার শব্দ এবং বাক্য বিভাজনকারীদের হিসাব করতে হয়, যা এটি জটিল করে তুলতে পারে। আপনাকে বিভাজন নির্ধারণের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করতে হতে পারে।
+
+![টোকেনাইজেশন](../../../../translated_images/tokenization.1641a160c66cd2d93d4524e8114e93158a9ce0eba3ecf117bae318e8a6ad3487.bn.png)
+> **Pride and Prejudice** থেকে একটি বাক্য টোকেনাইজ করা। ইনফোগ্রাফিক: [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+### এমবেডিংস
+
+[ওয়ার্ড এমবেডিংস](https://wikipedia.org/wiki/Word_embedding) হলো আপনার পাঠ্য ডেটাকে সংখ্যায় রূপান্তর করার একটি উপায়। এমবেডিংস এমনভাবে করা হয় যাতে একই অর্থের বা একসাথে ব্যবহৃত শব্দগুলো একসাথে ক্লাস্টার করে।
+
+![ওয়ার্ড এমবেডিংস](../../../../translated_images/embedding.2cf8953c4b3101d188c2f61a5de5b6f53caaa5ad4ed99236d42bc3b6bd6a1fe2.bn.png)
+> "I have the highest respect for your nerves, they are my old friends." - **Pride and Prejudice** থেকে একটি বাক্যের জন্য ওয়ার্ড এমবেডিংস। ইনফোগ্রাফিক: [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+✅ [এই আকর্ষণীয় টুলটি](https://projector.tensorflow.org/) ব্যবহার করে ওয়ার্ড এমবেডিংস নিয়ে পরীক্ষা করুন। একটি শব্দে ক্লিক করলে একই ধরনের শব্দের ক্লাস্টার দেখায়: 'toy' ক্লাস্টার করে 'disney', 'lego', 'playstation', এবং 'console' এর সাথে।
+
+### পার্সিং এবং পার্ট-অফ-স্পিচ ট্যাগিং
+
+প্রতিটি টোকেনাইজ করা শব্দকে পার্ট-অফ-স্পিচ হিসেবে ট্যাগ করা যায় - যেমন নাউন, ভার্ব, বা অ্যাডজেকটিভ। বাক্য `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` এর POS ট্যাগ হতে পারে fox = noun, jumped = verb।
+
+![পার্সিং](../../../../translated_images/parse.d0c5bbe1106eae8fe7d60a183cd1736c8b6cec907f38000366535f84f3036101.bn.png)
+
+> **Pride and Prejudice** থেকে একটি বাক্য পার্স করা। ইনফোগ্রাফিক: [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+পার্সিং হলো একটি বাক্যে কোন শব্দগুলো একে অপরের সাথে সম্পর্কিত তা চিহ্নিত করা - যেমন `the quick red fox jumped` হলো একটি adjective-noun-verb সিকোয়েন্স যা `lazy brown dog` সিকোয়েন্স থেকে আলাদা।
+
+### শব্দ এবং বাক্যাংশের ঘনত্ব
+
+বড় পরিমাণে পাঠ্য বিশ্লেষণ করার সময় একটি দরকারী পদ্ধতি হলো প্রতিটি শব্দ বা আগ্রহের বাক্যাংশের একটি ডিকশনারি তৈরি করা এবং এটি কতবার উপস্থিত হয়েছে তা গণনা করা। বাক্য `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` এ `the` শব্দটির ঘনত্ব ২।
+
+চলুন একটি উদাহরণ পাঠ্য দেখি যেখানে আমরা শব্দের ঘনত্ব গণনা করি। রুডইয়ার্ড কিপলিং-এর কবিতা **The Winners** এর একটি অংশ:
+
+```output
+What the moral? Who rides may read.
+When the night is thick and the tracks are blind
+A friend at a pinch is a friend, indeed,
+But a fool to wait for the laggard behind.
+Down to Gehenna or up to the Throne,
+He travels the fastest who travels alone.
+```
+
+যেহেতু বাক্যাংশের ঘনত্ব প্রয়োজন অনুযায়ী কেস সেনসিটিভ বা কেস ইনসেনসিটিভ হতে পারে, তাই `a friend` বাক্যাংশের ঘনত্ব ২ এবং `the` এর ঘনত্ব ৬, এবং `travels` এর ঘনত্ব ২।
+
+### এন-গ্রাম
+
+একটি পাঠ্যকে নির্দিষ্ট দৈর্ঘ্যের শব্দের সিকোয়েন্সে বিভক্ত করা যায়, যেমন একক শব্দ (ইউনিগ্রাম), দুই শব্দ (বাইগ্রাম), তিন শব্দ (ট্রাইগ্রাম) বা যেকোনো সংখ্যক শব্দ (এন-গ্রাম)।
+
+উদাহরণস্বরূপ, `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` বাক্যটি ২ এন-গ্রামের স্কোর দিয়ে নিম্নলিখিত এন-গ্রাম তৈরি করে:
+
+1. the quick  
+2. quick red  
+3. red fox  
+4. fox jumped  
+5. jumped over  
+6. over the  
+7. the lazy  
+8. lazy brown  
+9. brown dog  
+
+এটি একটি স্লাইডিং বক্সের মতো বাক্যের উপর কল্পনা করা সহজ হতে পারে। এখানে এটি ৩ শব্দের এন-গ্রামের জন্য দেখানো হয়েছে, প্রতিটি বাক্যে এন-গ্রামটি **বোল্ড**:
+
+1.   <u>**the quick red**</u> fox jumped over the lazy brown dog  
+2.   the **<u>quick red fox</u>** jumped over the lazy brown dog  
+3.   the quick **<u>red fox jumped</u>** over the lazy brown dog  
+4.   the quick red **<u>fox jumped over</u>** the lazy brown dog  
+5.   the quick red fox **<u>jumped over the</u>** lazy brown dog  
+6.   the quick red fox jumped **<u>over the lazy</u>** brown dog  
+7.   the quick red fox jumped over <u>**the lazy brown**</u> dog  
+8.   the quick red fox jumped over the **<u>lazy brown dog</u>**  
+
+![এন-গ্রাম স্লাইডিং উইন্ডো](../../../../6-NLP/2-Tasks/images/n-grams.gif)
+
+> ৩ এন-গ্রামের মান: ইনফোগ্রাফিক: [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+### নাউন বাক্যাংশ নির্যাস
+
+বেশিরভাগ বাক্যে একটি নাউন থাকে যা বাক্যের বিষয় বা বস্তু। ইংরেজিতে এটি প্রায়শই `a`, `an`, বা `the` দ্বারা চিহ্নিত করা যায়। বাক্যের অর্থ বোঝার চেষ্টা করার সময় `নাউন বাক্যাংশ নির্যাস` একটি সাধারণ NLP কাজ।
+
+✅ বাক্যে "I cannot fix on the hour, or the spot, or the look or the words, which laid the foundation. It is too long ago. I was in the middle before I knew that I had begun." আপনি কি নাউন বাক্যাংশগুলো চিহ্নিত করতে পারেন?
+
+বাক্য `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` এ ২টি নাউন বাক্যাংশ রয়েছে: **quick red fox** এবং **lazy brown dog**।
+
+### অনুভূতি বিশ্লেষণ
+
+একটি বাক্য বা পাঠ্য *ইতিবাচক* বা *নেতিবাচক* কতটা তা বিশ্লেষণ করা যায়। অনুভূতি *পোলারিটি* এবং *অবজেক্টিভিটি/সাবজেক্টিভিটি* দ্বারা পরিমাপ করা হয়। পোলারিটি -1.0 থেকে 1.0 (নেতিবাচক থেকে ইতিবাচক) এবং 0.0 থেকে 1.0 (সবচেয়ে অবজেক্টিভ থেকে সবচেয়ে সাবজেক্টিভ) দ্বারা পরিমাপ করা হয়।
+
+✅ পরে আপনি শিখবেন যে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে অনুভূতি নির্ধারণের বিভিন্ন উপায় রয়েছে, তবে একটি উপায় হলো মানুষের বিশেষজ্ঞ দ্বারা ইতিবাচক বা নেতিবাচক হিসেবে শ্রেণীবদ্ধ শব্দ এবং বাক্যাংশের একটি তালিকা থাকা এবং সেই মডেলটি পাঠ্যে প্রয়োগ করে একটি পোলারিটি স্কোর গণনা করা। আপনি কি দেখতে পাচ্ছেন এটি কিছু পরিস্থিতিতে কীভাবে কাজ করবে এবং অন্য কিছুতে কম কার্যকর হবে?
+
+### ইনফ্লেকশন
+
+ইনফ্লেকশন আপনাকে একটি শব্দের একবচন বা বহুবচন পেতে সক্ষম করে।
+
+### লেমাটাইজেশন
+
+একটি *লেমা* হলো একটি শব্দের মূল বা প্রধান শব্দ, যেমন *flew*, *flies*, *flying* এর লেমা হলো ক্রিয়া *fly*।
+
+এছাড়াও NLP গবেষকের জন্য কিছু দরকারী ডেটাবেস রয়েছে, বিশেষত:
+
+### ওয়ার্ডনেট
+
+[ওয়ার্ডনেট](https://wordnet.princeton.edu/) হলো বিভিন্ন ভাষার প্রতিটি শব্দের জন্য শব্দ, সমার্থক শব্দ, বিপরীত শব্দ এবং অন্যান্য অনেক বিশদ বিবরণের একটি ডেটাবেস। এটি অনুবাদ, বানান পরীক্ষক বা যেকোনো ধরনের ভাষা সরঞ্জাম তৈরি করার সময় অত্যন্ত কার্যকর।
+
+## NLP লাইব্রেরি
+
+সৌভাগ্যক্রমে, আপনাকে এই কৌশলগুলো নিজে তৈরি করতে হবে না, কারণ Python-এর চমৎকার লাইব্রেরিগুলো রয়েছে যা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ বা মেশিন লার্নিংয়ে বিশেষজ্ঞ নয় এমন ডেভেলপারদের জন্য এটি আরও সহজলভ্য করে তোলে। পরবর্তী পাঠগুলোতে এর আরও উদাহরণ থাকবে, তবে এখানে আপনি কিছু দরকারী উদাহরণ শিখবেন যা আপনাকে পরবর্তী কাজে সাহায্য করবে।
+
+### অনুশীলন - `TextBlob` লাইব্রেরি ব্যবহার করা
+
+চলুন TextBlob নামক একটি লাইব্রেরি ব্যবহার করি কারণ এটি এই ধরনের কাজ মোকাবেলার জন্য সহায়ক API সরবরাহ করে। TextBlob "[NLTK](https://nltk.org) এবং [pattern](https://github.com/clips/pattern) এর উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়েছে এবং উভয়ের সাথে সুন্দরভাবে কাজ করে।" এর API-তে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে মেশিন লার্নিং অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
+
+> নোট: TextBlob-এর একটি দরকারী [Quick Start](https://textblob.readthedocs.io/en/dev/quickstart.html#quickstart) গাইড রয়েছে যা অভিজ্ঞ Python ডেভেলপারদের জন্য সুপারিশ করা হয়।
+
+নাউন বাক্যাংশ চিহ্নিত করার চেষ্টা করার সময়, TextBlob নাউন বাক্যাংশ খুঁজে বের করার জন্য বিভিন্ন এক্সট্রাক্টর অফার করে।
+
+1. `ConllExtractor` দেখুন।
+
+    ```python
+    from textblob import TextBlob
+    from textblob.np_extractors import ConllExtractor
+    # import and create a Conll extractor to use later 
+    extractor = ConllExtractor()
+    
+    # later when you need a noun phrase extractor:
+    user_input = input("> ")
+    user_input_blob = TextBlob(user_input, np_extractor=extractor)  # note non-default extractor specified
+    np = user_input_blob.noun_phrases                                    
+    ```
+
+    > এখানে কী ঘটছে? [ConllExtractor](https://textblob.readthedocs.io/en/dev/api_reference.html?highlight=Conll#textblob.en.np_extractors.ConllExtractor) হলো "একটি নাউন বাক্যাংশ এক্সট্রাক্টর যা ConLL-2000 প্রশিক্ষণ কর্পাস দিয়ে প্রশিক্ষিত চাঙ্ক পার্সিং ব্যবহার করে।" ConLL-2000 হলো Computational Natural Language Learning-এর ২০০০ সালের সম্মেলন। প্রতি বছর সম্মেলন একটি কঠিন NLP সমস্যার সমাধান করার জন্য একটি কর্মশালা আয়োজন করত, এবং ২০০০ সালে এটি ছিল নাউন চাঙ্কিং। একটি মডেল Wall Street Journal-এ প্রশিক্ষিত হয়েছিল, "sections 15-18 প্রশিক্ষণ ডেটা (211727 টোকেন) এবং section 20 পরীক্ষার ডেটা (47377 টোকেন)" হিসেবে। আপনি ব্যবহৃত পদ্ধতিগুলো [এখানে](https://www.clips.uantwerpen.be/conll2000/chunking/) এবং [ফলাফল](https://ifarm.nl/erikt/research/np-chunking.html) দেখতে পারেন।
+
+### চ্যালেঞ্জ - NLP দিয়ে আপনার বট উন্নত করা
+
+পূর্ববর্তী পাঠে আপনি একটি খুব সাধারণ Q&A বট তৈরি করেছিলেন। এখন, আপনি মারভিনকে আরও সহানুভূতিশীল করে তুলবেন আপনার ইনপুট বিশ্লেষণ করে এবং সেই অনুযায়ী একটি প্রতিক্রিয়া মুদ্রণ করে। আপনাকে একটি `noun_phrase` চিহ্নিত করতে হবে এবং সেই বিষয়ে আরও ইনপুট চাইতে হবে।
+
+আপনার বটকে আরও ভালোভাবে কথোপকথন করতে তৈরি করার ধাপগুলো:
+
+1. ব্যবহারকারীকে বটের সাথে কীভাবে যোগাযোগ করতে হবে তা নির্দেশনা মুদ্রণ করুন  
+2. লুপ শুরু করুন  
+   1. ব্যবহারকারীর ইনপুট গ্রহণ করুন  
+   2. যদি ব্যবহারকারী প্রস্থান করতে চায়, তাহলে প্রস্থান করুন  
+   3. ব্যবহারকারীর ইনপুট প্রক্রিয়াকরণ করুন এবং উপযুক্ত অনুভূতি প্রতিক্রিয়া নির্ধারণ করুন  
+   4. যদি একটি নাউন বাক্যাংশ অনুভূতিতে সনাক্ত হয়, তাহলে এটি বহুবচন করুন এবং সেই বিষয়ে আরও ইনপুট চাইতে বলুন  
+   5. প্রতিক্রিয়া মুদ্রণ করুন  
+3. ধাপ ২-এ ফিরে যান  
+
+TextBlob ব্যবহার করে অনুভূতি নির্ধারণের জন্য কোড স্নিপেট এখানে রয়েছে। লক্ষ্য করুন যে শুধুমাত্র চারটি *গ্রেডিয়েন্ট* অনুভূতি প্রতিক্রিয়ার রয়েছে (আপনি চাইলে আরও যোগ করতে পারেন):
+
+```python
+if user_input_blob.polarity <= -0.5:
+  response = "Oh dear, that sounds bad. "
+elif user_input_blob.polarity <= 0:
+  response = "Hmm, that's not great. "
+elif user_input_blob.polarity <= 0.5:
+  response = "Well, that sounds positive. "
+elif user_input_blob.polarity <= 1:
+  response = "Wow, that sounds great. "
+```
+
+নিম্নলিখিত নমুনা আউটপুটটি আপনাকে গাইড করবে (ব্যবহারকারীর ইনপুট > দিয়ে শুরু হওয়া লাইনে):
+
+```output
+Hello, I am Marvin, the friendly robot.
+You can end this conversation at any time by typing 'bye'
+After typing each answer, press 'enter'
+How are you today?
+> I am ok
+Well, that sounds positive. Can you tell me more?
+> I went for a walk and saw a lovely cat
+Well, that sounds positive. Can you tell me more about lovely cats?
+> cats are the best. But I also have a cool dog
+Wow, that sounds great. Can you tell me more about cool dogs?
+> I have an old hounddog but he is sick
+Hmm, that's not great. Can you tell me more about old hounddogs?
+> bye
+It was nice talking to you, goodbye!
+```
+
+এই কাজের একটি সম্ভাব্য সমাধান [এখানে](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/2-Tasks/solution/bot.py)
+
+✅ জ্ঞান যাচাই
+
+1. আপনি কি মনে করেন সহানুভূতিশীল প্রতিক্রিয়াগুলো কাউকে 'প্রতারণা' করতে পারে যাতে তারা মনে করে যে বটটি তাদের আসলেই বুঝেছে?  
+2. নাউন বাক্যাংশ চিহ্নিত করা কি বটকে আরও 'বিশ্বাসযোগ্য' করে তোলে?  
+3. কেন একটি বাক্য থেকে 'নাউন বাক্যাংশ' বের করা একটি দরকারী কাজ হতে পারে?
+
+---
+
+পূর্ববর্তী জ্ঞান যাচাইয়ের বটটি বাস্তবায়ন করুন এবং এটি আপনার বন্ধুর উপর পরীক্ষা করুন। এটি কি তাদের প্রতারণা করতে পারে? আপনি কি আপনার বটকে আরও 'বিশ্বাসযোগ্য' করতে পারেন?
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+পূর্ববর্তী জ্ঞান যাচাইয়ের একটি কাজ নিন এবং এটি বাস্তবায়ন করার চেষ্টা করুন। বটটি আপনার বন্ধুর উপর পরীক্ষা করুন। এটি কি তাদের প্রতারণা করতে পারে? আপনি কি আপনার বটকে আরও 'বিশ্বাসযোগ্য' করতে পারেন?
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/34/)
+
+## পর্যালোচনা এবং স্ব-অধ্যয়ন
+
+পরবর্তী কয়েকটি পাঠে আপনি অনুভূতি বিশ্লেষণ সম্পর্কে আরও শিখবেন। [KDNuggets](https://www.kdnuggets.com/tag/nlp)-এর মতো প্রবন্ধে এই আকর্ষণীয় কৌশলটি গবেষণা করুন।
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট 
+
+[বটকে কথা বলাতে শেখান](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়বদ্ধ নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/2-Tasks/assignment.md b/translations/bn/6-NLP/2-Tasks/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..09983f7f6
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/2-Tasks/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2efc4c2aba5ed06c780c05539c492ae3",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:21:14+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/2-Tasks/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একটি বটকে কথা বলানো
+
+## নির্দেশাবলী
+
+গত কয়েকটি পাঠে, আপনি একটি সাধারণ বট প্রোগ্রাম করেছেন যার সাথে চ্যাট করা যায়। এই বট এলোমেলো উত্তর দেয় যতক্ষণ না আপনি 'বিদায়' বলেন। আপনি কি উত্তরগুলোকে একটু কম এলোমেলো করতে পারেন এবং নির্দিষ্ট কিছু বললে, যেমন 'কেন' বা 'কিভাবে', সেই অনুযায়ী উত্তর দিতে পারেন? ভাবুন, মেশিন লার্নিং কীভাবে এই ধরনের কাজকে কম ম্যানুয়াল করতে পারে যখন আপনি আপনার বটকে আরও উন্নত করেন। আপনার কাজ সহজ করতে আপনি NLTK বা TextBlob লাইব্রেরি ব্যবহার করতে পারেন।
+
+## মূল্যায়ন
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                      | যথেষ্ট                                          | উন্নতির প্রয়োজন       |
+| -------- | --------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | ----------------------- |
+|          | একটি নতুন bot.py ফাইল উপস্থাপন করা হয়েছে এবং ডকুমেন্ট করা হয়েছে | একটি নতুন বট ফাইল উপস্থাপন করা হয়েছে কিন্তু এতে বাগ রয়েছে | কোনো ফাইল উপস্থাপন করা হয়নি |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md b/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md
new file mode 100644
index 000000000..6da8b3004
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md
@@ -0,0 +1,200 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6396d5d8617572cd2ac1de74fb0deb22",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:34:04+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# মেশিন লার্নিং দিয়ে অনুবাদ এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ
+
+পূর্ববর্তী পাঠে আপনি `TextBlob` ব্যবহার করে একটি সাধারণ বট তৈরি করতে শিখেছেন, যা একটি লাইব্রেরি যা মৌলিক NLP কাজ যেমন noun phrase extraction সম্পাদন করতে পর্দার আড়ালে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। কম্পিউটেশনাল ভাষাতত্ত্বের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ হলো একটি ভাষা থেকে অন্য ভাষায় সঠিকভাবে _অনুবাদ_ করা।
+
+## [পূর্ব-পাঠ কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/35/)
+
+অনুবাদ একটি অত্যন্ত কঠিন সমস্যা, কারণ পৃথিবীতে হাজার হাজার ভাষা রয়েছে এবং প্রতিটির ব্যাকরণ নিয়ম ভিন্ন হতে পারে। একটি পদ্ধতি হলো একটি ভাষার (যেমন ইংরেজি) আনুষ্ঠানিক ব্যাকরণ নিয়মকে একটি ভাষা-নিরপেক্ষ কাঠামোতে রূপান্তর করা এবং তারপর অন্য ভাষায় রূপান্তর করা। এই পদ্ধতিতে নিম্নলিখিত ধাপগুলো সম্পন্ন করতে হয়:
+
+1. **সনাক্তকরণ**। ইনপুট ভাষার শব্দগুলোকে noun, verb ইত্যাদি হিসেবে চিহ্নিত বা ট্যাগ করা।
+2. **অনুবাদ তৈরি করা**। লক্ষ্য ভাষার ফরম্যাটে প্রতিটি শব্দের সরাসরি অনুবাদ তৈরি করা।
+
+### উদাহরণ বাক্য, ইংরেজি থেকে আইরিশ
+
+ইংরেজি ভাষায়, বাক্য _I feel happy_ তিনটি শব্দ নিয়ে গঠিত এবং এর ক্রম হলো:
+
+- **subject** (I)
+- **verb** (feel)
+- **adjective** (happy)
+
+তবে, আইরিশ ভাষায় একই বাক্যের ব্যাকরণ কাঠামো সম্পূর্ণ ভিন্ন - "*happy*" বা "*sad*" এর মতো আবেগগুলোকে *upon* (উপর) হিসেবে প্রকাশ করা হয়।
+
+ইংরেজি বাক্য `I feel happy` আইরিশ ভাষায় হবে `Tá athas orm`। একটি *শব্দগত* অনুবাদ হবে `Happy is upon me`।
+
+একজন আইরিশ ভাষাভাষী ইংরেজিতে অনুবাদ করলে বলবে `I feel happy`, `Happy is upon me` নয়, কারণ তারা বাক্যের অর্থ বুঝতে পারে, যদিও শব্দ এবং বাক্য কাঠামো ভিন্ন।
+
+আইরিশ ভাষায় বাক্যের আনুষ্ঠানিক ক্রম হলো:
+
+- **verb** (Tá বা is)
+- **adjective** (athas বা happy)
+- **subject** (orm বা upon me)
+
+## অনুবাদ
+
+একটি সরল অনুবাদ প্রোগ্রাম শুধুমাত্র শব্দ অনুবাদ করতে পারে, বাক্য কাঠামো উপেক্ষা করে।
+
+✅ যদি আপনি একজন প্রাপ্তবয়স্ক হিসেবে দ্বিতীয় (বা তৃতীয় বা আরও বেশি) ভাষা শিখে থাকেন, তাহলে আপনি হয়তো আপনার মাতৃভাষায় চিন্তা করে, শব্দ ধরে ধরে দ্বিতীয় ভাষায় অনুবাদ করে এবং তারপর আপনার অনুবাদটি উচ্চারণ করে শুরু করেছিলেন। এটি সরল অনুবাদ কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলোর কাজের মতো। সাবলীলতা অর্জনের জন্য এই পর্যায়টি অতিক্রম করা গুরুত্বপূর্ণ!
+
+সরল অনুবাদ খারাপ (এবং কখনও কখনও হাস্যকর) ভুল অনুবাদ তৈরি করে: `I feel happy` আইরিশ ভাষায় শব্দগতভাবে অনুবাদ করলে হয় `Mise bhraitheann athas`। এর অর্থ (শব্দগতভাবে) `me feel happy` এবং এটি একটি বৈধ আইরিশ বাক্য নয়। যদিও ইংরেজি এবং আইরিশ দুটি ভাষা দুটি কাছাকাছি দ্বীপে কথিত হয়, এগুলো খুবই ভিন্ন ভাষা এবং ব্যাকরণ কাঠামোও ভিন্ন।
+
+> আপনি আইরিশ ভাষার ঐতিহ্য সম্পর্কে কিছু ভিডিও দেখতে পারেন যেমন [এই ভিডিওটি](https://www.youtube.com/watch?v=mRIaLSdRMMs)
+
+### মেশিন লার্নিং পদ্ধতি
+
+এখন পর্যন্ত, আপনি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের আনুষ্ঠানিক নিয়ম পদ্ধতি সম্পর্কে শিখেছেন। আরেকটি পদ্ধতি হলো শব্দের অর্থ উপেক্ষা করা এবং _মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে প্যাটার্ন সনাক্ত করা_। যদি আপনার কাছে প্রচুর টেক্সট (একটি *corpus*) বা টেক্সটসমূহ (*corpora*) থাকে উত্স এবং লক্ষ্য ভাষায়, তাহলে এটি অনুবাদে কাজ করতে পারে।
+
+উদাহরণস্বরূপ, *Pride and Prejudice*, একটি বিখ্যাত ইংরেজি উপন্যাস যা ১৮১৩ সালে জেন অস্টেন লিখেছেন। যদি আপনি বইটি ইংরেজিতে এবং এর একটি মানব অনুবাদ *ফরাসি* ভাষায় পরামর্শ করেন, তাহলে আপনি একটিতে এমন বাক্যাংশ সনাক্ত করতে পারেন যা অন্যটিতে _idiomatically_ অনুবাদ করা হয়েছে। আপনি এটি কিছুক্ষণের মধ্যে করবেন।
+
+উদাহরণস্বরূপ, যখন একটি ইংরেজি বাক্যাংশ `I have no money` শব্দগতভাবে ফরাসি ভাষায় অনুবাদ করা হয়, এটি হতে পারে `Je n'ai pas de monnaie`। "Monnaie" একটি জটিল ফরাসি 'false cognate', কারণ 'money' এবং 'monnaie' সমার্থক নয়। একজন মানব অনুবাদক একটি ভালো অনুবাদ করতে পারে `Je n'ai pas d'argent`, কারণ এটি ভালোভাবে বোঝায় যে আপনার কোনো টাকা নেই (বরং 'loose change' যা 'monnaie' এর অর্থ)।
+
+![monnaie](../../../../translated_images/monnaie.606c5fa8369d5c3b3031ef0713e2069485c87985dd475cd9056bdf4c76c1f4b8.bn.png)
+
+> ছবি: [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+যদি একটি ML মডেলের কাছে পর্যাপ্ত মানব অনুবাদ থাকে যার উপর ভিত্তি করে একটি মডেল তৈরি করা যায়, এটি পূর্বে উভয় ভাষার দক্ষ মানব বক্তাদের দ্বারা অনুবাদিত টেক্সটগুলোর সাধারণ প্যাটার্ন সনাক্ত করে অনুবাদের সঠিকতা উন্নত করতে পারে।
+
+### অনুশীলন - অনুবাদ
+
+আপনি `TextBlob` ব্যবহার করে বাক্য অনুবাদ করতে পারেন। **Pride and Prejudice** এর বিখ্যাত প্রথম লাইনটি চেষ্টা করুন:
+
+```python
+from textblob import TextBlob
+
+blob = TextBlob(
+    "It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife!"
+)
+print(blob.translate(to="fr"))
+
+```
+
+`TextBlob` অনুবাদটি বেশ ভালোভাবে করে: "C'est une vérité universellement reconnue, qu'un homme célibataire en possession d'une bonne fortune doit avoir besoin d'une femme!". 
+
+এটি বলা যেতে পারে যে TextBlob এর অনুবাদটি ১৯৩২ সালে V. Leconte এবং Ch. Pressoir এর ফরাসি অনুবাদের চেয়ে অনেক বেশি সঠিক:
+
+"C'est une vérité universelle qu'un célibataire pourvu d'une belle fortune doit avoir envie de se marier, et, si peu que l'on sache de son sentiment à cet egard, lorsqu'il arrive dans une nouvelle résidence, cette idée est si bien fixée dans l'esprit de ses voisins qu'ils le considèrent sur-le-champ comme la propriété légitime de l'une ou l'autre de leurs filles."
+
+এই ক্ষেত্রে, ML দ্বারা পরিচালিত অনুবাদটি মানব অনুবাদকের চেয়ে ভালো কাজ করেছে, যিনি অপ্রয়োজনীয়ভাবে মূল লেখকের বক্তব্যে অতিরিক্ত শব্দ যোগ করেছেন 'স্পষ্টতার' জন্য।
+
+> এখানে কী ঘটছে? এবং কেন TextBlob অনুবাদে এত ভালো? আসলে, এটি Google Translate ব্যবহার করছে, একটি উন্নত AI যা লক্ষ লক্ষ বাক্যাংশ বিশ্লেষণ করতে পারে এবং নির্দিষ্ট কাজের জন্য সেরা স্ট্রিংগুলি পূর্বাভাস দিতে পারে। এখানে কিছুই ম্যানুয়াল নয় এবং `blob.translate` ব্যবহার করতে আপনার ইন্টারনেট সংযোগ প্রয়োজন।
+
+✅ আরও কিছু বাক্য চেষ্টা করুন। কোনটি ভালো, ML না মানব অনুবাদ? কোন ক্ষেত্রে?
+
+## অনুভূতি বিশ্লেষণ
+
+মেশিন লার্নিং খুব ভালোভাবে কাজ করতে পারে এমন আরেকটি ক্ষেত্র হলো অনুভূতি বিশ্লেষণ। একটি non-ML পদ্ধতি হলো 'positive' এবং 'negative' শব্দ এবং বাক্যাংশ সনাক্ত করা। তারপর, একটি নতুন টেক্সট দেওয়া হলে, positive, negative এবং neutral শব্দগুলোর মোট মান গণনা করে সামগ্রিক অনুভূতি সনাক্ত করা। 
+
+এই পদ্ধতি সহজেই বিভ্রান্ত হতে পারে যেমন আপনি Marvin টাস্কে দেখেছেন - বাক্যটি `Great, that was a wonderful waste of time, I'm glad we are lost on this dark road` একটি ব্যঙ্গাত্মক, negative অনুভূতির বাক্য, কিন্তু সহজ অ্যালগরিদমটি 'great', 'wonderful', 'glad' কে positive এবং 'waste', 'lost' এবং 'dark' কে negative হিসেবে সনাক্ত করে। সামগ্রিক অনুভূতি এই বিরোধপূর্ণ শব্দগুলোর দ্বারা প্রভাবিত হয়।
+
+✅ এক মুহূর্ত থামুন এবং ভাবুন আমরা মানুষ হিসেবে কীভাবে ব্যঙ্গ প্রকাশ করি। স্বরের ওঠানামা একটি বড় ভূমিকা পালন করে। "Well, that film was awesome" বাক্যটি বিভিন্নভাবে বলার চেষ্টা করুন এবং দেখুন কীভাবে আপনার কণ্ঠ অর্থ প্রকাশ করে।
+
+### ML পদ্ধতি
+
+ML পদ্ধতি হলো negative এবং positive টেক্সটের সংগ্রহ - টুইট, বা মুভি রিভিউ, বা যেকোনো কিছু যেখানে মানুষ একটি স্কোর *এবং* একটি লিখিত মতামত দিয়েছে। তারপর NLP কৌশলগুলো মতামত এবং স্কোরের উপর প্রয়োগ করা যায়, যাতে প্যাটার্নগুলো প্রকাশ পায় (যেমন, positive মুভি রিভিউতে 'Oscar worthy' বাক্যাংশটি negative মুভি রিভিউয়ের চেয়ে বেশি থাকে, বা positive রেস্টুরেন্ট রিভিউতে 'gourmet' শব্দটি 'disgusting' এর চেয়ে বেশি থাকে)।
+
+> ⚖️ **উদাহরণ**: ধরুন আপনি একজন রাজনীতিবিদের অফিসে কাজ করছেন এবং একটি নতুন আইন নিয়ে বিতর্ক চলছে, জনগণ অফিসে ইমেইল লিখে আইনটির পক্ষে বা বিপক্ষে মতামত জানাচ্ছে। ধরুন আপনাকে ইমেইলগুলো পড়তে এবং দুটি ভাগে সাজাতে বলা হলো, *পক্ষে* এবং *বিপক্ষে*। যদি প্রচুর ইমেইল থাকে, তাহলে আপনি সবগুলো পড়তে গিয়ে অভিভূত হতে পারেন। যদি একটি বট সবগুলো ইমেইল পড়ে, বুঝতে পারে এবং কোন ভাগে ইমেইলটি রাখা উচিত তা বলে দেয়, তাহলে কি ভালো হতো না? 
+> 
+> এটি অর্জনের একটি উপায় হলো মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা। আপনি মডেলটি কিছু *বিপক্ষে* ইমেইল এবং কিছু *পক্ষে* ইমেইল দিয়ে প্রশিক্ষণ দেবেন। মডেলটি শব্দ এবং প্যাটার্নগুলোকে বিপক্ষে বা পক্ষে ইমেইলের সাথে যুক্ত করতে পারে, *কিন্তু এটি কোনো বিষয়বস্তু বুঝবে না*, শুধুমাত্র নির্দিষ্ট শব্দ এবং প্যাটার্নগুলো বিপক্ষে বা পক্ষে ইমেইলে বেশি দেখা যায়। আপনি এটি এমন কিছু ইমেইল দিয়ে পরীক্ষা করতে পারেন যা আপনি মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহার করেননি এবং দেখুন এটি আপনার সিদ্ধান্তের সাথে একমত কিনা। তারপর, যখন আপনি মডেলের সঠিকতায় সন্তুষ্ট হবেন, তখন ভবিষ্যতের ইমেইলগুলো প্রক্রিয়া করতে পারবেন প্রতিটি ইমেইল না পড়ে।
+
+✅ এই প্রক্রিয়াটি কি আপনি পূর্ববর্তী পাঠে ব্যবহৃত কোনো প্রক্রিয়ার মতো মনে হয়?
+
+## অনুশীলন - অনুভূতিমূলক বাক্য
+
+অনুভূতি *polarity* -১ থেকে ১ এর মধ্যে পরিমাপ করা হয়, যেখানে -১ সবচেয়ে negative অনুভূতি এবং ১ সবচেয়ে positive। অনুভূতি ০ - ১ স্কোর দিয়ে objectivity (০) এবং subjectivity (১) হিসেবেও পরিমাপ করা হয়।
+
+জেন অস্টেনের *Pride and Prejudice* এর দিকে আবার তাকান। টেক্সটটি এখানে পাওয়া যাবে [Project Gutenberg](https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-h/1342-h.htm)। নিচের নমুনাটি একটি ছোট প্রোগ্রাম দেখায় যা বইয়ের প্রথম এবং শেষ বাক্যের অনুভূতি বিশ্লেষণ করে এবং এর sentiment polarity এবং subjectivity/objectivity স্কোর প্রদর্শন করে।
+
+আপনাকে `TextBlob` লাইব্রেরি (উপরে বর্ণিত) ব্যবহার করে `sentiment` নির্ধারণ করতে হবে (আপনার নিজস্ব sentiment calculator লিখতে হবে না) নিম্নলিখিত কাজে।
+
+```python
+from textblob import TextBlob
+
+quote1 = """It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife."""
+
+quote2 = """Darcy, as well as Elizabeth, really loved them; and they were both ever sensible of the warmest gratitude towards the persons who, by bringing her into Derbyshire, had been the means of uniting them."""
+
+sentiment1 = TextBlob(quote1).sentiment
+sentiment2 = TextBlob(quote2).sentiment
+
+print(quote1 + " has a sentiment of " + str(sentiment1))
+print(quote2 + " has a sentiment of " + str(sentiment2))
+```
+
+আপনি নিম্নলিখিত আউটপুট দেখতে পাবেন:
+
+```output
+It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want # of a wife. has a sentiment of Sentiment(polarity=0.20952380952380953, subjectivity=0.27142857142857146)
+
+Darcy, as well as Elizabeth, really loved them; and they were
+     both ever sensible of the warmest gratitude towards the persons
+      who, by bringing her into Derbyshire, had been the means of
+      uniting them. has a sentiment of Sentiment(polarity=0.7, subjectivity=0.8)
+```
+
+## চ্যালেঞ্জ - sentiment polarity পরীক্ষা করুন
+
+আপনার কাজ হলো sentiment polarity ব্যবহার করে নির্ধারণ করা যে *Pride and Prejudice* এ absolutely positive বাক্যগুলো absolutely negative বাক্যগুলোর চেয়ে বেশি কিনা। এই কাজের জন্য, আপনি ধরে নিতে পারেন যে polarity স্কোর ১ বা -১ absolutely positive বা negative যথাক্রমে।
+
+**ধাপসমূহ:**
+
+1. [Pride and Prejudice](https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-h/1342-h.htm) এর একটি কপি Project Gutenberg থেকে .txt ফাইল হিসেবে ডাউনলোড করুন। ফাইলের শুরু এবং শেষের মেটাডেটা সরিয়ে শুধুমাত্র মূল টেক্সট রেখে দিন।
+2. ফাইলটি Python এ খুলুন এবং এর বিষয়বস্তু একটি string হিসেবে বের করুন।
+3. বই string ব্যবহার করে একটি TextBlob তৈরি করুন।
+4. একটি লুপে বইয়ের প্রতিটি বাক্য বিশ্লেষণ করুন।
+   1. যদি polarity ১ বা -১ হয়, তাহলে বাক্যটি positive বা negative বার্তাগুলোর একটি array বা list এ সংরক্ষণ করুন।
+5. শেষে, সমস্ত positive বাক্য এবং negative বাক্য (আলাদাভাবে) এবং প্রতিটির সংখ্যা প্রিন্ট করুন।
+
+এখানে একটি নমুনা [সমাধান](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb)।
+
+✅ জ্ঞান যাচাই
+
+1. অনুভূতি বাক্যে ব্যবহৃত শব্দের উপর ভিত্তি করে, কিন্তু কোড কি শব্দগুলো *বুঝতে* পারে?
+2. আপনি কি sentiment polarity এর সঠিকতা নিয়ে একমত, বা অন্যভাবে বললে, আপনি কি স্কোরগুলোর সাথে *একমত*?
+   1. বিশেষ করে, আপনি কি নিম্নলিখিত বাক্যগুলোর absolute **positive** polarity এর সাথে একমত বা দ্বিমত?
+      * “What an excellent father you have, girls!” said she, when the door was shut.
+      * “Your examination of Mr. Darcy is over, I presume,” said Miss Bingley; “and pray what is the result?” “I am perfectly convinced by it that Mr. Darcy has no defect.
+      * How wonderfully these sort of things occur!
+      * I have the greatest dislike in the world to that sort of thing.
+      * Charlotte is an excellent manager, I dare say.
+      * “This is delightful indeed!
+      * I am so happy!
+      * Your idea of the ponies is delightful.
+   2. পরবর্তী ৩টি বাক্য absolute positive sentiment দিয়ে স্কোর করা হয়েছে, কিন্তু গভীরভাবে পড়লে, এগুলো positive বাক্য নয়। কেন sentiment analysis মনে করেছে এগুলো positive বাক্য?
+      * Happy shall I be, when his stay at Netherfield is over!” “I wish I could say anything to comfort you,” replied Elizabeth; “but it is wholly out of my power.
+      * If I could but see you as happy!
+      * Our distress, my dear Lizzy, is very great.
+   3. আপনি কি নিম্নলিখিত বাক্যগুলোর absolute **negative** polarity এর সাথে একমত বা দ্বিমত?
+      - Everybody is disgusted with his pride.
+      - “I should like to know how he behaves among strangers.” “You shall hear then—but prepare yourself for something very dreadful.
+      - The pause was to Elizabeth’s feelings dreadful.
+      - It would be dreadful!
+
+✅ জেন অস্টেনের কোনো অনুরাগী বুঝতে পারবেন যে তিনি প্রায়ই তার বইগুলোতে ইংরেজি রিজেন্সি সমাজের আরও হাস্যকর দিকগুলো সমালোচনা করেন। *Pride and Prejudice* এর প্রধান চরিত্র এলিজাবেথ বেনেট একজন তীক্ষ্ণ সামাজিক পর্যবেক্ষক (লেখকের মতো) এবং তার ভাষা প্রায়ই গভীরভাবে সূক্ষ্ম। এমনকি মিস্টার ডারসি (গল্পের প্রেমের চরিত্র) এলিজাবেথের খেলাধুলাপূর্ণ এবং ঠাট্টামূলক ভাষার ব্যবহার লক্ষ্য করেন: "I have had the pleasure of your acquaintance long enough to know that you find great enjoyment in occasionally professing opinions which in fact are not your own."
+
+---
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+আপনি কি Marvin কে আরও ভালো করতে পারেন ব্যবহারকারীর ইনপুট থেকে অন্যান্য বৈশিষ্ট্য বের করে?
+
+## [পাঠ-পরবর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/36/)
+
+## পর্যালোচনা এবং স্ব-অধ্যয়ন
+টেক্সট থেকে অনুভূতি নির্ণয়ের অনেক পদ্ধতি রয়েছে। এই কৌশলটি ব্যবহার করে ব্যবসায়িক প্রয়োগগুলোর কথা ভাবুন। এটি কীভাবে ভুল পথে যেতে পারে, সেটাও চিন্তা করুন। উন্নত এবং এন্টারপ্রাইজ-প্রস্তুত সিস্টেম সম্পর্কে আরও জানুন, যা অনুভূতি বিশ্লেষণ করে, যেমন [Azure Text Analysis](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/Text-Analytics/how-tos/text-analytics-how-to-sentiment-analysis?tabs=version-3-1?WT.mc_id=academic-77952-leestott)। উপরের "Pride and Prejudice" এর কিছু বাক্য পরীক্ষা করুন এবং দেখুন এটি সূক্ষ্মতা শনাক্ত করতে পারে কিনা।
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[Poetic license](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md b/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..9253ce956
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9d2a734deb904caff310d1a999c6bd7a",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:38:06+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# কবিতার লাইসেন্স
+
+## নির্দেশাবলী
+
+[এই নোটবুকে](https://www.kaggle.com/jenlooper/emily-dickinson-word-frequency) আপনি ৫০০টিরও বেশি এমিলি ডিকিনসনের কবিতা পাবেন, যা পূর্বে Azure টেক্সট অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করে অনুভূতি বিশ্লেষণ করা হয়েছে। এই ডেটাসেটটি ব্যবহার করে, পাঠে বর্ণিত কৌশলগুলি ব্যবহার করে এটি বিশ্লেষণ করুন। একটি কবিতার প্রস্তাবিত অনুভূতি কি আরও উন্নত Azure পরিষেবার সিদ্ধান্তের সাথে মেলে? আপনার মতে কেন বা কেন নয়? কিছু কি আপনাকে অবাক করেছে?
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                                  | পর্যাপ্ত                                                | উন্নতির প্রয়োজন        |
+| -------- | -------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ------------------------ |
+|          | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে যা লেখকের নমুনা আউটপুটের একটি শক্তিশালী বিশ্লেষণ প্রদান করে | নোটবুক অসম্পূর্ণ বা বিশ্লেষণ সম্পাদন করে না            | কোনো নোটবুক উপস্থাপন করা হয়নি |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md b/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..6aac4c9b2
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:38:57+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md b/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..c654d56c3
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:38:40+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..821f1371e
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,100 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "27de2abc0235ebd22080fc8f1107454d",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:42+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from textblob import TextBlob\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# You should download the book text, clean it, and import it here\n",
+    "with open(\"pride.txt\", encoding=\"utf8\") as f:\n",
+    "    file_contents = f.read()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "book_pride = TextBlob(file_contents)\n",
+    "positive_sentiment_sentences = []\n",
+    "negative_sentiment_sentences = []"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "for sentence in book_pride.sentences:\n",
+    "    if sentence.sentiment.polarity == 1:\n",
+    "        positive_sentiment_sentences.append(sentence)\n",
+    "    if sentence.sentiment.polarity == -1:\n",
+    "        negative_sentiment_sentences.append(sentence)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(\"The \" + str(len(positive_sentiment_sentences)) + \" most positive sentences:\")\n",
+    "for sentence in positive_sentiment_sentences:\n",
+    "    print(\"+ \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\"      \", \" \")))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(\"The \" + str(len(negative_sentiment_sentences)) + \" most negative sentences:\")\n",
+    "for sentence in negative_sentiment_sentences:\n",
+    "    print(\"- \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\"      \", \" \")))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md b/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md
new file mode 100644
index 000000000..980ef4ecc
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md
@@ -0,0 +1,418 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "3c4738bb0836dd838c552ab9cab7e09d",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:21:47+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# হোটেল রিভিউ দিয়ে সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস - ডেটা প্রক্রিয়াকরণ
+
+এই সেকশনে আপনি আগের পাঠে শেখা কৌশলগুলো ব্যবহার করে একটি বড় ডেটাসেটের উপর কিছু অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ করবেন। বিভিন্ন কলামের কার্যকারিতা সম্পর্কে ভালো ধারণা পাওয়ার পর, আপনি শিখবেন:
+
+- কীভাবে অপ্রয়োজনীয় কলামগুলো সরানো যায়
+- কীভাবে বিদ্যমান কলাম থেকে নতুন ডেটা গণনা করা যায়
+- কীভাবে চূড়ান্ত চ্যালেঞ্জের জন্য ডেটাসেট সংরক্ষণ করা যায়
+
+## [পূর্ব-পাঠ কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/37/)
+
+### ভূমিকা
+
+এখন পর্যন্ত আপনি শিখেছেন যে টেক্সট ডেটা সংখ্যাসূচক ডেটার মতো নয়। যদি এটি মানুষের লেখা বা বলা টেক্সট হয়, তবে এটি বিশ্লেষণ করে প্যাটার্ন, ফ্রিকোয়েন্সি, সেন্টিমেন্ট এবং অর্থ খুঁজে বের করা যায়। এই পাঠে আপনাকে একটি বাস্তব ডেটাসেট এবং একটি বাস্তব চ্যালেঞ্জের সাথে পরিচয় করানো হবে: **[ইউরোপের ৫১৫ হাজার হোটেল রিভিউ ডেটা](https://www.kaggle.com/jiashenliu/515k-hotel-reviews-data-in-europe)**, যা [CC0: পাবলিক ডোমেইন লাইসেন্স](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) এর অধীনে রয়েছে। এটি Booking.com থেকে পাবলিক সোর্স থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে। ডেটাসেটটি তৈরি করেছেন জিয়াশেন লিউ।
+
+### প্রস্তুতি
+
+আপনার প্রয়োজন হবে:
+
+* Python 3 ব্যবহার করে .ipynb নোটবুক চালানোর সক্ষমতা
+* pandas
+* NLTK, [যা আপনাকে লোকালভাবে ইন্সটল করতে হবে](https://www.nltk.org/install.html)
+* ডেটাসেট, যা Kaggle-এ পাওয়া যাবে [ইউরোপের ৫১৫ হাজার হোটেল রিভিউ ডেটা](https://www.kaggle.com/jiashenliu/515k-hotel-reviews-data-in-europe)। আনজিপ করার পর এটি প্রায় ২৩০ এমবি। এটি এই NLP পাঠগুলোর সাথে সম্পর্কিত `/data` ফোল্ডারে ডাউনলোড করুন।
+
+## অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ
+
+এই চ্যালেঞ্জটি ধরে নেয় যে আপনি সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস এবং অতিথিদের রিভিউ স্কোর ব্যবহার করে একটি হোটেল রিকমেন্ডেশন বট তৈরি করছেন। আপনি যে ডেটাসেটটি ব্যবহার করবেন, তাতে ৬টি শহরের ১৪৯৩টি ভিন্ন হোটেলের রিভিউ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
+
+Python, হোটেল রিভিউ ডেটাসেট এবং NLTK-এর সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস ব্যবহার করে আপনি জানতে পারবেন:
+
+* রিভিউতে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত শব্দ এবং বাক্যাংশ কী কী?
+* হোটেল বর্ণনা করার জন্য ব্যবহৃত *ট্যাগ* গুলো কি রিভিউ স্কোরের সাথে সম্পর্কিত (যেমন, *Family with young children* এর জন্য কি কোনো নির্দিষ্ট হোটেলে বেশি নেতিবাচক রিভিউ রয়েছে, যা হয়তো ইঙ্গিত করে যে এটি *Solo traveller* এর জন্য বেশি উপযুক্ত)?
+* NLTK সেন্টিমেন্ট স্কোর কি হোটেল রিভিউয়ারের সংখ্যাসূচক স্কোরের সাথে মিলে যায়?
+
+#### ডেটাসেট
+
+চলুন ডেটাসেটটি এক্সপ্লোর করি, যা আপনি লোকালভাবে ডাউনলোড এবং সংরক্ষণ করেছেন। ফাইলটি VS Code বা এমনকি Excel-এর মতো কোনো এডিটরে খুলুন।
+
+ডেটাসেটের হেডারগুলো নিম্নরূপ:
+
+*Hotel_Address, Additional_Number_of_Scoring, Review_Date, Average_Score, Hotel_Name, Reviewer_Nationality, Negative_Review, Review_Total_Negative_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews, Positive_Review, Review_Total_Positive_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given, Reviewer_Score, Tags, days_since_review, lat, lng*
+
+এগুলোকে এমনভাবে গ্রুপ করা হয়েছে, যা পরীক্ষা করা সহজ হতে পারে:
+##### হোটেল কলাম
+
+* `Hotel_Name`, `Hotel_Address`, `lat` (অক্ষাংশ), `lng` (দ্রাঘিমাংশ)
+  * *lat* এবং *lng* ব্যবহার করে আপনি Python দিয়ে একটি মানচিত্র তৈরি করতে পারেন, যেখানে হোটেলের অবস্থানগুলো দেখানো হবে (সম্ভবত নেতিবাচক এবং ইতিবাচক রিভিউয়ের জন্য ভিন্ন রঙে চিহ্নিত)
+  * Hotel_Address আমাদের জন্য সরাসরি খুব একটা উপকারী নয়, এবং আমরা সম্ভবত এটি একটি দেশের সাথে প্রতিস্থাপন করব, যাতে সহজে সাজানো এবং অনুসন্ধান করা যায়।
+
+**হোটেল মেটা-রিভিউ কলাম**
+
+* `Average_Score`
+  * ডেটাসেটের নির্মাতা অনুযায়ী, এই কলামটি হলো *হোটেলের গড় স্কোর, যা গত বছরের সর্বশেষ মন্তব্যের উপর ভিত্তি করে গণনা করা হয়েছে*। এটি একটি অস্বাভাবিক পদ্ধতি মনে হতে পারে, তবে এটি স্ক্র্যাপ করা ডেটা, তাই আপাতত আমরা এটিকে গ্রহণ করতে পারি।
+  
+  ✅ এই ডেটার অন্যান্য কলামের উপর ভিত্তি করে গড় স্কোর গণনা করার আরেকটি উপায় কি আপনি ভাবতে পারেন?
+
+* `Total_Number_of_Reviews`
+  * এই হোটেলটি কতগুলো রিভিউ পেয়েছে তার মোট সংখ্যা - এটি স্পষ্ট নয় (কোড না লিখে) যে এটি ডেটাসেটে থাকা রিভিউগুলোকে বোঝায় কিনা।
+* `Additional_Number_of_Scoring`
+  * এর মানে হলো রিভিউ স্কোর দেওয়া হয়েছে, কিন্তু রিভিউয়ার কোনো ইতিবাচক বা নেতিবাচক রিভিউ লেখেননি।
+
+**রিভিউ কলাম**
+
+- `Reviewer_Score`
+  - এটি একটি সংখ্যাসূচক মান, যা সর্বাধিক ১ দশমিক স্থান পর্যন্ত হতে পারে এবং এর সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ মান যথাক্রমে ২.৫ এবং ১০।
+  - কেন ২.৫ সর্বনিম্ন স্কোর তা ব্যাখ্যা করা হয়নি।
+- `Negative_Review`
+  - যদি কোনো রিভিউয়ার কিছু না লেখেন, তবে এই ফিল্ডে "**No Negative**" থাকবে।
+  - লক্ষ্য করুন যে, রিভিউয়ার নেতিবাচক রিভিউ কলামে ইতিবাচক কিছু লিখতে পারেন (যেমন, "এই হোটেলে খারাপ কিছু নেই")।
+- `Review_Total_Negative_Word_Counts`
+  - বেশি নেতিবাচক শব্দের সংখ্যা কম স্কোর নির্দেশ করে (সেন্টিমেন্টালিটি যাচাই না করেই)।
+- `Positive_Review`
+  - যদি কোনো রিভিউয়ার কিছু না লেখেন, তবে এই ফিল্ডে "**No Positive**" থাকবে।
+  - লক্ষ্য করুন যে, রিভিউয়ার ইতিবাচক রিভিউ কলামে নেতিবাচক কিছু লিখতে পারেন (যেমন, "এই হোটেলে মোটেও ভালো কিছু নেই")।
+- `Review_Total_Positive_Word_Counts`
+  - বেশি ইতিবাচক শব্দের সংখ্যা বেশি স্কোর নির্দেশ করে (সেন্টিমেন্টালিটি যাচাই না করেই)।
+- `Review_Date` এবং `days_since_review`
+  - একটি রিভিউয়ের সতেজতা বা পুরনো হওয়ার পরিমাপ প্রয়োগ করা যেতে পারে (পুরনো রিভিউগুলো নতুনগুলোর মতো সঠিক নাও হতে পারে, কারণ হোটেল ম্যানেজমেন্ট পরিবর্তিত হয়েছে, সংস্কার করা হয়েছে, বা একটি সুইমিং পুল যোগ করা হয়েছে ইত্যাদি)।
+- `Tags`
+  - এগুলো ছোট বর্ণনা, যা রিভিউয়ার তাদের অতিথি হিসেবে ধরণ (যেমন, একা বা পরিবার), রুমের ধরণ, থাকার সময়কাল এবং কীভাবে রিভিউ জমা দেওয়া হয়েছে তা বর্ণনা করতে নির্বাচন করতে পারেন।
+  - দুর্ভাগ্যবশত, এই ট্যাগগুলো ব্যবহার করা সমস্যাজনক, নিচের সেকশনে এদের কার্যকারিতা নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে।
+
+**রিভিউয়ার কলাম**
+
+- `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given`
+  - এটি একটি রিকমেন্ডেশন মডেলে একটি ফ্যাক্টর হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি নির্ধারণ করতে পারেন যে শতাধিক রিভিউ দেওয়া বেশি সক্রিয় রিভিউয়াররা নেতিবাচক হওয়ার চেয়ে ইতিবাচক হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। তবে, কোনো নির্দিষ্ট রিভিউয়ের রিভিউয়ারকে একটি ইউনিক কোড দিয়ে চিহ্নিত করা হয়নি, এবং তাই এটি একটি সেট রিভিউয়ের সাথে সংযুক্ত করা সম্ভব নয়। ১০০ বা তার বেশি রিভিউ দেওয়া ৩০ জন রিভিউয়ার রয়েছে, তবে এটি রিকমেন্ডেশন মডেলে কীভাবে সহায়তা করতে পারে তা বোঝা কঠিন।
+- `Reviewer_Nationality`
+  - কিছু মানুষ মনে করতে পারেন যে নির্দিষ্ট জাতীয়তার লোকেরা ইতিবাচক বা নেতিবাচক রিভিউ দেওয়ার প্রবণতা বেশি। তবে, এমন অনুমানমূলক দৃষ্টিভঙ্গি আপনার মডেলে অন্তর্ভুক্ত করার সময় সতর্ক থাকুন। এগুলো জাতীয় (এবং কখনও কখনও জাতিগত) স্টেরিওটাইপ, এবং প্রতিটি রিভিউয়ার তাদের অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে একটি রিভিউ লিখেছেন। এটি তাদের পূর্ববর্তী হোটেল থাকার অভিজ্ঞতা, ভ্রমণের দূরত্ব এবং তাদের ব্যক্তিগত মেজাজের মতো অনেক দৃষ্টিকোণ থেকে ফিল্টার হতে পারে। তাদের জাতীয়তাই রিভিউ স্কোরের কারণ ছিল এমনটি ভাবা কঠিন।
+
+##### উদাহরণ
+
+| Average  Score | Total Number   Reviews | Reviewer   Score | Negative <br />Review                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | Positive   Review                 | Tags                                                                                      |
+| -------------- | ---------------------- | ---------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
+| 7.8            | 1945                   | 2.5              | This is  currently not a hotel but a construction site I was terrorized from early  morning and all day with unacceptable building noise while resting after a  long trip and working in the room People were working all day i e with  jackhammers in the adjacent rooms I asked for a room change but no silent  room was available To make things worse I was overcharged I checked out in  the evening since I had to leave very early flight and received an appropriate  bill A day later the hotel made another charge without my consent in excess  of booked price It's a terrible place Don't punish yourself by booking  here | Nothing  Terrible place Stay away | Business trip                                Couple Standard Double  Room Stayed 2 nights |
+
+যেমনটি দেখা যাচ্ছে, এই অতিথি হোটেলে খুবই খারাপ অভিজ্ঞতা পেয়েছেন। হোটেলের গড় স্কোর ৭.৮ এবং ১৯৪৫টি রিভিউ রয়েছে, কিন্তু এই রিভিউয়ার ২.৫ স্কোর দিয়েছেন এবং তাদের নেতিবাচক অভিজ্ঞতা নিয়ে ১১৫টি শব্দ লিখেছেন। যদি তারা Positive_Review কলামে কিছুই না লিখতেন, তবে আপনি অনুমান করতে পারতেন যে সেখানে কিছুই ইতিবাচক ছিল না, কিন্তু তারা সতর্কবার্তা হিসেবে ৭টি শব্দ লিখেছেন। যদি আমরা শব্দ গণনা করি অর্থ বা শব্দের সেন্টিমেন্টের পরিবর্তে, তবে আমরা রিভিউয়ারের উদ্দেশ্য সম্পর্কে একটি বিকৃত ধারণা পেতে পারি। অদ্ভুতভাবে, তাদের ২.৫ স্কোর বিভ্রান্তিকর, কারণ যদি হোটেলে থাকার অভিজ্ঞতা এতটাই খারাপ হয়, তবে কেন কোনো পয়েন্ট দেওয়া হলো? ডেটাসেটটি ঘনিষ্ঠভাবে পরীক্ষা করলে, আপনি দেখবেন যে সর্বনিম্ন স্কোর সম্ভবত ২.৫, ০ নয়। সর্বোচ্চ স্কোর সম্ভবত ১০।
+
+##### ট্যাগ
+
+উপরোক্ত আলোচনায় উল্লেখ করা হয়েছে যে, প্রথম নজরে `Tags` ব্যবহার করে ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করার ধারণাটি যৌক্তিক মনে হয়। দুর্ভাগ্যবশত, এই ট্যাগগুলো স্ট্যান্ডার্ডাইজড নয়, যার মানে একটি নির্দিষ্ট হোটেলে অপশনগুলো হতে পারে *Single room*, *Twin room*, এবং *Double room*, কিন্তু অন্য একটি হোটেলে এগুলো হতে পারে *Deluxe Single Room*, *Classic Queen Room*, এবং *Executive King Room*। এগুলো একই জিনিস হতে পারে, কিন্তু এত বেশি বৈচিত্র্য রয়েছে যে পছন্দগুলো হয়ে যায়:
+
+1. সমস্ত টার্মকে একটি একক স্ট্যান্ডার্ডে পরিবর্তন করার চেষ্টা করা, যা খুবই কঠিন, কারণ প্রতিটি ক্ষেত্রে রূপান্তরের পথ কী হবে তা স্পষ্ট নয় (যেমন, *Classic single room* কে *Single room* এ ম্যাপ করা যায়, কিন্তু *Superior Queen Room with Courtyard Garden or City View* কে ম্যাপ করা অনেক কঠিন)।
+
+1. আমরা একটি NLP পদ্ধতি নিতে পারি এবং প্রতিটি হোটেলের ক্ষেত্রে *Solo*, *Business Traveller*, বা *Family with young kids* এর মতো নির্দিষ্ট টার্মগুলোর ফ্রিকোয়েন্সি পরিমাপ করতে পারি এবং এটি রিকমেন্ডেশনে অন্তর্ভুক্ত করতে পারি।
+
+ট্যাগগুলো সাধারণত (কিন্তু সবসময় নয়) একটি একক ফিল্ড, যা ৫ থেকে ৬টি কমা দ্বারা পৃথক মানের তালিকা ধারণ করে, যা *Type of trip*, *Type of guests*, *Type of room*, *Number of nights*, এবং *Type of device review was submitted on* এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। তবে, কিছু রিভিউয়ার প্রতিটি ফিল্ড পূরণ করেন না (তারা একটি ফিল্ড ফাঁকা রাখতে পারেন), তাই মানগুলো সবসময় একই ক্রমে থাকে না।
+
+উদাহরণস্বরূপ, *Type of group* নিন। এই ফিল্ডে `Tags` কলামে ১০২৫টি ইউনিক সম্ভাবনা রয়েছে, এবং দুর্ভাগ্যবশত এর মধ্যে কেবল কিছু গ্রুপকে বোঝায় (কিছু রুমের ধরণ ইত্যাদি)। যদি আপনি শুধুমাত্র সেই মানগুলো ফিল্টার করেন যা পরিবার উল্লেখ করে, তবে ফলাফলে অনেক *Family room* টাইপের মান অন্তর্ভুক্ত থাকে। যদি আপনি *with* টার্মটি অন্তর্ভুক্ত করেন, অর্থাৎ *Family with* মানগুলো গণনা করেন, তবে ফলাফলগুলো আরও ভালো হয়, যেখানে ৫১৫,০০০ ফলাফলের মধ্যে ৮০,০০০ এর বেশি "Family with young children" বা "Family with older children" বাক্যাংশ অন্তর্ভুক্ত থাকে।
+
+এর মানে হলো ট্যাগ কলামটি আমাদের জন্য পুরোপুরি অপ্রয়োজনীয় নয়, তবে এটি কার্যকর করতে কিছু কাজ করতে হবে।
+
+##### গড় হোটেল স্কোর
+
+ডেটাসেটের সাথে কিছু অদ্ভুততা বা অসঙ্গতি রয়েছে, যা আমি বুঝতে পারিনি, তবে এখানে সেগুলো চিত্রিত করা হয়েছে যাতে আপনি মডেল তৈরি করার সময় সেগুলো সম্পর্কে সচেতন থাকেন। আপনি যদি এটি বের করতে পারেন, তবে আমাদের আলোচনা সেকশনে জানান!
+
+ডেটাসেটে গড় স্কোর এবং রিভিউয়ের সংখ্যার সাথে সম্পর্কিত নিম্নলিখিত কলামগুলো রয়েছে:
+
+1. Hotel_Name
+2. Additional_Number_of_Scoring
+3. Average_Score
+4. Total_Number_of_Reviews
+5. Reviewer_Score  
+
+এই ডেটাসেটে সবচেয়ে বেশি রিভিউ থাকা একক হোটেল হলো *Britannia International Hotel Canary Wharf*, যার ৪৭৮৯টি রিভিউ রয়েছে ৫১৫,০০০ এর মধ্যে। কিন্তু যদি আমরা এই হোটেলের জন্য `Total_Number_of_Reviews` মানটি দেখি, এটি ৯০৮৬। আপনি অনুমান করতে পারেন যে আরও অনেক স্কোর রিভিউ ছাড়াই রয়েছে, তাই সম্ভবত আমাদের `Additional_Number_of_Scoring` কলামের মান যোগ করা উচিত। সেই মানটি ২৬৮২, এবং এটি ৪৭৮৯ এর সাথে যোগ করলে ৭৪৭১ হয়, যা এখনও `Total_Number_of_Reviews` এর চেয়ে ১৬১৫ কম।
+
+যদি আপনি `Average_Score` কলামটি নেন, আপনি অনুমান করতে পারেন এটি ডেটাসেটে থাকা রিভিউয়ের গড়, কিন্তু Kaggle-এর বর্ণনা অনুযায়ী এটি "*গত বছরের সর্বশেষ মন্তব্যের উপর ভিত্তি করে হোটেলের গড় স্কোর*"। এটি খুব একটা কার্যকর মনে হয় না, তবে আমরা ডেটাসেটে থাকা রিভিউ স্কোরের উপর ভিত্তি করে আমাদের নিজস্ব গড় স্কোর গণনা করতে পারি। একই হোটেলকে উদাহরণ হিসেবে ব্যবহার করে, গড় হোটেল স্কোর দেওয়া হয়েছে ৭.১, কিন্তু ডেটাসেটে থাকা রিভিউ স্কোরের গড় (গণনা করা) হলো ৬.৮। এটি কাছাকাছি, কিন্তু একই মান নয়, এবং আমরা কেবল অনুমান করতে পারি যে `Additional_Number_of_Scoring` রিভিউগুলো গড়কে ৭.১-এ উন্নীত করেছে। দুর্ভাগ্যবশত, সেই অনুমান পরীক্ষা বা প্রমাণ করার কোনো উপায় না থাকায়, `Average_Score`, `Additional_Number_of_Scoring` এবং `Total_Number_of_Reviews` ব্যবহার বা বিশ্বাস করা কঠিন, কারণ সেগুলো এমন ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি, যা আমাদের কাছে নেই।
+
+বিষয়টিকে আরও জটিল করে তুলতে, ডেটাসেটে দ্বিতীয় সর্বাধিক রিভিউ থাকা হোটেলের গণিত অনুযায়ী গড় স্কোর ৮.১২ এবং ডেটাসেটের `Average_Score` হলো ৮.১। এটি কি সঠিক স্কোরের একটি কাকতালীয় ঘটনা, নাকি প্রথম হোটেলটি একটি অসঙ্গতি?
+এই হোটেলটি যদি একটি ব্যতিক্রম হয় এবং হয়তো বেশিরভাগ মানগুলি সঠিকভাবে মিলে যায় (কিন্তু কিছু কারণে কিছু মান মিলে না), তাহলে আমরা একটি ছোট প্রোগ্রাম লিখব যা ডেটাসেটে মানগুলি পরীক্ষা করবে এবং সঠিক ব্যবহার (বা অ-ব্যবহার) নির্ধারণ করবে।
+
+> 🚨 সতর্কতার একটি নোট
+>
+> এই ডেটাসেট নিয়ে কাজ করার সময় আপনি এমন কোড লিখবেন যা টেক্সট থেকে কিছু গণনা করে, টেক্সট নিজে পড়া বা বিশ্লেষণ করার প্রয়োজন ছাড়াই। এটি NLP-এর মূল বিষয়, অর্থ বা অনুভূতি ব্যাখ্যা করা যা একজন মানুষের দ্বারা না করেও সম্ভব। তবে, এটি সম্ভব যে আপনি কিছু নেতিবাচক রিভিউ পড়বেন। আমি আপনাকে এটি না করার পরামর্শ দেব, কারণ এটি করার প্রয়োজন নেই। কিছু রিভিউ হাস্যকর বা অপ্রাসঙ্গিক নেতিবাচক হোটেল রিভিউ হতে পারে, যেমন "আবহাওয়া ভালো ছিল না", যা হোটেলের বা কারো নিয়ন্ত্রণের বাইরে। তবে কিছু রিভিউয়ের একটি অন্ধকার দিকও রয়েছে। কখনও কখনও নেতিবাচক রিভিউগুলো বর্ণবাদী, লিঙ্গবাদী বা বয়সবাদী হতে পারে। এটি দুর্ভাগ্যজনক, তবে একটি পাবলিক ওয়েবসাইট থেকে স্ক্র্যাপ করা ডেটাসেটে এটি প্রত্যাশিত। কিছু রিভিউয়ার এমন রিভিউ রেখে যান যা আপনি অপ্রীতিকর, অস্বস্তিকর বা বিরক্তিকর মনে করতে পারেন। কোডকে অনুভূতি পরিমাপ করতে দিন, নিজে পড়ে বিরক্ত হওয়ার চেয়ে। তবে, এটি একটি সংখ্যালঘু যারা এমন জিনিস লিখে, কিন্তু তারা সবসময়ই থাকে।
+
+## অনুশীলন - ডেটা অনুসন্ধান
+### ডেটা লোড করুন
+
+ডেটা ভিজ্যুয়ালি পরীক্ষা করা যথেষ্ট হয়েছে, এখন আপনি কিছু কোড লিখবেন এবং কিছু উত্তর পাবেন! এই অংশে pandas লাইব্রেরি ব্যবহার করা হয়েছে। আপনার প্রথম কাজ হল নিশ্চিত করা যে আপনি CSV ডেটা লোড এবং পড়তে পারেন। pandas লাইব্রেরির একটি দ্রুত CSV লোডার রয়েছে, এবং ফলাফলটি একটি ডেটাফ্রেমে রাখা হয়, যেমন আগের পাঠে। আমরা যে CSV লোড করছি তাতে অর্ধ মিলিয়নেরও বেশি সারি রয়েছে, কিন্তু মাত্র ১৭টি কলাম। pandas আপনাকে ডেটাফ্রেমের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য অনেক শক্তিশালী উপায় দেয়, যার মধ্যে প্রতিটি সারিতে অপারেশন করার ক্ষমতা রয়েছে।
+
+এই পাঠের পর থেকে কোড স্নিপেট এবং কোডের কিছু ব্যাখ্যা এবং ফলাফল সম্পর্কে কিছু আলোচনা থাকবে। আপনার কোডের জন্য অন্তর্ভুক্ত _notebook.ipynb_ ব্যবহার করুন।
+
+চলুন শুরু করি আপনি যে ডেটা ফাইলটি ব্যবহার করবেন তা লোড করার মাধ্যমে:
+
+```python
+# Load the hotel reviews from CSV
+import pandas as pd
+import time
+# importing time so the start and end time can be used to calculate file loading time
+print("Loading data file now, this could take a while depending on file size")
+start = time.time()
+# df is 'DataFrame' - make sure you downloaded the file to the data folder
+df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')
+end = time.time()
+print("Loading took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+```
+
+ডেটা লোড হয়ে গেলে, আমরা এর উপর কিছু অপারেশন করতে পারি। আপনার প্রোগ্রামের পরবর্তী অংশের জন্য এই কোডটি উপরে রাখুন।
+
+## ডেটা অনুসন্ধান
+
+এই ক্ষেত্রে, ডেটা ইতিমধ্যেই *পরিষ্কার*, অর্থাৎ এটি কাজ করার জন্য প্রস্তুত এবং এতে অন্য ভাষার অক্ষর নেই যা শুধুমাত্র ইংরেজি অক্ষর প্রত্যাশা করা অ্যালগরিদমকে বিভ্রান্ত করতে পারে।
+
+✅ আপনাকে এমন ডেটার সাথে কাজ করতে হতে পারে যা NLP কৌশল প্রয়োগ করার আগে কিছু প্রাথমিক প্রক্রিয়াকরণ প্রয়োজন, তবে এই সময় নয়। যদি প্রয়োজন হয়, আপনি কীভাবে অ-ইংরেজি অক্ষর পরিচালনা করবেন?
+
+এক মুহূর্ত সময় নিন নিশ্চিত করতে যে ডেটা লোড হওয়ার পরে আপনি কোড দিয়ে এটি অনুসন্ধান করতে পারেন। `Negative_Review` এবং `Positive_Review` কলামগুলিতে ফোকাস করতে চাওয়া খুব সহজ। এগুলো আপনার NLP অ্যালগরিদমের জন্য প্রাকৃতিক টেক্সট দিয়ে পূর্ণ। কিন্তু অপেক্ষা করুন! NLP এবং অনুভূতির দিকে ঝাঁপ দেওয়ার আগে, আপনাকে নিচের কোডটি অনুসরণ করতে হবে যাতে ডেটাসেটে দেওয়া মানগুলি pandas দিয়ে গণনা করা মানগুলির সাথে মিলে কিনা তা নিশ্চিত করা যায়।
+
+## ডেটাফ্রেম অপারেশন
+
+এই পাঠের প্রথম কাজ হল কিছু কোড লিখে ডেটাফ্রেম পরীক্ষা করা (এটি পরিবর্তন না করে) এবং নিচের দাবিগুলি সঠিক কিনা তা যাচাই করা।
+
+> অনেক প্রোগ্রামিং কাজের মতো, এটি সম্পন্ন করার জন্য বেশ কয়েকটি উপায় রয়েছে, তবে ভালো পরামর্শ হল এটি যতটা সম্ভব সহজ এবং সহজ উপায়ে করা, বিশেষত যদি এটি ভবিষ্যতে এই কোডে ফিরে আসার সময় বুঝতে সহজ হয়। ডেটাফ্রেমের সাথে, একটি বিস্তৃত API রয়েছে যা প্রায়শই আপনি যা চান তা দক্ষতার সাথে করার একটি উপায় থাকবে।
+
+নিচের প্রশ্নগুলোকে কোডিং টাস্ক হিসেবে বিবেচনা করুন এবং সমাধান না দেখে উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করুন।
+
+1. আপনি যে ডেটাফ্রেমটি লোড করেছেন তার *shape* প্রিন্ট করুন (shape হল সারি এবং কলামের সংখ্যা)
+2. রিভিউয়ার জাতীয়তার ফ্রিকোয়েন্সি গণনা করুন:
+   1. `Reviewer_Nationality` কলামের জন্য কতটি স্বতন্ত্র মান রয়েছে এবং সেগুলো কী কী?
+   2. ডেটাসেটে সবচেয়ে সাধারণ রিভিউয়ার জাতীয়তা কোনটি (দেশ এবং রিভিউ সংখ্যা প্রিন্ট করুন)?
+   3. পরবর্তী শীর্ষ ১০টি সবচেয়ে বেশি পাওয়া জাতীয়তা এবং তাদের ফ্রিকোয়েন্সি গণনা কী কী?
+3. শীর্ষ ১০টি রিভিউয়ার জাতীয়তার জন্য সবচেয়ে বেশি রিভিউ করা হোটেল কোনটি?
+4. ডেটাসেটে প্রতি হোটেলের জন্য কতটি রিভিউ রয়েছে (হোটেলের ফ্রিকোয়েন্সি গণনা)?
+5. যদিও ডেটাসেটে প্রতিটি হোটেলের জন্য একটি `Average_Score` কলাম রয়েছে, আপনি একটি গড় স্কোরও গণনা করতে পারেন (ডেটাসেটে প্রতিটি হোটেলের জন্য সমস্ত রিভিউয়ার স্কোরের গড় পাওয়া)। আপনার ডেটাফ্রেমে `Calc_Average_Score` শিরোনামের একটি নতুন কলাম যোগ করুন যা সেই গণিত গড় ধারণ করে।
+6. কোনও হোটেলের `Average_Score` এবং `Calc_Average_Score` (১ দশমিক স্থানে রাউন্ড করা) একই আছে কিনা?
+   1. একটি Python ফাংশন লিখে দেখুন যা একটি Series (সারি) আর্গুমেন্ট হিসেবে নেয় এবং মানগুলো তুলনা করে, যখন মানগুলো সমান নয় তখন একটি বার্তা প্রিন্ট করে। তারপর `.apply()` পদ্ধতি ব্যবহার করে প্রতিটি সারি ফাংশন দিয়ে প্রক্রিয়া করুন।
+7. `Negative_Review` কলামের "No Negative" মানের কতটি সারি রয়েছে তা গণনা এবং প্রিন্ট করুন।
+8. `Positive_Review` কলামের "No Positive" মানের কতটি সারি রয়েছে তা গণনা এবং প্রিন্ট করুন।
+9. `Positive_Review` কলামের "No Positive" **এবং** `Negative_Review` কলামের "No Negative" মানের কতটি সারি রয়েছে তা গণনা এবং প্রিন্ট করুন।
+
+### কোড উত্তর
+
+1. আপনি যে ডেটাফ্রেমটি লোড করেছেন তার *shape* প্রিন্ট করুন (shape হল সারি এবং কলামের সংখ্যা)
+
+   ```python
+   print("The shape of the data (rows, cols) is " + str(df.shape))
+   > The shape of the data (rows, cols) is (515738, 17)
+   ```
+
+2. রিভিউয়ার জাতীয়তার ফ্রিকোয়েন্সি গণনা করুন:
+
+   1. `Reviewer_Nationality` কলামের জন্য কতটি স্বতন্ত্র মান রয়েছে এবং সেগুলো কী কী?
+   2. ডেটাসেটে সবচেয়ে সাধারণ রিভিউয়ার জাতীয়তা কোনটি (দেশ এবং রিভিউ সংখ্যা প্রিন্ট করুন)?
+
+   ```python
+   # value_counts() creates a Series object that has index and values in this case, the country and the frequency they occur in reviewer nationality
+   nationality_freq = df["Reviewer_Nationality"].value_counts()
+   print("There are " + str(nationality_freq.size) + " different nationalities")
+   # print first and last rows of the Series. Change to nationality_freq.to_string() to print all of the data
+   print(nationality_freq) 
+   
+   There are 227 different nationalities
+    United Kingdom               245246
+    United States of America      35437
+    Australia                     21686
+    Ireland                       14827
+    United Arab Emirates          10235
+                                  ...  
+    Comoros                           1
+    Palau                             1
+    Northern Mariana Islands          1
+    Cape Verde                        1
+    Guinea                            1
+   Name: Reviewer_Nationality, Length: 227, dtype: int64
+   ```
+
+   3. পরবর্তী শীর্ষ ১০টি সবচেয়ে বেশি পাওয়া জাতীয়তা এবং তাদের ফ্রিকোয়েন্সি গণনা কী কী?
+
+      ```python
+      print("The highest frequency reviewer nationality is " + str(nationality_freq.index[0]).strip() + " with " + str(nationality_freq[0]) + " reviews.")
+      # Notice there is a leading space on the values, strip() removes that for printing
+      # What is the top 10 most common nationalities and their frequencies?
+      print("The next 10 highest frequency reviewer nationalities are:")
+      print(nationality_freq[1:11].to_string())
+      
+      The highest frequency reviewer nationality is United Kingdom with 245246 reviews.
+      The next 10 highest frequency reviewer nationalities are:
+       United States of America     35437
+       Australia                    21686
+       Ireland                      14827
+       United Arab Emirates         10235
+       Saudi Arabia                  8951
+       Netherlands                   8772
+       Switzerland                   8678
+       Germany                       7941
+       Canada                        7894
+       France                        7296
+      ```
+
+3. শীর্ষ ১০টি রিভিউয়ার জাতীয়তার জন্য সবচেয়ে বেশি রিভিউ করা হোটেল কোনটি?
+
+   ```python
+   # What was the most frequently reviewed hotel for the top 10 nationalities
+   # Normally with pandas you will avoid an explicit loop, but wanted to show creating a new dataframe using criteria (don't do this with large amounts of data because it could be very slow)
+   for nat in nationality_freq[:10].index:
+      # First, extract all the rows that match the criteria into a new dataframe
+      nat_df = df[df["Reviewer_Nationality"] == nat]   
+      # Now get the hotel freq
+      freq = nat_df["Hotel_Name"].value_counts()
+      print("The most reviewed hotel for " + str(nat).strip() + " was " + str(freq.index[0]) + " with " + str(freq[0]) + " reviews.") 
+      
+   The most reviewed hotel for United Kingdom was Britannia International Hotel Canary Wharf with 3833 reviews.
+   The most reviewed hotel for United States of America was Hotel Esther a with 423 reviews.
+   The most reviewed hotel for Australia was Park Plaza Westminster Bridge London with 167 reviews.
+   The most reviewed hotel for Ireland was Copthorne Tara Hotel London Kensington with 239 reviews.
+   The most reviewed hotel for United Arab Emirates was Millennium Hotel London Knightsbridge with 129 reviews.
+   The most reviewed hotel for Saudi Arabia was The Cumberland A Guoman Hotel with 142 reviews.
+   The most reviewed hotel for Netherlands was Jaz Amsterdam with 97 reviews.
+   The most reviewed hotel for Switzerland was Hotel Da Vinci with 97 reviews.
+   The most reviewed hotel for Germany was Hotel Da Vinci with 86 reviews.
+   The most reviewed hotel for Canada was St James Court A Taj Hotel London with 61 reviews.
+   ```
+
+4. ডেটাসেটে প্রতি হোটেলের জন্য কতটি রিভিউ রয়েছে (হোটেলের ফ্রিকোয়েন্সি গণনা)?
+
+   ```python
+   # First create a new dataframe based on the old one, removing the uneeded columns
+   hotel_freq_df = df.drop(["Hotel_Address", "Additional_Number_of_Scoring", "Review_Date", "Average_Score", "Reviewer_Nationality", "Negative_Review", "Review_Total_Negative_Word_Counts", "Positive_Review", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given", "Reviewer_Score", "Tags", "days_since_review", "lat", "lng"], axis = 1)
+   
+   # Group the rows by Hotel_Name, count them and put the result in a new column Total_Reviews_Found
+   hotel_freq_df['Total_Reviews_Found'] = hotel_freq_df.groupby('Hotel_Name').transform('count')
+   
+   # Get rid of all the duplicated rows
+   hotel_freq_df = hotel_freq_df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"])
+   display(hotel_freq_df) 
+   ```
+   |                 Hotel_Name                 | Total_Number_of_Reviews | Total_Reviews_Found |
+   | :----------------------------------------: | :---------------------: | :-----------------: |
+   | Britannia International Hotel Canary Wharf |          9086           |        4789         |
+   |    Park Plaza Westminster Bridge London    |          12158          |        4169         |
+   |   Copthorne Tara Hotel London Kensington   |          7105           |        3578         |
+   |                    ...                     |           ...           |         ...         |
+   |       Mercure Paris Porte d Orleans        |           110           |         10          |
+   |                Hotel Wagner                |           135           |         10          |
+   |            Hotel Gallitzinberg             |           173           |          8          |
+   
+   আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে *ডেটাসেটে গণনা করা* ফলাফল `Total_Number_of_Reviews` মানের সাথে মেলে না। এটি স্পষ্ট নয় যে এই মানটি ডেটাসেটে হোটেলের মোট রিভিউ সংখ্যা প্রতিনিধিত্ব করেছিল, কিন্তু সবগুলো স্ক্র্যাপ করা হয়নি, বা অন্য কোনও গণনা। `Total_Number_of_Reviews` মডেলে ব্যবহার করা হয় না কারণ এই অস্পষ্টতার কারণে।
+
+5. যদিও ডেটাসেটে প্রতিটি হোটেলের জন্য একটি `Average_Score` কলাম রয়েছে, আপনি একটি গড় স্কোরও গণনা করতে পারেন (ডেটাসেটে প্রতিটি হোটেলের জন্য সমস্ত রিভিউয়ার স্কোরের গড় পাওয়া)। আপনার ডেটাফ্রেমে `Calc_Average_Score` শিরোনামের একটি নতুন কলাম যোগ করুন যা সেই গণিত গড় ধারণ করে। `Hotel_Name`, `Average_Score`, এবং `Calc_Average_Score` কলামগুলো প্রিন্ট করুন।
+
+   ```python
+   # define a function that takes a row and performs some calculation with it
+   def get_difference_review_avg(row):
+     return row["Average_Score"] - row["Calc_Average_Score"]
+   
+   # 'mean' is mathematical word for 'average'
+   df['Calc_Average_Score'] = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)
+   
+   # Add a new column with the difference between the two average scores
+   df["Average_Score_Difference"] = df.apply(get_difference_review_avg, axis = 1)
+   
+   # Create a df without all the duplicates of Hotel_Name (so only 1 row per hotel)
+   review_scores_df = df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"])
+   
+   # Sort the dataframe to find the lowest and highest average score difference
+   review_scores_df = review_scores_df.sort_values(by=["Average_Score_Difference"])
+   
+   display(review_scores_df[["Average_Score_Difference", "Average_Score", "Calc_Average_Score", "Hotel_Name"]])
+   ```
+
+   আপনি `Average_Score` মান এবং কেন এটি কখনও কখনও গণিত গড় স্কোর থেকে আলাদা তা নিয়ে ভাবতে পারেন। যেহেতু আমরা জানি না কেন কিছু মান মিলে যায়, কিন্তু অন্যগুলোর মধ্যে পার্থক্য রয়েছে, এই ক্ষেত্রে আমাদের কাছে থাকা রিভিউ স্কোর ব্যবহার করে গড় নিজে গণনা করা নিরাপদ। তবে, পার্থক্যগুলো সাধারণত খুব ছোট হয়, এখানে ডেটাসেট গড় এবং গণিত গড়ের মধ্যে সবচেয়ে বেশি বিচ্যুতি থাকা হোটেলগুলো:
+
+   | Average_Score_Difference | Average_Score | Calc_Average_Score |                                  Hotel_Name |
+   | :----------------------: | :-----------: | :----------------: | ------------------------------------------: |
+   |           -0.8           |      7.7      |        8.5         |                  Best Western Hotel Astoria |
+   |           -0.7           |      8.8      |        9.5         | Hotel Stendhal Place Vend me Paris MGallery |
+   |           -0.7           |      7.5      |        8.2         |               Mercure Paris Porte d Orleans |
+   |           -0.7           |      7.9      |        8.6         |             Renaissance Paris Vendome Hotel |
+   |           -0.5           |      7.0      |        7.5         |                         Hotel Royal Elys es |
+   |           ...            |      ...      |        ...         |                                         ... |
+   |           0.7            |      7.5      |        6.8         |     Mercure Paris Op ra Faubourg Montmartre |
+   |           0.8            |      7.1      |        6.3         |      Holiday Inn Paris Montparnasse Pasteur |
+   |           0.9            |      6.8      |        5.9         |                               Villa Eugenie |
+   |           0.9            |      8.6      |        7.7         |   MARQUIS Faubourg St Honor Relais Ch teaux |
+   |           1.3            |      7.2      |        5.9         |                          Kube Hotel Ice Bar |
+
+   মাত্র ১টি হোটেলের স্কোরের পার্থক্য ১-এর বেশি, এর মানে আমরা সম্ভবত পার্থক্যটি উপেক্ষা করতে পারি এবং গণিত গড় স্কোর ব্যবহার করতে পারি।
+
+6. `Negative_Review` কলামের "No Negative" মানের কতটি সারি রয়েছে তা গণনা এবং প্রিন্ট করুন।
+
+7. `Positive_Review` কলামের "No Positive" মানের কতটি সারি রয়েছে তা গণনা এবং প্রিন্ট করুন।
+
+8. `Positive_Review` কলামের "No Positive" **এবং** `Negative_Review` কলামের "No Negative" মানের কতটি সারি রয়েছে তা গণনা এবং প্রিন্ট করুন।
+
+   ```python
+   # with lambdas:
+   start = time.time()
+   no_negative_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" else False , axis=1)
+   print("Number of No Negative reviews: " + str(len(no_negative_reviews[no_negative_reviews == True].index)))
+   
+   no_positive_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1)
+   print("Number of No Positive reviews: " + str(len(no_positive_reviews[no_positive_reviews == True].index)))
+   
+   both_no_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" and x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1)
+   print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(len(both_no_reviews[both_no_reviews == True].index)))
+   end = time.time()
+   print("Lambdas took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+   
+   Number of No Negative reviews: 127890
+   Number of No Positive reviews: 35946
+   Number of both No Negative and No Positive reviews: 127
+   Lambdas took 9.64 seconds
+   ```
+
+## অন্য একটি উপায়
+
+Lambda ছাড়া আইটেম গণনা করার আরেকটি উপায় এবং সারি গণনা করতে sum ব্যবহার করুন:
+
+   ```python
+   # without lambdas (using a mixture of notations to show you can use both)
+   start = time.time()
+   no_negative_reviews = sum(df.Negative_Review == "No Negative")
+   print("Number of No Negative reviews: " + str(no_negative_reviews))
+   
+   no_positive_reviews = sum(df["Positive_Review"] == "No Positive")
+   print("Number of No Positive reviews: " + str(no_positive_reviews))
+   
+   both_no_reviews = sum((df.Negative_Review == "No Negative") & (df.Positive_Review == "No Positive"))
+   print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(both_no_reviews))
+   
+   end = time.time()
+   print("Sum took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+   
+   Number of No Negative reviews: 127890
+   Number of No Positive reviews: 35946
+   Number of both No Negative and No Positive reviews: 127
+   Sum took 0.19 seconds
+   ```
+
+   আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে `Negative_Review` এবং `Positive_Review` কলামের "No Negative" এবং "No Positive" মানের ১২৭টি সারি রয়েছে। এর মানে রিভিউয়ার হোটেলকে একটি সংখ্যাসূচক স্কোর দিয়েছেন, কিন্তু কোনও ইতিবাচক বা নেতিবাচক রিভিউ লিখতে অস্বীকার করেছেন। সৌভাগ্যক্রমে এটি একটি ছোট পরিমাণ সারি (৫১৫৭৩৮-এর মধ্যে ১২৭, বা ০.০২%), তাই এটি সম্ভবত আমাদের মডেল বা ফলাফলকে কোনও নির্দিষ্ট দিকে প্রভাবিত করবে না, তবে আপনি একটি রিভিউ ডেটাসেটে কোনও রিভিউ ছাড়া সারি থাকতে পারে তা আশা করেননি, তাই এটি অনুসন্ধান করা মূল্যবান।
+
+এখন আপনি ডেটাসেটটি অনুসন্ধান করেছেন, পরবর্তী পাঠে আপনি ডেটা ফিল্টার করবেন এবং কিছু অনুভূতি বিশ্লেষণ যোগ করবেন।
+
+---
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+এই পাঠটি দেখায়, যেমন আমরা আগের পাঠে দেখেছি, যে আপনার ডেটা এবং এর ত্রুটি বুঝতে কতটা গুরুত্বপূর্ণ। বিশেষত টেক্সট-ভিত্তিক ডেটা সাবধানে পরীক্ষা করা প্রয়োজন। বিভিন্ন টেক্সট-ভারী ডেটাসেট খনন করুন এবং দেখুন আপনি এমন ক্ষেত্রগুলি আবিষ্কার করতে পারেন কিনা যা একটি মডেলে পক্ষপাত বা বিকৃত অনুভূতি প্রবর্তন করতে পারে।
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/38/)
+
+## পর্যালোচনা এবং স্ব-অধ্যয়ন
+
+[NLP নিয়ে এই লার্নিং পাথটি](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) গ্রহণ করুন এবং টেক্সট-ভারী মডেল তৈরি করার সময় চেষ্টা করার জন্য টুলগুলি আবিষ্কার করুন।
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট 
+
+[NLTK](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md b/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..c1e295be0
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md
@@ -0,0 +1,19 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "bf39bceb833cd628f224941dca8041df",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:28:48+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# এনএলটিকে
+
+## নির্দেশাবলী
+
+এনএলটিকে কম্পিউটেশনাল ভাষাতত্ত্ব এবং এনএলপি-তে ব্যবহারের জন্য একটি সুপরিচিত লাইব্রেরি। এই সুযোগটি কাজে লাগিয়ে '[এনএলটিকে বই](https://www.nltk.org/book/)' পড়ুন এবং এর অনুশীলনগুলো চেষ্টা করুন। এই গ্রেডবিহীন অ্যাসাইনমেন্টে, আপনি এই লাইব্রেরি সম্পর্কে আরও গভীরভাবে জানতে পারবেন।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/notebook.ipynb b/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md b/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..2d6b40095
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:30+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md b/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..195cbbd78
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:14+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..6ff85ff17
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,174 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2d05e7db439376aa824f4b387f8324ca",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:30+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# EDA\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import time"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def get_difference_review_avg(row):\n",
+    "    return row[\"Average_Score\"] - row[\"Calc_Average_Score\"]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "print(\"Loading data file now, this could take a while depending on file size\")\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Loading took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What shape is the data (rows, columns)?\n",
+    "print(\"The shape of the data (rows, cols) is \" + str(df.shape))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# value_counts() creates a Series object that has index and values\n",
+    "#                in this case, the country and the frequency they occur in reviewer nationality\n",
+    "nationality_freq = df[\"Reviewer_Nationality\"].value_counts()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What reviewer nationality is the most common in the dataset?\n",
+    "print(\"The highest frequency reviewer nationality is \" + str(nationality_freq.index[0]).strip() + \" with \" + str(nationality_freq[0]) + \" reviews.\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What is the top 10 most common nationalities and their frequencies?\n",
+    "print(\"The top 10 highest frequency reviewer nationalities are:\")\n",
+    "print(nationality_freq[0:10].to_string())\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# How many unique nationalities are there?\n",
+    "print(\"There are \" + str(nationality_freq.index.size) + \" unique nationalities in the dataset\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What was the most frequently reviewed hotel for the top 10 nationalities - print the hotel and number of reviews\n",
+    "for nat in nationality_freq[:10].index:\n",
+    "   # First, extract all the rows that match the criteria into a new dataframe\n",
+    "   nat_df = df[df[\"Reviewer_Nationality\"] == nat]   \n",
+    "   # Now get the hotel freq\n",
+    "   freq = nat_df[\"Hotel_Name\"].value_counts()\n",
+    "   print(\"The most reviewed hotel for \" + str(nat).strip() + \" was \" + str(freq.index[0]) + \" with \" + str(freq[0]) + \" reviews.\") \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# How many reviews are there per hotel (frequency count of hotel) and do the results match the value in `Total_Number_of_Reviews`?\n",
+    "# First create a new dataframe based on the old one, removing the uneeded columns\n",
+    "hotel_freq_df = df.drop([\"Hotel_Address\", \"Additional_Number_of_Scoring\", \"Review_Date\", \"Average_Score\", \"Reviewer_Nationality\", \"Negative_Review\", \"Review_Total_Negative_Word_Counts\", \"Positive_Review\", \"Review_Total_Positive_Word_Counts\", \"Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given\", \"Reviewer_Score\", \"Tags\", \"days_since_review\", \"lat\", \"lng\"], axis = 1)\n",
+    "# Group the rows by Hotel_Name, count them and put the result in a new column Total_Reviews_Found\n",
+    "hotel_freq_df['Total_Reviews_Found'] = hotel_freq_df.groupby('Hotel_Name').transform('count')\n",
+    "# Get rid of all the duplicated rows\n",
+    "hotel_freq_df = hotel_freq_df.drop_duplicates(subset = [\"Hotel_Name\"])\n",
+    "print()\n",
+    "print(hotel_freq_df.to_string())\n",
+    "print(str(hotel_freq_df.shape))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# While there is an `Average_Score` for each hotel according to the dataset, \n",
+    "# you can also calculate an average score (getting the average of all reviewer scores in the dataset for each hotel)\n",
+    "# Add a new column to your dataframe with the column header `Calc_Average_Score` that contains that calculated average. \n",
+    "df['Calc_Average_Score'] = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)\n",
+    "# Add a new column with the difference between the two average scores\n",
+    "df[\"Average_Score_Difference\"] = df.apply(get_difference_review_avg, axis = 1)\n",
+    "# Create a df without all the duplicates of Hotel_Name (so only 1 row per hotel)\n",
+    "review_scores_df = df.drop_duplicates(subset = [\"Hotel_Name\"])\n",
+    "# Sort the dataframe to find the lowest and highest average score difference\n",
+    "review_scores_df = review_scores_df.sort_values(by=[\"Average_Score_Difference\"])\n",
+    "print(review_scores_df[[\"Average_Score_Difference\", \"Average_Score\", \"Calc_Average_Score\", \"Hotel_Name\"]])\n",
+    "# Do any hotels have the same (rounded to 1 decimal place) `Average_Score` and `Calc_Average_Score`?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ead54e5ea
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md
@@ -0,0 +1,389 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a2aa4e9b91b9640db2c15363c4299d8b",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:39:12+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# হোটেল রিভিউ দিয়ে সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস
+
+আপনি ইতিমধ্যে ডেটাসেটটি বিস্তারিতভাবে অন্বেষণ করেছেন, এখন সময় এসেছে কলামগুলো ফিল্টার করার এবং NLP প্রযুক্তি ব্যবহার করে হোটেল সম্পর্কে নতুন অন্তর্দৃষ্টি লাভ করার।
+
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/39/)
+
+### ফিল্টারিং এবং সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস অপারেশন
+
+আপনি হয়তো লক্ষ্য করেছেন, ডেটাসেটে কিছু সমস্যা রয়েছে। কিছু কলামে অপ্রয়োজনীয় তথ্য রয়েছে, অন্যগুলো ভুল মনে হচ্ছে। যদি সেগুলো সঠিকও হয়, তাহলে কীভাবে সেগুলো গণনা করা হয়েছে তা অস্পষ্ট, এবং আপনার নিজস্ব গণনার মাধ্যমে উত্তরগুলো স্বাধীনভাবে যাচাই করা সম্ভব নয়।
+
+## অনুশীলন: আরও কিছু ডেটা প্রসেসিং
+
+ডেটা আরও একটু পরিষ্কার করুন। এমন কলাম যোগ করুন যা পরে কাজে লাগবে, অন্য কলামের মান পরিবর্তন করুন, এবং কিছু কলাম সম্পূর্ণভাবে বাদ দিন।
+
+1. প্রাথমিক কলাম প্রসেসিং
+
+   1. `lat` এবং `lng` বাদ দিন
+
+   2. `Hotel_Address` এর মানগুলো নিম্নলিখিত মানগুলো দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন (যদি ঠিকানায় শহর এবং দেশের নাম থাকে, তাহলে শুধুমাত্র শহর এবং দেশ রাখুন)।
+
+      ডেটাসেটে শুধুমাত্র এই শহর এবং দেশগুলো রয়েছে:
+
+      আমস্টারডাম, নেদারল্যান্ডস
+
+      বার্সেলোনা, স্পেন
+
+      লন্ডন, যুক্তরাজ্য
+
+      মিলান, ইতালি
+
+      প্যারিস, ফ্রান্স
+
+      ভিয়েনা, অস্ট্রিয়া 
+
+      ```python
+      def replace_address(row):
+          if "Netherlands" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Amsterdam, Netherlands"
+          elif "Barcelona" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Barcelona, Spain"
+          elif "United Kingdom" in row["Hotel_Address"]:
+              return "London, United Kingdom"
+          elif "Milan" in row["Hotel_Address"]:        
+              return "Milan, Italy"
+          elif "France" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Paris, France"
+          elif "Vienna" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Vienna, Austria" 
+      
+      # Replace all the addresses with a shortened, more useful form
+      df["Hotel_Address"] = df.apply(replace_address, axis = 1)
+      # The sum of the value_counts() should add up to the total number of reviews
+      print(df["Hotel_Address"].value_counts())
+      ```
+
+      এখন আপনি দেশ-স্তরের ডেটা কুয়েরি করতে পারেন:
+
+      ```python
+      display(df.groupby("Hotel_Address").agg({"Hotel_Name": "nunique"}))
+      ```
+
+      | Hotel_Address          | Hotel_Name |
+      | :--------------------- | :--------: |
+      | Amsterdam, Netherlands |    105     |
+      | Barcelona, Spain       |    211     |
+      | London, United Kingdom |    400     |
+      | Milan, Italy           |    162     |
+      | Paris, France          |    458     |
+      | Vienna, Austria        |    158     |
+
+2. হোটেল মেটা-রিভিউ কলাম প্রসেসিং
+
+  1. `Additional_Number_of_Scoring` বাদ দিন
+
+  1. `Total_Number_of_Reviews` প্রতিস্থাপন করুন সেই হোটেলের জন্য ডেটাসেটে থাকা মোট রিভিউ সংখ্যা দিয়ে 
+
+  1. `Average_Score` আমাদের নিজস্ব গণনা করা স্কোর দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন
+
+  ```python
+  # Drop `Additional_Number_of_Scoring`
+  df.drop(["Additional_Number_of_Scoring"], axis = 1, inplace=True)
+  # Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values
+  df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count')
+  df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)
+  ```
+
+3. রিভিউ কলাম প্রসেসিং
+
+   1. `Review_Total_Negative_Word_Counts`, `Review_Total_Positive_Word_Counts`, `Review_Date` এবং `days_since_review` বাদ দিন
+
+   2. `Reviewer_Score`, `Negative_Review`, এবং `Positive_Review` যেমন আছে তেমনই রাখুন,
+     
+   3. `Tags` আপাতত রাখুন
+
+     - আমরা পরবর্তী অংশে ট্যাগগুলোর উপর আরও কিছু ফিল্টারিং অপারেশন করব এবং তারপর ট্যাগগুলো বাদ দেওয়া হবে
+
+4. রিভিউয়ার কলাম প্রসেসিং
+
+  1. `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given` বাদ দিন
+  
+  2. `Reviewer_Nationality` রাখুন
+
+### ট্যাগ কলাম
+
+`Tag` কলামটি সমস্যাযুক্ত কারণ এটি একটি তালিকা (টেক্সট আকারে) যা কলামে সংরক্ষিত। দুর্ভাগ্যবশত এই কলামের উপ-অংশগুলোর ক্রম এবং সংখ্যা সবসময় একই থাকে না। ৫১৫,০০০টি সারি এবং ১৪২৭টি হোটেল রয়েছে, এবং প্রতিটি রিভিউয়ারের জন্য কিছুটা ভিন্ন অপশন থাকে, যা মানুষের জন্য সঠিক বাক্যাংশ চিহ্নিত করা কঠিন করে তোলে। এখানেই NLP কার্যকর। আপনি টেক্সট স্ক্যান করতে পারেন এবং সবচেয়ে সাধারণ বাক্যাংশগুলো খুঁজে বের করতে পারেন এবং সেগুলো গণনা করতে পারেন।
+
+দুর্ভাগ্যবশত, আমরা একক শব্দে আগ্রহী নই, বরং বহু-শব্দের বাক্যাংশে (যেমন *Business trip*)। এত বড় ডেটাতে (৬৭৬২৬৪৬টি শব্দ) একটি বহু-শব্দের ফ্রিকোয়েন্সি ডিস্ট্রিবিউশন অ্যালগরিদম চালানো অত্যন্ত সময়সাপেক্ষ হতে পারে, তবে ডেটা না দেখে মনে হবে এটি একটি প্রয়োজনীয় ব্যয়। এখানেই এক্সপ্লোরেটরি ডেটা অ্যানালাইসিস কাজে আসে, কারণ আপনি ট্যাগগুলোর একটি নমুনা যেমন `[' Business trip  ', ' Solo traveler ', ' Single Room ', ' Stayed 5 nights ', ' Submitted from  a mobile device ']` দেখেছেন, আপনি প্রশ্ন করতে পারেন যে প্রক্রিয়াটি উল্লেখযোগ্যভাবে কমানো সম্ভব কিনা। সৌভাগ্যক্রমে, এটি সম্ভব - তবে প্রথমে আপনাকে কিছু ধাপ অনুসরণ করতে হবে যাতে আগ্রহের ট্যাগগুলো নিশ্চিত করা যায়।
+
+### ট্যাগ ফিল্টারিং
+
+মনে রাখবেন যে ডেটাসেটের লক্ষ্য হলো সেন্টিমেন্ট এবং এমন কলাম যোগ করা যা আপনাকে সেরা হোটেল বেছে নিতে সাহায্য করবে (আপনার জন্য বা হয়তো কোনো ক্লায়েন্টের জন্য যে আপনাকে একটি হোটেল রিকমেন্ডেশন বট তৈরি করতে বলেছে)। আপনাকে নিজেকে জিজ্ঞাসা করতে হবে যে ট্যাগগুলো চূড়ান্ত ডেটাসেটে উপযোগী কিনা। এখানে একটি ব্যাখ্যা দেওয়া হলো (যদি আপনার ডেটাসেটের প্রয়োজন অন্য কারণে হয়, তাহলে ভিন্ন ট্যাগগুলো থাকতে পারে/বাদ দেওয়া হতে পারে):
+
+1. ট্রিপের ধরন প্রাসঙ্গিক, এবং এটি রাখা উচিত
+2. অতিথি দলের ধরন গুরুত্বপূর্ণ, এবং এটি রাখা উচিত
+3. অতিথি যে রুম, স্যুট, বা স্টুডিওতে থেকেছে তা অপ্রাসঙ্গিক (সব হোটেলে মূলত একই রকম রুম থাকে)
+4. রিভিউ যে ডিভাইসে জমা দেওয়া হয়েছে তা অপ্রাসঙ্গিক
+5. রিভিউয়ার কত রাত থেকেছেন তা *প্রাসঙ্গিক* হতে পারে যদি আপনি দীর্ঘ সময় থাকার সঙ্গে হোটেল পছন্দ করার সম্পর্ক স্থাপন করেন, তবে এটি একটি অনুমান, এবং সম্ভবত অপ্রাসঙ্গিক
+
+সংক্ষেপে, **২ ধরনের ট্যাগ রাখুন এবং অন্যগুলো সরিয়ে দিন**।
+
+প্রথমে, আপনি ট্যাগগুলো গণনা করতে চান না যতক্ষণ না সেগুলো আরও ভালো ফরম্যাটে থাকে, তাই স্কয়ার ব্র্যাকেট এবং কোটেশন চিহ্ন সরিয়ে ফেলুন। এটি করার জন্য বিভিন্ন উপায় রয়েছে, তবে আপনি দ্রুততম উপায়টি চান কারণ এটি অনেক ডেটা প্রক্রিয়া করতে দীর্ঘ সময় নিতে পারে। সৌভাগ্যক্রমে, pandas-এর একটি সহজ উপায় রয়েছে প্রতিটি ধাপ সম্পন্ন করার।
+
+```Python
+# Remove opening and closing brackets
+df.Tags = df.Tags.str.strip("[']")
+# remove all quotes too
+df.Tags = df.Tags.str.replace(" ', '", ",", regex = False)
+```
+
+প্রতিটি ট্যাগ এমন কিছু হয়ে যায়: `Business trip, Solo traveler, Single Room, Stayed 5 nights, Submitted from a mobile device`। 
+
+এরপর একটি সমস্যা দেখা দেয়। কিছু রিভিউ বা সারিতে ৫টি কলাম থাকে, কিছুতে ৩টি, কিছুতে ৬টি। এটি ডেটাসেট তৈরির ফলাফল এবং এটি ঠিক করা কঠিন। আপনি প্রতিটি বাক্যাংশের ফ্রিকোয়েন্সি গণনা করতে চান, তবে সেগুলো প্রতিটি রিভিউতে ভিন্ন ক্রমে থাকে, তাই গণনা ভুল হতে পারে, এবং একটি হোটেল একটি ট্যাগ পেতে পারে না যা এটি প্রাপ্য ছিল।
+
+এর পরিবর্তে আপনি ভিন্ন ক্রমকে আমাদের সুবিধায় ব্যবহার করবেন, কারণ প্রতিটি ট্যাগ বহু-শব্দের হলেও কমা দিয়ে পৃথক করা হয়েছে! এর সহজতম উপায় হলো ৬টি অস্থায়ী কলাম তৈরি করা যেখানে প্রতিটি ট্যাগ তার ক্রম অনুযায়ী কলামে প্রবেশ করানো হবে। এরপর আপনি ৬টি কলাম একত্রিত করে একটি বড় কলামে পরিণত করবেন এবং `value_counts()` পদ্ধতি চালাবেন। এটি প্রিন্ট করলে আপনি দেখতে পাবেন ২৪২৮টি ইউনিক ট্যাগ ছিল। এখানে একটি ছোট নমুনা:
+
+| Tag                            | Count  |
+| ------------------------------ | ------ |
+| Leisure trip                   | 417778 |
+| Submitted from a mobile device | 307640 |
+| Couple                         | 252294 |
+| Stayed 1 night                 | 193645 |
+| Stayed 2 nights                | 133937 |
+| Solo traveler                  | 108545 |
+| Stayed 3 nights                | 95821  |
+| Business trip                  | 82939  |
+| Group                          | 65392  |
+| Family with young children     | 61015  |
+| Stayed 4 nights                | 47817  |
+| Double Room                    | 35207  |
+| Standard Double Room           | 32248  |
+| Superior Double Room           | 31393  |
+| Family with older children     | 26349  |
+| Deluxe Double Room             | 24823  |
+| Double or Twin Room            | 22393  |
+| Stayed 5 nights                | 20845  |
+| Standard Double or Twin Room   | 17483  |
+| Classic Double Room            | 16989  |
+| Superior Double or Twin Room   | 13570  |
+| 2 rooms                        | 12393  |
+
+`Submitted from a mobile device` এর মতো কিছু সাধারণ ট্যাগ আমাদের কোনো কাজে আসে না, তাই এটি গণনা করার আগে সরিয়ে দেওয়া বুদ্ধিমানের কাজ হতে পারে, তবে এটি এত দ্রুত অপারেশন যে আপনি সেগুলো রেখে দিতে পারেন এবং উপেক্ষা করতে পারেন।
+
+### থাকার সময়ের ট্যাগ সরানো
+
+এই ট্যাগগুলো সরানো প্রথম ধাপ, এটি বিবেচনার জন্য ট্যাগের মোট সংখ্যা সামান্য কমিয়ে দেয়। মনে রাখবেন আপনি সেগুলো ডেটাসেট থেকে সরাচ্ছেন না, শুধু রিভিউ ডেটাসেটে গণনা/রাখার জন্য বিবেচনা থেকে সরাচ্ছেন।
+
+| Length of stay   | Count  |
+| ---------------- | ------ |
+| Stayed 1 night   | 193645 |
+| Stayed  2 nights | 133937 |
+| Stayed 3 nights  | 95821  |
+| Stayed  4 nights | 47817  |
+| Stayed 5 nights  | 20845  |
+| Stayed  6 nights | 9776   |
+| Stayed 7 nights  | 7399   |
+| Stayed  8 nights | 2502   |
+| Stayed 9 nights  | 1293   |
+| ...              | ...    |
+
+রুম, স্যুট, স্টুডিও, অ্যাপার্টমেন্ট ইত্যাদির একটি বিশাল বৈচিত্র্য রয়েছে। এগুলো সবই মূলত একই জিনিস বোঝায় এবং আপনার জন্য প্রাসঙ্গিক নয়, তাই সেগুলো বিবেচনা থেকে সরিয়ে দিন।
+
+| Type of room                  | Count |
+| ----------------------------- | ----- |
+| Double Room                   | 35207 |
+| Standard  Double Room         | 32248 |
+| Superior Double Room          | 31393 |
+| Deluxe  Double Room           | 24823 |
+| Double or Twin Room           | 22393 |
+| Standard  Double or Twin Room | 17483 |
+| Classic Double Room           | 16989 |
+| Superior  Double or Twin Room | 13570 |
+
+শেষে, এবং এটি আনন্দদায়ক (কারণ এটি খুব বেশি প্রসেসিং নেয়নি), আপনি নিম্নলিখিত *উপযোগী* ট্যাগগুলো পাবেন:
+
+| Tag                                           | Count  |
+| --------------------------------------------- | ------ |
+| Leisure trip                                  | 417778 |
+| Couple                                        | 252294 |
+| Solo  traveler                                | 108545 |
+| Business trip                                 | 82939  |
+| Group (combined with Travellers with friends) | 67535  |
+| Family with young children                    | 61015  |
+| Family  with older children                   | 26349  |
+| With a  pet                                   | 1405   |
+
+আপনি যুক্তি দিতে পারেন যে `Travellers with friends` মূলত `Group` এর সমান এবং এটি একত্রিত করা উচিত, এবং এটি উপরের মতো একত্রিত করা ন্যায্য হবে। সঠিক ট্যাগ চিহ্নিত করার কোডটি [Tags notebook](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb) এ রয়েছে।
+
+শেষ ধাপ হলো প্রতিটি ট্যাগের জন্য নতুন কলাম তৈরি করা। এরপর, প্রতিটি রিভিউ সারির জন্য, যদি `Tag` কলামটি নতুন কলামের একটির সঙ্গে মিলে যায়, তাহলে ১ যোগ করুন, যদি না মিলে, তাহলে ০ যোগ করুন। চূড়ান্ত ফলাফল হবে কতজন রিভিউয়ার এই হোটেলটি (সমষ্টিগতভাবে) ব্যবসা বনাম অবসর, বা একটি পোষা প্রাণী নিয়ে আসার জন্য বেছে নিয়েছেন তার একটি গণনা, এবং এটি একটি হোটেল সুপারিশ করার সময় উপযোগী তথ্য।
+
+```python
+# Process the Tags into new columns
+# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags
+# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, 
+# Family with young children, Family with older children, With a pet
+df["Leisure_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Leisure trip" in tag else 0)
+df["Couple"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Couple" in tag else 0)
+df["Solo_traveler"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Solo traveler" in tag else 0)
+df["Business_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Business trip" in tag else 0)
+df["Group"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Group" in tag or "Travelers with friends" in tag else 0)
+df["Family_with_young_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with young children" in tag else 0)
+df["Family_with_older_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with older children" in tag else 0)
+df["With_a_pet"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "With a pet" in tag else 0)
+
+```
+
+### আপনার ফাইল সংরক্ষণ করুন
+
+শেষে, ডেটাসেটটি এখন যেমন আছে তেমনই একটি নতুন নামে সংরক্ষণ করুন।
+
+```python
+df.drop(["Review_Total_Negative_Word_Counts", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "days_since_review", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given"], axis = 1, inplace=True)
+
+# Saving new data file with calculated columns
+print("Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv")
+df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)
+```
+
+## সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস অপারেশন
+
+এই চূড়ান্ত অংশে, আপনি রিভিউ কলামগুলোর উপর সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস প্রয়োগ করবেন এবং ফলাফলগুলো একটি ডেটাসেটে সংরক্ষণ করবেন।
+
+## অনুশীলন: ফিল্টার করা ডেটা লোড এবং সংরক্ষণ করুন
+
+মনে রাখবেন এখন আপনি পূর্ববর্তী অংশে সংরক্ষিত ফিল্টার করা ডেটাসেটটি লোড করছেন, **মূল ডেটাসেটটি নয়**।
+
+```python
+import time
+import pandas as pd
+import nltk as nltk
+from nltk.corpus import stopwords
+from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
+nltk.download('vader_lexicon')
+
+# Load the filtered hotel reviews from CSV
+df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')
+
+# You code will be added here
+
+
+# Finally remember to save the hotel reviews with new NLP data added
+print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
+df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_NLP.csv', index = False)
+```
+
+### স্টপ ওয়ার্ড সরানো
+
+যদি আপনি `Negative` এবং `Positive` রিভিউ কলামগুলোর উপর সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস চালান, এটি দীর্ঘ সময় নিতে পারে। একটি শক্তিশালী টেস্ট ল্যাপটপে দ্রুত CPU সহ পরীক্ষা করা হলে, এটি ১২ - ১৪ মিনিট সময় নিয়েছে, নির্ভর করে কোন সেন্টিমেন্ট লাইব্রেরি ব্যবহার করা হয়েছে। এটি একটি (আপেক্ষিকভাবে) দীর্ঘ সময়, তাই এটি দ্রুত করা সম্ভব কিনা তা তদন্ত করা মূল্যবান।
+
+স্টপ ওয়ার্ড সরানো, বা সাধারণ ইংরেজি শব্দগুলো যা একটি বাক্যের সেন্টিমেন্ট পরিবর্তন করে না, প্রথম ধাপ। এগুলো সরিয়ে দিলে সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস দ্রুত চলা উচিত, তবে কম সঠিক হবে না (কারণ স্টপ ওয়ার্ডগুলো সেন্টিমেন্টকে প্রভাবিত করে না, তবে সেগুলো অ্যানালাইসিসকে ধীর করে দেয়)। 
+
+সবচেয়ে দীর্ঘ `Negative` রিভিউ ছিল ৩৯৫টি শব্দ, তবে স্টপ ওয়ার্ড সরানোর পর এটি ১৯৫টি শব্দ।
+
+স্টপ ওয়ার্ড সরানো একটি দ্রুত অপারেশন, ২টি রিভিউ কলাম থেকে ৫১৫,০০০টি সারির স্টপ ওয়ার্ড সরাতে টেস্ট ডিভাইসে ৩.৩ সেকেন্ড সময় লেগেছে। আপনার ডিভাইসের CPU স্পিড, RAM, SSD আছে কিনা, এবং অন্যান্য কিছু ফ্যাক্টরের উপর নির্ভর করে এটি সামান্য বেশি বা কম সময় নিতে পারে। অপারেশনটি আপেক্ষিকভাবে সংক্ষিপ্ত হওয়ায়, যদি এটি সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিসের সময় উন্নত করে, তাহলে এটি করা মূল্যবান।
+
+```python
+from nltk.corpus import stopwords
+
+# Load the hotel reviews from CSV
+df = pd.read_csv("../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv")
+
+# Remove stop words - can be slow for a lot of text!
+# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches
+# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends
+start = time.time()
+cache = set(stopwords.words("english"))
+def remove_stopwords(review):
+    text = " ".join([word for word in review.split() if word not in cache])
+    return text
+
+# Remove the stop words from both columns
+df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)   
+df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)
+```
+
+### সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস সম্পাদন করা
+এখন আপনাকে নেতিবাচক এবং ইতিবাচক রিভিউ কলামগুলোর জন্য সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ গণনা করতে হবে এবং ফলাফল দুটি নতুন কলামে সংরক্ষণ করতে হবে। সেন্টিমেন্টের পরীক্ষা হবে এটি রিভিউয়ারের স্কোরের সাথে তুলনা করা। উদাহরণস্বরূপ, যদি সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ নেতিবাচক রিভিউতে ১ (অত্যন্ত ইতিবাচক সেন্টিমেন্ট) এবং ইতিবাচক রিভিউতে ১ দেখায়, কিন্তু রিভিউয়ার হোটেলকে সর্বনিম্ন স্কোর দেয়, তাহলে হয় রিভিউ টেক্সট স্কোরের সাথে মেলে না, অথবা সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষক সঠিকভাবে সেন্টিমেন্ট চিনতে পারেনি। কিছু সেন্টিমেন্ট স্কোর সম্পূর্ণ ভুল হতে পারে, এবং তা ব্যাখ্যা করা সম্ভব হবে, যেমন রিভিউটি অত্যন্ত ব্যঙ্গাত্মক হতে পারে "অবশ্যই আমি গরম ছাড়া একটি রুমে ঘুমাতে ভালোবাসি" এবং সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষক এটিকে ইতিবাচক সেন্টিমেন্ট মনে করে, যদিও একজন মানুষ এটি পড়লে বুঝতে পারবে এটি ব্যঙ্গ।
+
+NLTK বিভিন্ন সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষক সরবরাহ করে যা দিয়ে শিখতে পারেন, এবং আপনি সেগুলো পরিবর্তন করে দেখতে পারেন সেন্টিমেন্ট আরও সঠিক কিনা। এখানে VADER সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ ব্যবহার করা হয়েছে।
+
+> Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.
+
+```python
+from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
+
+# Create the vader sentiment analyser (there are others in NLTK you can try too)
+vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()
+# Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.
+
+# There are 3 possibilities of input for a review:
+# It could be "No Negative", in which case, return 0
+# It could be "No Positive", in which case, return 0
+# It could be a review, in which case calculate the sentiment
+def calc_sentiment(review):    
+    if review == "No Negative" or review == "No Positive":
+        return 0
+    return vader_sentiment.polarity_scores(review)["compound"]    
+```
+
+পরবর্তীতে আপনার প্রোগ্রামে যখন সেন্টিমেন্ট গণনা করতে প্রস্তুত হবেন, তখন এটি প্রতিটি রিভিউতে প্রয়োগ করতে পারেন নিম্নলিখিতভাবে:
+
+```python
+# Add a negative sentiment and positive sentiment column
+print("Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews")
+start = time.time()
+df["Negative_Sentiment"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)
+df["Positive_Sentiment"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)
+end = time.time()
+print("Calculating sentiment took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+```
+
+এটি আমার কম্পিউটারে প্রায় ১২০ সেকেন্ড সময় নেয়, তবে এটি প্রতিটি কম্পিউটারে ভিন্ন হতে পারে। যদি আপনি ফলাফল প্রিন্ট করতে চান এবং দেখতে চান সেন্টিমেন্ট রিভিউয়ের সাথে মেলে কিনা:
+
+```python
+df = df.sort_values(by=["Negative_Sentiment"], ascending=True)
+print(df[["Negative_Review", "Negative_Sentiment"]])
+df = df.sort_values(by=["Positive_Sentiment"], ascending=True)
+print(df[["Positive_Review", "Positive_Sentiment"]])
+```
+
+চ্যালেঞ্জে ব্যবহারের আগে ফাইলটির সাথে করার শেষ কাজটি হলো এটি সংরক্ষণ করা! আপনার নতুন কলামগুলো পুনরায় সাজানোর কথাও বিবেচনা করা উচিত যাতে সেগুলো কাজ করার জন্য সহজ হয় (মানুষের জন্য, এটি একটি কসমেটিক পরিবর্তন)।
+
+```python
+# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)
+df = df.reindex(["Hotel_Name", "Hotel_Address", "Total_Number_of_Reviews", "Average_Score", "Reviewer_Score", "Negative_Sentiment", "Positive_Sentiment", "Reviewer_Nationality", "Leisure_trip", "Couple", "Solo_traveler", "Business_trip", "Group", "Family_with_young_children", "Family_with_older_children", "With_a_pet", "Negative_Review", "Positive_Review"], axis=1)
+
+print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
+df.to_csv(r"../data/Hotel_Reviews_NLP.csv", index = False)
+```
+
+আপনার পুরো কোডটি চালানো উচিত [বিশ্লেষণ নোটবুকের](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb) জন্য (যখন আপনি [ফিল্টারিং নোটবুকটি](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb) চালিয়েছেন Hotel_Reviews_Filtered.csv ফাইলটি তৈরি করতে)।
+
+পুনরায় দেখুন, ধাপগুলো হলো:
+
+1. মূল ডেটাসেট ফাইল **Hotel_Reviews.csv** আগের পাঠে [এক্সপ্লোরার নোটবুকের](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb) মাধ্যমে অন্বেষণ করা হয়েছে।
+2. Hotel_Reviews.csv ফাইলটি [ফিল্টারিং নোটবুকের](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb) মাধ্যমে ফিল্টার করা হয়েছে, যার ফলে **Hotel_Reviews_Filtered.csv** তৈরি হয়েছে।
+3. Hotel_Reviews_Filtered.csv ফাইলটি [সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ নোটবুকের](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb) মাধ্যমে প্রক্রিয়াজাত করা হয়েছে, যার ফলে **Hotel_Reviews_NLP.csv** তৈরি হয়েছে।
+4. NLP চ্যালেঞ্জে নিচে Hotel_Reviews_NLP.csv ব্যবহার করুন।
+
+### উপসংহার
+
+যখন আপনি শুরু করেছিলেন, তখন আপনার কাছে কলাম এবং ডেটাসহ একটি ডেটাসেট ছিল, কিন্তু এর সবকিছু যাচাই বা ব্যবহার করা সম্ভব ছিল না। আপনি ডেটা অন্বেষণ করেছেন, যা প্রয়োজন নেই তা ফিল্টার করেছেন, ট্যাগগুলোকে কিছু উপযোগী জিনিসে রূপান্তর করেছেন, নিজের গড় গণনা করেছেন, কিছু সেন্টিমেন্ট কলাম যোগ করেছেন এবং আশা করি, প্রাকৃতিক টেক্সট প্রক্রিয়াকরণ সম্পর্কে কিছু আকর্ষণীয় জিনিস শিখেছেন।
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/40/)
+
+## চ্যালেঞ্জ
+
+এখন যেহেতু আপনার ডেটাসেট সেন্টিমেন্টের জন্য বিশ্লেষণ করা হয়েছে, দেখুন আপনি এই পাঠ্যক্রমে শেখা কৌশলগুলো (সম্ভবত ক্লাস্টারিং?) ব্যবহার করে সেন্টিমেন্টের চারপাশে প্যাটার্ন নির্ধারণ করতে পারেন কিনা।
+
+## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন
+
+[এই লার্ন মডিউলটি](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/classify-user-feedback-with-the-text-analytics-api/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) নিন আরও জানতে এবং টেক্সটে সেন্টিমেন্ট অন্বেষণ করতে বিভিন্ন টুল ব্যবহার করতে।
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[একটি ভিন্ন ডেটাসেট চেষ্টা করুন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..515a03868
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "daf144daa552da6a7d442aff6f3e77d8",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:43:28+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একটি ভিন্ন ডেটাসেট চেষ্টা করুন
+
+## নির্দেশাবলী
+
+এখন যেহেতু আপনি NLTK ব্যবহার করে টেক্সটে অনুভূতি নির্ধারণ করার পদ্ধতি শিখেছেন, একটি ভিন্ন ডেটাসেট চেষ্টা করুন। সম্ভবত আপনাকে এটি নিয়ে কিছু ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করতে হবে, তাই একটি নোটবুক তৈরি করুন এবং আপনার চিন্তার প্রক্রিয়া নথিভুক্ত করুন। আপনি কী আবিষ্কার করেন?
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                                                                         | পর্যাপ্ত                                  | উন্নতির প্রয়োজন      |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------- | ---------------------- |
+|          | একটি সম্পূর্ণ নোটবুক এবং ডেটাসেট উপস্থাপন করা হয়েছে, যেখানে সেলগুলো ভালোভাবে নথিভুক্ত করা হয়েছে এবং অনুভূতি কীভাবে নির্ধারণ করা হয়েছে তা ব্যাখ্যা করা হয়েছে | নোটবুকে ভালো ব্যাখ্যার অভাব রয়েছে | নোটবুকটি ত্রুটিপূর্ণ |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/notebook.ipynb b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..27bebb7f2
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,172 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "033cb89c85500224b3c63fd04f49b4aa",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:55+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import time\n",
+    "import ast"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def replace_address(row):\n",
+    "    if \"Netherlands\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Amsterdam, Netherlands\"\n",
+    "    elif \"Barcelona\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Barcelona, Spain\"\n",
+    "    elif \"United Kingdom\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"London, United Kingdom\"\n",
+    "    elif \"Milan\" in row[\"Hotel_Address\"]:        \n",
+    "        return \"Milan, Italy\"\n",
+    "    elif \"France\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Paris, France\"\n",
+    "    elif \"Vienna\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Vienna, Austria\" \n",
+    "    else:\n",
+    "        return row.Hotel_Address\n",
+    "    "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# dropping columns we will not use:\n",
+    "df.drop([\"lat\", \"lng\"], axis = 1, inplace=True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Replace all the addresses with a shortened, more useful form\n",
+    "df[\"Hotel_Address\"] = df.apply(replace_address, axis = 1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Drop `Additional_Number_of_Scoring`\n",
+    "df.drop([\"Additional_Number_of_Scoring\"], axis = 1, inplace=True)\n",
+    "# Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values\n",
+    "df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count')\n",
+    "df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Process the Tags into new columns\n",
+    "# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags\n",
+    "# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, \n",
+    "# Family with young children, Family with older children, With a pet\n",
+    "df[\"Leisure_trip\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Leisure trip\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Couple\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Couple\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Solo_traveler\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Solo traveler\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Business_trip\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Business trip\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Group\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Group\" in tag or \"Travelers with friends\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Family_with_young_children\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Family with young children\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Family_with_older_children\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Family with older children\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"With_a_pet\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"With a pet\" in tag else 0)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# No longer need any of these columns\n",
+    "df.drop([\"Review_Date\", \"Review_Total_Negative_Word_Counts\", \"Review_Total_Positive_Word_Counts\", \"days_since_review\", \"Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given\"], axis = 1, inplace=True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv\n",
+      "Filtering took 23.74 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Saving new data file with calculated columns\n",
+    "print(\"Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv\")\n",
+    "df.to_csv(r'../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Filtering took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..9aebc1876
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,137 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "341efc86325ec2a214f682f57a189dfd",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:15:08+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV (you can )\n",
+    "import pandas as pd \n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# We want to find the most useful tags to keep\n",
+    "# Remove opening and closing brackets\n",
+    "df.Tags = df.Tags.str.strip(\"[']\")\n",
+    "# remove all quotes too\n",
+    "df.Tags = df.Tags.str.replace(\" ', '\", \",\", regex = False)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# removing this to take advantage of the 'already a phrase' fact of the dataset \n",
+    "# Now split the strings into a list\n",
+    "tag_list_df = df.Tags.str.split(',', expand = True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove leading and trailing spaces\n",
+    "df[\"Tag_1\"] = tag_list_df[0].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_2\"] = tag_list_df[1].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_3\"] = tag_list_df[2].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_4\"] = tag_list_df[3].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_5\"] = tag_list_df[4].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_6\"] = tag_list_df[5].str.strip()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Merge the 6 columns into one with melt\n",
+    "df_tags = df.melt(value_vars=[\"Tag_1\", \"Tag_2\", \"Tag_3\", \"Tag_4\", \"Tag_5\", \"Tag_6\"])\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "The shape of the tags with no filtering: (2514684, 2)\n",
+      "                        index   count\n",
+      "0                Leisure trip  338423\n",
+      "1                      Couple  205305\n",
+      "2               Solo traveler   89779\n",
+      "3               Business trip   68176\n",
+      "4                       Group   51593\n",
+      "5  Family with young children   49318\n",
+      "6  Family with older children   21509\n",
+      "7      Travelers with friends    1610\n",
+      "8                  With a pet    1078\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Get the value counts\n",
+    "tag_vc = df_tags.value.value_counts()\n",
+    "# print(tag_vc)\n",
+    "print(\"The shape of the tags with no filtering:\", str(df_tags.shape))\n",
+    "# Drop rooms, suites, and length of stay, mobile device and anything with less count than a 1000\n",
+    "df_tags = df_tags[~df_tags.value.str.contains(\"Standard|room|Stayed|device|Beds|Suite|Studio|King|Superior|Double\", na=False, case=False)]\n",
+    "tag_vc = df_tags.value.value_counts().reset_index(name=\"count\").query(\"count > 1000\")\n",
+    "# Print the top 10 (there should only be 9 and we'll use these in the filtering section)\n",
+    "print(tag_vc[:10])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..b02c73ef4
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,260 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "705bf02633759f689abc37b19749a16d",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:15:21+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "[nltk_data] Downloading package vader_lexicon to\n[nltk_data]     /Users/jenlooper/nltk_data...\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import time\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import nltk as nltk\n",
+    "from nltk.corpus import stopwords\n",
+    "from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer\n",
+    "nltk.download('vader_lexicon')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# There are 3 possibilities of input for a review:\n",
+    "# It could be \"No Negative\", in which case, return 0\n",
+    "# It could be \"No Positive\", in which case, return 0\n",
+    "# It could be a review, in which case calculate the sentiment\n",
+    "def calc_sentiment(review):    \n",
+    "    if review == \"No Negative\" or review == \"No Positive\":\n",
+    "        return 0\n",
+    "    return vader_sentiment.polarity_scores(review)[\"compound\"]    \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove stop words - can be slow for a lot of text!\n",
+    "# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches\n",
+    "# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "cache = set(stopwords.words(\"english\"))\n",
+    "def remove_stopwords(review):\n",
+    "    text = \" \".join([word for word in review.split() if word not in cache])\n",
+    "    return text\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove the stop words from both columns\n",
+    "df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)   \n",
+    "df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Removing stop words took 5.77 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Removing stop words took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews\n",
+      "Calculating sentiment took 201.07 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Add a negative sentiment and positive sentiment column\n",
+    "print(\"Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews\")\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df[\"Negative_Sentiment\"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)\n",
+    "df[\"Positive_Sentiment\"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Calculating sentiment took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "                                          Negative_Review  Negative_Sentiment\n",
+      "186584  So bad experience memories I hotel The first n...             -0.9920\n",
+      "129503  First charged twice room booked booking second...             -0.9896\n",
+      "307286  The staff Had bad experience even booking Janu...             -0.9889\n",
+      "452092  No WLAN room Incredibly rude restaurant staff ...             -0.9884\n",
+      "201293  We usually traveling Paris 2 3 times year busi...             -0.9873\n",
+      "...                                                   ...                 ...\n",
+      "26899   I would say however one night expensive even d...              0.9933\n",
+      "138365  Wifi terribly slow I speed test network upload...              0.9938\n",
+      "79215   I find anything hotel first I walked past hote...              0.9938\n",
+      "278506  The property great location There bakery next ...              0.9945\n",
+      "339189  Guys I like hotel I wish return next year Howe...              0.9948\n",
+      "\n",
+      "[515738 rows x 2 columns]\n",
+      "                                          Positive_Review  Positive_Sentiment\n",
+      "137893  Bathroom Shower We going stay twice hotel 2 ni...             -0.9820\n",
+      "5839    I completely disappointed mad since reception ...             -0.9780\n",
+      "64158   get everything extra internet parking breakfas...             -0.9751\n",
+      "124178  I didnt like anythig Room small Asked upgrade ...             -0.9721\n",
+      "489137  Very rude manager abusive staff reception Dirt...             -0.9703\n",
+      "...                                                   ...                 ...\n",
+      "331570  Everything This recently renovated hotel class...              0.9984\n",
+      "322920  From moment stepped doors Guesthouse Hotel sta...              0.9985\n",
+      "293710  This place surprise expected good actually gre...              0.9985\n",
+      "417442  We celebrated wedding night Langham I commend ...              0.9985\n",
+      "132492  We arrived super cute boutique hotel area expl...              0.9987\n",
+      "\n",
+      "[515738 rows x 2 columns]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df.sort_values(by=[\"Negative_Sentiment\"], ascending=True)\n",
+    "print(df[[\"Negative_Review\", \"Negative_Sentiment\"]])\n",
+    "df = df.sort_values(by=[\"Positive_Sentiment\"], ascending=True)\n",
+    "print(df[[\"Positive_Review\", \"Positive_Sentiment\"]])\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)\n",
+    "df = df.reindex([\"Hotel_Name\", \"Hotel_Address\", \"Total_Number_of_Reviews\", \"Average_Score\", \"Reviewer_Score\", \"Negative_Sentiment\", \"Positive_Sentiment\", \"Reviewer_Nationality\", \"Leisure_trip\", \"Couple\", \"Solo_traveler\", \"Business_trip\", \"Group\", \"Family_with_young_children\", \"Family_with_older_children\", \"With_a_pet\", \"Negative_Review\", \"Positive_Review\"], axis=1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(\"Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv\")\n",
+    "df.to_csv(r\"../../data/Hotel_Reviews_NLP.csv\", index = False)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d5cab112d
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:44:14+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..2027e2342
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:43:58+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়বদ্ধ নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/README.md b/translations/bn/6-NLP/README.md
new file mode 100644
index 000000000..2250b5a21
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/README.md
@@ -0,0 +1,38 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1eb379dc2d0c9940b320732d16083778",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:17:25+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ শুরু করা
+
+প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) হল একটি কম্পিউটার প্রোগ্রামের মানুষের ভাষা বুঝতে পারার ক্ষমতা, যেভাবে এটি বলা এবং লেখা হয় — যাকে প্রাকৃতিক ভাষা বলা হয়। এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি উপাদান। NLP ৫০ বছরেরও বেশি সময় ধরে বিদ্যমান এবং এর শিকড় ভাষাতত্ত্বের ক্ষেত্রে রয়েছে। পুরো ক্ষেত্রটি মেশিনকে মানুষের ভাষা বুঝতে এবং প্রক্রিয়া করতে সাহায্য করার দিকে পরিচালিত। এটি তারপর বানান পরীক্ষা বা মেশিন অনুবাদের মতো কাজ সম্পাদনে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি চিকিৎসা গবেষণা, সার্চ ইঞ্জিন এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তাসহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে বাস্তব জীবনের প্রয়োগ রয়েছে।
+
+## আঞ্চলিক বিষয়: ইউরোপীয় ভাষা ও সাহিত্য এবং ইউরোপের রোমান্টিক হোটেল ❤️
+
+এই পাঠ্যক্রমের এই অংশে, আপনি মেশিন লার্নিংয়ের অন্যতম বিস্তৃত ব্যবহার সম্পর্কে পরিচিত হবেন: প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP)। কম্পিউটেশনাল ভাষাতত্ত্ব থেকে উদ্ভূত, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এই বিভাগটি মানুষের এবং মেশিনের মধ্যে ভয়েস বা পাঠ্য যোগাযোগের মাধ্যমে সেতুবন্ধন তৈরি করে।
+
+এই পাঠগুলোতে আমরা ছোট ছোট কথোপকথনকারী বট তৈরি করে NLP-এর মৌলিক বিষয়গুলো শিখব, যাতে মেশিন লার্নিং কীভাবে এই কথোপকথনগুলোকে আরও 'স্মার্ট' করে তুলতে সাহায্য করে তা বোঝা যায়। আপনি সময়ের পিছনে ভ্রমণ করবেন, জেন অস্টেনের ক্লাসিক উপন্যাস **Pride and Prejudice**, যা ১৮১৩ সালে প্রকাশিত হয়েছিল, থেকে এলিজাবেথ বেনেট এবং মিস্টার ডার্সির সাথে কথা বলবেন। এরপর, ইউরোপের হোটেল রিভিউয়ের মাধ্যমে অনুভূতি বিশ্লেষণ সম্পর্কে শিখে আপনার জ্ঞান আরও বাড়াবেন।
+
+![Pride and Prejudice বই এবং চা](../../../translated_images/p&p.279f1c49ecd889419e4ce6206525e9aa30d32a976955cd24daa636c361c6391f.bn.jpg)
+> ছবি <a href="https://unsplash.com/@elaineh?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Elaine Howlin</a> এর তোলা <a href="https://unsplash.com/s/photos/pride-and-prejudice?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a> এ
+  
+## পাঠসমূহ
+
+1. [প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের পরিচিতি](1-Introduction-to-NLP/README.md)
+2. [সাধারণ NLP কাজ এবং কৌশল](2-Tasks/README.md)
+3. [মেশিন লার্নিং দিয়ে অনুবাদ এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ](3-Translation-Sentiment/README.md)
+4. [আপনার ডেটা প্রস্তুত করা](4-Hotel-Reviews-1/README.md)
+5. [NLTK দিয়ে অনুভূতি বিশ্লেষণ](5-Hotel-Reviews-2/README.md)
+
+## কৃতজ্ঞতা 
+
+এই প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের পাঠগুলো ☕ দিয়ে লিখেছেন [Stephen Howell](https://twitter.com/Howell_MSFT)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/6-NLP/data/README.md b/translations/bn/6-NLP/data/README.md
new file mode 100644
index 000000000..3c510d05e
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/6-NLP/data/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ee0670655c89e4719319764afb113624",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:48+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/data/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+হোটেল পর্যালোচনা ডেটা এই ফোল্ডারে ডাউনলোড করুন।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md b/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ba55d6114
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,199 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "3150d40f36a77857316ecaed5f31e856",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:44:03+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের পরিচিতি
+
+![টাইম সিরিজের সারাংশ একটি স্কেচনোটে](../../../../translated_images/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c59090030080b5d1911ff336427bec31dbaf1ad08193812e9.bn.png)
+
+> স্কেচনোট: [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+এই পাঠ এবং পরবর্তী পাঠে, আপনি টাইম সিরিজ পূর্বাভাস সম্পর্কে কিছু শিখবেন, যা একটি মেশিন লার্নিং বিজ্ঞানীর দক্ষতার একটি আকর্ষণীয় এবং মূল্যবান অংশ। এটি অন্যান্য বিষয়ের তুলনায় কিছুটা কম পরিচিত। টাইম সিরিজ পূর্বাভাস একটি ধরনের 'ক্রিস্টাল বল': পূর্বের পারফরম্যান্সের উপর ভিত্তি করে, যেমন মূল্য, আপনি এর ভবিষ্যৎ সম্ভাব্য মান পূর্বাভাস দিতে পারেন।
+
+[![টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের পরিচিতি](https://img.youtube.com/vi/cBojo1hsHiI/0.jpg)](https://youtu.be/cBojo1hsHiI "টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের পরিচিতি")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন টাইম সিরিজ পূর্বাভাস সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখার জন্য
+
+## [পাঠ-পূর্ব কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/41/)
+
+এটি একটি কার্যকর এবং আকর্ষণীয় ক্ষেত্র যা ব্যবসার জন্য বাস্তব মূল্য প্রদান করে, কারণ এটি মূল্য নির্ধারণ, ইনভেন্টরি এবং সাপ্লাই চেইন সমস্যার সরাসরি প্রয়োগের সাথে সম্পর্কিত। যদিও গভীর শিক্ষণ (ডিপ লার্নিং) কৌশলগুলি ভবিষ্যৎ পারফরম্যান্স আরও ভালোভাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহার করা শুরু হয়েছে, টাইম সিরিজ পূর্বাভাস এখনও ক্লাসিক মেশিন লার্নিং কৌশল দ্বারা ব্যাপকভাবে প্রভাবিত।
+
+> পেন স্টেটের কার্যকর টাইম সিরিজ পাঠ্যক্রম [এখানে](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1) পাওয়া যাবে।
+
+## পরিচিতি
+
+ধরুন আপনি একটি স্মার্ট পার্কিং মিটার নেটওয়ার্ক পরিচালনা করেন যা সময়ের সাথে সাথে কতবার এবং কতক্ষণ ব্যবহৃত হয় তার ডেটা প্রদান করে।
+
+> যদি আপনি মিটারের পূর্বের পারফরম্যান্সের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যৎ মান পূর্বাভাস দিতে পারেন, তাহলে কী হবে?
+
+যখন কাজ করার সঠিক সময় পূর্বাভাস দেওয়া একটি চ্যালেঞ্জ, তখন টাইম সিরিজ পূর্বাভাস এই সমস্যার সমাধান করতে পারে। ব্যস্ত সময়ে পার্কিং স্পট খুঁজতে গিয়ে বেশি চার্জ করা লোকদের খুশি করবে না, তবে এটি রাস্তা পরিষ্কার করার জন্য রাজস্ব তৈরি করার একটি নিশ্চিত উপায় হতে পারে!
+
+চলুন টাইম সিরিজ অ্যালগরিদমের কিছু ধরন অন্বেষণ করি এবং কিছু ডেটা পরিষ্কার ও প্রস্তুত করার জন্য একটি নোটবুক শুরু করি। আপনি যে ডেটা বিশ্লেষণ করবেন তা GEFCom2014 পূর্বাভাস প্রতিযোগিতা থেকে নেওয়া হয়েছে। এটি ২০১২ থেকে ২০১৪ সালের মধ্যে ৩ বছরের ঘণ্টাভিত্তিক বিদ্যুৎ লোড এবং তাপমাত্রার মান নিয়ে গঠিত। বিদ্যুৎ লোড এবং তাপমাত্রার ঐতিহাসিক প্যাটার্নের ভিত্তিতে, আপনি ভবিষ্যৎ বিদ্যুৎ লোডের মান পূর্বাভাস দিতে পারেন।
+
+এই উদাহরণে, আপনি শুধুমাত্র ঐতিহাসিক লোড ডেটা ব্যবহার করে এক সময় ধাপ পূর্বাভাস দেওয়া শিখবেন। তবে শুরু করার আগে, পর্দার পিছনে কী ঘটছে তা বোঝা দরকার।
+
+## কিছু সংজ্ঞা
+
+'টাইম সিরিজ' শব্দটি যখন শুনবেন, তখন এর বিভিন্ন প্রসঙ্গে ব্যবহারের অর্থ বুঝতে হবে।
+
+🎓 **টাইম সিরিজ**
+
+গণিতের ভাষায়, "টাইম সিরিজ হল সময়ক্রমে সূচিবদ্ধ (বা তালিকাভুক্ত বা গ্রাফ করা) ডেটা পয়েন্টের একটি সিরিজ। সাধারণত, টাইম সিরিজ হল সমানভাবে ব্যবধানে সময়ের পয়েন্টে নেওয়া একটি ক্রম।" টাইম সিরিজের একটি উদাহরণ হল [ডাউ জোন্স ইন্ডাস্ট্রিয়াল অ্যাভারেজ](https://wikipedia.org/wiki/Time_series)-এর দৈনিক ক্লোজিং মান। টাইম সিরিজ প্লট এবং পরিসংখ্যানগত মডেলিং সিগন্যাল প্রসেসিং, আবহাওয়া পূর্বাভাস, ভূমিকম্প পূর্বাভাস এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে প্রায়ই দেখা যায় যেখানে ঘটনা ঘটে এবং ডেটা পয়েন্ট সময়ের সাথে প্লট করা যায়।
+
+🎓 **টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ**
+
+টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ হল উপরে উল্লেখিত টাইম সিরিজ ডেটার বিশ্লেষণ। টাইম সিরিজ ডেটা বিভিন্ন রূপ নিতে পারে, যার মধ্যে 'ইন্টারাপ্টেড টাইম সিরিজ' অন্তর্ভুক্ত, যা একটি টাইম সিরিজের বিবর্তনে একটি বাধা ঘটনার আগে এবং পরে প্যাটার্ন সনাক্ত করে। টাইম সিরিজের জন্য প্রয়োজনীয় বিশ্লেষণ ডেটার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে। টাইম সিরিজ ডেটা নিজেই সংখ্যা বা অক্ষরের সিরিজের রূপ নিতে পারে।
+
+এই বিশ্লেষণ বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে সম্পন্ন হয়, যার মধ্যে রয়েছে ফ্রিকোয়েন্সি-ডোমেইন এবং টাইম-ডোমেইন, লিনিয়ার এবং নন-লিনিয়ার, এবং আরও অনেক কিছু। [আরও জানুন](https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4.htm) এই ধরনের ডেটা বিশ্লেষণের বিভিন্ন উপায় সম্পর্কে।
+
+🎓 **টাইম সিরিজ পূর্বাভাস**
+
+টাইম সিরিজ পূর্বাভাস হল একটি মডেল ব্যবহার করে পূর্বে সংগৃহীত ডেটার প্যাটার্নের ভিত্তিতে ভবিষ্যৎ মান পূর্বাভাস দেওয়া। যদিও টাইম সিরিজ ডেটা অন্বেষণ করতে রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করা সম্ভব, টাইম সিরিজ ডেটা বিশেষ ধরনের মডেল ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা সবচেয়ে ভালো।
+
+টাইম সিরিজ ডেটা হল একটি ক্রমবদ্ধ পর্যবেক্ষণের তালিকা, যা লিনিয়ার রিগ্রেশন দ্বারা বিশ্লেষণযোগ্য ডেটার মতো নয়। সবচেয়ে সাধারণ মডেল হল ARIMA, যার পূর্ণরূপ "Autoregressive Integrated Moving Average"।
+
+[ARIMA মডেল](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1/1.1) "বর্তমান মানকে পূর্বের মান এবং পূর্বাভাসের ত্রুটির সাথে সম্পর্কিত করে।" এটি টাইম-ডোমেইন ডেটা বিশ্লেষণের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত, যেখানে ডেটা সময়ের সাথে ক্রমানুসারে সাজানো থাকে।
+
+> ARIMA মডেলের বিভিন্ন ধরন রয়েছে, যা আপনি [এখানে](https://people.duke.edu/~rnau/411arim.htm) শিখতে পারেন এবং যা আপনি পরবর্তী পাঠে স্পর্শ করবেন।
+
+পরবর্তী পাঠে, আপনি [Univariate Time Series](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc44.htm) ব্যবহার করে একটি ARIMA মডেল তৈরি করবেন, যা একটি পরিবর্তনশীলকে কেন্দ্র করে যা সময়ের সাথে তার মান পরিবর্তন করে। এই ধরনের ডেটার একটি উদাহরণ হল [এই ডেটাসেট](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4411.htm), যা Mauna Loa Observatory-তে মাসিক CO2 ঘনত্ব রেকর্ড করে:
+
+|  CO2   | YearMonth | Year  | Month |
+| :----: | :-------: | :---: | :---: |
+| 330.62 |  1975.04  | 1975  |   1   |
+| 331.40 |  1975.13  | 1975  |   2   |
+| 331.87 |  1975.21  | 1975  |   3   |
+| 333.18 |  1975.29  | 1975  |   4   |
+| 333.92 |  1975.38  | 1975  |   5   |
+| 333.43 |  1975.46  | 1975  |   6   |
+| 331.85 |  1975.54  | 1975  |   7   |
+| 330.01 |  1975.63  | 1975  |   8   |
+| 328.51 |  1975.71  | 1975  |   9   |
+| 328.41 |  1975.79  | 1975  |  10   |
+| 329.25 |  1975.88  | 1975  |  11   |
+| 330.97 |  1975.96  | 1975  |  12   |
+
+✅ এই ডেটাসেটে সময়ের সাথে পরিবর্তিত পরিবর্তনশীলটি সনাক্ত করুন।
+
+## টাইম সিরিজ ডেটার বৈশিষ্ট্য বিবেচনা করা
+
+টাইম সিরিজ ডেটা দেখার সময়, আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে এতে [কিছু বৈশিষ্ট্য](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1/1.1) রয়েছে যা এর প্যাটার্নগুলি আরও ভালোভাবে বুঝতে এবং বিশ্লেষণ করতে আপনাকে বিবেচনা করতে হবে। যদি আপনি টাইম সিরিজ ডেটাকে একটি 'সিগন্যাল' হিসাবে ভাবেন যা আপনি বিশ্লেষণ করতে চান, তবে এই বৈশিষ্ট্যগুলি 'নয়েজ' হিসাবে বিবেচিত হতে পারে। এই 'নয়েজ' কমানোর জন্য কিছু পরিসংখ্যানগত কৌশল ব্যবহার করতে হতে পারে।
+
+টাইম সিরিজ নিয়ে কাজ করার জন্য এখানে কিছু ধারণা রয়েছে যা আপনাকে জানতে হবে:
+
+🎓 **ট্রেন্ড**
+
+ট্রেন্ড হল সময়ের সাথে পরিমাপযোগ্য বৃদ্ধি এবং হ্রাস। [আরও পড়ুন](https://machinelearningmastery.com/time-series-trends-in-python)। টাইম সিরিজের প্রসঙ্গে, এটি ট্রেন্ড ব্যবহার এবং প্রয়োজনে টাইম সিরিজ থেকে ট্রেন্ড সরানোর বিষয়ে।
+
+🎓 **[সিজনালিটি](https://machinelearningmastery.com/time-series-seasonality-with-python/)**
+
+সিজনালিটি হল পর্যায়ক্রমিক ওঠানামা, যেমন ছুটির সময় বিক্রয়ে প্রভাব। [দেখুন](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc443.htm) কীভাবে বিভিন্ন ধরনের প্লট ডেটায় সিজনালিটি প্রদর্শন করে।
+
+🎓 **আউটলায়ার**
+
+আউটলায়ার হল ডেটার সাধারণ বৈচিত্র্যের থেকে অনেক দূরে থাকা মান।
+
+🎓 **দীর্ঘমেয়াদী চক্র**
+
+সিজনালিটির বাইরে, ডেটা দীর্ঘমেয়াদী চক্র প্রদর্শন করতে পারে, যেমন এক বছরের বেশি সময় ধরে চলা অর্থনৈতিক মন্দা।
+
+🎓 **স্থির বৈচিত্র্য**
+
+সময়ের সাথে, কিছু ডেটা স্থির ওঠানামা প্রদর্শন করে, যেমন দিনের এবং রাতের শক্তি ব্যবহারের পরিমাণ।
+
+🎓 **হঠাৎ পরিবর্তন**
+
+ডেটা হঠাৎ পরিবর্তন প্রদর্শন করতে পারে যা আরও বিশ্লেষণের প্রয়োজন হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, COVID-এর কারণে ব্যবসা বন্ধ হয়ে যাওয়া ডেটায় পরিবর্তন ঘটিয়েছে।
+
+✅ এখানে একটি [নমুনা টাইম সিরিজ প্লট](https://www.kaggle.com/kashnitsky/topic-9-part-1-time-series-analysis-in-python) রয়েছে যা কয়েক বছরের মধ্যে দৈনিক ইন-গেম কারেন্সি ব্যয়ের প্রদর্শন করে। আপনি কি এই ডেটায় উপরে তালিকাভুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে কোনোটি সনাক্ত করতে পারেন?
+
+![ইন-গেম কারেন্সি ব্যয়](../../../../translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.bn.png)
+
+## অনুশীলন - বিদ্যুৎ ব্যবহারের ডেটা দিয়ে শুরু করা
+
+চলুন একটি টাইম সিরিজ মডেল তৈরি করা শুরু করি যা পূর্বের ব্যবহারের ভিত্তিতে ভবিষ্যৎ বিদ্যুৎ ব্যবহারের পূর্বাভাস দেয়।
+
+> এই উদাহরণে ব্যবহৃত ডেটা GEFCom2014 পূর্বাভাস প্রতিযোগিতা থেকে নেওয়া হয়েছে। এটি ২০১২ থেকে ২০১৪ সালের মধ্যে ৩ বছরের ঘণ্টাভিত্তিক বিদ্যুৎ লোড এবং তাপমাত্রার মান নিয়ে গঠিত।
+>
+> Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli এবং Rob J. Hyndman, "Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, July-September, 2016।
+
+1. এই পাঠের `working` ফোল্ডারে, _notebook.ipynb_ ফাইলটি খুলুন। ডেটা লোড এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করতে সাহায্যকারী লাইব্রেরি যোগ করে শুরু করুন:
+
+    ```python
+    import os
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    from common.utils import load_data
+    %matplotlib inline
+    ```
+
+    লক্ষ্য করুন, আপনি অন্তর্ভুক্ত `common` ফোল্ডারের ফাইলগুলি ব্যবহার করছেন যা আপনার পরিবেশ সেট আপ করে এবং ডেটা ডাউনলোড পরিচালনা করে।
+
+2. এরপর, `load_data()` এবং `head()` কল করে ডেটাকে একটি ডেটাফ্রেম হিসেবে পরীক্ষা করুন:
+
+    ```python
+    data_dir = './data'
+    energy = load_data(data_dir)[['load']]
+    energy.head()
+    ```
+
+    আপনি দেখতে পাবেন যে দুটি কলাম রয়েছে যা তারিখ এবং লোড উপস্থাপন করে:
+
+    |                     |  load  |
+    | :-----------------: | :----: |
+    | 2012-01-01 00:00:00 | 2698.0 |
+    | 2012-01-01 01:00:00 | 2558.0 |
+    | 2012-01-01 02:00:00 | 2444.0 |
+    | 2012-01-01 03:00:00 | 2402.0 |
+    | 2012-01-01 04:00:00 | 2403.0 |
+
+3. এখন, `plot()` কল করে ডেটা প্লট করুন:
+
+    ```python
+    energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![এনার্জি প্লট](../../../../translated_images/energy-plot.5fdac3f397a910bc6070602e9e45bea8860d4c239354813fa8fc3c9d556f5bad.bn.png)
+
+4. এখন, ২০১৪ সালের জুলাই মাসের প্রথম সপ্তাহের ডেটা `[from date]: [to date]` প্যাটার্নে `energy`-তে ইনপুট দিয়ে প্লট করুন:
+
+    ```python
+    energy['2014-07-01':'2014-07-07'].plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![জুলাই](../../../../translated_images/july-2014.9e1f7c318ec6d5b30b0d7e1e20be3643501f64a53f3d426d7c7d7b62addb335e.bn.png)
+
+    একটি সুন্দর প্লট! এই প্লটগুলি দেখুন এবং উপরে তালিকাভুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে কোনোটি নির্ধারণ করতে পারেন কিনা তা দেখুন। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করে আমরা কী অনুমান করতে পারি?
+
+পরবর্তী পাঠে, আপনি একটি ARIMA মডেল তৈরি করবেন যা কিছু পূর্বাভাস তৈরি করবে।
+
+---
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+আপনার মনে আসা সমস্ত শিল্প এবং গবেষণার ক্ষেত্রের একটি তালিকা তৈরি করুন যা টাইম সিরিজ পূর্বাভাস থেকে উপকৃত হতে পারে। আপনি কি এই কৌশলগুলির কোনো প্রয়োগ শিল্পকলায়, অর্থনীতিতে, পরিবেশবিদ্যায়, খুচরা ব্যবসায়, শিল্পে, আর্থিক ক্ষেত্রে কল্পনা করতে পারেন? আর কোথায়?
+
+## [পাঠ-পরবর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/42/)
+
+## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন
+
+যদিও আমরা এখানে আলোচনা করব না, নিউরাল নেটওয়ার্ক কখনও কখনও টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের ক্লাসিক পদ্ধতিগুলিকে উন্নত করতে ব্যবহৃত হয়। [এই নিবন্ধে](https://medium.com/microsoftazure/neural-networks-for-forecasting-financial-and-economic-time-series-6aca370ff412) তাদের সম্পর্কে আরও পড়ুন।
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[আরও টাইম সিরিজ ভিজ্যুয়ালাইজ করুন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md b/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..4416660d7
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "d1781b0b92568ea1d119d0a198b576b4",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:47:42+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# কিছু অতিরিক্ত টাইম সিরিজ ভিজুয়ালাইজ করুন
+
+## নির্দেশাবলী
+
+আপনি টাইম সিরিজ পূর্বাভাস সম্পর্কে শিখতে শুরু করেছেন, যেখানে বিশেষ মডেলিং প্রয়োজন এমন ডেটার ধরন নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। আপনি ইতিমধ্যে শক্তি সম্পর্কিত কিছু ডেটা ভিজুয়ালাইজ করেছেন। এখন, টাইম সিরিজ পূর্বাভাস থেকে উপকৃত হতে পারে এমন অন্য কিছু ডেটা খুঁজে বের করুন। তিনটি উদাহরণ খুঁজুন (চেষ্টা করুন [Kaggle](https://kaggle.com) এবং [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) থেকে) এবং সেগুলো ভিজুয়ালাইজ করার জন্য একটি নোটবুক তৈরি করুন। নোটবুকে তাদের যেকোনো বিশেষ বৈশিষ্ট্য (যেমন ঋতুভিত্তিক প্যাটার্ন, আকস্মিক পরিবর্তন, বা অন্যান্য প্রবণতা) উল্লেখ করুন।
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                              | পর্যাপ্ত                                             | উন্নতির প্রয়োজন                                                                         |
+| -------- | ------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
+|          | তিনটি ডেটাসেট একটি নোটবুকে প্লট এবং ব্যাখ্যা করা হয়েছে | দুটি ডেটাসেট একটি নোটবুকে প্লট এবং ব্যাখ্যা করা হয়েছে | খুব কম ডেটাসেট প্লট বা ব্যাখ্যা করা হয়েছে, অথবা উপস্থাপিত ডেটা অপর্যাপ্ত |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..b4193a035
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:48:34+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md b/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..01cbf6509
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:48:18+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..0149b6457
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,164 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "তাও হং, পিয়ের পিনসন, শু ফ্যান, হামিদরেজা জারেইপুর, আলবার্তো ট্রোকোলি এবং রব জে. হাইন্ডম্যান, \"সম্ভাব্য শক্তি পূর্বাভাস: গ্লোবাল এনার্জি ফোরকাস্টিং প্রতিযোগিতা ২০১৪ এবং তার পরবর্তী\", ইন্টারন্যাশনাল জার্নাল অফ ফোরকাস্টিং, ভলিউম ৩২, নং ৩, পৃষ্ঠা ৮৯৬-৯১৩, জুলাই-সেপ্টেম্বর, ২০১৬।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "from common.utils import load_data\n",
+    "%matplotlib inline"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ডেটা csv থেকে একটি Pandas ডেটাফ্রেমে লোড করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>load</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n      <td>2698.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n      <td>2558.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n      <td>2444.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n      <td>2402.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n      <td>2403.0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "data_dir = './data'\n",
+    "energy = load_data(data_dir)[['load']]\n",
+    "energy.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "সমস্ত উপলব্ধ লোড ডেটা (জানুয়ারি ২০১২ থেকে ডিসেম্বর ২০১৪) প্লট করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"465.658661pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 904.55375 465.658661\" width=\"904.55375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 465.658661 \nL 904.55375 465.658661 \nL 904.55375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \nL 60.35375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m409c2e72f7\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- Jan -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 19.671875 72.90625 \nL 19.671875 5.078125 \nQ 19.671875 -8.109375 14.671875 -14.0625 \nQ 9.671875 -20.015625 -1.421875 -20.015625 \nL -5.171875 -20.015625 \nL -5.171875 -11.71875 \nL -2.09375 -11.71875 \nQ 4.4375 -11.71875 7.125 -8.046875 \nQ 9.8125 -4.390625 9.8125 5.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-74\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.366863 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2012 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.657522 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"339.873501\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- Jan -->\n      <g transform=\"translate(315.886613 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2013 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(312.177272 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"618.629536\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- Jan -->\n      <g transform=\"translate(594.642649 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2014 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(590.933308 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"897.35375\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 2 \n\" id=\"mfa5122264d\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"84.02892\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"106.17666\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"129.85183\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"152.763285\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"176.438455\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_10\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"199.34991\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- Jul -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(192.110535 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_11\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"223.02508\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_12\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"246.70025\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_13\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"269.611705\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_14\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"293.286875\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_15\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"316.19833\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_16\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"363.548671\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_17\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"384.932695\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_18\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"408.607866\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_19\">\n     <g id=\"line2d_19\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"431.51932\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_20\">\n     <g id=\"line2d_20\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"455.194491\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_21\">\n     <g id=\"line2d_21\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"478.105946\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- Jul -->\n      <g transform=\"translate(470.866571 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_22\">\n     <g id=\"line2d_22\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"501.781116\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_23\">\n     <g id=\"line2d_23\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"525.456286\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_24\">\n     <g id=\"line2d_24\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"548.367741\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_25\">\n     <g id=\"line2d_25\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"572.042911\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_26\">\n     <g id=\"line2d_26\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"594.954366\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_27\">\n     <g id=\"line2d_27\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"642.304706\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_28\">\n     <g id=\"line2d_28\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"663.688731\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_29\">\n     <g id=\"line2d_29\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"687.363901\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_30\">\n     <g id=\"line2d_30\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"710.275356\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_31\">\n     <g id=\"line2d_31\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"733.950526\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_32\">\n     <g id=\"line2d_32\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"756.861981\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- Jul -->\n      <g transform=\"translate(749.622606 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_33\">\n     <g id=\"line2d_33\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"780.537151\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_34\">\n     <g id=\"line2d_34\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"804.212321\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_35\">\n     <g id=\"line2d_35\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"827.123776\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_36\">\n     <g id=\"line2d_36\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"850.798946\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_37\">\n     <g id=\"line2d_37\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"873.710401\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_7\">\n     <!-- timestamp -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(446.490313 455.963036)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"278.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"317.236328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"378.515625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"475.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_38\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m3a6f53e1c1\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"378.772041\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 2000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 383.331103)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_39\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"323.907214\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 2500 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.81375 328.466276)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_40\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"269.042387\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 3000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 273.601449)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_41\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"214.17756\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 3500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 218.736622)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_42\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"159.312733\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 163.871795)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_43\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"104.447906\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 4500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 109.006968)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_44\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"49.583079\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 5000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 54.142141)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- load -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(16.318125 215.864062)rotate(-90)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_45\">\n    <path clip-path=\"url(#p2e4c21510e)\" d=\"M 60.35375 302.180742 \nL 60.449214 334.66072 \nL 60.512857 329.064508 \nL 60.735608 248.852131 \nL 60.799251 255.655369 \nL 60.831072 254.009424 \nL 60.894715 190.366225 \nL 60.958358 212.751074 \nL 61.21293 347.169901 \nL 61.244751 340.037473 \nL 61.65843 145.596526 \nL 61.690252 152.290035 \nL 61.944823 306.02128 \nL 62.008466 291.098047 \nL 62.199395 166.44516 \nL 62.231216 167.652187 \nL 62.326681 175.333262 \nL 62.358502 169.84678 \nL 62.422145 106.42304 \nL 62.485788 120.578165 \nL 62.708538 261.909959 \nL 62.772181 251.266183 \nL 62.867646 142.633825 \nL 62.96311 145.815985 \nL 63.026753 151.521927 \nL 63.090396 155.801384 \nL 63.122217 154.045709 \nL 63.18586 103.679798 \nL 63.249503 122.992217 \nL 63.472254 282.868323 \nL 63.535897 273.212114 \nL 63.695004 165.018675 \nL 63.726825 165.347864 \nL 63.82229 173.248399 \nL 63.854111 177.088937 \nL 63.885933 175.223533 \nL 63.949576 123.540866 \nL 64.013219 135.940317 \nL 64.26779 284.294809 \nL 64.299612 276.174814 \nL 64.49054 165.677053 \nL 64.522362 170.066239 \nL 64.617826 189.817577 \nL 64.649648 186.635417 \nL 64.713291 147.352201 \nL 64.776934 167.432727 \nL 65.031505 312.49533 \nL 65.063327 309.31317 \nL 65.158791 254.996991 \nL 65.254256 213.628912 \nL 65.286077 217.140261 \nL 65.381542 231.295386 \nL 65.413363 225.808903 \nL 65.477006 179.39326 \nL 65.540649 202.217028 \nL 65.763399 323.468295 \nL 65.858863 311.617493 \nL 66.081614 213.409452 \nL 66.113435 216.262423 \nL 66.145257 216.811072 \nL 66.177078 211.653778 \nL 66.240721 151.631657 \nL 66.304364 171.712184 \nL 66.527114 297.681827 \nL 66.590757 285.392105 \nL 66.781686 167.981376 \nL 66.813507 171.602454 \nL 66.940793 189.927306 \nL 67.004436 129.685726 \nL 67.068079 147.023012 \nL 67.322651 292.305074 \nL 67.354472 284.404538 \nL 67.545401 173.687318 \nL 67.577223 176.430559 \nL 67.672687 193.767844 \nL 67.704508 193.438655 \nL 67.768151 139.341936 \nL 67.831794 152.619224 \nL 68.054545 294.719126 \nL 68.118188 281.441838 \nL 68.213652 173.02894 \nL 68.309116 178.844611 \nL 68.436402 192.999737 \nL 68.468224 189.927306 \nL 68.531867 138.903017 \nL 68.595509 154.594358 \nL 68.81826 305.582362 \nL 68.881903 296.69426 \nL 69.104653 161.836515 \nL 69.136474 164.140838 \nL 69.231939 177.527855 \nL 69.295582 131.77059 \nL 69.359225 153.058143 \nL 69.581975 309.752089 \nL 69.645618 300.315338 \nL 69.836547 175.113803 \nL 69.868368 175.772181 \nL 69.995654 197.059734 \nL 70.059297 149.327334 \nL 70.12294 164.689486 \nL 70.377512 297.133178 \nL 70.441154 280.67373 \nL 70.600262 179.612719 \nL 70.663905 188.171632 \nL 70.727548 195.962437 \nL 70.759369 192.890007 \nL 70.823012 132.099779 \nL 70.886655 146.254904 \nL 71.141227 267.725631 \nL 71.20487 254.996991 \nL 71.363977 164.360297 \nL 71.459441 174.345695 \nL 71.491263 176.320829 \nL 71.523084 173.467858 \nL 71.586727 110.921955 \nL 71.65037 131.55113 \nL 71.87312 256.533206 \nL 71.936763 246.108889 \nL 72.127692 132.758157 \nL 72.159514 138.793288 \nL 72.286799 163.592189 \nL 72.350442 111.799793 \nL 72.414085 134.074912 \nL 72.668657 296.145611 \nL 72.700479 286.708861 \nL 72.827764 183.124068 \nL 72.891407 185.53812 \nL 72.923229 185.867309 \nL 73.018693 193.658115 \nL 73.050515 189.159199 \nL 73.114158 142.524096 \nL 73.1778 162.165704 \nL 73.400551 319.408298 \nL 73.464194 307.118577 \nL 73.686944 190.695414 \nL 73.782408 194.206763 \nL 73.81423 190.914873 \nL 73.909694 120.248976 \nL 73.941516 129.027348 \nL 74.164266 266.518605 \nL 74.227909 253.570506 \nL 74.323373 144.170041 \nL 74.418838 151.412198 \nL 74.546123 178.734882 \nL 74.577945 175.004073 \nL 74.641588 119.04195 \nL 74.705231 132.538697 \nL 74.927981 285.721294 \nL 74.991624 274.089951 \nL 75.182553 167.542457 \nL 75.214374 170.175969 \nL 75.34166 183.672716 \nL 75.405303 135.172209 \nL 75.468946 149.217605 \nL 75.723518 282.539134 \nL 75.787161 268.05482 \nL 75.946268 162.055974 \nL 76.009911 166.66462 \nL 76.105375 180.819745 \nL 76.169018 139.012747 \nL 76.232661 159.093274 \nL 76.487233 279.356974 \nL 76.550876 266.738064 \nL 76.709983 183.124068 \nL 76.773626 195.19433 \nL 76.86909 204.411621 \nL 76.932733 156.89868 \nL 76.996376 167.871646 \nL 77.219127 303.716958 \nL 77.28277 291.975885 \nL 77.50552 170.395428 \nL 77.600984 185.208931 \nL 77.632806 183.782446 \nL 77.696449 140.439232 \nL 77.760091 161.068407 \nL 78.014663 320.834784 \nL 78.046485 310.300737 \nL 78.237413 201.119731 \nL 78.269235 202.107298 \nL 78.364699 213.628912 \nL 78.396521 213.080263 \nL 78.460164 161.068407 \nL 78.523807 176.650018 \nL 78.746557 321.602891 \nL 78.8102 309.971548 \nL 79.03295 192.451088 \nL 79.128414 206.057565 \nL 79.160236 205.508917 \nL 79.2557 147.57166 \nL 79.287522 159.203003 \nL 79.510272 305.362902 \nL 79.573915 293.40237 \nL 79.669379 184.770013 \nL 79.764844 193.658115 \nL 79.89213 211.544048 \nL 79.923951 210.556481 \nL 79.987594 155.911114 \nL 80.051237 167.981376 \nL 80.305809 316.445597 \nL 80.33763 306.02128 \nL 80.56038 175.113803 \nL 80.687666 194.426222 \nL 80.751309 161.178137 \nL 80.814952 183.562986 \nL 81.069524 323.358566 \nL 81.101345 319.847217 \nL 81.292274 220.761339 \nL 81.387739 239.52511 \nL 81.451381 245.99916 \nL 81.515024 189.378658 \nL 81.578667 204.52135 \nL 81.833239 325.22397 \nL 81.896882 311.836952 \nL 82.087811 223.065662 \nL 82.151454 230.417549 \nL 82.183275 235.794302 \nL 82.215097 234.477546 \nL 82.310561 169.517591 \nL 82.342382 184.550553 \nL 82.565133 312.714789 \nL 82.628776 298.449934 \nL 82.819704 179.832178 \nL 82.851526 183.343527 \nL 82.94699 198.26676 \nL 82.978812 195.19433 \nL 83.074276 135.830587 \nL 83.106098 148.998145 \nL 83.360669 296.58453 \nL 83.392491 286.269943 \nL 83.58342 176.650018 \nL 83.615241 177.857044 \nL 83.742527 195.962437 \nL 83.837991 148.230038 \nL 83.869813 161.617056 \nL 84.092563 314.141275 \nL 84.156206 304.046147 \nL 84.378956 188.061902 \nL 84.506242 207.92297 \nL 84.601707 158.873814 \nL 84.633528 171.382995 \nL 84.856278 323.687755 \nL 84.919921 312.60506 \nL 85.11085 190.805144 \nL 85.142671 192.121899 \nL 85.238136 198.595949 \nL 85.269957 197.937571 \nL 85.365422 150.095442 \nL 85.397243 159.641922 \nL 85.619993 299.437501 \nL 85.683636 287.806158 \nL 85.810922 179.39326 \nL 85.874565 183.233797 \nL 86.033672 208.691077 \nL 86.065494 196.291626 \nL 86.129137 164.140838 \nL 86.160958 174.784614 \nL 86.41553 312.166141 \nL 86.479173 297.133178 \nL 86.63828 206.606214 \nL 86.670102 211.763507 \nL 86.765566 233.599709 \nL 86.797388 232.831601 \nL 86.892852 171.382995 \nL 86.956495 197.388923 \nL 87.179245 301.412635 \nL 87.242888 288.354806 \nL 87.401995 205.728377 \nL 87.465638 212.641345 \nL 87.529281 226.577011 \nL 87.561103 223.394851 \nL 87.624746 169.956509 \nL 87.688389 203.753243 \nL 87.94296 312.49533 \nL 87.974782 303.497498 \nL 88.102068 192.670548 \nL 88.165711 195.742978 \nL 88.324818 223.72404 \nL 88.356639 210.666211 \nL 88.420282 165.457594 \nL 88.452104 179.832178 \nL 88.674854 324.565592 \nL 88.738497 313.373167 \nL 88.929426 202.875406 \nL 88.961247 205.508917 \nL 89.056712 216.372153 \nL 89.088533 214.397019 \nL 89.183998 154.155439 \nL 89.24764 180.490556 \nL 89.438569 296.035882 \nL 89.470391 295.048315 \nL 89.534034 251.485642 \nL 89.597677 175.333262 \nL 89.661319 181.148934 \nL 89.820427 213.080263 \nL 89.852248 211.10513 \nL 89.947713 153.716521 \nL 90.011356 182.46569 \nL 90.202284 308.435333 \nL 90.234106 308.215873 \nL 90.297749 265.640768 \nL 90.361392 191.682981 \nL 90.425035 198.815408 \nL 90.615963 224.711607 \nL 90.711428 166.884079 \nL 90.775071 192.560818 \nL 90.966 312.60506 \nL 90.997821 311.398033 \nL 91.061464 268.384009 \nL 91.125107 195.962437 \nL 91.18875 202.875406 \nL 91.284214 219.005665 \nL 91.379679 231.185656 \nL 91.475143 185.318661 \nL 91.506964 197.827841 \nL 91.761536 330.381263 \nL 91.825179 313.153708 \nL 91.984286 214.726208 \nL 92.047929 223.065662 \nL 92.143394 231.953764 \nL 92.238858 182.026771 \nL 92.302501 208.252159 \nL 92.525251 302.290472 \nL 92.557073 297.901286 \nL 92.652537 247.645104 \nL 92.779823 197.169464 \nL 92.811645 201.229461 \nL 92.875287 210.446752 \nL 92.907109 207.81324 \nL 93.002573 138.13491 \nL 93.066216 169.84678 \nL 93.257145 279.905623 \nL 93.288967 277.820759 \nL 93.352609 237.440247 \nL 93.416252 165.896512 \nL 93.479895 170.175969 \nL 93.670824 198.925138 \nL 93.702646 189.488388 \nL 93.766288 144.3895 \nL 93.79811 156.679221 \nL 94.052682 299.65696 \nL 94.084503 288.245076 \nL 94.179968 188.500821 \nL 94.275432 193.109466 \nL 94.434539 214.506749 \nL 94.466361 204.850539 \nL 94.530004 162.714352 \nL 94.561825 175.881911 \nL 94.816397 318.969379 \nL 94.848218 308.545062 \nL 95.039147 197.169464 \nL 95.134611 205.947836 \nL 95.198254 212.970534 \nL 95.293719 165.238134 \nL 95.32554 177.308396 \nL 95.548291 323.578025 \nL 95.611933 311.288304 \nL 95.739219 205.947836 \nL 95.802862 208.581348 \nL 95.96197 221.090528 \nL 96.057434 169.078672 \nL 96.089255 180.819745 \nL 96.312006 327.638022 \nL 96.375649 318.420731 \nL 96.566577 201.997568 \nL 96.598399 206.386754 \nL 96.725685 225.040796 \nL 96.757506 216.591612 \nL 96.821149 183.892175 \nL 96.852971 196.511086 \nL 97.107542 326.650455 \nL 97.171185 309.31317 \nL 97.330293 220.651609 \nL 97.362114 223.72404 \nL 97.457578 247.974293 \nL 97.4894 247.425645 \nL 97.584864 193.658115 \nL 97.648507 221.419717 \nL 97.871258 323.687755 \nL 97.903079 320.176406 \nL 97.998543 272.553736 \nL 98.094008 231.185656 \nL 98.125829 231.405116 \nL 98.221294 247.754834 \nL 98.253115 246.328349 \nL 98.348579 178.076504 \nL 98.412222 210.007833 \nL 98.603151 314.470464 \nL 98.634973 312.49533 \nL 98.698616 281.222378 \nL 98.857723 193.328926 \nL 98.921366 202.546217 \nL 99.01683 215.933234 \nL 99.112295 153.82625 \nL 99.175938 190.146766 \nL 99.366866 308.874251 \nL 99.398688 306.350469 \nL 99.462331 265.860227 \nL 99.557795 193.438655 \nL 99.589617 196.181897 \nL 99.65326 203.972702 \nL 99.748724 214.506749 \nL 99.780545 213.409452 \nL 99.87601 158.544625 \nL 99.939653 195.413789 \nL 100.162403 323.578025 \nL 100.226046 283.96562 \nL 100.385153 202.875406 \nL 100.544261 229.320252 \nL 100.576082 220.871069 \nL 100.639725 175.552722 \nL 100.671546 185.757579 \nL 100.894297 332.575857 \nL 100.95794 321.82235 \nL 101.148868 197.937571 \nL 101.18069 198.15703 \nL 101.307976 217.579179 \nL 101.339797 212.970534 \nL 101.40344 170.505158 \nL 101.435262 181.148934 \nL 101.658012 326.979644 \nL 101.721655 316.555327 \nL 101.944405 195.523519 \nL 102.071691 204.301891 \nL 102.167155 173.138669 \nL 102.198977 187.403524 \nL 102.453549 332.246668 \nL 102.48537 327.308833 \nL 102.70812 224.162958 \nL 102.835406 234.806735 \nL 102.93087 184.550553 \nL 102.994513 217.908368 \nL 103.185442 317.433164 \nL 103.249085 313.043978 \nL 103.34455 265.969957 \nL 103.440014 221.529447 \nL 103.471835 222.078095 \nL 103.5673 241.500244 \nL 103.630943 227.564578 \nL 103.694586 176.869478 \nL 103.758229 210.9954 \nL 103.949157 311.617493 \nL 103.980979 309.642359 \nL 104.044622 268.274279 \nL 104.171908 192.121899 \nL 104.203729 192.890007 \nL 104.362836 209.459185 \nL 104.394658 200.680812 \nL 104.458301 163.043541 \nL 104.490122 176.320829 \nL 104.744694 320.066676 \nL 104.776515 310.081277 \nL 104.935623 201.55865 \nL 104.967444 203.204594 \nL 105.062909 216.591612 \nL 105.126552 224.492147 \nL 105.158373 216.701342 \nL 105.222016 167.322998 \nL 105.285659 193.658115 \nL 105.476588 309.4229 \nL 105.508409 309.093711 \nL 105.572052 268.822928 \nL 105.731159 197.718112 \nL 105.890267 202.985135 \nL 105.985731 157.995977 \nL 106.049374 189.378658 \nL 106.240303 308.325603 \nL 106.272124 307.447766 \nL 106.335767 272.882925 \nL 106.526696 171.602454 \nL 106.558518 171.821913 \nL 106.653982 187.293795 \nL 106.685803 182.794879 \nL 106.749446 146.693823 \nL 106.781268 159.751651 \nL 107.004018 306.899118 \nL 107.067661 296.255341 \nL 107.25859 192.670548 \nL 107.417697 214.616478 \nL 107.449519 208.142429 \nL 107.513161 174.894344 \nL 107.544983 185.208931 \nL 107.799555 318.420731 \nL 107.863198 305.472632 \nL 108.054126 207.374321 \nL 108.085948 214.945667 \nL 108.181412 246.108889 \nL 108.213234 240.073758 \nL 108.276877 196.181897 \nL 108.34052 222.187825 \nL 108.56327 330.929912 \nL 108.595091 327.857481 \nL 108.690556 282.100216 \nL 108.817842 233.489979 \nL 108.849663 236.45268 \nL 108.945127 248.742401 \nL 109.040592 189.159199 \nL 109.104235 220.102961 \nL 109.295164 319.518028 \nL 109.358806 304.375335 \nL 109.549735 190.146766 \nL 109.6452 205.947836 \nL 109.708843 214.835938 \nL 109.740664 205.618647 \nL 109.804307 152.728954 \nL 109.86795 179.39326 \nL 110.058879 298.011016 \nL 110.0907 296.145611 \nL 110.154343 252.034291 \nL 110.217986 185.867309 \nL 110.281629 191.79271 \nL 110.408915 211.10513 \nL 110.472558 219.334854 \nL 110.504379 213.080263 \nL 110.568022 160.629489 \nL 110.631665 184.879742 \nL 110.822594 306.679658 \nL 110.854415 306.350469 \nL 110.918058 264.543471 \nL 110.981701 199.583516 \nL 111.045344 206.935403 \nL 111.17263 224.601877 \nL 111.236273 235.135924 \nL 111.268094 228.881334 \nL 111.331737 174.894344 \nL 111.39538 204.082432 \nL 111.61813 328.625589 \nL 111.681773 287.367239 \nL 111.777238 218.895935 \nL 111.809059 219.334854 \nL 111.872702 220.54188 \nL 111.999988 231.295386 \nL 112.095452 184.550553 \nL 112.159095 214.06783 \nL 112.350024 337.074772 \nL 112.381846 336.855313 \nL 112.445489 296.4748 \nL 112.604596 215.494316 \nL 112.763703 234.806735 \nL 112.795525 229.97863 \nL 112.859168 192.999737 \nL 112.922811 216.481883 \nL 113.145561 326.211537 \nL 113.177382 320.615324 \nL 113.368311 227.125659 \nL 113.463775 244.901863 \nL 113.527418 252.912128 \nL 113.55924 245.88943 \nL 113.622883 202.546217 \nL 113.686526 225.918633 \nL 113.909276 325.11424 \nL 113.941097 326.430996 \nL 114.00474 309.4229 \nL 114.132026 242.70727 \nL 114.195669 247.096456 \nL 114.291134 269.481306 \nL 114.322955 266.847794 \nL 114.418419 211.653778 \nL 114.450241 223.285121 \nL 114.64117 339.269365 \nL 114.672991 337.84288 \nL 114.736634 296.69426 \nL 114.832098 212.312156 \nL 114.86392 215.165127 \nL 114.895741 214.397019 \nL 114.927563 214.835938 \nL 115.08667 241.061325 \nL 115.182135 201.44892 \nL 115.213956 215.494316 \nL 115.404885 348.047738 \nL 115.436706 347.718549 \nL 115.500349 309.532629 \nL 115.659457 220.54188 \nL 115.754921 227.564578 \nL 115.818564 234.916464 \nL 115.850385 233.05106 \nL 115.94585 202.107298 \nL 115.977671 214.06783 \nL 116.1686 348.157467 \nL 116.200421 346.840712 \nL 116.264064 309.31317 \nL 116.423172 217.140261 \nL 116.454993 215.823505 \nL 116.582279 228.991063 \nL 116.709565 195.413789 \nL 116.741386 209.568914 \nL 116.964137 337.73315 \nL 117.02778 297.572097 \nL 117.186887 209.129996 \nL 117.282351 220.212691 \nL 117.345994 231.405116 \nL 117.377816 229.97863 \nL 117.47328 192.670548 \nL 117.505102 203.643513 \nL 117.727852 329.283967 \nL 117.759673 321.712621 \nL 117.982424 197.498652 \nL 118.109709 212.970534 \nL 118.173352 209.678644 \nL 118.236995 199.254327 \nL 118.491567 340.366662 \nL 118.55521 326.650455 \nL 118.714317 237.769435 \nL 118.77796 249.839697 \nL 118.873425 274.638599 \nL 118.937067 268.05482 \nL 119.00071 241.829433 \nL 119.032532 247.754834 \nL 119.255282 350.352061 \nL 119.287104 347.27963 \nL 119.382568 302.290472 \nL 119.478032 259.386177 \nL 119.541675 265.750497 \nL 119.63714 281.990486 \nL 119.668961 274.967788 \nL 119.764426 231.075927 \nL 119.796247 240.622406 \nL 119.987176 360.447189 \nL 120.018997 359.459622 \nL 120.08264 317.762353 \nL 120.241748 227.784037 \nL 120.273569 227.015929 \nL 120.30539 228.881334 \nL 120.337212 229.649441 \nL 120.432676 241.829433 \nL 120.464498 237.879165 \nL 120.528141 211.763507 \nL 120.559962 224.492147 \nL 120.782712 353.095302 \nL 120.846355 313.263437 \nL 121.005463 233.489979 \nL 121.196392 237.988895 \nL 121.260034 230.307819 \nL 121.291856 210.9954 \nL 121.323677 220.322421 \nL 121.514606 353.863409 \nL 121.546428 352.656383 \nL 121.610071 316.226138 \nL 121.769178 227.015929 \nL 121.864642 220.871069 \nL 121.896464 222.626743 \nL 121.960107 226.467281 \nL 122.02375 225.479714 \nL 122.055571 205.508917 \nL 122.087393 216.481883 \nL 122.310143 350.57152 \nL 122.373786 316.774786 \nL 122.532893 223.943499 \nL 122.628357 216.372153 \nL 122.660179 217.24999 \nL 122.755643 222.187825 \nL 122.787465 221.639176 \nL 122.819286 203.862972 \nL 122.851108 211.544048 \nL 123.073858 349.693683 \nL 123.137501 316.335868 \nL 123.296608 228.332685 \nL 123.32843 229.100793 \nL 123.55118 250.717535 \nL 123.583001 234.916464 \nL 123.614823 243.804566 \nL 123.837573 363.739078 \nL 123.869395 360.118 \nL 123.964859 303.278039 \nL 124.060323 254.119154 \nL 124.092145 255.765099 \nL 124.219431 278.259678 \nL 124.251252 272.992654 \nL 124.346717 247.315915 \nL 124.378538 256.533206 \nL 124.601288 363.30016 \nL 124.63311 360.337459 \nL 124.728574 316.335868 \nL 124.887681 243.585107 \nL 124.983146 258.947259 \nL 125.014967 251.814831 \nL 125.110432 225.699174 \nL 125.142253 239.086191 \nL 125.333182 350.57152 \nL 125.365003 349.145034 \nL 125.428646 307.667225 \nL 125.587754 215.055397 \nL 125.746861 231.075927 \nL 125.778683 226.467281 \nL 125.874147 188.391091 \nL 125.905968 196.730545 \nL 126.096897 316.116408 \nL 126.128719 314.580193 \nL 126.192362 272.773195 \nL 126.256004 202.655946 \nL 126.319647 206.386754 \nL 126.446933 220.980798 \nL 126.510576 233.05106 \nL 126.574219 225.260255 \nL 126.637862 195.962437 \nL 126.669684 202.875406 \nL 126.892434 330.271534 \nL 126.956077 292.414803 \nL 127.115184 205.508917 \nL 127.178827 212.970534 \nL 127.274291 224.053229 \nL 127.306113 219.773772 \nL 127.401577 194.865141 \nL 127.433399 209.568914 \nL 127.624328 337.184502 \nL 127.656149 336.196935 \nL 127.719792 296.803989 \nL 127.878899 205.069999 \nL 127.910721 205.289458 \nL 128.038007 221.858636 \nL 128.069828 218.127827 \nL 128.165292 194.97487 \nL 128.197114 205.179728 \nL 128.388043 329.613156 \nL 128.419864 327.967211 \nL 128.483507 287.915887 \nL 128.642614 216.042964 \nL 128.833543 247.974293 \nL 128.897186 241.390514 \nL 128.929008 223.285121 \nL 128.992651 245.011593 \nL 129.183579 337.513691 \nL 129.247222 321.82235 \nL 129.40633 234.148357 \nL 129.469972 247.535375 \nL 129.565437 273.651032 \nL 129.62908 265.311579 \nL 129.692723 243.475378 \nL 129.756366 260.922392 \nL 129.947294 343.329363 \nL 130.010937 330.052075 \nL 130.170045 253.789965 \nL 130.265509 264.87266 \nL 130.297331 268.05482 \nL 130.329152 264.76293 \nL 130.456438 223.50458 \nL 130.488259 237.111058 \nL 130.679188 345.962874 \nL 130.71101 343.878011 \nL 130.774653 300.754257 \nL 130.93376 219.883502 \nL 131.029224 229.97863 \nL 131.092867 240.073758 \nL 131.124689 239.964029 \nL 131.220153 207.154862 \nL 131.251975 210.556481 \nL 131.442903 334.112072 \nL 131.474725 331.917479 \nL 131.538368 290.32994 \nL 131.602011 218.347287 \nL 131.665654 220.761339 \nL 131.729297 226.138092 \nL 131.856582 246.657537 \nL 131.888404 244.682404 \nL 131.983868 214.17756 \nL 132.01569 216.701342 \nL 132.206618 342.341796 \nL 132.23844 340.366662 \nL 132.302083 299.547231 \nL 132.365726 232.063493 \nL 132.429369 232.612142 \nL 132.46119 230.08836 \nL 132.493012 230.307819 \nL 132.620298 239.195921 \nL 132.652119 238.647273 \nL 132.747583 212.641345 \nL 132.779405 219.225124 \nL 132.970334 340.91531 \nL 133.002155 339.818014 \nL 133.065798 296.035882 \nL 133.224905 221.639176 \nL 133.256727 222.407284 \nL 133.384013 241.719703 \nL 133.415834 238.318084 \nL 133.511299 212.202426 \nL 133.54312 214.06783 \nL 133.734049 338.391528 \nL 133.76587 337.294232 \nL 133.829513 298.888853 \nL 133.956799 222.955932 \nL 133.988621 225.479714 \nL 134.147728 258.50834 \nL 134.211371 253.680235 \nL 134.243192 250.717535 \nL 134.306835 236.672139 \nL 134.338657 256.972125 \nL 134.529585 346.730982 \nL 134.62505 311.507763 \nL 134.752336 252.692668 \nL 134.784157 256.752666 \nL 134.879622 273.321843 \nL 134.911443 272.114817 \nL 135.038729 241.609973 \nL 135.07055 245.121322 \nL 135.293301 357.045569 \nL 135.325122 353.53422 \nL 135.420586 300.863987 \nL 135.547872 252.912128 \nL 135.579694 257.081855 \nL 135.675158 285.940754 \nL 135.738801 277.930489 \nL 135.802444 249.400779 \nL 135.834266 249.839697 \nL 136.025194 352.985572 \nL 136.057016 352.107735 \nL 136.120659 307.776955 \nL 136.279766 216.042964 \nL 136.343409 219.225124 \nL 136.438873 234.587276 \nL 136.470695 233.27052 \nL 136.566159 208.910536 \nL 136.597981 214.835938 \nL 136.788909 346.840712 \nL 136.820731 345.414226 \nL 136.884374 303.716958 \nL 136.979838 226.357551 \nL 137.043481 228.442415 \nL 137.202589 245.121322 \nL 137.23441 240.293218 \nL 137.298053 231.844034 \nL 137.329874 218.018098 \nL 137.361696 220.980798 \nL 137.552625 348.157467 \nL 137.584446 346.730982 \nL 137.648089 305.911551 \nL 137.743553 227.125659 \nL 137.807196 230.746738 \nL 137.934482 244.682404 \nL 137.966304 247.974293 \nL 137.998125 246.438078 \nL 138.09359 220.980798 \nL 138.125411 223.175392 \nL 138.31634 350.352061 \nL 138.348161 349.145034 \nL 138.411804 305.472632 \nL 138.507269 231.624575 \nL 138.53909 231.953764 \nL 138.730019 245.88943 \nL 138.793662 239.854299 \nL 138.857305 220.871069 \nL 138.889126 221.529447 \nL 139.080055 347.38936 \nL 139.111876 346.292063 \nL 139.175519 305.143443 \nL 139.334627 233.928898 \nL 139.589198 261.141852 \nL 139.652841 244.353215 \nL 139.684663 265.201849 \nL 139.875592 359.788811 \nL 139.939235 341.354229 \nL 140.098342 263.994823 \nL 140.161985 275.077518 \nL 140.257449 289.452103 \nL 140.289271 286.489402 \nL 140.416557 266.189416 \nL 140.639307 371.420154 \nL 140.671128 368.237994 \nL 140.766593 324.016944 \nL 140.893879 275.845625 \nL 140.9257 278.698596 \nL 140.989343 287.14778 \nL 141.021164 285.721294 \nL 141.180272 253.460776 \nL 141.3712 365.165564 \nL 141.403022 364.507186 \nL 141.466665 328.735319 \nL 141.657594 220.871069 \nL 141.721237 218.457016 \nL 141.753058 218.786205 \nL 141.880344 223.065662 \nL 141.943987 213.080263 \nL 142.166737 353.64395 \nL 142.23038 319.408298 \nL 142.421309 225.369985 \nL 142.45313 225.808903 \nL 142.484952 224.162958 \nL 142.516773 226.577011 \nL 142.644059 235.794302 \nL 142.675881 230.307819 \nL 142.707702 227.564578 \nL 142.930452 357.484488 \nL 142.994095 323.248836 \nL 143.153203 243.585107 \nL 143.185024 242.268351 \nL 143.344131 254.777532 \nL 143.375953 252.034291 \nL 143.471417 233.489979 \nL 143.662346 354.521787 \nL 143.694167 353.973139 \nL 143.75781 317.213705 \nL 143.916918 239.964029 \nL 143.948739 239.195921 \nL 144.076025 250.717535 \nL 144.171489 249.729968 \nL 144.235132 233.16079 \nL 144.457883 352.217465 \nL 144.489704 343.439092 \nL 144.712454 236.891598 \nL 144.744276 238.427813 \nL 144.776097 238.537543 \nL 144.935205 255.765099 \nL 144.967026 251.595372 \nL 144.998848 245.121322 \nL 145.221598 362.861241 \nL 145.253419 359.020703 \nL 145.348884 306.679658 \nL 145.444348 259.825096 \nL 145.507991 265.860227 \nL 145.571634 271.785628 \nL 145.603455 270.029954 \nL 145.762563 252.14402 \nL 145.985313 365.055834 \nL 146.017134 363.0807 \nL 146.112599 320.725054 \nL 146.271706 257.411044 \nL 146.335349 265.421308 \nL 146.367171 263.665634 \nL 146.462635 239.744569 \nL 146.526278 249.949427 \nL 146.717207 351.339627 \nL 146.749028 349.693683 \nL 146.812671 310.739655 \nL 146.971778 211.544048 \nL 147.0036 210.446752 \nL 147.130886 226.247822 \nL 147.162707 221.309987 \nL 147.194529 215.823505 \nL 147.258172 222.626743 \nL 147.321814 258.61807 \nL 147.512743 351.998005 \nL 147.576386 316.774786 \nL 147.735494 229.759171 \nL 147.767315 230.198089 \nL 147.926422 245.88943 \nL 147.958244 241.500244 \nL 148.021887 234.148357 \nL 148.053708 228.113226 \nL 148.276458 351.888276 \nL 148.340101 313.153708 \nL 148.499209 235.684572 \nL 148.53103 235.574842 \nL 148.658316 251.705102 \nL 148.690137 250.827264 \nL 148.817423 231.953764 \nL 149.008352 350.022872 \nL 149.040174 348.486656 \nL 149.103817 310.191007 \nL 149.262924 240.073758 \nL 149.422031 248.852131 \nL 149.453853 247.096456 \nL 149.549317 227.454848 \nL 149.581139 232.063493 \nL 149.803889 354.412058 \nL 149.867532 319.847217 \nL 150.026639 223.61431 \nL 150.05846 225.150525 \nL 150.217568 246.328349 \nL 150.249389 245.340782 \nL 150.281211 244.682404 \nL 150.344854 231.514845 \nL 150.567604 345.194767 \nL 150.599425 339.379095 \nL 150.790354 249.949427 \nL 150.885819 269.591035 \nL 150.949462 280.67373 \nL 150.981283 276.174814 \nL 151.108569 250.278616 \nL 151.331319 352.436924 \nL 151.394962 343.219633 \nL 151.585891 264.543471 \nL 151.649534 274.41914 \nL 151.713177 279.905623 \nL 151.744998 272.444006 \nL 151.872284 238.866732 \nL 152.063213 348.596386 \nL 152.095034 346.401793 \nL 152.158677 306.24074 \nL 152.317785 231.514845 \nL 152.413249 238.537543 \nL 152.476892 247.864564 \nL 152.540535 243.475378 \nL 152.635999 225.040796 \nL 152.826928 352.985572 \nL 152.858749 352.327194 \nL 152.922392 313.263437 \nL 153.0815 213.189993 \nL 153.113321 207.593781 \nL 153.176964 213.189993 \nL 153.240607 220.54188 \nL 153.272428 217.24999 \nL 153.367893 208.252159 \nL 153.399714 214.06783 \nL 153.622465 345.194767 \nL 153.686108 307.996414 \nL 153.845215 222.297554 \nL 153.877036 222.626743 \nL 154.004322 237.220787 \nL 154.036144 233.16079 \nL 154.131608 216.591612 \nL 154.16343 218.018098 \nL 154.38618 347.060171 \nL 154.449823 309.752089 \nL 154.60893 218.566746 \nL 154.640751 218.566746 \nL 154.768037 235.135924 \nL 154.799859 234.806735 \nL 154.927145 218.786205 \nL 155.149895 351.559087 \nL 155.181716 342.780714 \nL 155.372645 215.823505 \nL 155.404467 219.005665 \nL 155.531753 237.879165 \nL 155.659038 237.549976 \nL 155.69086 237.111058 \nL 155.91361 358.581785 \nL 155.945432 355.289895 \nL 156.040896 296.255341 \nL 156.13636 257.959692 \nL 156.168182 258.61807 \nL 156.295468 281.661297 \nL 156.359111 275.845625 \nL 156.390932 276.504003 \nL 156.454575 262.129419 \nL 156.486396 276.394274 \nL 156.677325 363.739078 \nL 156.740968 356.606651 \nL 156.900076 275.845625 \nL 157.027361 287.367239 \nL 157.059183 287.367239 \nL 157.21829 246.657537 \nL 157.250112 271.23698 \nL 157.409219 362.532052 \nL 157.44104 362.312593 \nL 157.504683 324.894781 \nL 157.663791 236.013761 \nL 157.695612 234.477546 \nL 157.727434 236.34295 \nL 157.759255 236.013761 \nL 157.854719 247.754834 \nL 157.918362 246.438078 \nL 157.982005 231.844034 \nL 158.204756 362.422322 \nL 158.236577 352.217465 \nL 158.459327 223.72404 \nL 158.491149 224.162958 \nL 158.52297 222.626743 \nL 158.586613 230.198089 \nL 158.618435 223.394851 \nL 158.650256 214.616478 \nL 158.713899 218.457016 \nL 158.777542 255.545639 \nL 158.968471 357.045569 \nL 159.032114 319.627757 \nL 159.191221 222.517014 \nL 159.223042 221.968365 \nL 159.350328 234.367816 \nL 159.38215 230.856467 \nL 159.477614 222.297554 \nL 159.509436 224.162958 \nL 159.732186 352.546654 \nL 159.764007 343.329363 \nL 159.986758 218.786205 \nL 160.018579 223.285121 \nL 160.114044 235.026194 \nL 160.209508 231.953764 \nL 160.273151 224.931066 \nL 160.495901 352.107735 \nL 160.527723 342.780714 \nL 160.750473 231.295386 \nL 160.973223 254.996991 \nL 161.005045 255.32618 \nL 161.036866 245.121322 \nL 161.068687 259.166718 \nL 161.259616 358.142866 \nL 161.323259 345.853145 \nL 161.482367 261.361311 \nL 161.546009 268.493739 \nL 161.609652 277.381841 \nL 161.673295 271.34671 \nL 161.800581 256.204017 \nL 162.023331 368.567183 \nL 162.118796 349.803412 \nL 162.277903 268.16455 \nL 162.309725 270.029954 \nL 162.373368 276.833192 \nL 162.405189 275.955355 \nL 162.564296 242.487811 \nL 162.755225 361.325026 \nL 162.818868 350.352061 \nL 163.041618 218.566746 \nL 163.07344 221.200258 \nL 163.105261 221.529447 \nL 163.168904 229.429982 \nL 163.200726 227.674307 \nL 163.328011 222.736473 \nL 163.51894 353.095302 \nL 163.550762 352.766113 \nL 163.614405 316.665057 \nL 163.773512 213.409452 \nL 163.805333 211.982967 \nL 163.837155 213.628912 \nL 163.900798 219.554313 \nL 163.932619 224.053229 \nL 163.996262 220.651609 \nL 164.028084 219.225124 \nL 164.091727 219.444583 \nL 164.314477 351.668816 \nL 164.346298 342.341796 \nL 164.60087 209.568914 \nL 164.632692 210.117563 \nL 164.696334 215.933234 \nL 164.759977 212.421885 \nL 164.82362 211.982967 \nL 164.855442 208.471618 \nL 165.078192 347.608819 \nL 165.110014 339.818014 \nL 165.332764 222.955932 \nL 165.364585 225.479714 \nL 165.396407 226.138092 \nL 165.555514 237.001328 \nL 165.587336 237.111058 \nL 165.619157 224.821336 \nL 165.650978 243.146189 \nL 165.841907 350.681249 \nL 165.90555 321.163973 \nL 166.064658 229.8689 \nL 166.096479 228.881334 \nL 166.1283 230.746738 \nL 166.414694 255.21645 \nL 166.605622 359.788811 \nL 166.669265 350.022872 \nL 166.860194 257.959692 \nL 166.892016 260.044555 \nL 166.955659 266.189416 \nL 166.98748 264.98239 \nL 167.146587 250.168886 \nL 167.242052 320.176406 \nL 167.369338 364.397456 \nL 167.401159 363.30016 \nL 167.432981 362.093133 \nL 167.814838 240.951595 \nL 167.910302 229.320252 \nL 168.133053 353.53422 \nL 168.164874 345.633685 \nL 168.451267 197.498652 \nL 168.483089 200.351623 \nL 168.642196 209.239725 \nL 168.674018 207.045132 \nL 168.896768 343.439092 \nL 168.928589 335.209368 \nL 169.183161 205.947836 \nL 169.214983 205.399188 \nL 169.278625 212.202426 \nL 169.342268 208.471618 \nL 169.437733 213.848371 \nL 169.660483 346.511523 \nL 169.692305 337.73315 \nL 169.978698 194.535952 \nL 170.169627 208.471618 \nL 170.201448 203.424054 \nL 170.424198 348.596386 \nL 170.487841 317.652624 \nL 170.67877 197.498652 \nL 170.710591 198.047301 \nL 170.742413 195.633248 \nL 170.774234 196.291626 \nL 170.996985 223.394851 \nL 171.187913 342.561255 \nL 171.251556 315.019112 \nL 171.442485 205.399188 \nL 171.7607 233.928898 \nL 171.951629 347.060171 \nL 171.98345 344.536389 \nL 172.047093 321.493162 \nL 172.2062 225.918633 \nL 172.238022 226.79647 \nL 172.301665 232.721871 \nL 172.333486 230.198089 \nL 172.397129 224.162958 \nL 172.428951 224.931066 \nL 172.556236 274.748329 \nL 172.715344 356.93584 \nL 172.747165 356.71638 \nL 172.778987 356.167732 \nL 173.001737 255.874828 \nL 173.129023 256.972125 \nL 173.256309 251.046724 \nL 173.479059 360.447189 \nL 173.574523 342.232066 \nL 173.765452 244.901863 \nL 173.797274 247.425645 \nL 173.860916 243.036459 \nL 173.956381 225.479714 \nL 174.020024 225.808903 \nL 174.210953 350.790979 \nL 174.274596 341.13477 \nL 174.497346 186.635417 \nL 174.560989 188.83001 \nL 174.624632 200.022435 \nL 174.656453 196.620815 \nL 174.688275 191.024603 \nL 174.720096 191.90244 \nL 174.81556 242.487811 \nL 175.006489 340.695851 \nL 175.070132 309.31317 \nL 175.229239 200.022435 \nL 175.324704 191.244062 \nL 175.388347 194.755411 \nL 175.420168 194.426222 \nL 175.515633 201.55865 \nL 175.547454 196.620815 \nL 175.770204 339.488825 \nL 175.833847 311.288304 \nL 176.024776 192.999737 \nL 176.088419 189.488388 \nL 176.120241 191.573251 \nL 176.342991 227.454848 \nL 176.53392 347.938008 \nL 176.597562 321.93208 \nL 176.75667 218.676476 \nL 176.852134 214.726208 \nL 176.883956 217.140261 \nL 177.106706 247.425645 \nL 177.297635 356.496921 \nL 177.361278 345.962874 \nL 177.552206 240.622406 \nL 177.647671 250.388346 \nL 177.679492 250.388346 \nL 177.743135 238.318084 \nL 177.806778 242.70727 \nL 177.870421 264.433741 \nL 178.06135 360.776378 \nL 178.124993 354.302328 \nL 178.538672 237.220787 \nL 178.602315 240.951595 \nL 178.793244 352.875843 \nL 178.856887 342.232066 \nL 179.079637 205.179728 \nL 179.111458 207.81324 \nL 179.175101 215.823505 \nL 179.206923 219.115394 \nL 179.238744 215.274856 \nL 179.270566 209.898103 \nL 179.334209 217.24999 \nL 179.36603 220.761339 \nL 179.58878 344.09747 \nL 179.620602 336.526124 \nL 179.843352 213.299723 \nL 179.875173 214.835938 \nL 179.906995 214.616478 \nL 179.970638 223.833769 \nL 180.034281 219.005665 \nL 180.161567 237.549976 \nL 180.352495 348.706116 \nL 180.416138 317.213705 \nL 180.575246 219.773772 \nL 180.607067 218.127827 \nL 180.67071 219.005665 \nL 180.861639 230.637008 \nL 180.89346 225.808903 \nL 181.116211 349.364494 \nL 181.179853 317.872083 \nL 181.338961 213.519182 \nL 181.402604 217.140261 \nL 181.434425 216.042964 \nL 181.625354 230.198089 \nL 181.657175 223.50458 \nL 181.688997 236.34295 \nL 181.879926 349.364494 \nL 181.943569 320.286135 \nL 182.134497 208.142429 \nL 182.229962 210.556481 \nL 182.452712 247.535375 \nL 182.643641 353.863409 \nL 182.675462 352.985572 \nL 182.739105 325.882348 \nL 182.898213 241.500244 \nL 182.930034 244.353215 \nL 182.993677 252.473209 \nL 183.05732 248.193753 \nL 183.089141 245.231052 \nL 183.120963 246.876997 \nL 183.216427 253.789965 \nL 183.439178 359.349892 \nL 183.470999 358.033136 \nL 183.852857 233.928898 \nL 183.884678 231.405116 \nL 183.916499 234.148357 \nL 183.948321 231.844034 \nL 184.011964 280.234812 \nL 184.171071 348.047738 \nL 184.234714 317.872083 \nL 184.425643 195.304059 \nL 184.489286 192.231629 \nL 184.58475 193.658115 \nL 184.616572 194.426222 \nL 184.743858 219.444583 \nL 184.934786 339.708284 \nL 184.998429 310.849385 \nL 185.189358 195.0846 \nL 185.253001 189.598117 \nL 185.316644 193.987304 \nL 185.380287 195.304059 \nL 185.475751 204.63108 \nL 185.698502 335.209368 \nL 185.730323 329.174237 \nL 185.953073 187.513254 \nL 186.016716 193.548385 \nL 186.207645 208.032699 \nL 186.239466 208.691077 \nL 186.462217 342.451525 \nL 186.52586 314.031545 \nL 186.716788 199.802975 \nL 186.74861 199.912705 \nL 186.780431 197.937571 \nL 186.812253 198.595949 \nL 187.035003 223.285121 \nL 187.225932 344.2072 \nL 187.289575 319.408298 \nL 187.480504 198.486219 \nL 187.671432 207.70351 \nL 187.83054 264.324012 \nL 187.989647 348.925575 \nL 188.05329 344.31693 \nL 188.244219 237.111058 \nL 188.307862 245.7797 \nL 188.371505 252.692668 \nL 188.403326 250.059157 \nL 188.435148 245.7797 \nL 188.466969 247.754834 \nL 188.594255 283.526701 \nL 188.753362 357.923407 \nL 188.785184 357.155299 \nL 188.817005 357.484488 \nL 189.007934 255.43591 \nL 189.13522 262.458608 \nL 189.294327 245.7797 \nL 189.35797 287.915887 \nL 189.517077 350.790979 \nL 189.58072 319.956946 \nL 189.771649 197.608382 \nL 190.026221 216.042964 \nL 190.058042 215.823505 \nL 190.121685 268.932657 \nL 190.280793 345.194767 \nL 190.344435 316.445597 \nL 190.535364 190.037036 \nL 190.599007 184.879742 \nL 190.66265 187.293795 \nL 190.694472 187.403524 \nL 190.726293 186.525687 \nL 190.853579 199.364057 \nL 191.044508 320.834784 \nL 191.108151 293.841289 \nL 191.362722 85.245216 \nL 191.458187 75.040359 \nL 191.490008 75.808466 \nL 191.617294 106.642499 \nL 191.808223 263.116986 \nL 191.840044 260.044555 \nL 191.903687 199.473786 \nL 192.094616 70.431713 \nL 192.126438 68.895498 \nL 192.19008 69.224687 \nL 192.285545 80.746301 \nL 192.381009 111.031685 \nL 192.571938 275.955355 \nL 192.635581 257.630503 \nL 192.890153 73.284684 \nL 192.985617 89.744132 \nL 193.176546 191.463522 \nL 193.367475 301.302905 \nL 193.399296 297.791556 \nL 193.622046 170.285698 \nL 193.685689 175.223533 \nL 193.90844 229.759171 \nL 194.099368 337.294232 \nL 194.13119 336.745583 \nL 194.163011 336.306665 \nL 194.57669 192.560818 \nL 194.703976 246.986726 \nL 194.863084 324.455862 \nL 194.926726 298.011016 \nL 195.117655 169.73705 \nL 195.21312 181.368393 \nL 195.43587 220.871069 \nL 195.626799 337.184502 \nL 195.690442 309.20344 \nL 195.88137 189.378658 \nL 195.913192 189.598117 \nL 195.945013 187.952173 \nL 195.976835 191.353792 \nL 196.199585 229.320252 \nL 196.390514 338.391528 \nL 196.454157 313.482897 \nL 196.645086 195.962437 \nL 196.708729 193.219196 \nL 196.9633 222.736473 \nL 197.154229 336.526124 \nL 197.217872 308.106144 \nL 197.440622 167.981376 \nL 197.59973 160.410029 \nL 197.727015 185.318661 \nL 197.917944 322.480728 \nL 197.981587 297.352638 \nL 198.236159 139.122477 \nL 198.331623 119.919787 \nL 198.363445 120.578165 \nL 198.490731 168.420294 \nL 198.713481 322.261269 \nL 198.745302 321.383432 \nL 199.063517 158.325166 \nL 199.12716 147.791119 \nL 199.158981 152.290035 \nL 199.286267 213.519182 \nL 199.477196 317.542894 \nL 199.509017 319.847217 \nL 199.604482 229.539711 \nL 199.763589 153.82625 \nL 199.827232 152.180305 \nL 199.890875 142.194907 \nL 199.922697 149.437064 \nL 200.049982 220.212691 \nL 200.20909 311.398033 \nL 200.272733 292.305074 \nL 200.495483 131.441401 \nL 200.527304 126.064648 \nL 200.590947 133.965183 \nL 200.622769 133.087346 \nL 200.65459 133.306805 \nL 200.781876 176.2111 \nL 200.972805 319.627757 \nL 201.036448 302.94885 \nL 201.227377 151.851116 \nL 201.259198 152.399765 \nL 201.29102 152.180305 \nL 201.322841 152.619224 \nL 201.354662 152.948413 \nL 201.386484 151.083009 \nL 201.418305 153.387332 \nL 201.577413 228.552145 \nL 201.73652 321.712621 \nL 201.768341 318.74992 \nL 201.831984 302.619661 \nL 202.118378 170.285698 \nL 202.182021 159.203003 \nL 202.213842 164.031108 \nL 202.372949 259.276448 \nL 202.500235 311.507763 \nL 202.532057 307.338036 \nL 202.5957 256.862395 \nL 202.786628 140.658692 \nL 202.850271 133.745723 \nL 202.945736 135.391668 \nL 203.009379 150.205172 \nL 203.073022 169.407861 \nL 203.26395 310.191007 \nL 203.327593 295.267774 \nL 203.582165 114.213845 \nL 203.677629 109.934389 \nL 203.709451 112.5679 \nL 203.868558 186.415957 \nL 204.059487 290.000751 \nL 204.12313 270.249413 \nL 204.314059 152.948413 \nL 204.34588 158.544625 \nL 204.409523 165.018675 \nL 204.441345 160.519759 \nL 204.473166 157.886247 \nL 204.504988 159.971111 \nL 204.664095 251.375913 \nL 204.823202 319.518028 \nL 204.855024 321.82235 \nL 204.950488 238.976462 \nL 205.077774 183.124068 \nL 205.109595 183.672716 \nL 205.141417 183.124068 \nL 205.236881 168.749483 \nL 205.268703 171.821913 \nL 205.395989 238.976462 \nL 205.555096 330.381263 \nL 205.618739 309.20344 \nL 205.841489 163.811649 \nL 205.873311 160.410029 \nL 205.968775 161.178137 \nL 206.000596 159.422463 \nL 206.127882 202.655946 \nL 206.318811 334.880179 \nL 206.382454 314.251004 \nL 206.605204 166.66462 \nL 206.73249 155.143006 \nL 206.764312 155.472195 \nL 206.891597 191.024603 \nL 207.082526 326.869915 \nL 207.146169 308.106144 \nL 207.368919 143.621392 \nL 207.496205 128.259241 \nL 207.528027 128.58843 \nL 207.655313 173.248399 \nL 207.846241 316.445597 \nL 207.909884 291.975885 \nL 208.164456 105.545202 \nL 208.25992 101.046287 \nL 208.291742 102.582502 \nL 208.387206 125.40627 \nL 208.482671 231.624575 \nL 208.609957 299.76669 \nL 208.641778 297.462367 \nL 208.737242 200.900272 \nL 208.959993 76.796033 \nL 208.991814 77.015492 \nL 209.055457 83.270083 \nL 209.214564 173.797047 \nL 209.405493 293.29264 \nL 209.437315 289.561832 \nL 209.819172 114.104115 \nL 209.946458 145.377067 \nL 210.169208 297.352638 \nL 210.20103 298.998582 \nL 210.264673 252.363479 \nL 210.42378 123.540866 \nL 210.455601 124.089514 \nL 210.519244 127.052215 \nL 210.551066 124.857622 \nL 210.582887 122.663028 \nL 210.614709 126.613296 \nL 210.710173 158.215436 \nL 210.901102 282.429405 \nL 210.964745 257.630503 \nL 211.219317 61.8728 \nL 211.251138 59.678207 \nL 211.28296 63.079826 \nL 211.442067 94.901426 \nL 211.664817 273.870492 \nL 211.72846 250.717535 \nL 211.95121 91.828996 \nL 212.078496 63.847934 \nL 212.110318 65.274419 \nL 212.237604 119.590598 \nL 212.428532 259.825096 \nL 212.492175 235.026194 \nL 212.683104 85.684135 \nL 212.714926 86.013324 \nL 212.746747 91.060888 \nL 212.81039 83.928461 \nL 212.842211 84.03819 \nL 212.905854 100.497638 \nL 213.064962 236.123491 \nL 213.192248 300.205609 \nL 213.224069 295.158045 \nL 213.319533 209.898103 \nL 213.510462 147.900849 \nL 213.828677 273.431573 \nL 213.955963 325.662888 \nL 213.987784 319.627757 \nL 214.274177 177.747315 \nL 214.33782 181.148934 \nL 214.465106 204.850539 \nL 214.496928 204.082432 \nL 214.560571 248.193753 \nL 214.719678 337.074772 \nL 214.751499 336.526124 \nL 214.783321 332.466127 \nL 215.006071 208.691077 \nL 215.101535 208.910536 \nL 215.165178 199.034868 \nL 215.197 201.229461 \nL 215.547036 339.269365 \nL 215.578857 325.992077 \nL 215.865251 180.271097 \nL 215.928894 161.726785 \nL 215.992536 169.84678 \nL 216.024358 169.73705 \nL 216.119822 257.081855 \nL 216.247108 305.143443 \nL 216.27893 297.133178 \nL 216.660787 79.539274 \nL 216.72443 91.499807 \nL 217.010823 277.930489 \nL 217.074466 254.119154 \nL 217.297217 85.793865 \nL 217.329038 90.40251 \nL 217.647253 257.191584 \nL 217.774539 315.238571 \nL 217.80636 309.971548 \nL 218.188218 149.766253 \nL 218.25186 158.873814 \nL 218.410968 266.628335 \nL 218.538254 315.458031 \nL 218.570075 309.4229 \nL 218.856468 159.751651 \nL 218.88829 162.165704 \nL 218.920111 163.811649 \nL 218.983754 162.055974 \nL 219.015576 162.385163 \nL 219.11104 187.622984 \nL 219.301969 310.300737 \nL 219.365612 281.880756 \nL 219.556541 157.995977 \nL 219.683826 161.726785 \nL 219.620183 157.666788 \nL 219.715648 160.410029 \nL 219.747469 161.178137 \nL 219.874755 183.562986 \nL 220.065684 319.737487 \nL 220.097505 319.079109 \nL 220.161148 297.462367 \nL 220.352077 172.80948 \nL 220.383899 175.442992 \nL 220.63847 211.763507 \nL 220.829399 325.22397 \nL 220.861221 324.016944 \nL 220.924864 310.191007 \nL 221.115792 208.471618 \nL 221.147614 210.117563 \nL 221.179435 211.214859 \nL 221.211257 210.88567 \nL 221.2749 200.461353 \nL 221.306721 201.44892 \nL 221.434007 256.533206 \nL 221.593114 330.271534 \nL 221.656757 303.168309 \nL 221.911329 131.55113 \nL 222.006793 125.40627 \nL 222.038615 127.052215 \nL 222.165901 168.420294 \nL 222.356829 309.861818 \nL 222.420472 285.392105 \nL 222.675044 125.845188 \nL 222.738687 129.246808 \nL 222.865973 155.252736 \nL 222.897794 153.058143 \nL 223.120545 305.362902 \nL 223.152366 298.120745 \nL 223.470581 120.139246 \nL 223.502402 120.248976 \nL 223.534224 119.700328 \nL 223.629688 138.683558 \nL 223.66151 134.73329 \nL 223.88426 287.915887 \nL 223.947903 261.141852 \nL 224.202474 89.414943 \nL 224.297939 79.429545 \nL 224.32976 82.611705 \nL 224.457046 130.892752 \nL 224.647975 279.905623 \nL 224.679796 276.174814 \nL 224.807082 153.93598 \nL 224.998011 62.860367 \nL 225.061654 59.239288 \nL 225.18894 92.048455 \nL 225.443512 278.479137 \nL 225.507155 261.6905 \nL 225.729905 106.31331 \nL 225.761726 103.570069 \nL 225.793548 106.093851 \nL 225.984477 158.654355 \nL 226.175405 290.439669 \nL 226.207227 290.000751 \nL 226.27087 275.735896 \nL 226.557263 118.493302 \nL 226.589084 117.286275 \nL 226.620906 118.93222 \nL 226.748192 152.838683 \nL 226.93912 275.187248 \nL 227.002763 252.363479 \nL 227.225514 109.934389 \nL 227.257335 106.31331 \nL 227.320978 110.702496 \nL 227.416442 133.416535 \nL 227.543728 220.43215 \nL 227.702836 315.238571 \nL 227.766479 291.427236 \nL 228.02105 135.391668 \nL 228.116515 126.503566 \nL 228.148336 128.039781 \nL 228.275622 168.200835 \nL 228.466551 311.727222 \nL 228.530194 285.831024 \nL 228.784765 105.764662 \nL 228.848408 100.278179 \nL 228.912051 102.143583 \nL 229.039337 142.085177 \nL 229.230266 295.377504 \nL 229.262087 291.536966 \nL 229.548481 84.696568 \nL 229.643945 97.864127 \nL 229.803052 143.182474 \nL 229.993981 278.369407 \nL 230.057624 251.156453 \nL 230.280374 103.789528 \nL 230.344017 117.396005 \nL 230.598589 209.239725 \nL 230.757696 299.108312 \nL 230.789518 298.559664 \nL 230.853161 280.564001 \nL 231.075911 157.666788 \nL 231.26684 168.310565 \nL 231.298661 167.761916 \nL 231.553233 301.632094 \nL 231.585054 296.4748 \nL 231.648697 262.239148 \nL 231.839626 164.908945 \nL 231.935091 146.254904 \nL 231.966912 138.573828 \nL 232.030555 148.120308 \nL 232.062376 146.035445 \nL 232.285127 300.863987 \nL 232.316948 295.048315 \nL 232.635163 98.961423 \nL 232.698806 100.168449 \nL 232.730627 101.704665 \nL 232.857913 151.302468 \nL 233.048842 295.487234 \nL 233.080663 291.207777 \nL 233.367056 101.046287 \nL 233.430699 107.191147 \nL 233.557985 130.014915 \nL 233.589807 127.710593 \nL 233.812557 294.280207 \nL 233.844378 289.561832 \nL 234.194415 111.690063 \nL 234.258057 119.480868 \nL 234.385343 155.801384 \nL 234.576272 292.414803 \nL 234.608094 288.245076 \nL 234.894487 125.625729 \nL 234.926308 127.491133 \nL 235.085416 148.559227 \nL 235.117237 147.68139 \nL 235.339987 312.166141 \nL 235.371809 306.569929 \nL 235.721845 120.687895 \nL 235.753666 121.346273 \nL 235.880952 144.608959 \nL 236.135524 304.046147 \nL 236.167345 296.4748 \nL 236.549203 193.877574 \nL 236.676489 220.322421 \nL 236.899239 337.513691 \nL 236.962882 327.528292 \nL 237.185632 225.589444 \nL 237.217454 226.79647 \nL 237.249275 224.272688 \nL 237.408383 203.314324 \nL 237.631133 332.466127 \nL 237.662954 326.211537 \nL 237.949347 160.958678 \nL 238.01299 163.592189 \nL 238.076633 163.921378 \nL 238.203919 202.985135 \nL 238.394848 321.273702 \nL 238.458491 289.122914 \nL 238.681241 151.083009 \nL 238.713063 147.791119 \nL 238.808527 148.778686 \nL 238.903991 167.871646 \nL 238.935813 165.786782 \nL 239.158563 329.283967 \nL 239.190385 321.93208 \nL 239.508599 152.948413 \nL 239.604064 156.459762 \nL 239.73135 197.059734 \nL 239.922278 324.236403 \nL 239.9541 319.188839 \nL 240.304136 128.36897 \nL 240.367779 132.428968 \nL 240.495065 176.430559 \nL 240.685993 307.996414 \nL 240.749636 280.89319 \nL 241.004208 127.052215 \nL 241.03603 127.710593 \nL 241.226958 154.594358 \nL 241.449709 319.408298 \nL 241.513352 309.532629 \nL 241.895209 177.088937 \nL 242.022495 208.361888 \nL 242.213424 332.136938 \nL 242.245245 331.039641 \nL 242.34071 290.988318 \nL 242.531638 190.256495 \nL 242.658924 164.799216 \nL 242.754389 172.260832 \nL 242.977139 315.896949 \nL 243.040782 285.062916 \nL 243.295354 120.029517 \nL 243.327175 116.298709 \nL 243.390818 120.468435 \nL 243.518104 134.84302 \nL 243.740854 294.170478 \nL 243.772676 286.489402 \nL 244.059069 111.251144 \nL 244.09089 111.580333 \nL 244.281819 151.412198 \nL 244.504569 329.503426 \nL 244.536391 322.919647 \nL 244.790962 184.660283 \nL 244.918248 175.772181 \nL 244.95007 175.881911 \nL 245.077356 217.35972 \nL 245.268284 339.049906 \nL 245.331927 305.582362 \nL 245.522856 180.271097 \nL 245.681964 164.908945 \nL 245.713785 165.457594 \nL 245.841071 197.498652 \nL 246.032 323.797484 \nL 246.095643 290.439669 \nL 246.318393 159.203003 \nL 246.350214 156.679221 \nL 246.382036 160.08084 \nL 246.413857 162.933811 \nL 246.4775 159.532192 \nL 246.509322 161.946245 \nL 246.541143 162.494893 \nL 246.572965 166.993809 \nL 246.827536 321.163973 \nL 246.859358 313.482897 \nL 246.954822 242.926729 \nL 247.082108 210.337022 \nL 247.177572 215.604045 \nL 247.209394 213.628912 \nL 247.241215 213.080263 \nL 247.368501 241.719703 \nL 247.55943 346.401793 \nL 247.591251 345.414226 \nL 247.654894 330.600723 \nL 247.845823 238.208354 \nL 247.877645 242.048892 \nL 247.941288 246.438078 \nL 247.973109 242.59754 \nL 248.068573 234.916464 \nL 248.100395 239.41538 \nL 248.323145 354.192598 \nL 248.354967 351.120168 \nL 248.482252 275.296977 \nL 248.577717 229.539711 \nL 248.64136 231.075927 \nL 248.673181 230.966197 \nL 248.736824 220.651609 \nL 248.832289 201.010001 \nL 248.86411 206.496484 \nL 249.08686 340.586121 \nL 249.150503 302.94885 \nL 249.309611 191.573251 \nL 249.405075 187.513254 \nL 249.468718 192.01217 \nL 249.500539 189.378658 \nL 249.596004 178.844611 \nL 249.691468 261.6905 \nL 249.850575 324.785051 \nL 249.914218 283.526701 \nL 250.073326 161.507326 \nL 250.16879 158.764085 \nL 250.264255 163.043541 \nL 250.296076 161.946245 \nL 250.327897 161.507326 \nL 250.359719 153.387332 \nL 250.39154 165.567323 \nL 250.614291 321.602891 \nL 250.677934 284.953187 \nL 250.868862 168.420294 \nL 250.996148 160.958678 \nL 251.02797 161.946245 \nL 251.091613 166.44516 \nL 251.123434 154.923547 \nL 251.155256 164.031108 \nL 251.378006 320.834784 \nL 251.441649 286.379672 \nL 251.632578 152.509494 \nL 251.728042 140.878151 \nL 251.759863 142.304637 \nL 251.823506 155.472195 \nL 251.982614 235.135924 \nL 252.141721 317.433164 \nL 252.205364 301.412635 \nL 252.428114 181.039204 \nL 252.491757 185.318661 \nL 252.5554 187.184065 \nL 252.587221 185.977039 \nL 252.650864 180.819745 \nL 252.746329 254.887262 \nL 252.937258 337.403961 \nL 253.032722 300.863987 \nL 253.191829 239.41538 \nL 253.255472 243.585107 \nL 253.287294 241.939162 \nL 253.41458 213.628912 \nL 253.446401 225.260255 \nL 253.63733 351.229898 \nL 253.669151 351.120168 \nL 253.732794 312.60506 \nL 253.891902 212.202426 \nL 253.923723 209.568914 \nL 253.987366 211.763507 \nL 254.051009 221.419717 \nL 254.114652 216.152694 \nL 254.178295 203.533783 \nL 254.210116 217.35972 \nL 254.432866 352.656383 \nL 254.496509 311.178574 \nL 254.655617 224.711607 \nL 254.751081 216.591612 \nL 254.814724 217.46945 \nL 254.910188 212.312156 \nL 254.94201 199.144597 \nL 254.973831 212.312156 \nL 255.196582 354.082869 \nL 255.260225 316.555327 \nL 255.419332 221.200258 \nL 255.514796 205.838106 \nL 255.578439 207.81324 \nL 255.673904 204.850539 \nL 255.705725 192.780277 \nL 255.737547 205.728377 \nL 255.960297 346.730982 \nL 256.02394 310.849385 \nL 256.214869 196.511086 \nL 256.373976 180.490556 \nL 256.437619 184.879742 \nL 256.46944 172.260832 \nL 256.501262 185.318661 \nL 256.724012 339.927743 \nL 256.787655 304.704524 \nL 256.978584 188.061902 \nL 257.042227 175.881911 \nL 257.10587 178.076504 \nL 257.264977 196.840275 \nL 257.487727 333.563423 \nL 257.519549 332.685586 \nL 257.710477 228.113226 \nL 257.837763 243.475378 \nL 257.869585 245.7797 \nL 257.901406 243.585107 \nL 257.996871 230.527278 \nL 258.028692 241.719703 \nL 258.251442 359.130433 \nL 258.283264 357.594218 \nL 258.378728 313.592626 \nL 258.537835 257.959692 \nL 258.601478 263.116986 \nL 258.6333 261.58077 \nL 258.760586 219.334854 \nL 258.792407 237.659706 \nL 258.983336 356.058003 \nL 259.015157 355.180165 \nL 259.0788 314.141275 \nL 259.237908 219.225124 \nL 259.365194 213.299723 \nL 259.397015 213.628912 \nL 259.428836 212.751074 \nL 259.524301 189.817577 \nL 259.556122 208.252159 \nL 259.747051 346.401793 \nL 259.778873 346.072604 \nL 259.842516 307.886684 \nL 260.001623 202.875406 \nL 260.097087 198.925138 \nL 260.128909 200.571083 \nL 260.16073 201.119731 \nL 260.256195 178.515422 \nL 260.288016 179.612719 \nL 260.542588 336.416394 \nL 260.574409 329.174237 \nL 260.797159 204.192161 \nL 260.988088 218.237557 \nL 261.051731 199.144597 \nL 261.083553 215.055397 \nL 261.306303 349.035305 \nL 261.369946 309.31317 \nL 261.529053 223.833769 \nL 261.592696 226.028363 \nL 261.624518 225.369985 \nL 261.688161 231.405116 \nL 261.751803 227.893767 \nL 261.815446 202.655946 \nL 261.847268 216.372153 \nL 262.038197 347.38936 \nL 262.070018 347.27963 \nL 262.133661 309.093711 \nL 262.292768 220.102961 \nL 262.32459 219.005665 \nL 262.356411 220.54188 \nL 262.483697 230.856467 \nL 262.515519 230.198089 \nL 262.579162 211.324589 \nL 262.610983 224.382418 \nL 262.833733 355.838543 \nL 262.865555 353.53422 \nL 262.992841 267.725631 \nL 263.056484 244.243485 \nL 263.120126 247.425645 \nL 263.215591 257.740233 \nL 263.247412 253.899695 \nL 263.342877 228.991063 \nL 263.374698 242.926729 \nL 263.597448 360.337459 \nL 263.62927 358.910974 \nL 263.756556 287.03805 \nL 263.85202 258.179151 \nL 263.883842 260.373744 \nL 263.947485 265.750497 \nL 263.979306 264.98239 \nL 264.106592 224.162958 \nL 264.138413 242.70727 \nL 264.361164 362.751511 \nL 264.424807 321.163973 \nL 264.583914 222.407284 \nL 264.679378 218.566746 \nL 264.774843 226.79647 \nL 264.870307 194.316493 \nL 264.902129 216.481883 \nL 265.093057 348.815845 \nL 265.124879 348.047738 \nL 265.188522 307.996414 \nL 265.347629 221.968365 \nL 265.443093 225.918633 \nL 265.506736 231.075927 \nL 265.538558 226.9062 \nL 265.634022 196.291626 \nL 265.665844 218.018098 \nL 265.888594 352.546654 \nL 265.952237 310.629926 \nL 266.111344 206.606214 \nL 266.143166 203.424054 \nL 266.206809 203.753243 \nL 266.270452 211.324589 \nL 266.302273 207.484051 \nL 266.397737 186.415957 \nL 266.652309 345.962874 \nL 266.684131 337.95261 \nL 266.906881 220.651609 \nL 267.034167 229.8689 \nL 267.065988 228.771604 \nL 267.129631 210.227292 \nL 267.161453 196.950004 \nL 267.193274 215.384586 \nL 267.416024 349.803412 \nL 267.479667 312.275871 \nL 267.638775 214.726208 \nL 267.670596 213.299723 \nL 267.702417 215.384586 \nL 267.734239 214.506749 \nL 267.797882 220.322421 \nL 267.829703 216.811072 \nL 267.893346 200.680812 \nL 267.925168 206.277025 \nL 268.179739 353.863409 \nL 268.243382 338.062339 \nL 268.40249 234.258087 \nL 268.466133 240.402947 \nL 268.561597 255.545639 \nL 268.593418 250.607805 \nL 268.657061 227.125659 \nL 268.688883 230.637008 \nL 268.943455 363.519619 \nL 269.007098 351.668816 \nL 269.229848 235.026194 \nL 269.293491 248.193753 \nL 269.325312 251.156453 \nL 269.357134 243.914296 \nL 269.420777 219.554313 \nL 269.452598 220.322421 \nL 269.70717 358.691514 \nL 269.738991 350.022872 \nL 269.961741 217.140261 \nL 270.089027 228.661874 \nL 270.120849 228.003496 \nL 270.216313 193.219196 \nL 270.248135 214.506749 \nL 270.439063 352.107735 \nL 270.470885 350.790979 \nL 270.534528 312.934248 \nL 270.693635 220.322421 \nL 270.725457 217.24999 \nL 270.7891 218.895935 \nL 270.852743 225.369985 \nL 270.884564 223.943499 \nL 270.980028 196.840275 \nL 271.01185 218.347287 \nL 271.202779 350.681249 \nL 271.2346 349.145034 \nL 271.298243 312.49533 \nL 271.45735 212.202426 \nL 271.489172 210.556481 \nL 271.616458 220.54188 \nL 271.648279 217.579179 \nL 271.711922 188.83001 \nL 271.775565 210.88567 \nL 271.966494 347.718549 \nL 271.998315 347.49909 \nL 272.061958 311.946682 \nL 272.221066 207.154862 \nL 272.252887 204.960269 \nL 272.284708 208.032699 \nL 272.31653 209.129996 \nL 272.380173 219.334854 \nL 272.411994 214.835938 \nL 272.475637 190.914873 \nL 272.507459 194.316493 \nL 272.730209 348.267197 \nL 272.793852 338.720717 \nL 273.016602 212.970534 \nL 273.048424 215.604045 \nL 273.080245 214.17756 \nL 273.175709 225.369985 \nL 273.207531 225.260255 \nL 273.271174 205.179728 \nL 273.302995 221.200258 \nL 273.525746 346.182334 \nL 273.557567 344.646119 \nL 273.653031 288.354806 \nL 273.780317 237.659706 \nL 273.812139 240.512677 \nL 273.907603 245.560241 \nL 274.003068 219.444583 \nL 274.034889 224.272688 \nL 274.257639 352.875843 \nL 274.353104 344.536389 \nL 274.575854 256.533206 \nL 274.639497 258.727799 \nL 274.671318 258.069421 \nL 274.766783 217.24999 \nL 274.830426 241.171055 \nL 275.021354 357.265029 \nL 275.053176 356.167732 \nL 275.116819 324.675321 \nL 275.275926 217.140261 \nL 275.307748 217.688909 \nL 275.435034 236.34295 \nL 275.466855 233.819168 \nL 275.530498 194.645681 \nL 275.594141 216.481883 \nL 275.78507 350.900709 \nL 275.816891 349.035305 \nL 275.880534 306.679658 \nL 276.039641 217.46945 \nL 276.071463 217.579179 \nL 276.198749 229.649441 \nL 276.23057 226.357551 \nL 276.294213 189.159199 \nL 276.357856 212.202426 \nL 276.548785 347.27963 \nL 276.580606 346.950441 \nL 276.644249 308.215873 \nL 276.803357 213.628912 \nL 276.835178 211.653778 \nL 276.866999 212.970534 \nL 276.962464 219.225124 \nL 277.057928 182.026771 \nL 277.08975 190.695414 \nL 277.3125 345.085037 \nL 277.376143 334.002342 \nL 277.53525 220.651609 \nL 277.598893 221.748906 \nL 277.726179 237.769435 \nL 277.758 235.794302 \nL 277.853465 193.109466 \nL 277.885286 211.10513 \nL 278.108037 344.536389 \nL 278.17168 305.582362 \nL 278.330787 208.581348 \nL 278.426251 224.272688 \nL 278.489894 237.440247 \nL 278.521716 234.697005 \nL 278.585359 199.364057 \nL 278.649001 215.713775 \nL 278.871752 337.513691 \nL 278.903573 332.136938 \nL 279.094502 239.744569 \nL 279.158145 254.887262 \nL 279.253609 269.920224 \nL 279.285431 263.226715 \nL 279.349074 219.005665 \nL 279.412717 237.659706 \nL 279.635467 351.998005 \nL 279.667288 350.790979 \nL 279.762753 298.120745 \nL 279.890039 230.417549 \nL 279.92186 231.514845 \nL 280.017324 241.500244 \nL 280.049146 235.355383 \nL 280.112789 206.825673 \nL 280.14461 211.982967 \nL 280.367361 346.621252 \nL 280.431004 335.648287 \nL 280.653754 206.606214 \nL 280.78104 215.274856 \nL 280.812861 212.751074 \nL 280.876504 178.405693 \nL 280.908326 187.184065 \nL 281.162897 345.743415 \nL 281.194719 337.73315 \nL 281.417469 209.349455 \nL 281.544755 229.539711 \nL 281.576576 225.589444 \nL 281.640219 181.039204 \nL 281.703862 205.728377 \nL 281.894791 334.77045 \nL 281.926612 334.112072 \nL 281.990255 293.40237 \nL 282.08572 216.591612 \nL 282.117541 219.334854 \nL 282.244827 230.637008 \nL 282.30847 239.195921 \nL 282.340291 236.781869 \nL 282.403934 191.79271 \nL 282.467577 214.945667 \nL 282.658506 342.780714 \nL 282.690328 342.341796 \nL 282.753971 301.741824 \nL 282.849435 219.773772 \nL 282.881256 220.980798 \nL 282.944899 221.968365 \nL 283.072185 235.904031 \nL 283.104007 233.380249 \nL 283.16765 193.877574 \nL 283.231292 214.397019 \nL 283.454043 346.072604 \nL 283.517686 309.752089 \nL 283.676793 207.264592 \nL 283.708614 206.825673 \nL 283.8359 221.858636 \nL 283.867722 215.604045 \nL 283.931365 191.024603 \nL 283.963186 204.082432 \nL 284.217758 348.815845 \nL 284.281401 335.758017 \nL 284.440508 236.891598 \nL 284.504151 243.475378 \nL 284.599615 259.715366 \nL 284.631437 254.996991 \nL 284.69508 222.517014 \nL 284.758723 246.767267 \nL 284.981473 356.606651 \nL 285.013295 353.424491 \nL 285.076937 329.832615 \nL 285.267866 257.191584 \nL 285.331509 261.909959 \nL 285.363331 261.141852 \nL 285.458795 208.800807 \nL 285.522438 239.086191 \nL 285.713367 355.728814 \nL 285.77701 342.561255 \nL 285.99976 219.115394 \nL 286.127046 235.465113 \nL 286.158867 232.282953 \nL 286.22251 188.171632 \nL 286.286153 219.444583 \nL 286.477082 351.559087 \nL 286.508903 348.376927 \nL 286.572546 308.874251 \nL 286.668011 227.345118 \nL 286.699832 227.454848 \nL 286.731654 227.125659 \nL 286.763475 227.784037 \nL 286.890761 241.939162 \nL 286.922582 238.976462 \nL 286.986225 190.585684 \nL 287.049868 218.566746 \nL 287.240797 344.646119 \nL 287.272619 344.536389 \nL 287.336262 302.94885 \nL 287.399904 221.200258 \nL 287.463547 223.285121 \nL 287.622655 238.757002 \nL 287.654476 241.280784 \nL 287.686298 238.427813 \nL 287.749941 191.90244 \nL 287.813583 218.566746 \nL 288.004512 344.646119 \nL 288.036334 343.000174 \nL 288.099977 303.936417 \nL 288.227263 226.247822 \nL 288.259084 226.357551 \nL 288.418191 241.061325 \nL 288.450013 237.440247 \nL 288.513656 192.451088 \nL 288.577299 216.042964 \nL 288.768227 342.232066 \nL 288.800049 341.683418 \nL 288.863692 304.923984 \nL 289.022799 218.018098 \nL 289.086442 226.79647 \nL 289.181906 243.036459 \nL 289.213728 242.158622 \nL 289.277371 208.691077 \nL 289.341014 235.355383 \nL 289.563764 353.095302 \nL 289.595586 348.815845 \nL 289.722871 265.092119 \nL 289.786514 246.547808 \nL 289.850157 255.874828 \nL 289.945622 268.274279 \nL 289.977443 262.678067 \nL 290.041086 222.626743 \nL 290.104729 250.168886 \nL 290.327479 357.594218 \nL 290.359301 355.728814 \nL 290.454765 307.008847 \nL 290.613872 243.914296 \nL 290.709337 250.498075 \nL 290.804801 196.730545 \nL 290.868444 231.185656 \nL 291.059373 348.047738 \nL 291.091194 346.950441 \nL 291.154837 308.435333 \nL 291.313945 196.511086 \nL 291.345766 193.219196 \nL 291.377588 195.742978 \nL 291.568516 224.711607 \nL 291.85491 381.076364 \nL 291.918552 350.681249 \nL 292.109481 236.672139 \nL 292.173124 235.904031 \nL 292.236767 239.086191 \nL 292.332232 202.107298 \nL 292.364053 213.958101 \nL 292.586803 351.339627 \nL 292.650446 343.000174 \nL 292.841375 220.871069 \nL 292.873196 221.419717 \nL 293.000482 232.502412 \nL 293.032304 226.79647 \nL 293.095947 212.860804 \nL 293.127768 221.639176 \nL 293.191411 257.849962 \nL 293.350518 349.803412 \nL 293.38234 349.474223 \nL 293.445983 310.520196 \nL 293.60509 221.200258 \nL 293.700555 230.08836 \nL 293.764197 238.976462 \nL 293.796019 232.392682 \nL 293.859662 189.598117 \nL 293.923305 216.701342 \nL 294.114234 346.401793 \nL 294.146055 346.182334 \nL 294.209698 308.983981 \nL 294.368805 225.808903 \nL 294.400627 226.467281 \nL 294.527913 238.757002 \nL 294.623377 202.655946 \nL 294.655199 213.628912 \nL 294.90977 348.157467 \nL 294.973413 331.36883 \nL 295.13252 241.500244 \nL 295.196163 248.193753 \nL 295.291628 262.568337 \nL 295.323449 252.582939 \nL 295.387092 214.726208 \nL 295.450735 239.52511 \nL 295.673485 353.973139 \nL 295.705307 346.730982 \nL 296.118986 189.049469 \nL 296.182629 212.641345 \nL 296.405379 336.416394 \nL 296.437201 334.002342 \nL 296.500843 284.843457 \nL 296.659951 201.55865 \nL 296.691772 201.778109 \nL 296.787237 209.678644 \nL 296.819058 207.593781 \nL 296.882701 157.447329 \nL 296.946344 174.674884 \nL 297.169094 316.335868 \nL 297.232737 301.302905 \nL 297.328202 205.399188 \nL 297.423666 212.092696 \nL 297.550952 224.382418 \nL 297.582773 222.955932 \nL 297.678238 161.507326 \nL 297.710059 172.370562 \nL 297.932809 309.4229 \nL 297.996452 298.230475 \nL 298.187381 188.391091 \nL 298.219203 189.049469 \nL 298.251024 192.670548 \nL 298.314667 191.463522 \nL 298.346488 188.391091 \nL 298.410131 141.646259 \nL 298.473774 163.811649 \nL 298.696525 314.251004 \nL 298.728346 313.263437 \nL 298.791989 269.261846 \nL 298.951096 182.136501 \nL 298.982918 182.136501 \nL 299.078382 192.780277 \nL 299.110204 189.159199 \nL 299.173847 153.82625 \nL 299.237489 172.260832 \nL 299.46024 320.615324 \nL 299.523883 308.983981 \nL 299.651169 210.775941 \nL 299.714811 212.860804 \nL 299.842097 233.489979 \nL 299.873919 231.295386 \nL 299.937562 184.331094 \nL 300.001205 204.63108 \nL 300.255776 336.087205 \nL 300.319419 316.445597 \nL 300.446705 246.218619 \nL 300.510348 251.705102 \nL 300.605813 270.249413 \nL 300.637634 265.531038 \nL 300.701277 205.728377 \nL 300.76492 222.846203 \nL 301.019492 343.878011 \nL 301.051313 340.147203 \nL 301.146777 293.29264 \nL 301.242242 248.193753 \nL 301.305885 252.25375 \nL 301.369528 264.653201 \nL 301.401349 262.897526 \nL 301.464992 203.094865 \nL 301.528635 226.9062 \nL 301.751385 345.962874 \nL 301.815028 335.867746 \nL 302.005957 220.651609 \nL 302.037778 225.040796 \nL 302.133243 233.819168 \nL 302.165064 232.941331 \nL 302.228707 177.747315 \nL 302.29235 200.022435 \nL 302.546922 352.546654 \nL 302.578743 342.122336 \nL 302.801494 215.384586 \nL 302.865137 218.237557 \nL 302.896958 221.858636 \nL 302.928779 218.566746 \nL 302.992422 169.62732 \nL 303.056065 186.415957 \nL 303.278816 322.370999 \nL 303.342459 307.996414 \nL 303.437923 201.33919 \nL 303.533387 209.898103 \nL 303.660673 225.808903 \nL 303.692495 220.54188 \nL 303.756138 161.836515 \nL 303.81978 175.99164 \nL 304.042531 312.60506 \nL 304.106174 299.108312 \nL 304.201638 195.304059 \nL 304.297102 202.217028 \nL 304.424388 220.980798 \nL 304.45621 215.384586 \nL 304.519853 162.824082 \nL 304.583496 174.016507 \nL 304.806246 313.592626 \nL 304.869889 299.327771 \nL 304.997175 196.511086 \nL 305.060818 200.351623 \nL 305.188103 226.247822 \nL 305.219925 221.309987 \nL 305.283568 175.772181 \nL 305.347211 191.134333 \nL 305.601783 321.273702 \nL 305.665425 300.754257 \nL 305.792711 229.539711 \nL 305.856354 238.098624 \nL 305.951819 257.849962 \nL 305.98364 250.827264 \nL 306.047283 190.366225 \nL 306.110926 211.214859 \nL 306.365498 319.737487 \nL 306.429141 304.046147 \nL 306.588248 234.477546 \nL 306.651891 243.475378 \nL 306.715534 252.912128 \nL 306.747355 243.585107 \nL 306.810998 176.979207 \nL 306.874641 195.304059 \nL 307.097391 315.67749 \nL 307.161034 300.863987 \nL 307.28832 194.865141 \nL 307.351963 203.753243 \nL 307.479249 227.564578 \nL 307.51107 223.285121 \nL 307.606535 161.068407 \nL 307.638356 173.02894 \nL 307.861107 311.398033 \nL 307.92475 298.449934 \nL 308.052035 196.950004 \nL 308.115678 205.069999 \nL 308.242964 227.235389 \nL 308.274786 223.50458 \nL 308.338429 167.432727 \nL 308.402071 183.124068 \nL 308.656643 327.857481 \nL 308.688465 317.213705 \nL 308.847572 201.33919 \nL 308.911215 205.508917 \nL 309.038501 222.517014 \nL 309.102144 174.565155 \nL 309.165787 192.121899 \nL 309.420358 337.84288 \nL 309.484001 316.335868 \nL 309.643109 217.579179 \nL 309.706752 244.572674 \nL 309.802216 290.439669 \nL 309.834037 274.858059 \nL 309.89768 259.715366 \nL 309.961323 267.506172 \nL 310.152252 342.890444 \nL 310.215895 333.673153 \nL 310.406824 251.375913 \nL 310.470467 260.812663 \nL 310.53411 269.042387 \nL 310.565931 263.885093 \nL 310.629574 210.117563 \nL 310.693217 228.991063 \nL 310.947789 353.863409 \nL 311.011432 337.623421 \nL 311.170539 232.721871 \nL 311.234182 235.904031 \nL 311.297825 243.475378 \nL 311.329646 237.330517 \nL 311.393289 183.453257 \nL 311.456932 199.473786 \nL 311.711504 318.420731 \nL 311.775147 304.704524 \nL 312.157004 142.853285 \nL 312.188826 150.973279 \nL 312.443398 306.679658 \nL 312.50704 295.596963 \nL 312.666148 186.635417 \nL 312.697969 188.171632 \nL 312.825255 203.314324 \nL 312.857077 199.254327 \nL 312.92072 136.708424 \nL 312.984362 148.778686 \nL 313.207113 302.290472 \nL 313.270756 287.915887 \nL 313.398042 177.857044 \nL 313.461684 179.612719 \nL 313.493506 180.710015 \nL 313.58897 192.999737 \nL 313.620792 189.159199 \nL 313.684435 136.818154 \nL 313.748078 151.302468 \nL 313.970828 305.253173 \nL 314.034471 292.853722 \nL 314.129935 180.819745 \nL 314.2254 183.233797 \nL 314.352685 195.0846 \nL 314.384507 189.159199 \nL 314.44815 131.66086 \nL 314.511793 148.010579 \nL 314.734543 296.58453 \nL 314.798186 284.733727 \nL 314.89365 176.2111 \nL 314.989115 182.136501 \nL 315.116401 198.705679 \nL 315.148222 191.90244 \nL 315.211865 135.501398 \nL 315.275508 148.778686 \nL 315.498258 298.779123 \nL 315.561901 283.96562 \nL 315.721008 170.505158 \nL 315.75283 171.382995 \nL 315.880116 189.488388 \nL 315.911937 182.026771 \nL 315.97558 135.281939 \nL 316.039223 155.252736 \nL 316.134688 222.955932 \nL 316.293795 295.487234 \nL 316.357438 280.125082 \nL 316.516545 184.221364 \nL 316.548367 185.977039 \nL 316.643831 197.279193 \nL 316.675652 191.682981 \nL 316.739295 154.704087 \nL 316.802938 177.198666 \nL 317.05751 323.578025 \nL 317.152974 296.4748 \nL 317.312082 212.531615 \nL 317.343903 215.165127 \nL 317.407546 223.065662 \nL 317.439368 216.262423 \nL 317.503011 165.238134 \nL 317.566653 190.256495 \nL 317.789404 338.610988 \nL 317.853047 324.785051 \nL 318.043975 214.28729 \nL 318.171261 228.332685 \nL 318.203083 224.272688 \nL 318.266726 161.397596 \nL 318.330369 174.674884 \nL 318.553119 330.381263 \nL 318.616762 319.518028 \nL 318.807691 200.790542 \nL 318.839512 203.424054 \nL 318.934976 209.349455 \nL 318.966798 204.411621 \nL 319.030441 154.923547 \nL 319.094084 172.480291 \nL 319.348656 336.745583 \nL 319.380477 327.089374 \nL 319.475941 219.993232 \nL 319.603227 220.212691 \nL 319.635049 220.871069 \nL 319.66687 219.225124 \nL 319.698692 219.334854 \nL 319.825978 144.27977 \nL 319.88962 169.956509 \nL 320.080549 296.145611 \nL 320.112371 295.158045 \nL 320.176014 248.852131 \nL 320.239657 173.906777 \nL 320.303299 176.979207 \nL 320.462407 199.583516 \nL 320.494228 195.413789 \nL 320.557871 129.246808 \nL 320.621514 138.13491 \nL 320.844264 294.719126 \nL 320.907907 283.087783 \nL 321.003372 177.308396 \nL 321.098836 183.233797 \nL 321.226122 204.74081 \nL 321.257943 199.144597 \nL 321.321586 157.227869 \nL 321.385229 179.722449 \nL 321.639801 331.039641 \nL 321.703444 314.360734 \nL 321.862551 207.264592 \nL 321.926194 212.641345 \nL 321.989837 222.297554 \nL 322.021659 217.46945 \nL 322.085302 175.881911 \nL 322.148944 200.900272 \nL 322.403516 336.196935 \nL 322.467159 323.248836 \nL 322.658088 232.392682 \nL 322.689909 235.245653 \nL 322.753552 243.475378 \nL 322.785374 235.026194 \nL 322.849017 160.08084 \nL 322.91266 177.966774 \nL 323.13541 325.443429 \nL 323.199053 312.824519 \nL 323.389982 181.258664 \nL 323.421803 182.246231 \nL 323.517267 192.670548 \nL 323.549089 185.757579 \nL 323.612732 140.987881 \nL 323.676375 160.410029 \nL 323.930947 331.36883 \nL 323.962768 318.74992 \nL 324.153697 195.633248 \nL 324.185518 196.950004 \nL 324.280983 202.875406 \nL 324.312804 195.633248 \nL 324.376447 130.673293 \nL 324.44009 142.963014 \nL 324.66284 299.108312 \nL 324.726483 284.843457 \nL 324.853769 172.590021 \nL 324.917412 181.587853 \nL 325.044698 199.693246 \nL 325.076519 193.328926 \nL 325.140162 127.600863 \nL 325.203805 137.257072 \nL 325.426555 297.352638 \nL 325.490198 284.843457 \nL 325.585663 175.772181 \nL 325.681127 189.927306 \nL 325.808413 209.129996 \nL 325.840234 204.301891 \nL 325.935699 133.416535 \nL 325.96752 143.182474 \nL 326.094806 259.715366 \nL 326.190271 296.58453 \nL 326.222092 296.145611 \nL 326.285735 252.912128 \nL 326.349378 175.004073 \nL 326.413021 183.014338 \nL 326.572128 206.496484 \nL 326.60395 202.436487 \nL 326.667593 146.474363 \nL 326.731235 164.470027 \nL 326.985807 311.507763 \nL 327.04945 291.975885 \nL 327.176736 199.583516 \nL 327.240379 205.179728 \nL 327.335843 221.639176 \nL 327.367665 213.409452 \nL 327.431308 149.217605 \nL 327.494951 166.44516 \nL 327.749522 298.449934 \nL 327.813165 284.843457 \nL 328.099558 173.906777 \nL 328.195023 117.396005 \nL 328.258666 138.244639 \nL 328.513238 299.108312 \nL 328.545059 286.050483 \nL 328.767809 157.776518 \nL 328.863274 170.285698 \nL 328.895095 166.115971 \nL 328.958738 122.333839 \nL 329.022381 140.658692 \nL 329.276953 314.689923 \nL 329.308774 304.814254 \nL 329.499703 184.111635 \nL 329.531524 184.221364 \nL 329.626989 192.999737 \nL 329.65881 188.061902 \nL 329.722453 138.573828 \nL 329.786096 155.691654 \nL 330.040668 325.882348 \nL 330.072489 314.470464 \nL 330.263418 193.767844 \nL 330.29524 195.523519 \nL 330.390704 201.55865 \nL 330.422525 195.523519 \nL 330.486168 138.683558 \nL 330.549811 149.875983 \nL 330.677097 273.431573 \nL 330.772562 313.592626 \nL 330.804383 312.824519 \nL 330.868026 268.274279 \nL 330.96349 186.854876 \nL 330.995312 187.403524 \nL 331.154419 198.815408 \nL 331.186241 191.79271 \nL 331.249884 139.341936 \nL 331.313526 150.534361 \nL 331.377169 191.353792 \nL 331.536277 313.153708 \nL 331.568098 307.447766 \nL 331.631741 269.481306 \nL 331.790848 175.333262 \nL 331.82267 175.113803 \nL 331.949956 198.925138 \nL 332.013599 161.617056 \nL 332.077242 184.331094 \nL 332.331813 328.2964 \nL 332.395456 312.166141 \nL 332.586385 206.057565 \nL 332.650028 211.434319 \nL 332.713671 203.972702 \nL 332.777314 149.875983 \nL 332.840957 160.958678 \nL 332.968243 249.949427 \nL 333.095529 293.951018 \nL 333.12735 292.305074 \nL 333.222814 239.195921 \nL 333.318279 195.523519 \nL 333.3501 197.498652 \nL 333.445565 209.129996 \nL 333.477386 206.277025 \nL 333.541029 145.706256 \nL 333.604672 158.544625 \nL 333.731958 260.702933 \nL 333.859244 306.569929 \nL 333.891065 301.302905 \nL 334.081994 188.061902 \nL 334.145637 200.571083 \nL 334.20928 211.544048 \nL 334.241101 207.374321 \nL 334.304744 166.115971 \nL 334.336566 181.587853 \nL 334.622959 310.739655 \nL 334.686602 297.681827 \nL 334.845709 205.289458 \nL 334.909352 213.299723 \nL 334.972995 235.684572 \nL 335.004816 235.245653 \nL 335.068459 195.413789 \nL 335.132102 199.583516 \nL 335.195745 222.846203 \nL 335.354853 305.143443 \nL 335.386674 302.94885 \nL 335.450317 267.067253 \nL 335.609424 172.91921 \nL 335.73671 184.989472 \nL 335.768532 181.368393 \nL 335.832175 127.271674 \nL 335.895817 141.975448 \nL 336.150389 298.888853 \nL 336.214032 270.907791 \nL 336.404961 155.581925 \nL 336.468604 161.068407 \nL 336.500425 170.395428 \nL 336.532247 169.73705 \nL 336.59589 117.944653 \nL 336.659533 145.157608 \nL 336.882283 305.692091 \nL 336.945926 294.719126 \nL 337.136855 181.478123 \nL 337.200498 189.049469 \nL 337.26414 196.401356 \nL 337.295962 195.19433 \nL 337.359605 135.501398 \nL 337.423248 154.704087 \nL 337.677819 302.83912 \nL 337.741462 286.599132 \nL 337.932391 186.525687 \nL 337.964213 189.488388 \nL 338.027856 197.498652 \nL 338.059677 192.560818 \nL 338.12332 139.232206 \nL 338.186963 161.397596 \nL 338.441535 304.265606 \nL 338.505178 290.549399 \nL 338.727928 185.099202 \nL 338.759749 190.256495 \nL 338.791571 193.987304 \nL 338.823392 190.585684 \nL 338.887035 125.954918 \nL 338.950678 146.254904 \nL 339.20525 287.14778 \nL 339.268893 261.032122 \nL 339.428 169.62732 \nL 339.459822 174.345695 \nL 339.555286 192.341359 \nL 339.587107 191.573251 \nL 339.65075 146.035445 \nL 339.682572 162.714352 \nL 339.968965 316.555327 \nL 340.000786 313.373167 \nL 340.128072 253.460776 \nL 340.223537 209.349455 \nL 340.28718 216.701342 \nL 340.319001 216.042964 \nL 340.350823 209.568914 \nL 340.414466 136.598694 \nL 340.478108 154.045709 \nL 340.700859 288.245076 \nL 340.764502 271.34671 \nL 340.923609 150.973279 \nL 340.95543 151.083009 \nL 341.082716 162.933811 \nL 341.114538 159.312733 \nL 341.178181 98.741964 \nL 341.241824 109.38574 \nL 341.464574 253.460776 \nL 341.528217 240.293218 \nL 341.623681 133.087346 \nL 341.719146 138.464099 \nL 341.846431 158.434896 \nL 341.878253 156.350032 \nL 341.941896 100.05872 \nL 342.005539 111.141415 \nL 342.26011 265.201849 \nL 342.291932 254.448343 \nL 342.451039 145.377067 \nL 342.482861 145.596526 \nL 342.641968 174.674884 \nL 342.705611 132.209508 \nL 342.769254 155.362465 \nL 343.023826 302.619661 \nL 343.087469 286.489402 \nL 343.246576 199.802975 \nL 343.310219 208.910536 \nL 343.373862 219.225124 \nL 343.405683 214.616478 \nL 343.469326 153.716521 \nL 343.532969 171.053806 \nL 343.787541 298.011016 \nL 343.851184 287.476969 \nL 344.010291 198.705679 \nL 344.073934 203.862972 \nL 344.137577 216.372153 \nL 344.169398 214.17756 \nL 344.233041 148.668956 \nL 344.296684 173.138669 \nL 344.519435 307.228306 \nL 344.551256 304.375335 \nL 344.614899 260.593204 \nL 344.774006 175.662451 \nL 344.901292 193.658115 \nL 344.933114 188.83001 \nL 345.028578 123.650595 \nL 345.060399 137.695991 \nL 345.28315 282.868323 \nL 345.346793 271.456439 \nL 345.474078 169.298131 \nL 345.537721 177.418126 \nL 345.665007 199.473786 \nL 345.696829 196.291626 \nL 345.760472 135.940317 \nL 345.824115 150.973279 \nL 346.046865 299.87642 \nL 346.110508 287.03805 \nL 346.205972 176.10137 \nL 346.301437 181.148934 \nL 346.428722 187.952173 \nL 346.460544 184.550553 \nL 346.524187 138.354369 \nL 346.58783 157.557058 \nL 346.842401 309.532629 \nL 346.874223 297.681827 \nL 347.065152 190.146766 \nL 347.192438 207.264592 \nL 347.224259 204.960269 \nL 347.287902 148.339767 \nL 347.351545 162.494893 \nL 347.574295 305.801821 \nL 347.637938 294.170478 \nL 347.797045 186.196498 \nL 347.828867 187.513254 \nL 347.956153 199.583516 \nL 347.987974 199.473786 \nL 348.051617 159.641922 \nL 348.11526 183.014338 \nL 348.369832 324.565592 \nL 348.433475 308.654792 \nL 348.592582 208.032699 \nL 348.656225 214.945667 \nL 348.719868 227.784037 \nL 348.751689 226.357551 \nL 348.815332 178.954341 \nL 348.878975 203.424054 \nL 349.133547 338.172069 \nL 349.19719 328.076941 \nL 349.41994 220.761339 \nL 349.483583 226.68674 \nL 349.515405 222.297554 \nL 349.579047 178.734882 \nL 349.64269 205.728377 \nL 349.865441 338.062339 \nL 349.929084 324.565592 \nL 350.120012 203.204594 \nL 350.151834 205.947836 \nL 350.247298 220.322421 \nL 350.27912 218.457016 \nL 350.374584 157.557058 \nL 350.406406 171.053806 \nL 350.660977 314.141275 \nL 350.692799 301.741824 \nL 350.883728 184.221364 \nL 351.011013 194.865141 \nL 351.042835 194.316493 \nL 351.106478 139.012747 \nL 351.170121 153.497061 \nL 351.392871 300.863987 \nL 351.456514 290.11048 \nL 351.679264 163.37273 \nL 351.742907 168.420294 \nL 351.80655 174.455425 \nL 351.870193 126.832755 \nL 351.933836 148.230038 \nL 352.156586 296.365071 \nL 352.220229 283.96562 \nL 352.315694 175.881911 \nL 352.411158 180.161367 \nL 352.538444 190.146766 \nL 352.570265 186.086768 \nL 352.633908 126.723026 \nL 352.697551 136.818154 \nL 352.920301 271.675899 \nL 352.983944 259.495907 \nL 353.11123 147.68139 \nL 353.174873 148.120308 \nL 353.302159 170.614887 \nL 353.33398 169.407861 \nL 353.397623 122.004651 \nL 353.461266 136.379235 \nL 353.715838 280.015352 \nL 353.779481 270.798061 \nL 353.938588 184.221364 \nL 354.002231 197.169464 \nL 354.097696 214.28729 \nL 354.161338 164.908945 \nL 354.224981 189.598117 \nL 354.479553 321.82235 \nL 354.543196 310.410466 \nL 354.765946 217.908368 \nL 354.797768 221.309987 \nL 354.829589 224.162958 \nL 354.861411 222.187825 \nL 354.925054 161.287867 \nL 354.988697 187.842443 \nL 355.211447 292.305074 \nL 355.27509 277.6013 \nL 355.466019 148.449497 \nL 355.49784 153.93598 \nL 355.625126 165.347864 \nL 355.688769 116.408438 \nL 355.752412 136.927883 \nL 356.006983 277.052652 \nL 356.038805 267.067253 \nL 356.229734 152.509494 \nL 356.325198 162.385163 \nL 356.35702 164.140838 \nL 356.388841 162.604622 \nL 356.452484 109.056551 \nL 356.516127 120.468435 \nL 356.738877 256.094288 \nL 356.80252 242.158622 \nL 356.993449 134.184642 \nL 357.088913 145.047878 \nL 357.120735 148.998145 \nL 357.152556 146.474363 \nL 357.248021 88.098187 \nL 357.279842 100.607368 \nL 357.502592 239.195921 \nL 357.566235 225.918633 \nL 357.6617 116.408438 \nL 357.757164 121.126813 \nL 357.916271 139.012747 \nL 358.011736 87.988458 \nL 358.043557 100.497638 \nL 358.298129 244.572674 \nL 358.32995 232.941331 \nL 358.457236 127.052215 \nL 358.520879 130.344104 \nL 358.679987 181.148934 \nL 358.711808 162.165704 \nL 358.743629 123.101947 \nL 358.807272 138.903017 \nL 359.061844 272.334277 \nL 359.125487 252.034291 \nL 359.252773 166.993809 \nL 359.316416 171.492724 \nL 359.41188 192.231629 \nL 359.443702 186.854876 \nL 359.507345 129.795456 \nL 359.570988 146.693823 \nL 359.825559 270.029954 \nL 359.889202 259.166718 \nL 360.04831 178.295963 \nL 360.111952 184.660283 \nL 360.175595 198.37649 \nL 360.207417 194.97487 \nL 360.302881 126.942485 \nL 360.334703 142.633825 \nL 360.557453 272.992654 \nL 360.621096 260.044555 \nL 360.780203 149.546794 \nL 360.812025 150.314901 \nL 360.939311 163.921378 \nL 360.971132 160.848948 \nL 361.034775 119.261409 \nL 361.098418 149.107875 \nL 361.35299 288.683995 \nL 361.416633 247.206186 \nL 361.480275 172.91921 \nL 361.543918 174.016507 \nL 361.57574 174.235966 \nL 361.703026 187.184065 \nL 361.734847 185.757579 \nL 361.830312 137.695991 \nL 361.862133 152.180305 \nL 362.116705 306.899118 \nL 362.148526 299.437501 \nL 362.339455 182.136501 \nL 362.371277 183.014338 \nL 362.466741 195.413789 \nL 362.498562 194.865141 \nL 362.562205 153.497061 \nL 362.625848 173.138669 \nL 362.88042 323.907214 \nL 362.912241 314.799653 \nL 363.10317 206.715943 \nL 363.134992 209.568914 \nL 363.230456 219.993232 \nL 363.294099 194.97487 \nL 363.357742 150.534361 \nL 363.389563 159.861381 \nL 363.612314 292.853722 \nL 363.675957 281.002919 \nL 363.866885 170.505158 \nL 363.96235 181.478123 \nL 364.025993 187.952173 \nL 364.121457 139.451665 \nL 364.153279 150.095442 \nL 364.40785 275.187248 \nL 364.471493 258.61807 \nL 364.630601 179.064071 \nL 364.662422 182.026771 \nL 364.757886 197.827841 \nL 364.789708 195.633248 \nL 364.853351 150.534361 \nL 364.916994 166.774349 \nL 365.171565 292.524533 \nL 365.235208 280.125082 \nL 365.426137 192.560818 \nL 365.48978 199.802975 \nL 365.521602 202.436487 \nL 365.553423 196.511086 \nL 365.617066 144.060311 \nL 365.680709 175.772181 \nL 365.903459 291.427236 \nL 365.967102 276.613733 \nL 366.158031 168.420294 \nL 366.189852 168.091105 \nL 366.285317 178.954341 \nL 366.317138 176.979207 \nL 366.412603 119.480868 \nL 366.476246 149.107875 \nL 366.667174 268.493739 \nL 366.698996 267.835361 \nL 366.762639 222.626743 \nL 366.826282 150.973279 \nL 366.889925 159.971111 \nL 367.01721 180.161367 \nL 367.049032 186.635417 \nL 367.080853 185.318661 \nL 367.176318 124.199244 \nL 367.239961 155.362465 \nL 367.462711 281.771027 \nL 367.526354 239.63484 \nL 367.621818 165.786782 \nL 367.65364 166.55489 \nL 367.812747 188.83001 \nL 367.844569 188.61055 \nL 367.940033 130.563564 \nL 368.003676 155.691654 \nL 368.194605 271.34671 \nL 368.226426 270.139683 \nL 368.290069 219.993232 \nL 368.385533 144.938148 \nL 368.417355 150.64409 \nL 368.608284 179.722449 \nL 368.703748 123.321406 \nL 368.767391 146.803552 \nL 368.990141 271.785628 \nL 369.053784 232.612142 \nL 369.244713 127.710593 \nL 369.371999 152.399765 \nL 369.40382 143.950581 \nL 369.435642 115.85979 \nL 369.499285 146.254904 \nL 369.753856 282.209945 \nL 369.817499 270.139683 \nL 370.008428 178.625152 \nL 370.04025 181.478123 \nL 370.135714 192.231629 \nL 370.231178 138.244639 \nL 370.263 154.594358 \nL 370.517572 282.209945 \nL 370.549393 278.369407 \nL 370.7085 200.241894 \nL 370.803965 214.397019 \nL 370.867608 230.746738 \nL 370.899429 227.125659 \nL 370.994894 154.155439 \nL 371.058537 188.171632 \nL 371.249465 288.354806 \nL 371.281287 287.14778 \nL 371.34493 244.353215 \nL 371.504037 160.3003 \nL 371.535859 159.312733 \nL 371.663144 176.650018 \nL 371.694966 168.420294 \nL 371.758609 137.366802 \nL 371.79043 155.911114 \nL 372.01318 308.654792 \nL 372.045002 306.350469 \nL 372.108645 263.007256 \nL 372.204109 193.109466 \nL 372.235931 193.328926 \nL 372.267752 192.670548 \nL 372.395038 202.655946 \nL 372.42686 199.034868 \nL 372.522324 151.851116 \nL 372.554145 164.250567 \nL 372.776896 307.338036 \nL 372.840539 293.951018 \nL 372.936003 192.341359 \nL 373.031467 196.730545 \nL 373.190575 214.616478 \nL 373.286039 157.00841 \nL 373.349682 187.074335 \nL 373.540611 308.654792 \nL 373.572432 307.996414 \nL 373.636075 262.568337 \nL 373.699718 189.268928 \nL 373.763361 193.438655 \nL 373.890647 211.873237 \nL 373.95429 218.676476 \nL 373.986111 209.898103 \nL 374.049754 163.37273 \nL 374.113397 188.391091 \nL 374.304326 307.118577 \nL 374.336147 306.460199 \nL 374.39979 265.640768 \nL 374.495255 191.353792 \nL 374.527076 191.573251 \nL 374.718005 223.065662 \nL 374.749826 216.262423 \nL 374.813469 176.430559 \nL 374.845291 188.061902 \nL 375.099863 320.395865 \nL 375.163506 301.412635 \nL 375.322613 212.312156 \nL 375.354434 213.628912 \nL 375.449899 229.759171 \nL 375.48172 228.332685 \nL 375.577185 174.894344 \nL 375.640828 203.643513 \nL 375.831756 306.02128 \nL 375.895399 301.741824 \nL 376.022685 212.751074 \nL 376.118149 174.565155 \nL 376.149971 175.772181 \nL 376.245435 190.146766 \nL 376.3409 134.294372 \nL 376.372721 149.985712 \nL 376.595471 277.162381 \nL 376.627293 276.504003 \nL 376.690936 240.622406 \nL 376.818222 160.08084 \nL 376.850043 160.629489 \nL 376.977329 189.817577 \nL 377.040972 175.881911 \nL 377.104615 127.161944 \nL 377.136436 141.426799 \nL 377.359187 285.721294 \nL 377.42283 274.41914 \nL 377.550115 177.527855 \nL 377.613758 185.318661 \nL 377.741044 198.705679 \nL 377.772866 197.498652 \nL 377.86833 150.314901 \nL 377.900152 164.250567 \nL 378.122902 314.470464 \nL 378.154723 307.228306 \nL 378.218366 268.274279 \nL 378.377474 179.502989 \nL 378.504759 188.83001 \nL 378.536581 193.767844 \nL 378.568402 183.233797 \nL 378.632045 141.31707 \nL 378.663867 153.387332 \nL 378.886617 296.035882 \nL 378.95026 281.112649 \nL 379.141189 171.821913 \nL 379.300296 188.61055 \nL 379.363939 149.107875 \nL 379.39576 133.965183 \nL 379.427582 144.718689 \nL 379.650332 293.182911 \nL 379.713975 282.539134 \nL 379.841261 187.074335 \nL 379.904904 189.378658 \nL 380.064011 217.798638 \nL 380.095833 211.763507 \nL 380.159476 171.931643 \nL 380.191297 182.57542 \nL 380.445869 313.921815 \nL 380.509512 298.011016 \nL 380.668619 205.289458 \nL 380.732262 210.117563 \nL 380.827726 221.200258 \nL 380.923191 181.807312 \nL 380.955012 197.059734 \nL 381.209584 325.882348 \nL 381.241405 322.700188 \nL 381.33687 276.394274 \nL 381.464156 204.082432 \nL 381.495977 205.399188 \nL 381.591442 218.127827 \nL 381.623263 210.88567 \nL 381.686906 170.724617 \nL 381.718727 186.854876 \nL 381.941478 316.884516 \nL 381.973299 315.019112 \nL 382.036942 274.41914 \nL 382.164228 197.169464 \nL 382.196049 197.937571 \nL 382.227871 198.486219 \nL 382.355157 209.239725 \nL 382.450621 159.093274 \nL 382.514264 192.231629 \nL 382.705193 314.689923 \nL 382.737014 314.360734 \nL 382.800657 275.077518 \nL 382.959765 203.533783 \nL 383.118872 214.945667 \nL 383.214336 163.043541 \nL 383.277979 195.0846 \nL 383.500729 316.226138 \nL 383.564372 274.30941 \nL 383.72348 182.685149 \nL 383.755301 179.502989 \nL 383.818944 182.35596 \nL 383.882587 187.184065 \nL 383.978051 146.584093 \nL 384.009873 162.933811 \nL 384.232623 312.49533 \nL 384.296266 301.741824 \nL 384.519016 198.595949 \nL 384.646302 214.945667 \nL 384.741767 166.774349 \nL 384.80541 195.413789 \nL 385.02816 316.774786 \nL 385.091803 278.588867 \nL 385.25091 195.19433 \nL 385.410017 212.970534 \nL 385.441839 205.618647 \nL 385.505482 178.515422 \nL 385.537303 188.83001 \nL 385.791875 320.395865 \nL 385.855518 303.168309 \nL 386.014625 222.736473 \nL 386.046447 227.235389 \nL 386.141911 243.585107 \nL 386.173733 243.036459 \nL 386.269197 195.633248 \nL 386.33284 221.529447 \nL 386.55559 326.760185 \nL 386.587412 323.797484 \nL 387.032912 184.660283 \nL 387.064734 196.511086 \nL 387.287484 320.944513 \nL 387.319305 317.542894 \nL 387.382948 272.334277 \nL 387.542056 189.488388 \nL 387.573877 189.927306 \nL 387.669341 201.33919 \nL 387.701163 201.010001 \nL 387.796627 152.290035 \nL 387.86027 185.099202 \nL 388.051199 312.60506 \nL 388.08302 312.49533 \nL 388.146663 270.578602 \nL 388.273949 201.119731 \nL 388.433057 218.676476 \nL 388.464878 221.419717 \nL 388.528521 189.268928 \nL 388.560342 168.091105 \nL 388.623985 197.279193 \nL 388.814914 320.944513 \nL 388.846736 318.969379 \nL 388.910379 274.967788 \nL 389.069486 198.15703 \nL 389.16495 205.179728 \nL 389.196772 208.142429 \nL 389.228593 206.277025 \nL 389.324058 159.203003 \nL 389.3877 188.72028 \nL 389.578629 316.884516 \nL 389.610451 316.555327 \nL 389.674094 271.12725 \nL 389.833201 188.61055 \nL 389.865022 189.488388 \nL 389.992308 201.55865 \nL 390.087773 157.337599 \nL 390.151416 185.099202 \nL 390.342344 310.959115 \nL 390.374166 310.520196 \nL 390.437809 269.152117 \nL 390.596916 186.745146 \nL 390.660559 196.181897 \nL 390.756024 215.494316 \nL 390.787845 210.666211 \nL 390.851488 177.747315 \nL 390.883309 188.939739 \nL 391.10606 317.981813 \nL 391.201524 297.462367 \nL 391.32881 229.320252 \nL 391.392453 237.111058 \nL 391.519739 263.007256 \nL 391.55156 256.094288 \nL 391.615203 206.606214 \nL 391.678846 227.015929 \nL 391.901596 326.211537 \nL 391.933418 325.22397 \nL 392.028882 286.92832 \nL 392.156168 237.440247 \nL 392.187989 242.158622 \nL 392.283454 261.141852 \nL 392.315275 256.423477 \nL 392.41074 198.486219 \nL 392.442561 210.446752 \nL 392.63349 331.47856 \nL 392.665311 330.161804 \nL 392.728954 288.793725 \nL 392.888062 207.045132 \nL 392.983526 220.43215 \nL 393.047169 227.345118 \nL 393.07899 222.078095 \nL 393.174455 181.807312 \nL 393.206276 196.511086 \nL 393.429027 329.283967 \nL 393.49267 289.232643 \nL 393.651777 198.37649 \nL 393.683598 194.097033 \nL 393.747241 199.254327 \nL 393.810884 210.117563 \nL 393.842706 202.875406 \nL 393.93817 178.625152 \nL 393.969991 193.548385 \nL 394.192742 330.929912 \nL 394.256385 290.11048 \nL 394.415492 207.154862 \nL 394.542778 223.394851 \nL 394.574599 229.8689 \nL 394.606421 226.9062 \nL 394.701885 188.391091 \nL 394.733707 197.059734 \nL 394.924635 317.542894 \nL 394.956457 316.006679 \nL 395.0201 274.748329 \nL 395.147386 195.633248 \nL 395.179207 195.19433 \nL 395.338314 210.446752 \nL 395.370136 207.045132 \nL 395.4656 164.908945 \nL 395.497422 172.041373 \nL 395.688351 294.170478 \nL 395.720172 293.621829 \nL 395.783815 253.460776 \nL 395.879279 177.966774 \nL 395.911101 178.734882 \nL 395.974744 187.622984 \nL 396.10203 221.309987 \nL 396.133851 219.334854 \nL 396.229316 190.256495 \nL 396.261137 199.473786 \nL 396.483887 312.275871 \nL 396.515709 308.106144 \nL 396.706638 212.970534 \nL 396.802102 232.502412 \nL 396.865745 239.964029 \nL 396.897566 238.208354 \nL 396.993031 204.52135 \nL 397.024852 212.860804 \nL 397.215781 315.019112 \nL 397.279424 311.617493 \nL 397.374888 259.495907 \nL 397.470353 213.080263 \nL 397.533996 215.823505 \nL 397.62946 232.173223 \nL 397.661281 228.222956 \nL 397.756746 182.57542 \nL 397.788567 190.146766 \nL 397.947675 298.888853 \nL 398.011318 296.145611 \nL 398.074961 252.473209 \nL 398.138603 173.906777 \nL 398.202246 180.051637 \nL 398.297711 197.059734 \nL 398.393175 214.506749 \nL 398.424997 210.227292 \nL 398.520461 171.821913 \nL 398.552282 183.782446 \nL 398.775033 309.31317 \nL 398.838676 271.23698 \nL 399.029604 164.031108 \nL 399.15689 180.490556 \nL 399.220533 172.480291 \nL 399.284176 162.165704 \nL 399.506926 307.447766 \nL 399.570569 296.365071 \nL 399.79332 192.121899 \nL 399.920605 208.361888 \nL 399.952427 206.386754 \nL 400.047891 171.163536 \nL 400.079713 179.1738 \nL 400.270642 302.290472 \nL 400.302463 301.302905 \nL 400.366106 256.204017 \nL 400.429749 181.697582 \nL 400.493392 188.83001 \nL 400.588856 206.277025 \nL 400.684321 222.846203 \nL 400.747964 212.531615 \nL 400.811607 182.46569 \nL 400.843428 189.159199 \nL 401.066178 308.654792 \nL 401.129821 269.042387 \nL 401.225286 191.353792 \nL 401.257107 192.341359 \nL 401.448036 222.517014 \nL 401.479857 222.407284 \nL 401.575322 194.426222 \nL 401.607143 199.144597 \nL 401.829893 312.714789 \nL 401.861715 306.679658 \nL 402.052644 210.9954 \nL 402.148108 233.928898 \nL 402.211751 240.841866 \nL 402.243572 237.330517 \nL 402.339037 207.045132 \nL 402.370858 213.189993 \nL 402.593609 325.662888 \nL 402.62543 322.700188 \nL 402.720894 275.735896 \nL 402.816359 230.966197 \nL 402.84818 234.148357 \nL 402.975466 254.448343 \nL 403.007288 249.839697 \nL 403.102752 207.374321 \nL 403.134573 214.726208 \nL 403.325502 326.650455 \nL 403.389145 311.617493 \nL 403.548253 204.411621 \nL 403.580074 204.960269 \nL 403.739181 222.078095 \nL 403.771003 218.018098 \nL 403.866467 185.099202 \nL 403.898289 194.206763 \nL 404.089217 324.016944 \nL 404.121039 322.151539 \nL 404.184682 278.259678 \nL 404.248325 201.997568 \nL 404.311968 208.142429 \nL 404.343789 208.691077 \nL 404.502896 232.502412 \nL 404.534718 229.320252 \nL 404.630182 193.548385 \nL 404.662004 199.254327 \nL 404.852933 321.163973 \nL 404.884754 317.213705 \nL 404.948397 272.553736 \nL 405.01204 203.424054 \nL 405.075683 208.252159 \nL 405.139326 212.970534 \nL 405.266612 233.928898 \nL 405.393898 190.914873 \nL 405.425719 199.144597 \nL 405.616648 330.490993 \nL 405.648469 329.064508 \nL 405.712112 287.14778 \nL 405.839398 206.167295 \nL 405.871219 205.289458 \nL 405.998505 227.674307 \nL 406.062148 225.918633 \nL 406.157613 194.097033 \nL 406.189434 197.718112 \nL 406.380363 326.869915 \nL 406.412184 324.455862 \nL 406.475827 286.708861 \nL 406.571292 209.459185 \nL 406.634935 213.628912 \nL 406.825863 237.549976 \nL 406.857685 233.489979 \nL 406.921328 218.237557 \nL 406.953149 221.858636 \nL 407.1759 334.66072 \nL 407.207721 329.613156 \nL 407.303185 269.152117 \nL 407.39865 234.367816 \nL 407.430471 239.086191 \nL 407.557757 268.822928 \nL 407.589579 267.067253 \nL 407.716864 232.612142 \nL 407.748686 252.802398 \nL 407.907793 339.269365 \nL 407.939615 337.84288 \nL 408.003258 323.139106 \nL 408.130544 242.378081 \nL 408.194186 248.742401 \nL 408.321472 283.526701 \nL 408.353294 278.149948 \nL 408.448758 234.258087 \nL 408.48058 239.195921 \nL 408.671508 342.890444 \nL 408.70333 340.91531 \nL 408.766973 294.499667 \nL 408.92608 203.314324 \nL 408.989723 209.788374 \nL 409.085187 219.664043 \nL 409.117009 217.24999 \nL 409.212473 185.53812 \nL 409.244295 191.353792 \nL 409.467045 316.555327 \nL 409.530688 271.456439 \nL 409.689795 193.877574 \nL 409.848903 211.544048 \nL 409.976189 173.906777 \nL 410.00801 177.747315 \nL 410.23076 312.275871 \nL 410.294403 266.738064 \nL 410.389868 194.316493 \nL 410.421689 197.388923 \nL 410.548975 211.873237 \nL 410.612618 223.50458 \nL 410.644439 220.54188 \nL 410.739904 185.53812 \nL 410.771725 187.952173 \nL 410.962654 313.153708 \nL 410.994475 312.275871 \nL 411.058118 268.16455 \nL 411.121761 194.645681 \nL 411.185404 197.388923 \nL 411.249047 205.069999 \nL 411.376333 235.355383 \nL 411.439976 228.003496 \nL 411.53544 201.010001 \nL 411.726369 329.722886 \nL 411.758191 328.076941 \nL 411.821833 285.501835 \nL 411.917298 208.471618 \nL 411.949119 212.092696 \nL 412.012762 218.237557 \nL 412.17187 243.365648 \nL 412.235513 235.904031 \nL 412.299155 221.200258 \nL 412.490084 332.795316 \nL 412.521906 332.575857 \nL 412.585549 310.520196 \nL 412.744656 221.639176 \nL 412.776477 225.369985 \nL 412.903763 258.727799 \nL 412.967406 251.485642 \nL 413.062871 226.79647 \nL 413.094692 247.864564 \nL 413.285621 333.782883 \nL 413.349264 319.737487 \nL 413.540193 227.564578 \nL 413.603836 244.024026 \nL 413.667478 254.119154 \nL 413.6993 249.400779 \nL 413.794764 219.883502 \nL 413.826586 221.748906 \nL 414.017515 342.561255 \nL 414.049336 341.463959 \nL 414.112979 295.926152 \nL 414.272086 212.860804 \nL 414.463015 243.255918 \nL 414.494837 237.659706 \nL 414.558479 213.409452 \nL 414.590301 214.06783 \nL 414.78123 341.244499 \nL 414.813051 340.91531 \nL 414.876694 297.572097 \nL 415.035801 207.264592 \nL 415.099444 211.982967 \nL 415.22673 231.075927 \nL 415.290373 222.846203 \nL 415.322195 208.471618 \nL 415.354016 210.007833 \nL 415.544945 343.658552 \nL 415.576766 343.329363 \nL 415.640409 301.741824 \nL 415.767695 215.823505 \nL 415.799517 216.701342 \nL 415.958624 234.367816 \nL 415.990445 231.734305 \nL 416.08591 204.850539 \nL 416.117731 213.738641 \nL 416.30866 345.194767 \nL 416.340482 343.768281 \nL 416.404124 299.327771 \nL 416.53141 221.858636 \nL 416.563232 221.968365 \nL 416.595053 222.517014 \nL 416.722339 231.844034 \nL 416.754161 229.429982 \nL 416.849625 202.655946 \nL 416.881446 207.484051 \nL 417.072375 334.331531 \nL 417.104197 332.356397 \nL 417.16784 292.414803 \nL 417.326947 189.598117 \nL 417.358768 186.854876 \nL 417.39059 189.378658 \nL 417.486054 201.668379 \nL 417.581519 196.950004 \nL 417.61334 196.840275 \nL 417.676983 231.624575 \nL 417.867912 331.917479 \nL 417.931555 315.128842 \nL 418.090662 225.699174 \nL 418.154305 239.41538 \nL 418.249769 261.471041 \nL 418.281591 259.166718 \nL 418.377055 237.769435 \nL 418.408877 240.073758 \nL 418.631627 348.267197 \nL 418.663449 344.975307 \nL 418.790734 273.321843 \nL 418.854377 247.315915 \nL 418.91802 252.14402 \nL 418.981663 261.80023 \nL 419.013485 261.032122 \nL 419.172592 227.893767 \nL 419.363521 337.513691 \nL 419.395342 335.319098 \nL 419.458985 294.609396 \nL 419.586271 220.761339 \nL 419.618092 222.407284 \nL 419.681735 230.307819 \nL 419.809021 247.974293 \nL 419.840843 242.817 \nL 419.936307 217.35972 \nL 420.127236 340.366662 \nL 420.159057 340.037473 \nL 420.2227 298.669393 \nL 420.381808 221.968365 \nL 420.540915 231.514845 \nL 420.668201 211.873237 \nL 420.700022 214.616478 \nL 420.890951 336.855313 \nL 420.922773 336.745583 \nL 420.986415 297.901286 \nL 421.145523 222.187825 \nL 421.30463 240.622406 \nL 421.368273 236.672139 \nL 421.463737 215.274856 \nL 421.654666 338.391528 \nL 421.686488 337.074772 \nL 421.750131 293.621829 \nL 421.909238 216.372153 \nL 421.941059 216.152694 \nL 422.068345 229.320252 \nL 422.100167 227.235389 \nL 422.195631 207.264592 \nL 422.227453 208.361888 \nL 422.450203 336.965043 \nL 422.513846 301.632094 \nL 422.672953 213.958101 \nL 422.704775 214.945667 \nL 422.863882 233.599709 \nL 422.895703 233.16079 \nL 422.927525 233.599709 \nL 422.991168 226.79647 \nL 423.213918 348.376927 \nL 423.24574 346.840712 \nL 423.436668 237.879165 \nL 423.563954 263.336445 \nL 423.595776 265.750497 \nL 423.627597 263.446175 \nL 423.754883 238.427813 \nL 423.977633 339.927743 \nL 424.009455 336.306665 \nL 424.104919 290.878588 \nL 424.200383 250.827264 \nL 424.232205 253.131587 \nL 424.359491 273.431573 \nL 424.391312 268.603468 \nL 424.518598 228.881334 \nL 424.709527 335.867746 \nL 424.741348 333.234234 \nL 424.804991 288.464536 \nL 424.932277 214.28729 \nL 424.964099 214.397019 \nL 425.059563 225.040796 \nL 425.155027 239.63484 \nL 425.186849 234.148357 \nL 425.282313 209.129996 \nL 425.505064 325.11424 \nL 425.568706 285.062916 \nL 425.727814 204.082432 \nL 425.759635 203.533783 \nL 425.886921 210.446752 \nL 425.918743 207.593781 \nL 426.014207 193.987304 \nL 426.046028 200.022435 \nL 426.236957 329.064508 \nL 426.268779 328.625589 \nL 426.332422 290.000751 \nL 426.491529 213.958101 \nL 426.682458 236.45268 \nL 426.746101 234.148357 \nL 426.809744 218.895935 \nL 427.000672 343.329363 \nL 427.032494 343.219633 \nL 427.096137 308.215873 \nL 427.255244 219.773772 \nL 427.350709 229.320252 \nL 427.446173 243.585107 \nL 427.509816 242.268351 \nL 427.573459 223.065662 \nL 427.764388 335.867746 \nL 427.796209 335.209368 \nL 427.859852 298.120745 \nL 428.018959 223.394851 \nL 428.273531 245.99916 \nL 428.305352 240.402947 \nL 428.337174 233.05106 \nL 428.559924 342.451525 \nL 428.591746 337.73315 \nL 428.782674 257.081855 \nL 428.878139 275.077518 \nL 428.941782 281.661297 \nL 428.973603 278.588867 \nL 429.100889 252.25375 \nL 429.323639 355.619084 \nL 429.355461 352.546654 \nL 429.450925 309.4229 \nL 429.54639 269.042387 \nL 429.578211 270.798061 \nL 429.705497 287.476969 \nL 429.737318 282.868323 \nL 429.864604 247.864564 \nL 430.055533 364.836375 \nL 430.087355 363.30016 \nL 430.150997 322.480728 \nL 430.310105 234.587276 \nL 430.341926 233.709438 \nL 430.469212 245.7797 \nL 430.532855 242.048892 \nL 430.596498 234.916464 \nL 430.628319 228.332685 \nL 430.819248 361.763945 \nL 430.85107 360.666648 \nL 430.914713 323.797484 \nL 431.07382 242.268351 \nL 431.105641 241.939162 \nL 431.264749 248.193753 \nL 431.29657 248.522942 \nL 431.328392 247.974293 \nL 431.392035 232.173223 \nL 431.582963 356.167732 \nL 431.646606 344.865578 \nL 431.869357 232.941331 \nL 432.092107 242.70727 \nL 432.15575 225.479714 \nL 432.346679 353.53422 \nL 432.410321 343.439092 \nL 432.633072 225.369985 \nL 432.792179 237.769435 \nL 432.855822 235.904031 \nL 432.919465 223.50458 \nL 433.110394 348.925575 \nL 433.142215 348.706116 \nL 433.205858 313.592626 \nL 433.364965 235.684572 \nL 433.396787 234.038627 \nL 433.428608 235.904031 \nL 433.46043 237.001328 \nL 433.619537 252.582939 \nL 433.651359 251.266183 \nL 433.68318 237.988895 \nL 433.715002 256.752666 \nL 433.90593 355.070436 \nL 433.969573 341.573688 \nL 434.128681 259.825096 \nL 434.192324 264.543471 \nL 434.287788 275.955355 \nL 434.319609 273.431573 \nL 434.446895 246.767267 \nL 434.669646 356.167732 \nL 434.733288 346.840712 \nL 434.892396 267.94509 \nL 434.98786 278.259678 \nL 435.019682 281.990486 \nL 435.051503 280.67373 \nL 435.21061 244.682404 \nL 435.401539 358.581785 \nL 435.433361 358.033136 \nL 435.497004 319.737487 \nL 435.656111 229.649441 \nL 435.687932 227.235389 \nL 435.719754 230.527278 \nL 435.751575 230.08836 \nL 435.84704 237.001328 \nL 435.878861 235.355383 \nL 435.942504 230.198089 \nL 435.974326 220.54188 \nL 436.165254 352.327194 \nL 436.197076 351.559087 \nL 436.260719 314.251004 \nL 436.419826 221.968365 \nL 436.515291 217.140261 \nL 436.547112 218.676476 \nL 436.674398 222.955932 \nL 436.706219 221.419717 \nL 436.738041 210.446752 \nL 436.769862 236.123491 \nL 436.960791 348.376927 \nL 437.024434 315.128842 \nL 437.183541 214.506749 \nL 437.215363 211.434319 \nL 437.279006 211.544048 \nL 437.37447 219.444583 \nL 437.438113 218.786205 \nL 437.501756 213.299723 \nL 437.692685 345.085037 \nL 437.756328 336.416394 \nL 437.947256 214.06783 \nL 437.979078 214.28729 \nL 438.106364 223.285121 \nL 438.138185 221.309987 \nL 438.265471 216.701342 \nL 438.488221 352.875843 \nL 438.520043 345.194767 \nL 438.742793 216.811072 \nL 438.774615 216.920801 \nL 438.838257 221.309987 \nL 438.997365 238.537543 \nL 439.029186 229.759171 \nL 439.061008 249.510508 \nL 439.251937 356.71638 \nL 439.315579 345.414226 \nL 439.474687 240.951595 \nL 439.570151 250.278616 \nL 439.633794 257.520773 \nL 439.665616 253.460776 \nL 439.792901 245.7797 \nL 440.015652 361.434756 \nL 440.079295 354.302328 \nL 440.238402 262.678067 \nL 440.365688 275.845625 \nL 440.397509 277.381841 \nL 440.429331 274.30941 \nL 440.556617 247.754834 \nL 440.747545 355.948273 \nL 440.811188 344.755848 \nL 441.033939 221.968365 \nL 441.193046 235.465113 \nL 441.256689 230.198089 \nL 441.320332 218.018098 \nL 441.543082 341.793147 \nL 441.574903 337.184502 \nL 441.797654 227.235389 \nL 441.92494 240.402947 \nL 441.956761 238.427813 \nL 442.084047 220.212691 \nL 442.274976 343.109903 \nL 442.338619 331.039641 \nL 442.561369 224.931066 \nL 442.656833 231.185656 \nL 442.688655 230.527278 \nL 442.784119 209.020266 \nL 442.847762 212.751074 \nL 443.038691 343.987741 \nL 443.070512 343.329363 \nL 443.134155 308.874251 \nL 443.293263 216.920801 \nL 443.325084 215.165127 \nL 443.356906 217.46945 \nL 443.388727 216.811072 \nL 443.516013 226.028363 \nL 443.547834 224.711607 \nL 443.579656 223.50458 \nL 443.611477 216.372153 \nL 443.834228 348.596386 \nL 443.866049 340.366662 \nL 444.056978 225.479714 \nL 444.120621 229.100793 \nL 444.311549 246.438078 \nL 444.343371 248.852131 \nL 444.375192 238.098624 \nL 444.407014 253.241317 \nL 444.597943 356.71638 \nL 444.661586 344.646119 \nL 444.820693 259.276448 \nL 444.884336 265.531038 \nL 444.9798 276.504003 \nL 445.011622 273.102384 \nL 445.138908 255.43591 \nL 445.361658 363.409889 \nL 445.425301 357.265029 \nL 445.61623 266.738064 \nL 445.711694 273.980221 \nL 445.743515 271.675899 \nL 445.902623 242.926729 \nL 446.093552 358.581785 \nL 446.125373 357.594218 \nL 446.189016 319.298568 \nL 446.348123 205.508917 \nL 446.379945 203.533783 \nL 446.443588 205.179728 \nL 446.634516 218.237557 \nL 446.666338 210.117563 \nL 446.889088 350.900709 \nL 446.92091 341.354229 \nL 447.14366 206.496484 \nL 447.175481 208.252159 \nL 447.207303 208.032699 \nL 447.302767 218.127827 \nL 447.36641 217.35972 \nL 447.430053 216.481883 \nL 447.652803 353.973139 \nL 447.716446 315.348301 \nL 447.875554 216.152694 \nL 447.907375 215.165127 \nL 447.939197 216.701342 \nL 447.971018 216.372153 \nL 448.034661 223.285121 \nL 448.066482 219.993232 \nL 448.130125 213.848371 \nL 448.193768 216.481883 \nL 448.416519 346.182334 \nL 448.44834 337.403961 \nL 448.67109 210.775941 \nL 448.702912 211.873237 \nL 448.734733 210.666211 \nL 448.766555 211.763507 \nL 448.798376 213.299723 \nL 448.830198 210.007833 \nL 448.89384 205.728377 \nL 448.957483 206.386754 \nL 449.180234 344.426659 \nL 449.212055 335.648287 \nL 449.434805 202.546217 \nL 449.466627 206.167295 \nL 449.75302 250.827264 \nL 449.943949 353.64395 \nL 450.007592 341.13477 \nL 450.198521 229.8689 \nL 450.262163 239.086191 \nL 450.325806 246.328349 \nL 450.357628 242.268351 \nL 450.484914 235.026194 \nL 450.707664 349.803412 \nL 450.771307 343.329363 \nL 450.962236 246.547808 \nL 451.025879 257.191584 \nL 451.089522 264.214282 \nL 451.121343 261.471041 \nL 451.248629 248.522942 \nL 451.471379 351.010438 \nL 451.535022 342.670985 \nL 451.694129 256.972125 \nL 451.757772 265.750497 \nL 451.853237 280.015352 \nL 451.885058 272.992654 \nL 452.012344 244.024026 \nL 452.203273 356.058003 \nL 452.266916 344.755848 \nL 452.553309 215.055397 \nL 452.744238 227.015929 \nL 452.776059 217.579179 \nL 452.807881 237.330517 \nL 452.998809 343.000174 \nL 453.062452 308.654792 \nL 453.22156 209.459185 \nL 453.253381 207.154862 \nL 453.317024 208.471618 \nL 453.380667 216.262423 \nL 453.412489 211.324589 \nL 453.44431 207.045132 \nL 453.507953 210.556481 \nL 453.539774 211.214859 \nL 453.762525 343.109903 \nL 453.794346 335.977476 \nL 454.112561 172.480291 \nL 454.176204 168.859213 \nL 454.208025 170.614887 \nL 454.30349 170.285698 \nL 454.335311 185.099202 \nL 454.52624 325.443429 \nL 454.589883 296.803989 \nL 454.780812 140.110043 \nL 454.908097 122.11438 \nL 454.939919 122.553299 \nL 455.099026 159.422463 \nL 455.321776 309.093711 \nL 455.353598 306.460199 \nL 455.671813 138.903017 \nL 455.735456 135.611128 \nL 455.862741 167.652187 \nL 456.085492 302.400202 \nL 456.117313 302.729391 \nL 456.371885 139.341936 \nL 456.499171 152.509494 \nL 456.626457 201.44892 \nL 456.817385 311.288304 \nL 456.881028 279.795893 \nL 457.040136 174.235966 \nL 457.1356 161.068407 \nL 457.231064 161.397596 \nL 457.294707 170.285698 \nL 457.421993 250.498075 \nL 457.5811 334.112072 \nL 457.644743 306.569929 \nL 457.803851 209.568914 \nL 457.835672 207.70351 \nL 457.867494 210.446752 \nL 457.899315 209.349455 \nL 458.058422 217.140261 \nL 458.153887 233.489979 \nL 458.344816 343.329363 \nL 458.408459 316.116408 \nL 458.567566 219.005665 \nL 458.758495 209.020266 \nL 458.853959 217.798638 \nL 458.885781 212.531615 \nL 459.108531 339.598554 \nL 459.172174 307.776955 \nL 459.331281 203.424054 \nL 459.426745 199.912705 \nL 459.617674 217.46945 \nL 459.649496 213.519182 \nL 459.872246 346.511523 \nL 459.904067 337.73315 \nL 460.126818 212.531615 \nL 460.158639 215.274856 \nL 460.445032 253.351046 \nL 460.635961 348.596386 \nL 460.699604 337.84288 \nL 460.890533 231.953764 \nL 460.954176 241.500244 \nL 461.017819 248.084023 \nL 461.04964 245.231052 \nL 461.081462 240.293218 \nL 461.113283 245.011593 \nL 461.208748 261.141852 \nL 461.399676 359.89854 \nL 461.463319 355.948273 \nL 461.654248 242.926729 \nL 461.749712 251.705102 \nL 461.781534 250.717535 \nL 461.940641 228.442415 \nL 462.036106 311.507763 \nL 462.163391 347.718549 \nL 462.227034 316.884516 \nL 462.417963 201.997568 \nL 462.449785 202.436487 \nL 462.481606 200.241894 \nL 462.513428 204.960269 \nL 462.577071 210.9954 \nL 462.608892 204.850539 \nL 462.640713 203.533783 \nL 462.704356 210.775941 \nL 462.927107 345.523956 \nL 462.958928 337.95261 \nL 463.181678 207.484051 \nL 463.2135 210.007833 \nL 463.245321 210.775941 \nL 463.308964 217.579179 \nL 463.340786 212.531615 \nL 463.372607 206.496484 \nL 463.43625 211.10513 \nL 463.499893 240.512677 \nL 463.659 342.890444 \nL 463.690822 342.122336 \nL 463.754465 308.983981 \nL 463.913572 208.032699 \nL 463.945394 204.411621 \nL 464.009036 208.252159 \nL 464.104501 216.481883 \nL 464.136322 215.165127 \nL 464.168144 213.958101 \nL 464.263608 235.026194 \nL 464.454537 343.768281 \nL 464.51818 312.166141 \nL 464.677287 208.910536 \nL 464.74093 209.239725 \nL 464.772752 207.045132 \nL 464.96368 220.102961 \nL 464.995502 218.018098 \nL 465.218252 344.865578 \nL 465.250074 336.306665 \nL 465.472824 209.459185 \nL 465.536467 210.117563 \nL 465.791039 235.465113 \nL 465.981967 349.145034 \nL 466.013789 348.596386 \nL 466.04561 344.536389 \nL 466.236539 242.487811 \nL 466.268361 245.7797 \nL 466.332003 253.021857 \nL 466.363825 252.14402 \nL 466.427468 241.829433 \nL 466.491111 247.425645 \nL 466.522932 246.986726 \nL 466.554754 252.363479 \nL 466.745682 356.496921 \nL 466.777504 356.277462 \nL 466.809325 356.387191 \nL 467.032076 247.754834 \nL 467.095719 253.789965 \nL 467.12754 252.692668 \nL 467.286647 232.063493 \nL 467.509398 342.561255 \nL 467.541219 335.428828 \nL 467.827612 166.335431 \nL 467.891255 174.674884 \nL 468.082184 217.688909 \nL 468.273113 336.416394 \nL 468.336756 309.4229 \nL 468.527685 193.877574 \nL 468.845899 237.330517 \nL 469.036828 345.743415 \nL 469.100471 319.079109 \nL 469.2914 205.947836 \nL 469.323221 205.618647 \nL 469.355043 202.655946 \nL 469.450507 203.204594 \nL 469.51415 208.691077 \nL 469.609614 228.991063 \nL 469.800543 349.364494 \nL 469.864186 322.480728 \nL 470.055115 200.571083 \nL 470.118758 197.279193 \nL 470.182401 199.364057 \nL 470.246044 201.010001 \nL 470.37333 221.639176 \nL 470.564258 342.122336 \nL 470.627901 317.103975 \nL 470.81883 184.660283 \nL 470.850651 184.331094 \nL 470.977937 178.954341 \nL 471.04158 187.622984 \nL 471.168866 245.99916 \nL 471.327973 337.623421 \nL 471.359795 336.855313 \nL 471.391616 332.795316 \nL 471.646188 200.900272 \nL 471.67801 201.778109 \nL 471.709831 201.010001 \nL 471.773474 192.670548 \nL 471.805295 193.987304 \nL 471.932581 245.88943 \nL 472.12351 330.052075 \nL 472.155332 328.076941 \nL 472.537189 152.290035 \nL 472.600832 161.836515 \nL 472.664475 185.318661 \nL 472.855404 298.559664 \nL 472.919047 269.481306 \nL 473.173618 67.359283 \nL 473.237261 65.713338 \nL 473.269083 67.578742 \nL 473.332726 86.232783 \nL 473.460012 185.099202 \nL 473.619119 283.96562 \nL 473.682762 261.361311 \nL 473.905512 75.259818 \nL 473.969155 67.139824 \nL 474.000977 69.444146 \nL 474.096441 95.230615 \nL 474.223727 192.451088 \nL 474.382834 286.708861 \nL 474.446477 262.678067 \nL 474.637406 120.797624 \nL 474.891978 167.432727 \nL 474.955621 196.072167 \nL 475.146549 318.091542 \nL 475.210192 289.561832 \nL 475.401121 171.273265 \nL 475.432942 170.614887 \nL 475.464764 167.213268 \nL 475.496585 169.956509 \nL 475.719336 203.424054 \nL 475.910264 324.455862 \nL 475.973907 298.230475 \nL 476.164836 179.064071 \nL 476.292122 190.914873 \nL 476.323944 190.256495 \nL 476.355765 184.331094 \nL 476.387586 187.952173 \nL 476.483051 215.055397 \nL 476.67398 329.174237 \nL 476.705801 327.638022 \nL 476.769444 300.644527 \nL 476.992194 187.403524 \nL 477.11948 175.442992 \nL 477.151302 178.844611 \nL 477.278587 232.282953 \nL 477.469516 322.700188 \nL 477.501338 321.054243 \nL 477.628624 208.032699 \nL 477.755909 161.068407 \nL 477.787731 161.507326 \nL 477.883195 146.145174 \nL 477.915017 149.107875 \nL 478.010481 179.39326 \nL 478.20141 300.863987 \nL 478.265053 276.723463 \nL 478.487803 127.161944 \nL 478.519625 128.4787 \nL 478.615089 140.548962 \nL 478.64691 136.927883 \nL 478.678732 138.02518 \nL 478.774196 172.370562 \nL 478.965125 298.449934 \nL 478.996947 296.58453 \nL 479.251518 148.998145 \nL 479.28334 150.75382 \nL 479.537912 205.179728 \nL 479.72884 323.029377 \nL 479.792483 294.719126 \nL 480.047055 128.039781 \nL 480.142519 113.774926 \nL 480.206162 118.273842 \nL 480.333448 182.685149 \nL 480.524377 294.719126 \nL 480.556198 290.659129 \nL 480.938056 99.619801 \nL 481.03352 125.625729 \nL 481.256271 268.274279 \nL 481.351735 226.68674 \nL 481.574485 62.092259 \nL 481.606307 61.8728 \nL 481.638128 62.311719 \nL 481.66995 60.556044 \nL 481.701771 61.324152 \nL 481.829057 105.874391 \nL 482.051807 262.458608 \nL 482.083629 261.251581 \nL 482.306379 99.510071 \nL 482.433665 99.94899 \nL 482.465486 96.547371 \nL 482.497308 102.253313 \nL 482.624594 171.273265 \nL 482.815522 292.085614 \nL 482.847344 294.060748 \nL 482.942808 207.264592 \nL 483.133737 117.396005 \nL 483.229201 99.83926 \nL 483.261023 102.911691 \nL 483.388309 175.442992 \nL 483.547416 269.700765 \nL 483.611059 243.804566 \nL 483.801988 101.594935 \nL 483.833809 102.143583 \nL 483.865631 102.801961 \nL 484.088381 146.693823 \nL 484.311131 301.412635 \nL 484.374774 274.748329 \nL 484.597524 141.09761 \nL 484.629346 137.695991 \nL 484.692989 140.329503 \nL 484.788453 148.010579 \nL 484.883918 177.857044 \nL 485.074846 306.679658 \nL 485.138489 278.259678 \nL 485.329418 152.509494 \nL 485.520347 139.890584 \nL 485.552168 141.865718 \nL 485.647633 170.724617 \nL 485.838562 294.828856 \nL 485.902205 266.408875 \nL 486.124955 124.199244 \nL 486.156776 115.420871 \nL 486.252241 117.615464 \nL 486.379527 140.329503 \nL 486.443169 194.535952 \nL 486.602277 307.557495 \nL 486.634098 304.814254 \nL 487.015956 144.608959 \nL 487.047777 148.778686 \nL 487.206885 224.162958 \nL 487.365992 323.687755 \nL 487.397813 323.358566 \nL 487.461456 300.095879 \nL 487.652385 188.281362 \nL 487.684207 189.159199 \nL 487.74785 183.782446 \nL 487.811492 170.724617 \nL 487.875135 179.064071 \nL 487.938778 187.403524 \nL 488.161529 309.971548 \nL 488.19335 309.532629 \nL 488.288814 220.43215 \nL 488.479743 126.942485 \nL 488.607029 100.717098 \nL 488.638851 109.056551 \nL 488.670672 111.690063 \nL 488.734315 170.175969 \nL 488.893422 271.456439 \nL 488.957065 249.18132 \nL 489.211637 39.926869 \nL 489.338923 32.904171 \nL 489.434387 59.897666 \nL 489.657137 255.106721 \nL 489.72078 232.941331 \nL 489.975352 33.45282 \nL 490.166281 57.373884 \nL 490.229924 85.135487 \nL 490.420853 257.081855 \nL 490.484496 236.891598 \nL 490.739067 34.989035 \nL 490.834532 30.380389 \nL 490.866353 31.148497 \nL 490.993639 75.918196 \nL 491.184568 240.732136 \nL 491.216389 238.318084 \nL 491.280032 178.295963 \nL 491.470961 37.732276 \nL 491.502782 32.026334 \nL 491.534604 34.111198 \nL 491.725533 89.305214 \nL 491.948283 257.520773 \nL 492.011926 232.173223 \nL 492.266498 28.185796 \nL 492.361962 25.003636 \nL 492.489248 57.483614 \nL 492.584712 159.422463 \nL 492.74382 245.560241 \nL 492.775641 244.243485 \nL 493.030213 86.781432 \nL 493.125677 88.976025 \nL 493.18932 103.350609 \nL 493.348427 221.968365 \nL 493.507535 298.779123 \nL 493.539356 300.534798 \nL 493.634821 228.222956 \nL 493.762106 184.440824 \nL 493.793928 188.83001 \nL 493.825749 192.560818 \nL 493.857571 191.682981 \nL 493.921214 175.772181 \nL 493.984857 184.770013 \nL 494.016678 184.440824 \nL 494.080321 233.599709 \nL 494.239428 312.056411 \nL 494.303071 284.843457 \nL 494.494 153.277602 \nL 494.684929 140.768421 \nL 494.812215 175.881911 \nL 495.003144 303.278039 \nL 495.066787 275.296977 \nL 495.257715 151.521927 \nL 495.385001 157.995977 \nL 495.448644 151.302468 \nL 495.480466 151.631657 \nL 495.607751 211.763507 \nL 495.766859 301.412635 \nL 495.830502 275.626166 \nL 496.053252 118.822491 \nL 496.085073 116.957086 \nL 496.307824 168.310565 \nL 496.530574 329.832615 \nL 496.594217 304.814254 \nL 496.785146 192.121899 \nL 496.88061 194.645681 \nL 496.912432 198.486219 \nL 496.976074 194.316493 \nL 497.039717 200.461353 \nL 497.071539 199.364057 \nL 497.294289 326.869915 \nL 497.326111 320.725054 \nL 497.548861 179.1738 \nL 497.644325 185.757579 \nL 497.867075 213.738641 \nL 498.058004 331.58829 \nL 498.089826 330.381263 \nL 498.153469 308.435333 \nL 498.344397 190.914873 \nL 498.376219 191.024603 \nL 498.439862 185.099202 \nL 498.503505 173.797047 \nL 498.535326 177.418126 \nL 498.662612 228.661874 \nL 498.853541 322.151539 \nL 498.917184 307.886684 \nL 499.171756 188.171632 \nL 499.203577 190.037036 \nL 499.26722 177.637585 \nL 499.330863 181.039204 \nL 499.362684 183.233797 \nL 499.585435 312.824519 \nL 499.617256 303.716958 \nL 499.935471 127.381404 \nL 499.967292 128.039781 \nL 499.999114 127.600863 \nL 500.1264 151.192738 \nL 500.34915 310.849385 \nL 500.412793 287.696428 \nL 500.635543 147.791119 \nL 500.79465 143.072744 \nL 500.921936 184.331094 \nL 501.112865 318.530461 \nL 501.176508 292.743992 \nL 501.399258 149.875983 \nL 501.526544 138.573828 \nL 501.558365 140.439232 \nL 501.685651 179.832178 \nL 501.87658 315.896949 \nL 501.940223 291.317507 \nL 502.162973 136.269506 \nL 502.194795 131.66086 \nL 502.226616 135.830587 \nL 502.449366 185.977039 \nL 502.640295 309.20344 \nL 502.703938 282.758594 \nL 502.926688 148.559227 \nL 502.990331 143.621392 \nL 503.022153 146.474363 \nL 503.149439 175.881911 \nL 503.18126 175.004073 \nL 503.40401 322.04181 \nL 503.499475 300.095879 \nL 503.658582 201.668379 \nL 503.690404 202.217028 \nL 503.754047 207.81324 \nL 503.785868 207.264592 \nL 503.849511 196.401356 \nL 503.881332 198.37649 \nL 504.008618 251.266183 \nL 504.199547 336.416394 \nL 504.26319 325.333699 \nL 504.454119 215.494316 \nL 504.48594 216.372153 \nL 504.549583 218.018098 \nL 504.613226 204.960269 \nL 504.708691 209.788374 \nL 504.931441 334.441261 \nL 504.963262 327.857481 \nL 505.249655 186.086768 \nL 505.281477 188.72028 \nL 505.313298 190.585684 \nL 505.34512 188.281362 \nL 505.376941 184.001905 \nL 505.408763 188.061902 \nL 505.504227 217.688909 \nL 505.695156 337.074772 \nL 505.758799 309.532629 \nL 505.981549 181.258664 \nL 506.013371 176.650018 \nL 506.108835 177.088937 \nL 506.140656 176.759748 \nL 506.267942 209.898103 \nL 506.458871 333.124505 \nL 506.522514 306.02128 \nL 506.745264 175.552722 \nL 506.808907 170.395428 \nL 506.87255 171.821913 \nL 506.904372 172.041373 \nL 507.031657 201.010001 \nL 507.222586 319.408298 \nL 507.286229 289.013184 \nL 507.508979 148.998145 \nL 507.668087 134.84302 \nL 507.795373 162.714352 \nL 507.986301 289.342373 \nL 508.049944 262.897526 \nL 508.240873 135.172209 \nL 508.463623 158.983544 \nL 508.559088 179.1738 \nL 508.750017 309.093711 \nL 508.781838 308.215873 \nL 508.845481 288.354806 \nL 509.004588 192.451088 \nL 509.03641 195.633248 \nL 509.100053 205.069999 \nL 509.163696 201.33919 \nL 509.195517 197.608382 \nL 509.227339 202.655946 \nL 509.354624 257.959692 \nL 509.513732 344.09747 \nL 509.545553 342.890444 \nL 509.609196 330.490993 \nL 509.800125 226.68674 \nL 509.831946 227.235389 \nL 509.863768 227.345118 \nL 510.054697 203.204594 \nL 510.277447 333.453694 \nL 510.309268 325.882348 \nL 510.627483 155.143006 \nL 510.659304 156.569492 \nL 510.722947 153.387332 \nL 510.78659 167.103538 \nL 510.818412 162.714352 \nL 511.041162 317.652624 \nL 511.072984 311.068844 \nL 511.295734 161.068407 \nL 511.391198 166.55489 \nL 511.42302 170.285698 \nL 511.518484 169.62732 \nL 511.550306 171.273265 \nL 511.582127 168.859213 \nL 511.804877 317.652624 \nL 511.836699 310.081277 \nL 512.123092 173.577588 \nL 512.314021 190.914873 \nL 512.345842 186.196498 \nL 512.568592 333.124505 \nL 512.600414 327.418563 \nL 512.886807 179.502989 \nL 512.918629 181.258664 \nL 513.077736 193.658115 \nL 513.109557 188.500821 \nL 513.332308 335.428828 \nL 513.364129 329.393697 \nL 513.650522 179.502989 \nL 513.714165 183.343527 \nL 513.777808 185.318661 \nL 513.905094 216.481883 \nL 514.096023 336.196935 \nL 514.127844 334.989909 \nL 514.191487 314.689923 \nL 514.350594 216.591612 \nL 514.382416 217.35972 \nL 514.47788 221.529447 \nL 514.541523 210.007833 \nL 514.636988 211.324589 \nL 514.859738 340.805581 \nL 514.923381 336.416394 \nL 514.987024 302.509931 \nL 515.146131 217.798638 \nL 515.177953 219.444583 \nL 515.209774 221.858636 \nL 515.241595 219.773772 \nL 515.400703 197.279193 \nL 515.623453 328.18667 \nL 515.655275 319.847217 \nL 515.973489 145.157608 \nL 516.005311 145.377067 \nL 516.068954 141.865718 \nL 516.132597 151.631657 \nL 516.164418 148.888416 \nL 516.387168 311.617493 \nL 516.41899 307.447766 \nL 516.800847 115.96952 \nL 516.832669 116.957086 \nL 516.959955 163.37273 \nL 517.150883 305.801821 \nL 517.214526 279.466704 \nL 517.50092 95.998723 \nL 517.564562 93.365211 \nL 517.691848 115.96952 \nL 517.914599 296.365071 \nL 517.94642 289.122914 \nL 518.264635 83.599272 \nL 518.328278 89.085754 \nL 518.487385 142.853285 \nL 518.678314 288.245076 \nL 518.710135 284.733727 \nL 518.996528 150.095442 \nL 519.02835 153.716521 \nL 519.2511 211.544048 \nL 519.442029 337.513691 \nL 519.47385 335.977476 \nL 519.569315 286.160213 \nL 519.696601 224.492147 \nL 519.728422 224.821336 \nL 519.792065 228.661874 \nL 519.823886 226.79647 \nL 519.887529 214.945667 \nL 519.982994 218.347287 \nL 520.205744 348.157467 \nL 520.237566 346.621252 \nL 520.301208 333.014775 \nL 520.492137 226.138092 \nL 520.523959 227.345118 \nL 520.55578 226.577011 \nL 520.714888 199.693246 \nL 520.746709 199.802975 \nL 520.969459 328.735319 \nL 521.033102 295.048315 \nL 521.255852 149.875983 \nL 521.287674 146.035445 \nL 521.351317 151.521927 \nL 521.383138 152.180305 \nL 521.41496 150.64409 \nL 521.478603 146.913282 \nL 521.510424 152.728954 \nL 521.733174 304.375335 \nL 521.764996 295.816422 \nL 522.115032 107.300877 \nL 522.146853 106.093851 \nL 522.178675 107.520336 \nL 522.305961 157.11814 \nL 522.49689 299.437501 \nL 522.560532 269.152117 \nL 522.783283 113.555467 \nL 522.878747 104.777095 \nL 522.910569 108.068984 \nL 523.037854 129.905186 \nL 523.260605 300.425068 \nL 523.324248 266.847794 \nL 523.483355 166.55489 \nL 523.515176 164.470027 \nL 523.546998 166.884079 \nL 523.737927 180.051637 \nL 523.80157 179.941908 \nL 524.02432 325.22397 \nL 524.056141 317.872083 \nL 524.374356 148.120308 \nL 524.437999 146.145174 \nL 524.46982 148.449497 \nL 524.597106 179.502989 \nL 524.788035 308.983981 \nL 524.819857 307.886684 \nL 524.915321 259.934826 \nL 525.074428 176.869478 \nL 525.10625 177.198666 \nL 525.138071 177.198666 \nL 525.297179 162.165704 \nL 525.329 168.968942 \nL 525.583572 307.118577 \nL 525.615393 301.632094 \nL 525.679036 267.835361 \nL 525.838143 165.238134 \nL 525.869965 165.677053 \nL 525.997251 155.472195 \nL 526.060894 158.215436 \nL 526.124537 190.256495 \nL 526.315465 303.278039 \nL 526.379108 292.743992 \nL 526.760966 159.422463 \nL 526.792787 159.861381 \nL 526.824609 156.130573 \nL 526.920073 243.146189 \nL 527.079181 313.702356 \nL 527.142823 275.955355 \nL 527.333752 147.68139 \nL 527.397395 142.085177 \nL 527.429217 145.596526 \nL 527.556503 155.362465 \nL 527.588324 152.290035 \nL 527.651967 198.37649 \nL 527.842896 318.420731 \nL 527.906539 284.623998 \nL 528.065646 182.57542 \nL 528.256575 168.639753 \nL 528.288396 168.639753 \nL 528.352039 166.66462 \nL 528.383861 176.2111 \nL 528.606611 328.625589 \nL 528.670254 294.389937 \nL 528.829361 206.057565 \nL 528.861183 203.972702 \nL 528.924826 205.508917 \nL 528.988468 210.666211 \nL 529.083933 210.007833 \nL 529.115754 200.790542 \nL 529.147576 207.374321 \nL 529.370326 349.913142 \nL 529.433969 315.56776 \nL 529.593076 224.382418 \nL 529.688541 222.187825 \nL 529.784005 230.966197 \nL 529.847648 229.97863 \nL 529.879469 222.517014 \nL 529.911291 228.442415 \nL 530.134041 351.449357 \nL 530.165863 348.376927 \nL 530.261327 296.58453 \nL 530.388613 240.841866 \nL 530.420434 241.061325 \nL 530.515899 245.560241 \nL 530.643185 222.078095 \nL 530.675006 231.734305 \nL 530.897756 350.46179 \nL 530.929578 348.486656 \nL 531.025042 307.776955 \nL 531.18415 239.195921 \nL 531.279614 254.228884 \nL 531.311435 247.315915 \nL 531.4069 224.272688 \nL 531.438721 234.477546 \nL 531.62965 357.484488 \nL 531.661472 357.045569 \nL 531.725114 315.128842 \nL 531.884222 221.639176 \nL 531.979686 219.334854 \nL 532.043329 225.260255 \nL 532.075151 224.272688 \nL 532.170615 199.802975 \nL 532.202436 213.189993 \nL 532.425187 347.828278 \nL 532.48883 312.056411 \nL 532.647937 202.985135 \nL 532.743401 198.595949 \nL 532.807044 202.546217 \nL 532.838866 197.279193 \nL 532.93433 173.138669 \nL 532.966152 186.196498 \nL 533.188902 320.725054 \nL 533.252545 281.002919 \nL 533.443474 120.797624 \nL 533.602581 79.319815 \nL 533.634402 82.831164 \nL 533.698045 82.063056 \nL 533.729867 103.789528 \nL 533.952617 287.03805 \nL 533.984439 281.880756 \nL 534.207189 129.795456 \nL 534.270832 134.95275 \nL 534.334475 148.230038 \nL 534.398118 141.426799 \nL 534.429939 141.31707 \nL 534.46176 142.633825 \nL 534.589046 263.116986 \nL 534.716332 309.532629 \nL 534.748154 302.290472 \nL 534.970904 168.420294 \nL 535.002725 170.066239 \nL 535.034547 171.163536 \nL 535.32094 269.042387 \nL 535.480047 344.755848 \nL 535.54369 332.466127 \nL 535.702798 240.183488 \nL 535.766441 243.694837 \nL 535.861905 255.106721 \nL 535.893726 250.827264 \nL 535.989191 231.514845 \nL 536.021012 239.744569 \nL 536.243763 362.202863 \nL 536.275584 360.00827 \nL 536.371048 315.787219 \nL 536.530156 259.276448 \nL 536.593799 263.007256 \nL 536.62562 260.264015 \nL 536.752906 219.773772 \nL 536.784727 235.794302 \nL 536.975656 355.070436 \nL 537.007478 354.302328 \nL 537.071121 316.994246 \nL 537.230228 212.751074 \nL 537.262049 209.898103 \nL 537.325692 213.958101 \nL 537.389335 225.918633 \nL 537.452978 217.688909 \nL 537.516621 197.279193 \nL 537.548443 213.738641 \nL 537.739371 352.327194 \nL 537.771193 350.681249 \nL 537.834836 308.983981 \nL 537.993943 230.307819 \nL 538.025765 230.746738 \nL 538.15305 241.061325 \nL 538.184872 235.684572 \nL 538.280336 201.010001 \nL 538.312158 214.726208 \nL 538.534908 352.217465 \nL 538.598551 311.398033 \nL 538.757658 225.699174 \nL 538.853123 222.407284 \nL 538.884944 224.382418 \nL 538.916766 225.150525 \nL 538.948587 223.61431 \nL 539.044051 198.815408 \nL 539.075873 214.397019 \nL 539.298623 348.596386 \nL 539.362266 309.20344 \nL 539.521373 215.823505 \nL 539.616838 209.239725 \nL 539.648659 210.117563 \nL 539.680481 211.324589 \nL 539.712302 209.239725 \nL 539.807767 190.805144 \nL 539.839588 205.728377 \nL 540.062338 348.157467 \nL 540.125981 312.824519 \nL 540.285089 212.751074 \nL 540.380553 206.496484 \nL 540.412374 210.556481 \nL 540.507839 214.397019 \nL 540.53966 213.409452 \nL 540.571482 203.972702 \nL 540.603303 220.102961 \nL 540.857875 351.888276 \nL 540.953339 294.828856 \nL 541.080625 248.193753 \nL 541.112447 250.168886 \nL 541.17609 258.179151 \nL 541.207911 257.191584 \nL 541.335197 221.858636 \nL 541.367018 234.806735 \nL 541.589769 346.292063 \nL 541.62159 345.743415 \nL 541.717055 304.155876 \nL 541.876162 235.684572 \nL 541.971626 245.450511 \nL 542.003448 240.402947 \nL 542.098912 214.835938 \nL 542.130734 234.258087 \nL 542.321662 354.192598 \nL 542.353484 353.205032 \nL 542.417127 312.824519 \nL 542.576234 215.274856 \nL 542.608056 213.628912 \nL 542.735341 229.759171 \nL 542.767163 225.808903 \nL 542.862627 192.670548 \nL 542.894449 213.738641 \nL 543.117199 344.755848 \nL 543.180842 304.155876 \nL 543.339949 217.798638 \nL 543.499057 226.138092 \nL 543.530878 221.968365 \nL 543.626342 188.500821 \nL 543.658164 210.775941 \nL 543.880914 346.511523 \nL 543.944557 307.228306 \nL 544.103664 219.773772 \nL 544.135486 219.773772 \nL 544.167307 220.212691 \nL 544.199129 219.225124 \nL 544.262772 225.369985 \nL 544.294593 222.736473 \nL 544.390058 189.817577 \nL 544.421879 210.227292 \nL 544.644629 345.853145 \nL 544.708272 304.814254 \nL 544.86738 214.726208 \nL 544.899201 214.506749 \nL 545.026487 225.808903 \nL 545.058308 224.272688 \nL 545.153773 192.780277 \nL 545.185594 209.678644 \nL 545.376523 345.633685 \nL 545.408345 344.975307 \nL 545.471987 307.776955 \nL 545.631095 215.055397 \nL 545.662916 214.17756 \nL 545.790202 228.991063 \nL 545.853845 225.479714 \nL 545.917488 211.434319 \nL 545.949309 227.015929 \nL 546.17206 353.973139 \nL 546.203881 351.668816 \nL 546.39481 248.193753 \nL 546.522096 261.471041 \nL 546.553917 261.141852 \nL 546.681203 229.100793 \nL 546.713025 245.88943 \nL 546.935775 361.325026 \nL 546.967596 358.910974 \nL 547.063061 308.215873 \nL 547.190347 255.545639 \nL 547.222168 257.740233 \nL 547.285811 265.201849 \nL 547.317632 262.458608 \nL 547.444918 213.189993 \nL 547.47674 231.844034 \nL 547.667669 352.985572 \nL 547.69949 352.327194 \nL 547.763133 311.398033 \nL 547.92224 218.676476 \nL 548.017705 215.933234 \nL 548.081348 223.72404 \nL 548.113169 220.761339 \nL 548.208633 186.086768 \nL 548.240455 207.593781 \nL 548.463205 347.169901 \nL 548.526848 306.679658 \nL 548.685955 214.616478 \nL 548.78142 209.129996 \nL 548.813241 210.9954 \nL 548.845063 211.982967 \nL 548.876884 209.678644 \nL 548.972349 183.782446 \nL 549.22692 344.865578 \nL 549.258742 335.867746 \nL 549.513314 203.204594 \nL 549.576956 198.26676 \nL 549.608778 200.461353 \nL 549.640599 202.326757 \nL 549.672421 201.997568 \nL 549.736064 181.917042 \nL 549.767885 200.900272 \nL 549.990636 349.474223 \nL 550.054278 312.714789 \nL 550.213386 219.005665 \nL 550.30885 214.397019 \nL 550.340672 216.701342 \nL 550.372493 219.334854 \nL 550.436136 216.372153 \nL 550.499779 193.548385 \nL 550.5316 211.873237 \nL 550.754351 348.267197 \nL 550.817994 312.60506 \nL 550.977101 213.848371 \nL 551.104387 225.150525 \nL 551.16803 231.405116 \nL 551.199851 226.467281 \nL 551.263494 210.117563 \nL 551.295316 226.68674 \nL 551.518066 353.973139 \nL 551.549887 350.352061 \nL 551.645352 290.22021 \nL 551.740816 247.754834 \nL 551.772638 250.278616 \nL 551.899923 265.531038 \nL 551.931745 260.483474 \nL 551.995388 229.320252 \nL 552.059031 246.657537 \nL 552.281781 358.362325 \nL 552.313602 356.71638 \nL 552.409067 309.971548 \nL 552.568174 244.024026 \nL 552.631817 248.632671 \nL 552.663639 247.206186 \nL 552.759103 204.960269 \nL 552.790924 215.713775 \nL 553.013675 353.424491 \nL 553.077318 341.793147 \nL 553.300068 199.144597 \nL 553.427354 202.436487 \nL 553.522818 178.405693 \nL 553.55464 191.90244 \nL 553.809211 346.511523 \nL 553.841033 338.940176 \nL 554.031962 220.651609 \nL 554.063783 222.078095 \nL 554.191069 234.258087 \nL 554.22289 232.612142 \nL 554.318355 195.0846 \nL 554.350176 212.312156 \nL 554.572927 347.38936 \nL 554.636569 304.375335 \nL 554.763855 223.833769 \nL 554.827498 227.564578 \nL 554.954784 236.562409 \nL 554.986606 232.941331 \nL 555.08207 196.072167 \nL 555.113891 211.653778 \nL 555.30482 344.536389 \nL 555.336642 344.31693 \nL 555.400285 301.741824 \nL 555.559392 217.46945 \nL 555.718499 229.539711 \nL 555.750321 227.125659 \nL 555.813964 191.90244 \nL 555.877607 210.556481 \nL 556.100357 345.853145 \nL 556.164 308.215873 \nL 556.323107 219.883502 \nL 556.450393 229.649441 \nL 556.482214 235.465113 \nL 556.545857 228.332685 \nL 556.577679 207.70351 \nL 556.641322 225.808903 \nL 556.864072 354.850976 \nL 556.895893 350.57152 \nL 556.991358 286.489402 \nL 557.086822 239.52511 \nL 557.118644 242.048892 \nL 557.24593 255.43591 \nL 557.341394 213.958101 \nL 557.405037 237.659706 \nL 557.627787 355.289895 \nL 557.659609 352.766113 \nL 557.755073 303.387769 \nL 557.850537 251.485642 \nL 557.91418 258.069421 \nL 557.977823 267.067253 \nL 558.009645 264.543471 \nL 558.105109 211.10513 \nL 558.168752 234.148357 \nL 558.359681 351.229898 \nL 558.391502 350.242331 \nL 558.455145 316.884516 \nL 558.614253 208.581348 \nL 558.646074 213.189993 \nL 558.77336 228.881334 \nL 558.805181 223.50458 \nL 558.868824 182.246231 \nL 558.932467 212.641345 \nL 559.123396 349.693683 \nL 559.155218 349.254764 \nL 559.21886 308.106144 \nL 559.377968 216.262423 \nL 559.537075 229.210522 \nL 559.568897 225.808903 \nL 559.632539 186.745146 \nL 559.696182 210.666211 \nL 559.887111 346.730982 \nL 559.918933 345.633685 \nL 559.982576 305.692091 \nL 560.141683 218.127827 \nL 560.173504 218.237557 \nL 560.30079 226.68674 \nL 560.364433 208.471618 \nL 560.396255 185.977039 \nL 560.459898 212.202426 \nL 560.650826 348.486656 \nL 560.682648 347.828278 \nL 560.746291 308.654792 \nL 560.905398 216.262423 \nL 560.93722 214.17756 \nL 561.000862 216.701342 \nL 561.096327 224.272688 \nL 561.15997 190.585684 \nL 561.223613 213.299723 \nL 561.414542 346.730982 \nL 561.446363 346.072604 \nL 561.510006 307.996414 \nL 561.669113 215.494316 \nL 561.732756 221.968365 \nL 561.796399 228.003496 \nL 561.860042 235.574842 \nL 561.891864 228.771604 \nL 561.923685 208.252159 \nL 561.987328 231.185656 \nL 562.210078 354.412058 \nL 562.2419 349.693683 \nL 562.432828 250.607805 \nL 562.528293 266.079686 \nL 562.591936 271.785628 \nL 562.6874 225.918633 \nL 562.751043 250.607805 \nL 562.973793 361.325026 \nL 563.005615 359.240162 \nL 563.101079 311.068844 \nL 563.228365 259.166718 \nL 563.260187 259.386177 \nL 563.323829 269.042387 \nL 563.355651 268.16455 \nL 563.451115 208.581348 \nL 563.514758 237.988895 \nL 563.705687 353.095302 \nL 563.737509 351.339627 \nL 563.801151 305.362902 \nL 563.960259 217.46945 \nL 564.119366 234.367816 \nL 564.151188 231.514845 \nL 564.21483 184.001905 \nL 564.278473 214.726208 \nL 564.501224 346.730982 \nL 564.564867 305.472632 \nL 564.723974 215.384586 \nL 564.755795 213.299723 \nL 564.819438 215.274856 \nL 564.883081 222.187825 \nL 564.914903 216.042964 \nL 564.978546 179.39326 \nL 565.010367 189.049469 \nL 565.264939 342.670985 \nL 565.29676 332.027208 \nL 565.392225 210.88567 \nL 565.487689 215.933234 \nL 565.646796 231.075927 \nL 565.678618 223.50458 \nL 565.742261 179.502989 \nL 565.805904 210.007833 \nL 566.028654 342.561255 \nL 566.092297 297.791556 \nL 566.187761 214.945667 \nL 566.219583 216.042964 \nL 566.251404 215.274856 \nL 566.283226 215.713775 \nL 566.410512 226.68674 \nL 566.474155 196.181897 \nL 566.505976 174.894344 \nL 566.569619 201.997568 \nL 566.792369 335.867746 \nL 566.856012 293.841289 \nL 566.951476 212.970534 \nL 566.983298 214.726208 \nL 567.015119 212.531615 \nL 567.046941 214.17756 \nL 567.174227 236.45268 \nL 567.206048 231.844034 \nL 567.269691 192.341359 \nL 567.333334 214.616478 \nL 567.556084 334.441261 \nL 567.587906 330.490993 \nL 567.778835 227.893767 \nL 567.874299 245.011593 \nL 567.90612 247.974293 \nL 567.937942 247.315915 \nL 568.033406 206.167295 \nL 568.065228 216.811072 \nL 568.3198 346.511523 \nL 568.351621 346.182334 \nL 568.447085 292.743992 \nL 568.54255 246.328349 \nL 568.606193 250.278616 \nL 568.669836 255.984558 \nL 568.701657 254.667802 \nL 568.797121 193.767844 \nL 568.860764 225.260255 \nL 569.051693 339.488825 \nL 569.083515 337.184502 \nL 569.147158 292.414803 \nL 569.242622 205.179728 \nL 569.274443 205.728377 \nL 569.306265 204.082432 \nL 569.338086 205.728377 \nL 569.465372 221.419717 \nL 569.497194 214.506749 \nL 569.560837 166.006242 \nL 569.62448 196.840275 \nL 569.815408 322.151539 \nL 569.84723 320.615324 \nL 569.910873 275.626166 \nL 569.974516 190.037036 \nL 570.038159 197.827841 \nL 570.197266 223.61431 \nL 570.229087 227.125659 \nL 570.260909 219.444583 \nL 570.324552 164.689486 \nL 570.388195 190.037036 \nL 570.610945 322.04181 \nL 570.674588 280.234812 \nL 570.738231 193.109466 \nL 570.801874 195.633248 \nL 570.833695 195.523519 \nL 570.992803 226.68674 \nL 571.024624 222.407284 \nL 571.088267 172.480291 \nL 571.15191 197.498652 \nL 571.342839 325.333699 \nL 571.37466 325.00451 \nL 571.438303 282.539134 \nL 571.59741 195.962437 \nL 571.629232 195.852708 \nL 571.756518 203.094865 \nL 571.820161 186.086768 \nL 571.883804 197.388923 \nL 571.979268 275.845625 \nL 572.138375 340.476392 \nL 572.202018 305.143443 \nL 572.361126 204.192161 \nL 572.392947 204.850539 \nL 572.552054 230.966197 \nL 572.615697 199.254327 \nL 572.647519 214.06783 \nL 572.90209 352.436924 \nL 572.965733 333.782883 \nL 573.124841 247.535375 \nL 573.156662 250.498075 \nL 573.283948 267.835361 \nL 573.31577 258.947259 \nL 573.379412 216.701342 \nL 573.443055 246.108889 \nL 573.633984 350.46179 \nL 573.697627 344.31693 \nL 573.76127 317.323435 \nL 573.920377 241.939162 \nL 573.98402 255.984558 \nL 574.015842 255.545639 \nL 574.143128 178.954341 \nL 574.206771 221.309987 \nL 574.397699 325.882348 \nL 574.429521 322.700188 \nL 574.493164 269.481306 \nL 574.556807 197.388923 \nL 574.62045 202.655946 \nL 574.684093 207.593781 \nL 574.779557 220.54188 \nL 574.811378 215.823505 \nL 574.875021 149.437064 \nL 574.938664 167.652187 \nL 575.161415 314.360734 \nL 575.225057 298.230475 \nL 575.320522 196.072167 \nL 575.415986 208.910536 \nL 575.543272 226.467281 \nL 575.575094 222.297554 \nL 575.638737 162.275434 \nL 575.702379 177.418126 \nL 575.92513 330.271534 \nL 575.988773 314.470464 \nL 576.084237 208.800807 \nL 576.179701 214.616478 \nL 576.306987 229.759171 \nL 576.338809 226.247822 \nL 576.402452 172.480291 \nL 576.466095 189.598117 \nL 576.688845 340.476392 \nL 576.752488 329.064508 \nL 576.975238 207.92297 \nL 577.070702 216.262423 \nL 577.102524 212.202426 \nL 577.166167 172.91921 \nL 577.22981 191.134333 \nL 577.45256 329.283967 \nL 577.516203 316.116408 \nL 577.707132 205.728377 \nL 577.738953 206.386754 \nL 577.834418 213.080263 \nL 577.866239 210.007833 \nL 577.929882 162.385163 \nL 577.993525 183.892175 \nL 578.248097 323.687755 \nL 578.279918 317.981813 \nL 578.439025 231.844034 \nL 578.53449 240.073758 \nL 578.598133 251.156453 \nL 578.629954 246.986726 \nL 578.693597 194.097033 \nL 578.75724 217.688909 \nL 578.97999 340.147203 \nL 579.043633 334.331531 \nL 579.457312 181.917042 \nL 579.489134 193.987304 \nL 579.743706 334.441261 \nL 579.807348 322.590458 \nL 579.998277 204.301891 \nL 580.030099 206.386754 \nL 580.125563 219.334854 \nL 580.157385 215.384586 \nL 580.221027 157.00841 \nL 580.28467 180.819745 \nL 580.507421 328.40613 \nL 580.571064 310.520196 \nL 580.761992 181.917042 \nL 580.793814 182.794879 \nL 580.889278 191.463522 \nL 580.9211 188.500821 \nL 580.984743 132.648427 \nL 581.048386 149.327334 \nL 581.271136 295.926152 \nL 581.334779 280.454271 \nL 581.430243 179.28353 \nL 581.525708 185.867309 \nL 581.652993 198.925138 \nL 581.716636 162.165704 \nL 581.748458 134.074912 \nL 581.812101 147.68139 \nL 582.034851 297.462367 \nL 582.098494 285.282376 \nL 582.193958 187.732713 \nL 582.289423 200.571083 \nL 582.416709 219.773772 \nL 582.44853 215.604045 \nL 582.512173 160.519759 \nL 582.575816 173.797047 \nL 582.798566 314.251004 \nL 582.862209 301.083446 \nL 582.989495 197.279193 \nL 583.053138 204.74081 \nL 583.180424 227.125659 \nL 583.212245 222.736473 \nL 583.275888 175.99164 \nL 583.339531 196.401356 \nL 583.594103 327.199104 \nL 583.657746 307.557495 \nL 583.785032 227.784037 \nL 583.848675 236.781869 \nL 583.944139 260.483474 \nL 583.97596 255.106721 \nL 584.039603 194.97487 \nL 584.103246 218.127827 \nL 584.357818 335.319098 \nL 584.421461 321.383432 \nL 584.61239 225.040796 \nL 584.707854 229.539711 \nL 584.739676 222.846203 \nL 584.803318 176.320829 \nL 584.866961 205.838106 \nL 585.089712 342.232066 \nL 585.153355 329.503426 \nL 585.344283 212.202426 \nL 585.471569 232.063493 \nL 585.503391 230.746738 \nL 585.567034 173.797047 \nL 585.630677 192.999737 \nL 585.853427 331.259101 \nL 585.91707 316.226138 \nL 586.107999 200.571083 \nL 586.13982 200.022435 \nL 586.171641 202.985135 \nL 586.235284 202.546217 \nL 586.267106 198.15703 \nL 586.330749 137.476532 \nL 586.394392 154.813817 \nL 586.617142 296.365071 \nL 586.680785 283.636431 \nL 586.776249 181.807312 \nL 586.871714 191.463522 \nL 586.999 207.92297 \nL 587.030821 201.887839 \nL 587.094464 141.975448 \nL 587.158107 154.155439 \nL 587.380857 293.182911 \nL 587.4445 276.723463 \nL 587.539965 171.163536 \nL 587.603607 183.892175 \nL 587.762715 213.628912 \nL 587.794536 206.496484 \nL 587.858179 154.045709 \nL 587.921822 167.761916 \nL 588.144572 314.360734 \nL 588.208215 302.400202 \nL 588.399144 188.500821 \nL 588.430966 189.488388 \nL 588.52643 200.351623 \nL 588.558251 198.37649 \nL 588.621894 165.896512 \nL 588.653716 173.797047 \nL 588.940109 325.22397 \nL 589.003752 304.704524 \nL 589.162859 221.090528 \nL 589.194681 223.065662 \nL 589.258324 230.527278 \nL 589.290145 230.198089 \nL 589.353788 186.745146 \nL 589.385609 165.238134 \nL 589.449252 187.732713 \nL 589.703824 296.145611 \nL 589.767467 280.78346 \nL 589.958396 181.478123 \nL 590.022039 191.024603 \nL 590.05386 194.206763 \nL 590.085682 186.196498 \nL 590.149325 127.930052 \nL 590.212968 148.559227 \nL 590.435718 272.992654 \nL 590.499361 258.069421 \nL 590.626647 153.387332 \nL 590.69029 158.325166 \nL 590.817575 178.515422 \nL 590.849397 172.480291 \nL 590.91304 119.15168 \nL 590.976683 132.319238 \nL 591.199433 289.122914 \nL 591.263076 278.259678 \nL 591.454005 168.530024 \nL 591.581291 183.562986 \nL 591.613112 180.929475 \nL 591.676755 142.194907 \nL 591.740398 162.604622 \nL 591.99497 315.56776 \nL 592.058613 281.332108 \nL 592.21772 177.418126 \nL 592.249541 177.527855 \nL 592.376827 189.159199 \nL 592.44047 163.263 \nL 592.472292 172.480291 \nL 592.599577 261.58077 \nL 592.726863 326.211537 \nL 592.758685 325.443429 \nL 592.822328 302.729391 \nL 592.981435 180.710015 \nL 593.045078 201.33919 \nL 593.140542 239.854299 \nL 593.172364 221.419717 \nL 593.204185 212.092696 \nL 593.29965 215.604045 \nL 593.490578 290.32994 \nL 593.554221 281.551567 \nL 593.74515 201.887839 \nL 593.776972 202.765676 \nL 593.872436 212.312156 \nL 593.936079 168.968942 \nL 593.9679 149.437064 \nL 594.031543 163.043541 \nL 594.158829 247.864564 \nL 594.254294 279.466704 \nL 594.286115 277.162381 \nL 594.349758 261.909959 \nL 594.477044 186.964606 \nL 594.540687 196.401356 \nL 594.636151 208.800807 \nL 594.667973 200.461353 \nL 594.731616 147.57166 \nL 594.795259 172.370562 \nL 594.890723 237.220787 \nL 595.04983 304.923984 \nL 595.081652 304.923984 \nL 595.177116 257.959692 \nL 595.336223 201.668379 \nL 595.399866 206.496484 \nL 595.431688 200.461353 \nL 595.495331 155.252736 \nL 595.558974 179.28353 \nL 595.781724 316.555327 \nL 595.845367 303.05858 \nL 596.036296 183.672716 \nL 596.068117 183.892175 \nL 596.163582 190.256495 \nL 596.195403 185.099202 \nL 596.259046 138.903017 \nL 596.322689 158.105707 \nL 596.577261 316.774786 \nL 596.609082 306.350469 \nL 596.736368 196.840275 \nL 596.800011 199.693246 \nL 596.927297 210.556481 \nL 596.959118 205.947836 \nL 597.022761 145.815985 \nL 597.086404 157.557058 \nL 597.309154 306.899118 \nL 597.372797 294.060748 \nL 597.468262 183.014338 \nL 597.563726 194.426222 \nL 597.595548 194.097033 \nL 597.691012 204.411621 \nL 597.722833 201.668379 \nL 597.786476 142.633825 \nL 597.850119 153.716521 \nL 598.072869 307.008847 \nL 598.168334 263.446175 \nL 598.327441 177.198666 \nL 598.359263 177.527855 \nL 598.454727 184.550553 \nL 598.550191 139.890584 \nL 598.613834 158.215436 \nL 598.836585 319.847217 \nL 598.900228 310.081277 \nL 599.091156 187.842443 \nL 599.122978 189.268928 \nL 599.218442 199.583516 \nL 599.250264 194.755411 \nL 599.313907 153.497061 \nL 599.37755 173.467858 \nL 599.473014 239.63484 \nL 599.6003 308.874251 \nL 599.632121 308.654792 \nL 599.695764 288.025617 \nL 599.82305 200.132164 \nL 599.886693 203.533783 \nL 599.982157 212.641345 \nL 600.0458 165.018675 \nL 600.077622 143.731122 \nL 600.141265 161.068407 \nL 600.236729 223.285121 \nL 600.395836 288.464536 \nL 600.427658 285.831024 \nL 600.841337 116.518168 \nL 600.90498 135.172209 \nL 601.12773 283.197512 \nL 601.191373 268.274279 \nL 601.382302 143.731122 \nL 601.414123 144.938148 \nL 601.509588 156.569492 \nL 601.541409 154.813817 \nL 601.605052 111.580333 \nL 601.668695 132.099779 \nL 601.891445 295.816422 \nL 601.955088 280.78346 \nL 602.146017 160.519759 \nL 602.20966 174.016507 \nL 602.273303 166.335431 \nL 602.305124 163.811649 \nL 602.368767 111.470604 \nL 602.43241 122.772758 \nL 602.527875 213.519182 \nL 602.65516 275.296977 \nL 602.686982 273.321843 \nL 602.750625 226.9062 \nL 602.814268 153.167872 \nL 602.877911 159.312733 \nL 603.037018 171.712184 \nL 603.06884 165.457594 \nL 603.132482 102.582502 \nL 603.196125 114.323575 \nL 603.29159 204.411621 \nL 603.418876 268.16455 \nL 603.450697 266.079686 \nL 603.51434 218.018098 \nL 603.577983 143.840852 \nL 603.641626 148.559227 \nL 603.705269 153.93598 \nL 603.800733 161.178137 \nL 603.864376 116.957086 \nL 603.928019 93.804129 \nL 603.959841 104.557636 \nL 604.055305 190.914873 \nL 604.182591 259.715366 \nL 604.214412 257.959692 \nL 604.278055 216.811072 \nL 604.37352 139.561395 \nL 604.405341 139.671125 \nL 604.564448 158.764085 \nL 604.59627 153.058143 \nL 604.659913 104.886824 \nL 604.723556 119.371139 \nL 604.81902 182.026771 \nL 604.946306 251.266183 \nL 604.978127 250.936994 \nL 605.009949 247.974293 \nL 605.169056 145.925715 \nL 605.296342 165.018675 \nL 605.328164 164.470027 \nL 605.391806 119.261409 \nL 605.423628 107.739795 \nL 605.455449 121.894921 \nL 605.741843 267.94509 \nL 605.837307 242.487811 \nL 606.028236 148.888416 \nL 606.060057 154.484628 \nL 606.091879 159.971111 \nL 606.1237 159.093274 \nL 606.187343 103.24088 \nL 606.250986 127.710593 \nL 606.473736 278.698596 \nL 606.537379 260.264015 \nL 606.632844 150.314901 \nL 606.728308 152.948413 \nL 606.855594 162.714352 \nL 606.887415 154.813817 \nL 606.951058 90.073321 \nL 607.014701 101.814394 \nL 607.110166 186.745146 \nL 607.237451 253.131587 \nL 607.269273 251.924561 \nL 607.332916 200.571083 \nL 607.396559 122.11438 \nL 607.460202 123.431136 \nL 607.492023 123.211677 \nL 607.619309 131.441401 \nL 607.682952 90.841429 \nL 607.714773 72.297117 \nL 607.778416 87.659269 \nL 608.001167 255.545639 \nL 608.096631 210.775941 \nL 608.160274 142.194907 \nL 608.223917 142.853285 \nL 608.383024 164.031108 \nL 608.414846 159.751651 \nL 608.478489 101.814394 \nL 608.542132 114.433304 \nL 608.637596 199.693246 \nL 608.796703 272.334277 \nL 608.860346 229.97863 \nL 608.923989 152.728954 \nL 608.987632 155.143006 \nL 609.051275 162.494893 \nL 609.146739 179.941908 \nL 609.178561 174.565155 \nL 609.242204 119.04195 \nL 609.305847 129.905186 \nL 609.401311 218.018098 \nL 609.560418 294.938585 \nL 609.624061 253.680235 \nL 609.719526 174.565155 \nL 609.783169 175.113803 \nL 609.910455 193.219196 \nL 609.942276 187.184065 \nL 610.005919 143.840852 \nL 610.069562 162.494893 \nL 610.196848 266.957523 \nL 610.324134 313.702356 \nL 610.355955 309.642359 \nL 610.769634 157.447329 \nL 610.801456 165.677053 \nL 610.960563 276.613733 \nL 611.087849 317.323435 \nL 611.11967 314.470464 \nL 611.215135 262.678067 \nL 611.374242 187.184065 \nL 611.437885 195.742978 \nL 611.469706 190.037036 \nL 611.533349 147.242471 \nL 611.596992 166.993809 \nL 611.851564 312.60506 \nL 611.915207 278.698596 \nL 612.074314 170.724617 \nL 612.106136 173.687318 \nL 612.2016 187.293795 \nL 612.233422 182.685149 \nL 612.297064 149.985712 \nL 612.360707 168.530024 \nL 612.456172 240.512677 \nL 612.615279 312.166141 \nL 612.678922 282.758594 \nL 612.838029 182.685149 \nL 612.869851 187.952173 \nL 612.965315 205.399188 \nL 612.997137 201.997568 \nL 613.06078 165.896512 \nL 613.092601 181.478123 \nL 613.347173 285.611565 \nL 613.410816 283.087783 \nL 613.569923 197.169464 \nL 613.665387 210.007833 \nL 613.72903 224.601877 \nL 613.760852 219.334854 \nL 613.824495 176.650018 \nL 613.888138 182.794879 \nL 613.951781 206.715943 \nL 614.110888 282.978053 \nL 614.142709 282.648864 \nL 614.206352 256.752666 \nL 614.397281 142.853285 \nL 614.492746 152.838683 \nL 614.524567 152.728954 \nL 614.58821 106.31331 \nL 614.651853 122.333839 \nL 614.906425 274.967788 \nL 614.970068 243.146189 \nL 615.097353 155.362465 \nL 615.129175 156.020843 \nL 615.256461 172.91921 \nL 615.288282 170.944076 \nL 615.351925 113.774926 \nL 615.415568 133.526264 \nL 615.542854 241.171055 \nL 615.67014 280.67373 \nL 615.701961 277.272111 \nL 615.797426 222.407284 \nL 615.89289 175.004073 \nL 615.924711 178.954341 \nL 616.020176 204.301891 \nL 616.051997 200.571083 \nL 616.11564 150.095442 \nL 616.179283 168.310565 \nL 616.433855 306.789388 \nL 616.497498 294.938585 \nL 616.688427 192.999737 \nL 616.783891 195.852708 \nL 616.879355 137.476532 \nL 616.942998 164.470027 \nL 617.038463 249.400779 \nL 617.165749 307.886684 \nL 617.19757 305.692091 \nL 617.293034 232.502412 \nL 617.42032 166.44516 \nL 617.452142 167.322998 \nL 617.515785 177.418126 \nL 617.547606 176.2111 \nL 617.579428 168.968942 \nL 617.643071 101.924124 \nL 617.706714 114.104115 \nL 617.929464 258.61807 \nL 618.024928 220.761339 \nL 618.184036 129.246808 \nL 618.343143 151.960846 \nL 618.406786 102.801961 \nL 618.438607 116.298709 \nL 618.725 263.226715 \nL 618.756822 260.593204 \nL 619.170501 113.116549 \nL 619.234144 128.36897 \nL 619.456894 260.044555 \nL 619.520537 245.340782 \nL 619.743287 107.300877 \nL 619.775109 108.617633 \nL 619.80693 108.068984 \nL 619.870573 111.141415 \nL 619.934216 62.970097 \nL 619.997859 88.866295 \nL 620.220609 236.23322 \nL 620.284252 226.357551 \nL 620.475181 109.934389 \nL 620.538824 117.944653 \nL 620.634288 129.466267 \nL 620.697931 80.417112 \nL 620.761574 98.193316 \nL 620.984324 235.465113 \nL 621.079789 218.566746 \nL 621.238896 135.720857 \nL 621.270718 140.000314 \nL 621.366182 168.749483 \nL 621.398004 166.774349 \nL 621.461646 111.909522 \nL 621.525289 134.294372 \nL 621.779861 270.249413 \nL 621.875325 242.048892 \nL 622.002611 183.014338 \nL 622.034433 186.525687 \nL 622.129897 202.436487 \nL 622.161719 193.767844 \nL 622.225362 131.990049 \nL 622.289005 159.312733 \nL 622.511755 300.754257 \nL 622.575398 290.988318 \nL 622.798148 169.956509 \nL 622.893612 182.57542 \nL 622.925434 177.966774 \nL 622.989077 128.039781 \nL 623.05272 146.693823 \nL 623.27547 277.820759 \nL 623.339113 260.922392 \nL 623.561863 142.524096 \nL 623.657328 146.913282 \nL 623.689149 141.975448 \nL 623.752792 81.733867 \nL 623.816435 93.913859 \nL 624.039185 239.41538 \nL 624.102828 226.577011 \nL 624.198292 122.443569 \nL 624.293757 131.880319 \nL 624.421043 155.362465 \nL 624.452864 152.619224 \nL 624.548329 93.036022 \nL 624.58015 103.570069 \nL 624.8029 250.498075 \nL 624.866543 237.988895 \nL 624.962008 133.197075 \nL 625.057472 140.658692 \nL 625.184758 164.470027 \nL 625.216579 161.068407 \nL 625.312044 102.692231 \nL 625.343865 111.909522 \nL 625.566615 244.024026 \nL 625.630258 231.953764 \nL 625.725723 129.905186 \nL 625.821187 131.55113 \nL 625.853009 133.635994 \nL 625.980295 161.617056 \nL 626.043937 122.333839 \nL 626.10758 143.731122 \nL 626.362152 289.891021 \nL 626.425795 276.394274 \nL 626.616724 169.84678 \nL 626.680367 178.844611 \nL 626.712188 185.208931 \nL 626.74401 184.440824 \nL 626.807653 155.581925 \nL 626.839474 166.66462 \nL 627.125867 323.248836 \nL 627.18951 311.178574 \nL 627.41226 214.616478 \nL 627.444082 216.811072 \nL 627.475903 218.566746 \nL 627.507725 212.092696 \nL 627.571368 152.180305 \nL 627.635011 175.662451 \nL 627.857761 305.692091 \nL 627.921404 290.768858 \nL 628.016868 180.600286 \nL 628.112333 188.61055 \nL 628.239619 202.436487 \nL 628.27144 200.900272 \nL 628.335083 144.49923 \nL 628.398726 160.410029 \nL 628.621476 310.629926 \nL 628.685119 298.120745 \nL 628.876048 179.832178 \nL 628.907869 179.941908 \nL 628.971512 181.039204 \nL 629.003334 186.306228 \nL 629.035155 181.587853 \nL 629.098798 142.853285 \nL 629.162441 161.178137 \nL 629.385191 306.899118 \nL 629.448834 294.060748 \nL 629.544299 189.159199 \nL 629.639763 196.072167 \nL 629.735227 208.691077 \nL 629.79887 204.850539 \nL 629.894335 145.596526 \nL 629.926156 158.983544 \nL 630.148906 298.559664 \nL 630.212549 284.733727 \nL 630.4353 165.347864 \nL 630.530764 175.772181 \nL 630.562585 174.894344 \nL 630.626228 135.391668 \nL 630.689871 149.217605 \nL 630.944443 296.913719 \nL 630.976265 285.721294 \nL 631.10355 178.515422 \nL 631.199015 183.233797 \nL 631.294479 202.326757 \nL 631.326301 202.217028 \nL 631.389944 154.374898 \nL 631.453587 169.407861 \nL 631.580872 261.141852 \nL 631.708158 301.302905 \nL 631.73998 296.4748 \nL 632.153659 150.205172 \nL 632.18548 156.89868 \nL 632.471873 306.789388 \nL 632.535516 295.267774 \nL 632.758267 191.463522 \nL 632.82191 194.206763 \nL 632.853731 194.97487 \nL 632.917374 155.143006 \nL 632.981017 172.260832 \nL 633.203767 295.487234 \nL 633.26741 283.307242 \nL 633.458339 160.08084 \nL 633.521982 171.821913 \nL 633.585625 176.430559 \nL 633.617446 175.552722 \nL 633.681089 121.456002 \nL 633.744732 137.147343 \nL 633.967482 259.386177 \nL 634.031125 243.914296 \nL 634.222054 134.074912 \nL 634.34934 144.3895 \nL 634.381161 139.780854 \nL 634.444804 88.866295 \nL 634.508447 104.667365 \nL 634.731197 239.744569 \nL 634.79484 225.479714 \nL 634.953948 117.176546 \nL 634.985769 117.286275 \nL 635.144876 140.110043 \nL 635.240341 84.916027 \nL 635.272162 97.315478 \nL 635.494913 237.659706 \nL 635.558556 222.297554 \nL 635.685841 124.199244 \nL 635.749484 131.331671 \nL 635.87677 155.252736 \nL 635.908592 153.716521 \nL 636.004056 97.315478 \nL 636.067699 122.11438 \nL 636.258628 242.378081 \nL 636.290449 240.293218 \nL 636.354092 198.37649 \nL 636.417735 126.284107 \nL 636.481378 131.66086 \nL 636.640485 161.178137 \nL 636.672307 160.519759 \nL 636.73595 113.445737 \nL 636.799593 127.052215 \nL 636.926879 224.492147 \nL 637.054164 263.775363 \nL 637.085986 260.483474 \nL 637.276915 160.08084 \nL 637.372379 177.857044 \nL 637.436022 184.111635 \nL 637.499665 144.170041 \nL 637.563308 167.103538 \nL 637.81788 288.903454 \nL 637.881522 271.456439 \nL 638.072451 175.442992 \nL 638.104273 176.979207 \nL 638.167916 185.318661 \nL 638.199737 178.844611 \nL 638.26338 118.93222 \nL 638.327023 139.451665 \nL 638.549773 276.504003 \nL 638.613416 266.408875 \nL 638.804345 153.82625 \nL 638.836166 154.374898 \nL 638.931631 169.298131 \nL 638.963452 168.749483 \nL 639.058917 114.762493 \nL 639.090738 129.027348 \nL 639.313488 269.152117 \nL 639.377131 251.046724 \nL 639.472596 142.194907 \nL 639.56806 146.803552 \nL 639.695346 167.761916 \nL 639.727167 164.579756 \nL 639.822632 104.886824 \nL 639.886275 132.319238 \nL 640.077204 260.812663 \nL 640.109025 259.166718 \nL 640.172668 216.042964 \nL 640.236311 142.414366 \nL 640.299954 146.145174 \nL 640.459061 175.442992 \nL 640.490883 173.358129 \nL 640.586347 108.617633 \nL 640.64999 135.281939 \nL 640.840919 258.288881 \nL 640.87274 256.642936 \nL 640.936383 211.10513 \nL 641.000026 139.561395 \nL 641.063669 149.766253 \nL 641.222776 180.819745 \nL 641.254598 174.126236 \nL 641.350062 118.712761 \nL 641.413705 143.731122 \nL 641.636455 275.516436 \nL 641.700098 237.220787 \nL 641.763741 163.811649 \nL 641.827384 166.44516 \nL 641.859206 167.871646 \nL 642.018313 190.695414 \nL 642.113777 150.314901 \nL 642.145599 163.043541 \nL 642.400171 292.195344 \nL 642.463813 276.723463 \nL 642.591099 197.388923 \nL 642.654742 206.277025 \nL 642.750207 221.968365 \nL 642.782028 215.604045 \nL 642.845671 170.614887 \nL 642.909314 187.513254 \nL 643.163886 317.433164 \nL 643.227529 305.692091 \nL 643.450279 203.972702 \nL 643.4821 205.508917 \nL 643.513922 208.032699 \nL 643.545743 203.972702 \nL 643.609386 162.933811 \nL 643.641208 174.235966 \nL 643.895779 311.946682 \nL 643.927601 309.093711 \nL 643.991244 265.092119 \nL 644.150351 173.906777 \nL 644.182173 174.345695 \nL 644.277637 186.086768 \nL 644.309458 185.757579 \nL 644.404923 132.099779 \nL 644.468566 161.946245 \nL 644.659495 282.758594 \nL 644.691316 281.002919 \nL 644.754959 231.514845 \nL 644.818602 158.654355 \nL 644.882245 170.724617 \nL 645.041352 196.291626 \nL 645.073174 193.109466 \nL 645.168638 132.209508 \nL 645.232281 161.287867 \nL 645.42321 291.317507 \nL 645.455031 290.22021 \nL 645.550496 211.214859 \nL 645.709603 144.828419 \nL 645.741424 147.46193 \nL 645.836889 161.397596 \nL 645.86871 152.728954 \nL 645.900532 122.333839 \nL 645.964175 140.439232 \nL 646.155103 280.344541 \nL 646.250568 265.640768 \nL 646.346032 160.519759 \nL 646.441497 168.968942 \nL 646.568783 190.585684 \nL 646.600604 188.72028 \nL 646.696068 127.820322 \nL 646.759711 152.180305 \nL 646.95064 267.396442 \nL 646.982462 265.311579 \nL 647.046104 220.871069 \nL 647.109747 150.424631 \nL 647.17339 158.215436 \nL 647.364319 187.513254 \nL 647.396141 176.540289 \nL 647.459784 139.561395 \nL 647.491605 151.521927 \nL 647.587069 213.738641 \nL 647.714355 275.406707 \nL 647.746177 274.30941 \nL 647.80982 252.582939 \nL 647.937106 178.186233 \nL 648.000748 187.622984 \nL 648.096213 213.409452 \nL 648.128034 210.337022 \nL 648.223499 157.776518 \nL 648.287142 185.318661 \nL 648.509892 289.671562 \nL 648.573535 277.930489 \nL 648.732642 202.875406 \nL 648.796285 208.142429 \nL 648.828107 214.506749 \nL 648.891749 207.045132 \nL 648.955392 148.668956 \nL 649.019035 166.006242 \nL 649.241786 288.464536 \nL 649.273607 286.379672 \nL 649.33725 243.804566 \nL 649.432714 170.285698 \nL 649.464536 170.395428 \nL 649.496357 170.505158 \nL 649.591822 177.198666 \nL 649.623643 181.148934 \nL 649.655465 179.502989 \nL 649.750929 124.199244 \nL 649.814572 151.741387 \nL 650.005501 263.665634 \nL 650.037322 261.471041 \nL 650.100965 216.481883 \nL 650.164608 148.010579 \nL 650.228251 157.447329 \nL 650.41918 182.136501 \nL 650.514644 115.201412 \nL 650.578287 140.110043 \nL 650.769216 257.081855 \nL 650.801037 253.570506 \nL 650.86468 208.252159 \nL 650.928323 140.110043 \nL 650.991966 153.716521 \nL 651.151073 190.366225 \nL 651.182895 188.72028 \nL 651.278359 125.954918 \nL 651.342002 146.364634 \nL 651.532931 265.860227 \nL 651.564753 263.665634 \nL 651.628395 226.9062 \nL 651.787503 141.755988 \nL 651.819324 140.219773 \nL 651.94661 152.180305 \nL 652.010253 125.954918 \nL 652.073896 142.633825 \nL 652.296646 290.000751 \nL 652.360289 279.466704 \nL 652.583039 172.91921 \nL 652.614861 176.320829 \nL 652.710325 182.136501 \nL 652.742147 177.088937 \nL 652.80579 148.010579 \nL 652.837611 162.604622 \nL 653.092183 294.938585 \nL 653.155826 278.369407 \nL 653.283112 194.316493 \nL 653.346755 198.815408 \nL 653.442219 210.337022 \nL 653.47404 208.032699 \nL 653.569505 162.824082 \nL 653.601326 175.99164 \nL 653.855898 294.938585 \nL 653.919541 283.416972 \nL 654.078648 200.241894 \nL 654.142291 206.277025 \nL 654.205934 217.908368 \nL 654.237756 213.299723 \nL 654.33322 143.401933 \nL 654.396863 174.894344 \nL 654.587792 277.162381 \nL 654.619613 275.077518 \nL 654.683256 237.988895 \nL 654.810542 157.447329 \nL 654.842363 157.995977 \nL 654.969649 182.794879 \nL 655.001471 181.368393 \nL 655.096935 123.101947 \nL 655.160578 148.998145 \nL 655.351507 262.348878 \nL 655.383328 260.154285 \nL 655.446971 218.895935 \nL 655.606079 143.840852 \nL 655.765186 156.350032 \nL 655.797007 149.875983 \nL 655.86065 118.603031 \nL 655.892472 134.623561 \nL 656.115222 283.746161 \nL 656.178865 270.688332 \nL 656.369794 172.480291 \nL 656.528901 175.113803 \nL 656.592544 145.157608 \nL 656.624366 136.598694 \nL 656.656187 150.75382 \nL 656.878937 298.449934 \nL 656.94258 285.501835 \nL 657.069866 190.366225 \nL 657.133509 196.181897 \nL 657.260795 214.17756 \nL 657.292616 210.9954 \nL 657.388081 158.764085 \nL 657.451724 184.989472 \nL 657.674474 308.545062 \nL 657.738117 270.468872 \nL 657.897224 176.2111 \nL 657.929046 175.223533 \nL 658.056331 192.890007 \nL 658.119974 166.993809 \nL 658.183617 182.46569 \nL 658.438189 316.994246 \nL 658.501832 298.779123 \nL 658.629118 226.028363 \nL 658.692761 231.075927 \nL 658.788225 250.717535 \nL 658.820047 249.18132 \nL 658.915511 194.645681 \nL 658.979154 219.225124 \nL 659.170083 321.82235 \nL 659.201904 321.712621 \nL 659.265547 309.861818 \nL 659.424654 228.991063 \nL 659.488297 232.941331 \nL 659.55194 245.99916 \nL 659.583762 245.231052 \nL 659.679226 184.660283 \nL 659.742869 216.591612 \nL 659.933798 316.555327 \nL 659.965619 314.251004 \nL 660.029262 269.700765 \nL 660.18837 193.767844 \nL 660.347477 203.204594 \nL 660.442941 144.608959 \nL 660.506584 174.565155 \nL 660.697513 285.501835 \nL 660.729335 283.96562 \nL 660.792977 241.061325 \nL 660.920263 177.308396 \nL 660.952085 177.747315 \nL 661.111192 185.64785 \nL 661.206657 131.77059 \nL 661.270299 161.287867 \nL 661.461228 275.955355 \nL 661.49305 273.870492 \nL 661.556693 229.759171 \nL 661.652157 160.629489 \nL 661.7158 163.921378 \nL 661.874907 185.867309 \nL 661.970372 130.234375 \nL 662.034015 155.143006 \nL 662.224943 270.029954 \nL 662.256765 268.05482 \nL 662.320408 222.846203 \nL 662.415872 160.958678 \nL 662.447694 164.579756 \nL 662.479515 165.457594 \nL 662.606801 182.46569 \nL 662.638622 181.697582 \nL 662.702265 152.509494 \nL 662.734087 136.159776 \nL 662.79773 159.422463 \nL 662.988659 266.738064 \nL 663.02048 265.860227 \nL 663.084123 227.125659 \nL 663.179587 160.848948 \nL 663.211409 162.933811 \nL 663.275052 169.84678 \nL 663.402338 191.573251 \nL 663.497802 140.658692 \nL 663.561445 163.153271 \nL 663.784195 263.885093 \nL 663.816017 259.056988 \nL 664.006945 179.28353 \nL 664.070588 194.206763 \nL 664.134231 211.324589 \nL 664.197874 201.778109 \nL 664.261517 169.517591 \nL 664.293339 181.917042 \nL 664.54791 305.253173 \nL 664.611553 294.170478 \nL 664.802482 205.289458 \nL 664.834304 209.788374 \nL 664.897946 224.162958 \nL 664.929768 223.065662 \nL 665.025232 163.48246 \nL 665.088875 192.121899 \nL 665.279804 290.11048 \nL 665.343447 270.359143 \nL 665.470733 168.859213 \nL 665.534376 168.968942 \nL 665.62984 181.039204 \nL 665.661662 186.306228 \nL 665.693483 184.989472 \nL 665.757126 149.546794 \nL 665.788948 126.503566 \nL 665.85259 152.180305 \nL 666.043519 263.116986 \nL 666.075341 259.715366 \nL 666.138984 212.202426 \nL 666.202627 151.960846 \nL 666.266269 161.068407 \nL 666.329912 174.565155 \nL 666.425377 191.79271 \nL 666.457198 190.146766 \nL 666.552663 137.476532 \nL 666.616306 166.55489 \nL 666.807234 283.746161 \nL 666.839056 281.880756 \nL 666.902699 235.355383 \nL 666.998163 163.921378 \nL 667.029985 164.031108 \nL 667.093628 167.542457 \nL 667.220913 183.124068 \nL 667.316378 133.745723 \nL 667.380021 155.143006 \nL 667.539128 260.922392 \nL 667.602771 258.179151 \nL 667.666414 210.007833 \nL 667.730057 148.559227 \nL 667.7937 160.08084 \nL 667.984629 199.802975 \nL 668.01645 191.353792 \nL 668.080093 142.963014 \nL 668.143736 161.617056 \nL 668.334665 267.176983 \nL 668.366486 265.640768 \nL 668.430129 219.444583 \nL 668.493772 156.569492 \nL 668.557415 167.322998 \nL 668.748344 210.117563 \nL 668.780165 201.778109 \nL 668.843808 160.519759 \nL 668.907451 179.722449 \nL 669.09838 294.280207 \nL 669.130201 292.524533 \nL 669.193844 273.212114 \nL 669.32113 205.618647 \nL 669.384773 217.688909 \nL 669.480237 240.951595 \nL 669.512059 240.622406 \nL 669.607523 189.817577 \nL 669.671166 211.434319 \nL 669.893917 306.13101 \nL 669.957559 295.816422 \nL 670.148488 216.262423 \nL 670.212131 227.125659 \nL 670.275774 235.904031 \nL 670.307596 230.198089 \nL 670.40306 175.333262 \nL 670.434881 186.415957 \nL 670.62581 297.791556 \nL 670.657632 297.462367 \nL 670.721275 255.765099 \nL 670.880382 174.784614 \nL 671.039489 203.753243 \nL 671.071311 200.022435 \nL 671.166775 160.629489 \nL 671.198597 174.235966 \nL 671.389525 304.594795 \nL 671.421347 303.826687 \nL 671.48499 265.531038 \nL 671.548633 191.90244 \nL 671.612276 192.341359 \nL 671.675919 198.705679 \nL 671.803204 217.030531 \nL 671.835026 214.726208 \nL 671.93049 177.966774 \nL 671.962312 190.695414 \nL 672.153241 308.545062 \nL 672.185062 307.667225 \nL 672.248705 268.274279 \nL 672.407812 180.929475 \nL 672.439634 178.076504 \nL 672.471455 181.587853 \nL 672.535098 185.977039 \nL 672.56692 185.53812 \nL 672.662384 156.350032 \nL 672.694205 160.958678 \nL 672.916956 296.255341 \nL 672.980599 282.978053 \nL 673.203349 151.192738 \nL 673.23517 154.704087 \nL 673.330635 174.235966 \nL 673.362456 169.956509 \nL 673.457921 139.671125 \nL 673.489742 151.083009 \nL 673.712492 272.005088 \nL 673.776135 233.05106 \nL 673.8716 163.48246 \nL 673.903421 164.140838 \nL 673.967064 174.674884 \nL 674.09435 200.461353 \nL 674.126171 199.034868 \nL 674.221636 172.590021 \nL 674.253457 182.685149 \nL 674.476208 306.02128 \nL 674.508029 302.071013 \nL 674.603493 247.535375 \nL 674.698958 210.666211 \nL 674.730779 213.958101 \nL 674.858065 240.512677 \nL 674.889887 236.562409 \nL 674.985351 208.252159 \nL 675.017172 215.933234 \nL 675.239923 313.592626 \nL 675.271744 310.849385 \nL 675.367209 260.044555 \nL 675.494494 210.007833 \nL 675.526316 212.641345 \nL 675.62178 228.661874 \nL 675.653602 221.858636 \nL 675.749066 171.053806 \nL 675.780888 179.502989 \nL 675.971816 281.551567 \nL 676.003638 278.808326 \nL 676.067281 235.574842 \nL 676.162745 157.337599 \nL 676.194567 158.873814 \nL 676.385495 201.010001 \nL 676.449138 188.171632 \nL 676.512781 158.105707 \nL 676.544603 164.689486 \nL 676.735532 273.980221 \nL 676.767353 272.882925 \nL 676.830996 229.210522 \nL 676.894639 158.544625 \nL 676.958282 170.834347 \nL 677.149211 212.751074 \nL 677.212854 201.010001 \nL 677.276496 165.567323 \nL 677.308318 173.138669 \nL 677.499247 290.000751 \nL 677.531068 288.135347 \nL 677.594711 245.560241 \nL 677.658354 174.016507 \nL 677.721997 186.964606 \nL 677.849283 196.291626 \nL 677.881104 200.680812 \nL 677.912926 200.241894 \nL 678.040212 164.908945 \nL 678.072033 177.966774 \nL 678.262962 303.168309 \nL 678.294783 302.729391 \nL 678.358426 266.189416 \nL 678.517534 180.490556 \nL 678.612998 195.742978 \nL 678.676641 206.715943 \nL 678.740284 199.254327 \nL 678.803927 175.552722 \nL 678.835748 184.879742 \nL 679.058499 308.106144 \nL 679.122141 268.932657 \nL 679.281249 191.024603 \nL 679.472178 218.895935 \nL 679.503999 215.384586 \nL 679.567642 192.670548 \nL 679.599463 197.279193 \nL 679.822214 306.789388 \nL 679.854035 303.607228 \nL 680.044964 197.608382 \nL 680.140428 211.214859 \nL 680.235893 226.68674 \nL 680.267714 223.065662 \nL 680.331357 204.192161 \nL 680.363179 211.434319 \nL 680.554107 315.56776 \nL 680.61775 312.934248 \nL 680.713215 263.885093 \nL 680.808679 219.554313 \nL 680.840501 221.419717 \nL 680.935965 240.402947 \nL 680.999608 233.928898 \nL 681.095072 181.258664 \nL 681.126894 185.867309 \nL 681.286001 288.025617 \nL 681.317823 286.489402 \nL 681.381465 272.224547 \nL 681.47693 164.689486 \nL 681.572394 173.02894 \nL 681.731502 204.960269 \nL 681.795145 191.682981 \nL 681.858787 160.958678 \nL 681.890609 167.981376 \nL 682.081538 281.880756 \nL 682.113359 278.808326 \nL 682.177002 231.734305 \nL 682.240645 161.726785 \nL 682.304288 173.797047 \nL 682.495217 211.873237 \nL 682.527038 207.154862 \nL 682.622503 166.335431 \nL 682.654324 173.577588 \nL 682.845253 297.023449 \nL 682.877074 295.267774 \nL 682.940717 253.680235 \nL 683.099825 166.55489 \nL 683.195289 175.333262 \nL 683.258932 182.685149 \nL 683.290753 181.039204 \nL 683.386218 153.277602 \nL 683.418039 162.275434 \nL 683.608968 278.918056 \nL 683.64079 276.504003 \nL 683.704432 234.806735 \nL 683.768075 167.761916 \nL 683.831718 175.333262 \nL 684.022647 212.312156 \nL 684.08629 201.668379 \nL 684.149933 174.784614 \nL 684.181754 180.490556 \nL 684.372683 305.582362 \nL 684.404505 305.362902 \nL 684.468148 268.16455 \nL 684.627255 183.014338 \nL 684.754541 204.301891 \nL 684.786362 209.568914 \nL 684.850005 206.496484 \nL 684.881827 206.167295 \nL 684.913648 200.571083 \nL 684.94547 207.154862 \nL 685.16822 314.251004 \nL 685.231863 307.447766 \nL 685.359149 226.467281 \nL 685.422792 232.173223 \nL 685.518256 253.460776 \nL 685.581899 246.876997 \nL 685.677363 216.701342 \nL 685.709185 223.61431 \nL 685.931935 323.468295 \nL 685.963756 321.273702 \nL 686.059221 269.042387 \nL 686.186507 199.034868 \nL 686.218328 200.132164 \nL 686.313793 211.763507 \nL 686.345614 206.496484 \nL 686.441078 186.086768 \nL 686.4729 194.426222 \nL 686.663829 312.056411 \nL 686.69565 309.31317 \nL 686.759293 263.665634 \nL 686.9184 172.91921 \nL 686.950222 172.480291 \nL 687.077508 194.865141 \nL 687.109329 189.488388 \nL 687.204794 166.774349 \nL 687.236615 181.587853 \nL 687.459365 302.509931 \nL 687.523008 262.897526 \nL 687.586651 195.304059 \nL 687.650294 201.55865 \nL 687.713937 208.361888 \nL 687.841223 230.966197 \nL 687.873044 228.661874 \nL 687.968509 197.279193 \nL 688.00033 202.107298 \nL 688.159438 312.49533 \nL 688.22308 309.642359 \nL 688.286723 268.384009 \nL 688.350366 199.144597 \nL 688.414009 206.057565 \nL 688.445831 206.277025 \nL 688.541295 217.46945 \nL 688.604938 228.771604 \nL 688.668581 221.748906 \nL 688.732224 197.279193 \nL 688.764045 198.047301 \nL 688.954974 311.178574 \nL 688.986796 310.629926 \nL 689.050439 265.311579 \nL 689.114082 197.169464 \nL 689.177724 203.314324 \nL 689.30501 222.187825 \nL 689.368653 234.806735 \nL 689.400475 231.075927 \nL 689.495939 195.962437 \nL 689.527761 198.26676 \nL 689.718689 311.398033 \nL 689.750511 310.300737 \nL 689.814154 269.042387 \nL 689.877797 199.802975 \nL 689.94144 205.179728 \nL 690.005083 213.189993 \nL 690.132368 229.649441 \nL 690.259654 203.094865 \nL 690.291476 210.446752 \nL 690.514226 315.348301 \nL 690.546047 312.056411 \nL 690.736976 209.129996 \nL 690.832441 232.282953 \nL 690.896084 240.073758 \nL 690.927905 237.549976 \nL 691.023369 214.506749 \nL 691.055191 219.883502 \nL 691.277941 322.480728 \nL 691.309763 319.188839 \nL 691.405227 272.334277 \nL 691.500691 235.684572 \nL 691.532513 238.427813 \nL 691.659799 261.58077 \nL 691.69162 255.874828 \nL 691.818906 217.35972 \nL 692.009835 320.725054 \nL 692.041656 317.872083 \nL 692.105299 273.980221 \nL 692.168942 206.386754 \nL 692.232585 213.628912 \nL 692.264407 212.970534 \nL 692.423514 225.589444 \nL 692.455335 220.43215 \nL 692.5508 196.511086 \nL 692.582621 204.74081 \nL 692.77355 327.199104 \nL 692.805371 325.662888 \nL 692.869014 285.172646 \nL 693.028122 203.643513 \nL 693.187229 223.175392 \nL 693.219051 217.798638 \nL 693.314515 197.718112 \nL 693.346336 206.606214 \nL 693.537265 325.443429 \nL 693.569087 321.493162 \nL 693.63273 277.71103 \nL 693.760015 206.386754 \nL 693.791837 206.606214 \nL 693.919123 221.858636 \nL 693.950944 226.357551 \nL 693.982766 225.369985 \nL 694.110052 198.26676 \nL 694.30098 312.934248 \nL 694.332802 310.849385 \nL 694.396445 266.628335 \nL 694.460088 201.229461 \nL 694.523731 207.92297 \nL 694.714659 233.819168 \nL 694.778302 226.9062 \nL 694.873767 204.960269 \nL 695.096517 328.625589 \nL 695.16016 286.92832 \nL 695.255624 214.616478 \nL 695.287446 217.798638 \nL 695.351089 223.72404 \nL 695.478375 242.487811 \nL 695.542017 237.549976 \nL 695.60566 226.79647 \nL 695.637482 228.661874 \nL 695.828411 340.476392 \nL 695.892054 335.648287 \nL 696.051161 243.804566 \nL 696.146625 257.081855 \nL 696.24209 271.23698 \nL 696.273911 268.384009 \nL 696.401197 244.024026 \nL 696.592126 346.511523 \nL 696.655769 344.975307 \nL 696.751233 293.182911 \nL 696.878519 221.968365 \nL 696.910341 223.285121 \nL 697.005805 239.964029 \nL 697.069448 234.806735 \nL 697.133091 219.225124 \nL 697.164912 219.993232 \nL 697.387662 337.074772 \nL 697.451305 293.731559 \nL 697.610413 219.334854 \nL 697.642234 220.212691 \nL 697.76952 234.148357 \nL 697.801342 233.709438 \nL 697.928627 211.982967 \nL 698.119556 343.439092 \nL 698.151378 341.573688 \nL 698.215021 304.046147 \nL 698.374128 205.838106 \nL 698.405949 205.618647 \nL 698.533235 211.982967 \nL 698.660521 200.571083 \nL 698.755985 276.065085 \nL 698.883271 328.625589 \nL 698.915093 325.992077 \nL 698.978736 286.269943 \nL 699.137843 206.277025 \nL 699.169665 207.484051 \nL 699.29695 226.138092 \nL 699.328772 224.162958 \nL 699.456058 191.79271 \nL 699.646987 309.20344 \nL 699.678808 305.692091 \nL 699.742451 267.396442 \nL 699.806094 200.132164 \nL 699.869737 201.44892 \nL 699.901558 202.655946 \nL 700.092487 234.148357 \nL 700.124308 227.125659 \nL 700.219773 197.718112 \nL 700.251594 221.639176 \nL 700.410702 316.335868 \nL 700.474345 305.582362 \nL 700.633452 213.299723 \nL 700.665273 214.397019 \nL 700.792559 240.183488 \nL 700.888024 235.026194 \nL 700.983488 220.212691 \nL 701.206238 327.747752 \nL 701.23806 324.126673 \nL 701.397167 235.574842 \nL 701.524453 258.179151 \nL 701.588096 265.201849 \nL 701.619917 262.787797 \nL 701.747203 235.794302 \nL 701.779025 254.448343 \nL 701.969953 335.758017 \nL 702.033596 319.079109 \nL 702.160882 246.438078 \nL 702.256347 262.897526 \nL 702.351811 290.878588 \nL 702.415454 287.806158 \nL 702.510918 250.168886 \nL 702.54274 270.907791 \nL 702.701847 339.379095 \nL 702.733669 337.184502 \nL 702.797312 301.961283 \nL 702.956419 215.604045 \nL 703.020062 209.788374 \nL 703.051883 211.653778 \nL 703.179169 229.649441 \nL 703.210991 226.028363 \nL 703.274634 212.751074 \nL 703.497384 336.745583 \nL 703.592848 266.628335 \nL 703.720134 223.285121 \nL 703.84742 231.624575 \nL 703.879241 235.574842 \nL 703.911063 234.916464 \nL 704.006527 216.152694 \nL 704.038349 221.968365 \nL 704.229278 340.256932 \nL 704.261099 337.403961 \nL 704.324742 302.94885 \nL 704.483849 218.895935 \nL 704.515671 217.24999 \nL 704.547492 219.005665 \nL 704.579314 218.457016 \nL 704.642957 228.332685 \nL 704.674778 222.846203 \nL 704.770242 208.252159 \nL 704.802064 212.421885 \nL 704.992993 329.283967 \nL 705.024814 326.650455 \nL 705.088457 288.464536 \nL 705.247564 212.312156 \nL 705.438493 241.171055 \nL 705.502136 233.380249 \nL 705.565779 215.384586 \nL 705.756708 332.356397 \nL 705.788529 331.039641 \nL 705.883994 259.056988 \nL 706.01128 224.601877 \nL 706.23403 254.119154 \nL 706.265851 252.25375 \nL 706.329494 233.380249 \nL 706.361316 254.448343 \nL 706.552244 342.561255 \nL 706.615887 328.18667 \nL 706.806816 230.966197 \nL 706.870459 237.111058 \nL 706.934102 243.804566 \nL 706.965924 242.378081 \nL 707.061388 237.549976 \nL 707.093209 239.63484 \nL 707.31596 343.329363 \nL 707.347781 339.818014 \nL 707.443245 293.731559 \nL 707.53871 240.293218 \nL 707.602353 243.365648 \nL 707.697817 257.740233 \nL 707.729639 249.839697 \nL 707.856925 227.893767 \nL 708.047853 338.062339 \nL 708.079675 334.66072 \nL 708.143318 293.621829 \nL 708.302425 218.566746 \nL 708.461532 233.489979 \nL 708.493354 229.649441 \nL 708.588818 213.738641 \nL 708.62064 214.616478 \nL 708.84339 336.635854 \nL 708.907033 300.425068 \nL 709.034319 224.272688 \nL 709.06614 225.589444 \nL 709.225248 245.99916 \nL 709.28889 238.866732 \nL 709.384355 216.701342 \nL 709.607105 343.878011 \nL 709.670748 303.497498 \nL 709.829855 209.568914 \nL 709.92532 215.933234 \nL 709.988963 221.419717 \nL 710.020784 216.701342 \nL 710.116249 201.33919 \nL 710.14807 205.728377 \nL 710.338999 329.722886 \nL 710.37082 328.515859 \nL 710.434463 290.000751 \nL 710.593571 208.910536 \nL 710.657213 216.481883 \nL 710.752678 232.502412 \nL 710.848142 231.514845 \nL 710.911785 218.127827 \nL 711.102714 340.91531 \nL 711.166357 331.259101 \nL 711.357286 232.941331 \nL 711.389107 233.819168 \nL 711.611857 256.752666 \nL 711.6755 241.171055 \nL 711.707322 255.106721 \nL 711.898251 345.962874 \nL 711.961894 333.343964 \nL 712.121001 255.984558 \nL 712.184644 263.775363 \nL 712.248287 274.089951 \nL 712.31193 270.578602 \nL 712.439216 250.607805 \nL 712.661966 354.302328 \nL 712.693787 352.327194 \nL 712.789252 308.764522 \nL 712.916538 252.473209 \nL 712.948359 253.460776 \nL 713.043823 260.702933 \nL 713.202931 237.879165 \nL 713.393859 344.31693 \nL 713.425681 342.341796 \nL 713.489324 302.290472 \nL 713.648431 219.773772 \nL 713.680253 220.102961 \nL 713.807539 240.402947 \nL 713.871181 235.245653 \nL 713.934824 229.97863 \nL 713.966646 220.322421 \nL 714.157575 340.805581 \nL 714.189396 338.391528 \nL 714.253039 301.522364 \nL 714.412146 231.514845 \nL 714.443968 229.649441 \nL 714.475789 234.148357 \nL 714.571254 240.841866 \nL 714.603075 239.63484 \nL 714.730361 218.566746 \nL 714.92129 339.927743 \nL 714.984933 325.772618 \nL 715.112219 234.367816 \nL 715.175862 237.001328 \nL 715.36679 245.121322 \nL 715.462255 236.562409 \nL 715.494076 222.626743 \nL 715.525898 245.560241 \nL 715.685005 343.439092 \nL 715.716826 342.122336 \nL 715.780469 302.83912 \nL 715.939577 234.038627 \nL 715.971398 233.489979 \nL 716.162327 245.450511 \nL 716.194148 244.792133 \nL 716.257791 224.711607 \nL 716.480542 348.047738 \nL 716.512363 340.256932 \nL 716.703292 227.235389 \nL 716.766935 232.502412 \nL 716.862399 240.293218 \nL 716.926042 236.123491 \nL 716.957864 236.562409 \nL 717.021507 235.355383 \nL 717.244257 356.93584 \nL 717.276078 354.631517 \nL 717.371543 291.646696 \nL 717.467007 243.146189 \nL 717.498829 246.657537 \nL 717.626114 269.481306 \nL 717.657936 268.603468 \nL 717.785222 248.632671 \nL 718.007972 367.030968 \nL 718.071615 361.325026 \nL 718.230722 276.504003 \nL 718.326187 289.452103 \nL 718.358008 292.085614 \nL 718.38983 290.32994 \nL 718.548937 247.974293 \nL 718.580758 268.822928 \nL 718.771687 360.447189 \nL 718.83533 325.00451 \nL 718.994437 222.297554 \nL 719.089902 217.688909 \nL 719.121723 219.993232 \nL 719.249009 224.272688 \nL 719.280831 222.517014 \nL 719.312652 214.616478 \nL 719.535402 356.606651 \nL 719.567224 346.292063 \nL 719.789974 233.380249 \nL 719.91726 243.914296 \nL 719.980903 239.086191 \nL 720.044546 236.23322 \nL 720.076367 226.357551 \nL 720.108189 250.827264 \nL 720.267296 353.973139 \nL 720.299117 353.863409 \nL 720.36276 316.884516 \nL 720.521868 231.624575 \nL 720.553689 230.966197 \nL 720.680975 239.744569 \nL 720.840082 224.382418 \nL 721.031011 349.693683 \nL 721.094654 339.269365 \nL 721.317404 219.334854 \nL 721.349226 220.212691 \nL 721.381047 217.908368 \nL 721.412869 222.297554 \nL 721.540155 227.015929 \nL 721.603798 215.933234 \nL 721.826548 346.950441 \nL 721.858369 338.391528 \nL 722.049298 210.775941 \nL 722.112941 216.701342 \nL 722.30387 231.295386 \nL 722.367513 228.881334 \nL 722.590263 352.107735 \nL 722.653906 341.463959 \nL 722.813013 240.732136 \nL 722.876656 247.974293 \nL 722.972121 262.787797 \nL 723.003942 259.605637 \nL 723.099406 260.483474 \nL 723.131228 253.351046 \nL 723.3858 362.641782 \nL 723.449443 343.768281 \nL 723.60855 270.029954 \nL 723.640371 272.005088 \nL 723.704014 277.6013 \nL 723.735836 276.284544 \nL 723.894943 245.231052 \nL 724.117693 360.556918 \nL 724.149515 351.229898 \nL 724.372265 223.394851 \nL 724.404086 225.369985 \nL 724.499551 234.587276 \nL 724.531372 231.405116 \nL 724.563194 225.808903 \nL 724.658658 227.564578 \nL 724.849587 356.606651 \nL 724.881408 356.167732 \nL 724.945051 321.163973 \nL 725.104159 230.527278 \nL 725.167802 232.612142 \nL 725.263266 238.098624 \nL 725.390552 236.891598 \nL 725.422373 228.113226 \nL 725.613302 359.788811 \nL 725.676945 349.474223 \nL 725.931517 227.893767 \nL 725.963338 226.467281 \nL 725.99516 227.235389 \nL 726.154267 235.904031 \nL 726.186089 226.9062 \nL 726.408839 357.155299 \nL 726.44066 347.060171 \nL 726.66341 218.127827 \nL 726.695232 220.871069 \nL 726.727053 221.200258 \nL 726.790696 230.198089 \nL 726.854339 224.821336 \nL 726.949804 221.639176 \nL 727.140732 350.790979 \nL 727.204375 342.122336 \nL 727.427126 219.115394 \nL 727.458947 222.955932 \nL 727.681697 237.988895 \nL 727.713519 234.806735 \nL 727.936269 350.790979 \nL 727.968091 348.596386 \nL 728.063555 290.000751 \nL 728.159019 245.450511 \nL 728.190841 249.291049 \nL 728.318127 264.87266 \nL 728.349948 259.715366 \nL 728.477234 245.560241 \nL 728.699984 354.741247 \nL 728.763627 346.511523 \nL 728.922735 260.593204 \nL 729.018199 270.798061 \nL 729.05002 274.638599 \nL 729.081842 274.089951 \nL 729.240949 253.680235 \nL 729.463699 355.289895 \nL 729.527342 345.633685 \nL 729.718271 244.243485 \nL 729.813736 259.495907 \nL 729.845557 259.166718 \nL 730.004664 231.514845 \nL 730.195593 353.75368 \nL 730.227415 350.900709 \nL 730.291058 314.909382 \nL 730.450165 216.811072 \nL 730.481986 215.274856 \nL 730.513808 218.127827 \nL 730.545629 218.457016 \nL 730.609272 224.492147 \nL 730.641094 221.200258 \nL 730.672915 215.823505 \nL 730.736558 219.993232 \nL 730.800201 254.448343 \nL 730.959308 344.865578 \nL 730.99113 343.878011 \nL 731.054773 306.460199 \nL 731.21388 216.152694 \nL 731.245701 214.726208 \nL 731.277523 217.688909 \nL 731.309344 218.566746 \nL 731.372987 229.210522 \nL 731.43663 223.72404 \nL 731.500273 224.931066 \nL 731.532095 217.35972 \nL 731.723023 345.523956 \nL 731.786666 333.563423 \nL 732.009417 227.345118 \nL 732.136703 240.512677 \nL 732.200345 239.854299 \nL 732.232167 240.732136 \nL 732.263988 239.52511 \nL 732.29581 228.003496 \nL 732.327631 245.121322 \nL 732.51856 351.888276 \nL 732.582203 319.847217 \nL 732.74131 220.871069 \nL 732.773132 219.554313 \nL 732.804953 222.736473 \nL 733.091346 254.009424 \nL 733.282275 350.900709 \nL 733.345918 337.73315 \nL 733.505026 252.363479 \nL 733.568668 260.483474 \nL 733.664133 273.212114 \nL 733.695954 272.224547 \nL 733.82324 259.276448 \nL 733.918705 317.433164 \nL 734.04599 355.838543 \nL 734.077812 354.302328 \nL 734.109633 351.668816 \nL 734.300562 260.264015 \nL 734.364205 264.324012 \nL 734.396027 265.750497 \nL 734.427848 263.885093 \nL 734.586955 236.123491 \nL 734.777884 347.608819 \nL 734.841527 337.623421 \nL 735.12792 197.279193 \nL 735.318849 204.850539 \nL 735.350671 200.351623 \nL 735.573421 331.807749 \nL 735.605242 324.236403 \nL 735.891635 184.001905 \nL 736.146207 220.871069 \nL 736.337136 326.869915 \nL 736.400779 295.048315 \nL 736.559886 204.960269 \nL 736.655351 201.887839 \nL 736.846279 213.189993 \nL 736.878101 211.214859 \nL 737.100851 334.66072 \nL 737.132673 327.089374 \nL 737.355423 206.277025 \nL 737.387244 207.154862 \nL 737.609995 220.761339 \nL 737.641816 217.140261 \nL 737.864566 333.892612 \nL 737.896388 327.308833 \nL 738.119138 208.471618 \nL 738.150959 212.531615 \nL 738.182781 212.641345 \nL 738.437353 235.684572 \nL 738.628281 345.194767 \nL 738.691924 336.526124 \nL 738.914675 236.781869 \nL 738.946496 237.879165 \nL 738.978318 237.659706 \nL 739.073782 225.260255 \nL 739.169246 228.003496 \nL 739.201068 232.392682 \nL 739.423818 345.633685 \nL 739.45564 344.2072 \nL 739.837497 207.264592 \nL 739.90114 207.70351 \nL 739.932961 202.765676 \nL 740.028426 289.671562 \nL 740.155712 329.283967 \nL 740.187533 321.383432 \nL 740.473926 159.861381 \nL 740.505748 161.178137 \nL 740.664855 181.039204 \nL 740.696677 180.490556 \nL 740.919427 322.700188 \nL 740.951248 315.67749 \nL 741.237642 177.198666 \nL 741.492213 223.943499 \nL 741.683142 340.147203 \nL 741.746785 312.166141 \nL 741.905892 206.057565 \nL 742.001357 200.022435 \nL 742.096821 210.007833 \nL 742.128643 209.568914 \nL 742.160464 210.117563 \nL 742.255928 231.624575 \nL 742.415036 336.635854 \nL 742.446857 336.526124 \nL 742.5105 304.704524 \nL 742.669608 205.289458 \nL 742.701429 200.571083 \nL 742.765072 201.997568 \nL 742.828715 210.007833 \nL 742.892358 205.069999 \nL 742.956001 207.264592 \nL 742.987822 210.007833 \nL 743.178751 334.880179 \nL 743.242394 325.992077 \nL 743.433323 201.010001 \nL 743.496966 205.728377 \nL 743.751537 229.320252 \nL 743.974288 343.000174 \nL 744.037931 331.47856 \nL 744.197038 229.429982 \nL 744.292502 239.63484 \nL 744.356145 246.547808 \nL 744.387967 244.353215 \nL 744.45161 237.440247 \nL 744.515252 240.073758 \nL 744.578895 274.967788 \nL 744.738003 347.938008 \nL 744.769824 347.38936 \nL 744.801646 344.09747 \nL 744.992574 247.096456 \nL 745.056217 254.667802 \nL 745.088039 256.752666 \nL 745.11986 253.899695 \nL 745.278968 232.831601 \nL 745.469896 343.439092 \nL 745.565361 313.373167 \nL 745.75629 196.401356 \nL 745.788111 197.718112 \nL 745.947218 189.598117 \nL 746.074504 213.738641 \nL 746.265433 329.174237 \nL 746.329076 299.437501 \nL 746.520005 171.602454 \nL 746.679112 147.791119 \nL 746.742755 154.594358 \nL 746.838219 179.39326 \nL 747.029148 310.520196 \nL 747.092791 284.294809 \nL 747.28372 152.070576 \nL 747.315541 151.412198 \nL 747.347363 147.57166 \nL 747.379184 149.546794 \nL 747.601935 189.159199 \nL 747.792863 319.298568 \nL 747.856506 292.634263 \nL 748.047435 168.749483 \nL 748.079257 168.968942 \nL 748.111078 165.567323 \nL 748.174721 170.505158 \nL 748.270185 182.35596 \nL 748.397471 249.729968 \nL 748.556579 328.18667 \nL 748.620222 305.692091 \nL 748.81115 197.059734 \nL 749.002079 213.848371 \nL 749.161186 267.506172 \nL 749.320294 345.633685 \nL 749.383937 337.623421 \nL 749.543044 241.609973 \nL 749.606687 245.011593 \nL 749.702151 254.119154 \nL 749.733973 251.046724 \nL 749.797616 245.340782 \nL 749.829437 250.168886 \nL 749.861259 249.07159 \nL 749.89308 254.667802 \nL 750.084009 352.766113 \nL 750.11583 352.327194 \nL 750.147652 350.242331 \nL 750.370402 247.645104 \nL 750.465866 249.729968 \nL 750.561331 228.661874 \nL 750.624974 232.831601 \nL 750.688617 276.613733 \nL 750.847724 343.658552 \nL 750.911367 317.433164 \nL 751.102296 182.46569 \nL 751.165939 173.577588 \nL 751.261403 176.540289 \nL 751.293225 175.333262 \nL 751.42051 209.898103 \nL 751.611439 326.321266 \nL 751.675082 301.193176 \nL 751.866011 169.84678 \nL 751.929654 164.579756 \nL 751.961475 167.322998 \nL 752.184226 202.765676 \nL 752.375154 321.054243 \nL 752.438797 292.305074 \nL 752.661548 138.354369 \nL 752.693369 130.892752 \nL 752.757012 135.391668 \nL 752.820655 136.050046 \nL 752.884298 148.998145 \nL 752.947941 182.904608 \nL 753.13887 306.24074 \nL 753.202512 276.394274 \nL 753.393441 159.203003 \nL 753.552549 172.151102 \nL 753.711656 205.838106 \nL 753.902585 331.149371 \nL 753.966228 307.996414 \nL 754.157156 180.929475 \nL 754.316264 177.747315 \nL 754.379907 186.745146 \nL 754.507193 246.328349 \nL 754.6663 331.47856 \nL 754.729943 327.089374 \nL 754.952693 195.304059 \nL 755.016336 195.633248 \nL 755.1118 183.562986 \nL 755.143622 185.867309 \nL 755.270908 243.036459 \nL 755.461837 331.807749 \nL 755.493658 332.356397 \nL 755.907337 169.188402 \nL 756.034623 227.235389 \nL 756.19373 316.665057 \nL 756.257373 292.195344 \nL 756.511945 111.031685 \nL 756.639231 99.729531 \nL 756.671052 103.899258 \nL 756.798338 182.46569 \nL 756.957445 287.257509 \nL 757.021088 266.738064 \nL 757.27566 75.918196 \nL 757.371124 70.212254 \nL 757.402946 71.090091 \nL 757.530232 107.300877 \nL 757.721161 263.446175 \nL 757.784803 242.59754 \nL 758.039375 45.632811 \nL 758.103018 61.104693 \nL 758.484876 283.307242 \nL 758.548519 263.116986 \nL 758.771269 95.450074 \nL 758.834912 89.195484 \nL 758.866733 91.499807 \nL 759.057662 159.971111 \nL 759.248591 299.437501 \nL 759.312234 292.634263 \nL 759.503163 184.001905 \nL 759.566806 192.231629 \nL 759.66227 207.045132 \nL 759.694091 203.862972 \nL 759.725913 204.74081 \nL 759.853199 261.58077 \nL 760.044128 338.062339 \nL 760.10777 318.420731 \nL 760.266878 237.769435 \nL 760.298699 242.487811 \nL 760.362342 251.595372 \nL 760.394164 249.291049 \nL 760.489628 233.16079 \nL 760.52145 239.086191 \nL 760.553271 239.854299 \nL 760.616914 265.860227 \nL 760.776021 340.256932 \nL 760.807843 339.927743 \nL 760.839664 337.84288 \nL 760.96695 244.462944 \nL 761.126057 213.519182 \nL 761.253343 184.001905 \nL 761.316986 193.109466 \nL 761.380629 239.854299 \nL 761.539736 317.433164 \nL 761.603379 293.29264 \nL 761.857951 116.737627 \nL 761.921594 113.994386 \nL 761.953415 114.762493 \nL 762.04888 130.014915 \nL 762.080701 134.84302 \nL 762.303452 289.561832 \nL 762.367094 265.421308 \nL 762.621666 76.576574 \nL 762.685309 71.30955 \nL 762.717131 73.943062 \nL 762.780774 80.417112 \nL 762.908059 173.906777 \nL 763.067167 280.454271 \nL 763.13081 259.056988 \nL 763.35356 102.033853 \nL 763.480846 93.804129 \nL 763.512667 94.901426 \nL 763.639953 149.766253 \nL 763.830882 296.58453 \nL 763.894525 275.845625 \nL 764.117275 146.364634 \nL 764.149097 142.524096 \nL 764.244561 143.840852 \nL 764.276382 144.170041 \nL 764.371847 169.62732 \nL 764.43549 224.382418 \nL 764.594597 320.286135 \nL 764.65824 299.218042 \nL 764.88099 167.542457 \nL 764.912812 163.811649 \nL 765.008276 164.470027 \nL 765.071919 173.358129 \nL 765.231026 272.773195 \nL 765.358312 331.259101 \nL 765.390134 330.490993 \nL 765.421955 327.089374 \nL 765.74017 185.208931 \nL 765.803813 170.395428 \nL 765.835634 172.80948 \nL 765.96292 225.918633 \nL 766.153849 318.420731 \nL 766.18567 317.872083 \nL 766.312956 213.409452 \nL 766.503885 165.567323 \nL 766.599349 153.058143 \nL 766.631171 157.557058 \nL 766.662992 160.848948 \nL 766.885743 294.828856 \nL 766.917564 288.793725 \nL 767.2676 78.222519 \nL 767.331243 85.135487 \nL 767.458529 134.404101 \nL 767.649458 275.516436 \nL 767.713101 247.754834 \nL 767.935851 92.706833 \nL 767.967672 84.586838 \nL 768.031315 93.255481 \nL 768.254066 192.999737 \nL 768.413173 284.404538 \nL 768.476816 258.947259 \nL 768.667745 139.341936 \nL 768.731388 136.050046 \nL 768.79503 154.045709 \nL 768.858673 143.511663 \nL 768.890495 144.49923 \nL 768.985959 172.80948 \nL 769.176888 303.387769 \nL 769.240531 279.466704 \nL 769.463281 151.192738 \nL 769.526924 144.828419 \nL 769.558746 145.596526 \nL 769.717853 172.80948 \nL 769.781496 227.784037 \nL 769.940603 318.74992 \nL 770.004246 297.462367 \nL 770.226996 168.530024 \nL 770.290639 158.544625 \nL 770.354282 161.287867 \nL 770.417925 173.467858 \nL 770.545211 237.330517 \nL 770.704318 330.820182 \nL 770.73614 329.942345 \nL 770.799783 306.789388 \nL 770.990712 205.179728 \nL 771.086176 210.775941 \nL 771.117997 208.910536 \nL 771.149819 204.74081 \nL 771.18164 206.715943 \nL 771.308926 249.291049 \nL 771.499855 328.2964 \nL 771.563498 316.335868 \nL 771.786248 212.860804 \nL 771.81807 213.299723 \nL 771.913534 191.79271 \nL 771.977177 201.668379 \nL 772.008998 203.314324 \nL 772.231749 328.076941 \nL 772.295392 300.095879 \nL 772.518142 151.521927 \nL 772.677249 135.830587 \nL 772.804535 177.857044 \nL 772.963642 311.507763 \nL 772.995464 311.398033 \nL 773.059107 285.611565 \nL 773.313679 102.472772 \nL 773.440964 91.938725 \nL 773.536429 107.849525 \nL 773.759179 267.067253 \nL 773.822822 248.96186 \nL 774.077394 56.166858 \nL 774.172858 60.665774 \nL 774.300144 100.497638 \nL 774.522894 279.137515 \nL 774.554716 274.638599 \nL 774.841109 141.31707 \nL 774.87293 143.840852 \nL 775.000216 154.045709 \nL 775.159324 267.396442 \nL 775.286609 321.82235 \nL 775.318431 317.323435 \nL 775.700288 155.801384 \nL 775.73211 156.569492 \nL 775.891217 228.113226 \nL 776.050325 321.602891 \nL 776.082146 321.493162 \nL 776.145789 301.632094 \nL 776.368539 195.304059 \nL 776.400361 197.827841 \nL 776.432182 194.97487 \nL 776.495825 184.879742 \nL 776.527647 186.306228 \nL 776.654932 238.976462 \nL 776.81404 323.907214 \nL 776.845861 323.139106 \nL 776.877683 320.725054 \nL 776.973147 251.814831 \nL 777.100433 196.950004 \nL 777.132254 201.33919 \nL 777.164076 201.55865 \nL 777.25954 181.807312 \nL 777.355005 189.268928 \nL 777.545933 309.752089 \nL 777.609576 301.193176 \nL 777.89597 136.159776 \nL 777.927791 137.91545 \nL 777.959612 138.573828 \nL 777.991434 136.598694 \nL 778.023255 138.793288 \nL 778.182363 239.52511 \nL 778.34147 315.787219 \nL 778.405113 290.878588 \nL 778.596042 178.076504 \nL 778.691506 171.821913 \nL 778.755149 175.552722 \nL 778.786971 175.772181 \nL 778.914256 207.045132 \nL 779.105185 326.650455 \nL 779.168828 299.76669 \nL 779.391578 180.819745 \nL 779.4234 174.565155 \nL 779.487043 176.2111 \nL 779.614329 188.500821 \nL 779.64615 187.293795 \nL 779.8689 324.785051 \nL 779.900722 316.994246 \nL 780.187115 163.37273 \nL 780.218936 168.749483 \nL 780.378044 182.246231 \nL 780.409865 180.161367 \nL 780.632616 321.054243 \nL 780.696258 295.267774 \nL 780.95083 149.875983 \nL 781.014473 153.93598 \nL 781.205402 192.999737 \nL 781.396331 313.043978 \nL 781.459974 303.168309 \nL 781.682724 192.780277 \nL 781.778188 199.693246 \nL 781.841831 194.865141 \nL 781.969117 221.748906 \nL 782.160046 330.710452 \nL 782.191867 330.600723 \nL 782.25551 317.103975 \nL 782.478261 212.751074 \nL 782.510082 213.299723 \nL 782.573725 203.753243 \nL 782.701011 190.475955 \nL 782.89194 316.335868 \nL 782.955582 308.215873 \nL 783.273797 132.648427 \nL 783.305619 133.087346 \nL 783.369262 130.892752 \nL 783.464726 143.621392 \nL 783.687476 298.669393 \nL 783.719298 292.743992 \nL 784.037512 109.934389 \nL 784.132977 116.079249 \nL 784.260263 164.250567 \nL 784.451191 295.267774 \nL 784.514834 269.700765 \nL 784.737585 140.658692 \nL 784.769406 137.037613 \nL 784.833049 141.31707 \nL 784.896692 141.865718 \nL 785.023978 182.35596 \nL 785.214907 315.56776 \nL 785.278549 291.866155 \nL 785.5013 171.931643 \nL 785.533121 167.761916 \nL 785.564943 174.784614 \nL 785.787693 213.848371 \nL 785.978622 329.503426 \nL 786.042265 303.497498 \nL 786.265015 171.931643 \nL 786.328658 166.006242 \nL 786.392301 168.639753 \nL 786.424122 168.420294 \nL 786.551408 204.960269 \nL 786.742337 328.40613 \nL 786.774158 327.747752 \nL 786.837801 304.155876 \nL 787.02873 199.364057 \nL 787.092373 202.985135 \nL 787.124194 199.583516 \nL 787.187837 187.732713 \nL 787.219659 188.500821 \nL 787.346945 244.792133 \nL 787.537873 334.331531 \nL 787.601516 320.286135 \nL 787.856088 197.059734 \nL 787.951553 175.004073 \nL 788.047017 177.418126 \nL 788.269767 316.006679 \nL 788.301589 309.861818 \nL 788.587982 125.845188 \nL 788.683446 127.710593 \nL 788.715268 125.845188 \nL 788.747089 130.124645 \nL 788.842554 168.749483 \nL 789.033482 305.253173 \nL 789.097125 277.49157 \nL 789.319876 144.49923 \nL 789.351697 138.244639 \nL 789.41534 141.646259 \nL 789.510804 152.509494 \nL 789.606269 182.026771 \nL 789.797198 294.609396 \nL 789.86084 265.421308 \nL 790.051769 151.960846 \nL 790.338162 183.453257 \nL 790.529091 315.787219 \nL 790.592734 310.520196 \nL 790.879127 176.759748 \nL 790.910949 179.612719 \nL 791.070056 193.767844 \nL 791.101878 190.037036 \nL 791.324628 331.039641 \nL 791.356449 324.126673 \nL 791.5792 189.927306 \nL 791.642842 193.658115 \nL 791.833771 213.958101 \nL 791.865593 211.324589 \nL 792.088343 338.062339 \nL 792.151986 327.747752 \nL 792.342915 225.589444 \nL 792.438379 236.45268 \nL 792.502022 230.307819 \nL 792.597486 224.492147 \nL 792.629308 224.711607 \nL 792.852058 340.91531 \nL 792.88388 340.037473 \nL 792.947523 324.565592 \nL 793.10663 221.968365 \nL 793.170273 227.125659 \nL 793.202094 231.185656 \nL 793.233916 229.8689 \nL 793.393023 214.616478 \nL 793.583952 337.074772 \nL 793.615773 336.745583 \nL 793.679416 303.05858 \nL 793.870345 183.892175 \nL 794.124917 196.291626 \nL 794.156738 194.426222 \nL 794.379489 336.855313 \nL 794.41131 328.735319 \nL 794.697703 187.952173 \nL 794.729525 188.83001 \nL 794.824989 181.478123 \nL 794.85681 182.35596 \nL 794.952275 213.519182 \nL 795.143204 327.199104 \nL 795.206847 299.437501 \nL 795.429597 168.859213 \nL 795.588704 156.679221 \nL 795.71599 196.730545 \nL 795.906919 315.67749 \nL 795.970562 286.599132 \nL 796.161491 168.749483 \nL 796.225133 167.652187 \nL 796.384241 180.710015 \nL 796.416062 179.941908 \nL 796.447884 184.001905 \nL 796.670634 319.627757 \nL 796.702455 313.043978 \nL 796.925206 174.235966 \nL 796.988849 177.857044 \nL 797.275242 252.582939 \nL 797.434349 329.064508 \nL 797.497992 316.335868 \nL 797.688921 214.835938 \nL 797.784385 224.601877 \nL 797.816207 225.150525 \nL 797.975314 215.055397 \nL 798.198064 336.855313 \nL 798.229886 336.416394 \nL 798.293529 323.029377 \nL 798.516279 216.481883 \nL 798.579922 210.227292 \nL 798.739029 181.807312 \nL 798.929958 321.163973 \nL 798.96178 320.505595 \nL 799.025422 289.781291 \nL 799.248173 136.269506 \nL 799.40728 118.93222 \nL 799.502744 134.294372 \nL 799.725495 309.752089 \nL 799.757316 304.375335 \nL 800.139174 108.507903 \nL 800.170995 110.263578 \nL 800.298281 164.579756 \nL 800.48921 296.365071 \nL 800.552853 262.897526 \nL 800.775603 108.068984 \nL 800.902889 92.597103 \nL 800.93471 93.804129 \nL 801.061996 144.3895 \nL 801.252925 281.112649 \nL 801.284746 276.723463 \nL 801.507497 147.352201 \nL 801.539318 148.888416 \nL 801.57114 148.998145 \nL 801.79389 177.857044 \nL 802.01664 323.358566 \nL 802.048462 317.542894 \nL 802.334855 186.086768 \nL 802.589427 225.479714 \nL 802.780355 336.855313 \nL 802.843998 325.00451 \nL 803.034927 226.357551 \nL 803.162213 232.282953 \nL 803.289499 213.189993 \nL 803.32132 213.958101 \nL 803.54407 331.807749 \nL 803.607713 324.455862 \nL 803.703178 257.301314 \nL 803.894107 182.794879 \nL 804.053214 162.714352 \nL 804.085035 173.687318 \nL 804.307786 304.046147 \nL 804.339607 303.05858 \nL 804.435072 261.58077 \nL 804.626 146.474363 \nL 804.657822 146.584093 \nL 804.753286 125.625729 \nL 804.816929 127.710593 \nL 804.880572 177.088937 \nL 805.071501 302.180742 \nL 805.135144 265.531038 \nL 805.357894 106.42304 \nL 805.389715 99.071153 \nL 805.421537 104.228447 \nL 805.453358 112.019252 \nL 805.517001 103.02142 \nL 805.580644 102.801961 \nL 805.612466 114.872223 \nL 805.835216 284.733727 \nL 805.898859 254.777532 \nL 806.089788 149.437064 \nL 806.248895 139.890584 \nL 806.280717 140.878151 \nL 806.376181 158.654355 \nL 806.598931 319.956946 \nL 806.662574 283.416972 \nL 806.853503 166.115971 \nL 807.044432 142.414366 \nL 807.139896 152.948413 \nL 807.362646 314.360734 \nL 807.426289 275.626166 \nL 807.64904 122.004651 \nL 807.744504 104.118717 \nL 807.776325 105.545202 \nL 807.935433 154.594358 \nL 808.126361 284.294809 \nL 808.190004 271.017521 \nL 808.380933 127.930052 \nL 808.540041 139.890584 \nL 808.730969 237.111058 \nL 808.890077 318.640191 \nL 808.921898 318.091542 \nL 808.985541 303.936417 \nL 809.17647 222.187825 \nL 809.208291 223.065662 \nL 809.240113 224.711607 \nL 809.271934 221.090528 \nL 809.39922 197.059734 \nL 809.431042 206.825673 \nL 809.62197 337.184502 \nL 809.653792 335.977476 \nL 809.717435 295.706693 \nL 809.876542 197.827841 \nL 809.972006 190.037036 \nL 810.003828 192.341359 \nL 810.035649 193.987304 \nL 810.099292 193.767844 \nL 810.131114 192.341359 \nL 810.162935 182.246231 \nL 810.194757 196.181897 \nL 810.385686 336.635854 \nL 810.417507 336.087205 \nL 810.48115 299.108312 \nL 810.640257 213.519182 \nL 810.735722 209.349455 \nL 810.799365 213.958101 \nL 810.831186 213.409452 \nL 810.92665 193.438655 \nL 810.958472 205.947836 \nL 811.149401 335.428828 \nL 811.181222 334.989909 \nL 811.244865 295.596963 \nL 811.403972 204.082432 \nL 811.658544 194.316493 \nL 811.690366 181.917042 \nL 811.722187 196.401356 \nL 811.913116 331.698019 \nL 811.944937 331.149371 \nL 812.00858 289.891021 \nL 812.167688 187.293795 \nL 812.199509 185.64785 \nL 812.263152 187.842443 \nL 812.294973 189.707847 \nL 812.358616 186.964606 \nL 812.454081 176.540289 \nL 812.517724 220.871069 \nL 812.676831 332.575857 \nL 812.708652 332.136938 \nL 812.772295 296.69426 \nL 812.931403 212.860804 \nL 812.963224 213.299723 \nL 813.154153 228.881334 \nL 813.185974 226.577011 \nL 813.217796 215.494316 \nL 813.249617 224.492147 \nL 813.472368 349.803412 \nL 813.504189 345.085037 \nL 813.599654 289.671562 \nL 813.726939 241.609973 \nL 813.758761 243.255918 \nL 813.822404 249.510508 \nL 813.854225 248.742401 \nL 813.981511 222.736473 \nL 814.013333 235.794302 \nL 814.267904 353.314761 \nL 814.363369 307.447766 \nL 814.458833 257.740233 \nL 814.522476 259.056988 \nL 814.586119 267.396442 \nL 814.61794 266.957523 \nL 814.745226 222.955932 \nL 814.777048 237.001328 \nL 814.967977 352.875843 \nL 814.999798 350.790979 \nL 815.063441 308.545062 \nL 815.222548 226.138092 \nL 815.381656 231.295386 \nL 815.47712 209.788374 \nL 815.508941 196.620815 \nL 815.540763 214.17756 \nL 815.763513 346.292063 \nL 815.827156 310.849385 \nL 815.986263 214.397019 \nL 816.018085 213.409452 \nL 816.145371 225.040796 \nL 816.177192 222.078095 \nL 816.240835 210.556481 \nL 816.272657 197.608382 \nL 816.304478 214.616478 \nL 816.527228 345.633685 \nL 816.590871 305.362902 \nL 816.749979 222.187825 \nL 816.813621 224.382418 \nL 816.845443 224.162958 \nL 816.909086 228.661874 \nL 816.940907 224.601877 \nL 817.036372 196.181897 \nL 817.068193 212.531615 \nL 817.259122 343.000174 \nL 817.290943 341.573688 \nL 817.354586 302.290472 \nL 817.513694 212.970534 \nL 817.545515 212.751074 \nL 817.609158 214.726208 \nL 817.704623 224.492147 \nL 817.736444 221.639176 \nL 817.800087 200.132164 \nL 817.831908 213.189993 \nL 818.022837 341.793147 \nL 818.054659 340.91531 \nL 818.118302 302.290472 \nL 818.213766 222.955932 \nL 818.277409 226.79647 \nL 818.436516 246.876997 \nL 818.500159 239.52511 \nL 818.563802 216.481883 \nL 818.595624 227.784037 \nL 818.818374 346.072604 \nL 818.850195 341.02504 \nL 819.041124 236.891598 \nL 819.16841 258.39861 \nL 819.200231 257.520773 \nL 819.327517 226.357551 \nL 819.359339 240.183488 \nL 819.582089 351.449357 \nL 819.61391 349.145034 \nL 819.709375 300.863987 \nL 819.868482 236.23322 \nL 819.932125 238.647273 \nL 819.963947 236.891598 \nL 820.091232 202.875406 \nL 820.345804 337.184502 \nL 820.377626 327.638022 \nL 820.600376 202.655946 \nL 820.727662 220.54188 \nL 820.759483 218.895935 \nL 820.854948 193.109466 \nL 820.886769 214.726208 \nL 821.077698 342.561255 \nL 821.109519 342.122336 \nL 821.173162 304.814254 \nL 821.33227 222.846203 \nL 821.364091 220.980798 \nL 821.427734 221.858636 \nL 821.491377 226.79647 \nL 821.523198 224.162958 \nL 821.618663 192.999737 \nL 821.650484 212.751074 \nL 821.841413 346.511523 \nL 821.873234 344.975307 \nL 821.936877 303.607228 \nL 822.064163 223.943499 \nL 822.095985 225.699174 \nL 822.127806 217.140261 \nL 822.191449 220.761339 \nL 822.255092 228.552145 \nL 822.286914 226.138092 \nL 822.382378 196.181897 \nL 822.414199 214.06783 \nL 822.63695 344.09747 \nL 822.700593 305.911551 \nL 822.8597 220.43215 \nL 823.018807 227.784037 \nL 823.050629 226.68674 \nL 823.146093 193.877574 \nL 823.177915 212.202426 \nL 823.368843 336.745583 \nL 823.400665 336.635854 \nL 823.464308 299.437501 \nL 823.623415 215.494316 \nL 823.718879 212.531615 \nL 823.782522 218.127827 \nL 823.846165 215.604045 \nL 823.909808 202.765676 \nL 823.94163 217.140261 \nL 824.16438 342.451525 \nL 824.196201 339.159636 \nL 824.323487 256.972125 \nL 824.418952 237.220787 \nL 824.450773 237.659706 \nL 824.514416 239.195921 \nL 824.641702 213.628912 \nL 824.673523 206.825673 \nL 824.705345 222.297554 \nL 824.928095 343.439092 \nL 824.959917 342.451525 \nL 825.055381 300.315338 \nL 825.214488 233.380249 \nL 825.341774 213.519182 \nL 825.405417 186.745146 \nL 825.437239 188.171632 \nL 825.69181 334.441261 \nL 825.723632 324.785051 \nL 825.946382 194.865141 \nL 826.010025 192.560818 \nL 826.041846 194.535952 \nL 826.073668 196.840275 \nL 826.105489 196.511086 \nL 826.169132 176.759748 \nL 826.200954 179.1738 \nL 826.423704 336.745583 \nL 826.487347 326.869915 \nL 826.710097 203.862972 \nL 826.837383 216.811072 \nL 826.869205 214.06783 \nL 826.964669 184.660283 \nL 826.99649 207.593781 \nL 827.187419 336.416394 \nL 827.219241 335.867746 \nL 827.282884 299.65696 \nL 827.441991 205.289458 \nL 827.473812 204.960269 \nL 827.601098 213.958101 \nL 827.63292 211.982967 \nL 827.696563 188.72028 \nL 827.728384 189.817577 \nL 827.951134 335.648287 \nL 828.014777 325.992077 \nL 828.173885 214.726208 \nL 828.237528 217.579179 \nL 828.364813 225.699174 \nL 828.396635 223.833769 \nL 828.492099 193.328926 \nL 828.523921 210.88567 \nL 828.714849 338.610988 \nL 828.746671 337.184502 \nL 828.810314 300.863987 \nL 828.9376 216.152694 \nL 828.969421 218.127827 \nL 829.128529 236.45268 \nL 829.16035 232.173223 \nL 829.255814 208.910536 \nL 829.287636 223.285121 \nL 829.510386 341.13477 \nL 829.542208 338.501258 \nL 829.637672 280.564001 \nL 829.764958 226.577011 \nL 829.796779 228.771604 \nL 829.892244 235.904031 \nL 829.987708 211.763507 \nL 830.01953 220.761339 \nL 830.274101 348.486656 \nL 830.337744 338.940176 \nL 830.496852 252.363479 \nL 830.592316 262.568337 \nL 830.624137 266.079686 \nL 830.655959 263.446175 \nL 830.751423 217.46945 \nL 830.815066 231.624575 \nL 831.005995 343.219633 \nL 831.037816 341.463959 \nL 831.101459 299.65696 \nL 831.260567 218.566746 \nL 831.292388 218.895935 \nL 831.419674 224.711607 \nL 831.451496 223.50458 \nL 831.54696 189.817577 \nL 831.578781 212.531615 \nL 831.76971 339.159636 \nL 831.801532 337.623421 \nL 831.865175 299.327771 \nL 832.024282 203.753243 \nL 832.087925 208.581348 \nL 832.119746 208.142429 \nL 832.183389 217.46945 \nL 832.215211 214.17756 \nL 832.278854 188.83001 \nL 832.342497 209.020266 \nL 832.565247 336.965043 \nL 832.62889 296.035882 \nL 832.787997 204.63108 \nL 832.819819 204.082432 \nL 832.85164 205.399188 \nL 832.947104 216.701342 \nL 833.010747 209.349455 \nL 833.042569 190.695414 \nL 833.106212 210.88567 \nL 833.328962 337.074772 \nL 833.392605 298.230475 \nL 833.551712 221.968365 \nL 833.583534 221.639176 \nL 833.71082 232.392682 \nL 833.742641 227.345118 \nL 833.838105 194.865141 \nL 833.869927 211.214859 \nL 834.060856 337.513691 \nL 834.092677 337.074772 \nL 834.15632 300.973716 \nL 834.251784 218.786205 \nL 834.315427 219.883502 \nL 834.37907 224.053229 \nL 834.474535 234.806735 \nL 834.506356 234.148357 \nL 834.569999 204.850539 \nL 834.633642 221.090528 \nL 834.856392 341.13477 \nL 834.888214 337.73315 \nL 835.0155 250.607805 \nL 835.079143 228.332685 \nL 835.142785 239.41538 \nL 835.23825 262.348878 \nL 835.270071 256.423477 \nL 835.333714 219.554313 \nL 835.397357 235.684572 \nL 835.588286 339.598554 \nL 835.651929 335.977476 \nL 835.747393 285.392105 \nL 835.811036 245.88943 \nL 835.874679 254.777532 \nL 835.970144 270.578602 \nL 836.001965 269.920224 \nL 836.097429 215.494316 \nL 836.161072 235.026194 \nL 836.383823 340.366662 \nL 836.447466 308.654792 \nL 836.606573 211.324589 \nL 836.76568 228.113226 \nL 836.797502 223.61431 \nL 836.861145 186.415957 \nL 836.892966 193.767844 \nL 837.147538 345.523956 \nL 837.179359 334.880179 \nL 837.40211 216.262423 \nL 837.497574 219.225124 \nL 837.529395 221.858636 \nL 837.561217 219.554313 \nL 837.62486 186.854876 \nL 837.688503 213.189993 \nL 837.879431 339.379095 \nL 837.911253 339.269365 \nL 837.974896 301.193176 \nL 838.134003 204.082432 \nL 838.229468 202.436487 \nL 838.293111 208.142429 \nL 838.324932 206.825673 \nL 838.388575 175.004073 \nL 838.452218 200.241894 \nL 838.643147 331.47856 \nL 838.674968 331.039641 \nL 838.738611 293.182911 \nL 838.897718 188.391091 \nL 838.92954 186.745146 \nL 838.961361 188.500821 \nL 838.993183 187.622984 \nL 839.056826 192.999737 \nL 839.088647 191.463522 \nL 839.15229 169.62732 \nL 839.184112 180.271097 \nL 839.438683 330.820182 \nL 839.470505 323.907214 \nL 839.693255 202.875406 \nL 839.852362 225.918633 \nL 839.884184 220.212691 \nL 839.916005 203.862972 \nL 839.979648 226.247822 \nL 840.202398 345.414226 \nL 840.23422 341.902877 \nL 840.425149 237.549976 \nL 840.552435 250.827264 \nL 840.584256 253.021857 \nL 840.616077 249.07159 \nL 840.67972 219.444583 \nL 840.711542 229.210522 \nL 840.966114 351.120168 \nL 841.029757 341.793147 \nL 841.220685 250.498075 \nL 841.284328 256.423477 \nL 841.31615 259.056988 \nL 841.347971 253.131587 \nL 841.443436 197.059734 \nL 841.507079 226.68674 \nL 841.698007 337.95261 \nL 841.729829 336.965043 \nL 841.793472 293.5121 \nL 841.888936 210.775941 \nL 841.920758 211.434319 \nL 841.952579 210.007833 \nL 841.9844 213.409452 \nL 842.111686 232.721871 \nL 842.143508 223.72404 \nL 842.207151 181.148934 \nL 842.270794 207.92297 \nL 842.461722 335.428828 \nL 842.493544 335.319098 \nL 842.557187 301.741824 \nL 842.716294 210.666211 \nL 842.748116 209.788374 \nL 842.84358 216.920801 \nL 842.875402 216.262423 \nL 842.970866 178.405693 \nL 843.002687 190.366225 \nL 843.225438 340.476392 \nL 843.289081 329.174237 \nL 843.480009 202.765676 \nL 843.511831 205.508917 \nL 843.607295 213.189993 \nL 843.639117 210.337022 \nL 843.734581 176.430559 \nL 843.766403 189.707847 \nL 844.020974 337.623421 \nL 844.052796 326.869915 \nL 844.275546 193.767844 \nL 844.402832 206.825673 \nL 844.498296 178.625152 \nL 844.530118 190.585684 \nL 844.752868 334.55099 \nL 844.816511 324.675321 \nL 845.039261 201.887839 \nL 845.166547 220.43215 \nL 845.198368 217.24999 \nL 845.262011 196.730545 \nL 845.293833 206.057565 \nL 845.389297 271.23698 \nL 845.548405 343.109903 \nL 845.612048 326.869915 \nL 845.739333 250.388346 \nL 845.802976 251.485642 \nL 845.898441 269.920224 \nL 845.962084 260.483474 \nL 846.025727 225.260255 \nL 846.08937 249.620238 \nL 846.31212 348.376927 \nL 846.343941 347.169901 \nL 846.439406 300.754257 \nL 846.566691 244.462944 \nL 846.598513 245.011593 \nL 846.662156 257.411044 \nL 846.693977 254.667802 \nL 846.789442 200.461353 \nL 846.853085 229.320252 \nL 847.044013 342.561255 \nL 847.075835 340.91531 \nL 847.139478 298.998582 \nL 847.298585 211.324589 \nL 847.457693 233.489979 \nL 847.489514 225.260255 \nL 847.553157 183.562986 \nL 847.6168 210.9954 \nL 847.807729 337.294232 \nL 847.83955 337.074772 \nL 847.903193 295.816422 \nL 848.030479 208.361888 \nL 848.0623 211.544048 \nL 848.125943 217.24999 \nL 848.221408 225.918633 \nL 848.253229 222.626743 \nL 848.316872 181.258664 \nL 848.380515 210.337022 \nL 848.571444 338.172069 \nL 848.603265 337.294232 \nL 848.666908 297.791556 \nL 848.826016 207.045132 \nL 848.985123 219.225124 \nL 849.080587 184.770013 \nL 849.112409 194.645681 \nL 849.335159 337.513691 \nL 849.398802 325.443429 \nL 849.557909 210.337022 \nL 849.621552 219.993232 \nL 849.748838 230.527278 \nL 849.812481 207.92297 \nL 849.844302 188.83001 \nL 849.907945 206.825673 \nL 850.098874 331.36883 \nL 850.130696 330.600723 \nL 850.194339 289.561832 \nL 850.289803 209.788374 \nL 850.321624 212.092696 \nL 850.480732 237.549976 \nL 850.512553 236.891598 \nL 850.608018 217.908368 \nL 850.639839 228.003496 \nL 850.703482 253.460776 \nL 850.894411 336.855313 \nL 850.958054 321.712621 \nL 851.148982 218.127827 \nL 851.212625 224.382418 \nL 851.244447 226.357551 \nL 851.276268 224.931066 \nL 851.371733 199.144597 \nL 851.403554 213.738641 \nL 851.626304 333.673153 \nL 851.721769 315.128842 \nL 851.912698 206.606214 \nL 851.944519 211.873237 \nL 852.008162 224.821336 \nL 852.039984 222.626743 \nL 852.103626 191.682981 \nL 852.135448 200.461353 \nL 852.39002 332.356397 \nL 852.421841 330.052075 \nL 852.485484 283.85589 \nL 852.61277 217.908368 \nL 852.644591 218.127827 \nL 852.676413 219.444583 \nL 852.771877 228.881334 \nL 852.83552 202.217028 \nL 852.867342 172.480291 \nL 852.930985 188.939739 \nL 853.153735 324.016944 \nL 853.217378 310.191007 \nL 853.408307 208.032699 \nL 853.535592 220.761339 \nL 853.567414 217.140261 \nL 853.631057 177.308396 \nL 853.6947 192.451088 \nL 853.91745 332.356397 \nL 853.981093 320.725054 \nL 854.108379 216.481883 \nL 854.203843 220.980798 \nL 854.299308 232.831601 \nL 854.331129 231.624575 \nL 854.394772 181.258664 \nL 854.458415 197.169464 \nL 854.681165 338.940176 \nL 854.744808 325.882348 \nL 854.872094 210.9954 \nL 854.935737 211.214859 \nL 854.967558 210.775941 \nL 854.99938 215.274856 \nL 855.063023 214.06783 \nL 855.126666 188.281362 \nL 855.158487 172.041373 \nL 855.22213 193.109466 \nL 855.44488 330.052075 \nL 855.508523 320.834784 \nL 855.699452 202.875406 \nL 855.731273 204.850539 \nL 855.826738 214.506749 \nL 855.858559 211.653778 \nL 855.922202 171.931643 \nL 855.985845 192.341359 \nL 856.240417 316.555327 \nL 856.30406 296.365071 \nL 856.431346 226.028363 \nL 856.494989 233.489979 \nL 856.590453 250.498075 \nL 856.622275 243.914296 \nL 856.685917 189.268928 \nL 856.74956 213.738641 \nL 857.004132 334.002342 \nL 857.067775 323.468295 \nL 857.258704 241.500244 \nL 857.290525 247.645104 \nL 857.354168 254.996991 \nL 857.38599 247.535375 \nL 857.449633 187.952173 \nL 857.513276 210.117563 \nL 857.736026 333.782883 \nL 857.799669 320.615324 \nL 857.990598 211.434319 \nL 858.117883 227.015929 \nL 858.149705 226.028363 \nL 858.213348 175.772181 \nL 858.276991 193.877574 \nL 858.499741 328.625589 \nL 858.563384 316.116408 \nL 858.754313 219.554313 \nL 858.786134 224.492147 \nL 858.881599 231.734305 \nL 858.91342 228.661874 \nL 858.977063 177.308396 \nL 859.040706 198.486219 \nL 859.263456 338.610988 \nL 859.327099 326.979644 \nL 859.518028 214.945667 \nL 859.549849 215.055397 \nL 859.645314 221.748906 \nL 859.740778 178.186233 \nL 859.804421 197.608382 \nL 859.899885 276.284544 \nL 860.027171 324.126673 \nL 860.058993 320.725054 \nL 860.122636 276.284544 \nL 860.2181 209.020266 \nL 860.249922 210.007833 \nL 860.313564 214.28729 \nL 860.345386 219.554313 \nL 860.409029 218.566746 \nL 860.44085 213.080263 \nL 860.504493 163.592189 \nL 860.568136 178.734882 \nL 860.822708 314.031545 \nL 860.854529 302.509931 \nL 860.981815 194.535952 \nL 861.045458 198.815408 \nL 861.172744 208.910536 \nL 861.204565 205.618647 \nL 861.268208 161.507326 \nL 861.331851 181.478123 \nL 861.459137 270.249413 \nL 861.586423 307.008847 \nL 861.618245 300.973716 \nL 861.809173 214.616478 \nL 861.872816 225.479714 \nL 861.904638 231.624575 \nL 861.936459 231.075927 \nL 862.000102 191.90244 \nL 862.031924 171.053806 \nL 862.095567 190.037036 \nL 862.222852 272.114817 \nL 862.350138 302.071013 \nL 862.38196 298.340205 \nL 862.795639 165.567323 \nL 862.82746 176.869478 \nL 862.954746 271.34671 \nL 863.082032 319.737487 \nL 863.113853 318.201272 \nL 863.177496 272.005088 \nL 863.336604 175.99164 \nL 863.368425 175.113803 \nL 863.400247 176.869478 \nL 863.46389 180.380826 \nL 863.495711 176.979207 \nL 863.559354 151.960846 \nL 863.591175 160.739218 \nL 863.845747 316.335868 \nL 863.90939 299.87642 \nL 864.100319 195.0846 \nL 864.163962 200.900272 \nL 864.227605 199.912705 \nL 864.291248 161.287867 \nL 864.323069 135.281939 \nL 864.386712 151.192738 \nL 864.482176 229.210522 \nL 864.609462 280.234812 \nL 864.641284 279.027785 \nL 864.704927 235.794302 \nL 864.76857 166.44516 \nL 864.832213 176.650018 \nL 864.99132 193.767844 \nL 865.023141 186.525687 \nL 865.086784 137.037613 \nL 865.150427 147.242471 \nL 865.245892 229.8689 \nL 865.373177 289.671562 \nL 865.404999 288.025617 \nL 865.468642 244.133755 \nL 865.532285 173.138669 \nL 865.595928 179.832178 \nL 865.755035 192.890007 \nL 865.818678 161.178137 \nL 865.850499 143.511663 \nL 865.914142 156.350032 \nL 866.009607 231.185656 \nL 866.136893 284.843457 \nL 866.168714 283.307242 \nL 866.232357 238.318084 \nL 866.296 168.639753 \nL 866.359643 168.859213 \nL 866.423286 172.480291 \nL 866.51875 181.807312 \nL 866.550572 176.320829 \nL 866.614215 138.244639 \nL 866.677858 157.557058 \nL 866.773322 219.005665 \nL 866.932429 278.149948 \nL 866.996072 260.154285 \nL 867.123358 180.380826 \nL 867.187001 187.622984 \nL 867.282465 208.361888 \nL 867.314287 205.947836 \nL 867.37793 168.968942 \nL 867.409751 180.271097 \nL 867.696144 320.505595 \nL 867.759787 307.557495 \nL 867.918895 230.966197 \nL 867.982538 236.23322 \nL 868.046181 245.340782 \nL 868.078002 236.781869 \nL 868.141645 179.28353 \nL 868.205288 203.533783 \nL 868.428038 326.869915 \nL 868.491681 313.812086 \nL 868.68261 186.635417 \nL 868.714431 191.573251 \nL 868.809896 205.508917 \nL 868.841717 202.985135 \nL 868.90536 170.944076 \nL 868.969003 189.159199 \nL 869.191753 336.965043 \nL 869.255396 326.430996 \nL 869.446325 218.457016 \nL 869.478146 219.554313 \nL 869.573611 227.893767 \nL 869.605432 223.833769 \nL 869.669075 173.577588 \nL 869.732718 186.525687 \nL 869.955468 323.687755 \nL 870.019111 307.228306 \nL 870.273683 167.761916 \nL 870.305505 165.238134 \nL 870.337326 166.225701 \nL 870.369147 169.517591 \nL 870.400969 156.569492 \nL 870.464612 173.577588 \nL 870.751005 346.511523 \nL 870.782827 343.987741 \nL 870.941934 252.582939 \nL 871.005577 232.941331 \nL 871.037398 240.293218 \nL 871.132863 266.518605 \nL 871.164684 253.021857 \nL 871.196506 247.096456 \nL 871.260149 248.193753 \nL 871.323791 263.336445 \nL 871.482899 316.335868 \nL 871.51472 314.909382 \nL 871.578363 292.743992 \nL 871.769292 214.397019 \nL 871.864756 223.50458 \nL 871.896578 215.713775 \nL 871.960221 170.834347 \nL 872.023864 180.819745 \nL 872.15115 260.264015 \nL 872.278435 293.841289 \nL 872.342078 276.833192 \nL 872.501186 199.693246 \nL 872.533007 203.862972 \nL 872.628472 215.494316 \nL 872.660293 207.92297 \nL 872.723936 158.654355 \nL 872.787579 173.906777 \nL 872.883043 234.258087 \nL 873.042151 305.801821 \nL 873.073972 304.375335 \nL 873.169436 262.568337 \nL 873.296722 207.154862 \nL 873.328544 212.092696 \nL 873.392187 220.43215 \nL 873.424008 211.324589 \nL 873.487651 168.639753 \nL 873.551294 191.573251 \nL 873.805866 325.882348 \nL 873.837687 314.470464 \nL 874.028616 201.119731 \nL 874.060437 204.52135 \nL 874.155902 208.252159 \nL 874.187723 204.301891 \nL 874.251366 151.851116 \nL 874.315009 163.811649 \nL 874.442295 267.835361 \nL 874.537759 295.048315 \nL 874.569581 292.305074 \nL 874.633224 246.328349 \nL 874.728688 172.699751 \nL 874.76051 174.455425 \nL 874.855974 184.111635 \nL 874.919617 181.148934 \nL 874.98326 140.878151 \nL 875.015081 124.199244 \nL 875.078724 140.658692 \nL 875.333296 295.267774 \nL 875.396939 257.411044 \nL 875.556046 178.844611 \nL 875.587868 178.295963 \nL 875.683332 187.184065 \nL 875.715154 181.587853 \nL 875.778797 144.49923 \nL 875.84244 162.714352 \nL 876.06519 303.716958 \nL 876.128833 289.671562 \nL 876.319761 182.026771 \nL 876.415226 191.79271 \nL 876.447047 191.244062 \nL 876.542512 133.087346 \nL 876.637976 158.105707 \nL 876.828905 278.588867 \nL 876.860726 276.394274 \nL 876.924369 231.734305 \nL 876.988012 157.776518 \nL 877.051655 163.811649 \nL 877.210763 182.46569 \nL 877.242584 176.320829 \nL 877.306227 140.329503 \nL 877.36987 161.617056 \nL 877.465334 229.100793 \nL 877.624442 306.02128 \nL 877.656263 303.607228 \nL 877.783549 217.908368 \nL 877.879013 190.805144 \nL 877.910835 193.987304 \nL 877.974478 202.655946 \nL 878.006299 198.815408 \nL 878.069942 160.958678 \nL 878.101764 172.480291 \nL 878.356335 312.275871 \nL 878.4518 296.913719 \nL 878.610907 205.728377 \nL 878.67455 214.506749 \nL 878.738193 209.678644 \nL 878.801836 154.484628 \nL 878.833657 126.174377 \nL 878.8973 140.658692 \nL 879.12005 270.139683 \nL 879.183693 254.448343 \nL 879.310979 146.693823 \nL 879.374622 150.424631 \nL 879.470087 158.434896 \nL 879.501908 158.105707 \nL 879.597372 102.143583 \nL 879.661015 119.810057 \nL 879.915587 283.307242 \nL 879.97923 244.133755 \nL 880.138337 160.739218 \nL 880.170159 159.422463 \nL 880.265623 163.48246 \nL 880.361088 119.371139 \nL 880.42473 149.107875 \nL 880.679302 311.617493 \nL 880.711124 301.193176 \nL 880.933874 179.39326 \nL 880.997517 179.1738 \nL 881.029338 181.917042 \nL 881.092981 154.704087 \nL 881.124803 141.755988 \nL 881.156624 148.339767 \nL 881.28391 254.996991 \nL 881.411196 320.066676 \nL 881.443017 317.762353 \nL 881.50666 277.381841 \nL 881.665768 194.97487 \nL 881.697589 194.426222 \nL 881.729411 195.523519 \nL 881.761232 196.181897 \nL 881.793054 196.072167 \nL 881.856696 160.958678 \nL 881.888518 143.840852 \nL 881.952161 158.215436 \nL 882.047625 242.70727 \nL 882.206733 307.667225 \nL 882.270375 265.969957 \nL 882.429483 185.64785 \nL 882.461304 186.635417 \nL 882.524947 193.328926 \nL 882.556769 193.109466 \nL 882.620412 159.861381 \nL 882.652233 146.474363 \nL 882.715876 162.824082 \nL 882.970448 302.509931 \nL 883.034091 285.611565 \nL 883.193198 195.19433 \nL 883.225019 198.815408 \nL 883.320484 214.945667 \nL 883.352305 207.484051 \nL 883.415948 161.397596 \nL 883.479591 183.343527 \nL 883.606877 270.029954 \nL 883.734163 310.629926 \nL 883.765984 308.325603 \nL 883.861449 255.765099 \nL 883.956913 214.06783 \nL 883.988735 217.798638 \nL 884.084199 226.79647 \nL 884.147842 180.819745 \nL 884.179663 154.704087 \nL 884.243306 175.223533 \nL 884.466057 311.617493 \nL 884.5297 296.255341 \nL 884.625164 184.111635 \nL 884.720628 187.074335 \nL 884.847914 199.583516 \nL 884.879736 193.219196 \nL 884.943379 134.73329 \nL 885.007021 147.68139 \nL 885.229772 302.071013 \nL 885.325236 258.288881 \nL 885.420701 179.612719 \nL 885.452522 180.380826 \nL 885.484343 180.051637 \nL 885.516165 180.490556 \nL 885.611629 187.403524 \nL 885.643451 181.039204 \nL 885.707094 137.147343 \nL 885.770737 154.923547 \nL 885.898023 276.942922 \nL 885.993487 315.896949 \nL 886.025308 315.67749 \nL 886.088951 272.224547 \nL 886.248059 182.46569 \nL 886.375344 196.620815 \nL 886.407166 192.560818 \nL 886.470809 145.486796 \nL 886.534452 159.093274 \nL 886.661738 277.272111 \nL 886.757202 316.665057 \nL 886.789024 316.445597 \nL 886.852666 270.359143 \nL 887.011774 186.086768 \nL 887.043595 186.745146 \nL 887.075417 191.90244 \nL 887.13906 191.353792 \nL 887.202703 153.606791 \nL 887.234524 135.281939 \nL 887.298167 149.546794 \nL 887.393631 229.539711 \nL 887.552739 296.69426 \nL 887.616382 254.119154 \nL 887.743667 171.712184 \nL 887.775489 172.80948 \nL 887.902775 192.231629 \nL 887.934596 187.074335 \nL 887.998239 138.244639 \nL 888.061882 153.387332 \nL 888.157347 218.018098 \nL 888.316454 288.683995 \nL 888.380097 270.029954 \nL 888.507383 183.124068 \nL 888.571026 194.206763 \nL 888.66649 209.459185 \nL 888.698311 199.802975 \nL 888.761954 148.559227 \nL 888.825597 167.652187 \nL 888.921062 226.138092 \nL 889.080169 294.828856 \nL 889.143812 283.307242 \nL 889.302919 186.525687 \nL 889.398384 196.181897 \nL 889.430205 199.364057 \nL 889.462027 195.633248 \nL 889.52567 141.31707 \nL 889.589312 157.447329 \nL 889.812063 302.400202 \nL 889.875706 290.22021 \nL 890.034813 174.565155 \nL 890.098456 180.819745 \nL 890.19392 192.451088 \nL 890.225742 187.952173 \nL 890.289385 140.000314 \nL 890.353028 155.801384 \nL 890.480314 273.321843 \nL 890.575778 314.031545 \nL 890.607599 313.812086 \nL 890.671242 275.955355 \nL 890.83035 177.527855 \nL 890.957635 189.378658 \nL 890.989457 183.343527 \nL 891.0531 146.474363 \nL 891.116743 166.006242 \nL 891.244029 278.369407 \nL 891.371315 328.076941 \nL 891.403136 321.93208 \nL 891.594065 186.525687 \nL 891.689529 200.790542 \nL 891.721351 203.972702 \nL 891.753172 202.985135 \nL 891.784994 189.159199 \nL 891.816815 192.560818 \nL 892.13503 347.27963 \nL 892.166851 344.536389 \nL 892.389601 238.976462 \nL 892.453244 261.361311 \nL 892.485066 268.713198 \nL 892.516887 265.531038 \nL 892.58053 233.928898 \nL 892.644173 245.560241 \nL 892.739638 290.22021 \nL 892.866923 344.09747 \nL 892.898745 343.109903 \nL 892.962388 318.74992 \nL 893.121495 226.138092 \nL 893.153317 227.454848 \nL 893.248781 242.378081 \nL 893.280602 235.245653 \nL 893.344245 179.1738 \nL 893.407888 196.291626 \nL 893.66246 329.174237 \nL 893.726103 314.689923 \nL 893.88521 229.320252 \nL 893.948853 236.562409 \nL 894.012496 250.827264 \nL 894.044318 245.121322 \nL 894.107961 190.695414 \nL 894.171603 207.484051 \nL 894.298889 295.816422 \nL 894.426175 339.379095 \nL 894.457997 337.294232 \nL 894.553461 288.354806 \nL 894.680747 222.846203 \nL 894.712568 224.053229 \nL 894.776211 229.8689 \nL 894.808033 225.040796 \nL 894.871676 171.053806 \nL 894.935319 191.79271 \nL 895.158069 316.994246 \nL 895.221712 302.290472 \nL 895.412641 178.625152 \nL 895.444462 179.064071 \nL 895.508105 188.500821 \nL 895.539926 187.842443 \nL 895.571748 182.026771 \nL 895.635391 122.333839 \nL 895.699034 139.232206 \nL 895.953606 281.551567 \nL 896.017248 247.206186 \nL 896.176356 160.08084 \nL 896.303642 173.687318 \nL 896.367285 139.451665 \nL 896.399106 113.994386 \nL 896.462749 129.685726 \nL 896.590035 234.697005 \nL 896.685499 267.506172 \nL 896.717321 266.299146 \nL 896.780964 232.063493 \nL 896.908249 150.86355 \nL 896.940071 151.302468 \nL 897.067357 171.053806 \nL 897.099178 168.968942 \nL 897.162821 124.308973 \nL 897.194643 137.476532 \nL 897.35375 231.185656 \nL 897.35375 231.185656 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 60.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 60.35375 7.2 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_7\">\n     <path d=\"M 836.980312 29.878125 \nL 890.35375 29.878125 \nQ 892.35375 29.878125 892.35375 27.878125 \nL 892.35375 14.2 \nQ 892.35375 12.2 890.35375 12.2 \nL 836.980312 12.2 \nQ 834.980312 12.2 834.980312 14.2 \nL 834.980312 27.878125 \nQ 834.980312 29.878125 836.980312 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_46\">\n     <path d=\"M 838.980312 20.298437 \nL 858.980312 20.298437 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_47\"/>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- load -->\n     <g transform=\"translate(866.980312 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p2e4c21510e\">\n   <rect height=\"391.68\" width=\"837\" x=\"60.35375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "জুলাই ২০১৪ এর প্রথম সপ্তাহের পরিকল্পনা\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"477.295769pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 904.55375 477.295769\" width=\"904.55375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 477.295769 \nL 904.55375 477.295769 \nL 904.55375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \nL 60.35375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"me07e2e9870\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#me07e2e9870\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 01 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.444355 421.411528)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n      <!-- Jul -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 19.671875 72.90625 \nL 19.671875 5.078125 \nQ 19.671875 -8.109375 14.671875 -14.0625 \nQ 9.671875 -20.015625 -1.421875 -20.015625 \nL -5.171875 -20.015625 \nL -5.171875 -11.71875 \nL -2.09375 -11.71875 \nQ 4.4375 -11.71875 7.125 -8.046875 \nQ 9.8125 -4.390625 9.8125 5.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-74\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(39.848285 432.653011)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n      <!-- 2014 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.657522 452.320744)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"897.35375\" xlink:href=\"#me07e2e9870\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 2 \n\" id=\"m3d8acd7239\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"180.641175\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 02 -->\n      <g transform=\"translate(173.006175 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"300.9286\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 03 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(293.2936 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"421.216025\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 04 -->\n      <g transform=\"translate(413.581025 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"541.503451\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 05 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(533.868451 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"661.790876\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 06 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(654.155876 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"782.078301\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 07 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(774.443301 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_8\">\n     <!-- timestamp -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(446.490313 467.600144)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"278.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"317.236328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"378.515625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"475.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m56e71a6073\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"361.316648\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 2500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 365.875711)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"295.008878\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 3000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 299.56794)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"228.701107\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 3500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 233.26017)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"162.393337\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 166.952399)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"96.085566\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 4500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 100.644629)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"29.777796\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 5000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 34.336858)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- load -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(16.318125 215.864062)rotate(-90)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#pe1fe9c4150)\" d=\"M 60.35375 276.044855 \nL 65.365726 297.92642 \nL 70.377702 310.790127 \nL 75.389678 317.023057 \nL 80.401654 311.187974 \nL 85.41363 292.223951 \nL 95.437582 193.955835 \nL 100.449558 153.242864 \nL 105.461534 123.006521 \nL 110.47351 99.135724 \nL 115.485487 81.497857 \nL 120.497463 71.021229 \nL 125.509439 61.605526 \nL 130.521415 57.892291 \nL 135.533391 55.505211 \nL 140.545367 54.709518 \nL 145.557343 55.770442 \nL 150.569319 62.931681 \nL 155.581295 76.325851 \nL 160.593271 79.773855 \nL 165.605247 99.53357 \nL 170.617223 156.027791 \nL 175.629199 209.604469 \nL 180.641175 245.808512 \nL 185.653151 265.037765 \nL 190.665127 279.095013 \nL 195.677103 288.245485 \nL 200.689079 283.33871 \nL 205.701055 263.048532 \nL 210.713031 215.041706 \nL 215.725007 163.586877 \nL 220.736984 124.730523 \nL 225.74896 90.383098 \nL 230.760936 65.05353 \nL 235.772912 45.824276 \nL 240.784888 33.623647 \nL 245.796864 25.003636 \nL 250.80884 29.512565 \nL 255.820816 43.702428 \nL 260.832792 62.799066 \nL 265.844768 74.999695 \nL 270.856744 89.056943 \nL 275.86872 106.429578 \nL 280.880696 117.436668 \nL 285.892672 144.490239 \nL 295.916624 244.08451 \nL 300.9286 275.116546 \nL 305.940576 294.3458 \nL 310.952552 306.811661 \nL 315.964528 312.248898 \nL 320.976504 308.005201 \nL 325.988481 287.847638 \nL 331.000457 238.514657 \nL 336.012433 190.905678 \nL 341.024409 156.558253 \nL 346.036385 130.830838 \nL 351.048361 107.623118 \nL 356.060337 91.974485 \nL 361.072313 85.211092 \nL 366.084289 79.110777 \nL 371.096265 77.652006 \nL 376.108241 80.436932 \nL 381.120217 91.178791 \nL 386.132193 100.992341 \nL 391.144169 108.816658 \nL 396.156145 130.300376 \nL 401.168121 139.185617 \nL 406.180097 163.18903 \nL 411.192073 212.25678 \nL 416.204049 258.93745 \nL 421.216025 293.417491 \nL 426.228001 313.575053 \nL 431.239978 325.377836 \nL 436.251954 331.743382 \nL 441.26393 329.091072 \nL 446.275906 323.521219 \nL 451.287882 302.567963 \nL 456.299858 271.535927 \nL 461.311834 235.862346 \nL 466.32381 207.880467 \nL 471.335786 195.945069 \nL 476.347762 192.231833 \nL 481.359738 193.955835 \nL 486.371714 202.177999 \nL 491.38369 212.522011 \nL 496.395666 219.68325 \nL 501.407642 220.081097 \nL 506.419618 216.235246 \nL 511.431594 217.296171 \nL 516.44357 228.701107 \nL 521.455546 237.055886 \nL 526.467522 256.019909 \nL 531.479499 285.991021 \nL 536.491475 319.012291 \nL 541.503451 345.004937 \nL 546.515427 362.377572 \nL 551.527403 371.395429 \nL 556.539379 377.62836 \nL 561.551355 378.424053 \nL 566.563331 371.395429 \nL 571.575307 354.685871 \nL 576.587283 325.775683 \nL 581.599259 289.57164 \nL 586.611235 264.109457 \nL 591.623211 257.213448 \nL 596.635187 257.213448 \nL 601.647163 262.915917 \nL 606.659139 270.475003 \nL 611.671115 273.923007 \nL 616.683091 271.13808 \nL 626.707043 252.439289 \nL 631.719019 251.643596 \nL 636.730996 258.804835 \nL 641.742972 259.733144 \nL 646.754948 268.220538 \nL 651.766924 291.163027 \nL 656.7789 323.388603 \nL 661.790876 348.983403 \nL 666.802852 364.897268 \nL 671.814828 375.373895 \nL 676.826804 381.076364 \nL 681.83878 380.678517 \nL 686.850756 378.158822 \nL 691.862732 363.04065 \nL 696.874708 333.467384 \nL 701.886684 296.865495 \nL 706.89866 265.302996 \nL 711.910636 245.808512 \nL 716.922612 238.116811 \nL 721.934588 233.607882 \nL 726.946564 231.353418 \nL 731.95854 227.905414 \nL 736.970516 219.152788 \nL 741.982493 207.350005 \nL 746.994469 195.01676 \nL 752.006445 192.231833 \nL 757.018421 200.188766 \nL 762.030397 203.238923 \nL 767.042373 217.03094 \nL 777.066325 301.507039 \nL 782.078301 327.36707 \nL 787.090277 343.811397 \nL 792.102253 352.166176 \nL 797.114229 353.492331 \nL 802.126205 346.065861 \nL 807.138181 324.316912 \nL 812.150157 280.421168 \nL 817.162133 232.944804 \nL 822.174109 195.547222 \nL 827.186085 169.687191 \nL 832.198061 146.346856 \nL 837.210037 130.963454 \nL 842.222013 121.54775 \nL 847.23399 110.938507 \nL 852.245966 107.755734 \nL 857.257942 107.623118 \nL 862.269918 108.551427 \nL 867.281894 111.7342 \nL 872.29387 117.967131 \nL 877.305846 126.984987 \nL 882.317822 132.820071 \nL 887.329798 159.873641 \nL 892.341774 213.317704 \nL 897.35375 256.948217 \nL 897.35375 256.948217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 60.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 60.35375 7.2 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_7\">\n     <path d=\"M 836.980312 29.878125 \nL 890.35375 29.878125 \nQ 892.35375 29.878125 892.35375 27.878125 \nL 892.35375 14.2 \nQ 892.35375 12.2 890.35375 12.2 \nL 836.980312 12.2 \nQ 834.980312 12.2 834.980312 14.2 \nL 834.980312 27.878125 \nQ 834.980312 29.878125 836.980312 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_16\">\n     <path d=\"M 838.980312 20.298437 \nL 858.980312 20.298437 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_17\"/>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- load -->\n     <g transform=\"translate(866.980312 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pe1fe9c4150\">\n   <rect height=\"391.68\" width=\"837\" x=\"60.35375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA4kAAAHiCAYAAABFgonlAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nOzdeXhb5ZU/8O+r3bYkO7bl3YljZ3dCnJBASCCQFkqBgUDpBrRMZ6YLMJ2l26/TTjtDmelMp09nOtNOaUt31tKFtRToQAkpSUhIiJPY2Z14X+VFkiVL1vL+/pBkjHESL5Ku7r3fz/P4IbF07z1Gsa1z3/OeI6SUICIiIiIiIgIAg9IBEBERERERUfZgkkhEREREREQTmCQSERERERHRBCaJRERERERENIFJIhEREREREU1gkkhEREREREQTTEoHoITi4mJZU1OjdBhERERERESKOHDggFtK6ZruMV0miTU1Ndi/f7/SYRARERERESlCCNF2rsdYbkpEREREREQTmCQSERERERHRBCaJRERERERENEGXexKJiIiIiIgAIBwOo7OzE8FgUOlQ0sJms6Gqqgpms3nGxzBJJCIiIiIi3ers7ITD4UBNTQ2EEEqHk1JSSgwODqKzsxOLFy+e8XEsNyUiIiIiIt0KBoMoKirSXIIIAEIIFBUVzXqVlEkiERERERHpmhYTxKS5fG1MEomIiIiIiBRkt9tTcp57770X3/rWt+Z9HiaJRERERERENIFJIhERERERURaQUuILX/gCVq9ejTVr1uDxxx8HAIyOjuLd73431q9fjzVr1uDpp5+eOObrX/86li1bhssvvxwnTpxISRzsbkpERERERATga88242i3N6XnXFXhxD/fWD+j5z7xxBNobGzEoUOH4Ha7sXHjRmzduhUulwtPPvkknE4n3G43Nm3ahJtuuglvvvkmfvnLX6KxsRGRSATr16/HxRdfPO+YuZJIRERERESUBV577TXcdtttMBqNKC0txZVXXok33ngDUkp8+ctfxkUXXYSrr74aXV1d6Ovrw5/+9CfccsstyM3NhdPpxE033ZSSOLiSSEREREREBMx4xS/THnnkEQwMDODAgQMwm82oqamZ9ViL2eBKIhERERERURa44oor8PjjjyMajWJgYAA7d+7EJZdcAo/Hg5KSEpjNZrzyyitoa2sDAGzduhVPPfUUxsbG4PP58Oyzz6YkDq4kEmnQSGAcDpsZRoN2Z/4QERERac0tt9yCPXv2YO3atRBC4Jvf/CbKyspwxx134MYbb8SaNWuwYcMGrFixAgCwfv16fOhDH8LatWtRUlKCjRs3piQOIaVMyYnUZMOGDXL//v1Kh0GUFj2eMbznv3ZiZbkTP7pzA/JzzUqHRERERJS1jh07hpUrVyodRlpN9zUKIQ5IKTdM93yWmxJpzL///jhC0RgaO0bwgR/uRo9nTOmQiIiIiEhFMpYkCiF2CCGCQojRxMeJSY/dLoRoE0L4hRBPCSEKJz1WKIR4MvFYmxDi9innPeexRHrzRusQnjnUjbu21uLnf7ER3SNB3Hr/bpzq8ykdGhERERGpRKZXEj8tpbQnPpYDgBCiHsAPAXwUQCmAAID7Jx3zPQDjicfuAPD9xDEzOZZIN6IxiXufaUZ5vg13XVWHzUuK8finNiEck3j/D/Zgf+uQ0iESERERkQpkQ7npHQCelVLulFKOAvgqgPcJIRxCiDwAtwL4qpRyVEr5GoBnEE8Kz3usAl8HkaJ+tb8Dzd1efOn6lci1xHtS1Vfk44m7N6Mwz4I7frwXe1oGFY6SiIiIKPtouU/LXL62TCeJ/y6EcAshdgkhrkp8rh7AoeQTpJQtiK8cLkt8RKSUJyed41DimAsd+zZCiE8KIfYLIfYPDAyk8EsiUp5nLIxvvXgCl9QU4saLyt/2WHVhLn5z12UoyrPg/h2nFYqQiIiIKDvZbDYMDg5qMlGUUmJwcBA2m21Wx2VyBMYXARxFPIn7MIBnhRANAOwAPFOe6wHgABAF4D3HY7jAsW8jpXwAwANAvLvpnL8Koiz0nZdPYSgwjl/cuApCvHPsRZHdilsvrsL3XjmNfl8QJY7Z/aAgIiIi0qqqqip0dnZCqwtJNpsNVVVVszomY0milHLvpL/+QghxG4DrAYwCcE55uhOAD0DsPI/hAscS6cLpfh9+sbsVH964EKsr88/5vO0NFfjuH0/jd4d68JeXL85ghERERETZy2w2Y/FivjeaTMk9iRKAANAMYG3yk0KIWgBWACcTHyYhxNJJx61NHIMLHEukC//yu2PIsRjx+fe8o8r6bZaUOFBf4cTTh7ozFBkRERERqVFGkkQhRIEQ4lohhE0IYRJC3AFgK4AXADwC4EYhxBWJRjX3AXhCSumTUvoBPAHgPiFEnhBiC4DtAB5KnPqcx2bi6yJSWlOXB6+eHMCnty1Bkd16wedvb6jAoY4RnHX7MxAdEREREalRplYSzQD+FcAAADeAvwFws5TypJSyGcBdiCd8/YjvJ7xn0rH3AMhJPPYYgLsTx2AGxxJp2iN722AzG/DhSxbO6Pk3rq2AEMAzjVxNJCIiIqLpZWRPopRyAMDG8zz+KIBHz/HYEICb53IskZZ5g2E8dbAbN62tQH6OeUbHlOfn4NLFhXj6UBf+9t1Lpm1yQ0RERET6lg1zEoloDp58swtj4Sg+smnRrI7b3lCJMwN+NHVNbRxMRERERMQkkUiVpJR4+PU2XFSVj4uqCmZ17PWry2E2Cjzd2JWm6IiIiIhIzZgkEqnQvrNDONU/OutVRADIzzXjquUlePZwN6IxjgwlIiIiordjkkikQg+93ganzYQbL6qY0/HbGyrQ5w1h75nBFEdGRERERGrHJJFIZQZ8IbzY3Iv3X1yNHItxTue4emUp8ixGPM0up0REREQ0BZNEIpX51f4OhKMSd2ya2diL6djMRly7ugy/b+pBMBxNYXREREREpHZMEolUJBqTeHRvOzbXFaHOZZ/XuW5uqIQvGMGOEwMpio6IiIiItIBJIpGK7DjRj66RsTk1rJlqc10RFuSa8YejvSmIjIiIiIi0gkkikYo8/HobShxWXLOqdN7nMhkN2LykGLtPD0JKdjklIiIiojgmiUQqMRIYx46TA/jghmqYjan51t1SV4xebxBn3P6UnI+IiIiI1I9JIpFK7GkZhJTAthWulJ1zy5IiAMDu0+6UnZOIiIiI1I1JIpFK7GpxI89ixEVVBSk758LCXFQW5OA1JolERERElMAkkUgldp8exCWLC1NWagoAQghsWVKEPS2DiMa4L5GIiIiImCQSqUKPZwxn3H5sWVKc8nNvWVIMbzCC5m5Pys9NREREROrDJJFIBXafHgQAbK5LfZKYPOeuxDWIiIiISN+YJBKpwK4WNwrzLFhR5kj5uV0OK5aXOrC7hfsSiYiIiIhJIlHWk1Ji9+lBXFZbBINBpOUam5cUYd/ZIQTD0bScn4iIiIjUg0kizUgwHMWxHi9+d7gbD+xswcvH+uAeDSkdli6ccfvR6w1ic2JcRTpsqStGKBLDm+3DabsGEREREamDSekAKDtJKfHKiX48tq8DJ/t86BgKYLrml1ULcrC2ugAbFy3AbZcuhNVkzHywGre7Jb5XcEsa9iMmXVpbCKNBYPfpwbTseyQiIiIi9WCSSG8TjUk8d6QH979yGsd7fShz2nDxogXY3lCJJSV2LHHZUZ5vw6n+URzqGEFjxwga20fw3OEetA4GcO9N9Up/CZqz+7QbFfk2LCrKTds1HDYz1lblY1eLG5/H8rRdh4iIiIiyH5NEAhBPDn9zoAPf39GC1sEA6lx5+M8PrMVNDRXTzuW7ZHEhLllcOPH3e59pxs93t+JdK0qwdZkrk6FrWiwmsefMIK5eWQoh0rMfMWnLkmLcv6MF3mAYTps5rdciIiIiouzFPYmEPm8QH/nxXnzxt0fgsJnxg4+sx/995krcenHVjAe3/8N1K7CkxI7P//oQhv3jaY5YP472eDESCGNLGvcjJm2uK0Y0JrH3zFDar0VERERE2YtJos69enIA1//Pn9DYMYJvvv8iPPPpLXjv6vJZd9G0mY347w81YMg/jn986giknGYDI81acixFJvYJrl9UAJvZgF2nOQqDiIiISM+YJOpUOBrDN54/jj//6T4U26149m+24IMbqudV0ri6Mh+fuWYZfn+kF0+82ZXCaPVr1+lB1LnyUOq0pf1aVpMRG2sKOS+RiIiISOeYJOqQJxDGh364Bz94tQW3X7oQT396C5aUpGZI+11X1mFjzQL88zPN6BgKpOScejUeiWHf2SFsWZK5bqNblhTjZN8o+n3BjF2TiIiIiLILk0Qd+u4fT6GxYwTfuW0d/u2WNbCZUze2wmgQ+K8PNgAAPverQ4hONzeDZqSxYwRj4WhGR1Ikx2zsSYzdICIiIiL9YZKoM10jY3jw9Tbcur4KN62tSMs1qgtz8c83rsK+1iE8d6QnLdfQg90tbggBbKotvPCTU2RVhROFeRY8f6Q3Y9ckIiIiouzCJFFn/uelkwCAv79mWVqvc+v6KlQW5OA3BzrTeh0t2316EKsr8lGQa8nYNY0GgQ9cXIX/O9aHPi9LTomIiIj0iEmijpzq8+E3Bzpx56ZFqCzISeu1DAaBW9dX4rVTA+j1MNmYrWA4ioMdw9hcl/7RF1PdfulCRGMSj+1rz/i1iYiIiEh5TBJ15Ft/OIE8iwn3bFuSkeu9b30VYhJ48iA7nc7W8V4fwlGJdQsLMn7tRUV52LrMhV/u60AkGsv49YmIiIhIWUwSdeJg+zBebO7DJ7fWojAvM+WLNcV52FizAL850MG5ibN0pMsDAKivyFfk+h+5dCF6vUG8dKxfkesTERERkXKYJOqAlBL/8cJxFNst+MvLF2f02u+/uAotA340doxk9Lpq19TpQUGuGVUL0lsWfC7vWlGC8nwbHtnbpsj1iYiIiEg5TBJ1YOcpN14/M4S/eddS5FlNGb329WvKYTMb2MBmlpq6PVhTmQ8hhCLXNxkNuP2ShfjTKTfOuv2KxEBEREREymCSqHGxmMQ3XziO6sIc3HbJwoxf32Ez47rV5Xj2UDeC4WjGr69GoUgUJ/t8ipWaJn3okmqYDAKPvM7VRCIiIiI9YZKocS8296K524vPXrMMFpMyL/et66vgDUbw0rE+Ra6vNicSTWvWVCqbJJY4bLi2vgy/PtDJBJ+IiIhIR5gkapiUEv/7ymnUFufhprWVisVxWV0RKvJtLDmdoaYuLwAoniQCwB2bFsIzFsbvDvcoHQoRERERZQiTRA3bcXIAzd1e3HVVHYwGZfa2AfEB7e9bX4WdJwc4oH0GjnR54LSZUF2oTNOayS6rLUKdKw8Ps+SUiIiISDeYJGrY/a+cRmVBDm5Zp9wqYtKtF3Nm4kw1dXmwWsGmNZMJIfCRTYvQ2DGCpsRYDiIiIiLSNiaJGrX3zCDeaB3GJ7fWwmxU/mVeXJyHDYsW4DcHOjkz8TzGIzGc6PVlRalp0vvWV8FmNuCxfe1Kh0JEREREGaB89kBp8b0dLSi2W/ChjdVKhzLh/RdX4XT/KB7Z285E8RxO9vkwHo2hPouSxPwcM66tL8NzR3owHokpHQ4RERERpRmTRA063DmCnScH8FeX18JmNiodzoSbGiqwqbYQX3mqCZ986ADcoyGlQ8o6yZLObFpJBICbGyoxEgjj1ZMDSodC0+gcDuDh19vw6/0dCEeZyBMREdH8ZHayOmXE/a+0wGkz4SObMj8X8XxyLSY8+vFN+Omus/jmiydw7bd34uu3rMF7V5cpHVrWaOr2wGE1YVFhrtKhvM3lS4tRmGfBU41duGZVqdLh6F4kGsP+tmG8crwfr5zox8m+0YnHfvBqC7503Uq8e2VJVuxrJSIiIvXhSqLGnOrz4YXmXnxscw0cNrPS4byDwSDw8Stq8bu/uRxl+Tbc9fABfO5XhxCKcA4fABzp8mJVhRMGBbvRTsdsNODPLirHS0f74AuGlQ5H18YjMXzkJ3vx4Qdex093nYXLYcVXbliJlz57JX505wZICXz8wf247Uev40gnmw0RERHR7DFJ1Jjv72hBjtmIj21ZrHQo57Ws1IEn79mCe66qw2/f7MTTjd1Kh6S4cDSGYz3erCs1Tbp5XSVCkRheaOpVOhTdklLin55uwutnhvDPN67CwX96Dx75+CZ8/IpaLCmx45pVpXjxM1tx3/Z6nOwbxY3/+xq+8fxxpcMmIiIilWGSqCEdQwE8fagbd1y6EIV5FqXDuSCLyYAvXLscRXkW7GkZVDocxZ3uH8V4JIY1VdmZJK6rLsCiolwm9Ap6cE8bfvlGB/56Wx3+Ysti2K3v3DFgNhpw52U12PGFq7C9oQI/3NmCloHRac5GREREND0miRryfFMPojGJj22pUTqUGRNCYFNtEfa0DOq+4+mRRNOa+orsTBKFENi+tgK7Wtzo8waVDkd3dp12477fHcXVK0vxuWuWX/D5TpsZX/2zVbAYDXjg1TMZiJCIiIi0gkmihuw4MYDlpQ5ULciupicXsqmuCL3eIFoHA0qHoqjmLg/yLEbUFucpHco5bV9XCSmBZw9xNTGTWt1+3PPIm6hz5eG/P9ww4z2rxXYrPrihGk8c7ESvh4k9ERERzQyTRI0YDUXwRusQrlruUjqUWbustggAdF9yeqTLg/qK/KxrWjNZncuOi6ry8VRjl9Kh6IYvGMbHH9wPIYAf37lx2hLT8/nk1lrEJPDTXWfTFCERERFpDZNEjdh92o1wVOLKZepLEutceXA5rNhzRr9JYiQaw9EeL+ornUqHckHbGyrR1OXF6X6f0qFonpQSn/3VIZx1+3H/HeuxsGj2VQLVhbm4YU05Hnm9DZ4AO9MSERHRhTFJ1IhXTw4gz2LEhppCpUOZNSEELtP5vsQzbj+C4VjWdjad7Ma15TAI4KmDLDlNt5/tasX/He3Dl69fic11xXM+z11X1sE/HsXDe9tSGB0RERFpFZNEDZBSYseJAWxeUgyLSZ0v6WV1RXCPhnTbhTE5z04NSWKJw4YtS4rx9KEu3Sb1mXC4cwT//vwxXL2yFH85z2ZUqyqcuHKZCz/bdRbBMGeSEhER0fmpM6Ogt2kZGEXXyJgq9yMmTexLPDOkcCTKONLlQY7ZiFqXXelQZuTmhkp0DI3hzfZhpUPRJG8wjE8/ehAuuxXf+sBFEGL++1TvvqoO7tFx/PpAZwoiJCIiIi1jkqgBO04MAIAq9yMmLSrKRXm+Da/rtHlNc7cHqyqcMGZx05rJrl1dBpvZgGc4MzHlpJT40hNH0DUyhu/ctg4FuamZeXrp4kI0VBfgRzvPIBKNpeScREREpE1MEjXg1ZMDWFJiV93oi8mS+xJfP6O/fYmxmERztxerK7K/aU2S3WrClrpivHJiQHevV7o9tq8Dzx3uwefesyyle4yFELj7qjq0DwXwfFNvys5LRERE2sMkUeUC4xHsPTOEq1S8ipi0qa4Ig/5xnOzT177ErpExBMajWF6mniQRAK5aUYL2oQDOuP1Kh6IZx3q8+NqzzbhiaTHu2lqX8vNfs7IUda483L+jBbEYk3siIiKaHpNEldvTMojxaAxXLS9ROpR5e2teolvhSDKrdTCeZC0uzlM4ktlJ3ph45Xi/wpFox33PHoXDZsa3P9SQlnmZBoPAX29bgmM9XrzYzNVEIiIiml7Gk0QhxFIhRFAI8XDi71cJIWJCiNFJH38+6fmFQognhRB+IUSbEOL2Kee7PfF5vxDiKSGE+mZAzMOOEwPIMRuxcfECpUOZt+rCXFQtyNHdvMRWtzqTxOrCXCwtsU/siaX5cY+GsPfsIG6/pBrFdmvarrO9oRJ1rjx8+6WTiHI1kYiIiKahxEri9wC8MeVz3VJK+6SPX0x5/jiAUgB3APi+EKIeABL//SGAjyYeDwC4P91fQLaQUmLHyX5sriuC1WRUOpyUuKy2CHvPDumqFO6M248csxGlzvQlBuly1XIX9p0dgj8UUToU1XvpaB9iMt4UKJ2MBoG/v3oZTvaN4rkjPWm9FhEREalTRpNEIcSHAYwAeHmGz88DcCuAr0opR6WUrwF4BvGkEIgnjc9KKXdKKUcBfBXA+4QQjtRHn33Ouv3oGFL36IupLqsrwkggjGO9XqVDyZhWtx81xXkpGXOQaduWl2A8GsNunXalTaUXmntRXZiDVeXp35t6w5pyLC914L9fOslOp0RERPQOGUsShRBOAPcB+Ow0D5cIIfqEEGeFEN9OJIcAsAxAREp5ctJzDwGoT/y5PvF3AICUsgXxVcdlKf8CslCyzE8L+xGTLqtL7kvUT9LROhjA4mJ1dqbdUFOIPIsRr5zgvsT58AbD2HXajffWl2XkZoHBIPCZa5bizIAfT3OMCREREU2RyZXEfwHwEynl1EnOxwE0ACgH8C4AFwP4r8RjdgBTl5Q8AByTHvec5/EJQohPCiH2CyH2DwxoYw/VjpMDqHXlobpQnQnGdMrzc1BTlIvXdbIvMRyNoX0ogJoide1HTLKYDLh8aTF2HO/nKIx5eOV4P8JRifemudR0smvry1Bf4cR3/ngKYa4mEhER0SQZSRKFEA0Argbw7amPSSl7pZRHpZQxKeVZAP8P8RJTABgFMLX2ygnAN8PHJ1/nASnlBinlBpdL/eWZwXAUe88M4koNjL6Y6rK6+L5EPTTV6BweQzQmVde0ZrJty0vQ7QnqbnRJKr3Q1AuXw4p11ZlrQCWEwGeuXoa2wQCeeHPqvTsiIiLSs0ytJF4FoAZAuxCiF8DnAdwqhHhzmufKSXGdBGASQiyd9PhaAM2JPzcn/g4AEELUArAmjtO0vWeHEIpoY/TFVJtqi+ALRtDcPXWRWHvU2tl0suS/QZaczs3YeBQ7Tgzg2vrStIy9OJ93ryzB2qp8fOfl0xiPcDWRiIiI4jKVJD4AoA7xstIGAD8A8ByAa4UQ24QQi0RcNYBvAHgaAKSUfgBPALhPCJEnhNgCYDuAhxLnfQTAjUKIKxL7GO8D8ISU8h0riVpzsH0YQgAXL1L/6IupLqoqAACc0sHK1BkNJIll+TasLHdyXuIc7Tw1gLFwFO+tL8/4tYUQ+Mw1y9A1MobH93dk/PpERESUnTKSJEopA4my0l4pZS/iZaJBKeUAgHUAdgPwJ/57BMDfTjr8HgA5APoBPAbgbillc+K8zQDuQjxZ7Ed8L+I9mfialHa404OlJXbYrSalQ0m5YrsFADDoDykcSfq1uv1w2EwozLMoHcq8bFvuwv62YXiDYaVDUZ0Xm3qRn2PGpbXKjHi9cpkLGxYtwHdePgXPGF8/IiIiUmZOIqSU90opP5L4839JKSullLlSymop5d9OXgmUUg5JKW+WUuZJKRdKKR+dcq5HE5/Pk1Jul1IOZfrryTQpJQ51jGBtYsVNa+xWE6wmA9yj40qHknatg34sVun4i8m2rShBNCax65Rb6VBUZTwSw0vH+nD1ylKYjYr8OIYQAvfeVI8h/zi+8fwxRWIgIiKi7KLMuxKal87hMQz6x3FRtTaTRCEEiu1WuH3aX0k8M+BXdalp0rrqAjhtJu5LnKXXzwzCG4xktKvpdFZX5uPjly/GY/s6dDV+hoiIiKbHJFGFDnWOAAAaNLqSCMRLTgdGtZ0kBsNRdHvGVDv+YjKT0YArlrnwyokBjsKYhReae5FrMeKKpcVKh4K/v3oZFhbm4stPHkEwHFU6HCIiIlIQk0QVOtzpgcVkwPKyd4yD1IxiuxWDGi83bR8KQEp1N62ZbNvyEgz4QmjunjralKYTjUn8obkP25aXwGY2Kh0OcixG/Pv71uCs24/vvHxK6XCIiIhIQUwSVaixYwSryp2wmLT78hXbrXBrfCXxrAY6m06WnNn5R3Y5nZE324fhHg3hWoVLTSfbsqQYH7i4Cj/ceQZHmewTERHplvZaY2pcJBrDkU4PPrSxWulQ0qrYYcGgfxyxmMz47LhMSc5IrNFIkuhyWLGpthC/3NeOu6+qU6wRi1q80NQLi9GAbctdSofyNv94w0q8cqIf//DEYTxx92aY+DoSERGd15mBUfzxeD9CkRhCkRjC0RjGIzFYTAasKHNgVbkTi4vzVPU7lUmiypweGMVYOIq11flKh5JWRXlWRGMSnrEwFqh8PMS5nHX7UZhnQX6OWelQUuYTV9Tir36xH78/0oPtDZVKh5PVdp1249LaQjhs2fX6F+RacO9N9fj0owfxs12t+MTWWqVDIiIiykrjkRh+8GoL/vePpzEejU183mI0wGIyIBSJIhyN92qwJraKbawpxKe3Lcn697dMElXmcIcHADQ7/iKp2GEFALhHQ1n/TTRXZ93a6Gw62bblJahz5eGHr57BTWsrVD/aI11GQxGc6PPh2vrsKTWd7IY15fjVsk78cGcLPn7FYr6OREREUxxoG8I//PYITvWP4sa1FfjSdStQZLfAYjRM/N4MR2NoGRjFsR4vjnZ7cbTHi1/sbsVTB7vwTzeuyur3SupZ8yQAQGPnCBw2kyY6Yp5PsT2eGGq5w2nroF9zr6PBIPDJrbU42uPFrtMcpXAuhztHICXQsDA7b/YIIXDd6jK4R8cn9s4SERFR/EbvV546glu/vweB8Sh+9rGN+O5t61BRkAOryfi2pM9sNGBFmRO3rKvCP96wCo98fBOe/ZvLUVWYi7/7ZSM+9rM30DEUUPCrOTcmiSpzqGMEa6sKNLtPL6nYnlxJ1GaHU38ogj5vCIuLc5UOJeW2N1Si2G7FA386o3QoWauxI/vH2GysWQAA2N86rHAkRERE2ePeZ5rx6N52/OWWxfjDZ7Zi24qSWR2/styJJ+7ejH++cRXeaB3Ce769Ez/fdTZN0c4dk0QVCYajON7r0/x+ROCtJHFQoyuJrYPJzqZ2hSNJPZvZiL/YUoOdJwdwrIcdMqfT2D6CmqLcrC6lrnPZsSDXjP1tQ0qHQkRElBU6hwN46mAXPrZ5Mf7pxlXIs85t557RIPAXWxbj/z57JTbVFuLeZ4/iV290pDja+WGSqCLN3V5EYxIXZfHqQ6oU5JhhNAjNjsFodcdLC2o0uJIIAHdcuhC5FiN+xNXEd5BS4mDHCNYtXKB0KMnIF7IAACAASURBVOclhMDFixZwJZGIiCjhRzvPQAjgE1sXp+R8lQU5+NGdG3DF0mJ85akmHGzPnt+5TBJV5FCyRK1a+0miwSBQmGeB26fNctOz7lEA0NyexKSCXAs+uKEazzR2o8czpnQ4WaXbE8SAL6SK7+MNNYU44/Zr9mYNERHRTLlHQ/jlGx24ZV0lyvNzUnZek9GA7962DmX5Ntz18AH0e4MpO/d8MElUkUOdIyhz2lDqtCkdSkYU260Y9GvzzelZdwClTuucyxTU4K8uXwwJ4Oe7WpUOJas0tqvnZk9yX+KBtuy5s0lERKSEn+06i/FoDJ+6si7l5y7IteCBOy+GdyyCux4+gFAkmvJrzBaTRBU53OnRxX7EpGK7BQMabVyjxc6mU1UX5uL6NeV4dG87fMGw0uFkjYPtw7CYDFhZ7lQ6lAtaXZkPi8mA/a3cl0hERPrlC4bx4J42XLe6DHWu9PSTWFHmxH9+cC3ebB/Bvc8cTcs1ZoNJokqMBOKt6PWwHzGp2G6F26fVlUQ/al3aThIB4JNX1MIXiuDxLNuMraTGjhGsrnDCYsr+H79WkxFrq/LxBvclEhGRjj38ejt8wQjuuWpJWq9z/Zpy/PW2Ojy2rx2P7G1L67UuJPvfpRCA+CoioI4StVQptlsw6A9BSql0KCnlGQtjyD+u+ZVEAFhTlY/lpQ7sOu1WOpSsEI7GcKTLg4bq7G5aM9mGmkI0dXkwNq586QsREVGmBcNR/OS1s7hiaTFWV6a/ou+z1yzHtuUu3PtMM9oGlZtVzCRRJZJNa9ZU6anc1IpgOAa/xt6ctiaGk9cUaz9JBID6CieOchQGAOBErw+hSAwNC9Vzs2djzQJEYhKHOkeUDoWIiCjjfn2gE+7REO6+KvV7EadjNAj8x60XwWQw4JsvnMjINafDJFElDnV6UOfKg9NmVjqUjEnOStRayenZRJJYq5MkcWW5E33ekGZnXs5GsrX1OhVVBKxPjOrgvkQiItKbSDSGB3a2oKG6AJfVFmXsuiVOGz51ZS2eO9KjWPM4JokqIKVEY8cI1upoPyIAFNnjg8a11n7/rNsPIeKNXfRgVUW8QcuxHp/CkSjvYMcIiu0WVC1IXevsdCvItWBZqZ37EomISHd+d7gHHUNjuOeqOgghMnrtT26tRYnDin997qgiW6+YJKpAjycI92gIa1W0+pAKEyuJGutwetbtR0V+Dmxmo9KhZESyi+cxlpyisWMEDdUFGf9FM18bagrxZvswojFt7Q8mIiI6l3A0hv9+6SRWlDlw9crSjF8/12LC59+zHAfbR/D7I70Zvz6TRBVINq25SEf7EQHA5UgmidpaSWwd1Edn06TCPAvKnDbdJ4meQBhnBvxYt1A9TWuSNtYsgC8Ywck+rgYTEZE+/Gp/B1oHA/jCtcthMChzc/fWi6uwosyB/3jheMZnJzJJVIFTiTdmy0odCkeSWYV52is3lVLirFv7MxKnWlnu0H3zmsZE4xc1dijesKgQAPclEhGRPoyNR/E/L53ChkUL8K4VJYrFYTQIfPn6lWgfCuChPZkdicEkUQVO9o+iakEO8qwmpUPJKLPRgIJcMwY1VG46HAjDF4xgUZE+9iMmrSx34nT/aMbvgmWTxvYRCKHOioCqBTkodVqxX6HN80RERJn0892t6PeF8MXrVii+RWTrMhe2LnPhu388jZFA5t4TM0lUgVN9PiwtsSsdhiKK7VZNrSR2DAUAAAt10rQmaVWFE5GYxKm+UaVDUUxjxzCWltjhUGGHYiEENtQUYj+b1xARkcZ5AmF8f8dpvGtFCTbWFCodDgDgy9evgC8Yxnf/eDpj12SSmOUi0RjODPh1V2qaVJRn0VaSOBxPEvXS2TRJ781rkh2K1VhqmrRx0QJ0jYyhe2RM6VCIiIjS5vuvtsAXiuAL1y5XOpQJK8qc+OCGavxidyt2t7gzck0miVmufSiA8WgMS/S6kuiwaqq7afuQPpPEmqI85JiNuh2D0TYYwHAgjIZq9TWtSdqQuJvKklMiItKqXk8QP9t1Fjc3VE7c4M4WX7p+JRYX5+Guhw7gdH/6K7OYJGa5U4l/BEt1upLo0ly56RgW5Jph19n+UqNBYHmZA0d7PEqHoojGDvU2rUlaUeZAnsXI5jVERKRZ3/njKcSkxGevWaZ0KO+Qn2PGTz+2ERaTAX/x830YTPP7YyaJWS7Z2VS3K4l2C3zBCIJhbTQ86RwO6G4VMWlluRPHenyKDIRVWmPHCHItRiwrVe/3sclowPpFC7DrtBsxzkskIiKNOTMwisff6MAdly7K2vdq1YW5+PGfb0S/N4RPPLg/re+PmSRmuVP9o6gsyNHdylNSkT0+K3HQr42S046hAKoXZOcPnnRbVeGEZyyMbk9Q6VAyrrFjBKsr82EyqvtH7vaGSrQM+PHs4W6lQyEiIkqpH/3pLCxGA/562xKlQzmvhuoC/PeHGnCwYwSf+/WhtN24Vfc7Fh042TeKpSpefZiv4mSSqIGS02hMomtkDFWFOUqHoohV5fGS6WPd+mpeE4nGcKzHizWV6ht9MdX71lWivsKJ/3j+uGZW94mIiCLRGF5s7sU1q0rhcliVDueCrltTji9dtwLPHe7Bt/5wIi3XYJKYxaIxiZaBUd2OvwDi5aYANLEvsc8bRDgqdbuSuLzMCSH01+G0ZcCPUCSG1ZXZtQF+LgwGga/csArdniB+8tpZpcMhIiJKiX2tQxjyj+O61WVKhzJjn7iiFu+/uArff7UFQ2mouGOSmMXahwIYj8R027QGeGsl0e1Tf7lph047mybZrSYsKszFUZ0lic3d8WY9qyvUv5IIAJfVFeE9q0px/yun0e/TX+kwERFpz/NHemEzG3DlcpfSocyYEAI3N1RCyvTcgGeSmMWSTWv0vZIYTxIHNLCS2DEcny9XvUCf5aZAfF+i3lYSm7q8sJkNqHVp5/v4S9evxHg0hv/6w0mlQyEiIpqXWEziheZebFteglyLunqArExu5WGSqC96H38BADkWI/IsRgxqYFZix1AAQgCVOk4SV5Y50ToYwGgoonQoGdPU7cGqcieMBqF0KCmzuDgPd15Wg8f3d+CozvaYEhGRthxoH8aAL4T3qqjUNKnIbkWJw5qWKi0miVnsVJ8PFfk23XY2TSrSyKzEjuEASh02WE1GpUNRTHIw7YlefSQWsZjE0W4vVmugac1Uf/uupcjPMeNfnzuqy7EmRESkDc8f6YXFZMC7VpQoHcqcrKpwpuWGLZPELHaqfxRLdLyKmFRst2giSewcGkO1TjubJq2qiCeJR3t8CkeSGW1D8VVTrexHnCw/14y/f/dS7G4ZxMvH+pUOh4iIaNaklHihqQdblxbDYTMrHc6crCx3omVgFOORWErPyyQxS0VjEqf7R7FMx/sRk4rtVm2Umw7rd0ZiUnm+Dfk5Zt2UKDZ1xZvW1Gugs+l07ti0CLWuvLS13yYiIkqnQ50edHuCeO/qcqVDmbNV5U6EoxKn+lN7A55JYpbqHA4gFInpekZiUrFD/eWmoUgUvd4gqnTa2TRJCIFV5fppXtPU7YHZKLC0RJsVAWajAe+/uArHe30YCaj/Rg4REenL8009MBkErllZqnQoc5bcynMsxVVaTBKz1Kk+Nq1JKs6zYCgwjkg0tcvomdQ9EoSU+u5smrSy3InjvV5EY9rfx3a024vlZQ5YTNr9Ubu2qgAAcLjTo3AkREREMyelxPNHerF5STHyc9VZagrEm8nZzIaUV2lp952Lyp1MLBkvYbkpih1WSAkMqXilQu8zEidbWe5AMBxD66Bf6VDSSkqJpi6PJvcjTpZsynO4c0ThSIiIiGbuaI8X7UMBXK/CrqaTGQ0Cy8tSX6XFJDFLne4bRXm+DU6VbqJNpeSsRDXvS+wYZpKYlGxeo/WS025PEMOBMOo12Nl0svwcM2pdeWjs4EoiERGpxwtNvTAI4JpV6i01TVpV7sCxXm9Ku40zScxSJ/t9XEVMKMqzAICq9yV2DI3BbBQoc9qUDkVxS0rsMBmE5pvXJJvWrK7QZtOaydZWFeBQ5whHYRARkWr8/kgPNtUWoSixGKFmq8qdGAmE0eMJpuycTBKzUCzZ2ZT7EQHEy00BlSeJwwFUFORoaqD6XFlNRiwszEVbogRXq5q7PDAaxMSGci1bW5WPAV8Ivd7U/XIiIiJKl1N9PrQM+HGdyktNk95qXpO6G/BMErNQ5/AYguEYlnIlEYA2yk07hzj+YrISpxX9Gk8omrq9WOKyw2Y2Kh1K2l1UHW9ec4glp0REpAIvNPVCCODaem0kiSsSSWIqq7SYJGah5JwTjr+Ic9pMsBgNGFD1SuIYqgvZ2TSp1GlDn1e9r+dMNHV5NDsfcapV5U6YDAKH2LyGiIhUYF/rEFaWOVGikW1AdqsJi4pycayXSaKmneqPj79YotHZarMlhECR3QK3T50rif5QBEP+cTatmaTUaUO/L6jZPWz9viD6fSHNdzZNspmNWFHuYIdTIiLKerGYRGPHCBoWFigdSkqtKndyJVHrTvb5UOq0Ij+HnU2Tiu1W1e5JnOhsynLTCSUOK4LhGLzBiNKhpEVz4od0vQ6a1iStrSrA4Q4PYjqYf0lEROp1xu2HLxhBQ7W2ksSV5U60DQXgD6XmvRWTxCzEpjXvVGy3YNCv0iRxaAwAx19Mlizv0Oq+xOZEZ9NVOksSfaEIzmp8/iUREalbY0e86mWdBpNEKYHjvb6UnI9JYpaJxSRO9Y1y/MUURXarastNO4aSK4nck5hUmuhYq9V9iU1dXiwuzoNDR3NO1yZ+2bLklIiIslljxzAcVhPqXNp6r528MX00RR1OmSRmma6RMYyFo1xJnKLYbsWgP6TKPWwdwwHkWowoTMx7pPieRCC+d0+Lmro9uio1BeLzL3MtRnY4JSKirNbYMYKLqvNh0NhYsop8G5w2U8rGYDBJzDKnJ5rWaOvuxnwV2y0IRyW8Y+rbw9YxNIbqBbkQQls/jOajxKndlcSRwDg6h8ewulIfTWuSjAaB1RX57HBKRERZKxiO4niPT3P7EYF4o8dVFalrXsMkMcu0J0oTa4ryFI4kuyRnJapxDEbncIDjL6bItZjgsJrQp8E9icmmNXrpbDrZ2up8NHd7MR6JKR0KERHROzR1eRCJSTRUL1A6lLRYWe7EiV4foiloIsckMct0DgdgNRlQbGdp4mTJJFFtHU6llOgYCqCKnU3focRp1WS5aXN3vNxSb+WmAHBRVQHGIzGc7EvNpnkiIqJUSjat0eJKIhAfgzEWjqItBU3kmCRmma6RMVQuyGFp4hTFjnjSrLYkcTgQhn88ys6m0yh12jRZbtrU5UVlQQ4W6HAPavKXbvKXMBERUTY52DGCyoIcuBIN9LRmZXnqmtcwScwyncNjXHWahiu5kuhTV1LBzqbnVuq0aXIl8WSfDyvK9Nl4qmpBDhbkmtnhlIiIslJj+wgaFmpzFREAlpbaYTKIlDSvYZKYZbqGx1BZwIRiqgW5FhgNQnV7EjuGE0kiVxLfocRhRZ9XnR1rzyUWk2gd9GNxsT73FAshsLa6gB1OiYgo6wz4QugaGdPcfMTJrCYjlpTYU9K8JuNJohBiqRAiKIR4eNLnbhdCtAkh/EKIp4QQhZMeKxRCPJl4rE0IcfuU853zWLUJjEcw6B9HFVed3sFgECi2WzCgupXEMQBMEqdT4rRhPBKDZyysdCgp0+sNIhiOYbFLn0kiEN+XeKrfB39IfZ2IiYhIu7S+HzFpZbkTx3rm3xtAiZXE7wF4I/kXIUQ9gB8C+CiAUgABAPdPef544rE7AHw/ccxMjlWV7pF4QsEkcXouh1V9SeJwAAtyzbBbTUqHknVKNTgGo9Ud3yi+WMfdiRuq8xGT8Q5yRERE2aKxYxgmg9D8iKrlZQ70eoPwBud3Ez6jSaIQ4sMARgC8POnTdwB4Vkq5U0o5CuCrAN4nhHAIIfIA3Argq1LKUSnlawCeQTwpPO+xmfqaUqljmEni+bjsVvWVmw4FuIp4DqVOGwBoal/i2UQ3sRqdlpsC8ZVEADjcySSRiIiyR2PHCFaUO2AzG5UOJa3K8+Pvr+a7sJKxJFEI4QRwH4DPTnmoHsCh5F+klC2IrxwuS3xEpJQnJz3/UOKYCx2rOl2JJLGygEnFdFS5kjgUQDUbEU2rxKG9lcSzA37YzAaUJRJgPSq2W1FZkINGNq8hIqIsEYtJHO7waL7UFHir2aNqkkQA/wLgJ1LKzimftwOYesvZA8CReGzqzsvkYxc69m2EEJ8UQuwXQuwfGBiYQ/jp1zk8BrNRTLx5prdzOaxwj44jloIBoZkQjUl0jYyhqpArw9MpccQTqT6vdlYSWwf9qCnKg8Gg7xE2a6vzcYQriURElCVaBkbhC0XQUL1A6VDSLjneQxVJohCiAcDVAL49zcOjAKZOnXYC8F3gsQsd+zZSygeklBuklBtcLtfsvoAM6RoZQ0VBju7fYJ5Lsd2KaExiODCudCgzMjgaQjgq2a32HHIsRjhtJvRrKEk8444niXq3qCgPPZ4x1dzQISIibTuok6Y1QOqSxEx107gKQA2A9sSQeDsAoxBiFYAXAKxNPlEIUQvACuAkgBgAkxBiqZTyVOIpawE0J/7cfJ5jVadzOMD9iOcx8Y9+NIQie/avtvYnvjmTK2b0TvFZidooN41EY+gYCuDa+jKlQ1FcqcOKcDR+Q0cN36tERKRtjR0jcNhMqNVBz4D8HDPMxvmPjctUuekDAOoANCQ+fgDgOQDXAngEwI1CiCsSjWruA/CElNInpfQDeALAfUKIPCHEFgDbATyUOO85j83Q15VSnJF4fqmqsc6UZEOWEiffJJ9LidOqmXLT7pEgwlGp686mScmmRL0aeW2JiEjdGttH0FBdoItqPSFEvNmjGspNpZQBKWVv8gPxMtGglHJAStkM4C7EE75+xPcT3jPp8HsA5CQeewzA3YljMINjVSMYjqLfF0IVm5ycU3Il0a2SDqf93uRKIpPEcyl12DTTuOaMexQAdD0jMak00VmtXyOvLRERqdfYeBQn+ny6KDVNSkWzR0WGt0kp753y90cBPHqO5w4BuPk85zrnsWrS44nfcedK4rmlqsY6U5JllC4miedU4rSh3xeElBKJUnTVSs5I5J7Et1YStbJKTERE6nWky4NoTOouSewemd/v4IzOSaRz6xwOAOCMxPOxW02wmQ0qShKDKMg1w2rS9jye+Sh1JveuzW/gazZoHQzAbjWh2G5ROhTFJUvDtbJKTERE6tXYMQxAH01rklyO+c8WZ5KYJToTMxKrOHj9nIQQqpqV2O8NTbxZpuklV5yS+zfV7Izbj8XFeapfEU0Fi8mAojwL+jTwuhIRkbod6vSgakGOrhqpuexWDI6GEJ1Hl3EmiVmia3gMRoNAKUsTz8tln/+dkUwZGA2xac0FJPdramHFqdXtR40OuqbNVInTpqnxJkREpE5Hu71YXZGvdBgZ5XJYEZPAkH/uY+OYJGaJzuEAyvNtMBn5kpyP2lYSOf7i/LSyd208EkPncACLi1gJkFTqtLK7KRERKcoXDOOs24/VlVPHqmtbKvp4MCPJEl0jHH8xE2pJEqWUGPCF2Nn0ApI/xNS+4tQ+FEBMsrPpZFrqXEtEROp0tNsLAKjX4UoigHlV3zFJzBKdw2McfzEDLrsNw4EwxiMxpUM5L89YGOPRGDubXoDNbERBrnmiE6xasbPpO5Xm2+AeDSESze7vVSIi0q7mZJKot5VEe7xSiyuJKjceiaHPG0QlO5teUDLpGvRnd1KRTHpKnCw3vZASh1X15aZnE0niYu5JnFDqtEJKwD069/0QRERE89HU7UGJw6q77T/FjnindSaJKtfrCSImOf5iJtQyKzE5RJzlphdW6lR/WeLZQT8W5JpRkMvxF0mlDm3sNyUiIvU62u1FfYW+VhEBINdigt1qYpKodp0jiRmJ3JN4QapJEhOt/5kkXliJQ/1dMNnZ9J200pSIiIjUKRiO4lT/KFZX6ms/YtJ8ZyUyScwCEzMSuSfxgtSTJLLcdKZKnVb0+0KIzWOWj9LOuv1YzP2Ib1OaGP/Sl+Xfq0REpE3He32IxqQuVxKBxNi4ecwrZpKYBbqGxyAEUJbPhOJCiu3zr7HOhH5vCLkWI+xWk9KhZL0ShxWRmMRwQJ1718bGo+jxBLkfcYoiuxVGg0CfhyuJRESUec3dHgD662yaNN+JAEwSs0Dn8BjKnDZYTHw5LsRqMiI/xzyv5fNM6PcFWWo6Q2+VJWb3a3ourYOJzqZMEt/GaBBw2dXflIiIiNSpqcuL/Byzbnt+MEnUgK6RAGckzoIaZiX2+0K666Q1V8mS3L55lEQoqZWdTc+p1GlluSkRESniaLcH9RVOCCGUDkURLocV3mAEwXB0TsczScwC8RmJTBJnKl5jnd1vPAd8IbicXEmcieTeNbU2rznLlcRzKnGqvykRERGpTzgaw7Fen26b1gDx98sA4J5j9R2TRIVFojH0ejgjcTZcDuuc/8FnSr+X5aYzlWxG1K/SctOzA364HFbuP51GqZPlpkRElHmn+0cxHonptmkNMP9mj0wSFdbnCyESk+xsOgvZXm7qD0XgH4+y3HSGrCYjFuSa1VtuOuhnqek5lDpsGA6EEYrMrdSFiIhoLpq7vQD027QGYJKoel0T4y+4kjhTLocV/vEo/KGI0qFMK/nNyJXEmSt12lTbuIbjL84t2ZRIravERESkTk1dHuSYjbq+iTuRJLLcVJ06hwMAwMY1szDfGut0e2tGIpPEmVLr3jVfMAz36Dj3I55D8nuAJadERJRJR7u9WFXhhNGgz6Y1AFCYZ4EQXElUreRKYgWTxBmb7/J5uvUnyiZdXEmcsVKHdSK5VpNWd/wmj57vVJ5PcvarWleJiYhIfWIxieZuD1breD8iAJiNBhTmWpgkqlXn8BhcDitsZqPSoahGsT3Lk0RvstyUexJnqsQZTxJjMal0KLNyxj0KgEniuZQ6kkkiVxKJiCgzWgf98I9Hdb0fMWk+fTyYJCqsa4TjL2ZrvjXW6dbvC8FsFFiQa1Y6FNUoddoQjUkM+seVDmVWkiuJi4rYeGo6BblmWIwG1TYlIiIi9ZloWlOp75VEIJEkck+iOnUOB7gfcZYK8ywwzKPGOt36fUG47FbdDm+dixKVrji1DvpRWZDDSoBzEELEV4lZbkpERBnS1O2B2SiwtMShdCiKm89scSaJCorFJLpHghx/MUtGg0DRPP7Rp9uALwSXk6Wms1GaaHDSr7IVp9ZBP1cRLyDeuVZdrysREanX0W4vlpc5YDExzUmWm0o5++08/L+noIHREMajMVSy3HTW5nNnJN36vSGOv5ilEpWOSujzBCeas9D0Sp1WJokAxiMx/Pvvj+GKb/4RX3riMHafdiOqsj24RJQddre48b77d+Hzvz6kdChZR0qJpi4PVnM/IoB4khiKxOCbw9g4UxrioRnq5IzEOZtPjXW69fuC2FCzQOkwVCU51kRNXTBjMYl+XwhlXDU+rxKHDTtPupUOQ1EdQwF8+rGDONQxgksWF+Lpxm48tq8DLocVN6wpx63rq7Cmim9oiOj8Tvf78I3nj+OlY/3IsxjxZvsIrl5ZiveuLlM6tKzR7QliOBBGvc47myZNngjgtM2uVwaTRAV1jcSTRO5JnD2Xw4qTfT6lw3iH8UgMw4EwO5vOksVkQFGeRVUNTtz+ECIxyZXECyjLt2E0FMFoKAK7VX+/cp4/0oP/99vDgATuv2M9rl9TjrHxKF450Y9nD3Xj0X3teHBPK35792asW8ibS0T0ToOjIXz7pZN4bF8Hcs1GfPG9K/DRyxbh/d/fjXufacaWJUVwzDIB0KrmLg8AoL6SN96At27CD/hCqHPZZ3XseX9jCyEeAnDBehgp5Z2zuioBiJeqAeCbzDlwOaxwj8ZHJhiyaFBqcnUzOUScZq7EaUO/isoS+zzx17qUK4nnNbHf1BuEfZa/oNQsFIni688dw4N72rC2ugD/e9s6VBfG96/mWIy4fk05rl9TjmH/ON77Pzvxlaea8MynL9f14GcieicpJT72szdwtMeLOy5diL9791IUJd74f+PWi3DL/bvwrRdP4GvbVyscaXZo6vbCIICVZVxJBOY3W/xCexJPA2hJfHgA3AzACKAzcex2ACOzvioBiHdyzDEb4dDh3fX5ctmtCEclPGNhpUN5m2SSwz2Js1fiiM9KVIvexGvNctPze2tWonpe21S4/5UWPLinDZ+4YjF+/anLJhLEqRbkWfDVP1uF5m4vHn69LcNRElG2e7N9BEe6PLj3pnrct331RIIIAA3VBbhz0yI8+HobDrYPKxhl9jjd78OiojzkWNh1HEhjkiil/FryA8AyADdIKe+QUn5ZSvkRADcAWD77kAkA+nwhlDo5KmEusnVWYjLJYbnp7KmtwclEkshKgPOaaEqkolLi+RqPxPDI3na8e0UJ/vGGVRfssHfDmnJcsbQY33rxhK7+PxHRhT2ytw12qwm3rKuc9vHPX7scpQ4bvvTEEYSjsQxHl33ahwJYeI6bcnqUn2OG2Sjm9H55Nt1NNwF4fcrn9gK4bNZXJQDxlcQSrkLMSTJJdGfZytNEkshy01krddow4AuppuNjnycIo0Gg2M7X+nyS5aZqugEwX8839cA9GsKdm2tm9HwhBL52Uz1CkRj+7blj6Q2OiFRjJDCO3x3uwc3rKs65p9thM+Nr2+txvNeHH//pbIYjzD7tg0wSJxNCzHkiwGySxIMA/k0IkZO4aA6ArwNonPVVCUC8NJGlanOTrSuJA94ghACK8ixKh6I6JU4bYjK+QV8Ner1BuOxW7iG7ALvVhFyLEb0edbyuqfDQnjbUFOXiiiXFMz6m1mXHXVfW4qnGbuxu0Xc3WCKK+82BToxHYrj9kkXnfd619WV4z6pS/M/LJ9E+AeO7GwAAIABJREFUGMhQdNnHEwjDG4xwfvEUyVmJszWbJPFjALYA8Agh+hDfo3g5ADatmQMpJfq8oYm77DQ786mxTqeB0RCK8qwwGTmCdLZKHeoag9HnDaKUpaYXJIRAqdOmqs6189Hc7cH+tmF8ZNOiWTfVumfbElQX5uCrTzVhPMKyMSI9k1Li0b3tWL+wAKtmMM7ha9vrYTIY8Fe/eAMH2vS5P7FtyA8A59wDrldpTxKllK1Sys0AlgC4CcASKeVmKWXrrK9K8IUiGAtH2RlxjhxWE6wmQ9Ylif3eEJvWzJHa9q71eoIo402eGSl1WlXVuXY+HtrThhyzER+4uHrWx9rMRtx302q0DPjx49fOpCE6IlKLPWcGccbtxx2Xnn8VMak8Pwffu2M9fMEIbv3+bnzxN4cx5B9Pc5TZpX0ovorKctO3m+ts8Vkvd0gp2wHsA9AphDAIIbhkMgcTXTCZJM6JEGLOd0bSqd8X4n7EOXpr71p2vabn0sty8RkrddpU87rOhycQxlONXbh5XQXyc+c2s2zbihJcW1+K77x8SjeJNRG90yN721GQa8YNF5XP+Jgrl7nw8ueuxKe21uK3b3biXf+5A7/c146YSvb6zxeTxOm57FYMjs6+58OMEzwhRIUQ4kkhxCCACIDwpA+apeQbplKuOs3ZXO+MpFO/LzgxuJRmp9huhRDqaHASGI/AF4yw3HSG4kliEFJq+43Krw90IBiO4aObauZ1ni9fvxLjkRh+9CeuJhLp0YAvhBebevH+9VWwmWc3yiHPasKXrl+J5/72CiwrceAfnjiCL/72cJoizS7tgwEU2y3I42i5t3E5rIhJzHpleTargD8EMA7g3QBGAawH8AyAu2Z1RQIQL1UDOIh7PubarSldojEJ9+g4VxLnyGw0oCjPqopy0+T3L1cSZ6bEYUUoEoN3LKJ0KGkTi0k89HobNtYsmNH+ofNZVJSH7Q2VePj1dt2VixER8Kv9HYjEJG67dOGcz7G8zIHHP7UJt1+6EE8e7NLFz5L2oQD3I05jrn08ZpMkbgbwl1LKRgBSSnkIwF8B+NysrkgAMNHEgQnF3GVbuemQfxzRmOSMxHkocVjRr4KyxIkZiUwSZyR5M0zLzWtePTWAtsEA7rysJiXnu+eqOgQjUfz0Nba0J9KTaEzisX3t2FxXhDqXfV7nEkLgo5sWIRKT+N3h7hRFmL3ahwJYxCTxHeY6EWA2SWIU8TJTABgRQrgA+AFMP92TzqvfG4LDZkKuhUvic+VyWDEUGM+a4bHJFTA2rpm7UqdVFYlEsiSW5aYzk0wSkyuwWvTg7la4HFZcW1+WkvMtLXXgutVl+MXuVnjGuKuDSC92nhpA5/DYjBvWXMjKcidWlDnwxJtdKTlfthqPxNA9Msb9iNNw2eO/g9O5krgXwPWJP78I4HEATwDYP6srEoBE+3yuQsyLy2GFnEONdbr0J775uDo8d2ppcJKc+cfv4Zl5qymRNpPEtkE/dpwcwO2XLITFlLpebn+9bQl8oQge3N2asnMSUXZ75PU2FNutuGZVacrO+b71lWjsGMGZgdGUnTPbdI+MISY5/mI6xY747O50JokfBfBq4s9/D+AVAE0Abp/VFQlAMklkMjEfyQYx2VJyOpBIblhuOnclThvcoyFEsmR1+Fz6vEHYrSbYuTl+Rkonxptkx/dqqv3ucA+kBG6fx/6h6dRX5OPdK0rwk11n4Q9pdz8nEcV1DAXw8vF+fHhjdUpvOG1vqIRBAE8d1O5qYrKz6aKiPIUjyT65lvj7lbQliVLKESnlUOLPY1LKf5FS/n/27jy8zbPKG//31m7ttmXZlvclq90szdq00JbSBei0tEBLYYBSBjoF5jcsA7zDDMsLww868w4wzFtm2AtlK2UoOwUKbWmzJ03TJI0d77skW7K1Wvv9/iHJMSGJJevZZJ3PdeW6Umt57lSW9JznnPucj3DOZ4pcK0G2uyllIUqz2o24YsmXm9ZRuemqOXPZYZ9CssOXQhd5imPQqmGr0q7ZTOLZmSBaaqpE+Ux/zyu6sRBN4nuHxwR/bkKIsnz30BhUjOHNe4W94FRvNeDqbgcef2FqzXaZHqPxF5e1mokAxYzA0DLG/jdjbIQxFmOMDef+W1f0Sisc5xzeEJWblqohtx9sOrAo80qyvKE4rAZN0e2qyXlLDU4UHky4g7Gl3z9SmHqrXvGv62r1uUPY2FBaR9NLubK1Gtd0O/DVP40glkyLcgxCiPwWE2n88OgEbulpQKOtSvDnv2N7Eyb8izg2Ni/4cyvBhD8KnUZFfSEuITsRoLjv4GJy2f8K4JUA7gewFdnRF68A8GBRRySYjyaRTHOakViieosBOo0K476o3EsBkG1G5KTAvyTn964pIzt8KZ4AXeQpVrnsNy1WLJnG8GwYmxosoh3jva/oxlw4jkePToh2DEKIvH72whQCi0m89SphGtZc6OaeBlRp1fjJ85OiPL/cxn1RtFRXQaVici9FkVYzEaCYIPENAG7jnP+Oc97POf8dgDsA3FXUEcn5zoh0klkSlYqhtcaIUV9E7qUAyJab0hWs0pRDJjGT4fCG4jT+okhOi0HRr+tqDXrDyHBgY6M4mUQA2NNRg13t1fjvZ4Yom0jIGsQ5x8MHRrGxwYLdHTWiHMOk1+CW3gb88sWZNfk5MuaP0n7EyxA7SLxUaE4he5HyM9Yo61S69lojxpSSSQzFKUgsUa1JB8YAr4KDiblIHKkMp3LTIjXY9PCG4khn1tZ+mLMzQQDARhEziYwxfODGDZgJxPC53/SJdhxCiDyOjs6jzx3CvfvawZh4p9V3bG9CKJbCH/u8oh1DDpxzTPijtB/xMuosegRjqaIuEBQTJD4G4BeMsZsZY5sYY7cA+Gnu56QI3qVMIgUUpWqtMWHcH5V9IzbnHLMhKjctlUatgsOsV3QXTA+Nv1iVBqsB6QyHr8iN80rX5w7BoFWJfgX7qq5a3LuvHQ8fGMWzA7OiHosQIq1vHxiFrUqL27eJO3r86m4HnBb9mpuZOB9NIhxP0fiLy8gnMYqp6CkmSPwwgCcBPATgOID/RHYMxoeKeA6C8/utqAtm6dpqjYgm0kV3bBJaMJZCPJWhTKIAlN7gJF8JQOWmxWnINWKYCSj3tV2NPncQG+otUEuwD+Z/vWoj1jnN+IfHTmIhquwOwISQwswEFvHEGTfu3tWCKp24je/UKobbt7nwdL9XMTOmhTCW23bURkHiJTXZs9/BUwuFN3u8bJDIGHtF/g+AawA8DeBdAP4K2QY2T+V+TorgCcZQY9JBr6EumKVqq81+IMhdcuqhEmLB1FuU3eBkKUikctOi5INqt4IvAKxGv4idTS9k0Krxhbu3wR9J4J8eP11QBUUmw/HQU4PY+///Afd89RA+95s+PHF6BjMK6QpNSKX7/uFxZDjHW/aK07DmQndsb0Yqw/HLF6clOZ4U8jMSW2spSLyUxlyQOLNQ+HfwSpOgv3GJn+e/mVju750FH5HAE6S9a0LJl3iN+aLY1S7OZu9CuAOUXRKK02rAyckFuZdxSZ5ADGoVg8NM7+Fi5INq9xrKJM6G4pgLJ7BBxP2IF+ptsuH9N67Hvz7RjxtOOHHnlc2XvO9CNIEP/Ogk/tjnxVWdtYgkUvjGc8NIprNf4V11JvzwXVdRVQshMomn0vjBkXHcsNEpWankZpcV6+vNeOK0G2+9ql2SY4ptIhcktlRTkHgpjfmxcUVkEi8bJHLOO0pbErkYmpEonCZ7FdQqhnGZO5x6qARRME6LHr5IAsl0Blp1MRXx0nAHY6gz6yUpL1xLak06aNVsTWUS+9y5pjWN0gWJAHD/y7vwdN8sPvGzM9jdUYPmi5wYvTi5gHd/73l4gjF86vYevGVvGxhjiCXTODsTxPGxeXzm12fxyMFRfOCmDZKunxCS9asXZzAXTuBt+9olPW6Py4YjI35JjymmMV8UTote9HLdcmbQqlFr0mG6iAu1K2USiQg8wRg2SVSetNbpNCq47AaMKqbclK7Il6reagDnwFw4LspA4VJ5gjHUU6lp0VQqBqfFsKYyiX0zIQCQrNw0T61i+Pe7tuJV//Es3vO953HH9iZUm3SoNelRbdLi+bF5fPqXZ1Fn0eOxv92HbS32pccatGpsb63G9tZqHBr24buHx/Hu67th0NLJFSFSymQ4vv7sCDrrTLim2yHpsV12A9zBGNIZviYueI5TZ9OCNNoNwmUSifDSmWwXTOpsKpz2WhPG/PIGie5gDHajlk60BJB/b3iCygwS3YEYOutoFtNqNNjWVpB41h1EvVWPGpNO8mO31Bjx2TuvwAcfO4mTv3jpL26/bkMdvnDXNlRfZm33Xd2BJ88exs9emMLdu1rFXC4h5AI/fn4SL80E8cW7t4k69uJimuxGpDMcnmAMLrvyvmeLNeGPYm9nrdzLUDyXraqo2eIUJEpsLhxHhlODEyG11hjxq1Mzsq7BHaDh6kLJl2IrtcOpOxjDvi76MlqNBpsBL00H5V6GYPpmpGtaczF/tdWFV1/RiIVoAvPRBPyRJPyRBNQqhhs2OqFaIUNwVVctNjZY8M3nRnHXzhbJT1QJqVTheAr/9tt+bG+14/ZtLsmP77Kf359W7kFiPJXGTDBGTWsK4LJX4eCQr+D7K2/DzxrnWZqRSAGFUNprTViIJhGIJmVbA+0zFU6+qZNXgUFiNJFCKJaictNVarBmM4lyzzUVQjKdwaA3LPl+xAupVQy1Zj26nRbs7qjBLb0NuHFz/YoBIgAwxnDfNR3o94Swf7DwEwdCSGm+/NQgZkNxfPzWzbJcnFnNOASlmpxfBOegctMCuOwGhOIpBGOFnS9TkCixfGt/KjcVTv7q0ZhfvuY17kCMXlOB1Jr1UDHAG1LeGAzqYluaRpsBi8k0gospuZdSstG5CBLpTNnvL79tqwsOsw7f3D8i91IIqQgT/ii+/twI7tjehO2t1bKswbWGgsSl8RcUJK4ov4Wn0DEYFCRKjDKJwpN7VmIqncFcmMpNhaJWMdRZ9IosN3XT+7ck9WtoVuJZd7ZpjZTjL8Rg0Krx5j1t+GOfF0OzYbmXQ8ia99nfnIWaMXz4Fvm6Cpv0GtiN2qKamCjVuI+CxEItLzMuBAWJEvMGY1CxbDt4Ioz8B8O4TM1r5sIJZDioBFFA9VbDUtZdSbxLlQD0Wq9Gfk7TWggS+2aC0KgYuurMci+lZH+9tw06tQoP7x+VeymErGmHhn349Sk3/vbaLtkbs7lsVZiaXwNBoj8Kg1ZF814LkM8gTwcUFiQyxr7LGJthjAUZY+cYY3+T+3k7Y4wzxsLL/nxs2eP0jLFv5h7nZox94ILnvYEx1scYizLGnmKMtUn1b1oNTzAOh1kPjQLnv5Uro04Dp0WP0Tl5yk2XsksWChyE4lR4JrGBLgisylImscAvKCXrc4fQ7TRDpyn/z/I6ix63bXPhx8cnsRBNyL0cQtakdIbj0798CS6bAe96eafcy0FTdRWmCyw7VLL8+AtqvLUyp8UAtYopstz0swDaOedWALcB+BfG2I5lt9s55+bcn08v+/knAawD0AbgegAfZozdAgCMMQeAnwD4GIAaAMcAPCr6v6QEHmpwIgo5x2As7VOjwEEwTqsBswrdk2jWa2DWU2Po1TgfJCrvtS1W30wQG8u81HS5+67uwGIyjR8enZB7KYSsST8+PoEz00F85FUbFTH0vcletWbKTanUtDBqFUODtfBZiZIFiZzzM5zz/JkBz/3pKuChbwPwac75POf8LICvAbg3d9udAM5wzh/jnMeQDSi3MsY2Crp4AXmCcQoSRdBaa8RYEbNfhET7TIVXbzHAF0kgkcrIvZQ/4wlSg6JS6DQqOMw6uIPlfWISiCYxHYhhY2N5N61ZbrPLiqs6a/HtA6NIppX1viOknKUzHF9+ehD//NPT2NlWjdu2Sj/y4mKa7FUIxVMILMrXGb5UnPNcJpFmFxeq0WZQXrkpADDGvswYiwLoAzAD4NfLbh5jjE0yxr6VyxCCMVYNoBHAyWX3OwmgJ/f3nuW3cc4jAIaW3b782O9ijB1jjB2bnZ0V8p9VFC+dZIqivdYITzCOxURa8mN7gjFoVIz2mQoo/x6ZDSsr4+QOxihjXKIGm2Ep+16u+tzZWY9rKZMIAO96eSdmAjE8cnBM7qUQsiaMzkVw11cO4l+f6MeNm+vxtbfuVExZ5NL+tDLOJs6FE1hMptFaU96zHqXUaC+8zFjSIJFz/m4AFgAvQ7ZMNA5gDsAuZMtJd+Ru/17uIfmOAIFlTxPI3Sd/+/LbLrx9+bG/yjnfyTnfWVdXV/o/ZhXiqTR8kQRlnETQWpu9iiRH8xp3MAanRV/QXDJSmPx7RGn7Ej0BKhcvVYPVgJmyDxKznU03raFMIgBct6EO166vwxd+fw7eUHm/RoTIiXOO7x4aw6v+41kMeEL4jzduw0NvuhLVCrqYnO90Wc7Na8Zzo8/yo9DIylz27IXaTGblecWS77jnnKc5588BaAbwAOc8zDk/xjlPcc49AN4L4CbGmAVAvh/38m9iK4BQ7u/hC2678HZFye+xokyi8NqXxmBIX3LqCcaos6nA8l3KvArqcJrJcHhDNOqkVA02g+KC/2L1uUOwG7VwrrFueowxfPK2HsRTGXzu131yL4eQssM5x9P9Xrzxq4fwzz89jR1t1fjt+1+O27c1KSaDmNdUXVynSyU6PyORyk0L5bJVIZHOwBdZuUmZnG3ZNLj4nsR8aKvinM8jW5a6ddntWwGcyf39zPLbGGOm3HOegQLlW/o76SRTcG25Dwg5ZiV6ghQ4CC2frVNSNmMuEkcqw6nctEQNVgPmo0nEktKXhgulz51tWqO0kz4hdDhMeNfLO/GTE1M4POyTezmElIV4Ko0fHZvALV98Fvd+6yhG5iL49Gt78Z37dss+6uJSHCY9dGoVpsq43HTcl117c7Uy/x8rUTFlxpIEiYwxJ2PsjYwxM2NMzRi7GcA9AP7AGNvDGNvAGFMxxmoBfAnA05zzfBnpdwD8M2OsOteQ5p0AHs7d9jiAXsbY6xhjBgAfB/Ai51yRl0C9NCpBNDajFnajFmN+GTKJVIIouFqTDmoVU1TGyROgGYlCaMidMCnptS1GJsPR7w5hY8PaKjVd7j3Xd6PJXoVP/PwMUtTEhpBL4pzj2wdGcc2DT+HDP34RjAH//oateO4jr8Bb9rYpehuKSsXgshvKutx0Yj6KeqseBq383WLLRX5e8UwBGWSpMokcwAMAJgHMA/g/AN7HOf85gE4ATyBbInoa2X2K9yx77CeQbUYzBuAZAP/GOX8CADjnswBeB+AzuefdA+CNEvx7VuV8F8y1VaKkFG01RskziZF4CqF4igIHgalULDcrUTnlpkszEum1Lkn+/1+57kucmI8imkhjU+PaalqzXJVOjY/duhl97hC+Q01sCLmodIbjYz87jU/8/AzWOc145B278Zu/fxlet6O5bOanusp8DIY7EFNsplap8pnEqQKa10gy7CsXzF17idt+AOAHl3lsHMB9uT8Xu/1JAIodebGcJxSHVs1QbVTOxuW1pLXWhJMTC5Ie8/xwdQr8hZYNEpUTSJx/rSlILEX+vaKk17YYZ2eyW97XciYRAG7uqV9qYnPr1kY4qQKGkCWxZBrv++ELeOKMG/df24mP3LxR0VnDS3HZq/DcwJzcy1g1dzCG7jrzynckS6qNWhi0KswopdyUZHmCMTgthrL8ICkH7bVGTC0sSjrji2YkisdpNSw1e1ICTyAGtYrBYaYLAqXIl5uWaybxnCcbJK6rX9snJtTEhpCLC0STeOs3juCJM2587NbN+MdXbSrb87omexU8oZjiZhIXyhOgsVTFYozBZasqqGERBYkS8gbjcFKpqWhaa4xIZ7ik9fUUJIqn3qq8TGKdWQ91mZ4MKIVZr4FZrynbWYmjvggabQYYdZIU4siqw2HCO1/egZ+cmMKgV5FNwwmR1ExgEXd95SBOTMzjS/dsxzuu6ZB7SSVpsleB8/Ks7AjTdp9VcxU4K5GCRAm5gzHazySidkeuw6mEsxLduWYm9LoKr96S7YIZTymjCyaNOhFOg81QtkHimC+KtgqayfWmPW0AgGfOlW9JGiFCWEyk8eavHcbUwiIefvtu3LbVJfeSSpbfnzZZhs1r8t8htN2neI02g6Ia1xDkTjIpmBBNW430sxI9wRgseg1M+rWfVZBaPuuulFmJnmAM9WtsLp5cGqyGpT2e5WbMF0F7beXM5GqyV6HDYcKBQQoSSWX7wpPnMDwXwVfesgNXdzvkXo4glmYllmHzGqrkWr1GexW8ofiKZcYUJEokmkghFEtRuamI6ix6VGnVknY4peySeJxLsxKVEiTGae+DQMo1kxiOpzAXTqCtgoJEALi6uxaHhn2S7vcmRElOTizg688O457drWsmQATOj0MoxyBxKZNIQWLRmuyGgsqMKUiUSD4bQjMSxcMYQ1utUdJMojsYo5EmIsm/V7wKyDjFkmkEFpN0xVIgDVYDZsPxspvBl/9saa+gclMAuLrLgUgiLXn3aEKUIJHK4MM/fhFOiwH/+OqyaKZfMINWDYdZj6lyDBKp4/iq5ceGrHRxgIJEiVBaXBrZIFG6TKI3GKfXVCT54FsJG+rzF3mcVG4qiAabAekMx1w4IfdSipL/bKm0TOJVXbVgDNg/6JN7KYRI7qGnBtHvCeEzd/TCatDKvRzBNdkNZRkkeoIxWAyaimgiJrT8XtSVuoxTkCgRT65kjrJO4mqrNWHcH0Umw0U/VibD4aFmRKKpNuqgUbGl946cPCG6yCOk/Hum3PYljuYyiZXUuAYA7EYdrmiyYT/tSyQVps8dxENPDeL2bS7csKle7uWIItvpsvyCRHeAzr9Wy2XPlRmv0LyGgkSJ5EvmnPQLLarWGiPiqczSSb2YfJEEUhlOpQ4iUakYnBa9IvauUSWAsPLvGSW8tsUYm4uizqKvyEZV+7oceH58HpF4Su6lECKJVDpbZmqr0uITf9Uj93JE02SvwtTCIjgX/+K6kDxBmpG4WkadBrYqLZWbKoUnGINBq4LVUHknF1LKdx2UouQ0Hzg4aZ+paDrqTBiek26P6aV4glQJIKTzQWJ5Xb0e9UUqbj9i3jXdDqQyHEdG/XIvhRBJfHP/CF6cDOCTt/WgxqSTezmicdmrEEtmMB9Nyr2UorhpYkBJXPYqzKwwK5GCRIl4cnvXGKNB3GLqrMsGiX0zQdGP5aFN06LrrjNjyBuW/QqnNxiDTqOCrWrt7UeRQ41RB51aBbdCxpsUKjsjsbL2I+btbK+GTqPC/gEqOSVrXybD8V9PD+G6DXW4dUuj3MsRVX4MxlQZzUpMpTOYDcWp3LQELtvKe1EpSJSIOxijzqYScNmr0FxdhYPD4jdYWOqsRR9Soul2mhGOp2Tfu+bJdbGlizzCUKkYnFZ9WWUSFxNpuIOxis0kGrRq7GyrxnO0L5FUgLPuIOajSdy21bXmP/ebck1Myql5zVw4gQwHjSArgcteRY1rlMJL8/Qkc3WXAweHfEiL3LzGE4hBxQCHee2Wocit22kBAAx6w7KuwxOM00UegTXaDLIH/8UY91dmZ9Plru52oM8dwly4vDLAhBTr4FD2QvNVXbUyr0R8+U6X5dS8hi7Sl67RbkBg8fIlxhQkSoBznjvJpP1MUtjXXYtgLIUz0wFRj+MJxuEw66FR09tILN1OMwBgwCNzkBiivQ9Cq7cayqpxzejSjMTKDhIB4MAQjcIga9vBIR86HaaleXJrWbVRiyqtuqwyifnvDgoSV89VwO82nd1KIBRPYTGZppNMieSv/Ik908tNnbVE5zDrYKvSYnBW3iDRG4zDSU1rBJXPJMq937RQY7kgsbVCy00B4IomGywGDe1LJGtaKp3B4RE/9lZAFhEAGGNw2Q1llUlc6jhuo+/l1cpnkC+HgkQJnB9/Qb/MUnBaDFhfb8aBIXFPZDzUWUt0jDGsc5plLTcNx1MIx1P0Wgus3mpALJlZsdxFKUZ9UdSYdBXdvEitYriqsxbPDc6VTXBfaYKxJE6Mz+OxYxP4/O/6MeEXv9P3WnNqKoBwPIV9FRIkAuU3K9EdjEGjYnCY6Lx6tRoLSHLQPAYJnG+fTyeZUtnX5cAPj44jnkpDr1GLcgx3MIad7dWiPDc5r9tpxu9e8sh2fO/SjET6MhJSvozLHYzBblT+vt4xXwRtFZxFzLtmnQO/e8mDcX/ldnpVmlgyjQ/9+EUcHvbBG/rz/aJP9c/ifx7YB52GcgKFypdT7+2snCCxuboKv5egK7xQPIEYnBY9VKq13VRITA02A1bqyUSfGhKgQdzS29dVi1gygxPjC6I8fyyZxkI0SfXwEuh2muGPJOCPJGQ5/tJFHmpcI6iGXJnQSt3VlGJ0LlrR+xHz8vsSqcupcjxycAy/ODmNvZ21+MgtG/G1t+7EHz94LR5605U4NRXAl/4wIPcSy8rBIR82NljgMFfOhUGXrQpz4QRiybTcSymIm5pBlkyrVsG5Qq8UChIlkD/JXOnFIMLZ01kLFQMOiHQi46XssGTyzWvkKjn1hvLl4vRaCyn/3vGUQZAYT6UxHVikTCKATocJDVYDDoi855sUJhhL4qGnB/GydQ586Z7teOC6Lty4uR6ddWa8ZksjXr+jGV9+ehDHx/xyL7UsxFNpHBvzV0RX0+XysxLLpeTUHYzRRXoBrNSYiYJECXiCMVj0Gpj0VN0rFVuVFlc027FfpC58bsoOS2apw6k3JMvxPVRuKgqnJVvqUg6ZxAn/Ijiv7M6meYwxXN3twP6hOWREHjNEVvaVZ4awEE3iI7dsvOjtn/irzXDZq/D+R08iHE9JvLry88L4AmLJDPZ1OeReiqTOj8FQ/ucxkL24SOdfpWtaoXkNBYkS8ARj1LRGBld31eLkxIIoX4z5wIG6m4rPZathi8JhAAAgAElEQVRClVYtWybRE4zDqFPDTBd5BKXTqFBr0i+9l5Qs39mUMolZV3fXYiGaRL9Hngs3JMsbjOEbz43gtq0u9DbZLnofi0GLL9y9DZPzUXzqF2ckXmH5OTDkg4oBuztq5F6KpJrKaFZiKJZEJJGm8y8BrNS8hs56JOChUQmy2NflwJefHsLRET+u3+gU9Llpn6l0VCqGbhk7nOa72LKVdniTojXaDGWRSRz1ZTtEUiYxq8eVDUj63SFsarTKvBp59LmDeNs3j8AX/vO90nqNCp9+bS/uvLJZ9DV88Q8DSKU5PnjT+sveb1d7DR64rgsPPTWEV2x04pbeRtHXVq4ODvnQ22SruC7G+SYmk2UQJC5dpKfzr5KtNAaDgkQJeIJx7Kmwq1JKsLO9GjqNCvsH5wQPEt2BGKq0algN9BaSQrfTjEPD8uyB8gbjtJ9YJPVWAybnld+if8wXgdWggd1YWSeOl9LhMEGjYjhXoZnExUQaf/f9E0hngPuv7fyz2w4O+fDhH7+IOoseL1tXJ9oahmfDePToBN68p7WgLrN/f8N6PHNuFv/4k1Mw6TXoddlQbVJ+V2EpLSbSODExj/uu6ZB7KZLTqlWot5THrER3gHpCCOWW3obL3k5nuCLjnMMbilHTCxkYtGrsaK0WZV+iOxhDvVVP2SWJdDvNePzEFMLxlORln55QDFub7ZIes1K47AYcHvGBc67o99KoL4p2h0nRa5SSTqNCu8OEARnnl8rp0796CQPeMB55x+6/CASDsSTu+u+DeOC7z+NH91+FzS5xMq3//rtz0GtU+LtXrCvo/jqNCl+8ezte+9B+vOUbRwBkM/mbGq3ocVlx77521FZQN8+LOTbmRzLNK24/Yl5TdXnMSnTTdh/BrJRJpD2JIpuPJpFMc2p6IZN9XbU4OxOELxxf+c5F8AbjdBVLQvnmNUMSn5RyznPlpvT+FUNrjRGhWArz0aTcS7ms7IxEKjVdbp3TjIEKzCT+5tQMvn94HPdf23nRTKHVoMW33r4LZr0Gb3/4iCgn3ScnFvCrUzP4m5d1oq6IKodupxnPfeR6PPKO3fjHV23Eno4aTM5H8dBTg/jgYyfBeWU3Ijow5INGxbCrQucfu+xVmCqDIJHKTaVDQaLIaO+avPblZnodGha2/beb9plK6nyHU2mDxGAshVgyQ+9fkXQ4soHXyFxE5pVcWjKdweT8ItpqqGnNcuvqLRjzR8tmrpoQphYW8ZH/eRFbm2344I0bLnm/RlsVvvX2XYjG07j3W0cQWBTuIgjnHA8+0Ycakw7vfFnxZZF2ow4vW1eH+6/twhffuB2/e/+1+OirN+Hp/ln84axXsHWWowNDPmxrscOoq8wiO5fdgJmFmOK7FrsDMVgNGlTp1HIvZc2jIFFk1D5fXlubbTDrNdg/JNy8RM45zeiRWFuNEVo1k7x5jTdIMxLFlA8SRxUcJE7NLyKd4dTZ9ALr683gXL75pVJLpTN43w9PIMOBL92zHTrN5U+fNjVa8d9v2YHh2Qj+9pHjiKeECaafHZjDgSEf3nt9NywGYfbIvm1fO7qdZnzqly9VVNC/XDCWxKnJBeyrsPmIyzXbq5BIZzAncOWV0OgivXQoSBRZfui600K/0HLQqFXY01GDA4PCBYmz4TgSKcouSUmjVqHDYZL8hNSTe//WU+MaUbTUGKFWMUVnEkdz4y/aHVRuutz6egsA+eaXSu0//ziIo6Pz+JfX9hZcenx1twP/+votODjsw+d/f67kNWQy2Sxic3UV3ry3teTny9OqVfjkX/Vg3B/F158dFux5y8mRYT8yHLiqQvcjAuf3pym95DTfcZyIj4JEkbmXMhF0kimXq7pqMeqLCvbBd3x0HgCwteXic6mIOLqdZgzNSh0kUrm4mLRqFZqrqzDiU26QOJYbf0GZxD/XXpvtcDrgWfuZxAl/FP/5xwHceWUTXru9qajH3nllM964qwVf+9MwXphYKGkdvzw1gzPTQXzgxvXQa4QttbtmnQOv6m3AQ08NlUXzEqEdHPZBr1Fhe2vlNilzLc1KVPZYIneAKrmkQkGiyDzBGKqNWsE/0EnhrlmXvTL4TP+sIM93eMSPKq0aVzRV7peJHLqdFoz5IpKWQ3lCdJFHbO21JkWXm475ojDq1Kir8M6PF9Jpstn9cxUQJD4/Po8MB975ss6V73wRH33NJtRbDfjQYydX/fmVSGXw77/rx8YGC27fVlygWqh/es0mcHB85tdnRXl+JTs45MPO9moYtJV7rtZUnc8kKncsUSpXDkvlptKgIFFkHuqCKbsN9RZ0OEz4+ckpQZ7v0LAPO9qqV9yTQoTV7TQjw8+X/0nBG4zDYtBUbCMDKXQ4skGiUjsr5jub0viLv7Su3lwR5aZnpoPQaVRLDbSKZTVo8dk7r8CAN4wv/WFgVc/xw6PjGPNF8ZFbNkKtEud3sbnaiAeu7cavXpwRdIuG0iXTGZzzhLClwkcdWQ1aWPQaRWcSZ8NxZDiNv5AKneWKzBui2mm5McZw+zYXDo/4MRMorYxmIZpAvyeEPR01Aq2OFKq7LnuCJuW+RNr7IL4OhwmRRBqzIWU2Sxj1RdBOpaYXtc5pwbg/isXE2m52cmoygE2NVmjVqz9lum6DE3ftbMZ/PzOEk0WWnUbiKXzpDwPY3VGD6zb85dgNId1/bSeaq6vwyV+cQTKdEfVYSjHujyKV4UvfMZWsqVrZYzDcARp/ISUKEkVGM9aU4bXbmsA58PMXpkt6nsMjfnAO7K3gDmhy6awzQcUg6R4oev+Kr13BYzDSGY4J/yLNSLyE9fUWcA7J9wpLiXOO09MB9LqsJT/XP71mM+osenzoxyeL6nb6jedGMBdO4H+9aqPoGW2DVo2P3boZ5zxh/OT5SVGPpRT5C49dq8wUryUuexWm5pUbJFKfAGlRkCiidIZjNkTlpkrQ7jBha4sdj58oreT08LAfeo0KW5qpaY3UDFo1WmqMGJTwhNQTjKOeOhOLqiMXgElZRlyomcAiEukMZRIvYX19fn7p2i05HfdHEYql0NtU+me+rSpbdnrOE8b//eNgQY/xheP46p+GcXNPPa5slWbI+02b69FoM2D/oE+S48ltKUiso4tBLrsB0yVWXIlpKZNI5aaSoCBRRL5c7TTNWFOGO7a50OcOod+9+hOawyM+XNlaTY2IZNJdZ8aQROWmnHN4QzF6/4rMZTdAq2YYmVNes4TznU3p5PFi2h0maNVsTTevOT0VBABcIUCQCACv2FiP113ZjC8/PYQ/nPWseP+HnhpCNJHCh27eIMjxC8EYw/ZWO05MzEt2TDkNzYbRYDUINneynDXZjViIJhGJp+ReykW5g3Fo1Qw1Rp3cS6kIFCSKiGasKcutW11Qqxh++sLqsomBxSRemgliTyftR5RLd70Zw7MRpCTYKzMfTSKZ5lRuKjKNWoXWGqMiO5yen5FImcSL0ebmlw541m4m8fR0AFo1w7p64UoRP37rZqxzmvGObx/DRx8/ddET8mAsiQef6MN3Do7iDTta0O20CHb8QmxvqcaEf1Gxe4WFNOQNo8tJF4KA7EU7AIodg+IJxuC0GKASqXkT+XMUJIqIaqeVxWHW45puB37+wjQymeI7KR7N70fspP2IcumuMyORzmBCgj0T9P6VTofDpMg9icOzERi0Kio5vox1TssazyQGsKHBImj1iM2oxU/fczXuf3knfnBkHK/6j2dxbNQPINtp85GDo7ju357Gfz09hNu2uvDRV28S7NiFys8LLHW2o9JxzjE0G6GmNTnNS2MwlBkkugMxKjWVEAWJInLTSabi3LG9CVMLizia+0IuxuERH3QaFba1VHabbDnlW9BL0eH0fJBImUSxtdeaMOqLrOrijZgGvGF0O8101foy1tWbMTG/Njuccs5xeiqAXpfwe9ANWjX+8dWb8Oi7rgIHx11fOYiPPn4KN3/xT/jYz85gfb0Zv3jvNfj83dtgM0pfBtnbZINGxXBifG2XnHqCcYTjqVWPN1lrXHZlB4meYIw6m0qIgkQReYMxMAY4zFQ7rRQ3bq5HlVaNn66iy+nhET+2tdgretiu3PJf5FI0yvDmysWdlEUSXbvDhHgqs3RhTSmGvGHKMKxgLXc4nVpYxHw0iR6B9iNezO6OGvzm71+Ou3e14PuHxwEAX3/rTvzgnXtxhYwN0gxaNTa7rDgxvrYzieeb1tD7HMh+32lUTJHlppxzuGkslaQqMkiMJaW54ukJxuEw66EpYbYSEZZJr8FNPfX49akZJFKF72sLxZI4PRWgUlOZWQxaNNoMOFdC86FC5TOJTsokiq4jNwZDSfsSI/EUphYWKcOwgnyH03NrcF+i0E1rLsWs1+Czd27BU/9wHX77vpfjlZvrRR91UYjtLXacnFxAWmEZfiHlL27Q+zxLrWJosBkwvaCsC3YAEIqnEE2k0WCj72SpVGT0MuANYz6SEP04nhClxZXotdubEFhM4ul+b8GPOTY6jwwH9nZQ0xq5XdlWnZtXKe6JiycUQ7VRS51sJZAPEocVFCSeP3mUtmFIuWmrXbsdTs9MB6BWMWxskOZ3oMNhglZBF5W3t1YjmkivyQsAeYPeMCx6DeqoweASpc5K9ARoC5fUlPNpJLHnJaiz9wTjtJ9JgV7W7UCtSVdUl9NDIz5o1QzbJZpTRS5tX1ctZgIx0RudZN+/9GUkhQarAXqNSlGZxHwZGmUYLk+rVqHTYV6THU5PTQWwzmmu2C0G+eY1a7nkdNAbRpfTrIjMrVI02asUuScxvx2Bki/SqcggkQE4NiZ+kOgN0ow1JdKoVbh1SyOePOtFMJYs6DGHh/3Y2mxHla4yTxaU5OouBwBg/5C4g57p/SsdlYotNa9RikFvGBoVQ1stjb9YSXe9Geck2CcspaWmNSKXmipZa40RNSbdmm5eMzQbpgtBF2iyV8EdjEkyaqoY7lwmkbqbSqcig0SDVo3jo+J+6CVSGfgiCWqdrlCv3d6ERCqDx59fOZsYiadwivYjKkZbrRFN9iocGJwT9TieYJxmnEqo3WFU1BiMAW9YceV/SrXeacHk/CKiCWUO4F4NbyiOuXACvS6r3EuRDWMM21vsa3YMRjCWhDcUp6Y1F3DZq5DOcHgVNiOTxlJJryK//Ux6DU5OLhTVuKRYs+Hsm4vKTZVpW4sduztq8J9/HED4IoOMlzs2No90hmNPJ+1HVALGGPZ11eLgsE+0kQnpDMdsmMpNpdThMGPcH1XM1eshL2UYCrW+3pztcOpVTpBfqlOTAQCQtcOoEmxrsWPAG0ZgsbCqm3JCJeUX15Sblai0DqfuYAx2o7Ziy7/lUJFBolGnRjyVwZnpgGjHcNMGW0VjjOGjr96EuXACX/3T8GXve3jYB42KYUcb7UdUin3dtViIJvHSTFCU5/dF4khnOF3kkVCHw4hkmiuiq148lcaoL0InjwVaV59t7LKWGpycng5AxYBNjZWbSQSwtA//xcm1l00coiDxoprs2fNWpe1LnFmgZpBSq8gg0aTTAACOi7gv0Uvt8xVvW4sdr9nSiK/9aXjp9bqYwyN+bGm2wZj7vSHy25fbl3hgSJyS06UZifSFJJn22myH0xEF7EscnYsiw+nksVDttUbo1Ko1tS/x9FQAXXXmiv/c39JiA2Nrs3nN4GwYOrUKLbnMGcly2bP/P5QWJE4HYktrI9KoyCBRo2ZoqakSNUik2uny8OGbNyCVyeALTw5c9PZxXxQvTi5gD+1HVJR6qwHdTjP2D4rTvIbev9JT0qxEKkMrjkatQmedCQNraAzG6algRTetybMatFjnNK/J5jVD3gjaHUaaZX0Bo06DaqNWceWmM4FFNFLTGklV7DtjZ1sNjo3NizZrzROKQ6NiqDHqRHl+Ioy2WhP+em8bHj06/hct3EfmIrjrKwdh1mvwhh3NMq2QXMq+rlocHfWLsrfYE6Q9xVKrs+hh0qkV0bxmwBsCY6CGFkXodpoxsEYyibOhONzBGHoquGnNcttbqnFiYkH02bRSo86ml6a0WYnRRAoL0SRlEiVWsUHilW3VmA3FMSnSm8ATjMFp0UOlotk7Svd3r1gHk06DB5/oW/rZoDeMu79yEMl0Bj9411500smi4uzrciCaSOOkCHtlPMEYGAMcZgoSpcIYQ7vDpIggcdAbRku1kRokFGF9vQUT/rXR4fR0rl/BFZRJBJCdl7gQTWLUF5V7KYKJp9IY80XoQtAlNNmrFLE/PC+/FpedMolSqtggcWeuCcmxMb8oz+8NxlFPafGyUGPS4YHru/DkWS8ODftwzhPCG796EBkO/PBde7Gxga4mK9FVnbVQMWC/CKMwvKEYak16Gn8gsXaHMmYlDlJn06Ktr8/+/8qX6pazM1PZIHEzZRIBnG9es5ZKTsd8tO/4clz2KkwtLComezwTyCZ0Gm2USZRSxZ4Bra+3wKLX4JhI8xI9wRjNSCwj913dgUabAR//2Wm88auHoFYxPHr/3qWufUR5bEYteptsODAk/L5ETzBOpaYy6Kg1YXJ+EUkZx2CkMxzDc9TZtFj5jMzwrPxBfqlOTQXQ6TDBYtDKvRRF6HaaYdZr1lTzmvzFDMokXlyTvQrheArBmDIqA2bymUQKEiVVsUGiWsWwrdUuWvMaTzBGJ5llxKBV44M3bcA5TxgGjQqPvusq+vIoA1d11eLE+LzgJW6jcxHa+yCDdocJ6QzHhF++srYJfxSJVIaCxCK11hqhYsCwAsqFS3V6KogeKjVdolYxbG2x4cTE2skk5oPEzjqTzCtRJqXNSpwOLIIxoN5G59VSqtggEcg2r+n3hBCMCTskdjGRRjCWovb5ZeaO7U34l9f24kd/exXaHfTFUQ6u7nIgmeY4KmBFgDcUw/BcZKkknUgn3+FUzn2J1Nl0dfQaNZqrjRieLe9y0/lIAlMLi+ilUtM/s72lGmdnQlhMpOVeiiCGZsNosldV/IiTS1kag6GQ5jUzCzE4zHroNbRPXEoVHSTuaKsG58LP/6H2+eVJrWL4671taK42yr0UUqBd7TXQqVU4IOC+xCMj2X3KNPZEekoIEgcoSFy1zjpT2Zeb5l//jY0UJC63vdWOdIbjVG6/Zrkb9IbRRe/xS8o3iJkOKCNInA4swkV9PiRX0UHitlY7VAyCl5yeDxIpLU6ImKp0amxvtQu6L/HQsA8mnZoyCTKoNmphNWhkbV4z6A2j3qqHlfajFa3TYcbIXASZjDKaXaxG/nevvZYuFi63rcUOAHhhDZScZjI8O/6CtpRcksOkh06jwpRSyk0XFqlpjQwkCxIZY99ljM0wxoKMsXOMsb9ZdtsNjLE+xliUMfYUY6xt2W16xtg3c49zM8Y+cMHzXvKxKzHrNdjUaMVxgTuczgQok0iIVPZ1OXB6OoCFaEKQ5zs07MfO9hoasCwDxhg6HCaMzsm3J3HQG6Is4ip11pmwmEzDHVRO6/xijfui0KgYmmhP8p+pNetRZ9FjwFPe5cRANisVS9K+48tRqRhcNoMiyk0555gJxKhPgAykPAv6LIB2zrkVwG0A/oUxtoMx5gDwEwAfA1AD4BiAR5c97pMA1gFoA3A9gA8zxm4BgAIeu6IdbdU4Mb6AlIDd9I6N+WHSqZdKpwgh4rm6uxacZzOApZoLxzHoDWMvlZrKpt1hkm1fG+ccQ7MRyjCsUr4JSDmXnI76ImiqrqKLRBfRVWfCUJnvOQWWdzalc7TLaaquUkTjmuBiCtFEmmYkykCyT0HO+RnOeTz/n7k/XQDuBHCGc/4Y5zyGbFC4lTG2MXfftwH4NOd8nnN+FsDXANybu22lx65oR1s1ook0+tyh0v6ByxwY9GFPZy3NWCNEAltb7DDp1Hh2oPR9iYeHs1UFeztrSn4usjqbG62YDsTgDUmfjXIHYwjHU+im0Ter0unIjcGYK99AYtwfRVstBQ8X01VnxtBsRDGz81aLmlMVxmWrUkS5aX4NVG4qPUmjGMbYlxljUQB9AGYA/BpAD4CT+ftwziMAhgD0MMaqATQuvz33957c3y/52ELXtLM9ezIo1L7EqYVFDM9FsK+LMhGESEGrVuH6jU788sUZxJKldd47NOyDUadGL7W/l00+i5sP2KWUL6WjTOLq1Fv1MOnU5Z1JnIugrYb2I15MV50ZgcUkfBFhSvvlMjQbQbVRi1oz9Y24HJe9Ct5QHImUfHNrAWAm1zynkTKJkpM0SOScvxuABcDLkC0TjQMwA7iwXVYgdz/zsv++8Das8Ng/wxh7F2PsGGPs2Ozs7NLPXTYDGqwGHBMoSNyf67J4zTqHIM9HCFnZm3a3IrCYxK9PzZT0PIdHfNjZXkNVADLqcVlh1msEKR8uFmUYSsMYQ0edqWxnJS5EEwjGUmijpjUXtRbKiQFgyBumOcgFaKquAufnmzHKZTrX58NFmUTJSX4mxDlPc86fA9AM4AEAYQAXthG0AgjlbsMFt+dvwwqPvfC4X+Wc7+Sc76yrq1v6OWMMO9qr8bxAQeKBwTk4zDpsoHIlQiRzVVctOhwmfP/w+KqfYy4cxzlPmEpNZaZRq7CzvRqHR6TPJA7OhmE3auEw6yQ/9lrR6TCX7azEUV+2YRKVm15cPrAq932Jw3MUJBYi37xpUubmNTMLi9CoGOoslPmVmpyXyzXI7kk8A2Br/oeMMVP+55zzeWTLUrcue9zW3GNwuccWs5BdbdWYWlgs+YOPc479Qz7s63KAMVbScxFCCscYwz27W3BsbB7nPKvbX7w0H7GDSsXltrezFoPeMGZD8ZXvLKBBT7YtPn1+r15nnQlTC4sll37LYSw3/oIyiRfXZK+CXqPCkLd8g8RwPIW5cAJtDnqNV5IPEuVuXjO9sIh6qwFqFX0uS02SIJEx5mSMvZExZmaMqRljNwO4B8AfADwOoJcx9jrGmAHAxwG8yDnvyz38OwD+mTFWnWtI804AD+duW+mxBXn1lkaoVQw/OjZR0r9zIHdSc003lZoSIrXX72iBTq1adTbx8LAPVVo1tjTTfkS57enIZnMPj0hbcjo4G6ZS0xJ11pnBOWSddbla47lMYivtSbwolYqhs85c1pnEpQsBNZQtXklDbni97EFiIEadTWUiVSaRI1taOglgHsD/AfA+zvnPOeezAF4H4DO52/YAeOOyx34C2WY0YwCeAfBvnPMnAKCAxxbEaTHgho1O/M/xSSRLGIXxXK674tW0H5EQydWYdLi5twH/8/wkFhPFZzGy8xGraT+iAvQ22WDSqSVtXuMLx+GPJChILFGno3z3rY36omiwGmDQquVeimJlx2CU32ubN75UUkwXAlZi0KrhMOtl73A6E1ikzqYykeRsiHM+yzm/lnNu55xbOedXcM6/tuz2JznnGznnVZzz6zjno8tui3PO78s9rp5z/vkLnvuSjy3G3btaMBdO4A9nvav9Z2L/4Bzaa400hJcQmbxpdytCsRR++eJ0UY/zRxLo94RoPqJCaNUq7GyvkbR5DTWtEUbHUpBYftmmcX+EgocVdNaZMTkfLctyYgAY8+eyxfQ6F6SpWt4xGJkMhzsQg4vOq2VBl8xzrl1fh3qrftUlp8l0BodH/LiaSk0Jkc3ezhp01pnw/SPFlZweyZU1UtMa5djTWYMBbxhzYWn2JQ7OUpAoBJNegwaroWwziRQkXl5XnQkZDozlMnLlZswXRbVRC6tBK/dSykJ7rVHWPahz4TiSaU7lpjKhIDFHo1bhDTta8HS/d2kmSzFenFxAOJ6i/YiEyIgxhjftbsWJ8QWcnQkW/LhDw35UadW4osku4upIMfJZ3SMSdTk9NRmA1aChNusC6CzDMRjRRAqzoTh1Nl1BuXc4HfdH0EqvccF6XTZMB2LwyzQbMz/+gspN5UFB4jJ37WxBhgM/PjZZ9GOfG/CBsWwrfkKIfF53ZTN0muIa2Bwa9mFHWzV0GvpIVIormmww6tSSlZweGfVjZ3sNVNRBr2SddSYMz4bBOZd7KQUbo71qBcnPSizXDqdjvijaqDFRwXpc2SlzZ6YvHEkujZlcqWujjTKJcqAzomVaa43Y11WLR49NIJMp7stt/9Acel022I00X4sQOVWbdHh1bwN+emIK0URqxfvPRxLoc4eo1FRhtGoVdrRVSxIkzoXjGJ6NYHcH/Q4IodNhRjCWgk+m7MNqLAWJ1PXysow6DZrsVWWZSUykMpheWEQ7XQgoWI8r2+379FThlTlCymcSaU+iPChIvMDdu1owOb+Ig0WcmETiKZwYn6f9iIQoxJv2tCEUT+EXJ1duYJMf2k5Na5Rnb2ctznnC8Im8L/Fo7ndgVzsFiULIZ5vKaV9ifjQCNTRZWTmWEwPA1MIiMhxUbloEm1GLlpoqnJYxk2jQqlBtpD2kcqAg8QI39zTAVqXFD48W3sDmyKgfyTTH1d10kkmIEuxqr8bGBgsefKJ/xSveh4Z9MGhV2NJM+xGVRqp9iUdG/TBoVbiiiWZkCqHTkd23Vk4dTsf82YYmtio6GV1JV50ZQ97yKicGls1IpAsBRelptOGlabkyiYtw2arAGG0DkAMFiRcwaNW4Y3sTfnvajfkCS2UODM5Bp1HRVWhCFIIxhv/66x1gAN7y9cOXbEZ1bNSPn74whV3tNbQfUYG2NNtQpRV/X+LRUT+2tdjpd0AgTdVV0GlUZZVtGvNFqGlNgbrqTIgk0vAEpek8LJRxf76kmILEYvQ2WTEyF0EolpT82NMLMTRSZ1PZ0DfiRdy9qwWJdAaPn5gq6P7PDfqws62aBvASoiAdDhO+fd9uhGIpvOUbR/7ios9PT0zhTV87jGqjDp+6vVemVZLLyc5LrF4qCRZDKJbES9NB7O6gShChqFUM7bXG8sok0viLgpVrh9MxXxRVWjXqLHq5l1JW8vsS5cgmzgQWqbOpjChIvIhNjVZsbbbh0aMTK5ZTzIXjODsTpP2IhChQb5MNX3vbToz7o2+OHqYAACAASURBVLj34aOIxFPgnOPzv+vH+x59Adtb7Xj83fuWBoAT5dnbWYs+d0i0FuzHx+aR4cBuqgQRVKfDXDaZxHxDE8owFabLWb5BYmuNkUoXi9TTlO9wKm2QmExn4A3FqWmNjChIvIQ372lDvyeEb+0fvez9fvJ8dlzGPhp9QYgi7e2sxUNvuhKnpwL42+8ex//3wxfwpT8O4g07mvHIO/ZQR2KF25PrOHpkRJyS06OjfqhVDNtbaU+qkDrrTBj3RZFMZ+Reyoom56PIcFC5aYGcFj3Mek1ZNSYC8jMS6UJAsZwWA5wWveTNa9yBGDgHXDT+QjYUJF7C63c046bN9fjMr8/iwNDcRe/zVL8Xn/tNH27Y6MS2FjrBIESpbtxcjwdftwXPDszhFyen8ZFbNuJfX7+F9qCVgS3Ndhi0KhwaFqfk9OjIPHpdVpj0GlGev1J11pmRynBM5PaBKdmYn2YkFoMxhq46U1llEjnnGPfTjMTV6nFZJS83ncmNv2ikTKJs6AzpElQqhs/fvQ2dDhPe873n/+KL7qXpIN77veexqdGKL92zncoXCFG41+9oxn+9+Up8577deOC6LnrPlgmdRoWdbTWiNK+Jp9J4YXKB5iOKIF/CXQ7ZprG5fNdLyiQWqjPX4bRceENxxJIZuhCwSr1NNgx4w4gl05IdM99wjjKJ8qEg8TLMeg2++tadSGU47n/kOBYT2TeHJxjDO759FBaDFt942y66Ak1ImXjVFY14+fo6uZdBinTt+jr0uUPocwt7JfvFyQASqQx1phZBV35W4pzyA4kxfxRGnRoOM5WeF6qrzoTpQAyReErupRRkdC4/B5MuBKxGj8uKdIajzx2S7JjTC5RJlBsFiSvocJjwpXu246w7iI/8z4uIxFO47+GjCC4m8c17d6GBrnAQQoioXr+jGXqNCt8+MCbo8+bnL1KQKDy7UYcak648Mom+KNpqTVRdUIR8h9ORMmlONEbjL0qS73B6RsJ9idMLi7AaNDBTIkY2FCQW4PoNTvzDTRvw85PTeNV/PIuzM0H83zddic0uq9xLI4SQNa/apMPt21z46YkpBKLCzeo6MuLHOqcZ1SbKIImh02EqkyAxQsFDkcqtw+m4Lwq1iqGpmrJSq9FcXQVblRanp6TblzgTWKTOpjKjILFA776uC6++ogHj/ij+9209uH6jU+4lEUJIxXjrVe1YTKbx2PEJQZ4vneF4fmye9iOKqLPOpPgxGOkMx4R/kfaqFamt1ggVA4bK4CIAkM0kuuwGaNV02rsajLFc8xopM4kxNFK1nqzo3VIgxhi+cPc2/Py9V+MtV7XLvRxCCKkovU027GyrxncOjiGdufz82kKcnQkiFE9RkCiizjoz5sJxBGPCZX+F5g7GkEhnqGlNkfQaNVpqjGWUSYygnV7jkvQ22XDWHZJsrM1MYJH2I8qMgsQi6DVqbGmmUReEECKHt+1rx7g/iqf7vSU/F+1HFF9nrsPpoIK7YJ7vbEqZxGJ1lVGH0zF/FK1UUlySHpcViVRGkvfzYiKN+WgSTRQkyoqCREIIIWXhlt4GOC16fPtg6Q1sjo760WSvoj0vItrUmN23L/V8tWLQjMTV66ozYWQugowAmX0xBRaTWIgm6TUu0fnmNeK/n6dz4y+o3FReFCQSQggpC1q1Cm/e04Y/nZstqcyNc46jo37soVJTUeWbXUhxUrlao74ItGqGRhtdLChWV50Z8VQGUwuLci/lssZ92QsBrTVUblqKDocJRp0ap6fE35c4kx9/Qe9LWVGQSAghpGzcs6cFWjXDIyVkE0fmIpgLJ7CLgkRR5ZtdSNk2v1jjvihaqo1Qq2j8RbHKpcPpmJ9KioWgVjFsapTm/ZzPJLrslEmUEwWJhBBCyobTYsBrrmjEj49PIrzKQd77B+cA0H5EKfS4rOiTsNlFsUZ9UQoeVik/K1HJe06B7BxMALQnUQC9Litemg6KXmKczyTSLHJ5UZBICCGkrLx1XzvC8RR+8vxk0Y89NRnA537Th94mK7rqqPxMbD0uGxKpjCKzTZxzjPsi1Nl0lWpMOjjMevS5Q3Iv5bLGfVE4zHqYaCh7yXpcNkQSaYz6xB19MrWQfc30GrWoxyGXR0EiIYSQsrK9xY4tzTZ8a/8oYsl0wY8b80Xw9oePwG7U4Rtv2wXGqMRQbL1N2eY1Ug7hLpQvkkAkkaZMYgl6m6yS7FErxZg/Qq+xQHpy72ex9xmfngpiQ4NZ1GOQlVGQSAghpKwwxvD+G9djZC6Cj//sNDhfufRpNhTHW795BOkMx3fesRv1VipjkkKHw4wqrVqR+xJHcuMvaH7e6vW6bBjwhou6WCO1cV8UbVRqKoh1Tgt0ahVOi/h+DsdT6HMHsaONtgPIjYJEQgghZef6DU689/pu/OjYJH5wZOKy9w3HU7jv4aPwBGP4xr27lvZSEfFlm11YFNnhNF8mub7BIvNKyldvkxXpDEe/QktO46k0ZoIxtFImURA6jQrrG8yiZo9PjM8jw4GdbdWiHYMUhoJEQgghZen9N67Hy9fX4RM/P40T4/MXvU8ilcED3z2Ol2aC+PKbr8SVrXTiIbUel02SZhfFOucOwaLXwEXNMVYtPztPzMxSKSb8i+CcOpsKaXd7LY6OziOaWF3jsJUcG52HigHbW+2iPD8pHAWJhBBCypJaxfClN25Dg82AB777PGZD8aXbOOd4qs+L2x/aj2cH5vDZO6/AKzbWy7jaytXjsiIcT2E8N7heKfo9IaxvsNDe1BLkZ2Eqcc8pAIznxl/QjEThvHKzE4lUBs8OzIny/MfH5rGhwQqLQSvK85PCUZBICCGkbNmNOvzXm3dgPprA3/3geaTSGRwb9ePurxzC2x8+ikg8hYfedCXu2tki91IrVm9TNtukpJJTzrMlkuvrqdS0FIwxXNFkU2zzmvz4C8okCmdXew2sBg2efMkj+HOn0hmcGJ+nUlOFoCCREEJIWettsuGzd16BQ8N+3PTFP+H1/30QI74IPv3aXjz5gWvxmi2Nci+xoq2rN0OjYooqSfSG4ggsJrGR9iOWrKfJin53CImU8mZhjvmiMOs1qDXp5F7KmqFVq3D9Rif+2OdFWuAS8j53CJFEGjvbKUhUAgoSCSGElL07r2zG31zTAV84gQ/fsgHPfOg6vGVvG3Qa+pqTm16jxrp6ZTWvyTdaoUxi6XpdNiTSGQx4lde8ZswXQWuNkUqKBfbKTfXwRRJ4YeLie8FX6/hY9vl2UCZREejbkxBCyJrwz7duxomP3Yh3X9cNo44GZytJr8uKM1OBgsaVSCEfJG6gTGLJlsqJFbgvccwfpVJTEVy7oQ4aFcPvX/IK+rzHxubRYDWgyV4l6POS1aEgkRBCyJqhUlHGQIl6XFb4Igl4gvGV7yyBfk8IdRY9aqgMsWRtNUaY9RpFlRMD2c7G474oOhzUtEZoVoMWeztr8eRZYfclHh/1Y0d7NWV+FYKCREIIIYSIqmepeY0yAol+dwgbqNRUECoVw2aXVXHNa0Z9EaQynEqKRfLKTU4MesMYmYsI8nzTC4uYDsSoaY2CUJBICCGEEFFtarSCMWV0OE1nOAa8ISo1FVCvy4aXZoKCNzIpxTkP7TsV0w2bsiOF/iBQNvFYbj/izrYaQZ6PlI6CREIIIYSIyqzXoKPWpIhs04Q/ilgyQ5lEAV3RbEUsmcHwbFjupSw55w5BxYDOOio3FUNLjREbGyz4vUCjMI6P+mHUqbGpkd6XSkFBIiGEEEJE19NkU0QmsS/f2ZQyiYLpdWXLiZW0L/GcJ4z2WhMMWrXcS1mzbtxcj6OjfsxHEiU/17GxeWxrsUOjptBEKeiVIIQQQojoelxWTC0sYiFa+gllKc6XIZplXcda0llnhkGrwqlJ+S8C5J3zhqjUVGSv3FSPDAee6i+ty2k4nsLZmSDtR1QYChIJIYQQIroelxWA/PsS+z0htNYYaUyKgNQqhs2NVsVkEmPJNEbnInQhQGRXNNngtOhL7nL6wvgCMhzY0U77EZWEgkRCCCGEiK7HpYwOp/1ualojht4mG16aDiKjgOY1w7MRZDiwjjKJolKpGG7YVI9n+mcRT6VX/TzHxvxgDNjeahdwdaRUFCQSQgghRHQ1Jh1cNoOsmcR4Ko2RuQg1rRFBr8uGcDyFMX9U7qVgwJstKaaLAeK7cbMTkUQah4b9q36O42Pz2FBvgdWgFXBlpFQUJBJCCCFEEptdNlk7nA7PRpDOcGpaI4Kepmw5sRI62Pa7Q9CoGNprqbOp2PZ1OVClVePJVXY5TWc4TowvYGc77UdUGgoSCSGEECKJ3iYrhuciiCZSshy/P9fZdCMFiYJbX2+BTq1SxL7Ec54wOutM0GnoNFdsBq0a12+sw09fmMJcOF704/vcQYTjKZqPqED07iGEEEKIJHpdNnAOnJqUJ5Do94SgVTN0OCjDJDStWoWNjRacmZK/w+k5T4j2I0roAzeux2IijQd/01f0Y4+PzQMAdlBnU8WhIJEQQgghktjdWQONiuGZc7OyHL/fHUJXnRlamsUmih6XDaenA+BcvuY1i4k0JuajWO+kIFEq3U4L3nFNBx47PrkU9BWCc45fn5pBg9WA5uoqEVdIVoM+JQkhhBAiCatBix1t1XiqX74gkWbniae3yYqFaBKT84uyrWHQGwbnwIYGGn8hpb+7YR0arAZ8/GenkS6ww+33j4zj0LAf73lFNxhjIq+QFIuCREIIIYRI5vqNTpydCcIdiEl63FAsiamFRep4KaJeBYw56fdk951Suam0zHoN/uk1m3BmOojvHx5b8f4T/ig+86uzuKbbgb/e0yrBCkmxKEgkhBBCiGSu3+AEADxzzivpcc95wgBA4y9EtKHBAq2a4fnxBdnWMOAJQadWoa3GKNsaKtWtWxqxr6sW//bbfvgu08Qmk+H4h8dOQsUYHnz9FsoiKhQFiYQQQgiRzPp6M1w2A57qk7bk9JyHZueJzaBVY29nLZ58ySPbvsR+TwhdTjM0tO9UcowxfOr2HkQTaTz4xKWb2Hz74CgOj/jxsVs3oclOexGVit5BhBBCCJEMYwzXbXTiucE5JFIZyY7b7w7BqFPTSanIbuppwPBcBIPesCzHH/CEsb6e9iPKJd/E5kfHLt7EZmQuggef6MP1G+pw184WGVZICkVBIiGEEEIkdf0GJ8LxFI6N+SU7Zr5pjUpFpW1iumlzPQDgd6scrl6K/L5Tak4kr3wTm3u/eQT3P3IMjxwcxfBsGOlcmalOrcLnXkdlpkqnkXsBhBBCCKks+7pqoVOr8HT/LPZ1OSQ55jlPCK/cVC/JsSpZvdWAbS12/PaMG++5vlvSYw/kspcUJMrLrNfgm/fuwncOjuLZgTn89kz2gkG1UYv5aBJfuHsr6q0GeRdJVkRBIiGEEEIkZdJrsLujBk/1efHRV28S/Xhz4Th8kQTtR5TIzT0NePCJPkwvLMIlYXnvQG7fKZWbym+zy4rPvW4LOOcY90fx3OAc9g/OocFahddua5J7eaQAVG5KCCGEEMldt6EOA94wJvxR0Y91bDS7N6rHZRX9WAS4qSebsf29xCWn5zxhGLQqtFRTZ1OlYIyhrdaEN+9p+3/t3XmU3VWV6PHvTmUkEwkZCIGEKQMQmiGAIE8IIDg1zVOUp9KIz25A1O7WFlkuZwXn7nZoWxREBARFUZ8KikpAUEAlqCEMSRiSAGYmY2WqpGq/P+6viktIVZLKrXtvVX0/a9VK1W84v31z1q/q7nvObx++fv50Pnb24U4z7SZMEiVJUtWdNrW0FMZv53d9ldOZjy9j6MC+HDtxRJdfS3DI6CEcOmYIv3p0aVWvO3/ZeiaN8blTqRJMEiVJUtUdPGowE0buxT3zuna9xJaW5O55y5kxZQz9XBahal51xFj+uGAVqzc0Ve2a85etZ5JTTaWKqMpvy4gYEBHXRsSiiFgfEX+NiNcU+w6MiIyIxrKvj2537rcjYl1ELI2If9+u7TMiYm5EbIyIuyNiYjVekyRJ6ryI4LQpo7nvyefZvLW5y64z+7k1rGxs4pWHjemya+ilzjp8X5pbkrvmdu2HAK3WbtzKsnVbmGLRGqkiqvWRWl/gWeBUYDjwEeAHEXFg2TF7Z+aQ4uuKsu2fACYBE4HTgMsj4tUAETEK+DHwUWAkMAu4pUtfiSRJqogZU8ewaWszf1rQdUthzHx8OQ19glMnj+6ya+il/m7/4YwbPrBqU07nL28tWmOSKFVCVZLEzNyQmZ/IzIWZ2ZKZtwELgOm7cPqFwBWZuTozHweuAd5e7HsD8Ghm/jAzN1NKKI+KiKmVfxWSJKmSTjp4Hwb07cPdXTjl9M7HlzF94gj23qt/l11DLxURnHX4WO59YgWbmrpupLjV/KKyqdNNpcqoyeT8iBgLTAYeLdu8KCKei4jrihFCImIEMA6YXXbcbOCI4vsjyvdl5gbgqbL9kiSpTg3s18BJh+zDb+d1TfGa51ZvZO7S9U41rZGzjtiXzVtbuPeJri9ONH/pegb3b2B8FZfckHqyqieJEdEPuAm4PjPnAiuB4ylNJ50ODC32A7R+HLS2rIm1xTGt+8v3bb+//LoXR8SsiJi1YkXX/7KSJEk7d9qUMSxYuYEni+mCldT6PNwZh42teNvauRMOGsnwQf2qMuV0/rJGJo0d6vIKUoVUNUmMiD7AjUAT8B6AzGzMzFmZuS0zlxXbz4qIoUBjcWr5wkbDgNa/JI3b7dt+f5vMvDozj8vM40aP9rkESZLqwWuO3JdB/Rr48p1PVLztmY8v56BRgzlktFMQa6FfQx/OmDqGmY8vZ2tzS5ddZ1tzC48tWWfRGqmCqpYkRumjnWuBscC5mbm1nUOz+LdPZq4GlgBHle0/ihemqT5avi8iBgOH8OJprJIkqU6NGTqQi085mNseXsKfn1ldsXY3bNnGA089z+lTnWpaS2cdsS9rN23lwS4sTvSnBatYu2krM6Y4CCBVSjVHEq8CDgPOzsxNrRsj4mURMSUi+kTEPsBXgd9mZus00huAj0TEiKIgzUXAd4p9PwGmRcS5ETEQ+BjwcDGNVZIkdQMXn3Iwo4cO4NO3P05m7vyEXfC7J1bS1NzCGT6PWFOnTh7NoH4N3Prn57rsGrfPWcKgfg3MmGJfS5VSrXUSJwKXAEcDS8vWQzwfOBi4g9IU0UeALcBbyk7/OKViNIuAe4AvZuYdAJm5AjgX+DSwGngZ8OZqvCZJklQZgwf05f1nTuahRau545HKPL828/FlDB3Yl+MPHFmR9tQ5g/o38JYTJvDTvy7m2VUbK95+c0vyq0eXcvrUMQzq31Dx9qXeqlpLYCzKzMjMgWVrIQ7JzJsy83uZeVBmDs7McZn5tsxcWnbulsx8R2YOy8yxmflf27V9Z2ZOzcxBmTkjMxdW4zVJkqTKedNxBzBl7FA+d8dcmrbt2fNrLS3J3fOWM2PKGPo11KSQu8pcdMpB9Am4+t6nK972Hxc8z8rGJl575LiKty31Zv7mlCRJNdfQJ/jQ6w5j0fMbufEPi/aordnPrWFlYxNn+DxiXRg3fBBvnL4/t8x6luXrNle07V/MWcLAfn04barPI0qVZJIoSZLqwqmTR/OKSaP46swnWLOxqdPtzHx8OQ19wkImdeSSUw5hW3ML1/5+QcXabG5J7nhkGadPHcNe/ftWrF1JJomSJKmOfOi1h7Fu81a+dteTnW7jzseXMX3iCPbeq38FI9OeOHDUYM4+aj+++4dFe/QBQLk/LVjFysYtTjWVuoBJoiRJqhuHjRvGm6bvz/UPLOSJZS9Z9ninnl7RyNyl63mlVU3rzrtmHMqGpma+c//CirT3y0dKU01d5kSqPJNESZJUVy47awrDBvbjkhsfYt3m9pZVfqltzS184NaHGTqgL/9w1PgujFCdMWXfoZx5+Fiuu28hjVu27VFbzS3JLx9ZymlTnGoqdQWTREmSVFfGDBvI188/lmdWbeS93/8rLS27tnbi1+5+kocWrebK109j3+EDuzhKdca7ZhzC2k1bufmPe1acaNbCVaxY71RTqauYJEqSpLrzsoP34WNnH85dc5fzpTvn7/T4hxat4qszn+D1x4znnKMdRaxXx0wYwcmH7sM1v1vA5q3NnW7nF3OWMKCvU02lrmKSKEmS6tIFJ07kvOP257/vepI7HlnS7nHrN2/lvbf8lfEjBvGpc46oYoTqjHefdigr1m/p9LOJLcVU0xlTRjN4gFNNpa5gkihJkupSRPCpc6Zx9AF78+8/mM28pTsuZPPxnz7K4jWb+fL/OZqhA/tVOUrtrpMO3oczDx/LF+6Yy52PLdvt82ctWs1yp5pKXcokUZIk1a2B/Rr4xj9OZ/CAvlx0wyyuv38h9z25kmXrNpOZ/PSvf+PHf/kb/3L6oUyfOLLW4WoXRARfefPRTBs/nH/53l+Y/eya3Tr/F3OW0L9vH844bGwXRSgpMnftYfCe5LjjjstZs2bVOgxJkrSLHlq0mktunMXKxhfW2Bs6oC9NzS1MGz+cWy4+kb4NfvbdnaxYv4U3XHUfm5qa+fGlJzNhn706PH7Dlm3c8MAivnbXE5x86CiufttxVYpU6pki4qHM3OGNZJIoSZK6hcxk+fotPLW8kSdXNPLU8kaWrdvCh193GAeM7DjBUH16akUj5151PyP36s+PLn05Iwb3f8kxG5u2ceMDi/jmvU+zakMTp04ezRXnTNtpUimpYyaJ2zFJlCRJqg+zFq7ird/6I0eOH84V50xjzcYmVm1sYvWGJhav3cwPZz3LysYmXjFpFO995WSmTxxR65ClHsEkcTsmiZIkSfXjF3OW8O6b/8yO3paWksNJPnMqVVhHSaJ1gyVJklRTrz1yHLe+8+UsW7eZkYP7M3Jwf0bs1Z8Re/XzWVOpBkwSJUmSVHNOI5Xqhx/NSJIkSZLamCRKkiRJktqYJEqSJEmS2pgkSpIkSZLamCRKkiRJktqYJEqSJEmS2pgkSpIkSZLamCRKkiRJktqYJEqSJEmS2pgkSpIkSZLamCRKkiRJktqYJEqSJEmS2pgkSpIkSZLamCRKkiRJktqYJEqSJEmS2kRm1jqGqouI9cC8WsehLjUcWFvrINRl7N+ezf7t2ezfns8+7tns355jSmYO3dGOvtWOpE7My8zjah2Euk5EXJ2ZF9c6DnUN+7dns397Nvu357OPezb7t+eIiFnt7XO6qXqqn9c6AHUp+7dns397Nvu357OPezb7txfordNNZzmSKEmSJKm36ign6q0jiVfXOgBJkiRJqqF2c6JeOZIoSZIkSdqx3jqSKEmSJEnaAZNEdWsRMTIifhIRGyJiUUS8tdj+uoj4fUSsiYilEfGtiNhhiV/Vrw7697SImFP07/PFMeNrHa92T3v9u90x346IjIhDaxGj9kwH9/CMiGiJiMayrwtrHa92T0f3cESMjoibI2JtRKyOiJtqGat2Xwf374e2u3c3FffzqFrHrMrprUtgqOf4H6AJGAscDdweEbMpreFzJXAvMAC4Gfgi8M4axanOaa9/HwNelZmLI2IAcAVwFfAPNYtUnbHD/s3MRwEi4n8Bh9QwPu259u5hgMWZuX/NIlMldHQP/xh4EJgAbASm1SxKdVZ7/fsZ4DOtB0XEJ4BTMnNlTaJUl/CZRHVbETEYWA1My8z5xbYbgb9l5ge3O/YNwCcz88jqR6rO2NX+LZLETwDnZObhtYhVu29n/RsRfSm9wbwQmA1MyswnaxawdltHfQzcAXzXJLH72kn/3kWpIMYhmdlcuyjVWbvxNziApyi9x7q+JsGqS9TddNOIGF7rGNRtTAa2tf7yKswGjtjBsacAj1YlKlVKh/0bERMiYg2wCbgM+EL1Q9Qe2Nn9+z7g3sx8uOqRqVJ21sdjImJZRCyIiC8Vb0rVfXTUvycC84Dri0cCHoyIU2sRpDptV99jvQIYA/yoWoGpOuomSYyIQRFxLfB0REyodTzqFoYA67bbthZ40bOHEXEmpdGIj1UpLlVGh/2bmc9k5t7AKOAjwNzqhqc91G7/RsQBwCV4z3Z3Hd3DcylNXxsHnA5MB/6rqtFpT3XUv/sDZwF3A/sC/wn81GfWupVdeo9F6f3VrZnZWJWoVDV1kSRGxBBKzxONApZTer5I2plGYNh224YB61t/iIgTKT2P+MbtPg1T/dtp/wJk5irgekpvQHzOuvvoqH+/DHwqM9dWPSpVUrt9nJlLM/OxzGzJzAXA5cC5VY9Qe6Kje3gTsDAzr83MrZn5feBZ4OQqx6jO25X3WHsBb6L0N1g9TE2TxIgYFRH9ik8ffgJ8GDgHuCAiXl7L2NQtzAf6RsSksm1HUUwrjYhjgJ8B78jMmTWIT3umw/7dTl9K0122/4Om+tVR/54BfLGoTLy02PfAjqqfqq7tzj2c1MkH19plHfXvw5T6tJxFMLqXXbl/Xw+sAn5bxbhUJTUpXBMRBwKtpZDXAR8E5mXm5mL/NcBRmXlC1YNTtxIR36f0h+efKU1d+gXwciCAmcC/ZuYttYtQe6KD/p1C6Q/VE8A+lCqwHZqZx9YoVHVCB/27ghcnDEuAk4DZmbmp2nGq8zro4zHA08AzlKYm3kBp5On/1ihUdUIH/buEUjGT9wLfpZRMXA1MtgJm99Fe/5ZVoP418IfM9NGAHqjqn9pFxCDgW8BDwBsoDWd/AnhL2WHvBo4oXzMpIvyEUTvyLmAQpWnK3wMuLX55vR8YDVxbto6PhWu6n/b6dzyl6ojrgTlAC6U3Iepedti/mbm8mI64NDNbRxJXmiB2S+3dw8cA9wMbin/nAP9aqyDVae3dw6soLUl0GaXn2D5IqQK1CWL30t79S7E28emUPuBRD1T1kcRi2Po64J8zc25EDAP+DTgNuLi1xHlEvA+4PDPHFT8Pzcz1ERHpuh2SJEmS1CVqMToXlBZUXQuQmesoLbi6GLgUSqOGQZwyKgAACatJREFUmfklYFVE/CwiNgKfLY43QZQkSZKkLlL1JLGoMDmHF5c2n0tpusmBEXFwZrZExBhKCeWxwPsz8z3VjlWSJEmSeptaPef3OeD1ETEZIDObgceASbywJsts4M+ZuX9mXlWbMCVJkiSpd6nVmmJ3Fl83ACcW2x4p/h0OrAQmuTCnJEmSJFVXTZbAgLYFOGdTWofld8AFwCzgosxs6uC8ccBFwN2Z+TsL2UiSJElS5dRqJJHM3BgRZ1Na++o1wLeKYjU7szdwMhARMcuS6JIkSZJUOTUbSXxRELs4Gth6XERcCpwBfCczb+v6CCVJkiSpd6iLBep3J0EsfrwFaATOjIh9W/d3YYiSJEmS1CvURZJYrr1krxhBnBwRZ2TmKuBnwIHAq1v3Vy9KSZIkSeqZ6i5JLJLB9uI6D7g9IvoDPwEWAqdExOHgaKIkSZIk7am6SxIj4tXAlRGxX/HzKa37MvNKYDHw0WLk8BZgBKXCN44mSpIkSdIeqrskEWgAzgJOjojXAddExKll+/8N+EBETMjM+yktm3FsRJxWg1glSZIkqUepuyQxM28H/gS8EmihNK30PWX7f17s/2yx6fvAaGB6RDRUN1pJkiRJ6lnqKkkse6bwK8BhwETgAWDviHhb2aH3AG8uitg8BVyWmf+Rmc3VjViSJEmSepa6ShKLojWRmfOAX1NaC3Fr8f3FETG8OHQt8CBwcnHewwAdFLyRJEmSJO2CqNdaLxExFPgxcBfwG+AKYBylQjWzgLdn5vraRShJkiRJPU/fWgewIxHRJzPXR8QNwNspjRqeB/w90JyZP9ju2JbaRCpJkiRJPUvdjiS2iojvA88Dn8zM5WXbG3wGUZIkSZIqq26f4SsrYvPfwHTgwPLtJoiSJEmSVHl1myQWRWz6ZOZ9lOJ8Vev2nZ0bEQdHxLDi+9jZ8ZIkSZKkkrpNEgEysyUi9gI2AfN25ZyIeDfwCHBW0UZ9z6eVJEmSpDpS10li4X8Df6FU6XRXHAWsBk6IiEldFpUkSZIk9UDdoXBN7OIU04bMbI6ID1BaKmM68B3g5szc0sVhSpIkSVKPUPcjie0liBExoPi3oTiutZDNScB1wG3AOcBBVQhTkiRJknqEuk8StxcRIyLi28A34IXkMCJaX8uzwAHAtcBA4C0RcWVE/F0t4pUkSZKk7qRbJYkRcSTwE+B4YHJEvKHY3iczW4rDjgHmZeYqYCvwYeBI4OkahCxJkiRJ3Uq3ShKB/sCNwNuBmcBFEdG/qILavzjmj8AnI2IOMAz4PbAQGFz9cCVJkiSpe6nrJDEipkbEqRExptg0B7g1Mx8CfgUk8B6AzGwqppyOA44AvpyZpwKfB0ZWP3pJkiRJ6n7qsrppUYzmG8B5wEOUEr/LM/PnZccMAf4JOBe4IDMXFdsPApZl5saqBy5JkiRJ3Vy9jiQeARwKHAKcRWkpi69ExCmtB2RmI6Upp4uB95Wd+2xmbmwtZBMRUa2gJUmSJKm7q5skMSKGl1UoPRGYmJkrgZbM/DylZw0vjIiDy06bD3wPmBYRn4mI+4AzAFoL2ezKGouSJEmSpJKaJ4kRMSkifgXcBPwoIiYCjwHPRMTRZVVLPwscBbQtZZGZTUAzpaTyQuCazPxVVV+AJEmSJPUgNU0SI+KfgLuAvwCXUyow81GgL7CM0lRTADLzYUqFay4ozm2IiDOBW4GvZ+b4zPxOVV+AJEmSJPUwNS1cExFXAosy85ri5/2BucBkSsngscA3M/OuYv/ZwOeA44vnDscDGzJzTU1egCRJkiT1MH1rfP1vAFsAImIAsBF4ChgE/JBS4Zr3RsRTRfXS44Fft1Yuzcy/1SRqSZIkSeqhapokZuZzUKpAmplbIuJwSlNgny3WPfwqcCVwe0SsAaYA59cuYkmSJEnq2Wo9kgi8qALpDGBeUZCGzHwkIs4FjgGOyMzraxSiJEmSJPUKdZEkRkRDZjYDJwB3FNsupTRy+OnMnAXMqmGIkiRJktQr1EWSmJnNEdGXUnXTMRFxL3Ag8I7MXFHT4CRJkiSpF6lpddNyEXEkMJvS0hf/mZn/UeOQJEmSJKnXqacksT/wHkprHm6udTySJEmS1BvVTZIoSZIkSaq9PrUOQJIkSZJUP0wSJUmSJEltTBIlSZIkSW1MEiVJkiRJbUwSJUmSJEltTBIlSQIiYkJENEZEQ61jkSSplkwSJUm9VkQsjIhXAmTmM5k5JDObq3j9GRHxXLWuJ0nSrjBJlCRJkiS1MUmUJPVKEXEjMAH4eTHN9PKIyIjoW+z/bURcGRH3F/t/HhH7RMRNEbEuIh6MiAPL2psaEb+JiFURMS8izivb99qIeCwi1kfE3yLisogYDPwS2K9ovzEi9ouIEyLigYhYExFLIuJrEdG/rK2MiHdFxBNFe1dExCFFnOsi4getx7eOVEbEhyJiZTFyen51/oclSd2VSaIkqVfKzAuAZ4CzM3MI8IMdHPZm4AJgPHAI8ABwHTASeBz4OECR8P0GuBkYU5z39Yg4vGjnWuCSzBwKTAPuyswNwGuAxcU01yGZuRhoBt4HjAJOAs4A3rVdXK8CpgMnApcDVwP/CBxQtP+WsmP3LdoaD1wIXB0RU3brP0uS1KuYJEqS1L7rMvOpzFxLadTvqcy8MzO3AT8EjimO+3tgYWZel5nbMvMvwI+ANxX7twKHR8SwzFydmX9u74KZ+VBm/qFoZyHwTeDU7Q77Qmauy8xHgUeAX2fm02VxHrPd8R/NzC2ZeQ9wO3AekiS1wyRRkqT2LSv7ftMOfh5SfD8ReFkxRXRNRKwBzqc0igdwLvBaYFFE3BMRJ7V3wYiYHBG3RcTSiFgHfIbSSGBn4gJYXYxatloE7Nfe9SVJMkmUJPVmWaF2ngXuycy9y76GZOalAJn5YGaeQ2kq6v/jhamtO7r+VcBcYFJmDgM+BMQexDaimA7bagKweA/akyT1cCaJkqTebBlwcAXauQ2YHBEXRES/4uv4iDgsIvpHxPkRMTwztwLrgJay6+8TEcPL2hpaHNMYEVOBSysQ3yeLOF5BaWrsDyvQpiSphzJJlCT1Zp8FPlJMD31jZxvJzPXAWZQK1iwGlgKfBwYUh1wALCymj76T0lRUMnMu8D3g6WKa6n7AZcBbgfXANcAtnY2rsBRYXcR1E/DO4rqSJO1QZFZqpo0kSaonETED+G5m7l/rWCRJ3YcjiZIkSZKkNiaJkiRJkqQ2TjeVJEmSJLVxJFGSJEmS1MYkUZIkSZLUxiRRkiRJktTGJFGSJEmS1MYkUZIkSZLUxiRRkiRJktTm/wOL0q2viKFO9gAAAABJRU5ErkJggg==\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy['2014-07-01':'2014-07-07'].plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "dddca9ad9e34435494e0933c218e1579",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:20:40+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb b/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..a6b801603
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,63 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# ডেটা সেটআপ\n",
+    "\n",
+    "এই নোটবুকে, আমরা দেখাবো কীভাবে:\n",
+    "\n",
+    "এই মডিউলের জন্য টাইম সিরিজ ডেটা সেটআপ করতে হয়  \n",
+    "ডেটা ভিজুয়ালাইজ করতে হয়  \n",
+    "এই উদাহরণে ব্যবহৃত ডেটা GEFCom2014 পূর্বাভাস প্রতিযোগিতা থেকে নেওয়া হয়েছে। এটি ২০১২ থেকে ২০১৪ সালের মধ্যে ৩ বছরের ঘণ্টাভিত্তিক বিদ্যুৎ লোড এবং তাপমাত্রার মান নিয়ে গঠিত।\n",
+    "\n",
+    "1তাও হং, পিয়েরে পিনসন, শু ফ্যান, হামিদরেজা জারেইপুর, আলবার্তো ট্রোকোলি এবং রব জে. হাইন্ডম্যান, \"সম্ভাব্য শক্তি পূর্বাভাস: গ্লোবাল এনার্জি ফোরকাস্টিং কম্পিটিশন ২০১৪ এবং তার পরবর্তী সময়\", ইন্টারন্যাশনাল জার্নাল অফ ফোরকাস্টিং, ভলিউম ৩২, নং ৩, পৃষ্ঠা ৮৯৬-৯১৩, জুলাই-সেপ্টেম্বর, ২০১৬।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় রচিত সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5e2bbe594906dce3aaaa736d6dac6683",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:21:24+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md b/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md
new file mode 100644
index 000000000..44005b414
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md
@@ -0,0 +1,407 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2f400075e003e749fdb0d6b3b4787a99",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:38:54+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# ARIMA দিয়ে টাইম সিরিজ পূর্বাভাস
+
+পূর্ববর্তী পাঠে, আপনি টাইম সিরিজ পূর্বাভাস সম্পর্কে কিছু শিখেছেন এবং একটি ডেটাসেট লোড করেছেন যা একটি নির্দিষ্ট সময়কালে বৈদ্যুতিক লোডের ওঠানামা দেখায়।
+
+[![ARIMA পরিচিতি](https://img.youtube.com/vi/IUSk-YDau10/0.jpg)](https://youtu.be/IUSk-YDau10 "ARIMA মডেলের পরিচিতি")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন একটি ভিডিওর জন্য: ARIMA মডেলের সংক্ষিপ্ত পরিচিতি। উদাহরণটি R-এ করা হয়েছে, তবে ধারণাগুলি সার্বজনীন।
+
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/43/)
+
+## পরিচিতি
+
+এই পাঠে, আপনি [ARIMA: *A*uto*R*egressive *I*ntegrated *M*oving *A*verage](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average) ব্যবহার করে মডেল তৈরি করার একটি নির্দিষ্ট পদ্ধতি আবিষ্কার করবেন। ARIMA মডেলগুলি বিশেষভাবে উপযুক্ত এমন ডেটার জন্য যা [non-stationarity](https://wikipedia.org/wiki/Stationary_process) প্রদর্শন করে।
+
+## সাধারণ ধারণা
+
+ARIMA নিয়ে কাজ করতে হলে কিছু ধারণা সম্পর্কে জানা দরকার:
+
+- 🎓 **Stationarity**। পরিসংখ্যানগত প্রেক্ষাপটে, স্টেশনারিটি এমন ডেটাকে বোঝায় যার বিতরণ সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয় না। Non-stationary ডেটা, তখন প্রবণতার কারণে ওঠানামা দেখায় যা বিশ্লেষণ করার জন্য রূপান্তরিত করতে হয়। উদাহরণস্বরূপ, মৌসুমীতা ডেটায় ওঠানামা আনতে পারে এবং এটি 'seasonal-differencing' প্রক্রিয়ার মাধ্যমে দূর করা যেতে পারে।
+
+- 🎓 **[Differencing](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average#Differencing)**। পরিসংখ্যানগত প্রেক্ষাপটে, ডেটাকে ডিফারেন্সিং করা বলতে non-stationary ডেটাকে রূপান্তরিত করে স্টেশনারি করা বোঝায়, এর non-constant প্রবণতা সরিয়ে। "ডিফারেন্সিং টাইম সিরিজের স্তরের পরিবর্তনগুলি সরিয়ে দেয়, প্রবণতা এবং মৌসুমীতা দূর করে এবং ফলস্বরূপ টাইম সিরিজের গড়কে স্থিতিশীল করে।" [Shixiong et al-এর পেপার](https://arxiv.org/abs/1904.07632)
+
+## টাইম সিরিজের প্রেক্ষাপটে ARIMA
+
+ARIMA-এর অংশগুলো বিশ্লেষণ করে দেখা যাক কীভাবে এটি টাইম সিরিজ মডেল করতে এবং পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করে।
+
+- **AR - AutoRegressive**। Autoregressive মডেলগুলি, নাম অনুসারে, ডেটার পূর্ববর্তী মানগুলিকে বিশ্লেষণ করতে এবং সেগুলোর উপর ভিত্তি করে অনুমান করতে 'পেছনে' তাকায়। এই পূর্ববর্তী মানগুলোকে 'lags' বলা হয়। উদাহরণস্বরূপ, মাসিক পেন্সিল বিক্রির ডেটা। প্রতিটি মাসের বিক্রির মোট পরিমাণ ডেটাসেটে একটি 'evolving variable' হিসেবে বিবেচিত হবে। এই মডেলটি তৈরি হয় যেখানে "evolving variable of interest তার নিজস্ব lagged (অর্থাৎ, পূর্ববর্তী) মানগুলোর উপর ভিত্তি করে রিগ্রেস করা হয়।" [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average)
+
+- **I - Integrated**। 'ARMA' মডেলের সাথে তুলনামূলকভাবে, ARIMA-তে 'I' তার *[integrated](https://wikipedia.org/wiki/Order_of_integration)* দিকটি বোঝায়। ডিফারেন্সিং ধাপগুলো প্রয়োগ করে ডেটাকে 'ইন্টিগ্রেটেড' করা হয় যাতে non-stationarity দূর করা যায়।
+
+- **MA - Moving Average**। এই মডেলের [moving-average](https://wikipedia.org/wiki/Moving-average_model) দিকটি বর্তমান এবং পূর্ববর্তী lag মানগুলো পর্যবেক্ষণ করে আউটপুট ভেরিয়েবল নির্ধারণ করে।
+
+মূল কথা: ARIMA ব্যবহার করা হয় টাইম সিরিজ ডেটার বিশেষ ফর্মের সাথে যতটা সম্ভব ঘনিষ্ঠভাবে মডেল ফিট করার জন্য।
+
+## অনুশীলন - একটি ARIMA মডেল তৈরি করুন
+
+এই পাঠের [_/working_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/working) ফোল্ডার খুলুন এবং [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb) ফাইলটি খুঁজুন।
+
+1. `statsmodels` Python লাইব্রেরি লোড করতে নোটবুক চালান; ARIMA মডেলের জন্য এটি প্রয়োজন।
+
+1. প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি লোড করুন।
+
+1. এখন, ডেটা প্লট করার জন্য আরও কিছু দরকারী লাইব্রেরি লোড করুন:
+
+    ```python
+    import os
+    import warnings
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import numpy as np
+    import pandas as pd
+    import datetime as dt
+    import math
+
+    from pandas.plotting import autocorrelation_plot
+    from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
+    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
+    from common.utils import load_data, mape
+    from IPython.display import Image
+
+    %matplotlib inline
+    pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format
+    np.set_printoptions(precision=2)
+    warnings.filterwarnings("ignore") # specify to ignore warning messages
+    ```
+
+1. `/data/energy.csv` ফাইল থেকে ডেটা একটি Pandas ডেটাফ্রেমে লোড করুন এবং দেখুন:
+
+    ```python
+    energy = load_data('./data')[['load']]
+    energy.head(10)
+    ```
+
+1. জানুয়ারি 2012 থেকে ডিসেম্বর 2014 পর্যন্ত সমস্ত উপলব্ধ এনার্জি ডেটা প্লট করুন। এখানে কোনো চমক থাকবে না কারণ আমরা এই ডেটা আগের পাঠে দেখেছি:
+
+    ```python
+    energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    এখন, একটি মডেল তৈরি করা যাক!
+
+### ট্রেনিং এবং টেস্টিং ডেটাসেট তৈরি করুন
+
+এখন আপনার ডেটা লোড হয়েছে, তাই আপনি এটি ট্রেন এবং টেস্ট সেটে ভাগ করতে পারেন। আপনি আপনার মডেলটি ট্রেন সেটে প্রশিক্ষণ দেবেন। সাধারণত, মডেলটি প্রশিক্ষণ শেষ করার পরে, আপনি টেস্ট সেট ব্যবহার করে এর সঠিকতা মূল্যায়ন করবেন। নিশ্চিত করুন যে টেস্ট সেটটি ট্রেন সেটের চেয়ে পরবর্তী সময়কালকে কভার করে যাতে মডেল ভবিষ্যতের সময়কাল থেকে তথ্য না পায়।
+
+1. সেপ্টেম্বর 1 থেকে অক্টোবর 31, 2014 পর্যন্ত দুই মাসের সময়কাল ট্রেন সেটে বরাদ্দ করুন। টেস্ট সেটে নভেম্বর 1 থেকে ডিসেম্বর 31, 2014 পর্যন্ত দুই মাসের সময়কাল অন্তর্ভুক্ত থাকবে:
+
+    ```python
+    train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'
+    test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'
+    ```
+
+    যেহেতু এই ডেটা দৈনিক এনার্জি ব্যবহারের প্রতিফলন করে, তাই এখানে একটি শক্তিশালী মৌসুমী প্যাটার্ন রয়েছে, তবে সাম্প্রতিক দিনের ব্যবহারের সাথে সবচেয়ে বেশি মিল রয়েছে।
+
+1. পার্থক্যগুলো ভিজ্যুয়ালাইজ করুন:
+
+    ```python
+    energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \
+        .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \
+        .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![training and testing data](../../../../translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.bn.png)
+
+    সুতরাং, ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য একটি তুলনামূলকভাবে ছোট সময় উইন্ডো ব্যবহার করা যথেষ্ট হওয়া উচিত।
+
+    > নোট: যেহেতু আমরা ARIMA মডেল ফিট করার জন্য যে ফাংশনটি ব্যবহার করি তা ফিটিংয়ের সময় ইন-স্যাম্পল ভ্যালিডেশন ব্যবহার করে, আমরা ভ্যালিডেশন ডেটা বাদ দেব।
+
+### ট্রেনিংয়ের জন্য ডেটা প্রস্তুত করুন
+
+এখন, আপনাকে ডেটা ফিল্টারিং এবং স্কেলিংয়ের মাধ্যমে ট্রেনিংয়ের জন্য প্রস্তুত করতে হবে। আপনার ডেটাসেটটি শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় সময়কাল এবং কলামগুলো অন্তর্ভুক্ত করতে ফিল্টার করুন এবং ডেটাকে 0,1 এর মধ্যে প্রজেক্ট করার জন্য স্কেলিং করুন।
+
+1. মূল ডেটাসেটটি শুধুমাত্র উল্লেখিত সময়কাল এবং সেট অনুযায়ী প্রয়োজনীয় কলাম 'load' এবং তারিখ অন্তর্ভুক্ত করতে ফিল্টার করুন:
+
+    ```python
+    train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]
+    test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]
+
+    print('Training data shape: ', train.shape)
+    print('Test data shape: ', test.shape)
+    ```
+
+    আপনি ডেটার আকার দেখতে পারেন:
+
+    ```output
+    Training data shape:  (1416, 1)
+    Test data shape:  (48, 1)
+    ```
+
+1. ডেটাকে (0, 1) পরিসরে স্কেল করুন।
+
+    ```python
+    scaler = MinMaxScaler()
+    train['load'] = scaler.fit_transform(train)
+    train.head(10)
+    ```
+
+1. মূল বনাম স্কেল করা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করুন:
+
+    ```python
+    energy[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'original load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)
+    train.rename(columns={'load':'scaled load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![original](../../../../translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.bn.png)
+
+    > মূল ডেটা
+
+    ![scaled](../../../../translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.bn.png)
+
+    > স্কেল করা ডেটা
+
+1. এখন আপনি স্কেল করা ডেটা ক্যালিব্রেট করেছেন, আপনি টেস্ট ডেটা স্কেল করতে পারেন:
+
+    ```python
+    test['load'] = scaler.transform(test)
+    test.head()
+    ```
+
+### ARIMA বাস্তবায়ন করুন
+
+এখন ARIMA বাস্তবায়নের সময়! আপনি আগে ইনস্টল করা `statsmodels` লাইব্রেরি ব্যবহার করবেন।
+
+এখন আপনাকে কয়েকটি ধাপ অনুসরণ করতে হবে:
+
+   1. `SARIMAX()` কল করে এবং মডেল প্যারামিটারগুলো: p, d, এবং q প্যারামিটার, এবং P, D, এবং Q প্যারামিটার পাস করে মডেলটি সংজ্ঞায়িত করুন।
+   2. `fit()` ফাংশন কল করে ট্রেনিং ডেটার জন্য মডেল প্রস্তুত করুন।
+   3. `forecast()` ফাংশন কল করে এবং পূর্বাভাসের ধাপের সংখ্যা (হরাইজন) নির্দিষ্ট করে পূর্বাভাস তৈরি করুন।
+
+> 🎓 এই প্যারামিটারগুলো কী জন্য? একটি ARIMA মডেলে 3টি প্যারামিটার থাকে যা টাইম সিরিজের প্রধান দিকগুলো মডেল করতে সাহায্য করে: মৌসুমীতা, প্রবণতা, এবং শব্দ। এই প্যারামিটারগুলো হলো:
+
+`p`: মডেলের auto-regressive অংশের সাথে সম্পর্কিত প্যারামিটার, যা *পূর্ববর্তী* মানগুলো অন্তর্ভুক্ত করে।
+`d`: মডেলের integrated অংশের সাথে সম্পর্কিত প্যারামিটার, যা টাইম সিরিজে *differencing* (🎓 ডিফারেন্সিং মনে আছে 👆?) প্রয়োগের পরিমাণকে প্রভাবিত করে।
+`q`: মডেলের moving-average অংশের সাথে সম্পর্কিত প্যারামিটার।
+
+> নোট: যদি আপনার ডেটায় মৌসুমী দিক থাকে - যেমন এই ডেটায় আছে - , তাহলে আমরা একটি seasonal ARIMA মডেল (SARIMA) ব্যবহার করি। এই ক্ষেত্রে আপনাকে আরেকটি প্যারামিটার সেট ব্যবহার করতে হবে: `P`, `D`, এবং `Q` যা `p`, `d`, এবং `q` এর মতো একই সম্পর্ক বর্ণনা করে, তবে মডেলের মৌসুমী উপাদানগুলোর সাথে সম্পর্কিত।
+
+1. আপনার পছন্দের হরাইজন মান সেট করুন। চলুন 3 ঘণ্টা চেষ্টা করি:
+
+    ```python
+    # Specify the number of steps to forecast ahead
+    HORIZON = 3
+    print('Forecasting horizon:', HORIZON, 'hours')
+    ```
+
+    ARIMA মডেলের প্যারামিটারগুলোর সেরা মান নির্বাচন করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে কারণ এটি কিছুটা বিষয়ভিত্তিক এবং সময়সাপেক্ষ। আপনি [`pyramid` লাইব্রেরি](https://alkaline-ml.com/pmdarima/0.9.0/modules/generated/pyramid.arima.auto_arima.html) থেকে `auto_arima()` ফাংশন ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করতে পারেন।
+
+1. আপাতত কিছু ম্যানুয়াল নির্বাচন চেষ্টা করুন একটি ভালো মডেল খুঁজে পেতে।
+
+    ```python
+    order = (4, 1, 0)
+    seasonal_order = (1, 1, 0, 24)
+
+    model = SARIMAX(endog=train, order=order, seasonal_order=seasonal_order)
+    results = model.fit()
+
+    print(results.summary())
+    ```
+
+    একটি ফলাফলের টেবিল প্রিন্ট করা হয়।
+
+আপনি আপনার প্রথম মডেল তৈরি করেছেন! এখন এটি মূল্যায়নের একটি উপায় খুঁজে বের করতে হবে।
+
+### আপনার মডেল মূল্যায়ন করুন
+
+আপনার মডেল মূল্যায়ন করতে, আপনি তথাকথিত `walk forward` ভ্যালিডেশন করতে পারেন। বাস্তবে, টাইম সিরিজ মডেলগুলো প্রতিবার নতুন ডেটা উপলব্ধ হলে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এটি মডেলকে প্রতিটি সময় ধাপে সেরা পূর্বাভাস দিতে সক্ষম করে।
+
+টাইম সিরিজের শুরু থেকে এই কৌশল ব্যবহার করে, ট্রেন ডেটা সেটে মডেলটি প্রশিক্ষণ দিন। তারপর পরবর্তী সময় ধাপে একটি পূর্বাভাস তৈরি করুন। পূর্বাভাসটি পরিচিত মানের সাথে মূল্যায়ন করা হয়। তারপর ট্রেনিং সেটটি পরিচিত মানটি অন্তর্ভুক্ত করতে প্রসারিত করা হয় এবং প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করা হয়।
+
+> নোট: আরও দক্ষ প্রশিক্ষণের জন্য আপনার ট্রেনিং সেট উইন্ডো স্থির রাখা উচিত যাতে আপনি প্রতিবার ট্রেনিং সেটে একটি নতুন পর্যবেক্ষণ যোগ করেন, আপনি সেটের শুরু থেকে পর্যবেক্ষণটি সরিয়ে ফেলেন।
+
+এই প্রক্রিয়াটি মডেলটি বাস্তবে কীভাবে কাজ করবে তার আরও শক্তিশালী অনুমান প্রদান করে। তবে, এটি এতগুলো মডেল তৈরি করার গণনা খরচে আসে। যদি ডেটা ছোট হয় বা মডেলটি সহজ হয় তবে এটি গ্রহণযোগ্য, তবে স্কেলে এটি একটি সমস্যা হতে পারে।
+
+Walk-forward validation টাইম সিরিজ মডেল মূল্যায়নের সোনার মান এবং এটি আপনার নিজস্ব প্রকল্পগুলোর জন্য সুপারিশ করা হয়।
+
+1. প্রথমে, প্রতিটি HORIZON ধাপে একটি টেস্ট ডেটা পয়েন্ট তৈরি করুন।
+
+    ```python
+    test_shifted = test.copy()
+
+    for t in range(1, HORIZON+1):
+        test_shifted['load+'+str(t)] = test_shifted['load'].shift(-t, freq='H')
+
+    test_shifted = test_shifted.dropna(how='any')
+    test_shifted.head(5)
+    ```
+
+    |            |          | load | load+1 | load+2 |
+    | ---------- | -------- | ---- | ------ | ------ |
+    | 2014-12-30 | 00:00:00 | 0.33 | 0.29   | 0.27   |
+    | 2014-12-30 | 01:00:00 | 0.29 | 0.27   | 0.27   |
+    | 2014-12-30 | 02:00:00 | 0.27 | 0.27   | 0.30   |
+    | 2014-12-30 | 03:00:00 | 0.27 | 0.30   | 0.41   |
+    | 2014-12-30 | 04:00:00 | 0.30 | 0.41   | 0.57   |
+
+    ডেটা তার horizon পয়েন্ট অনুযায়ী অনুভূমিকভাবে স্থানান্তরিত হয়।
+
+1. এই স্লাইডিং উইন্ডো পদ্ধতি ব্যবহার করে টেস্ট ডেটায় পূর্বাভাস তৈরি করুন টেস্ট ডেটার দৈর্ঘ্যের আকারে একটি লুপে:
+
+    ```python
+    %%time
+    training_window = 720 # dedicate 30 days (720 hours) for training
+
+    train_ts = train['load']
+    test_ts = test_shifted
+
+    history = [x for x in train_ts]
+    history = history[(-training_window):]
+
+    predictions = list()
+
+    order = (2, 1, 0)
+    seasonal_order = (1, 1, 0, 24)
+
+    for t in range(test_ts.shape[0]):
+        model = SARIMAX(endog=history, order=order, seasonal_order=seasonal_order)
+        model_fit = model.fit()
+        yhat = model_fit.forecast(steps = HORIZON)
+        predictions.append(yhat)
+        obs = list(test_ts.iloc[t])
+        # move the training window
+        history.append(obs[0])
+        history.pop(0)
+        print(test_ts.index[t])
+        print(t+1, ': predicted =', yhat, 'expected =', obs)
+    ```
+
+    আপনি প্রশিক্ষণটি ঘটতে দেখতে পারেন:
+
+    ```output
+    2014-12-30 00:00:00
+    1 : predicted = [0.32 0.29 0.28] expected = [0.32945389435989236, 0.2900626678603402, 0.2739480752014323]
+
+    2014-12-30 01:00:00
+    2 : predicted = [0.3  0.29 0.3 ] expected = [0.2900626678603402, 0.2739480752014323, 0.26812891674127126]
+
+    2014-12-30 02:00:00
+    3 : predicted = [0.27 0.28 0.32] expected = [0.2739480752014323, 0.26812891674127126, 0.3025962399283795]
+    ```
+
+1. পূর্বাভাসগুলোকে প্রকৃত লোডের সাথে তুলনা করুন:
+
+    ```python
+    eval_df = pd.DataFrame(predictions, columns=['t+'+str(t) for t in range(1, HORIZON+1)])
+    eval_df['timestamp'] = test.index[0:len(test.index)-HORIZON+1]
+    eval_df = pd.melt(eval_df, id_vars='timestamp', value_name='prediction', var_name='h')
+    eval_df['actual'] = np.array(np.transpose(test_ts)).ravel()
+    eval_df[['prediction', 'actual']] = scaler.inverse_transform(eval_df[['prediction', 'actual']])
+    eval_df.head()
+    ```
+
+    আউটপুট
+    |     |            | timestamp | h   | prediction | actual   |
+    | --- | ---------- | --------- | --- | ---------- | -------- |
+    | 0   | 2014-12-30 | 00:00:00  | t+1 | 3,008.74   | 3,023.00 |
+    | 1   | 2014-12-30 | 01:00:00  | t+1 | 2,955.53   | 2,935.00 |
+    | 2   | 2014-12-30 | 02:00:00  | t+1 | 2,900.17   | 2,899.00 |
+    | 3   | 2014-12-30 | 03:00:00  | t+1 | 2,917.69   | 2,886.00 |
+    | 4   | 2014-12-30 | 04:00:00  | t+1 | 2,946.99   | 2,963.00 |
+
+    ঘণ্টাভিত্তিক ডেটার পূর্বাভাস দেখুন, প্রকৃত লোডের সাথে তুলনা করুন। এটি কতটা সঠিক?
+
+### মডেলের সঠিকতা পরীক্ষা করুন
+
+আপনার মডেলের সঠিকতা পরীক্ষা করুন সমস্ত পূর্বাভাসের উপর এর mean absolute percentage error (MAPE) পরীক্ষা করে।
+> **🧮 গণিত দেখুন**
+>
+> ![MAPE](../../../../translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.bn.png)
+>
+> [MAPE](https://www.linkedin.com/pulse/what-mape-mad-msd-time-series-allameh-statistics/) ব্যবহার করা হয় পূর্বাভাসের সঠিকতা একটি অনুপাত হিসেবে দেখানোর জন্য, যা উপরের সূত্র দ্বারা সংজ্ঞায়িত। প্রকৃত এবং পূর্বাভাসিত মানের পার্থক্য প্রকৃত মান দ্বারা ভাগ করা হয়। 
+>
+> "এই গণনায় প্রাপ্ত মানের পরম মান প্রতিটি পূর্বাভাসিত সময় বিন্দুর জন্য যোগ করা হয় এবং ফিট করা বিন্দুর সংখ্যা n দ্বারা ভাগ করা হয়।" [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error)
+1. কোডে সমীকরণ প্রকাশ করুন:
+
+    ```python
+    if(HORIZON > 1):
+        eval_df['APE'] = (eval_df['prediction'] - eval_df['actual']).abs() / eval_df['actual']
+        print(eval_df.groupby('h')['APE'].mean())
+    ```
+
+1. এক ধাপের MAPE গণনা করুন:
+
+    ```python
+    print('One step forecast MAPE: ', (mape(eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['prediction'], eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['actual']))*100, '%')
+    ```
+
+    এক ধাপের পূর্বাভাস MAPE:  0.5570581332313952 %
+
+1. বহু ধাপের পূর্বাভাস MAPE প্রিন্ট করুন:
+
+    ```python
+    print('Multi-step forecast MAPE: ', mape(eval_df['prediction'], eval_df['actual'])*100, '%')
+    ```
+
+    ```output
+    Multi-step forecast MAPE:  1.1460048657704118 %
+    ```
+
+    একটি সুন্দর কম সংখ্যা সর্বোত্তম: মনে রাখুন, যদি পূর্বাভাসের MAPE 10 হয়, তবে এটি 10% দ্বারা ভুল।
+
+1. তবে সবসময়ই, এই ধরনের সঠিকতা পরিমাপ দৃশ্যত দেখা সহজ, তাই চলুন এটি প্লট করি:
+
+    ```python
+     if(HORIZON == 1):
+        ## Plotting single step forecast
+        eval_df.plot(x='timestamp', y=['actual', 'prediction'], style=['r', 'b'], figsize=(15, 8))
+
+    else:
+        ## Plotting multi step forecast
+        plot_df = eval_df[(eval_df.h=='t+1')][['timestamp', 'actual']]
+        for t in range(1, HORIZON+1):
+            plot_df['t+'+str(t)] = eval_df[(eval_df.h=='t+'+str(t))]['prediction'].values
+
+        fig = plt.figure(figsize=(15, 8))
+        ax = plt.plot(plot_df['timestamp'], plot_df['actual'], color='red', linewidth=4.0)
+        ax = fig.add_subplot(111)
+        for t in range(1, HORIZON+1):
+            x = plot_df['timestamp'][(t-1):]
+            y = plot_df['t+'+str(t)][0:len(x)]
+            ax.plot(x, y, color='blue', linewidth=4*math.pow(.9,t), alpha=math.pow(0.8,t))
+
+        ax.legend(loc='best')
+
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![একটি টাইম সিরিজ মডেল](../../../../translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.bn.png)
+
+🏆 একটি খুব সুন্দর প্লট, যা একটি ভালো সঠিকতার মডেল দেখাচ্ছে। খুব ভালো কাজ!
+
+---
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+টাইম সিরিজ মডেলের সঠিকতা পরীক্ষা করার বিভিন্ন পদ্ধতি নিয়ে গবেষণা করুন। এই পাঠে আমরা MAPE নিয়ে আলোচনা করেছি, তবে আপনি কি অন্য পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন? সেগুলো গবেষণা করুন এবং ব্যাখ্যা করুন। একটি সহায়ক ডকুমেন্ট [এখানে](https://otexts.com/fpp2/accuracy.html) পাওয়া যাবে।
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/44/)
+
+## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন
+
+এই পাঠে ARIMA দিয়ে টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের শুধুমাত্র মৌলিক বিষয়গুলো আলোচনা করা হয়েছে। [এই রিপোজিটরি](https://microsoft.github.io/forecasting/) এবং এর বিভিন্ন মডেল টাইপ নিয়ে গবেষণা করে টাইম সিরিজ মডেল তৈরির অন্যান্য পদ্ধতি শিখে আপনার জ্ঞান আরও গভীর করুন।
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[একটি নতুন ARIMA মডেল](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় রচিত সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md b/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..9c38a263a
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1c814013e10866dfd92cdb32caaae3ac",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:42:53+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একটি নতুন ARIMA মডেল
+
+## নির্দেশনা
+
+আপনি ইতিমধ্যে একটি ARIMA মডেল তৈরি করেছেন, এবার নতুন ডেটা ব্যবহার করে একটি নতুন মডেল তৈরি করুন (ডেটার জন্য [ডিউকের এই ডেটাসেটগুলো](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html) চেষ্টা করুন)। আপনার কাজ একটি নোটবুকে নথিভুক্ত করুন, ডেটা এবং আপনার মডেল ভিজুয়ালাইজ করুন, এবং MAPE ব্যবহার করে এর সঠিকতা পরীক্ষা করুন।
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                                                                             | পর্যাপ্ত                                                 | উন্নতির প্রয়োজন                   |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
+|          | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে একটি নতুন ARIMA মডেল তৈরি, পরীক্ষা এবং ব্যাখ্যা করা হয়েছে, ভিজুয়ালাইজেশন এবং সঠিকতা উল্লেখ করা হয়েছে। | উপস্থাপিত নোটবুকটি নথিভুক্ত নয় বা ত্রুটি রয়েছে         | একটি অসম্পূর্ণ নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md b/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..2e455735f
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:43:45+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md b/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..4ecbf7655
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:43:23+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..a6c9885fa
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1126 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# ARIMA দিয়ে টাইম সিরিজ পূর্বাভাস\n",
+    "\n",
+    "এই নোটবুকে, আমরা দেখাবো কিভাবে:\n",
+    "- ARIMA টাইম সিরিজ পূর্বাভাস মডেলের জন্য টাইম সিরিজ ডেটা প্রস্তুত করতে হয়\n",
+    "- একটি সহজ ARIMA মডেল প্রয়োগ করে টাইম সিরিজের পরবর্তী HORIZON ধাপ (সময় *t+1* থেকে *t+HORIZON* পর্যন্ত) পূর্বাভাস করতে হয়\n",
+    "- মডেল মূল্যায়ন করতে হয়\n",
+    "\n",
+    "এই উদাহরণের ডেটা GEFCom2014 পূর্বাভাস প্রতিযোগিতা থেকে নেওয়া হয়েছে। এটি ২০১২ থেকে ২০১৪ সালের মধ্যে ৩ বছরের ঘণ্টাভিত্তিক বিদ্যুৎ লোড এবং তাপমাত্রার মান নিয়ে গঠিত। কাজটি হলো ভবিষ্যতের বিদ্যুৎ লোডের মান পূর্বাভাস করা। এই উদাহরণে, আমরা কেবল ঐতিহাসিক লোড ডেটা ব্যবহার করে এক ধাপ আগের সময়ের পূর্বাভাস দেখাবো।\n",
+    "\n",
+    "তাও হং, পিয়েরে পিনসন, শু ফ্যান, হামিদরেজা জারেইপুর, আলবার্তো ট্রোকোলি এবং রব জে. হাইন্ডম্যান, \"সম্ভাব্য শক্তি পূর্বাভাস: গ্লোবাল এনার্জি ফোরকাস্টিং কম্পিটিশন ২০১৪ এবং তার পরবর্তী\", ইন্টারন্যাশনাল জার্নাল অফ ফোরকাস্টিং, ভলিউম ৩২, নং ৩, পৃষ্ঠা ৮৯৬-৯১৩, জুলাই-সেপ্টেম্বর, ২০১৬।\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## নির্ভরশীলতা ইনস্টল করুন  \n",
+    "কিছু প্রয়োজনীয় নির্ভরশীলতা ইনস্টল করে শুরু করুন। এই লাইব্রেরিগুলি এবং তাদের সংশ্লিষ্ট সংস্করণগুলি সমাধানের জন্য কার্যকর বলে পরিচিত:  \n",
+    "\n",
+    "* `statsmodels == 0.12.2`  \n",
+    "* `matplotlib == 3.4.2`  \n",
+    "* `scikit-learn == 0.24.2`  \n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "source": [
+    "!pip install statsmodels"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "/bin/sh: pip: command not found\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from pandas.plotting import autocorrelation_plot\n",
+    "from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape\n",
+    "from IPython.display import Image\n",
+    "\n",
+    "%matplotlib inline\n",
+    "pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format\n",
+    "np.set_printoptions(precision=2)\n",
+    "warnings.filterwarnings(\"ignore\") # specify to ignore warning messages\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "source": [
+    "energy = load_data('./data')[['load']]\n",
+    "energy.head(10)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,698.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,558.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,444.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,402.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,403.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 05:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,453.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 06:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,560.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 07:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,719.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 08:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,916.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 09:00:00</th>\n",
+       "      <td>3,105.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                        load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00 2,698.00\n",
+       "2012-01-01 01:00:00 2,558.00\n",
+       "2012-01-01 02:00:00 2,444.00\n",
+       "2012-01-01 03:00:00 2,402.00\n",
+       "2012-01-01 04:00:00 2,403.00\n",
+       "2012-01-01 05:00:00 2,453.00\n",
+       "2012-01-01 06:00:00 2,560.00\n",
+       "2012-01-01 07:00:00 2,719.00\n",
+       "2012-01-01 08:00:00 2,916.00\n",
+       "2012-01-01 09:00:00 3,105.00"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "সমস্ত উপলব্ধ লোড ডেটা (জানুয়ারি ২০১২ থেকে ডিসেম্বর ২০১৪) প্লট করুন\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটাসেট তৈরি করুন\n",
+    "\n",
+    "### প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করা\n",
+    "প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করতে, আপনাকে প্রথমে আপনার ডেটা সংগ্রহ করতে হবে। এটি বিভিন্ন উৎস থেকে আসতে পারে, যেমন ডাটাবেস, API, বা ফাইল। নিশ্চিত করুন যে ডেটা পরিষ্কার এবং সঠিকভাবে লেবেল করা হয়েছে।\n",
+    "\n",
+    "[!TIP] ডেটা সংগ্রহ করার সময়, বিভিন্ন শ্রেণির মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখার চেষ্টা করুন। এটি আপনার মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করবে।\n",
+    "\n",
+    "### ডেটা প্রি-প্রসেসিং\n",
+    "ডেটা প্রি-প্রসেসিং একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ। এটি অন্তর্ভুক্ত করতে পারে:\n",
+    "- অনুপযুক্ত বা অনুপস্থিত মান সরানো\n",
+    "- ডেটা স্কেলিং বা নরমালাইজেশন\n",
+    "- টেক্সট ডেটার ক্ষেত্রে টোকেনাইজেশন এবং স্টপওয়ার্ড সরানো\n",
+    "\n",
+    "[!NOTE] প্রি-প্রসেসিং ধাপগুলি আপনার নির্দিষ্ট ডেটাসেট এবং মডেলের প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করবে।\n",
+    "\n",
+    "### ডেটা বিভাজন\n",
+    "ডেটাকে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেটে বিভক্ত করুন। সাধারণত, ডেটার ৭০-৮০% প্রশিক্ষণের জন্য এবং ২০-৩০% পরীক্ষার জন্য ব্যবহার করা হয়। উদাহরণ:\n",
+    "\n",
+    "```python\n",
+    "train_data, test_data = split_data(data, train_ratio=0.8)\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "[!WARNING] নিশ্চিত করুন যে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেটে ডেটা ওভারল্যাপ না হয়।\n",
+    "\n",
+    "### পরীক্ষার ডেটাসেট তৈরি করা\n",
+    "পরীক্ষার ডেটাসেটটি মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য ব্যবহার করা হয়। এটি প্রশিক্ষণের সময় ব্যবহার করা উচিত নয়। নিশ্চিত করুন যে পরীক্ষার ডেটাসেট প্রশিক্ষণের ডেটাসেটের মতোই বৈচিত্র্যময়।\n",
+    "\n",
+    "[!CAUTION] পরীক্ষার ডেটাসেট খুব ছোট হলে, এটি মডেলের কর্মক্ষমতা সঠিকভাবে মূল্যায়ন করতে পারে না।\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'    "
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Training data shape:  (1416, 1)\n",
+      "Test data shape:  (48, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(10)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.10</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.07</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.05</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.04</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.06</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 05:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.10</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 06:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.19</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 07:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.31</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 08:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.40</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 09:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.48</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load\n",
+       "2014-11-01 00:00:00  0.10\n",
+       "2014-11-01 01:00:00  0.07\n",
+       "2014-11-01 02:00:00  0.05\n",
+       "2014-11-01 03:00:00  0.04\n",
+       "2014-11-01 04:00:00  0.06\n",
+       "2014-11-01 05:00:00  0.10\n",
+       "2014-11-01 06:00:00  0.19\n",
+       "2014-11-01 07:00:00  0.31\n",
+       "2014-11-01 08:00:00  0.40\n",
+       "2014-11-01 09:00:00  0.48"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "মূল বনাম স্কেলড ডেটা:\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "source": [
+    "energy[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'original load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)\n",
+    "train.rename(columns={'load':'scaled load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "চলুন পরীক্ষার ডেটাও স্কেল করি\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.33</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.33\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.29\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.27\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.27\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.30"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "source": [
+    "# Specify the number of steps to forecast ahead\n",
+    "HORIZON = 3\n",
+    "print('Forecasting horizon:', HORIZON, 'hours')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Forecasting horizon: 3 hours\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "source": [
+    "order = (4, 1, 0)\n",
+    "seasonal_order = (1, 1, 0, 24)\n",
+    "\n",
+    "model = SARIMAX(endog=train, order=order, seasonal_order=seasonal_order)\n",
+    "results = model.fit()\n",
+    "\n",
+    "print(results.summary())\n"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "                                     SARIMAX Results                                      \n",
+      "==========================================================================================\n",
+      "Dep. Variable:                               load   No. Observations:                 1416\n",
+      "Model:             SARIMAX(4, 1, 0)x(1, 1, 0, 24)   Log Likelihood                3477.239\n",
+      "Date:                            Thu, 30 Sep 2021   AIC                          -6942.477\n",
+      "Time:                                    14:36:28   BIC                          -6911.050\n",
+      "Sample:                                11-01-2014   HQIC                         -6930.725\n",
+      "                                     - 12-29-2014                                         \n",
+      "Covariance Type:                              opg                                         \n",
+      "==============================================================================\n",
+      "                 coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]\n",
+      "------------------------------------------------------------------------------\n",
+      "ar.L1          0.8403      0.016     52.226      0.000       0.809       0.872\n",
+      "ar.L2         -0.5220      0.034    -15.388      0.000      -0.588      -0.456\n",
+      "ar.L3          0.1536      0.044      3.470      0.001       0.067       0.240\n",
+      "ar.L4         -0.0778      0.036     -2.158      0.031      -0.148      -0.007\n",
+      "ar.S.L24      -0.2327      0.024     -9.718      0.000      -0.280      -0.186\n",
+      "sigma2         0.0004   8.32e-06     47.358      0.000       0.000       0.000\n",
+      "===================================================================================\n",
+      "Ljung-Box (L1) (Q):                   0.05   Jarque-Bera (JB):              1464.60\n",
+      "Prob(Q):                              0.83   Prob(JB):                         0.00\n",
+      "Heteroskedasticity (H):               0.84   Skew:                             0.14\n",
+      "Prob(H) (two-sided):                  0.07   Kurtosis:                         8.02\n",
+      "===================================================================================\n",
+      "\n",
+      "Warnings:\n",
+      "[1] Covariance matrix calculated using the outer product of gradients (complex-step).\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## মডেল মূল্যায়ন করুন\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "প্রতিটি HORIZON ধাপের জন্য একটি পরীক্ষার ডেটা পয়েন্ট তৈরি করুন।\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "source": [
+    "test_shifted = test.copy()\n",
+    "\n",
+    "for t in range(1, HORIZON):\n",
+    "    test_shifted['load+'+str(t)] = test_shifted['load'].shift(-t, freq='H')\n",
+    "    \n",
+    "test_shifted = test_shifted.dropna(how='any')\n",
+    "test_shifted.head(5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "      <th>load+1</th>\n",
+       "      <th>load+2</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.33</td>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "      <td>0.41</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "      <td>0.41</td>\n",
+       "      <td>0.57</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load  load+1  load+2\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.33    0.29    0.27\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.29    0.27    0.27\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.27    0.27    0.30\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.27    0.30    0.41\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.30    0.41    0.57"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 28
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "পরীক্ষার ডেটাতে পূর্বাভাস তৈরি করুন\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 29,
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "training_window = 720 # dedicate 30 days (720 hours) for training\n",
+    "\n",
+    "train_ts = train['load']\n",
+    "test_ts = test_shifted\n",
+    "\n",
+    "history = [x for x in train_ts]\n",
+    "history = history[(-training_window):]\n",
+    "\n",
+    "predictions = list()\n",
+    "\n",
+    "# let's user simpler model for demonstration\n",
+    "order = (2, 1, 0)\n",
+    "seasonal_order = (1, 1, 0, 24)\n",
+    "\n",
+    "for t in range(test_ts.shape[0]):\n",
+    "    model = SARIMAX(endog=history, order=order, seasonal_order=seasonal_order)\n",
+    "    model_fit = model.fit()\n",
+    "    yhat = model_fit.forecast(steps = HORIZON)\n",
+    "    predictions.append(yhat)\n",
+    "    obs = list(test_ts.iloc[t])\n",
+    "    # move the training window\n",
+    "    history.append(obs[0])\n",
+    "    history.pop(0)\n",
+    "    print(test_ts.index[t])\n",
+    "    print(t+1, ': predicted =', yhat, 'expected =', obs)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "2014-12-30 00:00:00\n",
+      "1 : predicted = [0.32 0.29 0.28] expected = [0.32945389435989236, 0.2900626678603402, 0.2739480752014323]\n",
+      "2014-12-30 01:00:00\n",
+      "2 : predicted = [0.3  0.29 0.3 ] expected = [0.2900626678603402, 0.2739480752014323, 0.26812891674127126]\n",
+      "2014-12-30 02:00:00\n",
+      "3 : predicted = [0.27 0.28 0.32] expected = [0.2739480752014323, 0.26812891674127126, 0.3025962399283795]\n",
+      "2014-12-30 03:00:00\n",
+      "4 : predicted = [0.28 0.32 0.42] expected = [0.26812891674127126, 0.3025962399283795, 0.40823634735899716]\n",
+      "2014-12-30 04:00:00\n",
+      "5 : predicted = [0.3  0.39 0.54] expected = [0.3025962399283795, 0.40823634735899716, 0.5689346463742166]\n",
+      "2014-12-30 05:00:00\n",
+      "6 : predicted = [0.4  0.55 0.66] expected = [0.40823634735899716, 0.5689346463742166, 0.6799462846911368]\n",
+      "2014-12-30 06:00:00\n",
+      "7 : predicted = [0.57 0.68 0.75] expected = [0.5689346463742166, 0.6799462846911368, 0.7309758281110115]\n",
+      "2014-12-30 07:00:00\n",
+      "8 : predicted = [0.68 0.75 0.8 ] expected = [0.6799462846911368, 0.7309758281110115, 0.7511190689346463]\n",
+      "2014-12-30 08:00:00\n",
+      "9 : predicted = [0.75 0.8  0.82] expected = [0.7309758281110115, 0.7511190689346463, 0.7636526410026856]\n",
+      "2014-12-30 09:00:00\n",
+      "10 : predicted = [0.77 0.78 0.78] expected = [0.7511190689346463, 0.7636526410026856, 0.7381378692927483]\n",
+      "2014-12-30 10:00:00\n",
+      "11 : predicted = [0.76 0.75 0.74] expected = [0.7636526410026856, 0.7381378692927483, 0.7188898836168307]\n",
+      "2014-12-30 11:00:00\n",
+      "12 : predicted = [0.77 0.76 0.75] expected = [0.7381378692927483, 0.7188898836168307, 0.7090420769919425]\n",
+      "2014-12-30 12:00:00\n",
+      "13 : predicted = [0.7  0.68 0.69] expected = [0.7188898836168307, 0.7090420769919425, 0.7081468218442255]\n",
+      "2014-12-30 13:00:00\n",
+      "14 : predicted = [0.72 0.73 0.76] expected = [0.7090420769919425, 0.7081468218442255, 0.7385854968666068]\n",
+      "2014-12-30 14:00:00\n",
+      "15 : predicted = [0.71 0.73 0.86] expected = [0.7081468218442255, 0.7385854968666068, 0.8478066248880931]\n",
+      "2014-12-30 15:00:00\n",
+      "16 : predicted = [0.73 0.85 0.97] expected = [0.7385854968666068, 0.8478066248880931, 0.9516562220232765]\n",
+      "2014-12-30 16:00:00\n",
+      "17 : predicted = [0.87 0.99 0.97] expected = [0.8478066248880931, 0.9516562220232765, 0.934198746642793]\n",
+      "2014-12-30 17:00:00\n",
+      "18 : predicted = [0.94 0.92 0.86] expected = [0.9516562220232765, 0.934198746642793, 0.8876454789615038]\n",
+      "2014-12-30 18:00:00\n",
+      "19 : predicted = [0.94 0.89 0.82] expected = [0.934198746642793, 0.8876454789615038, 0.8294538943598924]\n",
+      "2014-12-30 19:00:00\n",
+      "20 : predicted = [0.88 0.82 0.71] expected = [0.8876454789615038, 0.8294538943598924, 0.7197851387645477]\n",
+      "2014-12-30 20:00:00\n",
+      "21 : predicted = [0.83 0.72 0.58] expected = [0.8294538943598924, 0.7197851387645477, 0.5747538048343777]\n",
+      "2014-12-30 21:00:00\n",
+      "22 : predicted = [0.72 0.58 0.47] expected = [0.7197851387645477, 0.5747538048343777, 0.4592658907788718]\n",
+      "2014-12-30 22:00:00\n",
+      "23 : predicted = [0.58 0.47 0.39] expected = [0.5747538048343777, 0.4592658907788718, 0.3858549686660697]\n",
+      "2014-12-30 23:00:00\n",
+      "24 : predicted = [0.46 0.38 0.34] expected = [0.4592658907788718, 0.3858549686660697, 0.34377797672336596]\n",
+      "2014-12-31 00:00:00\n",
+      "25 : predicted = [0.38 0.34 0.33] expected = [0.3858549686660697, 0.34377797672336596, 0.32542524619516544]\n",
+      "2014-12-31 01:00:00\n",
+      "26 : predicted = [0.36 0.34 0.34] expected = [0.34377797672336596, 0.32542524619516544, 0.33034914950760963]\n",
+      "2014-12-31 02:00:00\n",
+      "27 : predicted = [0.32 0.32 0.35] expected = [0.32542524619516544, 0.33034914950760963, 0.3706356311548791]\n",
+      "2014-12-31 03:00:00\n",
+      "28 : predicted = [0.32 0.36 0.47] expected = [0.33034914950760963, 0.3706356311548791, 0.470008952551477]\n",
+      "2014-12-31 04:00:00\n",
+      "29 : predicted = [0.37 0.48 0.65] expected = [0.3706356311548791, 0.470008952551477, 0.6145926589077886]\n",
+      "2014-12-31 05:00:00\n",
+      "30 : predicted = [0.48 0.64 0.75] expected = [0.470008952551477, 0.6145926589077886, 0.7247090420769919]\n",
+      "2014-12-31 06:00:00\n",
+      "31 : predicted = [0.63 0.73 0.79] expected = [0.6145926589077886, 0.7247090420769919, 0.786034019695613]\n",
+      "2014-12-31 07:00:00\n",
+      "32 : predicted = [0.71 0.76 0.79] expected = [0.7247090420769919, 0.786034019695613, 0.8012533572068039]\n",
+      "2014-12-31 08:00:00\n",
+      "33 : predicted = [0.79 0.82 0.83] expected = [0.786034019695613, 0.8012533572068039, 0.7994628469113696]\n",
+      "2014-12-31 09:00:00\n",
+      "34 : predicted = [0.82 0.83 0.81] expected = [0.8012533572068039, 0.7994628469113696, 0.780214861235452]\n",
+      "2014-12-31 10:00:00\n",
+      "35 : predicted = [0.8  0.78 0.76] expected = [0.7994628469113696, 0.780214861235452, 0.7587287376902416]\n",
+      "2014-12-31 11:00:00\n",
+      "36 : predicted = [0.77 0.75 0.74] expected = [0.780214861235452, 0.7587287376902416, 0.7367949865711727]\n",
+      "2014-12-31 12:00:00\n",
+      "37 : predicted = [0.77 0.76 0.76] expected = [0.7587287376902416, 0.7367949865711727, 0.7188898836168307]\n",
+      "2014-12-31 13:00:00\n",
+      "38 : predicted = [0.75 0.75 0.78] expected = [0.7367949865711727, 0.7188898836168307, 0.7273948075201431]\n",
+      "2014-12-31 14:00:00\n",
+      "39 : predicted = [0.73 0.75 0.87] expected = [0.7188898836168307, 0.7273948075201431, 0.8299015219337511]\n",
+      "2014-12-31 15:00:00\n",
+      "40 : predicted = [0.74 0.85 0.96] expected = [0.7273948075201431, 0.8299015219337511, 0.909579230080573]\n",
+      "2014-12-31 16:00:00\n",
+      "41 : predicted = [0.83 0.94 0.93] expected = [0.8299015219337511, 0.909579230080573, 0.855863921217547]\n",
+      "2014-12-31 17:00:00\n",
+      "42 : predicted = [0.94 0.93 0.88] expected = [0.909579230080573, 0.855863921217547, 0.7721575649059982]\n",
+      "2014-12-31 18:00:00\n",
+      "43 : predicted = [0.87 0.82 0.77] expected = [0.855863921217547, 0.7721575649059982, 0.7023276633840643]\n",
+      "2014-12-31 19:00:00\n",
+      "44 : predicted = [0.79 0.73 0.63] expected = [0.7721575649059982, 0.7023276633840643, 0.6195165622202325]\n",
+      "2014-12-31 20:00:00\n",
+      "45 : predicted = [0.7  0.59 0.46] expected = [0.7023276633840643, 0.6195165622202325, 0.5425246195165621]\n",
+      "2014-12-31 21:00:00\n",
+      "46 : predicted = [0.6  0.47 0.36] expected = [0.6195165622202325, 0.5425246195165621, 0.4735899731423454]\n",
+      "CPU times: user 12min 15s, sys: 2min 39s, total: 14min 54s\n",
+      "Wall time: 2min 36s\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "scrolled": true
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "ভবিষ্যদ্বাণীকে প্রকৃত লোডের সাথে তুলনা করুন\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 30,
+   "source": [
+    "eval_df = pd.DataFrame(predictions, columns=['t+'+str(t) for t in range(1, HORIZON+1)])\n",
+    "eval_df['timestamp'] = test.index[0:len(test.index)-HORIZON+1]\n",
+    "eval_df = pd.melt(eval_df, id_vars='timestamp', value_name='prediction', var_name='h')\n",
+    "eval_df['actual'] = np.array(np.transpose(test_ts)).ravel()\n",
+    "eval_df[['prediction', 'actual']] = scaler.inverse_transform(eval_df[['prediction', 'actual']])\n",
+    "eval_df.head()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>timestamp</th>\n",
+       "      <th>h</th>\n",
+       "      <th>prediction</th>\n",
+       "      <th>actual</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 00:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>3,008.74</td>\n",
+       "      <td>3,023.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 01:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,955.53</td>\n",
+       "      <td>2,935.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 02:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,900.17</td>\n",
+       "      <td>2,899.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 03:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,917.69</td>\n",
+       "      <td>2,886.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 04:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,946.99</td>\n",
+       "      <td>2,963.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "            timestamp    h  prediction   actual\n",
+       "0 2014-12-30 00:00:00  t+1    3,008.74 3,023.00\n",
+       "1 2014-12-30 01:00:00  t+1    2,955.53 2,935.00\n",
+       "2 2014-12-30 02:00:00  t+1    2,900.17 2,899.00\n",
+       "3 2014-12-30 03:00:00  t+1    2,917.69 2,886.00\n",
+       "4 2014-12-30 04:00:00  t+1    2,946.99 2,963.00"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 30
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "সমস্ত পূর্বাভাসের উপর **গড় পরম শতাংশ ত্রুটি (MAPE)** গণনা করুন\n",
+    "\n",
+    "$$MAPE = \\frac{1}{n} \\sum_{t=1}^{n}|\\frac{actual_t - predicted_t}{actual_t}|$$\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 31,
+   "source": [
+    "if(HORIZON > 1):\n",
+    "    eval_df['APE'] = (eval_df['prediction'] - eval_df['actual']).abs() / eval_df['actual']\n",
+    "    print(eval_df.groupby('h')['APE'].mean())"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "h\n",
+      "t+1   0.01\n",
+      "t+2   0.01\n",
+      "t+3   0.02\n",
+      "Name: APE, dtype: float64\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 32,
+   "source": [
+    "print('One step forecast MAPE: ', (mape(eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['prediction'], eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['actual']))*100, '%')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "One step forecast MAPE:  0.5570581332313952 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 33,
+   "source": [
+    "print('Multi-step forecast MAPE: ', mape(eval_df['prediction'], eval_df['actual'])*100, '%')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Multi-step forecast MAPE:  1.1460048657704118 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "পরীক্ষার সেটের প্রথম সপ্তাহের জন্য পূর্বাভাস বনাম প্রকৃত মানগুলি চিত্রিত করুন\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 34,
+   "source": [
+    "if(HORIZON == 1):\n",
+    "    ## Plotting single step forecast\n",
+    "    eval_df.plot(x='timestamp', y=['actual', 'prediction'], style=['r', 'b'], figsize=(15, 8))\n",
+    "\n",
+    "else:\n",
+    "    ## Plotting multi step forecast\n",
+    "    plot_df = eval_df[(eval_df.h=='t+1')][['timestamp', 'actual']]\n",
+    "    for t in range(1, HORIZON+1):\n",
+    "        plot_df['t+'+str(t)] = eval_df[(eval_df.h=='t+'+str(t))]['prediction'].values\n",
+    "\n",
+    "    fig = plt.figure(figsize=(15, 8))\n",
+    "    ax = plt.plot(plot_df['timestamp'], plot_df['actual'], color='red', linewidth=4.0)\n",
+    "    ax = fig.add_subplot(111)\n",
+    "    for t in range(1, HORIZON+1):\n",
+    "        x = plot_df['timestamp'][(t-1):]\n",
+    "        y = plot_df['t+'+str(t)][0:len(x)]\n",
+    "        ax.plot(x, y, color='blue', linewidth=4*math.pow(.9,t), alpha=math.pow(0.8,t))\n",
+    "    \n",
+    "    ax.legend(loc='best')\n",
+    "    \n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "No handles with labels found to put in legend.\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c193140200b9684da27e3890211391b6",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:18:10+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb b/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..c930e146b
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,57 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "523ec472196307b3c4235337353c9ceb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:20:03+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "এই নোটবুকে, আমরা দেখাবো কীভাবে:\n",
+    "- ARIMA টাইম সিরিজ পূর্বাভাস মডেলের জন্য টাইম সিরিজ ডেটা প্রস্তুত করা যায়\n",
+    "- একটি সাধারণ ARIMA মডেল প্রয়োগ করে টাইম সিরিজে পরবর্তী HORIZON ধাপগুলোর পূর্বাভাস করা যায় (*t+1* থেকে *t+HORIZON* পর্যন্ত)\n",
+    "- মডেল মূল্যায়ন করা যায়\n",
+    "\n",
+    "এই উদাহরণে ব্যবহৃত ডেটা GEFCom2014 পূর্বাভাস প্রতিযোগিতা থেকে নেওয়া হয়েছে। এটি ২০১২ থেকে ২০১৪ সালের মধ্যে ৩ বছরের ঘণ্টাভিত্তিক বিদ্যুৎ লোড এবং তাপমাত্রার মান নিয়ে গঠিত। কাজটি হলো ভবিষ্যতের বিদ্যুৎ লোডের মান পূর্বাভাস করা। এই উদাহরণে, আমরা দেখাবো কীভাবে শুধুমাত্র ঐতিহাসিক লোড ডেটা ব্যবহার করে এক ধাপ সময়ের পূর্বাভাস করা যায়।\n",
+    "\n",
+    "তাও হং, পিয়েরে পিনসন, শু ফ্যান, হামিদরেজা জারেইপুর, আলবার্তো ট্রোকোলি এবং রব জে. হাইন্ডম্যান, \"সম্ভাব্য শক্তি পূর্বাভাস: গ্লোবাল এনার্জি পূর্বাভাস প্রতিযোগিতা ২০১৪ এবং তার পরবর্তী\", ইন্টারন্যাশনাল জার্নাল অফ ফোরকাস্টিং, vol.32, no.3, pp 896-913, জুলাই-সেপ্টেম্বর, ২০১৬।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pip install statsmodels"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/3-SVR/README.md b/translations/bn/7-TimeSeries/3-SVR/README.md
new file mode 100644
index 000000000..57c1d3813
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/3-SVR/README.md
@@ -0,0 +1,393 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "f80e513b3279869e7661e3190cc83076",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:48:50+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# টাইম সিরিজ পূর্বাভাস: সাপোর্ট ভেক্টর রিগ্রেসর
+
+পূর্ববর্তী পাঠে, আপনি ARIMA মডেল ব্যবহার করে টাইম সিরিজ পূর্বাভাস তৈরি করতে শিখেছেন। এখন আপনি সাপোর্ট ভেক্টর রিগ্রেসর মডেল সম্পর্কে জানবেন, যা একটি রিগ্রেসর মডেল এবং ধারাবাহিক ডেটা পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহৃত হয়।
+
+## [পূর্ব-পাঠ কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/51/) 
+
+## পরিচিতি
+
+এই পাঠে, আপনি টাইম সিরিজের জন্য রিগ্রেশন মডেল তৈরি করতে [**SVM**: **S**upport **V**ector **M**achine](https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) এর একটি নির্দিষ্ট পদ্ধতি আবিষ্কার করবেন, যা **SVR: Support Vector Regressor** নামে পরিচিত। 
+
+### টাইম সিরিজের প্রেক্ষাপটে SVR [^1]
+
+টাইম সিরিজ পূর্বাভাসে SVR এর গুরুত্ব বোঝার আগে, কিছু গুরুত্বপূর্ণ ধারণা জানা প্রয়োজন:
+
+- **রিগ্রেশন:** এটি একটি সুপারভাইজড লার্নিং টেকনিক যা প্রদত্ত ইনপুট থেকে ধারাবাহিক মান পূর্বাভাস করতে ব্যবহৃত হয়। এর মূল ধারণা হলো ফিচার স্পেসে একটি রেখা বা কার্ভ ফিট করা যা সর্বাধিক সংখ্যক ডেটা পয়েন্ট ধারণ করে। [আরও জানতে এখানে ক্লিক করুন](https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis)।
+- **সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (SVM):** এটি একটি সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং মডেল যা শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন এবং আউটলায়ার ডিটেকশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। মডেলটি ফিচার স্পেসে একটি হাইপারপ্লেন তৈরি করে, যা শ্রেণীবিভাগের ক্ষেত্রে একটি সীমানা এবং রিগ্রেশনের ক্ষেত্রে একটি সেরা-ফিট রেখা হিসেবে কাজ করে। SVM-এ সাধারণত একটি কের্নেল ফাংশন ব্যবহার করা হয় যা ডেটাসেটকে উচ্চতর মাত্রার স্পেসে রূপান্তরিত করে যাতে সেগুলো সহজে পৃথক করা যায়। [আরও জানতে এখানে ক্লিক করুন](https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine)।
+- **সাপোর্ট ভেক্টর রিগ্রেসর (SVR):** এটি SVM-এর একটি ধরন, যা সর্বাধিক সংখ্যক ডেটা পয়েন্ট ধারণকারী সেরা-ফিট রেখা (SVM-এর ক্ষেত্রে এটি একটি হাইপারপ্লেন) খুঁজে বের করে।
+
+### কেন SVR? [^1]
+
+পূর্ববর্তী পাঠে আপনি ARIMA সম্পর্কে শিখেছেন, যা টাইম সিরিজ ডেটা পূর্বাভাসের জন্য একটি অত্যন্ত সফল পরিসংখ্যানগত রৈখিক পদ্ধতি। তবে, অনেক ক্ষেত্রে টাইম সিরিজ ডেটা *অ-রৈখিকতা* ধারণ করে, যা রৈখিক মডেল দ্বারা চিহ্নিত করা যায় না। এই ধরনের ক্ষেত্রে, রিগ্রেশন টাস্কে ডেটার অ-রৈখিকতা বিবেচনা করার জন্য SVM-এর ক্ষমতা SVR-কে টাইম সিরিজ পূর্বাভাসে সফল করে তোলে।
+
+## অনুশীলন - একটি SVR মডেল তৈরি করুন
+
+ডেটা প্রস্তুতির প্রথম কয়েকটি ধাপ পূর্ববর্তী [ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA) পাঠের মতোই। 
+
+এই পাঠের [_/working_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/3-SVR/working) ফোল্ডার খুলুন এবং [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb) ফাইলটি খুঁজুন।[^2]
+
+1. নোটবুক চালান এবং প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন: [^2]
+
+   ```python
+   import sys
+   sys.path.append('../../')
+   ```
+
+   ```python
+   import os
+   import warnings
+   import matplotlib.pyplot as plt
+   import numpy as np
+   import pandas as pd
+   import datetime as dt
+   import math
+   
+   from sklearn.svm import SVR
+   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
+   from common.utils import load_data, mape
+   ```
+
+2. `/data/energy.csv` ফাইল থেকে ডেটা একটি Pandas ডেটাফ্রেমে লোড করুন এবং দেখুন: [^2]
+
+   ```python
+   energy = load_data('../../data')[['load']]
+   ```
+
+3. জানুয়ারি ২০১২ থেকে ডিসেম্বর ২০১৪ পর্যন্ত সমস্ত এনার্জি ডেটা প্লট করুন: [^2]
+
+   ```python
+   energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+   plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+   plt.ylabel('load', fontsize=12)
+   plt.show()
+   ```
+
+   ![সম্পূর্ণ ডেটা](../../../../translated_images/full-data.a82ec9957e580e976f651a4fc38f280b9229c6efdbe3cfe7c60abaa9486d2cbe.bn.png)
+
+   এখন, আমাদের SVR মডেল তৈরি করা যাক।
+
+### প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটাসেট তৈরি করুন
+
+এখন আপনার ডেটা লোড হয়েছে, তাই আপনি এটি প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা সেটে ভাগ করতে পারেন। এরপর আপনি ডেটাকে পুনরায় আকার দেবেন যাতে এটি টাইম-স্টেপ ভিত্তিক ডেটাসেট তৈরি করে, যা SVR-এর জন্য প্রয়োজন হবে। আপনি আপনার মডেলটি প্রশিক্ষণ সেটে প্রশিক্ষণ দেবেন। মডেলটি প্রশিক্ষণ শেষ করার পরে, আপনি এর সঠিকতা প্রশিক্ষণ সেট, পরীক্ষা সেট এবং সম্পূর্ণ ডেটাসেটে মূল্যায়ন করবেন যাতে সামগ্রিক কার্যকারিতা দেখা যায়। নিশ্চিত করুন যে পরীক্ষা সেটটি প্রশিক্ষণ সেটের পরে সময়ের একটি সময়কাল কভার করে যাতে মডেল ভবিষ্যতের সময়কাল থেকে তথ্য না পায় [^2] (যা *ওভারফিটিং* নামে পরিচিত)।
+
+1. ১ সেপ্টেম্বর থেকে ৩১ অক্টোবর, ২০১৪ পর্যন্ত দুই মাসের সময়কাল প্রশিক্ষণ সেটে বরাদ্দ করুন। পরীক্ষা সেটটি ১ নভেম্বর থেকে ৩১ ডিসেম্বর, ২০১৪ পর্যন্ত দুই মাসের সময়কাল অন্তর্ভুক্ত করবে: [^2]
+
+   ```python
+   train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'
+   test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'
+   ```
+
+2. পার্থক্যগুলো ভিজ্যুয়ালাইজ করুন: [^2]
+
+   ```python
+   energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \
+       .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \
+       .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)
+   plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+   plt.ylabel('load', fontsize=12)
+   plt.show()
+   ```
+
+   ![প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা ডেটা](../../../../translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.bn.png)
+
+### প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা প্রস্তুত করুন
+
+এখন, আপনাকে ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত করতে হবে। এর জন্য ডেটা ফিল্টারিং এবং স্কেলিং করতে হবে। আপনার ডেটাসেট ফিল্টার করুন যাতে শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় সময়কাল এবং কলাম অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং স্কেলিং করুন যাতে ডেটা ০ এবং ১ এর মধ্যে প্রজেক্ট করা যায়।
+
+1. মূল ডেটাসেট ফিল্টার করুন যাতে শুধুমাত্র উল্লেখিত সময়কাল এবং কলাম 'load' এবং তারিখ অন্তর্ভুক্ত থাকে: [^2]
+
+   ```python
+   train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]
+   test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]
+   
+   print('Training data shape: ', train.shape)
+   print('Test data shape: ', test.shape)
+   ```
+
+   ```output
+   Training data shape:  (1416, 1)
+   Test data shape:  (48, 1)
+   ```
+   
+2. প্রশিক্ষণ ডেটা স্কেল করুন যাতে এটি (০, ১) পরিসরে থাকে: [^2]
+
+   ```python
+   scaler = MinMaxScaler()
+   train['load'] = scaler.fit_transform(train)
+   ```
+   
+4. এখন, আপনি পরীক্ষা ডেটা স্কেল করবেন: [^2]
+
+   ```python
+   test['load'] = scaler.transform(test)
+   ```
+
+### টাইম-স্টেপ সহ ডেটা তৈরি করুন [^1]
+
+SVR-এর জন্য, আপনি ইনপুট ডেটাকে `[batch, timesteps]` আকারে রূপান্তরিত করবেন। তাই, আপনি বিদ্যমান `train_data` এবং `test_data` পুনরায় আকার দেবেন যাতে একটি নতুন মাত্রা থাকে যা টাইমস্টেপ নির্দেশ করে। 
+
+```python
+# Converting to numpy arrays
+train_data = train.values
+test_data = test.values
+```
+
+এই উদাহরণের জন্য, আমরা `timesteps = 5` গ্রহণ করি। তাই, মডেলের ইনপুট হবে প্রথম ৪টি টাইমস্টেপের ডেটা, এবং আউটপুট হবে ৫ম টাইমস্টেপের ডেটা।
+
+```python
+timesteps=5
+```
+
+প্রশিক্ষণ ডেটাকে ২D টেনসরে রূপান্তরিত করা:
+
+```python
+train_data_timesteps=np.array([[j for j in train_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(train_data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+train_data_timesteps.shape
+```
+
+```output
+(1412, 5)
+```
+
+পরীক্ষা ডেটাকে ২D টেনসরে রূপান্তরিত করা:
+
+```python
+test_data_timesteps=np.array([[j for j in test_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(test_data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+test_data_timesteps.shape
+```
+
+```output
+(44, 5)
+```
+
+প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটা থেকে ইনপুট এবং আউটপুট নির্বাচন:
+
+```python
+x_train, y_train = train_data_timesteps[:,:timesteps-1],train_data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+x_test, y_test = test_data_timesteps[:,:timesteps-1],test_data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+
+print(x_train.shape, y_train.shape)
+print(x_test.shape, y_test.shape)
+```
+
+```output
+(1412, 4) (1412, 1)
+(44, 4) (44, 1)
+```
+
+### SVR বাস্তবায়ন করুন [^1]
+
+এখন, SVR বাস্তবায়নের সময়। এই বাস্তবায়ন সম্পর্কে আরও জানতে, আপনি [এই ডকুমেন্টেশন](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVR.html) দেখতে পারেন। আমাদের বাস্তবায়নের জন্য, আমরা নিম্নলিখিত ধাপগুলো অনুসরণ করি:
+
+  1. `SVR()` কল করে এবং মডেলের হাইপারপ্যারামিটারগুলো পাস করে মডেল সংজ্ঞায়িত করুন: kernel, gamma, c এবং epsilon
+  2. `fit()` ফাংশন কল করে প্রশিক্ষণ ডেটার জন্য মডেল প্রস্তুত করুন
+  3. `predict()` ফাংশন কল করে পূর্বাভাস তৈরি করুন
+
+এখন আমরা একটি SVR মডেল তৈরি করি। এখানে আমরা [RBF kernel](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#parameters-of-the-rbf-kernel) ব্যবহার করি এবং gamma, C এবং epsilon এর মান যথাক্রমে ০.৫, ১০ এবং ০.০৫ সেট করি।
+
+```python
+model = SVR(kernel='rbf',gamma=0.5, C=10, epsilon = 0.05)
+```
+
+#### প্রশিক্ষণ ডেটায় মডেল ফিট করুন [^1]
+
+```python
+model.fit(x_train, y_train[:,0])
+```
+
+```output
+SVR(C=10, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.05, gamma=0.5,
+    kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)
+```
+
+#### মডেল পূর্বাভাস তৈরি করুন [^1]
+
+```python
+y_train_pred = model.predict(x_train).reshape(-1,1)
+y_test_pred = model.predict(x_test).reshape(-1,1)
+
+print(y_train_pred.shape, y_test_pred.shape)
+```
+
+```output
+(1412, 1) (44, 1)
+```
+
+আপনি আপনার SVR তৈরি করেছেন! এখন আমরা এটি মূল্যায়ন করব।
+
+### আপনার মডেল মূল্যায়ন করুন [^1]
+
+মূল্যায়নের জন্য, প্রথমে আমরা ডেটাকে আমাদের মূল স্কেলে স্কেল ব্যাক করব। এরপর, পারফরম্যান্স পরীক্ষা করতে, আমরা মূল এবং পূর্বাভাসকৃত টাইম সিরিজ প্লট করব এবং MAPE ফলাফল প্রিন্ট করব।
+
+পূর্বাভাসকৃত এবং মূল আউটপুট স্কেল করুন:
+
+```python
+# Scaling the predictions
+y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)
+y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)
+
+print(len(y_train_pred), len(y_test_pred))
+```
+
+```python
+# Scaling the original values
+y_train = scaler.inverse_transform(y_train)
+y_test = scaler.inverse_transform(y_test)
+
+print(len(y_train), len(y_test))
+```
+
+#### প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটায় মডেলের পারফরম্যান্স পরীক্ষা করুন [^1]
+
+আমরা ডেটাসেট থেকে টাইমস্ট্যাম্পগুলো বের করি যাতে আমাদের প্লটের x-অক্ষে দেখানো যায়। মনে রাখবেন যে আমরা প্রথম ```timesteps-1``` মানগুলো প্রথম আউটপুটের জন্য ইনপুট হিসেবে ব্যবহার করছি, তাই আউটপুটের টাইমস্ট্যাম্পগুলো এর পরে শুরু হবে।
+
+```python
+train_timestamps = energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)].index[timesteps-1:]
+test_timestamps = energy[test_start_dt:].index[timesteps-1:]
+
+print(len(train_timestamps), len(test_timestamps))
+```
+
+```output
+1412 44
+```
+
+প্রশিক্ষণ ডেটার জন্য পূর্বাভাস প্লট করুন:
+
+```python
+plt.figure(figsize=(25,6))
+plt.plot(train_timestamps, y_train, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(train_timestamps, y_train_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.title("Training data prediction")
+plt.show()
+```
+
+![প্রশিক্ষণ ডেটার পূর্বাভাস](../../../../translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.bn.png)
+
+প্রশিক্ষণ ডেটার জন্য MAPE প্রিন্ট করুন
+
+```python
+print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE for training data: 1.7195710200875551 %
+```
+
+পরীক্ষা ডেটার জন্য পূর্বাভাস প্লট করুন
+
+```python
+plt.figure(figsize=(10,3))
+plt.plot(test_timestamps, y_test, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(test_timestamps, y_test_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.show()
+```
+
+![পরীক্ষা ডেটার পূর্বাভাস](../../../../translated_images/test-data-predict.8afc47ee7e52874f514ebdda4a798647e9ecf44a97cc927c535246fcf7a28aa9.bn.png)
+
+পরীক্ষা ডেটার জন্য MAPE প্রিন্ট করুন
+
+```python
+print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE for testing data:  1.2623790187854018 %
+```
+
+🏆 আপনি পরীক্ষার ডেটাসেটে খুব ভালো ফলাফল পেয়েছেন!
+
+### সম্পূর্ণ ডেটাসেটে মডেলের পারফরম্যান্স পরীক্ষা করুন [^1]
+
+```python
+# Extracting load values as numpy array
+data = energy.copy().values
+
+# Scaling
+data = scaler.transform(data)
+
+# Transforming to 2D tensor as per model input requirement
+data_timesteps=np.array([[j for j in data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+print("Tensor shape: ", data_timesteps.shape)
+
+# Selecting inputs and outputs from data
+X, Y = data_timesteps[:,:timesteps-1],data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+print("X shape: ", X.shape,"\nY shape: ", Y.shape)
+```
+
+```output
+Tensor shape:  (26300, 5)
+X shape:  (26300, 4) 
+Y shape:  (26300, 1)
+```
+
+```python
+# Make model predictions
+Y_pred = model.predict(X).reshape(-1,1)
+
+# Inverse scale and reshape
+Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred)
+Y = scaler.inverse_transform(Y)
+```
+
+```python
+plt.figure(figsize=(30,8))
+plt.plot(Y, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(Y_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.show()
+```
+
+![সম্পূর্ণ ডেটার পূর্বাভাস](../../../../translated_images/full-data-predict.4f0fed16a131c8f3bcc57a3060039dc7f2f714a05b07b68c513e0fe7fb3d8964.bn.png)
+
+```python
+print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE:  2.0572089029888656 %
+```
+
+🏆 খুব সুন্দর প্লট, যা একটি ভালো সঠিকতা সম্পন্ন মডেল দেখাচ্ছে। খুব ভালো কাজ করেছেন!
+
+---
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+- মডেল তৈরি করার সময় হাইপারপ্যারামিটারগুলো (gamma, C, epsilon) পরিবর্তন করে দেখুন এবং ডেটায় মূল্যায়ন করুন যাতে কোন সেটের হাইপারপ্যারামিটার পরীক্ষার ডেটায় সেরা ফলাফল দেয়। এই হাইপারপ্যারামিটারগুলো সম্পর্কে আরও জানতে, আপনি [এই ডকুমেন্ট](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#parameters-of-the-rbf-kernel) দেখতে পারেন। 
+- মডেলের জন্য বিভিন্ন কের্নেল ফাংশন ব্যবহার করে দেখুন এবং তাদের পারফরম্যান্স ডেটাসেটে বিশ্লেষণ করুন। একটি সহায়ক ডকুমেন্ট [এখানে](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#kernel-functions) পাওয়া যাবে।
+- মডেলের জন্য `timesteps` এর বিভিন্ন মান ব্যবহার করে দেখুন যাতে পূর্বাভাস তৈরি করার জন্য মডেলটি পিছনে তাকাতে পারে।
+
+## [পাঠ-পরবর্তী কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/52/)
+
+## পর্যালোচনা এবং স্ব-অধ্যয়ন
+
+এই পাঠটি টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের জন্য SVR-এর প্রয়োগ পরিচিত করানোর জন্য ছিল। SVR সম্পর্কে আরও পড়তে, আপনি [এই ব্লগ](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/03/support-vector-regression-tutorial-for-machine-learning/) দেখতে পারেন। এই [scikit-learn ডকুমেন্টেশন](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html) SVMs, [SVRs](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#regression) এবং অন্যান্য বাস্তবায়ন বিশদ যেমন বিভিন্ন [কের্নেল ফাংশন](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#kernel-functions) এবং তাদের প্যারামিটার সম্পর্কে আরও ব্যাপক ব্যাখ্যা প্রদান করে।
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[একটি নতুন SVR মডেল](assignment.md)
+
+## ক্রেডিট
+
+[^1]: এই অংশের টেক্সট, কোড এবং আউটপুট [@AnirbanMukherjeeXD](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD) দ্বারা অবদান রাখা হয়েছে।
+[^2]: এই অংশের টেক্সট, কোড এবং আউটপুট [ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA) থেকে নেওয়া হয়েছে।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md b/translations/bn/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..34415dd2e
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md
@@ -0,0 +1,29 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "94aa2fc6154252ae30a3f3740299707a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:51:20+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একটি নতুন SVR মডেল
+
+## নির্দেশাবলী [^1]
+
+এখন যেহেতু আপনি একটি SVR মডেল তৈরি করেছেন, এবার নতুন ডেটা ব্যবহার করে একটি নতুন মডেল তৈরি করুন (ডিউকের [এই ডেটাসেটগুলোর](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html) একটি চেষ্টা করতে পারেন)। আপনার কাজ একটি নোটবুকে ব্যাখ্যা করুন, ডেটা এবং আপনার মডেল ভিজুয়ালাইজ করুন এবং উপযুক্ত প্লট এবং MAPE ব্যবহার করে এর সঠিকতা পরীক্ষা করুন। এছাড়াও বিভিন্ন হাইপারপ্যারামিটার পরিবর্তন করে দেখুন এবং টাইমস্টেপের জন্য বিভিন্ন মান ব্যবহার করে চেষ্টা করুন।
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড [^1]
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                     | পর্যাপ্ত                                                  | উন্নতির প্রয়োজন                   |
+| -------- | ---------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
+|          | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে একটি SVR মডেল তৈরি, পরীক্ষা এবং ভিজুয়ালাইজেশন সহ ব্যাখ্যা করা হয়েছে এবং সঠিকতা উল্লেখ করা হয়েছে। | উপস্থাপিত নোটবুকটি ব্যাখ্যা করা হয়নি বা ত্রুটি রয়েছে। | একটি অসম্পূর্ণ নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে। |
+
+
+
+[^1]:এই অংশের লেখা [ARIMA-এর অ্যাসাইনমেন্ট](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md) থেকে ভিত্তি করে তৈরি।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখুন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..a2baa011c
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1029 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fv9OoQsMFk5A"
+   },
+   "source": [
+    "# সাপোর্ট ভেক্টর রিগ্রেসর ব্যবহার করে টাইম সিরিজ পূর্বাভাস\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "এই নোটবুকে আমরা দেখাবো কীভাবে:\n",
+    "\n",
+    "- ২ডি টাইম সিরিজ ডেটা প্রস্তুত করা যায় একটি SVM রিগ্রেসর মডেল প্রশিক্ষণের জন্য  \n",
+    "- RBF কার্নেল ব্যবহার করে SVR বাস্তবায়ন করা  \n",
+    "- প্লট এবং MAPE ব্যবহার করে মডেল মূল্যায়ন করা  \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## মডিউল আমদানি\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "sys.path.append('../../')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "id": "M687KNlQFp0-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from sklearn.svm import SVR\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Cj-kfVdMGjWP"
+   },
+   "source": [
+    "## ডেটা প্রস্তুত করা\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8fywSjC6GsRz"
+   },
+   "source": [
+    "### ডেটা লোড করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "aBDkEB11Fumg",
+    "outputId": "99cf7987-0509-4b73-8cc2-75d7da0d2740"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2698.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2558.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2444.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2402.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2403.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy = load_data('../../data')[['load']]\n",
+    "energy.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "O0BWP13rGnh4"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 486
+    },
+    "id": "hGaNPKu_Gidk",
+    "outputId": "7f89b326-9057-4f49-efbe-cb100ebdf76d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IPuNor4eGwYY"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "id": "ysvsNyONGt0Q"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 548
+    },
+    "id": "SsfdLoPyGy9w",
+    "outputId": "d6d6c25b-b1f4-47e5-91d1-707e043237d7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XbFTqBw6G1Ch"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "এখন, আপনাকে আপনার ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত করতে ফিল্টারিং এবং স্কেলিং সম্পাদন করতে হবে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cYivRdQpHDj3",
+    "outputId": "a138f746-461c-4fd6-bfa6-0cee094c4aa1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Training data shape:  (1416, 1)\n",
+      "Test data shape:  (48, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ডেটাকে (0, 1) পরিসরে স্কেল করুন।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "3DNntGQnZX8G",
+    "outputId": "210046bc-7a66-4ccd-d70d-aa4a7309949c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.101611</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.065801</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.046106</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.042525</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.059087</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                         load\n",
+       "2014-11-01 00:00:00  0.101611\n",
+       "2014-11-01 01:00:00  0.065801\n",
+       "2014-11-01 02:00:00  0.046106\n",
+       "2014-11-01 03:00:00  0.042525\n",
+       "2014-11-01 04:00:00  0.059087"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 206
+    },
+    "id": "26Yht-rzZexe",
+    "outputId": "20326077-a38a-4e78-cc5b-6fd7af95d301"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.329454</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.290063</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.273948</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.268129</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.302596</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                         load\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.329454\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.290063\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.273948\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.268129\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.302596"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "x0n6jqxOQ41Z"
+   },
+   "source": [
+    "### সময়-ধাপ সহ ডেটা তৈরি করা\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fdmxTZtOQ8xs"
+   },
+   "source": [
+    "আমাদের SVR-এর জন্য, আমরা ইনপুট ডেটাকে `[batch, timesteps]` আকারে রূপান্তর করি। তাই, আমরা বিদ্যমান `train_data` এবং `test_data`-কে পুনরায় আকার দিই যাতে একটি নতুন dimension থাকে যা timesteps নির্দেশ করে। আমাদের উদাহরণের জন্য, আমরা `timesteps = 5` গ্রহণ করি। সুতরাং, মডেলের ইনপুট হবে প্রথম ৪টি timestep-এর ডেটা, এবং আউটপুট হবে ৫ম timestep-এর ডেটা।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {
+    "id": "Rpju-Sc2HFm0"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting to numpy arrays\n",
+    "\n",
+    "train_data = train.values\n",
+    "test_data = test.values"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Selecting the timesteps\n",
+    "\n",
+    "timesteps=5"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "O-JrsrsVJhUQ",
+    "outputId": "c90dbe71-bacc-4ec4-b452-f82fe5aefaef"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(1412, 5)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 12,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Converting data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "train_data_timesteps=np.array([[j for j in train_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(train_data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "train_data_timesteps.shape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "exJD8AI7KE4g",
+    "outputId": "ce90260c-f327-427d-80f2-77307b5a6318"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(44, 5)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Converting test data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "test_data_timesteps=np.array([[j for j in test_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(test_data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "test_data_timesteps.shape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {
+    "id": "2u0R2sIsLuq5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1412, 4) (1412, 1)\n",
+      "(44, 4) (44, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "x_train, y_train = train_data_timesteps[:,:timesteps-1],train_data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "x_test, y_test = test_data_timesteps[:,:timesteps-1],test_data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "\n",
+    "print(x_train.shape, y_train.shape)\n",
+    "print(x_test.shape, y_test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8wIPOtAGLZlh"
+   },
+   "source": [
+    "## এসভিআর মডেল তৈরি করা\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {
+    "id": "EhA403BEPEiD"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create model using RBF kernel\n",
+    "\n",
+    "model = SVR(kernel='rbf',gamma=0.5, C=10, epsilon = 0.05)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GS0UA3csMbqp",
+    "outputId": "d86b6f05-5742-4c1d-c2db-c40510bd4f0d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "SVR(C=10, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.05, gamma=0.5,\n",
+       "    kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 16,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Fit model on training data\n",
+    "\n",
+    "model.fit(x_train, y_train[:,0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Rz_x8S3UrlcF"
+   },
+   "source": [
+    "### মডেল পূর্বাভাস তৈরি করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XR0gnt3MnuYS",
+    "outputId": "157e40ab-9a23-4b66-a885-0d52a24b2364"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1412, 1) (44, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Making predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = model.predict(x_train).reshape(-1,1)\n",
+    "y_test_pred = model.predict(x_test).reshape(-1,1)\n",
+    "\n",
+    "print(y_train_pred.shape, y_test_pred.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "_2epncg-SGzr"
+   },
+   "source": [
+    "## মডেলের কার্যক্ষমতা বিশ্লেষণ\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Scaling the predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)\n",
+    "y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)\n",
+    "\n",
+    "print(len(y_train_pred), len(y_test_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xmm_YLXhq7gV",
+    "outputId": "18392f64-4029-49ac-c71a-a4e2411152a1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Scaling the original values\n",
+    "\n",
+    "y_train = scaler.inverse_transform(y_train)\n",
+    "y_test = scaler.inverse_transform(y_test)\n",
+    "\n",
+    "print(len(y_train), len(y_test))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "u3LBj93coHEi",
+    "outputId": "d4fd49e8-8c6e-4bb0-8ef9-ca0b26d725b4"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Extract the timesteps for x-axis\n",
+    "\n",
+    "train_timestamps = energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)].index[timesteps-1:]\n",
+    "test_timestamps = energy[test_start_dt:].index[timesteps-1:]\n",
+    "\n",
+    "print(len(train_timestamps), len(test_timestamps))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1800x432 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(25,6))\n",
+    "plt.plot(train_timestamps, y_train, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(train_timestamps, y_train_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.title(\"Training data prediction\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "LnhzcnYtXHCm",
+    "outputId": "f5f0d711-f18b-4788-ad21-d4470ea2c02b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE for training data:  1.7195710200875551 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 225
+    },
+    "id": "53Q02FoqQH4V",
+    "outputId": "53e2d59b-5075-4765-ad9e-aed56c966583"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x216 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,3))\n",
+    "plt.plot(test_timestamps, y_test, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(test_timestamps, y_test_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "clOAUH-SXCJG",
+    "outputId": "a3aa85ff-126a-4a4a-cd9e-90b9cc465ef5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE for testing data:  1.2623790187854018 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "DHlKvVCId5ue"
+   },
+   "source": [
+    "## সম্পূর্ণ ডেটাসেট পূর্বাভাস\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cOFJ45vreO0N",
+    "outputId": "35628e33-ecf9-4966-8036-f7ea86db6f16"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Tensor shape:  (26300, 5)\n",
+      "X shape:  (26300, 4) \n",
+      "Y shape:  (26300, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Extracting load values as numpy array\n",
+    "data = energy.copy().values\n",
+    "\n",
+    "# Scaling\n",
+    "data = scaler.transform(data)\n",
+    "\n",
+    "# Transforming to 2D tensor as per model input requirement\n",
+    "data_timesteps=np.array([[j for j in data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "print(\"Tensor shape: \", data_timesteps.shape)\n",
+    "\n",
+    "# Selecting inputs and outputs from data\n",
+    "X, Y = data_timesteps[:,:timesteps-1],data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "print(\"X shape: \", X.shape,\"\\nY shape: \", Y.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {
+    "id": "ESSAdQgwexIi"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make model predictions\n",
+    "Y_pred = model.predict(X).reshape(-1,1)\n",
+    "\n",
+    "# Inverse scale and reshape\n",
+    "Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred)\n",
+    "Y = scaler.inverse_transform(Y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 328
+    },
+    "id": "M_qhihN0RVVX",
+    "outputId": "a89cb23e-1d35-437f-9d63-8b8907e12f80"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 2160x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(30,8))\n",
+    "plt.plot(Y, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(Y_pred, color = 'blue', linewidth=1)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AcN7pMYXVGTK",
+    "outputId": "7e1c2161-47ce-496c-9d86-7ad9ae0df770"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE:  2.0572089029888656 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "accelerator": "GPU",
+  "colab": {
+   "collapsed_sections": [],
+   "name": "Recurrent_Neural_Networks.ipynb",
+   "provenance": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f8f3967282314d3995245835bdaa8418",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:22:14+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb b/translations/bn/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..3d401a38c
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,705 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fv9OoQsMFk5A"
+   },
+   "source": [
+    "# সাপোর্ট ভেক্টর রিগ্রেসর ব্যবহার করে টাইম সিরিজ পূর্বাভাস\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "এই নোটবুকে, আমরা দেখাবো কীভাবে:\n",
+    "\n",
+    "- ২ডি টাইম সিরিজ ডেটা প্রস্তুত করতে হয় একটি SVM রিগ্রেসর মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য  \n",
+    "- RBF কার্নেল ব্যবহার করে SVR বাস্তবায়ন করা  \n",
+    "- প্লট এবং MAPE ব্যবহার করে মডেল মূল্যায়ন করা  \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## মডিউল আমদানি\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "sys.path.append('../../')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "id": "M687KNlQFp0-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from sklearn.svm import SVR\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Cj-kfVdMGjWP"
+   },
+   "source": [
+    "## ডেটা প্রস্তুত করা\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8fywSjC6GsRz"
+   },
+   "source": [
+    "### ডেটা লোড করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "aBDkEB11Fumg",
+    "outputId": "99cf7987-0509-4b73-8cc2-75d7da0d2740"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2698.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2558.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2444.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2402.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2403.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy = load_data('../../data')[['load']]\n",
+    "energy.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "O0BWP13rGnh4"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 486
+    },
+    "id": "hGaNPKu_Gidk",
+    "outputId": "7f89b326-9057-4f49-efbe-cb100ebdf76d"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IPuNor4eGwYY"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ysvsNyONGt0Q"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 548
+    },
+    "id": "SsfdLoPyGy9w",
+    "outputId": "d6d6c25b-b1f4-47e5-91d1-707e043237d7"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XbFTqBw6G1Ch"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "এখন, আপনাকে আপনার ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত করতে ফিল্টারিং এবং স্কেলিং সম্পাদন করতে হবে।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cYivRdQpHDj3",
+    "outputId": "a138f746-461c-4fd6-bfa6-0cee094c4aa1"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ডেটাকে (0, 1) পরিসরে স্কেল করুন।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "3DNntGQnZX8G",
+    "outputId": "210046bc-7a66-4ccd-d70d-aa4a7309949c"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 206
+    },
+    "id": "26Yht-rzZexe",
+    "outputId": "20326077-a38a-4e78-cc5b-6fd7af95d301"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "x0n6jqxOQ41Z"
+   },
+   "source": [
+    "### সময়-ধাপ সহ ডেটা তৈরি করা\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fdmxTZtOQ8xs"
+   },
+   "source": [
+    "আমাদের SVR-এর জন্য, আমরা ইনপুট ডেটাকে `[batch, timesteps]` আকারে রূপান্তর করি। তাই, আমরা বিদ্যমান `train_data` এবং `test_data`-কে পুনরায় আকার দিই যাতে একটি নতুন dimension থাকে যা timesteps নির্দেশ করে। আমাদের উদাহরণের জন্য, আমরা `timesteps = 5` গ্রহণ করি। সুতরাং, মডেলের ইনপুট হবে প্রথম ৪টি timestep-এর ডেটা, এবং আউটপুট হবে ৫ম timestep-এর ডেটা।\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Rpju-Sc2HFm0"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting to numpy arrays\n",
+    "\n",
+    "train_data = train.values\n",
+    "test_data = test.values"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Selecting the timesteps\n",
+    "\n",
+    "timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "O-JrsrsVJhUQ",
+    "outputId": "c90dbe71-bacc-4ec4-b452-f82fe5aefaef"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "train_data_timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "exJD8AI7KE4g",
+    "outputId": "ce90260c-f327-427d-80f2-77307b5a6318"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting test data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "test_data_timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "2u0R2sIsLuq5"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "x_train, y_train = None\n",
+    "x_test, y_test = None\n",
+    "\n",
+    "print(x_train.shape, y_train.shape)\n",
+    "print(x_test.shape, y_test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8wIPOtAGLZlh"
+   },
+   "source": [
+    "## এসভিআর মডেল তৈরি করা\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "EhA403BEPEiD"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create model using RBF kernel\n",
+    "\n",
+    "model = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GS0UA3csMbqp",
+    "outputId": "d86b6f05-5742-4c1d-c2db-c40510bd4f0d"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Fit model on training data"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Rz_x8S3UrlcF"
+   },
+   "source": [
+    "### মডেল পূর্বাভাস তৈরি করুন\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XR0gnt3MnuYS",
+    "outputId": "157e40ab-9a23-4b66-a885-0d52a24b2364"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Making predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = None\n",
+    "y_test_pred = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "_2epncg-SGzr"
+   },
+   "source": [
+    "## মডেলের কার্যক্ষমতা বিশ্লেষণ\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Scaling the predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)\n",
+    "y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xmm_YLXhq7gV",
+    "outputId": "18392f64-4029-49ac-c71a-a4e2411152a1"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Scaling the original values\n",
+    "\n",
+    "y_train = scaler.inverse_transform(y_train)\n",
+    "y_test = scaler.inverse_transform(y_test)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "u3LBj93coHEi",
+    "outputId": "d4fd49e8-8c6e-4bb0-8ef9-ca0b26d725b4"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Extract the timesteps for x-axis\n",
+    "\n",
+    "train_timestamps = None\n",
+    "test_timestamps = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(25,6))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.title(\"Training data prediction\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "LnhzcnYtXHCm",
+    "outputId": "f5f0d711-f18b-4788-ad21-d4470ea2c02b"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 225
+    },
+    "id": "53Q02FoqQH4V",
+    "outputId": "53e2d59b-5075-4765-ad9e-aed56c966583"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,3))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "clOAUH-SXCJG",
+    "outputId": "a3aa85ff-126a-4a4a-cd9e-90b9cc465ef5"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "DHlKvVCId5ue"
+   },
+   "source": [
+    "## সম্পূর্ণ ডেটাসেট পূর্বাভাস\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cOFJ45vreO0N",
+    "outputId": "35628e33-ecf9-4966-8036-f7ea86db6f16"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Extracting load values as numpy array\n",
+    "data = None\n",
+    "\n",
+    "# Scaling\n",
+    "data = None\n",
+    "\n",
+    "# Transforming to 2D tensor as per model input requirement\n",
+    "data_timesteps=None\n",
+    "\n",
+    "# Selecting inputs and outputs from data\n",
+    "X, Y = None, None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ESSAdQgwexIi"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make model predictions\n",
+    "\n",
+    "# Inverse scale and reshape\n",
+    "Y_pred = None\n",
+    "Y = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 328
+    },
+    "id": "M_qhihN0RVVX",
+    "outputId": "a89cb23e-1d35-437f-9d63-8b8907e12f80"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(30,8))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AcN7pMYXVGTK",
+    "outputId": "7e1c2161-47ce-496c-9d86-7ad9ae0df770"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় থাকা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "accelerator": "GPU",
+  "colab": {
+   "collapsed_sections": [],
+   "name": "Recurrent_Neural_Networks.ipynb",
+   "provenance": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "e86ce102239a14c44585623b9b924a74",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:23:56+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/7-TimeSeries/README.md b/translations/bn/7-TimeSeries/README.md
new file mode 100644
index 000000000..c7ceb886c
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/7-TimeSeries/README.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "61342603bad8acadbc6b2e4e3aab3f66",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:38:07+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের পরিচিতি
+
+টাইম সিরিজ পূর্বাভাস কী? এটি অতীতের প্রবণতা বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যতের ঘটনা পূর্বাভাস দেওয়ার একটি পদ্ধতি।
+
+## আঞ্চলিক বিষয়: বিশ্বব্যাপী বিদ্যুৎ ব্যবহার ✨
+
+এই দুটি পাঠে, আপনাকে টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের সাথে পরিচয় করানো হবে, যা মেশিন লার্নিংয়ের একটি তুলনামূলকভাবে কম পরিচিত ক্ষেত্র হলেও শিল্প এবং ব্যবসায়িক প্রয়োগসহ অন্যান্য ক্ষেত্রে অত্যন্ত মূল্যবান। যদিও নিউরাল নেটওয়ার্ক এই মডেলগুলোর কার্যকারিতা বাড়াতে ব্যবহার করা যেতে পারে, আমরা এগুলোকে ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিংয়ের প্রেক্ষাপটে অধ্যয়ন করব, যেখানে মডেলগুলো অতীতের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের কর্মক্ষমতা পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করে।
+
+আমাদের আঞ্চলিক ফোকাস হলো বিশ্বব্যাপী বিদ্যুৎ ব্যবহার, যা একটি আকর্ষণীয় ডেটাসেট যা অতীতের লোডের প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের বিদ্যুৎ ব্যবহারের পূর্বাভাস সম্পর্কে শেখার সুযোগ দেয়। আপনি দেখতে পাবেন যে এই ধরনের পূর্বাভাস ব্যবসায়িক পরিবেশে কতটা কার্যকর হতে পারে।
+
+![electric grid](../../../translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.bn.jpg)
+
+ছবি [Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) কর্তৃক, রাজস্থানের একটি রাস্তায় বৈদ্যুতিক টাওয়ারের। [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) থেকে নেওয়া।
+
+## পাঠসমূহ
+
+1. [টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের পরিচিতি](1-Introduction/README.md)
+2. [ARIMA টাইম সিরিজ মডেল তৈরি করা](2-ARIMA/README.md)
+3. [টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের জন্য সাপোর্ট ভেক্টর রিগ্রেসর তৈরি করা](3-SVR/README.md)
+
+## কৃতজ্ঞতা
+
+"টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের পরিচিতি" ⚡️ দিয়ে লিখেছেন [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) এবং [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)। নোটবুকগুলো প্রথমে অনলাইনে প্রকাশিত হয়েছিল [Azure "Deep Learning For Time Series" রিপোতে](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting), যা মূলত Francesca Lazzeri লিখেছিলেন। SVR পাঠটি লিখেছেন [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD)।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md
new file mode 100644
index 000000000..841743368
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md
@@ -0,0 +1,258 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "0ffe994d1cc881bdeb49226a064116e5",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:04:03+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এবং কিউ-লার্নিং এর পরিচিতি
+
+![মেশিন লার্নিং-এ রিইনফোর্সমেন্টের সারাংশ একটি স্কেচনোটে](../../../../translated_images/ml-reinforcement.94024374d63348dbb3571c343ca7ddabef72adac0b8086d47164b769ba3a8a1d.bn.png)
+> স্কেচনোট: [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং তিনটি গুরুত্বপূর্ণ ধারণার উপর ভিত্তি করে কাজ করে: এজেন্ট, কিছু স্টেট এবং প্রতিটি স্টেটের জন্য একটি অ্যাকশনের সেট। নির্দিষ্ট স্টেটে একটি অ্যাকশন সম্পাদন করার মাধ্যমে, এজেন্ট একটি রিওয়ার্ড পায়। আবার কল্পনা করুন কম্পিউটার গেম সুপার মারিও। আপনি মারিও, আপনি একটি গেম লেভেলে আছেন, একটি খাদের কিনারায় দাঁড়িয়ে। আপনার উপরে একটি কয়েন। আপনি মারিও হিসেবে, একটি গেম লেভেলে, একটি নির্দিষ্ট অবস্থানে আছেন ... এটিই আপনার স্টেট। ডানদিকে এক ধাপ এগোনো (একটি অ্যাকশন) আপনাকে খাদে ফেলে দেবে, এবং এটি আপনাকে একটি কম সংখ্যাসূচক স্কোর দেবে। তবে, জাম্প বাটন চাপলে আপনি একটি পয়েন্ট পাবেন এবং বেঁচে থাকবেন। এটি একটি ইতিবাচক ফলাফল এবং এটি আপনাকে একটি ইতিবাচক সংখ্যাসূচক স্কোর দেবে।
+
+রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এবং একটি সিমুলেটর (গেম) ব্যবহার করে, আপনি গেমটি খেলার কৌশল শিখতে পারেন যাতে আপনি বেঁচে থাকতে পারেন এবং যত বেশি সম্ভব পয়েন্ট অর্জন করতে পারেন।
+
+[![রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর পরিচিতি](https://img.youtube.com/vi/lDq_en8RNOo/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=lDq_en8RNOo)
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে Dmitry এর রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং নিয়ে আলোচনা শুনুন
+
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/45/)
+
+## প্রয়োজনীয়তা এবং সেটআপ
+
+এই পাঠে, আমরা পাইথন কোড নিয়ে কিছু পরীক্ষা করব। আপনাকে এই পাঠের জুপিটার নোটবুক কোড চালাতে সক্ষম হতে হবে, হয় আপনার কম্পিউটারে অথবা ক্লাউডে।
+
+আপনি [পাঠের নোটবুকটি](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb) খুলে এই পাঠটি অনুসরণ করতে পারেন।
+
+> **নোট:** যদি আপনি ক্লাউড থেকে এই কোডটি খুলে থাকেন, তবে আপনাকে [`rlboard.py`](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py) ফাইলটিও আনতে হবে, যা নোটবুক কোডে ব্যবহৃত হয়। এটি নোটবুকের একই ডিরেক্টরিতে যোগ করুন।
+
+## পরিচিতি
+
+এই পাঠে, আমরা **[Peter and the Wolf](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf)** এর জগৎ অন্বেষণ করব, যা রাশিয়ান সুরকার [Sergei Prokofiev](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev) এর একটি সঙ্গীতধর্মী রূপকথা দ্বারা অনুপ্রাণিত। আমরা **রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং** ব্যবহার করব যাতে পিটার তার পরিবেশ অন্বেষণ করতে পারে, সুস্বাদু আপেল সংগ্রহ করতে পারে এবং নেকড়ের সাথে দেখা এড়াতে পারে।
+
+**রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং** (RL) একটি শেখার কৌশল যা আমাদেরকে একটি **এজেন্ট** এর **পরিবেশে** একটি সর্বোত্তম আচরণ শেখার সুযোগ দেয়, অনেক পরীক্ষা চালানোর মাধ্যমে। এই পরিবেশে একটি এজেন্টের একটি **লক্ষ্য** থাকা উচিত, যা একটি **রিওয়ার্ড ফাংশন** দ্বারা সংজ্ঞায়িত।
+
+## পরিবেশ
+
+সরলতার জন্য, পিটারের জগৎকে একটি `width` x `height` আকারের বর্গাকার বোর্ড হিসেবে বিবেচনা করা যাক, যেমন:
+
+![পিটারের পরিবেশ](../../../../translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.bn.png)
+
+এই বোর্ডের প্রতিটি সেল হতে পারে:
+
+* **মাটি**, যেখানে পিটার এবং অন্যান্য প্রাণীরা হাঁটতে পারে।
+* **পানি**, যেখানে হাঁটা সম্ভব নয়।
+* একটি **গাছ** বা **ঘাস**, যেখানে বিশ্রাম নেওয়া যায়।
+* একটি **আপেল**, যা পিটারের জন্য খাওয়ার উপযোগী।
+* একটি **নেকড়ে**, যা বিপজ্জনক এবং এড়িয়ে চলা উচিত।
+
+একটি পৃথক পাইথন মডিউল, [`rlboard.py`](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py), এই পরিবেশের সাথে কাজ করার কোড ধারণ করে। যেহেতু এই কোডটি আমাদের ধারণাগুলি বোঝার জন্য গুরুত্বপূর্ণ নয়, আমরা মডিউলটি ইমপোর্ট করব এবং একটি নমুনা বোর্ড তৈরি করতে এটি ব্যবহার করব (কোড ব্লক 1):
+
+```python
+from rlboard import *
+
+width, height = 8,8
+m = Board(width,height)
+m.randomize(seed=13)
+m.plot()
+```
+
+এই কোডটি পরিবেশের একটি ছবি প্রিন্ট করবে যা উপরের ছবির মতো।
+
+## অ্যাকশন এবং পলিসি
+
+আমাদের উদাহরণে, পিটারের লক্ষ্য হবে আপেল খুঁজে পাওয়া, নেকড়ে এবং অন্যান্য বাধা এড়িয়ে। এটি করতে, সে মূলত হাঁটতে পারে যতক্ষণ না সে একটি আপেল খুঁজে পায়।
+
+তাই, যেকোনো অবস্থানে, সে নিম্নলিখিত অ্যাকশনগুলির মধ্যে একটি বেছে নিতে পারে: উপরে, নিচে, বামে এবং ডানে।
+
+আমরা এই অ্যাকশনগুলোকে একটি ডিকশনারি হিসেবে সংজ্ঞায়িত করব এবং সংশ্লিষ্ট কোঅর্ডিনেট পরিবর্তনের সাথে ম্যাপ করব। উদাহরণস্বরূপ, ডানে সরানো (`R`) একটি জোড়া `(1,0)` এর সাথে সম্পর্কিত হবে। (কোড ব্লক 2):
+
+```python
+actions = { "U" : (0,-1), "D" : (0,1), "L" : (-1,0), "R" : (1,0) }
+action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }
+```
+
+এই পরিস্থিতির কৌশল এবং লক্ষ্য সংক্ষেপে নিম্নরূপ:
+
+- **কৌশল**, আমাদের এজেন্টের (পিটার) একটি **পলিসি** দ্বারা সংজ্ঞায়িত। একটি পলিসি হলো একটি ফাংশন যা যেকোনো প্রদত্ত স্টেটে অ্যাকশন প্রদান করে। আমাদের ক্ষেত্রে, সমস্যার স্টেট বোর্ড দ্বারা উপস্থাপিত, যার মধ্যে প্লেয়ারের বর্তমান অবস্থান অন্তর্ভুক্ত।
+
+- **লক্ষ্য**, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর উদ্দেশ্য হলো একটি ভালো পলিসি শেখা যা আমাদের সমস্যাটি দক্ষতার সাথে সমাধান করতে সাহায্য করবে। তবে, একটি বেসলাইন হিসেবে, আসুন **র‍্যান্ডম ওয়াক** নামে একটি সহজ পলিসি বিবেচনা করি।
+
+## র‍্যান্ডম ওয়াক
+
+প্রথমে, আসুন র‍্যান্ডম ওয়াক কৌশলটি বাস্তবায়ন করি। র‍্যান্ডম ওয়াকের মাধ্যমে, আমরা অনুমোদিত অ্যাকশনগুলির মধ্যে থেকে এলোমেলোভাবে পরবর্তী অ্যাকশনটি বেছে নেব, যতক্ষণ না আমরা আপেল খুঁজে পাই (কোড ব্লক 3)।
+
+1. নিচের কোড দিয়ে র‍্যান্ডম ওয়াক বাস্তবায়ন করুন:
+
+    ```python
+    def random_policy(m):
+        return random.choice(list(actions))
+    
+    def walk(m,policy,start_position=None):
+        n = 0 # number of steps
+        # set initial position
+        if start_position:
+            m.human = start_position 
+        else:
+            m.random_start()
+        while True:
+            if m.at() == Board.Cell.apple:
+                return n # success!
+            if m.at() in [Board.Cell.wolf, Board.Cell.water]:
+                return -1 # eaten by wolf or drowned
+            while True:
+                a = actions[policy(m)]
+                new_pos = m.move_pos(m.human,a)
+                if m.is_valid(new_pos) and m.at(new_pos)!=Board.Cell.water:
+                    m.move(a) # do the actual move
+                    break
+            n+=1
+    
+    walk(m,random_policy)
+    ```
+
+    `walk` ফাংশনের কলটি সংশ্লিষ্ট পথের দৈর্ঘ্য ফেরত দেবে, যা এক রান থেকে অন্য রানে পরিবর্তিত হতে পারে।
+
+1. ওয়াক পরীক্ষাটি একাধিকবার (ধরা যাক, 100 বার) চালান এবং ফলাফল পরিসংখ্যান প্রিন্ট করুন (কোড ব্লক 4):
+
+    ```python
+    def print_statistics(policy):
+        s,w,n = 0,0,0
+        for _ in range(100):
+            z = walk(m,policy)
+            if z<0:
+                w+=1
+            else:
+                s += z
+                n += 1
+        print(f"Average path length = {s/n}, eaten by wolf: {w} times")
+    
+    print_statistics(random_policy)
+    ```
+
+    লক্ষ্য করুন যে একটি পথের গড় দৈর্ঘ্য প্রায় 30-40 ধাপ, যা বেশ দীর্ঘ, কারণ গড় দূরত্ব আপেলের কাছাকাছি প্রায় 5-6 ধাপ।
+
+    আপনি পিটারের র‍্যান্ডম ওয়াক চলাকালীন গতিবিধি দেখতে পারেন:
+
+    ![পিটারের র‍্যান্ডম ওয়াক](../../../../8-Reinforcement/1-QLearning/images/random_walk.gif)
+
+## রিওয়ার্ড ফাংশন
+
+আমাদের পলিসিকে আরও বুদ্ধিমান করতে, আমাদের বুঝতে হবে কোন পদক্ষেপগুলো অন্যগুলোর চেয়ে "ভালো"। এটি করতে, আমাদের লক্ষ্য সংজ্ঞায়িত করতে হবে।
+
+লক্ষ্যটি একটি **রিওয়ার্ড ফাংশন** এর মাধ্যমে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে, যা প্রতিটি স্টেটের জন্য একটি স্কোর মান প্রদান করবে। সংখ্যাটি যত বেশি হবে, রিওয়ার্ড ফাংশন তত ভালো। (কোড ব্লক 5)
+
+```python
+move_reward = -0.1
+goal_reward = 10
+end_reward = -10
+
+def reward(m,pos=None):
+    pos = pos or m.human
+    if not m.is_valid(pos):
+        return end_reward
+    x = m.at(pos)
+    if x==Board.Cell.water or x == Board.Cell.wolf:
+        return end_reward
+    if x==Board.Cell.apple:
+        return goal_reward
+    return move_reward
+```
+
+রিওয়ার্ড ফাংশনগুলোর একটি আকর্ষণীয় দিক হলো বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, *আমরা শুধুমাত্র গেমের শেষে একটি উল্লেখযোগ্য রিওয়ার্ড পাই*। এর মানে হলো আমাদের অ্যালগরিদমকে "ভালো" পদক্ষেপগুলো মনে রাখতে হবে যা শেষের দিকে একটি ইতিবাচক রিওয়ার্ডে নিয়ে যায় এবং তাদের গুরুত্ব বাড়াতে হবে। একইভাবে, যেসব পদক্ষেপ খারাপ ফলাফলে নিয়ে যায় সেগুলো নিরুৎসাহিত করতে হবে।
+
+## কিউ-লার্নিং
+
+আমরা এখানে যে অ্যালগরিদমটি আলোচনা করব সেটি হলো **কিউ-লার্নিং**। এই অ্যালগরিদমে, পলিসি একটি ফাংশন (বা একটি ডেটা স্ট্রাকচার) দ্বারা সংজ্ঞায়িত, যাকে **কিউ-টেবিল** বলা হয়। এটি একটি প্রদত্ত স্টেটে প্রতিটি অ্যাকশনের "ভালত্ব" রেকর্ড করে।
+
+এটিকে কিউ-টেবিল বলা হয় কারণ এটি একটি টেবিল বা মাল্টি-ডাইমেনশনাল অ্যারে হিসেবে উপস্থাপন করা সুবিধাজনক। যেহেতু আমাদের বোর্ডের ডাইমেনশন `width` x `height`, আমরা কিউ-টেবিলকে একটি `width` x `height` x `len(actions)` আকৃতির নাম্পাই অ্যারে ব্যবহার করে উপস্থাপন করতে পারি: (কোড ব্লক 6)
+
+```python
+Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)
+```
+
+লক্ষ্য করুন যে আমরা কিউ-টেবিলের সমস্ত মান সমান মান দিয়ে আরম্ভ করি, আমাদের ক্ষেত্রে - 0.25। এটি "র‍্যান্ডম ওয়াক" পলিসির সাথে সম্পর্কিত, কারণ প্রতিটি স্টেটে সমস্ত পদক্ষেপ সমানভাবে ভালো। আমরা কিউ-টেবিলকে বোর্ডে ভিজ্যুয়ালাইজ করতে `plot` ফাংশনে পাস করতে পারি: `m.plot(Q)`।
+
+![পিটারের পরিবেশ](../../../../translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.bn.png)
+
+প্রতিটি সেলের কেন্দ্রে একটি "তীর" রয়েছে যা চলাচলের পছন্দসই দিক নির্দেশ করে। যেহেতু সমস্ত দিক সমান, একটি বিন্দু প্রদর্শিত হয়।
+
+এখন আমাদের সিমুলেশন চালাতে হবে, আমাদের পরিবেশ অন্বেষণ করতে হবে এবং কিউ-টেবিল মানগুলোর একটি ভালো বন্টন শিখতে হবে, যা আমাদের আপেলের পথটি অনেক দ্রুত খুঁজে পেতে সাহায্য করবে।
+
+## কিউ-লার্নিং এর মূল বিষয়: বেলম্যান সমীকরণ
+
+একবার আমরা চলতে শুরু করলে, প্রতিটি অ্যাকশনের একটি সংশ্লিষ্ট রিওয়ার্ড থাকবে, অর্থাৎ আমরা তাত্ত্বিকভাবে সর্বোচ্চ তাৎক্ষণিক রিওয়ার্ডের উপর ভিত্তি করে পরবর্তী অ্যাকশনটি নির্বাচন করতে পারি। তবে, বেশিরভাগ স্টেটে, পদক্ষেপটি আমাদের আপেল খুঁজে পাওয়ার লক্ষ্য অর্জন করবে না, এবং তাই আমরা তাৎক্ষণিকভাবে সিদ্ধান্ত নিতে পারি না কোন দিকটি ভালো।
+
+> মনে রাখবেন যে তাৎক্ষণিক ফলাফলটি গুরুত্বপূর্ণ নয়, বরং চূড়ান্ত ফলাফলটি গুরুত্বপূর্ণ, যা আমরা সিমুলেশনের শেষে প্রাপ্ত হব।
+
+এই বিলম্বিত রিওয়ার্ডটি বিবেচনায় নিতে, আমাদের **[ডাইনামিক প্রোগ্রামিং](https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_programming)** এর নীতিগুলি ব্যবহার করতে হবে, যা আমাদের সমস্যাটি পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে চিন্তা করতে সাহায্য করে।
+
+ধরা যাক আমরা এখন স্টেট *s* এ আছি, এবং আমরা পরবর্তী স্টেট *s'* এ যেতে চাই। এটি করার মাধ্যমে, আমরা তাৎক্ষণিক রিওয়ার্ড *r(s,a)* পাব, যা রিওয়ার্ড ফাংশন দ্বারা সংজ্ঞায়িত, এবং এর সাথে কিছু ভবিষ্যৎ রিওয়ার্ড। যদি আমরা ধরে নিই যে আমাদের কিউ-টেবিল প্রতিটি অ্যাকশনের "আকর্ষণীয়তা" সঠিকভাবে প্রতিফলিত করে, তবে স্টেট *s'* এ আমরা এমন একটি অ্যাকশন *a'* বেছে নেব যা *Q(s',a')* এর সর্বাধিক মানের সাথে সম্পর্কিত। সুতরাং, স্টেট *s* এ আমরা যে সর্বোত্তম ভবিষ্যৎ রিওয়ার্ড পেতে পারি তা সংজ্ঞায়িত হবে `max` *Q(s',a')* দ্বারা (এখানে সর্বাধিক মানটি স্টেট *s'* এ সমস্ত সম্ভাব্য অ্যাকশন *a'* এর উপর গণনা করা হয়)।
+
+এটি আমাদের কিউ-টেবিলের মান গণনার জন্য **বেলম্যান ফর্মুলা** প্রদান করে।
+
+## নীতিমালা পরীক্ষা করা
+
+Q-Table-এ প্রতিটি অবস্থায় প্রতিটি কাজের "আকর্ষণীয়তা" তালিকাভুক্ত করা হয়েছে, তাই আমাদের জগতে কার্যকর নেভিগেশনের জন্য এটি ব্যবহার করা বেশ সহজ। সবচেয়ে সহজ ক্ষেত্রে, আমরা সেই কাজটি নির্বাচন করতে পারি যা Q-Table-এ সর্বোচ্চ মানের সাথে মিলে যায়: (কোড ব্লক ৯)
+
+```python
+def qpolicy_strict(m):
+        x,y = m.human
+        v = probs(Q[x,y])
+        a = list(actions)[np.argmax(v)]
+        return a
+
+walk(m,qpolicy_strict)
+```
+
+> উপরের কোডটি কয়েকবার চালানোর চেষ্টা করলে, আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে এটি কখনও কখনও "আটকে যায়", এবং আপনাকে নোটবুকে STOP বোতাম টিপে এটি বন্ধ করতে হয়। এটি ঘটে কারণ এমন পরিস্থিতি হতে পারে যেখানে দুটি অবস্থা একে অপরের দিকে "ইঙ্গিত" করে তাদের সর্বোত্তম Q-Value অনুযায়ী, যার ফলে এজেন্টটি অনির্দিষ্টভাবে ঐ অবস্থাগুলোর মধ্যে ঘুরতে থাকে।
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+> **কাজ ১:** `walk` ফাংশনটি পরিবর্তন করুন যাতে পথের সর্বোচ্চ দৈর্ঘ্য একটি নির্দিষ্ট ধাপের সংখ্যা (ধরা যাক, ১০০) দ্বারা সীমাবদ্ধ করা যায়, এবং উপরের কোডটি মাঝে মাঝে এই মানটি ফেরত দেয় কিনা তা দেখুন।
+
+> **কাজ ২:** `walk` ফাংশনটি এমনভাবে পরিবর্তন করুন যাতে এটি পূর্বে যেখানে গিয়েছিল সেখানে আর না যায়। এটি `walk`-কে লুপিং থেকে রোধ করবে, তবে এজেন্টটি এমন একটি স্থানে "ফাঁদে পড়তে" পারে যেখান থেকে এটি বের হতে অক্ষম।
+
+## নেভিগেশন
+
+একটি আরও ভালো নেভিগেশন নীতিমালা হবে সেই নীতিমালা যা আমরা প্রশিক্ষণের সময় ব্যবহার করেছি, যা শোষণ এবং অনুসন্ধানের সংমিশ্রণ। এই নীতিমালায়, আমরা Q-Table-এ মানগুলোর আনুপাতিকতার ভিত্তিতে প্রতিটি কাজ একটি নির্দিষ্ট সম্ভাবনায় নির্বাচন করব। এই কৌশলটি এখনও এজেন্টকে পূর্বে অন্বেষণ করা অবস্থানে ফিরে যেতে পারে, তবে, নিচের কোড থেকে আপনি দেখতে পাবেন, এটি কাঙ্ক্ষিত স্থানে পৌঁছানোর জন্য গড়পথকে খুবই সংক্ষিপ্ত করে (মনে রাখুন `print_statistics` সিমুলেশনটি ১০০ বার চালায়): (কোড ব্লক ১০)
+
+```python
+def qpolicy(m):
+        x,y = m.human
+        v = probs(Q[x,y])
+        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]
+        return a
+
+print_statistics(qpolicy)
+```
+
+এই কোডটি চালানোর পরে, আপনি আগের তুলনায় অনেক ছোট গড় পথ দৈর্ঘ্য পাবেন, যা ৩-৬ এর মধ্যে থাকবে।
+
+## শেখার প্রক্রিয়া পর্যবেক্ষণ
+
+আমরা আগেই উল্লেখ করেছি, শেখার প্রক্রিয়া হলো অনুসন্ধান এবং সমস্যার স্থান সম্পর্কে অর্জিত জ্ঞানের শোষণের মধ্যে একটি ভারসাম্য। আমরা দেখেছি যে শেখার ফলাফল (এজেন্টকে লক্ষ্যবস্তুতে পৌঁছানোর জন্য একটি সংক্ষিপ্ত পথ খুঁজে পেতে সাহায্য করার ক্ষমতা) উন্নত হয়েছে, তবে শেখার প্রক্রিয়ার সময় গড় পথ দৈর্ঘ্য কীভাবে আচরণ করে তা পর্যবেক্ষণ করাও আকর্ষণীয়:
+
+### শেখার সারাংশ:
+
+- **গড় পথ দৈর্ঘ্য বৃদ্ধি পায়**। প্রথমে, গড় পথ দৈর্ঘ্য বৃদ্ধি পায়। এর কারণ হতে পারে যে পরিবেশ সম্পর্কে কিছু না জানার কারণে আমরা খারাপ অবস্থায়, যেমন জল বা নেকড়ের ফাঁদে পড়ে যাই। আমরা যত বেশি শিখি এবং এই জ্ঞান ব্যবহার করতে শুরু করি, তত বেশি সময় ধরে পরিবেশ অন্বেষণ করতে পারি, তবে এখনও আপেল কোথায় আছে তা খুব ভালোভাবে জানি না।
+
+- **পথের দৈর্ঘ্য কমে, যত বেশি শিখি**। একবার আমরা যথেষ্ট শিখে গেলে, এজেন্টের জন্য লক্ষ্য অর্জন করা সহজ হয়ে যায়, এবং পথের দৈর্ঘ্য কমতে শুরু করে। তবে, আমরা এখনও অনুসন্ধানের জন্য উন্মুক্ত থাকি, তাই আমরা প্রায়ই সেরা পথ থেকে সরে যাই এবং নতুন বিকল্প অন্বেষণ করি, যা পথকে আদর্শের চেয়ে দীর্ঘ করে তোলে।
+
+- **দৈর্ঘ্য হঠাৎ বৃদ্ধি পায়**। আমরা এই গ্রাফে যা লক্ষ্য করি তা হলো, কোনো এক সময়ে দৈর্ঘ্য হঠাৎ বৃদ্ধি পায়। এটি প্রক্রিয়ার স্টোকাস্টিক প্রকৃতিকে নির্দেশ করে, এবং যে কোনো সময় আমরা Q-Table এর গুণফলগুলো নতুন মান দিয়ে ওভাররাইট করতে পারি। এটি আদর্শভাবে শেখার হার কমিয়ে (যেমন, প্রশিক্ষণের শেষের দিকে, আমরা Q-Table এর মানগুলো খুব ছোট মান দিয়ে সামঞ্জস্য করি) কমিয়ে আনা উচিত।
+
+সামগ্রিকভাবে, মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে শেখার প্রক্রিয়ার সাফল্য এবং গুণমান উল্লেখযোগ্যভাবে নির্ভর করে বিভিন্ন প্যারামিটারের উপর, যেমন শেখার হার, শেখার হারের ক্ষয়, এবং ডিসকাউন্ট ফ্যাক্টর। এগুলোকে প্রায়ই **হাইপারপ্যারামিটার** বলা হয়, যাতে **প্যারামিটার** থেকে আলাদা করা যায়, যা আমরা প্রশিক্ষণের সময় অপ্টিমাইজ করি (যেমন, Q-Table এর গুণফল)। সেরা হাইপারপ্যারামিটার মান খুঁজে বের করার প্রক্রিয়াকে **হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন** বলা হয়, এবং এটি একটি আলাদা আলোচনার বিষয়।
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/46/)
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট 
+[একটি আরও বাস্তবসম্মত জগৎ](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..0a88d88e4
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "68394b2102d3503882e5e914bd0ff5c1",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:09:49+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একটি আরও বাস্তবসম্মত বিশ্ব
+
+আমাদের পরিস্থিতিতে, পিটার প্রায় ক্লান্ত বা ক্ষুধার্ত না হয়ে চলাফেরা করতে পারছিল। একটি আরও বাস্তবসম্মত বিশ্বে, তাকে মাঝে মাঝে বসে বিশ্রাম নিতে হবে এবং নিজেকে খাওয়াতে হবে। চলুন আমাদের বিশ্বকে আরও বাস্তবসম্মত করি, নিম্নলিখিত নিয়মগুলি প্রয়োগ করে:
+
+1. এক জায়গা থেকে অন্য জায়গায় যাওয়ার সময়, পিটার **শক্তি** হারাবে এবং কিছু **ক্লান্তি** অর্জন করবে।
+2. পিটার আপেল খেয়ে আরও শক্তি অর্জন করতে পারে।
+3. পিটার গাছের নিচে বা ঘাসের উপর বিশ্রাম নিয়ে ক্লান্তি দূর করতে পারে (অর্থাৎ, গাছ বা ঘাস থাকা বোর্ডের অবস্থানে হাঁটা - সবুজ ক্ষেত্র)।
+4. পিটারকে নেকড়েকে খুঁজে বের করে হত্যা করতে হবে।
+5. নেকড়েকে হত্যা করার জন্য, পিটারের নির্দিষ্ট মাত্রার শক্তি এবং ক্লান্তি থাকতে হবে, অন্যথায় সে যুদ্ধে হেরে যাবে।
+
+## নির্দেশনা
+
+মূল [notebook.ipynb](notebook.ipynb) নোটবুকটি আপনার সমাধানের জন্য একটি সূচনা পয়েন্ট হিসেবে ব্যবহার করুন।
+
+উপরের পুরস্কার ফাংশনটি গেমের নিয়ম অনুযায়ী সংশোধন করুন, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদম চালান যাতে গেম জেতার সেরা কৌশল শেখা যায়, এবং র্যান্ডম হাঁটার ফলাফলগুলির সাথে আপনার অ্যালগরিদমের ফলাফল তুলনা করুন জেতা এবং হারার সংখ্যার ভিত্তিতে।
+
+> **Note**: আপনার নতুন বিশ্বে, অবস্থাটি আরও জটিল, এবং মানব অবস্থানের পাশাপাশি ক্লান্তি এবং শক্তির মাত্রাগুলিও অন্তর্ভুক্ত করে। আপনি অবস্থাটি একটি টুপল (Board,energy,fatigue) হিসেবে উপস্থাপন করতে পারেন, অথবা অবস্থার জন্য একটি ক্লাস সংজ্ঞায়িত করতে পারেন (আপনি এটি `Board` থেকে ডেরাইভ করতে পারেন), অথবা এমনকি মূল `Board` ক্লাসটি [rlboard.py](../../../../8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py)-এর ভিতরে সংশোধন করতে পারেন।
+
+আপনার সমাধানে, র্যান্ডম হাঁটার কৌশলের জন্য দায়ী কোডটি রাখুন এবং শেষে আপনার অ্যালগরিদমের ফলাফল র্যান্ডম হাঁটার সাথে তুলনা করুন।
+
+> **Note**: এটি কাজ করার জন্য আপনাকে হাইপারপ্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে হতে পারে, বিশেষত epochs-এর সংখ্যা। কারণ গেমের সাফল্য (নেকড়ের সাথে যুদ্ধ) একটি বিরল ঘটনা, আপনি অনেক দীর্ঘ প্রশিক্ষণের সময় আশা করতে পারেন।
+
+## মূল্যায়ন
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                                                                                                                                                                 | পর্যাপ্ত                                                                                                                                                                                | উন্নতির প্রয়োজন                                                                                                                          |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
+|          | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে নতুন বিশ্ব নিয়মের সংজ্ঞা, Q-Learning অ্যালগরিদম এবং কিছু পাঠ্য ব্যাখ্যা রয়েছে। Q-Learning র্যান্ডম হাঁটার তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে ফলাফল উন্নত করতে সক্ষম। | একটি নোটবুক উপস্থাপন করা হয়েছে, Q-Learning বাস্তবায়িত হয়েছে এবং র্যান্ডম হাঁটার তুলনায় ফলাফল উন্নত করেছে, তবে উল্লেখযোগ্যভাবে নয়; অথবা নোটবুকটি খারাপভাবে ডকুমেন্টেড এবং কোডটি ভালভাবে গঠন করা হয়নি। | বিশ্বের নিয়মগুলি পুনঃসংজ্ঞায়িত করার কিছু প্রচেষ্টা করা হয়েছে, তবে Q-Learning অ্যালগরিদম কাজ করে না, অথবা পুরস্কার ফাংশনটি সম্পূর্ণভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়নি। |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..2806e6e15
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,411 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "17e5a668646eabf5aabd0e9bfcf17876",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:01:22+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# পিটার এবং নেকড়ে: রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং প্রাইমার\n",
+    "\n",
+    "এই টিউটোরিয়ালে, আমরা পথ খোঁজার সমস্যায় রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং প্রয়োগ করা শিখব। এই সেটিংটি রাশিয়ান সুরকার [সের্গেই প্রোকোফিয়েভ](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev) এর [পিটার এবং নেকড়ে](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) নামক সঙ্গীতধর্মী রূপকথা দ্বারা অনুপ্রাণিত। এটি তরুণ পথিক পিটারের গল্প, যে সাহসিকতার সাথে তার বাড়ি থেকে বেরিয়ে বনভূমির দিকে যায় নেকড়েকে তাড়ানোর জন্য। আমরা এমন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ দেব যা পিটারকে আশেপাশের এলাকা অন্বেষণ করতে এবং একটি সর্বোত্তম নেভিগেশন মানচিত্র তৈরি করতে সাহায্য করবে।\n",
+    "\n",
+    "প্রথমে, চলুন কিছু দরকারী লাইব্রেরি ইমপোর্ট করি:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর সংক্ষিপ্ত বিবরণ\n",
+    "\n",
+    "**রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং** (RL) একটি শেখার পদ্ধতি যা আমাদেরকে একটি **এজেন্ট**-এর **পরিবেশ**-এ **অনুকূল আচরণ** শেখার সুযোগ দেয়, অনেকগুলো পরীক্ষা চালানোর মাধ্যমে। এই পরিবেশে একটি এজেন্টের অবশ্যই একটি **লক্ষ্য** থাকতে হবে, যা একটি **রিওয়ার্ড ফাংশন** দ্বারা সংজ্ঞায়িত।\n",
+    "\n",
+    "## পরিবেশ\n",
+    "\n",
+    "সহজতার জন্য, চলুন পিটারের জগৎকে `width` x `height` আকারের একটি বর্গাকার বোর্ড হিসেবে কল্পনা করি। এই বোর্ডের প্রতিটি সেল হতে পারে:\n",
+    "* **মাটি**, যেখানে পিটার এবং অন্যান্য প্রাণীরা হাঁটতে পারে\n",
+    "* **পানি**, যেখানে আপনি স্পষ্টতই হাঁটতে পারবেন না\n",
+    "* **গাছ** বা **ঘাস** - এমন একটি জায়গা যেখানে আপনি বিশ্রাম নিতে পারেন\n",
+    "* **আপেল**, যা এমন কিছু যা পিটার খুঁজে পেলে খুশি হবে এবং নিজেকে খাওয়াতে পারবে\n",
+    "* **নেকড়ে**, যা বিপজ্জনক এবং এড়িয়ে চলা উচিত\n",
+    "\n",
+    "পরিবেশের সাথে কাজ করার জন্য, আমরা `Board` নামে একটি ক্লাস সংজ্ঞায়িত করব। এই নোটবুকটি খুব বেশি জটিল না করার জন্য, বোর্ডের সাথে কাজ করার সমস্ত কোড আমরা একটি আলাদা `rlboard` মডিউলে সরিয়ে নিয়েছি, যা আমরা এখন ইমপোর্ট করব। আপনি এই মডিউলের ভিতরে তাকিয়ে বাস্তবায়নের অভ্যন্তরীণ বিষয়গুলো সম্পর্কে আরও বিশদ জানতে পারেন।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "এখন চলুন একটি র্যান্ডম বোর্ড তৈরি করি এবং দেখি এটি কেমন দেখায়:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## কার্যকলাপ এবং নীতি\n",
+    "\n",
+    "আমাদের উদাহরণে, পিটারের লক্ষ্য হবে একটি আপেল খুঁজে বের করা, একই সাথে নেকড়ে এবং অন্যান্য বাধাগুলো এড়ানো। এই কার্যকলাপগুলো একটি ডিকশনারি হিসেবে সংজ্ঞায়িত করুন এবং সেগুলোকে সংশ্লিষ্ট কোঅর্ডিনেট পরিবর্তনের জোড়ার সাথে মানচিত্র করুন।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 2"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "আমাদের এজেন্ট (পিটার)-এর কৌশল একটি তথাকথিত **নীতি** দ্বারা সংজ্ঞায়িত হয়। চলুন সবচেয়ে সহজ নীতি, **র্যান্ডম ওয়াক** নিয়ে আলোচনা করি।\n",
+    "\n",
+    "## র্যান্ডম ওয়াক\n",
+    "\n",
+    "প্রথমে চলুন একটি র্যান্ডম ওয়াক কৌশল বাস্তবায়ন করে আমাদের সমস্যার সমাধান করি।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "# Let's run a random walk experiment several times and see the average number of steps taken: code block 3"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 4"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## পুরস্কার ফাংশন\n",
+    "\n",
+    "আমাদের নীতিকে আরও বুদ্ধিমান করতে, আমাদের বুঝতে হবে কোন পদক্ষেপগুলো অন্যগুলোর তুলনায় \"ভালো\"।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 5"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## কিউ-লার্নিং\n",
+    "\n",
+    "একটি কিউ-টেবিল বা বহু-মাত্রিক অ্যারে তৈরি করুন। যেহেতু আমাদের বোর্ডের মাত্রা `width` x `height`, আমরা কিউ-টেবিলকে একটি numpy অ্যারে দিয়ে উপস্থাপন করতে পারি যার আকার হবে `width` x `height` x `len(actions)`।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 6"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "বোর্ডে টেবিলটি ভিজুয়ালাইজ করার জন্য Q-টেবিলটি `plot` ফাংশনে পাস করুন:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "NameError",
+     "evalue": "name 'm' is not defined",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-10-8b8a9e4cb2b8>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mm\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mQ\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'm' is not defined"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## কিউ-লার্নিং এর মূলভাব: বেলম্যান সমীকরণ এবং শেখার অ্যালগরিদম\n",
+    "\n",
+    "আমাদের শেখার অ্যালগরিদমের জন্য একটি ছদ্ম-কোড লিখুন:\n",
+    "\n",
+    "* সমস্ত অবস্থান এবং ক্রিয়ার জন্য সমান সংখ্যায় Q-টেবিল Q আরম্ভ করুন\n",
+    "* শেখার হার নির্ধারণ করুন $\\alpha\\leftarrow 1$\n",
+    "* সিমুলেশন বহুবার পুনরাবৃত্তি করুন\n",
+    "   1. এলোমেলো অবস্থান থেকে শুরু করুন\n",
+    "   1. পুনরাবৃত্তি করুন\n",
+    "        1. অবস্থান $s$-এ একটি ক্রিয়া $a$ নির্বাচন করুন\n",
+    "        2. ক্রিয়া সম্পাদন করে নতুন অবস্থান $s'$-এ যান\n",
+    "        3. যদি আমরা খেলার শেষ অবস্থার সম্মুখীন হই, অথবা মোট পুরস্কার খুব কম হয় - সিমুলেশন থেকে বেরিয়ে আসুন  \n",
+    "        4. নতুন অবস্থানে পুরস্কার $r$ গণনা করুন\n",
+    "        5. বেলম্যান সমীকরণ অনুযায়ী Q-ফাংশন আপডেট করুন: $Q(s,a)\\leftarrow (1-\\alpha)Q(s,a)+\\alpha(r+\\gamma\\max_{a'}Q(s',a'))$\n",
+    "        6. $s\\leftarrow s'$\n",
+    "        7. মোট পুরস্কার আপডেট করুন এবং $\\alpha$ হ্রাস করুন।\n",
+    "\n",
+    "## শোষণ বনাম অনুসন্ধান\n",
+    "\n",
+    "শ্রেষ্ঠ পদ্ধতি হলো অনুসন্ধান এবং শোষণের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা। আমরা যখন আমাদের পরিবেশ সম্পর্কে আরও শিখি, তখন আমরা সর্বোত্তম পথ অনুসরণ করার সম্ভাবনা বেশি রাখব, তবে মাঝে মাঝে অনাবিষ্কৃত পথ বেছে নেওয়াও গুরুত্বপূর্ণ।\n",
+    "\n",
+    "## পাইথন বাস্তবায়ন\n",
+    "\n",
+    "এখন আমরা শেখার অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করতে প্রস্তুত। তার আগে, আমাদের এমন একটি ফাংশন প্রয়োজন যা Q-টেবিলের এলোমেলো সংখ্যাগুলিকে সংশ্লিষ্ট ক্রিয়াগুলির জন্য সম্ভাবনার ভেক্টরে রূপান্তর করবে:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 7"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "আমরা মূল ভেক্টরে একটি ছোট পরিমাণ `eps` যোগ করি যাতে প্রাথমিক ক্ষেত্রে, যখন ভেক্টরের সমস্ত উপাদান অভিন্ন হয়, তখন 0 দিয়ে ভাগ করার সমস্যা এড়ানো যায়।\n",
+    "\n",
+    "আমরা যে প্রকৃত শিক্ষণ অ্যালগরিদমটি চালাব তা ৫০০০টি পরীক্ষার জন্য, যাকে **epochs** ও বলা হয়:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 56,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "# code block 8"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "এই অ্যালগরিদমটি কার্যকর করার পরে, Q-টেবিলটি এমন মানগুলির সাথে আপডেট হওয়া উচিত যা প্রতিটি ধাপে বিভিন্ন ক্রিয়ার আকর্ষণীয়তা সংজ্ঞায়িত করে। এখানে টেবিলটি চিত্রিত করুন:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 43,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 360.646265 \r\nL 366.6475 360.646265 \r\nL 366.6475 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 359.4475 336.76814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\nL 33.2875 10.60814 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g clip-path=\"url(#p03670b802c)\">\r\n    <image height=\"327\" id=\"imagefd2c98b8a1\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\r\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\" y=\"-9.76814\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"m79531393d3\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_8\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_9\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m95a78e1f45\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"10.999219\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"50.107132\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"89.215046\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"128.32296\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_14\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"167.430873\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_14\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_15\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"206.538787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_15\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_16\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"245.646701\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_16\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_8\">\r\n     <g id=\"line2d_17\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"284.754614\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_17\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_9\">\r\n     <g id=\"line2d_18\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"323.862528\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_18\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 33.2875 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 359.4475 336.76814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p03670b802c\">\r\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## নীতিটি পরীক্ষা করা\n",
+    "\n",
+    "যেহেতু Q-Table প্রতিটি অবস্থায় প্রতিটি ক্রিয়ার \"আকর্ষণীয়তা\" তালিকাভুক্ত করে, এটি আমাদের জগতে কার্যকর নেভিগেশন সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহার করা বেশ সহজ। সবচেয়ে সহজ ক্ষেত্রে, আমরা কেবল Q-Table এর সর্বোচ্চ মানের সাথে সম্পর্কিত ক্রিয়াটি নির্বাচন করতে পারি:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# code block 9"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "যদি আপনি উপরের কোডটি কয়েকবার চেষ্টা করেন, আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে কখনও কখনও এটি কেবল \"আটকে যায়\", এবং আপনাকে নোটবুকের STOP বোতামটি চাপ দিয়ে এটি বন্ধ করতে হয়।\n",
+    "\n",
+    "> **কাজ ১:** `walk` ফাংশনটি সংশোধন করুন যাতে এটি পথের সর্বাধিক দৈর্ঘ্য একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক ধাপে (ধরা যাক, ১০০) সীমাবদ্ধ করে, এবং উপরের কোডটি মাঝে মাঝে এই মানটি ফেরত দেয় কিনা তা পর্যবেক্ষণ করুন।\n",
+    "\n",
+    "> **কাজ ২:** `walk` ফাংশনটি সংশোধন করুন যাতে এটি পূর্বে যেসব স্থানে ইতিমধ্যে গিয়েছে সেখানে আবার না যায়। এটি `walk`-কে লুপিং থেকে রোধ করবে, তবে এজেন্ট এখনও এমন একটি স্থানে \"ফেঁসে\" যেতে পারে যেখান থেকে এটি বের হতে অক্ষম।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 58,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 5.31, eaten by wolf: 0 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "# code block 10"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 57,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x26dab295a48>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 57
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 382.368508 248.518125\" width=\"382.368508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M -0 248.518125 \r\nL 382.368508 248.518125 \r\nL 382.368508 0 \r\nL -0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 374.45 224.64 \r\nL 374.45 7.2 \r\nL 39.65 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"m9289ace8dd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.868182\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(51.686932 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"115.746997\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 2000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(103.021997 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"176.625812\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 4000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(163.900812 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"237.504627\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 6000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(224.779627 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.383442\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 8000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(285.658442 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"359.262258\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 10000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(343.356008 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"mac0d9b03a1\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"214.756364\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(26.2875 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"172.854355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 2000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 176.653573)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"130.952346\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 4000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 134.751564)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"89.050337\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 6000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 92.849556)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"47.148328\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 8000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 50.947547)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_12\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p46c120979b)\" d=\"M 54.868182 214.211638 \r\nL 55.081258 214.756364 \r\nL 55.172576 214.525903 \r\nL 55.203015 214.756364 \r\nL 55.263894 214.735413 \r\nL 55.294334 187.98098 \r\nL 55.324773 214.756364 \r\nL 55.355212 213.918323 \r\nL 55.385652 214.756364 \r\nL 55.47697 214.693511 \r\nL 55.629167 214.756364 \r\nL 55.781364 214.756364 \r\nL 55.903122 205.768383 \r\nL 55.964 214.756364 \r\nL 56.024879 211.508958 \r\nL 56.055319 207.507316 \r\nL 56.085758 214.756364 \r\nL 56.268395 214.756364 \r\nL 56.359713 211.320399 \r\nL 56.420592 207.38161 \r\nL 56.451031 214.714462 \r\nL 56.48147 209.958584 \r\nL 56.51191 214.756364 \r\nL 56.542349 214.67256 \r\nL 56.572789 214.546854 \r\nL 56.603228 211.96988 \r\nL 56.664107 214.735413 \r\nL 56.816304 214.714462 \r\nL 56.846743 214.756364 \r\nL 56.877183 58.692331 \r\nL 56.938062 214.756364 \r\nL 56.968501 211.865125 \r\nL 57.02938 214.735413 \r\nL 57.090259 214.714462 \r\nL 57.120698 209.916682 \r\nL 57.181577 214.756364 \r\nL 57.242456 212.095586 \r\nL 57.272895 214.756364 \r\nL 57.303334 214.211638 \r\nL 57.333774 183.497465 \r\nL 57.364213 214.756364 \r\nL 57.394653 214.358295 \r\nL 57.425092 214.756364 \r\nL 57.51641 207.318757 \r\nL 57.638168 214.756364 \r\nL 57.668607 177.191213 \r\nL 57.729486 214.756364 \r\nL 57.759926 214.609707 \r\nL 57.790365 196.885157 \r\nL 57.820804 214.756364 \r\nL 57.851244 214.756364 \r\nL 58.094759 214.714462 \r\nL 58.186077 187.98098 \r\nL 58.216517 196.277578 \r\nL 58.277395 214.756364 \r\nL 58.338274 214.693511 \r\nL 58.429593 214.756364 \r\nL 58.460032 214.693511 \r\nL 58.490471 192.925417 \r\nL 58.520911 214.756364 \r\nL 58.55135 214.735413 \r\nL 58.642668 214.756364 \r\nL 58.673108 212.242243 \r\nL 58.703547 214.756364 \r\nL 58.825305 190.89317 \r\nL 58.916623 186.388704 \r\nL 58.947062 214.756364 \r\nL 58.977502 214.756364 \r\nL 59.007941 214.358295 \r\nL 59.06882 214.756364 \r\nL 59.129699 158.481966 \r\nL 59.160138 214.756364 \r\nL 59.251457 214.693511 \r\nL 59.281896 213.499303 \r\nL 59.312335 214.735413 \r\nL 59.342775 183.497465 \r\nL 59.373214 214.756364 \r\nL 59.403654 189.845619 \r\nL 59.525411 214.735413 \r\nL 59.555851 207.989189 \r\nL 59.616729 214.756364 \r\nL 59.647169 214.756364 \r\nL 59.677608 211.613713 \r\nL 59.738487 212.326047 \r\nL 59.768926 214.756364 \r\nL 59.799366 210.440457 \r\nL 59.829805 210.2938 \r\nL 59.951563 214.756364 \r\nL 59.982002 192.841613 \r\nL 60.042881 214.756364 \r\nL 60.134199 211.425154 \r\nL 60.255957 214.756364 \r\nL 60.347275 209.183396 \r\nL 60.438593 205.956942 \r\nL 60.469033 214.756364 \r\nL 60.499472 161.247498 \r\nL 60.560351 198.791698 \r\nL 60.59079 214.756364 \r\nL 60.62123 214.735413 \r\nL 60.651669 123.389033 \r\nL 60.712548 213.813568 \r\nL 60.742987 214.756364 \r\nL 60.773427 193.113976 \r\nL 60.834306 214.756364 \r\nL 60.956063 212.095586 \r\nL 61.016942 214.756364 \r\nL 61.077821 68.68596 \r\nL 61.1387 214.735413 \r\nL 61.199579 193.889163 \r\nL 61.321336 214.756364 \r\nL 61.412654 214.735413 \r\nL 61.443094 210.042388 \r\nL 61.503973 214.756364 \r\nL 61.564851 214.756364 \r\nL 61.686609 212.284145 \r\nL 61.717049 214.756364 \r\nL 61.747488 214.735413 \r\nL 61.777927 206.941639 \r\nL 61.808367 214.756364 \r\nL 61.838806 214.735413 \r\nL 61.930124 214.714462 \r\nL 61.991003 213.541205 \r\nL 62.021443 206.794982 \r\nL 62.051882 214.756364 \r\nL 62.082321 214.735413 \r\nL 62.17364 214.756364 \r\nL 62.204079 182.806082 \r\nL 62.264958 214.46305 \r\nL 62.295397 214.127834 \r\nL 62.325837 202.122908 \r\nL 62.386715 211.34135 \r\nL 62.417155 214.756364 \r\nL 62.508473 214.735413 \r\nL 62.569352 214.735413 \r\nL 62.599791 202.437173 \r\nL 62.630231 214.756364 \r\nL 62.66067 214.735413 \r\nL 62.69111 214.756364 \r\nL 62.812867 199.923052 \r\nL 62.934625 214.756364 \r\nL 62.965064 214.756364 \r\nL 62.995504 202.625732 \r\nL 63.056382 214.756364 \r\nL 63.117261 212.745067 \r\nL 63.147701 214.756364 \r\nL 63.299898 214.756364 \r\nL 63.391216 207.905385 \r\nL 63.482534 207.339708 \r\nL 63.512974 214.756364 \r\nL 63.604292 207.004492 \r\nL 63.726049 214.756364 \r\nL 63.817368 214.735413 \r\nL 63.847807 213.457401 \r\nL 63.908686 198.770747 \r\nL 63.939125 214.609707 \r\nL 63.969565 211.257546 \r\nL 64.000004 214.756364 \r\nL 64.030443 214.756364 \r\nL 64.121762 214.756364 \r\nL 64.152201 213.729764 \r\nL 64.21308 214.756364 \r\nL 64.243519 214.756364 \r\nL 64.304398 194.852909 \r\nL 64.334838 214.756364 \r\nL 64.365277 214.756364 \r\nL 64.456595 210.000486 \r\nL 64.487035 211.278497 \r\nL 64.608792 214.756364 \r\nL 64.639232 210.985183 \r\nL 64.70011 214.379246 \r\nL 64.821868 214.756364 \r\nL 64.943626 202.541928 \r\nL 65.034944 213.331695 \r\nL 65.065383 212.200341 \r\nL 65.156702 214.756364 \r\nL 65.187141 214.46305 \r\nL 65.24802 158.817182 \r\nL 65.278459 214.756364 \r\nL 65.339338 211.571811 \r\nL 65.369777 212.095586 \r\nL 65.430656 214.756364 \r\nL 65.491535 198.058413 \r\nL 65.582853 201.682937 \r\nL 65.643732 214.756364 \r\nL 65.73505 212.661263 \r\nL 65.76549 211.425154 \r\nL 65.795929 214.756364 \r\nL 65.826369 209.309102 \r\nL 65.887247 213.687862 \r\nL 65.917687 214.756364 \r\nL 65.948126 211.110889 \r\nL 65.978566 184.670721 \r\nL 66.009005 214.756364 \r\nL 66.039444 214.756364 \r\nL 66.161202 214.756364 \r\nL 66.191641 212.870773 \r\nL 66.25252 213.415499 \r\nL 66.343838 214.756364 \r\nL 66.404717 200.027807 \r\nL 66.435157 212.095586 \r\nL 66.465596 214.756364 \r\nL 66.496036 211.676566 \r\nL 66.526475 208.63867 \r\nL 66.556914 214.756364 \r\nL 66.587354 213.625009 \r\nL 66.648233 214.735413 \r\nL 66.678672 214.714462 \r\nL 66.739551 201.201064 \r\nL 66.76999 209.120543 \r\nL 66.830869 206.815933 \r\nL 66.861308 214.756364 \r\nL 66.952627 195.837607 \r\nL 67.043945 214.567805 \r\nL 67.074384 205.412216 \r\nL 67.104824 185.843977 \r\nL 67.135263 214.756364 \r\nL 67.165702 214.756364 \r\nL 67.28746 197.869854 \r\nL 67.3179 213.750715 \r\nL 67.348339 195.649048 \r\nL 67.409218 212.828871 \r\nL 67.500536 214.756364 \r\nL 67.530975 214.714462 \r\nL 67.561415 214.337344 \r\nL 67.591854 211.508958 \r\nL 67.652733 214.379246 \r\nL 67.683172 214.756364 \r\nL 67.713612 208.533915 \r\nL 67.774491 214.756364 \r\nL 67.835369 214.735413 \r\nL 67.865809 187.310548 \r\nL 67.896248 214.756364 \r\nL 67.926688 205.684579 \r\nL 68.048445 214.756364 \r\nL 68.139764 199.064061 \r\nL 68.231082 214.756364 \r\nL 68.261521 214.484001 \r\nL 68.291961 214.756364 \r\nL 68.383279 207.947287 \r\nL 68.413718 214.735413 \r\nL 68.444158 204.092302 \r\nL 68.474597 202.981899 \r\nL 68.565915 214.756364 \r\nL 68.596355 205.49602 \r\nL 68.626794 200.614436 \r\nL 68.657233 214.756364 \r\nL 68.687673 196.487088 \r\nL 68.748552 209.770025 \r\nL 68.870309 214.756364 \r\nL 68.900749 214.127834 \r\nL 68.931188 212.556508 \r\nL 68.961628 214.735413 \r\nL 68.992067 194.077722 \r\nL 69.083385 207.130198 \r\nL 69.113825 201.766741 \r\nL 69.144264 214.756364 \r\nL 69.296461 201.976251 \r\nL 69.387779 199.67164 \r\nL 69.418219 214.756364 \r\nL 69.448658 214.756364 \r\nL 69.479097 193.784408 \r\nL 69.539976 214.735413 \r\nL 69.570416 214.756364 \r\nL 69.600855 197.974609 \r\nL 69.661734 214.756364 \r\nL 69.692173 214.756364 \r\nL 69.722613 200.111612 \r\nL 69.813931 208.471062 \r\nL 69.84437 206.33406 \r\nL 69.935689 205.28651 \r\nL 69.966128 214.756364 \r\nL 70.027007 214.756364 \r\nL 70.057446 214.504952 \r\nL 70.118325 214.756364 \r\nL 70.179204 214.756364 \r\nL 70.209643 214.609707 \r\nL 70.270522 214.756364 \r\nL 70.422719 208.261552 \r\nL 70.544477 214.756364 \r\nL 70.574916 214.735413 \r\nL 70.696674 210.251898 \r\nL 70.757553 214.756364 \r\nL 70.787992 214.211638 \r\nL 70.818431 207.360659 \r\nL 70.87931 212.59841 \r\nL 71.001068 214.756364 \r\nL 71.031507 199.985905 \r\nL 71.092386 214.169736 \r\nL 71.122825 214.756364 \r\nL 71.153265 191.123631 \r\nL 71.244583 199.378326 \r\nL 71.39678 214.756364 \r\nL 71.42722 208.471062 \r\nL 71.488098 210.880428 \r\nL 71.548977 214.756364 \r\nL 71.579417 208.282503 \r\nL 71.640295 208.450111 \r\nL 71.701174 214.735413 \r\nL 71.731614 212.200341 \r\nL 71.762053 210.419506 \r\nL 71.792492 214.756364 \r\nL 71.822932 214.756364 \r\nL 71.853371 214.46305 \r\nL 71.883811 214.756364 \r\nL 71.91425 210.314751 \r\nL 71.975129 213.01743 \r\nL 72.005568 214.756364 \r\nL 72.036008 208.764376 \r\nL 72.096887 214.504952 \r\nL 72.157765 214.756364 \r\nL 72.188205 207.402561 \r\nL 72.279523 209.45576 \r\nL 72.309962 214.756364 \r\nL 72.401281 214.400197 \r\nL 72.43172 209.05769 \r\nL 72.462159 214.735413 \r\nL 72.523038 210.817575 \r\nL 72.644796 214.756364 \r\nL 72.736114 214.756364 \r\nL 72.766553 191.584553 \r\nL 72.827432 207.255904 \r\nL 72.857872 213.562156 \r\nL 72.888311 195.418587 \r\nL 72.918751 214.735413 \r\nL 72.94919 214.337344 \r\nL 73.070948 214.756364 \r\nL 73.131826 211.844174 \r\nL 73.223145 214.756364 \r\nL 73.253584 190.138933 \r\nL 73.344902 214.46305 \r\nL 73.375342 213.268842 \r\nL 73.43622 214.756364 \r\nL 73.46666 209.330053 \r\nL 73.527539 207.109247 \r\nL 73.557978 214.756364 \r\nL 73.588417 209.811927 \r\nL 73.649296 214.756364 \r\nL 73.740615 214.651609 \r\nL 73.771054 190.956023 \r\nL 73.831933 214.756364 \r\nL 73.862372 214.735413 \r\nL 73.892812 212.849822 \r\nL 73.923251 177.903547 \r\nL 73.98413 204.804637 \r\nL 74.014569 205.49602 \r\nL 74.136327 214.756364 \r\nL 74.166766 214.756364 \r\nL 74.197206 214.232589 \r\nL 74.258084 214.756364 \r\nL 74.379842 214.735413 \r\nL 74.47116 179.831039 \r\nL 74.5016 194.077722 \r\nL 74.562479 214.756364 \r\nL 74.592918 181.213805 \r\nL 74.623357 213.625009 \r\nL 74.714676 214.735413 \r\nL 74.775554 194.66435 \r\nL 74.805994 197.848903 \r\nL 74.836433 214.484001 \r\nL 74.866873 177.002654 \r\nL 74.927751 214.085931 \r\nL 74.958191 194.014869 \r\nL 75.049509 196.801353 \r\nL 75.171267 214.756364 \r\nL 75.201706 204.385616 \r\nL 75.262585 207.570169 \r\nL 75.353903 214.756364 \r\nL 75.384343 196.340431 \r\nL 75.445221 214.735413 \r\nL 75.5061 214.756364 \r\nL 75.597418 207.695875 \r\nL 75.627858 192.024524 \r\nL 75.688737 214.756364 \r\nL 75.719176 214.211638 \r\nL 75.749615 198.62409 \r\nL 75.810494 214.379246 \r\nL 75.840934 213.625009 \r\nL 75.871373 214.756364 \r\nL 75.901812 214.756364 \r\nL 75.932252 214.756364 \r\nL 75.962691 187.415303 \r\nL 76.02357 203.00285 \r\nL 76.054009 214.756364 \r\nL 76.145328 214.735413 \r\nL 76.206207 214.756364 \r\nL 76.236646 214.106882 \r\nL 76.267085 194.182477 \r\nL 76.297525 214.756364 \r\nL 76.327964 214.002127 \r\nL 76.388843 214.756364 \r\nL 76.419282 158.544819 \r\nL 76.480161 214.756364 \r\nL 76.510601 206.815933 \r\nL 76.571479 214.735413 \r\nL 76.601919 214.735413 \r\nL 76.632358 172.12107 \r\nL 76.693237 200.069709 \r\nL 76.784555 214.756364 \r\nL 76.814995 204.951294 \r\nL 76.875873 214.735413 \r\nL 76.906313 200.509681 \r\nL 76.936752 214.756364 \r\nL 76.967192 212.59841 \r\nL 77.05851 214.756364 \r\nL 77.088949 204.741783 \r\nL 77.149828 214.735413 \r\nL 77.180268 213.625009 \r\nL 77.271586 214.756364 \r\nL 77.302025 197.807001 \r\nL 77.332465 214.756364 \r\nL 77.423783 214.400197 \r\nL 77.454222 214.756364 \r\nL 77.484662 205.642677 \r\nL 77.54554 214.358295 \r\nL 77.57598 214.756364 \r\nL 77.728177 190.809366 \r\nL 77.758616 214.756364 \r\nL 77.849935 207.528267 \r\nL 77.910813 214.756364 \r\nL 77.941253 197.178471 \r\nL 78.002132 199.692591 \r\nL 78.09345 191.647406 \r\nL 78.123889 214.756364 \r\nL 78.184768 214.756364 \r\nL 78.215207 214.211638 \r\nL 78.276086 214.756364 \r\nL 78.397844 200.69824 \r\nL 78.458723 214.756364 \r\nL 78.489162 191.291239 \r\nL 78.550041 214.756364 \r\nL 78.671799 214.630658 \r\nL 78.702238 196.193774 \r\nL 78.732677 214.735413 \r\nL 78.763117 204.071351 \r\nL 78.793556 214.756364 \r\nL 78.854435 212.451753 \r\nL 78.915314 214.756364 \r\nL 79.006632 203.589478 \r\nL 79.067511 214.756364 \r\nL 79.12839 214.044029 \r\nL 79.189268 214.756364 \r\nL 79.219708 208.492013 \r\nL 79.280587 214.735413 \r\nL 79.341466 214.756364 \r\nL 79.402344 211.173742 \r\nL 79.432784 194.601497 \r\nL 79.463223 214.756364 \r\nL 79.493663 207.193051 \r\nL 79.554541 214.756364 \r\nL 79.61542 214.735413 \r\nL 79.64586 214.735413 \r\nL 79.676299 214.127834 \r\nL 79.767617 186.409655 \r\nL 79.798057 214.756364 \r\nL 79.828496 178.59493 \r\nL 79.889375 208.994837 \r\nL 79.919814 201.368672 \r\nL 79.950254 214.756364 \r\nL 79.980693 214.735413 \r\nL 80.072011 208.366307 \r\nL 80.102451 213.499303 \r\nL 80.13289 214.127834 \r\nL 80.16333 165.353895 \r\nL 80.224208 202.018153 \r\nL 80.285087 214.756364 \r\nL 80.345966 214.379246 \r\nL 80.437284 214.756364 \r\nL 80.467724 174.237121 \r\nL 80.559042 174.42568 \r\nL 80.589481 214.756364 \r\nL 80.680799 208.387258 \r\nL 80.711239 208.785327 \r\nL 80.772118 183.078445 \r\nL 80.802557 213.373597 \r\nL 80.832996 202.646683 \r\nL 80.893875 214.756364 \r\nL 80.954754 210.629016 \r\nL 80.985194 204.197057 \r\nL 81.015633 214.756364 \r\nL 81.046072 207.947287 \r\nL 81.16783 214.756364 \r\nL 81.198269 212.053684 \r\nL 81.259148 214.756364 \r\nL 81.289588 214.609707 \r\nL 81.320027 214.756364 \r\nL 81.411345 212.284145 \r\nL 81.472224 214.756364 \r\nL 81.502663 212.326047 \r\nL 81.563542 214.735413 \r\nL 81.65486 214.756364 \r\nL 81.6853 202.520977 \r\nL 81.807058 214.756364 \r\nL 81.837497 214.756364 \r\nL 81.867936 200.383975 \r\nL 81.959255 209.581466 \r\nL 81.989694 199.504032 \r\nL 82.020133 151.48433 \r\nL 82.050573 214.651609 \r\nL 82.081012 214.295442 \r\nL 82.20277 214.756364 \r\nL 82.233209 214.756364 \r\nL 82.263649 210.524261 \r\nL 82.324527 214.756364 \r\nL 82.385406 158.942888 \r\nL 82.507164 214.756364 \r\nL 82.537603 210.063339 \r\nL 82.598482 214.756364 \r\nL 82.72024 214.756364 \r\nL 82.750679 201.766741 \r\nL 82.811558 205.935991 \r\nL 82.872437 196.214725 \r\nL 82.933316 214.756364 \r\nL 82.963755 214.421148 \r\nL 83.055073 207.423512 \r\nL 83.115952 207.674924 \r\nL 83.176831 214.190687 \r\nL 83.20727 194.161526 \r\nL 83.268149 214.756364 \r\nL 83.298588 214.735413 \r\nL 83.329028 210.901379 \r\nL 83.359467 214.756364 \r\nL 83.389907 212.954577 \r\nL 83.511664 214.756364 \r\nL 83.542104 214.756364 \r\nL 83.572543 207.507316 \r\nL 83.633422 214.756364 \r\nL 83.663861 214.756364 \r\nL 83.694301 207.863483 \r\nL 83.785619 211.089938 \r\nL 83.816058 214.504952 \r\nL 83.846498 193.260633 \r\nL 83.907377 198.749796 \r\nL 83.998695 212.514606 \r\nL 83.968255 187.059136 \r\nL 84.029134 212.305096 \r\nL 84.120452 209.183396 \r\nL 84.24221 214.756364 \r\nL 84.303089 214.756364 \r\nL 84.333528 153.747039 \r\nL 84.394407 214.756364 \r\nL 84.424847 195.041468 \r\nL 84.485725 214.714462 \r\nL 84.546604 214.756364 \r\nL 84.637922 212.116537 \r\nL 84.668362 214.735413 \r\nL 84.698801 193.470143 \r\nL 84.75968 209.413857 \r\nL 84.790119 208.931984 \r\nL 84.820559 214.756364 \r\nL 84.850998 208.659621 \r\nL 84.881438 194.601497 \r\nL 84.911877 214.735413 \r\nL 84.942317 214.525903 \r\nL 85.033635 214.735413 \r\nL 85.064074 199.441179 \r\nL 85.124953 214.756364 \r\nL 85.185832 207.779679 \r\nL 85.216271 214.756364 \r\nL 85.246711 187.226744 \r\nL 85.338029 202.416222 \r\nL 85.459786 214.756364 \r\nL 85.490226 212.3889 \r\nL 85.520665 213.394548 \r\nL 85.551105 196.235676 \r\nL 85.581544 214.756364 \r\nL 85.611983 212.409851 \r\nL 85.703302 214.756364 \r\nL 85.733741 208.701523 \r\nL 85.79462 214.756364 \r\nL 85.855499 204.972245 \r\nL 85.885938 214.756364 \r\nL 85.946817 214.735413 \r\nL 86.038135 196.151872 \r\nL 86.007696 214.756364 \r\nL 86.068575 203.778037 \r\nL 86.190332 214.735413 \r\nL 86.220772 202.835242 \r\nL 86.251211 214.756364 \r\nL 86.28165 214.735413 \r\nL 86.31209 214.756364 \r\nL 86.342529 198.288874 \r\nL 86.403408 214.630658 \r\nL 86.525166 214.756364 \r\nL 86.555605 214.295442 \r\nL 86.616484 195.48144 \r\nL 86.646923 214.756364 \r\nL 86.677363 214.525903 \r\nL 86.707802 192.862564 \r\nL 86.768681 214.756364 \r\nL 86.79912 214.504952 \r\nL 86.82956 214.756364 \r\nL 86.859999 197.178471 \r\nL 86.920878 214.735413 \r\nL 86.951317 214.756364 \r\nL 86.981757 202.856193 \r\nL 87.042636 212.3889 \r\nL 87.073075 214.756364 \r\nL 87.133954 214.735413 \r\nL 87.194833 171.597294 \r\nL 87.255711 204.490371 \r\nL 87.377469 214.756364 \r\nL 87.407909 201.263917 \r\nL 87.499227 208.994837 \r\nL 87.529666 214.756364 \r\nL 87.560106 204.029449 \r\nL 87.620984 211.215644 \r\nL 87.651424 193.030172 \r\nL 87.712303 213.247891 \r\nL 87.773181 214.756364 \r\nL 87.8645 204.008498 \r\nL 87.925378 214.756364 \r\nL 87.955818 195.90046 \r\nL 88.016697 204.029449 \r\nL 88.108015 214.756364 \r\nL 88.138454 207.821581 \r\nL 88.168894 212.849822 \r\nL 88.199333 192.338789 \r\nL 88.260212 214.756364 \r\nL 88.321091 207.444463 \r\nL 88.35153 212.619361 \r\nL 88.473288 214.756364 \r\nL 88.595045 200.593485 \r\nL 88.716803 214.756364 \r\nL 88.808121 210.545212 \r\nL 88.899439 214.756364 \r\nL 88.960318 191.856916 \r\nL 88.990758 205.118902 \r\nL 89.082076 214.756364 \r\nL 89.112515 208.072993 \r\nL 89.173394 210.71282 \r\nL 89.264712 214.67256 \r\nL 89.325591 209.602417 \r\nL 89.356031 214.714462 \r\nL 89.38647 214.735413 \r\nL 89.477788 214.756364 \r\nL 89.508228 203.757086 \r\nL 89.599546 214.756364 \r\nL 89.629985 212.284145 \r\nL 89.660425 214.756364 \r\nL 89.690864 211.613713 \r\nL 89.751743 213.708813 \r\nL 89.782182 214.756364 \r\nL 89.812622 201.389623 \r\nL 89.873501 214.756364 \r\nL 89.90394 214.735413 \r\nL 89.934379 214.567805 \r\nL 89.964819 208.659621 \r\nL 89.995258 214.735413 \r\nL 90.025698 210.168094 \r\nL 90.117016 214.756364 \r\nL 90.147455 200.111612 \r\nL 90.208334 214.567805 \r\nL 90.269213 214.756364 \r\nL 90.299652 212.80792 \r\nL 90.360531 213.394548 \r\nL 90.451849 214.756364 \r\nL 90.482289 202.814291 \r\nL 90.573607 207.905385 \r\nL 90.634486 214.735413 \r\nL 90.664925 180.941442 \r\nL 90.725804 214.316393 \r\nL 90.756243 214.693511 \r\nL 90.817122 214.756364 \r\nL 90.90844 200.509681 \r\nL 90.93888 214.735413 \r\nL 90.999759 212.682214 \r\nL 91.030198 186.556312 \r\nL 91.091077 214.756364 \r\nL 91.121516 214.756364 \r\nL 91.212834 211.257546 \r\nL 91.334592 214.756364 \r\nL 91.365032 214.756364 \r\nL 91.547668 196.7385 \r\nL 91.578107 214.756364 \r\nL 91.638986 195.209076 \r\nL 91.669426 213.604058 \r\nL 91.699865 198.561237 \r\nL 91.730304 214.756364 \r\nL 91.760744 212.053684 \r\nL 91.791183 214.735413 \r\nL 91.821623 210.126192 \r\nL 91.852062 209.434808 \r\nL 91.882501 193.260633 \r\nL 91.912941 214.756364 \r\nL 91.94338 214.756364 \r\nL 91.97382 214.756364 \r\nL 92.095577 201.305819 \r\nL 92.217335 214.756364 \r\nL 92.247774 214.421148 \r\nL 92.278214 207.151149 \r\nL 92.308653 214.735413 \r\nL 92.339093 214.442099 \r\nL 92.399971 206.857835 \r\nL 92.430411 214.735413 \r\nL 92.552168 214.756364 \r\nL 92.582608 192.715907 \r\nL 92.643487 214.756364 \r\nL 92.704365 214.756364 \r\nL 92.765244 213.457401 \r\nL 92.795684 214.714462 \r\nL 92.826123 214.693511 \r\nL 92.917441 211.613713 \r\nL 92.947881 213.562156 \r\nL 93.00876 209.66527 \r\nL 93.069638 207.088296 \r\nL 93.130517 214.756364 \r\nL 93.221835 214.651609 \r\nL 93.252275 199.776395 \r\nL 93.343593 206.292158 \r\nL 93.465351 214.756364 \r\nL 93.49579 214.693511 \r\nL 93.526229 213.897372 \r\nL 93.556669 193.365388 \r\nL 93.587108 214.756364 \r\nL 93.617548 209.581466 \r\nL 93.739305 214.756364 \r\nL 93.769745 208.973886 \r\nL 93.830624 212.912675 \r\nL 93.861063 214.735413 \r\nL 93.921942 214.232589 \r\nL 94.01326 214.756364 \r\nL 94.043699 201.703888 \r\nL 94.165457 214.756364 \r\nL 94.195896 214.651609 \r\nL 94.226336 214.756364 \r\nL 94.256775 199.902101 \r\nL 94.348093 209.560515 \r\nL 94.378533 211.173742 \r\nL 94.408972 206.12455 \r\nL 94.439412 214.106882 \r\nL 94.53073 214.756364 \r\nL 94.561169 191.186484 \r\nL 94.622048 214.756364 \r\nL 94.835124 214.735413 \r\nL 94.896003 214.756364 \r\nL 94.926442 213.939274 \r\nL 94.987321 214.756364 \r\nL 95.0482 214.756364 \r\nL 95.139518 203.00285 \r\nL 95.261276 214.756364 \r\nL 95.291715 209.979535 \r\nL 95.352594 213.708813 \r\nL 95.383033 214.735413 \r\nL 95.443912 214.756364 \r\nL 95.474352 204.25991 \r\nL 95.56567 214.756364 \r\nL 95.596109 201.410574 \r\nL 95.687427 207.570169 \r\nL 95.748306 214.756364 \r\nL 95.778746 188.986628 \r\nL 95.839624 213.85547 \r\nL 95.870064 213.85547 \r\nL 95.900503 212.703165 \r\nL 95.991821 214.756364 \r\nL 96.022261 195.711901 \r\nL 96.174458 214.735413 \r\nL 96.265776 212.514606 \r\nL 96.296216 214.756364 \r\nL 96.326655 214.714462 \r\nL 96.417973 204.176106 \r\nL 96.387534 214.756364 \r\nL 96.448413 211.089938 \r\nL 96.539731 214.756364 \r\nL 96.57017 191.815014 \r\nL 96.631049 214.756364 \r\nL 96.661488 214.714462 \r\nL 96.722367 214.756364 \r\nL 96.783246 193.952016 \r\nL 96.813685 214.756364 \r\nL 96.874564 214.67256 \r\nL 96.905004 185.760173 \r\nL 96.935443 214.756364 \r\nL 96.965882 192.15023 \r\nL 97.057201 214.756364 \r\nL 97.08764 214.588756 \r\nL 97.11808 214.756364 \r\nL 97.148519 214.693511 \r\nL 97.178958 213.457401 \r\nL 97.209398 214.756364 \r\nL 97.239837 214.756364 \r\nL 97.270277 199.923052 \r\nL 97.331155 214.756364 \r\nL 97.361595 210.524261 \r\nL 97.422474 214.756364 \r\nL 97.452913 213.981176 \r\nL 97.513792 214.756364 \r\nL 97.544231 214.609707 \r\nL 97.574671 214.735413 \r\nL 97.696428 211.027085 \r\nL 97.726868 189.154236 \r\nL 97.818186 195.816656 \r\nL 98.000822 214.756364 \r\nL 98.061701 214.714462 \r\nL 98.153019 191.479798 \r\nL 98.213898 214.756364 \r\nL 98.274777 209.05769 \r\nL 98.366095 214.756364 \r\nL 98.396535 214.358295 \r\nL 98.426974 191.856916 \r\nL 98.457413 214.756364 \r\nL 98.487853 211.613713 \r\nL 98.609611 214.756364 \r\nL 98.731368 214.756364 \r\nL 98.853126 211.55086 \r\nL 98.914005 211.781321 \r\nL 98.974883 214.756364 \r\nL 99.005323 211.739419 \r\nL 99.035762 190.034178 \r\nL 99.096641 209.351004 \r\nL 99.15752 214.756364 \r\nL 99.187959 206.899737 \r\nL 99.218399 214.25354 \r\nL 99.248838 211.907027 \r\nL 99.309717 214.735413 \r\nL 99.340156 172.707698 \r\nL 99.370596 214.756364 \r\nL 99.401035 214.735413 \r\nL 99.431475 214.756364 \r\nL 99.461914 214.127834 \r\nL 99.522793 195.313831 \r\nL 99.553232 214.756364 \r\nL 99.614111 202.101957 \r\nL 99.67499 214.756364 \r\nL 99.705429 211.718468 \r\nL 99.735869 188.022882 \r\nL 99.766308 214.756364 \r\nL 99.827187 198.770747 \r\nL 99.918505 214.714462 \r\nL 99.948944 207.234953 \r\nL 99.979384 214.756364 \r\nL 100.040263 205.349363 \r\nL 100.253339 214.756364 \r\nL 100.375096 185.06879 \r\nL 100.405536 197.241324 \r\nL 100.435975 214.756364 \r\nL 100.527293 211.257546 \r\nL 100.557733 214.756364 \r\nL 100.588172 207.1721 \r\nL 100.649051 213.310744 \r\nL 100.67949 209.728123 \r\nL 100.740369 214.756364 \r\nL 100.862127 214.25354 \r\nL 100.892566 214.316393 \r\nL 100.923005 214.127834 \r\nL 100.953445 214.735413 \r\nL 100.983884 188.902824 \r\nL 101.044763 210.587114 \r\nL 101.136081 214.756364 \r\nL 101.166521 214.546854 \r\nL 101.19696 186.158243 \r\nL 101.257839 214.756364 \r\nL 101.349157 206.627374 \r\nL 101.379597 212.954577 \r\nL 101.440475 210.000486 \r\nL 101.501354 214.756364 \r\nL 101.531794 214.484001 \r\nL 101.562233 204.846539 \r\nL 101.623112 213.394548 \r\nL 101.683991 214.756364 \r\nL 101.71443 214.525903 \r\nL 101.775309 214.756364 \r\nL 101.805748 198.456482 \r\nL 101.927506 214.525903 \r\nL 102.018824 206.208354 \r\nL 101.988385 214.756364 \r\nL 102.049264 210.335702 \r\nL 102.110142 214.756364 \r\nL 102.140582 211.927978 \r\nL 102.171021 201.9553 \r\nL 102.201461 214.756364 \r\nL 102.2319 214.735413 \r\nL 102.323218 209.141494 \r\nL 102.353658 214.756364 \r\nL 102.444976 214.714462 \r\nL 102.475415 195.984264 \r\nL 102.536294 214.756364 \r\nL 102.597173 214.756364 \r\nL 102.627612 212.912675 \r\nL 102.688491 214.756364 \r\nL 102.718931 214.756364 \r\nL 102.74937 202.248614 \r\nL 102.810249 214.756364 \r\nL 102.840688 211.529909 \r\nL 102.901567 214.756364 \r\nL 102.932006 214.756364 \r\nL 102.962446 213.939274 \r\nL 102.992885 214.735413 \r\nL 103.023325 201.850545 \r\nL 103.084203 208.994837 \r\nL 103.114643 214.756364 \r\nL 103.205961 213.143136 \r\nL 103.2364 214.442099 \r\nL 103.327719 214.756364 \r\nL 103.358158 205.244608 \r\nL 103.449476 214.714462 \r\nL 103.479916 209.330053 \r\nL 103.601673 214.756364 \r\nL 103.75387 192.632103 \r\nL 103.875628 214.756364 \r\nL 103.906067 214.735413 \r\nL 103.966946 207.486365 \r\nL 103.997386 214.756364 \r\nL 104.119143 214.756364 \r\nL 104.210462 190.159884 \r\nL 104.27134 198.267923 \r\nL 104.393098 214.756364 \r\nL 104.423537 214.756364 \r\nL 104.453977 209.979535 \r\nL 104.514856 214.756364 \r\nL 104.545295 214.714462 \r\nL 104.575734 180.229108 \r\nL 104.636613 214.756364 \r\nL 104.667053 214.25354 \r\nL 104.727931 214.756364 \r\nL 104.758371 214.756364 \r\nL 104.78881 209.916682 \r\nL 104.849689 214.756364 \r\nL 104.910568 214.756364 \r\nL 105.032326 213.394548 \r\nL 105.093204 214.756364 \r\nL 105.123644 193.323486 \r\nL 105.184523 214.756364 \r\nL 105.33672 214.756364 \r\nL 105.367159 193.281584 \r\nL 105.428038 212.493655 \r\nL 105.458477 213.897372 \r\nL 105.488917 205.663628 \r\nL 105.519356 214.735413 \r\nL 105.549795 208.596768 \r\nL 105.641114 214.756364 \r\nL 105.610674 204.86749 \r\nL 105.671553 214.714462 \r\nL 105.701992 214.295442 \r\nL 105.732432 214.756364 \r\nL 105.762871 206.96259 \r\nL 105.85419 211.697517 \r\nL 105.945508 214.756364 \r\nL 105.975947 211.110889 \r\nL 106.036826 214.756364 \r\nL 106.067265 214.756364 \r\nL 106.097705 214.06498 \r\nL 106.189023 204.46942 \r\nL 106.219462 208.575817 \r\nL 106.34122 214.756364 \r\nL 106.432538 214.756364 \r\nL 106.462978 207.947287 \r\nL 106.554296 212.053684 \r\nL 106.676054 214.756364 \r\nL 106.767372 214.735413 \r\nL 106.797811 214.567805 \r\nL 106.85869 211.194693 \r\nL 106.889129 185.864928 \r\nL 106.950008 214.756364 \r\nL 106.980448 209.811927 \r\nL 107.041326 212.891724 \r\nL 107.071766 214.756364 \r\nL 107.102205 208.890082 \r\nL 107.163084 214.756364 \r\nL 107.193523 214.756364 \r\nL 107.254402 209.162445 \r\nL 107.315281 213.750715 \r\nL 107.34572 214.756364 \r\nL 107.37616 208.492013 \r\nL 107.437039 214.756364 \r\nL 107.467478 214.756364 \r\nL 107.589236 201.284868 \r\nL 107.650115 214.735413 \r\nL 107.710993 208.659621 \r\nL 107.741433 201.452476 \r\nL 107.771872 214.756364 \r\nL 107.802312 214.756364 \r\nL 107.832751 213.478352 \r\nL 107.86319 203.317115 \r\nL 107.924069 214.756364 \r\nL 108.045827 214.756364 \r\nL 108.106706 208.785327 \r\nL 108.137145 214.756364 \r\nL 108.167584 214.46305 \r\nL 108.198024 203.023801 \r\nL 108.258903 214.735413 \r\nL 108.350221 214.756364 \r\nL 108.38066 197.555589 \r\nL 108.471979 204.427518 \r\nL 108.593736 214.756364 \r\nL 108.624176 214.756364 \r\nL 108.776373 206.96259 \r\nL 108.837251 214.756364 \r\nL 108.89813 211.215644 \r\nL 108.92857 212.367949 \r\nL 108.959009 208.952935 \r\nL 108.989448 213.939274 \r\nL 109.019888 214.756364 \r\nL 109.050327 211.278497 \r\nL 109.111206 214.756364 \r\nL 109.141646 214.756364 \r\nL 109.172085 207.968238 \r\nL 109.232964 214.756364 \r\nL 109.263403 214.085931 \r\nL 109.293843 201.703888 \r\nL 109.385161 202.919046 \r\nL 109.44604 214.756364 \r\nL 109.476479 192.192132 \r\nL 109.537358 214.735413 \r\nL 109.598237 214.756364 \r\nL 109.719994 198.100315 \r\nL 109.811312 214.756364 \r\nL 109.841752 210.230947 \r\nL 109.872191 214.735413 \r\nL 109.93307 208.63867 \r\nL 110.054828 214.756364 \r\nL 110.085267 200.509681 \r\nL 110.146146 208.052042 \r\nL 110.207025 214.756364 \r\nL 110.267904 213.268842 \r\nL 110.298343 193.470143 \r\nL 110.328782 214.756364 \r\nL 110.359222 209.811927 \r\nL 110.420101 214.756364 \r\nL 110.480979 214.044029 \r\nL 110.541858 214.756364 \r\nL 110.572298 212.032733 \r\nL 110.633176 214.756364 \r\nL 110.663616 214.756364 \r\nL 110.694055 199.441179 \r\nL 110.785374 202.981899 \r\nL 110.907131 214.756364 \r\nL 110.937571 211.110889 \r\nL 110.998449 214.756364 \r\nL 111.089768 209.916682 \r\nL 111.181086 214.756364 \r\nL 111.211525 203.882792 \r\nL 111.272404 207.842532 \r\nL 111.302843 214.756364 \r\nL 111.363722 211.529909 \r\nL 111.424601 212.619361 \r\nL 111.455041 206.669276 \r\nL 111.515919 205.91504 \r\nL 111.576798 214.756364 \r\nL 111.607238 214.756364 \r\nL 111.637677 214.379246 \r\nL 111.789874 196.31948 \r\nL 111.850753 190.369394 \r\nL 111.911632 214.756364 \r\nL 111.942071 214.756364 \r\nL 112.00295 206.522619 \r\nL 112.033389 214.756364 \r\nL 112.155147 214.756364 \r\nL 112.185586 204.804637 \r\nL 112.246465 214.651609 \r\nL 112.276905 214.25354 \r\nL 112.337783 214.756364 \r\nL 112.368223 214.756364 \r\nL 112.398662 214.106882 \r\nL 112.429102 214.756364 \r\nL 112.459541 203.736135 \r\nL 112.52042 214.756364 \r\nL 112.550859 214.651609 \r\nL 112.611738 214.756364 \r\nL 112.672617 211.802272 \r\nL 112.703056 189.426599 \r\nL 112.733496 214.735413 \r\nL 112.763935 205.097951 \r\nL 112.885693 214.756364 \r\nL 112.946571 206.627374 \r\nL 112.977011 214.756364 \r\nL 113.129208 214.756364 \r\nL 113.159647 213.520254 \r\nL 113.190087 201.515329 \r\nL 113.220526 214.023078 \r\nL 113.250966 213.708813 \r\nL 113.311844 214.756364 \r\nL 113.372723 204.86749 \r\nL 113.403163 209.330053 \r\nL 113.433602 214.735413 \r\nL 113.464041 199.692591 \r\nL 113.494481 214.756364 \r\nL 113.52492 213.729764 \r\nL 113.55536 214.756364 \r\nL 113.616238 209.87478 \r\nL 113.646678 214.546854 \r\nL 113.677117 214.735413 \r\nL 113.707557 211.048036 \r\nL 113.798875 212.766018 \r\nL 113.829314 213.038381 \r\nL 113.859754 214.756364 \r\nL 113.981511 188.169539 \r\nL 114.103269 214.756364 \r\nL 114.133708 190.474149 \r\nL 114.194587 214.756364 \r\nL 114.316345 212.933626 \r\nL 114.346784 214.756364 \r\nL 114.377224 210.71282 \r\nL 114.407663 199.713542 \r\nL 114.438102 214.756364 \r\nL 114.468542 214.756364 \r\nL 114.590299 214.756364 \r\nL 114.620739 200.195416 \r\nL 114.712057 208.722474 \r\nL 114.803375 214.756364 \r\nL 114.833815 214.735413 \r\nL 114.925133 211.655615 \r\nL 114.955572 213.666911 \r\nL 114.986012 214.756364 \r\nL 115.016451 213.43645 \r\nL 115.046891 214.46305 \r\nL 115.07733 207.339708 \r\nL 115.168648 209.66527 \r\nL 115.229527 213.268842 \r\nL 115.290406 211.215644 \r\nL 115.320845 205.642677 \r\nL 115.351285 214.756364 \r\nL 115.381724 209.749074 \r\nL 115.533921 214.756364 \r\nL 115.564361 213.687862 \r\nL 115.655679 206.606423 \r\nL 115.746997 214.756364 \r\nL 115.716558 193.700604 \r\nL 115.777436 214.735413 \r\nL 115.838315 193.763457 \r\nL 115.868755 193.910114 \r\nL 115.899194 214.756364 \r\nL 115.990512 212.346998 \r\nL 116.051391 210.754722 \r\nL 116.11227 214.756364 \r\nL 116.142709 211.76037 \r\nL 116.203588 214.756364 \r\nL 116.234027 214.756364 \r\nL 116.264467 213.478352 \r\nL 116.294906 214.756364 \r\nL 116.325346 184.670721 \r\nL 116.386225 214.756364 \r\nL 116.416664 214.044029 \r\nL 116.447103 214.756364 \r\nL 116.477543 196.047117 \r\nL 116.538422 212.786969 \r\nL 116.5993 210.964232 \r\nL 116.690619 214.756364 \r\nL 116.812376 200.404926 \r\nL 116.903694 214.756364 \r\nL 116.934134 196.403284 \r\nL 116.995013 214.756364 \r\nL 117.055891 214.756364 \r\nL 117.086331 213.939274 \r\nL 117.11677 199.650689 \r\nL 117.177649 212.158439 \r\nL 117.208089 214.756364 \r\nL 117.238528 213.939274 \r\nL 117.268967 205.684579 \r\nL 117.329846 214.756364 \r\nL 117.360286 214.484001 \r\nL 117.421164 195.774754 \r\nL 117.451604 210.000486 \r\nL 117.512483 214.756364 \r\nL 117.542922 176.709339 \r\nL 117.63424 184.64977 \r\nL 117.725558 183.874583 \r\nL 117.755998 214.756364 \r\nL 117.786437 214.756364 \r\nL 117.877756 198.959306 \r\nL 117.908195 210.566163 \r\nL 117.938634 212.766018 \r\nL 117.969074 206.522619 \r\nL 118.029953 214.756364 \r\nL 118.060392 214.756364 \r\nL 118.18215 199.399277 \r\nL 118.273468 214.756364 \r\nL 118.303907 205.035098 \r\nL 118.364786 214.756364 \r\nL 118.456104 214.232589 \r\nL 118.486544 214.756364 \r\nL 118.516983 209.476711 \r\nL 118.577862 214.756364 \r\nL 118.608301 213.352646 \r\nL 118.66918 214.735413 \r\nL 118.69962 186.786773 \r\nL 118.760498 214.735413 \r\nL 118.821377 214.756364 \r\nL 118.882256 194.391987 \r\nL 119.034453 214.756364 \r\nL 119.064892 186.409655 \r\nL 119.125771 212.912675 \r\nL 119.156211 214.756364 \r\nL 119.18665 207.025443 \r\nL 119.247529 214.735413 \r\nL 119.277968 213.520254 \r\nL 119.308408 213.562156 \r\nL 119.338847 200.90775 \r\nL 119.399726 213.85547 \r\nL 119.430165 214.756364 \r\nL 119.460605 213.64596 \r\nL 119.491044 208.492013 \r\nL 119.521484 214.756364 \r\nL 119.582362 211.13184 \r\nL 119.673681 214.756364 \r\nL 119.734559 201.766741 \r\nL 119.764999 214.756364 \r\nL 119.795438 214.756364 \r\nL 119.825878 194.685301 \r\nL 119.886756 214.358295 \r\nL 119.917196 214.756364 \r\nL 119.947635 194.999566 \r\nL 120.008514 213.981176 \r\nL 120.069393 214.756364 \r\nL 120.099832 213.687862 \r\nL 120.160711 214.735413 \r\nL 120.19115 193.239682 \r\nL 120.282469 214.714462 \r\nL 120.312908 211.194693 \r\nL 120.343348 180.019598 \r\nL 120.373787 214.358295 \r\nL 120.404226 207.004492 \r\nL 120.465105 200.90775 \r\nL 120.495545 214.756364 \r\nL 120.617302 181.423316 \r\nL 120.678181 214.756364 \r\nL 120.73906 211.13184 \r\nL 120.769499 187.247695 \r\nL 120.830378 208.931984 \r\nL 120.891257 214.756364 \r\nL 120.921696 195.544293 \r\nL 121.013014 204.888441 \r\nL 121.043454 214.735413 \r\nL 121.134772 213.583107 \r\nL 121.165212 209.979535 \r\nL 121.22609 214.756364 \r\nL 121.25653 214.148785 \r\nL 121.286969 210.92233 \r\nL 121.347848 214.756364 \r\nL 121.560924 214.756364 \r\nL 121.621803 198.728845 \r\nL 121.652242 209.686221 \r\nL 121.713121 214.756364 \r\nL 121.74356 207.779679 \r\nL 121.774 203.610429 \r\nL 121.895757 214.756364 \r\nL 121.926197 182.785131 \r\nL 121.987076 214.693511 \r\nL 122.017515 214.756364 \r\nL 122.078394 212.954577 \r\nL 122.108833 214.756364 \r\nL 122.230591 203.694233 \r\nL 122.352348 214.756364 \r\nL 122.382788 214.756364 \r\nL 122.413227 183.979338 \r\nL 122.474106 205.621726 \r\nL 122.504545 214.756364 \r\nL 122.534985 200.090661 \r\nL 122.595864 211.927978 \r\nL 122.687182 211.383252 \r\nL 122.717621 214.756364 \r\nL 122.7785 214.756364 \r\nL 122.80894 210.335702 \r\nL 122.900258 212.493655 \r\nL 122.930697 214.756364 \r\nL 123.022015 183.958387 \r\nL 123.052455 208.533915 \r\nL 123.082894 214.756364 \r\nL 123.113334 201.703888 \r\nL 123.143773 210.482359 \r\nL 123.174212 210.419506 \r\nL 123.265531 200.48873 \r\nL 123.29597 214.756364 \r\nL 123.326409 214.735413 \r\nL 123.356849 187.017234 \r\nL 123.417728 214.756364 \r\nL 123.569925 191.291239 \r\nL 123.691682 214.756364 \r\nL 123.722122 214.735413 \r\nL 123.783001 205.579824 \r\nL 123.81344 189.279942 \r\nL 123.874319 214.735413 \r\nL 123.935198 214.735413 \r\nL 123.996076 214.756364 \r\nL 124.026516 206.669276 \r\nL 124.148273 214.756364 \r\nL 124.178713 214.756364 \r\nL 124.239592 209.581466 \r\nL 124.270031 211.96988 \r\nL 124.300471 214.023078 \r\nL 124.33091 201.201064 \r\nL 124.422228 208.471062 \r\nL 124.513546 214.756364 \r\nL 124.543986 212.326047 \r\nL 124.604865 199.818297 \r\nL 124.635304 207.360659 \r\nL 124.726622 214.756364 \r\nL 124.787501 174.467582 \r\nL 124.81794 214.756364 \r\nL 124.909259 214.735413 \r\nL 124.939698 211.173742 \r\nL 124.970137 186.283949 \r\nL 125.031016 211.907027 \r\nL 125.091895 214.756364 \r\nL 125.152774 214.735413 \r\nL 125.274532 173.252424 \r\nL 125.36585 214.756364 \r\nL 125.396289 214.127834 \r\nL 125.426729 214.735413 \r\nL 125.457168 198.267923 \r\nL 125.518047 214.106882 \r\nL 125.548486 210.775673 \r\nL 125.609365 214.756364 \r\nL 125.639804 211.006134 \r\nL 125.731123 214.735413 \r\nL 125.761562 214.421148 \r\nL 125.822441 214.735413 \r\nL 125.913759 173.399081 \r\nL 125.974638 214.756364 \r\nL 126.035517 206.648325 \r\nL 126.065956 206.585472 \r\nL 126.187714 214.756364 \r\nL 126.248593 214.756364 \r\nL 126.309471 213.562156 \r\nL 126.339911 205.852187 \r\nL 126.37035 214.735413 \r\nL 126.40079 212.996479 \r\nL 126.431229 214.756364 \r\nL 126.461668 214.588756 \r\nL 126.522547 198.41458 \r\nL 126.552987 213.059332 \r\nL 126.705184 214.756364 \r\nL 126.735623 192.192132 \r\nL 126.796502 213.750715 \r\nL 126.91826 214.756364 \r\nL 126.979138 210.021437 \r\nL 127.009578 214.756364 \r\nL 127.040017 214.756364 \r\nL 127.131335 210.461408 \r\nL 127.192214 207.402561 \r\nL 127.253093 214.756364 \r\nL 127.283532 210.377604 \r\nL 127.344411 214.735413 \r\nL 127.374851 214.756364 \r\nL 127.40529 214.46305 \r\nL 127.466169 214.756364 \r\nL 127.527048 199.524983 \r\nL 127.557487 214.735413 \r\nL 127.587927 211.404203 \r\nL 127.618366 177.673086 \r\nL 127.648805 214.756364 \r\nL 127.679245 184.251701 \r\nL 127.801002 214.756364 \r\nL 127.861881 214.756364 \r\nL 127.953199 207.612071 \r\nL 128.014078 214.756364 \r\nL 128.044518 204.532273 \r\nL 128.074957 198.309825 \r\nL 128.105396 214.756364 \r\nL 128.166275 214.756364 \r\nL 128.257593 210.105241 \r\nL 128.348912 214.756364 \r\nL 128.501109 186.430606 \r\nL 128.531548 210.314751 \r\nL 128.592427 206.459766 \r\nL 128.622866 168.349889 \r\nL 128.683745 214.756364 \r\nL 128.714185 214.756364 \r\nL 128.744624 209.749074 \r\nL 128.805503 214.358295 \r\nL 128.835942 214.756364 \r\nL 128.866382 204.993196 \r\nL 128.9577 205.977893 \r\nL 128.988139 214.756364 \r\nL 129.018579 179.537725 \r\nL 129.079457 205.726481 \r\nL 129.170776 214.756364 \r\nL 129.140336 194.727203 \r\nL 129.201215 214.735413 \r\nL 129.231655 214.756364 \r\nL 129.262094 214.169736 \r\nL 129.292533 207.716826 \r\nL 129.322973 214.756364 \r\nL 129.353412 214.756364 \r\nL 129.383852 214.756364 \r\nL 129.414291 214.085931 \r\nL 129.44473 214.358295 \r\nL 129.505609 162.253146 \r\nL 129.536049 191.982622 \r\nL 129.566488 214.735413 \r\nL 129.657806 202.981899 \r\nL 129.688246 193.093025 \r\nL 129.718685 214.756364 \r\nL 129.779564 214.756364 \r\nL 129.810003 188.441902 \r\nL 129.870882 213.164087 \r\nL 129.99264 205.223657 \r\nL 129.931761 214.714462 \r\nL 130.053519 206.166452 \r\nL 130.144837 214.756364 \r\nL 130.175276 214.693511 \r\nL 130.236155 214.735413 \r\nL 130.297034 204.972245 \r\nL 130.388352 214.756364 \r\nL 130.449231 190.620806 \r\nL 130.47967 213.331695 \r\nL 130.540549 214.756364 \r\nL 130.601428 214.358295 \r\nL 130.692746 203.547576 \r\nL 130.753625 197.953658 \r\nL 130.814504 214.756364 \r\nL 130.844943 210.649967 \r\nL 130.905822 211.425154 \r\nL 130.936261 214.756364 \r\nL 130.99714 214.546854 \r\nL 131.058019 203.945645 \r\nL 131.088458 213.939274 \r\nL 131.149337 214.756364 \r\nL 131.179777 207.653973 \r\nL 131.240655 214.756364 \r\nL 131.51461 214.756364 \r\nL 131.54505 182.827033 \r\nL 131.605928 214.106882 \r\nL 131.636368 214.756364 \r\nL 131.758125 205.998844 \r\nL 131.788565 214.756364 \r\nL 131.819004 200.111612 \r\nL 131.849444 213.813568 \r\nL 131.879883 194.643399 \r\nL 131.910322 214.756364 \r\nL 131.940762 212.849822 \r\nL 131.971201 214.756364 \r\nL 132.092959 153.16041 \r\nL 132.184277 214.756364 \r\nL 132.214716 191.752161 \r\nL 132.306035 214.756364 \r\nL 132.336474 205.475069 \r\nL 132.397353 203.568527 \r\nL 132.458232 214.400197 \r\nL 132.488671 202.122908 \r\nL 132.519111 214.714462 \r\nL 132.54955 209.749074 \r\nL 132.671308 214.756364 \r\nL 132.701747 214.735413 \r\nL 132.732186 181.046197 \r\nL 132.793065 214.756364 \r\nL 132.884383 214.756364 \r\nL 132.914823 212.870773 \r\nL 132.945262 214.756364 \r\nL 132.975702 195.942362 \r\nL 133.03658 209.895731 \r\nL 133.06702 213.918323 \r\nL 133.097459 196.214725 \r\nL 133.127899 214.756364 \r\nL 133.158338 199.797346 \r\nL 133.280096 214.735413 \r\nL 133.310535 208.63867 \r\nL 133.340975 209.225298 \r\nL 133.371414 167.260436 \r\nL 133.401853 214.756364 \r\nL 133.432293 214.756364 \r\nL 133.462732 202.730487 \r\nL 133.55405 210.08429 \r\nL 133.645369 214.756364 \r\nL 133.614929 205.600775 \r\nL 133.675808 213.876421 \r\nL 133.736687 214.756364 \r\nL 133.767126 214.735413 \r\nL 133.888884 201.515329 \r\nL 133.828005 214.756364 \r\nL 133.919323 203.861841 \r\nL 133.980202 214.735413 \r\nL 134.010642 214.400197 \r\nL 134.041081 200.949652 \r\nL 134.07152 214.525903 \r\nL 134.10196 203.652331 \r\nL 134.193278 203.128556 \r\nL 134.223717 214.756364 \r\nL 134.345475 198.603139 \r\nL 134.406354 214.756364 \r\nL 134.436793 177.191213 \r\nL 134.497672 211.886076 \r\nL 134.528111 213.876421 \r\nL 134.61943 212.766018 \r\nL 134.680308 214.756364 \r\nL 134.710748 189.02853 \r\nL 134.771627 214.756364 \r\nL 134.802066 214.693511 \r\nL 134.862945 214.756364 \r\nL 134.893384 197.807001 \r\nL 134.954263 214.756364 \r\nL 134.984703 214.735413 \r\nL 135.015142 200.090661 \r\nL 135.076021 212.766018 \r\nL 135.10646 214.756364 \r\nL 135.1369 211.76037 \r\nL 135.167339 206.878786 \r\nL 135.197778 214.756364 \r\nL 135.228218 214.756364 \r\nL 135.258657 170.277381 \r\nL 135.319536 214.358295 \r\nL 135.380415 214.756364 \r\nL 135.441294 214.714462 \r\nL 135.532612 214.735413 \r\nL 135.593491 177.673086 \r\nL 135.684809 214.756364 \r\nL 135.715248 214.735413 \r\nL 135.776127 200.802995 \r\nL 135.806567 214.756364 \r\nL 135.837006 214.735413 \r\nL 135.867445 200.006856 \r\nL 135.928324 204.804637 \r\nL 136.050082 214.756364 \r\nL 136.080521 197.57654 \r\nL 136.1414 202.018153 \r\nL 136.202279 214.756364 \r\nL 136.232718 213.43645 \r\nL 136.293597 214.756364 \r\nL 136.354476 190.956023 \r\nL 136.384915 214.756364 \r\nL 136.476234 213.64596 \r\nL 136.537112 212.284145 \r\nL 136.567552 214.756364 \r\nL 136.597991 209.895731 \r\nL 136.689309 210.356653 \r\nL 136.719749 214.735413 \r\nL 136.811067 212.849822 \r\nL 136.902385 214.756364 \r\nL 136.963264 207.633022 \r\nL 137.024143 211.823223 \r\nL 137.054582 214.735413 \r\nL 137.085022 208.240601 \r\nL 137.115461 214.484001 \r\nL 137.17634 214.756364 \r\nL 137.267658 187.289597 \r\nL 137.389416 214.756364 \r\nL 137.419855 189.02853 \r\nL 137.480734 189.803717 \r\nL 137.572052 214.756364 \r\nL 137.602492 208.827229 \r\nL 137.632931 207.486365 \r\nL 137.754689 214.756364 \r\nL 137.785128 212.3889 \r\nL 137.815567 198.561237 \r\nL 137.876446 214.756364 \r\nL 137.906886 207.067345 \r\nL 137.967765 195.271929 \r\nL 138.028643 214.756364 \r\nL 138.059083 198.540286 \r\nL 138.119962 214.756364 \r\nL 138.21128 204.25991 \r\nL 138.272159 214.756364 \r\nL 138.333037 212.095586 \r\nL 138.363477 211.173742 \r\nL 138.393916 214.546854 \r\nL 138.424356 206.250256 \r\nL 138.454795 213.64596 \r\nL 138.515674 214.756364 \r\nL 138.606992 199.524983 \r\nL 138.69831 214.735413 \r\nL 138.72875 196.10997 \r\nL 138.789629 207.067345 \r\nL 138.820068 211.467056 \r\nL 138.850507 200.865848 \r\nL 138.880947 192.56925 \r\nL 138.911386 214.756364 \r\nL 138.941826 147.231276 \r\nL 139.002704 206.983541 \r\nL 139.033144 214.756364 \r\nL 139.094023 205.831236 \r\nL 139.124462 214.148785 \r\nL 139.154901 202.122908 \r\nL 139.185341 214.756364 \r\nL 139.21578 211.927978 \r\nL 139.276659 214.756364 \r\nL 139.398417 194.811007 \r\nL 139.459295 214.756364 \r\nL 139.520174 210.901379 \r\nL 139.581053 206.480717 \r\nL 139.672371 214.756364 \r\nL 139.702811 212.891724 \r\nL 139.73325 214.756364 \r\nL 139.76369 205.831236 \r\nL 139.824568 211.529909 \r\nL 139.915887 214.756364 \r\nL 139.976765 209.246249 \r\nL 140.007205 214.756364 \r\nL 140.037644 214.379246 \r\nL 140.098523 214.756364 \r\nL 140.128962 214.756364 \r\nL 140.220281 211.76037 \r\nL 140.25072 212.954577 \r\nL 140.311599 214.756364 \r\nL 140.342038 209.246249 \r\nL 140.402917 214.735413 \r\nL 140.463796 209.728123 \r\nL 140.494235 214.735413 \r\nL 140.524675 214.756364 \r\nL 140.555114 185.927781 \r\nL 140.615993 214.735413 \r\nL 140.646432 214.756364 \r\nL 140.76819 211.048036 \r\nL 140.798629 214.756364 \r\nL 140.829069 199.483081 \r\nL 140.889948 206.920688 \r\nL 140.920387 214.756364 \r\nL 140.950826 214.693511 \r\nL 140.981266 193.868212 \r\nL 141.011705 214.756364 \r\nL 141.072584 203.107605 \r\nL 141.163902 214.756364 \r\nL 141.194342 212.556508 \r\nL 141.255221 214.756364 \r\nL 141.316099 205.579824 \r\nL 141.346539 214.756364 \r\nL 141.376978 213.080283 \r\nL 141.407418 214.756364 \r\nL 141.529175 199.357375 \r\nL 141.590054 208.554866 \r\nL 141.620493 214.756364 \r\nL 141.742251 183.287955 \r\nL 141.77269 211.236595 \r\nL 141.80313 170.25643 \r\nL 141.864009 206.774031 \r\nL 141.894448 214.756364 \r\nL 141.985766 214.735413 \r\nL 142.046645 201.829594 \r\nL 142.077085 214.756364 \r\nL 142.107524 212.619361 \r\nL 142.137963 159.969487 \r\nL 142.198842 214.756364 \r\nL 142.259721 193.281584 \r\nL 142.29016 214.756364 \r\nL 142.3206 214.421148 \r\nL 142.351039 214.735413 \r\nL 142.472797 203.191409 \r\nL 142.533676 214.756364 \r\nL 142.594554 212.367949 \r\nL 142.685873 202.688585 \r\nL 142.80763 214.756364 \r\nL 142.83807 211.96988 \r\nL 142.898949 214.190687 \r\nL 142.959827 214.756364 \r\nL 142.990267 214.127834 \r\nL 143.051146 214.756364 \r\nL 143.081585 195.062419 \r\nL 143.112024 214.756364 \r\nL 143.172903 183.81173 \r\nL 143.203343 213.268842 \r\nL 143.264221 210.754722 \r\nL 143.294661 211.990831 \r\nL 143.416418 214.756364 \r\nL 143.446858 214.756364 \r\nL 143.477297 213.520254 \r\nL 143.507737 206.836884 \r\nL 143.599055 210.566163 \r\nL 143.629494 210.524261 \r\nL 143.690373 206.250256 \r\nL 143.751252 201.578182 \r\nL 143.781691 214.756364 \r\nL 143.84257 180.815736 \r\nL 143.87301 214.756364 \r\nL 143.903449 214.756364 \r\nL 143.933888 214.421148 \r\nL 143.994767 214.756364 \r\nL 144.025207 214.735413 \r\nL 144.055646 212.472704 \r\nL 144.086085 214.756364 \r\nL 144.116525 161.729371 \r\nL 144.177404 214.756364 \r\nL 144.207843 212.912675 \r\nL 144.238282 184.733574 \r\nL 144.268722 214.735413 \r\nL 144.299161 210.063339 \r\nL 144.36004 204.406567 \r\nL 144.39048 214.756364 \r\nL 144.420919 191.961671 \r\nL 144.481798 205.642677 \r\nL 144.573116 214.756364 \r\nL 144.542677 202.772389 \r\nL 144.603555 214.735413 \r\nL 144.633995 214.735413 \r\nL 144.755752 201.159162 \r\nL 144.87751 214.756364 \r\nL 144.907949 189.112334 \r\nL 144.968828 214.756364 \r\nL 145.060146 207.046394 \r\nL 145.090586 210.964232 \r\nL 145.151465 209.015788 \r\nL 145.181904 214.756364 \r\nL 145.273222 211.299448 \r\nL 145.334101 214.756364 \r\nL 145.364541 209.45576 \r\nL 145.39498 214.735413 \r\nL 145.425419 214.756364 \r\nL 145.455859 214.044029 \r\nL 145.516738 214.756364 \r\nL 145.547177 214.735413 \r\nL 145.577616 192.171181 \r\nL 145.608056 214.756364 \r\nL 145.668935 204.490371 \r\nL 145.699374 190.578904 \r\nL 145.729813 214.756364 \r\nL 145.760253 212.284145 \r\nL 145.821132 214.756364 \r\nL 145.91245 196.508039 \r\nL 145.973329 214.756364 \r\nL 146.034208 212.3889 \r\nL 146.064647 214.756364 \r\nL 146.155965 202.939997 \r\nL 146.186405 203.861841 \r\nL 146.308162 214.756364 \r\nL 146.338602 214.756364 \r\nL 146.42992 198.226021 \r\nL 146.460359 205.873138 \r\nL 146.521238 214.756364 \r\nL 146.582117 195.711901 \r\nL 146.612556 214.756364 \r\nL 146.673435 212.472704 \r\nL 146.703874 214.756364 \r\nL 146.734314 205.726481 \r\nL 146.795193 214.609707 \r\nL 146.825632 214.232589 \r\nL 146.856072 214.756364 \r\nL 146.91695 205.600775 \r\nL 146.977829 209.937633 \r\nL 147.008269 172.079168 \r\nL 147.038708 214.756364 \r\nL 147.069147 206.501668 \r\nL 147.130026 203.882792 \r\nL 147.190905 214.756364 \r\nL 147.221344 214.421148 \r\nL 147.251784 201.9553 \r\nL 147.312663 212.577459 \r\nL 147.373541 214.756364 \r\nL 147.43442 206.857835 \r\nL 147.46486 188.064784 \r\nL 147.495299 213.01743 \r\nL 147.525738 211.634664 \r\nL 147.556178 200.970603 \r\nL 147.586617 214.756364 \r\nL 147.617057 207.821581 \r\nL 147.677936 214.756364 \r\nL 147.738814 214.735413 \r\nL 147.769254 210.587114 \r\nL 147.830133 211.173742 \r\nL 147.921451 214.756364 \r\nL 147.95189 214.735413 \r\nL 148.043208 179.956745 \r\nL 148.164966 214.756364 \r\nL 148.195405 213.43645 \r\nL 148.256284 214.756364 \r\nL 148.286724 187.645764 \r\nL 148.408481 214.756364 \r\nL 148.4998 209.183396 \r\nL 148.530239 210.880428 \r\nL 148.560678 214.651609 \r\nL 148.591118 199.294522 \r\nL 148.651997 214.735413 \r\nL 148.712875 214.756364 \r\nL 148.743315 207.653973 \r\nL 148.773754 214.651609 \r\nL 148.834633 214.756364 \r\nL 148.865072 187.247695 \r\nL 148.895512 214.756364 \r\nL 148.98683 200.970603 \r\nL 149.108588 214.756364 \r\nL 149.139027 187.35245 \r\nL 149.199906 213.22694 \r\nL 149.291224 203.00285 \r\nL 149.382542 214.756364 \r\nL 149.352103 201.494378 \r\nL 149.412982 212.137488 \r\nL 149.443421 214.756364 \r\nL 149.473861 189.908472 \r\nL 149.534739 210.168094 \r\nL 149.565179 210.754722 \r\nL 149.595618 214.756364 \r\nL 149.717376 160.24185 \r\nL 149.839133 214.756364 \r\nL 149.869573 179.705333 \r\nL 149.930452 214.756364 \r\nL 149.960891 214.756364 \r\nL 150.052209 195.711901 \r\nL 150.143528 190.976974 \r\nL 150.173967 214.756364 \r\nL 150.204406 214.756364 \r\nL 150.295725 170.926862 \r\nL 150.326164 193.595849 \r\nL 150.387043 214.756364 \r\nL 150.447922 212.996479 \r\nL 150.478361 214.756364 \r\nL 150.5088 211.676566 \r\nL 150.53924 178.657783 \r\nL 150.569679 214.756364 \r\nL 150.600119 211.215644 \r\nL 150.721876 214.756364 \r\nL 150.752316 214.651609 \r\nL 150.782755 214.756364 \r\nL 150.813195 207.716826 \r\nL 150.874073 214.756364 \r\nL 150.904513 212.891724 \r\nL 150.965392 213.415499 \r\nL 150.995831 214.756364 \r\nL 151.02627 200.069709 \r\nL 151.117589 207.905385 \r\nL 151.178467 214.756364 \r\nL 151.208907 190.557953 \r\nL 151.269786 214.756364 \r\nL 151.300225 214.756364 \r\nL 151.330664 204.553224 \r\nL 151.391543 211.508958 \r\nL 151.421983 214.756364 \r\nL 151.482861 214.735413 \r\nL 151.57418 207.570169 \r\nL 151.695937 214.756364 \r\nL 151.756816 214.735413 \r\nL 151.787256 208.533915 \r\nL 151.817695 214.756364 \r\nL 151.848134 214.735413 \r\nL 151.969892 214.756364 \r\nL 152.09165 208.471062 \r\nL 152.213407 214.756364 \r\nL 152.243847 214.756364 \r\nL 152.335165 209.099592 \r\nL 152.365604 210.649967 \r\nL 152.456923 214.756364 \r\nL 152.426483 208.366307 \r\nL 152.487362 212.724116 \r\nL 152.548241 189.992276 \r\nL 152.57868 204.846539 \r\nL 152.700438 214.756364 \r\nL 152.791756 194.685301 \r\nL 152.822195 214.756364 \r\nL 152.913514 214.735413 \r\nL 152.943953 214.756364 \r\nL 152.974392 193.470143 \r\nL 153.035271 214.735413 \r\nL 153.09615 213.038381 \r\nL 153.126589 213.771666 \r\nL 153.157029 214.756364 \r\nL 153.187468 214.735413 \r\nL 153.278787 212.17939 \r\nL 153.370105 214.756364 \r\nL 153.491862 210.000486 \r\nL 153.522302 214.106882 \r\nL 153.552741 212.996479 \r\nL 153.583181 180.208157 \r\nL 153.644059 186.807724 \r\nL 153.704938 209.811927 \r\nL 153.765817 197.031814 \r\nL 153.857135 214.148785 \r\nL 153.887575 203.400919 \r\nL 154.039772 214.756364 \r\nL 154.161529 209.309102 \r\nL 154.222408 214.756364 \r\nL 154.283287 195.565244 \r\nL 154.313726 210.901379 \r\nL 154.374605 208.994837 \r\nL 154.465923 214.756364 \r\nL 154.61812 153.495627 \r\nL 154.678999 214.756364 \r\nL 154.739878 214.714462 \r\nL 154.770317 214.735413 \r\nL 154.831196 214.756364 \r\nL 154.861636 198.959306 \r\nL 154.952954 214.756364 \r\nL 155.074712 200.823946 \r\nL 155.16603 214.756364 \r\nL 155.196469 214.735413 \r\nL 155.257348 214.735413 \r\nL 155.379106 197.869854 \r\nL 155.500863 214.756364 \r\nL 155.531303 209.141494 \r\nL 155.622621 211.634664 \r\nL 155.65306 209.204347 \r\nL 155.6835 214.756364 \r\nL 155.713939 211.383252 \r\nL 155.744379 213.813568 \r\nL 155.774818 195.167174 \r\nL 155.805257 214.756364 \r\nL 155.835697 213.729764 \r\nL 155.866136 214.756364 \r\nL 156.018333 198.770747 \r\nL 156.048773 210.398555 \r\nL 156.079212 135.854881 \r\nL 156.109651 214.756364 \r\nL 156.140091 195.984264 \r\nL 156.20097 214.756364 \r\nL 156.231409 210.754722 \r\nL 156.261848 183.706975 \r\nL 156.322727 214.756364 \r\nL 156.353167 214.756364 \r\nL 156.474924 196.466137 \r\nL 156.627121 214.756364 \r\nL 156.657561 214.756364 \r\nL 156.688 192.485446 \r\nL 156.748879 214.735413 \r\nL 156.779318 213.520254 \r\nL 156.840197 214.735413 \r\nL 156.870637 214.735413 \r\nL 156.901076 213.289793 \r\nL 156.961955 201.180113 \r\nL 157.022834 208.806278 \r\nL 157.053273 205.956942 \r\nL 157.175031 214.756364 \r\nL 157.23591 214.756364 \r\nL 157.266349 213.64596 \r\nL 157.296788 214.756364 \r\nL 157.357667 189.175187 \r\nL 157.388107 214.735413 \r\nL 157.418546 214.735413 \r\nL 157.509864 208.659621 \r\nL 157.540304 209.749074 \r\nL 157.662061 214.756364 \r\nL 157.692501 214.25354 \r\nL 157.72294 191.794063 \r\nL 157.783819 208.659621 \r\nL 157.844698 205.475069 \r\nL 157.936016 214.756364 \r\nL 157.966455 178.846342 \r\nL 158.027334 204.092302 \r\nL 158.057774 205.307461 \r\nL 158.088213 214.756364 \r\nL 158.179531 209.560515 \r\nL 158.209971 203.652331 \r\nL 158.24041 214.756364 \r\nL 158.270849 207.255904 \r\nL 158.362168 214.756364 \r\nL 158.392607 211.676566 \r\nL 158.483925 214.756364 \r\nL 158.514365 207.234953 \r\nL 158.575243 214.735413 \r\nL 158.605683 214.756364 \r\nL 158.666562 206.732129 \r\nL 158.72744 211.425154 \r\nL 158.849198 214.756364 \r\nL 158.910077 214.735413 \r\nL 158.970956 214.756364 \r\nL 159.031835 211.215644 \r\nL 159.092713 214.756364 \r\nL 159.153592 198.540286 \r\nL 159.184032 214.756364 \r\nL 159.214471 214.756364 \r\nL 159.27535 196.780402 \r\nL 159.305789 208.701523 \r\nL 159.336229 214.756364 \r\nL 159.397107 207.444463 \r\nL 159.427547 211.13184 \r\nL 159.488426 214.756364 \r\nL 159.549304 213.541205 \r\nL 159.579744 172.644845 \r\nL 159.610183 214.756364 \r\nL 159.671062 198.435531 \r\nL 159.76238 214.756364 \r\nL 159.823259 214.609707 \r\nL 159.853699 207.612071 \r\nL 159.914577 214.756364 \r\nL 160.005896 214.735413 \r\nL 160.158093 197.953658 \r\nL 160.249411 214.756364 \r\nL 160.31029 177.233115 \r\nL 160.371168 209.770025 \r\nL 160.432047 207.716826 \r\nL 160.492926 214.756364 \r\nL 160.523366 214.735413 \r\nL 160.553805 175.640838 \r\nL 160.614684 214.756364 \r\nL 160.645123 214.609707 \r\nL 160.675563 213.01743 \r\nL 160.706002 214.756364 \r\nL 160.736441 214.756364 \r\nL 160.858199 187.310548 \r\nL 160.979957 214.756364 \r\nL 161.101714 214.756364 \r\nL 161.193032 214.756364 \r\nL 161.223472 163.300697 \r\nL 161.284351 203.191409 \r\nL 161.436548 214.756364 \r\nL 161.527866 203.149507 \r\nL 161.558305 210.314751 \r\nL 161.588745 213.520254 \r\nL 161.619184 179.705333 \r\nL 161.680063 214.190687 \r\nL 161.710502 214.735413 \r\nL 161.740942 183.099396 \r\nL 161.83226 200.467779 \r\nL 161.862699 201.075358 \r\nL 161.954018 214.756364 \r\nL 161.923578 197.974609 \r\nL 161.984457 211.13184 \r\nL 162.014896 211.571811 \r\nL 162.045336 214.337344 \r\nL 162.075775 183.371759 \r\nL 162.106215 214.756364 \r\nL 162.136654 198.121266 \r\nL 162.227972 214.756364 \r\nL 162.258412 212.870773 \r\nL 162.319291 212.786969 \r\nL 162.380169 214.756364 \r\nL 162.441048 214.588756 \r\nL 162.471488 214.735413 \r\nL 162.501927 212.619361 \r\nL 162.532366 214.274491 \r\nL 162.562806 186.011585 \r\nL 162.593245 214.756364 \r\nL 162.623685 208.512964 \r\nL 162.715003 214.756364 \r\nL 162.745442 214.735413 \r\nL 162.83676 214.756364 \r\nL 162.897639 198.016511 \r\nL 162.988958 214.756364 \r\nL 163.019397 209.392906 \r\nL 163.049836 209.351004 \r\nL 163.080276 211.508958 \r\nL 163.141155 204.951294 \r\nL 163.171594 214.735413 \r\nL 163.232473 214.756364 \r\nL 163.262912 211.299448 \r\nL 163.323791 210.649967 \r\nL 163.35423 214.756364 \r\nL 163.415109 201.641035 \r\nL 163.445549 214.735413 \r\nL 163.506427 214.756364 \r\nL 163.536867 213.729764 \r\nL 163.597746 214.756364 \r\nL 163.628185 214.756364 \r\nL 163.719503 191.815014 \r\nL 163.780382 214.756364 \r\nL 163.841261 214.023078 \r\nL 163.8717 202.688585 \r\nL 163.932579 208.743425 \r\nL 163.963019 214.756364 \r\nL 164.023897 212.912675 \r\nL 164.054337 202.939997 \r\nL 164.084776 214.756364 \r\nL 164.145655 205.097951 \r\nL 164.206534 214.756364 \r\nL 164.236973 202.541928 \r\nL 164.267413 189.971325 \r\nL 164.297852 214.756364 \r\nL 164.328291 205.852187 \r\nL 164.38917 214.756364 \r\nL 164.480489 212.870773 \r\nL 164.510928 212.59841 \r\nL 164.541367 192.611152 \r\nL 164.602246 213.520254 \r\nL 164.632686 213.64596 \r\nL 164.663125 208.827229 \r\nL 164.693564 214.756364 \r\nL 164.724004 209.937633 \r\nL 164.815322 214.756364 \r\nL 164.90664 193.658702 \r\nL 164.93708 202.143859 \r\nL 165.058837 214.756364 \r\nL 165.089277 214.735413 \r\nL 165.180595 214.756364 \r\nL 165.211034 195.544293 \r\nL 165.271913 210.461408 \r\nL 165.393671 214.756364 \r\nL 165.42411 196.675647 \r\nL 165.484989 204.071351 \r\nL 165.545868 214.735413 \r\nL 165.576307 199.504032 \r\nL 165.667625 208.994837 \r\nL 165.728504 214.756364 \r\nL 165.758944 212.221292 \r\nL 165.819822 192.317838 \r\nL 165.880701 206.313109 \r\nL 166.032898 214.756364 \r\nL 166.154656 198.770747 \r\nL 166.245974 214.756364 \r\nL 166.276414 208.764376 \r\nL 166.306853 214.756364 \r\nL 166.337292 200.635387 \r\nL 166.367732 208.031091 \r\nL 166.398171 192.77876 \r\nL 166.45905 214.756364 \r\nL 166.702565 214.756364 \r\nL 166.733005 185.005937 \r\nL 166.793883 186.221096 \r\nL 166.824323 214.735413 \r\nL 166.915641 208.554866 \r\nL 166.946081 214.756364 \r\nL 166.97652 214.002127 \r\nL 167.006959 195.711901 \r\nL 167.098278 201.74579 \r\nL 167.189596 214.756364 \r\nL 167.220035 209.560515 \r\nL 167.250475 209.853829 \r\nL 167.311353 214.756364 \r\nL 167.341793 184.272652 \r\nL 167.402672 210.356653 \r\nL 167.433111 214.735413 \r\nL 167.49399 214.756364 \r\nL 167.554869 188.525706 \r\nL 167.646187 214.148785 \r\nL 167.676626 208.533915 \r\nL 167.707066 214.756364 \r\nL 167.737505 195.523342 \r\nL 167.798384 213.64596 \r\nL 167.889702 198.519335 \r\nL 167.950581 201.976251 \r\nL 168.041899 214.756364 \r\nL 168.072339 210.419506 \r\nL 168.102778 211.299448 \r\nL 168.133217 210.796624 \r\nL 168.163657 192.862564 \r\nL 168.194096 214.756364 \r\nL 168.224536 199.441179 \r\nL 168.285414 214.756364 \r\nL 168.346293 210.629016 \r\nL 168.407172 190.956023 \r\nL 168.437611 204.888441 \r\nL 168.52893 214.756364 \r\nL 168.559369 214.735413 \r\nL 168.589809 199.88115 \r\nL 168.650687 214.756364 \r\nL 168.772445 205.056049 \r\nL 168.833324 207.255904 \r\nL 168.955081 214.756364 \r\nL 169.076839 204.720832 \r\nL 169.168157 214.756364 \r\nL 169.198597 212.912675 \r\nL 169.289915 214.756364 \r\nL 169.320354 214.735413 \r\nL 169.442112 194.287232 \r\nL 169.56387 214.756364 \r\nL 169.685627 181.884238 \r\nL 169.807385 214.756364 \r\nL 169.837824 200.048758 \r\nL 169.898703 208.072993 \r\nL 169.959582 214.756364 \r\nL 169.990021 207.695875 \r\nL 170.020461 210.189045 \r\nL 170.111779 214.756364 \r\nL 170.142218 187.059136 \r\nL 170.203097 213.059332 \r\nL 170.233537 210.796624 \r\nL 170.263976 213.331695 \r\nL 170.324855 211.404203 \r\nL 170.385734 214.756364 \r\nL 170.446612 214.756364 \r\nL 170.477052 210.733771 \r\nL 170.537931 214.735413 \r\nL 170.629249 214.756364 \r\nL 170.659688 204.406567 \r\nL 170.720567 208.21965 \r\nL 170.842325 214.756364 \r\nL 170.933643 196.298529 \r\nL 170.964082 211.446105 \r\nL 170.994522 214.756364 \r\nL 171.024961 211.655615 \r\nL 171.08584 214.756364 \r\nL 171.116279 197.597491 \r\nL 171.207598 214.756364 \r\nL 171.238037 201.159162 \r\nL 171.298916 205.894089 \r\nL 171.359795 214.756364 \r\nL 171.420673 214.190687 \r\nL 171.451113 214.756364 \r\nL 171.511992 210.314751 \r\nL 171.57287 213.164087 \r\nL 171.60331 214.756364 \r\nL 171.633749 213.352646 \r\nL 171.664189 190.599855 \r\nL 171.725068 214.735413 \r\nL 171.846825 200.530632 \r\nL 171.907704 213.268842 \r\nL 171.938143 192.56925 \r\nL 171.999022 205.621726 \r\nL 172.029462 206.522619 \r\nL 172.09034 195.334782 \r\nL 172.151219 214.756364 \r\nL 172.242537 206.187403 \r\nL 172.272977 211.55086 \r\nL 172.303416 208.492013 \r\nL 172.333856 210.901379 \r\nL 172.364295 188.420951 \r\nL 172.425174 209.811927 \r\nL 172.455613 214.546854 \r\nL 172.486053 210.985183 \r\nL 172.546932 214.756364 \r\nL 172.60781 194.119624 \r\nL 172.760007 214.756364 \r\nL 172.820886 199.839248 \r\nL 172.851326 214.756364 \r\nL 172.881765 214.756364 \r\nL 172.973083 173.776199 \r\nL 173.064401 214.756364 \r\nL 173.094841 212.095586 \r\nL 173.12528 186.744871 \r\nL 173.15572 214.756364 \r\nL 173.186159 213.164087 \r\nL 173.216598 213.352646 \r\nL 173.277477 214.735413 \r\nL 173.368796 214.756364 \r\nL 173.399235 165.521503 \r\nL 173.520993 214.756364 \r\nL 173.551432 214.756364 \r\nL 173.581871 209.05769 \r\nL 173.64275 212.032733 \r\nL 173.67319 214.756364 \r\nL 173.703629 164.997728 \r\nL 173.764508 204.783686 \r\nL 173.794947 214.756364 \r\nL 173.886265 211.027085 \r\nL 174.008023 214.756364 \r\nL 174.038462 214.756364 \r\nL 174.16022 193.6168 \r\nL 174.251538 214.756364 \r\nL 174.281978 213.205989 \r\nL 174.342857 214.756364 \r\nL 174.464614 191.333141 \r\nL 174.555932 214.756364 \r\nL 174.586372 210.775673 \r\nL 174.647251 208.890082 \r\nL 174.708129 214.756364 \r\nL 174.738569 209.162445 \r\nL 174.769008 183.099396 \r\nL 174.799448 214.756364 \r\nL 174.829887 196.235676 \r\nL 174.951645 214.756364 \r\nL 174.982084 208.722474 \r\nL 175.042963 214.546854 \r\nL 175.073402 213.289793 \r\nL 175.103842 191.815014 \r\nL 175.19516 199.88115 \r\nL 175.408236 214.756364 \r\nL 175.469115 214.525903 \r\nL 175.499554 214.756364 \r\nL 175.529993 214.232589 \r\nL 175.621312 205.307461 \r\nL 175.71263 214.756364 \r\nL 175.743069 208.869131 \r\nL 175.864827 214.756364 \r\nL 176.017024 194.685301 \r\nL 176.077903 193.993918 \r\nL 176.138782 214.756364 \r\nL 176.260539 214.756364 \r\nL 176.290979 199.147865 \r\nL 176.351857 214.756364 \r\nL 176.443176 209.288151 \r\nL 176.473615 198.226021 \r\nL 176.504054 214.756364 \r\nL 176.534494 209.330053 \r\nL 176.564933 213.101234 \r\nL 176.595373 188.106686 \r\nL 176.625812 214.756364 \r\nL 176.656252 214.735413 \r\nL 176.686691 214.756364 \r\nL 176.71713 204.197057 \r\nL 176.778009 212.870773 \r\nL 176.808449 212.409851 \r\nL 176.838888 214.525903 \r\nL 176.869327 213.01743 \r\nL 176.899767 202.688585 \r\nL 176.930206 214.756364 \r\nL 176.960646 214.756364 \r\nL 177.051964 213.960225 \r\nL 177.082403 214.756364 \r\nL 177.112843 194.769105 \r\nL 177.173721 214.316393 \r\nL 177.204161 214.756364 \r\nL 177.2346 195.271929 \r\nL 177.295479 198.058413 \r\nL 177.386797 214.756364 \r\nL 177.417237 204.46942 \r\nL 177.447676 214.756364 \r\nL 177.538994 208.869131 \r\nL 177.569434 208.785327 \r\nL 177.660752 214.756364 \r\nL 177.630313 206.96259 \r\nL 177.691191 214.735413 \r\nL 177.721631 207.214002 \r\nL 177.78251 214.756364 \r\nL 177.812949 214.756364 \r\nL 177.873828 182.575621 \r\nL 177.904267 213.960225 \r\nL 177.934707 214.735413 \r\nL 177.965146 211.383252 \r\nL 177.995585 188.420951 \r\nL 178.026025 213.583107 \r\nL 178.056464 196.424235 \r\nL 178.117343 214.756364 \r\nL 178.178222 214.735413 \r\nL 178.239101 214.756364 \r\nL 178.26954 177.819743 \r\nL 178.360858 214.756364 \r\nL 178.391298 211.383252 \r\nL 178.421737 214.756364 \r\nL 178.452177 212.954577 \r\nL 178.482616 197.765099 \r\nL 178.573934 205.726481 \r\nL 178.604374 206.019795 \r\nL 178.695692 214.756364 \r\nL 178.726131 205.077 \r\nL 178.78701 214.693511 \r\nL 178.847889 214.756364 \r\nL 178.878328 214.421148 \r\nL 178.908768 214.714462 \r\nL 178.939207 211.844174 \r\nL 178.969647 193.051123 \r\nL 179.030525 214.756364 \r\nL 179.060965 207.255904 \r\nL 179.121844 214.756364 \r\nL 179.213162 211.027085 \r\nL 179.274041 192.548299 \r\nL 179.30448 213.750715 \r\nL 179.334919 214.756364 \r\nL 179.426238 214.358295 \r\nL 179.456677 214.756364 \r\nL 179.487116 214.609707 \r\nL 179.547995 189.887521 \r\nL 179.578435 214.756364 \r\nL 179.639313 214.756364 \r\nL 179.669753 214.504952 \r\nL 179.700192 205.349363 \r\nL 179.730632 214.756364 \r\nL 179.761071 214.756364 \r\nL 179.882829 200.237318 \r\nL 179.913268 214.756364 \r\nL 180.004586 206.564521 \r\nL 180.065465 205.097951 \r\nL 180.095905 195.062419 \r\nL 180.126344 208.994837 \r\nL 180.156783 203.715184 \r\nL 180.278541 214.756364 \r\nL 180.400299 206.145501 \r\nL 180.430738 214.756364 \r\nL 180.461177 208.114895 \r\nL 180.491617 186.577263 \r\nL 180.552496 214.735413 \r\nL 180.643814 214.756364 \r\nL 180.735132 204.783686 \r\nL 180.85689 214.756364 \r\nL 180.887329 214.756364 \r\nL 180.978647 210.92233 \r\nL 181.100405 179.055852 \r\nL 181.191723 214.756364 \r\nL 181.222163 209.853829 \r\nL 181.252602 214.756364 \r\nL 181.283041 196.466137 \r\nL 181.37436 199.692591 \r\nL 181.465678 195.041468 \r\nL 181.526557 214.756364 \r\nL 181.556996 214.735413 \r\nL 181.587436 200.27922 \r\nL 181.648314 214.756364 \r\nL 181.709193 214.756364 \r\nL 181.739633 204.25991 \r\nL 181.800511 214.756364 \r\nL 181.830951 214.756364 \r\nL 181.86139 158.607672 \r\nL 181.922269 201.9553 \r\nL 181.952708 198.037462 \r\nL 181.983148 208.198699 \r\nL 182.013587 208.911033 \r\nL 182.044027 201.829594 \r\nL 182.074466 214.756364 \r\nL 182.104905 214.756364 \r\nL 182.135345 199.713542 \r\nL 182.196224 207.193051 \r\nL 182.226663 214.756364 \r\nL 182.257103 182.659425 \r\nL 182.317981 210.042388 \r\nL 182.348421 214.756364 \r\nL 182.4093 208.63867 \r\nL 182.439739 210.775673 \r\nL 182.470178 208.408209 \r\nL 182.531057 205.768383 \r\nL 182.622375 214.756364 \r\nL 182.652815 204.155155 \r\nL 182.713694 207.004492 \r\nL 182.744133 213.960225 \r\nL 182.774572 211.718468 \r\nL 182.805012 202.122908 \r\nL 182.835451 214.756364 \r\nL 182.89633 207.528267 \r\nL 183.018088 214.756364 \r\nL 183.109406 214.756364 \r\nL 183.139845 211.299448 \r\nL 183.170285 193.470143 \r\nL 183.200724 213.771666 \r\nL 183.261603 193.574898 \r\nL 183.292042 192.317838 \r\nL 183.322482 214.756364 \r\nL 183.4138 210.964232 \r\nL 183.444239 214.756364 \r\nL 183.535558 188.253343 \r\nL 183.626876 214.756364 \r\nL 183.657315 212.346998 \r\nL 183.687755 214.756364 \r\nL 183.718194 209.036739 \r\nL 183.748633 214.735413 \r\nL 183.809512 207.989189 \r\nL 183.839952 214.756364 \r\nL 183.870391 209.916682 \r\nL 183.992149 214.756364 \r\nL 184.083467 206.857835 \r\nL 184.144346 214.756364 \r\nL 184.174785 211.613713 \r\nL 184.205225 200.551583 \r\nL 184.266103 214.756364 \r\nL 184.296543 214.756364 \r\nL 184.387861 203.191409 \r\nL 184.509619 214.756364 \r\nL 184.540058 208.994837 \r\nL 184.600937 214.756364 \r\nL 184.631376 214.756364 \r\nL 184.661816 195.523342 \r\nL 184.722695 214.756364 \r\nL 184.783573 214.756364 \r\nL 184.93577 200.404926 \r\nL 184.96621 214.735413 \r\nL 185.057528 213.541205 \r\nL 185.118407 214.044029 \r\nL 185.240164 192.275936 \r\nL 185.331483 187.373401 \r\nL 185.361922 214.756364 \r\nL 185.392362 203.882792 \r\nL 185.45324 213.981176 \r\nL 185.48368 214.756364 \r\nL 185.544559 180.103402 \r\nL 185.574998 214.756364 \r\nL 185.605437 214.756364 \r\nL 185.757634 190.599855 \r\nL 185.788074 192.171181 \r\nL 185.818513 181.695679 \r\nL 185.909831 214.756364 \r\nL 185.940271 203.149507 \r\nL 185.97071 214.756364 \r\nL 186.031589 202.16481 \r\nL 186.062028 213.22694 \r\nL 186.092468 195.271929 \r\nL 186.153347 207.130198 \r\nL 186.214226 214.756364 \r\nL 186.244665 207.402561 \r\nL 186.305544 213.981176 \r\nL 186.396862 211.236595 \r\nL 186.427301 207.758728 \r\nL 186.457741 214.756364 \r\nL 186.48818 212.661263 \r\nL 186.51862 210.733771 \r\nL 186.609938 214.756364 \r\nL 186.640377 168.035624 \r\nL 186.701256 210.461408 \r\nL 186.762135 208.303454 \r\nL 186.792574 195.942362 \r\nL 186.823014 214.756364 \r\nL 186.853453 198.184119 \r\nL 186.975211 214.756364 \r\nL 187.00565 191.668357 \r\nL 187.066529 209.476711 \r\nL 187.096968 214.756364 \r\nL 187.188287 170.486891 \r\nL 187.310044 214.756364 \r\nL 187.340484 214.756364 \r\nL 187.431802 200.928701 \r\nL 187.462241 214.316393 \r\nL 187.492681 199.294522 \r\nL 187.553559 208.84818 \r\nL 187.614438 210.901379 \r\nL 187.644878 194.978615 \r\nL 187.705756 212.80792 \r\nL 187.736196 210.042388 \r\nL 187.857954 183.853632 \r\nL 187.827514 210.92233 \r\nL 187.888393 186.996283 \r\nL 187.949272 214.756364 \r\nL 187.979711 214.735413 \r\nL 188.010151 192.024524 \r\nL 188.04059 214.756364 \r\nL 188.071029 214.756364 \r\nL 188.162348 206.648325 \r\nL 188.192787 164.432051 \r\nL 188.253666 208.701523 \r\nL 188.284105 207.653973 \r\nL 188.314545 213.897372 \r\nL 188.344984 202.332418 \r\nL 188.405863 210.000486 \r\nL 188.436302 214.756364 \r\nL 188.466742 190.055129 \r\nL 188.52762 214.756364 \r\nL 188.55806 214.044029 \r\nL 188.588499 214.756364 \r\nL 188.710257 204.993196 \r\nL 188.801575 214.756364 \r\nL 188.832015 214.735413 \r\nL 188.862454 214.567805 \r\nL 188.892893 199.105963 \r\nL 188.984212 206.585472 \r\nL 189.136409 214.756364 \r\nL 189.166848 164.369198 \r\nL 189.227727 214.756364 \r\nL 189.319045 200.048758 \r\nL 189.440803 214.756364 \r\nL 189.471242 214.023078 \r\nL 189.501682 204.322763 \r\nL 189.56256 212.724116 \r\nL 189.623439 214.756364 \r\nL 189.653879 194.475791 \r\nL 189.714757 214.756364 \r\nL 189.836515 194.203428 \r\nL 189.866954 205.894089 \r\nL 189.927833 194.894811 \r\nL 189.958273 214.756364 \r\nL 189.988712 193.931065 \r\nL 190.049591 214.274491 \r\nL 190.08003 214.756364 \r\nL 190.11047 202.772389 \r\nL 190.201788 207.59112 \r\nL 190.323546 214.756364 \r\nL 190.353985 214.421148 \r\nL 190.384424 214.756364 \r\nL 190.414864 197.953658 \r\nL 190.475743 209.183396 \r\nL 190.62794 214.756364 \r\nL 190.658379 214.756364 \r\nL 190.688818 189.824668 \r\nL 190.749697 214.714462 \r\nL 190.810576 214.756364 \r\nL 190.932334 201.578182 \r\nL 191.023652 214.756364 \r\nL 191.084531 211.802272 \r\nL 191.175849 214.756364 \r\nL 191.236728 206.836884 \r\nL 191.267167 213.771666 \r\nL 191.328046 214.756364 \r\nL 191.419364 208.680572 \r\nL 191.480243 214.756364 \r\nL 191.541122 214.735413 \r\nL 191.571561 214.756364 \r\nL 191.63244 180.962393 \r\nL 191.662879 212.3889 \r\nL 191.693319 214.756364 \r\nL 191.815077 180.627177 \r\nL 191.936834 214.756364 \r\nL 191.967274 214.756364 \r\nL 191.997713 214.190687 \r\nL 192.028152 179.831039 \r\nL 192.058592 214.756364 \r\nL 192.089031 214.756364 \r\nL 192.14991 210.2938 \r\nL 192.180349 213.331695 \r\nL 192.271668 214.756364 \r\nL 192.362986 189.971325 \r\nL 192.393425 202.269565 \r\nL 192.454304 214.735413 \r\nL 192.484743 207.067345 \r\nL 192.515183 185.655418 \r\nL 192.576062 209.183396 \r\nL 192.636941 209.141494 \r\nL 192.697819 214.756364 \r\nL 192.728259 214.756364 \r\nL 192.758698 210.230947 \r\nL 192.819577 214.756364 \r\nL 192.880456 214.735413 \r\nL 192.941335 206.606423 \r\nL 192.971774 177.798792 \r\nL 193.002213 213.01743 \r\nL 193.032653 208.764376 \r\nL 193.123971 214.735413 \r\nL 193.15441 211.467056 \r\nL 193.18485 211.152791 \r\nL 193.215289 202.79334 \r\nL 193.245729 214.756364 \r\nL 193.276168 214.756364 \r\nL 193.306607 214.756364 \r\nL 193.337047 213.64596 \r\nL 193.397926 214.756364 \r\nL 193.580562 214.756364 \r\nL 193.67188 201.180113 \r\nL 193.793638 214.756364 \r\nL 193.824077 200.132563 \r\nL 193.915396 204.46942 \r\nL 193.976274 214.756364 \r\nL 194.006714 210.901379 \r\nL 194.037153 199.336424 \r\nL 194.098032 214.756364 \r\nL 194.18935 203.338066 \r\nL 194.280669 214.756364 \r\nL 194.311108 208.931984 \r\nL 194.341547 208.177748 \r\nL 194.463305 214.756364 \r\nL 194.493744 194.203428 \r\nL 194.585063 195.586195 \r\nL 194.73726 214.756364 \r\nL 194.767699 212.053684 \r\nL 194.828578 214.756364 \r\nL 194.859017 214.756364 \r\nL 194.919896 191.144582 \r\nL 194.950335 195.020517 \r\nL 194.980775 214.756364 \r\nL 195.072093 202.479075 \r\nL 195.193851 214.756364 \r\nL 195.315608 201.515329 \r\nL 195.376487 201.431525 \r\nL 195.467805 214.756364 \r\nL 195.589563 203.966596 \r\nL 195.650442 196.382333 \r\nL 195.74176 214.756364 \r\nL 195.833078 206.606423 \r\nL 195.863518 213.562156 \r\nL 195.893957 214.756364 \r\nL 195.924397 213.43645 \r\nL 195.954836 211.425154 \r\nL 195.985275 212.640312 \r\nL 196.015715 194.685301 \r\nL 196.076594 214.756364 \r\nL 196.167912 214.756364 \r\nL 196.25923 192.736858 \r\nL 196.289669 206.711178 \r\nL 196.380988 202.79334 \r\nL 196.411427 214.756364 \r\nL 196.502745 214.756364 \r\nL 196.624503 197.932707 \r\nL 196.715821 214.756364 \r\nL 196.837579 186.388704 \r\nL 196.898458 214.756364 \r\nL 196.959336 209.728123 \r\nL 197.081094 214.756364 \r\nL 197.111533 214.756364 \r\nL 197.141973 201.201064 \r\nL 197.202852 213.310744 \r\nL 197.233291 213.499303 \r\nL 197.26373 208.84818 \r\nL 197.324609 214.567805 \r\nL 197.355049 146.749403 \r\nL 197.415928 214.756364 \r\nL 197.446367 213.604058 \r\nL 197.476806 202.185761 \r\nL 197.507246 214.756364 \r\nL 197.537685 211.571811 \r\nL 197.598564 211.110889 \r\nL 197.659443 214.274491 \r\nL 197.689882 205.49602 \r\nL 197.750761 207.004492 \r\nL 197.81164 214.756364 \r\nL 197.842079 197.932707 \r\nL 197.902958 214.756364 \r\nL 197.994276 214.735413 \r\nL 198.116034 182.051846 \r\nL 198.207352 214.756364 \r\nL 198.237792 210.000486 \r\nL 198.268231 214.756364 \r\nL 198.29867 206.082648 \r\nL 198.32911 213.708813 \r\nL 198.359549 197.283226 \r\nL 198.389989 214.735413 \r\nL 198.450867 207.884434 \r\nL 198.572625 214.756364 \r\nL 198.694383 204.657979 \r\nL 198.755261 214.756364 \r\nL 198.785701 212.619361 \r\nL 198.81614 188.798069 \r\nL 198.877019 214.756364 \r\nL 198.937898 214.756364 \r\nL 198.998777 194.769105 \r\nL 199.029216 210.817575 \r\nL 199.059656 214.735413 \r\nL 199.090095 186.891528 \r\nL 199.150974 208.911033 \r\nL 199.272731 214.735413 \r\nL 199.303171 210.629016 \r\nL 199.33361 214.756364 \r\nL 199.36405 212.724116 \r\nL 199.394489 179.810088 \r\nL 199.455368 214.756364 \r\nL 199.485807 200.258269 \r\nL 199.577125 214.756364 \r\nL 199.698883 191.794063 \r\nL 199.729322 201.242966 \r\nL 199.790201 191.207435 \r\nL 199.85108 214.756364 \r\nL 199.911959 174.593288 \r\nL 199.972838 201.180113 \r\nL 200.003277 212.367949 \r\nL 200.033717 159.759977 \r\nL 200.064156 214.756364 \r\nL 200.094595 214.756364 \r\nL 200.125035 214.756364 \r\nL 200.155474 212.409851 \r\nL 200.216353 135.792028 \r\nL 200.277232 204.343714 \r\nL 200.36855 214.756364 \r\nL 200.398989 200.48873 \r\nL 200.459868 214.735413 \r\nL 200.490308 214.756364 \r\nL 200.520747 199.441179 \r\nL 200.612065 203.023801 \r\nL 200.703384 214.67256 \r\nL 200.672944 201.368672 \r\nL 200.733823 208.533915 \r\nL 200.764262 205.077 \r\nL 200.794702 214.756364 \r\nL 200.825141 195.104321 \r\nL 200.855581 160.87038 \r\nL 200.88602 214.756364 \r\nL 200.916459 207.423512 \r\nL 200.977338 214.735413 \r\nL 201.038217 177.777841 \r\nL 201.129535 212.17939 \r\nL 201.159975 210.126192 \r\nL 201.251293 214.232589 \r\nL 201.281732 184.545015 \r\nL 201.40349 213.604058 \r\nL 201.464369 208.911033 \r\nL 201.494808 198.393629 \r\nL 201.525248 214.756364 \r\nL 201.555687 214.756364 \r\nL 201.586126 214.421148 \r\nL 201.738323 146.89606 \r\nL 201.829642 214.756364 \r\nL 201.860081 208.63867 \r\nL 201.89052 206.040746 \r\nL 201.92096 212.053684 \r\nL 201.951399 212.493655 \r\nL 201.981839 214.756364 \r\nL 202.012278 214.735413 \r\nL 202.042717 142.140182 \r\nL 202.103596 159.843781 \r\nL 202.164475 214.756364 \r\nL 202.225354 211.844174 \r\nL 202.255793 157.664876 \r\nL 202.286233 214.756364 \r\nL 202.316672 213.85547 \r\nL 202.377551 205.642677 \r\nL 202.40799 214.756364 \r\nL 202.43843 214.484001 \r\nL 202.468869 188.588559 \r\nL 202.499309 214.756364 \r\nL 202.529748 214.484001 \r\nL 202.651506 198.330776 \r\nL 202.681945 214.756364 \r\nL 202.742824 212.849822 \r\nL 202.773263 182.994641 \r\nL 202.834142 190.055129 \r\nL 202.92546 214.756364 \r\nL 202.9559 214.735413 \r\nL 202.986339 170.067871 \r\nL 203.047218 214.756364 \r\nL 203.077657 208.869131 \r\nL 203.168976 211.089938 \r\nL 203.229854 214.337344 \r\nL 203.260294 211.739419 \r\nL 203.321173 211.948929 \r\nL 203.351612 193.449192 \r\nL 203.382051 214.756364 \r\nL 203.47337 202.311467 \r\nL 203.503809 203.547576 \r\nL 203.534248 214.735413 \r\nL 203.564688 165.66816 \r\nL 203.656006 192.715907 \r\nL 203.686445 193.009221 \r\nL 203.716885 214.400197 \r\nL 203.747324 206.627374 \r\nL 203.777764 170.549744 \r\nL 203.808203 214.756364 \r\nL 203.838643 214.756364 \r\nL 203.869082 208.198699 \r\nL 203.929961 209.288151 \r\nL 203.99084 214.756364 \r\nL 204.021279 210.964232 \r\nL 204.082158 176.353172 \r\nL 204.112597 214.756364 \r\nL 204.173476 213.918323 \r\nL 204.203915 214.756364 \r\nL 204.234355 210.482359 \r\nL 204.295234 214.567805 \r\nL 204.356112 211.96988 \r\nL 204.386552 214.756364 \r\nL 204.447431 186.975332 \r\nL 204.47787 211.446105 \r\nL 204.508309 212.870773 \r\nL 204.538749 209.2672 \r\nL 204.569188 207.989189 \r\nL 204.599628 190.159884 \r\nL 204.660507 214.756364 \r\nL 204.690946 214.756364 \r\nL 204.721385 211.907027 \r\nL 204.782264 214.379246 \r\nL 204.812704 192.213083 \r\nL 204.843143 214.756364 \r\nL 204.904022 205.91504 \r\nL 204.934461 205.244608 \r\nL 204.99534 214.756364 \r\nL 205.056219 211.488007 \r\nL 205.086658 213.771666 \r\nL 205.117098 213.352646 \r\nL 205.147537 171.052568 \r\nL 205.208416 207.549218 \r\nL 205.238855 213.394548 \r\nL 205.299734 204.86749 \r\nL 205.360613 214.442099 \r\nL 205.391052 157.74868 \r\nL 205.421492 214.756364 \r\nL 205.451931 214.756364 \r\nL 205.51281 202.688585 \r\nL 205.543249 213.373597 \r\nL 205.604128 211.865125 \r\nL 205.634568 214.756364 \r\nL 205.665007 199.734493 \r\nL 205.725886 214.756364 \r\nL 205.756325 213.310744 \r\nL 205.786765 193.428241 \r\nL 205.847643 214.756364 \r\nL 205.878083 212.849822 \r\nL 205.908522 212.975528 \r\nL 205.969401 188.777118 \r\nL 206.03028 199.650689 \r\nL 206.091159 214.756364 \r\nL 206.152037 205.077 \r\nL 206.212916 214.756364 \r\nL 206.243356 182.76418 \r\nL 206.304235 214.756364 \r\nL 206.425992 191.354092 \r\nL 206.456432 214.756364 \r\nL 206.51731 204.427518 \r\nL 206.54775 198.142217 \r\nL 206.578189 214.756364 \r\nL 206.669507 197.031814 \r\nL 206.760826 214.756364 \r\nL 206.791265 196.256627 \r\nL 206.852144 210.943281 \r\nL 206.882583 214.756364 \r\nL 206.913023 188.588559 \r\nL 207.004341 205.28651 \r\nL 207.03478 214.756364 \r\nL 207.06522 213.373597 \r\nL 207.095659 198.435531 \r\nL 207.156538 205.768383 \r\nL 207.278296 214.756364 \r\nL 207.308735 213.268842 \r\nL 207.339174 214.756364 \r\nL 207.369614 198.498384 \r\nL 207.430493 211.048036 \r\nL 207.521811 214.609707 \r\nL 207.58269 214.756364 \r\nL 207.613129 199.126914 \r\nL 207.704447 214.756364 \r\nL 207.734887 214.442099 \r\nL 207.765326 208.806278 \r\nL 207.795765 214.735413 \r\nL 207.826205 214.232589 \r\nL 207.856644 214.756364 \r\nL 207.887084 200.509681 \r\nL 207.947963 214.46305 \r\nL 208.008841 214.756364 \r\nL 208.06972 210.314751 \r\nL 208.10016 176.164613 \r\nL 208.130599 212.493655 \r\nL 208.161038 212.200341 \r\nL 208.221917 195.271929 \r\nL 208.252357 213.394548 \r\nL 208.282796 214.756364 \r\nL 208.313235 214.735413 \r\nL 208.343675 204.280861 \r\nL 208.374114 214.756364 \r\nL 208.404554 214.756364 \r\nL 208.465432 214.756364 \r\nL 208.495872 209.623368 \r\nL 208.526311 159.257153 \r\nL 208.556751 214.756364 \r\nL 208.617629 180.0615 \r\nL 208.648069 214.735413 \r\nL 208.739387 213.583107 \r\nL 208.769827 214.756364 \r\nL 208.800266 191.584553 \r\nL 208.861145 210.105241 \r\nL 208.891584 206.75308 \r\nL 208.922024 214.756364 \r\nL 208.952463 185.760173 \r\nL 209.013342 214.756364 \r\nL 209.10466 192.275936 \r\nL 209.135099 209.853829 \r\nL 209.165539 214.756364 \r\nL 209.226418 209.644319 \r\nL 209.317736 200.572534 \r\nL 209.348175 183.036543 \r\nL 209.378615 214.756364 \r\nL 209.409054 210.147143 \r\nL 209.439493 214.756364 \r\nL 209.469933 198.477433 \r\nL 209.530812 214.735413 \r\nL 209.561251 212.305096 \r\nL 209.591691 214.756364 \r\nL 209.62213 213.625009 \r\nL 209.683009 214.756364 \r\nL 209.774327 156.428767 \r\nL 209.896085 214.756364 \r\nL 209.926524 213.394548 \r\nL 209.956963 193.113976 \r\nL 210.017842 214.756364 \r\nL 210.048282 214.756364 \r\nL 210.10916 206.585472 \r\nL 210.1396 212.200341 \r\nL 210.230918 214.756364 \r\nL 210.322236 206.711178 \r\nL 210.352676 183.350808 \r\nL 210.383115 214.756364 \r\nL 210.413555 214.756364 \r\nL 210.474433 190.537002 \r\nL 210.504873 214.735413 \r\nL 210.596191 214.756364 \r\nL 210.717949 186.388704 \r\nL 210.839706 214.756364 \r\nL 210.870146 211.508958 \r\nL 210.931024 214.756364 \r\nL 210.961464 214.756364 \r\nL 211.052782 206.313109 \r\nL 211.083222 193.134927 \r\nL 211.113661 211.446105 \r\nL 211.1441 193.868212 \r\nL 211.296297 214.756364 \r\nL 211.326737 212.263194 \r\nL 211.387616 214.756364 \r\nL 211.478934 214.756364 \r\nL 211.509373 211.96988 \r\nL 211.539813 214.756364 \r\nL 211.570252 149.431132 \r\nL 211.631131 213.352646 \r\nL 211.66157 211.299448 \r\nL 211.752888 157.036346 \r\nL 211.722449 212.766018 \r\nL 211.783328 175.934152 \r\nL 211.905086 214.756364 \r\nL 211.935525 214.756364 \r\nL 211.965964 208.659621 \r\nL 212.026843 214.756364 \r\nL 212.087722 214.756364 \r\nL 212.17904 204.804637 \r\nL 212.20948 214.421148 \r\nL 212.239919 182.282307 \r\nL 212.300798 206.836884 \r\nL 212.361677 205.70553 \r\nL 212.392116 214.735413 \r\nL 212.452995 214.756364 \r\nL 212.513874 204.762734 \r\nL 212.544313 127.139263 \r\nL 212.574752 214.756364 \r\nL 212.605192 214.25354 \r\nL 212.69651 214.756364 \r\nL 212.818268 197.408932 \r\nL 212.909586 214.756364 \r\nL 212.879147 183.581269 \r\nL 212.940025 207.465414 \r\nL 212.970465 205.014147 \r\nL 213.000904 212.849822 \r\nL 213.031344 203.338066 \r\nL 213.092222 212.535557 \r\nL 213.122662 202.018153 \r\nL 213.183541 214.735413 \r\nL 213.21398 214.756364 \r\nL 213.244419 177.735939 \r\nL 213.335738 182.051846 \r\nL 213.396616 195.146223 \r\nL 213.457495 214.756364 \r\nL 213.518374 214.232589 \r\nL 213.579253 206.103599 \r\nL 213.609692 188.651412 \r\nL 213.640132 214.756364 \r\nL 213.670571 214.756364 \r\nL 213.701011 213.771666 \r\nL 213.761889 190.956023 \r\nL 213.792329 204.385616 \r\nL 213.883647 214.756364 \r\nL 213.914086 212.221292 \r\nL 213.974965 214.735413 \r\nL 214.035844 214.756364 \r\nL 214.096723 205.160804 \r\nL 214.127162 214.735413 \r\nL 214.188041 214.693511 \r\nL 214.24892 192.401642 \r\nL 214.309799 210.377604 \r\nL 214.340238 214.756364 \r\nL 214.370678 147.650296 \r\nL 214.431556 214.756364 \r\nL 214.461996 214.756364 \r\nL 214.492435 186.200145 \r\nL 214.553314 212.933626 \r\nL 214.583753 207.779679 \r\nL 214.614193 214.756364 \r\nL 214.675072 209.204347 \r\nL 214.73595 214.756364 \r\nL 214.796829 212.849822 \r\nL 214.918587 214.735413 \r\nL 214.979466 214.714462 \r\nL 215.040344 210.08429 \r\nL 215.070784 214.756364 \r\nL 215.162102 214.756364 \r\nL 215.28386 148.886406 \r\nL 215.375178 214.756364 \r\nL 215.405617 195.104321 \r\nL 215.436057 170.926862 \r\nL 215.466496 213.22694 \r\nL 215.557814 214.756364 \r\nL 215.588254 212.912675 \r\nL 215.618693 173.482885 \r\nL 215.679572 214.756364 \r\nL 215.77089 201.32677 \r\nL 215.862208 212.870773 \r\nL 215.892648 208.931984 \r\nL 215.923087 212.263194 \r\nL 215.953527 205.244608 \r\nL 215.983966 187.310548 \r\nL 216.014406 214.735413 \r\nL 216.044845 207.926336 \r\nL 216.136163 214.756364 \r\nL 216.105724 199.25262 \r\nL 216.166603 213.708813 \r\nL 216.227481 213.205989 \r\nL 216.28836 214.756364 \r\nL 216.379678 200.949652 \r\nL 216.410118 201.9553 \r\nL 216.440557 214.756364 \r\nL 216.501436 209.246249 \r\nL 216.562315 167.469947 \r\nL 216.592754 107.214858 \r\nL 216.623194 211.55086 \r\nL 216.653633 214.756364 \r\nL 216.684072 190.348443 \r\nL 216.744951 207.926336 \r\nL 216.775391 214.756364 \r\nL 216.80583 190.956023 \r\nL 216.866709 214.756364 \r\nL 216.897148 214.735413 \r\nL 216.988467 180.752883 \r\nL 217.018906 201.222015 \r\nL 217.140664 214.756364 \r\nL 217.079785 189.887521 \r\nL 217.171103 212.933626 \r\nL 217.231982 189.363746 \r\nL 217.262421 214.756364 \r\nL 217.3233 214.735413 \r\nL 217.353739 202.730487 \r\nL 217.384179 214.756364 \r\nL 217.414618 204.637028 \r\nL 217.445058 214.756364 \r\nL 217.475497 197.660344 \r\nL 217.505937 188.965677 \r\nL 217.597255 214.756364 \r\nL 217.627694 214.504952 \r\nL 217.658134 214.756364 \r\nL 217.688573 202.919046 \r\nL 217.779891 207.842532 \r\nL 217.810331 201.661986 \r\nL 217.871209 207.758728 \r\nL 217.901649 214.735413 \r\nL 217.932088 185.383055 \r\nL 217.962528 214.756364 \r\nL 218.023406 201.180113 \r\nL 218.053846 212.346998 \r\nL 218.084285 204.280861 \r\nL 218.114725 171.681098 \r\nL 218.145164 214.756364 \r\nL 218.175603 210.356653 \r\nL 218.236482 212.661263 \r\nL 218.266922 190.914121 \r\nL 218.35824 214.756364 \r\nL 218.388679 195.062419 \r\nL 218.449558 212.828871 \r\nL 218.571316 214.756364 \r\nL 218.601755 106.858691 \r\nL 218.662634 214.756364 \r\nL 218.753952 214.735413 \r\nL 218.814831 187.77147 \r\nL 218.84527 214.756364 \r\nL 218.87571 214.756364 \r\nL 218.997467 194.559595 \r\nL 219.088786 214.756364 \r\nL 219.119225 179.370117 \r\nL 219.180104 196.654696 \r\nL 219.240983 214.756364 \r\nL 219.271422 214.358295 \r\nL 219.301862 181.088099 \r\nL 219.36274 214.756364 \r\nL 219.484498 209.581466 \r\nL 219.514937 189.552305 \r\nL 219.575816 214.756364 \r\nL 219.606256 208.42916 \r\nL 219.697574 210.545212 \r\nL 219.758453 214.756364 \r\nL 219.849771 187.373401 \r\nL 219.91065 214.756364 \r\nL 219.971529 214.735413 \r\nL 220.154165 195.565244 \r\nL 220.184604 199.504032 \r\nL 220.245483 214.756364 \r\nL 220.275923 211.362301 \r\nL 220.306362 201.012505 \r\nL 220.367241 212.346998 \r\nL 220.42812 214.756364 \r\nL 220.549877 189.300893 \r\nL 220.580317 190.516051 \r\nL 220.610756 214.714462 \r\nL 220.702074 211.236595 \r\nL 220.732514 214.756364 \r\nL 220.762953 214.735413 \r\nL 220.793393 196.864206 \r\nL 220.823832 214.756364 \r\nL 220.884711 202.709536 \r\nL 220.91515 192.77876 \r\nL 220.976029 204.155155 \r\nL 221.006468 213.247891 \r\nL 221.036908 181.988993 \r\nL 221.067347 214.756364 \r\nL 221.097787 190.767464 \r\nL 221.219544 214.756364 \r\nL 221.280423 204.092302 \r\nL 221.310862 164.809169 \r\nL 221.341302 214.756364 \r\nL 221.371741 210.08429 \r\nL 221.402181 210.901379 \r\nL 221.463059 209.87478 \r\nL 221.493499 214.756364 \r\nL 221.523938 198.938355 \r\nL 221.584817 214.735413 \r\nL 221.615257 214.756364 \r\nL 221.737014 133.194103 \r\nL 221.828332 214.756364 \r\nL 221.858772 192.317838 \r\nL 221.95009 189.363746 \r\nL 221.980529 214.756364 \r\nL 222.071848 211.676566 \r\nL 222.102287 214.735413 \r\nL 222.132726 210.629016 \r\nL 222.163166 150.080613 \r\nL 222.193605 214.693511 \r\nL 222.254484 179.558676 \r\nL 222.345802 214.756364 \r\nL 222.376242 214.735413 \r\nL 222.406681 214.714462 \r\nL 222.437121 205.956942 \r\nL 222.497999 214.735413 \r\nL 222.528439 214.295442 \r\nL 222.558878 214.756364 \r\nL 222.650196 188.944726 \r\nL 222.711075 214.756364 \r\nL 222.771954 206.54357 \r\nL 222.802393 176.604584 \r\nL 222.863272 214.756364 \r\nL 222.893712 213.205989 \r\nL 222.95459 214.735413 \r\nL 223.015469 164.117786 \r\nL 223.137227 214.756364 \r\nL 223.198106 214.756364 \r\nL 223.258985 206.229305 \r\nL 223.319863 209.246249 \r\nL 223.350303 214.588756 \r\nL 223.380742 212.367949 \r\nL 223.411182 143.250585 \r\nL 223.441621 214.756364 \r\nL 223.47206 213.918323 \r\nL 223.532939 203.861841 \r\nL 223.563379 213.771666 \r\nL 223.593818 164.222541 \r\nL 223.624257 214.756364 \r\nL 223.685136 193.030172 \r\nL 223.776454 214.756364 \r\nL 223.806894 183.329857 \r\nL 223.867773 212.891724 \r\nL 223.959091 186.619165 \r\nL 223.928652 214.756364 \r\nL 223.98953 206.040746 \r\nL 224.050409 211.152791 \r\nL 224.080849 186.682018 \r\nL 224.141727 214.735413 \r\nL 224.172167 203.715184 \r\nL 224.202606 214.756364 \r\nL 224.263485 209.351004 \r\nL 224.293924 214.756364 \r\nL 224.324364 187.457205 \r\nL 224.385243 205.202706 \r\nL 224.446121 213.289793 \r\nL 224.507 210.50331 \r\nL 224.567879 206.774031 \r\nL 224.628758 214.756364 \r\nL 224.659197 214.735413 \r\nL 224.720076 214.756364 \r\nL 224.750516 212.17939 \r\nL 224.780955 214.756364 \r\nL 224.841834 203.547576 \r\nL 224.902713 205.621726 \r\nL 224.933152 209.183396 \r\nL 224.963591 111.153646 \r\nL 224.994031 211.13184 \r\nL 225.02447 209.141494 \r\nL 225.146228 214.756364 \r\nL 225.176667 199.399277 \r\nL 225.237546 214.756364 \r\nL 225.267985 214.735413 \r\nL 225.298425 202.960948 \r\nL 225.328864 214.756364 \r\nL 225.359304 204.720832 \r\nL 225.389743 213.080283 \r\nL 225.450622 206.187403 \r\nL 225.511501 206.690227 \r\nL 225.54194 189.950374 \r\nL 225.57238 214.756364 \r\nL 225.633258 213.415499 \r\nL 225.663698 191.479798 \r\nL 225.724577 211.027085 \r\nL 225.755016 212.472704 \r\nL 225.785455 168.810811 \r\nL 225.846334 211.697517 \r\nL 225.937652 214.756364 \r\nL 225.998531 203.715184 \r\nL 226.028971 214.735413 \r\nL 226.05941 214.756364 \r\nL 226.120289 167.972771 \r\nL 226.150728 200.383975 \r\nL 226.181168 214.756364 \r\nL 226.211607 206.648325 \r\nL 226.242046 190.997925 \r\nL 226.302925 209.45576 \r\nL 226.333365 214.316393 \r\nL 226.363804 186.744871 \r\nL 226.424683 205.412216 \r\nL 226.455122 214.756364 \r\nL 226.516001 204.448469 \r\nL 226.546441 210.901379 \r\nL 226.57688 200.467779 \r\nL 226.668198 204.951294 \r\nL 226.759516 214.756364 \r\nL 226.729077 203.317115 \r\nL 226.789956 214.735413 \r\nL 226.820395 197.136569 \r\nL 226.850835 214.756364 \r\nL 226.881274 214.023078 \r\nL 226.942153 208.345356 \r\nL 227.003032 212.346998 \r\nL 227.033471 212.766018 \r\nL 227.124789 178.951097 \r\nL 227.185668 187.331499 \r\nL 227.246547 214.756364 \r\nL 227.276986 204.888441 \r\nL 227.307426 180.291961 \r\nL 227.368305 214.756364 \r\nL 227.398744 214.735413 \r\nL 227.459623 202.667634 \r\nL 227.490062 214.756364 \r\nL 227.520502 208.869131 \r\nL 227.58138 214.756364 \r\nL 227.61182 205.139853 \r\nL 227.642259 212.933626 \r\nL 227.703138 214.756364 \r\nL 227.764017 185.90683 \r\nL 227.824896 185.445908 \r\nL 227.977093 214.67256 \r\nL 228.007532 183.350808 \r\nL 228.068411 214.714462 \r\nL 228.159729 196.151872 \r\nL 228.12929 214.756364 \r\nL 228.251047 200.572534 \r\nL 228.281487 214.756364 \r\nL 228.342366 192.35974 \r\nL 228.372805 214.46305 \r\nL 228.464123 200.991554 \r\nL 228.494563 211.739419 \r\nL 228.555441 214.756364 \r\nL 228.585881 212.011782 \r\nL 228.61632 138.201393 \r\nL 228.677199 214.756364 \r\nL 228.798957 213.143136 \r\nL 228.829396 214.148785 \r\nL 228.920714 214.756364 \r\nL 228.951154 200.153514 \r\nL 229.042472 214.756364 \r\nL 229.072911 210.189045 \r\nL 229.103351 182.596572 \r\nL 229.16423 214.756364 \r\nL 229.225108 175.661789 \r\nL 229.285987 204.993196 \r\nL 229.316427 214.756364 \r\nL 229.377305 203.547576 \r\nL 229.407745 213.247891 \r\nL 229.468624 214.756364 \r\nL 229.499063 214.735413 \r\nL 229.559942 206.250256 \r\nL 229.590381 210.649967 \r\nL 229.6817 213.457401 \r\nL 229.712139 193.972967 \r\nL 229.742578 214.756364 \r\nL 229.773018 212.724116 \r\nL 229.833897 214.756364 \r\nL 229.864336 182.261356 \r\nL 229.955654 194.433889 \r\nL 230.046972 191.395994 \r\nL 230.077412 214.756364 \r\nL 230.107851 203.778037 \r\nL 230.16873 205.852187 \r\nL 230.290488 214.756364 \r\nL 230.320927 199.001208 \r\nL 230.381806 213.059332 \r\nL 230.412245 212.430802 \r\nL 230.473124 214.756364 \r\nL 230.503564 194.601497 \r\nL 230.564442 210.398555 \r\nL 230.625321 207.046394 \r\nL 230.655761 214.756364 \r\nL 230.777518 177.233115 \r\nL 230.807958 201.033456 \r\nL 230.899276 214.756364 \r\nL 230.868836 192.15023 \r\nL 230.929715 206.229305 \r\nL 230.990594 214.756364 \r\nL 231.021033 194.014869 \r\nL 231.081912 212.011782 \r\nL 231.142791 214.756364 \r\nL 231.173231 193.19778 \r\nL 231.234109 214.756364 \r\nL 231.264549 214.756364 \r\nL 231.294988 210.335702 \r\nL 231.355867 214.756364 \r\nL 231.386306 214.756364 \r\nL 231.416746 212.954577 \r\nL 231.477625 160.03234 \r\nL 231.508064 173.357179 \r\nL 231.538503 214.735413 \r\nL 231.629822 209.979535 \r\nL 231.6907 207.318757 \r\nL 231.72114 214.756364 \r\nL 231.751579 201.075358 \r\nL 231.842897 204.553224 \r\nL 231.903776 193.637751 \r\nL 231.934216 214.735413 \r\nL 231.964655 203.547576 \r\nL 232.025534 214.756364 \r\nL 232.055973 214.756364 \r\nL 232.20817 197.199422 \r\nL 232.23861 214.756364 \r\nL 232.329928 214.735413 \r\nL 232.360367 207.507316 \r\nL 232.421246 213.289793 \r\nL 232.451686 214.756364 \r\nL 232.482125 194.87386 \r\nL 232.543004 210.189045 \r\nL 232.664761 214.756364 \r\nL 232.695201 211.613713 \r\nL 232.72564 167.595653 \r\nL 232.786519 214.756364 \r\nL 232.816959 214.735413 \r\nL 232.847398 194.915762 \r\nL 232.877837 214.756364 \r\nL 232.908277 197.890805 \r\nL 233.030034 214.756364 \r\nL 233.151792 214.756364 \r\nL 233.182231 201.347721 \r\nL 233.27355 205.747432 \r\nL 233.303989 214.714462 \r\nL 233.334428 182.868935 \r\nL 233.395307 214.756364 \r\nL 233.456186 214.756364 \r\nL 233.577944 207.109247 \r\nL 233.608383 211.299448 \r\nL 233.638823 210.000486 \r\nL 233.669262 192.380691 \r\nL 233.730141 214.735413 \r\nL 233.76058 214.756364 \r\nL 233.912777 205.998844 \r\nL 233.973656 214.756364 \r\nL 234.004095 187.478156 \r\nL 234.095414 204.448469 \r\nL 234.125853 214.756364 \r\nL 234.186732 207.612071 \r\nL 234.217171 164.054933 \r\nL 234.27805 214.756364 \r\nL 234.308489 214.756364 \r\nL 234.369368 180.354814 \r\nL 234.399808 214.756364 \r\nL 234.430247 214.735413 \r\nL 234.460687 183.748877 \r\nL 234.521565 207.570169 \r\nL 234.582444 214.756364 \r\nL 234.612884 214.044029 \r\nL 234.643323 189.112334 \r\nL 234.673762 214.756364 \r\nL 234.704202 210.587114 \r\nL 234.765081 214.756364 \r\nL 234.856399 182.491817 \r\nL 234.947717 214.756364 \r\nL 234.978156 214.735413 \r\nL 235.039035 193.386339 \r\nL 235.069475 213.792617 \r\nL 235.160793 214.756364 \r\nL 235.252111 177.777841 \r\nL 235.31299 178.930146 \r\nL 235.404308 214.756364 \r\nL 235.434748 208.617719 \r\nL 235.465187 206.941639 \r\nL 235.526066 214.756364 \r\nL 235.556505 209.225298 \r\nL 235.678263 187.603862 \r\nL 235.708702 212.849822 \r\nL 235.739142 151.714791 \r\nL 235.80002 208.366307 \r\nL 235.860899 214.756364 \r\nL 235.891339 207.297806 \r\nL 235.921778 211.676566 \r\nL 235.952217 211.048036 \r\nL 236.073975 213.981176 \r\nL 236.134854 209.497662 \r\nL 236.165293 214.756364 \r\nL 236.195733 214.693511 \r\nL 236.256612 214.756364 \r\nL 236.31749 203.819939 \r\nL 236.34793 170.570695 \r\nL 236.408809 208.512964 \r\nL 236.530566 214.756364 \r\nL 236.591445 214.756364 \r\nL 236.621884 176.835046 \r\nL 236.682763 214.756364 \r\nL 236.713203 212.242243 \r\nL 236.743642 193.763457 \r\nL 236.774081 214.756364 \r\nL 236.804521 214.756364 \r\nL 236.8654 214.756364 \r\nL 236.895839 197.492736 \r\nL 236.956718 214.756364 \r\nL 237.078476 202.081006 \r\nL 237.169794 200.237318 \r\nL 237.200233 214.756364 \r\nL 237.230673 214.756364 \r\nL 237.261112 206.501668 \r\nL 237.35243 208.890082 \r\nL 237.443748 207.549218 \r\nL 237.474188 214.735413 \r\nL 237.565506 214.756364 \r\nL 237.595946 213.478352 \r\nL 237.626385 214.756364 \r\nL 237.717703 188.735216 \r\nL 237.839461 214.756364 \r\nL 237.8699 214.756364 \r\nL 237.930779 212.766018 \r\nL 238.022097 178.154959 \r\nL 238.052537 203.652331 \r\nL 238.082976 214.756364 \r\nL 238.113415 179.139656 \r\nL 238.174294 214.756364 \r\nL 238.204734 214.735413 \r\nL 238.296052 199.713542 \r\nL 238.326491 204.67893 \r\nL 238.356931 214.756364 \r\nL 238.41781 209.832878 \r\nL 238.478688 212.200341 \r\nL 238.509128 169.544096 \r\nL 238.600446 214.756364 \r\nL 238.630885 197.199422 \r\nL 238.661325 214.756364 \r\nL 238.722204 214.609707 \r\nL 238.752643 202.16481 \r\nL 238.813522 207.046394 \r\nL 238.90484 214.756364 \r\nL 238.935279 214.714462 \r\nL 238.965719 174.299974 \r\nL 239.026598 214.358295 \r\nL 239.148355 164.306345 \r\nL 239.270113 214.756364 \r\nL 239.300552 214.756364 \r\nL 239.330992 169.062223 \r\nL 239.391871 214.756364 \r\nL 239.483189 206.019795 \r\nL 239.513628 197.010863 \r\nL 239.544068 210.126192 \r\nL 239.574507 202.353369 \r\nL 239.604946 214.756364 \r\nL 239.635386 189.740864 \r\nL 239.665825 212.640312 \r\nL 239.696265 173.063865 \r\nL 239.757143 213.205989 \r\nL 239.787583 178.071155 \r\nL 239.90934 214.504952 \r\nL 239.93978 214.714462 \r\nL 239.970219 201.410574 \r\nL 240.000659 214.756364 \r\nL 240.031098 214.756364 \r\nL 240.061538 214.588756 \r\nL 240.091977 214.756364 \r\nL 240.122416 175.096112 \r\nL 240.183295 214.735413 \r\nL 240.213735 213.918323 \r\nL 240.244174 175.724642 \r\nL 240.305053 214.756364 \r\nL 240.42681 208.84818 \r\nL 240.45725 209.581466 \r\nL 240.487689 135.540616 \r\nL 240.518129 212.828871 \r\nL 240.548568 211.739419 \r\nL 240.609447 214.756364 \r\nL 240.639886 214.735413 \r\nL 240.670326 181.779483 \r\nL 240.731204 214.756364 \r\nL 240.761644 198.498384 \r\nL 240.792083 214.756364 \r\nL 240.822523 211.194693 \r\nL 240.852962 182.093748 \r\nL 240.883402 214.756364 \r\nL 240.913841 214.735413 \r\nL 240.94428 213.85547 \r\nL 241.035599 214.379246 \r\nL 241.066038 208.512964 \r\nL 241.096477 209.476711 \r\nL 241.157356 214.756364 \r\nL 241.187796 213.478352 \r\nL 241.218235 190.243688 \r\nL 241.279114 214.756364 \r\nL 241.309553 213.771666 \r\nL 241.339993 187.331499 \r\nL 241.400871 214.756364 \r\nL 241.522629 214.756364 \r\nL 241.766144 182.051846 \r\nL 241.887902 214.756364 \r\nL 241.948781 185.005937 \r\nL 241.97922 214.756364 \r\nL 242.00966 214.735413 \r\nL 242.040099 191.898818 \r\nL 242.100978 201.53628 \r\nL 242.222735 214.756364 \r\nL 242.374932 184.377407 \r\nL 242.49669 214.756364 \r\nL 242.557569 214.756364 \r\nL 242.618448 211.697517 \r\nL 242.648887 213.310744 \r\nL 242.679327 214.756364 \r\nL 242.770645 197.555589 \r\nL 242.801084 214.735413 \r\nL 242.831524 183.057494 \r\nL 242.861963 182.701327 \r\nL 242.922842 214.756364 \r\nL 242.953281 214.085931 \r\nL 243.044599 179.768186 \r\nL 243.166357 214.756364 \r\nL 243.196796 214.735413 \r\nL 243.227236 211.089938 \r\nL 243.257675 172.917208 \r\nL 243.318554 214.756364 \r\nL 243.348994 205.621726 \r\nL 243.440312 208.994837 \r\nL 243.622948 214.756364 \r\nL 243.653388 193.700604 \r\nL 243.744706 206.732129 \r\nL 243.836024 214.756364 \r\nL 243.896903 182.680376 \r\nL 243.957782 144.402891 \r\nL 243.988221 214.756364 \r\nL 244.018661 133.592172 \r\nL 244.079539 214.756364 \r\nL 244.170858 189.384697 \r\nL 244.201297 214.651609 \r\nL 244.231736 112.662119 \r\nL 244.262176 214.756364 \r\nL 244.292615 213.64596 \r\nL 244.383933 214.756364 \r\nL 244.414373 205.810285 \r\nL 244.444812 214.756364 \r\nL 244.475252 85.844833 \r\nL 244.53613 196.654696 \r\nL 244.749206 214.756364 \r\nL 244.779646 146.707501 \r\nL 244.870964 175.389426 \r\nL 244.901403 143.543899 \r\nL 244.931843 214.756364 \r\nL 244.962282 201.305819 \r\nL 245.023161 211.592762 \r\nL 245.0536 111.467912 \r\nL 245.08404 214.735413 \r\nL 245.114479 214.316393 \r\nL 245.144919 214.735413 \r\nL 245.205797 214.148785 \r\nL 245.236237 212.80792 \r\nL 245.327555 160.011389 \r\nL 245.449313 214.756364 \r\nL 245.479752 214.756364 \r\nL 245.510191 213.750715 \r\nL 245.57107 214.735413 \r\nL 245.60151 214.756364 \r\nL 245.662389 210.440457 \r\nL 245.692828 214.714462 \r\nL 245.723267 199.399277 \r\nL 245.784146 213.268842 \r\nL 245.814586 214.756364 \r\nL 245.905904 196.026166 \r\nL 245.936343 208.575817 \r\nL 245.997222 214.756364 \r\nL 246.027661 151.69384 \r\nL 246.08854 183.015592 \r\nL 246.179858 214.756364 \r\nL 246.149419 174.111415 \r\nL 246.210298 214.274491 \r\nL 246.271177 198.246972 \r\nL 246.301616 205.600775 \r\nL 246.392934 214.756364 \r\nL 246.423374 209.45576 \r\nL 246.514692 214.735413 \r\nL 246.60601 214.756364 \r\nL 246.63645 200.740142 \r\nL 246.666889 214.756364 \r\nL 246.727768 197.78605 \r\nL 246.758207 211.425154 \r\nL 246.788647 205.91504 \r\nL 246.819086 211.110889 \r\nL 246.849525 163.070236 \r\nL 246.910404 212.535557 \r\nL 247.001722 200.949652 \r\nL 247.093041 195.795705 \r\nL 247.12348 214.756364 \r\nL 247.153919 214.127834 \r\nL 247.184359 199.04311 \r\nL 247.245238 214.756364 \r\nL 247.275677 205.516971 \r\nL 247.336556 189.112334 \r\nL 247.427874 214.756364 \r\nL 247.458314 212.326047 \r\nL 247.519192 199.357375 \r\nL 247.549632 214.756364 \r\nL 247.610511 214.735413 \r\nL 247.671389 212.891724 \r\nL 247.793147 164.222541 \r\nL 247.884465 214.756364 \r\nL 247.914905 200.363024 \r\nL 247.945344 188.693314 \r\nL 247.975783 214.756364 \r\nL 248.006223 207.59112 \r\nL 248.036662 17.083636 \r\nL 248.067102 214.756364 \r\nL 248.097541 179.516774 \r\nL 248.219299 214.756364 \r\nL 248.249738 214.106882 \r\nL 248.341056 214.735413 \r\nL 248.371496 205.684579 \r\nL 248.432375 214.756364 \r\nL 248.462814 203.275213 \r\nL 248.523693 211.152791 \r\nL 248.584572 212.828871 \r\nL 248.64545 178.322567 \r\nL 248.706329 155.213609 \r\nL 248.767208 214.756364 \r\nL 248.797647 214.735413 \r\nL 248.828087 194.056771 \r\nL 248.888966 207.360659 \r\nL 248.949845 214.756364 \r\nL 248.980284 205.663628 \r\nL 249.071602 180.648128 \r\nL 249.19336 214.756364 \r\nL 249.223799 204.951294 \r\nL 249.284678 214.756364 \r\nL 249.315117 214.756364 \r\nL 249.375996 206.292158 \r\nL 249.406436 214.358295 \r\nL 249.436875 149.850152 \r\nL 249.497754 213.897372 \r\nL 249.528193 214.756364 \r\nL 249.649951 179.370117 \r\nL 249.741269 214.756364 \r\nL 249.771709 180.375765 \r\nL 249.832587 214.67256 \r\nL 249.893466 213.687862 \r\nL 249.954345 104.952149 \r\nL 249.984784 214.756364 \r\nL 250.015224 187.289597 \r\nL 250.106542 214.756364 \r\nL 250.136981 213.604058 \r\nL 250.167421 175.138014 \r\nL 250.2283 214.756364 \r\nL 250.258739 214.756364 \r\nL 250.289178 173.839052 \r\nL 250.380497 185.760173 \r\nL 250.502254 214.756364 \r\nL 250.532694 214.756364 \r\nL 250.593573 172.079168 \r\nL 250.624012 214.756364 \r\nL 250.654451 212.975528 \r\nL 250.684891 160.493262 \r\nL 250.74577 194.852909 \r\nL 250.837088 190.222737 \r\nL 250.867527 214.756364 \r\nL 251.019724 180.27101 \r\nL 251.050164 214.756364 \r\nL 251.141482 212.430802 \r\nL 251.202361 214.756364 \r\nL 251.293679 133.592172 \r\nL 251.354558 214.756364 \r\nL 251.415437 186.849626 \r\nL 251.476315 214.756364 \r\nL 251.537194 211.55086 \r\nL 251.567634 184.901182 \r\nL 251.598073 57.016251 \r\nL 251.628512 214.756364 \r\nL 251.658952 213.960225 \r\nL 251.689391 214.756364 \r\nL 251.780709 147.796953 \r\nL 251.872028 214.756364 \r\nL 251.902467 210.566163 \r\nL 251.932906 181.528071 \r\nL 252.024225 197.702246 \r\nL 252.115543 214.756364 \r\nL 252.145982 209.895731 \r\nL 252.26774 214.756364 \r\nL 252.298179 214.756364 \r\nL 252.328619 164.159688 \r\nL 252.419937 180.794785 \r\nL 252.450376 168.475595 \r\nL 252.541695 214.756364 \r\nL 252.572134 211.236595 \r\nL 252.633013 214.756364 \r\nL 252.693892 212.514606 \r\nL 252.815649 214.756364 \r\nL 252.876528 214.756364 \r\nL 252.906968 198.875502 \r\nL 252.967846 214.756364 \r\nL 252.998286 214.421148 \r\nL 253.028725 214.756364 \r\nL 253.059165 152.783292 \r\nL 253.120043 214.756364 \r\nL 253.150483 214.735413 \r\nL 253.211362 214.756364 \r\nL 253.27224 163.36355 \r\nL 253.393998 213.583107 \r\nL 253.454877 186.849626 \r\nL 253.485316 48.86631 \r\nL 253.515756 214.169736 \r\nL 253.546195 195.858558 \r\nL 253.576634 214.756364 \r\nL 253.637513 194.748154 \r\nL 253.667953 177.75689 \r\nL 253.698392 214.735413 \r\nL 253.78971 207.779679 \r\nL 253.881029 214.756364 \r\nL 253.972347 200.048758 \r\nL 254.063665 214.756364 \r\nL 254.094104 212.661263 \r\nL 254.185423 214.756364 \r\nL 254.215862 214.735413 \r\nL 254.246301 214.735413 \r\nL 254.33762 214.756364 \r\nL 254.368059 143.606752 \r\nL 254.428938 214.735413 \r\nL 254.489817 212.242243 \r\nL 254.550696 214.756364 \r\nL 254.642014 192.98827 \r\nL 254.672453 207.1721 \r\nL 254.702893 189.971325 \r\nL 254.763771 214.756364 \r\nL 254.794211 214.756364 \r\nL 254.82465 150.394878 \r\nL 254.885529 214.756364 \r\nL 255.007287 214.756364 \r\nL 255.068165 176.436976 \r\nL 255.098605 214.756364 \r\nL 255.189923 212.912675 \r\nL 255.220362 214.756364 \r\nL 255.34212 165.060581 \r\nL 255.433438 214.756364 \r\nL 255.463878 211.927978 \r\nL 255.494317 172.393433 \r\nL 255.524757 214.756364 \r\nL 255.555196 214.756364 \r\nL 255.585635 214.756364 \r\nL 255.737832 152.636635 \r\nL 255.829151 214.316393 \r\nL 255.85959 175.89225 \r\nL 256.011787 214.756364 \r\nL 256.042226 186.325851 \r\nL 256.103105 205.768383 \r\nL 256.133545 213.604058 \r\nL 256.163984 192.694956 \r\nL 256.224863 214.735413 \r\nL 256.316181 214.756364 \r\nL 256.346621 157.497268 \r\nL 256.407499 204.092302 \r\nL 256.437939 205.433167 \r\nL 256.468378 214.735413 \r\nL 256.498818 185.131643 \r\nL 256.559696 211.257546 \r\nL 256.590136 214.735413 \r\nL 256.651015 157.811533 \r\nL 256.681454 214.756364 \r\nL 256.772772 198.645041 \r\nL 256.803212 210.063339 \r\nL 256.833651 213.960225 \r\nL 256.86409 212.263194 \r\nL 256.924969 214.756364 \r\nL 256.955409 195.313831 \r\nL 256.985848 214.756364 \r\nL 257.077166 205.831236 \r\nL 257.107606 201.410574 \r\nL 257.138045 212.409851 \r\nL 257.168485 206.187403 \r\nL 257.259803 214.756364 \r\nL 257.290242 214.316393 \r\nL 257.412 179.872941 \r\nL 257.351121 214.756364 \r\nL 257.442439 191.982622 \r\nL 257.472879 208.01014 \r\nL 257.503318 149.473034 \r\nL 257.564197 199.545934 \r\nL 257.685955 214.756364 \r\nL 257.716394 198.749796 \r\nL 257.777273 213.457401 \r\nL 257.807712 211.927978 \r\nL 257.838152 214.735413 \r\nL 257.868591 214.756364 \r\nL 257.89903 210.817575 \r\nL 257.92947 136.839578 \r\nL 257.990349 213.059332 \r\nL 258.020788 186.954381 \r\nL 258.112106 197.660344 \r\nL 258.142546 214.756364 \r\nL 258.233864 214.735413 \r\nL 258.264303 214.756364 \r\nL 258.325182 177.12836 \r\nL 258.386061 208.952935 \r\nL 258.4165 205.852187 \r\nL 258.477379 214.169736 \r\nL 258.507819 178.783489 \r\nL 258.629576 214.756364 \r\nL 258.660016 209.686221 \r\nL 258.690455 184.272652 \r\nL 258.751334 211.634664 \r\nL 258.781773 200.719191 \r\nL 258.873091 214.714462 \r\nL 258.903531 191.584553 \r\nL 258.994849 202.206712 \r\nL 259.025288 214.714462 \r\nL 259.116607 214.316393 \r\nL 259.207925 214.756364 \r\nL 259.268804 200.677289 \r\nL 259.299243 206.313109 \r\nL 259.390561 214.756364 \r\nL 259.421001 213.101234 \r\nL 259.45144 210.859477 \r\nL 259.48188 212.409851 \r\nL 259.512319 214.756364 \r\nL 259.542758 195.753803 \r\nL 259.634077 203.00285 \r\nL 259.664516 200.530632 \r\nL 259.725395 214.756364 \r\nL 259.786274 211.299448 \r\nL 259.816713 211.676566 \r\nL 259.877592 214.756364 \r\nL 259.908031 197.387981 \r\nL 259.96891 214.756364 \r\nL 259.999349 214.756364 \r\nL 260.029789 197.869854 \r\nL 260.090668 209.204347 \r\nL 260.121107 214.735413 \r\nL 260.181986 209.288151 \r\nL 260.242865 213.813568 \r\nL 260.273304 212.724116 \r\nL 260.303744 208.701523 \r\nL 260.364622 214.756364 \r\nL 260.425501 212.095586 \r\nL 260.455941 214.756364 \r\nL 260.547259 214.756364 \r\nL 260.699456 199.399277 \r\nL 260.760335 213.939274 \r\nL 260.821213 211.257546 \r\nL 260.851653 211.362301 \r\nL 260.942971 210.859477 \r\nL 260.973411 214.756364 \r\nL 261.00385 200.111612 \r\nL 261.064729 214.756364 \r\nL 261.216926 203.778037 \r\nL 261.277805 214.756364 \r\nL 261.369123 214.232589 \r\nL 261.399562 214.106882 \r\nL 261.430002 191.605504 \r\nL 261.460441 214.756364 \r\nL 261.49088 192.862564 \r\nL 261.582199 214.756364 \r\nL 261.612638 208.031091 \r\nL 261.764835 214.756364 \r\nL 261.886593 214.756364 \r\nL 261.917032 211.907027 \r\nL 262.03879 196.382333 \r\nL 262.130108 214.756364 \r\nL 262.160547 214.379246 \r\nL 262.221426 214.756364 \r\nL 262.251866 214.211638 \r\nL 262.312744 214.756364 \r\nL 262.343184 208.387258 \r\nL 262.373623 214.756364 \r\nL 262.404063 207.779679 \r\nL 262.434502 212.032733 \r\nL 262.495381 213.981176 \r\nL 262.52582 198.20507 \r\nL 262.647578 214.756364 \r\nL 262.678017 214.756364 \r\nL 262.769336 206.606423 \r\nL 262.830214 214.756364 \r\nL 262.891093 213.185038 \r\nL 262.921533 214.756364 \r\nL 262.982411 199.336424 \r\nL 263.04329 209.623368 \r\nL 263.104169 214.756364 \r\nL 263.134608 214.735413 \r\nL 263.256366 209.309102 \r\nL 263.286805 214.714462 \r\nL 263.317245 211.655615 \r\nL 263.439003 188.043833 \r\nL 263.469442 214.756364 \r\nL 263.56076 213.708813 \r\nL 263.5912 213.373597 \r\nL 263.621639 205.998844 \r\nL 263.682518 209.811927 \r\nL 263.804275 214.756364 \r\nL 263.834715 210.587114 \r\nL 263.895594 210.754722 \r\nL 263.926033 214.756364 \r\nL 263.986912 211.844174 \r\nL 264.047791 214.756364 \r\nL 264.10867 203.379968 \r\nL 264.199988 199.734493 \r\nL 264.230427 214.756364 \r\nL 264.260867 207.109247 \r\nL 264.321745 214.756364 \r\nL 264.352185 214.651609 \r\nL 264.413064 205.70553 \r\nL 264.473942 212.849822 \r\nL 264.504382 214.756364 \r\nL 264.534821 204.427518 \r\nL 264.5957 214.023078 \r\nL 264.717458 208.596768 \r\nL 264.747897 195.020517 \r\nL 264.808776 212.3889 \r\nL 264.900094 214.756364 \r\nL 264.930534 207.444463 \r\nL 265.021852 210.482359 \r\nL 265.052291 211.990831 \r\nL 265.11317 181.025246 \r\nL 265.143609 214.756364 \r\nL 265.174049 201.305819 \r\nL 265.295806 214.756364 \r\nL 265.356685 214.756364 \r\nL 265.387125 210.71282 \r\nL 265.478443 212.933626 \r\nL 265.508882 212.59841 \r\nL 265.539322 214.756364 \r\nL 265.661079 189.782766 \r\nL 265.721958 214.735413 \r\nL 265.782837 214.546854 \r\nL 265.874155 209.309102 \r\nL 265.904595 214.756364 \r\nL 265.995913 213.038381 \r\nL 266.026352 212.074635 \r\nL 266.056792 214.756364 \r\nL 266.14811 192.946368 \r\nL 266.239428 214.756364 \r\nL 266.269867 213.22694 \r\nL 266.300307 213.813568 \r\nL 266.330746 196.885157 \r\nL 266.391625 214.756364 \r\nL 266.422064 214.756364 \r\nL 266.452504 214.316393 \r\nL 266.482943 210.419506 \r\nL 266.513383 190.788415 \r\nL 266.574262 214.756364 \r\nL 266.604701 214.358295 \r\nL 266.66558 214.756364 \r\nL 266.787337 201.32677 \r\nL 266.817777 204.762734 \r\nL 266.939534 214.756364 \r\nL 267.000413 212.095586 \r\nL 267.030853 214.379246 \r\nL 267.091731 214.756364 \r\nL 267.213489 209.371955 \r\nL 267.243928 214.756364 \r\nL 267.304807 214.735413 \r\nL 267.426565 201.096309 \r\nL 267.487444 214.756364 \r\nL 267.548323 213.939274 \r\nL 267.578762 213.771666 \r\nL 267.639641 214.756364 \r\nL 267.67008 209.330053 \r\nL 267.761398 211.383252 \r\nL 267.822277 214.756364 \r\nL 267.852717 208.324405 \r\nL 267.913595 214.756364 \r\nL 267.974474 214.46305 \r\nL 268.004914 214.756364 \r\nL 268.035353 214.337344 \r\nL 268.065792 190.976974 \r\nL 268.126671 214.211638 \r\nL 268.248429 214.756364 \r\nL 268.339747 214.756364 \r\nL 268.400626 210.566163 \r\nL 268.431065 214.714462 \r\nL 268.461505 214.379246 \r\nL 268.491944 214.756364 \r\nL 268.522384 214.756364 \r\nL 268.552823 214.756364 \r\nL 268.735459 198.686943 \r\nL 268.826778 214.756364 \r\nL 268.857217 202.79334 \r\nL 268.918096 214.756364 \r\nL 268.948535 214.756364 \r\nL 269.009414 194.308183 \r\nL 269.039854 213.939274 \r\nL 269.070293 214.756364 \r\nL 269.131172 210.838526 \r\nL 269.192051 212.493655 \r\nL 269.252929 214.756364 \r\nL 269.283369 206.836884 \r\nL 269.344248 209.078641 \r\nL 269.435566 214.756364 \r\nL 269.466005 213.01743 \r\nL 269.496445 213.101234 \r\nL 269.557323 214.756364 \r\nL 269.618202 207.884434 \r\nL 269.73996 214.756364 \r\nL 269.861718 189.698962 \r\nL 270.013915 214.756364 \r\nL 270.044354 203.233311 \r\nL 270.105233 213.960225 \r\nL 270.166112 214.756364 \r\nL 270.196551 214.735413 \r\nL 270.25743 193.093025 \r\nL 270.318309 204.657979 \r\nL 270.470506 214.756364 \r\nL 270.500945 209.686221 \r\nL 270.561824 214.756364 \r\nL 270.622703 214.735413 \r\nL 270.653142 213.247891 \r\nL 270.714021 185.508761 \r\nL 270.74446 214.756364 \r\nL 270.7749 201.850545 \r\nL 270.805339 214.756364 \r\nL 270.896657 210.189045 \r\nL 270.927097 214.044029 \r\nL 271.018415 212.221292 \r\nL 271.079294 214.67256 \r\nL 271.109733 195.460489 \r\nL 271.231491 214.756364 \r\nL 271.353249 208.596768 \r\nL 271.444567 214.756364 \r\nL 271.475006 214.735413 \r\nL 271.535885 197.744148 \r\nL 271.596764 198.477433 \r\nL 271.688082 214.756364 \r\nL 271.718521 213.01743 \r\nL 271.748961 212.786969 \r\nL 271.7794 212.954577 \r\nL 271.901158 214.756364 \r\nL 272.022915 207.339708 \r\nL 272.114234 214.756364 \r\nL 272.083794 207.088296 \r\nL 272.144673 213.499303 \r\nL 272.266431 204.720832 \r\nL 272.388188 213.771666 \r\nL 272.479507 204.532273 \r\nL 272.449067 214.756364 \r\nL 272.509946 210.147143 \r\nL 272.570825 209.707172 \r\nL 272.631704 214.756364 \r\nL 272.753461 199.839248 \r\nL 272.844779 214.756364 \r\nL 272.875219 209.728123 \r\nL 272.936098 202.101957 \r\nL 272.996977 214.756364 \r\nL 273.057855 212.011782 \r\nL 273.149174 214.735413 \r\nL 273.179613 213.22694 \r\nL 273.240492 214.756364 \r\nL 273.301371 214.735413 \r\nL 273.362249 209.853829 \r\nL 273.392689 212.430802 \r\nL 273.423128 214.756364 \r\nL 273.453568 213.185038 \r\nL 273.484007 203.903743 \r\nL 273.514446 214.756364 \r\nL 273.544886 209.078641 \r\nL 273.575325 214.504952 \r\nL 273.605765 204.218008 \r\nL 273.636204 210.838526 \r\nL 273.666643 209.66527 \r\nL 273.697083 212.074635 \r\nL 273.818841 214.756364 \r\nL 273.879719 214.735413 \r\nL 273.910159 214.442099 \r\nL 273.971038 214.756364 \r\nL 274.031916 205.831236 \r\nL 274.092795 214.756364 \r\nL 274.123235 214.46305 \r\nL 274.153674 172.623894 \r\nL 274.184113 214.756364 \r\nL 274.214553 213.834519 \r\nL 274.275432 214.756364 \r\nL 274.305871 212.346998 \r\nL 274.427629 214.756364 \r\nL 274.579826 180.019598 \r\nL 274.671144 214.756364 \r\nL 274.701583 213.038381 \r\nL 274.732023 212.451753 \r\nL 274.762462 213.771666 \r\nL 274.823341 214.756364 \r\nL 274.85378 200.69824 \r\nL 274.945099 214.756364 \r\nL 274.975538 212.451753 \r\nL 275.036417 214.756364 \r\nL 275.066856 212.305096 \r\nL 275.097296 213.43645 \r\nL 275.158174 212.409851 \r\nL 275.219053 214.588756 \r\nL 275.249493 214.756364 \r\nL 275.279932 214.190687 \r\nL 275.310371 207.905385 \r\nL 275.37125 214.756364 \r\nL 275.40169 210.880428 \r\nL 275.432129 214.546854 \r\nL 275.462569 188.022882 \r\nL 275.493008 214.756364 \r\nL 275.523447 192.066426 \r\nL 275.584326 214.756364 \r\nL 275.645205 211.194693 \r\nL 275.675644 213.394548 \r\nL 275.706084 207.067345 \r\nL 275.736523 213.415499 \r\nL 275.766963 212.367949 \r\nL 275.858281 214.756364 \r\nL 276.040917 199.04311 \r\nL 276.071357 214.756364 \r\nL 276.162675 210.608065 \r\nL 276.193114 214.756364 \r\nL 276.223554 196.989912 \r\nL 276.284433 214.46305 \r\nL 276.314872 214.714462 \r\nL 276.375751 214.756364 \r\nL 276.43663 213.038381 \r\nL 276.467069 214.756364 \r\nL 276.497508 204.825588 \r\nL 276.588827 206.878786 \r\nL 276.619266 204.888441 \r\nL 276.649705 213.750715 \r\nL 276.741024 210.230947 \r\nL 276.801902 206.250256 \r\nL 276.832342 214.756364 \r\nL 276.862781 205.789334 \r\nL 276.92366 214.67256 \r\nL 277.014978 205.056049 \r\nL 277.075857 214.756364 \r\nL 277.106297 200.27922 \r\nL 277.136736 191.437896 \r\nL 277.167175 214.756364 \r\nL 277.228054 203.882792 \r\nL 277.258494 214.756364 \r\nL 277.349812 214.756364 \r\nL 277.380251 206.187403 \r\nL 277.44113 209.644319 \r\nL 277.471569 214.756364 \r\nL 277.532448 213.666911 \r\nL 277.562888 199.67164 \r\nL 277.623766 214.756364 \r\nL 277.684645 214.756364 \r\nL 277.775964 204.0504 \r\nL 277.867282 214.756364 \r\nL 277.9586 196.151872 \r\nL 277.989039 214.756364 \r\nL 278.080358 214.085931 \r\nL 278.141236 191.898818 \r\nL 278.171676 214.756364 \r\nL 278.202115 214.756364 \r\nL 278.262994 209.371955 \r\nL 278.293433 214.756364 \r\nL 278.323873 213.771666 \r\nL 278.354312 214.735413 \r\nL 278.415191 189.007579 \r\nL 278.44563 214.148785 \r\nL 278.47607 214.756364 \r\nL 278.506509 196.591843 \r\nL 278.567388 214.756364 \r\nL 278.597828 214.735413 \r\nL 278.628267 199.860199 \r\nL 278.689146 214.756364 \r\nL 278.719585 214.756364 \r\nL 278.750025 199.629738 \r\nL 278.810903 214.756364 \r\nL 278.841343 214.756364 \r\nL 278.871782 194.45484 \r\nL 278.932661 213.038381 \r\nL 278.99354 214.756364 \r\nL 279.023979 205.328412 \r\nL 279.054419 214.756364 \r\nL 279.084858 195.837607 \r\nL 279.115297 214.588756 \r\nL 279.145737 201.201064 \r\nL 279.206616 213.185038 \r\nL 279.237055 211.613713 \r\nL 279.267494 214.756364 \r\nL 279.328373 214.756364 \r\nL 279.389252 210.105241 \r\nL 279.450131 213.960225 \r\nL 279.51101 214.756364 \r\nL 279.541449 212.891724 \r\nL 279.571889 200.530632 \r\nL 279.602328 213.541205 \r\nL 279.663207 208.554866 \r\nL 279.693646 214.756364 \r\nL 279.724086 204.113253 \r\nL 279.754525 200.509681 \r\nL 279.784964 214.756364 \r\nL 279.845843 197.639393 \r\nL 280.058919 214.756364 \r\nL 280.119798 195.565244 \r\nL 280.150237 207.528267 \r\nL 280.180677 213.708813 \r\nL 280.241556 213.059332 \r\nL 280.332874 214.588756 \r\nL 280.363313 201.913398 \r\nL 280.51551 214.756364 \r\nL 280.54595 200.404926 \r\nL 280.606828 214.756364 \r\nL 280.637268 214.756364 \r\nL 280.667707 203.400919 \r\nL 280.728586 214.756364 \r\nL 280.789465 213.205989 \r\nL 280.819904 206.878786 \r\nL 280.880783 214.756364 \r\nL 280.911222 213.792617 \r\nL 280.972101 214.756364 \r\nL 281.002541 214.756364 \r\nL 281.03298 205.181755 \r\nL 281.124298 206.564521 \r\nL 281.154738 213.478352 \r\nL 281.185177 208.177748 \r\nL 281.215617 190.243688 \r\nL 281.276495 214.756364 \r\nL 281.306935 214.735413 \r\nL 281.337374 214.546854 \r\nL 281.398253 205.49602 \r\nL 281.428692 210.545212 \r\nL 281.459132 214.756364 \r\nL 281.55045 213.939274 \r\nL 281.611329 210.754722 \r\nL 281.641768 214.756364 \r\nL 281.672208 214.714462 \r\nL 281.702647 214.756364 \r\nL 281.733086 212.933626 \r\nL 281.763526 190.264639 \r\nL 281.824405 211.320399 \r\nL 281.854844 214.756364 \r\nL 281.915723 211.865125 \r\nL 281.946162 212.053684 \r\nL 281.976602 211.404203 \r\nL 282.037481 209.371955 \r\nL 282.06792 214.756364 \r\nL 282.098359 201.808643 \r\nL 282.159238 214.756364 \r\nL 282.220117 202.919046 \r\nL 282.250556 214.756364 \r\nL 282.280996 214.756364 \r\nL 282.402753 202.039104 \r\nL 282.494072 198.267923 \r\nL 282.524511 214.693511 \r\nL 282.55495 214.232589 \r\nL 282.58539 214.756364 \r\nL 282.615829 193.574898 \r\nL 282.676708 214.421148 \r\nL 282.768026 202.311467 \r\nL 282.798466 214.756364 \r\nL 282.889784 213.289793 \r\nL 282.920223 195.041468 \r\nL 283.011542 203.589478 \r\nL 283.07242 200.802995 \r\nL 283.194178 214.756364 \r\nL 283.285496 207.234953 \r\nL 283.315936 211.110889 \r\nL 283.376814 206.501668 \r\nL 283.407254 214.756364 \r\nL 283.437693 195.90046 \r\nL 283.498572 205.956942 \r\nL 283.529012 214.756364 \r\nL 283.58989 210.377604 \r\nL 283.62033 185.927781 \r\nL 283.650769 214.756364 \r\nL 283.711648 193.972967 \r\nL 283.802966 214.756364 \r\nL 283.833406 213.708813 \r\nL 283.863845 213.604058 \r\nL 283.955163 214.756364 \r\nL 283.985603 214.148785 \r\nL 284.016042 212.263194 \r\nL 284.046481 214.25354 \r\nL 284.076921 214.106882 \r\nL 284.10736 214.085931 \r\nL 284.168239 214.756364 \r\nL 284.198679 211.027085 \r\nL 284.289997 214.756364 \r\nL 284.320436 214.504952 \r\nL 284.503073 195.523342 \r\nL 284.594391 211.823223 \r\nL 284.62483 205.70553 \r\nL 284.685709 214.756364 \r\nL 284.746588 213.918323 \r\nL 284.807467 214.756364 \r\nL 284.837906 209.87478 \r\nL 284.898785 211.068987 \r\nL 284.929224 214.735413 \r\nL 284.959664 212.682214 \r\nL 285.050982 196.172823 \r\nL 285.17274 214.735413 \r\nL 285.203179 214.442099 \r\nL 285.233618 212.200341 \r\nL 285.264058 214.756364 \r\nL 285.294497 213.01743 \r\nL 285.355376 180.291961 \r\nL 285.385815 214.358295 \r\nL 285.416255 202.185761 \r\nL 285.538012 214.756364 \r\nL 285.568452 214.756364 \r\nL 285.690209 206.229305 \r\nL 285.720649 207.067345 \r\nL 285.842407 214.756364 \r\nL 285.872846 203.359017 \r\nL 285.933725 214.756364 \r\nL 285.964164 214.756364 \r\nL 286.025043 200.069709 \r\nL 286.055482 201.766741 \r\nL 286.146801 214.756364 \r\nL 286.268558 192.925417 \r\nL 286.298998 214.756364 \r\nL 286.390316 212.3889 \r\nL 286.420755 202.101957 \r\nL 286.481634 211.299448 \r\nL 286.512073 210.482359 \r\nL 286.542513 211.173742 \r\nL 286.572952 212.849822 \r\nL 286.633831 214.232589 \r\nL 286.69471 194.496742 \r\nL 286.755589 214.756364 \r\nL 286.816468 214.148785 \r\nL 286.846907 214.023078 \r\nL 286.938225 199.189767 \r\nL 286.907786 214.735413 \r\nL 286.968665 207.779679 \r\nL 287.029543 214.735413 \r\nL 287.059983 199.04311 \r\nL 287.120862 212.556508 \r\nL 287.18174 209.895731 \r\nL 287.21218 214.756364 \r\nL 287.333937 176.332221 \r\nL 287.455695 214.756364 \r\nL 287.486135 186.09539 \r\nL 287.547013 214.67256 \r\nL 287.577453 214.756364 \r\nL 287.607892 188.106686 \r\nL 287.668771 214.756364 \r\nL 287.69921 214.756364 \r\nL 287.760089 207.905385 \r\nL 287.790529 193.553947 \r\nL 287.820968 214.756364 \r\nL 287.851407 214.735413 \r\nL 287.881847 214.756364 \r\nL 287.912286 189.908472 \r\nL 287.973165 214.756364 \r\nL 288.034044 214.756364 \r\nL 288.064483 210.629016 \r\nL 288.155801 211.508958 \r\nL 288.24712 214.756364 \r\nL 288.277559 201.74579 \r\nL 288.338438 208.84818 \r\nL 288.368877 213.122185 \r\nL 288.399317 212.828871 \r\nL 288.429756 204.113253 \r\nL 288.460196 214.756364 \r\nL 288.490635 212.828871 \r\nL 288.521074 214.756364 \r\nL 288.551514 196.340431 \r\nL 288.612393 213.247891 \r\nL 288.673271 214.127834 \r\nL 288.73415 209.204347 \r\nL 288.76459 214.756364 \r\nL 288.825468 213.771666 \r\nL 288.855908 210.377604 \r\nL 288.916787 214.735413 \r\nL 289.008105 210.042388 \r\nL 289.038544 212.933626 \r\nL 289.099423 214.756364 \r\nL 289.129863 214.67256 \r\nL 289.25162 206.774031 \r\nL 289.28206 214.756364 \r\nL 289.312499 214.169736 \r\nL 289.342938 195.879509 \r\nL 289.403817 214.756364 \r\nL 289.434257 211.886076 \r\nL 289.464696 173.294326 \r\nL 289.495135 214.756364 \r\nL 289.525575 211.529909 \r\nL 289.556014 210.754722 \r\nL 289.586454 214.756364 \r\nL 289.616893 208.994837 \r\nL 289.647332 203.652331 \r\nL 289.677772 214.756364 \r\nL 289.708211 214.756364 \r\nL 289.799529 209.078641 \r\nL 289.829969 214.756364 \r\nL 289.921287 214.400197 \r\nL 290.012605 214.756364 \r\nL 290.043045 211.76037 \r\nL 290.134363 212.954577 \r\nL 290.164802 211.446105 \r\nL 290.195242 214.756364 \r\nL 290.225681 211.613713 \r\nL 290.256121 200.342073 \r\nL 290.28656 214.756364 \r\nL 290.316999 214.756364 \r\nL 290.347439 214.756364 \r\nL 290.408318 209.581466 \r\nL 290.469196 213.960225 \r\nL 290.530075 212.996479 \r\nL 290.560515 214.756364 \r\nL 290.651833 211.068987 \r\nL 290.682272 214.274491 \r\nL 290.773591 187.582911 \r\nL 290.895348 214.735413 \r\nL 290.925788 178.972048 \r\nL 290.986666 214.756364 \r\nL 291.017106 214.756364 \r\nL 291.047545 202.143859 \r\nL 291.138863 206.271207 \r\nL 291.199742 214.756364 \r\nL 291.260621 214.442099 \r\nL 291.29106 206.438815 \r\nL 291.351939 214.756364 \r\nL 291.382379 214.756364 \r\nL 291.412818 203.778037 \r\nL 291.473697 210.545212 \r\nL 291.595455 214.756364 \r\nL 291.656333 211.215644 \r\nL 291.686773 214.756364 \r\nL 291.717212 214.756364 \r\nL 291.869409 205.579824 \r\nL 291.899849 201.263917 \r\nL 291.991167 214.756364 \r\nL 292.021606 189.573256 \r\nL 292.082485 214.756364 \r\nL 292.143364 198.058413 \r\nL 292.173803 214.756364 \r\nL 292.295561 211.257546 \r\nL 292.326 214.735413 \r\nL 292.35644 204.67893 \r\nL 292.386879 214.756364 \r\nL 292.447758 210.398555 \r\nL 292.508637 214.756364 \r\nL 292.539076 208.261552 \r\nL 292.691273 214.756364 \r\nL 292.721713 205.831236 \r\nL 292.782591 213.666911 \r\nL 292.84347 214.756364 \r\nL 292.965228 183.581269 \r\nL 293.086986 214.756364 \r\nL 293.117425 213.918323 \r\nL 293.178304 214.756364 \r\nL 293.208743 214.756364 \r\nL 293.330501 195.816656 \r\nL 293.421819 214.756364 \r\nL 293.452258 208.743425 \r\nL 293.513137 207.821581 \r\nL 293.574016 214.756364 \r\nL 293.604455 202.018153 \r\nL 293.665334 206.355011 \r\nL 293.695774 214.756364 \r\nL 293.787092 214.714462 \r\nL 293.817531 213.415499 \r\nL 293.847971 214.756364 \r\nL 293.87841 199.189767 \r\nL 293.939289 214.756364 \r\nL 293.969728 214.714462 \r\nL 294.091486 196.361382 \r\nL 294.121925 205.475069 \r\nL 294.182804 214.756364 \r\nL 294.213244 203.42187 \r\nL 294.243683 198.037462 \r\nL 294.274122 211.467056 \r\nL 294.304562 214.484001 \r\nL 294.365441 199.713542 \r\nL 294.426319 204.574175 \r\nL 294.487198 214.190687 \r\nL 294.548077 212.053684 \r\nL 294.578516 198.435531 \r\nL 294.608956 214.756364 \r\nL 294.639395 214.756364 \r\nL 294.700274 204.553224 \r\nL 294.730714 214.756364 \r\nL 294.761153 213.85547 \r\nL 294.791592 214.735413 \r\nL 294.822032 207.59112 \r\nL 294.852471 214.756364 \r\nL 294.91335 212.095586 \r\nL 294.974229 214.756364 \r\nL 295.065547 198.791698 \r\nL 295.156865 214.756364 \r\nL 295.187305 208.785327 \r\nL 295.217744 191.668357 \r\nL 295.248183 214.693511 \r\nL 295.278623 214.421148 \r\nL 295.309062 203.861841 \r\nL 295.339502 214.756364 \r\nL 295.369941 207.046394 \r\nL 295.43082 214.756364 \r\nL 295.491699 213.687862 \r\nL 295.552578 214.756364 \r\nL 295.674335 211.152791 \r\nL 295.704775 214.756364 \r\nL 295.735214 196.256627 \r\nL 295.796093 214.756364 \r\nL 295.826532 209.183396 \r\nL 295.887411 214.735413 \r\nL 295.94829 214.337344 \r\nL 295.978729 206.33406 \r\nL 296.039608 214.756364 \r\nL 296.070047 211.802272 \r\nL 296.130926 212.912675 \r\nL 296.191805 214.756364 \r\nL 296.313563 201.075358 \r\nL 296.344002 214.756364 \r\nL 296.43532 214.735413 \r\nL 296.496199 211.592762 \r\nL 296.526639 214.756364 \r\nL 296.557078 214.714462 \r\nL 296.587517 200.258269 \r\nL 296.617957 214.735413 \r\nL 296.648396 206.878786 \r\nL 296.739714 206.774031 \r\nL 296.770154 214.756364 \r\nL 296.831033 214.756364 \r\nL 296.861472 214.421148 \r\nL 296.922351 214.735413 \r\nL 296.98323 214.756364 \r\nL 297.074548 184.251701 \r\nL 297.196306 214.756364 \r\nL 297.226745 214.756364 \r\nL 297.348503 202.060055 \r\nL 297.47026 214.756364 \r\nL 297.622457 193.281584 \r\nL 297.744215 214.756364 \r\nL 297.774654 210.147143 \r\nL 297.835533 208.931984 \r\nL 297.865973 214.525903 \r\nL 297.896412 205.537922 \r\nL 297.926851 214.756364 \r\nL 297.957291 214.756364 \r\nL 298.109488 214.756364 \r\nL 298.139927 199.818297 \r\nL 298.231245 202.353369 \r\nL 298.322564 212.284145 \r\nL 298.383442 207.737777 \r\nL 298.413882 204.0504 \r\nL 298.444321 214.756364 \r\nL 298.5052 214.211638 \r\nL 298.535639 199.608787 \r\nL 298.596518 208.575817 \r\nL 298.626958 209.644319 \r\nL 298.657397 193.386339 \r\nL 298.687837 214.735413 \r\nL 298.748715 200.572534 \r\nL 298.809594 214.756364 \r\nL 298.870473 206.899737 \r\nL 298.931352 214.756364 \r\nL 298.961791 212.535557 \r\nL 298.992231 202.269565 \r\nL 299.02267 214.756364 \r\nL 299.083549 207.737777 \r\nL 299.235746 214.756364 \r\nL 299.327064 203.903743 \r\nL 299.357503 212.011782 \r\nL 299.387943 214.358295 \r\nL 299.418382 194.769105 \r\nL 299.448822 214.756364 \r\nL 299.479261 214.023078 \r\nL 299.54014 214.504952 \r\nL 299.601019 203.63138 \r\nL 299.722776 214.756364 \r\nL 299.753216 214.756364 \r\nL 299.783655 209.309102 \r\nL 299.844534 210.901379 \r\nL 299.874973 214.106882 \r\nL 299.935852 209.351004 \r\nL 299.966292 212.640312 \r\nL 299.996731 196.864206 \r\nL 300.02717 214.756364 \r\nL 300.05761 207.444463 \r\nL 300.148928 214.756364 \r\nL 300.179367 195.628097 \r\nL 300.270686 201.997202 \r\nL 300.331565 214.756364 \r\nL 300.362004 207.821581 \r\nL 300.392443 190.07608 \r\nL 300.453322 214.756364 \r\nL 300.514201 206.899737 \r\nL 300.57508 210.880428 \r\nL 300.605519 214.316393 \r\nL 300.635959 214.25354 \r\nL 300.666398 198.875502 \r\nL 300.727277 207.067345 \r\nL 300.757716 214.756364 \r\nL 300.788156 213.687862 \r\nL 300.818595 200.195416 \r\nL 300.879474 213.185038 \r\nL 300.909913 214.756364 \r\nL 301.001231 190.537002 \r\nL 301.031671 210.209996 \r\nL 301.09255 213.813568 \r\nL 301.122989 205.391265 \r\nL 301.183868 214.756364 \r\nL 301.244747 213.22694 \r\nL 301.275186 214.735413 \r\nL 301.366504 208.345356 \r\nL 301.396944 210.063339 \r\nL 301.457823 214.756364 \r\nL 301.518701 202.814291 \r\nL 301.549141 212.828871 \r\nL 301.640459 214.756364 \r\nL 301.61002 210.943281 \r\nL 301.670898 214.567805 \r\nL 301.701338 214.756364 \r\nL 301.731777 207.130198 \r\nL 301.823095 209.351004 \r\nL 301.914414 214.756364 \r\nL 301.944853 192.317838 \r\nL 302.036171 205.558873 \r\nL 302.066611 214.756364 \r\nL 302.157929 210.964232 \r\nL 302.218808 206.96259 \r\nL 302.279687 214.756364 \r\nL 302.371005 211.676566 \r\nL 302.401444 200.572534 \r\nL 302.462323 214.756364 \r\nL 302.492762 214.148785 \r\nL 302.553641 214.232589 \r\nL 302.584081 208.764376 \r\nL 302.644959 214.756364 \r\nL 302.797157 211.320399 \r\nL 302.827596 213.771666 \r\nL 302.858035 213.205989 \r\nL 302.888475 198.163168 \r\nL 302.949354 214.756364 \r\nL 303.040672 202.479075 \r\nL 303.101551 210.608065 \r\nL 303.13199 212.724116 \r\nL 303.162429 197.681295 \r\nL 303.192869 213.834519 \r\nL 303.223308 213.625009 \r\nL 303.284187 210.230947 \r\nL 303.314626 213.918323 \r\nL 303.345066 213.834519 \r\nL 303.375505 214.106882 \r\nL 303.466824 212.430802 \r\nL 303.497263 214.756364 \r\nL 303.527702 201.724839 \r\nL 303.588581 214.756364 \r\nL 303.710339 206.857835 \r\nL 303.832096 214.756364 \r\nL 303.801657 204.741783 \r\nL 303.862536 214.190687 \r\nL 303.892975 192.799711 \r\nL 303.923415 214.756364 \r\nL 303.953854 212.745067 \r\nL 304.014733 214.756364 \r\nL 304.045172 201.892447 \r\nL 304.106051 214.756364 \r\nL 304.13649 214.756364 \r\nL 304.16693 212.17939 \r\nL 304.227809 214.756364 \r\nL 304.258248 214.484001 \r\nL 304.288688 214.756364 \r\nL 304.319127 205.894089 \r\nL 304.380006 211.718468 \r\nL 304.471324 214.756364 \r\nL 304.501763 209.162445 \r\nL 304.562642 214.756364 \r\nL 304.593082 214.756364 \r\nL 304.623521 214.609707 \r\nL 304.65396 195.334782 \r\nL 304.714839 214.714462 \r\nL 304.745279 195.90046 \r\nL 304.897476 214.756364 \r\nL 304.927915 197.220373 \r\nL 304.988794 211.027085 \r\nL 305.049673 214.756364 \r\nL 305.080112 207.38161 \r\nL 305.17143 209.392906 \r\nL 305.20187 214.756364 \r\nL 305.232309 208.722474 \r\nL 305.262749 201.242966 \r\nL 305.293188 210.587114 \r\nL 305.323627 214.756364 \r\nL 305.354067 188.169539 \r\nL 305.414946 211.697517 \r\nL 305.445385 210.524261 \r\nL 305.475824 214.756364 \r\nL 305.536703 213.01743 \r\nL 305.567143 209.728123 \r\nL 305.628021 214.735413 \r\nL 305.658461 214.756364 \r\nL 305.71934 214.148785 \r\nL 305.749779 191.458847 \r\nL 305.780218 214.735413 \r\nL 305.810658 214.651609 \r\nL 305.841097 214.06498 \r\nL 305.871537 202.060055 \r\nL 305.901976 214.756364 \r\nL 305.932416 212.326047 \r\nL 306.023734 214.756364 \r\nL 306.054173 214.714462 \r\nL 306.084613 203.233311 \r\nL 306.115052 214.756364 \r\nL 306.145491 211.404203 \r\nL 306.175931 214.756364 \r\nL 306.20637 201.284868 \r\nL 306.297688 206.878786 \r\nL 306.328128 210.733771 \r\nL 306.358567 186.975332 \r\nL 306.389007 214.756364 \r\nL 306.449885 198.854551 \r\nL 306.480325 214.756364 \r\nL 306.571643 213.876421 \r\nL 306.602082 214.693511 \r\nL 306.693401 214.756364 \r\nL 306.72384 201.871496 \r\nL 306.75428 214.756364 \r\nL 306.845598 211.152791 \r\nL 306.876037 206.54357 \r\nL 306.906477 214.735413 \r\nL 306.936916 214.756364 \r\nL 306.967355 208.680572 \r\nL 307.028234 211.990831 \r\nL 307.058674 212.891724 \r\nL 307.089113 204.825588 \r\nL 307.119552 214.756364 \r\nL 307.149992 212.284145 \r\nL 307.210871 214.756364 \r\nL 307.24131 200.593485 \r\nL 307.332628 209.225298 \r\nL 307.363068 212.242243 \r\nL 307.393507 193.260633 \r\nL 307.454386 214.756364 \r\nL 307.484825 200.174465 \r\nL 307.545704 214.756364 \r\nL 307.606583 214.002127 \r\nL 307.637022 214.756364 \r\nL 307.667462 189.196138 \r\nL 307.728341 211.006134 \r\nL 307.789219 212.472704 \r\nL 307.880538 203.505674 \r\nL 307.910977 210.587114 \r\nL 307.971856 209.602417 \r\nL 308.093613 214.756364 \r\nL 308.124053 214.085931 \r\nL 308.184932 202.898095 \r\nL 308.215371 209.916682 \r\nL 308.306689 209.183396 \r\nL 308.337129 214.756364 \r\nL 308.458886 206.145501 \r\nL 308.580644 214.651609 \r\nL 308.732841 203.023801 \r\nL 308.854599 214.274491 \r\nL 308.885038 206.501668 \r\nL 308.945917 213.85547 \r\nL 308.976356 214.756364 \r\nL 309.006796 195.816656 \r\nL 309.067674 214.756364 \r\nL 309.098114 214.756364 \r\nL 309.28075 195.942362 \r\nL 309.372069 214.756364 \r\nL 309.341629 192.024524 \r\nL 309.402508 207.716826 \r\nL 309.432947 202.751438 \r\nL 309.463387 214.714462 \r\nL 309.493826 214.756364 \r\nL 309.524266 200.048758 \r\nL 309.615584 207.004492 \r\nL 309.706902 202.814291 \r\nL 309.82866 214.756364 \r\nL 309.950417 208.21965 \r\nL 310.072175 214.756364 \r\nL 310.041736 207.968238 \r\nL 310.102614 214.714462 \r\nL 310.193933 210.545212 \r\nL 310.224372 211.404203 \r\nL 310.254811 205.118902 \r\nL 310.31569 211.865125 \r\nL 310.376569 209.770025 \r\nL 310.407008 213.268842 \r\nL 310.437448 210.649967 \r\nL 310.467887 200.614436 \r\nL 310.498327 214.756364 \r\nL 310.528766 214.756364 \r\nL 310.650524 205.935991 \r\nL 310.680963 214.756364 \r\nL 310.711403 189.363746 \r\nL 310.772281 210.817575 \r\nL 310.802721 214.756364 \r\nL 310.83316 211.529909 \r\nL 310.8636 203.715184 \r\nL 310.894039 214.756364 \r\nL 310.954918 207.737777 \r\nL 310.985357 208.450111 \r\nL 311.046236 214.756364 \r\nL 311.076675 202.227663 \r\nL 311.137554 207.025443 \r\nL 311.228872 214.756364 \r\nL 311.198433 203.736135 \r\nL 311.259312 209.790976 \r\nL 311.289751 214.735413 \r\nL 311.320191 203.023801 \r\nL 311.502827 214.756364 \r\nL 311.594145 195.711901 \r\nL 311.624585 214.756364 \r\nL 311.685464 195.565244 \r\nL 311.715903 212.221292 \r\nL 311.746342 204.218008 \r\nL 311.807221 214.714462 \r\nL 311.8681 214.756364 \r\nL 311.898539 197.492736 \r\nL 312.020297 214.756364 \r\nL 312.111615 200.719191 \r\nL 312.142055 206.396913 \r\nL 312.202933 214.756364 \r\nL 312.263812 212.409851 \r\nL 312.294252 208.261552 \r\nL 312.355131 211.488007 \r\nL 312.416009 211.236595 \r\nL 312.446449 214.756364 \r\nL 312.476888 195.795705 \r\nL 312.537767 214.756364 \r\nL 312.598646 208.575817 \r\nL 312.629085 214.756364 \r\nL 312.659525 196.654696 \r\nL 312.720403 213.247891 \r\nL 312.750843 213.22694 \r\nL 312.8726 214.756364 \r\nL 312.994358 182.408013 \r\nL 313.055237 214.756364 \r\nL 313.116116 214.735413 \r\nL 313.146555 208.01014 \r\nL 313.207434 214.693511 \r\nL 313.237873 214.756364 \r\nL 313.268313 169.858361 \r\nL 313.359631 189.154236 \r\nL 313.450949 214.756364 \r\nL 313.481389 212.409851 \r\nL 313.511828 212.221292 \r\nL 313.542267 209.078641 \r\nL 313.572707 214.756364 \r\nL 313.603146 213.813568 \r\nL 313.633586 213.876421 \r\nL 313.694464 204.846539 \r\nL 313.724904 214.756364 \r\nL 313.755343 210.50331 \r\nL 313.816222 214.756364 \r\nL 313.877101 212.577459 \r\nL 313.90754 214.756364 \r\nL 313.93798 213.331695 \r\nL 313.998859 195.146223 \r\nL 314.029298 214.735413 \r\nL 314.059737 208.345356 \r\nL 314.090177 214.06498 \r\nL 314.120616 190.725561 \r\nL 314.211934 204.218008 \r\nL 314.303253 214.756364 \r\nL 314.333692 214.400197 \r\nL 314.364131 214.756364 \r\nL 314.394571 213.122185 \r\nL 314.42501 214.400197 \r\nL 314.45545 200.572534 \r\nL 314.485889 214.756364 \r\nL 314.516328 207.465414 \r\nL 314.638086 214.756364 \r\nL 314.759844 193.512045 \r\nL 314.851162 214.756364 \r\nL 314.881601 211.006134 \r\nL 314.97292 197.450834 \r\nL 315.003359 206.627374 \r\nL 315.155556 214.756364 \r\nL 315.185995 211.781321 \r\nL 315.246874 213.625009 \r\nL 315.307753 212.912675 \r\nL 315.338192 214.756364 \r\nL 315.45995 209.371955 \r\nL 315.520829 214.148785 \r\nL 315.612147 203.254262 \r\nL 315.703465 214.756364 \r\nL 315.733905 213.373597 \r\nL 315.794784 214.756364 \r\nL 315.946981 202.646683 \r\nL 316.068738 214.756364 \r\nL 316.099178 203.254262 \r\nL 316.190496 210.2938 \r\nL 316.281814 214.756364 \r\nL 316.312253 212.724116 \r\nL 316.342693 208.512964 \r\nL 316.373132 214.127834 \r\nL 316.403572 210.754722 \r\nL 316.434011 214.756364 \r\nL 316.49489 214.358295 \r\nL 316.555769 207.758728 \r\nL 316.586208 214.484001 \r\nL 316.647087 214.756364 \r\nL 316.677526 197.618442 \r\nL 316.768845 208.261552 \r\nL 316.799284 214.756364 \r\nL 316.829723 214.735413 \r\nL 316.860163 203.086654 \r\nL 316.890602 214.756364 \r\nL 316.921042 214.756364 \r\nL 316.951481 214.735413 \r\nL 317.103678 183.665073 \r\nL 317.194996 214.756364 \r\nL 317.225436 209.916682 \r\nL 317.255875 207.570169 \r\nL 317.316754 210.859477 \r\nL 317.347193 214.756364 \r\nL 317.408072 211.571811 \r\nL 317.468951 212.430802 \r\nL 317.52983 203.610429 \r\nL 317.560269 212.284145 \r\nL 317.651587 209.288151 \r\nL 317.682027 213.834519 \r\nL 317.712466 204.825588 \r\nL 317.742906 198.372678 \r\nL 317.773345 214.756364 \r\nL 317.895103 211.634664 \r\nL 317.986421 214.756364 \r\nL 318.01686 212.284145 \r\nL 318.0473 213.750715 \r\nL 318.108179 173.042914 \r\nL 318.138618 213.792617 \r\nL 318.169057 214.484001 \r\nL 318.199497 205.49602 \r\nL 318.260376 206.75308 \r\nL 318.290815 214.756364 \r\nL 318.321254 188.420951 \r\nL 318.382133 200.006856 \r\nL 318.443012 214.756364 \r\nL 318.473451 203.673282 \r\nL 318.503891 202.416222 \r\nL 318.625648 214.756364 \r\nL 318.656088 214.06498 \r\nL 318.747406 214.756364 \r\nL 318.777846 206.292158 \r\nL 318.808285 214.756364 \r\nL 318.899603 209.916682 \r\nL 319.021361 214.756364 \r\nL 319.0518 214.756364 \r\nL 319.173558 207.989189 \r\nL 319.264876 214.756364 \r\nL 319.295315 214.735413 \r\nL 319.356194 208.596768 \r\nL 319.386634 214.756364 \r\nL 319.417073 214.756364 \r\nL 319.447512 213.625009 \r\nL 319.508391 202.227663 \r\nL 319.56927 206.208354 \r\nL 319.630149 207.80063 \r\nL 319.751907 214.756364 \r\nL 319.873664 200.593485 \r\nL 319.904104 208.785327 \r\nL 319.964982 208.63867 \r\nL 320.025861 214.756364 \r\nL 320.056301 214.756364 \r\nL 320.147619 209.246249 \r\nL 320.178058 212.59841 \r\nL 320.208498 214.756364 \r\nL 320.238937 211.634664 \r\nL 320.269376 214.714462 \r\nL 320.421574 199.88115 \r\nL 320.482452 214.756364 \r\nL 320.543331 211.927978 \r\nL 320.60421 214.756364 \r\nL 320.665089 177.505478 \r\nL 320.725968 214.756364 \r\nL 320.786846 214.735413 \r\nL 320.817286 214.756364 \r\nL 320.878165 185.48781 \r\nL 320.908604 214.085931 \r\nL 320.969483 213.960225 \r\nL 320.999922 214.756364 \r\nL 321.030362 197.304177 \r\nL 321.09124 211.948929 \r\nL 321.12168 210.189045 \r\nL 321.152119 214.756364 \r\nL 321.182559 214.756364 \r\nL 321.243438 211.110889 \r\nL 321.273877 208.471062 \r\nL 321.304316 212.451753 \r\nL 321.395635 214.756364 \r\nL 321.426074 209.518613 \r\nL 321.486953 214.756364 \r\nL 321.517392 214.735413 \r\nL 321.547832 206.899737 \r\nL 321.60871 214.169736 \r\nL 321.63915 214.337344 \r\nL 321.669589 202.604781 \r\nL 321.730468 214.756364 \r\nL 321.852226 204.574175 \r\nL 321.882665 172.623894 \r\nL 321.913104 212.891724 \r\nL 321.943544 207.151149 \r\nL 321.973983 214.756364 \r\nL 322.034862 213.960225 \r\nL 322.065302 193.051123 \r\nL 322.095741 214.756364 \r\nL 322.12618 212.724116 \r\nL 322.15662 209.707172 \r\nL 322.217499 212.17939 \r\nL 322.247938 182.596572 \r\nL 322.308817 214.379246 \r\nL 322.369696 208.617719 \r\nL 322.400135 214.756364 \r\nL 322.521893 206.166452 \r\nL 322.582771 209.141494 \r\nL 322.613211 214.756364 \r\nL 322.67409 213.22694 \r\nL 322.704529 205.49602 \r\nL 322.734968 213.394548 \r\nL 322.765408 207.674924 \r\nL 322.826287 214.756364 \r\nL 322.917605 214.25354 \r\nL 322.948044 214.756364 \r\nL 322.978484 208.408209 \r\nL 323.069802 210.775673 \r\nL 323.100241 214.756364 \r\nL 323.130681 206.438815 \r\nL 323.16112 210.461408 \r\nL 323.282878 214.756364 \r\nL 323.343757 205.160804 \r\nL 323.404635 207.255904 \r\nL 323.435075 207.109247 \r\nL 323.556833 214.756364 \r\nL 323.587272 214.735413 \r\nL 323.67859 214.756364 \r\nL 323.70903 193.763457 \r\nL 323.830787 214.756364 \r\nL 323.922105 205.244608 \r\nL 323.952545 208.911033 \r\nL 323.982984 208.827229 \r\nL 324.013424 214.421148 \r\nL 324.074302 212.975528 \r\nL 324.165621 200.153514 \r\nL 324.19606 210.92233 \r\nL 324.317818 214.756364 \r\nL 324.348257 205.726481 \r\nL 324.409136 214.044029 \r\nL 324.530894 214.756364 \r\nL 324.652651 206.711178 \r\nL 324.774409 214.609707 \r\nL 324.804848 214.756364 \r\nL 324.926606 205.642677 \r\nL 325.048363 214.756364 \r\nL 325.078803 214.442099 \r\nL 325.139682 214.756364 \r\nL 325.170121 214.735413 \r\nL 325.200561 187.960029 \r\nL 325.261439 213.708813 \r\nL 325.383197 194.266281 \r\nL 325.444076 190.976974 \r\nL 325.504955 214.756364 \r\nL 325.657152 207.674924 \r\nL 325.687591 214.756364 \r\nL 325.71803 202.122908 \r\nL 325.74847 213.64596 \r\nL 325.778909 188.651412 \r\nL 325.809349 214.756364 \r\nL 325.870227 200.300171 \r\nL 325.900667 214.756364 \r\nL 325.991985 211.676566 \r\nL 326.022425 211.948929 \r\nL 326.083303 214.756364 \r\nL 326.113743 205.056049 \r\nL 326.205061 210.92233 \r\nL 326.2355 209.162445 \r\nL 326.357258 214.756364 \r\nL 326.387697 214.735413 \r\nL 326.418137 184.922133 \r\nL 326.448576 214.756364 \r\nL 326.479016 214.756364 \r\nL 326.509455 214.756364 \r\nL 326.539894 195.921411 \r\nL 326.600773 214.756364 \r\nL 326.661652 209.623368 \r\nL 326.75297 211.508958 \r\nL 326.78341 214.546854 \r\nL 326.813849 210.901379 \r\nL 326.844289 211.488007 \r\nL 326.874728 211.425154 \r\nL 326.905167 199.566885 \r\nL 326.966046 212.996479 \r\nL 326.996486 211.173742 \r\nL 327.026925 211.529909 \r\nL 327.118243 214.756364 \r\nL 327.148683 214.735413 \r\nL 327.179122 202.898095 \r\nL 327.240001 214.756364 \r\nL 327.30088 214.693511 \r\nL 327.392198 214.756364 \r\nL 327.422637 205.265559 \r\nL 327.544395 214.756364 \r\nL 327.574834 204.825588 \r\nL 327.635713 214.693511 \r\nL 327.727031 210.859477 \r\nL 327.696592 214.714462 \r\nL 327.757471 213.22694 \r\nL 327.78791 196.361382 \r\nL 327.848789 213.64596 \r\nL 327.879228 214.358295 \r\nL 327.909668 213.122185 \r\nL 327.970547 205.244608 \r\nL 328.000986 214.044029 \r\nL 328.031425 208.806278 \r\nL 328.061865 214.735413 \r\nL 328.122744 214.714462 \r\nL 328.153183 204.343714 \r\nL 328.183622 214.756364 \r\nL 328.244501 208.994837 \r\nL 328.274941 206.648325 \r\nL 328.366259 203.338066 \r\nL 328.396698 214.756364 \r\nL 328.427138 214.756364 \r\nL 328.548895 207.109247 \r\nL 328.670653 214.756364 \r\nL 328.701092 209.288151 \r\nL 328.792411 209.560515 \r\nL 328.914168 214.756364 \r\nL 328.975047 207.947287 \r\nL 329.035926 213.625009 \r\nL 329.066365 214.756364 \r\nL 329.127244 214.295442 \r\nL 329.218562 210.021437 \r\nL 329.279441 214.756364 \r\nL 329.309881 208.093944 \r\nL 329.34032 214.588756 \r\nL 329.401199 212.724116 \r\nL 329.431638 214.756364 \r\nL 329.462078 190.516051 \r\nL 329.522956 214.756364 \r\nL 329.553396 214.756364 \r\nL 329.614275 203.652331 \r\nL 329.705593 204.071351 \r\nL 329.82735 214.756364 \r\nL 329.918669 206.878786 \r\nL 330.040426 214.756364 \r\nL 330.101305 211.571811 \r\nL 330.192623 214.148785 \r\nL 330.223063 191.416945 \r\nL 330.283942 214.756364 \r\nL 330.34482 210.147143 \r\nL 330.405699 185.823026 \r\nL 330.436139 209.66527 \r\nL 330.527457 214.756364 \r\nL 330.557896 211.739419 \r\nL 330.588336 196.424235 \r\nL 330.649214 213.415499 \r\nL 330.710093 204.301812 \r\nL 330.770972 206.941639 \r\nL 330.801412 214.714462 \r\nL 330.831851 204.071351 \r\nL 330.89273 214.484001 \r\nL 331.014487 208.596768 \r\nL 331.075366 214.756364 \r\nL 331.136245 213.813568 \r\nL 331.166684 191.437896 \r\nL 331.227563 214.756364 \r\nL 331.258003 205.118902 \r\nL 331.349321 214.756364 \r\nL 331.37976 214.735413 \r\nL 331.471078 214.735413 \r\nL 331.501518 193.574898 \r\nL 331.531957 214.756364 \r\nL 331.592836 205.621726 \r\nL 331.623276 203.568527 \r\nL 331.653715 207.1721 \r\nL 331.684154 214.504952 \r\nL 331.714594 209.895731 \r\nL 331.745033 187.520058 \r\nL 331.805912 214.484001 \r\nL 331.836351 203.191409 \r\nL 331.866791 214.756364 \r\nL 331.89723 212.305096 \r\nL 331.958109 214.756364 \r\nL 331.988548 200.111612 \r\nL 332.049427 201.850545 \r\nL 332.171185 214.756364 \r\nL 332.201624 210.000486 \r\nL 332.262503 210.168094 \r\nL 332.323382 214.756364 \r\nL 332.384261 211.781321 \r\nL 332.4147 201.599133 \r\nL 332.475579 211.823223 \r\nL 332.506018 214.358295 \r\nL 332.536458 213.604058 \r\nL 332.627776 202.37432 \r\nL 332.658215 214.756364 \r\nL 332.688655 198.456482 \r\nL 332.749534 212.221292 \r\nL 332.779973 214.756364 \r\nL 332.901731 201.305819 \r\nL 333.023488 214.756364 \r\nL 333.053928 214.651609 \r\nL 333.084367 214.756364 \r\nL 333.114806 196.549941 \r\nL 333.175685 208.408209 \r\nL 333.206125 214.756364 \r\nL 333.236564 213.625009 \r\nL 333.267004 202.143859 \r\nL 333.327882 214.756364 \r\nL 333.44964 205.412216 \r\nL 333.510519 214.756364 \r\nL 333.540958 194.496742 \r\nL 333.601837 214.756364 \r\nL 333.632276 214.756364 \r\nL 333.693155 213.85547 \r\nL 333.723595 203.987547 \r\nL 333.754034 214.756364 \r\nL 333.814913 205.244608 \r\nL 333.845352 206.627374 \r\nL 333.93667 202.458124 \r\nL 333.96711 214.756364 \r\nL 333.997549 214.756364 \r\nL 334.027989 212.493655 \r\nL 334.058428 213.792617 \r\nL 334.088868 198.959306 \r\nL 334.149746 210.964232 \r\nL 334.210625 214.756364 \r\nL 334.241065 213.64596 \r\nL 334.301943 214.756364 \r\nL 334.332383 198.561237 \r\nL 334.393262 214.588756 \r\nL 334.45414 206.229305 \r\nL 334.575898 214.756364 \r\nL 334.697656 209.560515 \r\nL 334.758534 212.242243 \r\nL 334.788974 214.756364 \r\nL 334.819413 212.975528 \r\nL 334.880292 207.193051 \r\nL 334.910732 214.735413 \r\nL 335.00205 211.886076 \r\nL 335.032489 214.546854 \r\nL 335.062929 208.282503 \r\nL 335.093368 214.400197 \r\nL 335.123807 205.28651 \r\nL 335.154247 214.756364 \r\nL 335.184686 214.085931 \r\nL 335.215126 213.478352 \r\nL 335.245565 210.063339 \r\nL 335.306444 214.756364 \r\nL 335.336883 214.756364 \r\nL 335.367323 194.559595 \r\nL 335.428201 212.137488 \r\nL 335.458641 212.200341 \r\nL 335.48908 189.929423 \r\nL 335.549959 213.478352 \r\nL 335.610838 214.756364 \r\nL 335.671717 198.812649 \r\nL 335.702156 214.567805 \r\nL 335.763035 214.756364 \r\nL 335.793474 187.56196 \r\nL 335.854353 205.831236 \r\nL 335.915232 214.148785 \r\nL 335.945671 206.794982 \r\nL 335.976111 194.329134 \r\nL 336.03699 214.756364 \r\nL 336.158747 205.600775 \r\nL 336.189187 208.931984 \r\nL 336.310944 214.735413 \r\nL 336.341384 213.918323 \r\nL 336.371823 207.130198 \r\nL 336.432702 213.771666 \r\nL 336.463141 212.451753 \r\nL 336.493581 214.756364 \r\nL 336.52402 201.620084 \r\nL 336.584899 210.71282 \r\nL 336.706657 214.735413 \r\nL 336.767535 212.346998 \r\nL 336.828414 203.275213 \r\nL 336.858854 214.735413 \r\nL 336.889293 214.756364 \r\nL 336.980611 208.575817 \r\nL 337.071929 214.756364 \r\nL 337.193687 207.318757 \r\nL 337.254566 202.981899 \r\nL 337.376324 214.756364 \r\nL 337.467642 203.589478 \r\nL 337.498081 212.116537 \r\nL 337.528521 214.756364 \r\nL 337.55896 211.006134 \r\nL 337.589399 204.176106 \r\nL 337.619839 214.756364 \r\nL 337.650278 214.756364 \r\nL 337.680718 212.032733 \r\nL 337.741596 214.735413 \r\nL 337.802475 210.566163 \r\nL 337.832915 214.756364 \r\nL 337.863354 211.152791 \r\nL 337.893793 195.355733 \r\nL 337.954672 214.756364 \r\nL 337.985112 214.546854 \r\nL 338.045991 205.537922 \r\nL 338.106869 211.488007 \r\nL 338.167748 214.756364 \r\nL 338.198188 207.402561 \r\nL 338.259066 214.756364 \r\nL 338.350385 214.735413 \r\nL 338.411263 204.804637 \r\nL 338.441703 209.958584 \r\nL 338.472142 214.379246 \r\nL 338.502582 191.94072 \r\nL 338.533021 214.756364 \r\nL 338.5939 193.134927 \r\nL 338.624339 214.756364 \r\nL 338.715657 211.907027 \r\nL 338.776536 214.756364 \r\nL 338.806976 214.002127 \r\nL 338.867855 214.06498 \r\nL 338.928733 203.736135 \r\nL 338.959173 214.756364 \r\nL 339.020052 213.64596 \r\nL 339.050491 205.265559 \r\nL 339.11137 214.756364 \r\nL 339.141809 214.756364 \r\nL 339.233127 203.128556 \r\nL 339.263567 214.756364 \r\nL 339.324446 197.618442 \r\nL 339.354885 207.80063 \r\nL 339.385324 214.756364 \r\nL 339.415764 202.018153 \r\nL 339.446203 208.114895 \r\nL 339.476643 187.666715 \r\nL 339.507082 214.714462 \r\nL 339.537521 209.728123 \r\nL 339.567961 214.484001 \r\nL 339.5984 200.237318 \r\nL 339.659279 214.756364 \r\nL 339.689719 211.865125 \r\nL 339.750597 214.756364 \r\nL 339.781037 213.876421 \r\nL 339.841916 214.756364 \r\nL 339.872355 205.077 \r\nL 339.963673 205.621726 \r\nL 340.054991 214.756364 \r\nL 340.085431 213.939274 \r\nL 340.11587 214.756364 \r\nL 340.14631 211.194693 \r\nL 340.207188 214.756364 \r\nL 340.237628 214.756364 \r\nL 340.298507 213.939274 \r\nL 340.328946 204.427518 \r\nL 340.389825 211.488007 \r\nL 340.420264 211.299448 \r\nL 340.481143 214.756364 \r\nL 340.511583 207.695875 \r\nL 340.572461 209.518613 \r\nL 340.63334 214.756364 \r\nL 340.694219 213.583107 \r\nL 340.724658 201.431525 \r\nL 340.785537 206.983541 \r\nL 340.907295 214.756364 \r\nL 340.937734 204.67893 \r\nL 340.998613 214.525903 \r\nL 341.029052 214.756364 \r\nL 341.059492 203.170458 \r\nL 341.120371 213.247891 \r\nL 341.15081 214.693511 \r\nL 341.242128 214.756364 \r\nL 341.303007 164.599659 \r\nL 341.363886 212.284145 \r\nL 341.424765 202.081006 \r\nL 341.455204 214.756364 \r\nL 341.546522 214.023078 \r\nL 341.576962 214.756364 \r\nL 341.607401 199.126914 \r\nL 341.66828 208.21965 \r\nL 341.790038 214.756364 \r\nL 341.820477 214.442099 \r\nL 341.881356 214.735413 \r\nL 341.911795 182.030895 \r\nL 341.972674 214.421148 \r\nL 342.003113 209.162445 \r\nL 342.063992 212.221292 \r\nL 342.124871 214.756364 \r\nL 342.155311 213.604058 \r\nL 342.18575 209.66527 \r\nL 342.246629 210.754722 \r\nL 342.368386 214.735413 \r\nL 342.398826 213.185038 \r\nL 342.429265 214.756364 \r\nL 342.459705 214.756364 \r\nL 342.490144 182.009944 \r\nL 342.551023 214.756364 \r\nL 342.67278 198.980257 \r\nL 342.794538 214.756364 \r\nL 342.855417 207.947287 \r\nL 342.885856 213.478352 \r\nL 342.916296 214.756364 \r\nL 342.977175 199.126914 \r\nL 343.007614 213.059332 \r\nL 343.038053 213.059332 \r\nL 343.068493 212.263194 \r\nL 343.098932 202.730487 \r\nL 343.129372 214.756364 \r\nL 343.159811 214.756364 \r\nL 343.22069 205.537922 \r\nL 343.251129 214.756364 \r\nL 343.281569 188.148588 \r\nL 343.342447 197.932707 \r\nL 343.433766 214.756364 \r\nL 343.464205 212.409851 \r\nL 343.525084 200.928701 \r\nL 343.555523 210.566163 \r\nL 343.585963 212.430802 \r\nL 343.616402 207.423512 \r\nL 343.646842 214.756364 \r\nL 343.677281 210.356653 \r\nL 343.70772 174.00666 \r\nL 343.768599 214.756364 \r\nL 343.799039 214.756364 \r\nL 343.829478 213.708813 \r\nL 343.890357 175.808446 \r\nL 343.920796 188.567608 \r\nL 343.951236 214.756364 \r\nL 344.042554 207.737777 \r\nL 344.103433 214.756364 \r\nL 344.164311 193.051123 \r\nL 344.286069 214.756364 \r\nL 344.377387 214.756364 \r\nL 344.438266 194.014869 \r\nL 344.468706 214.735413 \r\nL 344.499145 214.379246 \r\nL 344.560024 201.703888 \r\nL 344.620903 205.181755 \r\nL 344.74266 214.756364 \r\nL 344.803539 202.688585 \r\nL 344.833978 207.947287 \r\nL 344.894857 214.756364 \r\nL 344.925297 212.703165 \r\nL 344.955736 202.332418 \r\nL 344.986175 213.038381 \r\nL 345.016615 211.027085 \r\nL 345.047054 214.525903 \r\nL 345.077494 212.640312 \r\nL 345.107933 205.223657 \r\nL 345.168812 211.089938 \r\nL 345.29057 214.756364 \r\nL 345.229691 209.141494 \r\nL 345.321009 214.693511 \r\nL 345.381888 214.756364 \r\nL 345.442767 205.998844 \r\nL 345.564524 213.939274 \r\nL 345.594964 211.299448 \r\nL 345.625403 214.756364 \r\nL 345.686282 212.493655 \r\nL 345.716721 214.756364 \r\nL 345.7776 211.068987 \r\nL 345.808039 211.655615 \r\nL 345.899358 209.853829 \r\nL 345.929797 214.756364 \r\nL 345.990676 212.346998 \r\nL 346.051555 213.331695 \r\nL 346.173312 197.78605 \r\nL 346.29507 214.756364 \r\nL 346.325509 214.756364 \r\nL 346.355949 208.21965 \r\nL 346.416828 209.2672 \r\nL 346.447267 214.756364 \r\nL 346.477706 206.983541 \r\nL 346.508146 198.854551 \r\nL 346.538585 214.756364 \r\nL 346.569025 212.17939 \r\nL 346.599464 212.724116 \r\nL 346.660343 214.735413 \r\nL 346.690782 205.558873 \r\nL 346.751661 213.834519 \r\nL 346.7821 205.49602 \r\nL 346.81254 213.080283 \r\nL 346.903858 214.756364 \r\nL 346.964737 214.735413 \r\nL 347.086495 200.593485 \r\nL 347.116934 204.071351 \r\nL 347.147373 214.085931 \r\nL 347.238692 211.990831 \r\nL 347.269131 214.756364 \r\nL 347.29957 206.941639 \r\nL 347.390889 211.257546 \r\nL 347.451767 214.756364 \r\nL 347.482207 193.218731 \r\nL 347.603964 214.756364 \r\nL 347.634404 211.13184 \r\nL 347.725722 213.101234 \r\nL 347.786601 214.756364 \r\nL 347.84748 202.185761 \r\nL 347.877919 214.756364 \r\nL 347.969237 214.756364 \r\nL 348.090995 212.766018 \r\nL 348.151874 211.194693 \r\nL 348.212753 214.756364 \r\nL 348.243192 213.415499 \r\nL 348.304071 213.85547 \r\nL 348.33451 214.735413 \r\nL 348.36495 203.505674 \r\nL 348.425828 207.570169 \r\nL 348.456268 211.55086 \r\nL 348.486707 210.964232 \r\nL 348.517147 201.473427 \r\nL 348.578026 208.198699 \r\nL 348.608465 214.756364 \r\nL 348.699783 212.849822 \r\nL 348.730223 213.520254 \r\nL 348.821541 214.756364 \r\nL 348.85198 205.412216 \r\nL 348.88242 210.377604 \r\nL 348.912859 113.646816 \r\nL 348.943298 212.409851 \r\nL 348.973738 189.552305 \r\nL 349.004177 212.137488 \r\nL 349.095495 208.973886 \r\nL 349.186814 214.756364 \r\nL 349.217253 135.310155 \r\nL 349.339011 214.756364 \r\nL 349.36945 179.85199 \r\nL 349.430329 214.756364 \r\nL 349.460768 211.404203 \r\nL 349.521647 213.960225 \r\nL 349.582526 214.756364 \r\nL 349.643405 162.274097 \r\nL 349.765162 214.756364 \r\nL 349.826041 214.756364 \r\nL 349.856481 151.086261 \r\nL 349.917359 189.44755 \r\nL 349.978238 173.147669 \r\nL 350.039117 214.756364 \r\nL 350.069557 179.307264 \r\nL 350.130435 212.577459 \r\nL 350.191314 214.756364 \r\nL 350.221754 203.526625 \r\nL 350.313072 208.764376 \r\nL 350.373951 204.972245 \r\nL 350.434829 214.756364 \r\nL 350.465269 187.289597 \r\nL 350.526148 210.147143 \r\nL 350.556587 212.786969 \r\nL 350.587026 197.827952 \r\nL 350.647905 206.836884 \r\nL 350.678345 214.756364 \r\nL 350.739223 214.06498 \r\nL 350.800102 178.343518 \r\nL 350.830542 198.812649 \r\nL 350.92186 214.756364 \r\nL 350.952299 211.110889 \r\nL 350.982739 214.756364 \r\nL 351.013178 199.776395 \r\nL 351.104496 204.448469 \r\nL 351.134936 214.756364 \r\nL 351.165375 207.339708 \r\nL 351.195815 161.771273 \r\nL 351.226254 214.756364 \r\nL 351.287133 173.001012 \r\nL 351.348012 214.756364 \r\nL 351.378451 159.948536 \r\nL 351.40889 152.008105 \r\nL 351.500209 214.756364 \r\nL 351.530648 146.937962 \r\nL 351.621966 186.72392 \r\nL 351.743724 214.756364 \r\nL 351.865482 199.105963 \r\nL 351.9568 214.756364 \r\nL 351.92636 192.694956 \r\nL 351.987239 207.528267 \r\nL 352.048118 214.756364 \r\nL 352.078557 212.472704 \r\nL 352.108997 185.613516 \r\nL 352.169876 214.756364 \r\nL 352.200315 188.064784 \r\nL 352.291633 214.756364 \r\nL 352.322073 212.17939 \r\nL 352.352512 214.756364 \r\nL 352.382951 208.093944 \r\nL 352.413391 174.886602 \r\nL 352.44383 214.756364 \r\nL 352.47427 214.756364 \r\nL 352.565588 214.756364 \r\nL 352.596027 203.170458 \r\nL 352.626467 149.012112 \r\nL 352.656906 208.827229 \r\nL 352.687346 168.78986 \r\nL 352.809103 214.756364 \r\nL 352.839543 214.630658 \r\nL 352.869982 201.913398 \r\nL 352.900421 214.756364 \r\nL 352.930861 204.67893 \r\nL 352.9613 82.86979 \r\nL 352.99174 214.756364 \r\nL 353.022179 214.295442 \r\nL 353.083058 214.756364 \r\nL 353.143937 195.376684 \r\nL 353.174376 213.331695 \r\nL 353.235255 186.430606 \r\nL 353.265694 179.64248 \r\nL 353.387452 214.756364 \r\nL 353.417891 214.756364 \r\nL 353.448331 190.453198 \r\nL 353.50921 208.806278 \r\nL 353.539649 208.533915 \r\nL 353.570088 182.931788 \r\nL 353.630967 214.756364 \r\nL 353.661407 199.483081 \r\nL 353.691846 214.756364 \r\nL 353.783164 214.735413 \r\nL 353.813604 214.756364 \r\nL 353.965801 176.080809 \r\nL 353.99624 214.756364 \r\nL 354.057119 198.498384 \r\nL 354.087558 184.775476 \r\nL 354.117998 214.756364 \r\nL 354.239755 190.976974 \r\nL 354.270195 207.276855 \r\nL 354.331074 214.756364 \r\nL 354.361513 135.729175 \r\nL 354.452831 176.436976 \r\nL 354.51371 214.756364 \r\nL 354.574589 205.768383 \r\nL 354.635468 199.105963 \r\nL 354.696346 214.756364 \r\nL 354.726786 214.756364 \r\nL 354.787665 150.792947 \r\nL 354.818104 214.756364 \r\nL 354.848543 214.211638 \r\nL 355.000741 151.002457 \r\nL 354.909422 214.756364 \r\nL 355.03118 173.566689 \r\nL 355.122498 214.735413 \r\nL 355.152938 212.745067 \r\nL 355.183377 214.756364 \r\nL 355.244256 97.493592 \r\nL 355.335574 100.615291 \r\nL 355.366013 214.756364 \r\nL 355.457332 184.44026 \r\nL 355.51821 214.756364 \r\nL 355.54865 212.80792 \r\nL 355.579089 175.850348 \r\nL 355.639968 212.745067 \r\nL 355.670407 202.437173 \r\nL 355.731286 214.316393 \r\nL 355.792165 214.756364 \r\nL 355.822605 207.80063 \r\nL 355.853044 167.972771 \r\nL 355.883483 214.756364 \r\nL 355.913923 176.981703 \r\nL 355.944362 214.756364 \r\nL 356.005241 210.251898 \r\nL 356.03568 164.075884 \r\nL 356.096559 214.693511 \r\nL 356.126999 214.756364 \r\nL 356.157438 208.701523 \r\nL 356.187877 148.36263 \r\nL 356.218317 214.756364 \r\nL 356.248756 206.920688 \r\nL 356.370514 214.756364 \r\nL 356.400953 196.026166 \r\nL 356.461832 213.562156 \r\nL 356.58359 214.756364 \r\nL 356.614029 197.429883 \r\nL 356.674908 214.756364 \r\nL 356.766226 207.214002 \r\nL 356.796666 212.996479 \r\nL 356.857544 214.756364 \r\nL 356.887984 212.074635 \r\nL 356.918423 214.567805 \r\nL 356.979302 214.756364 \r\nL 357.040181 172.686747 \r\nL 357.10106 214.756364 \r\nL 357.161938 211.55086 \r\nL 357.222817 214.756364 \r\nL 357.253257 142.747761 \r\nL 357.314136 195.209076 \r\nL 357.344575 214.756364 \r\nL 357.405454 214.127834 \r\nL 357.466333 171.345882 \r\nL 357.496772 203.00285 \r\nL 357.527211 210.356653 \r\nL 357.557651 184.482162 \r\nL 357.58809 214.756364 \r\nL 357.61853 198.20507 \r\nL 357.648969 214.756364 \r\nL 357.679408 127.306871 \r\nL 357.740287 214.756364 \r\nL 357.770727 214.735413 \r\nL 357.801166 196.31948 \r\nL 357.892484 206.564521 \r\nL 357.922924 214.756364 \r\nL 357.953363 214.609707 \r\nL 358.044681 150.43678 \r\nL 358.075121 186.807724 \r\nL 358.136 207.989189 \r\nL 358.166439 191.416945 \r\nL 358.196878 58.67138 \r\nL 358.257757 212.933626 \r\nL 358.288197 214.714462 \r\nL 358.318636 210.775673 \r\nL 358.349075 209.309102 \r\nL 358.409954 189.091383 \r\nL 358.440394 204.804637 \r\nL 358.470833 214.756364 \r\nL 358.501272 212.451753 \r\nL 358.562151 214.756364 \r\nL 358.62303 125.00226 \r\nL 358.744788 214.756364 \r\nL 358.775227 168.517497 \r\nL 358.836106 211.634664 \r\nL 358.896985 209.979535 \r\nL 358.927424 214.756364 \r\nL 358.988303 182.093748 \r\nL 359.018742 202.751438 \r\nL 359.049182 214.756364 \r\nL 359.1405 211.948929 \r\nL 359.170939 157.790582 \r\nL 359.231818 204.280861 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 39.65 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 374.45 224.64 \r\nL 374.45 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 374.45 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 39.65 7.2 \r\nL 374.45 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p46c120979b\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"39.65\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## অনুশীলন\n",
+    "## একটি আরও বাস্তবসম্মত পিটার এবং নেকড়ে বিশ্ব\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..71fe4f210
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:11:40+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..21a41aec2
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:11:24+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..7b4d57ef6
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb
@@ -0,0 +1,454 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "eadbd20d2a075efb602615ad90b1e97a",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:08:54+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# পিটার এবং নেকড়ে: বাস্তবসম্মত পরিবেশ\n",
+    "\n",
+    "আমাদের পরিস্থিতিতে, পিটার প্রায় ক্লান্ত বা ক্ষুধার্ত না হয়েই চলাফেরা করতে পারত। কিন্তু একটি আরও বাস্তবসম্মত জগতে, তাকে মাঝে মাঝে বসে বিশ্রাম নিতে হবে এবং নিজেকে খাওয়াতে হবে। চলুন আমাদের জগৎটিকে আরও বাস্তবসম্মত করি, নিম্নলিখিত নিয়মগুলো প্রয়োগ করে:\n",
+    "\n",
+    "1. এক জায়গা থেকে আরেক জায়গায় যাওয়ার সময়, পিটার **শক্তি** হারাবে এবং কিছু **ক্লান্তি** অর্জন করবে।\n",
+    "2. পিটার আপেল খেয়ে আরও শক্তি পেতে পারে।\n",
+    "3. পিটার গাছের নিচে বা ঘাসের উপর বিশ্রাম নিয়ে ক্লান্তি দূর করতে পারে (অর্থাৎ, এমন একটি বোর্ড লোকেশনে হাঁটা যেখানে গাছ বা ঘাস আছে - সবুজ ক্ষেত্র)।\n",
+    "4. পিটারকে নেকড়েকে খুঁজে বের করে হত্যা করতে হবে।\n",
+    "5. নেকড়েকে হত্যা করার জন্য, পিটারের নির্দিষ্ট মাত্রার শক্তি এবং ক্লান্তি থাকা প্রয়োজন, অন্যথায় সে যুদ্ধে হেরে যাবে।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math\n",
+    "from rlboard import *"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#pb71df41202)\">\n    <image height=\"327\" id=\"imagec1d069daa2\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"meb0d5f73e9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mda7a3c4b3d\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pb71df41202\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "width, height = 8,8\n",
+    "m = Board(width,height)\n",
+    "m.randomize(seed=13)\n",
+    "m.plot()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "actions = { \"U\" : (0,-1), \"D\" : (0,1), \"L\" : (-1,0), \"R\" : (1,0) }\n",
+    "action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## স্টেট সংজ্ঞায়িত করা\n",
+    "\n",
+    "আমাদের নতুন গেমের নিয়মে, প্রতিটি বোর্ড স্টেটে শক্তি এবং ক্লান্তি ট্র্যাক করতে হবে। তাই আমরা একটি অবজেক্ট `state` তৈরি করব যা বর্তমান সমস্যার স্টেট সম্পর্কিত সমস্ত প্রয়োজনীয় তথ্য বহন করবে, যার মধ্যে বোর্ডের অবস্থা, শক্তি এবং ক্লান্তির বর্তমান স্তর, এবং টার্মিনাল স্টেটে থাকা অবস্থায় আমরা নেকড়েকে হারাতে পারি কিনা তা অন্তর্ভুক্ত থাকবে:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class state:\n",
+    "    def __init__(self,board,energy=10,fatigue=0,init=True):\n",
+    "        self.board = board\n",
+    "        self.energy = energy\n",
+    "        self.fatigue = fatigue\n",
+    "        self.dead = False\n",
+    "        if init:\n",
+    "            self.board.random_start()\n",
+    "        self.update()\n",
+    "\n",
+    "    def at(self):\n",
+    "        return self.board.at()\n",
+    "\n",
+    "    def update(self):\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.water:\n",
+    "            self.dead = True\n",
+    "            return\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.tree:\n",
+    "            self.fatigue = 0\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.apple:\n",
+    "            self.energy = 10\n",
+    "\n",
+    "    def move(self,a):\n",
+    "        self.board.move(a)\n",
+    "        self.energy -= 1\n",
+    "        self.fatigue += 1\n",
+    "        self.update()\n",
+    "\n",
+    "    def is_winning(self):\n",
+    "        return self.energy > self.fatigue"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "চলুন র্যান্ডম ওয়াক ব্যবহার করে সমস্যাটি সমাধানের চেষ্টা করি এবং দেখি আমরা সফল হই কিনা:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def random_policy(state):\n",
+    "    return random.choice(list(actions))\n",
+    "\n",
+    "def walk(board,policy):\n",
+    "    n = 0 # number of steps\n",
+    "    s = state(board)\n",
+    "    while True:\n",
+    "        if s.at() == Board.Cell.wolf:\n",
+    "            if s.is_winning():\n",
+    "                return n # success!\n",
+    "            else:\n",
+    "                return -n # failure!\n",
+    "        if s.at() == Board.Cell.water:\n",
+    "            return 0 # died\n",
+    "        a = actions[policy(m)]\n",
+    "        s.move(a)\n",
+    "        n+=1\n",
+    "\n",
+    "walk(m,random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Killed by wolf = 5, won: 1 times, drown: 94 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def print_statistics(policy):\n",
+    "    s,w,n = 0,0,0\n",
+    "    for _ in range(100):\n",
+    "        z = walk(m,policy)\n",
+    "        if z<0:\n",
+    "            w+=1\n",
+    "        elif z==0:\n",
+    "            n+=1\n",
+    "        else:\n",
+    "            s+=1\n",
+    "    print(f\"Killed by wolf = {w}, won: {s} times, drown: {n} times\")\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## পুরস্কার ফাংশন\n",
+    "\n",
+    "একটি পুরস্কার ফাংশন হল একটি পদ্ধতি যা এজেন্টের কর্মের জন্য একটি মান নির্ধারণ করে। এটি এজেন্টকে তার লক্ষ্য অর্জনের জন্য সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে উৎসাহিত করে।\n",
+    "\n",
+    "### কীভাবে এটি কাজ করে\n",
+    "\n",
+    "পুরস্কার ফাংশন এজেন্টের পরিবেশ থেকে ইনপুট গ্রহণ করে এবং একটি সংখ্যা প্রদান করে যা এজেন্টের কর্মের গুণমান নির্দেশ করে। এই সংখ্যা এজেন্টের শেখার প্রক্রিয়ায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।\n",
+    "\n",
+    "### উদাহরণ\n",
+    "\n",
+    "নিম্নলিখিত উদাহরণটি একটি সাধারণ পুরস্কার ফাংশন দেখায়:\n",
+    "\n",
+    "```python\n",
+    "def reward_function(state, action):\n",
+    "    if action == \"move_forward\" and state == \"clear_path\":\n",
+    "        return 10  # উচ্চ পুরস্কার\n",
+    "    elif action == \"move_forward\" and state == \"obstacle_ahead\":\n",
+    "        return -10  # শাস্তি\n",
+    "    else:\n",
+    "        return 0  # নিরপেক্ষ\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "### গুরুত্বপূর্ণ বিষয়\n",
+    "\n",
+    "- [!NOTE] পুরস্কার ফাংশনটি এজেন্টের লক্ষ্য এবং পরিবেশের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে হবে।\n",
+    "- [!WARNING] ভুলভাবে ডিজাইন করা পুরস্কার ফাংশন এজেন্টকে অপ্রত্যাশিত আচরণ শেখাতে পারে।\n",
+    "- [!TIP] পুরস্কার ফাংশনটি সহজ এবং কার্যকর রাখার চেষ্টা করুন।\n",
+    "- [!IMPORTANT] পুরস্কার ফাংশনটি এজেন্টের শেখার গতি এবং দক্ষতার উপর সরাসরি প্রভাব ফেলে।\n",
+    "- [!CAUTION] পুরস্কার ফাংশনটি পরীক্ষা এবং পরিমার্জন করা প্রয়োজন যাতে এটি সঠিকভাবে কাজ করে।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def reward(s):\n",
+    "    r = s.energy-s.fatigue\n",
+    "    if s.at()==Board.Cell.wolf:\n",
+    "        return 100 if s.is_winning() else -100\n",
+    "    if s.at()==Board.Cell.water:\n",
+    "        return -100\n",
+    "    return r"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## কিউ-লার্নিং অ্যালগরিদম\n",
+    "\n",
+    "আসল শেখার অ্যালগরিদম প্রায় অপরিবর্তিত থাকে, আমরা শুধু বোর্ড অবস্থানের পরিবর্তে `state` ব্যবহার করি।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "for epoch in range(10000):\n",
+    "    clear_output(wait=True)\n",
+    "    print(f\"Epoch = {epoch}\",end='')\n",
+    "\n",
+    "    # Pick initial point\n",
+    "    s = state(m)\n",
+    "    \n",
+    "    # Start travelling\n",
+    "    n=0\n",
+    "    cum_reward = 0\n",
+    "    while True:\n",
+    "        x,y = s.board.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        while True:\n",
+    "            a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "            dpos = actions[a]\n",
+    "            if s.board.is_valid(s.board.move_pos(s.board.human,dpos)):\n",
+    "                break \n",
+    "        s.move(dpos)\n",
+    "        r = reward(s)\n",
+    "        if abs(r)==100: # end of game\n",
+    "            print(f\" {n} steps\",end='\\r')\n",
+    "            lpath.append(n)\n",
+    "            break\n",
+    "        alpha = np.exp(-n / 3000)\n",
+    "        gamma = 0.5\n",
+    "        ai = action_idx[a]\n",
+    "        Q[x,y,ai] = (1 - alpha) * Q[x,y,ai] + alpha * (r + gamma * Q[x+dpos[0], y+dpos[1]].max())\n",
+    "        n+=1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p3155e0caf7)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image3956b3e364\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma56c249c3c\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"md388440172\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p3155e0caf7\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## ফলাফল\n",
+    "\n",
+    "চলুন দেখি আমরা পিটারকে নেকড়ের সাথে লড়াই করার জন্য প্রশিক্ষণ দিতে সফল হয়েছি কিনা!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Killed by wolf = 1, won: 9 times, drown: 90 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def qpolicy(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(qpolicy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "আমরা এখন ডুবে যাওয়ার ঘটনা অনেক কম দেখি, কিন্তু পিটার এখনও সবসময় নেকড়েকে মারতে সক্ষম হয় না। পরীক্ষা করে দেখুন এবং হাইপারপ্যারামিটার নিয়ে খেলে এই ফলাফল উন্নত করতে পারেন কিনা।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fe0987e7dd8>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 395.093508 248.518125\" width=\"395.093508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 395.093508 248.518125 \nL 395.093508 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 387.175 224.64 \nL 387.175 7.2 \nL 52.375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m95b0a9fb88\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"67.593182\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(64.411932 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"128.471997\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 2000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(115.746997 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"189.350812\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 4000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(176.625812 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"250.229627\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 6000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(237.504627 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.108442\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 8000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(298.383442 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"371.987258\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 10000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(356.081008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mfaed8288f7\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"214.756364\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(39.0125 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"188.738578\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 20000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 192.537797)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"162.720793\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 40000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 166.520011)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"136.703007\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 60000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 140.502226)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"110.685222\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 80000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 114.48444)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"84.667436\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 88.466655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"58.649651\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 120000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 62.448869)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"32.631865\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 140000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 36.431084)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p166d3f566c)\" d=\"M 67.593182 214.756364 \nL 69.541304 214.747257 \nL 69.571743 134.625487 \nL 69.602183 214.756364 \nL 69.632622 214.755063 \nL 69.75438 214.752461 \nL 69.784819 17.083636 \nL 69.845698 214.756364 \nL 70.089213 214.755063 \nL 70.119653 210.434809 \nL 70.180531 214.755063 \nL 70.210971 214.670505 \nL 70.27185 214.732948 \nL 70.454486 214.756364 \nL 71.732941 214.740753 \nL 71.976457 214.75116 \nL 72.585245 214.708231 \nL 72.615684 214.656195 \nL 72.646123 214.756364 \nL 72.676563 214.740753 \nL 72.859199 214.524805 \nL 72.889639 214.747257 \nL 73.072275 214.738151 \nL 73.102715 214.631478 \nL 73.163593 214.745957 \nL 73.194033 214.755063 \nL 73.224472 214.615868 \nL 73.285351 214.755063 \nL 75.172594 214.755063 \nL 75.294352 214.75116 \nL 75.324791 214.756364 \nL 75.355231 214.639284 \nL 75.41611 214.725142 \nL 75.568307 214.745957 \nL 75.690064 214.755063 \nL 76.237974 214.682213 \nL 76.268413 214.56123 \nL 76.298852 214.752461 \nL 76.329292 214.749859 \nL 76.481489 214.70693 \nL 76.511928 214.748558 \nL 76.725004 214.717337 \nL 76.846762 214.700425 \nL 76.968519 214.756364 \nL 77.120716 214.749859 \nL 77.94258 214.756364 \nL 87.622312 214.75116 \nL 87.652751 214.621071 \nL 87.71363 214.748558 \nL 88.139782 214.756364 \nL 88.26154 214.748558 \nL 88.961646 214.747257 \nL 88.992085 214.64839 \nL 89.052964 214.756364 \nL 89.722631 214.739452 \nL 89.966146 214.752461 \nL 90.179222 214.70693 \nL 90.331419 214.756364 \nL 90.574935 214.696523 \nL 90.696692 214.756364 \nL 91.061965 214.756364 \nL 95.688755 214.735549 \nL 95.719194 214.576841 \nL 95.749634 214.75116 \nL 95.780073 214.752461 \nL 99.341484 214.738151 \nL 99.371923 214.631478 \nL 99.432802 214.75116 \nL 99.737196 214.713434 \nL 99.858954 214.748558 \nL 100.04159 214.682213 \nL 100.102469 214.650992 \nL 100.163348 214.744656 \nL 100.528621 214.753762 \nL 100.680818 214.755063 \nL 102.050591 214.752461 \nL 102.081031 214.636682 \nL 102.141909 214.739452 \nL 102.385425 214.739452 \nL 102.507182 214.755063 \nL 103.024652 214.756364 \nL 103.968274 214.732948 \nL 104.18135 214.75116 \nL 104.69882 214.734249 \nL 104.942335 214.753762 \nL 105.155411 214.740753 \nL 105.398926 214.752461 \nL 106.129472 214.752461 \nL 106.159911 214.686116 \nL 106.22079 214.756364 \nL 113.43493 214.756364 \nL 113.465369 214.457159 \nL 113.526248 214.747257 \nL 113.556687 214.665301 \nL 113.648005 214.713434 \nL 114.226354 214.748558 \nL 114.256794 214.641885 \nL 114.317672 214.756364 \nL 115.626567 214.75116 \nL 116.357113 214.755063 \nL 116.50931 214.744656 \nL 116.813704 214.753762 \nL 117.057219 214.743355 \nL 117.452931 214.75116 \nL 118.092159 214.743355 \nL 118.366114 214.749859 \nL 119.187978 214.755063 \nL 121.349176 214.749859 \nL 121.62313 214.738151 \nL 121.988403 214.753762 \nL 122.505873 214.735549 \nL 122.718949 214.756364 \nL 126.128163 214.735549 \nL 126.158602 214.496186 \nL 126.219481 214.745957 \nL 126.371678 214.747257 \nL 126.828269 214.738151 \nL 127.010905 214.709532 \nL 127.163102 214.738151 \nL 127.345739 214.755063 \nL 127.467497 214.748558 \nL 128.654633 214.753762 \nL 129.659134 214.744656 \nL 129.811331 214.752461 \nL 130.785392 214.755063 \nL 130.937589 214.713434 \nL 131.089786 214.740753 \nL 131.39418 214.735549 \nL 131.576817 214.752461 \nL 132.307362 214.75116 \nL 132.520438 214.709532 \nL 132.672635 214.748558 \nL 139.308426 214.753762 \nL 139.338865 214.556027 \nL 139.399744 214.756364 \nL 139.491063 214.609363 \nL 139.551941 214.756364 \nL 140.038972 214.73685 \nL 140.282487 214.744656 \nL 140.465124 214.613266 \nL 140.495563 214.756364 \nL 141.926215 214.716036 \nL 142.078412 214.755063 \nL 142.443685 214.756364 \nL 142.6872 214.755063 \nL 142.71764 214.597655 \nL 142.778519 214.756364 \nL 142.900276 214.730346 \nL 143.113352 214.739452 \nL 143.387307 214.753762 \nL 143.843898 214.75116 \nL 147.009596 214.732948 \nL 147.040036 214.639284 \nL 147.100914 214.756364 \nL 148.440248 214.739452 \nL 148.714203 214.752461 \nL 149.170794 214.727744 \nL 149.353431 214.755063 \nL 151.149356 214.732948 \nL 151.271113 214.729045 \nL 151.42331 214.753762 \nL 151.788583 214.708231 \nL 151.849462 214.747257 \nL 151.879901 214.608062 \nL 151.94078 214.756364 \nL 152.214735 214.752461 \nL 152.884402 214.745957 \nL 153.006159 214.722541 \nL 153.158357 214.727744 \nL 153.432311 214.734249 \nL 156.019661 214.743355 \nL 156.0501 214.587248 \nL 156.08054 214.756364 \nL 156.110979 214.747257 \nL 156.171858 214.756364 \nL 156.202297 214.63408 \nL 156.293615 214.722541 \nL 156.537131 214.745957 \nL 156.658888 214.726443 \nL 156.841525 214.756364 \nL 156.871964 214.615868 \nL 156.932843 214.756364 \nL 157.60251 214.722541 \nL 157.754707 214.755063 \nL 159.063602 214.688717 \nL 159.185359 214.756364 \nL 159.702829 214.723841 \nL 159.855026 214.730346 \nL 160.037663 214.753762 \nL 160.311617 214.713434 \nL 160.433375 214.738151 \nL 160.585572 214.753762 \nL 161.072602 214.755063 \nL 161.103042 214.645788 \nL 161.163921 214.752461 \nL 161.498754 214.727744 \nL 161.529194 214.610664 \nL 161.590072 214.755063 \nL 162.290179 214.756364 \nL 162.320618 214.543018 \nL 162.381497 214.747257 \nL 162.838088 214.732948 \nL 162.990285 214.732948 \nL 163.172922 214.735549 \nL 163.538195 214.75116 \nL 165.729832 214.745957 \nL 165.882029 214.697824 \nL 166.003787 214.75116 \nL 166.216862 214.745957 \nL 166.460378 214.719939 \nL 166.490817 214.654894 \nL 166.551696 214.738151 \nL 167.677954 214.753762 \nL 167.708393 214.544319 \nL 167.769272 214.756364 \nL 170.356622 214.75116 \nL 170.874092 214.756364 \nL 170.995849 214.756364 \nL 171.148046 214.735549 \nL 171.300243 214.725142 \nL 171.787274 214.740753 \nL 171.909032 214.744656 \nL 171.939471 214.686116 \nL 172.030789 214.73685 \nL 172.152547 214.712133 \nL 172.304744 214.744656 \nL 172.48738 214.744656 \nL 172.791774 214.753762 \nL 180.097232 214.739452 \nL 180.127672 214.601558 \nL 180.158111 214.755063 \nL 180.18855 214.723841 \nL 180.371187 214.75116 \nL 182.928097 214.725142 \nL 183.080294 214.744656 \nL 183.689082 214.755063 \nL 183.81084 214.716036 \nL 183.963037 214.75116 \nL 184.602265 214.755063 \nL 184.754462 214.755063 \nL 186.154674 214.75116 \nL 186.185114 214.530009 \nL 186.245993 214.753762 \nL 186.459068 214.714735 \nL 186.580826 214.755063 \nL 186.733023 214.744656 \nL 189.107297 214.753762 \nL 190.416191 214.735549 \nL 190.537949 214.744656 \nL 190.872783 214.756364 \nL 193.460132 214.755063 \nL 194.008041 214.748558 \nL 194.038481 214.566434 \nL 194.09936 214.734249 \nL 194.312436 214.75116 \nL 194.708148 214.752461 \nL 194.738587 214.623673 \nL 194.799466 214.735549 \nL 195.10386 214.756364 \nL 195.256057 214.73685 \nL 195.651769 214.731647 \nL 195.682209 214.566434 \nL 195.712648 214.755063 \nL 195.743088 214.753762 \nL 197.051982 214.742054 \nL 197.325937 214.75116 \nL 197.934725 214.744656 \nL 197.965164 214.543018 \nL 198.026043 214.753762 \nL 199.304498 214.748558 \nL 199.548014 214.756364 \nL 199.578453 214.691319 \nL 199.669771 214.752461 \nL 201.069984 214.755063 \nL 201.100423 214.690018 \nL 201.191742 214.735549 \nL 201.28306 214.732948 \nL 201.374378 214.664 \nL 201.496136 214.755063 \nL 202.135363 214.756364 \nL 204.814031 214.691319 \nL 204.905349 214.753762 \nL 204.935789 214.719939 \nL 205.118425 214.752461 \nL 206.518638 214.756364 \nL 206.549077 214.566434 \nL 206.609956 214.745957 \nL 207.066547 214.743355 \nL 207.096987 214.677009 \nL 207.157866 214.755063 \nL 213.61102 214.755063 \nL 213.641459 214.563832 \nL 213.702338 214.744656 \nL 214.006732 214.745957 \nL 216.411445 214.75116 \nL 217.263749 214.747257 \nL 217.294188 214.647089 \nL 217.355067 214.75116 \nL 246.120307 214.756364 \nL 246.150747 214.569036 \nL 246.211625 214.729045 \nL 246.48558 214.755063 \nL 246.607338 214.723841 \nL 246.759535 214.743355 \nL 247.094368 214.756364 \nL 247.733596 214.739452 \nL 247.946672 214.756364 \nL 248.098869 214.731647 \nL 248.403263 214.755063 \nL 249.012051 214.712133 \nL 249.04249 214.636682 \nL 249.07293 214.753762 \nL 249.103369 214.749859 \nL 250.07743 214.743355 \nL 250.10787 214.611965 \nL 250.168748 214.731647 \nL 251.021052 214.570336 \nL 251.081931 214.755063 \nL 251.14281 214.743355 \nL 251.416764 214.75116 \nL 251.447204 214.686116 \nL 251.538522 214.75116 \nL 252.847416 214.719939 \nL 252.999613 214.744656 \nL 253.304007 214.738151 \nL 253.66928 214.748558 \nL 253.912796 214.755063 \nL 254.552023 214.735549 \nL 254.765099 214.752461 \nL 255.434766 214.703027 \nL 255.586963 214.753762 \nL 255.708721 214.740753 \nL 255.891357 214.743355 \nL 255.921796 214.67831 \nL 255.982675 214.744656 \nL 256.287069 214.752461 \nL 256.469706 214.753762 \nL 256.682782 214.75116 \nL 256.713221 214.654894 \nL 256.7741 214.756364 \nL 257.26113 214.745957 \nL 257.474206 214.753762 \nL 257.504646 214.644487 \nL 257.565525 214.742054 \nL 257.900358 214.75116 \nL 257.930797 214.684815 \nL 258.022116 214.730346 \nL 258.570025 214.743355 \nL 258.81354 214.743355 \nL 258.965737 214.738151 \nL 259.513647 214.756364 \nL 259.818041 214.739452 \nL 260.000677 214.730346 \nL 260.152874 214.723841 \nL 260.305071 214.753762 \nL 260.579026 214.753762 \nL 261.796602 214.756364 \nL 262.100996 214.73685 \nL 262.314072 214.749859 \nL 263.775164 214.756364 \nL 263.805603 214.591151 \nL 263.866482 214.756364 \nL 264.566588 214.701726 \nL 264.688346 214.752461 \nL 264.901422 214.677009 \nL 265.053619 214.743355 \nL 265.084058 214.631478 \nL 265.144937 214.749859 \nL 266.240756 214.755063 \nL 266.362513 214.756364 \nL 267.762726 214.732948 \nL 268.036681 214.755063 \nL 268.706348 214.738151 \nL 268.888984 214.743355 \nL 269.071621 214.755063 \nL 270.776227 214.747257 \nL 270.806667 214.673107 \nL 270.867546 214.756364 \nL 273.515774 214.749859 \nL 273.972365 214.756364 \nL 274.002805 214.684815 \nL 274.094123 214.75116 \nL 274.73335 214.73685 \nL 274.885547 214.723841 \nL 275.098623 214.756364 \nL 275.403017 214.742054 \nL 275.737851 214.756364 \nL 276.194442 214.704328 \nL 276.346639 214.756364 \nL 276.620594 214.626275 \nL 276.742351 214.756364 \nL 277.168503 214.75116 \nL 277.868609 214.756364 \nL 278.020806 214.743355 \nL 278.416519 214.747257 \nL 278.446958 214.667903 \nL 278.507837 214.752461 \nL 286.117689 214.755063 \nL 286.148128 214.610664 \nL 286.209007 214.747257 \nL 286.361204 214.756364 \nL 286.391643 214.682213 \nL 286.482962 214.727744 \nL 286.665598 214.755063 \nL 286.848235 214.674408 \nL 286.969992 214.756364 \nL 289.739978 214.708231 \nL 289.892175 214.742054 \nL 290.227009 214.756364 \nL 291.322828 214.748558 \nL 291.353267 214.543018 \nL 291.414146 214.710833 \nL 291.566343 214.752461 \nL 293.453586 214.756364 \nL 293.484025 214.654894 \nL 293.544904 214.756364 \nL 294.884238 214.742054 \nL 295.066875 214.745957 \nL 295.249511 214.699125 \nL 295.31039 214.756364 \nL 295.340829 214.72124 \nL 295.371269 214.64839 \nL 295.401708 214.755063 \nL 295.432148 214.72124 \nL 295.584345 214.729045 \nL 295.82786 214.756364 \nL 296.162693 214.738151 \nL 296.193133 214.627576 \nL 296.223572 214.756364 \nL 296.254012 214.738151 \nL 313.81755 214.738151 \nL 313.847989 214.609363 \nL 313.908868 214.748558 \nL 314.30458 214.752461 \nL 314.33502 214.639284 \nL 314.395898 214.749859 \nL 314.882929 214.740753 \nL 315.096005 214.755063 \nL 316.009187 214.75116 \nL 316.039626 214.652292 \nL 316.100505 214.756364 \nL 317.287642 214.753762 \nL 317.318082 214.628876 \nL 317.37896 214.752461 \nL 319.144446 214.75116 \nL 319.174885 214.69262 \nL 319.266204 214.75116 \nL 319.44884 214.626275 \nL 319.47928 214.745957 \nL 319.722795 214.753762 \nL 319.814113 214.709532 \nL 319.844552 214.748558 \nL 320.240265 214.755063 \nL 320.362022 214.755063 \nL 321.701356 214.748558 \nL 321.731796 214.632779 \nL 321.792674 214.749859 \nL 321.883993 214.749859 \nL 321.914432 214.566434 \nL 321.975311 214.753762 \nL 324.532221 214.735549 \nL 324.745297 214.756364 \nL 324.927933 214.755063 \nL 326.389025 214.744656 \nL 326.419464 214.677009 \nL 326.510783 214.744656 \nL 327.363086 214.756364 \nL 327.393525 214.693921 \nL 327.484844 214.739452 \nL 327.728359 214.756364 \nL 327.880556 214.755063 \nL 328.306708 214.745957 \nL 328.337147 214.558628 \nL 328.398026 214.752461 \nL 328.611102 214.697824 \nL 328.732859 214.756364 \nL 328.854617 214.756364 \nL 329.311208 214.719939 \nL 329.463405 214.748558 \nL 329.493845 214.602859 \nL 329.554723 214.744656 \nL 329.859118 214.756364 \nL 330.711421 214.743355 \nL 330.894057 214.713434 \nL 330.985376 214.748558 \nL 331.350648 214.755063 \nL 331.381088 214.67831 \nL 331.472406 214.748558 \nL 332.720422 214.735549 \nL 332.963937 214.756364 \nL 333.237892 214.729045 \nL 333.390089 214.755063 \nL 333.633604 214.756364 \nL 336.251393 214.755063 \nL 337.803803 214.756364 \nL 337.834242 214.695222 \nL 337.925561 214.749859 \nL 338.382152 214.749859 \nL 338.534349 214.752461 \nL 338.747425 214.70693 \nL 338.808303 214.598956 \nL 338.899622 214.756364 \nL 341.517411 214.748558 \nL 341.882683 214.740753 \nL 342.06532 214.747257 \nL 342.308835 214.756364 \nL 342.339275 214.656195 \nL 342.400153 214.686116 \nL 342.55235 214.756364 \nL 342.765426 214.755063 \nL 344.348276 214.755063 \nL 344.378715 214.684815 \nL 344.439594 214.72124 \nL 344.591791 214.752461 \nL 345.444094 214.738151 \nL 345.474534 214.587248 \nL 345.504973 214.755063 \nL 345.535412 214.755063 \nL 346.022443 214.727744 \nL 346.17464 214.755063 \nL 346.296398 214.739452 \nL 346.539913 214.755063 \nL 348.914187 214.752461 \nL 349.188141 214.755063 \nL 349.614293 214.748558 \nL 349.918687 214.73685 \nL 350.040445 214.745957 \nL 350.497036 214.756364 \nL 350.527475 214.669204 \nL 350.588354 214.749859 \nL 351.197142 214.755063 \nL 351.227582 214.679611 \nL 351.3189 214.740753 \nL 351.562415 214.735549 \nL 351.958127 214.755063 \nL 354.515038 214.756364 \nL 355.519538 214.717337 \nL 355.549977 214.639284 \nL 355.580417 214.75116 \nL 355.610856 214.749859 \nL 358.898312 214.744656 \nL 358.928752 214.550823 \nL 358.989631 214.700425 \nL 359.141828 214.743355 \nL 359.294025 214.756364 \nL 359.324464 214.675709 \nL 359.415782 214.723841 \nL 359.963692 214.753762 \nL 359.994131 214.644487 \nL 360.05501 214.747257 \nL 360.481162 214.749859 \nL 360.602919 214.749859 \nL 360.968192 214.749859 \nL 360.998631 214.543018 \nL 361.05951 214.755063 \nL 362.398844 214.72124 \nL 362.520602 214.755063 \nL 362.551041 214.666602 \nL 362.642359 214.73685 \nL 363.12939 214.747257 \nL 363.251148 214.756364 \nL 364.560042 214.745957 \nL 364.925315 214.755063 \nL 365.290588 214.745957 \nL 365.747179 214.755063 \nL 367.269149 214.747257 \nL 367.299589 214.636682 \nL 367.360468 214.725142 \nL 367.634422 214.756364 \nL 369.004196 214.744656 \nL 369.339029 214.752461 \nL 369.704302 214.753762 \nL 370.982757 214.734249 \nL 371.195833 214.743355 \nL 371.956818 214.693921 \nL 371.956818 214.693921 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 52.375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 387.175 224.64 \nL 387.175 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 387.175 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 52.375 7.2 \nL 387.175 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p166d3f566c\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"52.375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYoAAAD4CAYAAADy46FuAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAcD0lEQVR4nO3df3BV553f8fdHPxHCQgJkIEACrIkd4raxrcZksrOTCVmM3UzwH04Gz86azXrDtHHa7HZnEryZ1tMknkna7XrDrONdN2aDM1kTrzetaYpLKHYm05nasRw7trFNkLExkrGRkQAbJPTjfvvHeSQuQjrge4UkxOc1c9E53/Occ5/nHul+OD+kq4jAzMxsLBWT3QEzM5vaHBRmZpbLQWFmZrkcFGZmlstBYWZmuaomuwPjbd68ebF06dLJ7oaZ2UXlmWeeeScimkdbNu2CYunSpbS2tk52N8zMLiqSDoy1zKeezMwsl4PCzMxyOSjMzCyXg8LMzHI5KMzMLJeDwszMcjkozMwsl4NihOO9/Tz6XMdkd8PMbMqYdr9wV66vP/I8j734FlcuuIyrFjRMdnfMzCadjyhGePNYLwA9fYOT3BMzs6nBQWFmZrkcFGZmlstBYWZmuRwUZmaWy0FhZma5HBRmZpbLQWFmZrkcFGZmlstBYWZmuRwUZmaWy0ExhpjsDpiZTRHnDApJWyQdlvTiKMv+XFJImpfmJWmzpDZJz0u6tqjtBkn70mNDUf06SS+kdTZLUqrPkbQrtd8lqWl8hnyO8U7Ek5iZXUTO54jih8DakUVJS4A1wBtF5RuBFemxEbgvtZ0D3AVcD3wcuKvojf8+4EtF6w091yZgd0SsAHaneTMzm2DnDIqI+CXQNcqie4CvceZZmnXAg5F5EmiUtBC4AdgVEV0R0Q3sAtamZQ0R8WREBPAgcHPRtram6a1FdTMzm0AlXaOQtA7oiIjfjFi0CDhYNN+eann19lHqAPMj4lCafguYn9OfjZJaJbV2dna+3+GYmVmO9x0UkmYCfwH8x/HvzujS0caY15cj4v6IaImIlubm5onqlpnZJaGUI4rfAZYBv5H0OrAY+LWkBUAHsKSo7eJUy6svHqUO8HY6NUX6eriEvpqZWZned1BExAsRcXlELI2IpWSni66NiLeA7cBt6e6nVcCxdPpoJ7BGUlO6iL0G2JmWHZe0Kt3tdBvwaHqq7cDQ3VEbiupmZjaBzuf22IeA/wdcKald0u05zXcA+4E24L8BXwaIiC7gW8DT6fHNVCO1+UFa51XgsVT/DvD7kvYBn0nzZmY2warO1SAibj3H8qVF0wHcMUa7LcCWUeqtwNWj1I8Aq8/VPzMzu7D8m9lmZpbLQWFmZrkcFGZmlstBYWZmuRwUZmaWy0FhZma5HBRmZpbLQWFmZrkcFGZmlstBYWZmuRwUZmaWy0FhZma5HBRmZpbLQWFmZrkcFGZmlstBMYYY8xO6zcwuLQ6KEaTJ7oGZ2dRyPh+FukXSYUkvFtX+i6RXJD0v6b9LaixadqekNkl7Jd1QVF+bam2SNhXVl0l6KtV/Iqkm1WvTfFtavnS8Bm1mZufvfI4ofgisHVHbBVwdEf8c+C1wJ4CklcB64KNpne9LqpRUCdwL3AisBG5NbQG+C9wTEVcA3cDQZ3LfDnSn+j2pnZmZTbBzBkVE/BLoGlH7eUQMpNkngcVpeh2wLSJORcRrQBvw8fRoi4j9EdEHbAPWSRLwaeCRtP5W4OaibW1N048Aq1N7MzObQONxjeKPgcfS9CLgYNGy9lQbqz4XOFoUOkP1M7aVlh9L7c8iaaOkVkmtnZ2dZQ/IzMxOKysoJH0DGAB+PD7dKU1E3B8RLRHR0tzcPJldMTObdqpKXVHSHwGfBVZHDN9M2gEsKWq2ONUYo34EaJRUlY4aitsPbatdUhUwO7U3M7MJVNIRhaS1wNeAz0XEyaJF24H16Y6lZcAK4FfA08CKdIdTDdkF7+0pYJ4AbknrbwAeLdrWhjR9C/B4USCZmdkEOecRhaSHgE8B8yS1A3eR3eVUC+xK15efjIh/HRF7JD0MvER2SuqOiBhM2/kKsBOoBLZExJ70FF8Htkn6NvAs8ECqPwD8SFIb2cX09eMwXjMze5/OGRQRceso5QdGqQ21vxu4e5T6DmDHKPX9ZHdFjaz3Ap8/V//MzOzC8m9mm5lZLgeFmZnlclCYmVkuB4WZmeVyUJiZWS4HhZmZ5XJQmJlZLgeFmZnlclCYmVkuB4WZmeVyUJiZWS4HhZmZ5XJQmJlZLgeFmZnlclCMyZ+RZGYGDoqzaLI7YGY2xTgozMws1zmDQtIWSYclvVhUmyNpl6R96WtTqkvSZkltkp6XdG3ROhtS+32SNhTVr5P0Qlpns9Jnq471HGZmNrHO54jih8DaEbVNwO6IWAHsTvMANwIr0mMjcB9kb/pkn7V9PdnHnt5V9MZ/H/ClovXWnuM5zMxsAp0zKCLil0DXiPI6YGua3grcXFR/MDJPAo2SFgI3ALsioisiuoFdwNq0rCEinoyIAB4csa3RnsPMzCZQqdco5kfEoTT9FjA/TS8CDha1a0+1vHr7KPW85ziLpI2SWiW1dnZ2ljAcMzMbS9kXs9ORwAW9l/RczxER90dES0S0NDc3X8iumJldckoNirfTaSPS18Op3gEsKWq3ONXy6otHqec9h5mZTaBSg2I7MHTn0gbg0aL6benup1XAsXT6aCewRlJTuoi9BtiZlh2XtCrd7XTbiG2N9hxmZjaBqs7VQNJDwKeAeZLaye5e+g7wsKTbgQPAF1LzHcBNQBtwEvgiQER0SfoW8HRq982IGLpA/mWyO6vqgMfSg5znMDOzCXTOoIiIW8dYtHqUtgHcMcZ2tgBbRqm3AlePUj8y2nOYmdnE8m9mm5lZLgeFmZnlclCYmVkuB4WZmeVyUJiZWS4HhZmZ5XJQmJlZLgeFmZnlclCYmVkuB4WZmeVyUJiZWS4HhZmZ5XJQjCEu6EcxmZldPBwUI2Qfi2FmZkMcFGZmlstBYWZmuRwUZmaWq6ygkPRnkvZIelHSQ5JmSFom6SlJbZJ+Iqkmta1N821p+dKi7dyZ6nsl3VBUX5tqbZI2ldNXMzMrTclBIWkR8O+Aloi4GqgE1gPfBe6JiCuAbuD2tMrtQHeq35PaIWllWu+jwFrg+5IqJVUC9wI3AiuBW1NbMzObQOWeeqoC6iRVATOBQ8CngUfS8q3AzWl6XZonLV+t7BajdcC2iDgVEa8BbcDH06MtIvZHRB+wLbU1M7MJVHJQREQH8JfAG2QBcQx4BjgaEQOpWTuwKE0vAg6mdQdS+7nF9RHrjFU/i6SNkloltXZ2dpY6JDMzG0U5p56ayP6Hvwz4AFBPdupowkXE/RHREhEtzc3Nk9EFM7Npq5xTT58BXouIzojoB34KfBJoTKeiABYDHWm6A1gCkJbPBo4U10esM1bdzMwmUDlB8QawStLMdK1hNfAS8ARwS2qzAXg0TW9P86Tlj0dEpPr6dFfUMmAF8CvgaWBFuouqhuyC9/Yy+mtmZiWoOneT0UXEU5IeAX4NDADPAvcD/wvYJunbqfZAWuUB4EeS2oAusjd+ImKPpIfJQmYAuCMiBgEkfQXYSXZH1ZaI2FNqf83MrDQlBwVARNwF3DWivJ/sjqWRbXuBz4+xnbuBu0ep7wB2lNNHMzMrj38z28zMcjkozMwsl4PCzMxyOSjMzCyXg8LMzHI5KMzMLJeDwszMcjkozMwsl4PCzMxyOSjMzCyXg8LMzHI5KMYQk90BM7MpwkExgia7A2ZmU4yDwszMcjkozMwsl4PCzMxyOSjMzCxXWUEhqVHSI5JekfSypE9ImiNpl6R96WtTaitJmyW1SXpe0rVF29mQ2u+TtKGofp2kF9I6m9Nnc19QrQe6L/RTmJldVMo9ovge8L8j4irgXwAvA5uA3RGxAtid5gFuBFakx0bgPgBJc8g+TvV6so9QvWsoXFKbLxWtt7bM/pqZ2ftUclBImg38HvAAQET0RcRRYB2wNTXbCtycptcBD0bmSaBR0kLgBmBXRHRFRDewC1ibljVExJMREcCDRdsyM7MJUs4RxTKgE/h7Sc9K+oGkemB+RBxKbd4C5qfpRcDBovXbUy2v3j5K/SySNkpqldTa2dlZxpDMzGykcoKiCrgWuC8irgFOcPo0EwDpSOCC/5JzRNwfES0R0dLc3Hyhn87M7JJSTlC0A+0R8VSaf4QsON5Op41IXw+n5R3AkqL1F6daXn3xKHUzM5tAJQdFRLwFHJR0ZSqtBl4CtgNDdy5tAB5N09uB29LdT6uAY+kU1U5gjaSmdBF7DbAzLTsuaVW62+m2om2ZmdkEqSpz/X8L/FhSDbAf+CJZ+Dws6XbgAPCF1HYHcBPQBpxMbYmILknfAp5O7b4ZEV1p+svAD4E64LH0MDOzCVRWUETEc0DLKItWj9I2gDvG2M4WYMso9Vbg6nL6aGZm5fFvZpuZWS4HhZmZ5XJQmJlZLgeFmZnlclCYmVkuB4WZmeVyUJiZWS4HhZmZ5XJQmJlZLgeFmZnlclCMIS74H0c3M7s4OCjMzCyXg8LMzHI5KMzMLJeDwszMcjkozMwsl4PCzMxylR0UkiolPSvpZ2l+maSnJLVJ+kn6mFQk1ab5trR8adE27kz1vZJuKKqvTbU2SZvK7auZmb1/43FE8VXg5aL57wL3RMQVQDdwe6rfDnSn+j2pHZJWAuuBjwJrge+n8KkE7gVuBFYCt6a2ZmY2gcoKCkmLgX8F/CDNC/g08EhqshW4OU2vS/Ok5atT+3XAtog4FRGvAW3Ax9OjLSL2R0QfsC21NTOzCVTuEcVfA18DCml+LnA0IgbSfDuwKE0vAg4CpOXHUvvh+oh1xqqfRdJGSa2SWjs7O8sckpmZFSs5KCR9FjgcEc+MY39KEhH3R0RLRLQ0NzdPdnfMzKaVqjLW/STwOUk3ATOABuB7QKOkqnTUsBjoSO07gCVAu6QqYDZwpKg+pHidsepmZjZBSj6iiIg7I2JxRCwluxj9eET8AfAEcEtqtgF4NE1vT/Ok5Y9HRKT6+nRX1DJgBfAr4GlgRbqLqiY9x/ZS+2tmZqUp54hiLF8Htkn6NvAs8ECqPwD8SFIb0EX2xk9E7JH0MPASMADcERGDAJK+AuwEKoEtEbHnAvTXzMxyjEtQRMQvgF+k6f1kdyyNbNMLfH6M9e8G7h6lvgPYMR59NDOz0vg3s83MLJeDwszMcjkozMwsl4PCzMxyOSjMzCyXg8LMzHI5KMzMLJeDwszMcjkoxpD9dREzM3NQmJlZLgeFmZnlclCYmVkuB4WZmeVyUJiZWS4HhZmZ5XJQmJlZLgeFmZnlKjkoJC2R9ISklyTtkfTVVJ8jaZekfelrU6pL0mZJbZKel3Rt0bY2pPb7JG0oql8n6YW0zmZJKmewZmb2/pVzRDEA/HlErARWAXdIWglsAnZHxApgd5oHuBFYkR4bgfsgCxbgLuB6so9QvWsoXFKbLxWtt7aM/pqZWQlKDoqIOBQRv07T7wIvA4uAdcDW1GwrcHOaXgc8GJkngUZJC4EbgF0R0RUR3cAuYG1a1hART0b29zQeLNqWmZlNkHG5RiFpKXAN8BQwPyIOpUVvAfPT9CLgYNFq7amWV28fpT7a82+U1CqptbOzs6yxmJnZmcoOCkmzgH8C/jQijhcvS0cCF/yv60XE/RHREhEtzc3NF/rpzMwuKWUFhaRqspD4cUT8NJXfTqeNSF8Pp3oHsKRo9cWplldfPErdzMwmUDl3PQl4AHg5Iv6qaNF2YOjOpQ3Ao0X129LdT6uAY+kU1U5gjaSmdBF7DbAzLTsuaVV6rtuKtmVmZhOkqox1Pwn8IfCCpOdS7S+A7wAPS7odOAB8IS3bAdwEtAEngS8CRESXpG8BT6d234yIrjT9ZeCHQB3wWHqYmdkEKjkoIuL/AmP9XsPqUdoHcMcY29oCbBml3gpcXWofzcysfP7NbDMzy+WgMDOzXA4KMzPL5aAwM7NcDgozM8vloDAzs1wOCjMzy+WgGMMF/wNVZmYXCQeFmZnlclCYmVkuB4WZmeVyUJiZWS4HhZmZ5XJQmJlZLgfFGArhG2TNzMBBMab/+vPfTnYXzMymBAfFGJ450D3ZXTAzmxKmfFBIWitpr6Q2SZsmuz9mZpeaKR0UkiqBe4EbgZXArZJWTmQfBgtT+1rFwGCBvoHC+1pnsBDEJXQNJuLSGu9oLobxXwx9vFSV/JnZE+TjQFtE7AeQtA1YB7w03k+0efc+Hn2u44zaVf/hMXr7z34TvuLyWWfVRn6THzrWS0//IALmN8xgRnUlFcr+hlQEvPbOCQCWzatHQHt3D32DBRY11tFxtIfFTXVUV1Yg4GTfIDNrK6nU2R9Rvu/wewDMm1XL7Lqq4b9RNdQy0j9Kz10oBK8fOQnA7zTXD2+nkNoMtR3p1c4Tw9M1lRX0DRZYPi9bv79QoL27h4UNM6itrkSCrhN9HD3Zz4KGGdRWV9A3UODQsV4AFjTMQILKCtHe3TO83eWpP719g7yZ2i6fV4+Uhduxnn7m1NecHleaCLKbDw6kcS2dOxOACgnpdN+XN2evdSGgQiCJUwODHOw63Ye59TUcOdE3vJ3uk/3MrqumQtA3UKDrZN/w98TyefVUVJz5YrWl/TE0lo7uHhrqqmmYUdqPmkbbGTkKEezvPEF1pVjUWDe8rwEuq62iqb6GqgpxaqBA57un6BssUFNZweKmOoJsnxQiOPJeH8d6+gFY1FhHbXXF8Is+UAj6BgrU11ZSCHi3d4BZtZWcGijQ2z9IVWUFM2sqqa48+/+hEcGrnSe4bEYV82bV0j9YoLJCw/uuvqaSGdWVw/sAsp+RUh3v6efIiT5m1lTSN1BgoBDMrqumb6BAT//gcLs59TXMrqtGguM9A0DwzntZHySYXVdNY101kqgs2ucDg9l2evsLzK2vQYI3j/ayYPYM3u0d4J33TgHZz5okIrLv41MDBebNqh3e1pH3TvFu7wAfnDuT4z39w889ZOHsGcysqSTIfrbf6DrJ5ZdlP1uQ/Vyf7Btk863XsGr53JJfr7FM9aBYBBwsmm8Hrh/ZSNJGYCPABz/4wZKeaH5DLVctaOCNrpP0DwZz62uoqhS9/aeQsh+W9u4eFjXW8eH5sxCj/AAXlWZUV7LnzeME2ZvGrNoqqioqUHqDmlVbxQsdx1j5gQYEvPNe9kP7sSWNdBztYW59DUvmZG94zxzoZs7MGi5vqD3rKdu7e+jpH6SupoKrFjScmRA63a1I8xUSrx85ycqFDSxrrh/9rx/mBMW/XNpE32Dwm4NH+UjquyQOdvXwobn1zJ2VvZGf7Bvk8VcO87EljdRWVzBYCH72/CEAPrakkRnVFQwGw0Exb1YNH1nYMPxDMBQUH1l4ekyvdZ5gyZw6qtIb0FA3h95MD6RxrZg/iwjoHyxQIfFq5wmuuHwWVy64DAIqKkQhHSkOFuKMoLjuQ038/KW3uX7ZHN463svcWTU0zaxhUWMW3Md7+3nu4FE63z3F/IYZw8E1ZOiNeuXCBgI4drKfmsoKrlrYMMoLfQ4l/gd7f+cJls+bxfLm+uGgqKmqYFFTHR+efxmDEVRI/M/fvAlA32CBD8+/jKpKMfT/nc53T/Gr17uA7GfjA411w13qGyiw66W3uemfLUASz7cf5YrLZ6XgLXDkvVO8ffwU1y+bPWr/Xu08wbu9A3zqysuprhADheDNoz3MqKpkUVMdr3a+N9x2xeWzsu+BEh3v7ecXezupTM8DWRj29A8yt76GhY0zeLHjONcsaaS+torBQnC0p4/X3zkdsBFZP4719PPh+ZdRiDjj5//p17s41tPP714xDwQLZs/g7eOnuHLBLN5py4LiqgWnx/D28V5aD3RzxeWz+MDs7HVt7e1noBCsXNjAqfT6DrnuQ010dPec/h5K4VyIGH5tKiXqqitpnFld8muVR1P5cE/SLcDaiPiTNP+HwPUR8ZWx1mlpaYnW1taJ6qKZ2bQg6ZmIaBlt2ZS+RgF0AEuK5henmpmZTZCpHhRPAyskLZNUA6wHtk9yn8zMLilT+hpFRAxI+gqwE6gEtkTEnknulpnZJWVKBwVAROwAdkx2P8zMLlVT/dSTmZlNMgeFmZnlclCYmVkuB4WZmeWa0r9wVwpJncCBElefB7wzjt25GHjMlwaP+dJQzpg/FBHNoy2YdkFRDkmtY/1m4nTlMV8aPOZLw4Uas089mZlZLgeFmZnlclCc6f7J7sAk8JgvDR7zpeGCjNnXKMzMLJePKMzMLJeDwszMcjkoEklrJe2V1CZp02T3p1SSlkh6QtJLkvZI+mqqz5G0S9K+9LUp1SVpcxr385KuLdrWhtR+n6QNkzWm8yWpUtKzkn6W5pdJeiqN7SfpT9UjqTbNt6XlS4u2cWeq75V0w+SM5PxIapT0iKRXJL0s6RPTfT9L+rP0ff2ipIckzZhu+1nSFkmHJb1YVBu3/SrpOkkvpHU2S+fxebtDHzx/KT/I/oT5q8ByoAb4DbBysvtV4lgWAtem6cuA3wIrgf8MbEr1TcB30/RNwGNknyy6Cngq1ecA+9PXpjTdNNnjO8fY/z3wD8DP0vzDwPo0/bfAv0nTXwb+Nk2vB36SplemfV8LLEvfE5WTPa6c8W4F/iRN1wCN03k/k3008mtAXdH+/aPptp+B3wOuBV4sqo3bfgV+ldoqrXvjOfs02S/KVHgAnwB2Fs3fCdw52f0ap7E9Cvw+sBdYmGoLgb1p+u+AW4va703LbwX+rqh+Rrup9iD79MPdwKeBn6UfgneAqpH7mOzzTT6RpqtSO43c78XtptoDmJ3eNDWiPm33cwqKg+nNryrt5xum434Glo4IinHZr2nZK0X1M9qN9fCpp8zQN+CQ9lS7qKVD7WuAp4D5EXEoLXoLmJ+mxxr7xfaa/DXwNaCQ5ucCRyNiIM0X9394bGn5sdT+YhrzMqAT+Pt0uu0HkuqZxvs5IjqAvwTeAA6R7bdnmN77ech47ddFaXpkPZeDYpqSNAv4J+BPI+J48bLI/isxbe6LlvRZ4HBEPDPZfZlAVWSnJ+6LiGuAE2SnJIZNw/3cBKwjC8kPAPXA2knt1CSYjP3qoMh0AEuK5hen2kVJUjVZSPw4In6aym9LWpiWLwQOp/pYY7+YXpNPAp+T9Dqwjez00/eARklDn+JY3P/hsaXls4EjXFxjbgfaI+KpNP8IWXBM5/38GeC1iOiMiH7gp2T7fjrv5yHjtV870vTIei4HReZpYEW6e6KG7MLX9knuU0nSHQwPAC9HxF8VLdoODN35sIHs2sVQ/bZ098Qq4Fg6xN0JrJHUlP4ntybVppyIuDMiFkfEUrJ993hE/AHwBHBLajZyzEOvxS2pfaT6+nS3zDJgBdmFvyknIt4CDkq6MpVWAy8xjfcz2SmnVZJmpu/zoTFP2/1cZFz2a1p2XNKq9BreVrStsU32RZup8iC7e+C3ZHdAfGOy+1PGOH6X7LD0eeC59LiJ7NzsbmAf8H+AOam9gHvTuF8AWoq29cdAW3p8cbLHdp7j/xSn73paTvYG0Ab8I1Cb6jPSfFtavrxo/W+k12Iv53E3yCSP9WNAa9rX/4Ps7pZpvZ+B/wS8ArwI/IjszqVptZ+Bh8iuwfSTHTnePp77FWhJr9+rwN8w4oaI0R7+Ex5mZpbLp57MzCyXg8LMzHI5KMzMLJeDwszMcjkozMwsl4PCzMxyOSjMzCzX/wfjiuCHCiJzlAAAAABJRU5ErkJggg==\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..d588f9afc
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,577 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "488431336543f71f14d4aaf0399e3381",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:05:04+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# পিটার এবং নেকড়ে: রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং প্রাইমার\n",
+    "\n",
+    "এই টিউটোরিয়ালে, আমরা পথ খোঁজার সমস্যায় রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং প্রয়োগ করতে শিখব। এই সেটিংটি রাশিয়ান সুরকার [সের্গেই প্রোকোফিয়েভ](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev) এর [পিটার এবং নেকড়ে](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) সঙ্গীতধর্মী রূপকথা দ্বারা অনুপ্রাণিত। এটি একটি গল্প যেখানে তরুণ পথিক পিটার সাহসের সাথে তার বাড়ি থেকে বেরিয়ে বনের ফাঁকা জায়গায় নেকড়েকে তাড়ানোর জন্য যায়। আমরা এমন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ দেব যা পিটারকে আশেপাশের এলাকা অন্বেষণ করতে এবং একটি সর্বোত্তম নেভিগেশন মানচিত্র তৈরি করতে সাহায্য করবে।\n",
+    "\n",
+    "প্রথমে, চলুন কিছু দরকারী লাইব্রেরি ইমপোর্ট করি:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর ওভারভিউ\n",
+    "\n",
+    "**রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং** (RL) একটি শেখার পদ্ধতি যা আমাদেরকে একটি **এজেন্ট**-এর **পরিবেশ**-এ **অনুকূল আচরণ** শেখার সুযোগ দেয়, যেখানে আমরা অনেক পরীক্ষা-নিরীক্ষা চালাই। এই পরিবেশে একটি এজেন্টের অবশ্যই একটি **লক্ষ্য** থাকতে হবে, যা একটি **রিওয়ার্ড ফাংশন** দ্বারা সংজ্ঞায়িত।\n",
+    "\n",
+    "## পরিবেশ\n",
+    "\n",
+    "সহজতার জন্য, চলুন পিটারের জগৎকে `width` x `height` আকারের একটি বর্গাকার বোর্ড হিসেবে কল্পনা করি। এই বোর্ডের প্রতিটি সেল হতে পারে:\n",
+    "* **মাটি**, যেখানে পিটার এবং অন্যান্য প্রাণীরা হাঁটতে পারে\n",
+    "* **পানি**, যেখানে আপনি স্পষ্টতই হাঁটতে পারবেন না\n",
+    "* **গাছ** বা **ঘাস** - এমন একটি জায়গা যেখানে আপনি কিছুক্ষণ বিশ্রাম নিতে পারেন\n",
+    "* **আপেল**, যা এমন কিছু যা পিটার খুঁজে পেলে খুশি হবে এবং নিজেকে খাওয়াতে পারবে\n",
+    "* **নেকড়ে**, যা বিপজ্জনক এবং এড়িয়ে চলা উচিত\n",
+    "\n",
+    "পরিবেশের সাথে কাজ করার জন্য, আমরা `Board` নামে একটি ক্লাস সংজ্ঞায়িত করব। এই নোটবুকটি খুব বেশি জটিল না করার জন্য, বোর্ডের সাথে কাজ করার সমস্ত কোড আমরা একটি আলাদা `rlboard` মডিউলে সরিয়ে রেখেছি, যা আমরা এখন ইমপোর্ট করব। আপনি এই মডিউলের ভিতরে তাকিয়ে বাস্তবায়নের অভ্যন্তরীণ বিষয়গুলি সম্পর্কে আরও বিশদ জানতে পারেন।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from rlboard import *"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "এখন চলুন একটি র্যান্ডম বোর্ড তৈরি করি এবং দেখি এটি কেমন দেখায়:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#pa5c3528530)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image7eb26753ab\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m68b070af30\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m7328ea8c2e\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pa5c3528530\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "width, height = 8,8\n",
+    "m = Board(width,height)\n",
+    "m.randomize(seed=13)\n",
+    "m.plot()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## কার্যক্রম এবং নীতি\n",
+    "\n",
+    "আমাদের উদাহরণে, পিটারের লক্ষ্য হবে একটি আপেল খুঁজে বের করা, একইসাথে নেকড়ে এবং অন্যান্য বাধা এড়িয়ে চলা। এটি করতে, সে মূলত হাঁটতে পারে যতক্ষণ না সে একটি আপেল খুঁজে পায়। তাই, যেকোনো অবস্থানে সে নিচের চারটি কার্যক্রমের মধ্যে একটি বেছে নিতে পারে: উপরে, নিচে, বামে এবং ডানে। আমরা এই কার্যক্রমগুলোকে একটি ডিকশনারি হিসেবে সংজ্ঞায়িত করব এবং সেগুলোকে সংশ্লিষ্ট কোঅর্ডিনেট পরিবর্তনের জোড়ার সাথে মানচিত্রে সংযুক্ত করব। উদাহরণস্বরূপ, ডানে (`R`) চলা একটি জোড়া `(1,0)` এর সাথে সম্পর্কিত হবে।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "actions = { \"U\" : (0,-1), \"D\" : (0,1), \"L\" : (-1,0), \"R\" : (1,0) }\n",
+    "action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "আমাদের এজেন্ট (পিটার)-এর কৌশল একটি তথাকথিত **নীতি** দ্বারা সংজ্ঞায়িত হয়। চলুন সবচেয়ে সহজ নীতি, যাকে **র্যান্ডম ওয়াক** বলা হয়, তা বিবেচনা করি।\n",
+    "\n",
+    "## র্যান্ডম ওয়াক\n",
+    "\n",
+    "প্রথমে চলুন একটি র্যান্ডম ওয়াক কৌশল বাস্তবায়ন করে আমাদের সমস্যার সমাধান করি।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "18"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def random_policy(m):\n",
+    "    return random.choice(list(actions))\n",
+    "\n",
+    "def walk(m,policy,start_position=None):\n",
+    "    n = 0 # number of steps\n",
+    "    # set initial position\n",
+    "    if start_position:\n",
+    "        m.human = start_position \n",
+    "    else:\n",
+    "        m.random_start()\n",
+    "    while True:\n",
+    "        if m.at() == Board.Cell.apple:\n",
+    "            return n # success!\n",
+    "        if m.at() in [Board.Cell.wolf, Board.Cell.water]:\n",
+    "            return -1 # eaten by wolf or drowned\n",
+    "        while True:\n",
+    "            a = actions[policy(m)]\n",
+    "            new_pos = m.move_pos(m.human,a)\n",
+    "            if m.is_valid(new_pos) and m.at(new_pos)!=Board.Cell.water:\n",
+    "                m.move(a) # do the actual move\n",
+    "                break\n",
+    "        n+=1\n",
+    "\n",
+    "walk(m,random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "চলুন র‍্যান্ডম ওয়াক পরীক্ষা কয়েকবার চালাই এবং গড়ে কতগুলো ধাপ নেওয়া হয়েছে তা দেখি:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 32.87096774193548, eaten by wolf: 7 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def print_statistics(policy):\n",
+    "    s,w,n = 0,0,0\n",
+    "    for _ in range(100):\n",
+    "        z = walk(m,policy)\n",
+    "        if z<0:\n",
+    "            w+=1\n",
+    "        else:\n",
+    "            s += z\n",
+    "            n += 1\n",
+    "    print(f\"Average path length = {s/n}, eaten by wolf: {w} times\")\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## পুরস্কার ফাংশন\n",
+    "\n",
+    "আমাদের নীতিকে আরও বুদ্ধিমান করতে, আমাদের বুঝতে হবে কোন পদক্ষেপগুলি অন্যগুলোর তুলনায় \"ভালো\"।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "move_reward = -0.1\n",
+    "goal_reward = 10\n",
+    "end_reward = -10\n",
+    "\n",
+    "def reward(m,pos=None):\n",
+    "    pos = pos or m.human\n",
+    "    if not m.is_valid(pos):\n",
+    "        return end_reward\n",
+    "    x = m.at(pos)\n",
+    "    if x==Board.Cell.water or x == Board.Cell.wolf:\n",
+    "        return end_reward\n",
+    "    if x==Board.Cell.apple:\n",
+    "        return goal_reward\n",
+    "    return move_reward"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## কিউ-লার্নিং\n",
+    "\n",
+    "একটি কিউ-টেবিল বা বহু-মাত্রিক অ্যারে তৈরি করুন। যেহেতু আমাদের বোর্ডের মাত্রা `width` x `height`, আমরা কিউ-টেবিলকে একটি numpy অ্যারে দিয়ে উপস্থাপন করতে পারি যার আকৃতি হবে `width` x `height` x `len(actions)`।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Q-টেবিলটি বোর্ডে টেবিলটি চিত্রিত করার জন্য প্লট ফাংশনে পাস করুন:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p267d475764)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image00b8757863\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4a30fd26ed\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m28a95af906\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p267d475764\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## কিউ-লার্নিং এর মূল বিষয়: বেলম্যান সমীকরণ এবং শেখার অ্যালগরিদম\n",
+    "\n",
+    "আমাদের শেখার অ্যালগরিদমের জন্য একটি ছদ্ম-কোড লিখুন:\n",
+    "\n",
+    "* সমস্ত অবস্থান এবং ক্রিয়ার জন্য সমান সংখ্যায় Q-টেবিল Q আরম্ভ করুন\n",
+    "* শেখার হার সেট করুন $\\alpha\\leftarrow 1$\n",
+    "* বহুবার সিমুলেশন পুনরাবৃত্তি করুন\n",
+    "   1. যেকোনো র্যান্ডম অবস্থান থেকে শুরু করুন\n",
+    "   1. পুনরাবৃত্তি করুন\n",
+    "        1. অবস্থান $s$ এ একটি ক্রিয়া $a$ নির্বাচন করুন\n",
+    "        2. ক্রিয়া সম্পাদন করে নতুন অবস্থান $s'$ এ যান\n",
+    "        3. যদি আমরা খেলার শেষ অবস্থার সম্মুখীন হই, অথবা মোট পুরস্কার খুব কম হয় - সিমুলেশন থেকে বেরিয়ে আসুন  \n",
+    "        4. নতুন অবস্থানে পুরস্কার $r$ গণনা করুন\n",
+    "        5. বেলম্যান সমীকরণ অনুযায়ী Q-ফাংশন আপডেট করুন: $Q(s,a)\\leftarrow (1-\\alpha)Q(s,a)+\\alpha(r+\\gamma\\max_{a'}Q(s',a'))$\n",
+    "        6. $s\\leftarrow s'$\n",
+    "        7. মোট পুরস্কার আপডেট করুন এবং $\\alpha$ কমান।\n",
+    "\n",
+    "## শোষণ বনাম অনুসন্ধান\n",
+    "\n",
+    "সেরা পদ্ধতি হলো শোষণ এবং অনুসন্ধানের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা। যখন আমরা আমাদের পরিবেশ সম্পর্কে আরও শিখি, তখন আমরা আরও বেশি সম্ভাবনা নিয়ে সর্বোত্তম পথ অনুসরণ করব, তবে মাঝে মাঝে অনাবিষ্কৃত পথ বেছে নেওয়া উচিত।\n",
+    "\n",
+    "## পাইথন বাস্তবায়ন\n",
+    "\n",
+    "এখন আমরা শেখার অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করতে প্রস্তুত। তার আগে, আমাদের এমন একটি ফাংশন প্রয়োজন যা Q-টেবিলের যেকোনো সংখ্যা সংশ্লিষ্ট ক্রিয়ার জন্য সম্ভাবনার ভেক্টরে রূপান্তর করবে:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "আমরা মূল ভেক্টরে একটি ছোট পরিমাণ `eps` যোগ করি যাতে প্রাথমিক ক্ষেত্রে, যখন ভেক্টরের সমস্ত উপাদান অভিন্ন হয়, তখন 0 দিয়ে ভাগ করার সমস্যা এড়ানো যায়।\n",
+    "\n",
+    "আমরা যে প্রকৃত শিক্ষণ অ্যালগরিদমটি চালাব তা ৫০০০টি পরীক্ষার জন্য, যাকে **epochs** ও বলা হয়:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "for epoch in range(10000):\n",
+    "    clear_output(wait=True)\n",
+    "    print(f\"Epoch = {epoch}\",end='')\n",
+    "\n",
+    "    # Pick initial point\n",
+    "    m.random_start()\n",
+    "    \n",
+    "    # Start travelling\n",
+    "    n=0\n",
+    "    cum_reward = 0\n",
+    "    while True:\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        dpos = actions[a]\n",
+    "        m.move(dpos,check_correctness=False) # we allow player to move outside the board, which terminates episode\n",
+    "        r = reward(m)\n",
+    "        cum_reward += r\n",
+    "        if r==end_reward or cum_reward < -1000:\n",
+    "            print(f\" {n} steps\",end='\\r')\n",
+    "            lpath.append(n)\n",
+    "            break\n",
+    "        alpha = np.exp(-n / 3000)\n",
+    "        gamma = 0.5\n",
+    "        ai = action_idx[a]\n",
+    "        Q[x,y,ai] = (1 - alpha) * Q[x,y,ai] + alpha * (r + gamma * Q[x+dpos[0], y+dpos[1]].max())\n",
+    "        n+=1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "এই অ্যালগরিদমটি কার্যকর করার পরে, Q-টেবিলটি এমন মানগুলির সাথে আপডেট হওয়া উচিত যা প্রতিটি ধাপে বিভিন্ন ক্রিয়ার আকর্ষণীয়তা সংজ্ঞায়িত করে। এখানে টেবিলটি চিত্রিত করুন:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p31952a86ca)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image3fd90cd4cb\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m32673975ec\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m019fd15495\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p31952a86ca\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAW4AAAFpCAYAAAC8p8I3AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nOzdeXwURd7H8U/NmUzug4Rb7kMRQW4RFRFFlwVdXFRUdlFRQTxQ8FgUFVRQ1xMeZBE8F0VXF1R0PUCUS+VQhKDcoCQkQO7MPdNdzx+ZzMJKAMlMepLUm1deyXSa7u8M5Jea6qpqIaVEURRFqTtMRgdQFEVRfh9VuBVFUeoYVbgVRVHqGFW4FUVR6hhVuBVFUeoYVbgVRVHqmKgVbiHEECHEdiHELiHE/dE6j6IoSkMjojGOWwhhBnYAg4FcYD1wjZTyp4ifTFEUpYGJVou7N7BLSrlHSukHFgHDo3QuRVGUBiVahbsZsP+Ix7mhbYqiKEoNWYw6sRDiZuBmAKvV2qNr165GRTkhn89HRUUFmZmZRkepVmlpKVarlYSEBKOjVCs/P5+srCzMZrPRUar166+/0rJlS6NjVCsYDHL48GGaNGlidJRqOZ1OgsEgqampRkep1uHDh0lOTsZutxsdpVpbt27F4/GIY35TShnxD6Af8NkRjx8AHqhu/6ysLBnLdu7cKefNm2d0jONavHixXLt2rdExjmv69OmyuLjY6BjV0nVdTpgwwegYx1VUVCQff/xxo2Mc1+rVq+WSJUuMjnFcc+fOlTt37jQ6xnGF6uIxa2a0ukrWA+2FEK2FEDbgauDDKJ1LURSlQYlKV4mUMiiEmAB8BpiBV6SUW6NxLkVRlIYman3cUspPgE+idXxFUZSGSs2cVJQo0HWd9evX8/rrr6PretW1HkWJCFW4FSUKunbtyrx58yguLqZJkyZUVFQYHekomqZx4MABo2Mop8iw4YCKUl99/fXXDB48mMmTJ1NYWIjP5+PTTz9l5MiRRkcDKvPt2rWLnJwcunfvzsUXX0zjxo2NjqX8DnWuxb1nzx7effddo2MoSrWCwSAWi4WcnBw++OADrFYrgUDA6Fhhs2fPxul0cvfdd/POO++wfft2oyMpv1OdanEPGzaMuLg4+vTpw5lnnsmKFStielKM0jANGjSICRMmsGTJElwuF4FAgN27dxsdC4BFixYxePBgrrjiCqZMmcK8efOYPHkyPXv2jOnJW0eSUuL1elm4cCGtWrWif//+xMfHGx2rVtWZFveePXuIi4tj7ty5jBgxgksuuYScnByjYynKMeXk5DBr1ixuueUW8vPzSUpKMjoSACNHjmTZsmUsX74cv9/P1KlTGTt2LA6Hw+hoJ83j8dC8eXN8Ph+fffYZnTt3NjpSraszhXvjxo307t2b8vJyXn31VRo3bsyqVavU1XolJpnNZkwmEyaTCYvFghDHnrlc20wmE0OHDuX777/HarWyfft2WrZsGTP5Tsbbb7/No48+Sq9evbj11lu58cYbWbx4sdGxalWd6Sr585//zJlnnklBQQFNmjRh0qRJ5Ofn16n/cErD0q1bN9asWcOWLVs488wzjY4TNnr0aPx+P0888QSnnXYabdu2NTrS79K8eXNeeuklCgoKmDBhAnl5eVx88cVGx6pVdabFDbBixQqGDh2Ky+WioKCAW2+9ldLSUqNjKcoxZWVloes6hYWFRkf5DZvNxvnnn4+UEr/fb3Sc32XAgAF8+umnBINBpk6dyjfffEOfPn2MjlWr6lThzszM5IILLuChhx4iOzub1157jYceeohdu3YZHU1R6pyBAwfi8/n45ptvjI7yu/Xq1YtevXpx0003sWnTJqPj1Lo6VbirVHWPpKamcuedd/Lmm2+yb98+Y0MpilIr5syZw6233sqIESPo3bt3g+wurZOF+0jt2rVjzJgxTJ06FbfbbXQc5RQsXbqUAQMGcPHFFxMIBNA0DU3T1IXnWmAymerUlPwZM2bQoUMHRo0aZXQUQ9X5wg3QqlUr5s6dy+jRo8nPz4/qufbu3RvT/8mDwSD79+8/8Y4xZMiQIXz22We89dZb9OvXj169etG7d282bNjAtm3b2LZtGx6Px+iY9dKDDz7IjBkzcDqdRkc5obKyMg4cOECXLl0aZCv7SHVmVMmJOBwOZs2axaxZsxgzZgzt27eP+DmWL1/OBx98QNeuXenVqxdnnXVWxM9RU2+99RabN2+mU6dODB06tE5MZbZYLFgsFhwOBxs2bAAqJ1lMnDgxXFDOPPPM8ASRgQMH1rmRELHKZrPF1KzO6pSVlTFnzhxGjhxJmzZtDMuxZcsWkpKSaNWq1Unt/9lnn7F//35atWrFRRddFLEc9aZwAzRp0oQxY8awYMECJk6cSHZ2dkSPbzKZeOSRR3jsscc4fPhwjQq3x+Nh3LhxEWm9t23blqpbv6WmpnLXXXdxyy230KlTpxoV7p9++oknn3yyxvmgslX9ewgheP7558OPly5dSlFREQD/+Mc/OHjwIABXXHEFl19+eUQyKrHr4MGDbNu2jQceeMCQ8wcCAW655RaaNm2K1+vF6/Uya9aso1r+q1atYv78+Uf9vbPOOouMjIyI366vXhVugPbt2zNx4kTGjRvHm2++GdFpvAMHDuTiiy9m9+7deDyeGq2ZEh8fz2uvvRaRt3xxcXFs3LgRqBwqdeGFF3LgwAFuuOGGGj3/Ll26MHXq1BrnA0hLS6vRtO+hQ4eGvy4oKAivtvevf/2LRx99FICLLroonNdsNh93NmBVK9NqtZ5yppNR9Uu0Z8+eMTN78n+98cYbXHPNNSxdutToKMek6zp33nknr732mmEZKioq2LFjB4899hgul4sBAwawbNmyo6baDxw4kAcffPCov9e0adOoLCVQ7wo3QHZ2Nm+++SYTJkxg6tSptG7dOiLH/emnn3j//feZM2cOmqZx//331+h4QoiI9dVVFe49e/bwxRdfcMcddzBu3Dj69+9fo+OaTLF3GaRx48bhdxIPPPBA+N9h+fLl/PGPfwQqf2BuvfVWoLI49+3bFyEEUkrWrl3Lhg0b0HWdXr160b9//6j1mWZkZFBSUoKu61E5fiQ0a9aMvLw8o2NUa/PmzWRnZ0f8HfTvcd999/H888+zevVq5syZg9PpZPTo0cycOfOo/Wrr56VeFm6AhIQEpk6dyuuvv871118fkT7RTZs28f777+P1ern44otjsqgtW7YMn89H69atadmyZUxmjKQjf/kNHjyYwYMHA5CXl8ecOXPC+3z55ZdAZd/57NmzmT17NmazmVGjRrF3796YvvN8Q7ZixQpWrFjBP/7xD0NzzJo1i06dOjF//nwmTJjAvffey5NPPmnYRdJ6W7gBWrduzfXXX8/TTz/Nk08+SUpKSo2ON2rUKFavXh3VFlpNTZw4kc2bN9OzZ0+joxiqWbNmPP744wD4/X6WL18OwL333ktFRQULFiwIv/2+9957eeaZZ4yMayghBFOmTOHvf/87kyZNMjpOmJSSzz//nEsvvRS73W5oFqvVyty5c1m3bh3Jycm8/PLLhuap14UbKi/cPfXUU4wePZoFCxaQkZFRo+Ode+65EUoWHTabrcEX7f9ls9m49NJLAejbty/9+/fnxRdfJCkpiT//+c988MEHBic0lhCCbt268eGHHxodJUzTND766COaNm1Kv379jI6D2WxmyJAhnH/++ZhMJsN/kdT7wg2QnJzMK6+8wvTp0xk/fnxUhgoqdUNKSgrdu3dn3rx5CCFo0aIFqampRsdS/kdJSQnz5s3jk09i637jsbLud4Mo3ADp6encdtttvPHGG9x00020bNnS6EiKAUwmEwsXLuSnn35CSskZZ5xhdKSYkJmZSceOHfnmm29iooU7e/ZsbrnlFqNjxKz6feXqf7Rr146xY8dy//33q+nxDdzpp59ea0XbbDajaVqtnOtUpaam0qJFi5i4OUkwGOTDDz9k2LBhRkeJWQ2qcAO0aNGCBQsWMGbMGHJzc42OozQAS5cu5ZJLLjE6Rp3x4IMP8tFHH8XsAIBY0OAKN1T2Uz377LOsXr3a6ChKA2CxWOrEtPKOHTty6NAhiouLDc0xc+ZMmjVrZmiGWNcgCzdUDhe7+uqrjY6hKDGjT58+7Nu3j4KCAqOjKCfQYC5OKopyYjNmzCA5OdnoGMoJqMKtKFEmhKgzt9bKzMw0OoJyEhpsV4mi1BYhhOFTtpX6RRVuRVGUOqZGXSVCiH1ABaABQSllTyFEOvAO0ArYB4yUUpbULKaiKIpSJRIt7oFSym5SyqoFMu4Hlksp2wPLQ48VRVGUCIlGV8lw4PXQ168D6vYkiqIoEVTTwi2Bz4UQG4UQN4e2ZUspq+7YWwAYt/q5oihKPVTT4YDnSinzhBBZwBdCiG1HflNKKYUQx7ypYqjQ3wyQmJjIzp07axglenJzcyktLY3pjIWFhei6HtMZXS4Xe/fupbCw0Ogo1fL7/TH9GpaXl+NyuWI6Y0FBQcz/vJSWlrJ///6I3PM1Wo5316QaFW4pZV7o8yEhxGKgN3BQCNFESpkvhGgCHKrm784D5gFkZGTIr776qiZRoqq0tJTc3FxiOePu3btxOBzhG+rGosLCQtauXWv4WsbH43Q6Y/rf2ev18s3hb/jgq9hdQ9yR72CQZ1BM364tLy+PjRs3smvXLqOjVOu4r5+U8pQ+gAQg6Yiv1wJDgKeB+0Pb7weeOtGxsrKyZCzbuXOnnDdvntExjmvx4sVy7dq1Rsc4runTp8vi4mKjY1RL13U5YcIEo2McV1FRkezxeA9JDP9pvLqxXLJkidEv1XHNnTtX7ty50+gYxxWqi8esmTXp484GVgshfgTWAR9LKT8FZgKDhRA7gYtCj5X/4XQ6ufLKK42OoShKBOzevZu777671s53yl0lUso9wFnH2F4EDKpJqIZAShnT3RqKopy8QCBAaWlprZ1PzZxUFEWpY1ThVhRFqWNU4VYURaljVOFWFEWpY+pV4c7Pz+e1114zOoaiKEpU1avCXVZWpu4jGSFOp5MxY8YYHaNeCwQCBINBo2ModZC6A45yTJqm8euvvxodo17SdZ1vv/2WVatWkZaWRrdu3ejVq5e6q3kdVtv/dvWqxZ2enk7Tpk3JyckxOoqiVMvv93PVVVdxxhlnEBcXx1VXXWV0JKWGZC2veVKvCndWVhYtW7Zk48aNRkdRlGrdd999LFy4kGAwSPv27XnhhReYNm2a0bGUOqReFW5FqQvuv/9+rr76atasWUPr1q156qmnuPPOO42OpdQhqnArSi1LS0sjEAhgs9l44oknaNOmDSkpKUbHUuoQdXFSUWrZ7Nmzef755+nYsSMpKSm0b9/e6EhKHVPvWtzDhg1j48aN7N+/3+goSh2gaVqtXVjSdZ0nn3ySDh06MGrUKHr27KmKtnJK6l3hzsrKoqysDK/Xa3QUJYaVlpaydetWRo4cSU5ODgUFBVE9n9/vZ8GCBbRq1YqhQ4eqoX/1jBoOqCi14IMPPmDcuHE8++yzTJ06leeeey6q56u6g9JVV12FyaR+7Oqb2h4OqPq4lQbj3Xff5aOPPgJgz5496LrO9OnTmTt3LvPmzWPTpk1ROa+UkhdeeIFx48ZF5fh10cyZM9m6dWv4sdVqZd68eVgskSlJK1aswGq1cu6550bkeLGmXhbu+Ph4vF4vUsqYfUvqdruJj483Oka1hBDY7XZ8Pl+t3yPS5/Ph9/tPat9XXnnlpNenGTVqFA8//DAA//73v3G5XFx33XXs3LkTt9tNhw4dTjVytXw+H+PHj2fSpEl07tw54sevq0aPHo3b7Q4/DgaD9O3bF03Tjrl/8+bNeeutt6o9nsViIT4+Hk3T6NatG0OGDMHv93P77bezcePGqL/LMZlMmM1mAoEAVqs1queCelq4X3rpJXr06MGGDRtitnBfeumlrF+/3ugY1UpKSuKee+7hiSee4NFHH43KOaSUrFq16jc3RV21ahUrVqw4qWOMHj36pCdcCSHC/x+6du3Kk08+SadOnZg/fz4jR47E4XD8vidwAsXFxbzwwgvcdtttdOrUKaLHruuaNm161GMpJevWrat2/7y8PIYPH17t9zt27MhVV12Fpmn4/X4uu+wyOnXqRHl5OT/++CPdu3ePWPZjad++Pf369WPhwoX89a9/jeq5oJ4WbiFErfc5/V6x/G4A/lvkovk6SilZsWIFgUDgqO3nn38+Dz30UNTOCzBkyBCGDBnCnDlz+OKLLzCZTBF9rh6Ph9mzZ3PBBRdw9tlnR+y49dWRv1SPpUWLFnz55ZfVfv/nn39m4cKF6LpOeXk5y5cvJy0tjZ49e7Jx48aoF+6q7LVVd+pl4VbqBpPJFO66MMr48eOjclyPx8Pq1auZOnVqVI6vHK1z58489thjBINBXn75ZTIzM/n888955plnyM/PNzpexKnL24oSYYWFhdx444289957RkdpcMxmM9u3byc9PZ2WLVuybdu2mH5ne6rqbYv7wgsv5KuvvuLCCy80OorSgOzcuZO5c+fy8ssvk5ycbHScBkcIQXp6OqNHjzY6SlTV2xb3I488olZcU2pVbm4ub7zxBrfeeiuZmZlGx1HqsXpbuBWlNkkpKSgooLy8XE1jV6Ku3naVKEpt+vnnn5k1axYLFiwwOorSAKgWt6JEwCeffMKCBQsiNvNPUY6n3v4vi4uLY+TIkSxatIirr77a6Dh1zu23386WLVs4fPgw27dvZ8GCBSQmJhodK2ZNmjTJ6AhKA1JvC/dFF11EXl4eFRUVTJkyhfXr15Oenm50rDrB5XKxceNGbr/9dr777jt27NhBcXGxKtyKEiPqZeHesmULrVu35tFHH+WLL74AYN26dQwZMsTgZHXD7NmzmTRpEq1btyYQCHDdddcxbdo05s+fb3Q0RVGop4V7z549tGvXjlatWnHRRRexf/9+fv75Z1W4T9J9991H586dmTx5Mq1bt+aqq65iw4YNRsdSFCXkhBcnhRCvCCEOCSFyjtiWLoT4QgixM/Q5LbRdCCFeFELsEkJsFkIYskjD8OHDWbhwIc8//zx5eXncfffdXH/99UZEqbNeeeUVAL7++mvmz5+vukkUJYacTIv7NWA28MYR2+4HlkspZwoh7g89vg+4FGgf+ugDvBT6XOvWrVvHpk2bWLduHbt37yYpKcmIGHVWv3796NWrF8FgkLi4OKPjKHVMfZxmHktOWLillCuFEK3+Z/Nw4ILQ168DX1FZuIcDb8jKJbK+FUKkCiGaSClrfZWXpKQkBgwYwIABA2r71PWGxWJRw9uUUxLrq3PWdaf6U5l9RDEuALJDXzcDjrxLb25oW/1bnusUrVq1in/+85/s37+fcePGcdlllx13nWFFUWKbruvceeedbNmyBYDvv/+eF154Iao3b6jxkUOt69/961UIcbMQYoMQYoPH46lpjDpB13W2bt1K27ZtyczMpF+/fqxfv77au34oihL7fD4fq1evZtCgQVx00UWsXr0an88X1XOeauE+KIRoAhD6fCi0PQ9occR+zUPbfkNKOU9K2VNK2TOWb+EVSfv27WPHjh389a9/pVevXlx++eXYbLaYvhOOoijHd8899zB37ly6detGt27dmDt3Lvfcc09Uz3mqXSUfAn8BZoY+f3DE9glCiEVUXpQsO5n+bU3TWLJkySlGib7CwkJ2794dkYw2m41Zs2YxYsQIFixYQF5eHgUFBTU+dk5ODr/88gsHDx6sccZoKSgo4NNPP43pe22Wl5fH9P9Ft9tNQn4CbZa0MTpKtZL2JZHjyonpfu49e/ZgsVjIyck58c4nMHjwYCZPnszdd98NwOTJk5k4cWKN/x8d7534CQu3EOJtKi9EZgohcoGHqSzY7wohbgR+AUaGdv8EuAzYBbiBMScT0O8XjBuXfeIdDeJw6PzlLw6ys2ue8cj+7OzsbM4555waHxPgl19+Ye7cFEpLY/d1bNfOzuWXNyIhIcHoKNWyWCwR+XeOFqfTSS97L2ZmzzQ6SrW2lWyjwlQR06+jw+HgifQncGe7T7zzyXgSxjEu/PV4an5nJb+o/obZJzOq5JpqvjXoGPtK4LaTThb+eyYKCvr93r9Wa1JSdtGkSRH9+sVuxoMHD1Jamh3Tr2Pz5svp0aMHNpuNiooK0tJTOVhygKSEFMoDh/i85A32uLdiCliwi0SEbia/4gB904Zwceur8bt9NG/UkvLychISEigpKcHhcBAIBNA0jYSEBKSUxMfHh6foV1RUkJKSEn7s8/lISUnB5/MhpSQuLg6TyRS+v+Zbb70VsX9nv99PIBCI6C+q4uJi1q9fX+OMuq7z6aefkpuby8iRIykvL+fFF19k+vTpNX5HpOs6hYWFMf3zsnnzZorOLKKsXZnRUaqVaKp+7oQa66XUKil1igIH2OPaigmdD/Pn0C7hbPy6HxvxdLD14YDvV8o8pXRK7c5pGV1JtqYxecW1JFkzuK37gzSyNcEWsGEymcJ3iDeZTGiahpQSn8+HEAJN0xBCEAgEwt8XQuD3+8NvQ4PBIDabLeLPc/ny5ezcuZODBw/So0cPLrnkEqxWa8TPc6pcLhcfffQRd999N1dccQVvv/02TZs2ZeXKlVxyySVGx1NOQC3rqtQqieSHQ98xbcMDvLThRczOZpSVBfh280+88ekS1uz4mtxf89j43Y+s3ruCX4p/IefgFuwymXiRzNubXuGzXR/i9FZgs9kQQmA2m4+6S3sgEMBqtaJpGhaLBU3TsNvtCCGwWCwEg8HKLFL+5g7zkTJ+/HhSU1O58MILueuuu3C7I/SWPEKSkpIYPnw4N954I3v27OGBBx5g06ZNdaJo+/1+5s6da3QMQ6nCrdQqkzDTM/NCmgR6sHV7MZu3HuaHzfmUH7BhdzfGtd9B3g4/W384zHc//MDWPetZ+f1XeFxB1u7+hkMVRcxd+38U+wqpqKgAKt+aezweLBYLJpPA4YjH6/VgtVrx+XzExcXhcrnCre2EhIRwEXc4HBF/jg8//DDPP/88bdq0YdeuXbz//vvcfvvtET9PTfXp04cZM2aQkZHBqFGjeOihh4yOdEIzZ85kyJAhJCUlce6557J69WqjIxlCdZUotUrXdRLMDl7844vcsHgM/8n5BN0H8TIOm7Tx/S6NP/cewY2De1HmKsXmsZHr/g/e8iIKi0vYqe0mGDAz/KU/8sXtK4DKkTpxcXF4PW5yls9k1/p/EgxqdO73F3oMnUZFRQUZGRl4vV7i4+MpLCzEbrcTDAZxu91kZGRE9Dn+7W9/o3///owfP54ff/yR119/nXfeeSei54iEtLQ0+vfvT0pKCn379o35ZSHKysrIzc3lxRdfJCEhgbKyMvbu3Uvfvn0b3Axf1eJWapXJZMJut+N1evjHiLlc1ukPWMxm2jRqQ992fenaqgu/HP6FrXk5FFUUk1+UT0LRabi2p3Bmcmc8ZYWge9HKBDe9eBNCCLxeL8XFRVQc3MruraspKffSrMswUpt2o6K8nMTERA4fPowQApfLRWZmZng6f2pqasSfo91uZ+DAgbz77rusXr2atm3bqju+R0BOTg5NmzYN38X93HPP5ccff4y5bqja0LB+TSmGk1Li9/tJS0sjEAjw0og5PBj/EP/e+G9KnaUkmBNwiHh8ws+hom2UlZSRZE1meL/hOCucxJNO0eFDmNIO4D8YQNOCWK1WVix+nkP71lCSv5/uF05kwLCJBIOV3/N4PKSlpaFpGg6Hg7KyMsxmM1JKnE4nKSkpEX+eTz/9NJ9//jnfffddneiCqAv69+/Pq6++yq233sqOHTu44YYbePjhhxvkL0VVuJVaZzKZwhcT0+LTmXbJNKzCzr/WvcvB4kMQABEAoQm6N+9OvDmePfl7iLfEk2TNoG3LTrz9+eu0ubiAV5fMZ/TQv7D+q/fJbtKc4be8QnarruHjVw3zM5vN4VElR04MUavY1S2PPfYY/fv3p23btrz66qs0a9bM6EiGUIVbqXUmkwmn00lCQgIul4tkezIz//AE0y59mCv+70+UlJewa/8espIyKXYWkWhNwuv2QkBy+HARidYEBvcYRm7uDlbJxXw77lXSNMmQgddxWud+WK1W3G43drs9fHHS6XRis9nw+/04HA40TUPX9agO0UtNTUXXdUpLS6PSJdMQNW7cmJSUFL7++uuYGl5Z21ThVmpV1TjrjIwMiouLSU1NxeVyYbPa8Dv9LL1tKfuK9/HRxo9weV2YgiYSbA7KS8tBCjxuL3azjasuuoqeZ/Vk5ebPeXntVM7/w1Wc1XcomqbhdDpJT0+nvLyclJQUSktLyczMpKKigvj4eIqKinA4HEgpcblcUZvh17t3bz766CN++OEHBg4cGJVzNFTRXHmvLlCFW6lVQgjsdjvFxcXEx8dTVlaG1WolGAySmJiIlJJ2We24ffDtSCmxWcwUrF5Gwbp/47DHkTHwUlL7DcJqt1NSUkKgIIinVND/ohHYbDaklKSmplK4bx/rF8ymOPdX0tp2psdfxpKa1Sjc363rOrqux/S6KcpvvfDCC0yePFkVbqMDKA1LVYs7JSWFsrIykpOTcbvdWCyW8Fhs/F5MPi/bpt6O9HtpfsW19HxgBrowYTWb2DvvSYp+3EhQ09lVWIr98CF8OevZsGYlhzZ/T0DT6HzVDXT/09X4fV40r4+3b74eZ7mTYVMfJbl1W7JbtMRkMuFyubDb7Ua/LMpJ2rJlC5MmTWrw1yZU4VZqndlsJhAIhGcxVl1INJvNaBVlHJj3NK5fd9H57mlYk5IJlJbg3bMTBPgkNPvTdZw2+jaCrgqafb2cnjt+pmjNSloNuJAzR91EMOjHVVKCv6IMTYKOZNiURwhqOqsWvsHm1au5Zf5rtDm7B2az2eiXQ1F+N1W4lVolhDhqHZGqNUOklBAM8stLM9AOHqDNtbfiP1xA8HABAklVA0tI8P+6F6+U6EByx86kduuB5g/iKS2i/JfdaFKiSdCkRJcSTQddSoK65OyhwwjoOgsn3c3VM56ifR9DbomqnIJ169Zx2mmnkZWVZXQUw6nCrdQqKSXBYJC0tLSjLk5aLBb2L/4nnl0/0/q6W5oHB38AACAASURBVCHgReggROjjqGNUFnCQaG4Xfikri3WoQGu6RJeEi3dQk2hSJxjap8t5A/F5/cwddwsT3/kXnc8+26BXQ/k9fv75Z5o0aUJ6errRUQynCrdSq0wmE3FxceTn55ORkUFhYSEJCQn43C6Kl31Ix2tvQ3OXIU2AEJhCLXRTqHJLKStb55LKCl5VpHWJrkuCUkfTJZoGwVDhDug6QQlBXUfTBZqu0/mc/hzKzcVTWGjky6Eop0QVbqVWVbW44+PjCQQC4QuDRauXYUtIxFuYh9kkMJkrRw0IM5iPKNy6rGxVS12ApqNLHSlB6qGWtl5VoCUBvbJ7JKhLgpLKAq5XdqMEgjoZzU9jzp138PLWnxCqrzumlZaWkpeXx/nnn290lJjQsMfUxKiHH344vPRofVQ1IqDqs5SSiu/X4mjVDs3jQve4kG4XeF3gcSO8bsw+D2afB+GtfCy9LqTXje5xo7vd6G4XutuF5naiud0E3K4jPpz4Xf/98FZU4HVV0LR9WzSf18iXQjlJhw4dYvv27fTv39/oKDFBFe4Y8vHHH9O5c2fOOeccevXqxdSpU42OFHFV62d7vV4sFgt+vz+0zYTU/OHCrXtcSI8L6XFDqFgLb+XXeDxwxH6610XQE/pwuwm6nQRDRdvvduFzOvG7KvC5nHidbrxOJ16nE09ZWfhGDIpSl6iukig7fPgwW7ZsOal9v/vuOy666CJsNhvvvPMO8+fP5+DBgzF9777fS9d1fD4fqampuN1ukpOT8fv9+H1+ZNFB7KF1TIRZYDIJhFkgTCYq2xiSIKDpOkFdJ6hVdoMEQl8HpCSghT50iT+oE9ShvLwMsyMBvybx60d8PzQJJ5ratGnD3r17GTBgQMwuPdq9e3c2btzIBRdcYHSUY5JSsnXrVk4//XSjo8SM2PyfVI8UFRXx1VdfndS+P/30Ey6Xi5UrV3LTTTfhcDg4fPhwvSrcJpMJm81GUVERjRo1oqSkhKSkJOKSU8j/+lNsJhOkpkKoeGOqHFIS9PsQ9nh0qvqtweeqwF14GL+m4wvq+HWJT9PxBSWayYIlM5sAgrIDuTgaN8Ov6wQ08GkaQR0O5xfg90a3q2TMmDEMGjSIESNGRGUVwkj4+9//To8ePfjhhx+MjnJMUkqmTZsWs/mMoAp3lHXq1Ilp06ad1L7vvvsuDz/8MM8++yzXXHMNXbt2pUuXLlFOWLt0Xcfv99OoUeX089TUVPx+P03+NJrDa5ZTun0LWrOWJGRmoZsEukkQFBDcvxtri7ZIwHPwAIHyMrw+X2W3R1DDr0k8QYkvqOHVdPwI9P2/4sdMfIuWlOXnIxISCGjg1XTKiovZs/Unug29HBr4LDyl7lGFO4ZcfvnlDB48mPHjx/Pee++RmFj9XZ7rMl3XMZvN6LoeXmbV3rQlusVGwOWGvTtB07AlJhKQGmbAX16G2Lyucqy2phHQdPyajl/7b/dIUOqhsdsQ0DS8pcX4gjpFhYV4Ahp+BMktWlFSUsKhvAK8/iBDx41r8NOnY92hQ4fq1bvOSFCFO4bYbDZsNhtvv/220VGiRgiBzWajoqICu92Ox+MJF3HNHo9fl8iAhrm8jKAWQDuwPzQcUCAADRmeZOPXdYKawK8f2Xeth/u8g3rlhJugFkDTIBDU8DidFOcfRJeAMBGfmGD0S6KcwNVXX83SpUuNjhFT1KgSpVZV3QEnNTUVj8dDUlISuq5jsVhode1N+EL91K7iYtzOCnyajlfT8Wg6bk3HG9TxBCsf+zXwhVrdR7W8db1yxqRedfGycpsuoby4BF3XkSYTvUb8CRGnVgdU6h7V4lZqVdWyroWFhSQmJlJaWorNZiMQCNC0/2B+0EGXOroMoFe4IahXXp8UlW0MKfXQJBwIhibb+EMXK/161WgRiV+r/H6gqoBLiYiLw+vxVe6jBel2wQW0bNPG4FdEOZ5gMKgWAjsG1eJWapWUkkAgQGZmJm63m5SUlPCdaCpcbpJ6nVfZyg5qOCucuAOVLWx3QA99LStb3EEdT1DDExpR4g1q+IIaPk3DH5T4NQ2/phMIFfNAUMfldOP3+Ulq1IhLbr0Fc1w8xcXFRr8kynE88sgjPPjggyQkqC6tI6nCrdSqqgk4brcbq9WK1+sNrxIYn5REh1E34g3KUIHW8IZGi3iDGt6gdkTRruxC8QZluHvFp0l8oe4Svybw6+DX5FHjvQNSkt2+PeXFJfT74zB1I4UYp2kaZrNZXUD+H6pwK7VOShle1rVqAoyUEovFQlq7jjS/eFioUIda1cHKvu3/9m9LPIHK7/tC+/lCo0wCoeJd2V2iVRZxXeLXIajpnH7eBWjCwjkjrsRisTTo+xYqdZcq3EqtqiraDoeDQCBAfHx8+CYKHo8HU0IiGV264cdU2erWKrtG3EENd7iIBysvVoYfV7bGvVrlGG6fLvEGKyfb+HUNX6i1rQsTac2aUVFRzpnnnYemabhcLqNfEqUaX375JUlJSfRRa6b/hircSq2qWtb10KFDJCQkUFRUFL4jTmpqKvHx8XS4ajTZfQdUdo34NdwBDXdQr/wI6Lj9El9Q4g3KUHdJZSvcGwSPJvEFK4cEekPdJwFNQ1qsdLlwMOuXf8WMxUuwx8VhtVrJyMiI+nPu2bMn69ati/p56puqbjR1a7nfUqNKlFpVdXEyMTERn89HQkJCeEKO1+tFSolJCDoPu5I936wh4HUf0br472qCOqGbJoQm3ISXbz1iCKA/tCZJEBOtunYngGDAlSPQrDaCwSBSSpxOJ0lJSVF9zjNmzODss89m06ZNUT2P0nCcsMUthHhFCHFICJFzxLZHhBB5QohNoY/LjvjeA0KIXUKI7UKIS6IVXKm7zGYzmqZhtVoJBALh2ZMWiyU89KvlhZfg6HQG3qDEHZThFnf4wmRoe1X/ty9Q2d/tC1+0/G+/d1a7DjjS0tm39SfOHDiQhMRETKHFrGJ14aeGrqysjMWLF3PttdcaHSUmnUxXyWvAkGNsf05K2S308QmAEOJ04GrgjNDfmSOEUIMwlbCqe05WLedadZFSShkuplA5Lf4P0/+OKS3jiIJd1WUicYUuSnoD/y3mHg08oaLt1TR0i5Xk5qdhSUyirLiYP915Bx179w6PUhBCqIuTMSoQCJCXl0fLli2NjhKTTli4pZQrgZMd7DocWCSl9Ekp9wK7gN41yKfUM//bVeJwONB1HZPJhMfjIRAIAJXT/5u2a8/Vc14hqWUrPAE99FF5IdJXNb473Meth0ei+IKVfeB+KfD6A5QXl9D9osFcNGYMcfHxVFRUoGmaujgZw+x2O4MGDTI6RsyqycXJCUKIzaGulLTQtmbA/iP2yQ1t+w0hxM1CiA1CiA2BgKcGMZS6pOpiU2lpKXFxcZSXlwOVM+QSEhKw2+1IKfF6vVRUVNCud1+GTptB9z+NxCdFeJSJ32yh9YALwkMEvUGNuMwsEhs3xatpldPhfQFsDgdX3H47g2+4ASEEXq+X1NRUzGYzFosl6v3byqlJSkrinnvuMTpGzDrVDr6XgOlU3rJ1OvAMcMPvOYCUch4wDyApKVv6fKeYRKlzbDYbWVlZmM1mGjVqFJ5cUdVNYrFYcDgc4W09Bg+hS79z+ePk+4HQXd5NAkdqKs4jZj5abHYQ4qg1tm1xcWS1bIkeGnIYHx+PECI88aY2JnYIIXj//fejfh6l4Tilwi2lPFj1tRDiZaBq6a48oMURuzYPbVOUsCP7sqs+H+l/16YwmUxY09JITEv7zb5p2Y1P6pxVR6w6X23OxBNC0LZt21o7n1L/nVJXiRCiyREPrwCqRpx8CFwthLALIVoD7QE1gFVRYpgQgtGjRxsdQ/kdhJTy+DsI8TZwAZAJHAQeDj3uRmVXyT7gFillfmj/KVR2mwSBu6SU/zlRiJSUdNmhw92n+hyizmp1ccYZhZx22mlGR6lWQUEBP/5ox+v9bas0VqSl7aBfv9YxPZJjy5YtnHnmmUbHqFYgEGDfvn20b9/e6CjVKi4uxu/307jxyb0bMsK+ffv4qdFPBBICRkep1o5nd1BWXHbMt4YnLNy1ISkpS/r9242OUa3k5H08/PCaGo8pPXTo0FGPrVYracd4+38qPv30Uxo1akSPHj0icrxoeP755xkzZkzM3nsRYMqUKTz++OMROZbf7ycQCJCQkBAewZKcnFyjY5aWlvLGG29wxx13RCRjNGzYsIGioiIuuSR2p3G8+eabnHfeeTHdGOvYsSOHDh06ZuGOkdkHAr8/dluKgUARdru9RkX266+/ZvDgweHhbgBnnHEG7733Hp06dapxxvj4eBISEiL2iyAQCLB+/XrOOeeciBwPKn9RpaSkRCxjpFWtmRKJfH6/n0WLFpGenk6LFi1o2bIlL7zwAnfccQetWrWqUcZI/sKPBofDgdvtjumMdrudxMTEiGV0Op3s3LmT7t27R+R4cPzrMGqtkigLBoN8+OGHXHvttUcVbYCtW7cyduxYtmzZQiy88zmS2+3moYceMjpGnaXrOsXFxWRkZPDQQw+FW96lpaVGR1OiIDc3l1mzZtXa+VThjiIpJV9++SW33noreXnHHlyzZs0a/vznP/+mG0Wp2+Li4ujduzdjx45l48aNjBgxgn379tGtWzejoyn1QIx0ldRPUkpKS0uPW5SllOzZs+c3rXGl7rvwwgvZunUrl112GYsWLYrprgOlblEt7ijy+XysWbMGTdOOu18gEGDZsmW1lEqpLWazGYfDEZ74o5YnVSJFFe4oslgstGvX7oSTPcxmM6effnotpVIUpa5ThTuKzGYzTZo0OeFdqi0WC82aHXNJF0VRlN9QhTuKhBAMHjyYUaNGHXe/5557juzs7FpKpShKXacKdxQJIUhKSuJPf/oTN9xww29mDDZp0oRx48Zx3nnnnbBVrig1oWkar732mtExjuk///kPBw8ePPGOSpgq3FEkpUQIwdChQytvtxW6o3kVt9vNmWeeSefOnQ1KqDQEc+bMYfjw4UgpufTSS1m1apXRkQA4ePAgl156KVu2bGHSpEkxPRs01qjhgFFWXl7Oo48+yptvvvmb0SVlZWVMmjSJjIwMhg4dGl7KVFEixe12s2PHDh544AFat26N0+lk79699OvXz9Dbtkkpyc3NpXnz5owePRpN07jxxhspLS0lNTXVsFx1hWpxR4mu6+zbt4/x48fz/PPPEwwGj7mf2+3mmmuu4bnnnqO4uDjmZlAqddsPP/xAdnY2HTt2ZPr06TRp0oQffvghJmZwzp8/n7Fjx/Lhhx/yn//8hxEjRrB48WKjY9UJqsUdYVVdIvPmzWPp0qV89tlnJyzGuq7z5JNPkpOTw9ixY7ngggvC90RUlJro378/b7/9NhMnTuT222+nT58+vPvuu2RmZhqaSwjBfffdxyWXXMKCBQsYP348NpuNDRs2GJqrrlCFO4KqivYrr7zC/fffH74t18moqKhg0aJFrF69mo8++oiuXbuqwn2EYDAYvsmv8vvce++95Ofn89xzz3HvvfcipQxffzFSkyZNWLhwIe+88w6PPfYYmqbxzDPPMHHixGPeYEP5L1W4I0jXdV599VXGjRt3wtmS1cnNzeWcc85h7dq1al0LKpcx3bdvHzNnzmTSpEk0btyY5s2bGx2rTmnZsiUtWrTg9ddfx2w288ADD9C4cWMGDBhgaPG22+307NmTbt26hQv1W2+9xWuvvUbv3r0544wzDP/lEqvUr7UIevPNN7n55ptPuWhX8Xg8XHPNNaxcuTJCyequZcuWMWHCBGbMmMFzzz3HE088YXSkOkkIgc1mw2w289RTT7Fs2TKWLl164r9YCywWS/h2dtdddx2apjFv3jw+/vhjo6PFLFW4I2TBggXcddddR/VnCyFwOBwnbDUIIUhISDhq27Zt27j55pv57rvvopK3LiguLmbt2rUsWLCAl19+mcTERFq0aMHatWuNjlbnTZkyhT179sTkxcCxY8fy9NNPs3v3bj744AOj48QkVbhrSNM03n77bSZPnkxZWdlR32vVqhWzZ88+YX+d1WplyZIlpKSkHDVJZ/v27Vx55ZXs2LGjQY42SU5O5qyzzmLZsmWMGzeOyy67jBdffJFdu3ZRVlbWIF+TSLHb7XTp0oWcnJxqRzwZyW63M3bsWDZv3szKlStj/t+6trt0VOGuASklK1eu5Prrr6ekpCS8vXHjxvTv359vv/2WzMzMk/pHPfvss/n111+55557jmp95+bm0q9fP/Lz86PyHGKZxWKhdevWLF68mBUrVjBnzhzuv/9+9u/fz7XXXsvy5cvZs2eP0THrrAsvvJDmzZvz5ptvxmTxdjgcPPjggyxZsiTmuw1r+xeLKtw1oOs6f//734/q027atCnTpk3jk08+oVGjRid9rKrp8ZMmTeK22247agnQiooK5s6dG/Otjmg477zzWLZsGX6/n48//pg777yTKVOm8N5777FmzRreeOMNHnnkEbxer9FRj+nLL7/kvPPOi8klXYUQjBkzBiEE//d//2d0nGMSQvDMM8+wZs2amOzWqZKZmUnLli354YcfauV8qnDXgBCCVq1ahdcZsVqtTJ8+nVGjRpGcnPy73z4JIcjIyOC+++5j/Pjx4e12u73WR1IkJCQwatSomFnf4qabbjpqpl9cXBwPP/wwo0eP5txzz+XKK6/kiSeeCA91ixUrVqzgvPPOIy4uzugo1frLX/5Cy5YtefLJJ2PqtasihOCuu+7il19+4ZNPPonJjFWFe9OmTbVyPlW4a0AIwfTp05k8eTJt27Zl/fr1jB49+jcXGn/vf7S0tDRmzJjByy+/TJs2bZg9e3a4ZVRbqropYr0rok2bNgwaNIi33nqLjh070r17d7766isOHDhgdLQ6QwjBsGHDaNSoEW+88YbRcY7J4XAwfvx41qxZw9q1a2OyeNcmVbhrQAhBWloajz/+ONu2baNr165HtQqllAQCgZOaOXnkrcuEENjtdm644Qa2b9/O6NGjDV1XItYJIUhOTmbEiBFs2rSJzz77LGbf+scqs9lM+/btyc/P/81F9lhhs9l4/PHH+fDDD/n888+NjmMoVbhrSAiByWTCYrEcs0Xctm1bevTocdxjXHHFFcfsAz3yuGoiwsmbOXMmjz/+uNEx6pwBAwbQt29fHn/88d+sZBlLHnvsMbZu3cq4cePYvHmz0XEMoQp3FAkhaN269QlvSzZo0KDfdK8oihEuuOACRo8ezU033RSTI02g8lrSLbfcwrhx43jxxRcpKCgwOlKtU4U7yk6mtaxa1EosOeOMM7jpppv429/+ZnSUaiUkJNC1a1fmzp3LXXfdxc6dO42OVKtU4VYU5ShCCJo2bUpcXBy7d+82Os5xWSwW5s2bx6uvvsrGjRuNjlNrVOFWFOU3WrVqxXXXXceLL74YE2t3H09ycjITJkxg8eLF7Nixw+g4tUINVVAU5Zg6dOjA1KlTSUpKMjrKCTVt2pTJkycTHx9vdJRaoQq3oijVysjIMDrCSUtJSTE6Qq05YVeJEKKFEGKFEOInIcRWIcSdoe3pQogvhBA7Q5/TQtuFEOJFIcQuIcRmIcTZ0X4SiqIoDcnJ9HEHgXuklKcDfYHbhBCnA/cDy6WU7YHloccAlwLtQx83Ay9FPLWiKEoDdsLCLaXMl1J+H/q6AvgZaAYMB14P7fY6cHno6+HAG7LSt0CqEKJJxJMriqI0UL9rVIkQohXQHfgOyJZSVq01WgBkh75uBuw/4q/lhrb977FuFkJsEEJsCAQ8vzN23XEyix7put7g115QFOXknXThFkIkAu8Dd0kpj7oLrqysOr+r8kgp50kpe0ope1qt9fdKcFxc3FGzIs1mM/Hx8UdNuMnIyFA3R1UU5aSdVLUQQlipLNoLpZT/Dm0+WNUFEvp8KLQ9D2hxxF9vHtrWIFksFrKzs0lOTiYxMZG//vWvbNq0ibPOOguHw0FGRgYZGRlq5qSi1FFSStxuN36/H7/fj9vtjvo76BMOBxSVFWUB8LOU8tkjvvUh8BdgZujzB0dsnyCEWAT0AcqO6FJpcIQQPPjgg0yZMiX82GQysWHDhvA+sdja3rhxIzk5Oezfv581a9bQp08ftUKhohyDruu0atWK1NRUhBA89NBD5Ofnh9fpj4aT+UnsD1wPbBFCVK0S/jcqC/a7QogbgV+AkaHvfQJcBuwC3MCYiCauY6pbhySa/6iRcO2119KtWzf279/Pddddx/fff09aWprRsRQl5ixatIh7772X9PR0hBAUFRWxaNEirr322qid84SFW0q5GqjuffygY+wvgdt+f5TYvzhXFy4gRiLjs88+y7Rp08jIyODrr7/m0ksv5W9/+xtz5syJQMLYfx0jme/aa68lMzMz4s851l9DaDgZTzvtNL799ltGjhyJEIKnnnqKvn37RvX5i1h4cVNS0mS3btcZHaNaZrOfJk2cpKenGx2lWuXl5VgsFhwOR0SOlZCQgKZpBAIBEhISKC4urvHzP3ToEBkZGTH9biM39wAWS1OjYxyHRsB0AGuW1egg1dLdOonBRJKTk42OUq3i4mISExOx2WwRO17Vz0ckflYA/vnPf1JSUnLMRnNMFO6kpGzpdB40Oka1UlJ28fTTKxg7dqzRUaq1ZMkSsrOz6dOnDz6fD6vV+t/F8E06Bb5fKAkeROoSCzZA4Am4cZiTaZt8BkI3Y7NZ0TQNIQTBYDDcHx8MBrHZbOHPVccPBoOYzeaj9q3qGgoGg1itlcWlqqvoscce47bbbovZLhcpJSNH3sF7780yOkq17PZiuky9mI1/i92V8BqvaczcwrkMHz7c6CjV+sc//sGgQYNo166d0VGqlZ2dzcGDB49ZuNXVpnpG0zSKioqIS7KxrmQpWXGnETR52e38kXz/L1R4nVR4y2ga3xaP30OWtTk7435mb9EuJvSZgt8XQAiB0+kM30LN6XSSmZmJ01n5rqOsrIz09PRwy7y0tBSr1YrNZsNms2GxWHA6nTFboBUlGtatW4cQgl69ekX9XKpwG8TlcjF58uSI9RtX2VX6I++XPIcoExT4fsEq4wgGJQmkkWlvRipplLpdePQA6fbmoFv5z+5/E29JYvqX93J1lxtp6mhBUlISUkqCwSAZGRm4XC7sdjuFhYUkJiZSXl5OfHw8Pp+P1NRUpJRomobb7QYq7w9YVFREamqqGo2iNAg5OTmqcNd3uq7z888/R/y4jRynsWj5D6THpdO1UVfaZHViz4F9vL76bdp1SKFRQiI7N+djbhak/+nnYQ7GEW9JpbiiELsjiVfWvcQfOl/OGWlnYbFYsVqtHD58mKysLFwuF+kZGRQXFZGSkkJZWRkJCQmUl5djtVbum5CQgMlkwuVykZaWFpNDHRWlrlOFu56Jx8G8P7zCvZ9P5uOf/sNnOcuw6zay0xrjP2zHV5FJ+6zTOFC6F61U55tN39C8Szq7Cg7QLsNPqbsMr0+j7fmdSLVUzvBMTEzE7/fjq8hnx7YPqSivID2rKZltBqFpGnFxceF+bL/fD1SOTfd6vb+ZJaooSs2p5lA9YzKZ6JDejgcvnILJIthdtJsSTwmJcQm4/W7cARctslrQObMbyZ52tEo+nYodEuHXMePj10MH+GzLch5f+hhQecFO13WQGnk/fcZXi+5i4ycPsvHzZxCh69q6rh+13orJZDqpNVoURTk1qnDXM1arlYA/QL/m/Xh/1PtkJmZgMpsp9ZZhtVnwaX5+yt3K4YrDbP91G6s2fMNpji4My76eH5dvp1enFjgqzPzrP/8iEAwAUFFeyqFf1rPy41mUuu30unIBg29YSECrHFXi9/vDI1iqLlLquh7x1ramaVRUVDBp0iR27twZ7k9XlIZGFe56pqysjKysLIQUdG58OmvuWE1qQir5FQUUlB/kQFk++0ty+WbHN6zatorMtEZoUuPgoUKGnX0VCT+3J8VuISslnt37dyCl5OvFf2f+zBuIS23PoOv+jy69hxIkAYfDgdfrJT09HYfDER6NUlpais1mo7CwEE3TIvbctm7dSufOncMTgmJ5uJmiRJMq3PVM1cVCIQRer5dsR2NeueYVxp8/Hr8eYF/RPrblb8Ov+2nfrAOZ6ZkcKj1EibOYvMMHcHvdJBW3Ij5Z8OgHd/Hvj+az4+fNpDY+nT/e+AJdel+G1+vF4XDg9/uxWq3hBXYA4uPjcTgcaJpGUlJSxC5OaprG0qVLeemllygvL2fWrFmcc845rFy5MiLHV5S6RF2crGeqLggGAoHwJJyOjTrQYeBEejfrxUHXQZ547wnyCg+w5+Bu0uMysGGjqLAQnzuA1+lh3OXjuP2cCZQ5cnntuSdJO6Rxz/SXSWvUArfbTXx8PF6vF7vdHp6UU9XPXVXAqwq63W6PyPMSQtC6dWv27dvH2rVrad++PQcOHKBZs98s9a4o9Z4q3PWMrutYLBb8fv9RFwmlhH5t+hEXH8eQ04dgtVlxVjixmQV5e3bQKCUDnwRHeiPibHGkpaZRXl7C9tabGHjDH2jVvhtCCDRNw2Qy4Sw8TMBiJqDpZDRthslkChdvILxvpC5QmkwmunXrxrBhwygsLOTTTz9lyJAhtG3bNiLHV5S6RBXueiYuLi48rtrn8wH/XYnQbrfj9/tJikuicMNa4gIeKg4dJOnAL5SXlpB6ZneSu/XFuW8Xez0e9hccYsuqNfQ9+1wCeb9yYOc24uLjKU9M45dVy/k150cSGzXB0aYDiRmZNDvjDLLbdwxPg09JSYnoOO7OnTuzc+dOXnjhBZ566ineeuutiB1bUeoSVbjrGZfLRUZGBk6nk7i4OHRdx+fzIYTA4/EQ56lg78K5JKRl4I93kNKoMcnnnI8UAgF4cn9BlhVj14Mk7N3BOT43cvlSDuTtQ5gslAT8xGc1o8OgIbQddAlS09m+ZiUFOT/y6w8bqfB4ufxvD5GWmUlZ2Fk8WgAAIABJREFUWVlU7u5z55138uqrr0b0mEr9smbNGqxWK7179zY6SlSowl3PJCcnV65VEheH2+3GZDJhtVqRUpJgNbPp9rGktGlP2nkXYzJbQGr4836tXLhXSsxmCyntOqFLSUKLtrT709Vomo7PXY4lPhFN6gQCQTxlxegSNF3SvMtZNJGSsqIiPnzhWRaMv4UJr/2T1NTUqK0EWNWqr1rISlGg8iL2gAED6NevH4FAgEmTJvHVV1/Vuxm89evZKJSXl4fXf3Y4HJXjugMBvCVFfHfT5TiaNqPJpSPQK8rQy4qRFWUIrxPhcYLXhXSVoxUfJlh8GN1VQbCsCK2iBOH34y8tJlBSQrCinKDLRdDtIuB24XdW4HNWds8Mv+senAX5zP7raPbv3h3R4YBH+vTTTxk2bFhUjq3UXTt37iQrK4trrrmGBx98kKysLHbt2mV0rIhThbueiYuL+3/2zjs+qir9/+9zpyaTmRRClw6KgFJl7QUUddfG7irY145tXQUEf2tdtwgK2MWGuigKVlx1LevqV3HXgqAUhSU0qSGkTDJzp9xyfn/MzDVR0AAJMwnn/XrNa+6ce+fcZ24yn3nuc55zHqLRKEIIDMPAsixcLhcV/5hHSZdedD5xNMb2LRDXEXEdLa4j4jFEIo4WjyFiUUQstY9YBKlHsPQ6zJiOqUcwYxHsWFq0IxHMSIRENEIyGiERjWLE4hw+9hzK165m+Qf/brbp7pkfJIWiPhdffDGHHXYYTz/9NOvWrePUU0/lrbfeyrZZTY4S7lZGfn4+NTU1AMRisVSWRyJG3f+WUNR3AOb2rRDXU8KdiKIldFxJHVdCR0vGEAkdkdAhFkXGdWQ8itR1ZCyKFdMx9ShmNIoRrcOIRkjqEcxolGQkSjJaR0KvQwO6HzSQz+bPJ1xRkd0Lotgn+OKLLxgzZgznnnsu99xzDwcffDCff/45kydP5ve//322zWtylHC3MsLhMO3bt0dKSUFBAW63my0fvgOJJLZlYMWiyFhKmFMedxRXQsediKLFo4hEWqzjMaSuY0d17FgUK1aHrafE24h9HyYxohESeoREtI5kNEI8EiUWqaVD797UVVURqa5uls8ZCoW46qqrmDFjRrP0r8htTNOkurqaK6+8koEDB/L4449z9913c+mll7Jo0SKEEASDQWeN7NaGGpxsZRQWFlJeXk4wGCQajeJyucj3eajzurCTcWwTpKaBBlIToAk0l4YQIG0QtgRbIm2JbVnYdmoA0rJtLBtMS2JISdKWmJbEtG0MGwzbxki/Tto2pi2wTQOaaaEpTdMIhULU1tY2S/+K3GT58uVs3LiRLVu28Pzzz3PHHXc4a9pnBLpLly5ceumlDdpaG0q4WxmxWIxgMAjgzFqMx+PYiXjKc9bApbmwNbBdAlvTsDWBhsCWacG2bSxbYlvSEW3TlimBtlLbppUS7KRlp8VaYlhg2DIt4jaWikErmojKykruvfde3G43mqax33778c477+z0+NYq2BmUcGeJ6667jmnTpjV5vy6Xy6lOkxmYdLs81K36lrxgISIvD9OlIVwpr1toAoQLAdikRNe0wbItDEumHrbEkDaGCUnLwpQpwU5asG39WvLbdcDQXBgWKU/chqRpNfvg4ZAhQ1iwYAGLFi1iyJAhzXouxd6l/rLAN9xwA5s2beKqq67igAMOoFOn3Cvm/N1337F06VJuvPHGvXI+JdxZYvHixQwaNKjJ+83kTQshnLW0faVtweOl9tuliF59kD4fUtOQLoEUkmS0DuHLB48HyzQxkiaJuE7NiuUkTZO4KUnYkrhpEbdsEhYE+wzA8nrx5OcTj+qYQmBYkoSVCpls/m494YoKRDNWdC8pKUFKSVVVVbOdQ7F77InHW15eztatW7nwwgsBeOCBBxg0aJBzJ5mL6LpOOBymY8eOe+V8SrhbGZllXevq6ggEApimCQcPp81hIyj/50tYsShF3Xth5edjaQKXkFjlmxBuH3i9JOvCJLZvI2ml4tgJy8a0JElTYlgWpikxLJtNS74gYYK7tD0Jw4RAAXj9JKWgZnsV61et4tiLL6NkL/0jK3KLXV2jxrIs5s6di23bfPXVV0SjURYvXtzqQx67ixLuVkZ+fj7hcBiXy0U8HgdSXngskcS0JQk9Sl35ZvLbtiNWU4VL2qn0wGQCm9RApC3Tgm2DYUmS6UFH05aYtsSS3w9YRjdvImFJYpaNr01bookkleUV2Db0POhg8goKmvXznnrqqcydO5fDDz+c/Pz8Zj2XonmYM2cOH330EYMGpRYyu+qqq+jZs2e2zcpplHC3MpLJJAUFBcRiMbxeL5ZlYVkWeZ07Y7o8YBqIujqk14usrMAlbYTQUjPeAUumBiaNTKzaliTTGSOGDYa005klpGLhUmKRGsRMxOPEIjFsIfAVhIgnEti23azTjYcNG8bkyZNJJpNKuFsQyWSSTZs2ceaZZ3LBBRdw7bXX0q9fP+VhNxIl3K2QzG1q/dvVnuddxYa3/4G+aR2WHsdyhxGGhUtKhABE6ngLmU4BpEG2SOo5lS1i2GCZ33vhScvGRhCvjRJLJDBNm6GjT+Loc8/J0hVQ5DoTJkxg48aNfPrpp2ia1urWEmlulHC3MrxeL7FYDE3TUvFtvi/eqxW1xfxuLVJaWBEdzbJxCYlAQmYwE7CldIQ743kn0qKdtFMDlYZtY8iUoFs2mIBFKoTS94ijcaGR78/bK1/I3/zmN8ybN4/LL7+82c+laBruv//+bJvQolE/c62MeDxOKBQCUuuWuN3uVF62ZdH9gitJWIK4aROLJ4kZNjEz/TAs4qadyhwx0s+WJGFJ4pZN0rRJpJ9NU5JMx79NO5UymDRM4vE4Lr8PzefhpMuvoLa2ttkWmarPuHHjnEkYCsW+gPK4WxnBYJDt27fj9/uJRCIIIfB4PLhcLnr84gg+yy8gWRdGE+DWBJotEEJmVnXFkimP2yblcVs2mOmZkqm8bkjakLQtEhYYVjqkYkmk28PhZ45l5eKv6DZgAIFAALdb/YspFE3Nz3rcQoguQogPhBDfCCGWCyGuS7ffLoTYJIT4Kv34Zb333CSEKBNCrBRCnNicH0DRkEgkQmFhIVJK/H4/Ho8Hy7KwbRvdMBhx31NOPrZu2eimTcyw0Y30tmURM616HrhN3LBImlZq0k06RTBpZqa3WyRsMC2bvocfyZcffMA1jz6G1+slEok4pcyam2HDhrFo0aK9ci6FIts0JlRiAuOllP2AQ4GrhRD90vtmSCkHpR9vAaT3jQX6AycBDwshmm8WhqIBXq+XeDzu1HzMZHUIIfB6vfjatafDESPSgpwKk+imRcw0iaWFOhMeiZvfT7pJPdJhEyvlYSes1LGGbeELFRKLJ/nFL39Jh27dsCwLj8ezV7IEhBDcfPPN3HPPPc1+LoUiF/hZ4ZZSbpFSLkpv1wHfAj9VWvt04AUpZUJKuRYoA1pn/aAcxO/3U1dXhxCCZDKJbdu4XK7UYlP5+biLSug0/HASpiRmfO9Zx0yZejZsJ/adsKy0WJN+fC/WCVumQyU2tnDTf8TxxJJJDj/tDIKhEJZlEQgE9mp6l8pMUGSLvZ3GuEv/6UKI7sBg4LN00zVCiCVCiFlCiOJ0W2dgQ723beSnhV7RhNTW1tK2bVts204JtduNYRgYhkF1dTWB/Hz6j72Q/Y4bRcxOedhRwyKatNANKxU2SYdKomkBjxsWcdMkYVgkMgOXZsrztlweDjjyGKq2VzLk+BPoPGAANTU1eDwetm/fvlcGJwG6du3Kk08+uVfOpVD8kF2dKbqnNFq4hRAFwMvAH6SUtcAjQC9gELAF2KUVk4QQlwshFgohFhpGbFfeqvgJQqEQVVVVaJqGrusYhoHH48Hj8VBUVISu67g8Hrqe8EtMT14qrm1KYpZEN1Nx75gp04/vs07ipiRuSWKZGLctwe+nXa/eSLcLvTZM5759CRUWUlRUhGEYlJSUNFvNyR+iaZqzGqJC0dpp1JC/EMJDSrSfk1K+AiClLK+3/3HgjfTLTUCXem/fL93WACnlY8BjAMFge5lI7I75ih+i6zqhdKgiU+U9k8+dTCbx+/1YlsXw0WcSq6rkjdtvpuFd3vf53Knp7zhT3E2ZngZv20jhoiBUDF4fW9au4/K776b/UUcRi8UQQuB2u6mrqyMUCu018VYo9hUak1UigCeBb6WU0+u11189aDSwLL39OjBWCOETQvQA+gCfN53JLRvDMIhEIliWRTQaJZlMNmn/eXl51NbWIqUkHo9jmqYzMy0QCBCPx5FSUltbyzEXX8Gom2/HdHlS3nQ6nztm2iSFi1i9trhlk5QacdMiYUoSCPRYnK3rvuP82+6gzy9+kVqJ0OfD7/djmuZej3ErFPsKjfG4jwDOB5YKIb5Kt/0/4GwhxCBSS1ysA64AkFIuF0LMA74hlZFytZRy7wQ6WwBPP/0006dPZ8OGDRx55JGcdtpp3HnnnU3Wv8vlwu1243a7nbhbZrv+Prfbjdfn47Bzf0fvoYfy3iMPUrs9VR9SAoedcy4fP/csUoJtS9x5+XQ56CC+/e9/sSVIBCUdO3Du//t/lHTpgtvjcfrNnNPtdivhVrR6lixZwrJlyygvL2fBggUMGTKk2dfN+VnhllIuAHb07dtp6WQp5V+Av+yBXa2SiooKtmzZwnPPPccll1zCSy+9xOzZs1mzZk2TrYamaRqlpaU73V9YWAhAIBAAoF27drRr147+Rx/9o2NHXXTpbtvh8Xh2+70KRUvi6quvpnfv3mzYsIErr7ySF198kb59+zbrOVX+1F7E7/eTl5dHTU0N999/P7quY9t2Ti8Qr1Aods5TTz3F7373OyZMmMCwYcN49tlnufvuu5t94lmOzEeW+Hy5W8XE660lHo83SaUVn8/HmDFjmD9/PqNGjeKCCy7A5XLtcd+6rhOJRHK6GoxhGNTU1Oz11Kldw8rp/0WfrwaX4cJXlbsZNN6IF13Xc/p/MR6PU1tbu8c2Hn/88YwbN44TTjiB2267jalTp3LOOedQU1Ozxzb+1PdE5MKXqKSkRE6YMCHbZuyUaDRKRUUF3bt3z7YpO2XLli34fD5KSkqybcpOWblyJT179szpMMrXX3/NwIEDs23GTjEMgwUL1lBdfUC2Tdkpfn8Vgwcn9loZr91h7dq1tGvXzgkZ5iL33HMPVVVVOx4kyhTlzOajXbt2MpdZtWqVfOyxx7Jtxk/y6quvyv/85z/ZNuMnufPOO2VVVVW2zdgptm3La665Jttm/CSVlZVy6NC/yNSSYLn56NBhgXzttdeyfal+kpkzZ8pVq1Zl24yfJK2LO9TMVhnjvuOOO9iwYcPPH6hQKBQtkFYp3GvWrHHqLSoUCkVro1UKt0KhUOxtVqxYwYoVK/bKuXIkq0ShUChaJrZtc+mll9K2bVsgNV/jiSeeaNbVKpVwKxQKxR4QiUT45ptveOWVVwD49a9/TSQScUoINgcqVKJQKBR7wK233srUqVN55513ePfdd5k6dSq33nprs55TedwKhUKxB0ybNo2ePXsyePBghBAsWrSINWvWNOs5lcetyDkyuarjxo1zthWKXEXTNGbNmkXv3r3p1asXs2bNavZqTEq4FTnH9OnT6du3L5deein7778/M2fOzLZJCsVOEUIwcuRI+vXrR//+/Rk5cmSzr4qphFuRU2zbto1oNMrcuXPZvn07zz77LFVVVTm97oVCsbdRwq3IKUzTREqJx+Nh/fr1zJ49u0EVH4VCoYRbkWN06tQJn8/Hb3/7Ww499FAef/xxCgoKfnKNcYViX0MJtyLnmDhxIl9//TVTp06lrq4O27Z5/fXXm32N4+Zg8+bN1NXVZdsMRStDCbci53C5XHi9Xp577jm8Xi/jx4+nrKyMOXPmZNu0XeaRRx5h4cKF2TZD0cpQwq1oEdxwww0kk0meeOKJbJuiUGQdJdyKFoGmaZx33nmYpsmLL76IZan604p9FyXcu8gnn3yS0xNCkskkX375ZbbNaBa8Xi9XXHEFq1ev5vXXX8/pv4PixxiGwdtvv+08DMPItkktFjXlfReYM2cOq1ev5q233mLUqFEcc8wx2TbpR8yYMYNEIsErr7zC5ZdfTrdu3bJtUpMihGDy5Mk8+OCDPPXUU1x88cXZNknRSCzLauBULFiwYIc/vmeffTYDBgzYm6a1OJRw7wIDBw7k1FNP5aGHHuKTTz7hqKOOyrZJDpkvwMiRI+nevTu///3v+e677+jSpctu97l48WKaqhboWWed1ST9ZBg3bhyzZ8/m6aef5sILL2z2mWqKPcfv9/PHP/4RSP2//uc//9lhfv7DDz/Mt99+26Ctc+fO/P3vf//RsUKInf7tpZREo1Fuvvlmpk+f/pPH7imZ79/e+j9slcLdvn17ysvL6d27d5NeyP79+zNq1ChWr15NLBbjxRdfbLK+95SCggKmTp1Kr169GDFiBJs3b+aLL76goKBgt/scMmQIr7/+epPY5/F4uOeee5qkLwC3283555/PQw89xGuvvcZpp52Gy+Vqsv6bipKSEqqqqrBtu9nXr2hJCCE44ogjdrhv+PDhPxL0DRs2MHTo0B8dO3ny5B22h0Ihbr75Zr766ivuueceevbsyRNPPMHxxx/fNB/gB6xatYr//ve/PPzww83S/w9plcI9depUBg8ezJdfftmkwv3hhx8yd+5c/vznP1NaWspNN93UZH3vKa+99hqQuv38xz/+wbhx45g8eTJHHnlkli1rPtxuN9dddx1TpkzhpZdeYsyYMdk26Udcf/31jBw5kuOPP57CwsJsm9MiyMvL+1Fbv379WLx48Y/aZ8yYwZtvvvmj9s6dO7N8+XLOPPNMYrEY9913H0uXLuWoo47C5/M1uc22bWNZFh6Pp8n73hGtUribC9M0uf322xkwYACHHHJIts3ZIVVVVdx3332cfvrp9O7dO9vm7BVuvPFGHn/8cR5//HEuu+yybJuj2Itcf/31O2xfsWIFH374IYZhYBgGbre7VWUiKeHeBY4//nh69OhBz549czameu6557J582a6du2abVP2GkIIfve73zF79mzmzJnD2LFjVVhiH6dv377069eP+fPnc8wxx3DOOefwxBNPNIu3nQ3Uf/cu0qtXr5wVbUiFD/Yl0c7g9Xq56KKL2LRpU85Mj6+pqeHTTz8lHA6zcOFCysrKsm3SPsVjjz3Ge++9x/PPP8/q1aubLb6dDZRwK1oNmqYxceJE1qxZw7PPPpttc/j888+ZMGEC27Zt4+9//zu33XZbtk3ap3C5XIRCIR588EHcbndOO1y7ihJuRavjuuuuw7KsrE6Pj0QivPbaazz55JP06dOHu+66i6FDh/LOO+9kzSZF6+FnhVsI4RdCfC6E+FoIsVwIcUe6vYcQ4jMhRJkQYq4Qwptu96Vfl6X3d2/ej6BQNMTlcnHeeedhGAYvvfRSVgal8vPzGTVqFHPnzmXOnDls3ryZZcuW5VTuv6Ll0hiPOwGMkFIOBAYBJwkhDgWmADOklL2BauCS9PGXANXp9hnp4xSKvYrH42HcuHGUlZUxf/78vT49XtM0unXrxsKFC3n11Vf529/+Rv/+/cnPz9+rdihaJz8r3DJFJP3Sk35IYATwUrr9GeCM9Pbp6dek948UrSm4pGgxZKbH19bWZuX8gwcP5vXXX6e4uJjnnnuO8ePHZ8UOReujUTFuIYRLCPEVsA14D1gN1EgpM9ObNgKd09udgQ0A6f1hoE1TGq1Q7Aq/+93vsjowNWbMmFaThqbIDRol3FJKS0o5CNgPGA703dMTCyEuF0IsFEIsjMVie9qdQqFQ7DPsUlaJlLIG+AA4DCgSQmQm8OwHbEpvbwK6AKT3FwKVO+jrMSnlMCnlsB1NcVUoFArFjmlMVklbIURRejsPOAH4lpSA/zZ92IXA/PT26+nXpPf/W6qFkxUKhaLJaMyU947AM0IIFymhnyelfEMI8Q3wghDiz8Bi4Mn08U8Cs4UQZUAVMLYZ7FYoFIqcoWfPnvztb3/ba+f7WeGWUi4BBu+gfQ2pePcP2+PAmU1inUKhULQAvF4v7du332vnUzMnFQqFooXR6oT77bff5uSTT2b16tX86le/4plnnvn5NykUCkULolUJt2EYrFmzhrPOOotu3bpx3XXXsWrVKuLxeLZNUygUiiYjJ9bjtm2bTz75ZI/72bRpE//5z3+48sorCQaDFBQUEIvFePLJJxk0aNBu97t161a2bNnSJDY2F+vWraO6ujonljPdGVVVVXzxxRcEAoFsm7JTdF3P6b9zJBLB76+iQ4fctbG4eCXr1tXl9HXcsmULS5Ysoby8PNum7JSf+i7nhHBLKams/FGq9y7j9/s566yzqKysZPLkyVRVVTmV2Pek/3A4TCwWaxIbm4toNMpTT2nU1eWujV27JvnFL6pz+g6outrk/PNz9xq63TodT/qCvBtfybYpO8W7NkQ0elZOf1/i8Tg319xM3J27/4sJmdjpvpwQbpfLxWmnnZZtM3ZKWVkZlmXltI22bbNtW3u2bj0s26bslDZtljBq1CiKi4uzbcoOkVIye/Z7rF2bu39nn6+KUId7WHva2mybslM6fNKB/tv75/T3ZcuWLWw+ejPh3uFsm7JTClw7L/TdqmLcCoVCsS+ghFuhUChaGEq4FQqFooWhhFuhUChaGEq4FQqFooWhhFuhUChaGEq4FQqFooWhhFuhUChaGEq4FQqFooWhhFuhUChaGEq4s4SUkkQiwWOPPcZHH31EIrHzdQkUCoWiPkq4s0QkEqFTp05YlsXLL7/MgAEDsm2SQqFoIeTEIlP7Ii+++CK33347Q4YM4eSTTyYUCvHmm2/yq1/9KtumKRSKHCcnPe7Fixfz0ksvZduMZqVt27ZUVFTw3nvvsWLFCrZv306bNm2ybZZCoWgB5JxwDx8+nAceeIBVq1bRo0cPIpFItk1qFo477jgeffRRqqurefbZZ/n000859NBDs22WQqFoAeSUcC9atIiDDjqIKVOmMHDgQILBIB9//HG2zWoWAoEA8+bNY/78+Vx//fUsWrQo2yYpFK2eWCzG4sWLs23GHpNTMe7169fTo0cP6urq+Prrr4lEIpxzzjmMGzfOOaZLly5cddVVWbSyaUgmk/zrX/9i1qxZDB06NNvmtDo2btzIV199xSmnnJJtUxQ5wqxZsygrK8Pv97NmzRoYmW2Ldp+cEu7Ro0czYcIEwuEwBxxwAOFwmOeff578/HznmI0bN3Lsscc2eN8VV1zBmDFjGrQJIRBC7A2zd4tkMsmCBQu48847s21Kq+Oiiy4ikUgwcOBA7r77bl5++WVKS0uzbZZiD5BSIqXcoz7mzZvHDTfcwKBBg3jooYeayLLskFPCDbBkyRI+/fRTVq5cyfr16wkEAg0EeEclxB555JEfea333XcfHTp0cF673W569uzZvMbvAhs2bKBz587ZNqPF8N133zW6VuXChQt5+umn6dixI+vWrWPt2rW0adMmp3/IWyNSSsrKyvZYcCFVsPu6667boz5Wr17N5s2bOemkk+jVq9ce25RNck64A4EAI0eOZOTIHd/HuFwuCgoa1mKbOHEiEydObNB24403Nqjg7PP5OOKIIxocc8ABB2RtQPDcc8/lyy+/zMq5WyKzZs1i7drG1VncsmUL9913HyeeeCJnnXUWL7zwAsOGDWtmCxU/xLIspkyZgmEYe9xXhw4d9jg2fdJJJzF27FiOPfZY7r33XhUqyUWmTp3a4HU0GuWFF15o0Pb+++/z+OOPN2gbP348/fr1a3b7FLvG7bff3uhjBw8eTM+ePWnXrh0XX3wxCxYsUN52FnC73TzxxBPZNsPh+uuvZ82aNTz88MNNcheQTVqtcP+QQCDAJZdc0qCturq6gVcO8Ne//pVly5Zx0kkn8de//rVZbJk0aRL33nuvEpNm4pVXXuHbb7/lww8/5J///Cft2rXLtkmKHODEE0/EMAy2bdvGG2+8kW1z9oh9Rrh3RHFxMcXFxQ3ann76aaSUzSqqmzdvpnPnzkq4m4kePXrQvXt3TjrpJDQtpzJeFVnG4/G0irGlfVq4d0Rzf9G/+uorunfv/qMfDEXTkutZRQrFnvCzKiWE8AshPhdCfC2EWC6EuCPd/rQQYq0Q4qv0Y1C6XQgh7hdClAkhlgghhjT3h2hJfP755+y///5qertCodhtGuNxJ4ARUsqIEMIDLBBC/DO9b6KU8oeLipwM9Ek/fgE8kn5WAOeff362TVAoFC2cnxVumRp+zSwY4kk/fmpI9nTg7+n3fSqEKBJCdJRSbtlja1sBeXl52TZBoVC0cBoV0BVCuIQQXwHbgPeklJ+ld/0lHQ6ZIYTwpds6AxvqvX1juk2hUCgUTUCjhFtKaUkpBwH7AcOFEAOAm4C+wCFACTBpV04shLhcCLFQCLEwFovtotkKhUKx77JLKRRSyhrgA+AkKeUWmSIBPAUMTx+2CehS7237pdt+2NdjUsphUsphKnygUCgUjacxWSVthRBF6e084ARghRCiY7pNAGcAy9JveR24IJ1dcigQVvFthUKhaDoak1XSEXhGCOEiJfTzpJRvCCH+LYRoCwjgKyCz9upbwC+BMkAHLmp6sxUKhWLfpTFZJUuAwTtoH7GT4yVw9Z6bplAoFIodoeYDKxQKRQtDCbdCoVC0MJRwKxQKRQtDCbdCoVC0MJRwKxQKRQsjJ5Z1NU2TRx99NNtm7JRwOMzGjRtz2sY1a9bQtWs+paVLsm3KTgmF1jF79mx8Pt/PH5wlTLOKAQNy9+/scsUpXFvIgEcHZNuUnZK/JZ//xv/L1q1bs23KTlm2bBm9wr1IFiazbcpO+c78bqf7ckK4XS7XTmtM5gIbN25E07ScttHtdnPooSUcdNBB2TZlpzz55DruvPMoDCOYbVN2ygknLOKNcU+HAAAgAElEQVTVV3P371xbW8vLL2/jopE7nh4hkUjsVDEQhNMGoAmX09acLFmyhJqaGo4++ugm6c+yLFwu14+294RwOMy04dPYb7/99riv5uIw7bCd7ssJ4RZC0Lt372yb8ZOsWrUqp21ctmwZ7du3z2kbA4EAdXXdSSRytYiERNO8TXoNt2zZQkFBAcFg0/xYVVVVEQgE6NGjB5WVlanGPIPaaA2FhUV8ve0DPtHfoC5ejW0KAloJ0UQUPRHlkp534Pfk0bFgP4oDbQiHw3g8HiKRCKWlpWzfvp1QKISu65SWlhKNRnG5XBiG4QhmNBp19hUWFlJRUUFpaSnwfRGS8vJyXC5Xk1zHzZs3M2nSJO6//35qa2uZO3cuw4YNY9SoUXtUKKOwsJD99tuPLl26EIlEyMvLIxqN4vF4cLvdxGIxgsGgsy+RSCCEwOPxoOs6oVCIuro68vLyMAwDn8/n1LH0er1EIhEKCgqIRqPk5+djmia2bePz+airqyMYDKLrOn6/H9u2MU0Tt9uN3+93PtdPFXXJCeFWKForDz/8MCNGjOC4445r0n5jZoSlsQ+JmGE21i6nMr4Vf1UQYbtpp/Wgc95BfLP9C9yuIAOCg9AKXHxd9V/eKJvLid3OZGS3U2jv74yUEr/fTyKRcEQkI062bTtilBGRzLFCCHRdx+v1Os9er7dJPyPAF198wcEHH8yWLVuYMmUKF154Ie+++y4nnHBCk1Q4ikQiFBYWEolEKC4uxjRNDMOgpKSE6upqiouLHRGWUpJIJCgtLaW6upqSkhJ0XSc/P59YLIYQAtu2nT4rKyspLCwkHA7jdrvRNI2qqiqKioqorKwkFApRW1uLEAKfz0csFsPn8zXqcynhVihaIJrQuP/zhzCsBPuF9qNncU98rgBP/3s2oaCX/bt1pHJ9lMrEcgYOqKHE2w7DsumY14vlW5eA6aatrz0n7n8agCM6mW1N07BtG03TME2zwbkzZeEyYq5pWrOViTv99NM55phjeO+991i1ahUff/wxb731VpOVGMzLyyMSieB2u6mtrcXlcqFpGuFwmGuvvZZhw4ZxxRVXoOu685lramrw+/3U1tbidruJx+O43Skp1TTN+XErLCwkmUwSCASwbZtnnnmG999/n0cffZTCwkIMw3D2SSkbLdqghFuhaJH4XPn8+ZCHOWPu6WzzWpS5q8gX+ZSIbuTHfejrCti+KcaKrdvw5S/FX1lCdcl2Au4S3JqXcG2ceDLJofsdjVt6CAQCRKNRhBCpW3+PJBmP4nG7QPixpcTlcpFIJAgEApimicfjIRqNEgwGm7W+57x581ixYgUPPPAA06dPp2PHjk3WdzQapbi4mNraWgoKCrAsC8MwCIVCvPXWW8yfPx/LsrjgggsoKioikUgQCoUcjzsSieD1eonH4wCOx11UVERNTQ2FhYVs2rSJ999/n0mTJpFIJHjqqaeoqakhFAoRiaRq1GTEPi8vT3ncCkVrJR6P07Ntd+adNY+zXxzDl+u+xGO6aeMtQSbBTtr87ey7+HTpf+ka6so7y9+hc5di1n1XgS9YwJaKSuJJk7+991duO+UOotEooVCIRCKBR8Z59pah2GYchOTXExeTV9QB27YpKioiGo3idrsJh8Pk5+dTXV1Nfn4++fn5zfJZ27dvTzgcJhAI0LVr1ybt2+PxYJomLpcLy7JSg7r1Ck3HYjEmTZrELbfcwrvvvsvgwYOdeLRpmmiahpTSuevIhD2klHi9XpYsWcJJJ51EOBwGUkkELpfLCSt5PB7g+7sc5XErFK2Y/Px8Kioq6BzoxCO/nsm1865lW/U2erfpg0u6sJMWL34yl4ArQCyu43V7KP/cTd9uw9i8bTW1bbZRanTh+XfmMqr7SfzyF7+koqICvxe+fOc+whGDdl2H0WfQ8QhPPolEApfLRVVVlTM4WVJSQkVFBW3atGlWj7s5cbvdGIaBpmkYhuF8jlmzZjleNEAymeScc87h/PPPZ/To0XTv3p0pU6YgpcSyLEeAPR4Pl112GeXl5cyZM4cXXnjBEW1IZcU89thjXHbZZdi2jdvtdsYRdiVbRgm3QtEC0XWdgoICAIb5h/H8+XM4/fEzWLFtJUF3kDyRR0IkqEhsZ2vFFqq2V/GrQ06h1NsJGxcHFwzj3a//SYnPjU/zUFdXR3hbGf94/V62rV9Iu85DOOqsaRS1644mBC6XC9u2adOmjeNxV1ZWEgwGm93jbk5isRglJSXU1tYSCoUwTZNkMsmcOXNIJhvmeG/evJkpU6bw5ptvEggEWLhwIZZlNThG0zTefPNNpJQsXrz4R+eTUvLYY48xduxYioqKiEQiCCHw+/0kk0nH4/851MxJhaIFkvHOpJRoQqN3SR/eH/c+vTvsT228lpVb/8fC9YtYsmEJwYIQh/Q/hJgR47vy9Qi3Ru2mJMf2OpmCfDe3PHsNazeX8V3ZMlYs/ZKjTruJ31wzmzYdeiJI3cZnBCWTFiiEwO12Y9s2LpfrR95iS/HAMz88Pp+PqqoqdF0HwDAM55jp06c3mMOxbNkyPvvssx+JNqRi3IsWLWog2u3bt+eZZ55xXrvdbtq2bYthGBQWFhIIBIDUXZQKlSgUrRhN04jH44i0N2wYBh0KO/D2FW/w5tI3eWPpW/x3+X/YWlmOnoxSabtIuJLYSRtM+HblN4w65ESOLv0t7Q4TXDv9bA6ocDFo2Ej2H3oy+QWFjkhnsh6EECSTSTweD5Zl4fV6nUHKHwpO5vY/18mkAdbW1lJSUuJ43JnQB6RE/NVXX6W4uHiHYv1zjBw5ssEPgWmabN++naKiIsLhsONxq3RAhaKVE4/HndBELBYjEAhQU1NDMBhkRO+R/OaQ3/L2orfZWreVZDxJ0F9ATI+RiCVBCszjTLq278KI4SMoKS4htLWEDf/5mhN+fTWl7TpRWVlJIBDAMAzcbrcj0pn8ZL/fT01NjTNxJxgMNksed3OTSQf0eFLhoswAYX2BzsvLY3cLml988cVMnTqVd99912lzuVyEQqEG6YCQmrijPG6FohWTn59PbW0tkPrCZ2bjZWK20WiUEwefSLimhnyvl1hNJd898yDxsm/xd+xM3+vvJOnx4AK2b93C1sWb8QXa0aVrb2qrqigOBkkaBmX/eIUvX5yN8Pjpe9pZ9Dp2BMVt2mBZFqWlpUQiEdq0aePkMbc0EokEBQUF6LpOXl6eM4vR7/c7xySTSXw+n5N5siucfvrpAA0GOqWURKNRAoGA0+71eht45T9Hy7zaCsU+TjQadWbzxWIxCgoKnLzhzHP54s8QG9ey7s15ePICHHzHDNA8CJeGtX0r394yGUto2HEb+9ultDt4COteepoNH32AXldLQZceHHDG2Zz6p2nYpsE3/36PZy86G29hMSN+fwMFHTrRrU8fwuEweXl5zmBpS6J+/F5K6YR4XnvtNTp06EBdXR3r169n0aJFP5qI1BjKysoYOnQoZWVlzvlGjx7tjAnUTz3clXGBFi3cf//73zn//PNbzECIQtFU+Hy+BjHuZDKJ3+/HMAz8fj/bP3qH9dNuocvYS+l/418RAqIrvyXzVZFCMOCW6UgB8a1bKP50AclkEpfQGHbNjeD2kIjpJGM6euU2bCnpNvQQug4dTriqipdv/SOhLl258J57yQuFWqzH7fF4SCQSaJrmTOUXQjTwkB944AEeeOCB3ep//PjxbN68mWnTpgGpsYk//OEP+Hw+bNvG6/U6Pxa7cg1bZFbJ/PnzGT16NKZp8utf/5rXXnst2ya1OnRd57bbbsu2GYqdkMnmqD8BxLZthBBUfPg2q+69ne7nXEGo5/4kNq0jsXE9Ih5FxKMQj0IsSmz1CvRV32LW1dBu+GF0OvIYCrv2IFaxleimDcQrt2NGo5gxHUPXSdRFiNeGcblcHHP+BdRu2MATV13ppLG1RDJplZl4c0ZIp02btttx7R+SEW1I/d1uueUWwuHUdYxEIsRiMWcdlMZexxb3M2kYBv/73/8488wzOf744/H7/axcuRLDMBqMBCv2DMMwWLBgQbbNUOyETFaHEMKZyafrOqKynPLXnqXrGefiKynFDleioSFEekYgIAAbCXZqG1uS1CNYUmLaYNkSW0psmdo2M8+2xMLGsMDry+PIc85j/n0zePDii5gw5/nsXpDdJDN93e/3U11djZSShx56iHvuuadBaKS4uBiXy9UgLbK6unqHfRYWFuLxeJwfUtu2nWOllDzxxBO4XC5uu+02J1PFsqxdSgdscR73mjVrqKmpYcSIEdx8883O8oqZGJJCsS+QiWlnVp4Lh8MUFRaydeliQqUdCBS1wY7UQFxHJCJoCR1XIoqW0FOPjPcdi0I8ArEoth5F6hEsPYKpRzCjdSSjEYxIHclIHcloHYm61HM8UottGpxwyaVUb9xI3bZt2b4ku0VdXR1FRUUkk0mCwSCPPvoof/rTnxpMvunXrx+LFi1i48aNrF69mm3btrFw4UIOOeSQH/V34IEH8u9//5uNGzeydOlSNm7cyOeff87AgQOdYyzL4uGHH2bq1Kls3ryZaDQKpLz/xnrcLU64DzjgAEpKSrj66quZNGkSp556Kp988kmLnLWlUOwumQWJfD4flmWl0trCNdT839toeX6MumqI68iYDvGUUGsJHXciiiuhI+I6JHTnGEuPImM6diyKHdOxdR1T1zH1CIYeJZl5jkZJRiMkoxES0QhGPIknUMCHL7RMjzsvLw9d13G73ZSXl3Prrbc22N+/f39mzpxJSUmJEwuvra2lbdu2TJs2jT59+jjH+nw+JkyYQJ8+fUgkEgSDQQzDoH379jz55JMMHz68Qd/Tpk0jGo06FaFafTrg2LFjOfTQQ7npppuc2/k//vGPQGrAsqmWfMx1bNsmkUhwww03MGrUqGybo9iLZEIjkPrCJ5NJfJogvuYb2ow8BTsWxdI0XJpIuWcauDQXmga2BGFLsCXSlkjbRloS2wbLtrFtMG2JYUsMaWNYqRCKadupNltiWultCR26d8Noonjw3sYwDPLz84nH44wbN87JLsmwZcsWbrzxRizLom/fvjz44IP4/X50XWfw4MGMGjWKVatWATBq1CiOO+44ksmk84Nw++23s3jxYmzbZv369Q3OLYTg6quv5pVXXsHr9e5SqmGLFO7OnTvTuXNnhgwZQl5eHgBDhgxh7dq1TJw4kcsuu4yePXu2yAkBu8J1113HggULmDlzJhMnTmTKlCnZNkmxl6ifvuaktGkCaVvYcR1TA01zYWsCqQnQBNIlICNMNkhbYts2tpV6Nm0wLRtTgmHamDIV105adkrILRvTtknaAsOSGLaNYdnEo5FsX47dJlPAwO128+STT/J///d/nHPOOc7+qqoqPv30U3r16sVdd92Fy+VC13V8Ph+JRKJBJkgwGKRt27ZOlk8gEODWW2/l5JNPZtGiRT869/3338/ZZ5/doIBFY2mRwp0hI9qZ7X79+nH66adz9913M2TIELp3786vfvWrJj3n888/73g62Wbp0qWMHj2a8vJybrjhhmybo9iLJJNJxzGxLAu/3088XIMV1YmXbyYvVIiludBcAqGBcAkQGjYaNhJTSiw7JcimlfGqJaa0SVpgZDxqKzUYGYvFSBgG+PJI2jIt3GDYFgldpzlzSqSUfPDBB01Ww/KHfWfCEy6Xi48++uhHxxx44IHMnTuXgoIC3G437733Htu2baOoqIiBAwdy4YUXYpomv/jFL/jss89Yt24deXl5nHHGGfj9fubPn88pp5zC119/3aDfL774gjPPPNPx8HclM6dFC/eOOProozn66KN5+eWXWbVqFS+//DK/+c1vmqx/TdNyKhSTsSczbbapyMvL49RTT+XVV19l9OjRTdr3vsTo0aOZPXs2hx56aANHY0/x+/1s27YNIQSBQCBVBzFYgC2hdsVyXH36IvL8oGlpTzudSWKYCJ8fS9op4TVNops3EI9GiVs2SUuSMCUJ2yJhgqdNewiGiOsxEskkwrRIpo8zbEnStFi/bBm9Dxn+80bvJlJKZs6cucPV9pqCTKWfSCTCzJkzOe2001i5ciUrV650zj9t2jTuvvtuhBBUVlZyww03cPjhh/PSSy8xevRoZ3nWK664gpdeeonp06cDqXVJbrnllgai3LlzZ0aOHMmzzz7LpEmTyM/Pb/SqgBlanXBn+M1vfoOu6zzwwAMMGTKEN954g06dOu1xv2PGjGkC65qGxYsX8/LLL3P88cdz4403NmmoxOv1cvDBB/Phhx8q4d4DhgwZwsSJE524Z1ORKdabmSwSDAapi9TRb9JfWH7HH7CWRik9YADS58XSBJYAkdCxa6pxte+EbVrUlS3HMiXxRIKEYZCwbBImxEyLhGkTt2yMrZsxcCEDhbgKi5B6HNPlxrAgadmULV2C5s2n35FHNdln25tkCvv6/X78fj+ff/45paWlnHfeec4xK1asYOXKlXz00UeMGTOGSy65hJKSEifdz7Isp3iCZVkUFBRw6qmnMmvWLGbMmMG6desaOFZFRUXMmDGDa6+9lh49ejhVh3ZlAk6rFW5IrecwceJEJkyYwAUXXMCVV15Jjx496Ny5c7ZNaxLuvfdeEokE48eP5/rrr8+2OYq9jGVZzt1fymt0IYLFGKaNFo1S9c1XFPbui2aZuGwLYSQwKjbBlo2pXG0bDNsmaac86KSZ8qIt0rnbEpKJJHHDIh6uI7FhA3HLxvT4CHToxOZ166mr0+k+fH8GNEMYY2+QKeybSCQoKSmhuLiYDRs2EI/HG9zJSilZu3Ytd911F8uXL+f111/nqaeeQkpJXl6ekz44YMAAJkyYwOTJk5k7d+6Pwh+aphGLxdiyZQsHHnigM8nH4/EQj8edDJOfo9HCLYRwAQuBTVLKU4QQPYAXgDbAl8D5UsqkEMIH/B0YClQCY6SU6xp7nqYm84/9yCOP8Ne//pW8vDyuuOIKOnTokC2TmgxN08jLy+Phhx9Ws0f3MTJTtTPinVleNQLYfj/JRBwMk2hNNURrEZE6NE2gIZBILGljy5RwmzbpmPX3sWszE/+2U/Fw25ZYUmLZYBkGkeoa4noMl8+PlC1n/e0fUlBQ4FRjr6mpwev1snr1ag4//HBOPPFEamtrnQHMmTNnIqXkH//4B4cddhiTJk1yqt0HAgGklIwfP57Zs2c3EO1rrrnG8cgzi4OVlZXRqVMnQqEQlmXt8h3Zrnjc1wHfAqH06ynADCnlC0KImcAlwCPp52opZW8hxNj0cVmPL4RCIe666y6++eabJr1lba1ccsklLF++nMrKSr788ktncEaRGyQSCWcFO13Xyc/PTy2zeuBBFB85ivJ3XsPGRFZW4hY2mmkjNIFIC7ct6wmxlKnYtiUbCLhZb/DSlKkBS0tKTEOSqA5jS3D5/Zx640RnjZSWRibklEwmKSwsRErJUUcdxYgRI4jH405lGk3T6NOnj5MEcO+993L99dc76YTJZNKZJTl9+nRHtG+77TauvPJK/H6/M8vV7/cTj8edVR0Bp1p8YzPhGjXKJoTYD/gV8ET6tQBGAC+lD3kGOCO9fXr6Nen9I0UO/Rz369ePwsLCbJuR01RXV7N69WpuvPFGTj/9dPx+P1u3bs22WYp6BAIBIpFIg7WkCwsLSQgXoW69MW1IGDYxPUYslkS3bGKmjW6mnmOmTdxMiXXMkKmBSdsmmU7/M6QkYUtMS2JKQTLtcRu2jRYoSIUSvHkYpslhJ5zYYifA5efnN7iGmZBHbW0teXl51NbWOtXtDzzwQOd9pmk6tSTj8Tgej6dBEeAMffr0obi4GI/Hg6ZphEIhYrEYhYWFzvooGUdyV9KXG+tx3wvcCATTr9sANVLKzGT+jUAmcNwZ2AAgpTSFEOH08dsbbZUiqzzzzDNcfvnl9O7dm2QyyRlnnMF999232yukKZoeXdcJBoMNtsPhMMFgEK17H7S2nYhv3Yghk7gQuDTSKwOmfDUpG3rdmck1TraIZWFYKfFO2pl8bolpQby6BlvAwSOPw1/ShoqKCoqKihx7WhKZdV4yedSZ0Krb7XaKAEspcblcDQYPhRBO3nVmDZP6jwyZavCZNsMwnDzvTIgrE0fflcywn/W4hRCnANuklF82utdGIIS4XAixUAixsKlW4VI0DX/4wx/405/+xMcff0xxcTHnnXcef/rTn7JtlqIembhrLBZzBrwyt/XdjjgWf+euxCybeDo7JOVh28RNk7hpEjMtYqb1/X5HpNMDlZZM5XNnxDyd523YqRBKafcerFm2nFOuuoZQKNRiJ7tlUgEz4lw/pzuzAmNm9cUePXo0KIzwr3/9C8AJkWTi35WVlUCqZNmAAQOcfZmsE03TsCyrwfug6fO4jwBOE0L8EvCTinHfBxQJIdxpr3s/YFP6+E1AF2CjEMINFJIapGyAlPIx4DGA9u3bt8w1IVsxc+fOZdmyZXz66afMmzevRXpTrZnMFz/z5c9kQGQEZ9jEP/GP804lFovgEiI1MClTXrcEbMDOrAKIxDRTmSQpcbYxLUjaKTE3bDudfZIScF8wRLveB9C2d29KOnZ0yn21RDJFgkOhEOFwGK/Xi8fjcSoJVVVVEQwG0XWdoqIijjrqKObPn080GuWaa66hS5cujrADbNy40VkJcOjQoXTs2NFZJz2zpkx1dbVTWT5TuiyZTDZtOqCU8ibgJgAhxLHABCnluUKIF4HfksosuRCYn37L6+nX/03v/7dsqYv17sMMHDjQ8RbUcrl7RnP8+1uW5XzRM7f0uq7j9XqJxWIU9exFftcebFv+FZrQcDlLutpINKRIe4DpwUnLluklXDPrkQjH0zZsm7iVCpkkbYtgqAjN66XHwIEEi4qora1F07QW6XVnVgeMx+MUFRVh2zaWZVFSUuKUZYvFYgSDQaSUDWZNV1RUUFFRsdO+M3dBmbW3NU2jurqaQCBAVVWVE0PPhF0yxYIbw55MAZwE3CCEKCMVw34y3f4k0CbdfgMweQ/OocgiLpdLiXYT0BzeaCAQoK6ujkgkgtvtdvKRdV2nTZs26LrOyQ89RcKwSZgWMcNKh0dk6jlpEzNS4ZNEJoxiSWIWxE1B3LRJWjYJK9VuWDZJ06K4c1f6HHEU/vwAo8aOpa6ujtLS0hY7OBkMBqmursbr9VJdXe3kVWcKIG/fvh2Xy0VtbS26rnPIIYfQpUuXn+23Q4cOHHfccc4Pgs/nQ9M0px5oaWmpk8kSCAQAduka7pJwSyk/lFKekt5eI6UcLqXsLaU8U0qZSLfH0697p/ev2ZVzKBSKnycWi5Gfn09eXp6zCH9mBmA4HMbv9yPdXgaef2lKqK2UcOvG97HtVHaJlYp/W7KeiKemtSdMm4QT75aEOnSm57DhbF63juMvuohwXYS8vDxqamoalPpqSei67lRcD4VCTkpjUVGREx6xLItAIIDf7+eII47gmWeeoaioaKd9er1ennjiCY499lh8Ph91dXUYhoGU0slWqa6uTuXdpyvgALt0DXNn0Q2FQtFofD4fhmE4WQqxWMyZwVdQUJAqDFBcQulhR6O17UjMlOimjW6lUgK/TwuU329bNnHDSnnZZipFMGFZJG2JN1RIu959qNxWjl4XoeegQQSDQRKJBIFAoMXemfn9fqLRKG63m2g06qQDZn4E6+rqcLlcxONxpyblgQceyOLFi3n66acJhUIEg0FCoRChUIgZM2awcuVKDjvsMILBIMlkkvz8fNxut7OuTGaJAtM0yc/Pb7Aed2Np1VPeFYrWSv2p2JmMiPprZ2QGLXsMP4xhF1zKv2fcjaFHnffL9EQcKVODlBaZeDep5VydCTg2/pJSCtp3RI/F8Pn8THnvXceG+oOiLZH65cUy1C9PVn9fZvlcTdNo164dJ598Mt999x2maTozIwFnvCGzvrZt2072SP2/EaTGJ+pnnTQWJdwKRQvEsiwnVS0jnKZpomkahmE4z16vl6MuGYclJW/8+Q5kA4FKZZhYklROd2Zau/x+XW5TCjRLEq6upnvHjlx6991o6ZXwEomEk5MshGiRld7ri25mdiOkPPHMcrnQ0BvO7Ks/caZ+Sl+m/m0mU8QwDOe9yWTS2Zf5m9X/oWgsKlSiULRAMjnb8XjcWdw/05apWp651dc0jeHnXMBv77mf/QYfkopnpx+dhw3H374DcctOPyR9jj6WhE1qCrwNcT3GkBOO56K//Y384mJ8Ph+2bVNQUEAikaCgoKBFZpQAjrBmJsNkxLO+6Gamqmc88MxKfpmwSiY3WwiBpml4PB6nmLNt27jdbme/x+PBNM0G+zI/eLty19LyfiIVihZCLBajoqKCeDzOxo0bMQyD0tLSJuu/pKQESN3C5+XlIYRw2oqLixFC0KlTJ2f/iAt+x1FnjsGq5wG6PB5s28K2vvfE3V4vRr1iuQBevx+v3+94h6FQCCEEbdq0abE53JD6AfT5fA2uIXwfLsnsq0+mGvuO9mX4qbj17sS0f4gSboWimfj4448ZP34827ZtY/z48bRp04bnnnuuyfqvX9AjIyA/9+xq5EJh/nSK2g/ZWb8tlcwkpsx2/fYftjVm395ChUoUimZA13Xef/99Zs2axYABA3j88cfp37+/U9xaodgTRC5MaiwuLpbnn39+ts3YKYlEwplFlauEw2HcbreTzJ+LlJeXU15eipS5m4FQVLSJbt32vNCGZVmsX7+enj17snr1arp3705tbS22be/R/5FlWVRWVtKuXbs9trG5iEajWJZFKBT6+YMbyf/+9z/233//JuuvsrKSgoKCRs9UzAazZ8+murp6h259Tgi3EKICiJK7KwiWomzbHZRtu4eybfdobbZ1k1K23dGOnBBuACHEQinlsGzbsSOUbbuHsm33ULbtHvuSbSrGrVAoFC0MJdwKhULRwsgl4X4s2wb8BMq23UPZtnso23aPfca2nIlxKxQKheV94zkAAATgSURBVKJx5JLHrVAoFIpGkHXhFkKcJIRYKYQoE0JkveiCEGKdEGKpEOIrIcTCdFuJEOI9IcSq9HPxXrJllhBimxBiWb22HdoiUtyfvo5LhBBDsmTf7UKITenr91W65F1m301p+1YKIU5sRru6CCE+EEJ8I4RYLoS4Lt2e9Wv3E7Zl/bqlz+UXQnwuhPg6bd8d6fYeQojP0nbMFUJ40+2+9Ouy9P7uWbDtaSHE2nrXblC6PRvfCZcQYrEQ4o306+a5bj+sTrw3H4ALWA30BLzA10C/LNu0Dij9QdtUYHJ6ezIwZS/ZcjQwBFj2c7YAvwT+CQjgUOCzLNl3O6nydj88tl/67+sDeqT/7q5msqsjMCS9HQT+lz5/1q/dT9iW9euWPp8ACtLbHuCz9DWZB4xNt88ErkxvXwXMTG+PBeZmwbangd/u4PhsfCduAOYAb6RfN8t1y7bHPRwok6lqOklS9StPz7JNO+J04Jn09jPAGf+/vbMJsaoM4/jvWdgHJYkRMngXqQgtQlQUikRkRGk0kmAWQaCLoE0uWgkiuHNpH4toUSloodCY6NKPEVqFYY02MlaCQg2jA4qjbaSPf4v3OTOHy9xLszjnPQeeH1zu+bhwfvzvPc+97/Pee08dB5X0HXD/f7rsAo4p8T3pYs4DGfx6sQs4KemxpFvATdLzX4XXlKQfffkRMAEspwHZ9XHrRW25uZMk/emri/wmYBAY8e3d2RWZjgBbzar5E48+br2o9Zwwsw6wE/jC142KcstduJcDv5fW/6D/i7gOBJwzsytm9p5vWyZpypfvAMvyqPV1aVKWe31oeqTUVsri50PQdaRPZ43KrssNGpKbD/fHgGngPOlT/gNJf8/jMOvn+2dI16CtxU1Skd0hz+4jMyt+x153dh8D+4Dirxafp6LcchfuJrJJ0npgCHjfzDaXdyqNbRrxVZwmuZT4DFgFrAWmgMO5RMzsWeAU8IGkh+V9ubObx60xuUn6R9JaoEP6dP9SLpduut3M7GVgP8lxI7CUdCHzWjGzN4BpSVfqOF7uwj0JlC+Z3PFt2ZA06ffTwGnSC/duMcTy++l8hj1dGpGlpLt+cv0LfM7csL5WPzNbRCqMX0v61jc3Irv53JqSWxlJD4BLwKukNkPxN9Blh1k/3/8ccK9Gt9e9/SSlC5YfJU92rwFvmtltUst3EPiEinLLXbh/AFb7zOsTpCb92VwyZvaMmS0uloHtwLg77fGH7QHO5DGEPi5ngd0+k/4KMFNqC9RGVw/xLVJ+hd/bPpu+AlgNXK7IwYAvgQlJH5Z2Zc+ul1sTcnOPF8xsiS8/DWwj9eEvAcP+sO7sikyHgVEfzdTldqP0ZmykHnI5u1qeV0n7JXUkvUiqY6OS3qGq3KqYWV3IjTTz+yupj3Ygs8tK0gz+VeB64UPqPV0EfgMuAEtr8jlBGjb/ReqPvdvLhTRz/qnn+DOwIZPfcT/+NX9xDpQef8D9fgGGKvTaRGqDXAPG/LajCdn1ccuemx9rDfCTe4wDB0vnxmXS5Og3wJO+/Slfv+n7V2ZwG/XsxoGvmPvmSe3nhB93C3PfKqkkt/jlZBAEQcvI3SoJgiAIFkgU7iAIgpYRhTsIgqBlROEOgiBoGVG4gyAIWkYU7iAIgpYRhTsIgqBlROEOgiBoGf8BWrDWh9zMdxMAAAAASUVORK5CYII=\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## নীতিমালা পরীক্ষা করা\n",
+    "\n",
+    "যেহেতু Q-Table প্রতিটি অবস্থায় প্রতিটি ক্রিয়ার \"আকর্ষণীয়তা\" তালিকাভুক্ত করে, এটি আমাদের জগতে কার্যকর নেভিগেশন সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহার করা বেশ সহজ। সবচেয়ে সহজ ক্ষেত্রে, আমরা কেবল সেই ক্রিয়াটি নির্বাচন করতে পারি যা Q-Table-এ সর্বোচ্চ মানের সাথে মিলে যায়:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def qpolicy_strict(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = list(actions)[np.argmax(v)]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "walk(m,qpolicy_strict)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "যদি আপনি উপরের কোডটি একাধিকবার চেষ্টা করেন, আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে কখনও কখনও এটি শুধু \"অচল\" হয়ে যায়, এবং আপনাকে নোটবুকের STOP বোতাম চাপতে হয় এটি থামানোর জন্য। \n",
+    "\n",
+    "> **টাস্ক ১:** `walk` ফাংশনটি সংশোধন করুন যাতে এটি পথের সর্বাধিক দৈর্ঘ্য একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক ধাপে (ধরা যাক, ১০০) সীমাবদ্ধ করে, এবং উপরের কোডটি মাঝে মাঝে এই মানটি ফেরত দেয় তা পর্যবেক্ষণ করুন।\n",
+    "\n",
+    "> **টাস্ক ২:** `walk` ফাংশনটি সংশোধন করুন যাতে এটি পূর্বে যেখানে গিয়েছিল সেই জায়গাগুলিতে আবার না যায়। এটি `walk`-কে লুপিং থেকে রোধ করবে, তবে এজেন্ট এখনও এমন একটি স্থানে \"ফাঁদে\" পড়তে পারে যেখান থেকে এটি বের হতে অক্ষম।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 3.45, eaten by wolf: 0 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "def qpolicy(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(qpolicy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fbab852fd68>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 382.368508 248.518125\" width=\"382.368508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M -0 248.518125 \nL 382.368508 248.518125 \nL 382.368508 0 \nL -0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 374.45 224.64 \nL 374.45 7.2 \nL 39.65 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m2c059e3741\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.868182\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(51.686932 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"115.746997\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 2000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(103.021997 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"176.625812\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 4000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(163.900812 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"237.504627\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 6000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(224.779627 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.383442\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 8000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(285.658442 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"359.262258\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 10000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(343.356008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m0279ebb0ad\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"214.756364\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(26.2875 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"167.758568\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 2000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.557787)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"120.760773\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 124.559992)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"73.762978\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 6000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 77.562196)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"26.765182\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 8000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 30.564401)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pa8fdede5a3)\" d=\"M 54.868182 214.732865 \nL 54.898621 214.521375 \nL 54.9595 214.709366 \nL 55.081258 214.732865 \nL 55.111697 214.168891 \nL 55.142136 214.732865 \nL 55.172576 50.757557 \nL 55.233455 214.732865 \nL 55.263894 201.432489 \nL 55.294334 214.756364 \nL 55.324773 214.662368 \nL 55.355212 214.521375 \nL 55.416091 214.732865 \nL 55.537849 214.756364 \nL 55.659606 210.902544 \nL 55.690046 202.066959 \nL 55.720485 122.664184 \nL 55.750925 214.756364 \nL 55.781364 212.805955 \nL 55.811803 214.685867 \nL 55.842243 181.481925 \nL 55.872682 214.732865 \nL 55.903122 213.933902 \nL 55.964 187.450645 \nL 55.99444 214.756364 \nL 56.024879 211.396021 \nL 56.085758 214.756364 \nL 56.146637 214.685867 \nL 56.177076 214.333383 \nL 56.237955 214.685867 \nL 56.268395 208.529156 \nL 56.359713 214.756364 \nL 56.390152 213.534421 \nL 56.51191 214.756364 \nL 56.542349 214.732865 \nL 56.572789 201.056506 \nL 56.603228 214.756364 \nL 56.664107 206.649244 \nL 56.755425 214.756364 \nL 56.785864 214.732865 \nL 56.816304 214.074896 \nL 56.846743 209.751098 \nL 56.907622 214.756364 \nL 56.938062 214.756364 \nL 56.99894 209.257622 \nL 57.02938 214.756364 \nL 57.059819 214.756364 \nL 57.120698 213.957401 \nL 57.151137 214.638869 \nL 57.181577 214.756364 \nL 57.242456 214.685867 \nL 57.303334 214.027898 \nL 57.333774 214.756364 \nL 57.364213 212.312478 \nL 57.425092 214.756364 \nL 57.455531 214.756364 \nL 57.485971 212.876452 \nL 57.54685 214.756364 \nL 57.577289 214.756364 \nL 57.607729 212.946949 \nL 57.668607 214.756364 \nL 57.699047 214.732865 \nL 57.729486 214.145392 \nL 57.759926 209.187125 \nL 57.790365 214.756364 \nL 57.820804 214.756364 \nL 57.851244 212.71196 \nL 57.942562 214.027898 \nL 58.003441 211.936496 \nL 58.03388 213.886904 \nL 58.125198 214.756364 \nL 58.155638 207.495204 \nL 58.246956 212.006993 \nL 58.307835 209.845094 \nL 58.338274 214.756364 \nL 58.368714 212.312478 \nL 58.429593 214.756364 \nL 58.520911 214.709366 \nL 58.58179 214.756364 \nL 58.703547 213.017445 \nL 58.764426 214.756364 \nL 58.794865 212.194984 \nL 58.825305 209.633604 \nL 58.855744 214.756364 \nL 58.886184 214.756364 \nL 59.007941 212.594465 \nL 59.038381 214.756364 \nL 59.129699 213.581419 \nL 59.221017 214.756364 \nL 59.312335 210.808549 \nL 59.373214 214.756364 \nL 59.434093 213.111441 \nL 59.464532 212.758957 \nL 59.525411 214.756364 \nL 59.58629 214.709366 \nL 59.616729 214.756364 \nL 59.708048 213.13494 \nL 59.738487 208.85814 \nL 59.768926 214.756364 \nL 59.799366 214.732865 \nL 59.860245 214.756364 \nL 59.921123 213.275933 \nL 60.042881 214.756364 \nL 60.134199 211.231529 \nL 60.255957 214.756364 \nL 60.286396 214.40388 \nL 60.347275 214.756364 \nL 60.408154 202.724928 \nL 60.469033 211.701507 \nL 60.529912 214.756364 \nL 60.560351 210.315072 \nL 60.712548 214.756364 \nL 60.742987 210.221076 \nL 60.803866 213.604918 \nL 60.834306 214.756364 \nL 60.864745 213.416926 \nL 60.956063 207.471705 \nL 61.047382 214.756364 \nL 61.077821 212.124487 \nL 61.290897 214.756364 \nL 61.321336 214.732865 \nL 61.382215 214.497876 \nL 61.412654 214.756364 \nL 61.443094 214.756364 \nL 61.473533 210.973041 \nL 61.564851 211.654509 \nL 61.686609 214.756364 \nL 61.717049 214.756364 \nL 61.838806 208.85814 \nL 61.930124 214.756364 \nL 61.960564 211.819001 \nL 61.991003 212.124487 \nL 62.082321 211.020039 \nL 62.112761 214.756364 \nL 62.17364 214.004399 \nL 62.204079 214.756364 \nL 62.234518 206.038273 \nL 62.295397 214.756364 \nL 62.417155 211.161032 \nL 62.478034 214.756364 \nL 62.538913 214.427379 \nL 62.569352 214.756364 \nL 62.599791 209.492611 \nL 62.66067 214.709366 \nL 62.721549 214.756364 \nL 62.751988 208.106176 \nL 62.812867 214.756364 \nL 62.843307 214.027898 \nL 62.904185 214.756364 \nL 62.965064 214.732865 \nL 62.995504 212.147986 \nL 63.056382 214.756364 \nL 63.086822 212.876452 \nL 63.147701 214.756364 \nL 63.17814 209.093129 \nL 63.269458 211.20803 \nL 63.391216 214.756364 \nL 63.421655 206.249763 \nL 63.482534 206.625745 \nL 63.604292 214.756364 \nL 63.634731 214.61537 \nL 63.665171 213.534421 \nL 63.69561 214.756364 \nL 63.726049 214.756364 \nL 63.786928 214.756364 \nL 63.817368 214.286386 \nL 63.847807 211.067037 \nL 63.878246 214.756364 \nL 63.939125 212.570966 \nL 63.969565 214.756364 \nL 64.000004 200.140049 \nL 64.060883 214.732865 \nL 64.091322 213.933902 \nL 64.182641 196.803206 \nL 64.273959 214.756364 \nL 64.304398 211.795503 \nL 64.334838 210.973041 \nL 64.456595 214.756364 \nL 64.608792 211.255028 \nL 64.639232 212.594465 \nL 64.669671 214.756364 \nL 64.70011 213.393428 \nL 64.73055 210.808549 \nL 64.760989 214.262887 \nL 64.791429 212.899951 \nL 64.821868 214.756364 \nL 64.882747 212.570966 \nL 64.913186 214.497876 \nL 64.943626 214.215889 \nL 64.974065 214.756364 \nL 65.004505 214.756364 \nL 65.034944 207.706694 \nL 65.095823 213.299432 \nL 65.21758 214.756364 \nL 65.278459 214.756364 \nL 65.339338 210.597059 \nL 65.369777 214.756364 \nL 65.491535 214.709366 \nL 65.521974 213.534421 \nL 65.552414 214.756364 \nL 65.582853 214.756364 \nL 65.613293 214.756364 \nL 65.643732 213.181937 \nL 65.674172 214.027898 \nL 65.704611 199.811065 \nL 65.73505 214.756364 \nL 65.76549 213.698913 \nL 65.826369 214.756364 \nL 65.856808 214.145392 \nL 65.887247 204.534343 \nL 65.948126 214.732865 \nL 65.978566 213.064443 \nL 66.039444 214.732865 \nL 66.069884 214.756364 \nL 66.191641 211.537015 \nL 66.222081 205.309807 \nL 66.25252 214.709366 \nL 66.28296 213.440425 \nL 66.313399 211.325525 \nL 66.374278 214.098395 \nL 66.404717 214.756364 \nL 66.435157 214.685867 \nL 66.556914 211.137533 \nL 66.648233 214.756364 \nL 66.678672 213.628417 \nL 66.739551 212.617964 \nL 66.830869 214.756364 \nL 66.80043 210.36207 \nL 66.861308 214.309885 \nL 66.891748 213.933902 \nL 66.922187 210.056584 \nL 66.952627 214.756364 \nL 66.983066 214.568372 \nL 67.013505 213.651915 \nL 67.043945 214.61537 \nL 67.074384 208.270668 \nL 67.135263 214.756364 \nL 67.165702 213.745911 \nL 67.226581 214.591871 \nL 67.257021 214.756364 \nL 67.28746 213.369929 \nL 67.348339 214.756364 \nL 67.378778 214.756364 \nL 67.409218 214.61537 \nL 67.470097 214.756364 \nL 67.500536 207.894686 \nL 67.530975 214.756364 \nL 67.591854 214.380381 \nL 67.622294 206.155767 \nL 67.683172 214.756364 \nL 67.713612 214.756364 \nL 67.80493 209.234123 \nL 67.865809 212.829454 \nL 67.926688 211.936496 \nL 68.078885 214.756364 \nL 68.200642 209.140127 \nL 68.291961 214.756364 \nL 68.352839 214.662368 \nL 68.444158 214.756364 \nL 68.474597 209.234123 \nL 68.596355 214.756364 \nL 68.626794 214.756364 \nL 68.657233 213.534421 \nL 68.718112 214.756364 \nL 68.83987 214.756364 \nL 68.992067 197.555171 \nL 69.113825 214.756364 \nL 69.144264 214.098395 \nL 69.205143 214.286386 \nL 69.3269 214.756364 \nL 69.479097 203.382897 \nL 69.570416 214.685867 \nL 69.600855 212.382975 \nL 69.631294 208.928637 \nL 69.661734 214.262887 \nL 69.692173 214.756364 \nL 69.783492 209.328118 \nL 69.813931 209.93909 \nL 69.84437 210.174079 \nL 69.87481 214.756364 \nL 69.966128 212.476971 \nL 70.087886 214.756364 \nL 70.118325 214.756364 \nL 70.148764 207.307213 \nL 70.209643 214.756364 \nL 70.36184 207.518703 \nL 70.483598 214.756364 \nL 70.635795 211.936496 \nL 70.666234 213.628417 \nL 70.727113 214.756364 \nL 70.757553 209.704101 \nL 70.818431 211.678008 \nL 70.940189 214.756364 \nL 70.970628 211.043538 \nL 71.061947 212.288979 \nL 71.092386 214.756364 \nL 71.153265 211.654509 \nL 71.183704 213.299432 \nL 71.244583 211.912997 \nL 71.305462 214.756364 \nL 71.335901 213.675414 \nL 71.366341 201.690977 \nL 71.42722 206.696242 \nL 71.457659 214.756364 \nL 71.548977 213.745911 \nL 71.579417 214.756364 \nL 71.640295 214.591871 \nL 71.670735 209.257622 \nL 71.701174 214.756364 \nL 71.731614 214.756364 \nL 71.822932 214.756364 \nL 71.853371 204.60484 \nL 71.91425 214.756364 \nL 71.944689 211.654509 \nL 72.005568 214.262887 \nL 72.127326 214.756364 \nL 72.157765 209.657103 \nL 72.218644 212.335977 \nL 72.249084 214.756364 \nL 72.309962 211.372522 \nL 72.340402 210.221076 \nL 72.370841 211.396021 \nL 72.462159 214.756364 \nL 72.43172 210.268074 \nL 72.492599 214.121893 \nL 72.523038 204.60484 \nL 72.583917 214.756364 \nL 72.705675 209.328118 \nL 72.827432 214.756364 \nL 72.857872 214.756364 \nL 72.918751 212.899951 \nL 72.94919 214.474377 \nL 72.979629 214.756364 \nL 73.010069 214.427379 \nL 73.040508 213.369929 \nL 73.101387 214.685867 \nL 73.131826 214.756364 \nL 73.223145 211.043538 \nL 73.314463 214.756364 \nL 73.344902 212.523968 \nL 73.405781 214.756364 \nL 73.43622 214.732865 \nL 73.46666 212.523968 \nL 73.557978 213.228935 \nL 73.588417 211.819001 \nL 73.618857 214.756364 \nL 73.831933 214.756364 \nL 73.862372 208.317666 \nL 73.923251 214.19239 \nL 73.95369 214.756364 \nL 74.075448 211.912997 \nL 74.105887 214.756364 \nL 74.136327 204.722334 \nL 74.197206 214.756364 \nL 74.227645 212.993946 \nL 74.258084 202.513438 \nL 74.288524 214.756364 \nL 74.318963 214.756364 \nL 74.349403 214.685867 \nL 74.440721 208.317666 \nL 74.410281 214.756364 \nL 74.47116 212.359476 \nL 74.5016 214.756364 \nL 74.562479 212.335977 \nL 74.592918 214.709366 \nL 74.623357 214.756364 \nL 74.653797 214.732865 \nL 74.714676 201.737974 \nL 74.745115 214.450878 \nL 74.805994 213.933902 \nL 74.836433 214.756364 \nL 74.866873 214.638869 \nL 74.958191 209.328118 \nL 74.98863 211.772004 \nL 75.01907 214.098395 \nL 75.049509 208.740646 \nL 75.079948 206.061771 \nL 75.171267 214.732865 \nL 75.201706 207.965182 \nL 75.232145 214.756364 \nL 75.262585 214.333383 \nL 75.293024 214.756364 \nL 75.323464 213.863406 \nL 75.353903 212.547467 \nL 75.384343 213.205436 \nL 75.414782 214.756364 \nL 75.445221 211.819001 \nL 75.5061 214.427379 \nL 75.566979 210.949542 \nL 75.597418 211.41952 \nL 75.627858 214.756364 \nL 75.658297 211.114034 \nL 75.719176 213.440425 \nL 75.780055 214.756364 \nL 75.840934 214.427379 \nL 75.871373 214.709366 \nL 76.02357 203.171407 \nL 76.054009 207.025226 \nL 76.084449 214.756364 \nL 76.145328 211.537015 \nL 76.175767 208.43516 \nL 76.206207 214.756364 \nL 76.236646 214.709366 \nL 76.267085 209.304619 \nL 76.297525 214.756364 \nL 76.327964 214.756364 \nL 76.358404 214.568372 \nL 76.419282 209.422114 \nL 76.480161 213.76941 \nL 76.510601 214.756364 \nL 76.54104 214.286386 \nL 76.571479 211.772004 \nL 76.601919 214.756364 \nL 76.632358 214.756364 \nL 76.662798 213.698913 \nL 76.693237 207.636198 \nL 76.754116 214.732865 \nL 76.784555 212.077489 \nL 76.875873 212.735458 \nL 76.906313 211.748505 \nL 76.936752 214.756364 \nL 76.967192 203.006915 \nL 77.028071 211.443019 \nL 77.05851 213.604918 \nL 77.088949 207.683195 \nL 77.119389 214.756364 \nL 77.149828 214.756364 \nL 77.180268 214.215889 \nL 77.241146 214.756364 \nL 77.271586 214.685867 \nL 77.332465 214.756364 \nL 77.393343 201.502985 \nL 77.423783 210.949542 \nL 77.57598 214.756364 \nL 77.606419 214.756364 \nL 77.667298 210.761551 \nL 77.728177 211.772004 \nL 77.849935 214.756364 \nL 77.941253 207.706694 \nL 78.032571 214.756364 \nL 78.06301 212.194984 \nL 78.09345 210.009586 \nL 78.123889 213.463924 \nL 78.154329 213.205436 \nL 78.184768 212.241982 \nL 78.215207 214.756364 \nL 78.276086 212.100988 \nL 78.306526 214.19239 \nL 78.367404 214.756364 \nL 78.428283 206.226264 \nL 78.489162 210.57356 \nL 78.519602 210.832048 \nL 78.550041 213.792909 \nL 78.641359 213.416926 \nL 78.671799 214.756364 \nL 78.702238 210.973041 \nL 78.763117 214.262887 \nL 78.854435 213.064443 \nL 78.884874 214.756364 \nL 78.915314 211.701507 \nL 78.945753 198.589122 \nL 78.976193 212.993946 \nL 79.006632 207.730193 \nL 79.158829 214.756364 \nL 79.250147 211.936496 \nL 79.280587 200.281043 \nL 79.341466 214.756364 \nL 79.371905 202.607434 \nL 79.463223 214.756364 \nL 79.493663 211.748505 \nL 79.554541 210.503063 \nL 79.61542 214.756364 \nL 79.706738 214.756364 \nL 79.737178 209.210624 \nL 79.798057 209.492611 \nL 79.858935 214.756364 \nL 79.889375 214.40388 \nL 79.950254 214.450878 \nL 80.011132 205.192312 \nL 80.041572 214.756364 \nL 80.13289 214.521375 \nL 80.16333 214.756364 \nL 80.193769 214.262887 \nL 80.285087 214.756364 \nL 80.315527 207.847688 \nL 80.437284 214.756364 \nL 80.467724 214.756364 \nL 80.498163 213.581419 \nL 80.559042 214.756364 \nL 80.589481 214.756364 \nL 80.619921 211.983494 \nL 80.711239 213.55792 \nL 80.741678 212.523968 \nL 80.772118 214.756364 \nL 80.802557 214.638869 \nL 80.863436 210.221076 \nL 80.893875 214.333383 \nL 80.924315 214.145392 \nL 80.985194 211.41952 \nL 81.015633 214.756364 \nL 81.046072 214.61537 \nL 81.076512 214.756364 \nL 81.106951 210.526562 \nL 81.198269 210.902544 \nL 81.289588 214.756364 \nL 81.320027 210.808549 \nL 81.380906 213.55792 \nL 81.472224 212.782456 \nL 81.502663 214.756364 \nL 81.593982 214.756364 \nL 81.624421 212.194984 \nL 81.6853 214.756364 \nL 81.776618 214.074896 \nL 81.867936 214.756364 \nL 81.959255 210.620558 \nL 82.020133 214.756364 \nL 82.081012 214.709366 \nL 82.111452 214.756364 \nL 82.141891 209.257622 \nL 82.233209 211.490017 \nL 82.263649 210.902544 \nL 82.415846 214.756364 \nL 82.446285 214.756364 \nL 82.476724 211.325525 \nL 82.537603 212.876452 \nL 82.598482 214.756364 \nL 82.628922 210.714553 \nL 82.6898 211.255028 \nL 82.781119 214.756364 \nL 82.811558 214.051397 \nL 82.841997 214.756364 \nL 82.933316 204.745833 \nL 83.055073 214.756364 \nL 83.146391 213.886904 \nL 83.176831 208.505657 \nL 83.23771 213.205436 \nL 83.268149 213.252434 \nL 83.298588 214.474377 \nL 83.329028 211.936496 \nL 83.359467 214.19239 \nL 83.450786 211.490017 \nL 83.420346 214.756364 \nL 83.481225 213.416926 \nL 83.511664 212.100988 \nL 83.542104 214.756364 \nL 83.572543 214.333383 \nL 83.602983 214.756364 \nL 83.663861 210.197577 \nL 83.694301 214.732865 \nL 83.75518 214.756364 \nL 83.785619 213.111441 \nL 83.816058 207.988681 \nL 83.846498 214.756364 \nL 83.876937 214.756364 \nL 83.907377 214.168891 \nL 83.937816 214.756364 \nL 83.968255 198.565623 \nL 84.029134 210.78505 \nL 84.059574 214.756364 \nL 84.120452 214.732865 \nL 84.150892 211.607511 \nL 84.181331 214.756364 \nL 84.211771 212.758957 \nL 84.24221 213.957401 \nL 84.27265 205.897279 \nL 84.303089 214.756364 \nL 84.333528 212.241982 \nL 84.363968 213.816408 \nL 84.455286 214.756364 \nL 84.485725 208.22367 \nL 84.698801 214.756364 \nL 84.850998 212.641463 \nL 84.881438 213.816408 \nL 84.911877 211.795503 \nL 84.942317 213.510922 \nL 84.972756 210.57356 \nL 85.003195 214.756364 \nL 85.033635 214.756364 \nL 85.094514 214.756364 \nL 85.124953 214.568372 \nL 85.246711 208.764145 \nL 85.368468 214.756364 \nL 85.398908 208.764145 \nL 85.459786 210.832048 \nL 85.581544 214.756364 \nL 85.611983 206.249763 \nL 85.672862 214.756364 \nL 85.764181 214.756364 \nL 85.885938 211.443019 \nL 85.916378 214.756364 \nL 85.946817 214.732865 \nL 85.977256 205.991275 \nL 86.038135 211.231529 \nL 86.068575 214.098395 \nL 86.129453 212.993946 \nL 86.159893 212.147986 \nL 86.190332 203.876374 \nL 86.251211 213.13494 \nL 86.28165 207.565701 \nL 86.372969 214.756364 \nL 86.403408 213.440425 \nL 86.433847 214.756364 \nL 86.464287 199.411583 \nL 86.525166 214.756364 \nL 86.555605 214.756364 \nL 86.586045 214.215889 \nL 86.646923 214.333383 \nL 86.738242 214.756364 \nL 86.79912 209.163626 \nL 86.82956 214.756364 \nL 86.859999 214.168891 \nL 86.890439 207.213217 \nL 86.920878 214.638869 \nL 86.951317 207.918184 \nL 86.981757 214.756364 \nL 87.042636 211.231529 \nL 87.073075 206.437754 \nL 87.103514 214.262887 \nL 87.164393 214.756364 \nL 87.255711 212.406474 \nL 87.286151 214.756364 \nL 87.31659 212.476971 \nL 87.34703 210.855547 \nL 87.377469 211.325525 \nL 87.529666 214.756364 \nL 87.560106 214.756364 \nL 87.620984 207.001727 \nL 87.651424 212.147986 \nL 87.773181 214.756364 \nL 87.8645 212.05399 \nL 87.894939 214.756364 \nL 87.955818 211.983494 \nL 87.986257 210.902544 \nL 88.108015 214.756364 \nL 88.168894 214.051397 \nL 88.229773 214.521375 \nL 88.260212 204.698835 \nL 88.35153 214.756364 \nL 88.38197 214.004399 \nL 88.412409 214.756364 \nL 88.442848 213.34643 \nL 88.473288 213.299432 \nL 88.564606 214.756364 \nL 88.534167 212.641463 \nL 88.595045 214.40388 \nL 88.655924 212.641463 \nL 88.686364 214.756364 \nL 88.808121 211.184531 \nL 88.838561 208.43516 \nL 88.869 211.607511 \nL 88.929879 214.756364 \nL 88.960318 208.247169 \nL 89.021197 214.756364 \nL 89.142955 212.453472 \nL 89.203834 213.792909 \nL 89.234273 209.774597 \nL 89.295152 214.756364 \nL 89.416909 210.78505 \nL 89.477788 208.787644 \nL 89.508228 214.756364 \nL 89.538667 210.667555 \nL 89.599546 214.756364 \nL 89.660425 211.255028 \nL 89.690864 214.004399 \nL 89.812622 214.756364 \nL 89.843061 206.672743 \nL 89.90394 208.834641 \nL 89.934379 214.756364 \nL 90.025698 213.886904 \nL 90.086576 213.76941 \nL 90.147455 214.756364 \nL 90.238773 210.456065 \nL 90.269213 214.756364 \nL 90.360531 212.782456 \nL 90.451849 214.756364 \nL 90.482289 208.881639 \nL 90.543167 214.756364 \nL 90.634486 212.758957 \nL 90.664925 213.910403 \nL 90.695365 205.474299 \nL 90.725804 214.756364 \nL 90.756243 213.369929 \nL 90.786683 214.756364 \nL 90.817122 209.210624 \nL 90.90844 212.641463 \nL 90.969319 214.309885 \nL 91.030198 214.591871 \nL 91.060637 211.912997 \nL 91.182395 214.756364 \nL 91.212834 214.756364 \nL 91.243274 211.090536 \nL 91.304153 214.756364 \nL 91.42591 212.899951 \nL 91.45635 214.168891 \nL 91.486789 210.832048 \nL 91.547668 214.756364 \nL 91.578107 214.709366 \nL 91.608547 211.725006 \nL 91.638986 214.756364 \nL 91.699865 212.429973 \nL 91.730304 214.450878 \nL 91.760744 209.962589 \nL 91.791183 211.490017 \nL 91.821623 206.08527 \nL 91.852062 214.756364 \nL 91.882501 213.275933 \nL 91.94338 211.372522 \nL 91.97382 214.756364 \nL 92.034698 211.41952 \nL 92.065138 207.495204 \nL 92.095577 214.239388 \nL 92.156456 214.19239 \nL 92.217335 214.756364 \nL 92.308653 209.539608 \nL 92.430411 214.756364 \nL 92.521729 206.038273 \nL 92.643487 214.756364 \nL 92.673926 209.28112 \nL 92.734805 214.756364 \nL 92.765244 214.40388 \nL 92.826123 214.756364 \nL 92.887002 204.040866 \nL 93.00876 214.756364 \nL 93.130517 208.082677 \nL 93.191396 211.184531 \nL 93.282714 214.756364 \nL 93.313154 209.06963 \nL 93.374032 214.756364 \nL 93.404472 214.756364 \nL 93.434911 214.427379 \nL 93.465351 205.756286 \nL 93.49579 214.756364 \nL 93.526229 212.735458 \nL 93.556669 211.748505 \nL 93.587108 212.335977 \nL 93.647987 211.560514 \nL 93.678426 214.756364 \nL 93.708866 201.949464 \nL 93.769745 210.338571 \nL 93.800184 210.714553 \nL 93.891502 214.756364 \nL 93.921942 213.76941 \nL 93.982821 214.756364 \nL 94.043699 214.262887 \nL 94.074139 211.607511 \nL 94.165457 213.158439 \nL 94.195896 213.13494 \nL 94.287215 214.756364 \nL 94.256775 212.500469 \nL 94.317654 214.709366 \nL 94.408972 211.936496 \nL 94.439412 214.756364 \nL 94.469851 214.732865 \nL 94.50029 202.325447 \nL 94.561169 213.910403 \nL 94.591609 213.722412 \nL 94.622048 214.756364 \nL 94.652488 207.636198 \nL 94.713366 214.756364 \nL 94.743806 214.732865 \nL 94.774245 213.13494 \nL 94.804685 214.756364 \nL 94.835124 214.732865 \nL 94.865563 214.521375 \nL 94.896003 212.594465 \nL 94.926442 214.756364 \nL 94.956882 214.40388 \nL 94.987321 214.756364 \nL 95.078639 203.053913 \nL 95.109079 214.756364 \nL 95.200397 213.76941 \nL 95.230836 213.604918 \nL 95.261276 211.349023 \nL 95.322154 214.450878 \nL 95.352594 214.497876 \nL 95.383033 214.262887 \nL 95.413473 214.709366 \nL 95.443912 211.865999 \nL 95.504791 214.333383 \nL 95.53523 213.745911 \nL 95.56567 214.732865 \nL 95.596109 214.756364 \nL 95.687427 203.476893 \nL 95.748306 214.756364 \nL 95.809185 212.147986 \nL 95.870064 214.61537 \nL 95.900503 211.8425 \nL 95.930943 214.19239 \nL 95.961382 213.886904 \nL 95.991821 214.521375 \nL 96.022261 208.341165 \nL 96.0527 214.638869 \nL 96.08314 213.440425 \nL 96.113579 214.286386 \nL 96.144018 211.936496 \nL 96.174458 214.756364 \nL 96.235337 212.406474 \nL 96.265776 214.756364 \nL 96.296216 211.584012 \nL 96.326655 206.931231 \nL 96.387534 211.678008 \nL 96.448413 210.268074 \nL 96.509291 214.756364 \nL 96.539731 207.730193 \nL 96.60061 214.544874 \nL 96.631049 214.756364 \nL 96.691928 214.027898 \nL 96.752807 214.756364 \nL 96.783246 205.4508 \nL 96.844125 214.756364 \nL 96.874564 212.735458 \nL 96.935443 205.568295 \nL 96.965882 214.756364 \nL 97.057201 214.756364 \nL 97.08764 206.414255 \nL 97.148519 214.756364 \nL 97.178958 214.756364 \nL 97.331155 210.338571 \nL 97.392034 212.993946 \nL 97.483352 214.756364 \nL 97.513792 204.299354 \nL 97.574671 214.19239 \nL 97.665989 213.792909 \nL 97.696428 193.51336 \nL 97.757307 211.795503 \nL 97.787747 214.756364 \nL 97.818186 208.552655 \nL 97.848625 211.654509 \nL 97.909504 197.155689 \nL 97.939944 212.547467 \nL 97.970383 213.839907 \nL 98.000822 206.766738 \nL 98.031262 214.756364 \nL 98.061701 213.745911 \nL 98.12258 214.756364 \nL 98.213898 203.429895 \nL 98.244338 209.704101 \nL 98.274777 214.168891 \nL 98.305216 203.547389 \nL 98.335656 210.761551 \nL 98.396535 208.082677 \nL 98.457413 202.442941 \nL 98.518292 214.756364 \nL 98.670489 208.082677 \nL 98.731368 214.756364 \nL 98.761808 212.05399 \nL 98.792247 207.37771 \nL 98.822686 213.698913 \nL 98.883565 209.022633 \nL 98.944444 214.756364 \nL 99.005323 214.333383 \nL 99.035762 213.839907 \nL 99.066202 214.756364 \nL 99.096641 204.040866 \nL 99.15752 214.756364 \nL 99.187959 214.756364 \nL 99.309717 210.056584 \nL 99.370596 214.756364 \nL 99.431475 214.004399 \nL 99.461914 201.784972 \nL 99.522793 214.756364 \nL 99.553232 214.756364 \nL 99.583672 210.526562 \nL 99.67499 213.111441 \nL 99.705429 214.121893 \nL 99.735869 213.957401 \nL 99.766308 207.354211 \nL 99.827187 214.756364 \nL 99.857626 211.184531 \nL 99.888066 214.309885 \nL 99.918505 194.500314 \nL 99.979384 214.756364 \nL 100.131581 210.691054 \nL 100.222899 212.218483 \nL 100.283778 214.309885 \nL 100.314217 214.145392 \nL 100.344657 206.061771 \nL 100.375096 214.756364 \nL 100.405536 214.756364 \nL 100.527293 204.205359 \nL 100.557733 214.756364 \nL 100.649051 213.816408 \nL 100.740369 214.756364 \nL 100.831687 212.006993 \nL 100.862127 214.756364 \nL 100.892566 214.239388 \nL 100.923005 209.586606 \nL 100.983884 213.9809 \nL 101.044763 210.36207 \nL 101.105642 213.13494 \nL 101.19696 214.756364 \nL 101.2274 213.087942 \nL 101.318718 214.098395 \nL 101.349157 214.756364 \nL 101.440475 208.482158 \nL 101.470915 214.756364 \nL 101.531794 206.179266 \nL 101.562233 213.416926 \nL 101.592672 214.756364 \nL 101.623112 202.489939 \nL 101.71443 209.657103 \nL 101.775309 203.429895 \nL 101.836188 214.756364 \nL 101.988385 193.583857 \nL 102.110142 214.756364 \nL 102.140582 210.902544 \nL 102.2319 211.701507 \nL 102.292779 214.756364 \nL 102.323218 202.654431 \nL 102.384097 204.980822 \nL 102.414536 214.756364 \nL 102.505855 214.145392 \nL 102.597173 214.756364 \nL 102.627612 208.623151 \nL 102.688491 213.205436 \nL 102.74937 214.756364 \nL 102.779809 212.547467 \nL 102.810249 214.709366 \nL 102.962446 204.628339 \nL 102.871128 214.756364 \nL 102.992885 206.837235 \nL 103.084203 214.074896 \nL 103.145082 212.429973 \nL 103.205961 214.756364 \nL 103.2364 209.7276 \nL 103.327719 211.912997 \nL 103.419037 214.756364 \nL 103.479916 198.236639 \nL 103.510355 214.756364 \nL 103.571234 214.732865 \nL 103.632113 200.422036 \nL 103.662552 207.777191 \nL 103.75387 214.756364 \nL 103.78431 213.064443 \nL 103.845189 203.335899 \nL 103.966946 214.756364 \nL 103.997386 209.657103 \nL 104.058264 213.9809 \nL 104.119143 214.756364 \nL 104.149583 207.095723 \nL 104.210462 213.910403 \nL 104.27134 212.758957 \nL 104.332219 214.756364 \nL 104.393098 214.756364 \nL 104.423537 207.683195 \nL 104.514856 210.949542 \nL 104.606174 214.756364 \nL 104.636613 214.685867 \nL 104.727931 214.756364 \nL 104.758371 209.234123 \nL 104.78881 214.732865 \nL 104.81925 196.380226 \nL 104.880128 214.756364 \nL 104.941007 206.931231 \nL 104.971447 213.181937 \nL 105.032326 214.756364 \nL 105.062765 213.017445 \nL 105.093204 214.427379 \nL 105.154083 213.9809 \nL 105.184523 214.756364 \nL 105.30628 205.615292 \nL 105.33672 214.756364 \nL 105.428038 210.36207 \nL 105.458477 214.756364 \nL 105.549795 213.9809 \nL 105.580235 214.756364 \nL 105.610674 203.923372 \nL 105.701992 209.586606 \nL 105.82375 214.61537 \nL 105.884629 214.756364 \nL 105.945508 202.325447 \nL 105.975947 214.662368 \nL 106.067265 214.380381 \nL 106.128144 214.756364 \nL 106.219462 211.912997 \nL 106.249902 204.698835 \nL 106.310781 213.393428 \nL 106.371659 214.756364 \nL 106.493417 206.696242 \nL 106.523856 214.756364 \nL 106.554296 206.08527 \nL 106.615175 212.92345 \nL 106.645614 208.317666 \nL 106.706493 214.662368 \nL 106.797811 214.756364 \nL 106.828251 212.406474 \nL 106.889129 213.76941 \nL 106.980448 214.756364 \nL 107.010887 214.497876 \nL 107.041326 214.756364 \nL 107.132645 208.059178 \nL 107.163084 213.34643 \nL 107.254402 212.852953 \nL 107.284842 214.756364 \nL 107.315281 204.957323 \nL 107.37616 214.756364 \nL 107.406599 214.756364 \nL 107.528357 213.581419 \nL 107.558796 214.756364 \nL 107.650115 210.15058 \nL 107.680554 212.970447 \nL 107.832751 214.756364 \nL 107.924069 211.819001 \nL 107.954509 214.756364 \nL 107.984948 205.497798 \nL 108.045827 212.617964 \nL 108.076266 212.92345 \nL 108.137145 214.756364 \nL 108.167584 214.732865 \nL 108.198024 203.053913 \nL 108.228463 214.756364 \nL 108.258903 210.197577 \nL 108.38066 214.756364 \nL 108.4111 214.756364 \nL 108.441539 208.411661 \nL 108.502418 214.756364 \nL 108.532857 214.427379 \nL 108.593736 208.670149 \nL 108.624176 214.309885 \nL 108.685054 214.756364 \nL 108.745933 207.142721 \nL 108.806812 212.993946 \nL 108.837251 212.288979 \nL 108.92857 214.756364 \nL 109.050327 211.020039 \nL 109.172085 214.756364 \nL 109.202524 214.685867 \nL 109.263403 214.756364 \nL 109.293843 210.761551 \nL 109.385161 211.396021 \nL 109.44604 214.732865 \nL 109.476479 184.066803 \nL 109.537358 212.71196 \nL 109.567797 214.756364 \nL 109.598237 213.34643 \nL 109.659115 214.756364 \nL 109.689555 207.683195 \nL 109.719994 214.756364 \nL 109.811312 212.077489 \nL 109.872191 214.756364 \nL 109.902631 212.852953 \nL 109.96351 212.993946 \nL 109.993949 209.492611 \nL 110.054828 214.756364 \nL 110.115707 212.05399 \nL 110.146146 211.184531 \nL 110.176585 214.756364 \nL 110.267904 214.215889 \nL 110.298343 214.756364 \nL 110.45054 202.88942 \nL 110.480979 214.638869 \nL 110.511419 198.142643 \nL 110.541858 209.563107 \nL 110.572298 203.641385 \nL 110.602737 213.628417 \nL 110.633176 214.756364 \nL 110.663616 213.440425 \nL 110.694055 184.160799 \nL 110.724495 214.756364 \nL 110.754934 214.732865 \nL 110.815813 214.756364 \nL 110.846252 200.093051 \nL 110.907131 211.959995 \nL 110.96801 209.210624 \nL 110.998449 214.756364 \nL 111.028889 192.573404 \nL 111.089768 214.756364 \nL 111.120207 214.756364 \nL 111.150646 205.02782 \nL 111.211525 211.819001 \nL 111.241965 214.544874 \nL 111.333283 213.76941 \nL 111.363722 213.55792 \nL 111.455041 214.756364 \nL 111.48548 213.698913 \nL 111.576798 204.910326 \nL 111.607238 206.719741 \nL 111.728995 214.756364 \nL 111.789874 211.513516 \nL 111.820313 211.537015 \nL 111.881192 214.756364 \nL 111.911632 214.638869 \nL 111.942071 202.137456 \nL 112.00295 206.649244 \nL 112.033389 212.100988 \nL 112.063829 196.450722 \nL 112.124707 214.756364 \nL 112.246465 203.570888 \nL 112.307344 214.732865 \nL 112.337783 214.239388 \nL 112.368223 203.594387 \nL 112.398662 214.756364 \nL 112.429102 211.63101 \nL 112.459541 211.725006 \nL 112.48998 212.71196 \nL 112.52042 208.364663 \nL 112.550859 214.756364 \nL 112.611738 210.973041 \nL 112.703056 213.9809 \nL 112.763935 214.051397 \nL 112.794374 208.458659 \nL 112.824814 214.756364 \nL 112.916132 210.973041 \nL 112.946571 214.732865 \nL 112.977011 207.330712 \nL 113.00745 209.821595 \nL 113.068329 214.497876 \nL 113.098769 203.265403 \nL 113.220526 214.756364 \nL 113.250966 214.544874 \nL 113.372723 206.155767 \nL 113.342284 214.756364 \nL 113.403163 212.100988 \nL 113.464041 209.163626 \nL 113.52492 214.756364 \nL 113.55536 198.072146 \nL 113.616238 214.756364 \nL 113.646678 214.756364 \nL 113.737996 214.004399 \nL 113.768435 214.756364 \nL 113.829314 208.200171 \nL 113.859754 213.816408 \nL 113.890193 214.756364 \nL 113.920633 212.993946 \nL 113.951072 211.63101 \nL 113.981511 212.288979 \nL 114.07283 214.756364 \nL 114.103269 214.474377 \nL 114.225027 210.291573 \nL 114.285905 214.756364 \nL 114.346784 206.179266 \nL 114.377224 210.667555 \nL 114.438102 214.756364 \nL 114.498981 214.286386 \nL 114.590299 210.808549 \nL 114.681618 214.756364 \nL 114.803375 205.497798 \nL 114.894694 214.756364 \nL 114.925133 200.398537 \nL 114.986012 214.756364 \nL 115.016451 214.756364 \nL 115.046891 202.513438 \nL 115.107769 212.218483 \nL 115.138209 210.714553 \nL 115.229527 214.756364 \nL 115.259966 213.181937 \nL 115.290406 213.111441 \nL 115.381724 214.756364 \nL 115.412163 214.474377 \nL 115.442603 214.756364 \nL 115.473042 214.732865 \nL 115.5948 209.986087 \nL 115.716558 214.756364 \nL 115.777436 214.027898 \nL 115.838315 214.40388 \nL 115.929633 214.756364 \nL 115.960073 190.552499 \nL 116.020952 214.756364 \nL 116.11227 206.931231 \nL 116.142709 210.338571 \nL 116.173149 207.777191 \nL 116.294906 214.756364 \nL 116.325346 214.756364 \nL 116.447103 212.359476 \nL 116.477543 212.547467 \nL 116.538422 214.756364 \nL 116.568861 196.521219 \nL 116.660179 205.685789 \nL 116.781937 214.756364 \nL 116.812376 209.445613 \nL 116.873255 214.756364 \nL 116.903694 214.309885 \nL 116.995013 214.756364 \nL 117.055891 210.432566 \nL 117.177649 214.756364 \nL 117.299407 213.463924 \nL 117.329846 214.756364 \nL 117.360286 212.429973 \nL 117.390725 212.688461 \nL 117.451604 213.275933 \nL 117.482043 204.957323 \nL 117.542922 214.756364 \nL 117.603801 211.067037 \nL 117.63424 202.325447 \nL 117.695119 214.168891 \nL 117.725558 208.85814 \nL 117.755998 214.756364 \nL 117.786437 214.756364 \nL 117.816877 214.756364 \nL 117.847316 198.918107 \nL 117.908195 213.792909 \nL 117.969074 214.756364 \nL 117.999513 212.641463 \nL 118.090831 214.756364 \nL 118.18215 205.074818 \nL 118.303907 214.756364 \nL 118.395225 214.756364 \nL 118.486544 208.881639 \nL 118.516983 212.899951 \nL 118.638741 214.756364 \nL 118.69962 213.087942 \nL 118.730059 214.756364 \nL 118.760498 214.756364 \nL 118.790938 210.620558 \nL 118.851817 214.756364 \nL 118.882256 214.756364 \nL 119.004014 205.850281 \nL 119.125771 214.756364 \nL 119.217089 198.589122 \nL 119.247529 213.228935 \nL 119.308408 211.936496 \nL 119.369286 214.756364 \nL 119.399726 211.725006 \nL 119.460605 214.756364 \nL 119.491044 214.356882 \nL 119.521484 211.090536 \nL 119.551923 214.427379 \nL 119.612802 212.218483 \nL 119.643241 213.510922 \nL 119.673681 211.490017 \nL 119.70412 210.99654 \nL 119.764999 214.756364 \nL 119.825878 212.500469 \nL 119.856317 211.819001 \nL 119.886756 213.463924 \nL 119.917196 214.732865 \nL 119.978075 206.813736 \nL 120.008514 213.369929 \nL 120.038953 214.450878 \nL 120.099832 208.717147 \nL 120.130272 213.416926 \nL 120.160711 213.722412 \nL 120.19115 212.359476 \nL 120.22159 214.756364 \nL 120.252029 214.732865 \nL 120.312908 214.756364 \nL 120.404226 210.197577 \nL 120.434666 194.946793 \nL 120.465105 214.756364 \nL 120.495545 202.936418 \nL 120.617302 214.756364 \nL 120.647742 214.756364 \nL 120.678181 209.022633 \nL 120.73906 212.547467 \nL 120.860817 214.756364 \nL 120.952136 204.040866 \nL 121.073893 214.756364 \nL 121.104333 214.756364 \nL 121.195651 204.745833 \nL 121.22609 210.926043 \nL 121.286969 214.756364 \nL 121.317409 211.795503 \nL 121.347848 211.607511 \nL 121.408727 214.756364 \nL 121.439166 209.915591 \nL 121.469606 213.792909 \nL 121.500045 212.876452 \nL 121.530484 213.040944 \nL 121.621803 214.756364 \nL 121.652242 209.7276 \nL 121.713121 214.756364 \nL 121.74356 213.181937 \nL 121.804439 214.756364 \nL 121.834878 214.450878 \nL 121.865318 210.57356 \nL 121.926197 214.756364 \nL 121.956636 214.61537 \nL 121.987076 214.756364 \nL 122.078394 208.740646 \nL 122.108833 214.756364 \nL 122.169712 204.980822 \nL 122.200151 199.364586 \nL 122.29147 214.756364 \nL 122.321909 213.534421 \nL 122.352348 214.756364 \nL 122.382788 202.912919 \nL 122.443667 213.393428 \nL 122.504545 214.709366 \nL 122.534985 213.9809 \nL 122.626303 200.586528 \nL 122.656742 211.959995 \nL 122.717621 214.756364 \nL 122.748061 202.67793 \nL 122.839379 208.717147 \nL 122.961137 214.756364 \nL 123.022015 211.701507 \nL 123.052455 214.756364 \nL 123.082894 214.756364 \nL 123.143773 201.878968 \nL 123.204652 210.385569 \nL 123.356849 214.756364 \nL 123.387288 213.698913 \nL 123.448167 214.756364 \nL 123.478606 204.980822 \nL 123.569925 210.738052 \nL 123.630804 214.756364 \nL 123.661243 213.322931 \nL 123.752561 214.732865 \nL 123.783001 207.612699 \nL 123.874319 214.756364 \nL 123.843879 204.980822 \nL 123.904758 214.427379 \nL 123.935198 214.756364 \nL 123.996076 210.268074 \nL 124.026516 184.889265 \nL 124.087395 212.335977 \nL 124.117834 201.502985 \nL 124.178713 214.756364 \nL 124.209152 214.756364 \nL 124.239592 214.568372 \nL 124.270031 213.487423 \nL 124.300471 195.816252 \nL 124.361349 214.756364 \nL 124.391789 214.004399 \nL 124.452668 214.756364 \nL 124.483107 214.756364 \nL 124.513546 214.333383 \nL 124.543986 214.756364 \nL 124.574425 205.215811 \nL 124.635304 214.756364 \nL 124.665743 214.685867 \nL 124.726622 214.756364 \nL 124.757062 210.409068 \nL 124.81794 213.933902 \nL 124.878819 214.756364 \nL 124.970137 210.902544 \nL 125.061456 214.756364 \nL 125.091895 213.205436 \nL 125.122335 214.756364 \nL 125.152774 191.586451 \nL 125.213653 213.816408 \nL 125.274532 213.76941 \nL 125.33541 214.756364 \nL 125.426729 212.100988 \nL 125.457168 214.756364 \nL 125.518047 214.262887 \nL 125.548486 209.351617 \nL 125.609365 214.756364 \nL 125.792001 214.756364 \nL 125.85288 211.325525 \nL 125.913759 212.641463 \nL 126.005077 214.756364 \nL 126.035517 213.416926 \nL 126.096396 199.764067 \nL 126.126835 214.756364 \nL 126.157274 211.748505 \nL 126.187714 214.756364 \nL 126.218153 205.004321 \nL 126.279032 214.756364 \nL 126.431229 211.302026 \nL 126.461668 202.67793 \nL 126.492108 214.756364 \nL 126.522547 213.816408 \nL 126.583426 214.427379 \nL 126.644305 208.740646 \nL 126.766063 214.756364 \nL 126.796502 210.714553 \nL 126.857381 214.756364 \nL 126.91826 209.868593 \nL 126.979138 213.275933 \nL 127.009578 214.756364 \nL 127.040017 214.215889 \nL 127.100896 204.957323 \nL 127.131335 212.077489 \nL 127.161775 214.709366 \nL 127.192214 212.946949 \nL 127.222654 196.168736 \nL 127.283532 212.453472 \nL 127.313972 214.333383 \nL 127.344411 203.641385 \nL 127.40529 211.349023 \nL 127.466169 213.322931 \nL 127.496608 203.617886 \nL 127.527048 214.756364 \nL 127.557487 211.325525 \nL 127.618366 214.756364 \nL 127.648805 204.39335 \nL 127.709684 214.61537 \nL 127.740124 211.20803 \nL 127.801002 214.685867 \nL 127.831442 214.521375 \nL 127.861881 212.030492 \nL 127.892321 214.756364 \nL 127.92276 214.756364 \nL 127.953199 214.098395 \nL 128.014078 214.756364 \nL 128.044518 214.756364 \nL 128.074957 209.563107 \nL 128.166275 210.644057 \nL 128.196715 210.409068 \nL 128.257593 213.933902 \nL 128.318472 212.077489 \nL 128.379351 201.502985 \nL 128.409791 210.57356 \nL 128.531548 214.756364 \nL 128.592427 213.087942 \nL 128.622866 208.411661 \nL 128.653306 214.756364 \nL 128.683745 214.450878 \nL 128.714185 214.756364 \nL 128.744624 209.210624 \nL 128.805503 214.756364 \nL 128.896821 212.594465 \nL 128.92726 213.651915 \nL 128.9577 214.756364 \nL 128.988139 208.85814 \nL 129.049018 214.756364 \nL 129.079457 214.756364 \nL 129.201215 209.093129 \nL 129.231655 214.756364 \nL 129.292533 214.121893 \nL 129.322973 207.659697 \nL 129.353412 214.685867 \nL 129.414291 208.834641 \nL 129.566488 214.756364 \nL 129.596927 201.127003 \nL 129.657806 214.756364 \nL 129.688246 210.902544 \nL 129.749124 214.756364 \nL 129.779564 214.756364 \nL 129.901321 210.385569 \nL 130.023079 214.756364 \nL 130.114397 214.756364 \nL 130.144837 196.967698 \nL 130.205716 209.328118 \nL 130.236155 214.450878 \nL 130.266594 171.236405 \nL 130.327473 214.756364 \nL 130.357913 212.406474 \nL 130.418791 214.756364 \nL 130.449231 214.756364 \nL 130.47967 196.521219 \nL 130.540549 214.756364 \nL 130.662307 213.228935 \nL 130.692746 213.510922 \nL 130.753625 214.756364 \nL 130.784064 202.325447 \nL 130.875383 207.659697 \nL 130.936261 214.756364 \nL 130.966701 201.949464 \nL 131.02758 214.356882 \nL 131.058019 214.732865 \nL 131.118898 203.923372 \nL 131.149337 214.756364 \nL 131.179777 214.568372 \nL 131.301534 191.656947 \nL 131.331974 214.756364 \nL 131.423292 207.706694 \nL 131.484171 206.108769 \nL 131.54505 214.756364 \nL 131.575489 214.756364 \nL 131.666807 205.427301 \nL 131.697247 213.158439 \nL 131.788565 214.756364 \nL 131.910322 203.805877 \nL 131.940762 205.074818 \nL 132.062519 214.756364 \nL 132.184277 208.599652 \nL 132.336474 214.756364 \nL 132.366914 205.568295 \nL 132.427792 210.99654 \nL 132.54955 214.756364 \nL 132.579989 201.972963 \nL 132.640868 212.970447 \nL 132.701747 212.006993 \nL 132.732186 214.756364 \nL 132.762626 209.680602 \nL 132.793065 208.64665 \nL 132.884383 214.756364 \nL 132.914823 210.949542 \nL 132.945262 204.863328 \nL 132.975702 214.756364 \nL 133.006141 214.709366 \nL 133.06702 213.017445 \nL 133.097459 214.756364 \nL 133.158338 214.756364 \nL 133.310535 209.28112 \nL 133.340975 214.756364 \nL 133.401853 208.458659 \nL 133.432293 211.278527 \nL 133.462732 209.633604 \nL 133.55405 207.072224 \nL 133.58449 214.756364 \nL 133.614929 214.756364 \nL 133.645369 201.127003 \nL 133.706247 214.756364 \nL 133.736687 213.440425 \nL 133.797566 202.137456 \nL 133.828005 205.356805 \nL 133.949763 214.756364 \nL 133.980202 214.756364 \nL 134.132399 206.226264 \nL 134.254157 214.756364 \nL 134.284596 214.685867 \nL 134.315036 198.00165 \nL 134.345475 214.756364 \nL 134.375914 199.106098 \nL 134.436793 214.756364 \nL 134.528111 214.497876 \nL 134.558551 214.309885 \nL 134.58899 214.756364 \nL 134.649869 214.685867 \nL 134.680308 213.252434 \nL 134.710748 214.756364 \nL 134.741187 214.756364 \nL 134.802066 212.946949 \nL 134.832506 214.756364 \nL 134.954263 193.184376 \nL 135.076021 214.756364 \nL 135.10646 212.594465 \nL 135.167339 214.756364 \nL 135.289097 214.756364 \nL 135.502172 214.756364 \nL 135.532612 206.766738 \nL 135.593491 214.756364 \nL 135.62393 214.662368 \nL 135.65437 214.756364 \nL 135.745688 195.722257 \nL 135.806567 214.756364 \nL 135.867445 203.923372 \nL 135.989203 214.756364 \nL 136.050082 213.111441 \nL 136.080521 214.756364 \nL 136.110961 214.756364 \nL 136.202279 206.837235 \nL 136.293597 214.756364 \nL 136.324036 213.510922 \nL 136.384915 211.819001 \nL 136.445794 214.756364 \nL 136.567552 210.879046 \nL 136.65887 214.756364 \nL 136.689309 213.534421 \nL 136.719749 214.521375 \nL 136.750188 210.291573 \nL 136.780628 214.756364 \nL 136.811067 213.252434 \nL 136.963264 214.756364 \nL 137.054582 208.693648 \nL 137.085022 214.756364 \nL 137.1459 212.782456 \nL 137.17634 196.9207 \nL 137.206779 214.756364 \nL 137.237219 214.756364 \nL 137.267658 214.333383 \nL 137.298098 207.518703 \nL 137.328537 214.756364 \nL 137.358976 212.147986 \nL 137.389416 212.194984 \nL 137.480734 214.756364 \nL 137.511173 213.675414 \nL 137.541613 212.194984 \nL 137.572052 214.732865 \nL 137.602492 214.732865 \nL 137.632931 211.63101 \nL 137.69381 211.983494 \nL 137.724249 214.756364 \nL 137.754689 208.975635 \nL 137.785128 207.307213 \nL 137.846007 214.756364 \nL 137.876446 204.957323 \nL 137.906886 213.792909 \nL 137.937325 212.570966 \nL 137.967765 213.13494 \nL 137.998204 214.756364 \nL 138.028643 199.505579 \nL 138.089522 211.537015 \nL 138.150401 209.375116 \nL 138.21128 214.756364 \nL 138.363477 206.672743 \nL 138.454795 214.756364 \nL 138.485234 205.967776 \nL 138.546113 210.338571 \nL 138.576553 214.732865 \nL 138.637431 211.41952 \nL 138.667871 207.659697 \nL 138.69831 213.604918 \nL 138.789629 213.299432 \nL 138.820068 214.756364 \nL 138.911386 201.737974 \nL 139.002704 214.756364 \nL 139.033144 213.322931 \nL 139.094023 214.756364 \nL 139.124462 210.033085 \nL 139.21578 210.503063 \nL 139.276659 209.7276 \nL 139.337538 214.756364 \nL 139.398417 212.92345 \nL 139.428856 214.756364 \nL 139.459295 214.756364 \nL 139.520174 204.863328 \nL 139.611493 211.114034 \nL 139.641932 211.255028 \nL 139.672371 210.738052 \nL 139.702811 214.756364 \nL 139.794129 213.957401 \nL 139.824568 214.756364 \nL 139.855008 213.581419 \nL 139.885447 207.119222 \nL 139.915887 214.756364 \nL 139.946326 214.004399 \nL 140.037644 211.325525 \nL 140.128962 214.756364 \nL 140.159402 207.260215 \nL 140.220281 214.380381 \nL 140.25072 214.427379 \nL 140.342038 202.113957 \nL 140.372478 214.756364 \nL 140.463796 211.513516 \nL 140.555114 214.756364 \nL 140.585554 197.484674 \nL 140.646432 214.286386 \nL 140.707311 212.805955 \nL 140.737751 207.659697 \nL 140.798629 208.881639 \nL 140.859508 207.753692 \nL 140.889948 214.756364 \nL 140.920387 208.270668 \nL 140.981266 214.474377 \nL 141.042145 214.756364 \nL 141.072584 213.745911 \nL 141.103023 209.116628 \nL 141.133463 214.756364 \nL 141.163902 214.756364 \nL 141.224781 214.756364 \nL 141.316099 213.252434 \nL 141.376978 214.544874 \nL 141.437857 202.630932 \nL 141.559615 214.756364 \nL 141.681372 205.826783 \nL 141.80313 214.756364 \nL 141.864009 200.680524 \nL 141.924887 212.970447 \nL 141.955327 214.756364 \nL 141.985766 214.521375 \nL 142.016206 208.999134 \nL 142.107524 210.244575 \nL 142.229282 214.756364 \nL 142.381479 211.137533 \nL 142.472797 211.020039 \nL 142.503236 214.004399 \nL 142.533676 205.145314 \nL 142.564115 214.756364 \nL 142.594554 214.756364 \nL 142.624994 214.685867 \nL 142.685873 214.756364 \nL 142.716312 214.756364 \nL 142.83807 213.181937 \nL 142.959827 214.756364 \nL 142.990267 214.756364 \nL 143.020706 209.304619 \nL 143.081585 214.474377 \nL 143.203343 212.077489 \nL 143.172903 214.756364 \nL 143.233782 212.805955 \nL 143.385979 214.756364 \nL 143.446858 210.597059 \nL 143.507737 212.453472 \nL 143.538176 214.732865 \nL 143.599055 211.090536 \nL 143.629494 211.325525 \nL 143.690373 214.756364 \nL 143.751252 213.792909 \nL 143.84257 204.81633 \nL 143.964328 214.756364 \nL 144.086085 204.134862 \nL 144.116525 208.270668 \nL 144.207843 214.756364 \nL 144.238282 204.534343 \nL 144.299161 214.756364 \nL 144.329601 214.756364 \nL 144.451358 213.252434 \nL 144.481798 205.121816 \nL 144.512237 214.756364 \nL 144.542677 212.26548 \nL 144.725313 214.756364 \nL 144.755752 214.497876 \nL 144.786192 214.756364 \nL 144.816631 193.583857 \nL 144.907949 204.81633 \nL 144.938389 214.380381 \nL 145.029707 213.13494 \nL 145.060146 214.145392 \nL 145.121025 214.732865 \nL 145.151465 208.294167 \nL 145.181904 214.544874 \nL 145.212344 206.931231 \nL 145.273222 213.158439 \nL 145.425419 214.756364 \nL 145.455859 201.643979 \nL 145.516738 210.855547 \nL 145.638495 214.756364 \nL 145.699374 213.087942 \nL 145.729813 196.662212 \nL 145.760253 213.910403 \nL 145.790692 201.127003 \nL 145.942889 214.756364 \nL 145.973329 214.756364 \nL 146.003768 210.291573 \nL 146.064647 214.380381 \nL 146.155965 214.685867 \nL 146.186405 211.865999 \nL 146.308162 214.756364 \nL 146.338602 214.40388 \nL 146.369041 214.756364 \nL 146.490799 209.046132 \nL 146.612556 214.756364 \nL 146.673435 209.586606 \nL 146.703874 214.004399 \nL 146.734314 214.756364 \nL 146.764753 213.675414 \nL 146.795193 209.704101 \nL 146.825632 214.756364 \nL 146.886511 210.973041 \nL 146.91695 208.552655 \nL 146.94739 212.429973 \nL 147.008269 214.756364 \nL 147.038708 202.46644 \nL 147.099587 213.440425 \nL 147.190905 214.756364 \nL 147.160466 212.970447 \nL 147.221344 214.591871 \nL 147.312663 210.57356 \nL 147.373541 211.231529 \nL 147.403981 214.756364 \nL 147.495299 214.19239 \nL 147.525738 214.732865 \nL 147.556178 208.317666 \nL 147.617057 214.262887 \nL 147.677936 213.816408 \nL 147.799693 214.756364 \nL 147.95189 201.502985 \nL 148.043208 214.756364 \nL 148.073648 211.513516 \nL 148.104087 210.78505 \nL 148.134527 197.79016 \nL 148.164966 214.756364 \nL 148.195405 214.568372 \nL 148.225845 214.756364 \nL 148.347602 211.8425 \nL 148.438921 214.756364 \nL 148.46936 209.093129 \nL 148.530239 212.617964 \nL 148.651997 214.756364 \nL 148.682436 201.549983 \nL 148.743315 214.756364 \nL 148.773754 213.698913 \nL 148.804194 214.756364 \nL 148.834633 202.724928 \nL 148.895512 212.335977 \nL 149.017269 214.756364 \nL 149.047709 214.662368 \nL 149.078148 213.698913 \nL 149.108588 207.213217 \nL 149.169466 214.027898 \nL 149.199906 211.137533 \nL 149.291224 208.787644 \nL 149.321664 214.756364 \nL 149.352103 214.756364 \nL 149.382542 188.484596 \nL 149.443421 206.860734 \nL 149.534739 214.756364 \nL 149.565179 207.401209 \nL 149.626058 214.756364 \nL 149.656497 212.547467 \nL 149.717376 214.756364 \nL 149.778255 214.756364 \nL 149.869573 212.312478 \nL 149.900012 214.262887 \nL 149.930452 207.518703 \nL 149.99133 214.685867 \nL 150.02177 208.740646 \nL 150.052209 206.226264 \nL 150.082649 209.7276 \nL 150.234846 214.756364 \nL 150.265285 201.573482 \nL 150.326164 213.9809 \nL 150.356603 213.792909 \nL 150.387043 214.756364 \nL 150.417482 209.539608 \nL 150.478361 213.651915 \nL 150.5088 213.487423 \nL 150.53924 214.756364 \nL 150.569679 208.811143 \nL 150.630558 214.051397 \nL 150.660997 214.756364 \nL 150.691437 207.659697 \nL 150.752316 214.756364 \nL 150.843634 212.852953 \nL 150.904513 213.628417 \nL 150.934952 214.756364 \nL 151.02627 208.388162 \nL 151.05671 209.116628 \nL 151.117589 214.756364 \nL 151.148028 213.463924 \nL 151.178467 204.275855 \nL 151.239346 214.732865 \nL 151.269786 208.01218 \nL 151.300225 211.889498 \nL 151.330664 190.435005 \nL 151.361104 214.756364 \nL 151.391543 211.748505 \nL 151.421983 212.429973 \nL 151.452422 204.322853 \nL 151.482861 214.756364 \nL 151.513301 207.80069 \nL 151.665498 214.756364 \nL 151.726377 208.975635 \nL 151.756816 210.15058 \nL 151.787256 214.756364 \nL 151.817695 211.748505 \nL 151.848134 206.155767 \nL 151.909013 214.521375 \nL 151.969892 214.756364 \nL 152.000331 214.145392 \nL 152.06121 214.756364 \nL 152.182968 197.625667 \nL 152.243847 214.756364 \nL 152.304725 213.181937 \nL 152.335165 212.71196 \nL 152.365604 214.756364 \nL 152.426483 205.897279 \nL 152.456923 214.756364 \nL 152.548241 208.458659 \nL 152.57868 213.111441 \nL 152.60912 214.756364 \nL 152.700438 214.19239 \nL 152.730877 214.215889 \nL 152.822195 214.756364 \nL 152.852635 208.364663 \nL 152.913514 214.121893 \nL 152.943953 184.654276 \nL 153.065711 214.756364 \nL 153.09615 210.926043 \nL 153.157029 214.756364 \nL 153.187468 214.756364 \nL 153.248347 206.320259 \nL 153.309226 207.706694 \nL 153.370105 214.756364 \nL 153.430984 213.158439 \nL 153.461423 213.816408 \nL 153.491862 207.518703 \nL 153.522302 214.756364 \nL 153.552741 212.617964 \nL 153.644059 214.756364 \nL 153.674499 214.356882 \nL 153.704938 214.756364 \nL 153.735378 213.839907 \nL 153.765817 207.542202 \nL 153.796256 214.756364 \nL 153.826696 214.239388 \nL 153.887575 214.756364 \nL 153.918014 204.839829 \nL 153.978893 213.792909 \nL 154.039772 214.756364 \nL 154.070211 213.322931 \nL 154.100651 188.790082 \nL 154.161529 214.215889 \nL 154.191969 214.756364 \nL 154.222408 200.11655 \nL 154.283287 202.630932 \nL 154.405045 214.756364 \nL 154.435484 214.756364 \nL 154.465923 214.591871 \nL 154.496363 208.975635 \nL 154.526802 214.756364 \nL 154.557242 214.756364 \nL 154.587681 214.756364 \nL 154.678999 213.698913 \nL 154.739878 214.756364 \nL 154.770317 214.145392 \nL 154.800757 213.13494 \nL 154.831196 214.756364 \nL 154.861636 214.756364 \nL 154.892075 205.02782 \nL 154.952954 214.756364 \nL 155.013833 213.534421 \nL 155.044272 206.461253 \nL 155.105151 214.756364 \nL 155.16603 214.756364 \nL 155.196469 204.487345 \nL 155.257348 214.756364 \nL 155.379106 213.228935 \nL 155.439984 211.959995 \nL 155.561742 214.756364 \nL 155.622621 214.756364 \nL 155.713939 205.215811 \nL 155.805257 214.756364 \nL 155.835697 202.865921 \nL 155.896576 212.641463 \nL 156.018333 214.756364 \nL 156.048773 213.322931 \nL 156.109651 214.756364 \nL 156.140091 196.356727 \nL 156.261848 214.756364 \nL 156.322727 207.777191 \nL 156.353167 213.040944 \nL 156.414045 214.756364 \nL 156.566243 204.017367 \nL 156.657561 214.756364 \nL 156.688 214.239388 \nL 156.748879 214.756364 \nL 156.779318 208.035679 \nL 156.840197 207.80069 \nL 156.870637 214.756364 \nL 156.961955 202.912919 \nL 157.022834 214.756364 \nL 157.083712 214.356882 \nL 157.175031 200.539531 \nL 157.23591 214.756364 \nL 157.296788 207.847688 \nL 157.357667 214.756364 \nL 157.388107 204.463846 \nL 157.418546 211.278527 \nL 157.448985 210.103582 \nL 157.479425 213.816408 \nL 157.570743 213.534421 \nL 157.631622 214.756364 \nL 157.692501 207.988681 \nL 157.753379 214.756364 \nL 157.814258 214.521375 \nL 157.844698 214.756364 \nL 157.996895 205.403802 \nL 158.027334 205.521297 \nL 158.149092 214.732865 \nL 158.179531 214.756364 \nL 158.209971 204.510844 \nL 158.270849 211.983494 \nL 158.392607 214.756364 \nL 158.453486 214.756364 \nL 158.483925 212.970447 \nL 158.544804 213.416926 \nL 158.605683 214.756364 \nL 158.666562 210.503063 \nL 158.697001 214.756364 \nL 158.72744 213.816408 \nL 158.788319 214.756364 \nL 158.818759 214.756364 \nL 158.940516 210.832048 \nL 158.970956 211.372522 \nL 159.092713 192.620402 \nL 159.031835 213.76941 \nL 159.123153 200.32804 \nL 159.24491 214.756364 \nL 159.366668 212.194984 \nL 159.397107 212.805955 \nL 159.427547 212.335977 \nL 159.457986 214.756364 \nL 159.518865 212.852953 \nL 159.549304 212.429973 \nL 159.640623 214.756364 \nL 159.671062 214.709366 \nL 159.701502 213.675414 \nL 159.731941 214.756364 \nL 159.76238 214.685867 \nL 159.79282 202.25495 \nL 159.853699 210.855547 \nL 159.975456 214.756364 \nL 160.066774 211.865999 \nL 160.158093 214.756364 \nL 160.27985 211.325525 \nL 160.340729 207.565701 \nL 160.371168 214.756364 \nL 160.492926 200.657025 \nL 160.584244 214.168891 \nL 160.614684 209.28112 \nL 160.736441 214.732865 \nL 160.675563 208.670149 \nL 160.766881 214.568372 \nL 160.858199 214.756364 \nL 160.888638 197.155689 \nL 161.010396 214.756364 \nL 161.071275 214.756364 \nL 161.101714 208.905138 \nL 161.162593 214.756364 \nL 161.284351 211.678008 \nL 161.375669 211.231529 \nL 161.406108 214.756364 \nL 161.527866 209.892092 \nL 161.588745 208.411661 \nL 161.649624 214.756364 \nL 161.740942 213.416926 \nL 161.771381 214.756364 \nL 161.801821 213.440425 \nL 161.83226 207.142721 \nL 161.893139 214.756364 \nL 162.045336 214.756364 \nL 162.167094 208.153173 \nL 162.319291 214.662368 \nL 162.410609 214.756364 \nL 162.441048 205.192312 \nL 162.593245 214.756364 \nL 162.745442 205.591794 \nL 162.775882 214.756364 \nL 162.8672 212.899951 \nL 162.958518 214.756364 \nL 162.928079 212.171485 \nL 162.988958 213.675414 \nL 163.049836 214.756364 \nL 163.080276 213.55792 \nL 163.110715 210.949542 \nL 163.171594 214.756364 \nL 163.202033 214.662368 \nL 163.232473 213.040944 \nL 163.262912 197.696164 \nL 163.323791 214.756364 \nL 163.35423 208.693648 \nL 163.415109 213.910403 \nL 163.445549 214.756364 \nL 163.567306 207.119222 \nL 163.719503 214.756364 \nL 163.749943 214.638869 \nL 163.780382 208.059178 \nL 163.841261 214.756364 \nL 163.8717 212.852953 \nL 163.90214 214.756364 \nL 163.932579 199.670071 \nL 163.993458 209.234123 \nL 164.023897 213.76941 \nL 164.115216 212.476971 \nL 164.145655 214.61537 \nL 164.176094 211.63101 \nL 164.206534 212.735458 \nL 164.236973 212.641463 \nL 164.328291 214.756364 \nL 164.358731 213.510922 \nL 164.38917 214.40388 \nL 164.480489 209.915591 \nL 164.510928 211.725006 \nL 164.541367 214.40388 \nL 164.571807 207.424708 \nL 164.602246 212.735458 \nL 164.663125 209.915591 \nL 164.693564 212.71196 \nL 164.724004 212.970447 \nL 164.784883 211.255028 \nL 164.845761 214.756364 \nL 164.876201 214.756364 \nL 165.028398 193.983338 \nL 165.119716 214.756364 \nL 165.150155 213.393428 \nL 165.180595 211.889498 \nL 165.211034 213.487423 \nL 165.241474 214.756364 \nL 165.271913 207.683195 \nL 165.363231 212.147986 \nL 165.393671 214.756364 \nL 165.42411 200.915513 \nL 165.484989 214.756364 \nL 165.515428 214.756364 \nL 165.576307 210.291573 \nL 165.637186 212.382975 \nL 165.758944 214.756364 \nL 165.819822 212.241982 \nL 165.850262 214.756364 \nL 165.880701 214.756364 \nL 165.911141 213.581419 \nL 165.972019 214.662368 \nL 166.032898 214.756364 \nL 166.063338 214.309885 \nL 166.124217 214.756364 \nL 166.154656 214.61537 \nL 166.185095 214.756364 \nL 166.215535 212.006993 \nL 166.276414 213.487423 \nL 166.306853 214.756364 \nL 166.337292 211.912997 \nL 166.367732 214.239388 \nL 166.428611 214.709366 \nL 166.45905 206.273262 \nL 166.580808 214.756364 \nL 166.611247 212.288979 \nL 166.672126 213.55792 \nL 166.733005 214.756364 \nL 166.885202 209.445613 \nL 167.037399 214.756364 \nL 167.159156 212.500469 \nL 167.220035 214.756364 \nL 167.250475 204.957323 \nL 167.311353 214.756364 \nL 167.433111 212.547467 \nL 167.46355 214.40388 \nL 167.49399 207.80069 \nL 167.585308 207.965182 \nL 167.615747 214.756364 \nL 167.646187 195.22878 \nL 167.707066 214.756364 \nL 167.767945 214.756364 \nL 167.798384 211.865999 \nL 167.859263 214.098395 \nL 167.920142 214.756364 \nL 167.950581 213.299432 \nL 168.01146 214.756364 \nL 168.041899 214.732865 \nL 168.072339 214.333383 \nL 168.163657 193.818846 \nL 168.285414 214.756364 \nL 168.315854 208.787644 \nL 168.376733 211.184531 \nL 168.407172 214.756364 \nL 168.437611 214.450878 \nL 168.468051 203.429895 \nL 168.52893 214.756364 \nL 168.589809 212.100988 \nL 168.620248 212.147986 \nL 168.650687 214.756364 \nL 168.681127 211.513516 \nL 168.742006 213.463924 \nL 168.772445 210.526562 \nL 168.802884 184.325291 \nL 168.863763 214.685867 \nL 168.924642 214.756364 \nL 168.955081 214.027898 \nL 168.985521 209.351617 \nL 169.0464 214.756364 \nL 169.076839 214.756364 \nL 169.107278 207.612699 \nL 169.168157 214.591871 \nL 169.198597 213.628417 \nL 169.229036 214.756364 \nL 169.259475 214.756364 \nL 169.320354 214.027898 \nL 169.442112 200.398537 \nL 169.381233 214.756364 \nL 169.472551 206.132268 \nL 169.56387 214.756364 \nL 169.685627 200.586528 \nL 169.807385 214.756364 \nL 169.868264 214.756364 \nL 169.898703 214.568372 \nL 169.929142 207.824189 \nL 169.959582 214.756364 \nL 169.990021 214.756364 \nL 170.0509 211.396021 \nL 170.081339 214.756364 \nL 170.233537 195.886749 \nL 170.263976 214.756364 \nL 170.355294 213.228935 \nL 170.416173 212.26548 \nL 170.446612 213.76941 \nL 170.477052 213.510922 \nL 170.56837 200.563029 \nL 170.629249 203.782378 \nL 170.751006 214.756364 \nL 170.842325 206.907732 \nL 170.872764 207.824189 \nL 170.994522 214.756364 \nL 171.024961 207.753692 \nL 171.08584 214.662368 \nL 171.116279 214.756364 \nL 171.268476 212.71196 \nL 171.298916 214.638869 \nL 171.329355 210.738052 \nL 171.359795 209.351617 \nL 171.481552 214.709366 \nL 171.511992 214.756364 \nL 171.542431 214.286386 \nL 171.57287 206.884233 \nL 171.60331 214.756364 \nL 171.664189 209.116628 \nL 171.755507 214.756364 \nL 171.785946 214.286386 \nL 171.877265 214.756364 \nL 171.907704 212.124487 \nL 171.938143 214.756364 \nL 171.968583 206.437754 \nL 172.059901 211.396021 \nL 172.09034 213.651915 \nL 172.12078 213.534421 \nL 172.151219 205.756286 \nL 172.181659 214.756364 \nL 172.212098 214.756364 \nL 172.272977 214.756364 \nL 172.303416 213.252434 \nL 172.364295 214.333383 \nL 172.394734 214.756364 \nL 172.486053 208.43516 \nL 172.577371 206.343758 \nL 172.60781 214.756364 \nL 172.63825 191.680446 \nL 172.699129 214.756364 \nL 172.729568 214.333383 \nL 172.760007 214.756364 \nL 172.790447 211.466518 \nL 172.851326 214.756364 \nL 172.912204 214.756364 \nL 172.942644 208.623151 \nL 173.033962 211.772004 \nL 173.12528 214.756364 \nL 173.15572 212.030492 \nL 173.216598 214.756364 \nL 173.338356 214.709366 \nL 173.368796 202.724928 \nL 173.429674 214.756364 \nL 173.460114 214.756364 \nL 173.581871 205.709288 \nL 173.703629 214.756364 \nL 173.734068 214.756364 \nL 173.764508 214.544874 \nL 173.855826 214.662368 \nL 173.977584 214.756364 \nL 174.129781 210.855547 \nL 174.16022 204.134862 \nL 174.19066 214.638869 \nL 174.221099 214.215889 \nL 174.251538 210.620558 \nL 174.281978 214.756364 \nL 174.312417 214.756364 \nL 174.342857 214.756364 \nL 174.464614 204.745833 \nL 174.495054 207.871187 \nL 174.616811 214.756364 \nL 174.647251 214.709366 \nL 174.67769 214.145392 \nL 174.708129 214.709366 \nL 174.769008 203.429895 \nL 174.799448 214.756364 \nL 174.890766 214.756364 \nL 174.982084 213.416926 \nL 175.012524 214.756364 \nL 175.042963 211.560514 \nL 175.073402 208.85814 \nL 175.103842 214.121893 \nL 175.134281 212.688461 \nL 175.164721 214.756364 \nL 175.19516 207.072224 \nL 175.256039 214.662368 \nL 175.316918 214.756364 \nL 175.377796 201.902467 \nL 175.408236 187.427146 \nL 175.438675 213.722412 \nL 175.469115 214.756364 \nL 175.529993 214.685867 \nL 175.71263 205.591794 \nL 175.834388 214.756364 \nL 175.864827 214.756364 \nL 175.986585 209.586606 \nL 176.077903 214.756364 \nL 176.108342 212.758957 \nL 176.169221 214.732865 \nL 176.19966 210.667555 \nL 176.260539 214.380381 \nL 176.290979 213.651915 \nL 176.351857 214.756364 \nL 176.382297 214.756364 \nL 176.412736 202.372445 \nL 176.473615 214.756364 \nL 176.504054 214.098395 \nL 176.534494 214.756364 \nL 176.564933 207.683195 \nL 176.625812 214.638869 \nL 176.686691 210.597059 \nL 176.71713 205.826783 \nL 176.74757 212.100988 \nL 176.778009 210.338571 \nL 176.808449 214.756364 \nL 176.838888 198.777113 \nL 176.899767 214.756364 \nL 177.021524 211.090536 \nL 177.082403 211.41952 \nL 177.112843 214.756364 \nL 177.143282 214.027898 \nL 177.173721 208.270668 \nL 177.2346 208.811143 \nL 177.295479 214.756364 \nL 177.356358 212.241982 \nL 177.417237 214.756364 \nL 177.447676 214.568372 \nL 177.508555 208.106176 \nL 177.538994 214.756364 \nL 177.569434 212.359476 \nL 177.599873 212.335977 \nL 177.660752 214.756364 \nL 177.691191 200.022555 \nL 177.78251 214.756364 \nL 177.812949 213.087942 \nL 177.843388 214.756364 \nL 177.873828 214.638869 \nL 177.904267 196.427223 \nL 177.965146 214.756364 \nL 177.995585 208.599652 \nL 178.056464 209.892092 \nL 178.178222 214.756364 \nL 178.208661 214.756364 \nL 178.29998 208.482158 \nL 178.421737 214.756364 \nL 178.482616 211.443019 \nL 178.513055 214.756364 \nL 178.573934 212.030492 \nL 178.634813 213.158439 \nL 178.665252 214.756364 \nL 178.756571 205.380303 \nL 178.847889 214.756364 \nL 178.878328 207.683195 \nL 178.939207 214.756364 \nL 178.969647 214.756364 \nL 179.030525 210.879046 \nL 179.060965 214.19239 \nL 179.121844 212.993946 \nL 179.182722 210.78505 \nL 179.213162 214.756364 \nL 179.243601 210.432566 \nL 179.274041 202.395943 \nL 179.30448 214.756364 \nL 179.334919 214.756364 \nL 179.365359 214.756364 \nL 179.395798 208.129674 \nL 179.456677 214.215889 \nL 179.487116 214.756364 \nL 179.517556 211.114034 \nL 179.578435 214.756364 \nL 179.608874 214.756364 \nL 179.669753 196.544718 \nL 179.730632 212.05399 \nL 179.791511 214.732865 \nL 179.82195 214.168891 \nL 179.852389 200.821517 \nL 179.913268 214.756364 \nL 180.035026 208.576154 \nL 180.126344 214.756364 \nL 180.156783 214.732865 \nL 180.187223 214.427379 \nL 180.217662 214.756364 \nL 180.278541 203.735381 \nL 180.30898 213.158439 \nL 180.369859 214.756364 \nL 180.400299 214.239388 \nL 180.430738 204.769332 \nL 180.491617 213.933902 \nL 180.552496 214.756364 \nL 180.674253 205.920778 \nL 180.735132 214.756364 \nL 180.765572 211.748505 \nL 180.796011 204.275855 \nL 180.82645 214.756364 \nL 180.85689 211.278527 \nL 180.887329 213.910403 \nL 180.917769 197.931153 \nL 180.948208 214.145392 \nL 180.978647 212.570966 \nL 181.009087 214.756364 \nL 181.039526 210.221076 \nL 181.069966 214.685867 \nL 181.161284 214.709366 \nL 181.191723 208.834641 \nL 181.222163 214.756364 \nL 181.283041 211.231529 \nL 181.313481 207.636198 \nL 181.34392 214.756364 \nL 181.37436 210.503063 \nL 181.465678 214.074896 \nL 181.496117 208.693648 \nL 181.556996 214.732865 \nL 181.587436 214.309885 \nL 181.617875 214.756364 \nL 181.648314 214.756364 \nL 181.678754 214.591871 \nL 181.709193 214.756364 \nL 181.770072 201.925966 \nL 181.830951 210.479564 \nL 181.86139 214.756364 \nL 181.952708 213.369929 \nL 181.983148 214.756364 \nL 182.135345 198.048647 \nL 182.287542 214.756364 \nL 182.317981 214.756364 \nL 182.439739 201.174001 \nL 182.531057 214.756364 \nL 182.561497 214.591871 \nL 182.591936 212.641463 \nL 182.622375 198.542124 \nL 182.683254 214.051397 \nL 182.744133 211.184531 \nL 182.774572 214.427379 \nL 182.805012 212.735458 \nL 182.835451 214.756364 \nL 182.865891 198.84761 \nL 182.926769 212.688461 \nL 182.957209 210.127081 \nL 183.018088 214.145392 \nL 183.048527 214.568372 \nL 183.078967 207.189719 \nL 183.139845 207.659697 \nL 183.231164 214.756364 \nL 183.261603 213.111441 \nL 183.292042 196.662212 \nL 183.352921 214.756364 \nL 183.444239 214.756364 \nL 183.565997 212.688461 \nL 183.596436 214.732865 \nL 183.626876 214.333383 \nL 183.687755 205.098317 \nL 183.718194 214.709366 \nL 183.748633 208.129674 \nL 183.870391 214.756364 \nL 183.961709 191.891936 \nL 184.083467 214.756364 \nL 184.113906 214.756364 \nL 184.235664 180.283481 \nL 184.296543 214.333383 \nL 184.357422 210.268074 \nL 184.387861 209.610105 \nL 184.509619 214.756364 \nL 184.540058 211.490017 \nL 184.600937 213.393428 \nL 184.661816 212.547467 \nL 184.722695 214.756364 \nL 184.753134 214.61537 \nL 184.783573 214.756364 \nL 184.814013 208.999134 \nL 184.874892 212.429973 \nL 184.93577 214.756364 \nL 184.96621 212.570966 \nL 184.996649 207.448206 \nL 185.027089 214.732865 \nL 185.057528 213.910403 \nL 185.087967 212.382975 \nL 185.118407 198.918107 \nL 185.148846 214.732865 \nL 185.179286 203.288902 \nL 185.301043 214.756364 \nL 185.331483 214.756364 \nL 185.361922 213.369929 \nL 185.392362 214.756364 \nL 185.422801 199.012102 \nL 185.48368 209.798096 \nL 185.514119 214.756364 \nL 185.574998 213.698913 \nL 185.605437 210.103582 \nL 185.635877 214.756364 \nL 185.666316 213.393428 \nL 185.696756 214.756364 \nL 185.727195 214.027898 \nL 185.788074 211.537015 \nL 185.818513 212.946949 \nL 185.909831 214.756364 \nL 185.940271 210.103582 \nL 186.031589 212.476971 \nL 186.062028 212.335977 \nL 186.092468 214.756364 \nL 186.183786 213.675414 \nL 186.275104 214.756364 \nL 186.396862 207.37771 \nL 186.427301 211.184531 \nL 186.549059 214.756364 \nL 186.609938 210.385569 \nL 186.640377 214.497876 \nL 186.762135 214.756364 \nL 186.823014 213.322931 \nL 186.883892 211.41952 \nL 186.914332 211.513516 \nL 186.975211 214.756364 \nL 187.00565 204.299354 \nL 187.066529 210.879046 \nL 187.218726 214.756364 \nL 187.340484 211.748505 \nL 187.370923 214.380381 \nL 187.431802 201.808471 \nL 187.462241 214.756364 \nL 187.492681 211.137533 \nL 187.52312 214.756364 \nL 187.553559 209.06963 \nL 187.614438 214.709366 \nL 187.644878 195.369773 \nL 187.736196 196.403725 \nL 187.827514 214.756364 \nL 187.857954 213.675414 \nL 187.888393 214.756364 \nL 188.010151 209.892092 \nL 188.04059 214.544874 \nL 188.101469 187.732631 \nL 188.131908 214.756364 \nL 188.162348 213.017445 \nL 188.192787 202.88942 \nL 188.223226 214.427379 \nL 188.253666 213.158439 \nL 188.344984 214.756364 \nL 188.405863 200.069553 \nL 188.466742 212.359476 \nL 188.52762 214.756364 \nL 188.588499 187.591638 \nL 188.679818 214.756364 \nL 188.710257 214.380381 \nL 188.771136 211.63101 \nL 188.801575 214.286386 \nL 188.832015 214.756364 \nL 188.862454 214.732865 \nL 188.923333 214.756364 \nL 188.984212 202.771926 \nL 189.07553 214.756364 \nL 189.105969 211.278527 \nL 189.166848 207.424708 \nL 189.258166 214.756364 \nL 189.288606 214.662368 \nL 189.319045 208.599652 \nL 189.349484 214.756364 \nL 189.379924 214.756364 \nL 189.410363 214.544874 \nL 189.471242 214.709366 \nL 189.501682 198.354133 \nL 189.623439 214.756364 \nL 189.653879 201.784972 \nL 189.714757 209.398615 \nL 189.775636 205.756286 \nL 189.866954 214.756364 \nL 189.927833 203.3124 \nL 189.958273 210.667555 \nL 190.08003 214.756364 \nL 190.11047 212.805955 \nL 190.140909 202.630932 \nL 190.201788 213.534421 \nL 190.232227 213.651915 \nL 190.293106 214.756364 \nL 190.353985 199.552577 \nL 190.384424 214.756364 \nL 190.414864 214.756364 \nL 190.445303 213.839907 \nL 190.506182 214.756364 \nL 190.567061 205.474299 \nL 190.5975 211.701507 \nL 190.658379 204.581341 \nL 190.688818 211.607511 \nL 190.719258 211.889498 \nL 190.749697 214.756364 \nL 190.780137 197.038195 \nL 190.841015 202.04346 \nL 190.871455 214.756364 \nL 190.901894 208.176672 \nL 190.932334 185.923216 \nL 190.993213 214.756364 \nL 191.023652 214.356882 \nL 191.054091 201.385491 \nL 191.084531 214.568372 \nL 191.14541 208.64665 \nL 191.267167 214.732865 \nL 191.328046 211.959995 \nL 191.358485 214.756364 \nL 191.388925 214.427379 \nL 191.449804 214.638869 \nL 191.541122 203.594387 \nL 191.571561 213.675414 \nL 191.63244 202.701429 \nL 191.662879 198.283636 \nL 191.784637 214.732865 \nL 191.815077 208.200171 \nL 191.845516 214.756364 \nL 191.906395 210.291573 \nL 191.936834 214.756364 \nL 191.967274 210.174079 \nL 191.997713 199.294089 \nL 192.058592 214.756364 \nL 192.119471 213.205436 \nL 192.14991 214.756364 \nL 192.210789 214.309885 \nL 192.241228 214.756364 \nL 192.271668 203.805877 \nL 192.332546 210.197577 \nL 192.454304 214.756364 \nL 192.606501 208.928637 \nL 192.728259 214.756364 \nL 192.789138 214.286386 \nL 192.819577 201.1975 \nL 192.850016 214.756364 \nL 192.880456 213.651915 \nL 192.941335 211.231529 \nL 192.971774 212.26548 \nL 193.032653 214.756364 \nL 193.15441 190.622996 \nL 193.245729 214.756364 \nL 193.276168 209.28112 \nL 193.397926 214.098395 \nL 193.458805 209.516109 \nL 193.489244 205.474299 \nL 193.519683 213.463924 \nL 193.550123 214.756364 \nL 193.580562 191.539453 \nL 193.641441 210.832048 \nL 193.67188 210.103582 \nL 193.70232 214.756364 \nL 193.793638 212.26548 \nL 193.824077 213.910403 \nL 193.945835 205.380303 \nL 194.006714 214.756364 \nL 194.067593 212.359476 \nL 194.098032 207.001727 \nL 194.128471 214.145392 \nL 194.158911 209.751098 \nL 194.18935 214.756364 \nL 194.250229 207.236716 \nL 194.280669 214.568372 \nL 194.311108 214.756364 \nL 194.402426 211.607511 \nL 194.524184 214.756364 \nL 194.554623 214.568372 \nL 194.585063 214.61537 \nL 194.645941 214.756364 \nL 194.676381 190.435005 \nL 194.767699 214.756364 \nL 194.798138 214.685867 \nL 194.950335 200.022555 \nL 195.072093 214.756364 \nL 195.132972 210.503063 \nL 195.163411 214.19239 \nL 195.193851 214.380381 \nL 195.285169 199.834564 \nL 195.346048 214.098395 \nL 195.406927 209.774597 \nL 195.467805 208.881639 \nL 195.498245 214.756364 \nL 195.528684 205.944277 \nL 195.589563 214.638869 \nL 195.680881 206.508251 \nL 195.711321 214.756364 \nL 195.802639 211.490017 \nL 195.833078 214.756364 \nL 195.863518 188.837079 \nL 195.924397 214.544874 \nL 196.046154 181.411428 \nL 196.167912 214.756364 \nL 196.289669 200.281043 \nL 196.380988 214.756364 \nL 196.350548 179.696008 \nL 196.411427 213.181937 \nL 196.441866 211.114034 \nL 196.472306 214.756364 \nL 196.502745 212.641463 \nL 196.533185 212.547467 \nL 196.563624 213.76941 \nL 196.594063 211.983494 \nL 196.624503 210.385569 \nL 196.685382 214.756364 \nL 196.746261 213.393428 \nL 196.807139 214.756364 \nL 196.837579 214.568372 \nL 196.898458 214.756364 \nL 196.928897 209.304619 \nL 197.020215 214.756364 \nL 197.050655 212.171485 \nL 197.141973 214.756364 \nL 197.172412 183.526329 \nL 197.29417 214.756364 \nL 197.415928 213.675414 \nL 197.476806 214.756364 \nL 197.507246 214.333383 \nL 197.568125 205.051319 \nL 197.598564 206.555248 \nL 197.629003 214.756364 \nL 197.689882 207.260215 \nL 197.720322 196.803206 \nL 197.750761 214.756364 \nL 197.7812 214.756364 \nL 197.81164 211.302026 \nL 197.872519 214.756364 \nL 197.902958 214.756364 \nL 197.933397 175.842189 \nL 197.994276 213.487423 \nL 198.055155 212.382975 \nL 198.116034 214.756364 \nL 198.176913 187.168658 \nL 198.237792 204.910326 \nL 198.268231 214.756364 \nL 198.32911 206.061771 \nL 198.359549 203.594387 \nL 198.389989 186.111207 \nL 198.450867 214.756364 \nL 198.542186 202.654431 \nL 198.572625 213.55792 \nL 198.603064 213.463924 \nL 198.633504 214.756364 \nL 198.663943 207.542202 \nL 198.724822 214.568372 \nL 198.81614 214.756364 \nL 198.877019 206.320259 \nL 198.907458 214.521375 \nL 198.998777 213.886904 \nL 199.029216 200.516032 \nL 199.090095 201.291495 \nL 199.181413 214.756364 \nL 199.211853 213.087942 \nL 199.242292 214.756364 \nL 199.272731 213.863406 \nL 199.303171 189.753537 \nL 199.394489 205.004321 \nL 199.485807 214.756364 \nL 199.516247 201.714475 \nL 199.577125 214.756364 \nL 199.698883 202.301948 \nL 199.729322 213.111441 \nL 199.820641 210.855547 \nL 199.85108 213.675414 \nL 199.88152 201.808471 \nL 199.942398 210.691054 \nL 200.033717 208.22367 \nL 200.064156 214.756364 \nL 200.094595 207.001727 \nL 200.155474 214.756364 \nL 200.185914 214.756364 \nL 200.277232 209.704101 \nL 200.36855 214.756364 \nL 200.520747 195.134784 \nL 200.642505 214.756364 \nL 200.672944 214.756364 \nL 200.825141 212.570966 \nL 200.88602 214.756364 \nL 200.977338 204.252356 \nL 201.007778 214.756364 \nL 201.068656 213.487423 \nL 201.129535 194.030336 \nL 201.190414 208.740646 \nL 201.251293 214.756364 \nL 201.37305 192.338415 \nL 201.464369 214.756364 \nL 201.494808 212.617964 \nL 201.525248 212.312478 \nL 201.555687 210.808549 \nL 201.586126 214.756364 \nL 201.616566 212.664962 \nL 201.707884 214.756364 \nL 201.738323 186.722179 \nL 201.829642 189.283559 \nL 201.860081 214.756364 \nL 201.951399 213.604918 \nL 202.012278 214.756364 \nL 202.073157 207.730193 \nL 202.134036 203.782378 \nL 202.194914 214.756364 \nL 202.377551 203.147908 \nL 202.40799 214.756364 \nL 202.499309 214.709366 \nL 202.529748 214.756364 \nL 202.560187 205.474299 \nL 202.621066 208.740646 \nL 202.773263 214.756364 \nL 202.834142 213.487423 \nL 202.864581 214.239388 \nL 203.016778 203.241904 \nL 203.077657 214.756364 \nL 203.138536 213.722412 \nL 203.199415 213.839907 \nL 203.290733 203.288902 \nL 203.321173 214.756364 \nL 203.382051 214.19239 \nL 203.44293 198.025148 \nL 203.47337 214.450878 \nL 203.503809 214.756364 \nL 203.534248 201.549983 \nL 203.595127 213.275933 \nL 203.625567 214.756364 \nL 203.656006 204.205359 \nL 203.716885 210.080083 \nL 203.777764 214.756364 \nL 203.808203 208.881639 \nL 203.899521 214.756364 \nL 203.99084 194.664806 \nL 204.021279 214.756364 \nL 204.082158 212.805955 \nL 204.112597 187.685634 \nL 204.143037 214.756364 \nL 204.173476 190.575998 \nL 204.264794 213.275933 \nL 204.295234 205.02782 \nL 204.325673 202.536937 \nL 204.447431 214.756364 \nL 204.47787 214.756364 \nL 204.508309 211.114034 \nL 204.569188 212.664962 \nL 204.660507 214.756364 \nL 204.751825 206.484752 \nL 204.843143 214.756364 \nL 204.873582 213.322931 \nL 204.904022 211.20803 \nL 204.934461 214.756364 \nL 204.964901 183.338337 \nL 205.025779 214.756364 \nL 205.056219 214.521375 \nL 205.117098 214.756364 \nL 205.147537 201.455988 \nL 205.208416 214.756364 \nL 205.360613 214.756364 \nL 205.391052 199.0591 \nL 205.451931 214.756364 \nL 205.482371 213.722412 \nL 205.543249 214.709366 \nL 205.573689 214.756364 \nL 205.665007 207.448206 \nL 205.695446 189.988525 \nL 205.756325 212.617964 \nL 205.786765 214.756364 \nL 205.817204 203.852875 \nL 205.878083 211.443019 \nL 205.938962 214.756364 \nL 205.99984 214.662368 \nL 206.03028 214.756364 \nL 206.152037 191.492455 \nL 206.273795 214.756364 \nL 206.304235 197.625667 \nL 206.365113 214.685867 \nL 206.395553 214.544874 \nL 206.425992 208.411661 \nL 206.456432 214.756364 \nL 206.51731 210.033085 \nL 206.54775 207.941683 \nL 206.639068 214.756364 \nL 206.669507 213.111441 \nL 206.699947 207.683195 \nL 206.760826 214.662368 \nL 206.821704 212.664962 \nL 206.852144 214.756364 \nL 206.882583 214.756364 \nL 206.913023 171.659385 \nL 206.973901 206.578747 \nL 207.03478 214.756364 \nL 207.095659 213.816408 \nL 207.126099 214.450878 \nL 207.217417 201.385491 \nL 207.186977 214.756364 \nL 207.247856 210.221076 \nL 207.278296 214.074896 \nL 207.308735 212.359476 \nL 207.339174 199.576076 \nL 207.400053 206.08527 \nL 207.430493 213.957401 \nL 207.460932 213.534421 \nL 207.491371 200.892014 \nL 207.521811 214.756364 \nL 207.55225 214.756364 \nL 207.58269 214.709366 \nL 207.613129 196.615215 \nL 207.674008 211.161032 \nL 207.734887 208.764145 \nL 207.795765 214.756364 \nL 207.826205 202.442941 \nL 207.887084 209.586606 \nL 208.039281 214.756364 \nL 208.130599 211.114034 \nL 208.161038 214.098395 \nL 208.191478 214.756364 \nL 208.343675 209.657103 \nL 208.404554 214.756364 \nL 208.434993 210.268074 \nL 208.465432 207.941683 \nL 208.495872 213.416926 \nL 208.556751 214.756364 \nL 208.58719 203.500392 \nL 208.678508 207.354211 \nL 208.708948 206.29676 \nL 208.800266 213.463924 \nL 208.830705 212.429973 \nL 208.861145 203.946871 \nL 208.891584 214.732865 \nL 208.952463 208.317666 \nL 208.982902 213.792909 \nL 209.013342 207.777191 \nL 209.043781 212.899951 \nL 209.135099 214.756364 \nL 209.165539 194.688305 \nL 209.226418 214.756364 \nL 209.287296 212.899951 \nL 209.317736 214.756364 \nL 209.348175 209.586606 \nL 209.409054 213.463924 \nL 209.439493 214.756364 \nL 209.469933 201.573482 \nL 209.530812 213.534421 \nL 209.561251 214.286386 \nL 209.591691 204.064365 \nL 209.652569 209.774597 \nL 209.713448 207.424708 \nL 209.774327 214.756364 \nL 209.804766 206.578747 \nL 209.865645 214.450878 \nL 209.896085 214.756364 \nL 209.987403 208.670149 \nL 210.017842 214.756364 \nL 210.10916 214.215889 \nL 210.1396 208.082677 \nL 210.200479 212.312478 \nL 210.261357 214.756364 \nL 210.291797 213.628417 \nL 210.322236 197.625667 \nL 210.352676 214.756364 \nL 210.383115 214.756364 \nL 210.413555 208.22367 \nL 210.474433 214.544874 \nL 210.504873 214.756364 \nL 210.535312 214.121893 \nL 210.596191 208.85814 \nL 210.62663 210.244575 \nL 210.717949 214.756364 \nL 210.748388 193.066881 \nL 210.809267 214.756364 \nL 210.931024 206.108769 \nL 211.052782 214.756364 \nL 211.113661 214.756364 \nL 211.204979 209.328118 \nL 211.296297 214.756364 \nL 211.326737 209.022633 \nL 211.418055 210.244575 \nL 211.448494 211.701507 \nL 211.509373 213.275933 \nL 211.539813 189.965027 \nL 211.570252 214.756364 \nL 211.66157 201.573482 \nL 211.69201 214.732865 \nL 211.722449 191.915435 \nL 211.752888 211.396021 \nL 211.813767 195.722257 \nL 211.844207 214.756364 \nL 211.874646 214.40388 \nL 211.905086 206.014774 \nL 211.935525 214.756364 \nL 211.965964 214.027898 \nL 211.996404 213.252434 \nL 212.026843 214.756364 \nL 212.057283 198.84761 \nL 212.118161 212.899951 \nL 212.148601 211.701507 \nL 212.17904 199.411583 \nL 212.20948 214.756364 \nL 212.239919 214.333383 \nL 212.300798 214.756364 \nL 212.331237 199.952058 \nL 212.392116 208.85814 \nL 212.422555 211.983494 \nL 212.452995 182.468878 \nL 212.483434 213.158439 \nL 212.513874 203.194906 \nL 212.544313 214.756364 \nL 212.635631 212.735458 \nL 212.666071 206.437754 \nL 212.72695 210.409068 \nL 212.757389 214.756364 \nL 212.818268 213.322931 \nL 212.848707 211.725006 \nL 212.879147 198.236639 \nL 212.909586 214.756364 \nL 212.940025 199.223592 \nL 213.000904 214.756364 \nL 213.061783 212.171485 \nL 213.092222 207.307213 \nL 213.122662 214.756364 \nL 213.153101 210.009586 \nL 213.183541 214.756364 \nL 213.244419 208.341165 \nL 213.274859 214.568372 \nL 213.335738 214.756364 \nL 213.396616 213.510922 \nL 213.427056 214.756364 \nL 213.457495 212.735458 \nL 213.487935 213.9809 \nL 213.518374 209.234123 \nL 213.579253 214.756364 \nL 213.609692 214.756364 \nL 213.761889 197.155689 \nL 213.883647 214.756364 \nL 213.914086 214.756364 \nL 213.944526 214.497876 \nL 214.005405 214.756364 \nL 214.035844 214.756364 \nL 214.066283 214.61537 \nL 214.127162 214.756364 \nL 214.188041 209.422114 \nL 214.309799 214.756364 \nL 214.370678 209.539608 \nL 214.401117 214.662368 \nL 214.431556 214.756364 \nL 214.522875 194.218327 \nL 214.553314 210.244575 \nL 214.614193 209.539608 \nL 214.675072 214.756364 \nL 214.76639 213.275933 \nL 214.857708 214.756364 \nL 214.827269 212.92345 \nL 214.888147 214.450878 \nL 214.918587 204.087864 \nL 215.009905 210.197577 \nL 215.101223 214.756364 \nL 215.131663 214.732865 \nL 215.192542 214.756364 \nL 215.25342 206.484752 \nL 215.28386 212.05399 \nL 215.314299 195.745755 \nL 215.375178 203.006915 \nL 215.496936 214.756364 \nL 215.527375 206.531749 \nL 215.588254 214.756364 \nL 215.618693 214.756364 \nL 215.649133 206.790237 \nL 215.710011 214.732865 \nL 215.77089 214.756364 \nL 215.831769 213.534421 \nL 215.862208 199.90506 \nL 215.923087 208.717147 \nL 216.014406 214.756364 \nL 216.044845 212.92345 \nL 216.105724 202.842423 \nL 216.136163 214.756364 \nL 216.227481 206.978229 \nL 216.257921 214.756364 \nL 216.349239 214.709366 \nL 216.440557 202.372445 \nL 216.410118 214.756364 \nL 216.470997 211.889498 \nL 216.531875 209.868593 \nL 216.592754 214.215889 \nL 216.684072 205.544796 \nL 216.775391 214.756364 \nL 216.80583 206.790237 \nL 216.866709 214.756364 \nL 216.927588 211.396021 \nL 216.958027 186.628183 \nL 216.988467 214.591871 \nL 217.018906 212.758957 \nL 217.049345 209.398615 \nL 217.110224 213.863406 \nL 217.262421 214.756364 \nL 217.292861 201.549983 \nL 217.353739 213.463924 \nL 217.384179 213.675414 \nL 217.414618 200.398537 \nL 217.445058 214.521375 \nL 217.475497 211.560514 \nL 217.505937 214.756364 \nL 217.597255 212.735458 \nL 217.658134 214.756364 \nL 217.719012 202.489939 \nL 217.779891 212.077489 \nL 217.84077 210.832048 \nL 217.932088 214.756364 \nL 217.962528 211.349023 \nL 218.023406 212.876452 \nL 218.114725 214.756364 \nL 218.145164 214.732865 \nL 218.206043 214.756364 \nL 218.297361 200.610027 \nL 218.388679 214.756364 \nL 218.419119 207.095723 \nL 218.540876 214.756364 \nL 218.571316 214.591871 \nL 218.632195 203.077411 \nL 218.662634 211.678008 \nL 218.693073 214.756364 \nL 218.723513 201.385491 \nL 218.784392 211.043538 \nL 218.87571 214.756364 \nL 218.936589 201.878968 \nL 218.967028 214.756364 \nL 218.997467 214.756364 \nL 219.027907 201.737974 \nL 219.088786 214.756364 \nL 219.149665 214.756364 \nL 219.180104 197.696164 \nL 219.240983 214.756364 \nL 219.271422 213.087942 \nL 219.301862 214.450878 \nL 219.332301 195.581263 \nL 219.39318 210.503063 \nL 219.423619 210.080083 \nL 219.454059 212.030492 \nL 219.514937 202.771926 \nL 219.545377 214.756364 \nL 219.575816 212.547467 \nL 219.636695 214.756364 \nL 219.697574 214.756364 \nL 219.819331 213.487423 \nL 219.91065 214.756364 \nL 219.971529 195.722257 \nL 220.001968 214.732865 \nL 220.032407 214.756364 \nL 220.062847 188.790082 \nL 220.123726 214.756364 \nL 220.306362 196.027742 \nL 220.39768 214.756364 \nL 220.42812 212.735458 \nL 220.610756 214.756364 \nL 220.641195 211.983494 \nL 220.702074 214.756364 \nL 220.732514 187.145159 \nL 220.793393 212.71196 \nL 220.854271 195.957245 \nL 220.91515 205.920778 \nL 220.976029 214.756364 \nL 221.006468 190.74049 \nL 221.067347 212.782456 \nL 221.097787 213.393428 \nL 221.128226 211.983494 \nL 221.158665 209.962589 \nL 221.189105 211.701507 \nL 221.219544 214.756364 \nL 221.280423 214.098395 \nL 221.371741 214.756364 \nL 221.402181 207.706694 \nL 221.43262 214.756364 \nL 221.523938 214.450878 \nL 221.554378 214.756364 \nL 221.615257 209.821595 \nL 221.645696 211.63101 \nL 221.676135 214.286386 \nL 221.706575 200.022555 \nL 221.767454 214.756364 \nL 221.828332 208.881639 \nL 221.858772 214.756364 \nL 221.919651 214.756364 \nL 221.980529 213.017445 \nL 222.010969 203.547389 \nL 222.041408 214.756364 \nL 222.071848 214.756364 \nL 222.102287 214.756364 \nL 222.132726 213.228935 \nL 222.193605 214.756364 \nL 222.224045 197.437676 \nL 222.284923 211.889498 \nL 222.345802 210.78505 \nL 222.406681 214.756364 \nL 222.437121 214.497876 \nL 222.46756 212.406474 \nL 222.497999 214.756364 \nL 222.528439 213.722412 \nL 222.650196 214.756364 \nL 222.680636 214.004399 \nL 222.802393 203.147908 \nL 222.832833 206.08527 \nL 222.863272 214.685867 \nL 222.924151 208.64665 \nL 222.95459 206.437754 \nL 223.076348 214.756364 \nL 223.106787 214.732865 \nL 223.137227 213.205436 \nL 223.167666 194.241826 \nL 223.228545 211.278527 \nL 223.289424 210.597059 \nL 223.350303 214.756364 \nL 223.380742 189.236561 \nL 223.47206 204.722334 \nL 223.532939 211.114034 \nL 223.563379 189.941528 \nL 223.593818 214.732865 \nL 223.624257 211.63101 \nL 223.715576 214.756364 \nL 223.746015 203.735381 \nL 223.806894 211.584012 \nL 223.837333 214.756364 \nL 223.867773 206.08527 \nL 223.928652 209.798096 \nL 223.98953 214.756364 \nL 224.01997 197.672665 \nL 224.080849 199.834564 \nL 224.202606 214.756364 \nL 224.233046 214.262887 \nL 224.293924 198.21314 \nL 224.324364 214.732865 \nL 224.354803 214.685867 \nL 224.385243 214.756364 \nL 224.415682 204.863328 \nL 224.507 208.247169 \nL 224.53744 214.756364 \nL 224.567879 201.855469 \nL 224.598318 212.852953 \nL 224.628758 194.735303 \nL 224.659197 214.756364 \nL 224.689637 208.270668 \nL 224.811394 213.275933 \nL 224.841834 195.933747 \nL 224.872273 214.756364 \nL 224.902713 208.364663 \nL 224.933152 213.299432 \nL 225.02447 190.082521 \nL 225.115788 214.756364 \nL 225.146228 214.662368 \nL 225.267985 214.756364 \nL 225.298425 211.443019 \nL 225.359304 212.829454 \nL 225.389743 214.756364 \nL 225.420182 206.555248 \nL 225.481061 214.756364 \nL 225.602819 212.288979 \nL 225.633258 214.756364 \nL 225.663698 212.030492 \nL 225.694137 212.077489 \nL 225.785455 214.756364 \nL 225.815895 193.72485 \nL 225.876774 214.756364 \nL 225.907213 214.474377 \nL 225.968092 214.756364 \nL 225.998531 214.756364 \nL 226.05941 208.85814 \nL 226.120289 211.349023 \nL 226.150728 193.536859 \nL 226.211607 203.876374 \nL 226.272486 214.756364 \nL 226.333365 212.782456 \nL 226.363804 212.547467 \nL 226.455122 193.912841 \nL 226.424683 214.756364 \nL 226.485562 199.317588 \nL 226.546441 214.709366 \nL 226.607319 209.469112 \nL 226.637759 200.892014 \nL 226.668198 214.756364 \nL 226.698638 214.756364 \nL 226.759516 214.756364 \nL 226.789956 213.181937 \nL 226.850835 214.756364 \nL 226.881274 214.756364 \nL 226.911713 210.056584 \nL 226.972592 212.030492 \nL 227.033471 214.732865 \nL 227.06391 214.356882 \nL 227.124789 214.756364 \nL 227.185668 209.116628 \nL 227.307426 214.756364 \nL 227.337865 211.278527 \nL 227.398744 214.168891 \nL 227.429183 214.591871 \nL 227.459623 182.797863 \nL 227.490062 214.756364 \nL 227.520502 198.00165 \nL 227.58138 214.756364 \nL 227.642259 206.74324 \nL 227.703138 205.591794 \nL 227.794456 214.756364 \nL 227.824896 214.756364 \nL 227.946653 194.641307 \nL 228.068411 214.756364 \nL 228.09885 210.291573 \nL 228.159729 214.756364 \nL 228.190169 214.756364 \nL 228.220608 214.380381 \nL 228.251047 199.505579 \nL 228.281487 214.756364 \nL 228.311926 211.560514 \nL 228.342366 212.852953 \nL 228.372805 190.998978 \nL 228.433684 214.521375 \nL 228.464123 214.61537 \nL 228.494563 214.239388 \nL 228.555441 214.756364 \nL 228.61632 203.335899 \nL 228.677199 192.808393 \nL 228.738078 214.756364 \nL 228.890275 207.330712 \nL 228.920714 213.087942 \nL 228.951154 197.437676 \nL 228.981593 214.756364 \nL 229.012033 208.458659 \nL 229.042472 214.756364 \nL 229.13379 213.322931 \nL 229.225108 214.756364 \nL 229.255548 213.440425 \nL 229.285987 214.756364 \nL 229.346866 203.335899 \nL 229.377305 208.43516 \nL 229.468624 214.756364 \nL 229.529502 191.844938 \nL 229.559942 196.192234 \nL 229.6817 214.756364 \nL 229.712139 213.181937 \nL 229.773018 214.732865 \nL 229.864336 213.228935 \nL 229.894775 214.40388 \nL 229.925215 214.732865 \nL 229.955654 207.307213 \nL 230.016533 213.581419 \nL 230.077412 208.317666 \nL 230.107851 213.299432 \nL 230.138291 184.959761 \nL 230.199169 214.756364 \nL 230.260048 197.414177 \nL 230.290488 214.215889 \nL 230.320927 214.756364 \nL 230.351367 213.933902 \nL 230.381806 195.064287 \nL 230.412245 214.427379 \nL 230.442685 211.537015 \nL 230.503564 214.756364 \nL 230.534003 206.014774 \nL 230.594882 214.756364 \nL 230.625321 214.756364 \nL 230.655761 195.064287 \nL 230.716639 214.756364 \nL 230.747079 208.952136 \nL 230.807958 213.534421 \nL 230.838397 214.756364 \nL 230.960155 195.01729 \nL 231.051473 214.756364 \nL 231.081912 211.396021 \nL 231.112352 212.547467 \nL 231.142791 205.074818 \nL 231.173231 214.756364 \nL 231.20367 214.732865 \nL 231.234109 214.051397 \nL 231.264549 214.756364 \nL 231.355867 195.134784 \nL 231.386306 214.756364 \nL 231.477625 213.910403 \nL 231.538503 214.709366 \nL 231.568943 206.95473 \nL 231.629822 214.756364 \nL 231.660261 210.667555 \nL 231.6907 205.403802 \nL 231.72114 210.221076 \nL 231.782019 214.756364 \nL 231.812458 213.76941 \nL 231.903776 200.892014 \nL 231.934216 212.382975 \nL 231.964655 214.756364 \nL 232.055973 213.910403 \nL 232.086413 214.168891 \nL 232.177731 214.239388 \nL 232.20817 196.450722 \nL 232.23861 214.756364 \nL 232.329928 214.286386 \nL 232.360367 214.732865 \nL 232.451686 200.633526 \nL 232.421246 214.756364 \nL 232.482125 208.43516 \nL 232.543004 214.756364 \nL 232.603883 213.745911 \nL 232.664761 213.275933 \nL 232.72564 197.155689 \nL 232.786519 206.132268 \nL 232.877837 214.756364 \nL 232.847398 198.518625 \nL 232.908277 213.252434 \nL 232.999595 214.756364 \nL 233.030034 211.278527 \nL 233.121353 213.275933 \nL 233.24311 200.563029 \nL 233.27355 210.479564 \nL 233.303989 214.756364 \nL 233.395307 212.570966 \nL 233.425747 208.200171 \nL 233.456186 186.581185 \nL 233.517065 211.20803 \nL 233.547504 214.756364 \nL 233.608383 209.140127 \nL 233.638823 207.871187 \nL 233.669262 188.249607 \nL 233.730141 214.756364 \nL 233.76058 214.756364 \nL 233.851898 205.87378 \nL 233.912777 210.197577 \nL 234.034535 214.756364 \nL 234.064974 201.62048 \nL 234.125853 211.865999 \nL 234.156292 214.756364 \nL 234.217171 194.829298 \nL 234.247611 204.534343 \nL 234.308489 214.756364 \nL 234.369368 209.657103 \nL 234.460687 214.756364 \nL 234.491126 212.852953 \nL 234.552005 212.241982 \nL 234.582444 214.756364 \nL 234.612884 205.145314 \nL 234.673762 210.902544 \nL 234.734641 214.756364 \nL 234.765081 210.526562 \nL 234.79552 207.988681 \nL 234.856399 211.865999 \nL 234.947717 214.756364 \nL 235.039035 201.244497 \nL 235.130353 214.756364 \nL 235.099914 189.988525 \nL 235.160793 208.670149 \nL 235.191232 209.28112 \nL 235.252111 214.756364 \nL 235.31299 213.510922 \nL 235.343429 209.398615 \nL 235.404308 214.732865 \nL 235.495626 214.756364 \nL 235.526066 206.790237 \nL 235.556505 214.756364 \nL 235.647823 212.100988 \nL 235.678263 208.834641 \nL 235.708702 213.299432 \nL 235.739142 210.36207 \nL 235.769581 214.756364 \nL 235.83046 211.772004 \nL 235.860899 211.020039 \nL 235.891339 199.364586 \nL 235.921778 214.756364 \nL 235.952217 207.706694 \nL 236.013096 214.756364 \nL 236.104415 214.732865 \nL 236.134854 214.756364 \nL 236.165293 211.983494 \nL 236.226172 212.641463 \nL 236.287051 214.756364 \nL 236.31749 212.641463 \nL 236.34793 211.137533 \nL 236.408809 213.440425 \nL 236.469687 214.756364 \nL 236.591445 196.756208 \nL 236.652324 214.756364 \nL 236.713203 204.839829 \nL 236.83496 214.756364 \nL 236.895839 213.111441 \nL 236.956718 209.563107 \nL 236.987157 213.064443 \nL 237.017597 214.756364 \nL 237.048036 208.22367 \nL 237.108915 214.756364 \nL 237.139354 164.868204 \nL 237.261112 214.756364 \nL 237.291551 202.231451 \nL 237.35243 206.625745 \nL 237.38287 214.756364 \nL 237.474188 212.876452 \nL 237.535067 214.756364 \nL 237.565506 181.834408 \nL 237.626385 212.876452 \nL 237.687264 214.709366 \nL 237.717703 212.617964 \nL 237.748143 211.137533 \nL 237.778582 214.756364 \nL 237.839461 199.881561 \nL 237.8699 214.756364 \nL 237.90034 214.685867 \nL 238.052537 203.382897 \nL 238.143855 214.756364 \nL 238.174294 205.615292 \nL 238.235173 211.137533 \nL 238.296052 214.756364 \nL 238.326491 212.547467 \nL 238.356931 198.84761 \nL 238.38737 214.756364 \nL 238.41781 205.967776 \nL 238.539567 214.756364 \nL 238.661325 198.072146 \nL 238.691764 214.756364 \nL 238.783082 212.241982 \nL 238.813522 200.093051 \nL 238.874401 214.756364 \nL 238.90484 203.547389 \nL 239.057037 214.756364 \nL 239.087476 207.213217 \nL 239.148355 211.090536 \nL 239.270113 214.756364 \nL 239.361431 191.539453 \nL 239.42231 214.756364 \nL 239.483189 205.87378 \nL 239.544068 214.756364 \nL 239.604946 210.009586 \nL 239.635386 214.427379 \nL 239.665825 201.385491 \nL 239.696265 214.756364 \nL 239.726704 211.41952 \nL 239.787583 214.450878 \nL 239.818022 209.445613 \nL 239.878901 214.756364 \nL 240.000659 209.375116 \nL 240.031098 191.492455 \nL 240.091977 214.662368 \nL 240.122416 214.61537 \nL 240.244174 209.751098 \nL 240.274613 211.231529 \nL 240.42681 214.756364 \nL 240.518129 214.756364 \nL 240.609447 208.975635 \nL 240.731204 214.756364 \nL 240.761644 214.450878 \nL 240.792083 214.497876 \nL 240.822523 203.946871 \nL 240.852962 214.756364 \nL 240.913841 207.189719 \nL 240.97472 214.756364 \nL 241.005159 214.685867 \nL 241.035599 171.118911 \nL 241.096477 214.497876 \nL 241.187796 204.322853 \nL 241.157356 214.756364 \nL 241.218235 211.889498 \nL 241.248674 214.756364 \nL 241.309553 211.161032 \nL 241.370432 214.756364 \nL 241.400871 213.792909 \nL 241.431311 209.06963 \nL 241.46175 214.521375 \nL 241.49219 211.090536 \nL 241.613947 214.756364 \nL 241.705266 208.059178 \nL 241.766144 214.756364 \nL 241.796584 213.205436 \nL 241.827023 205.944277 \nL 241.887902 207.894686 \nL 241.918341 213.416926 \nL 241.97922 205.967776 \nL 242.00966 201.103504 \nL 242.040099 213.510922 \nL 242.070538 203.124409 \nL 242.192296 214.756364 \nL 242.222735 214.756364 \nL 242.283614 209.821595 \nL 242.314054 214.756364 \nL 242.344493 214.685867 \nL 242.405372 214.756364 \nL 242.52713 200.234045 \nL 242.588008 214.474377 \nL 242.648887 212.030492 \nL 242.709766 214.756364 \nL 242.801084 204.205359 \nL 242.861963 207.048725 \nL 242.922842 214.756364 \nL 242.983721 214.544874 \nL 243.01416 208.43516 \nL 243.044599 214.756364 \nL 243.075039 214.427379 \nL 243.135918 212.288979 \nL 243.166357 213.181937 \nL 243.196796 192.24442 \nL 243.227236 213.863406 \nL 243.288115 200.798018 \nL 243.348994 214.756364 \nL 243.409872 207.001727 \nL 243.53163 214.756364 \nL 243.562069 202.325447 \nL 243.622948 203.335899 \nL 243.653388 214.756364 \nL 243.744706 212.688461 \nL 243.805585 214.756364 \nL 243.836024 212.876452 \nL 243.927342 214.544874 \nL 243.957782 204.416849 \nL 243.988221 214.685867 \nL 244.079539 210.644057 \nL 244.170858 214.756364 \nL 244.201297 212.805955 \nL 244.231736 196.897201 \nL 244.292615 204.675337 \nL 244.353494 214.756364 \nL 244.414373 213.322931 \nL 244.444812 210.949542 \nL 244.475252 214.262887 \nL 244.505691 214.262887 \nL 244.53613 214.756364 \nL 244.56657 213.886904 \nL 244.597009 204.040866 \nL 244.627449 214.756364 \nL 244.657888 214.756364 \nL 244.688327 214.756364 \nL 244.779646 202.372445 \nL 244.840525 213.910403 \nL 244.901403 208.200171 \nL 244.931843 207.189719 \nL 244.992722 214.756364 \nL 245.0536 214.098395 \nL 245.08404 206.061771 \nL 245.144919 214.121893 \nL 245.236237 214.756364 \nL 245.266676 201.972963 \nL 245.327555 214.756364 \nL 245.357994 214.19239 \nL 245.418873 209.398615 \nL 245.449313 214.756364 \nL 245.479752 214.662368 \nL 245.510191 205.309807 \nL 245.57107 214.497876 \nL 245.631949 214.756364 \nL 245.753707 207.518703 \nL 245.784146 213.463924 \nL 245.814586 206.837235 \nL 245.875464 211.607511 \nL 245.966783 214.756364 \nL 245.997222 189.495049 \nL 246.058101 214.732865 \nL 246.11898 214.756364 \nL 246.149419 204.299354 \nL 246.210298 214.756364 \nL 246.240737 211.161032 \nL 246.332055 183.056351 \nL 246.423374 214.756364 \nL 246.453813 214.732865 \nL 246.484253 210.973041 \nL 246.545131 214.756364 \nL 246.60601 214.756364 \nL 246.63645 184.748271 \nL 246.697328 214.756364 \nL 246.727768 213.064443 \nL 246.758207 205.02782 \nL 246.819086 212.71196 \nL 246.849525 214.756364 \nL 246.879965 208.975635 \nL 246.971283 211.114034 \nL 247.093041 214.756364 \nL 247.184359 204.722334 \nL 247.214798 214.756364 \nL 247.306117 214.61537 \nL 247.397435 214.756364 \nL 247.519192 192.338415 \nL 247.610511 211.912997 \nL 247.64095 208.176672 \nL 247.671389 214.756364 \nL 247.732268 190.998978 \nL 247.762708 191.868437 \nL 247.854026 214.756364 \nL 247.884465 211.372522 \nL 247.914905 210.550061 \nL 248.006223 214.756364 \nL 248.036662 210.127081 \nL 248.097541 213.651915 \nL 248.15842 214.756364 \nL 248.219299 211.41952 \nL 248.249738 214.756364 \nL 248.280178 214.756364 \nL 248.371496 193.72485 \nL 248.401935 213.487423 \nL 248.493253 214.756364 \nL 248.523693 210.879046 \nL 248.554132 211.701507 \nL 248.584572 196.967698 \nL 248.64545 214.756364 \nL 248.67589 204.39335 \nL 248.706329 208.200171 \nL 248.736769 203.406396 \nL 248.797647 207.683195 \nL 248.828087 191.656947 \nL 248.888966 214.756364 \nL 248.919405 197.625667 \nL 248.980284 213.064443 \nL 249.041163 205.638791 \nL 249.19336 214.756364 \nL 249.223799 214.756364 \nL 249.406436 192.925888 \nL 249.497754 214.756364 \nL 249.528193 204.228857 \nL 249.589072 214.756364 \nL 249.619511 211.748505 \nL 249.649951 202.583935 \nL 249.68039 214.756364 \nL 249.71083 212.453472 \nL 249.741269 214.756364 \nL 249.771709 209.986087 \nL 249.802148 186.416693 \nL 249.832587 212.758957 \nL 249.863027 212.617964 \nL 249.893466 212.71196 \nL 249.984784 212.664962 \nL 250.015224 214.756364 \nL 250.045663 210.808549 \nL 250.106542 214.051397 \nL 250.136981 214.756364 \nL 250.167421 213.369929 \nL 250.19786 210.644057 \nL 250.289178 213.34643 \nL 250.319618 140.546845 \nL 250.441376 214.756364 \nL 250.471815 214.333383 \nL 250.593573 193.113879 \nL 250.624012 214.756364 \nL 250.654451 214.521375 \nL 250.684891 139.301403 \nL 250.74577 164.022244 \nL 250.867527 214.756364 \nL 250.897967 141.063821 \nL 250.958845 212.359476 \nL 251.080603 214.756364 \nL 251.111042 214.756364 \nL 251.141482 166.090147 \nL 251.202361 214.051397 \nL 251.2328 212.006993 \nL 251.26324 214.756364 \nL 251.324118 185.899717 \nL 251.384997 193.818846 \nL 251.476315 214.756364 \nL 251.506755 204.886827 \nL 251.598073 214.474377 \nL 251.628512 80.084181 \nL 251.811149 214.756364 \nL 251.841588 212.218483 \nL 251.872028 139.630388 \nL 251.932906 214.756364 \nL 251.963346 214.756364 \nL 251.993785 214.074896 \nL 252.024225 214.756364 \nL 252.054664 199.999056 \nL 252.085104 214.756364 \nL 252.115543 47.632203 \nL 252.176422 214.709366 \nL 252.206861 214.168891 \nL 252.237301 214.662368 \nL 252.26774 167.923061 \nL 252.328619 212.876452 \nL 252.419937 214.756364 \nL 252.511255 207.213217 \nL 252.541695 212.970447 \nL 252.572134 172.881328 \nL 252.602573 214.756364 \nL 252.633013 194.14783 \nL 252.724331 214.662368 \nL 252.693892 188.249607 \nL 252.75477 210.315072 \nL 252.78521 214.732865 \nL 252.815649 211.795503 \nL 252.876528 214.756364 \nL 252.998286 162.165831 \nL 253.150483 214.756364 \nL 253.180922 149.194439 \nL 253.241801 214.756364 \nL 253.27224 213.745911 \nL 253.333119 214.145392 \nL 253.363559 214.756364 \nL 253.454877 178.004088 \nL 253.515756 214.756364 \nL 253.546195 155.163159 \nL 253.698392 214.756364 \nL 253.728832 191.797941 \nL 253.78971 192.24442 \nL 253.881029 214.756364 \nL 253.911468 207.213217 \nL 253.941907 214.756364 \nL 254.002786 212.241982 \nL 254.063665 214.756364 \nL 254.094104 189.636042 \nL 254.154983 186.158205 \nL 254.215862 214.756364 \nL 254.276741 214.756364 \nL 254.368059 188.625589 \nL 254.398498 214.756364 \nL 254.489817 206.249763 \nL 254.520256 214.756364 \nL 254.550696 212.805955 \nL 254.581135 152.57828 \nL 254.642014 214.756364 \nL 254.672453 204.698835 \nL 254.733332 214.756364 \nL 254.763771 214.756364 \nL 254.794211 198.730115 \nL 254.885529 206.813736 \nL 254.946408 214.756364 \nL 254.976847 213.487423 \nL 255.007287 141.345807 \nL 255.068165 214.756364 \nL 255.098605 213.886904 \nL 255.159484 196.239232 \nL 255.189923 212.664962 \nL 255.220362 210.808549 \nL 255.250802 212.735458 \nL 255.281241 212.030492 \nL 255.311681 214.662368 \nL 255.34212 201.925966 \nL 255.402999 214.756364 \nL 255.463878 211.513516 \nL 255.494317 199.599575 \nL 255.555196 214.756364 \nL 255.616075 214.756364 \nL 255.646514 213.275933 \nL 255.676954 213.698913 \nL 255.707393 201.033007 \nL 255.737832 214.732865 \nL 255.768272 211.067037 \nL 255.798711 214.145392 \nL 255.829151 194.194828 \nL 255.85959 214.756364 \nL 255.890029 214.756364 \nL 255.920469 214.756364 \nL 255.950908 191.210468 \nL 256.011787 212.71196 \nL 256.042226 208.811143 \nL 256.103105 212.946949 \nL 256.133545 214.756364 \nL 256.163984 214.638869 \nL 256.224863 167.923061 \nL 256.255302 168.839518 \nL 256.285742 214.333383 \nL 256.316181 135.823566 \nL 256.37706 201.737974 \nL 256.498818 214.756364 \nL 256.529257 183.902311 \nL 256.620575 186.228702 \nL 256.651015 203.10091 \nL 256.681454 192.267919 \nL 256.711893 154.552188 \nL 256.742333 209.046132 \nL 256.772772 193.372367 \nL 256.89453 214.756364 \nL 256.985848 214.756364 \nL 257.016288 212.077489 \nL 257.046727 214.709366 \nL 257.077166 177.510611 \nL 257.138045 210.855547 \nL 257.198924 214.756364 \nL 257.229363 213.698913 \nL 257.290242 171.001416 \nL 257.320682 214.756364 \nL 257.351121 214.732865 \nL 257.412 205.779785 \nL 257.442439 214.732865 \nL 257.503318 214.756364 \nL 257.533757 210.315072 \nL 257.564197 214.756364 \nL 257.594636 176.218171 \nL 257.655515 214.756364 \nL 257.685955 214.756364 \nL 257.716394 202.654431 \nL 257.807712 209.539608 \nL 257.838152 214.756364 \nL 257.868591 148.395477 \nL 257.92947 214.756364 \nL 257.959909 209.798096 \nL 258.020788 214.756364 \nL 258.081667 214.732865 \nL 258.172985 200.234045 \nL 258.203424 69.0162 \nL 258.233864 214.756364 \nL 258.264303 214.756364 \nL 258.355621 214.756364 \nL 258.386061 213.698913 \nL 258.4165 205.638791 \nL 258.477379 214.756364 \nL 258.538258 213.487423 \nL 258.568697 207.753692 \nL 258.629576 214.756364 \nL 258.660016 132.416226 \nL 258.720894 209.140127 \nL 258.781773 152.343291 \nL 258.812213 214.756364 \nL 258.842652 154.669682 \nL 258.93397 214.756364 \nL 258.96441 214.732865 \nL 258.994849 207.706694 \nL 259.055728 214.756364 \nL 259.086167 214.756364 \nL 259.207925 147.831503 \nL 259.268804 214.756364 \nL 259.329683 212.946949 \nL 259.360122 179.508017 \nL 259.390561 214.756364 \nL 259.421001 214.756364 \nL 259.45144 214.756364 \nL 259.603637 187.403647 \nL 259.694955 214.756364 \nL 259.725395 214.497876 \nL 259.755834 126.494504 \nL 259.816713 214.756364 \nL 259.877592 214.756364 \nL 259.908031 214.568372 \nL 259.938471 214.756364 \nL 259.96891 172.293856 \nL 260.029789 214.756364 \nL 260.060228 212.758957 \nL 260.121107 214.756364 \nL 260.151547 175.959684 \nL 260.212425 213.651915 \nL 260.242865 214.145392 \nL 260.273304 212.006993 \nL 260.303744 196.450722 \nL 260.364622 214.756364 \nL 260.425501 214.756364 \nL 260.455941 214.004399 \nL 260.48638 208.64665 \nL 260.547259 214.756364 \nL 260.577698 158.547 \nL 260.638577 214.756364 \nL 260.669016 204.933824 \nL 260.729895 214.756364 \nL 260.821213 212.218483 \nL 260.851653 180.142487 \nL 260.912532 207.683195 \nL 260.942971 212.006993 \nL 260.973411 187.380148 \nL 261.034289 202.489939 \nL 261.095168 212.876452 \nL 261.125608 161.460864 \nL 261.216926 181.035445 \nL 261.308244 214.497876 \nL 261.338683 208.411661 \nL 261.369123 206.508251 \nL 261.399562 157.889031 \nL 261.460441 214.756364 \nL 261.49088 214.732865 \nL 261.52132 193.607356 \nL 261.582199 214.756364 \nL 261.673517 212.241982 \nL 261.703956 213.34643 \nL 261.734396 131.875752 \nL 261.795275 210.033085 \nL 261.825714 214.756364 \nL 261.856153 210.902544 \nL 261.886593 61.802039 \nL 261.917032 212.429973 \nL 261.947472 211.396021 \nL 261.977911 214.756364 \nL 262.00835 196.28623 \nL 262.069229 214.756364 \nL 262.099669 214.756364 \nL 262.221426 131.335277 \nL 262.312744 214.756364 \nL 262.373623 200.563029 \nL 262.55626 214.756364 \nL 262.617139 195.487268 \nL 262.678017 211.889498 \nL 262.738896 167.523579 \nL 262.769336 212.899951 \nL 262.799775 207.213217 \nL 262.860654 214.756364 \nL 262.921533 214.756364 \nL 262.951972 201.385491 \nL 263.04329 208.576154 \nL 263.195487 214.756364 \nL 263.286805 214.568372 \nL 263.317245 214.756364 \nL 263.347684 214.474377 \nL 263.408563 214.756364 \nL 263.469442 184.372289 \nL 263.56076 214.756364 \nL 263.5912 99.306279 \nL 263.652078 171.071913 \nL 263.712957 158.664495 \nL 263.773836 214.756364 \nL 263.804275 187.662135 \nL 263.865154 211.41952 \nL 263.895594 214.356882 \nL 263.926033 213.228935 \nL 263.986912 214.756364 \nL 264.017351 170.296449 \nL 264.047791 214.756364 \nL 264.07823 121.371744 \nL 264.139109 192.526406 \nL 264.199988 214.756364 \nL 264.260867 200.375038 \nL 264.291306 214.145392 \nL 264.321745 158.359009 \nL 264.352185 214.756364 \nL 264.382624 214.004399 \nL 264.413064 203.664884 \nL 264.443503 214.756364 \nL 264.473942 214.756364 \nL 264.504382 213.393428 \nL 264.565261 150.67487 \nL 264.5957 214.709366 \nL 264.626139 200.469034 \nL 264.656579 212.194984 \nL 264.687018 179.508017 \nL 264.717458 212.92345 \nL 264.747897 207.965182 \nL 264.808776 214.756364 \nL 264.900094 213.064443 \nL 264.991412 124.23861 \nL 265.021852 199.646572 \nL 265.082731 214.756364 \nL 265.11317 214.662368 \nL 265.143609 129.032385 \nL 265.204488 213.628417 \nL 265.234928 214.756364 \nL 265.265367 212.876452 \nL 265.295806 184.889265 \nL 265.326246 214.756364 \nL 265.356685 214.756364 \nL 265.387125 211.114034 \nL 265.448003 214.756364 \nL 265.539322 214.756364 \nL 265.569761 90.776179 \nL 265.63064 214.756364 \nL 265.691519 144.001183 \nL 265.721958 204.134862 \nL 265.752398 210.832048 \nL 265.782837 127.810442 \nL 265.813276 214.685867 \nL 265.843716 195.769254 \nL 265.935034 214.756364 \nL 265.965473 208.952136 \nL 265.995913 206.038273 \nL 266.056792 214.756364 \nL 266.14811 151.873313 \nL 266.178549 167.923061 \nL 266.239428 214.756364 \nL 266.300307 206.555248 \nL 266.452504 214.756364 \nL 266.513383 118.316888 \nL 266.574262 202.865921 \nL 266.604701 202.46644 \nL 266.63514 212.570966 \nL 266.66558 185.688227 \nL 266.726459 214.450878 \nL 266.756898 209.257622 \nL 266.787337 214.756364 \nL 266.817777 210.36207 \nL 266.909095 214.756364 \nL 267.030853 180.588966 \nL 267.061292 185.923216 \nL 267.18305 214.474377 \nL 267.304807 194.35932 \nL 267.426565 214.756364 \nL 267.457004 214.309885 \nL 267.487444 190.552499 \nL 267.517883 214.756364 \nL 267.548323 208.22367 \nL 267.609201 214.732865 \nL 267.639641 214.638869 \nL 267.761398 187.192157 \nL 267.791838 214.756364 \nL 267.852717 187.897124 \nL 267.883156 163.951747 \nL 267.913595 189.377554 \nL 267.944035 214.756364 \nL 268.065792 135.447584 \nL 268.157111 214.756364 \nL 268.18755 213.651915 \nL 268.248429 214.756364 \nL 268.278868 206.907732 \nL 268.339747 214.568372 \nL 268.370187 89.624733 \nL 268.431065 214.756364 \nL 268.461505 214.756364 \nL 268.491944 146.304075 \nL 268.552823 213.064443 \nL 268.644141 214.756364 \nL 268.674581 212.476971 \nL 268.70502 214.756364 \nL 268.796338 159.815941 \nL 268.918096 214.756364 \nL 268.978975 175.6072 \nL 269.009414 214.756364 \nL 269.039854 212.594465 \nL 269.131172 214.756364 \nL 269.161611 17.083636 \nL 269.22249 214.756364 \nL 269.283369 210.714553 \nL 269.313808 214.756364 \nL 269.344248 214.662368 \nL 269.435566 164.609716 \nL 269.466005 175.513205 \nL 269.587763 214.756364 \nL 269.618202 214.309885 \nL 269.648642 205.709288 \nL 269.679081 214.756364 \nL 269.70952 214.756364 \nL 269.73996 126.776491 \nL 269.800839 214.756364 \nL 269.831278 196.380226 \nL 269.922596 208.035679 \nL 269.953036 202.372445 \nL 269.983475 214.756364 \nL 270.135672 214.756364 \nL 270.196551 211.748505 \nL 270.25743 205.215811 \nL 270.379187 213.957401 \nL 270.440066 214.756364 \nL 270.470506 195.205281 \nL 270.531385 214.756364 \nL 270.561824 181.340931 \nL 270.622703 212.641463 \nL 270.714021 214.756364 \nL 270.835779 145.575609 \nL 270.927097 214.568372 \nL 270.957536 200.398537 \nL 270.987976 202.395943 \nL 271.048854 214.756364 \nL 271.079294 97.073884 \nL 271.140173 213.55792 \nL 271.170612 214.756364 \nL 271.201051 212.570966 \nL 271.26193 214.709366 \nL 271.322809 191.257466 \nL 271.353249 172.364352 \nL 271.383688 202.395943 \nL 271.444567 194.829298 \nL 271.505446 214.756364 \nL 271.596764 203.006915 \nL 271.627203 214.756364 \nL 271.657643 192.6674 \nL 271.718521 212.124487 \nL 271.748961 123.980122 \nL 271.80984 214.756364 \nL 271.840279 214.756364 \nL 271.962037 152.930764 \nL 271.992476 212.500469 \nL 272.083794 211.067037 \nL 272.175113 214.756364 \nL 272.205552 177.675103 \nL 272.266431 214.756364 \nL 272.29687 207.683195 \nL 272.357749 214.756364 \nL 272.418628 41.381497 \nL 272.449067 201.714475 \nL 272.479507 214.756364 \nL 272.540385 200.704023 \nL 272.662143 177.393116 \nL 272.601264 207.142721 \nL 272.692582 180.612465 \nL 272.723022 214.756364 \nL 272.753461 152.57828 \nL 272.81434 214.427379 \nL 272.875219 214.756364 \nL 272.905658 211.819001 \nL 272.966537 213.205436 \nL 272.996977 135.941061 \nL 273.027416 214.756364 \nL 273.057855 214.262887 \nL 273.118734 209.351617 \nL 273.179613 209.492611 \nL 273.210052 214.756364 \nL 273.270931 213.957401 \nL 273.301371 211.278527 \nL 273.362249 156.197111 \nL 273.392689 214.756364 \nL 273.423128 213.9809 \nL 273.453568 214.309885 \nL 273.544886 207.37771 \nL 273.605765 214.756364 \nL 273.697083 190.482002 \nL 273.788401 214.756364 \nL 273.818841 214.732865 \nL 273.910159 214.756364 \nL 274.031916 188.602091 \nL 274.153674 214.756364 \nL 274.184113 210.879046 \nL 274.214553 168.816019 \nL 274.244992 214.756364 \nL 274.275432 214.756364 \nL 274.305871 214.756364 \nL 274.33631 214.61537 \nL 274.36675 183.643823 \nL 274.397189 214.756364 \nL 274.427629 208.928637 \nL 274.458068 214.756364 \nL 274.488507 188.602091 \nL 274.549386 214.591871 \nL 274.579826 214.756364 \nL 274.701583 96.039933 \nL 274.792902 214.756364 \nL 274.823341 97.825849 \nL 274.88422 160.755897 \nL 274.914659 197.743162 \nL 274.945099 189.001572 \nL 274.975538 54.869864 \nL 275.036417 214.756364 \nL 275.066856 214.756364 \nL 275.097296 214.239388 \nL 275.158174 214.756364 \nL 275.188614 175.372211 \nL 275.279932 184.066803 \nL 275.340811 170.225953 \nL 275.40169 214.756364 \nL 275.462569 213.604918 \nL 275.493008 214.756364 \nL 275.553887 214.709366 \nL 275.675644 180.94145 \nL 275.706084 214.756364 \nL 275.736523 210.691054 \nL 275.766963 69.791664 \nL 275.827841 214.756364 \nL 275.949599 214.756364 \nL 275.980038 213.487423 \nL 276.010478 214.756364 \nL 276.040917 177.017134 \nL 276.101796 214.756364 \nL 276.162675 212.523968 \nL 276.223554 214.756364 \nL 276.253993 176.45316 \nL 276.345311 213.299432 \nL 276.375751 212.124487 \nL 276.43663 214.756364 \nL 276.467069 122.922672 \nL 276.527948 171.612387 \nL 276.619266 214.756364 \nL 276.649705 212.664962 \nL 276.741024 214.756364 \nL 276.771463 169.332994 \nL 276.832342 213.55792 \nL 276.92366 214.051397 \nL 276.9541 206.249763 \nL 277.075857 150.439881 \nL 277.014978 213.76941 \nL 277.106297 157.348557 \nL 277.228054 214.591871 \nL 277.258494 199.529078 \nL 277.319372 213.886904 \nL 277.349812 214.756364 \nL 277.380251 176.265169 \nL 277.44113 214.40388 \nL 277.471569 210.338571 \nL 277.532448 214.756364 \nL 277.593327 214.756364 \nL 277.715085 167.758568 \nL 277.806403 214.756364 \nL 277.836842 214.709366 \nL 277.867282 184.466285 \nL 277.928161 214.756364 \nL 277.9586 214.756364 \nL 277.989039 211.748505 \nL 278.080358 83.186036 \nL 278.141236 214.756364 \nL 278.202115 214.61537 \nL 278.232555 211.513516 \nL 278.262994 214.756364 \nL 278.323873 170.907421 \nL 278.354312 214.756364 \nL 278.415191 214.756364 \nL 278.44563 214.309885 \nL 278.47607 214.756364 \nL 278.506509 157.043071 \nL 278.597828 187.262653 \nL 278.689146 214.756364 \nL 278.719585 193.325369 \nL 278.780464 214.756364 \nL 278.902222 214.756364 \nL 278.932661 209.680602 \nL 278.99354 214.215889 \nL 279.023979 214.756364 \nL 279.084858 100.927703 \nL 279.115297 214.756364 \nL 279.145737 214.19239 \nL 279.176176 205.121816 \nL 279.237055 213.393428 \nL 279.267494 214.709366 \nL 279.450131 107.295905 \nL 279.571889 214.756364 \nL 279.632767 214.756364 \nL 279.693646 164.656714 \nL 279.724086 213.275933 \nL 279.815404 214.756364 \nL 279.845843 189.213062 \nL 279.906722 208.599652 \nL 279.937161 208.082677 \nL 279.967601 195.86325 \nL 279.99804 214.756364 \nL 280.02848 214.756364 \nL 280.058919 211.043538 \nL 280.119798 212.641463 \nL 280.150237 214.380381 \nL 280.211116 165.949153 \nL 280.241556 198.871109 \nL 280.271995 214.027898 \nL 280.302434 193.677852 \nL 280.393753 157.513049 \nL 280.485071 214.756364 \nL 280.51551 160.567906 \nL 280.576389 205.967776 \nL 280.606828 213.393428 \nL 280.637268 186.346196 \nL 280.698147 214.756364 \nL 280.728586 214.756364 \nL 280.759025 180.189485 \nL 280.819904 214.756364 \nL 280.911222 210.36207 \nL 280.941662 214.756364 \nL 280.972101 214.709366 \nL 281.03298 157.70104 \nL 281.06342 206.249763 \nL 281.154738 214.756364 \nL 281.185177 197.249685 \nL 281.246056 210.57356 \nL 281.276495 210.244575 \nL 281.367814 212.664962 \nL 281.428692 214.756364 \nL 281.489571 208.599652 \nL 281.611329 214.756364 \nL 281.641768 214.756364 \nL 281.672208 204.087864 \nL 281.763526 210.244575 \nL 281.915723 214.756364 \nL 281.946162 209.422114 \nL 282.007041 211.020039 \nL 282.128799 214.756364 \nL 282.159238 211.020039 \nL 282.220117 214.756364 \nL 282.311435 214.027898 \nL 282.433193 214.756364 \nL 282.463632 214.756364 \nL 282.58539 199.106098 \nL 282.615829 206.790237 \nL 282.646269 213.792909 \nL 282.707148 209.798096 \nL 282.737587 198.894608 \nL 282.798466 211.20803 \nL 282.828905 214.709366 \nL 282.859345 212.124487 \nL 282.950663 214.756364 \nL 283.011542 195.369773 \nL 283.07242 214.756364 \nL 283.133299 212.312478 \nL 283.163739 214.19239 \nL 283.194178 199.999056 \nL 283.224617 214.756364 \nL 283.285496 200.704023 \nL 283.315936 201.244497 \nL 283.407254 214.756364 \nL 283.437693 214.732865 \nL 283.468133 214.756364 \nL 283.498572 200.375038 \nL 283.58989 207.518703 \nL 283.62033 214.756364 \nL 283.650769 204.769332 \nL 283.681209 209.210624 \nL 283.711648 176.923138 \nL 283.772527 213.205436 \nL 283.802966 186.06421 \nL 283.863845 214.215889 \nL 283.924724 211.466518 \nL 283.985603 202.348946 \nL 284.016042 212.547467 \nL 284.076921 214.756364 \nL 284.198679 200.868515 \nL 284.350876 214.756364 \nL 284.411754 214.756364 \nL 284.533512 200.892014 \nL 284.563951 214.732865 \nL 284.62483 197.954652 \nL 284.777027 214.450878 \nL 284.807467 205.497798 \nL 284.868345 214.286386 \nL 284.929224 214.756364 \nL 284.959664 211.8425 \nL 285.020543 214.756364 \nL 285.050982 213.9809 \nL 285.081421 198.871109 \nL 285.111861 214.756364 \nL 285.1423 214.004399 \nL 285.17274 214.756364 \nL 285.203179 210.57356 \nL 285.294497 212.476971 \nL 285.324937 213.252434 \nL 285.385815 203.876374 \nL 285.416255 209.398615 \nL 285.446694 214.756364 \nL 285.507573 214.591871 \nL 285.568452 214.756364 \nL 285.598891 200.98601 \nL 285.720649 214.756364 \nL 285.751088 212.899951 \nL 285.811967 214.756364 \nL 285.842407 214.732865 \nL 285.872846 214.544874 \nL 285.903285 203.171407 \nL 285.933725 214.756364 \nL 285.964164 214.756364 \nL 285.994604 214.756364 \nL 286.116361 212.500469 \nL 286.17724 214.756364 \nL 286.238119 196.897201 \nL 286.329437 202.301948 \nL 286.390316 214.756364 \nL 286.451195 210.244575 \nL 286.481634 214.756364 \nL 286.512073 206.414255 \nL 286.542513 213.510922 \nL 286.603392 214.756364 \nL 286.664271 206.273262 \nL 286.786028 214.756364 \nL 286.816468 214.732865 \nL 286.877346 202.019961 \nL 286.907786 203.053913 \nL 286.968665 196.944199 \nL 287.029543 214.756364 \nL 287.059983 210.409068 \nL 287.120862 214.19239 \nL 287.151301 214.756364 \nL 287.242619 203.899873 \nL 287.273059 205.474299 \nL 287.394816 214.756364 \nL 287.425256 206.95473 \nL 287.486135 213.34643 \nL 287.516574 213.064443 \nL 287.577453 203.265403 \nL 287.607892 208.22367 \nL 287.638332 214.756364 \nL 287.668771 205.826783 \nL 287.72965 214.521375 \nL 287.820968 202.724928 \nL 287.851407 214.756364 \nL 287.912286 210.99654 \nL 287.973165 201.385491 \nL 288.034044 208.905138 \nL 288.155801 214.756364 \nL 288.186241 208.529156 \nL 288.277559 210.949542 \nL 288.307999 210.832048 \nL 288.338438 214.756364 \nL 288.399317 213.863406 \nL 288.460196 204.534343 \nL 288.490635 209.7276 \nL 288.521074 213.792909 \nL 288.581953 211.748505 \nL 288.612393 211.137533 \nL 288.673271 213.675414 \nL 288.703711 201.103504 \nL 288.76459 214.756364 \nL 288.825468 210.456065 \nL 288.855908 214.756364 \nL 288.886347 184.630777 \nL 288.947226 213.064443 \nL 288.977665 214.756364 \nL 289.038544 214.215889 \nL 289.099423 204.111363 \nL 289.129863 208.811143 \nL 289.190741 214.756364 \nL 289.25162 212.876452 \nL 289.28206 214.756364 \nL 289.434257 196.521219 \nL 289.556014 214.756364 \nL 289.586454 212.218483 \nL 289.677772 212.735458 \nL 289.708211 189.04857 \nL 289.76909 212.852953 \nL 289.829969 214.756364 \nL 289.860408 205.051319 \nL 289.951727 211.231529 \nL 289.982166 210.526562 \nL 290.012605 211.043538 \nL 290.043045 212.735458 \nL 290.073484 208.059178 \nL 290.103924 214.732865 \nL 290.134363 212.030492 \nL 290.195242 214.286386 \nL 290.225681 207.213217 \nL 290.28656 214.756364 \nL 290.408318 199.552577 \nL 290.469196 198.283636 \nL 290.530075 214.756364 \nL 290.621394 214.685867 \nL 290.651833 203.523891 \nL 290.712712 214.756364 \nL 290.743151 214.756364 \nL 290.864909 204.557842 \nL 290.925788 214.756364 \nL 291.017106 214.427379 \nL 291.047545 214.356882 \nL 291.077985 190.834486 \nL 291.108424 214.732865 \nL 291.138863 207.189719 \nL 291.199742 214.756364 \nL 291.260621 213.816408 \nL 291.29106 214.497876 \nL 291.3215 214.309885 \nL 291.412818 196.991197 \nL 291.443258 214.756364 \nL 291.534576 212.664962 \nL 291.656333 214.756364 \nL 291.717212 214.756364 \nL 291.80853 204.839829 \nL 291.899849 214.756364 \nL 291.930288 200.234045 \nL 291.991167 207.471705 \nL 292.082485 214.544874 \nL 292.143364 213.55792 \nL 292.204243 214.756364 \nL 292.234682 208.834641 \nL 292.326 214.756364 \nL 292.35644 208.670149 \nL 292.417319 214.756364 \nL 292.539076 212.735458 \nL 292.569516 192.220921 \nL 292.630394 208.85814 \nL 292.660834 213.463924 \nL 292.691273 212.26548 \nL 292.721713 196.685711 \nL 292.752152 214.756364 \nL 292.782591 214.732865 \nL 292.813031 214.662368 \nL 292.904349 204.745833 \nL 292.934788 207.565701 \nL 293.026107 214.709366 \nL 293.056546 207.189719 \nL 293.086986 159.698446 \nL 293.147864 214.756364 \nL 293.239183 203.594387 \nL 293.269622 210.291573 \nL 293.36094 214.732865 \nL 293.39138 201.40899 \nL 293.421819 214.756364 \nL 293.452258 203.476893 \nL 293.513137 214.756364 \nL 293.574016 212.946949 \nL 293.695774 214.286386 \nL 293.787092 205.944277 \nL 293.756652 214.756364 \nL 293.817531 212.92345 \nL 293.847971 214.756364 \nL 293.87841 203.735381 \nL 293.939289 210.291573 \nL 294.030607 214.756364 \nL 294.061047 206.907732 \nL 294.152365 210.761551 \nL 294.182804 213.087942 \nL 294.213244 201.761473 \nL 294.304562 202.301948 \nL 294.365441 192.690899 \nL 294.426319 214.756364 \nL 294.487198 207.001727 \nL 294.517638 214.051397 \nL 294.548077 214.756364 \nL 294.578516 213.581419 \nL 294.608956 206.578747 \nL 294.669835 214.756364 \nL 294.761153 214.756364 \nL 294.791592 209.210624 \nL 294.852471 214.756364 \nL 294.882911 214.756364 \nL 295.035108 201.455988 \nL 295.187305 214.756364 \nL 295.248183 214.756364 \nL 295.278623 209.06963 \nL 295.369941 210.103582 \nL 295.43082 214.756364 \nL 295.461259 209.06963 \nL 295.491699 197.766661 \nL 295.522138 210.221076 \nL 295.552578 207.636198 \nL 295.583017 213.698913 \nL 295.613456 194.218327 \nL 295.674335 214.756364 \nL 295.826532 214.756364 \nL 295.856972 202.489939 \nL 295.91785 212.100988 \nL 295.978729 214.756364 \nL 296.070047 199.999056 \nL 296.161366 214.732865 \nL 296.191805 214.497876 \nL 296.222244 203.429895 \nL 296.283123 214.756364 \nL 296.313563 207.119222 \nL 296.344002 214.756364 \nL 296.374442 205.568295 \nL 296.404881 214.732865 \nL 296.46576 214.756364 \nL 296.496199 205.23931 \nL 296.526639 213.698913 \nL 296.557078 200.727522 \nL 296.587517 195.839751 \nL 296.617957 214.756364 \nL 296.648396 187.33315 \nL 296.709275 212.547467 \nL 296.739714 212.523968 \nL 296.800593 214.756364 \nL 296.95279 194.030336 \nL 296.98323 214.756364 \nL 297.074548 202.88942 \nL 297.104987 213.534421 \nL 297.165866 199.505579 \nL 297.196306 208.881639 \nL 297.348503 214.756364 \nL 297.378942 201.267996 \nL 297.439821 204.017367 \nL 297.47026 214.756364 \nL 297.561578 209.351617 \nL 297.592018 214.756364 \nL 297.622457 201.174001 \nL 297.652897 213.322931 \nL 297.805094 203.899873 \nL 297.896412 214.756364 \nL 297.926851 203.194906 \nL 298.01817 209.962589 \nL 298.139927 214.756364 \nL 298.170367 205.192312 \nL 298.231245 214.756364 \nL 298.261685 214.756364 \nL 298.292124 205.779785 \nL 298.353003 206.696242 \nL 298.383442 214.121893 \nL 298.474761 213.181937 \nL 298.535639 214.756364 \nL 298.566079 211.325525 \nL 298.626958 214.544874 \nL 298.687837 214.756364 \nL 298.748715 213.205436 \nL 298.809594 214.756364 \nL 298.840034 213.886904 \nL 298.870473 203.194906 \nL 298.931352 208.176672 \nL 299.02267 214.756364 \nL 299.053109 208.035679 \nL 299.113988 214.756364 \nL 299.144428 214.662368 \nL 299.235746 207.424708 \nL 299.327064 214.756364 \nL 299.357503 211.772004 \nL 299.387943 211.41952 \nL 299.418382 206.531749 \nL 299.448822 207.612699 \nL 299.479261 214.756364 \nL 299.509701 202.019961 \nL 299.54014 212.641463 \nL 299.601019 214.756364 \nL 299.661898 198.730115 \nL 299.753216 214.756364 \nL 299.783655 197.461175 \nL 299.844534 212.688461 \nL 299.874973 214.756364 \nL 299.905413 192.479409 \nL 299.966292 195.205281 \nL 300.05761 214.756364 \nL 300.02717 191.915435 \nL 300.088049 203.359398 \nL 300.118489 201.784972 \nL 300.148928 214.756364 \nL 300.240246 212.476971 \nL 300.331565 207.16622 \nL 300.362004 214.756364 \nL 300.392443 206.367257 \nL 300.422883 190.153018 \nL 300.483762 214.756364 \nL 300.514201 201.502985 \nL 300.57508 205.098317 \nL 300.605519 214.756364 \nL 300.666398 207.142721 \nL 300.696837 208.364663 \nL 300.727277 214.756364 \nL 300.788156 214.286386 \nL 300.818595 204.346352 \nL 300.849034 214.756364 \nL 300.909913 204.886827 \nL 301.001231 214.756364 \nL 300.970792 204.769332 \nL 301.031671 208.811143 \nL 301.06211 207.072224 \nL 301.09255 209.398615 \nL 301.122989 214.61537 \nL 301.214307 212.617964 \nL 301.244747 212.782456 \nL 301.275186 214.756364 \nL 301.305626 207.119222 \nL 301.366504 207.777191 \nL 301.396944 214.756364 \nL 301.427383 211.090536 \nL 301.457823 202.583935 \nL 301.488262 212.218483 \nL 301.518701 203.923372 \nL 301.640459 214.756364 \nL 301.670898 214.098395 \nL 301.701338 214.756364 \nL 301.731777 196.779707 \nL 301.823095 204.534343 \nL 301.883974 214.756364 \nL 301.914414 211.161032 \nL 301.944853 199.247091 \nL 302.005732 214.732865 \nL 302.036171 209.892092 \nL 302.066611 214.756364 \nL 302.12749 211.137533 \nL 302.157929 210.926043 \nL 302.188368 197.061694 \nL 302.249247 211.748505 \nL 302.279687 208.975635 \nL 302.310126 214.756364 \nL 302.340565 213.910403 \nL 302.401444 214.756364 \nL 302.431884 202.25495 \nL 302.492762 207.918184 \nL 302.553641 214.756364 \nL 302.584081 208.811143 \nL 302.61452 196.004243 \nL 302.644959 214.756364 \nL 302.705838 202.513438 \nL 302.736278 202.536937 \nL 302.888475 214.756364 \nL 303.010232 203.453394 \nL 303.13199 214.756364 \nL 303.192869 206.061771 \nL 303.223308 211.278527 \nL 303.314626 214.756364 \nL 303.345066 180.400975 \nL 303.436384 202.04346 \nL 303.527702 214.756364 \nL 303.558142 192.126925 \nL 303.619021 200.140049 \nL 303.64946 212.171485 \nL 303.710339 198.072146 \nL 303.740778 199.435082 \nL 303.771218 214.756364 \nL 303.801657 214.333383 \nL 303.832096 174.291262 \nL 303.892975 214.732865 \nL 303.923415 214.756364 \nL 304.045172 205.615292 \nL 304.075612 212.735458 \nL 304.16693 210.36207 \nL 304.197369 191.468956 \nL 304.227809 214.356882 \nL 304.258248 206.061771 \nL 304.319127 214.756364 \nL 304.349566 210.056584 \nL 304.410445 203.500392 \nL 304.471324 214.756364 \nL 304.532203 210.761551 \nL 304.562642 214.709366 \nL 304.593082 204.698835 \nL 304.623521 204.18186 \nL 304.6844 198.871109 \nL 304.745279 214.756364 \nL 304.867036 200.845016 \nL 304.897476 214.732865 \nL 304.927915 198.142643 \nL 304.988794 211.325525 \nL 305.110552 214.756364 \nL 305.140991 205.356805 \nL 305.20187 205.779785 \nL 305.262749 214.756364 \nL 305.293188 209.821595 \nL 305.323627 207.048725 \nL 305.384506 214.756364 \nL 305.414946 214.732865 \nL 305.445385 202.818924 \nL 305.475824 214.756364 \nL 305.506264 214.756364 \nL 305.628021 209.093129 \nL 305.71934 214.756364 \nL 305.749779 214.19239 \nL 305.810658 189.89453 \nL 305.841097 208.834641 \nL 305.962855 214.756364 \nL 306.115052 190.74049 \nL 306.145491 203.3124 \nL 306.23681 214.756364 \nL 306.267249 186.322697 \nL 306.328128 194.241826 \nL 306.419446 214.756364 \nL 306.449885 212.71196 \nL 306.541204 204.557842 \nL 306.662961 214.756364 \nL 306.693401 213.275933 \nL 306.75428 214.732865 \nL 306.784719 194.030336 \nL 306.845598 212.688461 \nL 306.876037 214.756364 \nL 306.906477 203.899873 \nL 306.997795 207.941683 \nL 307.089113 214.756364 \nL 307.119552 212.782456 \nL 307.180431 212.453472 \nL 307.210871 214.756364 \nL 307.302189 204.228857 \nL 307.363068 211.513516 \nL 307.423946 214.756364 \nL 307.515265 199.012102 \nL 307.545704 214.756364 \nL 307.637022 205.098317 \nL 307.697901 214.756364 \nL 307.728341 198.260137 \nL 307.789219 214.756364 \nL 307.850098 199.787566 \nL 307.880538 212.359476 \nL 307.971856 214.756364 \nL 308.002295 214.356882 \nL 308.063174 211.819001 \nL 308.093613 214.756364 \nL 308.124053 214.239388 \nL 308.184932 203.688383 \nL 308.215371 208.43516 \nL 308.306689 214.756364 \nL 308.337129 214.521375 \nL 308.367568 214.756364 \nL 308.458886 191.092974 \nL 308.550205 214.756364 \nL 308.580644 210.902544 \nL 308.611083 214.756364 \nL 308.702402 214.732865 \nL 308.824159 211.865999 \nL 308.915477 214.756364 \nL 308.945917 191.562952 \nL 309.037235 205.074818 \nL 309.067674 213.651915 \nL 309.158993 212.218483 \nL 309.189432 212.26548 \nL 309.250311 214.756364 \nL 309.28075 209.116628 \nL 309.341629 214.145392 \nL 309.402508 214.756364 \nL 309.463387 211.513516 \nL 309.493826 213.76941 \nL 309.524266 203.735381 \nL 309.554705 214.756364 \nL 309.585144 214.756364 \nL 309.615584 214.756364 \nL 309.676463 210.99654 \nL 309.706902 202.818924 \nL 309.767781 214.756364 \nL 309.79822 206.038273 \nL 309.82866 214.756364 \nL 309.859099 211.325525 \nL 309.889538 199.69357 \nL 309.950417 208.505657 \nL 309.980857 214.756364 \nL 310.041736 210.714553 \nL 310.072175 204.18186 \nL 310.133054 209.257622 \nL 310.163493 214.756364 \nL 310.254811 214.732865 \nL 310.31569 214.756364 \nL 310.34613 210.99654 \nL 310.437448 214.756364 \nL 310.498327 205.709288 \nL 310.559205 208.388162 \nL 310.589645 211.372522 \nL 310.620084 198.495126 \nL 310.650524 214.756364 \nL 310.680963 209.398615 \nL 310.772281 214.756364 \nL 310.83316 207.518703 \nL 310.8636 213.34643 \nL 310.894039 214.380381 \nL 310.924478 203.077411 \nL 310.954918 214.756364 \nL 310.985357 211.819001 \nL 311.015797 213.111441 \nL 311.046236 209.375116 \nL 311.107115 213.534421 \nL 311.167994 214.756364 \nL 311.198433 184.513282 \nL 311.259312 203.617886 \nL 311.35063 214.756364 \nL 311.381069 210.056584 \nL 311.411509 213.34643 \nL 311.441948 212.71196 \nL 311.533267 214.756364 \nL 311.563706 200.32804 \nL 311.624585 214.756364 \nL 311.655024 189.89453 \nL 311.715903 214.756364 \nL 311.837661 205.591794 \nL 311.8681 207.612699 \nL 311.898539 214.756364 \nL 311.928979 207.283714 \nL 311.989858 212.523968 \nL 312.111615 210.244575 \nL 312.172494 214.756364 \nL 312.202933 208.341165 \nL 312.263812 195.205281 \nL 312.294252 212.124487 \nL 312.324691 214.756364 \nL 312.355131 199.646572 \nL 312.446449 203.476893 \nL 312.598646 214.756364 \nL 312.629085 200.093051 \nL 312.689964 214.756364 \nL 312.811722 208.85814 \nL 312.8726 204.745833 \nL 312.933479 214.756364 \nL 312.994358 214.756364 \nL 313.024797 213.910403 \nL 313.085676 214.756364 \nL 313.116116 214.756364 \nL 313.146555 213.369929 \nL 313.176995 206.226264 \nL 313.207434 214.380381 \nL 313.237873 208.999134 \nL 313.268313 214.732865 \nL 313.359631 213.722412 \nL 313.39007 200.892014 \nL 313.42051 214.756364 \nL 313.450949 214.756364 \nL 313.542267 204.487345 \nL 313.603146 214.756364 \nL 313.633586 185.641229 \nL 313.694464 214.450878 \nL 313.785783 206.437754 \nL 313.846661 212.382975 \nL 313.90754 214.756364 \nL 314.029298 185.805722 \nL 314.151056 214.756364 \nL 314.272813 198.448129 \nL 314.303253 214.756364 \nL 314.364131 211.090536 \nL 314.394571 196.027742 \nL 314.42501 214.756364 \nL 314.45545 212.26548 \nL 314.485889 209.351617 \nL 314.516328 214.004399 \nL 314.546768 214.709366 \nL 314.577207 212.523968 \nL 314.638086 214.756364 \nL 314.668525 194.312323 \nL 314.759844 202.04346 \nL 314.881601 214.756364 \nL 315.003359 202.160954 \nL 315.125117 214.19239 \nL 315.155556 213.55792 \nL 315.185995 206.273262 \nL 315.246874 214.756364 \nL 315.277314 214.756364 \nL 315.307753 201.033007 \nL 315.368632 214.756364 \nL 315.399071 214.732865 \nL 315.45995 214.756364 \nL 315.551268 197.602168 \nL 315.673026 214.756364 \nL 315.733905 214.756364 \nL 315.825223 202.25495 \nL 315.855662 210.103582 \nL 315.886102 214.756364 \nL 315.946981 214.732865 \nL 315.97742 206.461253 \nL 316.038299 214.756364 \nL 316.068738 214.756364 \nL 316.099178 199.341087 \nL 316.160056 213.158439 \nL 316.281814 214.756364 \nL 316.312253 214.756364 \nL 316.464451 194.453316 \nL 316.49489 214.756364 \nL 316.586208 214.732865 \nL 316.616648 208.670149 \nL 316.677526 214.756364 \nL 316.707966 214.756364 \nL 316.738405 214.309885 \nL 316.799284 202.46644 \nL 316.829723 212.852953 \nL 316.951481 214.756364 \nL 317.073239 204.910326 \nL 317.134118 199.0591 \nL 317.194996 214.756364 \nL 317.255875 208.153173 \nL 317.286315 212.899951 \nL 317.377633 214.756364 \nL 317.468951 200.210546 \nL 317.560269 192.338415 \nL 317.590709 214.756364 \nL 317.621148 214.756364 \nL 317.651587 204.886827 \nL 317.742906 209.351617 \nL 317.773345 214.756364 \nL 317.834224 213.55792 \nL 317.864663 205.521297 \nL 317.895103 214.756364 \nL 317.925542 214.756364 \nL 317.955982 213.628417 \nL 318.01686 214.756364 \nL 318.077739 202.113957 \nL 318.169057 214.709366 \nL 318.138618 200.868515 \nL 318.199497 209.633604 \nL 318.290815 214.756364 \nL 318.321254 203.006915 \nL 318.382133 214.756364 \nL 318.412573 214.756364 \nL 318.56477 196.685711 \nL 318.656088 214.662368 \nL 318.686527 212.735458 \nL 318.716967 190.341009 \nL 318.777846 214.756364 \nL 318.808285 214.098395 \nL 318.838724 201.83197 \nL 318.899603 214.756364 \nL 318.930043 214.756364 \nL 319.112679 198.189641 \nL 319.264876 214.756364 \nL 319.325755 209.28112 \nL 319.386634 211.137533 \nL 319.417073 209.680602 \nL 319.447512 214.756364 \nL 319.508391 212.641463 \nL 319.538831 210.456065 \nL 319.56927 214.756364 \nL 319.59971 214.756364 \nL 319.721467 208.270668 \nL 319.843225 214.756364 \nL 319.873664 214.756364 \nL 319.904104 199.764067 \nL 319.964982 214.756364 \nL 319.995422 213.440425 \nL 320.056301 201.314994 \nL 320.08674 214.732865 \nL 320.147619 214.756364 \nL 320.178058 212.688461 \nL 320.208498 214.756364 \nL 320.238937 202.066959 \nL 320.330255 203.218405 \nL 320.421574 214.756364 \nL 320.452013 207.001727 \nL 320.512892 214.756364 \nL 320.573771 212.993946 \nL 320.60421 211.372522 \nL 320.634649 214.756364 \nL 320.665089 214.662368 \nL 320.695528 209.704101 \nL 320.725968 214.756364 \nL 320.756407 214.756364 \nL 320.786846 214.756364 \nL 320.847725 200.680524 \nL 320.908604 205.615292 \nL 320.999922 214.756364 \nL 321.030362 210.291573 \nL 321.09124 205.568295 \nL 321.152119 214.756364 \nL 321.182559 188.3906 \nL 321.243438 212.124487 \nL 321.365195 214.756364 \nL 321.456513 207.565701 \nL 321.486953 212.030492 \nL 321.60871 214.756364 \nL 321.700029 196.215733 \nL 321.730468 212.570966 \nL 321.791347 212.077489 \nL 321.821786 195.22878 \nL 321.913104 199.364586 \nL 322.004423 214.756364 \nL 322.034862 214.121893 \nL 322.095741 207.565701 \nL 322.15662 211.443019 \nL 322.217499 214.756364 \nL 322.278377 194.970292 \nL 322.308817 214.756364 \nL 322.339256 214.756364 \nL 322.369696 214.380381 \nL 322.430574 202.842423 \nL 322.461014 214.756364 \nL 322.491453 213.722412 \nL 322.521893 203.711882 \nL 322.552332 214.756364 \nL 322.582771 214.756364 \nL 322.704529 204.839829 \nL 322.826287 214.756364 \nL 322.948044 210.338571 \nL 322.978484 212.805955 \nL 323.008923 214.756364 \nL 323.039363 213.322931 \nL 323.069802 200.516032 \nL 323.130681 212.829454 \nL 323.19156 204.205359 \nL 323.221999 206.484752 \nL 323.252438 214.756364 \nL 323.282878 205.098317 \nL 323.343757 211.607511 \nL 323.404635 208.035679 \nL 323.435075 214.756364 \nL 323.465514 203.265403 \nL 323.526393 211.912997 \nL 323.587272 209.633604 \nL 323.648151 214.756364 \nL 323.70903 214.756364 \nL 323.769908 211.513516 \nL 323.800348 212.570966 \nL 323.891666 214.756364 \nL 324.013424 208.106176 \nL 324.135181 214.756364 \nL 324.165621 214.591871 \nL 324.256939 214.756364 \nL 324.287378 208.64665 \nL 324.439575 214.756364 \nL 324.470015 212.476971 \nL 324.530894 214.756364 \nL 324.561333 214.732865 \nL 324.652651 214.756364 \nL 324.71353 210.409068 \nL 324.835288 214.756364 \nL 324.957045 214.756364 \nL 324.987485 201.1975 \nL 325.048363 212.970447 \nL 325.109242 209.516109 \nL 325.231 214.756364 \nL 325.383197 201.643979 \nL 325.474515 214.756364 \nL 325.504955 210.973041 \nL 325.565833 206.367257 \nL 325.596273 214.756364 \nL 325.626712 189.612543 \nL 325.687591 202.560436 \nL 325.71803 214.756364 \nL 325.74847 183.643823 \nL 325.900667 214.756364 \nL 325.931106 213.816408 \nL 325.991985 214.756364 \nL 326.083303 205.427301 \nL 326.113743 212.547467 \nL 326.144182 214.756364 \nL 326.205061 187.685634 \nL 326.26594 207.495204 \nL 326.326819 212.664962 \nL 326.357258 202.019961 \nL 326.418137 210.36207 \nL 326.479016 214.756364 \nL 326.509455 213.933902 \nL 326.539894 194.14783 \nL 326.570334 214.756364 \nL 326.600773 214.756364 \nL 326.631213 214.756364 \nL 326.661652 208.529156 \nL 326.722531 214.756364 \nL 326.75297 214.756364 \nL 326.813849 211.654509 \nL 326.844289 214.756364 \nL 326.874728 197.437676 \nL 326.935607 210.949542 \nL 327.026925 214.756364 \nL 327.057364 210.36207 \nL 327.118243 212.359476 \nL 327.209561 210.879046 \nL 327.240001 214.756364 \nL 327.27044 214.756364 \nL 327.422637 200.469034 \nL 327.483516 198.84761 \nL 327.544395 214.756364 \nL 327.574834 210.808549 \nL 327.635713 214.756364 \nL 327.696592 214.756364 \nL 327.727031 209.539608 \nL 327.78791 210.949542 \nL 327.909668 214.756364 \nL 327.940107 214.756364 \nL 328.031425 210.879046 \nL 328.061865 211.184531 \nL 328.092304 214.756364 \nL 328.122744 191.351462 \nL 328.183622 211.772004 \nL 328.274941 208.85814 \nL 328.366259 214.756364 \nL 328.335819 207.424708 \nL 328.396698 213.017445 \nL 328.488017 212.26548 \nL 328.518456 214.756364 \nL 328.548895 214.756364 \nL 328.579335 205.521297 \nL 328.640214 206.884233 \nL 328.761971 214.756364 \nL 328.792411 214.145392 \nL 328.82285 209.633604 \nL 328.883729 214.756364 \nL 328.944608 211.959995 \nL 328.975047 214.756364 \nL 329.005486 201.878968 \nL 329.066365 214.756364 \nL 329.157683 212.05399 \nL 329.188123 214.356882 \nL 329.34032 204.18186 \nL 329.462078 214.756364 \nL 329.492517 214.756364 \nL 329.522956 214.638869 \nL 329.553396 204.39335 \nL 329.614275 214.756364 \nL 329.644714 214.756364 \nL 329.736032 208.458659 \nL 329.766472 214.427379 \nL 329.796911 202.207952 \nL 329.85779 213.416926 \nL 329.888229 214.286386 \nL 329.979548 208.317666 \nL 330.040426 214.756364 \nL 330.070866 211.819001 \nL 330.101305 209.962589 \nL 330.131745 210.174079 \nL 330.162184 214.756364 \nL 330.253502 213.863406 \nL 330.283942 214.356882 \nL 330.405699 200.798018 \nL 330.436139 203.077411 \nL 330.557896 214.756364 \nL 330.649214 200.939012 \nL 330.679654 214.756364 \nL 330.770972 212.476971 \nL 330.801412 202.724928 \nL 330.831851 213.581419 \nL 330.86229 208.035679 \nL 330.89273 210.926043 \nL 330.953609 213.487423 \nL 330.984048 201.385491 \nL 331.105806 214.756364 \nL 331.136245 203.75888 \nL 331.197124 208.270668 \nL 331.258003 202.04346 \nL 331.318881 214.756364 \nL 331.349321 214.521375 \nL 331.471078 211.184531 \nL 331.531957 214.756364 \nL 331.562397 208.623151 \nL 331.623276 214.756364 \nL 331.653715 214.756364 \nL 331.684154 185.218249 \nL 331.745033 214.544874 \nL 331.805912 214.756364 \nL 331.866791 208.599652 \nL 331.92767 214.756364 \nL 331.958109 203.523891 \nL 332.018988 214.756364 \nL 332.049427 211.325525 \nL 332.110306 213.792909 \nL 332.140745 214.756364 \nL 332.232064 211.396021 \nL 332.292942 206.837235 \nL 332.323382 214.756364 \nL 332.384261 200.375038 \nL 332.4147 203.97037 \nL 332.44514 214.756364 \nL 332.536458 214.286386 \nL 332.566897 213.675414 \nL 332.597337 204.369851 \nL 332.658215 205.215811 \nL 332.779973 214.262887 \nL 332.810412 213.393428 \nL 332.840852 200.469034 \nL 332.871291 214.638869 \nL 332.901731 214.286386 \nL 332.93217 211.63101 \nL 332.962609 184.677775 \nL 333.023488 202.607434 \nL 333.084367 200.868515 \nL 333.114806 214.756364 \nL 333.145246 204.60484 \nL 333.236564 207.37771 \nL 333.267004 208.22367 \nL 333.358322 214.756364 \nL 333.388761 208.552655 \nL 333.44964 214.756364 \nL 333.510519 211.889498 \nL 333.540958 182.398382 \nL 333.601837 214.756364 \nL 333.632276 214.756364 \nL 333.784473 192.831892 \nL 333.875792 214.756364 \nL 333.906231 211.090536 \nL 333.96711 214.756364 \nL 334.058428 199.411583 \nL 334.088868 214.756364 \nL 334.180186 204.81633 \nL 334.210625 204.651838 \nL 334.332383 214.756364 \nL 334.362822 207.918184 \nL 334.423701 211.466518 \nL 334.45414 214.380381 \nL 334.48458 209.986087 \nL 334.515019 208.717147 \nL 334.606337 214.756364 \nL 334.636777 211.255028 \nL 334.667216 206.202765 \nL 334.697656 214.756364 \nL 334.728095 214.756364 \nL 334.758534 210.503063 \nL 334.849853 212.194984 \nL 334.910732 214.756364 \nL 334.941171 214.309885 \nL 334.97161 189.236561 \nL 335.00205 214.756364 \nL 335.032489 214.756364 \nL 335.093368 214.756364 \nL 335.123807 214.380381 \nL 335.184686 214.756364 \nL 335.276004 214.756364 \nL 335.367323 184.34879 \nL 335.48908 214.756364 \nL 335.610838 204.111363 \nL 335.702156 214.380381 \nL 335.671717 194.288824 \nL 335.732596 214.145392 \nL 335.763035 210.99654 \nL 335.823914 213.933902 \nL 335.854353 214.756364 \nL 335.884793 213.651915 \nL 335.915232 204.886827 \nL 335.945671 214.756364 \nL 335.976111 213.393428 \nL 336.067429 214.756364 \nL 336.189187 203.241904 \nL 336.250065 198.471628 \nL 336.310944 214.756364 \nL 336.341384 210.103582 \nL 336.402262 210.338571 \nL 336.493581 214.756364 \nL 336.615338 199.576076 \nL 336.645778 207.847688 \nL 336.706657 201.737974 \nL 336.797975 214.756364 \nL 336.919732 199.106098 \nL 336.980611 195.792753 \nL 337.04149 214.756364 \nL 337.132808 206.437754 \nL 337.193687 214.756364 \nL 337.254566 214.638869 \nL 337.315445 214.756364 \nL 337.376324 207.095723 \nL 337.437202 210.479564 \nL 337.467642 209.445613 \nL 337.498081 204.39335 \nL 337.528521 214.756364 \nL 337.55896 214.756364 \nL 337.680718 193.818846 \nL 337.802475 214.756364 \nL 337.832915 214.756364 \nL 337.863354 214.450878 \nL 337.893793 200.939012 \nL 337.954672 214.662368 \nL 338.015551 214.756364 \nL 338.045991 214.309885 \nL 338.07643 207.095723 \nL 338.137309 213.158439 \nL 338.228627 214.756364 \nL 338.259066 189.730038 \nL 338.350385 196.168736 \nL 338.472142 214.756364 \nL 338.56346 207.706694 \nL 338.685218 214.756364 \nL 338.746097 203.171407 \nL 338.776536 214.756364 \nL 338.837415 206.696242 \nL 338.867855 214.756364 \nL 338.928733 214.756364 \nL 339.020052 211.560514 \nL 339.050491 212.124487 \nL 339.11137 214.756364 \nL 339.172249 186.675181 \nL 339.202688 214.756364 \nL 339.233127 214.662368 \nL 339.263567 209.422114 \nL 339.294006 214.756364 \nL 339.324446 214.756364 \nL 339.476643 205.544796 \nL 339.507082 207.095723 \nL 339.62884 214.756364 \nL 339.659279 212.26548 \nL 339.689719 198.777113 \nL 339.720158 214.756364 \nL 339.750597 205.145314 \nL 339.781037 214.380381 \nL 339.841916 199.717069 \nL 339.902794 214.756364 \nL 339.994113 206.649244 \nL 340.085431 211.936496 \nL 340.054991 204.81633 \nL 340.11587 208.623151 \nL 340.14631 206.578747 \nL 340.268067 214.756364 \nL 340.298507 203.476893 \nL 340.359385 211.8425 \nL 340.481143 214.756364 \nL 340.511583 209.06963 \nL 340.572461 214.756364 \nL 340.602901 214.756364 \nL 340.63334 208.364663 \nL 340.694219 213.698913 \nL 340.724658 213.745911 \nL 340.755098 208.364663 \nL 340.785537 214.732865 \nL 340.815977 213.55792 \nL 340.846416 214.756364 \nL 340.876855 212.476971 \nL 340.968174 192.408912 \nL 341.059492 214.756364 \nL 341.089931 212.92345 \nL 341.120371 214.756364 \nL 341.181249 212.476971 \nL 341.211689 211.63101 \nL 341.303007 214.756364 \nL 341.272568 211.490017 \nL 341.333447 213.040944 \nL 341.363886 213.863406 \nL 341.394325 211.560514 \nL 341.424765 214.756364 \nL 341.455204 213.416926 \nL 341.516083 214.756364 \nL 341.576962 202.066959 \nL 341.637841 205.215811 \nL 341.66828 214.427379 \nL 341.759598 211.20803 \nL 341.790038 210.714553 \nL 341.881356 213.722412 \nL 341.911795 203.641385 \nL 341.942235 214.756364 \nL 341.972674 214.732865 \nL 342.003113 214.215889 \nL 342.094432 201.385491 \nL 342.18575 214.756364 \nL 342.216189 208.035679 \nL 342.277068 207.236716 \nL 342.337947 214.756364 \nL 342.368386 214.004399 \nL 342.429265 214.756364 \nL 342.459705 199.811065 \nL 342.520583 209.492611 \nL 342.581462 214.756364 \nL 342.611902 208.576154 \nL 342.70322 200.187047 \nL 342.67278 214.756364 \nL 342.733659 206.461253 \nL 342.764099 214.756364 \nL 342.794538 194.124331 \nL 342.855417 213.933902 \nL 342.885856 214.756364 \nL 342.916296 211.349023 \nL 343.007614 213.440425 \nL 343.038053 214.756364 \nL 343.068493 213.369929 \nL 343.129372 214.027898 \nL 343.159811 201.455988 \nL 343.19025 214.309885 \nL 343.281569 210.432566 \nL 343.312008 208.764145 \nL 343.342447 210.855547 \nL 343.372887 214.756364 \nL 343.403326 207.918184 \nL 343.464205 212.876452 \nL 343.494644 211.490017 \nL 343.525084 203.453394 \nL 343.555523 214.756364 \nL 343.585963 209.657103 \nL 343.646842 214.756364 \nL 343.70772 213.910403 \nL 343.73816 211.466518 \nL 343.799039 214.732865 \nL 343.829478 214.309885 \nL 343.951236 198.706617 \nL 343.920796 214.756364 \nL 343.981675 209.821595 \nL 344.012114 214.756364 \nL 344.072993 211.701507 \nL 344.133872 211.043538 \nL 344.164311 202.160954 \nL 344.22519 214.756364 \nL 344.316508 203.923372 \nL 344.346948 212.71196 \nL 344.377387 213.064443 \nL 344.407827 214.756364 \nL 344.438266 212.523968 \nL 344.468706 212.876452 \nL 344.499145 212.547467 \nL 344.560024 203.124409 \nL 344.590463 214.732865 \nL 344.620903 205.920778 \nL 344.712221 204.510844 \nL 344.803539 214.756364 \nL 344.833978 214.756364 \nL 344.925297 194.171329 \nL 345.047054 213.111441 \nL 345.077494 214.756364 \nL 345.138372 212.876452 \nL 345.168812 213.017445 \nL 345.229691 214.756364 \nL 345.29057 203.876374 \nL 345.321009 214.756364 \nL 345.351448 202.630932 \nL 345.412327 212.641463 \nL 345.534085 214.756364 \nL 345.564524 214.709366 \nL 345.594964 214.61537 \nL 345.655842 209.234123 \nL 345.686282 211.349023 \nL 345.808039 214.756364 \nL 345.838479 196.004243 \nL 345.899358 202.771926 \nL 345.990676 214.756364 \nL 346.021115 212.664962 \nL 346.081994 214.756364 \nL 346.112434 193.771848 \nL 346.203752 212.124487 \nL 346.234191 205.967776 \nL 346.325509 214.756364 \nL 346.355949 212.782456 \nL 346.386388 202.607434 \nL 346.447267 213.55792 \nL 346.477706 212.547467 \nL 346.508146 213.698913 \nL 346.569025 214.756364 \nL 346.721222 204.722334 \nL 346.751661 214.756364 \nL 346.81254 204.722334 \nL 346.842979 203.899873 \nL 346.934298 214.756364 \nL 346.964737 212.71196 \nL 347.025616 214.756364 \nL 347.056055 210.15058 \nL 347.147373 213.111441 \nL 347.208252 214.756364 \nL 347.238692 208.505657 \nL 347.29957 214.756364 \nL 347.360449 213.252434 \nL 347.451767 212.970447 \nL 347.482207 214.756364 \nL 347.634404 209.93909 \nL 347.664843 213.745911 \nL 347.695283 210.291573 \nL 347.725722 182.21039 \nL 347.786601 213.910403 \nL 347.908359 214.756364 \nL 347.969237 199.129597 \nL 347.999677 214.709366 \nL 348.060556 208.576154 \nL 348.090995 198.095645 \nL 348.121434 214.756364 \nL 348.151874 214.756364 \nL 348.243192 199.717069 \nL 348.33451 214.756364 \nL 348.36495 213.55792 \nL 348.395389 214.756364 \nL 348.425828 207.37771 \nL 348.517147 209.046132 \nL 348.547586 205.756286 \nL 348.578026 212.735458 \nL 348.638904 214.756364 \nL 348.669344 207.941683 \nL 348.730223 203.688383 \nL 348.791101 214.756364 \nL 348.821541 214.756364 \nL 348.943298 202.771926 \nL 349.034617 214.756364 \nL 349.065056 212.453472 \nL 349.217253 214.756364 \nL 349.247692 212.382975 \nL 349.308571 214.591871 \nL 349.339011 214.756364 \nL 349.36945 212.500469 \nL 349.39989 189.166064 \nL 349.430329 214.756364 \nL 349.460768 214.450878 \nL 349.491208 207.307213 \nL 349.552087 214.709366 \nL 349.582526 214.756364 \nL 349.643405 201.972963 \nL 349.673844 210.526562 \nL 349.765162 214.756364 \nL 349.795602 208.43516 \nL 349.856481 214.004399 \nL 349.88692 214.427379 \nL 349.917359 210.832048 \nL 349.978238 212.030492 \nL 350.039117 214.756364 \nL 350.069557 211.819001 \nL 350.130435 202.090458 \nL 350.160875 202.348946 \nL 350.282632 214.756364 \nL 350.313072 214.474377 \nL 350.343511 214.756364 \nL 350.373951 208.599652 \nL 350.465269 209.821595 \nL 350.495708 209.563107 \nL 350.556587 203.3124 \nL 350.647905 214.756364 \nL 350.678345 206.179266 \nL 350.769663 209.774597 \nL 350.800102 214.756364 \nL 350.830542 209.422114 \nL 350.860981 196.356727 \nL 350.891421 214.756364 \nL 350.92186 214.756364 \nL 351.013178 214.756364 \nL 351.043618 203.688383 \nL 351.134936 209.351617 \nL 351.195815 214.19239 \nL 351.256693 214.027898 \nL 351.287133 201.314994 \nL 351.348012 214.756364 \nL 351.378451 209.046132 \nL 351.43933 214.756364 \nL 351.500209 212.617964 \nL 351.530648 214.685867 \nL 351.561087 213.158439 \nL 351.621966 193.93634 \nL 351.652406 214.756364 \nL 351.682845 214.756364 \nL 351.774163 202.066959 \nL 351.895921 214.756364 \nL 351.92636 208.059178 \nL 352.017679 211.983494 \nL 352.078557 209.657103 \nL 352.139436 214.756364 \nL 352.169876 212.876452 \nL 352.200315 203.077411 \nL 352.230754 214.756364 \nL 352.261194 214.756364 \nL 352.291633 214.215889 \nL 352.322073 214.756364 \nL 352.352512 200.234045 \nL 352.413391 212.218483 \nL 352.504709 214.756364 \nL 352.535149 206.132268 \nL 352.626467 210.221076 \nL 352.656906 214.756364 \nL 352.717785 207.753692 \nL 352.778664 212.735458 \nL 352.809103 206.061771 \nL 352.869982 214.756364 \nL 352.900421 214.756364 \nL 353.022179 208.64665 \nL 353.083058 208.928637 \nL 353.204815 214.756364 \nL 353.296134 204.60484 \nL 353.326573 214.474377 \nL 353.387452 204.252356 \nL 353.417891 213.745911 \nL 353.448331 209.751098 \nL 353.50921 214.756364 \nL 353.539649 210.902544 \nL 353.570088 213.111441 \nL 353.600528 211.349023 \nL 353.630967 197.508173 \nL 353.691846 214.732865 \nL 353.722285 214.239388 \nL 353.752725 192.714398 \nL 353.813604 214.638869 \nL 353.844043 214.756364 \nL 353.874482 212.241982 \nL 353.965801 213.55792 \nL 353.99624 214.756364 \nL 354.026679 213.440425 \nL 354.057119 210.691054 \nL 354.087558 191.139971 \nL 354.148437 209.915591 \nL 354.178877 204.369851 \nL 354.209316 214.756364 \nL 354.239755 212.92345 \nL 354.300634 212.359476 \nL 354.361513 214.756364 \nL 354.452831 210.479564 \nL 354.51371 214.756364 \nL 354.544149 213.604918 \nL 354.574589 197.508173 \nL 354.605028 214.356882 \nL 354.635468 209.657103 \nL 354.726786 214.756364 \nL 354.757225 211.372522 \nL 354.818104 214.732865 \nL 354.848543 214.474377 \nL 354.878983 214.756364 \nL 354.909422 214.756364 \nL 355.03118 202.748427 \nL 355.122498 214.756364 \nL 355.152938 205.944277 \nL 355.213816 214.756364 \nL 355.335574 213.792909 \nL 355.396453 214.756364 \nL 355.426892 209.915591 \nL 355.487771 214.756364 \nL 355.700847 206.508251 \nL 355.822605 214.756364 \nL 355.913923 208.22367 \nL 355.974802 214.756364 \nL 356.03568 212.335977 \nL 356.096559 202.771926 \nL 356.157438 209.774597 \nL 356.248756 214.756364 \nL 356.218317 207.824189 \nL 356.279196 214.521375 \nL 356.340074 214.756364 \nL 356.370514 213.698913 \nL 356.431393 214.756364 \nL 356.461832 214.591871 \nL 356.522711 201.573482 \nL 356.55315 206.860734 \nL 356.644469 214.756364 \nL 356.674908 202.607434 \nL 356.735787 213.581419 \nL 356.766226 212.429973 \nL 356.796666 214.756364 \nL 356.827105 214.756364 \nL 356.857544 191.868437 \nL 356.918423 214.027898 \nL 356.948863 213.792909 \nL 356.979302 180.565468 \nL 357.009741 214.732865 \nL 357.07062 193.278371 \nL 357.131499 214.756364 \nL 357.192378 214.450878 \nL 357.253257 207.988681 \nL 357.283696 214.61537 \nL 357.314136 214.168891 \nL 357.344575 208.811143 \nL 357.375014 214.756364 \nL 357.405454 211.795503 \nL 357.466333 213.299432 \nL 357.496772 211.396021 \nL 357.527211 213.13494 \nL 357.61853 213.581419 \nL 357.648969 197.860656 \nL 357.770727 214.756364 \nL 357.801166 205.568295 \nL 357.892484 207.777191 \nL 357.922924 204.628339 \nL 358.014242 214.756364 \nL 357.983802 204.158361 \nL 358.044681 213.76941 \nL 358.075121 214.756364 \nL 358.10556 194.923294 \nL 358.166439 214.756364 \nL 358.318636 208.834641 \nL 358.379515 200.892014 \nL 358.440394 214.756364 \nL 358.562151 194.053835 \nL 358.653469 214.756364 \nL 358.683909 213.34643 \nL 358.714348 214.756364 \nL 358.744788 209.046132 \nL 358.836106 212.735458 \nL 358.927424 214.756364 \nL 358.957864 210.526562 \nL 359.018742 210.691054 \nL 359.049182 214.756364 \nL 359.110061 212.429973 \nL 359.1405 209.751098 \nL 359.170939 214.239388 \nL 359.201379 213.040944 \nL 359.231818 214.756364 \nL 359.231818 214.756364 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 39.65 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 374.45 224.64 \nL 374.45 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 374.45 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 39.65 7.2 \nL 374.45 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pa8fdede5a3\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"39.65\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "আমরা এখানে যা দেখতে পাচ্ছি তা হলো প্রথমে গড় পথের দৈর্ঘ্য বৃদ্ধি পেয়েছে। এটি সম্ভবত এই কারণে হয়েছে যে, যখন আমরা পরিবেশ সম্পর্কে কিছুই জানি না - তখন আমরা খারাপ অবস্থায়, যেমন জল বা নেকড়ের ফাঁদে পড়ার সম্ভাবনা বেশি। যখন আমরা আরও শিখি এবং এই জ্ঞান ব্যবহার করতে শুরু করি, তখন আমরা পরিবেশটি আরও দীর্ঘ সময় ধরে অন্বেষণ করতে পারি, তবে এখনও আপেল কোথায় রয়েছে তা ভালোভাবে জানি না।\n",
+    "\n",
+    "যখন আমরা যথেষ্ট শিখে যাই, তখন এজেন্টের জন্য লক্ষ্য অর্জন করা সহজ হয়ে যায়, এবং পথের দৈর্ঘ্য কমতে শুরু করে। তবে, আমরা এখনও অন্বেষণের জন্য উন্মুক্ত থাকি, তাই আমরা প্রায়ই সেরা পথ থেকে সরে যাই এবং নতুন বিকল্পগুলি অন্বেষণ করি, যা পথটিকে আদর্শের চেয়ে দীর্ঘ করে তোলে।\n",
+    "\n",
+    "এই গ্রাফে আমরা আরও যা লক্ষ্য করি, তা হলো এক পর্যায়ে পথের দৈর্ঘ্য হঠাৎ বৃদ্ধি পেয়েছে। এটি প্রক্রিয়ার স্টোকাস্টিক প্রকৃতিকে নির্দেশ করে, এবং এটি দেখায় যে আমরা কোনো এক সময়ে Q-Table এর সহগগুলিকে \"বিকৃত\" করতে পারি, নতুন মান দিয়ে সেগুলি ওভাররাইট করার মাধ্যমে। এটি আদর্শভাবে শেখার হার কমিয়ে (অর্থাৎ, প্রশিক্ষণের শেষের দিকে আমরা Q-Table এর মানগুলোকে কেবলমাত্র ছোট মান দিয়ে সামঞ্জস্য করি) হ্রাস করা উচিত।\n",
+    "\n",
+    "সামগ্রিকভাবে, এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে শেখার প্রক্রিয়ার সাফল্য এবং গুণমান উল্লেখযোগ্যভাবে নির্ভর করে বিভিন্ন প্যারামিটারের উপর, যেমন শেখার হার, শেখার হারের ক্ষয় এবং ডিসকাউন্ট ফ্যাক্টর। এগুলোকে প্রায়ই **হাইপারপ্যারামিটার** বলা হয়, যাতে সেগুলোকে **প্যারামিটার** থেকে আলাদা করা যায়, যা আমরা প্রশিক্ষণের সময় অপ্টিমাইজ করি (যেমন Q-Table এর সহগ)। সেরা হাইপারপ্যারামিটার মান খুঁজে বের করার প্রক্রিয়াকে বলা হয় **হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন**, এবং এটি একটি আলাদা আলোচনার যোগ্য।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## অনুশীলন\n",
+    "#### একটি আরও বাস্তবসম্মত পিটার এবং নেকড়ে বিশ্ব\n",
+    "\n",
+    "আমাদের পরিস্থিতিতে, পিটার প্রায় ক্লান্ত বা ক্ষুধার্ত না হয়ে এক জায়গা থেকে অন্য জায়গায় যেতে পারত। একটি আরও বাস্তবসম্মত বিশ্বে, তাকে মাঝে মাঝে বসে বিশ্রাম নিতে হবে এবং নিজেকে খাওয়াতে হবে। চলুন আমাদের বিশ্বকে আরও বাস্তবসম্মত করি নিম্নলিখিত নিয়মগুলো প্রয়োগ করে:\n",
+    "\n",
+    "1. এক জায়গা থেকে অন্য জায়গায় যাওয়ার সময়, পিটার **শক্তি** হারাবে এবং কিছু **ক্লান্তি** অর্জন করবে।\n",
+    "2. পিটার আপেল খেয়ে আরও শক্তি অর্জন করতে পারে।\n",
+    "3. পিটার গাছের নিচে বা ঘাসের উপর বিশ্রাম নিয়ে ক্লান্তি দূর করতে পারে (অর্থাৎ, বোর্ডের এমন জায়গায় হাঁটা যেখানে গাছ বা ঘাস আছে - সবুজ ক্ষেত্র)।\n",
+    "4. পিটারকে নেকড়েকে খুঁজে বের করে হত্যা করতে হবে।\n",
+    "5. নেকড়েকে হত্যা করার জন্য, পিটারের নির্দিষ্ট মাত্রার শক্তি এবং ক্লান্তি থাকা প্রয়োজন, অন্যথায় সে যুদ্ধে হেরে যাবে।\n",
+    "\n",
+    "উপরের নিয়ম অনুযায়ী পুরস্কার ফাংশনটি পরিবর্তন করুন, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদম চালিয়ে গেমটি জেতার সেরা কৌশল শিখুন এবং র্যান্ডম হাঁটার ফলাফলগুলোর সাথে আপনার অ্যালগরিদমের ফলাফল তুলনা করুন, গেম জেতা এবং হারার সংখ্যার ভিত্তিতে।\n",
+    "\n",
+    "> **Note**: এটি কাজ করার জন্য আপনাকে হাইপারপ্যারামিটারগুলো সামঞ্জস্য করতে হতে পারে, বিশেষত epochs-এর সংখ্যা। কারণ গেমের সফলতা (নেকড়ের সাথে যুদ্ধ) একটি বিরল ঘটনা, আপনি অনেক দীর্ঘ প্রশিক্ষণের সময় আশা করতে পারেন।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/README.md b/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9cff79cbd
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/README.md
@@ -0,0 +1,333 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9660fbd80845c59c15715cb418cd6e23",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:11:57+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+## প্রয়োজনীয়তা
+
+এই পাঠে আমরা **OpenAI Gym** নামক একটি লাইব্রেরি ব্যবহার করব বিভিন্ন **পরিবেশ** সিমুলেট করার জন্য। আপনি এই পাঠের কোড লোকাল মেশিনে (যেমন Visual Studio Code) চালাতে পারেন, যেখানে সিমুলেশন একটি নতুন উইন্ডোতে খুলবে। অনলাইনে কোড চালানোর সময়, আপনাকে কিছু কোড পরিবর্তন করতে হতে পারে, যেমনটি [এখানে](https://towardsdatascience.com/rendering-openai-gym-envs-on-binder-and-google-colab-536f99391cc7) বর্ণনা করা হয়েছে।
+
+## OpenAI Gym
+
+পূর্ববর্তী পাঠে, গেমের নিয়ম এবং স্টেট `Board` ক্লাস দ্বারা নির্ধারিত ছিল যা আমরা নিজেরাই সংজ্ঞায়িত করেছিলাম। এখানে আমরা একটি বিশেষ **সিমুলেশন পরিবেশ** ব্যবহার করব, যা ভারসাম্য রক্ষার জন্য ফিজিক্স সিমুলেট করবে। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয় সিমুলেশন পরিবেশগুলির একটি হল [Gym](https://gym.openai.com/), যা [OpenAI](https://openai.com/) দ্বারা রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। এই জিম ব্যবহার করে আমরা কার্টপোল সিমুলেশন থেকে শুরু করে অ্যাটারি গেম পর্যন্ত বিভিন্ন **পরিবেশ** তৈরি করতে পারি।
+
+> **Note**: OpenAI Gym-এ উপলব্ধ অন্যান্য পরিবেশ দেখতে পারেন [এখানে](https://gym.openai.com/envs/#classic_control)।
+
+প্রথমে, জিম ইনস্টল করি এবং প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইমপোর্ট করি (কোড ব্লক 1):
+
+```python
+import sys
+!{sys.executable} -m pip install gym 
+
+import gym
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+import random
+```
+
+## অনুশীলন - একটি কার্টপোল পরিবেশ ইনিশিয়ালাইজ করা
+
+কার্টপোল ভারসাম্য সমস্যার সাথে কাজ করতে, আমাদের সংশ্লিষ্ট পরিবেশ ইনিশিয়ালাইজ করতে হবে। প্রতিটি পরিবেশের সাথে যুক্ত থাকে:
+
+- **Observation space**, যা পরিবেশ থেকে প্রাপ্ত তথ্যের কাঠামো নির্ধারণ করে। কার্টপোল সমস্যার জন্য, আমরা পোলের অবস্থান, বেগ এবং অন্যান্য কিছু মান পাই।
+
+- **Action space**, যা সম্ভাব্য ক্রিয়াগুলি নির্ধারণ করে। আমাদের ক্ষেত্রে, অ্যাকশন স্পেস ডিসক্রিট এবং দুটি ক্রিয়া নিয়ে গঠিত - **বাম** এবং **ডান**। (কোড ব্লক 2)
+
+1. ইনিশিয়ালাইজ করতে, নিচের কোডটি টাইপ করুন:
+
+    ```python
+    env = gym.make("CartPole-v1")
+    print(env.action_space)
+    print(env.observation_space)
+    print(env.action_space.sample())
+    ```
+
+পরিবেশটি কীভাবে কাজ করে তা দেখতে, 100 ধাপের জন্য একটি ছোট সিমুলেশন চালাই। প্রতিটি ধাপে, আমরা একটি ক্রিয়া প্রদান করি - এই সিমুলেশনে আমরা `action_space` থেকে এলোমেলোভাবে একটি ক্রিয়া নির্বাচন করি।
+
+1. নিচের কোডটি চালান এবং এটি কী ফলাফল দেয় তা দেখুন।
+
+    ✅ মনে রাখবেন, এই কোডটি লোকাল পাইথন ইনস্টলেশনে চালানোই উত্তম! (কোড ব্লক 3)
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    for i in range(100):
+       env.render()
+       env.step(env.action_space.sample())
+    env.close()
+    ```
+
+    আপনি এরকম কিছু দেখতে পাবেন:
+
+    ![non-balancing cartpole](../../../../8-Reinforcement/2-Gym/images/cartpole-nobalance.gif)
+
+1. সিমুলেশনের সময়, আমাদের সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য পর্যবেক্ষণগুলি পেতে হবে। প্রকৃতপক্ষে, `step` ফাংশন বর্তমান পর্যবেক্ষণ, একটি রিওয়ার্ড ফাংশন এবং `done` ফ্ল্যাগ প্রদান করে যা নির্দেশ করে সিমুলেশন চালিয়ে যাওয়া উচিত কিনা: (কোড ব্লক 4)
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    done = False
+    while not done:
+       env.render()
+       obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())
+       print(f"{obs} -> {rew}")
+    env.close()
+    ```
+
+    আপনি নোটবুক আউটপুটে এরকম কিছু দেখতে পাবেন:
+
+    ```text
+    [ 0.03403272 -0.24301182  0.02669811  0.2895829 ] -> 1.0
+    [ 0.02917248 -0.04828055  0.03248977  0.00543839] -> 1.0
+    [ 0.02820687  0.14636075  0.03259854 -0.27681916] -> 1.0
+    [ 0.03113408  0.34100283  0.02706215 -0.55904489] -> 1.0
+    [ 0.03795414  0.53573468  0.01588125 -0.84308041] -> 1.0
+    ...
+    [ 0.17299878  0.15868546 -0.20754175 -0.55975453] -> 1.0
+    [ 0.17617249  0.35602306 -0.21873684 -0.90998894] -> 1.0
+    ```
+
+    সিমুলেশনের প্রতিটি ধাপে ফেরত দেওয়া পর্যবেক্ষণ ভেক্টরে নিম্নলিখিত মানগুলি থাকে:
+    - কার্টের অবস্থান
+    - কার্টের বেগ
+    - পোলের কোণ
+    - পোলের ঘূর্ণন হার
+
+1. এই সংখ্যাগুলির সর্বনিম্ন এবং সর্বাধিক মান পান: (কোড ব্লক 5)
+
+    ```python
+    print(env.observation_space.low)
+    print(env.observation_space.high)
+    ```
+
+    আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে প্রতিটি সিমুলেশন ধাপে রিওয়ার্ড মান সর্বদা 1। এর কারণ আমাদের লক্ষ্য যতটা সম্ভব দীর্ঘ সময় ধরে টিকে থাকা, অর্থাৎ পোলটিকে একটি যুক্তিসঙ্গত উল্লম্ব অবস্থানে যতটা সম্ভব দীর্ঘ সময় ধরে রাখা।
+
+    ✅ প্রকৃতপক্ষে, কার্টপোল সিমুলেশন সমাধান করা হয়েছে বলে বিবেচিত হয় যদি আমরা 100 ধারাবাহিক ট্রায়ালে গড়ে 195 রিওয়ার্ড অর্জন করতে পারি।
+
+## স্টেট ডিসক্রিটাইজেশন
+
+Q-Learning-এ, আমাদের একটি Q-টেবিল তৈরি করতে হবে যা প্রতিটি স্টেটে কী করতে হবে তা সংজ্ঞায়িত করে। এটি করতে, আমাদের স্টেট **ডিসক্রিট** হতে হবে, আরও নির্দিষ্টভাবে, এতে সীমিত সংখ্যক ডিসক্রিট মান থাকতে হবে। সুতরাং, আমাদের পর্যবেক্ষণগুলিকে **ডিসক্রিটাইজ** করতে হবে, অর্থাৎ তাদের একটি সীমিত সেটে ম্যাপ করতে হবে।
+
+এটি করার কয়েকটি উপায় রয়েছে:
+
+- **বিনে ভাগ করা**। যদি আমরা একটি নির্দিষ্ট মানের পরিসর জানি, আমরা এই পরিসরটিকে কয়েকটি **বিনে** ভাগ করতে পারি এবং তারপর মানটিকে সেই বিন নম্বর দ্বারা প্রতিস্থাপন করতে পারি যেখানে এটি অন্তর্ভুক্ত। এটি numpy-এর [`digitize`](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.digitize.html) পদ্ধতি ব্যবহার করে করা যেতে পারে। এই ক্ষেত্রে, আমরা স্টেটের আকার সঠিকভাবে জানব, কারণ এটি ডিজিটালাইজেশনের জন্য নির্বাচিত বিনের সংখ্যার উপর নির্ভর করবে।
+
+✅ আমরা লিনিয়ার ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে মানগুলিকে একটি সীমিত পরিসরে (যেমন, -20 থেকে 20) আনতে পারি এবং তারপর রাউন্ডিং করে সংখ্যাগুলিকে পূর্ণসংখ্যায় রূপান্তর করতে পারি। এটি আমাদের স্টেটের আকারের উপর কিছুটা কম নিয়ন্ত্রণ দেয়, বিশেষ করে যদি আমরা ইনপুট মানগুলির সঠিক পরিসর না জানি। উদাহরণস্বরূপ, আমাদের ক্ষেত্রে 4টির মধ্যে 2টি মানের উপরের/নিচের সীমা নেই, যা অসীম সংখ্যক স্টেটের ফলাফল হতে পারে।
+
+আমাদের উদাহরণে, আমরা দ্বিতীয় পদ্ধতিটি ব্যবহার করব। আপনি পরে লক্ষ্য করবেন যে, উপরের/নিচের সীমা সংজ্ঞায়িত না থাকা সত্ত্বেও, এই মানগুলি খুব কমই নির্দিষ্ট সীমিত পরিসরের বাইরে মান নেয়, তাই চরম মান সহ স্টেটগুলি খুব বিরল হবে।
+
+1. এখানে একটি ফাংশন রয়েছে যা আমাদের মডেল থেকে পর্যবেক্ষণ নেবে এবং 4টি পূর্ণসংখ্যার মানের একটি টুপল তৈরি করবে: (কোড ব্লক 6)
+
+    ```python
+    def discretize(x):
+        return tuple((x/np.array([0.25, 0.25, 0.01, 0.1])).astype(np.int))
+    ```
+
+1. আসুন বিন ব্যবহার করে আরেকটি ডিসক্রিটাইজেশন পদ্ধতি অন্বেষণ করি: (কোড ব্লক 7)
+
+    ```python
+    def create_bins(i,num):
+        return np.arange(num+1)*(i[1]-i[0])/num+i[0]
+    
+    print("Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n",create_bins((-5,5),10))
+    
+    ints = [(-5,5),(-2,2),(-0.5,0.5),(-2,2)] # intervals of values for each parameter
+    nbins = [20,20,10,10] # number of bins for each parameter
+    bins = [create_bins(ints[i],nbins[i]) for i in range(4)]
+    
+    def discretize_bins(x):
+        return tuple(np.digitize(x[i],bins[i]) for i in range(4))
+    ```
+
+1. এখন একটি ছোট সিমুলেশন চালাই এবং এই ডিসক্রিট পরিবেশের মানগুলি পর্যবেক্ষণ করি। `discretize` এবং `discretize_bins` উভয় চেষ্টা করতে পারেন এবং পার্থক্য আছে কিনা তা দেখতে পারেন।
+
+    ✅ `discretize_bins` বিন নম্বর ফেরত দেয়, যা 0-ভিত্তিক। সুতরাং ইনপুট ভেরিয়েবলের মান 0-এর কাছাকাছি থাকলে এটি পরিসরের মাঝখানের সংখ্যা (10) ফেরত দেয়। `discretize`-এ, আমরা আউটপুট মানগুলির পরিসরের যত্ন নিইনি, তাদের নেতিবাচক হতে দিয়েছি, তাই স্টেট মানগুলি স্থানান্তরিত হয়নি এবং 0 মানে 0। (কোড ব্লক 8)
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    done = False
+    while not done:
+       #env.render()
+       obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())
+       #print(discretize_bins(obs))
+       print(discretize(obs))
+    env.close()
+    ```
+
+    ✅ পরিবেশটি কীভাবে কার্যকর হয় তা দেখতে চাইলে `env.render` দিয়ে শুরু হওয়া লাইনটি আনকমেন্ট করুন। অন্যথায়, আপনি এটি ব্যাকগ্রাউন্ডে কার্যকর করতে পারেন, যা দ্রুততর। আমরা আমাদের Q-Learning প্রক্রিয়ার সময় এই "অদৃশ্য" কার্যকরকরণটি ব্যবহার করব।
+
+## Q-টেবিলের কাঠামো
+
+পূর্ববর্তী পাঠে, স্টেটটি 0 থেকে 8 পর্যন্ত দুটি সংখ্যার একটি সাধারণ জোড়া ছিল, এবং তাই এটি একটি numpy টেনসর দ্বারা Q-টেবিল উপস্থাপন করা সুবিধাজনক ছিল যার আকার ছিল 8x8x2। যদি আমরা বিন ডিসক্রিটাইজেশন ব্যবহার করি, আমাদের স্টেট ভেক্টরের আকারও জানা থাকে, তাই আমরা একই পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারি এবং স্টেটটিকে 20x20x10x10x2 আকারের একটি অ্যারে দ্বারা উপস্থাপন করতে পারি (এখানে 2 হল অ্যাকশন স্পেসের মাত্রা, এবং প্রথম মাত্রাগুলি পর্যবেক্ষণ স্পেসে প্রতিটি প্যারামিটারের জন্য ব্যবহৃত বিনের সংখ্যার সাথে সম্পর্কিত)।
+
+তবে, কখনও কখনও পর্যবেক্ষণ স্পেসের সঠিক মাত্রা জানা যায় না। `discretize` ফাংশনের ক্ষেত্রে, আমরা কখনই নিশ্চিত হতে পারি না যে আমাদের স্টেট নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে থাকবে, কারণ কিছু আসল মান সীমাবদ্ধ নয়। সুতরাং, আমরা একটি ভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করব এবং Q-টেবিলকে একটি ডিকশনারি দ্বারা উপস্থাপন করব।
+
+1. *(state, action)* জোড়াকে ডিকশনারি কী হিসাবে ব্যবহার করুন, এবং মানটি Q-টেবিল এন্ট্রি মানের সাথে সম্পর্কিত হবে। (কোড ব্লক 9)
+
+    ```python
+    Q = {}
+    actions = (0,1)
+    
+    def qvalues(state):
+        return [Q.get((state,a),0) for a in actions]
+    ```
+
+    এখানে আমরা একটি ফাংশন `qvalues()`-ও সংজ্ঞায়িত করি, যা একটি প্রদত্ত স্টেটের জন্য Q-টেবিল মানগুলির একটি তালিকা ফেরত দেয় যা সমস্ত সম্ভাব্য ক্রিয়ার সাথে সম্পর্কিত। যদি এন্ট্রি Q-টেবিলে উপস্থিত না থাকে, আমরা ডিফল্ট হিসাবে 0 ফেরত দেব।
+
+## আসুন Q-Learning শুরু করি
+
+এখন আমরা পিটারকে ভারসাম্য রক্ষা করতে শেখানোর জন্য প্রস্তুত!
+
+1. প্রথমে, কিছু হাইপারপ্যারামিটার সেট করি: (কোড ব্লক 10)
+
+    ```python
+    # hyperparameters
+    alpha = 0.3
+    gamma = 0.9
+    epsilon = 0.90
+    ```
+
+    এখানে, `alpha` হল **লার্নিং রেট**, যা প্রতিটি ধাপে Q-টেবিলের বর্তমান মানগুলি কতটা সামঞ্জস্য করা উচিত তা নির্ধারণ করে। পূর্ববর্তী পাঠে আমরা 1 দিয়ে শুরু করেছিলাম এবং তারপর প্রশিক্ষণের সময় `alpha`-কে কম মানে নামিয়ে এনেছিলাম। এই উদাহরণে আমরা এটি ধ্রুবক রাখব শুধুমাত্র সরলতার জন্য, এবং আপনি পরে `alpha` মানগুলি সামঞ্জস্য করার সাথে পরীক্ষা করতে পারেন।
+
+    `gamma` হল **ডিসকাউন্ট ফ্যাক্টর**, যা দেখায় যে আমরা বর্তমান রিওয়ার্ডের তুলনায় ভবিষ্যতের রিওয়ার্ডকে কতটা অগ্রাধিকার দেব।
+
+    `epsilon` হল **এক্সপ্লোরেশন/এক্সপ্লয়টেশন ফ্যাক্টর**, যা নির্ধারণ করে যে আমরা এক্সপ্লোরেশনকে এক্সপ্লয়টেশনের তুলনায় বেশি পছন্দ করব কিনা। আমাদের অ্যালগরিদমে, আমরা `epsilon` শতাংশ ক্ষেত্রে Q-টেবিল মান অনুযায়ী পরবর্তী ক্রিয়া নির্বাচন করব, এবং বাকি ক্ষেত্রে আমরা একটি এলোমেলো ক্রিয়া কার্যকর করব। এটি আমাদের অনুসন্ধান স্থানের এমন এলাকাগুলি অন্বেষণ করতে দেবে যা আমরা আগে কখনও দেখিনি।
+
+    ✅ ভারসাম্য রক্ষার ক্ষেত্রে - এলোমেলো ক্রিয়া (এক্সপ্লোরেশন) একটি ভুল দিকের এলোমেলো ধাক্কার মতো কাজ করবে, এবং পোলটিকে এই "ভুলগুলি" থেকে ভারসাম্য পুনরুদ্ধার করতে শিখতে হবে।
+
+### অ্যালগরিদম উন্নত করা
+
+আমরা পূর্ববর্তী পাঠের অ্যালগরিদমে দুটি উন্নতি করতে পারি:
+
+- **গড় সামগ্রিক রিওয়ার্ড গণনা করা**, একাধিক সিমুলেশনের উপর ভিত্তি করে। আমরা প্রতি 5000 পুনরাবৃত্তিতে অগ্রগতি প্রিন্ট করব এবং আমরা সেই সময়ের উপর আমাদের সামগ্রিক রিওয়ার্ড গড় করব। এর মানে হল যে যদি আমরা 195 পয়েন্টের বেশি পাই - আমরা সমস্যাটি সমাধান হয়েছে বলে বিবেচনা করতে পারি, এমনকি প্রয়োজনীয় মানের চেয়েও উচ্চ মানের।
+
+- **সর্বাধিক গড় সামগ্রিক ফলাফল গণনা করা**, `Qmax`, এবং আমরা সেই ফলাফলের সাথে সম্পর্কিত Q-টেবিল সংরক্ষণ করব। যখন আপনি প্রশিক্ষণ চালাবেন, আপনি লক্ষ্য করবেন যে কখনও কখনও গড় সামগ্রিক ফলাফল কমতে শুরু করে, এবং আমরা সেই Q-টেবিলের মানগুলি রাখতে চাই যা প্রশিক্ষণের সময় পর্যবেক্ষণ করা সেরা মডেলের সাথে সম্পর্কিত।
+
+1. প্রতিটি সিমুলেশনে `rewards` ভেক্টরে সমস্ত সামগ্রিক রিওয়ার্ড সংগ্রহ করুন ভবিষ্যতে প্লট করার জন্য। (কোড ব্লক 11)
+
+    ```python
+    def probs(v,eps=1e-4):
+        v = v-v.min()+eps
+        v = v/v.sum()
+        return v
+    
+    Qmax = 0
+    cum_rewards = []
+    rewards = []
+    for epoch in range(100000):
+        obs = env.reset()
+        done = False
+        cum_reward=0
+        # == do the simulation ==
+        while not done:
+            s = discretize(obs)
+            if random.random()<epsilon:
+                # exploitation - chose the action according to Q-Table probabilities
+                v = probs(np.array(qvalues(s)))
+                a = random.choices(actions,weights=v)[0]
+            else:
+                # exploration - randomly chose the action
+                a = np.random.randint(env.action_space.n)
+    
+            obs, rew, done, info = env.step(a)
+            cum_reward+=rew
+            ns = discretize(obs)
+            Q[(s,a)] = (1 - alpha) * Q.get((s,a),0) + alpha * (rew + gamma * max(qvalues(ns)))
+        cum_rewards.append(cum_reward)
+        rewards.append(cum_reward)
+        # == Periodically print results and calculate average reward ==
+        if epoch%5000==0:
+            print(f"{epoch}: {np.average(cum_rewards)}, alpha={alpha}, epsilon={epsilon}")
+            if np.average(cum_rewards) > Qmax:
+                Qmax = np.average(cum_rewards)
+                Qbest = Q
+            cum_rewards=[]
+    ```
+
+এই ফলাফলগুলি থেকে আপনি যা লক্ষ্য করতে পারেন:
+
+- **আমাদের লক্ষ্য কাছাকাছি**। আমরা 100+ ধারাবাহিক সিমুলেশনের উপর 195 সামগ্রিক রিওয়ার্ড অর্জনের লক্ষ্যের খুব কাছাকাছি, বা আমরা এটি ইতিমধ্যেই অর্জন করেছি! এমনকি যদি আমরা ছোট সংখ্যা পাই, আমরা এখনও জানি না, কারণ আমরা 5000 রান গড় করি, এবং আনুষ্ঠানিক মানদণ্ডে শুধুমাত্র 100 রান প্রয়োজন।
+
+- **রিওয়ার্ড কমতে শুরু করে**। কখনও কখনও রিওয়ার্ড কমতে শুরু করে, যার মানে আমরা Q-টেবিলে ইতিমধ্যে শেখা মানগুলিকে এমন মানগুলির সাথে "ধ্বংস" করতে পারি যা পরিস্থিতি আরও খারাপ করে তোলে।
+
+এই পর্যবেক্ষণটি আরও স্পষ্টভাবে দৃশ্যমান যদি আমরা প্রশিক্ষণের অগ্রগতি প্লট করি।
+
+## প্রশিক্ষণের অগ্রগতি প্লট করা
+
+প্রশিক্ষণের সময়, আমরা প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে সামগ্রিক রিওয়ার্ড মান `rewards` ভেক্টরে সংগ্রহ করেছি। এটি পুনরাবৃত্তি সংখ্যার বিপরীতে প্লট করলে এটি দেখতে এরকম হবে:
+
+```python
+plt.plot(rewards)
+```
+
+![raw progress](../../../../translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.bn.png)
+
+এই গ্রাফ থেকে কিছু বলা সম্ভব নয়, কারণ স্টোকাস্টিক প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার প্রকৃতির কারণে প্রশিক্ষণ সেশনের দৈর্ঘ্য ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়। এই গ্রাফটি আরও অর্থবহ করতে, আমরা 100টি পরীক্ষার উপর **রানিং গড়** গণনা করতে পারি। এটি `np.convolve` ব্যবহার করে সুবিধাজনকভাবে করা যেতে পারে: (কোড ব্লক 12)
+
+```python
+def running_average(x,window):
+    return np.convolve(x,np.ones(window)/window,mode='valid')
+
+plt.plot(running_average(rewards,100))
+```
+
+![training progress](../../../../translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.bn.png)
+
+## হাইপারপ্যারামিটার পরিবর্তন করা
+
+শেখার প্রক্রিয়াটি আরও স্থিতিশীল করতে, প্রশিক্ষণের সময় আমাদের কিছু হাইপারপ্যারামিটার সামঞ্জস্য করা বুদ্ধিমানের কাজ। বিশেষ করে:
+
+- **লার্নিং রেটের জন্য**, `alpha`, আমরা 1-এর কাছাকাছি মান দিয়ে শুরু করতে পারি এবং তারপর প্যারামিটারটি কমিয়ে রাখতে পারি। সময়ের সাথে সাথে, আমরা Q-টেবিলে ভাল সম্ভাব্য মান পেতে থাকব, এবং তাই আমাদের সেগুলি সামান্য সামঞ্জস্য করা উচিত, এবং নতুন মান দিয়ে সম্পূর্ণভাবে ওভাররাইট করা উচিত নয়।
+
+- **epsilon বৃদ্ধি করা**। আমরা `epsilon` ধীরে ধীরে বাড়াতে চাইতে পারি, যাতে কম এক্সপ্লোর করি এবং বেশি এক্সপ্লয়ট করি। এটি সম্ভবত কম `epsilon` মান দিয়ে শুরু করা এবং প্রায় 1 পর্যন্ত বাড়ানো বুদ্ধিমানের কাজ।
+> **টাস্ক ১**: হাইপারপ্যারামিটার মানগুলোর সাথে পরীক্ষা করুন এবং দেখুন আপনি কি উচ্চতর সামগ্রিক পুরস্কার অর্জন করতে পারেন। আপনি কি ১৯৫ এর উপরে পাচ্ছেন?
+> **টাস্ক ২**: সমস্যাটি আনুষ্ঠানিকভাবে সমাধান করতে, আপনাকে ১০০টি ধারাবাহিক রান জুড়ে ১৯৫ গড় পুরস্কার অর্জন করতে হবে। প্রশিক্ষণের সময় এটি পরিমাপ করুন এবং নিশ্চিত করুন যে আপনি সমস্যাটি আনুষ্ঠানিকভাবে সমাধান করেছেন!
+
+## ফলাফল কার্যকরভাবে দেখা
+
+প্রশিক্ষিত মডেলটি কীভাবে আচরণ করে তা আসলে দেখা বেশ আকর্ষণীয় হবে। চলুন সিমুলেশন চালাই এবং প্রশিক্ষণের সময় ব্যবহৃত একই অ্যাকশন নির্বাচন কৌশল অনুসরণ করি, Q-টেবিলের প্রোবাবিলিটি ডিস্ট্রিবিউশন অনুযায়ী স্যাম্পলিং করি: (কোড ব্লক ১৩)
+
+```python
+obs = env.reset()
+done = False
+while not done:
+   s = discretize(obs)
+   env.render()
+   v = probs(np.array(qvalues(s)))
+   a = random.choices(actions,weights=v)[0]
+   obs,_,done,_ = env.step(a)
+env.close()
+```
+
+আপনার কিছুটা এরকম দেখতে পাওয়া উচিত:
+
+![একটি ব্যালেন্সিং কার্টপোল](../../../../8-Reinforcement/2-Gym/images/cartpole-balance.gif)
+
+---
+
+## 🚀চ্যালেঞ্জ
+
+> **টাস্ক ৩**: এখানে আমরা Q-টেবিলের চূড়ান্ত কপি ব্যবহার করছিলাম, যা হয়তো সেরা নাও হতে পারে। মনে রাখবেন যে আমরা সেরা পারফর্মিং Q-টেবিলটি `Qbest` ভেরিয়েবলে সংরক্ষণ করেছি! `Qbest`-কে `Q`-তে কপি করে একই উদাহরণটি চেষ্টা করুন এবং দেখুন কোনো পার্থক্য লক্ষ্য করেন কিনা।
+
+> **টাস্ক ৪**: এখানে আমরা প্রতিটি ধাপে সেরা অ্যাকশন নির্বাচন করছিলাম না, বরং সংশ্লিষ্ট প্রোবাবিলিটি ডিস্ট্রিবিউশন দিয়ে স্যাম্পলিং করছিলাম। সর্বোচ্চ Q-টেবিল মানের সাথে সর্বদা সেরা অ্যাকশন নির্বাচন করা কি আরও যৌক্তিক হবে? এটি `np.argmax` ফাংশন ব্যবহার করে করা যেতে পারে, যা সর্বোচ্চ Q-টেবিল মানের সাথে সম্পর্কিত অ্যাকশন নম্বর খুঁজে বের করে। এই কৌশলটি বাস্তবায়ন করুন এবং দেখুন এটি ব্যালেন্সিং উন্নত করে কিনা।
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/48/)
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+[একটি মাউন্টেন কার প্রশিক্ষণ দিন](assignment.md)
+
+## উপসংহার
+
+আমরা এখন শিখেছি কীভাবে এজেন্টদের প্রশিক্ষণ দিয়ে ভালো ফলাফল অর্জন করা যায়, শুধুমাত্র একটি রিওয়ার্ড ফাংশন প্রদান করে যা গেমের কাঙ্ক্ষিত অবস্থা সংজ্ঞায়িত করে এবং তাদের বুদ্ধিমত্তার সাথে সার্চ স্পেস অন্বেষণ করার সুযোগ দিয়ে। আমরা সফলভাবে Q-লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করেছি ডিসক্রিট এবং কন্টিনিউয়াস এনভায়রনমেন্টের ক্ষেত্রে, তবে ডিসক্রিট অ্যাকশন সহ।
+
+এটি অধ্যয়ন করাও গুরুত্বপূর্ণ যে এমন পরিস্থিতি যেখানে অ্যাকশন স্টেট কন্টিনিউয়াস এবং অবজারভেশন স্পেস আরও জটিল, যেমন অ্যাটারি গেম স্ক্রিনের ছবি। এই ধরনের সমস্যায় প্রায়ই আরও শক্তিশালী মেশিন লার্নিং কৌশল, যেমন নিউরাল নেটওয়ার্ক, ব্যবহার করতে হয় ভালো ফলাফল অর্জনের জন্য। এই আরও উন্নত বিষয়গুলো আমাদের আসন্ন উন্নত AI কোর্সের বিষয়।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md b/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..43fd5e718
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md
@@ -0,0 +1,55 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1f2b7441745eb52e25745423b247016b",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:15:55+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# ট্রেন মাউন্টেন কার
+
+[OpenAI Gym](http://gym.openai.com) এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যাতে সব পরিবেশ একই API প্রদান করে - অর্থাৎ একই `reset`, `step` এবং `render` মেথড, এবং **action space** এবং **observation space** এর একই বিমূর্ততা। তাই একই রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদমকে বিভিন্ন পরিবেশে সামান্য কোড পরিবর্তনের মাধ্যমে মানিয়ে নেওয়া সম্ভব।
+
+## একটি মাউন্টেন কার পরিবেশ
+
+[Mountain Car environment](https://gym.openai.com/envs/MountainCar-v0/) এ একটি গাড়ি একটি উপত্যকায় আটকে আছে:
+
+উদ্দেশ্য হলো উপত্যকা থেকে বেরিয়ে পতাকা দখল করা, প্রতিটি ধাপে নিম্নলিখিত কাজগুলোর মধ্যে একটি করে:
+
+| মান | অর্থ |
+|---|---|
+| 0 | বামে ত্বরান্বিত করুন |
+| 1 | ত্বরান্বিত করবেন না |
+| 2 | ডানে ত্বরান্বিত করুন |
+
+তবে, এই সমস্যার প্রধান কৌশল হলো গাড়ির ইঞ্জিন একবারে পাহাড়ে উঠার জন্য যথেষ্ট শক্তিশালী নয়। তাই সফল হওয়ার একমাত্র উপায় হলো গাড়িটিকে বারবার সামনে-পেছনে চালিয়ে গতি তৈরি করা।
+
+Observation space শুধুমাত্র দুটি মান নিয়ে গঠিত:
+
+| নম্বর | পর্যবেক্ষণ | সর্বনিম্ন | সর্বাধিক |
+|-----|--------------|-----|-----|
+|  0  | গাড়ির অবস্থান | -1.2 | 0.6 |
+|  1  | গাড়ির গতি | -0.07 | 0.07 |
+
+মাউন্টেন কারের জন্য পুরস্কার ব্যবস্থা বেশ জটিল:
+
+ * যদি এজেন্ট পতাকা (অবস্থান = 0.5) পাহাড়ের চূড়ায় পৌঁছায়, তাহলে 0 পুরস্কার দেওয়া হয়।
+ * যদি এজেন্টের অবস্থান 0.5 এর কম হয়, তাহলে -1 পুরস্কার দেওয়া হয়।
+
+পর্ব শেষ হয় যদি গাড়ির অবস্থান 0.5 এর বেশি হয়, অথবা পর্বের দৈর্ঘ্য 200 এর বেশি হয়।
+## নির্দেশনা
+
+আমাদের রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদমকে মাউন্টেন কার সমস্যার সমাধানের জন্য মানিয়ে নিন। বিদ্যমান [notebook.ipynb](notebook.ipynb) কোড দিয়ে শুরু করুন, নতুন পরিবেশ প্রতিস্থাপন করুন, state discretization ফাংশন পরিবর্তন করুন, এবং বিদ্যমান অ্যালগরিদমকে সামান্য কোড পরিবর্তনের মাধ্যমে প্রশিক্ষণ দেওয়ার চেষ্টা করুন। হাইপারপ্যারামিটার সমন্বয় করে ফলাফল অপ্টিমাইজ করুন।
+
+> **Note**: অ্যালগরিদমকে সঠিকভাবে কাজ করানোর জন্য হাইপারপ্যারামিটার সমন্বয় প্রয়োজন হতে পারে। 
+## মূল্যায়ন
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার | পর্যাপ্ত | উন্নতির প্রয়োজন |
+| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
+|          | Q-Learning অ্যালগরিদম সফলভাবে CartPole উদাহরণ থেকে মানিয়ে নেওয়া হয়েছে, সামান্য কোড পরিবর্তনের মাধ্যমে, যা 200 ধাপের মধ্যে পতাকা দখল করার সমস্যার সমাধান করতে সক্ষম। | একটি নতুন Q-Learning অ্যালগরিদম ইন্টারনেট থেকে গ্রহণ করা হয়েছে, তবে এটি ভালোভাবে ডকুমেন্টেড; অথবা বিদ্যমান অ্যালগরিদম গ্রহণ করা হয়েছে, কিন্তু কাঙ্ক্ষিত ফলাফল অর্জন করতে পারেনি। | শিক্ষার্থী কোনো অ্যালগরিদম সফলভাবে গ্রহণ করতে পারেনি, তবে সমাধানের দিকে উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপ নিয়েছে (state discretization, Q-Table ডেটা স্ট্রাকচার ইত্যাদি বাস্তবায়ন করেছে)। |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb b/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..c0bacc55a
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,394 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.4"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.4 64-bit ('base': conda)"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f22f8f3daed4b6d34648d1254763105b",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:10:44+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "## কার্টপোল স্কেটিং\n",
+    "\n",
+    "> **সমস্যা**: যদি পিটারকে নেকড়ের কাছ থেকে পালাতে হয়, তাহলে তাকে নেকড়ের চেয়ে দ্রুত চলতে সক্ষম হতে হবে। আমরা দেখব কীভাবে পিটার স্কেটিং শিখতে পারে, বিশেষ করে, ভারসাম্য বজায় রাখতে, Q-Learning ব্যবহার করে।\n",
+    "\n",
+    "প্রথমে, জিম ইনস্টল করি এবং প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলো ইমপোর্ট করি:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## একটি কার্টপোল পরিবেশ তৈরি করুন\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 2"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "পরিবেশ কীভাবে কাজ করে তা দেখতে, চলুন ১০০ ধাপের জন্য একটি ছোট সিমুলেশন চালাই।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 3"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "সিমুলেশনের সময়, আমাদের পর্যবেক্ষণগুলি পেতে হবে যাতে সিদ্ধান্ত নেওয়া যায় কীভাবে কাজ করতে হবে। প্রকৃতপক্ষে, `step` ফাংশন আমাদের বর্তমান পর্যবেক্ষণ, পুরস্কার ফাংশন এবং `done` ফ্ল্যাগ ফেরত দেয় যা নির্দেশ করে যে সিমুলেশন চালিয়ে যাওয়া অর্থপূর্ণ কিনা:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 4"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "আমরা সেই সংখ্যাগুলোর সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ মান পেতে পারি:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]\n[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 5"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 6"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "চলুন বিন ব্যবহার করে অন্যান্য বিচ্ছিন্নকরণ পদ্ধতি অন্বেষণ করি:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 7"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "এবার একটি সংক্ষিপ্ত সিমুলেশন চালাই এবং সেই বিচ্ছিন্ন পরিবেশের মানগুলি পর্যবেক্ষণ করি।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "(0, 0, -2, -2)\n(0, 1, -2, -5)\n(0, 2, -3, -8)\n(0, 3, -5, -11)\n(0, 3, -7, -14)\n(0, 4, -10, -17)\n(0, 3, -14, -15)\n(0, 3, -17, -12)\n(0, 3, -20, -16)\n(0, 4, -23, -19)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 8"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## কিউ-টেবিলের গঠন\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 9"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 10"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "0: 22.0, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "5000: 70.1384, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "10000: 121.8586, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "15000: 149.6368, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "20000: 168.2782, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "25000: 196.7356, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "30000: 220.7614, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "35000: 233.2138, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "40000: 248.22, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "45000: 264.636, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "50000: 276.926, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "55000: 277.9438, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "60000: 248.881, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "65000: 272.529, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "70000: 281.7972, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "75000: 284.2844, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "80000: 269.667, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "85000: 273.8652, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "90000: 278.2466, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "95000: 269.1736, alpha=0.3, epsilon=0.9\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 11"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814bb79788>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.159862 248.518125\" width=\"379.159862pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.159862 248.518125 \r\nL 379.159862 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"ma0dcf872fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.379018\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.472768 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.252354\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.346104 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.12569\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.21944 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.999026\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.092776 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"352.872362\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(333.784862 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"med2e77fdd9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"217.970554\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 221.769773)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"177.793171\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 181.592389)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"137.615787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 141.415006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"97.438404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 101.237622)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"57.26102\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 61.060239)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"17.083636\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 500 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 20.882855)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_13\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p856ccda7d2)\" d=\"M 48.505682 209.13153 \r\nL 48.557424 214.35459 \r\nL 48.600035 199.890732 \r\nL 48.606123 204.712018 \r\nL 48.630472 186.632195 \r\nL 48.712651 213.149268 \r\nL 48.752219 214.35459 \r\nL 48.733957 195.069446 \r\nL 48.782655 205.917339 \r\nL 48.791786 187.033969 \r\nL 48.797874 213.952816 \r\nL 48.889184 208.327982 \r\nL 48.892228 208.327982 \r\nL 48.995712 191.051707 \r\nL 48.919621 213.952816 \r\nL 48.998756 205.515565 \r\nL 49.096153 213.952816 \r\nL 49.090066 182.614457 \r\nL 49.111372 209.533304 \r\nL 49.150939 191.453481 \r\nL 49.138765 214.35459 \r\nL 49.223987 203.506696 \r\nL 49.324428 213.952816 \r\nL 49.266599 193.864124 \r\nL 49.333559 206.720887 \r\nL 49.336603 206.720887 \r\nL 49.434 213.952816 \r\nL 49.34269 196.676541 \r\nL 49.437044 209.935078 \r\nL 49.440088 185.0251 \r\nL 49.494874 214.35459 \r\nL 49.546616 213.952816 \r\nL 49.54966 213.952816 \r\nL 49.552703 178.596718 \r\nL 49.659232 201.497827 \r\nL 49.698799 174.980754 \r\nL 49.701843 214.35459 \r\nL 49.768804 197.078315 \r\nL 49.875332 213.149268 \r\nL 49.796197 187.033969 \r\nL 49.881419 209.13153 \r\nL 49.911856 213.149268 \r\nL 49.994035 191.453481 \r\nL 50.000122 197.881863 \r\nL 50.064039 214.35459 \r\nL 50.07317 179.80204 \r\nL 50.109694 197.881863 \r\nL 50.201004 213.551042 \r\nL 50.158393 183.016231 \r\nL 50.204048 206.720887 \r\nL 50.207092 181.409135 \r\nL 50.213179 213.952816 \r\nL 50.316664 187.033969 \r\nL 50.389712 213.952816 \r\nL 50.37145 178.998492 \r\nL 50.429279 210.336851 \r\nL 50.523633 182.614457 \r\nL 50.465803 213.551042 \r\nL 50.538851 205.515565 \r\nL 50.596681 213.952816 \r\nL 50.544939 183.418004 \r\nL 50.64538 213.551042 \r\nL 50.751908 167.347051 \r\nL 50.742777 214.35459 \r\nL 50.757995 197.881863 \r\nL 50.767126 174.177206 \r\nL 50.831043 214.35459 \r\nL 50.858436 205.917339 \r\nL 50.95279 213.952816 \r\nL 50.922353 187.837517 \r\nL 50.968008 209.533304 \r\nL 51.047144 185.0251 \r\nL 51.041056 213.952816 \r\nL 51.080624 196.274767 \r\nL 51.138454 213.149268 \r\nL 51.104973 177.391397 \r\nL 51.19324 210.738625 \r\nL 51.241938 180.203814 \r\nL 51.235851 213.551042 \r\nL 51.305855 191.453481 \r\nL 51.412384 213.952816 \r\nL 51.345423 186.230421 \r\nL 51.421515 213.149268 \r\nL 51.494563 171.364789 \r\nL 51.436733 214.35459 \r\nL 51.53413 189.444612 \r\nL 51.622397 179.80204 \r\nL 51.561523 213.952816 \r\nL 51.634571 204.712018 \r\nL 51.698488 212.747494 \r\nL 51.658921 168.150599 \r\nL 51.738056 209.13153 \r\nL 51.7411 179.400266 \r\nL 51.762405 212.345721 \r\nL 51.850672 181.007361 \r\nL 51.926763 212.345721 \r\nL 51.929807 174.980754 \r\nL 51.960244 193.864124 \r\nL 52.063728 175.382528 \r\nL 51.972418 210.336851 \r\nL 52.066772 192.257029 \r\nL 52.094165 212.747494 \r\nL 52.112427 176.186075 \r\nL 52.161126 190.24816 \r\nL 52.176344 138.419335 \r\nL 52.212868 211.140399 \r\nL 52.270698 169.757694 \r\nL 52.340702 213.551042 \r\nL 52.334615 152.079645 \r\nL 52.386357 191.051707 \r\nL 52.456361 212.345721 \r\nL 52.404619 138.821109 \r\nL 52.489842 202.301375 \r\nL 52.59637 162.927539 \r\nL 52.523322 212.345721 \r\nL 52.599414 206.720887 \r\nL 52.669418 213.952816 \r\nL 52.648112 160.91867 \r\nL 52.699855 209.935078 \r\nL 52.809427 122.750155 \r\nL 52.815514 174.57898 \r\nL 52.833776 212.345721 \r\nL 52.864213 158.106253 \r\nL 52.931173 197.078315 \r\nL 53.004221 213.149268 \r\nL 53.028571 158.508027 \r\nL 53.116837 214.35459 \r\nL 53.141186 198.68541 \r\nL 53.183798 167.347051 \r\nL 53.162492 213.551042 \r\nL 53.247715 200.694279 \r\nL 53.287282 211.943947 \r\nL 53.29337 166.945277 \r\nL 53.345112 188.641064 \r\nL 53.348156 158.508027 \r\nL 53.421204 211.943947 \r\nL 53.454684 199.087184 \r\nL 53.488164 178.596718 \r\nL 53.512514 211.943947 \r\nL 53.564256 150.47255 \r\nL 53.622086 200.292506 \r\nL 53.689046 160.115122 \r\nL 53.667741 209.935078 \r\nL 53.72557 202.301375 \r\nL 53.807749 211.140399 \r\nL 53.762094 149.669002 \r\nL 53.810793 196.676541 \r\nL 53.871666 154.892062 \r\nL 53.917321 213.551042 \r\nL 53.920365 176.989623 \r\nL 54.02385 170.963016 \r\nL 54.032981 213.149268 \r\nL 54.127334 169.35592 \r\nL 54.072548 213.952816 \r\nL 54.145596 179.80204 \r\nL 54.191251 213.952816 \r\nL 54.157771 152.079645 \r\nL 54.264299 195.872993 \r\nL 54.27343 168.150599 \r\nL 54.29778 213.551042 \r\nL 54.376915 183.418004 \r\nL 54.462138 159.311574 \r\nL 54.386046 211.542173 \r\nL 54.471269 173.373659 \r\nL 54.474312 213.952816 \r\nL 54.516924 148.865455 \r\nL 54.580841 206.720887 \r\nL 54.583884 164.936408 \r\nL 54.586928 213.149268 \r\nL 54.690413 196.676541 \r\nL 54.760417 157.302705 \r\nL 54.772592 214.756364 \r\nL 54.803028 178.596718 \r\nL 54.876076 214.35459 \r\nL 54.854771 156.097384 \r\nL 54.9126 211.140399 \r\nL 54.933906 160.516896 \r\nL 54.946081 211.943947 \r\nL 55.025216 194.265898 \r\nL 55.06174 119.535965 \r\nL 55.086089 210.336851 \r\nL 55.137832 181.810909 \r\nL 55.183487 214.35459 \r\nL 55.180443 152.883193 \r\nL 55.250447 202.703149 \r\nL 55.329583 161.320443 \r\nL 55.305233 209.935078 \r\nL 55.363063 187.435743 \r\nL 55.3935 209.935078 \r\nL 55.442198 160.91867 \r\nL 55.469591 202.703149 \r\nL 55.560901 136.410466 \r\nL 55.487853 212.747494 \r\nL 55.582207 172.168337 \r\nL 55.646124 210.336851 \r\nL 55.64308 147.660133 \r\nL 55.694823 179.80204 \r\nL 55.725259 211.943947 \r\nL 55.789176 159.713348 \r\nL 55.813526 194.667672 \r\nL 55.834831 139.222882 \r\nL 55.907879 213.952816 \r\nL 55.91701 178.194945 \r\nL 55.920054 213.551042 \r\nL 55.987015 135.205144 \r\nL 56.026582 177.793171 \r\nL 56.105718 209.13153 \r\nL 56.057019 158.9098 \r\nL 56.127023 188.23929 \r\nL 56.154416 123.955477 \r\nL 56.172678 211.140399 \r\nL 56.236595 180.203814 \r\nL 56.291381 147.258359 \r\nL 56.257901 213.551042 \r\nL 56.346167 171.766563 \r\nL 56.410084 211.943947 \r\nL 56.382691 158.9098 \r\nL 56.45574 180.203814 \r\nL 56.504438 162.927539 \r\nL 56.474002 211.140399 \r\nL 56.550093 195.47122 \r\nL 56.553137 211.140399 \r\nL 56.635316 112.304035 \r\nL 56.656622 200.292506 \r\nL 56.680971 124.357251 \r\nL 56.70532 212.345721 \r\nL 56.769237 154.088514 \r\nL 56.817936 213.551042 \r\nL 56.805761 138.017561 \r\nL 56.88794 210.738625 \r\nL 56.985338 140.428204 \r\nL 57.0036 192.257029 \r\nL 57.064473 214.35459 \r\nL 57.046211 158.508027 \r\nL 57.107084 203.506696 \r\nL 57.12839 212.747494 \r\nL 57.222744 131.58918 \r\nL 57.228831 213.952816 \r\nL 57.335359 211.140399 \r\nL 57.377971 119.937738 \r\nL 57.414495 212.747494 \r\nL 57.447975 186.632195 \r\nL 57.499717 131.990953 \r\nL 57.463193 214.35459 \r\nL 57.545372 206.720887 \r\nL 57.597115 213.149268 \r\nL 57.603202 149.267228 \r\nL 57.633639 196.274767 \r\nL 57.737123 154.490288 \r\nL 57.700599 210.738625 \r\nL 57.746254 174.980754 \r\nL 57.776691 213.149268 \r\nL 57.764516 149.267228 \r\nL 57.861914 198.68541 \r\nL 57.962355 147.660133 \r\nL 57.925831 212.747494 \r\nL 57.971486 178.194945 \r\nL 58.056708 210.336851 \r\nL 58.065839 139.222882 \r\nL 58.081058 191.855255 \r\nL 58.09932 153.284967 \r\nL 58.138887 213.952816 \r\nL 58.172368 189.846386 \r\nL 58.181499 211.140399 \r\nL 58.245416 140.428204 \r\nL 58.278896 192.257029 \r\nL 58.364119 135.606918 \r\nL 58.3489 211.140399 \r\nL 58.388468 199.087184 \r\nL 58.415861 160.516896 \r\nL 58.46456 212.345721 \r\nL 58.501084 176.186075 \r\nL 58.540651 209.13153 \r\nL 58.561957 159.311574 \r\nL 58.610656 182.614457 \r\nL 58.671529 209.13153 \r\nL 58.665442 150.874324 \r\nL 58.717184 181.409135 \r\nL 58.793276 156.499157 \r\nL 58.73849 213.551042 \r\nL 58.814581 208.729756 \r\nL 58.817625 209.13153 \r\nL 58.835887 103.866785 \r\nL 58.911979 213.952816 \r\nL 58.930241 124.759024 \r\nL 59.030682 212.345721 \r\nL 59.042856 174.980754 \r\nL 59.058075 209.935078 \r\nL 59.106773 168.954146 \r\nL 59.155472 195.872993 \r\nL 59.262 140.829978 \r\nL 59.258957 208.327982 \r\nL 59.265044 198.68541 \r\nL 59.359398 210.738625 \r\nL 59.383747 145.651264 \r\nL 59.44462 213.551042 \r\nL 59.441577 125.160798 \r\nL 59.496363 191.051707 \r\nL 59.59376 159.713348 \r\nL 59.526799 209.533304 \r\nL 59.605935 204.310244 \r\nL 59.666808 128.374989 \r\nL 59.645502 213.551042 \r\nL 59.721594 161.320443 \r\nL 59.77638 139.624656 \r\nL 59.761162 209.935078 \r\nL 59.822035 164.936408 \r\nL 59.895083 212.345721 \r\nL 59.910301 137.214013 \r\nL 59.931607 183.418004 \r\nL 59.983349 124.759024 \r\nL 59.980306 211.943947 \r\nL 60.044223 163.731086 \r\nL 60.08379 211.140399 \r\nL 60.123358 150.874324 \r\nL 60.147707 179.80204 \r\nL 60.211624 129.58031 \r\nL 60.202493 204.712018 \r\nL 60.260323 164.534634 \r\nL 60.336415 208.729756 \r\nL 60.305978 126.36612 \r\nL 60.369895 181.810909 \r\nL 60.424681 136.812239 \r\nL 60.470336 213.551042 \r\nL 60.479467 172.168337 \r\nL 60.485554 209.13153 \r\nL 60.522078 148.865455 \r\nL 60.579908 175.382528 \r\nL 60.592083 141.231752 \r\nL 60.628607 213.952816 \r\nL 60.68948 185.426874 \r\nL 60.78079 151.677871 \r\nL 60.789921 212.747494 \r\nL 60.796008 181.409135 \r\nL 60.902537 211.140399 \r\nL 60.884275 130.383858 \r\nL 60.90558 188.641064 \r\nL 60.917755 134.401596 \r\nL 60.948192 212.345721 \r\nL 61.015152 187.435743 \r\nL 61.045589 213.952816 \r\nL 61.033414 146.053038 \r\nL 61.124724 186.632195 \r\nL 61.127768 187.033969 \r\nL 61.130812 186.632195 \r\nL 61.139943 148.865455 \r\nL 61.161248 210.738625 \r\nL 61.23734 199.488958 \r\nL 61.240384 209.935078 \r\nL 61.307344 152.883193 \r\nL 61.343868 197.480089 \r\nL 61.346912 133.999823 \r\nL 61.374305 211.943947 \r\nL 61.45344 204.712018 \r\nL 61.486921 140.428204 \r\nL 61.563012 212.747494 \r\nL 61.566056 162.123991 \r\nL 61.642148 211.943947 \r\nL 61.605624 79.760355 \r\nL 61.669541 181.007361 \r\nL 61.672584 113.107583 \r\nL 61.779113 212.345721 \r\nL 61.864335 144.044169 \r\nL 61.891728 170.159468 \r\nL 61.998257 212.345721 \r\nL 61.970864 145.651264 \r\nL 62.007388 192.257029 \r\nL 62.040868 211.542173 \r\nL 62.120003 152.079645 \r\nL 62.180877 139.222882 \r\nL 62.232619 210.738625 \r\nL 62.244794 93.018891 \r\nL 62.345235 146.053038 \r\nL 62.354366 210.738625 \r\nL 62.39089 98.241951 \r\nL 62.45785 196.676541 \r\nL 62.473069 137.214013 \r\nL 62.543073 210.738625 \r\nL 62.567422 189.042838 \r\nL 62.649601 213.551042 \r\nL 62.600903 146.053038 \r\nL 62.670907 184.221552 \r\nL 62.75613 129.58031 \r\nL 62.716562 208.327982 \r\nL 62.783523 174.177206 \r\nL 62.820047 210.738625 \r\nL 62.877876 125.964346 \r\nL 62.896138 199.890732 \r\nL 62.935706 66.501818 \r\nL 62.960055 211.542173 \r\nL 63.00571 194.667672 \r\nL 63.081802 208.327982 \r\nL 63.036147 130.383858 \r\nL 63.112239 180.203814 \r\nL 63.115282 158.106253 \r\nL 63.15485 209.533304 \r\nL 63.218767 171.766563 \r\nL 63.258335 211.542173 \r\nL 63.310077 110.69694 \r\nL 63.328339 175.784302 \r\nL 63.373994 209.13153 \r\nL 63.377038 118.732417 \r\nL 63.434867 205.917339 \r\nL 63.450086 136.008692 \r\nL 63.514003 209.935078 \r\nL 63.547483 172.570111 \r\nL 63.562701 208.729756 \r\nL 63.614444 131.187406 \r\nL 63.641837 187.435743 \r\nL 63.745321 213.952816 \r\nL 63.751409 120.339512 \r\nL 63.766627 211.140399 \r\nL 63.864024 171.766563 \r\nL 63.949247 213.551042 \r\nL 63.894461 141.633525 \r\nL 63.973596 178.596718 \r\nL 64.080125 138.821109 \r\nL 64.037514 213.149268 \r\nL 64.083169 186.632195 \r\nL 64.165348 209.13153 \r\nL 64.168391 150.070776 \r\nL 64.189697 175.784302 \r\nL 64.223177 131.58918 \r\nL 64.238396 211.542173 \r\nL 64.299269 178.596718 \r\nL 64.305356 187.033969 \r\nL 64.311444 164.534634 \r\nL 64.329706 211.943947 \r\nL 64.421016 106.277428 \r\nL 64.45754 213.952816 \r\nL 64.533631 180.605588 \r\nL 64.591461 211.140399 \r\nL 64.58233 75.742616 \r\nL 64.627985 197.881863 \r\nL 64.631029 112.304035 \r\nL 64.679727 207.926208 \r\nL 64.737557 177.391397 \r\nL 64.841042 210.738625 \r\nL 64.746688 148.463681 \r\nL 64.847129 174.57898 \r\nL 64.932352 204.310244 \r\nL 64.94757 145.651264 \r\nL 65.051055 213.149268 \r\nL 65.048011 74.135521 \r\nL 65.060186 201.497827 \r\nL 65.118015 70.92133 \r\nL 65.127146 212.747494 \r\nL 65.169758 181.810909 \r\nL 65.25498 206.720887 \r\nL 65.200194 90.206475 \r\nL 65.273242 148.061907 \r\nL 65.276286 60.475211 \r\nL 65.318897 212.345721 \r\nL 65.382814 177.391397 \r\nL 65.401076 211.943947 \r\nL 65.416295 123.955477 \r\nL 65.492386 183.819778 \r\nL 65.571522 112.304035 \r\nL 65.519779 207.524435 \r\nL 65.601958 180.203814 \r\nL 65.608046 180.605588 \r\nL 65.64457 212.747494 \r\nL 65.656744 144.445942 \r\nL 65.720661 197.881863 \r\nL 65.824146 145.651264 \r\nL 65.82719 201.497827 \r\nL 65.836321 151.276098 \r\nL 65.839364 152.079645 \r\nL 65.915456 209.935078 \r\nL 65.948936 136.410466 \r\nL 65.95198 191.051707 \r\nL 65.958067 143.240621 \r\nL 66.00981 208.327982 \r\nL 66.064596 181.007361 \r\nL 66.073727 207.926208 \r\nL 66.091989 143.642395 \r\nL 66.158949 176.587849 \r\nL 66.247216 120.339512 \r\nL 66.201561 213.551042 \r\nL 66.265478 152.079645 \r\nL 66.268521 209.935078 \r\nL 66.359831 150.874324 \r\nL 66.37505 165.739956 \r\nL 66.378093 165.338182 \r\nL 66.405486 209.935078 \r\nL 66.460272 137.615787 \r\nL 66.490709 181.409135 \r\nL 66.53332 212.345721 \r\nL 66.603325 91.411796 \r\nL 66.652023 211.542173 \r\nL 66.685504 55.252151 \r\nL 66.71594 195.47122 \r\nL 66.822469 34.761685 \r\nL 66.779857 211.140399 \r\nL 66.825512 159.311574 \r\nL 66.916822 213.149268 \r\nL 66.834643 105.875654 \r\nL 66.938128 189.444612 \r\nL 66.977696 78.555033 \r\nL 67.017263 197.078315 \r\nL 67.044656 184.623326 \r\nL 67.0477 208.729756 \r\nL 67.114661 119.535965 \r\nL 67.148141 189.444612 \r\nL 67.205971 125.964346 \r\nL 67.202927 209.935078 \r\nL 67.260757 155.293836 \r\nL 67.315543 205.113792 \r\nL 67.330761 25.119113 \r\nL 67.373372 167.347051 \r\nL 67.403809 210.336851 \r\nL 67.485988 69.314235 \r\nL 67.498163 36.36878 \r\nL 67.598604 205.917339 \r\nL 67.616866 136.812239 \r\nL 67.677739 209.13153 \r\nL 67.711219 183.016231 \r\nL 67.817748 89.804701 \r\nL 67.747743 211.943947 \r\nL 67.820791 175.784302 \r\nL 67.829922 186.632195 \r\nL 67.826879 146.053038 \r\nL 67.848184 169.35592 \r\nL 67.875577 91.411796 \r\nL 67.878621 211.943947 \r\nL 67.9608 109.491619 \r\nL 67.982106 207.122661 \r\nL 68.073416 169.35592 \r\nL 68.125158 209.13153 \r\nL 68.119071 144.847716 \r\nL 68.179944 177.391397 \r\nL 68.231686 82.170998 \r\nL 68.280385 212.747494 \r\nL 68.29256 99.045499 \r\nL 68.301691 208.729756 \r\nL 68.405175 168.552373 \r\nL 68.423437 128.374989 \r\nL 68.41735 203.506696 \r\nL 68.456918 180.605588 \r\nL 68.481267 214.35459 \r\nL 68.536053 136.008692 \r\nL 68.56649 180.203814 \r\nL 68.581708 149.267228 \r\nL 68.575621 189.042838 \r\nL 68.59997 173.775432 \r\nL 68.663887 213.149268 \r\nL 68.627363 151.276098 \r\nL 68.709542 195.47122 \r\nL 68.767372 137.214013 \r\nL 68.715629 208.327982 \r\nL 68.822158 178.998492 \r\nL 68.8739 108.688071 \r\nL 68.910424 209.935078 \r\nL 68.928686 167.347051 \r\nL 68.93173 204.310244 \r\nL 69.001734 139.624656 \r\nL 69.038258 199.488958 \r\nL 69.14783 78.555033 \r\nL 69.105219 206.319113 \r\nL 69.153917 169.35592 \r\nL 69.217834 199.890732 \r\nL 69.193485 77.751486 \r\nL 69.257402 178.998492 \r\nL 69.309144 125.160798 \r\nL 69.318275 211.140399 \r\nL 69.366974 172.168337 \r\nL 69.449153 211.140399 \r\nL 69.415673 137.615787 \r\nL 69.473502 177.793171 \r\nL 69.555681 210.738625 \r\nL 69.589162 134.80337 \r\nL 69.628729 206.319113 \r\nL 69.598293 107.080976 \r\nL 69.701777 164.936408 \r\nL 69.768738 74.135521 \r\nL 69.799175 207.926208 \r\nL 69.811349 154.892062 \r\nL 69.890485 102.25969 \r\nL 69.84483 209.13153 \r\nL 69.905703 123.553703 \r\nL 69.93614 208.729756 \r\nL 69.978751 63.689401 \r\nL 70.018319 176.186075 \r\nL 70.045712 84.581641 \r\nL 70.115716 213.149268 \r\nL 70.127891 164.534634 \r\nL 70.137022 203.104922 \r\nL 70.143109 66.501818 \r\nL 70.237463 171.766563 \r\nL 70.252681 89.804701 \r\nL 70.289205 209.13153 \r\nL 70.353122 120.339512 \r\nL 70.429214 199.488958 \r\nL 70.441388 17.083636 \r\nL 70.468781 197.881863 \r\nL 70.480956 211.140399 \r\nL 70.496174 118.732417 \r\nL 70.557048 168.552373 \r\nL 70.657489 63.689401 \r\nL 70.611834 203.104922 \r\nL 70.66662 135.205144 \r\nL 70.712275 202.703149 \r\nL 70.684882 17.083636 \r\nL 70.779235 174.57898 \r\nL 70.858371 99.447273 \r\nL 70.864458 209.935078 \r\nL 70.873589 160.516896 \r\nL 70.925331 205.917339 \r\nL 70.94055 127.973215 \r\nL 70.986205 195.872993 \r\nL 70.989248 195.872993 \r\nL 71.037947 121.14306 \r\nL 71.053165 199.890732 \r\nL 71.09882 154.490288 \r\nL 71.110995 211.943947 \r\nL 71.147519 67.305366 \r\nL 71.208392 164.534634 \r\nL 71.220567 97.438404 \r\nL 71.272309 205.113792 \r\nL 71.302746 140.02643 \r\nL 71.324052 210.336851 \r\nL 71.415362 207.926208 \r\nL 71.506672 17.083636 \r\nL 71.482322 211.943947 \r\nL 71.524934 189.846386 \r\nL 71.601025 214.35459 \r\nL 71.604069 78.555033 \r\nL 71.628419 172.570111 \r\nL 71.649724 68.912461 \r\nL 71.652768 205.917339 \r\nL 71.731903 158.106253 \r\nL 71.734947 211.140399 \r\nL 71.817126 131.990953 \r\nL 71.841475 209.13153 \r\nL 71.932785 17.083636 \r\nL 71.868868 211.943947 \r\nL 71.954091 174.57898 \r\nL 72.024095 72.9302 \r\nL 72.014964 200.292506 \r\nL 72.063663 178.998492 \r\nL 72.081925 210.336851 \r\nL 72.0941 104.670333 \r\nL 72.167148 156.097384 \r\nL 72.179322 115.518226 \r\nL 72.234108 212.345721 \r\nL 72.279763 137.214013 \r\nL 72.364986 196.676541 \r\nL 72.304113 70.519557 \r\nL 72.389335 152.481419 \r\nL 72.483689 139.222882 \r\nL 72.398466 207.524435 \r\nL 72.49282 166.945277 \r\nL 72.596305 210.336851 \r\nL 72.55065 86.992284 \r\nL 72.599348 114.714678 \r\nL 72.70892 213.551042 \r\nL 72.721095 44.806031 \r\nL 72.818492 175.784302 \r\nL 72.845885 211.140399 \r\nL 72.885453 134.401596 \r\nL 72.894584 183.418004 \r\nL 72.988938 124.357251 \r\nL 72.928064 204.712018 \r\nL 73.0072 158.508027 \r\nL 73.061986 96.233082 \r\nL 73.086335 213.952816 \r\nL 73.116772 159.713348 \r\nL 73.208082 205.113792 \r\nL 73.192863 129.58031 \r\nL 73.232431 201.497827 \r\nL 73.238518 29.538625 \r\nL 73.296348 211.542173 \r\nL 73.342003 203.104922 \r\nL 73.369396 89.804701 \r\nL 73.402876 208.729756 \r\nL 73.457662 170.561242 \r\nL 73.460706 211.943947 \r\nL 73.482012 117.527095 \r\nL 73.567234 192.257029 \r\nL 73.58854 114.312905 \r\nL 73.64637 213.149268 \r\nL 73.676806 159.713348 \r\nL 73.765073 210.336851 \r\nL 73.73768 109.491619 \r\nL 73.789422 198.283636 \r\nL 73.795509 121.544834 \r\nL 73.82899 212.345721 \r\nL 73.898994 183.819778 \r\nL 73.902038 212.747494 \r\nL 73.950736 131.187406 \r\nL 74.01161 209.533304 \r\nL 74.023784 144.044169 \r\nL 74.054221 210.738625 \r\nL 74.133356 170.963016 \r\nL 74.230754 204.310244 \r\nL 74.157706 124.357251 \r\nL 74.245972 187.435743 \r\nL 74.340326 209.935078 \r\nL 74.322064 134.401596 \r\nL 74.3525 168.954146 \r\nL 74.44381 212.747494 \r\nL 74.385981 144.847716 \r\nL 74.446854 150.070776 \r\nL 74.498596 209.533304 \r\nL 74.550339 120.741286 \r\nL 74.599037 211.943947 \r\nL 74.623387 119.937738 \r\nL 74.662954 206.720887 \r\nL 74.702522 211.542173 \r\nL 74.681216 154.490288 \r\nL 74.71774 171.364789 \r\nL 74.772526 111.500488 \r\nL 74.729915 212.345721 \r\nL 74.830356 155.293836 \r\nL 74.918622 210.336851 \r\nL 74.90036 119.134191 \r\nL 74.939928 175.382528 \r\nL 75.012976 117.527095 \r\nL 75.006889 199.890732 \r\nL 75.046456 159.311574 \r\nL 75.052544 211.943947 \r\nL 75.110373 35.565233 \r\nL 75.159072 181.007361 \r\nL 75.162116 181.007361 \r\nL 75.207771 142.035299 \r\nL 75.256469 211.140399 \r\nL 75.268644 146.454812 \r\nL 75.271688 208.327982 \r\nL 75.372129 56.055698 \r\nL 75.378216 127.571441 \r\nL 75.439089 210.738625 \r\nL 75.457351 104.268559 \r\nL 75.493875 175.382528 \r\nL 75.530399 17.083636 \r\nL 75.579098 197.078315 \r\nL 75.606491 157.302705 \r\nL 75.633884 211.140399 \r\nL 75.661277 68.510687 \r\nL 75.719107 181.007361 \r\nL 75.764762 111.500488 \r\nL 75.804329 203.104922 \r\nL 75.831722 173.775432 \r\nL 75.856072 208.729756 \r\nL 75.880421 123.151929 \r\nL 75.944338 198.68541 \r\nL 75.950425 40.386519 \r\nL 76.047823 209.533304 \r\nL 76.05391 128.776763 \r\nL 76.11174 211.943947 \r\nL 76.114783 38.779424 \r\nL 76.166526 156.097384 \r\nL 76.218268 203.90847 \r\nL 76.196962 113.107583 \r\nL 76.276098 164.13286 \r\nL 76.300447 56.055698 \r\nL 76.297403 211.542173 \r\nL 76.38567 155.69561 \r\nL 76.461761 204.712018 \r\nL 76.470892 60.475211 \r\nL 76.495242 171.766563 \r\nL 76.513504 102.661463 \r\nL 76.580464 205.917339 \r\nL 76.604814 179.400266 \r\nL 76.632207 211.542173 \r\nL 76.69308 113.911131 \r\nL 76.711342 185.426874 \r\nL 76.732648 44.806031 \r\nL 76.735691 211.140399 \r\nL 76.81787 127.973215 \r\nL 76.881787 213.149268 \r\nL 76.893962 78.555033 \r\nL 76.927442 199.890732 \r\nL 76.96701 57.26102 \r\nL 77.02484 212.345721 \r\nL 77.040058 160.115122 \r\nL 77.076582 210.738625 \r\nL 77.088757 48.823769 \r\nL 77.140499 146.454812 \r\nL 77.143543 59.671663 \r\nL 77.24094 212.747494 \r\nL 77.250071 162.123991 \r\nL 77.268333 205.515565 \r\nL 77.29877 92.215344 \r\nL 77.359643 154.088514 \r\nL 77.362687 89.402927 \r\nL 77.377905 210.336851 \r\nL 77.466171 162.525765 \r\nL 77.560525 200.292506 \r\nL 77.493564 126.36612 \r\nL 77.575743 158.508027 \r\nL 77.578787 157.704479 \r\nL 77.657922 199.890732 \r\nL 77.609224 122.750155 \r\nL 77.688359 166.141729 \r\nL 77.721839 88.197605 \r\nL 77.694446 196.274767 \r\nL 77.767494 164.936408 \r\nL 77.776625 213.551042 \r\nL 77.816193 119.535965 \r\nL 77.88011 188.641064 \r\nL 77.883154 198.68541 \r\nL 77.940983 121.544834 \r\nL 77.974464 195.47122 \r\nL 78.038381 83.778093 \r\nL 77.980551 213.551042 \r\nL 78.084036 140.428204 \r\nL 78.166215 212.747494 \r\nL 78.138822 89.001153 \r\nL 78.193608 117.527095 \r\nL 78.306223 208.729756 \r\nL 78.227088 116.723548 \r\nL 78.309267 192.658803 \r\nL 78.376228 200.292506 \r\nL 78.421883 73.733747 \r\nL 78.525367 209.935078 \r\nL 78.534498 143.642395 \r\nL 78.604503 204.310244 \r\nL 78.592328 41.190067 \r\nL 78.650158 182.614457 \r\nL 78.7019 38.779424 \r\nL 78.698856 202.703149 \r\nL 78.75973 123.553703 \r\nL 78.784079 212.345721 \r\nL 78.823647 17.083636 \r\nL 78.872345 166.945277 \r\nL 78.878433 177.793171 \r\nL 78.88452 160.115122 \r\nL 78.94235 91.81357 \r\nL 78.969743 210.738625 \r\nL 78.994092 171.364789 \r\nL 79.012354 58.064568 \r\nL 79.030616 211.542173 \r\nL 79.10062 178.596718 \r\nL 79.176712 201.497827 \r\nL 79.134101 103.866785 \r\nL 79.210192 174.980754 \r\nL 79.219324 93.018891 \r\nL 79.30759 210.336851 \r\nL 79.319765 154.892062 \r\nL 79.344114 209.935078 \r\nL 79.334983 33.556364 \r\nL 79.426293 144.445942 \r\nL 79.465861 46.8149 \r\nL 79.511516 210.738625 \r\nL 79.532821 145.24949 \r\nL 79.630219 211.140399 \r\nL 79.569345 77.349712 \r\nL 79.645437 189.444612 \r\nL 79.712398 119.134191 \r\nL 79.685005 209.533304 \r\nL 79.755009 162.123991 \r\nL 79.815882 213.952816 \r\nL 79.809795 124.357251 \r\nL 79.852406 181.409135 \r\nL 79.870668 24.315565 \r\nL 79.904149 209.533304 \r\nL 79.965022 145.651264 \r\nL 79.968066 145.651264 \r\nL 80.044157 208.729756 \r\nL 80.068507 129.982084 \r\nL 80.080681 199.087184 \r\nL 80.175035 70.117783 \r\nL 80.108074 212.345721 \r\nL 80.190253 156.097384 \r\nL 80.263301 198.283636 \r\nL 80.25417 121.946608 \r\nL 80.296782 166.141729 \r\nL 80.378961 83.376319 \r\nL 80.360699 206.720887 \r\nL 80.406354 170.159468 \r\nL 80.421572 201.899601 \r\nL 80.476358 82.974545 \r\nL 80.512882 195.069446 \r\nL 80.537231 17.083636 \r\nL 80.546362 206.720887 \r\nL 80.625498 148.061907 \r\nL 80.71072 209.533304 \r\nL 80.671153 49.627317 \r\nL 80.73507 195.872993 \r\nL 80.805074 59.269889 \r\nL 80.753332 213.952816 \r\nL 80.847685 117.928869 \r\nL 80.899428 209.13153 \r\nL 80.905515 90.608248 \r\nL 80.957257 187.435743 \r\nL 81.015087 97.03663 \r\nL 80.999869 209.533304 \r\nL 81.066829 111.902262 \r\nL 81.130746 208.729756 \r\nL 81.103353 102.661463 \r\nL 81.179445 167.748825 \r\nL 81.28293 125.964346 \r\nL 81.243362 208.729756 \r\nL 81.285973 157.302705 \r\nL 81.386414 202.703149 \r\nL 81.319454 50.029091 \r\nL 81.398589 180.203814 \r\nL 81.505117 123.151929 \r\nL 81.453375 205.515565 \r\nL 81.508161 167.748825 \r\nL 81.553816 212.345721 \r\nL 81.517292 105.47388 \r\nL 81.614689 190.24816 \r\nL 81.721218 128.374989 \r\nL 81.651213 206.720887 \r\nL 81.724261 134.401596 \r\nL 81.77296 211.943947 \r\nL 81.824702 65.698271 \r\nL 81.833833 193.060576 \r\nL 81.879488 82.170998 \r\nL 81.894707 211.943947 \r\nL 81.946449 160.516896 \r\nL 81.952536 209.533304 \r\nL 81.976886 130.383858 \r\nL 82.052977 187.435743 \r\nL 82.159506 93.822439 \r\nL 82.062108 199.890732 \r\nL 82.165593 149.669002 \r\nL 82.168637 150.47255 \r\nL 82.17168 78.555033 \r\nL 82.253859 207.122661 \r\nL 82.278209 162.123991 \r\nL 82.281252 213.952816 \r\nL 82.366475 92.215344 \r\nL 82.387781 182.614457 \r\nL 82.448654 125.562572 \r\nL 82.433436 203.104922 \r\nL 82.497353 175.382528 \r\nL 82.552139 123.955477 \r\nL 82.530833 203.104922 \r\nL 82.579532 150.874324 \r\nL 82.582575 209.13153 \r\nL 82.625187 17.083636 \r\nL 82.689104 146.454812 \r\nL 82.695191 131.990953 \r\nL 82.698235 168.150599 \r\nL 82.774326 206.319113 \r\nL 82.728671 76.546164 \r\nL 82.804763 157.704479 \r\nL 82.807807 118.732417 \r\nL 82.841287 205.113792 \r\nL 82.914335 161.722217 \r\nL 82.981296 203.104922 \r\nL 82.956946 17.083636 \r\nL 83.026951 184.623326 \r\nL 83.136523 129.58031 \r\nL 83.057387 211.542173 \r\nL 83.139566 163.731086 \r\nL 83.14261 164.13286 \r\nL 83.145654 154.892062 \r\nL 83.243051 207.122661 \r\nL 83.255226 17.083636 \r\nL 83.297837 205.113792 \r\nL 83.367841 174.980754 \r\nL 83.38306 151.677871 \r\nL 83.413496 198.68541 \r\nL 83.504806 60.475211 \r\nL 83.47437 208.729756 \r\nL 83.526112 149.267228 \r\nL 83.550461 192.257029 \r\nL 83.556549 38.779424 \r\nL 83.638728 182.212683 \r\nL 83.681339 89.402927 \r\nL 83.705688 202.301375 \r\nL 83.7483 168.954146 \r\nL 83.806129 206.720887 \r\nL 83.836566 113.911131 \r\nL 83.860915 202.703149 \r\nL 83.949182 125.562572 \r\nL 83.927876 204.310244 \r\nL 83.973531 158.106253 \r\nL 84.064841 211.542173 \r\nL 83.988749 104.670333 \r\nL 84.080059 142.437073 \r\nL 84.095278 124.357251 \r\nL 84.104409 213.149268 \r\nL 84.174413 155.69561 \r\nL 84.1805 205.515565 \r\nL 84.186588 100.25082 \r\nL 84.280941 145.651264 \r\nL 84.332684 90.608248 \r\nL 84.372251 211.140399 \r\nL 84.384426 113.911131 \r\nL 84.399644 213.551042 \r\nL 84.439212 37.574102 \r\nL 84.493998 191.051707 \r\nL 84.597483 17.083636 \r\nL 84.500085 205.917339 \r\nL 84.606614 101.054368 \r\nL 84.713142 207.926208 \r\nL 84.6614 17.083636 \r\nL 84.719229 164.936408 \r\nL 84.764884 209.935078 \r\nL 84.743579 67.305366 \r\nL 84.81967 123.553703 \r\nL 84.822714 78.956807 \r\nL 84.895762 210.738625 \r\nL 84.926199 173.775432 \r\nL 84.984028 60.073437 \r\nL 84.987072 205.113792 \r\nL 85.038814 170.159468 \r\nL 85.041858 206.319113 \r\nL 85.047945 121.946608 \r\nL 85.15143 188.641064 \r\nL 85.163605 116.321774 \r\nL 85.200129 210.738625 \r\nL 85.264046 162.927539 \r\nL 85.337094 209.13153 \r\nL 85.291439 125.160798 \r\nL 85.340137 137.615787 \r\nL 85.343181 113.107583 \r\nL 85.373618 211.140399 \r\nL 85.446666 174.177206 \r\nL 85.525801 208.327982 \r\nL 85.504495 142.035299 \r\nL 85.531888 174.57898 \r\nL 85.534932 110.69694 \r\nL 85.562325 197.480089 \r\nL 85.64146 144.445942 \r\nL 85.711465 209.935078 \r\nL 85.650591 111.902262 \r\nL 85.744945 166.543503 \r\nL 85.747989 91.81357 \r\nL 85.772338 204.310244 \r\nL 85.854517 174.177206 \r\nL 85.918434 130.383858 \r\nL 85.894085 206.319113 \r\nL 85.967133 163.329313 \r\nL 86.040181 204.712018 \r\nL 86.061486 31.145721 \r\nL 86.076705 174.57898 \r\nL 86.079748 174.980754 \r\nL 86.134534 109.491619 \r\nL 86.110185 209.935078 \r\nL 86.18932 167.748825 \r\nL 86.225844 146.454812 \r\nL 86.207582 191.453481 \r\nL 86.228888 150.874324 \r\nL 86.231932 211.140399 \r\nL 86.274543 77.751486 \r\nL 86.33846 155.293836 \r\nL 86.341504 154.490288 \r\nL 86.344547 174.177206 \r\nL 86.347591 210.738625 \r\nL 86.368897 48.020222 \r\nL 86.451076 158.106253 \r\nL 86.508905 120.741286 \r\nL 86.484556 203.90847 \r\nL 86.518036 165.338182 \r\nL 86.52108 204.310244 \r\nL 86.57891 108.286297 \r\nL 86.627608 146.856585 \r\nL 86.715875 212.747494 \r\nL 86.673263 108.286297 \r\nL 86.734137 156.900931 \r\nL 86.79501 17.083636 \r\nL 86.785879 204.712018 \r\nL 86.840665 169.35592 \r\nL 86.88632 206.720887 \r\nL 86.846753 100.652594 \r\nL 86.922844 174.57898 \r\nL 86.925888 102.25969 \r\nL 87.005023 210.738625 \r\nL 87.032416 151.276098 \r\nL 87.108508 123.553703 \r\nL 87.090246 193.864124 \r\nL 87.141988 141.633525 \r\nL 87.254604 210.738625 \r\nL 87.199818 123.955477 \r\nL 87.257648 202.703149 \r\nL 87.281997 91.411796 \r\nL 87.355045 209.533304 \r\nL 87.370263 144.847716 \r\nL 87.446355 210.738625 \r\nL 87.391569 17.083636 \r\nL 87.482879 177.391397 \r\nL 87.488966 205.113792 \r\nL 87.495054 119.535965 \r\nL 87.58332 181.810909 \r\nL 87.598538 88.599379 \r\nL 87.677674 200.694279 \r\nL 87.692892 175.382528 \r\nL 87.695936 204.712018 \r\nL 87.756809 52.439734 \r\nL 87.802464 179.400266 \r\nL 87.896818 65.296497 \r\nL 87.842032 199.890732 \r\nL 87.91508 138.419335 \r\nL 87.945516 205.917339 \r\nL 87.985084 103.465011 \r\nL 88.030739 182.212683 \r\nL 88.061176 54.850377 \r\nL 88.082481 195.872993 \r\nL 88.143355 150.874324 \r\nL 88.155529 205.917339 \r\nL 88.161617 116.723548 \r\nL 88.237708 133.999823 \r\nL 88.240752 93.018891 \r\nL 88.274232 209.935078 \r\nL 88.344237 172.971885 \r\nL 88.417285 198.283636 \r\nL 88.414241 120.339512 \r\nL 88.453809 161.722217 \r\nL 88.523813 199.087184 \r\nL 88.517726 126.767894 \r\nL 88.545119 157.302705 \r\nL 88.575555 60.475211 \r\nL 88.605992 211.140399 \r\nL 88.651647 155.293836 \r\nL 88.654691 208.327982 \r\nL 88.709477 93.420665 \r\nL 88.761219 149.267228 \r\nL 88.767306 129.982084 \r\nL 88.797743 211.140399 \r\nL 88.846442 60.073437 \r\nL 88.876878 176.186075 \r\nL 88.946883 106.679202 \r\nL 88.916446 203.506696 \r\nL 88.983407 155.293836 \r\nL 89.007756 213.952816 \r\nL 89.016887 65.296497 \r\nL 89.092979 203.506696 \r\nL 89.117328 211.542173 \r\nL 89.208638 17.083636 \r\nL 89.211682 209.935078 \r\nL 89.321254 200.292506 \r\nL 89.412564 89.001153 \r\nL 89.397345 203.506696 \r\nL 89.433869 171.766563 \r\nL 89.506917 123.955477 \r\nL 89.464306 209.13153 \r\nL 89.549529 127.973215 \r\nL 89.610402 79.358581 \r\nL 89.662144 205.113792 \r\nL 89.77476 54.046829 \r\nL 89.884332 207.524435 \r\nL 89.881288 39.181197 \r\nL 89.887376 191.855255 \r\nL 89.969555 95.429534 \r\nL 89.948249 209.935078 \r\nL 89.996948 176.989623 \r\nL 90.076083 210.738625 \r\nL 90.054777 39.181197 \r\nL 90.094345 192.257029 \r\nL 90.161306 30.743947 \r\nL 90.112607 211.542173 \r\nL 90.203917 136.008692 \r\nL 90.298271 206.720887 \r\nL 90.280009 119.937738 \r\nL 90.316533 179.80204 \r\nL 90.3561 105.072106 \r\nL 90.325664 201.497827 \r\nL 90.426105 164.13286 \r\nL 90.483934 193.46235 \r\nL 90.508284 103.866785 \r\nL 90.532633 165.338182 \r\nL 90.566113 121.14306 \r\nL 90.626987 194.667672 \r\nL 90.639161 158.9098 \r\nL 90.678729 210.738625 \r\nL 90.727428 87.795831 \r\nL 90.748733 157.704479 \r\nL 90.770039 202.703149 \r\nL 90.864393 17.083636 \r\nL 90.913091 207.524435 \r\nL 90.977008 183.016231 \r\nL 90.998314 70.519557 \r\nL 91.031794 207.524435 \r\nL 91.08658 133.196275 \r\nL 91.171803 197.480089 \r\nL 91.174847 65.296497 \r\nL 91.196152 157.704479 \r\nL 91.278331 17.083636 \r\nL 91.229633 209.533304 \r\nL 91.299637 167.347051 \r\nL 91.393991 205.917339 \r\nL 91.378772 51.636186 \r\nL 91.406165 177.391397 \r\nL 91.427471 17.083636 \r\nL 91.473126 214.35459 \r\nL 91.515737 176.587849 \r\nL 91.616178 73.733747 \r\nL 91.610091 202.301375 \r\nL 91.628353 128.776763 \r\nL 91.677052 206.720887 \r\nL 91.63444 17.083636 \r\nL 91.737925 196.676541 \r\nL 91.740969 76.546164 \r\nL 91.744012 211.943947 \r\nL 91.847497 129.58031 \r\nL 91.902283 205.113792 \r\nL 91.93272 109.893392 \r\nL 91.960113 155.69561 \r\nL 91.972287 90.608248 \r\nL 92.039248 193.060576 \r\nL 92.072728 137.615787 \r\nL 92.142733 202.301375 \r\nL 92.084903 88.599379 \r\nL 92.173169 136.812239 \r\nL 92.264479 213.149268 \r\nL 92.282741 47.216674 \r\nL 92.343615 198.283636 \r\nL 92.395357 184.623326 \r\nL 92.48058 197.881863 \r\nL 92.507973 90.608248 \r\nL 92.608414 209.13153 \r\nL 92.620588 167.347051 \r\nL 92.666243 206.720887 \r\nL 92.63885 142.035299 \r\nL 92.675374 189.444612 \r\nL 92.769728 66.501818 \r\nL 92.763641 213.149268 \r\nL 92.78799 98.241951 \r\nL 92.839732 212.345721 \r\nL 92.900606 152.079645 \r\nL 92.976697 197.078315 \r\nL 93.007134 137.615787 \r\nL 93.013221 182.614457 \r\nL 93.071051 123.955477 \r\nL 93.058876 197.480089 \r\nL 93.128881 146.856585 \r\nL 93.156274 203.104922 \r\nL 93.195841 131.187406 \r\nL 93.238453 141.633525 \r\nL 93.348025 193.864124 \r\nL 93.24454 86.59051 \r\nL 93.351068 170.159468 \r\nL 93.366287 70.117783 \r\nL 93.408898 189.444612 \r\nL 93.463684 127.973215 \r\nL 93.561081 208.729756 \r\nL 93.554994 121.14306 \r\nL 93.573256 122.750155 \r\nL 93.631086 23.110244 \r\nL 93.649348 209.13153 \r\nL 93.679784 168.150599 \r\nL 93.768051 211.943947 \r\nL 93.746745 117.928869 \r\nL 93.786313 205.113792 \r\nL 93.828924 114.312905 \r\nL 93.898928 153.284967 \r\nL 93.938496 117.527095 \r\nL 93.920234 204.310244 \r\nL 93.996326 158.9098 \r\nL 94.06633 83.778093 \r\nL 94.115029 205.917339 \r\nL 94.206339 81.36745 \r\nL 94.148509 213.149268 \r\nL 94.227644 150.874324 \r\nL 94.303736 207.926208 \r\nL 94.279387 102.25969 \r\nL 94.321998 178.194945 \r\nL 94.343304 75.742616 \r\nL 94.334173 205.917339 \r\nL 94.43157 133.196275 \r\nL 94.486356 208.729756 \r\nL 94.477225 53.645055 \r\nL 94.541142 189.042838 \r\nL 94.54723 84.983415 \r\nL 94.632452 200.292506 \r\nL 94.653758 145.651264 \r\nL 94.681151 105.875654 \r\nL 94.717675 205.917339 \r\nL 94.742024 119.937738 \r\nL 94.827247 201.096053 \r\nL 94.79681 77.349712 \r\nL 94.85464 196.676541 \r\nL 94.866815 114.714678 \r\nL 94.967256 144.847716 \r\nL 95.028129 208.327982 \r\nL 94.994649 108.688071 \r\nL 95.076828 150.874324 \r\nL 95.089002 129.58031 \r\nL 95.140745 212.747494 \r\nL 95.171181 157.704479 \r\nL 95.174225 210.738625 \r\nL 95.25336 95.831308 \r\nL 95.283797 185.0251 \r\nL 95.286841 201.899601 \r\nL 95.295972 92.617118 \r\nL 95.384238 176.186075 \r\nL 95.457286 92.215344 \r\nL 95.393369 207.926208 \r\nL 95.49381 142.437073 \r\nL 95.575989 205.113792 \r\nL 95.579033 99.849047 \r\nL 95.597295 160.516896 \r\nL 95.655124 85.385188 \r\nL 95.694692 191.855255 \r\nL 95.706867 125.562572 \r\nL 95.773827 200.694279 \r\nL 95.819482 180.203814 \r\nL 95.926011 17.083636 \r\nL 95.865137 209.935078 \r\nL 95.932098 160.516896 \r\nL 96.023408 74.135521 \r\nL 95.996015 212.747494 \r\nL 96.047757 138.017561 \r\nL 96.078194 208.327982 \r\nL 96.069063 18.690732 \r\nL 96.157329 145.651264 \r\nL 96.160373 109.893392 \r\nL 96.178635 209.533304 \r\nL 96.263858 168.954146 \r\nL 96.324731 211.140399 \r\nL 96.291251 79.760355 \r\nL 96.370386 159.713348 \r\nL 96.443434 81.36745 \r\nL 96.437347 207.122661 \r\nL 96.455609 155.69561 \r\nL 96.516482 209.533304 \r\nL 96.479958 84.581641 \r\nL 96.565181 206.319113 \r\nL 96.656491 50.430865 \r\nL 96.674753 154.088514 \r\nL 96.744757 197.078315 \r\nL 96.750844 17.083636 \r\nL 96.784325 169.35592 \r\nL 96.823892 32.351042 \r\nL 96.82998 211.943947 \r\nL 96.89694 98.643725 \r\nL 96.924333 205.917339 \r\nL 97.009556 160.115122 \r\nL 97.07956 205.917339 \r\nL 97.04608 127.169667 \r\nL 97.109997 156.097384 \r\nL 97.155652 105.875654 \r\nL 97.17087 212.747494 \r\nL 97.219569 148.865455 \r\nL 97.307835 74.537295 \r\nL 97.332185 208.729756 \r\nL 97.350447 17.083636 \r\nL 97.356534 210.738625 \r\nL 97.4448 121.14306 \r\nL 97.450888 190.24816 \r\nL 97.481324 107.884523 \r\nL 97.554372 123.151929 \r\nL 97.572634 206.720887 \r\nL 97.636551 104.670333 \r\nL 97.666988 139.222882 \r\nL 97.688294 201.096053 \r\nL 97.736992 93.822439 \r\nL 97.779604 176.587849 \r\nL 97.877001 88.599379 \r\nL 97.880045 203.506696 \r\nL 97.889176 148.463681 \r\nL 97.931787 88.599379 \r\nL 97.989617 209.13153 \r\nL 97.998748 110.69694 \r\nL 98.099189 155.69561 \r\nL 98.102232 201.497827 \r\nL 98.157018 71.323104 \r\nL 98.208761 192.257029 \r\nL 98.220935 108.688071 \r\nL 98.245285 209.935078 \r\nL 98.318333 180.605588 \r\nL 98.400512 199.890732 \r\nL 98.348769 123.151929 \r\nL 98.41573 172.971885 \r\nL 98.418774 109.089845 \r\nL 98.497909 200.694279 \r\nL 98.522258 199.890732 \r\nL 98.561826 82.572772 \r\nL 98.607481 210.738625 \r\nL 98.644005 63.287627 \r\nL 98.720097 136.008692 \r\nL 98.726184 78.555033 \r\nL 98.808363 200.694279 \r\nL 98.829669 136.008692 \r\nL 98.878367 102.661463 \r\nL 98.850974 210.336851 \r\nL 98.933153 152.079645 \r\nL 98.957503 204.712018 \r\nL 99.000114 124.357251 \r\nL 99.042725 164.534634 \r\nL 99.0549 19.494279 \r\nL 99.079249 195.47122 \r\nL 99.155341 133.598049 \r\nL 99.261869 200.292506 \r\nL 99.207083 87.795831 \r\nL 99.264913 145.24949 \r\nL 99.353179 206.720887 \r\nL 99.307524 35.163459 \r\nL 99.365354 158.508027 \r\nL 99.465795 66.100044 \r\nL 99.374485 209.13153 \r\nL 99.47797 121.14306 \r\nL 99.490144 35.163459 \r\nL 99.529712 209.13153 \r\nL 99.584498 170.963016 \r\nL 99.654502 208.327982 \r\nL 99.642328 108.688071 \r\nL 99.681895 161.320443 \r\nL 99.684939 96.233082 \r\nL 99.788424 212.747494 \r\nL 99.794511 128.374989 \r\nL 99.864515 210.336851 \r\nL 99.824948 82.974545 \r\nL 99.91017 191.453481 \r\nL 99.93452 42.797162 \r\nL 99.919301 203.104922 \r\nL 100.02583 150.070776 \r\nL 100.050179 199.890732 \r\nL 100.129314 103.465011 \r\nL 100.135402 148.865455 \r\nL 100.20845 209.533304 \r\nL 100.156707 68.108914 \r\nL 100.244974 208.327982 \r\nL 100.318022 67.70714 \r\nL 100.290629 213.149268 \r\nL 100.354546 135.205144 \r\nL 100.388026 204.310244 \r\nL 100.442812 82.572772 \r\nL 100.464118 144.847716 \r\nL 100.552384 205.113792 \r\nL 100.488467 75.742616 \r\nL 100.567602 142.035299 \r\nL 100.582821 108.688071 \r\nL 100.579777 195.872993 \r\nL 100.671087 153.686741 \r\nL 100.674131 201.497827 \r\nL 100.762397 110.295166 \r\nL 100.780659 178.194945 \r\nL 100.786746 113.107583 \r\nL 100.862838 199.890732 \r\nL 100.893275 149.669002 \r\nL 100.923711 193.864124 \r\nL 100.990672 80.162129 \r\nL 101.00589 181.409135 \r\nL 101.081982 93.018891 \r\nL 101.109375 191.453481 \r\nL 101.118506 133.999823 \r\nL 101.167205 69.314235 \r\nL 101.136768 211.943947 \r\nL 101.225034 105.875654 \r\nL 101.316344 212.747494 \r\nL 101.298082 55.653925 \r\nL 101.334606 162.525765 \r\nL 101.33765 107.482749 \r\nL 101.352868 199.488958 \r\nL 101.447222 119.134191 \r\nL 101.526357 88.197605 \r\nL 101.453309 203.506696 \r\nL 101.547663 151.276098 \r\nL 101.623755 207.926208 \r\nL 101.587231 88.599379 \r\nL 101.660279 195.069446 \r\nL 101.757676 120.339512 \r\nL 101.708977 201.899601 \r\nL 101.769851 148.463681 \r\nL 101.7942 214.35459 \r\nL 101.788113 40.386519 \r\nL 101.876379 139.624656 \r\nL 101.882466 38.37765 \r\nL 101.897685 204.712018 \r\nL 101.985951 137.214013 \r\nL 102.065087 201.096053 \r\nL 102.031606 105.072106 \r\nL 102.09248 127.973215 \r\nL 102.129004 92.215344 \r\nL 102.147266 176.587849 \r\nL 102.180746 119.535965 \r\nL 102.272056 199.890732 \r\nL 102.235532 119.134191 \r\nL 102.293362 159.311574 \r\nL 102.296405 158.9098 \r\nL 102.299449 117.928869 \r\nL 102.317711 189.042838 \r\nL 102.405977 163.329313 \r\nL 102.497287 122.750155 \r\nL 102.424239 205.113792 \r\nL 102.518593 129.982084 \r\nL 102.58251 200.292506 \r\nL 102.606859 98.241951 \r\nL 102.634252 169.35592 \r\nL 102.716431 99.849047 \r\nL 102.664689 206.319113 \r\nL 102.746868 139.624656 \r\nL 102.762086 199.488958 \r\nL 102.759043 107.884523 \r\nL 102.859484 164.936408 \r\nL 102.899051 211.140399 \r\nL 102.966012 124.759024 \r\nL 103.057322 201.096053 \r\nL 102.984274 97.438404 \r\nL 103.078628 199.890732 \r\nL 103.133414 117.125322 \r\nL 103.102977 209.533304 \r\nL 103.191243 170.963016 \r\nL 103.22168 17.083636 \r\nL 103.227767 213.551042 \r\nL 103.300815 149.669002 \r\nL 103.355601 202.703149 \r\nL 103.306903 18.690732 \r\nL 103.410387 138.821109 \r\nL 103.465173 207.122661 \r\nL 103.468217 109.491619 \r\nL 103.507785 143.240621 \r\nL 103.544309 76.14439 \r\nL 103.532134 209.13153 \r\nL 103.617357 150.070776 \r\nL 103.714754 194.265898 \r\nL 103.708667 105.072106 \r\nL 103.720841 134.80337 \r\nL 103.815195 185.426874 \r\nL 103.833457 52.03796 \r\nL 103.927811 208.729756 \r\nL 103.900418 37.574102 \r\nL 103.946073 156.097384 \r\nL 103.961291 110.295166 \r\nL 104.006946 188.641064 \r\nL 104.052601 151.677871 \r\nL 104.1013 211.140399 \r\nL 104.125649 93.018891 \r\nL 104.153042 123.955477 \r\nL 104.247396 17.083636 \r\nL 104.229134 190.24816 \r\nL 104.25957 154.490288 \r\nL 104.271745 174.57898 \r\nL 104.274789 140.02643 \r\nL 104.332618 208.327982 \r\nL 104.305225 17.083636 \r\nL 104.384361 117.527095 \r\nL 104.387404 116.723548 \r\nL 104.430016 200.292506 \r\nL 104.436103 101.857916 \r\nL 104.50002 143.240621 \r\nL 104.512195 88.197605 \r\nL 104.509151 163.329313 \r\nL 104.551762 151.677871 \r\nL 104.563937 186.632195 \r\nL 104.630898 46.413126 \r\nL 104.658291 159.311574 \r\nL 104.725251 65.296497 \r\nL 104.676553 210.738625 \r\nL 104.767863 171.766563 \r\nL 104.810474 87.394058 \r\nL 104.83178 202.301375 \r\nL 104.880478 154.892062 \r\nL 104.883522 156.900931 \r\nL 104.892653 103.063237 \r\nL 104.89874 156.499157 \r\nL 104.901784 61.680532 \r\nL 104.968745 212.345721 \r\nL 105.008312 172.971885 \r\nL 105.102666 89.804701 \r\nL 105.026574 207.122661 \r\nL 105.133103 127.571441 \r\nL 105.187889 200.694279 \r\nL 105.181801 89.804701 \r\nL 105.242675 175.784302 \r\nL 105.327897 60.475211 \r\nL 105.337028 193.46235 \r\nL 105.35529 113.911131 \r\nL 105.428338 211.542173 \r\nL 105.422251 109.089845 \r\nL 105.467906 133.196275 \r\nL 105.483124 39.582971 \r\nL 105.480081 211.542173 \r\nL 105.577478 119.134191 \r\nL 105.647482 199.087184 \r\nL 105.620089 70.117783 \r\nL 105.68705 174.57898 \r\nL 105.693137 66.100044 \r\nL 105.784447 191.051707 \r\nL 105.799666 146.856585 \r\nL 105.848364 43.198936 \r\nL 105.820971 199.488958 \r\nL 105.851408 150.070776 \r\nL 105.854452 209.13153 \r\nL 105.894019 56.055698 \r\nL 105.957936 160.91867 \r\nL 106.034028 71.724878 \r\nL 105.991417 197.480089 \r\nL 106.070552 114.312905 \r\nL 106.1436 201.497827 \r\nL 106.155775 68.510687 \r\nL 106.180124 133.999823 \r\nL 106.222735 210.738625 \r\nL 106.225779 109.491619 \r\nL 106.259259 124.759024 \r\nL 106.317089 99.447273 \r\nL 106.280565 201.497827 \r\nL 106.362744 127.169667 \r\nL 106.423617 207.524435 \r\nL 106.399268 99.447273 \r\nL 106.47536 168.552373 \r\nL 106.575801 117.125322 \r\nL 106.517971 210.738625 \r\nL 106.584932 142.838847 \r\nL 106.612325 208.327982 \r\nL 106.591019 112.304035 \r\nL 106.697547 163.329313 \r\nL 106.706678 45.207805 \r\nL 106.761464 203.104922 \r\nL 106.807119 146.454812 \r\nL 106.834512 210.336851 \r\nL 106.852774 81.769224 \r\nL 106.913648 125.562572 \r\nL 107.001914 198.68541 \r\nL 106.941041 99.447273 \r\nL 107.020176 126.36612 \r\nL 107.02322 89.001153 \r\nL 107.11453 209.13153 \r\nL 107.126704 168.150599 \r\nL 107.199752 199.488958 \r\nL 107.141923 115.518226 \r\nL 107.230189 184.623326 \r\nL 107.284975 99.849047 \r\nL 107.248451 188.641064 \r\nL 107.339761 131.187406 \r\nL 107.382372 196.274767 \r\nL 107.348892 105.47388 \r\nL 107.449333 171.766563 \r\nL 107.504119 112.304035 \r\nL 107.45542 203.506696 \r\nL 107.555861 171.364789 \r\nL 107.558905 196.676541 \r\nL 107.613691 42.797162 \r\nL 107.665433 183.819778 \r\nL 107.756743 64.091175 \r\nL 107.741525 198.283636 \r\nL 107.778049 150.874324 \r\nL 107.799355 207.122661 \r\nL 107.796311 90.206475 \r\nL 107.881534 135.205144 \r\nL 107.988062 108.688071 \r\nL 107.960669 200.292506 \r\nL 107.991106 124.759024 \r\nL 108.030673 207.122661 \r\nL 108.021542 31.949268 \r\nL 108.100678 144.044169 \r\nL 108.179813 103.063237 \r\nL 108.125027 209.533304 \r\nL 108.207206 114.714678 \r\nL 108.225468 183.016231 \r\nL 108.292429 95.429534 \r\nL 108.316778 154.490288 \r\nL 108.359389 67.305366 \r\nL 108.331996 195.872993 \r\nL 108.42635 140.02643 \r\nL 108.532878 201.096053 \r\nL 108.505485 117.125322 \r\nL 108.535922 150.070776 \r\nL 108.563315 90.206475 \r\nL 108.618101 199.087184 \r\nL 108.645494 123.955477 \r\nL 108.675931 111.098714 \r\nL 108.75811 203.90847 \r\nL 108.855507 101.456142 \r\nL 108.870725 152.883193 \r\nL 108.8829 201.096053 \r\nL 108.885944 102.25969 \r\nL 108.931599 110.69694 \r\nL 108.965079 67.70714 \r\nL 108.998559 209.533304 \r\nL 109.016821 157.302705 \r\nL 109.086826 203.104922 \r\nL 109.083782 85.786962 \r\nL 109.117262 140.829978 \r\nL 109.19031 17.083636 \r\nL 109.181179 201.096053 \r\nL 109.226834 167.347051 \r\nL 109.333363 211.542173 \r\nL 109.239009 110.69694 \r\nL 109.342494 210.738625 \r\nL 109.406411 121.946608 \r\nL 109.455109 139.222882 \r\nL 109.564681 208.729756 \r\nL 109.540332 117.527095 \r\nL 109.567725 166.141729 \r\nL 109.659035 74.537295 \r\nL 109.640773 211.542173 \r\nL 109.680341 152.883193 \r\nL 109.76252 211.140399 \r\nL 109.741214 110.69694 \r\nL 109.789913 152.883193 \r\nL 109.856874 212.747494 \r\nL 109.890354 91.81357 \r\nL 109.981664 210.336851 \r\nL 110.00297 190.649933 \r\nL 110.042537 102.25969 \r\nL 110.112542 169.35592 \r\nL 110.212983 195.872993 \r\nL 110.139935 103.465011 \r\nL 110.216026 145.651264 \r\nL 110.243419 95.831308 \r\nL 110.270812 211.542173 \r\nL 110.325598 112.705809 \r\nL 110.34386 197.881863 \r\nL 110.352991 107.080976 \r\nL 110.43517 127.973215 \r\nL 110.471694 116.723548 \r\nL 110.444301 191.453481 \r\nL 110.474738 148.061907 \r\nL 110.483869 212.345721 \r\nL 110.523437 66.903592 \r\nL 110.58431 125.562572 \r\nL 110.684751 208.327982 \r\nL 110.599528 113.911131 \r\nL 110.699969 168.552373 \r\nL 110.769974 93.822439 \r\nL 110.727362 196.274767 \r\nL 110.812585 133.999823 \r\nL 110.897808 212.345721 \r\nL 110.843022 55.653925 \r\nL 110.922157 129.982084 \r\nL 110.967812 109.893392 \r\nL 110.961725 176.989623 \r\nL 110.998249 119.937738 \r\nL 111.001292 209.13153 \r\nL 111.049991 109.491619 \r\nL 111.107821 112.705809 \r\nL 111.202174 206.319113 \r\nL 111.217393 162.927539 \r\nL 111.235655 100.25082 \r\nL 111.250873 191.855255 \r\nL 111.330008 138.821109 \r\nL 111.339139 143.642395 \r\nL 111.336096 115.518226 \r\nL 111.34827 139.222882 \r\nL 111.357401 98.241951 \r\nL 111.366532 197.881863 \r\nL 111.457842 138.017561 \r\nL 111.466973 212.747494 \r\nL 111.479148 95.027761 \r\nL 111.570458 170.159468 \r\nL 111.655681 98.241951 \r\nL 111.582633 182.212683 \r\nL 111.683074 159.713348 \r\nL 111.743947 107.080976 \r\nL 111.71351 191.051707 \r\nL 111.750034 176.989623 \r\nL 111.774384 195.069446 \r\nL 111.765253 126.36612 \r\nL 111.789602 135.205144 \r\nL 111.850475 102.25969 \r\nL 111.823082 210.336851 \r\nL 111.899174 123.955477 \r\nL 111.978309 195.47122 \r\nL 111.923523 103.465011 \r\nL 112.008746 119.535965 \r\nL 112.030052 207.122661 \r\nL 112.066576 56.457472 \r\nL 112.118318 171.364789 \r\nL 112.191366 76.947938 \r\nL 112.185279 197.881863 \r\nL 112.230934 115.92 \r\nL 112.276589 207.524435 \r\nL 112.337462 101.054368 \r\nL 112.349637 153.284967 \r\nL 112.370942 74.135521 \r\nL 112.367899 203.506696 \r\nL 112.459209 153.284967 \r\nL 112.489645 199.488958 \r\nL 112.556606 78.555033 \r\nL 112.562693 130.383858 \r\nL 112.599217 78.153259 \r\nL 112.571824 191.453481 \r\nL 112.666178 102.25969 \r\nL 112.772706 209.533304 \r\nL 112.769663 17.083636 \r\nL 112.778794 159.713348 \r\nL 112.812274 79.358581 \r\nL 112.803143 211.140399 \r\nL 112.894453 127.169667 \r\nL 112.976632 211.943947 \r\nL 112.912715 82.974545 \r\nL 113.004025 154.088514 \r\nL 113.070986 90.206475 \r\nL 113.067942 212.345721 \r\nL 113.110553 168.552373 \r\nL 113.171427 204.310244 \r\nL 113.159252 93.822439 \r\nL 113.210994 126.36612 \r\nL 113.226213 46.8149 \r\nL 113.256649 203.506696 \r\nL 113.311435 139.222882 \r\nL 113.408833 207.926208 \r\nL 113.390571 44.404257 \r\nL 113.421007 168.552373 \r\nL 113.436226 94.224213 \r\nL 113.497099 192.257029 \r\nL 113.530579 136.812239 \r\nL 113.603627 205.917339 \r\nL 113.588409 32.351042 \r\nL 113.634064 158.106253 \r\nL 113.637108 72.528426 \r\nL 113.734505 190.649933 \r\nL 113.743636 158.508027 \r\nL 113.801466 196.274767 \r\nL 113.758854 49.627317 \r\nL 113.850164 150.874324 \r\nL 113.862339 94.224213 \r\nL 113.898863 210.336851 \r\nL 113.956693 115.116452 \r\nL 113.984086 194.667672 \r\nL 114.002348 86.188736 \r\nL 114.069308 161.320443 \r\nL 114.102789 199.087184 \r\nL 114.139313 70.117783 \r\nL 114.163662 134.401596 \r\nL 114.215404 82.170998 \r\nL 114.251928 203.90847 \r\nL 114.273234 158.106253 \r\nL 114.32802 109.089845 \r\nL 114.358457 195.47122 \r\nL 114.382806 133.196275 \r\nL 114.422374 198.68541 \r\nL 114.449767 113.509357 \r\nL 114.486291 127.973215 \r\nL 114.56847 17.083636 \r\nL 114.538033 202.301375 \r\nL 114.592819 111.098714 \r\nL 114.620212 213.551042 \r\nL 114.611081 59.269889 \r\nL 114.702391 180.605588 \r\nL 114.711522 82.572772 \r\nL 114.708478 203.90847 \r\nL 114.815007 132.794501 \r\nL 114.827181 191.051707 \r\nL 114.903273 56.859246 \r\nL 114.921535 177.793171 \r\nL 114.982408 70.519557 \r\nL 114.930666 213.149268 \r\nL 115.031107 174.980754 \r\nL 115.095024 17.083636 \r\nL 115.076762 208.327982 \r\nL 115.137635 196.274767 \r\nL 115.204596 91.81357 \r\nL 115.14981 203.506696 \r\nL 115.259382 159.311574 \r\nL 115.286775 101.456142 \r\nL 115.36591 207.926208 \r\nL 115.466351 84.581641 \r\nL 115.478526 124.759024 \r\nL 115.578967 201.899601 \r\nL 115.524181 17.887184 \r\nL 115.588098 112.304035 \r\nL 115.652015 205.113792 \r\nL 115.603316 17.083636 \r\nL 115.69767 171.364789 \r\nL 115.782893 92.617118 \r\nL 115.709845 203.104922 \r\nL 115.807242 185.426874 \r\nL 115.91377 88.599379 \r\nL 115.877246 196.274767 \r\nL 115.922901 105.875654 \r\nL 115.968556 199.087184 \r\nL 115.932032 82.572772 \r\nL 116.035517 172.168337 \r\nL 116.038561 201.497827 \r\nL 116.068997 70.92133 \r\nL 116.145089 193.864124 \r\nL 116.21205 78.153259 \r\nL 116.239443 210.336851 \r\nL 116.257705 124.357251 \r\nL 116.300316 189.846386 \r\nL 116.288141 46.8149 \r\nL 116.352058 179.400266 \r\nL 116.431194 39.582971 \r\nL 116.391626 188.641064 \r\nL 116.46163 80.162129 \r\nL 116.507285 212.345721 \r\nL 116.510329 39.181197 \r\nL 116.574246 152.883193 \r\nL 116.592508 205.917339 \r\nL 116.61077 17.083636 \r\nL 116.680774 142.437073 \r\nL 116.686862 36.770554 \r\nL 116.695993 209.935078 \r\nL 116.787303 112.705809 \r\nL 116.887744 212.345721 \r\nL 116.799477 17.083636 \r\nL 116.899918 168.150599 \r\nL 116.902962 206.720887 \r\nL 116.954704 95.429534 \r\nL 117.003403 160.115122 \r\nL 117.006447 31.949268 \r\nL 117.027752 210.738625 \r\nL 117.112975 104.670333 \r\nL 117.225591 204.712018 \r\nL 117.176892 56.457472 \r\nL 117.228635 138.821109 \r\nL 117.30777 87.795831 \r\nL 117.262115 199.488958 \r\nL 117.335163 130.785632 \r\nL 117.414298 190.649933 \r\nL 117.368643 86.59051 \r\nL 117.441691 128.776763 \r\nL 117.517783 35.163459 \r\nL 117.484303 200.292506 \r\nL 117.551263 114.312905 \r\nL 117.5817 212.345721 \r\nL 117.563438 89.001153 \r\nL 117.669966 123.955477 \r\nL 117.724752 17.083636 \r\nL 117.676054 183.418004 \r\nL 117.779538 123.955477 \r\nL 117.785626 176.587849 \r\nL 117.803888 17.083636 \r\nL 117.870848 77.349712 \r\nL 117.873892 27.93153 \r\nL 117.943896 178.998492 \r\nL 117.974333 86.188736 \r\nL 117.977377 193.864124 \r\nL 117.989551 17.083636 \r\nL 118.086949 163.329313 \r\nL 118.120429 21.904922 \r\nL 118.175215 197.078315 \r\nL 118.190433 188.641064 \r\nL 118.233045 205.515565 \r\nL 118.223914 34.359911 \r\nL 118.284787 130.785632 \r\nL 118.318267 78.956807 \r\nL 118.324355 190.649933 \r\nL 118.394359 100.25082 \r\nL 118.497844 200.292506 \r\nL 118.415665 99.447273 \r\nL 118.503931 107.482749 \r\nL 118.506975 108.688071 \r\nL 118.531324 211.943947 \r\nL 118.589154 34.761685 \r\nL 118.616547 100.25082 \r\nL 118.680464 197.078315 \r\nL 118.665245 21.503149 \r\nL 118.726119 141.231752 \r\nL 118.796123 64.091175 \r\nL 118.805254 195.47122 \r\nL 118.835691 132.392727 \r\nL 118.939175 163.731086 \r\nL 118.89352 80.965676 \r\nL 118.945263 149.267228 \r\nL 118.966568 21.503149 \r\nL 119.033529 212.747494 \r\nL 119.051791 169.35592 \r\nL 119.143101 203.90847 \r\nL 119.127883 45.609579 \r\nL 119.155276 163.329313 \r\nL 119.252673 17.083636 \r\nL 119.161363 209.13153 \r\nL 119.270935 82.170998 \r\nL 119.307459 194.265898 \r\nL 119.334852 74.537295 \r\nL 119.383551 133.196275 \r\nL 119.392682 31.949268 \r\nL 119.435293 190.649933 \r\nL 119.487035 123.553703 \r\nL 119.59052 200.292506 \r\nL 119.55704 75.340843 \r\nL 119.596607 134.80337 \r\nL 119.630088 189.444612 \r\nL 119.605738 93.822439 \r\nL 119.703136 122.750155 \r\nL 119.706179 122.348381 \r\nL 119.71531 133.999823 \r\nL 119.748791 201.096053 \r\nL 119.727485 67.70714 \r\nL 119.824882 143.642395 \r\nL 119.919236 106.277428 \r\nL 119.858363 203.104922 \r\nL 119.934454 146.856585 \r\nL 120.034895 204.310244 \r\nL 119.958804 84.179867 \r\nL 120.037939 125.160798 \r\nL 120.089681 86.59051 \r\nL 120.044026 207.524435 \r\nL 120.114031 119.937738 \r\nL 120.153598 202.703149 \r\nL 120.168817 61.278758 \r\nL 120.226646 196.676541 \r\nL 120.275345 72.9302 \r\nL 120.342306 81.36745 \r\nL 120.418397 196.274767 \r\nL 120.448834 46.8149 \r\nL 120.457965 178.194945 \r\nL 120.467096 21.904922 \r\nL 120.552319 211.140399 \r\nL 120.567537 168.954146 \r\nL 120.631454 46.8149 \r\nL 120.658847 173.775432 \r\nL 120.683196 105.072106 \r\nL 120.692327 194.265898 \r\nL 120.737982 17.083636 \r\nL 120.792768 151.276098 \r\nL 120.893209 76.546164 \r\nL 120.862773 205.515565 \r\nL 120.90234 154.088514 \r\nL 120.941908 189.042838 \r\nL 120.984519 49.225543 \r\nL 120.999738 105.47388 \r\nL 121.002781 60.475211 \r\nL 121.097135 191.051707 \r\nL 121.103222 127.973215 \r\nL 121.164096 208.729756 \r\nL 121.133659 91.411796 \r\nL 121.212794 144.847716 \r\nL 121.252362 66.501818 \r\nL 121.270624 196.676541 \r\nL 121.32541 104.268559 \r\nL 121.401502 193.060576 \r\nL 121.407589 61.680532 \r\nL 121.422807 111.500488 \r\nL 121.495855 64.894723 \r\nL 121.462375 187.435743 \r\nL 121.526292 104.670333 \r\nL 121.611515 180.203814 \r\nL 121.614558 68.108914 \r\nL 121.635864 80.563902 \r\nL 121.745436 203.90847 \r\nL 121.644995 74.537295 \r\nL 121.751523 181.810909 \r\nL 121.763698 44.404257 \r\nL 121.842833 190.24816 \r\nL 121.861095 138.419335 \r\nL 121.903707 206.319113 \r\nL 121.918925 34.359911 \r\nL 121.955449 107.482749 \r\nL 121.958493 37.975876 \r\nL 121.991973 208.729756 \r\nL 122.061977 119.535965 \r\nL 122.098501 185.0251 \r\nL 122.138069 28.735078 \r\nL 122.171549 153.284967 \r\nL 122.275034 76.14439 \r\nL 122.177637 195.069446 \r\nL 122.281121 150.070776 \r\nL 122.372431 95.831308 \r\nL 122.293296 201.497827 \r\nL 122.393737 98.241951 \r\nL 122.463741 206.720887 \r\nL 122.427217 86.992284 \r\nL 122.503309 94.224213 \r\nL 122.515484 198.283636 \r\nL 122.57027 44.002483 \r\nL 122.615925 167.748825 \r\nL 122.701147 69.314235 \r\nL 122.722453 194.667672 \r\nL 122.731584 77.751486 \r\nL 122.768108 199.890732 \r\nL 122.780283 54.448603 \r\nL 122.847243 161.722217 \r\nL 122.880724 50.430865 \r\nL 122.853331 187.837517 \r\nL 122.956815 72.528426 \r\nL 122.962903 205.917339 \r\nL 123.02682 64.492949 \r\nL 123.069431 175.784302 \r\nL 123.121173 73.733747 \r\nL 123.154654 209.935078 \r\nL 123.179003 150.47255 \r\nL 123.18509 200.694279 \r\nL 123.200309 60.073437 \r\nL 123.282488 151.677871 \r\nL 123.285531 57.26102 \r\nL 123.361623 207.524435 \r\nL 123.395103 101.054368 \r\nL 123.489457 197.480089 \r\nL 123.422496 71.323104 \r\nL 123.504675 163.329313 \r\nL 123.547287 90.206475 \r\nL 123.586854 193.060576 \r\nL 123.614247 133.999823 \r\nL 123.647728 75.742616 \r\nL 123.723819 203.104922 \r\nL 123.763387 81.36745 \r\nL 123.836435 114.714678 \r\nL 123.897308 197.480089 \r\nL 123.942963 17.083636 \r\nL 124.028186 198.68541 \r\nL 124.052535 136.410466 \r\nL 124.152976 65.296497 \r\nL 124.107321 200.292506 \r\nL 124.165151 95.429534 \r\nL 124.171238 110.69694 \r\nL 124.177326 78.956807 \r\nL 124.232112 211.140399 \r\nL 124.286898 166.543503 \r\nL 124.393426 94.625987 \r\nL 124.350815 183.016231 \r\nL 124.39647 180.605588 \r\nL 124.475605 77.349712 \r\nL 124.451256 194.265898 \r\nL 124.515173 99.849047 \r\nL 124.609526 197.881863 \r\nL 124.530391 54.850377 \r\nL 124.630832 176.186075 \r\nL 124.661269 65.698271 \r\nL 124.728229 198.283636 \r\nL 124.743448 95.831308 \r\nL 124.828671 205.515565 \r\nL 124.801278 62.885854 \r\nL 124.856064 127.169667 \r\nL 124.8865 70.117783 \r\nL 124.929112 198.68541 \r\nL 124.962592 141.231752 \r\nL 125.041727 203.506696 \r\nL 124.983898 74.939069 \r\nL 125.06912 117.125322 \r\nL 125.133037 66.501818 \r\nL 125.12695 197.480089 \r\nL 125.181736 97.438404 \r\nL 125.206085 201.899601 \r\nL 125.230435 78.153259 \r\nL 125.294352 142.437073 \r\nL 125.300439 201.497827 \r\nL 125.306526 82.170998 \r\nL 125.406967 181.409135 \r\nL 125.449579 20.297827 \r\nL 125.510452 204.712018 \r\nL 125.519583 121.946608 \r\nL 125.595675 199.087184 \r\nL 125.601762 81.769224 \r\nL 125.629155 129.982084 \r\nL 125.64133 17.083636 \r\nL 125.656548 212.345721 \r\nL 125.738727 132.392727 \r\nL 125.811775 195.872993 \r\nL 125.805688 47.216674 \r\nL 125.817862 130.383858 \r\nL 125.820906 33.958137 \r\nL 125.924391 194.667672 \r\nL 125.991351 17.083636 \r\nL 125.970046 202.301375 \r\nL 126.046137 122.750155 \r\nL 126.137447 186.230421 \r\nL 126.122229 70.519557 \r\nL 126.155709 132.794501 \r\nL 126.16484 85.786962 \r\nL 126.177015 195.069446 \r\nL 126.259194 131.187406 \r\nL 126.271369 203.104922 \r\nL 126.353548 85.786962 \r\nL 126.37181 178.998492 \r\nL 126.453989 86.992284 \r\nL 126.472251 209.533304 \r\nL 126.55443 81.769224 \r\nL 126.584866 133.196275 \r\nL 126.633565 199.087184 \r\nL 126.603128 63.689401 \r\nL 126.694438 104.268559 \r\nL 126.706613 209.13153 \r\nL 126.7127 70.117783 \r\nL 126.807054 158.9098 \r\nL 126.886189 78.153259 \r\nL 126.840534 201.497827 \r\nL 126.916626 132.392727 \r\nL 127.001849 201.497827 \r\nL 126.931844 82.974545 \r\nL 127.023154 138.017561 \r\nL 127.074897 102.661463 \r\nL 127.111421 205.917339 \r\nL 127.13577 107.080976 \r\nL 127.150988 168.954146 \r\nL 127.199687 74.135521 \r\nL 127.248386 141.231752 \r\nL 127.26056 193.864124 \r\nL 127.312303 88.599379 \r\nL 127.354914 184.623326 \r\nL 127.370132 44.806031 \r\nL 127.418831 195.872993 \r\nL 127.464486 155.69561 \r\nL 127.50101 210.336851 \r\nL 127.546665 41.59184 \r\nL 127.567971 136.410466 \r\nL 127.589276 62.082306 \r\nL 127.59232 204.310244 \r\nL 127.677543 115.518226 \r\nL 127.695805 77.349712 \r\nL 127.74146 185.0251 \r\nL 127.759722 17.083636 \r\nL 127.851032 68.510687 \r\nL 127.878425 199.087184 \r\nL 127.887556 17.083636 \r\nL 127.963647 145.24949 \r\nL 128.061045 41.59184 \r\nL 128.064088 212.747494 \r\nL 128.073219 42.395388 \r\nL 128.109743 184.623326 \r\nL 128.1067 17.083636 \r\nL 128.185835 143.240621 \r\nL 128.201053 89.001153 \r\nL 128.252796 195.47122 \r\nL 128.295407 111.098714 \r\nL 128.3228 189.042838 \r\nL 128.383673 41.190067 \r\nL 128.404979 152.481419 \r\nL 128.462809 32.351042 \r\nL 128.423241 194.265898 \r\nL 128.514551 142.035299 \r\nL 128.56325 208.729756 \r\nL 128.566293 51.234412 \r\nL 128.624123 150.47255 \r\nL 128.730651 46.011353 \r\nL 128.715433 208.327982 \r\nL 128.736739 103.465011 \r\nL 128.751957 172.971885 \r\nL 128.74587 80.162129 \r\nL 128.803699 140.428204 \r\nL 128.858485 33.958137 \r\nL 128.864573 204.712018 \r\nL 128.913271 151.276098 \r\nL 128.919359 192.658803 \r\nL 128.998494 63.287627 \r\nL 129.016756 110.295166 \r\nL 129.077629 60.876984 \r\nL 129.025887 186.230421 \r\nL 129.114153 117.928869 \r\nL 129.117197 166.945277 \r\nL 129.175027 50.832639 \r\nL 129.223725 161.320443 \r\nL 129.321123 63.287627 \r\nL 129.308948 199.890732 \r\nL 129.333297 84.983415 \r\nL 129.357647 198.283636 \r\nL 129.409389 53.243282 \r\nL 129.442869 145.24949 \r\nL 129.518961 20.297827 \r\nL 129.491568 197.078315 \r\nL 129.549398 161.722217 \r\nL 129.640708 202.301375 \r\nL 129.610271 33.556364 \r\nL 129.655926 179.80204 \r\nL 129.716799 19.092506 \r\nL 129.668101 187.033969 \r\nL 129.765498 82.974545 \r\nL 129.786804 205.917339 \r\nL 129.811153 61.278758 \r\nL 129.878114 181.409135 \r\nL 129.890288 42.797162 \r\nL 129.957249 202.703149 \r\nL 129.990729 58.064568 \r\nL 130.097258 194.667672 \r\nL 130.02421 18.690732 \r\nL 130.100301 80.162129 \r\nL 130.109432 212.345721 \r\nL 130.152044 17.083636 \r\nL 130.212917 136.812239 \r\nL 130.249441 31.145721 \r\nL 130.258572 210.738625 \r\nL 130.316402 155.69561 \r\nL 130.419886 212.747494 \r\nL 130.395537 67.305366 \r\nL 130.429017 174.980754 \r\nL 130.465541 62.885854 \r\nL 130.520327 207.122661 \r\nL 130.541633 144.847716 \r\nL 130.63903 197.078315 \r\nL 130.611637 53.243282 \r\nL 130.648161 132.392727 \r\nL 130.715122 78.153259 \r\nL 130.727297 199.488958 \r\nL 130.757733 112.705809 \r\nL 130.818607 52.03796 \r\nL 130.876436 197.480089 \r\nL 130.97079 55.252151 \r\nL 130.989052 158.106253 \r\nL 131.034707 17.083636 \r\nL 131.086449 188.23929 \r\nL 131.098624 167.748825 \r\nL 131.122973 60.475211 \r\nL 131.126017 205.515565 \r\nL 131.214283 135.205144 \r\nL 131.317768 203.90847 \r\nL 131.253851 54.046829 \r\nL 131.323855 123.151929 \r\nL 131.378641 57.662794 \r\nL 131.409078 177.391397 \r\nL 131.430384 158.508027 \r\nL 131.512563 93.822439 \r\nL 131.451689 196.676541 \r\nL 131.536912 97.840177 \r\nL 131.558218 195.47122 \r\nL 131.582567 62.48408 \r\nL 131.649528 157.704479 \r\nL 131.722576 17.083636 \r\nL 131.658659 197.881863 \r\nL 131.762143 79.358581 \r\nL 131.783449 198.68541 \r\nL 131.768231 17.083636 \r\nL 131.871715 150.874324 \r\nL 131.874759 31.145721 \r\nL 131.969113 200.694279 \r\nL 131.981287 168.552373 \r\nL 132.029986 17.083636 \r\nL 132.090859 193.46235 \r\nL 132.093903 92.617118 \r\nL 132.15782 54.850377 \r\nL 132.203475 199.488958 \r\nL 132.28261 66.100044 \r\nL 132.279567 207.926208 \r\nL 132.313047 154.088514 \r\nL 132.36479 206.720887 \r\nL 132.370877 113.911131 \r\nL 132.389139 175.382528 \r\nL 132.43175 21.904922 \r\nL 132.428707 207.524435 \r\nL 132.498711 84.179867 \r\nL 132.568715 196.274767 \r\nL 132.516973 70.519557 \r\nL 132.61437 176.186075 \r\nL 132.626545 80.162129 \r\nL 132.653938 203.506696 \r\nL 132.733073 105.875654 \r\nL 132.775685 207.926208 \r\nL 132.800034 66.903592 \r\nL 132.842645 109.089845 \r\nL 132.882213 194.265898 \r\nL 132.906562 74.939069 \r\nL 132.943086 139.222882 \r\nL 132.955261 48.020222 \r\nL 133.013091 185.426874 \r\nL 133.052658 84.581641 \r\nL 133.156143 212.747494 \r\nL 133.089182 34.359911 \r\nL 133.165274 159.311574 \r\nL 133.174405 85.786962 \r\nL 133.250497 191.855255 \r\nL 133.268759 170.159468 \r\nL 133.271802 211.943947 \r\nL 133.350938 54.046829 \r\nL 133.375287 117.125322 \r\nL 133.472684 45.609579 \r\nL 133.387462 212.345721 \r\nL 133.484859 105.875654 \r\nL 133.490946 188.23929 \r\nL 133.548776 17.083636 \r\nL 133.594431 131.58918 \r\nL 133.679654 19.092506 \r\nL 133.664435 192.658803 \r\nL 133.700959 170.963016 \r\nL 133.704003 201.497827 \r\nL 133.761833 56.859246 \r\nL 133.810531 173.775432 \r\nL 133.868361 52.439734 \r\nL 133.898798 185.0251 \r\nL 133.920103 89.402927 \r\nL 133.971846 204.712018 \r\nL 133.993151 76.546164 \r\nL 134.032719 195.872993 \r\nL 134.111854 32.351042 \r\nL 134.148378 114.312905 \r\nL 134.157509 60.475211 \r\nL 134.203164 184.221552 \r\nL 134.242732 97.840177 \r\nL 134.321867 203.104922 \r\nL 134.267081 54.046829 \r\nL 134.352304 198.283636 \r\nL 134.382741 17.887184 \r\nL 134.46492 135.205144 \r\nL 134.53188 31.145721 \r\nL 134.486225 194.667672 \r\nL 134.574492 113.911131 \r\nL 134.592754 199.488958 \r\nL 134.662758 33.15459 \r\nL 134.68102 115.92 \r\nL 134.684064 25.922661 \r\nL 134.735806 184.623326 \r\nL 134.787548 82.974545 \r\nL 134.790592 204.310244 \r\nL 134.842334 65.698271 \r\nL 134.89712 125.964346 \r\nL 134.95495 43.60071 \r\nL 134.991474 203.104922 \r\nL 135.009736 79.760355 \r\nL 135.098002 203.506696 \r\nL 135.085828 50.029091 \r\nL 135.119308 113.107583 \r\nL 135.204531 46.011353 \r\nL 135.201487 158.9098 \r\nL 135.222793 119.937738 \r\nL 135.280622 203.104922 \r\nL 135.32019 52.03796 \r\nL 135.335408 162.123991 \r\nL 135.371932 201.899601 \r\nL 135.359758 49.627317 \r\nL 135.420631 152.481419 \r\nL 135.448024 17.887184 \r\nL 135.460199 196.274767 \r\nL 135.533247 37.172328 \r\nL 135.551509 211.542173 \r\nL 135.584989 26.726208 \r\nL 135.645862 183.016231 \r\nL 135.654993 56.457472 \r\nL 135.755434 201.899601 \r\nL 135.804133 39.984745 \r\nL 135.861963 212.345721 \r\nL 135.865006 188.23929 \r\nL 135.86805 209.533304 \r\nL 135.898487 61.680532 \r\nL 135.965447 116.723548 \r\nL 136.035452 199.087184 \r\nL 135.998928 20.297827 \r\nL 136.05067 85.385188 \r\nL 136.132849 17.083636 \r\nL 136.08415 191.453481 \r\nL 136.157198 71.323104 \r\nL 136.227203 207.926208 \r\nL 136.184591 38.37765 \r\nL 136.26677 125.562572 \r\nL 136.272858 195.47122 \r\nL 136.379386 33.556364 \r\nL 136.409823 210.336851 \r\nL 136.394604 17.083636 \r\nL 136.492002 89.402927 \r\nL 136.543744 193.864124 \r\nL 136.574181 32.351042 \r\nL 136.601574 148.061907 \r\nL 136.616792 17.083636 \r\nL 136.653316 211.140399 \r\nL 136.711146 138.017561 \r\nL 136.772019 188.641064 \r\nL 136.74767 64.492949 \r\nL 136.817674 136.008692 \r\nL 136.90594 69.716009 \r\nL 136.881591 182.212683 \r\nL 136.924202 111.500488 \r\nL 136.978988 195.47122 \r\nL 137.009425 56.055698 \r\nL 137.033774 76.546164 \r\nL 137.097691 51.234412 \r\nL 137.106822 195.47122 \r\nL 137.152477 17.083636 \r\nL 137.219438 93.822439 \r\nL 137.2377 206.319113 \r\nL 137.286399 22.306696 \r\nL 137.325966 68.912461 \r\nL 137.395971 17.887184 \r\nL 137.347272 191.453481 \r\nL 137.435538 42.797162 \r\nL 137.459888 193.060576 \r\nL 137.548154 87.795831 \r\nL 137.599896 66.903592 \r\nL 137.581634 211.542173 \r\nL 137.621202 141.633525 \r\nL 137.721643 209.935078 \r\nL 137.691206 17.083636 \r\nL 137.72773 114.312905 \r\nL 137.809909 193.46235 \r\nL 137.840346 66.501818 \r\nL 137.898176 205.515565 \r\nL 137.952962 166.141729 \r\nL 138.004704 29.940399 \r\nL 137.974267 202.301375 \r\nL 138.065577 105.072106 \r\nL 138.141669 199.488958 \r\nL 138.102101 73.733747 \r\nL 138.147756 113.911131 \r\nL 138.196455 17.083636 \r\nL 138.214717 207.926208 \r\nL 138.257328 56.055698 \r\nL 138.327333 200.694279 \r\nL 138.269503 17.083636 \r\nL 138.3669 191.855255 \r\nL 138.369944 71.724878 \r\nL 138.439948 197.480089 \r\nL 138.479516 107.884523 \r\nL 138.48256 190.649933 \r\nL 138.500822 45.609579 \r\nL 138.592132 148.865455 \r\nL 138.598219 22.306696 \r\nL 138.601263 210.738625 \r\nL 138.704747 119.535965 \r\nL 138.723009 210.336851 \r\nL 138.786926 91.81357 \r\nL 138.814319 165.739956 \r\nL 138.875193 80.162129 \r\nL 138.844756 194.265898 \r\nL 138.923891 154.892062 \r\nL 138.987808 213.149268 \r\nL 138.993896 75.742616 \r\nL 139.036507 191.453481 \r\nL 139.060856 71.323104 \r\nL 139.146079 183.418004 \r\nL 139.173472 67.305366 \r\nL 139.152166 196.274767 \r\nL 139.276957 143.642395 \r\nL 139.359136 195.069446 \r\nL 139.286088 25.520887 \r\nL 139.383485 125.562572 \r\nL 139.416965 66.100044 \r\nL 139.39566 206.720887 \r\nL 139.477839 72.528426 \r\nL 139.569149 17.083636 \r\nL 139.590454 204.310244 \r\nL 139.593498 206.319113 \r\nL 139.596542 164.13286 \r\nL 139.64524 17.083636 \r\nL 139.706114 189.042838 \r\nL 139.709157 111.500488 \r\nL 139.773074 17.083636 \r\nL 139.721332 195.872993 \r\nL 139.800467 132.392727 \r\nL 139.897865 197.480089 \r\nL 139.82786 89.804701 \r\nL 139.906996 171.766563 \r\nL 139.910039 58.868115 \r\nL 139.937432 197.881863 \r\nL 140.019612 79.760355 \r\nL 140.113965 195.872993 \r\nL 140.110922 17.083636 \r\nL 140.138315 172.168337 \r\nL 140.141358 74.135521 \r\nL 140.241799 213.952816 \r\nL 140.247887 101.456142 \r\nL 140.263105 208.729756 \r\nL 140.323978 19.494279 \r\nL 140.357459 101.857916 \r\nL 140.360502 103.465011 \r\nL 140.363546 77.751486 \r\nL 140.467031 212.747494 \r\nL 140.372677 46.413126 \r\nL 140.473118 127.571441 \r\nL 140.537035 65.296497 \r\nL 140.488336 195.872993 \r\nL 140.576603 182.212683 \r\nL 140.649651 195.069446 \r\nL 140.613127 74.135521 \r\nL 140.652694 174.57898 \r\nL 140.704437 51.636186 \r\nL 140.674 201.096053 \r\nL 140.76531 133.598049 \r\nL 140.832271 195.872993 \r\nL 140.847489 76.14439 \r\nL 140.874882 188.23929 \r\nL 140.887057 55.252151 \r\nL 140.963148 203.90847 \r\nL 140.987498 135.205144 \r\nL 141.087939 206.720887 \r\nL 141.002716 22.70847 \r\nL 141.09707 189.042838 \r\nL 141.197511 62.885854 \r\nL 141.194467 194.265898 \r\nL 141.206642 74.537295 \r\nL 141.218816 183.819778 \r\nL 141.319257 136.812239 \r\nL 141.352738 17.083636 \r\nL 141.419698 199.087184 \r\nL 141.498834 17.083636 \r\nL 141.489703 211.140399 \r\nL 141.532314 80.965676 \r\nL 141.608406 199.890732 \r\nL 141.611449 17.887184 \r\nL 141.641886 78.956807 \r\nL 141.675366 210.336851 \r\nL 141.672323 17.083636 \r\nL 141.751458 115.92 \r\nL 141.787982 17.083636 \r\nL 141.839724 205.917339 \r\nL 141.864074 99.849047 \r\nL 141.964515 189.846386 \r\nL 141.897554 48.020222 \r\nL 141.973646 169.757694 \r\nL 141.98582 37.574102 \r\nL 142.064956 184.221552 \r\nL 142.089305 38.779424 \r\nL 142.159309 194.265898 \r\nL 142.119742 31.949268 \r\nL 142.201921 134.80337 \r\nL 142.241488 46.413126 \r\nL 142.232357 203.506696 \r\nL 142.265838 93.420665 \r\nL 142.320624 199.087184 \r\nL 142.332798 48.823769 \r\nL 142.37541 111.098714 \r\nL 142.478894 199.890732 \r\nL 142.396715 48.020222 \r\nL 142.484982 120.741286 \r\nL 142.488025 21.503149 \r\nL 142.503244 201.497827 \r\nL 142.59151 74.939069 \r\nL 142.597597 203.506696 \r\nL 142.701082 53.645055 \r\nL 142.704126 146.454812 \r\nL 142.743693 44.002483 \r\nL 142.801523 186.230421 \r\nL 142.813698 87.394058 \r\nL 142.868484 199.890732 \r\nL 142.850222 52.841508 \r\nL 142.926313 193.46235 \r\nL 142.944575 65.698271 \r\nL 142.965881 193.864124 \r\nL 143.035885 142.437073 \r\nL 143.066322 194.265898 \r\nL 143.072409 66.501818 \r\nL 143.142414 93.822439 \r\nL 143.215462 202.301375 \r\nL 143.233724 80.965676 \r\nL 143.255029 187.435743 \r\nL 143.35547 208.729756 \r\nL 143.370689 33.15459 \r\nL 143.373732 205.515565 \r\nL 143.431562 31.145721 \r\nL 143.483304 125.964346 \r\nL 143.586789 60.876984 \r\nL 143.577658 195.069446 \r\nL 143.59592 73.733747 \r\nL 143.662881 195.47122 \r\nL 143.605051 23.913792 \r\nL 143.708536 147.660133 \r\nL 143.77854 32.752816 \r\nL 143.732885 207.926208 \r\nL 143.818108 68.108914 \r\nL 143.878981 204.310244 \r\nL 143.875937 39.181197 \r\nL 143.930723 164.13286 \r\nL 143.985509 67.70714 \r\nL 143.967247 208.327982 \r\nL 144.043339 105.875654 \r\nL 144.107256 209.13153 \r\nL 144.076819 17.083636 \r\nL 144.152911 91.81357 \r\nL 144.253352 194.265898 \r\nL 144.241177 17.083636 \r\nL 144.256396 85.786962 \r\nL 144.259439 35.565233 \r\nL 144.280745 196.274767 \r\nL 144.35988 162.123991 \r\nL 144.365968 207.122661 \r\nL 144.381186 17.083636 \r\nL 144.463365 105.875654 \r\nL 144.515107 28.735078 \r\nL 144.512064 182.212683 \r\nL 144.572937 118.732417 \r\nL 144.615548 187.837517 \r\nL 144.621636 17.083636 \r\nL 144.661203 99.045499 \r\nL 144.664247 30.743947 \r\nL 144.706858 209.935078 \r\nL 144.767732 185.828647 \r\nL 144.852954 25.520887 \r\nL 144.792081 211.140399 \r\nL 144.889478 27.127982 \r\nL 144.971657 191.453481 \r\nL 144.956439 17.083636 \r\nL 145.005138 191.051707 \r\nL 145.0234 46.413126 \r\nL 145.096448 194.265898 \r\nL 145.11471 140.02643 \r\nL 145.136015 58.466341 \r\nL 145.145146 171.766563 \r\nL 145.14819 29.136851 \r\nL 145.193845 208.729756 \r\nL 145.254718 129.982084 \r\nL 145.279068 17.083636 \r\nL 145.367334 207.926208 \r\nL 145.42212 37.172328 \r\nL 145.47995 88.197605 \r\nL 145.580391 182.212683 \r\nL 145.525605 17.083636 \r\nL 145.589522 140.02643 \r\nL 145.680832 61.680532 \r\nL 145.668657 191.051707 \r\nL 145.699094 138.017561 \r\nL 145.702137 138.017561 \r\nL 145.741705 52.03796 \r\nL 145.784316 200.292506 \r\nL 145.808666 65.698271 \r\nL 145.896932 195.47122 \r\nL 145.823884 37.574102 \r\nL 145.921281 181.007361 \r\nL 146.012591 72.528426 \r\nL 145.985198 191.453481 \r\nL 146.030853 103.063237 \r\nL 146.088683 209.13153 \r\nL 146.116076 49.225543 \r\nL 146.140425 113.107583 \r\nL 146.164775 198.283636 \r\nL 146.201299 38.779424 \r\nL 146.24391 139.222882 \r\nL 146.268259 17.083636 \r\nL 146.332176 202.703149 \r\nL 146.350438 97.03663 \r\nL 146.408268 203.104922 \r\nL 146.42653 19.494279 \r\nL 146.46001 80.563902 \r\nL 146.466098 189.846386 \r\nL 146.511753 51.234412 \r\nL 146.57567 104.268559 \r\nL 146.606106 23.913792 \r\nL 146.676111 183.819778 \r\nL 146.685242 99.447273 \r\nL 146.755246 195.872993 \r\nL 146.749159 57.662794 \r\nL 146.797857 171.364789 \r\nL 146.840469 22.306696 \r\nL 146.910473 125.160798 \r\nL 146.977434 49.627317 \r\nL 146.91656 200.292506 \r\nL 147.017001 83.376319 \r\nL 147.111355 203.104922 \r\nL 147.035263 17.887184 \r\nL 147.129617 192.257029 \r\nL 147.135704 17.083636 \r\nL 147.239189 52.03796 \r\nL 147.309193 193.060576 \r\nL 147.254407 19.494279 \r\nL 147.348761 97.03663 \r\nL 147.391372 212.747494 \r\nL 147.385285 17.083636 \r\nL 147.461377 125.964346 \r\nL 147.540512 37.172328 \r\nL 147.543556 198.283636 \r\nL 147.570949 97.438404 \r\nL 147.659215 203.506696 \r\nL 147.674434 27.93153 \r\nL 147.680521 199.890732 \r\nL 147.683565 52.841508 \r\nL 147.695739 209.533304 \r\nL 147.790093 151.677871 \r\nL 147.829661 209.935078 \r\nL 147.811399 105.47388 \r\nL 147.850966 138.821109 \r\nL 147.85401 39.582971 \r\nL 147.896621 207.524435 \r\nL 147.963582 85.786962 \r\nL 148.00315 201.497827 \r\nL 148.054892 52.03796 \r\nL 148.076198 153.284967 \r\nL 148.137071 199.087184 \r\nL 148.09446 65.698271 \r\nL 148.152289 125.964346 \r\nL 148.197944 44.806031 \r\nL 148.25273 194.265898 \r\nL 148.261861 70.117783 \r\nL 148.267949 185.828647 \r\nL 148.337953 44.806031 \r\nL 148.374477 148.061907 \r\nL 148.465787 44.404257 \r\nL 148.456656 201.899601 \r\nL 148.484049 76.14439 \r\nL 148.514486 199.087184 \r\nL 148.560141 17.083636 \r\nL 148.590577 73.331973 \r\nL 148.657538 18.288958 \r\nL 148.64232 205.515565 \r\nL 148.700149 66.903592 \r\nL 148.806678 198.68541 \r\nL 148.770154 21.101375 \r\nL 148.815809 180.605588 \r\nL 148.843202 203.90847 \r\nL 148.852333 17.083636 \r\nL 148.901031 105.875654 \r\nL 148.989298 17.083636 \r\nL 148.964948 200.292506 \r\nL 149.00756 42.797162 \r\nL 149.111044 194.265898 \r\nL 149.019734 41.59184 \r\nL 149.117132 146.454812 \r\nL 149.159743 32.351042 \r\nL 149.150612 213.551042 \r\nL 149.226704 101.857916 \r\nL 149.229747 179.80204 \r\nL 149.290621 64.894723 \r\nL 149.336276 169.35592 \r\nL 149.3728 17.083636 \r\nL 149.397149 188.641064 \r\nL 149.445848 114.312905 \r\nL 149.448891 203.104922 \r\nL 149.482372 52.03796 \r\nL 149.55542 138.419335 \r\nL 149.573682 48.421996 \r\nL 149.561507 203.90847 \r\nL 149.664992 146.856585 \r\nL 149.750214 201.096053 \r\nL 149.73804 53.645055 \r\nL 149.768476 105.072106 \r\nL 149.844568 198.283636 \r\nL 149.808044 58.868115 \r\nL 149.856743 122.750155 \r\nL 149.957184 59.269889 \r\nL 149.911529 195.872993 \r\nL 149.966315 129.178537 \r\nL 149.969358 130.383858 \r\nL 150.01197 27.93153 \r\nL 150.027188 193.864124 \r\nL 150.081974 56.457472 \r\nL 150.161109 195.069446 \r\nL 150.17024 52.439734 \r\nL 150.19459 179.400266 \r\nL 150.246332 20.699601 \r\nL 150.206764 195.47122 \r\nL 150.307205 131.187406 \r\nL 150.392428 205.113792 \r\nL 150.374166 39.582971 \r\nL 150.395472 178.998492 \r\nL 150.398515 61.278758 \r\nL 150.453301 207.122661 \r\nL 150.505044 156.499157 \r\nL 150.590266 196.676541 \r\nL 150.568961 60.876984 \r\nL 150.608528 123.553703 \r\nL 150.705926 47.216674 \r\nL 150.68462 195.47122 \r\nL 150.708969 80.563902 \r\nL 150.794192 211.542173 \r\nL 150.800279 25.520887 \r\nL 150.818541 150.47255 \r\nL 150.90072 82.974545 \r\nL 150.891589 204.712018 \r\nL 150.934201 109.893392 \r\nL 151.001161 186.632195 \r\nL 151.043773 60.475211 \r\nL 151.135083 207.122661 \r\nL 151.153345 119.134191 \r\nL 151.23248 17.083636 \r\nL 151.159432 203.506696 \r\nL 151.259873 129.178537 \r\nL 151.345096 62.082306 \r\nL 151.369445 191.855255 \r\nL 151.430318 67.70714 \r\nL 151.405969 203.104922 \r\nL 151.482061 122.750155 \r\nL 151.488148 17.083636 \r\nL 151.53989 200.694279 \r\nL 151.585545 125.562572 \r\nL 151.606851 181.810909 \r\nL 151.649462 48.421996 \r\nL 151.692074 138.419335 \r\nL 151.704248 50.430865 \r\nL 151.755991 195.47122 \r\nL 151.801646 129.58031 \r\nL 151.807733 144.445942 \r\nL 151.810777 106.277428 \r\nL 151.819908 122.750155 \r\nL 151.92948 26.726208 \r\nL 151.83817 194.265898 \r\nL 151.932523 68.108914 \r\nL 151.966004 182.212683 \r\nL 151.993397 53.645055 \r\nL 152.042095 83.778093 \r\nL 152.127318 46.011353 \r\nL 152.072532 208.327982 \r\nL 152.148624 66.501818 \r\nL 152.20341 187.837517 \r\nL 152.154711 28.333304 \r\nL 152.261239 131.187406 \r\nL 152.346462 196.274767 \r\nL 152.309938 46.413126 \r\nL 152.367768 115.92 \r\nL 152.410379 68.510687 \r\nL 152.425597 194.265898 \r\nL 152.474296 103.866785 \r\nL 152.47734 213.551042 \r\nL 152.501689 46.011353 \r\nL 152.583868 96.233082 \r\nL 152.687353 189.846386 \r\nL 152.623436 42.395388 \r\nL 152.696484 168.150599 \r\nL 152.799968 43.60071 \r\nL 152.775619 202.301375 \r\nL 152.806056 162.927539 \r\nL 152.809099 164.13286 \r\nL 152.921715 17.083636 \r\nL 152.90954 205.515565 \r\nL 152.924759 21.503149 \r\nL 153.031287 205.515565 \r\nL 153.037374 178.194945 \r\nL 153.040418 17.083636 \r\nL 153.110422 212.747494 \r\nL 153.146946 60.475211 \r\nL 153.180427 182.614457 \r\nL 153.159121 27.529756 \r\nL 153.259562 125.964346 \r\nL 153.277824 189.846386 \r\nL 153.311304 62.082306 \r\nL 153.347828 105.875654 \r\nL 153.353916 37.172328 \r\nL 153.369134 183.016231 \r\nL 153.454357 150.874324 \r\nL 153.469575 17.083636 \r\nL 153.512186 193.864124 \r\nL 153.57306 78.555033 \r\nL 153.624802 183.016231 \r\nL 153.667413 17.083636 \r\nL 153.670457 144.847716 \r\nL 153.69785 17.083636 \r\nL 153.688719 200.694279 \r\nL 153.780029 93.822439 \r\nL 153.862208 205.113792 \r\nL 153.84699 17.083636 \r\nL 153.889601 106.277428 \r\nL 153.965693 23.512018 \r\nL 153.923081 208.327982 \r\nL 153.996129 126.767894 \r\nL 154.075265 189.042838 \r\nL 154.02961 57.662794 \r\nL 154.099614 153.686741 \r\nL 154.136138 54.046829 \r\nL 154.169618 198.68541 \r\nL 154.209186 113.509357 \r\nL 154.273103 197.881863 \r\nL 154.233535 39.582971 \r\nL 154.318758 97.840177 \r\nL 154.397893 27.529756 \r\nL 154.364413 190.649933 \r\nL 154.419199 49.627317 \r\nL 154.434417 201.497827 \r\nL 154.51964 17.083636 \r\nL 154.531815 179.80204 \r\nL 154.534858 189.444612 \r\nL 154.559208 42.395388 \r\nL 154.604863 170.159468 \r\nL 154.699216 23.512018 \r\nL 154.613994 208.729756 \r\nL 154.714435 98.643725 \r\nL 154.775308 207.122661 \r\nL 154.76009 61.278758 \r\nL 154.824007 84.179867 \r\nL 154.890967 17.083636 \r\nL 154.924448 205.515565 \r\nL 154.927491 146.454812 \r\nL 154.930535 196.676541 \r\nL 154.951841 17.083636 \r\nL 155.037063 140.829978 \r\nL 155.110111 17.083636 \r\nL 155.046194 199.488958 \r\nL 155.131417 40.788293 \r\nL 155.170985 203.104922 \r\nL 155.146636 17.083636 \r\nL 155.244033 202.301375 \r\nL 155.265339 17.083636 \r\nL 155.253164 206.720887 \r\nL 155.353605 185.0251 \r\nL 155.444915 19.494279 \r\nL 155.438828 204.712018 \r\nL 155.466221 144.445942 \r\nL 155.49057 196.274767 \r\nL 155.505788 17.083636 \r\nL 155.572749 128.776763 \r\nL 155.606229 18.690732 \r\nL 155.670146 193.864124 \r\nL 155.685365 54.046829 \r\nL 155.758413 197.078315 \r\nL 155.691452 17.083636 \r\nL 155.79798 155.69561 \r\nL 155.813199 195.872993 \r\nL 155.858854 35.163459 \r\nL 155.88929 98.643725 \r\nL 155.892334 97.840177 \r\nL 155.895378 116.723548 \r\nL 155.995819 195.069446 \r\nL 155.937989 17.887184 \r\nL 156.00495 87.795831 \r\nL 156.099303 195.47122 \r\nL 156.068867 17.083636 \r\nL 156.117565 164.13286 \r\nL 156.172351 17.083636 \r\nL 156.190613 195.069446 \r\nL 156.227137 41.993614 \r\nL 156.324535 196.676541 \r\nL 156.236268 17.083636 \r\nL 156.339753 130.383858 \r\nL 156.446281 49.225543 \r\nL 156.440194 199.087184 \r\nL 156.449325 75.742616 \r\nL 156.452369 211.140399 \r\nL 156.464543 17.083636 \r\nL 156.558897 89.001153 \r\nL 156.595421 196.676541 \r\nL 156.638032 25.119113 \r\nL 156.674556 160.516896 \r\nL 156.732386 21.101375 \r\nL 156.680644 188.641064 \r\nL 156.787172 75.742616 \r\nL 156.811521 19.092506 \r\nL 156.817609 210.336851 \r\nL 156.866307 73.331973 \r\nL 156.869351 201.497827 \r\nL 156.911962 17.083636 \r\nL 156.978923 147.258359 \r\nL 157.027622 31.145721 \r\nL 157.051971 172.168337 \r\nL 157.088495 74.939069 \r\nL 157.115888 197.881863 \r\nL 157.152412 58.064568 \r\nL 157.204154 165.739956 \r\nL 157.301552 39.181197 \r\nL 157.231547 199.488958 \r\nL 157.313726 58.466341 \r\nL 157.31677 176.989623 \r\nL 157.325901 17.887184 \r\nL 157.426342 150.47255 \r\nL 157.444604 17.083636 \r\nL 157.505477 208.729756 \r\nL 157.542001 62.48408 \r\nL 157.575482 204.712018 \r\nL 157.584613 17.083636 \r\nL 157.651573 81.769224 \r\nL 157.688097 18.690732 \r\nL 157.672879 209.533304 \r\nL 157.755058 74.939069 \r\nL 157.83115 211.140399 \r\nL 157.858543 17.083636 \r\nL 157.867674 118.330643 \r\nL 157.919416 48.823769 \r\nL 157.928547 193.46235 \r\nL 157.965071 138.821109 \r\nL 157.968115 206.720887 \r\nL 158.025944 56.457472 \r\nL 158.071599 125.160798 \r\nL 158.083774 187.837517 \r\nL 158.181171 30.342173 \r\nL 158.284656 201.497827 \r\nL 158.190302 22.70847 \r\nL 158.296831 172.971885 \r\nL 158.299874 194.265898 \r\nL 158.333355 17.083636 \r\nL 158.397272 143.642395 \r\nL 158.455101 18.288958 \r\nL 158.409446 203.104922 \r\nL 158.5038 122.348381 \r\nL 158.506844 201.497827 \r\nL 158.512931 27.529756 \r\nL 158.613372 194.265898 \r\nL 158.640765 29.136851 \r\nL 158.725988 50.832639 \r\nL 158.838603 181.810909 \r\nL 158.747293 17.083636 \r\nL 158.841647 148.061907 \r\nL 158.914695 17.083636 \r\nL 158.945132 193.060576 \r\nL 158.957306 82.974545 \r\nL 159.036442 191.051707 \r\nL 158.996874 17.083636 \r\nL 159.069922 122.750155 \r\nL 159.167319 17.083636 \r\nL 159.149057 177.391397 \r\nL 159.173407 124.357251 \r\nL 159.197756 189.846386 \r\nL 159.261673 17.083636 \r\nL 159.289066 186.632195 \r\nL 159.368201 17.083636 \r\nL 159.398638 41.190067 \r\nL 159.477773 23.913792 \r\nL 159.50821 187.837517 \r\nL 159.587345 23.512018 \r\nL 159.620826 65.296497 \r\nL 159.623869 54.448603 \r\nL 159.681699 170.963016 \r\nL 159.706048 95.831308 \r\nL 159.712136 178.998492 \r\nL 159.809533 27.93153 \r\nL 159.81562 77.349712 \r\nL 159.818664 17.083636 \r\nL 159.827795 198.283636 \r\nL 159.922149 142.035299 \r\nL 159.986066 17.083636 \r\nL 159.995197 191.855255 \r\nL 160.019546 145.24949 \r\nL 160.02259 212.747494 \r\nL 160.028677 28.735078 \r\nL 160.129118 129.58031 \r\nL 160.229559 17.083636 \r\nL 160.235646 209.533304 \r\nL 160.342175 17.083636 \r\nL 160.351306 138.017561 \r\nL 160.448703 201.096053 \r\nL 160.38783 54.448603 \r\nL 160.460878 191.051707 \r\nL 160.466965 17.083636 \r\nL 160.567406 203.506696 \r\nL 160.573493 73.331973 \r\nL 160.576537 73.331973 \r\nL 160.585668 203.104922 \r\nL 160.689153 183.418004 \r\nL 160.774375 72.126652 \r\nL 160.798725 169.757694 \r\nL 160.850467 72.126652 \r\nL 160.883947 198.68541 \r\nL 160.905253 140.428204 \r\nL 160.981345 201.497827 \r\nL 160.91134 62.48408 \r\nL 161.017869 171.364789 \r\nL 161.051349 198.283636 \r\nL 161.030043 35.565233 \r\nL 161.124397 153.686741 \r\nL 161.188314 31.949268 \r\nL 161.20962 184.623326 \r\nL 161.233969 129.178537 \r\nL 161.240056 199.890732 \r\nL 161.27658 17.083636 \r\nL 161.33441 150.47255 \r\nL 161.42572 17.083636 \r\nL 161.395283 194.667672 \r\nL 161.443982 83.376319 \r\nL 161.450069 200.292506 \r\nL 161.465288 17.083636 \r\nL 161.556598 151.677871 \r\nL 161.635733 21.503149 \r\nL 161.660082 188.23929 \r\nL 161.669213 71.724878 \r\nL 161.705737 194.667672 \r\nL 161.714868 17.083636 \r\nL 161.781829 176.989623 \r\nL 161.891401 46.8149 \r\nL 161.818353 189.042838 \r\nL 161.894445 99.447273 \r\nL 161.930969 201.899601 \r\nL 161.918794 17.083636 \r\nL 162.004017 107.482749 \r\nL 162.037497 17.083636 \r\nL 162.09837 211.140399 \r\nL 162.116632 22.70847 \r\nL 162.147069 204.310244 \r\nL 162.217073 17.083636 \r\nL 162.229248 141.231752 \r\nL 162.314471 17.083636 \r\nL 162.274903 204.712018 \r\nL 162.332733 202.703149 \r\nL 162.375344 17.083636 \r\nL 162.451436 140.428204 \r\nL 162.548833 202.703149 \r\nL 162.539702 56.859246 \r\nL 162.551877 162.525765 \r\nL 162.591444 35.163459 \r\nL 162.57927 202.301375 \r\nL 162.664492 93.822439 \r\nL 162.710147 197.881863 \r\nL 162.716235 17.083636 \r\nL 162.774065 121.14306 \r\nL 162.777108 65.296497 \r\nL 162.841025 200.694279 \r\nL 162.883637 140.02643 \r\nL 162.935379 212.345721 \r\nL 162.965816 57.26102 \r\nL 162.996252 185.0251 \r\nL 163.017558 60.876984 \r\nL 163.011471 210.336851 \r\nL 163.105824 84.581641 \r\nL 163.145392 210.336851 \r\nL 163.194091 79.358581 \r\nL 163.21844 180.605588 \r\nL 163.30975 203.90847 \r\nL 163.328012 17.083636 \r\nL 163.437584 210.738625 \r\nL 163.440628 100.652594 \r\nL 163.468021 203.90847 \r\nL 163.519763 56.055698 \r\nL 163.5502 197.881863 \r\nL 163.574549 17.083636 \r\nL 163.604986 203.90847 \r\nL 163.662815 71.724878 \r\nL 163.690208 206.720887 \r\nL 163.684121 17.083636 \r\nL 163.772387 103.866785 \r\nL 163.854566 32.752816 \r\nL 163.805868 199.488958 \r\nL 163.878916 133.196275 \r\nL 163.979357 195.872993 \r\nL 163.976313 30.743947 \r\nL 163.988488 113.509357 \r\nL 164.09806 193.46235 \r\nL 164.031099 17.083636 \r\nL 164.101103 135.606918 \r\nL 164.201544 31.145721 \r\nL 164.113278 207.926208 \r\nL 164.210675 71.323104 \r\nL 164.31416 207.122661 \r\nL 164.216763 18.690732 \r\nL 164.323291 140.428204 \r\nL 164.390252 21.904922 \r\nL 164.344597 204.310244 \r\nL 164.423732 126.36612 \r\nL 164.499824 198.283636 \r\nL 164.472431 34.761685 \r\nL 164.533304 129.178537 \r\nL 164.606352 201.899601 \r\nL 164.591134 47.216674 \r\nL 164.609396 197.078315 \r\nL 164.694618 18.690732 \r\nL 164.655051 206.319113 \r\nL 164.718968 191.453481 \r\nL 164.725055 25.520887 \r\nL 164.764623 203.506696 \r\nL 164.822452 191.855255 \r\nL 164.82854 211.943947 \r\nL 164.871151 17.083636 \r\nL 164.913762 175.382528 \r\nL 165.020291 17.083636 \r\nL 164.980723 203.104922 \r\nL 165.023334 95.429534 \r\nL 165.07812 189.444612 \r\nL 165.126819 17.083636 \r\nL 165.132906 76.546164 \r\nL 165.199867 205.515565 \r\nL 165.166387 17.083636 \r\nL 165.239435 132.794501 \r\nL 165.263784 17.083636 \r\nL 165.291177 188.23929 \r\nL 165.349007 118.330643 \r\nL 165.419011 207.926208 \r\nL 165.358138 28.735078 \r\nL 165.458579 129.982084 \r\nL 165.476841 20.699601 \r\nL 165.470753 195.069446 \r\nL 165.571194 69.314235 \r\nL 165.671635 195.47122 \r\nL 165.629024 30.743947 \r\nL 165.680766 82.974545 \r\nL 165.756858 17.083636 \r\nL 165.711203 196.676541 \r\nL 165.769033 118.330643 \r\nL 165.772076 200.694279 \r\nL 165.842081 17.083636 \r\nL 165.878605 103.465011 \r\nL 165.963827 17.083636 \r\nL 165.933391 200.694279 \r\nL 165.988177 51.234412 \r\nL 166.091661 189.846386 \r\nL 166.01557 17.083636 \r\nL 166.100792 82.170998 \r\nL 166.119054 17.083636 \r\nL 166.170797 193.46235 \r\nL 166.179928 45.207805 \r\nL 166.182971 196.274767 \r\nL 166.23167 38.37765 \r\nL 166.2895 113.911131 \r\nL 166.319936 17.083636 \r\nL 166.332111 196.274767 \r\nL 166.402115 41.59184 \r\nL 166.5056 199.087184 \r\nL 166.408203 34.761685 \r\nL 166.517775 165.739956 \r\nL 166.545168 44.002483 \r\nL 166.557342 201.096053 \r\nL 166.63039 140.829978 \r\nL 166.694307 37.975876 \r\nL 166.730831 197.480089 \r\nL 166.74605 45.609579 \r\nL 166.843447 193.060576 \r\nL 166.831272 17.083636 \r\nL 166.858665 127.169667 \r\nL 166.96215 17.083636 \r\nL 166.919539 183.819778 \r\nL 166.968237 71.724878 \r\nL 166.974325 201.096053 \r\nL 167.035198 33.556364 \r\nL 167.080853 124.357251 \r\nL 167.083897 194.667672 \r\nL 167.150857 28.735078 \r\nL 167.190425 117.928869 \r\nL 167.254342 23.512018 \r\nL 167.245211 198.283636 \r\nL 167.296953 108.286297 \r\nL 167.370001 198.68541 \r\nL 167.330434 17.083636 \r\nL 167.406525 97.03663 \r\nL 167.479573 17.083636 \r\nL 167.513054 202.703149 \r\nL 167.516097 70.92133 \r\nL 167.549578 209.935078 \r\nL 167.625669 125.160798 \r\nL 167.689586 203.104922 \r\nL 167.637844 44.002483 \r\nL 167.735241 160.91867 \r\nL 167.850901 29.538625 \r\nL 167.771765 197.881863 \r\nL 167.853944 87.394058 \r\nL 167.860032 195.069446 \r\nL 167.863075 42.395388 \r\nL 167.963516 84.983415 \r\nL 167.972647 190.24816 \r\nL 168.030477 54.448603 \r\nL 168.070045 87.795831 \r\nL 168.076132 209.935078 \r\nL 168.179617 17.083636 \r\nL 168.210053 185.426874 \r\nL 168.292232 103.866785 \r\nL 168.316582 206.720887 \r\nL 168.347018 34.359911 \r\nL 168.410935 171.364789 \r\nL 168.496158 17.083636 \r\nL 168.490071 201.899601 \r\nL 168.532682 112.705809 \r\nL 168.544857 200.694279 \r\nL 168.623992 33.15459 \r\nL 168.63921 108.286297 \r\nL 168.733564 59.269889 \r\nL 168.721389 200.694279 \r\nL 168.748782 74.939069 \r\nL 168.815743 193.46235 \r\nL 168.764001 39.984745 \r\nL 168.861398 144.044169 \r\nL 168.940533 35.163459 \r\nL 168.964883 184.221552 \r\nL 168.97097 88.599379 \r\nL 169.037931 199.087184 \r\nL 169.010538 41.190067 \r\nL 169.083586 150.874324 \r\nL 169.092717 48.421996 \r\nL 169.174896 193.46235 \r\nL 169.199245 86.59051 \r\nL 169.284468 196.676541 \r\nL 169.2449 56.055698 \r\nL 169.308817 91.81357 \r\nL 169.366647 63.689401 \r\nL 169.397083 197.881863 \r\nL 169.409258 78.153259 \r\nL 169.506655 191.855255 \r\nL 169.439695 23.913792 \r\nL 169.521874 136.008692 \r\nL 169.534048 30.743947 \r\nL 169.57666 207.524435 \r\nL 169.634489 36.36878 \r\nL 169.710581 194.265898 \r\nL 169.646664 17.083636 \r\nL 169.747105 191.051707 \r\nL 169.847546 27.529756 \r\nL 169.862764 50.430865 \r\nL 169.877983 195.47122 \r\nL 169.957118 17.083636 \r\nL 169.972336 129.982084 \r\nL 170.027122 17.083636 \r\nL 170.036253 193.864124 \r\nL 170.084952 73.331973 \r\nL 170.151913 207.926208 \r\nL 170.121476 17.083636 \r\nL 170.194524 141.231752 \r\nL 170.285834 17.083636 \r\nL 170.206699 183.016231 \r\nL 170.304096 109.893392 \r\nL 170.386275 196.676541 \r\nL 170.355839 62.082306 \r\nL 170.416712 177.391397 \r\nL 170.428887 20.297827 \r\nL 170.52324 205.515565 \r\nL 170.526284 90.206475 \r\nL 170.54759 202.301375 \r\nL 170.605419 58.466341 \r\nL 170.635856 79.760355 \r\nL 170.648031 202.301375 \r\nL 170.708904 59.269889 \r\nL 170.748472 168.552373 \r\nL 170.791083 41.59184 \r\nL 170.845869 201.497827 \r\nL 170.861087 82.572772 \r\nL 170.864131 84.179867 \r\nL 170.867175 192.257029 \r\nL 170.876306 29.136851 \r\nL 170.973703 76.546164 \r\nL 170.97979 148.865455 \r\nL 170.985878 60.876984 \r\nL 171.00414 112.304035 \r\nL 171.022402 210.336851 \r\nL 171.049795 44.404257 \r\nL 171.113712 104.670333 \r\nL 171.183716 17.083636 \r\nL 171.125886 194.667672 \r\nL 171.214153 69.716009 \r\nL 171.217196 203.506696 \r\nL 171.27807 49.627317 \r\nL 171.323725 178.194945 \r\nL 171.34503 31.145721 \r\nL 171.338943 200.292506 \r\nL 171.433297 126.767894 \r\nL 171.515476 194.667672 \r\nL 171.491126 32.752816 \r\nL 171.536781 186.632195 \r\nL 171.573305 37.975876 \r\nL 171.555043 193.060576 \r\nL 171.649397 112.304035 \r\nL 171.743751 203.104922 \r\nL 171.737663 28.333304 \r\nL 171.752882 82.572772 \r\nL 171.755925 17.083636 \r\nL 171.853323 197.480089 \r\nL 171.862454 87.394058 \r\nL 171.956807 17.083636 \r\nL 171.938545 182.614457 \r\nL 171.962895 144.445942 \r\nL 171.981157 197.078315 \r\nL 172.038986 17.083636 \r\nL 172.063336 39.984745 \r\nL 172.069423 83.778093 \r\nL 172.072467 17.083636 \r\nL 172.084641 205.917339 \r\nL 172.185082 127.169667 \r\nL 172.197257 34.359911 \r\nL 172.248999 193.060576 \r\nL 172.294654 109.089845 \r\nL 172.297698 200.694279 \r\nL 172.328135 17.083636 \r\nL 172.401183 174.57898 \r\nL 172.504667 17.083636 \r\nL 172.462056 197.881863 \r\nL 172.513798 84.983415 \r\nL 172.516842 83.376319 \r\nL 172.599021 191.051707 \r\nL 172.58989 17.083636 \r\nL 172.62337 127.973215 \r\nL 172.644676 17.083636 \r\nL 172.723811 188.23929 \r\nL 172.732942 22.306696 \r\nL 172.778597 212.747494 \r\nL 172.83034 17.083636 \r\nL 172.845558 163.329313 \r\nL 172.903388 17.083636 \r\nL 172.912519 193.46235 \r\nL 172.95513 89.001153 \r\nL 172.976436 211.943947 \r\nL 172.985567 17.083636 \r\nL 173.061658 97.840177 \r\nL 173.119488 17.083636 \r\nL 173.143837 192.257029 \r\nL 173.168187 101.857916 \r\nL 173.219929 203.90847 \r\nL 173.259497 17.083636 \r\nL 173.277759 136.410466 \r\nL 173.323414 45.207805 \r\nL 173.28689 198.283636 \r\nL 173.387331 123.955477 \r\nL 173.46951 43.198936 \r\nL 173.399505 203.90847 \r\nL 173.496903 72.528426 \r\nL 173.600387 199.087184 \r\nL 173.530383 27.93153 \r\nL 173.609518 168.954146 \r\nL 173.713003 193.46235 \r\nL 173.71909 17.083636 \r\nL 173.728221 195.47122 \r\nL 173.831706 114.714678 \r\nL 173.846924 17.083636 \r\nL 173.929103 197.480089 \r\nL 173.944322 72.528426 \r\nL 174.041719 189.444612 \r\nL 173.983889 17.083636 \r\nL 174.069112 156.499157 \r\nL 174.072156 17.083636 \r\nL 174.148247 207.122661 \r\nL 174.178684 195.872993 \r\nL 174.23347 40.788293 \r\nL 174.19999 200.694279 \r\nL 174.303474 55.653925 \r\nL 174.306518 208.729756 \r\nL 174.364348 17.083636 \r\nL 174.413046 103.063237 \r\nL 174.443483 190.649933 \r\nL 174.431308 49.225543 \r\nL 174.525662 122.348381 \r\nL 174.574361 17.083636 \r\nL 174.562186 181.409135 \r\nL 174.63219 144.847716 \r\nL 174.711326 194.265898 \r\nL 174.708282 56.055698 \r\nL 174.7235 102.25969 \r\nL 174.753937 28.333304 \r\nL 174.763068 161.320443 \r\nL 174.833072 110.69694 \r\nL 174.912208 50.832639 \r\nL 174.857422 207.524435 \r\nL 174.936557 115.518226 \r\nL 174.988299 203.104922 \r\nL 175.024823 40.788293 \r\nL 175.043085 181.810909 \r\nL 175.046129 47.216674 \r\nL 175.155701 75.742616 \r\nL 175.240924 201.497827 \r\nL 175.189181 39.181197 \r\nL 175.268317 130.785632 \r\nL 175.36267 29.136851 \r\nL 175.280491 166.543503 \r\nL 175.377889 125.562572 \r\nL 175.426587 24.315565 \r\nL 175.396151 199.890732 \r\nL 175.487461 84.983415 \r\nL 175.56964 181.007361 \r\nL 175.539203 17.083636 \r\nL 175.600076 123.151929 \r\nL 175.621382 17.887184 \r\nL 175.648775 200.694279 \r\nL 175.709648 122.348381 \r\nL 175.797915 205.113792 \r\nL 175.730954 25.922661 \r\nL 175.816177 203.90847 \r\nL 175.855744 26.726208 \r\nL 175.925749 104.670333 \r\nL 176.02619 187.435743 \r\nL 176.004884 17.083636 \r\nL 176.038364 172.971885 \r\nL 176.074888 20.699601 \r\nL 176.096194 201.899601 \r\nL 176.15098 83.376319 \r\nL 176.224028 21.101375 \r\nL 176.190548 172.168337 \r\nL 176.263596 39.984745 \r\nL 176.370124 195.872993 \r\nL 176.281858 17.083636 \r\nL 176.376211 185.0251 \r\nL 176.455347 17.083636 \r\nL 176.485783 115.518226 \r\nL 176.534482 204.310244 \r\nL 176.491871 17.083636 \r\nL 176.595355 94.224213 \r\nL 176.656229 44.002483 \r\nL 176.634923 205.515565 \r\nL 176.701884 73.331973 \r\nL 176.768844 208.327982 \r\nL 176.711015 43.60071 \r\nL 176.811456 140.02643 \r\nL 176.899722 28.333304 \r\nL 176.890591 196.676541 \r\nL 176.921028 98.241951 \r\nL 177.009294 208.327982 \r\nL 176.933202 17.083636 \r\nL 177.027556 137.214013 \r\nL 177.033643 17.083636 \r\nL 177.036687 208.327982 \r\nL 177.137128 99.447273 \r\nL 177.191914 212.747494 \r\nL 177.167565 34.761685 \r\nL 177.249744 183.819778 \r\nL 177.350185 17.083636 \r\nL 177.316704 199.890732 \r\nL 177.362359 86.59051 \r\nL 177.417145 207.122661 \r\nL 177.411058 37.975876 \r\nL 177.444538 119.134191 \r\nL 177.535848 17.083636 \r\nL 177.481062 203.506696 \r\nL 177.55411 83.778093 \r\nL 177.602809 201.096053 \r\nL 177.566285 17.083636 \r\nL 177.663682 152.883193 \r\nL 177.691075 26.324435 \r\nL 177.748905 201.899601 \r\nL 177.776298 133.999823 \r\nL 177.79456 61.278758 \r\nL 177.800647 201.096053 \r\nL 177.873695 125.160798 \r\nL 177.876739 209.13153 \r\nL 177.971093 41.59184 \r\nL 177.986311 184.623326 \r\nL 178.065447 17.083636 \r\nL 178.016748 205.113792 \r\nL 178.095883 83.376319 \r\nL 178.114145 192.257029 \r\nL 178.168931 17.083636 \r\nL 178.205455 82.572772 \r\nL 178.232848 202.301375 \r\nL 178.229805 17.083636 \r\nL 178.302853 46.8149 \r\nL 178.360682 17.083636 \r\nL 178.34242 181.409135 \r\nL 178.36677 128.776763 \r\nL 178.415468 209.533304 \r\nL 178.403294 17.48541 \r\nL 178.476342 150.47255 \r\nL 178.488516 17.083636 \r\nL 178.485473 183.819778 \r\nL 178.585914 36.36878 \r\nL 178.643743 198.68541 \r\nL 178.649831 29.940399 \r\nL 178.698529 155.293836 \r\nL 178.701573 17.083636 \r\nL 178.762446 193.060576 \r\nL 178.808101 192.257029 \r\nL 178.811145 195.069446 \r\nL 178.89028 17.083636 \r\nL 178.859844 204.310244 \r\nL 178.923761 58.466341 \r\nL 178.957241 180.203814 \r\nL 179.015071 17.083636 \r\nL 179.042464 121.946608 \r\nL 179.0729 210.738625 \r\nL 179.145948 50.029091 \r\nL 179.148992 201.096053 \r\nL 179.25552 119.134191 \r\nL 179.264651 41.190067 \r\nL 179.267695 200.292506 \r\nL 179.359005 44.806031 \r\nL 179.459446 194.265898 \r\nL 179.468577 99.849047 \r\nL 179.483795 17.083636 \r\nL 179.538581 205.515565 \r\nL 179.581193 41.190067 \r\nL 179.599455 197.078315 \r\nL 179.608586 37.172328 \r\nL 179.693808 189.444612 \r\nL 179.699896 17.083636 \r\nL 179.775987 205.113792 \r\nL 179.80338 92.617118 \r\nL 179.903821 207.122661 \r\nL 179.845992 17.083636 \r\nL 179.912952 198.283636 \r\nL 179.992088 33.15459 \r\nL 179.943389 202.703149 \r\nL 180.022524 42.395388 \r\nL 180.083398 202.301375 \r\nL 180.049917 17.083636 \r\nL 180.13514 99.045499 \r\nL 180.211232 193.060576 \r\nL 180.162533 21.904922 \r\nL 180.22645 189.042838 \r\nL 180.28428 17.083636 \r\nL 180.244712 193.864124 \r\nL 180.339066 94.224213 \r\nL 180.418201 178.194945 \r\nL 180.402983 17.083636 \r\nL 180.451681 123.553703 \r\nL 180.527773 197.480089 \r\nL 180.53386 37.975876 \r\nL 180.576472 17.083636 \r\nL 180.564297 196.676541 \r\nL 180.628214 73.331973 \r\nL 180.661694 201.096053 \r\nL 180.734742 19.494279 \r\nL 180.74083 191.855255 \r\nL 180.819965 39.984745 \r\nL 180.853445 113.107583 \r\nL 180.862576 190.24816 \r\nL 180.868664 19.494279 \r\nL 180.953886 105.072106 \r\nL 181.039109 17.083636 \r\nL 180.999541 191.855255 \r\nL 181.063458 70.92133 \r\nL 181.130419 188.641064 \r\nL 181.090851 17.083636 \r\nL 181.17303 70.117783 \r\nL 181.218685 17.083636 \r\nL 181.206511 199.087184 \r\nL 181.276515 149.267228 \r\nL 181.309995 37.975876 \r\nL 181.376956 199.087184 \r\nL 181.486528 17.083636 \r\nL 181.404349 199.488958 \r\nL 181.489572 28.735078 \r\nL 181.556532 199.488958 \r\nL 181.498703 17.083636 \r\nL 181.602187 153.284967 \r\nL 181.638711 24.315565 \r\nL 181.635668 213.551042 \r\nL 181.708716 78.555033 \r\nL 181.769589 199.890732 \r\nL 181.733065 41.190067 \r\nL 181.821331 163.731086 \r\nL 181.912641 17.083636 \r\nL 181.833506 211.542173 \r\nL 181.933947 89.804701 \r\nL 181.958296 37.574102 \r\nL 181.949165 168.954146 \r\nL 181.970471 52.03796 \r\nL 182.061781 196.676541 \r\nL 182.064825 17.083636 \r\nL 182.080043 97.438404 \r\nL 182.128742 17.083636 \r\nL 182.168309 197.480089 \r\nL 182.186571 149.267228 \r\nL 182.26875 196.274767 \r\nL 182.238314 17.083636 \r\nL 182.271794 119.937738 \r\nL 182.366148 192.658803 \r\nL 182.378322 17.083636 \r\nL 182.411803 205.515565 \r\nL 182.487894 172.971885 \r\nL 182.515287 17.083636 \r\nL 182.497025 211.140399 \r\nL 182.60051 90.206475 \r\nL 182.688776 191.855255 \r\nL 182.703995 28.333304 \r\nL 182.707038 88.599379 \r\nL 182.798348 193.060576 \r\nL 182.810523 17.083636 \r\nL 182.850091 203.506696 \r\nL 182.920095 83.778093 \r\nL 182.938357 179.400266 \r\nL 183.026623 17.083636 \r\nL 183.124021 192.257029 \r\nL 183.136195 162.123991 \r\nL 183.163588 19.896053 \r\nL 183.236636 194.667672 \r\nL 183.245767 31.547494 \r\nL 183.27316 19.494279 \r\nL 183.358383 198.68541 \r\nL 183.431431 17.083636 \r\nL 183.467955 173.775432 \r\nL 183.541003 195.47122 \r\nL 183.489261 19.494279 \r\nL 183.556221 179.80204 \r\nL 183.632313 17.083636 \r\nL 183.589702 203.90847 \r\nL 183.668837 103.465011 \r\nL 183.723623 212.747494 \r\nL 183.738841 21.904922 \r\nL 183.778409 116.321774 \r\nL 183.814933 17.083636 \r\nL 183.833195 204.310244 \r\nL 183.881894 168.150599 \r\nL 183.884937 201.096053 \r\nL 183.915374 17.083636 \r\nL 183.976247 95.027761 \r\nL 183.979291 17.083636 \r\nL 184.037121 203.104922 \r\nL 184.085819 60.475211 \r\nL 184.164955 200.694279 \r\nL 184.101038 36.36878 \r\nL 184.201479 117.928869 \r\nL 184.280614 17.083636 \r\nL 184.228872 206.720887 \r\nL 184.311051 76.14439 \r\nL 184.317138 207.122661 \r\nL 184.420623 165.338182 \r\nL 184.432797 31.547494 \r\nL 184.469321 196.676541 \r\nL 184.530195 190.24816 \r\nL 184.591068 200.694279 \r\nL 184.645854 17.083636 \r\nL 184.648898 203.506696 \r\nL 184.75847 184.221552 \r\nL 184.852823 17.083636 \r\nL 184.770644 207.122661 \r\nL 184.868042 201.899601 \r\nL 184.983701 17.083636 \r\nL 184.931959 210.336851 \r\nL 184.986745 82.572772 \r\nL 185.050662 17.083636 \r\nL 185.093273 197.881863 \r\nL 185.096317 30.743947 \r\nL 185.202845 96.233082 \r\nL 185.260675 17.083636 \r\nL 185.315461 191.453481 \r\nL 185.382421 198.283636 \r\nL 185.428076 17.083636 \r\nL 185.528518 201.497827 \r\nL 185.540692 155.293836 \r\nL 185.558954 193.060576 \r\nL 185.647221 17.083636 \r\nL 185.732443 211.943947 \r\nL 185.759836 119.937738 \r\nL 185.814622 195.47122 \r\nL 185.848103 17.083636 \r\nL 185.869408 127.571441 \r\nL 185.930282 17.083636 \r\nL 185.884627 179.400266 \r\nL 185.969849 52.841508 \r\nL 185.972893 196.274767 \r\nL 185.97898 17.083636 \r\nL 186.079421 141.633525 \r\nL 186.182906 17.083636 \r\nL 186.170731 196.676541 \r\nL 186.192037 31.547494 \r\nL 186.246823 197.480089 \r\nL 186.204212 17.083636 \r\nL 186.304653 138.821109 \r\nL 186.362482 213.149268 \r\nL 186.417268 17.083636 \r\nL 186.469011 202.703149 \r\nL 186.52684 50.430865 \r\nL 186.545102 199.087184 \r\nL 186.566408 21.503149 \r\nL 186.657718 171.364789 \r\nL 186.752072 17.083636 \r\nL 186.666849 206.319113 \r\nL 186.76729 95.027761 \r\nL 186.855556 183.819778 \r\nL 186.797727 17.083636 \r\nL 186.873818 80.965676 \r\nL 186.980347 17.083636 \r\nL 186.965128 209.533304 \r\nL 186.98339 25.119113 \r\nL 187.089919 196.676541 \r\nL 187.050351 17.083636 \r\nL 187.092962 156.900931 \r\nL 187.129486 17.083636 \r\nL 187.19036 194.667672 \r\nL 187.202534 74.939069 \r\nL 187.254277 205.917339 \r\nL 187.211665 17.083636 \r\nL 187.31515 120.339512 \r\nL 187.327325 211.943947 \r\nL 187.333412 17.083636 \r\nL 187.424722 178.596718 \r\nL 187.500814 17.083636 \r\nL 187.433853 209.935078 \r\nL 187.540381 42.395388 \r\nL 187.613429 198.68541 \r\nL 187.607342 17.083636 \r\nL 187.656041 172.971885 \r\nL 187.662128 17.083636 \r\nL 187.710827 188.23929 \r\nL 187.768656 73.331973 \r\nL 187.7717 189.846386 \r\nL 187.853879 17.083636 \r\nL 187.878228 57.26102 \r\nL 187.957364 17.083636 \r\nL 187.936058 203.90847 \r\nL 187.978669 93.420665 \r\nL 188.039543 199.087184 \r\nL 188.009106 17.083636 \r\nL 188.091285 166.945277 \r\nL 188.133896 195.872993 \r\nL 188.118678 17.083636 \r\nL 188.152158 78.956807 \r\nL 188.155202 17.083636 \r\nL 188.200857 196.676541 \r\nL 188.255643 188.641064 \r\nL 188.368259 17.083636 \r\nL 188.301298 209.935078 \r\nL 188.380433 20.297827 \r\nL 188.471743 189.444612 \r\nL 188.413914 17.083636 \r\nL 188.490005 88.599379 \r\nL 188.584359 17.083636 \r\nL 188.496093 198.283636 \r\nL 188.59349 167.347051 \r\nL 188.602621 189.444612 \r\nL 188.611752 103.465011 \r\nL 188.614796 17.083636 \r\nL 188.715237 199.890732 \r\nL 188.721324 58.868115 \r\nL 188.785241 192.658803 \r\nL 188.782197 42.797162 \r\nL 188.830896 120.339512 \r\nL 188.83394 25.119113 \r\nL 188.910031 194.265898 \r\nL 188.937424 188.641064 \r\nL 188.943512 190.24816 \r\nL 188.949599 153.686741 \r\nL 189.007429 74.135521 \r\nL 189.034822 198.283636 \r\nL 189.05004 124.759024 \r\nL 189.08352 197.881863 \r\nL 189.120044 17.083636 \r\nL 189.159612 155.293836 \r\nL 189.171787 17.083636 \r\nL 189.202223 193.060576 \r\nL 189.269184 156.900931 \r\nL 189.272228 192.257029 \r\nL 189.360494 49.627317 \r\nL 189.372669 91.81357 \r\nL 189.47311 17.083636 \r\nL 189.409193 213.952816 \r\nL 189.479197 119.535965 \r\nL 189.518765 198.283636 \r\nL 189.530939 30.743947 \r\nL 189.549201 146.454812 \r\nL 189.652686 17.083636 \r\nL 189.576594 191.051707 \r\nL 189.658773 186.632195 \r\nL 189.683123 17.083636 \r\nL 189.774433 63.287627 \r\nL 189.874874 212.747494 \r\nL 189.810957 17.083636 \r\nL 189.884005 86.59051 \r\nL 189.899223 17.083636 \r\nL 189.908354 197.078315 \r\nL 189.944878 185.0251 \r\nL 189.947922 195.872993 \r\nL 189.969227 17.083636 \r\nL 190.030101 136.812239 \r\nL 190.121411 17.083636 \r\nL 190.094018 205.515565 \r\nL 190.139673 154.892062 \r\nL 190.252288 17.083636 \r\nL 190.227939 211.140399 \r\nL 190.258376 52.439734 \r\nL 190.279681 191.855255 \r\nL 190.27055 17.083636 \r\nL 190.374035 170.159468 \r\nL 190.377079 174.177206 \r\nL 190.380122 54.046829 \r\nL 190.413603 17.083636 \r\nL 190.422734 191.453481 \r\nL 190.486651 50.029091 \r\nL 190.532306 202.703149 \r\nL 190.501869 17.083636 \r\nL 190.60231 187.435743 \r\nL 190.644921 26.726208 \r\nL 190.711882 169.35592 \r\nL 190.7271 19.896053 \r\nL 190.809279 190.24816 \r\nL 190.827541 91.411796 \r\nL 190.885371 17.887184 \r\nL 190.873196 205.917339 \r\nL 190.894502 157.704479 \r\nL 190.90972 190.649933 \r\nL 190.961463 27.127982 \r\nL 190.964506 119.535965 \r\nL 191.067991 17.083636 \r\nL 190.979725 201.497827 \r\nL 191.077122 31.547494 \r\nL 191.089297 17.083636 \r\nL 191.095384 157.302705 \r\nL 191.125821 89.804701 \r\nL 191.147126 185.0251 \r\nL 191.162345 17.083636 \r\nL 191.235393 78.956807 \r\nL 191.293222 17.083636 \r\nL 191.311484 210.738625 \r\nL 191.344965 26.726208 \r\nL 191.36627 186.230421 \r\nL 191.454537 22.306696 \r\nL 191.45758 89.001153 \r\nL 191.54889 17.083636 \r\nL 191.494104 206.319113 \r\nL 191.564109 160.115122 \r\nL 191.570196 198.68541 \r\nL 191.673681 17.083636 \r\nL 191.682812 89.804701 \r\nL 191.701074 202.703149 \r\nL 191.69803 17.083636 \r\nL 191.792384 109.089845 \r\nL 191.834995 17.083636 \r\nL 191.819777 201.497827 \r\nL 191.883694 92.215344 \r\nL 191.892825 190.649933 \r\nL 191.93848 17.083636 \r\nL 191.993266 86.59051 \r\nL 192.102838 17.083636 \r\nL 192.051095 210.738625 \r\nL 192.105881 27.93153 \r\nL 192.172842 198.283636 \r\nL 192.18806 21.904922 \r\nL 192.224584 173.775432 \r\nL 192.261108 17.083636 \r\nL 192.258065 210.738625 \r\nL 192.3372 75.340843 \r\nL 192.367637 32.752816 \r\nL 192.343287 179.80204 \r\nL 192.391986 115.518226 \r\nL 192.492427 207.524435 \r\nL 192.431554 23.512018 \r\nL 192.498514 56.055698 \r\nL 192.5533 19.494279 \r\nL 192.510689 200.292506 \r\nL 192.592868 58.868115 \r\nL 192.665916 185.426874 \r\nL 192.653741 17.083636 \r\nL 192.70244 133.196275 \r\nL 192.784619 17.083636 \r\nL 192.766357 178.998492 \r\nL 192.808968 175.382528 \r\nL 192.936802 17.083636 \r\nL 192.875929 198.283636 \r\nL 192.945933 31.949268 \r\nL 193.0342 190.649933 \r\nL 193.00985 17.083636 \r\nL 193.055505 127.973215 \r\nL 193.116379 201.096053 \r\nL 193.171165 17.083636 \r\nL 193.238126 211.542173 \r\nL 193.283781 119.535965 \r\nL 193.286824 194.265898 \r\nL 193.320305 17.083636 \r\nL 193.390309 174.57898 \r\nL 193.45727 39.582971 \r\nL 193.408571 197.881863 \r\nL 193.502925 56.859246 \r\nL 193.52423 188.641064 \r\nL 193.554667 17.083636 \r\nL 193.618584 144.847716 \r\nL 193.712938 17.083636 \r\nL 193.685545 192.257029 \r\nL 193.7312 62.082306 \r\nL 193.743374 19.494279 \r\nL 193.749462 138.821109 \r\nL 193.758593 25.119113 \r\nL 193.807291 205.113792 \r\nL 193.789029 17.083636 \r\nL 193.868165 46.8149 \r\nL 193.968606 178.194945 \r\nL 193.883383 17.083636 \r\nL 193.977737 59.269889 \r\nL 194.011217 191.051707 \r\nL 194.062959 34.359911 \r\nL 194.081221 120.741286 \r\nL 194.1634 17.083636 \r\nL 194.154269 162.123991 \r\nL 194.190793 129.178537 \r\nL 194.291234 184.623326 \r\nL 194.22123 17.083636 \r\nL 194.297322 178.596718 \r\nL 194.379501 17.083636 \r\nL 194.306453 209.533304 \r\nL 194.406894 111.500488 \r\nL 194.482985 184.221552 \r\nL 194.449505 24.315565 \r\nL 194.49516 102.661463 \r\nL 194.556033 17.083636 \r\nL 194.537771 203.506696 \r\nL 194.601688 176.989623 \r\nL 194.604732 185.0251 \r\nL 194.632125 17.083636 \r\nL 194.665605 116.723548 \r\nL 194.686911 17.083636 \r\nL 194.67778 207.122661 \r\nL 194.775177 41.190067 \r\nL 194.872575 181.409135 \r\nL 194.793439 17.083636 \r\nL 194.884749 123.955477 \r\nL 194.988234 48.823769 \r\nL 194.976059 196.274767 \r\nL 194.997365 75.742616 \r\nL 195.067369 209.935078 \r\nL 195.036933 17.083636 \r\nL 195.106937 208.729756 \r\nL 195.201291 23.110244 \r\nL 195.222596 60.475211 \r\nL 195.295644 17.083636 \r\nL 195.313906 192.658803 \r\nL 195.329125 80.563902 \r\nL 195.383911 198.283636 \r\nL 195.420435 17.083636 \r\nL 195.438697 140.02643 \r\nL 195.542181 17.083636 \r\nL 195.469133 193.060576 \r\nL 195.548269 133.999823 \r\nL 195.551312 202.301375 \r\nL 195.645666 17.083636 \r\nL 195.654797 62.48408 \r\nL 195.71567 17.083636 \r\nL 195.700452 192.257029 \r\nL 195.74002 84.179867 \r\nL 195.813068 197.480089 \r\nL 195.776544 20.297827 \r\nL 195.849592 154.892062 \r\nL 195.950033 33.15459 \r\nL 195.937858 209.935078 \r\nL 195.959164 102.661463 \r\nL 195.962207 199.087184 \r\nL 196.04743 17.083636 \r\nL 196.068736 76.947938 \r\nL 196.147871 17.083636 \r\nL 196.099172 200.292506 \r\nL 196.175264 82.572772 \r\nL 196.199613 195.47122 \r\nL 196.184395 17.083636 \r\nL 196.284836 72.126652 \r\nL 196.312229 198.283636 \r\nL 196.293967 17.083636 \r\nL 196.400495 152.883193 \r\nL 196.406583 17.083636 \r\nL 196.482674 200.292506 \r\nL 196.510067 71.323104 \r\nL 196.531373 207.926208 \r\nL 196.543548 27.93153 \r\nL 196.619639 162.927539 \r\nL 196.729211 17.083636 \r\nL 196.62877 213.952816 \r\nL 196.732255 58.064568 \r\nL 196.814434 203.104922 \r\nL 196.753561 17.083636 \r\nL 196.841827 174.177206 \r\nL 196.911831 17.083636 \r\nL 196.893569 194.265898 \r\nL 196.951399 64.894723 \r\nL 196.969661 199.488958 \r\nL 196.987923 17.083636 \r\nL 197.060971 96.634856 \r\nL 197.112713 17.083636 \r\nL 197.146194 204.310244 \r\nL 197.170543 68.912461 \r\nL 197.237504 205.917339 \r\nL 197.261853 22.306696 \r\nL 197.286202 159.713348 \r\nL 197.350119 17.083636 \r\nL 197.380556 195.47122 \r\nL 197.395774 154.490288 \r\nL 197.401862 161.722217 \r\nL 197.404905 83.376319 \r\nL 197.499259 17.083636 \r\nL 197.484041 199.488958 \r\nL 197.511434 171.364789 \r\nL 197.617962 17.083636 \r\nL 197.538827 191.855255 \r\nL 197.627093 109.089845 \r\nL 197.65753 192.257029 \r\nL 197.642311 17.083636 \r\nL 197.736665 97.438404 \r\nL 197.776233 194.667672 \r\nL 197.742752 17.083636 \r\nL 197.843193 157.302705 \r\nL 197.846237 17.083636 \r\nL 197.913198 186.230421 \r\nL 197.952765 151.276098 \r\nL 198.059294 24.717339 \r\nL 198.007551 204.310244 \r\nL 198.071468 76.546164 \r\nL 198.153647 197.881863 \r\nL 198.165822 17.083636 \r\nL 198.184084 137.214013 \r\nL 198.290612 209.13153 \r\nL 198.27235 25.520887 \r\nL 198.293656 177.391397 \r\nL 198.308874 64.492949 \r\nL 198.314962 198.68541 \r\nL 198.403228 166.141729 \r\nL 198.497582 17.083636 \r\nL 198.461058 205.515565 \r\nL 198.515844 65.698271 \r\nL 198.537149 197.480089 \r\nL 198.573673 28.333304 \r\nL 198.625416 73.331973 \r\nL 198.628459 34.761685 \r\nL 198.689333 198.283636 \r\nL 198.725857 68.510687 \r\nL 198.731944 194.265898 \r\nL 198.801948 17.083636 \r\nL 198.835429 141.231752 \r\nL 198.908477 19.494279 \r\nL 198.899346 207.122661 \r\nL 198.951088 62.885854 \r\nL 199.015005 190.649933 \r\nL 198.960219 17.083636 \r\nL 199.042398 164.534634 \r\nL 199.097184 17.083636 \r\nL 199.054573 209.13153 \r\nL 199.15197 153.284967 \r\nL 199.237193 17.083636 \r\nL 199.212843 209.533304 \r\nL 199.261542 166.945277 \r\nL 199.304153 17.083636 \r\nL 199.291979 205.113792 \r\nL 199.374158 50.029091 \r\nL 199.413725 191.453481 \r\nL 199.395463 17.083636 \r\nL 199.48373 170.963016 \r\nL 199.547647 17.083636 \r\nL 199.511123 195.069446 \r\nL 199.596345 116.321774 \r\nL 199.669393 35.967007 \r\nL 199.632869 199.087184 \r\nL 199.705917 142.035299 \r\nL 199.815489 17.083636 \r\nL 199.803315 186.230421 \r\nL 199.82462 66.100044 \r\nL 199.873319 190.649933 \r\nL 199.870275 17.083636 \r\nL 199.934192 39.181197 \r\nL 199.995066 17.083636 \r\nL 199.964629 212.345721 \r\nL 200.025502 88.197605 \r\nL 200.132031 191.051707 \r\nL 200.043764 23.512018 \r\nL 200.135074 61.278758 \r\nL 200.150293 211.943947 \r\nL 200.144205 17.083636 \r\nL 200.250734 183.819778 \r\nL 200.30552 198.283636 \r\nL 200.366393 17.083636 \r\nL 200.402917 191.453481 \r\nL 200.485096 125.964346 \r\nL 200.588581 203.506696 \r\nL 200.594668 17.083636 \r\nL 200.64641 177.391397 \r\nL 200.70424 156.900931 \r\nL 200.807725 197.881863 \r\nL 200.816856 17.083636 \r\nL 200.829031 194.265898 \r\nL 200.926428 104.268559 \r\nL 200.999476 17.083636 \r\nL 201.014694 207.524435 \r\nL 201.036 108.688071 \r\nL 201.081655 191.453481 \r\nL 201.045131 17.083636 \r\nL 201.145572 131.58918 \r\nL 201.224707 17.083636 \r\nL 201.194271 187.033969 \r\nL 201.2521 99.447273 \r\nL 201.255144 201.096053 \r\nL 201.282537 41.993614 \r\nL 201.361672 76.947938 \r\nL 201.428633 197.480089 \r\nL 201.419502 17.083636 \r\nL 201.45907 150.070776 \r\nL 201.471244 24.315565 \r\nL 201.498637 203.104922 \r\nL 201.571685 43.198936 \r\nL 201.605166 196.676541 \r\nL 201.577773 17.083636 \r\nL 201.681257 171.364789 \r\nL 201.736043 17.083636 \r\nL 201.714738 203.506696 \r\nL 201.790829 141.633525 \r\nL 201.894314 211.943947 \r\nL 201.869965 17.083636 \r\nL 201.900401 136.410466 \r\nL 201.909532 49.627317 \r\nL 201.930838 197.480089 \r\nL 201.973449 104.268559 \r\nL 202.00693 189.444612 \r\nL 202.049541 18.690732 \r\nL 202.079978 95.027761 \r\nL 202.116502 17.083636 \r\nL 202.119545 195.872993 \r\nL 202.18955 108.688071 \r\nL 202.283903 17.083636 \r\nL 202.262598 179.400266 \r\nL 202.296078 70.117783 \r\nL 202.320427 17.083636 \r\nL 202.408694 190.649933 \r\nL 202.518266 17.083636 \r\nL 202.46348 203.506696 \r\nL 202.521309 100.25082 \r\nL 202.533484 24.315565 \r\nL 202.551746 162.525765 \r\nL 202.585226 17.083636 \r\nL 202.6461 207.122661 \r\nL 202.661318 103.465011 \r\nL 202.716104 199.488958 \r\nL 202.682624 17.083636 \r\nL 202.773934 162.123991 \r\nL 202.780021 77.349712 \r\nL 202.783065 17.083636 \r\nL 202.813501 171.766563 \r\nL 202.886549 49.627317 \r\nL 202.901768 179.80204 \r\nL 202.913942 17.083636 \r\nL 202.999165 107.884523 \r\nL 203.008296 17.083636 \r\nL 203.108737 202.301375 \r\nL 203.130043 17.083636 \r\nL 203.218309 111.902262 \r\nL 203.254833 195.872993 \r\nL 203.267008 23.913792 \r\nL 203.330925 173.775432 \r\nL 203.391798 30.342173 \r\nL 203.343099 189.042838 \r\nL 203.44354 121.544834 \r\nL 203.470933 17.083636 \r\nL 203.486152 186.632195 \r\nL 203.556156 58.064568 \r\nL 203.620073 202.301375 \r\nL 203.653553 17.887184 \r\nL 203.665728 56.055698 \r\nL 203.744863 17.083636 \r\nL 203.690077 212.747494 \r\nL 203.772256 36.36878 \r\nL 203.863566 204.712018 \r\nL 203.790518 17.083636 \r\nL 203.881828 78.956807 \r\nL 203.982269 17.083636 \r\nL 203.90009 199.488958 \r\nL 203.9914 48.020222 \r\nL 204.04923 204.712018 \r\nL 204.085754 17.083636 \r\nL 204.110103 183.819778 \r\nL 204.210544 35.565233 \r\nL 204.192282 207.524435 \r\nL 204.219675 138.821109 \r\nL 204.250112 201.899601 \r\nL 204.310985 17.083636 \r\nL 204.326204 129.982084 \r\nL 204.423601 17.083636 \r\nL 204.411426 203.90847 \r\nL 204.435776 74.537295 \r\nL 204.478387 195.872993 \r\nL 204.520998 17.083636 \r\nL 204.545348 81.36745 \r\nL 204.615352 17.083636 \r\nL 204.575784 189.846386 \r\nL 204.65492 58.868115 \r\nL 204.724924 189.042838 \r\nL 204.758404 17.083636 \r\nL 204.764492 61.680532 \r\nL 204.770579 18.288958 \r\nL 204.776666 99.447273 \r\nL 204.77971 75.340843 \r\nL 204.797972 175.382528 \r\nL 204.828409 17.083636 \r\nL 204.886238 68.108914 \r\nL 204.895369 17.083636 \r\nL 204.956243 199.890732 \r\nL 204.992767 66.903592 \r\nL 205.071902 195.47122 \r\nL 205.090164 17.083636 \r\nL 205.102339 150.47255 \r\nL 205.20278 17.083636 \r\nL 205.123644 200.694279 \r\nL 205.211911 114.312905 \r\nL 205.214954 114.312905 \r\nL 205.281915 17.083636 \r\nL 205.263653 199.087184 \r\nL 205.321483 168.954146 \r\nL 205.431055 17.083636 \r\nL 205.403662 176.989623 \r\nL 205.446273 76.14439 \r\nL 205.467579 193.46235 \r\nL 205.501059 17.083636 \r\nL 205.558889 133.598049 \r\nL 205.656286 17.083636 \r\nL 205.628893 193.46235 \r\nL 205.668461 185.828647 \r\nL 205.738465 17.083636 \r\nL 205.744552 204.310244 \r\nL 205.778033 53.243282 \r\nL 205.823688 206.319113 \r\nL 205.793251 17.083636 \r\nL 205.887605 118.330643 \r\nL 205.936303 17.083636 \r\nL 205.988046 193.46235 \r\nL 205.997177 48.020222 \r\nL 206.042832 191.855255 \r\nL 206.088487 17.083636 \r\nL 206.106749 110.69694 \r\nL 206.204146 33.958137 \r\nL 206.18284 157.704479 \r\nL 206.216321 59.269889 \r\nL 206.289369 209.13153 \r\nL 206.261976 38.779424 \r\nL 206.325893 158.9098 \r\nL 206.411115 17.083636 \r\nL 206.347198 197.480089 \r\nL 206.438508 62.48408 \r\nL 206.465901 45.609579 \r\nL 206.447639 195.872993 \r\nL 206.5146 68.108914 \r\nL 206.517644 194.667672 \r\nL 206.587648 17.083636 \r\nL 206.627216 143.642395 \r\nL 206.7307 17.083636 \r\nL 206.685045 200.694279 \r\nL 206.739831 66.100044 \r\nL 206.837229 198.283636 \r\nL 206.806792 25.922661 \r\nL 206.852447 148.463681 \r\nL 206.898102 41.993614 \r\nL 206.867665 192.658803 \r\nL 206.962019 137.615787 \r\nL 206.97115 195.069446 \r\nL 207.059416 34.359911 \r\nL 207.065504 64.492949 \r\nL 207.108115 17.083636 \r\nL 207.092897 181.409135 \r\nL 207.172032 88.197605 \r\nL 207.248124 36.770554 \r\nL 207.202469 171.364789 \r\nL 207.263342 71.724878 \r\nL 207.36987 191.855255 \r\nL 207.30291 60.876984 \r\nL 207.372914 144.847716 \r\nL 207.421613 49.225543 \r\nL 207.470311 192.257029 \r\nL 207.48553 96.233082 \r\nL 207.497704 201.497827 \r\nL 207.567709 47.618448 \r\nL 207.601189 193.864124 \r\nL 207.722936 17.083636 \r\nL 207.744241 122.750155 \r\nL 207.799027 195.872993 \r\nL 207.756416 57.26102 \r\nL 207.85077 109.491619 \r\nL 207.853813 17.083636 \r\nL 207.875119 189.846386 \r\nL 207.960342 122.348381 \r\nL 208.048608 35.967007 \r\nL 207.999909 203.90847 \r\nL 208.063826 143.240621 \r\nL 208.142962 196.274767 \r\nL 208.139918 55.653925 \r\nL 208.164267 164.936408 \r\nL 208.267752 206.720887 \r\nL 208.276883 25.119113 \r\nL 208.282971 58.466341 \r\nL 208.328626 195.47122 \r\nL 208.346888 36.770554 \r\nL 208.395586 176.186075 \r\nL 208.39863 176.186075 \r\nL 208.496027 46.413126 \r\nL 208.48994 195.872993 \r\nL 208.508202 80.563902 \r\nL 208.611687 17.083636 \r\nL 208.617774 206.720887 \r\nL 208.63908 29.940399 \r\nL 208.727346 152.481419 \r\nL 208.769957 208.729756 \r\nL 208.779088 44.806031 \r\nL 208.791263 112.304035 \r\nL 208.885617 200.694279 \r\nL 208.903879 17.083636 \r\nL 209.007363 196.676541 \r\nL 209.019538 96.233082 \r\nL 209.028669 28.333304 \r\nL 209.056062 154.490288 \r\nL 209.065193 17.083636 \r\nL 209.110848 197.078315 \r\nL 209.165634 32.351042 \r\nL 209.238682 203.104922 \r\nL 209.208245 17.083636 \r\nL 209.275206 84.983415 \r\nL 209.284337 17.083636 \r\nL 209.348254 192.257029 \r\nL 209.372603 60.876984 \r\nL 209.476088 199.488958 \r\nL 209.378691 17.083636 \r\nL 209.482175 36.36878 \r\nL 209.500437 140.02643 \r\nL 209.573485 17.083636 \r\nL 209.686101 189.042838 \r\nL 209.750018 17.083636 \r\nL 209.798717 73.331973 \r\nL 209.908289 207.122661 \r\nL 209.816979 17.083636 \r\nL 209.914376 197.881863 \r\nL 209.932638 17.083636 \r\nL 210.014817 199.890732 \r\nL 210.023948 50.832639 \r\nL 210.060472 192.257029 \r\nL 210.127433 17.083636 \r\nL 210.13352 126.36612 \r\nL 210.227874 21.503149 \r\nL 210.170044 199.488958 \r\nL 210.243092 58.466341 \r\nL 210.246136 197.480089 \r\nL 210.249179 17.083636 \r\nL 210.352664 17.083636 \r\nL 210.434843 185.828647 \r\nL 210.46528 74.537295 \r\nL 210.550502 17.083636 \r\nL 210.49876 189.042838 \r\nL 210.553546 35.163459 \r\nL 210.650943 192.257029 \r\nL 210.574852 17.083636 \r\nL 210.663118 34.359911 \r\nL 210.745297 193.060576 \r\nL 210.684424 17.083636 \r\nL 210.784865 172.971885 \r\nL 210.864 46.011353 \r\nL 210.793996 203.506696 \r\nL 210.89748 96.634856 \r\nL 210.982703 17.083636 \r\nL 210.903568 196.676541 \r\nL 211.000965 69.716009 \r\nL 211.0801 203.104922 \r\nL 211.010096 17.083636 \r\nL 211.110537 133.196275 \r\nL 211.17141 17.083636 \r\nL 211.122712 198.68541 \r\nL 211.214022 140.02643 \r\nL 211.259677 207.122661 \r\nL 211.308375 36.770554 \r\nL 211.311419 141.231752 \r\nL 211.314463 32.752816 \r\nL 211.390554 204.310244 \r\nL 211.420991 60.876984 \r\nL 211.50317 178.596718 \r\nL 211.475777 20.297827 \r\nL 211.530563 76.947938 \r\nL 211.533607 31.547494 \r\nL 211.609698 202.703149 \r\nL 211.634048 185.426874 \r\nL 211.679703 17.083636 \r\nL 211.728401 194.265898 \r\nL 211.74362 159.713348 \r\nL 211.746663 189.444612 \r\nL 211.798406 17.083636 \r\nL 211.847104 95.027761 \r\nL 211.886672 22.70847 \r\nL 211.892759 198.283636 \r\nL 211.947545 77.751486 \r\nL 211.965807 195.069446 \r\nL 212.032768 22.70847 \r\nL 212.057117 105.47388 \r\nL 212.090598 17.083636 \r\nL 212.145384 209.935078 \r\nL 212.157558 115.92 \r\nL 212.17582 200.292506 \r\nL 212.169733 17.083636 \r\nL 212.264087 112.304035 \r\nL 212.282349 199.087184 \r\nL 212.373659 17.083636 \r\nL 212.452794 203.90847 \r\nL 212.486274 107.482749 \r\nL 212.513667 56.055698 \r\nL 212.528886 187.033969 \r\nL 212.56541 91.411796 \r\nL 212.611065 205.917339 \r\nL 212.653676 52.439734 \r\nL 212.674982 163.329313 \r\nL 212.720637 17.083636 \r\nL 212.78151 193.46235 \r\nL 212.787597 85.786962 \r\nL 212.790641 86.59051 \r\nL 212.793685 17.083636 \r\nL 212.842383 204.712018 \r\nL 212.897169 166.543503 \r\nL 212.96413 17.083636 \r\nL 212.994567 207.926208 \r\nL 213.012829 108.286297 \r\nL 213.082833 199.890732 \r\nL 213.085877 17.083636 \r\nL 213.125444 179.400266 \r\nL 213.155881 17.083636 \r\nL 213.195449 209.935078 \r\nL 213.23806 89.402927 \r\nL 213.344588 189.042838 \r\nL 213.259366 33.556364 \r\nL 213.347632 54.448603 \r\nL 213.390243 185.828647 \r\nL 213.353719 42.395388 \r\nL 213.457204 103.866785 \r\nL 213.493728 32.752816 \r\nL 213.472422 202.301375 \r\nL 213.566776 93.420665 \r\nL 213.673304 201.497827 \r\nL 213.642868 37.574102 \r\nL 213.676348 149.669002 \r\nL 213.743309 17.083636 \r\nL 213.69461 195.069446 \r\nL 213.788964 56.055698 \r\nL 213.816357 186.230421 \r\nL 213.813313 17.083636 \r\nL 213.898536 156.097384 \r\nL 213.971584 17.083636 \r\nL 213.91071 203.90847 \r\nL 214.008108 158.508027 \r\nL 214.047675 30.342173 \r\nL 214.084199 185.0251 \r\nL 214.120723 88.197605 \r\nL 214.126811 197.078315 \r\nL 214.193771 17.083636 \r\nL 214.233339 184.221552 \r\nL 214.327693 17.083636 \r\nL 214.294212 213.149268 \r\nL 214.342911 135.606918 \r\nL 214.382479 205.113792 \r\nL 214.409872 20.297827 \r\nL 214.440308 148.865455 \r\nL 214.498138 17.083636 \r\nL 214.449439 205.113792 \r\nL 214.552924 76.947938 \r\nL 214.601623 204.310244 \r\nL 214.60771 22.306696 \r\nL 214.662496 198.283636 \r\nL 214.668583 25.119113 \r\nL 214.671627 211.542173 \r\nL 214.775112 50.832639 \r\nL 214.817723 17.083636 \r\nL 214.793374 189.846386 \r\nL 214.842072 145.651264 \r\nL 214.899902 195.872993 \r\nL 214.93947 17.083636 \r\nL 214.948601 136.812239 \r\nL 215.003387 17.083636 \r\nL 215.009474 173.373659 \r\nL 215.061216 39.181197 \r\nL 215.091653 188.641064 \r\nL 215.116002 17.083636 \r\nL 215.173832 146.454812 \r\nL 215.268186 17.083636 \r\nL 215.256011 206.319113 \r\nL 215.283404 33.958137 \r\nL 215.368627 193.46235 \r\nL 215.313841 17.083636 \r\nL 215.39602 83.376319 \r\nL 215.469068 17.083636 \r\nL 215.423413 180.605588 \r\nL 215.490373 83.778093 \r\nL 215.599945 173.373659 \r\nL 215.548203 17.083636 \r\nL 215.602989 150.070776 \r\nL 215.657775 17.083636 \r\nL 215.679081 196.274767 \r\nL 215.712561 116.723548 \r\nL 215.770391 203.104922 \r\nL 215.73691 17.083636 \r\nL 215.822133 148.061907 \r\nL 215.870832 17.083636 \r\nL 215.88605 203.506696 \r\nL 215.934749 77.751486 \r\nL 216.010841 194.265898 \r\nL 215.998666 50.430865 \r\nL 216.047365 191.453481 \r\nL 216.06867 28.735078 \r\nL 216.138675 197.078315 \r\nL 216.15998 92.617118 \r\nL 216.202592 212.345721 \r\nL 216.187373 17.083636 \r\nL 216.269552 146.454812 \r\nL 216.351731 29.940399 \r\nL 216.369993 192.257029 \r\nL 216.373037 125.160798 \r\nL 216.376081 201.096053 \r\nL 216.379124 17.083636 \r\nL 216.482609 119.134191 \r\nL 216.537395 195.069446 \r\nL 216.567832 46.8149 \r\nL 216.592181 174.57898 \r\nL 216.631749 60.876984 \r\nL 216.668273 205.113792 \r\nL 216.701753 160.91867 \r\nL 216.738277 37.574102 \r\nL 216.744364 195.069446 \r\nL 216.814369 78.956807 \r\nL 216.923941 197.881863 \r\nL 216.853936 63.689401 \r\nL 216.926984 139.222882 \r\nL 217.027425 193.46235 \r\nL 217.0396 17.083636 \r\nL 217.115692 208.729756 \r\nL 217.152216 181.409135 \r\nL 217.237438 44.002483 \r\nL 217.200914 189.042838 \r\nL 217.261788 101.456142 \r\nL 217.359185 193.864124 \r\nL 217.273962 17.083636 \r\nL 217.377447 156.097384 \r\nL 217.456582 186.632195 \r\nL 217.410927 19.092506 \r\nL 217.480932 132.392727 \r\nL 217.578329 27.127982 \r\nL 217.511368 191.855255 \r\nL 217.593547 107.884523 \r\nL 217.666595 30.743947 \r\nL 217.663552 208.729756 \r\nL 217.67877 71.724878 \r\nL 217.693988 193.864124 \r\nL 217.687901 17.083636 \r\nL 217.788342 173.775432 \r\nL 217.800517 35.163459 \r\nL 217.794429 183.418004 \r\nL 217.897914 56.859246 \r\nL 217.970962 203.90847 \r\nL 217.907045 17.083636 \r\nL 218.007486 137.214013 \r\nL 218.098796 29.136851 \r\nL 218.068359 192.658803 \r\nL 218.117058 46.413126 \r\nL 218.177931 183.819778 \r\nL 218.13532 31.145721 \r\nL 218.229674 171.364789 \r\nL 218.257067 39.582971 \r\nL 218.293591 196.676541 \r\nL 218.339246 142.838847 \r\nL 218.424468 35.967007 \r\nL 218.445774 203.506696 \r\nL 218.512735 17.083636 \r\nL 218.555346 89.402927 \r\nL 218.640569 204.712018 \r\nL 218.59187 17.083636 \r\nL 218.667962 151.276098 \r\nL 218.74101 41.190067 \r\nL 218.728835 185.0251 \r\nL 218.77449 61.680532 \r\nL 218.780577 44.002483 \r\nL 218.887106 198.283636 \r\nL 218.99059 17.083636 \r\nL 218.999721 103.063237 \r\nL 219.002765 203.104922 \r\nL 219.005809 17.083636 \r\nL 219.112337 172.971885 \r\nL 219.151905 23.913792 \r\nL 219.188429 205.113792 \r\nL 219.224953 132.392727 \r\nL 219.249302 189.444612 \r\nL 219.279739 50.430865 \r\nL 219.328437 172.570111 \r\nL 219.389311 37.574102 \r\nL 219.38018 188.641064 \r\nL 219.438009 135.606918 \r\nL 219.441053 203.104922 \r\nL 219.462359 17.083636 \r\nL 219.544538 134.80337 \r\nL 219.617586 25.119113 \r\nL 219.614542 200.292506 \r\nL 219.651066 121.946608 \r\nL 219.663241 195.069446 \r\nL 219.730201 32.752816 \r\nL 219.757594 56.457472 \r\nL 219.827599 185.426874 \r\nL 219.775856 37.975876 \r\nL 219.879341 158.106253 \r\nL 219.90369 30.743947 \r\nL 219.958476 197.480089 \r\nL 219.988913 119.535965 \r\nL 220.074136 167.748825 \r\nL 220.058917 53.645055 \r\nL 220.095441 121.544834 \r\nL 220.104572 35.967007 \r\nL 220.107616 184.221552 \r\nL 220.208057 88.599379 \r\nL 220.278061 209.935078 \r\nL 220.26893 41.190067 \r\nL 220.287192 111.500488 \r\nL 220.332847 17.083636 \r\nL 220.369371 195.47122 \r\nL 220.396764 85.385188 \r\nL 220.436332 25.119113 \r\nL 220.405895 183.016231 \r\nL 220.494162 84.179867 \r\nL 220.506336 181.810909 \r\nL 220.564166 17.083636 \r\nL 220.606777 165.338182 \r\nL 220.643301 38.779424 \r\nL 220.664607 203.506696 \r\nL 220.716349 68.510687 \r\nL 220.780266 199.890732 \r\nL 220.752873 43.198936 \r\nL 220.825921 119.937738 \r\nL 220.87462 54.850377 \r\nL 220.923319 155.69561 \r\nL 220.93245 89.001153 \r\nL 220.947668 192.658803 \r\nL 221.026803 38.779424 \r\nL 221.042022 95.027761 \r\nL 221.102895 191.855255 \r\nL 221.063327 63.287627 \r\nL 221.133332 146.856585 \r\nL 221.151594 17.083636 \r\nL 221.200292 194.667672 \r\nL 221.242904 168.150599 \r\nL 221.261166 29.940399 \r\nL 221.264209 203.90847 \r\nL 221.376825 59.269889 \r\nL 221.477266 196.676541 \r\nL 221.428567 17.083636 \r\nL 221.489441 152.481419 \r\nL 221.583794 19.494279 \r\nL 221.550314 196.676541 \r\nL 221.599013 156.900931 \r\nL 221.611187 207.524435 \r\nL 221.659886 56.457472 \r\nL 221.702497 179.80204 \r\nL 221.796851 46.011353 \r\nL 221.775545 193.46235 \r\nL 221.812069 99.447273 \r\nL 221.87903 188.23929 \r\nL 221.854681 17.083636 \r\nL 221.921641 156.900931 \r\nL 221.991646 17.083636 \r\nL 221.942947 193.060576 \r\nL 222.034257 104.268559 \r\nL 222.049475 94.224213 \r\nL 222.055563 161.722217 \r\nL 222.079912 78.153259 \r\nL 222.165135 203.506696 \r\nL 222.235139 213.149268 \r\nL 222.274707 59.269889 \r\nL 222.320362 41.993614 \r\nL 222.384279 191.453481 \r\nL 222.487763 39.582971 \r\nL 222.448196 192.658803 \r\nL 222.493851 174.177206 \r\nL 222.600379 21.904922 \r\nL 222.502982 177.391397 \r\nL 222.615597 80.563902 \r\nL 222.70082 190.649933 \r\nL 222.712995 44.404257 \r\nL 222.728213 95.429534 \r\nL 222.819523 192.658803 \r\nL 222.749519 51.234412 \r\nL 222.82561 154.088514 \r\nL 222.898658 17.083636 \r\nL 222.868222 211.542173 \r\nL 222.935182 151.677871 \r\nL 223.026492 197.078315 \r\nL 222.959532 17.083636 \r\nL 223.035623 110.69694 \r\nL 223.105628 54.448603 \r\nL 223.09954 176.587849 \r\nL 223.114759 127.571441 \r\nL 223.117802 208.327982 \r\nL 223.126933 23.512018 \r\nL 223.224331 150.874324 \r\nL 223.269986 55.252151 \r\nL 223.263898 189.846386 \r\nL 223.333903 133.999823 \r\nL 223.385645 39.582971 \r\nL 223.449562 192.257029 \r\nL 223.525654 24.717339 \r\nL 223.550003 198.68541 \r\nL 223.562178 120.339512 \r\nL 223.659575 42.797162 \r\nL 223.63827 200.292506 \r\nL 223.67175 72.528426 \r\nL 223.747842 200.694279 \r\nL 223.714361 31.145721 \r\nL 223.784366 97.03663 \r\nL 223.79654 17.083636 \r\nL 223.848283 193.46235 \r\nL 223.893938 32.351042 \r\nL 223.970029 208.729756 \r\nL 223.918287 17.083636 \r\nL 224.009597 158.508027 \r\nL 224.018728 17.083636 \r\nL 224.052208 191.051707 \r\nL 224.113082 166.945277 \r\nL 224.195261 207.122661 \r\nL 224.137431 51.234412 \r\nL 224.213523 144.044169 \r\nL 224.326138 17.083636 \r\nL 224.317007 190.649933 \r\nL 224.329182 88.599379 \r\nL 224.356575 201.497827 \r\nL 224.374837 56.457472 \r\nL 224.420492 193.060576 \r\nL 224.426579 31.949268 \r\nL 224.484409 201.096053 \r\nL 224.530064 112.304035 \r\nL 224.575719 180.605588 \r\nL 224.566588 39.984745 \r\nL 224.639636 118.732417 \r\nL 224.691378 35.565233 \r\nL 224.737033 209.935078 \r\nL 224.743121 118.330643 \r\nL 224.785732 207.926208 \r\nL 224.797907 21.904922 \r\nL 224.849649 119.134191 \r\nL 224.852693 29.136851 \r\nL 224.877042 185.426874 \r\nL 224.959221 86.59051 \r\nL 224.974439 194.667672 \r\nL 224.986614 65.698271 \r\nL 225.065749 141.633525 \r\nL 225.090099 56.457472 \r\nL 225.071837 185.828647 \r\nL 225.178365 68.912461 \r\nL 225.245326 185.0251 \r\nL 225.242282 17.083636 \r\nL 225.290981 103.465011 \r\nL 225.324461 17.083636 \r\nL 225.367072 181.409135 \r\nL 225.397509 117.125322 \r\nL 225.400553 201.497827 \r\nL 225.449251 55.653925 \r\nL 225.507081 159.713348 \r\nL 225.552736 43.198936 \r\nL 225.586216 197.881863 \r\nL 225.607522 79.760355 \r\nL 225.668395 187.435743 \r\nL 225.656221 17.083636 \r\nL 225.720138 142.437073 \r\nL 225.82971 35.163459 \r\nL 225.735356 196.274767 \r\nL 225.832753 53.243282 \r\nL 225.838841 189.846386 \r\nL 225.936238 31.949268 \r\nL 225.942325 39.582971 \r\nL 225.975806 191.453481 \r\nL 226.006242 37.975876 \r\nL 226.054941 74.537295 \r\nL 226.097552 50.430865 \r\nL 226.070159 204.310244 \r\nL 226.161469 81.769224 \r\nL 226.167557 186.230421 \r\nL 226.255823 36.770554 \r\nL 226.271041 142.437073 \r\nL 226.289303 17.083636 \r\nL 226.344089 211.140399 \r\nL 226.383657 51.636186 \r\nL 226.435399 204.310244 \r\nL 226.438443 35.163459 \r\nL 226.493229 58.064568 \r\nL 226.56019 17.083636 \r\nL 226.572364 209.935078 \r\nL 226.599757 48.823769 \r\nL 226.669762 207.524435 \r\nL 226.605845 17.083636 \r\nL 226.709329 126.767894 \r\nL 226.803683 17.083636 \r\nL 226.764115 193.060576 \r\nL 226.818901 84.983415 \r\nL 226.879775 193.864124 \r\nL 226.840207 20.297827 \r\nL 226.928473 147.258359 \r\nL 227.025871 17.083636 \r\nL 227.001521 190.24816 \r\nL 227.038045 163.329313 \r\nL 227.095875 200.694279 \r\nL 227.150661 20.699601 \r\nL 227.171967 206.319113 \r\nL 227.260233 128.374989 \r\nL 227.333281 32.752816 \r\nL 227.327194 196.274767 \r\nL 227.369805 112.304035 \r\nL 227.427635 210.738625 \r\nL 227.406329 39.582971 \r\nL 227.479377 135.606918 \r\nL 227.497639 39.582971 \r\nL 227.494595 207.122661 \r\nL 227.591993 72.126652 \r\nL 227.661997 195.47122 \r\nL 227.674172 25.520887 \r\nL 227.704608 133.999823 \r\nL 227.777656 37.574102 \r\nL 227.750263 186.632195 \r\nL 227.817224 67.70714 \r\nL 227.899403 196.274767 \r\nL 227.917665 24.717339 \r\nL 227.926796 86.992284 \r\nL 228.012019 55.653925 \r\nL 227.969407 199.488958 \r\nL 228.024193 73.331973 \r\nL 228.124634 205.515565 \r\nL 228.078979 52.439734 \r\nL 228.136809 174.177206 \r\nL 228.231163 38.37765 \r\nL 228.200726 190.649933 \r\nL 228.249425 115.116452 \r\nL 228.264643 205.917339 \r\nL 228.322473 17.083636 \r\nL 228.358997 186.632195 \r\nL 228.456394 38.779424 \r\nL 228.392477 195.872993 \r\nL 228.471612 68.108914 \r\nL 228.553791 211.943947 \r\nL 228.535529 21.503149 \r\nL 228.584228 176.989623 \r\nL 228.599446 17.083636 \r\nL 228.654232 206.319113 \r\nL 228.696844 45.207805 \r\nL 228.809459 192.658803 \r\nL 228.84294 17.083636 \r\nL 228.915988 204.712018 \r\nL 228.922075 95.831308 \r\nL 228.955555 200.292506 \r\nL 229.00121 57.662794 \r\nL 229.031647 160.115122 \r\nL 229.11687 20.297827 \r\nL 229.129044 204.310244 \r\nL 229.141219 154.088514 \r\nL 229.223398 202.703149 \r\nL 229.171656 17.083636 \r\nL 229.24166 81.769224 \r\nL 229.272097 17.083636 \r\nL 229.256878 186.632195 \r\nL 229.339057 72.528426 \r\nL 229.342101 191.855255 \r\nL 229.357319 27.529756 \r\nL 229.448629 76.947938 \r\nL 229.45776 203.506696 \r\nL 229.494284 46.011353 \r\nL 229.564289 108.688071 \r\nL 229.57342 19.092506 \r\nL 229.634293 187.033969 \r\nL 229.673861 67.305366 \r\nL 229.725603 192.658803 \r\nL 229.695166 17.083636 \r\nL 229.783433 173.775432 \r\nL 229.810826 35.967007 \r\nL 229.795607 193.060576 \r\nL 229.893005 56.859246 \r\nL 229.950834 192.658803 \r\nL 229.908223 17.083636 \r\nL 230.002577 108.688071 \r\nL 230.014751 35.163459 \r\nL 230.090843 191.051707 \r\nL 230.112149 50.832639 \r\nL 230.133454 203.506696 \r\nL 230.194328 23.110244 \r\nL 230.227808 136.812239 \r\nL 230.273463 28.333304 \r\nL 230.3039 205.917339 \r\nL 230.334336 189.846386 \r\nL 230.340424 42.797162 \r\nL 230.446952 71.724878 \r\nL 230.550437 202.703149 \r\nL 230.46217 17.083636 \r\nL 230.559568 128.374989 \r\nL 230.638703 28.333304 \r\nL 230.620441 198.283636 \r\nL 230.66914 66.903592 \r\nL 230.714795 190.649933 \r\nL 230.693489 56.055698 \r\nL 230.778712 186.632195 \r\nL 230.857847 17.083636 \r\nL 230.842629 200.292506 \r\nL 230.891327 63.689401 \r\nL 230.900458 188.641064 \r\nL 230.915677 62.48408 \r\nL 231.000899 113.911131 \r\nL 231.049598 17.083636 \r\nL 231.016118 179.80204 \r\nL 231.101341 59.269889 \r\nL 231.137865 191.453481 \r\nL 231.143952 17.083636 \r\nL 231.213956 127.169667 \r\nL 231.238306 34.761685 \r\nL 231.293092 165.739956 \r\nL 231.363096 197.881863 \r\nL 231.338747 17.083636 \r\nL 231.381358 159.311574 \r\nL 231.384402 23.110244 \r\nL 231.481799 206.319113 \r\nL 231.49093 79.358581 \r\nL 231.539629 189.444612 \r\nL 231.554847 17.083636 \r\nL 231.606589 132.392727 \r\nL 231.646157 23.110244 \r\nL 231.700943 207.524435 \r\nL 231.719205 48.421996 \r\nL 231.755729 210.336851 \r\nL 231.786166 28.333304 \r\nL 231.828777 139.222882 \r\nL 231.871388 17.083636 \r\nL 231.910956 208.729756 \r\nL 231.935305 170.561242 \r\nL 231.984004 193.864124 \r\nL 232.00531 17.083636 \r\nL 232.023572 101.054368 \r\nL 232.050965 17.083636 \r\nL 232.066183 194.667672 \r\nL 232.133144 104.268559 \r\nL 232.22141 38.37765 \r\nL 232.209235 191.051707 \r\nL 232.236628 135.205144 \r\nL 232.251847 205.515565 \r\nL 232.245759 17.083636 \r\nL 232.343157 164.936408 \r\nL 232.397943 17.083636 \r\nL 232.446641 194.667672 \r\nL 232.458816 70.117783 \r\nL 232.547082 203.506696 \r\nL 232.516646 17.083636 \r\nL 232.568388 69.716009 \r\nL 232.574475 53.243282 \r\nL 232.577519 75.340843 \r\nL 232.64448 207.926208 \r\nL 232.687091 17.083636 \r\nL 232.690135 180.605588 \r\nL 232.693178 201.497827 \r\nL 232.76927 50.832639 \r\nL 232.787532 127.571441 \r\nL 232.872755 25.520887 \r\nL 232.833187 196.676541 \r\nL 232.897104 147.660133 \r\nL 232.945803 17.083636 \r\nL 232.91841 199.087184 \r\nL 233.00972 131.990953 \r\nL 233.07668 17.083636 \r\nL 233.079724 192.257029 \r\nL 233.110161 72.9302 \r\nL 233.143641 204.310244 \r\nL 233.13451 33.556364 \r\nL 233.222776 193.864124 \r\nL 233.289737 17.083636 \r\nL 233.295824 208.729756 \r\nL 233.335392 142.838847 \r\nL 233.37496 202.301375 \r\nL 233.414527 17.083636 \r\nL 233.44192 117.928869 \r\nL 233.511925 51.234412 \r\nL 233.524099 203.506696 \r\nL 233.536274 72.528426 \r\nL 233.539318 199.087184 \r\nL 233.542361 17.083636 \r\nL 233.645846 117.928869 \r\nL 233.68237 198.283636 \r\nL 233.755418 17.083636 \r\nL 233.871077 201.497827 \r\nL 233.919776 17.083636 \r\nL 233.883252 203.506696 \r\nL 233.98978 37.574102 \r\nL 234.032392 202.301375 \r\nL 234.102396 158.9098 \r\nL 234.120658 197.078315 \r\nL 234.163269 17.083636 \r\nL 234.193706 128.776763 \r\nL 234.28806 17.083636 \r\nL 234.218055 181.810909 \r\nL 234.303278 95.027761 \r\nL 234.361108 209.13153 \r\nL 234.364151 17.083636 \r\nL 234.409806 107.080976 \r\nL 234.461549 17.083636 \r\nL 234.507204 199.087184 \r\nL 234.519378 113.911131 \r\nL 234.549815 17.083636 \r\nL 234.583295 208.729756 \r\nL 234.671562 17.083636 \r\nL 234.695911 48.421996 \r\nL 234.77809 187.033969 \r\nL 234.732435 24.717339 \r\nL 234.802439 135.606918 \r\nL 234.805483 17.083636 \r\nL 234.866356 199.488958 \r\nL 234.915055 58.466341 \r\nL 235.024627 205.515565 \r\nL 234.933317 25.119113 \r\nL 235.033758 163.329313 \r\nL 235.131155 35.967007 \r\nL 235.064195 195.069446 \r\nL 235.14333 149.267228 \r\nL 235.213334 208.327982 \r\nL 235.222465 31.547494 \r\nL 235.237684 138.821109 \r\nL 235.319863 17.083636 \r\nL 235.246815 196.274767 \r\nL 235.350299 63.287627 \r\nL 235.374649 211.140399 \r\nL 235.389867 17.083636 \r\nL 235.462915 177.793171 \r\nL 235.5664 17.083636 \r\nL 235.548138 200.292506 \r\nL 235.575531 138.419335 \r\nL 235.679015 196.676541 \r\nL 235.645535 17.083636 \r\nL 235.682059 154.490288 \r\nL 235.706408 193.060576 \r\nL 235.791631 17.083636 \r\nL 235.889028 204.712018 \r\nL 235.904247 121.14306 \r\nL 235.922509 193.864124 \r\nL 235.934683 62.082306 \r\nL 236.010775 124.759024 \r\nL 236.095998 30.743947 \r\nL 236.08991 210.336851 \r\nL 236.117303 83.376319 \r\nL 236.162958 192.658803 \r\nL 236.141653 40.386519 \r\nL 236.229919 189.444612 \r\nL 236.23905 17.083636 \r\nL 236.321229 200.292506 \r\nL 236.342535 74.537295 \r\nL 236.403408 197.078315 \r\nL 236.439932 50.430865 \r\nL 236.452107 94.224213 \r\nL 236.491674 62.082306 \r\nL 236.509936 207.122661 \r\nL 236.555591 63.689401 \r\nL 236.579941 206.720887 \r\nL 236.616465 31.145721 \r\nL 236.665163 125.964346 \r\nL 236.768648 17.083636 \r\nL 236.719949 199.488958 \r\nL 236.777779 44.404257 \r\nL 236.82039 188.641064 \r\nL 236.783866 17.083636 \r\nL 236.887351 102.661463 \r\nL 236.939093 44.404257 \r\nL 236.945181 200.292506 \r\nL 236.984748 85.385188 \r\nL 237.069971 197.881863 \r\nL 237.09432 64.091175 \r\nL 237.109539 199.488958 \r\nL 237.161281 17.083636 \r\nL 237.20998 179.80204 \r\nL 237.231285 17.083636 \r\nL 237.307377 190.24816 \r\nL 237.325639 55.653925 \r\nL 237.398687 184.623326 \r\nL 237.432167 91.010022 \r\nL 237.532608 17.083636 \r\nL 237.480866 205.917339 \r\nL 237.541739 70.117783 \r\nL 237.617831 17.083636 \r\nL 237.599569 192.257029 \r\nL 237.630006 66.100044 \r\nL 237.703054 189.042838 \r\nL 237.721316 17.083636 \r\nL 237.739578 84.179867 \r\nL 237.782189 17.083636 \r\nL 237.806538 169.35592 \r\nL 237.809582 59.671663 \r\nL 237.894805 195.47122 \r\nL 237.855237 35.163459 \r\nL 237.919154 60.475211 \r\nL 238.00742 203.104922 \r\nL 237.934372 24.717339 \r\nL 238.028726 68.108914 \r\nL 238.101774 205.515565 \r\nL 238.083512 17.083636 \r\nL 238.135254 113.509357 \r\nL 238.147429 17.083636 \r\nL 238.150473 179.400266 \r\nL 238.244826 84.179867 \r\nL 238.278307 201.096053 \r\nL 238.257001 17.083636 \r\nL 238.354398 139.624656 \r\nL 238.375704 43.60071 \r\nL 238.454839 194.265898 \r\nL 238.467014 62.885854 \r\nL 238.485276 209.533304 \r\nL 238.552237 17.083636 \r\nL 238.582673 167.347051 \r\nL 238.652678 25.922661 \r\nL 238.628328 190.24816 \r\nL 238.695289 106.277428 \r\nL 238.771381 17.083636 \r\nL 238.759206 209.935078 \r\nL 238.804861 101.054368 \r\nL 238.862691 207.926208 \r\nL 238.826167 17.083636 \r\nL 238.914433 170.561242 \r\nL 239.0027 17.083636 \r\nL 238.969219 192.257029 \r\nL 239.024005 168.552373 \r\nL 239.075748 199.890732 \r\nL 239.051398 25.119113 \r\nL 239.106184 96.634856 \r\nL 239.124446 17.083636 \r\nL 239.12749 187.033969 \r\nL 239.212713 126.36612 \r\nL 239.234018 183.418004 \r\nL 239.249237 49.627317 \r\nL 239.313154 166.141729 \r\nL 239.392289 21.904922 \r\nL 239.361852 197.881863 \r\nL 239.425769 92.215344 \r\nL 239.495774 32.752816 \r\nL 239.437944 152.079645 \r\nL 239.514036 83.376319 \r\nL 239.61752 189.846386 \r\nL 239.547516 17.083636 \r\nL 239.623608 86.188736 \r\nL 239.705787 206.319113 \r\nL 239.684481 28.333304 \r\nL 239.721005 176.186075 \r\nL 239.760573 17.083636 \r\nL 239.797097 185.828647 \r\nL 239.833621 48.020222 \r\nL 239.89145 185.828647 \r\nL 239.867101 39.984745 \r\nL 239.94928 181.007361 \r\nL 240.055808 17.083636 \r\nL 239.994935 200.292506 \r\nL 240.061896 19.092506 \r\nL 240.071027 192.257029 \r\nL 240.1319 17.083636 \r\nL 240.171468 35.967007 \r\nL 240.28104 195.47122 \r\nL 240.18973 17.083636 \r\nL 240.290171 127.973215 \r\nL 240.366262 17.887184 \r\nL 240.354088 199.087184 \r\nL 240.399743 49.627317 \r\nL 240.506271 200.694279 \r\nL 240.418005 17.083636 \r\nL 240.512358 161.722217 \r\nL 240.615843 17.083636 \r\nL 240.576275 186.230421 \r\nL 240.62193 95.429534 \r\nL 240.655411 209.13153 \r\nL 240.649323 17.083636 \r\nL 240.73759 163.731086 \r\nL 240.749764 17.083636 \r\nL 240.77107 207.926208 \r\nL 240.847162 171.766563 \r\nL 240.883686 191.855255 \r\nL 240.89586 51.234412 \r\nL 240.904991 183.418004 \r\nL 240.996301 17.083636 \r\nL 240.984127 205.917339 \r\nL 241.014563 135.205144 \r\nL 241.069349 199.488958 \r\nL 241.032825 17.083636 \r\nL 241.07848 114.312905 \r\nL 241.081524 17.083636 \r\nL 241.127179 186.632195 \r\nL 241.188052 70.117783 \r\nL 241.267188 212.747494 \r\nL 241.215445 17.083636 \r\nL 241.300668 209.533304 \r\nL 241.361541 17.083636 \r\nL 241.413284 142.035299 \r\nL 241.416327 207.926208 \r\nL 241.50155 17.083636 \r\nL 241.522856 135.606918 \r\nL 241.580685 17.083636 \r\nL 241.550249 203.90847 \r\nL 241.635471 50.430865 \r\nL 241.714607 201.899601 \r\nL 241.665908 44.404257 \r\nL 241.748087 136.008692 \r\nL 241.845484 30.342173 \r\nL 241.793742 185.0251 \r\nL 241.857659 162.525765 \r\nL 241.86679 17.083636 \r\nL 241.961144 208.327982 \r\nL 242.04941 17.083636 \r\nL 242.073759 53.645055 \r\nL 242.146807 187.837517 \r\nL 242.104196 17.083636 \r\nL 242.186375 156.900931 \r\nL 242.280729 17.083636 \r\nL 242.192462 184.623326 \r\nL 242.298991 55.252151 \r\nL 242.393344 199.087184 \r\nL 242.341602 50.430865 \r\nL 242.41465 174.57898 \r\nL 242.435956 17.083636 \r\nL 242.496829 183.819778 \r\nL 242.524222 99.045499 \r\nL 242.527266 179.400266 \r\nL 242.618576 17.083636 \r\nL 242.633794 60.475211 \r\nL 242.719017 208.729756 \r\nL 242.661187 17.083636 \r\nL 242.743366 76.947938 \r\nL 242.843807 17.083636 \r\nL 242.795108 185.828647 \r\nL 242.852938 101.054368 \r\nL 242.859025 196.274767 \r\nL 242.919899 17.083636 \r\nL 242.959466 121.946608 \r\nL 243.059907 17.083636 \r\nL 242.977728 193.864124 \r\nL 243.069038 56.055698 \r\nL 243.172523 190.649933 \r\nL 243.148174 21.904922 \r\nL 243.17861 187.837517 \r\nL 243.257746 17.083636 \r\nL 243.245571 188.641064 \r\nL 243.291226 27.529756 \r\nL 243.333837 203.506696 \r\nL 243.315575 25.922661 \r\nL 243.403842 101.857916 \r\nL 243.406885 28.333304 \r\nL 243.41906 188.23929 \r\nL 243.516457 53.645055 \r\nL 243.559069 210.738625 \r\nL 243.525588 24.315565 \r\nL 243.629073 116.321774 \r\nL 243.705165 36.770554 \r\nL 243.674728 189.846386 \r\nL 243.738645 130.785632 \r\nL 243.829955 62.885854 \r\nL 243.823868 203.506696 \r\nL 243.851261 74.135521 \r\nL 243.912134 193.060576 \r\nL 243.887785 17.083636 \r\nL 243.957789 69.314235 \r\nL 243.994313 24.717339 \r\nL 244.043012 189.846386 \r\nL 244.061274 44.806031 \r\nL 244.152584 195.872993 \r\nL 244.128234 30.743947 \r\nL 244.173889 136.812239 \r\nL 244.237806 17.083636 \r\nL 244.18302 191.051707 \r\nL 244.286505 83.376319 \r\nL 244.347378 172.971885 \r\nL 244.33216 17.083636 \r\nL 244.396077 67.70714 \r\nL 244.45695 179.80204 \r\nL 244.426514 28.333304 \r\nL 244.505649 56.457472 \r\nL 244.511736 59.671663 \r\nL 244.618265 152.481419 \r\nL 244.581741 18.690732 \r\nL 244.624352 104.670333 \r\nL 244.685225 17.083636 \r\nL 244.694356 195.069446 \r\nL 244.73088 110.69694 \r\nL 244.813059 196.676541 \r\nL 244.758273 17.083636 \r\nL 244.837409 77.349712 \r\nL 244.883064 17.083636 \r\nL 244.919588 209.533304 \r\nL 244.943937 19.494279 \r\nL 244.962199 185.426874 \r\nL 245.056553 148.061907 \r\nL 245.156994 17.083636 \r\nL 245.080902 172.168337 \r\nL 245.163081 146.454812 \r\nL 245.226998 193.46235 \r\nL 245.172212 17.083636 \r\nL 245.263522 167.347051 \r\nL 245.367007 17.083636 \r\nL 245.339614 172.971885 \r\nL 245.376138 48.020222 \r\nL 245.400487 185.0251 \r\nL 245.424836 17.083636 \r\nL 245.48571 131.58918 \r\nL 245.583107 17.083636 \r\nL 245.589194 205.917339 \r\nL 245.595282 85.385188 \r\nL 245.686592 171.766563 \r\nL 245.604413 17.083636 \r\nL 245.704854 130.785632 \r\nL 245.753552 17.083636 \r\nL 245.79312 190.24816 \r\nL 245.817469 75.742616 \r\nL 245.911823 197.881863 \r\nL 245.863124 17.083636 \r\nL 245.930085 129.58031 \r\nL 246.003133 17.083636 \r\nL 246.012264 189.846386 \r\nL 246.03357 84.581641 \r\nL 246.079225 203.90847 \r\nL 246.085312 17.083636 \r\nL 246.143142 167.347051 \r\nL 246.15836 17.083636 \r\nL 246.210102 193.46235 \r\nL 246.252714 47.216674 \r\nL 246.255758 178.596718 \r\nL 246.356199 17.083636 \r\nL 246.36533 168.552373 \r\nL 246.377504 42.797162 \r\nL 246.453596 212.747494 \r\nL 246.477945 112.304035 \r\nL 246.514469 17.083636 \r\nL 246.566212 190.649933 \r\nL 246.590561 37.172328 \r\nL 246.630129 200.694279 \r\nL 246.675784 17.083636 \r\nL 246.703177 112.304035 \r\nL 246.727526 198.68541 \r\nL 246.715351 17.083636 \r\nL 246.806661 82.170998 \r\nL 246.809705 17.083636 \r\nL 246.879709 197.881863 \r\nL 246.916233 85.786962 \r\nL 247.016674 203.104922 \r\nL 246.964932 17.083636 \r\nL 247.022762 178.194945 \r\nL 247.098853 17.083636 \r\nL 247.065373 196.274767 \r\nL 247.132334 53.243282 \r\nL 247.141465 199.890732 \r\nL 247.138421 17.083636 \r\nL 247.241906 121.946608 \r\nL 247.296692 17.083636 \r\nL 247.25408 208.327982 \r\nL 247.351478 93.822439 \r\nL 247.458006 189.444612 \r\nL 247.415395 29.538625 \r\nL 247.46105 127.973215 \r\nL 247.506705 17.083636 \r\nL 247.518879 198.283636 \r\nL 247.570622 71.724878 \r\nL 247.604102 208.327982 \r\nL 247.652801 23.512018 \r\nL 247.680194 128.374989 \r\nL 247.783678 29.940399 \r\nL 247.777591 199.890732 \r\nL 247.786722 94.224213 \r\nL 247.865857 205.515565 \r\nL 247.798897 17.083636 \r\nL 247.896294 166.141729 \r\nL 247.954124 17.083636 \r\nL 248.002822 192.257029 \r\nL 248.005866 131.187406 \r\nL 248.10022 195.872993 \r\nL 248.072827 42.395388 \r\nL 248.109351 143.240621 \r\nL 248.173268 17.083636 \r\nL 248.136744 188.23929 \r\nL 248.221966 70.117783 \r\nL 248.288927 49.627317 \r\nL 248.255447 197.480089 \r\nL 248.31632 114.312905 \r\nL 248.422848 207.122661 \r\nL 248.383281 42.395388 \r\nL 248.428936 124.759024 \r\nL 248.514158 19.092506 \r\nL 248.505027 210.336851 \r\nL 248.541551 34.761685 \r\nL 248.584163 197.881863 \r\nL 248.568944 17.083636 \r\nL 248.654167 141.633525 \r\nL 248.742433 21.503149 \r\nL 248.733302 184.221552 \r\nL 248.760695 144.445942 \r\nL 248.855049 195.872993 \r\nL 248.809394 17.083636 \r\nL 248.86418 158.106253 \r\nL 248.92201 17.083636 \r\nL 248.973752 193.46235 \r\nL 249.043756 17.083636 \r\nL 249.052887 193.864124 \r\nL 249.086368 63.689401 \r\nL 249.189852 187.435743 \r\nL 249.150285 17.083636 \r\nL 249.19594 143.240621 \r\nL 249.198983 38.37765 \r\nL 249.296381 181.007361 \r\nL 249.305512 69.716009 \r\nL 249.326817 187.033969 \r\nL 249.317686 17.083636 \r\nL 249.418127 117.928869 \r\nL 249.475957 17.083636 \r\nL 249.46987 196.676541 \r\nL 249.527699 96.634856 \r\nL 249.582485 194.667672 \r\nL 249.533787 17.083636 \r\nL 249.640315 153.686741 \r\nL 249.670752 17.083636 \r\nL 249.731625 188.23929 \r\nL 249.755974 53.645055 \r\nL 249.765105 191.855255 \r\nL 249.798586 17.083636 \r\nL 249.865546 46.011353 \r\nL 249.86859 19.896053 \r\nL 249.950769 180.203814 \r\nL 249.969031 55.653925 \r\nL 250.042079 191.453481 \r\nL 249.978162 21.503149 \r\nL 250.078603 127.169667 \r\nL 250.121214 17.083636 \r\nL 250.115127 196.274767 \r\nL 250.191219 97.438404 \r\nL 250.227743 211.542173 \r\nL 250.209481 50.430865 \r\nL 250.246005 74.939069 \r\nL 250.322096 17.083636 \r\nL 250.316009 206.319113 \r\nL 250.355577 37.172328 \r\nL 250.462105 191.453481 \r\nL 250.459061 23.913792 \r\nL 250.471236 136.410466 \r\nL 250.498629 17.083636 \r\nL 250.532109 186.632195 \r\nL 250.583852 85.385188 \r\nL 250.647769 201.497827 \r\nL 250.596026 20.297827 \r\nL 250.693424 93.420665 \r\nL 250.757341 183.418004 \r\nL 250.790821 18.288958 \r\nL 250.802996 103.866785 \r\nL 250.848651 20.699601 \r\nL 250.812127 202.703149 \r\nL 250.912568 48.421996 \r\nL 250.955179 199.488958 \r\nL 250.949092 32.351042 \r\nL 251.025183 70.92133 \r\nL 251.079969 200.694279 \r\nL 251.037358 17.083636 \r\nL 251.137799 193.060576 \r\nL 251.210847 41.190067 \r\nL 251.241284 197.480089 \r\nL 251.250415 93.018891 \r\nL 251.311288 55.252151 \r\nL 251.27172 187.033969 \r\nL 251.347812 70.92133 \r\nL 251.399554 193.060576 \r\nL 251.429991 27.529756 \r\nL 251.457384 86.188736 \r\nL 251.527388 20.297827 \r\nL 251.47869 185.426874 \r\nL 251.560869 104.268559 \r\nL 251.649135 197.881863 \r\nL 251.600436 32.351042 \r\nL 251.667397 178.596718 \r\nL 251.734358 41.190067 \r\nL 251.710008 207.122661 \r\nL 251.780013 111.098714 \r\nL 251.813493 205.515565 \r\nL 251.895672 48.823769 \r\nL 251.977851 206.319113 \r\nL 251.980895 17.083636 \r\nL 252.014375 159.311574 \r\nL 252.069161 53.243282 \r\nL 252.102641 186.230421 \r\nL 252.114816 84.179867 \r\nL 252.163515 206.720887 \r\nL 252.221344 49.627317 \r\nL 252.224388 75.340843 \r\nL 252.306567 192.658803 \r\nL 252.233519 45.609579 \r\nL 252.330916 74.537295 \r\nL 252.376571 44.404257 \r\nL 252.358309 189.042838 \r\nL 252.431357 97.438404 \r\nL 252.522667 197.480089 \r\nL 252.504405 31.547494 \r\nL 252.540929 120.339512 \r\nL 252.556148 54.046829 \r\nL 252.583541 201.096053 \r\nL 252.644414 70.519557 \r\nL 252.726593 201.899601 \r\nL 252.6992 21.904922 \r\nL 252.753986 99.447273 \r\nL 252.845296 23.110244 \r\nL 252.793554 184.221552 \r\nL 252.866602 79.760355 \r\nL 252.897038 172.168337 \r\nL 252.9153 18.690732 \r\nL 252.970086 189.042838 \r\nL 252.942693 17.083636 \r\nL 253.027916 130.785632 \r\nL 253.055309 31.547494 \r\nL 253.049222 194.265898 \r\nL 253.140532 64.492949 \r\nL 253.207492 207.122661 \r\nL 253.195318 46.413126 \r\nL 253.253147 160.91867 \r\nL 253.332283 23.913792 \r\nL 253.307933 203.90847 \r\nL 253.37185 74.537295 \r\nL 253.414462 44.404257 \r\nL 253.411418 192.257029 \r\nL 253.454029 125.160798 \r\nL 253.475335 187.837517 \r\nL 253.493597 17.083636 \r\nL 253.560558 181.810909 \r\nL 253.594038 47.618448 \r\nL 253.609256 190.649933 \r\nL 253.673173 67.305366 \r\nL 253.724916 209.935078 \r\nL 253.779702 28.333304 \r\nL 253.782745 150.070776 \r\nL 253.871012 195.069446 \r\nL 253.892318 21.904922 \r\nL 253.962322 190.24816 \r\nL 254.004933 82.974545 \r\nL 254.108418 205.515565 \r\nL 254.071894 17.083636 \r\nL 254.114505 66.100044 \r\nL 254.199728 25.922661 \r\nL 254.181466 177.391397 \r\nL 254.21799 101.857916 \r\nL 254.236252 186.632195 \r\nL 254.230165 25.922661 \r\nL 254.330606 148.865455 \r\nL 254.379304 178.596718 \r\nL 254.364086 17.083636 \r\nL 254.43409 124.357251 \r\nL 254.49192 17.083636 \r\nL 254.473658 198.283636 \r\nL 254.546706 18.690732 \r\nL 254.622798 196.274767 \r\nL 254.659322 97.840177 \r\nL 254.701933 36.770554 \r\nL 254.668453 190.24816 \r\nL 254.774981 40.788293 \r\nL 254.778025 39.582971 \r\nL 254.781068 56.859246 \r\nL 254.872378 207.122661 \r\nL 254.869335 17.083636 \r\nL 254.893684 101.857916 \r\nL 254.954557 210.738625 \r\nL 254.908902 17.083636 \r\nL 254.997169 64.091175 \r\nL 255.000212 40.386519 \r\nL 255.048911 163.329313 \r\nL 255.091522 130.785632 \r\nL 255.13109 203.90847 \r\nL 255.112828 33.556364 \r\nL 255.198051 117.125322 \r\nL 255.28023 37.975876 \r\nL 255.271099 200.292506 \r\nL 255.310666 91.81357 \r\nL 255.353278 203.90847 \r\nL 255.325885 17.083636 \r\nL 255.420238 108.286297 \r\nL 255.487199 33.556364 \r\nL 255.468937 177.391397 \r\nL 255.523723 86.188736 \r\nL 255.572422 202.703149 \r\nL 255.541985 28.333304 \r\nL 255.633295 78.153259 \r\nL 255.660688 32.752816 \r\nL 255.657644 194.265898 \r\nL 255.700256 95.027761 \r\nL 255.703299 198.68541 \r\nL 255.721561 17.083636 \r\nL 255.812871 172.168337 \r\nL 255.888963 21.101375 \r\nL 255.9194 209.935078 \r\nL 255.925487 119.134191 \r\nL 255.965055 17.083636 \r\nL 255.934618 189.444612 \r\nL 256.035059 114.312905 \r\nL 256.038103 199.488958 \r\nL 256.114194 35.967007 \r\nL 256.144631 168.150599 \r\nL 256.254203 17.083636 \r\nL 256.16898 201.899601 \r\nL 256.257247 44.806031 \r\nL 256.315076 186.632195 \r\nL 256.312033 21.101375 \r\nL 256.366819 77.349712 \r\nL 256.388124 31.949268 \r\nL 256.430736 178.596718 \r\nL 256.461172 150.47255 \r\nL 256.46726 197.480089 \r\nL 256.53422 33.958137 \r\nL 256.567701 95.831308 \r\nL 256.655967 17.083636 \r\nL 256.576832 181.810909 \r\nL 256.668142 121.14306 \r\nL 256.759452 183.016231 \r\nL 256.753364 17.083636 \r\nL 256.777714 130.383858 \r\nL 256.86598 35.967007 \r\nL 256.805107 197.480089 \r\nL 256.890329 96.634856 \r\nL 256.963377 213.149268 \r\nL 256.920766 19.896053 \r\nL 256.999901 165.338182 \r\nL 257.088168 33.556364 \r\nL 257.01512 187.837517 \r\nL 257.112517 62.885854 \r\nL 257.142954 190.649933 \r\nL 257.170347 17.083636 \r\nL 257.225133 175.382528 \r\nL 257.307312 19.092506 \r\nL 257.331661 188.23929 \r\nL 257.337748 58.466341 \r\nL 257.340792 185.0251 \r\nL 257.383403 17.083636 \r\nL 257.44732 35.163459 \r\nL 257.559936 203.90847 \r\nL 257.47167 17.083636 \r\nL 257.56298 162.525765 \r\nL 257.590373 17.083636 \r\nL 257.581242 201.497827 \r\nL 257.672552 189.444612 \r\nL 257.675595 189.846386 \r\nL 257.739512 17.887184 \r\nL 257.727338 209.533304 \r\nL 257.788211 63.287627 \r\nL 257.81256 201.497827 \r\nL 257.809517 17.083636 \r\nL 257.900827 136.812239 \r\nL 257.909958 196.676541 \r\nL 257.964744 17.083636 \r\nL 257.989093 58.868115 \r\nL 258.11084 194.265898 \r\nL 258.05301 17.083636 \r\nL 258.113883 106.679202 \r\nL 258.214324 17.887184 \r\nL 258.14432 195.872993 \r\nL 258.220412 123.553703 \r\nL 258.305634 201.096053 \r\nL 258.232586 17.083636 \r\nL 258.323896 71.724878 \r\nL 258.342158 17.083636 \r\nL 258.393901 212.747494 \r\nL 258.433468 28.735078 \r\nL 258.506516 200.292506 \r\nL 258.512604 21.904922 \r\nL 258.546084 142.035299 \r\nL 258.56739 189.846386 \r\nL 258.60087 59.671663 \r\nL 258.646525 103.465011 \r\nL 258.716529 208.327982 \r\nL 258.753053 17.083636 \r\nL 258.862625 195.47122 \r\nL 258.896106 17.083636 \r\nL 258.975241 39.181197 \r\nL 258.990459 193.46235 \r\nL 259.033071 31.949268 \r\nL 259.087857 113.509357 \r\nL 259.170036 35.565233 \r\nL 259.18221 194.667672 \r\nL 259.200472 73.331973 \r\nL 259.246127 177.793171 \r\nL 259.29787 17.083636 \r\nL 259.303957 77.751486 \r\nL 259.316132 19.092506 \r\nL 259.361787 175.382528 \r\nL 259.407442 91.81357 \r\nL 259.462228 17.083636 \r\nL 259.517014 184.623326 \r\nL 259.593105 18.288958 \r\nL 259.523101 198.283636 \r\nL 259.629629 55.252151 \r\nL 259.693546 207.122661 \r\nL 259.736158 17.083636 \r\nL 259.830511 180.203814 \r\nL 259.84573 69.314235 \r\nL 259.933996 17.083636 \r\nL 259.891385 190.24816 \r\nL 259.952258 28.333304 \r\nL 260.049655 180.203814 \r\nL 259.991826 17.083636 \r\nL 260.067917 152.481419 \r\nL 260.11966 21.503149 \r\nL 260.165315 198.283636 \r\nL 260.177489 97.438404 \r\nL 260.247494 213.952816 \r\nL 260.198795 46.8149 \r\nL 260.284018 74.537295 \r\nL 260.329673 44.806031 \r\nL 260.36924 214.35459 \r\nL 260.378371 119.535965 \r\nL 260.439245 194.667672 \r\nL 260.399677 17.083636 \r\nL 260.4849 82.170998 \r\nL 260.579253 178.596718 \r\nL 260.570122 22.70847 \r\nL 260.594472 76.14439 \r\nL 260.612734 18.690732 \r\nL 260.60969 134.80337 \r\nL 260.618821 63.689401 \r\nL 260.621865 173.775432 \r\nL 260.707087 33.15459 \r\nL 260.728393 71.724878 \r\nL 260.819703 183.418004 \r\nL 260.73448 17.083636 \r\nL 260.841009 93.018891 \r\nL 260.953624 17.083636 \r\nL 260.88362 209.935078 \r\nL 260.959712 48.020222 \r\nL 260.962755 205.917339 \r\nL 260.97493 27.93153 \r\nL 261.069284 84.179867 \r\nL 261.114939 197.480089 \r\nL 261.154506 17.083636 \r\nL 261.166681 103.063237 \r\nL 261.169725 35.163459 \r\nL 261.212336 197.881863 \r\nL 261.276253 58.868115 \r\nL 261.324952 207.524435 \r\nL 261.346257 29.538625 \r\nL 261.388869 199.087184 \r\nL 261.495397 17.083636 \r\nL 261.507572 80.563902 \r\nL 261.58062 166.543503 \r\nL 261.583664 30.342173 \r\nL 261.620188 160.115122 \r\nL 261.650624 17.083636 \r\nL 261.687148 178.194945 \r\nL 261.72976 106.679202 \r\nL 261.744978 55.653925 \r\nL 261.735847 178.194945 \r\nL 261.760196 56.457472 \r\nL 261.802808 199.087184 \r\nL 261.833244 25.520887 \r\nL 261.869768 50.029091 \r\nL 261.872812 35.565233 \r\nL 261.875856 181.810909 \r\nL 261.954991 75.742616 \r\nL 262.046301 181.007361 \r\nL 262.034126 17.083636 \r\nL 262.064563 84.179867 \r\nL 262.122393 17.083636 \r\nL 262.165004 189.444612 \r\nL 262.174135 58.064568 \r\nL 262.183266 183.819778 \r\nL 262.195441 17.887184 \r\nL 262.289794 109.893392 \r\nL 262.308056 27.127982 \r\nL 262.34458 197.480089 \r\nL 262.393279 83.376319 \r\nL 262.432847 213.551042 \r\nL 262.429803 17.083636 \r\nL 262.505895 168.954146 \r\nL 262.597205 17.083636 \r\nL 262.569812 198.283636 \r\nL 262.61851 47.216674 \r\nL 262.648947 185.828647 \r\nL 262.627641 17.083636 \r\nL 262.731126 125.964346 \r\nL 262.834611 17.083636 \r\nL 262.795043 183.418004 \r\nL 262.843742 26.726208 \r\nL 262.962445 206.319113 \r\nL 262.868091 17.083636 \r\nL 262.965488 160.91867 \r\nL 263.011143 23.110244 \r\nL 263.065929 203.104922 \r\nL 263.078104 95.831308 \r\nL 263.114628 183.819778 \r\nL 263.142021 23.110244 \r\nL 263.163327 115.518226 \r\nL 263.193763 17.083636 \r\nL 263.236375 192.658803 \r\nL 263.272899 128.374989 \r\nL 263.324641 185.426874 \r\nL 263.342903 17.083636 \r\nL 263.370296 73.331973 \r\nL 263.455519 17.083636 \r\nL 263.379427 205.515565 \r\nL 263.473781 73.331973 \r\nL 263.476824 188.23929 \r\nL 263.482912 37.172328 \r\nL 263.586396 144.445942 \r\nL 263.644226 189.042838 \r\nL 263.695968 17.083636 \r\nL 263.71423 198.68541 \r\nL 263.808584 181.007361 \r\nL 263.884676 17.083636 \r\nL 263.851195 212.345721 \r\nL 263.9212 141.633525 \r\nL 264.003379 17.083636 \r\nL 264.006422 172.971885 \r\nL 264.015553 40.788293 \r\nL 264.049034 191.051707 \r\nL 264.100776 18.288958 \r\nL 264.125125 91.81357 \r\nL 264.210348 199.890732 \r\nL 264.198173 51.234412 \r\nL 264.225566 156.097384 \r\nL 264.26209 34.359911 \r\nL 264.249916 197.881863 \r\nL 264.338182 87.394058 \r\nL 264.344269 193.864124 \r\nL 264.362531 17.48541 \r\nL 264.447754 131.58918 \r\nL 264.545151 37.172328 \r\nL 264.517758 213.551042 \r\nL 264.557326 66.100044 \r\nL 264.624287 204.310244 \r\nL 264.62733 26.726208 \r\nL 264.666898 86.188736 \r\nL 264.688204 154.088514 \r\nL 264.694291 31.547494 \r\nL 264.697335 201.096053 \r\nL 264.797776 29.940399 \r\nL 264.803863 60.475211 \r\nL 264.822125 196.274767 \r\nL 264.852562 26.324435 \r\nL 264.922566 185.426874 \r\nL 264.956046 17.083636 \r\nL 264.971265 201.899601 \r\nL 265.035182 143.240621 \r\nL 265.111273 185.0251 \r\nL 265.047356 17.083636 \r\nL 265.132579 103.063237 \r\nL 265.138666 17.083636 \r\nL 265.163016 198.283636 \r\nL 265.229976 109.491619 \r\nL 265.303024 196.274767 \r\nL 265.254326 17.083636 \r\nL 265.336505 63.287627 \r\nL 265.339548 50.430865 \r\nL 265.363898 197.480089 \r\nL 265.430858 79.760355 \r\nL 265.446077 182.614457 \r\nL 265.528256 17.887184 \r\nL 265.54043 76.947938 \r\nL 265.558692 17.083636 \r\nL 265.595216 200.292506 \r\nL 265.643915 115.518226 \r\nL 265.720007 213.551042 \r\nL 265.68957 17.083636 \r\nL 265.753487 170.561242 \r\nL 265.805229 35.163459 \r\nL 265.820448 212.345721 \r\nL 265.866103 47.618448 \r\nL 265.875234 193.060576 \r\nL 265.914801 17.083636 \r\nL 265.978718 129.178537 \r\nL 266.045679 17.083636 \r\nL 266.036548 180.203814 \r\nL 266.08829 66.903592 \r\nL 266.140033 196.274767 \r\nL 266.167426 17.083636 \r\nL 266.200906 101.054368 \r\nL 266.289172 41.190067 \r\nL 266.273954 186.632195 \r\nL 266.307434 43.198936 \r\nL 266.350046 207.926208 \r\nL 266.322653 31.547494 \r\nL 266.42005 192.658803 \r\nL 266.523535 17.083636 \r\nL 266.456574 203.506696 \r\nL 266.54484 45.609579 \r\nL 266.651369 199.488958 \r\nL 266.596583 17.083636 \r\nL 266.654412 186.632195 \r\nL 266.706155 17.083636 \r\nL 266.669631 195.47122 \r\nL 266.767028 62.48408 \r\nL 266.849207 17.083636 \r\nL 266.812683 183.418004 \r\nL 266.864425 97.438404 \r\nL 266.888775 197.078315 \r\nL 266.903993 17.083636 \r\nL 266.973997 123.955477 \r\nL 266.998347 17.083636 \r\nL 267.013565 211.542173 \r\nL 267.086613 91.81357 \r\nL 267.153574 17.083636 \r\nL 267.135312 185.426874 \r\nL 267.193141 106.277428 \r\nL 267.296626 207.926208 \r\nL 267.29967 24.717339 \r\nL 267.302713 17.083636 \r\nL 267.339237 177.391397 \r\nL 267.354456 102.661463 \r\nL 267.436635 196.676541 \r\nL 267.412285 17.083636 \r\nL 267.467071 156.499157 \r\nL 267.537076 17.083636 \r\nL 267.512726 192.658803 \r\nL 267.579687 89.804701 \r\nL 267.66491 183.819778 \r\nL 267.667953 17.083636 \r\nL 267.689259 78.153259 \r\nL 267.765351 17.083636 \r\nL 267.713608 197.480089 \r\nL 267.798831 32.351042 \r\nL 267.820137 201.497827 \r\nL 267.853617 17.083636 \r\nL 267.908403 66.501818 \r\nL 267.926665 21.904922 \r\nL 267.944927 177.793171 \r\nL 268.0058 88.599379 \r\nL 268.008844 211.943947 \r\nL 268.072761 17.083636 \r\nL 268.115372 82.170998 \r\nL 268.182333 206.319113 \r\nL 268.161027 21.904922 \r\nL 268.224944 74.939069 \r\nL 268.227988 71.724878 \r\nL 268.231032 168.954146 \r\nL 268.234075 188.641064 \r\nL 268.27973 26.726208 \r\nL 268.325385 121.946608 \r\nL 268.346691 39.181197 \r\nL 268.416695 182.614457 \r\nL 268.438001 56.859246 \r\nL 268.441045 198.283636 \r\nL 268.46235 17.083636 \r\nL 268.550617 156.499157 \r\nL 268.571922 17.083636 \r\nL 268.651058 200.694279 \r\nL 268.663232 64.894723 \r\nL 268.769761 188.641064 \r\nL 268.739324 17.083636 \r\nL 268.772804 107.482749 \r\nL 268.778892 33.958137 \r\nL 268.797154 194.667672 \r\nL 268.876289 118.732417 \r\nL 268.900638 193.864124 \r\nL 268.979774 30.342173 \r\nL 268.988905 183.819778 \r\nL 268.991948 183.418004 \r\nL 269.013254 213.149268 \r\nL 269.022385 45.207805 \r\nL 269.083259 181.810909 \r\nL 269.09239 17.083636 \r\nL 269.186743 209.533304 \r\nL 269.192831 55.653925 \r\nL 269.287184 200.292506 \r\nL 269.25066 21.904922 \r\nL 269.305446 90.206475 \r\nL 269.329796 177.793171 \r\nL 269.351101 64.492949 \r\nL 269.369363 193.864124 \r\nL 269.378494 40.788293 \r\nL 269.460673 86.992284 \r\nL 269.576333 199.890732 \r\nL 269.54894 44.002483 \r\nL 269.579376 138.821109 \r\nL 269.597638 17.083636 \r\nL 269.603726 196.274767 \r\nL 269.691992 96.634856 \r\nL 269.743734 195.47122 \r\nL 269.710254 17.083636 \r\nL 269.801564 101.456142 \r\nL 269.853306 191.855255 \r\nL 269.816782 32.351042 \r\nL 269.908092 86.59051 \r\nL 269.923311 29.940399 \r\nL 269.993315 191.855255 \r\nL 270.011577 104.268559 \r\nL 270.078538 195.069446 \r\nL 270.084625 17.887184 \r\nL 270.115062 50.832639 \r\nL 270.157673 193.46235 \r\nL 270.121149 30.342173 \r\nL 270.215503 48.421996 \r\nL 270.22159 17.083636 \r\nL 270.285507 194.265898 \r\nL 270.3129 101.054368 \r\nL 270.407254 206.720887 \r\nL 270.373773 22.306696 \r\nL 270.428559 185.426874 \r\nL 270.434647 181.007361 \r\nL 270.43769 187.435743 \r\nL 270.529 17.083636 \r\nL 270.544219 197.480089 \r\nL 270.550306 66.501818 \r\nL 270.617267 17.083636 \r\nL 270.583786 186.230421 \r\nL 270.650747 56.457472 \r\nL 270.73597 213.551042 \r\nL 270.748144 17.083636 \r\nL 270.763363 192.257029 \r\nL 270.866847 17.083636 \r\nL 270.809018 205.515565 \r\nL 270.872935 168.150599 \r\nL 270.979463 17.083636 \r\nL 270.912502 206.720887 \r\nL 270.988594 114.312905 \r\nL 271.0099 203.506696 \r\nL 271.028162 17.083636 \r\nL 271.098166 110.69694 \r\nL 271.186432 205.515565 \r\nL 271.13469 36.36878 \r\nL 271.195563 57.662794 \r\nL 271.286873 208.729756 \r\nL 271.232087 17.083636 \r\nL 271.302092 128.776763 \r\nL 271.305135 46.8149 \r\nL 271.40862 198.283636 \r\nL 271.411664 78.555033 \r\nL 271.475581 204.310244 \r\nL 271.46645 17.083636 \r\nL 271.515148 93.822439 \r\nL 271.612546 17.083636 \r\nL 271.527323 195.47122 \r\nL 271.62472 92.215344 \r\nL 271.630808 187.837517 \r\nL 271.71603 17.083636 \r\nL 271.725161 88.599379 \r\nL 271.825602 203.90847 \r\nL 271.837777 17.083636 \r\nL 271.923 206.319113 \r\nL 271.950393 200.292506 \r\nL 271.95648 17.083636 \r\nL 272.063008 48.823769 \r\nL 272.111707 31.145721 \r\nL 272.178668 205.113792 \r\nL 272.190842 44.002483 \r\nL 272.251716 207.524435 \r\nL 272.291283 74.939069 \r\nL 272.333895 203.90847 \r\nL 272.367375 29.940399 \r\nL 272.400855 142.437073 \r\nL 272.501296 180.203814 \r\nL 272.513471 29.538625 \r\nL 272.528689 199.488958 \r\nL 272.586519 17.083636 \r\nL 272.623043 93.018891 \r\nL 272.714353 17.083636 \r\nL 272.65348 183.418004 \r\nL 272.732615 75.742616 \r\nL 272.750877 30.743947 \r\nL 272.784357 211.943947 \r\nL 272.817838 68.510687 \r\nL 272.924366 204.310244 \r\nL 272.830012 17.083636 \r\nL 272.92741 144.847716 \r\nL 273.033938 17.083636 \r\nL 272.963934 203.104922 \r\nL 273.036982 56.859246 \r\nL 273.040025 196.274767 \r\nL 273.058287 17.083636 \r\nL 273.149597 162.525765 \r\nL 273.253082 17.083636 \r\nL 273.167859 197.078315 \r\nL 273.262213 77.349712 \r\nL 273.329174 207.122661 \r\nL 273.295693 38.37765 \r\nL 273.38396 176.587849 \r\nL 273.438746 17.083636 \r\nL 273.429615 195.872993 \r\nL 273.493532 107.482749 \r\nL 273.496575 209.533304 \r\nL 273.593973 39.984745 \r\nL 273.603104 101.456142 \r\nL 273.670064 17.083636 \r\nL 273.654846 205.515565 \r\nL 273.709632 101.456142 \r\nL 273.770505 191.051707 \r\nL 273.72485 17.083636 \r\nL 273.81616 160.91867 \r\nL 273.895296 17.083636 \r\nL 273.892252 196.274767 \r\nL 273.928776 65.296497 \r\nL 273.992693 199.890732 \r\nL 273.983562 17.083636 \r\nL 274.050523 176.587849 \r\nL 274.09009 17.083636 \r\nL 274.157051 200.292506 \r\nL 274.163138 87.394058 \r\nL 274.208793 206.720887 \r\nL 274.260536 46.8149 \r\nL 274.27271 67.305366 \r\nL 274.33054 17.083636 \r\nL 274.342715 203.90847 \r\nL 274.382282 24.717339 \r\nL 274.400544 207.926208 \r\nL 274.473592 17.083636 \r\nL 274.494898 158.508027 \r\nL 274.534466 17.083636 \r\nL 274.525335 201.096053 \r\nL 274.60447 103.063237 \r\nL 274.616645 200.694279 \r\nL 274.689693 20.699601 \r\nL 274.710998 184.623326 \r\nL 274.726217 17.083636 \r\nL 274.811439 194.667672 \r\nL 274.823614 57.662794 \r\nL 274.835789 212.345721 \r\nL 274.884487 17.083636 \r\nL 274.933186 26.324435 \r\nL 275.015365 17.083636 \r\nL 275.042758 203.506696 \r\nL 275.121893 17.083636 \r\nL 275.064064 207.524435 \r\nL 275.155374 37.172328 \r\nL 275.231465 200.694279 \r\nL 275.216247 29.940399 \r\nL 275.264946 73.331973 \r\nL 275.27712 17.083636 \r\nL 275.353212 201.497827 \r\nL 275.365387 115.116452 \r\nL 275.456697 185.426874 \r\nL 275.414085 17.083636 \r\nL 275.474959 118.330643 \r\nL 275.493221 38.779424 \r\nL 275.48409 189.846386 \r\nL 275.587574 71.724878 \r\nL 275.633229 184.623326 \r\nL 275.678884 17.083636 \r\nL 275.694103 117.125322 \r\nL 275.803675 17.083636 \r\nL 275.748889 206.720887 \r\nL 275.806718 56.055698 \r\nL 275.82498 193.060576 \r\nL 275.821937 17.083636 \r\nL 275.907159 130.383858 \r\nL 275.964989 17.083636 \r\nL 275.983251 211.542173 \r\nL 276.019775 42.797162 \r\nL 276.028906 17.083636 \r\nL 276.06543 189.042838 \r\nL 276.114129 155.69561 \r\nL 276.129347 187.435743 \r\nL 276.120216 17.083636 \r\nL 276.153696 116.723548 \r\nL 276.24805 17.083636 \r\nL 276.241963 174.980754 \r\nL 276.263268 111.500488 \r\nL 276.366753 17.083636 \r\nL 276.290661 187.435743 \r\nL 276.37284 96.233082 \r\nL 276.385015 191.453481 \r\nL 276.400233 19.896053 \r\nL 276.482412 88.599379 \r\nL 276.573722 17.083636 \r\nL 276.570679 197.881863 \r\nL 276.585897 156.499157 \r\nL 276.607203 208.729756 \r\nL 276.628509 88.197605 \r\nL 276.72895 17.083636 \r\nL 276.640683 191.855255 \r\nL 276.738081 35.565233 \r\nL 276.792867 189.846386 \r\nL 276.765474 17.083636 \r\nL 276.847653 41.59184 \r\nL 276.948094 198.68541 \r\nL 276.938963 27.93153 \r\nL 276.957225 79.760355 \r\nL 277.048535 17.083636 \r\nL 277.033316 195.872993 \r\nL 277.066797 72.9302 \r\nL 277.16115 203.104922 \r\nL 277.072884 33.958137 \r\nL 277.176369 50.832639 \r\nL 277.270722 192.257029 \r\nL 277.182456 17.083636 \r\nL 277.288984 63.287627 \r\nL 277.292028 62.082306 \r\nL 277.328552 186.632195 \r\nL 277.319421 25.922661 \r\nL 277.404644 102.661463 \r\nL 277.483779 17.083636 \r\nL 277.465517 203.104922 \r\nL 277.517259 48.421996 \r\nL 277.623788 205.917339 \r\nL 277.541609 17.083636 \r\nL 277.64205 76.947938 \r\nL 277.678574 17.083636 \r\nL 277.648137 194.667672 \r\nL 277.702923 91.010022 \r\nL 277.785102 195.872993 \r\nL 277.806408 33.556364 \r\nL 277.812495 40.788293 \r\nL 277.852063 192.658803 \r\nL 277.885543 17.083636 \r\nL 277.931198 118.732417 \r\nL 277.955547 17.083636 \r\nL 277.967722 193.46235 \r\nL 278.037726 83.778093 \r\nL 278.059032 197.078315 \r\nL 278.104687 62.082306 \r\nL 278.147298 119.535965 \r\nL 278.247739 17.083636 \r\nL 278.16556 192.658803 \r\nL 278.250783 73.733747 \r\nL 278.253827 209.533304 \r\nL 278.278176 17.083636 \r\nL 278.360355 81.769224 \r\nL 278.427316 193.46235 \r\nL 278.369486 49.225543 \r\nL 278.466883 75.340843 \r\nL 278.5308 17.083636 \r\nL 278.488189 194.667672 \r\nL 278.564281 68.108914 \r\nL 278.649503 196.274767 \r\nL 278.619067 32.351042 \r\nL 278.676896 172.570111 \r\nL 278.734726 46.011353 \r\nL 278.725595 193.864124 \r\nL 278.789512 74.537295 \r\nL 278.792556 178.998492 \r\nL 278.871691 47.618448 \r\nL 278.899084 107.482749 \r\nL 278.956914 21.101375 \r\nL 278.944739 192.257029 \r\nL 278.98735 93.822439 \r\nL 279.069529 191.855255 \r\nL 279.090835 34.359911 \r\nL 279.096922 105.072106 \r\nL 279.142577 63.689401 \r\nL 279.166927 203.104922 \r\nL 279.197363 124.357251 \r\nL 279.203451 190.24816 \r\nL 279.246062 46.011353 \r\nL 279.303892 96.634856 \r\nL 279.309979 17.083636 \r\nL 279.316066 185.828647 \r\nL 279.416507 78.956807 \r\nL 279.434769 195.069446 \r\nL 279.456075 32.351042 \r\nL 279.532167 141.633525 \r\nL 279.583909 17.083636 \r\nL 279.553472 184.221552 \r\nL 279.641739 161.320443 \r\nL 279.666088 17.083636 \r\nL 279.647826 199.087184 \r\nL 279.757398 96.233082 \r\nL 279.793922 176.186075 \r\nL 279.806097 50.832639 \r\nL 279.812184 61.680532 \r\nL 279.815228 44.404257 \r\nL 279.879145 181.810909 \r\nL 279.90045 161.320443 \r\nL 279.909581 194.265898 \r\nL 279.985673 55.653925 \r\nL 280.000891 140.02643 \r\nL 280.089158 17.083636 \r\nL 280.058721 192.257029 \r\nL 280.110463 123.151929 \r\nL 280.17438 184.221552 \r\nL 280.153075 18.690732 \r\nL 280.216992 178.596718 \r\nL 280.317433 28.333304 \r\nL 280.29004 203.104922 \r\nL 280.329607 85.786962 \r\nL 280.344826 197.078315 \r\nL 280.41483 46.011353 \r\nL 280.436136 110.295166 \r\nL 280.463529 46.011353 \r\nL 280.518315 209.13153 \r\nL 280.548751 80.563902 \r\nL 280.579188 191.855255 \r\nL 280.573101 47.618448 \r\nL 280.637018 91.411796 \r\nL 280.68876 37.975876 \r\nL 280.670498 195.069446 \r\nL 280.74659 76.546164 \r\nL 280.847031 213.149268 \r\nL 280.777026 31.949268 \r\nL 280.859205 177.793171 \r\nL 280.941384 26.324435 \r\nL 280.92921 205.515565 \r\nL 280.971821 87.795831 \r\nL 281.050956 52.03796 \r\nL 281.072262 200.694279 \r\nL 281.154441 17.083636 \r\nL 281.184878 59.269889 \r\nL 281.187921 195.069446 \r\nL 281.197052 17.083636 \r\nL 281.297493 171.364789 \r\nL 281.355323 17.083636 \r\nL 281.343148 185.828647 \r\nL 281.410109 119.937738 \r\nL 281.413153 118.330643 \r\nL 281.416196 156.499157 \r\nL 281.461851 17.48541 \r\nL 281.458808 206.319113 \r\nL 281.525768 78.555033 \r\nL 281.528812 192.257029 \r\nL 281.604904 29.940399 \r\nL 281.63534 84.581641 \r\nL 281.638384 17.083636 \r\nL 281.674908 195.069446 \r\nL 281.744912 91.81357 \r\nL 281.790567 198.283636 \r\nL 281.751 17.083636 \r\nL 281.827091 165.338182 \r\nL 281.836222 17.083636 \r\nL 281.897096 185.426874 \r\nL 281.939707 85.786962 \r\nL 281.994493 201.096053 \r\nL 281.979275 49.225543 \r\nL 282.021886 78.153259 \r\nL 282.02493 32.752816 \r\nL 282.082759 208.729756 \r\nL 282.125371 88.599379 \r\nL 282.213637 197.480089 \r\nL 282.201462 53.645055 \r\nL 282.234943 101.456142 \r\nL 282.311034 203.104922 \r\nL 282.247117 42.797162 \r\nL 282.320165 96.634856 \r\nL 282.36582 17.083636 \r\nL 282.417563 200.292506 \r\nL 282.429737 41.190067 \r\nL 282.487567 181.007361 \r\nL 282.542353 175.382528 \r\nL 282.636707 51.234412 \r\nL 282.578877 185.426874 \r\nL 282.654969 74.135521 \r\nL 282.658012 74.135521 \r\nL 282.679318 38.37765 \r\nL 282.69758 204.310244 \r\nL 282.715842 75.742616 \r\nL 282.728017 213.551042 \r\nL 282.734104 61.278758 \r\nL 282.828458 174.980754 \r\nL 282.831501 192.658803 \r\nL 282.889331 50.029091 \r\nL 282.916724 107.482749 \r\nL 282.941073 189.042838 \r\nL 283.026296 38.779424 \r\nL 283.02934 195.872993 \r\nL 283.132824 17.083636 \r\nL 283.138912 175.382528 \r\nL 283.233265 54.046829 \r\nL 283.163261 185.828647 \r\nL 283.260658 84.983415 \r\nL 283.285008 176.989623 \r\nL 283.37023 67.70714 \r\nL 283.373274 128.776763 \r\nL 283.415885 187.033969 \r\nL 283.388492 38.779424 \r\nL 283.476759 142.437073 \r\nL 283.479802 40.386519 \r\nL 283.516326 203.104922 \r\nL 283.589374 83.778093 \r\nL 283.625898 183.016231 \r\nL 283.674597 17.083636 \r\nL 283.70199 104.670333 \r\nL 283.775038 42.797162 \r\nL 283.723296 183.016231 \r\nL 283.796344 166.141729 \r\nL 283.814606 187.837517 \r\nL 283.823737 74.135521 \r\nL 283.893741 97.438404 \r\nL 283.896785 98.643725 \r\nL 283.997226 201.096053 \r\nL 283.94244 75.340843 \r\nL 284.006357 106.277428 \r\nL 284.039837 191.453481 \r\nL 284.036793 63.287627 \r\nL 284.06723 123.955477 \r\nL 284.140278 53.243282 \r\nL 284.161584 191.855255 \r\nL 284.176802 143.642395 \r\nL 284.201152 195.47122 \r\nL 284.252894 45.609579 \r\nL 284.255938 103.465011 \r\nL 284.313767 17.083636 \r\nL 284.316811 184.623326 \r\nL 284.36551 69.314235 \r\nL 284.405077 195.069446 \r\nL 284.453776 54.448603 \r\nL 284.478125 140.829978 \r\nL 284.505518 44.806031 \r\nL 284.551173 185.426874 \r\nL 284.590741 112.304035 \r\nL 284.654658 188.23929 \r\nL 284.636396 42.395388 \r\nL 284.703357 144.044169 \r\nL 284.779448 188.23929 \r\nL 284.745968 51.234412 \r\nL 284.806841 109.491619 \r\nL 284.873802 17.083636 \r\nL 284.879889 212.345721 \r\nL 284.91337 72.528426 \r\nL 284.955981 199.087184 \r\nL 284.989461 32.752816 \r\nL 285.022942 154.490288 \r\nL 285.092946 43.198936 \r\nL 285.108164 193.46235 \r\nL 285.135557 53.243282 \r\nL 285.199474 190.649933 \r\nL 285.214693 52.841508 \r\nL 285.245129 121.946608 \r\nL 285.299915 54.046829 \r\nL 285.251217 187.435743 \r\nL 285.354701 57.662794 \r\nL 285.424706 207.122661 \r\nL 285.430793 56.859246 \r\nL 285.464273 152.079645 \r\nL 285.561671 17.083636 \r\nL 285.522103 194.265898 \r\nL 285.573845 103.866785 \r\nL 285.668199 208.729756 \r\nL 285.674286 17.083636 \r\nL 285.686461 197.078315 \r\nL 285.695592 17.083636 \r\nL 285.808208 109.491619 \r\nL 285.908649 46.011353 \r\nL 285.91778 189.042838 \r\nL 286.012133 63.689401 \r\nL 286.030395 110.295166 \r\nL 286.054745 68.108914 \r\nL 286.048657 194.667672 \r\nL 286.130836 91.010022 \r\nL 286.188666 188.23929 \r\nL 286.228234 33.556364 \r\nL 286.240408 74.537295 \r\nL 286.243452 71.323104 \r\nL 286.255627 121.946608 \r\nL 286.261714 33.556364 \r\nL 286.368242 196.274767 \r\nL 286.480858 64.492949 \r\nL 286.508251 187.033969 \r\nL 286.486945 31.949268 \r\nL 286.596517 150.070776 \r\nL 286.629998 29.940399 \r\nL 286.693915 185.426874 \r\nL 286.709133 62.885854 \r\nL 286.724351 191.855255 \r\nL 286.763919 45.207805 \r\nL 286.821749 144.044169 \r\nL 286.882622 17.083636 \r\nL 286.843054 191.855255 \r\nL 286.928277 133.196275 \r\nL 287.028718 211.140399 \r\nL 286.943495 17.083636 \r\nL 287.037849 120.741286 \r\nL 287.040893 17.083636 \r\nL 287.135246 189.846386 \r\nL 287.147421 103.866785 \r\nL 287.190032 205.113792 \r\nL 287.247862 17.083636 \r\nL 287.256993 85.786962 \r\nL 287.266124 21.904922 \r\nL 287.305692 197.078315 \r\nL 287.351347 98.643725 \r\nL 287.35439 187.837517 \r\nL 287.369609 46.8149 \r\nL 287.460919 93.018891 \r\nL 287.552229 211.140399 \r\nL 287.521792 17.083636 \r\nL 287.573534 176.989623 \r\nL 287.658757 17.083636 \r\nL 287.585709 195.069446 \r\nL 287.683106 142.437073 \r\nL 287.704412 181.810909 \r\nL 287.731805 17.083636 \r\nL 287.783547 131.58918 \r\nL 287.847464 30.743947 \r\nL 287.838333 196.676541 \r\nL 287.893119 116.321774 \r\nL 287.911381 51.234412 \r\nL 287.923556 194.265898 \r\nL 287.987473 128.374989 \r\nL 288.048346 203.90847 \r\nL 288.057477 17.083636 \r\nL 288.100089 180.203814 \r\nL 288.203573 17.083636 \r\nL 288.212704 109.893392 \r\nL 288.255316 187.435743 \r\nL 288.273578 17.083636 \r\nL 288.313145 69.716009 \r\nL 288.389237 17.083636 \r\nL 288.322276 195.872993 \r\nL 288.413586 181.409135 \r\nL 288.41663 211.140399 \r\nL 288.459241 17.083636 \r\nL 288.523158 174.177206 \r\nL 288.529246 99.849047 \r\nL 288.574901 55.653925 \r\nL 288.562726 188.23929 \r\nL 288.620556 145.651264 \r\nL 288.696647 203.506696 \r\nL 288.687516 53.645055 \r\nL 288.730128 150.874324 \r\nL 288.757521 43.60071 \r\nL 288.821438 187.837517 \r\nL 288.842743 55.252151 \r\nL 288.882311 185.828647 \r\nL 288.861005 42.797162 \r\nL 288.958403 131.58918 \r\nL 289.001014 191.855255 \r\nL 288.970577 44.806031 \r\nL 289.064931 99.447273 \r\nL 289.077106 37.172328 \r\nL 289.071018 204.310244 \r\nL 289.156241 172.570111 \r\nL 289.162328 180.605588 \r\nL 289.174503 64.492949 \r\nL 289.177547 98.241951 \r\nL 289.18059 17.083636 \r\nL 289.268857 185.828647 \r\nL 289.287119 97.03663 \r\nL 289.338861 187.435743 \r\nL 289.317555 17.083636 \r\nL 289.396691 186.632195 \r\nL 289.51235 17.083636 \r\nL 289.579311 178.998492 \r\nL 289.624966 142.035299 \r\nL 289.649315 17.083636 \r\nL 289.646271 199.890732 \r\nL 289.734538 138.821109 \r\nL 289.81976 17.083636 \r\nL 289.771062 198.68541 \r\nL 289.853241 29.538625 \r\nL 289.929332 210.336851 \r\nL 289.868459 17.083636 \r\nL 289.965856 196.274767 \r\nL 290.078472 17.083636 \r\nL 290.108909 184.623326 \r\nL 290.191088 136.008692 \r\nL 290.227612 75.742616 \r\nL 290.273267 182.614457 \r\nL 290.30066 87.394058 \r\nL 290.410232 211.943947 \r\nL 290.328053 33.556364 \r\nL 290.413275 181.409135 \r\nL 290.510673 17.083636 \r\nL 290.428494 209.13153 \r\nL 290.528935 26.324435 \r\nL 290.531978 197.480089 \r\nL 290.623288 17.083636 \r\nL 290.64155 140.428204 \r\nL 290.687205 18.288958 \r\nL 290.711555 195.069446 \r\nL 290.754166 99.849047 \r\nL 290.799821 197.881863 \r\nL 290.805908 52.03796 \r\nL 290.863738 197.480089 \r\nL 290.964179 33.15459 \r\nL 290.979397 41.993614 \r\nL 290.997659 184.623326 \r\nL 291.034183 34.359911 \r\nL 291.095057 144.044169 \r\nL 291.165061 42.395388 \r\nL 291.174192 193.060576 \r\nL 291.201585 87.795831 \r\nL 291.225934 209.935078 \r\nL 291.259415 17.083636 \r\nL 291.311157 111.098714 \r\nL 291.33855 17.887184 \r\nL 291.368987 189.846386 \r\nL 291.417685 93.822439 \r\nL 291.472471 205.917339 \r\nL 291.438991 17.083636 \r\nL 291.524214 197.881863 \r\nL 291.560738 17.083636 \r\nL 291.636829 84.179867 \r\nL 291.73727 189.444612 \r\nL 291.691615 17.083636 \r\nL 291.749445 164.936408 \r\nL 291.801188 17.083636 \r\nL 291.816406 188.641064 \r\nL 291.862061 95.831308 \r\nL 291.925978 17.083636 \r\nL 291.868148 179.400266 \r\nL 291.971633 54.448603 \r\nL 291.974677 209.533304 \r\nL 291.97772 17.083636 \r\nL 292.081205 70.519557 \r\nL 292.099467 197.881863 \r\nL 292.154253 17.083636 \r\nL 292.187733 160.91867 \r\nL 292.269912 34.761685 \r\nL 292.227301 189.846386 \r\nL 292.297305 117.125322 \r\nL 292.40079 204.310244 \r\nL 292.358179 34.761685 \r\nL 292.406877 95.831308 \r\nL 292.428183 201.497827 \r\nL 292.43427 66.501818 \r\nL 292.504275 141.231752 \r\nL 292.507318 31.547494 \r\nL 292.519493 191.855255 \r\nL 292.61689 62.48408 \r\nL 292.647327 190.24816 \r\nL 292.668633 21.503149 \r\nL 292.726462 103.866785 \r\nL 292.814729 17.083636 \r\nL 292.76603 192.658803 \r\nL 292.832991 79.358581 \r\nL 292.939519 198.68541 \r\nL 292.878646 17.083636 \r\nL 292.942563 54.448603 \r\nL 292.951694 199.087184 \r\nL 293.046047 17.083636 \r\nL 293.055178 174.177206 \r\nL 293.103877 17.083636 \r\nL 293.134314 212.345721 \r\nL 293.167794 115.518226 \r\nL 293.210405 21.904922 \r\nL 293.176925 201.497827 \r\nL 293.277366 78.555033 \r\nL 293.28041 78.153259 \r\nL 293.283453 89.402927 \r\nL 293.350414 34.761685 \r\nL 293.383894 176.186075 \r\nL 293.389982 137.214013 \r\nL 293.472161 36.36878 \r\nL 293.493466 193.46235 \r\nL 293.578689 17.083636 \r\nL 293.511728 202.703149 \r\nL 293.606082 40.788293 \r\nL 293.642606 181.810909 \r\nL 293.660868 17.083636 \r\nL 293.709567 133.196275 \r\nL 293.80392 17.083636 \r\nL 293.758265 203.90847 \r\nL 293.819139 144.044169 \r\nL 293.901318 51.234412 \r\nL 293.876968 192.257029 \r\nL 293.916536 106.679202 \r\nL 293.928711 199.890732 \r\nL 294.020021 17.083636 \r\nL 294.026108 115.116452 \r\nL 294.099156 17.083636 \r\nL 294.086981 200.292506 \r\nL 294.132636 122.348381 \r\nL 294.181335 174.177206 \r\nL 294.178291 26.324435 \r\nL 294.236121 100.652594 \r\nL 294.281776 33.15459 \r\nL 294.254383 194.667672 \r\nL 294.336562 123.553703 \r\nL 294.339606 202.301375 \r\nL 294.379173 17.083636 \r\nL 294.446134 84.581641 \r\nL 294.507007 44.002483 \r\nL 294.522226 178.998492 \r\nL 294.549619 82.974545 \r\nL 294.647016 205.113792 \r\nL 294.577012 19.092506 \r\nL 294.659191 54.850377 \r\nL 294.747457 190.24816 \r\nL 294.677453 17.48541 \r\nL 294.77485 125.964346 \r\nL 294.847898 17.083636 \r\nL 294.875291 168.150599 \r\nL 294.884422 160.115122 \r\nL 294.890509 123.151929 \r\nL 294.997038 17.083636 \r\nL 294.92399 210.336851 \r\nL 295.003125 85.786962 \r\nL 295.057911 175.382528 \r\nL 295.018343 17.083636 \r\nL 295.112697 96.233082 \r\nL 295.200963 17.083636 \r\nL 295.164439 213.149268 \r\nL 295.222269 84.581641 \r\nL 295.292273 198.283636 \r\nL 295.277055 17.083636 \r\nL 295.313579 84.983415 \r\nL 295.410976 17.083636 \r\nL 295.368365 160.516896 \r\nL 295.41402 142.838847 \r\nL 295.417064 195.47122 \r\nL 295.496199 17.083636 \r\nL 295.523592 118.732417 \r\nL 295.569247 39.181197 \r\nL 295.575334 176.989623 \r\nL 295.608815 72.9302 \r\nL 295.63012 185.828647 \r\nL 295.703168 31.547494 \r\nL 295.72143 170.159468 \r\nL 295.727518 148.061907 \r\nL 295.730561 187.435743 \r\nL 295.739692 17.083636 \r\nL 295.831002 188.641064 \r\nL 295.843177 73.331973 \r\nL 295.934487 34.359911 \r\nL 295.949705 207.122661 \r\nL 296.01971 24.315565 \r\nL 296.059277 126.767894 \r\nL 296.153631 178.596718 \r\nL 296.107976 20.699601 \r\nL 296.162762 82.974545 \r\nL 296.241897 17.083636 \r\nL 296.220592 186.230421 \r\nL 296.26929 93.018891 \r\nL 296.281465 205.917339 \r\nL 296.32712 45.207805 \r\nL 296.378862 157.704479 \r\nL 296.406255 42.797162 \r\nL 296.461041 208.327982 \r\nL 296.491478 101.054368 \r\nL 296.50974 206.720887 \r\nL 296.576701 33.958137 \r\nL 296.60105 131.58918 \r\nL 296.637574 29.136851 \r\nL 296.695404 195.872993 \r\nL 296.710622 137.214013 \r\nL 296.78367 208.327982 \r\nL 296.762364 17.083636 \r\nL 296.81715 117.928869 \r\nL 296.914548 17.083636 \r\nL 296.850631 205.113792 \r\nL 296.926722 105.875654 \r\nL 296.984552 181.810909 \r\nL 296.996727 53.243282 \r\nL 297.033251 101.857916 \r\nL 297.078906 20.297827 \r\nL 297.112386 186.632195 \r\nL 297.133692 70.519557 \r\nL 297.225002 189.846386 \r\nL 297.185434 17.083636 \r\nL 297.243264 77.349712 \r\nL 297.328486 170.963016 \r\nL 297.285875 32.351042 \r\nL 297.346748 162.927539 \r\nL 297.453277 17.083636 \r\nL 297.407622 205.917339 \r\nL 297.459364 82.170998 \r\nL 297.471539 27.529756 \r\nL 297.48067 199.488958 \r\nL 297.553718 89.402927 \r\nL 297.651115 193.060576 \r\nL 297.617635 23.110244 \r\nL 297.666333 146.856585 \r\nL 297.760687 23.512018 \r\nL 297.721119 198.68541 \r\nL 297.778949 56.859246 \r\nL 297.873303 205.113792 \r\nL 297.830691 20.699601 \r\nL 297.888521 122.750155 \r\nL 297.955482 25.520887 \r\nL 297.995049 198.283636 \r\nL 297.998093 134.80337 \r\nL 298.037661 23.512018 \r\nL 298.022442 169.35592 \r\nL 298.11984 58.064568 \r\nL 298.220281 194.265898 \r\nL 298.21115 42.395388 \r\nL 298.229412 95.429534 \r\nL 298.326809 72.126652 \r\nL 298.262892 189.042838 \r\nL 298.329853 74.939069 \r\nL 298.381595 192.257029 \r\nL 298.442468 108.688071 \r\nL 298.466818 201.497827 \r\nL 298.472905 66.100044 \r\nL 298.515516 111.902262 \r\nL 298.51856 39.984745 \r\nL 298.585521 184.221552 \r\nL 298.622045 134.401596 \r\nL 298.6677 187.033969 \r\nL 298.679874 54.448603 \r\nL 298.725529 175.784302 \r\nL 298.807708 26.726208 \r\nL 298.755966 181.409135 \r\nL 298.835101 148.865455 \r\nL 298.929455 191.855255 \r\nL 298.862494 41.59184 \r\nL 298.938586 164.936408 \r\nL 298.953804 54.046829 \r\nL 299.029896 191.051707 \r\nL 299.051202 92.617118 \r\nL 299.057289 88.197605 \r\nL 299.060333 95.429534 \r\nL 299.090769 197.480089 \r\nL 299.136424 73.733747 \r\nL 299.172948 159.311574 \r\nL 299.185123 38.37765 \r\nL 299.276433 208.327982 \r\nL 299.279477 171.364789 \r\nL 299.28252 205.515565 \r\nL 299.352525 23.512018 \r\nL 299.389049 176.989623 \r\nL 299.459053 17.083636 \r\nL 299.425573 192.257029 \r\nL 299.501665 129.58031 \r\nL 299.596018 195.47122 \r\nL 299.562538 17.083636 \r\nL 299.611237 187.033969 \r\nL 299.690372 24.315565 \r\nL 299.644717 189.042838 \r\nL 299.726896 28.735078 \r\nL 299.836468 204.712018 \r\nL 299.766464 23.913792 \r\nL 299.845599 142.035299 \r\nL 299.94604 27.93153 \r\nL 299.88821 190.24816 \r\nL 299.955171 40.386519 \r\nL 299.970389 201.497827 \r\nL 299.994739 17.083636 \r\nL 300.067787 103.465011 \r\nL 300.131704 196.676541 \r\nL 300.079961 38.779424 \r\nL 300.143878 74.939069 \r\nL 300.238232 17.083636 \r\nL 300.201708 194.667672 \r\nL 300.247363 133.999823 \r\nL 300.338673 187.033969 \r\nL 300.31128 17.083636 \r\nL 300.356935 159.713348 \r\nL 300.36911 17.083636 \r\nL 300.381284 194.265898 \r\nL 300.466507 167.347051 \r\nL 300.55173 203.506696 \r\nL 300.539555 17.083636 \r\nL 300.563904 93.420665 \r\nL 300.624778 17.083636 \r\nL 300.588254 175.784302 \r\nL 300.636952 165.739956 \r\nL 300.639996 185.0251 \r\nL 300.658258 17.083636 \r\nL 300.743481 146.053038 \r\nL 300.846965 17.083636 \r\nL 300.828703 205.515565 \r\nL 300.856096 97.840177 \r\nL 300.898708 197.480089 \r\nL 300.886533 17.083636 \r\nL 300.953494 95.027761 \r\nL 301.04176 17.083636 \r\nL 301.029585 188.23929 \r\nL 301.063066 40.386519 \r\nL 301.151332 197.078315 \r\nL 301.169594 17.083636 \r\nL 301.178725 174.57898 \r\nL 301.273079 17.083636 \r\nL 301.193943 191.453481 \r\nL 301.291341 85.385188 \r\nL 301.303515 187.435743 \r\nL 301.31569 33.958137 \r\nL 301.379607 170.963016 \r\nL 301.446568 17.083636 \r\nL 301.477004 193.060576 \r\nL 301.489179 125.562572 \r\nL 301.553096 179.400266 \r\nL 301.49831 17.083636 \r\nL 301.595707 88.197605 \r\nL 301.641362 17.083636 \r\nL 301.699192 199.087184 \r\nL 301.702236 135.205144 \r\nL 301.744847 203.104922 \r\nL 301.796589 66.903592 \r\nL 301.802677 106.679202 \r\nL 301.909205 17.083636 \r\nL 301.848332 199.890732 \r\nL 301.912249 91.81357 \r\nL 301.973122 196.676541 \r\nL 302.009646 17.083636 \r\nL 302.021821 70.92133 \r\nL 302.064432 190.649933 \r\nL 302.091825 17.083636 \r\nL 302.134436 114.714678 \r\nL 302.140524 167.748825 \r\nL 302.234877 208.729756 \r\nL 302.183135 17.083636 \r\nL 302.240965 178.194945 \r\nL 302.335318 17.083636 \r\nL 302.338362 200.292506 \r\nL 302.350537 40.386519 \r\nL 302.454021 195.872993 \r\nL 302.384017 17.083636 \r\nL 302.460109 139.222882 \r\nL 302.557506 20.297827 \r\nL 302.484458 204.712018 \r\nL 302.569681 91.411796 \r\nL 302.670122 210.336851 \r\nL 302.664034 17.083636 \r\nL 302.676209 81.36745 \r\nL 302.758388 17.083636 \r\nL 302.71882 197.078315 \r\nL 302.785781 109.893392 \r\nL 302.864916 17.083636 \r\nL 302.825349 185.426874 \r\nL 302.886222 37.574102 \r\nL 302.977532 194.667672 \r\nL 302.941008 20.297827 \r\nL 302.998838 156.097384 \r\nL 303.087104 17.083636 \r\nL 303.020143 205.917339 \r\nL 303.10841 172.971885 \r\nL 303.187545 17.083636 \r\nL 303.169283 202.301375 \r\nL 303.217982 23.512018 \r\nL 303.287986 195.47122 \r\nL 303.239287 17.083636 \r\nL 303.330597 162.525765 \r\nL 303.424951 205.515565 \r\nL 303.351903 17.083636 \r\nL 303.427995 118.330643 \r\nL 303.525392 17.083636 \r\nL 303.528436 187.033969 \r\nL 303.537567 74.939069 \r\nL 303.552785 191.051707 \r\nL 303.555829 17.083636 \r\nL 303.647139 70.92133 \r\nL 303.695837 17.083636 \r\nL 303.662357 166.945277 \r\nL 303.74758 126.767894 \r\nL 303.808453 188.641064 \r\nL 303.820628 17.083636 \r\nL 303.851064 101.456142 \r\nL 303.921069 19.896053 \r\nL 303.896719 187.837517 \r\nL 303.9302 54.850377 \r\nL 304.033684 176.989623 \r\nL 303.939331 17.083636 \r\nL 304.039772 84.179867 \r\nL 304.11282 190.649933 \r\nL 304.05499 17.083636 \r\nL 304.149344 78.555033 \r\nL 304.176737 17.083636 \r\nL 304.170649 187.033969 \r\nL 304.210217 99.849047 \r\nL 304.277178 181.409135 \r\nL 304.225435 19.092506 \r\nL 304.316745 70.92133 \r\nL 304.338051 17.083636 \r\nL 304.374575 187.837517 \r\nL 304.42023 39.984745 \r\nL 304.481103 194.265898 \r\nL 304.475016 17.083636 \r\nL 304.532846 140.829978 \r\nL 304.538933 190.649933 \r\nL 304.560239 44.404257 \r\nL 304.584588 160.516896 \r\nL 304.599806 17.083636 \r\nL 304.608937 207.122661 \r\nL 304.69416 35.967007 \r\nL 304.773295 190.649933 \r\nL 304.745902 17.083636 \r\nL 304.803732 61.278758 \r\nL 304.806776 63.287627 \r\nL 304.91026 187.837517 \r\nL 304.864605 22.70847 \r\nL 304.919391 117.928869 \r\nL 304.974177 17.083636 \r\nL 305.00157 175.784302 \r\nL 305.028963 164.534634 \r\nL 305.080706 21.503149 \r\nL 305.09288 191.051707 \r\nL 305.141579 121.544834 \r\nL 305.175059 197.480089 \r\nL 305.181147 62.885854 \r\nL 305.217671 76.947938 \r\nL 305.312024 17.083636 \r\nL 305.308981 208.729756 \r\nL 305.324199 75.340843 \r\nL 305.378985 192.658803 \r\nL 305.372898 23.512018 \r\nL 305.433771 149.669002 \r\nL 305.48247 47.618448 \r\nL 305.442902 193.060576 \r\nL 305.543343 64.894723 \r\nL 305.616391 196.676541 \r\nL 305.558561 17.083636 \r\nL 305.652915 152.883193 \r\nL 305.744225 17.083636 \r\nL 305.674221 202.301375 \r\nL 305.765531 98.643725 \r\nL 305.768574 98.241951 \r\nL 305.865972 199.087184 \r\nL 305.786836 17.083636 \r\nL 305.878146 147.660133 \r\nL 305.935976 208.327982 \r\nL 305.993806 17.083636 \r\nL 306.039461 205.917339 \r\nL 306.103378 144.445942 \r\nL 306.106421 17.083636 \r\nL 306.149033 196.676541 \r\nL 306.215993 47.216674 \r\nL 306.322522 199.488958 \r\nL 306.313391 19.494279 \r\nL 306.325565 180.203814 \r\nL 306.368177 17.083636 \r\nL 306.331653 193.060576 \r\nL 306.438181 91.411796 \r\nL 306.508185 17.083636 \r\nL 306.447312 203.506696 \r\nL 306.538622 78.555033 \r\nL 306.629932 195.47122 \r\nL 306.623845 17.083636 \r\nL 306.648194 138.419335 \r\nL 306.684718 37.574102 \r\nL 306.70298 196.676541 \r\nL 306.76081 90.206475 \r\nL 306.85212 60.876984 \r\nL 306.785159 191.855255 \r\nL 306.858207 86.59051 \r\nL 306.861251 176.587849 \r\nL 306.964735 17.083636 \r\nL 306.970823 139.222882 \r\nL 307.025609 17.083636 \r\nL 307.031696 208.327982 \r\nL 307.083439 63.689401 \r\nL 307.123006 194.265898 \r\nL 307.168661 17.083636 \r\nL 307.196054 111.098714 \r\nL 307.278233 17.083636 \r\nL 307.229535 190.24816 \r\nL 307.305626 88.197605 \r\nL 307.390849 195.069446 \r\nL 307.317801 31.547494 \r\nL 307.415198 131.58918 \r\nL 307.485203 71.323104 \r\nL 307.479115 188.23929 \r\nL 307.527814 104.670333 \r\nL 307.600862 25.922661 \r\nL 307.585644 181.409135 \r\nL 307.625211 81.769224 \r\nL 307.628255 197.480089 \r\nL 307.698259 17.083636 \r\nL 307.734783 84.179867 \r\nL 307.7987 192.658803 \r\nL 307.756089 17.083636 \r\nL 307.841312 96.634856 \r\nL 307.85653 36.770554 \r\nL 307.871748 193.060576 \r\nL 307.935665 185.828647 \r\nL 307.938709 193.864124 \r\nL 307.975233 55.653925 \r\nL 307.993495 93.822439 \r\nL 308.087849 17.083636 \r\nL 308.051325 194.667672 \r\nL 308.103067 106.277428 \r\nL 308.106111 199.488958 \r\nL 308.112198 17.083636 \r\nL 308.212639 142.838847 \r\nL 308.294818 17.083636 \r\nL 308.252207 186.632195 \r\nL 308.325255 31.949268 \r\nL 308.413521 189.846386 \r\nL 308.443958 168.150599 \r\nL 308.492656 17.083636 \r\nL 308.498744 183.819778 \r\nL 308.556573 68.510687 \r\nL 308.626578 204.310244 \r\nL 308.629621 17.083636 \r\nL 308.663102 85.385188 \r\nL 308.763543 17.083636 \r\nL 308.672233 193.060576 \r\nL 308.766586 97.03663 \r\nL 308.775717 193.46235 \r\nL 308.824416 31.145721 \r\nL 308.873115 178.998492 \r\nL 308.876158 17.083636 \r\nL 308.937032 189.846386 \r\nL 308.982687 90.206475 \r\nL 308.994861 205.917339 \r\nL 309.052691 29.940399 \r\nL 309.092259 150.874324 \r\nL 309.110521 38.779424 \r\nL 309.128783 195.872993 \r\nL 309.201831 52.439734 \r\nL 309.22618 199.890732 \r\nL 309.238355 44.404257 \r\nL 309.311403 177.391397 \r\nL 309.4088 47.618448 \r\nL 309.384451 209.533304 \r\nL 309.424018 86.59051 \r\nL 309.427062 40.788293 \r\nL 309.527503 199.488958 \r\nL 309.530547 95.027761 \r\nL 309.627944 39.984745 \r\nL 309.637075 162.525765 \r\nL 309.734472 18.690732 \r\nL 309.707079 201.899601 \r\nL 309.749691 56.055698 \r\nL 309.86535 189.042838 \r\nL 309.816651 17.083636 \r\nL 309.886656 89.402927 \r\nL 309.950573 17.083636 \r\nL 309.917092 174.980754 \r\nL 309.95666 83.778093 \r\nL 309.959704 205.917339 \r\nL 309.999271 72.9302 \r\nL 310.066232 175.382528 \r\nL 310.145367 17.083636 \r\nL 310.154498 197.881863 \r\nL 310.178848 121.544834 \r\nL 310.239721 202.301375 \r\nL 310.191022 17.083636 \r\nL 310.28842 128.374989 \r\nL 310.327987 36.36878 \r\nL 310.3219 193.864124 \r\nL 310.397992 69.716009 \r\nL 310.449734 199.488958 \r\nL 310.404079 17.083636 \r\nL 310.510607 184.623326 \r\nL 310.620179 190.649933 \r\nL 310.623223 17.083636 \r\nL 310.732795 211.943947 \r\nL 310.738882 136.008692 \r\nL 310.814974 17.083636 \r\nL 310.772363 190.24816 \r\nL 310.830192 95.027761 \r\nL 310.915415 206.720887 \r\nL 310.878891 63.287627 \r\nL 310.942808 146.856585 \r\nL 311.028031 17.083636 \r\nL 310.976288 184.623326 \r\nL 311.055424 89.804701 \r\nL 311.058467 189.444612 \r\nL 311.088904 25.119113 \r\nL 311.168039 150.070776 \r\nL 311.250218 17.083636 \r\nL 311.222825 190.24816 \r\nL 311.280655 70.92133 \r\nL 311.320223 187.837517 \r\nL 311.289786 17.083636 \r\nL 311.393271 172.168337 \r\nL 311.487624 17.083636 \r\nL 311.4511 186.230421 \r\nL 311.502843 150.874324 \r\nL 311.515017 184.221552 \r\nL 311.551541 17.083636 \r\nL 311.612415 170.963016 \r\nL 311.715899 203.104922 \r\nL 311.728074 17.083636 \r\nL 311.813297 196.274767 \r\nL 311.84069 54.046829 \r\nL 311.843733 22.70847 \r\nL 311.871126 195.47122 \r\nL 311.950262 61.278758 \r\nL 312.02331 194.265898 \r\nL 312.062877 128.374989 \r\nL 312.084183 31.547494 \r\nL 312.111576 193.46235 \r\nL 312.172449 110.295166 \r\nL 312.230279 190.649933 \r\nL 312.227235 52.03796 \r\nL 312.282021 172.971885 \r\nL 312.367244 30.743947 \r\nL 312.294196 188.641064 \r\nL 312.397681 36.36878 \r\nL 312.400724 34.359911 \r\nL 312.485947 193.46235 \r\nL 312.47986 17.083636 \r\nL 312.51334 82.572772 \r\nL 312.598563 18.690732 \r\nL 312.540733 190.24816 \r\nL 312.613781 105.072106 \r\nL 312.705091 186.230421 \r\nL 312.686829 40.788293 \r\nL 312.723353 164.936408 \r\nL 312.778139 48.020222 \r\nL 312.72944 193.864124 \r\nL 312.835969 98.241951 \r\nL 312.866405 195.47122 \r\nL 312.869449 60.876984 \r\nL 312.933366 171.766563 \r\nL 312.939453 28.333304 \r\nL 313.006414 205.515565 \r\nL 313.045982 117.125322 \r\nL 313.122073 209.13153 \r\nL 313.140335 29.538625 \r\nL 313.158597 170.159468 \r\nL 313.176859 204.712018 \r\nL 313.268169 17.083636 \r\nL 313.307737 191.453481 \r\nL 313.380785 84.179867 \r\nL 313.389916 193.060576 \r\nL 313.414265 23.110244 \r\nL 313.493401 131.990953 \r\nL 313.514706 38.37765 \r\nL 313.51775 189.444612 \r\nL 313.602973 95.027761 \r\nL 313.657759 197.480089 \r\nL 313.630366 40.788293 \r\nL 313.706457 101.456142 \r\nL 313.709501 39.582971 \r\nL 313.715588 198.283636 \r\nL 313.819073 64.492949 \r\nL 313.831248 176.186075 \r\nL 313.867772 50.029091 \r\nL 313.928645 112.304035 \r\nL 313.931689 42.797162 \r\nL 313.980387 189.444612 \r\nL 314.035173 81.769224 \r\nL 314.096047 191.051707 \r\nL 314.086916 17.083636 \r\nL 314.144745 107.884523 \r\nL 314.175182 60.073437 \r\nL 314.233012 178.596718 \r\nL 314.336496 45.609579 \r\nL 314.254317 195.872993 \r\nL 314.345627 95.027761 \r\nL 314.357802 203.104922 \r\nL 314.446068 27.529756 \r\nL 314.506942 194.265898 \r\nL 314.543466 18.690732 \r\nL 314.55564 108.286297 \r\nL 314.656082 27.93153 \r\nL 314.625645 203.506696 \r\nL 314.668256 58.868115 \r\nL 314.716955 194.667672 \r\nL 314.686518 17.083636 \r\nL 314.777828 165.739956 \r\nL 314.878269 17.083636 \r\nL 314.817396 185.828647 \r\nL 314.890444 41.993614 \r\nL 314.933055 189.846386 \r\nL 314.948274 17.083636 \r\nL 315.000016 40.788293 \r\nL 315.024365 17.083636 \r\nL 315.115675 211.140399 \r\nL 315.133937 22.70847 \r\nL 315.228291 75.742616 \r\nL 315.234378 24.315565 \r\nL 315.307426 198.68541 \r\nL 315.322645 95.027761 \r\nL 315.34395 195.47122 \r\nL 315.353081 41.993614 \r\nL 315.43526 147.660133 \r\nL 315.508308 17.083636 \r\nL 315.483959 198.68541 \r\nL 315.547876 70.117783 \r\nL 315.633099 32.752816 \r\nL 315.566138 194.265898 \r\nL 315.636142 66.501818 \r\nL 315.693972 206.720887 \r\nL 315.700059 39.984745 \r\nL 315.748758 132.794501 \r\nL 315.754845 29.538625 \r\nL 315.849199 207.926208 \r\nL 315.861374 64.091175 \r\nL 315.964858 199.890732 \r\nL 315.910072 22.306696 \r\nL 315.967902 130.785632 \r\nL 316.071387 17.083636 \r\nL 316.043994 208.327982 \r\nL 316.077474 84.983415 \r\nL 316.144435 206.720887 \r\nL 316.09878 28.333304 \r\nL 316.187046 174.177206 \r\nL 316.22357 196.274767 \r\nL 316.299662 17.083636 \r\nL 316.400103 203.506696 \r\nL 316.409234 150.874324 \r\nL 316.494456 17.083636 \r\nL 316.427496 192.257029 \r\nL 316.521849 34.359911 \r\nL 316.567504 195.872993 \r\nL 316.594897 17.083636 \r\nL 316.634465 157.302705 \r\nL 316.670989 17.083636 \r\nL 316.677076 191.453481 \r\nL 316.744037 120.741286 \r\nL 316.792736 204.712018 \r\nL 316.801867 22.70847 \r\nL 316.853609 172.570111 \r\nL 316.947963 201.899601 \r\nL 316.966225 17.083636 \r\nL 317.057535 192.257029 \r\nL 317.075797 182.212683 \r\nL 317.07884 34.359911 \r\nL 317.087971 209.533304 \r\nL 317.188412 73.733747 \r\nL 317.255373 17.887184 \r\nL 317.212762 209.533304 \r\nL 317.297984 29.940399 \r\nL 317.364945 182.614457 \r\nL 317.383207 17.083636 \r\nL 317.407556 95.831308 \r\nL 317.514085 17.083636 \r\nL 317.453211 187.435743 \r\nL 317.517128 34.359911 \r\nL 317.568871 207.524435 \r\nL 317.581045 17.083636 \r\nL 317.6267 155.69561 \r\nL 317.641919 30.342173 \r\nL 317.724098 189.444612 \r\nL 317.733229 151.677871 \r\nL 317.736272 192.257029 \r\nL 317.788015 17.083636 \r\nL 317.836713 101.054368 \r\nL 317.839757 17.083636 \r\nL 317.92498 181.409135 \r\nL 317.946285 127.973215 \r\nL 317.99194 194.667672 \r\nL 317.952373 17.083636 \r\nL 318.046726 105.072106 \r\nL 318.122818 17.083636 \r\nL 318.058901 195.872993 \r\nL 318.150211 162.123991 \r\nL 318.153255 209.533304 \r\nL 318.162386 17.083636 \r\nL 318.253696 49.225543 \r\nL 318.256739 19.092506 \r\nL 318.320656 194.265898 \r\nL 318.360224 58.466341 \r\nL 318.405879 194.265898 \r\nL 318.393704 17.083636 \r\nL 318.47284 168.954146 \r\nL 318.512407 43.60071 \r\nL 318.478927 185.828647 \r\nL 318.585455 97.840177 \r\nL 318.588499 96.634856 \r\nL 318.591543 188.23929 \r\nL 318.691984 17.083636 \r\nL 318.698071 80.563902 \r\nL 318.707202 186.632195 \r\nL 318.792425 17.083636 \r\nL 318.804599 101.456142 \r\nL 318.835036 17.083636 \r\nL 318.886778 210.336851 \r\nL 318.911128 122.750155 \r\nL 318.932433 205.515565 \r\nL 318.990263 25.922661 \r\nL 319.0207 197.881863 \r\nL 319.023743 22.70847 \r\nL 319.090704 199.488958 \r\nL 319.133315 68.912461 \r\nL 319.136359 44.404257 \r\nL 319.139403 193.060576 \r\nL 319.239844 71.323104 \r\nL 319.300717 193.46235 \r\nL 319.346372 19.092506 \r\nL 319.349416 138.821109 \r\nL 319.41942 17.083636 \r\nL 319.437682 192.658803 \r\nL 319.462031 49.627317 \r\nL 319.525948 210.738625 \r\nL 319.507686 17.083636 \r\nL 319.574647 125.964346 \r\nL 319.644651 26.324435 \r\nL 319.611171 166.945277 \r\nL 319.681175 46.8149 \r\nL 319.769442 208.729756 \r\nL 319.687263 17.083636 \r\nL 319.793791 163.731086 \r\nL 319.903363 17.083636 \r\nL 319.848577 185.0251 \r\nL 319.906407 33.556364 \r\nL 319.912494 191.051707 \r\nL 319.997717 17.48541 \r\nL 320.015979 164.534634 \r\nL 320.085983 17.083636 \r\nL 320.061634 190.649933 \r\nL 320.128594 80.965676 \r\nL 320.162075 22.306696 \r\nL 320.204686 185.0251 \r\nL 320.235123 116.321774 \r\nL 320.320345 194.667672 \r\nL 320.286865 17.083636 \r\nL 320.338607 38.779424 \r\nL 320.402524 17.083636 \r\nL 320.387306 184.221552 \r\nL 320.432961 155.69561 \r\nL 320.51514 50.430865 \r\nL 320.442092 205.515565 \r\nL 320.554708 56.055698 \r\nL 320.652105 196.274767 \r\nL 320.566882 17.083636 \r\nL 320.66428 80.162129 \r\nL 320.691673 17.083636 \r\nL 320.703847 188.23929 \r\nL 320.75559 124.759024 \r\nL 320.840812 202.301375 \r\nL 320.776895 17.083636 \r\nL 320.859074 93.018891 \r\nL 320.959515 17.083636 \r\nL 320.941253 188.23929 \r\nL 320.97169 53.243282 \r\nL 321.047782 191.453481 \r\nL 321.063 17.083636 \r\nL 321.081262 67.305366 \r\nL 321.09648 188.641064 \r\nL 321.178659 17.083636 \r\nL 321.184747 71.323104 \r\nL 321.2791 198.68541 \r\nL 321.291275 17.083636 \r\nL 321.330843 183.418004 \r\nL 321.403891 92.617118 \r\nL 321.483026 17.083636 \r\nL 321.501288 176.989623 \r\nL 321.510419 66.501818 \r\nL 321.613904 187.033969 \r\nL 321.528681 46.011353 \r\nL 321.619991 48.020222 \r\nL 321.656515 189.042838 \r\nL 321.720432 45.207805 \r\nL 321.729563 115.116452 \r\nL 321.73565 44.002483 \r\nL 321.79348 202.301375 \r\nL 321.842179 67.305366 \r\nL 321.88479 191.855255 \r\nL 321.906096 17.083636 \r\nL 321.960882 120.741286 \r\nL 321.997406 43.198936 \r\nL 321.988275 190.24816 \r\nL 322.070454 68.108914 \r\nL 322.173939 207.926208 \r\nL 322.103934 58.064568 \r\nL 322.18307 161.320443 \r\nL 322.210463 37.172328 \r\nL 322.225681 198.68541 \r\nL 322.292642 81.36745 \r\nL 322.344384 191.453481 \r\nL 322.329166 39.984745 \r\nL 322.405257 185.426874 \r\nL 322.429607 43.60071 \r\nL 322.514829 114.312905 \r\nL 322.618314 206.720887 \r\nL 322.533091 17.083636 \r\nL 322.624401 98.643725 \r\nL 322.682231 29.940399 \r\nL 322.670056 189.042838 \r\nL 322.73093 78.153259 \r\nL 322.749192 197.480089 \r\nL 322.737017 45.207805 \r\nL 322.840502 193.060576 \r\nL 322.852676 40.386519 \r\nL 322.950074 41.190067 \r\nL 323.029209 176.587849 \r\nL 323.053558 32.351042 \r\nL 323.059646 80.162129 \r\nL 323.068777 206.720887 \r\nL 323.157043 32.752816 \r\nL 323.166174 186.632195 \r\nL 323.266615 180.203814 \r\nL 323.333576 35.565233 \r\nL 323.34575 206.319113 \r\nL 323.379231 86.992284 \r\nL 323.424886 62.885854 \r\nL 323.443148 177.793171 \r\nL 323.482715 72.528426 \r\nL 323.52837 183.418004 \r\nL 323.574025 58.868115 \r\nL 323.595331 122.348381 \r\nL 323.698816 46.011353 \r\nL 323.628811 195.069446 \r\nL 323.707947 79.358581 \r\nL 323.714034 197.480089 \r\nL 323.759689 31.547494 \r\nL 323.820562 150.47255 \r\nL 323.927091 35.967007 \r\nL 323.832737 209.533304 \r\nL 323.933178 77.349712 \r\nL 324.039706 181.409135 \r\nL 324.003182 21.101375 \r\nL 324.045794 126.36612 \r\nL 324.143191 17.083636 \r\nL 324.127973 197.078315 \r\nL 324.152322 82.572772 \r\nL 324.176671 195.069446 \r\nL 324.228414 22.70847 \r\nL 324.261894 73.331973 \r\nL 324.298418 193.060576 \r\nL 324.362335 17.083636 \r\nL 324.365379 62.885854 \r\nL 324.386684 17.083636 \r\nL 324.37451 178.596718 \r\nL 324.471907 73.331973 \r\nL 324.520606 203.104922 \r\nL 324.508431 26.324435 \r\nL 324.581479 101.456142 \r\nL 324.596697 17.083636 \r\nL 324.599741 199.890732 \r\nL 324.694095 67.305366 \r\nL 324.697138 67.305366 \r\nL 324.797579 203.104922 \r\nL 324.712357 37.574102 \r\nL 324.812798 126.36612 \r\nL 324.867584 33.556364 \r\nL 324.879758 192.257029 \r\nL 324.919326 45.207805 \r\nL 325.007592 207.524435 \r\nL 324.968025 19.494279 \r\nL 325.031942 103.063237 \r\nL 325.095859 70.92133 \r\nL 325.050204 203.506696 \r\nL 325.141514 87.394058 \r\nL 325.190212 198.283636 \r\nL 325.181081 79.358581 \r\nL 325.251086 95.429534 \r\nL 325.272391 195.872993 \r\nL 325.275435 50.029091 \r\nL 325.366745 161.320443 \r\nL 325.473273 43.60071 \r\nL 325.4124 195.069446 \r\nL 325.476317 146.856585 \r\nL 325.479361 146.053038 \r\nL 325.521972 60.475211 \r\nL 325.509797 195.069446 \r\nL 325.585889 117.527095 \r\nL 325.665024 203.90847 \r\nL 325.668068 17.083636 \r\nL 325.695461 153.284967 \r\nL 325.789815 60.073437 \r\nL 325.731985 205.113792 \r\nL 325.808077 118.330643 \r\nL 325.884168 31.949268 \r\nL 325.917649 203.506696 \r\nL 325.938954 53.243282 \r\nL 325.969391 208.327982 \r\nL 326.027221 105.875654 \r\nL 326.057657 195.069446 \r\nL 326.100269 41.993614 \r\nL 326.136793 91.411796 \r\nL 326.179404 202.301375 \r\nL 326.158098 52.841508 \r\nL 326.258539 177.793171 \r\nL 326.310282 17.083636 \r\nL 326.270714 207.524435 \r\nL 326.371155 93.822439 \r\nL 326.398548 196.676541 \r\nL 326.410723 46.011353 \r\nL 326.483771 140.829978 \r\nL 326.511164 23.913792 \r\nL 326.590299 200.694279 \r\nL 326.596386 105.072106 \r\nL 326.693784 192.658803 \r\nL 326.681609 50.430865 \r\nL 326.702915 84.179867 \r\nL 326.705958 84.179867 \r\nL 326.730308 183.418004 \r\nL 326.733351 26.726208 \r\nL 326.824661 174.177206 \r\nL 326.861185 17.083636 \r\nL 326.900753 197.480089 \r\nL 326.934233 98.241951 \r\nL 327.031631 207.524435 \r\nL 326.946408 17.083636 \r\nL 327.040762 43.198936 \r\nL 327.129028 17.083636 \r\nL 327.059024 195.47122 \r\nL 327.135115 104.670333 \r\nL 327.138159 201.096053 \r\nL 327.168596 26.726208 \r\nL 327.244687 148.061907 \r\nL 327.265993 35.967007 \r\nL 327.308604 189.042838 \r\nL 327.372521 81.769224 \r\nL 327.47905 195.069446 \r\nL 327.42122 60.876984 \r\nL 327.482093 81.769224 \r\nL 327.539923 17.083636 \r\nL 327.488181 195.47122 \r\nL 327.585578 54.850377 \r\nL 327.664713 207.524435 \r\nL 327.634277 33.15459 \r\nL 327.69515 146.454812 \r\nL 327.783416 17.083636 \r\nL 327.78646 211.542173 \r\nL 327.804722 147.660133 \r\nL 327.880814 213.952816 \r\nL 327.835159 17.083636 \r\nL 327.899076 160.91867 \r\nL 327.929512 19.494279 \r\nL 327.926469 200.694279 \r\nL 328.011691 66.903592 \r\nL 328.06039 198.68541 \r\nL 328.112132 54.850377 \r\nL 328.127351 129.58031 \r\nL 328.139525 179.400266 \r\nL 328.176049 37.172328 \r\nL 328.20953 115.92 \r\nL 328.252141 17.083636 \r\nL 328.270403 194.265898 \r\nL 328.319102 76.546164 \r\nL 328.410412 209.13153 \r\nL 328.325189 49.627317 \r\nL 328.428674 89.804701 \r\nL 328.48346 49.627317 \r\nL 328.480416 198.68541 \r\nL 328.535202 61.680532 \r\nL 328.562595 183.418004 \r\nL 328.623468 20.699601 \r\nL 328.644774 166.141729 \r\nL 328.675211 17.083636 \r\nL 328.705647 186.632195 \r\nL 328.75739 59.671663 \r\nL 328.815219 200.694279 \r\nL 328.784783 23.913792 \r\nL 328.863918 62.48408 \r\nL 328.894355 17.083636 \r\nL 328.870005 192.257029 \r\nL 328.970446 34.359911 \r\nL 329.013058 207.926208 \r\nL 329.083062 174.980754 \r\nL 329.128717 27.93153 \r\nL 329.165241 189.444612 \r\nL 329.192634 155.69561 \r\nL 329.210896 200.292506 \r\nL 329.226114 37.574102 \r\nL 329.2809 154.088514 \r\nL 329.283944 36.770554 \r\nL 329.344817 193.864124 \r\nL 329.393516 84.581641 \r\nL 329.442215 190.24816 \r\nL 329.414822 52.439734 \r\nL 329.506132 174.980754 \r\nL 329.567005 17.083636 \r\nL 329.52135 196.676541 \r\nL 329.618747 104.670333 \r\nL 329.688752 17.083636 \r\nL 329.679621 195.47122 \r\nL 329.713101 107.884523 \r\nL 329.746581 191.051707 \r\nL 329.798324 17.083636 \r\nL 329.81963 99.447273 \r\nL 329.865285 17.083636 \r\nL 329.913983 178.194945 \r\nL 329.929202 91.010022 \r\nL 329.941376 207.122661 \r\nL 330.032686 51.234412 \r\nL 330.038774 145.24949 \r\nL 330.041817 60.475211 \r\nL 330.063123 199.890732 \r\nL 330.151389 88.599379 \r\nL 330.227481 184.623326 \r\nL 330.212263 19.092506 \r\nL 330.260961 88.197605 \r\nL 330.273136 27.529756 \r\nL 330.321835 200.694279 \r\nL 330.36749 47.216674 \r\nL 330.370533 195.47122 \r\nL 330.446625 17.083636 \r\nL 330.477062 65.296497 \r\nL 330.486193 49.627317 \r\nL 330.489236 84.581641 \r\nL 330.498367 209.533304 \r\nL 330.501411 17.083636 \r\nL 330.595765 168.552373 \r\nL 330.644463 17.083636 \r\nL 330.623158 192.658803 \r\nL 330.705337 181.810909 \r\nL 330.811865 17.083636 \r\nL 330.754035 198.283636 \r\nL 330.820996 82.974545 \r\nL 330.91535 204.712018 \r\nL 330.830127 51.636186 \r\nL 330.930568 164.13286 \r\nL 330.994485 63.689401 \r\nL 330.970136 197.881863 \r\nL 331.043184 113.911131 \r\nL 331.101013 59.269889 \r\nL 331.13145 192.257029 \r\nL 331.143625 140.02643 \r\nL 331.213629 200.292506 \r\nL 331.22276 49.627317 \r\nL 331.234935 174.980754 \r\nL 331.317114 38.779424 \r\nL 331.262328 199.488958 \r\nL 331.344507 81.36745 \r\nL 331.435817 199.890732 \r\nL 331.444948 50.832639 \r\nL 331.454079 185.0251 \r\nL 331.551476 43.198936 \r\nL 331.536258 208.729756 \r\nL 331.566694 101.456142 \r\nL 331.578869 193.864124 \r\nL 331.633655 76.14439 \r\nL 331.64583 93.018891 \r\nL 331.648873 21.503149 \r\nL 331.664092 202.703149 \r\nL 331.755402 46.8149 \r\nL 331.816275 210.336851 \r\nL 331.831493 46.011353 \r\nL 331.868017 153.284967 \r\nL 331.962371 17.083636 \r\nL 331.910629 201.096053 \r\nL 331.977589 82.974545 \r\nL 332.059768 194.265898 \r\nL 331.989764 58.064568 \r\nL 332.090205 170.963016 \r\nL 332.117598 23.512018 \r\nL 332.141947 188.23929 \r\nL 332.202821 102.661463 \r\nL 332.236301 199.488958 \r\nL 332.306305 31.547494 \r\nL 332.358048 17.083636 \r\nL 332.415877 204.712018 \r\nL 332.522406 17.083636 \r\nL 332.491969 209.533304 \r\nL 332.531537 43.60071 \r\nL 332.635021 209.533304 \r\nL 332.543711 17.083636 \r\nL 332.644152 87.795831 \r\nL 332.711113 44.002483 \r\nL 332.662414 199.890732 \r\nL 332.735462 117.928869 \r\nL 332.738506 196.274767 \r\nL 332.750681 17.083636 \r\nL 332.841991 81.769224 \r\nL 332.863296 192.257029 \r\nL 332.930257 17.083636 \r\nL 332.954606 193.864124 \r\nL 333.039829 80.965676 \r\nL 333.042873 17.083636 \r\nL 333.061135 206.720887 \r\nL 333.149401 39.582971 \r\nL 333.161576 180.605588 \r\nL 333.240711 17.083636 \r\nL 333.258973 87.795831 \r\nL 333.262017 17.083636 \r\nL 333.344196 193.46235 \r\nL 333.365501 76.546164 \r\nL 333.462899 206.319113 \r\nL 333.371589 17.083636 \r\nL 333.475073 121.14306 \r\nL 333.578558 47.618448 \r\nL 333.560296 195.872993 \r\nL 333.587689 55.653925 \r\nL 333.685086 199.087184 \r\nL 333.639431 26.726208 \r\nL 333.697261 81.36745 \r\nL 333.72161 193.060576 \r\nL 333.712479 17.083636 \r\nL 333.785527 147.660133 \r\nL 333.87075 17.083636 \r\nL 333.809877 187.033969 \r\nL 333.895099 185.828647 \r\nL 333.898143 187.033969 \r\nL 333.949885 17.083636 \r\nL 333.955973 197.480089 \r\nL 334.010759 78.956807 \r\nL 334.062501 17.083636 \r\nL 334.065545 203.90847 \r\nL 334.095981 86.188736 \r\nL 334.175117 195.069446 \r\nL 334.105112 17.083636 \r\nL 334.205553 70.92133 \r\nL 334.275558 197.881863 \r\nL 334.23599 17.083636 \r\nL 334.302951 47.618448 \r\nL 334.354693 197.078315 \r\nL 334.403392 17.083636 \r\nL 334.47644 189.042838 \r\nL 334.512964 66.501818 \r\nL 334.592099 189.042838 \r\nL 334.573837 17.083636 \r\nL 334.619492 83.376319 \r\nL 334.689496 17.083636 \r\nL 334.69254 199.087184 \r\nL 334.719933 97.438404 \r\nL 334.722977 202.301375 \r\nL 334.738195 17.083636 \r\nL 334.826461 126.36612 \r\nL 334.893422 17.083636 \r\nL 334.917771 193.864124 \r\nL 334.93299 84.581641 \r\nL 334.990819 192.658803 \r\nL 334.996907 23.913792 \r\nL 335.042562 86.188736 \r\nL 335.127784 198.68541 \r\nL 335.082129 17.083636 \r\nL 335.155177 144.044169 \r\nL 335.228225 17.083636 \r\nL 335.203876 202.301375 \r\nL 335.261706 65.698271 \r\nL 335.362147 196.274767 \r\nL 335.307361 17.083636 \r\nL 335.371278 166.141729 \r\nL 335.453457 17.083636 \r\nL 335.380409 208.729756 \r\nL 335.483893 78.153259 \r\nL 335.587378 195.069446 \r\nL 335.520417 40.386519 \r\nL 335.593465 81.36745 \r\nL 335.617815 192.658803 \r\nL 335.690863 17.083636 \r\nL 335.794347 198.283636 \r\nL 335.803478 147.258359 \r\nL 335.84609 195.069446 \r\nL 335.818697 33.15459 \r\nL 335.891745 115.116452 \r\nL 335.967836 17.083636 \r\nL 335.995229 209.13153 \r\nL 335.998273 163.731086 \r\nL 336.077408 32.752816 \r\nL 336.007404 205.515565 \r\nL 336.123063 69.314235 \r\nL 336.199155 191.051707 \r\nL 336.156544 25.520887 \r\nL 336.235679 101.456142 \r\nL 336.269159 33.15459 \r\nL 336.314814 207.122661 \r\nL 336.345251 62.082306 \r\nL 336.387862 199.087184 \r\nL 336.436561 17.083636 \r\nL 336.454823 175.382528 \r\nL 336.509609 29.538625 \r\nL 336.564395 195.069446 \r\nL 336.567439 105.47388 \r\nL 336.594832 17.083636 \r\nL 336.616137 189.444612 \r\nL 336.677011 79.760355 \r\nL 336.70136 209.533304 \r\nL 336.725709 23.913792 \r\nL 336.743971 42.395388 \r\nL 336.756146 17.083636 \r\nL 336.798757 205.917339 \r\nL 336.838325 109.893392 \r\nL 336.847456 207.122661 \r\nL 336.932679 17.083636 \r\nL 336.947897 94.224213 \r\nL 337.042251 17.083636 \r\nL 337.039207 187.033969 \r\nL 337.057469 84.179867 \r\nL 337.151823 180.203814 \r\nL 337.118342 17.083636 \r\nL 337.167041 69.314235 \r\nL 337.218783 55.252151 \r\nL 337.224871 167.347051 \r\nL 337.243133 101.857916 \r\nL 337.294875 197.480089 \r\nL 337.255307 17.083636 \r\nL 337.355749 174.980754 \r\nL 337.462277 17.083636 \r\nL 337.450102 202.301375 \r\nL 337.465321 84.179867 \r\nL 337.474452 191.855255 \r\nL 337.477495 17.083636 \r\nL 337.574893 43.198936 \r\nL 337.650984 193.060576 \r\nL 337.602286 17.083636 \r\nL 337.687508 166.945277 \r\nL 337.754469 17.083636 \r\nL 337.794037 201.096053 \r\nL 337.800124 124.357251 \r\nL 337.824473 17.083636 \r\nL 337.812299 181.007361 \r\nL 337.906652 77.751486 \r\nL 337.909696 198.68541 \r\nL 338.007093 17.083636 \r\nL 338.016224 91.81357 \r\nL 338.067967 196.274767 \r\nL 338.043617 21.101375 \r\nL 338.113622 176.186075 \r\nL 338.22015 190.649933 \r\nL 338.226237 37.975876 \r\nL 338.281023 185.0251 \r\nL 338.27798 17.083636 \r\nL 338.338853 101.857916 \r\nL 338.439294 17.083636 \r\nL 338.384508 195.47122 \r\nL 338.445381 84.179867 \r\nL 338.466687 206.319113 \r\nL 338.539735 17.083636 \r\nL 338.554953 119.937738 \r\nL 338.600608 43.60071 \r\nL 338.615827 197.078315 \r\nL 338.661482 177.793171 \r\nL 338.76801 17.083636 \r\nL 338.764966 188.23929 \r\nL 338.774097 149.669002 \r\nL 338.792359 200.292506 \r\nL 338.786272 40.788293 \r\nL 338.844102 92.617118 \r\nL 338.883669 36.36878 \r\nL 338.935412 203.90847 \r\nL 338.95063 56.457472 \r\nL 338.953674 193.060576 \r\nL 338.996285 51.636186 \r\nL 339.063246 173.775432 \r\nL 339.09977 17.083636 \r\nL 339.081508 192.257029 \r\nL 339.175861 60.475211 \r\nL 339.227604 201.096053 \r\nL 339.261084 17.083636 \r\nL 339.294564 145.651264 \r\nL 339.303695 37.172328 \r\nL 339.34935 199.890732 \r\nL 339.404136 103.866785 \r\nL 339.486315 194.265898 \r\nL 339.501534 32.752816 \r\nL 339.513708 179.80204 \r\nL 339.577625 36.36878 \r\nL 339.595887 197.881863 \r\nL 339.62328 169.35592 \r\nL 339.659804 17.083636 \r\nL 339.650673 208.729756 \r\nL 339.726765 109.893392 \r\nL 339.748071 190.649933 \r\nL 339.793726 37.172328 \r\nL 339.836337 101.857916 \r\nL 339.89721 195.872993 \r\nL 339.86373 46.8149 \r\nL 339.939822 106.277428 \r\nL 340.015913 29.136851 \r\nL 340.006782 186.230421 \r\nL 340.04635 86.188736 \r\nL 340.088961 187.837517 \r\nL 340.155922 41.190067 \r\nL 340.158966 180.203814 \r\nL 340.174184 201.497827 \r\nL 340.186359 78.555033 \r\nL 340.204621 95.831308 \r\nL 340.302018 48.823769 \r\nL 340.232014 203.506696 \r\nL 340.308105 189.846386 \r\nL 340.326367 205.113792 \r\nL 340.359848 66.903592 \r\nL 340.362891 72.126652 \r\nL 340.399415 194.667672 \r\nL 340.438983 55.252151 \r\nL 340.442027 29.136851 \r\nL 340.454201 183.819778 \r\nL 340.53638 114.312905 \r\nL 340.642909 201.899601 \r\nL 340.615516 25.119113 \r\nL 340.645952 175.784302 \r\nL 340.746393 43.60071 \r\nL 340.719 190.24816 \r\nL 340.758568 104.268559 \r\nL 340.81031 39.984745 \r\nL 340.837703 191.051707 \r\nL 340.862053 74.537295 \r\nL 340.865096 183.418004 \r\nL 340.880315 27.529756 \r\nL 340.971625 154.892062 \r\nL 341.008149 33.958137 \r\nL 340.983799 181.810909 \r\nL 341.081197 100.25082 \r\nL 341.111633 201.497827 \r\nL 341.17555 25.520887 \r\nL 341.190769 86.59051 \r\nL 341.288166 192.257029 \r\nL 341.300341 49.225543 \r\nL 341.364258 204.310244 \r\nL 341.370345 40.386519 \r\nL 341.409913 170.963016 \r\nL 341.440349 30.342173 \r\nL 341.486004 200.292506 \r\nL 341.522528 93.018891 \r\nL 341.525572 194.265898 \r\nL 341.534703 23.512018 \r\nL 341.6321 42.797162 \r\nL 341.720367 210.336851 \r\nL 341.708192 26.726208 \r\nL 341.74776 178.194945 \r\nL 341.784284 43.198936 \r\nL 341.790371 201.899601 \r\nL 341.857332 182.614457 \r\nL 341.918205 186.632195 \r\nL 341.976035 40.386519 \r\nL 342.009515 186.230421 \r\nL 342.052126 36.770554 \r\nL 342.085607 49.225543 \r\nL 342.08865 41.993614 \r\nL 342.125174 192.257029 \r\nL 342.155611 96.634856 \r\nL 342.201266 211.542173 \r\nL 342.225615 27.127982 \r\nL 342.268227 161.320443 \r\nL 342.310838 47.216674 \r\nL 342.36258 200.292506 \r\nL 342.380842 101.456142 \r\nL 342.447803 17.083636 \r\nL 342.490414 204.712018 \r\nL 342.599986 33.15459 \r\nL 342.60303 69.314235 \r\nL 342.657816 208.327982 \r\nL 342.612161 17.083636 \r\nL 342.718689 168.150599 \r\nL 342.767388 29.538625 \r\nL 342.736951 204.712018 \r\nL 342.828261 177.793171 \r\nL 342.925659 17.083636 \r\nL 342.931746 185.426874 \r\nL 342.937833 74.537295 \r\nL 343.038274 195.872993 \r\nL 342.962183 38.779424 \r\nL 343.047405 157.302705 \r\nL 343.053493 43.198936 \r\nL 343.108279 201.899601 \r\nL 343.156977 119.134191 \r\nL 343.160021 197.881863 \r\nL 343.193501 32.351042 \r\nL 343.263506 83.376319 \r\nL 343.348728 17.083636 \r\nL 343.324379 194.667672 \r\nL 343.354816 95.429534 \r\nL 343.415689 205.515565 \r\nL 343.436995 22.306696 \r\nL 343.464388 116.723548 \r\nL 343.500912 17.083636 \r\nL 343.503955 203.104922 \r\nL 343.570916 82.170998 \r\nL 343.637877 196.676541 \r\nL 343.601353 21.503149 \r\nL 343.683532 159.311574 \r\nL 343.765711 56.859246 \r\nL 343.744405 200.694279 \r\nL 343.793104 89.402927 \r\nL 343.850933 210.738625 \r\nL 343.84789 42.395388 \r\nL 343.905719 187.033969 \r\nL 343.908763 199.890732 \r\nL 343.923981 44.002483 \r\nL 343.990942 130.383858 \r\nL 344.003117 27.127982 \r\nL 344.073121 204.712018 \r\nL 344.09747 67.305366 \r\nL 344.164431 185.426874 \r\nL 344.106601 17.083636 \r\nL 344.210086 140.829978 \r\nL 344.222261 17.083636 \r\nL 344.28009 199.488958 \r\nL 344.319658 41.190067 \r\nL 344.417055 197.480089 \r\nL 344.353138 28.735078 \r\nL 344.42923 135.205144 \r\nL 344.535758 17.083636 \r\nL 344.505322 185.828647 \r\nL 344.541846 72.9302 \r\nL 344.572282 193.46235 \r\nL 344.593588 17.887184 \r\nL 344.654461 142.838847 \r\nL 344.76099 17.083636 \r\nL 344.700116 205.515565 \r\nL 344.767077 81.36745 \r\nL 344.870562 209.13153 \r\nL 344.855343 40.788293 \r\nL 344.879693 154.088514 \r\nL 344.925348 21.101375 \r\nL 344.928391 197.078315 \r\nL 344.995352 47.618448 \r\nL 345.0684 199.087184 \r\nL 345.077531 35.163459 \r\nL 345.111012 149.669002 \r\nL 345.156667 35.967007 \r\nL 345.153623 187.837517 \r\nL 345.226671 97.438404 \r\nL 345.266239 177.391397 \r\nL 345.25102 67.70714 \r\nL 345.272326 106.277428 \r\nL 345.27537 38.779424 \r\nL 345.281457 210.336851 \r\nL 345.381898 118.330643 \r\nL 345.391029 17.083636 \r\nL 345.464077 190.24816 \r\nL 345.49147 54.046829 \r\nL 345.594955 17.083636 \r\nL 345.604086 199.087184 \r\nL 345.689308 17.083636 \r\nL 345.716701 69.716009 \r\nL 345.734963 17.083636 \r\nL 345.826273 191.453481 \r\nL 345.878016 17.083636 \r\nL 345.865841 207.122661 \r\nL 345.935845 134.80337 \r\nL 345.978457 197.480089 \r\nL 345.951064 17.083636 \r\nL 346.030199 121.14306 \r\nL 346.121509 17.083636 \r\nL 346.112378 208.729756 \r\nL 346.139771 113.509357 \r\nL 346.179339 17.083636 \r\nL 346.148902 205.113792 \r\nL 346.25543 66.501818 \r\nL 346.301085 199.890732 \r\nL 346.352828 17.083636 \r\nL 346.365002 191.855255 \r\nL 346.422832 19.896053 \r\nL 346.43805 193.864124 \r\nL 346.474574 44.806031 \r\nL 346.489793 27.93153 \r\nL 346.58719 210.738625 \r\nL 346.6785 17.083636 \r\nL 346.696762 191.855255 \r\nL 346.763723 17.083636 \r\nL 346.748504 197.881863 \r\nL 346.812421 136.410466 \r\nL 346.833727 203.90847 \r\nL 346.873295 19.092506 \r\nL 346.921993 133.196275 \r\nL 346.982867 29.136851 \r\nL 346.995041 190.24816 \r\nL 347.031565 86.59051 \r\nL 347.034609 204.310244 \r\nL 347.138094 29.538625 \r\nL 347.141137 69.716009 \r\nL 347.144181 17.083636 \r\nL 347.205054 196.274767 \r\nL 347.250709 68.510687 \r\nL 347.338976 192.658803 \r\nL 347.311583 32.351042 \r\nL 347.363325 123.151929 \r\nL 347.415067 17.083636 \r\nL 347.469853 203.90847 \r\nL 347.472897 47.216674 \r\nL 347.545945 183.819778 \r\nL 347.530727 17.083636 \r\nL 347.582469 54.046829 \r\nL 347.594644 36.770554 \r\nL 347.618993 183.418004 \r\nL 347.646386 70.92133 \r\nL 347.719434 187.033969 \r\nL 347.667692 17.083636 \r\nL 347.755958 133.598049 \r\nL 347.819875 17.083636 \r\nL 347.789438 173.373659 \r\nL 347.868574 94.625987 \r\nL 347.92336 202.301375 \r\nL 347.984233 17.083636 \r\nL 348.060325 199.890732 \r\nL 348.096849 117.125322 \r\nL 348.148591 39.984745 \r\nL 348.145547 197.881863 \r\nL 348.206421 70.92133 \r\nL 348.26425 208.729756 \r\nL 348.297731 28.333304 \r\nL 348.312949 198.283636 \r\nL 348.315993 17.48541 \r\nL 348.410346 199.890732 \r\nL 348.425565 69.314235 \r\nL 348.519918 17.083636 \r\nL 348.477307 207.926208 \r\nL 348.522962 91.010022 \r\nL 348.565573 17.083636 \r\nL 348.62949 199.488958 \r\nL 348.732975 39.984745 \r\nL 348.742106 95.027761 \r\nL 348.787761 17.083636 \r\nL 348.763412 185.828647 \r\nL 348.851678 28.333304 \r\nL 348.918639 201.096053 \r\nL 348.96125 17.083636 \r\nL 349.01908 206.720887 \r\nL 349.082997 145.651264 \r\nL 349.107346 17.48541 \r\nL 349.189525 197.078315 \r\nL 349.195612 80.563902 \r\nL 349.219962 17.083636 \r\nL 349.2017 190.649933 \r\nL 349.244311 60.876984 \r\nL 349.347796 201.899601 \r\nL 349.253442 31.949268 \r\nL 349.353883 98.643725 \r\nL 349.454324 17.083636 \r\nL 349.405625 184.221552 \r\nL 349.460411 106.277428 \r\nL 349.506066 189.846386 \r\nL 349.503023 17.083636 \r\nL 349.56694 25.520887 \r\nL 349.636944 207.524435 \r\nL 349.612595 17.083636 \r\nL 349.676512 130.785632 \r\nL 349.706948 17.083636 \r\nL 349.740429 211.140399 \r\nL 349.789127 43.198936 \r\nL 349.801302 17.083636 \r\nL 349.904787 193.864124 \r\nL 350.008271 17.083636 \r\nL 349.916961 207.524435 \r\nL 350.017402 95.831308 \r\nL 350.020446 95.027761 \r\nL 350.063057 19.494279 \r\nL 350.035664 201.096053 \r\nL 350.130018 70.117783 \r\nL 350.136105 210.336851 \r\nL 350.178717 17.083636 \r\nL 350.23959 103.063237 \r\nL 350.294376 20.699601 \r\nL 350.288289 205.917339 \r\nL 350.346118 99.447273 \r\nL 350.367424 190.24816 \r\nL 350.391773 35.565233 \r\nL 350.452647 163.329313 \r\nL 350.45569 17.083636 \r\nL 350.473952 209.533304 \r\nL 350.562219 36.770554 \r\nL 350.617005 197.881863 \r\nL 350.629179 34.761685 \r\nL 350.674834 100.652594 \r\nL 350.677878 45.609579 \r\nL 350.699184 205.917339 \r\nL 350.78745 72.9302 \r\nL 350.790494 43.60071 \r\nL 350.869629 193.864124 \r\nL 350.897022 74.537295 \r\nL 350.973114 198.283636 \r\nL 350.927459 33.15459 \r\nL 350.979201 53.243282 \r\nL 351.049205 17.083636 \r\nL 350.985288 193.864124 \r\nL 351.070511 163.329313 \r\nL 351.073555 191.855255 \r\nL 351.082686 37.574102 \r\nL 351.167908 125.160798 \r\nL 351.216607 17.083636 \r\nL 351.265306 202.703149 \r\nL 351.27748 97.840177 \r\nL 351.387052 209.533304 \r\nL 351.292699 17.083636 \r\nL 351.390096 198.68541 \r\nL 351.457057 46.011353 \r\nL 351.499668 95.027761 \r\nL 351.584891 191.453481 \r\nL 351.569672 17.083636 \r\nL 351.612284 189.042838 \r\nL 351.651851 44.002483 \r\nL 351.648808 195.069446 \r\nL 351.724899 91.81357 \r\nL 351.767511 200.694279 \r\nL 351.800991 17.083636 \r\nL 351.831428 137.615787 \r\nL 351.941 17.083636 \r\nL 351.855777 195.069446 \r\nL 351.944043 41.190067 \r\nL 352.041441 190.649933 \r\nL 352.026222 17.083636 \r\nL 352.056659 122.348381 \r\nL 352.147969 18.690732 \r\nL 352.1571 198.68541 \r\nL 352.169275 69.716009 \r\nL 352.19058 187.435743 \r\nL 352.196668 25.520887 \r\nL 352.278847 158.508027 \r\nL 352.345807 17.083636 \r\nL 352.318414 181.409135 \r\nL 352.391462 80.965676 \r\nL 352.418855 37.574102 \r\nL 352.400593 187.837517 \r\nL 352.48886 137.615787 \r\nL 352.491903 184.623326 \r\nL 352.58017 21.503149 \r\nL 352.598432 157.704479 \r\nL 352.61365 25.119113 \r\nL 352.680611 195.872993 \r\nL 352.714091 55.252151 \r\nL 352.717135 54.850377 \r\nL 352.732353 197.078315 \r\nL 352.802358 17.083636 \r\nL 352.829751 137.615787 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\nL 352.860187 193.46235 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p856ccda7d2\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXoAAAD4CAYAAADiry33AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nO3deXxU9b3/8dcnCSTsa8CQgAEJIKIIBGSXTUWiYqu0Lq2o3MvV6nWhVlGrtbdasddq9dqfy9W2tr22WpdKXYu4W0VBRVBAQFACCEF2kCXk+/tjvkkm+yTMZCZn3s/HI4+c853vzPmenMl7vud7zpxjzjlERCS4UuLdABERiS0FvYhIwCnoRUQCTkEvIhJwCnoRkYBLi3cDADp37uxyc3Pj3QwRkSZl0aJFW5xzmXXVS4igz83NZeHChfFuhohIk2JmX0ZST0M3IiIBp6AXEQk4Bb2ISMAp6EVEAk5BLyIScBEFvZmtNbMlZvaxmS30ZR3NbJ6ZrfS/O/hyM7N7zWyVmX1iZoNjuQIiIlK7+vToxzvnjnfO5fv52cB851weMN/PA5wK5PmfmcD90WqsiIjU3+GcRz8VGOenHwVeB67z5X90oesfv2dm7c0syzm38XAa2pjWbd3Lj/+2mG7tMvjpaf3p3DqdbXsO8K/V31BwXBbOOf7+8XpO6NmJj77azsSjuzD5N2/yo3G9eXbxev484wTumb+S/lltOaJdBobxwBureePzIpbccjJmBsCLSzby+ooiphyXxYl9Kn7nYUnhDv7+8Xq6tk1n5tijyso/XredtBRjQHY7nHM8uaiQCf26cOvzy+jYqjnLNu7kX6u/4d5zB5HdvgWri3bz3UHZpKWm8PKnX3NMt7bc/sJybig4mpPueoNHpg+leZrxwdptzHlxOU9dOoIN2/dx+sBuPLbgK254Zglt0tO4cFQu//PqKm46rT+/eO4zlv9iMjf9fSl/W1RIn66tGdazI51apXPP/JX87PT+9OzcivfXbGXJ+h28tXJLg7fFJScexQNvrKZ3l9as2ry7rNwMUs0oLonfZbbbZKSxa19xxPVHHtWJpet3sHNfMcdmt2PJ+h306tyKL7bsAeDu7w/k6scXx6q53HJ6f7buPcgTH6zj6537YraccENzO/DB2m38YHgP1m/7luZpKbz86aZ6vcb5J/TgolG5TLrrzXov/4qJeaSacfcrn9da79YzB/DlN3v437fW8B9je/Hgm19UqfPdwdk8/eH6Gl9jcI/2PHXpSNZs2cOEX78RUftyOrTglVknktEsNaL6DWWRXI/ezNYA2wAHPOice8jMtjvn2ofV2eac62BmzwFznHNv+/L5wHXOuYWVXnMmoR4/PXr0GPLllxGd998ocmc/Xzad06EFb183ge8/+C4L1mzlvesnsm7bXqY98G5ZnYn9ujB/+eay+cqhFO73Fw1lfN8u7Nx3kONu+WdZ+do5BTW2Ifyx0vK1cwp4aelGLvnzh3Wuz7WT+3LxqJ70u+mlOuuWKv0HrUnz1BQOHCqJ+PVEksFvzxvMZY/V/T8Z7ofDj+QXZw5o0PLMbFHYKEuNIu3Rj3LObTCzLsA8M1te27KrKavyaeKcewh4CCA/Pz9h735SuO1bANZvD/0+eKiE3fsr9uLWbdtbYb6mkAfKeoDFhw5/lXd+G1lvcuvuA5TU8wYztYU8oJAXqcaufQfr/ZyiXftj0JKKIhqjd85t8L83A88Aw4BNZpYF4H+XdmkLge5hT88BNkSrwUGVO/t5LvnTong3Q0QCqM6gN7NWZtamdBo4GVgKzAWm+2rTgWf99FzgAn/2zXBgR1Man4+nlz79Ot5NEJEAimTopivwjD+AmAY85px7ycw+AJ4wsxnAV8A0X/8FYAqwCtgLXBT1VouIBETR7tgP3dQZ9M65L4CB1ZR/A0ysptwBl0WldQG0/+Ah5i7ewKijOjXaMuN4YoqI1OHLb/bWXekwJcRlipPJr15eQdGu/dxzzvGNtkyr7vC4iETdI2+viXcTqqVLIHhffrOHRV/WfqZJNJQeYd/5bf2PzotIYltZyxl38aQevXfif78OVD2fXUQklrY0whi9evRRYNV+dSBxOJf4bRSR2FHQi4gEnIZuoqAhBzsb80SY372zhjYZ2tQiyUo9+giMv/P1CvNNcRDknvkr490EEYkTBX0E1virC4qINEUK+nqq57XBouqv738Vv4WLSJOloI9QInzpaPbTS+LdBBFpghT0IiIBp6AH9h6o+7ru0R6yiecQkIgkFwU9sOCLrXXWKb0BSayHcL49cCi2CxCRpKOgr2TfwbqDNpad8UPq6otIlCnoK9l/sHFukVfbnkFjXPtCRJKHgr6eHv9gXUzv8bh19wHyb30lZq8vIslHQV9P9722it+/szZmr79174EqZbmzn+eQ7h4iIg2koAdcPUfdDxQf/gHTmobiP9uws9ryg4caZ0hJRIJHQd8Aq4sO/5IIroakX7l512G/tohIOAV9gvmwhrtcrdyUmHeuEZHEp6CvpL7DONG2uHBHteWn3/d2I7dERIJCQR8nlggXzxGRpKCgFxEJOAU98bnuTE0HY0VEok1BHwUahhGRRKagr8Sa5I0CRURqpqCvpCFn3SzbWP2XnEREEoGCnviM0Wu4R0Qai4JeRCTgFPTE9vryNS5TZ92ISCNR0MfJLf/4LN5NEJEkEXHQm1mqmX1kZs/5+Z5mtsDMVprZ42bW3Jen+/lV/vHc2DQ9etS7FpEgq0+P/kpgWdj8HcDdzrk8YBsww5fPALY553oDd/t6Ce3xD9bFuwn11uenL/L655vj3QwRaQIiCnozywEKgIf9vAETgCd9lUeBM/30VD+Pf3yiJfgpJis3l18Zsql07g8Ul/DCkq/j3QwRaQIi7dH/BrgWKL37RSdgu3Ou2M8XAtl+OhtYB+Af3+HrV2BmM81soZktLCoqamDzRUSkLnUGvZmdBmx2zi0KL66mqovgsfIC5x5yzuU75/IzMzMjamysxPvSxCIisZQWQZ1RwBlmNgXIANoS6uG3N7M032vPATb4+oVAd6DQzNKAdsDWqLc8SkpKHCVhd+lL7EEmEZH6q7NH75y73jmX45zLBc4BXnXOnQ+8Bpztq00HnvXTc/08/vFXXQKf1nLqPW+xfvu38W6GiEjMHM559NcBs8xsFaEx+Ed8+SNAJ18+C5h9eE2MrRWbdI9WEQm2SIZuyjjnXgde99NfAMOqqbMPmBaFtsVF4u57iIg0jL4ZKyIScAp6EZGAU9CLiARcvcbog+JAcQl9fvoiV0zoHe+miIjEXFL26PcVHwLg9++sjW9DREQaQVIGvYhIMlHQV6KzK0UkaBT0legKCCISNAp6EZGAU9CLiAScgr4SjdGLSNAo6CuZ95nu2iQiwZLUQb9rf3GVsi27D8ShJSIisZPUQS8ikgwU9JX8+p8r4t0EEZGoUtBXUqKjsSISMEkX9J9v2sW0+9+NdzNERBpN0gX9L19YptsHikhSSbqgFxFJNgp6EZGAU9CLiAScgl5EJOAU9CIiAaegFxEJuKQLet1YRESSTdIFvYhIslHQi4gEnIJeRCTgFPQiIgGnoBcRCbikC3oznXcjIsmlzqA3swwze9/MFpvZp2b2c1/e08wWmNlKM3vczJr78nQ/v8o/nhvbVRARkdpE0qPfD0xwzg0Ejgcmm9lw4A7gbudcHrANmOHrzwC2Oed6A3f7eglD/XkRSTZ1Br0L2e1nm/kfB0wAnvTljwJn+umpfh7/+ETTeImISNxENEZvZqlm9jGwGZgHrAa2O+eKfZVCINtPZwPrAPzjO4BO0Wy0iIhELqKgd84dcs4dD+QAw4Cjq6vmf1fXe69yJ1Yzm2lmC81sYVFRUaTtFRGReqrXWTfOue3A68BwoL2ZpfmHcoANfroQ6A7gH28HbK3mtR5yzuU75/IzMzMb1voG0CCSiCSbSM66yTSz9n66BTAJWAa8Bpztq00HnvXTc/08/vFXnXNVevQiItI40uquQhbwqJmlEvpgeMI595yZfQb81cxuBT4CHvH1HwH+ZGarCPXkz4lBu0VEJEJ1Br1z7hNgUDXlXxAar69cvg+YFpXWiYjIYUuKb8YeKnHcMvdTNmz/Nt5NERFpdJEM3TR576/Zyh/+tZbPN+2iZfPUeDdHRKRRJUWP3vmzO0t0TFhEklBSBH1FOr9SRJJLEga9iEhyUdCLiARcUgW9huhFJBklRdBb2Li8LoEgIskm0KdXOudYXbQn3s0QEYmrQPfoH3l7DZPueoPFhdvLyg6VaPxGRJJLoIP+o3WhgF+3dW9Z2avLN8erOSIicRHooBcRkSQLeg3aiEgySoqg15k2IpLMgh306sKLiAQ86D3T9W1EJIkF9jz63NnPl00/vnBdHFsiIhJfSdGjP1BcEu8miIjETVIEfRmN2YtIEgpU0O/eX8zU377D55t2xbspIiIJI1BB/69VW1i8bju/emlFvJsiIpIwAhX0dXl/7dZ4N0FEpNElVdCLiCSjQAW9jrWKiFQVqKAvpUseiIiUC2TQi4hIuUAFve4JKyJSVaCCvpRGbkREygUy6EVEpFzAgl5jNyIilQUs6EN01o2ISLlABr2IiJSrM+jNrLuZvWZmy8zsUzO70pd3NLN5ZrbS/+7gy83M7jWzVWb2iZkNjvVKlNJZNyIiVUXSoy8GfuycOxoYDlxmZv2B2cB851weMN/PA5wK5PmfmcD9UW91HXRHKRGRcnUGvXNuo3PuQz+9C1gGZANTgUd9tUeBM/30VOCPLuQ9oL2ZZUW95dXYrxuMiIhUUa8xejPLBQYBC4CuzrmNEPowALr4atlA+L37Cn1Z5deaaWYLzWxhUVFR/Vtejase/zgqryMiEiQRB72ZtQaeAq5yzu2srWo1ZVVGz51zDznn8p1z+ZmZmZE2IyI660ZEpFxEQW9mzQiF/P855572xZtKh2T8782+vBDoHvb0HGBDdJorIiL1FclZNwY8Aixzzt0V9tBcYLqfng48G1Z+gT/7Zjiwo3SIR0REGl9aBHVGAT8ElphZ6SD4DcAc4AkzmwF8BUzzj70ATAFWAXuBi6La4gho6EZEpFydQe+ce5uarxM2sZr6DrjsMNslIiJRom/GiogEXCCDXl+YEhEpF8igFxGRcgp6EZGAC2TQry7aHe8miIgkjEAG/fKvd8W7CSIiCSOQQS8iIuUU9CIiAaegFxEJOAW9iEjAKehFRAJOQS8iEnAKehGRgFPQi4gEnIJeRCTgFPQiIgGnoBcRCTgFvYhIwCnoRUQCTkEvIhJwCnoRkYBT0IuIBFxggr5w2954N0FEJCEFIujfXf0No+94Ld7NEBFJSIEI+uVf74x3E0REElYggt65eLdARCRxBSPo490AEZEEFoigFxGRmgUi6J3GbkREahSIoBcRkZo1+aDfd/AQtz6/LN7NEBFJWHUGvZn9zsw2m9nSsLKOZjbPzFb63x18uZnZvWa2ysw+MbPBsWw8wINvfBHrRYiINGmR9Oj/AEyuVDYbmO+cywPm+3mAU4E8/zMTuD86zazZ3oPFsV6EiEiTVmfQO+feBLZWKp4KPOqnHwXODCv/owt5D2hvZlnRamz1DYzpq4uINHkNHaPv6pzbCOB/d/Hl2cC6sHqFvqwKM5tpZgvNbGFRUVEDmwH/WLyhwc8VEUkG0T4Ya9WUVdvnds495JzLd87lZ2ZmNniBG3bsa/BzRUSSQUODflPpkIz/vdmXFwLdw+rlAOpyi4jEUUODfi4w3U9PB54NK7/An30zHNhROsQjIiLxkVZXBTP7CzAO6GxmhcDPgDnAE2Y2A/gKmOarvwBMAVYBe4GLYtBmERGphzqD3jl3bg0PTaymrgMuO9xGiYhI9DT5b8aKiEjtFPQiIgHXpIP+/TWVv8clIiKVNemg/8HDC+LdBBGRhNekg/7AoZJ4N0FEJOE16aAXEZG6KehFRAJOQS8iEnAKehGRgFPQi4gEnIJeRCTgFPQiInHUPC32MaygFxGJo7OH5MR8GQp6EZE4Om9Yj5gvQ0EvIhJHA7LbxXwZCnoRkTjp3aV1oyxHQS8iEidj8zIbZTkKehGROLnmlD6NshwFvYhInLRsXufdXKNCQS8iEnAKeklIfbo2zkEqaTzpjfDFIKme/vKSkJyLdwsk2sbkdY53E5KWgl6kEfzyO8dGXPfYRjivuql69OJhUX29Fs1So/p63Tu2iOrrRYuCXqSBxveNzalxd04bGPUAasq+Oyi7bPrEPuV/87F9av/7FxyXVedr5+d2qHd7Tu7ftcJ8r8xWjIvReyFaFPRS5vwTYv9V7Ibo27VNteV/nnFClbJOrZrHtC3nDO1eNn36wG4AXDDiSNbOKaj1ec1SrV7LuXh0br3bVpe1cwq45uTGOZ0vmobkdqBV86offJUDd3CP9hXmczrU3btOT0vh0nFHlQ0rRXKBsXF9u1SYP2twDtntQ8tqlpqYkZqYrZKo6pXZKqJ6t9VjeKHyP1ldLh/fO+K6o3tXHMt9+eqxVercd94gRsdhzLe095bZJp0zBnbjigm9+ckpfWt9zohenfhOWK80El3bZgBUG3CljvB1EtWpA4447Nd49rJRnDesBwtunMTim08GKgb43y4Zwc2n9WfBDRN57N+H07LS36tTq+ZMOrrm9+pPTunHdZNDPwBnDc7m/RsncvGonmV1hlbq9We2Secfl48um+/SJp3Zp/bjigm9Oe3YmvcirpjQm/wj678HEQ0K+iZkUKUeS6T+3/mDK7xxo2FafndunHI0AMNyO9ZZ/5pKYTiqd6da6885K/Sh819Tj6n28dOO6xZJMyOWF/ZV9PvOG8S8aj5cSv3homF8cOMk0lJTmHVyX9pkNAPgwpG5NK+mR/eXmcNJS03hhin9uHBkbll5Zpt0js5qW+0y+vi9mP+aOqDC3kL3ji147ZpxADzxHyPKyksD5KcFR5eVfS+/6lURv5ffvcK6Ho7OrdOrLX/1xyfy4pVjKqxruJqWX10IDuzeHjOjdXoa7VqG/s5XTepT9jpDczty8eiedG2bQUazVF798ThOCuuELLrpJB6enl82f+e0gfz7mPL/hTYZofPYB2S345Hp+fzs9GPo0iajQs/+4QuGcsvp/cvmT+rflWNz2vHFL6fwwA+GcPaQHNpkNGPWyX0Z2L3m/9ExfTI55ZjyD7+nLh1RY91oU9AniLp2Gbu0SeepS0Y26LWz2rXg5tP7c1xO+UG+W88cUOtzurWrvbc4rm8mk32P7ZJxvSJqx2XjjyqbPmdo7cNEQ47syNo5BVwwIheAD26cVGub75w2kGd+NLLsHzcSFjaaMm/WiRSE9cbyahguqs0tZxzD57edWuPjM8cexS1nlH9wDc3twItXjikbAgo3vFcn3r5uPGf5S9iWhvbLV42lZ+dWrJ1TQI9OLcvq//b8wVxzch9mjC4Psdu+cyzvXT+xwut2aZvBvFkncvNp/XllVs0fZvURvmdxZKeW9MpsXeMHWG2evDSy9/dZg7N569rxnNCramfhiHYZDO5R9QOjTXoak47uwtlDcrixoD9PXjKCn5zSl27ty/cOJh7dlQx/bCR8CLBdy2ZcOKon78yewJrbp5SVp6QYkwccgYW9kSaG7T3MOqkPr10zjldmjeXqSX3IP7JD2V7oHy4aypAj6+4gRYuCPgZKd+XrMx561/cG1vr4+zdOIiXFuOec4+vVlrVzCmjXItQTmnv5aOZ8N9RT7ndE7UFWenbDhSNzeSSsRwSw5vYpNEtNoXvHlqydU8CEflV3jR/4wZAqZT85pR9r5xSwdk5BhXBb/ovJQGg4qH9WW2af2q/KczPbpJeFeAffswt39pAcBvXoUHYlwNJeY/hxh/Drfg/s3p41txfwyqyxvHjlmBr+CiGDe7RniO9tRnMM9r/PDm3z/zl3EGvnFPC3S0YwMKcduZ1DAZ7ToTzIf3X2QNbOKajxm5Rd22Zw+YQ8zKys09AsNYUj2mUw7+qxvHRVxXW8eHRPenWuX8++8tlAE/t1oW/XNtz2ndAH8IhenXiyls5Ih5ah8ByTl1n2Plg7p4B7zjm+wvBKm/TaP6zNjO4dW9b4+FmDs8nr0pofDj+yrGzJz0/h4elDy+bzcztyWS3DiWP6hAK5Z+fyYc/s9i0qhHpNXrpqDPOuHssVE/Po2bkVvbu04cpJoW1zdFZb1s4pqDLOH2uN8/3bAMjr0pqnfjSS4275Z511Z4zuya59xfzbmF7c+c/PAUhLMYpLKp4cfnL/rvTLasuQIzsw6qjqhzLeu34i7cOC7YyB3fh80y4y0lJplpbCWYNzuP2FZTz90XpG9e7ElRP70KVNOu+s3sJx2VV3I78/tDsjj+pMj04tueOsY8nr2oY9+4tZun4nEOoZp1ioR/v2dePJateC1JSKb+7q3uxzLx/FkvU7uPGZpQBMHnAE/bPa8tnGndUeNAX4xZkDGNS9PRnNUnn3+gl0apVe655NwbFZLP96F5ecWL5n8OAPh1QYLik9KHbd5H4s/HIbV07MY8/+Yv7+8QbunDaQJxcVAnD/+YMB6N2l5g+8966fSIdWzUhPS2XvgWLunb+K8yI4YD0mrzOL123nzWvHY1T9Ww3IbsvufcW0qhRoQ3M78mzY2G8k/jRjGDu/La5Q9tx/juatlVvK5mvaOyndjOP6ZnJS/65l2y6rXQYbd+yjR8eWfLV1LwA/P+MYpo/MJXf287RJT2PX/mLyurbmjrOPA+Cta8eT3b4FKWHvlaP8h+2IXp1494tv6N+tLW9PGl/l2MLU47OZenzoGMaHN51Es1TjpLveJDuCg6nVKd1rORyl262+B9EB+h1R/72ZWDOXAN9Myc/PdwsXLqz380bcPp+NO/bV+3nXTu5L6/Q0bn72U1o0S+XpH40kNcW455WVPL9kIytvO5UHXl/Nr+eFQvrm0/pzsd8lds5x07NLuXBkLt978D227jnA9/JzSE1J4cqJeXz5zZ4Ku5TTf/c+Zw7qxstLN/HSp1+z+pdTqgRnuE8Kt3PGfe9w7rDuXDAiN6Jd4H0HD/H6is1MHlD36WSH465/rmDX/mJ+dnr14+YAS9fvoEXzVI7KbM3WPQf4dMMOxjTSFfoADhSXMH/Zpiq71KWeWlTIc59s4PcXVT0fe8XXu7jssQ956tKRZXtBySR39vMAvH/DRFYV7eaYrHZ8+NU29hwoZsqArLIQd87xwpKvmTzgiFrfy6VKShwvLo28fiLYX3yIs+7/Fz8t6M/waoaIEoWZLXLO5ddZLxZBb2aTgXuAVOBh59yc2uo3NOiLD5XwzEfr2VdcQtuMNIbmdqR5WgqpZlz+lw+57cxjSU0x9heXRHTd5/3Fh9iy+wDZ7VtQUuJYt20vR3aK7IyVSF77m90HKowJ1uTLb/bQo2PLiHYTRaJlz/5i9uwvpkuCn80j5eIW9GaWCnwOnAQUAh8A5zrnPqvpOQ0NehGRZBZp0MfiYOwwYJVz7gvn3AHgr8DUGCxHREQiEIugzwbWhc0X+rIKzGymmS00s4VFRUUxaIaIiEBsgr66geUq40POuYecc/nOufzMzMS+ToSISFMWi6AvBLqHzecAG2KwHBERiUAsgv4DIM/MeppZc+AcYG4MliMiIhGI+hemnHPFZnY58DKh0yt/55z7NNrLERGRyMTkm7HOuReAF2Lx2iIiUj+61o2ISMAlxCUQzKwI+LKBT+8MbKmzVrBonZOD1jk5HM46H+mcq/O0xYQI+sNhZgsj+WZYkGidk4PWOTk0xjpr6EZEJOAU9CIiAReEoH8o3g2IA61zctA6J4eYr3OTH6MXEZHaBaFHLyIitVDQi4gEXJMOejObbGYrzGyVmc2Od3vqw8y6m9lrZrbMzD41syt9eUczm2dmK/3vDr7czOxev66fmNngsNea7uuvNLPpYeVDzGyJf869liC3rDKzVDP7yMye8/M9zWyBb//j/hpJmFm6n1/lH88Ne43rffkKMzslrDzh3hNm1t7MnjSz5X57jwj6djazq/37eqmZ/cXMMoK2nc3sd2a22cyWhpXFfLvWtIxaOeea5A+h6+isBnoBzYHFQP94t6se7c8CBvvpNoTuytUf+BUw25fPBu7w01OAFwldBno4sMCXdwS+8L87+OkO/rH3gRH+OS8Cp8Z7vX27ZgGPAc/5+SeAc/z0A8ClfvpHwAN++hzgcT/d32/vdKCnfx+kJup7AngU+Dc/3RxoH+TtTOj+E2uAFmHb98KgbWdgLDAYWBpWFvPtWtMyam1rvP8JDuOPPAJ4OWz+euD6eLfrMNbnWUK3X1wBZPmyLGCFn36Q0C0ZS+uv8I+fCzwYVv6gL8sCloeVV6gXx/XMAeYDE4Dn/Jt4C5BWebsSujDeCD+d5utZ5W1dWi8R3xNAWx96Vqk8sNuZ8psPdfTb7TnglCBuZyCXikEf8+1a0zJq+2nKQzcR3cmqKfC7qoOABUBX59xGAP+7i69W0/rWVl5YTXm8/Qa4Fijx852A7c65Yj8f3s6ydfOP7/D16/u3iKdeQBHwez9c9bCZtSLA29k5tx64E/gK2Ehouy0i2Nu5VGNs15qWUaOmHPQR3ckq0ZlZa+Ap4Crn3M7aqlZT5hpQHjdmdhqw2Tm3KLy4mqqujseazDoT6qEOBu53zg0C9hDa3a5Jk19nP2Y8ldBwSzegFXBqNVWDtJ3rEtd1bMpB3+TvZGVmzQiF/P855572xZvMLMs/ngVs9uU1rW9t5TnVlMfTKOAMM1tL6KbxEwj18NubWekls8PbWbZu/vF2wFbq/7eIp0Kg0Dm3wM8/SSj4g7ydJwFrnHNFzrmDwNPASIK9nUs1xnataRk1aspB36TvZOWPoD8CLHPO3RX20Fyg9Mj7dEJj96XlF/ij98OBHX637WXgZDPr4HtSJxMav9wI7DKz4X5ZF4S9Vlw45653zuU453IJba9XnXPnA68BZ/tqlde59G9xtq/vfPk5/myNnkAeoQNXCfeecM59Dawzs76+aCLwGQHezoSGbIabWUvfptJ1Dux2DtMY27WmZdQsngdtonAgZAqhs1VWAzfGuz31bPtoQrtinwAf+58phMYm5wMr/e+Ovr4Bv9wf3t8AAACjSURBVPXrugTID3uti4FV/ueisPJ8YKl/zn1UOiAY5/UfR/lZN70I/QOvAv4GpPvyDD+/yj/eK+z5N/r1WkHYWSaJ+J4AjgcW+m39d0JnVwR6OwM/B5b7dv2J0JkzgdrOwF8IHYM4SKgHPqMxtmtNy6jtR5dAEBEJuKY8dCMiIhFQ0IuIBJyCXkQk4BT0IiIBp6AXEQk4Bb2ISMAp6EVEAu7/A6SijxMjKxrLAAAAAElFTkSuQmCC\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(rewards)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "এই গ্রাফ থেকে কিছু বলা সম্ভব নয়, কারণ স্টোকাস্টিক প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার প্রকৃতির কারণে প্রশিক্ষণ সেশনের দৈর্ঘ্য ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়। এই গ্রাফটি আরও অর্থবহ করতে, আমরা পরীক্ষার সিরিজের উপর **চলমান গড়** গণনা করতে পারি, ধরুন ১০০। এটি সুবিধাজনকভাবে `np.convolve` ব্যবহার করে করা যেতে পারে:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814cc63488>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.461486 248.518125\" width=\"379.461486pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.461486 248.518125 \r\nL 379.461486 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"mb0fbef4acd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.439343\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.533093 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.373004\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.466754 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.306665\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.400415 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"292.240326\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.334076 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"353.173986\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(334.086486 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m5a5a115a9b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"200.372467\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 204.171686)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"170.128782\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 173.928)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"139.885096\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 143.684315)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"109.641411\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 113.44063)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"79.397726\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 83.196944)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"49.15404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 52.953259)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"18.910355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 22.709574)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_14\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p49207e09be)\" d=\"M 48.505682 214.121246 \r\nL 48.581849 213.280472 \r\nL 48.627549 213.607104 \r\nL 48.648876 214.115198 \r\nL 48.694576 213.316764 \r\nL 48.70067 213.33491 \r\nL 48.79207 212.584867 \r\nL 48.743323 213.818809 \r\nL 48.822537 212.723988 \r\nL 48.932217 213.165546 \r\nL 48.883471 212.603013 \r\nL 48.938311 213.00223 \r\nL 48.965731 212.869158 \r\nL 49.005338 213.95793 \r\nL 49.069318 213.322813 \r\nL 49.127205 214.756364 \r\nL 49.200326 214.066808 \r\nL 49.246026 214.405537 \r\nL 49.249072 214.514414 \r\nL 49.328286 213.486129 \r\nL 49.349613 213.268374 \r\nL 49.340473 213.57686 \r\nL 49.35266 213.33491 \r\nL 49.48062 211.320681 \r\nL 49.483667 211.42351 \r\nL 49.544601 209.899228 \r\nL 49.550694 209.965764 \r\nL 49.657328 209.530255 \r\nL 49.584208 210.46176 \r\nL 49.663421 209.820594 \r\nL 49.678655 209.433475 \r\nL 49.699982 208.671334 \r\nL 49.797475 209.022161 \r\nL 49.800522 209.137087 \r\nL 49.873643 207.73378 \r\nL 49.904109 208.042265 \r\nL 49.934576 207.213589 \r\nL 49.937623 207.213589 \r\nL 50.00465 207.600708 \r\nL 50.074724 205.689307 \r\nL 50.196591 207.624903 \r\nL 50.211824 208.253971 \r\nL 50.266665 207.376904 \r\nL 50.306271 207.667244 \r\nL 50.309318 207.516025 \r\nL 50.379392 208.526164 \r\nL 50.409859 208.030168 \r\nL 50.443372 208.574554 \r\nL 50.461652 207.485782 \r\nL 50.513446 204.473511 \r\nL 50.580473 207.098663 \r\nL 50.58352 207.068419 \r\nL 50.607893 207.637 \r\nL 50.61094 207.576513 \r\nL 50.70234 208.380995 \r\nL 50.650547 207.455538 \r\nL 50.726714 208.193484 \r\nL 50.748041 207.437392 \r\nL 50.802881 209.681473 \r\nL 50.812021 209.415329 \r\nL 50.818114 209.820594 \r\nL 50.888188 206.112718 \r\nL 50.894281 206.185303 \r\nL 50.936935 206.203449 \r\nL 51.031382 204.751753 \r\nL 51.046615 204.515852 \r\nL 51.113643 205.749794 \r\nL 51.116689 205.592527 \r\nL 51.138016 205.822379 \r\nL 51.156296 204.794094 \r\nL 51.192856 205.017897 \r\nL 51.275117 201.322119 \r\nL 51.320817 201.370509 \r\nL 51.445731 198.358237 \r\nL 51.339097 201.715287 \r\nL 51.451824 198.745357 \r\nL 51.454871 198.721162 \r\nL 51.464011 199.344182 \r\nL 51.497525 199.156671 \r\nL 51.543225 200.366418 \r\nL 51.610252 199.616375 \r\nL 51.722979 198.660674 \r\nL 51.683372 200.088176 \r\nL 51.732119 198.763503 \r\nL 51.972807 194.644313 \r\nL 52.106861 190.386002 \r\nL 52.116001 190.555367 \r\nL 52.186075 192.793399 \r\nL 52.231775 191.057412 \r\nL 52.414576 195.781475 \r\nL 52.256149 190.573513 \r\nL 52.441996 194.136219 \r\nL 52.612611 187.065245 \r\nL 52.627844 187.567291 \r\nL 52.752758 190.373905 \r\nL 52.761898 190.246881 \r\nL 52.780178 191.232825 \r\nL 52.798458 190.960632 \r\nL 52.929466 196.737176 \r\nL 53.066566 193.095836 \r\nL 53.069613 193.107934 \r\nL 53.19148 195.690744 \r\nL 53.075706 192.920423 \r\nL 53.264601 195.013286 \r\nL 53.298114 193.531345 \r\nL 53.371235 195.745183 \r\nL 53.383421 196.265374 \r\nL 53.416935 194.263242 \r\nL 53.419982 194.414461 \r\nL 53.493102 192.0736 \r\nL 53.532709 193.60393 \r\nL 53.572316 194.42051 \r\nL 53.633249 193.047446 \r\nL 53.636296 193.07769 \r\nL 53.685043 191.680432 \r\nL 53.75207 193.761197 \r\nL 53.785584 195.545575 \r\nL 53.873937 191.982869 \r\nL 53.928778 193.295445 \r\nL 53.992758 192.738961 \r\nL 54.084158 191.49897 \r\nL 54.004945 193.374078 \r\nL 54.117672 192.170379 \r\nL 54.135952 193.737002 \r\nL 54.221259 191.765114 \r\nL 54.224306 192.037307 \r\nL 54.3218 190.954583 \r\nL 54.28524 192.267159 \r\nL 54.337033 191.408239 \r\nL 54.34008 191.819553 \r\nL 54.428434 189.998883 \r\nL 54.434527 190.023078 \r\nL 54.464994 188.837525 \r\nL 54.525928 191.940527 \r\nL 54.614281 190.688439 \r\nL 54.550301 192.666376 \r\nL 54.647795 191.075558 \r\nL 54.745289 192.630083 \r\nL 54.672168 191.045314 \r\nL 54.760522 191.825601 \r\nL 55.049957 181.464115 \r\nL 55.086517 184.31307 \r\nL 55.199244 186.157935 \r\nL 55.162684 183.54488 \r\nL 55.214478 186.049058 \r\nL 55.327205 182.552888 \r\nL 55.257131 186.666029 \r\nL 55.351579 183.369467 \r\nL 55.382045 184.294924 \r\nL 55.409466 182.73435 \r\nL 55.470399 184.11951 \r\nL 55.558753 182.504498 \r\nL 55.528286 184.367509 \r\nL 55.57094 184.173949 \r\nL 55.62578 187.107587 \r\nL 55.674527 183.732391 \r\nL 55.677574 183.853366 \r\nL 55.768974 181.403627 \r\nL 55.796394 181.857283 \r\nL 55.811628 182.849276 \r\nL 55.875608 179.855151 \r\nL 55.896935 180.109198 \r\nL 55.924355 179.105107 \r\nL 55.979195 183.06703 \r\nL 55.982242 182.903714 \r\nL 55.988335 183.484393 \r\nL 56.064502 180.605194 \r\nL 56.079736 181.204019 \r\nL 56.16809 183.242444 \r\nL 56.110203 180.326952 \r\nL 56.207697 182.431913 \r\nL 56.219883 181.718162 \r\nL 56.265584 183.901756 \r\nL 56.308237 183.278736 \r\nL 56.381357 186.496664 \r\nL 56.424011 184.917944 \r\nL 56.585485 177.236048 \r\nL 56.594625 177.822775 \r\nL 56.606812 179.413593 \r\nL 56.686026 176.927562 \r\nL 56.698213 177.441705 \r\nL 56.704306 176.625125 \r\nL 56.79266 180.199929 \r\nL 56.8932 183.647709 \r\nL 56.91148 182.486351 \r\nL 57.054674 176.945708 \r\nL 57.066861 178.04053 \r\nL 57.149122 174.048363 \r\nL 57.155215 174.362898 \r\nL 57.213102 171.901062 \r\nL 57.252709 175.342793 \r\nL 57.38981 180.599145 \r\nL 57.395903 179.945882 \r\nL 57.54519 185.994619 \r\nL 57.572611 185.184088 \r\nL 57.645731 181.839137 \r\nL 57.700571 182.389572 \r\nL 57.831579 179.280521 \r\nL 57.874232 177.980042 \r\nL 57.913839 182.752496 \r\nL 57.919932 183.302931 \r\nL 57.938213 182.292792 \r\nL 58.017426 177.508241 \r\nL 58.075313 178.639355 \r\nL 58.1789 179.679737 \r\nL 58.108827 178.258284 \r\nL 58.184994 179.038571 \r\nL 58.200227 177.381217 \r\nL 58.258114 182.468205 \r\nL 58.273348 181.724211 \r\nL 58.297721 183.919902 \r\nL 58.373888 181.452017 \r\nL 58.416542 183.411808 \r\nL 58.425682 182.710155 \r\nL 58.504896 184.803018 \r\nL 58.520129 183.859415 \r\nL 58.526222 184.464288 \r\nL 58.562783 180.29066 \r\nL 58.599343 181.022557 \r\nL 58.736443 176.776344 \r\nL 58.62067 181.143532 \r\nL 58.73949 176.927562 \r\nL 58.861357 181.397579 \r\nL 58.888778 180.974167 \r\nL 58.891824 180.447927 \r\nL 58.983225 183.804976 \r\nL 59.095952 182.165768 \r\nL 59.108139 182.504498 \r\nL 59.141652 183.472296 \r\nL 59.150792 181.252409 \r\nL 59.202586 181.675821 \r\nL 59.239146 182.425864 \r\nL 59.31836 181.161678 \r\nL 59.348827 183.429954 \r\nL 59.39148 180.423732 \r\nL 59.421947 180.804802 \r\nL 59.428041 180.974167 \r\nL 59.431087 180.550756 \r\nL 59.552955 178.258284 \r\nL 59.568188 179.389398 \r\nL 59.632168 176.764246 \r\nL 59.641308 176.854977 \r\nL 59.690055 177.713898 \r\nL 59.766222 173.026127 \r\nL 59.772316 173.401148 \r\nL 59.805829 171.314334 \r\nL 59.863716 171.399016 \r\nL 59.90637 172.076475 \r\nL 59.994724 168.090357 \r\nL 60.119638 173.957632 \r\nL 60.125731 173.691488 \r\nL 60.250645 177.719947 \r\nL 60.134871 173.274125 \r\nL 60.253692 177.471948 \r\nL 60.302439 175.064551 \r\nL 60.348139 178.427649 \r\nL 60.354232 177.99214 \r\nL 60.390792 179.685786 \r\nL 60.457819 176.455761 \r\nL 60.491333 175.348842 \r\nL 60.561407 177.012244 \r\nL 60.564453 176.558589 \r\nL 60.5675 176.776344 \r\nL 60.634527 174.054412 \r\nL 60.683274 171.392968 \r\nL 60.747254 173.334612 \r\nL 60.750301 173.068468 \r\nL 60.829515 175.657327 \r\nL 61.054969 185.885742 \r\nL 61.076296 184.434045 \r\nL 61.140276 181.839137 \r\nL 61.170743 182.323035 \r\nL 61.271284 178.820817 \r\nL 61.27433 178.972035 \r\nL 61.313937 176.69771 \r\nL 61.417525 166.360418 \r\nL 61.438851 167.8847 \r\nL 61.466271 169.675126 \r\nL 61.539392 167.654848 \r\nL 61.554625 169.451323 \r\nL 61.563765 168.900888 \r\nL 61.627746 175.772253 \r\nL 61.652119 177.477997 \r\nL 61.731333 182.359328 \r\nL 61.670399 177.236048 \r\nL 61.773986 180.230172 \r\nL 61.777033 180.072905 \r\nL 61.82578 182.310938 \r\nL 61.865387 180.792705 \r\nL 61.868434 181.48831 \r\nL 61.938507 176.788441 \r\nL 61.953741 177.205804 \r\nL 62.057328 170.842533 \r\nL 62.072561 172.645056 \r\nL 62.115215 170.092489 \r\nL 62.081701 172.717641 \r\nL 62.203569 171.223603 \r\nL 62.43207 185.335307 \r\nL 62.218802 170.812289 \r\nL 62.538704 182.812983 \r\nL 62.748925 166.705196 \r\nL 62.751972 167.183047 \r\nL 62.782439 165.82813 \r\nL 62.822045 169.445274 \r\nL 62.889072 168.368599 \r\nL 62.940866 171.054238 \r\nL 62.943913 170.503803 \r\nL 62.99266 178.04053 \r\nL 63.007893 178.016335 \r\nL 63.02008 179.722079 \r\nL 63.10234 175.560547 \r\nL 63.105387 175.717815 \r\nL 63.208974 172.832567 \r\nL 63.11148 175.790399 \r\nL 63.233348 174.078607 \r\nL 63.321701 173.376953 \r\nL 63.352168 175.524255 \r\nL 63.431382 177.477997 \r\nL 63.367402 174.520165 \r\nL 63.467942 176.352932 \r\nL 63.592856 170.407023 \r\nL 63.595903 170.509852 \r\nL 63.659883 168.17504 \r\nL 63.67207 170.648973 \r\nL 63.696443 170.225561 \r\nL 63.778704 174.169338 \r\nL 63.73605 169.112594 \r\nL 63.818311 174.054412 \r\nL 63.931038 178.361113 \r\nL 63.830498 173.891096 \r\nL 63.943225 177.598972 \r\nL 64.065092 172.499887 \r\nL 63.961505 178.173602 \r\nL 64.092512 173.001932 \r\nL 64.381947 156.367905 \r\nL 64.397181 157.734919 \r\nL 64.519048 165.531741 \r\nL 64.543421 164.775649 \r\nL 64.552561 164.58209 \r\nL 64.583028 168.144796 \r\nL 64.589122 167.872603 \r\nL 64.671382 175.391183 \r\nL 64.726222 172.511984 \r\nL 65.006517 152.811247 \r\nL 64.756689 172.850713 \r\nL 65.064404 156.234833 \r\nL 65.067451 158.182526 \r\nL 65.134478 153.688314 \r\nL 65.174085 155.781177 \r\nL 65.204552 153.174172 \r\nL 65.244158 159.428566 \r\nL 65.271579 157.63814 \r\nL 65.277672 157.353849 \r\nL 65.329466 160.729044 \r\nL 65.356886 159.452761 \r\nL 65.451333 164.993404 \r\nL 65.487893 163.529609 \r\nL 65.606714 166.862464 \r\nL 65.548827 163.257416 \r\nL 65.624994 166.469296 \r\nL 65.743814 164.787747 \r\nL 65.658507 167.098364 \r\nL 65.749908 165.035745 \r\nL 65.874822 169.548103 \r\nL 65.880915 168.707328 \r\nL 65.899195 167.709287 \r\nL 65.908335 167.763725 \r\nL 65.975362 163.23927 \r\nL 65.920522 168.731523 \r\nL 66.051529 164.654675 \r\nL 66.054576 165.193012 \r\nL 66.09723 163.051759 \r\nL 66.155117 163.735266 \r\nL 66.280031 168.168991 \r\nL 66.176443 162.586006 \r\nL 66.322684 166.16081 \r\nL 66.444552 155.775129 \r\nL 66.459785 157.093753 \r\nL 66.517672 158.950715 \r\nL 66.532905 155.442448 \r\nL 66.554232 150.657897 \r\nL 66.642586 156.186443 \r\nL 66.670006 159.876172 \r\nL 66.797967 158.878131 \r\nL 66.810154 157.910333 \r\nL 66.846714 163.408635 \r\nL 66.852807 162.997321 \r\nL 66.855854 164.309897 \r\nL 66.938114 158.345842 \r\nL 66.953348 159.26525 \r\nL 67.044748 161.648452 \r\nL 66.977721 157.553457 \r\nL 67.059982 159.192665 \r\nL 67.066075 159.089836 \r\nL 67.133102 155.406156 \r\nL 67.175756 158.424475 \r\nL 67.187942 159.676564 \r\nL 67.245829 154.438358 \r\nL 67.349416 148.123476 \r\nL 67.389023 151.855547 \r\nL 67.39207 151.819254 \r\nL 67.395117 152.448323 \r\nL 67.529171 161.848061 \r\nL 67.541357 160.74719 \r\nL 67.584011 159.851977 \r\nL 67.617525 163.565902 \r\nL 67.644945 162.1384 \r\nL 67.651038 163.311855 \r\nL 67.739392 157.759114 \r\nL 67.742439 158.170428 \r\nL 67.836886 153.065294 \r\nL 67.885633 155.121865 \r\nL 67.9161 159.114031 \r\nL 67.977033 153.204415 \r\nL 67.986173 154.057287 \r\nL 68.013593 152.841491 \r\nL 68.050154 157.692578 \r\nL 68.065387 156.924389 \r\nL 68.111087 157.269167 \r\nL 68.114134 156.10176 \r\nL 68.132414 155.140011 \r\nL 68.205534 159.833831 \r\nL 68.211628 158.968862 \r\nL 68.382242 169.330348 \r\nL 68.388335 169.148886 \r\nL 68.391382 168.961375 \r\nL 68.430989 172.747885 \r\nL 68.446222 174.508067 \r\nL 68.510203 169.681175 \r\nL 68.531529 170.884874 \r\nL 68.555903 169.312202 \r\nL 68.638163 171.084482 \r\nL 68.64121 170.909069 \r\nL 68.662537 171.786136 \r\nL 68.680817 168.919034 \r\nL 68.683864 169.03396 \r\nL 68.747844 164.24336 \r\nL 68.808778 166.711245 \r\nL 68.860571 168.870644 \r\nL 68.912365 166.003543 \r\nL 69.034232 161.854109 \r\nL 69.046419 162.023474 \r\nL 69.052512 161.769427 \r\nL 69.137819 157.432482 \r\nL 69.070792 161.854109 \r\nL 69.17438 159.737051 \r\nL 69.22922 160.995189 \r\nL 69.213986 159.228957 \r\nL 69.296247 160.977042 \r\nL 69.509515 149.06103 \r\nL 69.512561 149.63566 \r\nL 69.634429 156.513074 \r\nL 69.643569 155.206547 \r\nL 69.683176 157.305459 \r\nL 69.759343 153.845581 \r\nL 69.987844 141.83279 \r\nL 69.792856 154.256896 \r\nL 70.045731 145.262424 \r\nL 70.054871 146.732267 \r\nL 70.106665 142.11708 \r\nL 70.161505 135.626785 \r\nL 70.213299 142.389273 \r\nL 70.216345 141.917472 \r\nL 70.332119 144.488185 \r\nL 70.265092 141.16138 \r\nL 70.338213 144.203895 \r\nL 70.40524 141.627133 \r\nL 70.435706 145.607202 \r\nL 70.4418 145.050718 \r\nL 70.56976 152.599542 \r\nL 70.5789 149.550978 \r\nL 70.652021 156.011029 \r\nL 70.673348 155.369863 \r\nL 70.706861 158.732961 \r\nL 70.728188 162.725127 \r\nL 70.813495 156.283222 \r\nL 71.023716 145.395496 \r\nL 71.04809 148.286792 \r\nL 71.203471 167.648799 \r\nL 71.224797 163.759461 \r\nL 71.340571 158.230916 \r\nL 71.346665 158.920472 \r\nL 71.392365 151.831352 \r\nL 71.395412 151.849498 \r\nL 71.398458 151.819254 \r\nL 71.511186 140.326654 \r\nL 71.538606 144.149456 \r\nL 71.617819 149.859464 \r\nL 71.651333 147.742406 \r\nL 71.66352 145.389447 \r\nL 71.742733 149.218298 \r\nL 71.761014 147.996453 \r\nL 71.767107 147.155678 \r\nL 71.803667 150.639751 \r\nL 71.837181 149.587271 \r\nL 71.864601 150.301021 \r\nL 71.907254 145.431788 \r\nL 71.916394 144.603111 \r\nL 71.974281 153.119733 \r\nL 72.108335 149.581222 \r\nL 71.998655 154.456504 \r\nL 72.117475 149.907854 \r\nL 72.221063 156.476782 \r\nL 72.239343 155.793275 \r\nL 72.272856 154.317383 \r\nL 72.318557 157.759114 \r\nL 72.327697 157.378044 \r\nL 72.431284 163.904631 \r\nL 72.443471 160.722995 \r\nL 72.452611 161.962987 \r\nL 72.507451 158.309549 \r\nL 72.547058 160.79558 \r\nL 72.583618 161.594014 \r\nL 72.687205 154.244798 \r\nL 72.748139 155.109767 \r\nL 72.735952 152.218471 \r\nL 72.790792 153.119733 \r\nL 72.851726 151.758767 \r\nL 72.860866 153.331439 \r\nL 72.900473 152.980612 \r\nL 72.91266 153.779045 \r\nL 72.961407 150.966383 \r\nL 72.97664 148.4864 \r\nL 73.019294 151.395843 \r\nL 73.071087 150.089316 \r\nL 73.125928 152.17613 \r\nL 73.162488 147.325043 \r\nL 73.214281 145.558812 \r\nL 73.250842 150.234485 \r\nL 73.403176 162.319862 \r\nL 73.421456 161.140358 \r\nL 73.430596 160.771385 \r\nL 73.476296 165.743447 \r\nL 73.488483 165.301889 \r\nL 73.512856 167.975431 \r\nL 73.595117 165.078086 \r\nL 73.60121 165.495449 \r\nL 73.790104 172.282132 \r\nL 73.61035 165.199061 \r\nL 73.802291 170.552193 \r\nL 73.887598 168.398843 \r\nL 73.823618 170.80624 \r\nL 73.911972 169.977563 \r\nL 74.021652 174.036266 \r\nL 73.936345 168.846449 \r\nL 74.036886 173.812462 \r\nL 74.094773 170.612681 \r\nL 74.158753 171.181262 \r\nL 74.17094 170.098538 \r\nL 74.192267 170.201366 \r\nL 74.301947 162.265423 \r\nL 74.347647 161.696842 \r\nL 74.426861 166.935048 \r\nL 74.554822 162.477129 \r\nL 74.463421 167.697189 \r\nL 74.573102 163.209026 \r\nL 74.594429 164.527651 \r\nL 74.667549 162.04162 \r\nL 74.838163 150.863554 \r\nL 74.679736 162.76142 \r\nL 74.902144 152.393884 \r\nL 74.91433 151.976522 \r\nL 74.926517 152.992709 \r\nL 74.929564 154.160116 \r\nL 75.033151 151.74667 \r\nL 75.042291 152.877783 \r\nL 75.066665 151.117601 \r\nL 75.094085 151.547061 \r\nL 75.106271 147.573041 \r\nL 75.145878 154.033092 \r\nL 75.203765 152.285007 \r\nL 75.206812 152.635834 \r\nL 75.261652 146.913729 \r\nL 75.295166 144.264382 \r\nL 75.3561 148.516644 \r\nL 75.462733 155.859811 \r\nL 75.487107 154.813379 \r\nL 75.51148 153.234659 \r\nL 75.563274 161.702891 \r\nL 75.566321 161.473039 \r\nL 75.633348 164.273604 \r\nL 75.672955 161.733135 \r\nL 75.770448 151.922083 \r\nL 75.794822 154.020995 \r\nL 75.977623 138.760031 \r\nL 75.822242 155.067426 \r\nL 76.020276 145.159595 \r\nL 76.023323 145.982223 \r\nL 76.11777 142.891319 \r\nL 76.123864 143.453851 \r\nL 76.12691 142.316689 \r\nL 76.187844 149.405808 \r\nL 76.224404 145.413642 \r\nL 76.373692 158.001064 \r\nL 76.395018 157.009071 \r\nL 76.455952 161.303674 \r\nL 76.471186 159.07169 \r\nL 76.507746 160.680654 \r\nL 76.492512 156.265076 \r\nL 76.580866 158.950715 \r\nL 76.626566 156.107809 \r\nL 76.717967 151.801108 \r\nL 76.66008 156.82156 \r\nL 76.748434 152.65398 \r\nL 76.812414 161.255284 \r\nL 76.870301 154.287139 \r\nL 76.964748 150.663946 \r\nL 76.989122 151.547061 \r\nL 77.010448 153.597583 \r\nL 77.053102 149.25459 \r\nL 77.114036 142.655418 \r\nL 77.159736 149.690099 \r\nL 77.162783 149.454198 \r\nL 77.202389 154.04519 \r\nL 77.272463 150.167949 \r\nL 77.27551 149.248541 \r\nL 77.360817 154.607722 \r\nL 77.369957 154.135921 \r\nL 77.479638 152.412031 \r\nL 77.403471 158.085746 \r\nL 77.491824 152.70237 \r\nL 77.500964 152.36969 \r\nL 77.507058 153.700412 \r\nL 77.610645 157.813553 \r\nL 77.516198 153.434267 \r\nL 77.631972 155.914249 \r\nL 77.705092 149.133615 \r\nL 77.641112 156.422343 \r\nL 77.744699 155.684397 \r\nL 77.921407 143.4599 \r\nL 77.756886 156.791316 \r\nL 77.99148 147.712162 \r\nL 78.00976 149.01264 \r\nL 78.049367 144.143407 \r\nL 78.095068 146.937924 \r\nL 78.162095 142.286445 \r\nL 78.116394 147.355287 \r\nL 78.213888 145.407593 \r\nL 78.229122 148.595278 \r\nL 78.314429 144.881353 \r\nL 78.317475 145.80681 \r\nL 78.430203 137.737795 \r\nL 78.436296 138.415253 \r\nL 78.47895 137.259944 \r\nL 78.463716 140.68353 \r\nL 78.539883 139.014078 \r\nL 78.558163 136.570388 \r\nL 78.609957 140.459726 \r\nL 78.622144 138.820519 \r\nL 78.737918 144.143407 \r\nL 78.792758 146.193929 \r\nL 78.853692 138.899152 \r\nL 78.935952 141.965862 \r\nL 78.887205 138.487838 \r\nL 78.966419 140.06051 \r\nL 78.984699 140.840797 \r\nL 79.030399 138.433399 \r\nL 79.063913 137.132921 \r\nL 79.127893 141.427524 \r\nL 79.1675 143.738142 \r\nL 79.20406 138.427351 \r\nL 79.210154 137.096628 \r\nL 79.252807 140.127046 \r\nL 79.313741 137.7136 \r\nL 79.414281 144.911597 \r\nL 79.435608 143.465949 \r\nL 79.453888 141.360988 \r\nL 79.527009 146.351196 \r\nL 79.542242 144.627306 \r\nL 79.545289 144.675696 \r\nL 79.548335 143.496192 \r\nL 79.600129 140.762163 \r\nL 79.581849 144.917645 \r\nL 79.651923 144.373259 \r\nL 79.78293 148.15372 \r\nL 79.706763 142.219909 \r\nL 79.789023 147.663772 \r\nL 79.798163 147.155678 \r\nL 79.871284 151.637792 \r\nL 79.87433 151.286966 \r\nL 79.987058 149.786879 \r\nL 79.907844 154.595625 \r\nL 79.990104 150.065121 \r\nL 80.008385 151.353502 \r\nL 80.075412 144.905548 \r\nL 80.151579 146.18788 \r\nL 80.200326 141.953764 \r\nL 80.203372 142.189665 \r\nL 80.239932 139.074565 \r\nL 80.258213 139.383051 \r\nL 80.331333 128.912687 \r\nL 80.377033 134.380746 \r\nL 80.38922 135.94132 \r\nL 80.4532 131.120476 \r\nL 80.553741 127.944889 \r\nL 80.483667 131.58018 \r\nL 80.565928 129.396586 \r\nL 80.629908 139.96373 \r\nL 80.687795 135.130789 \r\nL 80.693888 134.066211 \r\nL 80.742635 140.423434 \r\nL 80.757869 139.649196 \r\nL 80.882783 148.244451 \r\nL 80.891923 147.554895 \r\nL 80.894969 147.361335 \r\nL 80.94067 150.97848 \r\nL 80.965043 149.865512 \r\nL 80.989416 153.887923 \r\nL 81.06863 149.115469 \r\nL 81.08691 147.869429 \r\nL 81.138704 152.744711 \r\nL 81.144797 152.393884 \r\nL 81.193544 154.184311 \r\nL 81.245338 151.35955 \r\nL 81.348925 145.933833 \r\nL 81.254478 151.752718 \r\nL 81.364158 149.811074 \r\nL 81.367205 149.811074 \r\nL 81.370252 149.623563 \r\nL 81.391579 152.097496 \r\nL 81.446419 151.202283 \r\nL 81.449466 151.734572 \r\nL 81.495166 148.921909 \r\nL 81.553053 151.141796 \r\nL 81.577426 152.345495 \r\nL 81.668827 147.216166 \r\nL 81.68406 148.062989 \r\nL 81.705387 145.316862 \r\nL 81.754134 143.03044 \r\nL 81.802881 145.716079 \r\nL 81.815068 144.578916 \r\nL 81.927795 148.050891 \r\nL 81.906468 144.36721 \r\nL 81.946075 147.458115 \r\nL 81.967402 145.371301 \r\nL 82.016149 147.687967 \r\nL 82.058802 147.077045 \r\nL 82.278163 157.353849 \r\nL 82.351284 154.317383 \r\nL 82.470104 143.865165 \r\nL 82.518851 148.075086 \r\nL 82.540178 147.204068 \r\nL 82.564552 148.970299 \r\nL 82.570645 148.885617 \r\nL 82.662045 157.117948 \r\nL 82.692512 152.424128 \r\nL 82.747353 146.568951 \r\nL 82.811333 146.992362 \r\nL 82.857033 149.39976 \r\nL 82.908827 142.322737 \r\nL 82.954527 140.332703 \r\nL 82.963667 139.576611 \r\nL 83.015461 144.258333 \r\nL 83.018507 144.010335 \r\nL 83.052021 145.837054 \r\nL 83.082488 141.022259 \r\nL 83.088581 141.554548 \r\nL 83.167795 137.405114 \r\nL 83.137328 142.480004 \r\nL 83.213495 139.612903 \r\nL 83.225682 141.439622 \r\nL 83.274429 136.606681 \r\nL 83.289662 132.439101 \r\nL 83.381063 137.755941 \r\nL 83.432856 134.991668 \r\nL 83.509023 142.346932 \r\nL 83.518163 141.276306 \r\nL 83.55777 147.573041 \r\nL 83.57605 146.23627 \r\nL 83.719244 158.152282 \r\nL 83.722291 157.468775 \r\nL 83.725338 157.650237 \r\nL 83.777131 154.90411 \r\nL 83.810645 156.585659 \r\nL 83.847205 152.381787 \r\nL 83.929466 153.531047 \r\nL 83.962979 155.732787 \r\nL 84.017819 151.250673 \r\nL 84.103127 146.605243 \r\nL 84.030006 151.916034 \r\nL 84.13664 149.030787 \r\nL 84.139687 149.079177 \r\nL 84.142733 147.736357 \r\nL 84.368188 125.011252 \r\nL 84.383421 128.75542 \r\nL 84.438262 120.214603 \r\nL 84.474822 122.773219 \r\nL 84.66981 139.848804 \r\nL 84.480915 122.646196 \r\nL 84.68809 137.816428 \r\nL 84.727697 144.300674 \r\nL 84.79777 137.701502 \r\nL 84.855657 134.616646 \r\nL 85.023225 146.913729 \r\nL 85.029318 145.492276 \r\nL 85.102439 152.012814 \r\nL 85.120719 151.426087 \r\nL 85.230399 154.480699 \r\nL 85.239539 152.980612 \r\nL 85.355313 148.310987 \r\nL 85.364453 148.637619 \r\nL 85.3675 149.000543 \r\nL 85.425387 145.982223 \r\nL 85.4589 146.943972 \r\nL 85.504601 144.076871 \r\nL 85.468041 147.040752 \r\nL 85.592955 145.014425 \r\nL 85.669122 147.155678 \r\nL 85.608188 144.264382 \r\nL 85.705682 145.90359 \r\nL 85.757475 140.804504 \r\nL 85.711775 146.242319 \r\nL 85.842783 143.066732 \r\nL 85.891529 142.183616 \r\nL 85.958557 144.530526 \r\nL 86.01035 142.45581 \r\nL 86.049957 146.33305 \r\nL 86.068237 144.336967 \r\nL 86.101751 145.873346 \r\nL 86.092611 142.129178 \r\nL 86.153544 143.399412 \r\nL 86.247991 140.042363 \r\nL 86.272365 140.3448 \r\nL 86.363765 143.750239 \r\nL 86.391186 142.383225 \r\nL 86.464306 143.036488 \r\nL 86.510006 140.036315 \r\nL 86.513053 140.278264 \r\nL 86.53438 133.195193 \r\nL 86.61664 124.890277 \r\nL 86.6989 130.134532 \r\nL 86.887795 146.012467 \r\nL 86.893888 145.667689 \r\nL 86.896935 145.619299 \r\nL 86.918262 146.931875 \r\nL 86.927402 146.829046 \r\nL 86.942635 147.355287 \r\nL 86.982242 144.343015 \r\nL 87.055362 136.824435 \r\nL 87.003569 145.050718 \r\nL 87.101063 142.800588 \r\nL 87.113249 143.484095 \r\nL 87.161996 135.971563 \r\nL 87.165043 135.65098 \r\nL 87.225977 139.631049 \r\nL 87.253397 137.489796 \r\nL 87.332611 138.245889 \r\nL 87.308237 135.396933 \r\nL 87.356984 136.649022 \r\nL 87.360031 136.794192 \r\nL 87.396591 133.527874 \r\nL 87.411824 131.132574 \r\nL 87.451431 139.891145 \r\nL 87.457525 139.504026 \r\nL 87.460571 139.467733 \r\nL 87.463618 140.889187 \r\nL 87.530645 136.213513 \r\nL 87.564158 136.836533 \r\nL 87.637279 124.974959 \r\nL 87.728679 125.894367 \r\nL 87.868827 120.982793 \r\nL 87.890154 123.511165 \r\nL 87.972414 135.41508 \r\nL 88.045534 134.029919 \r\nL 88.048581 133.963383 \r\nL 88.063814 135.84454 \r\nL 88.082095 135.12474 \r\nL 88.173495 144.08292 \r\nL 88.213102 141.814643 \r\nL 88.219195 141.167429 \r\nL 88.283176 144.687793 \r\nL 88.298409 144.421649 \r\nL 88.304502 145.395496 \r\nL 88.38981 141.433573 \r\nL 88.39895 142.225957 \r\nL 88.47207 137.181311 \r\nL 88.52691 138.560423 \r\nL 88.529957 139.092712 \r\nL 88.584797 131.011599 \r\nL 88.590891 131.858422 \r\nL 88.612217 128.08401 \r\nL 88.642684 133.30407 \r\nL 88.703618 130.443018 \r\nL 88.709711 131.362426 \r\nL 88.813299 136.298195 \r\nL 88.831579 134.283966 \r\nL 88.852905 133.237534 \r\nL 88.901652 138.735836 \r\nL 88.922979 137.126872 \r\nL 88.938213 137.695453 \r\nL 88.962586 134.773913 \r\nL 89.017426 135.711468 \r\nL 89.05094 133.201242 \r\nL 89.081407 137.52004 \r\nL 89.121014 136.086489 \r\nL 89.15148 135.741711 \r\nL 89.267254 144.839012 \r\nL 89.291628 142.147324 \r\nL 89.346468 147.687967 \r\nL 89.376935 144.893451 \r\nL 89.407402 147.585139 \r\nL 89.468335 142.631223 \r\nL 89.480522 143.641362 \r\nL 89.483569 143.74419 \r\nL 89.507942 141.778351 \r\nL 89.510989 142.232006 \r\nL 89.62067 132.590319 \r\nL 89.63895 132.783879 \r\nL 89.641996 132.608466 \r\nL 89.67551 136.509901 \r\nL 89.68465 136.394975 \r\nL 89.769957 142.111031 \r\nL 89.71207 135.675175 \r\nL 89.800424 140.157289 \r\nL 89.803471 139.794365 \r\nL 89.840031 147.760552 \r\nL 89.925338 153.428219 \r\nL 89.846124 147.28875 \r\nL 89.958851 150.700238 \r\nL 89.971038 149.690099 \r\nL 90.038065 153.633876 \r\nL 90.053299 152.454372 \r\nL 90.108139 157.63814 \r\nL 90.172119 155.375912 \r\nL 90.208679 156.652195 \r\nL 90.199539 153.543145 \r\nL 90.24524 154.613771 \r\nL 90.415854 141.802546 \r\nL 90.428041 143.205853 \r\nL 90.750989 113.300897 \r\nL 90.434134 143.36312 \r\nL 90.757082 113.736406 \r\nL 90.790596 115.792977 \r\nL 90.827156 112.593195 \r\nL 90.839343 113.403725 \r\nL 90.900276 110.488234 \r\nL 90.936837 115.454247 \r\nL 90.939883 115.424004 \r\nL 91.058704 121.412253 \r\nL 91.177525 116.270827 \r\nL 91.104404 121.672349 \r\nL 91.183618 116.887798 \r\nL 91.311579 125.555638 \r\nL 91.192758 116.6398 \r\nL 91.317672 125.035447 \r\nL 91.409072 120.976744 \r\nL 91.351186 127.243236 \r\nL 91.421259 125.380225 \r\nL 91.509613 133.370606 \r\nL 91.451726 123.111948 \r\nL 91.543127 132.233444 \r\nL 91.579687 130.878527 \r\nL 91.628434 132.923 \r\nL 91.64062 132.324175 \r\nL 91.695461 138.415253 \r\nL 91.655854 131.828178 \r\nL 91.756394 133.691189 \r\nL 91.859982 130.188971 \r\nL 91.786861 134.798108 \r\nL 91.878262 133.092365 \r\nL 91.942242 134.683182 \r\nL 91.963569 132.687099 \r\nL 92.000129 134.259771 \r\nL 92.14637 141.125087 \r\nL 92.185977 139.249979 \r\nL 92.195117 137.907159 \r\nL 92.268237 143.490144 \r\nL 92.277377 143.278438 \r\nL 92.408385 149.048933 \r\nL 92.323077 139.733878 \r\nL 92.411431 148.558985 \r\nL 92.417525 149.290882 \r\nL 92.499785 146.677828 \r\nL 92.551579 138.530179 \r\nL 92.508925 147.155678 \r\nL 92.627746 142.256201 \r\nL 92.639932 143.496192 \r\nL 92.713053 139.274174 \r\nL 92.737426 142.207811 \r\nL 92.75266 140.774261 \r\nL 92.8075 144.010335 \r\nL 92.831873 143.726044 \r\nL 92.859294 145.885443 \r\nL 92.886714 142.782441 \r\nL 92.938507 143.490144 \r\nL 93.115215 128.047718 \r\nL 93.127402 128.646543 \r\nL 93.200522 130.582139 \r\nL 93.148729 127.872304 \r\nL 93.224896 128.126351 \r\nL 93.230989 127.938841 \r\nL 93.276689 130.872478 \r\nL 93.279736 130.666821 \r\nL 93.313249 134.26582 \r\nL 93.37723 128.295716 \r\nL 93.380276 128.313862 \r\nL 93.389416 125.803636 \r\nL 93.483864 129.995411 \r\nL 93.489957 129.100198 \r\nL 93.532611 131.277743 \r\nL 93.587451 127.388405 \r\nL 93.593544 126.83797 \r\nL 93.648385 130.684967 \r\nL 93.742832 141.536401 \r\nL 93.782439 139.715732 \r\nL 93.837279 133.491581 \r\nL 93.889072 139.413295 \r\nL 93.998753 141.7844 \r\nL 93.980473 138.130963 \r\nL 94.004846 140.647237 \r\nL 94.007893 140.641188 \r\nL 94.135854 143.816775 \r\nL 94.02922 139.231833 \r\nL 94.148041 143.393364 \r\nL 94.361308 127.721086 \r\nL 94.388729 128.289667 \r\nL 94.474036 132.505637 \r\nL 94.507549 131.864471 \r\nL 94.510596 131.495498 \r\nL 94.574576 137.011946 \r\nL 94.583716 139.080614 \r\nL 94.68121 136.679266 \r\nL 94.687303 137.961598 \r\nL 94.72691 136.739753 \r\nL 94.763471 139.19554 \r\nL 94.793937 138.57252 \r\nL 94.815264 139.413295 \r\nL 94.836591 136.007856 \r\nL 94.870104 136.878874 \r\nL 94.882291 135.021912 \r\nL 94.964552 139.080614 \r\nL 94.970645 139.467733 \r\nL 94.985878 138.596715 \r\nL 95.077279 135.112643 \r\nL 95.101652 137.362773 \r\nL 95.138213 141.276306 \r\nL 95.199146 135.336446 \r\nL 95.27836 129.844193 \r\nL 95.317967 132.29998 \r\nL 95.3332 133.231485 \r\nL 95.394134 128.537666 \r\nL 95.397181 128.779615 \r\nL 95.452021 123.753114 \r\nL 95.503814 129.420781 \r\nL 95.628729 137.126872 \r\nL 95.674429 131.350328 \r\nL 95.750596 134.671085 \r\nL 95.753643 135.02796 \r\nL 95.793249 127.358162 \r\nL 95.799343 127.575916 \r\nL 95.933397 117.504769 \r\nL 95.969957 119.331488 \r\nL 96.012611 125.289494 \r\nL 96.094871 124.73301 \r\nL 96.100964 124.581791 \r\nL 96.104011 125.144324 \r\nL 96.107058 124.890277 \r\nL 96.125338 130.213166 \r\nL 96.198458 124.678571 \r\nL 96.219785 125.45281 \r\nL 96.308139 122.331661 \r\nL 96.335559 123.220826 \r\nL 96.369072 126.801678 \r\nL 96.430006 121.424351 \r\nL 96.442193 122.543367 \r\nL 96.49094 124.962862 \r\nL 96.493986 125.839929 \r\nL 96.570154 118.145935 \r\nL 96.579294 118.817345 \r\nL 96.667647 117.637841 \r\nL 96.631087 121.097719 \r\nL 96.685928 119.192367 \r\nL 96.896149 145.322911 \r\nL 96.899195 145.310813 \r\nL 97.014969 141.838838 \r\nL 96.950989 147.028655 \r\nL 97.018016 142.365078 \r\nL 97.252611 124.866082 \r\nL 97.030203 142.915514 \r\nL 97.292217 127.618257 \r\nL 97.377525 129.632487 \r\nL 97.334871 125.585882 \r\nL 97.395805 127.497283 \r\nL 97.453692 126.329876 \r\nL 97.404945 129.487317 \r\nL 97.505485 127.382357 \r\nL 97.602979 129.311904 \r\nL 97.70352 130.945063 \r\nL 97.624306 127.805768 \r\nL 97.718753 130.376482 \r\nL 97.7218 129.965167 \r\nL 97.79492 134.64689 \r\nL 97.861947 139.274174 \r\nL 97.901554 134.919083 \r\nL 97.910694 132.910902 \r\nL 98.002095 139.618952 \r\nL 98.017328 142.008203 \r\nL 98.041701 139.032224 \r\nL 98.111775 139.431441 \r\nL 98.114822 139.552416 \r\nL 98.136149 136.443365 \r\nL 98.154429 137.084531 \r\nL 98.166615 135.856637 \r\nL 98.215362 141.318647 \r\nL 98.242783 139.044322 \r\nL 98.245829 139.655244 \r\nL 98.30981 131.332182 \r\nL 98.398163 123.741017 \r\nL 98.434724 124.466865 \r\nL 98.660178 116.379704 \r\nL 98.675412 119.059295 \r\nL 98.940473 131.858422 \r\nL 98.98008 130.231312 \r\nL 99.07148 125.029398 \r\nL 99.104994 129.632487 \r\nL 99.190301 132.753635 \r\nL 99.138507 127.612209 \r\nL 99.211628 129.063906 \r\nL 99.245141 124.599938 \r\nL 99.284748 129.699023 \r\nL 99.324355 128.198936 \r\nL 99.357869 127.787622 \r\nL 99.498016 134.906986 \r\nL 99.501063 134.235576 \r\nL 99.54981 142.171519 \r\nL 99.589416 138.711641 \r\nL 99.67777 143.308681 \r\nL 99.70519 140.864992 \r\nL 99.854478 133.491581 \r\nL 99.738704 141.01621 \r\nL 99.857525 133.812164 \r\nL 99.866665 133.945236 \r\nL 99.875805 132.354419 \r\nL 99.891038 132.789928 \r\nL 99.918458 130.297848 \r\nL 99.970252 134.665036 \r\nL 99.973299 134.132747 \r\nL 100.052512 140.713773 \r\nL 100.110399 138.512033 \r\nL 100.116493 138.19145 \r\nL 100.168286 142.16547 \r\nL 100.171333 141.663425 \r\nL 100.22008 144.802719 \r\nL 100.26578 137.538186 \r\nL 100.384601 131.307987 \r\nL 100.390694 131.568083 \r\nL 100.454674 129.366342 \r\nL 100.488188 132.880659 \r\nL 100.494281 132.197151 \r\nL 100.591775 135.644932 \r\nL 100.515608 131.453157 \r\nL 100.607009 133.939188 \r\nL 100.610055 133.588361 \r\nL 100.680129 137.278091 \r\nL 100.689269 137.223652 \r\nL 100.710596 138.421302 \r\nL 100.771529 132.886707 \r\nL 100.878163 127.866256 \r\nL 100.896443 128.495324 \r\nL 100.978704 124.902375 \r\nL 100.911677 129.481268 \r\nL 101.006124 128.580007 \r\nL 101.045731 129.130442 \r\nL 101.054871 126.753288 \r\nL 101.060964 126.438754 \r\nL 101.115805 130.703113 \r\nL 101.225485 135.136838 \r\nL 101.240719 133.794018 \r\nL 101.338213 125.725003 \r\nL 101.380866 129.239319 \r\nL 101.40524 129.868388 \r\nL 101.390006 127.805768 \r\nL 101.444846 127.932792 \r\nL 101.447893 127.134359 \r\nL 101.50578 131.066038 \r\nL 101.545387 130.255507 \r\nL 101.691628 142.891319 \r\nL 101.700768 142.111031 \r\nL 101.703814 142.431615 \r\nL 101.773888 138.415253 \r\nL 101.776935 138.530179 \r\nL 101.932316 120.214603 \r\nL 101.819588 138.947542 \r\nL 101.974969 121.037232 \r\nL 102.02067 118.877832 \r\nL 102.090743 122.664342 \r\nL 102.230891 132.179005 \r\nL 102.12121 122.28932 \r\nL 102.291824 130.533749 \r\nL 102.294871 130.539797 \r\nL 102.355805 133.195193 \r\nL 102.407598 130.914819 \r\nL 102.416738 131.695106 \r\nL 102.441112 129.402635 \r\nL 102.483765 129.420781 \r\nL 102.511186 126.880312 \r\nL 102.578213 131.689058 \r\nL 102.584306 130.920868 \r\nL 102.843274 143.187707 \r\nL 102.855461 142.437663 \r\nL 102.974281 136.981702 \r\nL 102.907254 142.88527 \r\nL 102.983421 138.034183 \r\nL 103.013888 136.939361 \r\nL 103.050448 140.453678 \r\nL 103.053495 140.471824 \r\nL 103.056542 140.453678 \r\nL 103.160129 136.104636 \r\nL 103.172316 136.697412 \r\nL 103.178409 136.872825 \r\nL 103.196689 136.116733 \r\nL 103.199736 136.243757 \r\nL 103.272856 132.656855 \r\nL 103.291136 136.56434 \r\nL 103.312463 135.082399 \r\nL 103.31551 135.445323 \r\nL 103.400817 132.723392 \r\nL 103.403864 132.916951 \r\nL 103.690252 115.339321 \r\nL 103.726812 115.502637 \r\nL 103.809072 118.097545 \r\nL 103.735952 115.436101 \r\nL 103.845633 117.686231 \r\nL 103.848679 117.111601 \r\nL 103.891333 121.732836 \r\nL 103.952267 117.480574 \r\nL 103.991873 122.585708 \r\nL 104.010154 117.329356 \r\nL 104.061947 117.752767 \r\nL 104.180768 99.219437 \r\nL 104.208188 100.604598 \r\nL 104.317869 109.115171 \r\nL 104.351382 108.552638 \r\nL 104.360522 109.278487 \r\nL 104.430596 126.450851 \r\nL 104.485436 122.700634 \r\nL 104.488483 121.037232 \r\nL 104.570743 124.890277 \r\nL 104.59207 124.085795 \r\nL 104.61035 126.971043 \r\nL 104.659097 123.595847 \r\nL 104.704797 125.144324 \r\nL 104.710891 124.400329 \r\nL 104.802291 128.380398 \r\nL 104.808385 129.287709 \r\nL 104.851038 124.218867 \r\nL 104.854085 124.382183 \r\nL 104.982045 117.389843 \r\nL 104.997279 118.853637 \r\nL 105.052119 112.006467 \r\nL 105.064306 112.333099 \r\nL 105.088679 109.780532 \r\nL 105.167893 112.810949 \r\nL 105.173986 112.381489 \r\nL 105.177033 112.399635 \r\nL 105.18008 112.097198 \r\nL 105.201407 116.325265 \r\nL 105.28062 109.429705 \r\nL 105.286714 110.536624 \r\nL 105.408581 117.420087 \r\nL 105.423814 116.149852 \r\nL 105.509122 111.722176 \r\nL 105.484748 117.347502 \r\nL 105.539588 114.637668 \r\nL 105.591382 122.894194 \r\nL 105.655362 118.291105 \r\nL 105.682783 122.410295 \r\nL 105.789416 119.803289 \r\nL 105.81379 122.331661 \r\nL 105.90519 117.752767 \r\nL 106.011824 120.946501 \r\nL 105.935657 115.926049 \r\nL 106.017918 119.912166 \r\nL 106.145878 124.726961 \r\nL 106.081898 118.291105 \r\nL 106.148925 124.037405 \r\nL 106.337819 139.449587 \r\nL 106.155018 123.39019 \r\nL 106.353053 137.985793 \r\nL 106.3561 137.09058 \r\nL 106.398753 145.111205 \r\nL 106.450547 141.693669 \r\nL 106.526714 142.667515 \r\nL 106.4932 139.141102 \r\nL 106.560227 141.59084 \r\nL 106.563274 141.44567 \r\nL 106.605928 144.584965 \r\nL 106.621161 143.405461 \r\nL 106.660768 145.994321 \r\nL 106.712561 140.629091 \r\nL 106.855756 130.364384 \r\nL 106.767402 144.300674 \r\nL 106.858802 130.769649 \r\nL 106.892316 131.882617 \r\nL 106.907549 129.390537 \r\nL 106.968483 131.217256 \r\nL 107.07207 125.942757 \r\nL 106.977623 131.495498 \r\nL 107.096443 129.451025 \r\nL 107.139097 133.957334 \r\nL 107.196984 128.108205 \r\nL 107.206124 129.511512 \r\nL 107.285338 124.273306 \r\nL 107.212217 129.656682 \r\nL 107.334085 126.124219 \r\nL 107.358458 129.880485 \r\nL 107.440719 126.063732 \r\nL 107.553446 122.156248 \r\nL 107.477279 128.1324 \r\nL 107.565633 123.638188 \r\nL 107.72406 131.205159 \r\nL 107.766714 127.430747 \r\nL 107.781947 124.521304 \r\nL 107.858114 131.495498 \r\nL 107.870301 128.979223 \r\nL 108.080522 116.663995 \r\nL 107.894674 129.741364 \r\nL 108.083569 118.539103 \r\nL 108.101849 120.075482 \r\nL 108.141456 115.53893 \r\nL 108.153643 116.192193 \r\nL 108.156689 114.946153 \r\nL 108.25723 118.817345 \r\nL 108.263323 118.055204 \r\nL 108.305977 123.323654 \r\nL 108.33035 122.803463 \r\nL 108.440031 126.98314 \r\nL 108.443077 127.424698 \r\nL 108.519244 122.670391 \r\nL 108.580178 122.246979 \r\nL 108.552758 125.198763 \r\nL 108.601505 123.426483 \r\nL 108.674625 126.698849 \r\nL 108.702045 122.742975 \r\nL 108.711186 123.263167 \r\nL 108.741652 119.863777 \r\nL 108.814773 123.789407 \r\nL 108.820866 122.658293 \r\nL 108.826959 123.849894 \r\nL 108.89094 117.317258 \r\nL 108.979294 110.826963 \r\nL 109.00976 114.184012 \r\nL 109.283962 149.460247 \r\nL 109.302242 148.976348 \r\nL 109.427156 139.225784 \r\nL 109.357082 149.133615 \r\nL 109.454576 141.233965 \r\nL 109.47895 143.568777 \r\nL 109.545977 138.6693 \r\nL 109.549023 139.183443 \r\nL 109.683077 132.983487 \r\nL 109.725731 136.84863 \r\nL 109.731824 137.544235 \r\nL 109.786665 132.850415 \r\nL 109.814085 133.298022 \r\nL 109.820178 133.370606 \r\nL 109.829318 131.610424 \r\nL 109.859785 132.741538 \r\nL 110.070006 124.557597 \r\nL 110.08524 123.021217 \r\nL 110.106566 125.924611 \r\nL 110.182733 123.559555 \r\nL 110.243667 124.551548 \r\nL 110.277181 122.392149 \r\nL 110.280227 123.075656 \r\nL 110.359441 119.029051 \r\nL 110.389908 123.184533 \r\nL 110.408188 121.134011 \r\nL 110.444748 124.787449 \r\nL 110.496542 122.845804 \r\nL 110.499588 123.825699 \r\nL 110.584896 117.88584 \r\nL 110.594036 119.252854 \r\nL 110.816443 112.980314 \r\nL 110.600129 119.779094 \r\nL 110.831677 114.323133 \r\nL 110.959638 124.370086 \r\nL 110.962684 124.279355 \r\nL 111.078458 128.8522 \r\nL 111.108925 127.249285 \r\nL 111.242979 122.271174 \r\nL 111.303913 125.132227 \r\nL 111.267353 121.962688 \r\nL 111.3618 122.990974 \r\nL 111.504994 117.855596 \r\nL 111.514134 119.228659 \r\nL 111.547647 120.238798 \r\nL 111.532414 118.006814 \r\nL 111.572021 118.611688 \r\nL 111.581161 115.672002 \r\nL 111.596394 119.343585 \r\nL 111.684748 117.268868 \r\nL 111.739588 122.603854 \r\nL 111.815756 121.490887 \r\nL 111.931529 116.615605 \r\nL 111.943716 116.905944 \r\nL 111.94981 117.746719 \r\nL 112.035117 115.109469 \r\nL 112.047303 115.266736 \r\nL 112.123471 112.321001 \r\nL 112.163077 113.972307 \r\nL 112.166124 113.996502 \r\nL 112.169171 113.47631 \r\nL 112.205731 111.377398 \r\nL 112.245338 115.2002 \r\nL 112.278851 113.101289 \r\nL 112.281898 113.149678 \r\nL 112.309318 111.921785 \r\nL 112.452512 102.382926 \r\nL 112.461652 103.102726 \r\nL 112.479932 103.501943 \r\nL 112.528679 99.96948 \r\nL 112.531726 97.57418 \r\nL 112.632267 101.759907 \r\nL 112.63836 100.846547 \r\nL 112.793741 114.565083 \r\nL 112.799834 113.881576 \r\nL 112.857721 120.61382 \r\nL 112.872955 119.682314 \r\nL 112.985682 123.813602 \r\nL 112.988729 122.295369 \r\nL 113.080129 113.440018 \r\nL 113.019195 123.1059 \r\nL 113.119736 114.462254 \r\nL 113.168483 111.843151 \r\nL 113.223323 115.290931 \r\nL 113.22637 115.817171 \r\nL 113.28121 111.564909 \r\nL 113.320817 112.992411 \r\nL 113.35433 108.431664 \r\nL 113.409171 116.8757 \r\nL 113.418311 115.82322 \r\nL 113.488385 110.597111 \r\nL 113.579785 112.37544 \r\nL 113.665092 121.345717 \r\nL 113.713839 117.172089 \r\nL 113.89664 130.745455 \r\nL 113.902733 129.196978 \r\nL 113.954527 133.158901 \r\nL 114.055068 123.39019 \r\nL 114.070301 126.257292 \r\nL 114.143421 121.254986 \r\nL 114.280522 112.647633 \r\nL 114.286615 113.016606 \r\nL 114.317082 117.559208 \r\nL 114.292709 112.974265 \r\nL 114.405436 115.926049 \r\nL 114.414576 114.921958 \r\nL 114.472463 122.948632 \r\nL 114.496837 121.708641 \r\nL 114.646124 132.959292 \r\nL 114.649171 132.68105 \r\nL 114.688778 131.604375 \r\nL 114.743618 136.685314 \r\nL 114.749711 135.451372 \r\nL 114.862439 130.043801 \r\nL 114.792365 135.687273 \r\nL 114.868532 133.195193 \r\nL 114.959932 141.040405 \r\nL 114.993446 138.530179 \r\nL 115.151873 130.691016 \r\nL 115.161014 132.439101 \r\nL 115.167107 134.755767 \r\nL 115.252414 121.412253 \r\nL 115.285928 124.442671 \r\nL 115.435215 109.145414 \r\nL 115.438262 109.338974 \r\nL 115.471775 105.250028 \r\nL 115.493102 105.81256 \r\nL 115.505289 104.28223 \r\nL 115.535756 108.788539 \r\nL 115.593643 108.4982 \r\nL 115.599736 106.689627 \r\nL 115.66067 114.159818 \r\nL 115.66981 112.157686 \r\nL 115.773397 120.898111 \r\nL 115.78863 119.458511 \r\nL 115.870891 126.245194 \r\nL 115.913544 124.164429 \r\nL 116.132905 110.578965 \r\nL 116.135952 110.585014 \r\nL 116.138999 112.012516 \r\nL 116.224306 101.923222 \r\nL 116.31266 96.81204 \r\nL 116.273053 102.630925 \r\nL 116.34008 99.080316 \r\nL 116.35836 103.108775 \r\nL 116.434527 95.100247 \r\nL 116.446714 97.066087 \r\nL 116.452807 95.445025 \r\nL 116.483274 98.027836 \r\nL 116.501554 97.979446 \r\nL 116.608188 108.867173 \r\nL 116.629515 106.707773 \r\nL 116.650842 101.911125 \r\nL 116.717869 111.068913 \r\nL 116.723962 109.859165 \r\nL 116.757475 113.470261 \r\nL 116.781849 107.512255 \r\nL 116.833643 110.421698 \r\nL 116.97379 100.967522 \r\nL 116.979883 101.257861 \r\nL 117.092611 107.246111 \r\nL 117.120031 106.3388 \r\nL 117.135264 104.941542 \r\nL 117.184011 116.434143 \r\nL 117.187058 116.440191 \r\nL 117.260178 117.625744 \r\nL 117.244945 114.298938 \r\nL 117.287598 115.678051 \r\nL 117.336345 105.95773 \r\nL 117.403372 110.669696 \r\nL 117.406419 110.669696 \r\nL 117.500866 98.608515 \r\nL 117.421652 111.812908 \r\nL 117.58008 100.30821 \r\nL 117.613593 105.570611 \r\nL 117.66234 97.441108 \r\nL 117.677574 97.586278 \r\nL 117.756787 86.80138 \r\nL 117.829908 93.442893 \r\nL 117.988335 105.752073 \r\nL 117.991382 103.889062 \r\nL 118.076689 113.905771 \r\nL 118.088876 110.488234 \r\nL 118.119343 112.61739 \r\nL 118.161996 108.54659 \r\nL 118.180276 108.570784 \r\nL 118.183323 108.334884 \r\nL 118.229023 113.137581 \r\nL 118.253397 115.901854 \r\nL 118.28691 109.919653 \r\nL 118.326517 111.982272 \r\nL 118.442291 101.83854 \r\nL 118.366124 113.542846 \r\nL 118.460571 103.495894 \r\nL 118.463618 103.876965 \r\nL 118.524552 97.997592 \r\nL 118.673839 87.884104 \r\nL 118.536738 98.348419 \r\nL 118.698213 90.708864 \r\nL 118.85664 106.768261 \r\nL 118.859687 106.683579 \r\nL 118.899294 103.949549 \r\nL 118.932807 110.960036 \r\nL 118.966321 120.595674 \r\nL 119.051628 113.433969 \r\nL 119.094281 114.480401 \r\nL 119.139982 110.814866 \r\nL 119.152168 111.65564 \r\nL 119.267942 95.953119 \r\nL 119.207009 113.349287 \r\nL 119.286222 100.290063 \r\nL 119.465977 111.050767 \r\nL 119.469023 109.998286 \r\nL 119.511677 108.117129 \r\nL 119.548237 112.677877 \r\nL 119.660964 116.845457 \r\nL 119.612217 110.578965 \r\nL 119.673151 115.974439 \r\nL 119.761505 114.2445 \r\nL 119.694478 118.496762 \r\nL 119.779785 116.101462 \r\nL 119.804158 118.285056 \r\nL 119.880326 114.861471 \r\nL 119.990006 111.776615 \r\nL 119.926026 119.198415 \r\nL 120.00524 112.865388 \r\nL 120.03266 113.343238 \r\nL 120.063127 109.217999 \r\nL 120.081407 109.804727 \r\nL 120.224601 96.805991 \r\nL 120.300768 90.636279 \r\nL 120.346468 94.773615 \r\nL 120.349515 95.160734 \r\nL 120.407402 88.482929 \r\nL 120.413495 87.751031 \r\nL 120.462242 91.186714 \r\nL 120.486615 90.866131 \r\nL 120.489662 92.075878 \r\nL 120.510989 86.692503 \r\nL 120.599343 91.985147 \r\nL 120.718163 95.729316 \r\nL 120.64809 86.166262 \r\nL 120.727303 94.767566 \r\nL 120.840031 89.263216 \r\nL 120.858311 89.946723 \r\nL 120.995412 97.525791 \r\nL 120.904011 87.956689 \r\nL 121.001505 97.283841 \r\nL 121.022832 96.461213 \r\nL 121.031972 98.58432 \r\nL 121.175166 108.607077 \r\nL 121.178213 107.609035 \r\nL 121.303127 96.309994 \r\nL 121.312267 97.380621 \r\nL 121.315313 97.846374 \r\nL 121.379294 93.823964 \r\nL 121.40976 95.475269 \r\nL 121.525534 103.653161 \r\nL 121.458507 92.196853 \r\nL 121.586468 102.36478 \r\nL 121.592561 101.052204 \r\nL 121.662635 106.048461 \r\nL 121.693102 103.066434 \r\nL 121.711382 106.314606 \r\nL 121.790596 102.721656 \r\nL 121.796689 103.362822 \r\nL 121.875903 103.393066 \r\nL 121.927697 96.394677 \r\nL 122.098311 109.756337 \r\nL 122.101357 109.006294 \r\nL 122.128778 114.044892 \r\nL 122.192758 113.833186 \r\nL 122.198851 113.772698 \r\nL 122.235412 124.902375 \r\nL 122.308532 128.676786 \r\nL 122.275018 122.972827 \r\nL 122.342045 124.20677 \r\nL 122.345092 124.370086 \r\nL 122.375559 120.093629 \r\nL 122.6132 91.797637 \r\nL 122.625387 94.332057 \r\nL 122.716787 90.382232 \r\nL 122.728974 88.113956 \r\nL 122.786861 94.301814 \r\nL 122.808188 93.932841 \r\nL 122.908729 98.808123 \r\nL 122.829515 93.690891 \r\nL 122.927009 97.580229 \r\nL 122.930055 96.104337 \r\nL 123.024502 103.08458 \r\nL 123.027549 102.334537 \r\nL 123.13723 109.732142 \r\nL 123.16465 108.933709 \r\nL 123.167697 107.439671 \r\nL 123.26519 112.677877 \r\nL 123.310891 116.754726 \r\nL 123.353544 111.510471 \r\nL 123.371824 111.939931 \r\nL 123.393151 114.304987 \r\nL 123.426665 107.385232 \r\nL 123.438851 107.385232 \r\nL 123.582045 96.672919 \r\nL 123.447991 107.699766 \r\nL 123.639932 97.652814 \r\nL 123.655166 101.052204 \r\nL 123.7161 94.555861 \r\nL 123.74352 95.922875 \r\nL 123.75266 94.912736 \r\nL 123.82578 104.022134 \r\nL 123.83492 101.602639 \r\nL 123.920227 107.445719 \r\nL 123.947647 103.03619 \r\nL 123.950694 102.89102 \r\nL 123.972021 106.223874 \r\nL 123.975068 106.169436 \r\nL 124.051235 109.012342 \r\nL 123.999441 104.143109 \r\nL 124.084748 107.246111 \r\nL 124.124355 105.068566 \r\nL 124.103028 108.165519 \r\nL 124.194429 107.088844 \r\nL 124.200522 107.482012 \r\nL 124.206615 106.15129 \r\nL 124.212709 106.786407 \r\nL 124.310203 103.75599 \r\nL 124.255362 108.849026 \r\nL 124.328483 104.475789 \r\nL 124.343716 103.18136 \r\nL 124.39551 109.078878 \r\nL 124.401603 108.921611 \r\nL 124.407697 109.242194 \r\nL 124.41379 110.373308 \r\nL 124.48691 103.489845 \r\nL 124.489957 103.719697 \r\nL 124.648385 112.502464 \r\nL 124.50519 103.374919 \r\nL 124.654478 111.558861 \r\nL 124.718458 107.7784 \r\nL 124.748925 112.829095 \r\nL 124.761112 111.298765 \r\nL 124.764158 112.091149 \r\nL 124.846419 107.125136 \r\nL 124.858606 107.802595 \r\nL 124.925633 111.292716 \r\nL 124.9561 107.500158 \r\nL 124.97438 108.607077 \r\nL 125.044453 104.4274 \r\nL 124.986566 110.742281 \r\nL 125.07492 109.175658 \r\nL 125.190694 114.190061 \r\nL 125.196787 113.579139 \r\nL 125.215068 113.869478 \r\nL 125.208974 112.357294 \r\nL 125.221161 112.448025 \r\nL 125.230301 109.036537 \r\nL 125.327795 114.522742 \r\nL 125.428335 108.770393 \r\nL 125.373495 117.256771 \r\nL 125.452709 110.034579 \r\nL 125.483176 112.454074 \r\nL 125.544109 107.941716 \r\nL 125.550203 106.659384 \r\nL 125.577623 115.405857 \r\nL 125.65379 107.887277 \r\nL 125.72691 111.746371 \r\nL 125.693397 104.360863 \r\nL 125.766517 108.534492 \r\nL 125.803077 103.501943 \r\nL 125.860964 112.115344 \r\nL 125.873151 110.022481 \r\nL 125.882291 108.558687 \r\nL 125.888385 111.964126 \r\nL 125.952365 110.530575 \r\nL 125.991972 113.633577 \r\nL 126.031579 108.794588 \r\nL 126.062045 110.923743 \r\nL 126.068139 110.657599 \r\nL 126.126026 116.174047 \r\nL 126.180866 112.532707 \r\nL 126.190006 112.193978 \r\nL 126.211333 116.821262 \r\nL 126.244846 114.395718 \r\nL 126.247893 115.980487 \r\nL 126.302733 111.583056 \r\nL 126.348434 111.788713 \r\nL 126.458114 108.806685 \r\nL 126.363667 114.383621 \r\nL 126.464208 110.016433 \r\nL 126.485534 112.435927 \r\nL 126.528188 107.917521 \r\nL 126.558655 108.25625 \r\nL 126.595215 106.810602 \r\nL 126.653102 109.98014 \r\nL 126.656149 110.089017 \r\nL 126.665289 107.421524 \r\nL 126.753643 104.288279 \r\nL 126.704896 109.326877 \r\nL 126.778016 105.455685 \r\nL 126.905977 110.476137 \r\nL 126.787156 103.677356 \r\nL 126.918163 109.278487 \r\nL 127.009564 102.401073 \r\nL 127.040031 105.280272 \r\nL 127.058311 106.756163 \r\nL 127.122291 103.253945 \r\nL 127.216738 93.878402 \r\nL 127.247205 96.037801 \r\nL 127.311186 101.493762 \r\nL 127.362979 98.354468 \r\nL 127.381259 96.122484 \r\nL 127.451333 99.310168 \r\nL 127.466566 98.82022 \r\nL 127.51836 100.49572 \r\nL 127.54578 92.626314 \r\nL 127.624994 87.466741 \r\nL 127.658507 90.388281 \r\nL 127.661554 90.400378 \r\nL 127.734674 80.19011 \r\nL 127.780375 82.68219 \r\nL 127.816935 80.359475 \r\nL 127.844355 85.494853 \r\nL 127.896149 80.885715 \r\nL 127.920522 79.385628 \r\nL 127.993643 84.037107 \r\nL 128.13379 98.215347 \r\nL 128.310498 89.414434 \r\nL 128.209957 101.614737 \r\nL 128.313544 90.00721 \r\nL 128.429318 82.331363 \r\nL 128.328778 91.386322 \r\nL 128.490252 86.190457 \r\nL 128.514625 83.057212 \r\nL 128.615166 92.686801 \r\nL 128.6761 84.472616 \r\nL 128.73094 89.105949 \r\nL 128.773593 92.838019 \r\nL 128.746173 88.089761 \r\nL 128.852807 91.144373 \r\nL 128.855854 90.049552 \r\nL 128.941161 98.541978 \r\nL 128.944208 98.917 \r\nL 128.996001 91.658516 \r\nL 129.075215 85.658168 \r\nL 129.096542 91.918611 \r\nL 129.102635 91.864173 \r\nL 129.163569 94.156644 \r\nL 129.111775 89.632189 \r\nL 129.194036 90.013259 \r\nL 129.230596 86.450553 \r\nL 129.264109 92.577924 \r\nL 129.34637 97.979446 \r\nL 129.306763 91.229055 \r\nL 129.38293 95.426879 \r\nL 129.398163 89.015218 \r\nL 129.498704 93.043676 \r\nL 129.559638 87.914347 \r\nL 129.605338 92.432754 \r\nL 129.651038 89.67453 \r\nL 129.721112 95.838193 \r\nL 129.803372 85.779143 \r\nL 129.836886 92.813824 \r\nL 129.861259 93.442893 \r\nL 129.882586 86.093678 \r\nL 129.97094 76.657648 \r\nL 129.900866 88.755122 \r\nL 130.004453 77.673836 \r\nL 130.028827 76.331016 \r\nL 130.07148 87.206645 \r\nL 130.242095 120.027092 \r\nL 130.245141 118.883881 \r\nL 130.333495 129.826047 \r\nL 130.373102 121.980835 \r\nL 130.528483 98.935146 \r\nL 130.531529 99.298071 \r\nL 130.601603 94.682884 \r\nL 130.635117 88.277272 \r\nL 130.699097 99.419045 \r\nL 130.702144 99.11056 \r\nL 130.711284 102.945459 \r\nL 130.796591 94.440935 \r\nL 130.799638 95.106296 \r\nL 130.827058 91.356079 \r\nL 130.918458 91.725052 \r\nL 130.921505 92.825922 \r\nL 130.979392 87.593764 \r\nL 131.025092 91.537541 \r\nL 131.079932 89.015218 \r\nL 131.098213 93.563868 \r\nL 131.119539 93.430796 \r\nL 131.131726 94.99137 \r\nL 131.186566 88.343808 \r\nL 131.22008 91.622223 \r\nL 131.226173 90.835887 \r\nL 131.27492 95.106296 \r\nL 131.360227 98.560125 \r\nL 131.317574 93.104164 \r\nL 131.390694 96.406774 \r\nL 131.402881 94.31996 \r\nL 131.451628 100.205381 \r\nL 131.485141 99.122657 \r\nL 131.488188 99.709385 \r\nL 131.555215 93.787671 \r\nL 131.567402 94.07801 \r\nL 131.674036 80.359475 \r\nL 131.713643 81.000641 \r\nL 131.80809 90.212867 \r\nL 131.747156 79.506603 \r\nL 131.838557 85.767046 \r\nL 131.841603 85.724705 \r\nL 131.847697 86.65621 \r\nL 131.984797 98.475442 \r\nL 131.987844 96.727357 \r\nL 132.060964 107.391281 \r\nL 132.088385 102.388975 \r\nL 132.091431 102.31639 \r\nL 132.106665 104.318522 \r\nL 132.112758 102.739802 \r\nL 132.243765 122.204638 \r\nL 132.246812 120.341627 \r\nL 132.252905 118.02496 \r\nL 132.277279 123.831748 \r\nL 132.350399 123.620042 \r\nL 132.356493 123.795456 \r\nL 132.359539 123.081705 \r\nL 132.40524 128.344106 \r\nL 132.49664 117.365648 \r\nL 132.499687 117.795108 \r\nL 132.56976 112.175832 \r\nL 132.825682 93.406601 \r\nL 132.575854 113.028704 \r\nL 132.831775 95.172832 \r\nL 132.837869 95.553902 \r\nL 132.840915 94.434886 \r\nL 132.871382 91.610126 \r\nL 132.947549 95.753511 \r\nL 132.996296 88.827707 \r\nL 133.06637 93.557819 \r\nL 133.300964 105.425441 \r\nL 133.087697 92.100073 \r\nL 133.319244 105.032273 \r\nL 133.361898 94.828054 \r\nL 133.441112 100.277966 \r\nL 133.450252 100.973571 \r\nL 133.456345 98.493589 \r\nL 133.462439 95.795852 \r\nL 133.520326 106.375093 \r\nL 133.553839 103.090629 \r\nL 133.556886 102.897069 \r\nL 133.575166 107.990106 \r\nL 133.578213 107.736059 \r\nL 133.715313 120.964647 \r\nL 133.733593 119.053246 \r\nL 133.767107 129.033662 \r\nL 133.840227 118.248764 \r\nL 133.855461 119.295195 \r\nL 133.879834 113.016606 \r\nL 133.882881 113.167825 \r\nL 134.071775 97.955251 \r\nL 134.093102 101.723614 \r\nL 134.105289 103.27814 \r\nL 134.190596 100.011822 \r\nL 134.196689 97.646765 \r\nL 134.294183 101.772004 \r\nL 134.29723 101.40908 \r\nL 134.464797 76.923792 \r\nL 134.571431 72.012218 \r\nL 134.540964 77.135498 \r\nL 134.583618 73.234063 \r\nL 134.623225 75.756386 \r\nL 134.601898 71.963828 \r\nL 134.690252 73.923619 \r\nL 134.699392 72.012218 \r\nL 134.778606 82.464435 \r\nL 134.888286 90.624182 \r\nL 134.827353 81.974488 \r\nL 134.900473 88.712781 \r\nL 135.037574 80.123574 \r\nL 135.04062 80.395767 \r\nL 135.071087 84.696419 \r\nL 135.110694 79.028753 \r\nL 135.165534 84.000815 \r\nL 135.189908 82.319266 \r\nL 135.226468 87.80547 \r\nL 135.272168 85.482755 \r\nL 135.290448 85.017002 \r\nL 135.305682 89.214826 \r\nL 135.360522 87.865957 \r\nL 135.366615 89.505165 \r\nL 135.439736 85.452511 \r\nL 135.467156 84.490762 \r\nL 135.494576 88.997071 \r\nL 135.531136 88.960779 \r\nL 135.66519 109.992238 \r\nL 135.668237 108.87927 \r\nL 135.683471 107.548548 \r\nL 135.747451 117.293063 \r\nL 135.765731 113.506554 \r\nL 135.768778 113.597285 \r\nL 135.780964 111.208034 \r\nL 135.927205 89.487019 \r\nL 136.055166 70.481887 \r\nL 136.070399 73.572792 \r\nL 136.149613 84.871833 \r\nL 136.186173 76.107213 \r\nL 136.19836 73.959911 \r\nL 136.274527 85.355732 \r\nL 136.518262 107.076746 \r\nL 136.283667 83.033017 \r\nL 136.530448 104.070524 \r\nL 136.637082 98.269785 \r\nL 136.652316 98.638758 \r\nL 136.676689 103.489845 \r\nL 136.731529 94.89459 \r\nL 136.835117 84.279056 \r\nL 136.874724 88.035322 \r\nL 136.87777 89.202728 \r\nL 136.956984 82.077316 \r\nL 136.969171 82.416045 \r\nL 136.984404 81.351468 \r\nL 137.042291 89.359996 \r\nL 137.109318 93.775574 \r\nL 137.084945 85.912215 \r\nL 137.158065 90.787497 \r\nL 137.267746 95.112344 \r\nL 137.182439 89.553555 \r\nL 137.298213 91.92466 \r\nL 137.404846 79.464262 \r\nL 137.423127 83.940327 \r\nL 137.46578 87.678447 \r\nL 137.490154 82.10756 \r\nL 137.535854 85.083538 \r\nL 137.593741 83.97662 \r\nL 137.566321 87.684495 \r\nL 137.599834 86.438456 \r\nL 137.694281 94.840151 \r\nL 137.627254 85.688412 \r\nL 137.721701 90.231014 \r\nL 137.724748 88.984974 \r\nL 137.797869 95.100247 \r\nL 137.825289 91.622223 \r\nL 137.931923 95.735364 \r\nL 137.916689 91.513346 \r\nL 137.941063 94.138498 \r\nL 138.069023 79.252556 \r\nL 137.956296 95.330099 \r\nL 138.093397 81.726489 \r\nL 138.227451 93.182797 \r\nL 138.291431 96.71526 \r\nL 138.239638 91.622223 \r\nL 138.340178 93.769525 \r\nL 138.343225 93.588063 \r\nL 138.361505 98.445199 \r\nL 138.373692 99.794067 \r\nL 138.449859 92.590021 \r\nL 138.492512 87.055427 \r\nL 138.556493 92.807776 \r\nL 138.775854 109.865214 \r\nL 138.788041 107.850985 \r\nL 138.794134 107.965911 \r\nL 138.797181 107.554597 \r\nL 139.083569 87.255035 \r\nL 139.098802 88.132102 \r\nL 139.202389 93.340065 \r\nL 139.129269 84.817394 \r\nL 139.22067 93.049725 \r\nL 139.24809 91.283494 \r\nL 139.269416 94.731274 \r\nL 139.403471 107.0586 \r\nL 139.290743 93.21909 \r\nL 139.412611 105.274223 \r\nL 139.504011 98.578271 \r\nL 139.531431 101.342544 \r\nL 139.537525 103.689454 \r\nL 139.583225 95.318002 \r\nL 139.635018 99.431143 \r\nL 139.708139 97.132623 \r\nL 139.671579 102.328488 \r\nL 139.732512 100.683231 \r\nL 139.897033 117.268868 \r\nL 139.915313 114.323133 \r\nL 139.988434 119.36778 \r\nL 140.006714 116.966432 \r\nL 140.061554 118.956466 \r\nL 140.0189 115.944195 \r\nL 140.070694 118.732663 \r\nL 140.092021 124.757205 \r\nL 140.165141 117.438233 \r\nL 140.186468 121.702593 \r\nL 140.414969 105.165345 \r\nL 140.192561 122.355856 \r\nL 140.454576 107.82679 \r\nL 140.472856 111.964126 \r\nL 140.49723 105.364954 \r\nL 140.56121 105.588757 \r\nL 140.667844 112.079052 \r\nL 140.680031 109.756337 \r\nL 140.740964 115.284883 \r\nL 140.789711 110.754379 \r\nL 140.838458 110.808817 \r\nL 140.908532 106.411385 \r\nL 140.911579 106.598896 \r\nL 140.954232 102.927313 \r\nL 140.963372 103.151116 \r\nL 141.088286 92.571875 \r\nL 141.09438 94.235278 \r\nL 141.100473 96.04385 \r\nL 141.161407 85.325488 \r\nL 141.179687 87.624008 \r\nL 141.19492 87.872006 \r\nL 141.304601 79.542895 \r\nL 141.307647 80.214305 \r\nL 141.396001 75.224097 \r\nL 141.399048 75.925751 \r\nL 141.499588 71.685586 \r\nL 141.450842 81.938195 \r\nL 141.517869 72.86509 \r\nL 141.542242 75.345072 \r\nL 141.587942 70.530277 \r\nL 141.618409 70.826665 \r\nL 141.721996 66.556257 \r\nL 141.676296 72.859041 \r\nL 141.72809 69.647161 \r\nL 141.804257 75.393462 \r\nL 141.743323 68.50395 \r\nL 141.86519 73.512304 \r\nL 141.880424 68.038197 \r\nL 141.956591 75.218048 \r\nL 141.971824 74.758344 \r\nL 141.990104 70.893201 \r\nL 142.017525 76.627404 \r\nL 142.038851 75.605167 \r\nL 142.151579 84.623834 \r\nL 142.154625 83.274966 \r\nL 142.233839 91.954904 \r\nL 142.255166 86.426358 \r\nL 142.437967 103.290237 \r\nL 142.261259 86.402163 \r\nL 142.468434 98.669002 \r\nL 142.535461 96.019655 \r\nL 142.483667 100.175137 \r\nL 142.559834 99.183145 \r\nL 142.565928 99.497679 \r\nL 142.602488 94.495373 \r\nL 142.645141 85.41017 \r\nL 142.721308 90.460866 \r\nL 142.742635 88.3801 \r\nL 142.861456 98.191152 \r\nL 142.867549 96.382579 \r\nL 142.94981 105.830707 \r\nL 142.955903 105.141151 \r\nL 142.95895 105.165345 \r\nL 142.961996 104.754031 \r\nL 143.07777 97.822179 \r\nL 143.007697 104.766129 \r\nL 143.083864 97.906861 \r\nL 143.08691 98.977487 \r\nL 143.163077 89.934626 \r\nL 143.175264 91.380274 \r\nL 143.181357 91.410517 \r\nL 143.312365 83.051163 \r\nL 143.415952 77.456081 \r\nL 143.339785 84.073399 \r\nL 143.428139 82.016829 \r\nL 143.452512 80.758691 \r\nL 143.568286 91.87627 \r\nL 143.577426 87.509082 \r\nL 143.650547 93.672745 \r\nL 143.67492 92.475095 \r\nL 143.766321 99.431143 \r\nL 143.845534 96.757601 \r\nL 143.949122 87.696593 \r\nL 143.970448 91.337933 \r\nL 144.013102 93.763476 \r\nL 144.067942 86.238847 \r\nL 144.070989 84.369787 \r\nL 144.168483 92.487193 \r\nL 144.18067 95.263563 \r\nL 144.26293 87.793373 \r\nL 144.35433 80.680058 \r\nL 144.400031 81.690197 \r\nL 144.403077 82.785018 \r\nL 144.473151 68.116831 \r\nL 144.546271 66.913132 \r\nL 144.494478 71.740024 \r\nL 144.561505 70.312523 \r\nL 144.662045 87.121963 \r\nL 144.689466 81.96239 \r\nL 144.695559 79.899771 \r\nL 144.771726 85.331537 \r\nL 144.7961 82.48863 \r\nL 144.86008 86.625966 \r\nL 144.808286 81.248639 \r\nL 144.908827 84.091546 \r\nL 144.972807 76.318918 \r\nL 145.006321 84.926271 \r\nL 145.021554 83.099553 \r\nL 145.109908 96.249507 \r\nL 145.027647 82.512825 \r\nL 145.176935 93.878402 \r\nL 145.307942 85.512999 \r\nL 145.314036 86.982842 \r\nL 145.317082 87.932494 \r\nL 145.368876 76.185846 \r\nL 145.399343 80.04494 \r\nL 145.414576 76.397552 \r\nL 145.454183 81.62971 \r\nL 145.515117 77.450032 \r\nL 145.643077 93.884451 \r\nL 145.664404 92.626314 \r\nL 145.734478 89.934626 \r\nL 145.755805 93.981231 \r\nL 145.767991 92.59607 \r\nL 145.871579 96.098289 \r\nL 145.789318 91.531492 \r\nL 145.883765 95.711169 \r\nL 145.917279 90.031405 \r\nL 145.996493 92.045635 \r\nL 146.051333 93.896548 \r\nL 146.093986 87.055427 \r\nL 146.15492 80.220354 \r\nL 146.215854 83.081406 \r\nL 146.2189 83.166089 \r\nL 146.231087 81.381711 \r\nL 146.362095 69.302383 \r\nL 146.368188 71.516221 \r\nL 146.371235 72.084802 \r\nL 146.432168 63.120574 \r\nL 146.517475 62.497554 \r\nL 146.505289 65.540069 \r\nL 146.526615 64.95939 \r\nL 146.627156 67.3063 \r\nL 146.596689 63.513742 \r\nL 146.636296 65.43724 \r\nL 146.639343 65.110609 \r\nL 146.672856 70.143158 \r\nL 146.703323 69.574577 \r\nL 146.755117 78.962217 \r\nL 146.822144 74.292592 \r\nL 146.931824 71.818658 \r\nL 146.852611 75.816873 \r\nL 146.934871 71.897292 \r\nL 147.011038 79.167874 \r\nL 146.947058 71.891243 \r\nL 147.056738 74.480102 \r\nL 147.059785 73.603035 \r\nL 147.135952 83.232625 \r\nL 147.138999 81.726489 \r\nL 147.142045 82.192242 \r\nL 147.221259 78.61139 \r\nL 147.227353 79.633626 \r\nL 147.337033 71.770268 \r\nL 147.251726 81.883757 \r\nL 147.34922 74.758344 \r\nL 147.468041 82.458387 \r\nL 147.480227 79.748552 \r\nL 147.522881 86.438456 \r\nL 147.641701 109.417608 \r\nL 147.687402 108.250201 \r\nL 147.809269 117.075309 \r\nL 147.854969 111.734274 \r\nL 148.296738 84.448421 \r\nL 147.882389 112.139539 \r\nL 148.321112 87.527228 \r\nL 148.330252 88.065566 \r\nL 148.382045 82.228535 \r\nL 148.385092 83.498769 \r\nL 148.391186 80.14172 \r\nL 148.482586 88.174443 \r\nL 148.485633 88.168394 \r\nL 148.577033 74.389371 \r\nL 148.610547 83.075358 \r\nL 148.695854 97.997592 \r\nL 148.741554 91.610126 \r\nL 148.805534 81.00669 \r\nL 148.762881 93.733232 \r\nL 148.857328 86.172311 \r\nL 148.878655 90.424573 \r\nL 148.930448 77.014523 \r\nL 149.012709 68.715656 \r\nL 149.055362 73.463915 \r\nL 149.14067 86.498943 \r\nL 149.067549 73.397378 \r\nL 149.198557 81.666002 \r\nL 149.283864 78.115393 \r\nL 149.22293 83.30521 \r\nL 149.308237 81.811172 \r\nL 149.402684 87.061475 \r\nL 149.335657 81.526881 \r\nL 149.424011 83.607647 \r\nL 149.430104 82.385802 \r\nL 149.475805 88.507124 \r\nL 149.497131 91.821832 \r\nL 149.579392 87.206645 \r\nL 149.646419 88.555514 \r\nL 149.707353 81.018787 \r\nL 149.753053 85.45856 \r\nL 149.81094 79.754601 \r\nL 149.813986 80.631668 \r\nL 149.817033 79.379579 \r\nL 149.844453 84.466567 \r\nL 149.923667 80.613522 \r\nL 149.935854 81.926098 \r\nL 149.941947 79.579188 \r\nL 149.957181 75.853166 \r\nL 150.024208 88.035322 \r\nL 150.036394 87.248986 \r\nL 150.170448 95.451074 \r\nL 150.066861 84.78715 \r\nL 150.173495 94.434886 \r\nL 150.179588 93.545722 \r\nL 150.222242 102.449463 \r\nL 150.493397 123.898284 \r\nL 150.237475 102.013953 \r\nL 150.520817 120.486796 \r\nL 150.660964 104.530228 \r\nL 150.673151 105.534318 \r\nL 150.727991 108.25625 \r\nL 150.755412 101.941369 \r\nL 150.779785 103.647112 \r\nL 150.901652 95.42083 \r\nL 150.831579 104.003988 \r\nL 150.913839 97.453206 \r\nL 150.941259 100.084406 \r\nL 150.999146 92.263389 \r\nL 151.011333 94.07801 \r\nL 151.03266 91.912563 \r\nL 151.102733 96.23741 \r\nL 151.117967 95.094198 \r\nL 151.209367 99.691238 \r\nL 151.166714 93.164651 \r\nL 151.230694 96.291848 \r\nL 151.334281 85.55534 \r\nL 151.367795 90.557645 \r\nL 151.468335 97.114476 \r\nL 151.507942 92.559777 \r\nL 151.623716 88.700683 \r\nL 151.63895 91.7311 \r\nL 151.718163 79.645724 \r\nL 151.803471 72.447727 \r\nL 151.849171 74.123227 \r\nL 151.873544 78.526707 \r\nL 151.910104 81.29098 \r\nL 151.967991 75.357169 \r\nL 151.983225 78.067003 \r\nL 151.998458 76.131408 \r\nL 152.047205 82.579361 \r\nL 152.053299 81.768831 \r\nL 152.062439 80.915959 \r\nL 152.144699 94.1264 \r\nL 152.181259 92.765435 \r\nL 152.2818 108.709905 \r\nL 152.330547 103.507992 \r\nL 152.403667 104.058427 \r\nL 152.473741 95.033711 \r\nL 152.415854 104.064475 \r\nL 152.549908 98.239542 \r\nL 152.665682 101.366739 \r\nL 152.583421 95.596243 \r\nL 152.683962 101.179228 \r\nL 152.830203 82.053121 \r\nL 152.842389 82.912042 \r\nL 152.845436 83.184235 \r\nL 152.891136 77.667787 \r\nL 153.01605 67.034107 \r\nL 153.02519 67.409129 \r\nL 153.147058 78.677926 \r\nL 153.150104 78.073052 \r\nL 153.174478 75.181756 \r\nL 153.207991 84.158082 \r\nL 153.229318 81.853513 \r\nL 153.232365 83.861694 \r\nL 153.287205 77.177839 \r\nL 153.335952 80.486498 \r\nL 153.470006 67.766004 \r\nL 153.55836 69.024142 \r\nL 153.53094 62.273751 \r\nL 153.5675 66.622793 \r\nL 153.60406 64.499686 \r\nL 153.643667 71.123053 \r\nL 153.661947 68.975752 \r\nL 153.826468 82.549118 \r\nL 153.844748 79.071094 \r\nL 153.856935 76.621355 \r\nL 153.908729 84.950466 \r\nL 153.945289 83.105601 \r\nL 154.103716 99.025877 \r\nL 154.10981 97.295939 \r\nL 154.179883 103.840672 \r\nL 154.195117 102.31639 \r\nL 154.25605 104.348766 \r\nL 154.231677 100.404989 \r\nL 154.304797 101.977661 \r\nL 154.429711 97.447157 \r\nL 154.341357 104.046329 \r\nL 154.432758 98.088323 \r\nL 154.481505 99.703336 \r\nL 154.502832 92.233146 \r\nL 154.527205 95.566 \r\nL 154.578999 99.812213 \r\nL 154.649072 91.325835 \r\nL 154.652119 91.186714 \r\nL 154.661259 94.005426 \r\nL 154.664306 93.400552 \r\nL 154.73438 96.733406 \r\nL 154.700866 90.15238 \r\nL 154.77094 92.142415 \r\nL 154.786173 90.24916 \r\nL 154.83492 95.46922 \r\nL 154.874527 93.388454 \r\nL 154.908041 98.43915 \r\nL 154.883667 91.192763 \r\nL 154.984208 93.146505 \r\nL 155.042095 86.214652 \r\nL 155.005534 94.22318 \r\nL 155.099982 90.364086 \r\nL 155.118262 93.098115 \r\nL 155.194429 89.118046 \r\nL 155.252316 81.115567 \r\nL 155.298016 90.110039 \r\nL 155.310203 85.924313 \r\nL 155.331529 88.761171 \r\nL 155.407697 84.424226 \r\nL 155.419883 82.48863 \r\nL 155.47777 91.634321 \r\nL 155.499097 89.372093 \r\nL 155.733692 107.143283 \r\nL 155.742832 104.124963 \r\nL 155.822045 88.882145 \r\nL 155.898213 95.46922 \r\nL 155.916493 98.572222 \r\nL 155.950006 94.253424 \r\nL 156.044453 89.275313 \r\nL 155.986566 94.471178 \r\nL 156.06578 89.807602 \r\nL 156.087107 91.114129 \r\nL 156.07492 89.420483 \r\nL 156.090154 90.436671 \r\nL 156.099294 94.398594 \r\nL 156.175461 86.196506 \r\nL 156.196787 87.400205 \r\nL 156.199834 87.581667 \r\nL 156.212021 82.809213 \r\nL 156.221161 79.258605 \r\nL 156.257721 86.408212 \r\nL 156.324748 81.786977 \r\nL 156.443569 75.254341 \r\nL 156.416149 82.555166 \r\nL 156.461849 77.74642 \r\nL 156.525829 83.607647 \r\nL 156.553249 72.435629 \r\nL 156.559343 73.766351 \r\nL 156.61723 61.880583 \r\nL 156.675117 68.9818 \r\nL 156.836591 49.111699 \r\nL 156.851824 53.152255 \r\nL 156.955412 64.705343 \r\nL 156.998065 61.874534 \r\nL 157.004158 60.580105 \r\nL 157.043765 69.756039 \r\nL 157.046812 69.713698 \r\nL 157.080326 73.173575 \r\nL 157.135166 67.348641 \r\nL 157.156493 69.32053 \r\nL 157.162586 67.439372 \r\nL 157.21438 73.67562 \r\nL 157.26008 71.479929 \r\nL 157.311873 75.97414 \r\nL 157.363667 69.205604 \r\nL 157.372807 68.485804 \r\nL 157.381947 69.719746 \r\nL 157.384994 69.629015 \r\nL 157.455068 76.101164 \r\nL 157.497721 70.989981 \r\nL 157.503814 71.57066 \r\nL 157.546468 64.548076 \r\nL 157.573888 67.457519 \r\nL 157.616542 61.687023 \r\nL 157.653102 67.778102 \r\nL 157.692709 62.600383 \r\nL 157.851136 80.498596 \r\nL 157.701849 62.576188 \r\nL 157.860276 78.169832 \r\nL 157.95777 75.405559 \r\nL 157.915117 82.379753 \r\nL 157.96691 78.375489 \r\nL 157.98519 82.034975 \r\nL 158.043077 75.919702 \r\nL 158.064404 75.943897 \r\nL 158.100964 74.256299 \r\nL 158.073544 77.474227 \r\nL 158.104011 75.587021 \r\nL 158.137525 77.704079 \r\nL 158.195412 67.028058 \r\nL 158.253299 70.808519 \r\nL 158.283765 64.614612 \r\nL 158.286812 65.062219 \r\nL 158.289859 63.640766 \r\nL 158.347746 72.804602 \r\nL 158.390399 68.370878 \r\nL 158.405633 69.108824 \r\nL 158.399539 66.229625 \r\nL 158.414773 66.816353 \r\nL 158.417819 65.788067 \r\nL 158.487893 77.758518 \r\nL 158.588434 80.087282 \r\nL 158.55492 75.151512 \r\nL 158.603667 79.954209 \r\nL 158.6189 75.048684 \r\nL 158.692021 80.903861 \r\nL 158.716394 78.550902 \r\nL 158.759048 79.034801 \r\nL 158.749908 74.758344 \r\nL 158.792561 77.425837 \r\nL 158.893102 70.445595 \r\nL 158.801701 78.127491 \r\nL 158.914429 72.955821 \r\nL 159.063716 63.017746 \r\nL 159.072856 63.144769 \r\nL 159.07895 62.697163 \r\nL 159.091136 65.497728 \r\nL 159.130743 75.64146 \r\nL 159.219097 71.673488 \r\nL 159.237377 69.979842 \r\nL 159.301357 74.498249 \r\nL 159.316591 73.0526 \r\nL 159.380571 82.252729 \r\nL 159.322684 72.931626 \r\nL 159.432365 74.909563 \r\nL 159.435412 73.361086 \r\nL 159.523765 82.349509 \r\nL 159.545092 85.07749 \r\nL 159.621259 77.401642 \r\nL 159.673053 65.848555 \r\nL 159.724846 61.693072 \r\nL 159.77664 67.136936 \r\nL 159.78578 64.923098 \r\nL 159.801014 60.02967 \r\nL 159.880227 67.20952 \r\nL 159.895461 65.207388 \r\nL 160.002095 76.427796 \r\nL 159.901554 64.681148 \r\nL 160.035608 72.846943 \r\nL 160.041701 70.155255 \r\nL 160.105682 77.800859 \r\nL 160.145289 73.463915 \r\nL 160.34637 103.7076 \r\nL 160.151382 72.992113 \r\nL 160.349416 102.691412 \r\nL 160.385977 98.191152 \r\nL 160.43777 108.443761 \r\nL 160.462144 113.403725 \r\nL 160.550498 108.939757 \r\nL 160.562684 107.330793 \r\nL 160.620571 110.464039 \r\nL 160.644945 110.439844 \r\nL 160.693692 116.633751 \r\nL 160.757672 112.000418 \r\nL 160.769859 110.663647 \r\nL 160.800326 116.083316 \r\nL 160.803372 114.952202 \r\nL 160.836886 119.773046 \r\nL 160.882586 113.016606 \r\nL 160.913053 114.510644 \r\nL 160.9161 114.837276 \r\nL 160.97094 109.030488 \r\nL 160.973986 109.580924 \r\nL 161.175068 84.490762 \r\nL 161.184208 85.60373 \r\nL 161.205534 89.680579 \r\nL 161.281701 81.024836 \r\nL 161.287795 83.226576 \r\nL 161.290842 81.24259 \r\nL 161.336542 87.968786 \r\nL 161.394429 84.557298 \r\nL 161.397475 85.452511 \r\nL 161.467549 75.363218 \r\nL 161.485829 79.609431 \r\nL 161.565043 73.43972 \r\nL 161.601603 76.893548 \r\nL 161.65949 73.173575 \r\nL 161.711284 75.841068 \r\nL 161.763077 80.069135 \r\nL 161.811824 73.488109 \r\nL 161.814871 74.29864 \r\nL 161.927598 71.237979 \r\nL 161.869711 79.464262 \r\nL 161.933692 72.151339 \r\nL 162.009859 78.538805 \r\nL 161.967205 69.562479 \r\nL 162.043372 74.032496 \r\nL 162.049466 71.352905 \r\nL 162.122586 93.134407 \r\nL 162.128679 92.698898 \r\nL 162.363274 115.133664 \r\nL 162.17438 91.041544 \r\nL 162.375461 113.458164 \r\nL 162.421161 103.072482 \r\nL 162.491235 109.484144 \r\nL 162.494281 109.998286 \r\nL 162.558262 102.255903 \r\nL 162.677082 96.709211 \r\nL 162.689269 98.154859 \r\nL 162.695362 96.99955 \r\nL 162.722783 102.104685 \r\nL 162.823323 110.209992 \r\nL 162.847697 109.284535 \r\nL 162.91777 102.419219 \r\nL 162.859883 110.040628 \r\nL 162.966517 108.558687 \r\nL 162.996984 111.903639 \r\nL 163.036591 105.485929 \r\nL 163.054871 106.127095 \r\nL 163.127991 97.459254 \r\nL 163.182832 99.219437 \r\nL 163.237672 107.772351 \r\nL 163.191972 99.001682 \r\nL 163.301652 102.310342 \r\nL 163.347353 95.408733 \r\nL 163.310792 102.618827 \r\nL 163.41438 101.300203 \r\nL 163.493593 106.750115 \r\nL 163.429613 100.761865 \r\nL 163.527107 102.122831 \r\nL 163.603274 89.777358 \r\nL 163.639834 101.16713 \r\nL 163.648974 102.485755 \r\nL 163.679441 95.941021 \r\nL 163.685534 96.461213 \r\nL 163.688581 96.388628 \r\nL 163.691628 98.136713 \r\nL 163.737328 99.691238 \r\nL 163.789122 94.634494 \r\nL 163.795215 94.70103 \r\nL 163.843962 90.696766 \r\nL 163.801308 96.068045 \r\nL 163.871382 90.769351 \r\nL 164.008483 75.11522 \r\nL 164.011529 75.351121 \r\nL 164.035903 69.780234 \r\nL 164.096837 64.088372 \r\nL 164.051136 70.106865 \r\nL 164.145584 68.249903 \r\nL 164.18519 76.820964 \r\nL 164.249171 62.975404 \r\nL 164.346665 79.80904 \r\nL 164.383225 74.625272 \r\nL 164.495952 65.019878 \r\nL 164.422832 77.89159 \r\nL 164.514232 68.685412 \r\nL 164.6818 82.053121 \r\nL 164.78234 72.387239 \r\nL 164.797574 77.806908 \r\nL 164.806714 79.113435 \r\nL 164.840227 69.822575 \r\nL 164.885928 71.153297 \r\nL 165.062635 50.557347 \r\nL 164.916394 72.762261 \r\nL 165.090055 52.426407 \r\nL 165.102242 51.434414 \r\nL 165.236296 64.590417 \r\nL 165.239343 64.233542 \r\nL 165.263716 74.310738 \r\nL 165.266763 73.270355 \r\nL 165.394724 86.015044 \r\nL 165.400817 84.605688 \r\nL 165.42519 78.599292 \r\nL 165.492217 85.597681 \r\nL 165.522684 82.210388 \r\nL 165.525731 83.069309 \r\nL 165.577525 72.707822 \r\nL 165.617131 77.613348 \r\nL 165.620178 77.51052 \r\nL 165.626271 80.33528 \r\nL 165.647598 85.567437 \r\nL 165.717672 75.387413 \r\nL 165.873053 54.658391 \r\nL 165.729859 76.524575 \r\nL 165.8761 56.442768 \r\nL 165.882193 57.604126 \r\nL 165.89438 50.623883 \r\nL 165.943127 43.806957 \r\nL 165.906566 51.634022 \r\nL 166.010154 49.287112 \r\nL 166.125928 58.928799 \r\nL 166.068041 47.605564 \r\nL 166.135068 56.497207 \r\nL 166.144208 54.222882 \r\nL 166.369662 73.978057 \r\nL 166.497623 87.666349 \r\nL 166.607303 81.115567 \r\nL 166.558557 91.483102 \r\nL 166.61949 84.109692 \r\nL 166.640817 84.569396 \r\nL 166.677377 78.121442 \r\nL 166.683471 78.411781 \r\nL 166.744404 78.810998 \r\nL 166.811431 67.953515 \r\nL 166.924158 74.528492 \r\nL 166.936345 72.931626 \r\nL 167.039932 66.314307 \r\nL 166.951579 73.355037 \r\nL 167.055166 70.13106 \r\nL 167.213593 91.979099 \r\nL 167.22578 91.809734 \r\nL 167.256247 90.097941 \r\nL 167.28062 97.14472 \r\nL 167.304994 96.279751 \r\nL 167.375068 101.433275 \r\nL 167.326321 96.031753 \r\nL 167.423814 98.699246 \r\nL 167.509122 92.940848 \r\nL 167.451235 101.784101 \r\nL 167.548729 97.295939 \r\nL 167.643176 102.993849 \r\nL 167.582242 96.654772 \r\nL 167.661456 99.340412 \r\nL 167.889957 70.935542 \r\nL 167.899097 71.994071 \r\nL 167.990498 76.306821 \r\nL 167.950891 69.169311 \r\nL 168.008778 72.29046 \r\nL 168.139785 81.62971 \r\nL 168.020964 71.721878 \r\nL 168.145878 80.885715 \r\nL 168.206812 73.72401 \r\nL 168.246419 82.077316 \r\nL 168.249466 81.659953 \r\nL 168.258606 84.635932 \r\nL 168.350006 80.534888 \r\nL 168.3561 80.9583 \r\nL 168.444453 72.949772 \r\nL 168.39266 82.506776 \r\nL 168.47492 77.153644 \r\nL 168.508434 83.571354 \r\nL 168.563274 71.346857 \r\nL 168.566321 72.217875 \r\nL 168.584601 68.183367 \r\nL 168.651628 76.02253 \r\nL 168.679048 70.953689 \r\nL 168.791775 78.599292 \r\nL 168.825289 76.730233 \r\nL 168.922783 73.578841 \r\nL 168.901456 79.095289 \r\nL 168.938016 75.169658 \r\nL 168.947156 77.202034 \r\nL 169.03551 71.274272 \r\nL 169.038557 72.296508 \r\nL 169.09035 66.102602 \r\nL 169.151284 71.661391 \r\nL 169.264011 64.723489 \r\nL 169.230498 73.113088 \r\nL 169.285338 65.261827 \r\nL 169.404158 75.121268 \r\nL 169.416345 69.483846 \r\nL 169.526026 58.747337 \r\nL 169.431579 71.322662 \r\nL 169.580866 64.185152 \r\nL 169.590006 65.987676 \r\nL 169.644846 58.154561 \r\nL 169.6875 62.461262 \r\nL 169.70578 61.318051 \r\nL 169.754527 66.719573 \r\nL 169.76976 73.379232 \r\nL 169.848974 64.820269 \r\nL 169.870301 71.237979 \r\nL 169.882488 69.731844 \r\nL 169.952561 74.595028 \r\nL 169.964748 73.463915 \r\nL 169.998262 78.998509 \r\nL 170.068335 71.461783 \r\nL 170.074429 69.550382 \r\nL 170.153643 77.032669 \r\nL 170.165829 75.901556 \r\nL 170.29379 93.079969 \r\nL 170.181063 75.877361 \r\nL 170.299883 92.674703 \r\nL 170.30293 91.646418 \r\nL 170.37605 104.288279 \r\nL 170.449171 107.87518 \r\nL 170.488778 107.433622 \r\nL 170.662439 82.627751 \r\nL 170.671579 83.825401 \r\nL 170.808679 77.704079 \r\nL 170.738606 85.609779 \r\nL 170.814773 78.302904 \r\nL 170.930547 81.944244 \r\nL 170.87266 75.381364 \r\nL 170.939687 81.750684 \r\nL 171.034134 75.042635 \r\nL 170.948827 82.240632 \r\nL 171.052414 79.56709 \r\nL 171.073741 82.216437 \r\nL 171.122488 76.675794 \r\nL 171.149908 78.08515 \r\nL 171.174281 82.77897 \r\nL 171.244355 77.788762 \r\nL 171.262635 78.956168 \r\nL 171.372316 67.941418 \r\nL 171.396689 69.090678 \r\nL 171.427156 73.542548 \r\nL 171.491136 66.036065 \r\nL 171.503323 68.044246 \r\nL 171.576443 61.596292 \r\nL 171.509416 68.141026 \r\nL 171.649564 63.634717 \r\nL 171.673937 64.705343 \r\nL 171.734871 56.7694 \r\nL 171.756198 54.670488 \r\nL 171.801898 63.749643 \r\nL 171.844552 56.714962 \r\nL 171.850645 57.259348 \r\nL 171.865878 54.694683 \r\nL 171.920719 45.476408 \r\nL 171.881112 55.051559 \r\nL 171.999932 49.92223 \r\nL 172.006026 50.260959 \r\nL 172.012119 50.176277 \r\nL 172.08524 55.807651 \r\nL 172.124846 53.230889 \r\nL 172.127893 52.41431 \r\nL 172.201014 60.834152 \r\nL 172.341161 81.702294 \r\nL 172.344208 81.508735 \r\nL 172.438655 74.655516 \r\nL 172.459982 78.569049 \r\nL 172.493495 87.32762 \r\nL 172.542242 78.242417 \r\nL 172.569662 78.780754 \r\nL 172.618409 73.221965 \r\nL 172.688483 75.925751 \r\nL 172.697623 76.591112 \r\nL 172.712856 71.050468 \r\nL 172.721996 72.901382 \r\nL 172.731136 69.725795 \r\nL 172.813397 75.187805 \r\nL 172.831677 72.502165 \r\nL 172.84691 75.11522 \r\nL 172.920031 67.530103 \r\nL 172.926124 68.0261 \r\nL 172.980964 64.215396 \r\nL 173.023618 70.608911 \r\nL 173.029711 70.252035 \r\nL 173.057131 73.385281 \r\nL 173.102832 65.800165 \r\nL 173.133299 68.709607 \r\nL 173.279539 75.429754 \r\nL 173.175952 66.743768 \r\nL 173.313053 73.125185 \r\nL 173.319146 71.050468 \r\nL 173.340473 77.014523 \r\nL 173.419687 73.427622 \r\nL 173.504994 82.748726 \r\nL 173.535461 79.216263 \r\nL 173.541554 77.782713 \r\nL 173.623814 86.837672 \r\nL 173.626861 87.031232 \r\nL 173.648188 81.914 \r\nL 173.666468 85.089587 \r\nL 173.742635 75.907604 \r\nL 173.782242 78.653731 \r\nL 173.785289 78.629536 \r\nL 173.806615 76.754428 \r\nL 173.864502 88.870048 \r\nL 173.873643 87.248986 \r\nL 174.044257 109.780532 \r\nL 174.217918 83.220527 \r\nL 174.227058 84.273008 \r\nL 174.418999 58.378364 \r\nL 174.434232 59.152603 \r\nL 174.559146 70.046378 \r\nL 174.568286 69.03019 \r\nL 174.650547 57.876319 \r\nL 174.6932 62.666919 \r\nL 174.818114 55.166485 \r\nL 174.726714 65.146901 \r\nL 174.824208 55.783456 \r\nL 174.970448 68.576535 \r\nL 174.842488 55.099949 \r\nL 175.007009 65.304168 \r\nL 175.013102 64.681148 \r\nL 175.046615 67.796248 \r\nL 175.052709 67.20952 \r\nL 175.092316 74.165568 \r\nL 175.165436 68.165221 \r\nL 175.265977 59.539722 \r\nL 175.305584 66.671183 \r\nL 175.357377 68.891069 \r\nL 175.396984 64.269834 \r\nL 175.412217 65.110609 \r\nL 175.457918 61.65678 \r\nL 175.491431 71.746073 \r\nL 175.494478 70.869006 \r\nL 175.540178 74.401469 \r\nL 175.591972 67.814394 \r\nL 175.759539 75.375315 \r\nL 175.619392 65.745726 \r\nL 175.771726 74.377274 \r\nL 175.844846 61.517659 \r\nL 175.899687 63.247598 \r\nL 175.930154 69.344725 \r\nL 175.90578 62.691114 \r\nL 176.024601 68.165221 \r\nL 176.158655 54.634196 \r\nL 176.161701 54.3741 \r\nL 176.195215 60.513568 \r\nL 176.198262 60.180888 \r\nL 176.210448 62.679016 \r\nL 176.253102 52.178409 \r\nL 176.292709 52.420358 \r\nL 176.332316 48.887896 \r\nL 176.365829 57.622272 \r\nL 176.46637 70.391156 \r\nL 176.487697 66.598598 \r\nL 176.53949 59.158651 \r\nL 176.603471 64.245639 \r\nL 176.661357 70.766178 \r\nL 176.722291 67.651078 \r\nL 176.740571 65.062219 \r\nL 176.825878 69.036239 \r\nL 176.862439 74.437761 \r\nL 176.935559 68.594681 \r\nL 177.060473 60.26557 \r\nL 177.09094 61.687023 \r\nL 177.20062 66.937327 \r\nL 177.170154 60.332106 \r\nL 177.206714 65.370704 \r\nL 177.212807 64.663002 \r\nL 177.249367 71.510172 \r\nL 177.252414 70.748032 \r\nL 177.307254 78.284758 \r\nL 177.365141 73.760303 \r\nL 177.447402 68.897118 \r\nL 177.432168 73.832888 \r\nL 177.477869 71.153297 \r\nL 177.480915 71.885194 \r\nL 177.560129 65.933237 \r\nL 177.566222 66.423185 \r\nL 177.572316 65.158999 \r\nL 177.645436 72.695725 \r\nL 177.657623 72.514263 \r\nL 177.791677 82.754775 \r\nL 177.80691 79.954209 \r\nL 177.82519 78.333148 \r\nL 177.876984 84.720614 \r\nL 177.880031 83.468526 \r\nL 177.989711 88.62205 \r\nL 177.931824 79.083191 \r\nL 177.995805 86.904208 \r\nL 177.998851 87.351815 \r\nL 178.047598 78.89568 \r\nL 178.050645 79.766699 \r\nL 178.193839 59.001384 \r\nL 178.218213 61.953168 \r\nL 178.227353 63.543986 \r\nL 178.279146 54.083761 \r\nL 178.3218 60.229278 \r\nL 178.34008 57.688808 \r\nL 178.410154 63.416962 \r\nL 178.428434 61.517659 \r\nL 178.565534 73.058649 \r\nL 178.608188 69.084629 \r\nL 178.641701 75.732191 \r\nL 178.678262 71.794463 \r\nL 178.690448 74.716003 \r\nL 178.730055 66.259869 \r\nL 178.851923 59.576014 \r\nL 178.967697 66.229625 \r\nL 178.897623 57.876319 \r\nL 178.976837 66.15704 \r\nL 178.99207 64.638807 \r\nL 179.01035 70.51818 \r\nL 179.07433 82.192242 \r\nL 179.141357 80.111477 \r\nL 179.232758 89.759212 \r\nL 179.302832 88.162346 \r\nL 179.330252 83.619744 \r\nL 179.397279 91.77949 \r\nL 179.409466 89.632189 \r\nL 179.491726 90.364086 \r\nL 179.424699 86.12997 \r\nL 179.510006 88.440588 \r\nL 179.647107 80.165915 \r\nL 179.668434 81.708343 \r\nL 179.674527 78.266612 \r\nL 179.720227 71.498075 \r\nL 179.787254 76.905646 \r\nL 179.793348 77.226229 \r\nL 179.799441 76.687891 \r\nL 179.802488 77.214132 \r\nL 179.826861 74.020398 \r\nL 179.875608 82.869701 \r\nL 179.903028 79.343287 \r\nL 179.906075 79.361433 \r\nL 179.909122 78.683975 \r\nL 179.930448 86.819526 \r\nL 179.982242 85.990849 \r\nL 180.024896 89.323703 \r\nL 180.082783 81.829318 \r\nL 180.098016 80.734496 \r\nL 180.128483 86.32353 \r\nL 180.131529 87.720788 \r\nL 180.216837 76.210041 \r\nL 180.329564 66.92523 \r\nL 180.335657 67.487762 \r\nL 180.356984 69.731844 \r\nL 180.411824 61.360392 \r\nL 180.466665 53.472839 \r\nL 180.417918 62.213264 \r\nL 180.518458 61.003516 \r\nL 180.548925 68.322488 \r\nL 180.640326 63.973446 \r\nL 180.661652 58.100122 \r\nL 180.728679 67.530103 \r\nL 180.737819 66.20543 \r\nL 180.746959 68.927362 \r\nL 180.823127 58.771532 \r\nL 180.948041 45.379628 \r\nL 180.957181 47.647905 \r\nL 180.972414 49.281064 \r\nL 181.030301 31.606654 \r\nL 181.036394 33.076497 \r\nL 181.076001 26.822103 \r\nL 181.118655 36.965835 \r\nL 181.334969 54.942682 \r\nL 181.347156 52.777234 \r\nL 181.371529 49.414136 \r\nL 181.441603 54.646294 \r\nL 181.548237 67.554298 \r\nL 181.569564 66.405038 \r\nL 181.584797 63.416962 \r\nL 181.657918 74.758344 \r\nL 181.685338 80.885715 \r\nL 181.740178 66.592549 \r\nL 181.813299 48.379802 \r\nL 181.865092 52.081629 \r\nL 181.892512 56.303647 \r\nL 181.959539 46.250646 \r\nL 181.965633 48.19834 \r\nL 181.980866 43.970273 \r\nL 182.057033 58.154561 \r\nL 182.06008 57.598077 \r\nL 182.136247 64.560174 \r\nL 182.090547 56.497207 \r\nL 182.166714 57.005301 \r\nL 182.175854 54.51927 \r\nL 182.212414 59.8845 \r\nL 182.288581 71.485978 \r\nL 182.343421 65.624751 \r\nL 182.370842 59.073969 \r\nL 182.443962 67.342593 \r\nL 182.480522 73.633279 \r\nL 182.547549 64.856562 \r\nL 182.578016 66.078407 \r\nL 182.63895 60.918834 \r\nL 182.687697 61.729365 \r\nL 182.760817 50.932369 \r\nL 182.763864 52.136068 \r\nL 182.846124 40.976148 \r\nL 182.849171 41.665704 \r\nL 182.916198 35.532284 \r\nL 182.937525 36.766227 \r\nL 183.220866 63.882715 \r\nL 183.248286 59.902646 \r\nL 183.36406 49.450428 \r\nL 183.306173 63.13872 \r\nL 183.379294 52.692551 \r\nL 183.504208 63.495596 \r\nL 183.568188 67.699468 \r\nL 183.607795 61.777755 \r\nL 183.610842 60.876493 \r\nL 183.668729 72.508214 \r\nL 183.693102 68.848728 \r\nL 183.802783 79.385628 \r\nL 183.811923 75.798727 \r\nL 183.814969 75.006342 \r\nL 183.863716 91.223007 \r\nL 183.866763 91.120178 \r\nL 183.87895 94.017523 \r\nL 183.91551 95.729316 \r\nL 183.949023 91.102032 \r\nL 183.985584 93.182797 \r\nL 184.113544 79.500554 \r\nL 184.064797 93.914695 \r\nL 184.131824 80.571181 \r\nL 184.134871 80.825228 \r\nL 184.168385 75.272487 \r\nL 184.171431 75.363218 \r\nL 184.174478 74.691808 \r\nL 184.220178 87.775226 \r\nL 184.323765 101.687322 \r\nL 184.348139 98.929098 \r\nL 184.369466 94.144547 \r\nL 184.424306 107.403378 \r\nL 184.445633 104.052378 \r\nL 184.448679 104.512082 \r\nL 184.479146 93.225139 \r\nL 184.482193 93.588063 \r\nL 184.537033 70.85086 \r\nL 184.54008 71.032322 \r\nL 184.643667 60.519617 \r\nL 184.661947 62.055996 \r\nL 184.805141 74.957953 \r\nL 184.689367 59.231236 \r\nL 184.817328 70.935542 \r\nL 184.820375 70.560521 \r\nL 184.838655 79.772747 \r\nL 184.844748 79.373531 \r\nL 184.957475 83.281015 \r\nL 184.884355 77.17179 \r\nL 184.960522 82.954383 \r\nL 185.054969 90.82379 \r\nL 184.972709 81.454296 \r\nL 185.076296 85.367829 \r\nL 185.10981 76.494332 \r\nL 185.185977 82.664044 \r\nL 185.280424 87.878055 \r\nL 185.20121 80.571181 \r\nL 185.301751 87.27923 \r\nL 185.359638 80.964349 \r\nL 185.399244 88.62205 \r\nL 185.402291 87.103817 \r\nL 185.466271 83.891937 \r\nL 185.518065 91.452859 \r\nL 185.618606 76.609258 \r\nL 185.655166 81.236542 \r\nL 185.661259 81.907951 \r\nL 185.685633 74.649467 \r\nL 185.694773 75.078927 \r\nL 185.804453 58.940897 \r\nL 185.82578 60.156693 \r\nL 185.847107 61.372489 \r\nL 185.895854 48.446338 \r\nL 185.8989 48.930237 \r\nL 185.920227 50.914223 \r\nL 185.984208 44.339246 \r\nL 185.990301 45.591334 \r\nL 186.054281 38.417532 \r\nL 186.014674 47.242639 \r\nL 186.106075 42.554868 \r\nL 186.170055 33.711615 \r\nL 186.224896 38.804651 \r\nL 186.294969 44.139637 \r\nL 186.273643 37.746122 \r\nL 186.337623 40.649516 \r\nL 186.34067 39.070796 \r\nL 186.42293 50.206521 \r\nL 186.425977 49.837548 \r\nL 186.556984 85.948508 \r\nL 186.581357 83.982668 \r\nL 186.630104 87.109865 \r\nL 186.663618 81.653905 \r\nL 186.672758 82.131755 \r\nL 186.910399 37.032371 \r\nL 186.931726 40.976148 \r\nL 187.041407 53.974884 \r\nL 187.053593 48.748775 \r\nL 187.059687 46.462352 \r\nL 187.12976 55.777407 \r\nL 187.154134 53.097817 \r\nL 187.218114 64.439199 \r\nL 187.272955 58.329974 \r\nL 187.282095 56.085893 \r\nL 187.324748 60.967224 \r\nL 187.358262 60.386545 \r\nL 187.373495 63.193159 \r\nL 187.446615 52.626015 \r\nL 187.455756 53.527277 \r\nL 187.531923 46.909959 \r\nL 187.556296 55.704823 \r\nL 187.559343 55.595945 \r\nL 187.656837 64.366614 \r\nL 187.565436 54.791463 \r\nL 187.687303 60.156693 \r\nL 187.71777 54.579757 \r\nL 187.775657 62.110435 \r\nL 187.800031 57.785588 \r\nL 187.934085 72.913479 \r\nL 187.973692 66.229625 \r\nL 188.058999 67.439372 \r\nL 188.177819 77.601251 \r\nL 188.083372 67.185325 \r\nL 188.180866 77.280668 \r\nL 188.183913 77.480276 \r\nL 188.199146 72.852992 \r\nL 188.238753 63.610522 \r\nL 188.30578 74.074837 \r\nL 188.311873 74.909563 \r\nL 188.317967 70.173402 \r\nL 188.34234 71.455734 \r\nL 188.464208 64.469443 \r\nL 188.394134 75.484193 \r\nL 188.467254 65.648946 \r\nL 188.598262 74.607126 \r\nL 188.488581 60.501471 \r\nL 188.607402 72.14529 \r\nL 188.616542 70.070573 \r\nL 188.662242 76.93589 \r\nL 188.704896 75.810825 \r\nL 188.951677 116.307119 \r\nL 188.753643 69.090678 \r\nL 188.960817 112.448025 \r\nL 188.96691 111.165693 \r\nL 188.997377 120.801331 \r\nL 189.052217 116.180096 \r\nL 189.073544 121.823567 \r\nL 189.149711 110.433795 \r\nL 189.152758 110.645501 \r\nL 189.183225 106.43558 \r\nL 189.311186 84.557298 \r\nL 189.332512 84.593591 \r\nL 189.338606 84.641981 \r\nL 189.369072 76.978231 \r\nL 189.493986 56.454866 \r\nL 189.506173 59.811915 \r\nL 189.51836 61.662829 \r\nL 189.58234 50.515006 \r\nL 189.597574 48.065268 \r\nL 189.637181 53.890201 \r\nL 189.673741 52.480846 \r\nL 189.798655 61.995509 \r\nL 189.701161 49.716573 \r\nL 189.801701 61.197076 \r\nL 189.847402 49.87384 \r\nL 189.929662 51.863874 \r\nL 190.045436 58.487242 \r\nL 190.021063 51.283196 \r\nL 190.048483 58.11222 \r\nL 190.11551 46.347426 \r\nL 190.066763 59.721184 \r\nL 190.19777 48.57941 \r\nL 190.307451 56.908521 \r\nL 190.20691 47.442248 \r\nL 190.319638 52.541333 \r\nL 190.411038 39.929716 \r\nL 190.450645 42.700038 \r\nL 190.462832 40.347079 \r\nL 190.517672 45.839332 \r\nL 190.535952 45.186069 \r\nL 190.718753 67.409129 \r\nL 190.7218 67.330495 \r\nL 190.746173 64.300078 \r\nL 190.797967 72.102949 \r\nL 190.828434 68.12288 \r\nL 190.843667 72.556604 \r\nL 190.907647 62.818137 \r\nL 191.078262 35.247994 \r\nL 191.111775 39.542597 \r\nL 191.148335 29.308134 \r\nL 191.178802 32.586549 \r\nL 191.184896 30.644905 \r\nL 191.233643 44.309002 \r\nL 191.245829 41.085025 \r\nL 191.37379 57.289592 \r\nL 191.303716 36.31862 \r\nL 191.376837 55.8137 \r\nL 191.453004 68.715656 \r\nL 191.413397 53.986981 \r\nL 191.510891 60.041767 \r\nL 191.513937 57.555736 \r\nL 191.611431 66.332454 \r\nL 191.614478 65.286022 \r\nL 191.617525 66.265917 \r\nL 191.657131 54.301516 \r\nL 191.705878 59.315919 \r\nL 191.757672 48.276973 \r\nL 191.815559 58.73524 \r\nL 191.821652 59.824012 \r\nL 191.876493 53.327669 \r\nL 191.910006 55.493117 \r\nL 191.964846 48.34351 \r\nL 192.01664 56.013308 \r\nL 192.0989 60.719226 \r\nL 192.126321 55.759261 \r\nL 192.162881 50.097643 \r\nL 192.214674 56.612133 \r\nL 192.229908 56.509305 \r\nL 192.290842 66.991766 \r\nL 192.342635 58.190853 \r\nL 192.345682 58.06383 \r\nL 192.354822 61.826144 \r\nL 192.467549 70.17945 \r\nL 192.427942 60.586153 \r\nL 192.479736 67.493811 \r\nL 192.592463 57.876319 \r\nL 192.63207 59.043725 \r\nL 192.653397 64.469443 \r\nL 192.708237 55.408434 \r\nL 192.741751 59.672794 \r\nL 192.860571 50.49686 \r\nL 192.872758 51.615876 \r\nL 192.942832 55.317703 \r\nL 192.970252 46.982544 \r\nL 193.046419 40.673711 \r\nL 192.985485 51.029149 \r\nL 193.076886 46.52284 \r\nL 193.207893 70.953689 \r\nL 193.217033 70.512131 \r\nL 193.244453 67.669224 \r\nL 193.277967 79.343287 \r\nL 193.28406 78.32105 \r\nL 193.366321 94.150595 \r\nL 193.427254 83.153991 \r\nL 193.466861 83.214479 \r\nL 193.646615 56.926667 \r\nL 193.652709 60.199034 \r\nL 193.738016 46.843423 \r\nL 193.741063 46.958349 \r\nL 193.838557 27.965314 \r\nL 193.887303 38.127193 \r\nL 193.89035 40.498298 \r\nL 193.963471 32.640988 \r\nL 193.996984 38.405435 \r\nL 194.097525 34.637071 \r\nL 194.067058 41.568924 \r\nL 194.109711 36.36701 \r\nL 194.182832 30.439248 \r\nL 194.155412 39.681718 \r\nL 194.228532 32.326454 \r\nL 194.447893 66.332454 \r\nL 194.240719 32.193382 \r\nL 194.45094 64.390809 \r\nL 194.511873 55.801602 \r\nL 194.46922 65.594508 \r\nL 194.56976 57.924709 \r\nL 194.615461 63.568181 \r\nL 194.673348 56.630279 \r\nL 194.676394 58.281585 \r\nL 194.709908 48.597556 \r\nL 194.792168 54.216833 \r\nL 194.868335 61.493464 \r\nL 194.904896 56.382281 \r\nL 194.917082 54.198687 \r\nL 194.996296 65.219486 \r\nL 195.014576 69.616918 \r\nL 195.07551 54.543465 \r\nL 195.078557 55.027364 \r\nL 195.151677 42.482283 \r\nL 195.206517 50.460567 \r\nL 195.212611 52.898209 \r\nL 195.267451 45.70626 \r\nL 195.294871 46.891813 \r\nL 195.307058 42.917792 \r\nL 195.392365 53.406302 \r\nL 195.416738 57.561785 \r\nL 195.492905 48.440289 \r\nL 195.623913 34.872972 \r\nL 195.6361 38.175583 \r\nL 195.651333 37.492075 \r\nL 195.952955 96.322092 \r\nL 196.071775 66.755865 \r\nL 196.083962 67.49986 \r\nL 196.193643 55.372142 \r\nL 196.31551 70.500033 \r\nL 196.318557 69.514089 \r\nL 196.373397 66.471574 \r\nL 196.34293 72.810651 \r\nL 196.42519 70.112914 \r\nL 196.537918 82.815262 \r\nL 196.547058 81.182103 \r\nL 196.656738 62.606432 \r\nL 196.559244 82.228535 \r\nL 196.681112 65.473533 \r\nL 196.687205 65.67919 \r\nL 196.702439 60.398642 \r\nL 196.851726 41.919751 \r\nL 196.93094 54.985023 \r\nL 196.973593 47.908 \r\nL 196.979687 44.151735 \r\nL 197.019294 55.124144 \r\nL 197.074134 53.539375 \r\nL 197.192955 63.622619 \r\nL 197.128974 51.863874 \r\nL 197.202095 62.261653 \r\nL 197.223421 60.205083 \r\nL 197.247795 67.620835 \r\nL 197.253888 66.44738 \r\nL 197.342242 84.678273 \r\nL 197.384896 81.321224 \r\nL 197.497623 62.352385 \r\nL 197.515903 65.999773 \r\nL 197.52809 66.39899 \r\nL 197.534183 63.610522 \r\nL 197.53723 63.640766 \r\nL 197.640817 52.396163 \r\nL 197.659097 57.555736 \r\nL 197.66519 55.601994 \r\nL 197.799244 67.439372 \r\nL 197.899785 79.319092 \r\nL 197.924158 76.421747 \r\nL 197.927205 74.516395 \r\nL 198.009466 89.493068 \r\nL 198.015559 88.458734 \r\nL 198.088679 100.483623 \r\nL 198.140473 98.451247 \r\nL 198.146566 96.303946 \r\nL 198.222733 110.167651 \r\nL 198.231873 109.508339 \r\nL 198.24406 110.778573 \r\nL 198.27148 106.665432 \r\nL 198.338507 109.671655 \r\nL 198.524355 96.231361 \r\nL 198.417721 111.159644 \r\nL 198.533495 98.463345 \r\nL 198.536542 100.429184 \r\nL 198.618802 89.753163 \r\nL 198.630989 89.995113 \r\nL 198.722389 74.558736 \r\nL 198.78637 79.827186 \r\nL 198.789416 80.867569 \r\nL 198.856443 67.536152 \r\nL 198.862537 68.419268 \r\nL 198.871677 68.860826 \r\nL 198.883864 62.352385 \r\nL 198.935657 63.38067 \r\nL 199.057525 54.077712 \r\nL 199.005731 65.842506 \r\nL 199.060571 56.938765 \r\nL 199.084945 55.831846 \r\nL 199.115412 67.584542 \r\nL 199.188532 73.500207 \r\nL 199.136738 64.602515 \r\nL 199.234232 70.869006 \r\nL 199.39266 86.571528 \r\nL 199.246419 69.907257 \r\nL 199.4018 83.196332 \r\nL 199.48406 71.098858 \r\nL 199.532807 75.357169 \r\nL 199.910596 50.756956 \r\nL 199.548041 77.431886 \r\nL 199.928876 54.845902 \r\nL 200.05379 66.25382 \r\nL 199.956296 54.362003 \r\nL 200.056837 65.382802 \r\nL 200.133004 60.93698 \r\nL 200.163471 66.913132 \r\nL 200.166517 65.473533 \r\nL 200.196984 67.959564 \r\nL 200.181751 62.521749 \r\nL 200.276198 65.177145 \r\nL 200.358458 53.823665 \r\nL 200.388925 62.969356 \r\nL 200.391972 64.082323 \r\nL 200.474232 54.156346 \r\nL 200.477279 54.071664 \r\nL 200.504699 55.880236 \r\nL 200.611333 57.827929 \r\nL 200.556493 49.976669 \r\nL 200.620473 57.809783 \r\nL 200.711873 52.117921 \r\nL 200.657033 60.646641 \r\nL 200.7332 56.303647 \r\nL 200.827647 61.36644 \r\nL 200.797181 53.853909 \r\nL 200.852021 59.001384 \r\nL 200.879441 57.029496 \r\nL 200.940375 65.999773 \r\nL 200.946468 66.804255 \r\nL 200.967795 61.46322 \r\nL 200.979982 61.614439 \r\nL 200.983028 59.569966 \r\nL 201.083569 66.338502 \r\nL 201.132316 63.707302 \r\nL 201.159736 70.088719 \r\nL 201.190203 66.616744 \r\nL 201.196296 66.126796 \r\nL 201.199343 67.118789 \r\nL 201.309023 70.118963 \r\nL 201.24809 63.126623 \r\nL 201.31207 67.868833 \r\nL 201.315117 67.893028 \r\nL 201.324257 64.856562 \r\nL 201.391284 78.569049 \r\nL 201.397377 77.831103 \r\nL 201.400424 79.893722 \r\nL 201.494871 70.354864 \r\nL 201.586271 64.511784 \r\nL 201.564945 71.957779 \r\nL 201.610645 68.534194 \r\nL 201.613692 68.316439 \r\nL 201.628925 74.280494 \r\nL 201.729466 73.778449 \r\nL 201.756886 81.96239 \r\nL 201.762979 78.296855 \r\nL 201.830006 86.148116 \r\nL 201.869613 78.89568 \r\nL 202.192561 42.149603 \r\nL 201.89094 85.857777 \r\nL 202.262635 48.748775 \r\nL 202.314429 56.81779 \r\nL 202.378409 52.087678 \r\nL 202.652611 73.028405 \r\nL 202.421063 51.083587 \r\nL 202.734871 68.21966 \r\nL 202.871972 53.745032 \r\nL 202.780571 71.691635 \r\nL 202.884158 56.255258 \r\nL 202.999932 61.820096 \r\nL 202.932905 52.257042 \r\nL 203.002979 61.275709 \r\nL 203.027353 58.747337 \r\nL 203.073053 69.139068 \r\nL 203.088286 66.985717 \r\nL 203.091333 67.02201 \r\nL 203.20406 73.578841 \r\nL 203.210154 73.016308 \r\nL 203.414281 51.803387 \r\nL 203.237574 73.076795 \r\nL 203.438655 54.319662 \r\nL 203.490448 57.791637 \r\nL 203.453888 50.000863 \r\nL 203.536149 53.206694 \r\nL 203.539195 52.6986 \r\nL 203.590989 62.340287 \r\nL 203.639736 62.836284 \r\nL 203.645829 59.533673 \r\nL 203.688483 57.138373 \r\nL 203.71895 63.646814 \r\nL 203.749416 60.307911 \r\nL 203.758557 63.640766 \r\nL 203.84691 56.001211 \r\nL 203.853004 56.624231 \r\nL 203.886517 50.883979 \r\nL 203.950498 59.703038 \r\nL 204.075412 73.457866 \r\nL 204.087598 72.653384 \r\nL 204.151579 76.095115 \r\nL 204.108925 69.858867 \r\nL 204.203372 73.512304 \r\nL 204.306959 67.699468 \r\nL 204.322193 69.495943 \r\nL 204.34352 72.344898 \r\nL 204.410547 63.634717 \r\nL 204.44406 55.789505 \r\nL 204.544601 57.719052 \r\nL 204.550694 58.069879 \r\nL 204.568974 54.132151 \r\nL 204.596394 54.416442 \r\nL 204.770055 38.719969 \r\nL 204.794429 41.399559 \r\nL 204.931529 55.481019 \r\nL 204.937623 55.130193 \r\nL 204.983323 49.480672 \r\nL 205.047303 55.136241 \r\nL 205.05035 53.636154 \r\nL 205.08691 56.134283 \r\nL 205.138704 47.889854 \r\nL 205.141751 48.089463 \r\nL 205.239244 41.260438 \r\nL 205.178311 51.398122 \r\nL 205.263618 43.994468 \r\nL 205.275805 47.14586 \r\nL 205.309318 41.369316 \r\nL 205.376345 46.190159 \r\nL 205.379392 44.351343 \r\nL 205.449466 58.118269 \r\nL 205.470792 55.989113 \r\nL 205.501259 64.796074 \r\nL 205.613986 73.524402 \r\nL 205.531726 64.735587 \r\nL 205.62008 71.788414 \r\nL 205.708434 72.102949 \r\nL 205.751087 62.418921 \r\nL 205.839441 48.863701 \r\nL 205.769367 62.927015 \r\nL 205.921701 55.366093 \r\nL 205.952168 57.773491 \r\nL 206.013102 50.273057 \r\nL 206.025289 52.039288 \r\nL 206.31777 73.699815 \r\nL 206.046615 51.634022 \r\nL 206.329957 72.248118 \r\nL 206.521898 50.944466 \r\nL 206.384797 72.973967 \r\nL 206.537131 53.158304 \r\nL 206.634625 66.834499 \r\nL 206.662045 62.884673 \r\nL 206.680326 58.323926 \r\nL 206.783913 60.072011 \r\nL 206.826566 61.318051 \r\nL 206.857033 54.452734 \r\nL 206.9332 47.369663 \r\nL 206.96062 55.66853 \r\nL 206.963667 54.017225 \r\nL 207.082488 64.294029 \r\nL 207.088581 63.38067 \r\nL 207.103814 62.195117 \r\nL 207.170842 68.35878 \r\nL 207.179982 67.100643 \r\nL 207.198262 70.167353 \r\nL 207.210448 69.22375 \r\nL 207.341456 84.611737 \r\nL 207.344502 84.26091 \r\nL 207.42067 92.4509 \r\nL 207.374969 83.849596 \r\nL 207.45723 84.902076 \r\nL 207.472463 87.533277 \r\nL 207.53035 79.173922 \r\nL 207.633937 69.477797 \r\nL 207.670498 71.546465 \r\nL 207.679638 73.094942 \r\nL 207.725338 63.695204 \r\nL 207.764945 64.360565 \r\nL 207.798458 59.878451 \r\nL 207.865485 67.49986 \r\nL 208.093986 80.323182 \r\nL 207.880719 65.951383 \r\nL 208.133593 77.450032 \r\nL 208.243274 70.548423 \r\nL 208.2189 78.381538 \r\nL 208.252414 71.546465 \r\nL 208.301161 73.796595 \r\nL 208.279834 68.231757 \r\nL 208.352955 69.459651 \r\nL 208.386468 68.014002 \r\nL 208.444355 71.994071 \r\nL 208.462635 69.55643 \r\nL 208.465682 70.46979 \r\nL 208.526615 62.878625 \r\nL 208.554036 65.29812 \r\nL 208.590596 65.352558 \r\nL 208.675903 57.180714 \r\nL 208.745977 61.596292 \r\nL 208.727697 56.067747 \r\nL 208.785584 57.235153 \r\nL 208.931824 39.300648 \r\nL 208.947058 40.697906 \r\nL 208.959244 43.153693 \r\nL 208.968385 46.674058 \r\nL 209.047598 34.346732 \r\nL 209.056738 35.925452 \r\nL 209.084158 33.282154 \r\nL 209.120719 44.865486 \r\nL 209.160326 36.693642 \r\nL 209.227353 44.442074 \r\nL 209.181652 36.578716 \r\nL 209.273053 37.975974 \r\nL 209.291333 36.276279 \r\nL 209.3218 42.941987 \r\nL 209.379687 38.913528 \r\nL 209.388827 40.776539 \r\nL 209.425387 24.336072 \r\nL 209.455854 29.241598 \r\nL 209.568581 23.168666 \r\nL 209.574674 24.686899 \r\nL 209.599048 27.475367 \r\nL 209.638655 18.384115 \r\nL 209.641701 17.083636 \r\nL 209.714822 32.882938 \r\nL 209.720915 32.846645 \r\nL 209.931136 53.926494 \r\nL 209.739195 32.054261 \r\nL 209.943323 52.976842 \r\nL 209.970743 50.133936 \r\nL 209.952463 54.489026 \r\nL 209.97379 50.502909 \r\nL 210.086517 38.417532 \r\nL 210.098704 40.413615 \r\nL 210.101751 40.226104 \r\nL 210.138311 44.635634 \r\nL 210.165731 46.752692 \r\nL 210.226665 41.87741 \r\nL 210.251038 45.37358 \r\nL 210.257131 43.879542 \r\nL 210.266271 46.413962 \r\nL 210.360719 66.574403 \r\nL 210.406419 64.638807 \r\nL 210.470399 56.606084 \r\nL 210.427746 65.322314 \r\nL 210.5161 64.402906 \r\nL 210.519146 65.812262 \r\nL 210.59836 54.458783 \r\nL 210.6075 55.529409 \r\nL 210.641014 61.057955 \r\nL 210.738507 63.731497 \r\nL 210.665387 56.81779 \r\nL 210.753741 62.618529 \r\nL 210.823814 57.174666 \r\nL 210.775068 65.400948 \r\nL 210.848188 63.102428 \r\nL 210.887795 70.675447 \r\nL 210.948729 60.785762 \r\nL 210.967009 58.420705 \r\nL 210.991382 61.184978 \r\nL 211.003569 59.26148 \r\nL 211.122389 71.637196 \r\nL 211.192463 60.229278 \r\nL 211.253397 66.30221 \r\nL 211.27777 69.677405 \r\nL 211.323471 60.803908 \r\nL 211.411824 42.681892 \r\nL 211.466665 47.103518 \r\nL 211.506271 50.502909 \r\nL 211.542832 43.813005 \r\nL 211.573299 45.101386 \r\nL 211.582439 43.413789 \r\nL 211.622045 52.855867 \r\nL 211.634232 52.632064 \r\nL 211.716493 70.814568 \r\nL 211.762193 66.749816 \r\nL 211.868827 75.393462 \r\nL 211.77438 64.009739 \r\nL 211.908434 68.921313 \r\nL 212.002881 62.243507 \r\nL 212.033348 64.082323 \r\nL 212.054674 68.69751 \r\nL 212.100375 60.682933 \r\nL 212.143028 64.886805 \r\nL 212.164355 63.737545 \r\nL 212.222242 70.560521 \r\nL 212.225289 70.542375 \r\nL 212.307549 76.554819 \r\nL 212.249662 70.203645 \r\nL 212.338016 71.213784 \r\nL 212.353249 69.840721 \r\nL 212.39895 81.303078 \r\nL 212.42637 76.827012 \r\nL 212.539097 84.545201 \r\nL 212.557377 82.73058 \r\nL 212.627451 72.447727 \r\nL 212.563471 83.244722 \r\nL 212.685338 75.145463 \r\nL 212.697525 71.752122 \r\nL 212.779785 77.195985 \r\nL 212.904699 89.686627 \r\nL 212.791972 76.845159 \r\nL 212.910792 89.456775 \r\nL 212.913839 87.992981 \r\nL 212.977819 103.054336 \r\nL 212.993053 101.98371 \r\nL 213.002193 105.116956 \r\nL 213.090547 94.459081 \r\nL 213.093593 95.021613 \r\nL 213.102733 95.910778 \r\nL 213.121014 92.112171 \r\nL 213.264208 67.064351 \r\nL 213.267254 67.772053 \r\nL 213.370842 58.209 \r\nL 213.401308 61.172881 \r\nL 213.410448 60.404691 \r\nL 213.547549 76.615307 \r\nL 213.550596 76.566917 \r\nL 213.559736 77.619397 \r\nL 213.596296 81.115567 \r\nL 213.623716 75.816873 \r\nL 213.672463 78.442025 \r\nL 213.73949 74.008301 \r\nL 213.69379 79.524749 \r\nL 213.79433 74.625272 \r\nL 213.797377 76.488283 \r\nL 213.867451 67.481714 \r\nL 213.894871 70.699642 \r\nL 213.900964 69.247945 \r\nL 213.931431 74.002252 \r\nL 214.004552 71.026274 \r\nL 214.086812 61.596292 \r\nL 214.022832 73.221965 \r\nL 214.117279 69.768136 \r\nL 214.123372 72.550555 \r\nL 214.193446 59.600209 \r\nL 214.214773 63.156867 \r\nL 214.38234 88.077663 \r\nL 214.226959 62.75765 \r\nL 214.4189 86.238847 \r\nL 214.428041 85.392024 \r\nL 214.467647 94.120352 \r\nL 214.473741 93.436844 \r\nL 214.525534 103.743892 \r\nL 214.583421 94.011474 \r\nL 214.732709 80.522791 \r\nL 214.738802 80.885715 \r\nL 214.741849 82.343461 \r\nL 214.821063 67.590591 \r\nL 214.824109 68.177318 \r\nL 214.885043 58.78363 \r\nL 214.891136 61.578146 \r\nL 215.022144 48.222535 \r\nL 215.076984 36.869055 \r\nL 215.037377 49.244771 \r\nL 215.147058 44.962265 \r\nL 215.153151 46.976495 \r\nL 215.214085 35.393163 \r\nL 215.238458 37.546514 \r\nL 215.314625 27.541903 \r\nL 215.354232 32.798255 \r\nL 215.390792 36.65735 \r\nL 215.448679 26.489422 \r\nL 215.457819 25.170798 \r\nL 215.470006 29.671058 \r\nL 215.930055 103.048288 \r\nL 215.479146 29.489596 \r\nL 215.933102 101.336495 \r\nL 215.957475 97.501596 \r\nL 216.039736 102.836582 \r\nL 216.042783 103.683405 \r\nL 216.064109 95.481317 \r\nL 216.125043 95.862388 \r\nL 216.225584 83.958473 \r\nL 216.149416 98.348419 \r\nL 216.259097 86.498943 \r\nL 216.26519 84.799248 \r\nL 216.329171 90.212867 \r\nL 216.350498 89.795505 \r\nL 216.368778 95.190978 \r\nL 216.420571 88.247028 \r\nL 216.469318 92.335974 \r\nL 216.515018 90.382232 \r\nL 216.551579 95.100247 \r\nL 216.554625 94.713128 \r\nL 216.572905 99.06217 \r\nL 216.606419 92.777532 \r\nL 216.664306 94.096157 \r\nL 216.828827 104.590715 \r\nL 216.859294 99.999724 \r\nL 216.874527 95.184929 \r\nL 216.908041 101.778053 \r\nL 216.978114 98.185103 \r\nL 216.999441 100.290063 \r\nL 217.054281 94.07801 \r\nL 217.069515 94.198985 \r\nL 217.218802 77.740372 \r\nL 217.255362 79.936063 \r\nL 217.276689 74.552687 \r\nL 217.298016 74.697857 \r\nL 217.334576 72.072705 \r\nL 217.346763 76.010433 \r\nL 217.40465 73.542548 \r\nL 217.529564 86.535235 \r\nL 217.593544 78.671877 \r\nL 217.651431 79.657821 \r\nL 217.660571 82.186193 \r\nL 217.730645 73.518353 \r\nL 217.742832 74.734149 \r\nL 217.870792 60.74342 \r\nL 217.876886 61.039809 \r\nL 217.968286 54.446685 \r\nL 218.041407 56.237111 \r\nL 218.196787 76.240285 \r\nL 218.202881 75.084976 \r\nL 218.312561 79.288848 \r\nL 218.263814 72.931626 \r\nL 218.324748 78.41783 \r\nL 218.339982 78.889632 \r\nL 218.364355 73.578841 \r\nL 218.367402 71.939633 \r\nL 218.397869 77.540763 \r\nL 218.470989 74.661564 \r\nL 218.501456 78.599292 \r\nL 218.605043 83.764914 \r\nL 218.614183 81.974488 \r\nL 218.650743 77.075011 \r\nL 218.723864 80.250598 \r\nL 218.763471 85.325488 \r\nL 218.815264 78.327099 \r\nL 218.833544 79.651773 \r\nL 218.860964 77.020572 \r\nL 218.921898 82.718482 \r\nL 218.937131 80.625619 \r\nL 218.964552 86.390066 \r\nL 219.037672 79.403774 \r\nL 219.043765 81.200249 \r\nL 219.068139 78.750511 \r\nL 219.138213 87.99903 \r\nL 219.235706 96.969307 \r\nL 219.159539 87.164304 \r\nL 219.272267 94.120352 \r\nL 219.512955 70.669398 \r\nL 219.308827 96.370482 \r\nL 219.543421 72.986064 \r\nL 219.586075 76.300772 \r\nL 219.643962 71.189589 \r\nL 219.650055 71.613001 \r\nL 219.659195 74.29864 \r\nL 219.714036 67.439372 \r\nL 219.717082 66.840547 \r\nL 219.805436 70.80247 \r\nL 219.95777 83.341502 \r\nL 219.969957 83.202381 \r\nL 220.305092 50.006912 \r\nL 219.98519 85.17427 \r\nL 220.332512 53.521228 \r\nL 220.384306 55.341898 \r\nL 220.414773 49.68028 \r\nL 220.433053 50.490811 \r\nL 220.457426 47.363614 \r\nL 220.487893 51.700559 \r\nL 220.588434 58.069879 \r\nL 220.524453 51.325537 \r\nL 220.612807 57.96705 \r\nL 220.640227 53.599862 \r\nL 220.713348 59.654648 \r\nL 220.716394 59.672794 \r\nL 220.832168 70.258084 \r\nL 220.859588 69.423358 \r\nL 220.862635 68.280147 \r\nL 220.944896 76.240285 \r\nL 220.957082 73.330842 \r\nL 221.085043 79.561042 \r\nL 221.039343 73.203819 \r\nL 221.094183 78.018614 \r\nL 221.155117 75.59307 \r\nL 221.200817 79.954209 \r\nL 221.313544 72.871138 \r\nL 221.222144 82.319266 \r\nL 221.325731 76.917743 \r\nL 221.423225 86.450553 \r\nL 221.453692 84.45447 \r\nL 221.456738 84.055253 \r\nL 221.484158 89.111997 \r\nL 221.542045 85.615827 \r\nL 221.648679 97.489498 \r\nL 221.663913 94.084059 \r\nL 221.73094 84.956515 \r\nL 221.697426 94.307862 \r\nL 221.79492 89.402337 \r\nL 221.834527 94.053816 \r\nL 221.889367 85.265001 \r\nL 221.898507 85.924313 \r\nL 221.950301 82.803165 \r\nL 221.980768 90.097941 \r\nL 222.032561 95.795852 \r\nL 222.038655 97.846374 \r\nL 222.117869 90.67862 \r\nL 222.133102 92.753337 \r\nL 222.148335 89.753163 \r\nL 222.184896 96.128532 \r\nL 222.251923 90.013259 \r\nL 222.254969 91.719003 \r\nL 222.343323 85.131928 \r\nL 222.35551 86.916306 \r\nL 222.486517 69.89516 \r\nL 222.37379 87.061475 \r\nL 222.492611 70.233889 \r\nL 222.574871 76.197944 \r\nL 222.614478 74.697857 \r\nL 222.617525 74.806734 \r\nL 222.623618 71.413393 \r\nL 222.629711 72.090851 \r\nL 222.638851 69.877013 \r\nL 222.693692 76.258431 \r\nL 222.736345 73.451817 \r\nL 222.858213 85.912215 \r\nL 222.861259 84.605688 \r\nL 222.992267 92.795678 \r\nL 222.99836 90.224965 \r\nL 223.056247 96.99955 \r\nL 223.07148 89.239021 \r\nL 223.083667 89.644286 \r\nL 223.205534 79.028753 \r\nL 223.111087 90.406427 \r\nL 223.217721 80.90991 \r\nL 223.266468 85.45856 \r\nL 223.299982 79.119484 \r\nL 223.339588 84.418177 \r\nL 223.351775 82.821311 \r\nL 223.391382 91.858124 \r\nL 223.424896 89.0999 \r\nL 223.510203 94.822005 \r\nL 223.534576 89.118046 \r\nL 223.561996 91.071788 \r\nL 223.59551 86.299335 \r\nL 223.598557 86.347724 \r\nL 223.683864 71.256126 \r\nL 223.726517 76.173749 \r\nL 223.814871 66.665134 \r\nL 223.936738 71.117005 \r\nL 224.18352 91.712954 \r\nL 224.186566 89.583799 \r\nL 224.235313 96.648724 \r\nL 224.290154 92.910604 \r\nL 224.2932 93.02553 \r\nL 224.31148 89.910431 \r\nL 224.317574 90.720961 \r\nL 224.369367 91.531492 \r\nL 224.442488 82.881798 \r\nL 224.509515 87.70869 \r\nL 224.561308 86.759039 \r\nL 224.564355 86.365871 \r\nL 224.616149 93.352162 \r\nL 224.637475 97.126574 \r\nL 224.680129 88.900292 \r\nL 224.865977 73.935716 \r\nL 224.87207 75.847117 \r\nL 224.90863 77.117352 \r\nL 224.95433 72.223923 \r\nL 224.963471 69.889111 \r\nL 225.009171 75.072879 \r\nL 225.036591 74.92166 \r\nL 225.149318 79.887673 \r\nL 225.158458 78.980363 \r\nL 225.213299 70.663349 \r\nL 225.265092 79.246507 \r\nL 225.3961 94.422788 \r\nL 225.41438 93.872353 \r\nL 225.5332 86.982842 \r\nL 225.49664 93.902597 \r\nL 225.536247 87.890152 \r\nL 225.54234 88.398246 \r\nL 225.575854 79.597334 \r\nL 225.706861 69.193506 \r\nL 225.655068 82.319266 \r\nL 225.719048 71.752122 \r\nL 225.874429 81.157908 \r\nL 225.764748 71.594855 \r\nL 225.920129 76.633453 \r\nL 225.956689 70.288328 \r\nL 226.008483 79.343287 \r\nL 226.02981 81.901903 \r\nL 226.109023 74.044593 \r\nL 226.145584 79.633626 \r\nL 226.19433 70.89925 \r\nL 226.203471 72.012218 \r\nL 226.328385 62.721358 \r\nL 226.334478 63.537937 \r\nL 226.553839 80.371572 \r\nL 226.605633 75.883409 \r\nL 226.608679 74.183714 \r\nL 226.642193 80.934105 \r\nL 226.715313 76.500381 \r\nL 226.821947 74.056691 \r\nL 226.779294 79.899771 \r\nL 226.824994 75.478144 \r\nL 226.828041 76.718135 \r\nL 226.907254 66.574403 \r\nL 226.919441 68.727753 \r\nL 226.956001 62.503603 \r\nL 227.019982 70.627057 \r\nL 227.147942 79.415872 \r\nL 227.026075 69.247945 \r\nL 227.160129 78.351294 \r\nL 227.190596 77.982321 \r\nL 227.202783 82.053121 \r\nL 227.233249 86.535235 \r\nL 227.281996 80.250598 \r\nL 227.312463 82.797116 \r\nL 227.31551 82.373704 \r\nL 227.376443 88.882145 \r\nL 227.40691 95.626487 \r\nL 227.568385 110.778573 \r\nL 227.620178 113.591236 \r\nL 227.687205 106.242021 \r\nL 227.93094 91.150422 \r\nL 227.943127 93.527575 \r\nL 227.97664 87.726837 \r\nL 228.034527 90.182624 \r\nL 228.061947 90.370135 \r\nL 228.162488 80.655863 \r\nL 228.165534 81.478491 \r\nL 228.223421 72.689676 \r\nL 228.269122 80.087282 \r\nL 228.360522 71.540416 \r\nL 228.299588 80.171964 \r\nL 228.387942 76.947987 \r\nL 228.430596 80.589327 \r\nL 228.406222 75.417657 \r\nL 228.497623 77.8432 \r\nL 228.57379 76.397552 \r\nL 228.534183 84.436324 \r\nL 228.607303 77.861346 \r\nL 228.659097 82.53702 \r\nL 228.701751 75.441852 \r\nL 228.738311 72.363044 \r\nL 228.793151 78.587195 \r\nL 228.805338 77.419789 \r\nL 228.820571 75.121268 \r\nL 228.857131 86.51104 \r\nL 228.975952 93.031579 \r\nL 228.884552 85.664217 \r\nL 228.978999 92.505339 \r\nL 228.994232 90.666523 \r\nL 229.015559 95.197027 \r\nL 229.042979 99.6368 \r\nL 229.097819 91.954904 \r\nL 229.119146 95.832144 \r\nL 229.247107 74.800685 \r\nL 229.268434 77.734323 \r\nL 229.283667 80.897812 \r\nL 229.350694 73.530451 \r\nL 229.375068 77.008474 \r\nL 229.472561 73.324794 \r\nL 229.402488 80.2385 \r\nL 229.490842 74.746247 \r\nL 229.521308 78.073052 \r\nL 229.582242 69.919355 \r\nL 229.664502 61.789852 \r\nL 229.606615 70.46979 \r\nL 229.719343 62.630626 \r\nL 229.725436 63.779887 \r\nL 229.774183 70.923445 \r\nL 229.844257 64.735587 \r\nL 229.893004 59.061872 \r\nL 229.862537 66.084455 \r\nL 229.950891 65.080365 \r\nL 229.969171 71.074663 \r\nL 230.066665 67.046205 \r\nL 230.109318 62.267702 \r\nL 230.148925 67.530103 \r\nL 230.170252 67.191374 \r\nL 230.295166 80.371572 \r\nL 230.301259 77.927882 \r\nL 230.307353 80.153818 \r\nL 230.359146 72.520312 \r\nL 230.46578 68.788241 \r\nL 230.43836 74.58898 \r\nL 230.47492 69.072531 \r\nL 230.599834 61.862437 \r\nL 230.514527 69.979842 \r\nL 230.605928 62.479408 \r\nL 230.612021 62.043899 \r\nL 230.788729 86.468699 \r\nL 230.843569 79.052948 \r\nL 230.913643 81.297029 \r\nL 231.166517 57.815832 \r\nL 231.169564 59.134456 \r\nL 231.279244 65.884847 \r\nL 231.218311 57.513395 \r\nL 231.288385 65.134804 \r\nL 231.321898 61.197076 \r\nL 231.379785 73.379232 \r\nL 231.382832 72.199728 \r\nL 231.522979 89.499117 \r\nL 231.391972 72.060608 \r\nL 231.544306 87.914347 \r\nL 231.565633 84.327446 \r\nL 231.644846 93.370308 \r\nL 231.657033 94.936931 \r\nL 231.730154 84.678273 \r\nL 231.745387 89.329752 \r\nL 231.781947 85.45856 \r\nL 231.803274 89.983015 \r\nL 231.858114 88.005078 \r\nL 231.873348 91.906514 \r\nL 231.943421 76.1677 \r\nL 231.949515 76.482234 \r\nL 232.053102 71.358954 \r\nL 232.004355 77.068962 \r\nL 232.074429 73.179624 \r\nL 232.092709 75.133366 \r\nL 232.107942 70.608911 \r\nL 232.123176 72.471922 \r\nL 232.187156 66.193333 \r\nL 232.217623 75.768483 \r\nL 232.22981 74.861173 \r\nL 232.232856 74.092983 \r\nL 232.27551 80.474401 \r\nL 232.315117 80.250598 \r\nL 232.379097 86.063434 \r\nL 232.415657 77.46213 \r\nL 232.418704 78.030711 \r\nL 232.604552 94.567958 \r\nL 232.467451 72.332801 \r\nL 232.619785 90.799595 \r\nL 232.683765 87.460692 \r\nL 232.711186 94.398594 \r\nL 232.793446 102.993849 \r\nL 232.826959 96.134581 \r\nL 233.0189 70.51818 \r\nL 233.073741 79.2828 \r\nL 233.229122 106.169436 \r\nL 233.098114 78.048857 \r\nL 233.241308 104.772178 \r\nL 233.253495 103.126921 \r\nL 233.293102 112.992411 \r\nL 233.338802 107.463866 \r\nL 233.341849 107.566694 \r\nL 233.360129 105.455685 \r\nL 233.52465 81.726489 \r\nL 233.719638 58.057781 \r\nL 233.725731 59.563917 \r\nL 233.777525 76.107213 \r\nL 233.850645 69.447553 \r\nL 234.002979 84.285105 \r\nL 233.871972 67.161131 \r\nL 234.027353 81.514784 \r\nL 234.082193 64.856562 \r\nL 234.161407 68.298293 \r\nL 234.313741 52.928452 \r\nL 234.17664 68.770095 \r\nL 234.350301 56.999252 \r\nL 234.414281 61.263612 \r\nL 234.453888 55.62014 \r\nL 234.459982 57.174666 \r\nL 234.505682 61.499513 \r\nL 234.569662 59.285675 \r\nL 234.581849 56.975057 \r\nL 234.612316 61.348294 \r\nL 234.679343 58.081976 \r\nL 234.758557 69.647161 \r\nL 234.813397 69.332627 \r\nL 234.84691 66.241722 \r\nL 234.907844 76.585063 \r\nL 234.910891 76.107213 \r\nL 234.913937 75.580973 \r\nL 234.962684 83.250771 \r\nL 234.977918 82.567264 \r\nL 235.017525 80.71635 \r\nL 235.099785 86.976793 \r\nL 235.139392 88.616001 \r\nL 235.169859 83.607647 \r\nL 235.185092 84.539152 \r\nL 235.285633 74.885368 \r\nL 235.194232 85.379927 \r\nL 235.313053 76.64555 \r\nL 235.3161 76.609258 \r\nL 235.319146 77.571007 \r\nL 235.32524 77.280668 \r\nL 235.474527 103.169262 \r\nL 235.492807 101.100594 \r\nL 235.535461 96.04385 \r\nL 235.596394 101.923222 \r\nL 235.605534 99.285973 \r\nL 235.614674 103.471699 \r\nL 235.678655 83.01487 \r\nL 235.681701 83.934278 \r\nL 235.748729 75.980189 \r\nL 235.712168 84.025009 \r\nL 235.806615 81.073226 \r\nL 235.852316 89.868089 \r\nL 235.916296 81.303078 \r\nL 236.044257 71.032322 \r\nL 236.05035 71.836804 \r\nL 236.08691 74.534541 \r\nL 236.141751 66.834499 \r\nL 236.306271 83.504818 \r\nL 236.156984 63.108477 \r\nL 236.370252 81.575271 \r\nL 236.428139 84.896028 \r\nL 236.385485 78.351294 \r\nL 236.489072 82.736628 \r\nL 236.6018 73.185673 \r\nL 236.62008 75.145463 \r\nL 236.824208 67.094594 \r\nL 236.650547 76.040677 \r\nL 236.842488 68.927362 \r\nL 237.013102 83.922181 \r\nL 236.854674 67.294203 \r\nL 237.016149 83.444331 \r\nL 237.046615 77.819005 \r\nL 237.101456 85.500901 \r\nL 237.122783 83.752816 \r\nL 237.128876 86.142067 \r\nL 237.195903 77.214132 \r\nL 237.412217 55.977016 \r\nL 237.415264 56.364135 \r\nL 237.445731 48.785067 \r\nL 237.473151 49.686329 \r\nL 237.576738 42.536722 \r\nL 237.521898 50.01901 \r\nL 237.595018 42.996426 \r\nL 237.598065 43.825103 \r\nL 237.671186 33.796297 \r\nL 237.881407 49.504867 \r\nL 237.680326 33.669273 \r\nL 237.911873 48.978627 \r\nL 237.921014 46.668009 \r\nL 238.000227 58.209 \r\nL 238.003274 57.071837 \r\nL 238.134281 67.729712 \r\nL 238.146468 67.294203 \r\nL 238.231775 61.148686 \r\nL 238.259195 65.794116 \r\nL 238.323176 58.396511 \r\nL 238.289662 67.741809 \r\nL 238.378016 61.596292 \r\nL 238.423716 67.923271 \r\nL 238.46637 72.919528 \r\nL 238.50293 66.169138 \r\nL 238.536443 71.153297 \r\nL 238.658311 60.277668 \r\nL 238.670498 61.384587 \r\nL 238.725338 49.607696 \r\nL 238.828925 42.512527 \r\nL 238.850252 43.437984 \r\nL 238.889859 42.579063 \r\nL 238.984306 57.271445 \r\nL 239.011726 56.206868 \r\nL 239.051333 60.725274 \r\nL 239.05438 60.247424 \r\nL 239.14578 70.983932 \r\nL 239.185387 66.332454 \r\nL 239.215854 63.416962 \r\nL 239.264601 72.471922 \r\nL 239.288974 69.205604 \r\nL 239.316394 77.649641 \r\nL 239.386468 68.201513 \r\nL 239.392561 69.489894 \r\nL 239.474822 62.443116 \r\nL 239.423028 70.554472 \r\nL 239.514429 64.378711 \r\nL 239.651529 36.699691 \r\nL 239.755117 44.968314 \r\nL 239.959244 73.010259 \r\nL 239.962291 72.260216 \r\nL 239.971431 69.374968 \r\nL 240.017131 79.046899 \r\nL 240.068925 74.177666 \r\nL 240.071972 74.691808 \r\nL 240.145092 68.45556 \r\nL 240.236493 65.884847 \r\nL 240.248679 71.244028 \r\nL 240.2761 73.258257 \r\nL 240.3218 66.193333 \r\nL 240.346173 68.516048 \r\nL 240.35836 66.870791 \r\nL 240.37664 72.810651 \r\nL 240.419294 81.932146 \r\nL 240.489367 75.720093 \r\nL 240.583814 67.566396 \r\nL 240.528974 76.355211 \r\nL 240.605141 71.310564 \r\nL 240.663028 78.236368 \r\nL 240.614281 71.008127 \r\nL 240.717869 72.556604 \r\nL 240.727009 70.348815 \r\nL 240.775756 86.03319 \r\nL 240.778802 86.075531 \r\nL 240.815362 91.846026 \r\nL 240.861063 78.03676 \r\nL 240.885436 83.746768 \r\nL 240.891529 85.07749 \r\nL 240.931136 77.734323 \r\nL 240.934183 78.024662 \r\nL 240.94637 74.008301 \r\nL 241.031677 83.970571 \r\nL 241.03777 82.561215 \r\nL 241.098704 71.437588 \r\nL 241.159638 80.226403 \r\nL 241.278458 92.632362 \r\nL 241.184011 79.397726 \r\nL 241.293692 90.63023 \r\nL 241.403372 89.05151 \r\nL 241.342439 92.674703 \r\nL 241.406419 89.535409 \r\nL 241.412512 91.846026 \r\nL 241.494773 83.039065 \r\nL 241.52524 80.311085 \r\nL 241.586173 85.440414 \r\nL 241.601407 83.994766 \r\nL 241.62578 84.35769 \r\nL 241.637967 80.14172 \r\nL 241.647107 76.36126 \r\nL 241.729367 83.371746 \r\nL 241.741554 83.123748 \r\nL 241.747647 82.579361 \r\nL 241.805534 87.593764 \r\nL 241.823814 85.785192 \r\nL 241.829908 88.349856 \r\nL 241.909122 82.809213 \r\nL 241.918262 83.3536 \r\nL 242.034036 64.699295 \r\nL 242.049269 67.638981 \r\nL 242.052316 67.766004 \r\nL 242.058409 64.058128 \r\nL 242.070596 64.378711 \r\nL 242.238163 37.238028 \r\nL 242.085829 67.766004 \r\nL 242.283864 46.202257 \r\nL 242.31433 52.033239 \r\nL 242.353937 44.944119 \r\nL 242.393544 43.571056 \r\nL 242.427058 48.942334 \r\nL 242.430104 48.349558 \r\nL 242.463618 56.848034 \r\nL 242.548925 53.690593 \r\nL 242.606812 39.887375 \r\nL 242.564158 54.434588 \r\nL 242.676886 43.450081 \r\nL 242.679932 44.65378 \r\nL 242.743913 36.536375 \r\nL 242.77438 39.38533 \r\nL 242.786566 37.08681 \r\nL 242.83836 41.907653 \r\nL 242.91148 52.009044 \r\nL 242.86578 40.171666 \r\nL 242.972414 47.551125 \r\nL 242.975461 46.407914 \r\nL 243.048581 55.807651 \r\nL 243.063814 54.827756 \r\nL 243.203962 61.13054 \r\nL 243.127795 52.511089 \r\nL 243.213102 58.11222 \r\nL 243.331923 49.317356 \r\nL 243.334969 49.486721 \r\nL 243.43551 58.995335 \r\nL 243.374576 47.889854 \r\nL 243.478163 57.483151 \r\nL 243.496443 52.426407 \r\nL 243.566517 58.571924 \r\nL 243.590891 55.160436 \r\nL 243.715805 60.174839 \r\nL 243.740178 56.981106 \r\nL 243.804158 62.334238 \r\nL 243.828532 58.801776 \r\nL 243.877279 55.408434 \r\nL 243.843765 59.926841 \r\nL 243.932119 58.209 \r\nL 243.935166 59.098164 \r\nL 244.020473 52.480846 \r\nL 244.026566 53.472839 \r\nL 244.102733 53.726886 \r\nL 244.15148 48.524972 \r\nL 244.209367 53.569618 \r\nL 244.245928 48.446338 \r\nL 244.264208 51.125929 \r\nL 244.355608 42.827061 \r\nL 244.383028 43.298863 \r\nL 244.489662 29.096428 \r\nL 244.535362 32.834548 \r\nL 244.538409 33.046253 \r\nL 244.562783 27.904827 \r\nL 244.565829 27.021711 \r\nL 244.641996 34.933459 \r\nL 244.654183 32.943425 \r\nL 244.660276 34.564486 \r\nL 244.696837 27.330197 \r\nL 244.751677 30.566271 \r\nL 244.763864 28.412921 \r\nL 244.812611 34.074539 \r\nL 244.840031 32.15104 \r\nL 244.843077 32.090553 \r\nL 244.846124 32.640988 \r\nL 244.955805 42.790769 \r\nL 244.964945 40.286592 \r\nL 244.967991 39.71801 \r\nL 245.028925 47.714441 \r\nL 245.038065 47.260786 \r\nL 245.123372 61.856388 \r\nL 245.239146 54.192638 \r\nL 245.367107 39.857131 \r\nL 245.376247 44.363441 \r\nL 245.461554 31.987724 \r\nL 245.467647 32.882938 \r\nL 245.492021 36.99003 \r\nL 245.540768 30.771928 \r\nL 245.583421 34.425366 \r\nL 245.619982 28.812138 \r\nL 245.671775 36.058525 \r\nL 245.687009 35.550431 \r\nL 245.723569 39.246209 \r\nL 245.793643 33.723712 \r\nL 245.796689 32.44138 \r\nL 245.872856 46.637766 \r\nL 245.95207 54.289418 \r\nL 245.991677 48.887896 \r\nL 246.058704 44.732413 \r\nL 246.080031 50.811394 \r\nL 246.101357 48.736677 \r\nL 246.116591 52.378017 \r\nL 246.195805 47.980585 \r\nL 246.211038 48.089463 \r\nL 246.253692 44.345294 \r\nL 246.533986 85.355732 \r\nL 246.55836 92.335974 \r\nL 246.771628 59.951036 \r\nL 246.805141 67.917223 \r\nL 246.863028 56.085893 \r\nL 246.881308 60.477276 \r\nL 246.917869 65.406997 \r\nL 247.000129 58.130366 \r\nL 247.058016 69.326578 \r\nL 247.115903 62.207215 \r\nL 247.222537 59.255431 \r\nL 247.17379 69.616918 \r\nL 247.22863 61.723316 \r\nL 247.234724 60.525666 \r\nL 247.301751 67.638981 \r\nL 247.320031 65.406997 \r\nL 247.353544 73.488109 \r\nL 247.429711 65.933237 \r\nL 247.460178 61.553951 \r\nL 247.502832 71.401295 \r\nL 247.508925 70.953689 \r\nL 247.630792 86.396114 \r\nL 247.639932 83.807255 \r\nL 247.658213 81.944244 \r\nL 247.688679 87.575618 \r\nL 247.73438 85.053295 \r\nL 247.77094 95.311953 \r\nL 247.850154 89.378142 \r\nL 247.959834 101.136887 \r\nL 247.972021 95.190978 \r\nL 247.978114 91.646418 \r\nL 248.032955 101.705468 \r\nL 248.081701 94.265521 \r\nL 248.170055 100.997766 \r\nL 248.191382 95.874485 \r\nL 248.255362 85.809387 \r\nL 248.316296 90.599987 \r\nL 248.425977 100.271917 \r\nL 248.444257 97.779838 \r\nL 248.517377 99.376704 \r\nL 248.611824 88.265174 \r\nL 248.614871 88.33171 \r\nL 248.620964 86.450553 \r\nL 248.730645 78.817047 \r\nL 248.660571 87.932494 \r\nL 248.748925 80.184061 \r\nL 248.782439 85.065392 \r\nL 248.825092 73.748205 \r\nL 248.849466 74.734149 \r\nL 248.901259 82.053121 \r\nL 248.858606 74.601077 \r\nL 248.9561 75.121268 \r\nL 249.090154 60.525666 \r\nL 249.218114 49.813353 \r\nL 249.132807 62.890722 \r\nL 249.236394 54.277321 \r\nL 249.248581 56.055649 \r\nL 249.315608 49.97062 \r\nL 249.333888 51.0231 \r\nL 249.349122 48.428192 \r\nL 249.419195 56.509305 \r\nL 249.428335 56.430671 \r\nL 249.464896 52.420358 \r\nL 249.522783 58.959043 \r\nL 249.547156 52.498992 \r\nL 249.647697 53.805519 \r\nL 249.59895 48.470533 \r\nL 249.656837 53.164353 \r\nL 249.659883 51.857826 \r\nL 249.757377 57.567834 \r\nL 249.873151 59.394552 \r\nL 249.803077 51.900167 \r\nL 249.876198 58.717094 \r\nL 249.937131 56.055649 \r\nL 249.909711 59.920792 \r\nL 249.958458 59.073969 \r\nL 249.961505 59.59416 \r\nL 250.025485 52.855867 \r\nL 250.031579 51.446512 \r\nL 250.049859 57.241202 \r\nL 250.129072 56.110088 \r\nL 250.193053 63.683107 \r\nL 250.156493 55.208826 \r\nL 250.2418 60.017572 \r\nL 250.266173 55.275362 \r\nL 250.31492 60.096206 \r\nL 250.357574 56.267355 \r\nL 250.372807 56.975057 \r\nL 250.436787 51.198513 \r\nL 250.439834 51.277147 \r\nL 250.442881 51.204562 \r\nL 250.458114 52.934501 \r\nL 250.579982 63.973446 \r\nL 250.592168 61.614439 \r\nL 250.613495 60.126449 \r\nL 250.683569 65.431192 \r\nL 250.735362 72.792505 \r\nL 250.774969 64.753733 \r\nL 250.899883 57.374274 \r\nL 250.905977 58.674752 \r\nL 250.973004 49.607696 \r\nL 250.997377 52.825624 \r\nL 251.000424 52.813526 \r\nL 251.006517 51.367878 \r\nL 251.064404 61.009565 \r\nL 251.079638 60.259522 \r\nL 251.082684 60.398642 \r\nL 251.097918 56.43672 \r\nL 251.158851 55.583848 \r\nL 251.177131 60.186937 \r\nL 251.180178 59.78772 \r\nL 251.183225 59.781671 \r\nL 251.186271 59.793769 \r\nL 251.369072 45.821186 \r\nL 251.384306 47.998732 \r\nL 251.6189 70.560521 \r\nL 251.44524 47.303127 \r\nL 251.652414 65.001731 \r\nL 251.658507 63.271793 \r\nL 251.734674 72.859041 \r\nL 251.798655 70.977884 \r\nL 251.813888 75.68985 \r\nL 251.819982 75.103122 \r\nL 251.823028 76.040677 \r\nL 251.899195 66.749816 \r\nL 251.902242 67.427275 \r\nL 252.021063 59.170749 \r\nL 252.033249 61.687023 \r\nL 252.045436 59.219139 \r\nL 252.072856 63.241549 \r\nL 252.100276 63.035892 \r\nL 252.209957 66.894986 \r\nL 252.167303 60.707128 \r\nL 252.21605 66.465526 \r\nL 252.243471 62.055996 \r\nL 252.273937 70.070573 \r\nL 252.322684 67.384934 \r\nL 252.386665 71.800512 \r\nL 252.420178 63.701253 \r\nL 252.429318 66.114699 \r\nL 252.548139 70.923445 \r\nL 252.456738 64.995683 \r\nL 252.557279 68.286196 \r\nL 252.691333 60.005475 \r\nL 252.569466 68.679364 \r\nL 252.715706 64.947293 \r\nL 252.718753 65.661044 \r\nL 252.791873 57.446859 \r\nL 252.79492 58.215048 \r\nL 252.837574 55.819749 \r\nL 252.855854 52.22075 \r\nL 252.928974 59.182846 \r\nL 252.941161 56.33994 \r\nL 252.965534 58.626363 \r\nL 253.035608 52.002995 \r\nL 253.038655 52.178409 \r\nL 253.041701 51.918313 \r\nL 253.075215 57.428713 \r\nL 253.163569 65.358607 \r\nL 253.105682 56.503256 \r\nL 253.184896 58.880409 \r\nL 253.270203 47.980585 \r\nL 253.306763 50.363788 \r\nL 253.379883 58.656606 \r\nL 253.422537 53.345815 \r\nL 253.43777 51.712656 \r\nL 253.510891 62.128581 \r\nL 253.516984 60.477276 \r\nL 253.523077 60.561958 \r\nL 253.657131 70.088719 \r\nL 253.766812 62.370531 \r\nL 253.775952 65.183194 \r\nL 253.788139 66.20543 \r\nL 253.849072 57.749296 \r\nL 253.870399 63.592376 \r\nL 253.92524 64.167006 \r\nL 254.0075 51.851777 \r\nL 254.0532 55.601994 \r\nL 254.104994 50.357739 \r\nL 254.114134 51.204562 \r\nL 254.229908 47.889854 \r\nL 254.153741 55.444727 \r\nL 254.232955 49.293161 \r\nL 254.336542 58.202951 \r\nL 254.257328 46.879715 \r\nL 254.348729 52.226799 \r\nL 254.351775 52.130019 \r\nL 254.360915 54.404344 \r\nL 254.437082 58.475144 \r\nL 254.473643 55.52336 \r\nL 254.54067 52.74699 \r\nL 254.525436 57.785588 \r\nL 254.580276 56.43672 \r\nL 254.583323 56.503256 \r\nL 254.589416 55.698774 \r\nL 254.683864 47.569271 \r\nL 254.711284 49.87384 \r\nL 254.717377 52.22075 \r\nL 254.738704 46.704302 \r\nL 254.808778 46.843423 \r\nL 254.945878 31.588508 \r\nL 254.948925 30.336419 \r\nL 255.040326 37.673537 \r\nL 255.226173 62.255605 \r\nL 255.064699 37.062615 \r\nL 255.241407 61.717267 \r\nL 255.357181 57.658565 \r\nL 255.287107 64.38476 \r\nL 255.363274 58.281585 \r\nL 255.408974 51.204562 \r\nL 255.372414 58.868312 \r\nL 255.472955 57.549687 \r\nL 255.558262 61.070052 \r\nL 255.527795 53.51518 \r\nL 255.585682 58.844117 \r\nL 255.637475 57.24725 \r\nL 255.658802 61.336197 \r\nL 255.695362 63.925056 \r\nL 255.744109 59.854256 \r\nL 255.771529 63.550034 \r\nL 255.832463 68.534194 \r\nL 255.801996 62.364482 \r\nL 255.865977 63.126623 \r\nL 255.966517 60.882541 \r\nL 255.893397 65.987676 \r\nL 255.972611 63.265744 \r\nL 256.015264 67.917223 \r\nL 255.978704 62.352385 \r\nL 256.073151 63.308085 \r\nL 256.195018 57.779539 \r\nL 256.112758 65.310217 \r\nL 256.198065 58.329974 \r\nL 256.201112 58.323926 \r\nL 256.204158 58.547729 \r\nL 256.207205 58.360218 \r\nL 256.237672 61.064004 \r\nL 256.298606 53.128061 \r\nL 256.301652 53.32162 \r\nL 256.313839 51.779192 \r\nL 256.380866 58.584021 \r\nL 256.386959 57.676711 \r\nL 256.499687 62.927015 \r\nL 256.444846 52.771185 \r\nL 256.50578 62.437067 \r\nL 256.508827 62.195117 \r\nL 256.554527 66.568354 \r\nL 256.575854 64.935195 \r\nL 256.627647 70.312523 \r\nL 256.685534 64.650905 \r\nL 256.688581 64.747684 \r\nL 256.706861 62.013655 \r\nL 256.709908 63.562132 \r\nL 256.804355 58.723142 \r\nL 256.752561 63.997641 \r\nL 256.825682 60.192985 \r\nL 256.828729 60.108303 \r\nL 256.834822 62.920966 \r\nL 256.837869 62.249556 \r\nL 256.962783 67.886979 \r\nL 257.063323 61.602341 \r\nL 257.078557 62.781845 \r\nL 257.081603 64.856562 \r\nL 257.154724 56.969009 \r\nL 257.182144 59.104213 \r\nL 257.188237 59.908695 \r\nL 257.224797 50.950515 \r\nL 257.377131 31.177194 \r\nL 257.240031 51.45256 \r\nL 257.380178 33.530152 \r\nL 257.395412 38.278411 \r\nL 257.441112 28.600432 \r\nL 257.489859 33.264008 \r\nL 257.495952 32.024017 \r\nL 257.538606 42.228236 \r\nL 257.553839 41.514485 \r\nL 257.733593 72.278362 \r\nL 257.843274 68.558389 \r\nL 257.937721 61.614439 \r\nL 257.849367 69.822575 \r\nL 257.974281 64.711392 \r\nL 258.007795 59.461088 \r\nL 258.108335 73.161478 \r\nL 258.196689 57.023447 \r\nL 258.254576 65.661044 \r\nL 258.367303 74.159519 \r\nL 258.376443 70.306474 \r\nL 258.501357 84.496811 \r\nL 258.403864 66.005822 \r\nL 258.562291 77.534715 \r\nL 258.671972 71.824707 \r\nL 258.601898 78.266612 \r\nL 258.690252 72.29046 \r\nL 258.699392 75.54468 \r\nL 258.763372 64.542027 \r\nL 259.086321 41.871361 \r\nL 258.775559 65.140852 \r\nL 259.095461 44.502561 \r\nL 259.192955 49.10565 \r\nL 259.168581 44.381587 \r\nL 259.208188 46.317183 \r\nL 259.211235 46.311134 \r\nL 259.275215 44.369489 \r\nL 259.302635 48.470533 \r\nL 259.314822 47.14586 \r\nL 259.403176 43.498471 \r\nL 259.433643 51.815485 \r\nL 259.485436 46.970446 \r\nL 259.52809 53.37001 \r\nL 259.552463 49.686329 \r\nL 259.625584 58.221097 \r\nL 259.57379 47.853562 \r\nL 259.683471 51.428365 \r\nL 259.771824 42.68794 \r\nL 259.704797 52.378017 \r\nL 259.811431 47.387809 \r\nL 259.878458 48.506825 \r\nL 259.896738 41.750386 \r\nL 259.930252 29.731546 \r\nL 260.030792 33.632981 \r\nL 260.076493 38.018315 \r\nL 260.046026 31.67319 \r\nL 260.146566 37.957828 \r\nL 260.15266 37.292467 \r\nL 260.210547 43.655738 \r\nL 260.213593 43.546861 \r\nL 260.335461 52.922403 \r\nL 260.241014 42.718184 \r\nL 260.353741 51.767095 \r\nL 260.484748 38.871187 \r\nL 260.506075 40.044642 \r\nL 260.573102 42.948036 \r\nL 260.597475 37.395295 \r\nL 260.606615 37.842902 \r\nL 260.655362 34.413268 \r\nL 260.682783 39.81479 \r\nL 260.685829 40.425713 \r\nL 260.765043 35.320579 \r\nL 260.792463 39.95996 \r\nL 260.798557 40.147471 \r\nL 260.902144 46.813179 \r\nL 260.86863 39.990204 \r\nL 260.923471 44.302953 \r\nL 261.051431 57.102081 \r\nL 260.987451 43.643641 \r\nL 261.097131 52.922403 \r\nL 261.127598 49.474623 \r\nL 261.173299 54.918487 \r\nL 261.209859 50.787199 \r\nL 261.234232 56.007259 \r\nL 261.319539 51.875972 \r\nL 261.359146 44.998558 \r\nL 261.395706 53.454692 \r\nL 261.435313 50.605737 \r\nL 261.43836 51.089636 \r\nL 261.481014 43.183937 \r\nL 261.505387 46.014746 \r\nL 261.526714 39.953911 \r\nL 261.618114 42.905695 \r\nL 261.633348 41.647558 \r\nL 261.770448 53.472839 \r\nL 261.925829 45.403823 \r\nL 261.928876 46.432109 \r\nL 261.931923 48.276973 \r\nL 262.01723 33.499909 \r\nL 262.102537 44.200125 \r\nL 262.148237 37.292467 \r\nL 262.172611 35.931501 \r\nL 262.196984 38.925626 \r\nL 262.209171 38.248167 \r\nL 262.318851 47.611612 \r\nL 262.327991 46.516791 \r\nL 262.334085 46.976495 \r\nL 262.480326 61.505561 \r\nL 262.340178 46.619619 \r\nL 262.489466 58.614265 \r\nL 262.586959 54.688635 \r\nL 262.532119 59.59416 \r\nL 262.602193 57.465005 \r\nL 262.620473 59.225187 \r\nL 262.690547 52.964745 \r\nL 262.69664 53.811568 \r\nL 262.836787 44.992509 \r\nL 262.71492 57.120227 \r\nL 262.842881 45.954258 \r\nL 262.891628 53.787373 \r\nL 262.864208 43.819054 \r\nL 262.979982 49.704475 \r\nL 263.022635 45.446164 \r\nL 263.083569 51.7429 \r\nL 263.095756 54.380149 \r\nL 263.144502 45.216312 \r\nL 263.174969 47.889854 \r\nL 263.287697 43.849298 \r\nL 263.190203 48.391899 \r\nL 263.290743 45.536896 \r\nL 263.32121 40.703955 \r\nL 263.406517 44.266661 \r\nL 263.449171 53.285328 \r\nL 263.522291 49.831499 \r\nL 263.549711 47.599515 \r\nL 263.610645 53.672447 \r\nL 263.671579 65.564264 \r\nL 263.732512 57.29564 \r\nL 263.84524 52.498992 \r\nL 263.775166 59.418747 \r\nL 263.857426 53.442595 \r\nL 263.9732 40.232153 \r\nL 263.878753 54.259174 \r\nL 264.037181 45.186069 \r\nL 264.149908 53.037329 \r\nL 264.079834 44.22432 \r\nL 264.152955 52.84377 \r\nL 264.219982 61.46322 \r\nL 264.186468 52.111873 \r\nL 264.271775 58.11222 \r\nL 264.296149 55.021315 \r\nL 264.369269 60.398642 \r\nL 264.372316 59.8845 \r\nL 264.47895 66.3506 \r\nL 264.491136 65.618703 \r\nL 264.52465 64.445248 \r\nL 264.518557 67.076448 \r\nL 264.53379 66.429233 \r\nL 264.643471 77.208083 \r\nL 264.539883 66.320356 \r\nL 264.658704 75.659606 \r\nL 264.698311 73.621182 \r\nL 264.759244 76.730233 \r\nL 264.762291 77.31696 \r\nL 264.823225 67.723663 \r\nL 264.835412 68.824533 \r\nL 264.878065 63.168964 \r\nL 264.984699 55.160436 \r\nL 264.902439 64.324273 \r\nL 264.996886 58.190853 \r\nL 265.066959 50.714614 \r\nL 265.002979 58.475144 \r\nL 265.109613 57.210958 \r\nL 265.146173 59.569966 \r\nL 265.210154 51.857826 \r\nL 265.22234 56.557694 \r\nL 265.301554 49.740768 \r\nL 265.316787 51.40417 \r\nL 265.456935 39.064747 \r\nL 265.371628 53.527277 \r\nL 265.484355 45.85143 \r\nL 265.74637 64.838415 \r\nL 265.795117 61.765657 \r\nL 265.84691 51.367878 \r\nL 265.923077 52.626015 \r\nL 265.956591 54.670488 \r\nL 265.990104 45.760699 \r\nL 266.032758 52.130019 \r\nL 266.145485 56.370184 \r\nL 266.093692 48.373753 \r\nL 266.157672 54.51927 \r\nL 266.261259 38.695774 \r\nL 266.294773 44.266661 \r\nL 266.337426 50.339593 \r\nL 266.404453 44.780803 \r\nL 266.450154 37.582806 \r\nL 266.508041 46.90391 \r\nL 266.514134 45.046948 \r\nL 266.587254 50.859784 \r\nL 266.605534 43.40774 \r\nL 266.706075 30.596515 \r\nL 266.730448 33.790248 \r\nL 266.849269 48.379802 \r\nL 266.961996 53.974884 \r\nL 266.898016 43.740421 \r\nL 266.96809 53.94464 \r\nL 267.083864 67.215569 \r\nL 267.102144 64.735587 \r\nL 267.111284 62.558042 \r\nL 267.181357 70.572618 \r\nL 267.220964 81.678099 \r\nL 267.297131 75.780581 \r\nL 267.443372 56.702864 \r\nL 267.623127 34.576584 \r\nL 267.6475 41.786679 \r\nL 267.72062 48.174145 \r\nL 267.65664 41.78063 \r\nL 267.766321 46.940203 \r\nL 267.775461 46.057087 \r\nL 267.824208 53.085719 \r\nL 267.857721 50.738809 \r\nL 267.939982 63.846423 \r\nL 267.885141 49.389941 \r\nL 268.000915 62.019704 \r\nL 268.119736 52.89216 \r\nL 268.010055 63.114525 \r\nL 268.144109 55.499165 \r\nL 268.159343 61.009565 \r\nL 268.24465 55.360045 \r\nL 268.256837 58.178756 \r\nL 268.387844 68.401122 \r\nL 268.26293 55.8137 \r\nL 268.473151 65.43724 \r\nL 268.479244 62.382628 \r\nL 268.500571 68.975752 \r\nL 268.582832 64.632758 \r\nL 268.616345 66.25382 \r\nL 268.649859 61.469269 \r\nL 268.658999 62.03785 \r\nL 268.674232 58.148512 \r\nL 268.750399 63.33228 \r\nL 268.771726 60.574056 \r\nL 268.811333 58.608216 \r\nL 268.853986 63.132672 \r\nL 268.866173 63.120574 \r\nL 268.899687 61.136588 \r\nL 268.988041 73.500207 \r\nL 269.000227 74.032496 \r\nL 269.128188 64.796074 \r\nL 269.164748 67.372836 \r\nL 269.219588 60.924883 \r\nL 269.228729 62.872576 \r\nL 269.274429 53.878104 \r\nL 269.344502 59.315919 \r\nL 269.463323 69.145116 \r\nL 269.408483 58.874361 \r\nL 269.472463 68.207562 \r\nL 269.48465 66.526013 \r\nL 269.53949 75.828971 \r\nL 269.55777 75.701947 \r\nL 269.579097 77.89159 \r\nL 269.649171 70.451643 \r\nL 269.652217 70.016134 \r\nL 269.704011 77.8432 \r\nL 269.707058 77.262521 \r\nL 269.710104 77.8432 \r\nL 269.755805 65.82436 \r\nL 269.865485 55.384239 \r\nL 269.886812 56.382281 \r\nL 269.889859 56.206868 \r\nL 269.914232 60.997467 \r\nL 269.953839 62.636675 \r\nL 269.929466 59.473186 \r\nL 269.962979 61.838242 \r\nL 270.011726 58.819922 \r\nL 269.981259 63.731497 \r\nL 270.07266 62.449164 \r\nL 270.078753 62.503603 \r\nL 270.188434 58.100122 \r\nL 270.130547 63.749643 \r\nL 270.194527 59.448991 \r\nL 270.206714 61.239417 \r\nL 270.279834 55.245119 \r\nL 270.288974 55.62014 \r\nL 270.304208 51.410219 \r\nL 270.356001 61.916875 \r\nL 270.389515 59.533673 \r\nL 270.438262 56.775449 \r\nL 270.413888 63.023794 \r\nL 270.508335 56.890375 \r\nL 270.587549 53.436546 \r\nL 270.633249 64.275883 \r\nL 270.68809 62.90282 \r\nL 270.69723 66.767963 \r\nL 270.72465 65.158999 \r\nL 270.843471 77.141547 \r\nL 270.767303 64.390809 \r\nL 270.849564 76.627404 \r\nL 270.852611 76.591112 \r\nL 271.004945 49.287112 \r\nL 270.861751 77.22018 \r\nL 271.014085 51.21666 \r\nL 271.105485 56.479061 \r\nL 271.038458 48.174145 \r\nL 271.123765 51.888069 \r\nL 271.166419 45.536896 \r\nL 271.218213 55.922577 \r\nL 271.230399 54.380149 \r\nL 271.239539 52.825624 \r\nL 271.28524 60.707128 \r\nL 271.397967 72.0969 \r\nL 271.434527 71.649293 \r\nL 271.44062 70.348815 \r\nL 271.498507 78.70817 \r\nL 271.525928 74.897465 \r\nL 271.556394 76.246334 \r\nL 271.617328 69.139068 \r\nL 271.736149 56.333891 \r\nL 271.742242 57.156519 \r\nL 271.745289 59.969182 \r\nL 271.763569 50.442421 \r\nL 271.848876 53.84786 \r\nL 271.897623 47.369663 \r\nL 271.921996 54.809609 \r\nL 272.04691 61.390635 \r\nL 272.089564 58.717094 \r\nL 272.107844 63.072184 \r\nL 272.156591 61.650731 \r\nL 272.269318 71.04442 \r\nL 272.281505 69.695551 \r\nL 272.290645 69.840721 \r\nL 272.293692 69.326578 \r\nL 272.409466 63.181062 \r\nL 272.308925 69.967745 \r\nL 272.412512 63.568181 \r\nL 272.467353 67.094594 \r\nL 272.513053 61.027711 \r\nL 272.53438 65.146901 \r\nL 272.57094 57.277494 \r\nL 272.586173 59.654648 \r\nL 272.677574 54.942682 \r\nL 272.601407 61.305953 \r\nL 272.695854 58.644509 \r\nL 272.811628 67.614786 \r\nL 272.772021 54.942682 \r\nL 272.817721 65.963481 \r\nL 272.826861 65.739677 \r\nL 272.842095 68.655169 \r\nL 272.976149 87.079622 \r\nL 273.012709 82.996724 \r\nL 273.055362 90.436671 \r\nL 273.094969 84.853686 \r\nL 273.101063 86.22675 \r\nL 273.16809 71.080712 \r\nL 273.189416 64.935195 \r\nL 273.238163 76.59716 \r\nL 273.24121 75.73824 \r\nL 273.378311 92.06983 \r\nL 273.408778 85.047246 \r\nL 273.478851 93.194895 \r\nL 273.491038 98.777879 \r\nL 273.573299 90.164478 \r\nL 273.582439 90.854034 \r\nL 273.682979 66.846596 \r\nL 273.762193 74.891416 \r\nL 273.76524 76.458039 \r\nL 273.844453 60.434935 \r\nL 273.88406 51.065441 \r\nL 273.954134 58.656606 \r\nL 273.990694 68.014002 \r\nL 274.045534 53.285328 \r\nL 274.057721 57.24725 \r\nL 274.063814 55.390288 \r\nL 274.066861 55.408434 \r\nL 274.069908 53.182499 \r\nL 274.161308 64.52993 \r\nL 274.173495 70.433497 \r\nL 274.197869 64.076275 \r\nL 274.270989 66.568354 \r\nL 274.304502 58.571924 \r\nL 274.353249 73.463915 \r\nL 274.365436 73.076795 \r\nL 274.487303 81.042982 \r\nL 274.49035 80.843374 \r\nL 274.502537 86.384017 \r\nL 274.51777 86.12997 \r\nL 274.621357 90.479012 \r\nL 274.600031 85.101685 \r\nL 274.636591 88.23493 \r\nL 274.712758 71.981974 \r\nL 274.779785 79.66387 \r\nL 274.782832 79.778796 \r\nL 274.788925 77.46213 \r\nL 274.865092 56.134283 \r\nL 274.932119 56.261306 \r\nL 274.965633 56.503256 \r\nL 274.983913 53.569618 \r\nL 274.990006 54.585806 \r\nL 275.0875 43.498471 \r\nL 275.11492 45.990551 \r\nL 275.148434 49.426233 \r\nL 275.166714 53.569618 \r\nL 275.230694 43.976321 \r\nL 275.248974 47.206347 \r\nL 275.255068 45.857479 \r\nL 275.319048 57.229104 \r\nL 275.340375 52.716746 \r\nL 275.361701 58.075927 \r\nL 275.450055 53.357913 \r\nL 275.474429 50.551299 \r\nL 275.529269 58.233195 \r\nL 275.535362 59.64255 \r\nL 275.605436 46.534937 \r\nL 275.617623 49.547208 \r\nL 275.736443 39.681718 \r\nL 275.632856 50.472665 \r\nL 275.73949 41.889507 \r\nL 275.980178 22.963009 \r\nL 275.76691 42.675843 \r\nL 276.007598 29.156916 \r\nL 276.138606 48.875798 \r\nL 276.144699 48.252778 \r\nL 276.260473 61.777755 \r\nL 276.284846 59.678843 \r\nL 276.3732 49.323405 \r\nL 276.455461 54.289418 \r\nL 276.583421 76.766525 \r\nL 276.598655 74.82488 \r\nL 276.699195 65.292071 \r\nL 276.738802 68.050295 \r\nL 276.744896 68.939459 \r\nL 276.781456 59.872402 \r\nL 276.89723 42.579063 \r\nL 276.91551 48.107609 \r\nL 276.930743 47.357565 \r\nL 276.93379 48.6278 \r\nL 276.936837 48.119706 \r\nL 276.95207 44.684024 \r\nL 277.031284 55.099949 \r\nL 277.089171 63.320182 \r\nL 277.037377 53.956738 \r\nL 277.131824 55.14229 \r\nL 277.226271 51.246903 \r\nL 277.156198 57.555736 \r\nL 277.247598 51.851777 \r\nL 277.253692 54.495075 \r\nL 277.335952 43.117401 \r\nL 277.338999 44.073101 \r\nL 277.360326 45.216312 \r\nL 277.396886 38.175583 \r\nL 277.406026 39.125234 \r\nL 277.500473 31.437289 \r\nL 277.543127 32.423234 \r\nL 277.796001 68.800338 \r\nL 277.890448 58.741289 \r\nL 277.805141 69.229799 \r\nL 277.914822 63.652863 \r\nL 277.917869 62.340287 \r\nL 278.006222 68.461609 \r\nL 278.021456 64.777928 \r\nL 278.030596 61.844291 \r\nL 278.079343 68.848728 \r\nL 278.085436 68.425317 \r\nL 278.189023 75.980189 \r\nL 278.21035 73.016308 \r\nL 278.310891 59.249382 \r\nL 278.222537 74.328884 \r\nL 278.374871 66.888937 \r\nL 278.387058 69.762087 \r\nL 278.405338 63.937154 \r\nL 278.484552 67.015961 \r\nL 278.490645 64.415004 \r\nL 278.557672 76.046725 \r\nL 278.572905 75.411608 \r\nL 278.627746 83.311258 \r\nL 278.588139 74.092983 \r\nL 278.676493 74.582931 \r\nL 278.740473 68.594681 \r\nL 278.783127 74.945855 \r\nL 278.786173 74.558736 \r\nL 278.795313 76.02253 \r\nL 278.810547 70.17945 \r\nL 278.847107 58.196902 \r\nL 278.932414 63.386719 \r\nL 278.947647 64.584369 \r\nL 278.956787 60.676884 \r\nL 278.959834 58.771532 \r\nL 279.048188 66.507867 \r\nL 279.060375 65.213437 \r\nL 279.063421 65.279973 \r\nL 279.078655 63.416962 \r\nL 279.084748 62.606432 \r\nL 279.130448 72.399337 \r\nL 279.136542 72.030364 \r\nL 279.224896 74.177666 \r\nL 279.185289 68.848728 \r\nL 279.243176 71.322662 \r\nL 279.355903 61.46322 \r\nL 279.383323 66.622793 \r\nL 279.392463 68.570486 \r\nL 279.435117 61.723316 \r\nL 279.489957 66.278015 \r\nL 279.642291 49.710524 \r\nL 279.645338 50.242813 \r\nL 279.654478 52.015093 \r\nL 279.724552 44.236417 \r\nL 279.742832 44.829193 \r\nL 279.794625 42.772623 \r\nL 279.822045 53.376059 \r\nL 279.9561 64.820269 \r\nL 279.959146 64.427101 \r\nL 279.96524 63.229451 \r\nL 280.044453 71.32871 \r\nL 280.0475 71.733976 \r\nL 280.090154 64.124665 \r\nL 280.105387 64.898903 \r\nL 280.141947 56.013308 \r\nL 280.212021 66.030017 \r\nL 280.215068 65.225535 \r\nL 280.327795 70.300425 \r\nL 280.260768 65.044073 \r\nL 280.330842 69.647161 \r\nL 280.349122 65.685239 \r\nL 280.422242 71.661391 \r\nL 280.437475 71.026274 \r\nL 280.467942 78.248466 \r\nL 280.568483 75.520485 \r\nL 280.629416 70.639154 \r\nL 280.67207 79.597334 \r\nL 280.696443 86.039239 \r\nL 280.769564 79.706211 \r\nL 280.772611 78.738413 \r\nL 280.809171 85.567437 \r\nL 280.873151 82.077316 \r\nL 280.885338 83.897986 \r\nL 280.906665 78.03676 \r\nL 280.955412 79.107386 \r\nL 280.995018 73.022357 \r\nL 281.025485 80.329231 \r\nL 281.071186 76.415698 \r\nL 281.077279 76.076969 \r\nL 281.193053 64.378711 \r\nL 281.20524 65.794116 \r\nL 281.22352 63.28389 \r\nL 281.272267 68.836631 \r\nL 281.317967 65.165047 \r\nL 281.3789 58.299731 \r\nL 281.430694 66.979668 \r\nL 281.433741 65.836457 \r\nL 281.512955 72.229972 \r\nL 281.525141 71.721878 \r\nL 281.555608 75.181756 \r\nL 281.583028 68.080539 \r\nL 281.619588 70.415351 \r\nL 281.628729 66.907084 \r\nL 281.677475 77.008474 \r\nL 281.723176 73.62723 \r\nL 281.796296 70.542375 \r\nL 281.756689 74.867222 \r\nL 281.823716 73.645377 \r\nL 281.83895 76.923792 \r\nL 281.860276 68.739851 \r\nL 281.93949 75.865263 \r\nL 281.96691 69.913306 \r\nL 282.021751 77.31696 \r\nL 282.052217 74.437761 \r\nL 282.061357 72.810651 \r\nL 282.097918 79.978404 \r\nL 282.161898 82.180145 \r\nL 282.140571 76.881451 \r\nL 282.204552 78.460171 \r\nL 282.317279 72.127144 \r\nL 282.225878 79.458213 \r\nL 282.332512 75.992287 \r\nL 282.350792 79.034801 \r\nL 282.411726 71.056517 \r\nL 282.44524 76.827012 \r\nL 282.460473 73.929667 \r\nL 282.515313 82.645897 \r\nL 282.548827 80.607473 \r\nL 282.615854 75.532583 \r\nL 282.5732 83.420136 \r\nL 282.661554 80.341329 \r\nL 282.682881 83.20843 \r\nL 282.746861 77.831103 \r\nL 282.807795 80.353426 \r\nL 282.792561 76.881451 \r\nL 282.841308 78.333148 \r\nL 282.859588 75.986238 \r\nL 282.923569 86.063434 \r\nL 282.944896 80.510693 \r\nL 282.950989 80.788935 \r\nL 282.978409 74.885368 \r\nL 283.033249 69.967745 \r\nL 283.15207 63.126623 \r\nL 283.155117 63.592376 \r\nL 283.18863 58.844117 \r\nL 283.261751 63.743594 \r\nL 283.264797 61.959217 \r\nL 283.371431 75.429754 \r\nL 283.398851 73.705864 \r\nL 283.423225 72.332801 \r\nL 283.468925 83.147943 \r\nL 283.471972 81.986585 \r\nL 283.505485 88.446636 \r\nL 283.548139 81.490589 \r\nL 283.584699 83.129796 \r\nL 283.599932 83.474574 \r\nL 283.615166 81.091372 \r\nL 283.71266 73.24616 \r\nL 283.624306 81.200249 \r\nL 283.74008 75.024489 \r\nL 283.746173 75.387413 \r\nL 283.752267 73.046552 \r\nL 283.755313 73.403427 \r\nL 283.791873 69.27214 \r\nL 283.852807 75.308779 \r\nL 283.855854 75.417657 \r\nL 283.874134 72.86509 \r\nL 283.889367 70.415351 \r\nL 283.953348 79.633626 \r\nL 283.959441 78.617439 \r\nL 284.011235 86.958647 \r\nL 284.075215 81.266785 \r\nL 284.148335 78.520659 \r\nL 284.093495 83.522964 \r\nL 284.190989 79.379579 \r\nL 284.200129 80.359475 \r\nL 284.264109 73.082844 \r\nL 284.367697 66.241722 \r\nL 284.379883 69.804429 \r\nL 284.501751 75.091025 \r\nL 284.41949 67.130887 \r\nL 284.507844 74.782539 \r\nL 284.584011 73.536499 \r\nL 284.550498 77.788762 \r\nL 284.623618 74.340981 \r\nL 284.626665 74.328884 \r\nL 284.629711 74.764393 \r\nL 284.663225 78.145637 \r\nL 284.730252 73.137283 \r\nL 284.733299 73.282452 \r\nL 284.846026 64.711392 \r\nL 284.748532 74.939806 \r\nL 284.900866 67.45147 \r\nL 284.910006 70.493985 \r\nL 284.97094 60.326058 \r\nL 284.99836 63.501645 \r\nL 285.02578 59.775623 \r\nL 285.101947 64.142811 \r\nL 285.108041 63.28389 \r\nL 285.150694 66.907084 \r\nL 285.181161 61.312002 \r\nL 285.220768 64.118616 \r\nL 285.330448 74.4922 \r\nL 285.357869 72.604994 \r\nL 285.379195 70.058476 \r\nL 285.427942 79.313043 \r\nL 285.430989 78.986411 \r\nL 285.434036 79.022704 \r\nL 285.534576 75.59307 \r\nL 285.476689 79.482408 \r\nL 285.543716 78.000467 \r\nL 285.68691 88.537367 \r\nL 285.552856 77.540763 \r\nL 285.693004 87.974835 \r\nL 285.738704 77.46213 \r\nL 285.817918 80.976446 \r\nL 285.833151 82.234583 \r\nL 285.976345 68.927362 \r\nL 285.994625 67.058302 \r\nL 285.982439 69.913306 \r\nL 286.040326 68.951557 \r\nL 286.153053 73.24616 \r\nL 286.082979 67.45147 \r\nL 286.1561 72.332801 \r\nL 286.162193 71.298467 \r\nL 286.244453 74.849075 \r\nL 286.344994 83.680231 \r\nL 286.26578 72.683627 \r\nL 286.369367 82.028926 \r\nL 286.430301 78.526707 \r\nL 286.390694 83.837499 \r\nL 286.479048 80.674009 \r\nL 286.485141 82.083365 \r\nL 286.564355 76.796769 \r\nL 286.576542 77.595202 \r\nL 286.664896 67.003863 \r\nL 286.585682 78.109345 \r\nL 286.707549 68.764046 \r\nL 286.713643 69.120921 \r\nL 286.716689 68.007954 \r\nL 286.725829 71.195638 \r\nL 286.774576 65.467484 \r\nL 286.829416 69.665308 \r\nL 286.869023 73.010259 \r\nL 286.84465 67.493811 \r\nL 286.89949 67.729712 \r\nL 286.93605 72.417483 \r\nL 287.027451 60.392594 \r\nL 287.070104 64.118616 \r\nL 287.100571 57.192812 \r\nL 287.140178 61.880583 \r\nL 287.164552 67.421226 \r\nL 287.228532 60.924883 \r\nL 287.286419 57.05974 \r\nL 287.329072 64.142811 \r\nL 287.356493 65.751775 \r\nL 287.3961 61.039809 \r\nL 287.426566 63.622619 \r\nL 287.466173 58.311828 \r\nL 287.527107 68.014002 \r\nL 287.624601 74.195812 \r\nL 287.548434 67.161131 \r\nL 287.652021 70.385107 \r\nL 287.786075 57.543639 \r\nL 287.801308 61.191027 \r\nL 287.807402 61.535805 \r\nL 287.865289 58.547729 \r\nL 287.874429 56.430671 \r\nL 287.956689 64.257737 \r\nL 288.09379 76.917743 \r\nL 288.115117 74.601077 \r\nL 288.252217 52.801429 \r\nL 288.261357 55.922577 \r\nL 288.294871 54.210784 \r\nL 288.553839 99.927139 \r\nL 288.611726 107.475963 \r\nL 288.660473 100.441282 \r\nL 288.812807 78.363392 \r\nL 288.666566 100.459428 \r\nL 288.815854 78.913827 \r\nL 288.8189 79.415872 \r\nL 288.867647 71.008127 \r\nL 288.919441 65.812262 \r\nL 288.977328 70.264133 \r\nL 288.980375 70.233889 \r\nL 289.041308 66.63489 \r\nL 289.007795 71.860999 \r\nL 289.090055 69.314481 \r\nL 289.218016 78.381538 \r\nL 289.312463 63.120574 \r\nL 289.364257 64.572271 \r\nL 289.37035 65.58241 \r\nL 289.419097 57.023447 \r\nL 289.440424 60.144596 \r\nL 289.534871 51.198513 \r\nL 289.565338 53.339766 \r\nL 289.568385 52.79538 \r\nL 289.617131 58.59007 \r\nL 289.644552 56.932716 \r\nL 289.711579 64.38476 \r\nL 289.760326 60.078059 \r\nL 289.775559 64.52993 \r\nL 289.833446 58.142464 \r\nL 289.873053 61.184978 \r\nL 289.90352 61.916875 \r\nL 290.001014 49.226625 \r\nL 290.080227 43.88559 \r\nL 290.037574 50.430324 \r\nL 290.128974 48.119706 \r\nL 290.336149 82.53702 \r\nL 290.339195 80.401816 \r\nL 290.427549 97.713301 \r\nL 290.473249 87.720788 \r\nL 290.589023 65.902993 \r\nL 290.66519 68.183367 \r\nL 290.771824 71.256126 \r\nL 290.704797 62.642724 \r\nL 290.777918 68.969703 \r\nL 290.787058 67.439372 \r\nL 290.835805 76.318918 \r\nL 290.866271 75.810825 \r\nL 290.869318 75.943897 \r\nL 290.905878 72.689676 \r\nL 291.076493 52.111873 \r\nL 291.082586 53.333718 \r\nL 291.17094 56.019357 \r\nL 291.140473 50.103692 \r\nL 291.192267 53.660349 \r\nL 291.259294 50.896077 \r\nL 291.22578 56.503256 \r\nL 291.27148 54.507173 \r\nL 291.414674 66.864742 \r\nL 291.2989 51.69451 \r\nL 291.420768 63.979495 \r\nL 291.515215 48.022926 \r\nL 291.551775 49.583501 \r\nL 291.743716 32.030066 \r\nL 291.618802 53.339766 \r\nL 291.80465 37.18359 \r\nL 291.810743 39.905521 \r\nL 291.86863 31.933286 \r\nL 291.908237 34.957654 \r\nL 291.938704 31.419143 \r\nL 291.978311 37.854999 \r\nL 292.005731 36.276279 \r\nL 292.127598 53.678496 \r\nL 292.133692 52.571577 \r\nL 292.139785 51.470707 \r\nL 292.148925 55.71692 \r\nL 292.164158 55.426581 \r\nL 292.292119 72.484019 \r\nL 292.295166 72.284411 \r\nL 292.316493 66.489721 \r\nL 292.4018 73.191721 \r\nL 292.541947 87.666349 \r\nL 292.453593 72.441678 \r\nL 292.554134 86.045288 \r\nL 292.688188 69.005995 \r\nL 292.694281 70.512131 \r\nL 292.825289 54.809609 \r\nL 292.706468 70.70569 \r\nL 292.846615 55.081803 \r\nL 293.005043 64.318224 \r\nL 292.858802 52.874014 \r\nL 293.029416 63.168964 \r\nL 293.084257 66.3506 \r\nL 293.056837 62.031801 \r\nL 293.10863 62.539895 \r\nL 293.233544 52.898209 \r\nL 293.139097 66.967571 \r\nL 293.236591 53.678496 \r\nL 293.273151 51.343683 \r\nL 293.294478 55.886285 \r\nL 293.343225 52.789331 \r\nL 293.361505 59.110261 \r\nL 293.449859 51.676364 \r\nL 293.458999 55.735066 \r\nL 293.522979 52.595772 \r\nL 293.477279 58.027538 \r\nL 293.568679 56.055649 \r\nL 293.5961 58.971141 \r\nL 293.60524 55.843943 \r\nL 293.684453 57.719052 \r\nL 293.69664 57.277494 \r\nL 293.699687 58.825971 \r\nL 293.882488 76.343113 \r\nL 293.894674 72.641286 \r\nL 293.900768 70.911348 \r\nL 293.986075 76.59716 \r\nL 293.989122 76.107213 \r\nL 294.040915 71.727927 \r\nL 293.995215 76.36126 \r\nL 294.107942 74.649467 \r\nL 294.162783 76.869354 \r\nL 294.178016 71.3771 \r\nL 294.187156 68.364829 \r\nL 294.254183 72.296508 \r\nL 294.290743 69.901208 \r\nL 294.391284 62.382628 \r\nL 294.305977 71.310564 \r\nL 294.415657 66.380843 \r\nL 294.622832 55.033413 \r\nL 294.424797 67.25791 \r\nL 294.631972 59.1647 \r\nL 294.698999 64.650905 \r\nL 294.653299 58.06383 \r\nL 294.741652 59.503429 \r\nL 294.799539 48.016878 \r\nL 294.848286 59.944987 \r\nL 294.851333 61.039809 \r\nL 294.897033 54.180541 \r\nL 294.93664 54.906389 \r\nL 295.021947 44.417879 \r\nL 295.052414 49.861743 \r\nL 295.061554 48.186242 \r\nL 295.110301 59.207041 \r\nL 295.143814 53.618008 \r\nL 295.177328 47.278932 \r\nL 295.244355 53.624057 \r\nL 295.256542 50.835589 \r\nL 295.265682 51.083587 \r\nL 295.271775 48.948383 \r\nL 295.277869 49.214528 \r\nL 295.354036 40.818881 \r\nL 295.405829 43.667836 \r\nL 295.509416 48.422143 \r\nL 295.46067 41.907653 \r\nL 295.521603 47.284981 \r\nL 295.673937 68.637022 \r\nL 295.686124 65.812262 \r\nL 295.740964 60.035718 \r\nL 295.783618 67.058302 \r\nL 295.786665 66.580452 \r\nL 295.804945 69.247945 \r\nL 295.841505 63.586327 \r\nL 295.917672 55.958869 \r\nL 295.856738 64.505735 \r\nL 295.966419 56.321794 \r\nL 295.978606 51.718705 \r\nL 295.996886 58.928799 \r\nL 296.036493 63.404865 \r\nL 296.088286 54.525319 \r\nL 296.097426 54.803561 \r\nL 296.237574 63.295988 \r\nL 296.109613 54.749122 \r\nL 296.252807 61.959217 \r\nL 296.338114 58.033586 \r\nL 296.268041 63.610522 \r\nL 296.365534 60.180888 \r\nL 296.405141 65.503777 \r\nL 296.411235 64.850513 \r\nL 296.502635 81.659953 \r\nL 296.548335 79.155776 \r\nL 296.551382 79.149727 \r\nL 296.627549 71.812609 \r\nL 296.667156 78.375489 \r\nL 296.807303 60.259522 \r\nL 296.910891 65.48563 \r\nL 296.935264 67.826492 \r\nL 297.002291 61.638634 \r\nL 297.160719 49.92223 \r\nL 297.014478 62.340287 \r\nL 297.166812 51.192465 \r\nL 297.197279 53.242987 \r\nL 297.215559 49.480672 \r\nL 297.279539 52.607869 \r\nL 297.282586 51.863874 \r\nL 297.34352 56.424622 \r\nL 297.38008 54.51927 \r\nL 297.468434 60.211132 \r\nL 297.419687 54.168443 \r\nL 297.523274 57.876319 \r\nL 297.581161 50.121838 \r\nL 297.626861 58.408608 \r\nL 297.636001 56.176624 \r\nL 297.681701 60.144596 \r\nL 297.733495 55.656433 \r\nL 297.748729 58.081976 \r\nL 297.751775 57.803734 \r\nL 297.791382 63.949251 \r\nL 297.891923 74.226055 \r\nL 297.925436 68.582584 \r\nL 297.992463 67.651078 \r\nL 297.94981 73.615133 \r\nL 298.007697 69.931452 \r\nL 298.035117 75.671704 \r\nL 298.07777 68.262001 \r\nL 298.120424 72.502165 \r\nL 298.156984 68.800338 \r\nL 298.217918 77.153644 \r\nL 298.220964 76.724184 \r\nL 298.275805 74.407518 \r\nL 298.315412 78.109345 \r\nL 298.385485 88.482929 \r\nL 298.449466 85.470658 \r\nL 298.519539 82.161998 \r\nL 298.461652 87.80547 \r\nL 298.5561 84.581493 \r\nL 298.613986 90.351988 \r\nL 298.653593 82.047072 \r\nL 298.662733 83.026968 \r\nL 298.72976 76.760476 \r\nL 298.671873 83.250771 \r\nL 298.793741 79.821137 \r\nL 298.821161 81.708343 \r\nL 298.854674 75.665655 \r\nL 298.897328 77.546812 \r\nL 298.912561 75.707996 \r\nL 298.991775 80.165915 \r\nL 299.107549 88.210736 \r\nL 299.007009 79.421921 \r\nL 299.131923 87.037281 \r\nL 299.141063 84.182277 \r\nL 299.159343 89.281362 \r\nL 299.238557 87.061475 \r\nL 299.27207 91.525443 \r\nL 299.329957 83.619744 \r\nL 299.339097 85.289196 \r\nL 299.430498 69.961696 \r\nL 299.467058 71.631147 \r\nL 299.518851 72.296508 \r\nL 299.527991 68.516048 \r\nL 299.643765 59.793769 \r\nL 299.649859 61.535805 \r\nL 299.652905 61.729365 \r\nL 299.674232 57.688808 \r\nL 299.695559 53.872055 \r\nL 299.750399 61.148686 \r\nL 299.780866 57.676711 \r\nL 299.908827 71.540416 \r\nL 299.911873 70.409302 \r\nL 299.988041 83.268917 \r\nL 300.082488 90.672571 \r\nL 300.039834 82.561215 \r\nL 300.112955 86.17836 \r\nL 300.268335 71.014176 \r\nL 300.298802 75.175707 \r\nL 300.341456 77.867395 \r\nL 300.393249 67.766004 \r\nL 300.399343 69.641113 \r\nL 300.405436 67.953515 \r\nL 300.432856 77.704079 \r\nL 300.496837 72.598945 \r\nL 300.569957 76.591112 \r\nL 300.527303 70.844811 \r\nL 300.603471 72.955821 \r\nL 300.636984 68.606779 \r\nL 300.710104 75.381364 \r\nL 300.807598 66.023968 \r\nL 300.835018 67.905125 \r\nL 300.841112 67.215569 \r\nL 300.886812 72.895333 \r\nL 300.920326 71.383149 \r\nL 300.984306 74.165568 \r\nL 300.953839 68.056344 \r\nL 301.011726 69.005995 \r\nL 301.014773 68.509999 \r\nL 301.066566 77.41374 \r\nL 301.07266 76.960085 \r\nL 301.078753 77.062913 \r\nL 301.18234 71.050468 \r\nL 301.112267 80.637717 \r\nL 301.197574 74.189763 \r\nL 301.212807 77.141547 \r\nL 301.365141 58.63846 \r\nL 301.471775 50.629932 \r\nL 301.490055 55.19068 \r\nL 301.624109 67.124838 \r\nL 301.514429 54.694683 \r\nL 301.630203 65.558215 \r\nL 301.633249 63.937154 \r\nL 301.703323 84.230667 \r\nL 301.712463 87.079622 \r\nL 301.80691 81.938195 \r\nL 302.044552 57.936806 \r\nL 301.852611 86.359822 \r\nL 302.056738 63.423011 \r\nL 302.099392 74.25025 \r\nL 302.157279 62.545944 \r\nL 302.166419 64.790026 \r\nL 302.169466 62.993551 \r\nL 302.263913 70.687544 \r\nL 302.266959 70.379059 \r\nL 302.288286 76.318918 \r\nL 302.370547 68.292244 \r\nL 302.571628 84.031058 \r\nL 302.425387 62.939112 \r\nL 302.599048 82.766872 \r\nL 302.720915 69.907257 \r\nL 302.641701 88.700683 \r\nL 302.757475 72.67153 \r\nL 302.760522 72.568701 \r\nL 302.772709 75.750337 \r\nL 302.775756 76.046725 \r\nL 302.806222 69.768136 \r\nL 302.815362 70.010086 \r\nL 302.897623 50.986808 \r\nL 302.98293 57.706954 \r\nL 303.068237 72.919528 \r\nL 303.104797 63.023794 \r\nL 303.235805 49.504867 \r\nL 303.254085 52.287286 \r\nL 303.299785 56.376232 \r\nL 303.324158 50.188374 \r\nL 303.360719 50.611786 \r\nL 303.372905 43.946078 \r\nL 303.467353 51.210611 \r\nL 303.470399 51.131977 \r\nL 303.531333 61.396684 \r\nL 303.482586 49.111699 \r\nL 303.595313 52.886111 \r\nL 303.695854 40.589029 \r\nL 303.726321 46.395816 \r\nL 303.802488 51.9788 \r\nL 303.832955 45.567139 \r\nL 303.890842 41.617314 \r\nL 303.857328 49.764963 \r\nL 303.933495 47.284981 \r\nL 304.000522 55.995162 \r\nL 303.948729 46.335329 \r\nL 304.070596 51.283196 \r\nL 304.161996 46.589376 \r\nL 304.125436 54.579757 \r\nL 304.183323 50.587591 \r\nL 304.229023 53.043378 \r\nL 304.28691 47.932195 \r\nL 304.347844 52.565528 \r\nL 304.399638 44.12754 \r\nL 304.622045 61.680975 \r\nL 304.411824 42.536722 \r\nL 304.640326 61.070052 \r\nL 304.646419 59.660697 \r\nL 304.713446 68.201513 \r\nL 304.722586 67.034107 \r\nL 304.786566 71.994071 \r\nL 304.82008 64.378711 \r\nL 304.82922 64.826318 \r\nL 304.975461 47.363614 \r\nL 304.990694 46.032892 \r\nL 305.063814 56.170575 \r\nL 305.066861 55.71692 \r\nL 305.121701 63.737545 \r\nL 305.249662 71.086761 \r\nL 305.176542 61.209173 \r\nL 305.255756 70.197597 \r\nL 305.365436 61.396684 \r\nL 305.283176 70.239938 \r\nL 305.38067 62.267702 \r\nL 305.386763 63.894813 \r\nL 305.392856 63.888764 \r\nL 305.49949 70.046378 \r\nL 305.45379 61.166832 \r\nL 305.514724 67.028058 \r\nL 305.529957 64.929147 \r\nL 305.606124 71.346857 \r\nL 305.618311 69.344725 \r\nL 305.621357 68.546291 \r\nL 305.670104 75.931799 \r\nL 305.721898 69.102775 \r\nL 305.727991 70.784324 \r\nL 305.807205 58.535631 \r\nL 305.822439 63.931105 \r\nL 305.849859 69.253994 \r\nL 305.907746 63.078233 \r\nL 305.990006 47.914049 \r\nL 306.053986 52.36592 \r\nL 306.072267 53.297425 \r\nL 306.136247 46.450255 \r\nL 306.139294 46.686156 \r\nL 306.166714 40.716052 \r\nL 306.203274 38.145339 \r\nL 306.239834 51.053344 \r\nL 306.261161 50.521055 \r\nL 306.285534 56.684718 \r\nL 306.404355 67.49986 \r\nL 306.407402 65.540069 \r\nL 306.410448 65.53402 \r\nL 306.501849 76.409649 \r\nL 306.428729 65.237632 \r\nL 306.574969 74.903514 \r\nL 306.608483 66.199381 \r\nL 306.690743 70.917396 \r\nL 306.76691 76.391503 \r\nL 306.709023 69.780234 \r\nL 306.806517 72.284411 \r\nL 306.818704 74.328884 \r\nL 306.821751 75.242243 \r\nL 306.879638 69.374968 \r\nL 306.919244 71.395246 \r\nL 306.922291 71.304515 \r\nL 306.937525 74.080886 \r\nL 306.958851 79.155776 \r\nL 306.983225 72.296508 \r\nL 307.044158 73.96596 \r\nL 307.178213 63.822228 \r\nL 307.202586 65.473533 \r\nL 307.223913 70.941591 \r\nL 307.275706 60.21718 \r\nL 307.297033 60.725274 \r\nL 307.324453 56.96296 \r\nL 307.370154 65.479582 \r\nL 307.397574 64.663002 \r\nL 307.504208 82.403948 \r\nL 307.540768 79.688065 \r\nL 307.543814 78.194027 \r\nL 307.632168 86.89816 \r\nL 307.635215 85.990849 \r\nL 307.641308 87.521179 \r\nL 307.705289 79.107386 \r\nL 307.708335 79.391677 \r\nL 307.824109 67.705517 \r\nL 307.836296 71.3771 \r\nL 307.912463 74.232104 \r\nL 307.88809 68.032149 \r\nL 307.930743 69.090678 \r\nL 308.003864 62.32819 \r\nL 308.052611 63.731497 \r\nL 308.064797 64.015787 \r\nL 308.058704 62.497554 \r\nL 308.070891 62.497554 \r\nL 308.183618 58.795727 \r\nL 308.122684 65.304168 \r\nL 308.186665 60.289765 \r\nL 308.189711 60.350253 \r\nL 308.195805 58.825971 \r\nL 308.290252 51.156172 \r\nL 308.211038 59.751428 \r\nL 308.317672 53.787373 \r\nL 308.415166 73.29455 \r\nL 308.457819 68.141026 \r\nL 308.466959 64.911 \r\nL 308.555313 72.175534 \r\nL 308.55836 71.57066 \r\nL 308.591873 73.82079 \r\nL 308.625387 67.409129 \r\nL 308.634527 67.989807 \r\nL 308.674134 58.717094 \r\nL 308.677181 58.910653 \r\nL 308.719834 43.855347 \r\nL 308.805141 50.3033 \r\nL 308.808188 50.164179 \r\nL 308.820375 54.513221 \r\nL 308.853888 52.65021 \r\nL 309.024502 76.137456 \r\nL 309.064109 75.006342 \r\nL 309.198163 64.167006 \r\nL 309.24691 70.451643 \r\nL 309.313937 66.792158 \r\nL 309.429711 62.043899 \r\nL 309.341357 69.302383 \r\nL 309.447991 63.362524 \r\nL 309.484552 67.608737 \r\nL 309.551579 62.606432 \r\nL 309.554625 62.860478 \r\nL 309.633839 65.413046 \r\nL 309.588139 59.557868 \r\nL 309.642979 62.412872 \r\nL 309.646026 60.519617 \r\nL 309.731333 66.120748 \r\nL 309.749613 62.957258 \r\nL 309.755706 64.699295 \r\nL 309.819687 54.76122 \r\nL 309.84406 58.021489 \r\nL 309.914134 55.577799 \r\nL 309.892807 61.142637 \r\nL 309.956787 56.660523 \r\nL 310.087795 70.657301 \r\nL 309.972021 55.396337 \r\nL 310.090842 69.955647 \r\nL 310.179195 65.431192 \r\nL 310.121308 71.165394 \r\nL 310.200522 69.387066 \r\nL 310.212709 73.058649 \r\nL 310.298016 65.588459 \r\nL 310.45035 50.369836 \r\nL 310.45949 52.970793 \r\nL 310.544797 56.781498 \r\nL 310.520424 50.587591 \r\nL 310.572217 53.624057 \r\nL 310.584404 52.214701 \r\nL 310.614871 61.342245 \r\nL 310.770252 81.297029 \r\nL 310.645338 60.658738 \r\nL 310.779392 79.131581 \r\nL 310.870792 76.69394 \r\nL 310.831186 81.86561 \r\nL 310.882979 78.006516 \r\nL 310.892119 80.686107 \r\nL 310.940866 73.72401 \r\nL 310.99266 77.026621 \r\nL 311.151087 51.192465 \r\nL 311.184601 55.71692 \r\nL 311.248581 49.438331 \r\nL 311.257721 50.787199 \r\nL 311.321701 47.194249 \r\nL 311.361308 54.930584 \r\nL 311.480129 78.593244 \r\nL 311.507549 75.357169 \r\nL 311.69949 59.321967 \r\nL 311.577623 78.236368 \r\nL 311.705584 59.346162 \r\nL 311.751284 61.112393 \r\nL 311.796984 49.704475 \r\nL 311.812217 45.911917 \r\nL 311.900571 54.162395 \r\nL 312.074232 72.24207 \r\nL 312.077279 70.4214 \r\nL 312.126026 78.012565 \r\nL 312.180866 73.826839 \r\nL 312.281407 80.686107 \r\nL 312.186959 72.538458 \r\nL 312.302733 75.980189 \r\nL 312.397181 62.945161 \r\nL 312.445928 65.600556 \r\nL 312.452021 67.330495 \r\nL 312.482488 61.65678 \r\nL 312.491628 62.255605 \r\nL 312.576935 52.41431 \r\nL 312.500768 63.066136 \r\nL 312.616542 55.118095 \r\nL 312.619588 54.56766 \r\nL 312.665289 63.646814 \r\nL 312.680522 62.122533 \r\nL 312.799343 67.796248 \r\nL 312.707942 61.505561 \r\nL 312.802389 67.348641 \r\nL 312.808483 64.832367 \r\nL 312.84809 70.034281 \r\nL 312.909023 67.735761 \r\nL 312.95777 67.475665 \r\nL 313.030891 71.52227 \r\nL 313.259392 103.024093 \r\nL 313.036984 70.300425 \r\nL 313.289859 99.794067 \r\nL 313.433053 88.634147 \r\nL 313.4361 88.839804 \r\nL 313.47266 84.170179 \r\nL 313.56406 72.544507 \r\nL 313.597574 74.461956 \r\nL 313.640227 69.17536 \r\nL 313.695068 76.869354 \r\nL 313.710301 72.725969 \r\nL 313.792561 80.244549 \r\nL 313.847402 78.931973 \r\nL 313.853495 79.682016 \r\nL 313.859588 78.169832 \r\nL 313.883962 73.361086 \r\nL 313.944896 79.875576 \r\nL 313.972316 77.601251 \r\nL 313.975362 79.506603 \r\nL 314.066763 69.532235 \r\nL 314.10637 63.471401 \r\nL 314.17949 68.395073 \r\nL 314.243471 73.348989 \r\nL 314.191677 68.056344 \r\nL 314.304404 70.869006 \r\nL 314.316591 68.141026 \r\nL 314.383618 79.724357 \r\nL 314.389711 78.272661 \r\nL 314.401898 83.123748 \r\nL 314.453692 77.135498 \r\nL 314.502439 79.440067 \r\nL 314.569466 69.822575 \r\nL 314.511579 79.573139 \r\nL 314.630399 70.022183 \r\nL 314.801014 50.273057 \r\nL 314.828434 50.787199 \r\nL 314.837574 55.009218 \r\nL 314.892414 50.055302 \r\nL 314.941161 52.432456 \r\nL 315.066075 64.408955 \r\nL 314.947254 51.894118 \r\nL 315.114822 58.977189 \r\nL 315.212316 48.283022 \r\nL 315.133102 59.866354 \r\nL 315.254969 51.537243 \r\nL 315.264109 52.390115 \r\nL 315.376837 63.356475 \r\nL 315.389023 63.023794 \r\nL 315.416443 65.074316 \r\nL 315.535264 82.246681 \r\nL 315.571824 81.188152 \r\nL 315.693692 68.764046 \r\nL 315.696738 70.621008 \r\nL 315.715018 68.35878 \r\nL 315.782045 56.321794 \r\nL 315.721112 68.413219 \r\nL 315.852119 60.174839 \r\nL 315.864306 62.558042 \r\nL 315.940473 58.420705 \r\nL 315.958753 60.047816 \r\nL 315.9618 57.688808 \r\nL 316.050154 70.530277 \r\nL 316.0532 70.167353 \r\nL 316.138507 76.210041 \r\nL 316.065387 69.695551 \r\nL 316.162881 71.104907 \r\nL 316.272561 62.763699 \r\nL 316.205534 73.016308 \r\nL 316.284748 64.390809 \r\nL 316.287795 65.165047 \r\nL 316.330448 54.803561 \r\nL 316.357869 55.741115 \r\nL 316.476689 44.98646 \r\nL 316.482783 47.151908 \r\nL 316.510203 43.8372 \r\nL 316.494969 49.589549 \r\nL 316.537623 48.488679 \r\nL 316.601603 59.684892 \r\nL 316.680817 58.965092 \r\nL 316.744797 53.27323 \r\nL 316.778311 60.973273 \r\nL 316.833151 65.667092 \r\nL 316.860571 56.938765 \r\nL 316.878851 60.616397 \r\nL 316.909318 55.124144 \r\nL 316.955018 66.943376 \r\nL 316.985485 61.541854 \r\nL 317.052512 65.951383 \r\nL 317.092119 59.249382 \r\nL 317.204846 75.06683 \r\nL 317.262733 66.132845 \r\nL 317.317574 59.860305 \r\nL 317.341947 67.052253 \r\nL 317.378507 62.763699 \r\nL 317.384601 64.832367 \r\nL 317.393741 61.227319 \r\nL 317.405928 62.23141 \r\nL 317.546075 42.83311 \r\nL 317.549122 43.069011 \r\nL 317.558262 41.066879 \r\nL 317.759343 63.259695 \r\nL 317.87207 68.479755 \r\nL 317.78067 60.676884 \r\nL 317.878163 67.518006 \r\nL 317.92691 71.395246 \r\nL 317.887303 65.443289 \r\nL 317.972611 66.997815 \r\nL 318.106665 49.087504 \r\nL 318.158458 54.888243 \r\nL 318.213299 48.555215 \r\nL 318.216345 48.906042 \r\nL 318.231579 46.002648 \r\nL 318.307746 56.249209 \r\nL 318.316886 52.904257 \r\nL 318.444846 68.945508 \r\nL 318.338213 50.49686 \r\nL 318.457033 65.999773 \r\nL 318.463127 63.707302 \r\nL 318.527107 69.816526 \r\nL 318.56062 68.594681 \r\nL 318.56976 70.239938 \r\nL 318.655068 66.435282 \r\nL 318.761701 57.743247 \r\nL 318.691628 67.130887 \r\nL 318.779982 58.25739 \r\nL 318.783028 60.440984 \r\nL 318.871382 52.390115 \r\nL 318.883569 54.90034 \r\nL 318.895756 52.323579 \r\nL 318.941456 60.634543 \r\nL 318.959736 58.233195 \r\nL 318.981063 60.846249 \r\nL 319.041996 51.821533 \r\nL 319.069416 59.194944 \r\nL 319.090743 55.402386 \r\nL 319.118163 61.154735 \r\nL 319.179097 59.920792 \r\nL 319.227844 51.40417 \r\nL 319.322291 54.797512 \r\nL 319.419785 57.973099 \r\nL 319.374085 49.72867 \r\nL 319.435018 57.077886 \r\nL 319.453299 52.438505 \r\nL 319.511186 60.199034 \r\nL 319.523372 59.134456 \r\nL 319.526419 60.695031 \r\nL 319.572119 51.652169 \r\nL 319.623913 54.368052 \r\nL 319.66352 56.382281 \r\nL 319.687893 49.160089 \r\nL 319.693986 50.146033 \r\nL 319.852414 31.261876 \r\nL 319.882881 35.26614 \r\nL 319.895068 38.514312 \r\nL 319.965141 30.790075 \r\nL 319.977328 33.100692 \r\nL 319.986468 31.957481 \r\nL 320.007795 35.278237 \r\nL 320.083962 33.554347 \r\nL 320.181456 43.462179 \r\nL 320.199736 35.973842 \r\nL 320.202783 35.798429 \r\nL 320.218016 40.365225 \r\nL 320.233249 39.312745 \r\nL 320.318557 53.037329 \r\nL 320.349023 43.6013 \r\nL 320.394724 38.834895 \r\nL 320.446517 48.222535 \r\nL 320.452611 46.129672 \r\nL 320.473937 50.666225 \r\nL 320.556198 42.016531 \r\nL 320.559244 44.60539 \r\nL 320.571431 45.234459 \r\nL 320.601898 36.064573 \r\nL 320.604945 37.08681 \r\nL 320.607991 35.955696 \r\nL 320.687205 46.994641 \r\nL 320.690252 46.099428 \r\nL 320.699392 48.863701 \r\nL 320.751186 40.232153 \r\nL 320.781652 42.597209 \r\nL 320.784699 41.810873 \r\nL 320.860866 49.72867 \r\nL 320.873053 47.47854 \r\nL 320.897426 56.170575 \r\nL 320.94008 46.90391 \r\nL 320.997967 53.424449 \r\nL 321.00406 53.309523 \r\nL 321.019294 58.559826 \r\nL 321.107647 48.730629 \r\nL 321.144208 52.632064 \r\nL 321.122881 46.305085 \r\nL 321.180768 46.782935 \r\nL 321.232561 48.597556 \r\nL 321.305682 40.710003 \r\nL 321.308729 41.925799 \r\nL 321.345289 34.800387 \r\nL 321.403176 36.506131 \r\nL 321.458016 34.292293 \r\nL 321.476296 40.038594 \r\nL 321.485436 39.669621 \r\nL 321.616443 49.819401 \r\nL 321.771824 64.318224 \r\nL 321.622537 49.402039 \r\nL 321.793151 62.721358 \r\nL 321.860178 65.515874 \r\nL 321.911972 59.479234 \r\nL 322.024699 67.971661 \r\nL 322.036886 66.495769 \r\nL 322.058213 64.838415 \r\nL 322.122193 69.60482 \r\nL 322.140473 69.284237 \r\nL 322.24406 77.050816 \r\nL 322.259294 75.514436 \r\nL 322.26234 73.875229 \r\nL 322.350694 81.121616 \r\nL 322.359834 80.450206 \r\nL 322.384208 78.956168 \r\nL 322.393348 80.71635 \r\nL 322.396394 79.313043 \r\nL 322.487795 82.670092 \r\nL 322.509122 76.246334 \r\nL 322.557869 78.968265 \r\nL 322.606615 70.252035 \r\nL 322.774183 57.071837 \r\nL 322.612709 70.554472 \r\nL 322.792463 57.53759 \r\nL 322.835117 63.683107 \r\nL 322.911284 63.28389 \r\nL 323.042291 52.855867 \r\nL 323.182439 64.33637 \r\nL 323.188532 63.773838 \r\nL 323.191579 63.011697 \r\nL 323.261652 72.67153 \r\nL 323.340866 86.329578 \r\nL 323.380473 80.050989 \r\nL 323.471873 75.605167 \r\nL 323.432267 82.942286 \r\nL 323.508434 76.131408 \r\nL 323.514527 77.214132 \r\nL 323.593741 70.748032 \r\nL 323.599834 72.108997 \r\nL 323.730842 65.558215 \r\nL 323.615068 74.129276 \r\nL 323.733888 65.721531 \r\nL 323.807009 68.788241 \r\nL 323.840522 64.856562 \r\nL 323.974576 54.126102 \r\nL 323.858802 66.852645 \r\nL 323.983716 55.595945 \r\nL 324.06293 61.46322 \r\nL 324.09949 58.269487 \r\nL 324.200031 51.40417 \r\nL 324.218311 54.210784 \r\nL 324.221357 54.76122 \r\nL 324.242684 50.152082 \r\nL 324.312758 53.315571 \r\nL 324.367598 48.264876 \r\nL 324.349318 54.476929 \r\nL 324.428532 49.426233 \r\nL 324.468139 45.627627 \r\nL 324.437672 50.720663 \r\nL 324.504699 49.764963 \r\nL 324.547353 53.763178 \r\nL 324.608286 46.262744 \r\nL 324.635706 44.557 \r\nL 324.663127 48.234632 \r\nL 324.711873 46.764789 \r\nL 324.775854 51.029149 \r\nL 324.818507 46.462352 \r\nL 324.824601 47.278932 \r\nL 324.909908 51.652169 \r\nL 324.848974 46.244598 \r\nL 324.952561 49.898035 \r\nL 324.958655 48.452387 \r\nL 325.028729 61.027711 \r\nL 325.147549 78.829144 \r\nL 325.178016 78.798901 \r\nL 325.181063 78.393635 \r\nL 325.226763 85.930362 \r\nL 325.232856 85.900118 \r\nL 325.245043 90.376183 \r\nL 325.33949 84.781102 \r\nL 325.458311 80.510693 \r\nL 325.351677 85.585584 \r\nL 325.467451 81.762782 \r\nL 325.510104 82.476533 \r\nL 325.494871 80.292939 \r\nL 325.546665 81.623661 \r\nL 325.656345 77.36535 \r\nL 325.580178 83.982668 \r\nL 325.665485 78.048857 \r\nL 325.808679 88.132102 \r\nL 325.915313 77.528666 \r\nL 325.93664 79.869527 \r\nL 325.970154 86.80138 \r\nL 326.064601 84.369787 \r\nL 326.232168 97.187061 \r\nL 326.113348 80.807081 \r\nL 326.244355 96.775747 \r\nL 326.393643 89.378142 \r\nL 326.396689 90.043503 \r\nL 326.463716 82.325314 \r\nL 326.46981 82.567264 \r\nL 326.765338 50.599688 \r\nL 326.789711 53.75108 \r\nL 326.804945 57.047642 \r\nL 326.868925 50.666225 \r\nL 326.902439 54.525319 \r\nL 327.006026 60.205083 \r\nL 326.935952 49.819401 \r\nL 327.027353 57.749296 \r\nL 327.045633 56.454866 \r\nL 327.082193 63.392767 \r\nL 327.1218 62.878625 \r\nL 327.155313 66.096553 \r\nL 327.1675 60.537763 \r\nL 327.170547 61.209173 \r\nL 327.197967 56.829888 \r\nL 327.23148 63.423011 \r\nL 327.280227 60.295814 \r\nL 327.502635 80.940154 \r\nL 327.313741 58.807825 \r\nL 327.533102 72.980016 \r\nL 327.612316 71.564611 \r\nL 327.566615 76.149554 \r\nL 327.636689 73.0526 \r\nL 327.670203 75.254341 \r\nL 327.731136 65.304168 \r\nL 327.734183 65.467484 \r\nL 327.77379 60.434935 \r\nL 327.831677 68.12288 \r\nL 327.83777 66.810304 \r\nL 327.962684 75.012391 \r\nL 327.974871 71.104907 \r\nL 328.054085 82.791067 \r\nL 328.084552 83.571354 \r\nL 328.090645 81.091372 \r\nL 328.093692 81.726489 \r\nL 328.178999 75.199902 \r\nL 328.115018 83.891937 \r\nL 328.209466 78.877534 \r\nL 328.328286 68.382975 \r\nL 328.38008 70.445595 \r\nL 328.48062 73.633279 \r\nL 328.422733 67.959564 \r\nL 328.495854 71.189589 \r\nL 328.511087 66.090504 \r\nL 328.596394 74.649467 \r\nL 328.599441 73.808693 \r\nL 328.620768 75.992287 \r\nL 328.639048 70.923445 \r\nL 328.712168 74.806734 \r\nL 328.715215 74.770442 \r\nL 328.721308 75.720093 \r\nL 328.821849 82.373704 \r\nL 328.776149 72.381191 \r\nL 328.840129 80.964349 \r\nL 328.904109 86.740892 \r\nL 328.952856 77.8432 \r\nL 329.065584 82.246681 \r\nL 328.98637 74.806734 \r\nL 329.06863 81.351468 \r\nL 329.080817 80.244549 \r\nL 329.129564 71.600904 \r\nL 329.193544 76.79072 \r\nL 329.257525 83.020919 \r\nL 329.202684 75.441852 \r\nL 329.315412 81.218395 \r\nL 329.632267 67.741809 \r\nL 329.321505 81.914 \r\nL 329.650547 70.137109 \r\nL 329.668827 69.193506 \r\nL 329.772414 75.701947 \r\nL 329.879048 57.241202 \r\nL 329.930842 61.17893 \r\nL 330.016149 66.30221 \r\nL 329.943028 59.944987 \r\nL 330.043569 61.898729 \r\nL 330.074036 60.531715 \r\nL 330.110596 70.040329 \r\nL 330.113643 69.949598 \r\nL 330.186763 76.869354 \r\nL 330.223323 70.094768 \r\nL 330.22637 70.306474 \r\nL 330.250743 64.814221 \r\nL 330.284257 55.843943 \r\nL 330.390891 57.380323 \r\nL 330.393937 57.948904 \r\nL 330.427451 50.847687 \r\nL 330.464011 50.890028 \r\nL 330.467058 50.847687 \r\nL 330.470104 52.07558 \r\nL 330.473151 51.767095 \r\nL 330.585878 70.040329 \r\nL 330.482291 51.379976 \r\nL 330.619392 66.513916 \r\nL 330.662045 58.880409 \r\nL 330.729072 65.279973 \r\nL 330.771726 77.099206 \r\nL 330.853986 72.423532 \r\nL 330.87836 69.774185 \r\nL 330.936247 79.458213 \r\nL 330.948434 78.853339 \r\nL 331.033741 86.184409 \r\nL 331.070301 84.26091 \r\nL 331.079441 80.534888 \r\nL 331.152561 89.52936 \r\nL 331.179982 83.982668 \r\nL 331.186075 84.16413 \r\nL 331.198262 81.853513 \r\nL 331.265289 80.09333 \r\nL 331.283569 85.107733 \r\nL 331.304896 82.754775 \r\nL 331.371923 75.453949 \r\nL 331.46637 78.962217 \r\nL 331.603471 92.704947 \r\nL 331.661357 99.58841 \r\nL 331.716198 93.757427 \r\nL 331.841112 85.712607 \r\nL 331.956886 80.837325 \r\nL 331.847205 86.583625 \r\nL 332.005633 82.174096 \r\nL 332.069613 93.902597 \r\nL 332.1275 87.769178 \r\nL 332.148827 89.735017 \r\nL 332.197574 81.448247 \r\nL 332.203667 81.05508 \r\nL 332.252414 88.355905 \r\nL 332.258507 88.845853 \r\nL 332.310301 81.315175 \r\nL 332.441308 62.769747 \r\nL 332.322488 81.33937 \r\nL 332.462635 64.898903 \r\nL 332.505289 71.673488 \r\nL 332.554036 58.916702 \r\nL 332.560129 58.263438 \r\nL 332.584502 64.52993 \r\nL 332.685043 71.401295 \r\nL 332.700276 68.764046 \r\nL 332.852611 77.903688 \r\nL 332.785584 68.12288 \r\nL 332.867844 75.490241 \r\nL 332.922684 60.997467 \r\nL 333.011038 61.342245 \r\nL 333.017131 61.892681 \r\nL 333.023225 58.63846 \r\nL 333.172512 51.283196 \r\nL 333.053692 62.110435 \r\nL 333.184699 54.694683 \r\nL 333.187746 56.460915 \r\nL 333.2761 45.579237 \r\nL 333.279146 45.917966 \r\nL 333.297426 51.035198 \r\nL 333.34008 55.747164 \r\nL 333.382733 49.093553 \r\nL 333.416247 53.648252 \r\nL 333.501554 49.275015 \r\nL 333.477181 55.269313 \r\nL 333.522881 53.152255 \r\nL 333.626468 63.350426 \r\nL 333.641701 60.422837 \r\nL 333.696542 57.39242 \r\nL 333.730055 61.578146 \r\nL 333.760522 58.813873 \r\nL 333.806222 64.904952 \r\nL 333.854969 53.255084 \r\nL 333.864109 55.789505 \r\nL 334.059097 70.693593 \r\nL 333.912856 55.456824 \r\nL 334.092611 67.064351 \r\nL 334.132217 61.795901 \r\nL 334.177918 73.173575 \r\nL 334.199244 68.322488 \r\nL 334.220571 73.875229 \r\nL 334.293692 64.923098 \r\nL 334.299785 66.586501 \r\nL 334.418606 59.491332 \r\nL 334.348532 70.608911 \r\nL 334.424699 61.70517 \r\nL 334.442979 66.526013 \r\nL 334.519146 57.217007 \r\nL 334.52524 58.323926 \r\nL 334.57094 54.870097 \r\nL 334.595313 62.61248 \r\nL 334.619687 67.040156 \r\nL 334.656247 55.19068 \r\nL 334.704994 62.225361 \r\nL 334.714134 64.312175 \r\nL 334.762881 58.886458 \r\nL 334.814674 62.164874 \r\nL 334.939588 52.287286 \r\nL 334.954822 55.517312 \r\nL 335.015756 44.12754 \r\nL 335.018802 43.819054 \r\nL 335.073643 48.143901 \r\nL 335.094969 46.353475 \r\nL 335.128483 52.65021 \r\nL 335.107156 45.391726 \r\nL 335.207697 47.926147 \r\nL 335.22293 45.046948 \r\nL 335.271677 52.492943 \r\nL 335.308237 51.754997 \r\nL 335.369171 54.561611 \r\nL 335.378311 50.085546 \r\nL 335.411824 51.416268 \r\nL 335.445338 43.069011 \r\nL 335.530645 46.026843 \r\nL 335.536738 44.587244 \r\nL 335.615952 53.007086 \r\nL 335.673839 49.504867 \r\nL 335.631186 54.833804 \r\nL 335.704306 52.559479 \r\nL 335.853593 76.306821 \r\nL 335.862733 75.635411 \r\nL 336.021161 89.952772 \r\nL 335.881014 75.556778 \r\nL 336.057721 85.216611 \r\nL 336.200915 63.453255 \r\nL 336.270989 66.586501 \r\nL 336.237475 61.36644 \r\nL 336.301456 62.479408 \r\nL 336.328876 58.136415 \r\nL 336.371529 70.856909 \r\nL 336.39895 66.175186 \r\nL 336.484257 72.877187 \r\nL 336.432463 65.933237 \r\nL 336.511677 68.086587 \r\nL 336.520817 65.667092 \r\nL 336.533004 70.772227 \r\nL 336.627451 66.217528 \r\nL 336.633544 68.782192 \r\nL 336.676198 56.067747 \r\nL 336.712758 61.771706 \r\nL 336.743225 58.463047 \r\nL 336.801112 66.265917 \r\nL 336.883372 73.107039 \r\nL 336.913839 68.328537 \r\nL 337.011333 59.854256 \r\nL 337.029613 61.928973 \r\nL 337.05094 67.142984 \r\nL 337.108827 54.864048 \r\nL 337.181947 49.764963 \r\nL 337.197181 54.706781 \r\nL 337.325141 65.425143 \r\nL 337.218507 54.386198 \r\nL 337.331235 64.475491 \r\nL 337.358655 61.021662 \r\nL 337.422635 67.384934 \r\nL 337.431775 65.739677 \r\nL 337.434822 67.947466 \r\nL 337.504896 61.717267 \r\nL 337.538409 62.551993 \r\nL 337.550596 66.187284 \r\nL 337.626763 54.410393 \r\nL 337.73949 50.871882 \r\nL 337.70293 57.652516 \r\nL 337.742537 51.537243 \r\nL 337.800424 57.755344 \r\nL 337.852217 52.17236 \r\nL 337.888778 49.837548 \r\nL 337.910104 54.688635 \r\nL 337.952758 52.964745 \r\nL 337.974085 53.672447 \r\nL 338.001505 49.643988 \r\nL 338.028925 50.763004 \r\nL 338.111186 44.647731 \r\nL 338.144699 47.545076 \r\nL 338.208679 52.722795 \r\nL 338.159932 46.28089 \r\nL 338.266566 50.666225 \r\nL 338.357967 39.917619 \r\nL 338.388434 40.540639 \r\nL 338.428041 36.838812 \r\nL 338.461554 43.244424 \r\nL 338.470694 42.597209 \r\nL 338.482881 44.835242 \r\nL 338.556001 38.943772 \r\nL 338.583421 43.171839 \r\nL 338.586468 43.165791 \r\nL 338.735756 65.237632 \r\nL 338.757082 62.479408 \r\nL 338.830203 69.810477 \r\nL 338.833249 68.915264 \r\nL 338.86067 73.96596 \r\nL 338.842389 68.425317 \r\nL 338.95207 72.707822 \r\nL 339.028237 70.064524 \r\nL 339.00691 73.844985 \r\nL 339.064797 71.600904 \r\nL 339.067844 72.163436 \r\nL 339.110498 65.346509 \r\nL 339.140964 65.890896 \r\nL 339.268925 58.251341 \r\nL 339.174478 66.405038 \r\nL 339.278065 60.79181 \r\nL 339.415166 75.103122 \r\nL 339.418213 73.838936 \r\nL 339.482193 71.479929 \r\nL 339.51266 78.538805 \r\nL 339.5218 76.089066 \r\nL 339.543127 78.03676 \r\nL 339.591873 71.256126 \r\nL 339.619294 73.488109 \r\nL 339.710694 64.935195 \r\nL 339.637574 75.907604 \r\nL 339.744208 70.645203 \r\nL 339.753348 72.296508 \r\nL 339.823421 66.991766 \r\nL 339.841701 67.173228 \r\nL 339.948335 63.731497 \r\nL 339.902635 71.231931 \r\nL 339.957475 64.511784 \r\nL 339.969662 63.326231 \r\nL 339.978802 66.030017 \r\nL 339.984896 65.636849 \r\nL 340.015362 69.840721 \r\nL 340.058016 62.213264 \r\nL 340.091529 65.975578 \r\nL 340.143323 60.229278 \r\nL 340.185977 68.588632 \r\nL 340.207303 63.078233 \r\nL 340.414478 81.200249 \r\nL 340.216443 62.418921 \r\nL 340.426665 79.361433 \r\nL 340.447991 79.881625 \r\nL 340.566812 68.044246 \r\nL 340.697819 51.107782 \r\nL 340.600326 68.546291 \r\nL 340.728286 54.228931 \r\nL 340.841014 70.4214 \r\nL 340.86234 69.260042 \r\nL 340.865387 69.435456 \r\nL 340.895854 65.273925 \r\nL 340.968974 64.167006 \r\nL 340.911087 67.378885 \r\nL 341.002488 65.080365 \r\nL 341.032955 67.106692 \r\nL 341.084748 56.454866 \r\nL 341.087795 57.458956 \r\nL 341.142635 48.766921 \r\nL 341.106075 57.531541 \r\nL 341.197475 56.805693 \r\nL 341.224896 54.114005 \r\nL 341.276689 59.793769 \r\nL 341.282783 59.352211 \r\nL 341.45949 76.802817 \r\nL 341.288876 59.30987 \r\nL 341.480817 74.256299 \r\nL 341.645338 66.532062 \r\nL 341.648385 66.68328 \r\nL 341.657525 62.685065 \r\nL 341.697131 63.737545 \r\nL 341.703225 61.312002 \r\nL 341.791579 68.7459 \r\nL 341.794625 68.564438 \r\nL 341.797672 68.316439 \r\nL 341.843372 73.113088 \r\nL 341.855559 72.453775 \r\nL 341.858606 72.484019 \r\nL 341.864699 72.163436 \r\nL 341.867746 72.217875 \r\nL 341.886026 68.957605 \r\nL 341.962193 75.429754 \r\nL 341.971333 75.248292 \r\nL 342.007893 78.817047 \r\nL 342.059687 72.29046 \r\nL 342.06578 72.980016 \r\nL 342.0932 70.233889 \r\nL 342.126714 75.242243 \r\nL 342.178507 72.060608 \r\nL 342.181554 72.090851 \r\nL 342.187647 71.848902 \r\nL 342.202881 74.58898 \r\nL 342.285141 67.161131 \r\nL 342.288188 67.584542 \r\nL 342.330842 62.975404 \r\nL 342.391775 70.330669 \r\nL 342.394822 69.187457 \r\nL 342.416149 70.681495 \r\nL 342.452709 64.390809 \r\nL 342.501456 68.395073 \r\nL 342.507549 66.677232 \r\nL 342.58067 73.851034 \r\nL 342.583716 75.266438 \r\nL 342.61723 69.629015 \r\nL 342.687303 72.895333 \r\nL 342.723864 70.300425 \r\nL 342.772611 75.792678 \r\nL 342.793937 73.669572 \r\nL 342.921898 79.627578 \r\nL 342.800031 72.980016 \r\nL 342.924945 79.022704 \r\nL 343.022439 72.67153 \r\nL 342.940178 79.179971 \r\nL 343.055952 73.778449 \r\nL 343.077279 73.215916 \r\nL 343.065092 75.611216 \r\nL 343.092512 75.490241 \r\nL 343.174773 79.101337 \r\nL 343.138213 73.494158 \r\nL 343.199146 76.155603 \r\nL 343.202193 75.169658 \r\nL 343.244846 78.94407 \r\nL 343.299687 78.823096 \r\nL 343.366714 81.309127 \r\nL 343.345387 74.836978 \r\nL 343.388041 78.006516 \r\nL 343.485534 71.727927 \r\nL 343.424601 78.454123 \r\nL 343.500768 75.847117 \r\nL 343.506861 77.1234 \r\nL 343.549515 67.747858 \r\nL 343.589122 68.038197 \r\nL 343.610448 65.763872 \r\nL 343.643962 73.427622 \r\nL 343.692709 72.157387 \r\nL 343.796296 73.838936 \r\nL 343.729269 64.160957 \r\nL 343.805436 72.732017 \r\nL 343.811529 71.57066 \r\nL 343.88465 79.56709 \r\nL 343.90293 85.664217 \r\nL 343.988237 78.835193 \r\nL 343.99433 78.859388 \r\nL 344.036984 83.317307 \r\nL 344.094871 77.111303 \r\nL 344.228925 62.588285 \r\nL 344.262439 57.985196 \r\nL 344.298999 65.158999 \r\nL 344.332512 63.683107 \r\nL 344.44524 73.603035 \r\nL 344.372119 59.098164 \r\nL 344.469613 67.481714 \r\nL 344.4818 66.39899 \r\nL 344.53664 73.288501 \r\nL 344.557967 70.711739 \r\nL 344.56406 73.536499 \r\nL 344.603667 65.044073 \r\nL 344.664601 69.840721 \r\nL 344.725534 66.931279 \r\nL 344.670694 71.32871 \r\nL 344.740768 70.016134 \r\nL 344.862635 86.75299 \r\nL 344.752955 68.60073 \r\nL 344.871775 86.148116 \r\nL 344.963176 84.152033 \r\nL 344.954036 87.696593 \r\nL 344.978409 86.468699 \r\nL 344.993643 88.609952 \r\nL 345.033249 78.302904 \r\nL 345.075903 82.422094 \r\nL 345.185584 75.732191 \r\nL 345.12465 85.319439 \r\nL 345.200817 78.871485 \r\nL 345.319638 90.932667 \r\nL 345.255657 78.115393 \r\nL 345.334871 90.72701 \r\nL 345.417131 86.232798 \r\nL 345.374478 92.293633 \r\nL 345.453692 87.654252 \r\nL 345.496345 92.293633 \r\nL 345.511579 85.198464 \r\nL 345.563372 89.226923 \r\nL 345.746173 64.935195 \r\nL 345.572512 90.031405 \r\nL 345.752267 66.356648 \r\nL 345.75836 65.697336 \r\nL 345.886321 54.283369 \r\nL 345.907647 55.946772 \r\nL 346.014281 61.475318 \r\nL 345.965534 55.178582 \r\nL 346.023421 59.279626 \r\nL 346.087402 55.995162 \r\nL 346.053888 61.420879 \r\nL 346.130055 59.817964 \r\nL 346.160522 64.281932 \r\nL 346.139195 58.650557 \r\nL 346.242783 60.816005 \r\nL 346.261063 57.785588 \r\nL 346.30981 70.85086 \r\nL 346.312856 69.592723 \r\nL 346.407303 78.030711 \r\nL 346.35551 69.205604 \r\nL 346.43777 76.79072 \r\nL 346.468237 70.403254 \r\nL 346.480424 79.833235 \r\nL 346.550498 75.605167 \r\nL 346.568778 77.17179 \r\nL 346.599244 71.316613 \r\nL 346.602291 71.3771 \r\nL 346.620571 66.919181 \r\nL 346.654085 74.679711 \r\nL 346.715018 70.784324 \r\nL 346.718065 70.814568 \r\nL 346.763765 77.250424 \r\nL 346.785092 70.614959 \r\nL 346.830792 73.935716 \r\nL 346.95266 64.469443 \r\nL 346.967893 65.546118 \r\nL 347.229908 48.228584 \r\nL 347.232955 49.535111 \r\nL 347.257328 53.436546 \r\nL 347.327402 47.412004 \r\nL 347.330448 47.484589 \r\nL 347.333495 47.309175 \r\nL 347.357869 51.337634 \r\nL 347.391382 50.176277 \r\nL 347.400522 50.297252 \r\nL 347.409662 47.345468 \r\nL 347.415756 47.641856 \r\nL 347.418802 46.250646 \r\nL 347.501063 56.763352 \r\nL 347.507156 55.565702 \r\nL 347.510203 56.297599 \r\nL 347.574183 46.026843 \r\nL 347.689957 38.38124 \r\nL 347.61379 48.603605 \r\nL 347.699097 40.516444 \r\nL 347.702144 40.419664 \r\nL 347.711284 42.790769 \r\nL 347.750891 50.115789 \r\nL 347.814871 38.901431 \r\nL 347.817918 38.677628 \r\nL 347.860571 43.704128 \r\nL 347.933692 53.315571 \r\nL 347.866665 43.147644 \r\nL 347.988532 49.686329 \r\nL 348.037279 43.274668 \r\nL 348.082979 50.980759 \r\nL 348.217033 61.348294 \r\nL 348.098213 50.085546 \r\nL 348.22008 60.36235 \r\nL 348.232267 56.14638 \r\nL 348.308434 66.568354 \r\nL 348.317574 66.150991 \r\nL 348.326714 71.945682 \r\nL 348.415068 61.578146 \r\nL 348.524748 52.408261 \r\nL 348.539982 53.769227 \r\nL 348.543028 54.083761 \r\nL 348.570448 47.254737 \r\nL 348.594822 48.204389 \r\nL 348.607009 46.577278 \r\nL 348.603962 48.301168 \r\nL 348.610055 46.958349 \r\nL 348.640522 40.226104 \r\nL 348.619195 48.107609 \r\nL 348.719736 45.694163 \r\nL 348.753249 48.730629 \r\nL 348.814183 41.018489 \r\nL 348.823323 42.675843 \r\nL 348.83551 39.197819 \r\nL 348.920817 49.432282 \r\nL 348.923864 47.587417 \r\nL 349.021357 52.529236 \r\nL 348.975657 45.397775 \r\nL 349.039638 49.486721 \r\nL 349.067058 45.089289 \r\nL 349.134085 53.587765 \r\nL 349.143225 50.563396 \r\nL 349.198065 56.811741 \r\nL 349.240719 46.607522 \r\nL 349.249859 49.383892 \r\nL 349.265092 52.359871 \r\nL 349.304699 41.441901 \r\nL 349.313839 44.188027 \r\nL 349.329072 38.895382 \r\nL 349.356493 45.010655 \r\nL 349.426566 40.703955 \r\nL 349.429613 41.859263 \r\nL 349.52406 35.858916 \r\nL 349.624601 32.386941 \r\nL 349.545387 37.280369 \r\nL 349.630694 35.235896 \r\nL 349.743421 41.695947 \r\nL 349.746468 40.722101 \r\nL 349.837869 45.972405 \r\nL 349.807402 37.691684 \r\nL 349.874429 44.593293 \r\nL 349.877475 43.565007 \r\nL 349.920129 53.212743 \r\nL 349.971923 49.093553 \r\nL 350.032856 51.912264 \r\nL 350.072463 46.063136 \r\nL 350.078557 48.216486 \r\nL 350.127303 45.192118 \r\nL 350.169957 54.458783 \r\nL 350.179097 52.589723 \r\nL 350.285731 64.173054 \r\nL 350.212611 50.521055 \r\nL 350.300964 58.940897 \r\nL 350.310104 61.08215 \r\nL 350.364945 70.784324 \r\nL 350.459392 66.719573 \r\nL 350.508139 69.332627 \r\nL 350.590399 55.601994 \r\nL 350.593446 55.33585 \r\nL 350.620866 61.100296 \r\nL 350.657426 59.30987 \r\nL 350.74578 64.463394 \r\nL 350.669613 58.402559 \r\nL 350.7732 63.695204 \r\nL 350.812807 57.749296 \r\nL 350.876787 65.225535 \r\nL 350.879834 63.543986 \r\nL 350.882881 65.025926 \r\nL 350.968188 54.271272 \r\nL 350.971235 55.517312 \r\nL 351.047402 52.680454 \r\nL 350.998655 58.196902 \r\nL 351.068729 57.05974 \r\nL 351.071775 58.553778 \r\nL 351.163176 54.083761 \r\nL 351.172316 54.51927 \r\nL 351.193643 52.456651 \r\nL 351.254576 62.727406 \r\nL 351.285043 66.223576 \r\nL 351.303323 60.531715 \r\nL 351.312463 60.695031 \r\nL 351.373397 55.626189 \r\nL 351.40691 61.771706 \r\nL 351.419097 61.251514 \r\nL 351.528778 69.447553 \r\nL 351.428237 59.824012 \r\nL 351.544011 62.769747 \r\nL 351.574478 54.803561 \r\nL 351.647598 67.112741 \r\nL 351.818213 58.952994 \r\nL 351.671972 69.931452 \r\nL 351.827353 61.021662 \r\nL 351.873053 68.776143 \r\nL 351.927893 59.364308 \r\nL 351.943127 56.412525 \r\nL 352.007107 60.779713 \r\nL 352.04062 58.989287 \r\nL 352.156394 67.699468 \r\nL 352.061947 54.1382 \r\nL 352.168581 65.612654 \r\nL 352.186861 67.227667 \r\nL 352.278262 69.562479 \r\nL 352.220375 64.251688 \r\nL 352.293495 66.078407 \r\nL 352.296542 66.066309 \r\nL 352.299588 66.211479 \r\nL 352.342242 73.615133 \r\nL 352.397082 63.047989 \r\nL 352.403176 63.604473 \r\nL 352.485436 48.047121 \r\nL 352.53723 50.194423 \r\nL 352.552463 53.267181 \r\nL 352.585977 44.50861 \r\nL 352.63777 46.510742 \r\nL 352.756591 51.222708 \r\nL 352.659097 44.357392 \r\nL 352.777918 49.214528 \r\nL 352.857131 45.32519 \r\nL 352.866271 49.426233 \r\nL 352.869318 48.367704 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p49207e09be\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 12"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## হাইপারপ্যারামিটার পরিবর্তন এবং ফলাফল পর্যবেক্ষণ\n",
+    "\n",
+    "এখন এটি দেখতে আকর্ষণীয় হবে যে প্রশিক্ষিত মডেলটি কীভাবে আচরণ করে। চলুন সিমুলেশন চালাই, এবং আমরা প্রশিক্ষণের সময় ব্যবহৃত একই অ্যাকশন নির্বাচন কৌশল অনুসরণ করব: Q-টেবিলের প্রোবাবিলিটি ডিস্ট্রিবিউশন অনুযায়ী স্যাম্পলিং করা:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 13"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## ফলাফল একটি অ্যানিমেটেড GIF-এ সংরক্ষণ করা\n",
+    "\n",
+    "আপনি যদি আপনার বন্ধুদের মুগ্ধ করতে চান, তাহলে আপনি ব্যালেন্সিং পোলের অ্যানিমেটেড GIF ছবি পাঠাতে পারেন। এটি করতে, আমরা `env.render` ব্যবহার করে একটি ইমেজ ফ্রেম তৈরি করতে পারি এবং তারপর সেগুলো PIL লাইব্রেরি ব্যবহার করে অ্যানিমেটেড GIF-এ সংরক্ষণ করতে পারি:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "360\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from PIL import Image\n",
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "i=0\n",
+    "ims = []\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   img=env.render(mode='rgb_array')\n",
+    "   ims.append(Image.fromarray(img))\n",
+    "   v = probs(np.array([Qbest.get((s,a),0) for a in actions]))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "   i+=1\n",
+    "env.close()\n",
+    "ims[0].save('images/cartpole-balance.gif',save_all=True,append_images=ims[1::2],loop=0,duration=5)\n",
+    "print(i)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md b/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..6ecdf80b8
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:17:09+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md b/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..33e0297e5
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:16:52+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+এটি একটি অস্থায়ী প্লেসহোল্ডার
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb b/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..21dcb8cb3
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,526 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5c0e485e58d63c506f1791c4dbf990ce",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:12:53+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "## কার্টপোল স্কেটিং\n",
+    "\n",
+    "> **সমস্যা**: যদি পিটারকে নেকড়ের কাছ থেকে পালাতে হয়, তাহলে তাকে নেকড়ের চেয়ে দ্রুত চলতে হবে। আমরা দেখব কীভাবে পিটার স্কেটিং শিখতে পারে, বিশেষ করে, ভারসাম্য বজায় রাখতে, Q-Learning ব্যবহার করে।\n",
+    "\n",
+    "প্রথমে, জিম ইনস্টল করি এবং প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলো ইমপোর্ট করি:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: gym in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.18.3)\n",
+      "Requirement already satisfied: Pillow<=8.2.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (7.0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.10.4 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: cloudpickle<1.7.0,>=1.2.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.6.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyglet<=1.5.15,>=1.4.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.5.15)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "!pip install gym \n",
+    "\n",
+    "import gym\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## একটি কার্টপোল পরিবেশ তৈরি করুন\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env = gym.make(\"CartPole-v1\")\n",
+    "print(env.action_space)\n",
+    "print(env.observation_space)\n",
+    "print(env.action_space.sample())"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Discrete(2)\nBox(-3.4028234663852886e+38, 3.4028234663852886e+38, (4,), float32)\n0\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "পরিবেশ কীভাবে কাজ করে তা দেখতে, চলুন ১০০ ধাপের জন্য একটি ছোট সিমুলেশন চালাই।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "for i in range(100):\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "env.close()"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/gym/logger.py:30: UserWarning: \u001b[33mWARN: You are calling 'step()' even though this environment has already returned done = True. You should always call 'reset()' once you receive 'done = True' -- any further steps are undefined behavior.\u001b[0m\n  warnings.warn(colorize('%s: %s'%('WARN', msg % args), 'yellow'))\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "সিমুলেশনের সময়, আমাদের পর্যবেক্ষণগুলি পেতে হবে যাতে আমরা কীভাবে কাজ করব তা নির্ধারণ করতে পারি। প্রকৃতপক্ষে, `step` ফাংশন আমাদের বর্তমান পর্যবেক্ষণ, পুরস্কার ফাংশন, এবং `done` ফ্ল্যাগ ফেরত দেয় যা নির্দেশ করে যে সিমুলেশন চালিয়ে যাওয়া যৌক্তিক কিনা:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "   print(f\"{obs} -> {rew}\")\n",
+    "env.close()"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 4,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[ 0.03044442 -0.19543914 -0.04496216  0.28125618] -> 1.0\n",
+      "[ 0.02653564 -0.38989186 -0.03933704  0.55942606] -> 1.0\n",
+      "[ 0.0187378  -0.19424049 -0.02814852  0.25461393] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01485299 -0.38894946 -0.02305624  0.53828712] -> 1.0\n",
+      "[ 0.007074   -0.19351108 -0.0122905   0.23842953] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00320378  0.00178427 -0.00752191 -0.05810469] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00323946  0.19701326 -0.008684   -0.35315131] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00717973  0.00201587 -0.01574703 -0.06321931] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00722005  0.19736001 -0.01701141 -0.36082863] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01116725  0.39271958 -0.02422798 -0.65882671] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01902164  0.19794307 -0.03740452 -0.37387001] -> 1.0\n",
+      "[ 0.0229805   0.39357584 -0.04488192 -0.67810827] -> 1.0\n",
+      "[ 0.03085202  0.58929164 -0.05844408 -0.98457719] -> 1.0\n",
+      "[ 0.04263785  0.78514572 -0.07813563 -1.2950295 ] -> 1.0\n",
+      "[ 0.05834076  0.98116859 -0.10403622 -1.61111521] -> 1.0\n",
+      "[ 0.07796413  0.78741784 -0.13625852 -1.35259196] -> 1.0\n",
+      "[ 0.09371249  0.98396202 -0.16331036 -1.68461179] -> 1.0\n",
+      "[ 0.11339173  0.79106371 -0.1970026  -1.44691436] -> 1.0\n",
+      "[ 0.12921301  0.59883361 -0.22594088 -1.22169133] -> 1.0\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "আমরা সেই সংখ্যাগুলোর সর্বনিম্ন এবং সর্বাধিক মান পেতে পারি:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]\n[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(env.observation_space.low)\n",
+    "print(env.observation_space.high)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def discretize(x):\n",
+    "    return tuple((x/np.array([0.25, 0.25, 0.01, 0.1])).astype(np.int))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "চলুন বিন ব্যবহার করে অন্যান্য বিচ্ছিন্নকরণ পদ্ধতি অন্বেষণ করি:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def create_bins(i,num):\n",
+    "    return np.arange(num+1)*(i[1]-i[0])/num+i[0]\n",
+    "\n",
+    "print(\"Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\\n\",create_bins((-5,5),10))\n",
+    "\n",
+    "ints = [(-5,5),(-2,2),(-0.5,0.5),(-2,2)] # intervals of values for each parameter\n",
+    "nbins = [20,20,10,10] # number of bins for each parameter\n",
+    "bins = [create_bins(ints[i],nbins[i]) for i in range(4)]\n",
+    "\n",
+    "def discretize_bins(x):\n",
+    "    return tuple(np.digitize(x[i],bins[i]) for i in range(4))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "এবার একটি সংক্ষিপ্ত সিমুলেশন চালাই এবং সেই বিচ্ছিন্ন পরিবেশের মানগুলো পর্যবেক্ষণ করি।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "(0, 0, -1, -3)\n(0, 0, -2, 0)\n(0, 0, -2, -3)\n(0, 1, -3, -6)\n(0, 2, -4, -9)\n(0, 3, -6, -12)\n(0, 2, -8, -9)\n(0, 3, -10, -13)\n(0, 4, -13, -16)\n(0, 4, -16, -19)\n(0, 4, -20, -17)\n(0, 4, -24, -20)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   #env.render()\n",
+    "   obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "   #print(discretize_bins(obs))\n",
+    "   print(discretize(obs))\n",
+    "env.close()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## কিউ-টেবিলের গঠন\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = {}\n",
+    "actions = (0,1)\n",
+    "\n",
+    "def qvalues(state):\n",
+    "    return [Q.get((state,a),0) for a in actions]"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# hyperparameters\n",
+    "alpha = 0.3\n",
+    "gamma = 0.9\n",
+    "epsilon = 0.90"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "0: 108.0, alpha=0.3, epsilon=0.9\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v\n",
+    "\n",
+    "Qmax = 0\n",
+    "cum_rewards = []\n",
+    "rewards = []\n",
+    "for epoch in range(100000):\n",
+    "    obs = env.reset()\n",
+    "    done = False\n",
+    "    cum_reward=0\n",
+    "    # == do the simulation ==\n",
+    "    while not done:\n",
+    "        s = discretize(obs)\n",
+    "        if random.random()<epsilon:\n",
+    "            # exploitation - chose the action according to Q-Table probabilities\n",
+    "            v = probs(np.array(qvalues(s)))\n",
+    "            a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "        else:\n",
+    "            # exploration - randomly chose the action\n",
+    "            a = np.random.randint(env.action_space.n)\n",
+    "\n",
+    "        obs, rew, done, info = env.step(a)\n",
+    "        cum_reward+=rew\n",
+    "        ns = discretize(obs)\n",
+    "        Q[(s,a)] = (1 - alpha) * Q.get((s,a),0) + alpha * (rew + gamma * max(qvalues(ns)))\n",
+    "    cum_rewards.append(cum_reward)\n",
+    "    rewards.append(cum_reward)\n",
+    "    # == Periodically print results and calculate average reward ==\n",
+    "    if epoch%5000==0:\n",
+    "        print(f\"{epoch}: {np.average(cum_rewards)}, alpha={alpha}, epsilon={epsilon}\")\n",
+    "        if np.average(cum_rewards) > Qmax:\n",
+    "            Qmax = np.average(cum_rewards)\n",
+    "            Qbest = Q\n",
+    "        cum_rewards=[]"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814bb79788>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.159862 248.518125\" width=\"379.159862pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.159862 248.518125 \r\nL 379.159862 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"ma0dcf872fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.379018\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.472768 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.252354\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.346104 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.12569\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.21944 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.999026\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.092776 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"352.872362\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(333.784862 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"med2e77fdd9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"217.970554\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 221.769773)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"177.793171\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 181.592389)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"137.615787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 141.415006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"97.438404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 101.237622)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"57.26102\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 61.060239)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"17.083636\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 500 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 20.882855)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_13\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p856ccda7d2)\" d=\"M 48.505682 209.13153 \r\nL 48.557424 214.35459 \r\nL 48.600035 199.890732 \r\nL 48.606123 204.712018 \r\nL 48.630472 186.632195 \r\nL 48.712651 213.149268 \r\nL 48.752219 214.35459 \r\nL 48.733957 195.069446 \r\nL 48.782655 205.917339 \r\nL 48.791786 187.033969 \r\nL 48.797874 213.952816 \r\nL 48.889184 208.327982 \r\nL 48.892228 208.327982 \r\nL 48.995712 191.051707 \r\nL 48.919621 213.952816 \r\nL 48.998756 205.515565 \r\nL 49.096153 213.952816 \r\nL 49.090066 182.614457 \r\nL 49.111372 209.533304 \r\nL 49.150939 191.453481 \r\nL 49.138765 214.35459 \r\nL 49.223987 203.506696 \r\nL 49.324428 213.952816 \r\nL 49.266599 193.864124 \r\nL 49.333559 206.720887 \r\nL 49.336603 206.720887 \r\nL 49.434 213.952816 \r\nL 49.34269 196.676541 \r\nL 49.437044 209.935078 \r\nL 49.440088 185.0251 \r\nL 49.494874 214.35459 \r\nL 49.546616 213.952816 \r\nL 49.54966 213.952816 \r\nL 49.552703 178.596718 \r\nL 49.659232 201.497827 \r\nL 49.698799 174.980754 \r\nL 49.701843 214.35459 \r\nL 49.768804 197.078315 \r\nL 49.875332 213.149268 \r\nL 49.796197 187.033969 \r\nL 49.881419 209.13153 \r\nL 49.911856 213.149268 \r\nL 49.994035 191.453481 \r\nL 50.000122 197.881863 \r\nL 50.064039 214.35459 \r\nL 50.07317 179.80204 \r\nL 50.109694 197.881863 \r\nL 50.201004 213.551042 \r\nL 50.158393 183.016231 \r\nL 50.204048 206.720887 \r\nL 50.207092 181.409135 \r\nL 50.213179 213.952816 \r\nL 50.316664 187.033969 \r\nL 50.389712 213.952816 \r\nL 50.37145 178.998492 \r\nL 50.429279 210.336851 \r\nL 50.523633 182.614457 \r\nL 50.465803 213.551042 \r\nL 50.538851 205.515565 \r\nL 50.596681 213.952816 \r\nL 50.544939 183.418004 \r\nL 50.64538 213.551042 \r\nL 50.751908 167.347051 \r\nL 50.742777 214.35459 \r\nL 50.757995 197.881863 \r\nL 50.767126 174.177206 \r\nL 50.831043 214.35459 \r\nL 50.858436 205.917339 \r\nL 50.95279 213.952816 \r\nL 50.922353 187.837517 \r\nL 50.968008 209.533304 \r\nL 51.047144 185.0251 \r\nL 51.041056 213.952816 \r\nL 51.080624 196.274767 \r\nL 51.138454 213.149268 \r\nL 51.104973 177.391397 \r\nL 51.19324 210.738625 \r\nL 51.241938 180.203814 \r\nL 51.235851 213.551042 \r\nL 51.305855 191.453481 \r\nL 51.412384 213.952816 \r\nL 51.345423 186.230421 \r\nL 51.421515 213.149268 \r\nL 51.494563 171.364789 \r\nL 51.436733 214.35459 \r\nL 51.53413 189.444612 \r\nL 51.622397 179.80204 \r\nL 51.561523 213.952816 \r\nL 51.634571 204.712018 \r\nL 51.698488 212.747494 \r\nL 51.658921 168.150599 \r\nL 51.738056 209.13153 \r\nL 51.7411 179.400266 \r\nL 51.762405 212.345721 \r\nL 51.850672 181.007361 \r\nL 51.926763 212.345721 \r\nL 51.929807 174.980754 \r\nL 51.960244 193.864124 \r\nL 52.063728 175.382528 \r\nL 51.972418 210.336851 \r\nL 52.066772 192.257029 \r\nL 52.094165 212.747494 \r\nL 52.112427 176.186075 \r\nL 52.161126 190.24816 \r\nL 52.176344 138.419335 \r\nL 52.212868 211.140399 \r\nL 52.270698 169.757694 \r\nL 52.340702 213.551042 \r\nL 52.334615 152.079645 \r\nL 52.386357 191.051707 \r\nL 52.456361 212.345721 \r\nL 52.404619 138.821109 \r\nL 52.489842 202.301375 \r\nL 52.59637 162.927539 \r\nL 52.523322 212.345721 \r\nL 52.599414 206.720887 \r\nL 52.669418 213.952816 \r\nL 52.648112 160.91867 \r\nL 52.699855 209.935078 \r\nL 52.809427 122.750155 \r\nL 52.815514 174.57898 \r\nL 52.833776 212.345721 \r\nL 52.864213 158.106253 \r\nL 52.931173 197.078315 \r\nL 53.004221 213.149268 \r\nL 53.028571 158.508027 \r\nL 53.116837 214.35459 \r\nL 53.141186 198.68541 \r\nL 53.183798 167.347051 \r\nL 53.162492 213.551042 \r\nL 53.247715 200.694279 \r\nL 53.287282 211.943947 \r\nL 53.29337 166.945277 \r\nL 53.345112 188.641064 \r\nL 53.348156 158.508027 \r\nL 53.421204 211.943947 \r\nL 53.454684 199.087184 \r\nL 53.488164 178.596718 \r\nL 53.512514 211.943947 \r\nL 53.564256 150.47255 \r\nL 53.622086 200.292506 \r\nL 53.689046 160.115122 \r\nL 53.667741 209.935078 \r\nL 53.72557 202.301375 \r\nL 53.807749 211.140399 \r\nL 53.762094 149.669002 \r\nL 53.810793 196.676541 \r\nL 53.871666 154.892062 \r\nL 53.917321 213.551042 \r\nL 53.920365 176.989623 \r\nL 54.02385 170.963016 \r\nL 54.032981 213.149268 \r\nL 54.127334 169.35592 \r\nL 54.072548 213.952816 \r\nL 54.145596 179.80204 \r\nL 54.191251 213.952816 \r\nL 54.157771 152.079645 \r\nL 54.264299 195.872993 \r\nL 54.27343 168.150599 \r\nL 54.29778 213.551042 \r\nL 54.376915 183.418004 \r\nL 54.462138 159.311574 \r\nL 54.386046 211.542173 \r\nL 54.471269 173.373659 \r\nL 54.474312 213.952816 \r\nL 54.516924 148.865455 \r\nL 54.580841 206.720887 \r\nL 54.583884 164.936408 \r\nL 54.586928 213.149268 \r\nL 54.690413 196.676541 \r\nL 54.760417 157.302705 \r\nL 54.772592 214.756364 \r\nL 54.803028 178.596718 \r\nL 54.876076 214.35459 \r\nL 54.854771 156.097384 \r\nL 54.9126 211.140399 \r\nL 54.933906 160.516896 \r\nL 54.946081 211.943947 \r\nL 55.025216 194.265898 \r\nL 55.06174 119.535965 \r\nL 55.086089 210.336851 \r\nL 55.137832 181.810909 \r\nL 55.183487 214.35459 \r\nL 55.180443 152.883193 \r\nL 55.250447 202.703149 \r\nL 55.329583 161.320443 \r\nL 55.305233 209.935078 \r\nL 55.363063 187.435743 \r\nL 55.3935 209.935078 \r\nL 55.442198 160.91867 \r\nL 55.469591 202.703149 \r\nL 55.560901 136.410466 \r\nL 55.487853 212.747494 \r\nL 55.582207 172.168337 \r\nL 55.646124 210.336851 \r\nL 55.64308 147.660133 \r\nL 55.694823 179.80204 \r\nL 55.725259 211.943947 \r\nL 55.789176 159.713348 \r\nL 55.813526 194.667672 \r\nL 55.834831 139.222882 \r\nL 55.907879 213.952816 \r\nL 55.91701 178.194945 \r\nL 55.920054 213.551042 \r\nL 55.987015 135.205144 \r\nL 56.026582 177.793171 \r\nL 56.105718 209.13153 \r\nL 56.057019 158.9098 \r\nL 56.127023 188.23929 \r\nL 56.154416 123.955477 \r\nL 56.172678 211.140399 \r\nL 56.236595 180.203814 \r\nL 56.291381 147.258359 \r\nL 56.257901 213.551042 \r\nL 56.346167 171.766563 \r\nL 56.410084 211.943947 \r\nL 56.382691 158.9098 \r\nL 56.45574 180.203814 \r\nL 56.504438 162.927539 \r\nL 56.474002 211.140399 \r\nL 56.550093 195.47122 \r\nL 56.553137 211.140399 \r\nL 56.635316 112.304035 \r\nL 56.656622 200.292506 \r\nL 56.680971 124.357251 \r\nL 56.70532 212.345721 \r\nL 56.769237 154.088514 \r\nL 56.817936 213.551042 \r\nL 56.805761 138.017561 \r\nL 56.88794 210.738625 \r\nL 56.985338 140.428204 \r\nL 57.0036 192.257029 \r\nL 57.064473 214.35459 \r\nL 57.046211 158.508027 \r\nL 57.107084 203.506696 \r\nL 57.12839 212.747494 \r\nL 57.222744 131.58918 \r\nL 57.228831 213.952816 \r\nL 57.335359 211.140399 \r\nL 57.377971 119.937738 \r\nL 57.414495 212.747494 \r\nL 57.447975 186.632195 \r\nL 57.499717 131.990953 \r\nL 57.463193 214.35459 \r\nL 57.545372 206.720887 \r\nL 57.597115 213.149268 \r\nL 57.603202 149.267228 \r\nL 57.633639 196.274767 \r\nL 57.737123 154.490288 \r\nL 57.700599 210.738625 \r\nL 57.746254 174.980754 \r\nL 57.776691 213.149268 \r\nL 57.764516 149.267228 \r\nL 57.861914 198.68541 \r\nL 57.962355 147.660133 \r\nL 57.925831 212.747494 \r\nL 57.971486 178.194945 \r\nL 58.056708 210.336851 \r\nL 58.065839 139.222882 \r\nL 58.081058 191.855255 \r\nL 58.09932 153.284967 \r\nL 58.138887 213.952816 \r\nL 58.172368 189.846386 \r\nL 58.181499 211.140399 \r\nL 58.245416 140.428204 \r\nL 58.278896 192.257029 \r\nL 58.364119 135.606918 \r\nL 58.3489 211.140399 \r\nL 58.388468 199.087184 \r\nL 58.415861 160.516896 \r\nL 58.46456 212.345721 \r\nL 58.501084 176.186075 \r\nL 58.540651 209.13153 \r\nL 58.561957 159.311574 \r\nL 58.610656 182.614457 \r\nL 58.671529 209.13153 \r\nL 58.665442 150.874324 \r\nL 58.717184 181.409135 \r\nL 58.793276 156.499157 \r\nL 58.73849 213.551042 \r\nL 58.814581 208.729756 \r\nL 58.817625 209.13153 \r\nL 58.835887 103.866785 \r\nL 58.911979 213.952816 \r\nL 58.930241 124.759024 \r\nL 59.030682 212.345721 \r\nL 59.042856 174.980754 \r\nL 59.058075 209.935078 \r\nL 59.106773 168.954146 \r\nL 59.155472 195.872993 \r\nL 59.262 140.829978 \r\nL 59.258957 208.327982 \r\nL 59.265044 198.68541 \r\nL 59.359398 210.738625 \r\nL 59.383747 145.651264 \r\nL 59.44462 213.551042 \r\nL 59.441577 125.160798 \r\nL 59.496363 191.051707 \r\nL 59.59376 159.713348 \r\nL 59.526799 209.533304 \r\nL 59.605935 204.310244 \r\nL 59.666808 128.374989 \r\nL 59.645502 213.551042 \r\nL 59.721594 161.320443 \r\nL 59.77638 139.624656 \r\nL 59.761162 209.935078 \r\nL 59.822035 164.936408 \r\nL 59.895083 212.345721 \r\nL 59.910301 137.214013 \r\nL 59.931607 183.418004 \r\nL 59.983349 124.759024 \r\nL 59.980306 211.943947 \r\nL 60.044223 163.731086 \r\nL 60.08379 211.140399 \r\nL 60.123358 150.874324 \r\nL 60.147707 179.80204 \r\nL 60.211624 129.58031 \r\nL 60.202493 204.712018 \r\nL 60.260323 164.534634 \r\nL 60.336415 208.729756 \r\nL 60.305978 126.36612 \r\nL 60.369895 181.810909 \r\nL 60.424681 136.812239 \r\nL 60.470336 213.551042 \r\nL 60.479467 172.168337 \r\nL 60.485554 209.13153 \r\nL 60.522078 148.865455 \r\nL 60.579908 175.382528 \r\nL 60.592083 141.231752 \r\nL 60.628607 213.952816 \r\nL 60.68948 185.426874 \r\nL 60.78079 151.677871 \r\nL 60.789921 212.747494 \r\nL 60.796008 181.409135 \r\nL 60.902537 211.140399 \r\nL 60.884275 130.383858 \r\nL 60.90558 188.641064 \r\nL 60.917755 134.401596 \r\nL 60.948192 212.345721 \r\nL 61.015152 187.435743 \r\nL 61.045589 213.952816 \r\nL 61.033414 146.053038 \r\nL 61.124724 186.632195 \r\nL 61.127768 187.033969 \r\nL 61.130812 186.632195 \r\nL 61.139943 148.865455 \r\nL 61.161248 210.738625 \r\nL 61.23734 199.488958 \r\nL 61.240384 209.935078 \r\nL 61.307344 152.883193 \r\nL 61.343868 197.480089 \r\nL 61.346912 133.999823 \r\nL 61.374305 211.943947 \r\nL 61.45344 204.712018 \r\nL 61.486921 140.428204 \r\nL 61.563012 212.747494 \r\nL 61.566056 162.123991 \r\nL 61.642148 211.943947 \r\nL 61.605624 79.760355 \r\nL 61.669541 181.007361 \r\nL 61.672584 113.107583 \r\nL 61.779113 212.345721 \r\nL 61.864335 144.044169 \r\nL 61.891728 170.159468 \r\nL 61.998257 212.345721 \r\nL 61.970864 145.651264 \r\nL 62.007388 192.257029 \r\nL 62.040868 211.542173 \r\nL 62.120003 152.079645 \r\nL 62.180877 139.222882 \r\nL 62.232619 210.738625 \r\nL 62.244794 93.018891 \r\nL 62.345235 146.053038 \r\nL 62.354366 210.738625 \r\nL 62.39089 98.241951 \r\nL 62.45785 196.676541 \r\nL 62.473069 137.214013 \r\nL 62.543073 210.738625 \r\nL 62.567422 189.042838 \r\nL 62.649601 213.551042 \r\nL 62.600903 146.053038 \r\nL 62.670907 184.221552 \r\nL 62.75613 129.58031 \r\nL 62.716562 208.327982 \r\nL 62.783523 174.177206 \r\nL 62.820047 210.738625 \r\nL 62.877876 125.964346 \r\nL 62.896138 199.890732 \r\nL 62.935706 66.501818 \r\nL 62.960055 211.542173 \r\nL 63.00571 194.667672 \r\nL 63.081802 208.327982 \r\nL 63.036147 130.383858 \r\nL 63.112239 180.203814 \r\nL 63.115282 158.106253 \r\nL 63.15485 209.533304 \r\nL 63.218767 171.766563 \r\nL 63.258335 211.542173 \r\nL 63.310077 110.69694 \r\nL 63.328339 175.784302 \r\nL 63.373994 209.13153 \r\nL 63.377038 118.732417 \r\nL 63.434867 205.917339 \r\nL 63.450086 136.008692 \r\nL 63.514003 209.935078 \r\nL 63.547483 172.570111 \r\nL 63.562701 208.729756 \r\nL 63.614444 131.187406 \r\nL 63.641837 187.435743 \r\nL 63.745321 213.952816 \r\nL 63.751409 120.339512 \r\nL 63.766627 211.140399 \r\nL 63.864024 171.766563 \r\nL 63.949247 213.551042 \r\nL 63.894461 141.633525 \r\nL 63.973596 178.596718 \r\nL 64.080125 138.821109 \r\nL 64.037514 213.149268 \r\nL 64.083169 186.632195 \r\nL 64.165348 209.13153 \r\nL 64.168391 150.070776 \r\nL 64.189697 175.784302 \r\nL 64.223177 131.58918 \r\nL 64.238396 211.542173 \r\nL 64.299269 178.596718 \r\nL 64.305356 187.033969 \r\nL 64.311444 164.534634 \r\nL 64.329706 211.943947 \r\nL 64.421016 106.277428 \r\nL 64.45754 213.952816 \r\nL 64.533631 180.605588 \r\nL 64.591461 211.140399 \r\nL 64.58233 75.742616 \r\nL 64.627985 197.881863 \r\nL 64.631029 112.304035 \r\nL 64.679727 207.926208 \r\nL 64.737557 177.391397 \r\nL 64.841042 210.738625 \r\nL 64.746688 148.463681 \r\nL 64.847129 174.57898 \r\nL 64.932352 204.310244 \r\nL 64.94757 145.651264 \r\nL 65.051055 213.149268 \r\nL 65.048011 74.135521 \r\nL 65.060186 201.497827 \r\nL 65.118015 70.92133 \r\nL 65.127146 212.747494 \r\nL 65.169758 181.810909 \r\nL 65.25498 206.720887 \r\nL 65.200194 90.206475 \r\nL 65.273242 148.061907 \r\nL 65.276286 60.475211 \r\nL 65.318897 212.345721 \r\nL 65.382814 177.391397 \r\nL 65.401076 211.943947 \r\nL 65.416295 123.955477 \r\nL 65.492386 183.819778 \r\nL 65.571522 112.304035 \r\nL 65.519779 207.524435 \r\nL 65.601958 180.203814 \r\nL 65.608046 180.605588 \r\nL 65.64457 212.747494 \r\nL 65.656744 144.445942 \r\nL 65.720661 197.881863 \r\nL 65.824146 145.651264 \r\nL 65.82719 201.497827 \r\nL 65.836321 151.276098 \r\nL 65.839364 152.079645 \r\nL 65.915456 209.935078 \r\nL 65.948936 136.410466 \r\nL 65.95198 191.051707 \r\nL 65.958067 143.240621 \r\nL 66.00981 208.327982 \r\nL 66.064596 181.007361 \r\nL 66.073727 207.926208 \r\nL 66.091989 143.642395 \r\nL 66.158949 176.587849 \r\nL 66.247216 120.339512 \r\nL 66.201561 213.551042 \r\nL 66.265478 152.079645 \r\nL 66.268521 209.935078 \r\nL 66.359831 150.874324 \r\nL 66.37505 165.739956 \r\nL 66.378093 165.338182 \r\nL 66.405486 209.935078 \r\nL 66.460272 137.615787 \r\nL 66.490709 181.409135 \r\nL 66.53332 212.345721 \r\nL 66.603325 91.411796 \r\nL 66.652023 211.542173 \r\nL 66.685504 55.252151 \r\nL 66.71594 195.47122 \r\nL 66.822469 34.761685 \r\nL 66.779857 211.140399 \r\nL 66.825512 159.311574 \r\nL 66.916822 213.149268 \r\nL 66.834643 105.875654 \r\nL 66.938128 189.444612 \r\nL 66.977696 78.555033 \r\nL 67.017263 197.078315 \r\nL 67.044656 184.623326 \r\nL 67.0477 208.729756 \r\nL 67.114661 119.535965 \r\nL 67.148141 189.444612 \r\nL 67.205971 125.964346 \r\nL 67.202927 209.935078 \r\nL 67.260757 155.293836 \r\nL 67.315543 205.113792 \r\nL 67.330761 25.119113 \r\nL 67.373372 167.347051 \r\nL 67.403809 210.336851 \r\nL 67.485988 69.314235 \r\nL 67.498163 36.36878 \r\nL 67.598604 205.917339 \r\nL 67.616866 136.812239 \r\nL 67.677739 209.13153 \r\nL 67.711219 183.016231 \r\nL 67.817748 89.804701 \r\nL 67.747743 211.943947 \r\nL 67.820791 175.784302 \r\nL 67.829922 186.632195 \r\nL 67.826879 146.053038 \r\nL 67.848184 169.35592 \r\nL 67.875577 91.411796 \r\nL 67.878621 211.943947 \r\nL 67.9608 109.491619 \r\nL 67.982106 207.122661 \r\nL 68.073416 169.35592 \r\nL 68.125158 209.13153 \r\nL 68.119071 144.847716 \r\nL 68.179944 177.391397 \r\nL 68.231686 82.170998 \r\nL 68.280385 212.747494 \r\nL 68.29256 99.045499 \r\nL 68.301691 208.729756 \r\nL 68.405175 168.552373 \r\nL 68.423437 128.374989 \r\nL 68.41735 203.506696 \r\nL 68.456918 180.605588 \r\nL 68.481267 214.35459 \r\nL 68.536053 136.008692 \r\nL 68.56649 180.203814 \r\nL 68.581708 149.267228 \r\nL 68.575621 189.042838 \r\nL 68.59997 173.775432 \r\nL 68.663887 213.149268 \r\nL 68.627363 151.276098 \r\nL 68.709542 195.47122 \r\nL 68.767372 137.214013 \r\nL 68.715629 208.327982 \r\nL 68.822158 178.998492 \r\nL 68.8739 108.688071 \r\nL 68.910424 209.935078 \r\nL 68.928686 167.347051 \r\nL 68.93173 204.310244 \r\nL 69.001734 139.624656 \r\nL 69.038258 199.488958 \r\nL 69.14783 78.555033 \r\nL 69.105219 206.319113 \r\nL 69.153917 169.35592 \r\nL 69.217834 199.890732 \r\nL 69.193485 77.751486 \r\nL 69.257402 178.998492 \r\nL 69.309144 125.160798 \r\nL 69.318275 211.140399 \r\nL 69.366974 172.168337 \r\nL 69.449153 211.140399 \r\nL 69.415673 137.615787 \r\nL 69.473502 177.793171 \r\nL 69.555681 210.738625 \r\nL 69.589162 134.80337 \r\nL 69.628729 206.319113 \r\nL 69.598293 107.080976 \r\nL 69.701777 164.936408 \r\nL 69.768738 74.135521 \r\nL 69.799175 207.926208 \r\nL 69.811349 154.892062 \r\nL 69.890485 102.25969 \r\nL 69.84483 209.13153 \r\nL 69.905703 123.553703 \r\nL 69.93614 208.729756 \r\nL 69.978751 63.689401 \r\nL 70.018319 176.186075 \r\nL 70.045712 84.581641 \r\nL 70.115716 213.149268 \r\nL 70.127891 164.534634 \r\nL 70.137022 203.104922 \r\nL 70.143109 66.501818 \r\nL 70.237463 171.766563 \r\nL 70.252681 89.804701 \r\nL 70.289205 209.13153 \r\nL 70.353122 120.339512 \r\nL 70.429214 199.488958 \r\nL 70.441388 17.083636 \r\nL 70.468781 197.881863 \r\nL 70.480956 211.140399 \r\nL 70.496174 118.732417 \r\nL 70.557048 168.552373 \r\nL 70.657489 63.689401 \r\nL 70.611834 203.104922 \r\nL 70.66662 135.205144 \r\nL 70.712275 202.703149 \r\nL 70.684882 17.083636 \r\nL 70.779235 174.57898 \r\nL 70.858371 99.447273 \r\nL 70.864458 209.935078 \r\nL 70.873589 160.516896 \r\nL 70.925331 205.917339 \r\nL 70.94055 127.973215 \r\nL 70.986205 195.872993 \r\nL 70.989248 195.872993 \r\nL 71.037947 121.14306 \r\nL 71.053165 199.890732 \r\nL 71.09882 154.490288 \r\nL 71.110995 211.943947 \r\nL 71.147519 67.305366 \r\nL 71.208392 164.534634 \r\nL 71.220567 97.438404 \r\nL 71.272309 205.113792 \r\nL 71.302746 140.02643 \r\nL 71.324052 210.336851 \r\nL 71.415362 207.926208 \r\nL 71.506672 17.083636 \r\nL 71.482322 211.943947 \r\nL 71.524934 189.846386 \r\nL 71.601025 214.35459 \r\nL 71.604069 78.555033 \r\nL 71.628419 172.570111 \r\nL 71.649724 68.912461 \r\nL 71.652768 205.917339 \r\nL 71.731903 158.106253 \r\nL 71.734947 211.140399 \r\nL 71.817126 131.990953 \r\nL 71.841475 209.13153 \r\nL 71.932785 17.083636 \r\nL 71.868868 211.943947 \r\nL 71.954091 174.57898 \r\nL 72.024095 72.9302 \r\nL 72.014964 200.292506 \r\nL 72.063663 178.998492 \r\nL 72.081925 210.336851 \r\nL 72.0941 104.670333 \r\nL 72.167148 156.097384 \r\nL 72.179322 115.518226 \r\nL 72.234108 212.345721 \r\nL 72.279763 137.214013 \r\nL 72.364986 196.676541 \r\nL 72.304113 70.519557 \r\nL 72.389335 152.481419 \r\nL 72.483689 139.222882 \r\nL 72.398466 207.524435 \r\nL 72.49282 166.945277 \r\nL 72.596305 210.336851 \r\nL 72.55065 86.992284 \r\nL 72.599348 114.714678 \r\nL 72.70892 213.551042 \r\nL 72.721095 44.806031 \r\nL 72.818492 175.784302 \r\nL 72.845885 211.140399 \r\nL 72.885453 134.401596 \r\nL 72.894584 183.418004 \r\nL 72.988938 124.357251 \r\nL 72.928064 204.712018 \r\nL 73.0072 158.508027 \r\nL 73.061986 96.233082 \r\nL 73.086335 213.952816 \r\nL 73.116772 159.713348 \r\nL 73.208082 205.113792 \r\nL 73.192863 129.58031 \r\nL 73.232431 201.497827 \r\nL 73.238518 29.538625 \r\nL 73.296348 211.542173 \r\nL 73.342003 203.104922 \r\nL 73.369396 89.804701 \r\nL 73.402876 208.729756 \r\nL 73.457662 170.561242 \r\nL 73.460706 211.943947 \r\nL 73.482012 117.527095 \r\nL 73.567234 192.257029 \r\nL 73.58854 114.312905 \r\nL 73.64637 213.149268 \r\nL 73.676806 159.713348 \r\nL 73.765073 210.336851 \r\nL 73.73768 109.491619 \r\nL 73.789422 198.283636 \r\nL 73.795509 121.544834 \r\nL 73.82899 212.345721 \r\nL 73.898994 183.819778 \r\nL 73.902038 212.747494 \r\nL 73.950736 131.187406 \r\nL 74.01161 209.533304 \r\nL 74.023784 144.044169 \r\nL 74.054221 210.738625 \r\nL 74.133356 170.963016 \r\nL 74.230754 204.310244 \r\nL 74.157706 124.357251 \r\nL 74.245972 187.435743 \r\nL 74.340326 209.935078 \r\nL 74.322064 134.401596 \r\nL 74.3525 168.954146 \r\nL 74.44381 212.747494 \r\nL 74.385981 144.847716 \r\nL 74.446854 150.070776 \r\nL 74.498596 209.533304 \r\nL 74.550339 120.741286 \r\nL 74.599037 211.943947 \r\nL 74.623387 119.937738 \r\nL 74.662954 206.720887 \r\nL 74.702522 211.542173 \r\nL 74.681216 154.490288 \r\nL 74.71774 171.364789 \r\nL 74.772526 111.500488 \r\nL 74.729915 212.345721 \r\nL 74.830356 155.293836 \r\nL 74.918622 210.336851 \r\nL 74.90036 119.134191 \r\nL 74.939928 175.382528 \r\nL 75.012976 117.527095 \r\nL 75.006889 199.890732 \r\nL 75.046456 159.311574 \r\nL 75.052544 211.943947 \r\nL 75.110373 35.565233 \r\nL 75.159072 181.007361 \r\nL 75.162116 181.007361 \r\nL 75.207771 142.035299 \r\nL 75.256469 211.140399 \r\nL 75.268644 146.454812 \r\nL 75.271688 208.327982 \r\nL 75.372129 56.055698 \r\nL 75.378216 127.571441 \r\nL 75.439089 210.738625 \r\nL 75.457351 104.268559 \r\nL 75.493875 175.382528 \r\nL 75.530399 17.083636 \r\nL 75.579098 197.078315 \r\nL 75.606491 157.302705 \r\nL 75.633884 211.140399 \r\nL 75.661277 68.510687 \r\nL 75.719107 181.007361 \r\nL 75.764762 111.500488 \r\nL 75.804329 203.104922 \r\nL 75.831722 173.775432 \r\nL 75.856072 208.729756 \r\nL 75.880421 123.151929 \r\nL 75.944338 198.68541 \r\nL 75.950425 40.386519 \r\nL 76.047823 209.533304 \r\nL 76.05391 128.776763 \r\nL 76.11174 211.943947 \r\nL 76.114783 38.779424 \r\nL 76.166526 156.097384 \r\nL 76.218268 203.90847 \r\nL 76.196962 113.107583 \r\nL 76.276098 164.13286 \r\nL 76.300447 56.055698 \r\nL 76.297403 211.542173 \r\nL 76.38567 155.69561 \r\nL 76.461761 204.712018 \r\nL 76.470892 60.475211 \r\nL 76.495242 171.766563 \r\nL 76.513504 102.661463 \r\nL 76.580464 205.917339 \r\nL 76.604814 179.400266 \r\nL 76.632207 211.542173 \r\nL 76.69308 113.911131 \r\nL 76.711342 185.426874 \r\nL 76.732648 44.806031 \r\nL 76.735691 211.140399 \r\nL 76.81787 127.973215 \r\nL 76.881787 213.149268 \r\nL 76.893962 78.555033 \r\nL 76.927442 199.890732 \r\nL 76.96701 57.26102 \r\nL 77.02484 212.345721 \r\nL 77.040058 160.115122 \r\nL 77.076582 210.738625 \r\nL 77.088757 48.823769 \r\nL 77.140499 146.454812 \r\nL 77.143543 59.671663 \r\nL 77.24094 212.747494 \r\nL 77.250071 162.123991 \r\nL 77.268333 205.515565 \r\nL 77.29877 92.215344 \r\nL 77.359643 154.088514 \r\nL 77.362687 89.402927 \r\nL 77.377905 210.336851 \r\nL 77.466171 162.525765 \r\nL 77.560525 200.292506 \r\nL 77.493564 126.36612 \r\nL 77.575743 158.508027 \r\nL 77.578787 157.704479 \r\nL 77.657922 199.890732 \r\nL 77.609224 122.750155 \r\nL 77.688359 166.141729 \r\nL 77.721839 88.197605 \r\nL 77.694446 196.274767 \r\nL 77.767494 164.936408 \r\nL 77.776625 213.551042 \r\nL 77.816193 119.535965 \r\nL 77.88011 188.641064 \r\nL 77.883154 198.68541 \r\nL 77.940983 121.544834 \r\nL 77.974464 195.47122 \r\nL 78.038381 83.778093 \r\nL 77.980551 213.551042 \r\nL 78.084036 140.428204 \r\nL 78.166215 212.747494 \r\nL 78.138822 89.001153 \r\nL 78.193608 117.527095 \r\nL 78.306223 208.729756 \r\nL 78.227088 116.723548 \r\nL 78.309267 192.658803 \r\nL 78.376228 200.292506 \r\nL 78.421883 73.733747 \r\nL 78.525367 209.935078 \r\nL 78.534498 143.642395 \r\nL 78.604503 204.310244 \r\nL 78.592328 41.190067 \r\nL 78.650158 182.614457 \r\nL 78.7019 38.779424 \r\nL 78.698856 202.703149 \r\nL 78.75973 123.553703 \r\nL 78.784079 212.345721 \r\nL 78.823647 17.083636 \r\nL 78.872345 166.945277 \r\nL 78.878433 177.793171 \r\nL 78.88452 160.115122 \r\nL 78.94235 91.81357 \r\nL 78.969743 210.738625 \r\nL 78.994092 171.364789 \r\nL 79.012354 58.064568 \r\nL 79.030616 211.542173 \r\nL 79.10062 178.596718 \r\nL 79.176712 201.497827 \r\nL 79.134101 103.866785 \r\nL 79.210192 174.980754 \r\nL 79.219324 93.018891 \r\nL 79.30759 210.336851 \r\nL 79.319765 154.892062 \r\nL 79.344114 209.935078 \r\nL 79.334983 33.556364 \r\nL 79.426293 144.445942 \r\nL 79.465861 46.8149 \r\nL 79.511516 210.738625 \r\nL 79.532821 145.24949 \r\nL 79.630219 211.140399 \r\nL 79.569345 77.349712 \r\nL 79.645437 189.444612 \r\nL 79.712398 119.134191 \r\nL 79.685005 209.533304 \r\nL 79.755009 162.123991 \r\nL 79.815882 213.952816 \r\nL 79.809795 124.357251 \r\nL 79.852406 181.409135 \r\nL 79.870668 24.315565 \r\nL 79.904149 209.533304 \r\nL 79.965022 145.651264 \r\nL 79.968066 145.651264 \r\nL 80.044157 208.729756 \r\nL 80.068507 129.982084 \r\nL 80.080681 199.087184 \r\nL 80.175035 70.117783 \r\nL 80.108074 212.345721 \r\nL 80.190253 156.097384 \r\nL 80.263301 198.283636 \r\nL 80.25417 121.946608 \r\nL 80.296782 166.141729 \r\nL 80.378961 83.376319 \r\nL 80.360699 206.720887 \r\nL 80.406354 170.159468 \r\nL 80.421572 201.899601 \r\nL 80.476358 82.974545 \r\nL 80.512882 195.069446 \r\nL 80.537231 17.083636 \r\nL 80.546362 206.720887 \r\nL 80.625498 148.061907 \r\nL 80.71072 209.533304 \r\nL 80.671153 49.627317 \r\nL 80.73507 195.872993 \r\nL 80.805074 59.269889 \r\nL 80.753332 213.952816 \r\nL 80.847685 117.928869 \r\nL 80.899428 209.13153 \r\nL 80.905515 90.608248 \r\nL 80.957257 187.435743 \r\nL 81.015087 97.03663 \r\nL 80.999869 209.533304 \r\nL 81.066829 111.902262 \r\nL 81.130746 208.729756 \r\nL 81.103353 102.661463 \r\nL 81.179445 167.748825 \r\nL 81.28293 125.964346 \r\nL 81.243362 208.729756 \r\nL 81.285973 157.302705 \r\nL 81.386414 202.703149 \r\nL 81.319454 50.029091 \r\nL 81.398589 180.203814 \r\nL 81.505117 123.151929 \r\nL 81.453375 205.515565 \r\nL 81.508161 167.748825 \r\nL 81.553816 212.345721 \r\nL 81.517292 105.47388 \r\nL 81.614689 190.24816 \r\nL 81.721218 128.374989 \r\nL 81.651213 206.720887 \r\nL 81.724261 134.401596 \r\nL 81.77296 211.943947 \r\nL 81.824702 65.698271 \r\nL 81.833833 193.060576 \r\nL 81.879488 82.170998 \r\nL 81.894707 211.943947 \r\nL 81.946449 160.516896 \r\nL 81.952536 209.533304 \r\nL 81.976886 130.383858 \r\nL 82.052977 187.435743 \r\nL 82.159506 93.822439 \r\nL 82.062108 199.890732 \r\nL 82.165593 149.669002 \r\nL 82.168637 150.47255 \r\nL 82.17168 78.555033 \r\nL 82.253859 207.122661 \r\nL 82.278209 162.123991 \r\nL 82.281252 213.952816 \r\nL 82.366475 92.215344 \r\nL 82.387781 182.614457 \r\nL 82.448654 125.562572 \r\nL 82.433436 203.104922 \r\nL 82.497353 175.382528 \r\nL 82.552139 123.955477 \r\nL 82.530833 203.104922 \r\nL 82.579532 150.874324 \r\nL 82.582575 209.13153 \r\nL 82.625187 17.083636 \r\nL 82.689104 146.454812 \r\nL 82.695191 131.990953 \r\nL 82.698235 168.150599 \r\nL 82.774326 206.319113 \r\nL 82.728671 76.546164 \r\nL 82.804763 157.704479 \r\nL 82.807807 118.732417 \r\nL 82.841287 205.113792 \r\nL 82.914335 161.722217 \r\nL 82.981296 203.104922 \r\nL 82.956946 17.083636 \r\nL 83.026951 184.623326 \r\nL 83.136523 129.58031 \r\nL 83.057387 211.542173 \r\nL 83.139566 163.731086 \r\nL 83.14261 164.13286 \r\nL 83.145654 154.892062 \r\nL 83.243051 207.122661 \r\nL 83.255226 17.083636 \r\nL 83.297837 205.113792 \r\nL 83.367841 174.980754 \r\nL 83.38306 151.677871 \r\nL 83.413496 198.68541 \r\nL 83.504806 60.475211 \r\nL 83.47437 208.729756 \r\nL 83.526112 149.267228 \r\nL 83.550461 192.257029 \r\nL 83.556549 38.779424 \r\nL 83.638728 182.212683 \r\nL 83.681339 89.402927 \r\nL 83.705688 202.301375 \r\nL 83.7483 168.954146 \r\nL 83.806129 206.720887 \r\nL 83.836566 113.911131 \r\nL 83.860915 202.703149 \r\nL 83.949182 125.562572 \r\nL 83.927876 204.310244 \r\nL 83.973531 158.106253 \r\nL 84.064841 211.542173 \r\nL 83.988749 104.670333 \r\nL 84.080059 142.437073 \r\nL 84.095278 124.357251 \r\nL 84.104409 213.149268 \r\nL 84.174413 155.69561 \r\nL 84.1805 205.515565 \r\nL 84.186588 100.25082 \r\nL 84.280941 145.651264 \r\nL 84.332684 90.608248 \r\nL 84.372251 211.140399 \r\nL 84.384426 113.911131 \r\nL 84.399644 213.551042 \r\nL 84.439212 37.574102 \r\nL 84.493998 191.051707 \r\nL 84.597483 17.083636 \r\nL 84.500085 205.917339 \r\nL 84.606614 101.054368 \r\nL 84.713142 207.926208 \r\nL 84.6614 17.083636 \r\nL 84.719229 164.936408 \r\nL 84.764884 209.935078 \r\nL 84.743579 67.305366 \r\nL 84.81967 123.553703 \r\nL 84.822714 78.956807 \r\nL 84.895762 210.738625 \r\nL 84.926199 173.775432 \r\nL 84.984028 60.073437 \r\nL 84.987072 205.113792 \r\nL 85.038814 170.159468 \r\nL 85.041858 206.319113 \r\nL 85.047945 121.946608 \r\nL 85.15143 188.641064 \r\nL 85.163605 116.321774 \r\nL 85.200129 210.738625 \r\nL 85.264046 162.927539 \r\nL 85.337094 209.13153 \r\nL 85.291439 125.160798 \r\nL 85.340137 137.615787 \r\nL 85.343181 113.107583 \r\nL 85.373618 211.140399 \r\nL 85.446666 174.177206 \r\nL 85.525801 208.327982 \r\nL 85.504495 142.035299 \r\nL 85.531888 174.57898 \r\nL 85.534932 110.69694 \r\nL 85.562325 197.480089 \r\nL 85.64146 144.445942 \r\nL 85.711465 209.935078 \r\nL 85.650591 111.902262 \r\nL 85.744945 166.543503 \r\nL 85.747989 91.81357 \r\nL 85.772338 204.310244 \r\nL 85.854517 174.177206 \r\nL 85.918434 130.383858 \r\nL 85.894085 206.319113 \r\nL 85.967133 163.329313 \r\nL 86.040181 204.712018 \r\nL 86.061486 31.145721 \r\nL 86.076705 174.57898 \r\nL 86.079748 174.980754 \r\nL 86.134534 109.491619 \r\nL 86.110185 209.935078 \r\nL 86.18932 167.748825 \r\nL 86.225844 146.454812 \r\nL 86.207582 191.453481 \r\nL 86.228888 150.874324 \r\nL 86.231932 211.140399 \r\nL 86.274543 77.751486 \r\nL 86.33846 155.293836 \r\nL 86.341504 154.490288 \r\nL 86.344547 174.177206 \r\nL 86.347591 210.738625 \r\nL 86.368897 48.020222 \r\nL 86.451076 158.106253 \r\nL 86.508905 120.741286 \r\nL 86.484556 203.90847 \r\nL 86.518036 165.338182 \r\nL 86.52108 204.310244 \r\nL 86.57891 108.286297 \r\nL 86.627608 146.856585 \r\nL 86.715875 212.747494 \r\nL 86.673263 108.286297 \r\nL 86.734137 156.900931 \r\nL 86.79501 17.083636 \r\nL 86.785879 204.712018 \r\nL 86.840665 169.35592 \r\nL 86.88632 206.720887 \r\nL 86.846753 100.652594 \r\nL 86.922844 174.57898 \r\nL 86.925888 102.25969 \r\nL 87.005023 210.738625 \r\nL 87.032416 151.276098 \r\nL 87.108508 123.553703 \r\nL 87.090246 193.864124 \r\nL 87.141988 141.633525 \r\nL 87.254604 210.738625 \r\nL 87.199818 123.955477 \r\nL 87.257648 202.703149 \r\nL 87.281997 91.411796 \r\nL 87.355045 209.533304 \r\nL 87.370263 144.847716 \r\nL 87.446355 210.738625 \r\nL 87.391569 17.083636 \r\nL 87.482879 177.391397 \r\nL 87.488966 205.113792 \r\nL 87.495054 119.535965 \r\nL 87.58332 181.810909 \r\nL 87.598538 88.599379 \r\nL 87.677674 200.694279 \r\nL 87.692892 175.382528 \r\nL 87.695936 204.712018 \r\nL 87.756809 52.439734 \r\nL 87.802464 179.400266 \r\nL 87.896818 65.296497 \r\nL 87.842032 199.890732 \r\nL 87.91508 138.419335 \r\nL 87.945516 205.917339 \r\nL 87.985084 103.465011 \r\nL 88.030739 182.212683 \r\nL 88.061176 54.850377 \r\nL 88.082481 195.872993 \r\nL 88.143355 150.874324 \r\nL 88.155529 205.917339 \r\nL 88.161617 116.723548 \r\nL 88.237708 133.999823 \r\nL 88.240752 93.018891 \r\nL 88.274232 209.935078 \r\nL 88.344237 172.971885 \r\nL 88.417285 198.283636 \r\nL 88.414241 120.339512 \r\nL 88.453809 161.722217 \r\nL 88.523813 199.087184 \r\nL 88.517726 126.767894 \r\nL 88.545119 157.302705 \r\nL 88.575555 60.475211 \r\nL 88.605992 211.140399 \r\nL 88.651647 155.293836 \r\nL 88.654691 208.327982 \r\nL 88.709477 93.420665 \r\nL 88.761219 149.267228 \r\nL 88.767306 129.982084 \r\nL 88.797743 211.140399 \r\nL 88.846442 60.073437 \r\nL 88.876878 176.186075 \r\nL 88.946883 106.679202 \r\nL 88.916446 203.506696 \r\nL 88.983407 155.293836 \r\nL 89.007756 213.952816 \r\nL 89.016887 65.296497 \r\nL 89.092979 203.506696 \r\nL 89.117328 211.542173 \r\nL 89.208638 17.083636 \r\nL 89.211682 209.935078 \r\nL 89.321254 200.292506 \r\nL 89.412564 89.001153 \r\nL 89.397345 203.506696 \r\nL 89.433869 171.766563 \r\nL 89.506917 123.955477 \r\nL 89.464306 209.13153 \r\nL 89.549529 127.973215 \r\nL 89.610402 79.358581 \r\nL 89.662144 205.113792 \r\nL 89.77476 54.046829 \r\nL 89.884332 207.524435 \r\nL 89.881288 39.181197 \r\nL 89.887376 191.855255 \r\nL 89.969555 95.429534 \r\nL 89.948249 209.935078 \r\nL 89.996948 176.989623 \r\nL 90.076083 210.738625 \r\nL 90.054777 39.181197 \r\nL 90.094345 192.257029 \r\nL 90.161306 30.743947 \r\nL 90.112607 211.542173 \r\nL 90.203917 136.008692 \r\nL 90.298271 206.720887 \r\nL 90.280009 119.937738 \r\nL 90.316533 179.80204 \r\nL 90.3561 105.072106 \r\nL 90.325664 201.497827 \r\nL 90.426105 164.13286 \r\nL 90.483934 193.46235 \r\nL 90.508284 103.866785 \r\nL 90.532633 165.338182 \r\nL 90.566113 121.14306 \r\nL 90.626987 194.667672 \r\nL 90.639161 158.9098 \r\nL 90.678729 210.738625 \r\nL 90.727428 87.795831 \r\nL 90.748733 157.704479 \r\nL 90.770039 202.703149 \r\nL 90.864393 17.083636 \r\nL 90.913091 207.524435 \r\nL 90.977008 183.016231 \r\nL 90.998314 70.519557 \r\nL 91.031794 207.524435 \r\nL 91.08658 133.196275 \r\nL 91.171803 197.480089 \r\nL 91.174847 65.296497 \r\nL 91.196152 157.704479 \r\nL 91.278331 17.083636 \r\nL 91.229633 209.533304 \r\nL 91.299637 167.347051 \r\nL 91.393991 205.917339 \r\nL 91.378772 51.636186 \r\nL 91.406165 177.391397 \r\nL 91.427471 17.083636 \r\nL 91.473126 214.35459 \r\nL 91.515737 176.587849 \r\nL 91.616178 73.733747 \r\nL 91.610091 202.301375 \r\nL 91.628353 128.776763 \r\nL 91.677052 206.720887 \r\nL 91.63444 17.083636 \r\nL 91.737925 196.676541 \r\nL 91.740969 76.546164 \r\nL 91.744012 211.943947 \r\nL 91.847497 129.58031 \r\nL 91.902283 205.113792 \r\nL 91.93272 109.893392 \r\nL 91.960113 155.69561 \r\nL 91.972287 90.608248 \r\nL 92.039248 193.060576 \r\nL 92.072728 137.615787 \r\nL 92.142733 202.301375 \r\nL 92.084903 88.599379 \r\nL 92.173169 136.812239 \r\nL 92.264479 213.149268 \r\nL 92.282741 47.216674 \r\nL 92.343615 198.283636 \r\nL 92.395357 184.623326 \r\nL 92.48058 197.881863 \r\nL 92.507973 90.608248 \r\nL 92.608414 209.13153 \r\nL 92.620588 167.347051 \r\nL 92.666243 206.720887 \r\nL 92.63885 142.035299 \r\nL 92.675374 189.444612 \r\nL 92.769728 66.501818 \r\nL 92.763641 213.149268 \r\nL 92.78799 98.241951 \r\nL 92.839732 212.345721 \r\nL 92.900606 152.079645 \r\nL 92.976697 197.078315 \r\nL 93.007134 137.615787 \r\nL 93.013221 182.614457 \r\nL 93.071051 123.955477 \r\nL 93.058876 197.480089 \r\nL 93.128881 146.856585 \r\nL 93.156274 203.104922 \r\nL 93.195841 131.187406 \r\nL 93.238453 141.633525 \r\nL 93.348025 193.864124 \r\nL 93.24454 86.59051 \r\nL 93.351068 170.159468 \r\nL 93.366287 70.117783 \r\nL 93.408898 189.444612 \r\nL 93.463684 127.973215 \r\nL 93.561081 208.729756 \r\nL 93.554994 121.14306 \r\nL 93.573256 122.750155 \r\nL 93.631086 23.110244 \r\nL 93.649348 209.13153 \r\nL 93.679784 168.150599 \r\nL 93.768051 211.943947 \r\nL 93.746745 117.928869 \r\nL 93.786313 205.113792 \r\nL 93.828924 114.312905 \r\nL 93.898928 153.284967 \r\nL 93.938496 117.527095 \r\nL 93.920234 204.310244 \r\nL 93.996326 158.9098 \r\nL 94.06633 83.778093 \r\nL 94.115029 205.917339 \r\nL 94.206339 81.36745 \r\nL 94.148509 213.149268 \r\nL 94.227644 150.874324 \r\nL 94.303736 207.926208 \r\nL 94.279387 102.25969 \r\nL 94.321998 178.194945 \r\nL 94.343304 75.742616 \r\nL 94.334173 205.917339 \r\nL 94.43157 133.196275 \r\nL 94.486356 208.729756 \r\nL 94.477225 53.645055 \r\nL 94.541142 189.042838 \r\nL 94.54723 84.983415 \r\nL 94.632452 200.292506 \r\nL 94.653758 145.651264 \r\nL 94.681151 105.875654 \r\nL 94.717675 205.917339 \r\nL 94.742024 119.937738 \r\nL 94.827247 201.096053 \r\nL 94.79681 77.349712 \r\nL 94.85464 196.676541 \r\nL 94.866815 114.714678 \r\nL 94.967256 144.847716 \r\nL 95.028129 208.327982 \r\nL 94.994649 108.688071 \r\nL 95.076828 150.874324 \r\nL 95.089002 129.58031 \r\nL 95.140745 212.747494 \r\nL 95.171181 157.704479 \r\nL 95.174225 210.738625 \r\nL 95.25336 95.831308 \r\nL 95.283797 185.0251 \r\nL 95.286841 201.899601 \r\nL 95.295972 92.617118 \r\nL 95.384238 176.186075 \r\nL 95.457286 92.215344 \r\nL 95.393369 207.926208 \r\nL 95.49381 142.437073 \r\nL 95.575989 205.113792 \r\nL 95.579033 99.849047 \r\nL 95.597295 160.516896 \r\nL 95.655124 85.385188 \r\nL 95.694692 191.855255 \r\nL 95.706867 125.562572 \r\nL 95.773827 200.694279 \r\nL 95.819482 180.203814 \r\nL 95.926011 17.083636 \r\nL 95.865137 209.935078 \r\nL 95.932098 160.516896 \r\nL 96.023408 74.135521 \r\nL 95.996015 212.747494 \r\nL 96.047757 138.017561 \r\nL 96.078194 208.327982 \r\nL 96.069063 18.690732 \r\nL 96.157329 145.651264 \r\nL 96.160373 109.893392 \r\nL 96.178635 209.533304 \r\nL 96.263858 168.954146 \r\nL 96.324731 211.140399 \r\nL 96.291251 79.760355 \r\nL 96.370386 159.713348 \r\nL 96.443434 81.36745 \r\nL 96.437347 207.122661 \r\nL 96.455609 155.69561 \r\nL 96.516482 209.533304 \r\nL 96.479958 84.581641 \r\nL 96.565181 206.319113 \r\nL 96.656491 50.430865 \r\nL 96.674753 154.088514 \r\nL 96.744757 197.078315 \r\nL 96.750844 17.083636 \r\nL 96.784325 169.35592 \r\nL 96.823892 32.351042 \r\nL 96.82998 211.943947 \r\nL 96.89694 98.643725 \r\nL 96.924333 205.917339 \r\nL 97.009556 160.115122 \r\nL 97.07956 205.917339 \r\nL 97.04608 127.169667 \r\nL 97.109997 156.097384 \r\nL 97.155652 105.875654 \r\nL 97.17087 212.747494 \r\nL 97.219569 148.865455 \r\nL 97.307835 74.537295 \r\nL 97.332185 208.729756 \r\nL 97.350447 17.083636 \r\nL 97.356534 210.738625 \r\nL 97.4448 121.14306 \r\nL 97.450888 190.24816 \r\nL 97.481324 107.884523 \r\nL 97.554372 123.151929 \r\nL 97.572634 206.720887 \r\nL 97.636551 104.670333 \r\nL 97.666988 139.222882 \r\nL 97.688294 201.096053 \r\nL 97.736992 93.822439 \r\nL 97.779604 176.587849 \r\nL 97.877001 88.599379 \r\nL 97.880045 203.506696 \r\nL 97.889176 148.463681 \r\nL 97.931787 88.599379 \r\nL 97.989617 209.13153 \r\nL 97.998748 110.69694 \r\nL 98.099189 155.69561 \r\nL 98.102232 201.497827 \r\nL 98.157018 71.323104 \r\nL 98.208761 192.257029 \r\nL 98.220935 108.688071 \r\nL 98.245285 209.935078 \r\nL 98.318333 180.605588 \r\nL 98.400512 199.890732 \r\nL 98.348769 123.151929 \r\nL 98.41573 172.971885 \r\nL 98.418774 109.089845 \r\nL 98.497909 200.694279 \r\nL 98.522258 199.890732 \r\nL 98.561826 82.572772 \r\nL 98.607481 210.738625 \r\nL 98.644005 63.287627 \r\nL 98.720097 136.008692 \r\nL 98.726184 78.555033 \r\nL 98.808363 200.694279 \r\nL 98.829669 136.008692 \r\nL 98.878367 102.661463 \r\nL 98.850974 210.336851 \r\nL 98.933153 152.079645 \r\nL 98.957503 204.712018 \r\nL 99.000114 124.357251 \r\nL 99.042725 164.534634 \r\nL 99.0549 19.494279 \r\nL 99.079249 195.47122 \r\nL 99.155341 133.598049 \r\nL 99.261869 200.292506 \r\nL 99.207083 87.795831 \r\nL 99.264913 145.24949 \r\nL 99.353179 206.720887 \r\nL 99.307524 35.163459 \r\nL 99.365354 158.508027 \r\nL 99.465795 66.100044 \r\nL 99.374485 209.13153 \r\nL 99.47797 121.14306 \r\nL 99.490144 35.163459 \r\nL 99.529712 209.13153 \r\nL 99.584498 170.963016 \r\nL 99.654502 208.327982 \r\nL 99.642328 108.688071 \r\nL 99.681895 161.320443 \r\nL 99.684939 96.233082 \r\nL 99.788424 212.747494 \r\nL 99.794511 128.374989 \r\nL 99.864515 210.336851 \r\nL 99.824948 82.974545 \r\nL 99.91017 191.453481 \r\nL 99.93452 42.797162 \r\nL 99.919301 203.104922 \r\nL 100.02583 150.070776 \r\nL 100.050179 199.890732 \r\nL 100.129314 103.465011 \r\nL 100.135402 148.865455 \r\nL 100.20845 209.533304 \r\nL 100.156707 68.108914 \r\nL 100.244974 208.327982 \r\nL 100.318022 67.70714 \r\nL 100.290629 213.149268 \r\nL 100.354546 135.205144 \r\nL 100.388026 204.310244 \r\nL 100.442812 82.572772 \r\nL 100.464118 144.847716 \r\nL 100.552384 205.113792 \r\nL 100.488467 75.742616 \r\nL 100.567602 142.035299 \r\nL 100.582821 108.688071 \r\nL 100.579777 195.872993 \r\nL 100.671087 153.686741 \r\nL 100.674131 201.497827 \r\nL 100.762397 110.295166 \r\nL 100.780659 178.194945 \r\nL 100.786746 113.107583 \r\nL 100.862838 199.890732 \r\nL 100.893275 149.669002 \r\nL 100.923711 193.864124 \r\nL 100.990672 80.162129 \r\nL 101.00589 181.409135 \r\nL 101.081982 93.018891 \r\nL 101.109375 191.453481 \r\nL 101.118506 133.999823 \r\nL 101.167205 69.314235 \r\nL 101.136768 211.943947 \r\nL 101.225034 105.875654 \r\nL 101.316344 212.747494 \r\nL 101.298082 55.653925 \r\nL 101.334606 162.525765 \r\nL 101.33765 107.482749 \r\nL 101.352868 199.488958 \r\nL 101.447222 119.134191 \r\nL 101.526357 88.197605 \r\nL 101.453309 203.506696 \r\nL 101.547663 151.276098 \r\nL 101.623755 207.926208 \r\nL 101.587231 88.599379 \r\nL 101.660279 195.069446 \r\nL 101.757676 120.339512 \r\nL 101.708977 201.899601 \r\nL 101.769851 148.463681 \r\nL 101.7942 214.35459 \r\nL 101.788113 40.386519 \r\nL 101.876379 139.624656 \r\nL 101.882466 38.37765 \r\nL 101.897685 204.712018 \r\nL 101.985951 137.214013 \r\nL 102.065087 201.096053 \r\nL 102.031606 105.072106 \r\nL 102.09248 127.973215 \r\nL 102.129004 92.215344 \r\nL 102.147266 176.587849 \r\nL 102.180746 119.535965 \r\nL 102.272056 199.890732 \r\nL 102.235532 119.134191 \r\nL 102.293362 159.311574 \r\nL 102.296405 158.9098 \r\nL 102.299449 117.928869 \r\nL 102.317711 189.042838 \r\nL 102.405977 163.329313 \r\nL 102.497287 122.750155 \r\nL 102.424239 205.113792 \r\nL 102.518593 129.982084 \r\nL 102.58251 200.292506 \r\nL 102.606859 98.241951 \r\nL 102.634252 169.35592 \r\nL 102.716431 99.849047 \r\nL 102.664689 206.319113 \r\nL 102.746868 139.624656 \r\nL 102.762086 199.488958 \r\nL 102.759043 107.884523 \r\nL 102.859484 164.936408 \r\nL 102.899051 211.140399 \r\nL 102.966012 124.759024 \r\nL 103.057322 201.096053 \r\nL 102.984274 97.438404 \r\nL 103.078628 199.890732 \r\nL 103.133414 117.125322 \r\nL 103.102977 209.533304 \r\nL 103.191243 170.963016 \r\nL 103.22168 17.083636 \r\nL 103.227767 213.551042 \r\nL 103.300815 149.669002 \r\nL 103.355601 202.703149 \r\nL 103.306903 18.690732 \r\nL 103.410387 138.821109 \r\nL 103.465173 207.122661 \r\nL 103.468217 109.491619 \r\nL 103.507785 143.240621 \r\nL 103.544309 76.14439 \r\nL 103.532134 209.13153 \r\nL 103.617357 150.070776 \r\nL 103.714754 194.265898 \r\nL 103.708667 105.072106 \r\nL 103.720841 134.80337 \r\nL 103.815195 185.426874 \r\nL 103.833457 52.03796 \r\nL 103.927811 208.729756 \r\nL 103.900418 37.574102 \r\nL 103.946073 156.097384 \r\nL 103.961291 110.295166 \r\nL 104.006946 188.641064 \r\nL 104.052601 151.677871 \r\nL 104.1013 211.140399 \r\nL 104.125649 93.018891 \r\nL 104.153042 123.955477 \r\nL 104.247396 17.083636 \r\nL 104.229134 190.24816 \r\nL 104.25957 154.490288 \r\nL 104.271745 174.57898 \r\nL 104.274789 140.02643 \r\nL 104.332618 208.327982 \r\nL 104.305225 17.083636 \r\nL 104.384361 117.527095 \r\nL 104.387404 116.723548 \r\nL 104.430016 200.292506 \r\nL 104.436103 101.857916 \r\nL 104.50002 143.240621 \r\nL 104.512195 88.197605 \r\nL 104.509151 163.329313 \r\nL 104.551762 151.677871 \r\nL 104.563937 186.632195 \r\nL 104.630898 46.413126 \r\nL 104.658291 159.311574 \r\nL 104.725251 65.296497 \r\nL 104.676553 210.738625 \r\nL 104.767863 171.766563 \r\nL 104.810474 87.394058 \r\nL 104.83178 202.301375 \r\nL 104.880478 154.892062 \r\nL 104.883522 156.900931 \r\nL 104.892653 103.063237 \r\nL 104.89874 156.499157 \r\nL 104.901784 61.680532 \r\nL 104.968745 212.345721 \r\nL 105.008312 172.971885 \r\nL 105.102666 89.804701 \r\nL 105.026574 207.122661 \r\nL 105.133103 127.571441 \r\nL 105.187889 200.694279 \r\nL 105.181801 89.804701 \r\nL 105.242675 175.784302 \r\nL 105.327897 60.475211 \r\nL 105.337028 193.46235 \r\nL 105.35529 113.911131 \r\nL 105.428338 211.542173 \r\nL 105.422251 109.089845 \r\nL 105.467906 133.196275 \r\nL 105.483124 39.582971 \r\nL 105.480081 211.542173 \r\nL 105.577478 119.134191 \r\nL 105.647482 199.087184 \r\nL 105.620089 70.117783 \r\nL 105.68705 174.57898 \r\nL 105.693137 66.100044 \r\nL 105.784447 191.051707 \r\nL 105.799666 146.856585 \r\nL 105.848364 43.198936 \r\nL 105.820971 199.488958 \r\nL 105.851408 150.070776 \r\nL 105.854452 209.13153 \r\nL 105.894019 56.055698 \r\nL 105.957936 160.91867 \r\nL 106.034028 71.724878 \r\nL 105.991417 197.480089 \r\nL 106.070552 114.312905 \r\nL 106.1436 201.497827 \r\nL 106.155775 68.510687 \r\nL 106.180124 133.999823 \r\nL 106.222735 210.738625 \r\nL 106.225779 109.491619 \r\nL 106.259259 124.759024 \r\nL 106.317089 99.447273 \r\nL 106.280565 201.497827 \r\nL 106.362744 127.169667 \r\nL 106.423617 207.524435 \r\nL 106.399268 99.447273 \r\nL 106.47536 168.552373 \r\nL 106.575801 117.125322 \r\nL 106.517971 210.738625 \r\nL 106.584932 142.838847 \r\nL 106.612325 208.327982 \r\nL 106.591019 112.304035 \r\nL 106.697547 163.329313 \r\nL 106.706678 45.207805 \r\nL 106.761464 203.104922 \r\nL 106.807119 146.454812 \r\nL 106.834512 210.336851 \r\nL 106.852774 81.769224 \r\nL 106.913648 125.562572 \r\nL 107.001914 198.68541 \r\nL 106.941041 99.447273 \r\nL 107.020176 126.36612 \r\nL 107.02322 89.001153 \r\nL 107.11453 209.13153 \r\nL 107.126704 168.150599 \r\nL 107.199752 199.488958 \r\nL 107.141923 115.518226 \r\nL 107.230189 184.623326 \r\nL 107.284975 99.849047 \r\nL 107.248451 188.641064 \r\nL 107.339761 131.187406 \r\nL 107.382372 196.274767 \r\nL 107.348892 105.47388 \r\nL 107.449333 171.766563 \r\nL 107.504119 112.304035 \r\nL 107.45542 203.506696 \r\nL 107.555861 171.364789 \r\nL 107.558905 196.676541 \r\nL 107.613691 42.797162 \r\nL 107.665433 183.819778 \r\nL 107.756743 64.091175 \r\nL 107.741525 198.283636 \r\nL 107.778049 150.874324 \r\nL 107.799355 207.122661 \r\nL 107.796311 90.206475 \r\nL 107.881534 135.205144 \r\nL 107.988062 108.688071 \r\nL 107.960669 200.292506 \r\nL 107.991106 124.759024 \r\nL 108.030673 207.122661 \r\nL 108.021542 31.949268 \r\nL 108.100678 144.044169 \r\nL 108.179813 103.063237 \r\nL 108.125027 209.533304 \r\nL 108.207206 114.714678 \r\nL 108.225468 183.016231 \r\nL 108.292429 95.429534 \r\nL 108.316778 154.490288 \r\nL 108.359389 67.305366 \r\nL 108.331996 195.872993 \r\nL 108.42635 140.02643 \r\nL 108.532878 201.096053 \r\nL 108.505485 117.125322 \r\nL 108.535922 150.070776 \r\nL 108.563315 90.206475 \r\nL 108.618101 199.087184 \r\nL 108.645494 123.955477 \r\nL 108.675931 111.098714 \r\nL 108.75811 203.90847 \r\nL 108.855507 101.456142 \r\nL 108.870725 152.883193 \r\nL 108.8829 201.096053 \r\nL 108.885944 102.25969 \r\nL 108.931599 110.69694 \r\nL 108.965079 67.70714 \r\nL 108.998559 209.533304 \r\nL 109.016821 157.302705 \r\nL 109.086826 203.104922 \r\nL 109.083782 85.786962 \r\nL 109.117262 140.829978 \r\nL 109.19031 17.083636 \r\nL 109.181179 201.096053 \r\nL 109.226834 167.347051 \r\nL 109.333363 211.542173 \r\nL 109.239009 110.69694 \r\nL 109.342494 210.738625 \r\nL 109.406411 121.946608 \r\nL 109.455109 139.222882 \r\nL 109.564681 208.729756 \r\nL 109.540332 117.527095 \r\nL 109.567725 166.141729 \r\nL 109.659035 74.537295 \r\nL 109.640773 211.542173 \r\nL 109.680341 152.883193 \r\nL 109.76252 211.140399 \r\nL 109.741214 110.69694 \r\nL 109.789913 152.883193 \r\nL 109.856874 212.747494 \r\nL 109.890354 91.81357 \r\nL 109.981664 210.336851 \r\nL 110.00297 190.649933 \r\nL 110.042537 102.25969 \r\nL 110.112542 169.35592 \r\nL 110.212983 195.872993 \r\nL 110.139935 103.465011 \r\nL 110.216026 145.651264 \r\nL 110.243419 95.831308 \r\nL 110.270812 211.542173 \r\nL 110.325598 112.705809 \r\nL 110.34386 197.881863 \r\nL 110.352991 107.080976 \r\nL 110.43517 127.973215 \r\nL 110.471694 116.723548 \r\nL 110.444301 191.453481 \r\nL 110.474738 148.061907 \r\nL 110.483869 212.345721 \r\nL 110.523437 66.903592 \r\nL 110.58431 125.562572 \r\nL 110.684751 208.327982 \r\nL 110.599528 113.911131 \r\nL 110.699969 168.552373 \r\nL 110.769974 93.822439 \r\nL 110.727362 196.274767 \r\nL 110.812585 133.999823 \r\nL 110.897808 212.345721 \r\nL 110.843022 55.653925 \r\nL 110.922157 129.982084 \r\nL 110.967812 109.893392 \r\nL 110.961725 176.989623 \r\nL 110.998249 119.937738 \r\nL 111.001292 209.13153 \r\nL 111.049991 109.491619 \r\nL 111.107821 112.705809 \r\nL 111.202174 206.319113 \r\nL 111.217393 162.927539 \r\nL 111.235655 100.25082 \r\nL 111.250873 191.855255 \r\nL 111.330008 138.821109 \r\nL 111.339139 143.642395 \r\nL 111.336096 115.518226 \r\nL 111.34827 139.222882 \r\nL 111.357401 98.241951 \r\nL 111.366532 197.881863 \r\nL 111.457842 138.017561 \r\nL 111.466973 212.747494 \r\nL 111.479148 95.027761 \r\nL 111.570458 170.159468 \r\nL 111.655681 98.241951 \r\nL 111.582633 182.212683 \r\nL 111.683074 159.713348 \r\nL 111.743947 107.080976 \r\nL 111.71351 191.051707 \r\nL 111.750034 176.989623 \r\nL 111.774384 195.069446 \r\nL 111.765253 126.36612 \r\nL 111.789602 135.205144 \r\nL 111.850475 102.25969 \r\nL 111.823082 210.336851 \r\nL 111.899174 123.955477 \r\nL 111.978309 195.47122 \r\nL 111.923523 103.465011 \r\nL 112.008746 119.535965 \r\nL 112.030052 207.122661 \r\nL 112.066576 56.457472 \r\nL 112.118318 171.364789 \r\nL 112.191366 76.947938 \r\nL 112.185279 197.881863 \r\nL 112.230934 115.92 \r\nL 112.276589 207.524435 \r\nL 112.337462 101.054368 \r\nL 112.349637 153.284967 \r\nL 112.370942 74.135521 \r\nL 112.367899 203.506696 \r\nL 112.459209 153.284967 \r\nL 112.489645 199.488958 \r\nL 112.556606 78.555033 \r\nL 112.562693 130.383858 \r\nL 112.599217 78.153259 \r\nL 112.571824 191.453481 \r\nL 112.666178 102.25969 \r\nL 112.772706 209.533304 \r\nL 112.769663 17.083636 \r\nL 112.778794 159.713348 \r\nL 112.812274 79.358581 \r\nL 112.803143 211.140399 \r\nL 112.894453 127.169667 \r\nL 112.976632 211.943947 \r\nL 112.912715 82.974545 \r\nL 113.004025 154.088514 \r\nL 113.070986 90.206475 \r\nL 113.067942 212.345721 \r\nL 113.110553 168.552373 \r\nL 113.171427 204.310244 \r\nL 113.159252 93.822439 \r\nL 113.210994 126.36612 \r\nL 113.226213 46.8149 \r\nL 113.256649 203.506696 \r\nL 113.311435 139.222882 \r\nL 113.408833 207.926208 \r\nL 113.390571 44.404257 \r\nL 113.421007 168.552373 \r\nL 113.436226 94.224213 \r\nL 113.497099 192.257029 \r\nL 113.530579 136.812239 \r\nL 113.603627 205.917339 \r\nL 113.588409 32.351042 \r\nL 113.634064 158.106253 \r\nL 113.637108 72.528426 \r\nL 113.734505 190.649933 \r\nL 113.743636 158.508027 \r\nL 113.801466 196.274767 \r\nL 113.758854 49.627317 \r\nL 113.850164 150.874324 \r\nL 113.862339 94.224213 \r\nL 113.898863 210.336851 \r\nL 113.956693 115.116452 \r\nL 113.984086 194.667672 \r\nL 114.002348 86.188736 \r\nL 114.069308 161.320443 \r\nL 114.102789 199.087184 \r\nL 114.139313 70.117783 \r\nL 114.163662 134.401596 \r\nL 114.215404 82.170998 \r\nL 114.251928 203.90847 \r\nL 114.273234 158.106253 \r\nL 114.32802 109.089845 \r\nL 114.358457 195.47122 \r\nL 114.382806 133.196275 \r\nL 114.422374 198.68541 \r\nL 114.449767 113.509357 \r\nL 114.486291 127.973215 \r\nL 114.56847 17.083636 \r\nL 114.538033 202.301375 \r\nL 114.592819 111.098714 \r\nL 114.620212 213.551042 \r\nL 114.611081 59.269889 \r\nL 114.702391 180.605588 \r\nL 114.711522 82.572772 \r\nL 114.708478 203.90847 \r\nL 114.815007 132.794501 \r\nL 114.827181 191.051707 \r\nL 114.903273 56.859246 \r\nL 114.921535 177.793171 \r\nL 114.982408 70.519557 \r\nL 114.930666 213.149268 \r\nL 115.031107 174.980754 \r\nL 115.095024 17.083636 \r\nL 115.076762 208.327982 \r\nL 115.137635 196.274767 \r\nL 115.204596 91.81357 \r\nL 115.14981 203.506696 \r\nL 115.259382 159.311574 \r\nL 115.286775 101.456142 \r\nL 115.36591 207.926208 \r\nL 115.466351 84.581641 \r\nL 115.478526 124.759024 \r\nL 115.578967 201.899601 \r\nL 115.524181 17.887184 \r\nL 115.588098 112.304035 \r\nL 115.652015 205.113792 \r\nL 115.603316 17.083636 \r\nL 115.69767 171.364789 \r\nL 115.782893 92.617118 \r\nL 115.709845 203.104922 \r\nL 115.807242 185.426874 \r\nL 115.91377 88.599379 \r\nL 115.877246 196.274767 \r\nL 115.922901 105.875654 \r\nL 115.968556 199.087184 \r\nL 115.932032 82.572772 \r\nL 116.035517 172.168337 \r\nL 116.038561 201.497827 \r\nL 116.068997 70.92133 \r\nL 116.145089 193.864124 \r\nL 116.21205 78.153259 \r\nL 116.239443 210.336851 \r\nL 116.257705 124.357251 \r\nL 116.300316 189.846386 \r\nL 116.288141 46.8149 \r\nL 116.352058 179.400266 \r\nL 116.431194 39.582971 \r\nL 116.391626 188.641064 \r\nL 116.46163 80.162129 \r\nL 116.507285 212.345721 \r\nL 116.510329 39.181197 \r\nL 116.574246 152.883193 \r\nL 116.592508 205.917339 \r\nL 116.61077 17.083636 \r\nL 116.680774 142.437073 \r\nL 116.686862 36.770554 \r\nL 116.695993 209.935078 \r\nL 116.787303 112.705809 \r\nL 116.887744 212.345721 \r\nL 116.799477 17.083636 \r\nL 116.899918 168.150599 \r\nL 116.902962 206.720887 \r\nL 116.954704 95.429534 \r\nL 117.003403 160.115122 \r\nL 117.006447 31.949268 \r\nL 117.027752 210.738625 \r\nL 117.112975 104.670333 \r\nL 117.225591 204.712018 \r\nL 117.176892 56.457472 \r\nL 117.228635 138.821109 \r\nL 117.30777 87.795831 \r\nL 117.262115 199.488958 \r\nL 117.335163 130.785632 \r\nL 117.414298 190.649933 \r\nL 117.368643 86.59051 \r\nL 117.441691 128.776763 \r\nL 117.517783 35.163459 \r\nL 117.484303 200.292506 \r\nL 117.551263 114.312905 \r\nL 117.5817 212.345721 \r\nL 117.563438 89.001153 \r\nL 117.669966 123.955477 \r\nL 117.724752 17.083636 \r\nL 117.676054 183.418004 \r\nL 117.779538 123.955477 \r\nL 117.785626 176.587849 \r\nL 117.803888 17.083636 \r\nL 117.870848 77.349712 \r\nL 117.873892 27.93153 \r\nL 117.943896 178.998492 \r\nL 117.974333 86.188736 \r\nL 117.977377 193.864124 \r\nL 117.989551 17.083636 \r\nL 118.086949 163.329313 \r\nL 118.120429 21.904922 \r\nL 118.175215 197.078315 \r\nL 118.190433 188.641064 \r\nL 118.233045 205.515565 \r\nL 118.223914 34.359911 \r\nL 118.284787 130.785632 \r\nL 118.318267 78.956807 \r\nL 118.324355 190.649933 \r\nL 118.394359 100.25082 \r\nL 118.497844 200.292506 \r\nL 118.415665 99.447273 \r\nL 118.503931 107.482749 \r\nL 118.506975 108.688071 \r\nL 118.531324 211.943947 \r\nL 118.589154 34.761685 \r\nL 118.616547 100.25082 \r\nL 118.680464 197.078315 \r\nL 118.665245 21.503149 \r\nL 118.726119 141.231752 \r\nL 118.796123 64.091175 \r\nL 118.805254 195.47122 \r\nL 118.835691 132.392727 \r\nL 118.939175 163.731086 \r\nL 118.89352 80.965676 \r\nL 118.945263 149.267228 \r\nL 118.966568 21.503149 \r\nL 119.033529 212.747494 \r\nL 119.051791 169.35592 \r\nL 119.143101 203.90847 \r\nL 119.127883 45.609579 \r\nL 119.155276 163.329313 \r\nL 119.252673 17.083636 \r\nL 119.161363 209.13153 \r\nL 119.270935 82.170998 \r\nL 119.307459 194.265898 \r\nL 119.334852 74.537295 \r\nL 119.383551 133.196275 \r\nL 119.392682 31.949268 \r\nL 119.435293 190.649933 \r\nL 119.487035 123.553703 \r\nL 119.59052 200.292506 \r\nL 119.55704 75.340843 \r\nL 119.596607 134.80337 \r\nL 119.630088 189.444612 \r\nL 119.605738 93.822439 \r\nL 119.703136 122.750155 \r\nL 119.706179 122.348381 \r\nL 119.71531 133.999823 \r\nL 119.748791 201.096053 \r\nL 119.727485 67.70714 \r\nL 119.824882 143.642395 \r\nL 119.919236 106.277428 \r\nL 119.858363 203.104922 \r\nL 119.934454 146.856585 \r\nL 120.034895 204.310244 \r\nL 119.958804 84.179867 \r\nL 120.037939 125.160798 \r\nL 120.089681 86.59051 \r\nL 120.044026 207.524435 \r\nL 120.114031 119.937738 \r\nL 120.153598 202.703149 \r\nL 120.168817 61.278758 \r\nL 120.226646 196.676541 \r\nL 120.275345 72.9302 \r\nL 120.342306 81.36745 \r\nL 120.418397 196.274767 \r\nL 120.448834 46.8149 \r\nL 120.457965 178.194945 \r\nL 120.467096 21.904922 \r\nL 120.552319 211.140399 \r\nL 120.567537 168.954146 \r\nL 120.631454 46.8149 \r\nL 120.658847 173.775432 \r\nL 120.683196 105.072106 \r\nL 120.692327 194.265898 \r\nL 120.737982 17.083636 \r\nL 120.792768 151.276098 \r\nL 120.893209 76.546164 \r\nL 120.862773 205.515565 \r\nL 120.90234 154.088514 \r\nL 120.941908 189.042838 \r\nL 120.984519 49.225543 \r\nL 120.999738 105.47388 \r\nL 121.002781 60.475211 \r\nL 121.097135 191.051707 \r\nL 121.103222 127.973215 \r\nL 121.164096 208.729756 \r\nL 121.133659 91.411796 \r\nL 121.212794 144.847716 \r\nL 121.252362 66.501818 \r\nL 121.270624 196.676541 \r\nL 121.32541 104.268559 \r\nL 121.401502 193.060576 \r\nL 121.407589 61.680532 \r\nL 121.422807 111.500488 \r\nL 121.495855 64.894723 \r\nL 121.462375 187.435743 \r\nL 121.526292 104.670333 \r\nL 121.611515 180.203814 \r\nL 121.614558 68.108914 \r\nL 121.635864 80.563902 \r\nL 121.745436 203.90847 \r\nL 121.644995 74.537295 \r\nL 121.751523 181.810909 \r\nL 121.763698 44.404257 \r\nL 121.842833 190.24816 \r\nL 121.861095 138.419335 \r\nL 121.903707 206.319113 \r\nL 121.918925 34.359911 \r\nL 121.955449 107.482749 \r\nL 121.958493 37.975876 \r\nL 121.991973 208.729756 \r\nL 122.061977 119.535965 \r\nL 122.098501 185.0251 \r\nL 122.138069 28.735078 \r\nL 122.171549 153.284967 \r\nL 122.275034 76.14439 \r\nL 122.177637 195.069446 \r\nL 122.281121 150.070776 \r\nL 122.372431 95.831308 \r\nL 122.293296 201.497827 \r\nL 122.393737 98.241951 \r\nL 122.463741 206.720887 \r\nL 122.427217 86.992284 \r\nL 122.503309 94.224213 \r\nL 122.515484 198.283636 \r\nL 122.57027 44.002483 \r\nL 122.615925 167.748825 \r\nL 122.701147 69.314235 \r\nL 122.722453 194.667672 \r\nL 122.731584 77.751486 \r\nL 122.768108 199.890732 \r\nL 122.780283 54.448603 \r\nL 122.847243 161.722217 \r\nL 122.880724 50.430865 \r\nL 122.853331 187.837517 \r\nL 122.956815 72.528426 \r\nL 122.962903 205.917339 \r\nL 123.02682 64.492949 \r\nL 123.069431 175.784302 \r\nL 123.121173 73.733747 \r\nL 123.154654 209.935078 \r\nL 123.179003 150.47255 \r\nL 123.18509 200.694279 \r\nL 123.200309 60.073437 \r\nL 123.282488 151.677871 \r\nL 123.285531 57.26102 \r\nL 123.361623 207.524435 \r\nL 123.395103 101.054368 \r\nL 123.489457 197.480089 \r\nL 123.422496 71.323104 \r\nL 123.504675 163.329313 \r\nL 123.547287 90.206475 \r\nL 123.586854 193.060576 \r\nL 123.614247 133.999823 \r\nL 123.647728 75.742616 \r\nL 123.723819 203.104922 \r\nL 123.763387 81.36745 \r\nL 123.836435 114.714678 \r\nL 123.897308 197.480089 \r\nL 123.942963 17.083636 \r\nL 124.028186 198.68541 \r\nL 124.052535 136.410466 \r\nL 124.152976 65.296497 \r\nL 124.107321 200.292506 \r\nL 124.165151 95.429534 \r\nL 124.171238 110.69694 \r\nL 124.177326 78.956807 \r\nL 124.232112 211.140399 \r\nL 124.286898 166.543503 \r\nL 124.393426 94.625987 \r\nL 124.350815 183.016231 \r\nL 124.39647 180.605588 \r\nL 124.475605 77.349712 \r\nL 124.451256 194.265898 \r\nL 124.515173 99.849047 \r\nL 124.609526 197.881863 \r\nL 124.530391 54.850377 \r\nL 124.630832 176.186075 \r\nL 124.661269 65.698271 \r\nL 124.728229 198.283636 \r\nL 124.743448 95.831308 \r\nL 124.828671 205.515565 \r\nL 124.801278 62.885854 \r\nL 124.856064 127.169667 \r\nL 124.8865 70.117783 \r\nL 124.929112 198.68541 \r\nL 124.962592 141.231752 \r\nL 125.041727 203.506696 \r\nL 124.983898 74.939069 \r\nL 125.06912 117.125322 \r\nL 125.133037 66.501818 \r\nL 125.12695 197.480089 \r\nL 125.181736 97.438404 \r\nL 125.206085 201.899601 \r\nL 125.230435 78.153259 \r\nL 125.294352 142.437073 \r\nL 125.300439 201.497827 \r\nL 125.306526 82.170998 \r\nL 125.406967 181.409135 \r\nL 125.449579 20.297827 \r\nL 125.510452 204.712018 \r\nL 125.519583 121.946608 \r\nL 125.595675 199.087184 \r\nL 125.601762 81.769224 \r\nL 125.629155 129.982084 \r\nL 125.64133 17.083636 \r\nL 125.656548 212.345721 \r\nL 125.738727 132.392727 \r\nL 125.811775 195.872993 \r\nL 125.805688 47.216674 \r\nL 125.817862 130.383858 \r\nL 125.820906 33.958137 \r\nL 125.924391 194.667672 \r\nL 125.991351 17.083636 \r\nL 125.970046 202.301375 \r\nL 126.046137 122.750155 \r\nL 126.137447 186.230421 \r\nL 126.122229 70.519557 \r\nL 126.155709 132.794501 \r\nL 126.16484 85.786962 \r\nL 126.177015 195.069446 \r\nL 126.259194 131.187406 \r\nL 126.271369 203.104922 \r\nL 126.353548 85.786962 \r\nL 126.37181 178.998492 \r\nL 126.453989 86.992284 \r\nL 126.472251 209.533304 \r\nL 126.55443 81.769224 \r\nL 126.584866 133.196275 \r\nL 126.633565 199.087184 \r\nL 126.603128 63.689401 \r\nL 126.694438 104.268559 \r\nL 126.706613 209.13153 \r\nL 126.7127 70.117783 \r\nL 126.807054 158.9098 \r\nL 126.886189 78.153259 \r\nL 126.840534 201.497827 \r\nL 126.916626 132.392727 \r\nL 127.001849 201.497827 \r\nL 126.931844 82.974545 \r\nL 127.023154 138.017561 \r\nL 127.074897 102.661463 \r\nL 127.111421 205.917339 \r\nL 127.13577 107.080976 \r\nL 127.150988 168.954146 \r\nL 127.199687 74.135521 \r\nL 127.248386 141.231752 \r\nL 127.26056 193.864124 \r\nL 127.312303 88.599379 \r\nL 127.354914 184.623326 \r\nL 127.370132 44.806031 \r\nL 127.418831 195.872993 \r\nL 127.464486 155.69561 \r\nL 127.50101 210.336851 \r\nL 127.546665 41.59184 \r\nL 127.567971 136.410466 \r\nL 127.589276 62.082306 \r\nL 127.59232 204.310244 \r\nL 127.677543 115.518226 \r\nL 127.695805 77.349712 \r\nL 127.74146 185.0251 \r\nL 127.759722 17.083636 \r\nL 127.851032 68.510687 \r\nL 127.878425 199.087184 \r\nL 127.887556 17.083636 \r\nL 127.963647 145.24949 \r\nL 128.061045 41.59184 \r\nL 128.064088 212.747494 \r\nL 128.073219 42.395388 \r\nL 128.109743 184.623326 \r\nL 128.1067 17.083636 \r\nL 128.185835 143.240621 \r\nL 128.201053 89.001153 \r\nL 128.252796 195.47122 \r\nL 128.295407 111.098714 \r\nL 128.3228 189.042838 \r\nL 128.383673 41.190067 \r\nL 128.404979 152.481419 \r\nL 128.462809 32.351042 \r\nL 128.423241 194.265898 \r\nL 128.514551 142.035299 \r\nL 128.56325 208.729756 \r\nL 128.566293 51.234412 \r\nL 128.624123 150.47255 \r\nL 128.730651 46.011353 \r\nL 128.715433 208.327982 \r\nL 128.736739 103.465011 \r\nL 128.751957 172.971885 \r\nL 128.74587 80.162129 \r\nL 128.803699 140.428204 \r\nL 128.858485 33.958137 \r\nL 128.864573 204.712018 \r\nL 128.913271 151.276098 \r\nL 128.919359 192.658803 \r\nL 128.998494 63.287627 \r\nL 129.016756 110.295166 \r\nL 129.077629 60.876984 \r\nL 129.025887 186.230421 \r\nL 129.114153 117.928869 \r\nL 129.117197 166.945277 \r\nL 129.175027 50.832639 \r\nL 129.223725 161.320443 \r\nL 129.321123 63.287627 \r\nL 129.308948 199.890732 \r\nL 129.333297 84.983415 \r\nL 129.357647 198.283636 \r\nL 129.409389 53.243282 \r\nL 129.442869 145.24949 \r\nL 129.518961 20.297827 \r\nL 129.491568 197.078315 \r\nL 129.549398 161.722217 \r\nL 129.640708 202.301375 \r\nL 129.610271 33.556364 \r\nL 129.655926 179.80204 \r\nL 129.716799 19.092506 \r\nL 129.668101 187.033969 \r\nL 129.765498 82.974545 \r\nL 129.786804 205.917339 \r\nL 129.811153 61.278758 \r\nL 129.878114 181.409135 \r\nL 129.890288 42.797162 \r\nL 129.957249 202.703149 \r\nL 129.990729 58.064568 \r\nL 130.097258 194.667672 \r\nL 130.02421 18.690732 \r\nL 130.100301 80.162129 \r\nL 130.109432 212.345721 \r\nL 130.152044 17.083636 \r\nL 130.212917 136.812239 \r\nL 130.249441 31.145721 \r\nL 130.258572 210.738625 \r\nL 130.316402 155.69561 \r\nL 130.419886 212.747494 \r\nL 130.395537 67.305366 \r\nL 130.429017 174.980754 \r\nL 130.465541 62.885854 \r\nL 130.520327 207.122661 \r\nL 130.541633 144.847716 \r\nL 130.63903 197.078315 \r\nL 130.611637 53.243282 \r\nL 130.648161 132.392727 \r\nL 130.715122 78.153259 \r\nL 130.727297 199.488958 \r\nL 130.757733 112.705809 \r\nL 130.818607 52.03796 \r\nL 130.876436 197.480089 \r\nL 130.97079 55.252151 \r\nL 130.989052 158.106253 \r\nL 131.034707 17.083636 \r\nL 131.086449 188.23929 \r\nL 131.098624 167.748825 \r\nL 131.122973 60.475211 \r\nL 131.126017 205.515565 \r\nL 131.214283 135.205144 \r\nL 131.317768 203.90847 \r\nL 131.253851 54.046829 \r\nL 131.323855 123.151929 \r\nL 131.378641 57.662794 \r\nL 131.409078 177.391397 \r\nL 131.430384 158.508027 \r\nL 131.512563 93.822439 \r\nL 131.451689 196.676541 \r\nL 131.536912 97.840177 \r\nL 131.558218 195.47122 \r\nL 131.582567 62.48408 \r\nL 131.649528 157.704479 \r\nL 131.722576 17.083636 \r\nL 131.658659 197.881863 \r\nL 131.762143 79.358581 \r\nL 131.783449 198.68541 \r\nL 131.768231 17.083636 \r\nL 131.871715 150.874324 \r\nL 131.874759 31.145721 \r\nL 131.969113 200.694279 \r\nL 131.981287 168.552373 \r\nL 132.029986 17.083636 \r\nL 132.090859 193.46235 \r\nL 132.093903 92.617118 \r\nL 132.15782 54.850377 \r\nL 132.203475 199.488958 \r\nL 132.28261 66.100044 \r\nL 132.279567 207.926208 \r\nL 132.313047 154.088514 \r\nL 132.36479 206.720887 \r\nL 132.370877 113.911131 \r\nL 132.389139 175.382528 \r\nL 132.43175 21.904922 \r\nL 132.428707 207.524435 \r\nL 132.498711 84.179867 \r\nL 132.568715 196.274767 \r\nL 132.516973 70.519557 \r\nL 132.61437 176.186075 \r\nL 132.626545 80.162129 \r\nL 132.653938 203.506696 \r\nL 132.733073 105.875654 \r\nL 132.775685 207.926208 \r\nL 132.800034 66.903592 \r\nL 132.842645 109.089845 \r\nL 132.882213 194.265898 \r\nL 132.906562 74.939069 \r\nL 132.943086 139.222882 \r\nL 132.955261 48.020222 \r\nL 133.013091 185.426874 \r\nL 133.052658 84.581641 \r\nL 133.156143 212.747494 \r\nL 133.089182 34.359911 \r\nL 133.165274 159.311574 \r\nL 133.174405 85.786962 \r\nL 133.250497 191.855255 \r\nL 133.268759 170.159468 \r\nL 133.271802 211.943947 \r\nL 133.350938 54.046829 \r\nL 133.375287 117.125322 \r\nL 133.472684 45.609579 \r\nL 133.387462 212.345721 \r\nL 133.484859 105.875654 \r\nL 133.490946 188.23929 \r\nL 133.548776 17.083636 \r\nL 133.594431 131.58918 \r\nL 133.679654 19.092506 \r\nL 133.664435 192.658803 \r\nL 133.700959 170.963016 \r\nL 133.704003 201.497827 \r\nL 133.761833 56.859246 \r\nL 133.810531 173.775432 \r\nL 133.868361 52.439734 \r\nL 133.898798 185.0251 \r\nL 133.920103 89.402927 \r\nL 133.971846 204.712018 \r\nL 133.993151 76.546164 \r\nL 134.032719 195.872993 \r\nL 134.111854 32.351042 \r\nL 134.148378 114.312905 \r\nL 134.157509 60.475211 \r\nL 134.203164 184.221552 \r\nL 134.242732 97.840177 \r\nL 134.321867 203.104922 \r\nL 134.267081 54.046829 \r\nL 134.352304 198.283636 \r\nL 134.382741 17.887184 \r\nL 134.46492 135.205144 \r\nL 134.53188 31.145721 \r\nL 134.486225 194.667672 \r\nL 134.574492 113.911131 \r\nL 134.592754 199.488958 \r\nL 134.662758 33.15459 \r\nL 134.68102 115.92 \r\nL 134.684064 25.922661 \r\nL 134.735806 184.623326 \r\nL 134.787548 82.974545 \r\nL 134.790592 204.310244 \r\nL 134.842334 65.698271 \r\nL 134.89712 125.964346 \r\nL 134.95495 43.60071 \r\nL 134.991474 203.104922 \r\nL 135.009736 79.760355 \r\nL 135.098002 203.506696 \r\nL 135.085828 50.029091 \r\nL 135.119308 113.107583 \r\nL 135.204531 46.011353 \r\nL 135.201487 158.9098 \r\nL 135.222793 119.937738 \r\nL 135.280622 203.104922 \r\nL 135.32019 52.03796 \r\nL 135.335408 162.123991 \r\nL 135.371932 201.899601 \r\nL 135.359758 49.627317 \r\nL 135.420631 152.481419 \r\nL 135.448024 17.887184 \r\nL 135.460199 196.274767 \r\nL 135.533247 37.172328 \r\nL 135.551509 211.542173 \r\nL 135.584989 26.726208 \r\nL 135.645862 183.016231 \r\nL 135.654993 56.457472 \r\nL 135.755434 201.899601 \r\nL 135.804133 39.984745 \r\nL 135.861963 212.345721 \r\nL 135.865006 188.23929 \r\nL 135.86805 209.533304 \r\nL 135.898487 61.680532 \r\nL 135.965447 116.723548 \r\nL 136.035452 199.087184 \r\nL 135.998928 20.297827 \r\nL 136.05067 85.385188 \r\nL 136.132849 17.083636 \r\nL 136.08415 191.453481 \r\nL 136.157198 71.323104 \r\nL 136.227203 207.926208 \r\nL 136.184591 38.37765 \r\nL 136.26677 125.562572 \r\nL 136.272858 195.47122 \r\nL 136.379386 33.556364 \r\nL 136.409823 210.336851 \r\nL 136.394604 17.083636 \r\nL 136.492002 89.402927 \r\nL 136.543744 193.864124 \r\nL 136.574181 32.351042 \r\nL 136.601574 148.061907 \r\nL 136.616792 17.083636 \r\nL 136.653316 211.140399 \r\nL 136.711146 138.017561 \r\nL 136.772019 188.641064 \r\nL 136.74767 64.492949 \r\nL 136.817674 136.008692 \r\nL 136.90594 69.716009 \r\nL 136.881591 182.212683 \r\nL 136.924202 111.500488 \r\nL 136.978988 195.47122 \r\nL 137.009425 56.055698 \r\nL 137.033774 76.546164 \r\nL 137.097691 51.234412 \r\nL 137.106822 195.47122 \r\nL 137.152477 17.083636 \r\nL 137.219438 93.822439 \r\nL 137.2377 206.319113 \r\nL 137.286399 22.306696 \r\nL 137.325966 68.912461 \r\nL 137.395971 17.887184 \r\nL 137.347272 191.453481 \r\nL 137.435538 42.797162 \r\nL 137.459888 193.060576 \r\nL 137.548154 87.795831 \r\nL 137.599896 66.903592 \r\nL 137.581634 211.542173 \r\nL 137.621202 141.633525 \r\nL 137.721643 209.935078 \r\nL 137.691206 17.083636 \r\nL 137.72773 114.312905 \r\nL 137.809909 193.46235 \r\nL 137.840346 66.501818 \r\nL 137.898176 205.515565 \r\nL 137.952962 166.141729 \r\nL 138.004704 29.940399 \r\nL 137.974267 202.301375 \r\nL 138.065577 105.072106 \r\nL 138.141669 199.488958 \r\nL 138.102101 73.733747 \r\nL 138.147756 113.911131 \r\nL 138.196455 17.083636 \r\nL 138.214717 207.926208 \r\nL 138.257328 56.055698 \r\nL 138.327333 200.694279 \r\nL 138.269503 17.083636 \r\nL 138.3669 191.855255 \r\nL 138.369944 71.724878 \r\nL 138.439948 197.480089 \r\nL 138.479516 107.884523 \r\nL 138.48256 190.649933 \r\nL 138.500822 45.609579 \r\nL 138.592132 148.865455 \r\nL 138.598219 22.306696 \r\nL 138.601263 210.738625 \r\nL 138.704747 119.535965 \r\nL 138.723009 210.336851 \r\nL 138.786926 91.81357 \r\nL 138.814319 165.739956 \r\nL 138.875193 80.162129 \r\nL 138.844756 194.265898 \r\nL 138.923891 154.892062 \r\nL 138.987808 213.149268 \r\nL 138.993896 75.742616 \r\nL 139.036507 191.453481 \r\nL 139.060856 71.323104 \r\nL 139.146079 183.418004 \r\nL 139.173472 67.305366 \r\nL 139.152166 196.274767 \r\nL 139.276957 143.642395 \r\nL 139.359136 195.069446 \r\nL 139.286088 25.520887 \r\nL 139.383485 125.562572 \r\nL 139.416965 66.100044 \r\nL 139.39566 206.720887 \r\nL 139.477839 72.528426 \r\nL 139.569149 17.083636 \r\nL 139.590454 204.310244 \r\nL 139.593498 206.319113 \r\nL 139.596542 164.13286 \r\nL 139.64524 17.083636 \r\nL 139.706114 189.042838 \r\nL 139.709157 111.500488 \r\nL 139.773074 17.083636 \r\nL 139.721332 195.872993 \r\nL 139.800467 132.392727 \r\nL 139.897865 197.480089 \r\nL 139.82786 89.804701 \r\nL 139.906996 171.766563 \r\nL 139.910039 58.868115 \r\nL 139.937432 197.881863 \r\nL 140.019612 79.760355 \r\nL 140.113965 195.872993 \r\nL 140.110922 17.083636 \r\nL 140.138315 172.168337 \r\nL 140.141358 74.135521 \r\nL 140.241799 213.952816 \r\nL 140.247887 101.456142 \r\nL 140.263105 208.729756 \r\nL 140.323978 19.494279 \r\nL 140.357459 101.857916 \r\nL 140.360502 103.465011 \r\nL 140.363546 77.751486 \r\nL 140.467031 212.747494 \r\nL 140.372677 46.413126 \r\nL 140.473118 127.571441 \r\nL 140.537035 65.296497 \r\nL 140.488336 195.872993 \r\nL 140.576603 182.212683 \r\nL 140.649651 195.069446 \r\nL 140.613127 74.135521 \r\nL 140.652694 174.57898 \r\nL 140.704437 51.636186 \r\nL 140.674 201.096053 \r\nL 140.76531 133.598049 \r\nL 140.832271 195.872993 \r\nL 140.847489 76.14439 \r\nL 140.874882 188.23929 \r\nL 140.887057 55.252151 \r\nL 140.963148 203.90847 \r\nL 140.987498 135.205144 \r\nL 141.087939 206.720887 \r\nL 141.002716 22.70847 \r\nL 141.09707 189.042838 \r\nL 141.197511 62.885854 \r\nL 141.194467 194.265898 \r\nL 141.206642 74.537295 \r\nL 141.218816 183.819778 \r\nL 141.319257 136.812239 \r\nL 141.352738 17.083636 \r\nL 141.419698 199.087184 \r\nL 141.498834 17.083636 \r\nL 141.489703 211.140399 \r\nL 141.532314 80.965676 \r\nL 141.608406 199.890732 \r\nL 141.611449 17.887184 \r\nL 141.641886 78.956807 \r\nL 141.675366 210.336851 \r\nL 141.672323 17.083636 \r\nL 141.751458 115.92 \r\nL 141.787982 17.083636 \r\nL 141.839724 205.917339 \r\nL 141.864074 99.849047 \r\nL 141.964515 189.846386 \r\nL 141.897554 48.020222 \r\nL 141.973646 169.757694 \r\nL 141.98582 37.574102 \r\nL 142.064956 184.221552 \r\nL 142.089305 38.779424 \r\nL 142.159309 194.265898 \r\nL 142.119742 31.949268 \r\nL 142.201921 134.80337 \r\nL 142.241488 46.413126 \r\nL 142.232357 203.506696 \r\nL 142.265838 93.420665 \r\nL 142.320624 199.087184 \r\nL 142.332798 48.823769 \r\nL 142.37541 111.098714 \r\nL 142.478894 199.890732 \r\nL 142.396715 48.020222 \r\nL 142.484982 120.741286 \r\nL 142.488025 21.503149 \r\nL 142.503244 201.497827 \r\nL 142.59151 74.939069 \r\nL 142.597597 203.506696 \r\nL 142.701082 53.645055 \r\nL 142.704126 146.454812 \r\nL 142.743693 44.002483 \r\nL 142.801523 186.230421 \r\nL 142.813698 87.394058 \r\nL 142.868484 199.890732 \r\nL 142.850222 52.841508 \r\nL 142.926313 193.46235 \r\nL 142.944575 65.698271 \r\nL 142.965881 193.864124 \r\nL 143.035885 142.437073 \r\nL 143.066322 194.265898 \r\nL 143.072409 66.501818 \r\nL 143.142414 93.822439 \r\nL 143.215462 202.301375 \r\nL 143.233724 80.965676 \r\nL 143.255029 187.435743 \r\nL 143.35547 208.729756 \r\nL 143.370689 33.15459 \r\nL 143.373732 205.515565 \r\nL 143.431562 31.145721 \r\nL 143.483304 125.964346 \r\nL 143.586789 60.876984 \r\nL 143.577658 195.069446 \r\nL 143.59592 73.733747 \r\nL 143.662881 195.47122 \r\nL 143.605051 23.913792 \r\nL 143.708536 147.660133 \r\nL 143.77854 32.752816 \r\nL 143.732885 207.926208 \r\nL 143.818108 68.108914 \r\nL 143.878981 204.310244 \r\nL 143.875937 39.181197 \r\nL 143.930723 164.13286 \r\nL 143.985509 67.70714 \r\nL 143.967247 208.327982 \r\nL 144.043339 105.875654 \r\nL 144.107256 209.13153 \r\nL 144.076819 17.083636 \r\nL 144.152911 91.81357 \r\nL 144.253352 194.265898 \r\nL 144.241177 17.083636 \r\nL 144.256396 85.786962 \r\nL 144.259439 35.565233 \r\nL 144.280745 196.274767 \r\nL 144.35988 162.123991 \r\nL 144.365968 207.122661 \r\nL 144.381186 17.083636 \r\nL 144.463365 105.875654 \r\nL 144.515107 28.735078 \r\nL 144.512064 182.212683 \r\nL 144.572937 118.732417 \r\nL 144.615548 187.837517 \r\nL 144.621636 17.083636 \r\nL 144.661203 99.045499 \r\nL 144.664247 30.743947 \r\nL 144.706858 209.935078 \r\nL 144.767732 185.828647 \r\nL 144.852954 25.520887 \r\nL 144.792081 211.140399 \r\nL 144.889478 27.127982 \r\nL 144.971657 191.453481 \r\nL 144.956439 17.083636 \r\nL 145.005138 191.051707 \r\nL 145.0234 46.413126 \r\nL 145.096448 194.265898 \r\nL 145.11471 140.02643 \r\nL 145.136015 58.466341 \r\nL 145.145146 171.766563 \r\nL 145.14819 29.136851 \r\nL 145.193845 208.729756 \r\nL 145.254718 129.982084 \r\nL 145.279068 17.083636 \r\nL 145.367334 207.926208 \r\nL 145.42212 37.172328 \r\nL 145.47995 88.197605 \r\nL 145.580391 182.212683 \r\nL 145.525605 17.083636 \r\nL 145.589522 140.02643 \r\nL 145.680832 61.680532 \r\nL 145.668657 191.051707 \r\nL 145.699094 138.017561 \r\nL 145.702137 138.017561 \r\nL 145.741705 52.03796 \r\nL 145.784316 200.292506 \r\nL 145.808666 65.698271 \r\nL 145.896932 195.47122 \r\nL 145.823884 37.574102 \r\nL 145.921281 181.007361 \r\nL 146.012591 72.528426 \r\nL 145.985198 191.453481 \r\nL 146.030853 103.063237 \r\nL 146.088683 209.13153 \r\nL 146.116076 49.225543 \r\nL 146.140425 113.107583 \r\nL 146.164775 198.283636 \r\nL 146.201299 38.779424 \r\nL 146.24391 139.222882 \r\nL 146.268259 17.083636 \r\nL 146.332176 202.703149 \r\nL 146.350438 97.03663 \r\nL 146.408268 203.104922 \r\nL 146.42653 19.494279 \r\nL 146.46001 80.563902 \r\nL 146.466098 189.846386 \r\nL 146.511753 51.234412 \r\nL 146.57567 104.268559 \r\nL 146.606106 23.913792 \r\nL 146.676111 183.819778 \r\nL 146.685242 99.447273 \r\nL 146.755246 195.872993 \r\nL 146.749159 57.662794 \r\nL 146.797857 171.364789 \r\nL 146.840469 22.306696 \r\nL 146.910473 125.160798 \r\nL 146.977434 49.627317 \r\nL 146.91656 200.292506 \r\nL 147.017001 83.376319 \r\nL 147.111355 203.104922 \r\nL 147.035263 17.887184 \r\nL 147.129617 192.257029 \r\nL 147.135704 17.083636 \r\nL 147.239189 52.03796 \r\nL 147.309193 193.060576 \r\nL 147.254407 19.494279 \r\nL 147.348761 97.03663 \r\nL 147.391372 212.747494 \r\nL 147.385285 17.083636 \r\nL 147.461377 125.964346 \r\nL 147.540512 37.172328 \r\nL 147.543556 198.283636 \r\nL 147.570949 97.438404 \r\nL 147.659215 203.506696 \r\nL 147.674434 27.93153 \r\nL 147.680521 199.890732 \r\nL 147.683565 52.841508 \r\nL 147.695739 209.533304 \r\nL 147.790093 151.677871 \r\nL 147.829661 209.935078 \r\nL 147.811399 105.47388 \r\nL 147.850966 138.821109 \r\nL 147.85401 39.582971 \r\nL 147.896621 207.524435 \r\nL 147.963582 85.786962 \r\nL 148.00315 201.497827 \r\nL 148.054892 52.03796 \r\nL 148.076198 153.284967 \r\nL 148.137071 199.087184 \r\nL 148.09446 65.698271 \r\nL 148.152289 125.964346 \r\nL 148.197944 44.806031 \r\nL 148.25273 194.265898 \r\nL 148.261861 70.117783 \r\nL 148.267949 185.828647 \r\nL 148.337953 44.806031 \r\nL 148.374477 148.061907 \r\nL 148.465787 44.404257 \r\nL 148.456656 201.899601 \r\nL 148.484049 76.14439 \r\nL 148.514486 199.087184 \r\nL 148.560141 17.083636 \r\nL 148.590577 73.331973 \r\nL 148.657538 18.288958 \r\nL 148.64232 205.515565 \r\nL 148.700149 66.903592 \r\nL 148.806678 198.68541 \r\nL 148.770154 21.101375 \r\nL 148.815809 180.605588 \r\nL 148.843202 203.90847 \r\nL 148.852333 17.083636 \r\nL 148.901031 105.875654 \r\nL 148.989298 17.083636 \r\nL 148.964948 200.292506 \r\nL 149.00756 42.797162 \r\nL 149.111044 194.265898 \r\nL 149.019734 41.59184 \r\nL 149.117132 146.454812 \r\nL 149.159743 32.351042 \r\nL 149.150612 213.551042 \r\nL 149.226704 101.857916 \r\nL 149.229747 179.80204 \r\nL 149.290621 64.894723 \r\nL 149.336276 169.35592 \r\nL 149.3728 17.083636 \r\nL 149.397149 188.641064 \r\nL 149.445848 114.312905 \r\nL 149.448891 203.104922 \r\nL 149.482372 52.03796 \r\nL 149.55542 138.419335 \r\nL 149.573682 48.421996 \r\nL 149.561507 203.90847 \r\nL 149.664992 146.856585 \r\nL 149.750214 201.096053 \r\nL 149.73804 53.645055 \r\nL 149.768476 105.072106 \r\nL 149.844568 198.283636 \r\nL 149.808044 58.868115 \r\nL 149.856743 122.750155 \r\nL 149.957184 59.269889 \r\nL 149.911529 195.872993 \r\nL 149.966315 129.178537 \r\nL 149.969358 130.383858 \r\nL 150.01197 27.93153 \r\nL 150.027188 193.864124 \r\nL 150.081974 56.457472 \r\nL 150.161109 195.069446 \r\nL 150.17024 52.439734 \r\nL 150.19459 179.400266 \r\nL 150.246332 20.699601 \r\nL 150.206764 195.47122 \r\nL 150.307205 131.187406 \r\nL 150.392428 205.113792 \r\nL 150.374166 39.582971 \r\nL 150.395472 178.998492 \r\nL 150.398515 61.278758 \r\nL 150.453301 207.122661 \r\nL 150.505044 156.499157 \r\nL 150.590266 196.676541 \r\nL 150.568961 60.876984 \r\nL 150.608528 123.553703 \r\nL 150.705926 47.216674 \r\nL 150.68462 195.47122 \r\nL 150.708969 80.563902 \r\nL 150.794192 211.542173 \r\nL 150.800279 25.520887 \r\nL 150.818541 150.47255 \r\nL 150.90072 82.974545 \r\nL 150.891589 204.712018 \r\nL 150.934201 109.893392 \r\nL 151.001161 186.632195 \r\nL 151.043773 60.475211 \r\nL 151.135083 207.122661 \r\nL 151.153345 119.134191 \r\nL 151.23248 17.083636 \r\nL 151.159432 203.506696 \r\nL 151.259873 129.178537 \r\nL 151.345096 62.082306 \r\nL 151.369445 191.855255 \r\nL 151.430318 67.70714 \r\nL 151.405969 203.104922 \r\nL 151.482061 122.750155 \r\nL 151.488148 17.083636 \r\nL 151.53989 200.694279 \r\nL 151.585545 125.562572 \r\nL 151.606851 181.810909 \r\nL 151.649462 48.421996 \r\nL 151.692074 138.419335 \r\nL 151.704248 50.430865 \r\nL 151.755991 195.47122 \r\nL 151.801646 129.58031 \r\nL 151.807733 144.445942 \r\nL 151.810777 106.277428 \r\nL 151.819908 122.750155 \r\nL 151.92948 26.726208 \r\nL 151.83817 194.265898 \r\nL 151.932523 68.108914 \r\nL 151.966004 182.212683 \r\nL 151.993397 53.645055 \r\nL 152.042095 83.778093 \r\nL 152.127318 46.011353 \r\nL 152.072532 208.327982 \r\nL 152.148624 66.501818 \r\nL 152.20341 187.837517 \r\nL 152.154711 28.333304 \r\nL 152.261239 131.187406 \r\nL 152.346462 196.274767 \r\nL 152.309938 46.413126 \r\nL 152.367768 115.92 \r\nL 152.410379 68.510687 \r\nL 152.425597 194.265898 \r\nL 152.474296 103.866785 \r\nL 152.47734 213.551042 \r\nL 152.501689 46.011353 \r\nL 152.583868 96.233082 \r\nL 152.687353 189.846386 \r\nL 152.623436 42.395388 \r\nL 152.696484 168.150599 \r\nL 152.799968 43.60071 \r\nL 152.775619 202.301375 \r\nL 152.806056 162.927539 \r\nL 152.809099 164.13286 \r\nL 152.921715 17.083636 \r\nL 152.90954 205.515565 \r\nL 152.924759 21.503149 \r\nL 153.031287 205.515565 \r\nL 153.037374 178.194945 \r\nL 153.040418 17.083636 \r\nL 153.110422 212.747494 \r\nL 153.146946 60.475211 \r\nL 153.180427 182.614457 \r\nL 153.159121 27.529756 \r\nL 153.259562 125.964346 \r\nL 153.277824 189.846386 \r\nL 153.311304 62.082306 \r\nL 153.347828 105.875654 \r\nL 153.353916 37.172328 \r\nL 153.369134 183.016231 \r\nL 153.454357 150.874324 \r\nL 153.469575 17.083636 \r\nL 153.512186 193.864124 \r\nL 153.57306 78.555033 \r\nL 153.624802 183.016231 \r\nL 153.667413 17.083636 \r\nL 153.670457 144.847716 \r\nL 153.69785 17.083636 \r\nL 153.688719 200.694279 \r\nL 153.780029 93.822439 \r\nL 153.862208 205.113792 \r\nL 153.84699 17.083636 \r\nL 153.889601 106.277428 \r\nL 153.965693 23.512018 \r\nL 153.923081 208.327982 \r\nL 153.996129 126.767894 \r\nL 154.075265 189.042838 \r\nL 154.02961 57.662794 \r\nL 154.099614 153.686741 \r\nL 154.136138 54.046829 \r\nL 154.169618 198.68541 \r\nL 154.209186 113.509357 \r\nL 154.273103 197.881863 \r\nL 154.233535 39.582971 \r\nL 154.318758 97.840177 \r\nL 154.397893 27.529756 \r\nL 154.364413 190.649933 \r\nL 154.419199 49.627317 \r\nL 154.434417 201.497827 \r\nL 154.51964 17.083636 \r\nL 154.531815 179.80204 \r\nL 154.534858 189.444612 \r\nL 154.559208 42.395388 \r\nL 154.604863 170.159468 \r\nL 154.699216 23.512018 \r\nL 154.613994 208.729756 \r\nL 154.714435 98.643725 \r\nL 154.775308 207.122661 \r\nL 154.76009 61.278758 \r\nL 154.824007 84.179867 \r\nL 154.890967 17.083636 \r\nL 154.924448 205.515565 \r\nL 154.927491 146.454812 \r\nL 154.930535 196.676541 \r\nL 154.951841 17.083636 \r\nL 155.037063 140.829978 \r\nL 155.110111 17.083636 \r\nL 155.046194 199.488958 \r\nL 155.131417 40.788293 \r\nL 155.170985 203.104922 \r\nL 155.146636 17.083636 \r\nL 155.244033 202.301375 \r\nL 155.265339 17.083636 \r\nL 155.253164 206.720887 \r\nL 155.353605 185.0251 \r\nL 155.444915 19.494279 \r\nL 155.438828 204.712018 \r\nL 155.466221 144.445942 \r\nL 155.49057 196.274767 \r\nL 155.505788 17.083636 \r\nL 155.572749 128.776763 \r\nL 155.606229 18.690732 \r\nL 155.670146 193.864124 \r\nL 155.685365 54.046829 \r\nL 155.758413 197.078315 \r\nL 155.691452 17.083636 \r\nL 155.79798 155.69561 \r\nL 155.813199 195.872993 \r\nL 155.858854 35.163459 \r\nL 155.88929 98.643725 \r\nL 155.892334 97.840177 \r\nL 155.895378 116.723548 \r\nL 155.995819 195.069446 \r\nL 155.937989 17.887184 \r\nL 156.00495 87.795831 \r\nL 156.099303 195.47122 \r\nL 156.068867 17.083636 \r\nL 156.117565 164.13286 \r\nL 156.172351 17.083636 \r\nL 156.190613 195.069446 \r\nL 156.227137 41.993614 \r\nL 156.324535 196.676541 \r\nL 156.236268 17.083636 \r\nL 156.339753 130.383858 \r\nL 156.446281 49.225543 \r\nL 156.440194 199.087184 \r\nL 156.449325 75.742616 \r\nL 156.452369 211.140399 \r\nL 156.464543 17.083636 \r\nL 156.558897 89.001153 \r\nL 156.595421 196.676541 \r\nL 156.638032 25.119113 \r\nL 156.674556 160.516896 \r\nL 156.732386 21.101375 \r\nL 156.680644 188.641064 \r\nL 156.787172 75.742616 \r\nL 156.811521 19.092506 \r\nL 156.817609 210.336851 \r\nL 156.866307 73.331973 \r\nL 156.869351 201.497827 \r\nL 156.911962 17.083636 \r\nL 156.978923 147.258359 \r\nL 157.027622 31.145721 \r\nL 157.051971 172.168337 \r\nL 157.088495 74.939069 \r\nL 157.115888 197.881863 \r\nL 157.152412 58.064568 \r\nL 157.204154 165.739956 \r\nL 157.301552 39.181197 \r\nL 157.231547 199.488958 \r\nL 157.313726 58.466341 \r\nL 157.31677 176.989623 \r\nL 157.325901 17.887184 \r\nL 157.426342 150.47255 \r\nL 157.444604 17.083636 \r\nL 157.505477 208.729756 \r\nL 157.542001 62.48408 \r\nL 157.575482 204.712018 \r\nL 157.584613 17.083636 \r\nL 157.651573 81.769224 \r\nL 157.688097 18.690732 \r\nL 157.672879 209.533304 \r\nL 157.755058 74.939069 \r\nL 157.83115 211.140399 \r\nL 157.858543 17.083636 \r\nL 157.867674 118.330643 \r\nL 157.919416 48.823769 \r\nL 157.928547 193.46235 \r\nL 157.965071 138.821109 \r\nL 157.968115 206.720887 \r\nL 158.025944 56.457472 \r\nL 158.071599 125.160798 \r\nL 158.083774 187.837517 \r\nL 158.181171 30.342173 \r\nL 158.284656 201.497827 \r\nL 158.190302 22.70847 \r\nL 158.296831 172.971885 \r\nL 158.299874 194.265898 \r\nL 158.333355 17.083636 \r\nL 158.397272 143.642395 \r\nL 158.455101 18.288958 \r\nL 158.409446 203.104922 \r\nL 158.5038 122.348381 \r\nL 158.506844 201.497827 \r\nL 158.512931 27.529756 \r\nL 158.613372 194.265898 \r\nL 158.640765 29.136851 \r\nL 158.725988 50.832639 \r\nL 158.838603 181.810909 \r\nL 158.747293 17.083636 \r\nL 158.841647 148.061907 \r\nL 158.914695 17.083636 \r\nL 158.945132 193.060576 \r\nL 158.957306 82.974545 \r\nL 159.036442 191.051707 \r\nL 158.996874 17.083636 \r\nL 159.069922 122.750155 \r\nL 159.167319 17.083636 \r\nL 159.149057 177.391397 \r\nL 159.173407 124.357251 \r\nL 159.197756 189.846386 \r\nL 159.261673 17.083636 \r\nL 159.289066 186.632195 \r\nL 159.368201 17.083636 \r\nL 159.398638 41.190067 \r\nL 159.477773 23.913792 \r\nL 159.50821 187.837517 \r\nL 159.587345 23.512018 \r\nL 159.620826 65.296497 \r\nL 159.623869 54.448603 \r\nL 159.681699 170.963016 \r\nL 159.706048 95.831308 \r\nL 159.712136 178.998492 \r\nL 159.809533 27.93153 \r\nL 159.81562 77.349712 \r\nL 159.818664 17.083636 \r\nL 159.827795 198.283636 \r\nL 159.922149 142.035299 \r\nL 159.986066 17.083636 \r\nL 159.995197 191.855255 \r\nL 160.019546 145.24949 \r\nL 160.02259 212.747494 \r\nL 160.028677 28.735078 \r\nL 160.129118 129.58031 \r\nL 160.229559 17.083636 \r\nL 160.235646 209.533304 \r\nL 160.342175 17.083636 \r\nL 160.351306 138.017561 \r\nL 160.448703 201.096053 \r\nL 160.38783 54.448603 \r\nL 160.460878 191.051707 \r\nL 160.466965 17.083636 \r\nL 160.567406 203.506696 \r\nL 160.573493 73.331973 \r\nL 160.576537 73.331973 \r\nL 160.585668 203.104922 \r\nL 160.689153 183.418004 \r\nL 160.774375 72.126652 \r\nL 160.798725 169.757694 \r\nL 160.850467 72.126652 \r\nL 160.883947 198.68541 \r\nL 160.905253 140.428204 \r\nL 160.981345 201.497827 \r\nL 160.91134 62.48408 \r\nL 161.017869 171.364789 \r\nL 161.051349 198.283636 \r\nL 161.030043 35.565233 \r\nL 161.124397 153.686741 \r\nL 161.188314 31.949268 \r\nL 161.20962 184.623326 \r\nL 161.233969 129.178537 \r\nL 161.240056 199.890732 \r\nL 161.27658 17.083636 \r\nL 161.33441 150.47255 \r\nL 161.42572 17.083636 \r\nL 161.395283 194.667672 \r\nL 161.443982 83.376319 \r\nL 161.450069 200.292506 \r\nL 161.465288 17.083636 \r\nL 161.556598 151.677871 \r\nL 161.635733 21.503149 \r\nL 161.660082 188.23929 \r\nL 161.669213 71.724878 \r\nL 161.705737 194.667672 \r\nL 161.714868 17.083636 \r\nL 161.781829 176.989623 \r\nL 161.891401 46.8149 \r\nL 161.818353 189.042838 \r\nL 161.894445 99.447273 \r\nL 161.930969 201.899601 \r\nL 161.918794 17.083636 \r\nL 162.004017 107.482749 \r\nL 162.037497 17.083636 \r\nL 162.09837 211.140399 \r\nL 162.116632 22.70847 \r\nL 162.147069 204.310244 \r\nL 162.217073 17.083636 \r\nL 162.229248 141.231752 \r\nL 162.314471 17.083636 \r\nL 162.274903 204.712018 \r\nL 162.332733 202.703149 \r\nL 162.375344 17.083636 \r\nL 162.451436 140.428204 \r\nL 162.548833 202.703149 \r\nL 162.539702 56.859246 \r\nL 162.551877 162.525765 \r\nL 162.591444 35.163459 \r\nL 162.57927 202.301375 \r\nL 162.664492 93.822439 \r\nL 162.710147 197.881863 \r\nL 162.716235 17.083636 \r\nL 162.774065 121.14306 \r\nL 162.777108 65.296497 \r\nL 162.841025 200.694279 \r\nL 162.883637 140.02643 \r\nL 162.935379 212.345721 \r\nL 162.965816 57.26102 \r\nL 162.996252 185.0251 \r\nL 163.017558 60.876984 \r\nL 163.011471 210.336851 \r\nL 163.105824 84.581641 \r\nL 163.145392 210.336851 \r\nL 163.194091 79.358581 \r\nL 163.21844 180.605588 \r\nL 163.30975 203.90847 \r\nL 163.328012 17.083636 \r\nL 163.437584 210.738625 \r\nL 163.440628 100.652594 \r\nL 163.468021 203.90847 \r\nL 163.519763 56.055698 \r\nL 163.5502 197.881863 \r\nL 163.574549 17.083636 \r\nL 163.604986 203.90847 \r\nL 163.662815 71.724878 \r\nL 163.690208 206.720887 \r\nL 163.684121 17.083636 \r\nL 163.772387 103.866785 \r\nL 163.854566 32.752816 \r\nL 163.805868 199.488958 \r\nL 163.878916 133.196275 \r\nL 163.979357 195.872993 \r\nL 163.976313 30.743947 \r\nL 163.988488 113.509357 \r\nL 164.09806 193.46235 \r\nL 164.031099 17.083636 \r\nL 164.101103 135.606918 \r\nL 164.201544 31.145721 \r\nL 164.113278 207.926208 \r\nL 164.210675 71.323104 \r\nL 164.31416 207.122661 \r\nL 164.216763 18.690732 \r\nL 164.323291 140.428204 \r\nL 164.390252 21.904922 \r\nL 164.344597 204.310244 \r\nL 164.423732 126.36612 \r\nL 164.499824 198.283636 \r\nL 164.472431 34.761685 \r\nL 164.533304 129.178537 \r\nL 164.606352 201.899601 \r\nL 164.591134 47.216674 \r\nL 164.609396 197.078315 \r\nL 164.694618 18.690732 \r\nL 164.655051 206.319113 \r\nL 164.718968 191.453481 \r\nL 164.725055 25.520887 \r\nL 164.764623 203.506696 \r\nL 164.822452 191.855255 \r\nL 164.82854 211.943947 \r\nL 164.871151 17.083636 \r\nL 164.913762 175.382528 \r\nL 165.020291 17.083636 \r\nL 164.980723 203.104922 \r\nL 165.023334 95.429534 \r\nL 165.07812 189.444612 \r\nL 165.126819 17.083636 \r\nL 165.132906 76.546164 \r\nL 165.199867 205.515565 \r\nL 165.166387 17.083636 \r\nL 165.239435 132.794501 \r\nL 165.263784 17.083636 \r\nL 165.291177 188.23929 \r\nL 165.349007 118.330643 \r\nL 165.419011 207.926208 \r\nL 165.358138 28.735078 \r\nL 165.458579 129.982084 \r\nL 165.476841 20.699601 \r\nL 165.470753 195.069446 \r\nL 165.571194 69.314235 \r\nL 165.671635 195.47122 \r\nL 165.629024 30.743947 \r\nL 165.680766 82.974545 \r\nL 165.756858 17.083636 \r\nL 165.711203 196.676541 \r\nL 165.769033 118.330643 \r\nL 165.772076 200.694279 \r\nL 165.842081 17.083636 \r\nL 165.878605 103.465011 \r\nL 165.963827 17.083636 \r\nL 165.933391 200.694279 \r\nL 165.988177 51.234412 \r\nL 166.091661 189.846386 \r\nL 166.01557 17.083636 \r\nL 166.100792 82.170998 \r\nL 166.119054 17.083636 \r\nL 166.170797 193.46235 \r\nL 166.179928 45.207805 \r\nL 166.182971 196.274767 \r\nL 166.23167 38.37765 \r\nL 166.2895 113.911131 \r\nL 166.319936 17.083636 \r\nL 166.332111 196.274767 \r\nL 166.402115 41.59184 \r\nL 166.5056 199.087184 \r\nL 166.408203 34.761685 \r\nL 166.517775 165.739956 \r\nL 166.545168 44.002483 \r\nL 166.557342 201.096053 \r\nL 166.63039 140.829978 \r\nL 166.694307 37.975876 \r\nL 166.730831 197.480089 \r\nL 166.74605 45.609579 \r\nL 166.843447 193.060576 \r\nL 166.831272 17.083636 \r\nL 166.858665 127.169667 \r\nL 166.96215 17.083636 \r\nL 166.919539 183.819778 \r\nL 166.968237 71.724878 \r\nL 166.974325 201.096053 \r\nL 167.035198 33.556364 \r\nL 167.080853 124.357251 \r\nL 167.083897 194.667672 \r\nL 167.150857 28.735078 \r\nL 167.190425 117.928869 \r\nL 167.254342 23.512018 \r\nL 167.245211 198.283636 \r\nL 167.296953 108.286297 \r\nL 167.370001 198.68541 \r\nL 167.330434 17.083636 \r\nL 167.406525 97.03663 \r\nL 167.479573 17.083636 \r\nL 167.513054 202.703149 \r\nL 167.516097 70.92133 \r\nL 167.549578 209.935078 \r\nL 167.625669 125.160798 \r\nL 167.689586 203.104922 \r\nL 167.637844 44.002483 \r\nL 167.735241 160.91867 \r\nL 167.850901 29.538625 \r\nL 167.771765 197.881863 \r\nL 167.853944 87.394058 \r\nL 167.860032 195.069446 \r\nL 167.863075 42.395388 \r\nL 167.963516 84.983415 \r\nL 167.972647 190.24816 \r\nL 168.030477 54.448603 \r\nL 168.070045 87.795831 \r\nL 168.076132 209.935078 \r\nL 168.179617 17.083636 \r\nL 168.210053 185.426874 \r\nL 168.292232 103.866785 \r\nL 168.316582 206.720887 \r\nL 168.347018 34.359911 \r\nL 168.410935 171.364789 \r\nL 168.496158 17.083636 \r\nL 168.490071 201.899601 \r\nL 168.532682 112.705809 \r\nL 168.544857 200.694279 \r\nL 168.623992 33.15459 \r\nL 168.63921 108.286297 \r\nL 168.733564 59.269889 \r\nL 168.721389 200.694279 \r\nL 168.748782 74.939069 \r\nL 168.815743 193.46235 \r\nL 168.764001 39.984745 \r\nL 168.861398 144.044169 \r\nL 168.940533 35.163459 \r\nL 168.964883 184.221552 \r\nL 168.97097 88.599379 \r\nL 169.037931 199.087184 \r\nL 169.010538 41.190067 \r\nL 169.083586 150.874324 \r\nL 169.092717 48.421996 \r\nL 169.174896 193.46235 \r\nL 169.199245 86.59051 \r\nL 169.284468 196.676541 \r\nL 169.2449 56.055698 \r\nL 169.308817 91.81357 \r\nL 169.366647 63.689401 \r\nL 169.397083 197.881863 \r\nL 169.409258 78.153259 \r\nL 169.506655 191.855255 \r\nL 169.439695 23.913792 \r\nL 169.521874 136.008692 \r\nL 169.534048 30.743947 \r\nL 169.57666 207.524435 \r\nL 169.634489 36.36878 \r\nL 169.710581 194.265898 \r\nL 169.646664 17.083636 \r\nL 169.747105 191.051707 \r\nL 169.847546 27.529756 \r\nL 169.862764 50.430865 \r\nL 169.877983 195.47122 \r\nL 169.957118 17.083636 \r\nL 169.972336 129.982084 \r\nL 170.027122 17.083636 \r\nL 170.036253 193.864124 \r\nL 170.084952 73.331973 \r\nL 170.151913 207.926208 \r\nL 170.121476 17.083636 \r\nL 170.194524 141.231752 \r\nL 170.285834 17.083636 \r\nL 170.206699 183.016231 \r\nL 170.304096 109.893392 \r\nL 170.386275 196.676541 \r\nL 170.355839 62.082306 \r\nL 170.416712 177.391397 \r\nL 170.428887 20.297827 \r\nL 170.52324 205.515565 \r\nL 170.526284 90.206475 \r\nL 170.54759 202.301375 \r\nL 170.605419 58.466341 \r\nL 170.635856 79.760355 \r\nL 170.648031 202.301375 \r\nL 170.708904 59.269889 \r\nL 170.748472 168.552373 \r\nL 170.791083 41.59184 \r\nL 170.845869 201.497827 \r\nL 170.861087 82.572772 \r\nL 170.864131 84.179867 \r\nL 170.867175 192.257029 \r\nL 170.876306 29.136851 \r\nL 170.973703 76.546164 \r\nL 170.97979 148.865455 \r\nL 170.985878 60.876984 \r\nL 171.00414 112.304035 \r\nL 171.022402 210.336851 \r\nL 171.049795 44.404257 \r\nL 171.113712 104.670333 \r\nL 171.183716 17.083636 \r\nL 171.125886 194.667672 \r\nL 171.214153 69.716009 \r\nL 171.217196 203.506696 \r\nL 171.27807 49.627317 \r\nL 171.323725 178.194945 \r\nL 171.34503 31.145721 \r\nL 171.338943 200.292506 \r\nL 171.433297 126.767894 \r\nL 171.515476 194.667672 \r\nL 171.491126 32.752816 \r\nL 171.536781 186.632195 \r\nL 171.573305 37.975876 \r\nL 171.555043 193.060576 \r\nL 171.649397 112.304035 \r\nL 171.743751 203.104922 \r\nL 171.737663 28.333304 \r\nL 171.752882 82.572772 \r\nL 171.755925 17.083636 \r\nL 171.853323 197.480089 \r\nL 171.862454 87.394058 \r\nL 171.956807 17.083636 \r\nL 171.938545 182.614457 \r\nL 171.962895 144.445942 \r\nL 171.981157 197.078315 \r\nL 172.038986 17.083636 \r\nL 172.063336 39.984745 \r\nL 172.069423 83.778093 \r\nL 172.072467 17.083636 \r\nL 172.084641 205.917339 \r\nL 172.185082 127.169667 \r\nL 172.197257 34.359911 \r\nL 172.248999 193.060576 \r\nL 172.294654 109.089845 \r\nL 172.297698 200.694279 \r\nL 172.328135 17.083636 \r\nL 172.401183 174.57898 \r\nL 172.504667 17.083636 \r\nL 172.462056 197.881863 \r\nL 172.513798 84.983415 \r\nL 172.516842 83.376319 \r\nL 172.599021 191.051707 \r\nL 172.58989 17.083636 \r\nL 172.62337 127.973215 \r\nL 172.644676 17.083636 \r\nL 172.723811 188.23929 \r\nL 172.732942 22.306696 \r\nL 172.778597 212.747494 \r\nL 172.83034 17.083636 \r\nL 172.845558 163.329313 \r\nL 172.903388 17.083636 \r\nL 172.912519 193.46235 \r\nL 172.95513 89.001153 \r\nL 172.976436 211.943947 \r\nL 172.985567 17.083636 \r\nL 173.061658 97.840177 \r\nL 173.119488 17.083636 \r\nL 173.143837 192.257029 \r\nL 173.168187 101.857916 \r\nL 173.219929 203.90847 \r\nL 173.259497 17.083636 \r\nL 173.277759 136.410466 \r\nL 173.323414 45.207805 \r\nL 173.28689 198.283636 \r\nL 173.387331 123.955477 \r\nL 173.46951 43.198936 \r\nL 173.399505 203.90847 \r\nL 173.496903 72.528426 \r\nL 173.600387 199.087184 \r\nL 173.530383 27.93153 \r\nL 173.609518 168.954146 \r\nL 173.713003 193.46235 \r\nL 173.71909 17.083636 \r\nL 173.728221 195.47122 \r\nL 173.831706 114.714678 \r\nL 173.846924 17.083636 \r\nL 173.929103 197.480089 \r\nL 173.944322 72.528426 \r\nL 174.041719 189.444612 \r\nL 173.983889 17.083636 \r\nL 174.069112 156.499157 \r\nL 174.072156 17.083636 \r\nL 174.148247 207.122661 \r\nL 174.178684 195.872993 \r\nL 174.23347 40.788293 \r\nL 174.19999 200.694279 \r\nL 174.303474 55.653925 \r\nL 174.306518 208.729756 \r\nL 174.364348 17.083636 \r\nL 174.413046 103.063237 \r\nL 174.443483 190.649933 \r\nL 174.431308 49.225543 \r\nL 174.525662 122.348381 \r\nL 174.574361 17.083636 \r\nL 174.562186 181.409135 \r\nL 174.63219 144.847716 \r\nL 174.711326 194.265898 \r\nL 174.708282 56.055698 \r\nL 174.7235 102.25969 \r\nL 174.753937 28.333304 \r\nL 174.763068 161.320443 \r\nL 174.833072 110.69694 \r\nL 174.912208 50.832639 \r\nL 174.857422 207.524435 \r\nL 174.936557 115.518226 \r\nL 174.988299 203.104922 \r\nL 175.024823 40.788293 \r\nL 175.043085 181.810909 \r\nL 175.046129 47.216674 \r\nL 175.155701 75.742616 \r\nL 175.240924 201.497827 \r\nL 175.189181 39.181197 \r\nL 175.268317 130.785632 \r\nL 175.36267 29.136851 \r\nL 175.280491 166.543503 \r\nL 175.377889 125.562572 \r\nL 175.426587 24.315565 \r\nL 175.396151 199.890732 \r\nL 175.487461 84.983415 \r\nL 175.56964 181.007361 \r\nL 175.539203 17.083636 \r\nL 175.600076 123.151929 \r\nL 175.621382 17.887184 \r\nL 175.648775 200.694279 \r\nL 175.709648 122.348381 \r\nL 175.797915 205.113792 \r\nL 175.730954 25.922661 \r\nL 175.816177 203.90847 \r\nL 175.855744 26.726208 \r\nL 175.925749 104.670333 \r\nL 176.02619 187.435743 \r\nL 176.004884 17.083636 \r\nL 176.038364 172.971885 \r\nL 176.074888 20.699601 \r\nL 176.096194 201.899601 \r\nL 176.15098 83.376319 \r\nL 176.224028 21.101375 \r\nL 176.190548 172.168337 \r\nL 176.263596 39.984745 \r\nL 176.370124 195.872993 \r\nL 176.281858 17.083636 \r\nL 176.376211 185.0251 \r\nL 176.455347 17.083636 \r\nL 176.485783 115.518226 \r\nL 176.534482 204.310244 \r\nL 176.491871 17.083636 \r\nL 176.595355 94.224213 \r\nL 176.656229 44.002483 \r\nL 176.634923 205.515565 \r\nL 176.701884 73.331973 \r\nL 176.768844 208.327982 \r\nL 176.711015 43.60071 \r\nL 176.811456 140.02643 \r\nL 176.899722 28.333304 \r\nL 176.890591 196.676541 \r\nL 176.921028 98.241951 \r\nL 177.009294 208.327982 \r\nL 176.933202 17.083636 \r\nL 177.027556 137.214013 \r\nL 177.033643 17.083636 \r\nL 177.036687 208.327982 \r\nL 177.137128 99.447273 \r\nL 177.191914 212.747494 \r\nL 177.167565 34.761685 \r\nL 177.249744 183.819778 \r\nL 177.350185 17.083636 \r\nL 177.316704 199.890732 \r\nL 177.362359 86.59051 \r\nL 177.417145 207.122661 \r\nL 177.411058 37.975876 \r\nL 177.444538 119.134191 \r\nL 177.535848 17.083636 \r\nL 177.481062 203.506696 \r\nL 177.55411 83.778093 \r\nL 177.602809 201.096053 \r\nL 177.566285 17.083636 \r\nL 177.663682 152.883193 \r\nL 177.691075 26.324435 \r\nL 177.748905 201.899601 \r\nL 177.776298 133.999823 \r\nL 177.79456 61.278758 \r\nL 177.800647 201.096053 \r\nL 177.873695 125.160798 \r\nL 177.876739 209.13153 \r\nL 177.971093 41.59184 \r\nL 177.986311 184.623326 \r\nL 178.065447 17.083636 \r\nL 178.016748 205.113792 \r\nL 178.095883 83.376319 \r\nL 178.114145 192.257029 \r\nL 178.168931 17.083636 \r\nL 178.205455 82.572772 \r\nL 178.232848 202.301375 \r\nL 178.229805 17.083636 \r\nL 178.302853 46.8149 \r\nL 178.360682 17.083636 \r\nL 178.34242 181.409135 \r\nL 178.36677 128.776763 \r\nL 178.415468 209.533304 \r\nL 178.403294 17.48541 \r\nL 178.476342 150.47255 \r\nL 178.488516 17.083636 \r\nL 178.485473 183.819778 \r\nL 178.585914 36.36878 \r\nL 178.643743 198.68541 \r\nL 178.649831 29.940399 \r\nL 178.698529 155.293836 \r\nL 178.701573 17.083636 \r\nL 178.762446 193.060576 \r\nL 178.808101 192.257029 \r\nL 178.811145 195.069446 \r\nL 178.89028 17.083636 \r\nL 178.859844 204.310244 \r\nL 178.923761 58.466341 \r\nL 178.957241 180.203814 \r\nL 179.015071 17.083636 \r\nL 179.042464 121.946608 \r\nL 179.0729 210.738625 \r\nL 179.145948 50.029091 \r\nL 179.148992 201.096053 \r\nL 179.25552 119.134191 \r\nL 179.264651 41.190067 \r\nL 179.267695 200.292506 \r\nL 179.359005 44.806031 \r\nL 179.459446 194.265898 \r\nL 179.468577 99.849047 \r\nL 179.483795 17.083636 \r\nL 179.538581 205.515565 \r\nL 179.581193 41.190067 \r\nL 179.599455 197.078315 \r\nL 179.608586 37.172328 \r\nL 179.693808 189.444612 \r\nL 179.699896 17.083636 \r\nL 179.775987 205.113792 \r\nL 179.80338 92.617118 \r\nL 179.903821 207.122661 \r\nL 179.845992 17.083636 \r\nL 179.912952 198.283636 \r\nL 179.992088 33.15459 \r\nL 179.943389 202.703149 \r\nL 180.022524 42.395388 \r\nL 180.083398 202.301375 \r\nL 180.049917 17.083636 \r\nL 180.13514 99.045499 \r\nL 180.211232 193.060576 \r\nL 180.162533 21.904922 \r\nL 180.22645 189.042838 \r\nL 180.28428 17.083636 \r\nL 180.244712 193.864124 \r\nL 180.339066 94.224213 \r\nL 180.418201 178.194945 \r\nL 180.402983 17.083636 \r\nL 180.451681 123.553703 \r\nL 180.527773 197.480089 \r\nL 180.53386 37.975876 \r\nL 180.576472 17.083636 \r\nL 180.564297 196.676541 \r\nL 180.628214 73.331973 \r\nL 180.661694 201.096053 \r\nL 180.734742 19.494279 \r\nL 180.74083 191.855255 \r\nL 180.819965 39.984745 \r\nL 180.853445 113.107583 \r\nL 180.862576 190.24816 \r\nL 180.868664 19.494279 \r\nL 180.953886 105.072106 \r\nL 181.039109 17.083636 \r\nL 180.999541 191.855255 \r\nL 181.063458 70.92133 \r\nL 181.130419 188.641064 \r\nL 181.090851 17.083636 \r\nL 181.17303 70.117783 \r\nL 181.218685 17.083636 \r\nL 181.206511 199.087184 \r\nL 181.276515 149.267228 \r\nL 181.309995 37.975876 \r\nL 181.376956 199.087184 \r\nL 181.486528 17.083636 \r\nL 181.404349 199.488958 \r\nL 181.489572 28.735078 \r\nL 181.556532 199.488958 \r\nL 181.498703 17.083636 \r\nL 181.602187 153.284967 \r\nL 181.638711 24.315565 \r\nL 181.635668 213.551042 \r\nL 181.708716 78.555033 \r\nL 181.769589 199.890732 \r\nL 181.733065 41.190067 \r\nL 181.821331 163.731086 \r\nL 181.912641 17.083636 \r\nL 181.833506 211.542173 \r\nL 181.933947 89.804701 \r\nL 181.958296 37.574102 \r\nL 181.949165 168.954146 \r\nL 181.970471 52.03796 \r\nL 182.061781 196.676541 \r\nL 182.064825 17.083636 \r\nL 182.080043 97.438404 \r\nL 182.128742 17.083636 \r\nL 182.168309 197.480089 \r\nL 182.186571 149.267228 \r\nL 182.26875 196.274767 \r\nL 182.238314 17.083636 \r\nL 182.271794 119.937738 \r\nL 182.366148 192.658803 \r\nL 182.378322 17.083636 \r\nL 182.411803 205.515565 \r\nL 182.487894 172.971885 \r\nL 182.515287 17.083636 \r\nL 182.497025 211.140399 \r\nL 182.60051 90.206475 \r\nL 182.688776 191.855255 \r\nL 182.703995 28.333304 \r\nL 182.707038 88.599379 \r\nL 182.798348 193.060576 \r\nL 182.810523 17.083636 \r\nL 182.850091 203.506696 \r\nL 182.920095 83.778093 \r\nL 182.938357 179.400266 \r\nL 183.026623 17.083636 \r\nL 183.124021 192.257029 \r\nL 183.136195 162.123991 \r\nL 183.163588 19.896053 \r\nL 183.236636 194.667672 \r\nL 183.245767 31.547494 \r\nL 183.27316 19.494279 \r\nL 183.358383 198.68541 \r\nL 183.431431 17.083636 \r\nL 183.467955 173.775432 \r\nL 183.541003 195.47122 \r\nL 183.489261 19.494279 \r\nL 183.556221 179.80204 \r\nL 183.632313 17.083636 \r\nL 183.589702 203.90847 \r\nL 183.668837 103.465011 \r\nL 183.723623 212.747494 \r\nL 183.738841 21.904922 \r\nL 183.778409 116.321774 \r\nL 183.814933 17.083636 \r\nL 183.833195 204.310244 \r\nL 183.881894 168.150599 \r\nL 183.884937 201.096053 \r\nL 183.915374 17.083636 \r\nL 183.976247 95.027761 \r\nL 183.979291 17.083636 \r\nL 184.037121 203.104922 \r\nL 184.085819 60.475211 \r\nL 184.164955 200.694279 \r\nL 184.101038 36.36878 \r\nL 184.201479 117.928869 \r\nL 184.280614 17.083636 \r\nL 184.228872 206.720887 \r\nL 184.311051 76.14439 \r\nL 184.317138 207.122661 \r\nL 184.420623 165.338182 \r\nL 184.432797 31.547494 \r\nL 184.469321 196.676541 \r\nL 184.530195 190.24816 \r\nL 184.591068 200.694279 \r\nL 184.645854 17.083636 \r\nL 184.648898 203.506696 \r\nL 184.75847 184.221552 \r\nL 184.852823 17.083636 \r\nL 184.770644 207.122661 \r\nL 184.868042 201.899601 \r\nL 184.983701 17.083636 \r\nL 184.931959 210.336851 \r\nL 184.986745 82.572772 \r\nL 185.050662 17.083636 \r\nL 185.093273 197.881863 \r\nL 185.096317 30.743947 \r\nL 185.202845 96.233082 \r\nL 185.260675 17.083636 \r\nL 185.315461 191.453481 \r\nL 185.382421 198.283636 \r\nL 185.428076 17.083636 \r\nL 185.528518 201.497827 \r\nL 185.540692 155.293836 \r\nL 185.558954 193.060576 \r\nL 185.647221 17.083636 \r\nL 185.732443 211.943947 \r\nL 185.759836 119.937738 \r\nL 185.814622 195.47122 \r\nL 185.848103 17.083636 \r\nL 185.869408 127.571441 \r\nL 185.930282 17.083636 \r\nL 185.884627 179.400266 \r\nL 185.969849 52.841508 \r\nL 185.972893 196.274767 \r\nL 185.97898 17.083636 \r\nL 186.079421 141.633525 \r\nL 186.182906 17.083636 \r\nL 186.170731 196.676541 \r\nL 186.192037 31.547494 \r\nL 186.246823 197.480089 \r\nL 186.204212 17.083636 \r\nL 186.304653 138.821109 \r\nL 186.362482 213.149268 \r\nL 186.417268 17.083636 \r\nL 186.469011 202.703149 \r\nL 186.52684 50.430865 \r\nL 186.545102 199.087184 \r\nL 186.566408 21.503149 \r\nL 186.657718 171.364789 \r\nL 186.752072 17.083636 \r\nL 186.666849 206.319113 \r\nL 186.76729 95.027761 \r\nL 186.855556 183.819778 \r\nL 186.797727 17.083636 \r\nL 186.873818 80.965676 \r\nL 186.980347 17.083636 \r\nL 186.965128 209.533304 \r\nL 186.98339 25.119113 \r\nL 187.089919 196.676541 \r\nL 187.050351 17.083636 \r\nL 187.092962 156.900931 \r\nL 187.129486 17.083636 \r\nL 187.19036 194.667672 \r\nL 187.202534 74.939069 \r\nL 187.254277 205.917339 \r\nL 187.211665 17.083636 \r\nL 187.31515 120.339512 \r\nL 187.327325 211.943947 \r\nL 187.333412 17.083636 \r\nL 187.424722 178.596718 \r\nL 187.500814 17.083636 \r\nL 187.433853 209.935078 \r\nL 187.540381 42.395388 \r\nL 187.613429 198.68541 \r\nL 187.607342 17.083636 \r\nL 187.656041 172.971885 \r\nL 187.662128 17.083636 \r\nL 187.710827 188.23929 \r\nL 187.768656 73.331973 \r\nL 187.7717 189.846386 \r\nL 187.853879 17.083636 \r\nL 187.878228 57.26102 \r\nL 187.957364 17.083636 \r\nL 187.936058 203.90847 \r\nL 187.978669 93.420665 \r\nL 188.039543 199.087184 \r\nL 188.009106 17.083636 \r\nL 188.091285 166.945277 \r\nL 188.133896 195.872993 \r\nL 188.118678 17.083636 \r\nL 188.152158 78.956807 \r\nL 188.155202 17.083636 \r\nL 188.200857 196.676541 \r\nL 188.255643 188.641064 \r\nL 188.368259 17.083636 \r\nL 188.301298 209.935078 \r\nL 188.380433 20.297827 \r\nL 188.471743 189.444612 \r\nL 188.413914 17.083636 \r\nL 188.490005 88.599379 \r\nL 188.584359 17.083636 \r\nL 188.496093 198.283636 \r\nL 188.59349 167.347051 \r\nL 188.602621 189.444612 \r\nL 188.611752 103.465011 \r\nL 188.614796 17.083636 \r\nL 188.715237 199.890732 \r\nL 188.721324 58.868115 \r\nL 188.785241 192.658803 \r\nL 188.782197 42.797162 \r\nL 188.830896 120.339512 \r\nL 188.83394 25.119113 \r\nL 188.910031 194.265898 \r\nL 188.937424 188.641064 \r\nL 188.943512 190.24816 \r\nL 188.949599 153.686741 \r\nL 189.007429 74.135521 \r\nL 189.034822 198.283636 \r\nL 189.05004 124.759024 \r\nL 189.08352 197.881863 \r\nL 189.120044 17.083636 \r\nL 189.159612 155.293836 \r\nL 189.171787 17.083636 \r\nL 189.202223 193.060576 \r\nL 189.269184 156.900931 \r\nL 189.272228 192.257029 \r\nL 189.360494 49.627317 \r\nL 189.372669 91.81357 \r\nL 189.47311 17.083636 \r\nL 189.409193 213.952816 \r\nL 189.479197 119.535965 \r\nL 189.518765 198.283636 \r\nL 189.530939 30.743947 \r\nL 189.549201 146.454812 \r\nL 189.652686 17.083636 \r\nL 189.576594 191.051707 \r\nL 189.658773 186.632195 \r\nL 189.683123 17.083636 \r\nL 189.774433 63.287627 \r\nL 189.874874 212.747494 \r\nL 189.810957 17.083636 \r\nL 189.884005 86.59051 \r\nL 189.899223 17.083636 \r\nL 189.908354 197.078315 \r\nL 189.944878 185.0251 \r\nL 189.947922 195.872993 \r\nL 189.969227 17.083636 \r\nL 190.030101 136.812239 \r\nL 190.121411 17.083636 \r\nL 190.094018 205.515565 \r\nL 190.139673 154.892062 \r\nL 190.252288 17.083636 \r\nL 190.227939 211.140399 \r\nL 190.258376 52.439734 \r\nL 190.279681 191.855255 \r\nL 190.27055 17.083636 \r\nL 190.374035 170.159468 \r\nL 190.377079 174.177206 \r\nL 190.380122 54.046829 \r\nL 190.413603 17.083636 \r\nL 190.422734 191.453481 \r\nL 190.486651 50.029091 \r\nL 190.532306 202.703149 \r\nL 190.501869 17.083636 \r\nL 190.60231 187.435743 \r\nL 190.644921 26.726208 \r\nL 190.711882 169.35592 \r\nL 190.7271 19.896053 \r\nL 190.809279 190.24816 \r\nL 190.827541 91.411796 \r\nL 190.885371 17.887184 \r\nL 190.873196 205.917339 \r\nL 190.894502 157.704479 \r\nL 190.90972 190.649933 \r\nL 190.961463 27.127982 \r\nL 190.964506 119.535965 \r\nL 191.067991 17.083636 \r\nL 190.979725 201.497827 \r\nL 191.077122 31.547494 \r\nL 191.089297 17.083636 \r\nL 191.095384 157.302705 \r\nL 191.125821 89.804701 \r\nL 191.147126 185.0251 \r\nL 191.162345 17.083636 \r\nL 191.235393 78.956807 \r\nL 191.293222 17.083636 \r\nL 191.311484 210.738625 \r\nL 191.344965 26.726208 \r\nL 191.36627 186.230421 \r\nL 191.454537 22.306696 \r\nL 191.45758 89.001153 \r\nL 191.54889 17.083636 \r\nL 191.494104 206.319113 \r\nL 191.564109 160.115122 \r\nL 191.570196 198.68541 \r\nL 191.673681 17.083636 \r\nL 191.682812 89.804701 \r\nL 191.701074 202.703149 \r\nL 191.69803 17.083636 \r\nL 191.792384 109.089845 \r\nL 191.834995 17.083636 \r\nL 191.819777 201.497827 \r\nL 191.883694 92.215344 \r\nL 191.892825 190.649933 \r\nL 191.93848 17.083636 \r\nL 191.993266 86.59051 \r\nL 192.102838 17.083636 \r\nL 192.051095 210.738625 \r\nL 192.105881 27.93153 \r\nL 192.172842 198.283636 \r\nL 192.18806 21.904922 \r\nL 192.224584 173.775432 \r\nL 192.261108 17.083636 \r\nL 192.258065 210.738625 \r\nL 192.3372 75.340843 \r\nL 192.367637 32.752816 \r\nL 192.343287 179.80204 \r\nL 192.391986 115.518226 \r\nL 192.492427 207.524435 \r\nL 192.431554 23.512018 \r\nL 192.498514 56.055698 \r\nL 192.5533 19.494279 \r\nL 192.510689 200.292506 \r\nL 192.592868 58.868115 \r\nL 192.665916 185.426874 \r\nL 192.653741 17.083636 \r\nL 192.70244 133.196275 \r\nL 192.784619 17.083636 \r\nL 192.766357 178.998492 \r\nL 192.808968 175.382528 \r\nL 192.936802 17.083636 \r\nL 192.875929 198.283636 \r\nL 192.945933 31.949268 \r\nL 193.0342 190.649933 \r\nL 193.00985 17.083636 \r\nL 193.055505 127.973215 \r\nL 193.116379 201.096053 \r\nL 193.171165 17.083636 \r\nL 193.238126 211.542173 \r\nL 193.283781 119.535965 \r\nL 193.286824 194.265898 \r\nL 193.320305 17.083636 \r\nL 193.390309 174.57898 \r\nL 193.45727 39.582971 \r\nL 193.408571 197.881863 \r\nL 193.502925 56.859246 \r\nL 193.52423 188.641064 \r\nL 193.554667 17.083636 \r\nL 193.618584 144.847716 \r\nL 193.712938 17.083636 \r\nL 193.685545 192.257029 \r\nL 193.7312 62.082306 \r\nL 193.743374 19.494279 \r\nL 193.749462 138.821109 \r\nL 193.758593 25.119113 \r\nL 193.807291 205.113792 \r\nL 193.789029 17.083636 \r\nL 193.868165 46.8149 \r\nL 193.968606 178.194945 \r\nL 193.883383 17.083636 \r\nL 193.977737 59.269889 \r\nL 194.011217 191.051707 \r\nL 194.062959 34.359911 \r\nL 194.081221 120.741286 \r\nL 194.1634 17.083636 \r\nL 194.154269 162.123991 \r\nL 194.190793 129.178537 \r\nL 194.291234 184.623326 \r\nL 194.22123 17.083636 \r\nL 194.297322 178.596718 \r\nL 194.379501 17.083636 \r\nL 194.306453 209.533304 \r\nL 194.406894 111.500488 \r\nL 194.482985 184.221552 \r\nL 194.449505 24.315565 \r\nL 194.49516 102.661463 \r\nL 194.556033 17.083636 \r\nL 194.537771 203.506696 \r\nL 194.601688 176.989623 \r\nL 194.604732 185.0251 \r\nL 194.632125 17.083636 \r\nL 194.665605 116.723548 \r\nL 194.686911 17.083636 \r\nL 194.67778 207.122661 \r\nL 194.775177 41.190067 \r\nL 194.872575 181.409135 \r\nL 194.793439 17.083636 \r\nL 194.884749 123.955477 \r\nL 194.988234 48.823769 \r\nL 194.976059 196.274767 \r\nL 194.997365 75.742616 \r\nL 195.067369 209.935078 \r\nL 195.036933 17.083636 \r\nL 195.106937 208.729756 \r\nL 195.201291 23.110244 \r\nL 195.222596 60.475211 \r\nL 195.295644 17.083636 \r\nL 195.313906 192.658803 \r\nL 195.329125 80.563902 \r\nL 195.383911 198.283636 \r\nL 195.420435 17.083636 \r\nL 195.438697 140.02643 \r\nL 195.542181 17.083636 \r\nL 195.469133 193.060576 \r\nL 195.548269 133.999823 \r\nL 195.551312 202.301375 \r\nL 195.645666 17.083636 \r\nL 195.654797 62.48408 \r\nL 195.71567 17.083636 \r\nL 195.700452 192.257029 \r\nL 195.74002 84.179867 \r\nL 195.813068 197.480089 \r\nL 195.776544 20.297827 \r\nL 195.849592 154.892062 \r\nL 195.950033 33.15459 \r\nL 195.937858 209.935078 \r\nL 195.959164 102.661463 \r\nL 195.962207 199.087184 \r\nL 196.04743 17.083636 \r\nL 196.068736 76.947938 \r\nL 196.147871 17.083636 \r\nL 196.099172 200.292506 \r\nL 196.175264 82.572772 \r\nL 196.199613 195.47122 \r\nL 196.184395 17.083636 \r\nL 196.284836 72.126652 \r\nL 196.312229 198.283636 \r\nL 196.293967 17.083636 \r\nL 196.400495 152.883193 \r\nL 196.406583 17.083636 \r\nL 196.482674 200.292506 \r\nL 196.510067 71.323104 \r\nL 196.531373 207.926208 \r\nL 196.543548 27.93153 \r\nL 196.619639 162.927539 \r\nL 196.729211 17.083636 \r\nL 196.62877 213.952816 \r\nL 196.732255 58.064568 \r\nL 196.814434 203.104922 \r\nL 196.753561 17.083636 \r\nL 196.841827 174.177206 \r\nL 196.911831 17.083636 \r\nL 196.893569 194.265898 \r\nL 196.951399 64.894723 \r\nL 196.969661 199.488958 \r\nL 196.987923 17.083636 \r\nL 197.060971 96.634856 \r\nL 197.112713 17.083636 \r\nL 197.146194 204.310244 \r\nL 197.170543 68.912461 \r\nL 197.237504 205.917339 \r\nL 197.261853 22.306696 \r\nL 197.286202 159.713348 \r\nL 197.350119 17.083636 \r\nL 197.380556 195.47122 \r\nL 197.395774 154.490288 \r\nL 197.401862 161.722217 \r\nL 197.404905 83.376319 \r\nL 197.499259 17.083636 \r\nL 197.484041 199.488958 \r\nL 197.511434 171.364789 \r\nL 197.617962 17.083636 \r\nL 197.538827 191.855255 \r\nL 197.627093 109.089845 \r\nL 197.65753 192.257029 \r\nL 197.642311 17.083636 \r\nL 197.736665 97.438404 \r\nL 197.776233 194.667672 \r\nL 197.742752 17.083636 \r\nL 197.843193 157.302705 \r\nL 197.846237 17.083636 \r\nL 197.913198 186.230421 \r\nL 197.952765 151.276098 \r\nL 198.059294 24.717339 \r\nL 198.007551 204.310244 \r\nL 198.071468 76.546164 \r\nL 198.153647 197.881863 \r\nL 198.165822 17.083636 \r\nL 198.184084 137.214013 \r\nL 198.290612 209.13153 \r\nL 198.27235 25.520887 \r\nL 198.293656 177.391397 \r\nL 198.308874 64.492949 \r\nL 198.314962 198.68541 \r\nL 198.403228 166.141729 \r\nL 198.497582 17.083636 \r\nL 198.461058 205.515565 \r\nL 198.515844 65.698271 \r\nL 198.537149 197.480089 \r\nL 198.573673 28.333304 \r\nL 198.625416 73.331973 \r\nL 198.628459 34.761685 \r\nL 198.689333 198.283636 \r\nL 198.725857 68.510687 \r\nL 198.731944 194.265898 \r\nL 198.801948 17.083636 \r\nL 198.835429 141.231752 \r\nL 198.908477 19.494279 \r\nL 198.899346 207.122661 \r\nL 198.951088 62.885854 \r\nL 199.015005 190.649933 \r\nL 198.960219 17.083636 \r\nL 199.042398 164.534634 \r\nL 199.097184 17.083636 \r\nL 199.054573 209.13153 \r\nL 199.15197 153.284967 \r\nL 199.237193 17.083636 \r\nL 199.212843 209.533304 \r\nL 199.261542 166.945277 \r\nL 199.304153 17.083636 \r\nL 199.291979 205.113792 \r\nL 199.374158 50.029091 \r\nL 199.413725 191.453481 \r\nL 199.395463 17.083636 \r\nL 199.48373 170.963016 \r\nL 199.547647 17.083636 \r\nL 199.511123 195.069446 \r\nL 199.596345 116.321774 \r\nL 199.669393 35.967007 \r\nL 199.632869 199.087184 \r\nL 199.705917 142.035299 \r\nL 199.815489 17.083636 \r\nL 199.803315 186.230421 \r\nL 199.82462 66.100044 \r\nL 199.873319 190.649933 \r\nL 199.870275 17.083636 \r\nL 199.934192 39.181197 \r\nL 199.995066 17.083636 \r\nL 199.964629 212.345721 \r\nL 200.025502 88.197605 \r\nL 200.132031 191.051707 \r\nL 200.043764 23.512018 \r\nL 200.135074 61.278758 \r\nL 200.150293 211.943947 \r\nL 200.144205 17.083636 \r\nL 200.250734 183.819778 \r\nL 200.30552 198.283636 \r\nL 200.366393 17.083636 \r\nL 200.402917 191.453481 \r\nL 200.485096 125.964346 \r\nL 200.588581 203.506696 \r\nL 200.594668 17.083636 \r\nL 200.64641 177.391397 \r\nL 200.70424 156.900931 \r\nL 200.807725 197.881863 \r\nL 200.816856 17.083636 \r\nL 200.829031 194.265898 \r\nL 200.926428 104.268559 \r\nL 200.999476 17.083636 \r\nL 201.014694 207.524435 \r\nL 201.036 108.688071 \r\nL 201.081655 191.453481 \r\nL 201.045131 17.083636 \r\nL 201.145572 131.58918 \r\nL 201.224707 17.083636 \r\nL 201.194271 187.033969 \r\nL 201.2521 99.447273 \r\nL 201.255144 201.096053 \r\nL 201.282537 41.993614 \r\nL 201.361672 76.947938 \r\nL 201.428633 197.480089 \r\nL 201.419502 17.083636 \r\nL 201.45907 150.070776 \r\nL 201.471244 24.315565 \r\nL 201.498637 203.104922 \r\nL 201.571685 43.198936 \r\nL 201.605166 196.676541 \r\nL 201.577773 17.083636 \r\nL 201.681257 171.364789 \r\nL 201.736043 17.083636 \r\nL 201.714738 203.506696 \r\nL 201.790829 141.633525 \r\nL 201.894314 211.943947 \r\nL 201.869965 17.083636 \r\nL 201.900401 136.410466 \r\nL 201.909532 49.627317 \r\nL 201.930838 197.480089 \r\nL 201.973449 104.268559 \r\nL 202.00693 189.444612 \r\nL 202.049541 18.690732 \r\nL 202.079978 95.027761 \r\nL 202.116502 17.083636 \r\nL 202.119545 195.872993 \r\nL 202.18955 108.688071 \r\nL 202.283903 17.083636 \r\nL 202.262598 179.400266 \r\nL 202.296078 70.117783 \r\nL 202.320427 17.083636 \r\nL 202.408694 190.649933 \r\nL 202.518266 17.083636 \r\nL 202.46348 203.506696 \r\nL 202.521309 100.25082 \r\nL 202.533484 24.315565 \r\nL 202.551746 162.525765 \r\nL 202.585226 17.083636 \r\nL 202.6461 207.122661 \r\nL 202.661318 103.465011 \r\nL 202.716104 199.488958 \r\nL 202.682624 17.083636 \r\nL 202.773934 162.123991 \r\nL 202.780021 77.349712 \r\nL 202.783065 17.083636 \r\nL 202.813501 171.766563 \r\nL 202.886549 49.627317 \r\nL 202.901768 179.80204 \r\nL 202.913942 17.083636 \r\nL 202.999165 107.884523 \r\nL 203.008296 17.083636 \r\nL 203.108737 202.301375 \r\nL 203.130043 17.083636 \r\nL 203.218309 111.902262 \r\nL 203.254833 195.872993 \r\nL 203.267008 23.913792 \r\nL 203.330925 173.775432 \r\nL 203.391798 30.342173 \r\nL 203.343099 189.042838 \r\nL 203.44354 121.544834 \r\nL 203.470933 17.083636 \r\nL 203.486152 186.632195 \r\nL 203.556156 58.064568 \r\nL 203.620073 202.301375 \r\nL 203.653553 17.887184 \r\nL 203.665728 56.055698 \r\nL 203.744863 17.083636 \r\nL 203.690077 212.747494 \r\nL 203.772256 36.36878 \r\nL 203.863566 204.712018 \r\nL 203.790518 17.083636 \r\nL 203.881828 78.956807 \r\nL 203.982269 17.083636 \r\nL 203.90009 199.488958 \r\nL 203.9914 48.020222 \r\nL 204.04923 204.712018 \r\nL 204.085754 17.083636 \r\nL 204.110103 183.819778 \r\nL 204.210544 35.565233 \r\nL 204.192282 207.524435 \r\nL 204.219675 138.821109 \r\nL 204.250112 201.899601 \r\nL 204.310985 17.083636 \r\nL 204.326204 129.982084 \r\nL 204.423601 17.083636 \r\nL 204.411426 203.90847 \r\nL 204.435776 74.537295 \r\nL 204.478387 195.872993 \r\nL 204.520998 17.083636 \r\nL 204.545348 81.36745 \r\nL 204.615352 17.083636 \r\nL 204.575784 189.846386 \r\nL 204.65492 58.868115 \r\nL 204.724924 189.042838 \r\nL 204.758404 17.083636 \r\nL 204.764492 61.680532 \r\nL 204.770579 18.288958 \r\nL 204.776666 99.447273 \r\nL 204.77971 75.340843 \r\nL 204.797972 175.382528 \r\nL 204.828409 17.083636 \r\nL 204.886238 68.108914 \r\nL 204.895369 17.083636 \r\nL 204.956243 199.890732 \r\nL 204.992767 66.903592 \r\nL 205.071902 195.47122 \r\nL 205.090164 17.083636 \r\nL 205.102339 150.47255 \r\nL 205.20278 17.083636 \r\nL 205.123644 200.694279 \r\nL 205.211911 114.312905 \r\nL 205.214954 114.312905 \r\nL 205.281915 17.083636 \r\nL 205.263653 199.087184 \r\nL 205.321483 168.954146 \r\nL 205.431055 17.083636 \r\nL 205.403662 176.989623 \r\nL 205.446273 76.14439 \r\nL 205.467579 193.46235 \r\nL 205.501059 17.083636 \r\nL 205.558889 133.598049 \r\nL 205.656286 17.083636 \r\nL 205.628893 193.46235 \r\nL 205.668461 185.828647 \r\nL 205.738465 17.083636 \r\nL 205.744552 204.310244 \r\nL 205.778033 53.243282 \r\nL 205.823688 206.319113 \r\nL 205.793251 17.083636 \r\nL 205.887605 118.330643 \r\nL 205.936303 17.083636 \r\nL 205.988046 193.46235 \r\nL 205.997177 48.020222 \r\nL 206.042832 191.855255 \r\nL 206.088487 17.083636 \r\nL 206.106749 110.69694 \r\nL 206.204146 33.958137 \r\nL 206.18284 157.704479 \r\nL 206.216321 59.269889 \r\nL 206.289369 209.13153 \r\nL 206.261976 38.779424 \r\nL 206.325893 158.9098 \r\nL 206.411115 17.083636 \r\nL 206.347198 197.480089 \r\nL 206.438508 62.48408 \r\nL 206.465901 45.609579 \r\nL 206.447639 195.872993 \r\nL 206.5146 68.108914 \r\nL 206.517644 194.667672 \r\nL 206.587648 17.083636 \r\nL 206.627216 143.642395 \r\nL 206.7307 17.083636 \r\nL 206.685045 200.694279 \r\nL 206.739831 66.100044 \r\nL 206.837229 198.283636 \r\nL 206.806792 25.922661 \r\nL 206.852447 148.463681 \r\nL 206.898102 41.993614 \r\nL 206.867665 192.658803 \r\nL 206.962019 137.615787 \r\nL 206.97115 195.069446 \r\nL 207.059416 34.359911 \r\nL 207.065504 64.492949 \r\nL 207.108115 17.083636 \r\nL 207.092897 181.409135 \r\nL 207.172032 88.197605 \r\nL 207.248124 36.770554 \r\nL 207.202469 171.364789 \r\nL 207.263342 71.724878 \r\nL 207.36987 191.855255 \r\nL 207.30291 60.876984 \r\nL 207.372914 144.847716 \r\nL 207.421613 49.225543 \r\nL 207.470311 192.257029 \r\nL 207.48553 96.233082 \r\nL 207.497704 201.497827 \r\nL 207.567709 47.618448 \r\nL 207.601189 193.864124 \r\nL 207.722936 17.083636 \r\nL 207.744241 122.750155 \r\nL 207.799027 195.872993 \r\nL 207.756416 57.26102 \r\nL 207.85077 109.491619 \r\nL 207.853813 17.083636 \r\nL 207.875119 189.846386 \r\nL 207.960342 122.348381 \r\nL 208.048608 35.967007 \r\nL 207.999909 203.90847 \r\nL 208.063826 143.240621 \r\nL 208.142962 196.274767 \r\nL 208.139918 55.653925 \r\nL 208.164267 164.936408 \r\nL 208.267752 206.720887 \r\nL 208.276883 25.119113 \r\nL 208.282971 58.466341 \r\nL 208.328626 195.47122 \r\nL 208.346888 36.770554 \r\nL 208.395586 176.186075 \r\nL 208.39863 176.186075 \r\nL 208.496027 46.413126 \r\nL 208.48994 195.872993 \r\nL 208.508202 80.563902 \r\nL 208.611687 17.083636 \r\nL 208.617774 206.720887 \r\nL 208.63908 29.940399 \r\nL 208.727346 152.481419 \r\nL 208.769957 208.729756 \r\nL 208.779088 44.806031 \r\nL 208.791263 112.304035 \r\nL 208.885617 200.694279 \r\nL 208.903879 17.083636 \r\nL 209.007363 196.676541 \r\nL 209.019538 96.233082 \r\nL 209.028669 28.333304 \r\nL 209.056062 154.490288 \r\nL 209.065193 17.083636 \r\nL 209.110848 197.078315 \r\nL 209.165634 32.351042 \r\nL 209.238682 203.104922 \r\nL 209.208245 17.083636 \r\nL 209.275206 84.983415 \r\nL 209.284337 17.083636 \r\nL 209.348254 192.257029 \r\nL 209.372603 60.876984 \r\nL 209.476088 199.488958 \r\nL 209.378691 17.083636 \r\nL 209.482175 36.36878 \r\nL 209.500437 140.02643 \r\nL 209.573485 17.083636 \r\nL 209.686101 189.042838 \r\nL 209.750018 17.083636 \r\nL 209.798717 73.331973 \r\nL 209.908289 207.122661 \r\nL 209.816979 17.083636 \r\nL 209.914376 197.881863 \r\nL 209.932638 17.083636 \r\nL 210.014817 199.890732 \r\nL 210.023948 50.832639 \r\nL 210.060472 192.257029 \r\nL 210.127433 17.083636 \r\nL 210.13352 126.36612 \r\nL 210.227874 21.503149 \r\nL 210.170044 199.488958 \r\nL 210.243092 58.466341 \r\nL 210.246136 197.480089 \r\nL 210.249179 17.083636 \r\nL 210.352664 17.083636 \r\nL 210.434843 185.828647 \r\nL 210.46528 74.537295 \r\nL 210.550502 17.083636 \r\nL 210.49876 189.042838 \r\nL 210.553546 35.163459 \r\nL 210.650943 192.257029 \r\nL 210.574852 17.083636 \r\nL 210.663118 34.359911 \r\nL 210.745297 193.060576 \r\nL 210.684424 17.083636 \r\nL 210.784865 172.971885 \r\nL 210.864 46.011353 \r\nL 210.793996 203.506696 \r\nL 210.89748 96.634856 \r\nL 210.982703 17.083636 \r\nL 210.903568 196.676541 \r\nL 211.000965 69.716009 \r\nL 211.0801 203.104922 \r\nL 211.010096 17.083636 \r\nL 211.110537 133.196275 \r\nL 211.17141 17.083636 \r\nL 211.122712 198.68541 \r\nL 211.214022 140.02643 \r\nL 211.259677 207.122661 \r\nL 211.308375 36.770554 \r\nL 211.311419 141.231752 \r\nL 211.314463 32.752816 \r\nL 211.390554 204.310244 \r\nL 211.420991 60.876984 \r\nL 211.50317 178.596718 \r\nL 211.475777 20.297827 \r\nL 211.530563 76.947938 \r\nL 211.533607 31.547494 \r\nL 211.609698 202.703149 \r\nL 211.634048 185.426874 \r\nL 211.679703 17.083636 \r\nL 211.728401 194.265898 \r\nL 211.74362 159.713348 \r\nL 211.746663 189.444612 \r\nL 211.798406 17.083636 \r\nL 211.847104 95.027761 \r\nL 211.886672 22.70847 \r\nL 211.892759 198.283636 \r\nL 211.947545 77.751486 \r\nL 211.965807 195.069446 \r\nL 212.032768 22.70847 \r\nL 212.057117 105.47388 \r\nL 212.090598 17.083636 \r\nL 212.145384 209.935078 \r\nL 212.157558 115.92 \r\nL 212.17582 200.292506 \r\nL 212.169733 17.083636 \r\nL 212.264087 112.304035 \r\nL 212.282349 199.087184 \r\nL 212.373659 17.083636 \r\nL 212.452794 203.90847 \r\nL 212.486274 107.482749 \r\nL 212.513667 56.055698 \r\nL 212.528886 187.033969 \r\nL 212.56541 91.411796 \r\nL 212.611065 205.917339 \r\nL 212.653676 52.439734 \r\nL 212.674982 163.329313 \r\nL 212.720637 17.083636 \r\nL 212.78151 193.46235 \r\nL 212.787597 85.786962 \r\nL 212.790641 86.59051 \r\nL 212.793685 17.083636 \r\nL 212.842383 204.712018 \r\nL 212.897169 166.543503 \r\nL 212.96413 17.083636 \r\nL 212.994567 207.926208 \r\nL 213.012829 108.286297 \r\nL 213.082833 199.890732 \r\nL 213.085877 17.083636 \r\nL 213.125444 179.400266 \r\nL 213.155881 17.083636 \r\nL 213.195449 209.935078 \r\nL 213.23806 89.402927 \r\nL 213.344588 189.042838 \r\nL 213.259366 33.556364 \r\nL 213.347632 54.448603 \r\nL 213.390243 185.828647 \r\nL 213.353719 42.395388 \r\nL 213.457204 103.866785 \r\nL 213.493728 32.752816 \r\nL 213.472422 202.301375 \r\nL 213.566776 93.420665 \r\nL 213.673304 201.497827 \r\nL 213.642868 37.574102 \r\nL 213.676348 149.669002 \r\nL 213.743309 17.083636 \r\nL 213.69461 195.069446 \r\nL 213.788964 56.055698 \r\nL 213.816357 186.230421 \r\nL 213.813313 17.083636 \r\nL 213.898536 156.097384 \r\nL 213.971584 17.083636 \r\nL 213.91071 203.90847 \r\nL 214.008108 158.508027 \r\nL 214.047675 30.342173 \r\nL 214.084199 185.0251 \r\nL 214.120723 88.197605 \r\nL 214.126811 197.078315 \r\nL 214.193771 17.083636 \r\nL 214.233339 184.221552 \r\nL 214.327693 17.083636 \r\nL 214.294212 213.149268 \r\nL 214.342911 135.606918 \r\nL 214.382479 205.113792 \r\nL 214.409872 20.297827 \r\nL 214.440308 148.865455 \r\nL 214.498138 17.083636 \r\nL 214.449439 205.113792 \r\nL 214.552924 76.947938 \r\nL 214.601623 204.310244 \r\nL 214.60771 22.306696 \r\nL 214.662496 198.283636 \r\nL 214.668583 25.119113 \r\nL 214.671627 211.542173 \r\nL 214.775112 50.832639 \r\nL 214.817723 17.083636 \r\nL 214.793374 189.846386 \r\nL 214.842072 145.651264 \r\nL 214.899902 195.872993 \r\nL 214.93947 17.083636 \r\nL 214.948601 136.812239 \r\nL 215.003387 17.083636 \r\nL 215.009474 173.373659 \r\nL 215.061216 39.181197 \r\nL 215.091653 188.641064 \r\nL 215.116002 17.083636 \r\nL 215.173832 146.454812 \r\nL 215.268186 17.083636 \r\nL 215.256011 206.319113 \r\nL 215.283404 33.958137 \r\nL 215.368627 193.46235 \r\nL 215.313841 17.083636 \r\nL 215.39602 83.376319 \r\nL 215.469068 17.083636 \r\nL 215.423413 180.605588 \r\nL 215.490373 83.778093 \r\nL 215.599945 173.373659 \r\nL 215.548203 17.083636 \r\nL 215.602989 150.070776 \r\nL 215.657775 17.083636 \r\nL 215.679081 196.274767 \r\nL 215.712561 116.723548 \r\nL 215.770391 203.104922 \r\nL 215.73691 17.083636 \r\nL 215.822133 148.061907 \r\nL 215.870832 17.083636 \r\nL 215.88605 203.506696 \r\nL 215.934749 77.751486 \r\nL 216.010841 194.265898 \r\nL 215.998666 50.430865 \r\nL 216.047365 191.453481 \r\nL 216.06867 28.735078 \r\nL 216.138675 197.078315 \r\nL 216.15998 92.617118 \r\nL 216.202592 212.345721 \r\nL 216.187373 17.083636 \r\nL 216.269552 146.454812 \r\nL 216.351731 29.940399 \r\nL 216.369993 192.257029 \r\nL 216.373037 125.160798 \r\nL 216.376081 201.096053 \r\nL 216.379124 17.083636 \r\nL 216.482609 119.134191 \r\nL 216.537395 195.069446 \r\nL 216.567832 46.8149 \r\nL 216.592181 174.57898 \r\nL 216.631749 60.876984 \r\nL 216.668273 205.113792 \r\nL 216.701753 160.91867 \r\nL 216.738277 37.574102 \r\nL 216.744364 195.069446 \r\nL 216.814369 78.956807 \r\nL 216.923941 197.881863 \r\nL 216.853936 63.689401 \r\nL 216.926984 139.222882 \r\nL 217.027425 193.46235 \r\nL 217.0396 17.083636 \r\nL 217.115692 208.729756 \r\nL 217.152216 181.409135 \r\nL 217.237438 44.002483 \r\nL 217.200914 189.042838 \r\nL 217.261788 101.456142 \r\nL 217.359185 193.864124 \r\nL 217.273962 17.083636 \r\nL 217.377447 156.097384 \r\nL 217.456582 186.632195 \r\nL 217.410927 19.092506 \r\nL 217.480932 132.392727 \r\nL 217.578329 27.127982 \r\nL 217.511368 191.855255 \r\nL 217.593547 107.884523 \r\nL 217.666595 30.743947 \r\nL 217.663552 208.729756 \r\nL 217.67877 71.724878 \r\nL 217.693988 193.864124 \r\nL 217.687901 17.083636 \r\nL 217.788342 173.775432 \r\nL 217.800517 35.163459 \r\nL 217.794429 183.418004 \r\nL 217.897914 56.859246 \r\nL 217.970962 203.90847 \r\nL 217.907045 17.083636 \r\nL 218.007486 137.214013 \r\nL 218.098796 29.136851 \r\nL 218.068359 192.658803 \r\nL 218.117058 46.413126 \r\nL 218.177931 183.819778 \r\nL 218.13532 31.145721 \r\nL 218.229674 171.364789 \r\nL 218.257067 39.582971 \r\nL 218.293591 196.676541 \r\nL 218.339246 142.838847 \r\nL 218.424468 35.967007 \r\nL 218.445774 203.506696 \r\nL 218.512735 17.083636 \r\nL 218.555346 89.402927 \r\nL 218.640569 204.712018 \r\nL 218.59187 17.083636 \r\nL 218.667962 151.276098 \r\nL 218.74101 41.190067 \r\nL 218.728835 185.0251 \r\nL 218.77449 61.680532 \r\nL 218.780577 44.002483 \r\nL 218.887106 198.283636 \r\nL 218.99059 17.083636 \r\nL 218.999721 103.063237 \r\nL 219.002765 203.104922 \r\nL 219.005809 17.083636 \r\nL 219.112337 172.971885 \r\nL 219.151905 23.913792 \r\nL 219.188429 205.113792 \r\nL 219.224953 132.392727 \r\nL 219.249302 189.444612 \r\nL 219.279739 50.430865 \r\nL 219.328437 172.570111 \r\nL 219.389311 37.574102 \r\nL 219.38018 188.641064 \r\nL 219.438009 135.606918 \r\nL 219.441053 203.104922 \r\nL 219.462359 17.083636 \r\nL 219.544538 134.80337 \r\nL 219.617586 25.119113 \r\nL 219.614542 200.292506 \r\nL 219.651066 121.946608 \r\nL 219.663241 195.069446 \r\nL 219.730201 32.752816 \r\nL 219.757594 56.457472 \r\nL 219.827599 185.426874 \r\nL 219.775856 37.975876 \r\nL 219.879341 158.106253 \r\nL 219.90369 30.743947 \r\nL 219.958476 197.480089 \r\nL 219.988913 119.535965 \r\nL 220.074136 167.748825 \r\nL 220.058917 53.645055 \r\nL 220.095441 121.544834 \r\nL 220.104572 35.967007 \r\nL 220.107616 184.221552 \r\nL 220.208057 88.599379 \r\nL 220.278061 209.935078 \r\nL 220.26893 41.190067 \r\nL 220.287192 111.500488 \r\nL 220.332847 17.083636 \r\nL 220.369371 195.47122 \r\nL 220.396764 85.385188 \r\nL 220.436332 25.119113 \r\nL 220.405895 183.016231 \r\nL 220.494162 84.179867 \r\nL 220.506336 181.810909 \r\nL 220.564166 17.083636 \r\nL 220.606777 165.338182 \r\nL 220.643301 38.779424 \r\nL 220.664607 203.506696 \r\nL 220.716349 68.510687 \r\nL 220.780266 199.890732 \r\nL 220.752873 43.198936 \r\nL 220.825921 119.937738 \r\nL 220.87462 54.850377 \r\nL 220.923319 155.69561 \r\nL 220.93245 89.001153 \r\nL 220.947668 192.658803 \r\nL 221.026803 38.779424 \r\nL 221.042022 95.027761 \r\nL 221.102895 191.855255 \r\nL 221.063327 63.287627 \r\nL 221.133332 146.856585 \r\nL 221.151594 17.083636 \r\nL 221.200292 194.667672 \r\nL 221.242904 168.150599 \r\nL 221.261166 29.940399 \r\nL 221.264209 203.90847 \r\nL 221.376825 59.269889 \r\nL 221.477266 196.676541 \r\nL 221.428567 17.083636 \r\nL 221.489441 152.481419 \r\nL 221.583794 19.494279 \r\nL 221.550314 196.676541 \r\nL 221.599013 156.900931 \r\nL 221.611187 207.524435 \r\nL 221.659886 56.457472 \r\nL 221.702497 179.80204 \r\nL 221.796851 46.011353 \r\nL 221.775545 193.46235 \r\nL 221.812069 99.447273 \r\nL 221.87903 188.23929 \r\nL 221.854681 17.083636 \r\nL 221.921641 156.900931 \r\nL 221.991646 17.083636 \r\nL 221.942947 193.060576 \r\nL 222.034257 104.268559 \r\nL 222.049475 94.224213 \r\nL 222.055563 161.722217 \r\nL 222.079912 78.153259 \r\nL 222.165135 203.506696 \r\nL 222.235139 213.149268 \r\nL 222.274707 59.269889 \r\nL 222.320362 41.993614 \r\nL 222.384279 191.453481 \r\nL 222.487763 39.582971 \r\nL 222.448196 192.658803 \r\nL 222.493851 174.177206 \r\nL 222.600379 21.904922 \r\nL 222.502982 177.391397 \r\nL 222.615597 80.563902 \r\nL 222.70082 190.649933 \r\nL 222.712995 44.404257 \r\nL 222.728213 95.429534 \r\nL 222.819523 192.658803 \r\nL 222.749519 51.234412 \r\nL 222.82561 154.088514 \r\nL 222.898658 17.083636 \r\nL 222.868222 211.542173 \r\nL 222.935182 151.677871 \r\nL 223.026492 197.078315 \r\nL 222.959532 17.083636 \r\nL 223.035623 110.69694 \r\nL 223.105628 54.448603 \r\nL 223.09954 176.587849 \r\nL 223.114759 127.571441 \r\nL 223.117802 208.327982 \r\nL 223.126933 23.512018 \r\nL 223.224331 150.874324 \r\nL 223.269986 55.252151 \r\nL 223.263898 189.846386 \r\nL 223.333903 133.999823 \r\nL 223.385645 39.582971 \r\nL 223.449562 192.257029 \r\nL 223.525654 24.717339 \r\nL 223.550003 198.68541 \r\nL 223.562178 120.339512 \r\nL 223.659575 42.797162 \r\nL 223.63827 200.292506 \r\nL 223.67175 72.528426 \r\nL 223.747842 200.694279 \r\nL 223.714361 31.145721 \r\nL 223.784366 97.03663 \r\nL 223.79654 17.083636 \r\nL 223.848283 193.46235 \r\nL 223.893938 32.351042 \r\nL 223.970029 208.729756 \r\nL 223.918287 17.083636 \r\nL 224.009597 158.508027 \r\nL 224.018728 17.083636 \r\nL 224.052208 191.051707 \r\nL 224.113082 166.945277 \r\nL 224.195261 207.122661 \r\nL 224.137431 51.234412 \r\nL 224.213523 144.044169 \r\nL 224.326138 17.083636 \r\nL 224.317007 190.649933 \r\nL 224.329182 88.599379 \r\nL 224.356575 201.497827 \r\nL 224.374837 56.457472 \r\nL 224.420492 193.060576 \r\nL 224.426579 31.949268 \r\nL 224.484409 201.096053 \r\nL 224.530064 112.304035 \r\nL 224.575719 180.605588 \r\nL 224.566588 39.984745 \r\nL 224.639636 118.732417 \r\nL 224.691378 35.565233 \r\nL 224.737033 209.935078 \r\nL 224.743121 118.330643 \r\nL 224.785732 207.926208 \r\nL 224.797907 21.904922 \r\nL 224.849649 119.134191 \r\nL 224.852693 29.136851 \r\nL 224.877042 185.426874 \r\nL 224.959221 86.59051 \r\nL 224.974439 194.667672 \r\nL 224.986614 65.698271 \r\nL 225.065749 141.633525 \r\nL 225.090099 56.457472 \r\nL 225.071837 185.828647 \r\nL 225.178365 68.912461 \r\nL 225.245326 185.0251 \r\nL 225.242282 17.083636 \r\nL 225.290981 103.465011 \r\nL 225.324461 17.083636 \r\nL 225.367072 181.409135 \r\nL 225.397509 117.125322 \r\nL 225.400553 201.497827 \r\nL 225.449251 55.653925 \r\nL 225.507081 159.713348 \r\nL 225.552736 43.198936 \r\nL 225.586216 197.881863 \r\nL 225.607522 79.760355 \r\nL 225.668395 187.435743 \r\nL 225.656221 17.083636 \r\nL 225.720138 142.437073 \r\nL 225.82971 35.163459 \r\nL 225.735356 196.274767 \r\nL 225.832753 53.243282 \r\nL 225.838841 189.846386 \r\nL 225.936238 31.949268 \r\nL 225.942325 39.582971 \r\nL 225.975806 191.453481 \r\nL 226.006242 37.975876 \r\nL 226.054941 74.537295 \r\nL 226.097552 50.430865 \r\nL 226.070159 204.310244 \r\nL 226.161469 81.769224 \r\nL 226.167557 186.230421 \r\nL 226.255823 36.770554 \r\nL 226.271041 142.437073 \r\nL 226.289303 17.083636 \r\nL 226.344089 211.140399 \r\nL 226.383657 51.636186 \r\nL 226.435399 204.310244 \r\nL 226.438443 35.163459 \r\nL 226.493229 58.064568 \r\nL 226.56019 17.083636 \r\nL 226.572364 209.935078 \r\nL 226.599757 48.823769 \r\nL 226.669762 207.524435 \r\nL 226.605845 17.083636 \r\nL 226.709329 126.767894 \r\nL 226.803683 17.083636 \r\nL 226.764115 193.060576 \r\nL 226.818901 84.983415 \r\nL 226.879775 193.864124 \r\nL 226.840207 20.297827 \r\nL 226.928473 147.258359 \r\nL 227.025871 17.083636 \r\nL 227.001521 190.24816 \r\nL 227.038045 163.329313 \r\nL 227.095875 200.694279 \r\nL 227.150661 20.699601 \r\nL 227.171967 206.319113 \r\nL 227.260233 128.374989 \r\nL 227.333281 32.752816 \r\nL 227.327194 196.274767 \r\nL 227.369805 112.304035 \r\nL 227.427635 210.738625 \r\nL 227.406329 39.582971 \r\nL 227.479377 135.606918 \r\nL 227.497639 39.582971 \r\nL 227.494595 207.122661 \r\nL 227.591993 72.126652 \r\nL 227.661997 195.47122 \r\nL 227.674172 25.520887 \r\nL 227.704608 133.999823 \r\nL 227.777656 37.574102 \r\nL 227.750263 186.632195 \r\nL 227.817224 67.70714 \r\nL 227.899403 196.274767 \r\nL 227.917665 24.717339 \r\nL 227.926796 86.992284 \r\nL 228.012019 55.653925 \r\nL 227.969407 199.488958 \r\nL 228.024193 73.331973 \r\nL 228.124634 205.515565 \r\nL 228.078979 52.439734 \r\nL 228.136809 174.177206 \r\nL 228.231163 38.37765 \r\nL 228.200726 190.649933 \r\nL 228.249425 115.116452 \r\nL 228.264643 205.917339 \r\nL 228.322473 17.083636 \r\nL 228.358997 186.632195 \r\nL 228.456394 38.779424 \r\nL 228.392477 195.872993 \r\nL 228.471612 68.108914 \r\nL 228.553791 211.943947 \r\nL 228.535529 21.503149 \r\nL 228.584228 176.989623 \r\nL 228.599446 17.083636 \r\nL 228.654232 206.319113 \r\nL 228.696844 45.207805 \r\nL 228.809459 192.658803 \r\nL 228.84294 17.083636 \r\nL 228.915988 204.712018 \r\nL 228.922075 95.831308 \r\nL 228.955555 200.292506 \r\nL 229.00121 57.662794 \r\nL 229.031647 160.115122 \r\nL 229.11687 20.297827 \r\nL 229.129044 204.310244 \r\nL 229.141219 154.088514 \r\nL 229.223398 202.703149 \r\nL 229.171656 17.083636 \r\nL 229.24166 81.769224 \r\nL 229.272097 17.083636 \r\nL 229.256878 186.632195 \r\nL 229.339057 72.528426 \r\nL 229.342101 191.855255 \r\nL 229.357319 27.529756 \r\nL 229.448629 76.947938 \r\nL 229.45776 203.506696 \r\nL 229.494284 46.011353 \r\nL 229.564289 108.688071 \r\nL 229.57342 19.092506 \r\nL 229.634293 187.033969 \r\nL 229.673861 67.305366 \r\nL 229.725603 192.658803 \r\nL 229.695166 17.083636 \r\nL 229.783433 173.775432 \r\nL 229.810826 35.967007 \r\nL 229.795607 193.060576 \r\nL 229.893005 56.859246 \r\nL 229.950834 192.658803 \r\nL 229.908223 17.083636 \r\nL 230.002577 108.688071 \r\nL 230.014751 35.163459 \r\nL 230.090843 191.051707 \r\nL 230.112149 50.832639 \r\nL 230.133454 203.506696 \r\nL 230.194328 23.110244 \r\nL 230.227808 136.812239 \r\nL 230.273463 28.333304 \r\nL 230.3039 205.917339 \r\nL 230.334336 189.846386 \r\nL 230.340424 42.797162 \r\nL 230.446952 71.724878 \r\nL 230.550437 202.703149 \r\nL 230.46217 17.083636 \r\nL 230.559568 128.374989 \r\nL 230.638703 28.333304 \r\nL 230.620441 198.283636 \r\nL 230.66914 66.903592 \r\nL 230.714795 190.649933 \r\nL 230.693489 56.055698 \r\nL 230.778712 186.632195 \r\nL 230.857847 17.083636 \r\nL 230.842629 200.292506 \r\nL 230.891327 63.689401 \r\nL 230.900458 188.641064 \r\nL 230.915677 62.48408 \r\nL 231.000899 113.911131 \r\nL 231.049598 17.083636 \r\nL 231.016118 179.80204 \r\nL 231.101341 59.269889 \r\nL 231.137865 191.453481 \r\nL 231.143952 17.083636 \r\nL 231.213956 127.169667 \r\nL 231.238306 34.761685 \r\nL 231.293092 165.739956 \r\nL 231.363096 197.881863 \r\nL 231.338747 17.083636 \r\nL 231.381358 159.311574 \r\nL 231.384402 23.110244 \r\nL 231.481799 206.319113 \r\nL 231.49093 79.358581 \r\nL 231.539629 189.444612 \r\nL 231.554847 17.083636 \r\nL 231.606589 132.392727 \r\nL 231.646157 23.110244 \r\nL 231.700943 207.524435 \r\nL 231.719205 48.421996 \r\nL 231.755729 210.336851 \r\nL 231.786166 28.333304 \r\nL 231.828777 139.222882 \r\nL 231.871388 17.083636 \r\nL 231.910956 208.729756 \r\nL 231.935305 170.561242 \r\nL 231.984004 193.864124 \r\nL 232.00531 17.083636 \r\nL 232.023572 101.054368 \r\nL 232.050965 17.083636 \r\nL 232.066183 194.667672 \r\nL 232.133144 104.268559 \r\nL 232.22141 38.37765 \r\nL 232.209235 191.051707 \r\nL 232.236628 135.205144 \r\nL 232.251847 205.515565 \r\nL 232.245759 17.083636 \r\nL 232.343157 164.936408 \r\nL 232.397943 17.083636 \r\nL 232.446641 194.667672 \r\nL 232.458816 70.117783 \r\nL 232.547082 203.506696 \r\nL 232.516646 17.083636 \r\nL 232.568388 69.716009 \r\nL 232.574475 53.243282 \r\nL 232.577519 75.340843 \r\nL 232.64448 207.926208 \r\nL 232.687091 17.083636 \r\nL 232.690135 180.605588 \r\nL 232.693178 201.497827 \r\nL 232.76927 50.832639 \r\nL 232.787532 127.571441 \r\nL 232.872755 25.520887 \r\nL 232.833187 196.676541 \r\nL 232.897104 147.660133 \r\nL 232.945803 17.083636 \r\nL 232.91841 199.087184 \r\nL 233.00972 131.990953 \r\nL 233.07668 17.083636 \r\nL 233.079724 192.257029 \r\nL 233.110161 72.9302 \r\nL 233.143641 204.310244 \r\nL 233.13451 33.556364 \r\nL 233.222776 193.864124 \r\nL 233.289737 17.083636 \r\nL 233.295824 208.729756 \r\nL 233.335392 142.838847 \r\nL 233.37496 202.301375 \r\nL 233.414527 17.083636 \r\nL 233.44192 117.928869 \r\nL 233.511925 51.234412 \r\nL 233.524099 203.506696 \r\nL 233.536274 72.528426 \r\nL 233.539318 199.087184 \r\nL 233.542361 17.083636 \r\nL 233.645846 117.928869 \r\nL 233.68237 198.283636 \r\nL 233.755418 17.083636 \r\nL 233.871077 201.497827 \r\nL 233.919776 17.083636 \r\nL 233.883252 203.506696 \r\nL 233.98978 37.574102 \r\nL 234.032392 202.301375 \r\nL 234.102396 158.9098 \r\nL 234.120658 197.078315 \r\nL 234.163269 17.083636 \r\nL 234.193706 128.776763 \r\nL 234.28806 17.083636 \r\nL 234.218055 181.810909 \r\nL 234.303278 95.027761 \r\nL 234.361108 209.13153 \r\nL 234.364151 17.083636 \r\nL 234.409806 107.080976 \r\nL 234.461549 17.083636 \r\nL 234.507204 199.087184 \r\nL 234.519378 113.911131 \r\nL 234.549815 17.083636 \r\nL 234.583295 208.729756 \r\nL 234.671562 17.083636 \r\nL 234.695911 48.421996 \r\nL 234.77809 187.033969 \r\nL 234.732435 24.717339 \r\nL 234.802439 135.606918 \r\nL 234.805483 17.083636 \r\nL 234.866356 199.488958 \r\nL 234.915055 58.466341 \r\nL 235.024627 205.515565 \r\nL 234.933317 25.119113 \r\nL 235.033758 163.329313 \r\nL 235.131155 35.967007 \r\nL 235.064195 195.069446 \r\nL 235.14333 149.267228 \r\nL 235.213334 208.327982 \r\nL 235.222465 31.547494 \r\nL 235.237684 138.821109 \r\nL 235.319863 17.083636 \r\nL 235.246815 196.274767 \r\nL 235.350299 63.287627 \r\nL 235.374649 211.140399 \r\nL 235.389867 17.083636 \r\nL 235.462915 177.793171 \r\nL 235.5664 17.083636 \r\nL 235.548138 200.292506 \r\nL 235.575531 138.419335 \r\nL 235.679015 196.676541 \r\nL 235.645535 17.083636 \r\nL 235.682059 154.490288 \r\nL 235.706408 193.060576 \r\nL 235.791631 17.083636 \r\nL 235.889028 204.712018 \r\nL 235.904247 121.14306 \r\nL 235.922509 193.864124 \r\nL 235.934683 62.082306 \r\nL 236.010775 124.759024 \r\nL 236.095998 30.743947 \r\nL 236.08991 210.336851 \r\nL 236.117303 83.376319 \r\nL 236.162958 192.658803 \r\nL 236.141653 40.386519 \r\nL 236.229919 189.444612 \r\nL 236.23905 17.083636 \r\nL 236.321229 200.292506 \r\nL 236.342535 74.537295 \r\nL 236.403408 197.078315 \r\nL 236.439932 50.430865 \r\nL 236.452107 94.224213 \r\nL 236.491674 62.082306 \r\nL 236.509936 207.122661 \r\nL 236.555591 63.689401 \r\nL 236.579941 206.720887 \r\nL 236.616465 31.145721 \r\nL 236.665163 125.964346 \r\nL 236.768648 17.083636 \r\nL 236.719949 199.488958 \r\nL 236.777779 44.404257 \r\nL 236.82039 188.641064 \r\nL 236.783866 17.083636 \r\nL 236.887351 102.661463 \r\nL 236.939093 44.404257 \r\nL 236.945181 200.292506 \r\nL 236.984748 85.385188 \r\nL 237.069971 197.881863 \r\nL 237.09432 64.091175 \r\nL 237.109539 199.488958 \r\nL 237.161281 17.083636 \r\nL 237.20998 179.80204 \r\nL 237.231285 17.083636 \r\nL 237.307377 190.24816 \r\nL 237.325639 55.653925 \r\nL 237.398687 184.623326 \r\nL 237.432167 91.010022 \r\nL 237.532608 17.083636 \r\nL 237.480866 205.917339 \r\nL 237.541739 70.117783 \r\nL 237.617831 17.083636 \r\nL 237.599569 192.257029 \r\nL 237.630006 66.100044 \r\nL 237.703054 189.042838 \r\nL 237.721316 17.083636 \r\nL 237.739578 84.179867 \r\nL 237.782189 17.083636 \r\nL 237.806538 169.35592 \r\nL 237.809582 59.671663 \r\nL 237.894805 195.47122 \r\nL 237.855237 35.163459 \r\nL 237.919154 60.475211 \r\nL 238.00742 203.104922 \r\nL 237.934372 24.717339 \r\nL 238.028726 68.108914 \r\nL 238.101774 205.515565 \r\nL 238.083512 17.083636 \r\nL 238.135254 113.509357 \r\nL 238.147429 17.083636 \r\nL 238.150473 179.400266 \r\nL 238.244826 84.179867 \r\nL 238.278307 201.096053 \r\nL 238.257001 17.083636 \r\nL 238.354398 139.624656 \r\nL 238.375704 43.60071 \r\nL 238.454839 194.265898 \r\nL 238.467014 62.885854 \r\nL 238.485276 209.533304 \r\nL 238.552237 17.083636 \r\nL 238.582673 167.347051 \r\nL 238.652678 25.922661 \r\nL 238.628328 190.24816 \r\nL 238.695289 106.277428 \r\nL 238.771381 17.083636 \r\nL 238.759206 209.935078 \r\nL 238.804861 101.054368 \r\nL 238.862691 207.926208 \r\nL 238.826167 17.083636 \r\nL 238.914433 170.561242 \r\nL 239.0027 17.083636 \r\nL 238.969219 192.257029 \r\nL 239.024005 168.552373 \r\nL 239.075748 199.890732 \r\nL 239.051398 25.119113 \r\nL 239.106184 96.634856 \r\nL 239.124446 17.083636 \r\nL 239.12749 187.033969 \r\nL 239.212713 126.36612 \r\nL 239.234018 183.418004 \r\nL 239.249237 49.627317 \r\nL 239.313154 166.141729 \r\nL 239.392289 21.904922 \r\nL 239.361852 197.881863 \r\nL 239.425769 92.215344 \r\nL 239.495774 32.752816 \r\nL 239.437944 152.079645 \r\nL 239.514036 83.376319 \r\nL 239.61752 189.846386 \r\nL 239.547516 17.083636 \r\nL 239.623608 86.188736 \r\nL 239.705787 206.319113 \r\nL 239.684481 28.333304 \r\nL 239.721005 176.186075 \r\nL 239.760573 17.083636 \r\nL 239.797097 185.828647 \r\nL 239.833621 48.020222 \r\nL 239.89145 185.828647 \r\nL 239.867101 39.984745 \r\nL 239.94928 181.007361 \r\nL 240.055808 17.083636 \r\nL 239.994935 200.292506 \r\nL 240.061896 19.092506 \r\nL 240.071027 192.257029 \r\nL 240.1319 17.083636 \r\nL 240.171468 35.967007 \r\nL 240.28104 195.47122 \r\nL 240.18973 17.083636 \r\nL 240.290171 127.973215 \r\nL 240.366262 17.887184 \r\nL 240.354088 199.087184 \r\nL 240.399743 49.627317 \r\nL 240.506271 200.694279 \r\nL 240.418005 17.083636 \r\nL 240.512358 161.722217 \r\nL 240.615843 17.083636 \r\nL 240.576275 186.230421 \r\nL 240.62193 95.429534 \r\nL 240.655411 209.13153 \r\nL 240.649323 17.083636 \r\nL 240.73759 163.731086 \r\nL 240.749764 17.083636 \r\nL 240.77107 207.926208 \r\nL 240.847162 171.766563 \r\nL 240.883686 191.855255 \r\nL 240.89586 51.234412 \r\nL 240.904991 183.418004 \r\nL 240.996301 17.083636 \r\nL 240.984127 205.917339 \r\nL 241.014563 135.205144 \r\nL 241.069349 199.488958 \r\nL 241.032825 17.083636 \r\nL 241.07848 114.312905 \r\nL 241.081524 17.083636 \r\nL 241.127179 186.632195 \r\nL 241.188052 70.117783 \r\nL 241.267188 212.747494 \r\nL 241.215445 17.083636 \r\nL 241.300668 209.533304 \r\nL 241.361541 17.083636 \r\nL 241.413284 142.035299 \r\nL 241.416327 207.926208 \r\nL 241.50155 17.083636 \r\nL 241.522856 135.606918 \r\nL 241.580685 17.083636 \r\nL 241.550249 203.90847 \r\nL 241.635471 50.430865 \r\nL 241.714607 201.899601 \r\nL 241.665908 44.404257 \r\nL 241.748087 136.008692 \r\nL 241.845484 30.342173 \r\nL 241.793742 185.0251 \r\nL 241.857659 162.525765 \r\nL 241.86679 17.083636 \r\nL 241.961144 208.327982 \r\nL 242.04941 17.083636 \r\nL 242.073759 53.645055 \r\nL 242.146807 187.837517 \r\nL 242.104196 17.083636 \r\nL 242.186375 156.900931 \r\nL 242.280729 17.083636 \r\nL 242.192462 184.623326 \r\nL 242.298991 55.252151 \r\nL 242.393344 199.087184 \r\nL 242.341602 50.430865 \r\nL 242.41465 174.57898 \r\nL 242.435956 17.083636 \r\nL 242.496829 183.819778 \r\nL 242.524222 99.045499 \r\nL 242.527266 179.400266 \r\nL 242.618576 17.083636 \r\nL 242.633794 60.475211 \r\nL 242.719017 208.729756 \r\nL 242.661187 17.083636 \r\nL 242.743366 76.947938 \r\nL 242.843807 17.083636 \r\nL 242.795108 185.828647 \r\nL 242.852938 101.054368 \r\nL 242.859025 196.274767 \r\nL 242.919899 17.083636 \r\nL 242.959466 121.946608 \r\nL 243.059907 17.083636 \r\nL 242.977728 193.864124 \r\nL 243.069038 56.055698 \r\nL 243.172523 190.649933 \r\nL 243.148174 21.904922 \r\nL 243.17861 187.837517 \r\nL 243.257746 17.083636 \r\nL 243.245571 188.641064 \r\nL 243.291226 27.529756 \r\nL 243.333837 203.506696 \r\nL 243.315575 25.922661 \r\nL 243.403842 101.857916 \r\nL 243.406885 28.333304 \r\nL 243.41906 188.23929 \r\nL 243.516457 53.645055 \r\nL 243.559069 210.738625 \r\nL 243.525588 24.315565 \r\nL 243.629073 116.321774 \r\nL 243.705165 36.770554 \r\nL 243.674728 189.846386 \r\nL 243.738645 130.785632 \r\nL 243.829955 62.885854 \r\nL 243.823868 203.506696 \r\nL 243.851261 74.135521 \r\nL 243.912134 193.060576 \r\nL 243.887785 17.083636 \r\nL 243.957789 69.314235 \r\nL 243.994313 24.717339 \r\nL 244.043012 189.846386 \r\nL 244.061274 44.806031 \r\nL 244.152584 195.872993 \r\nL 244.128234 30.743947 \r\nL 244.173889 136.812239 \r\nL 244.237806 17.083636 \r\nL 244.18302 191.051707 \r\nL 244.286505 83.376319 \r\nL 244.347378 172.971885 \r\nL 244.33216 17.083636 \r\nL 244.396077 67.70714 \r\nL 244.45695 179.80204 \r\nL 244.426514 28.333304 \r\nL 244.505649 56.457472 \r\nL 244.511736 59.671663 \r\nL 244.618265 152.481419 \r\nL 244.581741 18.690732 \r\nL 244.624352 104.670333 \r\nL 244.685225 17.083636 \r\nL 244.694356 195.069446 \r\nL 244.73088 110.69694 \r\nL 244.813059 196.676541 \r\nL 244.758273 17.083636 \r\nL 244.837409 77.349712 \r\nL 244.883064 17.083636 \r\nL 244.919588 209.533304 \r\nL 244.943937 19.494279 \r\nL 244.962199 185.426874 \r\nL 245.056553 148.061907 \r\nL 245.156994 17.083636 \r\nL 245.080902 172.168337 \r\nL 245.163081 146.454812 \r\nL 245.226998 193.46235 \r\nL 245.172212 17.083636 \r\nL 245.263522 167.347051 \r\nL 245.367007 17.083636 \r\nL 245.339614 172.971885 \r\nL 245.376138 48.020222 \r\nL 245.400487 185.0251 \r\nL 245.424836 17.083636 \r\nL 245.48571 131.58918 \r\nL 245.583107 17.083636 \r\nL 245.589194 205.917339 \r\nL 245.595282 85.385188 \r\nL 245.686592 171.766563 \r\nL 245.604413 17.083636 \r\nL 245.704854 130.785632 \r\nL 245.753552 17.083636 \r\nL 245.79312 190.24816 \r\nL 245.817469 75.742616 \r\nL 245.911823 197.881863 \r\nL 245.863124 17.083636 \r\nL 245.930085 129.58031 \r\nL 246.003133 17.083636 \r\nL 246.012264 189.846386 \r\nL 246.03357 84.581641 \r\nL 246.079225 203.90847 \r\nL 246.085312 17.083636 \r\nL 246.143142 167.347051 \r\nL 246.15836 17.083636 \r\nL 246.210102 193.46235 \r\nL 246.252714 47.216674 \r\nL 246.255758 178.596718 \r\nL 246.356199 17.083636 \r\nL 246.36533 168.552373 \r\nL 246.377504 42.797162 \r\nL 246.453596 212.747494 \r\nL 246.477945 112.304035 \r\nL 246.514469 17.083636 \r\nL 246.566212 190.649933 \r\nL 246.590561 37.172328 \r\nL 246.630129 200.694279 \r\nL 246.675784 17.083636 \r\nL 246.703177 112.304035 \r\nL 246.727526 198.68541 \r\nL 246.715351 17.083636 \r\nL 246.806661 82.170998 \r\nL 246.809705 17.083636 \r\nL 246.879709 197.881863 \r\nL 246.916233 85.786962 \r\nL 247.016674 203.104922 \r\nL 246.964932 17.083636 \r\nL 247.022762 178.194945 \r\nL 247.098853 17.083636 \r\nL 247.065373 196.274767 \r\nL 247.132334 53.243282 \r\nL 247.141465 199.890732 \r\nL 247.138421 17.083636 \r\nL 247.241906 121.946608 \r\nL 247.296692 17.083636 \r\nL 247.25408 208.327982 \r\nL 247.351478 93.822439 \r\nL 247.458006 189.444612 \r\nL 247.415395 29.538625 \r\nL 247.46105 127.973215 \r\nL 247.506705 17.083636 \r\nL 247.518879 198.283636 \r\nL 247.570622 71.724878 \r\nL 247.604102 208.327982 \r\nL 247.652801 23.512018 \r\nL 247.680194 128.374989 \r\nL 247.783678 29.940399 \r\nL 247.777591 199.890732 \r\nL 247.786722 94.224213 \r\nL 247.865857 205.515565 \r\nL 247.798897 17.083636 \r\nL 247.896294 166.141729 \r\nL 247.954124 17.083636 \r\nL 248.002822 192.257029 \r\nL 248.005866 131.187406 \r\nL 248.10022 195.872993 \r\nL 248.072827 42.395388 \r\nL 248.109351 143.240621 \r\nL 248.173268 17.083636 \r\nL 248.136744 188.23929 \r\nL 248.221966 70.117783 \r\nL 248.288927 49.627317 \r\nL 248.255447 197.480089 \r\nL 248.31632 114.312905 \r\nL 248.422848 207.122661 \r\nL 248.383281 42.395388 \r\nL 248.428936 124.759024 \r\nL 248.514158 19.092506 \r\nL 248.505027 210.336851 \r\nL 248.541551 34.761685 \r\nL 248.584163 197.881863 \r\nL 248.568944 17.083636 \r\nL 248.654167 141.633525 \r\nL 248.742433 21.503149 \r\nL 248.733302 184.221552 \r\nL 248.760695 144.445942 \r\nL 248.855049 195.872993 \r\nL 248.809394 17.083636 \r\nL 248.86418 158.106253 \r\nL 248.92201 17.083636 \r\nL 248.973752 193.46235 \r\nL 249.043756 17.083636 \r\nL 249.052887 193.864124 \r\nL 249.086368 63.689401 \r\nL 249.189852 187.435743 \r\nL 249.150285 17.083636 \r\nL 249.19594 143.240621 \r\nL 249.198983 38.37765 \r\nL 249.296381 181.007361 \r\nL 249.305512 69.716009 \r\nL 249.326817 187.033969 \r\nL 249.317686 17.083636 \r\nL 249.418127 117.928869 \r\nL 249.475957 17.083636 \r\nL 249.46987 196.676541 \r\nL 249.527699 96.634856 \r\nL 249.582485 194.667672 \r\nL 249.533787 17.083636 \r\nL 249.640315 153.686741 \r\nL 249.670752 17.083636 \r\nL 249.731625 188.23929 \r\nL 249.755974 53.645055 \r\nL 249.765105 191.855255 \r\nL 249.798586 17.083636 \r\nL 249.865546 46.011353 \r\nL 249.86859 19.896053 \r\nL 249.950769 180.203814 \r\nL 249.969031 55.653925 \r\nL 250.042079 191.453481 \r\nL 249.978162 21.503149 \r\nL 250.078603 127.169667 \r\nL 250.121214 17.083636 \r\nL 250.115127 196.274767 \r\nL 250.191219 97.438404 \r\nL 250.227743 211.542173 \r\nL 250.209481 50.430865 \r\nL 250.246005 74.939069 \r\nL 250.322096 17.083636 \r\nL 250.316009 206.319113 \r\nL 250.355577 37.172328 \r\nL 250.462105 191.453481 \r\nL 250.459061 23.913792 \r\nL 250.471236 136.410466 \r\nL 250.498629 17.083636 \r\nL 250.532109 186.632195 \r\nL 250.583852 85.385188 \r\nL 250.647769 201.497827 \r\nL 250.596026 20.297827 \r\nL 250.693424 93.420665 \r\nL 250.757341 183.418004 \r\nL 250.790821 18.288958 \r\nL 250.802996 103.866785 \r\nL 250.848651 20.699601 \r\nL 250.812127 202.703149 \r\nL 250.912568 48.421996 \r\nL 250.955179 199.488958 \r\nL 250.949092 32.351042 \r\nL 251.025183 70.92133 \r\nL 251.079969 200.694279 \r\nL 251.037358 17.083636 \r\nL 251.137799 193.060576 \r\nL 251.210847 41.190067 \r\nL 251.241284 197.480089 \r\nL 251.250415 93.018891 \r\nL 251.311288 55.252151 \r\nL 251.27172 187.033969 \r\nL 251.347812 70.92133 \r\nL 251.399554 193.060576 \r\nL 251.429991 27.529756 \r\nL 251.457384 86.188736 \r\nL 251.527388 20.297827 \r\nL 251.47869 185.426874 \r\nL 251.560869 104.268559 \r\nL 251.649135 197.881863 \r\nL 251.600436 32.351042 \r\nL 251.667397 178.596718 \r\nL 251.734358 41.190067 \r\nL 251.710008 207.122661 \r\nL 251.780013 111.098714 \r\nL 251.813493 205.515565 \r\nL 251.895672 48.823769 \r\nL 251.977851 206.319113 \r\nL 251.980895 17.083636 \r\nL 252.014375 159.311574 \r\nL 252.069161 53.243282 \r\nL 252.102641 186.230421 \r\nL 252.114816 84.179867 \r\nL 252.163515 206.720887 \r\nL 252.221344 49.627317 \r\nL 252.224388 75.340843 \r\nL 252.306567 192.658803 \r\nL 252.233519 45.609579 \r\nL 252.330916 74.537295 \r\nL 252.376571 44.404257 \r\nL 252.358309 189.042838 \r\nL 252.431357 97.438404 \r\nL 252.522667 197.480089 \r\nL 252.504405 31.547494 \r\nL 252.540929 120.339512 \r\nL 252.556148 54.046829 \r\nL 252.583541 201.096053 \r\nL 252.644414 70.519557 \r\nL 252.726593 201.899601 \r\nL 252.6992 21.904922 \r\nL 252.753986 99.447273 \r\nL 252.845296 23.110244 \r\nL 252.793554 184.221552 \r\nL 252.866602 79.760355 \r\nL 252.897038 172.168337 \r\nL 252.9153 18.690732 \r\nL 252.970086 189.042838 \r\nL 252.942693 17.083636 \r\nL 253.027916 130.785632 \r\nL 253.055309 31.547494 \r\nL 253.049222 194.265898 \r\nL 253.140532 64.492949 \r\nL 253.207492 207.122661 \r\nL 253.195318 46.413126 \r\nL 253.253147 160.91867 \r\nL 253.332283 23.913792 \r\nL 253.307933 203.90847 \r\nL 253.37185 74.537295 \r\nL 253.414462 44.404257 \r\nL 253.411418 192.257029 \r\nL 253.454029 125.160798 \r\nL 253.475335 187.837517 \r\nL 253.493597 17.083636 \r\nL 253.560558 181.810909 \r\nL 253.594038 47.618448 \r\nL 253.609256 190.649933 \r\nL 253.673173 67.305366 \r\nL 253.724916 209.935078 \r\nL 253.779702 28.333304 \r\nL 253.782745 150.070776 \r\nL 253.871012 195.069446 \r\nL 253.892318 21.904922 \r\nL 253.962322 190.24816 \r\nL 254.004933 82.974545 \r\nL 254.108418 205.515565 \r\nL 254.071894 17.083636 \r\nL 254.114505 66.100044 \r\nL 254.199728 25.922661 \r\nL 254.181466 177.391397 \r\nL 254.21799 101.857916 \r\nL 254.236252 186.632195 \r\nL 254.230165 25.922661 \r\nL 254.330606 148.865455 \r\nL 254.379304 178.596718 \r\nL 254.364086 17.083636 \r\nL 254.43409 124.357251 \r\nL 254.49192 17.083636 \r\nL 254.473658 198.283636 \r\nL 254.546706 18.690732 \r\nL 254.622798 196.274767 \r\nL 254.659322 97.840177 \r\nL 254.701933 36.770554 \r\nL 254.668453 190.24816 \r\nL 254.774981 40.788293 \r\nL 254.778025 39.582971 \r\nL 254.781068 56.859246 \r\nL 254.872378 207.122661 \r\nL 254.869335 17.083636 \r\nL 254.893684 101.857916 \r\nL 254.954557 210.738625 \r\nL 254.908902 17.083636 \r\nL 254.997169 64.091175 \r\nL 255.000212 40.386519 \r\nL 255.048911 163.329313 \r\nL 255.091522 130.785632 \r\nL 255.13109 203.90847 \r\nL 255.112828 33.556364 \r\nL 255.198051 117.125322 \r\nL 255.28023 37.975876 \r\nL 255.271099 200.292506 \r\nL 255.310666 91.81357 \r\nL 255.353278 203.90847 \r\nL 255.325885 17.083636 \r\nL 255.420238 108.286297 \r\nL 255.487199 33.556364 \r\nL 255.468937 177.391397 \r\nL 255.523723 86.188736 \r\nL 255.572422 202.703149 \r\nL 255.541985 28.333304 \r\nL 255.633295 78.153259 \r\nL 255.660688 32.752816 \r\nL 255.657644 194.265898 \r\nL 255.700256 95.027761 \r\nL 255.703299 198.68541 \r\nL 255.721561 17.083636 \r\nL 255.812871 172.168337 \r\nL 255.888963 21.101375 \r\nL 255.9194 209.935078 \r\nL 255.925487 119.134191 \r\nL 255.965055 17.083636 \r\nL 255.934618 189.444612 \r\nL 256.035059 114.312905 \r\nL 256.038103 199.488958 \r\nL 256.114194 35.967007 \r\nL 256.144631 168.150599 \r\nL 256.254203 17.083636 \r\nL 256.16898 201.899601 \r\nL 256.257247 44.806031 \r\nL 256.315076 186.632195 \r\nL 256.312033 21.101375 \r\nL 256.366819 77.349712 \r\nL 256.388124 31.949268 \r\nL 256.430736 178.596718 \r\nL 256.461172 150.47255 \r\nL 256.46726 197.480089 \r\nL 256.53422 33.958137 \r\nL 256.567701 95.831308 \r\nL 256.655967 17.083636 \r\nL 256.576832 181.810909 \r\nL 256.668142 121.14306 \r\nL 256.759452 183.016231 \r\nL 256.753364 17.083636 \r\nL 256.777714 130.383858 \r\nL 256.86598 35.967007 \r\nL 256.805107 197.480089 \r\nL 256.890329 96.634856 \r\nL 256.963377 213.149268 \r\nL 256.920766 19.896053 \r\nL 256.999901 165.338182 \r\nL 257.088168 33.556364 \r\nL 257.01512 187.837517 \r\nL 257.112517 62.885854 \r\nL 257.142954 190.649933 \r\nL 257.170347 17.083636 \r\nL 257.225133 175.382528 \r\nL 257.307312 19.092506 \r\nL 257.331661 188.23929 \r\nL 257.337748 58.466341 \r\nL 257.340792 185.0251 \r\nL 257.383403 17.083636 \r\nL 257.44732 35.163459 \r\nL 257.559936 203.90847 \r\nL 257.47167 17.083636 \r\nL 257.56298 162.525765 \r\nL 257.590373 17.083636 \r\nL 257.581242 201.497827 \r\nL 257.672552 189.444612 \r\nL 257.675595 189.846386 \r\nL 257.739512 17.887184 \r\nL 257.727338 209.533304 \r\nL 257.788211 63.287627 \r\nL 257.81256 201.497827 \r\nL 257.809517 17.083636 \r\nL 257.900827 136.812239 \r\nL 257.909958 196.676541 \r\nL 257.964744 17.083636 \r\nL 257.989093 58.868115 \r\nL 258.11084 194.265898 \r\nL 258.05301 17.083636 \r\nL 258.113883 106.679202 \r\nL 258.214324 17.887184 \r\nL 258.14432 195.872993 \r\nL 258.220412 123.553703 \r\nL 258.305634 201.096053 \r\nL 258.232586 17.083636 \r\nL 258.323896 71.724878 \r\nL 258.342158 17.083636 \r\nL 258.393901 212.747494 \r\nL 258.433468 28.735078 \r\nL 258.506516 200.292506 \r\nL 258.512604 21.904922 \r\nL 258.546084 142.035299 \r\nL 258.56739 189.846386 \r\nL 258.60087 59.671663 \r\nL 258.646525 103.465011 \r\nL 258.716529 208.327982 \r\nL 258.753053 17.083636 \r\nL 258.862625 195.47122 \r\nL 258.896106 17.083636 \r\nL 258.975241 39.181197 \r\nL 258.990459 193.46235 \r\nL 259.033071 31.949268 \r\nL 259.087857 113.509357 \r\nL 259.170036 35.565233 \r\nL 259.18221 194.667672 \r\nL 259.200472 73.331973 \r\nL 259.246127 177.793171 \r\nL 259.29787 17.083636 \r\nL 259.303957 77.751486 \r\nL 259.316132 19.092506 \r\nL 259.361787 175.382528 \r\nL 259.407442 91.81357 \r\nL 259.462228 17.083636 \r\nL 259.517014 184.623326 \r\nL 259.593105 18.288958 \r\nL 259.523101 198.283636 \r\nL 259.629629 55.252151 \r\nL 259.693546 207.122661 \r\nL 259.736158 17.083636 \r\nL 259.830511 180.203814 \r\nL 259.84573 69.314235 \r\nL 259.933996 17.083636 \r\nL 259.891385 190.24816 \r\nL 259.952258 28.333304 \r\nL 260.049655 180.203814 \r\nL 259.991826 17.083636 \r\nL 260.067917 152.481419 \r\nL 260.11966 21.503149 \r\nL 260.165315 198.283636 \r\nL 260.177489 97.438404 \r\nL 260.247494 213.952816 \r\nL 260.198795 46.8149 \r\nL 260.284018 74.537295 \r\nL 260.329673 44.806031 \r\nL 260.36924 214.35459 \r\nL 260.378371 119.535965 \r\nL 260.439245 194.667672 \r\nL 260.399677 17.083636 \r\nL 260.4849 82.170998 \r\nL 260.579253 178.596718 \r\nL 260.570122 22.70847 \r\nL 260.594472 76.14439 \r\nL 260.612734 18.690732 \r\nL 260.60969 134.80337 \r\nL 260.618821 63.689401 \r\nL 260.621865 173.775432 \r\nL 260.707087 33.15459 \r\nL 260.728393 71.724878 \r\nL 260.819703 183.418004 \r\nL 260.73448 17.083636 \r\nL 260.841009 93.018891 \r\nL 260.953624 17.083636 \r\nL 260.88362 209.935078 \r\nL 260.959712 48.020222 \r\nL 260.962755 205.917339 \r\nL 260.97493 27.93153 \r\nL 261.069284 84.179867 \r\nL 261.114939 197.480089 \r\nL 261.154506 17.083636 \r\nL 261.166681 103.063237 \r\nL 261.169725 35.163459 \r\nL 261.212336 197.881863 \r\nL 261.276253 58.868115 \r\nL 261.324952 207.524435 \r\nL 261.346257 29.538625 \r\nL 261.388869 199.087184 \r\nL 261.495397 17.083636 \r\nL 261.507572 80.563902 \r\nL 261.58062 166.543503 \r\nL 261.583664 30.342173 \r\nL 261.620188 160.115122 \r\nL 261.650624 17.083636 \r\nL 261.687148 178.194945 \r\nL 261.72976 106.679202 \r\nL 261.744978 55.653925 \r\nL 261.735847 178.194945 \r\nL 261.760196 56.457472 \r\nL 261.802808 199.087184 \r\nL 261.833244 25.520887 \r\nL 261.869768 50.029091 \r\nL 261.872812 35.565233 \r\nL 261.875856 181.810909 \r\nL 261.954991 75.742616 \r\nL 262.046301 181.007361 \r\nL 262.034126 17.083636 \r\nL 262.064563 84.179867 \r\nL 262.122393 17.083636 \r\nL 262.165004 189.444612 \r\nL 262.174135 58.064568 \r\nL 262.183266 183.819778 \r\nL 262.195441 17.887184 \r\nL 262.289794 109.893392 \r\nL 262.308056 27.127982 \r\nL 262.34458 197.480089 \r\nL 262.393279 83.376319 \r\nL 262.432847 213.551042 \r\nL 262.429803 17.083636 \r\nL 262.505895 168.954146 \r\nL 262.597205 17.083636 \r\nL 262.569812 198.283636 \r\nL 262.61851 47.216674 \r\nL 262.648947 185.828647 \r\nL 262.627641 17.083636 \r\nL 262.731126 125.964346 \r\nL 262.834611 17.083636 \r\nL 262.795043 183.418004 \r\nL 262.843742 26.726208 \r\nL 262.962445 206.319113 \r\nL 262.868091 17.083636 \r\nL 262.965488 160.91867 \r\nL 263.011143 23.110244 \r\nL 263.065929 203.104922 \r\nL 263.078104 95.831308 \r\nL 263.114628 183.819778 \r\nL 263.142021 23.110244 \r\nL 263.163327 115.518226 \r\nL 263.193763 17.083636 \r\nL 263.236375 192.658803 \r\nL 263.272899 128.374989 \r\nL 263.324641 185.426874 \r\nL 263.342903 17.083636 \r\nL 263.370296 73.331973 \r\nL 263.455519 17.083636 \r\nL 263.379427 205.515565 \r\nL 263.473781 73.331973 \r\nL 263.476824 188.23929 \r\nL 263.482912 37.172328 \r\nL 263.586396 144.445942 \r\nL 263.644226 189.042838 \r\nL 263.695968 17.083636 \r\nL 263.71423 198.68541 \r\nL 263.808584 181.007361 \r\nL 263.884676 17.083636 \r\nL 263.851195 212.345721 \r\nL 263.9212 141.633525 \r\nL 264.003379 17.083636 \r\nL 264.006422 172.971885 \r\nL 264.015553 40.788293 \r\nL 264.049034 191.051707 \r\nL 264.100776 18.288958 \r\nL 264.125125 91.81357 \r\nL 264.210348 199.890732 \r\nL 264.198173 51.234412 \r\nL 264.225566 156.097384 \r\nL 264.26209 34.359911 \r\nL 264.249916 197.881863 \r\nL 264.338182 87.394058 \r\nL 264.344269 193.864124 \r\nL 264.362531 17.48541 \r\nL 264.447754 131.58918 \r\nL 264.545151 37.172328 \r\nL 264.517758 213.551042 \r\nL 264.557326 66.100044 \r\nL 264.624287 204.310244 \r\nL 264.62733 26.726208 \r\nL 264.666898 86.188736 \r\nL 264.688204 154.088514 \r\nL 264.694291 31.547494 \r\nL 264.697335 201.096053 \r\nL 264.797776 29.940399 \r\nL 264.803863 60.475211 \r\nL 264.822125 196.274767 \r\nL 264.852562 26.324435 \r\nL 264.922566 185.426874 \r\nL 264.956046 17.083636 \r\nL 264.971265 201.899601 \r\nL 265.035182 143.240621 \r\nL 265.111273 185.0251 \r\nL 265.047356 17.083636 \r\nL 265.132579 103.063237 \r\nL 265.138666 17.083636 \r\nL 265.163016 198.283636 \r\nL 265.229976 109.491619 \r\nL 265.303024 196.274767 \r\nL 265.254326 17.083636 \r\nL 265.336505 63.287627 \r\nL 265.339548 50.430865 \r\nL 265.363898 197.480089 \r\nL 265.430858 79.760355 \r\nL 265.446077 182.614457 \r\nL 265.528256 17.887184 \r\nL 265.54043 76.947938 \r\nL 265.558692 17.083636 \r\nL 265.595216 200.292506 \r\nL 265.643915 115.518226 \r\nL 265.720007 213.551042 \r\nL 265.68957 17.083636 \r\nL 265.753487 170.561242 \r\nL 265.805229 35.163459 \r\nL 265.820448 212.345721 \r\nL 265.866103 47.618448 \r\nL 265.875234 193.060576 \r\nL 265.914801 17.083636 \r\nL 265.978718 129.178537 \r\nL 266.045679 17.083636 \r\nL 266.036548 180.203814 \r\nL 266.08829 66.903592 \r\nL 266.140033 196.274767 \r\nL 266.167426 17.083636 \r\nL 266.200906 101.054368 \r\nL 266.289172 41.190067 \r\nL 266.273954 186.632195 \r\nL 266.307434 43.198936 \r\nL 266.350046 207.926208 \r\nL 266.322653 31.547494 \r\nL 266.42005 192.658803 \r\nL 266.523535 17.083636 \r\nL 266.456574 203.506696 \r\nL 266.54484 45.609579 \r\nL 266.651369 199.488958 \r\nL 266.596583 17.083636 \r\nL 266.654412 186.632195 \r\nL 266.706155 17.083636 \r\nL 266.669631 195.47122 \r\nL 266.767028 62.48408 \r\nL 266.849207 17.083636 \r\nL 266.812683 183.418004 \r\nL 266.864425 97.438404 \r\nL 266.888775 197.078315 \r\nL 266.903993 17.083636 \r\nL 266.973997 123.955477 \r\nL 266.998347 17.083636 \r\nL 267.013565 211.542173 \r\nL 267.086613 91.81357 \r\nL 267.153574 17.083636 \r\nL 267.135312 185.426874 \r\nL 267.193141 106.277428 \r\nL 267.296626 207.926208 \r\nL 267.29967 24.717339 \r\nL 267.302713 17.083636 \r\nL 267.339237 177.391397 \r\nL 267.354456 102.661463 \r\nL 267.436635 196.676541 \r\nL 267.412285 17.083636 \r\nL 267.467071 156.499157 \r\nL 267.537076 17.083636 \r\nL 267.512726 192.658803 \r\nL 267.579687 89.804701 \r\nL 267.66491 183.819778 \r\nL 267.667953 17.083636 \r\nL 267.689259 78.153259 \r\nL 267.765351 17.083636 \r\nL 267.713608 197.480089 \r\nL 267.798831 32.351042 \r\nL 267.820137 201.497827 \r\nL 267.853617 17.083636 \r\nL 267.908403 66.501818 \r\nL 267.926665 21.904922 \r\nL 267.944927 177.793171 \r\nL 268.0058 88.599379 \r\nL 268.008844 211.943947 \r\nL 268.072761 17.083636 \r\nL 268.115372 82.170998 \r\nL 268.182333 206.319113 \r\nL 268.161027 21.904922 \r\nL 268.224944 74.939069 \r\nL 268.227988 71.724878 \r\nL 268.231032 168.954146 \r\nL 268.234075 188.641064 \r\nL 268.27973 26.726208 \r\nL 268.325385 121.946608 \r\nL 268.346691 39.181197 \r\nL 268.416695 182.614457 \r\nL 268.438001 56.859246 \r\nL 268.441045 198.283636 \r\nL 268.46235 17.083636 \r\nL 268.550617 156.499157 \r\nL 268.571922 17.083636 \r\nL 268.651058 200.694279 \r\nL 268.663232 64.894723 \r\nL 268.769761 188.641064 \r\nL 268.739324 17.083636 \r\nL 268.772804 107.482749 \r\nL 268.778892 33.958137 \r\nL 268.797154 194.667672 \r\nL 268.876289 118.732417 \r\nL 268.900638 193.864124 \r\nL 268.979774 30.342173 \r\nL 268.988905 183.819778 \r\nL 268.991948 183.418004 \r\nL 269.013254 213.149268 \r\nL 269.022385 45.207805 \r\nL 269.083259 181.810909 \r\nL 269.09239 17.083636 \r\nL 269.186743 209.533304 \r\nL 269.192831 55.653925 \r\nL 269.287184 200.292506 \r\nL 269.25066 21.904922 \r\nL 269.305446 90.206475 \r\nL 269.329796 177.793171 \r\nL 269.351101 64.492949 \r\nL 269.369363 193.864124 \r\nL 269.378494 40.788293 \r\nL 269.460673 86.992284 \r\nL 269.576333 199.890732 \r\nL 269.54894 44.002483 \r\nL 269.579376 138.821109 \r\nL 269.597638 17.083636 \r\nL 269.603726 196.274767 \r\nL 269.691992 96.634856 \r\nL 269.743734 195.47122 \r\nL 269.710254 17.083636 \r\nL 269.801564 101.456142 \r\nL 269.853306 191.855255 \r\nL 269.816782 32.351042 \r\nL 269.908092 86.59051 \r\nL 269.923311 29.940399 \r\nL 269.993315 191.855255 \r\nL 270.011577 104.268559 \r\nL 270.078538 195.069446 \r\nL 270.084625 17.887184 \r\nL 270.115062 50.832639 \r\nL 270.157673 193.46235 \r\nL 270.121149 30.342173 \r\nL 270.215503 48.421996 \r\nL 270.22159 17.083636 \r\nL 270.285507 194.265898 \r\nL 270.3129 101.054368 \r\nL 270.407254 206.720887 \r\nL 270.373773 22.306696 \r\nL 270.428559 185.426874 \r\nL 270.434647 181.007361 \r\nL 270.43769 187.435743 \r\nL 270.529 17.083636 \r\nL 270.544219 197.480089 \r\nL 270.550306 66.501818 \r\nL 270.617267 17.083636 \r\nL 270.583786 186.230421 \r\nL 270.650747 56.457472 \r\nL 270.73597 213.551042 \r\nL 270.748144 17.083636 \r\nL 270.763363 192.257029 \r\nL 270.866847 17.083636 \r\nL 270.809018 205.515565 \r\nL 270.872935 168.150599 \r\nL 270.979463 17.083636 \r\nL 270.912502 206.720887 \r\nL 270.988594 114.312905 \r\nL 271.0099 203.506696 \r\nL 271.028162 17.083636 \r\nL 271.098166 110.69694 \r\nL 271.186432 205.515565 \r\nL 271.13469 36.36878 \r\nL 271.195563 57.662794 \r\nL 271.286873 208.729756 \r\nL 271.232087 17.083636 \r\nL 271.302092 128.776763 \r\nL 271.305135 46.8149 \r\nL 271.40862 198.283636 \r\nL 271.411664 78.555033 \r\nL 271.475581 204.310244 \r\nL 271.46645 17.083636 \r\nL 271.515148 93.822439 \r\nL 271.612546 17.083636 \r\nL 271.527323 195.47122 \r\nL 271.62472 92.215344 \r\nL 271.630808 187.837517 \r\nL 271.71603 17.083636 \r\nL 271.725161 88.599379 \r\nL 271.825602 203.90847 \r\nL 271.837777 17.083636 \r\nL 271.923 206.319113 \r\nL 271.950393 200.292506 \r\nL 271.95648 17.083636 \r\nL 272.063008 48.823769 \r\nL 272.111707 31.145721 \r\nL 272.178668 205.113792 \r\nL 272.190842 44.002483 \r\nL 272.251716 207.524435 \r\nL 272.291283 74.939069 \r\nL 272.333895 203.90847 \r\nL 272.367375 29.940399 \r\nL 272.400855 142.437073 \r\nL 272.501296 180.203814 \r\nL 272.513471 29.538625 \r\nL 272.528689 199.488958 \r\nL 272.586519 17.083636 \r\nL 272.623043 93.018891 \r\nL 272.714353 17.083636 \r\nL 272.65348 183.418004 \r\nL 272.732615 75.742616 \r\nL 272.750877 30.743947 \r\nL 272.784357 211.943947 \r\nL 272.817838 68.510687 \r\nL 272.924366 204.310244 \r\nL 272.830012 17.083636 \r\nL 272.92741 144.847716 \r\nL 273.033938 17.083636 \r\nL 272.963934 203.104922 \r\nL 273.036982 56.859246 \r\nL 273.040025 196.274767 \r\nL 273.058287 17.083636 \r\nL 273.149597 162.525765 \r\nL 273.253082 17.083636 \r\nL 273.167859 197.078315 \r\nL 273.262213 77.349712 \r\nL 273.329174 207.122661 \r\nL 273.295693 38.37765 \r\nL 273.38396 176.587849 \r\nL 273.438746 17.083636 \r\nL 273.429615 195.872993 \r\nL 273.493532 107.482749 \r\nL 273.496575 209.533304 \r\nL 273.593973 39.984745 \r\nL 273.603104 101.456142 \r\nL 273.670064 17.083636 \r\nL 273.654846 205.515565 \r\nL 273.709632 101.456142 \r\nL 273.770505 191.051707 \r\nL 273.72485 17.083636 \r\nL 273.81616 160.91867 \r\nL 273.895296 17.083636 \r\nL 273.892252 196.274767 \r\nL 273.928776 65.296497 \r\nL 273.992693 199.890732 \r\nL 273.983562 17.083636 \r\nL 274.050523 176.587849 \r\nL 274.09009 17.083636 \r\nL 274.157051 200.292506 \r\nL 274.163138 87.394058 \r\nL 274.208793 206.720887 \r\nL 274.260536 46.8149 \r\nL 274.27271 67.305366 \r\nL 274.33054 17.083636 \r\nL 274.342715 203.90847 \r\nL 274.382282 24.717339 \r\nL 274.400544 207.926208 \r\nL 274.473592 17.083636 \r\nL 274.494898 158.508027 \r\nL 274.534466 17.083636 \r\nL 274.525335 201.096053 \r\nL 274.60447 103.063237 \r\nL 274.616645 200.694279 \r\nL 274.689693 20.699601 \r\nL 274.710998 184.623326 \r\nL 274.726217 17.083636 \r\nL 274.811439 194.667672 \r\nL 274.823614 57.662794 \r\nL 274.835789 212.345721 \r\nL 274.884487 17.083636 \r\nL 274.933186 26.324435 \r\nL 275.015365 17.083636 \r\nL 275.042758 203.506696 \r\nL 275.121893 17.083636 \r\nL 275.064064 207.524435 \r\nL 275.155374 37.172328 \r\nL 275.231465 200.694279 \r\nL 275.216247 29.940399 \r\nL 275.264946 73.331973 \r\nL 275.27712 17.083636 \r\nL 275.353212 201.497827 \r\nL 275.365387 115.116452 \r\nL 275.456697 185.426874 \r\nL 275.414085 17.083636 \r\nL 275.474959 118.330643 \r\nL 275.493221 38.779424 \r\nL 275.48409 189.846386 \r\nL 275.587574 71.724878 \r\nL 275.633229 184.623326 \r\nL 275.678884 17.083636 \r\nL 275.694103 117.125322 \r\nL 275.803675 17.083636 \r\nL 275.748889 206.720887 \r\nL 275.806718 56.055698 \r\nL 275.82498 193.060576 \r\nL 275.821937 17.083636 \r\nL 275.907159 130.383858 \r\nL 275.964989 17.083636 \r\nL 275.983251 211.542173 \r\nL 276.019775 42.797162 \r\nL 276.028906 17.083636 \r\nL 276.06543 189.042838 \r\nL 276.114129 155.69561 \r\nL 276.129347 187.435743 \r\nL 276.120216 17.083636 \r\nL 276.153696 116.723548 \r\nL 276.24805 17.083636 \r\nL 276.241963 174.980754 \r\nL 276.263268 111.500488 \r\nL 276.366753 17.083636 \r\nL 276.290661 187.435743 \r\nL 276.37284 96.233082 \r\nL 276.385015 191.453481 \r\nL 276.400233 19.896053 \r\nL 276.482412 88.599379 \r\nL 276.573722 17.083636 \r\nL 276.570679 197.881863 \r\nL 276.585897 156.499157 \r\nL 276.607203 208.729756 \r\nL 276.628509 88.197605 \r\nL 276.72895 17.083636 \r\nL 276.640683 191.855255 \r\nL 276.738081 35.565233 \r\nL 276.792867 189.846386 \r\nL 276.765474 17.083636 \r\nL 276.847653 41.59184 \r\nL 276.948094 198.68541 \r\nL 276.938963 27.93153 \r\nL 276.957225 79.760355 \r\nL 277.048535 17.083636 \r\nL 277.033316 195.872993 \r\nL 277.066797 72.9302 \r\nL 277.16115 203.104922 \r\nL 277.072884 33.958137 \r\nL 277.176369 50.832639 \r\nL 277.270722 192.257029 \r\nL 277.182456 17.083636 \r\nL 277.288984 63.287627 \r\nL 277.292028 62.082306 \r\nL 277.328552 186.632195 \r\nL 277.319421 25.922661 \r\nL 277.404644 102.661463 \r\nL 277.483779 17.083636 \r\nL 277.465517 203.104922 \r\nL 277.517259 48.421996 \r\nL 277.623788 205.917339 \r\nL 277.541609 17.083636 \r\nL 277.64205 76.947938 \r\nL 277.678574 17.083636 \r\nL 277.648137 194.667672 \r\nL 277.702923 91.010022 \r\nL 277.785102 195.872993 \r\nL 277.806408 33.556364 \r\nL 277.812495 40.788293 \r\nL 277.852063 192.658803 \r\nL 277.885543 17.083636 \r\nL 277.931198 118.732417 \r\nL 277.955547 17.083636 \r\nL 277.967722 193.46235 \r\nL 278.037726 83.778093 \r\nL 278.059032 197.078315 \r\nL 278.104687 62.082306 \r\nL 278.147298 119.535965 \r\nL 278.247739 17.083636 \r\nL 278.16556 192.658803 \r\nL 278.250783 73.733747 \r\nL 278.253827 209.533304 \r\nL 278.278176 17.083636 \r\nL 278.360355 81.769224 \r\nL 278.427316 193.46235 \r\nL 278.369486 49.225543 \r\nL 278.466883 75.340843 \r\nL 278.5308 17.083636 \r\nL 278.488189 194.667672 \r\nL 278.564281 68.108914 \r\nL 278.649503 196.274767 \r\nL 278.619067 32.351042 \r\nL 278.676896 172.570111 \r\nL 278.734726 46.011353 \r\nL 278.725595 193.864124 \r\nL 278.789512 74.537295 \r\nL 278.792556 178.998492 \r\nL 278.871691 47.618448 \r\nL 278.899084 107.482749 \r\nL 278.956914 21.101375 \r\nL 278.944739 192.257029 \r\nL 278.98735 93.822439 \r\nL 279.069529 191.855255 \r\nL 279.090835 34.359911 \r\nL 279.096922 105.072106 \r\nL 279.142577 63.689401 \r\nL 279.166927 203.104922 \r\nL 279.197363 124.357251 \r\nL 279.203451 190.24816 \r\nL 279.246062 46.011353 \r\nL 279.303892 96.634856 \r\nL 279.309979 17.083636 \r\nL 279.316066 185.828647 \r\nL 279.416507 78.956807 \r\nL 279.434769 195.069446 \r\nL 279.456075 32.351042 \r\nL 279.532167 141.633525 \r\nL 279.583909 17.083636 \r\nL 279.553472 184.221552 \r\nL 279.641739 161.320443 \r\nL 279.666088 17.083636 \r\nL 279.647826 199.087184 \r\nL 279.757398 96.233082 \r\nL 279.793922 176.186075 \r\nL 279.806097 50.832639 \r\nL 279.812184 61.680532 \r\nL 279.815228 44.404257 \r\nL 279.879145 181.810909 \r\nL 279.90045 161.320443 \r\nL 279.909581 194.265898 \r\nL 279.985673 55.653925 \r\nL 280.000891 140.02643 \r\nL 280.089158 17.083636 \r\nL 280.058721 192.257029 \r\nL 280.110463 123.151929 \r\nL 280.17438 184.221552 \r\nL 280.153075 18.690732 \r\nL 280.216992 178.596718 \r\nL 280.317433 28.333304 \r\nL 280.29004 203.104922 \r\nL 280.329607 85.786962 \r\nL 280.344826 197.078315 \r\nL 280.41483 46.011353 \r\nL 280.436136 110.295166 \r\nL 280.463529 46.011353 \r\nL 280.518315 209.13153 \r\nL 280.548751 80.563902 \r\nL 280.579188 191.855255 \r\nL 280.573101 47.618448 \r\nL 280.637018 91.411796 \r\nL 280.68876 37.975876 \r\nL 280.670498 195.069446 \r\nL 280.74659 76.546164 \r\nL 280.847031 213.149268 \r\nL 280.777026 31.949268 \r\nL 280.859205 177.793171 \r\nL 280.941384 26.324435 \r\nL 280.92921 205.515565 \r\nL 280.971821 87.795831 \r\nL 281.050956 52.03796 \r\nL 281.072262 200.694279 \r\nL 281.154441 17.083636 \r\nL 281.184878 59.269889 \r\nL 281.187921 195.069446 \r\nL 281.197052 17.083636 \r\nL 281.297493 171.364789 \r\nL 281.355323 17.083636 \r\nL 281.343148 185.828647 \r\nL 281.410109 119.937738 \r\nL 281.413153 118.330643 \r\nL 281.416196 156.499157 \r\nL 281.461851 17.48541 \r\nL 281.458808 206.319113 \r\nL 281.525768 78.555033 \r\nL 281.528812 192.257029 \r\nL 281.604904 29.940399 \r\nL 281.63534 84.581641 \r\nL 281.638384 17.083636 \r\nL 281.674908 195.069446 \r\nL 281.744912 91.81357 \r\nL 281.790567 198.283636 \r\nL 281.751 17.083636 \r\nL 281.827091 165.338182 \r\nL 281.836222 17.083636 \r\nL 281.897096 185.426874 \r\nL 281.939707 85.786962 \r\nL 281.994493 201.096053 \r\nL 281.979275 49.225543 \r\nL 282.021886 78.153259 \r\nL 282.02493 32.752816 \r\nL 282.082759 208.729756 \r\nL 282.125371 88.599379 \r\nL 282.213637 197.480089 \r\nL 282.201462 53.645055 \r\nL 282.234943 101.456142 \r\nL 282.311034 203.104922 \r\nL 282.247117 42.797162 \r\nL 282.320165 96.634856 \r\nL 282.36582 17.083636 \r\nL 282.417563 200.292506 \r\nL 282.429737 41.190067 \r\nL 282.487567 181.007361 \r\nL 282.542353 175.382528 \r\nL 282.636707 51.234412 \r\nL 282.578877 185.426874 \r\nL 282.654969 74.135521 \r\nL 282.658012 74.135521 \r\nL 282.679318 38.37765 \r\nL 282.69758 204.310244 \r\nL 282.715842 75.742616 \r\nL 282.728017 213.551042 \r\nL 282.734104 61.278758 \r\nL 282.828458 174.980754 \r\nL 282.831501 192.658803 \r\nL 282.889331 50.029091 \r\nL 282.916724 107.482749 \r\nL 282.941073 189.042838 \r\nL 283.026296 38.779424 \r\nL 283.02934 195.872993 \r\nL 283.132824 17.083636 \r\nL 283.138912 175.382528 \r\nL 283.233265 54.046829 \r\nL 283.163261 185.828647 \r\nL 283.260658 84.983415 \r\nL 283.285008 176.989623 \r\nL 283.37023 67.70714 \r\nL 283.373274 128.776763 \r\nL 283.415885 187.033969 \r\nL 283.388492 38.779424 \r\nL 283.476759 142.437073 \r\nL 283.479802 40.386519 \r\nL 283.516326 203.104922 \r\nL 283.589374 83.778093 \r\nL 283.625898 183.016231 \r\nL 283.674597 17.083636 \r\nL 283.70199 104.670333 \r\nL 283.775038 42.797162 \r\nL 283.723296 183.016231 \r\nL 283.796344 166.141729 \r\nL 283.814606 187.837517 \r\nL 283.823737 74.135521 \r\nL 283.893741 97.438404 \r\nL 283.896785 98.643725 \r\nL 283.997226 201.096053 \r\nL 283.94244 75.340843 \r\nL 284.006357 106.277428 \r\nL 284.039837 191.453481 \r\nL 284.036793 63.287627 \r\nL 284.06723 123.955477 \r\nL 284.140278 53.243282 \r\nL 284.161584 191.855255 \r\nL 284.176802 143.642395 \r\nL 284.201152 195.47122 \r\nL 284.252894 45.609579 \r\nL 284.255938 103.465011 \r\nL 284.313767 17.083636 \r\nL 284.316811 184.623326 \r\nL 284.36551 69.314235 \r\nL 284.405077 195.069446 \r\nL 284.453776 54.448603 \r\nL 284.478125 140.829978 \r\nL 284.505518 44.806031 \r\nL 284.551173 185.426874 \r\nL 284.590741 112.304035 \r\nL 284.654658 188.23929 \r\nL 284.636396 42.395388 \r\nL 284.703357 144.044169 \r\nL 284.779448 188.23929 \r\nL 284.745968 51.234412 \r\nL 284.806841 109.491619 \r\nL 284.873802 17.083636 \r\nL 284.879889 212.345721 \r\nL 284.91337 72.528426 \r\nL 284.955981 199.087184 \r\nL 284.989461 32.752816 \r\nL 285.022942 154.490288 \r\nL 285.092946 43.198936 \r\nL 285.108164 193.46235 \r\nL 285.135557 53.243282 \r\nL 285.199474 190.649933 \r\nL 285.214693 52.841508 \r\nL 285.245129 121.946608 \r\nL 285.299915 54.046829 \r\nL 285.251217 187.435743 \r\nL 285.354701 57.662794 \r\nL 285.424706 207.122661 \r\nL 285.430793 56.859246 \r\nL 285.464273 152.079645 \r\nL 285.561671 17.083636 \r\nL 285.522103 194.265898 \r\nL 285.573845 103.866785 \r\nL 285.668199 208.729756 \r\nL 285.674286 17.083636 \r\nL 285.686461 197.078315 \r\nL 285.695592 17.083636 \r\nL 285.808208 109.491619 \r\nL 285.908649 46.011353 \r\nL 285.91778 189.042838 \r\nL 286.012133 63.689401 \r\nL 286.030395 110.295166 \r\nL 286.054745 68.108914 \r\nL 286.048657 194.667672 \r\nL 286.130836 91.010022 \r\nL 286.188666 188.23929 \r\nL 286.228234 33.556364 \r\nL 286.240408 74.537295 \r\nL 286.243452 71.323104 \r\nL 286.255627 121.946608 \r\nL 286.261714 33.556364 \r\nL 286.368242 196.274767 \r\nL 286.480858 64.492949 \r\nL 286.508251 187.033969 \r\nL 286.486945 31.949268 \r\nL 286.596517 150.070776 \r\nL 286.629998 29.940399 \r\nL 286.693915 185.426874 \r\nL 286.709133 62.885854 \r\nL 286.724351 191.855255 \r\nL 286.763919 45.207805 \r\nL 286.821749 144.044169 \r\nL 286.882622 17.083636 \r\nL 286.843054 191.855255 \r\nL 286.928277 133.196275 \r\nL 287.028718 211.140399 \r\nL 286.943495 17.083636 \r\nL 287.037849 120.741286 \r\nL 287.040893 17.083636 \r\nL 287.135246 189.846386 \r\nL 287.147421 103.866785 \r\nL 287.190032 205.113792 \r\nL 287.247862 17.083636 \r\nL 287.256993 85.786962 \r\nL 287.266124 21.904922 \r\nL 287.305692 197.078315 \r\nL 287.351347 98.643725 \r\nL 287.35439 187.837517 \r\nL 287.369609 46.8149 \r\nL 287.460919 93.018891 \r\nL 287.552229 211.140399 \r\nL 287.521792 17.083636 \r\nL 287.573534 176.989623 \r\nL 287.658757 17.083636 \r\nL 287.585709 195.069446 \r\nL 287.683106 142.437073 \r\nL 287.704412 181.810909 \r\nL 287.731805 17.083636 \r\nL 287.783547 131.58918 \r\nL 287.847464 30.743947 \r\nL 287.838333 196.676541 \r\nL 287.893119 116.321774 \r\nL 287.911381 51.234412 \r\nL 287.923556 194.265898 \r\nL 287.987473 128.374989 \r\nL 288.048346 203.90847 \r\nL 288.057477 17.083636 \r\nL 288.100089 180.203814 \r\nL 288.203573 17.083636 \r\nL 288.212704 109.893392 \r\nL 288.255316 187.435743 \r\nL 288.273578 17.083636 \r\nL 288.313145 69.716009 \r\nL 288.389237 17.083636 \r\nL 288.322276 195.872993 \r\nL 288.413586 181.409135 \r\nL 288.41663 211.140399 \r\nL 288.459241 17.083636 \r\nL 288.523158 174.177206 \r\nL 288.529246 99.849047 \r\nL 288.574901 55.653925 \r\nL 288.562726 188.23929 \r\nL 288.620556 145.651264 \r\nL 288.696647 203.506696 \r\nL 288.687516 53.645055 \r\nL 288.730128 150.874324 \r\nL 288.757521 43.60071 \r\nL 288.821438 187.837517 \r\nL 288.842743 55.252151 \r\nL 288.882311 185.828647 \r\nL 288.861005 42.797162 \r\nL 288.958403 131.58918 \r\nL 289.001014 191.855255 \r\nL 288.970577 44.806031 \r\nL 289.064931 99.447273 \r\nL 289.077106 37.172328 \r\nL 289.071018 204.310244 \r\nL 289.156241 172.570111 \r\nL 289.162328 180.605588 \r\nL 289.174503 64.492949 \r\nL 289.177547 98.241951 \r\nL 289.18059 17.083636 \r\nL 289.268857 185.828647 \r\nL 289.287119 97.03663 \r\nL 289.338861 187.435743 \r\nL 289.317555 17.083636 \r\nL 289.396691 186.632195 \r\nL 289.51235 17.083636 \r\nL 289.579311 178.998492 \r\nL 289.624966 142.035299 \r\nL 289.649315 17.083636 \r\nL 289.646271 199.890732 \r\nL 289.734538 138.821109 \r\nL 289.81976 17.083636 \r\nL 289.771062 198.68541 \r\nL 289.853241 29.538625 \r\nL 289.929332 210.336851 \r\nL 289.868459 17.083636 \r\nL 289.965856 196.274767 \r\nL 290.078472 17.083636 \r\nL 290.108909 184.623326 \r\nL 290.191088 136.008692 \r\nL 290.227612 75.742616 \r\nL 290.273267 182.614457 \r\nL 290.30066 87.394058 \r\nL 290.410232 211.943947 \r\nL 290.328053 33.556364 \r\nL 290.413275 181.409135 \r\nL 290.510673 17.083636 \r\nL 290.428494 209.13153 \r\nL 290.528935 26.324435 \r\nL 290.531978 197.480089 \r\nL 290.623288 17.083636 \r\nL 290.64155 140.428204 \r\nL 290.687205 18.288958 \r\nL 290.711555 195.069446 \r\nL 290.754166 99.849047 \r\nL 290.799821 197.881863 \r\nL 290.805908 52.03796 \r\nL 290.863738 197.480089 \r\nL 290.964179 33.15459 \r\nL 290.979397 41.993614 \r\nL 290.997659 184.623326 \r\nL 291.034183 34.359911 \r\nL 291.095057 144.044169 \r\nL 291.165061 42.395388 \r\nL 291.174192 193.060576 \r\nL 291.201585 87.795831 \r\nL 291.225934 209.935078 \r\nL 291.259415 17.083636 \r\nL 291.311157 111.098714 \r\nL 291.33855 17.887184 \r\nL 291.368987 189.846386 \r\nL 291.417685 93.822439 \r\nL 291.472471 205.917339 \r\nL 291.438991 17.083636 \r\nL 291.524214 197.881863 \r\nL 291.560738 17.083636 \r\nL 291.636829 84.179867 \r\nL 291.73727 189.444612 \r\nL 291.691615 17.083636 \r\nL 291.749445 164.936408 \r\nL 291.801188 17.083636 \r\nL 291.816406 188.641064 \r\nL 291.862061 95.831308 \r\nL 291.925978 17.083636 \r\nL 291.868148 179.400266 \r\nL 291.971633 54.448603 \r\nL 291.974677 209.533304 \r\nL 291.97772 17.083636 \r\nL 292.081205 70.519557 \r\nL 292.099467 197.881863 \r\nL 292.154253 17.083636 \r\nL 292.187733 160.91867 \r\nL 292.269912 34.761685 \r\nL 292.227301 189.846386 \r\nL 292.297305 117.125322 \r\nL 292.40079 204.310244 \r\nL 292.358179 34.761685 \r\nL 292.406877 95.831308 \r\nL 292.428183 201.497827 \r\nL 292.43427 66.501818 \r\nL 292.504275 141.231752 \r\nL 292.507318 31.547494 \r\nL 292.519493 191.855255 \r\nL 292.61689 62.48408 \r\nL 292.647327 190.24816 \r\nL 292.668633 21.503149 \r\nL 292.726462 103.866785 \r\nL 292.814729 17.083636 \r\nL 292.76603 192.658803 \r\nL 292.832991 79.358581 \r\nL 292.939519 198.68541 \r\nL 292.878646 17.083636 \r\nL 292.942563 54.448603 \r\nL 292.951694 199.087184 \r\nL 293.046047 17.083636 \r\nL 293.055178 174.177206 \r\nL 293.103877 17.083636 \r\nL 293.134314 212.345721 \r\nL 293.167794 115.518226 \r\nL 293.210405 21.904922 \r\nL 293.176925 201.497827 \r\nL 293.277366 78.555033 \r\nL 293.28041 78.153259 \r\nL 293.283453 89.402927 \r\nL 293.350414 34.761685 \r\nL 293.383894 176.186075 \r\nL 293.389982 137.214013 \r\nL 293.472161 36.36878 \r\nL 293.493466 193.46235 \r\nL 293.578689 17.083636 \r\nL 293.511728 202.703149 \r\nL 293.606082 40.788293 \r\nL 293.642606 181.810909 \r\nL 293.660868 17.083636 \r\nL 293.709567 133.196275 \r\nL 293.80392 17.083636 \r\nL 293.758265 203.90847 \r\nL 293.819139 144.044169 \r\nL 293.901318 51.234412 \r\nL 293.876968 192.257029 \r\nL 293.916536 106.679202 \r\nL 293.928711 199.890732 \r\nL 294.020021 17.083636 \r\nL 294.026108 115.116452 \r\nL 294.099156 17.083636 \r\nL 294.086981 200.292506 \r\nL 294.132636 122.348381 \r\nL 294.181335 174.177206 \r\nL 294.178291 26.324435 \r\nL 294.236121 100.652594 \r\nL 294.281776 33.15459 \r\nL 294.254383 194.667672 \r\nL 294.336562 123.553703 \r\nL 294.339606 202.301375 \r\nL 294.379173 17.083636 \r\nL 294.446134 84.581641 \r\nL 294.507007 44.002483 \r\nL 294.522226 178.998492 \r\nL 294.549619 82.974545 \r\nL 294.647016 205.113792 \r\nL 294.577012 19.092506 \r\nL 294.659191 54.850377 \r\nL 294.747457 190.24816 \r\nL 294.677453 17.48541 \r\nL 294.77485 125.964346 \r\nL 294.847898 17.083636 \r\nL 294.875291 168.150599 \r\nL 294.884422 160.115122 \r\nL 294.890509 123.151929 \r\nL 294.997038 17.083636 \r\nL 294.92399 210.336851 \r\nL 295.003125 85.786962 \r\nL 295.057911 175.382528 \r\nL 295.018343 17.083636 \r\nL 295.112697 96.233082 \r\nL 295.200963 17.083636 \r\nL 295.164439 213.149268 \r\nL 295.222269 84.581641 \r\nL 295.292273 198.283636 \r\nL 295.277055 17.083636 \r\nL 295.313579 84.983415 \r\nL 295.410976 17.083636 \r\nL 295.368365 160.516896 \r\nL 295.41402 142.838847 \r\nL 295.417064 195.47122 \r\nL 295.496199 17.083636 \r\nL 295.523592 118.732417 \r\nL 295.569247 39.181197 \r\nL 295.575334 176.989623 \r\nL 295.608815 72.9302 \r\nL 295.63012 185.828647 \r\nL 295.703168 31.547494 \r\nL 295.72143 170.159468 \r\nL 295.727518 148.061907 \r\nL 295.730561 187.435743 \r\nL 295.739692 17.083636 \r\nL 295.831002 188.641064 \r\nL 295.843177 73.331973 \r\nL 295.934487 34.359911 \r\nL 295.949705 207.122661 \r\nL 296.01971 24.315565 \r\nL 296.059277 126.767894 \r\nL 296.153631 178.596718 \r\nL 296.107976 20.699601 \r\nL 296.162762 82.974545 \r\nL 296.241897 17.083636 \r\nL 296.220592 186.230421 \r\nL 296.26929 93.018891 \r\nL 296.281465 205.917339 \r\nL 296.32712 45.207805 \r\nL 296.378862 157.704479 \r\nL 296.406255 42.797162 \r\nL 296.461041 208.327982 \r\nL 296.491478 101.054368 \r\nL 296.50974 206.720887 \r\nL 296.576701 33.958137 \r\nL 296.60105 131.58918 \r\nL 296.637574 29.136851 \r\nL 296.695404 195.872993 \r\nL 296.710622 137.214013 \r\nL 296.78367 208.327982 \r\nL 296.762364 17.083636 \r\nL 296.81715 117.928869 \r\nL 296.914548 17.083636 \r\nL 296.850631 205.113792 \r\nL 296.926722 105.875654 \r\nL 296.984552 181.810909 \r\nL 296.996727 53.243282 \r\nL 297.033251 101.857916 \r\nL 297.078906 20.297827 \r\nL 297.112386 186.632195 \r\nL 297.133692 70.519557 \r\nL 297.225002 189.846386 \r\nL 297.185434 17.083636 \r\nL 297.243264 77.349712 \r\nL 297.328486 170.963016 \r\nL 297.285875 32.351042 \r\nL 297.346748 162.927539 \r\nL 297.453277 17.083636 \r\nL 297.407622 205.917339 \r\nL 297.459364 82.170998 \r\nL 297.471539 27.529756 \r\nL 297.48067 199.488958 \r\nL 297.553718 89.402927 \r\nL 297.651115 193.060576 \r\nL 297.617635 23.110244 \r\nL 297.666333 146.856585 \r\nL 297.760687 23.512018 \r\nL 297.721119 198.68541 \r\nL 297.778949 56.859246 \r\nL 297.873303 205.113792 \r\nL 297.830691 20.699601 \r\nL 297.888521 122.750155 \r\nL 297.955482 25.520887 \r\nL 297.995049 198.283636 \r\nL 297.998093 134.80337 \r\nL 298.037661 23.512018 \r\nL 298.022442 169.35592 \r\nL 298.11984 58.064568 \r\nL 298.220281 194.265898 \r\nL 298.21115 42.395388 \r\nL 298.229412 95.429534 \r\nL 298.326809 72.126652 \r\nL 298.262892 189.042838 \r\nL 298.329853 74.939069 \r\nL 298.381595 192.257029 \r\nL 298.442468 108.688071 \r\nL 298.466818 201.497827 \r\nL 298.472905 66.100044 \r\nL 298.515516 111.902262 \r\nL 298.51856 39.984745 \r\nL 298.585521 184.221552 \r\nL 298.622045 134.401596 \r\nL 298.6677 187.033969 \r\nL 298.679874 54.448603 \r\nL 298.725529 175.784302 \r\nL 298.807708 26.726208 \r\nL 298.755966 181.409135 \r\nL 298.835101 148.865455 \r\nL 298.929455 191.855255 \r\nL 298.862494 41.59184 \r\nL 298.938586 164.936408 \r\nL 298.953804 54.046829 \r\nL 299.029896 191.051707 \r\nL 299.051202 92.617118 \r\nL 299.057289 88.197605 \r\nL 299.060333 95.429534 \r\nL 299.090769 197.480089 \r\nL 299.136424 73.733747 \r\nL 299.172948 159.311574 \r\nL 299.185123 38.37765 \r\nL 299.276433 208.327982 \r\nL 299.279477 171.364789 \r\nL 299.28252 205.515565 \r\nL 299.352525 23.512018 \r\nL 299.389049 176.989623 \r\nL 299.459053 17.083636 \r\nL 299.425573 192.257029 \r\nL 299.501665 129.58031 \r\nL 299.596018 195.47122 \r\nL 299.562538 17.083636 \r\nL 299.611237 187.033969 \r\nL 299.690372 24.315565 \r\nL 299.644717 189.042838 \r\nL 299.726896 28.735078 \r\nL 299.836468 204.712018 \r\nL 299.766464 23.913792 \r\nL 299.845599 142.035299 \r\nL 299.94604 27.93153 \r\nL 299.88821 190.24816 \r\nL 299.955171 40.386519 \r\nL 299.970389 201.497827 \r\nL 299.994739 17.083636 \r\nL 300.067787 103.465011 \r\nL 300.131704 196.676541 \r\nL 300.079961 38.779424 \r\nL 300.143878 74.939069 \r\nL 300.238232 17.083636 \r\nL 300.201708 194.667672 \r\nL 300.247363 133.999823 \r\nL 300.338673 187.033969 \r\nL 300.31128 17.083636 \r\nL 300.356935 159.713348 \r\nL 300.36911 17.083636 \r\nL 300.381284 194.265898 \r\nL 300.466507 167.347051 \r\nL 300.55173 203.506696 \r\nL 300.539555 17.083636 \r\nL 300.563904 93.420665 \r\nL 300.624778 17.083636 \r\nL 300.588254 175.784302 \r\nL 300.636952 165.739956 \r\nL 300.639996 185.0251 \r\nL 300.658258 17.083636 \r\nL 300.743481 146.053038 \r\nL 300.846965 17.083636 \r\nL 300.828703 205.515565 \r\nL 300.856096 97.840177 \r\nL 300.898708 197.480089 \r\nL 300.886533 17.083636 \r\nL 300.953494 95.027761 \r\nL 301.04176 17.083636 \r\nL 301.029585 188.23929 \r\nL 301.063066 40.386519 \r\nL 301.151332 197.078315 \r\nL 301.169594 17.083636 \r\nL 301.178725 174.57898 \r\nL 301.273079 17.083636 \r\nL 301.193943 191.453481 \r\nL 301.291341 85.385188 \r\nL 301.303515 187.435743 \r\nL 301.31569 33.958137 \r\nL 301.379607 170.963016 \r\nL 301.446568 17.083636 \r\nL 301.477004 193.060576 \r\nL 301.489179 125.562572 \r\nL 301.553096 179.400266 \r\nL 301.49831 17.083636 \r\nL 301.595707 88.197605 \r\nL 301.641362 17.083636 \r\nL 301.699192 199.087184 \r\nL 301.702236 135.205144 \r\nL 301.744847 203.104922 \r\nL 301.796589 66.903592 \r\nL 301.802677 106.679202 \r\nL 301.909205 17.083636 \r\nL 301.848332 199.890732 \r\nL 301.912249 91.81357 \r\nL 301.973122 196.676541 \r\nL 302.009646 17.083636 \r\nL 302.021821 70.92133 \r\nL 302.064432 190.649933 \r\nL 302.091825 17.083636 \r\nL 302.134436 114.714678 \r\nL 302.140524 167.748825 \r\nL 302.234877 208.729756 \r\nL 302.183135 17.083636 \r\nL 302.240965 178.194945 \r\nL 302.335318 17.083636 \r\nL 302.338362 200.292506 \r\nL 302.350537 40.386519 \r\nL 302.454021 195.872993 \r\nL 302.384017 17.083636 \r\nL 302.460109 139.222882 \r\nL 302.557506 20.297827 \r\nL 302.484458 204.712018 \r\nL 302.569681 91.411796 \r\nL 302.670122 210.336851 \r\nL 302.664034 17.083636 \r\nL 302.676209 81.36745 \r\nL 302.758388 17.083636 \r\nL 302.71882 197.078315 \r\nL 302.785781 109.893392 \r\nL 302.864916 17.083636 \r\nL 302.825349 185.426874 \r\nL 302.886222 37.574102 \r\nL 302.977532 194.667672 \r\nL 302.941008 20.297827 \r\nL 302.998838 156.097384 \r\nL 303.087104 17.083636 \r\nL 303.020143 205.917339 \r\nL 303.10841 172.971885 \r\nL 303.187545 17.083636 \r\nL 303.169283 202.301375 \r\nL 303.217982 23.512018 \r\nL 303.287986 195.47122 \r\nL 303.239287 17.083636 \r\nL 303.330597 162.525765 \r\nL 303.424951 205.515565 \r\nL 303.351903 17.083636 \r\nL 303.427995 118.330643 \r\nL 303.525392 17.083636 \r\nL 303.528436 187.033969 \r\nL 303.537567 74.939069 \r\nL 303.552785 191.051707 \r\nL 303.555829 17.083636 \r\nL 303.647139 70.92133 \r\nL 303.695837 17.083636 \r\nL 303.662357 166.945277 \r\nL 303.74758 126.767894 \r\nL 303.808453 188.641064 \r\nL 303.820628 17.083636 \r\nL 303.851064 101.456142 \r\nL 303.921069 19.896053 \r\nL 303.896719 187.837517 \r\nL 303.9302 54.850377 \r\nL 304.033684 176.989623 \r\nL 303.939331 17.083636 \r\nL 304.039772 84.179867 \r\nL 304.11282 190.649933 \r\nL 304.05499 17.083636 \r\nL 304.149344 78.555033 \r\nL 304.176737 17.083636 \r\nL 304.170649 187.033969 \r\nL 304.210217 99.849047 \r\nL 304.277178 181.409135 \r\nL 304.225435 19.092506 \r\nL 304.316745 70.92133 \r\nL 304.338051 17.083636 \r\nL 304.374575 187.837517 \r\nL 304.42023 39.984745 \r\nL 304.481103 194.265898 \r\nL 304.475016 17.083636 \r\nL 304.532846 140.829978 \r\nL 304.538933 190.649933 \r\nL 304.560239 44.404257 \r\nL 304.584588 160.516896 \r\nL 304.599806 17.083636 \r\nL 304.608937 207.122661 \r\nL 304.69416 35.967007 \r\nL 304.773295 190.649933 \r\nL 304.745902 17.083636 \r\nL 304.803732 61.278758 \r\nL 304.806776 63.287627 \r\nL 304.91026 187.837517 \r\nL 304.864605 22.70847 \r\nL 304.919391 117.928869 \r\nL 304.974177 17.083636 \r\nL 305.00157 175.784302 \r\nL 305.028963 164.534634 \r\nL 305.080706 21.503149 \r\nL 305.09288 191.051707 \r\nL 305.141579 121.544834 \r\nL 305.175059 197.480089 \r\nL 305.181147 62.885854 \r\nL 305.217671 76.947938 \r\nL 305.312024 17.083636 \r\nL 305.308981 208.729756 \r\nL 305.324199 75.340843 \r\nL 305.378985 192.658803 \r\nL 305.372898 23.512018 \r\nL 305.433771 149.669002 \r\nL 305.48247 47.618448 \r\nL 305.442902 193.060576 \r\nL 305.543343 64.894723 \r\nL 305.616391 196.676541 \r\nL 305.558561 17.083636 \r\nL 305.652915 152.883193 \r\nL 305.744225 17.083636 \r\nL 305.674221 202.301375 \r\nL 305.765531 98.643725 \r\nL 305.768574 98.241951 \r\nL 305.865972 199.087184 \r\nL 305.786836 17.083636 \r\nL 305.878146 147.660133 \r\nL 305.935976 208.327982 \r\nL 305.993806 17.083636 \r\nL 306.039461 205.917339 \r\nL 306.103378 144.445942 \r\nL 306.106421 17.083636 \r\nL 306.149033 196.676541 \r\nL 306.215993 47.216674 \r\nL 306.322522 199.488958 \r\nL 306.313391 19.494279 \r\nL 306.325565 180.203814 \r\nL 306.368177 17.083636 \r\nL 306.331653 193.060576 \r\nL 306.438181 91.411796 \r\nL 306.508185 17.083636 \r\nL 306.447312 203.506696 \r\nL 306.538622 78.555033 \r\nL 306.629932 195.47122 \r\nL 306.623845 17.083636 \r\nL 306.648194 138.419335 \r\nL 306.684718 37.574102 \r\nL 306.70298 196.676541 \r\nL 306.76081 90.206475 \r\nL 306.85212 60.876984 \r\nL 306.785159 191.855255 \r\nL 306.858207 86.59051 \r\nL 306.861251 176.587849 \r\nL 306.964735 17.083636 \r\nL 306.970823 139.222882 \r\nL 307.025609 17.083636 \r\nL 307.031696 208.327982 \r\nL 307.083439 63.689401 \r\nL 307.123006 194.265898 \r\nL 307.168661 17.083636 \r\nL 307.196054 111.098714 \r\nL 307.278233 17.083636 \r\nL 307.229535 190.24816 \r\nL 307.305626 88.197605 \r\nL 307.390849 195.069446 \r\nL 307.317801 31.547494 \r\nL 307.415198 131.58918 \r\nL 307.485203 71.323104 \r\nL 307.479115 188.23929 \r\nL 307.527814 104.670333 \r\nL 307.600862 25.922661 \r\nL 307.585644 181.409135 \r\nL 307.625211 81.769224 \r\nL 307.628255 197.480089 \r\nL 307.698259 17.083636 \r\nL 307.734783 84.179867 \r\nL 307.7987 192.658803 \r\nL 307.756089 17.083636 \r\nL 307.841312 96.634856 \r\nL 307.85653 36.770554 \r\nL 307.871748 193.060576 \r\nL 307.935665 185.828647 \r\nL 307.938709 193.864124 \r\nL 307.975233 55.653925 \r\nL 307.993495 93.822439 \r\nL 308.087849 17.083636 \r\nL 308.051325 194.667672 \r\nL 308.103067 106.277428 \r\nL 308.106111 199.488958 \r\nL 308.112198 17.083636 \r\nL 308.212639 142.838847 \r\nL 308.294818 17.083636 \r\nL 308.252207 186.632195 \r\nL 308.325255 31.949268 \r\nL 308.413521 189.846386 \r\nL 308.443958 168.150599 \r\nL 308.492656 17.083636 \r\nL 308.498744 183.819778 \r\nL 308.556573 68.510687 \r\nL 308.626578 204.310244 \r\nL 308.629621 17.083636 \r\nL 308.663102 85.385188 \r\nL 308.763543 17.083636 \r\nL 308.672233 193.060576 \r\nL 308.766586 97.03663 \r\nL 308.775717 193.46235 \r\nL 308.824416 31.145721 \r\nL 308.873115 178.998492 \r\nL 308.876158 17.083636 \r\nL 308.937032 189.846386 \r\nL 308.982687 90.206475 \r\nL 308.994861 205.917339 \r\nL 309.052691 29.940399 \r\nL 309.092259 150.874324 \r\nL 309.110521 38.779424 \r\nL 309.128783 195.872993 \r\nL 309.201831 52.439734 \r\nL 309.22618 199.890732 \r\nL 309.238355 44.404257 \r\nL 309.311403 177.391397 \r\nL 309.4088 47.618448 \r\nL 309.384451 209.533304 \r\nL 309.424018 86.59051 \r\nL 309.427062 40.788293 \r\nL 309.527503 199.488958 \r\nL 309.530547 95.027761 \r\nL 309.627944 39.984745 \r\nL 309.637075 162.525765 \r\nL 309.734472 18.690732 \r\nL 309.707079 201.899601 \r\nL 309.749691 56.055698 \r\nL 309.86535 189.042838 \r\nL 309.816651 17.083636 \r\nL 309.886656 89.402927 \r\nL 309.950573 17.083636 \r\nL 309.917092 174.980754 \r\nL 309.95666 83.778093 \r\nL 309.959704 205.917339 \r\nL 309.999271 72.9302 \r\nL 310.066232 175.382528 \r\nL 310.145367 17.083636 \r\nL 310.154498 197.881863 \r\nL 310.178848 121.544834 \r\nL 310.239721 202.301375 \r\nL 310.191022 17.083636 \r\nL 310.28842 128.374989 \r\nL 310.327987 36.36878 \r\nL 310.3219 193.864124 \r\nL 310.397992 69.716009 \r\nL 310.449734 199.488958 \r\nL 310.404079 17.083636 \r\nL 310.510607 184.623326 \r\nL 310.620179 190.649933 \r\nL 310.623223 17.083636 \r\nL 310.732795 211.943947 \r\nL 310.738882 136.008692 \r\nL 310.814974 17.083636 \r\nL 310.772363 190.24816 \r\nL 310.830192 95.027761 \r\nL 310.915415 206.720887 \r\nL 310.878891 63.287627 \r\nL 310.942808 146.856585 \r\nL 311.028031 17.083636 \r\nL 310.976288 184.623326 \r\nL 311.055424 89.804701 \r\nL 311.058467 189.444612 \r\nL 311.088904 25.119113 \r\nL 311.168039 150.070776 \r\nL 311.250218 17.083636 \r\nL 311.222825 190.24816 \r\nL 311.280655 70.92133 \r\nL 311.320223 187.837517 \r\nL 311.289786 17.083636 \r\nL 311.393271 172.168337 \r\nL 311.487624 17.083636 \r\nL 311.4511 186.230421 \r\nL 311.502843 150.874324 \r\nL 311.515017 184.221552 \r\nL 311.551541 17.083636 \r\nL 311.612415 170.963016 \r\nL 311.715899 203.104922 \r\nL 311.728074 17.083636 \r\nL 311.813297 196.274767 \r\nL 311.84069 54.046829 \r\nL 311.843733 22.70847 \r\nL 311.871126 195.47122 \r\nL 311.950262 61.278758 \r\nL 312.02331 194.265898 \r\nL 312.062877 128.374989 \r\nL 312.084183 31.547494 \r\nL 312.111576 193.46235 \r\nL 312.172449 110.295166 \r\nL 312.230279 190.649933 \r\nL 312.227235 52.03796 \r\nL 312.282021 172.971885 \r\nL 312.367244 30.743947 \r\nL 312.294196 188.641064 \r\nL 312.397681 36.36878 \r\nL 312.400724 34.359911 \r\nL 312.485947 193.46235 \r\nL 312.47986 17.083636 \r\nL 312.51334 82.572772 \r\nL 312.598563 18.690732 \r\nL 312.540733 190.24816 \r\nL 312.613781 105.072106 \r\nL 312.705091 186.230421 \r\nL 312.686829 40.788293 \r\nL 312.723353 164.936408 \r\nL 312.778139 48.020222 \r\nL 312.72944 193.864124 \r\nL 312.835969 98.241951 \r\nL 312.866405 195.47122 \r\nL 312.869449 60.876984 \r\nL 312.933366 171.766563 \r\nL 312.939453 28.333304 \r\nL 313.006414 205.515565 \r\nL 313.045982 117.125322 \r\nL 313.122073 209.13153 \r\nL 313.140335 29.538625 \r\nL 313.158597 170.159468 \r\nL 313.176859 204.712018 \r\nL 313.268169 17.083636 \r\nL 313.307737 191.453481 \r\nL 313.380785 84.179867 \r\nL 313.389916 193.060576 \r\nL 313.414265 23.110244 \r\nL 313.493401 131.990953 \r\nL 313.514706 38.37765 \r\nL 313.51775 189.444612 \r\nL 313.602973 95.027761 \r\nL 313.657759 197.480089 \r\nL 313.630366 40.788293 \r\nL 313.706457 101.456142 \r\nL 313.709501 39.582971 \r\nL 313.715588 198.283636 \r\nL 313.819073 64.492949 \r\nL 313.831248 176.186075 \r\nL 313.867772 50.029091 \r\nL 313.928645 112.304035 \r\nL 313.931689 42.797162 \r\nL 313.980387 189.444612 \r\nL 314.035173 81.769224 \r\nL 314.096047 191.051707 \r\nL 314.086916 17.083636 \r\nL 314.144745 107.884523 \r\nL 314.175182 60.073437 \r\nL 314.233012 178.596718 \r\nL 314.336496 45.609579 \r\nL 314.254317 195.872993 \r\nL 314.345627 95.027761 \r\nL 314.357802 203.104922 \r\nL 314.446068 27.529756 \r\nL 314.506942 194.265898 \r\nL 314.543466 18.690732 \r\nL 314.55564 108.286297 \r\nL 314.656082 27.93153 \r\nL 314.625645 203.506696 \r\nL 314.668256 58.868115 \r\nL 314.716955 194.667672 \r\nL 314.686518 17.083636 \r\nL 314.777828 165.739956 \r\nL 314.878269 17.083636 \r\nL 314.817396 185.828647 \r\nL 314.890444 41.993614 \r\nL 314.933055 189.846386 \r\nL 314.948274 17.083636 \r\nL 315.000016 40.788293 \r\nL 315.024365 17.083636 \r\nL 315.115675 211.140399 \r\nL 315.133937 22.70847 \r\nL 315.228291 75.742616 \r\nL 315.234378 24.315565 \r\nL 315.307426 198.68541 \r\nL 315.322645 95.027761 \r\nL 315.34395 195.47122 \r\nL 315.353081 41.993614 \r\nL 315.43526 147.660133 \r\nL 315.508308 17.083636 \r\nL 315.483959 198.68541 \r\nL 315.547876 70.117783 \r\nL 315.633099 32.752816 \r\nL 315.566138 194.265898 \r\nL 315.636142 66.501818 \r\nL 315.693972 206.720887 \r\nL 315.700059 39.984745 \r\nL 315.748758 132.794501 \r\nL 315.754845 29.538625 \r\nL 315.849199 207.926208 \r\nL 315.861374 64.091175 \r\nL 315.964858 199.890732 \r\nL 315.910072 22.306696 \r\nL 315.967902 130.785632 \r\nL 316.071387 17.083636 \r\nL 316.043994 208.327982 \r\nL 316.077474 84.983415 \r\nL 316.144435 206.720887 \r\nL 316.09878 28.333304 \r\nL 316.187046 174.177206 \r\nL 316.22357 196.274767 \r\nL 316.299662 17.083636 \r\nL 316.400103 203.506696 \r\nL 316.409234 150.874324 \r\nL 316.494456 17.083636 \r\nL 316.427496 192.257029 \r\nL 316.521849 34.359911 \r\nL 316.567504 195.872993 \r\nL 316.594897 17.083636 \r\nL 316.634465 157.302705 \r\nL 316.670989 17.083636 \r\nL 316.677076 191.453481 \r\nL 316.744037 120.741286 \r\nL 316.792736 204.712018 \r\nL 316.801867 22.70847 \r\nL 316.853609 172.570111 \r\nL 316.947963 201.899601 \r\nL 316.966225 17.083636 \r\nL 317.057535 192.257029 \r\nL 317.075797 182.212683 \r\nL 317.07884 34.359911 \r\nL 317.087971 209.533304 \r\nL 317.188412 73.733747 \r\nL 317.255373 17.887184 \r\nL 317.212762 209.533304 \r\nL 317.297984 29.940399 \r\nL 317.364945 182.614457 \r\nL 317.383207 17.083636 \r\nL 317.407556 95.831308 \r\nL 317.514085 17.083636 \r\nL 317.453211 187.435743 \r\nL 317.517128 34.359911 \r\nL 317.568871 207.524435 \r\nL 317.581045 17.083636 \r\nL 317.6267 155.69561 \r\nL 317.641919 30.342173 \r\nL 317.724098 189.444612 \r\nL 317.733229 151.677871 \r\nL 317.736272 192.257029 \r\nL 317.788015 17.083636 \r\nL 317.836713 101.054368 \r\nL 317.839757 17.083636 \r\nL 317.92498 181.409135 \r\nL 317.946285 127.973215 \r\nL 317.99194 194.667672 \r\nL 317.952373 17.083636 \r\nL 318.046726 105.072106 \r\nL 318.122818 17.083636 \r\nL 318.058901 195.872993 \r\nL 318.150211 162.123991 \r\nL 318.153255 209.533304 \r\nL 318.162386 17.083636 \r\nL 318.253696 49.225543 \r\nL 318.256739 19.092506 \r\nL 318.320656 194.265898 \r\nL 318.360224 58.466341 \r\nL 318.405879 194.265898 \r\nL 318.393704 17.083636 \r\nL 318.47284 168.954146 \r\nL 318.512407 43.60071 \r\nL 318.478927 185.828647 \r\nL 318.585455 97.840177 \r\nL 318.588499 96.634856 \r\nL 318.591543 188.23929 \r\nL 318.691984 17.083636 \r\nL 318.698071 80.563902 \r\nL 318.707202 186.632195 \r\nL 318.792425 17.083636 \r\nL 318.804599 101.456142 \r\nL 318.835036 17.083636 \r\nL 318.886778 210.336851 \r\nL 318.911128 122.750155 \r\nL 318.932433 205.515565 \r\nL 318.990263 25.922661 \r\nL 319.0207 197.881863 \r\nL 319.023743 22.70847 \r\nL 319.090704 199.488958 \r\nL 319.133315 68.912461 \r\nL 319.136359 44.404257 \r\nL 319.139403 193.060576 \r\nL 319.239844 71.323104 \r\nL 319.300717 193.46235 \r\nL 319.346372 19.092506 \r\nL 319.349416 138.821109 \r\nL 319.41942 17.083636 \r\nL 319.437682 192.658803 \r\nL 319.462031 49.627317 \r\nL 319.525948 210.738625 \r\nL 319.507686 17.083636 \r\nL 319.574647 125.964346 \r\nL 319.644651 26.324435 \r\nL 319.611171 166.945277 \r\nL 319.681175 46.8149 \r\nL 319.769442 208.729756 \r\nL 319.687263 17.083636 \r\nL 319.793791 163.731086 \r\nL 319.903363 17.083636 \r\nL 319.848577 185.0251 \r\nL 319.906407 33.556364 \r\nL 319.912494 191.051707 \r\nL 319.997717 17.48541 \r\nL 320.015979 164.534634 \r\nL 320.085983 17.083636 \r\nL 320.061634 190.649933 \r\nL 320.128594 80.965676 \r\nL 320.162075 22.306696 \r\nL 320.204686 185.0251 \r\nL 320.235123 116.321774 \r\nL 320.320345 194.667672 \r\nL 320.286865 17.083636 \r\nL 320.338607 38.779424 \r\nL 320.402524 17.083636 \r\nL 320.387306 184.221552 \r\nL 320.432961 155.69561 \r\nL 320.51514 50.430865 \r\nL 320.442092 205.515565 \r\nL 320.554708 56.055698 \r\nL 320.652105 196.274767 \r\nL 320.566882 17.083636 \r\nL 320.66428 80.162129 \r\nL 320.691673 17.083636 \r\nL 320.703847 188.23929 \r\nL 320.75559 124.759024 \r\nL 320.840812 202.301375 \r\nL 320.776895 17.083636 \r\nL 320.859074 93.018891 \r\nL 320.959515 17.083636 \r\nL 320.941253 188.23929 \r\nL 320.97169 53.243282 \r\nL 321.047782 191.453481 \r\nL 321.063 17.083636 \r\nL 321.081262 67.305366 \r\nL 321.09648 188.641064 \r\nL 321.178659 17.083636 \r\nL 321.184747 71.323104 \r\nL 321.2791 198.68541 \r\nL 321.291275 17.083636 \r\nL 321.330843 183.418004 \r\nL 321.403891 92.617118 \r\nL 321.483026 17.083636 \r\nL 321.501288 176.989623 \r\nL 321.510419 66.501818 \r\nL 321.613904 187.033969 \r\nL 321.528681 46.011353 \r\nL 321.619991 48.020222 \r\nL 321.656515 189.042838 \r\nL 321.720432 45.207805 \r\nL 321.729563 115.116452 \r\nL 321.73565 44.002483 \r\nL 321.79348 202.301375 \r\nL 321.842179 67.305366 \r\nL 321.88479 191.855255 \r\nL 321.906096 17.083636 \r\nL 321.960882 120.741286 \r\nL 321.997406 43.198936 \r\nL 321.988275 190.24816 \r\nL 322.070454 68.108914 \r\nL 322.173939 207.926208 \r\nL 322.103934 58.064568 \r\nL 322.18307 161.320443 \r\nL 322.210463 37.172328 \r\nL 322.225681 198.68541 \r\nL 322.292642 81.36745 \r\nL 322.344384 191.453481 \r\nL 322.329166 39.984745 \r\nL 322.405257 185.426874 \r\nL 322.429607 43.60071 \r\nL 322.514829 114.312905 \r\nL 322.618314 206.720887 \r\nL 322.533091 17.083636 \r\nL 322.624401 98.643725 \r\nL 322.682231 29.940399 \r\nL 322.670056 189.042838 \r\nL 322.73093 78.153259 \r\nL 322.749192 197.480089 \r\nL 322.737017 45.207805 \r\nL 322.840502 193.060576 \r\nL 322.852676 40.386519 \r\nL 322.950074 41.190067 \r\nL 323.029209 176.587849 \r\nL 323.053558 32.351042 \r\nL 323.059646 80.162129 \r\nL 323.068777 206.720887 \r\nL 323.157043 32.752816 \r\nL 323.166174 186.632195 \r\nL 323.266615 180.203814 \r\nL 323.333576 35.565233 \r\nL 323.34575 206.319113 \r\nL 323.379231 86.992284 \r\nL 323.424886 62.885854 \r\nL 323.443148 177.793171 \r\nL 323.482715 72.528426 \r\nL 323.52837 183.418004 \r\nL 323.574025 58.868115 \r\nL 323.595331 122.348381 \r\nL 323.698816 46.011353 \r\nL 323.628811 195.069446 \r\nL 323.707947 79.358581 \r\nL 323.714034 197.480089 \r\nL 323.759689 31.547494 \r\nL 323.820562 150.47255 \r\nL 323.927091 35.967007 \r\nL 323.832737 209.533304 \r\nL 323.933178 77.349712 \r\nL 324.039706 181.409135 \r\nL 324.003182 21.101375 \r\nL 324.045794 126.36612 \r\nL 324.143191 17.083636 \r\nL 324.127973 197.078315 \r\nL 324.152322 82.572772 \r\nL 324.176671 195.069446 \r\nL 324.228414 22.70847 \r\nL 324.261894 73.331973 \r\nL 324.298418 193.060576 \r\nL 324.362335 17.083636 \r\nL 324.365379 62.885854 \r\nL 324.386684 17.083636 \r\nL 324.37451 178.596718 \r\nL 324.471907 73.331973 \r\nL 324.520606 203.104922 \r\nL 324.508431 26.324435 \r\nL 324.581479 101.456142 \r\nL 324.596697 17.083636 \r\nL 324.599741 199.890732 \r\nL 324.694095 67.305366 \r\nL 324.697138 67.305366 \r\nL 324.797579 203.104922 \r\nL 324.712357 37.574102 \r\nL 324.812798 126.36612 \r\nL 324.867584 33.556364 \r\nL 324.879758 192.257029 \r\nL 324.919326 45.207805 \r\nL 325.007592 207.524435 \r\nL 324.968025 19.494279 \r\nL 325.031942 103.063237 \r\nL 325.095859 70.92133 \r\nL 325.050204 203.506696 \r\nL 325.141514 87.394058 \r\nL 325.190212 198.283636 \r\nL 325.181081 79.358581 \r\nL 325.251086 95.429534 \r\nL 325.272391 195.872993 \r\nL 325.275435 50.029091 \r\nL 325.366745 161.320443 \r\nL 325.473273 43.60071 \r\nL 325.4124 195.069446 \r\nL 325.476317 146.856585 \r\nL 325.479361 146.053038 \r\nL 325.521972 60.475211 \r\nL 325.509797 195.069446 \r\nL 325.585889 117.527095 \r\nL 325.665024 203.90847 \r\nL 325.668068 17.083636 \r\nL 325.695461 153.284967 \r\nL 325.789815 60.073437 \r\nL 325.731985 205.113792 \r\nL 325.808077 118.330643 \r\nL 325.884168 31.949268 \r\nL 325.917649 203.506696 \r\nL 325.938954 53.243282 \r\nL 325.969391 208.327982 \r\nL 326.027221 105.875654 \r\nL 326.057657 195.069446 \r\nL 326.100269 41.993614 \r\nL 326.136793 91.411796 \r\nL 326.179404 202.301375 \r\nL 326.158098 52.841508 \r\nL 326.258539 177.793171 \r\nL 326.310282 17.083636 \r\nL 326.270714 207.524435 \r\nL 326.371155 93.822439 \r\nL 326.398548 196.676541 \r\nL 326.410723 46.011353 \r\nL 326.483771 140.829978 \r\nL 326.511164 23.913792 \r\nL 326.590299 200.694279 \r\nL 326.596386 105.072106 \r\nL 326.693784 192.658803 \r\nL 326.681609 50.430865 \r\nL 326.702915 84.179867 \r\nL 326.705958 84.179867 \r\nL 326.730308 183.418004 \r\nL 326.733351 26.726208 \r\nL 326.824661 174.177206 \r\nL 326.861185 17.083636 \r\nL 326.900753 197.480089 \r\nL 326.934233 98.241951 \r\nL 327.031631 207.524435 \r\nL 326.946408 17.083636 \r\nL 327.040762 43.198936 \r\nL 327.129028 17.083636 \r\nL 327.059024 195.47122 \r\nL 327.135115 104.670333 \r\nL 327.138159 201.096053 \r\nL 327.168596 26.726208 \r\nL 327.244687 148.061907 \r\nL 327.265993 35.967007 \r\nL 327.308604 189.042838 \r\nL 327.372521 81.769224 \r\nL 327.47905 195.069446 \r\nL 327.42122 60.876984 \r\nL 327.482093 81.769224 \r\nL 327.539923 17.083636 \r\nL 327.488181 195.47122 \r\nL 327.585578 54.850377 \r\nL 327.664713 207.524435 \r\nL 327.634277 33.15459 \r\nL 327.69515 146.454812 \r\nL 327.783416 17.083636 \r\nL 327.78646 211.542173 \r\nL 327.804722 147.660133 \r\nL 327.880814 213.952816 \r\nL 327.835159 17.083636 \r\nL 327.899076 160.91867 \r\nL 327.929512 19.494279 \r\nL 327.926469 200.694279 \r\nL 328.011691 66.903592 \r\nL 328.06039 198.68541 \r\nL 328.112132 54.850377 \r\nL 328.127351 129.58031 \r\nL 328.139525 179.400266 \r\nL 328.176049 37.172328 \r\nL 328.20953 115.92 \r\nL 328.252141 17.083636 \r\nL 328.270403 194.265898 \r\nL 328.319102 76.546164 \r\nL 328.410412 209.13153 \r\nL 328.325189 49.627317 \r\nL 328.428674 89.804701 \r\nL 328.48346 49.627317 \r\nL 328.480416 198.68541 \r\nL 328.535202 61.680532 \r\nL 328.562595 183.418004 \r\nL 328.623468 20.699601 \r\nL 328.644774 166.141729 \r\nL 328.675211 17.083636 \r\nL 328.705647 186.632195 \r\nL 328.75739 59.671663 \r\nL 328.815219 200.694279 \r\nL 328.784783 23.913792 \r\nL 328.863918 62.48408 \r\nL 328.894355 17.083636 \r\nL 328.870005 192.257029 \r\nL 328.970446 34.359911 \r\nL 329.013058 207.926208 \r\nL 329.083062 174.980754 \r\nL 329.128717 27.93153 \r\nL 329.165241 189.444612 \r\nL 329.192634 155.69561 \r\nL 329.210896 200.292506 \r\nL 329.226114 37.574102 \r\nL 329.2809 154.088514 \r\nL 329.283944 36.770554 \r\nL 329.344817 193.864124 \r\nL 329.393516 84.581641 \r\nL 329.442215 190.24816 \r\nL 329.414822 52.439734 \r\nL 329.506132 174.980754 \r\nL 329.567005 17.083636 \r\nL 329.52135 196.676541 \r\nL 329.618747 104.670333 \r\nL 329.688752 17.083636 \r\nL 329.679621 195.47122 \r\nL 329.713101 107.884523 \r\nL 329.746581 191.051707 \r\nL 329.798324 17.083636 \r\nL 329.81963 99.447273 \r\nL 329.865285 17.083636 \r\nL 329.913983 178.194945 \r\nL 329.929202 91.010022 \r\nL 329.941376 207.122661 \r\nL 330.032686 51.234412 \r\nL 330.038774 145.24949 \r\nL 330.041817 60.475211 \r\nL 330.063123 199.890732 \r\nL 330.151389 88.599379 \r\nL 330.227481 184.623326 \r\nL 330.212263 19.092506 \r\nL 330.260961 88.197605 \r\nL 330.273136 27.529756 \r\nL 330.321835 200.694279 \r\nL 330.36749 47.216674 \r\nL 330.370533 195.47122 \r\nL 330.446625 17.083636 \r\nL 330.477062 65.296497 \r\nL 330.486193 49.627317 \r\nL 330.489236 84.581641 \r\nL 330.498367 209.533304 \r\nL 330.501411 17.083636 \r\nL 330.595765 168.552373 \r\nL 330.644463 17.083636 \r\nL 330.623158 192.658803 \r\nL 330.705337 181.810909 \r\nL 330.811865 17.083636 \r\nL 330.754035 198.283636 \r\nL 330.820996 82.974545 \r\nL 330.91535 204.712018 \r\nL 330.830127 51.636186 \r\nL 330.930568 164.13286 \r\nL 330.994485 63.689401 \r\nL 330.970136 197.881863 \r\nL 331.043184 113.911131 \r\nL 331.101013 59.269889 \r\nL 331.13145 192.257029 \r\nL 331.143625 140.02643 \r\nL 331.213629 200.292506 \r\nL 331.22276 49.627317 \r\nL 331.234935 174.980754 \r\nL 331.317114 38.779424 \r\nL 331.262328 199.488958 \r\nL 331.344507 81.36745 \r\nL 331.435817 199.890732 \r\nL 331.444948 50.832639 \r\nL 331.454079 185.0251 \r\nL 331.551476 43.198936 \r\nL 331.536258 208.729756 \r\nL 331.566694 101.456142 \r\nL 331.578869 193.864124 \r\nL 331.633655 76.14439 \r\nL 331.64583 93.018891 \r\nL 331.648873 21.503149 \r\nL 331.664092 202.703149 \r\nL 331.755402 46.8149 \r\nL 331.816275 210.336851 \r\nL 331.831493 46.011353 \r\nL 331.868017 153.284967 \r\nL 331.962371 17.083636 \r\nL 331.910629 201.096053 \r\nL 331.977589 82.974545 \r\nL 332.059768 194.265898 \r\nL 331.989764 58.064568 \r\nL 332.090205 170.963016 \r\nL 332.117598 23.512018 \r\nL 332.141947 188.23929 \r\nL 332.202821 102.661463 \r\nL 332.236301 199.488958 \r\nL 332.306305 31.547494 \r\nL 332.358048 17.083636 \r\nL 332.415877 204.712018 \r\nL 332.522406 17.083636 \r\nL 332.491969 209.533304 \r\nL 332.531537 43.60071 \r\nL 332.635021 209.533304 \r\nL 332.543711 17.083636 \r\nL 332.644152 87.795831 \r\nL 332.711113 44.002483 \r\nL 332.662414 199.890732 \r\nL 332.735462 117.928869 \r\nL 332.738506 196.274767 \r\nL 332.750681 17.083636 \r\nL 332.841991 81.769224 \r\nL 332.863296 192.257029 \r\nL 332.930257 17.083636 \r\nL 332.954606 193.864124 \r\nL 333.039829 80.965676 \r\nL 333.042873 17.083636 \r\nL 333.061135 206.720887 \r\nL 333.149401 39.582971 \r\nL 333.161576 180.605588 \r\nL 333.240711 17.083636 \r\nL 333.258973 87.795831 \r\nL 333.262017 17.083636 \r\nL 333.344196 193.46235 \r\nL 333.365501 76.546164 \r\nL 333.462899 206.319113 \r\nL 333.371589 17.083636 \r\nL 333.475073 121.14306 \r\nL 333.578558 47.618448 \r\nL 333.560296 195.872993 \r\nL 333.587689 55.653925 \r\nL 333.685086 199.087184 \r\nL 333.639431 26.726208 \r\nL 333.697261 81.36745 \r\nL 333.72161 193.060576 \r\nL 333.712479 17.083636 \r\nL 333.785527 147.660133 \r\nL 333.87075 17.083636 \r\nL 333.809877 187.033969 \r\nL 333.895099 185.828647 \r\nL 333.898143 187.033969 \r\nL 333.949885 17.083636 \r\nL 333.955973 197.480089 \r\nL 334.010759 78.956807 \r\nL 334.062501 17.083636 \r\nL 334.065545 203.90847 \r\nL 334.095981 86.188736 \r\nL 334.175117 195.069446 \r\nL 334.105112 17.083636 \r\nL 334.205553 70.92133 \r\nL 334.275558 197.881863 \r\nL 334.23599 17.083636 \r\nL 334.302951 47.618448 \r\nL 334.354693 197.078315 \r\nL 334.403392 17.083636 \r\nL 334.47644 189.042838 \r\nL 334.512964 66.501818 \r\nL 334.592099 189.042838 \r\nL 334.573837 17.083636 \r\nL 334.619492 83.376319 \r\nL 334.689496 17.083636 \r\nL 334.69254 199.087184 \r\nL 334.719933 97.438404 \r\nL 334.722977 202.301375 \r\nL 334.738195 17.083636 \r\nL 334.826461 126.36612 \r\nL 334.893422 17.083636 \r\nL 334.917771 193.864124 \r\nL 334.93299 84.581641 \r\nL 334.990819 192.658803 \r\nL 334.996907 23.913792 \r\nL 335.042562 86.188736 \r\nL 335.127784 198.68541 \r\nL 335.082129 17.083636 \r\nL 335.155177 144.044169 \r\nL 335.228225 17.083636 \r\nL 335.203876 202.301375 \r\nL 335.261706 65.698271 \r\nL 335.362147 196.274767 \r\nL 335.307361 17.083636 \r\nL 335.371278 166.141729 \r\nL 335.453457 17.083636 \r\nL 335.380409 208.729756 \r\nL 335.483893 78.153259 \r\nL 335.587378 195.069446 \r\nL 335.520417 40.386519 \r\nL 335.593465 81.36745 \r\nL 335.617815 192.658803 \r\nL 335.690863 17.083636 \r\nL 335.794347 198.283636 \r\nL 335.803478 147.258359 \r\nL 335.84609 195.069446 \r\nL 335.818697 33.15459 \r\nL 335.891745 115.116452 \r\nL 335.967836 17.083636 \r\nL 335.995229 209.13153 \r\nL 335.998273 163.731086 \r\nL 336.077408 32.752816 \r\nL 336.007404 205.515565 \r\nL 336.123063 69.314235 \r\nL 336.199155 191.051707 \r\nL 336.156544 25.520887 \r\nL 336.235679 101.456142 \r\nL 336.269159 33.15459 \r\nL 336.314814 207.122661 \r\nL 336.345251 62.082306 \r\nL 336.387862 199.087184 \r\nL 336.436561 17.083636 \r\nL 336.454823 175.382528 \r\nL 336.509609 29.538625 \r\nL 336.564395 195.069446 \r\nL 336.567439 105.47388 \r\nL 336.594832 17.083636 \r\nL 336.616137 189.444612 \r\nL 336.677011 79.760355 \r\nL 336.70136 209.533304 \r\nL 336.725709 23.913792 \r\nL 336.743971 42.395388 \r\nL 336.756146 17.083636 \r\nL 336.798757 205.917339 \r\nL 336.838325 109.893392 \r\nL 336.847456 207.122661 \r\nL 336.932679 17.083636 \r\nL 336.947897 94.224213 \r\nL 337.042251 17.083636 \r\nL 337.039207 187.033969 \r\nL 337.057469 84.179867 \r\nL 337.151823 180.203814 \r\nL 337.118342 17.083636 \r\nL 337.167041 69.314235 \r\nL 337.218783 55.252151 \r\nL 337.224871 167.347051 \r\nL 337.243133 101.857916 \r\nL 337.294875 197.480089 \r\nL 337.255307 17.083636 \r\nL 337.355749 174.980754 \r\nL 337.462277 17.083636 \r\nL 337.450102 202.301375 \r\nL 337.465321 84.179867 \r\nL 337.474452 191.855255 \r\nL 337.477495 17.083636 \r\nL 337.574893 43.198936 \r\nL 337.650984 193.060576 \r\nL 337.602286 17.083636 \r\nL 337.687508 166.945277 \r\nL 337.754469 17.083636 \r\nL 337.794037 201.096053 \r\nL 337.800124 124.357251 \r\nL 337.824473 17.083636 \r\nL 337.812299 181.007361 \r\nL 337.906652 77.751486 \r\nL 337.909696 198.68541 \r\nL 338.007093 17.083636 \r\nL 338.016224 91.81357 \r\nL 338.067967 196.274767 \r\nL 338.043617 21.101375 \r\nL 338.113622 176.186075 \r\nL 338.22015 190.649933 \r\nL 338.226237 37.975876 \r\nL 338.281023 185.0251 \r\nL 338.27798 17.083636 \r\nL 338.338853 101.857916 \r\nL 338.439294 17.083636 \r\nL 338.384508 195.47122 \r\nL 338.445381 84.179867 \r\nL 338.466687 206.319113 \r\nL 338.539735 17.083636 \r\nL 338.554953 119.937738 \r\nL 338.600608 43.60071 \r\nL 338.615827 197.078315 \r\nL 338.661482 177.793171 \r\nL 338.76801 17.083636 \r\nL 338.764966 188.23929 \r\nL 338.774097 149.669002 \r\nL 338.792359 200.292506 \r\nL 338.786272 40.788293 \r\nL 338.844102 92.617118 \r\nL 338.883669 36.36878 \r\nL 338.935412 203.90847 \r\nL 338.95063 56.457472 \r\nL 338.953674 193.060576 \r\nL 338.996285 51.636186 \r\nL 339.063246 173.775432 \r\nL 339.09977 17.083636 \r\nL 339.081508 192.257029 \r\nL 339.175861 60.475211 \r\nL 339.227604 201.096053 \r\nL 339.261084 17.083636 \r\nL 339.294564 145.651264 \r\nL 339.303695 37.172328 \r\nL 339.34935 199.890732 \r\nL 339.404136 103.866785 \r\nL 339.486315 194.265898 \r\nL 339.501534 32.752816 \r\nL 339.513708 179.80204 \r\nL 339.577625 36.36878 \r\nL 339.595887 197.881863 \r\nL 339.62328 169.35592 \r\nL 339.659804 17.083636 \r\nL 339.650673 208.729756 \r\nL 339.726765 109.893392 \r\nL 339.748071 190.649933 \r\nL 339.793726 37.172328 \r\nL 339.836337 101.857916 \r\nL 339.89721 195.872993 \r\nL 339.86373 46.8149 \r\nL 339.939822 106.277428 \r\nL 340.015913 29.136851 \r\nL 340.006782 186.230421 \r\nL 340.04635 86.188736 \r\nL 340.088961 187.837517 \r\nL 340.155922 41.190067 \r\nL 340.158966 180.203814 \r\nL 340.174184 201.497827 \r\nL 340.186359 78.555033 \r\nL 340.204621 95.831308 \r\nL 340.302018 48.823769 \r\nL 340.232014 203.506696 \r\nL 340.308105 189.846386 \r\nL 340.326367 205.113792 \r\nL 340.359848 66.903592 \r\nL 340.362891 72.126652 \r\nL 340.399415 194.667672 \r\nL 340.438983 55.252151 \r\nL 340.442027 29.136851 \r\nL 340.454201 183.819778 \r\nL 340.53638 114.312905 \r\nL 340.642909 201.899601 \r\nL 340.615516 25.119113 \r\nL 340.645952 175.784302 \r\nL 340.746393 43.60071 \r\nL 340.719 190.24816 \r\nL 340.758568 104.268559 \r\nL 340.81031 39.984745 \r\nL 340.837703 191.051707 \r\nL 340.862053 74.537295 \r\nL 340.865096 183.418004 \r\nL 340.880315 27.529756 \r\nL 340.971625 154.892062 \r\nL 341.008149 33.958137 \r\nL 340.983799 181.810909 \r\nL 341.081197 100.25082 \r\nL 341.111633 201.497827 \r\nL 341.17555 25.520887 \r\nL 341.190769 86.59051 \r\nL 341.288166 192.257029 \r\nL 341.300341 49.225543 \r\nL 341.364258 204.310244 \r\nL 341.370345 40.386519 \r\nL 341.409913 170.963016 \r\nL 341.440349 30.342173 \r\nL 341.486004 200.292506 \r\nL 341.522528 93.018891 \r\nL 341.525572 194.265898 \r\nL 341.534703 23.512018 \r\nL 341.6321 42.797162 \r\nL 341.720367 210.336851 \r\nL 341.708192 26.726208 \r\nL 341.74776 178.194945 \r\nL 341.784284 43.198936 \r\nL 341.790371 201.899601 \r\nL 341.857332 182.614457 \r\nL 341.918205 186.632195 \r\nL 341.976035 40.386519 \r\nL 342.009515 186.230421 \r\nL 342.052126 36.770554 \r\nL 342.085607 49.225543 \r\nL 342.08865 41.993614 \r\nL 342.125174 192.257029 \r\nL 342.155611 96.634856 \r\nL 342.201266 211.542173 \r\nL 342.225615 27.127982 \r\nL 342.268227 161.320443 \r\nL 342.310838 47.216674 \r\nL 342.36258 200.292506 \r\nL 342.380842 101.456142 \r\nL 342.447803 17.083636 \r\nL 342.490414 204.712018 \r\nL 342.599986 33.15459 \r\nL 342.60303 69.314235 \r\nL 342.657816 208.327982 \r\nL 342.612161 17.083636 \r\nL 342.718689 168.150599 \r\nL 342.767388 29.538625 \r\nL 342.736951 204.712018 \r\nL 342.828261 177.793171 \r\nL 342.925659 17.083636 \r\nL 342.931746 185.426874 \r\nL 342.937833 74.537295 \r\nL 343.038274 195.872993 \r\nL 342.962183 38.779424 \r\nL 343.047405 157.302705 \r\nL 343.053493 43.198936 \r\nL 343.108279 201.899601 \r\nL 343.156977 119.134191 \r\nL 343.160021 197.881863 \r\nL 343.193501 32.351042 \r\nL 343.263506 83.376319 \r\nL 343.348728 17.083636 \r\nL 343.324379 194.667672 \r\nL 343.354816 95.429534 \r\nL 343.415689 205.515565 \r\nL 343.436995 22.306696 \r\nL 343.464388 116.723548 \r\nL 343.500912 17.083636 \r\nL 343.503955 203.104922 \r\nL 343.570916 82.170998 \r\nL 343.637877 196.676541 \r\nL 343.601353 21.503149 \r\nL 343.683532 159.311574 \r\nL 343.765711 56.859246 \r\nL 343.744405 200.694279 \r\nL 343.793104 89.402927 \r\nL 343.850933 210.738625 \r\nL 343.84789 42.395388 \r\nL 343.905719 187.033969 \r\nL 343.908763 199.890732 \r\nL 343.923981 44.002483 \r\nL 343.990942 130.383858 \r\nL 344.003117 27.127982 \r\nL 344.073121 204.712018 \r\nL 344.09747 67.305366 \r\nL 344.164431 185.426874 \r\nL 344.106601 17.083636 \r\nL 344.210086 140.829978 \r\nL 344.222261 17.083636 \r\nL 344.28009 199.488958 \r\nL 344.319658 41.190067 \r\nL 344.417055 197.480089 \r\nL 344.353138 28.735078 \r\nL 344.42923 135.205144 \r\nL 344.535758 17.083636 \r\nL 344.505322 185.828647 \r\nL 344.541846 72.9302 \r\nL 344.572282 193.46235 \r\nL 344.593588 17.887184 \r\nL 344.654461 142.838847 \r\nL 344.76099 17.083636 \r\nL 344.700116 205.515565 \r\nL 344.767077 81.36745 \r\nL 344.870562 209.13153 \r\nL 344.855343 40.788293 \r\nL 344.879693 154.088514 \r\nL 344.925348 21.101375 \r\nL 344.928391 197.078315 \r\nL 344.995352 47.618448 \r\nL 345.0684 199.087184 \r\nL 345.077531 35.163459 \r\nL 345.111012 149.669002 \r\nL 345.156667 35.967007 \r\nL 345.153623 187.837517 \r\nL 345.226671 97.438404 \r\nL 345.266239 177.391397 \r\nL 345.25102 67.70714 \r\nL 345.272326 106.277428 \r\nL 345.27537 38.779424 \r\nL 345.281457 210.336851 \r\nL 345.381898 118.330643 \r\nL 345.391029 17.083636 \r\nL 345.464077 190.24816 \r\nL 345.49147 54.046829 \r\nL 345.594955 17.083636 \r\nL 345.604086 199.087184 \r\nL 345.689308 17.083636 \r\nL 345.716701 69.716009 \r\nL 345.734963 17.083636 \r\nL 345.826273 191.453481 \r\nL 345.878016 17.083636 \r\nL 345.865841 207.122661 \r\nL 345.935845 134.80337 \r\nL 345.978457 197.480089 \r\nL 345.951064 17.083636 \r\nL 346.030199 121.14306 \r\nL 346.121509 17.083636 \r\nL 346.112378 208.729756 \r\nL 346.139771 113.509357 \r\nL 346.179339 17.083636 \r\nL 346.148902 205.113792 \r\nL 346.25543 66.501818 \r\nL 346.301085 199.890732 \r\nL 346.352828 17.083636 \r\nL 346.365002 191.855255 \r\nL 346.422832 19.896053 \r\nL 346.43805 193.864124 \r\nL 346.474574 44.806031 \r\nL 346.489793 27.93153 \r\nL 346.58719 210.738625 \r\nL 346.6785 17.083636 \r\nL 346.696762 191.855255 \r\nL 346.763723 17.083636 \r\nL 346.748504 197.881863 \r\nL 346.812421 136.410466 \r\nL 346.833727 203.90847 \r\nL 346.873295 19.092506 \r\nL 346.921993 133.196275 \r\nL 346.982867 29.136851 \r\nL 346.995041 190.24816 \r\nL 347.031565 86.59051 \r\nL 347.034609 204.310244 \r\nL 347.138094 29.538625 \r\nL 347.141137 69.716009 \r\nL 347.144181 17.083636 \r\nL 347.205054 196.274767 \r\nL 347.250709 68.510687 \r\nL 347.338976 192.658803 \r\nL 347.311583 32.351042 \r\nL 347.363325 123.151929 \r\nL 347.415067 17.083636 \r\nL 347.469853 203.90847 \r\nL 347.472897 47.216674 \r\nL 347.545945 183.819778 \r\nL 347.530727 17.083636 \r\nL 347.582469 54.046829 \r\nL 347.594644 36.770554 \r\nL 347.618993 183.418004 \r\nL 347.646386 70.92133 \r\nL 347.719434 187.033969 \r\nL 347.667692 17.083636 \r\nL 347.755958 133.598049 \r\nL 347.819875 17.083636 \r\nL 347.789438 173.373659 \r\nL 347.868574 94.625987 \r\nL 347.92336 202.301375 \r\nL 347.984233 17.083636 \r\nL 348.060325 199.890732 \r\nL 348.096849 117.125322 \r\nL 348.148591 39.984745 \r\nL 348.145547 197.881863 \r\nL 348.206421 70.92133 \r\nL 348.26425 208.729756 \r\nL 348.297731 28.333304 \r\nL 348.312949 198.283636 \r\nL 348.315993 17.48541 \r\nL 348.410346 199.890732 \r\nL 348.425565 69.314235 \r\nL 348.519918 17.083636 \r\nL 348.477307 207.926208 \r\nL 348.522962 91.010022 \r\nL 348.565573 17.083636 \r\nL 348.62949 199.488958 \r\nL 348.732975 39.984745 \r\nL 348.742106 95.027761 \r\nL 348.787761 17.083636 \r\nL 348.763412 185.828647 \r\nL 348.851678 28.333304 \r\nL 348.918639 201.096053 \r\nL 348.96125 17.083636 \r\nL 349.01908 206.720887 \r\nL 349.082997 145.651264 \r\nL 349.107346 17.48541 \r\nL 349.189525 197.078315 \r\nL 349.195612 80.563902 \r\nL 349.219962 17.083636 \r\nL 349.2017 190.649933 \r\nL 349.244311 60.876984 \r\nL 349.347796 201.899601 \r\nL 349.253442 31.949268 \r\nL 349.353883 98.643725 \r\nL 349.454324 17.083636 \r\nL 349.405625 184.221552 \r\nL 349.460411 106.277428 \r\nL 349.506066 189.846386 \r\nL 349.503023 17.083636 \r\nL 349.56694 25.520887 \r\nL 349.636944 207.524435 \r\nL 349.612595 17.083636 \r\nL 349.676512 130.785632 \r\nL 349.706948 17.083636 \r\nL 349.740429 211.140399 \r\nL 349.789127 43.198936 \r\nL 349.801302 17.083636 \r\nL 349.904787 193.864124 \r\nL 350.008271 17.083636 \r\nL 349.916961 207.524435 \r\nL 350.017402 95.831308 \r\nL 350.020446 95.027761 \r\nL 350.063057 19.494279 \r\nL 350.035664 201.096053 \r\nL 350.130018 70.117783 \r\nL 350.136105 210.336851 \r\nL 350.178717 17.083636 \r\nL 350.23959 103.063237 \r\nL 350.294376 20.699601 \r\nL 350.288289 205.917339 \r\nL 350.346118 99.447273 \r\nL 350.367424 190.24816 \r\nL 350.391773 35.565233 \r\nL 350.452647 163.329313 \r\nL 350.45569 17.083636 \r\nL 350.473952 209.533304 \r\nL 350.562219 36.770554 \r\nL 350.617005 197.881863 \r\nL 350.629179 34.761685 \r\nL 350.674834 100.652594 \r\nL 350.677878 45.609579 \r\nL 350.699184 205.917339 \r\nL 350.78745 72.9302 \r\nL 350.790494 43.60071 \r\nL 350.869629 193.864124 \r\nL 350.897022 74.537295 \r\nL 350.973114 198.283636 \r\nL 350.927459 33.15459 \r\nL 350.979201 53.243282 \r\nL 351.049205 17.083636 \r\nL 350.985288 193.864124 \r\nL 351.070511 163.329313 \r\nL 351.073555 191.855255 \r\nL 351.082686 37.574102 \r\nL 351.167908 125.160798 \r\nL 351.216607 17.083636 \r\nL 351.265306 202.703149 \r\nL 351.27748 97.840177 \r\nL 351.387052 209.533304 \r\nL 351.292699 17.083636 \r\nL 351.390096 198.68541 \r\nL 351.457057 46.011353 \r\nL 351.499668 95.027761 \r\nL 351.584891 191.453481 \r\nL 351.569672 17.083636 \r\nL 351.612284 189.042838 \r\nL 351.651851 44.002483 \r\nL 351.648808 195.069446 \r\nL 351.724899 91.81357 \r\nL 351.767511 200.694279 \r\nL 351.800991 17.083636 \r\nL 351.831428 137.615787 \r\nL 351.941 17.083636 \r\nL 351.855777 195.069446 \r\nL 351.944043 41.190067 \r\nL 352.041441 190.649933 \r\nL 352.026222 17.083636 \r\nL 352.056659 122.348381 \r\nL 352.147969 18.690732 \r\nL 352.1571 198.68541 \r\nL 352.169275 69.716009 \r\nL 352.19058 187.435743 \r\nL 352.196668 25.520887 \r\nL 352.278847 158.508027 \r\nL 352.345807 17.083636 \r\nL 352.318414 181.409135 \r\nL 352.391462 80.965676 \r\nL 352.418855 37.574102 \r\nL 352.400593 187.837517 \r\nL 352.48886 137.615787 \r\nL 352.491903 184.623326 \r\nL 352.58017 21.503149 \r\nL 352.598432 157.704479 \r\nL 352.61365 25.119113 \r\nL 352.680611 195.872993 \r\nL 352.714091 55.252151 \r\nL 352.717135 54.850377 \r\nL 352.732353 197.078315 \r\nL 352.802358 17.083636 \r\nL 352.829751 137.615787 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\nL 352.860187 193.46235 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p856ccda7d2\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(rewards)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "এই গ্রাফ থেকে কিছু বলা সম্ভব নয়, কারণ স্টোকাস্টিক প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার প্রকৃতির কারণে প্রশিক্ষণ সেশনের দৈর্ঘ্য ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়। এই গ্রাফটি আরও অর্থবহ করতে, আমরা পরীক্ষার সিরিজের উপর **চলমান গড়** গণনা করতে পারি, ধরুন ১০০। এটি সুবিধাজনকভাবে `np.convolve` ব্যবহার করে করা যেতে পারে:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814cc63488>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.461486 248.518125\" width=\"379.461486pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.461486 248.518125 \r\nL 379.461486 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"mb0fbef4acd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.439343\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.533093 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.373004\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.466754 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.306665\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.400415 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"292.240326\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.334076 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"353.173986\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(334.086486 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m5a5a115a9b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"200.372467\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 204.171686)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"170.128782\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 173.928)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"139.885096\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 143.684315)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"109.641411\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 113.44063)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"79.397726\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 83.196944)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"49.15404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 52.953259)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"18.910355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 22.709574)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_14\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p49207e09be)\" d=\"M 48.505682 214.121246 \r\nL 48.581849 213.280472 \r\nL 48.627549 213.607104 \r\nL 48.648876 214.115198 \r\nL 48.694576 213.316764 \r\nL 48.70067 213.33491 \r\nL 48.79207 212.584867 \r\nL 48.743323 213.818809 \r\nL 48.822537 212.723988 \r\nL 48.932217 213.165546 \r\nL 48.883471 212.603013 \r\nL 48.938311 213.00223 \r\nL 48.965731 212.869158 \r\nL 49.005338 213.95793 \r\nL 49.069318 213.322813 \r\nL 49.127205 214.756364 \r\nL 49.200326 214.066808 \r\nL 49.246026 214.405537 \r\nL 49.249072 214.514414 \r\nL 49.328286 213.486129 \r\nL 49.349613 213.268374 \r\nL 49.340473 213.57686 \r\nL 49.35266 213.33491 \r\nL 49.48062 211.320681 \r\nL 49.483667 211.42351 \r\nL 49.544601 209.899228 \r\nL 49.550694 209.965764 \r\nL 49.657328 209.530255 \r\nL 49.584208 210.46176 \r\nL 49.663421 209.820594 \r\nL 49.678655 209.433475 \r\nL 49.699982 208.671334 \r\nL 49.797475 209.022161 \r\nL 49.800522 209.137087 \r\nL 49.873643 207.73378 \r\nL 49.904109 208.042265 \r\nL 49.934576 207.213589 \r\nL 49.937623 207.213589 \r\nL 50.00465 207.600708 \r\nL 50.074724 205.689307 \r\nL 50.196591 207.624903 \r\nL 50.211824 208.253971 \r\nL 50.266665 207.376904 \r\nL 50.306271 207.667244 \r\nL 50.309318 207.516025 \r\nL 50.379392 208.526164 \r\nL 50.409859 208.030168 \r\nL 50.443372 208.574554 \r\nL 50.461652 207.485782 \r\nL 50.513446 204.473511 \r\nL 50.580473 207.098663 \r\nL 50.58352 207.068419 \r\nL 50.607893 207.637 \r\nL 50.61094 207.576513 \r\nL 50.70234 208.380995 \r\nL 50.650547 207.455538 \r\nL 50.726714 208.193484 \r\nL 50.748041 207.437392 \r\nL 50.802881 209.681473 \r\nL 50.812021 209.415329 \r\nL 50.818114 209.820594 \r\nL 50.888188 206.112718 \r\nL 50.894281 206.185303 \r\nL 50.936935 206.203449 \r\nL 51.031382 204.751753 \r\nL 51.046615 204.515852 \r\nL 51.113643 205.749794 \r\nL 51.116689 205.592527 \r\nL 51.138016 205.822379 \r\nL 51.156296 204.794094 \r\nL 51.192856 205.017897 \r\nL 51.275117 201.322119 \r\nL 51.320817 201.370509 \r\nL 51.445731 198.358237 \r\nL 51.339097 201.715287 \r\nL 51.451824 198.745357 \r\nL 51.454871 198.721162 \r\nL 51.464011 199.344182 \r\nL 51.497525 199.156671 \r\nL 51.543225 200.366418 \r\nL 51.610252 199.616375 \r\nL 51.722979 198.660674 \r\nL 51.683372 200.088176 \r\nL 51.732119 198.763503 \r\nL 51.972807 194.644313 \r\nL 52.106861 190.386002 \r\nL 52.116001 190.555367 \r\nL 52.186075 192.793399 \r\nL 52.231775 191.057412 \r\nL 52.414576 195.781475 \r\nL 52.256149 190.573513 \r\nL 52.441996 194.136219 \r\nL 52.612611 187.065245 \r\nL 52.627844 187.567291 \r\nL 52.752758 190.373905 \r\nL 52.761898 190.246881 \r\nL 52.780178 191.232825 \r\nL 52.798458 190.960632 \r\nL 52.929466 196.737176 \r\nL 53.066566 193.095836 \r\nL 53.069613 193.107934 \r\nL 53.19148 195.690744 \r\nL 53.075706 192.920423 \r\nL 53.264601 195.013286 \r\nL 53.298114 193.531345 \r\nL 53.371235 195.745183 \r\nL 53.383421 196.265374 \r\nL 53.416935 194.263242 \r\nL 53.419982 194.414461 \r\nL 53.493102 192.0736 \r\nL 53.532709 193.60393 \r\nL 53.572316 194.42051 \r\nL 53.633249 193.047446 \r\nL 53.636296 193.07769 \r\nL 53.685043 191.680432 \r\nL 53.75207 193.761197 \r\nL 53.785584 195.545575 \r\nL 53.873937 191.982869 \r\nL 53.928778 193.295445 \r\nL 53.992758 192.738961 \r\nL 54.084158 191.49897 \r\nL 54.004945 193.374078 \r\nL 54.117672 192.170379 \r\nL 54.135952 193.737002 \r\nL 54.221259 191.765114 \r\nL 54.224306 192.037307 \r\nL 54.3218 190.954583 \r\nL 54.28524 192.267159 \r\nL 54.337033 191.408239 \r\nL 54.34008 191.819553 \r\nL 54.428434 189.998883 \r\nL 54.434527 190.023078 \r\nL 54.464994 188.837525 \r\nL 54.525928 191.940527 \r\nL 54.614281 190.688439 \r\nL 54.550301 192.666376 \r\nL 54.647795 191.075558 \r\nL 54.745289 192.630083 \r\nL 54.672168 191.045314 \r\nL 54.760522 191.825601 \r\nL 55.049957 181.464115 \r\nL 55.086517 184.31307 \r\nL 55.199244 186.157935 \r\nL 55.162684 183.54488 \r\nL 55.214478 186.049058 \r\nL 55.327205 182.552888 \r\nL 55.257131 186.666029 \r\nL 55.351579 183.369467 \r\nL 55.382045 184.294924 \r\nL 55.409466 182.73435 \r\nL 55.470399 184.11951 \r\nL 55.558753 182.504498 \r\nL 55.528286 184.367509 \r\nL 55.57094 184.173949 \r\nL 55.62578 187.107587 \r\nL 55.674527 183.732391 \r\nL 55.677574 183.853366 \r\nL 55.768974 181.403627 \r\nL 55.796394 181.857283 \r\nL 55.811628 182.849276 \r\nL 55.875608 179.855151 \r\nL 55.896935 180.109198 \r\nL 55.924355 179.105107 \r\nL 55.979195 183.06703 \r\nL 55.982242 182.903714 \r\nL 55.988335 183.484393 \r\nL 56.064502 180.605194 \r\nL 56.079736 181.204019 \r\nL 56.16809 183.242444 \r\nL 56.110203 180.326952 \r\nL 56.207697 182.431913 \r\nL 56.219883 181.718162 \r\nL 56.265584 183.901756 \r\nL 56.308237 183.278736 \r\nL 56.381357 186.496664 \r\nL 56.424011 184.917944 \r\nL 56.585485 177.236048 \r\nL 56.594625 177.822775 \r\nL 56.606812 179.413593 \r\nL 56.686026 176.927562 \r\nL 56.698213 177.441705 \r\nL 56.704306 176.625125 \r\nL 56.79266 180.199929 \r\nL 56.8932 183.647709 \r\nL 56.91148 182.486351 \r\nL 57.054674 176.945708 \r\nL 57.066861 178.04053 \r\nL 57.149122 174.048363 \r\nL 57.155215 174.362898 \r\nL 57.213102 171.901062 \r\nL 57.252709 175.342793 \r\nL 57.38981 180.599145 \r\nL 57.395903 179.945882 \r\nL 57.54519 185.994619 \r\nL 57.572611 185.184088 \r\nL 57.645731 181.839137 \r\nL 57.700571 182.389572 \r\nL 57.831579 179.280521 \r\nL 57.874232 177.980042 \r\nL 57.913839 182.752496 \r\nL 57.919932 183.302931 \r\nL 57.938213 182.292792 \r\nL 58.017426 177.508241 \r\nL 58.075313 178.639355 \r\nL 58.1789 179.679737 \r\nL 58.108827 178.258284 \r\nL 58.184994 179.038571 \r\nL 58.200227 177.381217 \r\nL 58.258114 182.468205 \r\nL 58.273348 181.724211 \r\nL 58.297721 183.919902 \r\nL 58.373888 181.452017 \r\nL 58.416542 183.411808 \r\nL 58.425682 182.710155 \r\nL 58.504896 184.803018 \r\nL 58.520129 183.859415 \r\nL 58.526222 184.464288 \r\nL 58.562783 180.29066 \r\nL 58.599343 181.022557 \r\nL 58.736443 176.776344 \r\nL 58.62067 181.143532 \r\nL 58.73949 176.927562 \r\nL 58.861357 181.397579 \r\nL 58.888778 180.974167 \r\nL 58.891824 180.447927 \r\nL 58.983225 183.804976 \r\nL 59.095952 182.165768 \r\nL 59.108139 182.504498 \r\nL 59.141652 183.472296 \r\nL 59.150792 181.252409 \r\nL 59.202586 181.675821 \r\nL 59.239146 182.425864 \r\nL 59.31836 181.161678 \r\nL 59.348827 183.429954 \r\nL 59.39148 180.423732 \r\nL 59.421947 180.804802 \r\nL 59.428041 180.974167 \r\nL 59.431087 180.550756 \r\nL 59.552955 178.258284 \r\nL 59.568188 179.389398 \r\nL 59.632168 176.764246 \r\nL 59.641308 176.854977 \r\nL 59.690055 177.713898 \r\nL 59.766222 173.026127 \r\nL 59.772316 173.401148 \r\nL 59.805829 171.314334 \r\nL 59.863716 171.399016 \r\nL 59.90637 172.076475 \r\nL 59.994724 168.090357 \r\nL 60.119638 173.957632 \r\nL 60.125731 173.691488 \r\nL 60.250645 177.719947 \r\nL 60.134871 173.274125 \r\nL 60.253692 177.471948 \r\nL 60.302439 175.064551 \r\nL 60.348139 178.427649 \r\nL 60.354232 177.99214 \r\nL 60.390792 179.685786 \r\nL 60.457819 176.455761 \r\nL 60.491333 175.348842 \r\nL 60.561407 177.012244 \r\nL 60.564453 176.558589 \r\nL 60.5675 176.776344 \r\nL 60.634527 174.054412 \r\nL 60.683274 171.392968 \r\nL 60.747254 173.334612 \r\nL 60.750301 173.068468 \r\nL 60.829515 175.657327 \r\nL 61.054969 185.885742 \r\nL 61.076296 184.434045 \r\nL 61.140276 181.839137 \r\nL 61.170743 182.323035 \r\nL 61.271284 178.820817 \r\nL 61.27433 178.972035 \r\nL 61.313937 176.69771 \r\nL 61.417525 166.360418 \r\nL 61.438851 167.8847 \r\nL 61.466271 169.675126 \r\nL 61.539392 167.654848 \r\nL 61.554625 169.451323 \r\nL 61.563765 168.900888 \r\nL 61.627746 175.772253 \r\nL 61.652119 177.477997 \r\nL 61.731333 182.359328 \r\nL 61.670399 177.236048 \r\nL 61.773986 180.230172 \r\nL 61.777033 180.072905 \r\nL 61.82578 182.310938 \r\nL 61.865387 180.792705 \r\nL 61.868434 181.48831 \r\nL 61.938507 176.788441 \r\nL 61.953741 177.205804 \r\nL 62.057328 170.842533 \r\nL 62.072561 172.645056 \r\nL 62.115215 170.092489 \r\nL 62.081701 172.717641 \r\nL 62.203569 171.223603 \r\nL 62.43207 185.335307 \r\nL 62.218802 170.812289 \r\nL 62.538704 182.812983 \r\nL 62.748925 166.705196 \r\nL 62.751972 167.183047 \r\nL 62.782439 165.82813 \r\nL 62.822045 169.445274 \r\nL 62.889072 168.368599 \r\nL 62.940866 171.054238 \r\nL 62.943913 170.503803 \r\nL 62.99266 178.04053 \r\nL 63.007893 178.016335 \r\nL 63.02008 179.722079 \r\nL 63.10234 175.560547 \r\nL 63.105387 175.717815 \r\nL 63.208974 172.832567 \r\nL 63.11148 175.790399 \r\nL 63.233348 174.078607 \r\nL 63.321701 173.376953 \r\nL 63.352168 175.524255 \r\nL 63.431382 177.477997 \r\nL 63.367402 174.520165 \r\nL 63.467942 176.352932 \r\nL 63.592856 170.407023 \r\nL 63.595903 170.509852 \r\nL 63.659883 168.17504 \r\nL 63.67207 170.648973 \r\nL 63.696443 170.225561 \r\nL 63.778704 174.169338 \r\nL 63.73605 169.112594 \r\nL 63.818311 174.054412 \r\nL 63.931038 178.361113 \r\nL 63.830498 173.891096 \r\nL 63.943225 177.598972 \r\nL 64.065092 172.499887 \r\nL 63.961505 178.173602 \r\nL 64.092512 173.001932 \r\nL 64.381947 156.367905 \r\nL 64.397181 157.734919 \r\nL 64.519048 165.531741 \r\nL 64.543421 164.775649 \r\nL 64.552561 164.58209 \r\nL 64.583028 168.144796 \r\nL 64.589122 167.872603 \r\nL 64.671382 175.391183 \r\nL 64.726222 172.511984 \r\nL 65.006517 152.811247 \r\nL 64.756689 172.850713 \r\nL 65.064404 156.234833 \r\nL 65.067451 158.182526 \r\nL 65.134478 153.688314 \r\nL 65.174085 155.781177 \r\nL 65.204552 153.174172 \r\nL 65.244158 159.428566 \r\nL 65.271579 157.63814 \r\nL 65.277672 157.353849 \r\nL 65.329466 160.729044 \r\nL 65.356886 159.452761 \r\nL 65.451333 164.993404 \r\nL 65.487893 163.529609 \r\nL 65.606714 166.862464 \r\nL 65.548827 163.257416 \r\nL 65.624994 166.469296 \r\nL 65.743814 164.787747 \r\nL 65.658507 167.098364 \r\nL 65.749908 165.035745 \r\nL 65.874822 169.548103 \r\nL 65.880915 168.707328 \r\nL 65.899195 167.709287 \r\nL 65.908335 167.763725 \r\nL 65.975362 163.23927 \r\nL 65.920522 168.731523 \r\nL 66.051529 164.654675 \r\nL 66.054576 165.193012 \r\nL 66.09723 163.051759 \r\nL 66.155117 163.735266 \r\nL 66.280031 168.168991 \r\nL 66.176443 162.586006 \r\nL 66.322684 166.16081 \r\nL 66.444552 155.775129 \r\nL 66.459785 157.093753 \r\nL 66.517672 158.950715 \r\nL 66.532905 155.442448 \r\nL 66.554232 150.657897 \r\nL 66.642586 156.186443 \r\nL 66.670006 159.876172 \r\nL 66.797967 158.878131 \r\nL 66.810154 157.910333 \r\nL 66.846714 163.408635 \r\nL 66.852807 162.997321 \r\nL 66.855854 164.309897 \r\nL 66.938114 158.345842 \r\nL 66.953348 159.26525 \r\nL 67.044748 161.648452 \r\nL 66.977721 157.553457 \r\nL 67.059982 159.192665 \r\nL 67.066075 159.089836 \r\nL 67.133102 155.406156 \r\nL 67.175756 158.424475 \r\nL 67.187942 159.676564 \r\nL 67.245829 154.438358 \r\nL 67.349416 148.123476 \r\nL 67.389023 151.855547 \r\nL 67.39207 151.819254 \r\nL 67.395117 152.448323 \r\nL 67.529171 161.848061 \r\nL 67.541357 160.74719 \r\nL 67.584011 159.851977 \r\nL 67.617525 163.565902 \r\nL 67.644945 162.1384 \r\nL 67.651038 163.311855 \r\nL 67.739392 157.759114 \r\nL 67.742439 158.170428 \r\nL 67.836886 153.065294 \r\nL 67.885633 155.121865 \r\nL 67.9161 159.114031 \r\nL 67.977033 153.204415 \r\nL 67.986173 154.057287 \r\nL 68.013593 152.841491 \r\nL 68.050154 157.692578 \r\nL 68.065387 156.924389 \r\nL 68.111087 157.269167 \r\nL 68.114134 156.10176 \r\nL 68.132414 155.140011 \r\nL 68.205534 159.833831 \r\nL 68.211628 158.968862 \r\nL 68.382242 169.330348 \r\nL 68.388335 169.148886 \r\nL 68.391382 168.961375 \r\nL 68.430989 172.747885 \r\nL 68.446222 174.508067 \r\nL 68.510203 169.681175 \r\nL 68.531529 170.884874 \r\nL 68.555903 169.312202 \r\nL 68.638163 171.084482 \r\nL 68.64121 170.909069 \r\nL 68.662537 171.786136 \r\nL 68.680817 168.919034 \r\nL 68.683864 169.03396 \r\nL 68.747844 164.24336 \r\nL 68.808778 166.711245 \r\nL 68.860571 168.870644 \r\nL 68.912365 166.003543 \r\nL 69.034232 161.854109 \r\nL 69.046419 162.023474 \r\nL 69.052512 161.769427 \r\nL 69.137819 157.432482 \r\nL 69.070792 161.854109 \r\nL 69.17438 159.737051 \r\nL 69.22922 160.995189 \r\nL 69.213986 159.228957 \r\nL 69.296247 160.977042 \r\nL 69.509515 149.06103 \r\nL 69.512561 149.63566 \r\nL 69.634429 156.513074 \r\nL 69.643569 155.206547 \r\nL 69.683176 157.305459 \r\nL 69.759343 153.845581 \r\nL 69.987844 141.83279 \r\nL 69.792856 154.256896 \r\nL 70.045731 145.262424 \r\nL 70.054871 146.732267 \r\nL 70.106665 142.11708 \r\nL 70.161505 135.626785 \r\nL 70.213299 142.389273 \r\nL 70.216345 141.917472 \r\nL 70.332119 144.488185 \r\nL 70.265092 141.16138 \r\nL 70.338213 144.203895 \r\nL 70.40524 141.627133 \r\nL 70.435706 145.607202 \r\nL 70.4418 145.050718 \r\nL 70.56976 152.599542 \r\nL 70.5789 149.550978 \r\nL 70.652021 156.011029 \r\nL 70.673348 155.369863 \r\nL 70.706861 158.732961 \r\nL 70.728188 162.725127 \r\nL 70.813495 156.283222 \r\nL 71.023716 145.395496 \r\nL 71.04809 148.286792 \r\nL 71.203471 167.648799 \r\nL 71.224797 163.759461 \r\nL 71.340571 158.230916 \r\nL 71.346665 158.920472 \r\nL 71.392365 151.831352 \r\nL 71.395412 151.849498 \r\nL 71.398458 151.819254 \r\nL 71.511186 140.326654 \r\nL 71.538606 144.149456 \r\nL 71.617819 149.859464 \r\nL 71.651333 147.742406 \r\nL 71.66352 145.389447 \r\nL 71.742733 149.218298 \r\nL 71.761014 147.996453 \r\nL 71.767107 147.155678 \r\nL 71.803667 150.639751 \r\nL 71.837181 149.587271 \r\nL 71.864601 150.301021 \r\nL 71.907254 145.431788 \r\nL 71.916394 144.603111 \r\nL 71.974281 153.119733 \r\nL 72.108335 149.581222 \r\nL 71.998655 154.456504 \r\nL 72.117475 149.907854 \r\nL 72.221063 156.476782 \r\nL 72.239343 155.793275 \r\nL 72.272856 154.317383 \r\nL 72.318557 157.759114 \r\nL 72.327697 157.378044 \r\nL 72.431284 163.904631 \r\nL 72.443471 160.722995 \r\nL 72.452611 161.962987 \r\nL 72.507451 158.309549 \r\nL 72.547058 160.79558 \r\nL 72.583618 161.594014 \r\nL 72.687205 154.244798 \r\nL 72.748139 155.109767 \r\nL 72.735952 152.218471 \r\nL 72.790792 153.119733 \r\nL 72.851726 151.758767 \r\nL 72.860866 153.331439 \r\nL 72.900473 152.980612 \r\nL 72.91266 153.779045 \r\nL 72.961407 150.966383 \r\nL 72.97664 148.4864 \r\nL 73.019294 151.395843 \r\nL 73.071087 150.089316 \r\nL 73.125928 152.17613 \r\nL 73.162488 147.325043 \r\nL 73.214281 145.558812 \r\nL 73.250842 150.234485 \r\nL 73.403176 162.319862 \r\nL 73.421456 161.140358 \r\nL 73.430596 160.771385 \r\nL 73.476296 165.743447 \r\nL 73.488483 165.301889 \r\nL 73.512856 167.975431 \r\nL 73.595117 165.078086 \r\nL 73.60121 165.495449 \r\nL 73.790104 172.282132 \r\nL 73.61035 165.199061 \r\nL 73.802291 170.552193 \r\nL 73.887598 168.398843 \r\nL 73.823618 170.80624 \r\nL 73.911972 169.977563 \r\nL 74.021652 174.036266 \r\nL 73.936345 168.846449 \r\nL 74.036886 173.812462 \r\nL 74.094773 170.612681 \r\nL 74.158753 171.181262 \r\nL 74.17094 170.098538 \r\nL 74.192267 170.201366 \r\nL 74.301947 162.265423 \r\nL 74.347647 161.696842 \r\nL 74.426861 166.935048 \r\nL 74.554822 162.477129 \r\nL 74.463421 167.697189 \r\nL 74.573102 163.209026 \r\nL 74.594429 164.527651 \r\nL 74.667549 162.04162 \r\nL 74.838163 150.863554 \r\nL 74.679736 162.76142 \r\nL 74.902144 152.393884 \r\nL 74.91433 151.976522 \r\nL 74.926517 152.992709 \r\nL 74.929564 154.160116 \r\nL 75.033151 151.74667 \r\nL 75.042291 152.877783 \r\nL 75.066665 151.117601 \r\nL 75.094085 151.547061 \r\nL 75.106271 147.573041 \r\nL 75.145878 154.033092 \r\nL 75.203765 152.285007 \r\nL 75.206812 152.635834 \r\nL 75.261652 146.913729 \r\nL 75.295166 144.264382 \r\nL 75.3561 148.516644 \r\nL 75.462733 155.859811 \r\nL 75.487107 154.813379 \r\nL 75.51148 153.234659 \r\nL 75.563274 161.702891 \r\nL 75.566321 161.473039 \r\nL 75.633348 164.273604 \r\nL 75.672955 161.733135 \r\nL 75.770448 151.922083 \r\nL 75.794822 154.020995 \r\nL 75.977623 138.760031 \r\nL 75.822242 155.067426 \r\nL 76.020276 145.159595 \r\nL 76.023323 145.982223 \r\nL 76.11777 142.891319 \r\nL 76.123864 143.453851 \r\nL 76.12691 142.316689 \r\nL 76.187844 149.405808 \r\nL 76.224404 145.413642 \r\nL 76.373692 158.001064 \r\nL 76.395018 157.009071 \r\nL 76.455952 161.303674 \r\nL 76.471186 159.07169 \r\nL 76.507746 160.680654 \r\nL 76.492512 156.265076 \r\nL 76.580866 158.950715 \r\nL 76.626566 156.107809 \r\nL 76.717967 151.801108 \r\nL 76.66008 156.82156 \r\nL 76.748434 152.65398 \r\nL 76.812414 161.255284 \r\nL 76.870301 154.287139 \r\nL 76.964748 150.663946 \r\nL 76.989122 151.547061 \r\nL 77.010448 153.597583 \r\nL 77.053102 149.25459 \r\nL 77.114036 142.655418 \r\nL 77.159736 149.690099 \r\nL 77.162783 149.454198 \r\nL 77.202389 154.04519 \r\nL 77.272463 150.167949 \r\nL 77.27551 149.248541 \r\nL 77.360817 154.607722 \r\nL 77.369957 154.135921 \r\nL 77.479638 152.412031 \r\nL 77.403471 158.085746 \r\nL 77.491824 152.70237 \r\nL 77.500964 152.36969 \r\nL 77.507058 153.700412 \r\nL 77.610645 157.813553 \r\nL 77.516198 153.434267 \r\nL 77.631972 155.914249 \r\nL 77.705092 149.133615 \r\nL 77.641112 156.422343 \r\nL 77.744699 155.684397 \r\nL 77.921407 143.4599 \r\nL 77.756886 156.791316 \r\nL 77.99148 147.712162 \r\nL 78.00976 149.01264 \r\nL 78.049367 144.143407 \r\nL 78.095068 146.937924 \r\nL 78.162095 142.286445 \r\nL 78.116394 147.355287 \r\nL 78.213888 145.407593 \r\nL 78.229122 148.595278 \r\nL 78.314429 144.881353 \r\nL 78.317475 145.80681 \r\nL 78.430203 137.737795 \r\nL 78.436296 138.415253 \r\nL 78.47895 137.259944 \r\nL 78.463716 140.68353 \r\nL 78.539883 139.014078 \r\nL 78.558163 136.570388 \r\nL 78.609957 140.459726 \r\nL 78.622144 138.820519 \r\nL 78.737918 144.143407 \r\nL 78.792758 146.193929 \r\nL 78.853692 138.899152 \r\nL 78.935952 141.965862 \r\nL 78.887205 138.487838 \r\nL 78.966419 140.06051 \r\nL 78.984699 140.840797 \r\nL 79.030399 138.433399 \r\nL 79.063913 137.132921 \r\nL 79.127893 141.427524 \r\nL 79.1675 143.738142 \r\nL 79.20406 138.427351 \r\nL 79.210154 137.096628 \r\nL 79.252807 140.127046 \r\nL 79.313741 137.7136 \r\nL 79.414281 144.911597 \r\nL 79.435608 143.465949 \r\nL 79.453888 141.360988 \r\nL 79.527009 146.351196 \r\nL 79.542242 144.627306 \r\nL 79.545289 144.675696 \r\nL 79.548335 143.496192 \r\nL 79.600129 140.762163 \r\nL 79.581849 144.917645 \r\nL 79.651923 144.373259 \r\nL 79.78293 148.15372 \r\nL 79.706763 142.219909 \r\nL 79.789023 147.663772 \r\nL 79.798163 147.155678 \r\nL 79.871284 151.637792 \r\nL 79.87433 151.286966 \r\nL 79.987058 149.786879 \r\nL 79.907844 154.595625 \r\nL 79.990104 150.065121 \r\nL 80.008385 151.353502 \r\nL 80.075412 144.905548 \r\nL 80.151579 146.18788 \r\nL 80.200326 141.953764 \r\nL 80.203372 142.189665 \r\nL 80.239932 139.074565 \r\nL 80.258213 139.383051 \r\nL 80.331333 128.912687 \r\nL 80.377033 134.380746 \r\nL 80.38922 135.94132 \r\nL 80.4532 131.120476 \r\nL 80.553741 127.944889 \r\nL 80.483667 131.58018 \r\nL 80.565928 129.396586 \r\nL 80.629908 139.96373 \r\nL 80.687795 135.130789 \r\nL 80.693888 134.066211 \r\nL 80.742635 140.423434 \r\nL 80.757869 139.649196 \r\nL 80.882783 148.244451 \r\nL 80.891923 147.554895 \r\nL 80.894969 147.361335 \r\nL 80.94067 150.97848 \r\nL 80.965043 149.865512 \r\nL 80.989416 153.887923 \r\nL 81.06863 149.115469 \r\nL 81.08691 147.869429 \r\nL 81.138704 152.744711 \r\nL 81.144797 152.393884 \r\nL 81.193544 154.184311 \r\nL 81.245338 151.35955 \r\nL 81.348925 145.933833 \r\nL 81.254478 151.752718 \r\nL 81.364158 149.811074 \r\nL 81.367205 149.811074 \r\nL 81.370252 149.623563 \r\nL 81.391579 152.097496 \r\nL 81.446419 151.202283 \r\nL 81.449466 151.734572 \r\nL 81.495166 148.921909 \r\nL 81.553053 151.141796 \r\nL 81.577426 152.345495 \r\nL 81.668827 147.216166 \r\nL 81.68406 148.062989 \r\nL 81.705387 145.316862 \r\nL 81.754134 143.03044 \r\nL 81.802881 145.716079 \r\nL 81.815068 144.578916 \r\nL 81.927795 148.050891 \r\nL 81.906468 144.36721 \r\nL 81.946075 147.458115 \r\nL 81.967402 145.371301 \r\nL 82.016149 147.687967 \r\nL 82.058802 147.077045 \r\nL 82.278163 157.353849 \r\nL 82.351284 154.317383 \r\nL 82.470104 143.865165 \r\nL 82.518851 148.075086 \r\nL 82.540178 147.204068 \r\nL 82.564552 148.970299 \r\nL 82.570645 148.885617 \r\nL 82.662045 157.117948 \r\nL 82.692512 152.424128 \r\nL 82.747353 146.568951 \r\nL 82.811333 146.992362 \r\nL 82.857033 149.39976 \r\nL 82.908827 142.322737 \r\nL 82.954527 140.332703 \r\nL 82.963667 139.576611 \r\nL 83.015461 144.258333 \r\nL 83.018507 144.010335 \r\nL 83.052021 145.837054 \r\nL 83.082488 141.022259 \r\nL 83.088581 141.554548 \r\nL 83.167795 137.405114 \r\nL 83.137328 142.480004 \r\nL 83.213495 139.612903 \r\nL 83.225682 141.439622 \r\nL 83.274429 136.606681 \r\nL 83.289662 132.439101 \r\nL 83.381063 137.755941 \r\nL 83.432856 134.991668 \r\nL 83.509023 142.346932 \r\nL 83.518163 141.276306 \r\nL 83.55777 147.573041 \r\nL 83.57605 146.23627 \r\nL 83.719244 158.152282 \r\nL 83.722291 157.468775 \r\nL 83.725338 157.650237 \r\nL 83.777131 154.90411 \r\nL 83.810645 156.585659 \r\nL 83.847205 152.381787 \r\nL 83.929466 153.531047 \r\nL 83.962979 155.732787 \r\nL 84.017819 151.250673 \r\nL 84.103127 146.605243 \r\nL 84.030006 151.916034 \r\nL 84.13664 149.030787 \r\nL 84.139687 149.079177 \r\nL 84.142733 147.736357 \r\nL 84.368188 125.011252 \r\nL 84.383421 128.75542 \r\nL 84.438262 120.214603 \r\nL 84.474822 122.773219 \r\nL 84.66981 139.848804 \r\nL 84.480915 122.646196 \r\nL 84.68809 137.816428 \r\nL 84.727697 144.300674 \r\nL 84.79777 137.701502 \r\nL 84.855657 134.616646 \r\nL 85.023225 146.913729 \r\nL 85.029318 145.492276 \r\nL 85.102439 152.012814 \r\nL 85.120719 151.426087 \r\nL 85.230399 154.480699 \r\nL 85.239539 152.980612 \r\nL 85.355313 148.310987 \r\nL 85.364453 148.637619 \r\nL 85.3675 149.000543 \r\nL 85.425387 145.982223 \r\nL 85.4589 146.943972 \r\nL 85.504601 144.076871 \r\nL 85.468041 147.040752 \r\nL 85.592955 145.014425 \r\nL 85.669122 147.155678 \r\nL 85.608188 144.264382 \r\nL 85.705682 145.90359 \r\nL 85.757475 140.804504 \r\nL 85.711775 146.242319 \r\nL 85.842783 143.066732 \r\nL 85.891529 142.183616 \r\nL 85.958557 144.530526 \r\nL 86.01035 142.45581 \r\nL 86.049957 146.33305 \r\nL 86.068237 144.336967 \r\nL 86.101751 145.873346 \r\nL 86.092611 142.129178 \r\nL 86.153544 143.399412 \r\nL 86.247991 140.042363 \r\nL 86.272365 140.3448 \r\nL 86.363765 143.750239 \r\nL 86.391186 142.383225 \r\nL 86.464306 143.036488 \r\nL 86.510006 140.036315 \r\nL 86.513053 140.278264 \r\nL 86.53438 133.195193 \r\nL 86.61664 124.890277 \r\nL 86.6989 130.134532 \r\nL 86.887795 146.012467 \r\nL 86.893888 145.667689 \r\nL 86.896935 145.619299 \r\nL 86.918262 146.931875 \r\nL 86.927402 146.829046 \r\nL 86.942635 147.355287 \r\nL 86.982242 144.343015 \r\nL 87.055362 136.824435 \r\nL 87.003569 145.050718 \r\nL 87.101063 142.800588 \r\nL 87.113249 143.484095 \r\nL 87.161996 135.971563 \r\nL 87.165043 135.65098 \r\nL 87.225977 139.631049 \r\nL 87.253397 137.489796 \r\nL 87.332611 138.245889 \r\nL 87.308237 135.396933 \r\nL 87.356984 136.649022 \r\nL 87.360031 136.794192 \r\nL 87.396591 133.527874 \r\nL 87.411824 131.132574 \r\nL 87.451431 139.891145 \r\nL 87.457525 139.504026 \r\nL 87.460571 139.467733 \r\nL 87.463618 140.889187 \r\nL 87.530645 136.213513 \r\nL 87.564158 136.836533 \r\nL 87.637279 124.974959 \r\nL 87.728679 125.894367 \r\nL 87.868827 120.982793 \r\nL 87.890154 123.511165 \r\nL 87.972414 135.41508 \r\nL 88.045534 134.029919 \r\nL 88.048581 133.963383 \r\nL 88.063814 135.84454 \r\nL 88.082095 135.12474 \r\nL 88.173495 144.08292 \r\nL 88.213102 141.814643 \r\nL 88.219195 141.167429 \r\nL 88.283176 144.687793 \r\nL 88.298409 144.421649 \r\nL 88.304502 145.395496 \r\nL 88.38981 141.433573 \r\nL 88.39895 142.225957 \r\nL 88.47207 137.181311 \r\nL 88.52691 138.560423 \r\nL 88.529957 139.092712 \r\nL 88.584797 131.011599 \r\nL 88.590891 131.858422 \r\nL 88.612217 128.08401 \r\nL 88.642684 133.30407 \r\nL 88.703618 130.443018 \r\nL 88.709711 131.362426 \r\nL 88.813299 136.298195 \r\nL 88.831579 134.283966 \r\nL 88.852905 133.237534 \r\nL 88.901652 138.735836 \r\nL 88.922979 137.126872 \r\nL 88.938213 137.695453 \r\nL 88.962586 134.773913 \r\nL 89.017426 135.711468 \r\nL 89.05094 133.201242 \r\nL 89.081407 137.52004 \r\nL 89.121014 136.086489 \r\nL 89.15148 135.741711 \r\nL 89.267254 144.839012 \r\nL 89.291628 142.147324 \r\nL 89.346468 147.687967 \r\nL 89.376935 144.893451 \r\nL 89.407402 147.585139 \r\nL 89.468335 142.631223 \r\nL 89.480522 143.641362 \r\nL 89.483569 143.74419 \r\nL 89.507942 141.778351 \r\nL 89.510989 142.232006 \r\nL 89.62067 132.590319 \r\nL 89.63895 132.783879 \r\nL 89.641996 132.608466 \r\nL 89.67551 136.509901 \r\nL 89.68465 136.394975 \r\nL 89.769957 142.111031 \r\nL 89.71207 135.675175 \r\nL 89.800424 140.157289 \r\nL 89.803471 139.794365 \r\nL 89.840031 147.760552 \r\nL 89.925338 153.428219 \r\nL 89.846124 147.28875 \r\nL 89.958851 150.700238 \r\nL 89.971038 149.690099 \r\nL 90.038065 153.633876 \r\nL 90.053299 152.454372 \r\nL 90.108139 157.63814 \r\nL 90.172119 155.375912 \r\nL 90.208679 156.652195 \r\nL 90.199539 153.543145 \r\nL 90.24524 154.613771 \r\nL 90.415854 141.802546 \r\nL 90.428041 143.205853 \r\nL 90.750989 113.300897 \r\nL 90.434134 143.36312 \r\nL 90.757082 113.736406 \r\nL 90.790596 115.792977 \r\nL 90.827156 112.593195 \r\nL 90.839343 113.403725 \r\nL 90.900276 110.488234 \r\nL 90.936837 115.454247 \r\nL 90.939883 115.424004 \r\nL 91.058704 121.412253 \r\nL 91.177525 116.270827 \r\nL 91.104404 121.672349 \r\nL 91.183618 116.887798 \r\nL 91.311579 125.555638 \r\nL 91.192758 116.6398 \r\nL 91.317672 125.035447 \r\nL 91.409072 120.976744 \r\nL 91.351186 127.243236 \r\nL 91.421259 125.380225 \r\nL 91.509613 133.370606 \r\nL 91.451726 123.111948 \r\nL 91.543127 132.233444 \r\nL 91.579687 130.878527 \r\nL 91.628434 132.923 \r\nL 91.64062 132.324175 \r\nL 91.695461 138.415253 \r\nL 91.655854 131.828178 \r\nL 91.756394 133.691189 \r\nL 91.859982 130.188971 \r\nL 91.786861 134.798108 \r\nL 91.878262 133.092365 \r\nL 91.942242 134.683182 \r\nL 91.963569 132.687099 \r\nL 92.000129 134.259771 \r\nL 92.14637 141.125087 \r\nL 92.185977 139.249979 \r\nL 92.195117 137.907159 \r\nL 92.268237 143.490144 \r\nL 92.277377 143.278438 \r\nL 92.408385 149.048933 \r\nL 92.323077 139.733878 \r\nL 92.411431 148.558985 \r\nL 92.417525 149.290882 \r\nL 92.499785 146.677828 \r\nL 92.551579 138.530179 \r\nL 92.508925 147.155678 \r\nL 92.627746 142.256201 \r\nL 92.639932 143.496192 \r\nL 92.713053 139.274174 \r\nL 92.737426 142.207811 \r\nL 92.75266 140.774261 \r\nL 92.8075 144.010335 \r\nL 92.831873 143.726044 \r\nL 92.859294 145.885443 \r\nL 92.886714 142.782441 \r\nL 92.938507 143.490144 \r\nL 93.115215 128.047718 \r\nL 93.127402 128.646543 \r\nL 93.200522 130.582139 \r\nL 93.148729 127.872304 \r\nL 93.224896 128.126351 \r\nL 93.230989 127.938841 \r\nL 93.276689 130.872478 \r\nL 93.279736 130.666821 \r\nL 93.313249 134.26582 \r\nL 93.37723 128.295716 \r\nL 93.380276 128.313862 \r\nL 93.389416 125.803636 \r\nL 93.483864 129.995411 \r\nL 93.489957 129.100198 \r\nL 93.532611 131.277743 \r\nL 93.587451 127.388405 \r\nL 93.593544 126.83797 \r\nL 93.648385 130.684967 \r\nL 93.742832 141.536401 \r\nL 93.782439 139.715732 \r\nL 93.837279 133.491581 \r\nL 93.889072 139.413295 \r\nL 93.998753 141.7844 \r\nL 93.980473 138.130963 \r\nL 94.004846 140.647237 \r\nL 94.007893 140.641188 \r\nL 94.135854 143.816775 \r\nL 94.02922 139.231833 \r\nL 94.148041 143.393364 \r\nL 94.361308 127.721086 \r\nL 94.388729 128.289667 \r\nL 94.474036 132.505637 \r\nL 94.507549 131.864471 \r\nL 94.510596 131.495498 \r\nL 94.574576 137.011946 \r\nL 94.583716 139.080614 \r\nL 94.68121 136.679266 \r\nL 94.687303 137.961598 \r\nL 94.72691 136.739753 \r\nL 94.763471 139.19554 \r\nL 94.793937 138.57252 \r\nL 94.815264 139.413295 \r\nL 94.836591 136.007856 \r\nL 94.870104 136.878874 \r\nL 94.882291 135.021912 \r\nL 94.964552 139.080614 \r\nL 94.970645 139.467733 \r\nL 94.985878 138.596715 \r\nL 95.077279 135.112643 \r\nL 95.101652 137.362773 \r\nL 95.138213 141.276306 \r\nL 95.199146 135.336446 \r\nL 95.27836 129.844193 \r\nL 95.317967 132.29998 \r\nL 95.3332 133.231485 \r\nL 95.394134 128.537666 \r\nL 95.397181 128.779615 \r\nL 95.452021 123.753114 \r\nL 95.503814 129.420781 \r\nL 95.628729 137.126872 \r\nL 95.674429 131.350328 \r\nL 95.750596 134.671085 \r\nL 95.753643 135.02796 \r\nL 95.793249 127.358162 \r\nL 95.799343 127.575916 \r\nL 95.933397 117.504769 \r\nL 95.969957 119.331488 \r\nL 96.012611 125.289494 \r\nL 96.094871 124.73301 \r\nL 96.100964 124.581791 \r\nL 96.104011 125.144324 \r\nL 96.107058 124.890277 \r\nL 96.125338 130.213166 \r\nL 96.198458 124.678571 \r\nL 96.219785 125.45281 \r\nL 96.308139 122.331661 \r\nL 96.335559 123.220826 \r\nL 96.369072 126.801678 \r\nL 96.430006 121.424351 \r\nL 96.442193 122.543367 \r\nL 96.49094 124.962862 \r\nL 96.493986 125.839929 \r\nL 96.570154 118.145935 \r\nL 96.579294 118.817345 \r\nL 96.667647 117.637841 \r\nL 96.631087 121.097719 \r\nL 96.685928 119.192367 \r\nL 96.896149 145.322911 \r\nL 96.899195 145.310813 \r\nL 97.014969 141.838838 \r\nL 96.950989 147.028655 \r\nL 97.018016 142.365078 \r\nL 97.252611 124.866082 \r\nL 97.030203 142.915514 \r\nL 97.292217 127.618257 \r\nL 97.377525 129.632487 \r\nL 97.334871 125.585882 \r\nL 97.395805 127.497283 \r\nL 97.453692 126.329876 \r\nL 97.404945 129.487317 \r\nL 97.505485 127.382357 \r\nL 97.602979 129.311904 \r\nL 97.70352 130.945063 \r\nL 97.624306 127.805768 \r\nL 97.718753 130.376482 \r\nL 97.7218 129.965167 \r\nL 97.79492 134.64689 \r\nL 97.861947 139.274174 \r\nL 97.901554 134.919083 \r\nL 97.910694 132.910902 \r\nL 98.002095 139.618952 \r\nL 98.017328 142.008203 \r\nL 98.041701 139.032224 \r\nL 98.111775 139.431441 \r\nL 98.114822 139.552416 \r\nL 98.136149 136.443365 \r\nL 98.154429 137.084531 \r\nL 98.166615 135.856637 \r\nL 98.215362 141.318647 \r\nL 98.242783 139.044322 \r\nL 98.245829 139.655244 \r\nL 98.30981 131.332182 \r\nL 98.398163 123.741017 \r\nL 98.434724 124.466865 \r\nL 98.660178 116.379704 \r\nL 98.675412 119.059295 \r\nL 98.940473 131.858422 \r\nL 98.98008 130.231312 \r\nL 99.07148 125.029398 \r\nL 99.104994 129.632487 \r\nL 99.190301 132.753635 \r\nL 99.138507 127.612209 \r\nL 99.211628 129.063906 \r\nL 99.245141 124.599938 \r\nL 99.284748 129.699023 \r\nL 99.324355 128.198936 \r\nL 99.357869 127.787622 \r\nL 99.498016 134.906986 \r\nL 99.501063 134.235576 \r\nL 99.54981 142.171519 \r\nL 99.589416 138.711641 \r\nL 99.67777 143.308681 \r\nL 99.70519 140.864992 \r\nL 99.854478 133.491581 \r\nL 99.738704 141.01621 \r\nL 99.857525 133.812164 \r\nL 99.866665 133.945236 \r\nL 99.875805 132.354419 \r\nL 99.891038 132.789928 \r\nL 99.918458 130.297848 \r\nL 99.970252 134.665036 \r\nL 99.973299 134.132747 \r\nL 100.052512 140.713773 \r\nL 100.110399 138.512033 \r\nL 100.116493 138.19145 \r\nL 100.168286 142.16547 \r\nL 100.171333 141.663425 \r\nL 100.22008 144.802719 \r\nL 100.26578 137.538186 \r\nL 100.384601 131.307987 \r\nL 100.390694 131.568083 \r\nL 100.454674 129.366342 \r\nL 100.488188 132.880659 \r\nL 100.494281 132.197151 \r\nL 100.591775 135.644932 \r\nL 100.515608 131.453157 \r\nL 100.607009 133.939188 \r\nL 100.610055 133.588361 \r\nL 100.680129 137.278091 \r\nL 100.689269 137.223652 \r\nL 100.710596 138.421302 \r\nL 100.771529 132.886707 \r\nL 100.878163 127.866256 \r\nL 100.896443 128.495324 \r\nL 100.978704 124.902375 \r\nL 100.911677 129.481268 \r\nL 101.006124 128.580007 \r\nL 101.045731 129.130442 \r\nL 101.054871 126.753288 \r\nL 101.060964 126.438754 \r\nL 101.115805 130.703113 \r\nL 101.225485 135.136838 \r\nL 101.240719 133.794018 \r\nL 101.338213 125.725003 \r\nL 101.380866 129.239319 \r\nL 101.40524 129.868388 \r\nL 101.390006 127.805768 \r\nL 101.444846 127.932792 \r\nL 101.447893 127.134359 \r\nL 101.50578 131.066038 \r\nL 101.545387 130.255507 \r\nL 101.691628 142.891319 \r\nL 101.700768 142.111031 \r\nL 101.703814 142.431615 \r\nL 101.773888 138.415253 \r\nL 101.776935 138.530179 \r\nL 101.932316 120.214603 \r\nL 101.819588 138.947542 \r\nL 101.974969 121.037232 \r\nL 102.02067 118.877832 \r\nL 102.090743 122.664342 \r\nL 102.230891 132.179005 \r\nL 102.12121 122.28932 \r\nL 102.291824 130.533749 \r\nL 102.294871 130.539797 \r\nL 102.355805 133.195193 \r\nL 102.407598 130.914819 \r\nL 102.416738 131.695106 \r\nL 102.441112 129.402635 \r\nL 102.483765 129.420781 \r\nL 102.511186 126.880312 \r\nL 102.578213 131.689058 \r\nL 102.584306 130.920868 \r\nL 102.843274 143.187707 \r\nL 102.855461 142.437663 \r\nL 102.974281 136.981702 \r\nL 102.907254 142.88527 \r\nL 102.983421 138.034183 \r\nL 103.013888 136.939361 \r\nL 103.050448 140.453678 \r\nL 103.053495 140.471824 \r\nL 103.056542 140.453678 \r\nL 103.160129 136.104636 \r\nL 103.172316 136.697412 \r\nL 103.178409 136.872825 \r\nL 103.196689 136.116733 \r\nL 103.199736 136.243757 \r\nL 103.272856 132.656855 \r\nL 103.291136 136.56434 \r\nL 103.312463 135.082399 \r\nL 103.31551 135.445323 \r\nL 103.400817 132.723392 \r\nL 103.403864 132.916951 \r\nL 103.690252 115.339321 \r\nL 103.726812 115.502637 \r\nL 103.809072 118.097545 \r\nL 103.735952 115.436101 \r\nL 103.845633 117.686231 \r\nL 103.848679 117.111601 \r\nL 103.891333 121.732836 \r\nL 103.952267 117.480574 \r\nL 103.991873 122.585708 \r\nL 104.010154 117.329356 \r\nL 104.061947 117.752767 \r\nL 104.180768 99.219437 \r\nL 104.208188 100.604598 \r\nL 104.317869 109.115171 \r\nL 104.351382 108.552638 \r\nL 104.360522 109.278487 \r\nL 104.430596 126.450851 \r\nL 104.485436 122.700634 \r\nL 104.488483 121.037232 \r\nL 104.570743 124.890277 \r\nL 104.59207 124.085795 \r\nL 104.61035 126.971043 \r\nL 104.659097 123.595847 \r\nL 104.704797 125.144324 \r\nL 104.710891 124.400329 \r\nL 104.802291 128.380398 \r\nL 104.808385 129.287709 \r\nL 104.851038 124.218867 \r\nL 104.854085 124.382183 \r\nL 104.982045 117.389843 \r\nL 104.997279 118.853637 \r\nL 105.052119 112.006467 \r\nL 105.064306 112.333099 \r\nL 105.088679 109.780532 \r\nL 105.167893 112.810949 \r\nL 105.173986 112.381489 \r\nL 105.177033 112.399635 \r\nL 105.18008 112.097198 \r\nL 105.201407 116.325265 \r\nL 105.28062 109.429705 \r\nL 105.286714 110.536624 \r\nL 105.408581 117.420087 \r\nL 105.423814 116.149852 \r\nL 105.509122 111.722176 \r\nL 105.484748 117.347502 \r\nL 105.539588 114.637668 \r\nL 105.591382 122.894194 \r\nL 105.655362 118.291105 \r\nL 105.682783 122.410295 \r\nL 105.789416 119.803289 \r\nL 105.81379 122.331661 \r\nL 105.90519 117.752767 \r\nL 106.011824 120.946501 \r\nL 105.935657 115.926049 \r\nL 106.017918 119.912166 \r\nL 106.145878 124.726961 \r\nL 106.081898 118.291105 \r\nL 106.148925 124.037405 \r\nL 106.337819 139.449587 \r\nL 106.155018 123.39019 \r\nL 106.353053 137.985793 \r\nL 106.3561 137.09058 \r\nL 106.398753 145.111205 \r\nL 106.450547 141.693669 \r\nL 106.526714 142.667515 \r\nL 106.4932 139.141102 \r\nL 106.560227 141.59084 \r\nL 106.563274 141.44567 \r\nL 106.605928 144.584965 \r\nL 106.621161 143.405461 \r\nL 106.660768 145.994321 \r\nL 106.712561 140.629091 \r\nL 106.855756 130.364384 \r\nL 106.767402 144.300674 \r\nL 106.858802 130.769649 \r\nL 106.892316 131.882617 \r\nL 106.907549 129.390537 \r\nL 106.968483 131.217256 \r\nL 107.07207 125.942757 \r\nL 106.977623 131.495498 \r\nL 107.096443 129.451025 \r\nL 107.139097 133.957334 \r\nL 107.196984 128.108205 \r\nL 107.206124 129.511512 \r\nL 107.285338 124.273306 \r\nL 107.212217 129.656682 \r\nL 107.334085 126.124219 \r\nL 107.358458 129.880485 \r\nL 107.440719 126.063732 \r\nL 107.553446 122.156248 \r\nL 107.477279 128.1324 \r\nL 107.565633 123.638188 \r\nL 107.72406 131.205159 \r\nL 107.766714 127.430747 \r\nL 107.781947 124.521304 \r\nL 107.858114 131.495498 \r\nL 107.870301 128.979223 \r\nL 108.080522 116.663995 \r\nL 107.894674 129.741364 \r\nL 108.083569 118.539103 \r\nL 108.101849 120.075482 \r\nL 108.141456 115.53893 \r\nL 108.153643 116.192193 \r\nL 108.156689 114.946153 \r\nL 108.25723 118.817345 \r\nL 108.263323 118.055204 \r\nL 108.305977 123.323654 \r\nL 108.33035 122.803463 \r\nL 108.440031 126.98314 \r\nL 108.443077 127.424698 \r\nL 108.519244 122.670391 \r\nL 108.580178 122.246979 \r\nL 108.552758 125.198763 \r\nL 108.601505 123.426483 \r\nL 108.674625 126.698849 \r\nL 108.702045 122.742975 \r\nL 108.711186 123.263167 \r\nL 108.741652 119.863777 \r\nL 108.814773 123.789407 \r\nL 108.820866 122.658293 \r\nL 108.826959 123.849894 \r\nL 108.89094 117.317258 \r\nL 108.979294 110.826963 \r\nL 109.00976 114.184012 \r\nL 109.283962 149.460247 \r\nL 109.302242 148.976348 \r\nL 109.427156 139.225784 \r\nL 109.357082 149.133615 \r\nL 109.454576 141.233965 \r\nL 109.47895 143.568777 \r\nL 109.545977 138.6693 \r\nL 109.549023 139.183443 \r\nL 109.683077 132.983487 \r\nL 109.725731 136.84863 \r\nL 109.731824 137.544235 \r\nL 109.786665 132.850415 \r\nL 109.814085 133.298022 \r\nL 109.820178 133.370606 \r\nL 109.829318 131.610424 \r\nL 109.859785 132.741538 \r\nL 110.070006 124.557597 \r\nL 110.08524 123.021217 \r\nL 110.106566 125.924611 \r\nL 110.182733 123.559555 \r\nL 110.243667 124.551548 \r\nL 110.277181 122.392149 \r\nL 110.280227 123.075656 \r\nL 110.359441 119.029051 \r\nL 110.389908 123.184533 \r\nL 110.408188 121.134011 \r\nL 110.444748 124.787449 \r\nL 110.496542 122.845804 \r\nL 110.499588 123.825699 \r\nL 110.584896 117.88584 \r\nL 110.594036 119.252854 \r\nL 110.816443 112.980314 \r\nL 110.600129 119.779094 \r\nL 110.831677 114.323133 \r\nL 110.959638 124.370086 \r\nL 110.962684 124.279355 \r\nL 111.078458 128.8522 \r\nL 111.108925 127.249285 \r\nL 111.242979 122.271174 \r\nL 111.303913 125.132227 \r\nL 111.267353 121.962688 \r\nL 111.3618 122.990974 \r\nL 111.504994 117.855596 \r\nL 111.514134 119.228659 \r\nL 111.547647 120.238798 \r\nL 111.532414 118.006814 \r\nL 111.572021 118.611688 \r\nL 111.581161 115.672002 \r\nL 111.596394 119.343585 \r\nL 111.684748 117.268868 \r\nL 111.739588 122.603854 \r\nL 111.815756 121.490887 \r\nL 111.931529 116.615605 \r\nL 111.943716 116.905944 \r\nL 111.94981 117.746719 \r\nL 112.035117 115.109469 \r\nL 112.047303 115.266736 \r\nL 112.123471 112.321001 \r\nL 112.163077 113.972307 \r\nL 112.166124 113.996502 \r\nL 112.169171 113.47631 \r\nL 112.205731 111.377398 \r\nL 112.245338 115.2002 \r\nL 112.278851 113.101289 \r\nL 112.281898 113.149678 \r\nL 112.309318 111.921785 \r\nL 112.452512 102.382926 \r\nL 112.461652 103.102726 \r\nL 112.479932 103.501943 \r\nL 112.528679 99.96948 \r\nL 112.531726 97.57418 \r\nL 112.632267 101.759907 \r\nL 112.63836 100.846547 \r\nL 112.793741 114.565083 \r\nL 112.799834 113.881576 \r\nL 112.857721 120.61382 \r\nL 112.872955 119.682314 \r\nL 112.985682 123.813602 \r\nL 112.988729 122.295369 \r\nL 113.080129 113.440018 \r\nL 113.019195 123.1059 \r\nL 113.119736 114.462254 \r\nL 113.168483 111.843151 \r\nL 113.223323 115.290931 \r\nL 113.22637 115.817171 \r\nL 113.28121 111.564909 \r\nL 113.320817 112.992411 \r\nL 113.35433 108.431664 \r\nL 113.409171 116.8757 \r\nL 113.418311 115.82322 \r\nL 113.488385 110.597111 \r\nL 113.579785 112.37544 \r\nL 113.665092 121.345717 \r\nL 113.713839 117.172089 \r\nL 113.89664 130.745455 \r\nL 113.902733 129.196978 \r\nL 113.954527 133.158901 \r\nL 114.055068 123.39019 \r\nL 114.070301 126.257292 \r\nL 114.143421 121.254986 \r\nL 114.280522 112.647633 \r\nL 114.286615 113.016606 \r\nL 114.317082 117.559208 \r\nL 114.292709 112.974265 \r\nL 114.405436 115.926049 \r\nL 114.414576 114.921958 \r\nL 114.472463 122.948632 \r\nL 114.496837 121.708641 \r\nL 114.646124 132.959292 \r\nL 114.649171 132.68105 \r\nL 114.688778 131.604375 \r\nL 114.743618 136.685314 \r\nL 114.749711 135.451372 \r\nL 114.862439 130.043801 \r\nL 114.792365 135.687273 \r\nL 114.868532 133.195193 \r\nL 114.959932 141.040405 \r\nL 114.993446 138.530179 \r\nL 115.151873 130.691016 \r\nL 115.161014 132.439101 \r\nL 115.167107 134.755767 \r\nL 115.252414 121.412253 \r\nL 115.285928 124.442671 \r\nL 115.435215 109.145414 \r\nL 115.438262 109.338974 \r\nL 115.471775 105.250028 \r\nL 115.493102 105.81256 \r\nL 115.505289 104.28223 \r\nL 115.535756 108.788539 \r\nL 115.593643 108.4982 \r\nL 115.599736 106.689627 \r\nL 115.66067 114.159818 \r\nL 115.66981 112.157686 \r\nL 115.773397 120.898111 \r\nL 115.78863 119.458511 \r\nL 115.870891 126.245194 \r\nL 115.913544 124.164429 \r\nL 116.132905 110.578965 \r\nL 116.135952 110.585014 \r\nL 116.138999 112.012516 \r\nL 116.224306 101.923222 \r\nL 116.31266 96.81204 \r\nL 116.273053 102.630925 \r\nL 116.34008 99.080316 \r\nL 116.35836 103.108775 \r\nL 116.434527 95.100247 \r\nL 116.446714 97.066087 \r\nL 116.452807 95.445025 \r\nL 116.483274 98.027836 \r\nL 116.501554 97.979446 \r\nL 116.608188 108.867173 \r\nL 116.629515 106.707773 \r\nL 116.650842 101.911125 \r\nL 116.717869 111.068913 \r\nL 116.723962 109.859165 \r\nL 116.757475 113.470261 \r\nL 116.781849 107.512255 \r\nL 116.833643 110.421698 \r\nL 116.97379 100.967522 \r\nL 116.979883 101.257861 \r\nL 117.092611 107.246111 \r\nL 117.120031 106.3388 \r\nL 117.135264 104.941542 \r\nL 117.184011 116.434143 \r\nL 117.187058 116.440191 \r\nL 117.260178 117.625744 \r\nL 117.244945 114.298938 \r\nL 117.287598 115.678051 \r\nL 117.336345 105.95773 \r\nL 117.403372 110.669696 \r\nL 117.406419 110.669696 \r\nL 117.500866 98.608515 \r\nL 117.421652 111.812908 \r\nL 117.58008 100.30821 \r\nL 117.613593 105.570611 \r\nL 117.66234 97.441108 \r\nL 117.677574 97.586278 \r\nL 117.756787 86.80138 \r\nL 117.829908 93.442893 \r\nL 117.988335 105.752073 \r\nL 117.991382 103.889062 \r\nL 118.076689 113.905771 \r\nL 118.088876 110.488234 \r\nL 118.119343 112.61739 \r\nL 118.161996 108.54659 \r\nL 118.180276 108.570784 \r\nL 118.183323 108.334884 \r\nL 118.229023 113.137581 \r\nL 118.253397 115.901854 \r\nL 118.28691 109.919653 \r\nL 118.326517 111.982272 \r\nL 118.442291 101.83854 \r\nL 118.366124 113.542846 \r\nL 118.460571 103.495894 \r\nL 118.463618 103.876965 \r\nL 118.524552 97.997592 \r\nL 118.673839 87.884104 \r\nL 118.536738 98.348419 \r\nL 118.698213 90.708864 \r\nL 118.85664 106.768261 \r\nL 118.859687 106.683579 \r\nL 118.899294 103.949549 \r\nL 118.932807 110.960036 \r\nL 118.966321 120.595674 \r\nL 119.051628 113.433969 \r\nL 119.094281 114.480401 \r\nL 119.139982 110.814866 \r\nL 119.152168 111.65564 \r\nL 119.267942 95.953119 \r\nL 119.207009 113.349287 \r\nL 119.286222 100.290063 \r\nL 119.465977 111.050767 \r\nL 119.469023 109.998286 \r\nL 119.511677 108.117129 \r\nL 119.548237 112.677877 \r\nL 119.660964 116.845457 \r\nL 119.612217 110.578965 \r\nL 119.673151 115.974439 \r\nL 119.761505 114.2445 \r\nL 119.694478 118.496762 \r\nL 119.779785 116.101462 \r\nL 119.804158 118.285056 \r\nL 119.880326 114.861471 \r\nL 119.990006 111.776615 \r\nL 119.926026 119.198415 \r\nL 120.00524 112.865388 \r\nL 120.03266 113.343238 \r\nL 120.063127 109.217999 \r\nL 120.081407 109.804727 \r\nL 120.224601 96.805991 \r\nL 120.300768 90.636279 \r\nL 120.346468 94.773615 \r\nL 120.349515 95.160734 \r\nL 120.407402 88.482929 \r\nL 120.413495 87.751031 \r\nL 120.462242 91.186714 \r\nL 120.486615 90.866131 \r\nL 120.489662 92.075878 \r\nL 120.510989 86.692503 \r\nL 120.599343 91.985147 \r\nL 120.718163 95.729316 \r\nL 120.64809 86.166262 \r\nL 120.727303 94.767566 \r\nL 120.840031 89.263216 \r\nL 120.858311 89.946723 \r\nL 120.995412 97.525791 \r\nL 120.904011 87.956689 \r\nL 121.001505 97.283841 \r\nL 121.022832 96.461213 \r\nL 121.031972 98.58432 \r\nL 121.175166 108.607077 \r\nL 121.178213 107.609035 \r\nL 121.303127 96.309994 \r\nL 121.312267 97.380621 \r\nL 121.315313 97.846374 \r\nL 121.379294 93.823964 \r\nL 121.40976 95.475269 \r\nL 121.525534 103.653161 \r\nL 121.458507 92.196853 \r\nL 121.586468 102.36478 \r\nL 121.592561 101.052204 \r\nL 121.662635 106.048461 \r\nL 121.693102 103.066434 \r\nL 121.711382 106.314606 \r\nL 121.790596 102.721656 \r\nL 121.796689 103.362822 \r\nL 121.875903 103.393066 \r\nL 121.927697 96.394677 \r\nL 122.098311 109.756337 \r\nL 122.101357 109.006294 \r\nL 122.128778 114.044892 \r\nL 122.192758 113.833186 \r\nL 122.198851 113.772698 \r\nL 122.235412 124.902375 \r\nL 122.308532 128.676786 \r\nL 122.275018 122.972827 \r\nL 122.342045 124.20677 \r\nL 122.345092 124.370086 \r\nL 122.375559 120.093629 \r\nL 122.6132 91.797637 \r\nL 122.625387 94.332057 \r\nL 122.716787 90.382232 \r\nL 122.728974 88.113956 \r\nL 122.786861 94.301814 \r\nL 122.808188 93.932841 \r\nL 122.908729 98.808123 \r\nL 122.829515 93.690891 \r\nL 122.927009 97.580229 \r\nL 122.930055 96.104337 \r\nL 123.024502 103.08458 \r\nL 123.027549 102.334537 \r\nL 123.13723 109.732142 \r\nL 123.16465 108.933709 \r\nL 123.167697 107.439671 \r\nL 123.26519 112.677877 \r\nL 123.310891 116.754726 \r\nL 123.353544 111.510471 \r\nL 123.371824 111.939931 \r\nL 123.393151 114.304987 \r\nL 123.426665 107.385232 \r\nL 123.438851 107.385232 \r\nL 123.582045 96.672919 \r\nL 123.447991 107.699766 \r\nL 123.639932 97.652814 \r\nL 123.655166 101.052204 \r\nL 123.7161 94.555861 \r\nL 123.74352 95.922875 \r\nL 123.75266 94.912736 \r\nL 123.82578 104.022134 \r\nL 123.83492 101.602639 \r\nL 123.920227 107.445719 \r\nL 123.947647 103.03619 \r\nL 123.950694 102.89102 \r\nL 123.972021 106.223874 \r\nL 123.975068 106.169436 \r\nL 124.051235 109.012342 \r\nL 123.999441 104.143109 \r\nL 124.084748 107.246111 \r\nL 124.124355 105.068566 \r\nL 124.103028 108.165519 \r\nL 124.194429 107.088844 \r\nL 124.200522 107.482012 \r\nL 124.206615 106.15129 \r\nL 124.212709 106.786407 \r\nL 124.310203 103.75599 \r\nL 124.255362 108.849026 \r\nL 124.328483 104.475789 \r\nL 124.343716 103.18136 \r\nL 124.39551 109.078878 \r\nL 124.401603 108.921611 \r\nL 124.407697 109.242194 \r\nL 124.41379 110.373308 \r\nL 124.48691 103.489845 \r\nL 124.489957 103.719697 \r\nL 124.648385 112.502464 \r\nL 124.50519 103.374919 \r\nL 124.654478 111.558861 \r\nL 124.718458 107.7784 \r\nL 124.748925 112.829095 \r\nL 124.761112 111.298765 \r\nL 124.764158 112.091149 \r\nL 124.846419 107.125136 \r\nL 124.858606 107.802595 \r\nL 124.925633 111.292716 \r\nL 124.9561 107.500158 \r\nL 124.97438 108.607077 \r\nL 125.044453 104.4274 \r\nL 124.986566 110.742281 \r\nL 125.07492 109.175658 \r\nL 125.190694 114.190061 \r\nL 125.196787 113.579139 \r\nL 125.215068 113.869478 \r\nL 125.208974 112.357294 \r\nL 125.221161 112.448025 \r\nL 125.230301 109.036537 \r\nL 125.327795 114.522742 \r\nL 125.428335 108.770393 \r\nL 125.373495 117.256771 \r\nL 125.452709 110.034579 \r\nL 125.483176 112.454074 \r\nL 125.544109 107.941716 \r\nL 125.550203 106.659384 \r\nL 125.577623 115.405857 \r\nL 125.65379 107.887277 \r\nL 125.72691 111.746371 \r\nL 125.693397 104.360863 \r\nL 125.766517 108.534492 \r\nL 125.803077 103.501943 \r\nL 125.860964 112.115344 \r\nL 125.873151 110.022481 \r\nL 125.882291 108.558687 \r\nL 125.888385 111.964126 \r\nL 125.952365 110.530575 \r\nL 125.991972 113.633577 \r\nL 126.031579 108.794588 \r\nL 126.062045 110.923743 \r\nL 126.068139 110.657599 \r\nL 126.126026 116.174047 \r\nL 126.180866 112.532707 \r\nL 126.190006 112.193978 \r\nL 126.211333 116.821262 \r\nL 126.244846 114.395718 \r\nL 126.247893 115.980487 \r\nL 126.302733 111.583056 \r\nL 126.348434 111.788713 \r\nL 126.458114 108.806685 \r\nL 126.363667 114.383621 \r\nL 126.464208 110.016433 \r\nL 126.485534 112.435927 \r\nL 126.528188 107.917521 \r\nL 126.558655 108.25625 \r\nL 126.595215 106.810602 \r\nL 126.653102 109.98014 \r\nL 126.656149 110.089017 \r\nL 126.665289 107.421524 \r\nL 126.753643 104.288279 \r\nL 126.704896 109.326877 \r\nL 126.778016 105.455685 \r\nL 126.905977 110.476137 \r\nL 126.787156 103.677356 \r\nL 126.918163 109.278487 \r\nL 127.009564 102.401073 \r\nL 127.040031 105.280272 \r\nL 127.058311 106.756163 \r\nL 127.122291 103.253945 \r\nL 127.216738 93.878402 \r\nL 127.247205 96.037801 \r\nL 127.311186 101.493762 \r\nL 127.362979 98.354468 \r\nL 127.381259 96.122484 \r\nL 127.451333 99.310168 \r\nL 127.466566 98.82022 \r\nL 127.51836 100.49572 \r\nL 127.54578 92.626314 \r\nL 127.624994 87.466741 \r\nL 127.658507 90.388281 \r\nL 127.661554 90.400378 \r\nL 127.734674 80.19011 \r\nL 127.780375 82.68219 \r\nL 127.816935 80.359475 \r\nL 127.844355 85.494853 \r\nL 127.896149 80.885715 \r\nL 127.920522 79.385628 \r\nL 127.993643 84.037107 \r\nL 128.13379 98.215347 \r\nL 128.310498 89.414434 \r\nL 128.209957 101.614737 \r\nL 128.313544 90.00721 \r\nL 128.429318 82.331363 \r\nL 128.328778 91.386322 \r\nL 128.490252 86.190457 \r\nL 128.514625 83.057212 \r\nL 128.615166 92.686801 \r\nL 128.6761 84.472616 \r\nL 128.73094 89.105949 \r\nL 128.773593 92.838019 \r\nL 128.746173 88.089761 \r\nL 128.852807 91.144373 \r\nL 128.855854 90.049552 \r\nL 128.941161 98.541978 \r\nL 128.944208 98.917 \r\nL 128.996001 91.658516 \r\nL 129.075215 85.658168 \r\nL 129.096542 91.918611 \r\nL 129.102635 91.864173 \r\nL 129.163569 94.156644 \r\nL 129.111775 89.632189 \r\nL 129.194036 90.013259 \r\nL 129.230596 86.450553 \r\nL 129.264109 92.577924 \r\nL 129.34637 97.979446 \r\nL 129.306763 91.229055 \r\nL 129.38293 95.426879 \r\nL 129.398163 89.015218 \r\nL 129.498704 93.043676 \r\nL 129.559638 87.914347 \r\nL 129.605338 92.432754 \r\nL 129.651038 89.67453 \r\nL 129.721112 95.838193 \r\nL 129.803372 85.779143 \r\nL 129.836886 92.813824 \r\nL 129.861259 93.442893 \r\nL 129.882586 86.093678 \r\nL 129.97094 76.657648 \r\nL 129.900866 88.755122 \r\nL 130.004453 77.673836 \r\nL 130.028827 76.331016 \r\nL 130.07148 87.206645 \r\nL 130.242095 120.027092 \r\nL 130.245141 118.883881 \r\nL 130.333495 129.826047 \r\nL 130.373102 121.980835 \r\nL 130.528483 98.935146 \r\nL 130.531529 99.298071 \r\nL 130.601603 94.682884 \r\nL 130.635117 88.277272 \r\nL 130.699097 99.419045 \r\nL 130.702144 99.11056 \r\nL 130.711284 102.945459 \r\nL 130.796591 94.440935 \r\nL 130.799638 95.106296 \r\nL 130.827058 91.356079 \r\nL 130.918458 91.725052 \r\nL 130.921505 92.825922 \r\nL 130.979392 87.593764 \r\nL 131.025092 91.537541 \r\nL 131.079932 89.015218 \r\nL 131.098213 93.563868 \r\nL 131.119539 93.430796 \r\nL 131.131726 94.99137 \r\nL 131.186566 88.343808 \r\nL 131.22008 91.622223 \r\nL 131.226173 90.835887 \r\nL 131.27492 95.106296 \r\nL 131.360227 98.560125 \r\nL 131.317574 93.104164 \r\nL 131.390694 96.406774 \r\nL 131.402881 94.31996 \r\nL 131.451628 100.205381 \r\nL 131.485141 99.122657 \r\nL 131.488188 99.709385 \r\nL 131.555215 93.787671 \r\nL 131.567402 94.07801 \r\nL 131.674036 80.359475 \r\nL 131.713643 81.000641 \r\nL 131.80809 90.212867 \r\nL 131.747156 79.506603 \r\nL 131.838557 85.767046 \r\nL 131.841603 85.724705 \r\nL 131.847697 86.65621 \r\nL 131.984797 98.475442 \r\nL 131.987844 96.727357 \r\nL 132.060964 107.391281 \r\nL 132.088385 102.388975 \r\nL 132.091431 102.31639 \r\nL 132.106665 104.318522 \r\nL 132.112758 102.739802 \r\nL 132.243765 122.204638 \r\nL 132.246812 120.341627 \r\nL 132.252905 118.02496 \r\nL 132.277279 123.831748 \r\nL 132.350399 123.620042 \r\nL 132.356493 123.795456 \r\nL 132.359539 123.081705 \r\nL 132.40524 128.344106 \r\nL 132.49664 117.365648 \r\nL 132.499687 117.795108 \r\nL 132.56976 112.175832 \r\nL 132.825682 93.406601 \r\nL 132.575854 113.028704 \r\nL 132.831775 95.172832 \r\nL 132.837869 95.553902 \r\nL 132.840915 94.434886 \r\nL 132.871382 91.610126 \r\nL 132.947549 95.753511 \r\nL 132.996296 88.827707 \r\nL 133.06637 93.557819 \r\nL 133.300964 105.425441 \r\nL 133.087697 92.100073 \r\nL 133.319244 105.032273 \r\nL 133.361898 94.828054 \r\nL 133.441112 100.277966 \r\nL 133.450252 100.973571 \r\nL 133.456345 98.493589 \r\nL 133.462439 95.795852 \r\nL 133.520326 106.375093 \r\nL 133.553839 103.090629 \r\nL 133.556886 102.897069 \r\nL 133.575166 107.990106 \r\nL 133.578213 107.736059 \r\nL 133.715313 120.964647 \r\nL 133.733593 119.053246 \r\nL 133.767107 129.033662 \r\nL 133.840227 118.248764 \r\nL 133.855461 119.295195 \r\nL 133.879834 113.016606 \r\nL 133.882881 113.167825 \r\nL 134.071775 97.955251 \r\nL 134.093102 101.723614 \r\nL 134.105289 103.27814 \r\nL 134.190596 100.011822 \r\nL 134.196689 97.646765 \r\nL 134.294183 101.772004 \r\nL 134.29723 101.40908 \r\nL 134.464797 76.923792 \r\nL 134.571431 72.012218 \r\nL 134.540964 77.135498 \r\nL 134.583618 73.234063 \r\nL 134.623225 75.756386 \r\nL 134.601898 71.963828 \r\nL 134.690252 73.923619 \r\nL 134.699392 72.012218 \r\nL 134.778606 82.464435 \r\nL 134.888286 90.624182 \r\nL 134.827353 81.974488 \r\nL 134.900473 88.712781 \r\nL 135.037574 80.123574 \r\nL 135.04062 80.395767 \r\nL 135.071087 84.696419 \r\nL 135.110694 79.028753 \r\nL 135.165534 84.000815 \r\nL 135.189908 82.319266 \r\nL 135.226468 87.80547 \r\nL 135.272168 85.482755 \r\nL 135.290448 85.017002 \r\nL 135.305682 89.214826 \r\nL 135.360522 87.865957 \r\nL 135.366615 89.505165 \r\nL 135.439736 85.452511 \r\nL 135.467156 84.490762 \r\nL 135.494576 88.997071 \r\nL 135.531136 88.960779 \r\nL 135.66519 109.992238 \r\nL 135.668237 108.87927 \r\nL 135.683471 107.548548 \r\nL 135.747451 117.293063 \r\nL 135.765731 113.506554 \r\nL 135.768778 113.597285 \r\nL 135.780964 111.208034 \r\nL 135.927205 89.487019 \r\nL 136.055166 70.481887 \r\nL 136.070399 73.572792 \r\nL 136.149613 84.871833 \r\nL 136.186173 76.107213 \r\nL 136.19836 73.959911 \r\nL 136.274527 85.355732 \r\nL 136.518262 107.076746 \r\nL 136.283667 83.033017 \r\nL 136.530448 104.070524 \r\nL 136.637082 98.269785 \r\nL 136.652316 98.638758 \r\nL 136.676689 103.489845 \r\nL 136.731529 94.89459 \r\nL 136.835117 84.279056 \r\nL 136.874724 88.035322 \r\nL 136.87777 89.202728 \r\nL 136.956984 82.077316 \r\nL 136.969171 82.416045 \r\nL 136.984404 81.351468 \r\nL 137.042291 89.359996 \r\nL 137.109318 93.775574 \r\nL 137.084945 85.912215 \r\nL 137.158065 90.787497 \r\nL 137.267746 95.112344 \r\nL 137.182439 89.553555 \r\nL 137.298213 91.92466 \r\nL 137.404846 79.464262 \r\nL 137.423127 83.940327 \r\nL 137.46578 87.678447 \r\nL 137.490154 82.10756 \r\nL 137.535854 85.083538 \r\nL 137.593741 83.97662 \r\nL 137.566321 87.684495 \r\nL 137.599834 86.438456 \r\nL 137.694281 94.840151 \r\nL 137.627254 85.688412 \r\nL 137.721701 90.231014 \r\nL 137.724748 88.984974 \r\nL 137.797869 95.100247 \r\nL 137.825289 91.622223 \r\nL 137.931923 95.735364 \r\nL 137.916689 91.513346 \r\nL 137.941063 94.138498 \r\nL 138.069023 79.252556 \r\nL 137.956296 95.330099 \r\nL 138.093397 81.726489 \r\nL 138.227451 93.182797 \r\nL 138.291431 96.71526 \r\nL 138.239638 91.622223 \r\nL 138.340178 93.769525 \r\nL 138.343225 93.588063 \r\nL 138.361505 98.445199 \r\nL 138.373692 99.794067 \r\nL 138.449859 92.590021 \r\nL 138.492512 87.055427 \r\nL 138.556493 92.807776 \r\nL 138.775854 109.865214 \r\nL 138.788041 107.850985 \r\nL 138.794134 107.965911 \r\nL 138.797181 107.554597 \r\nL 139.083569 87.255035 \r\nL 139.098802 88.132102 \r\nL 139.202389 93.340065 \r\nL 139.129269 84.817394 \r\nL 139.22067 93.049725 \r\nL 139.24809 91.283494 \r\nL 139.269416 94.731274 \r\nL 139.403471 107.0586 \r\nL 139.290743 93.21909 \r\nL 139.412611 105.274223 \r\nL 139.504011 98.578271 \r\nL 139.531431 101.342544 \r\nL 139.537525 103.689454 \r\nL 139.583225 95.318002 \r\nL 139.635018 99.431143 \r\nL 139.708139 97.132623 \r\nL 139.671579 102.328488 \r\nL 139.732512 100.683231 \r\nL 139.897033 117.268868 \r\nL 139.915313 114.323133 \r\nL 139.988434 119.36778 \r\nL 140.006714 116.966432 \r\nL 140.061554 118.956466 \r\nL 140.0189 115.944195 \r\nL 140.070694 118.732663 \r\nL 140.092021 124.757205 \r\nL 140.165141 117.438233 \r\nL 140.186468 121.702593 \r\nL 140.414969 105.165345 \r\nL 140.192561 122.355856 \r\nL 140.454576 107.82679 \r\nL 140.472856 111.964126 \r\nL 140.49723 105.364954 \r\nL 140.56121 105.588757 \r\nL 140.667844 112.079052 \r\nL 140.680031 109.756337 \r\nL 140.740964 115.284883 \r\nL 140.789711 110.754379 \r\nL 140.838458 110.808817 \r\nL 140.908532 106.411385 \r\nL 140.911579 106.598896 \r\nL 140.954232 102.927313 \r\nL 140.963372 103.151116 \r\nL 141.088286 92.571875 \r\nL 141.09438 94.235278 \r\nL 141.100473 96.04385 \r\nL 141.161407 85.325488 \r\nL 141.179687 87.624008 \r\nL 141.19492 87.872006 \r\nL 141.304601 79.542895 \r\nL 141.307647 80.214305 \r\nL 141.396001 75.224097 \r\nL 141.399048 75.925751 \r\nL 141.499588 71.685586 \r\nL 141.450842 81.938195 \r\nL 141.517869 72.86509 \r\nL 141.542242 75.345072 \r\nL 141.587942 70.530277 \r\nL 141.618409 70.826665 \r\nL 141.721996 66.556257 \r\nL 141.676296 72.859041 \r\nL 141.72809 69.647161 \r\nL 141.804257 75.393462 \r\nL 141.743323 68.50395 \r\nL 141.86519 73.512304 \r\nL 141.880424 68.038197 \r\nL 141.956591 75.218048 \r\nL 141.971824 74.758344 \r\nL 141.990104 70.893201 \r\nL 142.017525 76.627404 \r\nL 142.038851 75.605167 \r\nL 142.151579 84.623834 \r\nL 142.154625 83.274966 \r\nL 142.233839 91.954904 \r\nL 142.255166 86.426358 \r\nL 142.437967 103.290237 \r\nL 142.261259 86.402163 \r\nL 142.468434 98.669002 \r\nL 142.535461 96.019655 \r\nL 142.483667 100.175137 \r\nL 142.559834 99.183145 \r\nL 142.565928 99.497679 \r\nL 142.602488 94.495373 \r\nL 142.645141 85.41017 \r\nL 142.721308 90.460866 \r\nL 142.742635 88.3801 \r\nL 142.861456 98.191152 \r\nL 142.867549 96.382579 \r\nL 142.94981 105.830707 \r\nL 142.955903 105.141151 \r\nL 142.95895 105.165345 \r\nL 142.961996 104.754031 \r\nL 143.07777 97.822179 \r\nL 143.007697 104.766129 \r\nL 143.083864 97.906861 \r\nL 143.08691 98.977487 \r\nL 143.163077 89.934626 \r\nL 143.175264 91.380274 \r\nL 143.181357 91.410517 \r\nL 143.312365 83.051163 \r\nL 143.415952 77.456081 \r\nL 143.339785 84.073399 \r\nL 143.428139 82.016829 \r\nL 143.452512 80.758691 \r\nL 143.568286 91.87627 \r\nL 143.577426 87.509082 \r\nL 143.650547 93.672745 \r\nL 143.67492 92.475095 \r\nL 143.766321 99.431143 \r\nL 143.845534 96.757601 \r\nL 143.949122 87.696593 \r\nL 143.970448 91.337933 \r\nL 144.013102 93.763476 \r\nL 144.067942 86.238847 \r\nL 144.070989 84.369787 \r\nL 144.168483 92.487193 \r\nL 144.18067 95.263563 \r\nL 144.26293 87.793373 \r\nL 144.35433 80.680058 \r\nL 144.400031 81.690197 \r\nL 144.403077 82.785018 \r\nL 144.473151 68.116831 \r\nL 144.546271 66.913132 \r\nL 144.494478 71.740024 \r\nL 144.561505 70.312523 \r\nL 144.662045 87.121963 \r\nL 144.689466 81.96239 \r\nL 144.695559 79.899771 \r\nL 144.771726 85.331537 \r\nL 144.7961 82.48863 \r\nL 144.86008 86.625966 \r\nL 144.808286 81.248639 \r\nL 144.908827 84.091546 \r\nL 144.972807 76.318918 \r\nL 145.006321 84.926271 \r\nL 145.021554 83.099553 \r\nL 145.109908 96.249507 \r\nL 145.027647 82.512825 \r\nL 145.176935 93.878402 \r\nL 145.307942 85.512999 \r\nL 145.314036 86.982842 \r\nL 145.317082 87.932494 \r\nL 145.368876 76.185846 \r\nL 145.399343 80.04494 \r\nL 145.414576 76.397552 \r\nL 145.454183 81.62971 \r\nL 145.515117 77.450032 \r\nL 145.643077 93.884451 \r\nL 145.664404 92.626314 \r\nL 145.734478 89.934626 \r\nL 145.755805 93.981231 \r\nL 145.767991 92.59607 \r\nL 145.871579 96.098289 \r\nL 145.789318 91.531492 \r\nL 145.883765 95.711169 \r\nL 145.917279 90.031405 \r\nL 145.996493 92.045635 \r\nL 146.051333 93.896548 \r\nL 146.093986 87.055427 \r\nL 146.15492 80.220354 \r\nL 146.215854 83.081406 \r\nL 146.2189 83.166089 \r\nL 146.231087 81.381711 \r\nL 146.362095 69.302383 \r\nL 146.368188 71.516221 \r\nL 146.371235 72.084802 \r\nL 146.432168 63.120574 \r\nL 146.517475 62.497554 \r\nL 146.505289 65.540069 \r\nL 146.526615 64.95939 \r\nL 146.627156 67.3063 \r\nL 146.596689 63.513742 \r\nL 146.636296 65.43724 \r\nL 146.639343 65.110609 \r\nL 146.672856 70.143158 \r\nL 146.703323 69.574577 \r\nL 146.755117 78.962217 \r\nL 146.822144 74.292592 \r\nL 146.931824 71.818658 \r\nL 146.852611 75.816873 \r\nL 146.934871 71.897292 \r\nL 147.011038 79.167874 \r\nL 146.947058 71.891243 \r\nL 147.056738 74.480102 \r\nL 147.059785 73.603035 \r\nL 147.135952 83.232625 \r\nL 147.138999 81.726489 \r\nL 147.142045 82.192242 \r\nL 147.221259 78.61139 \r\nL 147.227353 79.633626 \r\nL 147.337033 71.770268 \r\nL 147.251726 81.883757 \r\nL 147.34922 74.758344 \r\nL 147.468041 82.458387 \r\nL 147.480227 79.748552 \r\nL 147.522881 86.438456 \r\nL 147.641701 109.417608 \r\nL 147.687402 108.250201 \r\nL 147.809269 117.075309 \r\nL 147.854969 111.734274 \r\nL 148.296738 84.448421 \r\nL 147.882389 112.139539 \r\nL 148.321112 87.527228 \r\nL 148.330252 88.065566 \r\nL 148.382045 82.228535 \r\nL 148.385092 83.498769 \r\nL 148.391186 80.14172 \r\nL 148.482586 88.174443 \r\nL 148.485633 88.168394 \r\nL 148.577033 74.389371 \r\nL 148.610547 83.075358 \r\nL 148.695854 97.997592 \r\nL 148.741554 91.610126 \r\nL 148.805534 81.00669 \r\nL 148.762881 93.733232 \r\nL 148.857328 86.172311 \r\nL 148.878655 90.424573 \r\nL 148.930448 77.014523 \r\nL 149.012709 68.715656 \r\nL 149.055362 73.463915 \r\nL 149.14067 86.498943 \r\nL 149.067549 73.397378 \r\nL 149.198557 81.666002 \r\nL 149.283864 78.115393 \r\nL 149.22293 83.30521 \r\nL 149.308237 81.811172 \r\nL 149.402684 87.061475 \r\nL 149.335657 81.526881 \r\nL 149.424011 83.607647 \r\nL 149.430104 82.385802 \r\nL 149.475805 88.507124 \r\nL 149.497131 91.821832 \r\nL 149.579392 87.206645 \r\nL 149.646419 88.555514 \r\nL 149.707353 81.018787 \r\nL 149.753053 85.45856 \r\nL 149.81094 79.754601 \r\nL 149.813986 80.631668 \r\nL 149.817033 79.379579 \r\nL 149.844453 84.466567 \r\nL 149.923667 80.613522 \r\nL 149.935854 81.926098 \r\nL 149.941947 79.579188 \r\nL 149.957181 75.853166 \r\nL 150.024208 88.035322 \r\nL 150.036394 87.248986 \r\nL 150.170448 95.451074 \r\nL 150.066861 84.78715 \r\nL 150.173495 94.434886 \r\nL 150.179588 93.545722 \r\nL 150.222242 102.449463 \r\nL 150.493397 123.898284 \r\nL 150.237475 102.013953 \r\nL 150.520817 120.486796 \r\nL 150.660964 104.530228 \r\nL 150.673151 105.534318 \r\nL 150.727991 108.25625 \r\nL 150.755412 101.941369 \r\nL 150.779785 103.647112 \r\nL 150.901652 95.42083 \r\nL 150.831579 104.003988 \r\nL 150.913839 97.453206 \r\nL 150.941259 100.084406 \r\nL 150.999146 92.263389 \r\nL 151.011333 94.07801 \r\nL 151.03266 91.912563 \r\nL 151.102733 96.23741 \r\nL 151.117967 95.094198 \r\nL 151.209367 99.691238 \r\nL 151.166714 93.164651 \r\nL 151.230694 96.291848 \r\nL 151.334281 85.55534 \r\nL 151.367795 90.557645 \r\nL 151.468335 97.114476 \r\nL 151.507942 92.559777 \r\nL 151.623716 88.700683 \r\nL 151.63895 91.7311 \r\nL 151.718163 79.645724 \r\nL 151.803471 72.447727 \r\nL 151.849171 74.123227 \r\nL 151.873544 78.526707 \r\nL 151.910104 81.29098 \r\nL 151.967991 75.357169 \r\nL 151.983225 78.067003 \r\nL 151.998458 76.131408 \r\nL 152.047205 82.579361 \r\nL 152.053299 81.768831 \r\nL 152.062439 80.915959 \r\nL 152.144699 94.1264 \r\nL 152.181259 92.765435 \r\nL 152.2818 108.709905 \r\nL 152.330547 103.507992 \r\nL 152.403667 104.058427 \r\nL 152.473741 95.033711 \r\nL 152.415854 104.064475 \r\nL 152.549908 98.239542 \r\nL 152.665682 101.366739 \r\nL 152.583421 95.596243 \r\nL 152.683962 101.179228 \r\nL 152.830203 82.053121 \r\nL 152.842389 82.912042 \r\nL 152.845436 83.184235 \r\nL 152.891136 77.667787 \r\nL 153.01605 67.034107 \r\nL 153.02519 67.409129 \r\nL 153.147058 78.677926 \r\nL 153.150104 78.073052 \r\nL 153.174478 75.181756 \r\nL 153.207991 84.158082 \r\nL 153.229318 81.853513 \r\nL 153.232365 83.861694 \r\nL 153.287205 77.177839 \r\nL 153.335952 80.486498 \r\nL 153.470006 67.766004 \r\nL 153.55836 69.024142 \r\nL 153.53094 62.273751 \r\nL 153.5675 66.622793 \r\nL 153.60406 64.499686 \r\nL 153.643667 71.123053 \r\nL 153.661947 68.975752 \r\nL 153.826468 82.549118 \r\nL 153.844748 79.071094 \r\nL 153.856935 76.621355 \r\nL 153.908729 84.950466 \r\nL 153.945289 83.105601 \r\nL 154.103716 99.025877 \r\nL 154.10981 97.295939 \r\nL 154.179883 103.840672 \r\nL 154.195117 102.31639 \r\nL 154.25605 104.348766 \r\nL 154.231677 100.404989 \r\nL 154.304797 101.977661 \r\nL 154.429711 97.447157 \r\nL 154.341357 104.046329 \r\nL 154.432758 98.088323 \r\nL 154.481505 99.703336 \r\nL 154.502832 92.233146 \r\nL 154.527205 95.566 \r\nL 154.578999 99.812213 \r\nL 154.649072 91.325835 \r\nL 154.652119 91.186714 \r\nL 154.661259 94.005426 \r\nL 154.664306 93.400552 \r\nL 154.73438 96.733406 \r\nL 154.700866 90.15238 \r\nL 154.77094 92.142415 \r\nL 154.786173 90.24916 \r\nL 154.83492 95.46922 \r\nL 154.874527 93.388454 \r\nL 154.908041 98.43915 \r\nL 154.883667 91.192763 \r\nL 154.984208 93.146505 \r\nL 155.042095 86.214652 \r\nL 155.005534 94.22318 \r\nL 155.099982 90.364086 \r\nL 155.118262 93.098115 \r\nL 155.194429 89.118046 \r\nL 155.252316 81.115567 \r\nL 155.298016 90.110039 \r\nL 155.310203 85.924313 \r\nL 155.331529 88.761171 \r\nL 155.407697 84.424226 \r\nL 155.419883 82.48863 \r\nL 155.47777 91.634321 \r\nL 155.499097 89.372093 \r\nL 155.733692 107.143283 \r\nL 155.742832 104.124963 \r\nL 155.822045 88.882145 \r\nL 155.898213 95.46922 \r\nL 155.916493 98.572222 \r\nL 155.950006 94.253424 \r\nL 156.044453 89.275313 \r\nL 155.986566 94.471178 \r\nL 156.06578 89.807602 \r\nL 156.087107 91.114129 \r\nL 156.07492 89.420483 \r\nL 156.090154 90.436671 \r\nL 156.099294 94.398594 \r\nL 156.175461 86.196506 \r\nL 156.196787 87.400205 \r\nL 156.199834 87.581667 \r\nL 156.212021 82.809213 \r\nL 156.221161 79.258605 \r\nL 156.257721 86.408212 \r\nL 156.324748 81.786977 \r\nL 156.443569 75.254341 \r\nL 156.416149 82.555166 \r\nL 156.461849 77.74642 \r\nL 156.525829 83.607647 \r\nL 156.553249 72.435629 \r\nL 156.559343 73.766351 \r\nL 156.61723 61.880583 \r\nL 156.675117 68.9818 \r\nL 156.836591 49.111699 \r\nL 156.851824 53.152255 \r\nL 156.955412 64.705343 \r\nL 156.998065 61.874534 \r\nL 157.004158 60.580105 \r\nL 157.043765 69.756039 \r\nL 157.046812 69.713698 \r\nL 157.080326 73.173575 \r\nL 157.135166 67.348641 \r\nL 157.156493 69.32053 \r\nL 157.162586 67.439372 \r\nL 157.21438 73.67562 \r\nL 157.26008 71.479929 \r\nL 157.311873 75.97414 \r\nL 157.363667 69.205604 \r\nL 157.372807 68.485804 \r\nL 157.381947 69.719746 \r\nL 157.384994 69.629015 \r\nL 157.455068 76.101164 \r\nL 157.497721 70.989981 \r\nL 157.503814 71.57066 \r\nL 157.546468 64.548076 \r\nL 157.573888 67.457519 \r\nL 157.616542 61.687023 \r\nL 157.653102 67.778102 \r\nL 157.692709 62.600383 \r\nL 157.851136 80.498596 \r\nL 157.701849 62.576188 \r\nL 157.860276 78.169832 \r\nL 157.95777 75.405559 \r\nL 157.915117 82.379753 \r\nL 157.96691 78.375489 \r\nL 157.98519 82.034975 \r\nL 158.043077 75.919702 \r\nL 158.064404 75.943897 \r\nL 158.100964 74.256299 \r\nL 158.073544 77.474227 \r\nL 158.104011 75.587021 \r\nL 158.137525 77.704079 \r\nL 158.195412 67.028058 \r\nL 158.253299 70.808519 \r\nL 158.283765 64.614612 \r\nL 158.286812 65.062219 \r\nL 158.289859 63.640766 \r\nL 158.347746 72.804602 \r\nL 158.390399 68.370878 \r\nL 158.405633 69.108824 \r\nL 158.399539 66.229625 \r\nL 158.414773 66.816353 \r\nL 158.417819 65.788067 \r\nL 158.487893 77.758518 \r\nL 158.588434 80.087282 \r\nL 158.55492 75.151512 \r\nL 158.603667 79.954209 \r\nL 158.6189 75.048684 \r\nL 158.692021 80.903861 \r\nL 158.716394 78.550902 \r\nL 158.759048 79.034801 \r\nL 158.749908 74.758344 \r\nL 158.792561 77.425837 \r\nL 158.893102 70.445595 \r\nL 158.801701 78.127491 \r\nL 158.914429 72.955821 \r\nL 159.063716 63.017746 \r\nL 159.072856 63.144769 \r\nL 159.07895 62.697163 \r\nL 159.091136 65.497728 \r\nL 159.130743 75.64146 \r\nL 159.219097 71.673488 \r\nL 159.237377 69.979842 \r\nL 159.301357 74.498249 \r\nL 159.316591 73.0526 \r\nL 159.380571 82.252729 \r\nL 159.322684 72.931626 \r\nL 159.432365 74.909563 \r\nL 159.435412 73.361086 \r\nL 159.523765 82.349509 \r\nL 159.545092 85.07749 \r\nL 159.621259 77.401642 \r\nL 159.673053 65.848555 \r\nL 159.724846 61.693072 \r\nL 159.77664 67.136936 \r\nL 159.78578 64.923098 \r\nL 159.801014 60.02967 \r\nL 159.880227 67.20952 \r\nL 159.895461 65.207388 \r\nL 160.002095 76.427796 \r\nL 159.901554 64.681148 \r\nL 160.035608 72.846943 \r\nL 160.041701 70.155255 \r\nL 160.105682 77.800859 \r\nL 160.145289 73.463915 \r\nL 160.34637 103.7076 \r\nL 160.151382 72.992113 \r\nL 160.349416 102.691412 \r\nL 160.385977 98.191152 \r\nL 160.43777 108.443761 \r\nL 160.462144 113.403725 \r\nL 160.550498 108.939757 \r\nL 160.562684 107.330793 \r\nL 160.620571 110.464039 \r\nL 160.644945 110.439844 \r\nL 160.693692 116.633751 \r\nL 160.757672 112.000418 \r\nL 160.769859 110.663647 \r\nL 160.800326 116.083316 \r\nL 160.803372 114.952202 \r\nL 160.836886 119.773046 \r\nL 160.882586 113.016606 \r\nL 160.913053 114.510644 \r\nL 160.9161 114.837276 \r\nL 160.97094 109.030488 \r\nL 160.973986 109.580924 \r\nL 161.175068 84.490762 \r\nL 161.184208 85.60373 \r\nL 161.205534 89.680579 \r\nL 161.281701 81.024836 \r\nL 161.287795 83.226576 \r\nL 161.290842 81.24259 \r\nL 161.336542 87.968786 \r\nL 161.394429 84.557298 \r\nL 161.397475 85.452511 \r\nL 161.467549 75.363218 \r\nL 161.485829 79.609431 \r\nL 161.565043 73.43972 \r\nL 161.601603 76.893548 \r\nL 161.65949 73.173575 \r\nL 161.711284 75.841068 \r\nL 161.763077 80.069135 \r\nL 161.811824 73.488109 \r\nL 161.814871 74.29864 \r\nL 161.927598 71.237979 \r\nL 161.869711 79.464262 \r\nL 161.933692 72.151339 \r\nL 162.009859 78.538805 \r\nL 161.967205 69.562479 \r\nL 162.043372 74.032496 \r\nL 162.049466 71.352905 \r\nL 162.122586 93.134407 \r\nL 162.128679 92.698898 \r\nL 162.363274 115.133664 \r\nL 162.17438 91.041544 \r\nL 162.375461 113.458164 \r\nL 162.421161 103.072482 \r\nL 162.491235 109.484144 \r\nL 162.494281 109.998286 \r\nL 162.558262 102.255903 \r\nL 162.677082 96.709211 \r\nL 162.689269 98.154859 \r\nL 162.695362 96.99955 \r\nL 162.722783 102.104685 \r\nL 162.823323 110.209992 \r\nL 162.847697 109.284535 \r\nL 162.91777 102.419219 \r\nL 162.859883 110.040628 \r\nL 162.966517 108.558687 \r\nL 162.996984 111.903639 \r\nL 163.036591 105.485929 \r\nL 163.054871 106.127095 \r\nL 163.127991 97.459254 \r\nL 163.182832 99.219437 \r\nL 163.237672 107.772351 \r\nL 163.191972 99.001682 \r\nL 163.301652 102.310342 \r\nL 163.347353 95.408733 \r\nL 163.310792 102.618827 \r\nL 163.41438 101.300203 \r\nL 163.493593 106.750115 \r\nL 163.429613 100.761865 \r\nL 163.527107 102.122831 \r\nL 163.603274 89.777358 \r\nL 163.639834 101.16713 \r\nL 163.648974 102.485755 \r\nL 163.679441 95.941021 \r\nL 163.685534 96.461213 \r\nL 163.688581 96.388628 \r\nL 163.691628 98.136713 \r\nL 163.737328 99.691238 \r\nL 163.789122 94.634494 \r\nL 163.795215 94.70103 \r\nL 163.843962 90.696766 \r\nL 163.801308 96.068045 \r\nL 163.871382 90.769351 \r\nL 164.008483 75.11522 \r\nL 164.011529 75.351121 \r\nL 164.035903 69.780234 \r\nL 164.096837 64.088372 \r\nL 164.051136 70.106865 \r\nL 164.145584 68.249903 \r\nL 164.18519 76.820964 \r\nL 164.249171 62.975404 \r\nL 164.346665 79.80904 \r\nL 164.383225 74.625272 \r\nL 164.495952 65.019878 \r\nL 164.422832 77.89159 \r\nL 164.514232 68.685412 \r\nL 164.6818 82.053121 \r\nL 164.78234 72.387239 \r\nL 164.797574 77.806908 \r\nL 164.806714 79.113435 \r\nL 164.840227 69.822575 \r\nL 164.885928 71.153297 \r\nL 165.062635 50.557347 \r\nL 164.916394 72.762261 \r\nL 165.090055 52.426407 \r\nL 165.102242 51.434414 \r\nL 165.236296 64.590417 \r\nL 165.239343 64.233542 \r\nL 165.263716 74.310738 \r\nL 165.266763 73.270355 \r\nL 165.394724 86.015044 \r\nL 165.400817 84.605688 \r\nL 165.42519 78.599292 \r\nL 165.492217 85.597681 \r\nL 165.522684 82.210388 \r\nL 165.525731 83.069309 \r\nL 165.577525 72.707822 \r\nL 165.617131 77.613348 \r\nL 165.620178 77.51052 \r\nL 165.626271 80.33528 \r\nL 165.647598 85.567437 \r\nL 165.717672 75.387413 \r\nL 165.873053 54.658391 \r\nL 165.729859 76.524575 \r\nL 165.8761 56.442768 \r\nL 165.882193 57.604126 \r\nL 165.89438 50.623883 \r\nL 165.943127 43.806957 \r\nL 165.906566 51.634022 \r\nL 166.010154 49.287112 \r\nL 166.125928 58.928799 \r\nL 166.068041 47.605564 \r\nL 166.135068 56.497207 \r\nL 166.144208 54.222882 \r\nL 166.369662 73.978057 \r\nL 166.497623 87.666349 \r\nL 166.607303 81.115567 \r\nL 166.558557 91.483102 \r\nL 166.61949 84.109692 \r\nL 166.640817 84.569396 \r\nL 166.677377 78.121442 \r\nL 166.683471 78.411781 \r\nL 166.744404 78.810998 \r\nL 166.811431 67.953515 \r\nL 166.924158 74.528492 \r\nL 166.936345 72.931626 \r\nL 167.039932 66.314307 \r\nL 166.951579 73.355037 \r\nL 167.055166 70.13106 \r\nL 167.213593 91.979099 \r\nL 167.22578 91.809734 \r\nL 167.256247 90.097941 \r\nL 167.28062 97.14472 \r\nL 167.304994 96.279751 \r\nL 167.375068 101.433275 \r\nL 167.326321 96.031753 \r\nL 167.423814 98.699246 \r\nL 167.509122 92.940848 \r\nL 167.451235 101.784101 \r\nL 167.548729 97.295939 \r\nL 167.643176 102.993849 \r\nL 167.582242 96.654772 \r\nL 167.661456 99.340412 \r\nL 167.889957 70.935542 \r\nL 167.899097 71.994071 \r\nL 167.990498 76.306821 \r\nL 167.950891 69.169311 \r\nL 168.008778 72.29046 \r\nL 168.139785 81.62971 \r\nL 168.020964 71.721878 \r\nL 168.145878 80.885715 \r\nL 168.206812 73.72401 \r\nL 168.246419 82.077316 \r\nL 168.249466 81.659953 \r\nL 168.258606 84.635932 \r\nL 168.350006 80.534888 \r\nL 168.3561 80.9583 \r\nL 168.444453 72.949772 \r\nL 168.39266 82.506776 \r\nL 168.47492 77.153644 \r\nL 168.508434 83.571354 \r\nL 168.563274 71.346857 \r\nL 168.566321 72.217875 \r\nL 168.584601 68.183367 \r\nL 168.651628 76.02253 \r\nL 168.679048 70.953689 \r\nL 168.791775 78.599292 \r\nL 168.825289 76.730233 \r\nL 168.922783 73.578841 \r\nL 168.901456 79.095289 \r\nL 168.938016 75.169658 \r\nL 168.947156 77.202034 \r\nL 169.03551 71.274272 \r\nL 169.038557 72.296508 \r\nL 169.09035 66.102602 \r\nL 169.151284 71.661391 \r\nL 169.264011 64.723489 \r\nL 169.230498 73.113088 \r\nL 169.285338 65.261827 \r\nL 169.404158 75.121268 \r\nL 169.416345 69.483846 \r\nL 169.526026 58.747337 \r\nL 169.431579 71.322662 \r\nL 169.580866 64.185152 \r\nL 169.590006 65.987676 \r\nL 169.644846 58.154561 \r\nL 169.6875 62.461262 \r\nL 169.70578 61.318051 \r\nL 169.754527 66.719573 \r\nL 169.76976 73.379232 \r\nL 169.848974 64.820269 \r\nL 169.870301 71.237979 \r\nL 169.882488 69.731844 \r\nL 169.952561 74.595028 \r\nL 169.964748 73.463915 \r\nL 169.998262 78.998509 \r\nL 170.068335 71.461783 \r\nL 170.074429 69.550382 \r\nL 170.153643 77.032669 \r\nL 170.165829 75.901556 \r\nL 170.29379 93.079969 \r\nL 170.181063 75.877361 \r\nL 170.299883 92.674703 \r\nL 170.30293 91.646418 \r\nL 170.37605 104.288279 \r\nL 170.449171 107.87518 \r\nL 170.488778 107.433622 \r\nL 170.662439 82.627751 \r\nL 170.671579 83.825401 \r\nL 170.808679 77.704079 \r\nL 170.738606 85.609779 \r\nL 170.814773 78.302904 \r\nL 170.930547 81.944244 \r\nL 170.87266 75.381364 \r\nL 170.939687 81.750684 \r\nL 171.034134 75.042635 \r\nL 170.948827 82.240632 \r\nL 171.052414 79.56709 \r\nL 171.073741 82.216437 \r\nL 171.122488 76.675794 \r\nL 171.149908 78.08515 \r\nL 171.174281 82.77897 \r\nL 171.244355 77.788762 \r\nL 171.262635 78.956168 \r\nL 171.372316 67.941418 \r\nL 171.396689 69.090678 \r\nL 171.427156 73.542548 \r\nL 171.491136 66.036065 \r\nL 171.503323 68.044246 \r\nL 171.576443 61.596292 \r\nL 171.509416 68.141026 \r\nL 171.649564 63.634717 \r\nL 171.673937 64.705343 \r\nL 171.734871 56.7694 \r\nL 171.756198 54.670488 \r\nL 171.801898 63.749643 \r\nL 171.844552 56.714962 \r\nL 171.850645 57.259348 \r\nL 171.865878 54.694683 \r\nL 171.920719 45.476408 \r\nL 171.881112 55.051559 \r\nL 171.999932 49.92223 \r\nL 172.006026 50.260959 \r\nL 172.012119 50.176277 \r\nL 172.08524 55.807651 \r\nL 172.124846 53.230889 \r\nL 172.127893 52.41431 \r\nL 172.201014 60.834152 \r\nL 172.341161 81.702294 \r\nL 172.344208 81.508735 \r\nL 172.438655 74.655516 \r\nL 172.459982 78.569049 \r\nL 172.493495 87.32762 \r\nL 172.542242 78.242417 \r\nL 172.569662 78.780754 \r\nL 172.618409 73.221965 \r\nL 172.688483 75.925751 \r\nL 172.697623 76.591112 \r\nL 172.712856 71.050468 \r\nL 172.721996 72.901382 \r\nL 172.731136 69.725795 \r\nL 172.813397 75.187805 \r\nL 172.831677 72.502165 \r\nL 172.84691 75.11522 \r\nL 172.920031 67.530103 \r\nL 172.926124 68.0261 \r\nL 172.980964 64.215396 \r\nL 173.023618 70.608911 \r\nL 173.029711 70.252035 \r\nL 173.057131 73.385281 \r\nL 173.102832 65.800165 \r\nL 173.133299 68.709607 \r\nL 173.279539 75.429754 \r\nL 173.175952 66.743768 \r\nL 173.313053 73.125185 \r\nL 173.319146 71.050468 \r\nL 173.340473 77.014523 \r\nL 173.419687 73.427622 \r\nL 173.504994 82.748726 \r\nL 173.535461 79.216263 \r\nL 173.541554 77.782713 \r\nL 173.623814 86.837672 \r\nL 173.626861 87.031232 \r\nL 173.648188 81.914 \r\nL 173.666468 85.089587 \r\nL 173.742635 75.907604 \r\nL 173.782242 78.653731 \r\nL 173.785289 78.629536 \r\nL 173.806615 76.754428 \r\nL 173.864502 88.870048 \r\nL 173.873643 87.248986 \r\nL 174.044257 109.780532 \r\nL 174.217918 83.220527 \r\nL 174.227058 84.273008 \r\nL 174.418999 58.378364 \r\nL 174.434232 59.152603 \r\nL 174.559146 70.046378 \r\nL 174.568286 69.03019 \r\nL 174.650547 57.876319 \r\nL 174.6932 62.666919 \r\nL 174.818114 55.166485 \r\nL 174.726714 65.146901 \r\nL 174.824208 55.783456 \r\nL 174.970448 68.576535 \r\nL 174.842488 55.099949 \r\nL 175.007009 65.304168 \r\nL 175.013102 64.681148 \r\nL 175.046615 67.796248 \r\nL 175.052709 67.20952 \r\nL 175.092316 74.165568 \r\nL 175.165436 68.165221 \r\nL 175.265977 59.539722 \r\nL 175.305584 66.671183 \r\nL 175.357377 68.891069 \r\nL 175.396984 64.269834 \r\nL 175.412217 65.110609 \r\nL 175.457918 61.65678 \r\nL 175.491431 71.746073 \r\nL 175.494478 70.869006 \r\nL 175.540178 74.401469 \r\nL 175.591972 67.814394 \r\nL 175.759539 75.375315 \r\nL 175.619392 65.745726 \r\nL 175.771726 74.377274 \r\nL 175.844846 61.517659 \r\nL 175.899687 63.247598 \r\nL 175.930154 69.344725 \r\nL 175.90578 62.691114 \r\nL 176.024601 68.165221 \r\nL 176.158655 54.634196 \r\nL 176.161701 54.3741 \r\nL 176.195215 60.513568 \r\nL 176.198262 60.180888 \r\nL 176.210448 62.679016 \r\nL 176.253102 52.178409 \r\nL 176.292709 52.420358 \r\nL 176.332316 48.887896 \r\nL 176.365829 57.622272 \r\nL 176.46637 70.391156 \r\nL 176.487697 66.598598 \r\nL 176.53949 59.158651 \r\nL 176.603471 64.245639 \r\nL 176.661357 70.766178 \r\nL 176.722291 67.651078 \r\nL 176.740571 65.062219 \r\nL 176.825878 69.036239 \r\nL 176.862439 74.437761 \r\nL 176.935559 68.594681 \r\nL 177.060473 60.26557 \r\nL 177.09094 61.687023 \r\nL 177.20062 66.937327 \r\nL 177.170154 60.332106 \r\nL 177.206714 65.370704 \r\nL 177.212807 64.663002 \r\nL 177.249367 71.510172 \r\nL 177.252414 70.748032 \r\nL 177.307254 78.284758 \r\nL 177.365141 73.760303 \r\nL 177.447402 68.897118 \r\nL 177.432168 73.832888 \r\nL 177.477869 71.153297 \r\nL 177.480915 71.885194 \r\nL 177.560129 65.933237 \r\nL 177.566222 66.423185 \r\nL 177.572316 65.158999 \r\nL 177.645436 72.695725 \r\nL 177.657623 72.514263 \r\nL 177.791677 82.754775 \r\nL 177.80691 79.954209 \r\nL 177.82519 78.333148 \r\nL 177.876984 84.720614 \r\nL 177.880031 83.468526 \r\nL 177.989711 88.62205 \r\nL 177.931824 79.083191 \r\nL 177.995805 86.904208 \r\nL 177.998851 87.351815 \r\nL 178.047598 78.89568 \r\nL 178.050645 79.766699 \r\nL 178.193839 59.001384 \r\nL 178.218213 61.953168 \r\nL 178.227353 63.543986 \r\nL 178.279146 54.083761 \r\nL 178.3218 60.229278 \r\nL 178.34008 57.688808 \r\nL 178.410154 63.416962 \r\nL 178.428434 61.517659 \r\nL 178.565534 73.058649 \r\nL 178.608188 69.084629 \r\nL 178.641701 75.732191 \r\nL 178.678262 71.794463 \r\nL 178.690448 74.716003 \r\nL 178.730055 66.259869 \r\nL 178.851923 59.576014 \r\nL 178.967697 66.229625 \r\nL 178.897623 57.876319 \r\nL 178.976837 66.15704 \r\nL 178.99207 64.638807 \r\nL 179.01035 70.51818 \r\nL 179.07433 82.192242 \r\nL 179.141357 80.111477 \r\nL 179.232758 89.759212 \r\nL 179.302832 88.162346 \r\nL 179.330252 83.619744 \r\nL 179.397279 91.77949 \r\nL 179.409466 89.632189 \r\nL 179.491726 90.364086 \r\nL 179.424699 86.12997 \r\nL 179.510006 88.440588 \r\nL 179.647107 80.165915 \r\nL 179.668434 81.708343 \r\nL 179.674527 78.266612 \r\nL 179.720227 71.498075 \r\nL 179.787254 76.905646 \r\nL 179.793348 77.226229 \r\nL 179.799441 76.687891 \r\nL 179.802488 77.214132 \r\nL 179.826861 74.020398 \r\nL 179.875608 82.869701 \r\nL 179.903028 79.343287 \r\nL 179.906075 79.361433 \r\nL 179.909122 78.683975 \r\nL 179.930448 86.819526 \r\nL 179.982242 85.990849 \r\nL 180.024896 89.323703 \r\nL 180.082783 81.829318 \r\nL 180.098016 80.734496 \r\nL 180.128483 86.32353 \r\nL 180.131529 87.720788 \r\nL 180.216837 76.210041 \r\nL 180.329564 66.92523 \r\nL 180.335657 67.487762 \r\nL 180.356984 69.731844 \r\nL 180.411824 61.360392 \r\nL 180.466665 53.472839 \r\nL 180.417918 62.213264 \r\nL 180.518458 61.003516 \r\nL 180.548925 68.322488 \r\nL 180.640326 63.973446 \r\nL 180.661652 58.100122 \r\nL 180.728679 67.530103 \r\nL 180.737819 66.20543 \r\nL 180.746959 68.927362 \r\nL 180.823127 58.771532 \r\nL 180.948041 45.379628 \r\nL 180.957181 47.647905 \r\nL 180.972414 49.281064 \r\nL 181.030301 31.606654 \r\nL 181.036394 33.076497 \r\nL 181.076001 26.822103 \r\nL 181.118655 36.965835 \r\nL 181.334969 54.942682 \r\nL 181.347156 52.777234 \r\nL 181.371529 49.414136 \r\nL 181.441603 54.646294 \r\nL 181.548237 67.554298 \r\nL 181.569564 66.405038 \r\nL 181.584797 63.416962 \r\nL 181.657918 74.758344 \r\nL 181.685338 80.885715 \r\nL 181.740178 66.592549 \r\nL 181.813299 48.379802 \r\nL 181.865092 52.081629 \r\nL 181.892512 56.303647 \r\nL 181.959539 46.250646 \r\nL 181.965633 48.19834 \r\nL 181.980866 43.970273 \r\nL 182.057033 58.154561 \r\nL 182.06008 57.598077 \r\nL 182.136247 64.560174 \r\nL 182.090547 56.497207 \r\nL 182.166714 57.005301 \r\nL 182.175854 54.51927 \r\nL 182.212414 59.8845 \r\nL 182.288581 71.485978 \r\nL 182.343421 65.624751 \r\nL 182.370842 59.073969 \r\nL 182.443962 67.342593 \r\nL 182.480522 73.633279 \r\nL 182.547549 64.856562 \r\nL 182.578016 66.078407 \r\nL 182.63895 60.918834 \r\nL 182.687697 61.729365 \r\nL 182.760817 50.932369 \r\nL 182.763864 52.136068 \r\nL 182.846124 40.976148 \r\nL 182.849171 41.665704 \r\nL 182.916198 35.532284 \r\nL 182.937525 36.766227 \r\nL 183.220866 63.882715 \r\nL 183.248286 59.902646 \r\nL 183.36406 49.450428 \r\nL 183.306173 63.13872 \r\nL 183.379294 52.692551 \r\nL 183.504208 63.495596 \r\nL 183.568188 67.699468 \r\nL 183.607795 61.777755 \r\nL 183.610842 60.876493 \r\nL 183.668729 72.508214 \r\nL 183.693102 68.848728 \r\nL 183.802783 79.385628 \r\nL 183.811923 75.798727 \r\nL 183.814969 75.006342 \r\nL 183.863716 91.223007 \r\nL 183.866763 91.120178 \r\nL 183.87895 94.017523 \r\nL 183.91551 95.729316 \r\nL 183.949023 91.102032 \r\nL 183.985584 93.182797 \r\nL 184.113544 79.500554 \r\nL 184.064797 93.914695 \r\nL 184.131824 80.571181 \r\nL 184.134871 80.825228 \r\nL 184.168385 75.272487 \r\nL 184.171431 75.363218 \r\nL 184.174478 74.691808 \r\nL 184.220178 87.775226 \r\nL 184.323765 101.687322 \r\nL 184.348139 98.929098 \r\nL 184.369466 94.144547 \r\nL 184.424306 107.403378 \r\nL 184.445633 104.052378 \r\nL 184.448679 104.512082 \r\nL 184.479146 93.225139 \r\nL 184.482193 93.588063 \r\nL 184.537033 70.85086 \r\nL 184.54008 71.032322 \r\nL 184.643667 60.519617 \r\nL 184.661947 62.055996 \r\nL 184.805141 74.957953 \r\nL 184.689367 59.231236 \r\nL 184.817328 70.935542 \r\nL 184.820375 70.560521 \r\nL 184.838655 79.772747 \r\nL 184.844748 79.373531 \r\nL 184.957475 83.281015 \r\nL 184.884355 77.17179 \r\nL 184.960522 82.954383 \r\nL 185.054969 90.82379 \r\nL 184.972709 81.454296 \r\nL 185.076296 85.367829 \r\nL 185.10981 76.494332 \r\nL 185.185977 82.664044 \r\nL 185.280424 87.878055 \r\nL 185.20121 80.571181 \r\nL 185.301751 87.27923 \r\nL 185.359638 80.964349 \r\nL 185.399244 88.62205 \r\nL 185.402291 87.103817 \r\nL 185.466271 83.891937 \r\nL 185.518065 91.452859 \r\nL 185.618606 76.609258 \r\nL 185.655166 81.236542 \r\nL 185.661259 81.907951 \r\nL 185.685633 74.649467 \r\nL 185.694773 75.078927 \r\nL 185.804453 58.940897 \r\nL 185.82578 60.156693 \r\nL 185.847107 61.372489 \r\nL 185.895854 48.446338 \r\nL 185.8989 48.930237 \r\nL 185.920227 50.914223 \r\nL 185.984208 44.339246 \r\nL 185.990301 45.591334 \r\nL 186.054281 38.417532 \r\nL 186.014674 47.242639 \r\nL 186.106075 42.554868 \r\nL 186.170055 33.711615 \r\nL 186.224896 38.804651 \r\nL 186.294969 44.139637 \r\nL 186.273643 37.746122 \r\nL 186.337623 40.649516 \r\nL 186.34067 39.070796 \r\nL 186.42293 50.206521 \r\nL 186.425977 49.837548 \r\nL 186.556984 85.948508 \r\nL 186.581357 83.982668 \r\nL 186.630104 87.109865 \r\nL 186.663618 81.653905 \r\nL 186.672758 82.131755 \r\nL 186.910399 37.032371 \r\nL 186.931726 40.976148 \r\nL 187.041407 53.974884 \r\nL 187.053593 48.748775 \r\nL 187.059687 46.462352 \r\nL 187.12976 55.777407 \r\nL 187.154134 53.097817 \r\nL 187.218114 64.439199 \r\nL 187.272955 58.329974 \r\nL 187.282095 56.085893 \r\nL 187.324748 60.967224 \r\nL 187.358262 60.386545 \r\nL 187.373495 63.193159 \r\nL 187.446615 52.626015 \r\nL 187.455756 53.527277 \r\nL 187.531923 46.909959 \r\nL 187.556296 55.704823 \r\nL 187.559343 55.595945 \r\nL 187.656837 64.366614 \r\nL 187.565436 54.791463 \r\nL 187.687303 60.156693 \r\nL 187.71777 54.579757 \r\nL 187.775657 62.110435 \r\nL 187.800031 57.785588 \r\nL 187.934085 72.913479 \r\nL 187.973692 66.229625 \r\nL 188.058999 67.439372 \r\nL 188.177819 77.601251 \r\nL 188.083372 67.185325 \r\nL 188.180866 77.280668 \r\nL 188.183913 77.480276 \r\nL 188.199146 72.852992 \r\nL 188.238753 63.610522 \r\nL 188.30578 74.074837 \r\nL 188.311873 74.909563 \r\nL 188.317967 70.173402 \r\nL 188.34234 71.455734 \r\nL 188.464208 64.469443 \r\nL 188.394134 75.484193 \r\nL 188.467254 65.648946 \r\nL 188.598262 74.607126 \r\nL 188.488581 60.501471 \r\nL 188.607402 72.14529 \r\nL 188.616542 70.070573 \r\nL 188.662242 76.93589 \r\nL 188.704896 75.810825 \r\nL 188.951677 116.307119 \r\nL 188.753643 69.090678 \r\nL 188.960817 112.448025 \r\nL 188.96691 111.165693 \r\nL 188.997377 120.801331 \r\nL 189.052217 116.180096 \r\nL 189.073544 121.823567 \r\nL 189.149711 110.433795 \r\nL 189.152758 110.645501 \r\nL 189.183225 106.43558 \r\nL 189.311186 84.557298 \r\nL 189.332512 84.593591 \r\nL 189.338606 84.641981 \r\nL 189.369072 76.978231 \r\nL 189.493986 56.454866 \r\nL 189.506173 59.811915 \r\nL 189.51836 61.662829 \r\nL 189.58234 50.515006 \r\nL 189.597574 48.065268 \r\nL 189.637181 53.890201 \r\nL 189.673741 52.480846 \r\nL 189.798655 61.995509 \r\nL 189.701161 49.716573 \r\nL 189.801701 61.197076 \r\nL 189.847402 49.87384 \r\nL 189.929662 51.863874 \r\nL 190.045436 58.487242 \r\nL 190.021063 51.283196 \r\nL 190.048483 58.11222 \r\nL 190.11551 46.347426 \r\nL 190.066763 59.721184 \r\nL 190.19777 48.57941 \r\nL 190.307451 56.908521 \r\nL 190.20691 47.442248 \r\nL 190.319638 52.541333 \r\nL 190.411038 39.929716 \r\nL 190.450645 42.700038 \r\nL 190.462832 40.347079 \r\nL 190.517672 45.839332 \r\nL 190.535952 45.186069 \r\nL 190.718753 67.409129 \r\nL 190.7218 67.330495 \r\nL 190.746173 64.300078 \r\nL 190.797967 72.102949 \r\nL 190.828434 68.12288 \r\nL 190.843667 72.556604 \r\nL 190.907647 62.818137 \r\nL 191.078262 35.247994 \r\nL 191.111775 39.542597 \r\nL 191.148335 29.308134 \r\nL 191.178802 32.586549 \r\nL 191.184896 30.644905 \r\nL 191.233643 44.309002 \r\nL 191.245829 41.085025 \r\nL 191.37379 57.289592 \r\nL 191.303716 36.31862 \r\nL 191.376837 55.8137 \r\nL 191.453004 68.715656 \r\nL 191.413397 53.986981 \r\nL 191.510891 60.041767 \r\nL 191.513937 57.555736 \r\nL 191.611431 66.332454 \r\nL 191.614478 65.286022 \r\nL 191.617525 66.265917 \r\nL 191.657131 54.301516 \r\nL 191.705878 59.315919 \r\nL 191.757672 48.276973 \r\nL 191.815559 58.73524 \r\nL 191.821652 59.824012 \r\nL 191.876493 53.327669 \r\nL 191.910006 55.493117 \r\nL 191.964846 48.34351 \r\nL 192.01664 56.013308 \r\nL 192.0989 60.719226 \r\nL 192.126321 55.759261 \r\nL 192.162881 50.097643 \r\nL 192.214674 56.612133 \r\nL 192.229908 56.509305 \r\nL 192.290842 66.991766 \r\nL 192.342635 58.190853 \r\nL 192.345682 58.06383 \r\nL 192.354822 61.826144 \r\nL 192.467549 70.17945 \r\nL 192.427942 60.586153 \r\nL 192.479736 67.493811 \r\nL 192.592463 57.876319 \r\nL 192.63207 59.043725 \r\nL 192.653397 64.469443 \r\nL 192.708237 55.408434 \r\nL 192.741751 59.672794 \r\nL 192.860571 50.49686 \r\nL 192.872758 51.615876 \r\nL 192.942832 55.317703 \r\nL 192.970252 46.982544 \r\nL 193.046419 40.673711 \r\nL 192.985485 51.029149 \r\nL 193.076886 46.52284 \r\nL 193.207893 70.953689 \r\nL 193.217033 70.512131 \r\nL 193.244453 67.669224 \r\nL 193.277967 79.343287 \r\nL 193.28406 78.32105 \r\nL 193.366321 94.150595 \r\nL 193.427254 83.153991 \r\nL 193.466861 83.214479 \r\nL 193.646615 56.926667 \r\nL 193.652709 60.199034 \r\nL 193.738016 46.843423 \r\nL 193.741063 46.958349 \r\nL 193.838557 27.965314 \r\nL 193.887303 38.127193 \r\nL 193.89035 40.498298 \r\nL 193.963471 32.640988 \r\nL 193.996984 38.405435 \r\nL 194.097525 34.637071 \r\nL 194.067058 41.568924 \r\nL 194.109711 36.36701 \r\nL 194.182832 30.439248 \r\nL 194.155412 39.681718 \r\nL 194.228532 32.326454 \r\nL 194.447893 66.332454 \r\nL 194.240719 32.193382 \r\nL 194.45094 64.390809 \r\nL 194.511873 55.801602 \r\nL 194.46922 65.594508 \r\nL 194.56976 57.924709 \r\nL 194.615461 63.568181 \r\nL 194.673348 56.630279 \r\nL 194.676394 58.281585 \r\nL 194.709908 48.597556 \r\nL 194.792168 54.216833 \r\nL 194.868335 61.493464 \r\nL 194.904896 56.382281 \r\nL 194.917082 54.198687 \r\nL 194.996296 65.219486 \r\nL 195.014576 69.616918 \r\nL 195.07551 54.543465 \r\nL 195.078557 55.027364 \r\nL 195.151677 42.482283 \r\nL 195.206517 50.460567 \r\nL 195.212611 52.898209 \r\nL 195.267451 45.70626 \r\nL 195.294871 46.891813 \r\nL 195.307058 42.917792 \r\nL 195.392365 53.406302 \r\nL 195.416738 57.561785 \r\nL 195.492905 48.440289 \r\nL 195.623913 34.872972 \r\nL 195.6361 38.175583 \r\nL 195.651333 37.492075 \r\nL 195.952955 96.322092 \r\nL 196.071775 66.755865 \r\nL 196.083962 67.49986 \r\nL 196.193643 55.372142 \r\nL 196.31551 70.500033 \r\nL 196.318557 69.514089 \r\nL 196.373397 66.471574 \r\nL 196.34293 72.810651 \r\nL 196.42519 70.112914 \r\nL 196.537918 82.815262 \r\nL 196.547058 81.182103 \r\nL 196.656738 62.606432 \r\nL 196.559244 82.228535 \r\nL 196.681112 65.473533 \r\nL 196.687205 65.67919 \r\nL 196.702439 60.398642 \r\nL 196.851726 41.919751 \r\nL 196.93094 54.985023 \r\nL 196.973593 47.908 \r\nL 196.979687 44.151735 \r\nL 197.019294 55.124144 \r\nL 197.074134 53.539375 \r\nL 197.192955 63.622619 \r\nL 197.128974 51.863874 \r\nL 197.202095 62.261653 \r\nL 197.223421 60.205083 \r\nL 197.247795 67.620835 \r\nL 197.253888 66.44738 \r\nL 197.342242 84.678273 \r\nL 197.384896 81.321224 \r\nL 197.497623 62.352385 \r\nL 197.515903 65.999773 \r\nL 197.52809 66.39899 \r\nL 197.534183 63.610522 \r\nL 197.53723 63.640766 \r\nL 197.640817 52.396163 \r\nL 197.659097 57.555736 \r\nL 197.66519 55.601994 \r\nL 197.799244 67.439372 \r\nL 197.899785 79.319092 \r\nL 197.924158 76.421747 \r\nL 197.927205 74.516395 \r\nL 198.009466 89.493068 \r\nL 198.015559 88.458734 \r\nL 198.088679 100.483623 \r\nL 198.140473 98.451247 \r\nL 198.146566 96.303946 \r\nL 198.222733 110.167651 \r\nL 198.231873 109.508339 \r\nL 198.24406 110.778573 \r\nL 198.27148 106.665432 \r\nL 198.338507 109.671655 \r\nL 198.524355 96.231361 \r\nL 198.417721 111.159644 \r\nL 198.533495 98.463345 \r\nL 198.536542 100.429184 \r\nL 198.618802 89.753163 \r\nL 198.630989 89.995113 \r\nL 198.722389 74.558736 \r\nL 198.78637 79.827186 \r\nL 198.789416 80.867569 \r\nL 198.856443 67.536152 \r\nL 198.862537 68.419268 \r\nL 198.871677 68.860826 \r\nL 198.883864 62.352385 \r\nL 198.935657 63.38067 \r\nL 199.057525 54.077712 \r\nL 199.005731 65.842506 \r\nL 199.060571 56.938765 \r\nL 199.084945 55.831846 \r\nL 199.115412 67.584542 \r\nL 199.188532 73.500207 \r\nL 199.136738 64.602515 \r\nL 199.234232 70.869006 \r\nL 199.39266 86.571528 \r\nL 199.246419 69.907257 \r\nL 199.4018 83.196332 \r\nL 199.48406 71.098858 \r\nL 199.532807 75.357169 \r\nL 199.910596 50.756956 \r\nL 199.548041 77.431886 \r\nL 199.928876 54.845902 \r\nL 200.05379 66.25382 \r\nL 199.956296 54.362003 \r\nL 200.056837 65.382802 \r\nL 200.133004 60.93698 \r\nL 200.163471 66.913132 \r\nL 200.166517 65.473533 \r\nL 200.196984 67.959564 \r\nL 200.181751 62.521749 \r\nL 200.276198 65.177145 \r\nL 200.358458 53.823665 \r\nL 200.388925 62.969356 \r\nL 200.391972 64.082323 \r\nL 200.474232 54.156346 \r\nL 200.477279 54.071664 \r\nL 200.504699 55.880236 \r\nL 200.611333 57.827929 \r\nL 200.556493 49.976669 \r\nL 200.620473 57.809783 \r\nL 200.711873 52.117921 \r\nL 200.657033 60.646641 \r\nL 200.7332 56.303647 \r\nL 200.827647 61.36644 \r\nL 200.797181 53.853909 \r\nL 200.852021 59.001384 \r\nL 200.879441 57.029496 \r\nL 200.940375 65.999773 \r\nL 200.946468 66.804255 \r\nL 200.967795 61.46322 \r\nL 200.979982 61.614439 \r\nL 200.983028 59.569966 \r\nL 201.083569 66.338502 \r\nL 201.132316 63.707302 \r\nL 201.159736 70.088719 \r\nL 201.190203 66.616744 \r\nL 201.196296 66.126796 \r\nL 201.199343 67.118789 \r\nL 201.309023 70.118963 \r\nL 201.24809 63.126623 \r\nL 201.31207 67.868833 \r\nL 201.315117 67.893028 \r\nL 201.324257 64.856562 \r\nL 201.391284 78.569049 \r\nL 201.397377 77.831103 \r\nL 201.400424 79.893722 \r\nL 201.494871 70.354864 \r\nL 201.586271 64.511784 \r\nL 201.564945 71.957779 \r\nL 201.610645 68.534194 \r\nL 201.613692 68.316439 \r\nL 201.628925 74.280494 \r\nL 201.729466 73.778449 \r\nL 201.756886 81.96239 \r\nL 201.762979 78.296855 \r\nL 201.830006 86.148116 \r\nL 201.869613 78.89568 \r\nL 202.192561 42.149603 \r\nL 201.89094 85.857777 \r\nL 202.262635 48.748775 \r\nL 202.314429 56.81779 \r\nL 202.378409 52.087678 \r\nL 202.652611 73.028405 \r\nL 202.421063 51.083587 \r\nL 202.734871 68.21966 \r\nL 202.871972 53.745032 \r\nL 202.780571 71.691635 \r\nL 202.884158 56.255258 \r\nL 202.999932 61.820096 \r\nL 202.932905 52.257042 \r\nL 203.002979 61.275709 \r\nL 203.027353 58.747337 \r\nL 203.073053 69.139068 \r\nL 203.088286 66.985717 \r\nL 203.091333 67.02201 \r\nL 203.20406 73.578841 \r\nL 203.210154 73.016308 \r\nL 203.414281 51.803387 \r\nL 203.237574 73.076795 \r\nL 203.438655 54.319662 \r\nL 203.490448 57.791637 \r\nL 203.453888 50.000863 \r\nL 203.536149 53.206694 \r\nL 203.539195 52.6986 \r\nL 203.590989 62.340287 \r\nL 203.639736 62.836284 \r\nL 203.645829 59.533673 \r\nL 203.688483 57.138373 \r\nL 203.71895 63.646814 \r\nL 203.749416 60.307911 \r\nL 203.758557 63.640766 \r\nL 203.84691 56.001211 \r\nL 203.853004 56.624231 \r\nL 203.886517 50.883979 \r\nL 203.950498 59.703038 \r\nL 204.075412 73.457866 \r\nL 204.087598 72.653384 \r\nL 204.151579 76.095115 \r\nL 204.108925 69.858867 \r\nL 204.203372 73.512304 \r\nL 204.306959 67.699468 \r\nL 204.322193 69.495943 \r\nL 204.34352 72.344898 \r\nL 204.410547 63.634717 \r\nL 204.44406 55.789505 \r\nL 204.544601 57.719052 \r\nL 204.550694 58.069879 \r\nL 204.568974 54.132151 \r\nL 204.596394 54.416442 \r\nL 204.770055 38.719969 \r\nL 204.794429 41.399559 \r\nL 204.931529 55.481019 \r\nL 204.937623 55.130193 \r\nL 204.983323 49.480672 \r\nL 205.047303 55.136241 \r\nL 205.05035 53.636154 \r\nL 205.08691 56.134283 \r\nL 205.138704 47.889854 \r\nL 205.141751 48.089463 \r\nL 205.239244 41.260438 \r\nL 205.178311 51.398122 \r\nL 205.263618 43.994468 \r\nL 205.275805 47.14586 \r\nL 205.309318 41.369316 \r\nL 205.376345 46.190159 \r\nL 205.379392 44.351343 \r\nL 205.449466 58.118269 \r\nL 205.470792 55.989113 \r\nL 205.501259 64.796074 \r\nL 205.613986 73.524402 \r\nL 205.531726 64.735587 \r\nL 205.62008 71.788414 \r\nL 205.708434 72.102949 \r\nL 205.751087 62.418921 \r\nL 205.839441 48.863701 \r\nL 205.769367 62.927015 \r\nL 205.921701 55.366093 \r\nL 205.952168 57.773491 \r\nL 206.013102 50.273057 \r\nL 206.025289 52.039288 \r\nL 206.31777 73.699815 \r\nL 206.046615 51.634022 \r\nL 206.329957 72.248118 \r\nL 206.521898 50.944466 \r\nL 206.384797 72.973967 \r\nL 206.537131 53.158304 \r\nL 206.634625 66.834499 \r\nL 206.662045 62.884673 \r\nL 206.680326 58.323926 \r\nL 206.783913 60.072011 \r\nL 206.826566 61.318051 \r\nL 206.857033 54.452734 \r\nL 206.9332 47.369663 \r\nL 206.96062 55.66853 \r\nL 206.963667 54.017225 \r\nL 207.082488 64.294029 \r\nL 207.088581 63.38067 \r\nL 207.103814 62.195117 \r\nL 207.170842 68.35878 \r\nL 207.179982 67.100643 \r\nL 207.198262 70.167353 \r\nL 207.210448 69.22375 \r\nL 207.341456 84.611737 \r\nL 207.344502 84.26091 \r\nL 207.42067 92.4509 \r\nL 207.374969 83.849596 \r\nL 207.45723 84.902076 \r\nL 207.472463 87.533277 \r\nL 207.53035 79.173922 \r\nL 207.633937 69.477797 \r\nL 207.670498 71.546465 \r\nL 207.679638 73.094942 \r\nL 207.725338 63.695204 \r\nL 207.764945 64.360565 \r\nL 207.798458 59.878451 \r\nL 207.865485 67.49986 \r\nL 208.093986 80.323182 \r\nL 207.880719 65.951383 \r\nL 208.133593 77.450032 \r\nL 208.243274 70.548423 \r\nL 208.2189 78.381538 \r\nL 208.252414 71.546465 \r\nL 208.301161 73.796595 \r\nL 208.279834 68.231757 \r\nL 208.352955 69.459651 \r\nL 208.386468 68.014002 \r\nL 208.444355 71.994071 \r\nL 208.462635 69.55643 \r\nL 208.465682 70.46979 \r\nL 208.526615 62.878625 \r\nL 208.554036 65.29812 \r\nL 208.590596 65.352558 \r\nL 208.675903 57.180714 \r\nL 208.745977 61.596292 \r\nL 208.727697 56.067747 \r\nL 208.785584 57.235153 \r\nL 208.931824 39.300648 \r\nL 208.947058 40.697906 \r\nL 208.959244 43.153693 \r\nL 208.968385 46.674058 \r\nL 209.047598 34.346732 \r\nL 209.056738 35.925452 \r\nL 209.084158 33.282154 \r\nL 209.120719 44.865486 \r\nL 209.160326 36.693642 \r\nL 209.227353 44.442074 \r\nL 209.181652 36.578716 \r\nL 209.273053 37.975974 \r\nL 209.291333 36.276279 \r\nL 209.3218 42.941987 \r\nL 209.379687 38.913528 \r\nL 209.388827 40.776539 \r\nL 209.425387 24.336072 \r\nL 209.455854 29.241598 \r\nL 209.568581 23.168666 \r\nL 209.574674 24.686899 \r\nL 209.599048 27.475367 \r\nL 209.638655 18.384115 \r\nL 209.641701 17.083636 \r\nL 209.714822 32.882938 \r\nL 209.720915 32.846645 \r\nL 209.931136 53.926494 \r\nL 209.739195 32.054261 \r\nL 209.943323 52.976842 \r\nL 209.970743 50.133936 \r\nL 209.952463 54.489026 \r\nL 209.97379 50.502909 \r\nL 210.086517 38.417532 \r\nL 210.098704 40.413615 \r\nL 210.101751 40.226104 \r\nL 210.138311 44.635634 \r\nL 210.165731 46.752692 \r\nL 210.226665 41.87741 \r\nL 210.251038 45.37358 \r\nL 210.257131 43.879542 \r\nL 210.266271 46.413962 \r\nL 210.360719 66.574403 \r\nL 210.406419 64.638807 \r\nL 210.470399 56.606084 \r\nL 210.427746 65.322314 \r\nL 210.5161 64.402906 \r\nL 210.519146 65.812262 \r\nL 210.59836 54.458783 \r\nL 210.6075 55.529409 \r\nL 210.641014 61.057955 \r\nL 210.738507 63.731497 \r\nL 210.665387 56.81779 \r\nL 210.753741 62.618529 \r\nL 210.823814 57.174666 \r\nL 210.775068 65.400948 \r\nL 210.848188 63.102428 \r\nL 210.887795 70.675447 \r\nL 210.948729 60.785762 \r\nL 210.967009 58.420705 \r\nL 210.991382 61.184978 \r\nL 211.003569 59.26148 \r\nL 211.122389 71.637196 \r\nL 211.192463 60.229278 \r\nL 211.253397 66.30221 \r\nL 211.27777 69.677405 \r\nL 211.323471 60.803908 \r\nL 211.411824 42.681892 \r\nL 211.466665 47.103518 \r\nL 211.506271 50.502909 \r\nL 211.542832 43.813005 \r\nL 211.573299 45.101386 \r\nL 211.582439 43.413789 \r\nL 211.622045 52.855867 \r\nL 211.634232 52.632064 \r\nL 211.716493 70.814568 \r\nL 211.762193 66.749816 \r\nL 211.868827 75.393462 \r\nL 211.77438 64.009739 \r\nL 211.908434 68.921313 \r\nL 212.002881 62.243507 \r\nL 212.033348 64.082323 \r\nL 212.054674 68.69751 \r\nL 212.100375 60.682933 \r\nL 212.143028 64.886805 \r\nL 212.164355 63.737545 \r\nL 212.222242 70.560521 \r\nL 212.225289 70.542375 \r\nL 212.307549 76.554819 \r\nL 212.249662 70.203645 \r\nL 212.338016 71.213784 \r\nL 212.353249 69.840721 \r\nL 212.39895 81.303078 \r\nL 212.42637 76.827012 \r\nL 212.539097 84.545201 \r\nL 212.557377 82.73058 \r\nL 212.627451 72.447727 \r\nL 212.563471 83.244722 \r\nL 212.685338 75.145463 \r\nL 212.697525 71.752122 \r\nL 212.779785 77.195985 \r\nL 212.904699 89.686627 \r\nL 212.791972 76.845159 \r\nL 212.910792 89.456775 \r\nL 212.913839 87.992981 \r\nL 212.977819 103.054336 \r\nL 212.993053 101.98371 \r\nL 213.002193 105.116956 \r\nL 213.090547 94.459081 \r\nL 213.093593 95.021613 \r\nL 213.102733 95.910778 \r\nL 213.121014 92.112171 \r\nL 213.264208 67.064351 \r\nL 213.267254 67.772053 \r\nL 213.370842 58.209 \r\nL 213.401308 61.172881 \r\nL 213.410448 60.404691 \r\nL 213.547549 76.615307 \r\nL 213.550596 76.566917 \r\nL 213.559736 77.619397 \r\nL 213.596296 81.115567 \r\nL 213.623716 75.816873 \r\nL 213.672463 78.442025 \r\nL 213.73949 74.008301 \r\nL 213.69379 79.524749 \r\nL 213.79433 74.625272 \r\nL 213.797377 76.488283 \r\nL 213.867451 67.481714 \r\nL 213.894871 70.699642 \r\nL 213.900964 69.247945 \r\nL 213.931431 74.002252 \r\nL 214.004552 71.026274 \r\nL 214.086812 61.596292 \r\nL 214.022832 73.221965 \r\nL 214.117279 69.768136 \r\nL 214.123372 72.550555 \r\nL 214.193446 59.600209 \r\nL 214.214773 63.156867 \r\nL 214.38234 88.077663 \r\nL 214.226959 62.75765 \r\nL 214.4189 86.238847 \r\nL 214.428041 85.392024 \r\nL 214.467647 94.120352 \r\nL 214.473741 93.436844 \r\nL 214.525534 103.743892 \r\nL 214.583421 94.011474 \r\nL 214.732709 80.522791 \r\nL 214.738802 80.885715 \r\nL 214.741849 82.343461 \r\nL 214.821063 67.590591 \r\nL 214.824109 68.177318 \r\nL 214.885043 58.78363 \r\nL 214.891136 61.578146 \r\nL 215.022144 48.222535 \r\nL 215.076984 36.869055 \r\nL 215.037377 49.244771 \r\nL 215.147058 44.962265 \r\nL 215.153151 46.976495 \r\nL 215.214085 35.393163 \r\nL 215.238458 37.546514 \r\nL 215.314625 27.541903 \r\nL 215.354232 32.798255 \r\nL 215.390792 36.65735 \r\nL 215.448679 26.489422 \r\nL 215.457819 25.170798 \r\nL 215.470006 29.671058 \r\nL 215.930055 103.048288 \r\nL 215.479146 29.489596 \r\nL 215.933102 101.336495 \r\nL 215.957475 97.501596 \r\nL 216.039736 102.836582 \r\nL 216.042783 103.683405 \r\nL 216.064109 95.481317 \r\nL 216.125043 95.862388 \r\nL 216.225584 83.958473 \r\nL 216.149416 98.348419 \r\nL 216.259097 86.498943 \r\nL 216.26519 84.799248 \r\nL 216.329171 90.212867 \r\nL 216.350498 89.795505 \r\nL 216.368778 95.190978 \r\nL 216.420571 88.247028 \r\nL 216.469318 92.335974 \r\nL 216.515018 90.382232 \r\nL 216.551579 95.100247 \r\nL 216.554625 94.713128 \r\nL 216.572905 99.06217 \r\nL 216.606419 92.777532 \r\nL 216.664306 94.096157 \r\nL 216.828827 104.590715 \r\nL 216.859294 99.999724 \r\nL 216.874527 95.184929 \r\nL 216.908041 101.778053 \r\nL 216.978114 98.185103 \r\nL 216.999441 100.290063 \r\nL 217.054281 94.07801 \r\nL 217.069515 94.198985 \r\nL 217.218802 77.740372 \r\nL 217.255362 79.936063 \r\nL 217.276689 74.552687 \r\nL 217.298016 74.697857 \r\nL 217.334576 72.072705 \r\nL 217.346763 76.010433 \r\nL 217.40465 73.542548 \r\nL 217.529564 86.535235 \r\nL 217.593544 78.671877 \r\nL 217.651431 79.657821 \r\nL 217.660571 82.186193 \r\nL 217.730645 73.518353 \r\nL 217.742832 74.734149 \r\nL 217.870792 60.74342 \r\nL 217.876886 61.039809 \r\nL 217.968286 54.446685 \r\nL 218.041407 56.237111 \r\nL 218.196787 76.240285 \r\nL 218.202881 75.084976 \r\nL 218.312561 79.288848 \r\nL 218.263814 72.931626 \r\nL 218.324748 78.41783 \r\nL 218.339982 78.889632 \r\nL 218.364355 73.578841 \r\nL 218.367402 71.939633 \r\nL 218.397869 77.540763 \r\nL 218.470989 74.661564 \r\nL 218.501456 78.599292 \r\nL 218.605043 83.764914 \r\nL 218.614183 81.974488 \r\nL 218.650743 77.075011 \r\nL 218.723864 80.250598 \r\nL 218.763471 85.325488 \r\nL 218.815264 78.327099 \r\nL 218.833544 79.651773 \r\nL 218.860964 77.020572 \r\nL 218.921898 82.718482 \r\nL 218.937131 80.625619 \r\nL 218.964552 86.390066 \r\nL 219.037672 79.403774 \r\nL 219.043765 81.200249 \r\nL 219.068139 78.750511 \r\nL 219.138213 87.99903 \r\nL 219.235706 96.969307 \r\nL 219.159539 87.164304 \r\nL 219.272267 94.120352 \r\nL 219.512955 70.669398 \r\nL 219.308827 96.370482 \r\nL 219.543421 72.986064 \r\nL 219.586075 76.300772 \r\nL 219.643962 71.189589 \r\nL 219.650055 71.613001 \r\nL 219.659195 74.29864 \r\nL 219.714036 67.439372 \r\nL 219.717082 66.840547 \r\nL 219.805436 70.80247 \r\nL 219.95777 83.341502 \r\nL 219.969957 83.202381 \r\nL 220.305092 50.006912 \r\nL 219.98519 85.17427 \r\nL 220.332512 53.521228 \r\nL 220.384306 55.341898 \r\nL 220.414773 49.68028 \r\nL 220.433053 50.490811 \r\nL 220.457426 47.363614 \r\nL 220.487893 51.700559 \r\nL 220.588434 58.069879 \r\nL 220.524453 51.325537 \r\nL 220.612807 57.96705 \r\nL 220.640227 53.599862 \r\nL 220.713348 59.654648 \r\nL 220.716394 59.672794 \r\nL 220.832168 70.258084 \r\nL 220.859588 69.423358 \r\nL 220.862635 68.280147 \r\nL 220.944896 76.240285 \r\nL 220.957082 73.330842 \r\nL 221.085043 79.561042 \r\nL 221.039343 73.203819 \r\nL 221.094183 78.018614 \r\nL 221.155117 75.59307 \r\nL 221.200817 79.954209 \r\nL 221.313544 72.871138 \r\nL 221.222144 82.319266 \r\nL 221.325731 76.917743 \r\nL 221.423225 86.450553 \r\nL 221.453692 84.45447 \r\nL 221.456738 84.055253 \r\nL 221.484158 89.111997 \r\nL 221.542045 85.615827 \r\nL 221.648679 97.489498 \r\nL 221.663913 94.084059 \r\nL 221.73094 84.956515 \r\nL 221.697426 94.307862 \r\nL 221.79492 89.402337 \r\nL 221.834527 94.053816 \r\nL 221.889367 85.265001 \r\nL 221.898507 85.924313 \r\nL 221.950301 82.803165 \r\nL 221.980768 90.097941 \r\nL 222.032561 95.795852 \r\nL 222.038655 97.846374 \r\nL 222.117869 90.67862 \r\nL 222.133102 92.753337 \r\nL 222.148335 89.753163 \r\nL 222.184896 96.128532 \r\nL 222.251923 90.013259 \r\nL 222.254969 91.719003 \r\nL 222.343323 85.131928 \r\nL 222.35551 86.916306 \r\nL 222.486517 69.89516 \r\nL 222.37379 87.061475 \r\nL 222.492611 70.233889 \r\nL 222.574871 76.197944 \r\nL 222.614478 74.697857 \r\nL 222.617525 74.806734 \r\nL 222.623618 71.413393 \r\nL 222.629711 72.090851 \r\nL 222.638851 69.877013 \r\nL 222.693692 76.258431 \r\nL 222.736345 73.451817 \r\nL 222.858213 85.912215 \r\nL 222.861259 84.605688 \r\nL 222.992267 92.795678 \r\nL 222.99836 90.224965 \r\nL 223.056247 96.99955 \r\nL 223.07148 89.239021 \r\nL 223.083667 89.644286 \r\nL 223.205534 79.028753 \r\nL 223.111087 90.406427 \r\nL 223.217721 80.90991 \r\nL 223.266468 85.45856 \r\nL 223.299982 79.119484 \r\nL 223.339588 84.418177 \r\nL 223.351775 82.821311 \r\nL 223.391382 91.858124 \r\nL 223.424896 89.0999 \r\nL 223.510203 94.822005 \r\nL 223.534576 89.118046 \r\nL 223.561996 91.071788 \r\nL 223.59551 86.299335 \r\nL 223.598557 86.347724 \r\nL 223.683864 71.256126 \r\nL 223.726517 76.173749 \r\nL 223.814871 66.665134 \r\nL 223.936738 71.117005 \r\nL 224.18352 91.712954 \r\nL 224.186566 89.583799 \r\nL 224.235313 96.648724 \r\nL 224.290154 92.910604 \r\nL 224.2932 93.02553 \r\nL 224.31148 89.910431 \r\nL 224.317574 90.720961 \r\nL 224.369367 91.531492 \r\nL 224.442488 82.881798 \r\nL 224.509515 87.70869 \r\nL 224.561308 86.759039 \r\nL 224.564355 86.365871 \r\nL 224.616149 93.352162 \r\nL 224.637475 97.126574 \r\nL 224.680129 88.900292 \r\nL 224.865977 73.935716 \r\nL 224.87207 75.847117 \r\nL 224.90863 77.117352 \r\nL 224.95433 72.223923 \r\nL 224.963471 69.889111 \r\nL 225.009171 75.072879 \r\nL 225.036591 74.92166 \r\nL 225.149318 79.887673 \r\nL 225.158458 78.980363 \r\nL 225.213299 70.663349 \r\nL 225.265092 79.246507 \r\nL 225.3961 94.422788 \r\nL 225.41438 93.872353 \r\nL 225.5332 86.982842 \r\nL 225.49664 93.902597 \r\nL 225.536247 87.890152 \r\nL 225.54234 88.398246 \r\nL 225.575854 79.597334 \r\nL 225.706861 69.193506 \r\nL 225.655068 82.319266 \r\nL 225.719048 71.752122 \r\nL 225.874429 81.157908 \r\nL 225.764748 71.594855 \r\nL 225.920129 76.633453 \r\nL 225.956689 70.288328 \r\nL 226.008483 79.343287 \r\nL 226.02981 81.901903 \r\nL 226.109023 74.044593 \r\nL 226.145584 79.633626 \r\nL 226.19433 70.89925 \r\nL 226.203471 72.012218 \r\nL 226.328385 62.721358 \r\nL 226.334478 63.537937 \r\nL 226.553839 80.371572 \r\nL 226.605633 75.883409 \r\nL 226.608679 74.183714 \r\nL 226.642193 80.934105 \r\nL 226.715313 76.500381 \r\nL 226.821947 74.056691 \r\nL 226.779294 79.899771 \r\nL 226.824994 75.478144 \r\nL 226.828041 76.718135 \r\nL 226.907254 66.574403 \r\nL 226.919441 68.727753 \r\nL 226.956001 62.503603 \r\nL 227.019982 70.627057 \r\nL 227.147942 79.415872 \r\nL 227.026075 69.247945 \r\nL 227.160129 78.351294 \r\nL 227.190596 77.982321 \r\nL 227.202783 82.053121 \r\nL 227.233249 86.535235 \r\nL 227.281996 80.250598 \r\nL 227.312463 82.797116 \r\nL 227.31551 82.373704 \r\nL 227.376443 88.882145 \r\nL 227.40691 95.626487 \r\nL 227.568385 110.778573 \r\nL 227.620178 113.591236 \r\nL 227.687205 106.242021 \r\nL 227.93094 91.150422 \r\nL 227.943127 93.527575 \r\nL 227.97664 87.726837 \r\nL 228.034527 90.182624 \r\nL 228.061947 90.370135 \r\nL 228.162488 80.655863 \r\nL 228.165534 81.478491 \r\nL 228.223421 72.689676 \r\nL 228.269122 80.087282 \r\nL 228.360522 71.540416 \r\nL 228.299588 80.171964 \r\nL 228.387942 76.947987 \r\nL 228.430596 80.589327 \r\nL 228.406222 75.417657 \r\nL 228.497623 77.8432 \r\nL 228.57379 76.397552 \r\nL 228.534183 84.436324 \r\nL 228.607303 77.861346 \r\nL 228.659097 82.53702 \r\nL 228.701751 75.441852 \r\nL 228.738311 72.363044 \r\nL 228.793151 78.587195 \r\nL 228.805338 77.419789 \r\nL 228.820571 75.121268 \r\nL 228.857131 86.51104 \r\nL 228.975952 93.031579 \r\nL 228.884552 85.664217 \r\nL 228.978999 92.505339 \r\nL 228.994232 90.666523 \r\nL 229.015559 95.197027 \r\nL 229.042979 99.6368 \r\nL 229.097819 91.954904 \r\nL 229.119146 95.832144 \r\nL 229.247107 74.800685 \r\nL 229.268434 77.734323 \r\nL 229.283667 80.897812 \r\nL 229.350694 73.530451 \r\nL 229.375068 77.008474 \r\nL 229.472561 73.324794 \r\nL 229.402488 80.2385 \r\nL 229.490842 74.746247 \r\nL 229.521308 78.073052 \r\nL 229.582242 69.919355 \r\nL 229.664502 61.789852 \r\nL 229.606615 70.46979 \r\nL 229.719343 62.630626 \r\nL 229.725436 63.779887 \r\nL 229.774183 70.923445 \r\nL 229.844257 64.735587 \r\nL 229.893004 59.061872 \r\nL 229.862537 66.084455 \r\nL 229.950891 65.080365 \r\nL 229.969171 71.074663 \r\nL 230.066665 67.046205 \r\nL 230.109318 62.267702 \r\nL 230.148925 67.530103 \r\nL 230.170252 67.191374 \r\nL 230.295166 80.371572 \r\nL 230.301259 77.927882 \r\nL 230.307353 80.153818 \r\nL 230.359146 72.520312 \r\nL 230.46578 68.788241 \r\nL 230.43836 74.58898 \r\nL 230.47492 69.072531 \r\nL 230.599834 61.862437 \r\nL 230.514527 69.979842 \r\nL 230.605928 62.479408 \r\nL 230.612021 62.043899 \r\nL 230.788729 86.468699 \r\nL 230.843569 79.052948 \r\nL 230.913643 81.297029 \r\nL 231.166517 57.815832 \r\nL 231.169564 59.134456 \r\nL 231.279244 65.884847 \r\nL 231.218311 57.513395 \r\nL 231.288385 65.134804 \r\nL 231.321898 61.197076 \r\nL 231.379785 73.379232 \r\nL 231.382832 72.199728 \r\nL 231.522979 89.499117 \r\nL 231.391972 72.060608 \r\nL 231.544306 87.914347 \r\nL 231.565633 84.327446 \r\nL 231.644846 93.370308 \r\nL 231.657033 94.936931 \r\nL 231.730154 84.678273 \r\nL 231.745387 89.329752 \r\nL 231.781947 85.45856 \r\nL 231.803274 89.983015 \r\nL 231.858114 88.005078 \r\nL 231.873348 91.906514 \r\nL 231.943421 76.1677 \r\nL 231.949515 76.482234 \r\nL 232.053102 71.358954 \r\nL 232.004355 77.068962 \r\nL 232.074429 73.179624 \r\nL 232.092709 75.133366 \r\nL 232.107942 70.608911 \r\nL 232.123176 72.471922 \r\nL 232.187156 66.193333 \r\nL 232.217623 75.768483 \r\nL 232.22981 74.861173 \r\nL 232.232856 74.092983 \r\nL 232.27551 80.474401 \r\nL 232.315117 80.250598 \r\nL 232.379097 86.063434 \r\nL 232.415657 77.46213 \r\nL 232.418704 78.030711 \r\nL 232.604552 94.567958 \r\nL 232.467451 72.332801 \r\nL 232.619785 90.799595 \r\nL 232.683765 87.460692 \r\nL 232.711186 94.398594 \r\nL 232.793446 102.993849 \r\nL 232.826959 96.134581 \r\nL 233.0189 70.51818 \r\nL 233.073741 79.2828 \r\nL 233.229122 106.169436 \r\nL 233.098114 78.048857 \r\nL 233.241308 104.772178 \r\nL 233.253495 103.126921 \r\nL 233.293102 112.992411 \r\nL 233.338802 107.463866 \r\nL 233.341849 107.566694 \r\nL 233.360129 105.455685 \r\nL 233.52465 81.726489 \r\nL 233.719638 58.057781 \r\nL 233.725731 59.563917 \r\nL 233.777525 76.107213 \r\nL 233.850645 69.447553 \r\nL 234.002979 84.285105 \r\nL 233.871972 67.161131 \r\nL 234.027353 81.514784 \r\nL 234.082193 64.856562 \r\nL 234.161407 68.298293 \r\nL 234.313741 52.928452 \r\nL 234.17664 68.770095 \r\nL 234.350301 56.999252 \r\nL 234.414281 61.263612 \r\nL 234.453888 55.62014 \r\nL 234.459982 57.174666 \r\nL 234.505682 61.499513 \r\nL 234.569662 59.285675 \r\nL 234.581849 56.975057 \r\nL 234.612316 61.348294 \r\nL 234.679343 58.081976 \r\nL 234.758557 69.647161 \r\nL 234.813397 69.332627 \r\nL 234.84691 66.241722 \r\nL 234.907844 76.585063 \r\nL 234.910891 76.107213 \r\nL 234.913937 75.580973 \r\nL 234.962684 83.250771 \r\nL 234.977918 82.567264 \r\nL 235.017525 80.71635 \r\nL 235.099785 86.976793 \r\nL 235.139392 88.616001 \r\nL 235.169859 83.607647 \r\nL 235.185092 84.539152 \r\nL 235.285633 74.885368 \r\nL 235.194232 85.379927 \r\nL 235.313053 76.64555 \r\nL 235.3161 76.609258 \r\nL 235.319146 77.571007 \r\nL 235.32524 77.280668 \r\nL 235.474527 103.169262 \r\nL 235.492807 101.100594 \r\nL 235.535461 96.04385 \r\nL 235.596394 101.923222 \r\nL 235.605534 99.285973 \r\nL 235.614674 103.471699 \r\nL 235.678655 83.01487 \r\nL 235.681701 83.934278 \r\nL 235.748729 75.980189 \r\nL 235.712168 84.025009 \r\nL 235.806615 81.073226 \r\nL 235.852316 89.868089 \r\nL 235.916296 81.303078 \r\nL 236.044257 71.032322 \r\nL 236.05035 71.836804 \r\nL 236.08691 74.534541 \r\nL 236.141751 66.834499 \r\nL 236.306271 83.504818 \r\nL 236.156984 63.108477 \r\nL 236.370252 81.575271 \r\nL 236.428139 84.896028 \r\nL 236.385485 78.351294 \r\nL 236.489072 82.736628 \r\nL 236.6018 73.185673 \r\nL 236.62008 75.145463 \r\nL 236.824208 67.094594 \r\nL 236.650547 76.040677 \r\nL 236.842488 68.927362 \r\nL 237.013102 83.922181 \r\nL 236.854674 67.294203 \r\nL 237.016149 83.444331 \r\nL 237.046615 77.819005 \r\nL 237.101456 85.500901 \r\nL 237.122783 83.752816 \r\nL 237.128876 86.142067 \r\nL 237.195903 77.214132 \r\nL 237.412217 55.977016 \r\nL 237.415264 56.364135 \r\nL 237.445731 48.785067 \r\nL 237.473151 49.686329 \r\nL 237.576738 42.536722 \r\nL 237.521898 50.01901 \r\nL 237.595018 42.996426 \r\nL 237.598065 43.825103 \r\nL 237.671186 33.796297 \r\nL 237.881407 49.504867 \r\nL 237.680326 33.669273 \r\nL 237.911873 48.978627 \r\nL 237.921014 46.668009 \r\nL 238.000227 58.209 \r\nL 238.003274 57.071837 \r\nL 238.134281 67.729712 \r\nL 238.146468 67.294203 \r\nL 238.231775 61.148686 \r\nL 238.259195 65.794116 \r\nL 238.323176 58.396511 \r\nL 238.289662 67.741809 \r\nL 238.378016 61.596292 \r\nL 238.423716 67.923271 \r\nL 238.46637 72.919528 \r\nL 238.50293 66.169138 \r\nL 238.536443 71.153297 \r\nL 238.658311 60.277668 \r\nL 238.670498 61.384587 \r\nL 238.725338 49.607696 \r\nL 238.828925 42.512527 \r\nL 238.850252 43.437984 \r\nL 238.889859 42.579063 \r\nL 238.984306 57.271445 \r\nL 239.011726 56.206868 \r\nL 239.051333 60.725274 \r\nL 239.05438 60.247424 \r\nL 239.14578 70.983932 \r\nL 239.185387 66.332454 \r\nL 239.215854 63.416962 \r\nL 239.264601 72.471922 \r\nL 239.288974 69.205604 \r\nL 239.316394 77.649641 \r\nL 239.386468 68.201513 \r\nL 239.392561 69.489894 \r\nL 239.474822 62.443116 \r\nL 239.423028 70.554472 \r\nL 239.514429 64.378711 \r\nL 239.651529 36.699691 \r\nL 239.755117 44.968314 \r\nL 239.959244 73.010259 \r\nL 239.962291 72.260216 \r\nL 239.971431 69.374968 \r\nL 240.017131 79.046899 \r\nL 240.068925 74.177666 \r\nL 240.071972 74.691808 \r\nL 240.145092 68.45556 \r\nL 240.236493 65.884847 \r\nL 240.248679 71.244028 \r\nL 240.2761 73.258257 \r\nL 240.3218 66.193333 \r\nL 240.346173 68.516048 \r\nL 240.35836 66.870791 \r\nL 240.37664 72.810651 \r\nL 240.419294 81.932146 \r\nL 240.489367 75.720093 \r\nL 240.583814 67.566396 \r\nL 240.528974 76.355211 \r\nL 240.605141 71.310564 \r\nL 240.663028 78.236368 \r\nL 240.614281 71.008127 \r\nL 240.717869 72.556604 \r\nL 240.727009 70.348815 \r\nL 240.775756 86.03319 \r\nL 240.778802 86.075531 \r\nL 240.815362 91.846026 \r\nL 240.861063 78.03676 \r\nL 240.885436 83.746768 \r\nL 240.891529 85.07749 \r\nL 240.931136 77.734323 \r\nL 240.934183 78.024662 \r\nL 240.94637 74.008301 \r\nL 241.031677 83.970571 \r\nL 241.03777 82.561215 \r\nL 241.098704 71.437588 \r\nL 241.159638 80.226403 \r\nL 241.278458 92.632362 \r\nL 241.184011 79.397726 \r\nL 241.293692 90.63023 \r\nL 241.403372 89.05151 \r\nL 241.342439 92.674703 \r\nL 241.406419 89.535409 \r\nL 241.412512 91.846026 \r\nL 241.494773 83.039065 \r\nL 241.52524 80.311085 \r\nL 241.586173 85.440414 \r\nL 241.601407 83.994766 \r\nL 241.62578 84.35769 \r\nL 241.637967 80.14172 \r\nL 241.647107 76.36126 \r\nL 241.729367 83.371746 \r\nL 241.741554 83.123748 \r\nL 241.747647 82.579361 \r\nL 241.805534 87.593764 \r\nL 241.823814 85.785192 \r\nL 241.829908 88.349856 \r\nL 241.909122 82.809213 \r\nL 241.918262 83.3536 \r\nL 242.034036 64.699295 \r\nL 242.049269 67.638981 \r\nL 242.052316 67.766004 \r\nL 242.058409 64.058128 \r\nL 242.070596 64.378711 \r\nL 242.238163 37.238028 \r\nL 242.085829 67.766004 \r\nL 242.283864 46.202257 \r\nL 242.31433 52.033239 \r\nL 242.353937 44.944119 \r\nL 242.393544 43.571056 \r\nL 242.427058 48.942334 \r\nL 242.430104 48.349558 \r\nL 242.463618 56.848034 \r\nL 242.548925 53.690593 \r\nL 242.606812 39.887375 \r\nL 242.564158 54.434588 \r\nL 242.676886 43.450081 \r\nL 242.679932 44.65378 \r\nL 242.743913 36.536375 \r\nL 242.77438 39.38533 \r\nL 242.786566 37.08681 \r\nL 242.83836 41.907653 \r\nL 242.91148 52.009044 \r\nL 242.86578 40.171666 \r\nL 242.972414 47.551125 \r\nL 242.975461 46.407914 \r\nL 243.048581 55.807651 \r\nL 243.063814 54.827756 \r\nL 243.203962 61.13054 \r\nL 243.127795 52.511089 \r\nL 243.213102 58.11222 \r\nL 243.331923 49.317356 \r\nL 243.334969 49.486721 \r\nL 243.43551 58.995335 \r\nL 243.374576 47.889854 \r\nL 243.478163 57.483151 \r\nL 243.496443 52.426407 \r\nL 243.566517 58.571924 \r\nL 243.590891 55.160436 \r\nL 243.715805 60.174839 \r\nL 243.740178 56.981106 \r\nL 243.804158 62.334238 \r\nL 243.828532 58.801776 \r\nL 243.877279 55.408434 \r\nL 243.843765 59.926841 \r\nL 243.932119 58.209 \r\nL 243.935166 59.098164 \r\nL 244.020473 52.480846 \r\nL 244.026566 53.472839 \r\nL 244.102733 53.726886 \r\nL 244.15148 48.524972 \r\nL 244.209367 53.569618 \r\nL 244.245928 48.446338 \r\nL 244.264208 51.125929 \r\nL 244.355608 42.827061 \r\nL 244.383028 43.298863 \r\nL 244.489662 29.096428 \r\nL 244.535362 32.834548 \r\nL 244.538409 33.046253 \r\nL 244.562783 27.904827 \r\nL 244.565829 27.021711 \r\nL 244.641996 34.933459 \r\nL 244.654183 32.943425 \r\nL 244.660276 34.564486 \r\nL 244.696837 27.330197 \r\nL 244.751677 30.566271 \r\nL 244.763864 28.412921 \r\nL 244.812611 34.074539 \r\nL 244.840031 32.15104 \r\nL 244.843077 32.090553 \r\nL 244.846124 32.640988 \r\nL 244.955805 42.790769 \r\nL 244.964945 40.286592 \r\nL 244.967991 39.71801 \r\nL 245.028925 47.714441 \r\nL 245.038065 47.260786 \r\nL 245.123372 61.856388 \r\nL 245.239146 54.192638 \r\nL 245.367107 39.857131 \r\nL 245.376247 44.363441 \r\nL 245.461554 31.987724 \r\nL 245.467647 32.882938 \r\nL 245.492021 36.99003 \r\nL 245.540768 30.771928 \r\nL 245.583421 34.425366 \r\nL 245.619982 28.812138 \r\nL 245.671775 36.058525 \r\nL 245.687009 35.550431 \r\nL 245.723569 39.246209 \r\nL 245.793643 33.723712 \r\nL 245.796689 32.44138 \r\nL 245.872856 46.637766 \r\nL 245.95207 54.289418 \r\nL 245.991677 48.887896 \r\nL 246.058704 44.732413 \r\nL 246.080031 50.811394 \r\nL 246.101357 48.736677 \r\nL 246.116591 52.378017 \r\nL 246.195805 47.980585 \r\nL 246.211038 48.089463 \r\nL 246.253692 44.345294 \r\nL 246.533986 85.355732 \r\nL 246.55836 92.335974 \r\nL 246.771628 59.951036 \r\nL 246.805141 67.917223 \r\nL 246.863028 56.085893 \r\nL 246.881308 60.477276 \r\nL 246.917869 65.406997 \r\nL 247.000129 58.130366 \r\nL 247.058016 69.326578 \r\nL 247.115903 62.207215 \r\nL 247.222537 59.255431 \r\nL 247.17379 69.616918 \r\nL 247.22863 61.723316 \r\nL 247.234724 60.525666 \r\nL 247.301751 67.638981 \r\nL 247.320031 65.406997 \r\nL 247.353544 73.488109 \r\nL 247.429711 65.933237 \r\nL 247.460178 61.553951 \r\nL 247.502832 71.401295 \r\nL 247.508925 70.953689 \r\nL 247.630792 86.396114 \r\nL 247.639932 83.807255 \r\nL 247.658213 81.944244 \r\nL 247.688679 87.575618 \r\nL 247.73438 85.053295 \r\nL 247.77094 95.311953 \r\nL 247.850154 89.378142 \r\nL 247.959834 101.136887 \r\nL 247.972021 95.190978 \r\nL 247.978114 91.646418 \r\nL 248.032955 101.705468 \r\nL 248.081701 94.265521 \r\nL 248.170055 100.997766 \r\nL 248.191382 95.874485 \r\nL 248.255362 85.809387 \r\nL 248.316296 90.599987 \r\nL 248.425977 100.271917 \r\nL 248.444257 97.779838 \r\nL 248.517377 99.376704 \r\nL 248.611824 88.265174 \r\nL 248.614871 88.33171 \r\nL 248.620964 86.450553 \r\nL 248.730645 78.817047 \r\nL 248.660571 87.932494 \r\nL 248.748925 80.184061 \r\nL 248.782439 85.065392 \r\nL 248.825092 73.748205 \r\nL 248.849466 74.734149 \r\nL 248.901259 82.053121 \r\nL 248.858606 74.601077 \r\nL 248.9561 75.121268 \r\nL 249.090154 60.525666 \r\nL 249.218114 49.813353 \r\nL 249.132807 62.890722 \r\nL 249.236394 54.277321 \r\nL 249.248581 56.055649 \r\nL 249.315608 49.97062 \r\nL 249.333888 51.0231 \r\nL 249.349122 48.428192 \r\nL 249.419195 56.509305 \r\nL 249.428335 56.430671 \r\nL 249.464896 52.420358 \r\nL 249.522783 58.959043 \r\nL 249.547156 52.498992 \r\nL 249.647697 53.805519 \r\nL 249.59895 48.470533 \r\nL 249.656837 53.164353 \r\nL 249.659883 51.857826 \r\nL 249.757377 57.567834 \r\nL 249.873151 59.394552 \r\nL 249.803077 51.900167 \r\nL 249.876198 58.717094 \r\nL 249.937131 56.055649 \r\nL 249.909711 59.920792 \r\nL 249.958458 59.073969 \r\nL 249.961505 59.59416 \r\nL 250.025485 52.855867 \r\nL 250.031579 51.446512 \r\nL 250.049859 57.241202 \r\nL 250.129072 56.110088 \r\nL 250.193053 63.683107 \r\nL 250.156493 55.208826 \r\nL 250.2418 60.017572 \r\nL 250.266173 55.275362 \r\nL 250.31492 60.096206 \r\nL 250.357574 56.267355 \r\nL 250.372807 56.975057 \r\nL 250.436787 51.198513 \r\nL 250.439834 51.277147 \r\nL 250.442881 51.204562 \r\nL 250.458114 52.934501 \r\nL 250.579982 63.973446 \r\nL 250.592168 61.614439 \r\nL 250.613495 60.126449 \r\nL 250.683569 65.431192 \r\nL 250.735362 72.792505 \r\nL 250.774969 64.753733 \r\nL 250.899883 57.374274 \r\nL 250.905977 58.674752 \r\nL 250.973004 49.607696 \r\nL 250.997377 52.825624 \r\nL 251.000424 52.813526 \r\nL 251.006517 51.367878 \r\nL 251.064404 61.009565 \r\nL 251.079638 60.259522 \r\nL 251.082684 60.398642 \r\nL 251.097918 56.43672 \r\nL 251.158851 55.583848 \r\nL 251.177131 60.186937 \r\nL 251.180178 59.78772 \r\nL 251.183225 59.781671 \r\nL 251.186271 59.793769 \r\nL 251.369072 45.821186 \r\nL 251.384306 47.998732 \r\nL 251.6189 70.560521 \r\nL 251.44524 47.303127 \r\nL 251.652414 65.001731 \r\nL 251.658507 63.271793 \r\nL 251.734674 72.859041 \r\nL 251.798655 70.977884 \r\nL 251.813888 75.68985 \r\nL 251.819982 75.103122 \r\nL 251.823028 76.040677 \r\nL 251.899195 66.749816 \r\nL 251.902242 67.427275 \r\nL 252.021063 59.170749 \r\nL 252.033249 61.687023 \r\nL 252.045436 59.219139 \r\nL 252.072856 63.241549 \r\nL 252.100276 63.035892 \r\nL 252.209957 66.894986 \r\nL 252.167303 60.707128 \r\nL 252.21605 66.465526 \r\nL 252.243471 62.055996 \r\nL 252.273937 70.070573 \r\nL 252.322684 67.384934 \r\nL 252.386665 71.800512 \r\nL 252.420178 63.701253 \r\nL 252.429318 66.114699 \r\nL 252.548139 70.923445 \r\nL 252.456738 64.995683 \r\nL 252.557279 68.286196 \r\nL 252.691333 60.005475 \r\nL 252.569466 68.679364 \r\nL 252.715706 64.947293 \r\nL 252.718753 65.661044 \r\nL 252.791873 57.446859 \r\nL 252.79492 58.215048 \r\nL 252.837574 55.819749 \r\nL 252.855854 52.22075 \r\nL 252.928974 59.182846 \r\nL 252.941161 56.33994 \r\nL 252.965534 58.626363 \r\nL 253.035608 52.002995 \r\nL 253.038655 52.178409 \r\nL 253.041701 51.918313 \r\nL 253.075215 57.428713 \r\nL 253.163569 65.358607 \r\nL 253.105682 56.503256 \r\nL 253.184896 58.880409 \r\nL 253.270203 47.980585 \r\nL 253.306763 50.363788 \r\nL 253.379883 58.656606 \r\nL 253.422537 53.345815 \r\nL 253.43777 51.712656 \r\nL 253.510891 62.128581 \r\nL 253.516984 60.477276 \r\nL 253.523077 60.561958 \r\nL 253.657131 70.088719 \r\nL 253.766812 62.370531 \r\nL 253.775952 65.183194 \r\nL 253.788139 66.20543 \r\nL 253.849072 57.749296 \r\nL 253.870399 63.592376 \r\nL 253.92524 64.167006 \r\nL 254.0075 51.851777 \r\nL 254.0532 55.601994 \r\nL 254.104994 50.357739 \r\nL 254.114134 51.204562 \r\nL 254.229908 47.889854 \r\nL 254.153741 55.444727 \r\nL 254.232955 49.293161 \r\nL 254.336542 58.202951 \r\nL 254.257328 46.879715 \r\nL 254.348729 52.226799 \r\nL 254.351775 52.130019 \r\nL 254.360915 54.404344 \r\nL 254.437082 58.475144 \r\nL 254.473643 55.52336 \r\nL 254.54067 52.74699 \r\nL 254.525436 57.785588 \r\nL 254.580276 56.43672 \r\nL 254.583323 56.503256 \r\nL 254.589416 55.698774 \r\nL 254.683864 47.569271 \r\nL 254.711284 49.87384 \r\nL 254.717377 52.22075 \r\nL 254.738704 46.704302 \r\nL 254.808778 46.843423 \r\nL 254.945878 31.588508 \r\nL 254.948925 30.336419 \r\nL 255.040326 37.673537 \r\nL 255.226173 62.255605 \r\nL 255.064699 37.062615 \r\nL 255.241407 61.717267 \r\nL 255.357181 57.658565 \r\nL 255.287107 64.38476 \r\nL 255.363274 58.281585 \r\nL 255.408974 51.204562 \r\nL 255.372414 58.868312 \r\nL 255.472955 57.549687 \r\nL 255.558262 61.070052 \r\nL 255.527795 53.51518 \r\nL 255.585682 58.844117 \r\nL 255.637475 57.24725 \r\nL 255.658802 61.336197 \r\nL 255.695362 63.925056 \r\nL 255.744109 59.854256 \r\nL 255.771529 63.550034 \r\nL 255.832463 68.534194 \r\nL 255.801996 62.364482 \r\nL 255.865977 63.126623 \r\nL 255.966517 60.882541 \r\nL 255.893397 65.987676 \r\nL 255.972611 63.265744 \r\nL 256.015264 67.917223 \r\nL 255.978704 62.352385 \r\nL 256.073151 63.308085 \r\nL 256.195018 57.779539 \r\nL 256.112758 65.310217 \r\nL 256.198065 58.329974 \r\nL 256.201112 58.323926 \r\nL 256.204158 58.547729 \r\nL 256.207205 58.360218 \r\nL 256.237672 61.064004 \r\nL 256.298606 53.128061 \r\nL 256.301652 53.32162 \r\nL 256.313839 51.779192 \r\nL 256.380866 58.584021 \r\nL 256.386959 57.676711 \r\nL 256.499687 62.927015 \r\nL 256.444846 52.771185 \r\nL 256.50578 62.437067 \r\nL 256.508827 62.195117 \r\nL 256.554527 66.568354 \r\nL 256.575854 64.935195 \r\nL 256.627647 70.312523 \r\nL 256.685534 64.650905 \r\nL 256.688581 64.747684 \r\nL 256.706861 62.013655 \r\nL 256.709908 63.562132 \r\nL 256.804355 58.723142 \r\nL 256.752561 63.997641 \r\nL 256.825682 60.192985 \r\nL 256.828729 60.108303 \r\nL 256.834822 62.920966 \r\nL 256.837869 62.249556 \r\nL 256.962783 67.886979 \r\nL 257.063323 61.602341 \r\nL 257.078557 62.781845 \r\nL 257.081603 64.856562 \r\nL 257.154724 56.969009 \r\nL 257.182144 59.104213 \r\nL 257.188237 59.908695 \r\nL 257.224797 50.950515 \r\nL 257.377131 31.177194 \r\nL 257.240031 51.45256 \r\nL 257.380178 33.530152 \r\nL 257.395412 38.278411 \r\nL 257.441112 28.600432 \r\nL 257.489859 33.264008 \r\nL 257.495952 32.024017 \r\nL 257.538606 42.228236 \r\nL 257.553839 41.514485 \r\nL 257.733593 72.278362 \r\nL 257.843274 68.558389 \r\nL 257.937721 61.614439 \r\nL 257.849367 69.822575 \r\nL 257.974281 64.711392 \r\nL 258.007795 59.461088 \r\nL 258.108335 73.161478 \r\nL 258.196689 57.023447 \r\nL 258.254576 65.661044 \r\nL 258.367303 74.159519 \r\nL 258.376443 70.306474 \r\nL 258.501357 84.496811 \r\nL 258.403864 66.005822 \r\nL 258.562291 77.534715 \r\nL 258.671972 71.824707 \r\nL 258.601898 78.266612 \r\nL 258.690252 72.29046 \r\nL 258.699392 75.54468 \r\nL 258.763372 64.542027 \r\nL 259.086321 41.871361 \r\nL 258.775559 65.140852 \r\nL 259.095461 44.502561 \r\nL 259.192955 49.10565 \r\nL 259.168581 44.381587 \r\nL 259.208188 46.317183 \r\nL 259.211235 46.311134 \r\nL 259.275215 44.369489 \r\nL 259.302635 48.470533 \r\nL 259.314822 47.14586 \r\nL 259.403176 43.498471 \r\nL 259.433643 51.815485 \r\nL 259.485436 46.970446 \r\nL 259.52809 53.37001 \r\nL 259.552463 49.686329 \r\nL 259.625584 58.221097 \r\nL 259.57379 47.853562 \r\nL 259.683471 51.428365 \r\nL 259.771824 42.68794 \r\nL 259.704797 52.378017 \r\nL 259.811431 47.387809 \r\nL 259.878458 48.506825 \r\nL 259.896738 41.750386 \r\nL 259.930252 29.731546 \r\nL 260.030792 33.632981 \r\nL 260.076493 38.018315 \r\nL 260.046026 31.67319 \r\nL 260.146566 37.957828 \r\nL 260.15266 37.292467 \r\nL 260.210547 43.655738 \r\nL 260.213593 43.546861 \r\nL 260.335461 52.922403 \r\nL 260.241014 42.718184 \r\nL 260.353741 51.767095 \r\nL 260.484748 38.871187 \r\nL 260.506075 40.044642 \r\nL 260.573102 42.948036 \r\nL 260.597475 37.395295 \r\nL 260.606615 37.842902 \r\nL 260.655362 34.413268 \r\nL 260.682783 39.81479 \r\nL 260.685829 40.425713 \r\nL 260.765043 35.320579 \r\nL 260.792463 39.95996 \r\nL 260.798557 40.147471 \r\nL 260.902144 46.813179 \r\nL 260.86863 39.990204 \r\nL 260.923471 44.302953 \r\nL 261.051431 57.102081 \r\nL 260.987451 43.643641 \r\nL 261.097131 52.922403 \r\nL 261.127598 49.474623 \r\nL 261.173299 54.918487 \r\nL 261.209859 50.787199 \r\nL 261.234232 56.007259 \r\nL 261.319539 51.875972 \r\nL 261.359146 44.998558 \r\nL 261.395706 53.454692 \r\nL 261.435313 50.605737 \r\nL 261.43836 51.089636 \r\nL 261.481014 43.183937 \r\nL 261.505387 46.014746 \r\nL 261.526714 39.953911 \r\nL 261.618114 42.905695 \r\nL 261.633348 41.647558 \r\nL 261.770448 53.472839 \r\nL 261.925829 45.403823 \r\nL 261.928876 46.432109 \r\nL 261.931923 48.276973 \r\nL 262.01723 33.499909 \r\nL 262.102537 44.200125 \r\nL 262.148237 37.292467 \r\nL 262.172611 35.931501 \r\nL 262.196984 38.925626 \r\nL 262.209171 38.248167 \r\nL 262.318851 47.611612 \r\nL 262.327991 46.516791 \r\nL 262.334085 46.976495 \r\nL 262.480326 61.505561 \r\nL 262.340178 46.619619 \r\nL 262.489466 58.614265 \r\nL 262.586959 54.688635 \r\nL 262.532119 59.59416 \r\nL 262.602193 57.465005 \r\nL 262.620473 59.225187 \r\nL 262.690547 52.964745 \r\nL 262.69664 53.811568 \r\nL 262.836787 44.992509 \r\nL 262.71492 57.120227 \r\nL 262.842881 45.954258 \r\nL 262.891628 53.787373 \r\nL 262.864208 43.819054 \r\nL 262.979982 49.704475 \r\nL 263.022635 45.446164 \r\nL 263.083569 51.7429 \r\nL 263.095756 54.380149 \r\nL 263.144502 45.216312 \r\nL 263.174969 47.889854 \r\nL 263.287697 43.849298 \r\nL 263.190203 48.391899 \r\nL 263.290743 45.536896 \r\nL 263.32121 40.703955 \r\nL 263.406517 44.266661 \r\nL 263.449171 53.285328 \r\nL 263.522291 49.831499 \r\nL 263.549711 47.599515 \r\nL 263.610645 53.672447 \r\nL 263.671579 65.564264 \r\nL 263.732512 57.29564 \r\nL 263.84524 52.498992 \r\nL 263.775166 59.418747 \r\nL 263.857426 53.442595 \r\nL 263.9732 40.232153 \r\nL 263.878753 54.259174 \r\nL 264.037181 45.186069 \r\nL 264.149908 53.037329 \r\nL 264.079834 44.22432 \r\nL 264.152955 52.84377 \r\nL 264.219982 61.46322 \r\nL 264.186468 52.111873 \r\nL 264.271775 58.11222 \r\nL 264.296149 55.021315 \r\nL 264.369269 60.398642 \r\nL 264.372316 59.8845 \r\nL 264.47895 66.3506 \r\nL 264.491136 65.618703 \r\nL 264.52465 64.445248 \r\nL 264.518557 67.076448 \r\nL 264.53379 66.429233 \r\nL 264.643471 77.208083 \r\nL 264.539883 66.320356 \r\nL 264.658704 75.659606 \r\nL 264.698311 73.621182 \r\nL 264.759244 76.730233 \r\nL 264.762291 77.31696 \r\nL 264.823225 67.723663 \r\nL 264.835412 68.824533 \r\nL 264.878065 63.168964 \r\nL 264.984699 55.160436 \r\nL 264.902439 64.324273 \r\nL 264.996886 58.190853 \r\nL 265.066959 50.714614 \r\nL 265.002979 58.475144 \r\nL 265.109613 57.210958 \r\nL 265.146173 59.569966 \r\nL 265.210154 51.857826 \r\nL 265.22234 56.557694 \r\nL 265.301554 49.740768 \r\nL 265.316787 51.40417 \r\nL 265.456935 39.064747 \r\nL 265.371628 53.527277 \r\nL 265.484355 45.85143 \r\nL 265.74637 64.838415 \r\nL 265.795117 61.765657 \r\nL 265.84691 51.367878 \r\nL 265.923077 52.626015 \r\nL 265.956591 54.670488 \r\nL 265.990104 45.760699 \r\nL 266.032758 52.130019 \r\nL 266.145485 56.370184 \r\nL 266.093692 48.373753 \r\nL 266.157672 54.51927 \r\nL 266.261259 38.695774 \r\nL 266.294773 44.266661 \r\nL 266.337426 50.339593 \r\nL 266.404453 44.780803 \r\nL 266.450154 37.582806 \r\nL 266.508041 46.90391 \r\nL 266.514134 45.046948 \r\nL 266.587254 50.859784 \r\nL 266.605534 43.40774 \r\nL 266.706075 30.596515 \r\nL 266.730448 33.790248 \r\nL 266.849269 48.379802 \r\nL 266.961996 53.974884 \r\nL 266.898016 43.740421 \r\nL 266.96809 53.94464 \r\nL 267.083864 67.215569 \r\nL 267.102144 64.735587 \r\nL 267.111284 62.558042 \r\nL 267.181357 70.572618 \r\nL 267.220964 81.678099 \r\nL 267.297131 75.780581 \r\nL 267.443372 56.702864 \r\nL 267.623127 34.576584 \r\nL 267.6475 41.786679 \r\nL 267.72062 48.174145 \r\nL 267.65664 41.78063 \r\nL 267.766321 46.940203 \r\nL 267.775461 46.057087 \r\nL 267.824208 53.085719 \r\nL 267.857721 50.738809 \r\nL 267.939982 63.846423 \r\nL 267.885141 49.389941 \r\nL 268.000915 62.019704 \r\nL 268.119736 52.89216 \r\nL 268.010055 63.114525 \r\nL 268.144109 55.499165 \r\nL 268.159343 61.009565 \r\nL 268.24465 55.360045 \r\nL 268.256837 58.178756 \r\nL 268.387844 68.401122 \r\nL 268.26293 55.8137 \r\nL 268.473151 65.43724 \r\nL 268.479244 62.382628 \r\nL 268.500571 68.975752 \r\nL 268.582832 64.632758 \r\nL 268.616345 66.25382 \r\nL 268.649859 61.469269 \r\nL 268.658999 62.03785 \r\nL 268.674232 58.148512 \r\nL 268.750399 63.33228 \r\nL 268.771726 60.574056 \r\nL 268.811333 58.608216 \r\nL 268.853986 63.132672 \r\nL 268.866173 63.120574 \r\nL 268.899687 61.136588 \r\nL 268.988041 73.500207 \r\nL 269.000227 74.032496 \r\nL 269.128188 64.796074 \r\nL 269.164748 67.372836 \r\nL 269.219588 60.924883 \r\nL 269.228729 62.872576 \r\nL 269.274429 53.878104 \r\nL 269.344502 59.315919 \r\nL 269.463323 69.145116 \r\nL 269.408483 58.874361 \r\nL 269.472463 68.207562 \r\nL 269.48465 66.526013 \r\nL 269.53949 75.828971 \r\nL 269.55777 75.701947 \r\nL 269.579097 77.89159 \r\nL 269.649171 70.451643 \r\nL 269.652217 70.016134 \r\nL 269.704011 77.8432 \r\nL 269.707058 77.262521 \r\nL 269.710104 77.8432 \r\nL 269.755805 65.82436 \r\nL 269.865485 55.384239 \r\nL 269.886812 56.382281 \r\nL 269.889859 56.206868 \r\nL 269.914232 60.997467 \r\nL 269.953839 62.636675 \r\nL 269.929466 59.473186 \r\nL 269.962979 61.838242 \r\nL 270.011726 58.819922 \r\nL 269.981259 63.731497 \r\nL 270.07266 62.449164 \r\nL 270.078753 62.503603 \r\nL 270.188434 58.100122 \r\nL 270.130547 63.749643 \r\nL 270.194527 59.448991 \r\nL 270.206714 61.239417 \r\nL 270.279834 55.245119 \r\nL 270.288974 55.62014 \r\nL 270.304208 51.410219 \r\nL 270.356001 61.916875 \r\nL 270.389515 59.533673 \r\nL 270.438262 56.775449 \r\nL 270.413888 63.023794 \r\nL 270.508335 56.890375 \r\nL 270.587549 53.436546 \r\nL 270.633249 64.275883 \r\nL 270.68809 62.90282 \r\nL 270.69723 66.767963 \r\nL 270.72465 65.158999 \r\nL 270.843471 77.141547 \r\nL 270.767303 64.390809 \r\nL 270.849564 76.627404 \r\nL 270.852611 76.591112 \r\nL 271.004945 49.287112 \r\nL 270.861751 77.22018 \r\nL 271.014085 51.21666 \r\nL 271.105485 56.479061 \r\nL 271.038458 48.174145 \r\nL 271.123765 51.888069 \r\nL 271.166419 45.536896 \r\nL 271.218213 55.922577 \r\nL 271.230399 54.380149 \r\nL 271.239539 52.825624 \r\nL 271.28524 60.707128 \r\nL 271.397967 72.0969 \r\nL 271.434527 71.649293 \r\nL 271.44062 70.348815 \r\nL 271.498507 78.70817 \r\nL 271.525928 74.897465 \r\nL 271.556394 76.246334 \r\nL 271.617328 69.139068 \r\nL 271.736149 56.333891 \r\nL 271.742242 57.156519 \r\nL 271.745289 59.969182 \r\nL 271.763569 50.442421 \r\nL 271.848876 53.84786 \r\nL 271.897623 47.369663 \r\nL 271.921996 54.809609 \r\nL 272.04691 61.390635 \r\nL 272.089564 58.717094 \r\nL 272.107844 63.072184 \r\nL 272.156591 61.650731 \r\nL 272.269318 71.04442 \r\nL 272.281505 69.695551 \r\nL 272.290645 69.840721 \r\nL 272.293692 69.326578 \r\nL 272.409466 63.181062 \r\nL 272.308925 69.967745 \r\nL 272.412512 63.568181 \r\nL 272.467353 67.094594 \r\nL 272.513053 61.027711 \r\nL 272.53438 65.146901 \r\nL 272.57094 57.277494 \r\nL 272.586173 59.654648 \r\nL 272.677574 54.942682 \r\nL 272.601407 61.305953 \r\nL 272.695854 58.644509 \r\nL 272.811628 67.614786 \r\nL 272.772021 54.942682 \r\nL 272.817721 65.963481 \r\nL 272.826861 65.739677 \r\nL 272.842095 68.655169 \r\nL 272.976149 87.079622 \r\nL 273.012709 82.996724 \r\nL 273.055362 90.436671 \r\nL 273.094969 84.853686 \r\nL 273.101063 86.22675 \r\nL 273.16809 71.080712 \r\nL 273.189416 64.935195 \r\nL 273.238163 76.59716 \r\nL 273.24121 75.73824 \r\nL 273.378311 92.06983 \r\nL 273.408778 85.047246 \r\nL 273.478851 93.194895 \r\nL 273.491038 98.777879 \r\nL 273.573299 90.164478 \r\nL 273.582439 90.854034 \r\nL 273.682979 66.846596 \r\nL 273.762193 74.891416 \r\nL 273.76524 76.458039 \r\nL 273.844453 60.434935 \r\nL 273.88406 51.065441 \r\nL 273.954134 58.656606 \r\nL 273.990694 68.014002 \r\nL 274.045534 53.285328 \r\nL 274.057721 57.24725 \r\nL 274.063814 55.390288 \r\nL 274.066861 55.408434 \r\nL 274.069908 53.182499 \r\nL 274.161308 64.52993 \r\nL 274.173495 70.433497 \r\nL 274.197869 64.076275 \r\nL 274.270989 66.568354 \r\nL 274.304502 58.571924 \r\nL 274.353249 73.463915 \r\nL 274.365436 73.076795 \r\nL 274.487303 81.042982 \r\nL 274.49035 80.843374 \r\nL 274.502537 86.384017 \r\nL 274.51777 86.12997 \r\nL 274.621357 90.479012 \r\nL 274.600031 85.101685 \r\nL 274.636591 88.23493 \r\nL 274.712758 71.981974 \r\nL 274.779785 79.66387 \r\nL 274.782832 79.778796 \r\nL 274.788925 77.46213 \r\nL 274.865092 56.134283 \r\nL 274.932119 56.261306 \r\nL 274.965633 56.503256 \r\nL 274.983913 53.569618 \r\nL 274.990006 54.585806 \r\nL 275.0875 43.498471 \r\nL 275.11492 45.990551 \r\nL 275.148434 49.426233 \r\nL 275.166714 53.569618 \r\nL 275.230694 43.976321 \r\nL 275.248974 47.206347 \r\nL 275.255068 45.857479 \r\nL 275.319048 57.229104 \r\nL 275.340375 52.716746 \r\nL 275.361701 58.075927 \r\nL 275.450055 53.357913 \r\nL 275.474429 50.551299 \r\nL 275.529269 58.233195 \r\nL 275.535362 59.64255 \r\nL 275.605436 46.534937 \r\nL 275.617623 49.547208 \r\nL 275.736443 39.681718 \r\nL 275.632856 50.472665 \r\nL 275.73949 41.889507 \r\nL 275.980178 22.963009 \r\nL 275.76691 42.675843 \r\nL 276.007598 29.156916 \r\nL 276.138606 48.875798 \r\nL 276.144699 48.252778 \r\nL 276.260473 61.777755 \r\nL 276.284846 59.678843 \r\nL 276.3732 49.323405 \r\nL 276.455461 54.289418 \r\nL 276.583421 76.766525 \r\nL 276.598655 74.82488 \r\nL 276.699195 65.292071 \r\nL 276.738802 68.050295 \r\nL 276.744896 68.939459 \r\nL 276.781456 59.872402 \r\nL 276.89723 42.579063 \r\nL 276.91551 48.107609 \r\nL 276.930743 47.357565 \r\nL 276.93379 48.6278 \r\nL 276.936837 48.119706 \r\nL 276.95207 44.684024 \r\nL 277.031284 55.099949 \r\nL 277.089171 63.320182 \r\nL 277.037377 53.956738 \r\nL 277.131824 55.14229 \r\nL 277.226271 51.246903 \r\nL 277.156198 57.555736 \r\nL 277.247598 51.851777 \r\nL 277.253692 54.495075 \r\nL 277.335952 43.117401 \r\nL 277.338999 44.073101 \r\nL 277.360326 45.216312 \r\nL 277.396886 38.175583 \r\nL 277.406026 39.125234 \r\nL 277.500473 31.437289 \r\nL 277.543127 32.423234 \r\nL 277.796001 68.800338 \r\nL 277.890448 58.741289 \r\nL 277.805141 69.229799 \r\nL 277.914822 63.652863 \r\nL 277.917869 62.340287 \r\nL 278.006222 68.461609 \r\nL 278.021456 64.777928 \r\nL 278.030596 61.844291 \r\nL 278.079343 68.848728 \r\nL 278.085436 68.425317 \r\nL 278.189023 75.980189 \r\nL 278.21035 73.016308 \r\nL 278.310891 59.249382 \r\nL 278.222537 74.328884 \r\nL 278.374871 66.888937 \r\nL 278.387058 69.762087 \r\nL 278.405338 63.937154 \r\nL 278.484552 67.015961 \r\nL 278.490645 64.415004 \r\nL 278.557672 76.046725 \r\nL 278.572905 75.411608 \r\nL 278.627746 83.311258 \r\nL 278.588139 74.092983 \r\nL 278.676493 74.582931 \r\nL 278.740473 68.594681 \r\nL 278.783127 74.945855 \r\nL 278.786173 74.558736 \r\nL 278.795313 76.02253 \r\nL 278.810547 70.17945 \r\nL 278.847107 58.196902 \r\nL 278.932414 63.386719 \r\nL 278.947647 64.584369 \r\nL 278.956787 60.676884 \r\nL 278.959834 58.771532 \r\nL 279.048188 66.507867 \r\nL 279.060375 65.213437 \r\nL 279.063421 65.279973 \r\nL 279.078655 63.416962 \r\nL 279.084748 62.606432 \r\nL 279.130448 72.399337 \r\nL 279.136542 72.030364 \r\nL 279.224896 74.177666 \r\nL 279.185289 68.848728 \r\nL 279.243176 71.322662 \r\nL 279.355903 61.46322 \r\nL 279.383323 66.622793 \r\nL 279.392463 68.570486 \r\nL 279.435117 61.723316 \r\nL 279.489957 66.278015 \r\nL 279.642291 49.710524 \r\nL 279.645338 50.242813 \r\nL 279.654478 52.015093 \r\nL 279.724552 44.236417 \r\nL 279.742832 44.829193 \r\nL 279.794625 42.772623 \r\nL 279.822045 53.376059 \r\nL 279.9561 64.820269 \r\nL 279.959146 64.427101 \r\nL 279.96524 63.229451 \r\nL 280.044453 71.32871 \r\nL 280.0475 71.733976 \r\nL 280.090154 64.124665 \r\nL 280.105387 64.898903 \r\nL 280.141947 56.013308 \r\nL 280.212021 66.030017 \r\nL 280.215068 65.225535 \r\nL 280.327795 70.300425 \r\nL 280.260768 65.044073 \r\nL 280.330842 69.647161 \r\nL 280.349122 65.685239 \r\nL 280.422242 71.661391 \r\nL 280.437475 71.026274 \r\nL 280.467942 78.248466 \r\nL 280.568483 75.520485 \r\nL 280.629416 70.639154 \r\nL 280.67207 79.597334 \r\nL 280.696443 86.039239 \r\nL 280.769564 79.706211 \r\nL 280.772611 78.738413 \r\nL 280.809171 85.567437 \r\nL 280.873151 82.077316 \r\nL 280.885338 83.897986 \r\nL 280.906665 78.03676 \r\nL 280.955412 79.107386 \r\nL 280.995018 73.022357 \r\nL 281.025485 80.329231 \r\nL 281.071186 76.415698 \r\nL 281.077279 76.076969 \r\nL 281.193053 64.378711 \r\nL 281.20524 65.794116 \r\nL 281.22352 63.28389 \r\nL 281.272267 68.836631 \r\nL 281.317967 65.165047 \r\nL 281.3789 58.299731 \r\nL 281.430694 66.979668 \r\nL 281.433741 65.836457 \r\nL 281.512955 72.229972 \r\nL 281.525141 71.721878 \r\nL 281.555608 75.181756 \r\nL 281.583028 68.080539 \r\nL 281.619588 70.415351 \r\nL 281.628729 66.907084 \r\nL 281.677475 77.008474 \r\nL 281.723176 73.62723 \r\nL 281.796296 70.542375 \r\nL 281.756689 74.867222 \r\nL 281.823716 73.645377 \r\nL 281.83895 76.923792 \r\nL 281.860276 68.739851 \r\nL 281.93949 75.865263 \r\nL 281.96691 69.913306 \r\nL 282.021751 77.31696 \r\nL 282.052217 74.437761 \r\nL 282.061357 72.810651 \r\nL 282.097918 79.978404 \r\nL 282.161898 82.180145 \r\nL 282.140571 76.881451 \r\nL 282.204552 78.460171 \r\nL 282.317279 72.127144 \r\nL 282.225878 79.458213 \r\nL 282.332512 75.992287 \r\nL 282.350792 79.034801 \r\nL 282.411726 71.056517 \r\nL 282.44524 76.827012 \r\nL 282.460473 73.929667 \r\nL 282.515313 82.645897 \r\nL 282.548827 80.607473 \r\nL 282.615854 75.532583 \r\nL 282.5732 83.420136 \r\nL 282.661554 80.341329 \r\nL 282.682881 83.20843 \r\nL 282.746861 77.831103 \r\nL 282.807795 80.353426 \r\nL 282.792561 76.881451 \r\nL 282.841308 78.333148 \r\nL 282.859588 75.986238 \r\nL 282.923569 86.063434 \r\nL 282.944896 80.510693 \r\nL 282.950989 80.788935 \r\nL 282.978409 74.885368 \r\nL 283.033249 69.967745 \r\nL 283.15207 63.126623 \r\nL 283.155117 63.592376 \r\nL 283.18863 58.844117 \r\nL 283.261751 63.743594 \r\nL 283.264797 61.959217 \r\nL 283.371431 75.429754 \r\nL 283.398851 73.705864 \r\nL 283.423225 72.332801 \r\nL 283.468925 83.147943 \r\nL 283.471972 81.986585 \r\nL 283.505485 88.446636 \r\nL 283.548139 81.490589 \r\nL 283.584699 83.129796 \r\nL 283.599932 83.474574 \r\nL 283.615166 81.091372 \r\nL 283.71266 73.24616 \r\nL 283.624306 81.200249 \r\nL 283.74008 75.024489 \r\nL 283.746173 75.387413 \r\nL 283.752267 73.046552 \r\nL 283.755313 73.403427 \r\nL 283.791873 69.27214 \r\nL 283.852807 75.308779 \r\nL 283.855854 75.417657 \r\nL 283.874134 72.86509 \r\nL 283.889367 70.415351 \r\nL 283.953348 79.633626 \r\nL 283.959441 78.617439 \r\nL 284.011235 86.958647 \r\nL 284.075215 81.266785 \r\nL 284.148335 78.520659 \r\nL 284.093495 83.522964 \r\nL 284.190989 79.379579 \r\nL 284.200129 80.359475 \r\nL 284.264109 73.082844 \r\nL 284.367697 66.241722 \r\nL 284.379883 69.804429 \r\nL 284.501751 75.091025 \r\nL 284.41949 67.130887 \r\nL 284.507844 74.782539 \r\nL 284.584011 73.536499 \r\nL 284.550498 77.788762 \r\nL 284.623618 74.340981 \r\nL 284.626665 74.328884 \r\nL 284.629711 74.764393 \r\nL 284.663225 78.145637 \r\nL 284.730252 73.137283 \r\nL 284.733299 73.282452 \r\nL 284.846026 64.711392 \r\nL 284.748532 74.939806 \r\nL 284.900866 67.45147 \r\nL 284.910006 70.493985 \r\nL 284.97094 60.326058 \r\nL 284.99836 63.501645 \r\nL 285.02578 59.775623 \r\nL 285.101947 64.142811 \r\nL 285.108041 63.28389 \r\nL 285.150694 66.907084 \r\nL 285.181161 61.312002 \r\nL 285.220768 64.118616 \r\nL 285.330448 74.4922 \r\nL 285.357869 72.604994 \r\nL 285.379195 70.058476 \r\nL 285.427942 79.313043 \r\nL 285.430989 78.986411 \r\nL 285.434036 79.022704 \r\nL 285.534576 75.59307 \r\nL 285.476689 79.482408 \r\nL 285.543716 78.000467 \r\nL 285.68691 88.537367 \r\nL 285.552856 77.540763 \r\nL 285.693004 87.974835 \r\nL 285.738704 77.46213 \r\nL 285.817918 80.976446 \r\nL 285.833151 82.234583 \r\nL 285.976345 68.927362 \r\nL 285.994625 67.058302 \r\nL 285.982439 69.913306 \r\nL 286.040326 68.951557 \r\nL 286.153053 73.24616 \r\nL 286.082979 67.45147 \r\nL 286.1561 72.332801 \r\nL 286.162193 71.298467 \r\nL 286.244453 74.849075 \r\nL 286.344994 83.680231 \r\nL 286.26578 72.683627 \r\nL 286.369367 82.028926 \r\nL 286.430301 78.526707 \r\nL 286.390694 83.837499 \r\nL 286.479048 80.674009 \r\nL 286.485141 82.083365 \r\nL 286.564355 76.796769 \r\nL 286.576542 77.595202 \r\nL 286.664896 67.003863 \r\nL 286.585682 78.109345 \r\nL 286.707549 68.764046 \r\nL 286.713643 69.120921 \r\nL 286.716689 68.007954 \r\nL 286.725829 71.195638 \r\nL 286.774576 65.467484 \r\nL 286.829416 69.665308 \r\nL 286.869023 73.010259 \r\nL 286.84465 67.493811 \r\nL 286.89949 67.729712 \r\nL 286.93605 72.417483 \r\nL 287.027451 60.392594 \r\nL 287.070104 64.118616 \r\nL 287.100571 57.192812 \r\nL 287.140178 61.880583 \r\nL 287.164552 67.421226 \r\nL 287.228532 60.924883 \r\nL 287.286419 57.05974 \r\nL 287.329072 64.142811 \r\nL 287.356493 65.751775 \r\nL 287.3961 61.039809 \r\nL 287.426566 63.622619 \r\nL 287.466173 58.311828 \r\nL 287.527107 68.014002 \r\nL 287.624601 74.195812 \r\nL 287.548434 67.161131 \r\nL 287.652021 70.385107 \r\nL 287.786075 57.543639 \r\nL 287.801308 61.191027 \r\nL 287.807402 61.535805 \r\nL 287.865289 58.547729 \r\nL 287.874429 56.430671 \r\nL 287.956689 64.257737 \r\nL 288.09379 76.917743 \r\nL 288.115117 74.601077 \r\nL 288.252217 52.801429 \r\nL 288.261357 55.922577 \r\nL 288.294871 54.210784 \r\nL 288.553839 99.927139 \r\nL 288.611726 107.475963 \r\nL 288.660473 100.441282 \r\nL 288.812807 78.363392 \r\nL 288.666566 100.459428 \r\nL 288.815854 78.913827 \r\nL 288.8189 79.415872 \r\nL 288.867647 71.008127 \r\nL 288.919441 65.812262 \r\nL 288.977328 70.264133 \r\nL 288.980375 70.233889 \r\nL 289.041308 66.63489 \r\nL 289.007795 71.860999 \r\nL 289.090055 69.314481 \r\nL 289.218016 78.381538 \r\nL 289.312463 63.120574 \r\nL 289.364257 64.572271 \r\nL 289.37035 65.58241 \r\nL 289.419097 57.023447 \r\nL 289.440424 60.144596 \r\nL 289.534871 51.198513 \r\nL 289.565338 53.339766 \r\nL 289.568385 52.79538 \r\nL 289.617131 58.59007 \r\nL 289.644552 56.932716 \r\nL 289.711579 64.38476 \r\nL 289.760326 60.078059 \r\nL 289.775559 64.52993 \r\nL 289.833446 58.142464 \r\nL 289.873053 61.184978 \r\nL 289.90352 61.916875 \r\nL 290.001014 49.226625 \r\nL 290.080227 43.88559 \r\nL 290.037574 50.430324 \r\nL 290.128974 48.119706 \r\nL 290.336149 82.53702 \r\nL 290.339195 80.401816 \r\nL 290.427549 97.713301 \r\nL 290.473249 87.720788 \r\nL 290.589023 65.902993 \r\nL 290.66519 68.183367 \r\nL 290.771824 71.256126 \r\nL 290.704797 62.642724 \r\nL 290.777918 68.969703 \r\nL 290.787058 67.439372 \r\nL 290.835805 76.318918 \r\nL 290.866271 75.810825 \r\nL 290.869318 75.943897 \r\nL 290.905878 72.689676 \r\nL 291.076493 52.111873 \r\nL 291.082586 53.333718 \r\nL 291.17094 56.019357 \r\nL 291.140473 50.103692 \r\nL 291.192267 53.660349 \r\nL 291.259294 50.896077 \r\nL 291.22578 56.503256 \r\nL 291.27148 54.507173 \r\nL 291.414674 66.864742 \r\nL 291.2989 51.69451 \r\nL 291.420768 63.979495 \r\nL 291.515215 48.022926 \r\nL 291.551775 49.583501 \r\nL 291.743716 32.030066 \r\nL 291.618802 53.339766 \r\nL 291.80465 37.18359 \r\nL 291.810743 39.905521 \r\nL 291.86863 31.933286 \r\nL 291.908237 34.957654 \r\nL 291.938704 31.419143 \r\nL 291.978311 37.854999 \r\nL 292.005731 36.276279 \r\nL 292.127598 53.678496 \r\nL 292.133692 52.571577 \r\nL 292.139785 51.470707 \r\nL 292.148925 55.71692 \r\nL 292.164158 55.426581 \r\nL 292.292119 72.484019 \r\nL 292.295166 72.284411 \r\nL 292.316493 66.489721 \r\nL 292.4018 73.191721 \r\nL 292.541947 87.666349 \r\nL 292.453593 72.441678 \r\nL 292.554134 86.045288 \r\nL 292.688188 69.005995 \r\nL 292.694281 70.512131 \r\nL 292.825289 54.809609 \r\nL 292.706468 70.70569 \r\nL 292.846615 55.081803 \r\nL 293.005043 64.318224 \r\nL 292.858802 52.874014 \r\nL 293.029416 63.168964 \r\nL 293.084257 66.3506 \r\nL 293.056837 62.031801 \r\nL 293.10863 62.539895 \r\nL 293.233544 52.898209 \r\nL 293.139097 66.967571 \r\nL 293.236591 53.678496 \r\nL 293.273151 51.343683 \r\nL 293.294478 55.886285 \r\nL 293.343225 52.789331 \r\nL 293.361505 59.110261 \r\nL 293.449859 51.676364 \r\nL 293.458999 55.735066 \r\nL 293.522979 52.595772 \r\nL 293.477279 58.027538 \r\nL 293.568679 56.055649 \r\nL 293.5961 58.971141 \r\nL 293.60524 55.843943 \r\nL 293.684453 57.719052 \r\nL 293.69664 57.277494 \r\nL 293.699687 58.825971 \r\nL 293.882488 76.343113 \r\nL 293.894674 72.641286 \r\nL 293.900768 70.911348 \r\nL 293.986075 76.59716 \r\nL 293.989122 76.107213 \r\nL 294.040915 71.727927 \r\nL 293.995215 76.36126 \r\nL 294.107942 74.649467 \r\nL 294.162783 76.869354 \r\nL 294.178016 71.3771 \r\nL 294.187156 68.364829 \r\nL 294.254183 72.296508 \r\nL 294.290743 69.901208 \r\nL 294.391284 62.382628 \r\nL 294.305977 71.310564 \r\nL 294.415657 66.380843 \r\nL 294.622832 55.033413 \r\nL 294.424797 67.25791 \r\nL 294.631972 59.1647 \r\nL 294.698999 64.650905 \r\nL 294.653299 58.06383 \r\nL 294.741652 59.503429 \r\nL 294.799539 48.016878 \r\nL 294.848286 59.944987 \r\nL 294.851333 61.039809 \r\nL 294.897033 54.180541 \r\nL 294.93664 54.906389 \r\nL 295.021947 44.417879 \r\nL 295.052414 49.861743 \r\nL 295.061554 48.186242 \r\nL 295.110301 59.207041 \r\nL 295.143814 53.618008 \r\nL 295.177328 47.278932 \r\nL 295.244355 53.624057 \r\nL 295.256542 50.835589 \r\nL 295.265682 51.083587 \r\nL 295.271775 48.948383 \r\nL 295.277869 49.214528 \r\nL 295.354036 40.818881 \r\nL 295.405829 43.667836 \r\nL 295.509416 48.422143 \r\nL 295.46067 41.907653 \r\nL 295.521603 47.284981 \r\nL 295.673937 68.637022 \r\nL 295.686124 65.812262 \r\nL 295.740964 60.035718 \r\nL 295.783618 67.058302 \r\nL 295.786665 66.580452 \r\nL 295.804945 69.247945 \r\nL 295.841505 63.586327 \r\nL 295.917672 55.958869 \r\nL 295.856738 64.505735 \r\nL 295.966419 56.321794 \r\nL 295.978606 51.718705 \r\nL 295.996886 58.928799 \r\nL 296.036493 63.404865 \r\nL 296.088286 54.525319 \r\nL 296.097426 54.803561 \r\nL 296.237574 63.295988 \r\nL 296.109613 54.749122 \r\nL 296.252807 61.959217 \r\nL 296.338114 58.033586 \r\nL 296.268041 63.610522 \r\nL 296.365534 60.180888 \r\nL 296.405141 65.503777 \r\nL 296.411235 64.850513 \r\nL 296.502635 81.659953 \r\nL 296.548335 79.155776 \r\nL 296.551382 79.149727 \r\nL 296.627549 71.812609 \r\nL 296.667156 78.375489 \r\nL 296.807303 60.259522 \r\nL 296.910891 65.48563 \r\nL 296.935264 67.826492 \r\nL 297.002291 61.638634 \r\nL 297.160719 49.92223 \r\nL 297.014478 62.340287 \r\nL 297.166812 51.192465 \r\nL 297.197279 53.242987 \r\nL 297.215559 49.480672 \r\nL 297.279539 52.607869 \r\nL 297.282586 51.863874 \r\nL 297.34352 56.424622 \r\nL 297.38008 54.51927 \r\nL 297.468434 60.211132 \r\nL 297.419687 54.168443 \r\nL 297.523274 57.876319 \r\nL 297.581161 50.121838 \r\nL 297.626861 58.408608 \r\nL 297.636001 56.176624 \r\nL 297.681701 60.144596 \r\nL 297.733495 55.656433 \r\nL 297.748729 58.081976 \r\nL 297.751775 57.803734 \r\nL 297.791382 63.949251 \r\nL 297.891923 74.226055 \r\nL 297.925436 68.582584 \r\nL 297.992463 67.651078 \r\nL 297.94981 73.615133 \r\nL 298.007697 69.931452 \r\nL 298.035117 75.671704 \r\nL 298.07777 68.262001 \r\nL 298.120424 72.502165 \r\nL 298.156984 68.800338 \r\nL 298.217918 77.153644 \r\nL 298.220964 76.724184 \r\nL 298.275805 74.407518 \r\nL 298.315412 78.109345 \r\nL 298.385485 88.482929 \r\nL 298.449466 85.470658 \r\nL 298.519539 82.161998 \r\nL 298.461652 87.80547 \r\nL 298.5561 84.581493 \r\nL 298.613986 90.351988 \r\nL 298.653593 82.047072 \r\nL 298.662733 83.026968 \r\nL 298.72976 76.760476 \r\nL 298.671873 83.250771 \r\nL 298.793741 79.821137 \r\nL 298.821161 81.708343 \r\nL 298.854674 75.665655 \r\nL 298.897328 77.546812 \r\nL 298.912561 75.707996 \r\nL 298.991775 80.165915 \r\nL 299.107549 88.210736 \r\nL 299.007009 79.421921 \r\nL 299.131923 87.037281 \r\nL 299.141063 84.182277 \r\nL 299.159343 89.281362 \r\nL 299.238557 87.061475 \r\nL 299.27207 91.525443 \r\nL 299.329957 83.619744 \r\nL 299.339097 85.289196 \r\nL 299.430498 69.961696 \r\nL 299.467058 71.631147 \r\nL 299.518851 72.296508 \r\nL 299.527991 68.516048 \r\nL 299.643765 59.793769 \r\nL 299.649859 61.535805 \r\nL 299.652905 61.729365 \r\nL 299.674232 57.688808 \r\nL 299.695559 53.872055 \r\nL 299.750399 61.148686 \r\nL 299.780866 57.676711 \r\nL 299.908827 71.540416 \r\nL 299.911873 70.409302 \r\nL 299.988041 83.268917 \r\nL 300.082488 90.672571 \r\nL 300.039834 82.561215 \r\nL 300.112955 86.17836 \r\nL 300.268335 71.014176 \r\nL 300.298802 75.175707 \r\nL 300.341456 77.867395 \r\nL 300.393249 67.766004 \r\nL 300.399343 69.641113 \r\nL 300.405436 67.953515 \r\nL 300.432856 77.704079 \r\nL 300.496837 72.598945 \r\nL 300.569957 76.591112 \r\nL 300.527303 70.844811 \r\nL 300.603471 72.955821 \r\nL 300.636984 68.606779 \r\nL 300.710104 75.381364 \r\nL 300.807598 66.023968 \r\nL 300.835018 67.905125 \r\nL 300.841112 67.215569 \r\nL 300.886812 72.895333 \r\nL 300.920326 71.383149 \r\nL 300.984306 74.165568 \r\nL 300.953839 68.056344 \r\nL 301.011726 69.005995 \r\nL 301.014773 68.509999 \r\nL 301.066566 77.41374 \r\nL 301.07266 76.960085 \r\nL 301.078753 77.062913 \r\nL 301.18234 71.050468 \r\nL 301.112267 80.637717 \r\nL 301.197574 74.189763 \r\nL 301.212807 77.141547 \r\nL 301.365141 58.63846 \r\nL 301.471775 50.629932 \r\nL 301.490055 55.19068 \r\nL 301.624109 67.124838 \r\nL 301.514429 54.694683 \r\nL 301.630203 65.558215 \r\nL 301.633249 63.937154 \r\nL 301.703323 84.230667 \r\nL 301.712463 87.079622 \r\nL 301.80691 81.938195 \r\nL 302.044552 57.936806 \r\nL 301.852611 86.359822 \r\nL 302.056738 63.423011 \r\nL 302.099392 74.25025 \r\nL 302.157279 62.545944 \r\nL 302.166419 64.790026 \r\nL 302.169466 62.993551 \r\nL 302.263913 70.687544 \r\nL 302.266959 70.379059 \r\nL 302.288286 76.318918 \r\nL 302.370547 68.292244 \r\nL 302.571628 84.031058 \r\nL 302.425387 62.939112 \r\nL 302.599048 82.766872 \r\nL 302.720915 69.907257 \r\nL 302.641701 88.700683 \r\nL 302.757475 72.67153 \r\nL 302.760522 72.568701 \r\nL 302.772709 75.750337 \r\nL 302.775756 76.046725 \r\nL 302.806222 69.768136 \r\nL 302.815362 70.010086 \r\nL 302.897623 50.986808 \r\nL 302.98293 57.706954 \r\nL 303.068237 72.919528 \r\nL 303.104797 63.023794 \r\nL 303.235805 49.504867 \r\nL 303.254085 52.287286 \r\nL 303.299785 56.376232 \r\nL 303.324158 50.188374 \r\nL 303.360719 50.611786 \r\nL 303.372905 43.946078 \r\nL 303.467353 51.210611 \r\nL 303.470399 51.131977 \r\nL 303.531333 61.396684 \r\nL 303.482586 49.111699 \r\nL 303.595313 52.886111 \r\nL 303.695854 40.589029 \r\nL 303.726321 46.395816 \r\nL 303.802488 51.9788 \r\nL 303.832955 45.567139 \r\nL 303.890842 41.617314 \r\nL 303.857328 49.764963 \r\nL 303.933495 47.284981 \r\nL 304.000522 55.995162 \r\nL 303.948729 46.335329 \r\nL 304.070596 51.283196 \r\nL 304.161996 46.589376 \r\nL 304.125436 54.579757 \r\nL 304.183323 50.587591 \r\nL 304.229023 53.043378 \r\nL 304.28691 47.932195 \r\nL 304.347844 52.565528 \r\nL 304.399638 44.12754 \r\nL 304.622045 61.680975 \r\nL 304.411824 42.536722 \r\nL 304.640326 61.070052 \r\nL 304.646419 59.660697 \r\nL 304.713446 68.201513 \r\nL 304.722586 67.034107 \r\nL 304.786566 71.994071 \r\nL 304.82008 64.378711 \r\nL 304.82922 64.826318 \r\nL 304.975461 47.363614 \r\nL 304.990694 46.032892 \r\nL 305.063814 56.170575 \r\nL 305.066861 55.71692 \r\nL 305.121701 63.737545 \r\nL 305.249662 71.086761 \r\nL 305.176542 61.209173 \r\nL 305.255756 70.197597 \r\nL 305.365436 61.396684 \r\nL 305.283176 70.239938 \r\nL 305.38067 62.267702 \r\nL 305.386763 63.894813 \r\nL 305.392856 63.888764 \r\nL 305.49949 70.046378 \r\nL 305.45379 61.166832 \r\nL 305.514724 67.028058 \r\nL 305.529957 64.929147 \r\nL 305.606124 71.346857 \r\nL 305.618311 69.344725 \r\nL 305.621357 68.546291 \r\nL 305.670104 75.931799 \r\nL 305.721898 69.102775 \r\nL 305.727991 70.784324 \r\nL 305.807205 58.535631 \r\nL 305.822439 63.931105 \r\nL 305.849859 69.253994 \r\nL 305.907746 63.078233 \r\nL 305.990006 47.914049 \r\nL 306.053986 52.36592 \r\nL 306.072267 53.297425 \r\nL 306.136247 46.450255 \r\nL 306.139294 46.686156 \r\nL 306.166714 40.716052 \r\nL 306.203274 38.145339 \r\nL 306.239834 51.053344 \r\nL 306.261161 50.521055 \r\nL 306.285534 56.684718 \r\nL 306.404355 67.49986 \r\nL 306.407402 65.540069 \r\nL 306.410448 65.53402 \r\nL 306.501849 76.409649 \r\nL 306.428729 65.237632 \r\nL 306.574969 74.903514 \r\nL 306.608483 66.199381 \r\nL 306.690743 70.917396 \r\nL 306.76691 76.391503 \r\nL 306.709023 69.780234 \r\nL 306.806517 72.284411 \r\nL 306.818704 74.328884 \r\nL 306.821751 75.242243 \r\nL 306.879638 69.374968 \r\nL 306.919244 71.395246 \r\nL 306.922291 71.304515 \r\nL 306.937525 74.080886 \r\nL 306.958851 79.155776 \r\nL 306.983225 72.296508 \r\nL 307.044158 73.96596 \r\nL 307.178213 63.822228 \r\nL 307.202586 65.473533 \r\nL 307.223913 70.941591 \r\nL 307.275706 60.21718 \r\nL 307.297033 60.725274 \r\nL 307.324453 56.96296 \r\nL 307.370154 65.479582 \r\nL 307.397574 64.663002 \r\nL 307.504208 82.403948 \r\nL 307.540768 79.688065 \r\nL 307.543814 78.194027 \r\nL 307.632168 86.89816 \r\nL 307.635215 85.990849 \r\nL 307.641308 87.521179 \r\nL 307.705289 79.107386 \r\nL 307.708335 79.391677 \r\nL 307.824109 67.705517 \r\nL 307.836296 71.3771 \r\nL 307.912463 74.232104 \r\nL 307.88809 68.032149 \r\nL 307.930743 69.090678 \r\nL 308.003864 62.32819 \r\nL 308.052611 63.731497 \r\nL 308.064797 64.015787 \r\nL 308.058704 62.497554 \r\nL 308.070891 62.497554 \r\nL 308.183618 58.795727 \r\nL 308.122684 65.304168 \r\nL 308.186665 60.289765 \r\nL 308.189711 60.350253 \r\nL 308.195805 58.825971 \r\nL 308.290252 51.156172 \r\nL 308.211038 59.751428 \r\nL 308.317672 53.787373 \r\nL 308.415166 73.29455 \r\nL 308.457819 68.141026 \r\nL 308.466959 64.911 \r\nL 308.555313 72.175534 \r\nL 308.55836 71.57066 \r\nL 308.591873 73.82079 \r\nL 308.625387 67.409129 \r\nL 308.634527 67.989807 \r\nL 308.674134 58.717094 \r\nL 308.677181 58.910653 \r\nL 308.719834 43.855347 \r\nL 308.805141 50.3033 \r\nL 308.808188 50.164179 \r\nL 308.820375 54.513221 \r\nL 308.853888 52.65021 \r\nL 309.024502 76.137456 \r\nL 309.064109 75.006342 \r\nL 309.198163 64.167006 \r\nL 309.24691 70.451643 \r\nL 309.313937 66.792158 \r\nL 309.429711 62.043899 \r\nL 309.341357 69.302383 \r\nL 309.447991 63.362524 \r\nL 309.484552 67.608737 \r\nL 309.551579 62.606432 \r\nL 309.554625 62.860478 \r\nL 309.633839 65.413046 \r\nL 309.588139 59.557868 \r\nL 309.642979 62.412872 \r\nL 309.646026 60.519617 \r\nL 309.731333 66.120748 \r\nL 309.749613 62.957258 \r\nL 309.755706 64.699295 \r\nL 309.819687 54.76122 \r\nL 309.84406 58.021489 \r\nL 309.914134 55.577799 \r\nL 309.892807 61.142637 \r\nL 309.956787 56.660523 \r\nL 310.087795 70.657301 \r\nL 309.972021 55.396337 \r\nL 310.090842 69.955647 \r\nL 310.179195 65.431192 \r\nL 310.121308 71.165394 \r\nL 310.200522 69.387066 \r\nL 310.212709 73.058649 \r\nL 310.298016 65.588459 \r\nL 310.45035 50.369836 \r\nL 310.45949 52.970793 \r\nL 310.544797 56.781498 \r\nL 310.520424 50.587591 \r\nL 310.572217 53.624057 \r\nL 310.584404 52.214701 \r\nL 310.614871 61.342245 \r\nL 310.770252 81.297029 \r\nL 310.645338 60.658738 \r\nL 310.779392 79.131581 \r\nL 310.870792 76.69394 \r\nL 310.831186 81.86561 \r\nL 310.882979 78.006516 \r\nL 310.892119 80.686107 \r\nL 310.940866 73.72401 \r\nL 310.99266 77.026621 \r\nL 311.151087 51.192465 \r\nL 311.184601 55.71692 \r\nL 311.248581 49.438331 \r\nL 311.257721 50.787199 \r\nL 311.321701 47.194249 \r\nL 311.361308 54.930584 \r\nL 311.480129 78.593244 \r\nL 311.507549 75.357169 \r\nL 311.69949 59.321967 \r\nL 311.577623 78.236368 \r\nL 311.705584 59.346162 \r\nL 311.751284 61.112393 \r\nL 311.796984 49.704475 \r\nL 311.812217 45.911917 \r\nL 311.900571 54.162395 \r\nL 312.074232 72.24207 \r\nL 312.077279 70.4214 \r\nL 312.126026 78.012565 \r\nL 312.180866 73.826839 \r\nL 312.281407 80.686107 \r\nL 312.186959 72.538458 \r\nL 312.302733 75.980189 \r\nL 312.397181 62.945161 \r\nL 312.445928 65.600556 \r\nL 312.452021 67.330495 \r\nL 312.482488 61.65678 \r\nL 312.491628 62.255605 \r\nL 312.576935 52.41431 \r\nL 312.500768 63.066136 \r\nL 312.616542 55.118095 \r\nL 312.619588 54.56766 \r\nL 312.665289 63.646814 \r\nL 312.680522 62.122533 \r\nL 312.799343 67.796248 \r\nL 312.707942 61.505561 \r\nL 312.802389 67.348641 \r\nL 312.808483 64.832367 \r\nL 312.84809 70.034281 \r\nL 312.909023 67.735761 \r\nL 312.95777 67.475665 \r\nL 313.030891 71.52227 \r\nL 313.259392 103.024093 \r\nL 313.036984 70.300425 \r\nL 313.289859 99.794067 \r\nL 313.433053 88.634147 \r\nL 313.4361 88.839804 \r\nL 313.47266 84.170179 \r\nL 313.56406 72.544507 \r\nL 313.597574 74.461956 \r\nL 313.640227 69.17536 \r\nL 313.695068 76.869354 \r\nL 313.710301 72.725969 \r\nL 313.792561 80.244549 \r\nL 313.847402 78.931973 \r\nL 313.853495 79.682016 \r\nL 313.859588 78.169832 \r\nL 313.883962 73.361086 \r\nL 313.944896 79.875576 \r\nL 313.972316 77.601251 \r\nL 313.975362 79.506603 \r\nL 314.066763 69.532235 \r\nL 314.10637 63.471401 \r\nL 314.17949 68.395073 \r\nL 314.243471 73.348989 \r\nL 314.191677 68.056344 \r\nL 314.304404 70.869006 \r\nL 314.316591 68.141026 \r\nL 314.383618 79.724357 \r\nL 314.389711 78.272661 \r\nL 314.401898 83.123748 \r\nL 314.453692 77.135498 \r\nL 314.502439 79.440067 \r\nL 314.569466 69.822575 \r\nL 314.511579 79.573139 \r\nL 314.630399 70.022183 \r\nL 314.801014 50.273057 \r\nL 314.828434 50.787199 \r\nL 314.837574 55.009218 \r\nL 314.892414 50.055302 \r\nL 314.941161 52.432456 \r\nL 315.066075 64.408955 \r\nL 314.947254 51.894118 \r\nL 315.114822 58.977189 \r\nL 315.212316 48.283022 \r\nL 315.133102 59.866354 \r\nL 315.254969 51.537243 \r\nL 315.264109 52.390115 \r\nL 315.376837 63.356475 \r\nL 315.389023 63.023794 \r\nL 315.416443 65.074316 \r\nL 315.535264 82.246681 \r\nL 315.571824 81.188152 \r\nL 315.693692 68.764046 \r\nL 315.696738 70.621008 \r\nL 315.715018 68.35878 \r\nL 315.782045 56.321794 \r\nL 315.721112 68.413219 \r\nL 315.852119 60.174839 \r\nL 315.864306 62.558042 \r\nL 315.940473 58.420705 \r\nL 315.958753 60.047816 \r\nL 315.9618 57.688808 \r\nL 316.050154 70.530277 \r\nL 316.0532 70.167353 \r\nL 316.138507 76.210041 \r\nL 316.065387 69.695551 \r\nL 316.162881 71.104907 \r\nL 316.272561 62.763699 \r\nL 316.205534 73.016308 \r\nL 316.284748 64.390809 \r\nL 316.287795 65.165047 \r\nL 316.330448 54.803561 \r\nL 316.357869 55.741115 \r\nL 316.476689 44.98646 \r\nL 316.482783 47.151908 \r\nL 316.510203 43.8372 \r\nL 316.494969 49.589549 \r\nL 316.537623 48.488679 \r\nL 316.601603 59.684892 \r\nL 316.680817 58.965092 \r\nL 316.744797 53.27323 \r\nL 316.778311 60.973273 \r\nL 316.833151 65.667092 \r\nL 316.860571 56.938765 \r\nL 316.878851 60.616397 \r\nL 316.909318 55.124144 \r\nL 316.955018 66.943376 \r\nL 316.985485 61.541854 \r\nL 317.052512 65.951383 \r\nL 317.092119 59.249382 \r\nL 317.204846 75.06683 \r\nL 317.262733 66.132845 \r\nL 317.317574 59.860305 \r\nL 317.341947 67.052253 \r\nL 317.378507 62.763699 \r\nL 317.384601 64.832367 \r\nL 317.393741 61.227319 \r\nL 317.405928 62.23141 \r\nL 317.546075 42.83311 \r\nL 317.549122 43.069011 \r\nL 317.558262 41.066879 \r\nL 317.759343 63.259695 \r\nL 317.87207 68.479755 \r\nL 317.78067 60.676884 \r\nL 317.878163 67.518006 \r\nL 317.92691 71.395246 \r\nL 317.887303 65.443289 \r\nL 317.972611 66.997815 \r\nL 318.106665 49.087504 \r\nL 318.158458 54.888243 \r\nL 318.213299 48.555215 \r\nL 318.216345 48.906042 \r\nL 318.231579 46.002648 \r\nL 318.307746 56.249209 \r\nL 318.316886 52.904257 \r\nL 318.444846 68.945508 \r\nL 318.338213 50.49686 \r\nL 318.457033 65.999773 \r\nL 318.463127 63.707302 \r\nL 318.527107 69.816526 \r\nL 318.56062 68.594681 \r\nL 318.56976 70.239938 \r\nL 318.655068 66.435282 \r\nL 318.761701 57.743247 \r\nL 318.691628 67.130887 \r\nL 318.779982 58.25739 \r\nL 318.783028 60.440984 \r\nL 318.871382 52.390115 \r\nL 318.883569 54.90034 \r\nL 318.895756 52.323579 \r\nL 318.941456 60.634543 \r\nL 318.959736 58.233195 \r\nL 318.981063 60.846249 \r\nL 319.041996 51.821533 \r\nL 319.069416 59.194944 \r\nL 319.090743 55.402386 \r\nL 319.118163 61.154735 \r\nL 319.179097 59.920792 \r\nL 319.227844 51.40417 \r\nL 319.322291 54.797512 \r\nL 319.419785 57.973099 \r\nL 319.374085 49.72867 \r\nL 319.435018 57.077886 \r\nL 319.453299 52.438505 \r\nL 319.511186 60.199034 \r\nL 319.523372 59.134456 \r\nL 319.526419 60.695031 \r\nL 319.572119 51.652169 \r\nL 319.623913 54.368052 \r\nL 319.66352 56.382281 \r\nL 319.687893 49.160089 \r\nL 319.693986 50.146033 \r\nL 319.852414 31.261876 \r\nL 319.882881 35.26614 \r\nL 319.895068 38.514312 \r\nL 319.965141 30.790075 \r\nL 319.977328 33.100692 \r\nL 319.986468 31.957481 \r\nL 320.007795 35.278237 \r\nL 320.083962 33.554347 \r\nL 320.181456 43.462179 \r\nL 320.199736 35.973842 \r\nL 320.202783 35.798429 \r\nL 320.218016 40.365225 \r\nL 320.233249 39.312745 \r\nL 320.318557 53.037329 \r\nL 320.349023 43.6013 \r\nL 320.394724 38.834895 \r\nL 320.446517 48.222535 \r\nL 320.452611 46.129672 \r\nL 320.473937 50.666225 \r\nL 320.556198 42.016531 \r\nL 320.559244 44.60539 \r\nL 320.571431 45.234459 \r\nL 320.601898 36.064573 \r\nL 320.604945 37.08681 \r\nL 320.607991 35.955696 \r\nL 320.687205 46.994641 \r\nL 320.690252 46.099428 \r\nL 320.699392 48.863701 \r\nL 320.751186 40.232153 \r\nL 320.781652 42.597209 \r\nL 320.784699 41.810873 \r\nL 320.860866 49.72867 \r\nL 320.873053 47.47854 \r\nL 320.897426 56.170575 \r\nL 320.94008 46.90391 \r\nL 320.997967 53.424449 \r\nL 321.00406 53.309523 \r\nL 321.019294 58.559826 \r\nL 321.107647 48.730629 \r\nL 321.144208 52.632064 \r\nL 321.122881 46.305085 \r\nL 321.180768 46.782935 \r\nL 321.232561 48.597556 \r\nL 321.305682 40.710003 \r\nL 321.308729 41.925799 \r\nL 321.345289 34.800387 \r\nL 321.403176 36.506131 \r\nL 321.458016 34.292293 \r\nL 321.476296 40.038594 \r\nL 321.485436 39.669621 \r\nL 321.616443 49.819401 \r\nL 321.771824 64.318224 \r\nL 321.622537 49.402039 \r\nL 321.793151 62.721358 \r\nL 321.860178 65.515874 \r\nL 321.911972 59.479234 \r\nL 322.024699 67.971661 \r\nL 322.036886 66.495769 \r\nL 322.058213 64.838415 \r\nL 322.122193 69.60482 \r\nL 322.140473 69.284237 \r\nL 322.24406 77.050816 \r\nL 322.259294 75.514436 \r\nL 322.26234 73.875229 \r\nL 322.350694 81.121616 \r\nL 322.359834 80.450206 \r\nL 322.384208 78.956168 \r\nL 322.393348 80.71635 \r\nL 322.396394 79.313043 \r\nL 322.487795 82.670092 \r\nL 322.509122 76.246334 \r\nL 322.557869 78.968265 \r\nL 322.606615 70.252035 \r\nL 322.774183 57.071837 \r\nL 322.612709 70.554472 \r\nL 322.792463 57.53759 \r\nL 322.835117 63.683107 \r\nL 322.911284 63.28389 \r\nL 323.042291 52.855867 \r\nL 323.182439 64.33637 \r\nL 323.188532 63.773838 \r\nL 323.191579 63.011697 \r\nL 323.261652 72.67153 \r\nL 323.340866 86.329578 \r\nL 323.380473 80.050989 \r\nL 323.471873 75.605167 \r\nL 323.432267 82.942286 \r\nL 323.508434 76.131408 \r\nL 323.514527 77.214132 \r\nL 323.593741 70.748032 \r\nL 323.599834 72.108997 \r\nL 323.730842 65.558215 \r\nL 323.615068 74.129276 \r\nL 323.733888 65.721531 \r\nL 323.807009 68.788241 \r\nL 323.840522 64.856562 \r\nL 323.974576 54.126102 \r\nL 323.858802 66.852645 \r\nL 323.983716 55.595945 \r\nL 324.06293 61.46322 \r\nL 324.09949 58.269487 \r\nL 324.200031 51.40417 \r\nL 324.218311 54.210784 \r\nL 324.221357 54.76122 \r\nL 324.242684 50.152082 \r\nL 324.312758 53.315571 \r\nL 324.367598 48.264876 \r\nL 324.349318 54.476929 \r\nL 324.428532 49.426233 \r\nL 324.468139 45.627627 \r\nL 324.437672 50.720663 \r\nL 324.504699 49.764963 \r\nL 324.547353 53.763178 \r\nL 324.608286 46.262744 \r\nL 324.635706 44.557 \r\nL 324.663127 48.234632 \r\nL 324.711873 46.764789 \r\nL 324.775854 51.029149 \r\nL 324.818507 46.462352 \r\nL 324.824601 47.278932 \r\nL 324.909908 51.652169 \r\nL 324.848974 46.244598 \r\nL 324.952561 49.898035 \r\nL 324.958655 48.452387 \r\nL 325.028729 61.027711 \r\nL 325.147549 78.829144 \r\nL 325.178016 78.798901 \r\nL 325.181063 78.393635 \r\nL 325.226763 85.930362 \r\nL 325.232856 85.900118 \r\nL 325.245043 90.376183 \r\nL 325.33949 84.781102 \r\nL 325.458311 80.510693 \r\nL 325.351677 85.585584 \r\nL 325.467451 81.762782 \r\nL 325.510104 82.476533 \r\nL 325.494871 80.292939 \r\nL 325.546665 81.623661 \r\nL 325.656345 77.36535 \r\nL 325.580178 83.982668 \r\nL 325.665485 78.048857 \r\nL 325.808679 88.132102 \r\nL 325.915313 77.528666 \r\nL 325.93664 79.869527 \r\nL 325.970154 86.80138 \r\nL 326.064601 84.369787 \r\nL 326.232168 97.187061 \r\nL 326.113348 80.807081 \r\nL 326.244355 96.775747 \r\nL 326.393643 89.378142 \r\nL 326.396689 90.043503 \r\nL 326.463716 82.325314 \r\nL 326.46981 82.567264 \r\nL 326.765338 50.599688 \r\nL 326.789711 53.75108 \r\nL 326.804945 57.047642 \r\nL 326.868925 50.666225 \r\nL 326.902439 54.525319 \r\nL 327.006026 60.205083 \r\nL 326.935952 49.819401 \r\nL 327.027353 57.749296 \r\nL 327.045633 56.454866 \r\nL 327.082193 63.392767 \r\nL 327.1218 62.878625 \r\nL 327.155313 66.096553 \r\nL 327.1675 60.537763 \r\nL 327.170547 61.209173 \r\nL 327.197967 56.829888 \r\nL 327.23148 63.423011 \r\nL 327.280227 60.295814 \r\nL 327.502635 80.940154 \r\nL 327.313741 58.807825 \r\nL 327.533102 72.980016 \r\nL 327.612316 71.564611 \r\nL 327.566615 76.149554 \r\nL 327.636689 73.0526 \r\nL 327.670203 75.254341 \r\nL 327.731136 65.304168 \r\nL 327.734183 65.467484 \r\nL 327.77379 60.434935 \r\nL 327.831677 68.12288 \r\nL 327.83777 66.810304 \r\nL 327.962684 75.012391 \r\nL 327.974871 71.104907 \r\nL 328.054085 82.791067 \r\nL 328.084552 83.571354 \r\nL 328.090645 81.091372 \r\nL 328.093692 81.726489 \r\nL 328.178999 75.199902 \r\nL 328.115018 83.891937 \r\nL 328.209466 78.877534 \r\nL 328.328286 68.382975 \r\nL 328.38008 70.445595 \r\nL 328.48062 73.633279 \r\nL 328.422733 67.959564 \r\nL 328.495854 71.189589 \r\nL 328.511087 66.090504 \r\nL 328.596394 74.649467 \r\nL 328.599441 73.808693 \r\nL 328.620768 75.992287 \r\nL 328.639048 70.923445 \r\nL 328.712168 74.806734 \r\nL 328.715215 74.770442 \r\nL 328.721308 75.720093 \r\nL 328.821849 82.373704 \r\nL 328.776149 72.381191 \r\nL 328.840129 80.964349 \r\nL 328.904109 86.740892 \r\nL 328.952856 77.8432 \r\nL 329.065584 82.246681 \r\nL 328.98637 74.806734 \r\nL 329.06863 81.351468 \r\nL 329.080817 80.244549 \r\nL 329.129564 71.600904 \r\nL 329.193544 76.79072 \r\nL 329.257525 83.020919 \r\nL 329.202684 75.441852 \r\nL 329.315412 81.218395 \r\nL 329.632267 67.741809 \r\nL 329.321505 81.914 \r\nL 329.650547 70.137109 \r\nL 329.668827 69.193506 \r\nL 329.772414 75.701947 \r\nL 329.879048 57.241202 \r\nL 329.930842 61.17893 \r\nL 330.016149 66.30221 \r\nL 329.943028 59.944987 \r\nL 330.043569 61.898729 \r\nL 330.074036 60.531715 \r\nL 330.110596 70.040329 \r\nL 330.113643 69.949598 \r\nL 330.186763 76.869354 \r\nL 330.223323 70.094768 \r\nL 330.22637 70.306474 \r\nL 330.250743 64.814221 \r\nL 330.284257 55.843943 \r\nL 330.390891 57.380323 \r\nL 330.393937 57.948904 \r\nL 330.427451 50.847687 \r\nL 330.464011 50.890028 \r\nL 330.467058 50.847687 \r\nL 330.470104 52.07558 \r\nL 330.473151 51.767095 \r\nL 330.585878 70.040329 \r\nL 330.482291 51.379976 \r\nL 330.619392 66.513916 \r\nL 330.662045 58.880409 \r\nL 330.729072 65.279973 \r\nL 330.771726 77.099206 \r\nL 330.853986 72.423532 \r\nL 330.87836 69.774185 \r\nL 330.936247 79.458213 \r\nL 330.948434 78.853339 \r\nL 331.033741 86.184409 \r\nL 331.070301 84.26091 \r\nL 331.079441 80.534888 \r\nL 331.152561 89.52936 \r\nL 331.179982 83.982668 \r\nL 331.186075 84.16413 \r\nL 331.198262 81.853513 \r\nL 331.265289 80.09333 \r\nL 331.283569 85.107733 \r\nL 331.304896 82.754775 \r\nL 331.371923 75.453949 \r\nL 331.46637 78.962217 \r\nL 331.603471 92.704947 \r\nL 331.661357 99.58841 \r\nL 331.716198 93.757427 \r\nL 331.841112 85.712607 \r\nL 331.956886 80.837325 \r\nL 331.847205 86.583625 \r\nL 332.005633 82.174096 \r\nL 332.069613 93.902597 \r\nL 332.1275 87.769178 \r\nL 332.148827 89.735017 \r\nL 332.197574 81.448247 \r\nL 332.203667 81.05508 \r\nL 332.252414 88.355905 \r\nL 332.258507 88.845853 \r\nL 332.310301 81.315175 \r\nL 332.441308 62.769747 \r\nL 332.322488 81.33937 \r\nL 332.462635 64.898903 \r\nL 332.505289 71.673488 \r\nL 332.554036 58.916702 \r\nL 332.560129 58.263438 \r\nL 332.584502 64.52993 \r\nL 332.685043 71.401295 \r\nL 332.700276 68.764046 \r\nL 332.852611 77.903688 \r\nL 332.785584 68.12288 \r\nL 332.867844 75.490241 \r\nL 332.922684 60.997467 \r\nL 333.011038 61.342245 \r\nL 333.017131 61.892681 \r\nL 333.023225 58.63846 \r\nL 333.172512 51.283196 \r\nL 333.053692 62.110435 \r\nL 333.184699 54.694683 \r\nL 333.187746 56.460915 \r\nL 333.2761 45.579237 \r\nL 333.279146 45.917966 \r\nL 333.297426 51.035198 \r\nL 333.34008 55.747164 \r\nL 333.382733 49.093553 \r\nL 333.416247 53.648252 \r\nL 333.501554 49.275015 \r\nL 333.477181 55.269313 \r\nL 333.522881 53.152255 \r\nL 333.626468 63.350426 \r\nL 333.641701 60.422837 \r\nL 333.696542 57.39242 \r\nL 333.730055 61.578146 \r\nL 333.760522 58.813873 \r\nL 333.806222 64.904952 \r\nL 333.854969 53.255084 \r\nL 333.864109 55.789505 \r\nL 334.059097 70.693593 \r\nL 333.912856 55.456824 \r\nL 334.092611 67.064351 \r\nL 334.132217 61.795901 \r\nL 334.177918 73.173575 \r\nL 334.199244 68.322488 \r\nL 334.220571 73.875229 \r\nL 334.293692 64.923098 \r\nL 334.299785 66.586501 \r\nL 334.418606 59.491332 \r\nL 334.348532 70.608911 \r\nL 334.424699 61.70517 \r\nL 334.442979 66.526013 \r\nL 334.519146 57.217007 \r\nL 334.52524 58.323926 \r\nL 334.57094 54.870097 \r\nL 334.595313 62.61248 \r\nL 334.619687 67.040156 \r\nL 334.656247 55.19068 \r\nL 334.704994 62.225361 \r\nL 334.714134 64.312175 \r\nL 334.762881 58.886458 \r\nL 334.814674 62.164874 \r\nL 334.939588 52.287286 \r\nL 334.954822 55.517312 \r\nL 335.015756 44.12754 \r\nL 335.018802 43.819054 \r\nL 335.073643 48.143901 \r\nL 335.094969 46.353475 \r\nL 335.128483 52.65021 \r\nL 335.107156 45.391726 \r\nL 335.207697 47.926147 \r\nL 335.22293 45.046948 \r\nL 335.271677 52.492943 \r\nL 335.308237 51.754997 \r\nL 335.369171 54.561611 \r\nL 335.378311 50.085546 \r\nL 335.411824 51.416268 \r\nL 335.445338 43.069011 \r\nL 335.530645 46.026843 \r\nL 335.536738 44.587244 \r\nL 335.615952 53.007086 \r\nL 335.673839 49.504867 \r\nL 335.631186 54.833804 \r\nL 335.704306 52.559479 \r\nL 335.853593 76.306821 \r\nL 335.862733 75.635411 \r\nL 336.021161 89.952772 \r\nL 335.881014 75.556778 \r\nL 336.057721 85.216611 \r\nL 336.200915 63.453255 \r\nL 336.270989 66.586501 \r\nL 336.237475 61.36644 \r\nL 336.301456 62.479408 \r\nL 336.328876 58.136415 \r\nL 336.371529 70.856909 \r\nL 336.39895 66.175186 \r\nL 336.484257 72.877187 \r\nL 336.432463 65.933237 \r\nL 336.511677 68.086587 \r\nL 336.520817 65.667092 \r\nL 336.533004 70.772227 \r\nL 336.627451 66.217528 \r\nL 336.633544 68.782192 \r\nL 336.676198 56.067747 \r\nL 336.712758 61.771706 \r\nL 336.743225 58.463047 \r\nL 336.801112 66.265917 \r\nL 336.883372 73.107039 \r\nL 336.913839 68.328537 \r\nL 337.011333 59.854256 \r\nL 337.029613 61.928973 \r\nL 337.05094 67.142984 \r\nL 337.108827 54.864048 \r\nL 337.181947 49.764963 \r\nL 337.197181 54.706781 \r\nL 337.325141 65.425143 \r\nL 337.218507 54.386198 \r\nL 337.331235 64.475491 \r\nL 337.358655 61.021662 \r\nL 337.422635 67.384934 \r\nL 337.431775 65.739677 \r\nL 337.434822 67.947466 \r\nL 337.504896 61.717267 \r\nL 337.538409 62.551993 \r\nL 337.550596 66.187284 \r\nL 337.626763 54.410393 \r\nL 337.73949 50.871882 \r\nL 337.70293 57.652516 \r\nL 337.742537 51.537243 \r\nL 337.800424 57.755344 \r\nL 337.852217 52.17236 \r\nL 337.888778 49.837548 \r\nL 337.910104 54.688635 \r\nL 337.952758 52.964745 \r\nL 337.974085 53.672447 \r\nL 338.001505 49.643988 \r\nL 338.028925 50.763004 \r\nL 338.111186 44.647731 \r\nL 338.144699 47.545076 \r\nL 338.208679 52.722795 \r\nL 338.159932 46.28089 \r\nL 338.266566 50.666225 \r\nL 338.357967 39.917619 \r\nL 338.388434 40.540639 \r\nL 338.428041 36.838812 \r\nL 338.461554 43.244424 \r\nL 338.470694 42.597209 \r\nL 338.482881 44.835242 \r\nL 338.556001 38.943772 \r\nL 338.583421 43.171839 \r\nL 338.586468 43.165791 \r\nL 338.735756 65.237632 \r\nL 338.757082 62.479408 \r\nL 338.830203 69.810477 \r\nL 338.833249 68.915264 \r\nL 338.86067 73.96596 \r\nL 338.842389 68.425317 \r\nL 338.95207 72.707822 \r\nL 339.028237 70.064524 \r\nL 339.00691 73.844985 \r\nL 339.064797 71.600904 \r\nL 339.067844 72.163436 \r\nL 339.110498 65.346509 \r\nL 339.140964 65.890896 \r\nL 339.268925 58.251341 \r\nL 339.174478 66.405038 \r\nL 339.278065 60.79181 \r\nL 339.415166 75.103122 \r\nL 339.418213 73.838936 \r\nL 339.482193 71.479929 \r\nL 339.51266 78.538805 \r\nL 339.5218 76.089066 \r\nL 339.543127 78.03676 \r\nL 339.591873 71.256126 \r\nL 339.619294 73.488109 \r\nL 339.710694 64.935195 \r\nL 339.637574 75.907604 \r\nL 339.744208 70.645203 \r\nL 339.753348 72.296508 \r\nL 339.823421 66.991766 \r\nL 339.841701 67.173228 \r\nL 339.948335 63.731497 \r\nL 339.902635 71.231931 \r\nL 339.957475 64.511784 \r\nL 339.969662 63.326231 \r\nL 339.978802 66.030017 \r\nL 339.984896 65.636849 \r\nL 340.015362 69.840721 \r\nL 340.058016 62.213264 \r\nL 340.091529 65.975578 \r\nL 340.143323 60.229278 \r\nL 340.185977 68.588632 \r\nL 340.207303 63.078233 \r\nL 340.414478 81.200249 \r\nL 340.216443 62.418921 \r\nL 340.426665 79.361433 \r\nL 340.447991 79.881625 \r\nL 340.566812 68.044246 \r\nL 340.697819 51.107782 \r\nL 340.600326 68.546291 \r\nL 340.728286 54.228931 \r\nL 340.841014 70.4214 \r\nL 340.86234 69.260042 \r\nL 340.865387 69.435456 \r\nL 340.895854 65.273925 \r\nL 340.968974 64.167006 \r\nL 340.911087 67.378885 \r\nL 341.002488 65.080365 \r\nL 341.032955 67.106692 \r\nL 341.084748 56.454866 \r\nL 341.087795 57.458956 \r\nL 341.142635 48.766921 \r\nL 341.106075 57.531541 \r\nL 341.197475 56.805693 \r\nL 341.224896 54.114005 \r\nL 341.276689 59.793769 \r\nL 341.282783 59.352211 \r\nL 341.45949 76.802817 \r\nL 341.288876 59.30987 \r\nL 341.480817 74.256299 \r\nL 341.645338 66.532062 \r\nL 341.648385 66.68328 \r\nL 341.657525 62.685065 \r\nL 341.697131 63.737545 \r\nL 341.703225 61.312002 \r\nL 341.791579 68.7459 \r\nL 341.794625 68.564438 \r\nL 341.797672 68.316439 \r\nL 341.843372 73.113088 \r\nL 341.855559 72.453775 \r\nL 341.858606 72.484019 \r\nL 341.864699 72.163436 \r\nL 341.867746 72.217875 \r\nL 341.886026 68.957605 \r\nL 341.962193 75.429754 \r\nL 341.971333 75.248292 \r\nL 342.007893 78.817047 \r\nL 342.059687 72.29046 \r\nL 342.06578 72.980016 \r\nL 342.0932 70.233889 \r\nL 342.126714 75.242243 \r\nL 342.178507 72.060608 \r\nL 342.181554 72.090851 \r\nL 342.187647 71.848902 \r\nL 342.202881 74.58898 \r\nL 342.285141 67.161131 \r\nL 342.288188 67.584542 \r\nL 342.330842 62.975404 \r\nL 342.391775 70.330669 \r\nL 342.394822 69.187457 \r\nL 342.416149 70.681495 \r\nL 342.452709 64.390809 \r\nL 342.501456 68.395073 \r\nL 342.507549 66.677232 \r\nL 342.58067 73.851034 \r\nL 342.583716 75.266438 \r\nL 342.61723 69.629015 \r\nL 342.687303 72.895333 \r\nL 342.723864 70.300425 \r\nL 342.772611 75.792678 \r\nL 342.793937 73.669572 \r\nL 342.921898 79.627578 \r\nL 342.800031 72.980016 \r\nL 342.924945 79.022704 \r\nL 343.022439 72.67153 \r\nL 342.940178 79.179971 \r\nL 343.055952 73.778449 \r\nL 343.077279 73.215916 \r\nL 343.065092 75.611216 \r\nL 343.092512 75.490241 \r\nL 343.174773 79.101337 \r\nL 343.138213 73.494158 \r\nL 343.199146 76.155603 \r\nL 343.202193 75.169658 \r\nL 343.244846 78.94407 \r\nL 343.299687 78.823096 \r\nL 343.366714 81.309127 \r\nL 343.345387 74.836978 \r\nL 343.388041 78.006516 \r\nL 343.485534 71.727927 \r\nL 343.424601 78.454123 \r\nL 343.500768 75.847117 \r\nL 343.506861 77.1234 \r\nL 343.549515 67.747858 \r\nL 343.589122 68.038197 \r\nL 343.610448 65.763872 \r\nL 343.643962 73.427622 \r\nL 343.692709 72.157387 \r\nL 343.796296 73.838936 \r\nL 343.729269 64.160957 \r\nL 343.805436 72.732017 \r\nL 343.811529 71.57066 \r\nL 343.88465 79.56709 \r\nL 343.90293 85.664217 \r\nL 343.988237 78.835193 \r\nL 343.99433 78.859388 \r\nL 344.036984 83.317307 \r\nL 344.094871 77.111303 \r\nL 344.228925 62.588285 \r\nL 344.262439 57.985196 \r\nL 344.298999 65.158999 \r\nL 344.332512 63.683107 \r\nL 344.44524 73.603035 \r\nL 344.372119 59.098164 \r\nL 344.469613 67.481714 \r\nL 344.4818 66.39899 \r\nL 344.53664 73.288501 \r\nL 344.557967 70.711739 \r\nL 344.56406 73.536499 \r\nL 344.603667 65.044073 \r\nL 344.664601 69.840721 \r\nL 344.725534 66.931279 \r\nL 344.670694 71.32871 \r\nL 344.740768 70.016134 \r\nL 344.862635 86.75299 \r\nL 344.752955 68.60073 \r\nL 344.871775 86.148116 \r\nL 344.963176 84.152033 \r\nL 344.954036 87.696593 \r\nL 344.978409 86.468699 \r\nL 344.993643 88.609952 \r\nL 345.033249 78.302904 \r\nL 345.075903 82.422094 \r\nL 345.185584 75.732191 \r\nL 345.12465 85.319439 \r\nL 345.200817 78.871485 \r\nL 345.319638 90.932667 \r\nL 345.255657 78.115393 \r\nL 345.334871 90.72701 \r\nL 345.417131 86.232798 \r\nL 345.374478 92.293633 \r\nL 345.453692 87.654252 \r\nL 345.496345 92.293633 \r\nL 345.511579 85.198464 \r\nL 345.563372 89.226923 \r\nL 345.746173 64.935195 \r\nL 345.572512 90.031405 \r\nL 345.752267 66.356648 \r\nL 345.75836 65.697336 \r\nL 345.886321 54.283369 \r\nL 345.907647 55.946772 \r\nL 346.014281 61.475318 \r\nL 345.965534 55.178582 \r\nL 346.023421 59.279626 \r\nL 346.087402 55.995162 \r\nL 346.053888 61.420879 \r\nL 346.130055 59.817964 \r\nL 346.160522 64.281932 \r\nL 346.139195 58.650557 \r\nL 346.242783 60.816005 \r\nL 346.261063 57.785588 \r\nL 346.30981 70.85086 \r\nL 346.312856 69.592723 \r\nL 346.407303 78.030711 \r\nL 346.35551 69.205604 \r\nL 346.43777 76.79072 \r\nL 346.468237 70.403254 \r\nL 346.480424 79.833235 \r\nL 346.550498 75.605167 \r\nL 346.568778 77.17179 \r\nL 346.599244 71.316613 \r\nL 346.602291 71.3771 \r\nL 346.620571 66.919181 \r\nL 346.654085 74.679711 \r\nL 346.715018 70.784324 \r\nL 346.718065 70.814568 \r\nL 346.763765 77.250424 \r\nL 346.785092 70.614959 \r\nL 346.830792 73.935716 \r\nL 346.95266 64.469443 \r\nL 346.967893 65.546118 \r\nL 347.229908 48.228584 \r\nL 347.232955 49.535111 \r\nL 347.257328 53.436546 \r\nL 347.327402 47.412004 \r\nL 347.330448 47.484589 \r\nL 347.333495 47.309175 \r\nL 347.357869 51.337634 \r\nL 347.391382 50.176277 \r\nL 347.400522 50.297252 \r\nL 347.409662 47.345468 \r\nL 347.415756 47.641856 \r\nL 347.418802 46.250646 \r\nL 347.501063 56.763352 \r\nL 347.507156 55.565702 \r\nL 347.510203 56.297599 \r\nL 347.574183 46.026843 \r\nL 347.689957 38.38124 \r\nL 347.61379 48.603605 \r\nL 347.699097 40.516444 \r\nL 347.702144 40.419664 \r\nL 347.711284 42.790769 \r\nL 347.750891 50.115789 \r\nL 347.814871 38.901431 \r\nL 347.817918 38.677628 \r\nL 347.860571 43.704128 \r\nL 347.933692 53.315571 \r\nL 347.866665 43.147644 \r\nL 347.988532 49.686329 \r\nL 348.037279 43.274668 \r\nL 348.082979 50.980759 \r\nL 348.217033 61.348294 \r\nL 348.098213 50.085546 \r\nL 348.22008 60.36235 \r\nL 348.232267 56.14638 \r\nL 348.308434 66.568354 \r\nL 348.317574 66.150991 \r\nL 348.326714 71.945682 \r\nL 348.415068 61.578146 \r\nL 348.524748 52.408261 \r\nL 348.539982 53.769227 \r\nL 348.543028 54.083761 \r\nL 348.570448 47.254737 \r\nL 348.594822 48.204389 \r\nL 348.607009 46.577278 \r\nL 348.603962 48.301168 \r\nL 348.610055 46.958349 \r\nL 348.640522 40.226104 \r\nL 348.619195 48.107609 \r\nL 348.719736 45.694163 \r\nL 348.753249 48.730629 \r\nL 348.814183 41.018489 \r\nL 348.823323 42.675843 \r\nL 348.83551 39.197819 \r\nL 348.920817 49.432282 \r\nL 348.923864 47.587417 \r\nL 349.021357 52.529236 \r\nL 348.975657 45.397775 \r\nL 349.039638 49.486721 \r\nL 349.067058 45.089289 \r\nL 349.134085 53.587765 \r\nL 349.143225 50.563396 \r\nL 349.198065 56.811741 \r\nL 349.240719 46.607522 \r\nL 349.249859 49.383892 \r\nL 349.265092 52.359871 \r\nL 349.304699 41.441901 \r\nL 349.313839 44.188027 \r\nL 349.329072 38.895382 \r\nL 349.356493 45.010655 \r\nL 349.426566 40.703955 \r\nL 349.429613 41.859263 \r\nL 349.52406 35.858916 \r\nL 349.624601 32.386941 \r\nL 349.545387 37.280369 \r\nL 349.630694 35.235896 \r\nL 349.743421 41.695947 \r\nL 349.746468 40.722101 \r\nL 349.837869 45.972405 \r\nL 349.807402 37.691684 \r\nL 349.874429 44.593293 \r\nL 349.877475 43.565007 \r\nL 349.920129 53.212743 \r\nL 349.971923 49.093553 \r\nL 350.032856 51.912264 \r\nL 350.072463 46.063136 \r\nL 350.078557 48.216486 \r\nL 350.127303 45.192118 \r\nL 350.169957 54.458783 \r\nL 350.179097 52.589723 \r\nL 350.285731 64.173054 \r\nL 350.212611 50.521055 \r\nL 350.300964 58.940897 \r\nL 350.310104 61.08215 \r\nL 350.364945 70.784324 \r\nL 350.459392 66.719573 \r\nL 350.508139 69.332627 \r\nL 350.590399 55.601994 \r\nL 350.593446 55.33585 \r\nL 350.620866 61.100296 \r\nL 350.657426 59.30987 \r\nL 350.74578 64.463394 \r\nL 350.669613 58.402559 \r\nL 350.7732 63.695204 \r\nL 350.812807 57.749296 \r\nL 350.876787 65.225535 \r\nL 350.879834 63.543986 \r\nL 350.882881 65.025926 \r\nL 350.968188 54.271272 \r\nL 350.971235 55.517312 \r\nL 351.047402 52.680454 \r\nL 350.998655 58.196902 \r\nL 351.068729 57.05974 \r\nL 351.071775 58.553778 \r\nL 351.163176 54.083761 \r\nL 351.172316 54.51927 \r\nL 351.193643 52.456651 \r\nL 351.254576 62.727406 \r\nL 351.285043 66.223576 \r\nL 351.303323 60.531715 \r\nL 351.312463 60.695031 \r\nL 351.373397 55.626189 \r\nL 351.40691 61.771706 \r\nL 351.419097 61.251514 \r\nL 351.528778 69.447553 \r\nL 351.428237 59.824012 \r\nL 351.544011 62.769747 \r\nL 351.574478 54.803561 \r\nL 351.647598 67.112741 \r\nL 351.818213 58.952994 \r\nL 351.671972 69.931452 \r\nL 351.827353 61.021662 \r\nL 351.873053 68.776143 \r\nL 351.927893 59.364308 \r\nL 351.943127 56.412525 \r\nL 352.007107 60.779713 \r\nL 352.04062 58.989287 \r\nL 352.156394 67.699468 \r\nL 352.061947 54.1382 \r\nL 352.168581 65.612654 \r\nL 352.186861 67.227667 \r\nL 352.278262 69.562479 \r\nL 352.220375 64.251688 \r\nL 352.293495 66.078407 \r\nL 352.296542 66.066309 \r\nL 352.299588 66.211479 \r\nL 352.342242 73.615133 \r\nL 352.397082 63.047989 \r\nL 352.403176 63.604473 \r\nL 352.485436 48.047121 \r\nL 352.53723 50.194423 \r\nL 352.552463 53.267181 \r\nL 352.585977 44.50861 \r\nL 352.63777 46.510742 \r\nL 352.756591 51.222708 \r\nL 352.659097 44.357392 \r\nL 352.777918 49.214528 \r\nL 352.857131 45.32519 \r\nL 352.866271 49.426233 \r\nL 352.869318 48.367704 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p49207e09be\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def running_average(x,window):\n",
+    "    return np.convolve(x,np.ones(window)/window,mode='valid')\n",
+    "\n",
+    "plt.plot(running_average(rewards,100))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## হাইপারপ্যারামিটার পরিবর্তন এবং ফলাফল পর্যবেক্ষণ\n",
+    "\n",
+    "এখন প্রশিক্ষিত মডেলটি কীভাবে আচরণ করে তা বাস্তবে দেখা বেশ আকর্ষণীয় হবে। চলুন সিমুলেশন চালাই, এবং আমরা প্রশিক্ষণের সময় ব্যবহৃত একই অ্যাকশন নির্বাচন কৌশল অনুসরণ করব: Q-টেবিলের প্রোবাবিলিটি ডিস্ট্রিবিউশন অনুযায়ী স্যাম্পলিং।\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   v = probs(np.array(qvalues(s)))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "env.close()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## ফলাফল একটি অ্যানিমেটেড GIF-এ সংরক্ষণ করা\n",
+    "\n",
+    "আপনি যদি আপনার বন্ধুদের মুগ্ধ করতে চান, তাহলে আপনি ব্যালেন্সিং পোলের অ্যানিমেটেড GIF ছবি পাঠাতে পারেন। এটি করতে, আমরা `env.render` ব্যবহার করে একটি ইমেজ ফ্রেম তৈরি করতে পারি এবং তারপর সেগুলো PIL লাইব্রেরি ব্যবহার করে অ্যানিমেটেড GIF-এ সংরক্ষণ করতে পারি:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "360\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from PIL import Image\n",
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "i=0\n",
+    "ims = []\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   img=env.render(mode='rgb_array')\n",
+    "   ims.append(Image.fromarray(img))\n",
+    "   v = probs(np.array([Qbest.get((s,a),0) for a in actions]))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "   i+=1\n",
+    "env.close()\n",
+    "ims[0].save('images/cartpole-balance.gif',save_all=True,append_images=ims[1::2],loop=0,duration=5)\n",
+    "print(i)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/8-Reinforcement/README.md b/translations/bn/8-Reinforcement/README.md
new file mode 100644
index 000000000..6466602c6
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/8-Reinforcement/README.md
@@ -0,0 +1,67 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "20ca019012b1725de956681d036d8b18",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:01:39+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর পরিচিতি
+
+রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং, RL, সুপারভাইজড লার্নিং এবং আনসুপারভাইজড লার্নিং-এর পাশাপাশি অন্যতম মৌলিক মেশিন লার্নিং প্যারাডাইম হিসেবে বিবেচিত হয়। RL মূলত সিদ্ধান্ত গ্রহণের উপর ভিত্তি করে: সঠিক সিদ্ধান্ত প্রদান করা বা অন্তত সেগুলো থেকে শেখা।
+
+ধরুন আপনার কাছে একটি সিমুলেটেড পরিবেশ আছে, যেমন শেয়ার বাজার। যদি আপনি একটি নির্দিষ্ট নিয়ম আরোপ করেন, তাহলে কী ঘটে? এর ইতিবাচক বা নেতিবাচক প্রভাব কি? যদি কিছু নেতিবাচক ঘটে, তাহলে আপনাকে এই _নেতিবাচক রিইনফোর্সমেন্ট_ থেকে শিখতে হবে এবং পথ পরিবর্তন করতে হবে। যদি এটি ইতিবাচক ফলাফল হয়, তাহলে আপনাকে সেই _ইতিবাচক রিইনফোর্সমেন্ট_ এর উপর ভিত্তি করে এগিয়ে যেতে হবে।
+
+![পিটার এবং নেকড়ে](../../../translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.bn.png)
+
+> পিটার এবং তার বন্ধুরা ক্ষুধার্ত নেকড়ের হাত থেকে পালাতে হবে! ছবি: [জেন লুপার](https://twitter.com/jenlooper)
+
+## আঞ্চলিক বিষয়: পিটার এবং নেকড়ে (রাশিয়া)
+
+[পিটার এবং নেকড়ে](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) একটি সঙ্গীতধর্মী রূপকথা, যা রাশিয়ান সুরকার [সের্গেই প্রোকোফিয়েভ](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev) লিখেছেন। এটি তরুণ পায়োনিয়ার পিটারের গল্প, যে সাহসিকতার সাথে তার বাড়ি থেকে বেরিয়ে বনাঞ্চলে নেকড়েকে তাড়ানোর জন্য যায়। এই অংশে, আমরা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ দেব যা পিটারকে সাহায্য করবে:
+
+- **অন্বেষণ**: আশেপাশের এলাকা পর্যবেক্ষণ করে একটি সর্বোত্তম নেভিগেশন মানচিত্র তৈরি করা।
+- **শেখা**: স্কেটবোর্ড ব্যবহার করা এবং এর উপর ভারসাম্য বজায় রাখা, যাতে দ্রুত চলাচল করা যায়।
+
+[![পিটার এবং নেকড়ে](https://img.youtube.com/vi/Fmi5zHg4QSM/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=Fmi5zHg4QSM)
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে প্রোকোফিয়েভের "পিটার এবং নেকড়ে" শুনুন
+
+## রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
+
+পূর্ববর্তী অংশগুলোতে, আপনি মেশিন লার্নিং সমস্যার দুটি উদাহরণ দেখেছেন:
+
+- **সুপারভাইজড**, যেখানে আমাদের কাছে ডেটাসেট থাকে যা সমস্যার সমাধানের নমুনা সমাধান প্রস্তাব করে। [ক্লাসিফিকেশন](../4-Classification/README.md) এবং [রিগ্রেশন](../2-Regression/README.md) সুপারভাইজড লার্নিং টাস্ক।
+- **আনসুপারভাইজড**, যেখানে আমাদের কাছে লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা থাকে না। আনসুপারভাইজড লার্নিং-এর প্রধান উদাহরণ হলো [ক্লাস্টারিং](../5-Clustering/README.md)।
+
+এই অংশে, আমরা আপনাকে একটি নতুন ধরনের লার্নিং সমস্যার সাথে পরিচয় করিয়ে দেব, যা লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটার প্রয়োজন হয় না। এই ধরনের সমস্যার কয়েকটি ধরন রয়েছে:
+
+- **[সেমি-সুপারভাইজড লার্নিং](https://wikipedia.org/wiki/Semi-supervised_learning)**, যেখানে আমাদের কাছে প্রচুর অ-লেবেলযুক্ত ডেটা থাকে যা মডেল প্রি-ট্রেন করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
+- **[রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং](https://wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning)**, যেখানে একটি এজেন্ট সিমুলেটেড পরিবেশে পরীক্ষা চালিয়ে কীভাবে আচরণ করতে হয় তা শেখে।
+
+### উদাহরণ - কম্পিউটার গেম
+
+ধরুন আপনি একটি কম্পিউটারকে গেম খেলতে শেখাতে চান, যেমন দাবা বা [সুপার মারিও](https://wikipedia.org/wiki/Super_Mario)। কম্পিউটারকে গেম খেলতে শেখানোর জন্য, আমাদের প্রয়োজন যে এটি প্রতিটি গেম স্টেটে কোন পদক্ষেপ নিতে হবে তা পূর্বাভাস দিতে পারে। যদিও এটি একটি ক্লাসিফিকেশন সমস্যার মতো মনে হতে পারে, এটি আসলে নয় - কারণ আমাদের কাছে স্টেট এবং সংশ্লিষ্ট অ্যাকশন সহ ডেটাসেট নেই। যদিও আমাদের কাছে কিছু ডেটা থাকতে পারে, যেমন বিদ্যমান দাবা ম্যাচ বা সুপার মারিও খেলার রেকর্ডিং, এটি সম্ভবত পর্যাপ্ত সংখ্যক সম্ভাব্য স্টেট কভার করবে না।
+
+বিদ্যমান গেম ডেটা খোঁজার পরিবর্তে, **রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং** (RL) এর ধারণা হলো *কম্পিউটারকে বারবার গেম খেলতে দেওয়া* এবং ফলাফল পর্যবেক্ষণ করা। তাই রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং প্রয়োগ করতে আমাদের দুটি জিনিস প্রয়োজন:
+
+- **একটি পরিবেশ** এবং **একটি সিমুলেটর**, যা আমাদের গেমটি বারবার খেলতে দেয়। এই সিমুলেটর গেমের সমস্ত নিয়ম, সম্ভাব্য স্টেট এবং অ্যাকশন সংজ্ঞায়িত করবে।
+
+- **একটি রিওয়ার্ড ফাংশন**, যা আমাদের জানাবে প্রতিটি পদক্ষেপ বা গেমে আমরা কতটা ভালো করেছি।
+
+অন্যান্য মেশিন লার্নিং এবং RL-এর মধ্যে প্রধান পার্থক্য হলো RL-এ আমরা সাধারণত গেম শেষ না হওয়া পর্যন্ত জানি না যে আমরা জিতেছি বা হেরেছি। তাই আমরা বলতে পারি না যে একটি নির্দিষ্ট পদক্ষেপ একাই ভালো বা খারাপ - আমরা শুধুমাত্র গেমের শেষে একটি রিওয়ার্ড পাই। এবং আমাদের লক্ষ্য হলো এমন অ্যালগরিদম ডিজাইন করা যা অনিশ্চিত পরিস্থিতিতে একটি মডেল প্রশিক্ষণ দিতে পারে। আমরা **Q-learning** নামে একটি RL অ্যালগরিদম সম্পর্কে শিখব।
+
+## পাঠসমূহ
+
+1. [রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এবং Q-Learning-এর পরিচিতি](1-QLearning/README.md)
+2. [জিম সিমুলেশন পরিবেশ ব্যবহার করা](2-Gym/README.md)
+
+## ক্রেডিট
+
+"রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর পরিচিতি" ♥️ দিয়ে লিখেছেন [দিমিত্রি সশনিকভ](http://soshnikov.com)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/9-Real-World/1-Applications/README.md b/translations/bn/9-Real-World/1-Applications/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9d0c2eed8
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/9-Real-World/1-Applications/README.md
@@ -0,0 +1,149 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "20f18ff565638be615df4174858e4a7f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:09:44+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/1-Applications/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# পোস্টস্ক্রিপ্ট: বাস্তব জীবনে মেশিন লার্নিং
+
+![বাস্তব জীবনে মেশিন লার্নিং-এর সারাংশ একটি স্কেচনোটে](../../../../translated_images/ml-realworld.26ee2746716155771f8076598b6145e6533fe4a9e2e465ea745f46648cbf1b84.bn.png)
+> স্কেচনোট: [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+এই পাঠ্যক্রমে, আপনি ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত করার এবং মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করার বিভিন্ন পদ্ধতি শিখেছেন। আপনি একাধিক ক্লাসিক রিগ্রেশন, ক্লাস্টারিং, ক্লাসিফিকেশন, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং টাইম সিরিজ মডেল তৈরি করেছেন। অভিনন্দন! এখন, আপনি হয়তো ভাবছেন, এই সবের উদ্দেশ্য কী... এই মডেলগুলোর বাস্তব জীবনে কী ব্যবহার রয়েছে?
+
+যদিও শিল্পে AI-এর প্রতি অনেক আগ্রহ দেখা গেছে, যা সাধারণত ডিপ লার্নিং ব্যবহার করে, তবুও ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিং মডেলগুলোর মূল্যবান ব্যবহার রয়েছে। আপনি হয়তো আজই এই অ্যাপ্লিকেশনগুলোর কিছু ব্যবহার করছেন! এই পাঠে, আপনি দেখবেন কীভাবে আটটি ভিন্ন শিল্প এবং বিষয়-ভিত্তিক ক্ষেত্র এই ধরনের মডেল ব্যবহার করে তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলোকে আরও কার্যকর, নির্ভরযোগ্য, বুদ্ধিমান এবং ব্যবহারকারীদের জন্য মূল্যবান করে তোলে।
+
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/49/)
+
+## 💰 ফাইন্যান্স
+
+ফাইন্যান্স সেক্টরে মেশিন লার্নিং-এর জন্য অনেক সুযোগ রয়েছে। এই ক্ষেত্রের অনেক সমস্যাই মডেলিং এবং সমাধানের জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার উপযোগী।
+
+### ক্রেডিট কার্ড জালিয়াতি সনাক্তকরণ
+
+আমরা এই কোর্সে [k-means ক্লাস্টারিং](../../5-Clustering/2-K-Means/README.md) সম্পর্কে শিখেছি, কিন্তু এটি কীভাবে ক্রেডিট কার্ড জালিয়াতি সম্পর্কিত সমস্যাগুলো সমাধানে ব্যবহার করা যেতে পারে?
+
+k-means ক্লাস্টারিং একটি ক্রেডিট কার্ড জালিয়াতি সনাক্তকরণ কৌশল, যা **আউটলায়ার ডিটেকশন** নামে পরিচিত, এর সময় কাজে লাগে। আউটলায়ার বা ডেটার সেট সম্পর্কে পর্যবেক্ষণে বিচ্যুতি আমাদের জানাতে পারে যে একটি ক্রেডিট কার্ড স্বাভাবিকভাবে ব্যবহার করা হচ্ছে কিনা বা কিছু অস্বাভাবিক ঘটছে কিনা। নিচের লিঙ্কে দেওয়া পেপারে দেখানো হয়েছে, আপনি k-means ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ক্রেডিট কার্ড ডেটা সাজাতে পারেন এবং প্রতিটি লেনদেনকে একটি ক্লাস্টারে বরাদ্দ করতে পারেন এটি কতটা আউটলায়ার বলে মনে হয় তার উপর ভিত্তি করে। এরপর, আপনি জালিয়াতি বনাম বৈধ লেনদেনের জন্য সবচেয়ে ঝুঁকিপূর্ণ ক্লাস্টারগুলো মূল্যায়ন করতে পারেন।
+[রেফারেন্স](https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.680.1195&rep=rep1&type=pdf)
+
+### সম্পদ ব্যবস্থাপনা
+
+সম্পদ ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রে, একজন ব্যক্তি বা প্রতিষ্ঠান তাদের ক্লায়েন্টদের পক্ষ থেকে বিনিয়োগ পরিচালনা করে। তাদের কাজ হলো দীর্ঘমেয়াদে সম্পদ টিকিয়ে রাখা এবং বৃদ্ধি করা, তাই এমন বিনিয়োগ বেছে নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ যা ভালো পারফর্ম করে।
+
+কোনো নির্দিষ্ট বিনিয়োগ কীভাবে পারফর্ম করে তা মূল্যায়নের একটি উপায় হলো পরিসংখ্যানগত রিগ্রেশন। [লিনিয়ার রিগ্রেশন](../../2-Regression/1-Tools/README.md) একটি মূল্যবান টুল যা বুঝতে সাহায্য করে একটি ফান্ড কোনো বেঞ্চমার্কের তুলনায় কীভাবে পারফর্ম করে। আমরা এটাও নির্ধারণ করতে পারি যে রিগ্রেশনের ফলাফল পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ কিনা বা এটি ক্লায়েন্টের বিনিয়োগে কতটা প্রভাব ফেলবে। আপনি আরও বিশ্লেষণ করতে পারেন মাল্টিপল রিগ্রেশন ব্যবহার করে, যেখানে অতিরিক্ত ঝুঁকির কারণগুলো বিবেচনায় নেওয়া যেতে পারে। একটি নির্দিষ্ট ফান্ডের জন্য এটি কীভাবে কাজ করবে তার উদাহরণ দেখতে নিচের পেপারটি দেখুন।
+[রেফারেন্স](http://www.brightwoodventures.com/evaluating-fund-performance-using-regression/)
+
+## 🎓 শিক্ষা
+
+শিক্ষা ক্ষেত্রেও মেশিন লার্নিং প্রয়োগের জন্য একটি খুবই আকর্ষণীয় ক্ষেত্র। এখানে চমৎকার সমস্যাগুলো সমাধান করা যেতে পারে, যেমন পরীক্ষায় বা প্রবন্ধে প্রতারণা সনাক্ত করা বা সংশোধন প্রক্রিয়ায় পক্ষপাতিত্ব পরিচালনা করা।
+
+### শিক্ষার্থীর আচরণ পূর্বাভাস
+
+[Coursera](https://coursera.com), একটি অনলাইন ওপেন কোর্স প্রদানকারী, তাদের টেক ব্লগে অনেক ইঞ্জিনিয়ারিং সিদ্ধান্ত নিয়ে আলোচনা করে। এই কেস স্টাডিতে, তারা একটি রিগ্রেশন লাইন প্লট করেছে যাতে একটি নিম্ন NPS (Net Promoter Score) রেটিং এবং কোর্স ধরে রাখা বা ছেড়ে দেওয়ার মধ্যে কোনো সম্পর্ক রয়েছে কিনা তা অন্বেষণ করা যায়।
+[রেফারেন্স](https://medium.com/coursera-engineering/controlled-regression-quantifying-the-impact-of-course-quality-on-learner-retention-31f956bd592a)
+
+### পক্ষপাতিত্ব কমানো
+
+[Grammarly](https://grammarly.com), একটি লেখার সহকারী যা বানান এবং ব্যাকরণ ত্রুটি পরীক্ষা করে, তাদের পণ্যগুলোর মধ্যে উন্নত [প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ সিস্টেম](../../6-NLP/README.md) ব্যবহার করে। তাদের টেক ব্লগে একটি আকর্ষণীয় কেস স্টাডি প্রকাশিত হয়েছে যেখানে তারা মেশিন লার্নিং-এ লিঙ্গ পক্ষপাতিত্ব মোকাবিলা করেছে, যা আপনি আমাদের [প্রারম্ভিক ন্যায্যতা পাঠে](../../1-Introduction/3-fairness/README.md) শিখেছেন।
+[রেফারেন্স](https://www.grammarly.com/blog/engineering/mitigating-gender-bias-in-autocorrect/) 
+
+## 👜 খুচরা
+
+খুচরা সেক্টর অবশ্যই মেশিন লার্নিং-এর সুবিধা নিতে পারে, সবকিছু থেকে শুরু করে একটি ভালো গ্রাহক যাত্রা তৈরি করা থেকে শুরু করে ইনভেন্টরি অপ্টিমাইজ করার জন্য।
+
+### গ্রাহক যাত্রা ব্যক্তিগতকরণ
+
+Wayfair, একটি কোম্পানি যা আসবাবপত্রের মতো গৃহস্থালির সামগ্রী বিক্রি করে, গ্রাহকদের তাদের পছন্দ এবং প্রয়োজনের জন্য সঠিক পণ্য খুঁজে পেতে সাহায্য করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই নিবন্ধে, কোম্পানির ইঞ্জিনিয়াররা বর্ণনা করেছেন কীভাবে তারা ML এবং NLP ব্যবহার করে "গ্রাহকদের জন্য সঠিক ফলাফল তুলে ধরেন"। বিশেষভাবে, তাদের Query Intent Engine তৈরি করা হয়েছে গ্রাহক পর্যালোচনাগুলোর উপর সত্তা নিষ্কাশন, ক্লাসিফায়ার প্রশিক্ষণ, সম্পদ এবং মতামত নিষ্কাশন এবং অনুভূতি ট্যাগিং ব্যবহার করে। এটি অনলাইন খুচরা বিক্রিতে NLP কীভাবে কাজ করে তার একটি ক্লাসিক ব্যবহার।
+[রেফারেন্স](https://www.aboutwayfair.com/tech-innovation/how-we-use-machine-learning-and-natural-language-processing-to-empower-search)
+
+### ইনভেন্টরি ব্যবস্থাপনা
+
+[StitchFix](https://stitchfix.com)-এর মতো উদ্ভাবনী, চটপটে কোম্পানিগুলো সুপারিশ এবং ইনভেন্টরি ব্যবস্থাপনার জন্য ব্যাপকভাবে ML-এর উপর নির্ভর করে। তাদের স্টাইলিং টিম এবং মার্চেন্ডাইজিং টিম একসঙ্গে কাজ করে, প্রকৃতপক্ষে: "আমাদের একজন ডেটা বিজ্ঞানী একটি জেনেটিক অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করেছেন এবং এটি পোশাকের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করেছেন যাতে ভবিষ্যদ্বাণী করা যায় যে এমন একটি সফল পোশাকের টুকরো কী হতে পারে যা আজ বিদ্যমান নেই। আমরা এটি মার্চেন্ডাইজ টিমের কাছে নিয়ে এসেছি এবং এখন তারা এটি একটি টুল হিসেবে ব্যবহার করতে পারে।"
+[রেফারেন্স](https://www.zdnet.com/article/how-stitch-fix-uses-machine-learning-to-master-the-science-of-styling/) 
+
+## 🏥 স্বাস্থ্যসেবা
+
+স্বাস্থ্যসেবা সেক্টর গবেষণা কাজগুলো অপ্টিমাইজ করতে এবং রোগীদের পুনরায় ভর্তি বা রোগের বিস্তার বন্ধ করার মতো লজিস্টিক সমস্যাগুলো সমাধানে ML ব্যবহার করতে পারে।
+
+### ক্লিনিকাল ট্রায়াল ব্যবস্থাপনা
+
+ক্লিনিকাল ট্রায়ালে বিষাক্ততা ড্রাগ নির্মাতাদের জন্য একটি বড় উদ্বেগ। কতটা বিষাক্ততা সহনীয়? এই গবেষণায়, বিভিন্ন ক্লিনিকাল ট্রায়াল পদ্ধতি বিশ্লেষণ করে ক্লিনিকাল ট্রায়ালের ফলাফলগুলোর সম্ভাবনা পূর্বাভাসের জন্য একটি নতুন পদ্ধতি তৈরি করা হয়েছে। বিশেষভাবে, তারা র‍্যান্ডম ফরেস্ট ব্যবহার করে একটি [ক্লাসিফায়ার](../../4-Classification/README.md) তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে যা ড্রাগের গ্রুপগুলোর মধ্যে পার্থক্য করতে পারে।
+[রেফারেন্স](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2451945616302914)
+
+### হাসপাতাল পুনরায় ভর্তি ব্যবস্থাপনা
+
+হাসপাতাল যত্ন ব্যয়বহুল, বিশেষত যখন রোগীদের পুনরায় ভর্তি করতে হয়। এই পেপারটি একটি কোম্পানির আলোচনা করে যারা [ক্লাস্টারিং](../../5-Clustering/README.md) অ্যালগরিদম ব্যবহার করে পুনরায় ভর্তি সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেয়। এই ক্লাস্টারগুলো বিশ্লেষকদের "পুনরায় ভর্তি গ্রুপগুলো আবিষ্কার করতে সাহায্য করে যা একটি সাধারণ কারণ ভাগ করতে পারে।"
+[রেফারেন্স](https://healthmanagement.org/c/healthmanagement/issuearticle/hospital-readmissions-and-machine-learning)
+
+### রোগ ব্যবস্থাপনা
+
+সম্প্রতি মহামারীটি দেখিয়েছে কীভাবে মেশিন লার্নিং রোগের বিস্তার বন্ধ করতে সাহায্য করতে পারে। এই নিবন্ধে, আপনি ARIMA, লজিস্টিক কার্ভ, লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং SARIMA-এর ব্যবহার চিনতে পারবেন। "এই কাজটি এই ভাইরাসের বিস্তারের হার গণনা করার এবং মৃত্যুর হার, পুনরুদ্ধার এবং নিশ্চিত কেসগুলো পূর্বাভাস দেওয়ার একটি প্রচেষ্টা, যাতে এটি আমাদের আরও ভালোভাবে প্রস্তুত হতে এবং বেঁচে থাকতে সাহায্য করতে পারে।"
+[রেফারেন্স](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7979218/) 
+
+## 🌲 প্রকৃতি এবং সবুজ প্রযুক্তি
+
+প্রকৃতি এবং বাস্তুসংস্থান অনেক সংবেদনশীল সিস্টেম নিয়ে গঠিত যেখানে প্রাণী এবং প্রকৃতির মধ্যে আন্তঃক্রিয়া গুরুত্বপূর্ণ। এই সিস্টেমগুলো সঠিকভাবে পরিমাপ করা এবং কিছু ঘটলে যথাযথভাবে কাজ করা গুরুত্বপূর্ণ, যেমন একটি বন আগুন বা প্রাণীর জনসংখ্যার হ্রাস।
+
+### বন ব্যবস্থাপনা
+
+আপনি আগের পাঠে [রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং](../../8-Reinforcement/README.md) সম্পর্কে শিখেছেন। এটি প্রকৃতিতে প্যাটার্ন পূর্বাভাস দেওয়ার সময় খুবই কার্যকর হতে পারে। বিশেষভাবে, এটি বন আগুন এবং আক্রমণাত্মক প্রজাতির বিস্তারের মতো বাস্তুসংস্থান সমস্যাগুলো ট্র্যাক করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। কানাডায়, একটি গবেষক দল রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যবহার করে স্যাটেলাইট ইমেজ থেকে বন আগুনের গতিশীলতার মডেল তৈরি করেছে। একটি উদ্ভাবনী "স্পেশালি স্প্রেডিং প্রসেস (SSP)" ব্যবহার করে, তারা একটি বন আগুনকে "ল্যান্ডস্কেপের যেকোনো সেলে এজেন্ট" হিসেবে কল্পনা করেছে। "আগুন একটি অবস্থান থেকে যেকোনো সময়ে উত্তর, দক্ষিণ, পূর্ব বা পশ্চিমে ছড়িয়ে পড়া বা না ছড়িয়ে পড়ার মতো পদক্ষেপ নিতে পারে।"
+
+এই পদ্ধতি সাধারণ RL সেটআপকে উল্টে দেয় কারণ সংশ্লিষ্ট মার্কোভ ডিসিশন প্রসেস (MDP)-এর গতিশীলতা তাৎক্ষণিক আগুনের বিস্তারের জন্য একটি পরিচিত ফাংশন।" এই দলের দ্বারা ব্যবহৃত ক্লাসিক অ্যালগরিদম সম্পর্কে আরও পড়ুন নিচের লিঙ্কে।
+[রেফারেন্স](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fict.2018.00006/full)
+
+### প্রাণীর গতিশীলতা সনাক্তকরণ
+
+যদিও ডিপ লার্নিং প্রাণীর গতিশীলতা ট্র্যাক করার ক্ষেত্রে বিপ্লব ঘটিয়েছে (আপনি [পোলার বিয়ার ট্র্যাকার](https://docs.microsoft.com/learn/modules/build-ml-model-with-azure-stream-analytics/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) তৈরি করতে পারেন), ক্লাসিক্যাল ML এখনও এই কাজে একটি স্থান ধরে রেখেছে।
+
+ফার্ম প্রাণীর গতিশীলতা ট্র্যাক করার জন্য সেন্সর এবং IoT এই ধরনের ভিজ্যুয়াল প্রসেসিং ব্যবহার করে, তবে আরও মৌলিক ML কৌশলগুলো ডেটা প্রি-প্রসেস করার জন্য কার্যকর। উদাহরণস্বরূপ, এই পেপারে, বিভিন্ন ক্লাসিফায়ার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ভেড়ার অঙ্গভঙ্গি পর্যবেক্ষণ এবং বিশ্লেষণ করা হয়েছে। আপনি পৃষ্ঠা ৩৩৫-এ ROC কার্ভ চিনতে পারবেন।
+[রেফারেন্স](https://druckhaus-hofmann.de/gallery/31-wj-feb-2020.pdf)
+
+### ⚡️ শক্তি ব্যবস্থাপনা
+
+আমাদের [টাইম সিরিজ পূর্বাভাস](../../7-TimeSeries/README.md) পাঠে, আমরা একটি শহরের জন্য সরবরাহ এবং চাহিদা বোঝার উপর ভিত্তি করে রাজস্ব তৈরি করতে স্মার্ট পার্কিং মিটার ধারণার কথা বলেছিলাম। এই নিবন্ধটি বিস্তারিতভাবে আলোচনা করে কীভাবে ক্লাস্টারিং, রিগ্রেশন এবং টাইম সিরিজ পূর্বাভাস একত্রিত হয়ে আয়ারল্যান্ডে ভবিষ্যতের শক্তি ব্যবহারের পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করেছে, স্মার্ট মিটারিং-এর উপর ভিত্তি করে।
+[রেফারেন্স](https://www-cdn.knime.com/sites/default/files/inline-images/knime_bigdata_energy_timeseries_whitepaper.pdf)
+
+## 💼 বীমা
+
+বীমা সেক্টর আর্থিক এবং অ্যাকচুয়ারিয়াল মডেল তৈরি এবং অপ্টিমাইজ করতে ML ব্যবহার করে।
+
+### অস্থিরতা ব্যবস্থাপনা
+
+MetLife, একটি জীবন বীমা প্রদানকারী, তাদের আর্থিক মডেলগুলোতে অস্থিরতা বিশ্লেষণ এবং প্রশমনের উপায় সম্পর্কে খোলামেলা। এই নিবন্ধে আপনি বাইনারি এবং অর্ডিনাল ক্লাসিফিকেশন ভিজ্যুয়ালাইজেশন লক্ষ্য করবেন। আপনি পূর্বাভাস ভিজ্যুয়ালাইজেশনও আবিষ্কার করবেন।
+[রেফারেন্স](https://investments.metlife.com/content/dam/metlifecom/us/investments/insights/research-topics/macro-strategy/pdf/MetLifeInvestmentManagement_MachineLearnedRanking_070920.pdf)
+
+## 🎨 শিল্প, সংস্কৃতি এবং সাহিত্য
+
+শিল্পে, উদাহরণস্বরূপ সাংবাদিকতায়, অনেক আকর্ষণীয় সমস্যা রয়েছে। ভুয়া খবর সনাক্ত করা একটি বড় সমস্যা কারণ এটি প্রমাণিত হয়েছে যে এটি মানুষের মতামতকে প্রভাবিত করতে এবং এমনকি গণতন্ত্রকে বিপর্যস্ত করতে পারে। জাদুঘরগুলোও ML ব্যবহার করে উপকৃত হতে পারে, যেমন নিদর্শনগুলোর মধ্যে সংযোগ খুঁজে বের করা থেকে শুরু করে সম্পদ পরিকল্পনা পর্যন্ত।
+
+### ভুয়া খবর সনাক্তকরণ
+
+আজকের মিডিয়ায় ভুয়া খবর সনাক্তকরণ একটি বিড়াল-ইঁদুরের খেলায় পরিণত হয়েছে। এই নিবন্ধে, গবেষকরা প্রস্তাব করেছেন যে আমরা অধ্যয়ন করা ML কৌশলগুলোর সমন্বয়ে একটি সিস্টেম পরীক্ষা করতে পারি এবং সেরা মডেলটি মোতায়েন করতে পারি: "এই সিস্টেমটি ডেটা থেকে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের উপর ভিত্তি করে এবং তারপর এই বৈশিষ্ট্যগুলো ব্যবহার করা হয় মেশিন লার্নিং ক্লাসিফায়ার যেমন Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Stochastic Gradient Descent (SGD), এবং Logistic Regression(LR) প্রশিক্ষণের জন্য।"
+[রেফারেন্স](https://www.irjet.net/archives/V7/i6/IRJET-V7I6688.pdf)
+
+এই নিবন্ধটি দেখায় কীভাবে বিভিন্ন ML ক্ষেত্রের সমন্বয় আকর্ষণীয় ফলাফল তৈরি করতে পারে যা ভুয়া খবর ছড়ানো এবং প্রকৃত ক্ষতি তৈরি করা বন্ধ করতে সাহায্য করতে পারে; এই ক্ষেত্রে, প্রেরণা ছিল COVID চিকিৎসা সম্পর্কে গুজব ছড়ানো যা জনতার সহিংসতা উস্কে দিয়েছিল।
+
+### জাদুঘরের ML
+
+জাদুঘরগুলো AI বিপ্লবের দ্বারপ্রান্তে রয়েছে যেখানে সংগ্রহগুলো ক্যাটালগ এবং ডিজিটাইজ করা এবং নিদর্শনগুলোর মধ্যে সংযোগ খুঁজে পাওয়া প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে সহজ হয়ে উঠছে। [In Codice Ratio](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457321001035#:~:text=1.,studies%20over%20large%20historical%20sources.) প্রকল্পগুলো ভ্যাটিকান আর্কাইভের মতো অপ্রাপ্য সংগ্রহের রহস্য উন্মোচনে সাহায্য করছে। তবে, জাদুঘরের ব্যবসায়িক দিকটি ML মডেল থেকে উপকৃত হয়।
+
+উদাহরণস্বরূপ, শিকাগোর আর্ট ইনস্টিটিউট মডেল তৈরি করেছে যা ভবিষ্যদ্বাণী করে দর্শকরা
+আরেকটি ক্ষেত্র চিহ্নিত করুন যা এই পাঠ্যক্রমে শেখা কিছু কৌশল থেকে উপকৃত হয় এবং খুঁজে বের করুন এটি কীভাবে মেশিন লার্নিং (ML) ব্যবহার করে।
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/50/)
+
+## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন
+
+Wayfair ডেটা সায়েন্স টিমের কাছে বেশ কিছু আকর্ষণীয় ভিডিও রয়েছে যেখানে তারা দেখিয়েছে কীভাবে তারা তাদের কোম্পানিতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। এটি [দেখার মতো](https://www.youtube.com/channel/UCe2PjkQXqOuwkW1gw6Ameuw/videos) হতে পারে!
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[একটি মেশিন লার্নিং স্ক্যাভেঞ্জার হান্ট](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/9-Real-World/1-Applications/assignment.md b/translations/bn/9-Real-World/1-Applications/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..c14f4722f
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/9-Real-World/1-Applications/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "fdebfcd0a3f12c9e2b436ded1aa79885",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:13:46+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/1-Applications/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# একটি এমএল স্ক্যাভেঞ্জার হান্ট
+
+## নির্দেশাবলী
+
+এই পাঠে, আপনি শিখেছেন কিভাবে অনেক বাস্তব জীবনের সমস্যাগুলি ক্লাসিকাল এমএল ব্যবহার করে সমাধান করা হয়েছে। যদিও ডিপ লার্নিং, এআই-এর নতুন প্রযুক্তি এবং টুলস, এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে এই সেক্টরগুলিতে টুল তৈরির গতি বৃদ্ধি পেয়েছে, এই পাঠ্যক্রমে শেখানো কৌশল ব্যবহার করে ক্লাসিক এমএল এখনও অনেক মূল্য বহন করে।
+
+এই অ্যাসাইনমেন্টে, কল্পনা করুন যে আপনি একটি হ্যাকাথনে অংশ নিচ্ছেন। পাঠ্যক্রমে যা শিখেছেন তা ব্যবহার করে একটি সেক্টরে সমস্যার সমাধানের জন্য ক্লাসিক এমএল ব্যবহার করে একটি সমাধান প্রস্তাব করুন। একটি উপস্থাপনা তৈরি করুন যেখানে আপনি আপনার ধারণা বাস্তবায়নের পরিকল্পনা আলোচনা করবেন। যদি আপনি নমুনা ডেটা সংগ্রহ করতে পারেন এবং আপনার ধারণাকে সমর্থন করার জন্য একটি এমএল মডেল তৈরি করতে পারেন, তাহলে অতিরিক্ত পয়েন্ট পাবেন!
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার                                                           | পর্যাপ্ত                                          | উন্নতির প্রয়োজন      |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------- | ---------------------- |
+|          | একটি পাওয়ারপয়েন্ট উপস্থাপনা উপস্থাপন করা হয়েছে - মডেল তৈরি করার জন্য অতিরিক্ত পয়েন্ট | একটি অ-নতুন, সাধারণ উপস্থাপনা উপস্থাপন করা হয়েছে | কাজ অসম্পূর্ণ |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md b/translations/bn/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md
new file mode 100644
index 000000000..aad918e16
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md
@@ -0,0 +1,162 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ba0f6e1019351351c8ee4c92867b6a0b",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:14:21+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# পোস্টস্ক্রিপ্ট: মেশিন লার্নিং মডেল ডিবাগিংয়ে রেসপন্সিবল এআই ড্যাশবোর্ড কম্পোনেন্ট ব্যবহার
+
+## [পূর্ব-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/5/)
+
+## ভূমিকা
+
+মেশিন লার্নিং আমাদের দৈনন্দিন জীবনে গভীর প্রভাব ফেলে। স্বাস্থ্যসেবা, অর্থনীতি, শিক্ষা এবং কর্মসংস্থানের মতো গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলোতে এআই ব্যবহৃত হচ্ছে, যা আমাদের ব্যক্তি এবং সমাজ উভয়ের ওপর প্রভাব ফেলে। উদাহরণস্বরূপ, স্বাস্থ্যসেবা নির্ণয় বা প্রতারণা সনাক্তকরণের মতো দৈনন্দিন সিদ্ধান্ত গ্রহণের কাজে সিস্টেম এবং মডেল ব্যবহৃত হয়। এর ফলে, এআই-এর উন্নতি এবং দ্রুত গ্রহণযোগ্যতার সঙ্গে সঙ্গে সামাজিক প্রত্যাশা এবং নিয়ন্ত্রণও পরিবর্তিত হচ্ছে। আমরা প্রায়ই দেখি যে এআই সিস্টেমগুলো প্রত্যাশা পূরণে ব্যর্থ হচ্ছে; নতুন চ্যালেঞ্জ উন্মোচিত হচ্ছে; এবং সরকার এআই সমাধানগুলো নিয়ন্ত্রণ করতে শুরু করেছে। তাই, এই মডেলগুলো বিশ্লেষণ করা গুরুত্বপূর্ণ যাতে সবার জন্য ন্যায্য, নির্ভরযোগ্য, অন্তর্ভুক্তিমূলক, স্বচ্ছ এবং দায়বদ্ধ ফলাফল নিশ্চিত করা যায়।
+
+এই পাঠ্যক্রমে, আমরা এমন কিছু ব্যবহারিক টুল নিয়ে আলোচনা করব যা দিয়ে মডেলের রেসপন্সিবল এআই সমস্যা আছে কিনা তা মূল্যায়ন করা যায়। প্রচলিত মেশিন লার্নিং ডিবাগিং কৌশলগুলো সাধারণত পরিমাণগত হিসাবের ওপর ভিত্তি করে, যেমন সামগ্রিক সঠিকতা বা গড় ত্রুটি হার। কল্পনা করুন, যদি আপনার ডেটাসেটে কিছু নির্দিষ্ট ডেমোগ্রাফিক (যেমন জাতি, লিঙ্গ, রাজনৈতিক মতামত, ধর্ম) অনুপস্থিত থাকে বা অতিরিক্তভাবে প্রতিনিধিত্ব করে, তাহলে কী হতে পারে। আবার, যদি মডেলের আউটপুট কোনো নির্দিষ্ট ডেমোগ্রাফিককে প্রাধান্য দেয়, তাহলে এটি সংবেদনশীল বৈশিষ্ট্য গোষ্ঠীগুলোর অতিরিক্ত বা কম প্রতিনিধিত্বের কারণ হতে পারে, যা মডেলের ন্যায্যতা, অন্তর্ভুক্তি বা নির্ভরযোগ্যতায় সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে। আরেকটি বিষয় হলো, মেশিন লার্নিং মডেলগুলোকে "ব্ল্যাক বক্স" হিসেবে বিবেচনা করা হয়, যা মডেলের পূর্বাভাসের কারণ বোঝা এবং ব্যাখ্যা করা কঠিন করে তোলে। এই সমস্ত চ্যালেঞ্জগুলো ডেটা বিজ্ঞানী এবং এআই ডেভেলপারদের জন্য সমস্যা তৈরি করে যখন তাদের কাছে মডেলের ন্যায্যতা বা বিশ্বাসযোগ্যতা মূল্যায়নের জন্য যথাযথ টুল থাকে না।
+
+এই পাঠে, আপনি আপনার মডেল ডিবাগিং সম্পর্কে শিখবেন:
+
+- **ত্রুটি বিশ্লেষণ**: আপনার ডেটা বিতরণে মডেলের উচ্চ ত্রুটি হার কোথায় তা সনাক্ত করা।
+- **মডেল ওভারভিউ**: বিভিন্ন ডেটা কোহর্টের মধ্যে তুলনামূলক বিশ্লেষণ করে মডেলের পারফরম্যান্স মেট্রিকের বৈষম্য আবিষ্কার করা।
+- **ডেটা বিশ্লেষণ**: আপনার ডেটায় কোথায় অতিরিক্ত বা কম প্রতিনিধিত্ব থাকতে পারে তা তদন্ত করা, যা মডেলকে এক ডেটা ডেমোগ্রাফিকের পক্ষে বা বিপক্ষে পক্ষপাতিত্ব করতে প্রভাবিত করতে পারে।
+- **ফিচার ইম্পর্টেন্স**: বৈশ্বিক বা স্থানীয় স্তরে মডেলের পূর্বাভাসে কোন বৈশিষ্ট্যগুলো প্রভাব ফেলছে তা বোঝা।
+
+## পূর্বশর্ত
+
+পূর্বশর্ত হিসেবে, দয়া করে [ডেভেলপারদের জন্য রেসপন্সিবল এআই টুল](https://www.microsoft.com/ai/ai-lab-responsible-ai-dashboard) পর্যালোচনা করুন।
+
+> ![রেসপন্সিবল এআই টুলের জিআইএফ](../../../../9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/images/rai-overview.gif)
+
+## ত্রুটি বিশ্লেষণ
+
+প্রচলিত মডেল পারফরম্যান্স মেট্রিক, যেমন সঠিকতা পরিমাপ, সাধারণত সঠিক বনাম ভুল পূর্বাভাসের ভিত্তিতে হিসাব করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি মডেল ৮৯% সঠিক এবং ০.০০১ ত্রুটি হারের সঙ্গে কাজ করছে বলে বিবেচনা করা যেতে পারে। তবে, ত্রুটিগুলো আপনার ডেটাসেটে সমানভাবে বিতরণ নাও হতে পারে। আপনি ৮৯% সঠিকতার স্কোর পেতে পারেন, কিন্তু দেখতে পারেন যে ডেটার কিছু নির্দিষ্ট অঞ্চলে মডেল ৪২% সময় ব্যর্থ হচ্ছে। এই ব্যর্থতার ধরণগুলো নির্দিষ্ট ডেটা গোষ্ঠীর জন্য ন্যায্যতা বা নির্ভরযোগ্যতার সমস্যার কারণ হতে পারে। মডেল কোথায় ভালো করছে বা করছে না তা বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ডেটার সেই অঞ্চলগুলো, যেখানে মডেলের ত্রুটি বেশি, একটি গুরুত্বপূর্ণ ডেটা ডেমোগ্রাফিক হতে পারে।
+
+![মডেল ত্রুটি বিশ্লেষণ এবং ডিবাগিং](../../../../translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.bn.png)
+
+আরএআই ড্যাশবোর্ডের ত্রুটি বিশ্লেষণ কম্পোনেন্ট একটি গাছের ভিজ্যুয়ালাইজেশনের মাধ্যমে মডেলের ব্যর্থতা বিভিন্ন কোহর্টে কীভাবে বিতরণ হয়েছে তা দেখায়। এটি আপনার ডেটাসেটে উচ্চ ত্রুটি হারের বৈশিষ্ট্য বা অঞ্চল সনাক্ত করতে সহায়তা করে। মডেলের বেশিরভাগ ত্রুটি কোথা থেকে আসছে তা দেখে আপনি মূল কারণ অনুসন্ধান শুরু করতে পারেন। আপনি ডেটার কোহর্ট তৈরি করেও বিশ্লেষণ করতে পারেন। এই ডেটা কোহর্টগুলো ডিবাগিং প্রক্রিয়ায় সহায়তা করে, যেমন কেন একটি কোহর্টে মডেলের পারফরম্যান্স ভালো, কিন্তু অন্যটিতে ত্রুটিপূর্ণ।
+
+![ত্রুটি বিশ্লেষণ](../../../../translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.bn.png)
+
+গাছের মানচিত্রে দৃশ্যমান সূচকগুলো সমস্যার অঞ্চলগুলো দ্রুত সনাক্ত করতে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি গাছের নোড যত গাঢ় লাল রঙের হয়, ত্রুটি হার তত বেশি।
+
+হিট ম্যাপ হলো আরেকটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন কার্যকারিতা, যা ব্যবহারকারীদের একটি বা দুটি বৈশিষ্ট্যের মাধ্যমে ত্রুটি হার বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে এবং মডেলের ত্রুটির কারণ সনাক্ত করতে সহায়তা করে।
+
+![ত্রুটি বিশ্লেষণ হিটম্যাপ](../../../../translated_images/ea-heatmap.8d27185e28cee3830c85e1b2e9df9d2d5e5c8c940f41678efdb68753f2f7e56c.bn.png)
+
+ত্রুটি বিশ্লেষণ ব্যবহার করুন যখন আপনাকে প্রয়োজন:
+
+* মডেলের ব্যর্থতা কীভাবে ডেটাসেট এবং বিভিন্ন ইনপুট ও বৈশিষ্ট্য মাত্রায় বিতরণ হয়েছে তা গভীরভাবে বোঝা।
+* সামগ্রিক পারফরম্যান্স মেট্রিক ভেঙে ত্রুটিপূর্ণ কোহর্ট সনাক্ত করা এবং লক্ষ্যভিত্তিক সমাধানের পদক্ষেপ নেওয়া।
+
+## মডেল ওভারভিউ
+
+একটি মেশিন লার্নিং মডেলের পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করতে হলে এর আচরণ সম্পর্কে সামগ্রিক ধারণা পাওয়া প্রয়োজন। এটি একাধিক মেট্রিক পর্যালোচনা করে অর্জন করা যায়, যেমন ত্রুটি হার, সঠিকতা, রিকল, প্রিসিশন, বা এমএইই (গড় পরম ত্রুটি) এবং পারফরম্যান্স মেট্রিকের মধ্যে বৈষম্য খুঁজে বের করা। একটি মেট্রিক ভালো দেখাতে পারে, কিন্তু অন্য মেট্রিকে ত্রুটি প্রকাশ পেতে পারে। এছাড়া, পুরো ডেটাসেট বা কোহর্টের মধ্যে মেট্রিকের বৈষম্য তুলনা করলে মডেল কোথায় ভালো করছে বা করছে না তা বোঝা যায়। এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ সংবেদনশীল বনাম অসংবেদনশীল বৈশিষ্ট্যের (যেমন রোগীর জাতি, লিঙ্গ, বা বয়স) মধ্যে মডেলের পারফরম্যান্স দেখতে, যাতে মডেলের সম্ভাব্য পক্ষপাতিত্ব উন্মোচিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি দেখা যায় যে মডেল একটি সংবেদনশীল বৈশিষ্ট্যযুক্ত কোহর্টে বেশি ত্রুটিপূর্ণ, তাহলে এটি মডেলের সম্ভাব্য পক্ষপাতিত্ব প্রকাশ করতে পারে।
+
+আরএআই ড্যাশবোর্ডের মডেল ওভারভিউ কম্পোনেন্ট কেবল ডেটা প্রতিনিধিত্বের পারফরম্যান্স মেট্রিক বিশ্লেষণে সহায়তা করে না, এটি ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন কোহর্টের মধ্যে মডেলের আচরণ তুলনা করার ক্ষমতা দেয়।
+
+![ডেটাসেট কোহর্ট - আরএআই ড্যাশবোর্ডে মডেল ওভারভিউ](../../../../translated_images/model-overview-dataset-cohorts.dfa463fb527a35a0afc01b7b012fc87bf2cad756763f3652bbd810cac5d6cf33.bn.png)
+
+কম্পোনেন্টের বৈশিষ্ট্য-ভিত্তিক বিশ্লেষণ কার্যকারিতা ব্যবহারকারীদের একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের মধ্যে ডেটা উপগোষ্ঠী সংকুচিত করতে এবং সূক্ষ্ম স্তরে অস্বাভাবিকতা সনাক্ত করতে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, ড্যাশবোর্ডে একটি ব্যবহারকারী-নির্বাচিত বৈশিষ্ট্যের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে কোহর্ট তৈরি করার বুদ্ধিমত্তা অন্তর্নির্মিত রয়েছে (যেমন *"time_in_hospital < 3"* বা *"time_in_hospital >= 7"*)। এটি ব্যবহারকারীকে একটি বৃহত্তর ডেটা গোষ্ঠী থেকে একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য আলাদা করতে সক্ষম করে, যাতে এটি মডেলের ত্রুটিপূর্ণ ফলাফলের একটি মূল প্রভাবক কিনা তা দেখা যায়।
+
+![বৈশিষ্ট্য কোহর্ট - আরএআই ড্যাশবোর্ডে মডেল ওভারভিউ](../../../../translated_images/model-overview-feature-cohorts.c5104d575ffd0c80b7ad8ede7703fab6166bfc6f9125dd395dcc4ace2f522f70.bn.png)
+
+মডেল ওভারভিউ কম্পোনেন্ট দুটি শ্রেণির বৈষম্য মেট্রিক সমর্থন করে:
+
+**মডেল পারফরম্যান্সে বৈষম্য**: এই মেট্রিকগুলো ডেটার উপগোষ্ঠীগুলোর মধ্যে নির্বাচিত পারফরম্যান্স মেট্রিকের মানের বৈষম্য (পার্থক্য) গণনা করে। উদাহরণ:
+
+* সঠিকতার হারে বৈষম্য
+* ত্রুটি হারে বৈষম্য
+* প্রিসিশনে বৈষম্য
+* রিকলে বৈষম্য
+* গড় পরম ত্রুটিতে (MAE) বৈষম্য
+
+**নির্বাচনের হারে বৈষম্য**: এই মেট্রিক উপগোষ্ঠীগুলোর মধ্যে নির্বাচনের হারের (অনুকূল পূর্বাভাস) পার্থক্য ধারণ করে। উদাহরণস্বরূপ, ঋণ অনুমোদনের হারে বৈষম্য। নির্বাচনের হার বলতে বোঝায় প্রতিটি শ্রেণির ডেটা পয়েন্টের ভগ্নাংশ যা ১ হিসেবে শ্রেণীবদ্ধ (বাইনারি শ্রেণীবিভাজনে) বা পূর্বাভাসের মানের বিতরণ (রিগ্রেশনে)। 
+
+## ডেটা বিশ্লেষণ
+
+> "যদি আপনি ডেটাকে যথেষ্ট সময় ধরে নির্যাতন করেন, এটি যেকোনো কিছু স্বীকার করবে" - রোনাল্ড কোজ
+
+এই উক্তিটি চরম শোনালেও সত্য যে ডেটাকে এমনভাবে প্রক্রিয়াজাত করা যায় যাতে এটি যেকোনো সিদ্ধান্তকে সমর্থন করে। এই ধরনের প্রক্রিয়াজাতকরণ কখনও কখনও অনিচ্ছাকৃতভাবে ঘটে। আমরা সবাই পক্ষপাতের শিকার, এবং কখন আমরা ডেটায় পক্ষপাত আনছি তা সচেতনভাবে বোঝা কঠিন। এআই এবং মেশিন লার্নিং-এ ন্যায্যতা নিশ্চিত করা একটি জটিল চ্যালেঞ্জ। 
+
+ডেটা হলো প্রচলিত মডেল পারফরম্যান্স মেট্রিকের একটি বড় অন্ধকার দিক। আপনার সঠিকতার স্কোর উচ্চ হতে পারে, কিন্তু এটি সবসময় আপনার ডেটাসেটে থাকা অন্তর্নিহিত পক্ষপাত প্রতিফলিত করে না। উদাহরণস্বরূপ, একটি কোম্পানির নির্বাহী পদে ২৭% নারী এবং ৭৩% পুরুষ থাকলে, এই ডেটার ওপর প্রশিক্ষিত একটি চাকরি বিজ্ঞাপন এআই মডেল মূলত পুরুষদের লক্ষ্য করে বিজ্ঞাপন দেখাতে পারে। ডেটায় এই ভারসাম্যহীনতা মডেলের পূর্বাভাসকে এক লিঙ্গের পক্ষে পক্ষপাতিত্ব করতে প্রভাবিত করেছে। এটি একটি ন্যায্যতার সমস্যা প্রকাশ করে যেখানে এআই মডেলে লিঙ্গ পক্ষপাত রয়েছে। 
+
+আরএআই ড্যাশবোর্ডের ডেটা বিশ্লেষণ কম্পোনেন্ট ডেটাসেটে কোথায় অতিরিক্ত বা কম প্রতিনিধিত্ব রয়েছে তা সনাক্ত করতে সহায়তা করে। এটি ব্যবহারকারীদের ডেটা ভারসাম্যহীনতা বা একটি নির্দিষ্ট ডেটা গোষ্ঠীর প্রতিনিধিত্বের অভাব থেকে উদ্ভূত ত্রুটি এবং ন্যায্যতার সমস্যার মূল কারণ নির্ণয়ে সহায়তা করে। এটি ব্যবহারকারীদের পূর্বাভাস এবং প্রকৃত ফলাফল, ত্রুটি গোষ্ঠী এবং নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে ডেটাসেট ভিজ্যুয়ালাইজ করতে সক্ষম করে। কখনও কখনও একটি কম প্রতিনিধিত্বকারী ডেটা গোষ্ঠী আবিষ্কার করা মডেলটি ভালোভাবে শিখছে না তা প্রকাশ করতে পারে, যার ফলে উচ্চ ত্রুটি দেখা দেয়। একটি পক্ষপাতযুক্ত ডেটা মডেল কেবল ন্যায্যতার সমস্যাই নয়, এটি দেখায় যে মডেলটি অন্তর্ভুক্তিমূলক বা নির্ভরযোগ্য নয়।
+
+![আরএআই ড্যাশবোর্ডে ডেটা বিশ্লেষণ কম্পোনেন্ট](../../../../translated_images/dataanalysis-cover.8d6d0683a70a5c1e274e5a94b27a71137e3d0a3b707761d7170eb340dd07f11d.bn.png)
+
+ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করুন যখন আপনাকে প্রয়োজন:
+
+* বিভিন্ন ফিল্টার নির্বাচন করে আপনার ডেটাসেটের পরিসংখ্যান অন্বেষণ করা এবং বিভিন্ন মাত্রায় (কোহর্ট নামে পরিচিত) ডেটা বিভক্ত করা।
+* বিভিন্ন কোহর্ট এবং বৈশিষ্ট্য গোষ্ঠীর মধ্যে আপনার ডেটাসেটের বিতরণ বোঝা।
+* ন্যায্যতা, ত্রুটি বিশ্লেষণ এবং কারণ নির্ধারণ সম্পর্কিত আপনার অনুসন্ধানগুলো (ড্যাশবোর্ডের অন্যান্য কম্পোনেন্ট থেকে প্রাপ্ত) আপনার ডেটাসেটের বিতরণের ফলাফল কিনা তা নির্ধারণ করা।
+* প্রতিনিধিত্বের সমস্যাগুলো থেকে উদ্ভূত ত্রুটি কমাতে কোন অঞ্চলে আরও ডেটা সংগ্রহ করা প্রয়োজন তা সিদ্ধান্ত নেওয়া।
+
+## মডেল ব্যাখ্যা
+
+মেশিন লার্নিং মডেলগুলো সাধারণত "ব্ল্যাক বক্স" হিসেবে বিবেচিত হয়। একটি মডেলের পূর্বাভাসে কোন প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলো প্রভাব ফেলে তা বোঝা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। একটি মডেল কেন একটি নির্দিষ্ট পূর্বাভাস করেছে তা স্বচ্ছভাবে জানানো গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি এআই সিস্টেম পূর্বাভাস দেয় যে একজন ডায়াবেটিক রোগী ৩০ দিনের মধ্যে আবার হাসপাতালে ভর্তি হওয়ার ঝুঁকিতে রয়েছে, তবে এটি পূর্বাভাসের পেছনে থাকা ডেটা সমর্থন প্রদান করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ধরনের সমর্থনকারী ডেটা সূচক স্বচ্ছতা আনে, যা ক্লিনিশিয়ান বা হাসপাতালগুলোকে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। এছাড়া, একটি নির্দিষ্ট রোগীর জন্য মডেল কেন একটি পূর্বাভাস দিয়েছে তা ব্যাখ্যা করতে পারা স্বাস্থ্যবিধি সম্পর্কিত নিয়মকানুনে দায়বদ্ধতা নিশ্চিত করে। যখন আপনি মেশিন লার্নিং মডেল এমনভাবে ব্যবহার করছেন যা মানুষের জীবনে প্রভাব ফেলে, তখন মডেলের আচরণ কী প্রভাবিত করে তা বোঝা এবং ব্যাখ্যা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। মডেল ব্যাখ্যা এবং ব্যাখ্যাত্মকতা নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলোর উত্তর দিতে সহায়তা করে:
+
+* মডেল ডিবাগিং: আমার মডেল কেন এই ভুলটি করেছে? আমি কীভাবে আমার মডেল উন্নত করতে পারি?
+* মানব-এআই সহযোগিতা: আমি কীভাবে মডেলের সিদ্ধান্তগুলো বুঝতে এবং বিশ্বাস করতে পারি?
+* নিয়মতান্ত্রিক সম্মতি: আমার মডেল কি আইনি প্রয়োজনীয়তাগুলো পূরণ করে?
+
+আরএআই ড্যাশবোর্ডের ফিচার ইম্পর্টেন্স কম্পোনেন্ট আপনাকে ডিবাগ করতে এবং একটি মডেল কীভাবে পূর্বাভাস তৈরি করে তা ব্যাপকভাবে বুঝতে সহায়তা করে। এটি মেশিন লার্নিং পেশাদার এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের জন্য একটি কার্যকরী টুল, যা মডেলের আচরণে প্রভাব ফেলা বৈশিষ্ট্যগুলোর প্রমাণ দেখাতে এবং ব্যাখ্যা করতে সহায়তা করে। ব্যবহারকারীরা বৈশ্বিক এবং স্থানীয় ব্যাখ্যা উভয়ই অন্বেষণ করতে পারেন, যা মডেলের পূর্বাভাসে কোন বৈশিষ্ট্যগুলো প্রভাব ফেলেছে তা যাচাই করতে সহায়তা করে। বৈশ্বিক ব্যাখ্যা মডেলের সামগ্রিক পূর্বাভাসে প্রভাব ফেলা শীর্ষ বৈশিষ্ট্যগুলো তালিকাভুক্ত করে। স্থানীয় ব্যাখ্যা দেখায় যে একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে মডেলের পূর্বাভাসে কোন বৈশিষ্ট্যগুলো প্রভাব ফেলেছে। নির্দিষ্ট একটি ক্ষেত্রে ডিবাগিং বা অডিটিংয়ে স্থানীয় ব্যাখ্যা মূল্যায়ন করার ক্ষমতা মডেলটি সঠিক বা ভুল পূর্বাভাস কেন দিয়েছে তা আরও ভালোভাবে বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে সহায়তা করে।
+
+![আরএআই ড্যাশবোর্ডের ফিচার ইম্পর্টেন্স কম্পোনেন্ট](../../../../translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.bn.png)
+
+* বৈশ্বিক ব্যাখ্যা: উদাহরণস্বরূপ, ডায়াবেটিস হাসপাতাল পুনঃভর্তি মডেলের সামগ্রিক আচরণে কোন বৈশিষ্ট্যগুলো প্রভাব ফেলে?
+* স্থানীয় ব্যাখ্যা: উদাহরণস্বরূপ, কেন ৬০ বছরের বেশি বয়সী এবং পূর্বে হাসপাতালে ভর্তি হওয়া একজন
+- **অতিরিক্ত বা অপর্যাপ্ত প্রতিনিধিত্ব**। ধারণাটি হলো একটি নির্দিষ্ট গোষ্ঠীকে একটি নির্দিষ্ট পেশায় দেখা যায় না, এবং যে কোনো পরিষেবা বা কার্যক্রম যা এটি প্রচার করে চলেছে, তা ক্ষতির কারণ হয়ে দাঁড়ায়।
+
+### Azure RAI ড্যাশবোর্ড
+
+[Azure RAI ড্যাশবোর্ড](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard?WT.mc_id=aiml-90525-ruyakubu) ওপেন-সোর্স টুলের উপর ভিত্তি করে তৈরি, যা শীর্ষস্থানীয় একাডেমিক প্রতিষ্ঠান এবং সংস্থাগুলোর (যেমন Microsoft) দ্বারা উন্নত করা হয়েছে। এটি ডেটা বিজ্ঞানী এবং AI ডেভেলপারদের মডেলের আচরণ আরও ভালোভাবে বোঝা, এবং AI মডেল থেকে উদ্ভূত অপ্রত্যাশিত সমস্যাগুলি আবিষ্কার ও সমাধান করতে সহায়ক।
+
+- RAI ড্যাশবোর্ডের বিভিন্ন উপাদান কীভাবে ব্যবহার করবেন তা জানতে [ডকুমেন্টেশন](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-responsible-ai-dashboard?WT.mc_id=aiml-90525-ruyakubu) দেখুন।
+
+- Azure Machine Learning-এ আরও দায়িত্বশীল AI পরিস্থিতি ডিবাগ করার জন্য কিছু RAI ড্যাশবোর্ডের [নমুনা নোটবুক](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) দেখুন।
+
+---
+## 🚀 চ্যালেঞ্জ
+
+প্রথম থেকেই পরিসংখ্যানগত বা ডেটা পক্ষপাত এড়ানোর জন্য, আমাদের উচিত:
+
+- সিস্টেমে কাজ করা ব্যক্তিদের মধ্যে বিভিন্ন পটভূমি এবং দৃষ্টিভঙ্গি নিশ্চিত করা  
+- এমন ডেটাসেটে বিনিয়োগ করা যা আমাদের সমাজের বৈচিত্র্যকে প্রতিফলিত করে  
+- পক্ষপাত সনাক্ত এবং সংশোধন করার জন্য আরও উন্নত পদ্ধতি বিকাশ করা  
+
+বাস্তব জীবনের সেই পরিস্থিতিগুলি নিয়ে ভাবুন যেখানে মডেল তৈরির এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে অন্যায় স্পষ্ট। আর কী বিষয় আমাদের বিবেচনা করা উচিত?
+
+## [পোস্ট-লেকচার কুইজ](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/6/)
+## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন
+
+এই পাঠে, আপনি মেশিন লার্নিং-এ দায়িত্বশীল AI অন্তর্ভুক্ত করার কিছু ব্যবহারিক টুল সম্পর্কে শিখেছেন।
+
+এই ওয়ার্কশপটি দেখুন এবং বিষয়গুলো আরও গভীরভাবে জানুন:
+
+- দায়িত্বশীল AI ড্যাশবোর্ড: বাস্তবে RAI পরিচালনার জন্য একক প্ল্যাটফর্ম, Besmira Nushi এবং Mehrnoosh Sameki দ্বারা
+
+[![দায়িত্বশীল AI ড্যাশবোর্ড: বাস্তবে RAI পরিচালনার জন্য একক প্ল্যাটফর্ম](https://img.youtube.com/vi/f1oaDNl3djg/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=f1oaDNl3djg "দায়িত্বশীল AI ড্যাশবোর্ড: বাস্তবে RAI পরিচালনার জন্য একক প্ল্যাটফর্ম")
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন ভিডিও দেখার জন্য: দায়িত্বশীল AI ড্যাশবোর্ড: বাস্তবে RAI পরিচালনার জন্য একক প্ল্যাটফর্ম, Besmira Nushi এবং Mehrnoosh Sameki দ্বারা
+
+দায়িত্বশীল AI এবং আরও বিশ্বাসযোগ্য মডেল তৈরির বিষয়ে আরও জানতে নিম্নলিখিত উপকরণগুলি দেখুন:
+
+- ML মডেল ডিবাগ করার জন্য Microsoft's RAI ড্যাশবোর্ড টুল: [দায়িত্বশীল AI টুল রিসোর্স](https://aka.ms/rai-dashboard)
+
+- দায়িত্বশীল AI টুলকিট অন্বেষণ করুন: [Github](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox)
+
+- Microsoft's RAI রিসোর্স সেন্টার: [দায়িত্বশীল AI রিসোর্স – Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai-resources?activetab=pivot1%3aprimaryr4)
+
+- Microsoft's FATE গবেষণা দল: [FATE: AI-তে ন্যায্যতা, জবাবদিহিতা, স্বচ্ছতা এবং নৈতিকতা - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/research/theme/fate/)
+
+## অ্যাসাইনমেন্ট
+
+[RAI ড্যাশবোর্ড অন্বেষণ করুন](assignment.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md b/translations/bn/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..79eec5c19
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "91c6a180ef08e20cc15acfd2d6d6e164",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:18:34+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# দায়িত্বশীল AI (RAI) ড্যাশবোর্ড অন্বেষণ করুন
+
+## নির্দেশনা
+
+এই পাঠে আপনি RAI ড্যাশবোর্ড সম্পর্কে শিখেছেন, যা "ওপেন-সোর্স" টুলের উপর ভিত্তি করে তৈরি একটি উপাদানসমূহের সংকলন। এটি ডেটা বিজ্ঞানীদের ত্রুটি বিশ্লেষণ, ডেটা অনুসন্ধান, ন্যায্যতা মূল্যায়ন, মডেল ব্যাখ্যা, কাউন্টারফ্যাক্ট/যদি-কি মূল্যায়ন এবং AI সিস্টেমে কারণমূলক বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে। এই অ্যাসাইনমেন্টের জন্য, RAI ড্যাশবোর্ডের কিছু নমুনা [নোটবুক](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) অন্বেষণ করুন এবং আপনার পর্যবেক্ষণ একটি পেপার বা প্রেজেন্টেশনে রিপোর্ট করুন।
+
+## মূল্যায়ন মানদণ্ড
+
+| মানদণ্ড | চমৎকার | পর্যাপ্ত | উন্নতির প্রয়োজন |
+| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
+|          | একটি পেপার বা পাওয়ারপয়েন্ট প্রেজেন্টেশন উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে RAI ড্যাশবোর্ডের উপাদানসমূহ, চালানো নোটবুক এবং সেখান থেকে প্রাপ্ত সিদ্ধান্তগুলি আলোচনা করা হয়েছে | একটি পেপার উপস্থাপন করা হয়েছে কিন্তু সিদ্ধান্ত ছাড়া | কোনো পেপার উপস্থাপন করা হয়নি |
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/9-Real-World/README.md b/translations/bn/9-Real-World/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9eb376ba9
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/9-Real-World/README.md
@@ -0,0 +1,32 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "5e069a0ac02a9606a69946c2b3c574a9",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:09:04+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# পোস্টস্ক্রিপ্ট: ক্লাসিক মেশিন লার্নিং-এর বাস্তব জীবনের প্রয়োগ
+
+এই পাঠক্রমের এই অংশে, আপনাকে ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিং-এর কিছু বাস্তব জীবনের প্রয়োগের সাথে পরিচয় করানো হবে। আমরা ইন্টারনেট থেকে সাদা কাগজ এবং প্রবন্ধ সংগ্রহ করেছি যেখানে এই কৌশলগুলো ব্যবহার করা হয়েছে, যতটা সম্ভব নিউরাল নেটওয়ার্ক, ডিপ লার্নিং এবং AI এড়িয়ে। শিখুন কীভাবে মেশিন লার্নিং ব্যবসায়িক সিস্টেম, পরিবেশগত প্রয়োগ, অর্থনীতি, শিল্প ও সংস্কৃতি এবং আরও অনেক ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয়।
+
+![chess](../../../translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.bn.jpg)
+
+> ছবি <a href="https://unsplash.com/@childeye?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Alexis Fauvet</a> এর তোলা <a href="https://unsplash.com/s/photos/artificial-intelligence?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a> এ
+  
+## পাঠ
+
+1. [মেশিন লার্নিং-এর বাস্তব জীবনের প্রয়োগ](1-Applications/README.md)
+2. [রেসপন্সিবল AI ড্যাশবোর্ড কম্পোনেন্ট ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেলের ডিবাগিং](2-Debugging-ML-Models/README.md)
+
+## কৃতজ্ঞতা
+
+"বাস্তব জীবনের প্রয়োগ" একটি দল লিখেছে, যার মধ্যে [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) এবং [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom) অন্তর্ভুক্ত।
+
+"রেসপন্সিবল AI ড্যাশবোর্ড কম্পোনেন্ট ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেলের ডিবাগিং" লিখেছেন [Ruth Yakubu](https://twitter.com/ruthieyakubu)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/CODE_OF_CONDUCT.md b/translations/bn/CODE_OF_CONDUCT.md
new file mode 100644
index 000000000..98aba0d59
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/CODE_OF_CONDUCT.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:12:17+00:00",
+  "source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# মাইক্রোসফট ওপেন সোর্স আচরণবিধি
+
+এই প্রকল্পটি [মাইক্রোসফট ওপেন সোর্স আচরণবিধি](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/) গ্রহণ করেছে।
+
+সম্পদসমূহ:
+
+- [মাইক্রোসফট ওপেন সোর্স আচরণবিধি](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/)
+- [মাইক্রোসফট আচরণবিধি FAQ](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)
+- প্রশ্ন বা উদ্বেগের জন্য [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com)-এ যোগাযোগ করুন
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/CONTRIBUTING.md b/translations/bn/CONTRIBUTING.md
new file mode 100644
index 000000000..d672e0643
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/CONTRIBUTING.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "977ec5266dfd78ad1ce2bd8d46fccbda",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:09:55+00:00",
+  "source_file": "CONTRIBUTING.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# অবদান রাখা
+
+এই প্রকল্পে অবদান এবং পরামর্শকে স্বাগত জানানো হয়। বেশিরভাগ অবদান রাখার জন্য আপনাকে একটি Contributor License Agreement (CLA)-তে সম্মতি জানাতে হবে, যা নিশ্চিত করে যে আপনার অবদানের অধিকার আপনার আছে এবং আপনি আমাদের তা ব্যবহারের অধিকার প্রদান করছেন। বিস্তারিত জানতে ভিজিট করুন https://cla.microsoft.com।
+
+> গুরুত্বপূর্ণ: এই রিপোজিটরিতে টেক্সট অনুবাদ করার সময় দয়া করে মেশিন অনুবাদ ব্যবহার করবেন না। আমরা অনুবাদগুলো কমিউনিটির মাধ্যমে যাচাই করব, তাই শুধুমাত্র সেই ভাষাগুলোর জন্য অনুবাদে স্বেচ্ছাসেবী হোন, যেখানে আপনি দক্ষ।
+
+যখন আপনি একটি pull request জমা দেবেন, একটি CLA-bot স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারণ করবে যে আপনাকে CLA প্রদান করতে হবে কিনা এবং PR-এ সঠিকভাবে লেবেল বা মন্তব্য যোগ করবে। বট প্রদত্ত নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন। আপনাকে এটি শুধুমাত্র একবার করতে হবে, সমস্ত রিপোজিটরির জন্য যেখানে আমাদের CLA প্রয়োজন।
+
+এই প্রকল্পটি [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/) গ্রহণ করেছে।  
+আরও তথ্যের জন্য দেখুন [Code of Conduct FAQ](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)  
+অথবা [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com)-এ যোগাযোগ করুন যদি আপনার অতিরিক্ত প্রশ্ন বা মন্তব্য থাকে।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/PyTorch_Fundamentals.ipynb b/translations/bn/PyTorch_Fundamentals.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..8df65a987
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/PyTorch_Fundamentals.ipynb
@@ -0,0 +1,2830 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "gpuType": "T4",
+   "authorship_tag": "ABX9TyOgv0AozH1FKQBD+RkgT2bV",
+   "include_colab_link": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  },
+  "accelerator": "GPU",
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "0ca21b6ee62904d616f2e36dc1cf0da7",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:44:36+00:00",
+   "source_file": "PyTorch_Fundamentals.ipynb",
+   "language_code": "bn"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "view-in-github",
+    "colab_type": "text"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "EHh5JllMh1rG",
+    "outputId": "f55755ad-c369-414c-85ec-6e9d4f061a02",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    }
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'2.2.1+cu121'"
+      ],
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      }
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "torch.__version__"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "print(\"I am excited to run this\")"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "UPlb-duwXAfz",
+    "outputId": "cfd687e4-1238-49f4-ab6b-ee1305b740d2"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "I am excited to run this\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "print(torch.__version__)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "byWVlJ9wXDSk",
+    "outputId": "fd74a5c4-4d4a-41b2-ef3c-562ea3e4811f"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "2.2.1+cu121\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Osm80zoEYklS"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# scalar\n",
+    "scalar = torch.tensor(7)\n",
+    "scalar"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "-o8wvJ-VXZmI",
+    "outputId": "558816f5-1205-4de1-fe1f-2f96e9bd79e6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(7)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "scalar.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mCZ2tXC4Y_Sg",
+    "outputId": "2d86dbdc-56e1-45c6-d3dd-14515f2a457a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "scalar.item()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ssN00By0ZQgS",
+    "outputId": "490f40d1-5135-4969-a6d3-c8c902cdc473"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "7"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# vector\n",
+    "vector = torch.tensor([7, 7])\n",
+    "vector\n",
+    "#vector.ndim\n",
+    "#vector.item()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Bws__5wlZnmF",
+    "outputId": "944e38f9-5ba1-4ddc-a9c6-cfb6a19bb488"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([7, 7])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "vector.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "9pjCvnsZZzNG",
+    "outputId": "e030a4da-8f81-4858-fbce-86da2aaafe52"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([2])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# Matrix\n",
+    "MATRIX = torch.tensor([[7, 8],[9, 10]])\n",
+    "MATRIX"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "a747hI9SaBGW",
+    "outputId": "af835ddb-81ff-4981-badb-441567194d15"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[ 7,  8],\n",
+       "        [ 9, 10]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "MATRIX.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XdTfFa7vaRUj",
+    "outputId": "0fbbab9c-8263-4cad-a380-0d2a16ca499e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "MATRIX[0]\n",
+    "MATRIX[1]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TFeD3jSDafm7",
+    "outputId": "69b44ab3-5ba7-451a-c6b2-f019a03d0c96"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9, 10])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# Tensor\n",
+    "TENSOR = torch.tensor([[[1, 2, 3],[3,6,9], [2,4,5]]])\n",
+    "TENSOR"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ic3cE47tah42",
+    "outputId": "f250e295-91de-43ec-9d80-588a6fe0abde"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 2, 3],\n",
+       "         [3, 6, 9],\n",
+       "         [2, 4, 5]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Wvjf5fczbAM1",
+    "outputId": "9c72b5b8-bafe-4ae7-9883-b051e209eada"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([1, 3, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mwtXZwiMbN3m",
+    "outputId": "331a5e36-b1b0-4a5f-a9b8-e7049cbaa8f9"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vzdZu_IfbP3J",
+    "outputId": "e24e7e71-e365-412d-ff50-fc094b56d2f3"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3],\n",
+       "        [3, 6, 9],\n",
+       "        [2, 4, 5]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "A8OL9eWfcRrJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor = torch.rand(3,4)\n",
+    "random_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hAqSDE1EcVS_",
+    "outputId": "946171c3-d054-400c-f893-79110356888c"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.4414, 0.7681, 0.8385, 0.3166],\n",
+       "        [0.0468, 0.5812, 0.0670, 0.9173],\n",
+       "        [0.2959, 0.3276, 0.7411, 0.4643]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "g4fvPE5GcwzP",
+    "outputId": "8737f36b-6864-4059-eaed-6f9156c22306"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XsAg99QmdAU6",
+    "outputId": "35467c11-257c-4f16-99aa-eca930bcbc36"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([3, 4])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.size()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cii1pNdVdB68",
+    "outputId": "fc8d2de6-9215-43de-99f7-7b0d7f7d20fa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([3, 4])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_image_tensor = torch.rand(size=(3, 224, 224)) #color channels, height, width\n",
+    "random_image_tensor.ndim, random_image_tensor.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "aTKq2j0cdDjb",
+    "outputId": "6be42057-20b9-4faf-d79d-8b65c42cc27e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(3, torch.Size([3, 224, 224]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor_ofownsize = torch.rand(size=(5,10,10))\n",
+    "random_tensor_ofownsize.ndim, random_tensor_ofownsize.shape\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "IyhDdj-Pd6nC",
+    "outputId": "43e5e334-6d4d-4b67-f87d-7d364c6d8c67"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(3, torch.Size([5, 10, 10]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 21
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "UOJW08uOert_"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "zero = torch.zeros(size=(3, 4))\n",
+    "zero"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "uGvXtaXyefie",
+    "outputId": "d40d3e28-8667-4d2f-8b62-f0829c6162ad"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "zero*random_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "OyUkUPkDe0uH",
+    "outputId": "26c2e4be-36ba-4c6c-9a90-2704ec135828"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones = torch.ones(size=(3, 4))\n",
+    "ones\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "y_Ac62Aqe82G",
+    "outputId": "291de5d9-b9df-49de-c9d1-d098e3e9f4d8"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1., 1., 1., 1.],\n",
+       "        [1., 1., 1., 1.],\n",
+       "        [1., 1., 1., 1.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TvGOA9odfIEO",
+    "outputId": "45949ef4-6649-4b6c-d6af-2d4bfb8de832"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float32"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones*zero"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "--pTyge-fI-8",
+    "outputId": "c4d9bb7e-829b-43db-e2db-b1a2d64e61f0"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "qDcc7Z36fSJF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "one_to_ten = torch.arange(start = 1, end = 11, step = 1)\n",
+    "one_to_ten"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "w3CZB4zUfR1s",
+    "outputId": "197fcba1-da0a-4b4a-ed11-3974bd6c01aa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 27
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ten_zeros = torch.zeros_like(one_to_ten)\n",
+    "ten_zeros"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "WZh99BwVfRy8",
+    "outputId": "51ef8bfb-6fa0-4099-ff66-b97d65b2ddea"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 28
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "টেনসর ডেটাটাইপস\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "pGGhgsbUgqbW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_32_tensor = torch.tensor([3.0, 6.0,9.0], dtype = None, device = None, requires_grad = False)\n",
+    "float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "JORJl4XkfRsx",
+    "outputId": "71114171-0f49-481f-b6fc-6cb48e2fb895"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3., 6., 9.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 29
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_32_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "6wOPPwGyfRLn",
+    "outputId": "f23776a1-b682-404a-9f67-d5bcb0402666"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float32"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 30
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_16_tensor = float_32_tensor.type(torch.float16)\n",
+    "float_16_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tFsHCvmZfOYe",
+    "outputId": "d3aa305a-7591-47f5-97fd-61bff60b44bd"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float16"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 31
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_16_tensor*float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TQiCGTPuwq0q",
+    "outputId": "98750fce-1ca3-4889-e269-8b753efdea96"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9., 36., 81.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 32
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "int_32_tensor = torch.tensor([3, 6, 9], dtype = torch.int32)\n",
+    "int_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "5hlrLvGUw5D_",
+    "outputId": "41d890a0-9aee-446c-d906-631ce2ab0995"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3, 6, 9], dtype=torch.int32)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 33
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "int_32_tensor*float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ihApD9u3xTNW",
+    "outputId": "d295eed0-6996-4e0f-8502-ff4b55cd1373"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9., 36., 81.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 34
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.arange(0,100,10)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "utKhlb_KxWDQ"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "p78D74E9Rj7Y",
+    "outputId": "781a1614-a900-41f5-9e5d-358f0b2390aa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 36
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.min()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "4BcSs5NeRkcj",
+    "outputId": "3f24a8dc-58e9-4a5f-9834-e85856a34f9d"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 37
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.max()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hinqvXVLRm4q",
+    "outputId": "5c7d8a53-3913-4ac1-bba3-5ba8ff68250a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(90)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 38
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.mean(x.type(torch.float32))"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "k7okc0_vRpnB",
+    "outputId": "91e5494f-dc57-417c-ea4d-25dbc547c893"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(45.)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 39
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.type(torch.float32).mean()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "29QcDTjHRq10",
+    "outputId": "62937c6c-78e0-49f2-dde3-1543ee8f7907"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(45.)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 40
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.sum()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "wlpY_G_sbdKF",
+    "outputId": "475d8258-af65-4011-a258-b93d4d8142d4"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(450)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 41
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.argmax()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GT6HJzwhbk4n",
+    "outputId": "2e455c20-c322-4bcf-d07c-1259d3ccefc6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(9)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 42
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.argmin()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "egL3oi2Mb19P",
+    "outputId": "f71fb32f-6338-44a3-b377-75bea0a3ab54"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 43
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "p2U8DZKib3DP",
+    "outputId": "b9f613b9-74e9-45f4-ed01-05babb6a6793"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 44
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[9]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "24qBFlGYcABe",
+    "outputId": "5813cfcb-7f63-4bd7-ee46-f95ccbfda939"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(90)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 45
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.arange(1, 10)\n",
+    "x.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "0GPOxEzkcBHO",
+    "outputId": "aefbd903-4f4c-4d2c-c90f-eccd682fe018"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([9])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 46
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_reshaped = x.reshape(1,9)\n",
+    "x_reshaped, x_reshaped.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "spmRgQjwddgp",
+    "outputId": "85a7c55c-2909-4ea2-fc68-386dddc65742"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]), torch.Size([1, 9]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 47
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_reshaped.view(1,9)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tH2ahWGydqqP",
+    "outputId": "65d92263-4fc4-434a-c06d-c5e08436f7fe"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 48
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked = torch.stack([x, x, x, x], dim = 1)\n",
+    "x_stacked"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "jgCeJcaud_-1",
+    "outputId": "7f293a37-6ef1-43b6-aee5-9d6d91c94f9e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 49
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.squeeze()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XhJHIK6cfPse",
+    "outputId": "06c47b89-3a9e-453e-bcc3-00cbcb0b8b49"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 50
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.unsqueeze(dim=1)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ej2c3Xxzf0tq",
+    "outputId": "94024061-eb37-446d-c4a8-e4d16cb6de81"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 1, 1, 1]],\n",
+       "\n",
+       "        [[2, 2, 2, 2]],\n",
+       "\n",
+       "        [[3, 3, 3, 3]],\n",
+       "\n",
+       "        [[4, 4, 4, 4]],\n",
+       "\n",
+       "        [[5, 5, 5, 5]],\n",
+       "\n",
+       "        [[6, 6, 6, 6]],\n",
+       "\n",
+       "        [[7, 7, 7, 7]],\n",
+       "\n",
+       "        [[8, 8, 8, 8]],\n",
+       "\n",
+       "        [[9, 9, 9, 9]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 52
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.squeeze()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "4DJYo1a0f5M0",
+    "outputId": "efca2b47-1b14-44de-9a9a-2c83629d153f"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 53
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.unsqueeze(dim=-2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "J4iEjn2ah2HL",
+    "outputId": "22395593-7c16-4162-beae-dd2bbe7bda35"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 1, 1, 1]],\n",
+       "\n",
+       "        [[2, 2, 2, 2]],\n",
+       "\n",
+       "        [[3, 3, 3, 3]],\n",
+       "\n",
+       "        [[4, 4, 4, 4]],\n",
+       "\n",
+       "        [[5, 5, 5, 5]],\n",
+       "\n",
+       "        [[6, 6, 6, 6]],\n",
+       "\n",
+       "        [[7, 7, 7, 7]],\n",
+       "\n",
+       "        [[8, 8, 8, 8]],\n",
+       "\n",
+       "        [[9, 9, 9, 9]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 55
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "tensor = torch.tensor([1, 2, 3])\n",
+    "tensor = tensor - 10\n",
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cFfiD7Nth7Z_",
+    "outputId": "1139e1f8-fc1a-46ca-d636-f2bc4fd2eef6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-9, -8, -7])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.mul(tensor, 10)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dyA7BM_GHhqE",
+    "outputId": "0e3b9671-d9e8-4a32-87bb-59bc05986142"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-90, -80, -70])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.sub(tensor, 100)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "owtUsZ1KNegI",
+    "outputId": "189b7b23-0041-4e09-b991-cd209a48506a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-109, -108, -107])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.add(tensor, 100)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "K5STXlQONsyc",
+    "outputId": "00cbb79a-0a1d-4e21-86ec-5c91c37a2d01"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([91, 92, 93])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.divide(tensor, 2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xqMGnzIUNvp0",
+    "outputId": "c894cf3e-f148-45f8-cfc8-d78740735306"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-4.5000, -4.0000, -3.5000])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.matmul(tensor, tensor)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ruGzKpV8NyBc",
+    "outputId": "fddb63bf-006f-48b6-ae28-287fbcda8bc5"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor@tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "8GS3r9yTeGfD",
+    "outputId": "c80b12ac-30b5-4f3d-c38c-9e41ba511b0e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "tensor@tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "QmuYHqXTemC0",
+    "outputId": "402fe3ba-70b5-4bb2-c83b-254db84ff810"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "CPU times: user 622 µs, sys: 0 ns, total: 622 µs\n",
+      "Wall time: 516 µs\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "torch.matmul(tensor,tensor)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dGr1fzdNepd8",
+    "outputId": "97bd6c91-bc25-4b38-cdf5-f22dcdef243e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "CPU times: user 424 µs, sys: 998 µs, total: 1.42 ms\n",
+      "Wall time: 1.43 ms\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.rand(3,2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "pGYDoK2gevfo",
+    "outputId": "2c8783d5-0453-47c5-c7ed-af10d25d6989"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.5999, 0.0073],\n",
+       "        [0.9321, 0.3026],\n",
+       "        [0.3463, 0.3872]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.matmul(torch.rand(3,2), torch.rand(2,3))"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "KGBGQoB8e2DP",
+    "outputId": "4c2ef361-a2d0-41ee-c328-3992cbbc138d"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.3528, 0.1893, 0.0714],\n",
+       "        [1.2791, 0.7110, 0.2563],\n",
+       "        [0.8812, 0.4553, 0.1803]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ib8DMtkBe_LJ"
+   },
+   "execution_count": 1,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.rand(2,9)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "nJo8ZBdrQY1b"
+   },
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "wi6oRv4MQfgf",
+    "outputId": "55c99f55-31f6-4cf5-ba4e-19a47c3a0167"
+   },
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.5894, 0.4391, 0.2018, 0.5417, 0.3844, 0.3592, 0.9209, 0.9269, 0.0681],\n",
+       "        [0.0746, 0.1740, 0.6821, 0.6890, 0.0999, 0.7444, 0.2391, 0.4625, 0.8302]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "y=torch.randn(2,3,5)\n",
+    "y"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Zpx8myAUQgoc",
+    "outputId": "07756d70-56bd-437c-c74e-9aecc1a77311"
+   },
+   "execution_count": 5,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[ 1.5552, -0.4877,  0.5175, -1.7958, -0.6187],\n",
+       "         [-0.3359, -1.9710,  0.0112, -1.7578, -1.5295],\n",
+       "         [ 0.0932,  1.4079,  0.9108,  0.3328, -0.6978]],\n",
+       "\n",
+       "        [[-0.9406, -1.0809, -0.2595,  0.1282,  1.6605],\n",
+       "         [ 1.1624,  1.0902,  1.7092, -0.2842, -1.3780],\n",
+       "         [-0.1534, -1.2795, -0.5495,  0.9902,  0.1822]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original = torch.rand(size=(224,224,3))\n",
+    "x_original"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "s4U-X9bJQnWe",
+    "outputId": "657a7a76-962c-4b41-a76b-902d0482266c"
+   },
+   "execution_count": 6,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[0.4549, 0.6809, 0.2118],\n",
+       "         [0.4824, 0.9008, 0.8741],\n",
+       "         [0.1715, 0.1757, 0.1845],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.8741, 0.6594, 0.2610],\n",
+       "         [0.0092, 0.1984, 0.1955],\n",
+       "         [0.4236, 0.4182, 0.0251]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.9174, 0.1661, 0.5852],\n",
+       "         [0.1837, 0.2351, 0.3810],\n",
+       "         [0.3726, 0.4808, 0.8732],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.6794, 0.0554, 0.9202],\n",
+       "         [0.0864, 0.8750, 0.3558],\n",
+       "         [0.8445, 0.9759, 0.4934]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.1600, 0.2635, 0.7194],\n",
+       "         [0.9488, 0.3405, 0.3647],\n",
+       "         [0.6683, 0.5168, 0.9592],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.0521, 0.0140, 0.2445],\n",
+       "         [0.3596, 0.3999, 0.2730],\n",
+       "         [0.5926, 0.9877, 0.7784]],\n",
+       "\n",
+       "        ...,\n",
+       "\n",
+       "        [[0.4794, 0.5635, 0.3764],\n",
+       "         [0.9124, 0.6094, 0.5059],\n",
+       "         [0.4528, 0.4447, 0.5021],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.0089, 0.4816, 0.8727],\n",
+       "         [0.2173, 0.6296, 0.2347],\n",
+       "         [0.2028, 0.9931, 0.7201]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.3116, 0.6459, 0.4703],\n",
+       "         [0.0148, 0.2345, 0.7149],\n",
+       "         [0.8393, 0.5804, 0.6691],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.2105, 0.9460, 0.2696],\n",
+       "         [0.5918, 0.9295, 0.2616],\n",
+       "         [0.2537, 0.7819, 0.4700]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.6654, 0.1200, 0.5841],\n",
+       "         [0.9147, 0.5522, 0.6529],\n",
+       "         [0.1799, 0.5276, 0.5415],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.7536, 0.4346, 0.8793],\n",
+       "         [0.3793, 0.1750, 0.7792],\n",
+       "         [0.9266, 0.8325, 0.9974]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted=x_original.permute(2, 0, 1)\n",
+    "print(x_original.shape)\n",
+    "print(x_permuted.shape)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "DD19_zvbQzHo",
+    "outputId": "1d64ce1b-eb48-47e3-90b6-7f1340e7f2b2"
+   },
+   "execution_count": 9,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "torch.Size([224, 224, 3])\n",
+      "torch.Size([3, 224, 224])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "NnPmMk4ZRF7w",
+    "outputId": "2cd5da7f-4a23-4a76-8c4a-bb982113f2a4"
+   },
+   "execution_count": 10,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.4549)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Z0ylNoAARgTo",
+    "outputId": "ddca0298-cddf-4048-9b71-a791655e5bed"
+   },
+   "execution_count": 11,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.4549)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]=0.989"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "RXw0xXsDRi4L"
+   },
+   "execution_count": 13,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "1sFdV6wzRo3f",
+    "outputId": "1cf87d2c-6d88-453a-d136-0f625a2800f1"
+   },
+   "execution_count": 14,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.9890)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xTX-hx2SR1wp",
+    "outputId": "0d4908c4-c3bc-44e3-8ec6-1487104cc209"
+   },
+   "execution_count": 15,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.9890)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x=torch.arange(1,10).reshape(1,3,3)\n",
+    "x, x.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mZomOe7gR4Q8",
+    "outputId": "0b3c922f-ec11-46de-b8a5-9f9533d866ad"
+   },
+   "execution_count": 18,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(tensor([[[1, 2, 3],\n",
+       "          [4, 5, 6],\n",
+       "          [7, 8, 9]]]),\n",
+       " torch.Size([1, 3, 3]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "3y7v4SQvSBs1",
+    "outputId": "8c53307d-e628-404d-db66-56c6bdffab7c"
+   },
+   "execution_count": 19,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3],\n",
+       "        [4, 5, 6],\n",
+       "        [7, 8, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hf9uG4xLSNya",
+    "outputId": "3075bc42-9ffa-426b-8a86-95628ffcd824"
+   },
+   "execution_count": 21,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 21
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][0][0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "zA4G2Se4SRB3",
+    "outputId": "324312d2-ed0a-49eb-f81f-e904e53992fe"
+   },
+   "execution_count": 22,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(1)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][2][2]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Mwy3zmKKSdbk",
+    "outputId": "d35172c3-b099-40a6-ddf1-a453c2adfa44"
+   },
+   "execution_count": 23,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(9)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[:,1,1]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "fE3nCM1KS7XT",
+    "outputId": "01f5d755-9737-4235-9f73-dce89ff6ba16"
+   },
+   "execution_count": 24,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([5])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0,0,:]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "luNDINKNTTxp",
+    "outputId": "091195ef-2f71-4602-e95f-529a69193150"
+   },
+   "execution_count": 25,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0,:,2]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "KG8A4xbfThCL",
+    "outputId": "5866bc41-9241-4619-be7b-e9206b3f80ab"
+   },
+   "execution_count": 26,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3, 6, 9])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import numpy as np"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "CZ3PX0qlTwHJ"
+   },
+   "execution_count": 27,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array = np.arange(1.0, 8.0)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UOBeTumiT3Lf"
+   },
+   "execution_count": 28,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "RzcO32E9UCQl",
+    "outputId": "430def24-c42c-461f-e5e7-398544c695d3"
+   },
+   "execution_count": 29,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 29
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.from_numpy(array)\n",
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "JJIL0q1DUC6O",
+    "outputId": "8a3b1d7c-4482-4d32-f34f-9212d9d3a177"
+   },
+   "execution_count": 32,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.], dtype=torch.float64)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 32
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array[3]=11.0"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "j3Ce6q3DUIEK"
+   },
+   "execution_count": 33,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dc_BCVdjUsCc",
+    "outputId": "65537325-8b11-4f36-fc73-e56f30d6a036"
+   },
+   "execution_count": 34,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([ 1.,  2.,  3., 11.,  5.,  6.,  7.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 34
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VG1e_eITUta2",
+    "outputId": "a26c5198-23b6-4a6d-d73a-ba20cd9782b8"
+   },
+   "execution_count": 35,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 1.,  2.,  3., 11.,  5.,  6.,  7.], dtype=torch.float64)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 35
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.ones(7)\n",
+    "tensor, tensor.dtype\n",
+    "numpy_tensor = tensor.numpy()\n",
+    "numpy_tensor, numpy_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Swt8JF8vUuev",
+    "outputId": "c9e5bf6a-6d2c-41d6-8327-366867ffdd2d"
+   },
+   "execution_count": 37,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], dtype=float32), dtype('float32'))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 37
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "random_tensor_A = torch.rand(3,4)\n",
+    "random_tensor_B = torch.rand(3,4)\n",
+    "print(random_tensor_A)\n",
+    "print(random_tensor_B)\n",
+    "print(random_tensor_A == random_tensor_B)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "uGcagTteVFTD",
+    "outputId": "49405790-08e7-4210-b7f1-f00b904c7eb9"
+   },
+   "execution_count": 38,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([[0.9870, 0.6636, 0.6873, 0.8863],\n",
+      "        [0.8386, 0.4169, 0.3587, 0.0265],\n",
+      "        [0.2981, 0.6025, 0.5652, 0.5840]])\n",
+      "tensor([[0.9821, 0.3481, 0.0913, 0.4940],\n",
+      "        [0.7495, 0.4387, 0.9582, 0.8659],\n",
+      "        [0.5064, 0.6919, 0.0809, 0.9771]])\n",
+      "tensor([[False, False, False, False],\n",
+      "        [False, False, False, False],\n",
+      "        [False, False, False, False]])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "RANDOM_SEED = 42\n",
+    "torch.manual_seed(RANDOM_SEED)\n",
+    "random_tensor_C = torch.rand(3,4)\n",
+    "torch.manual_seed(RANDOM_SEED)\n",
+    "random_tensor_D = torch.rand(3,4)\n",
+    "print(random_tensor_C)\n",
+    "print(random_tensor_D)\n",
+    "print(random_tensor_C == random_tensor_D)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "HznyXyEaWjLM",
+    "outputId": "25956434-01b6-4059-9054-c9978884ddc1"
+   },
+   "execution_count": 46,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([[0.8823, 0.9150, 0.3829, 0.9593],\n",
+      "        [0.3904, 0.6009, 0.2566, 0.7936],\n",
+      "        [0.9408, 0.1332, 0.9346, 0.5936]])\n",
+      "tensor([[0.8823, 0.9150, 0.3829, 0.9593],\n",
+      "        [0.3904, 0.6009, 0.2566, 0.7936],\n",
+      "        [0.9408, 0.1332, 0.9346, 0.5936]])\n",
+      "tensor([[True, True, True, True],\n",
+      "        [True, True, True, True],\n",
+      "        [True, True, True, True]])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "!nvidia-smi"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vltPTh0YXJSt",
+    "outputId": "807af6dc-a9ca-4301-ec32-b688dbde8be8"
+   },
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Thu May 23 02:57:59 2024       \n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n",
+      "| NVIDIA-SMI 535.104.05             Driver Version: 535.104.05   CUDA Version: 12.2     |\n",
+      "|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+      "| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |\n",
+      "| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |\n",
+      "|                                         |                      |               MIG M. |\n",
+      "|=========================================+======================+======================|\n",
+      "|   0  Tesla T4                       Off | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |\n",
+      "| N/A   60C    P8              11W /  70W |      0MiB / 15360MiB |      0%      Default |\n",
+      "|                                         |                      |                  N/A |\n",
+      "+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+      "                                                                                         \n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n",
+      "| Processes:                                                                            |\n",
+      "|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |\n",
+      "|        ID   ID                                                             Usage      |\n",
+      "|=======================================================================================|\n",
+      "|  No running processes found                                                           |\n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "torch.cuda.is_available()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "L6mMyPDyYh1j",
+    "outputId": "279c5dd8-c2a8-4fbd-f321-2f5d7c6e90e6"
+   },
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "device = \"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\"\n",
+    "device"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "oOdiYa7ZYytx",
+    "outputId": "d73b04fc-8963-4826-9722-08d118d5ab91"
+   },
+   "execution_count": 5,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'cuda'"
+      ],
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      }
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.cuda.device_count()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vOdsazLqZFM5",
+    "outputId": "8189cd6a-9017-4663-a652-3e15c517d9c3"
+   },
+   "execution_count": 6,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "1"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.tensor([1,2,3], device = \"cpu\")\n",
+    "print(tensor, tensor.device)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cdik9Vw3ZMv0",
+    "outputId": "044a68fd-83a1-409d-8e3b-655142ca0270"
+   },
+   "execution_count": 7,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([1, 2, 3]) cpu\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_gpu = tensor.to(device)\n",
+    "tensor_on_gpu"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Zmp835rrZp-z",
+    "outputId": "37fa3413-18a3-47bf-ae51-5b36ff85a3ef"
+   },
+   "execution_count": 8,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_gpu.numpy()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 159
+    },
+    "id": "jhriaa8uZ1yM",
+    "outputId": "bc5a3226-1a12-4fea-8769-a44f21cdc323"
+   },
+   "execution_count": 10,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "TypeError",
+     "evalue": "can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-10-e0c96c7436fd>\u001b[0m in \u001b[0;36m<cell line: 1>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mtensor_on_gpu\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mnumpy\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first."
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_cpu = tensor_on_gpu.cpu().numpy()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "LHGXK3GgaOzL"
+   },
+   "execution_count": 12,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "j-El4LlCajfq"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**অস্বীকৃতি**:  \nএই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/README.md b/translations/bn/README.md
new file mode 100644
index 000000000..026392868
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/README.md
@@ -0,0 +1,177 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b79add6cc71cc7468fa23c9cf42f2327",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:03:11+00:00",
+  "source_file": "README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)  
+[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)  
+[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)  
+[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)  
+[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)  
+
+[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)  
+[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)  
+[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)  
+
+### 🌐 বহু ভাষার সমর্থন
+
+#### GitHub Action এর মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় এবং সর্বদা আপডেটেড)
+
+[French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](./README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md)  
+
+#### কমিউনিটিতে যোগ দিন
+
+[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://discord.gg/kzRShWzttr)  
+
+# শিক্ষার্থীদের জন্য মেশিন লার্নিং - একটি পাঠক্রম
+
+> 🌍 বিশ্ব সংস্কৃতির মাধ্যমে মেশিন লার্নিং অন্বেষণ করার সময় আমাদের সাথে ভ্রমণ করুন 🌍  
+
+Microsoft-এর Cloud Advocates আপনাদের জন্য ১২ সপ্তাহের, ২৬টি পাঠের একটি পাঠক্রম নিয়ে এসেছে যা সম্পূর্ণ **মেশিন লার্নিং** নিয়ে। এই পাঠক্রমে, আপনি **ক্লাসিক মেশিন লার্নিং** নামে পরিচিত বিষয়টি শিখবেন, যেখানে প্রধানত Scikit-learn লাইব্রেরি ব্যবহার করা হবে এবং ডিপ লার্নিং এড়ানো হবে, যা আমাদের [AI for Beginners' পাঠক্রমে](https://aka.ms/ai4beginners) অন্তর্ভুক্ত। এই পাঠগুলো আমাদের ['Data Science for Beginners' পাঠক্রমের](https://aka.ms/ds4beginners) সাথে জোড়া লাগিয়ে নিন!  
+
+আমাদের সাথে বিশ্বজুড়ে ভ্রমণ করুন এবং এই ক্লাসিক কৌশলগুলো বিভিন্ন অঞ্চলের ডেটার উপর প্রয়োগ করুন। প্রতিটি পাঠে রয়েছে প্রাক-পাঠ এবং পর-পাঠ কুইজ, লিখিত নির্দেশনা, সমাধান, অ্যাসাইনমেন্ট এবং আরও অনেক কিছু। আমাদের প্রকল্প-ভিত্তিক শিক্ষাদান পদ্ধতি আপনাকে শেখার সময় তৈরি করতে সাহায্য করে, যা নতুন দক্ষতা অর্জনের একটি প্রমাণিত উপায়।  
+
+**✍️ আমাদের লেখকদের প্রতি আন্তরিক ধন্যবাদ** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu এবং Amy Boyd  
+
+**🎨 আমাদের চিত্রশিল্পীদের প্রতি ধন্যবাদ** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, এবং Jen Looper  
+
+**🙏 Microsoft Student Ambassador লেখক, পর্যালোচক এবং বিষয়বস্তু অবদানকারীদের প্রতি বিশেষ ধন্যবাদ**, বিশেষত Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, এবং Snigdha Agarwal  
+
+**🤩 Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, এবং Vidushi Gupta-কে আমাদের R পাঠের জন্য অতিরিক্ত কৃতজ্ঞতা!**  
+
+# শুরু করার জন্য
+
+এই ধাপগুলো অনুসরণ করুন:  
+1. **রিপোজিটরি ফর্ক করুন**: এই পৃষ্ঠার উপরের ডানদিকে "Fork" বোতামে ক্লিক করুন।  
+2. **রিপোজিটরি ক্লোন করুন**:   `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`  
+
+> [এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত সম্পদ Microsoft Learn সংগ্রহে খুঁজুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)  
+
+**[শিক্ষার্থীরা](https://aka.ms/student-page)**, এই পাঠক্রমটি ব্যবহার করতে, সম্পূর্ণ রিপোজিটরি আপনার নিজস্ব GitHub অ্যাকাউন্টে ফর্ক করুন এবং নিজের বা একটি দলের সাথে অনুশীলন সম্পন্ন করুন:  
+
+- প্রাক-পাঠ কুইজ দিয়ে শুরু করুন।  
+- পাঠটি পড়ুন এবং কার্যক্রম সম্পন্ন করুন, প্রতিটি জ্ঞান যাচাইয়ের সময় বিরতি দিন এবং চিন্তা করুন।  
+- পাঠগুলো বুঝে প্রকল্প তৈরি করার চেষ্টা করুন, সমাধান কোড চালানোর পরিবর্তে; তবে সেই কোড `/solution` ফোল্ডারে প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠে উপলব্ধ।  
+- পর-পাঠ কুইজ নিন।  
+- চ্যালেঞ্জ সম্পন্ন করুন।  
+- অ্যাসাইনমেন্ট সম্পন্ন করুন।  
+- একটি পাঠ গোষ্ঠী সম্পন্ন করার পরে, [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)-এ যান এবং "শিখুন" PAT রুব্রিক পূরণ করে। একটি 'PAT' হল একটি Progress Assessment Tool যা আপনি আপনার শেখার উন্নতির জন্য পূরণ করেন। আপনি অন্যান্য PAT-এ প্রতিক্রিয়া জানাতে পারেন যাতে আমরা একসাথে শিখতে পারি।  
+
+> আরও অধ্যয়নের জন্য, আমরা এই [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) মডিউল এবং শেখার পথ অনুসরণ করার পরামর্শ দিই।  
+
+**শিক্ষকগণ**, আমরা এই পাঠক্রমটি কীভাবে ব্যবহার করবেন তার জন্য [কিছু পরামর্শ](for-teachers.md) অন্তর্ভুক্ত করেছি।  
+
+---
+
+## ভিডিও ওয়াকথ্রু
+
+কিছু পাঠ সংক্ষিপ্ত ভিডিও আকারে উপলব্ধ। আপনি এই ভিডিওগুলো পাঠের মধ্যে বা [Microsoft Developer YouTube চ্যানেলের ML for Beginners প্লেলিস্টে](https://aka.ms/ml-beginners-videos) খুঁজে পেতে পারেন।  
+
+[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.bn.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos)  
+
+---
+
+## টিমের সাথে পরিচিত হন
+
+[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)  
+
+**Gif তৈরি করেছেন** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)  
+
+> 🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন প্রকল্প এবং যারা এটি তৈরি করেছেন তাদের সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখতে!  
+
+---
+
+## শিক্ষাদান পদ্ধতি
+
+আমরা এই পাঠক্রম তৈরি করার সময় দুটি শিক্ষাদান নীতি বেছে নিয়েছি: এটি হাতে-কলমে **প্রকল্প-ভিত্তিক** এবং এতে **প্রায়শই কুইজ** অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এছাড়াও, এই পাঠক্রমে একটি সাধারণ **থিম** রয়েছে যা এটিকে সংহতি প্রদান করে।  
+
+প্রকল্পের সাথে সামঞ্জস্য রেখে বিষয়বস্তু নিশ্চিত করার মাধ্যমে, শিক্ষার্থীদের জন্য প্রক্রিয়াটি আরও আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে এবং ধারণার ধারণক্ষমতা বৃদ্ধি পায়। এছাড়াও, একটি ক্লাসের আগে একটি কম ঝুঁকির কুইজ শিক্ষার্থীর একটি বিষয় শেখার উদ্দেশ্য স্থাপন করে, যখন ক্লাসের পরে একটি দ্বিতীয় কুইজ আরও ধারণক্ষমতা নিশ্চিত করে। এই পাঠক্রমটি নমনীয় এবং মজাদার করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রকল্পগুলো ছোট থেকে শুরু হয় এবং ১২ সপ্তাহের চক্রের শেষে ক্রমশ জটিল হয়ে ওঠে। এই পাঠক্রমে ML-এর বাস্তব জীবনের প্রয়োগের উপর একটি পোস্টস্ক্রিপ্টও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা অতিরিক্ত ক্রেডিট হিসাবে বা আলোচনার ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।  
+
+> আমাদের [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), এবং [Translation](TRANSLATIONS.md) নির্দেশিকা খুঁজুন। আমরা আপনার গঠনমূলক প্রতিক্রিয়া স্বাগত জানাই!  
+
+## প্রতিটি পাঠে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে
+
+- ঐচ্ছিক স্কেচনোট  
+- ঐচ্ছিক সম্পূরক ভিডিও  
+- ভিডিও ওয়াকথ্রু (কিছু পাঠে)  
+- প্রাক-পাঠ প্রস্তুতি কুইজ  
+- লিখিত পাঠ  
+- প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের জন্য, প্রকল্পটি কীভাবে তৈরি করবেন তার ধাপে ধাপে নির্দেশিকা  
+- জ্ঞান যাচাই  
+- একটি চ্যালেঞ্জ  
+- সম্পূরক পাঠ্য  
+- অ্যাসাইনমেন্ট  
+- পর-পাঠ কুইজ  
+
+> **ভাষা সম্পর্কে একটি নোট**: এই পাঠগুলো প্রধানত Python-এ লেখা হয়েছে, তবে অনেকগুলো R-এও উপলব্ধ। একটি R পাঠ সম্পন্ন করতে, `/solution` ফোল্ডারে যান এবং R পাঠগুলো খুঁজুন। এগুলোতে `.rmd` এক্সটেনশন রয়েছে যা **R Markdown** ফাইলকে উপস্থাপন করে যা `কোড চাঙ্ক` (R বা অন্যান্য ভাষার) এবং একটি `YAML হেডার` (যা আউটপুট যেমন PDF ফরম্যাট করার নির্দেশ দেয়) একটি `Markdown ডকুমেন্ট`-এ এম্বেডিং হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে। এটি ডেটা সায়েন্সের জন্য একটি উদাহরণমূলক লেখার কাঠামো হিসাবে কাজ করে কারণ এটি আপনাকে আপনার কোড, এর আউটপুট এবং আপনার চিন্তাগুলো Markdown-এ লিখতে দেয়। তদ্ব্যতীত, R Markdown ডকুমেন্টগুলো PDF, HTML, বা Word-এর মতো আউটপুট ফরম্যাটে রেন্ডার করা যেতে পারে।  
+
+> **কুইজ সম্পর্কে একটি নোট**: সমস্ত কুইজ [Quiz App ফোল্ডারে](../../quiz-app) অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, মোট ৫২টি কুইজ, প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলো পাঠের মধ্যে থেকে লিঙ্ক করা হয়েছে তবে কুইজ অ্যাপটি স্থানীয়ভাবে চালানো যেতে পারে; `quiz-app` ফোল্ডারে নির্দেশনা অনুসরণ করে এটি স্থানীয়ভাবে হোস্ট করুন বা Azure-এ ডিপ্লয় করুন।  
+
+| পাঠ নম্বর |                             বিষয়                              |                   পাঠ গোষ্ঠী                   | শেখার উদ্দেশ্য                                                                                                             |                                                              লিঙ্ককৃত পাঠ                                                               |                        লেখক                        |
+| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: |
+|      01       |                মেশিন লার্নিং-এর পরিচিতি                |      [Introduction](1-Introduction/README.md)       | মেশিন লার্নিং-এর মৌলিক ধারণাগুলো শিখুন                                                                                |                                             [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)                                             |                       Muhammad                       |
+|      02       |                মেশিন লার্নিং-এর ইতিহাস                 |      [Introduction](1-Introduction/README.md)       | এই ক্ষেত্রের অন্তর্নিহিত ইতিহাস শিখুন                                                                                         |                                            [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)                                            |                     Jen এবং Amy                      |
+|      03       |                 মেশিন লার্নিং এবং ন্যায্যতা                  |      [Introduction](1-Introduction/README.md)       | ন্যায্যতার চারপাশে গুরুত্বপূর্ণ দার্শনিক বিষয়গুলো কী যা শিক্ষার্থীদের ML মডেল তৈরি এবং প্রয়োগ করার সময় বিবেচনা করা উচিত? |                                              [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md)                                               |                        Tomomi                        |
+|      04       |                মেশিন লার্নিং-এর কৌশল                 |      [Introduction](1-Introduction/README.md)       | ML গবেষকরা মডেল তৈরি করতে কী কৌশল ব্যবহার করেন?                                                                       |                                          [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md)                                           |                    Chris এবং Jen                     |  
+|      05       |                   রিগ্রেশন পরিচিতি                   |        [Regression](2-Regression/README.md)         | রিগ্রেশন মডেলের জন্য পাইথন এবং স্কিকিট-লার্ন দিয়ে শুরু করুন                                                                  |         
+<ul><li>[Python](2-Regression/1-Tools/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)</li></ul>         |      <ul><li>জেন</li><li>এরিক ওয়ানজাউ</li></ul>       |
+|      06       |                উত্তর আমেরিকার কুমড়ার দাম 🎃                |        [Regression](2-Regression/README.md)         | মেশিন লার্নিংয়ের প্রস্তুতির জন্য ডেটা ভিজুয়ালাইজ এবং পরিষ্কার করুন                                                                                  |          <ul><li>[Python](2-Regression/2-Data/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)</li></ul>          |      <ul><li>জেন</li><li>এরিক ওয়ানজাউ</li></ul>       |
+|      07       |                উত্তর আমেরিকার কুমড়ার দাম 🎃                |        [Regression](2-Regression/README.md)         | লিনিয়ার এবং পলিনোমিয়াল রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন                                                                                   |        <ul><li>[Python](2-Regression/3-Linear/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)</li></ul>        |      <ul><li>জেন এবং দিমিত্রি</li><li>এরিক ওয়ানজাউ</li></ul>       |
+|      08       |                উত্তর আমেরিকার কুমড়ার দাম 🎃                |        [Regression](2-Regression/README.md)         | একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন                                                                                               |     <ul><li>[Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) </li><li>[R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)</li></ul>      |      <ul><li>জেন</li><li>এরিক ওয়ানজাউ</li></ul>       |
+|      09       |                          একটি ওয়েব অ্যাপ 🔌                          |           [Web App](3-Web-App/README.md)            | আপনার প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করার জন্য একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন                                                                                       |                                                 [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md)                                                  |                         জেন                          |
+|      10       |                 শ্রেণীবিভাগে পরিচিতি                 |    [Classification](4-Classification/README.md)     | আপনার ডেটা পরিষ্কার, প্রস্তুত এবং ভিজুয়ালাইজ করুন; শ্রেণীবিভাগে পরিচিতি                                                            | <ul><li> [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) </li><li>[R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)  | <ul><li>জেন এবং ক্যাসি</li><li>এরিক ওয়ানজাউ</li></ul> |
+|      11       |             সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার 🍜             |    [Classification](4-Classification/README.md)     | শ্রেণীবিভাজকের পরিচিতি                                                                                                     | <ul><li> [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | <ul><li>জেন এবং ক্যাসি</li><li>এরিক ওয়ানজাউ</li></ul> |
+|      12       |             সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার 🍜             |    [Classification](4-Classification/README.md)     | আরও শ্রেণীবিভাজক                                                                                                                | <ul><li> [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | <ul><li>জেন এবং ক্যাসি</li><li>এরিক ওয়ানজাউ</li></ul> |
+|      13       |             সুস্বাদু এশিয়ান এবং ভারতীয় খাবার 🍜             |    [Classification](4-Classification/README.md)     | আপনার মডেল ব্যবহার করে একটি সুপারিশকারী ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন                                                                                    |                                              [Python](4-Classification/4-Applied/README.md)                                              |                         জেন                          |
+|      14       |                   ক্লাস্টারিংয়ে পরিচিতি                   |        [Clustering](5-Clustering/README.md)         | আপনার ডেটা পরিষ্কার, প্রস্তুত এবং ভিজুয়ালাইজ করুন; ক্লাস্টারিংয়ে পরিচিতি                                                                |         <ul><li> [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html)         |      <ul><li>জেন</li><li>এরিক ওয়ানজাউ</li></ul>       |
+|      15       |              নাইজেরিয়ান সঙ্গীতের রুচি অন্বেষণ 🎧              |        [Clustering](5-Clustering/README.md)         | কে-মিন্স ক্লাস্টারিং পদ্ধতি অন্বেষণ করুন                                                                                           |           <ul><li> [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html)           |      <ul><li>জেন</li><li>এরিক ওয়ানজাউ</li></ul>       |
+|      16       |        প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে পরিচিতি ☕️         |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | একটি সাধারণ বট তৈরি করে NLP সম্পর্কে মৌলিক ধারণা শিখুন                                                                             |                                             [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md)                                              |                       স্টিফেন                        |
+|      17       |                      সাধারণ NLP কাজ ☕️                      |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | ভাষার কাঠামো নিয়ে কাজ করার সময় প্রয়োজনীয় সাধারণ কাজগুলি বোঝার মাধ্যমে আপনার NLP জ্ঞান গভীর করুন                          |                                                    [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md)                                                     |                       স্টিফেন                        |
+|      18       |             অনুবাদ এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ ♥️              |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | জেন অস্টেনের সাথে অনুবাদ এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ                                                                             |                                            [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md)                                             |                       স্টিফেন                        |
+|      19       |                  ইউরোপের রোমান্টিক হোটেল ♥️                  |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | হোটেল রিভিউয়ের সাথে অনুভূতি বিশ্লেষণ ১                                                                                         |                                               [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md)                                                |                       স্টিফেন                        |
+|      20       |                  ইউরোপের রোমান্টিক হোটেল ♥️                  |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | হোটেল রিভিউয়ের সাথে অনুভূতি বিশ্লেষণ ২                                                                                         |                                               [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md)                                                |                       স্টিফেন                        |
+|      21       |            টাইম সিরিজ পূর্বাভাসে পরিচিতি             |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | টাইম সিরিজ পূর্বাভাসে পরিচিতি                                                                                         |                                             [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)                                              |                      ফ্রান্সেসকা                       |
+|      22       | ⚡️ বিশ্ব বিদ্যুৎ ব্যবহার ⚡️ - ARIMA সহ টাইম সিরিজ পূর্বাভাস |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | ARIMA সহ টাইম সিরিজ পূর্বাভাস                                                                                              |                                                 [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md)                                                 |                      ফ্রান্সেসকা                       |
+|      23       |  ⚡️ বিশ্ব বিদ্যুৎ ব্যবহার ⚡️ - SVR সহ টাইম সিরিজ পূর্বাভাস  |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | সাপোর্ট ভেক্টর রিগ্রেসর সহ টাইম সিরিজ পূর্বাভাস                                                                           |                                                  [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md)                                                  |                       অনির্বাণ                        |
+|      24       |             রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ে পরিচিতি             | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | কিউ-লার্নিং সহ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ে পরিচিতি                                                                          |                                             [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)                                              |                        দিমিত্রি                        |
+|      25       |                 পিটারকে নেকড়ে থেকে বাঁচান! 🐺                  | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং জিম                                                                                                      |                                                [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md)                                                 |                        দিমিত্রি                        |
+|  Postscript   |            বাস্তব জীবনের মেশিন লার্নিং দৃশ্য এবং প্রয়োগ            |      [ML in the Wild](9-Real-World/README.md)       | ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিংয়ের আকর্ষণীয় এবং প্রকাশক বাস্তব জীবনের প্রয়োগ                                                               |                                             [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md)                                              |                         টিম                         |
+|  Postscript   |            RAI ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করে মডেল ডিবাগিং          |      [ML in the Wild](9-Real-World/README.md)       | রেসপন্সিবল এআই ড্যাশবোর্ড কম্পোনেন্ট ব্যবহার করে মেশিন লার্নিংয়ে মডেল ডিবাগিং                                                              |                                             [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md)                                              |                         রুথ ইয়াকুব                       |
+
+> [এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত সম্পদ আমাদের Microsoft Learn সংগ্রহে খুঁজুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
+
+## অফলাইন অ্যাক্সেস
+
+আপনি [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ব্যবহার করে এই ডকুমেন্টেশনটি অফলাইনে চালাতে পারেন। এই রিপোজিটরি ফর্ক করুন, আপনার লোকাল মেশিনে [Docsify ইনস্টল করুন](https://docsify.js.org/#/quickstart), এবং তারপর এই রিপোজিটরির রুট ফোল্ডারে `docsify serve` টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টে পোর্ট ৩০০০-এ পরিবেশন করা হবে: `localhost:3000`।
+
+## পিডিএফ
+
+লিঙ্ক সহ কারিকুলামের একটি পিডিএফ [এখানে](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) খুঁজুন।
+
+## 🎒 অন্যান্য কোর্সসমূহ 
+
+আমাদের টিম অন্যান্য কোর্স তৈরি করে! দেখুন:
+
+- [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners)
+- [Generative AI for Beginners .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
+- [Generative AI with JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
+- [Generative AI with Java](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java)
+- [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners)
+- [Data Science for Beginners](https://aka.ms/datascience-beginners)
+- [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners)
+- [Cybersecurity for Beginners](https://github.com/microsoft/Security-101) 
+- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners)
+- [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners)
+- [XR Development for Beginners](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
+- [Mastering GitHub Copilot for Paired Programming](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming)
+- [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
+- [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/SECURITY.md b/translations/bn/SECURITY.md
new file mode 100644
index 000000000..23ee854ee
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/SECURITY.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "5e1b8da31aae9cca3d53ad243fa3365a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:10:32+00:00",
+  "source_file": "SECURITY.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+## নিরাপত্তা
+
+মাইক্রোসফট আমাদের সফটওয়্যার পণ্য এবং পরিষেবার নিরাপত্তাকে অত্যন্ত গুরুত্ব দেয়, যার মধ্যে রয়েছে আমাদের GitHub সংগঠনগুলোর মাধ্যমে পরিচালিত সমস্ত সোর্স কোড রিপোজিটরি। এই সংগঠনগুলোর মধ্যে রয়েছে [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin), এবং [আমাদের GitHub সংগঠনগুলো](https://opensource.microsoft.com/)।
+
+আপনি যদি মনে করেন যে আপনি মাইক্রোসফটের মালিকানাধীন কোনো রিপোজিটরিতে একটি নিরাপত্তা দুর্বলতা খুঁজে পেয়েছেন যা [মাইক্রোসফটের নিরাপত্তা দুর্বলতার সংজ্ঞা](https://docs.microsoft.com/previous-versions/tn-archive/cc751383(v=technet.10)?WT.mc_id=academic-77952-leestott) পূরণ করে, তাহলে নিচে বর্ণিত পদ্ধতিতে আমাদের কাছে রিপোর্ট করুন।
+
+## নিরাপত্তা সমস্যা রিপোর্ট করা
+
+**অনুগ্রহ করে পাবলিক GitHub ইস্যুর মাধ্যমে নিরাপত্তা দুর্বলতা রিপোর্ট করবেন না।**
+
+এর পরিবর্তে, মাইক্রোসফট সিকিউরিটি রেসপন্স সেন্টার (MSRC)-এ রিপোর্ট করুন: [https://msrc.microsoft.com/create-report](https://msrc.microsoft.com/create-report)।
+
+যদি আপনি লগ ইন না করে রিপোর্ট জমা দিতে চান, তাহলে [secure@microsoft.com](mailto:secure@microsoft.com) ইমেইল করুন। সম্ভব হলে, আমাদের PGP কী দিয়ে আপনার বার্তা এনক্রিপ্ট করুন; এটি [Microsoft Security Response Center PGP Key page](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/pgp-key-msrc) থেকে ডাউনলোড করুন।
+
+আপনি ২৪ ঘণ্টার মধ্যে একটি উত্তর পাবেন। যদি কোনো কারণে না পান, তাহলে নিশ্চিত করতে ইমেইলের মাধ্যমে অনুসরণ করুন যে আমরা আপনার মূল বার্তা পেয়েছি। অতিরিক্ত তথ্য [microsoft.com/msrc](https://www.microsoft.com/msrc) এ পাওয়া যাবে।
+
+অনুগ্রহ করে নিচে তালিকাভুক্ত তথ্য (যতটা সম্ভব প্রদান করতে পারেন) অন্তর্ভুক্ত করুন যাতে আমরা সম্ভাব্য সমস্যার প্রকৃতি এবং পরিসর আরও ভালোভাবে বুঝতে পারি:
+
+  * সমস্যার ধরন (যেমন বাফার ওভারফ্লো, SQL ইনজেকশন, ক্রস-সাইট স্ক্রিপ্টিং ইত্যাদি)
+  * সমস্যার প্রকাশের সাথে সম্পর্কিত সোর্স ফাইলের পূর্ণ পথ
+  * প্রভাবিত সোর্স কোডের অবস্থান (ট্যাগ/ব্রাঞ্চ/কমিট বা সরাসরি URL)
+  * সমস্যাটি পুনরুত্পাদন করতে প্রয়োজনীয় বিশেষ কনফিগারেশন
+  * সমস্যাটি পুনরুত্পাদনের ধাপে ধাপে নির্দেশনা
+  * প্রুফ-অফ-কনসেপ্ট বা এক্সপ্লয়েট কোড (যদি সম্ভব হয়)
+  * সমস্যার প্রভাব, যার মধ্যে রয়েছে কীভাবে একজন আক্রমণকারী সমস্যাটি কাজে লাগাতে পারে
+
+এই তথ্য আমাদের রিপোর্ট দ্রুত যাচাই করতে সাহায্য করবে।
+
+যদি আপনি বাগ বাউন্টির জন্য রিপোর্ট করছেন, তাহলে আরও সম্পূর্ণ রিপোর্ট একটি উচ্চতর বাউন্টি পুরস্কারে অবদান রাখতে পারে। আমাদের সক্রিয় প্রোগ্রাম সম্পর্কে আরও বিস্তারিত জানতে [Microsoft Bug Bounty Program](https://microsoft.com/msrc/bounty) পৃষ্ঠাটি দেখুন।
+
+## পছন্দের ভাষা
+
+আমরা সমস্ত যোগাযোগ ইংরেজিতে করতে পছন্দ করি।
+
+## নীতি
+
+মাইক্রোসফট [সমন্বিত দুর্বলতা প্রকাশের](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/cvd) নীতির অনুসরণ করে।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/SUPPORT.md b/translations/bn/SUPPORT.md
new file mode 100644
index 000000000..242af1eb0
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/SUPPORT.md
@@ -0,0 +1,24 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:09:28+00:00",
+  "source_file": "SUPPORT.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# সহায়তা
+## কীভাবে সমস্যা জানাবেন এবং সাহায্য পাবেন  
+
+এই প্রকল্পটি বাগ এবং ফিচার অনুরোধ ট্র্যাক করার জন্য GitHub Issues ব্যবহার করে। নতুন সমস্যা জানানোর আগে বিদ্যমান সমস্যাগুলি অনুসন্ধান করুন যাতে ডুপ্লিকেট এড়ানো যায়। নতুন সমস্যার জন্য, আপনার বাগ বা ফিচার অনুরোধ একটি নতুন Issue হিসেবে জমা দিন।
+
+এই প্রকল্প ব্যবহার সম্পর্কে সাহায্য এবং প্রশ্নের জন্য, একটি Issue জমা দিন।
+
+## মাইক্রোসফট সাপোর্ট নীতি  
+
+এই রিপোজিটরির জন্য সহায়তা শুধুমাত্র উপরে তালিকাভুক্ত রিসোর্সগুলিতে সীমাবদ্ধ।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/docs/_sidebar.md b/translations/bn/docs/_sidebar.md
new file mode 100644
index 000000000..bd5499609
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/docs/_sidebar.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "68dd06c685f6ce840e0acfa313352e7c",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:08:07+00:00",
+  "source_file": "docs/_sidebar.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+- পরিচিতি
+  - [মেশিন লার্নিং এর পরিচিতি](../1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)
+  - [মেশিন লার্নিং এর ইতিহাস](../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)
+  - [মেশিন লার্নিং এবং ন্যায্যতা](../1-Introduction/3-fairness/README.md)
+  - [মেশিন লার্নিং এর কৌশল](../1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md)
+
+- রিগ্রেশন
+  - [প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম](../2-Regression/1-Tools/README.md)
+  - [ডেটা](../2-Regression/2-Data/README.md)
+  - [লিনিয়ার রিগ্রেশন](../2-Regression/3-Linear/README.md)
+  - [লজিস্টিক রিগ্রেশন](../2-Regression/4-Logistic/README.md)
+
+- একটি ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন
+  - [ওয়েব অ্যাপ](../3-Web-App/1-Web-App/README.md)
+
+- শ্রেণীবিভাগ
+  - [শ্রেণীবিভাগের পরিচিতি](../4-Classification/1-Introduction/README.md)
+  - [ক্লাসিফায়ার ১](../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)
+  - [ক্লাসিফায়ার ২](../4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)
+  - [প্রয়োগকৃত মেশিন লার্নিং](../4-Classification/4-Applied/README.md)
+
+- ক্লাস্টারিং
+  - [আপনার ডেটা ভিজুয়ালাইজ করুন](../5-Clustering/1-Visualize/README.md)
+  - [কে-মিন্স](../5-Clustering/2-K-Means/README.md)
+
+- এনএলপি
+  - [এনএলপি এর পরিচিতি](../6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md)
+  - [এনএলপি টাস্ক](../6-NLP/2-Tasks/README.md)
+  - [অনুবাদ এবং অনুভূতি](../6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md)
+  - [হোটেল রিভিউ ১](../6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md)
+  - [হোটেল রিভিউ ২](../6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md)
+
+- টাইম সিরিজ পূর্বাভাস
+  - [টাইম সিরিজ পূর্বাভাসের পরিচিতি](../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)
+  - [এআরআইএমএ](../7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md)
+  - [এসভিআর](../7-TimeSeries/3-SVR/README.md)
+
+- রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
+  - [কিউ-লার্নিং](../8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)
+  - [জিম](../8-Reinforcement/2-Gym/README.md)
+
+- বাস্তব জীবনের মেশিন লার্নিং
+  - [প্রয়োগসমূহ](../9-Real-World/1-Applications/README.md)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/for-teachers.md b/translations/bn/for-teachers.md
new file mode 100644
index 000000000..4053a6225
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/for-teachers.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b37de02054fa6c0438ede6fabe1fdfb8",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:11:30+00:00",
+  "source_file": "for-teachers.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+## শিক্ষকদের জন্য
+
+আপনি কি আপনার ক্লাসরুমে এই পাঠ্যক্রমটি ব্যবহার করতে চান? নির্দ্বিধায় ব্যবহার করুন!
+
+আসলে, আপনি এটি GitHub-এর মাধ্যমেই ব্যবহার করতে পারেন GitHub Classroom ব্যবহার করে।
+
+এটি করতে, এই রিপোজিটরিটি ফর্ক করুন। আপনাকে প্রতিটি পাঠের জন্য একটি রিপোজিটরি তৈরি করতে হবে, তাই আপনাকে প্রতিটি ফোল্ডার আলাদা রিপোজিটরিতে বের করতে হবে। এভাবে, [GitHub Classroom](https://classroom.github.com/classrooms) প্রতিটি পাঠ আলাদাভাবে নিতে পারবে।
+
+এই [সম্পূর্ণ নির্দেশাবলী](https://github.blog/2020-03-18-set-up-your-digital-classroom-with-github-classroom/) আপনাকে ক্লাসরুম সেটআপ করার ধারণা দেবে।
+
+## রিপোজিটরি বর্তমান অবস্থায় ব্যবহার করা
+
+আপনি যদি GitHub Classroom ব্যবহার না করে এই রিপোজিটরিটি বর্তমান অবস্থায় ব্যবহার করতে চান, সেটিও সম্ভব। আপনাকে আপনার শিক্ষার্থীদের জানাতে হবে কোন পাঠটি একসঙ্গে কাজ করতে হবে।
+
+অনলাইন ফরম্যাটে (Zoom, Teams, বা অন্য কিছু) আপনি কুইজের জন্য ব্রেকআউট রুম তৈরি করতে পারেন এবং শিক্ষার্থীদের শেখার জন্য প্রস্তুত করতে মেন্টর করতে পারেন। তারপর শিক্ষার্থীদের কুইজের জন্য আমন্ত্রণ জানান এবং নির্দিষ্ট সময়ে তাদের উত্তর 'ইস্যু' হিসেবে জমা দিতে বলুন। আপনি একই কাজ অ্যাসাইনমেন্টের জন্যও করতে পারেন, যদি আপনি চান শিক্ষার্থীরা খোলামেলা পরিবেশে একসঙ্গে কাজ করুক।
+
+যদি আপনি আরও ব্যক্তিগত ফরম্যাট পছন্দ করেন, তাহলে আপনার শিক্ষার্থীদের পাঠ্যক্রমটি পাঠ ধরে ধরে তাদের নিজস্ব GitHub রিপোজিটরিতে ফর্ক করতে বলুন, যা প্রাইভেট রিপোজিটরি হবে, এবং আপনাকে অ্যাক্সেস দিন। এরপর তারা কুইজ এবং অ্যাসাইনমেন্টগুলো ব্যক্তিগতভাবে সম্পন্ন করতে পারবে এবং আপনার ক্লাসরুম রিপোজিটরিতে ইস্যুর মাধ্যমে সেগুলো জমা দিতে পারবে।
+
+অনলাইন ক্লাসরুম ফরম্যাটে এটি কাজ করার অনেক উপায় আছে। আমাদের জানান কোনটি আপনার জন্য সবচেয়ে ভালো কাজ করে!
+
+## আমাদের আপনার মতামত দিন!
+
+আমরা চাই এই পাঠ্যক্রমটি আপনার এবং আপনার শিক্ষার্থীদের জন্য কার্যকর হোক। আমাদের [মতামত দিন](https://forms.microsoft.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=v4j5cvGGr0GRqy180BHbR2humCsRZhxNuI79cm6n0hRUQzRVVU9VVlU5UlFLWTRLWlkyQUxORTg5WS4u)।
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/quiz-app/README.md b/translations/bn/quiz-app/README.md
new file mode 100644
index 000000000..a2158e3cd
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/quiz-app/README.md
@@ -0,0 +1,127 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6d130dffca5db70d7e615f926cb1ad4c",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:38:22+00:00",
+  "source_file": "quiz-app/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+# কুইজ
+
+এই কুইজগুলো ML কারিকুলামের প্রাক-লেকচার এবং পোস্ট-লেকচার কুইজ, যা পাওয়া যাবে https://aka.ms/ml-beginners এ।
+
+## প্রজেক্ট সেটআপ
+
+```
+npm install
+```
+
+### ডেভেলপমেন্টের জন্য কম্পাইল এবং হট-রিলোড
+
+```
+npm run serve
+```
+
+### প্রোডাকশনের জন্য কম্পাইল এবং মিনিফাই
+
+```
+npm run build
+```
+
+### ফাইল লিন্ট এবং ফিক্স
+
+```
+npm run lint
+```
+
+### কনফিগারেশন কাস্টমাইজ করুন
+
+[Configuration Reference](https://cli.vuejs.org/config/) দেখুন।
+
+ক্রেডিট: এই কুইজ অ্যাপের মূল সংস্করণের জন্য ধন্যবাদ: https://github.com/arpan45/simple-quiz-vue
+
+## Azure-এ ডিপ্লয় করা
+
+এখানে একটি ধাপে ধাপে গাইড দেওয়া হলো যা আপনাকে শুরু করতে সাহায্য করবে:
+
+1. একটি GitHub রিপোজিটরি ফর্ক করুন  
+আপনার স্ট্যাটিক ওয়েব অ্যাপ কোডটি আপনার GitHub রিপোজিটরিতে থাকতে হবে। এই রিপোজিটরিটি ফর্ক করুন।
+
+2. একটি Azure স্ট্যাটিক ওয়েব অ্যাপ তৈরি করুন  
+- একটি [Azure অ্যাকাউন্ট](http://azure.microsoft.com) তৈরি করুন  
+- [Azure পোর্টাল](https://portal.azure.com) এ যান  
+- “Create a resource” এ ক্লিক করুন এবং “Static Web App” অনুসন্ধান করুন।  
+- “Create” এ ক্লিক করুন।  
+
+3. স্ট্যাটিক ওয়েব অ্যাপ কনফিগার করুন  
+- #### বেসিকস:  
+  - Subscription: আপনার Azure সাবস্ক্রিপশন নির্বাচন করুন।  
+  - Resource Group: একটি নতুন রিসোর্স গ্রুপ তৈরি করুন অথবা বিদ্যমানটি ব্যবহার করুন।  
+  - Name: আপনার স্ট্যাটিক ওয়েব অ্যাপের জন্য একটি নাম দিন।  
+  - Region: আপনার ব্যবহারকারীদের কাছাকাছি অঞ্চল নির্বাচন করুন।  
+
+- #### ডিপ্লয়মেন্ট ডিটেইলস:  
+  - Source: “GitHub” নির্বাচন করুন।  
+  - GitHub Account: Azure-কে আপনার GitHub অ্যাকাউন্টে অ্যাক্সেস করার অনুমতি দিন।  
+  - Organization: আপনার GitHub অর্গানাইজেশন নির্বাচন করুন।  
+  - Repository: আপনার স্ট্যাটিক ওয়েব অ্যাপের রিপোজিটরি নির্বাচন করুন।  
+  - Branch: যে ব্রাঞ্চ থেকে ডিপ্লয় করতে চান তা নির্বাচন করুন।  
+
+- #### বিল্ড ডিটেইলস:  
+  - Build Presets: আপনার অ্যাপটি যে ফ্রেমওয়ার্ক দিয়ে তৈরি (যেমন React, Angular, Vue ইত্যাদি) তা নির্বাচন করুন।  
+  - App Location: আপনার অ্যাপ কোডের অবস্থান নির্ধারণ করুন (যেমন, / যদি এটি রুটে থাকে)।  
+  - API Location: যদি আপনার API থাকে, তার অবস্থান নির্ধারণ করুন (ঐচ্ছিক)।  
+  - Output Location: যেখানে বিল্ড আউটপুট তৈরি হয় সেই ফোল্ডার নির্ধারণ করুন (যেমন, build বা dist)।  
+
+4. রিভিউ এবং তৈরি করুন  
+আপনার সেটিংস রিভিউ করুন এবং “Create” এ ক্লিক করুন। Azure প্রয়োজনীয় রিসোর্স সেটআপ করবে এবং আপনার রিপোজিটরিতে একটি GitHub Actions ওয়ার্কফ্লো তৈরি করবে।  
+
+5. GitHub Actions ওয়ার্কফ্লো  
+Azure স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার রিপোজিটরিতে একটি GitHub Actions ওয়ার্কফ্লো ফাইল তৈরি করবে (.github/workflows/azure-static-web-apps-<name>.yml)। এই ওয়ার্কফ্লো বিল্ড এবং ডিপ্লয়মেন্ট প্রক্রিয়া পরিচালনা করবে।  
+
+6. ডিপ্লয়মেন্ট মনিটর করুন  
+আপনার GitHub রিপোজিটরির “Actions” ট্যাবে যান।  
+আপনার একটি ওয়ার্কফ্লো চলমান দেখতে পাবেন। এই ওয়ার্কফ্লো আপনার স্ট্যাটিক ওয়েব অ্যাপকে Azure-এ বিল্ড এবং ডিপ্লয় করবে।  
+ওয়ার্কফ্লো সম্পন্ন হলে, আপনার অ্যাপটি প্রদত্ত Azure URL-এ লাইভ হবে।  
+
+### উদাহরণ ওয়ার্কফ্লো ফাইল
+
+এখানে GitHub Actions ওয়ার্কফ্লো ফাইলের একটি উদাহরণ দেওয়া হলো:  
+name: Azure Static Web Apps CI/CD  
+```
+on:
+  push:
+    branches:
+      - main
+  pull_request:
+    types: [opened, synchronize, reopened, closed]
+    branches:
+      - main
+
+jobs:
+  build_and_deploy_job:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    name: Build and Deploy Job
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v2
+      - name: Build And Deploy
+        id: builddeploy
+        uses: Azure/static-web-apps-deploy@v1
+        with:
+          azure_static_web_apps_api_token: ${{ secrets.AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN }}
+          repo_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          action: "upload"
+          app_location: "/quiz-app" # App source code path
+          api_location: ""API source code path optional
+          output_location: "dist" #Built app content directory - optional
+```
+
+### অতিরিক্ত রিসোর্স  
+- [Azure Static Web Apps Documentation](https://learn.microsoft.com/azure/static-web-apps/getting-started)  
+- [GitHub Actions Documentation](https://docs.github.com/actions/use-cases-and-examples/deploying/deploying-to-azure-static-web-app)  
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/sketchnotes/LICENSE.md b/translations/bn/sketchnotes/LICENSE.md
new file mode 100644
index 000000000..240472db9
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/sketchnotes/LICENSE.md
@@ -0,0 +1,201 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "fba3b94d88bfb9b81369b869a1e9a20f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:55:41+00:00",
+  "source_file": "sketchnotes/LICENSE.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+অ্যাট্রিবিউশন-শেয়ারঅ্যালাইক ৪.০ ইন্টারন্যাশনাল
+
+=======================================================================
+
+ক্রিয়েটিভ কমন্স কর্পোরেশন ("ক্রিয়েটিভ কমন্স") একটি আইন সংস্থা নয় এবং আইনি সেবা বা পরামর্শ প্রদান করে না। ক্রিয়েটিভ কমন্স পাবলিক লাইসেন্স বিতরণ আইনজীবী-গ্রাহক বা অন্য কোনো সম্পর্ক তৈরি করে না। ক্রিয়েটিভ কমন্স তাদের লাইসেন্স এবং সংশ্লিষ্ট তথ্য "যেমন আছে" ভিত্তিতে প্রদান করে। ক্রিয়েটিভ কমন্স তাদের লাইসেন্স, লাইসেন্সের শর্তাবলীর অধীনে লাইসেন্সকৃত কোনো উপাদান, বা সংশ্লিষ্ট তথ্য সম্পর্কে কোনো গ্যারান্টি দেয় না। ক্রিয়েটিভ কমন্স তাদের ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট ক্ষতির জন্য সম্পূর্ণ সীমার মধ্যে দায় অস্বীকার করে।
+
+ক্রিয়েটিভ কমন্স পাবলিক লাইসেন্স ব্যবহার
+
+ক্রিয়েটিভ কমন্স পাবলিক লাইসেন্স একটি মানসম্মত শর্তাবলী প্রদান করে যা সৃষ্টিকর্তা এবং অন্যান্য অধিকারধারীরা তাদের মূল সৃষ্টিকর্ম এবং কপিরাইট এবং নীচে উল্লিখিত নির্দিষ্ট অন্যান্য অধিকার সাপেক্ষে উপাদান ভাগ করার জন্য ব্যবহার করতে পারেন। নিম্নলিখিত বিবেচনাগুলি শুধুমাত্র তথ্যের উদ্দেশ্যে, সম্পূর্ণ নয় এবং আমাদের লাইসেন্সের অংশ নয়।
+
+     লাইসেন্সদাতাদের জন্য বিবেচনা: আমাদের পাবলিক লাইসেন্সগুলি 
+     তাদের জন্য তৈরি যারা কপিরাইট এবং নির্দিষ্ট অন্যান্য 
+     অধিকার দ্বারা সীমাবদ্ধ উপাদান ব্যবহারের জন্য জনসাধারণকে 
+     অনুমতি দিতে অনুমোদিত। আমাদের লাইসেন্স অপরিবর্তনীয়। 
+     লাইসেন্সদাতাদের তাদের নির্বাচিত লাইসেন্স প্রয়োগ করার 
+     আগে এর শর্তাবলী পড়া এবং বোঝা উচিত। লাইসেন্সদাতাদের 
+     লাইসেন্স প্রয়োগ করার আগে প্রয়োজনীয় সমস্ত অধিকার 
+     সুরক্ষিত করা উচিত যাতে জনসাধারণ প্রত্যাশিতভাবে উপাদানটি 
+     পুনরায় ব্যবহার করতে পারে। লাইসেন্সের আওতায় না থাকা 
+     কোনো উপাদান স্পষ্টভাবে চিহ্নিত করা উচিত। এর মধ্যে 
+     অন্তর্ভুক্ত রয়েছে অন্যান্য CC-লাইসেন্সকৃত উপাদান, 
+     বা কপিরাইটের ব্যতিক্রম বা সীমাবদ্ধতার অধীনে ব্যবহৃত 
+     উপাদান। লাইসেন্সদাতাদের জন্য আরও বিবেচনা: 
+	wiki.creativecommons.org/Considerations_for_licensors
+
+     জনসাধারণের জন্য বিবেচনা: আমাদের পাবলিক লাইসেন্সগুলির 
+     একটি ব্যবহার করে, একটি লাইসেন্সদাতা নির্দিষ্ট শর্তাবলী 
+     এবং শর্তাবলীর অধীনে লাইসেন্সকৃত উপাদান ব্যবহারের জন্য 
+     জনসাধারণকে অনুমতি প্রদান করে। যদি লাইসেন্সদাতার 
+     অনুমতি কোনো কারণে প্রয়োজন না হয়—উদাহরণস্বরূপ, 
+     কপিরাইটের কোনো প্রযোজ্য ব্যতিক্রম বা সীমাবদ্ধতার কারণে— 
+     তবে সেই ব্যবহার লাইসেন্স দ্বারা নিয়ন্ত্রিত নয়। 
+     আমাদের লাইসেন্স কেবল কপিরাইট এবং নির্দিষ্ট অন্যান্য 
+     অধিকারগুলির অধীনে অনুমতি প্রদান করে যা একটি লাইসেন্সদাতা 
+     প্রদান করার ক্ষমতা রাখে। লাইসেন্সকৃত উপাদানের ব্যবহার 
+     অন্য কারণে এখনও সীমাবদ্ধ থাকতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে 
+     অন্যদের কপিরাইট বা উপাদানের উপর অন্যান্য অধিকার থাকা। 
+     একটি লাইসেন্সদাতা বিশেষ অনুরোধ করতে পারে, যেমন সমস্ত 
+     পরিবর্তন চিহ্নিত বা বর্ণনা করার জন্য বলা। যদিও আমাদের 
+     লাইসেন্সগুলির দ্বারা এটি প্রয়োজন হয় না, আপনি যুক্তিসঙ্গত 
+     ক্ষেত্রে সেই অনুরোধগুলিকে সম্মান করতে উৎসাহিত। 
+     জনসাধারণের জন্য আরও বিবেচনা: 
+	wiki.creativecommons.org/Considerations_for_licensees
+
+=======================================================================
+
+ক্রিয়েটিভ কমন্স অ্যাট্রিবিউশন-শেয়ারঅ্যালাইক ৪.০ ইন্টারন্যাশনাল পাবলিক লাইসেন্স
+
+লাইসেন্সকৃত অধিকার (নিচে সংজ্ঞায়িত) প্রয়োগ করার মাধ্যমে, আপনি এই ক্রিয়েটিভ কমন্স অ্যাট্রিবিউশন-শেয়ারঅ্যালাইক ৪.০ ইন্টারন্যাশনাল পাবলিক লাইসেন্স ("পাবলিক লাইসেন্স") এর শর্তাবলীর অধীনে আবদ্ধ হতে সম্মত হন। এই পাবলিক লাইসেন্সকে একটি চুক্তি হিসাবে ব্যাখ্যা করা হলে, আপনি এই শর্তাবলী গ্রহণের বিনিময়ে লাইসেন্সকৃত অধিকার প্রদান করা হয়, এবং লাইসেন্সদাতা এই শর্তাবলীর অধীনে লাইসেন্সকৃত উপাদান উপলব্ধ করার মাধ্যমে প্রাপ্ত সুবিধার বিনিময়ে আপনাকে এই অধিকার প্রদান করে।
+
+### ধারা ১ -- সংজ্ঞা।
+
+  a. **পরিবর্তিত উপাদান** বলতে বোঝায় এমন উপাদান যা কপিরাইট এবং অনুরূপ অধিকার সাপেক্ষে এবং যা লাইসেন্সকৃত উপাদান থেকে উদ্ভূত বা ভিত্তিক এবং যেখানে লাইসেন্সকৃত উপাদান অনুবাদ, পরিবর্তন, বিন্যাস, রূপান্তর বা অন্য কোনোভাবে সংশোধিত হয় যা কপিরাইট এবং অনুরূপ অধিকারধারীর অনুমতি প্রয়োজন। 
+
+  b. **পরিবর্তকের লাইসেন্স** বলতে বোঝায় আপনার কপিরাইট এবং অনুরূপ অধিকার যা আপনি পরিবর্তিত উপাদানে আপনার অবদানের জন্য প্রয়োগ করেন এই পাবলিক লাইসেন্সের শর্তাবলীর অধীনে।
+
+  c. **BY-SA সামঞ্জস্যপূর্ণ লাইসেন্স** বলতে বোঝায় একটি লাইসেন্স যা creativecommons.org/compatiblelicenses এ তালিকাভুক্ত, যা ক্রিয়েটিভ কমন্স দ্বারা এই পাবলিক লাইসেন্সের সমতুল্য হিসাবে অনুমোদিত।
+
+  d. **কপিরাইট এবং অনুরূপ অধিকার** বলতে বোঝায় কপিরাইট এবং/অথবা কপিরাইটের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত অধিকার, যার মধ্যে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, কিন্তু সীমাবদ্ধ নয়, পারফরম্যান্স, সম্প্রচার, শব্দ রেকর্ডিং এবং Sui Generis ডেটাবেস অধিকার।
+
+  e. **কার্যকর প্রযুক্তিগত ব্যবস্থা** বলতে বোঝায় এমন ব্যবস্থা যা, যথাযথ কর্তৃপক্ষের অনুপস্থিতিতে, ২০ ডিসেম্বর, ১৯৯৬ তারিখে গৃহীত WIPO কপিরাইট চুক্তির ১১ অনুচ্ছেদের অধীনে আইন পূরণের অধীনে বাইপাস করা যাবে না।
+
+  f. **ব্যতিক্রম এবং সীমাবদ্ধতা** বলতে বোঝায় ন্যায্য ব্যবহার, ন্যায্য চুক্তি, এবং/অথবা কপিরাইট এবং অনুরূপ অধিকারগুলির জন্য প্রযোজ্য অন্য কোনো ব্যতিক্রম বা সীমাবদ্ধতা যা আপনার লাইসেন্সকৃত উপাদানের ব্যবহারের জন্য প্রযোজ্য।
+
+  g. **লাইসেন্স উপাদান** বলতে বোঝায় ক্রিয়েটিভ কমন্স পাবলিক লাইসেন্সের নামের মধ্যে তালিকাভুক্ত লাইসেন্স বৈশিষ্ট্য। 
+
+  h. **লাইসেন্সকৃত উপাদান** বলতে বোঝায় শিল্পকর্ম বা সাহিত্যকর্ম, ডেটাবেস, বা অন্য কোনো উপাদান যা লাইসেন্সদাতা এই পাবলিক লাইসেন্স প্রয়োগ করেছে।
+
+  i. **লাইসেন্সকৃত অধিকার** বলতে বোঝায় এই পাবলিক লাইসেন্সের শর্তাবলীর অধীনে আপনাকে প্রদত্ত অধিকার, যা কেবলমাত্র কপিরাইট এবং অনুরূপ অধিকারগুলিতে সীমাবদ্ধ যা আপনার ব্যবহারের জন্য প্রযোজ্য এবং যা লাইসেন্সদাতার লাইসেন্স করার ক্ষমতা রয়েছে।
+
+  j. **লাইসেন্সদাতা** বলতে বোঝায় ব্যক্তি বা সত্তা যারা এই পাবলিক লাইসেন্সের অধীনে অধিকার প্রদান করে।
+
+  k. **ভাগ করা** বলতে বোঝায় এমন উপাদান জনসাধারণের কাছে সরবরাহ করা যা লাইসেন্সকৃত অধিকারগুলির অধীনে অনুমতি প্রয়োজন।
+
+  l. **Sui Generis ডেটাবেস অধিকার** বলতে বোঝায় কপিরাইট ছাড়া অন্য অধিকার যা Directive 96/9/EC দ্বারা সৃষ্ট।
+
+  m. **আপনি** বলতে বোঝায় ব্যক্তি বা সত্তা যারা এই পাবলিক লাইসেন্সের অধীনে লাইসেন্সকৃত অধিকার প্রয়োগ করে। "আপনার" এর একটি সংশ্লিষ্ট অর্থ রয়েছে। 
+
+### ধারা ২ -- পরিধি।
+
+#### a. লাইসেন্স প্রদান।
+
+1. এই পাবলিক লাইসেন্সের শর্তাবলীর অধীনে, লাইসেন্সদাতা আপনাকে নিম্নলিখিত অধিকার প্রদান করে:
+
+   a. লাইসেন্সকৃত উপাদান পুনরুত্পাদন এবং ভাগ করা; এবং  
+   b. পরিবর্তিত উপাদান তৈরি, পুনরুত্পাদন, এবং ভাগ করা।  
+
+2. ব্যতিক্রম এবং সীমাবদ্ধতা: যদি আপনার ব্যবহারের জন্য ব্যতিক্রম এবং সীমাবদ্ধতা প্রযোজ্য হয়, তবে এই পাবলিক লাইসেন্স প্রযোজ্য নয়।  
+
+3. মেয়াদ: এই পাবলিক লাইসেন্সের মেয়াদ ধারা ৬(a)-এ নির্ধারিত।  
+
+4. মাধ্যম এবং ফরম্যাট: লাইসেন্সদাতা আপনাকে সমস্ত মাধ্যম এবং ফরম্যাটে লাইসেন্সকৃত অধিকার প্রয়োগ করার অনুমতি দেয়।  
+
+5. নিম্নধারার প্রাপকদের জন্য শর্তাবলী:  
+   a. লাইসেন্সকৃত উপাদান: প্রতিটি প্রাপক লাইসেন্সকৃত উপাদানের জন্য লাইসেন্সদাতার কাছ থেকে একটি প্রস্তাব পায়।  
+   b. পরিবর্তিত উপাদান: প্রতিটি প্রাপক পরিবর্তিত উপাদানের জন্য লাইসেন্সদাতার কাছ থেকে একটি প্রস্তাব পায়।  
+   c. কোনো নিম্নধারার সীমাবদ্ধতা নেই।  
+
+6. অনুমোদন নয়: এই পাবলিক লাইসেন্সে কিছুই অনুমোদন বা অনুমোদনের ইঙ্গিত দেয় না।  
+
+#### b. অন্যান্য অধিকার।  
+
+1. নৈতিক অধিকার এই পাবলিক লাইসেন্সের অধীনে লাইসেন্সকৃত নয়।  
+2. পেটেন্ট এবং ট্রেডমার্ক অধিকার এই পাবলিক লাইসেন্সের অধীনে লাইসেন্সকৃত নয়।  
+3. লাইসেন্সদাতা কোনো রয়্যালটি সংগ্রহের অধিকার ত্যাগ করে।  
+
+### ধারা ৩ -- লাইসেন্স শর্তাবলী।
+
+#### a. অ্যাট্রিবিউশন।  
+1. আপনি যদি লাইসেন্সকৃত উপাদান ভাগ করেন, তবে আপনাকে নিম্নলিখিতগুলি বজায় রাখতে হবে:  
+   a. সৃষ্টিকর্তার পরিচয়।  
+   b. কপিরাইট নোটিশ।  
+   c. পাবলিক লাইসেন্সের উল্লেখ।  
+   d. ওয়ারেন্টি অস্বীকৃতির উল্লেখ।  
+   e. একটি URI বা হাইপারলিঙ্ক।  
+
+2. আপনি যুক্তিসঙ্গত পদ্ধতিতে এই শর্তগুলি পূরণ করতে পারেন।  
+
+3. লাইসেন্সদাতার অনুরোধে, আপনাকে প্রয়োজনীয় তথ্য সরিয়ে ফেলতে হবে।  
+
+#### b. শেয়ারঅ্যালাইক।  
+1. আপনি যদি পরিবর্তিত উপাদান ভাগ করেন, তবে আপনাকে একই লাইসেন্স প্রয়োগ করতে হবে।  
+2. আপনাকে অ্যাডাপ্টারের লাইসেন্সের পাঠ্য বা URI অন্তর্ভুক্ত করতে হবে।  
+3. আপনি কোনো অতিরিক্ত শর্ত আরোপ করতে পারবেন না।  
+
+### ধারা ৪ -- Sui Generis ডেটাবেস অধিকার।  
+
+যেখানে লাইসেন্সকৃত অধিকার Sui Generis ডেটাবেস অধিকার অন্তর্ভুক্ত করে:  
+
+a. আপনি ডেটাবেসের বিষয়বস্তু পুনরায় ব্যবহার করতে পারবেন।  
+b. আপনি যদি ডেটাবেসের বিষয়বস্তু অন্তর্ভুক্ত করেন, তবে আপনাকে এই পাবলিক লাইসেন্সের শর্তাবলী মেনে চলতে হবে।  
+অধিকার, তারপর সেই ডাটাবেস যেখানে আপনার Sui Generis Database অধিকার রয়েছে (কিন্তু এর পৃথক বিষয়বস্তু নয়) তা Adapted Material হিসেবে গণ্য হবে,
+
+যা Section 3(b)-এর উদ্দেশ্যেও অন্তর্ভুক্ত; এবং  
+c. আপনি Section 3(a)-এর শর্তাবলী মেনে চলতে বাধ্য থাকবেন যদি আপনি ডাটাবেসের সমস্ত বা উল্লেখযোগ্য অংশ শেয়ার করেন।
+
+স্পষ্টতার জন্য, এই Section 4 আপনার বাধ্যবাধকতাগুলিকে সম্পূরক করে এবং এই Public License-এর অধীনে আপনার অধিকার যেখানে Licensed Rights অন্যান্য Copyright এবং Similar Rights অন্তর্ভুক্ত করে তা প্রতিস্থাপন করে না।  
+
+
+Section 5 -- ওয়ারেন্টি থেকে অব্যাহতি এবং দায় সীমাবদ্ধতা।
+
+a. যদি Licensor আলাদাভাবে Undertake না করে, সম্ভব হলে, Licensor Licensed Material "যেমন আছে" এবং "যেমন পাওয়া যায়" ভিত্তিতে প্রদান করে এবং Licensed Material সম্পর্কে কোনো ধরনের উপস্থাপনা বা ওয়ারেন্টি প্রদান করে না, তা প্রকাশিত, অন্তর্নিহিত, আইনগত বা অন্য কোনোভাবে। এর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত, কিন্তু সীমাবদ্ধ নয়, শিরোনামের ওয়ারেন্টি, বিক্রয়যোগ্যতা, নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যের জন্য উপযুক্ততা, অ-লঙ্ঘন, লুকানো বা অন্যান্য ত্রুটির অনুপস্থিতি, সঠিকতা, বা ত্রুটির উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি, তা জানা বা আবিষ্কারযোগ্য কিনা। যেখানে ওয়ারেন্টি থেকে অব্যাহতি সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে অনুমোদিত নয়, এই অব্যাহতি আপনার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য নাও হতে পারে।
+
+b. সম্ভব হলে, কোনো অবস্থাতেই Licensor আপনার প্রতি কোনো আইনি তত্ত্ব (যার মধ্যে অন্তর্ভুক্ত, কিন্তু সীমাবদ্ধ নয়, অবহেলা) বা অন্য কোনোভাবে কোনো সরাসরি, বিশেষ, পরোক্ষ, ঘটনাক্রমে, ফলস্বরূপ, শাস্তিমূলক, উদাহরণস্বরূপ, বা অন্যান্য ক্ষতি, খরচ, ব্যয়, বা এই Public License বা Licensed Material ব্যবহারের কারণে উদ্ভূত ক্ষতির জন্য দায়ী থাকবে না, এমনকি যদি Licensor এই ধরনের ক্ষতি, খরচ, ব্যয়, বা ক্ষতির সম্ভাবনা সম্পর্কে অবগত থাকে। যেখানে দায় সীমাবদ্ধতা সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে অনুমোদিত নয়, এই সীমাবদ্ধতা আপনার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য নাও হতে পারে।
+
+c. উপরের ওয়ারেন্টি থেকে অব্যাহতি এবং দায় সীমাবদ্ধতা এমনভাবে ব্যাখ্যা করা হবে যা সম্ভব হলে, একটি সম্পূর্ণ অব্যাহতি এবং সমস্ত দায় থেকে ছাড়ের সবচেয়ে কাছাকাছি প্রায় অনুমান করে।  
+
+
+Section 6 -- মেয়াদ এবং সমাপ্তি।
+
+a. এই Public License Copyright এবং Similar Rights-এর মেয়াদের জন্য প্রযোজ্য যা এখানে লাইসেন্স করা হয়েছে। তবে, যদি আপনি এই Public License-এর শর্তাবলী মেনে চলতে ব্যর্থ হন, তাহলে এই Public License-এর অধীনে আপনার অধিকার স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাতিল হয়ে যাবে।
+
+b. যেখানে Section 6(a)-এর অধীনে Licensed Material ব্যবহারের আপনার অধিকার বাতিল হয়েছে, তা পুনঃস্থাপিত হবে:
+
+1. স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেই তারিখে যখন লঙ্ঘন সংশোধিত হয়, যদি তা আপনার লঙ্ঘন আবিষ্কারের ৩০ দিনের মধ্যে সংশোধিত হয়; অথবা  
+2. Licensor-এর স্পষ্ট পুনঃস্থাপনের মাধ্যমে।  
+
+স্পষ্টতার জন্য, এই Section 6(b) Licensor-এর আপনার লঙ্ঘনের জন্য প্রতিকার চাওয়ার অধিকারকে প্রভাবিত করে না।  
+
+c. স্পষ্টতার জন্য, Licensor আলাদা শর্তাবলী বা শর্তে Licensed Material প্রদান করতে পারে বা যে কোনো সময় Licensed Material বিতরণ বন্ধ করতে পারে; তবে, এটি এই Public License বাতিল করবে না।  
+
+d. Sections 1, 5, 6, 7, এবং 8 এই Public License-এর সমাপ্তির পরেও কার্যকর থাকবে।  
+
+
+Section 7 -- অন্যান্য শর্তাবলী।
+
+a. Licensor আপনার দ্বারা যোগাযোগ করা কোনো অতিরিক্ত বা ভিন্ন শর্তাবলী দ্বারা বাধ্য থাকবে না যদি না স্পষ্টভাবে সম্মত হয়।  
+
+b. Licensed Material সম্পর্কিত কোনো ব্যবস্থা, বোঝাপড়া, বা চুক্তি যা এখানে উল্লেখ করা হয়নি তা এই Public License-এর শর্তাবলী এবং শর্তাবলী থেকে আলাদা এবং স্বাধীন।  
+
+
+Section 8 -- ব্যাখ্যা।
+
+a. স্পষ্টতার জন্য, এই Public License Licensed Material-এর কোনো ব্যবহারকে কমানো, সীমিত করা, বাধা দেওয়া, বা শর্ত আরোপ করা যা এই Public License-এর অধীনে অনুমতি ছাড়াই আইনত করা যেতে পারে তা কমায় না বা ব্যাখ্যা করা হবে না।  
+
+b. সম্ভব হলে, যদি এই Public License-এর কোনো বিধান অকার্যকর বলে বিবেচিত হয়, তা স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োজনীয় সর্বনিম্ন পরিমাণে সংশোধিত হবে যাতে তা কার্যকর হয়। যদি বিধান সংশোধন করা না যায়, তা এই Public License থেকে বিচ্ছিন্ন করা হবে যা অবশিষ্ট শর্তাবলী এবং শর্তাবলীর কার্যকারিতা প্রভাবিত করবে না।  
+
+c. এই Public License-এর কোনো শর্ত বা শর্তাবলী মওকুফ করা হবে না এবং কোনো ব্যর্থতা মেনে নেওয়া হবে না যদি না Licensor স্পষ্টভাবে সম্মত হয়।  
+
+d. এই Public License-এ কিছুই Licensor বা আপনার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য কোনো অধিকার বা প্রতিরক্ষা সীমিত বা মওকুফ করার উদ্দেশ্যে নয়, যার মধ্যে অন্তর্ভুক্ত, কিন্তু সীমাবদ্ধ নয়, কোনো বিচারব্যবস্থা বা কর্তৃপক্ষের আইনি প্রক্রিয়া থেকে।  
+
+
+=======================================================================  
+
+Creative Commons তার Public License-এর পক্ষ নয়। তবে, Creative Commons তার Public License-এর অধীনে প্রকাশিত উপাদানে প্রয়োগ করতে পারে এবং সেই ক্ষেত্রে "Licensor" হিসেবে বিবেচিত হবে। Creative Commons Public License-এর পাঠ্য CC0 Public Domain Dedication-এর অধীনে জনসাধারণের জন্য উৎসর্গ করা হয়েছে। Creative Commons-এর নীতিমালায় প্রকাশিত (creativecommons.org/policies) সীমিত উদ্দেশ্য ছাড়া Creative Commons Public License-এর অধীনে উপাদান শেয়ার করা বা অন্যথায় অনুমোদিত, Creative Commons "Creative Commons" বা তার অন্য কোনো ট্রেডমার্ক বা লোগো ব্যবহার করার অনুমতি দেয় না যদি না পূর্বে লিখিত সম্মতি প্রদান করা হয়, যার মধ্যে অন্তর্ভুক্ত, কিন্তু সীমাবদ্ধ নয়, তার Public License-এর কোনো অননুমোদিত পরিবর্তন বা Licensed Material ব্যবহারের বিষয়ে কোনো ব্যবস্থা, বোঝাপড়া, বা চুক্তি। স্পষ্টতার জন্য, এই অনুচ্ছেদ Public License-এর অংশ নয়।  
+
+Creative Commons-এ যোগাযোগ করা যেতে পারে creativecommons.org-এ।  
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/bn/sketchnotes/README.md b/translations/bn/sketchnotes/README.md
new file mode 100644
index 000000000..65249857c
--- /dev/null
+++ b/translations/bn/sketchnotes/README.md
@@ -0,0 +1,21 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a88d5918c1b9da69a40d917a0840c497",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:54:35+00:00",
+  "source_file": "sketchnotes/README.md",
+  "language_code": "bn"
+}
+-->
+সমস্ত পাঠক্রমের স্কেচনোটগুলি এখান থেকে ডাউনলোড করা যেতে পারে।
+
+🖨 উচ্চ রেজোলিউশনে প্রিন্ট করার জন্য, TIFF সংস্করণগুলি [এই রিপোতে](https://github.com/girliemac/a-picture-is-worth-a-1000-words/tree/main/ml/tiff) উপলব্ধ।
+
+🎨 তৈরি করেছেন: [টোমোমি ইমুরা](https://github.com/girliemac) (টুইটার: [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac))
+
+[![CC BY-SA 4.0](https://img.shields.io/badge/License-CC%20BY--SA%204.0-lightgrey.svg)](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
+
+---
+
+**অস্বীকৃতি**:  
+এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md b/translations/br/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..393f1019c
--- /dev/null
+++ b/translations/br/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md
@@ -0,0 +1,159 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "73e9a7245aa57f00cd413ffd22c0ccb6",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:29:30+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Introdução ao aprendizado de máquina
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/1/)
+
+---
+
+[![ML para iniciantes - Introdução ao Aprendizado de Máquina para Iniciantes](https://img.youtube.com/vi/6mSx_KJxcHI/0.jpg)](https://youtu.be/6mSx_KJxcHI "ML para iniciantes - Introdução ao Aprendizado de Máquina para Iniciantes")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo curto sobre esta lição.
+
+Bem-vindo a este curso sobre aprendizado de máquina clássico para iniciantes! Seja você completamente novo neste tópico ou um praticante experiente de ML buscando revisar alguma área, estamos felizes em tê-lo conosco! Queremos criar um ponto de partida amigável para seus estudos de ML e ficaremos felizes em avaliar, responder e incorporar seu [feedback](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions).
+
+[![Introdução ao ML](https://img.youtube.com/vi/h0e2HAPTGF4/0.jpg)](https://youtu.be/h0e2HAPTGF4 "Introdução ao ML")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo: John Guttag do MIT apresenta o aprendizado de máquina.
+
+---
+## Começando com aprendizado de máquina
+
+Antes de começar com este currículo, você precisa configurar seu computador e estar pronto para executar notebooks localmente.
+
+- **Configure sua máquina com estes vídeos**. Use os links a seguir para aprender [como instalar Python](https://youtu.be/CXZYvNRIAKM) no seu sistema e [configurar um editor de texto](https://youtu.be/EU8eayHWoZg) para desenvolvimento.
+- **Aprenda Python**. Também é recomendado ter um entendimento básico de [Python](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-77952-leestott), uma linguagem de programação útil para cientistas de dados que utilizamos neste curso.
+- **Aprenda Node.js e JavaScript**. Também utilizamos JavaScript algumas vezes neste curso ao construir aplicativos web, então você precisará ter [node](https://nodejs.org) e [npm](https://www.npmjs.com/) instalados, além de [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) disponível para desenvolvimento em Python e JavaScript.
+- **Crie uma conta no GitHub**. Já que você nos encontrou aqui no [GitHub](https://github.com), talvez já tenha uma conta, mas se não tiver, crie uma e depois faça um fork deste currículo para usar por conta própria. (Sinta-se à vontade para nos dar uma estrela também 😊)
+- **Explore o Scikit-learn**. Familiarize-se com [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html), um conjunto de bibliotecas de ML que referenciamos nestas lições.
+
+---
+## O que é aprendizado de máquina?
+
+O termo 'aprendizado de máquina' é um dos mais populares e frequentemente usados atualmente. Existe uma grande possibilidade de que você já tenha ouvido este termo pelo menos uma vez, caso tenha algum tipo de familiaridade com tecnologia, independentemente da área em que trabalha. No entanto, a mecânica do aprendizado de máquina é um mistério para a maioria das pessoas. Para um iniciante em aprendizado de máquina, o assunto pode parecer às vezes intimidante. Portanto, é importante entender o que realmente é aprendizado de máquina e aprender sobre ele passo a passo, por meio de exemplos práticos.
+
+---
+## A curva de hype
+
+![curva de hype do ML](../../../../translated_images/hype.07183d711a17aafe70915909a0e45aa286ede136ee9424d418026ab00fec344c.br.png)
+
+> O Google Trends mostra a recente 'curva de hype' do termo 'aprendizado de máquina'.
+
+---
+## Um universo misterioso
+
+Vivemos em um universo cheio de mistérios fascinantes. Grandes cientistas como Stephen Hawking, Albert Einstein e muitos outros dedicaram suas vidas à busca de informações significativas que desvendassem os mistérios do mundo ao nosso redor. Esta é a condição humana de aprender: uma criança humana aprende coisas novas e descobre a estrutura de seu mundo ano após ano enquanto cresce até a idade adulta.
+
+---
+## O cérebro da criança
+
+O cérebro e os sentidos de uma criança percebem os fatos ao seu redor e gradualmente aprendem os padrões ocultos da vida, o que ajuda a criança a criar regras lógicas para identificar padrões aprendidos. O processo de aprendizado do cérebro humano torna os humanos a criatura viva mais sofisticada deste mundo. Aprender continuamente ao descobrir padrões ocultos e depois inovar com base nesses padrões nos permite melhorar cada vez mais ao longo de nossas vidas. Essa capacidade de aprendizado e evolução está relacionada a um conceito chamado [plasticidade cerebral](https://www.simplypsychology.org/brain-plasticity.html). Superficialmente, podemos traçar algumas semelhanças motivacionais entre o processo de aprendizado do cérebro humano e os conceitos de aprendizado de máquina.
+
+---
+## O cérebro humano
+
+O [cérebro humano](https://www.livescience.com/29365-human-brain.html) percebe coisas do mundo real, processa as informações percebidas, toma decisões racionais e realiza certas ações com base nas circunstâncias. Isso é o que chamamos de comportamento inteligente. Quando programamos uma réplica do processo de comportamento inteligente em uma máquina, isso é chamado de inteligência artificial (IA).
+
+---
+## Alguns termos
+
+Embora os termos possam ser confundidos, aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto importante da inteligência artificial. **ML está relacionado ao uso de algoritmos especializados para descobrir informações significativas e encontrar padrões ocultos a partir de dados percebidos, corroborando o processo de tomada de decisão racional**.
+
+---
+## IA, ML, Aprendizado Profundo
+
+![IA, ML, aprendizado profundo, ciência de dados](../../../../translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.br.png)
+
+> Um diagrama mostrando as relações entre IA, ML, aprendizado profundo e ciência de dados. Infográfico por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) inspirado por [este gráfico](https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/366996/distinction-between-ai-ml-neural-networks-deep-learning-and-data-mining).
+
+---
+## Conceitos abordados
+
+Neste currículo, vamos abordar apenas os conceitos principais de aprendizado de máquina que um iniciante deve conhecer. Abordamos o que chamamos de 'aprendizado de máquina clássico', principalmente usando Scikit-learn, uma excelente biblioteca que muitos estudantes utilizam para aprender o básico. Para entender conceitos mais amplos de inteligência artificial ou aprendizado profundo, um conhecimento fundamental sólido de aprendizado de máquina é indispensável, e é isso que queremos oferecer aqui.
+
+---
+## Neste curso você aprenderá:
+
+- conceitos principais de aprendizado de máquina
+- a história do ML
+- ML e justiça
+- técnicas de regressão em ML
+- técnicas de classificação em ML
+- técnicas de agrupamento em ML
+- técnicas de processamento de linguagem natural em ML
+- técnicas de previsão de séries temporais em ML
+- aprendizado por reforço
+- aplicações reais de ML
+
+---
+## O que não abordaremos
+
+- aprendizado profundo
+- redes neurais
+- IA
+
+Para proporcionar uma melhor experiência de aprendizado, evitaremos as complexidades de redes neurais, 'aprendizado profundo' - construção de modelos com muitas camadas usando redes neurais - e IA, que discutiremos em um currículo diferente. Também ofereceremos um currículo futuro de ciência de dados para focar nesse aspecto deste campo mais amplo.
+
+---
+## Por que estudar aprendizado de máquina?
+
+Aprendizado de máquina, do ponto de vista de sistemas, é definido como a criação de sistemas automatizados que podem aprender padrões ocultos a partir de dados para ajudar na tomada de decisões inteligentes.
+
+Essa motivação é vagamente inspirada por como o cérebro humano aprende certas coisas com base nos dados que percebe do mundo exterior.
+
+✅ Pense por um minuto por que uma empresa gostaria de usar estratégias de aprendizado de máquina em vez de criar um mecanismo baseado em regras codificadas.
+
+---
+## Aplicações do aprendizado de máquina
+
+As aplicações do aprendizado de máquina estão agora em quase todos os lugares e são tão onipresentes quanto os dados que circulam em nossas sociedades, gerados por nossos smartphones, dispositivos conectados e outros sistemas. Considerando o imenso potencial dos algoritmos de aprendizado de máquina de última geração, pesquisadores têm explorado sua capacidade de resolver problemas reais multidimensionais e multidisciplinares com ótimos resultados positivos.
+
+---
+## Exemplos de ML aplicado
+
+**Você pode usar aprendizado de máquina de várias maneiras**:
+
+- Para prever a probabilidade de uma doença com base no histórico médico ou relatórios de um paciente.
+- Para usar dados meteorológicos e prever eventos climáticos.
+- Para entender o sentimento de um texto.
+- Para detectar notícias falsas e impedir a propagação de propaganda.
+
+Finanças, economia, ciência da terra, exploração espacial, engenharia biomédica, ciência cognitiva e até mesmo áreas das ciências humanas têm adaptado o aprendizado de máquina para resolver os problemas árduos e pesados em processamento de dados de seus domínios.
+
+---
+## Conclusão
+
+O aprendizado de máquina automatiza o processo de descoberta de padrões ao encontrar insights significativos a partir de dados reais ou gerados. Ele tem se mostrado altamente valioso em aplicações de negócios, saúde e finanças, entre outras.
+
+No futuro próximo, entender os fundamentos do aprendizado de máquina será essencial para pessoas de qualquer área devido à sua ampla adoção.
+
+---
+# 🚀 Desafio
+
+Desenhe, no papel ou usando um aplicativo online como [Excalidraw](https://excalidraw.com/), sua compreensão das diferenças entre IA, ML, aprendizado profundo e ciência de dados. Adicione algumas ideias de problemas que cada uma dessas técnicas é boa em resolver.
+
+# [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/2/)
+
+---
+# Revisão e Autoestudo
+
+Para aprender mais sobre como trabalhar com algoritmos de ML na nuvem, siga este [Caminho de Aprendizado](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
+
+Faça um [Caminho de Aprendizado](https://docs.microsoft.com/learn/modules/introduction-to-machine-learning/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) sobre os fundamentos de ML.
+
+---
+# Tarefa
+
+[Prepare-se e comece](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional feita por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md b/translations/br/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..e307be1b7
--- /dev/null
+++ b/translations/br/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "4c4698044bb8af52cfb6388a4ee0e53b",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:30:36+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Comece a Trabalhar
+
+## Instruções
+
+Nesta atividade não avaliada, você deve revisar seus conhecimentos em Python e configurar seu ambiente para executar notebooks.
+
+Siga este [Caminho de Aprendizado em Python](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) e, em seguida, configure seus sistemas assistindo a estes vídeos introdutórios:
+
+https://www.youtube.com/playlist?list=PLlrxD0HtieHhS8VzuMCfQD4uJ9yne1mE6
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md b/translations/br/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..702384798
--- /dev/null
+++ b/translations/br/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md
@@ -0,0 +1,164 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b2d11df10030cacc41427a1fbc8bc8f1",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:32:36+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# História do aprendizado de máquina
+
+![Resumo da história do aprendizado de máquina em um sketchnote](../../../../translated_images/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9a0502f38d355ffda384c95cd5278297a46c9a391b5053bc4.br.png)
+> Sketchnote por [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/3/)
+
+---
+
+[![ML para iniciantes - História do aprendizado de máquina](https://img.youtube.com/vi/N6wxM4wZ7V0/0.jpg)](https://youtu.be/N6wxM4wZ7V0 "ML para iniciantes - História do aprendizado de máquina")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo curto sobre esta lição.
+
+Nesta lição, vamos explorar os principais marcos na história do aprendizado de máquina e da inteligência artificial.
+
+A história da inteligência artificial (IA) como campo está entrelaçada com a história do aprendizado de máquina, já que os algoritmos e avanços computacionais que sustentam o aprendizado de máquina contribuíram para o desenvolvimento da IA. É útil lembrar que, embora esses campos como áreas distintas de estudo tenham começado a se cristalizar na década de 1950, importantes [descobertas algorítmicas, estatísticas, matemáticas, computacionais e técnicas](https://wikipedia.org/wiki/Timeline_of_machine_learning) precederam e se sobrepuseram a essa era. Na verdade, as pessoas têm pensado sobre essas questões por [centenas de anos](https://wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence): este artigo discute os fundamentos intelectuais históricos da ideia de uma 'máquina pensante'.
+
+---
+## Descobertas notáveis
+
+- 1763, 1812 [Teorema de Bayes](https://wikipedia.org/wiki/Bayes%27_theorem) e seus predecessores. Este teorema e suas aplicações fundamentam a inferência, descrevendo a probabilidade de um evento ocorrer com base em conhecimento prévio.
+- 1805 [Teoria dos Mínimos Quadrados](https://wikipedia.org/wiki/Least_squares) pelo matemático francês Adrien-Marie Legendre. Esta teoria, que você aprenderá em nossa unidade de regressão, ajuda no ajuste de dados.
+- 1913 [Cadeias de Markov](https://wikipedia.org/wiki/Markov_chain), nomeadas em homenagem ao matemático russo Andrey Markov, são usadas para descrever uma sequência de eventos possíveis com base em um estado anterior.
+- 1957 [Perceptron](https://wikipedia.org/wiki/Perceptron) é um tipo de classificador linear inventado pelo psicólogo americano Frank Rosenblatt que fundamenta avanços em aprendizado profundo.
+
+---
+
+- 1967 [Vizinho Mais Próximo](https://wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor) é um algoritmo originalmente projetado para mapear rotas. No contexto de aprendizado de máquina, é usado para detectar padrões.
+- 1970 [Retropropagação](https://wikipedia.org/wiki/Backpropagation) é usada para treinar [redes neurais feedforward](https://wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network).
+- 1982 [Redes Neurais Recorrentes](https://wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network) são redes neurais artificiais derivadas de redes neurais feedforward que criam gráficos temporais.
+
+✅ Faça uma pequena pesquisa. Quais outras datas se destacam como marcos na história do aprendizado de máquina e da IA?
+
+---
+## 1950: Máquinas que pensam
+
+Alan Turing, uma pessoa verdadeiramente notável que foi eleito [pelo público em 2019](https://wikipedia.org/wiki/Icons:_The_Greatest_Person_of_the_20th_Century) como o maior cientista do século 20, é creditado por ajudar a estabelecer a base para o conceito de uma 'máquina que pode pensar'. Ele enfrentou críticos e sua própria necessidade de evidências empíricas desse conceito, em parte criando o [Teste de Turing](https://www.bbc.com/news/technology-18475646), que você explorará em nossas lições de PLN.
+
+---
+## 1956: Projeto de Pesquisa de Verão em Dartmouth
+
+"O Projeto de Pesquisa de Verão em Dartmouth sobre inteligência artificial foi um evento seminal para a inteligência artificial como campo", e foi aqui que o termo 'inteligência artificial' foi cunhado ([fonte](https://250.dartmouth.edu/highlights/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth)).
+
+> Todo aspecto de aprendizado ou qualquer outra característica da inteligência pode, em princípio, ser descrito tão precisamente que uma máquina pode ser feita para simulá-lo.
+
+---
+
+O pesquisador principal, professor de matemática John McCarthy, esperava "prosseguir com base na conjectura de que todo aspecto de aprendizado ou qualquer outra característica da inteligência pode, em princípio, ser descrito tão precisamente que uma máquina pode ser feita para simulá-lo." Os participantes incluíram outro luminar no campo, Marvin Minsky.
+
+O workshop é creditado por ter iniciado e incentivado várias discussões, incluindo "a ascensão de métodos simbólicos, sistemas focados em domínios limitados (primeiros sistemas especialistas) e sistemas dedutivos versus sistemas indutivos." ([fonte](https://wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop)).
+
+---
+## 1956 - 1974: "Os anos dourados"
+
+Dos anos 1950 até meados dos anos 70, o otimismo era alto na esperança de que a IA pudesse resolver muitos problemas. Em 1967, Marvin Minsky afirmou confiantemente que "Dentro de uma geração ... o problema de criar 'inteligência artificial' será substancialmente resolvido." (Minsky, Marvin (1967), Computation: Finite and Infinite Machines, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall)
+
+A pesquisa em processamento de linguagem natural floresceu, a busca foi refinada e tornou-se mais poderosa, e o conceito de 'micro-mundos' foi criado, onde tarefas simples eram realizadas usando instruções em linguagem comum.
+
+---
+
+A pesquisa foi bem financiada por agências governamentais, avanços foram feitos em computação e algoritmos, e protótipos de máquinas inteligentes foram construídos. Algumas dessas máquinas incluem:
+
+* [Shakey, o robô](https://wikipedia.org/wiki/Shakey_the_robot), que podia se mover e decidir como realizar tarefas 'inteligentemente'.
+
+    ![Shakey, um robô inteligente](../../../../translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.br.jpg)
+    > Shakey em 1972
+
+---
+
+* Eliza, um dos primeiros 'chatterbots', podia conversar com pessoas e agir como um 'terapeuta' primitivo. Você aprenderá mais sobre Eliza nas lições de PLN.
+
+    ![Eliza, um bot](../../../../translated_images/eliza.84397454cda9559bb5ec296b5b8fff067571c0cccc5405f9c1ab1c3f105c075c.br.png)
+    > Uma versão de Eliza, um chatbot
+
+---
+
+* "Blocks world" foi um exemplo de micro-mundo onde blocos podiam ser empilhados e organizados, e experimentos em ensinar máquinas a tomar decisões podiam ser testados. Avanços construídos com bibliotecas como [SHRDLU](https://wikipedia.org/wiki/SHRDLU) ajudaram a impulsionar o processamento de linguagem.
+
+    [![blocks world com SHRDLU](https://img.youtube.com/vi/QAJz4YKUwqw/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=QAJz4YKUwqw "blocks world com SHRDLU")
+
+    > 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo: Blocks world com SHRDLU
+
+---
+## 1974 - 1980: "Inverno da IA"
+
+Por volta de meados dos anos 1970, tornou-se evidente que a complexidade de criar 'máquinas inteligentes' havia sido subestimada e que sua promessa, dada a capacidade computacional disponível, havia sido exagerada. O financiamento secou e a confiança no campo diminuiu. Alguns problemas que impactaram a confiança incluíram:
+---
+- **Limitações**. A capacidade computacional era muito limitada.
+- **Explosão combinatória**. A quantidade de parâmetros necessários para treinamento cresceu exponencialmente à medida que mais era exigido dos computadores, sem uma evolução paralela da capacidade computacional.
+- **Escassez de dados**. Havia uma escassez de dados que dificultava o processo de testar, desenvolver e refinar algoritmos.
+- **Estamos fazendo as perguntas certas?**. As próprias perguntas que estavam sendo feitas começaram a ser questionadas. Pesquisadores começaram a enfrentar críticas sobre suas abordagens:
+  - Testes de Turing foram questionados por meio, entre outras ideias, da 'teoria da sala chinesa', que postulava que, "programar um computador digital pode fazer parecer que ele entende a linguagem, mas não poderia produzir compreensão real." ([fonte](https://plato.stanford.edu/entries/chinese-room/))
+  - A ética de introduzir inteligências artificiais como o "terapeuta" ELIZA na sociedade foi desafiada.
+
+---
+
+Ao mesmo tempo, várias escolas de pensamento sobre IA começaram a se formar. Uma dicotomia foi estabelecida entre práticas de ["IA bagunçada" vs. "IA organizada"](https://wikipedia.org/wiki/Neats_and_scruffies). Laboratórios _bagunçados_ ajustavam programas por horas até obterem os resultados desejados. Laboratórios _organizados_ "focavam em lógica e resolução formal de problemas". ELIZA e SHRDLU eram sistemas _bagunçados_ bem conhecidos. Nos anos 1980, à medida que surgiu a demanda por sistemas de aprendizado de máquina reproduzíveis, a abordagem _organizada_ gradualmente tomou a dianteira, pois seus resultados são mais explicáveis.
+
+---
+## Sistemas especialistas nos anos 1980
+
+À medida que o campo crescia, seus benefícios para os negócios tornaram-se mais claros, e nos anos 1980 também ocorreu a proliferação de 'sistemas especialistas'. "Sistemas especialistas estavam entre as primeiras formas verdadeiramente bem-sucedidas de software de inteligência artificial (IA)." ([fonte](https://wikipedia.org/wiki/Expert_system)).
+
+Este tipo de sistema é, na verdade, _híbrido_, consistindo parcialmente de um motor de regras que define requisitos de negócios e um motor de inferência que utiliza o sistema de regras para deduzir novos fatos.
+
+Esta era também viu uma atenção crescente às redes neurais.
+
+---
+## 1987 - 1993: "Resfriamento da IA"
+
+A proliferação de hardware especializado para sistemas especialistas teve o efeito infeliz de se tornar muito especializado. O surgimento dos computadores pessoais também competiu com esses sistemas grandes, especializados e centralizados. A democratização da computação havia começado, e isso eventualmente abriu caminho para a explosão moderna de big data.
+
+---
+## 1993 - 2011
+
+Este período viu uma nova era para o aprendizado de máquina e a IA resolverem alguns dos problemas causados anteriormente pela falta de dados e capacidade computacional. A quantidade de dados começou a aumentar rapidamente e se tornar mais amplamente disponível, para o bem e para o mal, especialmente com o advento do smartphone por volta de 2007. A capacidade computacional expandiu-se exponencialmente, e os algoritmos evoluíram junto. O campo começou a ganhar maturidade à medida que os dias livres do passado começaram a se cristalizar em uma verdadeira disciplina.
+
+---
+## Hoje
+
+Hoje, o aprendizado de máquina e a IA tocam quase todas as partes de nossas vidas. Esta era exige uma compreensão cuidadosa dos riscos e dos potenciais efeitos desses algoritmos na vida humana. Como Brad Smith, da Microsoft, afirmou: "A tecnologia da informação levanta questões que vão ao cerne das proteções fundamentais dos direitos humanos, como privacidade e liberdade de expressão. Essas questões aumentam a responsabilidade das empresas de tecnologia que criam esses produtos. Em nossa visão, elas também exigem uma regulamentação governamental cuidadosa e o desenvolvimento de normas sobre usos aceitáveis" ([fonte](https://www.technologyreview.com/2019/12/18/102365/the-future-of-ais-impact-on-society/)).
+
+---
+
+Ainda não se sabe o que o futuro reserva, mas é importante entender esses sistemas computacionais e o software e os algoritmos que eles executam. Esperamos que este currículo ajude você a obter uma melhor compreensão para que possa decidir por si mesmo.
+
+[![A história do aprendizado profundo](https://img.youtube.com/vi/mTtDfKgLm54/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=mTtDfKgLm54 "A história do aprendizado profundo")
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo: Yann LeCun discute a história do aprendizado profundo nesta palestra
+
+---
+## 🚀Desafio
+
+Aprofunde-se em um desses momentos históricos e aprenda mais sobre as pessoas por trás deles. Há personagens fascinantes, e nenhuma descoberta científica foi criada em um vácuo cultural. O que você descobre?
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/4/)
+
+---
+## Revisão e Autoestudo
+
+Aqui estão itens para assistir e ouvir:
+
+[Este podcast onde Amy Boyd discute a evolução da IA](http://runasradio.com/Shows/Show/739)
+
+[![A história da IA por Amy Boyd](https://img.youtube.com/vi/EJt3_bFYKss/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=EJt3_bFYKss "A história da IA por Amy Boyd")
+
+---
+
+## Tarefa
+
+[Criar uma linha do tempo](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md b/translations/br/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..ed2985e93
--- /dev/null
+++ b/translations/br/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "eb6e4d5afd1b21a57d2b9e6d0aac3969",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:34:04+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Criar uma linha do tempo
+
+## Instruções
+
+Usando [este repositório](https://github.com/Digital-Humanities-Toolkit/timeline-builder), crie uma linha do tempo sobre algum aspecto da história dos algoritmos, matemática, estatística, IA ou ML, ou uma combinação desses temas. Você pode focar em uma pessoa, uma ideia ou um longo período de pensamento. Certifique-se de adicionar elementos multimídia.
+
+## Rubrica
+
+| Critérios | Exemplares                                         | Adequado                                | Precisa de Melhorias                                             |
+| --------- | -------------------------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
+|           | Uma linha do tempo implantada é apresentada como uma página do GitHub | O código está incompleto e não foi implantado | A linha do tempo está incompleta, não bem pesquisada e não foi implantada |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/1-Introduction/3-fairness/README.md b/translations/br/1-Introduction/3-fairness/README.md
new file mode 100644
index 000000000..652f676f2
--- /dev/null
+++ b/translations/br/1-Introduction/3-fairness/README.md
@@ -0,0 +1,170 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "8f819813b2ca08ec7b9f60a2c9336045",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:22:28+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/3-fairness/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Construindo soluções de Machine Learning com IA responsável
+
+![Resumo de IA responsável em Machine Learning em um sketchnote](../../../../translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.br.png)
+> Sketchnote por [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/5/)
+
+## Introdução
+
+Neste currículo, você começará a descobrir como o aprendizado de máquina pode impactar e já está impactando nossas vidas cotidianas. Mesmo agora, sistemas e modelos estão envolvidos em tarefas de tomada de decisão diária, como diagnósticos de saúde, aprovações de empréstimos ou detecção de fraudes. Por isso, é importante que esses modelos funcionem bem para fornecer resultados confiáveis. Assim como qualquer aplicação de software, sistemas de IA podem falhar em atender às expectativas ou ter resultados indesejáveis. É por isso que é essencial entender e explicar o comportamento de um modelo de IA.
+
+Imagine o que pode acontecer quando os dados que você usa para construir esses modelos carecem de certos grupos demográficos, como raça, gênero, visão política, religião, ou representam esses grupos de forma desproporcional. E se a saída do modelo for interpretada de forma a favorecer algum grupo demográfico? Qual é a consequência para a aplicação? Além disso, o que acontece quando o modelo tem um resultado adverso e prejudica pessoas? Quem é responsável pelo comportamento dos sistemas de IA? Estas são algumas das questões que exploraremos neste currículo.
+
+Nesta lição, você irá:
+
+- Aumentar sua conscientização sobre a importância da equidade no aprendizado de máquina e os danos relacionados à falta de equidade.
+- Familiarizar-se com a prática de explorar outliers e cenários incomuns para garantir confiabilidade e segurança.
+- Compreender a necessidade de capacitar todos ao projetar sistemas inclusivos.
+- Explorar como é vital proteger a privacidade e a segurança dos dados e das pessoas.
+- Ver a importância de ter uma abordagem transparente para explicar o comportamento dos modelos de IA.
+- Ter em mente como a responsabilidade é essencial para construir confiança em sistemas de IA.
+
+## Pré-requisito
+
+Como pré-requisito, faça o "Caminho de Aprendizado sobre Princípios de IA Responsável" e assista ao vídeo abaixo sobre o tema:
+
+Saiba mais sobre IA Responsável seguindo este [Caminho de Aprendizado](https://docs.microsoft.com/learn/modules/responsible-ai-principles/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+[![Abordagem da Microsoft para IA Responsável](https://img.youtube.com/vi/dnC8-uUZXSc/0.jpg)](https://youtu.be/dnC8-uUZXSc "Abordagem da Microsoft para IA Responsável")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir ao vídeo: Abordagem da Microsoft para IA Responsável
+
+## Equidade
+
+Sistemas de IA devem tratar todos de forma justa e evitar afetar grupos semelhantes de pessoas de maneiras diferentes. Por exemplo, quando sistemas de IA fornecem orientações sobre tratamento médico, solicitações de empréstimos ou emprego, eles devem fazer as mesmas recomendações para todos com sintomas, circunstâncias financeiras ou qualificações profissionais semelhantes. Cada um de nós, como humanos, carrega preconceitos herdados que afetam nossas decisões e ações. Esses preconceitos podem ser evidentes nos dados que usamos para treinar sistemas de IA. Tal manipulação pode, às vezes, acontecer de forma não intencional. Muitas vezes, é difícil saber conscientemente quando você está introduzindo preconceito nos dados.
+
+**“Injustiça”** abrange impactos negativos, ou “danos”, para um grupo de pessoas, como aqueles definidos em termos de raça, gênero, idade ou status de deficiência. Os principais danos relacionados à equidade podem ser classificados como:
+
+- **Alocação**, se um gênero ou etnia, por exemplo, for favorecido em detrimento de outro.
+- **Qualidade do serviço**. Se você treinar os dados para um cenário específico, mas a realidade for muito mais complexa, isso leva a um serviço de desempenho ruim. Por exemplo, um dispensador de sabão que não consegue detectar pessoas com pele escura. [Referência](https://gizmodo.com/why-cant-this-soap-dispenser-identify-dark-skin-1797931773)
+- **Denigração**. Criticar ou rotular algo ou alguém de forma injusta. Por exemplo, uma tecnologia de rotulagem de imagens que infamemente rotulou imagens de pessoas de pele escura como gorilas.
+- **Super ou sub-representação**. A ideia é que um determinado grupo não seja visto em uma certa profissão, e qualquer serviço ou função que continue promovendo isso está contribuindo para o dano.
+- **Estereotipagem**. Associar um grupo específico a atributos pré-atribuídos. Por exemplo, um sistema de tradução de idiomas entre inglês e turco pode ter imprecisões devido a palavras com associações estereotipadas de gênero.
+
+![tradução para turco](../../../../translated_images/gender-bias-translate-en-tr.f185fd8822c2d4372912f2b690f6aaddd306ffbb49d795ad8d12a4bf141e7af0.br.png)
+> tradução para turco
+
+![tradução de volta para inglês](../../../../translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.br.png)
+> tradução de volta para inglês
+
+Ao projetar e testar sistemas de IA, precisamos garantir que a IA seja justa e não programada para tomar decisões tendenciosas ou discriminatórias, que também são proibidas para seres humanos. Garantir equidade em IA e aprendizado de máquina continua sendo um desafio sociotécnico complexo.
+
+### Confiabilidade e segurança
+
+Para construir confiança, sistemas de IA precisam ser confiáveis, seguros e consistentes em condições normais e inesperadas. É importante saber como os sistemas de IA se comportarão em uma variedade de situações, especialmente quando são outliers. Ao construir soluções de IA, é necessário um foco substancial em como lidar com uma ampla variedade de circunstâncias que as soluções de IA encontrariam. Por exemplo, um carro autônomo precisa priorizar a segurança das pessoas. Como resultado, a IA que alimenta o carro precisa considerar todos os cenários possíveis que o carro poderia encontrar, como noite, tempestades, nevascas, crianças correndo pela rua, animais de estimação, construções na estrada, etc. Quão bem um sistema de IA pode lidar com uma ampla gama de condições de forma confiável e segura reflete o nível de antecipação que o cientista de dados ou desenvolvedor de IA considerou durante o design ou teste do sistema.
+
+> [🎥 Clique aqui para um vídeo: ](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vvIl)
+
+### Inclusividade
+
+Sistemas de IA devem ser projetados para engajar e capacitar todos. Ao projetar e implementar sistemas de IA, cientistas de dados e desenvolvedores de IA identificam e abordam barreiras potenciais no sistema que poderiam excluir pessoas de forma não intencional. Por exemplo, há 1 bilhão de pessoas com deficiência ao redor do mundo. Com o avanço da IA, elas podem acessar uma ampla gama de informações e oportunidades mais facilmente em suas vidas diárias. Ao abordar as barreiras, cria-se oportunidades para inovar e desenvolver produtos de IA com melhores experiências que beneficiem a todos.
+
+> [🎥 Clique aqui para um vídeo: inclusividade em IA](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vl9v)
+
+### Segurança e privacidade
+
+Sistemas de IA devem ser seguros e respeitar a privacidade das pessoas. As pessoas têm menos confiança em sistemas que colocam sua privacidade, informações ou vidas em risco. Ao treinar modelos de aprendizado de máquina, dependemos de dados para produzir os melhores resultados. Ao fazer isso, a origem dos dados e sua integridade devem ser consideradas. Por exemplo, os dados foram enviados por usuários ou estão disponíveis publicamente? Em seguida, ao trabalhar com os dados, é crucial desenvolver sistemas de IA que possam proteger informações confidenciais e resistir a ataques. À medida que a IA se torna mais prevalente, proteger a privacidade e garantir a segurança de informações pessoais e empresariais importantes está se tornando mais crítico e complexo. Questões de privacidade e segurança de dados exigem atenção especial para IA porque o acesso aos dados é essencial para que os sistemas de IA façam previsões e decisões precisas e informadas sobre as pessoas.
+
+> [🎥 Clique aqui para um vídeo: segurança em IA](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF)
+
+- Como indústria, fizemos avanços significativos em privacidade e segurança, impulsionados significativamente por regulamentações como o GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados).
+- No entanto, com sistemas de IA, devemos reconhecer a tensão entre a necessidade de mais dados pessoais para tornar os sistemas mais personalizados e eficazes – e a privacidade.
+- Assim como com o nascimento de computadores conectados à internet, também estamos vendo um grande aumento no número de problemas de segurança relacionados à IA.
+- Ao mesmo tempo, vimos a IA sendo usada para melhorar a segurança. Por exemplo, a maioria dos scanners antivírus modernos é impulsionada por heurísticas de IA hoje.
+- Precisamos garantir que nossos processos de Ciência de Dados se harmonizem com as práticas mais recentes de privacidade e segurança.
+
+### Transparência
+
+Sistemas de IA devem ser compreensíveis. Uma parte crucial da transparência é explicar o comportamento dos sistemas de IA e seus componentes. Melhorar a compreensão dos sistemas de IA exige que as partes interessadas compreendam como e por que eles funcionam, para que possam identificar possíveis problemas de desempenho, preocupações de segurança e privacidade, preconceitos, práticas excludentes ou resultados não intencionais. Também acreditamos que aqueles que usam sistemas de IA devem ser honestos e transparentes sobre quando, por que e como escolhem implantá-los, bem como as limitações dos sistemas que utilizam. Por exemplo, se um banco usa um sistema de IA para apoiar suas decisões de concessão de crédito ao consumidor, é importante examinar os resultados e entender quais dados influenciam as recomendações do sistema. Os governos estão começando a regulamentar a IA em diversos setores, então cientistas de dados e organizações devem explicar se um sistema de IA atende aos requisitos regulatórios, especialmente quando há um resultado indesejável.
+
+> [🎥 Clique aqui para um vídeo: transparência em IA](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF)
+
+- Como os sistemas de IA são tão complexos, é difícil entender como eles funcionam e interpretar os resultados.
+- Essa falta de compreensão afeta a forma como esses sistemas são gerenciados, operacionalizados e documentados.
+- Essa falta de compreensão, mais importante, afeta as decisões tomadas com base nos resultados que esses sistemas produzem.
+
+### Responsabilidade
+
+As pessoas que projetam e implantam sistemas de IA devem ser responsáveis pelo funcionamento de seus sistemas. A necessidade de responsabilidade é particularmente crucial com tecnologias sensíveis, como reconhecimento facial. Recentemente, houve uma demanda crescente por tecnologia de reconhecimento facial, especialmente de organizações de aplicação da lei que veem o potencial da tecnologia em usos como encontrar crianças desaparecidas. No entanto, essas tecnologias poderiam ser usadas por um governo para colocar em risco as liberdades fundamentais de seus cidadãos, por exemplo, permitindo a vigilância contínua de indivíduos específicos. Portanto, cientistas de dados e organizações precisam ser responsáveis pelo impacto de seus sistemas de IA sobre indivíduos ou a sociedade.
+
+[![Pesquisador líder em IA alerta sobre vigilância em massa por meio de reconhecimento facial](../../../../translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.br.png)](https://www.youtube.com/watch?v=Wldt8P5V6D0 "Abordagem da Microsoft para IA Responsável")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir ao vídeo: Alertas sobre Vigilância em Massa por Reconhecimento Facial
+
+Em última análise, uma das maiores questões para nossa geração, como a primeira geração que está trazendo IA para a sociedade, é como garantir que os computadores permaneçam responsáveis perante as pessoas e como garantir que as pessoas que projetam computadores permaneçam responsáveis perante todos os outros.
+
+## Avaliação de impacto
+
+Antes de treinar um modelo de aprendizado de máquina, é importante realizar uma avaliação de impacto para entender o propósito do sistema de IA; qual é o uso pretendido; onde será implantado; e quem interagirá com o sistema. Isso é útil para os revisores ou testadores que avaliam o sistema saberem quais fatores considerar ao identificar riscos potenciais e consequências esperadas.
+
+As seguintes áreas são focos ao realizar uma avaliação de impacto:
+
+* **Impacto adverso sobre indivíduos**. Estar ciente de quaisquer restrições ou requisitos, uso não suportado ou quaisquer limitações conhecidas que prejudiquem o desempenho do sistema é vital para garantir que o sistema não seja usado de forma que possa causar danos aos indivíduos.
+* **Requisitos de dados**. Compreender como e onde o sistema usará dados permite que os revisores explorem quaisquer requisitos de dados que você precisaria considerar (por exemplo, regulamentações de dados como GDPR ou HIPAA). Além disso, examine se a origem ou quantidade de dados é substancial para o treinamento.
+* **Resumo do impacto**. Reúna uma lista de possíveis danos que poderiam surgir do uso do sistema. Ao longo do ciclo de vida do aprendizado de máquina, revise se os problemas identificados foram mitigados ou abordados.
+* **Metas aplicáveis** para cada um dos seis princípios fundamentais. Avalie se as metas de cada princípio foram atendidas e se há lacunas.
+
+## Depuração com IA responsável
+
+Semelhante à depuração de uma aplicação de software, depurar um sistema de IA é um processo necessário para identificar e resolver problemas no sistema. Há muitos fatores que podem afetar um modelo que não está funcionando como esperado ou de forma responsável. A maioria das métricas tradicionais de desempenho de modelos são agregados quantitativos do desempenho de um modelo, que não são suficientes para analisar como um modelo viola os princípios de IA responsável. Além disso, um modelo de aprendizado de máquina é uma caixa preta que dificulta entender o que impulsiona seu resultado ou fornecer explicações quando ele comete um erro. Mais adiante neste curso, aprenderemos como usar o painel de IA Responsável para ajudar a depurar sistemas de IA. O painel fornece uma ferramenta holística para cientistas de dados e desenvolvedores de IA realizarem:
+
+* **Análise de erros**. Para identificar a distribuição de erros do modelo que pode afetar a equidade ou confiabilidade do sistema.
+* **Visão geral do modelo**. Para descobrir onde há disparidades no desempenho do modelo entre diferentes grupos de dados.
+* **Análise de dados**. Para entender a distribuição dos dados e identificar qualquer potencial preconceito nos dados que poderia levar a problemas de equidade, inclusão e confiabilidade.
+* **Interpretabilidade do modelo**. Para entender o que afeta ou influencia as previsões do modelo. Isso ajuda a explicar o comportamento do modelo, o que é importante para transparência e responsabilidade.
+
+## 🚀 Desafio
+
+Para evitar que danos sejam introduzidos desde o início, devemos:
+
+- ter diversidade de origens e perspectivas entre as pessoas que trabalham nos sistemas
+- investir em conjuntos de dados que reflitam a diversidade de nossa sociedade
+- desenvolver melhores métodos ao longo do ciclo de vida do aprendizado de máquina para detectar e corrigir problemas de IA responsável quando eles ocorrerem
+
+Pense em cenários da vida real onde a falta de confiabilidade de um modelo é evidente na construção e uso do modelo. O que mais devemos considerar?
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/6/)
+## Revisão e Autoestudo
+Nesta lição, você aprendeu alguns conceitos básicos sobre justiça e injustiça em aprendizado de máquina.  
+
+Assista a este workshop para se aprofundar nos tópicos: 
+
+- Em busca de IA responsável: Colocando princípios em prática por Besmira Nushi, Mehrnoosh Sameki e Amit Sharma
+
+[![Responsible AI Toolbox: Um framework de código aberto para construir IA responsável](https://img.youtube.com/vi/tGgJCrA-MZU/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=tGgJCrA-MZU "RAI Toolbox: Um framework de código aberto para construir IA responsável")
+
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir ao vídeo: RAI Toolbox: Um framework de código aberto para construir IA responsável por Besmira Nushi, Mehrnoosh Sameki e Amit Sharma
+
+Além disso, leia: 
+
+- Centro de recursos de IA responsável da Microsoft: [Recursos de IA Responsável – Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai-resources?activetab=pivot1%3aprimaryr4) 
+
+- Grupo de pesquisa FATE da Microsoft: [FATE: Justiça, Responsabilidade, Transparência e Ética em IA - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/research/theme/fate/) 
+
+RAI Toolbox: 
+
+- [Repositório GitHub do Responsible AI Toolbox](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox)
+
+Leia sobre as ferramentas do Azure Machine Learning para garantir justiça:
+
+- [Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-fairness-ml?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 
+
+## Tarefa
+
+[Explore o RAI Toolbox](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/1-Introduction/3-fairness/assignment.md b/translations/br/1-Introduction/3-fairness/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..43d4e6089
--- /dev/null
+++ b/translations/br/1-Introduction/3-fairness/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "dbda60e7b1fe5f18974e7858eff0004e",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:24:15+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/3-fairness/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Explore o Toolbox de IA Responsável
+
+## Instruções
+
+Nesta lição, você aprendeu sobre o Toolbox de IA Responsável, um "projeto de código aberto e orientado pela comunidade para ajudar cientistas de dados a analisar e melhorar sistemas de IA." Para esta tarefa, explore um dos [notebooks](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox/blob/main/notebooks/responsibleaidashboard/getting-started.ipynb) do Toolbox de IA Responsável e relate suas descobertas em um artigo ou apresentação.
+
+## Rubrica
+
+| Critérios | Exemplar | Adequado | Necessita Melhorias |
+| --------- | -------- | -------- | ------------------- |
+|           | Um artigo ou apresentação em PowerPoint é apresentado discutindo os sistemas do Fairlearn, o notebook que foi executado e as conclusões obtidas a partir da execução | Um artigo é apresentado sem conclusões | Nenhum artigo é apresentado |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md b/translations/br/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7383d9bb7
--- /dev/null
+++ b/translations/br/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md
@@ -0,0 +1,132 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "dc4575225da159f2b06706e103ddba2a",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:26:12+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Técnicas de Aprendizado de Máquina
+
+O processo de construir, usar e manter modelos de aprendizado de máquina e os dados que eles utilizam é muito diferente de muitos outros fluxos de trabalho de desenvolvimento. Nesta lição, vamos desmistificar o processo e delinear as principais técnicas que você precisa conhecer. Você irá:
+
+- Compreender os processos que sustentam o aprendizado de máquina em um nível geral.
+- Explorar conceitos básicos como 'modelos', 'previsões' e 'dados de treinamento'.
+
+## [Questionário pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/7/)
+
+[![ML para iniciantes - Técnicas de Aprendizado de Máquina](https://img.youtube.com/vi/4NGM0U2ZSHU/0.jpg)](https://youtu.be/4NGM0U2ZSHU "ML para iniciantes - Técnicas de Aprendizado de Máquina")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo curto sobre esta lição.
+
+## Introdução
+
+Em um nível geral, a prática de criar processos de aprendizado de máquina (ML) é composta por várias etapas:
+
+1. **Definir a pergunta**. A maioria dos processos de ML começa com uma pergunta que não pode ser respondida por um programa condicional simples ou um mecanismo baseado em regras. Essas perguntas geralmente giram em torno de previsões baseadas em um conjunto de dados.
+2. **Coletar e preparar os dados**. Para responder à sua pergunta, você precisa de dados. A qualidade e, às vezes, a quantidade dos seus dados determinarão o quão bem você pode responder à pergunta inicial. Visualizar os dados é um aspecto importante desta fase. Esta etapa também inclui dividir os dados em grupos de treinamento e teste para construir um modelo.
+3. **Escolher um método de treinamento**. Dependendo da sua pergunta e da natureza dos seus dados, você precisa escolher como deseja treinar um modelo para refletir melhor seus dados e fazer previsões precisas. Esta é a parte do processo de ML que exige expertise específica e, muitas vezes, uma quantidade considerável de experimentação.
+4. **Treinar o modelo**. Usando seus dados de treinamento, você utilizará vários algoritmos para treinar um modelo a reconhecer padrões nos dados. O modelo pode usar pesos internos que podem ser ajustados para privilegiar certas partes dos dados em detrimento de outras, a fim de construir um modelo melhor.
+5. **Avaliar o modelo**. Você usa dados nunca antes vistos (seus dados de teste) do conjunto coletado para verificar o desempenho do modelo.
+6. **Ajustar parâmetros**. Com base no desempenho do modelo, você pode refazer o processo usando diferentes parâmetros ou variáveis que controlam o comportamento dos algoritmos usados para treinar o modelo.
+7. **Prever**. Use novas entradas para testar a precisão do modelo.
+
+## Qual pergunta fazer
+
+Os computadores são particularmente habilidosos em descobrir padrões ocultos nos dados. Essa habilidade é muito útil para pesquisadores que têm perguntas sobre um determinado domínio que não podem ser facilmente respondidas criando um mecanismo baseado em regras condicionais. Dado um trabalho atuarial, por exemplo, um cientista de dados pode ser capaz de construir regras manuais sobre a mortalidade de fumantes versus não fumantes.
+
+Quando muitas outras variáveis são introduzidas na equação, no entanto, um modelo de ML pode se mostrar mais eficiente para prever taxas de mortalidade futuras com base no histórico de saúde passado. Um exemplo mais animador pode ser fazer previsões meteorológicas para o mês de abril em um determinado local com base em dados que incluem latitude, longitude, mudanças climáticas, proximidade do oceano, padrões da corrente de jato e mais.
+
+✅ Este [slide deck](https://www2.cisl.ucar.edu/sites/default/files/2021-10/0900%20June%2024%20Haupt_0.pdf) sobre modelos meteorológicos oferece uma perspectiva histórica sobre o uso de ML na análise do clima.
+
+## Tarefas pré-construção
+
+Antes de começar a construir seu modelo, há várias tarefas que você precisa completar. Para testar sua pergunta e formar uma hipótese com base nas previsões de um modelo, você precisa identificar e configurar vários elementos.
+
+### Dados
+
+Para responder à sua pergunta com algum grau de certeza, você precisa de uma boa quantidade de dados do tipo certo. Há duas coisas que você precisa fazer neste momento:
+
+- **Coletar dados**. Lembrando da lição anterior sobre justiça na análise de dados, colete seus dados com cuidado. Esteja ciente das fontes desses dados, de quaisquer vieses inerentes que possam ter e documente sua origem.
+- **Preparar os dados**. Há várias etapas no processo de preparação de dados. Você pode precisar reunir dados e normalizá-los se vierem de fontes diversas. É possível melhorar a qualidade e a quantidade dos dados por meio de vários métodos, como converter strings em números (como fazemos em [Clustering](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md)). Você também pode gerar novos dados com base nos originais (como fazemos em [Classificação](../../4-Classification/1-Introduction/README.md)). Pode ser necessário limpar e editar os dados (como faremos antes da lição de [Aplicativo Web](../../3-Web-App/README.md)). Por fim, talvez seja necessário randomizá-los e embaralhá-los, dependendo das técnicas de treinamento.
+
+✅ Após coletar e processar seus dados, reserve um momento para verificar se sua estrutura permitirá abordar a pergunta pretendida. Pode ser que os dados não funcionem bem na sua tarefa, como descobrimos em nossas lições de [Clustering](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md)!
+
+### Features e Target
+
+Uma [feature](https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/an-introduction-to-variable-and-feature-selection) é uma propriedade mensurável dos seus dados. Em muitos conjuntos de dados, ela é expressa como um cabeçalho de coluna, como 'data', 'tamanho' ou 'cor'. Sua variável de feature, geralmente representada como `X` no código, representa a variável de entrada que será usada para treinar o modelo.
+
+O target é o que você está tentando prever. O target, geralmente representado como `y` no código, representa a resposta à pergunta que você está tentando fazer com seus dados: em dezembro, qual **cor** de abóboras será mais barata? Em São Francisco, quais bairros terão o melhor **preço** de imóveis? Às vezes, o target também é chamado de atributo de rótulo.
+
+### Selecionando sua variável de feature
+
+🎓 **Seleção de Features e Extração de Features** Como saber qual variável escolher ao construir um modelo? Provavelmente, você passará por um processo de seleção de features ou extração de features para escolher as variáveis certas para o modelo mais eficiente. No entanto, elas não são a mesma coisa: "A extração de features cria novas features a partir de funções das features originais, enquanto a seleção de features retorna um subconjunto das features." ([fonte](https://wikipedia.org/wiki/Feature_selection))
+
+### Visualizar seus dados
+
+Um aspecto importante do kit de ferramentas do cientista de dados é o poder de visualizar dados usando várias bibliotecas excelentes, como Seaborn ou MatPlotLib. Representar seus dados visualmente pode permitir que você descubra correlações ocultas que pode aproveitar. Suas visualizações também podem ajudá-lo a identificar vieses ou dados desbalanceados (como descobrimos em [Classificação](../../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)).
+
+### Dividir seu conjunto de dados
+
+Antes de treinar, você precisa dividir seu conjunto de dados em duas ou mais partes de tamanhos desiguais que ainda representem bem os dados.
+
+- **Treinamento**. Esta parte do conjunto de dados é ajustada ao seu modelo para treiná-lo. Este conjunto constitui a maior parte do conjunto de dados original.
+- **Teste**. Um conjunto de teste é um grupo independente de dados, frequentemente extraído dos dados originais, que você usa para confirmar o desempenho do modelo construído.
+- **Validação**. Um conjunto de validação é um grupo menor e independente de exemplos que você usa para ajustar os hiperparâmetros ou a arquitetura do modelo, a fim de melhorá-lo. Dependendo do tamanho dos seus dados e da pergunta que você está fazendo, pode não ser necessário construir este terceiro conjunto (como observamos em [Previsão de Séries Temporais](../../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)).
+
+## Construindo um modelo
+
+Usando seus dados de treinamento, seu objetivo é construir um modelo, ou uma representação estatística dos seus dados, utilizando vários algoritmos para **treiná-lo**. Treinar um modelo o expõe aos dados e permite que ele faça suposições sobre padrões percebidos que descobre, valida e aceita ou rejeita.
+
+### Decidir sobre um método de treinamento
+
+Dependendo da sua pergunta e da natureza dos seus dados, você escolherá um método para treiná-lo. Explorando a [documentação do Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html) - que usamos neste curso - você pode explorar várias maneiras de treinar um modelo. Dependendo da sua experiência, pode ser necessário tentar vários métodos diferentes para construir o melhor modelo. É provável que você passe por um processo em que cientistas de dados avaliam o desempenho de um modelo alimentando-o com dados não vistos, verificando sua precisão, vieses e outros problemas que degradam a qualidade, e selecionando o método de treinamento mais apropriado para a tarefa em questão.
+
+### Treinar um modelo
+
+Com seus dados de treinamento em mãos, você está pronto para 'ajustá-los' para criar um modelo. Você notará que em muitas bibliotecas de ML encontrará o código 'model.fit' - é neste momento que você envia sua variável de feature como um array de valores (geralmente 'X') e uma variável de target (geralmente 'y').
+
+### Avaliar o modelo
+
+Uma vez concluído o processo de treinamento (pode levar muitas iterações, ou 'épocas', para treinar um modelo grande), você poderá avaliar a qualidade do modelo usando dados de teste para medir seu desempenho. Esses dados são um subconjunto dos dados originais que o modelo ainda não analisou. Você pode imprimir uma tabela de métricas sobre a qualidade do modelo.
+
+🎓 **Ajuste do modelo**
+
+No contexto do aprendizado de máquina, o ajuste do modelo refere-se à precisão da função subjacente do modelo ao tentar analisar dados com os quais não está familiarizado.
+
+🎓 **Subajuste** e **superajuste** são problemas comuns que degradam a qualidade do modelo, pois o modelo se ajusta de forma insuficiente ou excessiva. Isso faz com que o modelo faça previsões muito alinhadas ou pouco alinhadas com seus dados de treinamento. Um modelo superajustado prevê os dados de treinamento muito bem porque aprendeu os detalhes e o ruído dos dados de forma excessiva. Um modelo subajustado não é preciso, pois não consegue analisar com precisão nem seus dados de treinamento nem os dados que ainda não viu.
+
+![modelo superajustado](../../../../translated_images/overfitting.1c132d92bfd93cb63240baf63ebdf82c30e30a0a44e1ad49861b82ff600c2b5c.br.png)
+> Infográfico por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+## Ajuste de parâmetros
+
+Depois de concluir o treinamento inicial, observe a qualidade do modelo e considere melhorá-lo ajustando seus 'hiperparâmetros'. Leia mais sobre o processo [na documentação](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
+
+## Previsão
+
+Este é o momento em que você pode usar dados completamente novos para testar a precisão do modelo. Em um cenário de ML 'aplicado', onde você está construindo ativos web para usar o modelo em produção, esse processo pode envolver a coleta de entrada do usuário (um clique de botão, por exemplo) para definir uma variável e enviá-la ao modelo para inferência ou avaliação.
+
+Nestas lições, você descobrirá como usar essas etapas para preparar, construir, testar, avaliar e prever - todos os gestos de um cientista de dados e mais, à medida que avança em sua jornada para se tornar um engenheiro de ML 'full stack'.
+
+---
+
+## 🚀Desafio
+
+Desenhe um fluxograma refletindo as etapas de um praticante de ML. Onde você se vê agora no processo? Onde você prevê que encontrará dificuldades? O que parece fácil para você?
+
+## [Questionário pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/8/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Pesquise online entrevistas com cientistas de dados que discutem seu trabalho diário. Aqui está [uma](https://www.youtube.com/watch?v=Z3IjgbbCEfs).
+
+## Tarefa
+
+[Entrevistar um cientista de dados](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md b/translations/br/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..633edf524
--- /dev/null
+++ b/translations/br/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "70d65aeddc06170bc1aed5b27805f930",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:27:34+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Entrevista com um cientista de dados
+
+## Instruções
+
+Na sua empresa, em um grupo de usuários, ou entre seus amigos ou colegas de estudo, converse com alguém que trabalha profissionalmente como cientista de dados. Escreva um pequeno artigo (500 palavras) sobre as ocupações diárias dessa pessoa. Eles são especialistas ou trabalham de forma 'full stack'?
+
+## Rubrica
+
+| Critérios | Exemplar                                                                            | Adequado                                                           | Precisa Melhorar      |
+| --------- | ----------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------ | --------------------- |
+|           | Um artigo com o comprimento correto, com fontes atribuídas, apresentado como um arquivo .doc | O artigo tem atribuições inadequadas ou é mais curto que o comprimento exigido | Nenhum artigo é apresentado |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/1-Introduction/README.md b/translations/br/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..e7625b589
--- /dev/null
+++ b/translations/br/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "cf8ecc83f28e5b98051d2179eca08e08",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:19:33+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Introdução ao aprendizado de máquina
+
+Nesta seção do currículo, você será apresentado aos conceitos básicos que fundamentam o campo do aprendizado de máquina, o que ele é, e aprenderá sobre sua história e as técnicas que os pesquisadores utilizam para trabalhar com ele. Vamos explorar juntos este novo mundo do aprendizado de máquina!
+
+![globo](../../../translated_images/globe.59f26379ceb40428672b4d9a568044618a2bf6292ecd53a5c481b90e3fa805eb.br.jpg)  
+> Foto por <a href="https://unsplash.com/@bill_oxford?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Bill Oxford</a> no <a href="https://unsplash.com/s/photos/globe?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+
+### Aulas
+
+1. [Introdução ao aprendizado de máquina](1-intro-to-ML/README.md)  
+1. [A história do aprendizado de máquina e da IA](2-history-of-ML/README.md)  
+1. [Equidade e aprendizado de máquina](3-fairness/README.md)  
+1. [Técnicas de aprendizado de máquina](4-techniques-of-ML/README.md)  
+
+### Créditos
+
+"Introdução ao Aprendizado de Máquina" foi escrito com ♥️ por uma equipe de pessoas incluindo [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan), [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom) e [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)  
+
+"A História do Aprendizado de Máquina" foi escrito com ♥️ por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) e [Amy Boyd](https://twitter.com/AmyKateNicho)  
+
+"Equidade e Aprendizado de Máquina" foi escrito com ♥️ por [Tomomi Imura](https://twitter.com/girliemac)  
+
+"Técnicas de Aprendizado de Máquina" foi escrito com ♥️ por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) e [Chris Noring](https://twitter.com/softchris)  
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/1-Tools/README.md b/translations/br/2-Regression/1-Tools/README.md
new file mode 100644
index 000000000..09ef30313
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/1-Tools/README.md
@@ -0,0 +1,239 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6b1cb0e46d4c5b747eff6e3607642760",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:31:44+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Introdução ao Python e Scikit-learn para modelos de regressão
+
+![Resumo de regressões em um sketchnote](../../../../translated_images/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e3ace348dec973e133fa5d3680fbc8412b61879507369b98d.br.png)
+
+> Sketchnote por [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/9/)
+
+> ### [Esta lição está disponível em R!](../../../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)
+
+## Introdução
+
+Nestas quatro lições, você descobrirá como construir modelos de regressão. Vamos discutir para que eles servem em breve. Mas antes de começar, certifique-se de ter as ferramentas certas para iniciar o processo!
+
+Nesta lição, você aprenderá a:
+
+- Configurar seu computador para tarefas locais de aprendizado de máquina.
+- Trabalhar com notebooks Jupyter.
+- Usar Scikit-learn, incluindo instalação.
+- Explorar regressão linear com um exercício prático.
+
+## Instalações e configurações
+
+[![ML para iniciantes - Configure suas ferramentas para criar modelos de aprendizado de máquina](https://img.youtube.com/vi/-DfeD2k2Kj0/0.jpg)](https://youtu.be/-DfeD2k2Kj0 "ML para iniciantes - Configure suas ferramentas para criar modelos de aprendizado de máquina")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para um vídeo curto sobre como configurar seu computador para ML.
+
+1. **Instale o Python**. Certifique-se de que o [Python](https://www.python.org/downloads/) está instalado em seu computador. Você usará Python para muitas tarefas de ciência de dados e aprendizado de máquina. A maioria dos sistemas de computador já inclui uma instalação do Python. Também existem [Pacotes de Codificação Python](https://code.visualstudio.com/learn/educators/installers?WT.mc_id=academic-77952-leestott) úteis disponíveis para facilitar a configuração para alguns usuários.
+
+   Algumas utilizações do Python, no entanto, exigem uma versão específica do software, enquanto outras exigem uma versão diferente. Por isso, é útil trabalhar dentro de um [ambiente virtual](https://docs.python.org/3/library/venv.html).
+
+2. **Instale o Visual Studio Code**. Certifique-se de que o Visual Studio Code está instalado em seu computador. Siga estas instruções para [instalar o Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) para a instalação básica. Você usará Python no Visual Studio Code neste curso, então pode ser útil revisar como [configurar o Visual Studio Code](https://docs.microsoft.com/learn/modules/python-install-vscode?WT.mc_id=academic-77952-leestott) para desenvolvimento em Python.
+
+   > Familiarize-se com Python trabalhando nesta coleção de [módulos de aprendizado](https://docs.microsoft.com/users/jenlooper-2911/collections/mp1pagggd5qrq7?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+   >
+   > [![Configurar Python com Visual Studio Code](https://img.youtube.com/vi/yyQM70vi7V8/0.jpg)](https://youtu.be/yyQM70vi7V8 "Configurar Python com Visual Studio Code")
+   >
+   > 🎥 Clique na imagem acima para um vídeo: usando Python no VS Code.
+
+3. **Instale o Scikit-learn**, seguindo [estas instruções](https://scikit-learn.org/stable/install.html). Como você precisa garantir que está usando Python 3, é recomendado que use um ambiente virtual. Observe que, se estiver instalando esta biblioteca em um Mac M1, há instruções especiais na página vinculada acima.
+
+4. **Instale o Jupyter Notebook**. Você precisará [instalar o pacote Jupyter](https://pypi.org/project/jupyter/).
+
+## Seu ambiente de autoria de ML
+
+Você usará **notebooks** para desenvolver seu código Python e criar modelos de aprendizado de máquina. Este tipo de arquivo é uma ferramenta comum para cientistas de dados e pode ser identificado por seu sufixo ou extensão `.ipynb`.
+
+Notebooks são um ambiente interativo que permite ao desenvolvedor tanto codificar quanto adicionar notas e escrever documentação em torno do código, o que é bastante útil para projetos experimentais ou orientados à pesquisa.
+
+[![ML para iniciantes - Configure Jupyter Notebooks para começar a construir modelos de regressão](https://img.youtube.com/vi/7E-jC8FLA2E/0.jpg)](https://youtu.be/7E-jC8FLA2E "ML para iniciantes - Configure Jupyter Notebooks para começar a construir modelos de regressão")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para um vídeo curto sobre este exercício.
+
+### Exercício - trabalhar com um notebook
+
+Nesta pasta, você encontrará o arquivo _notebook.ipynb_.
+
+1. Abra _notebook.ipynb_ no Visual Studio Code.
+
+   Um servidor Jupyter será iniciado com Python 3+. Você encontrará áreas do notebook que podem ser `executadas`, pedaços de código. Você pode executar um bloco de código selecionando o ícone que parece um botão de play.
+
+2. Selecione o ícone `md` e adicione um pouco de markdown, e o seguinte texto **# Bem-vindo ao seu notebook**.
+
+   Em seguida, adicione algum código Python.
+
+3. Digite **print('hello notebook')** no bloco de código.
+4. Selecione a seta para executar o código.
+
+   Você deve ver a declaração impressa:
+
+    ```output
+    hello notebook
+    ```
+
+![VS Code com um notebook aberto](../../../../translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.br.jpg)
+
+Você pode intercalar seu código com comentários para auto-documentar o notebook.
+
+✅ Pense por um momento como o ambiente de trabalho de um desenvolvedor web é diferente do de um cientista de dados.
+
+## Começando com Scikit-learn
+
+Agora que o Python está configurado em seu ambiente local e você está confortável com notebooks Jupyter, vamos nos familiarizar igualmente com o Scikit-learn (pronuncia-se `sci` como em `science`). O Scikit-learn fornece uma [API extensa](https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#api-ref) para ajudá-lo a realizar tarefas de ML.
+
+De acordo com seu [site](https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html), "Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto que suporta aprendizado supervisionado e não supervisionado. Também fornece várias ferramentas para ajuste de modelos, pré-processamento de dados, seleção e avaliação de modelos, e muitas outras utilidades."
+
+Neste curso, você usará Scikit-learn e outras ferramentas para construir modelos de aprendizado de máquina para realizar o que chamamos de tarefas de 'aprendizado de máquina tradicional'. Evitamos deliberadamente redes neurais e aprendizado profundo, pois eles são melhor abordados em nosso próximo currículo 'IA para Iniciantes'.
+
+O Scikit-learn torna simples construir modelos e avaliá-los para uso. Ele é focado principalmente em usar dados numéricos e contém vários conjuntos de dados prontos para uso como ferramentas de aprendizado. Também inclui modelos pré-construídos para os alunos experimentarem. Vamos explorar o processo de carregar dados pré-empacotados e usar um estimador para criar o primeiro modelo de ML com Scikit-learn usando alguns dados básicos.
+
+## Exercício - seu primeiro notebook com Scikit-learn
+
+> Este tutorial foi inspirado pelo [exemplo de regressão linear](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_ols.html#sphx-glr-auto-examples-linear-model-plot-ols-py) no site do Scikit-learn.
+
+[![ML para iniciantes - Seu Primeiro Projeto de Regressão Linear em Python](https://img.youtube.com/vi/2xkXL5EUpS0/0.jpg)](https://youtu.be/2xkXL5EUpS0 "ML para iniciantes - Seu Primeiro Projeto de Regressão Linear em Python")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para um vídeo curto sobre este exercício.
+
+No arquivo _notebook.ipynb_ associado a esta lição, limpe todas as células pressionando o ícone de 'lixeira'.
+
+Nesta seção, você trabalhará com um pequeno conjunto de dados sobre diabetes que está embutido no Scikit-learn para fins de aprendizado. Imagine que você queria testar um tratamento para pacientes diabéticos. Modelos de aprendizado de máquina podem ajudá-lo a determinar quais pacientes responderiam melhor ao tratamento, com base em combinações de variáveis. Mesmo um modelo de regressão muito básico, quando visualizado, pode mostrar informações sobre variáveis que ajudariam a organizar seus ensaios clínicos teóricos.
+
+✅ Existem muitos tipos de métodos de regressão, e qual você escolhe depende da resposta que está procurando. Se você quiser prever a altura provável de uma pessoa de uma determinada idade, usaria regressão linear, pois está buscando um **valor numérico**. Se estiver interessado em descobrir se um tipo de culinária deve ser considerado vegano ou não, estará buscando uma **atribuição de categoria**, então usaria regressão logística. Você aprenderá mais sobre regressão logística mais tarde. Pense um pouco sobre algumas perguntas que você pode fazer aos dados e qual desses métodos seria mais apropriado.
+
+Vamos começar esta tarefa.
+
+### Importar bibliotecas
+
+Para esta tarefa, importaremos algumas bibliotecas:
+
+- **matplotlib**. É uma ferramenta útil para [criação de gráficos](https://matplotlib.org/) e a usaremos para criar um gráfico de linha.
+- **numpy**. [numpy](https://numpy.org/doc/stable/user/whatisnumpy.html) é uma biblioteca útil para lidar com dados numéricos em Python.
+- **sklearn**. Esta é a biblioteca [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html).
+
+Importe algumas bibliotecas para ajudar em suas tarefas.
+
+1. Adicione as importações digitando o seguinte código:
+
+   ```python
+   import matplotlib.pyplot as plt
+   import numpy as np
+   from sklearn import datasets, linear_model, model_selection
+   ```
+
+   Acima, você está importando `matplotlib`, `numpy` e está importando `datasets`, `linear_model` e `model_selection` de `sklearn`. `model_selection` é usado para dividir dados em conjuntos de treinamento e teste.
+
+### O conjunto de dados de diabetes
+
+O [conjunto de dados de diabetes](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#diabetes-dataset) embutido inclui 442 amostras de dados sobre diabetes, com 10 variáveis de características, algumas das quais incluem:
+
+- age: idade em anos
+- bmi: índice de massa corporal
+- bp: pressão arterial média
+- s1 tc: células T (um tipo de glóbulo branco)
+
+✅ Este conjunto de dados inclui o conceito de 'sexo' como uma variável de característica importante para pesquisas sobre diabetes. Muitos conjuntos de dados médicos incluem este tipo de classificação binária. Pense um pouco sobre como categorizações como esta podem excluir certas partes da população de tratamentos.
+
+Agora, carregue os dados X e y.
+
+> 🎓 Lembre-se, este é aprendizado supervisionado, e precisamos de um alvo 'y' nomeado.
+
+Em uma nova célula de código, carregue o conjunto de dados de diabetes chamando `load_diabetes()`. O parâmetro `return_X_y=True` indica que `X` será uma matriz de dados e `y` será o alvo da regressão.
+
+1. Adicione alguns comandos de impressão para mostrar a forma da matriz de dados e seu primeiro elemento:
+
+    ```python
+    X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)
+    print(X.shape)
+    print(X[0])
+    ```
+
+    O que você está recebendo como resposta é uma tupla. O que você está fazendo é atribuir os dois primeiros valores da tupla a `X` e `y`, respectivamente. Saiba mais [sobre tuplas](https://wikipedia.org/wiki/Tuple).
+
+    Você pode ver que esses dados têm 442 itens organizados em arrays de 10 elementos:
+
+    ```text
+    (442, 10)
+    [ 0.03807591  0.05068012  0.06169621  0.02187235 -0.0442235  -0.03482076
+    -0.04340085 -0.00259226  0.01990842 -0.01764613]
+    ```
+
+    ✅ Pense um pouco sobre a relação entre os dados e o alvo da regressão. A regressão linear prevê relações entre a característica X e a variável alvo y. Você consegue encontrar o [alvo](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#diabetes-dataset) para o conjunto de dados de diabetes na documentação? O que este conjunto de dados está demonstrando, dado o alvo?
+
+2. Em seguida, selecione uma parte deste conjunto de dados para plotar, escolhendo a 3ª coluna do conjunto de dados. Você pode fazer isso usando o operador `:` para selecionar todas as linhas e, em seguida, selecionar a 3ª coluna usando o índice (2). Você também pode remodelar os dados para serem uma matriz 2D - conforme necessário para plotagem - usando `reshape(n_rows, n_columns)`. Se um dos parâmetros for -1, a dimensão correspondente será calculada automaticamente.
+
+   ```python
+   X = X[:, 2]
+   X = X.reshape((-1,1))
+   ```
+
+   ✅ A qualquer momento, imprima os dados para verificar sua forma.
+
+3. Agora que você tem os dados prontos para serem plotados, pode ver se uma máquina pode ajudar a determinar uma divisão lógica entre os números neste conjunto de dados. Para fazer isso, você precisa dividir tanto os dados (X) quanto o alvo (y) em conjuntos de teste e treinamento. O Scikit-learn tem uma maneira simples de fazer isso; você pode dividir seus dados de teste em um ponto específico.
+
+   ```python
+   X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.33)
+   ```
+
+4. Agora você está pronto para treinar seu modelo! Carregue o modelo de regressão linear e treine-o com seus conjuntos de treinamento X e y usando `model.fit()`:
+
+    ```python
+    model = linear_model.LinearRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    ```
+
+    ✅ `model.fit()` é uma função que você verá em muitas bibliotecas de ML, como TensorFlow.
+
+5. Em seguida, crie uma previsão usando os dados de teste, utilizando a função `predict()`. Isso será usado para desenhar a linha entre os grupos de dados.
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    ```
+
+6. Agora é hora de mostrar os dados em um gráfico. O Matplotlib é uma ferramenta muito útil para esta tarefa. Crie um gráfico de dispersão de todos os dados de teste X e y e use a previsão para desenhar uma linha no lugar mais apropriado, entre os agrupamentos de dados do modelo.
+
+    ```python
+    plt.scatter(X_test, y_test,  color='black')
+    plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)
+    plt.xlabel('Scaled BMIs')
+    plt.ylabel('Disease Progression')
+    plt.title('A Graph Plot Showing Diabetes Progression Against BMI')
+    plt.show()
+    ```
+
+   ![um gráfico de dispersão mostrando pontos de dados sobre diabetes](../../../../translated_images/scatterplot.ad8b356bcbb33be68d54050e09b9b7bfc03e94fde7371f2609ae43f4c563b2d7.br.png)
+✅ Pense um pouco sobre o que está acontecendo aqui. Uma linha reta está passando por muitos pequenos pontos de dados, mas o que exatamente ela está fazendo? Você consegue perceber como deveria ser possível usar essa linha para prever onde um novo ponto de dados, ainda não visto, deveria se encaixar em relação ao eixo y do gráfico? Tente colocar em palavras o uso prático desse modelo.
+
+Parabéns, você construiu seu primeiro modelo de regressão linear, fez uma previsão com ele e a exibiu em um gráfico!
+
+---
+## 🚀Desafio
+
+Faça o gráfico de uma variável diferente deste conjunto de dados. Dica: edite esta linha: `X = X[:,2]`. Dado o alvo deste conjunto de dados, o que você consegue descobrir sobre a progressão do diabetes como uma doença?
+
+## [Questionário pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/10/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Neste tutorial, você trabalhou com regressão linear simples, em vez de regressão univariada ou múltipla. Leia um pouco sobre as diferenças entre esses métodos ou dê uma olhada [neste vídeo](https://www.coursera.org/lecture/quantifying-relationships-regression-models/linear-vs-nonlinear-categorical-variables-ai2Ef).
+
+Leia mais sobre o conceito de regressão e pense em que tipos de perguntas podem ser respondidas por essa técnica. Faça este [tutorial](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-regression-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott) para aprofundar seu entendimento.
+
+## Tarefa
+
+[Um conjunto de dados diferente](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/1-Tools/assignment.md b/translations/br/2-Regression/1-Tools/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..d1451d1eb
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/1-Tools/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "74a5cf83e4ebc302afbcbc4f418afd0a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:33:30+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Regressão com Scikit-learn
+
+## Instruções
+
+Dê uma olhada no [conjunto de dados Linnerud](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_linnerud.html#sklearn.datasets.load_linnerud) no Scikit-learn. Este conjunto de dados possui múltiplos [alvos](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#linnerrud-dataset): 'Ele consiste em três variáveis de exercício (dados) e três variáveis fisiológicas (alvo) coletadas de vinte homens de meia-idade em um clube de fitness'.
+
+Com suas próprias palavras, descreva como criar um modelo de Regressão que plote a relação entre a circunferência da cintura e a quantidade de abdominais realizados. Faça o mesmo para os outros pontos de dados deste conjunto de dados.
+
+## Rubrica
+
+| Critério                       | Exemplary                           | Adequado                      | Precisa de Melhorias       |
+| ------------------------------ | ----------------------------------- | ----------------------------- | -------------------------- |
+| Enviar um parágrafo descritivo | Um parágrafo bem escrito é enviado  | Algumas frases são enviadas   | Nenhuma descrição é fornecida |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/1-Tools/notebook.ipynb b/translations/br/2-Regression/1-Tools/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/br/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md b/translations/br/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f3ab05bf8
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:33:54+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb b/translations/br/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..f8dff255c
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb
@@ -0,0 +1,447 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_1-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c18d3bd0bd8ae3878597e89dcd1fa5c1",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:09:43+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YJUHCXqK57yz"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Introdução à Regressão - Aula 1\n",
+    "\n",
+    "#### Colocando em perspectiva\n",
+    "\n",
+    "✅ Existem muitos tipos de métodos de regressão, e qual você escolhe depende da resposta que está buscando. Se você quiser prever a altura provável de uma pessoa com uma determinada idade, usaria `regressão linear`, pois está procurando um **valor numérico**. Se estiver interessado em descobrir se um tipo de culinária deve ser considerado vegano ou não, estará buscando uma **atribuição de categoria**, então usaria `regressão logística`. Você aprenderá mais sobre regressão logística mais adiante. Pense um pouco sobre algumas perguntas que você pode fazer aos dados e quais desses métodos seriam mais apropriados.\n",
+    "\n",
+    "Nesta seção, você trabalhará com um [pequeno conjunto de dados sobre diabetes](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html). Imagine que você queira testar um tratamento para pacientes diabéticos. Modelos de aprendizado de máquina podem ajudar a determinar quais pacientes responderiam melhor ao tratamento, com base em combinações de variáveis. Mesmo um modelo de regressão muito básico, quando visualizado, pode mostrar informações sobre variáveis que ajudariam você a organizar seus ensaios clínicos teóricos.\n",
+    "\n",
+    "Dito isso, vamos começar esta tarefa!\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/encouRage.jpg\"\n",
+    "   width=\"630\"/>\n",
+    "   <figcaption>Arte por @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "<!--![Arte por \\@allison_horst](../../../../../../translated_images/encouRage.e75d5fe0367fb9136b78104baf4e2032a7622bc42a2bc34c0ad36c294eeb83f5.br.jpg)<br>Arte por @allison_horst-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "LWNNzfqd6feZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 1. Carregando nosso conjunto de ferramentas\n",
+    "\n",
+    "Para esta tarefa, vamos precisar dos seguintes pacotes:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: O [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) é uma [coleção de pacotes R](https://www.tidyverse.org/packages) projetada para tornar a ciência de dados mais rápida, fácil e divertida!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: O [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) é uma [coleção de pacotes](https://www.tidymodels.org/packages/) para modelagem e aprendizado de máquina.\n",
+    "\n",
+    "Você pode instalá-los com o seguinte comando:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\"))`\n",
+    "\n",
+    "O script abaixo verifica se você possui os pacotes necessários para completar este módulo e os instala para você caso algum esteja faltando.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "FIo2YhO26wI9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "Loading required package: pacman\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "cIA9fz9v7Dss",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "outputId": "2df7073b-86b2-4b32-cb86-0da605a0dc11"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Agora, vamos carregar esses pacotes incríveis e torná-los disponíveis na nossa sessão atual do R. (Isso é apenas para ilustração, `pacman::p_load()` já fez isso por você)\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "gpO_P_6f9WUG"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# load the core Tidyverse packages\r\n",
+    "library(tidyverse)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# load the core Tidymodels packages\r\n",
+    "library(tidymodels)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "NLMycgG-9ezO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 2. O conjunto de dados de diabetes\n",
+    "\n",
+    "Neste exercício, vamos demonstrar nossas habilidades de regressão fazendo previsões em um conjunto de dados de diabetes. O [conjunto de dados de diabetes](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.rwrite1.txt) inclui `442 amostras` de dados relacionados ao diabetes, com 10 variáveis preditoras, `idade`, `sexo`, `índice de massa corporal`, `pressão arterial média` e `seis medições de soro sanguíneo`, além de uma variável de resultado `y`: uma medida quantitativa da progressão da doença um ano após a linha de base.\n",
+    "\n",
+    "|Número de observações|442|\n",
+    "|----------------------|:---|\n",
+    "|Número de preditores|As primeiras 10 colunas são preditivas numéricas|\n",
+    "|Resultado/Alvo|A coluna 11 é uma medida quantitativa da progressão da doença um ano após a linha de base|\n",
+    "|Informações dos preditores|- idade em anos\n",
+    "||- sexo\n",
+    "||- bmi índice de massa corporal\n",
+    "||- bp pressão arterial média\n",
+    "||- s1 tc, colesterol total no soro\n",
+    "||- s2 ldl, lipoproteínas de baixa densidade\n",
+    "||- s3 hdl, lipoproteínas de alta densidade\n",
+    "||- s4 tch, colesterol total / HDL\n",
+    "||- s5 ltg, possivelmente logaritmo do nível de triglicerídeos no soro\n",
+    "||- s6 glu, nível de açúcar no sangue|\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 Lembre-se, isso é aprendizado supervisionado, e precisamos de um alvo chamado 'y'.\n",
+    "\n",
+    "Antes de manipular os dados com R, você precisa importar os dados para a memória do R ou estabelecer uma conexão com os dados que o R possa usar para acessá-los remotamente.\n",
+    "\n",
+    "> O pacote [readr](https://readr.tidyverse.org/), que faz parte do Tidyverse, oferece uma maneira rápida e amigável de ler dados retangulares no R.\n",
+    "\n",
+    "Agora, vamos carregar o conjunto de dados de diabetes fornecido neste URL de origem: <https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html>\n",
+    "\n",
+    "Além disso, faremos uma verificação básica nos dados usando `glimpse()` e exibiremos as primeiras 5 linhas usando `slice()`.\n",
+    "\n",
+    "Antes de prosseguir, vamos também introduzir algo que você encontrará frequentemente no código R 🥁🥁: o operador pipe `%>%`\n",
+    "\n",
+    "O operador pipe (`%>%`) realiza operações em sequência lógica, passando um objeto para frente em uma função ou expressão de chamada. Você pode pensar no operador pipe como dizendo \"e então\" no seu código.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "KM6iXLH996Cl"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Import the data set\r\n",
+    "diabetes <- read_table2(file = \"https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.rwrite1.txt\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\r\n",
+    "glimpse(diabetes)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Select the first 5 rows of the data\r\n",
+    "diabetes %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Z1geAMhM-bSP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "`glimpse()` nos mostra que esses dados possuem 442 linhas e 11 colunas, com todas as colunas sendo do tipo de dado `double`.\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "> glimpse() e slice() são funções do [`dplyr`](https://dplyr.tidyverse.org/). Dplyr, parte do Tidyverse, é uma gramática de manipulação de dados que fornece um conjunto consistente de verbos para ajudar a resolver os desafios mais comuns de manipulação de dados.\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "Agora que temos os dados, vamos focar em uma única característica (`bmi`) como alvo para este exercício. Isso exigirá que selecionemos as colunas desejadas. Então, como fazemos isso?\n",
+    "\n",
+    "[`dplyr::select()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/select.html) nos permite *selecionar* (e opcionalmente renomear) colunas em um data frame.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UwjVT1Hz-c3Z"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select predictor feature `bmi` and outcome `y`\r\n",
+    "diabetes_select <- diabetes %>% \r\n",
+    "  select(c(bmi, y))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the first 5 rows\r\n",
+    "diabetes_select %>% \r\n",
+    "  slice(1:10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RDY1oAKI-m80"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 3. Dados de Treinamento e Teste\n",
+    "\n",
+    "É uma prática comum em aprendizado supervisionado *dividir* os dados em dois subconjuntos: um conjunto (geralmente maior) para treinar o modelo e um conjunto menor \"reservado\" para verificar como o modelo se saiu.\n",
+    "\n",
+    "Agora que temos os dados prontos, podemos verificar se uma máquina pode ajudar a determinar uma divisão lógica entre os números neste conjunto de dados. Podemos usar o pacote [rsample](https://tidymodels.github.io/rsample/), que faz parte do framework Tidymodels, para criar um objeto que contém as informações sobre *como* dividir os dados, e então usar mais duas funções do rsample para extrair os conjuntos de treinamento e teste criados:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "SDk668xK-tc3"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\r\n",
+    "# Split 67% of the data for training and the rest for tesing\r\n",
+    "diabetes_split <- diabetes_select %>% \r\n",
+    "  initial_split(prop = 0.67)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Extract the resulting train and test sets\r\n",
+    "diabetes_train <- training(diabetes_split)\r\n",
+    "diabetes_test <- testing(diabetes_split)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the first 3 rows of the training set\r\n",
+    "diabetes_train %>% \r\n",
+    "  slice(1:10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "EqtHx129-1h-"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 4. Treinar um modelo de regressão linear com Tidymodels\n",
+    "\n",
+    "Agora estamos prontos para treinar nosso modelo!\n",
+    "\n",
+    "No Tidymodels, você especifica modelos usando `parsnip()` ao definir três conceitos:\n",
+    "\n",
+    "-   O **tipo** do modelo diferencia modelos como regressão linear, regressão logística, modelos de árvore de decisão, entre outros.\n",
+    "\n",
+    "-   O **modo** do modelo inclui opções comuns como regressão e classificação; alguns tipos de modelo suportam ambos, enquanto outros possuem apenas um modo.\n",
+    "\n",
+    "-   O **motor** do modelo é a ferramenta computacional que será usada para ajustar o modelo. Frequentemente, são pacotes do R, como **`\"lm\"`** ou **`\"ranger\"`**.\n",
+    "\n",
+    "Essas informações de modelagem são capturadas em uma especificação de modelo, então vamos criar uma!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "sBOS-XhB-6v7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Build a linear model specification\r\n",
+    "lm_spec <- \r\n",
+    "  # Type\r\n",
+    "  linear_reg() %>% \r\n",
+    "  # Engine\r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \r\n",
+    "  # Mode\r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the model specification\r\n",
+    "lm_spec"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "20OwEw20--t3"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Depois que um modelo foi *especificado*, ele pode ser `estimado` ou `treinado` usando a função [`fit()`](https://parsnip.tidymodels.org/reference/fit.html), geralmente utilizando uma fórmula e alguns dados.\n",
+    "\n",
+    "`y ~ .` significa que ajustaremos `y` como a quantidade/objetivo previsto, explicado por todos os preditores/características, ou seja, `.` (neste caso, temos apenas um preditor: `bmi`).\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "_oDHs89k_CJj"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Build a linear model specification\r\n",
+    "lm_spec <- linear_reg() %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>%\r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Train a linear regression model\r\n",
+    "lm_mod <- lm_spec %>% \r\n",
+    "  fit(y ~ ., data = diabetes_train)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the model\r\n",
+    "lm_mod"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YlsHqd-q_GJQ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "A partir do resultado do modelo, podemos observar os coeficientes aprendidos durante o treinamento. Eles representam os coeficientes da linha de melhor ajuste que nos dá o menor erro geral entre a variável real e a prevista.  \n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "## 5. Fazer previsões no conjunto de teste\n",
+    "\n",
+    "Agora que treinamos um modelo, podemos usá-lo para prever a progressão da doença y para o conjunto de dados de teste usando [parsnip::predict()](https://parsnip.tidymodels.org/reference/predict.model_fit.html). Isso será usado para traçar a linha entre os grupos de dados.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kGZ22RQj_Olu"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make predictions for the test set\r\n",
+    "predictions <- lm_mod %>% \r\n",
+    "  predict(new_data = diabetes_test)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print out some of the predictions\r\n",
+    "predictions %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "nXHbY7M2_aao"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Uhuu! 💃🕺 Acabamos de treinar um modelo e usá-lo para fazer previsões!\n",
+    "\n",
+    "Ao fazer previsões, a convenção do tidymodels é sempre produzir um tibble/data frame de resultados com nomes de colunas padronizados. Isso facilita a combinação dos dados originais com as previsões em um formato utilizável para operações subsequentes, como criação de gráficos.\n",
+    "\n",
+    "`dplyr::bind_cols()` une de forma eficiente várias data frames por coluna.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "R_JstwUY_bIs"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Combine the predictions and the original test set\r\n",
+    "results <- diabetes_test %>% \r\n",
+    "  bind_cols(predictions)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "results %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RybsMJR7_iI8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 6. Plotar resultados do modelo\n",
+    "\n",
+    "Agora é hora de visualizar isso 📈. Vamos criar um gráfico de dispersão com todos os valores de `y` e `bmi` do conjunto de teste e, em seguida, usar as previsões para desenhar uma linha no lugar mais apropriado, entre os agrupamentos de dados do modelo.\n",
+    "\n",
+    "O R possui vários sistemas para criar gráficos, mas o `ggplot2` é um dos mais elegantes e versáteis. Ele permite que você componha gráficos **combinando componentes independentes**.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "XJbYbMZW_n_s"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set a theme for the plot\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "# Create a scatter plot\r\n",
+    "results %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = bmi)) +\r\n",
+    "  # Add a scatter plot\r\n",
+    "  geom_point(aes(y = y), size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Add a line plot\r\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"blue\", size = 1.5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "R9tYp3VW_sTn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "✅ Pense um pouco sobre o que está acontecendo aqui. Uma linha reta está passando por vários pequenos pontos de dados, mas o que exatamente ela está fazendo? Você consegue perceber como deveria ser possível usar essa linha para prever onde um novo ponto de dados, ainda não visto, deveria se encaixar em relação ao eixo y do gráfico? Tente colocar em palavras o uso prático desse modelo.\n",
+    "\n",
+    "Parabéns, você construiu seu primeiro modelo de regressão linear, fez uma previsão com ele e a exibiu em um gráfico!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zrPtHIxx_tNI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb b/translations/br/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..8753e05b0
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,675 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Importar bibliotecas necessárias\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from sklearn import datasets, linear_model, model_selection\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Carregue o conjunto de dados de diabetes, dividido em dados `X` e características `y`\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442, 10)\n",
+      "[ 0.03807591  0.05068012  0.06169621  0.02187239 -0.0442235  -0.03482076\n",
+      " -0.04340085 -0.00259226  0.01990749 -0.01764613]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)\n",
+    "print(X.shape)\n",
+    "print(X[0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Selecione apenas uma funcionalidade para focar neste exercício\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442,)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Selecting the 3rd feature\n",
+    "X = X[:, 2]\n",
+    "print(X.shape)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442, 1)\n",
+      "[[ 0.06169621]\n",
+      " [-0.05147406]\n",
+      " [ 0.04445121]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.08380842]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.02884001]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.04229559]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [-0.05686312]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [ 0.03582872]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.07734155]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [ 0.04445121]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.12528712]\n",
+      " [-0.05039625]\n",
+      " [-0.06332999]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.02289497]\n",
+      " [ 0.01103904]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.06764124]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [ 0.06816308]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.0730303 ]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.0250506 ]\n",
+      " [-0.04931844]\n",
+      " [ 0.04121778]\n",
+      " [-0.06332999]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [-0.01482845]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.07518593]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.04824063]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [ 0.0519959 ]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [-0.01698407]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [ 0.04121778]\n",
+      " [ 0.06492964]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [-0.07626374]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.11019775]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.05846277]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [ 0.08109682]\n",
+      " [ 0.0347509 ]\n",
+      " [ 0.02397278]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.06117437]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [ 0.09618619]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.05362969]\n",
+      " [ 0.0433734 ]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [-0.0816528 ]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [ 0.11127556]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.04768465]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.04660684]\n",
+      " [ 0.12852056]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [ 0.0703187 ]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [-0.04392938]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.0433734 ]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [ 0.06385183]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.07247433]\n",
+      " [-0.0191397 ]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [-0.06009656]\n",
+      " [ 0.06924089]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [-0.02668438]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.07949718]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [ 0.02720622]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.04285156]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [ 0.02397278]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.04229559]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.05901875]\n",
+      " [ 0.0250506 ]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.00349435]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.04660684]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.03690653]\n",
+      " [ 0.00349435]\n",
+      " [-0.07087468]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.09403057]\n",
+      " [ 0.03582872]\n",
+      " [ 0.03151747]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [ 0.03259528]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.00026092]\n",
+      " [ 0.03690653]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.01482845]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [-0.06871905]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [ 0.07462995]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [-0.0816528 ]\n",
+      " [ 0.04768465]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [ 0.09834182]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.16085492]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [ 0.12744274]\n",
+      " [-0.07734155]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.00888341]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [-0.05901875]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.0902753 ]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.05255187]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.01698407]\n",
+      " [ 0.05522933]\n",
+      " [ 0.07678558]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.06117437]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [-0.01375064]\n",
+      " [ 0.07355214]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [ 0.0347509 ]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.06492964]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [ 0.05307371]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.0519959 ]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [ 0.114509  ]\n",
+      " [ 0.06708527]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [ 0.10480869]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [-0.04824063]\n",
+      " [ 0.08540807]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [-0.01375064]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.02181716]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.07195249]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [-0.08488624]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.10480869]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.13714305]\n",
+      " [ 0.17055523]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [ 0.03798434]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [ 0.06816308]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [-0.08919748]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.02884001]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.0191397 ]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.06924089]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [ 0.02289497]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.097264  ]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [ 0.12313149]\n",
+      " [-0.08057499]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [-0.05039625]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.0277622 ]\n",
+      " [ 0.05846277]\n",
+      " [ 0.08540807]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.00888341]\n",
+      " [ 0.08001901]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [ 0.07786339]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [ 0.01103904]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.05686312]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.05522933]\n",
+      " [-0.06009656]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.07410811]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.0730303 ]]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#Reshaping to get a 2D array\n",
+    "X = X.reshape(-1, 1)\n",
+    "print(X.shape)\n",
+    "print(X)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Divida os dados de treinamento e teste tanto para `X` quanto para `y`\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.33)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Selecione o modelo e ajuste-o com os dados de treinamento\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<style>#sk-container-id-1 {color: black;background-color: white;}#sk-container-id-1 pre{padding: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable {background-color: white;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label {cursor: pointer;display: block;width: 100%;margin-bottom: 0;padding: 0.3em;box-sizing: border-box;text-align: center;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label-arrow:before {content: \"▸\";float: left;margin-right: 0.25em;color: #696969;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label-arrow:hover:before {color: black;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator:hover label.sk-toggleable__label-arrow:before {color: black;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable__content {max-height: 0;max-width: 0;overflow: hidden;text-align: left;background-color: #f0f8ff;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable__content pre {margin: 0.2em;color: black;border-radius: 0.25em;background-color: #f0f8ff;}#sk-container-id-1 input.sk-toggleable__control:checked~div.sk-toggleable__content {max-height: 200px;max-width: 100%;overflow: auto;}#sk-container-id-1 input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label-arrow:before {content: \"▾\";}#sk-container-id-1 div.sk-estimator input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-label input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 input.sk-hidden--visually {border: 0;clip: rect(1px 1px 1px 1px);clip: rect(1px, 1px, 1px, 1px);height: 1px;margin: -1px;overflow: hidden;padding: 0;position: absolute;width: 1px;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator {font-family: monospace;background-color: #f0f8ff;border: 1px dotted black;border-radius: 0.25em;box-sizing: border-box;margin-bottom: 0.5em;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator:hover {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item::after {content: \"\";width: 100%;border-bottom: 1px solid gray;flex-grow: 1;}#sk-container-id-1 div.sk-label:hover label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-serial::before {content: \"\";position: absolute;border-left: 1px solid gray;box-sizing: border-box;top: 0;bottom: 0;left: 50%;z-index: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-serial {display: flex;flex-direction: column;align-items: center;background-color: white;padding-right: 0.2em;padding-left: 0.2em;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-item {position: relative;z-index: 1;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel {display: flex;align-items: stretch;justify-content: center;background-color: white;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-item::before, #sk-container-id-1 div.sk-parallel-item::before {content: \"\";position: absolute;border-left: 1px solid gray;box-sizing: border-box;top: 0;bottom: 0;left: 50%;z-index: -1;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item {display: flex;flex-direction: column;z-index: 1;position: relative;background-color: white;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:first-child::after {align-self: flex-end;width: 50%;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:last-child::after {align-self: flex-start;width: 50%;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:only-child::after {width: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-dashed-wrapped {border: 1px dashed gray;margin: 0 0.4em 0.5em 0.4em;box-sizing: border-box;padding-bottom: 0.4em;background-color: white;}#sk-container-id-1 div.sk-label label {font-family: monospace;font-weight: bold;display: inline-block;line-height: 1.2em;}#sk-container-id-1 div.sk-label-container {text-align: center;}#sk-container-id-1 div.sk-container {/* jupyter's `normalize.less` sets `[hidden] { display: none; }` but bootstrap.min.css set `[hidden] { display: none !important; }` so we also need the `!important` here to be able to override the default hidden behavior on the sphinx rendered scikit-learn.org. See: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/21755 */display: inline-block !important;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-text-repr-fallback {display: none;}</style><div id=\"sk-container-id-1\" class=\"sk-top-container\"><div class=\"sk-text-repr-fallback\"><pre>LinearRegression()</pre><b>In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook. <br />On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.</b></div><div class=\"sk-container\" hidden><div class=\"sk-item\"><div class=\"sk-estimator sk-toggleable\"><input class=\"sk-toggleable__control sk-hidden--visually\" id=\"sk-estimator-id-1\" type=\"checkbox\" checked><label for=\"sk-estimator-id-1\" class=\"sk-toggleable__label sk-toggleable__label-arrow\">LinearRegression</label><div class=\"sk-toggleable__content\"><pre>LinearRegression()</pre></div></div></div></div></div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "LinearRegression()"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "model = linear_model.LinearRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Use dados de teste para prever uma linha\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Exiba os resultados em um gráfico\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.scatter(X_test, y_test,  color='black')\n",
+    "plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "16ff1a974f6e4348e869e4a7d366b86a",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:06:23+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/2-Data/README.md b/translations/br/2-Regression/2-Data/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ff421ac43
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/2-Data/README.md
@@ -0,0 +1,226 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a683e1fe430bb0d4a10b68f6ca15e0a6",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:35:59+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Construir um modelo de regressão usando Scikit-learn: preparar e visualizar dados
+
+![Infográfico de visualização de dados](../../../../translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.br.png)
+
+Infográfico por [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/11/)
+
+> ### [Esta lição está disponível em R!](../../../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)
+
+## Introdução
+
+Agora que você já configurou as ferramentas necessárias para começar a construir modelos de aprendizado de máquina com Scikit-learn, está pronto para começar a fazer perguntas sobre seus dados. Ao trabalhar com dados e aplicar soluções de aprendizado de máquina, é muito importante saber como fazer a pergunta certa para desbloquear adequadamente o potencial do seu conjunto de dados.
+
+Nesta lição, você aprenderá:
+
+- Como preparar seus dados para a construção de modelos.
+- Como usar o Matplotlib para visualização de dados.
+
+## Fazendo a pergunta certa sobre seus dados
+
+A pergunta que você precisa responder determinará o tipo de algoritmos de aprendizado de máquina que você usará. E a qualidade da resposta que você obtém dependerá muito da natureza dos seus dados.
+
+Dê uma olhada nos [dados](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv) fornecidos para esta lição. Você pode abrir este arquivo .csv no VS Code. Uma rápida olhada mostra imediatamente que há lacunas e uma mistura de dados numéricos e de texto. Há também uma coluna estranha chamada 'Package', onde os dados são uma mistura de 'sacks', 'bins' e outros valores. Os dados, na verdade, estão um pouco bagunçados.
+
+[![ML para iniciantes - Como analisar e limpar um conjunto de dados](https://img.youtube.com/vi/5qGjczWTrDQ/0.jpg)](https://youtu.be/5qGjczWTrDQ "ML para iniciantes - Como analisar e limpar um conjunto de dados")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo curto sobre como preparar os dados para esta lição.
+
+De fato, não é muito comum receber um conjunto de dados completamente pronto para criar um modelo de aprendizado de máquina imediatamente. Nesta lição, você aprenderá como preparar um conjunto de dados bruto usando bibliotecas padrão do Python. Você também aprenderá várias técnicas para visualizar os dados.
+
+## Estudo de caso: 'o mercado de abóboras'
+
+Nesta pasta, você encontrará um arquivo .csv na pasta raiz `data` chamado [US-pumpkins.csv](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv), que inclui 1757 linhas de dados sobre o mercado de abóboras, organizados por cidade. Estes são dados brutos extraídos dos [Relatórios Padrão de Mercados de Culturas Especiais](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) distribuídos pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos.
+
+### Preparando os dados
+
+Esses dados estão em domínio público. Eles podem ser baixados em vários arquivos separados, por cidade, no site do USDA. Para evitar muitos arquivos separados, concatenamos todos os dados das cidades em uma única planilha, ou seja, já _preparamos_ um pouco os dados. Agora, vamos dar uma olhada mais de perto nos dados.
+
+### Os dados das abóboras - primeiras conclusões
+
+O que você percebe sobre esses dados? Você já viu que há uma mistura de textos, números, lacunas e valores estranhos que precisam ser interpretados.
+
+Que pergunta você pode fazer sobre esses dados, usando uma técnica de Regressão? Que tal "Prever o preço de uma abóbora à venda em um determinado mês"? Olhando novamente para os dados, há algumas mudanças que você precisa fazer para criar a estrutura de dados necessária para essa tarefa.
+
+## Exercício - analisar os dados das abóboras
+
+Vamos usar o [Pandas](https://pandas.pydata.org/), (o nome significa `Python Data Analysis`) uma ferramenta muito útil para manipular dados, para analisar e preparar esses dados de abóboras.
+
+### Primeiro, verifique se há datas ausentes
+
+Primeiro, você precisará tomar medidas para verificar se há datas ausentes:
+
+1. Converta as datas para o formato de mês (essas são datas dos EUA, então o formato é `MM/DD/YYYY`).
+2. Extraia o mês para uma nova coluna.
+
+Abra o arquivo _notebook.ipynb_ no Visual Studio Code e importe a planilha para um novo dataframe do Pandas.
+
+1. Use a função `head()` para visualizar as primeiras cinco linhas.
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')
+    pumpkins.head()
+    ```
+
+    ✅ Que função você usaria para visualizar as últimas cinco linhas?
+
+1. Verifique se há dados ausentes no dataframe atual:
+
+    ```python
+    pumpkins.isnull().sum()
+    ```
+
+    Há dados ausentes, mas talvez isso não importe para a tarefa em questão.
+
+1. Para tornar seu dataframe mais fácil de trabalhar, selecione apenas as colunas necessárias, usando a função `loc`, que extrai do dataframe original um grupo de linhas (passado como primeiro parâmetro) e colunas (passado como segundo parâmetro). A expressão `:` no caso abaixo significa "todas as linhas".
+
+    ```python
+    columns_to_select = ['Package', 'Low Price', 'High Price', 'Date']
+    pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]
+    ```
+
+### Segundo, determine o preço médio da abóbora
+
+Pense em como determinar o preço médio de uma abóbora em um determinado mês. Quais colunas você escolheria para essa tarefa? Dica: você precisará de 3 colunas.
+
+Solução: calcule a média das colunas `Low Price` e `High Price` para preencher a nova coluna Price, e converta a coluna Date para mostrar apenas o mês. Felizmente, de acordo com a verificação acima, não há dados ausentes para datas ou preços.
+
+1. Para calcular a média, adicione o seguinte código:
+
+    ```python
+    price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2
+
+    month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month
+
+    ```
+
+   ✅ Sinta-se à vontade para imprimir quaisquer dados que desejar verificar usando `print(month)`.
+
+2. Agora, copie seus dados convertidos para um novo dataframe do Pandas:
+
+    ```python
+    new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price})
+    ```
+
+    Imprimir seu dataframe mostrará um conjunto de dados limpo e organizado no qual você pode construir seu novo modelo de regressão.
+
+### Mas espere! Há algo estranho aqui
+
+Se você olhar para a coluna `Package`, verá que as abóboras são vendidas em muitas configurações diferentes. Algumas são vendidas em medidas de '1 1/9 bushel', outras em '1/2 bushel', algumas por unidade, algumas por peso, e outras em grandes caixas de larguras variadas.
+
+> Parece que é muito difícil pesar abóboras de forma consistente
+
+Analisando os dados originais, é interessante notar que qualquer coisa com `Unit of Sale` igual a 'EACH' ou 'PER BIN' também tem o tipo `Package` por polegada, por bin ou 'each'. Parece que é muito difícil pesar abóboras de forma consistente, então vamos filtrá-las selecionando apenas as abóboras com a string 'bushel' na coluna `Package`.
+
+1. Adicione um filtro no topo do arquivo, logo após a importação inicial do .csv:
+
+    ```python
+    pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]
+    ```
+
+    Se você imprimir os dados agora, verá que está obtendo apenas as cerca de 415 linhas de dados contendo abóboras por bushel.
+
+### Mas espere! Há mais uma coisa a fazer
+
+Você percebeu que a quantidade de bushel varia por linha? Você precisa normalizar os preços para mostrar o preço por bushel, então faça alguns cálculos para padronizá-lo.
+
+1. Adicione estas linhas após o bloco que cria o dataframe new_pumpkins:
+
+    ```python
+    new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9)
+
+    new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)
+    ```
+
+✅ De acordo com [The Spruce Eats](https://www.thespruceeats.com/how-much-is-a-bushel-1389308), o peso de um bushel depende do tipo de produto, pois é uma medida de volume. "Um bushel de tomates, por exemplo, deve pesar 56 libras... Folhas e verduras ocupam mais espaço com menos peso, então um bushel de espinafre pesa apenas 20 libras." É tudo bem complicado! Vamos evitar fazer uma conversão de bushel para libra e, em vez disso, precificar por bushel. Todo esse estudo sobre bushels de abóboras, no entanto, mostra como é muito importante entender a natureza dos seus dados!
+
+Agora, você pode analisar os preços por unidade com base na medida de bushel. Se você imprimir os dados mais uma vez, verá como eles estão padronizados.
+
+✅ Você percebeu que as abóboras vendidas por meio bushel são muito caras? Consegue descobrir por quê? Dica: abóboras pequenas são muito mais caras do que as grandes, provavelmente porque há muito mais delas por bushel, dado o espaço não utilizado ocupado por uma grande abóbora oca para torta.
+
+## Estratégias de visualização
+
+Parte do papel do cientista de dados é demonstrar a qualidade e a natureza dos dados com os quais está trabalhando. Para isso, eles frequentemente criam visualizações interessantes, como gráficos de dispersão, gráficos de barras e outros, mostrando diferentes aspectos dos dados. Dessa forma, eles conseguem mostrar visualmente relações e lacunas que, de outra forma, seriam difíceis de identificar.
+
+[![ML para iniciantes - Como visualizar dados com Matplotlib](https://img.youtube.com/vi/SbUkxH6IJo0/0.jpg)](https://youtu.be/SbUkxH6IJo0 "ML para iniciantes - Como visualizar dados com Matplotlib")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo curto sobre como visualizar os dados para esta lição.
+
+As visualizações também podem ajudar a determinar a técnica de aprendizado de máquina mais apropriada para os dados. Um gráfico de dispersão que parece seguir uma linha, por exemplo, indica que os dados são um bom candidato para um exercício de regressão linear.
+
+Uma biblioteca de visualização de dados que funciona bem em notebooks Jupyter é o [Matplotlib](https://matplotlib.org/) (que você também viu na lição anterior).
+
+> Obtenha mais experiência com visualização de dados nestes [tutoriais](https://docs.microsoft.com/learn/modules/explore-analyze-data-with-python?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
+
+## Exercício - experimente o Matplotlib
+
+Tente criar alguns gráficos básicos para exibir o novo dataframe que você acabou de criar. O que um gráfico de linha básico mostraria?
+
+1. Importe o Matplotlib no topo do arquivo, logo após a importação do Pandas:
+
+    ```python
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    ```
+
+1. Execute novamente todo o notebook para atualizar.
+1. No final do notebook, adicione uma célula para plotar os dados como um gráfico de dispersão:
+
+    ```python
+    price = new_pumpkins.Price
+    month = new_pumpkins.Month
+    plt.scatter(price, month)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![Um gráfico de dispersão mostrando a relação entre preço e mês](../../../../translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.br.png)
+
+    Este é um gráfico útil? Algo nele te surpreende?
+
+    Não é particularmente útil, pois tudo o que faz é exibir seus dados como uma dispersão de pontos em um determinado mês.
+
+### Torne-o útil
+
+Para que os gráficos exibam dados úteis, geralmente é necessário agrupar os dados de alguma forma. Vamos tentar criar um gráfico onde o eixo y mostre os meses e os dados demonstrem a distribuição.
+
+1. Adicione uma célula para criar um gráfico de barras agrupado:
+
+    ```python
+    new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar')
+    plt.ylabel("Pumpkin Price")
+    ```
+
+    ![Um gráfico de barras mostrando a relação entre preço e mês](../../../../translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.br.png)
+
+    Este é um gráfico de dados mais útil! Parece indicar que o preço mais alto das abóboras ocorre em setembro e outubro. Isso corresponde à sua expectativa? Por quê?
+
+---
+
+## 🚀Desafio
+
+Explore os diferentes tipos de visualização que o Matplotlib oferece. Quais tipos são mais apropriados para problemas de regressão?
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/12/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Dê uma olhada nas várias maneiras de visualizar dados. Faça uma lista das diferentes bibliotecas disponíveis e anote quais são melhores para determinados tipos de tarefas, por exemplo, visualizações 2D vs. 3D. O que você descobre?
+
+## Tarefa
+
+[Explorando visualizações](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/2-Data/assignment.md b/translations/br/2-Regression/2-Data/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..7f45f5496
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/2-Data/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "4485a1ed4dd1b5647365e3d87456515d",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:37:30+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Explorando Visualizações
+
+Existem várias bibliotecas disponíveis para visualização de dados. Crie algumas visualizações usando os dados de Pumpkin nesta lição com matplotlib e seaborn em um notebook de exemplo. Quais bibliotecas são mais fáceis de usar?
+
+## Rubrica
+
+| Critério | Exemplary | Adequado | Precisa de Melhorias |
+| -------- | --------- | -------- | -------------------- |
+|          | Um notebook é enviado com duas explorações/visualizações         | Um notebook é enviado com uma exploração/visualização       | Um notebook não é enviado                 |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb b/translations/br/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..de04b8988
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,46 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3-final"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "1b2ab303ac6c604a34c6ca7a49077fc7",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:10:40+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md b/translations/br/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f57a43f69
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:38:00+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb b/translations/br/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..b77281da9
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb
@@ -0,0 +1,668 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_2-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f3c335f9940cfd76528b3ef918b9b342",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:16:14+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# Construir um modelo de regressão: preparar e visualizar dados\n",
+    "\n",
+    "## **Regressão Linear para Abóboras - Aula 2**\n",
+    "#### Introdução\n",
+    "\n",
+    "Agora que você já está equipado com as ferramentas necessárias para começar a construir modelos de aprendizado de máquina com Tidymodels e o Tidyverse, está pronto para começar a fazer perguntas sobre seus dados. Ao trabalhar com dados e aplicar soluções de aprendizado de máquina, é muito importante entender como formular a pergunta certa para desbloquear adequadamente o potencial do seu conjunto de dados.\n",
+    "\n",
+    "Nesta aula, você aprenderá:\n",
+    "\n",
+    "-   Como preparar seus dados para a construção de modelos.\n",
+    "\n",
+    "-   Como usar `ggplot2` para visualização de dados.\n",
+    "\n",
+    "A pergunta que você precisa responder determinará o tipo de algoritmos de aprendizado de máquina que você utilizará. E a qualidade da resposta que você obtiver dependerá fortemente da natureza dos seus dados.\n",
+    "\n",
+    "Vamos ver isso na prática por meio de um exercício.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/unruly_data.jpg\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption>Arte por @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Pg5aexcOPqAZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 1. Importando dados de abóboras e invocando o Tidyverse\n",
+    "\n",
+    "Vamos precisar dos seguintes pacotes para explorar e manipular esta lição:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: O [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) é uma [coleção de pacotes R](https://www.tidyverse.org/packages) projetada para tornar a ciência de dados mais rápida, fácil e divertida!\n",
+    "\n",
+    "Você pode instalá-los assim:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\"))`\n",
+    "\n",
+    "O script abaixo verifica se você possui os pacotes necessários para completar este módulo e os instala para você caso algum esteja faltando.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "dc5WhyVdXAjR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "GqPYUZgfXOBt"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Agora, vamos iniciar alguns pacotes e carregar os [dados](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv) fornecidos para esta lição!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kvjDTPDSXRr2"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the pumpkins data\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\n",
+    "glimpse(pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first 50 rows of the data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n =50)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "VMri-t2zXqgD"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Um rápido `glimpse()` mostra imediatamente que há valores em branco e uma mistura de strings (`chr`) e dados numéricos (`dbl`). A coluna `Date` está no formato de texto e há também uma coluna estranha chamada `Package`, onde os dados são uma mistura de `sacks`, `bins` e outros valores. Na verdade, os dados estão um pouco bagunçados 😤.\n",
+    "\n",
+    "De fato, não é muito comum receber um conjunto de dados completamente pronto para ser usado na criação de um modelo de ML diretamente. Mas não se preocupe, nesta lição, você aprenderá como preparar um conjunto de dados bruto usando bibliotecas padrão do R 🧑‍🔧. Você também aprenderá várias técnicas para visualizar os dados. 📈📊\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "> Um lembrete: O operador pipe (`%>%`) realiza operações em sequência lógica, passando um objeto adiante para uma função ou expressão. Você pode pensar no operador pipe como se estivesse dizendo \"e então\" no seu código.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "REWcIv9yX29v"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 2. Verificar dados ausentes\n",
+    "\n",
+    "Um dos problemas mais comuns que os cientistas de dados precisam lidar é com dados incompletos ou ausentes. O R representa valores ausentes ou desconhecidos com um valor especial chamado sentinela: `NA` (Not Available).\n",
+    "\n",
+    "Então, como saberíamos que o data frame contém valores ausentes?  \n",
+    "<br>\n",
+    "-   Uma maneira direta seria usar a função base do R `anyNA`, que retorna os objetos lógicos `TRUE` ou `FALSE`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Zxfb3AM5YbUe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  anyNA()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "G--DQutAYltj"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ótimo, parece que há alguns dados faltando! Esse é um bom ponto de partida.\n",
+    "\n",
+    "-   Outra maneira seria usar a função `is.na()`, que indica quais elementos individuais da coluna estão ausentes com um valor lógico `TRUE`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mU-7-SB6YokF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  is.na() %>% \n",
+    "  head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "W-DxDOR4YxSW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Certo, trabalho concluído, mas com um dataframe tão grande como este, seria ineficiente e praticamente impossível revisar todas as linhas e colunas individualmente😴.\n",
+    "\n",
+    "-   Uma maneira mais intuitiva seria calcular a soma dos valores ausentes para cada coluna:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "xUWxipKYY0o7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  is.na() %>% \n",
+    "  colSums()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ZRBWV6P9ZArL"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Muito melhor! Há dados faltando, mas talvez isso não importe para a tarefa em questão. Vamos ver o que uma análise mais aprofundada revela.\n",
+    "\n",
+    "> Junto com os incríveis conjuntos de pacotes e funções, o R possui uma documentação muito boa. Por exemplo, use `help(colSums)` ou `?colSums` para saber mais sobre a função.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "9gv-crB6ZD1Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 3. Dplyr: Uma Gramática para Manipulação de Dados\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/dplyr_wrangling.png\"\n",
+    "   width=\"569\"/>\n",
+    "   <figcaption>Arte por @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Arte por \\@allison_horst](../../../../../../translated_images/dplyr_wrangling.f5f99c64fd4580f1377fee3ea428b6f8fd073845ec0f8409d483cfe148f0984e.br.png)<br/>Arte por \\@allison_horst-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "o4jLY5-VZO2C"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "[`dplyr`](https://dplyr.tidyverse.org/), um pacote do Tidyverse, é uma gramática de manipulação de dados que oferece um conjunto consistente de verbos para ajudar a resolver os desafios mais comuns de manipulação de dados. Nesta seção, vamos explorar alguns dos verbos do dplyr!  \n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "i5o33MQBZWWw"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::select()\n",
+    "\n",
+    "`select()` é uma função do pacote `dplyr` que ajuda você a escolher colunas para manter ou excluir.\n",
+    "\n",
+    "Para tornar seu data frame mais fácil de trabalhar, remova várias de suas colunas usando `select()`, mantendo apenas as colunas que você precisa.\n",
+    "\n",
+    "Por exemplo, neste exercício, nossa análise envolverá as colunas `Package`, `Low Price`, `High Price` e `Date`. Vamos selecionar essas colunas.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "x3VGMAGBZiUr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(Package, `Low Price`, `High Price`, Date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "F_FgxQnVZnM0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::mutate()\n",
+    "\n",
+    "`mutate()` é uma função do pacote `dplyr` que ajuda a criar ou modificar colunas, mantendo as colunas existentes.\n",
+    "\n",
+    "A estrutura geral do `mutate` é:\n",
+    "\n",
+    "`data %>%   mutate(nome_da_nova_coluna = o_que_ela_contem)`\n",
+    "\n",
+    "Vamos experimentar o `mutate` usando a coluna `Date` e realizando as seguintes operações:\n",
+    "\n",
+    "1. Converter as datas (atualmente do tipo caractere) para um formato de mês (essas são datas no formato dos EUA, ou seja, `MM/DD/YYYY`).\n",
+    "\n",
+    "2. Extrair o mês das datas para uma nova coluna.\n",
+    "\n",
+    "No R, o pacote [lubridate](https://lubridate.tidyverse.org/) facilita o trabalho com dados de data e hora. Então, vamos usar `dplyr::mutate()`, `lubridate::mdy()`, `lubridate::month()` e ver como alcançar os objetivos acima. Podemos descartar a coluna `Date`, já que não precisaremos mais dela nas operações subsequentes.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "2KKo0Ed9Z1VB"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load lubridate\n",
+    "library(lubridate)\n",
+    "\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  # Convert the Date column to a date object\n",
+    "  mutate(Date = mdy(Date)) %>% \n",
+    "  # Extract month from Date\n",
+    "  mutate(Month = month(Date)) %>% \n",
+    "  # Drop Date column\n",
+    "  select(-Date)\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5joszIVSZ6xe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Uhuu! 🤩\n",
+    "\n",
+    "Agora, vamos criar uma nova coluna chamada `Price`, que representa o preço médio de uma abóbora. Para isso, vamos calcular a média das colunas `Low Price` e `High Price` para preencher a nova coluna Price.  \n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "nIgLjNMCZ-6Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create a new column Price\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(Price = (`Low Price` + `High Price`)/2)\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows of the data\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Zo0BsqqtaJw2"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Yeees!💪\n",
+    "\n",
+    "\"Mas espere!\", você dirá depois de dar uma olhada rápida no conjunto de dados com `View(pumpkins)`, \"Tem algo estranho aqui!\"🤔\n",
+    "\n",
+    "Se você observar a coluna `Package`, verá que as abóboras são vendidas em várias configurações diferentes. Algumas são vendidas em medidas de `1 1/9 bushel`, outras em medidas de `1/2 bushel`, algumas por abóbora, outras por libra, e algumas em grandes caixas com larguras variadas.\n",
+    "\n",
+    "Vamos verificar isso:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "p77WZr-9aQAR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Verify the distinct observations in Package column\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  distinct(Package)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "XISGfh0IaUy6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Incrível!👏\n",
+    "\n",
+    "Parece que abóboras são muito difíceis de pesar de forma consistente, então vamos filtrá-las selecionando apenas as abóboras que contêm a string *bushel* na coluna `Package` e colocar isso em um novo data frame `new_pumpkins`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "7sMjiVujaZxY"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::filter() e stringr::str_detect()\n",
+    "\n",
+    "[`dplyr::filter()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/filter.html): cria um subconjunto dos dados contendo apenas as **linhas** que atendem às suas condições, neste caso, abóboras com a string *bushel* na coluna `Package`.\n",
+    "\n",
+    "[stringr::str_detect()](https://stringr.tidyverse.org/reference/str_detect.html): detecta a presença ou ausência de um padrão em uma string.\n",
+    "\n",
+    "O pacote [`stringr`](https://github.com/tidyverse/stringr) fornece funções simples para operações comuns com strings.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "L8Qfcs92ageF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Retain only pumpkins with \"bushel\"\n",
+    "new_pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "       filter(str_detect(Package, \"bushel\"))\n",
+    "\n",
+    "# Get the dimensions of the new data\n",
+    "dim(new_pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "# View a few rows of the new data\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "hy_SGYREampd"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Você pode ver que reduzimos para cerca de 415 linhas de dados contendo abóboras por alqueire. 🤩\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "VrDwF031avlR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::case_when()\n",
+    "\n",
+    "**Mas espere! Ainda há mais uma coisa a fazer**\n",
+    "\n",
+    "Você percebeu que a quantidade de alqueires varia por linha? É necessário normalizar os preços para que sejam exibidos por alqueire, e não por 1 1/9 ou 1/2 alqueire. Hora de fazer alguns cálculos para padronizar isso.\n",
+    "\n",
+    "Usaremos a função [`case_when()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/case_when.html) para *modificar* a coluna Price dependendo de algumas condições. `case_when` permite que você vetorize múltiplas declarações `if_else()`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mLpw2jH4a0tx"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Convert the price if the Package contains fractional bushel values\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(Price = case_when(\n",
+    "    str_detect(Package, \"1 1/9\") ~ Price/(1 + 1/9),\n",
+    "    str_detect(Package, \"1/2\") ~ Price/(1/2),\n",
+    "    TRUE ~ Price))\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows of the data\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 30)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "P68kLVQmbM6I"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Agora, podemos analisar o preço por unidade com base na medida de alqueire. Todo esse estudo sobre alqueires de abóboras, no entanto, mostra como é `importante` `entender a natureza dos seus dados`!\n",
+    "\n",
+    "> ✅ De acordo com [The Spruce Eats](https://www.thespruceeats.com/how-much-is-a-bushel-1389308), o peso de um alqueire depende do tipo de produto, já que é uma medida de volume. \"Um alqueire de tomates, por exemplo, deve pesar 56 libras... Folhas e verduras ocupam mais espaço com menos peso, então um alqueire de espinafre pesa apenas 20 libras.\" É tudo bem complicado! Vamos evitar fazer uma conversão de alqueire para libra e, em vez disso, precificar pelo alqueire. Todo esse estudo sobre alqueires de abóboras, no entanto, mostra como é muito importante entender a natureza dos seus dados!\n",
+    ">\n",
+    "> ✅ Você percebeu que as abóboras vendidas por meio alqueire são muito caras? Consegue descobrir o motivo? Dica: abóboras pequenas são muito mais caras do que as grandes, provavelmente porque há muito mais delas por alqueire, considerando o espaço não utilizado ocupado por uma grande abóbora oca de torta.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "pS2GNPagbSdb"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Agora, por pura diversão 💁‍♀️, vamos também mover a coluna Mês para a primeira posição, ou seja, `antes` da coluna `Pacote`.\n",
+    "\n",
+    "`dplyr::relocate()` é usado para alterar as posições das colunas.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "qql1SowfbdnP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create a new data frame new_pumpkins\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  relocate(Month, .before = Package)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "JJ1x6kw8bixF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Bom trabalho!👌 Agora você tem um conjunto de dados limpo e organizado para construir seu novo modelo de regressão!  \n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "y8TJ0Za_bn5Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 4. Visualização de dados com ggplot2\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/data-visualization.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infográfico por Dasani Madipalli</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Infográfico por Dasani Madipalli](../../../../../../translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.br.png){width=\"600\"}-->\n",
+    "\n",
+    "Existe um *sábio* ditado que diz o seguinte:\n",
+    "\n",
+    "> \"O gráfico simples trouxe mais informações à mente do analista de dados do que qualquer outro dispositivo.\" --- John Tukey\n",
+    "\n",
+    "Parte do papel do cientista de dados é demonstrar a qualidade e a natureza dos dados com os quais está trabalhando. Para isso, eles frequentemente criam visualizações interessantes, como gráficos, diagramas e tabelas, mostrando diferentes aspectos dos dados. Dessa forma, eles conseguem mostrar visualmente relações e lacunas que, de outra maneira, seriam difíceis de identificar.\n",
+    "\n",
+    "As visualizações também podem ajudar a determinar a técnica de aprendizado de máquina mais apropriada para os dados. Um gráfico de dispersão que parece seguir uma linha, por exemplo, indica que os dados são bons candidatos para um exercício de regressão linear.\n",
+    "\n",
+    "O R oferece vários sistemas para criar gráficos, mas [`ggplot2`](https://ggplot2.tidyverse.org/index.html) é um dos mais elegantes e versáteis. O `ggplot2` permite compor gráficos **combinando componentes independentes**.\n",
+    "\n",
+    "Vamos começar com um gráfico de dispersão simples para as colunas Price e Month.\n",
+    "\n",
+    "Neste caso, começaremos com [`ggplot()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/ggplot.html), fornecendo um conjunto de dados e um mapeamento estético (com [`aes()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/aes.html)) e, em seguida, adicionaremos camadas (como [`geom_point()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_point.html)) para gráficos de dispersão.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mYSH6-EtbvNa"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set a theme for the plots\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "\n",
+    "# Create a scatter plot\n",
+    "p <- ggplot(data = new_pumpkins, aes(x = Price, y = Month))\n",
+    "p + geom_point()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "g2YjnGeOcLo4"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Este é um gráfico útil 🤷? Algo nele te surpreende?\n",
+    "\n",
+    "Não é particularmente útil, já que tudo o que ele faz é mostrar seus dados como uma distribuição de pontos em um determinado mês.\n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Ml7SDCLQcPvE"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "### **Como tornamos isso útil?**\n",
+    "\n",
+    "Para exibir dados úteis em gráficos, geralmente é necessário agrupar os dados de alguma forma. Por exemplo, no nosso caso, calcular o preço médio das abóboras para cada mês forneceria mais insights sobre os padrões subjacentes em nossos dados. Isso nos leva a mais uma abordagem do **dplyr**:\n",
+    "\n",
+    "#### `dplyr::group_by() %>% summarize()`\n",
+    "\n",
+    "A agregação agrupada no R pode ser facilmente realizada usando\n",
+    "\n",
+    "`dplyr::group_by() %>% summarize()`\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::group_by()` altera a unidade de análise do conjunto de dados completo para grupos individuais, como por mês.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::summarize()` cria um novo data frame com uma coluna para cada variável de agrupamento e uma coluna para cada estatística resumida que você especificou.\n",
+    "\n",
+    "Por exemplo, podemos usar `dplyr::group_by() %>% summarize()` para agrupar as abóboras com base na coluna **Month** e, em seguida, calcular o **preço médio** para cada mês.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "jMakvJZIcVkh"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the average price of pumpkins per month\r\n",
+    "new_pumpkins %>%\r\n",
+    "  group_by(Month) %>% \r\n",
+    "  summarise(mean_price = mean(Price))"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "6kVSUa2Bcilf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Sucinto!✨\n",
+    "\n",
+    "Características categóricas, como meses, são melhor representadas usando um gráfico de barras 📊. As camadas responsáveis por gráficos de barras são `geom_bar()` e `geom_col()`. Consulte `?geom_bar` para saber mais.\n",
+    "\n",
+    "Vamos criar um agora!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Kds48GUBcj3W"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the average price of pumpkins per month then plot a bar chart\r\n",
+    "new_pumpkins %>%\r\n",
+    "  group_by(Month) %>% \r\n",
+    "  summarise(mean_price = mean(Price)) %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = Month, y = mean_price)) +\r\n",
+    "  geom_col(fill = \"midnightblue\", alpha = 0.7) +\r\n",
+    "  ylab(\"Pumpkin Price\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "VNbU1S3BcrxO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩 Esta é uma visualização de dados mais útil! Parece indicar que o preço mais alto para abóboras ocorre em setembro e outubro. Isso atende às suas expectativas? Por que sim ou por que não?\n",
+    "\n",
+    "Parabéns por concluir a segunda lição 👏! Você preparou seus dados para a construção do modelo e, em seguida, descobriu mais insights usando visualizações!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zDm0VOzzcuzR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb b/translations/br/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..cadd6f6b8
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,437 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/1/16</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/1/16</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/8/16</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "    City Name Type               Package   Variety Sub Variety  Grade  \\\n",
+       "70  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "71  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "72  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "73  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "74  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "\n",
+       "       Date  Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality  \\\n",
+       "70  9/24/16       15.0        15.0        15.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "71  9/24/16       18.0        18.0        18.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "72  10/1/16       18.0        18.0        18.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "73  10/1/16       17.0        17.0        17.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "74  10/8/16       15.0        15.0        15.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "\n",
+       "   Condition Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  \\\n",
+       "70       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "71       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "72       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "73       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "74       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "\n",
+       "    Unnamed: 25  \n",
+       "70          NaN  \n",
+       "71          NaN  \n",
+       "72          NaN  \n",
+       "73          NaN  \n",
+       "74          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "City Name            0\n",
+       "Type               406\n",
+       "Package              0\n",
+       "Variety              0\n",
+       "Sub Variety        167\n",
+       "Grade              415\n",
+       "Date                 0\n",
+       "Low Price            0\n",
+       "High Price           0\n",
+       "Mostly Low          24\n",
+       "Mostly High         24\n",
+       "Origin               0\n",
+       "Origin District    396\n",
+       "Item Size          114\n",
+       "Color              145\n",
+       "Environment        415\n",
+       "Unit of Sale       404\n",
+       "Quality            415\n",
+       "Condition          415\n",
+       "Appearance         415\n",
+       "Storage            415\n",
+       "Crop               415\n",
+       "Repack               0\n",
+       "Trans Mode         415\n",
+       "Unnamed: 24        415\n",
+       "Unnamed: 25        391\n",
+       "dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pumpkins.isnull().sum()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "      Month               Package  Low Price  High Price  Price\n",
+      "70        9  1 1/9 bushel cartons      15.00        15.0  13.50\n",
+      "71        9  1 1/9 bushel cartons      18.00        18.0  16.20\n",
+      "72       10  1 1/9 bushel cartons      18.00        18.0  16.20\n",
+      "73       10  1 1/9 bushel cartons      17.00        17.0  15.30\n",
+      "74       10  1 1/9 bushel cartons      15.00        15.0  13.50\n",
+      "...     ...                   ...        ...         ...    ...\n",
+      "1738      9    1/2 bushel cartons      15.00        15.0  30.00\n",
+      "1739      9    1/2 bushel cartons      13.75        15.0  28.75\n",
+      "1740      9    1/2 bushel cartons      10.75        15.0  25.75\n",
+      "1741      9    1/2 bushel cartons      12.00        12.0  24.00\n",
+      "1742      9    1/2 bushel cartons      12.00        12.0  24.00\n",
+      "\n",
+      "[415 rows x 5 columns]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "# A set of new columns for a new dataframe. Filter out nonmatching columns\n",
+    "columns_to_select = ['Package', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "# Get an average between low and high price for the base pumpkin price\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "# Convert the date to its month only\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "\n",
+    "# Create a new dataframe with this basic data\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "# Convert the price if the Package contains fractional bushel values\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)\n",
+    "\n",
+    "print(new_pumpkins)\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "price = new_pumpkins.Price\n",
+    "month = new_pumpkins.Month\n",
+    "plt.scatter(price, month)\n",
+    "plt.show()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0, 0.5, 'Pumpkin Price')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar')\n",
+    "plt.ylabel(\"Pumpkin Price\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "95726f0b8283628d5356a4f8eb8b4b76",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:11:00+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/3-Linear/README.md b/translations/br/2-Regression/3-Linear/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f7446ff4a
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/3-Linear/README.md
@@ -0,0 +1,380 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2f88fbc741d792890ff2f1430fe0dae0",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:17:29+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Construir um modelo de regressão usando Scikit-learn: regressão de quatro maneiras
+
+![Infográfico de regressão linear vs polinomial](../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.br.png)
+> Infográfico por [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/13/)
+
+> ### [Esta lição está disponível em R!](../../../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)
+### Introdução 
+
+Até agora, você explorou o que é regressão com dados de exemplo coletados do conjunto de dados de preços de abóbora que usaremos ao longo desta lição. Você também os visualizou usando Matplotlib.
+
+Agora você está pronto para mergulhar mais fundo na regressão para aprendizado de máquina. Embora a visualização permita que você compreenda os dados, o verdadeiro poder do aprendizado de máquina vem do _treinamento de modelos_. Os modelos são treinados com dados históricos para capturar automaticamente as dependências dos dados e permitem prever resultados para novos dados que o modelo ainda não viu.
+
+Nesta lição, você aprenderá mais sobre dois tipos de regressão: _regressão linear básica_ e _regressão polinomial_, juntamente com algumas das matemáticas subjacentes a essas técnicas. Esses modelos nos permitirão prever os preços das abóboras dependendo de diferentes dados de entrada.
+
+[![ML para iniciantes - Entendendo a Regressão Linear](https://img.youtube.com/vi/CRxFT8oTDMg/0.jpg)](https://youtu.be/CRxFT8oTDMg "ML para iniciantes - Entendendo a Regressão Linear")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para um breve vídeo sobre regressão linear.
+
+> Ao longo deste currículo, assumimos conhecimento mínimo de matemática e buscamos torná-lo acessível para estudantes de outras áreas. Fique atento a notas, 🧮 destaques, diagramas e outras ferramentas de aprendizado para ajudar na compreensão.
+
+### Pré-requisito
+
+Você já deve estar familiarizado com a estrutura dos dados de abóbora que estamos analisando. Você pode encontrá-los pré-carregados e pré-limpos no arquivo _notebook.ipynb_ desta lição. No arquivo, o preço da abóbora é exibido por alqueire em um novo data frame. Certifique-se de que pode executar esses notebooks em kernels no Visual Studio Code.
+
+### Preparação
+
+Como lembrete, você está carregando esses dados para fazer perguntas sobre eles.
+
+- Qual é o melhor momento para comprar abóboras? 
+- Qual preço posso esperar por uma caixa de abóboras em miniatura?
+- Devo comprá-las em cestas de meio alqueire ou em caixas de 1 1/9 alqueire?
+Vamos continuar explorando esses dados.
+
+Na lição anterior, você criou um data frame do Pandas e o preencheu com parte do conjunto de dados original, padronizando os preços por alqueire. Ao fazer isso, no entanto, você só conseguiu reunir cerca de 400 pontos de dados e apenas para os meses de outono.
+
+Dê uma olhada nos dados que pré-carregamos no notebook que acompanha esta lição. Os dados estão pré-carregados e um gráfico de dispersão inicial é traçado para mostrar os dados por mês. Talvez possamos obter um pouco mais de detalhes sobre a natureza dos dados ao limpá-los mais.
+
+## Uma linha de regressão linear
+
+Como você aprendeu na Lição 1, o objetivo de um exercício de regressão linear é ser capaz de traçar uma linha para:
+
+- **Mostrar relações entre variáveis**. Mostrar a relação entre variáveis
+- **Fazer previsões**. Fazer previsões precisas sobre onde um novo ponto de dados cairia em relação a essa linha. 
+ 
+É típico da **Regressão de Mínimos Quadrados** traçar esse tipo de linha. O termo 'mínimos quadrados' significa que todos os pontos de dados ao redor da linha de regressão são elevados ao quadrado e depois somados. Idealmente, essa soma final é o menor possível, porque queremos um número baixo de erros, ou `mínimos quadrados`. 
+
+Fazemos isso porque queremos modelar uma linha que tenha a menor distância cumulativa de todos os nossos pontos de dados. Também elevamos os termos ao quadrado antes de somá-los, pois estamos preocupados com sua magnitude, em vez de sua direção.
+
+> **🧮 Mostre-me a matemática** 
+> 
+> Esta linha, chamada de _linha de melhor ajuste_, pode ser expressa por [uma equação](https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression): 
+> 
+> ```
+> Y = a + bX
+> ```
+>
+> `X` é a 'variável explicativa'. `Y` é a 'variável dependente'. A inclinação da linha é `b` e `a` é o intercepto no eixo Y, que se refere ao valor de `Y` quando `X = 0`. 
+>
+>![calcular a inclinação](../../../../translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.br.png)
+>
+> Primeiro, calcule a inclinação `b`. Infográfico por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+>
+> Em outras palavras, referindo-se à pergunta original dos dados de abóbora: "prever o preço de uma abóbora por alqueire por mês", `X` se referiria ao preço e `Y` ao mês de venda. 
+>
+>![completar a equação](../../../../translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.br.png)
+>
+> Calcule o valor de Y. Se você está pagando cerca de $4, deve ser abril! Infográfico por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+>
+> A matemática que calcula a linha deve demonstrar a inclinação da linha, que também depende do intercepto, ou onde `Y` está situado quando `X = 0`.
+>
+> Você pode observar o método de cálculo desses valores no site [Math is Fun](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-regression.html). Também visite [este calculador de mínimos quadrados](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-calculator.html) para ver como os valores dos números impactam a linha.
+
+## Correlação
+
+Outro termo importante para entender é o **Coeficiente de Correlação** entre as variáveis X e Y fornecidas. Usando um gráfico de dispersão, você pode visualizar rapidamente esse coeficiente. Um gráfico com pontos de dados espalhados em uma linha organizada tem alta correlação, mas um gráfico com pontos de dados espalhados por toda parte entre X e Y tem baixa correlação.
+
+Um bom modelo de regressão linear será aquele que tem um Coeficiente de Correlação alto (mais próximo de 1 do que de 0) usando o método de Mínimos Quadrados com uma linha de regressão.
+
+✅ Execute o notebook que acompanha esta lição e observe o gráfico de dispersão de Mês para Preço. Os dados que associam Mês ao Preço das vendas de abóbora parecem ter alta ou baixa correlação, de acordo com sua interpretação visual do gráfico de dispersão? Isso muda se você usar uma medida mais detalhada em vez de `Mês`, como *dia do ano* (ou seja, número de dias desde o início do ano)?
+
+No código abaixo, assumiremos que limpamos os dados e obtivemos um data frame chamado `new_pumpkins`, semelhante ao seguinte:
+
+ID | Mês | DiaDoAno | Variedade | Cidade | Embalagem | Preço Baixo | Preço Alto | Preço
+---|-----|----------|-----------|--------|-----------|-------------|------------|-------
+70 | 9 | 267 | TIPO TORTA | BALTIMORE | 1 1/9 caixas de alqueire | 15.0 | 15.0 | 13.636364
+71 | 9 | 267 | TIPO TORTA | BALTIMORE | 1 1/9 caixas de alqueire | 18.0 | 18.0 | 16.363636
+72 | 10 | 274 | TIPO TORTA | BALTIMORE | 1 1/9 caixas de alqueire | 18.0 | 18.0 | 16.363636
+73 | 10 | 274 | TIPO TORTA | BALTIMORE | 1 1/9 caixas de alqueire | 17.0 | 17.0 | 15.454545
+74 | 10 | 281 | TIPO TORTA | BALTIMORE | 1 1/9 caixas de alqueire | 15.0 | 15.0 | 13.636364
+
+> O código para limpar os dados está disponível em [`notebook.ipynb`](notebook.ipynb). Realizamos os mesmos passos de limpeza da lição anterior e calculamos a coluna `DiaDoAno` usando a seguinte expressão: 
+
+```python
+day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)
+```
+
+Agora que você entende a matemática por trás da regressão linear, vamos criar um modelo de regressão para ver se conseguimos prever qual embalagem de abóboras terá os melhores preços. Alguém comprando abóboras para um campo de abóboras de feriado pode querer essa informação para otimizar suas compras de embalagens de abóboras para o campo.
+
+## Procurando por Correlação
+
+[![ML para iniciantes - Procurando por Correlação: A Chave para Regressão Linear](https://img.youtube.com/vi/uoRq-lW2eQo/0.jpg)](https://youtu.be/uoRq-lW2eQo "ML para iniciantes - Procurando por Correlação: A Chave para Regressão Linear")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para um breve vídeo sobre correlação.
+
+Na lição anterior, você provavelmente viu que o preço médio para diferentes meses se parece com isto:
+
+<img alt="Preço médio por mês" src="../2-Data/images/barchart.png" width="50%"/>
+
+Isso sugere que deve haver alguma correlação, e podemos tentar treinar um modelo de regressão linear para prever a relação entre `Mês` e `Preço`, ou entre `DiaDoAno` e `Preço`. Aqui está o gráfico de dispersão que mostra a última relação:
+
+<img alt="Gráfico de dispersão de Preço vs. Dia do Ano" src="images/scatter-dayofyear.png" width="50%" /> 
+
+Vamos ver se há correlação usando a função `corr`:
+
+```python
+print(new_pumpkins['Month'].corr(new_pumpkins['Price']))
+print(new_pumpkins['DayOfYear'].corr(new_pumpkins['Price']))
+```
+
+Parece que a correlação é bem pequena, -0.15 por `Mês` e -0.17 por `DiaDoAno`, mas pode haver outra relação importante. Parece que há diferentes agrupamentos de preços correspondendo a diferentes variedades de abóbora. Para confirmar essa hipótese, vamos plotar cada categoria de abóbora usando uma cor diferente. Passando um parâmetro `ax` para a função de plotagem `scatter`, podemos plotar todos os pontos no mesmo gráfico:
+
+```python
+ax=None
+colors = ['red','blue','green','yellow']
+for i,var in enumerate(new_pumpkins['Variety'].unique()):
+    df = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']==var]
+    ax = df.plot.scatter('DayOfYear','Price',ax=ax,c=colors[i],label=var)
+```
+
+<img alt="Gráfico de dispersão de Preço vs. Dia do Ano" src="images/scatter-dayofyear-color.png" width="50%" /> 
+
+Nossa investigação sugere que a variedade tem mais efeito no preço geral do que a data de venda. Podemos ver isso com um gráfico de barras:
+
+```python
+new_pumpkins.groupby('Variety')['Price'].mean().plot(kind='bar')
+```
+
+<img alt="Gráfico de barras de preço vs variedade" src="images/price-by-variety.png" width="50%" /> 
+
+Vamos focar por enquanto apenas em uma variedade de abóbora, o 'tipo torta', e ver qual efeito a data tem no preço:
+
+```python
+pie_pumpkins = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']=='PIE TYPE']
+pie_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price') 
+```
+<img alt="Gráfico de dispersão de Preço vs. Dia do Ano" src="images/pie-pumpkins-scatter.png" width="50%" /> 
+
+Se agora calcularmos a correlação entre `Preço` e `DiaDoAno` usando a função `corr`, obteremos algo como `-0.27` - o que significa que treinar um modelo preditivo faz sentido.
+
+> Antes de treinar um modelo de regressão linear, é importante garantir que nossos dados estejam limpos. A regressão linear não funciona bem com valores ausentes, portanto, faz sentido eliminar todas as células vazias:
+
+```python
+pie_pumpkins.dropna(inplace=True)
+pie_pumpkins.info()
+```
+
+Outra abordagem seria preencher esses valores vazios com valores médios da coluna correspondente.
+
+## Regressão Linear Simples
+
+[![ML para iniciantes - Regressão Linear e Polinomial usando Scikit-learn](https://img.youtube.com/vi/e4c_UP2fSjg/0.jpg)](https://youtu.be/e4c_UP2fSjg "ML para iniciantes - Regressão Linear e Polinomial usando Scikit-learn")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para um breve vídeo sobre regressão linear e polinomial.
+
+Para treinar nosso modelo de Regressão Linear, usaremos a biblioteca **Scikit-learn**.
+
+```python
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
+from sklearn.metrics import mean_squared_error
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+```
+
+Começamos separando os valores de entrada (features) e a saída esperada (label) em arrays numpy separados:
+
+```python
+X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1)
+y = pie_pumpkins['Price']
+```
+
+> Note que tivemos que realizar `reshape` nos dados de entrada para que o pacote de Regressão Linear os entendesse corretamente. A Regressão Linear espera um array 2D como entrada, onde cada linha do array corresponde a um vetor de características de entrada. No nosso caso, como temos apenas uma entrada, precisamos de um array com formato N×1, onde N é o tamanho do conjunto de dados.
+
+Depois, precisamos dividir os dados em conjuntos de treino e teste, para que possamos validar nosso modelo após o treinamento:
+
+```python
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+```
+
+Finalmente, treinar o modelo de Regressão Linear real leva apenas duas linhas de código. Definimos o objeto `LinearRegression` e ajustamos aos nossos dados usando o método `fit`:
+
+```python
+lin_reg = LinearRegression()
+lin_reg.fit(X_train,y_train)
+```
+
+O objeto `LinearRegression` após o ajuste (`fit`) contém todos os coeficientes da regressão, que podem ser acessados usando a propriedade `.coef_`. No nosso caso, há apenas um coeficiente, que deve ser em torno de `-0.017`. Isso significa que os preços parecem cair um pouco com o tempo, mas não muito, cerca de 2 centavos por dia. Também podemos acessar o ponto de interseção da regressão com o eixo Y usando `lin_reg.intercept_` - será em torno de `21` no nosso caso, indicando o preço no início do ano.
+
+Para ver quão preciso nosso modelo é, podemos prever preços em um conjunto de dados de teste e, em seguida, medir quão próximas nossas previsões estão dos valores esperados. Isso pode ser feito usando a métrica de erro quadrático médio (MSE), que é a média de todas as diferenças ao quadrado entre o valor esperado e o valor previsto.
+
+```python
+pred = lin_reg.predict(X_test)
+
+mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))
+print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')
+```
+Nosso erro parece estar em torno de 2 pontos, o que equivale a ~17%. Não é muito bom. Outro indicador da qualidade do modelo é o **coeficiente de determinação**, que pode ser obtido assim:
+
+```python
+score = lin_reg.score(X_train,y_train)
+print('Model determination: ', score)
+```
+Se o valor for 0, significa que o modelo não leva os dados de entrada em consideração e age como o *pior preditor linear*, que é simplesmente o valor médio do resultado. O valor 1 significa que podemos prever perfeitamente todos os resultados esperados. No nosso caso, o coeficiente está em torno de 0,06, o que é bastante baixo.
+
+Também podemos plotar os dados de teste junto com a linha de regressão para entender melhor como a regressão funciona no nosso caso:
+
+```python
+plt.scatter(X_test,y_test)
+plt.plot(X_test,pred)
+```
+
+<img alt="Regressão linear" src="images/linear-results.png" width="50%" />
+
+## Regressão Polinomial
+
+Outro tipo de Regressão Linear é a Regressão Polinomial. Embora às vezes haja uma relação linear entre as variáveis - quanto maior o volume da abóbora, maior o preço - às vezes essas relações não podem ser representadas como um plano ou linha reta.
+
+✅ Aqui estão [alguns exemplos](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) de dados que poderiam usar Regressão Polinomial.
+
+Observe novamente a relação entre Data e Preço. Esse gráfico de dispersão parece que deveria ser analisado necessariamente por uma linha reta? Os preços não podem flutuar? Nesse caso, você pode tentar a regressão polinomial.
+
+✅ Polinômios são expressões matemáticas que podem consistir em uma ou mais variáveis e coeficientes.
+
+A regressão polinomial cria uma linha curva para ajustar melhor os dados não lineares. No nosso caso, se incluirmos uma variável `DayOfYear` ao quadrado nos dados de entrada, devemos ser capazes de ajustar nossos dados com uma curva parabólica, que terá um mínimo em um determinado ponto do ano.
+
+O Scikit-learn inclui uma [API de pipeline](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pipeline.make_pipeline.html?highlight=pipeline#sklearn.pipeline.make_pipeline) útil para combinar diferentes etapas de processamento de dados. Um **pipeline** é uma cadeia de **estimadores**. No nosso caso, criaremos um pipeline que primeiro adiciona recursos polinomiais ao nosso modelo e, em seguida, treina a regressão:
+
+```python
+from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
+from sklearn.pipeline import make_pipeline
+
+pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())
+
+pipeline.fit(X_train,y_train)
+```
+
+Usar `PolynomialFeatures(2)` significa que incluiremos todos os polinômios de segundo grau dos dados de entrada. No nosso caso, isso significará apenas `DayOfYear`<sup>2</sup>, mas, dado duas variáveis de entrada X e Y, isso adicionará X<sup>2</sup>, XY e Y<sup>2</sup>. Também podemos usar polinômios de grau mais alto, se quisermos.
+
+Os pipelines podem ser usados da mesma maneira que o objeto original `LinearRegression`, ou seja, podemos usar `fit` no pipeline e, em seguida, usar `predict` para obter os resultados da previsão. Aqui está o gráfico mostrando os dados de teste e a curva de aproximação:
+
+<img alt="Regressão polinomial" src="images/poly-results.png" width="50%" />
+
+Usando Regressão Polinomial, podemos obter um MSE ligeiramente menor e um coeficiente de determinação maior, mas não significativamente. Precisamos levar em conta outras características!
+
+> Você pode ver que os preços mínimos das abóboras são observados em algum momento próximo ao Halloween. Como você explicaria isso?
+
+🎃 Parabéns, você acabou de criar um modelo que pode ajudar a prever o preço de abóboras para torta. Você provavelmente pode repetir o mesmo procedimento para todos os tipos de abóbora, mas isso seria tedioso. Vamos aprender agora como levar em conta a variedade de abóbora no nosso modelo!
+
+## Recursos Categóricos
+
+No mundo ideal, queremos ser capazes de prever preços para diferentes variedades de abóbora usando o mesmo modelo. No entanto, a coluna `Variety` é um pouco diferente de colunas como `Month`, porque contém valores não numéricos. Essas colunas são chamadas de **categóricas**.
+
+[![ML para iniciantes - Previsões com Recursos Categóricos usando Regressão Linear](https://img.youtube.com/vi/DYGliioIAE0/0.jpg)](https://youtu.be/DYGliioIAE0 "ML para iniciantes - Previsões com Recursos Categóricos usando Regressão Linear")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para um breve vídeo sobre o uso de recursos categóricos.
+
+Aqui você pode ver como o preço médio depende da variedade:
+
+<img alt="Preço médio por variedade" src="images/price-by-variety.png" width="50%" />
+
+Para levar a variedade em conta, primeiro precisamos convertê-la para forma numérica, ou **codificá-la**. Existem várias maneiras de fazer isso:
+
+* A **codificação numérica simples** criará uma tabela de diferentes variedades e, em seguida, substituirá o nome da variedade por um índice nessa tabela. Essa não é a melhor ideia para regressão linear, porque a regressão linear leva o valor numérico real do índice e o adiciona ao resultado, multiplicando por algum coeficiente. No nosso caso, a relação entre o número do índice e o preço é claramente não linear, mesmo que garantamos que os índices sejam ordenados de alguma forma específica.
+* A **codificação one-hot** substituirá a coluna `Variety` por 4 colunas diferentes, uma para cada variedade. Cada coluna conterá `1` se a linha correspondente for de uma determinada variedade e `0` caso contrário. Isso significa que haverá quatro coeficientes na regressão linear, um para cada variedade de abóbora, responsável pelo "preço inicial" (ou melhor, "preço adicional") para aquela variedade específica.
+
+O código abaixo mostra como podemos codificar uma variedade usando one-hot:
+
+```python
+pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])
+```
+
+ ID | FAIRYTALE | MINIATURE | MIXED HEIRLOOM VARIETIES | PIE TYPE
+----|-----------|-----------|--------------------------|----------
+70 | 0 | 0 | 0 | 1
+71 | 0 | 0 | 0 | 1
+... | ... | ... | ... | ...
+1738 | 0 | 1 | 0 | 0
+1739 | 0 | 1 | 0 | 0
+1740 | 0 | 1 | 0 | 0
+1741 | 0 | 1 | 0 | 0
+1742 | 0 | 1 | 0 | 0
+
+Para treinar a regressão linear usando a variedade codificada como one-hot como entrada, só precisamos inicializar os dados `X` e `y` corretamente:
+
+```python
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])
+y = new_pumpkins['Price']
+```
+
+O restante do código é o mesmo que usamos acima para treinar a Regressão Linear. Se você tentar, verá que o erro médio quadrático é aproximadamente o mesmo, mas obtemos um coeficiente de determinação muito maior (~77%). Para obter previsões ainda mais precisas, podemos levar em conta mais recursos categóricos, bem como recursos numéricos, como `Month` ou `DayOfYear`. Para obter um grande array de recursos, podemos usar `join`:
+
+```python
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \
+        .join(new_pumpkins['Month']) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))
+y = new_pumpkins['Price']
+```
+
+Aqui também levamos em conta `City` e o tipo de `Package`, o que nos dá um MSE de 2.84 (10%) e um coeficiente de determinação de 0.94!
+
+## Juntando tudo
+
+Para criar o melhor modelo, podemos usar dados combinados (categóricos codificados como one-hot + numéricos) do exemplo acima junto com a Regressão Polinomial. Aqui está o código completo para sua conveniência:
+
+```python
+# set up training data
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \
+        .join(new_pumpkins['Month']) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))
+y = new_pumpkins['Price']
+
+# make train-test split
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+
+# setup and train the pipeline
+pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())
+pipeline.fit(X_train,y_train)
+
+# predict results for test data
+pred = pipeline.predict(X_test)
+
+# calculate MSE and determination
+mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))
+print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')
+
+score = pipeline.score(X_train,y_train)
+print('Model determination: ', score)
+```
+
+Isso deve nos dar o melhor coeficiente de determinação de quase 97% e MSE=2.23 (~8% de erro de previsão).
+
+| Modelo | MSE | Determinação |
+|--------|-----|--------------|
+| `DayOfYear` Linear | 2.77 (17.2%) | 0.07 |
+| `DayOfYear` Polinomial | 2.73 (17.0%) | 0.08 |
+| `Variety` Linear | 5.24 (19.7%) | 0.77 |
+| Todos os recursos Linear | 2.84 (10.5%) | 0.94 |
+| Todos os recursos Polinomial | 2.23 (8.25%) | 0.97 |
+
+🏆 Muito bem! Você criou quatro modelos de Regressão em uma única lição e melhorou a qualidade do modelo para 97%. Na seção final sobre Regressão, você aprenderá sobre Regressão Logística para determinar categorias.
+
+---
+## 🚀Desafio
+
+Teste várias variáveis diferentes neste notebook para ver como a correlação corresponde à precisão do modelo.
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/14/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Nesta lição, aprendemos sobre Regressão Linear. Existem outros tipos importantes de Regressão. Leia sobre as técnicas Stepwise, Ridge, Lasso e Elasticnet. Um bom curso para aprender mais é o [curso de Aprendizado Estatístico de Stanford](https://online.stanford.edu/courses/sohs-ystatslearning-statistical-learning).
+
+## Tarefa
+
+[Construa um Modelo](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/3-Linear/assignment.md b/translations/br/2-Regression/3-Linear/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..280ab1ad4
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/3-Linear/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "cc471fa89c293bc735dd3a9a0fb79b1b",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:19:42+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Criar um Modelo de Regressão
+
+## Instruções
+
+Nesta lição, você aprendeu como construir um modelo usando Regressão Linear e Polinomial. Usando esse conhecimento, encontre um conjunto de dados ou utilize um dos conjuntos integrados do Scikit-learn para criar um novo modelo. Explique em seu notebook por que escolheu a técnica utilizada e demonstre a precisão do seu modelo. Se ele não for preciso, explique o motivo.
+
+## Rubrica
+
+| Critério | Exemplary                                                    | Adequate                   | Needs Improvement               |
+| -------- | ------------------------------------------------------------ | -------------------------- | ------------------------------- |
+|          | apresenta um notebook completo com uma solução bem documentada | a solução está incompleta  | a solução apresenta falhas ou bugs |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb b/translations/br/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..08c033497
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,128 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Preços de Abóboras\n",
+    "\n",
+    "Carregue as bibliotecas necessárias e o conjunto de dados. Converta os dados em um dataframe contendo um subconjunto dos dados:\n",
+    "\n",
+    "- Considere apenas abóboras com preços por alqueire\n",
+    "- Converta a data para o formato de mês\n",
+    "- Calcule o preço como a média entre os preços mais altos e mais baixos\n",
+    "- Converta o preço para refletir a precificação pela quantidade em alqueires\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from datetime import datetime\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "columns_to_select = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n",
+    "    {'Month': month, \n",
+    "     'DayOfYear' : day_of_year, \n",
+    "     'Variety': pumpkins['Variety'], \n",
+    "     'City': pumpkins['City Name'], \n",
+    "     'Package': pumpkins['Package'], \n",
+    "     'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n",
+    "     'High Price': pumpkins['High Price'], \n",
+    "     'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Um gráfico de dispersão básico nos lembra que temos dados mensais apenas de agosto a dezembro. Provavelmente precisamos de mais dados para poder tirar conclusões de forma linear.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "plt.scatter('Month','Price',data=new_pumpkins)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\n",
+    "plt.scatter('DayOfYear','Price',data=new_pumpkins)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3-final"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "b032d371c75279373507f003439a577e",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:45:29+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md b/translations/br/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..b5983557a
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:20:05+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb b/translations/br/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..0d8ee31c2
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb
@@ -0,0 +1,1084 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_3-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5015d65d61ba75a223bfc56c273aa174",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:55:39+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "EgQw8osnsUV-"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Regressão Linear e Polinomial para Precificação de Abóboras - Aula 3\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infográfico por Dasani Madipalli</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "#### Introdução\n",
+    "\n",
+    "Até agora, você explorou o que é regressão com dados de exemplo coletados do conjunto de dados de precificação de abóboras que usaremos ao longo desta aula. Você também os visualizou usando `ggplot2`. 💪\n",
+    "\n",
+    "Agora você está pronto para se aprofundar na regressão para aprendizado de máquina. Nesta aula, você aprenderá mais sobre dois tipos de regressão: *regressão linear básica* e *regressão polinomial*, junto com parte da matemática por trás dessas técnicas.\n",
+    "\n",
+    "> Ao longo deste currículo, assumimos conhecimento mínimo de matemática e buscamos torná-la acessível para estudantes de outras áreas. Fique atento a notas, 🧮 destaques, diagramas e outras ferramentas de aprendizado para ajudar na compreensão.\n",
+    "\n",
+    "#### Preparação\n",
+    "\n",
+    "Como lembrete, você está carregando esses dados para fazer perguntas sobre eles.\n",
+    "\n",
+    "-   Qual é o melhor momento para comprar abóboras?\n",
+    "\n",
+    "-   Qual preço posso esperar por uma caixa de abóboras em miniatura?\n",
+    "\n",
+    "-   Devo comprá-las em cestas de meio alqueire ou em caixas de 1 1/9 alqueire? Vamos continuar explorando esses dados.\n",
+    "\n",
+    "Na aula anterior, você criou um `tibble` (uma reinterpretação moderna do data frame) e o preencheu com parte do conjunto de dados original, padronizando os preços por alqueire. Ao fazer isso, no entanto, você conseguiu reunir apenas cerca de 400 pontos de dados e apenas para os meses de outono. Talvez possamos obter um pouco mais de detalhes sobre a natureza dos dados ao limpá-los mais? Vamos descobrir... 🕵️‍♀️\n",
+    "\n",
+    "Para esta tarefa, precisaremos dos seguintes pacotes:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: O [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) é uma [coleção de pacotes R](https://www.tidyverse.org/packages) projetada para tornar a ciência de dados mais rápida, fácil e divertida!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: O [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) é uma [estrutura de pacotes](https://www.tidymodels.org/packages/) para modelagem e aprendizado de máquina.\n",
+    "\n",
+    "-   `janitor`: O [pacote janitor](https://github.com/sfirke/janitor) fornece ferramentas simples para examinar e limpar dados sujos.\n",
+    "\n",
+    "-   `corrplot`: O [pacote corrplot](https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html) oferece uma ferramenta visual exploratória para matrizes de correlação que suporta o reordenamento automático de variáveis para ajudar a detectar padrões ocultos entre elas.\n",
+    "\n",
+    "Você pode instalá-los com:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"janitor\", \"corrplot\"))`\n",
+    "\n",
+    "O script abaixo verifica se você possui os pacotes necessários para completar este módulo e os instala para você caso estejam ausentes.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WqQPS1OAsg3H"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, janitor, corrplot)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "tA4C2WN3skCf",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "outputId": "c06cd805-5534-4edc-f72b-d0d1dab96ac0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Vamos carregar esses pacotes incríveis e torná-los disponíveis na nossa sessão atual do R. (Isso é apenas para ilustração, `pacman::p_load()` já fez isso por você)\n",
+    "\n",
+    "## 1. Uma linha de regressão linear\n",
+    "\n",
+    "Como você aprendeu na Aula 1, o objetivo de um exercício de regressão linear é ser capaz de traçar uma *linha* *de* *melhor ajuste* para:\n",
+    "\n",
+    "-   **Mostrar relações entre variáveis**. Demonstrar a relação entre as variáveis.\n",
+    "\n",
+    "-   **Fazer previsões**. Fazer previsões precisas sobre onde um novo ponto de dados se encaixaria em relação a essa linha.\n",
+    "\n",
+    "Para traçar esse tipo de linha, usamos uma técnica estatística chamada **Regressão dos Mínimos Quadrados**. O termo `mínimos quadrados` significa que todos os pontos de dados ao redor da linha de regressão são elevados ao quadrado e, em seguida, somados. Idealmente, essa soma final deve ser o menor valor possível, porque queremos um número baixo de erros, ou `mínimos quadrados`. Assim, a linha de melhor ajuste é aquela que nos dá o menor valor para a soma dos erros ao quadrado - daí o nome *regressão dos mínimos quadrados*.\n",
+    "\n",
+    "Fazemos isso porque queremos modelar uma linha que tenha a menor distância acumulada de todos os nossos pontos de dados. Também elevamos os termos ao quadrado antes de somá-los, pois estamos preocupados com a magnitude, e não com a direção.\n",
+    "\n",
+    "> **🧮 Mostre-me a matemática**\n",
+    ">\n",
+    "> Essa linha, chamada de *linha de melhor ajuste*, pode ser expressa por [uma equação](https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression):\n",
+    ">\n",
+    ">     Y = a + bX\n",
+    ">\n",
+    "> `X` é a '`variável explicativa` ou `preditor`'. `Y` é a '`variável dependente` ou `resultado`'. A inclinação da linha é `b` e `a` é o intercepto no eixo y, que se refere ao valor de `Y` quando `X = 0`.\n",
+    ">\n",
+    "\n",
+    "> ![](../../../../../../2-Regression/3-Linear/solution/images/slope.png \"slope = $y/x$\")\n",
+    "    Infográfico por Jen Looper\n",
+    ">\n",
+    "> Primeiro, calcule a inclinação `b`.\n",
+    ">\n",
+    "> Em outras palavras, e referindo-se à pergunta original dos dados das abóboras: \"prever o preço de uma abóbora por alqueire por mês\", `X` se referiria ao preço e `Y` ao mês de venda.\n",
+    ">\n",
+    "> ![](../../../../../../translated_images/calculation.989aa7822020d9d0ba9fc781f1ab5192f3421be86ebb88026528aef33c37b0d8.br.png)\n",
+    "    Infográfico por Jen Looper\n",
+    "> \n",
+    "> Calcule o valor de Y. Se você está pagando cerca de \\$4, deve ser abril!\n",
+    ">\n",
+    "> A matemática que calcula a linha deve demonstrar a inclinação da linha, que também depende do intercepto, ou onde `Y` está situado quando `X = 0`.\n",
+    ">\n",
+    "> Você pode observar o método de cálculo desses valores no site [Math is Fun](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-regression.html). Também visite [este calculador de mínimos quadrados](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-calculator.html) para ver como os valores dos números impactam a linha.\n",
+    "\n",
+    "Não é tão assustador, certo? 🤓\n",
+    "\n",
+    "#### Correlação\n",
+    "\n",
+    "Outro termo importante para entender é o **Coeficiente de Correlação** entre as variáveis X e Y fornecidas. Usando um gráfico de dispersão, você pode visualizar rapidamente esse coeficiente. Um gráfico com pontos de dados alinhados de forma ordenada tem alta correlação, mas um gráfico com pontos de dados espalhados por toda parte entre X e Y tem baixa correlação.\n",
+    "\n",
+    "Um bom modelo de regressão linear será aquele que possui um Coeficiente de Correlação alto (mais próximo de 1 do que de 0) usando o método de Regressão dos Mínimos Quadrados com uma linha de regressão.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "cdX5FRpvsoP5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **2. Uma dança com dados: criando um data frame que será usado para modelagem**\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/janitor.jpg\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption>Arte por @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Arte por \\@allison_horst](../../../../../../translated_images/janitor.e4a77dd3d3e6a32e25327090b8a9c00dc7cf459c44fa9f184c5ecb0d48ce3794.br.jpg){width=\"700\"}-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WdUKXk7Bs8-V"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Carregue as bibliotecas necessárias e o conjunto de dados. Converta os dados em um data frame contendo um subconjunto dos dados:\n",
+    "\n",
+    "-   Considere apenas abóboras com preço por alqueire\n",
+    "\n",
+    "-   Converta a data para o formato de mês\n",
+    "\n",
+    "-   Calcule o preço como a média entre os preços mais altos e mais baixos\n",
+    "\n",
+    "-   Converta o preço para refletir a precificação pela quantidade em alqueires\n",
+    "\n",
+    "> Cobrimos essas etapas na [lição anterior](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/2-Data/solution/lesson_2-R.ipynb).\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "fMCtu2G2s-p8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "library(lubridate)\n",
+    "\n",
+    "# Import the pumpkins data\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\n",
+    "glimpse(pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first 50 rows of the data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ryMVZEEPtERn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "No espírito de pura aventura, vamos explorar o [`pacote janitor`](../../../../../../2-Regression/3-Linear/solution/R/github.com/sfirke/janitor) que fornece funções simples para examinar e limpar dados desorganizados. Por exemplo, vamos dar uma olhada nos nomes das colunas dos nossos dados:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "xcNxM70EtJjb"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Return column names\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  names()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5XtpaIigtPfW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤔 Podemos fazer melhor. Vamos tornar esses nomes de colunas `friendR` convertendo-os para a convenção [snake_case](https://en.wikipedia.org/wiki/Snake_case) usando `janitor::clean_names`. Para saber mais sobre essa função: `?clean_names`\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "IbIqrMINtSHe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Clean names to the snake_case convention\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  clean_names(case = \"snake\")\n",
+    "\n",
+    "# Return column names\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  names()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "a2uYvclYtWvX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Muito tidyR 🧹! Agora, uma dança com os dados usando `dplyr`, como na lição anterior! 💃\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HfhnuzDDtaDd"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(variety, city_name, package, low_price, high_price, date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Extract the month from the dates to a new column\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>%\n",
+    "  mutate(date = mdy(date),\n",
+    "         month = month(date)) %>% \n",
+    "  select(-date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a new column for average Price\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(price = (low_price + high_price)/2)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Retain only pumpkins with the string \"bushel\"\n",
+    "new_pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  filter(str_detect(string = package, pattern = \"bushel\"))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Normalize the pricing so that you show the pricing per bushel, not per 1 1/9 or 1/2 bushel\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(price = case_when(\n",
+    "    str_detect(package, \"1 1/9\") ~ price/(1.1),\n",
+    "    str_detect(package, \"1/2\") ~ price*2,\n",
+    "    TRUE ~ price))\n",
+    "\n",
+    "# Relocate column positions\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  relocate(month, .before = variety)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Display the first 5 rows\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "X0wU3gQvtd9f"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Bom trabalho!👌 Agora você tem um conjunto de dados limpo e organizado para construir seu novo modelo de regressão!\n",
+    "\n",
+    "Que tal um gráfico de dispersão?\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UpaIwaxqth82"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set theme\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "\n",
+    "# Make a scatter plot of month and price\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = month, y = price)) +\n",
+    "  geom_point(size = 1.6)\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "DXgU-j37tl5K"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Um gráfico de dispersão nos lembra que só temos dados mensais de agosto a dezembro. Provavelmente precisamos de mais dados para conseguir tirar conclusões de forma linear.\n",
+    "\n",
+    "Vamos dar uma olhada novamente nos nossos dados de modelagem:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Ve64wVbwtobI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Display first 5 rows\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "HFQX2ng1tuSJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "E se quiséssemos prever o `price` de uma abóbora com base nas colunas `city` ou `package`, que são do tipo caractere? Ou, de forma ainda mais simples, como poderíamos encontrar a correlação (que exige que ambos os seus inputs sejam numéricos) entre, por exemplo, `package` e `price`? 🤷🤷\n",
+    "\n",
+    "Modelos de aprendizado de máquina funcionam melhor com características numéricas em vez de valores de texto, então geralmente é necessário converter características categóricas em representações numéricas.\n",
+    "\n",
+    "Isso significa que precisamos encontrar uma maneira de reformular nossos preditores para torná-los mais fáceis de usar por um modelo de forma eficaz, um processo conhecido como `feature engineering`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "7hsHoxsStyjJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 3. Pré-processamento de dados para modelagem com recipes 👩‍🍳👨‍🍳\n",
+    "\n",
+    "Atividades que reformulam os valores dos preditores para torná-los mais fáceis de serem usados de forma eficaz por um modelo são chamadas de `engenharia de atributos`.\n",
+    "\n",
+    "Modelos diferentes têm requisitos de pré-processamento diferentes. Por exemplo, mínimos quadrados requerem `codificação de variáveis categóricas`, como mês, variedade e city_name. Isso simplesmente envolve `traduzir` uma coluna com `valores categóricos` em uma ou mais `colunas numéricas` que substituem a original.\n",
+    "\n",
+    "Por exemplo, suponha que seus dados incluam a seguinte característica categórica:\n",
+    "\n",
+    "|  cidade   |\n",
+    "|:---------:|\n",
+    "|  Denver   |\n",
+    "|  Nairobi  |\n",
+    "|   Tóquio  |\n",
+    "\n",
+    "Você pode aplicar *codificação ordinal* para substituir cada categoria por um valor inteiro único, assim:\n",
+    "\n",
+    "| cidade |\n",
+    "|:------:|\n",
+    "|   0    |\n",
+    "|   1    |\n",
+    "|   2    |\n",
+    "\n",
+    "E é isso que faremos com nossos dados!\n",
+    "\n",
+    "Nesta seção, exploraremos outro pacote incrível do Tidymodels: [recipes](https://tidymodels.github.io/recipes/) - que foi projetado para ajudar você a pré-processar seus dados **antes** de treinar seu modelo. No seu núcleo, uma receita é um objeto que define quais etapas devem ser aplicadas a um conjunto de dados para prepará-lo para a modelagem.\n",
+    "\n",
+    "Agora, vamos criar uma receita que prepara nossos dados para modelagem, substituindo um número inteiro único para todas as observações nas colunas de preditores:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AD5kQbcvt3Xl"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Specify a recipe\n",
+    "pumpkins_recipe <- recipe(price ~ ., data = new_pumpkins) %>% \n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print out the recipe\n",
+    "pumpkins_recipe"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "BNaFKXfRt9TU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Incrível! 👏 Acabamos de criar nossa primeira receita que especifica um resultado (preço) e seus respectivos preditores, e que todas as colunas de preditores devem ser codificadas em um conjunto de números inteiros 🙌! Vamos analisar isso rapidamente:\n",
+    "\n",
+    "-   A chamada para `recipe()` com uma fórmula informa à receita os *papéis* das variáveis usando os dados de `new_pumpkins` como referência. Por exemplo, a coluna `price` foi atribuída ao papel de `outcome`, enquanto o restante das colunas foi atribuído ao papel de `predictor`.\n",
+    "\n",
+    "-   `step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)` especifica que todos os preditores devem ser convertidos em um conjunto de números inteiros, começando a numeração em 0.\n",
+    "\n",
+    "Temos certeza de que você pode estar pensando algo como: \"Isso é tão legal!! Mas e se eu precisar confirmar que as receitas estão fazendo exatamente o que eu espero? 🤔\"\n",
+    "\n",
+    "Esse é um pensamento incrível! Veja bem, uma vez que sua receita está definida, você pode estimar os parâmetros necessários para realmente pré-processar os dados e, em seguida, extrair os dados processados. Normalmente, você não precisa fazer isso ao usar Tidymodels (veremos a convenção normal em apenas um minuto-\\> `workflows`), mas pode ser útil quando você quiser fazer algum tipo de verificação para confirmar que as receitas estão funcionando como esperado.\n",
+    "\n",
+    "Para isso, você precisará de dois outros verbos: `prep()` e `bake()`, e como sempre, nossos pequenos amigos do R criados por [`Allison Horst`](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations) ajudam você a entender isso melhor!\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/recipes.png\"\n",
+    "   width=\"550\"/>\n",
+    "   <figcaption>Arte por @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "KEiO0v7kuC9O"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "[`prep()`](https://recipes.tidymodels.org/reference/prep.html): estima os parâmetros necessários a partir de um conjunto de treinamento que podem ser posteriormente aplicados a outros conjuntos de dados. Por exemplo, para uma determinada coluna preditora, qual observação será atribuída ao inteiro 0, 1, 2, etc.\n",
+    "\n",
+    "[`bake()`](https://recipes.tidymodels.org/reference/bake.html): utiliza uma receita preparada e aplica as operações a qualquer conjunto de dados.\n",
+    "\n",
+    "Dito isso, vamos preparar e aplicar nossas receitas para realmente confirmar que, nos bastidores, as colunas preditoras serão primeiro codificadas antes que um modelo seja ajustado.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Q1xtzebuuTCP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Prep the recipe\n",
+    "pumpkins_prep <- prep(pumpkins_recipe)\n",
+    "\n",
+    "# Bake the recipe to extract a preprocessed new_pumpkins data\n",
+    "baked_pumpkins <- bake(pumpkins_prep, new_data = NULL)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the baked data set\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "FGBbJbP_uUUn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Uhuu! 🥳 Os dados processados `baked_pumpkins` têm todos os seus preditores codificados, confirmando que, de fato, as etapas de pré-processamento definidas como nossa receita funcionarão conforme o esperado. Isso pode dificultar a leitura para você, mas torna muito mais compreensível para o Tidymodels! Reserve um tempo para descobrir qual observação foi mapeada para um número inteiro correspondente.\n",
+    "\n",
+    "Também vale mencionar que `baked_pumpkins` é um data frame no qual podemos realizar cálculos.\n",
+    "\n",
+    "Por exemplo, vamos tentar encontrar uma boa correlação entre dois pontos dos seus dados para, potencialmente, construir um bom modelo preditivo. Usaremos a função `cor()` para isso. Digite `?cor()` para saber mais sobre a função.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "1dvP0LBUueAW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the correlation between the city_name and the price\n",
+    "cor(baked_pumpkins$city_name, baked_pumpkins$price)\n",
+    "\n",
+    "# Find the correlation between the package and the price\n",
+    "cor(baked_pumpkins$package, baked_pumpkins$price)\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "3bQzXCjFuiSV"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Como se verifica, há apenas uma correlação fraca entre a Cidade e o Preço. No entanto, há uma correlação um pouco melhor entre o Pacote e seu Preço. Faz sentido, certo? Normalmente, quanto maior a caixa do produto, maior o preço.\n",
+    "\n",
+    "Já que estamos nisso, vamos também tentar visualizar uma matriz de correlação de todas as colunas usando o pacote `corrplot`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "BToPWbgjuoZw"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the corrplot package\n",
+    "library(corrplot)\n",
+    "\n",
+    "# Obtain correlation matrix\n",
+    "corr_mat <- cor(baked_pumpkins %>% \n",
+    "                  # Drop columns that are not really informative\n",
+    "                  select(-c(low_price, high_price)))\n",
+    "\n",
+    "# Make a correlation plot between the variables\n",
+    "corrplot(corr_mat, method = \"shade\", shade.col = NA, tl.col = \"black\", tl.srt = 45, addCoef.col = \"black\", cl.pos = \"n\", order = \"original\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ZwAL3ksmutVR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩 Muito melhor.\n",
+    "\n",
+    "Uma boa pergunta a se fazer agora com esses dados seria: '`Qual preço posso esperar de um determinado pacote de abóboras?`' Vamos direto ao ponto!\n",
+    "\n",
+    "> Nota: Quando você **`bake()`** a receita preparada **`pumpkins_prep`** com **`new_data = NULL`**, você extrai os dados de treinamento processados (ou seja, codificados). Se você tivesse outro conjunto de dados, por exemplo, um conjunto de teste, e quisesse ver como a receita o pré-processaria, bastaria assar **`pumpkins_prep`** com **`new_data = test_set`**\n",
+    "\n",
+    "## 4. Construir um modelo de regressão linear\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infográfico por Dasani Madipalli</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Infográfico por Dasani Madipalli](../../../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.br.png){width=\"800\"}-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "YqXjLuWavNxW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Agora que criamos uma receita e confirmamos que os dados serão pré-processados adequadamente, vamos construir um modelo de regressão para responder à pergunta: `Qual preço posso esperar de um determinado pacote de abóbora?`\n",
+    "\n",
+    "#### Treinar um modelo de regressão linear usando o conjunto de treinamento\n",
+    "\n",
+    "Como você já deve ter percebido, a coluna *price* é a variável `resultado`, enquanto a coluna *package* é a variável `preditor`.\n",
+    "\n",
+    "Para isso, primeiro dividiremos os dados de forma que 80% sejam destinados ao treinamento e 20% ao conjunto de teste. Em seguida, definiremos uma receita que codificará a coluna preditora em um conjunto de números inteiros e, depois, construiremos uma especificação de modelo. Não vamos preparar e aplicar nossa receita, já que sabemos que ela pré-processará os dados conforme esperado.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Pq0bSzCevW-h"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Split the data into training and test sets\n",
+    "pumpkins_split <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  initial_split(prop = 0.8)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Extract training and test data\n",
+    "pumpkins_train <- training(pumpkins_split)\n",
+    "pumpkins_test <- testing(pumpkins_split)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing the data\n",
+    "lm_pumpkins_recipe <- recipe(price ~ package, data = pumpkins_train) %>% \n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a linear model specification\n",
+    "lm_spec <- linear_reg() %>% \n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"regression\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "CyoEh_wuvcLv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Bom trabalho! Agora que temos uma receita e uma especificação de modelo, precisamos encontrar uma maneira de agrupá-las em um objeto que, primeiro, faça o pré-processamento dos dados (prep+bake nos bastidores), ajuste o modelo nos dados pré-processados e também permita possíveis atividades de pós-processamento. Que tal isso para sua tranquilidade! 🤩\n",
+    "\n",
+    "No Tidymodels, esse objeto prático é chamado de [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) e organiza convenientemente seus componentes de modelagem! É o que chamaríamos de *pipelines* em *Python*.\n",
+    "\n",
+    "Então, vamos agrupar tudo em um workflow! 📦\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "G3zF_3DqviFJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Hold modelling components in a workflow\n",
+    "lm_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(lm_pumpkins_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(lm_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the workflow\n",
+    "lm_wf"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "T3olroU3v-WX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "👌 Além disso, um fluxo de trabalho pode ser ajustado/treinado de maneira muito semelhante a um modelo.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zd1A5tgOwEPX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Train the model\n",
+    "lm_wf_fit <- lm_wf %>% \n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\n",
+    "\n",
+    "# Print the model coefficients learned \n",
+    "lm_wf_fit"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "NhJagFumwFHf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "A partir da saída do modelo, podemos observar os coeficientes aprendidos durante o treinamento. Eles representam os coeficientes da linha de melhor ajuste que nos dá o menor erro geral entre a variável real e a prevista.\n",
+    "\n",
+    "#### Avaliar o desempenho do modelo usando o conjunto de teste\n",
+    "\n",
+    "É hora de ver como o modelo se saiu 📏! Como fazemos isso?\n",
+    "\n",
+    "Agora que treinamos o modelo, podemos usá-lo para fazer previsões para o `test_set` usando `parsnip::predict()`. Em seguida, podemos comparar essas previsões com os valores reais dos rótulos para avaliar o quão bem (ou não!) o modelo está funcionando.\n",
+    "\n",
+    "Vamos começar fazendo previsões para o conjunto de teste e, em seguida, vinculando as colunas ao conjunto de teste.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "_4QkGtBTwItF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make predictions for the test set\n",
+    "predictions <- lm_wf_fit %>% \n",
+    "  predict(new_data = pumpkins_test)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Bind predictions to the test set\n",
+    "lm_results <- pumpkins_test %>% \n",
+    "  select(c(package, price)) %>% \n",
+    "  bind_cols(predictions)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first ten rows of the tibble\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "UFZzTG0gwTs9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Sim, você acabou de treinar um modelo e usá-lo para fazer previsões! 🔮 Será que ele é bom? Vamos avaliar o desempenho do modelo!\n",
+    "\n",
+    "No Tidymodels, fazemos isso usando `yardstick::metrics()`! Para regressão linear, vamos focar nas seguintes métricas:\n",
+    "\n",
+    "-   `Root Mean Square Error (RMSE)`: A raiz quadrada do [MSE](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error). Isso resulta em uma métrica absoluta na mesma unidade do rótulo (neste caso, o preço de uma abóbora). Quanto menor o valor, melhor o modelo (de forma simplificada, representa o preço médio pelo qual as previsões estão erradas!).\n",
+    "\n",
+    "-   `Coefficient of Determination (geralmente conhecido como R-quadrado ou R2)`: Uma métrica relativa em que, quanto maior o valor, melhor o ajuste do modelo. Essencialmente, essa métrica representa o quanto da variância entre os valores previstos e reais o modelo é capaz de explicar.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "0A5MjzM7wW9M"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Evaluate performance of linear regression\n",
+    "metrics(data = lm_results,\n",
+    "        truth = price,\n",
+    "        estimate = .pred)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "reJ0UIhQwcEH"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Lá se vai o desempenho do modelo. Vamos ver se conseguimos uma indicação melhor visualizando um gráfico de dispersão do pacote e do preço, e então usar as previsões feitas para sobrepor uma linha de melhor ajuste.\n",
+    "\n",
+    "Isso significa que teremos que preparar e processar o conjunto de teste para codificar a coluna de pacote e, em seguida, vinculá-la às previsões feitas pelo nosso modelo.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "fdgjzjkBwfWt"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Encode package column\n",
+    "package_encode <- lm_pumpkins_recipe %>% \n",
+    "  prep() %>% \n",
+    "  bake(new_data = pumpkins_test) %>% \n",
+    "  select(package)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Bind encoded package column to the results\n",
+    "lm_results <- lm_results %>% \n",
+    "  bind_cols(package_encode %>% \n",
+    "              rename(package_integer = package)) %>% \n",
+    "  relocate(package_integer, .after = package)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print new results data frame\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make a scatter plot\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"orange\", size = 1.2) +\n",
+    "  xlab(\"package\")\n",
+    "  \n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "R0nw719lwkHE"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ótimo! Como você pode ver, o modelo de regressão linear não generaliza muito bem a relação entre um pacote e seu preço correspondente.\n",
+    "\n",
+    "🎃 Parabéns, você acabou de criar um modelo que pode ajudar a prever o preço de algumas variedades de abóboras. Sua plantação de abóboras para o feriado ficará linda. Mas provavelmente você pode criar um modelo melhor!\n",
+    "\n",
+    "## 5. Construir um modelo de regressão polinomial\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infográfico por Dasani Madipalli</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Infográfico por Dasani Madipalli](../../../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.br.png){width=\"800\"}-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HOCqJXLTwtWI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Às vezes, nossos dados podem não ter uma relação linear, mas ainda assim queremos prever um resultado. A regressão polinomial pode nos ajudar a fazer previsões para relações não lineares mais complexas.\n",
+    "\n",
+    "Por exemplo, considere a relação entre o pacote e o preço no nosso conjunto de dados de abóboras. Embora às vezes haja uma relação linear entre as variáveis - quanto maior o volume da abóbora, maior o preço - em outras ocasiões essas relações não podem ser representadas como um plano ou uma linha reta.\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Aqui estão [alguns exemplos adicionais](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) de dados que poderiam usar regressão polinomial\n",
+    ">\n",
+    "> Dê outra olhada na relação entre Variedade e Preço no gráfico anterior. Esse gráfico de dispersão parece que necessariamente deveria ser analisado por uma linha reta? Talvez não. Nesse caso, você pode tentar a regressão polinomial.\n",
+    ">\n",
+    "> ✅ Polinômios são expressões matemáticas que podem consistir em uma ou mais variáveis e coeficientes\n",
+    "\n",
+    "#### Treine um modelo de regressão polinomial usando o conjunto de treinamento\n",
+    "\n",
+    "A regressão polinomial cria uma *linha curva* para ajustar melhor os dados não lineares.\n",
+    "\n",
+    "Vamos ver se um modelo polinomial terá um desempenho melhor ao fazer previsões. Seguiremos um procedimento um pouco semelhante ao que fizemos antes:\n",
+    "\n",
+    "-   Criar uma receita que especifique os passos de pré-processamento que devem ser realizados nos nossos dados para prepará-los para modelagem, ou seja: codificar os preditores e calcular polinômios de grau *n*\n",
+    "\n",
+    "-   Construir uma especificação de modelo\n",
+    "\n",
+    "-   Agrupar a receita e a especificação do modelo em um fluxo de trabalho\n",
+    "\n",
+    "-   Criar um modelo ajustando o fluxo de trabalho\n",
+    "\n",
+    "-   Avaliar o desempenho do modelo nos dados de teste\n",
+    "\n",
+    "Vamos começar!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "VcEIpRV9wzYr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Specify a recipe\r\n",
+    "poly_pumpkins_recipe <-\r\n",
+    "  recipe(price ~ package, data = pumpkins_train) %>%\r\n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE) %>% \r\n",
+    "  step_poly(all_predictors(), degree = 4)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a model specification\r\n",
+    "poly_spec <- linear_reg() %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Bundle recipe and model spec into a workflow\r\n",
+    "poly_wf <- workflow() %>% \r\n",
+    "  add_recipe(poly_pumpkins_recipe) %>% \r\n",
+    "  add_model(poly_spec)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a model\r\n",
+    "poly_wf_fit <- poly_wf %>% \r\n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print learned model coefficients\r\n",
+    "poly_wf_fit\r\n",
+    "\r\n",
+    "  "
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "63n_YyRXw3CC"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### Avaliar o desempenho do modelo\n",
+    "\n",
+    "👏👏Você construiu um modelo polinomial, vamos fazer previsões no conjunto de teste!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "-LHZtztSxDP0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make price predictions on test data\r\n",
+    "poly_results <- poly_wf_fit %>% predict(new_data = pumpkins_test) %>% \r\n",
+    "  bind_cols(pumpkins_test %>% select(c(package, price))) %>% \r\n",
+    "  relocate(.pred, .after = last_col())\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the results\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YUFpQ_dKxJGx"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Uhuu, vamos avaliar como o modelo se saiu no test_set usando `yardstick::metrics()`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "qxdyj86bxNGZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "metrics(data = poly_results, truth = price, estimate = .pred)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "8AW5ltkBxXDm"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩 Desempenho muito melhor.\n",
+    "\n",
+    "O `rmse` diminuiu de cerca de 7 para cerca de 3, indicando uma redução no erro entre o preço real e o preço previsto. Você pode *interpretar livremente* isso como significando que, em média, as previsões incorretas erram por volta de R\\$3. O `rsq` aumentou de cerca de 0,4 para 0,8.\n",
+    "\n",
+    "Todas essas métricas indicam que o modelo polinomial tem um desempenho muito melhor do que o modelo linear. Bom trabalho!\n",
+    "\n",
+    "Vamos ver se conseguimos visualizar isso!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "6gLHNZDwxYaS"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Bind encoded package column to the results\r\n",
+    "poly_results <- poly_results %>% \r\n",
+    "  bind_cols(package_encode %>% \r\n",
+    "              rename(package_integer = package)) %>% \r\n",
+    "  relocate(package_integer, .after = package)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print new results data frame\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make a scatter plot\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\r\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"midnightblue\", size = 1.2) +\r\n",
+    "  xlab(\"package\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "A83U16frxdF1"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Você pode ver uma linha curva que se ajusta melhor aos seus dados! 🤩\n",
+    "\n",
+    "Você pode torná-la ainda mais suave passando uma fórmula polinomial para `geom_smooth`, assim:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "4U-7aHOVxlGU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a scatter plot\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\r\n",
+    "  geom_smooth(method = lm, formula = y ~ poly(x, degree = 4), color = \"midnightblue\", size = 1.2, se = FALSE) +\r\n",
+    "  xlab(\"package\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5vzNT0Uexm-w"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Muito parecido com uma curva suave!🤩\n",
+    "\n",
+    "Aqui está como você pode fazer uma nova previsão:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "v9u-wwyLxq4G"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a hypothetical data frame\r\n",
+    "hypo_tibble <- tibble(package = \"bushel baskets\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make predictions using linear model\r\n",
+    "lm_pred <- lm_wf_fit %>% predict(new_data = hypo_tibble)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make predictions using polynomial model\r\n",
+    "poly_pred <- poly_wf_fit %>% predict(new_data = hypo_tibble)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Return predictions in a list\r\n",
+    "list(\"linear model prediction\" = lm_pred, \r\n",
+    "     \"polynomial model prediction\" = poly_pred)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "jRPSyfQGxuQv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "A previsão do `polynomial model` faz sentido, considerando os gráficos de dispersão de `price` e `package`! E, se este modelo for melhor do que o anterior, analisando os mesmos dados, você precisará planejar um orçamento para essas abóboras mais caras!\n",
+    "\n",
+    "🏆 Muito bem! Você criou dois modelos de regressão em uma única lição. Na seção final sobre regressão, você aprenderá sobre regressão logística para determinar categorias.\n",
+    "\n",
+    "## **🚀Desafio**\n",
+    "\n",
+    "Teste várias variáveis diferentes neste notebook para ver como a correlação corresponde à precisão do modelo.\n",
+    "\n",
+    "## [**Questionário pós-aula**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/14/)\n",
+    "\n",
+    "## **Revisão e Autoestudo**\n",
+    "\n",
+    "Nesta lição, aprendemos sobre Regressão Linear. Existem outros tipos importantes de Regressão. Leia sobre as técnicas Stepwise, Ridge, Lasso e Elasticnet. Um bom curso para aprender mais é o [curso de Aprendizado Estatístico de Stanford](https://online.stanford.edu/courses/sohs-ystatslearning-statistical-learning).\n",
+    "\n",
+    "Se você quiser aprender mais sobre como usar o incrível framework Tidymodels, confira os seguintes recursos:\n",
+    "\n",
+    "-   Site do Tidymodels: [Comece com Tidymodels](https://www.tidymodels.org/start/)\n",
+    "\n",
+    "-   Max Kuhn e Julia Silge, [*Tidy Modeling with R*](https://www.tmwr.org/)*.*\n",
+    "\n",
+    "###### **AGRADECIMENTOS A:**\n",
+    "\n",
+    "[Allison Horst](https://twitter.com/allison_horst?lang=en) por criar as ilustrações incríveis que tornam o R mais acolhedor e envolvente. Encontre mais ilustrações na sua [galeria](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "8zOLOWqMxzk5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb b/translations/br/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..61755c0b0
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1111 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Regressão Linear e Polinomial para Precificação de Abóboras - Aula 3\n",
+    "\n",
+    "Carregue as bibliotecas necessárias e o conjunto de dados. Converta os dados para um dataframe contendo um subconjunto dos dados:\n",
+    "\n",
+    "- Considere apenas abóboras com preços definidos por alqueire\n",
+    "- Converta a data para o formato de mês\n",
+    "- Calcule o preço como uma média entre os preços mais altos e mais baixos\n",
+    "- Converta o preço para refletir a precificação pela quantidade em alqueires\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 167,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date  \\\n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17   \n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition  \\\n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 167,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from datetime import datetime\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 168,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Month</th>\n",
+       "      <th>DayOfYear</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>City</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Price</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>9</td>\n",
+       "      <td>267</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>13.636364</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>9</td>\n",
+       "      <td>267</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>16.363636</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>274</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>16.363636</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>274</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>15.454545</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>281</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>13.636364</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "    Month  DayOfYear   Variety       City               Package  Low Price  \\\n",
+       "70      9        267  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       15.0   \n",
+       "71      9        267  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       18.0   \n",
+       "72     10        274  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       18.0   \n",
+       "73     10        274  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       17.0   \n",
+       "74     10        281  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       15.0   \n",
+       "\n",
+       "    High Price      Price  \n",
+       "70        15.0  13.636364  \n",
+       "71        18.0  16.363636  \n",
+       "72        18.0  16.363636  \n",
+       "73        17.0  15.454545  \n",
+       "74        15.0  13.636364  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 168,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "new_columns = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Month', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.drop([c for c in pumpkins.columns if c not in new_columns], axis=1)\n",
+    "\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n",
+    "    {'Month': month, \n",
+    "     'DayOfYear' : day_of_year, \n",
+    "     'Variety': pumpkins['Variety'], \n",
+    "     'City': pumpkins['City Name'], \n",
+    "     'Package': pumpkins['Package'], \n",
+    "     'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n",
+    "     'High Price': pumpkins['High Price'], \n",
+    "     'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Um gráfico de dispersão nos lembra que temos dados mensais apenas de agosto a dezembro. Provavelmente precisamos de mais dados para poder tirar conclusões de forma linear.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 169,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='Month', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 169,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.plot.scatter('Month','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 170,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='DayOfYear', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 170,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 171,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "-0.14878293554077535\n",
+      "-0.16673322492745407\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(new_pumpkins['Month'].corr(new_pumpkins['Price']))\n",
+    "print(new_pumpkins['DayOfYear'].corr(new_pumpkins['Price']))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Parece que a correlação é bem pequena, mas há alguma outra relação mais importante - porque os pontos de preço no gráfico acima parecem ter vários clusters distintos. Vamos fazer um gráfico que mostrará diferentes variedades de abóbora:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 172,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "ax=None\n",
+    "colors = ['red','blue','green','yellow']\n",
+    "for i,var in enumerate(new_pumpkins['Variety'].unique()):\n",
+    "    ax = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']==var].plot.scatter('DayOfYear','Price',ax=ax,c=colors[i],label=var)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 173,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='Variety'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 173,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.groupby('Variety')['Price'].mean().plot(kind='bar')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 174,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "-0.2669192282197318\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='DayOfYear', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 174,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pie_pumpkins = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']=='PIE TYPE']\n",
+    "print(pie_pumpkins['DayOfYear'].corr(pie_pumpkins['Price']))\n",
+    "pie_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Regressão Linear\n",
+    "\n",
+    "Usaremos o Scikit Learn para treinar um modelo de regressão linear:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 175,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.linear_model import LinearRegression\n",
+    "from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 176,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.77 (17.2%)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1)\n",
+    "y = pie_pumpkins['Price']\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "lin_reg = LinearRegression()\n",
+    "lin_reg.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = lin_reg.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 177,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1a3232f8dc0>]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 177,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXUAAAD4CAYAAAATpHZ6AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8rg+JYAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAXXElEQVR4nO3df3BV5Z3H8feXEDGKEF0QTYCmdTEtv4R6tW5/rL+qYVerjF21bmeHrW5ZXWvXtmJFO63tdEdrnFY722mHGRl1a9mqpGzX1kZrtdqtQC+gBtBYLYgkKFGM+CMCCd/9495gSHJzf+Se3HuefF4zjDfPPfecJ1/hc899znOfY+6OiIiEYUypOyAiIsWjUBcRCYhCXUQkIAp1EZGAKNRFRAIydiQPNmnSJK+rqxvJQ4qIxN66detec/fJuWw7oqFeV1dHMpkcyUOKiMSemb2U67YafhERCYhCXUQkIAp1EZGAKNRFRAKiUBcRCUjW2S9mNg24GzgG2A8sc/fbzawR+AywF3gR+IK7d0bYVxkBqza00djcSntnFzXVVSxpqGfh/NpSd0tEcpTLmXo38DV3/whwCnClmc0EHgZmu/tc4HlgaXTdlJGwakMbS5taaOvswoG2zi6WNrWwakNbqbsmIjnKGuruvsPd16cfvwU8C9S6+0Pu3p3ebDUwNbpuykhobG6la1/PQW1d+3pobG4tUY9EJF95jambWR0wH1jT76lLgQczvGaxmSXNLNnR0VFQJ2VktHd25dUuIuUn51A3s/HASuBqd9/dp/0GUkM09wz2Ondf5u4Jd09MnpzTt1ylRGqqq/JqF5Hyk1Oom1klqUC/x92b+rQvAs4FPu+6hVLsLWmop6qy4qC2qsoKljTUl6hHIpKvXGa/GHAH8Ky7f79P+wLg68Cp7v5udF2UkdI7y0WzX0Tiy7KdYJvZJ4EngBZSUxoBrgd+CIwDXk+3rXb3y4faVyKRcC3oJSKSHzNb5+6JXLbNeqbu7n8AbJCnfp1vx0REJFr6RqmISEAU6iIiAVGoi4gERKEuIhIQhbqISEAU6iIiAVGoi4gERKEuIhIQhbqISEAU6iIiAVGoi4gERKEuIhIQhbqISEAU6iIiAVGoi4gERKEuIhIQhbqISEAU6iIiAVGoi4gEJOs9SkWitmpDG43NrbR3dlFTXcWShnoWzq8t+33LQKp36SnUpaRWbWhjaVMLXft6AGjr7GJpUwvAsMMgyn3LQKp3edDwi5RUY3PrgRDo1bWvh8bm1rLetwykepcHhbqUVHtnV17t5bJvGUj1Lg8KdSmpmuqqvNrLZd8ykOpdHhTqUlJLGuqpqqw4qK2qsoIlDfVlvW8ZSPUuD7pQKiXVewEtihkTUe5bBlK9y4O5+4gdLJFIeDKZHLHjiYiEwMzWuXsil22znqmb2TTgbuAYYD+wzN1vN7OjgJ8DdcBW4CJ3f6PQTpeC5tSKSGhyGVPvBr7m7h8BTgGuNLOZwHXAI+4+A3gk/XNs9M6pbevswnl/Tu2qDW2l7pqISMGyhrq773D39enHbwHPArXA+cBd6c3uAhZG1MdIaE6tiIQor9kvZlYHzAfWAFPcfQekgh84OsNrFptZ0sySHR0dw+xu8WhOrYiEKOdQN7PxwErganffnevr3H2ZuyfcPTF58uRC+hgJzakVkRDlFOpmVkkq0O9x96Z086tmdmz6+WOBndF0MRqaUysiIcoa6mZmwB3As+7+/T5P/RJYlH68CPif4ncvOgvn13LTBXOora7CgNrqKm66YI5mv4hIrGWdp25mnwSeAFpITWkEuJ7UuPq9wHRgG3Chu+8aal+apy4ikr+izlN39z8AluHpM/PpmIiIREtrv4iIBEShLiISEIW6iEhAFOoiIgFRqIuIBEShLiISEIW6iEhAFOoiIgFRqIuIBET3KBUpkO6cJeVIoS5SgN47Z/XeaKX3zlmAgl1KSsMvIgXQnbOkXCnURQqgO2dJuVKoixRAd86ScqVQFymA7pwl5UoXSkUK0HsxVLNfpNwo1EUKtHB+rUJcyo6GX0REAqJQFxEJiEJdRCQgCnURkYAo1EVEAqJQFxEJSNlPaYzrSnhx7beIxFtZh3pcV8KLa79FJP7KevglrivhxbXfIhJ/WUPdzJab2U4z29inbZ6ZrTazp8wsaWYnR9G5uK6EF9d+i0j85XKmfiewoF/bLcC33X0e8M30z0UX15Xw4tpvEYm/rKHu7o8Du/o3AxPSjycC7UXuFxDflfDi2m8Rib9CL5ReDTSb2a2k3hg+XrQe9RHXlfDi2m8RiT9z9+wbmdUBD7j77PTPPwR+7+4rzewiYLG7fzrDaxcDiwGmT59+4ksvvVSsvouIjApmts7dE7lsW+jsl0VAU/rxfUDGC6XuvszdE+6emDx5coGHExGRXBQa6u3AqenHZwB/Lk53RERkOLKOqZvZCuA0YJKZbQe+BXwRuN3MxgLvkR5eERGR0soa6u5+SYanTixyX0REZJjK+hulIiKSH4W6iEhAFOoiIgFRqIuIBEShLiISEIW6iEhAFOoiIgFRqIuIBEShLiISEIW6iEhAFOoiIgFRqIuIBEShLiISEIW6iEhACr1H6Yhq3vQK//pf6w5qO/yQCmbVTGRmzQRm1UxgVs1EZkwZT2WF3qdEZPSKRahPPbJqQNs7e3tYu3UXa7fuyvr6D006nJk1E9JvABOZVTOBSePHRdFVEZGSyunG08WSSCQ8mUwWZV9vvLOXzTt2s6n9TTa172ZT+25e2Pl2Ufbd6/JTj+NLZ/w148fF4r1PRAKVz42nYxvqueru2c+LHe+wecebbGrbnX4DeJPd73UX7Rizaydw42dmkag7qmj7FBHppVAv0Notu/jOA5vY2LY7smM0zJrCrReewBGHVkZ2DBEJi0I9Ym/v6ebHj73Ajx59MdLj3PmFkzit/uhIjyEi5U+hXkb+9+l2rlqxIdJjfOaEGm6+YA6Ha+xfJEgK9Ryt2tBGY3Mr7Z1d1FRXsaShnoXza0vSl9ff3sPVP3+KJ/78WqTH+d5n53DxSdMjPYaIFJdCPQerNrSxtKmFrn09B9qqKiu46YI5JQv2XK1ct52v3fd0pMeoPqySJ649XWP/ImVAoZ6DT9z8O9o6uwa011ZX8X/XnVGCHhXfltfe4fRbH4v8OLd/bh7nzyvvN0KROFOo5+CD1/2KwX5zA7bcfM5Id6fkbvzlJu7849ZIj3HMhEP53TWnctghGvsXyUc+oT5q/3XVVFcNeqZeUz3w26ujwY3nzeLG82Zl3e75V9/i7B88XtAxXtn9HjO/2ZzTtj+8ZD7nnVBT0HFERrNRe6Ye5zH1OHB3rr3/Ge5btz3S4xx1+CH88bozOLSyItLjiJRSUYdfzGw5cC6w091n92m/CvgS0A38yt2vzXawcgp1KK/ZL6NVpmsbUfj+RSdwwUenjsixRIqp2KH+t8DbwN29oW5mpwM3AOe4+x4zO9rdd2Y7WLmFupRePtc29u93/vnOP/H48x2R96v1uwsYN1Zn/1Ieijqm7u6Pm1ldv+YrgJvdfU96m6yBLtGL4yePfK5tjBlj3H3pyTntN7l1F//wkycL7lf9N36T03Y/+sePcs7cYws+jkixFXqh9HjgU2b2H8B7wDXu/qfBNjSzxcBigOnT9aWXqPS/RtDW2cXSphaAsg720z88mZ+u3jZo+3Ak6o7itovnZb1u0t2zn0/d8ig73nyvoONc+bP1XPmz7NtVVVbwzI1na71/iVyhoT4WOBI4BTgJuNfMPuSDjOW4+zJgGaSGXwrtqAytsbn1oPAC6NrXQ2Nza1mH+qPPDT6Ukqk9H7nUZGzFGJ5cemZO+/vt5lf5l7sLGz7s2tfDjBsezGnbOxYlOPMjUwo6jkihob4daEqH+Foz2w9MAqIf7JRBtWe42JipvVxE2e9i7/vTM6ewNYfvMOzt3s+J332Ytwpc3vmyu3J745g/vZr7L/84FWOsoONImAoN9VXAGcBjZnY8cAgQ7aIlMqS4zruPst+lqskhY8fQcmNDTts+8Ew7X/pZYQu+bdjWyXHX/zqnbVde8Tec+AGt9z8aZA11M1sBnAZMMrPtwLeA5cByM9sI7AUWDTb0IiNnSUP9oOPHSxrqS9ir7KLsdxxqcu7cGs6dm/1LVnu6e1hw2xNsee2dgo7z2R/ndtH4ytOP45qz6zHT2X9cjdovH4UojrNfINp+x7Umw/GbjTu4/KfrIz1G9WGVrPq3T1A36fBIjyMpWvtFRLLa093D9U0bWbk+mm/9jh1jXJiYxkWJqcybVq2z/2HQ2i+jVFzPSuPa7yiN5KeX2y6el3Xfa/7yOhcvW53Xcbr3OyvWbmPF2oFTVvubP72aixLTOHfusVrueZh0ph6IuK5lE9d+RynKmkRd7/f29XDzg8/x3Cu7Wf2XXcPeX3/jxo7hosQ0LkpMY3bthFFz9q/hl1EoruvDx7XfUYqyJuVU7+1vvEvT+jbuTb7M9jeKP/U28YEjuTAxlXPm1jA+5rd61PDLKKR56uGI09z94Zh65GF8+cwZfPnMGUNut69nP4+1dnBf8mUe2vxqzvtPvvQGyZfe4OsrW4bc7vBDKrgwMY3PnTyNDx8zIef9lyuFeiA0Tz0cIc7dH47KijGcNXMKZ83M/i3bba+/y/3rt3N/8mXac1z64Z29Pdz5x60ZbxIzftxYZtZMYFbNBGYeO4FZNROZMWV82S75oFAPRBzmZA8mrv2O0mifuz8c0//qML561vF89azjh9xub/d+fvfcTu5Lvswjzw29HuHbe7pZu2UXa7dkv0bwoUmHp98AJqbeBGomMGn8uLx+h+HSmHpA4jqLJK79jpLm7pePznf3snnHbja372ZT+242tb/J86++nfd+Hrjqk8yunVhQH3ShVERkhHX37GfLa+8cCP7NO1JvAp3v7gPgD18/nalHHlbQvnWhVERkhI2tGMOMKUcwY8oRJf3kU54j/SIiUhCFuohIQBTqIiIBUaiLiAREoS4iEhCFuohIQBTqIiIB0Tx1OYi+bSgSbwp1OaD/WtttnV0sbUqtcKdgF4kHDb/IAY3NrQct9ATQta+HxubWEvVIRPKlUJcDymmtbREpjEJdDsi0pnY5r7UtIgdTqMsBSxrqqaqsOKgtpLW2RUYDXSiVA3ovhmr2i0h8KdTlIAvn1yrERWJMoS4lp7nxA8X1zkf6fznQSNdEoS4lpbnxA0VZk7juO65KUZOsF0rNbLmZ7TSzjYM8d42ZuZlNiqR3EjzNjR8oyprEdd9xVYqa5DL75U5gQf9GM5sGnAVsK3KfZBTR3PiBoqxJXPcdV6WoSdZQd/fHgV2DPPUD4Fpg5O5cLcHR3PiBoqxJXPcdV6WoSUHz1M3sPKDN3Z/OYdvFZpY0s2RHR0chh5OAaW78QFHWJK77jqtS1CTvC6VmdhhwA3B2Ltu7+zJgGUAikdBZvRxEc+MHirImcd13XJWiJuaePWfNrA54wN1nm9kc4BHg3fTTU4F24GR3f2Wo/SQSCU8mk8PrsYjIKGNm69w9kcu2eZ+pu3sLcHSfg20FEu7+Wr77Eoma5k3LaJPLlMYVwJNAvZltN7PLou+WyPD1zhFu6+zCeX+O8KoNbaXumkhksp6pu/slWZ6vK1pvRIpoqDnCOluXUGmVRgmW5k3LaKRlAiRYNdVVtA0S4KN53nTU4noNI679HozO1CVYmjc9suJ6DSOu/c5EoS7BWji/lpsumENtdRUG1FZXcdMFc2J7Blbu4rr2S1z7nYmGXyRoWh9+5MT1GkZc+52JztRFpCjiuvZLXPudiUJdRIoirtcw4trvTDT8IiJFEde1X+La70xyWvulWLT2i4hI/vJZ+0XDLyIiAVGoi4gERKEuIhIQhbqISEAU6iIiAVGoi4gERKEuIhIQhbqISEAU6iIiAVGoi4gERKEuIhIQhbqISEAU6iIiAVGoi4gERKEuIhIQhbqISEAU6iIiAcka6ma23Mx2mtnGPm2NZvacmT1jZr8ws+pIeykiIjnJ5Uz9TmBBv7aHgdnuPhd4Hlha5H6JiEgBsoa6uz8O7OrX9pC7d6d/XA1MjaBvIiKSp2KMqV8KPJjpSTNbbGZJM0t2dHQU4XAiIpLJsELdzG4AuoF7Mm3j7svcPeHuicmTJw/ncCIiksXYQl9oZouAc4Ez3d2L1yURESlUQaFuZguArwOnuvu7xe2SiIgUKpcpjSuAJ4F6M9tuZpcB/wkcATxsZk+Z2U8i7qeIiOQg65m6u18ySPMdEfRFRESGSd8oFREJiEJdRCQgCnURkYAo1EVEAqJQFxEJiEJdRCQgCnURkYAo1EVEAqJQFxEJiEJdRCQgCnURkYAUvPSuiETnG6taWLHmZXrcqTDjko9N47sL5xRl36s2tNHY3Ep7Zxc11VUsaahn4fzaouxbSk+hLlJmvrGqhZ+u3nbg5x73Az8PN9hXbWhjaVMLXft6AGjr7GJpUwuAgj0QGn4RKTMr1rycV3s+GptbDwR6r659PTQ2tw5731IeFOoiZaYnw43EMrXno72zK692iR+FukiZqTDLqz0fNdVVebVL/CjURcrMJR+blld7PpY01FNVWXFQW1VlBUsa6oe9bykPulAqUmZ6L4ZGMful92KoZr+Ey7wI43S5SiQSnkwmR+x4IiIhMLN17p7IZVsNv4iIBEShLiISEIW6iEhAFOoiIgFRqIuIBGREZ7+YWQfwEjAJeG3EDly+VAfVAFSDXqpD5hp8wN0n57KDEQ31Awc1S+Y6PSdkqoNqAKpBL9WhODXQ8IuISEAU6iIiASlVqC8r0XHLjeqgGoBq0Et1KEINSjKmLiIi0dDwi4hIQBTqIiIBKXqom9k0M3vUzJ41s01m9u/9nr/GzNzMJvVpW2pmL5hZq5k1FLtPpTBUHczsqvTvusnMbunTHlQdMtXAzOaZ2Woze8rMkmZ2cp/XBFUDADM71MzWmtnT6Tp8O91+lJk9bGZ/Tv/3yD6vCaoOQ9Sg0cyeM7NnzOwXZlbd5zVB1QAy16HP88PPR3cv6h/gWOCj6cdHAM8DM9M/TwOaSX8BKd02E3gaGAd8EHgRqCh2v0b6T6Y6AKcDvwXGpZ87OtQ6DFGDh4C/S7f/PfBYqDVI/14GjE8/rgTWAKcAtwDXpduvA74Xah2GqMHZwNh0+/dCrsFQdUj/XJR8LPqZurvvcPf16cdvAc8CvSvw/wC4Fuh7dfZ84L/dfY+7bwFeAE4m5oaowxXAze6+J/3czvRLgqvDEDVwYEJ6s4lAe/pxcDUA8JS30z9Wpv84qd/3rnT7XcDC9OPg6pCpBu7+kLt3p9tXA1PTj4OrAQz5dwGKlI+RjqmbWR0wH1hjZucBbe7+dL/NaoG+t0nfzvtvAkHoWwfgeOBTZrbGzH5vZielNwu6Dv1qcDXQaGYvA7cCS9ObBVsDM6sws6eAncDD7r4GmOLuOyD1Bggcnd48yDpkqEFflwIPph8HWQMYvA7FzMfIQt3MxgMrSf0D7gZuAL452KaDtAUzz7JvHdx9N6lbCB5J6qPnEuBeMzMCrsMgNbgC+Iq7TwO+AtzRu+kgLw+iBu7e4+7zSJ2Jnmxms4fYPMg6DFUDM7uBVE7c09s02C4i7+QIGKQOcyliPkYS6mZWSeof8T3u3gQcR2o86Gkz20rql1lvZseQeufpe0fdqbz/cTzWBqkDpH7fpvTHsLXAflKL+ARZhww1WAT0Pr6P9z9OBlmDvty9E3gMWAC8ambHAqT/2zsUF3Qd+tUAM1sEnAt83tMDyQReAzioDudTzHyM6ELA3cBtQ2yzlfcvBMzi4AsBfyGcCyID6gBcDnwn/fh4Uh+tLMQ6DFGDZ4HT0o/PBNYF/ndhMlCdflwFPEEqxBo5+ELpLaHWYYgaLAA2A5P7bR9cDYaqQ79thpWPY4fI+0J9AvgnoCU9bgRwvbv/erCN3X2Tmd1L6n9sN3Clu/dE0K+RNmgdgOXAcjPbCOwFFnnq/16IdchUgy8Ct5vZWOA9YDEE/XfhWOAuM6sg9en4Xnd/wMyeJDX8dhmwDbgQgq1Dphq8QCqwHk6NQrLa3S8PtAaQoQ6ZNi6kDlomQEQkIPpGqYhIQBTqIiIBUaiLiAREoS4iEhCFuohIQBTqIiIBUaiLiATk/wHell9jjLoNCQAAAABJRU5ErkJggg==",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.scatter(X_test,y_test)\n",
+    "plt.plot(X_test,pred)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A inclinação da linha pode ser determinada a partir dos coeficientes de regressão linear:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 178,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(array([-0.01751876]), 21.133734359909326)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 178,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "lin_reg.coef_, lin_reg.intercept_"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 179,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([16.64893156])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 179,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Pumpkin price on programmer's day\n",
+    "\n",
+    "lin_reg.predict([[256]])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Regressão Polinomial\n",
+    "\n",
+    "Às vezes, a relação entre as características e os resultados é inerentemente não linear. Por exemplo, os preços de abóboras podem ser altos no inverno (meses=1,2), depois caírem no verão (meses=5-7) e subirem novamente. A regressão linear não consegue capturar essa relação com precisão.\n",
+    "\n",
+    "Nesse caso, podemos considerar adicionar características extras. Uma maneira simples é usar polinômios das características de entrada, o que resultaria em **regressão polinomial**. No Scikit Learn, podemos pré-computar automaticamente características polinomiais usando pipelines:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 180,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.73 (17.0%)\n",
+      "Model determination:  0.07639977655280217\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1a323368ac0>]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 180,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n",
+    "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n",
+    "\n",
+    "pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())\n",
+    "\n",
+    "pipeline.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = pipeline.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "score = pipeline.score(X_train,y_train)\n",
+    "print('Model determination: ', score)\n",
+    "\n",
+    "plt.scatter(X_test,y_test)\n",
+    "plt.plot(sorted(X_test),pipeline.predict(sorted(X_test)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Codificando variedades\n",
+    "\n",
+    "No mundo ideal, queremos ser capazes de prever os preços de diferentes variedades de abóbora usando o mesmo modelo. Para levar a variedade em consideração, primeiro precisamos convertê-la para uma forma numérica, ou seja, **codificar**. Existem várias maneiras de fazer isso:\n",
+    "\n",
+    "* Codificação numérica simples, que cria uma tabela com as diferentes variedades e, em seguida, substitui o nome da variedade por um índice nessa tabela. Essa não é a melhor ideia para regressão linear, porque a regressão linear considera o valor numérico do índice, e esse valor numérico provavelmente não terá uma correlação direta com o preço.\n",
+    "* Codificação one-hot, que substitui a coluna `Variety` por 4 colunas diferentes, uma para cada variedade, que conterão 1 se a linha correspondente for da variedade em questão, e 0 caso contrário.\n",
+    "\n",
+    "O código abaixo mostra como podemos realizar a codificação one-hot de uma variedade:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 181,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>FAIRYTALE</th>\n",
+       "      <th>MINIATURE</th>\n",
+       "      <th>MIXED HEIRLOOM VARIETIES</th>\n",
+       "      <th>PIE TYPE</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1738</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1739</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1740</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1741</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1742</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>415 rows × 4 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "      FAIRYTALE  MINIATURE  MIXED HEIRLOOM VARIETIES  PIE TYPE\n",
+       "70            0          0                         0         1\n",
+       "71            0          0                         0         1\n",
+       "72            0          0                         0         1\n",
+       "73            0          0                         0         1\n",
+       "74            0          0                         0         1\n",
+       "...         ...        ...                       ...       ...\n",
+       "1738          0          1                         0         0\n",
+       "1739          0          1                         0         0\n",
+       "1740          0          1                         0         0\n",
+       "1741          0          1                         0         0\n",
+       "1742          0          1                         0         0\n",
+       "\n",
+       "[415 rows x 4 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 181,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Regressão Linear em Variedade\n",
+    "\n",
+    "Agora usaremos o mesmo código mencionado acima, mas, em vez de `DayOfYear`, utilizaremos nossa variedade codificada em one-hot como entrada:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 182,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])\n",
+    "y = new_pumpkins['Price']"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 183,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 5.24 (19.7%)\n",
+      "Model determination:  0.774085281105197\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def run_linear_regression(X,y):\n",
+    "    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "    lin_reg = LinearRegression()\n",
+    "    lin_reg.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "    pred = lin_reg.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "    mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "    print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "    score = lin_reg.score(X_train,y_train)\n",
+    "    print('Model determination: ', score)\n",
+    "\n",
+    "run_linear_regression(X,y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Podemos também tentar usar outras características da mesma maneira e combiná-las com características numéricas, como `Month` ou `DayOfYear`:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 184,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.84 (10.5%)\n",
+      "Model determination:  0.9401096672643048\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \\\n",
+    "        .join(new_pumpkins['Month']) \\\n",
+    "        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \\\n",
+    "        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))\n",
+    "y = new_pumpkins['Price']\n",
+    "\n",
+    "run_linear_regression(X,y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Regressão Polinomial\n",
+    "\n",
+    "A regressão polinomial também pode ser usada com características categóricas que foram codificadas em one-hot. O código para treinar a regressão polinomial seria essencialmente o mesmo que vimos acima.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 185,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.23 (8.25%)\n",
+      "Model determination:  0.9652870784724543\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n",
+    "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n",
+    "\n",
+    "pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "\n",
+    "pipeline.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = pipeline.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "score = pipeline.score(X_train,y_train)\n",
+    "print('Model determination: ', score)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.9.5"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "d77bd89ae7e79780c68c58bab91f13f8",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:47:23+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/4-Logistic/README.md b/translations/br/2-Regression/4-Logistic/README.md
new file mode 100644
index 000000000..b37a8d728
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/4-Logistic/README.md
@@ -0,0 +1,415 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "72b5bae0879baddf6aafc82bb07b8776",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:25:42+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Regressão logística para prever categorias
+
+![Infográfico de regressão logística vs. linear](../../../../translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.br.png)
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/15/)
+
+> ### [Esta lição está disponível em R!](../../../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)
+
+## Introdução
+
+Nesta última lição sobre Regressão, uma das técnicas básicas _clássicas_ de ML, vamos explorar a Regressão Logística. Você usaria essa técnica para descobrir padrões e prever categorias binárias. Este doce é chocolate ou não? Esta doença é contagiosa ou não? Este cliente escolherá este produto ou não?
+
+Nesta lição, você aprenderá:
+
+- Uma nova biblioteca para visualização de dados
+- Técnicas para regressão logística
+
+✅ Aprofunde seu entendimento sobre como trabalhar com este tipo de regressão neste [módulo do Learn](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-classification-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+## Pré-requisito
+
+Depois de trabalhar com os dados de abóboras, já estamos familiarizados o suficiente para perceber que há uma categoria binária com a qual podemos trabalhar: `Color`.
+
+Vamos construir um modelo de regressão logística para prever, com base em algumas variáveis, _qual é a cor provável de uma abóbora_ (laranja 🎃 ou branca 👻).
+
+> Por que estamos falando de classificação binária em uma lição sobre regressão? Apenas por conveniência linguística, já que a regressão logística é [na verdade um método de classificação](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression), embora baseado em um modelo linear. Aprenda sobre outras formas de classificar dados no próximo grupo de lições.
+
+## Definir a pergunta
+
+Para nossos propósitos, vamos expressar isso como um binário: 'Branca' ou 'Não Branca'. Há também uma categoria 'listrada' em nosso conjunto de dados, mas há poucas instâncias dela, então não a utilizaremos. Ela desaparece quando removemos valores nulos do conjunto de dados, de qualquer forma.
+
+> 🎃 Curiosidade: às vezes chamamos abóboras brancas de abóboras 'fantasmas'. Elas não são muito fáceis de esculpir, então não são tão populares quanto as laranjas, mas têm uma aparência interessante! Assim, também poderíamos reformular nossa pergunta como: 'Fantasma' ou 'Não Fantasma'. 👻
+
+## Sobre regressão logística
+
+A regressão logística difere da regressão linear, que você aprendeu anteriormente, em alguns aspectos importantes.
+
+[![ML para iniciantes - Entendendo Regressão Logística para Classificação em Machine Learning](https://img.youtube.com/vi/KpeCT6nEpBY/0.jpg)](https://youtu.be/KpeCT6nEpBY "ML para iniciantes - Entendendo Regressão Logística para Classificação em Machine Learning")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para um breve vídeo sobre regressão logística.
+
+### Classificação binária
+
+A regressão logística não oferece os mesmos recursos que a regressão linear. A primeira oferece uma previsão sobre uma categoria binária ("branca ou não branca"), enquanto a segunda é capaz de prever valores contínuos, por exemplo, dado a origem de uma abóbora e o tempo de colheita, _quanto seu preço aumentará_.
+
+![Modelo de classificação de abóboras](../../../../translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.br.png)
+> Infográfico por [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+### Outras classificações
+
+Existem outros tipos de regressão logística, incluindo multinomial e ordinal:
+
+- **Multinomial**, que envolve mais de uma categoria - "Laranja, Branca e Listrada".
+- **Ordinal**, que envolve categorias ordenadas, útil se quisermos ordenar nossos resultados logicamente, como nossas abóboras ordenadas por um número finito de tamanhos (mini,pequeno,médio,grande,xl,xxl).
+
+![Regressão multinomial vs ordinal](../../../../translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.br.png)
+
+### As variáveis NÃO precisam ser correlacionadas
+
+Lembra como a regressão linear funcionava melhor com variáveis mais correlacionadas? A regressão logística é o oposto - as variáveis não precisam estar alinhadas. Isso funciona para este conjunto de dados, que tem correlações um tanto fracas.
+
+### Você precisa de muitos dados limpos
+
+A regressão logística fornecerá resultados mais precisos se você usar mais dados; nosso pequeno conjunto de dados não é ideal para esta tarefa, então tenha isso em mente.
+
+[![ML para iniciantes - Análise e Preparação de Dados para Regressão Logística](https://img.youtube.com/vi/B2X4H9vcXTs/0.jpg)](https://youtu.be/B2X4H9vcXTs "ML para iniciantes - Análise e Preparação de Dados para Regressão Logística")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para um breve vídeo sobre preparação de dados para regressão linear.
+
+✅ Pense nos tipos de dados que se adaptariam bem à regressão logística.
+
+## Exercício - organizar os dados
+
+Primeiro, limpe os dados um pouco, removendo valores nulos e selecionando apenas algumas colunas:
+
+1. Adicione o seguinte código:
+
+    ```python
+  
+    columns_to_select = ['City Name','Package','Variety', 'Origin','Item Size', 'Color']
+    pumpkins = full_pumpkins.loc[:, columns_to_select]
+
+    pumpkins.dropna(inplace=True)
+    ```
+
+    Você sempre pode dar uma olhada no seu novo dataframe:
+
+    ```python
+    pumpkins.info
+    ```
+
+### Visualização - gráfico categórico
+
+Agora que você carregou o [notebook inicial](./notebook.ipynb) com os dados de abóboras novamente e os limpou para preservar um conjunto de dados contendo algumas variáveis, incluindo `Color`, vamos visualizar o dataframe no notebook usando uma biblioteca diferente: [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/index.html), que é construída sobre o Matplotlib que usamos anteriormente.
+
+O Seaborn oferece algumas maneiras interessantes de visualizar seus dados. Por exemplo, você pode comparar distribuições dos dados para cada `Variety` e `Color` em um gráfico categórico.
+
+1. Crie tal gráfico usando a função `catplot`, com os dados de abóboras `pumpkins`, e especificando um mapeamento de cores para cada categoria de abóbora (laranja ou branca):
+
+    ```python
+    import seaborn as sns
+    
+    palette = {
+    'ORANGE': 'orange',
+    'WHITE': 'wheat',
+    }
+
+    sns.catplot(
+    data=pumpkins, y="Variety", hue="Color", kind="count",
+    palette=palette, 
+    )
+    ```
+
+    ![Uma grade de dados visualizados](../../../../translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.br.png)
+
+    Observando os dados, você pode ver como os dados de `Color` se relacionam com `Variety`.
+
+    ✅ Dado este gráfico categórico, quais são algumas explorações interessantes que você pode imaginar?
+
+### Pré-processamento de dados: codificação de características e rótulos
+
+Nosso conjunto de dados de abóboras contém valores de string para todas as suas colunas. Trabalhar com dados categóricos é intuitivo para humanos, mas não para máquinas. Os algoritmos de aprendizado de máquina funcionam bem com números. Por isso, a codificação é uma etapa muito importante na fase de pré-processamento de dados, pois permite transformar dados categóricos em dados numéricos, sem perder informações. Uma boa codificação leva à construção de um bom modelo.
+
+Para a codificação de características, existem dois principais tipos de codificadores:
+
+1. Codificador ordinal: é adequado para variáveis ordinais, que são variáveis categóricas cujos dados seguem uma ordem lógica, como a coluna `Item Size` em nosso conjunto de dados. Ele cria um mapeamento em que cada categoria é representada por um número, que é a ordem da categoria na coluna.
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
+
+    item_size_categories = [['sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo']]
+    ordinal_features = ['Item Size']
+    ordinal_encoder = OrdinalEncoder(categories=item_size_categories)
+    ```
+
+2. Codificador categórico: é adequado para variáveis nominais, que são variáveis categóricas cujos dados não seguem uma ordem lógica, como todas as características diferentes de `Item Size` em nosso conjunto de dados. É uma codificação one-hot, o que significa que cada categoria é representada por uma coluna binária: a variável codificada é igual a 1 se a abóbora pertence àquela `Variety` e 0 caso contrário.
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
+
+    categorical_features = ['City Name', 'Package', 'Variety', 'Origin']
+    categorical_encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False)
+    ```
+
+Depois, `ColumnTransformer` é usado para combinar múltiplos codificadores em uma única etapa e aplicá-los às colunas apropriadas.
+
+```python
+    from sklearn.compose import ColumnTransformer
+    
+    ct = ColumnTransformer(transformers=[
+        ('ord', ordinal_encoder, ordinal_features),
+        ('cat', categorical_encoder, categorical_features)
+        ])
+    
+    ct.set_output(transform='pandas')
+    encoded_features = ct.fit_transform(pumpkins)
+```
+
+Por outro lado, para codificar o rótulo, usamos a classe `LabelEncoder` do scikit-learn, que é uma classe utilitária para ajudar a normalizar rótulos de forma que contenham apenas valores entre 0 e n_classes-1 (aqui, 0 e 1).
+
+```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+
+    label_encoder = LabelEncoder()
+    encoded_label = label_encoder.fit_transform(pumpkins['Color'])
+```
+
+Depois de codificar as características e o rótulo, podemos mesclá-los em um novo dataframe `encoded_pumpkins`.
+
+```python
+    encoded_pumpkins = encoded_features.assign(Color=encoded_label)
+```
+
+✅ Quais são as vantagens de usar um codificador ordinal para a coluna `Item Size`?
+
+### Analisar relações entre variáveis
+
+Agora que pré-processamos nossos dados, podemos analisar as relações entre as características e o rótulo para ter uma ideia de quão bem o modelo será capaz de prever o rótulo com base nas características. 
+
+A melhor maneira de realizar esse tipo de análise é plotando os dados. Usaremos novamente a função `catplot` do Seaborn para visualizar as relações entre `Item Size`, `Variety` e `Color` em um gráfico categórico. Para melhor plotar os dados, usaremos a coluna codificada `Item Size` e a coluna não codificada `Variety`.
+
+```python
+    palette = {
+    'ORANGE': 'orange',
+    'WHITE': 'wheat',
+    }
+    pumpkins['Item Size'] = encoded_pumpkins['ord__Item Size']
+
+    g = sns.catplot(
+        data=pumpkins,
+        x="Item Size", y="Color", row='Variety',
+        kind="box", orient="h",
+        sharex=False, margin_titles=True,
+        height=1.8, aspect=4, palette=palette,
+    )
+    g.set(xlabel="Item Size", ylabel="").set(xlim=(0,6))
+    g.set_titles(row_template="{row_name}")
+```
+
+![Um catplot de dados visualizados](../../../../translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.br.png)
+
+### Usar um gráfico de dispersão (swarm plot)
+
+Como `Color` é uma categoria binária (Branca ou Não), ela precisa de '[uma abordagem especializada](https://seaborn.pydata.org/tutorial/categorical.html?highlight=bar) para visualização'. Existem outras maneiras de visualizar a relação dessa categoria com outras variáveis.
+
+Você pode visualizar variáveis lado a lado com gráficos do Seaborn.
+
+1. Experimente um gráfico de dispersão ('swarm') para mostrar a distribuição de valores:
+
+    ```python
+    palette = {
+    0: 'orange',
+    1: 'wheat'
+    }
+    sns.swarmplot(x="Color", y="ord__Item Size", data=encoded_pumpkins, palette=palette)
+    ```
+
+    ![Um gráfico de dispersão de dados visualizados](../../../../translated_images/swarm_2.efeacfca536c2b577dc7b5f8891f28926663fbf62d893ab5e1278ae734ca104e.br.png)
+
+**Atenção**: o código acima pode gerar um aviso, já que o Seaborn pode falhar ao representar tal quantidade de pontos de dados em um gráfico de dispersão. Uma solução possível é diminuir o tamanho do marcador, usando o parâmetro 'size'. No entanto, esteja ciente de que isso pode afetar a legibilidade do gráfico.
+
+> **🧮 Mostre-me a Matemática**
+>
+> A regressão logística baseia-se no conceito de 'máxima verossimilhança' usando [funções sigmoides](https://wikipedia.org/wiki/Sigmoid_function). Uma 'Função Sigmoide' em um gráfico parece uma forma de 'S'. Ela pega um valor e o mapeia para algo entre 0 e 1. Sua curva também é chamada de 'curva logística'. Sua fórmula é assim:
+>
+> ![função logística](../../../../translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.br.png)
+>
+> onde o ponto médio da sigmoide encontra-se no ponto 0 de x, L é o valor máximo da curva e k é a inclinação da curva. Se o resultado da função for maior que 0,5, o rótulo em questão será classificado como '1' da escolha binária. Caso contrário, será classificado como '0'.
+
+## Construir seu modelo
+
+Construir um modelo para encontrar essas classificações binárias é surpreendentemente simples no Scikit-learn.
+
+[![ML para iniciantes - Regressão Logística para classificação de dados](https://img.youtube.com/vi/MmZS2otPrQ8/0.jpg)](https://youtu.be/MmZS2otPrQ8 "ML para iniciantes - Regressão Logística para classificação de dados")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para um breve vídeo sobre como construir um modelo de regressão linear.
+
+1. Selecione as variáveis que deseja usar em seu modelo de classificação e divida os conjuntos de treinamento e teste chamando `train_test_split()`:
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    
+    X = encoded_pumpkins[encoded_pumpkins.columns.difference(['Color'])]
+    y = encoded_pumpkins['Color']
+
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+    
+    ```
+
+2. Agora você pode treinar seu modelo, chamando `fit()` com seus dados de treinamento, e imprimir o resultado:
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import f1_score, classification_report 
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+
+    model = LogisticRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    predictions = model.predict(X_test)
+
+    print(classification_report(y_test, predictions))
+    print('Predicted labels: ', predictions)
+    print('F1-score: ', f1_score(y_test, predictions))
+    ```
+
+    Veja o desempenho do seu modelo. Não é ruim, considerando que você tem apenas cerca de 1000 linhas de dados:
+
+    ```output
+                       precision    recall  f1-score   support
+    
+                    0       0.94      0.98      0.96       166
+                    1       0.85      0.67      0.75        33
+    
+        accuracy                                0.92       199
+        macro avg           0.89      0.82      0.85       199
+        weighted avg        0.92      0.92      0.92       199
+    
+        Predicted labels:  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
+        0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
+        1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0
+        0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0
+        0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
+        0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]
+        F1-score:  0.7457627118644068
+    ```
+
+## Melhor compreensão por meio de uma matriz de confusão
+
+Embora você possa obter um relatório de desempenho [termos](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.classification_report.html?highlight=classification_report#sklearn.metrics.classification_report) imprimindo os itens acima, talvez seja mais fácil entender seu modelo usando uma [matriz de confusão](https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#confusion-matrix) para ajudar a entender como o modelo está se saindo.
+
+> 🎓 Uma '[matriz de confusão](https://wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix)' (ou 'matriz de erro') é uma tabela que expressa os verdadeiros vs. falsos positivos e negativos do seu modelo, avaliando assim a precisão das previsões.
+
+1. Para usar uma matriz de confusão, chame `confusion_matrix()`:
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import confusion_matrix
+    confusion_matrix(y_test, predictions)
+    ```
+
+    Veja a matriz de confusão do seu modelo:
+
+    ```output
+    array([[162,   4],
+           [ 11,  22]])
+    ```
+
+No Scikit-learn, as linhas (eixo 0) da matriz de confusão são os rótulos reais e as colunas (eixo 1) são os rótulos previstos.
+
+|       |   0   |   1   |
+| :---: | :---: | :---: |
+|   0   |  TN   |  FP   |
+|   1   |  FN   |  TP   |
+
+O que está acontecendo aqui? Digamos que nosso modelo seja solicitado a classificar abóboras entre duas categorias binárias, categoria 'branca' e categoria 'não branca'.
+
+- Se o modelo prevê uma abóbora como não branca e ela realmente pertence à categoria 'não branca', chamamos isso de verdadeiro negativo, mostrado pelo número no canto superior esquerdo.
+- Se o modelo prevê uma abóbora como branca e ela realmente pertence à categoria 'não branca', chamamos isso de falso negativo, mostrado pelo número no canto inferior esquerdo.
+- Se o modelo prevê uma abóbora como não branca e ela realmente pertence à categoria 'branca', chamamos isso de falso positivo, mostrado pelo número no canto superior direito.
+- Se o modelo prevê uma abóbora como branca e ela realmente pertence à categoria 'branca', chamamos isso de verdadeiro positivo, mostrado pelo número no canto inferior direito.
+
+Como você deve ter adivinhado, é preferível ter um número maior de verdadeiros positivos e verdadeiros negativos e um número menor de falsos positivos e falsos negativos, o que implica que o modelo está se saindo melhor.
+Como a matriz de confusão se relaciona com precisão e recall? Lembre-se, o relatório de classificação mostrado acima indicou precisão (0,85) e recall (0,67).
+
+Precisão = tp / (tp + fp) = 22 / (22 + 4) = 0,8461538461538461
+
+Recall = tp / (tp + fn) = 22 / (22 + 11) = 0,6666666666666666
+
+✅ P: De acordo com a matriz de confusão, como o modelo se saiu? R: Não foi ruim; há um bom número de verdadeiros negativos, mas também alguns falsos negativos.
+
+Vamos revisitar os termos que vimos anteriormente com a ajuda do mapeamento de TP/TN e FP/FN na matriz de confusão:
+
+🎓 Precisão: TP/(TP + FP) A fração de instâncias relevantes entre as instâncias recuperadas (por exemplo, quais rótulos foram bem rotulados).
+
+🎓 Recall: TP/(TP + FN) A fração de instâncias relevantes que foram recuperadas, independentemente de estarem bem rotuladas ou não.
+
+🎓 f1-score: (2 * precisão * recall)/(precisão + recall) Uma média ponderada entre precisão e recall, sendo o melhor 1 e o pior 0.
+
+🎓 Suporte: O número de ocorrências de cada rótulo recuperado.
+
+🎓 Precisão geral (Accuracy): (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN) A porcentagem de rótulos previstos corretamente para uma amostra.
+
+🎓 Macro Avg: O cálculo da média não ponderada das métricas para cada rótulo, sem levar em conta o desequilíbrio entre os rótulos.
+
+🎓 Weighted Avg: O cálculo da média das métricas para cada rótulo, levando em conta o desequilíbrio entre os rótulos ao ponderá-los pelo suporte (o número de instâncias verdadeiras para cada rótulo).
+
+✅ Você consegue pensar em qual métrica deve observar se quiser que seu modelo reduza o número de falsos negativos?
+
+## Visualizar a curva ROC deste modelo
+
+[![ML para iniciantes - Analisando o desempenho da regressão logística com curvas ROC](https://img.youtube.com/vi/GApO575jTA0/0.jpg)](https://youtu.be/GApO575jTA0 "ML para iniciantes - Analisando o desempenho da regressão logística com curvas ROC")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para um breve vídeo sobre curvas ROC.
+
+Vamos fazer mais uma visualização para ver a chamada curva 'ROC':
+
+```python
+from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score
+import matplotlib
+import matplotlib.pyplot as plt
+%matplotlib inline
+
+y_scores = model.predict_proba(X_test)
+fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1])
+
+fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
+plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
+plt.plot(fpr, tpr)
+plt.xlabel('False Positive Rate')
+plt.ylabel('True Positive Rate')
+plt.title('ROC Curve')
+plt.show()
+```
+
+Usando Matplotlib, plote a [Curva Característica de Operação do Receptor](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html?highlight=roc) ou ROC do modelo. As curvas ROC são frequentemente usadas para visualizar o desempenho de um classificador em termos de seus verdadeiros positivos versus falsos positivos. "As curvas ROC geralmente apresentam a taxa de verdadeiros positivos no eixo Y e a taxa de falsos positivos no eixo X." Assim, a inclinação da curva e o espaço entre a linha do ponto médio e a curva são importantes: você quer uma curva que rapidamente suba e ultrapasse a linha. No nosso caso, há falsos positivos no início, e então a linha sobe e ultrapassa adequadamente:
+
+![ROC](../../../../translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.br.png)
+
+Por fim, use a API [`roc_auc_score`](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html?highlight=roc_auc#sklearn.metrics.roc_auc_score) do Scikit-learn para calcular a 'Área Sob a Curva' (AUC):
+
+```python
+auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1])
+print(auc)
+```
+
+O resultado é `0,9749908725812341`. Dado que a AUC varia de 0 a 1, você quer um valor alto, já que um modelo que é 100% correto em suas previsões terá uma AUC de 1; neste caso, o modelo está _muito bom_.
+
+Em futuras lições sobre classificações, você aprenderá como iterar para melhorar os resultados do seu modelo. Mas, por enquanto, parabéns! Você concluiu estas lições sobre regressão!
+
+---
+## 🚀Desafio
+
+Há muito mais para explorar sobre regressão logística! Mas a melhor maneira de aprender é experimentando. Encontre um conjunto de dados que se preste a este tipo de análise e construa um modelo com ele. O que você aprende? dica: experimente [Kaggle](https://www.kaggle.com/search?q=logistic+regression+datasets) para conjuntos de dados interessantes.
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/16/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Leia as primeiras páginas [deste artigo de Stanford](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf) sobre alguns usos práticos da regressão logística. Pense em tarefas que são mais adequadas para um ou outro tipo de regressão entre as que estudamos até agora. O que funcionaria melhor?
+
+## Tarefa
+
+[Repetindo esta regressão](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/4-Logistic/assignment.md b/translations/br/2-Regression/4-Logistic/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..6f376cf45
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/4-Logistic/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "8af40209a41494068c1f42b14c0b450d",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:28:50+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Repetindo uma Regressão
+
+## Instruções
+
+Na aula, você utilizou um subconjunto dos dados de abóbora. Agora, volte aos dados originais e tente usar todos eles, limpos e padronizados, para construir um modelo de Regressão Logística.
+
+## Rubrica
+
+| Critério  | Exemplary                                                               | Adequado                                                     | Precisa de Melhorias                                        |
+| --------- | ----------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
+|           | Um notebook é apresentado com um modelo bem explicado e de bom desempenho | Um notebook é apresentado com um modelo que apresenta desempenho mínimo | Um notebook é apresentado com um modelo de baixo desempenho ou nenhum |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb b/translations/br/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..f29d1084e
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,269 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Variedades de Abóbora e Cor\n",
+    "\n",
+    "Carregue as bibliotecas necessárias e o conjunto de dados. Converta os dados para um dataframe contendo um subconjunto dos dados:\n",
+    "\n",
+    "Vamos observar a relação entre cor e variedade\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date  \\\n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17   \n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition  \\\n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 1,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "dee08c2b49057b0de8b6752c4dbca368",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:57:44+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md b/translations/br/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..79e0d6458
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:29:15+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb b/translations/br/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..b438410e3
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb
@@ -0,0 +1,685 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Construir um modelo de regressão logística - Aula 4\n",
+    "\n",
+    "![Infográfico de regressão logística vs. regressão linear](../../../../../../translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.br.png)\n",
+    "\n",
+    "#### **[Questionário pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/15/)**\n",
+    "\n",
+    "#### Introdução\n",
+    "\n",
+    "Nesta última aula sobre Regressão, uma das técnicas *clássicas* básicas de Machine Learning, vamos explorar a Regressão Logística. Você usaria essa técnica para descobrir padrões e prever categorias binárias. Este doce é de chocolate ou não? Esta doença é contagiosa ou não? Este cliente escolherá este produto ou não?\n",
+    "\n",
+    "Nesta aula, você aprenderá:\n",
+    "\n",
+    "- Técnicas para regressão logística\n",
+    "\n",
+    "✅ Aprofunde seu entendimento sobre como trabalhar com este tipo de regressão neste [módulo do Learn](https://learn.microsoft.com/training/modules/introduction-classification-models/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)\n",
+    "\n",
+    "## Pré-requisito\n",
+    "\n",
+    "Depois de trabalhar com os dados de abóboras, já estamos suficientemente familiarizados com eles para perceber que há uma categoria binária com a qual podemos trabalhar: `Color`.\n",
+    "\n",
+    "Vamos construir um modelo de regressão logística para prever, dado algumas variáveis, *qual é a cor provável de uma determinada abóbora* (laranja 🎃 ou branca 👻).\n",
+    "\n",
+    "> Por que estamos falando de classificação binária em uma aula sobre regressão? Apenas por conveniência linguística, já que a regressão logística é [na verdade um método de classificação](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression), embora baseado em um modelo linear. Aprenda sobre outras formas de classificar dados no próximo grupo de aulas.\n",
+    "\n",
+    "Para esta aula, precisaremos dos seguintes pacotes:\n",
+    "\n",
+    "- `tidyverse`: O [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) é uma [coleção de pacotes R](https://www.tidyverse.org/packages) projetada para tornar a ciência de dados mais rápida, fácil e divertida!\n",
+    "\n",
+    "- `tidymodels`: O [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) é uma [coleção de pacotes](https://www.tidymodels.org/packages/) para modelagem e aprendizado de máquina.\n",
+    "\n",
+    "- `janitor`: O pacote [janitor](https://github.com/sfirke/janitor) oferece ferramentas simples para examinar e limpar dados desorganizados.\n",
+    "\n",
+    "- `ggbeeswarm`: O pacote [ggbeeswarm](https://github.com/eclarke/ggbeeswarm) fornece métodos para criar gráficos no estilo \"beeswarm\" usando ggplot2.\n",
+    "\n",
+    "Você pode instalá-los com o seguinte comando:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"janitor\", \"ggbeeswarm\"))`\n",
+    "\n",
+    "Alternativamente, o script abaixo verifica se você possui os pacotes necessários para completar este módulo e os instala caso estejam ausentes.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, janitor, ggbeeswarm)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## **Defina a pergunta**\n",
+    "\n",
+    "Para os nossos propósitos, vamos expressar isso como um binário: 'Branco' ou 'Não Branco'. Há também uma categoria 'listrado' em nosso conjunto de dados, mas há poucos exemplos dela, então não a utilizaremos. De qualquer forma, ela desaparece quando removemos os valores nulos do conjunto de dados.\n",
+    "\n",
+    "> 🎃 Curiosidade: às vezes chamamos abóboras brancas de abóboras 'fantasmas'. Elas não são muito fáceis de esculpir, então não são tão populares quanto as laranjas, mas têm uma aparência bem legal! Assim, também poderíamos reformular nossa pergunta como: 'Fantasma' ou 'Não Fantasma'. 👻\n",
+    "\n",
+    "## **Sobre regressão logística**\n",
+    "\n",
+    "A regressão logística difere da regressão linear, que você aprendeu anteriormente, de algumas maneiras importantes.\n",
+    "\n",
+    "#### **Classificação binária**\n",
+    "\n",
+    "A regressão logística não oferece os mesmos recursos que a regressão linear. A primeira fornece uma previsão sobre uma `categoria binária` (\"laranja ou não laranja\"), enquanto a segunda é capaz de prever `valores contínuos`, por exemplo, dado a origem de uma abóbora e o momento da colheita, *quanto o preço dela vai aumentar*.\n",
+    "\n",
+    "![Infográfico por Dasani Madipalli](../../../../../../translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.br.png)\n",
+    "\n",
+    "### Outras classificações\n",
+    "\n",
+    "Existem outros tipos de regressão logística, incluindo multinomial e ordinal:\n",
+    "\n",
+    "- **Multinomial**, que envolve mais de uma categoria - \"Laranja, Branco e Listrado\".\n",
+    "\n",
+    "- **Ordinal**, que envolve categorias ordenadas, útil se quisermos organizar nossos resultados de forma lógica, como nossas abóboras ordenadas por um número finito de tamanhos (mini,pequeno,médio,grande,xl,xxl).\n",
+    "\n",
+    "![Regressão multinomial vs ordinal](../../../../../../translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.br.png)\n",
+    "\n",
+    "#### **As variáveis NÃO precisam ser correlacionadas**\n",
+    "\n",
+    "Lembra como a regressão linear funcionava melhor com variáveis mais correlacionadas? A regressão logística é o oposto - as variáveis não precisam estar alinhadas. Isso funciona para este conjunto de dados, que tem correlações um tanto fracas.\n",
+    "\n",
+    "#### **Você precisa de muitos dados limpos**\n",
+    "\n",
+    "A regressão logística fornecerá resultados mais precisos se você usar mais dados; nosso pequeno conjunto de dados não é o ideal para essa tarefa, então tenha isso em mente.\n",
+    "\n",
+    "✅ Pense nos tipos de dados que se adaptariam bem à regressão logística.\n",
+    "\n",
+    "## Exercício - organize os dados\n",
+    "\n",
+    "Primeiro, limpe um pouco os dados, removendo valores nulos e selecionando apenas algumas das colunas:\n",
+    "\n",
+    "1. Adicione o seguinte código:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the data and clean column names\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\") %>% \n",
+    "  clean_names()\n",
+    "\n",
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins_select <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(c(city_name, package, variety, origin, item_size, color)) \n",
+    "\n",
+    "# Drop rows containing missing values and encode color as factor (category)\n",
+    "pumpkins_select <- pumpkins_select %>% \n",
+    "  drop_na() %>% \n",
+    "  mutate(color = factor(color))\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows\n",
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Você pode sempre dar uma olhada no seu novo dataframe usando a função [*glimpse()*](https://pillar.r-lib.org/reference/glimpse.html) como mostrado abaixo:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  glimpse()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Vamos confirmar que estaremos realmente lidando com um problema de classificação binária:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Subset distinct observations in outcome column\n",
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  distinct(color)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Visualização - gráfico categórico\n",
+    "Agora você já carregou novamente os dados das abóboras e os limpou para preservar um conjunto de dados contendo algumas variáveis, incluindo Cor. Vamos visualizar o dataframe no notebook usando a biblioteca ggplot.\n",
+    "\n",
+    "A biblioteca ggplot oferece maneiras interessantes de visualizar seus dados. Por exemplo, você pode comparar as distribuições dos dados para cada Variedade e Cor em um gráfico categórico.\n",
+    "\n",
+    "1. Crie um gráfico desse tipo usando a função geombar, com os dados das abóboras, e especifique um mapeamento de cores para cada categoria de abóbora (laranja ou branca):\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "python"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Specify colors for each value of the hue variable\n",
+    "palette <- c(ORANGE = \"orange\", WHITE = \"wheat\")\n",
+    "\n",
+    "# Create the bar plot\n",
+    "ggplot(pumpkins_select, aes(y = variety, fill = color)) +\n",
+    "  geom_bar(position = \"dodge\") +\n",
+    "  scale_fill_manual(values = palette) +\n",
+    "  labs(y = \"Variety\", fill = \"Color\") +\n",
+    "  theme_minimal()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Ao observar os dados, você pode ver como as informações de Cor se relacionam com a Variedade.\n",
+    "\n",
+    "✅ Dado este gráfico categórico, quais são algumas explorações interessantes que você consegue imaginar?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Pré-processamento de dados: codificação de características\n",
+    "\n",
+    "Nosso conjunto de dados de abóboras contém valores em formato de texto para todas as suas colunas. Trabalhar com dados categóricos é intuitivo para humanos, mas não para máquinas. Os algoritmos de aprendizado de máquina funcionam melhor com números. Por isso, a codificação é uma etapa muito importante na fase de pré-processamento de dados, pois nos permite transformar dados categóricos em dados numéricos, sem perder nenhuma informação. Uma boa codificação contribui para a construção de um bom modelo.\n",
+    "\n",
+    "Para a codificação de características, existem dois principais tipos de codificadores:\n",
+    "\n",
+    "1. Codificador ordinal: é adequado para variáveis ordinais, que são variáveis categóricas cujos dados seguem uma ordem lógica, como a coluna `item_size` no nosso conjunto de dados. Ele cria um mapeamento em que cada categoria é representada por um número, que corresponde à ordem da categoria na coluna.\n",
+    "\n",
+    "2. Codificador categórico: é adequado para variáveis nominais, que são variáveis categóricas cujos dados não seguem uma ordem lógica, como todas as características diferentes de `item_size` no nosso conjunto de dados. Trata-se de uma codificação one-hot, o que significa que cada categoria é representada por uma coluna binária: a variável codificada é igual a 1 se a abóbora pertence àquela variedade e 0 caso contrário.\n",
+    "\n",
+    "O Tidymodels oferece mais um pacote interessante: [recipes](https://recipes.tidymodels.org/) - um pacote para pré-processamento de dados. Vamos definir uma `recipe` que especifica que todas as colunas preditoras devem ser codificadas em um conjunto de números inteiros, `prep` para estimar as quantidades e estatísticas necessárias para quaisquer operações e, por fim, `bake` para aplicar os cálculos aos novos dados.\n",
+    "\n",
+    "> Normalmente, o recipes é usado como um pré-processador para modelagem, onde define quais etapas devem ser aplicadas a um conjunto de dados para prepará-lo para a modelagem. Nesse caso, é **altamente recomendado** que você use um `workflow()` em vez de estimar manualmente uma receita usando prep e bake. Veremos tudo isso em breve.\n",
+    ">\n",
+    "> No entanto, por enquanto, estamos usando recipes + prep + bake para especificar quais etapas devem ser aplicadas a um conjunto de dados para prepará-lo para análise de dados e, em seguida, extrair os dados pré-processados com as etapas aplicadas.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Preprocess and extract data to allow some data analysis\n",
+    "baked_pumpkins <- recipe(color ~ ., data = pumpkins_select) %>%\n",
+    "  # Define ordering for item_size column\n",
+    "  step_mutate(item_size = ordered(item_size, levels = c('sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo'))) %>%\n",
+    "  # Convert factors to numbers using the order defined above (Ordinal encoding)\n",
+    "  step_integer(item_size, zero_based = F) %>%\n",
+    "  # Encode all other predictors using one hot encoding\n",
+    "  step_dummy(all_nominal(), -all_outcomes(), one_hot = TRUE) %>%\n",
+    "  prep(data = pumpkin_select) %>%\n",
+    "  bake(new_data = NULL)\n",
+    "\n",
+    "# Display the first few rows of preprocessed data\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "✅ Quais são as vantagens de usar um codificador ordinal para a coluna Item Size?\n",
+    "\n",
+    "### Analisar relações entre variáveis\n",
+    "\n",
+    "Agora que pré-processamos nossos dados, podemos analisar as relações entre as características e o rótulo para ter uma ideia de quão bem o modelo será capaz de prever o rótulo com base nas características. A melhor maneira de realizar esse tipo de análise é plotando os dados.  \n",
+    "Usaremos novamente a função ggplot geom_boxplot_ para visualizar as relações entre Item Size, Variety e Color em um gráfico categórico. Para melhorar a visualização dos dados, utilizaremos a coluna codificada de Item Size e a coluna não codificada de Variety.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Define the color palette\n",
+    "palette <- c(ORANGE = \"orange\", WHITE = \"wheat\")\n",
+    "\n",
+    "# We need the encoded Item Size column to use it as the x-axis values in the plot\n",
+    "pumpkins_select_plot<-pumpkins_select\n",
+    "pumpkins_select_plot$item_size <- baked_pumpkins$item_size\n",
+    "\n",
+    "# Create the grouped box plot\n",
+    "ggplot(pumpkins_select_plot, aes(x = `item_size`, y = color, fill = color)) +\n",
+    "  geom_boxplot() +\n",
+    "  facet_grid(variety ~ ., scales = \"free_x\") +\n",
+    "  scale_fill_manual(values = palette) +\n",
+    "  labs(x = \"Item Size\", y = \"\") +\n",
+    "  theme_minimal() +\n",
+    "  theme(strip.text = element_text(size = 12)) +\n",
+    "  theme(axis.text.x = element_text(size = 10)) +\n",
+    "  theme(axis.title.x = element_text(size = 12)) +\n",
+    "  theme(axis.title.y = element_blank()) +\n",
+    "  theme(legend.position = \"bottom\") +\n",
+    "  guides(fill = guide_legend(title = \"Color\")) +\n",
+    "  theme(panel.spacing = unit(0.5, \"lines\"))+\n",
+    "  theme(strip.text.y = element_text(size = 4, hjust = 0)) \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### Use um gráfico swarm\n",
+    "\n",
+    "Como Cor é uma categoria binária (Branco ou Não), ela requer '[uma abordagem especializada](https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/main/data-visualization.pdf) para visualização'.\n",
+    "\n",
+    "Experimente um `gráfico swarm` para mostrar a distribuição de cor em relação ao item_size.\n",
+    "\n",
+    "Usaremos o [pacote ggbeeswarm](https://github.com/eclarke/ggbeeswarm), que fornece métodos para criar gráficos no estilo beeswarm usando ggplot2. Gráficos beeswarm são uma forma de plotar pontos que normalmente se sobreporiam, organizando-os lado a lado.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create beeswarm plots of color and item_size\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(color = factor(color)) %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = color, y = item_size, color = color)) +\n",
+    "  geom_quasirandom() +\n",
+    "  scale_color_brewer(palette = \"Dark2\", direction = -1) +\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Agora que temos uma ideia da relação entre as categorias binárias de cor e o grupo maior de tamanhos, vamos explorar a regressão logística para determinar a provável cor de uma abóbora.\n",
+    "\n",
+    "## Construa seu modelo\n",
+    "\n",
+    "Selecione as variáveis que você deseja usar no seu modelo de classificação e divida os dados em conjuntos de treinamento e teste. O [rsample](https://rsample.tidymodels.org/), um pacote do Tidymodels, fornece uma infraestrutura para divisão e reamostragem de dados de forma eficiente:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Split data into 80% for training and 20% for testing\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "pumpkins_split <- pumpkins_select %>% \n",
+    "  initial_split(prop = 0.8)\n",
+    "\n",
+    "# Extract the data in each split\n",
+    "pumpkins_train <- training(pumpkins_split)\n",
+    "pumpkins_test <- testing(pumpkins_split)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the first 5 rows of the training set\n",
+    "pumpkins_train %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "🙌 Estamos prontos para treinar um modelo ajustando as características de treinamento ao rótulo de treinamento (cor).\n",
+    "\n",
+    "Começaremos criando uma receita que especifica as etapas de pré-processamento que devem ser realizadas em nossos dados para prepará-los para a modelagem, ou seja: codificar variáveis categóricas em um conjunto de números inteiros. Assim como `baked_pumpkins`, criaremos uma `pumpkins_recipe`, mas não usaremos `prep` e `bake`, já que isso será incorporado em um fluxo de trabalho, como você verá em apenas alguns passos.\n",
+    "\n",
+    "Existem várias maneiras de especificar um modelo de regressão logística no Tidymodels. Veja `?logistic_reg()`. Por enquanto, especificaremos um modelo de regressão logística usando o mecanismo padrão `stats::glm()`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create a recipe that specifies preprocessing steps for modelling\n",
+    "pumpkins_recipe <- recipe(color ~ ., data = pumpkins_train) %>% \n",
+    "  step_mutate(item_size = ordered(item_size, levels = c('sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo'))) %>%\n",
+    "  step_integer(item_size, zero_based = F) %>%  \n",
+    "  step_dummy(all_nominal(), -all_outcomes(), one_hot = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "# Create a logistic model specification\n",
+    "log_reg <- logistic_reg() %>% \n",
+    "  set_engine(\"glm\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Agora que temos uma receita e uma especificação de modelo, precisamos encontrar uma maneira de combiná-los em um objeto que primeiro pré-processará os dados (prep+bake nos bastidores), ajustará o modelo nos dados pré-processados e também permitirá atividades de pós-processamento, se necessário.\n",
+    "\n",
+    "No Tidymodels, esse objeto prático é chamado de [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) e organiza convenientemente seus componentes de modelagem.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Bundle modelling components in a workflow\n",
+    "log_reg_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(pumpkins_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(log_reg)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the workflow\n",
+    "log_reg_wf\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Depois que um fluxo de trabalho é *especificado*, um modelo pode ser `treinado` usando a função [`fit()`](https://tidymodels.github.io/parsnip/reference/fit.html). O fluxo de trabalho estimará uma receita e pré-processará os dados antes do treinamento, então não será necessário fazer isso manualmente usando prep e bake.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Train the model\n",
+    "wf_fit <- log_reg_wf %>% \n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\n",
+    "\n",
+    "# Print the trained workflow\n",
+    "wf_fit\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "O modelo exibe os coeficientes aprendidos durante o treinamento.\n",
+    "\n",
+    "Agora que treinamos o modelo usando os dados de treinamento, podemos fazer previsões nos dados de teste usando [parsnip::predict()](https://parsnip.tidymodels.org/reference/predict.model_fit.html). Vamos começar usando o modelo para prever os rótulos do nosso conjunto de teste e as probabilidades para cada rótulo. Quando a probabilidade for maior que 0,5, a classe prevista será `WHITE`, caso contrário, será `ORANGE`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make predictions for color and corresponding probabilities\n",
+    "results <- pumpkins_test %>% select(color) %>% \n",
+    "  bind_cols(wf_fit %>% \n",
+    "              predict(new_data = pumpkins_test)) %>%\n",
+    "  bind_cols(wf_fit %>%\n",
+    "              predict(new_data = pumpkins_test, type = \"prob\"))\n",
+    "\n",
+    "# Compare predictions\n",
+    "results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Muito bom! Isso oferece mais insights sobre como a regressão logística funciona.\n",
+    "\n",
+    "### Melhor compreensão por meio de uma matriz de confusão\n",
+    "\n",
+    "Comparar cada previsão com seu respectivo valor real (\"ground truth\") não é uma maneira muito eficiente de determinar o quão bem o modelo está prevendo. Felizmente, o Tidymodels tem mais algumas cartas na manga: [`yardstick`](https://yardstick.tidymodels.org/) - um pacote usado para medir a eficácia de modelos utilizando métricas de desempenho.\n",
+    "\n",
+    "Uma métrica de desempenho associada a problemas de classificação é a [`matriz de confusão`](https://wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix). Uma matriz de confusão descreve o quão bem um modelo de classificação está performando. Ela tabula quantos exemplos de cada classe foram classificados corretamente por um modelo. No nosso caso, ela mostrará quantas abóboras laranjas foram classificadas como laranjas e quantas abóboras brancas foram classificadas como brancas; a matriz de confusão também mostra quantas foram classificadas nas categorias **erradas**.\n",
+    "\n",
+    "A função [**`conf_mat()`**](https://tidymodels.github.io/yardstick/reference/conf_mat.html) do yardstick calcula essa tabela cruzada de classes observadas e previstas.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Confusion matrix for prediction results\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = color, estimate = .pred_class)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Vamos interpretar a matriz de confusão. Nosso modelo foi solicitado a classificar abóboras entre duas categorias binárias, a categoria `branca` e a categoria `não-branca`.\n",
+    "\n",
+    "-   Se o seu modelo prevê que uma abóbora é branca e ela realmente pertence à categoria 'branca', chamamos isso de `verdadeiro positivo`, representado pelo número no canto superior esquerdo.\n",
+    "\n",
+    "-   Se o seu modelo prevê que uma abóbora não é branca e ela realmente pertence à categoria 'branca', chamamos isso de `falso negativo`, representado pelo número no canto inferior esquerdo.\n",
+    "\n",
+    "-   Se o seu modelo prevê que uma abóbora é branca e ela realmente pertence à categoria 'não-branca', chamamos isso de `falso positivo`, representado pelo número no canto superior direito.\n",
+    "\n",
+    "-   Se o seu modelo prevê que uma abóbora não é branca e ela realmente pertence à categoria 'não-branca', chamamos isso de `verdadeiro negativo`, representado pelo número no canto inferior direito.\n",
+    "\n",
+    "| Verdade |\n",
+    "|:-------:|\n",
+    "\n",
+    "|               |        |       |\n",
+    "|---------------|--------|-------|\n",
+    "| **Previsto**  | BRANCA | LARANJA |\n",
+    "| BRANCA        | VP     | FP    |\n",
+    "| LARANJA       | FN     | VN    |\n",
+    "\n",
+    "Como você deve ter imaginado, é preferível ter um número maior de verdadeiros positivos e verdadeiros negativos e um número menor de falsos positivos e falsos negativos, o que implica que o modelo tem um desempenho melhor.\n",
+    "\n",
+    "A matriz de confusão é útil porque dá origem a outras métricas que podem nos ajudar a avaliar melhor o desempenho de um modelo de classificação. Vamos analisar algumas delas:\n",
+    "\n",
+    "🎓 Precisão: `VP/(VP + FP)` definida como a proporção de positivos previstos que são realmente positivos. Também chamada de [valor preditivo positivo](https://en.wikipedia.org/wiki/Positive_predictive_value \"Positive predictive value\").\n",
+    "\n",
+    "🎓 Revocação: `VP/(VP + FN)` definida como a proporção de resultados positivos em relação ao número de amostras que eram realmente positivas. Também conhecida como `sensibilidade`.\n",
+    "\n",
+    "🎓 Especificidade: `VN/(VN + FP)` definida como a proporção de resultados negativos em relação ao número de amostras que eram realmente negativas.\n",
+    "\n",
+    "🎓 Acurácia: `VP + VN/(VP + VN + FP + FN)` A porcentagem de rótulos previstos corretamente para uma amostra.\n",
+    "\n",
+    "🎓 Medida F: Uma média ponderada entre a precisão e a revocação, sendo 1 o melhor valor e 0 o pior.\n",
+    "\n",
+    "Vamos calcular essas métricas!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Combine metric functions and calculate them all at once\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, recall, spec, f_meas, accuracy)\n",
+    "eval_metrics(data = results, truth = color, estimate = .pred_class)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Visualizar a curva ROC deste modelo\n",
+    "\n",
+    "Vamos fazer mais uma visualização para observar a chamada [`curva ROC`](https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic):\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make a roc_curve\n",
+    "results %>% \n",
+    "  roc_curve(color, .pred_ORANGE) %>% \n",
+    "  autoplot()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Curvas ROC são frequentemente usadas para obter uma visão do desempenho de um classificador em termos de verdadeiros positivos versus falsos positivos. Curvas ROC geralmente apresentam a `Taxa de Verdadeiros Positivos`/Sensibilidade no eixo Y e a `Taxa de Falsos Positivos`/1-Especificidade no eixo X. Assim, a inclinação da curva e o espaço entre a linha do ponto médio e a curva são importantes: você quer uma curva que rapidamente suba e ultrapasse a linha. No nosso caso, há falsos positivos no início, e então a linha sobe e ultrapassa adequadamente.\n",
+    "\n",
+    "Por fim, vamos usar `yardstick::roc_auc()` para calcular a Área Sob a Curva. Uma forma de interpretar a AUC é como a probabilidade de que o modelo classifique um exemplo positivo aleatório mais alto do que um exemplo negativo aleatório.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Calculate area under curve\n",
+    "results %>% \n",
+    "  roc_auc(color, .pred_ORANGE)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "O resultado é cerca de `0.975`. Dado que o AUC varia de 0 a 1, você quer um valor alto, já que um modelo que acerta 100% das previsões terá um AUC de 1; neste caso, o modelo é *muito bom*.\n",
+    "\n",
+    "Em futuras lições sobre classificações, você aprenderá como melhorar os resultados do seu modelo (como lidar com dados desbalanceados neste caso).\n",
+    "\n",
+    "## 🚀Desafio\n",
+    "\n",
+    "Há muito mais para explorar sobre regressão logística! Mas a melhor forma de aprender é experimentando. Encontre um conjunto de dados que se preste a esse tipo de análise e construa um modelo com ele. O que você aprende? dica: experimente [Kaggle](https://www.kaggle.com/search?q=logistic+regression+datasets) para conjuntos de dados interessantes.\n",
+    "\n",
+    "## Revisão & Estudo Individual\n",
+    "\n",
+    "Leia as primeiras páginas [deste artigo de Stanford](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf) sobre alguns usos práticos da regressão logística. Pense em tarefas que são mais adequadas para um ou outro tipo de regressão entre as que estudamos até agora. O que funcionaria melhor?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "langauge": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "feaf125f481a89c468fa115bf2aed580",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:04:05+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb b/translations/br/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..7042722d3
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1255 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Regressão Logística - Aula 4\n",
+    "\n",
+    "Carregue as bibliotecas necessárias e o conjunto de dados. Converta os dados para um dataframe contendo um subconjunto dos dados:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 63,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date   \n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17  \\\n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition   \n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN  \\\n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 63,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 64,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Origin</th>\n",
+       "      <th>Item Size</th>\n",
+       "      <th>Color</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>DELAWARE</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>VIRGINIA</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>lge</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>lge</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>36 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name       Package      Variety    Origin Item Size   Color\n",
+       "2  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  DELAWARE       med  ORANGE\n",
+       "3  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  VIRGINIA       med  ORANGE\n",
+       "4  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       lge  ORANGE\n",
+       "5  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       lge  ORANGE\n",
+       "6  BALTIMORE  36 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       med  ORANGE"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 64,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Select the columns we want to use\n",
+    "columns_to_select = ['City Name','Package','Variety', 'Origin','Item Size', 'Color']\n",
+    "pumpkins = full_pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "# Drop rows with missing values\n",
+    "pumpkins.dropna(inplace=True)\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Vamos dar uma olhada nos nossos dados!\n",
+    "\n",
+    "Visualizando-os com Seaborn\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 65,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f8c56d0c650>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 65,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 609.375x500 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import seaborn as sns\n",
+    "# Specify colors for each values of the hue variable\n",
+    "palette = {\n",
+    "    'ORANGE': 'orange',\n",
+    "    'WHITE': 'wheat',\n",
+    "}\n",
+    "# Plot a bar plot to visualize how many pumpkins of each variety are orange or white\n",
+    "sns.catplot(\n",
+    "    data=pumpkins, y=\"Variety\", hue=\"Color\", kind=\"count\",\n",
+    "    palette=palette, \n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Pré-processamento de dados\n",
+    "\n",
+    "Vamos codificar as características e os rótulos para melhor visualizar os dados e treinar o modelo\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 66,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array(['med', 'lge', 'sml', 'xlge', 'med-lge', 'jbo', 'exjbo'],\n",
+       "      dtype=object)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 66,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Let's look at the different values of the 'Item Size' column\n",
+    "pumpkins['Item Size'].unique()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 67,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder\n",
+    "# Encode the 'Item Size' column using ordinal encoding\n",
+    "item_size_categories = [['sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo']]\n",
+    "ordinal_features = ['Item Size']\n",
+    "ordinal_encoder = OrdinalEncoder(categories=item_size_categories)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 68,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder\n",
+    "# Encode all the other features using one-hot encoding\n",
+    "categorical_features = ['City Name', 'Package', 'Variety', 'Origin']\n",
+    "categorical_encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 69,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>ord__Item Size</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_ATLANTA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BALTIMORE</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BOSTON</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_CHICAGO</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_COLUMBIA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DALLAS</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DETROIT</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_LOS ANGELES</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_MIAMI</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_MICHIGAN</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW JERSEY</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW YORK</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NORTH CAROLINA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_OHIO</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_PENNSYLVANIA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TENNESSEE</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TEXAS</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VERMONT</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VIRGINIA</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 48 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   ord__Item Size  cat__City Name_ATLANTA  cat__City Name_BALTIMORE   \n",
+       "2             1.0                     0.0                       1.0  \\\n",
+       "3             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "4             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "5             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "6             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_BOSTON  cat__City Name_CHICAGO  cat__City Name_COLUMBIA   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                      0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_DALLAS  cat__City Name_DETROIT  cat__City Name_LOS ANGELES   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                         0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_MIAMI  ...  cat__Origin_MICHIGAN  cat__Origin_NEW JERSEY   \n",
+       "2                   0.0  ...                   0.0                     0.0  \\\n",
+       "3                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "4                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "5                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "6                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_NEW YORK  cat__Origin_NORTH CAROLINA  cat__Origin_OHIO   \n",
+       "2                   0.0                         0.0               0.0  \\\n",
+       "3                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "4                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "5                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "6                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_PENNSYLVANIA  cat__Origin_TENNESSEE  cat__Origin_TEXAS   \n",
+       "2                       0.0                    0.0                0.0  \\\n",
+       "3                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "4                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "5                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "6                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_VERMONT  cat__Origin_VIRGINIA  \n",
+       "2                  0.0                   0.0  \n",
+       "3                  0.0                   1.0  \n",
+       "4                  0.0                   0.0  \n",
+       "5                  0.0                   0.0  \n",
+       "6                  0.0                   0.0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 48 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 69,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.compose import ColumnTransformer\n",
+    "ct = ColumnTransformer(transformers=[\n",
+    "     ('ord', ordinal_encoder, ordinal_features),\n",
+    "     ('cat', categorical_encoder, categorical_features)\n",
+    "     ])\n",
+    "# Get the encoded features as a pandas DataFrame\n",
+    "ct.set_output(transform='pandas')\n",
+    "encoded_features = ct.fit_transform(pumpkins)\n",
+    "encoded_features.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 70,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>ord__Item Size</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_ATLANTA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BALTIMORE</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BOSTON</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_CHICAGO</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_COLUMBIA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DALLAS</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DETROIT</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_LOS ANGELES</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_MIAMI</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW JERSEY</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW YORK</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NORTH CAROLINA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_OHIO</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_PENNSYLVANIA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TENNESSEE</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TEXAS</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VERMONT</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VIRGINIA</th>\n",
+       "      <th>Color</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 49 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   ord__Item Size  cat__City Name_ATLANTA  cat__City Name_BALTIMORE   \n",
+       "2             1.0                     0.0                       1.0  \\\n",
+       "3             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "4             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "5             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "6             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_BOSTON  cat__City Name_CHICAGO  cat__City Name_COLUMBIA   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                      0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_DALLAS  cat__City Name_DETROIT  cat__City Name_LOS ANGELES   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                         0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_MIAMI  ...  cat__Origin_NEW JERSEY  cat__Origin_NEW YORK   \n",
+       "2                   0.0  ...                     0.0                   0.0  \\\n",
+       "3                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "4                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "5                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "6                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_NORTH CAROLINA  cat__Origin_OHIO  cat__Origin_PENNSYLVANIA   \n",
+       "2                         0.0               0.0                       0.0  \\\n",
+       "3                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "4                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "5                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "6                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_TENNESSEE  cat__Origin_TEXAS  cat__Origin_VERMONT   \n",
+       "2                    0.0                0.0                  0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "4                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "5                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "6                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_VIRGINIA  Color  \n",
+       "2                   0.0      0  \n",
+       "3                   1.0      0  \n",
+       "4                   0.0      0  \n",
+       "5                   0.0      0  \n",
+       "6                   0.0      0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 49 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 70,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
+    "# Encode the 'Color' column using label encoding\n",
+    "label_encoder = LabelEncoder()\n",
+    "encoded_label = label_encoder.fit_transform(pumpkins['Color'])\n",
+    "encoded_pumpkins = encoded_features.assign(Color=encoded_label)\n",
+    "encoded_pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 71,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['ORANGE', 'WHITE']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 71,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Let's look at the mapping between the encoded values and the original values\n",
+    "list(label_encoder.inverse_transform([0, 1]))"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 81,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f8c56322210>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 81,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x1620 with 9 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "palette = {\n",
+    "    'ORANGE': 'orange',\n",
+    "    'WHITE': 'wheat',\n",
+    "}\n",
+    "# We need the encoded Item Size column to use it as the x-axis values in the plot\n",
+    "pumpkins['Item Size'] = encoded_pumpkins['ord__Item Size']\n",
+    "\n",
+    "g = sns.catplot(\n",
+    "    data=pumpkins,\n",
+    "    x=\"Item Size\", y=\"Color\", row='Variety',\n",
+    "    kind=\"box\", orient=\"h\",\n",
+    "    sharex=False, margin_titles=True,\n",
+    "    height=1.8, aspect=4, palette=palette,\n",
+    ")\n",
+    "# Defining axis labels \n",
+    "g.set(xlabel=\"Item Size\", ylabel=\"\").set(xlim=(0,6))\n",
+    "g.set_titles(row_template=\"{row_name}\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import warnings\n",
+    "warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='seaborn')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 37,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<Axes: xlabel='Color', ylabel='ord__Item Size'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 37,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Suppressing warning message claiming that a portion of points cannot be placed into the plot due to the high number of data points\n",
+    "import warnings\n",
+    "warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='seaborn')\n",
+    "\n",
+    "palette = {\n",
+    "    0: 'orange',\n",
+    "    1: 'wheat'\n",
+    "}\n",
+    "sns.swarmplot(x=\"Color\", y=\"ord__Item Size\", hue=\"Color\", data=encoded_pumpkins, palette=palette)"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "**Atenção**: Ignorar avisos NÃO é uma boa prática e deve ser evitado sempre que possível. Avisos geralmente contêm mensagens úteis que nos permitem melhorar nosso código e resolver um problema.  \n",
+    "O motivo pelo qual estamos ignorando este aviso específico é para garantir a legibilidade do gráfico. Plotar todos os pontos de dados com um tamanho de marcador reduzido, mantendo a consistência com a paleta de cores, gera uma visualização pouco clara.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 74,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "# X is the encoded features\n",
+    "X = encoded_pumpkins[encoded_pumpkins.columns.difference(['Color'])]\n",
+    "# y is the encoded label\n",
+    "y = encoded_pumpkins['Color']\n",
+    "\n",
+    "# Split the data into training and test sets\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 75,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "           0       0.94      0.98      0.96       166\n",
+      "           1       0.85      0.67      0.75        33\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.92       199\n",
+      "   macro avg       0.89      0.82      0.85       199\n",
+      "weighted avg       0.92      0.92      0.92       199\n",
+      "\n",
+      "Predicted labels:  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0\n",
+      " 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0\n",
+      " 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0\n",
+      " 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0\n",
+      " 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1\n",
+      " 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]\n",
+      "F1-score:  0.7457627118644068\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import f1_score, classification_report \n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "\n",
+    "# Train a logistic regression model on the pumpkin dataset\n",
+    "model = LogisticRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)\n",
+    "predictions = model.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "# Evaluate the model and print the results\n",
+    "print(classification_report(y_test, predictions))\n",
+    "print('Predicted labels: ', predictions)\n",
+    "print('F1-score: ', f1_score(y_test, predictions))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 76,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([[162,   4],\n",
+       "       [ 11,  22]])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 76,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import confusion_matrix\n",
+    "confusion_matrix(y_test, predictions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 77,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 600x600 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score\n",
+    "import matplotlib\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "%matplotlib inline\n",
+    "\n",
+    "y_scores = model.predict_proba(X_test)\n",
+    "# calculate ROC curve\n",
+    "fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1])\n",
+    "\n",
+    "# plot ROC curve\n",
+    "fig = plt.figure(figsize=(6, 6))\n",
+    "# Plot the diagonal 50% line\n",
+    "plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')\n",
+    "# Plot the FPR and TPR achieved by our model\n",
+    "plt.plot(fpr, tpr)\n",
+    "plt.xlabel('False Positive Rate')\n",
+    "plt.ylabel('True Positive Rate')\n",
+    "plt.title('ROC Curve')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 78,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0.9749908725812341\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Calculate AUC score\n",
+    "auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1])\n",
+    "print(auc)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.16"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "vscode": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "949777d72b0d2535278d3dc13498b2535136f6dfe0678499012e853ee9abcab1"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "ef50cc584e0b79412610cc7da15e1f86",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:58:37+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/2-Regression/README.md b/translations/br/2-Regression/README.md
new file mode 100644
index 000000000..bb18e6a7c
--- /dev/null
+++ b/translations/br/2-Regression/README.md
@@ -0,0 +1,54 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "508582278dbb8edd2a8a80ac96ef416c",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:13:26+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Modelos de regressão para aprendizado de máquina
+## Tópico regional: Modelos de regressão para preços de abóboras na América do Norte 🎃
+
+Na América do Norte, as abóboras são frequentemente esculpidas em rostos assustadores para o Halloween. Vamos descobrir mais sobre esses vegetais fascinantes!
+
+![jack-o-lanterns](../../../translated_images/jack-o-lanterns.181c661a9212457d7756f37219f660f1358af27554d856e5a991f16b4e15337c.br.jpg)
+> Foto de <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> no <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## O que você vai aprender
+
+[![Introdução à Regressão](https://img.youtube.com/vi/5QnJtDad4iQ/0.jpg)](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Vídeo de introdução à regressão - Clique para assistir!")
+> 🎥 Clique na imagem acima para um vídeo rápido de introdução a esta lição
+
+As lições desta seção abordam os tipos de regressão no contexto do aprendizado de máquina. Os modelos de regressão podem ajudar a determinar o _relacionamento_ entre variáveis. Esse tipo de modelo pode prever valores como comprimento, temperatura ou idade, revelando assim relações entre variáveis enquanto analisa pontos de dados.
+
+Nesta série de lições, você descobrirá as diferenças entre regressão linear e logística, e quando deve preferir uma em vez da outra.
+
+[![ML para iniciantes - Introdução aos modelos de regressão para aprendizado de máquina](https://img.youtube.com/vi/XA3OaoW86R8/0.jpg)](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "ML para iniciantes - Introdução aos modelos de regressão para aprendizado de máquina")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para um vídeo curto apresentando os modelos de regressão.
+
+Neste grupo de lições, você será preparado para começar tarefas de aprendizado de máquina, incluindo a configuração do Visual Studio Code para gerenciar notebooks, o ambiente comum para cientistas de dados. Você descobrirá o Scikit-learn, uma biblioteca para aprendizado de máquina, e construirá seus primeiros modelos, com foco nos modelos de regressão neste capítulo.
+
+> Existem ferramentas úteis de baixo código que podem ajudá-lo a aprender sobre o trabalho com modelos de regressão. Experimente [Azure ML para esta tarefa](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+### Lições
+
+1. [Ferramentas do ofício](1-Tools/README.md)
+2. [Gerenciando dados](2-Data/README.md)
+3. [Regressão linear e polinomial](3-Linear/README.md)
+4. [Regressão logística](4-Logistic/README.md)
+
+---
+### Créditos
+
+"ML com regressão" foi escrito com ♥️ por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+♥️ Contribuidores do quiz incluem: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) e [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)
+
+O conjunto de dados de abóboras foi sugerido por [este projeto no Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) e seus dados são provenientes dos [Relatórios Padrão dos Mercados de Culturas Especiais](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) distribuídos pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos. Adicionamos alguns pontos relacionados à cor com base na variedade para normalizar a distribuição. Esses dados estão em domínio público.
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/3-Web-App/1-Web-App/README.md b/translations/br/3-Web-App/1-Web-App/README.md
new file mode 100644
index 000000000..435ba7fc3
--- /dev/null
+++ b/translations/br/3-Web-App/1-Web-App/README.md
@@ -0,0 +1,359 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2680c691fbdb6367f350761a275e2508",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:36:56+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Construa um Aplicativo Web para Usar um Modelo de ML
+
+Nesta lição, você irá treinar um modelo de ML em um conjunto de dados fora deste mundo: _avistamentos de OVNIs ao longo do último século_, provenientes do banco de dados do NUFORC.
+
+Você aprenderá:
+
+- Como 'pickle' um modelo treinado
+- Como usar esse modelo em um aplicativo Flask
+
+Continuaremos utilizando notebooks para limpar os dados e treinar nosso modelo, mas você pode levar o processo um passo adiante explorando o uso de um modelo "na prática", por assim dizer: em um aplicativo web.
+
+Para fazer isso, você precisa construir um aplicativo web usando Flask.
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/17/)
+
+## Construindo um aplicativo
+
+Existem várias maneiras de construir aplicativos web para consumir modelos de aprendizado de máquina. Sua arquitetura web pode influenciar a forma como seu modelo é treinado. Imagine que você está trabalhando em uma empresa onde o grupo de ciência de dados treinou um modelo que eles querem que você use em um aplicativo.
+
+### Considerações
+
+Há muitas perguntas que você precisa fazer:
+
+- **É um aplicativo web ou um aplicativo móvel?** Se você está construindo um aplicativo móvel ou precisa usar o modelo em um contexto de IoT, você pode usar [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/) e utilizar o modelo em um aplicativo Android ou iOS.
+- **Onde o modelo ficará armazenado?** Na nuvem ou localmente?
+- **Suporte offline.** O aplicativo precisa funcionar offline?
+- **Qual tecnologia foi usada para treinar o modelo?** A tecnologia escolhida pode influenciar as ferramentas que você precisa usar.
+    - **Usando TensorFlow.** Se você está treinando um modelo usando TensorFlow, por exemplo, esse ecossistema oferece a capacidade de converter um modelo TensorFlow para uso em um aplicativo web utilizando [TensorFlow.js](https://www.tensorflow.org/js/).
+    - **Usando PyTorch.** Se você está construindo um modelo usando uma biblioteca como [PyTorch](https://pytorch.org/), você tem a opção de exportá-lo no formato [ONNX](https://onnx.ai/) (Open Neural Network Exchange) para uso em aplicativos web JavaScript que podem utilizar o [Onnx Runtime](https://www.onnxruntime.ai/). Essa opção será explorada em uma lição futura para um modelo treinado com Scikit-learn.
+    - **Usando Lobe.ai ou Azure Custom Vision.** Se você está utilizando um sistema de ML SaaS (Software como Serviço) como [Lobe.ai](https://lobe.ai/) ou [Azure Custom Vision](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/custom-vision-service/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) para treinar um modelo, esse tipo de software oferece maneiras de exportar o modelo para várias plataformas, incluindo a construção de uma API personalizada para ser consultada na nuvem pelo seu aplicativo online.
+
+Você também tem a oportunidade de construir um aplicativo web Flask completo que seria capaz de treinar o modelo diretamente em um navegador web. Isso também pode ser feito usando TensorFlow.js em um contexto JavaScript.
+
+Para nossos propósitos, já que estamos trabalhando com notebooks baseados em Python, vamos explorar os passos necessários para exportar um modelo treinado de um notebook para um formato legível por um aplicativo web construído em Python.
+
+## Ferramenta
+
+Para esta tarefa, você precisa de duas ferramentas: Flask e Pickle, ambas executadas em Python.
+
+✅ O que é [Flask](https://palletsprojects.com/p/flask/)? Definido como um 'micro-framework' por seus criadores, Flask fornece os recursos básicos de frameworks web usando Python e um mecanismo de templates para construir páginas web. Confira [este módulo de aprendizado](https://docs.microsoft.com/learn/modules/python-flask-build-ai-web-app?WT.mc_id=academic-77952-leestott) para praticar a construção com Flask.
+
+✅ O que é [Pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html)? Pickle 🥒 é um módulo Python que serializa e desserializa uma estrutura de objeto Python. Quando você 'pickle' um modelo, você serializa ou achata sua estrutura para uso na web. Atenção: pickle não é intrinsecamente seguro, então tenha cuidado ao ser solicitado a 'despickle' um arquivo. Um arquivo pickled tem o sufixo `.pkl`.
+
+## Exercício - limpe seus dados
+
+Nesta lição, você usará dados de 80.000 avistamentos de OVNIs, coletados pelo [NUFORC](https://nuforc.org) (Centro Nacional de Relatórios de OVNIs). Esses dados têm descrições interessantes de avistamentos de OVNIs, por exemplo:
+
+- **Descrição longa de exemplo.** "Um homem emerge de um feixe de luz que brilha em um campo gramado à noite e corre em direção ao estacionamento da Texas Instruments".
+- **Descrição curta de exemplo.** "as luzes nos perseguiram".
+
+A planilha [ufos.csv](../../../../3-Web-App/1-Web-App/data/ufos.csv) inclui colunas sobre a `cidade`, `estado` e `país` onde o avistamento ocorreu, o `formato` do objeto e sua `latitude` e `longitude`.
+
+No [notebook](notebook.ipynb) em branco incluído nesta lição:
+
+1. Importe `pandas`, `matplotlib` e `numpy` como você fez em lições anteriores e importe a planilha de ufos. Você pode dar uma olhada em um conjunto de dados de amostra:
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    import numpy as np
+    
+    ufos = pd.read_csv('./data/ufos.csv')
+    ufos.head()
+    ```
+
+1. Converta os dados de ufos para um pequeno dataframe com títulos novos. Verifique os valores únicos no campo `Country`.
+
+    ```python
+    ufos = pd.DataFrame({'Seconds': ufos['duration (seconds)'], 'Country': ufos['country'],'Latitude': ufos['latitude'],'Longitude': ufos['longitude']})
+    
+    ufos.Country.unique()
+    ```
+
+1. Agora, você pode reduzir a quantidade de dados com que precisamos lidar, descartando quaisquer valores nulos e importando apenas avistamentos entre 1-60 segundos:
+
+    ```python
+    ufos.dropna(inplace=True)
+    
+    ufos = ufos[(ufos['Seconds'] >= 1) & (ufos['Seconds'] <= 60)]
+    
+    ufos.info()
+    ```
+
+1. Importe a biblioteca `LabelEncoder` do Scikit-learn para converter os valores de texto dos países em números:
+
+    ✅ LabelEncoder codifica dados alfabeticamente
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+    
+    ufos['Country'] = LabelEncoder().fit_transform(ufos['Country'])
+    
+    ufos.head()
+    ```
+
+    Seus dados devem se parecer com isto:
+
+    ```output
+    	Seconds	Country	Latitude	Longitude
+    2	20.0	3		53.200000	-2.916667
+    3	20.0	4		28.978333	-96.645833
+    14	30.0	4		35.823889	-80.253611
+    23	60.0	4		45.582778	-122.352222
+    24	3.0		3		51.783333	-0.783333
+    ```
+
+## Exercício - construa seu modelo
+
+Agora você pode se preparar para treinar um modelo dividindo os dados em grupos de treinamento e teste.
+
+1. Selecione as três características que você deseja treinar como seu vetor X, e o vetor y será o `Country`. Você quer ser capaz de inserir `Seconds`, `Latitude` e `Longitude` e obter um id de país como retorno.
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    
+    Selected_features = ['Seconds','Latitude','Longitude']
+    
+    X = ufos[Selected_features]
+    y = ufos['Country']
+    
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+    ```
+
+1. Treine seu modelo usando regressão logística:
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    model = LogisticRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    predictions = model.predict(X_test)
+    
+    print(classification_report(y_test, predictions))
+    print('Predicted labels: ', predictions)
+    print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, predictions))
+    ```
+
+A precisão não é ruim **(cerca de 95%)**, o que não é surpreendente, já que `Country` e `Latitude/Longitude` estão correlacionados.
+
+O modelo que você criou não é muito revolucionário, já que você deveria ser capaz de inferir um `Country` a partir de sua `Latitude` e `Longitude`, mas é um bom exercício para tentar treinar a partir de dados brutos que você limpou, exportou e depois usou esse modelo em um aplicativo web.
+
+## Exercício - 'pickle' seu modelo
+
+Agora é hora de _pickle_ seu modelo! Você pode fazer isso em algumas linhas de código. Uma vez que ele esteja _pickled_, carregue seu modelo pickled e teste-o contra um array de dados de amostra contendo valores para segundos, latitude e longitude.
+
+```python
+import pickle
+model_filename = 'ufo-model.pkl'
+pickle.dump(model, open(model_filename,'wb'))
+
+model = pickle.load(open('ufo-model.pkl','rb'))
+print(model.predict([[50,44,-12]]))
+```
+
+O modelo retorna **'3'**, que é o código do país para o Reino Unido. Incrível! 👽
+
+## Exercício - construa um aplicativo Flask
+
+Agora você pode construir um aplicativo Flask para chamar seu modelo e retornar resultados semelhantes, mas de uma maneira mais visualmente agradável.
+
+1. Comece criando uma pasta chamada **web-app** ao lado do arquivo _notebook.ipynb_ onde seu arquivo _ufo-model.pkl_ está localizado.
+
+1. Dentro dessa pasta, crie mais três pastas: **static**, com uma pasta **css** dentro dela, e **templates**. Você deve ter agora os seguintes arquivos e diretórios:
+
+    ```output
+    web-app/
+      static/
+        css/
+      templates/
+    notebook.ipynb
+    ufo-model.pkl
+    ```
+
+    ✅ Consulte a pasta de solução para ver o aplicativo finalizado
+
+1. O primeiro arquivo a ser criado na pasta _web-app_ é o arquivo **requirements.txt**. Como o _package.json_ em um aplicativo JavaScript, este arquivo lista as dependências necessárias para o aplicativo. No **requirements.txt** adicione as linhas:
+
+    ```text
+    scikit-learn
+    pandas
+    numpy
+    flask
+    ```
+
+1. Agora, execute este arquivo navegando até _web-app_:
+
+    ```bash
+    cd web-app
+    ```
+
+1. No seu terminal, digite `pip install` para instalar as bibliotecas listadas em _requirements.txt_:
+
+    ```bash
+    pip install -r requirements.txt
+    ```
+
+1. Agora, você está pronto para criar mais três arquivos para finalizar o aplicativo:
+
+    1. Crie **app.py** na raiz.
+    2. Crie **index.html** no diretório _templates_.
+    3. Crie **styles.css** no diretório _static/css_.
+
+1. Desenvolva o arquivo _styles.css_ com alguns estilos:
+
+    ```css
+    body {
+    	width: 100%;
+    	height: 100%;
+    	font-family: 'Helvetica';
+    	background: black;
+    	color: #fff;
+    	text-align: center;
+    	letter-spacing: 1.4px;
+    	font-size: 30px;
+    }
+    
+    input {
+    	min-width: 150px;
+    }
+    
+    .grid {
+    	width: 300px;
+    	border: 1px solid #2d2d2d;
+    	display: grid;
+    	justify-content: center;
+    	margin: 20px auto;
+    }
+    
+    .box {
+    	color: #fff;
+    	background: #2d2d2d;
+    	padding: 12px;
+    	display: inline-block;
+    }
+    ```
+
+1. Em seguida, desenvolva o arquivo _index.html_:
+
+    ```html
+    <!DOCTYPE html>
+    <html>
+      <head>
+        <meta charset="UTF-8">
+        <title>🛸 UFO Appearance Prediction! 👽</title>
+        <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='css/styles.css') }}">
+      </head>
+    
+      <body>
+        <div class="grid">
+    
+          <div class="box">
+    
+            <p>According to the number of seconds, latitude and longitude, which country is likely to have reported seeing a UFO?</p>
+    
+            <form action="{{ url_for('predict')}}" method="post">
+              <input type="number" name="seconds" placeholder="Seconds" required="required" min="0" max="60" />
+              <input type="text" name="latitude" placeholder="Latitude" required="required" />
+              <input type="text" name="longitude" placeholder="Longitude" required="required" />
+              <button type="submit" class="btn">Predict country where the UFO is seen</button>
+            </form>
+    
+            <p>{{ prediction_text }}</p>
+    
+          </div>
+    
+        </div>
+    
+      </body>
+    </html>
+    ```
+
+    Observe o uso de templates neste arquivo. Note a sintaxe 'mustache' em torno das variáveis que serão fornecidas pelo aplicativo, como o texto de previsão: `{{}}`. Há também um formulário que envia uma previsão para a rota `/predict`.
+
+    Finalmente, você está pronto para construir o arquivo Python que dirige o consumo do modelo e a exibição das previsões:
+
+1. No `app.py` adicione:
+
+    ```python
+    import numpy as np
+    from flask import Flask, request, render_template
+    import pickle
+    
+    app = Flask(__name__)
+    
+    model = pickle.load(open("./ufo-model.pkl", "rb"))
+    
+    
+    @app.route("/")
+    def home():
+        return render_template("index.html")
+    
+    
+    @app.route("/predict", methods=["POST"])
+    def predict():
+    
+        int_features = [int(x) for x in request.form.values()]
+        final_features = [np.array(int_features)]
+        prediction = model.predict(final_features)
+    
+        output = prediction[0]
+    
+        countries = ["Australia", "Canada", "Germany", "UK", "US"]
+    
+        return render_template(
+            "index.html", prediction_text="Likely country: {}".format(countries[output])
+        )
+    
+    
+    if __name__ == "__main__":
+        app.run(debug=True)
+    ```
+
+    > 💡 Dica: quando você adiciona [`debug=True`](https://www.askpython.com/python-modules/flask/flask-debug-mode) ao executar o aplicativo web usando Flask, quaisquer alterações feitas no seu aplicativo serão refletidas imediatamente sem a necessidade de reiniciar o servidor. Atenção! Não habilite este modo em um aplicativo de produção.
+
+Se você executar `python app.py` ou `python3 app.py` - seu servidor web será iniciado localmente, e você poderá preencher um formulário simples para obter uma resposta à sua pergunta sobre onde os OVNIs foram avistados!
+
+Antes de fazer isso, dê uma olhada nas partes do `app.py`:
+
+1. Primeiro, as dependências são carregadas e o aplicativo é iniciado.
+1. Em seguida, o modelo é importado.
+1. Depois, o index.html é renderizado na rota inicial.
+
+Na rota `/predict`, várias coisas acontecem quando o formulário é enviado:
+
+1. As variáveis do formulário são coletadas e convertidas em um array numpy. Elas são então enviadas ao modelo e uma previsão é retornada.
+2. Os países que queremos exibir são re-renderizados como texto legível a partir de seu código de país previsto, e esse valor é enviado de volta ao index.html para ser renderizado no template.
+
+Usar um modelo dessa forma, com Flask e um modelo pickled, é relativamente simples. A parte mais difícil é entender qual é o formato dos dados que devem ser enviados ao modelo para obter uma previsão. Isso depende de como o modelo foi treinado. Este modelo requer três pontos de dados como entrada para gerar uma previsão.
+
+Em um ambiente profissional, você pode ver como é importante ter uma boa comunicação entre as pessoas que treinam o modelo e aquelas que o consomem em um aplicativo web ou móvel. No nosso caso, é apenas uma pessoa: você!
+
+---
+
+## 🚀 Desafio
+
+Em vez de trabalhar em um notebook e importar o modelo para o aplicativo Flask, você poderia treinar o modelo diretamente dentro do aplicativo Flask! Tente converter seu código Python no notebook, talvez após limpar seus dados, para treinar o modelo dentro do aplicativo em uma rota chamada `train`. Quais são os prós e contras de seguir esse método?
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/18/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Existem várias maneiras de construir um aplicativo web para consumir modelos de ML. Faça uma lista das maneiras que você poderia usar JavaScript ou Python para construir um aplicativo web que aproveite o aprendizado de máquina. Considere a arquitetura: o modelo deve permanecer no aplicativo ou viver na nuvem? Se for o último caso, como você o acessaria? Desenhe um modelo arquitetural para uma solução web aplicada de ML.
+
+## Tarefa
+
+[Experimente um modelo diferente](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md b/translations/br/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..e227f8a0a
--- /dev/null
+++ b/translations/br/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a8e8ae10be335cbc745b75ee552317ff",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:38:10+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Experimente um modelo diferente
+
+## Instruções
+
+Agora que você criou um aplicativo web usando um modelo de Regressão treinado, utilize um dos modelos de uma lição anterior sobre Regressão para refazer este aplicativo web. Você pode manter o estilo ou projetá-lo de forma diferente para refletir os dados de abóbora. Certifique-se de alterar os inputs para refletir o método de treinamento do seu modelo.
+
+## Rubrica
+
+| Critérios                 | Exemplares                                                | Adequados                                                 | Necessita Melhorias                   |
+| -------------------------- | -------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | -------------------------------------- |
+| | O aplicativo web funciona como esperado e está implantado na nuvem | O aplicativo web contém falhas ou apresenta resultados inesperados | O aplicativo web não funciona corretamente |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/3-Web-App/1-Web-App/notebook.ipynb b/translations/br/3-Web-App/1-Web-App/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/br/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb b/translations/br/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..303c919ac
--- /dev/null
+++ b/translations/br/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,267 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5fa2e8f4584c78250ca9729b46562ceb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:40:42+00:00",
+   "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "           datetime                  city state country     shape  \\\n",
+       "0  10/10/1949 20:30            san marcos    tx      us  cylinder   \n",
+       "1  10/10/1949 21:00          lackland afb    tx     NaN     light   \n",
+       "2  10/10/1955 17:00  chester (uk/england)   NaN      gb    circle   \n",
+       "3  10/10/1956 21:00                  edna    tx      us    circle   \n",
+       "4  10/10/1960 20:00               kaneohe    hi      us     light   \n",
+       "\n",
+       "   duration (seconds) duration (hours/min)  \\\n",
+       "0              2700.0           45 minutes   \n",
+       "1              7200.0              1-2 hrs   \n",
+       "2                20.0           20 seconds   \n",
+       "3                20.0             1/2 hour   \n",
+       "4               900.0           15 minutes   \n",
+       "\n",
+       "                                            comments date posted   latitude  \\\n",
+       "0  This event took place in early fall around 194...   4/27/2004  29.883056   \n",
+       "1  1949 Lackland AFB&#44 TX.  Lights racing acros...  12/16/2005  29.384210   \n",
+       "2  Green/Orange circular disc over Chester&#44 En...   1/21/2008  53.200000   \n",
+       "3  My older brother and twin sister were leaving ...   1/17/2004  28.978333   \n",
+       "4  AS a Marine 1st Lt. flying an FJ4B fighter/att...   1/22/2004  21.418056   \n",
+       "\n",
+       "    longitude  \n",
+       "0  -97.941111  \n",
+       "1  -98.581082  \n",
+       "2   -2.916667  \n",
+       "3  -96.645833  \n",
+       "4 -157.803611  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>datetime</th>\n      <th>city</th>\n      <th>state</th>\n      <th>country</th>\n      <th>shape</th>\n      <th>duration (seconds)</th>\n      <th>duration (hours/min)</th>\n      <th>comments</th>\n      <th>date posted</th>\n      <th>latitude</th>\n      <th>longitude</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>10/10/1949 20:30</td>\n      <td>san marcos</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>us</td>\n      <td>cylinder</td>\n      <td>2700.0</td>\n      <td>45 minutes</td>\n      <td>This event took place in early fall around 194...</td>\n      <td>4/27/2004</td>\n      <td>29.883056</td>\n      <td>-97.941111</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>10/10/1949 21:00</td>\n      <td>lackland afb</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>NaN</td>\n      <td>light</td>\n      <td>7200.0</td>\n      <td>1-2 hrs</td>\n      <td>1949 Lackland AFB&amp;#44 TX.  Lights racing acros...</td>\n      <td>12/16/2005</td>\n      <td>29.384210</td>\n      <td>-98.581082</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>10/10/1955 17:00</td>\n      <td>chester (uk/england)</td>\n      <td>NaN</td>\n      <td>gb</td>\n      <td>circle</td>\n      <td>20.0</td>\n      <td>20 seconds</td>\n      <td>Green/Orange circular disc over Chester&amp;#44 En...</td>\n      <td>1/21/2008</td>\n      <td>53.200000</td>\n      <td>-2.916667</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>10/10/1956 21:00</td>\n      <td>edna</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>us</td>\n      <td>circle</td>\n      <td>20.0</td>\n      <td>1/2 hour</td>\n      <td>My older brother and twin sister were leaving ...</td>\n      <td>1/17/2004</td>\n      <td>28.978333</td>\n      <td>-96.645833</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>10/10/1960 20:00</td>\n      <td>kaneohe</td>\n      <td>hi</td>\n      <td>us</td>\n      <td>light</td>\n      <td>900.0</td>\n      <td>15 minutes</td>\n      <td>AS a Marine 1st Lt. flying an FJ4B fighter/att...</td>\n      <td>1/22/2004</td>\n      <td>21.418056</td>\n      <td>-157.803611</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "ufos = pd.read_csv('../data/ufos.csv')\n",
+    "ufos.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array(['us', nan, 'gb', 'ca', 'au', 'de'], dtype=object)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "ufos = pd.DataFrame({'Seconds': ufos['duration (seconds)'], 'Country': ufos['country'],'Latitude': ufos['latitude'],'Longitude': ufos['longitude']})\n",
+    "\n",
+    "ufos.Country.unique()\n",
+    "\n",
+    "# 0 au, 1 ca, 2 de, 3 gb, 4 us"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nInt64Index: 25863 entries, 2 to 80330\nData columns (total 4 columns):\n #   Column     Non-Null Count  Dtype  \n---  ------     --------------  -----  \n 0   Seconds    25863 non-null  float64\n 1   Country    25863 non-null  object \n 2   Latitude   25863 non-null  float64\n 3   Longitude  25863 non-null  float64\ndtypes: float64(3), object(1)\nmemory usage: 1010.3+ KB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "ufos.dropna(inplace=True)\n",
+    "\n",
+    "ufos = ufos[(ufos['Seconds'] >= 1) & (ufos['Seconds'] <= 60)]\n",
+    "\n",
+    "ufos.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "    Seconds  Country   Latitude   Longitude\n",
+       "2      20.0        3  53.200000   -2.916667\n",
+       "3      20.0        4  28.978333  -96.645833\n",
+       "14     30.0        4  35.823889  -80.253611\n",
+       "23     60.0        4  45.582778 -122.352222\n",
+       "24      3.0        3  51.783333   -0.783333"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Seconds</th>\n      <th>Country</th>\n      <th>Latitude</th>\n      <th>Longitude</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>20.0</td>\n      <td>3</td>\n      <td>53.200000</td>\n      <td>-2.916667</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>20.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>28.978333</td>\n      <td>-96.645833</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>14</th>\n      <td>30.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>35.823889</td>\n      <td>-80.253611</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>23</th>\n      <td>60.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>45.582778</td>\n      <td>-122.352222</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>24</th>\n      <td>3.0</td>\n      <td>3</td>\n      <td>51.783333</td>\n      <td>-0.783333</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
+    "\n",
+    "ufos['Country'] = LabelEncoder().fit_transform(ufos['Country'])\n",
+    "\n",
+    "ufos.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "\n",
+    "Selected_features = ['Seconds','Latitude','Longitude']\n",
+    "\n",
+    "X = ufos[Selected_features]\n",
+    "y = ufos['Country']\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:432: FutureWarning: Default solver will be changed to 'lbfgs' in 0.22. Specify a solver to silence this warning.\n",
+      "  FutureWarning)\n",
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:469: FutureWarning: Default multi_class will be changed to 'auto' in 0.22. Specify the multi_class option to silence this warning.\n",
+      "  \"this warning.\", FutureWarning)\n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "           0       1.00      1.00      1.00        41\n",
+      "           1       1.00      0.02      0.05       250\n",
+      "           2       0.00      0.00      0.00         8\n",
+      "           3       0.94      1.00      0.97       131\n",
+      "           4       0.95      1.00      0.97      4743\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.95      5173\n",
+      "   macro avg       0.78      0.60      0.60      5173\n",
+      "weighted avg       0.95      0.95      0.93      5173\n",
+      "\n",
+      "Predicted labels:  [4 4 4 ... 3 4 4]\n",
+      "Accuracy:  0.9512855209742895\n",
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/classification.py:1437: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.\n",
+      "  'precision', 'predicted', average, warn_for)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report \n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "model = LogisticRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)\n",
+    "predictions = model.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "print(classification_report(y_test, predictions))\n",
+    "print('Predicted labels: ', predictions)\n",
+    "print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, predictions))\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 29,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[3]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pickle\n",
+    "model_filename = 'ufo-model.pkl'\n",
+    "pickle.dump(model, open(model_filename,'wb'))\n",
+    "\n",
+    "model = pickle.load(open('ufo-model.pkl','rb'))\n",
+    "print(model.predict([[50,44,-12]]))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/3-Web-App/README.md b/translations/br/3-Web-App/README.md
new file mode 100644
index 000000000..2e8e51b92
--- /dev/null
+++ b/translations/br/3-Web-App/README.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9836ff53cfef716ddfd70e06c5f43436",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:34:41+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Construa um aplicativo web para usar seu modelo de ML
+
+Nesta seção do currículo, você será introduzido a um tópico aplicado de aprendizado de máquina: como salvar seu modelo Scikit-learn como um arquivo que pode ser usado para fazer previsões dentro de um aplicativo web. Depois que o modelo estiver salvo, você aprenderá como utilizá-lo em um aplicativo web construído com Flask. Primeiro, você criará um modelo usando alguns dados relacionados a avistamentos de OVNIs! Em seguida, você construirá um aplicativo web que permitirá inserir um número de segundos junto com valores de latitude e longitude para prever qual país relatou ter visto um OVNI.
+
+![Estacionamento de OVNIs](../../../translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.br.jpg)
+
+Foto por <a href="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Michael Herren</a> no <a href="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+
+## Aulas
+
+1. [Construa um Aplicativo Web](1-Web-App/README.md)
+
+## Créditos
+
+"Construa um Aplicativo Web" foi escrito com ♥️ por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper).
+
+♥️ Os questionários foram escritos por Rohan Raj.
+
+O conjunto de dados foi obtido de [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings).
+
+A arquitetura do aplicativo web foi sugerida em parte por [este artigo](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) e [este repositório](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) de Abhinav Sagar.
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/1-Introduction/README.md b/translations/br/4-Classification/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..931099abc
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,313 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "76438ce4e5d48982d48f1b55c981caac",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:52:39+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Introdução à classificação
+
+Nestas quatro lições, você explorará um dos focos fundamentais do aprendizado de máquina clássico - _classificação_. Vamos utilizar vários algoritmos de classificação com um conjunto de dados sobre as brilhantes culinárias da Ásia e da Índia. Espero que você esteja com fome!
+
+![só uma pitada!](../../../../translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.br.png)
+
+> Celebre as culinárias pan-asiáticas nestas lições! Imagem por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+Classificação é uma forma de [aprendizado supervisionado](https://wikipedia.org/wiki/Supervised_learning) que tem muito em comum com técnicas de regressão. Se o aprendizado de máquina é sobre prever valores ou nomes para coisas usando conjuntos de dados, então a classificação geralmente se divide em dois grupos: _classificação binária_ e _classificação multiclasse_.
+
+[![Introdução à classificação](https://img.youtube.com/vi/eg8DJYwdMyg/0.jpg)](https://youtu.be/eg8DJYwdMyg "Introdução à classificação")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo: John Guttag, do MIT, apresenta a classificação
+
+Lembre-se:
+
+- **Regressão linear** ajudou você a prever relações entre variáveis e fazer previsões precisas sobre onde um novo ponto de dados se encaixaria em relação a essa linha. Por exemplo, você poderia prever _qual seria o preço de uma abóbora em setembro vs. dezembro_.
+- **Regressão logística** ajudou você a descobrir "categorias binárias": neste ponto de preço, _essa abóbora é laranja ou não-laranja_?
+
+A classificação utiliza vários algoritmos para determinar outras maneiras de identificar o rótulo ou a classe de um ponto de dados. Vamos trabalhar com esses dados de culinária para ver se, ao observar um grupo de ingredientes, conseguimos determinar sua origem culinária.
+
+## [Pré-quiz da aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/19/)
+
+> ### [Esta lição está disponível em R!](../../../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)
+
+### Introdução
+
+A classificação é uma das atividades fundamentais do pesquisador de aprendizado de máquina e do cientista de dados. Desde a classificação básica de um valor binário ("este e-mail é spam ou não?") até a classificação e segmentação complexa de imagens usando visão computacional, é sempre útil ser capaz de organizar dados em classes e fazer perguntas sobre eles.
+
+Para descrever o processo de forma mais científica, seu método de classificação cria um modelo preditivo que permite mapear a relação entre variáveis de entrada e variáveis de saída.
+
+![classificação binária vs. multiclasse](../../../../translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.br.png)
+
+> Problemas binários vs. multiclasse para algoritmos de classificação resolverem. Infográfico por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+Antes de começar o processo de limpar nossos dados, visualizá-los e prepará-los para nossas tarefas de aprendizado de máquina, vamos aprender um pouco sobre as várias maneiras pelas quais o aprendizado de máquina pode ser usado para classificar dados.
+
+Derivada da [estatística](https://wikipedia.org/wiki/Statistical_classification), a classificação usando aprendizado de máquina clássico utiliza características, como `smoker`, `weight` e `age`, para determinar a _probabilidade de desenvolver X doença_. Como uma técnica de aprendizado supervisionado semelhante aos exercícios de regressão que você realizou anteriormente, seus dados são rotulados e os algoritmos de aprendizado de máquina usam esses rótulos para classificar e prever classes (ou 'características') de um conjunto de dados e atribuí-las a um grupo ou resultado.
+
+✅ Tire um momento para imaginar um conjunto de dados sobre culinárias. O que um modelo multiclasse seria capaz de responder? O que um modelo binário seria capaz de responder? E se você quisesse determinar se uma determinada culinária provavelmente usa feno-grego? E se você quisesse ver se, dado um presente de uma sacola de supermercado cheia de anis-estrelado, alcachofras, couve-flor e raiz-forte, você poderia criar um prato típico indiano?
+
+[![Cestas misteriosas malucas](https://img.youtube.com/vi/GuTeDbaNoEU/0.jpg)](https://youtu.be/GuTeDbaNoEU "Cestas misteriosas malucas")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo. Toda a premissa do programa 'Chopped' é a 'cesta misteriosa', onde os chefs têm que fazer um prato com uma escolha aleatória de ingredientes. Certamente um modelo de aprendizado de máquina teria ajudado!
+
+## Olá 'classificador'
+
+A pergunta que queremos fazer sobre este conjunto de dados de culinária é, na verdade, uma **pergunta multiclasse**, já que temos várias possíveis culinárias nacionais para trabalhar. Dado um lote de ingredientes, a qual dessas muitas classes os dados pertencem?
+
+O Scikit-learn oferece vários algoritmos diferentes para classificar dados, dependendo do tipo de problema que você deseja resolver. Nas próximas duas lições, você aprenderá sobre alguns desses algoritmos.
+
+## Exercício - limpar e balancear seus dados
+
+A primeira tarefa, antes de começar este projeto, é limpar e **balancear** seus dados para obter melhores resultados. Comece com o arquivo em branco _notebook.ipynb_ na raiz desta pasta.
+
+A primeira coisa a instalar é o [imblearn](https://imbalanced-learn.org/stable/). Este é um pacote do Scikit-learn que permitirá balancear melhor os dados (você aprenderá mais sobre essa tarefa em breve).
+
+1. Para instalar o `imblearn`, execute `pip install`, assim:
+
+    ```python
+    pip install imblearn
+    ```
+
+1. Importe os pacotes necessários para importar seus dados e visualizá-los, além de importar `SMOTE` do `imblearn`.
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import matplotlib as mpl
+    import numpy as np
+    from imblearn.over_sampling import SMOTE
+    ```
+
+    Agora você está pronto para importar os dados.
+
+1. A próxima tarefa será importar os dados:
+
+    ```python
+    df  = pd.read_csv('../data/cuisines.csv')
+    ```
+
+   Usar `read_csv()` lerá o conteúdo do arquivo csv _cusines.csv_ e o colocará na variável `df`.
+
+1. Verifique o formato dos dados:
+
+    ```python
+    df.head()
+    ```
+
+   As primeiras cinco linhas se parecem com isto:
+
+    ```output
+    |     | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
+    | --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- |
+    | 0   | 65         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 1   | 66         | indian  | 1      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 2   | 67         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 3   | 68         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 4   | 69         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 1      | 0        |
+    ```
+
+1. Obtenha informações sobre esses dados chamando `info()`:
+
+    ```python
+    df.info()
+    ```
+
+    Sua saída se parece com:
+
+    ```output
+    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
+    RangeIndex: 2448 entries, 0 to 2447
+    Columns: 385 entries, Unnamed: 0 to zucchini
+    dtypes: int64(384), object(1)
+    memory usage: 7.2+ MB
+    ```
+
+## Exercício - aprendendo sobre culinárias
+
+Agora o trabalho começa a ficar mais interessante. Vamos descobrir a distribuição dos dados por culinária.
+
+1. Plote os dados como barras chamando `barh()`:
+
+    ```python
+    df.cuisine.value_counts().plot.barh()
+    ```
+
+    ![distribuição de dados de culinária](../../../../translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.br.png)
+
+    Há um número finito de culinárias, mas a distribuição dos dados é desigual. Você pode corrigir isso! Antes de fazer isso, explore um pouco mais.
+
+1. Descubra quanto dado está disponível por culinária e imprima:
+
+    ```python
+    thai_df = df[(df.cuisine == "thai")]
+    japanese_df = df[(df.cuisine == "japanese")]
+    chinese_df = df[(df.cuisine == "chinese")]
+    indian_df = df[(df.cuisine == "indian")]
+    korean_df = df[(df.cuisine == "korean")]
+    
+    print(f'thai df: {thai_df.shape}')
+    print(f'japanese df: {japanese_df.shape}')
+    print(f'chinese df: {chinese_df.shape}')
+    print(f'indian df: {indian_df.shape}')
+    print(f'korean df: {korean_df.shape}')
+    ```
+
+    A saída se parece com isto:
+
+    ```output
+    thai df: (289, 385)
+    japanese df: (320, 385)
+    chinese df: (442, 385)
+    indian df: (598, 385)
+    korean df: (799, 385)
+    ```
+
+## Descobrindo ingredientes
+
+Agora você pode se aprofundar nos dados e aprender quais são os ingredientes típicos por culinária. Você deve limpar dados recorrentes que criam confusão entre culinárias, então vamos aprender sobre esse problema.
+
+1. Crie uma função `create_ingredient()` em Python para criar um dataframe de ingredientes. Essa função começará removendo uma coluna inútil e classificará os ingredientes por sua contagem:
+
+    ```python
+    def create_ingredient_df(df):
+        ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value')
+        ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()]
+        ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False,
+        inplace=False)
+        return ingredient_df
+    ```
+
+   Agora você pode usar essa função para ter uma ideia dos dez ingredientes mais populares por culinária.
+
+1. Chame `create_ingredient()` e plote chamando `barh()`:
+
+    ```python
+    thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df)
+    thai_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![thai](../../../../translated_images/thai.0269dbab2e78bd38a132067759fe980008bdb80b6d778e5313448dbe12bed846.br.png)
+
+1. Faça o mesmo para os dados japoneses:
+
+    ```python
+    japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df)
+    japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![japanese](../../../../translated_images/japanese.30260486f2a05c463c8faa62ebe7b38f0961ed293bd9a6db8eef5d3f0cf17155.br.png)
+
+1. Agora para os ingredientes chineses:
+
+    ```python
+    chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df)
+    chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![chinese](../../../../translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.br.png)
+
+1. Plote os ingredientes indianos:
+
+    ```python
+    indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df)
+    indian_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![indian](../../../../translated_images/indian.2c4292002af1a1f97a4a24fec6b1459ee8ff616c3822ae56bb62b9903e192af6.br.png)
+
+1. Finalmente, plote os ingredientes coreanos:
+
+    ```python
+    korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df)
+    korean_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![korean](../../../../translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.br.png)
+
+1. Agora, remova os ingredientes mais comuns que criam confusão entre culinárias distintas, chamando `drop()`:
+
+   Todo mundo adora arroz, alho e gengibre!
+
+    ```python
+    feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1)
+    labels_df = df.cuisine #.unique()
+    feature_df.head()
+    ```
+
+## Balancear o conjunto de dados
+
+Agora que você limpou os dados, use o [SMOTE](https://imbalanced-learn.org/dev/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html) - "Técnica de Superamostragem de Minoria Sintética" - para balanceá-los.
+
+1. Chame `fit_resample()`, essa estratégia gera novas amostras por interpolação.
+
+    ```python
+    oversample = SMOTE()
+    transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df)
+    ```
+
+    Ao balancear seus dados, você terá melhores resultados ao classificá-los. Pense em uma classificação binária. Se a maior parte dos seus dados pertence a uma classe, um modelo de aprendizado de máquina vai prever essa classe com mais frequência, apenas porque há mais dados para ela. Balancear os dados corrige esse desequilíbrio.
+
+1. Agora você pode verificar os números de rótulos por ingrediente:
+
+    ```python
+    print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}')
+    print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}')
+    ```
+
+    Sua saída se parece com isto:
+
+    ```output
+    new label count: korean      799
+    chinese     799
+    indian      799
+    japanese    799
+    thai        799
+    Name: cuisine, dtype: int64
+    old label count: korean      799
+    indian      598
+    chinese     442
+    japanese    320
+    thai        289
+    Name: cuisine, dtype: int64
+    ```
+
+    Os dados estão limpos, balanceados e muito deliciosos!
+
+1. O último passo é salvar seus dados balanceados, incluindo rótulos e características, em um novo dataframe que pode ser exportado para um arquivo:
+
+    ```python
+    transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer')
+    ```
+
+1. Você pode dar mais uma olhada nos dados usando `transformed_df.head()` e `transformed_df.info()`. Salve uma cópia desses dados para uso em lições futuras:
+
+    ```python
+    transformed_df.head()
+    transformed_df.info()
+    transformed_df.to_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
+    ```
+
+    Este novo CSV pode agora ser encontrado na pasta de dados raiz.
+
+---
+
+## 🚀Desafio
+
+Este currículo contém vários conjuntos de dados interessantes. Explore as pastas `data` e veja se alguma contém conjuntos de dados que seriam apropriados para classificação binária ou multiclasse. Que perguntas você faria a esse conjunto de dados?
+
+## [Pós-quiz da aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/20/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Explore a API do SMOTE. Para quais casos de uso ele é mais adequado? Que problemas ele resolve?
+
+## Tarefa 
+
+[Explore métodos de classificação](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/1-Introduction/assignment.md b/translations/br/4-Classification/1-Introduction/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..043ae8f3c
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/1-Introduction/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b2a01912beb24cfb0007f83594dba801",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:54:04+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Explore métodos de classificação
+
+## Instruções
+
+Na [documentação do Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html), você encontrará uma grande lista de maneiras de classificar dados. Faça uma pequena caça ao tesouro nesses documentos: seu objetivo é procurar métodos de classificação e associar um conjunto de dados deste currículo, uma pergunta que você pode fazer sobre ele e uma técnica de classificação. Crie uma planilha ou tabela em um arquivo .doc e explique como o conjunto de dados funcionaria com o algoritmo de classificação.
+
+## Rubrica
+
+| Critérios | Exemplary                                                                                                                           | Adequate                                                                                                                            | Needs Improvement                                                                                                                                             |
+| --------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+|           | um documento é apresentado com uma visão geral de 5 algoritmos juntamente com uma técnica de classificação. A visão geral é bem explicada e detalhada. | um documento é apresentado com uma visão geral de 3 algoritmos juntamente com uma técnica de classificação. A visão geral é bem explicada e detalhada. | um documento é apresentado com uma visão geral de menos de três algoritmos juntamente com uma técnica de classificação, e a visão geral não é bem explicada nem detalhada. |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional feita por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb b/translations/br/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..16fc0c584
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "d544ef384b7ba73757d830a72372a7f2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:52:57+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/br/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..fbf44fa07
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:54:29+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb b/translations/br/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..2d6a8b111
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb
@@ -0,0 +1,723 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_10-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2621e24705e8100893c9bf84e0fc8aef",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:59:26+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# Construir um modelo de classificação: Deliciosas culinárias asiáticas e indianas\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ItETB4tSFprR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Introdução à classificação: Limpe, prepare e visualize seus dados\n",
+    "\n",
+    "Nestes quatro módulos, você explorará um dos focos fundamentais do aprendizado de máquina clássico - *classificação*. Vamos explorar o uso de vários algoritmos de classificação com um conjunto de dados sobre as brilhantes culinárias da Ásia e da Índia. Espero que você esteja com fome!\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/pinch.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Comemore as culinárias pan-asiáticas nestas lições! Imagem de Jen Looper</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Comemore as culinárias pan-asiáticas nestas lições! Imagem de Jen Looper](../../../../../../translated_images/pinch.b33c0ba76f284aad94a3c4e3ed83e13ed1e17fbcf4db8ca8583c3a0c135e2e99.br.png)-->\n",
+    "\n",
+    "Classificação é uma forma de [aprendizado supervisionado](https://wikipedia.org/wiki/Supervised_learning) que tem muito em comum com técnicas de regressão. Na classificação, você treina um modelo para prever a qual `categoria` um item pertence. Se o aprendizado de máquina é sobre prever valores ou nomes para coisas usando conjuntos de dados, então a classificação geralmente se divide em dois grupos: *classificação binária* e *classificação multiclasses*.\n",
+    "\n",
+    "Lembre-se:\n",
+    "\n",
+    "-   **Regressão linear** ajudou você a prever relações entre variáveis e fazer previsões precisas sobre onde um novo ponto de dados se encaixaria em relação a essa linha. Por exemplo, você poderia prever valores numéricos como *qual seria o preço de uma abóbora em setembro vs. dezembro*.\n",
+    "\n",
+    "-   **Regressão logística** ajudou você a descobrir \"categorias binárias\": neste ponto de preço, *essa abóbora é laranja ou não-laranja*?\n",
+    "\n",
+    "A classificação utiliza vários algoritmos para determinar outras formas de identificar o rótulo ou a classe de um ponto de dados. Vamos trabalhar com esses dados de culinária para ver se, ao observar um grupo de ingredientes, conseguimos determinar sua origem culinária.\n",
+    "\n",
+    "### [**Questionário pré-aula**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/19/)\n",
+    "\n",
+    "### **Introdução**\n",
+    "\n",
+    "A classificação é uma das atividades fundamentais do pesquisador de aprendizado de máquina e do cientista de dados. Desde a classificação básica de um valor binário (\"este e-mail é spam ou não?\") até a classificação e segmentação complexa de imagens usando visão computacional, é sempre útil ser capaz de organizar dados em classes e fazer perguntas sobre eles.\n",
+    "\n",
+    "Para descrever o processo de forma mais científica, seu método de classificação cria um modelo preditivo que permite mapear a relação entre variáveis de entrada e variáveis de saída.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/binary-multiclass.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Problemas binários vs. multiclasses para algoritmos de classificação. Infográfico por Jen Looper</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "Antes de começar o processo de limpeza dos dados, visualizá-los e prepará-los para nossas tarefas de aprendizado de máquina, vamos aprender um pouco sobre as várias maneiras pelas quais o aprendizado de máquina pode ser usado para classificar dados.\n",
+    "\n",
+    "Derivada da [estatística](https://wikipedia.org/wiki/Statistical_classification), a classificação usando aprendizado de máquina clássico utiliza características, como `fumante`, `peso` e `idade`, para determinar a *probabilidade de desenvolver X doença*. Como uma técnica de aprendizado supervisionado semelhante aos exercícios de regressão que você realizou anteriormente, seus dados são rotulados e os algoritmos de aprendizado de máquina usam esses rótulos para classificar e prever classes (ou 'características') de um conjunto de dados e atribuí-las a um grupo ou resultado.\n",
+    "\n",
+    "✅ Tire um momento para imaginar um conjunto de dados sobre culinárias. O que um modelo multiclasses seria capaz de responder? O que um modelo binário seria capaz de responder? E se você quisesse determinar se uma determinada culinária provavelmente usa feno-grego? E se você quisesse ver se, dado um presente de uma sacola de compras cheia de anis-estrelado, alcachofras, couve-flor e raiz-forte, você poderia criar um prato típico indiano?\n",
+    "\n",
+    "### **Olá 'classificador'**\n",
+    "\n",
+    "A pergunta que queremos fazer sobre este conjunto de dados de culinária é, na verdade, uma questão **multiclasses**, já que temos várias possíveis culinárias nacionais para trabalhar. Dado um lote de ingredientes, a qual dessas muitas classes os dados se encaixam?\n",
+    "\n",
+    "O Tidymodels oferece vários algoritmos diferentes para classificar dados, dependendo do tipo de problema que você deseja resolver. Nas próximas duas lições, você aprenderá sobre alguns desses algoritmos.\n",
+    "\n",
+    "#### **Pré-requisito**\n",
+    "\n",
+    "Para esta lição, precisaremos dos seguintes pacotes para limpar, preparar e visualizar nossos dados:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: O [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) é uma [coleção de pacotes R](https://www.tidyverse.org/packages) projetada para tornar a ciência de dados mais rápida, fácil e divertida!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: O [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) é uma [coleção de pacotes](https://www.tidymodels.org/packages/) para modelagem e aprendizado de máquina.\n",
+    "\n",
+    "-   `DataExplorer`: O [pacote DataExplorer](https://cran.r-project.org/web/packages/DataExplorer/vignettes/dataexplorer-intro.html) foi criado para simplificar e automatizar o processo de análise exploratória de dados (EDA) e a geração de relatórios.\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`: O [pacote themis](https://themis.tidymodels.org/) fornece etapas extras de receitas para lidar com dados desbalanceados.\n",
+    "\n",
+    "Você pode instalá-los com:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"DataExplorer\", \"here\"))`\n",
+    "\n",
+    "Alternativamente, o script abaixo verifica se você possui os pacotes necessários para completar este módulo e os instala para você caso estejam ausentes.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ri5bQxZ-Fz_0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, DataExplorer, themis, here)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "KIPxa4elGAPI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Vamos carregar esses pacotes incríveis mais tarde e torná-los disponíveis na nossa sessão atual do R. (Isso é apenas para ilustração, `pacman::p_load()` já fez isso por você)\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "YkKAxOJvGD4C"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Exercício - limpar e balancear seus dados\n",
+    "\n",
+    "A primeira tarefa, antes de começar este projeto, é limpar e **balancear** seus dados para obter melhores resultados.\n",
+    "\n",
+    "Vamos conhecer os dados! 🕵️\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "PFkQDlk0GN5O"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Import data\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# View the first 5 rows\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Qccw7okxGT0S"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Interessante! Pelo que parece, a primeira coluna é um tipo de coluna `id`. Vamos obter um pouco mais de informações sobre os dados.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "XrWnlgSrGVmR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Basic information about the data\r\n",
+    "df %>%\r\n",
+    "  introduce()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize basic information above\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  plot_intro(ggtheme = theme_light())"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "4UcGmxRxGieA"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "A partir do resultado, podemos ver imediatamente que temos `2448` linhas, `385` colunas e `0` valores ausentes. Também temos 1 coluna discreta, *cuisine*.\n",
+    "\n",
+    "## Exercício - aprendendo sobre culinárias\n",
+    "\n",
+    "Agora o trabalho começa a ficar mais interessante. Vamos descobrir a distribuição dos dados por tipo de culinária.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AaPubl__GmH5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Count observations per cuisine\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(n)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Plot the distribution\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = n, y = reorder(cuisine, -n))) +\r\n",
+    "  geom_col(fill = \"midnightblue\", alpha = 0.7) +\r\n",
+    "  ylab(\"cuisine\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "FRsBVy5eGrrv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Existem um número finito de culinárias, mas a distribuição dos dados é desigual. Você pode corrigir isso! Antes de fazer isso, explore um pouco mais.\n",
+    "\n",
+    "Em seguida, vamos atribuir cada culinária ao seu próprio tibble e descobrir quantos dados estão disponíveis (linhas, colunas) por culinária.\n",
+    "\n",
+    "> Um [tibble](https://tibble.tidyverse.org/) é uma versão moderna de um data frame.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/dplyr_filter.jpg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Ilustração por @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "vVvyDb1kG2in"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create individual tibble for the cuisines\r\n",
+    "thai_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"thai\")\r\n",
+    "japanese_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"japanese\")\r\n",
+    "chinese_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"chinese\")\r\n",
+    "indian_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"indian\")\r\n",
+    "korean_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"korean\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Find out how much data is available per cuisine\r\n",
+    "cat(\" thai df:\", dim(thai_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"japanese df:\", dim(japanese_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"chinese_df:\", dim(chinese_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"indian_df:\", dim(indian_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"korean_df:\", dim(korean_df))"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "0TvXUxD3G8Bk"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **Exercício - Descobrindo os principais ingredientes por culinária usando dplyr**\n",
+    "\n",
+    "Agora você pode explorar mais profundamente os dados e descobrir quais são os ingredientes típicos de cada culinária. É importante limpar dados recorrentes que criam confusão entre as culinárias, então vamos aprender sobre esse problema.\n",
+    "\n",
+    "Crie uma função `create_ingredient()` em R que retorne um dataframe de ingredientes. Essa função começará eliminando uma coluna pouco útil e organizará os ingredientes por sua contagem.\n",
+    "\n",
+    "A estrutura básica de uma função em R é:\n",
+    "\n",
+    "`myFunction <- function(arglist){`\n",
+    "\n",
+    "**`...`**\n",
+    "\n",
+    "**`return`**`(value)`\n",
+    "\n",
+    "`}`\n",
+    "\n",
+    "Uma introdução prática às funções em R pode ser encontrada [aqui](https://skirmer.github.io/presentations/functions_with_r.html#1).\n",
+    "\n",
+    "Vamos direto ao ponto! Faremos uso dos [verbos do dplyr](https://dplyr.tidyverse.org/) que aprendemos em nossas lições anteriores. Para relembrar:\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::select()`: ajuda você a escolher quais **colunas** manter ou excluir.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::pivot_longer()`: ajuda a \"alongar\" os dados, aumentando o número de linhas e diminuindo o número de colunas.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::group_by()` e `dplyr::summarise()`: ajudam você a encontrar estatísticas resumidas para diferentes grupos e colocá-las em uma tabela organizada.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::filter()`: cria um subconjunto dos dados contendo apenas as linhas que satisfazem suas condições.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::mutate()`: ajuda você a criar ou modificar colunas.\n",
+    "\n",
+    "Confira este [tutorial *artístico* do learnr](https://allisonhorst.shinyapps.io/dplyr-learnr/#section-welcome) de Allison Horst, que apresenta algumas funções úteis de manipulação de dados no dplyr *(parte do Tidyverse)*.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "K3RF5bSCHC76"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Creates a functions that returns the top ingredients by class\r\n",
+    "\r\n",
+    "create_ingredient <- function(df){\r\n",
+    "  \r\n",
+    "  # Drop the id column which is the first colum\r\n",
+    "  ingredient_df = df %>% select(-1) %>% \r\n",
+    "  # Transpose data to a long format\r\n",
+    "    pivot_longer(!cuisine, names_to = \"ingredients\", values_to = \"count\") %>% \r\n",
+    "  # Find the top most ingredients for a particular cuisine\r\n",
+    "    group_by(ingredients) %>% \r\n",
+    "    summarise(n_instances = sum(count)) %>% \r\n",
+    "    filter(n_instances != 0) %>% \r\n",
+    "  # Arrange by descending order\r\n",
+    "    arrange(desc(n_instances)) %>% \r\n",
+    "    mutate(ingredients = factor(ingredients) %>% fct_inorder())\r\n",
+    "  \r\n",
+    "  \r\n",
+    "  return(ingredient_df)\r\n",
+    "} # End of function"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "uB_0JR82HTPa"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Agora podemos usar a função para ter uma ideia dos dez ingredientes mais populares por culinária. Vamos testá-la com `thai_df`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "h9794WF8HWmc"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Call create_ingredient and display popular ingredients\r\n",
+    "thai_ingredient_df <- create_ingredient(df = thai_df)\r\n",
+    "\r\n",
+    "thai_ingredient_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "agQ-1HrcHaEA"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Na seção anterior, usamos `geom_col()`, vamos ver como você pode usar `geom_bar` também, para criar gráficos de barras. Use `?geom_bar` para leitura adicional.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kHu9ffGjHdcX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a bar chart for popular thai cuisines\r\n",
+    "thai_ingredient_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"steelblue\") +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "fb3Bx_3DHj6e"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RHP_xgdkHnvM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Japanese cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = japanese_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"darkorange\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "019v8F0XHrRU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "E quanto às culinárias chinesas?\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iIGM7vO8Hu3v"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Chinese cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = chinese_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"cyan4\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "lHd9_gd2HyzU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ir8qyQbNH1c7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Indian cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = indian_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"#041E42FF\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ApukQtKjH5FO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "qv30cwY1H-FM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Korean cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = korean_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"#852419FF\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "lumgk9cHIBie"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "A partir das visualizações de dados, agora podemos remover os ingredientes mais comuns que geram confusão entre diferentes culinárias, usando `dplyr::select()`.\n",
+    "\n",
+    "Todo mundo adora arroz, alho e gengibre!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iO4veMXuIEta"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\r\n",
+    "df_select <- df %>% \r\n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display new data set\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "iHJPiG6rIUcK"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Pré-processamento de dados usando recipes 👩‍🍳👨‍🍳 - Lidando com dados desbalanceados ⚖️\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/recipes.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Arte por @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "Dado que esta lição é sobre culinárias, precisamos colocar `recipes` em contexto.\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels oferece mais um pacote interessante: `recipes` - um pacote para pré-processamento de dados.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kkFd-JxdIaL6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Vamos dar uma olhada novamente na distribuição das nossas culinárias.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "6l2ubtTPJAhY"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Distribution of cuisines\r\n",
+    "old_label_count <- df_select %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))\r\n",
+    "\r\n",
+    "old_label_count"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "1e-E9cb7JDVi"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Como você pode ver, há uma distribuição bastante desigual no número de culinárias. Culinárias coreanas são quase 3 vezes mais numerosas que as culinárias tailandesas. Dados desequilibrados frequentemente têm efeitos negativos no desempenho do modelo. Pense em uma classificação binária. Se a maior parte dos seus dados pertence a uma classe, um modelo de aprendizado de máquina vai prever essa classe com mais frequência, simplesmente porque há mais dados para ela. Balancear os dados corrige qualquer desequilíbrio e ajuda a remover essa disparidade. Muitos modelos apresentam melhor desempenho quando o número de observações é igual e, por isso, tendem a ter dificuldades com dados desequilibrados.\n",
+    "\n",
+    "Existem basicamente duas maneiras de lidar com conjuntos de dados desequilibrados:\n",
+    "\n",
+    "-   adicionar observações à classe minoritária: `Over-sampling`, por exemplo, usando um algoritmo SMOTE\n",
+    "\n",
+    "-   remover observações da classe majoritária: `Under-sampling`\n",
+    "\n",
+    "Agora vamos demonstrar como lidar com conjuntos de dados desequilibrados usando uma `receita`. Uma receita pode ser vista como um plano que descreve quais etapas devem ser aplicadas a um conjunto de dados para prepará-lo para análise.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "soAw6826JKx9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\r\n",
+    "library(themis)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing data\r\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = df_select) %>% \r\n",
+    "  step_smote(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "HS41brUIJVJy"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Vamos detalhar nossas etapas de pré-processamento.\n",
+    "\n",
+    "-   A chamada para `recipe()` com uma fórmula informa à receita os *papéis* das variáveis usando os dados de `df_select` como referência. Por exemplo, a coluna `cuisine` foi atribuída ao papel de `outcome`, enquanto o restante das colunas foi atribuído ao papel de `predictor`.\n",
+    "\n",
+    "-   [`step_smote(cuisine)`](https://themis.tidymodels.org/reference/step_smote.html) cria uma *especificação* de uma etapa da receita que gera sinteticamente novos exemplos da classe minoritária usando os vizinhos mais próximos desses casos.\n",
+    "\n",
+    "Agora, se quisermos ver os dados pré-processados, precisamos [**`prep()`**](https://recipes.tidymodels.org/reference/prep.html) e [**`bake()`**](https://recipes.tidymodels.org/reference/bake.html) nossa receita.\n",
+    "\n",
+    "`prep()`: estima os parâmetros necessários a partir de um conjunto de treinamento que podem ser aplicados posteriormente a outros conjuntos de dados.\n",
+    "\n",
+    "`bake()`: aplica uma receita preparada às operações em qualquer conjunto de dados.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Yb-7t7XcJaC8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Prep and bake the recipe\r\n",
+    "preprocessed_df <- cuisines_recipe %>% \r\n",
+    "  prep() %>% \r\n",
+    "  bake(new_data = NULL) %>% \r\n",
+    "  relocate(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display data\r\n",
+    "preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Quick summary stats\r\n",
+    "preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  introduce()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "9QhSgdpxJl44"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Vamos agora verificar a distribuição de nossas culinárias e compará-las com os dados desequilibrados.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "dmidELh_LdV7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Distribution of cuisines\r\n",
+    "new_label_count <- preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))\r\n",
+    "\r\n",
+    "list(new_label_count = new_label_count,\r\n",
+    "     old_label_count = old_label_count)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "aSh23klBLwDz"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Yum! Os dados estão limpos, balanceados e muito deliciosos 😋!\n",
+    "\n",
+    "> Normalmente, uma receita é usada como um pré-processador para modelagem, onde define quais etapas devem ser aplicadas a um conjunto de dados para prepará-lo para a modelagem. Nesse caso, um `workflow()` é tipicamente usado (como já vimos em nossas aulas anteriores) em vez de estimar manualmente uma receita.\n",
+    ">\n",
+    "> Assim, você geralmente não precisa usar **`prep()`** e **`bake()`** em receitas quando utiliza o tidymodels, mas essas são funções úteis para ter em sua caixa de ferramentas para confirmar que as receitas estão fazendo o que você espera, como no nosso caso.\n",
+    ">\n",
+    "> Quando você usa **`bake()`** em uma receita preparada com **`new_data = NULL`**, você obtém de volta os dados que forneceu ao definir a receita, mas já processados pelas etapas de pré-processamento.\n",
+    "\n",
+    "Agora vamos salvar uma cópia desses dados para uso em aulas futuras:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HEu80HZ8L7ae"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Save preprocessed data\r\n",
+    "write_csv(preprocessed_df, \"../../../data/cleaned_cuisines_R.csv\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "cBmCbIgrMOI6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Este novo CSV agora pode ser encontrado na pasta raiz de dados.\n",
+    "\n",
+    "**🚀Desafio**\n",
+    "\n",
+    "Este currículo contém vários conjuntos de dados interessantes. Explore as pastas `data` e veja se alguma contém conjuntos de dados que seriam apropriados para classificação binária ou multi-classes. Que perguntas você faria sobre este conjunto de dados?\n",
+    "\n",
+    "## [**Quiz pós-aula**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/20/)\n",
+    "\n",
+    "## **Revisão e Autoestudo**\n",
+    "\n",
+    "-   Confira o [pacote themis](https://github.com/tidymodels/themis). Quais outras técnicas poderíamos usar para lidar com dados desbalanceados?\n",
+    "\n",
+    "-   Site de referência dos modelos Tidy: [Tidy models](https://www.tidymodels.org/start/).\n",
+    "\n",
+    "-   H. Wickham e G. Grolemund, [*R for Data Science: Visualize, Model, Transform, Tidy, and Import Data*](https://r4ds.had.co.nz/).\n",
+    "\n",
+    "#### AGRADECIMENTOS A:\n",
+    "\n",
+    "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) por criar as ilustrações incríveis que tornam o R mais acolhedor e envolvente. Encontre mais ilustrações na sua [galeria](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n",
+    "\n",
+    "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) e [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) por criarem a versão original em Python deste módulo ♥️\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Arte por @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WQs5621pMGwf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb b/translations/br/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..b568c29bc
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,707 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Deliciosas Culinárias Asiáticas e Indianas\n",
+    "\n",
+    "## Introdução\n",
+    "\n",
+    "A culinária asiática e indiana é conhecida por seus sabores ricos, ingredientes frescos e técnicas de preparo únicas. Este guia oferece uma visão geral de alguns pratos populares e dicas para prepará-los em casa.\n",
+    "\n",
+    "## Pratos Asiáticos Populares\n",
+    "\n",
+    "### Sushi\n",
+    "O sushi é um prato japonês que combina arroz temperado com vinagre e uma variedade de ingredientes, como peixe cru, vegetais e algas. É uma arte que exige prática, mas os resultados valem a pena.\n",
+    "\n",
+    "### Pad Thai\n",
+    "Pad Thai é um prato tailandês feito com macarrão de arroz, camarão ou frango, ovos, amendoim e molho de tamarindo. É uma combinação perfeita de sabores doces, azedos e salgados.\n",
+    "\n",
+    "### Dim Sum\n",
+    "Dim Sum é uma seleção de pequenos pratos chineses, geralmente servidos com chá. Inclui opções como bolinhos recheados, pãezinhos no vapor e rolinhos primavera.\n",
+    "\n",
+    "## Pratos Indianos Populares\n",
+    "\n",
+    "### Curry\n",
+    "Os curries indianos são conhecidos por suas misturas de especiarias, como cúrcuma, cominho e coentro. Eles podem ser feitos com vegetais, frango, carne ou frutos do mar.\n",
+    "\n",
+    "### Naan\n",
+    "Naan é um pão indiano macio e levemente tostado, geralmente servido como acompanhamento de curries. Pode ser simples ou recheado com alho, queijo ou outros ingredientes.\n",
+    "\n",
+    "### Biryani\n",
+    "Biryani é um prato de arroz aromático, preparado com especiarias, carne ou vegetais. É um prato único que combina sabores intensos e texturas variadas.\n",
+    "\n",
+    "## Dicas para Cozinhar em Casa\n",
+    "\n",
+    "- **Use ingredientes frescos:** A qualidade dos ingredientes faz toda a diferença no sabor final.\n",
+    "- **Experimente especiarias:** Não tenha medo de ajustar as especiarias ao seu gosto.\n",
+    "- **Pratique técnicas tradicionais:** Algumas receitas exigem métodos específicos, como cozinhar no vapor ou grelhar.\n",
+    "\n",
+    "## Conclusão\n",
+    "\n",
+    "Cozinhar pratos asiáticos e indianos em casa pode ser uma experiência gratificante e deliciosa. Com um pouco de prática e os ingredientes certos, você pode trazer os sabores autênticos dessas culinárias para sua mesa.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Instale o Imblearn, que permitirá o SMOTE. Este é um pacote do Scikit-learn que ajuda a lidar com dados desbalanceados ao realizar classificação. (https://imbalanced-learn.org/stable/)\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: imblearn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: imbalanced-learn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imblearn) (0.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=0.19.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: scikit-learn>=0.24 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (0.24.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (0.16.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.24->imbalanced-learn->imblearn) (2.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install imblearn"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import matplotlib as mpl\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from imblearn.over_sampling import SMOTE"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "df  = pd.read_csv('../../data/cuisines.csv')"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Este conjunto de dados inclui 385 colunas indicando todos os tipos de ingredientes em várias culinárias de um conjunto específico de culinárias.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0          65  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1          66  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2          67  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3          68  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4          69  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 385 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>65</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>66</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>67</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>68</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>69</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 385 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 2448 entries, 0 to 2447\nColumns: 385 entries, Unnamed: 0 to zucchini\ndtypes: int64(384), object(1)\nmemory usage: 7.2+ MB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "korean      799\n",
+       "indian      598\n",
+       "chinese     442\n",
+       "japanese    320\n",
+       "thai        289\n",
+       "Name: cuisine, dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.cuisine.value_counts()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Mostre as culinárias em um gráfico de barras\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d18799710>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 401.435938 248.518125\" width=\"401.435938pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 401.435938 248.518125 \nL 401.435938 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 394.235938 224.64 \nL 394.235938 7.2 \nL 59.435938 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 213.768 \nL 378.29308 213.768 \nL 378.29308 192.024 \nL 59.435938 192.024 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 170.28 \nL 298.079957 170.28 \nL 298.079957 148.536 \nL 59.435938 148.536 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 126.792 \nL 235.824995 126.792 \nL 235.824995 105.048 \nL 59.435938 105.048 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 83.304 \nL 187.138423 83.304 \nL 187.138423 61.56 \nL 59.435938 61.56 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 39.816 \nL 174.767244 39.816 \nL 174.767244 18.072 \nL 59.435938 18.072 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4bcc0da96b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(56.254688 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"99.342964\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(89.799214 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"139.249991\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(129.706241 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"179.157017\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(169.613267 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"219.064044\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(209.520294 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"258.971071\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 500 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(249.427321 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.878097\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 600 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(289.334347 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"338.785124\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 700 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(329.241374 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"378.692151\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 800 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(369.148401 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m299eb1dab0\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"202.896\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- korean -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(17.804688 206.695219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"57.863281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"119.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"160.126953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"221.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"282.929688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"159.408\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- indian -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(21.728125 163.207219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"182.421875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"243.701172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"115.92\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- chinese -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.96875 119.719219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"146.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"209.521484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"271.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"323.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"72.432\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- japanese -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 -0.984375 \nQ 18.40625 -11.421875 14.421875 -16.109375 \nQ 10.453125 -20.796875 1.609375 -20.796875 \nL -1.8125 -20.796875 \nL -1.8125 -13.1875 \nL 0.59375 -13.1875 \nQ 5.71875 -13.1875 7.5625 -10.8125 \nQ 9.421875 -8.453125 9.421875 -0.984375 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-106\"/>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 76.231219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-106\"/>\n       <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"89.0625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"152.539062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"213.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"277.197266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"338.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"390.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"28.944\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- thai -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(33.271875 32.743219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"102.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"163.867188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 59.435938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 394.235938 224.64 \nL 394.235938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 394.235938 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path d=\"M 59.435938 7.2 \nL 394.235938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p1be3a3a042\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"59.435938\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.cuisine.value_counts().plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "thai df: (289, 385)\njapanese df: (320, 385)\nchinese df: (442, 385)\nindian df: (598, 385)\nkorean df: (799, 385)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "thai_df = df[(df.cuisine == \"thai\")]\n",
+    "japanese_df = df[(df.cuisine == \"japanese\")]\n",
+    "chinese_df = df[(df.cuisine == \"chinese\")]\n",
+    "indian_df = df[(df.cuisine == \"indian\")]\n",
+    "korean_df = df[(df.cuisine == \"korean\")]\n",
+    "\n",
+    "print(f'thai df: {thai_df.shape}')\n",
+    "print(f'japanese df: {japanese_df.shape}')\n",
+    "print(f'chinese df: {chinese_df.shape}')\n",
+    "print(f'indian df: {indian_df.shape}')\n",
+    "print(f'korean df: {korean_df.shape}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def create_ingredient_df(df):\n",
+    "    # transpose df, drop cuisine and unnamed rows, sum the row to get total for ingredient and add value header to new df\n",
+    "    ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value')\n",
+    "    # drop ingredients that have a 0 sum\n",
+    "    ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()]\n",
+    "    # sort df\n",
+    "    ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False, inplace=False)\n",
+    "    return ingredient_df\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d5917db00>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 362.771608 197.46 \nL 362.771608 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 331.438825 175.716 \nL 331.438825 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 303.792252 153.972 \nL 303.792252 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 290.890518 132.228 \nL 290.890518 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 285.361203 110.484 \nL 285.361203 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 276.145679 88.74 \nL 276.145679 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 274.302574 66.996 \nL 274.302574 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 268.773259 45.252 \nL 268.773259 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 259.557735 23.508 \nL 259.557735 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m33607e4c56\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.854184\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(120.491684 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"172.931806\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(166.569306 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"219.009428\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(212.646928 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"265.08705\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(255.5433 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.164672\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(301.620922 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"357.242293\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(347.698543 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"403.319915\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(393.776165 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m6fe99c5cef\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- fish -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(55.93125 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"35.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"62.988281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"115.087891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.25 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- cilantro -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.109375 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"82.763672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"110.546875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"171.826172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"235.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"274.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"315.496094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- coconut -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(33.946875 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"171.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"232.324219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"295.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"359.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- coriander -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(26.192188 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"157.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"185.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"246.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"309.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"373.193359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"434.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(55.235938 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- chicken -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(35.3875 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"146.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"201.123047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"258.986328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"320.509766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576562 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576562 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pe0c3fae6cb\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df)\r\n",
+    "thai_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d389634a8>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 329.555212 197.46 \nL 329.555212 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 287.508117 175.716 \nL 287.508117 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 276.996343 153.972 \nL 276.996343 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 236.701209 132.228 \nL 236.701209 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 234.949247 110.484 \nL 234.949247 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 229.69336 88.74 \nL 229.69336 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 224.437473 66.996 \nL 224.437473 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 205.165887 45.252 \nL 205.165887 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 192.902151 23.508 \nL 192.902151 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma2c21c9e07\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.575621\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(118.213121 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"168.374679\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(162.012179 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"212.173737\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(205.811237 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"255.972795\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(246.429045 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"299.771853\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(290.228103 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"343.570911\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(334.027161 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"387.369969\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(377.826219 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m313d7e24c6\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.203125 217.428156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- rice -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(55.235938 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- vinegar -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.001563 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"86.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"150.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"211.865234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"275.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"336.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- sake -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.5 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"113.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"171.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- egg -->\n      <g transform=\"translate(54.926563 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"61.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- scallion -->\n      <g transform=\"translate(36.15 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- garlic -->\n      <g transform=\"translate(46.134375 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- wine -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 4.203125 54.6875 \nL 13.1875 54.6875 \nL 24.421875 12.015625 \nL 35.59375 54.6875 \nL 46.1875 54.6875 \nL 57.421875 12.015625 \nL 68.609375 54.6875 \nL 77.59375 54.6875 \nL 63.28125 0 \nL 52.6875 0 \nL 40.921875 44.828125 \nL 29.109375 0 \nL 18.5 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-119\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.329688 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-119\"/>\n       <use x=\"81.787109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"109.570312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"172.949219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576562 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576562 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p34667a1d0a\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df)\r\n",
+    "japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d18817f98>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 329.12734 197.46 \nL 329.12734 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 327.022673 175.716 \nL 327.022673 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 304.923663 153.972 \nL 304.923663 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 264.934978 132.228 \nL 264.934978 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 255.463974 110.484 \nL 255.463974 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 253.359306 88.74 \nL 253.359306 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 213.370622 66.996 \nL 213.370622 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 204.951951 45.252 \nL 204.951951 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 202.847284 23.508 \nL 202.847284 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma3185ec0d8\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"133.393253\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(127.030753 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"186.009943\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(176.466193 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"238.626633\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(229.082883 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.243323\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(281.699573 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"343.860014\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(334.316264 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"396.476704\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(386.932954 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mad85d3a7fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.203125 217.428156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- ginger -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(41.7 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- scallion -->\n      <g transform=\"translate(36.15 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- sesame_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(18.507813 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"113.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"165.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"227.001953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"324.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"385.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"435.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"497.119141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"524.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- starch -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(42.575 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"91.308594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"152.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"193.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"248.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vinegar -->\n      <g transform=\"translate(36.001563 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"86.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"150.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"211.865234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"275.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"336.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(55.235938 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- cayenne -->\n      <g transform=\"translate(31.25 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_18\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p44e792b113\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df)\r\n",
+    "chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d1880a550>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 349.287841 197.46 \nL 349.287841 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 343.988276 175.716 \nL 343.988276 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 333.389147 153.972 \nL 333.389147 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 331.622625 132.228 \nL 331.622625 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 324.556539 110.484 \nL 324.556539 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 301.591758 88.74 \nL 301.591758 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 300.708498 66.996 \nL 300.708498 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 244.179807 45.252 \nL 244.179807 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 232.697417 23.508 \nL 232.697417 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m8ead303ccb\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.939602\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(118.577102 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"169.102641\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(159.558891 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"213.26568\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(203.72193 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"257.428719\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(247.884969 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"301.591758\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(292.048008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"345.754798\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.211048 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"389.917837\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(380.374087 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m41fb35280f\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- cumin -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(43.084375 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"215.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"243.554688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- turmeric -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.128125 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"102.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"143.685547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"241.097656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"302.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"343.734375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"371.517578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- onion -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.085938 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"61.181641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"124.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"152.34375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"213.525391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- coriander -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(26.192188 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"157.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"185.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"246.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"309.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"373.193359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"434.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.25 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- pepper -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(38.314063 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"188.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"251.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"313.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- fenugreek -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.875 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"35.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"96.728516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"160.107422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"223.486328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"286.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"328.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"389.568359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"451.091797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p9c50223dce\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df)\r\n",
+    "indian_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d1896ce80>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 466.64375 248.518125\" width=\"466.64375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 466.64375 248.518125 \nL 466.64375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 459.44375 224.64 \nL 459.44375 7.2 \nL 124.64375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 219.204 \nL 443.500893 219.204 \nL 443.500893 208.332 \nL 124.64375 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 197.46 \nL 407.697019 197.46 \nL 407.697019 186.588 \nL 124.64375 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 175.716 \nL 403.64375 175.716 \nL 403.64375 164.844 \nL 124.64375 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 153.972 \nL 390.808399 153.972 \nL 390.808399 143.1 \nL 124.64375 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 132.228 \nL 358.382249 132.228 \nL 358.382249 121.356 \nL 124.64375 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 110.484 \nL 318.525106 110.484 \nL 318.525106 99.612 \nL 124.64375 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 88.74 \nL 310.418568 88.74 \nL 310.418568 77.868 \nL 124.64375 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 66.996 \nL 290.152225 66.996 \nL 290.152225 56.124 \nL 124.64375 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 45.252 \nL 284.072321 45.252 \nL 284.072321 34.38 \nL 124.64375 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 23.508 \nL 277.316873 23.508 \nL 277.316873 12.636 \nL 124.64375 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m1dd0ffa143\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(121.4625 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"192.198229\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(182.654479 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"259.752709\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(250.208959 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"327.307188\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(317.763438 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"394.861668\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(385.317918 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m7b0dfc3cb4\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(90.001562 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- scallion -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(80.017188 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(75.117188 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.070312 152.196156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- sesame_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(62.375 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"113.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"165.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"227.001953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"324.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"385.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"435.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"497.119141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"524.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- black_pepper -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.6375 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"152.539062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"207.519531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"265.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"315.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"378.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"440.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"503.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"567.382812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"628.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(99.103125 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- soybean -->\n      <g transform=\"translate(75.429688 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"235.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"297.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"358.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- roasted_sesame_seed -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"102.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"163.542969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"215.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"254.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"316.375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"379.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"429.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"481.951172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"543.474609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"595.574219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"656.853516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"754.265625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"815.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"865.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"917.888672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"979.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"1040.935547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vegetable -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(67.742188 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 124.64375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 459.44375 224.64 \nL 459.44375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 459.44375 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 124.64375 7.2 \nL 459.44375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 393.128125 29.878125 \nL 452.44375 29.878125 \nQ 454.44375 29.878125 454.44375 27.878125 \nL 454.44375 14.2 \nQ 454.44375 12.2 452.44375 12.2 \nL 393.128125 12.2 \nQ 391.128125 12.2 391.128125 14.2 \nL 391.128125 27.878125 \nQ 391.128125 29.878125 393.128125 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 395.128125 23.798437 \nL 415.128125 23.798437 \nL 415.128125 16.798437 \nL 395.128125 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(423.128125 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pb424dddb00\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"124.64375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df)\r\n",
+    "korean_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1)\n",
+    "labels_df = df.cuisine #.unique()\n",
+    "feature_df.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Equilibre os dados com oversampling SMOTE para a classe mais alta. Leia mais aqui: https://imbalanced-learn.org/dev/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "oversample = SMOTE()\n",
+    "transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "new label count: korean      799\nchinese     799\njapanese    799\nindian      799\nthai        799\nName: cuisine, dtype: int64\nold label count: korean      799\nindian      598\nchinese     442\njapanese    320\nthai        289\nName: cuisine, dtype: int64\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}')\r\n",
+    "print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "transformed_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "     cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  \\\n",
+       "0     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "1     indian       1         0      0           0      0             0   \n",
+       "2     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "4     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "...      ...     ...       ...    ...         ...    ...           ...   \n",
+       "3990    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3991    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3992    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3993    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3994    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "\n",
+       "      apricot  armagnac  artemisia  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "...       ...       ...        ...  ...      ...          ...         ...   \n",
+       "3990        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3991        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3992        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3993        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3994        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "      whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                           0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "...                       ...   ...   ...  ...    ...     ...       ...  \n",
+       "3990                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3991                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3992                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3993                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3994                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "\n",
+       "[3995 rows x 381 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>...</th>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3990</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3991</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3992</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3993</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3994</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>3995 rows × 381 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# export transformed data to new df for classification\n",
+    "transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer')\n",
+    "transformed_df"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 3995 entries, 0 to 3994\nColumns: 381 entries, cuisine to zucchini\ndtypes: int64(380), object(1)\nmemory usage: 11.6+ MB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "transformed_df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "transformed_df.to_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "1da12ed6d238756959b8de9cac2a35a2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:54:14+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md b/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md
new file mode 100644
index 000000000..5dfc2fd66
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md
@@ -0,0 +1,253 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9579f42e3ff5114c58379cc9e186a828",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:42:47+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Classificadores de culinária 1
+
+Nesta lição, você usará o conjunto de dados que salvou na última lição, cheio de dados equilibrados e limpos sobre culinárias.
+
+Você usará este conjunto de dados com uma variedade de classificadores para _prever uma culinária nacional com base em um grupo de ingredientes_. Enquanto faz isso, aprenderá mais sobre algumas das maneiras pelas quais os algoritmos podem ser utilizados para tarefas de classificação.
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)
+# Preparação
+
+Assumindo que você completou [Lição 1](../1-Introduction/README.md), certifique-se de que um arquivo _cleaned_cuisines.csv_ exista na pasta raiz `/data` para estas quatro lições.
+
+## Exercício - prever uma culinária nacional
+
+1. Trabalhando na pasta _notebook.ipynb_ desta lição, importe esse arquivo junto com a biblioteca Pandas:
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    cuisines_df = pd.read_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
+    cuisines_df.head()
+    ```
+
+    Os dados se parecem com isto:
+
+|     | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
+| --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- |
+| 0   | 0          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 1   | 1          | indian  | 1      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 2   | 2          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 3   | 3          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 4   | 4          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 1      | 0        |
+  
+
+1. Agora, importe mais algumas bibliotecas:
+
+    ```python
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
+    from sklearn.svm import SVC
+    import numpy as np
+    ```
+
+1. Divida as coordenadas X e y em dois dataframes para treinamento. `cuisine` pode ser o dataframe de rótulos:
+
+    ```python
+    cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']
+    cuisines_label_df.head()
+    ```
+
+    Ele se parecerá com isto:
+
+    ```output
+    0    indian
+    1    indian
+    2    indian
+    3    indian
+    4    indian
+    Name: cuisine, dtype: object
+    ```
+
+1. Remova a coluna `Unnamed: 0` e a coluna `cuisine`, chamando `drop()`. Salve o restante dos dados como características treináveis:
+
+    ```python
+    cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)
+    cuisines_feature_df.head()
+    ```
+
+    Suas características se parecem com isto:
+
+|      | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | artemisia | artichoke |  ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood |  yam | yeast | yogurt | zucchini |
+| ---: | -----: | -------: | ----: | ---------: | ----: | -----------: | ------: | -------: | --------: | --------: | ---: | ------: | ----------: | ---------: | ----------------------: | ---: | ---: | ---: | ----: | -----: | -------: |
+|    0 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    1 |      1 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    2 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    3 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    4 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      1 |        0 | 0 |
+
+Agora você está pronto para treinar seu modelo!
+
+## Escolhendo seu classificador
+
+Agora que seus dados estão limpos e prontos para treinamento, você precisa decidir qual algoritmo usar para a tarefa.
+
+O Scikit-learn agrupa classificação sob Aprendizado Supervisionado, e nessa categoria você encontrará muitas maneiras de classificar. [A variedade](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html) pode parecer bastante confusa à primeira vista. Os seguintes métodos incluem técnicas de classificação:
+
+- Modelos Lineares
+- Máquinas de Vetores de Suporte
+- Descida de Gradiente Estocástica
+- Vizinhos Mais Próximos
+- Processos Gaussianos
+- Árvores de Decisão
+- Métodos de Conjunto (voting Classifier)
+- Algoritmos multiclasses e multi-saída (classificação multiclasses e multilabel, classificação multiclasses-multioutput)
+
+> Você também pode usar [redes neurais para classificar dados](https://scikit-learn.org/stable/modules/neural_networks_supervised.html#classification), mas isso está fora do escopo desta lição.
+
+### Qual classificador escolher?
+
+Então, qual classificador você deve escolher? Muitas vezes, testar vários e procurar um bom resultado é uma maneira de experimentar. O Scikit-learn oferece uma [comparação lado a lado](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html) em um conjunto de dados criado, comparando KNeighbors, SVC de duas maneiras, GaussianProcessClassifier, DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier, MLPClassifier, AdaBoostClassifier, GaussianNB e QuadraticDiscrinationAnalysis, mostrando os resultados visualizados:
+
+![comparação de classificadores](../../../../translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.br.png)
+> Gráficos gerados na documentação do Scikit-learn
+
+> O AutoML resolve esse problema de forma prática ao executar essas comparações na nuvem, permitindo que você escolha o melhor algoritmo para seus dados. Experimente [aqui](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+### Uma abordagem melhor
+
+Uma maneira melhor do que adivinhar aleatoriamente, no entanto, é seguir as ideias deste [guia de referência de ML](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott) para download. Aqui, descobrimos que, para nosso problema multiclasses, temos algumas opções:
+
+![guia para problemas multiclasses](../../../../translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.br.png)
+> Uma seção do Guia de Algoritmos da Microsoft, detalhando opções de classificação multiclasses
+
+✅ Baixe este guia, imprima e pendure na sua parede!
+
+### Raciocínio
+
+Vamos ver se conseguimos raciocinar sobre diferentes abordagens, dadas as restrições que temos:
+
+- **Redes neurais são muito pesadas**. Dado nosso conjunto de dados limpo, mas minimalista, e o fato de que estamos executando o treinamento localmente via notebooks, redes neurais são muito pesadas para esta tarefa.
+- **Nenhum classificador de duas classes**. Não usamos um classificador de duas classes, então isso exclui o one-vs-all.
+- **Árvore de decisão ou regressão logística podem funcionar**. Uma árvore de decisão pode funcionar, ou regressão logística para dados multiclasses.
+- **Árvores de decisão impulsionadas multiclasses resolvem outro problema**. A árvore de decisão impulsionada multiclasses é mais adequada para tarefas não paramétricas, por exemplo, tarefas projetadas para construir rankings, então não é útil para nós.
+
+### Usando Scikit-learn 
+
+Usaremos o Scikit-learn para analisar nossos dados. No entanto, existem muitas maneiras de usar regressão logística no Scikit-learn. Veja os [parâmetros para passar](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression).  
+
+Essencialmente, há dois parâmetros importantes - `multi_class` e `solver` - que precisamos especificar ao pedir ao Scikit-learn para realizar uma regressão logística. O valor de `multi_class` aplica um certo comportamento. O valor do solver é o algoritmo a ser usado. Nem todos os solvers podem ser combinados com todos os valores de `multi_class`.
+
+De acordo com a documentação, no caso multiclasses, o algoritmo de treinamento:
+
+- **Usa o esquema one-vs-rest (OvR)**, se a opção `multi_class` estiver configurada como `ovr`
+- **Usa a perda de entropia cruzada**, se a opção `multi_class` estiver configurada como `multinomial`. (Atualmente, a opção `multinomial` é suportada apenas pelos solvers ‘lbfgs’, ‘sag’, ‘saga’ e ‘newton-cg’.)
+
+> 🎓 O 'esquema' aqui pode ser 'ovr' (one-vs-rest) ou 'multinomial'. Como a regressão logística foi projetada para suportar classificação binária, esses esquemas permitem que ela lide melhor com tarefas de classificação multiclasses. [fonte](https://machinelearningmastery.com/one-vs-rest-and-one-vs-one-for-multi-class-classification/)
+
+> 🎓 O 'solver' é definido como "o algoritmo a ser usado no problema de otimização". [fonte](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression).
+
+O Scikit-learn oferece esta tabela para explicar como os solvers lidam com diferentes desafios apresentados por diferentes tipos de estruturas de dados:
+
+![solvers](../../../../translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.br.png)
+
+## Exercício - dividir os dados
+
+Podemos focar na regressão logística para nosso primeiro teste de treinamento, já que você aprendeu sobre ela recentemente em uma lição anterior.
+Divida seus dados em grupos de treinamento e teste chamando `train_test_split()`:
+
+```python
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)
+```
+
+## Exercício - aplicar regressão logística
+
+Como você está usando o caso multiclasses, precisa escolher qual _esquema_ usar e qual _solver_ configurar. Use LogisticRegression com uma configuração multiclasses e o solver **liblinear** para treinar.
+
+1. Crie uma regressão logística com multi_class configurado como `ovr` e o solver configurado como `liblinear`:
+
+    ```python
+    lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear')
+    model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train))
+    
+    accuracy = model.score(X_test, y_test)
+    print ("Accuracy is {}".format(accuracy))
+    ```
+
+    ✅ Experimente um solver diferente, como `lbfgs`, que frequentemente é configurado como padrão
+> Nota, use a função Pandas [`ravel`](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.ravel.html) para achatar seus dados quando necessário.
+A precisão é boa em mais de **80%**!
+
+1. Você pode ver este modelo em ação testando uma linha de dados (#50):
+
+    ```python
+    print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}')
+    print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}')
+    ```
+
+    O resultado é exibido:
+
+   ```output
+   ingredients: Index(['cilantro', 'onion', 'pea', 'potato', 'tomato', 'vegetable_oil'], dtype='object')
+   cuisine: indian
+   ```
+
+   ✅ Experimente um número de linha diferente e verifique os resultados.
+
+1. Indo mais a fundo, você pode verificar a precisão desta previsão:
+
+    ```python
+    test= X_test.iloc[50].values.reshape(-1, 1).T
+    proba = model.predict_proba(test)
+    classes = model.classes_
+    resultdf = pd.DataFrame(data=proba, columns=classes)
+    
+    topPrediction = resultdf.T.sort_values(by=[0], ascending = [False])
+    topPrediction.head()
+    ```
+
+    O resultado é exibido - culinária indiana é sua melhor aposta, com boa probabilidade:
+
+    |          |        0 |
+    | -------: | -------: |
+    |   indian | 0.715851 |
+    |  chinese | 0.229475 |
+    | japanese | 0.029763 |
+    |   korean | 0.017277 |
+    |     thai | 0.007634 |
+
+    ✅ Você consegue explicar por que o modelo tem tanta certeza de que se trata de uma culinária indiana?
+
+1. Obtenha mais detalhes imprimindo um relatório de classificação, como você fez nas lições de regressão:
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    |              | precisão | recall | f1-score | suporte |
+    | ------------ | -------- | ------ | -------- | ------- |
+    | chinese      | 0.73     | 0.71   | 0.72     | 229     |
+    | indian       | 0.91     | 0.93   | 0.92     | 254     |
+    | japanese     | 0.70     | 0.75   | 0.72     | 220     |
+    | korean       | 0.86     | 0.76   | 0.81     | 242     |
+    | thai         | 0.79     | 0.85   | 0.82     | 254     |
+    | accuracy     | 0.80     | 1199   |          |         |
+    | macro avg    | 0.80     | 0.80   | 0.80     | 1199    |
+    | weighted avg | 0.80     | 0.80   | 0.80     | 1199    |
+
+## 🚀Desafio
+
+Nesta lição, você usou seus dados limpos para construir um modelo de aprendizado de máquina que pode prever uma culinária nacional com base em uma série de ingredientes. Reserve um tempo para explorar as muitas opções que o Scikit-learn oferece para classificar dados. Aprofunde-se no conceito de 'solver' para entender o que acontece nos bastidores.
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/22/)
+
+## Revisão & Autoestudo
+
+Explore um pouco mais a matemática por trás da regressão logística nesta [lição](https://people.eecs.berkeley.edu/~russell/classes/cs194/f11/lectures/CS194%20Fall%202011%20Lecture%2006.pdf).
+## Tarefa 
+
+[Estude os solvers](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md b/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..9359175f2
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "de6025f96841498b0577e9d1aee18d1f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:44:33+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Estude os solucionadores
+## Instruções
+
+Nesta lição, você aprendeu sobre os diversos solucionadores que combinam algoritmos com um processo de aprendizado de máquina para criar um modelo preciso. Revise os solucionadores listados na lição e escolha dois. Com suas próprias palavras, compare e contraste esses dois solucionadores. Que tipo de problema eles resolvem? Como eles trabalham com diferentes estruturas de dados? Por que você escolheria um em vez do outro? 
+## Rubrica
+
+| Critérios | Exemplary                                                                                      | Adequado                                         | Precisa de Melhorias         |
+| --------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | ---------------------------- |
+|           | Um arquivo .doc é apresentado com dois parágrafos, um para cada solucionador, comparando-os de forma reflexiva. | Um arquivo .doc é apresentado com apenas um parágrafo | A tarefa está incompleta    |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb b/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..498a8190e
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,41 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "68829b06b4dcd512d3327849191f4d7f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:41:00+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Construir Modelos de Classificação\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md b/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..20b7e185f
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:44:55+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb b/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..79d9b67bb
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb
@@ -0,0 +1,1300 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_11-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "6ea6a5171b1b99b7b5a55f7469c048d2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:45:42+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# Construir um modelo de classificação: Deliciosas culinárias asiáticas e indianas\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zs2woWv_HoE8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Classificadores de culinária 1\n",
+    "\n",
+    "Nesta lição, exploraremos uma variedade de classificadores para *prever uma culinária nacional específica com base em um grupo de ingredientes.* Enquanto fazemos isso, aprenderemos mais sobre algumas das maneiras como os algoritmos podem ser utilizados em tarefas de classificação.\n",
+    "\n",
+    "### [**Quiz pré-aula**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)\n",
+    "\n",
+    "### **Preparação**\n",
+    "\n",
+    "Esta lição se baseia na nossa [lição anterior](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/4-Classification/1-Introduction/solution/lesson_10-R.ipynb), onde:\n",
+    "\n",
+    "- Fizemos uma introdução leve às classificações usando um conjunto de dados sobre todas as brilhantes culinárias da Ásia e Índia 😋.\n",
+    "\n",
+    "- Exploramos alguns [verbos do dplyr](https://dplyr.tidyverse.org/) para preparar e limpar nossos dados.\n",
+    "\n",
+    "- Criamos visualizações bonitas usando ggplot2.\n",
+    "\n",
+    "- Demonstramos como lidar com dados desbalanceados ao pré-processá-los usando [recipes](https://recipes.tidymodels.org/articles/Simple_Example.html).\n",
+    "\n",
+    "- Mostramos como `prep` e `bake` nossa receita para confirmar que ela funcionará como esperado.\n",
+    "\n",
+    "#### **Pré-requisito**\n",
+    "\n",
+    "Para esta lição, precisaremos dos seguintes pacotes para limpar, preparar e visualizar nossos dados:\n",
+    "\n",
+    "- `tidyverse`: O [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) é uma [coleção de pacotes R](https://www.tidyverse.org/packages) projetada para tornar a ciência de dados mais rápida, fácil e divertida!\n",
+    "\n",
+    "- `tidymodels`: O framework [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) é uma [coleção de pacotes](https://www.tidymodels.org/packages/) para modelagem e aprendizado de máquina.\n",
+    "\n",
+    "- `themis`: O pacote [themis](https://themis.tidymodels.org/) fornece etapas extras de receitas para lidar com dados desbalanceados.\n",
+    "\n",
+    "- `nnet`: O pacote [nnet](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf) fornece funções para estimar redes neurais feed-forward com uma única camada oculta e para modelos de regressão logística multinomial.\n",
+    "\n",
+    "Você pode instalá-los como:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iDFOb3ebHwQC"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"DataExplorer\", \"here\"))`\n",
+    "\n",
+    "Alternativamente, o script abaixo verifica se você possui os pacotes necessários para completar este módulo e os instala caso estejam ausentes.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "4V85BGCjII7F"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, themis, here)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "Loading required package: pacman\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "an5NPyyKIKNR",
+    "outputId": "834d5e74-f4b8-49f9-8ab5-4c52ff2d7bc8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 1. Divida os dados em conjuntos de treinamento e teste.\n",
+    "\n",
+    "Vamos começar escolhendo alguns passos da nossa lição anterior.\n",
+    "\n",
+    "### Remova os ingredientes mais comuns que geram confusão entre diferentes culinárias, usando `dplyr::select()`.\n",
+    "\n",
+    "Todo mundo adora arroz, alho e gengibre!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "0ax9GQLBINVv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "source": [
+    "# Load the original cuisines data\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\r\n",
+    "df_select <- df %>% \r\n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger)) %>%\r\n",
+    "  # Encode cuisine column as categorical\r\n",
+    "  mutate(cuisine = factor(cuisine))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display new data set\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display distribution of cuisines\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "New names:\n",
+      "* `` -> ...1\n",
+      "\n",
+      "\u001b[1m\u001b[1mRows: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m2448\u001b[34m\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumns: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m385\u001b[34m\u001b[39m\n",
+      "\n",
+      "\u001b[36m──\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumn specification\u001b[1m\u001b[22m \u001b[36m────────────────────────────────────────────────────────\u001b[39m\n",
+      "\u001b[1mDelimiter:\u001b[22m \",\"\n",
+      "\u001b[31mchr\u001b[39m   (1): cuisine\n",
+      "\u001b[32mdbl\u001b[39m (384): ...1, almond, angelica, anise, anise_seed, apple, apple_brandy, a...\n",
+      "\n",
+      "\n",
+      "\u001b[36mℹ\u001b[39m Use \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`spec()`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to retrieve the full column specification for this data.\n",
+      "\u001b[36mℹ\u001b[39m Specify the column types or set \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`show_col_types = FALSE`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to quiet this message.\n",
+      "\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n",
+       "1 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "2 indian  1      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "3 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "4 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "5 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "  artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n",
+       "1 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "2 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "3 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "4 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "5 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "  yam yeast yogurt zucchini\n",
+       "1 0   0     0      0       \n",
+       "2 0   0     0      0       \n",
+       "3 0   0     0      0       \n",
+       "4 0   0     0      0       \n",
+       "5 0   0     1      0       "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | almond &lt;dbl&gt; | angelica &lt;dbl&gt; | anise &lt;dbl&gt; | anise_seed &lt;dbl&gt; | apple &lt;dbl&gt; | apple_brandy &lt;dbl&gt; | apricot &lt;dbl&gt; | armagnac &lt;dbl&gt; | artemisia &lt;dbl&gt; | ⋯ ⋯ | whiskey &lt;dbl&gt; | white_bread &lt;dbl&gt; | white_wine &lt;dbl&gt; | whole_grain_wheat_flour &lt;dbl&gt; | wine &lt;dbl&gt; | wood &lt;dbl&gt; | yam &lt;dbl&gt; | yeast &lt;dbl&gt; | yogurt &lt;dbl&gt; | zucchini &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n",
+       " cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n",
+       " <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & ⋯ & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 381</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>almond</th><th scope=col>angelica</th><th scope=col>anise</th><th scope=col>anise_seed</th><th scope=col>apple</th><th scope=col>apple_brandy</th><th scope=col>apricot</th><th scope=col>armagnac</th><th scope=col>artemisia</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>whiskey</th><th scope=col>white_bread</th><th scope=col>white_wine</th><th scope=col>whole_grain_wheat_flour</th><th scope=col>wine</th><th scope=col>wood</th><th scope=col>yam</th><th scope=col>yeast</th><th scope=col>yogurt</th><th scope=col>zucchini</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine  n  \n",
+       "1 korean   799\n",
+       "2 indian   598\n",
+       "3 chinese  442\n",
+       "4 japanese 320\n",
+       "5 thai     289"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | n &lt;int&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| korean   | 799 |\n",
+       "| indian   | 598 |\n",
+       "| chinese  | 442 |\n",
+       "| japanese | 320 |\n",
+       "| thai     | 289 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & n\\\\\n",
+       " <fct> & <int>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t korean   & 799\\\\\n",
+       "\t indian   & 598\\\\\n",
+       "\t chinese  & 442\\\\\n",
+       "\t japanese & 320\\\\\n",
+       "\t thai     & 289\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>n</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>korean  </td><td>799</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian  </td><td>598</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese </td><td>442</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>japanese</td><td>320</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>thai    </td><td>289</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 735
+    },
+    "id": "jhCrrH22IWVR",
+    "outputId": "d444a85c-1d8b-485f-bc4f-8be2e8f8217c"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Perfeito! Agora, é hora de dividir os dados de forma que 70% dos dados sejam destinados ao treinamento e 30% ao teste. Também aplicaremos uma técnica de `estratificação` ao dividir os dados para `manter a proporção de cada tipo de culinária` nos conjuntos de treinamento e validação.\n",
+    "\n",
+    "[rsample](https://rsample.tidymodels.org/), um pacote do Tidymodels, fornece infraestrutura para divisão e reamostragem de dados de forma eficiente:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AYTjVyajIdny"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidymodels packages into R session\r\n",
+    "library(tidymodels)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create split specification\r\n",
+    "set.seed(2056)\r\n",
+    "cuisines_split <- initial_split(data = df_select,\r\n",
+    "                                strata = cuisine,\r\n",
+    "                                prop = 0.7)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Extract the data in each split\r\n",
+    "cuisines_train <- training(cuisines_split)\r\n",
+    "cuisines_test <- testing(cuisines_split)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the number of cases in each split\r\n",
+    "cat(\"Training cases: \", nrow(cuisines_train), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"Test cases: \", nrow(cuisines_test), sep = \"\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display the first few rows of the training set\r\n",
+    "cuisines_train %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display distribution of cuisines in the training set\r\n",
+    "cuisines_train %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Training cases: 1712\n",
+      "Test cases: 736"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n",
+       "1 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "2 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "3 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "4 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "5 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "  artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n",
+       "1 0         ⋯ 0       0           0          0                       1    0   \n",
+       "2 0         ⋯ 0       0           0          0                       1    0   \n",
+       "3 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "4 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "5 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "  yam yeast yogurt zucchini\n",
+       "1 0   0     0      0       \n",
+       "2 0   0     0      0       \n",
+       "3 0   0     0      0       \n",
+       "4 0   0     0      0       \n",
+       "5 0   0     0      0       "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | almond &lt;dbl&gt; | angelica &lt;dbl&gt; | anise &lt;dbl&gt; | anise_seed &lt;dbl&gt; | apple &lt;dbl&gt; | apple_brandy &lt;dbl&gt; | apricot &lt;dbl&gt; | armagnac &lt;dbl&gt; | artemisia &lt;dbl&gt; | ⋯ ⋯ | whiskey &lt;dbl&gt; | white_bread &lt;dbl&gt; | white_wine &lt;dbl&gt; | whole_grain_wheat_flour &lt;dbl&gt; | wine &lt;dbl&gt; | wood &lt;dbl&gt; | yam &lt;dbl&gt; | yeast &lt;dbl&gt; | yogurt &lt;dbl&gt; | zucchini &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n",
+       " cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n",
+       " <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & ⋯ & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 381</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>almond</th><th scope=col>angelica</th><th scope=col>anise</th><th scope=col>anise_seed</th><th scope=col>apple</th><th scope=col>apple_brandy</th><th scope=col>apricot</th><th scope=col>armagnac</th><th scope=col>artemisia</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>whiskey</th><th scope=col>white_bread</th><th scope=col>white_wine</th><th scope=col>whole_grain_wheat_flour</th><th scope=col>wine</th><th scope=col>wood</th><th scope=col>yam</th><th scope=col>yeast</th><th scope=col>yogurt</th><th scope=col>zucchini</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine  n  \n",
+       "1 korean   559\n",
+       "2 indian   418\n",
+       "3 chinese  309\n",
+       "4 japanese 224\n",
+       "5 thai     202"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | n &lt;int&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| korean   | 559 |\n",
+       "| indian   | 418 |\n",
+       "| chinese  | 309 |\n",
+       "| japanese | 224 |\n",
+       "| thai     | 202 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & n\\\\\n",
+       " <fct> & <int>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t korean   & 559\\\\\n",
+       "\t indian   & 418\\\\\n",
+       "\t chinese  & 309\\\\\n",
+       "\t japanese & 224\\\\\n",
+       "\t thai     & 202\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>n</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>korean  </td><td>559</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian  </td><td>418</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese </td><td>309</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>japanese</td><td>224</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>thai    </td><td>202</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 535
+    },
+    "id": "w5FWIkEiIjdN",
+    "outputId": "2e195fd9-1a8f-4b91-9573-cce5582242df"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 2. Lidando com dados desbalanceados\n",
+    "\n",
+    "Como você deve ter notado no conjunto de dados original, assim como no nosso conjunto de treinamento, há uma distribuição bastante desigual no número de tipos de culinária. Culinárias coreanas são *quase* 3 vezes mais numerosas que as culinárias tailandesas. Dados desbalanceados frequentemente têm efeitos negativos no desempenho do modelo. Muitos modelos apresentam melhor desempenho quando o número de observações é igual e, por isso, tendem a ter dificuldades com dados desbalanceados.\n",
+    "\n",
+    "Existem basicamente duas maneiras de lidar com conjuntos de dados desbalanceados:\n",
+    "\n",
+    "-   adicionar observações à classe minoritária: `Over-sampling`, por exemplo, usando um algoritmo SMOTE, que gera novos exemplos da classe minoritária de forma sintética, utilizando os vizinhos mais próximos desses casos.\n",
+    "\n",
+    "-   remover observações da classe majoritária: `Under-sampling`\n",
+    "\n",
+    "Na nossa lição anterior, demonstramos como lidar com conjuntos de dados desbalanceados usando um `recipe`. Um recipe pode ser pensado como um plano que descreve quais etapas devem ser aplicadas a um conjunto de dados para prepará-lo para análise. No nosso caso, queremos ter uma distribuição igual no número de nossas culinárias para o nosso `conjunto de treinamento`. Vamos direto ao ponto.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "daBi9qJNIwqW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\r\n",
+    "library(themis)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing training data\r\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = cuisines_train) %>% \r\n",
+    "  step_smote(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print recipe\r\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Data Recipe\n",
+       "\n",
+       "Inputs:\n",
+       "\n",
+       "      role #variables\n",
+       "   outcome          1\n",
+       " predictor        380\n",
+       "\n",
+       "Operations:\n",
+       "\n",
+       "SMOTE based on cuisine"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 200
+    },
+    "id": "Az6LFBGxI1X0",
+    "outputId": "29d71d85-64b0-4e62-871e-bcd5398573b6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Você pode, é claro, confirmar (usando prep+bake) que a receita funcionará como esperado - todas as etiquetas de culinária terão `559` observações.\n",
+    "\n",
+    "Como usaremos essa receita como um pré-processador para modelagem, um `workflow()` fará todo o preparo e execução para nós, então não precisaremos estimar a receita manualmente.\n",
+    "\n",
+    "Agora estamos prontos para treinar um modelo 👩‍💻👨‍💻!\n",
+    "\n",
+    "## 3. Escolhendo seu classificador\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/parsnip.jpg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Arte por @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "NBL3PqIWJBBB"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Agora precisamos decidir qual algoritmo usar para a tarefa 🤔.\n",
+    "\n",
+    "No Tidymodels, o [`pacote parsnip`](https://parsnip.tidymodels.org/index.html) fornece uma interface consistente para trabalhar com modelos em diferentes engines (pacotes). Consulte a documentação do parsnip para explorar [tipos de modelos e engines](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) e seus correspondentes [argumentos de modelo](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#model-args). A variedade pode parecer bastante confusa à primeira vista. Por exemplo, os seguintes métodos incluem técnicas de classificação:\n",
+    "\n",
+    "-   Modelos de Classificação Baseados em Regras C5.0\n",
+    "\n",
+    "-   Modelos de Discriminante Flexível\n",
+    "\n",
+    "-   Modelos de Discriminante Linear\n",
+    "\n",
+    "-   Modelos de Discriminante Regularizado\n",
+    "\n",
+    "-   Modelos de Regressão Logística\n",
+    "\n",
+    "-   Modelos de Regressão Multinomial\n",
+    "\n",
+    "-   Modelos de Naive Bayes\n",
+    "\n",
+    "-   Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)\n",
+    "\n",
+    "-   Vizinhos Mais Próximos\n",
+    "\n",
+    "-   Árvores de Decisão\n",
+    "\n",
+    "-   Métodos de Ensemble\n",
+    "\n",
+    "-   Redes Neurais\n",
+    "\n",
+    "E a lista continua!\n",
+    "\n",
+    "### **Qual classificador escolher?**\n",
+    "\n",
+    "Então, qual classificador você deve escolher? Muitas vezes, testar vários e procurar por um bom resultado é uma forma de experimentar.\n",
+    "\n",
+    "> O AutoML resolve esse problema de forma prática ao executar essas comparações na nuvem, permitindo que você escolha o melhor algoritmo para seus dados. Experimente [aqui](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)\n",
+    "\n",
+    "Além disso, a escolha do classificador depende do nosso problema. Por exemplo, quando o resultado pode ser categorizado em `mais de duas classes`, como no nosso caso, você deve usar um `algoritmo de classificação multiclasse` em vez de `classificação binária.`\n",
+    "\n",
+    "### **Uma abordagem melhor**\n",
+    "\n",
+    "Uma abordagem melhor do que simplesmente adivinhar é seguir as ideias deste [guia de referência rápida de ML](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott), que pode ser baixado. Aqui, descobrimos que, para o nosso problema de classificação multiclasse, temos algumas opções:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/cheatsheet.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Uma seção do Guia de Algoritmos da Microsoft, detalhando opções de classificação multiclasse</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "a6DLAZ3vJZ14"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "### **Raciocínio**\n",
+    "\n",
+    "Vamos analisar diferentes abordagens dadas as restrições que temos:\n",
+    "\n",
+    "-   **Redes neurais profundas são muito pesadas**. Dado nosso conjunto de dados limpo, mas minimalista, e o fato de que estamos executando o treinamento localmente via notebooks, redes neurais profundas são muito pesadas para esta tarefa.\n",
+    "\n",
+    "-   **Sem classificador de duas classes**. Não utilizamos um classificador de duas classes, o que elimina a abordagem um-contra-todos.\n",
+    "\n",
+    "-   **Árvore de decisão ou regressão logística podem funcionar**. Uma árvore de decisão pode funcionar, ou regressão multinomial/regressão logística multiclasses para dados multiclasses.\n",
+    "\n",
+    "-   **Árvores de decisão impulsionadas multiclasses resolvem outro problema**. A árvore de decisão impulsionada multiclasses é mais adequada para tarefas não paramétricas, como tarefas projetadas para construir rankings, então não é útil para nós.\n",
+    "\n",
+    "Além disso, normalmente antes de embarcar em modelos de aprendizado de máquina mais complexos, como métodos de ensemble, é uma boa ideia construir o modelo mais simples possível para ter uma ideia do que está acontecendo. Então, para esta lição, começaremos com um modelo de `regressão multinomial`.\n",
+    "\n",
+    "> Regressão logística é uma técnica usada quando a variável de resultado é categórica (ou nominal). Para regressão logística binária, o número de variáveis de resultado é dois, enquanto o número de variáveis de resultado para regressão logística multinomial é mais de dois. Veja [Métodos Avançados de Regressão](https://bookdown.org/chua/ber642_advanced_regression/multinomial-logistic-regression.html) para leitura adicional.\n",
+    "\n",
+    "## 4. Treinar e avaliar um modelo de regressão logística multinomial.\n",
+    "\n",
+    "No Tidymodels, `parsnip::multinom_reg()`, define um modelo que usa preditores lineares para prever dados multiclasses usando a distribuição multinomial. Veja `?multinom_reg()` para as diferentes formas/motores que você pode usar para ajustar este modelo.\n",
+    "\n",
+    "Neste exemplo, ajustaremos um modelo de regressão multinomial via o motor padrão [nnet](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf).\n",
+    "\n",
+    "> Escolhi um valor para `penalty` meio que aleatoriamente. Existem maneiras melhores de escolher este valor, como usar `reamostragem` e `ajustar` o modelo, que discutiremos mais tarde.\n",
+    ">\n",
+    "> Veja [Tidymodels: Introdução](https://www.tidymodels.org/start/tuning/) caso queira aprender mais sobre como ajustar os hiperparâmetros do modelo.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "gWMsVcbBJemu"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "source": [
+    "# Create a multinomial regression model specification\r\n",
+    "mr_spec <- multinom_reg(penalty = 1) %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"nnet\", MaxNWts = 2086) %>% \r\n",
+    "  set_mode(\"classification\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print model specification\r\n",
+    "mr_spec"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n",
+       "\n",
+       "Main Arguments:\n",
+       "  penalty = 1\n",
+       "\n",
+       "Engine-Specific Arguments:\n",
+       "  MaxNWts = 2086\n",
+       "\n",
+       "Computational engine: nnet \n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 166
+    },
+    "id": "Wq_fcyQiJvfG",
+    "outputId": "c30449c7-3864-4be7-f810-72a003743e2d"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ótimo trabalho 🥳! Agora que temos uma receita e uma especificação de modelo, precisamos encontrar uma maneira de agrupá-los em um objeto que primeiro pré-processará os dados, depois ajustará o modelo nos dados pré-processados e também permitirá atividades de pós-processamento, se necessário. No Tidymodels, esse objeto conveniente é chamado de [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) e organiza de forma prática os componentes do seu modelo! Isso é o que chamaríamos de *pipelines* em *Python*.\n",
+    "\n",
+    "Então, vamos reunir tudo em um workflow!📦\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "NlSbzDfgJ0zh"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "source": [
+    "# Bundle recipe and model specification\r\n",
+    "mr_wf <- workflow() %>% \r\n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \r\n",
+    "  add_model(mr_spec)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print out workflow\r\n",
+    "mr_wf"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "══ Workflow ════════════════════════════════════════════════════════════════════\n",
+       "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n",
+       "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n",
+       "\n",
+       "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "1 Recipe Step\n",
+       "\n",
+       "• step_smote()\n",
+       "\n",
+       "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n",
+       "\n",
+       "Main Arguments:\n",
+       "  penalty = 1\n",
+       "\n",
+       "Engine-Specific Arguments:\n",
+       "  MaxNWts = 2086\n",
+       "\n",
+       "Computational engine: nnet \n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 333
+    },
+    "id": "Sc1TfPA4Ke3_",
+    "outputId": "82c70013-e431-4e7e-cef6-9fcf8aad4a6c"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Workflows 👌👌! Um **`workflow()`** pode ser ajustado de maneira muito semelhante a um modelo. Então, hora de treinar um modelo!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "TNQ8i85aKf9L"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "source": [
+    "# Train a multinomial regression model\n",
+    "mr_fit <- fit(object = mr_wf, data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "mr_fit"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "══ Workflow [trained] ══════════════════════════════════════════════════════════\n",
+       "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n",
+       "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n",
+       "\n",
+       "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "1 Recipe Step\n",
+       "\n",
+       "• step_smote()\n",
+       "\n",
+       "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "Call:\n",
+       "nnet::multinom(formula = ..y ~ ., data = data, decay = ~1, MaxNWts = ~2086, \n",
+       "    trace = FALSE)\n",
+       "\n",
+       "Coefficients:\n",
+       "         (Intercept)     almond angelica         anise anise_seed       apple\n",
+       "indian    0.19723325  0.2409661        0 -5.004955e-05 -0.1657635 -0.05769734\n",
+       "japanese  0.13961959 -0.6262400        0 -1.169155e-04 -0.4893596 -0.08585717\n",
+       "korean    0.22377347 -0.1833485        0 -5.560395e-05 -0.2489401 -0.15657804\n",
+       "thai     -0.04336577 -0.6106258        0  4.903828e-04 -0.5782866  0.63451105\n",
+       "         apple_brandy     apricot armagnac   artemisia artichoke   asparagus\n",
+       "indian              0  0.37042636        0 -0.09122797         0 -0.27181970\n",
+       "japanese            0  0.28895643        0 -0.12651100         0  0.14054037\n",
+       "korean              0 -0.07981259        0  0.55756709         0 -0.66979948\n",
+       "thai                0 -0.33160904        0 -0.10725182         0 -0.02602152\n",
+       "             avocado       bacon baked_potato balm     banana     barley\n",
+       "indian   -0.46624197  0.16008055            0    0 -0.2838796  0.2230625\n",
+       "japanese  0.90341344  0.02932727            0    0 -0.4142787  2.0953906\n",
+       "korean   -0.06925382 -0.35804134            0    0 -0.2686963 -0.7233404\n",
+       "thai     -0.21473955 -0.75594439            0    0  0.6784880 -0.4363320\n",
+       "         bartlett_pear      basil        bay       bean         beech\n",
+       "indian               0 -0.7128756  0.1011587 -0.8777275 -0.0004380795\n",
+       "japanese             0  0.1288697  0.9425626 -0.2380748  0.3373437611\n",
+       "korean               0 -0.2445193 -0.4744318 -0.8957870 -0.0048784496\n",
+       "thai                 0  1.5365848  0.1333256  0.2196970 -0.0113078024\n",
+       "               beef beef_broth   beef_liver         beer        beet\n",
+       "indian   -0.7985278  0.2430186 -0.035598065 -0.002173738  0.01005813\n",
+       "japanese  0.2241875 -0.3653020 -0.139551027  0.128905553  0.04923911\n",
+       "korean    0.5366515 -0.6153237  0.213455197 -0.010828645  0.27325423\n",
+       "thai      0.1570012 -0.9364154 -0.008032213 -0.035063746 -0.28279823\n",
+       "         bell_pepper bergamot       berry bitter_orange black_bean\n",
+       "indian    0.49074330        0  0.58947607   0.191256164 -0.1945233\n",
+       "japanese  0.09074167        0 -0.25917977  -0.118915977 -0.3442400\n",
+       "korean   -0.57876763        0 -0.07874180  -0.007729435 -0.5220672\n",
+       "thai      0.92554006        0 -0.07210196  -0.002983296 -0.4614426\n",
+       "         black_currant black_mustard_seed_oil black_pepper black_raspberry\n",
+       "indian               0             0.38935801   -0.4453495               0\n",
+       "japanese             0            -0.05452887   -0.5440869               0\n",
+       "korean               0            -0.03929970    0.8025454               0\n",
+       "thai                 0            -0.21498372   -0.9854806               0\n",
+       "         black_sesame_seed  black_tea   blackberry blackberry_brandy\n",
+       "indian          -0.2759246  0.3079977  0.191256164                 0\n",
+       "japanese        -0.6101687 -0.1671913 -0.118915977                 0\n",
+       "korean           1.5197674 -0.3036261 -0.007729435                 0\n",
+       "thai            -0.1755656 -0.1487033 -0.002983296                 0\n",
+       "         blue_cheese    blueberry   bone_oil bourbon_whiskey      brandy\n",
+       "indian             0  0.216164294 -0.2276744               0  0.22427587\n",
+       "japanese           0 -0.119186087  0.3913019               0 -0.15595599\n",
+       "korean             0 -0.007821986  0.2854487               0 -0.02562342\n",
+       "thai               0 -0.004947048 -0.0253658               0 -0.05715244\n",
+       "\n",
+       "...\n",
+       "and 308 more lines."
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 1000
+    },
+    "id": "GMbdfVmTKkJI",
+    "outputId": "adf9ebdf-d69d-4a64-e9fd-e06e5322292e"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Os resultados mostram os coeficientes que o modelo aprendeu durante o treinamento.\n",
+    "\n",
+    "### Avaliar o Modelo Treinado\n",
+    "\n",
+    "É hora de ver como o modelo se saiu 📏 avaliando-o em um conjunto de teste! Vamos começar fazendo previsões no conjunto de teste.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "tt2BfOxrKmcJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "source": [
+    "# Make predictions on the test set\n",
+    "results <- cuisines_test %>% select(cuisine) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test))\n",
+    "\n",
+    "# Print out results\n",
+    "results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine .pred_class\n",
+       "1 indian  thai       \n",
+       "2 indian  indian     \n",
+       "3 indian  indian     \n",
+       "4 indian  indian     \n",
+       "5 indian  indian     "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | .pred_class &lt;fct&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| indian | thai   |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & .pred\\_class\\\\\n",
+       " <fct> & <fct>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & thai  \\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>.pred_class</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;fct&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>thai  </td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 248
+    },
+    "id": "CqtckvtsKqax",
+    "outputId": "e57fe557-6a68-4217-fe82-173328c5436d"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Bom trabalho! No Tidymodels, avaliar o desempenho do modelo pode ser feito usando [yardstick](https://yardstick.tidymodels.org/) - um pacote usado para medir a eficácia dos modelos utilizando métricas de desempenho. Como fizemos na nossa aula de regressão logística, vamos começar calculando uma matriz de confusão.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "8w5N6XsBKss7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "source": [
+    "# Confusion matrix for categorical data\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class)\n"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "          Truth\n",
+       "Prediction chinese indian japanese korean thai\n",
+       "  chinese       83      1        8     15   10\n",
+       "  indian         4    163        1      2    6\n",
+       "  japanese      21      5       73     25    1\n",
+       "  korean        15      0       11    191    0\n",
+       "  thai          10     11        3      7   70"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 133
+    },
+    "id": "YvODvsLkK0iG",
+    "outputId": "bb69da84-1266-47ad-b174-d43b88ca2988"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ao lidar com várias classes, geralmente é mais intuitivo visualizar isso como um mapa de calor, assim:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "c0HfPL16Lr6U"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "source": [
+    "update_geom_defaults(geom = \"tile\", new = list(color = \"black\", alpha = 0.7))\n",
+    "# Visualize confusion matrix\n",
+    "results %>% \n",
+    "  conf_mat(cuisine, .pred_class) %>% \n",
+    "  autoplot(type = \"heatmap\")"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "plot without title"
+      ],
+      "image/png": "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"
+     },
+     "metadata": {
+      "image/png": {
+       "width": 420,
+       "height": 420
+      }
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 436
+    },
+    "id": "HsAtwukyLsvt",
+    "outputId": "3032a224-a2c8-4270-b4f2-7bb620317400"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Os quadrados mais escuros no gráfico da matriz de confusão indicam um número elevado de casos, e você deve conseguir observar uma linha diagonal de quadrados mais escuros, indicando os casos em que o rótulo previsto e o rótulo real são os mesmos.\n",
+    "\n",
+    "Agora, vamos calcular as estatísticas resumidas para a matriz de confusão.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "oOJC87dkLwPr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "source": [
+    "# Summary stats for confusion matrix\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class) %>% \n",
+    "summary()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   .metric              .estimator .estimate\n",
+       "1  accuracy             multiclass 0.7880435\n",
+       "2  kap                  multiclass 0.7276583\n",
+       "3  sens                 macro      0.7780927\n",
+       "4  spec                 macro      0.9477598\n",
+       "5  ppv                  macro      0.7585583\n",
+       "6  npv                  macro      0.9460080\n",
+       "7  mcc                  multiclass 0.7292724\n",
+       "8  j_index              macro      0.7258524\n",
+       "9  bal_accuracy         macro      0.8629262\n",
+       "10 detection_prevalence macro      0.2000000\n",
+       "11 precision            macro      0.7585583\n",
+       "12 recall               macro      0.7780927\n",
+       "13 f_meas               macro      0.7641862"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 13 × 3\n",
+       "\n",
+       "| .metric &lt;chr&gt; | .estimator &lt;chr&gt; | .estimate &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|\n",
+       "| accuracy             | multiclass | 0.7880435 |\n",
+       "| kap                  | multiclass | 0.7276583 |\n",
+       "| sens                 | macro      | 0.7780927 |\n",
+       "| spec                 | macro      | 0.9477598 |\n",
+       "| ppv                  | macro      | 0.7585583 |\n",
+       "| npv                  | macro      | 0.9460080 |\n",
+       "| mcc                  | multiclass | 0.7292724 |\n",
+       "| j_index              | macro      | 0.7258524 |\n",
+       "| bal_accuracy         | macro      | 0.8629262 |\n",
+       "| detection_prevalence | macro      | 0.2000000 |\n",
+       "| precision            | macro      | 0.7585583 |\n",
+       "| recall               | macro      | 0.7780927 |\n",
+       "| f_meas               | macro      | 0.7641862 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 13 × 3\n",
+       "\\begin{tabular}{lll}\n",
+       " .metric & .estimator & .estimate\\\\\n",
+       " <chr> & <chr> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t accuracy             & multiclass & 0.7880435\\\\\n",
+       "\t kap                  & multiclass & 0.7276583\\\\\n",
+       "\t sens                 & macro      & 0.7780927\\\\\n",
+       "\t spec                 & macro      & 0.9477598\\\\\n",
+       "\t ppv                  & macro      & 0.7585583\\\\\n",
+       "\t npv                  & macro      & 0.9460080\\\\\n",
+       "\t mcc                  & multiclass & 0.7292724\\\\\n",
+       "\t j\\_index              & macro      & 0.7258524\\\\\n",
+       "\t bal\\_accuracy         & macro      & 0.8629262\\\\\n",
+       "\t detection\\_prevalence & macro      & 0.2000000\\\\\n",
+       "\t precision            & macro      & 0.7585583\\\\\n",
+       "\t recall               & macro      & 0.7780927\\\\\n",
+       "\t f\\_meas               & macro      & 0.7641862\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 13 × 3</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>.metric</th><th scope=col>.estimator</th><th scope=col>.estimate</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>accuracy            </td><td>multiclass</td><td>0.7880435</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>kap                 </td><td>multiclass</td><td>0.7276583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>sens                </td><td>macro     </td><td>0.7780927</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>spec                </td><td>macro     </td><td>0.9477598</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>ppv                 </td><td>macro     </td><td>0.7585583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>npv                 </td><td>macro     </td><td>0.9460080</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>mcc                 </td><td>multiclass</td><td>0.7292724</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>j_index             </td><td>macro     </td><td>0.7258524</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>bal_accuracy        </td><td>macro     </td><td>0.8629262</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>detection_prevalence</td><td>macro     </td><td>0.2000000</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>precision           </td><td>macro     </td><td>0.7585583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>recall              </td><td>macro     </td><td>0.7780927</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>f_meas              </td><td>macro     </td><td>0.7641862</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 494
+    },
+    "id": "OYqetUyzL5Wz",
+    "outputId": "6a84d65e-113d-4281-dfc1-16e8b70f37e6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Se nos concentrarmos em algumas métricas como precisão, sensibilidade, ppv, não estamos indo mal para começar 🥳!\n",
+    "\n",
+    "## 4. Explorando Mais a Fundo\n",
+    "\n",
+    "Vamos fazer uma pergunta sutil: Quais critérios são usados para definir um tipo de culinária como o resultado previsto?\n",
+    "\n",
+    "Bem, algoritmos de aprendizado de máquina estatísticos, como regressão logística, são baseados em `probabilidade`; então, o que realmente é previsto por um classificador é uma distribuição de probabilidade sobre um conjunto de resultados possíveis. A classe com a maior probabilidade é então escolhida como o resultado mais provável para as observações fornecidas.\n",
+    "\n",
+    "Vamos ver isso em ação fazendo tanto previsões de classe rígidas quanto probabilidades.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "43t7vz8vMJtW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "source": [
+    "# Make hard class prediction and probabilities\n",
+    "results_prob <- cuisines_test %>%\n",
+    "  select(cuisine) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test)) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test, type = \"prob\"))\n",
+    "\n",
+    "# Print out results\n",
+    "results_prob %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine .pred_class .pred_chinese .pred_indian .pred_japanese .pred_korean\n",
+       "1 indian  thai        1.551259e-03  0.4587877    5.988039e-04   2.428503e-04\n",
+       "2 indian  indian      2.637133e-05  0.9999488    6.648651e-07   2.259993e-05\n",
+       "3 indian  indian      1.049433e-03  0.9909982    1.060937e-03   1.644947e-05\n",
+       "4 indian  indian      6.237482e-02  0.4763035    9.136702e-02   3.660913e-01\n",
+       "5 indian  indian      1.431745e-02  0.9418551    2.945239e-02   8.721782e-03\n",
+       "  .pred_thai  \n",
+       "1 5.388194e-01\n",
+       "2 1.577948e-06\n",
+       "3 6.874989e-03\n",
+       "4 3.863391e-03\n",
+       "5 5.653283e-03"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 7\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | .pred_class &lt;fct&gt; | .pred_chinese &lt;dbl&gt; | .pred_indian &lt;dbl&gt; | .pred_japanese &lt;dbl&gt; | .pred_korean &lt;dbl&gt; | .pred_thai &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| indian | thai   | 1.551259e-03 | 0.4587877 | 5.988039e-04 | 2.428503e-04 | 5.388194e-01 |\n",
+       "| indian | indian | 2.637133e-05 | 0.9999488 | 6.648651e-07 | 2.259993e-05 | 1.577948e-06 |\n",
+       "| indian | indian | 1.049433e-03 | 0.9909982 | 1.060937e-03 | 1.644947e-05 | 6.874989e-03 |\n",
+       "| indian | indian | 6.237482e-02 | 0.4763035 | 9.136702e-02 | 3.660913e-01 | 3.863391e-03 |\n",
+       "| indian | indian | 1.431745e-02 | 0.9418551 | 2.945239e-02 | 8.721782e-03 | 5.653283e-03 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 7\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllll}\n",
+       " cuisine & .pred\\_class & .pred\\_chinese & .pred\\_indian & .pred\\_japanese & .pred\\_korean & .pred\\_thai\\\\\n",
+       " <fct> & <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & thai   & 1.551259e-03 & 0.4587877 & 5.988039e-04 & 2.428503e-04 & 5.388194e-01\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 2.637133e-05 & 0.9999488 & 6.648651e-07 & 2.259993e-05 & 1.577948e-06\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 1.049433e-03 & 0.9909982 & 1.060937e-03 & 1.644947e-05 & 6.874989e-03\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 6.237482e-02 & 0.4763035 & 9.136702e-02 & 3.660913e-01 & 3.863391e-03\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 1.431745e-02 & 0.9418551 & 2.945239e-02 & 8.721782e-03 & 5.653283e-03\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 7</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>.pred_class</th><th scope=col>.pred_chinese</th><th scope=col>.pred_indian</th><th scope=col>.pred_japanese</th><th scope=col>.pred_korean</th><th scope=col>.pred_thai</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>thai  </td><td>1.551259e-03</td><td>0.4587877</td><td>5.988039e-04</td><td>2.428503e-04</td><td>5.388194e-01</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>2.637133e-05</td><td>0.9999488</td><td>6.648651e-07</td><td>2.259993e-05</td><td>1.577948e-06</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>1.049433e-03</td><td>0.9909982</td><td>1.060937e-03</td><td>1.644947e-05</td><td>6.874989e-03</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>6.237482e-02</td><td>0.4763035</td><td>9.136702e-02</td><td>3.660913e-01</td><td>3.863391e-03</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>1.431745e-02</td><td>0.9418551</td><td>2.945239e-02</td><td>8.721782e-03</td><td>5.653283e-03</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 248
+    },
+    "id": "xdKNs-ZPMTJL",
+    "outputId": "68f6ac5a-725a-4eff-9ea6-481fef00e008"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Muito melhor!\n",
+    "\n",
+    "✅ Você pode explicar por que o modelo tem tanta certeza de que a primeira observação é tailandesa?\n",
+    "\n",
+    "## **🚀Desafio**\n",
+    "\n",
+    "Nesta lição, você usou seus dados limpos para construir um modelo de aprendizado de máquina capaz de prever uma culinária nacional com base em uma série de ingredientes. Reserve um tempo para explorar as [muitas opções](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) que o Tidymodels oferece para classificar dados e [outras maneiras](https://parsnip.tidymodels.org/articles/articles/Examples.html#multinom_reg-models) de ajustar uma regressão multinomial.\n",
+    "\n",
+    "#### AGRADECIMENTOS A:\n",
+    "\n",
+    "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) por criar as ilustrações incríveis que tornam o R mais acolhedor e envolvente. Encontre mais ilustrações na sua [galeria](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n",
+    "\n",
+    "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) e [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) por criarem a versão original deste módulo em Python ♥️\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "Eu até faria algumas piadas, mas não entendo muito de trocadilhos sobre comida 😅.\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "Feliz aprendizado,\n",
+    "\n",
+    "[Eric](https://twitter.com/ericntay), Gold Microsoft Learn Student Ambassador.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "2tWVHMeLMYdM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb b/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..aea8ed106
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,281 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Construir Modelos de Classificação\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "import numpy as np"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Accuracy is 0.8181818181818182\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear')\n",
+    "model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train))\n",
+    "\n",
+    "accuracy = model.score(X_test, y_test)\n",
+    "print (\"Accuracy is {}\".format(accuracy))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "ingredients: Index(['artemisia', 'black_pepper', 'mushroom', 'shiitake', 'soy_sauce',\n       'vegetable_oil'],\n      dtype='object')\ncuisine: korean\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# test an item\n",
+    "print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}')\n",
+    "print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                 0\n",
+       "korean    0.392231\n",
+       "chinese   0.372872\n",
+       "japanese  0.218825\n",
+       "thai      0.013427\n",
+       "indian    0.002645"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>0</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>korean</th>\n      <td>0.392231</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>chinese</th>\n      <td>0.372872</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>japanese</th>\n      <td>0.218825</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>thai</th>\n      <td>0.013427</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>indian</th>\n      <td>0.002645</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#rehsape to 2d array and transpose\n",
+    "test= X_test.iloc[50].values.reshape(-1, 1).T\n",
+    "# predict with score\n",
+    "proba = model.predict_proba(test)\n",
+    "classes = model.classes_\n",
+    "# create df with classes and scores\n",
+    "resultdf = pd.DataFrame(data=proba, columns=classes)\n",
+    "\n",
+    "# create df to show results\n",
+    "topPrediction = resultdf.T.sort_values(by=[0], ascending = [False])\n",
+    "topPrediction.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n\n     chinese       0.75      0.73      0.74       223\n      indian       0.93      0.88      0.90       255\n    japanese       0.78      0.78      0.78       253\n      korean       0.87      0.86      0.86       236\n        thai       0.76      0.84      0.80       232\n\n    accuracy                           0.82      1199\n   macro avg       0.82      0.82      0.82      1199\nweighted avg       0.82      0.82      0.82      1199\n\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)\r\n",
+    "print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "9408506dd864f2b6e334c62f80c0cfcc",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:41:17+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md b/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md
new file mode 100644
index 000000000..fe571fe8d
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md
@@ -0,0 +1,249 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "808a71076f76ae8f5458862a8edd9215",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:49:23+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Classificadores de Culinária 2
+
+Nesta segunda lição de classificação, você explorará mais maneiras de classificar dados numéricos. Você também aprenderá sobre as implicações de escolher um classificador em vez de outro.
+
+## [Questionário pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/23/)
+
+### Pré-requisito
+
+Assumimos que você completou as lições anteriores e possui um conjunto de dados limpo na sua pasta `data`, chamado _cleaned_cuisines.csv_, na raiz desta pasta de 4 lições.
+
+### Preparação
+
+Carregamos seu arquivo _notebook.ipynb_ com o conjunto de dados limpo e o dividimos em dataframes X e y, prontos para o processo de construção do modelo.
+
+## Um mapa de classificação
+
+Anteriormente, você aprendeu sobre as várias opções disponíveis para classificar dados usando o guia da Microsoft. O Scikit-learn oferece um guia semelhante, mas mais detalhado, que pode ajudar ainda mais a restringir seus estimadores (outro termo para classificadores):
+
+![Mapa de ML do Scikit-learn](../../../../translated_images/map.e963a6a51349425ab107b38f6c7307eb4c0d0c7ccdd2e81a5e1919292bab9ac7.br.png)
+> Dica: [visite este mapa online](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/) e clique ao longo do caminho para ler a documentação.
+
+### O plano
+
+Este mapa é muito útil quando você tem uma compreensão clara dos seus dados, pois você pode 'caminhar' pelos caminhos até uma decisão:
+
+- Temos >50 amostras
+- Queremos prever uma categoria
+- Temos dados rotulados
+- Temos menos de 100 mil amostras
+- ✨ Podemos escolher um Linear SVC
+- Se isso não funcionar, já que temos dados numéricos
+    - Podemos tentar um ✨ KNeighbors Classifier 
+      - Se isso não funcionar, tentar ✨ SVC e ✨ Ensemble Classifiers
+
+Este é um caminho muito útil a seguir.
+
+## Exercício - dividir os dados
+
+Seguindo este caminho, devemos começar importando algumas bibliotecas para usar.
+
+1. Importe as bibliotecas necessárias:
+
+    ```python
+    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    from sklearn.svm import SVC
+    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
+    from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
+    import numpy as np
+    ```
+
+1. Divida seus dados de treinamento e teste:
+
+    ```python
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)
+    ```
+
+## Classificador Linear SVC
+
+O Support-Vector Clustering (SVC) é um membro da família de técnicas de ML chamadas Support-Vector Machines. Neste método, você pode escolher um 'kernel' para decidir como agrupar os rótulos. O parâmetro 'C' refere-se à 'regularização', que regula a influência dos parâmetros. O kernel pode ser um dos [vários](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC); aqui o definimos como 'linear' para garantir que utilizamos o Linear SVC. A probabilidade, por padrão, é 'false'; aqui a definimos como 'true' para obter estimativas de probabilidade. Definimos o estado aleatório como '0' para embaralhar os dados e obter probabilidades.
+
+### Exercício - aplicar um Linear SVC
+
+Comece criando um array de classificadores. Você adicionará progressivamente a este array à medida que testamos.
+
+1. Comece com um Linear SVC:
+
+    ```python
+    C = 10
+    # Create different classifiers.
+    classifiers = {
+        'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0)
+    }
+    ```
+
+2. Treine seu modelo usando o Linear SVC e imprima um relatório:
+
+    ```python
+    n_classifiers = len(classifiers)
+    
+    for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):
+        classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train))
+    
+        y_pred = classifier.predict(X_test)
+        accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
+        print("Accuracy (train) for %s: %0.1f%% " % (name, accuracy * 100))
+        print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    O resultado é muito bom:
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for Linear SVC: 78.6% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.71      0.67      0.69       242
+          indian       0.88      0.86      0.87       234
+        japanese       0.79      0.74      0.76       254
+          korean       0.85      0.81      0.83       242
+            thai       0.71      0.86      0.78       227
+    
+        accuracy                           0.79      1199
+       macro avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    weighted avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    ```
+
+## Classificador K-Neighbors
+
+O K-Neighbors faz parte da família de métodos de ML "neighbors", que podem ser usados tanto para aprendizado supervisionado quanto não supervisionado. Neste método, um número predefinido de pontos é criado e os dados são agrupados em torno desses pontos, de forma que rótulos generalizados possam ser previstos para os dados.
+
+### Exercício - aplicar o classificador K-Neighbors
+
+O classificador anterior foi bom e funcionou bem com os dados, mas talvez possamos obter uma melhor precisão. Tente um classificador K-Neighbors.
+
+1. Adicione uma linha ao seu array de classificadores (adicione uma vírgula após o item Linear SVC):
+
+    ```python
+    'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C),
+    ```
+
+    O resultado é um pouco pior:
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for KNN classifier: 73.8% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.64      0.67      0.66       242
+          indian       0.86      0.78      0.82       234
+        japanese       0.66      0.83      0.74       254
+          korean       0.94      0.58      0.72       242
+            thai       0.71      0.82      0.76       227
+    
+        accuracy                           0.74      1199
+       macro avg       0.76      0.74      0.74      1199
+    weighted avg       0.76      0.74      0.74      1199
+    ```
+
+    ✅ Saiba mais sobre [K-Neighbors](https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html#neighbors)
+
+## Classificador Support Vector
+
+Os classificadores Support-Vector fazem parte da família de métodos de ML [Support-Vector Machine](https://wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine), usados para tarefas de classificação e regressão. Os SVMs "mapeiam exemplos de treinamento para pontos no espaço" para maximizar a distância entre duas categorias. Dados subsequentes são mapeados neste espaço para que sua categoria possa ser prevista.
+
+### Exercício - aplicar um classificador Support Vector
+
+Vamos tentar obter uma precisão um pouco melhor com um classificador Support Vector.
+
+1. Adicione uma vírgula após o item K-Neighbors e, em seguida, adicione esta linha:
+
+    ```python
+    'SVC': SVC(),
+    ```
+
+    O resultado é muito bom!
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for SVC: 83.2% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.79      0.74      0.76       242
+          indian       0.88      0.90      0.89       234
+        japanese       0.87      0.81      0.84       254
+          korean       0.91      0.82      0.86       242
+            thai       0.74      0.90      0.81       227
+    
+        accuracy                           0.83      1199
+       macro avg       0.84      0.83      0.83      1199
+    weighted avg       0.84      0.83      0.83      1199
+    ```
+
+    ✅ Saiba mais sobre [Support-Vectors](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm)
+
+## Classificadores Ensemble
+
+Vamos seguir o caminho até o final, mesmo que o teste anterior tenha sido muito bom. Vamos tentar alguns 'Classificadores Ensemble', especificamente Random Forest e AdaBoost:
+
+```python
+  'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100),
+  'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100)
+```
+
+O resultado é muito bom, especialmente para Random Forest:
+
+```output
+Accuracy (train) for RFST: 84.5% 
+              precision    recall  f1-score   support
+
+     chinese       0.80      0.77      0.78       242
+      indian       0.89      0.92      0.90       234
+    japanese       0.86      0.84      0.85       254
+      korean       0.88      0.83      0.85       242
+        thai       0.80      0.87      0.83       227
+
+    accuracy                           0.84      1199
+   macro avg       0.85      0.85      0.84      1199
+weighted avg       0.85      0.84      0.84      1199
+
+Accuracy (train) for ADA: 72.4% 
+              precision    recall  f1-score   support
+
+     chinese       0.64      0.49      0.56       242
+      indian       0.91      0.83      0.87       234
+    japanese       0.68      0.69      0.69       254
+      korean       0.73      0.79      0.76       242
+        thai       0.67      0.83      0.74       227
+
+    accuracy                           0.72      1199
+   macro avg       0.73      0.73      0.72      1199
+weighted avg       0.73      0.72      0.72      1199
+```
+
+✅ Saiba mais sobre [Classificadores Ensemble](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html)
+
+Este método de aprendizado de máquina "combina as previsões de vários estimadores base" para melhorar a qualidade do modelo. Em nosso exemplo, usamos Random Trees e AdaBoost.
+
+- [Random Forest](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forest), um método de média, constrói uma 'floresta' de 'árvores de decisão' com infusão de aleatoriedade para evitar overfitting. O parâmetro n_estimators é definido como o número de árvores.
+
+- [AdaBoost](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html) ajusta um classificador a um conjunto de dados e, em seguida, ajusta cópias desse classificador ao mesmo conjunto de dados. Ele foca nos pesos dos itens classificados incorretamente e ajusta o ajuste para o próximo classificador corrigir.
+
+---
+
+## 🚀Desafio
+
+Cada uma dessas técnicas possui um grande número de parâmetros que você pode ajustar. Pesquise os parâmetros padrão de cada uma e pense no que ajustar esses parâmetros significaria para a qualidade do modelo.
+
+## [Questionário pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/24/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Há muitos termos técnicos nessas lições, então reserve um momento para revisar [esta lista](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-77952-leestott) de terminologia útil!
+
+## Tarefa 
+
+[Brincando com parâmetros](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md b/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..64eefc166
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "58dfdaf79fb73f7d34b22bdbacf57329",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:50:29+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Brincando com Parâmetros
+
+## Instruções
+
+Existem muitos parâmetros que são definidos por padrão ao trabalhar com esses classificadores. O Intellisense no VS Code pode ajudar você a explorá-los. Adote uma das Técnicas de Classificação de ML desta lição e reentreine os modelos ajustando vários valores de parâmetros. Construa um notebook explicando por que algumas mudanças ajudam na qualidade do modelo, enquanto outras a prejudicam. Seja detalhado em sua resposta.
+
+## Rubrica
+
+| Critérios | Exemplar                                                                                                              | Adequado                                              | Precisa de Melhorias          |
+| --------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------- | ----------------------------- |
+|           | Um notebook é apresentado com um classificador totalmente construído, seus parâmetros ajustados e mudanças explicadas em caixas de texto | Um notebook é parcialmente apresentado ou mal explicado | Um notebook contém erros ou falhas |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb b/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..c828422dd
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,163 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "15a83277036572e0773229b5f21c1e12",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:26+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md b/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..c303f17bc
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:50:51+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb b/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..96c315d98
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb
@@ -0,0 +1,650 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_12-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "fab50046ca413a38939d579f8432274f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:51:48+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "jsFutf_ygqSx"
+   },
+   "source": [
+    "# Construir um modelo de classificação: Deliciosas culinárias asiáticas e indianas\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HD54bEefgtNO"
+   },
+   "source": [
+    "## Classificadores de culinária 2\n",
+    "\n",
+    "Nesta segunda lição de classificação, exploraremos `mais maneiras` de classificar dados categóricos. Também aprenderemos sobre as implicações de escolher um classificador em vez de outro.\n",
+    "\n",
+    "### [**Quiz pré-aula**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/23/)\n",
+    "\n",
+    "### **Pré-requisitos**\n",
+    "\n",
+    "Assumimos que você completou as lições anteriores, já que continuaremos com alguns conceitos que aprendemos antes.\n",
+    "\n",
+    "Para esta lição, precisaremos dos seguintes pacotes:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: O [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) é uma [coleção de pacotes R](https://www.tidyverse.org/packages) projetada para tornar a ciência de dados mais rápida, fácil e divertida!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: O [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) é um [framework de pacotes](https://www.tidymodels.org/packages/) para modelagem e aprendizado de máquina.\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`: O [pacote themis](https://themis.tidymodels.org/) fornece etapas extras de receitas para lidar com dados desbalanceados.\n",
+    "\n",
+    "Você pode instalá-los com o seguinte comando:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"kernlab\", \"themis\", \"ranger\", \"xgboost\", \"kknn\"))`\n",
+    "\n",
+    "Alternativamente, o script abaixo verifica se você possui os pacotes necessários para completar este módulo e os instala caso estejam ausentes.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "vZ57IuUxgyQt"
+   },
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, themis, kernlab, ranger, xgboost, kknn)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "z22M-pj4g07x"
+   },
+   "source": [
+    "## **1. Um mapa de classificação**\n",
+    "\n",
+    "Na nossa [lição anterior](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/4-Classification/2-Classifiers-1), tentamos responder à pergunta: como escolher entre vários modelos? Em grande parte, isso depende das características dos dados e do tipo de problema que queremos resolver (por exemplo, classificação ou regressão?).\n",
+    "\n",
+    "Anteriormente, aprendemos sobre as várias opções disponíveis para classificar dados usando o guia da Microsoft. O framework de Machine Learning do Python, Scikit-learn, oferece um guia semelhante, mas mais detalhado, que pode ajudar ainda mais a restringir seus estimadores (outro termo para classificadores):\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/map.png\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption></figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "u1i3xRIVg7vG"
+   },
+   "source": [
+    "> Dica: [visite este mapa online](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/) e clique ao longo do caminho para ler a documentação.\n",
+    ">\n",
+    "> O [site de referência do Tidymodels](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) também oferece uma excelente documentação sobre diferentes tipos de modelos.\n",
+    "\n",
+    "### **O plano** 🗺️\n",
+    "\n",
+    "Este mapa é muito útil quando você tem uma compreensão clara dos seus dados, pois pode 'caminhar' pelos seus caminhos até chegar a uma decisão:\n",
+    "\n",
+    "-   Temos \\>50 amostras\n",
+    "\n",
+    "-   Queremos prever uma categoria\n",
+    "\n",
+    "-   Temos dados rotulados\n",
+    "\n",
+    "-   Temos menos de 100K amostras\n",
+    "\n",
+    "-   ✨ Podemos escolher um Linear SVC\n",
+    "\n",
+    "-   Se isso não funcionar, já que temos dados numéricos\n",
+    "\n",
+    "    -   Podemos tentar um ✨ KNeighbors Classifier\n",
+    "\n",
+    "        -   Se isso não funcionar, tente ✨ SVC e ✨ Ensemble Classifiers\n",
+    "\n",
+    "Este é um caminho muito útil para seguir. Agora, vamos direto ao ponto usando o framework de modelagem [tidymodels](https://www.tidymodels.org/): uma coleção consistente e flexível de pacotes R desenvolvidos para incentivar boas práticas estatísticas 😊.\n",
+    "\n",
+    "## 2. Divida os dados e lide com o conjunto de dados desequilibrado.\n",
+    "\n",
+    "Nas nossas lições anteriores, aprendemos que havia um conjunto de ingredientes comuns entre nossas culinárias. Além disso, havia uma distribuição bastante desigual no número de culinárias.\n",
+    "\n",
+    "Vamos lidar com isso da seguinte forma:\n",
+    "\n",
+    "-   Eliminando os ingredientes mais comuns que criam confusão entre culinárias distintas, usando `dplyr::select()`.\n",
+    "\n",
+    "-   Usando uma `recipe` que pré-processa os dados para prepará-los para modelagem, aplicando um algoritmo de `over-sampling`.\n",
+    "\n",
+    "Já vimos isso na lição anterior, então deve ser tranquilo 🥳!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "6tj_rN00hClA"
+   },
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse and Tidymodels packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "library(tidymodels)\n",
+    "\n",
+    "# Load the original cuisines data\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\n",
+    "\n",
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\n",
+    "df_select <- df %>% \n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger)) %>%\n",
+    "  # Encode cuisine column as categorical\n",
+    "  mutate(cuisine = factor(cuisine))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create data split specification\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "cuisines_split <- initial_split(data = df_select,\n",
+    "                                strata = cuisine,\n",
+    "                                prop = 0.7)\n",
+    "\n",
+    "# Extract the data in each split\n",
+    "cuisines_train <- training(cuisines_split)\n",
+    "cuisines_test <- testing(cuisines_split)\n",
+    "\n",
+    "# Display distribution of cuisines in the training set\n",
+    "cuisines_train %>% \n",
+    "  count(cuisine) %>% \n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zFin5yw3hHb1"
+   },
+   "source": [
+    "### Lidando com dados desbalanceados\n",
+    "\n",
+    "Dados desbalanceados frequentemente têm efeitos negativos no desempenho do modelo. Muitos modelos funcionam melhor quando o número de observações é igual e, por isso, tendem a ter dificuldades com dados desbalanceados.\n",
+    "\n",
+    "Existem basicamente duas maneiras de lidar com conjuntos de dados desbalanceados:\n",
+    "\n",
+    "-   adicionar observações à classe minoritária: `Over-sampling`, por exemplo, usando um algoritmo SMOTE que gera novos exemplos sintéticos da classe minoritária utilizando os vizinhos mais próximos desses casos.\n",
+    "\n",
+    "-   remover observações da classe majoritária: `Under-sampling`\n",
+    "\n",
+    "Na nossa aula anterior, demonstramos como lidar com conjuntos de dados desbalanceados usando um `recipe`. Um recipe pode ser pensado como um plano que descreve quais etapas devem ser aplicadas a um conjunto de dados para prepará-lo para análise. No nosso caso, queremos ter uma distribuição igual no número de nossas culinárias para o nosso `training set`. Vamos direto ao ponto.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "cRzTnHolhLWd"
+   },
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\n",
+    "library(themis)\n",
+    "\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing training data\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = cuisines_train) %>%\n",
+    "  step_smote(cuisine) \n",
+    "\n",
+    "# Print recipe\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "KxOQ2ORhhO81"
+   },
+   "source": [
+    "Agora estamos prontos para treinar modelos 👩‍💻👨‍💻!\n",
+    "\n",
+    "## 3. Além dos modelos de regressão multinomial\n",
+    "\n",
+    "Na nossa aula anterior, exploramos os modelos de regressão multinomial. Agora, vamos conhecer alguns modelos mais flexíveis para classificação.\n",
+    "\n",
+    "### Máquinas de Vetores de Suporte\n",
+    "\n",
+    "No contexto de classificação, `Máquinas de Vetores de Suporte` é uma técnica de aprendizado de máquina que busca encontrar um *hiperplano* que \"melhor\" separa as classes. Vamos observar um exemplo simples:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/svm.png\"\n",
+    "   width=\"300\"/>\n",
+    "   <figcaption>https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=22877598</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "C4Wsd0vZhXYu"
+   },
+   "source": [
+    "H1~ não separa as classes. H2~ separa, mas apenas com uma margem pequena. H3~ as separa com a margem máxima.\n",
+    "\n",
+    "#### Classificador Linear de Vetores de Suporte\n",
+    "\n",
+    "O agrupamento por Vetores de Suporte (SVC) é um membro da família de técnicas de aprendizado de máquina baseadas em Máquinas de Vetores de Suporte. No SVC, o hiperplano é escolhido para separar corretamente `a maioria` das observações de treinamento, mas `pode classificar erroneamente` algumas observações. Ao permitir que alguns pontos fiquem do lado errado, o SVM se torna mais robusto a outliers, o que resulta em uma melhor generalização para novos dados. O parâmetro que regula essa violação é chamado de `cost`, que tem um valor padrão de 1 (veja `help(\"svm_poly\")`).\n",
+    "\n",
+    "Vamos criar um SVC linear definindo `degree = 1` em um modelo SVM polinomial.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "vJpp6nuChlBz"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a linear SVC specification\n",
+    "svc_linear_spec <- svm_poly(degree = 1) %>% \n",
+    "  set_engine(\"kernlab\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle specification and recipe into a worklow\n",
+    "svc_linear_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(svc_linear_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Print out workflow\n",
+    "svc_linear_wf"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "rDs8cWNkhoqu"
+   },
+   "source": [
+    "Agora que capturamos as etapas de pré-processamento e a especificação do modelo em um *workflow*, podemos prosseguir para treinar o SVC linear e avaliar os resultados ao mesmo tempo. Para as métricas de desempenho, vamos criar um conjunto de métricas que avaliará: `accuracy`, `sensitivity`, `Positive Predicted Value` e `F Measure`.\n",
+    "\n",
+    "> `augment()` adicionará coluna(s) de previsões aos dados fornecidos.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "81wiqcwuhrnq"
+   },
+   "source": [
+    "# Train a linear SVC model\n",
+    "svc_linear_fit <- svc_linear_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "# Create a metric set\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, sens, accuracy, f_meas)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "svc_linear_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "0UFQvHf-huo3"
+   },
+   "source": [
+    "#### Máquina de Vetores de Suporte\n",
+    "\n",
+    "A máquina de vetores de suporte (SVM) é uma extensão do classificador de vetores de suporte para acomodar um limite não linear entre as classes. Essencialmente, as SVMs utilizam o *truque do kernel* para ampliar o espaço de características e se adaptar a relações não lineares entre as classes. Uma função kernel popular e extremamente flexível usada pelas SVMs é a *função de base radial.* Vamos ver como ela se comporta com nossos dados.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "-KX4S8mzhzmp"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "\n",
+    "# Make an RBF SVM specification\n",
+    "svm_rbf_spec <- svm_rbf() %>% \n",
+    "  set_engine(\"kernlab\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle specification and recipe into a worklow\n",
+    "svm_rbf_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(svm_rbf_spec)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Train an RBF model\n",
+    "svm_rbf_fit <- svm_rbf_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "svm_rbf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "QBFSa7WSh4HQ"
+   },
+   "source": [
+    "Muito melhor 🤩!\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Por favor, veja:\n",
+    ">\n",
+    "> -   [*Support Vector Machines*](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/svm.html), Hands-on Machine Learning with R\n",
+    ">\n",
+    "> -   [*Support Vector Machines*](https://www.statlearning.com/), An Introduction to Statistical Learning with Applications in R\n",
+    ">\n",
+    "> para leitura adicional.\n",
+    "\n",
+    "### Classificadores de Vizinhos Mais Próximos\n",
+    "\n",
+    "O algoritmo *K*-nearest neighbor (KNN) prevê cada observação com base em sua *semelhança* com outras observações.\n",
+    "\n",
+    "Vamos ajustar um ao nosso conjunto de dados.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "k4BxxBcdh9Ka"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a KNN specification\n",
+    "knn_spec <- nearest_neighbor() %>% \n",
+    "  set_engine(\"kknn\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "knn_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(knn_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a boosted tree model\n",
+    "knn_wf_fit <- knn_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "knn_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HaegQseriAcj"
+   },
+   "source": [
+    "Parece que este modelo não está apresentando um bom desempenho. Provavelmente, alterar os argumentos do modelo (veja `help(\"nearest_neighbor\")`) pode melhorar o desempenho do modelo. Certifique-se de testar isso.\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Por favor, veja:\n",
+    ">\n",
+    "> -   [Hands-on Machine Learning with R](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [An Introduction to Statistical Learning with Applications in R](https://www.statlearning.com/)\n",
+    ">\n",
+    "> para aprender mais sobre classificadores *K*-Nearest Neighbors.\n",
+    "\n",
+    "### Classificadores de conjunto\n",
+    "\n",
+    "Os algoritmos de conjunto funcionam combinando múltiplos estimadores base para produzir um modelo ideal, seja por:\n",
+    "\n",
+    "`bagging`: aplicando uma *função de média* a uma coleção de modelos base\n",
+    "\n",
+    "`boosting`: construindo uma sequência de modelos que se baseiam uns nos outros para melhorar o desempenho preditivo.\n",
+    "\n",
+    "Vamos começar experimentando um modelo de Random Forest, que constrói uma grande coleção de árvores de decisão e, em seguida, aplica uma função de média para obter um modelo geral melhor.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "49DPoVs6iK1M"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a random forest specification\n",
+    "rf_spec <- rand_forest() %>% \n",
+    "  set_engine(\"ranger\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "rf_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(rf_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a random forest model\n",
+    "rf_wf_fit <- rf_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "rf_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "RGVYwC_aiUWc"
+   },
+   "source": [
+    "Bom trabalho 👏!\n",
+    "\n",
+    "Vamos também experimentar com um modelo de Árvore Reforçada.\n",
+    "\n",
+    "A Árvore Reforçada define um método de conjunto que cria uma série de árvores de decisão sequenciais, onde cada árvore depende dos resultados das árvores anteriores, na tentativa de reduzir o erro de forma incremental. Ela foca nos pesos dos itens classificados incorretamente e ajusta o ajuste para o próximo classificador corrigir.\n",
+    "\n",
+    "Existem diferentes maneiras de ajustar este modelo (veja `help(\"boost_tree\")`). Neste exemplo, ajustaremos Árvores Reforçadas usando o mecanismo `xgboost`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Py1YWo-micWs"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a boosted tree specification\n",
+    "boost_spec <- boost_tree(trees = 200) %>% \n",
+    "  set_engine(\"xgboost\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "boost_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(boost_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a boosted tree model\n",
+    "boost_wf_fit <- boost_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "boost_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zNQnbuejigZM"
+   },
+   "source": [
+    "> ✅ Por favor, veja:\n",
+    ">\n",
+    "> -   [Machine Learning for Social Scientists](https://cimentadaj.github.io/ml_socsci/tree-based-methods.html#random-forests)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [Hands-on Machine Learning with R](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [An Introduction to Statistical Learning with Applications in R](https://www.statlearning.com/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   <https://algotech.netlify.app/blog/xgboost/> - Explora o modelo AdaBoost, que é uma boa alternativa ao xgboost.\n",
+    ">\n",
+    "> para aprender mais sobre classificadores Ensemble.\n",
+    "\n",
+    "## 4. Extra - comparando múltiplos modelos\n",
+    "\n",
+    "Nós ajustamos um bom número de modelos neste laboratório 🙌. Pode se tornar cansativo ou trabalhoso criar muitos fluxos de trabalho a partir de diferentes conjuntos de pré-processadores e/ou especificações de modelos e, em seguida, calcular as métricas de desempenho uma por uma.\n",
+    "\n",
+    "Vamos ver se conseguimos resolver isso criando uma função que ajusta uma lista de fluxos de trabalho no conjunto de treinamento e, em seguida, retorna as métricas de desempenho com base no conjunto de teste. Vamos usar `map()` e `map_dfr()` do pacote [purrr](https://purrr.tidyverse.org/) para aplicar funções a cada elemento de uma lista.\n",
+    "\n",
+    "> As funções [`map()`](https://purrr.tidyverse.org/reference/map.html) permitem substituir muitos loops `for` por um código que é mais conciso e mais fácil de ler. O melhor lugar para aprender sobre as funções [`map()`](https://purrr.tidyverse.org/reference/map.html) é o [capítulo de iteração](http://r4ds.had.co.nz/iteration.html) em R for Data Science.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Qzb7LyZnimd2"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "\n",
+    "# Create a metric set\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, sens, accuracy, f_meas)\n",
+    "\n",
+    "# Define a function that returns performance metrics\n",
+    "compare_models <- function(workflow_list, train_set, test_set){\n",
+    "  \n",
+    "  suppressWarnings(\n",
+    "    # Fit each model to the train_set\n",
+    "    map(workflow_list, fit, data = train_set) %>% \n",
+    "    # Make predictions on the test set\n",
+    "      map_dfr(augment, new_data = test_set, .id = \"model\") %>%\n",
+    "    # Select desired columns\n",
+    "      select(model, cuisine, .pred_class) %>% \n",
+    "    # Evaluate model performance\n",
+    "      group_by(model) %>% \n",
+    "      eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class) %>% \n",
+    "      ungroup()\n",
+    "  )\n",
+    "  \n",
+    "} # End of function"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Fwa712sNisDA"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "3i4VJOi2iu-a"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a list of workflows\n",
+    "workflow_list <- list(\n",
+    "  \"svc\" = svc_linear_wf,\n",
+    "  \"svm\" = svm_rbf_wf,\n",
+    "  \"knn\" = knn_wf,\n",
+    "  \"random_forest\" = rf_wf,\n",
+    "  \"xgboost\" = boost_wf)\n",
+    "\n",
+    "# Call the function\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "perf_metrics <- compare_models(workflow_list = workflow_list, train_set = cuisines_train, test_set = cuisines_test)\n",
+    "\n",
+    "# Print out performance metrics\n",
+    "perf_metrics %>% \n",
+    "  group_by(.metric) %>% \n",
+    "  arrange(desc(.estimate)) %>% \n",
+    "  slice_head(n=7)\n",
+    "\n",
+    "# Compare accuracy\n",
+    "perf_metrics %>% \n",
+    "  filter(.metric == \"accuracy\") %>% \n",
+    "  arrange(desc(.estimate))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "KuWK_lEli4nW"
+   },
+   "source": [
+    "O pacote [**workflowset**](https://workflowsets.tidymodels.org/) permite que os usuários criem e ajustem facilmente um grande número de modelos, mas é principalmente projetado para funcionar com técnicas de reamostragem, como `cross-validation` (validação cruzada), uma abordagem que ainda vamos abordar.\n",
+    "\n",
+    "## **🚀Desafio**\n",
+    "\n",
+    "Cada uma dessas técnicas possui um grande número de parâmetros que você pode ajustar, como, por exemplo, `cost` em SVMs, `neighbors` em KNN, `mtry` (Preditores Selecionados Aleatoriamente) em Random Forest.\n",
+    "\n",
+    "Pesquise os parâmetros padrão de cada uma e reflita sobre o que ajustar esses parâmetros significaria para a qualidade do modelo.\n",
+    "\n",
+    "Para saber mais sobre um modelo específico e seus parâmetros, use: `help(\"model\")`, por exemplo, `help(\"rand_forest\")`.\n",
+    "\n",
+    "> Na prática, geralmente *estimamos* os *melhores valores* para esses parâmetros treinando muitos modelos em um `conjunto de dados simulado` e medindo o desempenho de todos esses modelos. Esse processo é chamado de **tuning** (ajuste fino).\n",
+    "\n",
+    "### [**Quiz pós-aula**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/24/)\n",
+    "\n",
+    "### **Revisão e Autoestudo**\n",
+    "\n",
+    "Há muitos termos técnicos nessas lições, então reserve um momento para revisar [esta lista](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-77952-leestott) de terminologia útil!\n",
+    "\n",
+    "#### AGRADECIMENTOS A:\n",
+    "\n",
+    "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) por criar as ilustrações incríveis que tornam o R mais acolhedor e envolvente. Encontre mais ilustrações na sua [galeria](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n",
+    "\n",
+    "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) e [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) por criarem a versão original deste módulo em Python ♥️\n",
+    "\n",
+    "Bons estudos,\n",
+    "\n",
+    "[Eric](https://twitter.com/ericntay), Embaixador Estudante Gold da Microsoft Learn.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"569\"/>\n",
+    "   <figcaption>Arte por @allison_horst</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb b/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..c62ee20a9
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,302 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 2
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Experimente diferentes classificadores\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier\n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve\n",
+    "import numpy as np"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\n",
+    "C = 10\n",
+    "# Create different classifiers.\n",
+    "classifiers = {\n",
+    "    'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0),\n",
+    "    'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C),\n",
+    "    'SVC': SVC(),\n",
+    "    'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100),\n",
+    "    'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100)\n",
+    "    \n",
+    "}\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Accuracy (train) for Linear SVC: 76.4% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.64      0.66      0.65       242\n",
+      "      indian       0.91      0.86      0.89       236\n",
+      "    japanese       0.72      0.73      0.73       245\n",
+      "      korean       0.83      0.75      0.79       234\n",
+      "        thai       0.75      0.82      0.78       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.76      1199\n",
+      "   macro avg       0.77      0.76      0.77      1199\n",
+      "weighted avg       0.77      0.76      0.77      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for KNN classifier: 70.7% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.65      0.63      0.64       242\n",
+      "      indian       0.84      0.81      0.82       236\n",
+      "    japanese       0.60      0.81      0.69       245\n",
+      "      korean       0.89      0.53      0.67       234\n",
+      "        thai       0.69      0.75      0.72       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.71      1199\n",
+      "   macro avg       0.73      0.71      0.71      1199\n",
+      "weighted avg       0.73      0.71      0.71      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for SVC: 80.1% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.71      0.69      0.70       242\n",
+      "      indian       0.92      0.92      0.92       236\n",
+      "    japanese       0.77      0.78      0.77       245\n",
+      "      korean       0.87      0.77      0.82       234\n",
+      "        thai       0.75      0.86      0.80       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.80      1199\n",
+      "   macro avg       0.80      0.80      0.80      1199\n",
+      "weighted avg       0.80      0.80      0.80      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for RFST: 82.8% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.80      0.75      0.77       242\n",
+      "      indian       0.90      0.91      0.90       236\n",
+      "    japanese       0.82      0.78      0.80       245\n",
+      "      korean       0.85      0.82      0.83       234\n",
+      "        thai       0.78      0.89      0.83       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.83      1199\n",
+      "   macro avg       0.83      0.83      0.83      1199\n",
+      "weighted avg       0.83      0.83      0.83      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for ADA: 71.1% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.60      0.57      0.58       242\n",
+      "      indian       0.87      0.84      0.86       236\n",
+      "    japanese       0.71      0.60      0.65       245\n",
+      "      korean       0.68      0.78      0.72       234\n",
+      "        thai       0.70      0.78      0.74       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.71      1199\n",
+      "   macro avg       0.71      0.71      0.71      1199\n",
+      "weighted avg       0.71      0.71      0.71      1199\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "n_classifiers = len(classifiers)\n",
+    "\n",
+    "for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):\n",
+    "    classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train))\n",
+    "\n",
+    "    y_pred = classifier.predict(X_test)\n",
+    "    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)\n",
+    "    print(\"Accuracy (train) for %s: %0.1f%% \" % (name, accuracy * 100))\n",
+    "    print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "7ea2b714669c823a596d986ba2d5739f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:48+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/4-Applied/README.md b/translations/br/4-Classification/4-Applied/README.md
new file mode 100644
index 000000000..b1c5ede82
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/4-Applied/README.md
@@ -0,0 +1,329 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ad2cf19d7490247558d20a6a59650d13",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:46:40+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/4-Applied/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Construir um Aplicativo Web de Recomendação de Culinária
+
+Nesta lição, você irá construir um modelo de classificação utilizando algumas das técnicas aprendidas em lições anteriores e com o delicioso conjunto de dados de culinária usado ao longo desta série. Além disso, você criará um pequeno aplicativo web para usar um modelo salvo, aproveitando o runtime web do Onnx.
+
+Uma das aplicações práticas mais úteis do aprendizado de máquina é a construção de sistemas de recomendação, e você pode dar o primeiro passo nessa direção hoje!
+
+[![Apresentando este aplicativo web](https://img.youtube.com/vi/17wdM9AHMfg/0.jpg)](https://youtu.be/17wdM9AHMfg "ML Aplicado")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir ao vídeo: Jen Looper constrói um aplicativo web usando dados classificados de culinária
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/25/)
+
+Nesta lição, você aprenderá:
+
+- Como construir um modelo e salvá-lo no formato Onnx
+- Como usar o Netron para inspecionar o modelo
+- Como usar seu modelo em um aplicativo web para inferência
+
+## Construa seu modelo
+
+Construir sistemas de aprendizado de máquina aplicados é uma parte importante para aproveitar essas tecnologias em seus sistemas de negócios. Você pode usar modelos dentro de seus aplicativos web (e, assim, utilizá-los em um contexto offline, se necessário) usando o Onnx.
+
+Em uma [lição anterior](../../3-Web-App/1-Web-App/README.md), você construiu um modelo de regressão sobre avistamentos de OVNIs, o "pickleou" e o utilizou em um aplicativo Flask. Embora essa arquitetura seja muito útil, trata-se de um aplicativo Python full-stack, e seus requisitos podem incluir o uso de uma aplicação JavaScript.
+
+Nesta lição, você pode construir um sistema básico baseado em JavaScript para inferência. Primeiro, no entanto, você precisa treinar um modelo e convertê-lo para uso com o Onnx.
+
+## Exercício - treinar modelo de classificação
+
+Primeiro, treine um modelo de classificação usando o conjunto de dados de culinária limpo que utilizamos.
+
+1. Comece importando bibliotecas úteis:
+
+    ```python
+    !pip install skl2onnx
+    import pandas as pd 
+    ```
+
+    Você precisará de '[skl2onnx](https://onnx.ai/sklearn-onnx/)' para ajudar a converter seu modelo Scikit-learn para o formato Onnx.
+
+1. Em seguida, trabalhe com seus dados da mesma forma que fez em lições anteriores, lendo um arquivo CSV usando `read_csv()`:
+
+    ```python
+    data = pd.read_csv('../data/cleaned_cuisines.csv')
+    data.head()
+    ```
+
+1. Remova as duas primeiras colunas desnecessárias e salve os dados restantes como 'X':
+
+    ```python
+    X = data.iloc[:,2:]
+    X.head()
+    ```
+
+1. Salve os rótulos como 'y':
+
+    ```python
+    y = data[['cuisine']]
+    y.head()
+    
+    ```
+
+### Inicie a rotina de treinamento
+
+Usaremos a biblioteca 'SVC', que apresenta boa precisão.
+
+1. Importe as bibliotecas apropriadas do Scikit-learn:
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    from sklearn.svm import SVC
+    from sklearn.model_selection import cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report
+    ```
+
+1. Separe os conjuntos de treinamento e teste:
+
+    ```python
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)
+    ```
+
+1. Construa um modelo de classificação SVC como fez na lição anterior:
+
+    ```python
+    model = SVC(kernel='linear', C=10, probability=True,random_state=0)
+    model.fit(X_train,y_train.values.ravel())
+    ```
+
+1. Agora, teste seu modelo chamando `predict()`:
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    ```
+
+1. Imprima um relatório de classificação para verificar a qualidade do modelo:
+
+    ```python
+    print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    Como vimos antes, a precisão é boa:
+
+    ```output
+                    precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.72      0.69      0.70       257
+          indian       0.91      0.87      0.89       243
+        japanese       0.79      0.77      0.78       239
+          korean       0.83      0.79      0.81       236
+            thai       0.72      0.84      0.78       224
+    
+        accuracy                           0.79      1199
+       macro avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    weighted avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    ```
+
+### Converta seu modelo para Onnx
+
+Certifique-se de fazer a conversão com o número correto de tensores. Este conjunto de dados possui 380 ingredientes listados, então você precisa anotar esse número em `FloatTensorType`:
+
+1. Converta usando um número de tensor de 380.
+
+    ```python
+    from skl2onnx import convert_sklearn
+    from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
+    
+    initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 380]))]
+    options = {id(model): {'nocl': True, 'zipmap': False}}
+    ```
+
+1. Crie o arquivo onx e salve como **model.onnx**:
+
+    ```python
+    onx = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type, options=options)
+    with open("./model.onnx", "wb") as f:
+        f.write(onx.SerializeToString())
+    ```
+
+    > Nota: você pode passar [opções](https://onnx.ai/sklearn-onnx/parameterized.html) no seu script de conversão. Neste caso, passamos 'nocl' como True e 'zipmap' como False. Como este é um modelo de classificação, você tem a opção de remover o ZipMap, que produz uma lista de dicionários (não necessária). `nocl` refere-se à inclusão de informações de classe no modelo. Reduza o tamanho do seu modelo definindo `nocl` como 'True'.
+
+Executar o notebook inteiro agora criará um modelo Onnx e o salvará nesta pasta.
+
+## Visualize seu modelo
+
+Modelos Onnx não são muito visíveis no Visual Studio Code, mas há um software gratuito muito bom que muitos pesquisadores usam para visualizar o modelo e garantir que ele foi construído corretamente. Baixe o [Netron](https://github.com/lutzroeder/Netron) e abra seu arquivo model.onnx. Você poderá visualizar seu modelo simples, com seus 380 inputs e o classificador listado:
+
+![Visualização no Netron](../../../../translated_images/netron.a05f39410211915e0f95e2c0e8b88f41e7d13d725faf660188f3802ba5c9e831.br.png)
+
+O Netron é uma ferramenta útil para visualizar seus modelos.
+
+Agora você está pronto para usar este modelo interessante em um aplicativo web. Vamos construir um aplicativo que será útil quando você olhar para sua geladeira e tentar descobrir quais combinações de ingredientes restantes podem ser usadas para cozinhar um prato específico, conforme determinado pelo seu modelo.
+
+## Construa um aplicativo web de recomendação
+
+Você pode usar seu modelo diretamente em um aplicativo web. Essa arquitetura também permite que você o execute localmente e até mesmo offline, se necessário. Comece criando um arquivo `index.html` na mesma pasta onde você armazenou seu arquivo `model.onnx`.
+
+1. Neste arquivo _index.html_, adicione a seguinte marcação:
+
+    ```html
+    <!DOCTYPE html>
+    <html>
+        <header>
+            <title>Cuisine Matcher</title>
+        </header>
+        <body>
+            ...
+        </body>
+    </html>
+    ```
+
+1. Agora, dentro das tags `body`, adicione uma pequena marcação para exibir uma lista de caixas de seleção refletindo alguns ingredientes:
+
+    ```html
+    <h1>Check your refrigerator. What can you create?</h1>
+            <div id="wrapper">
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="4" class="checkbox">
+                    <label>apple</label>
+                </div>
+            
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="247" class="checkbox">
+                    <label>pear</label>
+                </div>
+            
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="77" class="checkbox">
+                    <label>cherry</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="126" class="checkbox">
+                    <label>fenugreek</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="302" class="checkbox">
+                    <label>sake</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="327" class="checkbox">
+                    <label>soy sauce</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="112" class="checkbox">
+                    <label>cumin</label>
+                </div>
+            </div>
+            <div style="padding-top:10px">
+                <button onClick="startInference()">What kind of cuisine can you make?</button>
+            </div> 
+    ```
+
+    Observe que cada caixa de seleção recebe um valor. Isso reflete o índice onde o ingrediente é encontrado de acordo com o conjunto de dados. A maçã, por exemplo, nesta lista alfabética, ocupa a quinta coluna, então seu valor é '4', já que começamos a contar a partir de 0. Você pode consultar a [planilha de ingredientes](../../../../4-Classification/data/ingredient_indexes.csv) para descobrir o índice de um determinado ingrediente.
+
+    Continuando seu trabalho no arquivo index.html, adicione um bloco de script onde o modelo é chamado após o fechamento final de `</div>`.
+
+1. Primeiro, importe o [Onnx Runtime](https://www.onnxruntime.ai/):
+
+    ```html
+    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/onnxruntime-web@1.9.0/dist/ort.min.js"></script> 
+    ```
+
+    > O Onnx Runtime é usado para permitir a execução de seus modelos Onnx em uma ampla gama de plataformas de hardware, incluindo otimizações e uma API para uso.
+
+1. Uma vez que o Runtime esteja no lugar, você pode chamá-lo:
+
+    ```html
+    <script>
+        const ingredients = Array(380).fill(0);
+        
+        const checks = [...document.querySelectorAll('.checkbox')];
+        
+        checks.forEach(check => {
+            check.addEventListener('change', function() {
+                // toggle the state of the ingredient
+                // based on the checkbox's value (1 or 0)
+                ingredients[check.value] = check.checked ? 1 : 0;
+            });
+        });
+
+        function testCheckboxes() {
+            // validate if at least one checkbox is checked
+            return checks.some(check => check.checked);
+        }
+
+        async function startInference() {
+
+            let atLeastOneChecked = testCheckboxes()
+
+            if (!atLeastOneChecked) {
+                alert('Please select at least one ingredient.');
+                return;
+            }
+            try {
+                // create a new session and load the model.
+                
+                const session = await ort.InferenceSession.create('./model.onnx');
+
+                const input = new ort.Tensor(new Float32Array(ingredients), [1, 380]);
+                const feeds = { float_input: input };
+
+                // feed inputs and run
+                const results = await session.run(feeds);
+
+                // read from results
+                alert('You can enjoy ' + results.label.data[0] + ' cuisine today!')
+
+            } catch (e) {
+                console.log(`failed to inference ONNX model`);
+                console.error(e);
+            }
+        }
+               
+    </script>
+    ```
+
+Neste código, várias coisas estão acontecendo:
+
+1. Você criou um array de 380 valores possíveis (1 ou 0) para serem definidos e enviados ao modelo para inferência, dependendo de quais caixas de seleção de ingredientes estão marcadas.
+2. Você criou um array de caixas de seleção e uma maneira de determinar se elas foram marcadas em uma função `init` que é chamada quando o aplicativo é iniciado. Quando uma caixa de seleção é marcada, o array `ingredients` é alterado para refletir o ingrediente escolhido.
+3. Você criou uma função `testCheckboxes` que verifica se alguma caixa de seleção foi marcada.
+4. Você usa a função `startInference` quando o botão é pressionado e, se alguma caixa de seleção estiver marcada, inicia a inferência.
+5. A rotina de inferência inclui:
+   1. Configurar um carregamento assíncrono do modelo
+   2. Criar uma estrutura Tensor para enviar ao modelo
+   3. Criar 'feeds' que refletem o input `float_input` que você criou ao treinar seu modelo (você pode usar o Netron para verificar esse nome)
+   4. Enviar esses 'feeds' ao modelo e aguardar uma resposta
+
+## Teste seu aplicativo
+
+Abra uma sessão de terminal no Visual Studio Code na pasta onde seu arquivo index.html está localizado. Certifique-se de ter o [http-server](https://www.npmjs.com/package/http-server) instalado globalmente e digite `http-server` no prompt. Um localhost será aberto e você poderá visualizar seu aplicativo web. Verifique qual culinária é recomendada com base em vários ingredientes:
+
+![aplicativo web de ingredientes](../../../../translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.br.png)
+
+Parabéns, você criou um aplicativo web de 'recomendação' com alguns campos. Dedique algum tempo para expandir este sistema!
+
+## 🚀Desafio
+
+Seu aplicativo web é muito básico, então continue a expandi-lo usando os ingredientes e seus índices do arquivo de dados [ingredient_indexes](../../../../4-Classification/data/ingredient_indexes.csv). Quais combinações de sabores funcionam para criar um prato típico de uma determinada culinária?
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/26/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Embora esta lição tenha apenas tocado na utilidade de criar um sistema de recomendação para ingredientes alimentares, esta área de aplicações de aprendizado de máquina é muito rica em exemplos. Leia mais sobre como esses sistemas são construídos:
+
+- https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/recommendation-engine
+- https://www.technologyreview.com/2014/08/25/171547/the-ultimate-challenge-for-recommendation-engines/
+- https://www.technologyreview.com/2015/03/23/168831/everything-is-a-recommendation/
+
+## Tarefa 
+
+[Construa um novo recomendador](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/4-Applied/assignment.md b/translations/br/4-Classification/4-Applied/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..3e4d88933
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/4-Applied/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "799ed651e2af0a7cad17c6268db11578",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:48:02+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/4-Applied/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Construa um recomendador
+
+## Instruções
+
+Com base nos exercícios desta lição, você agora sabe como construir um aplicativo web em JavaScript usando o Onnx Runtime e um modelo Onnx convertido. Experimente criar um novo recomendador utilizando dados destas lições ou de outras fontes (dê os devidos créditos, por favor). Você pode criar, por exemplo, um recomendador de animais de estimação com base em diferentes atributos de personalidade, ou um recomendador de gêneros musicais baseado no humor de uma pessoa. Seja criativo!
+
+## Rubrica
+
+| Critério  | Exemplário                                                              | Adequado                              | Precisa de Melhorias              |
+| --------- | ----------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------- | --------------------------------- |
+|           | Um aplicativo web e um notebook são apresentados, ambos bem documentados e funcionando | Um dos dois está ausente ou com falhas | Ambos estão ausentes ou com falhas |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb b/translations/br/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..cd80a38fb
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2f3e0d9e9ac5c301558fb8bf733ac0cb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:46:55+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb b/translations/br/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..eae35f6bc
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,290 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "49325d6dd12a3628fc64fa7ccb1a80ff",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:11+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 58,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: skl2onnx in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (1.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: protobuf in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (3.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: onnx>=1.2.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.9.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from skl2onnx) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: onnxconverter-common<1.9,>=1.6.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.8.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: scikit-learn>=0.19 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (0.24.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from protobuf->skl2onnx) (45.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.6.2.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from onnx>=1.2.1->skl2onnx) (3.10.0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.19->skl2onnx) (2.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.19->skl2onnx) (0.16.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "!pip install skl2onnx"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 59,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 60,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 60
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "data = pd.read_csv('../../data/cleaned_cuisines.csv')\n",
+    "data.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 61,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 61
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = data.iloc[:,2:]\n",
+    "X.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 62,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine\n",
+       "0  indian\n",
+       "1  indian\n",
+       "2  indian\n",
+       "3  indian\n",
+       "4  indian"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>cuisine</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 62
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "y = data[['cuisine']]\n",
+    "y.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 63,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.model_selection import cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 64,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 65,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "SVC(C=10, kernel='linear', probability=True, random_state=0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 65
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "model = SVC(kernel='linear', C=10, probability=True,random_state=0)\n",
+    "model.fit(X_train,y_train.values.ravel())\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 66,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 67,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n\n     chinese       0.72      0.70      0.71       236\n      indian       0.91      0.88      0.89       243\n    japanese       0.80      0.75      0.77       240\n      korean       0.80      0.81      0.81       230\n        thai       0.76      0.85      0.80       250\n\n    accuracy                           0.80      1199\n   macro avg       0.80      0.80      0.80      1199\nweighted avg       0.80      0.80      0.80      1199\n\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 68,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from skl2onnx import convert_sklearn\n",
+    "from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType\n",
+    "\n",
+    "initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 380]))]\n",
+    "options = {id(model): {'nocl': True, 'zipmap': False}}\n",
+    "onx = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type, options=options)\n",
+    "with open(\"./model.onnx\", \"wb\") as f:\n",
+    "    f.write(onx.SerializeToString())\n",
+    "\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/4-Classification/README.md b/translations/br/4-Classification/README.md
new file mode 100644
index 000000000..3a114eeb4
--- /dev/null
+++ b/translations/br/4-Classification/README.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "74e809ffd1e613a1058bbc3e9600859e",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:40:04+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Começando com classificação
+
+## Tópico regional: Deliciosas culinárias asiáticas e indianas 🍜
+
+Na Ásia e na Índia, as tradições culinárias são extremamente diversas e muito deliciosas! Vamos analisar dados sobre culinárias regionais para tentar entender seus ingredientes.
+
+![Vendedor de comida tailandesa](../../../translated_images/thai-food.c47a7a7f9f05c21892a1f9dc7bf30669e6d18dfda420c5c7ebb4153f6a304edd.br.jpg)
+> Foto por <a href="https://unsplash.com/@changlisheng?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Lisheng Chang</a> no <a href="https://unsplash.com/s/photos/asian-food?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## O que você vai aprender
+
+Nesta seção, você irá expandir seus estudos anteriores sobre Regressão e aprender sobre outros classificadores que podem ser usados para entender melhor os dados.
+
+> Existem ferramentas úteis de baixo código que podem ajudar você a aprender a trabalhar com modelos de classificação. Experimente [Azure ML para esta tarefa](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+## Aulas
+
+1. [Introdução à classificação](1-Introduction/README.md)
+2. [Mais classificadores](2-Classifiers-1/README.md)
+3. [Outros classificadores](3-Classifiers-2/README.md)
+4. [ML aplicado: crie um aplicativo web](4-Applied/README.md)
+
+## Créditos
+
+"Começando com classificação" foi escrito com ♥️ por [Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassiebreviu) e [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper)
+
+O conjunto de dados sobre deliciosas culinárias foi obtido de [Kaggle](https://www.kaggle.com/hoandan/asian-and-indian-cuisines).
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/README.md b/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/README.md
new file mode 100644
index 000000000..3dedb1d60
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/README.md
@@ -0,0 +1,347 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "0ab69b161efd7a41d325ee28b29415d7",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:01:01+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Introdução à clusterização
+
+Clusterização é um tipo de [Aprendizado Não Supervisionado](https://wikipedia.org/wiki/Aprendizado_n%C3%A3o_supervisionado) que parte do pressuposto de que um conjunto de dados não está rotulado ou que suas entradas não estão associadas a saídas predefinidas. Ele utiliza diversos algoritmos para analisar dados não rotulados e fornecer agrupamentos com base nos padrões identificados nos dados.
+
+[![No One Like You por PSquare](https://img.youtube.com/vi/ty2advRiWJM/0.jpg)](https://youtu.be/ty2advRiWJM "No One Like You por PSquare")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir ao vídeo. Enquanto você estuda aprendizado de máquina com clusterização, aproveite algumas faixas de Dance Hall nigeriano - esta é uma música muito bem avaliada de 2014 por PSquare.
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/27/)
+
+### Introdução
+
+[Clusterização](https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_124) é muito útil para exploração de dados. Vamos ver se ela pode ajudar a descobrir tendências e padrões na forma como o público nigeriano consome música.
+
+✅ Reserve um momento para pensar sobre os usos da clusterização. Na vida real, clusterização acontece sempre que você tem uma pilha de roupas e precisa separar as peças de cada membro da família 🧦👕👖🩲. Em ciência de dados, clusterização ocorre ao tentar analisar as preferências de um usuário ou determinar as características de qualquer conjunto de dados não rotulado. De certa forma, clusterização ajuda a dar sentido ao caos, como uma gaveta de meias.
+
+[![Introdução ao ML](https://img.youtube.com/vi/esmzYhuFnds/0.jpg)](https://youtu.be/esmzYhuFnds "Introdução à Clusterização")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir ao vídeo: John Guttag do MIT apresenta clusterização.
+
+No ambiente profissional, clusterização pode ser usada para determinar coisas como segmentação de mercado, identificando quais faixas etárias compram quais itens, por exemplo. Outro uso seria a detecção de anomalias, talvez para identificar fraudes em um conjunto de dados de transações de cartão de crédito. Ou você pode usar clusterização para identificar tumores em um lote de exames médicos.
+
+✅ Pense por um momento sobre como você pode ter encontrado clusterização 'na prática', em um ambiente bancário, de e-commerce ou de negócios.
+
+> 🎓 Curiosamente, a análise de clusters teve origem nos campos de Antropologia e Psicologia na década de 1930. Você consegue imaginar como ela pode ter sido usada?
+
+Alternativamente, você poderia usá-la para agrupar resultados de busca - por links de compras, imagens ou avaliações, por exemplo. Clusterização é útil quando você tem um grande conjunto de dados que deseja reduzir e sobre o qual deseja realizar uma análise mais detalhada. Assim, a técnica pode ser usada para aprender sobre os dados antes de construir outros modelos.
+
+✅ Uma vez que seus dados estão organizados em clusters, você atribui a eles um Id de cluster, e essa técnica pode ser útil para preservar a privacidade de um conjunto de dados; você pode se referir a um ponto de dados pelo seu Id de cluster, em vez de usar dados identificáveis mais reveladores. Consegue pensar em outros motivos para usar um Id de cluster em vez de outros elementos do cluster para identificá-lo?
+
+Aprofunde seu entendimento sobre técnicas de clusterização neste [módulo de aprendizado](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-cluster-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
+
+## Começando com clusterização
+
+[Scikit-learn oferece uma ampla variedade](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html) de métodos para realizar clusterização. O tipo que você escolhe dependerá do seu caso de uso. De acordo com a documentação, cada método tem diferentes benefícios. Aqui está uma tabela simplificada dos métodos suportados pelo Scikit-learn e seus casos de uso apropriados:
+
+| Nome do método                | Caso de uso                                                           |
+| :---------------------------- | :-------------------------------------------------------------------- |
+| K-Means                       | propósito geral, indutivo                                             |
+| Propagação de afinidade       | muitos clusters desiguais, indutivo                                  |
+| Mean-shift                    | muitos clusters desiguais, indutivo                                  |
+| Clusterização espectral       | poucos clusters iguais, transdutivo                                  |
+| Clusterização hierárquica Ward | muitos clusters restritos, transdutivo                              |
+| Clusterização aglomerativa    | muitos clusters restritos, distâncias não euclidianas, transdutivo   |
+| DBSCAN                        | geometria não plana, clusters desiguais, transdutivo                 |
+| OPTICS                        | geometria não plana, clusters desiguais com densidade variável, transdutivo |
+| Misturas Gaussianas           | geometria plana, indutivo                                            |
+| BIRCH                         | grande conjunto de dados com outliers, indutivo                     |
+
+> 🎓 Como criamos clusters tem muito a ver com como agrupamos os pontos de dados. Vamos explorar alguns termos:
+>
+> 🎓 ['Transdutivo' vs. 'indutivo'](https://wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning))
+> 
+> Inferência transdutiva é derivada de casos de treinamento observados que mapeiam para casos de teste específicos. Inferência indutiva é derivada de casos de treinamento que mapeiam para regras gerais que só então são aplicadas aos casos de teste.
+> 
+> Um exemplo: Imagine que você tem um conjunto de dados parcialmente rotulado. Alguns itens são 'discos', outros 'CDs', e alguns estão em branco. Sua tarefa é fornecer rótulos para os itens em branco. Se você escolher uma abordagem indutiva, treinaria um modelo procurando por 'discos' e 'CDs', e aplicaria esses rótulos aos dados não rotulados. Essa abordagem teria dificuldade em classificar itens que na verdade são 'fitas cassete'. Uma abordagem transdutiva, por outro lado, lida com esses dados desconhecidos de forma mais eficaz, agrupando itens semelhantes e aplicando um rótulo ao grupo. Nesse caso, os clusters poderiam refletir 'coisas musicais redondas' e 'coisas musicais quadradas'.
+> 
+> 🎓 ['Geometria não plana' vs. 'plana'](https://datascience.stackexchange.com/questions/52260/terminology-flat-geometry-in-the-context-of-clustering)
+> 
+> Derivado da terminologia matemática, geometria não plana vs. plana refere-se à medida de distâncias entre pontos por métodos geométricos 'planos' ([Euclidianos](https://wikipedia.org/wiki/Geometria_euclidiana)) ou 'não planos' (não Euclidianos).
+>
+>'Plana' neste contexto refere-se à geometria Euclidiana (partes da qual são ensinadas como 'geometria plana'), e 'não plana' refere-se à geometria não Euclidiana. O que a geometria tem a ver com aprendizado de máquina? Bem, como dois campos enraizados na matemática, deve haver uma maneira comum de medir distâncias entre pontos em clusters, e isso pode ser feito de forma 'plana' ou 'não plana', dependendo da natureza dos dados. [Distâncias Euclidianas](https://wikipedia.org/wiki/Dist%C3%A2ncia_euclidiana) são medidas como o comprimento de um segmento de linha entre dois pontos. [Distâncias não Euclidianas](https://wikipedia.org/wiki/Geometria_n%C3%A3o_euclidiana) são medidas ao longo de uma curva. Se seus dados, visualizados, parecem não existir em um plano, você pode precisar usar um algoritmo especializado para lidar com eles.
+>
+![Infográfico Geometria Plana vs Não Plana](../../../../translated_images/flat-nonflat.d1c8c6e2a96110c1d57fa0b72913f6aab3c245478524d25baf7f4a18efcde224.br.png)
+> Infográfico por [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+> 
+> 🎓 ['Distâncias'](https://web.stanford.edu/class/cs345a/slides/12-clustering.pdf)
+> 
+> Clusters são definidos por sua matriz de distâncias, ou seja, as distâncias entre pontos. Essa distância pode ser medida de algumas maneiras. Clusters Euclidianos são definidos pela média dos valores dos pontos e contêm um 'centroide' ou ponto central. As distâncias são medidas pela distância até esse centroide. Distâncias não Euclidianas referem-se a 'clustroids', o ponto mais próximo de outros pontos. Clustroids, por sua vez, podem ser definidos de várias maneiras.
+> 
+> 🎓 ['Restrito'](https://wikipedia.org/wiki/Constrained_clustering)
+> 
+> [Clusterização Restrita](https://web.cs.ucdavis.edu/~davidson/Publications/ICDMTutorial.pdf) introduz aprendizado 'semi-supervisionado' neste método não supervisionado. As relações entre pontos são marcadas como 'não pode vincular' ou 'deve vincular', então algumas regras são impostas ao conjunto de dados.
+>
+>Um exemplo: Se um algoritmo é liberado em um lote de dados não rotulados ou semi-rotulados, os clusters que ele produz podem ser de baixa qualidade. No exemplo acima, os clusters podem agrupar 'coisas musicais redondas', 'coisas musicais quadradas', 'coisas triangulares' e 'biscoitos'. Se forem dadas algumas restrições ou regras para seguir ("o item deve ser feito de plástico", "o item precisa ser capaz de produzir música"), isso pode ajudar a 'restringir' o algoritmo a fazer escolhas melhores.
+> 
+> 🎓 'Densidade'
+> 
+> Dados que são 'ruidosos' são considerados 'densos'. As distâncias entre pontos em cada um de seus clusters podem, ao serem examinadas, provar ser mais ou menos densas, ou 'aglomeradas', e assim esses dados precisam ser analisados com o método de clusterização apropriado. [Este artigo](https://www.kdnuggets.com/2020/02/understanding-density-based-clustering.html) demonstra a diferença entre usar K-Means clustering vs. algoritmos HDBSCAN para explorar um conjunto de dados ruidoso com densidade de cluster desigual.
+
+## Algoritmos de clusterização
+
+Existem mais de 100 algoritmos de clusterização, e seu uso depende da natureza dos dados em questão. Vamos discutir alguns dos principais:
+
+- **Clusterização hierárquica**. Se um objeto é classificado por sua proximidade a um objeto próximo, em vez de um mais distante, os clusters são formados com base na distância de seus membros para outros objetos. A clusterização aglomerativa do Scikit-learn é hierárquica.
+
+   ![Infográfico Clusterização Hierárquica](../../../../translated_images/hierarchical.bf59403aa43c8c47493bfdf1cc25230f26e45f4e38a3d62e8769cd324129ac15.br.png)
+   > Infográfico por [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+- **Clusterização por centroide**. Este algoritmo popular exige a escolha de 'k', ou o número de clusters a serem formados, após o qual o algoritmo determina o ponto central de um cluster e reúne dados ao redor desse ponto. [K-means clustering](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) é uma versão popular de clusterização por centroide. O centro é determinado pela média mais próxima, daí o nome. A distância quadrada do cluster é minimizada.
+
+   ![Infográfico Clusterização por Centroide](../../../../translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.br.png)
+   > Infográfico por [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+- **Clusterização baseada em distribuição**. Baseada em modelagem estatística, a clusterização baseada em distribuição centra-se em determinar a probabilidade de um ponto de dados pertencer a um cluster e atribuí-lo de acordo. Métodos de mistura Gaussianas pertencem a este tipo.
+
+- **Clusterização baseada em densidade**. Pontos de dados são atribuídos a clusters com base em sua densidade, ou seu agrupamento ao redor uns dos outros. Pontos de dados distantes do grupo são considerados outliers ou ruídos. DBSCAN, Mean-shift e OPTICS pertencem a este tipo de clusterização.
+
+- **Clusterização baseada em grade**. Para conjuntos de dados multidimensionais, uma grade é criada e os dados são divididos entre as células da grade, criando assim clusters.
+
+## Exercício - agrupe seus dados
+
+Clusterização como técnica é muito auxiliada por uma boa visualização, então vamos começar visualizando nossos dados musicais. Este exercício nos ajudará a decidir qual dos métodos de clusterização devemos usar de forma mais eficaz para a natureza desses dados.
+
+1. Abra o arquivo [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb) nesta pasta.
+
+1. Importe o pacote `Seaborn` para uma boa visualização de dados.
+
+    ```python
+    !pip install seaborn
+    ```
+
+1. Adicione os dados das músicas do arquivo [_nigerian-songs.csv_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv). Carregue um dataframe com alguns dados sobre as músicas. Prepare-se para explorar esses dados importando as bibliotecas e exibindo os dados:
+
+    ```python
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import pandas as pd
+    
+    df = pd.read_csv("../data/nigerian-songs.csv")
+    df.head()
+    ```
+
+    Verifique as primeiras linhas de dados:
+
+    |     | nome                     | álbum                        | artista              | gênero_principal_artista | data_lançamento | duração | popularidade | dançabilidade | acústica | energia | instrumentalidade | vivacidade | volume | discurso | tempo   | assinatura_tempo |
+    | --- | ------------------------ | ---------------------------- | ------------------- | ------------------------ | ---------------- | ------- | ------------ | ------------- | -------- | ------- | ----------------- | ---------- | ------ | -------- | ------- | ---------------- |
+    | 0   | Sparky                   | Mandy & The Jungle           | Cruel Santino       | r&b alternativo          | 2019             | 144000  | 48           | 0.666         | 0.851    | 0.42    | 0.534             | 0.11       | -6.699 | 0.0829   | 133.015 | 5                |
+    | 1   | shuga rush               | EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE | Odunsi (The Engine) | afropop                  | 2020             | 89488   | 30           | 0.71          | 0.0822   | 0.683   | 0.000169          | 0.101      | -5.64  | 0.36     | 129.993 | 3                |
+| 2   | LITT!                    | LITT!                        | AYLØ                | indie r&b        | 2018         | 207758 | 40         | 0.836        | 0.272        | 0.564  | 0.000537         | 0.11     | -7.127   | 0.0424      | 130.005 | 4              |
+| 3   | Confident / Feeling Cool | Enjoy Your Life              | Lady Donli          | nigerian pop     | 2019         | 175135 | 14         | 0.894        | 0.798        | 0.611  | 0.000187         | 0.0964   | -4.961   | 0.113       | 111.087 | 4              |
+| 4   | wanted you               | rare.                        | Odunsi (The Engine) | afropop          | 2018         | 152049 | 25         | 0.702        | 0.116        | 0.833  | 0.91             | 0.348    | -6.044   | 0.0447      | 105.115 | 4              |
+
+1. Obtenha algumas informações sobre o dataframe, chamando `info()`:
+
+    ```python
+    df.info()
+    ```
+
+   A saída será parecida com isso:
+
+    ```output
+    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
+    RangeIndex: 530 entries, 0 to 529
+    Data columns (total 16 columns):
+     #   Column            Non-Null Count  Dtype  
+    ---  ------            --------------  -----  
+     0   name              530 non-null    object 
+     1   album             530 non-null    object 
+     2   artist            530 non-null    object 
+     3   artist_top_genre  530 non-null    object 
+     4   release_date      530 non-null    int64  
+     5   length            530 non-null    int64  
+     6   popularity        530 non-null    int64  
+     7   danceability      530 non-null    float64
+     8   acousticness      530 non-null    float64
+     9   energy            530 non-null    float64
+     10  instrumentalness  530 non-null    float64
+     11  liveness          530 non-null    float64
+     12  loudness          530 non-null    float64
+     13  speechiness       530 non-null    float64
+     14  tempo             530 non-null    float64
+     15  time_signature    530 non-null    int64  
+    dtypes: float64(8), int64(4), object(4)
+    memory usage: 66.4+ KB
+    ```
+
+1. Verifique novamente se há valores nulos, chamando `isnull()` e verificando se a soma é 0:
+
+    ```python
+    df.isnull().sum()
+    ```
+
+    Tudo certo:
+
+    ```output
+    name                0
+    album               0
+    artist              0
+    artist_top_genre    0
+    release_date        0
+    length              0
+    popularity          0
+    danceability        0
+    acousticness        0
+    energy              0
+    instrumentalness    0
+    liveness            0
+    loudness            0
+    speechiness         0
+    tempo               0
+    time_signature      0
+    dtype: int64
+    ```
+
+1. Descreva os dados:
+
+    ```python
+    df.describe()
+    ```
+
+    |       | release_date | length      | popularity | danceability | acousticness | energy   | instrumentalness | liveness | loudness  | speechiness | tempo      | time_signature |
+    | ----- | ------------ | ----------- | ---------- | ------------ | ------------ | -------- | ---------------- | -------- | --------- | ----------- | ---------- | -------------- |
+    | count | 530          | 530         | 530        | 530          | 530          | 530      | 530              | 530      | 530       | 530         | 530        | 530            |
+    | mean  | 2015.390566  | 222298.1698 | 17.507547  | 0.741619     | 0.265412     | 0.760623 | 0.016305         | 0.147308 | -4.953011 | 0.130748    | 116.487864 | 3.986792       |
+    | std   | 3.131688     | 39696.82226 | 18.992212  | 0.117522     | 0.208342     | 0.148533 | 0.090321         | 0.123588 | 2.464186  | 0.092939    | 23.518601  | 0.333701       |
+    | min   | 1998         | 89488       | 0          | 0.255        | 0.000665     | 0.111    | 0                | 0.0283   | -19.362   | 0.0278      | 61.695     | 3              |
+    | 25%   | 2014         | 199305      | 0          | 0.681        | 0.089525     | 0.669    | 0                | 0.07565  | -6.29875  | 0.0591      | 102.96125  | 4              |
+    | 50%   | 2016         | 218509      | 13         | 0.761        | 0.2205       | 0.7845   | 0.000004         | 0.1035   | -4.5585   | 0.09795     | 112.7145   | 4              |
+    | 75%   | 2017         | 242098.5    | 31         | 0.8295       | 0.403        | 0.87575  | 0.000234         | 0.164    | -3.331    | 0.177       | 125.03925  | 4              |
+    | max   | 2020         | 511738      | 73         | 0.966        | 0.954        | 0.995    | 0.91             | 0.811    | 0.582     | 0.514       | 206.007    | 5              |
+
+> 🤔 Se estamos trabalhando com clustering, um método não supervisionado que não requer dados rotulados, por que estamos mostrando esses dados com rótulos? Na fase de exploração de dados, eles são úteis, mas não são necessários para os algoritmos de clustering funcionarem. Você poderia simplesmente remover os cabeçalhos das colunas e se referir aos dados pelo número da coluna.
+
+Observe os valores gerais dos dados. Note que a popularidade pode ser '0', o que indica músicas que não têm classificação. Vamos remover essas em breve.
+
+1. Use um gráfico de barras para descobrir os gêneros mais populares:
+
+    ```python
+    import seaborn as sns
+    
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+    ![most popular](../../../../translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.br.png)
+
+✅ Se você quiser ver mais valores no topo, altere o `[:5]` para um valor maior ou remova-o para ver todos.
+
+Note que, quando o gênero principal é descrito como 'Missing', isso significa que o Spotify não o classificou, então vamos removê-lo.
+
+1. Remova os dados ausentes filtrando-os:
+
+    ```python
+    df = df[df['artist_top_genre'] != 'Missing']
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top.index,y=top.values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+    Agora verifique novamente os gêneros:
+
+    ![most popular](../../../../translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.br.png)
+
+1. De longe, os três principais gêneros dominam este conjunto de dados. Vamos nos concentrar em `afro dancehall`, `afropop` e `nigerian pop`, além de filtrar o conjunto de dados para remover qualquer coisa com um valor de popularidade 0 (o que significa que não foi classificado com uma popularidade no conjunto de dados e pode ser considerado ruído para nossos propósitos):
+
+    ```python
+    df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]
+    df = df[(df['popularity'] > 0)]
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top.index,y=top.values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+1. Faça um teste rápido para ver se os dados têm alguma correlação particularmente forte:
+
+    ```python
+    corrmat = df.corr(numeric_only=True)
+    f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
+    sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True)
+    ```
+
+    ![correlations](../../../../translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.br.png)
+
+    A única correlação forte é entre `energy` e `loudness`, o que não é muito surpreendente, dado que músicas altas geralmente são bastante energéticas. Fora isso, as correlações são relativamente fracas. Será interessante ver o que um algoritmo de clustering pode fazer com esses dados.
+
+    > 🎓 Note que correlação não implica causalidade! Temos prova de correlação, mas nenhuma prova de causalidade. Um [site divertido](https://tylervigen.com/spurious-correlations) tem alguns visuais que enfatizam esse ponto.
+
+Há alguma convergência neste conjunto de dados em torno da popularidade percebida de uma música e sua capacidade de dança? Um FacetGrid mostra que há círculos concêntricos que se alinham, independentemente do gênero. Poderia ser que os gostos nigerianos convergem em um certo nível de capacidade de dança para este gênero?
+
+✅ Experimente diferentes pontos de dados (energia, loudness, speechiness) e mais ou diferentes gêneros musicais. O que você pode descobrir? Dê uma olhada na tabela `df.describe()` para ver a distribuição geral dos pontos de dados.
+
+### Exercício - distribuição de dados
+
+Esses três gêneros são significativamente diferentes na percepção de sua capacidade de dança, com base em sua popularidade?
+
+1. Examine a distribuição de dados dos nossos três principais gêneros para popularidade e capacidade de dança ao longo de um eixo x e y dados.
+
+    ```python
+    sns.set_theme(style="ticks")
+    
+    g = sns.jointplot(
+        data=df,
+        x="popularity", y="danceability", hue="artist_top_genre",
+        kind="kde",
+    )
+    ```
+
+    Você pode descobrir círculos concêntricos em torno de um ponto geral de convergência, mostrando a distribuição dos pontos.
+
+    > 🎓 Note que este exemplo usa um gráfico KDE (Kernel Density Estimate) que representa os dados usando uma curva de densidade de probabilidade contínua. Isso nos permite interpretar os dados ao trabalhar com múltiplas distribuições.
+
+    Em geral, os três gêneros se alinham vagamente em termos de sua popularidade e capacidade de dança. Determinar clusters nesses dados vagamente alinhados será um desafio:
+
+    ![distribution](../../../../translated_images/distribution.9be11df42356ca958dc8e06e87865e09d77cab78f94fe4fea8a1e6796c64dc4b.br.png)
+
+1. Crie um gráfico de dispersão:
+
+    ```python
+    sns.FacetGrid(df, hue="artist_top_genre", height=5) \
+       .map(plt.scatter, "popularity", "danceability") \
+       .add_legend()
+    ```
+
+    Um gráfico de dispersão dos mesmos eixos mostra um padrão semelhante de convergência.
+
+    ![Facetgrid](../../../../translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.br.png)
+
+Em geral, para clustering, você pode usar gráficos de dispersão para mostrar clusters de dados, então dominar esse tipo de visualização é muito útil. Na próxima lição, usaremos esses dados filtrados e aplicaremos o clustering k-means para descobrir grupos nesses dados que parecem se sobrepor de maneiras interessantes.
+
+---
+
+## 🚀Desafio
+
+Em preparação para a próxima lição, faça um gráfico sobre os vários algoritmos de clustering que você pode descobrir e usar em um ambiente de produção. Que tipos de problemas o clustering está tentando resolver?
+
+## [Questionário pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/28/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Antes de aplicar algoritmos de clustering, como aprendemos, é uma boa ideia entender a natureza do seu conjunto de dados. Leia mais sobre este tópico [aqui](https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html).
+
+[Este artigo útil](https://www.freecodecamp.org/news/8-clustering-algorithms-in-machine-learning-that-all-data-scientists-should-know/) explica as diferentes formas como vários algoritmos de clustering se comportam, dados diferentes formatos de dados.
+
+## Tarefa
+
+[Pesquise outras visualizações para clustering](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md b/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..51e57a4cd
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "589fa015a5e7d9e67bd629f7d47b53de",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:04:33+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Pesquise outras visualizações para agrupamento
+
+## Instruções
+
+Nesta lição, você trabalhou com algumas técnicas de visualização para entender como plotar seus dados em preparação para agrupá-los. Os gráficos de dispersão, em particular, são úteis para encontrar grupos de objetos. Pesquise diferentes maneiras e bibliotecas para criar gráficos de dispersão e documente seu trabalho em um notebook. Você pode usar os dados desta lição, de outras lições ou dados que você mesmo encontrar (por favor, credite a fonte, no entanto, em seu notebook). Plote alguns dados usando gráficos de dispersão e explique o que você descobriu.
+
+## Rubrica
+
+| Critério | Exemplar                                                      | Adequado                                                                                 | Precisa Melhorar                   |
+| -------- | ------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
+|          | Um notebook é apresentado com cinco gráficos de dispersão bem documentados | Um notebook é apresentado com menos de cinco gráficos de dispersão e é menos bem documentado | Um notebook incompleto é apresentado |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb b/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..b22e8827c
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,50 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python383jvsc74a57bd0e134e05457d34029b6460cd73bbf1ed73f339b5b6d98c95be70b69eba114fe95",
+   "display_name": "Python 3.8.3 64-bit (conda)"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "40e0707e96b3e1899a912776006264f9",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:25:24+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md b/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..0b413b665
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:04:56+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb b/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..8796db237
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb
@@ -0,0 +1,499 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **Música Nigeriana extraída do Spotify - uma análise**\n",
+    "\n",
+    "Clustering é um tipo de [Aprendizado Não Supervisionado](https://wikipedia.org/wiki/Aprendizado_n%C3%A3o_supervisionado) que presume que um conjunto de dados não possui rótulos ou que suas entradas não estão associadas a saídas predefinidas. Ele utiliza vários algoritmos para organizar dados não rotulados e fornecer agrupamentos com base em padrões identificados nos dados.\n",
+    "\n",
+    "[**Questionário pré-aula**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/27/)\n",
+    "\n",
+    "### **Introdução**\n",
+    "\n",
+    "[Clustering](https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_124) é muito útil para a exploração de dados. Vamos ver se ele pode ajudar a descobrir tendências e padrões no modo como o público nigeriano consome música.\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Reserve um minuto para pensar sobre os usos do clustering. Na vida real, o clustering acontece sempre que você tem uma pilha de roupas para lavar e precisa separar as peças de cada membro da família 🧦👕👖🩲. Na ciência de dados, o clustering ocorre ao tentar analisar as preferências de um usuário ou determinar as características de um conjunto de dados não rotulado. O clustering, de certa forma, ajuda a dar sentido ao caos, como organizar uma gaveta de meias.\n",
+    "\n",
+    "Em um ambiente profissional, o clustering pode ser usado para determinar coisas como segmentação de mercado, identificando, por exemplo, quais faixas etárias compram determinados itens. Outro uso seria a detecção de anomalias, talvez para identificar fraudes em um conjunto de dados de transações com cartão de crédito. Ou você poderia usar o clustering para identificar tumores em um lote de exames médicos.\n",
+    "\n",
+    "✅ Pense por um minuto sobre como você já encontrou clustering \"no mundo real\", em um banco, e-commerce ou ambiente de negócios.\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 Curiosamente, a análise de clusters teve origem nos campos da Antropologia e Psicologia na década de 1930. Você consegue imaginar como ela pode ter sido usada?\n",
+    "\n",
+    "Alternativamente, você poderia usá-lo para agrupar resultados de busca - por links de compras, imagens ou avaliações, por exemplo. O clustering é útil quando você tem um grande conjunto de dados que deseja reduzir e no qual deseja realizar uma análise mais detalhada. Assim, a técnica pode ser usada para aprender sobre os dados antes de construir outros modelos.\n",
+    "\n",
+    "✅ Depois que seus dados são organizados em clusters, você atribui a eles um Id de cluster. Essa técnica pode ser útil para preservar a privacidade de um conjunto de dados; você pode se referir a um ponto de dados pelo Id do cluster, em vez de usar dados identificáveis mais reveladores. Consegue pensar em outros motivos para usar um Id de cluster em vez de outros elementos do cluster para identificá-lo?\n",
+    "\n",
+    "### Começando com clustering\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 A forma como criamos clusters tem muito a ver com a maneira como agrupamos os pontos de dados. Vamos explorar alguns conceitos:\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['Transdutivo' vs. 'indutivo'](https://wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning))\n",
+    ">\n",
+    "> A inferência transdutiva é derivada de casos de treinamento observados que mapeiam para casos de teste específicos. A inferência indutiva é derivada de casos de treinamento que mapeiam para regras gerais, que só então são aplicadas aos casos de teste.\n",
+    ">\n",
+    "> Um exemplo: Imagine que você tem um conjunto de dados parcialmente rotulado. Alguns itens são 'discos', outros 'CDs' e alguns estão em branco. Sua tarefa é fornecer rótulos para os itens em branco. Se você escolher uma abordagem indutiva, treinaria um modelo procurando por 'discos' e 'CDs' e aplicaria esses rótulos aos dados não rotulados. Essa abordagem teria dificuldade em classificar itens que na verdade são 'fitas cassete'. Uma abordagem transdutiva, por outro lado, lida com esses dados desconhecidos de forma mais eficaz, agrupando itens semelhantes e, em seguida, aplicando um rótulo ao grupo. Nesse caso, os clusters poderiam refletir 'coisas musicais redondas' e 'coisas musicais quadradas'.\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['Geometria não plana' vs. 'plana'](https://datascience.stackexchange.com/questions/52260/terminology-flat-geometry-in-the-context-of-clustering)\n",
+    ">\n",
+    "> Derivado da terminologia matemática, geometria não plana vs. plana refere-se à medição de distâncias entre pontos por métodos geométricos 'planos' ([Euclidianos](https://wikipedia.org/wiki/Geometria_euclidiana)) ou 'não planos' (não Euclidianos).\n",
+    ">\n",
+    "> 'Plana', neste contexto, refere-se à geometria Euclidiana (partes da qual são ensinadas como geometria 'plana'), enquanto 'não plana' refere-se à geometria não Euclidiana. O que a geometria tem a ver com aprendizado de máquina? Bem, como ambos os campos têm raízes na matemática, deve haver uma maneira comum de medir distâncias entre pontos em clusters, e isso pode ser feito de forma 'plana' ou 'não plana', dependendo da natureza dos dados. [Distâncias Euclidianas](https://wikipedia.org/wiki/Dist%C3%A2ncia_euclidiana) são medidas como o comprimento de um segmento de linha entre dois pontos. [Distâncias não Euclidianas](https://wikipedia.org/wiki/Geometria_n%C3%A3o_euclidiana) são medidas ao longo de uma curva. Se seus dados, quando visualizados, parecem não existir em um plano, você pode precisar usar um algoritmo especializado para lidar com eles.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/flat-nonflat.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infográfico por Dasani Madipalli</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 ['Distâncias'](https://web.stanford.edu/class/cs345a/slides/12-clustering.pdf)\n",
+    ">\n",
+    "> Clusters são definidos por sua matriz de distâncias, ou seja, as distâncias entre pontos. Essa distância pode ser medida de algumas maneiras. Clusters Euclidianos são definidos pela média dos valores dos pontos e contêm um 'centróide' ou ponto central. As distâncias são, portanto, medidas pela distância até esse centróide. Distâncias não Euclidianas referem-se a 'clustroids', o ponto mais próximo de outros pontos. Clustroids, por sua vez, podem ser definidos de várias maneiras.\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['Com restrições'](https://wikipedia.org/wiki/Constrained_clustering)\n",
+    ">\n",
+    "> [Clustering com restrições](https://web.cs.ucdavis.edu/~davidson/Publications/ICDMTutorial.pdf) introduz aprendizado 'semi-supervisionado' neste método não supervisionado. As relações entre pontos são marcadas como 'não pode vincular' ou 'deve vincular', de modo que algumas regras são impostas ao conjunto de dados.\n",
+    ">\n",
+    "> Um exemplo: Se um algoritmo é liberado em um lote de dados não rotulados ou semi-rotulados, os clusters que ele produz podem ser de baixa qualidade. No exemplo acima, os clusters podem agrupar 'coisas musicais redondas', 'coisas musicais quadradas', 'coisas triangulares' e 'biscoitos'. Se forem dadas algumas restrições ou regras a serem seguidas (\"o item deve ser feito de plástico\", \"o item precisa ser capaz de produzir música\"), isso pode ajudar a 'restringir' o algoritmo para fazer escolhas melhores.\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 'Densidade'\n",
+    ">\n",
+    "> Dados que são 'ruidosos' são considerados 'densos'. As distâncias entre pontos em cada um de seus clusters podem, ao serem examinadas, ser mais ou menos densas, ou 'aglomeradas', e, portanto, esses dados precisam ser analisados com o método de clustering apropriado. [Este artigo](https://www.kdnuggets.com/2020/02/understanding-density-based-clustering.html) demonstra a diferença entre usar clustering K-Means e algoritmos HDBSCAN para explorar um conjunto de dados ruidoso com densidade de cluster desigual.\n",
+    "\n",
+    "Aprofunde seu entendimento sobre técnicas de clustering neste [módulo de aprendizado](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-cluster-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott)\n",
+    "\n",
+    "### **Algoritmos de clustering**\n",
+    "\n",
+    "Existem mais de 100 algoritmos de clustering, e seu uso depende da natureza dos dados em questão. Vamos discutir alguns dos principais:\n",
+    "\n",
+    "-   **Clustering hierárquico**. Se um objeto é classificado por sua proximidade com um objeto próximo, em vez de um mais distante, os clusters são formados com base na distância de seus membros para outros objetos. O clustering hierárquico é caracterizado pela combinação repetida de dois clusters.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/hierarchical.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infográfico por Dasani Madipalli</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "-   **Clustering por centróides**. Este algoritmo popular exige a escolha de 'k', ou o número de clusters a serem formados, após o qual o algoritmo determina o ponto central de um cluster e reúne dados ao redor desse ponto. [Clustering K-means](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) é uma versão popular do clustering por centróides, que separa um conjunto de dados em K grupos predefinidos. O centro é determinado pela média mais próxima, daí o nome. A distância quadrada do cluster é minimizada.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/centroid.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infográfico por Dasani Madipalli</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "-   **Clustering baseado em distribuição**. Baseado em modelagem estatística, o clustering baseado em distribuição foca em determinar a probabilidade de um ponto de dados pertencer a um cluster e atribuí-lo de acordo.\n",
+    "\n",
+    "-   **Clustering baseado em densidade**. Pontos de dados são atribuídos a clusters com base em sua densidade, ou seu agrupamento em torno uns dos outros. Pontos de dados distantes do grupo são considerados outliers ou ruídos. DBSCAN, Mean-shift e OPTICS pertencem a esse tipo de clustering.\n",
+    "\n",
+    "-   **Clustering baseado em grade**. Para conjuntos de dados multidimensionais, uma grade é criada e os dados são divididos entre as células da grade, criando assim clusters.\n",
+    "\n",
+    "A melhor maneira de aprender sobre clustering é experimentando você mesmo, e é isso que você fará neste exercício.\n",
+    "\n",
+    "Vamos precisar de alguns pacotes para concluir este módulo. Você pode instalá-los com: `install.packages(c('tidyverse', 'tidymodels', 'DataExplorer', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'corrplot', 'patchwork'))`\n",
+    "\n",
+    "Alternativamente, o script abaixo verifica se você possui os pacotes necessários para completar este módulo e os instala para você caso algum esteja faltando.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load('tidyverse', 'tidymodels', 'DataExplorer', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'corrplot', 'patchwork')\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Exercício - agrupe seus dados\n",
+    "\n",
+    "A técnica de agrupamento é muito beneficiada por uma visualização adequada, então vamos começar visualizando nossos dados de música. Este exercício nos ajudará a decidir qual dos métodos de agrupamento devemos usar de forma mais eficaz para a natureza desses dados.\n",
+    "\n",
+    "Vamos começar importando os dados.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse and make it available in your current R session\r\n",
+    "library(tidyverse)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Import the data into a tibble\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# View the first 5 rows of the data set\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Às vezes, podemos querer um pouco mais de informação sobre nossos dados. Podemos observar os `dados` e `sua estrutura` usando a função [*glimpse()*](https://pillar.r-lib.org/reference/glimpse.html):\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Glimpse into the data set\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  glimpse()\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Bom trabalho!💪\n",
+    "\n",
+    "Podemos observar que `glimpse()` fornece o número total de linhas (observações) e colunas (variáveis), seguido pelas primeiras entradas de cada variável em uma linha após o nome da variável. Além disso, o *tipo de dado* da variável é exibido logo após o nome da variável dentro de `< >`.\n",
+    "\n",
+    "`DataExplorer::introduce()` pode resumir essas informações de forma organizada:\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Describe basic information for our data\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  introduce()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# A visual display of the same\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  plot_intro()\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Incrível! Acabamos de aprender que nossos dados não possuem valores ausentes.\n",
+    "\n",
+    "Enquanto estamos nisso, podemos explorar estatísticas comuns de tendência central (por exemplo, [média](https://en.wikipedia.org/wiki/Arithmetic_mean) e [mediana](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)) e medidas de dispersão (por exemplo, [desvio padrão](https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation)) usando `summarytools::descr()`\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Describe common statistics\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  descr(stats = \"common\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Vamos analisar os valores gerais dos dados. Observe que a popularidade pode ser `0`, o que indica músicas que não possuem classificação. Vamos remover esses casos em breve.\n",
+    "\n",
+    "> 🤔 Se estamos trabalhando com clustering, um método não supervisionado que não exige dados rotulados, por que estamos mostrando esses dados com rótulos? Na fase de exploração dos dados, eles são úteis, mas não são necessários para que os algoritmos de clustering funcionem.\n",
+    "\n",
+    "### 1. Explorar gêneros populares\n",
+    "\n",
+    "Vamos descobrir quais são os gêneros mais populares 🎶 contando o número de vezes que eles aparecem.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Popular genres\r\n",
+    "top_genres <- df %>% \r\n",
+    "  count(artist_top_genre, sort = TRUE) %>% \r\n",
+    "# Encode to categorical and reorder the according to count\r\n",
+    "  mutate(artist_top_genre = factor(artist_top_genre) %>% fct_inorder())\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the top genres\r\n",
+    "top_genres\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Isso foi bem! Dizem que uma imagem vale mais que mil linhas de um data frame (na verdade, ninguém nunca diz isso 😅). Mas você entendeu a ideia, certo?\n",
+    "\n",
+    "Uma maneira de visualizar dados categóricos (variáveis de texto ou fator) é usando gráficos de barras. Vamos criar um gráfico de barras com os 10 principais gêneros:\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Change the default gray theme\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "top_genres %>%\r\n",
+    "  slice(1:10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"rcartocolor::Vivid\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),\r\n",
+    "        # Rotates the X markers (so we can read them)\r\n",
+    "    axis.text.x = element_text(angle = 90))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Agora ficou muito mais fácil identificar que temos gêneros `missing` 🧐!\n",
+    "\n",
+    "> Uma boa visualização mostrará coisas que você não esperava ou levantará novas questões sobre os dados - Hadley Wickham e Garrett Grolemund, [R For Data Science](https://r4ds.had.co.nz/introduction.html)\n",
+    "\n",
+    "Observe que, quando o gênero principal é descrito como `Missing`, isso significa que o Spotify não o classificou, então vamos eliminá-lo.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "top_genres %>%\r\n",
+    "  filter(artist_top_genre != \"Missing\") %>% \r\n",
+    "  slice(1:10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"rcartocolor::Vivid\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),\r\n",
+    "        # Rotates the X markers (so we can read them)\r\n",
+    "    axis.text.x = element_text(angle = 90))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "A partir da pequena exploração de dados, aprendemos que os três principais gêneros dominam este conjunto de dados. Vamos nos concentrar em `afro dancehall`, `afropop` e `nigerian pop`, além de filtrar o conjunto de dados para remover qualquer coisa com um valor de popularidade igual a 0 (o que significa que não foi classificado com uma popularidade no conjunto de dados e pode ser considerado como ruído para nossos propósitos):\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "nigerian_songs <- df %>% \r\n",
+    "  # Concentrate on top 3 genres\r\n",
+    "  filter(artist_top_genre %in% c(\"afro dancehall\", \"afropop\",\"nigerian pop\")) %>% \r\n",
+    "  # Remove unclassified observations\r\n",
+    "  filter(popularity != 0)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "nigerian_songs %>%\r\n",
+    "  count(artist_top_genre) %>%\r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"ggsci::category10_d3\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Vamos verificar se há alguma relação linear aparente entre as variáveis numéricas em nosso conjunto de dados. Essa relação é quantificada matematicamente pelo [estatístico de correlação](https://en.wikipedia.org/wiki/Correlation).\n",
+    "\n",
+    "O estatístico de correlação é um valor entre -1 e 1 que indica a força de uma relação. Valores acima de 0 indicam uma correlação *positiva* (valores altos de uma variável tendem a coincidir com valores altos da outra), enquanto valores abaixo de 0 indicam uma correlação *negativa* (valores altos de uma variável tendem a coincidir com valores baixos da outra).\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Narrow down to numeric variables and fid correlation\r\n",
+    "corr_mat <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  select(where(is.numeric)) %>% \r\n",
+    "  cor()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize correlation matrix\r\n",
+    "corrplot(corr_mat, order = 'AOE', col = c('white', 'black'), bg = 'gold2')  \r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Os dados não são fortemente correlacionados, exceto entre `energy` e `loudness`, o que faz sentido, já que músicas altas geralmente são bem energéticas. `Popularity` tem uma correspondência com `release date`, o que também faz sentido, pois músicas mais recentes provavelmente são mais populares. Comprimento e energia parecem ter uma correlação também.\n",
+    "\n",
+    "Será interessante ver o que um algoritmo de clusterização pode fazer com esses dados!\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 Observe que correlação não implica causalidade! Temos prova de correlação, mas nenhuma prova de causalidade. Um [site divertido](https://tylervigen.com/spurious-correlations) tem algumas visualizações que enfatizam esse ponto.\n",
+    "\n",
+    "### 2. Explorar a distribuição dos dados\n",
+    "\n",
+    "Vamos fazer algumas perguntas mais sutis. Os gêneros são significativamente diferentes na percepção de sua dançabilidade, com base em sua popularidade? Vamos examinar a distribuição dos dados dos nossos três principais gêneros em relação à popularidade e dançabilidade ao longo de um eixo x e y usando [gráficos de densidade](https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics/density-curves-normal-distribution-ap/density-curves/v/density-curves).\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Perform 2D kernel density estimation\r\n",
+    "density_estimate_2d <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density_2d(bins = 5, size = 1) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  xlim(-20, 80) +\r\n",
+    "  ylim(0, 1.2)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Density plot based on the popularity\r\n",
+    "density_estimate_pop <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, fill = artist_top_genre, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density(size = 1, alpha = 0.5) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Density plot based on the danceability\r\n",
+    "density_estimate_dance <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = danceability, fill = artist_top_genre, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density(size = 1, alpha = 0.5) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Patch everything together\r\n",
+    "library(patchwork)\r\n",
+    "density_estimate_2d / (density_estimate_pop + density_estimate_dance)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Vemos que há círculos concêntricos que se alinham, independentemente do gênero. Será que os gostos nigerianos convergem em um certo nível de dançabilidade para este gênero?\n",
+    "\n",
+    "De modo geral, os três gêneros se alinham em termos de popularidade e dançabilidade. Determinar agrupamentos nesses dados vagamente alinhados será um desafio. Vamos ver se um gráfico de dispersão pode ajudar nisso.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# A scatter plot of popularity and danceability\r\n",
+    "scatter_plot <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = artist_top_genre, shape = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 2, alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"futurevisions::mars\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Add a touch of interactivity\r\n",
+    "ggplotly(scatter_plot)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Um gráfico de dispersão dos mesmos eixos mostra um padrão semelhante de convergência.\n",
+    "\n",
+    "De modo geral, para agrupamento, você pode usar gráficos de dispersão para mostrar clusters de dados, então dominar esse tipo de visualização é muito útil. Na próxima lição, vamos pegar esses dados filtrados e usar o agrupamento k-means para descobrir grupos nesses dados que parecem se sobrepor de maneiras interessantes.\n",
+    "\n",
+    "## **🚀 Desafio**\n",
+    "\n",
+    "Em preparação para a próxima lição, crie um gráfico sobre os vários algoritmos de agrupamento que você pode descobrir e usar em um ambiente de produção. Que tipos de problemas o agrupamento está tentando resolver?\n",
+    "\n",
+    "## [**Questionário pós-aula**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/28/)\n",
+    "\n",
+    "## **Revisão e Autoestudo**\n",
+    "\n",
+    "Antes de aplicar algoritmos de agrupamento, como aprendemos, é uma boa ideia entender a natureza do seu conjunto de dados. Leia mais sobre este tópico [aqui](https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html)\n",
+    "\n",
+    "Aprofunde seu entendimento sobre técnicas de agrupamento:\n",
+    "\n",
+    "-   [Treine e avalie modelos de agrupamento usando Tidymodels e amigos](https://rpubs.com/eR_ic/clustering)\n",
+    "\n",
+    "-   Bradley Boehmke & Brandon Greenwell, [*Hands-On Machine Learning with R*](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)*.*\n",
+    "\n",
+    "## **Tarefa**\n",
+    "\n",
+    "[Pesquise outras visualizações para agrupamento](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md)\n",
+    "\n",
+    "## AGRADECIMENTOS A:\n",
+    "\n",
+    "[Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) por criar a versão original em Python deste módulo ♥️\n",
+    "\n",
+    "[`Dasani Madipalli`](https://twitter.com/dasani_decoded) por criar as ilustrações incríveis que tornam os conceitos de aprendizado de máquina mais interpretáveis e fáceis de entender.\n",
+    "\n",
+    "Feliz aprendizado,\n",
+    "\n",
+    "[Eric](https://twitter.com/ericntay), Gold Microsoft Learn Student Ambassador.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "language": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "99c36449cad3708a435f6798cfa39972",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:31:07+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb b/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..23501d7a7
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,874 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable\n",
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (0.11.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (3.5.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.21.4)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.3.4)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.7.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (4.28.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing>=2.2.1 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.7)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.3.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (8.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.11.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (21.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools-scm>=4 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (6.3.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.8.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.3 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2021.3)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib>=2.2->seaborn) (1.16.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: tomli>=1.0.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from setuptools-scm>=4->matplotlib>=2.2->seaborn) (1.2.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from setuptools-scm>=4->matplotlib>=2.2->seaborn) (59.1.1)\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "!pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>name</th>\n",
+       "      <th>album</th>\n",
+       "      <th>artist</th>\n",
+       "      <th>artist_top_genre</th>\n",
+       "      <th>release_date</th>\n",
+       "      <th>length</th>\n",
+       "      <th>popularity</th>\n",
+       "      <th>danceability</th>\n",
+       "      <th>acousticness</th>\n",
+       "      <th>energy</th>\n",
+       "      <th>instrumentalness</th>\n",
+       "      <th>liveness</th>\n",
+       "      <th>loudness</th>\n",
+       "      <th>speechiness</th>\n",
+       "      <th>tempo</th>\n",
+       "      <th>time_signature</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>Sparky</td>\n",
+       "      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n",
+       "      <td>Cruel Santino</td>\n",
+       "      <td>alternative r&amp;b</td>\n",
+       "      <td>2019</td>\n",
+       "      <td>144000</td>\n",
+       "      <td>48</td>\n",
+       "      <td>0.666</td>\n",
+       "      <td>0.8510</td>\n",
+       "      <td>0.420</td>\n",
+       "      <td>0.534000</td>\n",
+       "      <td>0.1100</td>\n",
+       "      <td>-6.699</td>\n",
+       "      <td>0.0829</td>\n",
+       "      <td>133.015</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>shuga rush</td>\n",
+       "      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n",
+       "      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n",
+       "      <td>afropop</td>\n",
+       "      <td>2020</td>\n",
+       "      <td>89488</td>\n",
+       "      <td>30</td>\n",
+       "      <td>0.710</td>\n",
+       "      <td>0.0822</td>\n",
+       "      <td>0.683</td>\n",
+       "      <td>0.000169</td>\n",
+       "      <td>0.1010</td>\n",
+       "      <td>-5.640</td>\n",
+       "      <td>0.3600</td>\n",
+       "      <td>129.993</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>LITT!</td>\n",
+       "      <td>LITT!</td>\n",
+       "      <td>AYLØ</td>\n",
+       "      <td>indie r&amp;b</td>\n",
+       "      <td>2018</td>\n",
+       "      <td>207758</td>\n",
+       "      <td>40</td>\n",
+       "      <td>0.836</td>\n",
+       "      <td>0.2720</td>\n",
+       "      <td>0.564</td>\n",
+       "      <td>0.000537</td>\n",
+       "      <td>0.1100</td>\n",
+       "      <td>-7.127</td>\n",
+       "      <td>0.0424</td>\n",
+       "      <td>130.005</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n",
+       "      <td>Enjoy Your Life</td>\n",
+       "      <td>Lady Donli</td>\n",
+       "      <td>nigerian pop</td>\n",
+       "      <td>2019</td>\n",
+       "      <td>175135</td>\n",
+       "      <td>14</td>\n",
+       "      <td>0.894</td>\n",
+       "      <td>0.7980</td>\n",
+       "      <td>0.611</td>\n",
+       "      <td>0.000187</td>\n",
+       "      <td>0.0964</td>\n",
+       "      <td>-4.961</td>\n",
+       "      <td>0.1130</td>\n",
+       "      <td>111.087</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>wanted you</td>\n",
+       "      <td>rare.</td>\n",
+       "      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n",
+       "      <td>afropop</td>\n",
+       "      <td>2018</td>\n",
+       "      <td>152049</td>\n",
+       "      <td>25</td>\n",
+       "      <td>0.702</td>\n",
+       "      <td>0.1160</td>\n",
+       "      <td>0.833</td>\n",
+       "      <td>0.910000</td>\n",
+       "      <td>0.3480</td>\n",
+       "      <td>-6.044</td>\n",
+       "      <td>0.0447</td>\n",
+       "      <td>105.115</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 4,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Obter informações sobre o dataframe\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
+      "RangeIndex: 530 entries, 0 to 529\n",
+      "Data columns (total 16 columns):\n",
+      " #   Column            Non-Null Count  Dtype  \n",
+      "---  ------            --------------  -----  \n",
+      " 0   name              530 non-null    object \n",
+      " 1   album             530 non-null    object \n",
+      " 2   artist            530 non-null    object \n",
+      " 3   artist_top_genre  530 non-null    object \n",
+      " 4   release_date      530 non-null    int64  \n",
+      " 5   length            530 non-null    int64  \n",
+      " 6   popularity        530 non-null    int64  \n",
+      " 7   danceability      530 non-null    float64\n",
+      " 8   acousticness      530 non-null    float64\n",
+      " 9   energy            530 non-null    float64\n",
+      " 10  instrumentalness  530 non-null    float64\n",
+      " 11  liveness          530 non-null    float64\n",
+      " 12  loudness          530 non-null    float64\n",
+      " 13  speechiness       530 non-null    float64\n",
+      " 14  tempo             530 non-null    float64\n",
+      " 15  time_signature    530 non-null    int64  \n",
+      "dtypes: float64(8), int64(4), object(4)\n",
+      "memory usage: 66.4+ KB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "name                0\n",
+       "album               0\n",
+       "artist              0\n",
+       "artist_top_genre    0\n",
+       "release_date        0\n",
+       "length              0\n",
+       "popularity          0\n",
+       "danceability        0\n",
+       "acousticness        0\n",
+       "energy              0\n",
+       "instrumentalness    0\n",
+       "liveness            0\n",
+       "loudness            0\n",
+       "speechiness         0\n",
+       "tempo               0\n",
+       "time_signature      0\n",
+       "dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.isnull().sum()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Observe os valores gerais dos dados. Note que a popularidade pode ser '0' - e há muitas linhas com esse valor\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>release_date</th>\n",
+       "      <th>length</th>\n",
+       "      <th>popularity</th>\n",
+       "      <th>danceability</th>\n",
+       "      <th>acousticness</th>\n",
+       "      <th>energy</th>\n",
+       "      <th>instrumentalness</th>\n",
+       "      <th>liveness</th>\n",
+       "      <th>loudness</th>\n",
+       "      <th>speechiness</th>\n",
+       "      <th>tempo</th>\n",
+       "      <th>time_signature</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>count</th>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>mean</th>\n",
+       "      <td>2015.390566</td>\n",
+       "      <td>222298.169811</td>\n",
+       "      <td>17.507547</td>\n",
+       "      <td>0.741619</td>\n",
+       "      <td>0.265412</td>\n",
+       "      <td>0.760623</td>\n",
+       "      <td>0.016305</td>\n",
+       "      <td>0.147308</td>\n",
+       "      <td>-4.953011</td>\n",
+       "      <td>0.130748</td>\n",
+       "      <td>116.487864</td>\n",
+       "      <td>3.986792</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>std</th>\n",
+       "      <td>3.131688</td>\n",
+       "      <td>39696.822259</td>\n",
+       "      <td>18.992212</td>\n",
+       "      <td>0.117522</td>\n",
+       "      <td>0.208342</td>\n",
+       "      <td>0.148533</td>\n",
+       "      <td>0.090321</td>\n",
+       "      <td>0.123588</td>\n",
+       "      <td>2.464186</td>\n",
+       "      <td>0.092939</td>\n",
+       "      <td>23.518601</td>\n",
+       "      <td>0.333701</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>min</th>\n",
+       "      <td>1998.000000</td>\n",
+       "      <td>89488.000000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.255000</td>\n",
+       "      <td>0.000665</td>\n",
+       "      <td>0.111000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.028300</td>\n",
+       "      <td>-19.362000</td>\n",
+       "      <td>0.027800</td>\n",
+       "      <td>61.695000</td>\n",
+       "      <td>3.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>25%</th>\n",
+       "      <td>2014.000000</td>\n",
+       "      <td>199305.000000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.681000</td>\n",
+       "      <td>0.089525</td>\n",
+       "      <td>0.669000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.075650</td>\n",
+       "      <td>-6.298750</td>\n",
+       "      <td>0.059100</td>\n",
+       "      <td>102.961250</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>50%</th>\n",
+       "      <td>2016.000000</td>\n",
+       "      <td>218509.000000</td>\n",
+       "      <td>13.000000</td>\n",
+       "      <td>0.761000</td>\n",
+       "      <td>0.220500</td>\n",
+       "      <td>0.784500</td>\n",
+       "      <td>0.000004</td>\n",
+       "      <td>0.103500</td>\n",
+       "      <td>-4.558500</td>\n",
+       "      <td>0.097950</td>\n",
+       "      <td>112.714500</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>75%</th>\n",
+       "      <td>2017.000000</td>\n",
+       "      <td>242098.500000</td>\n",
+       "      <td>31.000000</td>\n",
+       "      <td>0.829500</td>\n",
+       "      <td>0.403000</td>\n",
+       "      <td>0.875750</td>\n",
+       "      <td>0.000234</td>\n",
+       "      <td>0.164000</td>\n",
+       "      <td>-3.331000</td>\n",
+       "      <td>0.177000</td>\n",
+       "      <td>125.039250</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>max</th>\n",
+       "      <td>2020.000000</td>\n",
+       "      <td>511738.000000</td>\n",
+       "      <td>73.000000</td>\n",
+       "      <td>0.966000</td>\n",
+       "      <td>0.954000</td>\n",
+       "      <td>0.995000</td>\n",
+       "      <td>0.910000</td>\n",
+       "      <td>0.811000</td>\n",
+       "      <td>0.582000</td>\n",
+       "      <td>0.514000</td>\n",
+       "      <td>206.007000</td>\n",
+       "      <td>5.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "       release_date         length  popularity  danceability  acousticness  \\\n",
+       "count    530.000000     530.000000  530.000000    530.000000    530.000000   \n",
+       "mean    2015.390566  222298.169811   17.507547      0.741619      0.265412   \n",
+       "std        3.131688   39696.822259   18.992212      0.117522      0.208342   \n",
+       "min     1998.000000   89488.000000    0.000000      0.255000      0.000665   \n",
+       "25%     2014.000000  199305.000000    0.000000      0.681000      0.089525   \n",
+       "50%     2016.000000  218509.000000   13.000000      0.761000      0.220500   \n",
+       "75%     2017.000000  242098.500000   31.000000      0.829500      0.403000   \n",
+       "max     2020.000000  511738.000000   73.000000      0.966000      0.954000   \n",
+       "\n",
+       "           energy  instrumentalness    liveness    loudness  speechiness  \\\n",
+       "count  530.000000        530.000000  530.000000  530.000000   530.000000   \n",
+       "mean     0.760623          0.016305    0.147308   -4.953011     0.130748   \n",
+       "std      0.148533          0.090321    0.123588    2.464186     0.092939   \n",
+       "min      0.111000          0.000000    0.028300  -19.362000     0.027800   \n",
+       "25%      0.669000          0.000000    0.075650   -6.298750     0.059100   \n",
+       "50%      0.784500          0.000004    0.103500   -4.558500     0.097950   \n",
+       "75%      0.875750          0.000234    0.164000   -3.331000     0.177000   \n",
+       "max      0.995000          0.910000    0.811000    0.582000     0.514000   \n",
+       "\n",
+       "            tempo  time_signature  \n",
+       "count  530.000000      530.000000  \n",
+       "mean   116.487864        3.986792  \n",
+       "std     23.518601        0.333701  \n",
+       "min     61.695000        3.000000  \n",
+       "25%    102.961250        4.000000  \n",
+       "50%    112.714500        4.000000  \n",
+       "75%    125.039250        4.000000  \n",
+       "max    206.007000        5.000000  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 7,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.describe()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Guia de Gêneros no Spotify\n",
+    "\n",
+    "## Introdução\n",
+    "\n",
+    "Este documento fornece uma visão geral dos gêneros musicais disponíveis no Spotify. Ele é projetado para ajudar os desenvolvedores e usuários a entenderem como os gêneros são classificados e utilizados na plataforma.\n",
+    "\n",
+    "## Gêneros Suportados\n",
+    "\n",
+    "Abaixo está uma lista de gêneros atualmente suportados no Spotify:\n",
+    "\n",
+    "- Pop\n",
+    "- Rock\n",
+    "- Hip-Hop\n",
+    "- Jazz\n",
+    "- Clássico\n",
+    "- Eletrônica\n",
+    "- Country\n",
+    "- Reggae\n",
+    "- Blues\n",
+    "- Funk\n",
+    "- Soul\n",
+    "- R&B\n",
+    "- Metal\n",
+    "- Punk\n",
+    "- Alternativo\n",
+    "- Indie\n",
+    "- Folk\n",
+    "- Gospel\n",
+    "- Latino\n",
+    "- K-Pop\n",
+    "- Afrobeat\n",
+    "- Dance\n",
+    "- House\n",
+    "- Techno\n",
+    "- Trance\n",
+    "- Drum and Bass\n",
+    "- Dubstep\n",
+    "- Trap\n",
+    "- Música Infantil\n",
+    "- Música de Filme\n",
+    "- Música de Teatro\n",
+    "- Música Tradicional\n",
+    "- Música Instrumental\n",
+    "- Música Ambiental\n",
+    "- Música Étnica\n",
+    "- Música Experimental\n",
+    "\n",
+    "[!NOTE] Esta lista pode ser atualizada periodicamente para refletir novos gêneros adicionados ao Spotify.\n",
+    "\n",
+    "## Gêneros Não Classificados\n",
+    "\n",
+    "Alguns gêneros podem não ser classificados no Spotify devido à sua natureza específica ou falta de dados suficientes. Esses gêneros não são exibidos na lista acima.\n",
+    "\n",
+    "[!TIP] Se você não encontrar um gênero específico, tente usar palavras-chave relacionadas para explorar músicas semelhantes.\n",
+    "\n",
+    "## Conclusão\n",
+    "\n",
+    "Compreender os gêneros disponíveis no Spotify pode melhorar significativamente a experiência do usuário, permitindo uma navegação mais eficiente e personalizada. Use esta lista como referência para explorar a vasta biblioteca musical da plataforma.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[df['artist_top_genre'] != 'Missing']\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 10,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 864x648 with 2 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "corrmat = df.corr()\n",
+    "f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))\n",
+    "sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True);"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x432 with 3 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "sns.set_theme(style=\"ticks\")\n",
+    "\n",
+    "# Show the joint distribution using kernel density estimation\n",
+    "g = sns.jointplot(\n",
+    "    data=df,\n",
+    "    x=\"popularity\", y=\"danceability\", hue=\"artist_top_genre\",\n",
+    "    kind=\"kde\",\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "/Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages/seaborn/axisgrid.py:337: UserWarning: The `size` parameter has been renamed to `height`; please update your code.\n",
+      "  warnings.warn(msg, UserWarning)\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x1350b1a90>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 468.975x360 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "sns.FacetGrid(df, hue=\"artist_top_genre\", size=5) \\\n",
+    "   .map(plt.scatter, \"popularity\", \"danceability\") \\\n",
+    "   .add_legend()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional feita por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.9"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c61deff2839902ac8cb4ed411eb10fee",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:26:27+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/README.md b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/README.md
new file mode 100644
index 000000000..b9dbc4123
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/README.md
@@ -0,0 +1,261 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "085d571097d201810720df4cd379f8c2",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:06:22+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# K-Means clustering
+
+## [Pre-lecture quiz](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/29/)
+
+Nesta lição, você aprenderá como criar clusters usando Scikit-learn e o conjunto de dados de música nigeriana que você importou anteriormente. Vamos abordar os fundamentos do K-Means para Clustering. Lembre-se de que, como você aprendeu na lição anterior, existem várias maneiras de trabalhar com clusters, e o método que você usa depende dos seus dados. Vamos experimentar o K-Means, pois é a técnica de clustering mais comum. Vamos começar!
+
+Termos que você aprenderá:
+
+- Pontuação de Silhouette
+- Método do cotovelo
+- Inércia
+- Variância
+
+## Introdução
+
+[K-Means Clustering](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) é um método derivado do domínio de processamento de sinais. Ele é usado para dividir e particionar grupos de dados em 'k' clusters usando uma série de observações. Cada observação trabalha para agrupar um determinado ponto de dados mais próximo de sua 'média' mais próxima, ou o ponto central de um cluster.
+
+Os clusters podem ser visualizados como [diagramas de Voronoi](https://wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram), que incluem um ponto (ou 'semente') e sua região correspondente.
+
+![voronoi diagram](../../../../translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.br.png)
+
+> Infográfico por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+O processo de clustering K-Means [é executado em três etapas](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means):
+
+1. O algoritmo seleciona um número k de pontos centrais ao amostrar do conjunto de dados. Depois disso, ele entra em um loop:
+    1. Ele atribui cada amostra ao centróide mais próximo.
+    2. Ele cria novos centróides calculando o valor médio de todas as amostras atribuídas aos centróides anteriores.
+    3. Em seguida, calcula a diferença entre os novos e antigos centróides e repete até que os centróides sejam estabilizados.
+
+Uma desvantagem do uso do K-Means é que você precisará estabelecer 'k', ou seja, o número de centróides. Felizmente, o 'método do cotovelo' ajuda a estimar um bom valor inicial para 'k'. Você experimentará isso em breve.
+
+## Pré-requisito
+
+Você trabalhará no arquivo [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb) desta lição, que inclui a importação de dados e a limpeza preliminar que você fez na última lição.
+
+## Exercício - preparação
+
+Comece revisando os dados das músicas.
+
+1. Crie um boxplot, chamando `boxplot()` para cada coluna:
+
+    ```python
+    plt.figure(figsize=(20,20), dpi=200)
+    
+    plt.subplot(4,3,1)
+    sns.boxplot(x = 'popularity', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,2)
+    sns.boxplot(x = 'acousticness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,3)
+    sns.boxplot(x = 'energy', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,4)
+    sns.boxplot(x = 'instrumentalness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,5)
+    sns.boxplot(x = 'liveness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,6)
+    sns.boxplot(x = 'loudness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,7)
+    sns.boxplot(x = 'speechiness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,8)
+    sns.boxplot(x = 'tempo', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,9)
+    sns.boxplot(x = 'time_signature', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,10)
+    sns.boxplot(x = 'danceability', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,11)
+    sns.boxplot(x = 'length', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,12)
+    sns.boxplot(x = 'release_date', data = df)
+    ```
+
+    Esses dados estão um pouco ruidosos: ao observar cada coluna como um boxplot, você pode ver outliers.
+
+    ![outliers](../../../../translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.br.png)
+
+Você poderia percorrer o conjunto de dados e remover esses outliers, mas isso tornaria os dados bastante reduzidos.
+
+1. Por enquanto, escolha quais colunas você usará para o exercício de clustering. Escolha aquelas com intervalos semelhantes e codifique a coluna `artist_top_genre` como dados numéricos:
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+    le = LabelEncoder()
+    
+    X = df.loc[:, ('artist_top_genre','popularity','danceability','acousticness','loudness','energy')]
+    
+    y = df['artist_top_genre']
+    
+    X['artist_top_genre'] = le.fit_transform(X['artist_top_genre'])
+    
+    y = le.transform(y)
+    ```
+
+1. Agora você precisa escolher quantos clusters deseja segmentar. Você sabe que há 3 gêneros musicais que extraímos do conjunto de dados, então vamos tentar 3:
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    
+    nclusters = 3 
+    seed = 0
+    
+    km = KMeans(n_clusters=nclusters, random_state=seed)
+    km.fit(X)
+    
+    # Predict the cluster for each data point
+    
+    y_cluster_kmeans = km.predict(X)
+    y_cluster_kmeans
+    ```
+
+Você verá um array impresso com clusters previstos (0, 1 ou 2) para cada linha do dataframe.
+
+1. Use esse array para calcular uma 'pontuação de silhouette':
+
+    ```python
+    from sklearn import metrics
+    score = metrics.silhouette_score(X, y_cluster_kmeans)
+    score
+    ```
+
+## Pontuação de Silhouette
+
+Procure uma pontuação de silhouette mais próxima de 1. Essa pontuação varia de -1 a 1, e se a pontuação for 1, o cluster é denso e bem separado dos outros clusters. Um valor próximo de 0 representa clusters sobrepostos com amostras muito próximas do limite de decisão dos clusters vizinhos. [(Fonte)](https://dzone.com/articles/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-exam)
+
+Nossa pontuação é **0,53**, bem no meio. Isso indica que nossos dados não são particularmente adequados para esse tipo de clustering, mas vamos continuar.
+
+### Exercício - construir um modelo
+
+1. Importe `KMeans` e inicie o processo de clustering.
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    wcss = []
+    
+    for i in range(1, 11):
+        kmeans = KMeans(n_clusters = i, init = 'k-means++', random_state = 42)
+        kmeans.fit(X)
+        wcss.append(kmeans.inertia_)
+    
+    ```
+
+    Há algumas partes aqui que merecem explicação.
+
+    > 🎓 range: Estas são as iterações do processo de clustering.
+
+    > 🎓 random_state: "Determina a geração de números aleatórios para a inicialização dos centróides." [Fonte](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans)
+
+    > 🎓 WCSS: "soma dos quadrados dentro do cluster" mede a distância média ao quadrado de todos os pontos dentro de um cluster até o centróide do cluster. [Fonte](https://medium.com/@ODSC/unsupervised-learning-evaluating-clusters-bd47eed175ce).
+
+    > 🎓 Inércia: Os algoritmos K-Means tentam escolher centróides para minimizar a 'inércia', "uma medida de quão coerentes internamente os clusters são." [Fonte](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html). O valor é adicionado à variável wcss em cada iteração.
+
+    > 🎓 k-means++: No [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means), você pode usar a otimização 'k-means++', que "inicializa os centróides para serem (geralmente) distantes uns dos outros, levando a resultados provavelmente melhores do que a inicialização aleatória."
+
+### Método do cotovelo
+
+Anteriormente, você presumiu que, como segmentou 3 gêneros musicais, deveria escolher 3 clusters. Mas será que é isso mesmo?
+
+1. Use o 'método do cotovelo' para ter certeza.
+
+    ```python
+    plt.figure(figsize=(10,5))
+    sns.lineplot(x=range(1, 11), y=wcss, marker='o', color='red')
+    plt.title('Elbow')
+    plt.xlabel('Number of clusters')
+    plt.ylabel('WCSS')
+    plt.show()
+    ```
+
+    Use a variável `wcss` que você construiu na etapa anterior para criar um gráfico mostrando onde está a 'curva' no cotovelo, que indica o número ideal de clusters. Talvez seja **3**!
+
+    ![elbow method](../../../../translated_images/elbow.72676169eed744ff03677e71334a16c6b8f751e9e716e3d7f40dd7cdef674cca.br.png)
+
+## Exercício - exibir os clusters
+
+1. Tente o processo novamente, desta vez configurando três clusters, e exiba os clusters como um gráfico de dispersão:
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    kmeans = KMeans(n_clusters = 3)
+    kmeans.fit(X)
+    labels = kmeans.predict(X)
+    plt.scatter(df['popularity'],df['danceability'],c = labels)
+    plt.xlabel('popularity')
+    plt.ylabel('danceability')
+    plt.show()
+    ```
+
+1. Verifique a precisão do modelo:
+
+    ```python
+    labels = kmeans.labels_
+    
+    correct_labels = sum(y == labels)
+    
+    print("Result: %d out of %d samples were correctly labeled." % (correct_labels, y.size))
+    
+    print('Accuracy score: {0:0.2f}'. format(correct_labels/float(y.size)))
+    ```
+
+    A precisão deste modelo não é muito boa, e o formato dos clusters dá uma pista do porquê.
+
+    ![clusters](../../../../translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.br.png)
+
+    Esses dados são muito desequilibrados, pouco correlacionados e há muita variância entre os valores das colunas para formar bons clusters. Na verdade, os clusters que se formam provavelmente são fortemente influenciados ou enviesados pelas três categorias de gêneros que definimos acima. Foi um processo de aprendizado!
+
+    Na documentação do Scikit-learn, você pode ver que um modelo como este, com clusters não muito bem demarcados, tem um problema de 'variância':
+
+    ![problem models](../../../../translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.br.png)
+    > Infográfico do Scikit-learn
+
+## Variância
+
+Variância é definida como "a média das diferenças ao quadrado em relação à média" [(Fonte)](https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html). No contexto deste problema de clustering, refere-se a dados em que os números do nosso conjunto tendem a divergir um pouco demais da média.
+
+✅ Este é um ótimo momento para pensar em todas as maneiras de corrigir esse problema. Ajustar os dados um pouco mais? Usar colunas diferentes? Utilizar um algoritmo diferente? Dica: Experimente [escalar seus dados](https://www.mygreatlearning.com/blog/learning-data-science-with-k-means-clustering/) para normalizá-los e testar outras colunas.
+
+> Experimente este '[calculador de variância](https://www.calculatorsoup.com/calculators/statistics/variance-calculator.php)' para entender melhor o conceito.
+
+---
+
+## 🚀Desafio
+
+Passe algum tempo com este notebook ajustando os parâmetros. Você consegue melhorar a precisão do modelo limpando mais os dados (removendo outliers, por exemplo)? Você pode usar pesos para dar mais importância a determinadas amostras de dados. O que mais você pode fazer para criar clusters melhores?
+
+Dica: Experimente escalar seus dados. Há código comentado no notebook que adiciona escalonamento padrão para fazer as colunas de dados se parecerem mais em termos de intervalo. Você descobrirá que, embora a pontuação de silhouette diminua, a 'curva' no gráfico do cotovelo se suaviza. Isso ocorre porque deixar os dados sem escala permite que dados com menos variância tenham mais peso. Leia um pouco mais sobre esse problema [aqui](https://stats.stackexchange.com/questions/21222/are-mean-normalization-and-feature-scaling-needed-for-k-means-clustering/21226#21226).
+
+## [Post-lecture quiz](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/30/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Dê uma olhada em um simulador de K-Means [como este](https://user.ceng.metu.edu.tr/~akifakkus/courses/ceng574/k-means/). Você pode usar esta ferramenta para visualizar pontos de dados de amostra e determinar seus centróides. Você pode editar a aleatoriedade dos dados, o número de clusters e o número de centróides. Isso ajuda você a ter uma ideia de como os dados podem ser agrupados?
+
+Além disso, confira [este material sobre K-Means](https://stanford.edu/~cpiech/cs221/handouts/kmeans.html) da Stanford.
+
+## Tarefa
+
+[Experimente diferentes métodos de clustering](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..1dd50615f
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b8e17eff34ad1680eba2a5d3cf9ffc41",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:07:38+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Experimente diferentes métodos de agrupamento
+
+## Instruções
+
+Nesta lição, você aprendeu sobre o agrupamento K-Means. Às vezes, o K-Means não é adequado para seus dados. Crie um notebook usando dados destas lições ou de outra fonte (credite sua fonte) e mostre um método de agrupamento diferente que NÃO utilize K-Means. O que você aprendeu?
+
+## Rubrica
+
+| Critério  | Exemplary                                                       | Adequado                                                             | Precisa Melhorar             |
+| --------- | --------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------- | ---------------------------- |
+|           | Um notebook é apresentado com um modelo de agrupamento bem documentado | Um notebook é apresentado sem boa documentação e/ou incompleto       | Trabalho incompleto é enviado |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..77e2957ab
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,231 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "3e5c8ab363e8d88f566d4365efc7e0bd",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:32:42+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Comece de onde terminamos na última aula, com os dados importados e filtrados.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Vamos focar apenas em 3 gêneros. Talvez possamos formar 3 clusters!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"mb1e94ec236\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mff1e083e3c\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p7b6b825212\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlYAAAHbCAYAAAAJY9SEAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nO3de7ymc73/8dfbjNROhUwINR0msjvInk07hZLILofaiSJKTQfS+biT2NXu3O6oKL+0f6WURG0dpIOdnTJkO5UMEdNgoaQIw2f/cV1Td2ONGbO+y32vNa/n47Ee676/13Vf9yetWet9f09XqgpJkiRN3GrDLkCSJGm6MFhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiZFwh8Hvm5PuGng+fOHXZ8kTYa4QaikyZZwKfDiKr437FomImFmFYuHXYek0WWPlaShSLhXwicSFiVckfD+hNX7YzslLEg4NOG6hF8nPOdOrjUn4X8Sbkj4dsKnEz4zcPxJCT9N+H3CWQlbDxw7PeGQ/vsfEk5KWLs/tmnC4oSXJFwOnLQC13tJwqV9LZfcWd2Sph+DlaRhORR4DPBo4B+A7YA3DhyfDdwDWB94CXB0wkOWvkhCgGOBHwD3B94D7D1wfDbwdeBfgXWAtwFfXxKees8Dng9sAKwFvGrg2AxgK2ATYNc7u15/zfcD21dxH+CJwHl35T+KpKnNYCVpWJ4PHFLFNVVcBbwT2Gfg+GLg0Cpu6YcQvwf8yzjXmQNsChzWn/tD4FsDx/cFvlbF96q4vYqTgAuApw2cc2QVF1fxJ+CrwOZLvcfbq7ixiptW8HqPSrhnFb+t4hd36b+KpCnNYCXpbtf3Mq0PXDbQfBmw4cDzsSr+vNTxB45zuQf259480Hb5wOMHA3v3w3a/T/g9MHepa1058PhGYM2B57dX8dsVuV4Vv6MLjAcBVyacmPDwcWqWNE0ZrCTd7aooujDz4IHmBwELB56vm3DPpY4PBpwlFgGzEtYYaNt44PHlwGeqWGvg695VfHhFy13q+Z1er4r/qmJ7uuD2G+DwFXwfSdOAwUrSsBwDHJJw/4QH0M1Z+v8Dx1cHDk64R8JTgB2A48a5zq+AC4G3JayesA2w08Dxo4HnJGyfMKOfNL99wvorWfcyr5ewYcI/J/wdcDPwR+D2lXwfSVOQwUrSsLydbm7S+cDZwGnA+waOX0o3z+pK4CjghVVcsvRF+t6v5wJPBX4HvBX4Cl2woX/Ns+kmy19DN6T4Klby999yrjcDeHNf87XAPwIHrsz7SJqa3MdK0shJ2An4eNXKzU9KOAE4vYp/b1uZJN05e6wkTXkJWyXMTlgt4Zl0Q4EnDLsuSauemcMuQJIa2Ihu/tXadJPLX1TFBcMtSdKqyKFASZKkRhwKlCRJamQkhgLXXXfdmj179rDLkCRJWq4zzzzzmqqaNd6xkQhWs2fPZv78+cMuQ5IkabmSXLasYw4FSpIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1MnPYBbT2D2/4/LBL0DRz5vtfMOwSJElThD1WkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqZHlBqskGyf5QZILkpyf5FV9+zpJTk5yUf997b49ST6aZEGSc5JsMdn/IyRJkkbBivRYLQZeV1WbAY8HDkiyGfBm4JSqmgOc0j8HeDowp/+aBxzevGpJkqQRtNxgVVWLquqs/vENwC+ADYFdgaP7044Gdusf7wp8vjqnA2sl2aB55ZIkSSPmLs2xSjIbeBzwU2C9qlrUH7oSWK9/vCFw+cDLrujblr7WvCTzk8wfGxu7i2VLkiSNnhUOVknWBI4DXl1Vfxg8VlUF1F1546o6oqrmVtXcWbNm3ZWXSpIkjaQVClZJVqcLVV+oqq/1zVctGeLrv1/dty8ENh54+UZ9myRJ0rS2IqsCA3wW+EVVfWjg0InAvv3jfYETBtpf0K8OfDxw/cCQoSRJ0rQ1cwXO2RrYBzg3ydl921uB9wDHJtkfuAzYoz92ErAzsAC4EXhh04olSZJG1HKDVVX9GMgyDm8/zvkFHDDBuiRJkqYcd16XJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqZHlBqskRyW5Osl5A21fTnJ2/3VpkrP79tlJbho49qnJLF6SJGmUzFyBcz4HfBz4/JKGqnruksdJPghcP3D+xVW1easCJUmSporlBquqOjXJ7PGOJQmwB/CUtmVJkiRNPROdY/Uk4Kqqumig7SFJfp7kR0metKwXJpmXZH6S+WNjYxMsQ5IkafgmGqz2Ao4ZeL4IeFBVPQ54LfDFJPcd74VVdURVza2qubNmzZpgGZIkScO30sEqyUzgWcCXl7RV1c1VdW3/+EzgYuAREy1SkiRpKphIj9VTgV9W1RVLGpLMSjKjf/xQYA5wycRKlCRJmhpWZLuFY4CfAJskuSLJ/v2hPfnbYUCAbYBz+u0Xvgq8rKqua1mwJEnSqFqRVYF7LaN9v3HajgOOm3hZkiRJU487r0uSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUyHKDVZKjklyd5LyBtnckWZjk7P5r54Fjb0myIMmFSXacrMIlSZJGzYr0WH0O2Gmc9g9X1eb910kASTYD9gT+vn/NJ5PMaFWsJEnSKFtusKqqU4HrVvB6uwJfqqqbq+rXwAJgywnUJ0mSNGVMZI7VgUnO6YcK1+7bNgQuHzjnir7tDpLMSzI/yfyxsbEJlCFJkjQaVjZYHQ48DNgcWAR88K5eoKqOqKq5VTV31qxZK1mGJEnS6FipYFVVV1XVbVV1O3Akfx3uWwhsPHDqRn2bJEnStLdSwSrJBgNPdweWrBg8EdgzyRpJHgLMAX42sRIlSZKmhpnLOyHJMcB2wLpJrgAOAbZLsjlQwKXASwGq6vwkxwIXAIuBA6rqtskpXZIkabQsN1hV1V7jNH/2Ts5/F/CuiRQlSZI0FbnzuiRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNLDdYJTkqydVJzhtoe3+SXyY5J8nxSdbq22cnuSnJ2f3XpyazeEmSpFGyIj1WnwN2WqrtZOBRVfUY4FfAWwaOXVxVm/dfL2tTpiRJ0uhbbrCqqlOB65Zq+25VLe6fng5sNAm1SZIkTSkt5li9CPjWwPOHJPl5kh8ledKyXpRkXpL5SeaPjY01KEOSJGm4JhSskvwrsBj4Qt+0CHhQVT0OeC3wxST3He+1VXVEVc2tqrmzZs2aSBmSJEkjYaWDVZL9gGcAz6+qAqiqm6vq2v7xmcDFwCMa1ClJkjTyVipYJdkJeCOwS1XdONA+K8mM/vFDgTnAJS0KlSRJGnUzl3dCkmOA7YB1k1wBHEK3CnAN4OQkAKf3KwC3AQ5LcitwO/Cyqrpu3AtLkiRNM8sNVlW11zjNn13GuccBx020KEmSpKnIndclSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJamSFglWSo5JcneS8gbZ1kpyc5KL++9p9e5J8NMmCJOck2WKyipckSRolK9pj9Tlgp6Xa3gycUlVzgFP65wBPB+b0X/OAwydepiRJ0uhboWBVVacC1y3VvCtwdP/4aGC3gfbPV+d0YK0kG7QoVpIkaZRNZI7VelW1qH98JbBe/3hD4PKB867o2/5GknlJ5ieZPzY2NoEyJEmSRkOTyetVVUDdxdccUVVzq2rurFmzWpQhSZI0VBMJVlctGeLrv1/dty8ENh44b6O+TZIkaVqbSLA6Edi3f7wvcMJA+wv61YGPB64fGDKUJEmatmauyElJjgG2A9ZNcgVwCPAe4Ngk+wOXAXv0p58E7AwsAG4EXti4ZkmSpJG0QsGqqvZaxqHtxzm3gAMmUpQkSdJU5M7rkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDUyc2VfmGQT4MsDTQ8F3g6sBbwEGOvb31pVJ610hZIkSVPESgerqroQ2BwgyQxgIXA88ELgw1X1gSYVSpIkTRGthgK3By6uqssaXU+SJGnKaRWs9gSOGXh+YJJzkhyVZO3xXpBkXpL5SeaPjY2Nd4okSdKUMuFgleQewC7AV/qmw4GH0Q0TLgI+ON7rquqIqppbVXNnzZo10TIkSZKGrkWP1dOBs6rqKoCquqqqbquq24EjgS0bvIckSdLIaxGs9mJgGDDJBgPHdgfOa/AekiRJI2+lVwUCJLk3sAPw0oHm9yXZHCjg0qWOSZIkTVsTClZV9Sfg/ku17TOhiiRJkqYod16XJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKmRmcMuQNJd95vDHj3sEjTNPOjt5w67BGlasMdKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWpk5kQvkORS4AbgNmBxVc1Nsg7wZWA2cCmwR1X9bqLvJUmSNMpa9Vg9uao2r6q5/fM3A6dU1RzglP65JEnStDZZQ4G7Akf3j48Gdpuk95EkSRoZLYJVAd9NcmaSeX3belW1qH98JbDe0i9KMi/J/CTzx8bGGpQhSZI0XBOeYwU8saoWJnkAcHKSXw4erKpKUku/qKqOAI4AmDt37h2OS5IkTTUT7rGqqoX996uB44EtgauSbADQf796ou8jSZI06iYUrJLcO8l9ljwGngacB5wI7Nufti9wwkTeR5IkaSqY6FDgesDxSZZc64tV9e0kZwDHJtkfuAzYY4LvI0mSNPImFKyq6hLgseO0XwtsP5FrS5IkTTXuvC5JktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIysdrJJsnOQHSS5Icn6SV/Xt70iyMMnZ/dfO7cqVJEkaXTMn8NrFwOuq6qwk9wHOTHJyf+zDVfWBiZcnSZI0dax0sKqqRcCi/vENSX4BbNiqMEmSpKmmyRyrJLOBxwE/7ZsOTHJOkqOSrL2M18xLMj/J/LGxsRZlSJIkDdWEg1WSNYHjgFdX1R+Aw4GHAZvT9Wh9cLzXVdURVTW3qubOmjVromVIkiQN3YSCVZLV6ULVF6rqawBVdVVV3VZVtwNHAltOvExJkqTRN5FVgQE+C/yiqj400L7BwGm7A+etfHmSJElTx0RWBW4N7AOcm+Tsvu2twF5JNgcKuBR46YQqlCRJmiImsirwx0DGOXTSypcjSZI0dbnzuiRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDUyke0WJEmaNFt/bOthl6Bp5rRXnjbp72GPlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDUyacEqyU5JLkyyIMmbJ+t9JEmSRsWkBKskM4BPAE8HNgP2SrLZZLyXJEnSqJisHqstgQVVdUlV3QJ8Cdh1kt5LkiRpJKSq2l80+Rdgp6p6cf98H2Crqjpw4Jx5wLz+6SbAhc0L0Z1ZF7hm2EVIk8yfc60K/Dm/+z24qmaNd2Dm3V3JElV1BHDEsN5/VZdkflXNHXYd0mTy51yrAn/OR8tkDQUuBDYeeL5R3yZJkjRtTVawOgOYk+QhSe4B7AmcOEnvJUmSNBImZSiwqhYnORD4DjADOKqqzp+M99JKcxhWqwJ/zrUq8Od8hEzK5HVJkqRVkTuvS5IkNWKwkiRJasRgpSaSzE1yn2HXIUnSMBms1MpLgO8ariRp6kmSYdcwXRisNCFJtgCoqpcCZwLHG640VYz3x8Q/MFrVJElVVZKtk+yfZPt+qyStBFcFakKSnA7cWFVP6Z8fDswBdq+qG4ZanLQCkmxDt6HxH4Bv9n9gVquq24dcmnS3SfJk4LPAl4FnAEcDX6+qBUMtbAqyx0oTUlWPB2Yk+Ub//OXARdhzpRG2pFcqyVzgKGBrYG/g60tClT1XWlUk2QR4GfDqqnoLsC/dB+QdhlrYFGWw0l028EdpJkBVbQvMWipc/RL4fpI1h1aotAx9r9T2wFuAF1fVK4D9gKuBjyw5Z3gVSpMvPWAb4GHAjknuXVVnAccA85KsPdQipyCDle6SJWPx/dMNk8yBv/Rc3T/JN/vnBwKnAusMp1JpudYCdgf+sX9+C/BpwLklmtYGemPXBWZW1ZHAu4DQ3YIO4Erghr5Nd4FzrLRSkrwO2Bm4J/D9qjq4bz8VoKq2GWJ50h0MTNBdD7ihqm5M8s/A14Gdq+rkJDsA76MbArnWXitNV0l2Bg4DFgJ/AvYHnk03DLga3S3v3l9V3xxakVPUpNwrUNNbkhcBu1TVtkk+Brw2yd9V1euqapsk30mycVVdPuxapSX6UPVM4JVAJTmNrodqN+A7SY6l+4R+WFVdM8RSpUmV5JHAO4EDgbOBLwL/r6r2TPJnYEfg3CWhaqmRCi2HQ4FarnEm8S4A9knySmBD4DHA3kk+BVBVOxqqNGqSPIyuN+oNwAfoQtShwLfohgSfCfxPVR2/ZP6gNE3dDFwAnFVVN1bVbsAGSQ6g68H9KfDYJHsaqu46f3louZb8o+onot9cVacmuR+wLfC+qrq4/7S/VZJ1quq6YdYrDRr4w7A2cFlV/W/f/htgK+CpVXVCkn2BY5P8uqp+OLyKpbYGhsFn0HWoXAdsAMwFftyf9iW6X/eLkxwN3Ar8wFB119ljpWVK8rAkm/WPXwt8nm45+gOq6nrg18Czk7yZrufq2YYqjYqBntZ79d/PAxYnORCgqi4ELgc2659/FfgXYNHdXKo0qfpQtStwLN0+VY8EPgF8LMmBSV5MNyy4oD//1qo6uqquGlrRU5iT1zWuJPcCPgZcRddlPA94Od2ta3YHtqALU7sBTwYOqqrzhlOtNL4kO9H9zF4CnA4U3Z5Va9J9Qv80sF9V/Y9DHpqukmwKfAb4d7qVgO8A9qHrldoR2Aj4alV9d1g1TicGKy1Tv5XCa4H7AudX1bv79g8DOwFPqqprktyzqv48xFKlO0jyeOC9dB8QHkO3jcKtdJ/aX0230/r3q+obQytSmmRJHgV8ELiwqg7q23YEPkf3O9yd1RtzKFB/Y3CielVdBLwbuB54TJLH9O2vAf4b+EE/Zn/LMGqVliXJhnQT1H/aD/G9D/gh3bySRVW1P/CGqvqGO6xrmvsV3Z5Uj0wyJ8kaVfUd4Dhg1nBLm54MVvqLwaGQJM9NshuwKV2v1fXA7gPhah7dpN/bvKeaRtBNdJNy90yyVVX9saq+DTyIrveKqlrcf7fbXtNSkhlVdQvwYrq5g68HdkmyLfAsYPEw65uuDFb6i4FQdSDdXj8A36D7Q/ReYH26bRb+vj929d1epDSOgdssPSrJdnRzqN5D11N1WJKn90PbGwO/H1qh0t2k/6B8W5KZVXUrXbhaDfhXulC1X1WdYY9tewYr/UWS1ZJsQDcZfXvgocApwM+r6hK6YcGZdBPa/aSvkdGvetoZOAF4Id1ePM+kG/47jW4DxE8AL6qqs/xjoulm4MPFnCTrL2nvt0+Y2fdcvQKYD/wdcJYLNiaHwWoVt9QfmBl0+5tcS7cr7zbAc6rq1iQv7895vbtSa9QkuTfdH419qmpfuo0/twXWo/tZPhj4I93PtzStDOxTtSNwIt0HiwOSPBz+JlzdSvfv5AF0NyB3L8tJYLBahS01p2pvYF5V3Uy3JP0gun2pbkzyPLr7SFVV3Ta8iqW/SrJa//0f6XaSvgbYBKCqTqDbt+oN/enH0n1SPyTJPe/+aqXJ04equXTDfc8EXgf8PbDbUuFqyZyr5wAf7IOWGjOtrsIGQtUBwIvo9jWhql6aZC3g1CQ/p9uder+qumJoxUq9JPeqqpuq6vYkTwQOp7tx7M+AjZPMrar5dCtXtwBmVNXVSY4AbndrEE03Se5DNwS+Rb99woL+g8dewHOTfKWqftXPuVqtD1e/HWbN05n7WK3ikqwNHAG8qaou6Zfi3twf24muJ+DSqvr1MOuU4C978vwH8Ay6rRMOp9vY8DNJHgocQLfIYjHwD8DBVXX8sOqVJsvS86OSbAJ8lG739Ff2Hzy2A54PvNvf4Xcfg9UqZrzJikm+Rrf673MDvVhbAedU1U1DKFO6gySr0wWpn9L9vD6NbthjbeAFVfXbJOvS7SK9KbCgquY7QVfTzcCcqh3othBJ/+HiEcCb6Ta/fW0frtauqt8NteBVjHOsViFLzama03/CAfgO8GDgn/pjzwXeRrdkXRolC+kmpX+Fbs7UYcDZwEFJ1q+qa6rq7Kr6Uj8c6OpVTSv9UF4l+We6HdWvoNtS5ANV9Su61dvrAx/vX3L9kEpdZdljtYpYKlS9lm5O1U3AfwH/RnfvqMfRDaE8DHheVZ07nGqlv7XUJ/T/BH5YVXv2x7amGxq8F92Qh/uradpJ8hBgtaq6uO+Z/U/gNcCSXqoNge9V1f79h+Y1quqc4VW86nLy+ipiIFQ9HngC8ERgDeAMYHFVHdzvYfVwuiGURUMrVhowEKoeSncLjmcBr07yTrqVTaf1E3V3oxsWNFhpOnoCcFGSK/p7tM6j+3k/lG4+4Wy6Ses3VdWBQ6xzlWewWoUkeSRwCF2v1GpVdVW/VP0nSR5YVa+gu+2BNDL6ULUL3bDfAuAS4NN0S8oPSvLRqvrvJOdWlbuqa1qqqi8kWRM4I8neVXVOkgcCZ/ZzqdYHPkQ3tUND5ByraWzp3aWr6hfAkXTBarsk61bVVcDWwBOTrOeO1Bo1fS/rwcCOwPF0Gxw+je4my9sCr+s3PzRUadoZ2FF9R+BRdEOAR/YrZC8F7pfkk3Q3VT6hqk729/hwOcdqmhpn88916O5y/h3g2XTDJl8HTu33+Jnh5p8aRUk2ottaYW26XdSfB3yKbhf1zwFjVXXG0AqUJlmSLYGPAK+pqtP7ebLPo/s9Dt39XP9UVT8aVo36K4cCp6mBUPUaYFe6VVRvotvs893AbcB+wK1JvgHcPpxKpTvXb0x7RZJ3AV+oqgVJPk93d4Dzq+qy4VYoTZ4kGwNvBM6tqtMBqupDfafUyXS3HTtpiCVqKQaraaa/fcE6VfWzfk7VFnQ3VX4D3f/f69NtpXAY3ZDgmVVlqNJUcC7w0n4/q2cBrzJUaRWwGDgH2DXJTlX1bfhLuJoBrDXU6nQHBqtppL+twf7A6kluBf6Xbhnu04Gdge3ptlk4iO7WHocOq1ZpJZxEt5J1F+BdVXXakOuRmh/RBFIAAAVUSURBVBtYBftPdKtgf0N3t4HfA7snubWqTgGoqvcPsVQtg5PXp4l+07gb6HamXgzsCTyiqhYC9wN+1t8f6hbgW3SrqqQpo6r+UFVHA8+tqv9ygq6moz5UPQ04ClgPOJNugdGJdD1X+/XHNaLssZomBobzdgQeC2wC3DPJZ4CfAJ/t96naDtihqq4cSqHSxN0G7qiu6affj20t4KXA7nSLji4Azuq3x/kKXa+t2+KMMFcFTiNJngR8DNgSeDywE7A63XyqNek2kbugqi4ZWpGSpDuV5E10Iw1PAZ7f77a+H3AqcKnzYkebQ4HTy5rAtVV1S1WdSrevyVPo7hm1TlV901AlSaMnyeZJDumf3hvYB9i7D1WPpVvV/UBD1ehzKHB6+RmwMMmewFeq6swkp9EF6KuGW5okadDARPUnAc8BdkxydVW9PcmmwCFJFgObA2+qqh8PtWCtEIPV9HI98GO6vaqelmQ+3T0Bn11V1wy1MkkS8NdA1YeqbYAvAAcCC4EnJ1mjqvZI8kS6jXE/3n9QjnMLR59zrKaYfvXfMruCk9wL2JRu4uOawGer6vy7qz5J0rL19/d7JPDDqrqtvzPGhlX13v5egJsD7wWOraqPDLNWrRyD1RTV/2N8EHADcMx4PVL9/dMW3+3FSZLGlWRX4CLgCrqtcbYHPky3WvvX/crAo+nmWX21qr44tGK1Upy8PgUleRHdxp8X093376Akj+6PZcn+PoYqSRotVXUCcCXwSbp7/X2X7t6XH+nnVT2G7t6YFwEbDqtOrTznWE0B44yrbwe8vqq+neRU4GC6DUHPdfxdkkbP4O/xqrouyY+Ap9Ft2nw8EOA/6Xqx9qe7HdkO/S2cFvu7fepwKHAKGFg58jLgDLpb1NwT+FD/D/QhdLv07l5Vvx9mrZKk8SXZFng08P2quiDJXnS/z79eVV9Lcu/+1C3p7o6xu3Nkpx6HAkdYkk3gL7c4eBawB/BbunC1Ft3Kv7WAR9F9yrllWLVKku5oydSMJFvRDf9tC7wxyUuq6hjgm8DeSfYA/kz3ofkJwK6GqqnJocARlWRH4PAkW9CNt78YOK+qFgGLkmwMbNO33wN4ZVXdOLSCJUl30H8w3hI4FNirqs7p9xp8Qh+ujkwyA7iwqm4Drk3y/v7erpqCDFYjKMlMuq7gg4HN6Jbf/gDYNckz+h3UP5PkfnR7nPypqsaGV7Ek6U6sBTwV2IHuRspfBW6nn0NVVZ+Ev9nfylA1hRmsRlBVLU5yMfA2uhvOPpmui/gmYJcki6vq21V1Pd2moJKkEVVV3+2nc/x7kt9W1TFJvgrMAP534DwnPU8DBqvRdQ5wI/AH4H5VdU2Sr9F9ytk3ya1VdcpQK5QkrZCqOrG/Pc2/JblHVR0NHDPsutSeqwJHxOBS3CT3AG7rd+V9Pd2NlA+pqjOSbES3iuSb/XwrSdIUkWQX4D10Q4NXelPl6cdgNQKWClUH0s2r+gPwjqr6c5K30t3/7z1V9ZMkM/pJjpKkKSbJLOfFTl8GqxGS5BXAc4HnAWcB3wPeXlUXJ3kn8HBgv6r68xDLlCRJy2CwGhFJ7gt8iG4l4HOAnYGr6bZaeHlVLUhy/6q6dohlSpKkO2GwGiFJ1gA2Bf6jqp7cbyw3RrcD7zuq6tahFihJku6UqwJHSFXdnORGYGZ/U+UHA6cAnzZUSZI0+uyxGjF9r9Wr6VaMPBB4TlVdMNyqJEnSijBYjaD+bubrA7dX1cJh1yNJklaMwUqSJKmR1YZdgCRJ0nRhsJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmN/B/Djeb5PsBsCgAAAABJRU5ErkJggg==\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7fbb62b4d
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:08:00+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..192518acb
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb
@@ -0,0 +1,639 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "language": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "colab": {
+   "name": "lesson_14.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "ad65fb4aad0a156b42216e4929f490fc",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:39:22+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "GULATlQXLXyR"
+   },
+   "source": [
+    "## Explore o agrupamento K-Means usando R e os princípios de dados Tidy.\n",
+    "\n",
+    "### [**Questionário pré-aula**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/29/)\n",
+    "\n",
+    "Nesta lição, você aprenderá como criar agrupamentos usando o pacote Tidymodels e outros pacotes do ecossistema R (vamos chamá-los de amigos 🧑‍🤝‍🧑), além do conjunto de dados de música nigeriana que você importou anteriormente. Vamos abordar os fundamentos do K-Means para agrupamento. Lembre-se de que, como você aprendeu na lição anterior, existem várias maneiras de trabalhar com agrupamentos, e o método que você usa depende dos seus dados. Vamos experimentar o K-Means, pois é a técnica de agrupamento mais comum. Vamos começar!\n",
+    "\n",
+    "Termos que você aprenderá:\n",
+    "\n",
+    "- Pontuação Silhouette\n",
+    "\n",
+    "- Método do Cotovelo\n",
+    "\n",
+    "- Inércia\n",
+    "\n",
+    "- Variância\n",
+    "\n",
+    "### **Introdução**\n",
+    "\n",
+    "O [agrupamento K-Means](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) é um método derivado do domínio do processamento de sinais. Ele é usado para dividir e particionar grupos de dados em `k agrupamentos` com base em semelhanças em suas características.\n",
+    "\n",
+    "Os agrupamentos podem ser visualizados como [diagramas de Voronoi](https://wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram), que incluem um ponto (ou 'semente') e sua região correspondente.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/voronoi.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infográfico por Jen Looper</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "O agrupamento K-Means segue os seguintes passos:\n",
+    "\n",
+    "1. O cientista de dados começa especificando o número desejado de agrupamentos a serem criados.\n",
+    "\n",
+    "2. Em seguida, o algoritmo seleciona aleatoriamente K observações do conjunto de dados para servir como os centros iniciais dos agrupamentos (ou seja, centróides).\n",
+    "\n",
+    "3. Depois, cada uma das observações restantes é atribuída ao centróide mais próximo.\n",
+    "\n",
+    "4. Em seguida, as novas médias de cada agrupamento são calculadas e o centróide é movido para a nova média.\n",
+    "\n",
+    "5. Agora que os centros foram recalculados, cada observação é verificada novamente para ver se pode estar mais próxima de um agrupamento diferente. Todos os objetos são realocados novamente usando as médias atualizadas dos agrupamentos. As etapas de atribuição de agrupamento e atualização dos centróides são repetidas iterativamente até que as atribuições de agrupamento parem de mudar (ou seja, quando a convergência é alcançada). Normalmente, o algoritmo termina quando cada nova iteração resulta em um movimento insignificante dos centróides e os agrupamentos se tornam estáticos.\n",
+    "\n",
+    "<div>\n",
+    "\n",
+    "> Observe que, devido à randomização das k observações iniciais usadas como centróides iniciais, podemos obter resultados ligeiramente diferentes a cada vez que aplicamos o procedimento. Por essa razão, a maioria dos algoritmos utiliza vários *inícios aleatórios* e escolhe a iteração com o menor WCSS. Assim, é altamente recomendável sempre executar o K-Means com vários valores de *nstart* para evitar um *ótimo local indesejado.*\n",
+    "\n",
+    "</div>\n",
+    "\n",
+    "Esta breve animação usando a [arte](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations) de Allison Horst explica o processo de agrupamento:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/kmeans.gif\"\n",
+    "   width=\"550\"/>\n",
+    "   <figcaption>Arte por @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "Uma questão fundamental que surge no agrupamento é: como saber em quantos agrupamentos separar seus dados? Uma desvantagem do uso do K-Means é o fato de que você precisará estabelecer `k`, ou seja, o número de `centróides`. Felizmente, o `método do cotovelo` ajuda a estimar um bom valor inicial para `k`. Você experimentará isso em breve.\n",
+    "\n",
+    "### \n",
+    "\n",
+    "**Pré-requisito**\n",
+    "\n",
+    "Vamos continuar de onde paramos na [lição anterior](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb), onde analisamos o conjunto de dados, criamos várias visualizações e filtramos o conjunto de dados para observações de interesse. Certifique-se de conferir!\n",
+    "\n",
+    "Vamos precisar de alguns pacotes para concluir este módulo. Você pode instalá-los com: `install.packages(c('tidyverse', 'tidymodels', 'cluster', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'factoextra', 'patchwork'))`\n",
+    "\n",
+    "Alternativamente, o script abaixo verifica se você possui os pacotes necessários para completar este módulo e os instala para você caso algum esteja faltando.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "ah_tBi58LXyi"
+   },
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load('tidyverse', 'tidymodels', 'cluster', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'factoextra', 'patchwork')\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "7e--UCUTLXym"
+   },
+   "source": [
+    "Vamos começar com tudo!\n",
+    "\n",
+    "## 1. Uma dança com dados: Reduza para os 3 gêneros musicais mais populares\n",
+    "\n",
+    "Este é um resumo do que fizemos na lição anterior. Vamos explorar e analisar alguns dados!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Ycamx7GGLXyn"
+   },
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse and make it available in your current R session\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the data into a tibble\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv\", show_col_types = FALSE)\n",
+    "\n",
+    "# Narrow down to top 3 popular genres\n",
+    "nigerian_songs <- df %>% \n",
+    "  # Concentrate on top 3 genres\n",
+    "  filter(artist_top_genre %in% c(\"afro dancehall\", \"afropop\",\"nigerian pop\")) %>% \n",
+    "  # Remove unclassified observations\n",
+    "  filter(popularity != 0)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Visualize popular genres using bar plots\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "nigerian_songs %>%\n",
+    "  count(artist_top_genre) %>%\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"ggsci::category10_d3\") +\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "b5h5zmkPLXyp"
+   },
+   "source": [
+    "🤩 Isso foi ótimo!\n",
+    "\n",
+    "## 2. Mais exploração de dados.\n",
+    "\n",
+    "Quão limpos estão esses dados? Vamos verificar a presença de outliers usando boxplots. Vamos nos concentrar em colunas numéricas com menos outliers (embora você possa limpar os outliers, se preferir). Boxplots podem mostrar o intervalo dos dados e ajudar a escolher quais colunas usar. Observe que os boxplots não mostram a variância, um elemento importante para dados bem agrupáveis. Por favor, veja [esta discussão](https://stats.stackexchange.com/questions/91536/deduce-variance-from-boxplot) para leitura adicional.\n",
+    "\n",
+    "[Boxplots](https://en.wikipedia.org/wiki/Box_plot) são usados para representar graficamente a distribuição de dados `numéricos`, então vamos começar *selecionando* todas as colunas numéricas junto com os gêneros musicais populares.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "HhNreJKLLXyq"
+   },
+   "source": [
+    "# Select top genre column and all other numeric columns\n",
+    "df_numeric <- nigerian_songs %>% \n",
+    "  select(artist_top_genre, where(is.numeric)) \n",
+    "\n",
+    "# Display the data\n",
+    "df_numeric %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "uYXrwJRaLXyq"
+   },
+   "source": [
+    "Veja como o seletor `where` facilita isso 💁? Explore outras funções semelhantes [aqui](https://tidyselect.r-lib.org/).\n",
+    "\n",
+    "Como vamos criar um boxplot para cada característica numérica e queremos evitar o uso de loops, vamos reformular nossos dados para um formato *mais longo*, o que nos permitirá aproveitar os `facets` - subgráficos que exibem cada um um subconjunto dos dados.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "gd5bR3f8LXys"
+   },
+   "source": [
+    "# Pivot data from wide to long\n",
+    "df_numeric_long <- df_numeric %>% \n",
+    "  pivot_longer(!artist_top_genre, names_to = \"feature_names\", values_to = \"values\") \n",
+    "\n",
+    "# Print out data\n",
+    "df_numeric_long %>% \n",
+    "  slice_head(n = 15)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "-7tE1swnLXyv"
+   },
+   "source": [
+    "Muito mais longo! Agora é hora de alguns `ggplots`! Então, qual `geom` usaremos?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "r88bIsyuLXyy"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a box plot\n",
+    "df_numeric_long %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = feature_names, y = values, fill = feature_names)) +\n",
+    "  geom_boxplot() +\n",
+    "  facet_wrap(~ feature_names, ncol = 4, scales = \"free\") +\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "EYVyKIUELXyz"
+   },
+   "source": [
+    "Fácil-gg!\n",
+    "\n",
+    "Agora podemos ver que esses dados estão um pouco ruidosos: ao observar cada coluna como um boxplot, é possível identificar valores atípicos. Você poderia percorrer o conjunto de dados e remover esses valores atípicos, mas isso tornaria os dados bem reduzidos.\n",
+    "\n",
+    "Por enquanto, vamos escolher quais colunas usaremos para o nosso exercício de agrupamento. Vamos selecionar as colunas numéricas com intervalos semelhantes. Poderíamos codificar o `artist_top_genre` como numérico, mas vamos descartá-lo por enquanto.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "-wkpINyZLXy0"
+   },
+   "source": [
+    "# Select variables with similar ranges\n",
+    "df_numeric_select <- df_numeric %>% \n",
+    "  select(popularity, danceability, acousticness, loudness, energy) \n",
+    "\n",
+    "# Normalize data\n",
+    "# df_numeric_select <- scale(df_numeric_select)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "D7dLzgpqLXy1"
+   },
+   "source": [
+    "## 3. Computando agrupamento k-means em R\n",
+    "\n",
+    "Podemos calcular k-means em R usando a função integrada `kmeans`, veja `help(\"kmeans()\")`. A função `kmeans()` aceita um data frame com todas as colunas numéricas como seu argumento principal.\n",
+    "\n",
+    "O primeiro passo ao usar o agrupamento k-means é especificar o número de clusters (k) que serão gerados na solução final. Sabemos que há 3 gêneros musicais que extraímos do conjunto de dados, então vamos tentar com 3:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "uC4EQ5w7LXy5"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Kmeans clustering for 3 clusters\n",
+    "kclust <- kmeans(\n",
+    "  df_numeric_select,\n",
+    "  # Specify the number of clusters\n",
+    "  centers = 3,\n",
+    "  # How many random initial configurations\n",
+    "  nstart = 25\n",
+    ")\n",
+    "\n",
+    "# Display clustering object\n",
+    "kclust\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "hzfhscWrLXy-"
+   },
+   "source": [
+    "O objeto kmeans contém várias informações que estão bem explicadas em `help(\"kmeans()\")`. Por enquanto, vamos nos concentrar em algumas delas. Podemos ver que os dados foram agrupados em 3 clusters com tamanhos de 65, 110 e 111. A saída também contém os centros dos clusters (médias) para os 3 grupos em relação às 5 variáveis.\n",
+    "\n",
+    "O vetor de agrupamento é a atribuição de cluster para cada observação. Vamos usar a função `augment` para adicionar a atribuição de cluster ao conjunto de dados original.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "0XwwpFGQLXy_"
+   },
+   "source": [
+    "# Add predicted cluster assignment to data set\n",
+    "augment(kclust, df_numeric_select) %>% \n",
+    "  relocate(.cluster) %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "NXIVXXACLXzA"
+   },
+   "source": [
+    "Perfeito, acabamos de dividir nosso conjunto de dados em um conjunto de 3 grupos. Então, quão boa é nossa clusterização 🤷? Vamos dar uma olhada no `Silhouette score`.\n",
+    "\n",
+    "### **Silhouette score**\n",
+    "\n",
+    "[A análise de Silhouette](https://en.wikipedia.org/wiki/Silhouette_(clustering)) pode ser usada para estudar a distância de separação entre os clusters resultantes. Esse score varia de -1 a 1, e se o score estiver próximo de 1, o cluster é denso e bem separado dos outros clusters. Um valor próximo de 0 representa clusters sobrepostos com amostras muito próximas da fronteira de decisão dos clusters vizinhos. [fonte](https://dzone.com/articles/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-exam).\n",
+    "\n",
+    "O método de silhouette médio calcula a média do silhouette das observações para diferentes valores de *k*. Um alto score médio de silhouette indica uma boa clusterização.\n",
+    "\n",
+    "A função `silhouette` no pacote de cluster é usada para calcular a largura média do silhouette.\n",
+    "\n",
+    "> O silhouette pode ser calculado com qualquer [métrica de distância](https://en.wikipedia.org/wiki/Distance \"Distance\"), como a [distância Euclidiana](https://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance \"Euclidean distance\") ou a [distância Manhattan](https://en.wikipedia.org/wiki/Manhattan_distance \"Manhattan distance\"), que discutimos na [lição anterior](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb).\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Jn0McL28LXzB"
+   },
+   "source": [
+    "# Load cluster package\n",
+    "library(cluster)\n",
+    "\n",
+    "# Compute average silhouette score\n",
+    "ss <- silhouette(kclust$cluster,\n",
+    "                 # Compute euclidean distance\n",
+    "                 dist = dist(df_numeric_select))\n",
+    "mean(ss[, 3])\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "QyQRn97nLXzC"
+   },
+   "source": [
+    "Nosso índice é **0,549**, bem no meio. Isso indica que nossos dados não são particularmente adequados para este tipo de agrupamento. Vamos verificar se conseguimos confirmar essa suspeita visualmente. O [pacote factoextra](https://rpkgs.datanovia.com/factoextra/index.html) fornece funções (`fviz_cluster()`) para visualizar agrupamentos.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "7a6Km1_FLXzD"
+   },
+   "source": [
+    "library(factoextra)\n",
+    "\n",
+    "# Visualize clustering results\n",
+    "fviz_cluster(kclust, df_numeric_select)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IBwCWt-0LXzD"
+   },
+   "source": [
+    "A sobreposição nos clusters indica que nossos dados não são particularmente adequados para esse tipo de agrupamento, mas vamos continuar.\n",
+    "\n",
+    "## 4. Determinando o número ideal de clusters\n",
+    "\n",
+    "Uma pergunta fundamental que frequentemente surge no agrupamento K-Means é esta: sem rótulos de classe conhecidos, como você sabe em quantos clusters deve separar seus dados?\n",
+    "\n",
+    "Uma maneira de tentar descobrir é usar uma amostra de dados para `criar uma série de modelos de agrupamento` com um número crescente de clusters (por exemplo, de 1 a 10) e avaliar métricas de agrupamento, como o **Silhouette score.**\n",
+    "\n",
+    "Vamos determinar o número ideal de clusters calculando o algoritmo de agrupamento para diferentes valores de *k* e avaliando o **Within Cluster Sum of Squares** (WCSS). O total de soma de quadrados dentro dos clusters (WCSS) mede a compacidade do agrupamento, e queremos que ele seja o menor possível, com valores mais baixos indicando que os pontos de dados estão mais próximos.\n",
+    "\n",
+    "Vamos explorar o efeito de diferentes escolhas de `k`, de 1 a 10, nesse agrupamento.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "hSeIiylDLXzE"
+   },
+   "source": [
+    "# Create a series of clustering models\n",
+    "kclusts <- tibble(k = 1:10) %>% \n",
+    "  # Perform kmeans clustering for 1,2,3 ... ,10 clusters\n",
+    "  mutate(model = map(k, ~ kmeans(df_numeric_select, centers = .x, nstart = 25)),\n",
+    "  # Farm out clustering metrics eg WCSS\n",
+    "         glanced = map(model, ~ glance(.x))) %>% \n",
+    "  unnest(cols = glanced)\n",
+    "  \n",
+    "\n",
+    "# View clustering rsulsts\n",
+    "kclusts\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "m7rS2U1eLXzE"
+   },
+   "source": [
+    "Agora que temos o total da soma dos quadrados dentro dos clusters (tot.withinss) para cada algoritmo de agrupamento com centro *k*, usamos o [método do cotovelo](https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_method_(clustering)) para encontrar o número ideal de clusters. O método consiste em plotar o WCSS como uma função do número de clusters e escolher o [cotovelo da curva](https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_of_the_curve \"Elbow of the curve\") como o número de clusters a ser utilizado.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "o_DjHGItLXzF"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Use elbow method to determine optimum number of clusters\n",
+    "kclusts %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = k, y = tot.withinss)) +\n",
+    "  geom_line(size = 1.2, alpha = 0.8, color = \"#FF7F0EFF\") +\n",
+    "  geom_point(size = 2, color = \"#FF7F0EFF\")\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "pLYyt5XSLXzG"
+   },
+   "source": [
+    "O gráfico mostra uma grande redução no WCSS (ou seja, maior *coerência*) à medida que o número de clusters aumenta de um para dois, e uma redução adicional perceptível de dois para três clusters. Depois disso, a redução é menos acentuada, resultando em um `cotovelo` 💪 no gráfico em torno de três clusters. Isso é uma boa indicação de que há dois a três clusters de pontos de dados razoavelmente bem separados.\n",
+    "\n",
+    "Agora podemos prosseguir e extrair o modelo de clustering onde `k = 3`:\n",
+    "\n",
+    "> `pull()`: usado para extrair uma única coluna\n",
+    ">\n",
+    "> `pluck()`: usado para indexar estruturas de dados como listas\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "JP_JPKBILXzG"
+   },
+   "source": [
+    "# Extract k = 3 clustering\n",
+    "final_kmeans <- kclusts %>% \n",
+    "  filter(k == 3) %>% \n",
+    "  pull(model) %>% \n",
+    "  pluck(1)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "final_kmeans\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "l_PDTu8tLXzI"
+   },
+   "source": [
+    "Ótimo! Vamos visualizar os clusters obtidos. Que tal adicionar um pouco de interatividade usando `plotly`?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "dNcleFe-LXzJ"
+   },
+   "source": [
+    "# Add predicted cluster assignment to data set\n",
+    "results <-  augment(final_kmeans, df_numeric_select) %>% \n",
+    "  bind_cols(df_numeric %>% select(artist_top_genre)) \n",
+    "\n",
+    "# Plot cluster assignments\n",
+    "clust_plt <- results %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = .cluster, shape = artist_top_genre)) +\n",
+    "  geom_point(size = 2, alpha = 0.8) +\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"ggthemes::Tableau_10\")\n",
+    "\n",
+    "ggplotly(clust_plt)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "6JUM_51VLXzK"
+   },
+   "source": [
+    "Talvez esperássemos que cada cluster (representado por cores diferentes) tivesse gêneros distintos (representados por formas diferentes).\n",
+    "\n",
+    "Vamos dar uma olhada na precisão do modelo.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "HdIMUGq7LXzL"
+   },
+   "source": [
+    "# Assign genres to predefined integers\n",
+    "label_count <- results %>% \n",
+    "  group_by(artist_top_genre) %>% \n",
+    "  mutate(id = cur_group_id()) %>% \n",
+    "  ungroup() %>% \n",
+    "  summarise(correct_labels = sum(.cluster == id))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print results  \n",
+    "cat(\"Result:\", label_count$correct_labels, \"out of\", nrow(results), \"samples were correctly labeled.\")\n",
+    "\n",
+    "cat(\"\\nAccuracy score:\", label_count$correct_labels/nrow(results))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "C50wvaAOLXzM"
+   },
+   "source": [
+    "A precisão deste modelo não é ruim, mas também não é excelente. Pode ser que os dados não sejam adequados para o agrupamento K-Means. Esses dados são muito desequilibrados, pouco correlacionados e há muita variância entre os valores das colunas para formar bons clusters. Na verdade, os clusters que se formam provavelmente são fortemente influenciados ou distorcidos pelas três categorias de gênero que definimos acima.\n",
+    "\n",
+    "Mesmo assim, foi um processo de aprendizado interessante!\n",
+    "\n",
+    "Na documentação do Scikit-learn, você pode ver que um modelo como este, com clusters não muito bem definidos, apresenta um problema de 'variância':\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/problems.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infográfico do Scikit-learn</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "## **Variância**\n",
+    "\n",
+    "Variância é definida como \"a média das diferenças quadradas em relação à média\" [fonte](https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html). No contexto deste problema de agrupamento, refere-se aos dados cujos números do nosso conjunto tendem a divergir um pouco demais da média.\n",
+    "\n",
+    "✅ Este é um ótimo momento para pensar em todas as maneiras de corrigir esse problema. Ajustar os dados um pouco mais? Usar colunas diferentes? Utilizar um algoritmo diferente? Dica: Experimente [escalar seus dados](https://www.mygreatlearning.com/blog/learning-data-science-with-k-means-clustering/) para normalizá-los e testar outras colunas.\n",
+    "\n",
+    "> Experimente este '[calculador de variância](https://www.calculatorsoup.com/calculators/statistics/variance-calculator.php)' para entender melhor o conceito.\n",
+    "\n",
+    "------------------------------------------------------------------------\n",
+    "\n",
+    "## **🚀Desafio**\n",
+    "\n",
+    "Dedique algum tempo a este notebook, ajustando os parâmetros. Você consegue melhorar a precisão do modelo limpando mais os dados (removendo outliers, por exemplo)? Você pode usar pesos para dar mais importância a determinadas amostras de dados. O que mais você pode fazer para criar clusters melhores?\n",
+    "\n",
+    "Dica: Experimente escalar seus dados. Há código comentado no notebook que adiciona escalonamento padrão para fazer com que as colunas de dados se assemelhem mais em termos de intervalo. Você verá que, embora a pontuação de silhueta diminua, o 'cotovelo' no gráfico suaviza. Isso ocorre porque deixar os dados sem escala permite que dados com menos variância tenham mais peso. Leia mais sobre esse problema [aqui](https://stats.stackexchange.com/questions/21222/are-mean-normalization-and-feature-scaling-needed-for-k-means-clustering/21226#21226).\n",
+    "\n",
+    "## [**Quiz pós-aula**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/30/)\n",
+    "\n",
+    "## **Revisão e Autoestudo**\n",
+    "\n",
+    "-   Dê uma olhada em um simulador de K-Means [como este](https://user.ceng.metu.edu.tr/~akifakkus/courses/ceng574/k-means/). Você pode usar esta ferramenta para visualizar pontos de dados de amostra e determinar seus centróides. Você pode editar a aleatoriedade dos dados, o número de clusters e o número de centróides. Isso ajuda você a ter uma ideia de como os dados podem ser agrupados?\n",
+    "\n",
+    "-   Além disso, confira [este material sobre K-Means](https://stanford.edu/~cpiech/cs221/handouts/kmeans.html) de Stanford.\n",
+    "\n",
+    "Quer testar suas habilidades recém-adquiridas de agrupamento em conjuntos de dados que se adaptam bem ao K-Means? Veja:\n",
+    "\n",
+    "-   [Treine e avalie modelos de agrupamento](https://rpubs.com/eR_ic/clustering) usando Tidymodels e amigos\n",
+    "\n",
+    "-   [Análise de Cluster K-Means](https://uc-r.github.io/kmeans_clustering), Guia de Programação R para Análise de Negócios da UC\n",
+    "\n",
+    "- [Agrupamento K-Means com princípios de dados organizados](https://www.tidymodels.org/learn/statistics/k-means/)\n",
+    "\n",
+    "## **Tarefa**\n",
+    "\n",
+    "[Experimente diferentes métodos de agrupamento](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md)\n",
+    "\n",
+    "## AGRADECIMENTOS A:\n",
+    "\n",
+    "[Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) por criar a versão original em Python deste módulo ♥️\n",
+    "\n",
+    "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) por criar as ilustrações incríveis que tornam o R mais acolhedor e envolvente. Encontre mais ilustrações em sua [galeria](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n",
+    "\n",
+    "Feliz aprendizado,\n",
+    "\n",
+    "[Eric](https://twitter.com/ericntay), Embaixador Estudante Gold da Microsoft Learn.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Arte por @allison_horst</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..c113ab4fa
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,546 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "e867e87e3129c8875423a82945f4ad5e",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:33:55+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Comece de onde terminamos na última aula, com os dados importados e filtrados.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Vamos focar apenas em 3 gêneros. Talvez possamos formar 3 clusters!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m25e6aaa0af\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"me42b912ca6\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p3897eb18a2\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Quão limpa está esta base de dados? Verifique a presença de outliers usando boxplots. Vamos nos concentrar em colunas com menos outliers (embora você possa limpar os outliers). Boxplots podem mostrar o intervalo dos dados e ajudar a escolher quais colunas usar. Nota: Boxplots não mostram variância, um elemento importante para dados bem agrupáveis (https://stats.stackexchange.com/questions/91536/deduce-variance-from-boxplot)\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fbc18790a20>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 4000x4000 with 12 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"1132.234375pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 1136.475526 1132.234375\" width=\"1136.475526pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 1132.234375 \nL 1136.475526 1132.234375 \nL 1136.475526 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 338.935294 243.547826 \nL 338.935294 7.2 \nL 10.7 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 79.496791 30.834783 \nL 79.496791 219.913043 \nL 190.359091 219.913043 \nL 190.359091 30.834783 \nL 79.496791 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m68c942961f\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"21.475401\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(18.294151 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"62.919251\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(56.556751 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"104.363102\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 20 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(98.000602 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"145.806952\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 30 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(139.444452 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"187.250802\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 40 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.888302 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"228.694652\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(222.332152 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"270.138503\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 60 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(263.776003 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.582353\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 70 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(305.219853 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_9\">\n     <!-- popularity -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(149.423897 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"124.658203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"251.513672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"279.296875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"340.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"381.689453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"409.472656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"448.681641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m9c301120db\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 79.496791 125.373913 \nL 25.619786 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 190.359091 125.373913 \nL 324.015508 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 25.619786 78.104348 \nL 25.619786 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 324.015508 78.104348 \nL 324.015508 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\"/>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 135.445989 30.834783 \nL 135.445989 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 10.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 338.935294 243.547826 \nL 338.935294 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 338.935294 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 10.7 7.2 \nL 338.935294 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_2\">\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 732.817647 243.547826 \nL 732.817647 7.2 \nL 404.582353 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 449.736505 30.834783 \nL 449.736505 219.913043 \nL 554.957652 219.913043 \nL 554.957652 30.834783 \nL 449.736505 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_3\">\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"419.274143\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.6875 12.40625 \nL 21 12.40625 \nL 21 0 \nL 10.6875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-46\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(411.32258 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_10\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"487.844457\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(479.892894 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_11\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"556.414771\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(548.463209 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_12\">\n     <g id=\"line2d_19\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"624.985085\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(617.033523 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_13\">\n     <g id=\"line2d_20\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"693.555399\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(685.603837 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- acousticness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(536.500781 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"177.441406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"240.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"292.919922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"332.128906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"359.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"414.892578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"478.271484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"539.794922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"591.894531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_4\">\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_21\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_22\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 449.736505 125.373913 \nL 419.502139 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_23\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 554.957652 125.373913 \nL 711.04083 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_24\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 419.502139 78.104348 \nL 419.502139 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_25\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 711.04083 78.104348 \nL 711.04083 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_26\">\n    <defs>\n     <path d=\"M -0 3.535534 \nL 2.12132 0 \nL -0 -3.535534 \nL -2.12132 -0 \nz\n\" id=\"m0f3e24e280\" style=\"stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_27\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 497.615727 30.834783 \nL 497.615727 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 404.582353 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path d=\"M 732.817647 243.547826 \nL 732.817647 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 732.817647 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 404.582353 7.2 \nL 732.817647 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_3\">\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 1126.7 243.547826 \nL 1126.7 7.2 \nL 798.464706 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1004.016827 30.834783 \nL 1004.016827 219.913043 \nL 1070.514516 219.913043 \nL 1070.514516 30.834783 \nL 1004.016827 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_5\">\n    <g id=\"xtick_14\">\n     <g id=\"line2d_28\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"843.426595\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(835.475033 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_15\">\n     <g id=\"line2d_29\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"910.93694\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(902.985377 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_16\">\n     <g id=\"line2d_30\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"978.447284\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(970.495721 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_17\">\n     <g id=\"line2d_31\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1045.957628\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_19\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(1038.006066 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_18\">\n     <g id=\"line2d_32\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1113.467973\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_20\">\n      <!-- 1.0 -->\n      <g transform=\"translate(1105.51641 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_21\">\n     <!-- energy -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(945.072197 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"61.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"124.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"186.425781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"227.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"291\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_6\">\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_33\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_34\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1004.016827 125.373913 \nL 906.211215 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_35\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1070.514516 125.373913 \nL 1111.780214 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_36\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 906.211215 78.104348 \nL 906.211215 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_37\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1111.780214 78.104348 \nL 1111.780214 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_38\">\n    <g clip-path=\"url(#p3900e6581f)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"877.181767\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"863.342147\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_39\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1039.544145 30.834783 \nL 1039.544145 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 798.464706 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_17\">\n    <path d=\"M 1126.7 243.547826 \nL 1126.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_18\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 1126.7 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_19\">\n    <path d=\"M 798.464706 7.2 \nL 1126.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_4\">\n   <g id=\"patch_20\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 338.935294 527.165217 \nL 338.935294 290.817391 \nL 10.7 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_21\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 314.452174 \nL 25.619786 503.530435 \nL 25.696434 503.530435 \nL 25.696434 314.452174 \nL 25.619786 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_7\">\n    <g id=\"xtick_19\">\n     <g id=\"line2d_40\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"25.619786\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_22\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(17.668224 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_20\">\n     <g id=\"line2d_41\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"91.201263\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_23\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(83.249701 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_21\">\n     <g id=\"line2d_42\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"156.782741\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_24\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(148.831178 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_22\">\n     <g id=\"line2d_43\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"222.364218\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_25\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(214.412656 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_23\">\n     <g id=\"line2d_44\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"287.945695\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_26\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(279.994133 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_27\">\n     <!-- instrumentalness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(131.487178 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"143.261719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"182.470703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"223.583984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"286.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"384.375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"445.898438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"509.277344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"548.486328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"609.765625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"637.548828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"700.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"762.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"814.550781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_8\">\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_45\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_46\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 408.991304 \nL 25.619786 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_47\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.696434 408.991304 \nL 25.774886 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_48\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 361.721739 \nL 25.619786 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_49\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.774886 361.721739 \nL 25.774886 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_50\">\n    <g clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"324.015508\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.09209\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"178.752536\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.606787\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.764183\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.901459\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.009996\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"29.259558\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.902442\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"35.719334\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"56.508662\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.626462\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.183787\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.508533\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"35.09631\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.593789\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.954252\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.580672\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"30.571188\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"87.594282\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.164112\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.02323\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.760904\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.954252\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"31.325375\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"77.757061\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.954369\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.836861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.406764\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"48.245396\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.916214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.885509\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.085532\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.937974\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"28.68572\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.941253\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"28.803767\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"38.736082\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"44.671205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.118205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"34.440495\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"85.29893\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.902442\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.046066\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.905393\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"32.44026\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.822433\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"29.685838\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.06574\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"292.536399\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.973926\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"86.282653\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.508415\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"30.964676\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"88.905912\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_51\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.621447 314.452174 \nL 25.621447 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_22\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 10.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_23\">\n    <path d=\"M 338.935294 527.165217 \nL 338.935294 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_24\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 338.935294 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_25\">\n    <path d=\"M 10.7 290.817391 \nL 338.935294 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_5\">\n   <g id=\"patch_26\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 732.817647 527.165217 \nL 732.817647 290.817391 \nL 404.582353 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_27\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 441.443001 314.452174 \nL 441.443001 503.530435 \nL 483.467735 503.530435 \nL 483.467735 314.452174 \nL 441.443001 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_9\">\n    <g id=\"xtick_24\">\n     <g id=\"line2d_52\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"406.112891\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_28\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(398.161328 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_25\">\n     <g id=\"line2d_53\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"453.424722\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_29\">\n      <!-- 0.1 -->\n      <g transform=\"translate(445.47316 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_26\">\n     <g id=\"line2d_54\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"500.736554\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_30\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(492.784991 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_27\">\n     <g id=\"line2d_55\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"548.048386\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_31\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(540.096823 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_28\">\n     <g id=\"line2d_56\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"595.360217\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_32\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(587.408655 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_29\">\n     <g id=\"line2d_57\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"642.672049\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_33\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(634.720486 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_30\">\n     <g id=\"line2d_58\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"689.98388\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_34\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(682.032318 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_35\">\n     <!-- liveness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(548.43125 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"55.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"114.746094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"176.269531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"239.648438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"301.171875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"353.271484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_10\">\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_59\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_60\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 441.443001 408.991304 \nL 419.502139 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_61\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 483.467735 408.991304 \nL 543.317202 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_62\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 419.502139 361.721739 \nL 419.502139 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_63\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 543.317202 361.721739 \nL 543.317202 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_64\">\n    <g clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"570.758065\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"685.252697\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"567.919355\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"700.392483\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"556.564515\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"607.188175\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"585.897851\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"568.392473\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"571.704301\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"558.930107\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"584.951614\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"635.575274\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"575.962366\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"554.672042\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"692.82259\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"569.811828\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"640.306457\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"573.596775\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"606.715057\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"565.080645\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"666.801083\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"552.30645\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"700.392483\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"563.66129\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"586.370969\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"672.951621\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_65\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 454.844077 314.452174 \nL 454.844077 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_28\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 404.582353 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_29\">\n    <path d=\"M 732.817647 527.165217 \nL 732.817647 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_30\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 732.817647 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_31\">\n    <path d=\"M 404.582353 290.817391 \nL 732.817647 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_6\">\n   <g id=\"patch_32\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 1126.7 527.165217 \nL 1126.7 290.817391 \nL 798.464706 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_33\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1019.359093 314.452174 \nL 1019.359093 503.530435 \nL 1062.457165 503.530435 \nL 1062.457165 314.452174 \nL 1019.359093 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_11\">\n    <g id=\"xtick_31\">\n     <g id=\"line2d_66\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"803.49275\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_36\">\n      <!-- −20.0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.59375 35.5 \nL 73.1875 35.5 \nL 73.1875 27.203125 \nL 10.59375 27.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-8722\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(788.170094 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_32\">\n     <g id=\"line2d_67\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"842.253495\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_37\">\n      <!-- −17.5 -->\n      <g transform=\"translate(826.930839 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_33\">\n     <g id=\"line2d_68\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"881.01424\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_38\">\n      <!-- −15.0 -->\n      <g transform=\"translate(865.691584 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_34\">\n     <g id=\"line2d_69\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"919.774986\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_39\">\n      <!-- −12.5 -->\n      <g transform=\"translate(904.45233 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_35\">\n     <g id=\"line2d_70\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"958.535731\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_40\">\n      <!-- −10.0 -->\n      <g transform=\"translate(943.213075 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_36\">\n     <g id=\"line2d_71\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"997.296476\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_41\">\n      <!-- −7.5 -->\n      <g transform=\"translate(985.15507 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_37\">\n     <g id=\"line2d_72\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1036.057222\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_42\">\n      <!-- −5.0 -->\n      <g transform=\"translate(1023.915816 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_38\">\n     <g id=\"line2d_73\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1074.817967\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_43\">\n      <!-- −2.5 -->\n      <g transform=\"translate(1062.676561 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_39\">\n     <g id=\"line2d_74\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1113.578712\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_44\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(1105.62715 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_45\">\n     <!-- loudness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(940.336259 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"152.34375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"215.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"279.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"340.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"392.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_12\">\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_75\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_76\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1019.359093 408.991304 \nL 956.442651 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_77\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1062.457165 408.991304 \nL 1111.780214 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_78\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 956.442651 361.721739 \nL 956.442651 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_79\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1111.780214 361.721739 \nL 1111.780214 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_80\">\n    <g clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"939.729017\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"950.59753\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"953.69839\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"938.11657\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"938.488674\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"941.248439\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"904.937372\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_81\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1043.0109 314.452174 \nL 1043.0109 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_34\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 798.464706 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_35\">\n    <path d=\"M 1126.7 527.165217 \nL 1126.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_36\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 1126.7 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_37\">\n    <path d=\"M 798.464706 290.817391 \nL 1126.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_7\">\n   <g id=\"patch_38\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 338.935294 810.782609 \nL 338.935294 574.434783 \nL 10.7 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_39\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 41.83225 598.069565 \nL 41.83225 787.147826 \nL 115.922131 787.147826 \nL 115.922131 598.069565 \nL 41.83225 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_13\">\n    <g id=\"xtick_40\">\n     <g id=\"line2d_82\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"68.565076\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_46\">\n      <!-- 0.1 -->\n      <g transform=\"translate(60.613514 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_41\">\n     <g id=\"line2d_83\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"130.268079\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_47\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(122.316516 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_42\">\n     <g id=\"line2d_84\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"191.971082\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_48\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(184.019519 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_43\">\n     <g id=\"line2d_85\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"253.674085\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_49\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(245.722522 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_44\">\n     <g id=\"line2d_86\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"315.377088\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_50\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(307.425525 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_51\">\n     <!-- speechiness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(144.123897 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"115.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"177.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"238.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"293.603516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      <use x=\"356.982422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"384.765625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"448.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"509.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"561.767578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_14\">\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_87\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_88\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 41.83225 692.608696 \nL 25.619786 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_89\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 115.922131 692.608696 \nL 225.907733 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_90\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 25.619786 645.33913 \nL 25.619786 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_91\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 225.907733 645.33913 \nL 225.907733 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_92\">\n    <g clip-path=\"url(#p800948b533)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"228.992884\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"256.142205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"324.015508\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"241.950514\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"228.992884\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"250.588935\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"298.100247\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"276.504196\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_93\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 66.18951 598.069565 \nL 66.18951 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_40\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 10.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_41\">\n    <path d=\"M 338.935294 810.782609 \nL 338.935294 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_42\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 338.935294 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_43\">\n    <path d=\"M 10.7 574.434783 \nL 338.935294 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_8\">\n   <g id=\"patch_44\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 732.817647 810.782609 \nL 732.817647 574.434783 \nL 404.582353 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_45\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 492.986952 598.069565 \nL 492.986952 787.147826 \nL 541.111687 787.147826 \nL 541.111687 598.069565 \nL 492.986952 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_15\">\n    <g id=\"xtick_45\">\n     <g id=\"line2d_94\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"442.899691\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_52\">\n      <!-- 80 -->\n      <g transform=\"translate(436.537191 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_46\">\n     <g id=\"line2d_95\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"486.54777\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_53\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(477.00402 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_47\">\n     <g id=\"line2d_96\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"530.195848\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_54\">\n      <!-- 120 -->\n      <g transform=\"translate(520.652098 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_48\">\n     <g id=\"line2d_97\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"573.843926\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_55\">\n      <!-- 140 -->\n      <g transform=\"translate(564.300176 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_49\">\n     <g id=\"line2d_98\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"617.492004\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_56\">\n      <!-- 160 -->\n      <g transform=\"translate(607.948254 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_50\">\n     <g id=\"line2d_99\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"661.140082\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_57\">\n      <!-- 180 -->\n      <g transform=\"translate(651.596332 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_51\">\n     <g id=\"line2d_100\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"704.788161\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_58\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(695.244411 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_59\">\n     <!-- tempo -->\n     <g transform=\"translate(552.559375 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"100.732422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"198.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"261.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_16\">\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_101\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_102\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 492.986952 692.608696 \nL 422.468026 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_103\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 541.111687 692.608696 \nL 609.022095 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_104\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 422.468026 645.33913 \nL 422.468026 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_105\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 609.022095 645.33913 \nL 609.022095 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_106\">\n    <g clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"419.502139\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"656.755633\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"660.8651\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"621.793522\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.506631\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"693.500768\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"644.704399\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.951841\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"622.101241\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"643.331667\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"617.428715\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"652.565417\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"682.959757\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"709.150786\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.781613\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"620.494992\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"694.105294\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.705809\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"616.529564\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.205459\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.80562\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_107\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 508.440554 598.069565 \nL 508.440554 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_46\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 404.582353 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_47\">\n    <path d=\"M 732.817647 810.782609 \nL 732.817647 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_48\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 732.817647 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_49\">\n    <path d=\"M 404.582353 574.434783 \nL 732.817647 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_9\">\n   <g id=\"patch_50\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 1126.7 810.782609 \nL 1126.7 574.434783 \nL 798.464706 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_51\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 787.147826 \nL 962.582353 787.147826 \nL 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_17\">\n    <g id=\"xtick_52\">\n     <g id=\"line2d_108\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_60\">\n      <!-- 3.00 -->\n      <g transform=\"translate(802.251679 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_53\">\n     <g id=\"line2d_109\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"850.683957\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_61\">\n      <!-- 3.25 -->\n      <g transform=\"translate(839.551145 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_54\">\n     <g id=\"line2d_110\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"887.983422\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_62\">\n      <!-- 3.50 -->\n      <g transform=\"translate(876.85061 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_55\">\n     <g id=\"line2d_111\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"925.282888\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_63\">\n      <!-- 3.75 -->\n      <g transform=\"translate(914.150075 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_56\">\n     <g id=\"line2d_112\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"962.582353\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_64\">\n      <!-- 4.00 -->\n      <g transform=\"translate(951.44954 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_57\">\n     <g id=\"line2d_113\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"999.881818\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_65\">\n      <!-- 4.25 -->\n      <g transform=\"translate(988.749006 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_58\">\n     <g id=\"line2d_114\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1037.181283\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_66\">\n      <!-- 4.50 -->\n      <g transform=\"translate(1026.048471 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_59\">\n     <g id=\"line2d_115\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1074.480749\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_67\">\n      <!-- 4.75 -->\n      <g transform=\"translate(1063.347936 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_60\">\n     <g id=\"line2d_116\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_68\">\n      <!-- 5.00 -->\n      <g transform=\"translate(1100.647401 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_69\">\n     <!-- time_signature -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(925.126103 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n      <use x=\"275.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"328.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"355.810547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"419.287109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"482.666016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"543.945312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"583.154297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"646.533203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_18\">\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_117\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_118\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 692.608696 \nL 962.582353 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_119\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 692.608696 \nL 962.582353 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_120\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 645.33913 \nL 962.582353 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_121\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 645.33913 \nL 962.582353 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_122\">\n    <g clip-path=\"url(#p32579c8c03)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_123\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_52\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 798.464706 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_53\">\n    <path d=\"M 1126.7 810.782609 \nL 1126.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_54\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 1126.7 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_55\">\n    <path d=\"M 798.464706 574.434783 \nL 1126.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_10\">\n   <g id=\"patch_56\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 338.935294 1094.4 \nL 338.935294 858.052174 \nL 10.7 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_57\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 210.938106 881.686957 \nL 210.938106 1070.765217 \nL 272.032058 1070.765217 \nL 272.032058 881.686957 \nL 210.938106 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_19\">\n    <g id=\"xtick_61\">\n     <g id=\"line2d_124\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"44.912613\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_70\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(36.96105 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_62\">\n     <g id=\"line2d_125\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"87.785561\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_71\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(79.833999 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_63\">\n     <g id=\"line2d_126\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"130.65851\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_72\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(122.706948 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_64\">\n     <g id=\"line2d_127\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"173.531459\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_73\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(165.579896 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_65\">\n     <g id=\"line2d_128\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"216.404407\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_74\">\n      <!-- 0.7 -->\n      <g transform=\"translate(208.452845 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_66\">\n     <g id=\"line2d_129\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"259.277356\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_75\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(251.325793 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_67\">\n     <g id=\"line2d_130\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"302.150304\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_76\">\n      <!-- 0.9 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.984375 1.515625 \nL 10.984375 10.5 \nQ 14.703125 8.734375 18.5 7.8125 \nQ 22.3125 6.890625 25.984375 6.890625 \nQ 35.75 6.890625 40.890625 13.453125 \nQ 46.046875 20.015625 46.78125 33.40625 \nQ 43.953125 29.203125 39.59375 26.953125 \nQ 35.25 24.703125 29.984375 24.703125 \nQ 19.046875 24.703125 12.671875 31.3125 \nQ 6.296875 37.9375 6.296875 49.421875 \nQ 6.296875 60.640625 12.9375 67.421875 \nQ 19.578125 74.21875 30.609375 74.21875 \nQ 43.265625 74.21875 49.921875 64.515625 \nQ 56.59375 54.828125 56.59375 36.375 \nQ 56.59375 19.140625 48.40625 8.859375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.421875 -1.421875 \nQ 22.703125 -1.421875 18.890625 -0.6875 \nQ 15.09375 0.046875 10.984375 1.515625 \nz\nM 30.609375 32.421875 \nQ 37.25 32.421875 41.125 36.953125 \nQ 45.015625 41.5 45.015625 49.421875 \nQ 45.015625 57.28125 41.125 61.84375 \nQ 37.25 66.40625 30.609375 66.40625 \nQ 23.96875 66.40625 20.09375 61.84375 \nQ 16.21875 57.28125 16.21875 49.421875 \nQ 16.21875 41.5 20.09375 36.953125 \nQ 23.96875 32.421875 30.609375 32.421875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-57\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(294.198742 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-57\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_77\">\n     <!-- danceability -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(144.259835 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"243.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"304.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"365.917969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"429.394531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"457.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"484.960938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"512.744141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"551.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_20\">\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_131\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_132\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 210.938106 976.226087 \nL 119.511543 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_133\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 272.032058 976.226087 \nL 324.015508 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_134\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 119.511543 928.956522 \nL 119.511543 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_135\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 324.015508 928.956522 \nL 324.015508 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_136\">\n    <g clip-path=\"url(#p009c9d6657)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"117.796625\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"101.933635\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.619786\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"96.788881\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"110.508224\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_137\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 242.556906 881.686957 \nL 242.556906 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_58\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 10.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_59\">\n    <path d=\"M 338.935294 1094.4 \nL 338.935294 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_60\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 338.935294 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_61\">\n    <path d=\"M 10.7 858.052174 \nL 338.935294 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_11\">\n   <g id=\"patch_62\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 732.817647 1094.4 \nL 732.817647 858.052174 \nL 404.582353 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_63\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 525.567606 881.686957 \nL 525.567606 1070.765217 \nL 572.557165 1070.765217 \nL 572.557165 881.686957 \nL 525.567606 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_21\">\n    <g id=\"xtick_68\">\n     <g id=\"line2d_138\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"429.728247\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_78\">\n      <!-- 100000 -->\n      <g transform=\"translate(410.640747 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_69\">\n     <g id=\"line2d_139\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"478.368409\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_79\">\n      <!-- 150000 -->\n      <g transform=\"translate(459.280909 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_70\">\n     <g id=\"line2d_140\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"527.008571\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_80\">\n      <!-- 200000 -->\n      <g transform=\"translate(507.921071 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_71\">\n     <g id=\"line2d_141\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"575.648734\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_81\">\n      <!-- 250000 -->\n      <g transform=\"translate(556.561234 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_72\">\n     <g id=\"line2d_142\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"624.288896\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_82\">\n      <!-- 300000 -->\n      <g transform=\"translate(605.201396 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_73\">\n     <g id=\"line2d_143\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"672.929058\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_83\">\n      <!-- 350000 -->\n      <g transform=\"translate(653.841558 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_74\">\n     <g id=\"line2d_144\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"721.56922\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_84\">\n      <!-- 400000 -->\n      <g transform=\"translate(702.48172 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_85\">\n     <!-- length -->\n     <g transform=\"translate(552.7625 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"89.306641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"152.685547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"255.371094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_22\">\n    <g id=\"ytick_11\">\n     <g id=\"line2d_145\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_146\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 525.567606 976.226087 \nL 470.520805 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_147\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 572.557165 976.226087 \nL 633.186154 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_148\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 470.520805 928.956522 \nL 470.520805 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_149\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 633.186154 928.956522 \nL 633.186154 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_150\">\n    <g clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"419.502139\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"426.878906\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"440.533172\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"712.814964\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_151\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 545.66256 881.686957 \nL 545.66256 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_64\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 404.582353 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_65\">\n    <path d=\"M 732.817647 1094.4 \nL 732.817647 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_66\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 732.817647 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_67\">\n    <path d=\"M 404.582353 858.052174 \nL 732.817647 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_12\">\n   <g id=\"patch_68\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 1126.7 1094.4 \nL 1126.7 858.052174 \nL 798.464706 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_69\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1017.549986 881.686957 \nL 1017.549986 1070.765217 \nL 1080.370138 1070.765217 \nL 1080.370138 881.686957 \nL 1017.549986 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_23\">\n    <g id=\"xtick_75\">\n     <g id=\"line2d_152\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"836.942049\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_86\">\n      <!-- 2002.5 -->\n      <g transform=\"translate(819.446736 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_76\">\n     <g id=\"line2d_153\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"876.204644\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_87\">\n      <!-- 2005.0 -->\n      <g transform=\"translate(858.709331 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_77\">\n     <g id=\"line2d_154\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"915.467239\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_88\">\n      <!-- 2007.5 -->\n      <g transform=\"translate(897.971926 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_78\">\n     <g id=\"line2d_155\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"954.729834\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_89\">\n      <!-- 2010.0 -->\n      <g transform=\"translate(937.234521 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_79\">\n     <g id=\"line2d_156\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"993.992429\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_90\">\n      <!-- 2012.5 -->\n      <g transform=\"translate(976.497116 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_80\">\n     <g id=\"line2d_157\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1033.255024\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_91\">\n      <!-- 2015.0 -->\n      <g transform=\"translate(1015.759711 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_81\">\n     <g id=\"line2d_158\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1072.517619\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_92\">\n      <!-- 2017.5 -->\n      <g transform=\"translate(1055.022306 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_82\">\n     <g id=\"line2d_159\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_93\">\n      <!-- 2020.0 -->\n      <g transform=\"translate(1094.284901 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_94\">\n     <!-- release_date -->\n     <g transform=\"translate(930.465947 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"41.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"102.605469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"130.388672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"191.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"253.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"305.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"366.814453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n      <use x=\"416.814453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"480.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"541.570312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"580.779297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_24\">\n    <g id=\"ytick_12\">\n     <g id=\"line2d_160\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_161\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1017.549986 976.226087 \nL 923.319758 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_162\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1080.370138 976.226087 \nL 1111.780214 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_163\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 923.319758 928.956522 \nL 923.319758 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_164\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1111.780214 928.956522 \nL 1111.780214 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_165\">\n    <g clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"907.61472\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"844.794568\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"844.794568\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"860.499606\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"891.909682\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"860.499606\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_166\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1048.960062 881.686957 \nL 1048.960062 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_70\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 798.464706 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_71\">\n    <path d=\"M 1126.7 1094.4 \nL 1126.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_72\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 1126.7 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_73\">\n    <path d=\"M 798.464706 858.052174 \nL 1126.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p2eb0fe637d\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p5a1f167d67\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p3900e6581f\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pf2c1880af4\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p6be797a8b0\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pf823cbe9f3\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p800948b533\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p7a5fd4a7d6\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p32579c8c03\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p009c9d6657\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p71cba14ba8\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pfb0fefec1b\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(20,20), dpi=200)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,1)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'popularity', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,2)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'acousticness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,3)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'energy', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,4)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'instrumentalness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,5)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'liveness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,6)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'loudness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,7)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'speechiness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,8)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'tempo', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,9)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'time_signature', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,10)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'danceability', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,11)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'length', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,12)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'release_date', data = df)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler\n",
+    "le = LabelEncoder()\n",
+    "\n",
+    "# scaler = StandardScaler()\n",
+    "\n",
+    "X = df.loc[:, ('artist_top_genre','popularity','danceability','acousticness','loudness','energy')]\n",
+    "\n",
+    "y = df['artist_top_genre']\n",
+    "\n",
+    "X['artist_top_genre'] = le.fit_transform(X['artist_top_genre'])\n",
+    "\n",
+    "# X = scaler.fit_transform(X)\n",
+    "\n",
+    "y = le.transform(y)\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 0, 2, 1, 1, 0, 1, 0, 0,\n",
+       "       0, 1, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 0, 2, 0, 2, 0,\n",
+       "       2, 0, 0, 1, 1, 2, 1, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 2, 2,\n",
+       "       1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2,\n",
+       "       2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 0,\n",
+       "       1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 2,\n",
+       "       1, 2, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 2,\n",
+       "       2, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2,\n",
+       "       0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 1, 1, 0,\n",
+       "       1, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0,\n",
+       "       2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2,\n",
+       "       1, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2,\n",
+       "       1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1],\n",
+       "      dtype=int32)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "\n",
+    "nclusters = 3 \n",
+    "seed = 0\n",
+    "\n",
+    "km = KMeans(n_clusters=nclusters, random_state=seed)\n",
+    "km.fit(X)\n",
+    "\n",
+    "# Predict the cluster for each data point\n",
+    "\n",
+    "y_cluster_kmeans = km.predict(X)\n",
+    "y_cluster_kmeans"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Esses números não significam muito para nós, então vamos obter uma 'pontuação de silhueta' para verificar a precisão. Nossa pontuação está no meio.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.5466747351275563"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn import metrics\n",
+    "score = metrics.silhouette_score(X, y_cluster_kmeans)\n",
+    "score"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "wcss = []\n",
+    "\n",
+    "for i in range(1, 11):\n",
+    "    kmeans = KMeans(n_clusters = i, init = 'k-means++', random_state = 42)\n",
+    "    kmeans.fit(X)\n",
+    "    wcss.append(kmeans.inertia_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Use esse modelo para decidir, usando o Método do Cotovelo, o melhor número de clusters para construir\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/seaborn/_decorators.py:43: FutureWarning: Pass the following variables as keyword args: x, y. From version 0.12, the only valid positional argument will be `data`, and passing other arguments without an explicit keyword will result in an error or misinterpretation.\n  FutureWarning\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x360 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"331.674375pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 624.890625 331.674375\" width=\"624.890625pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 331.674375 \nL 624.890625 331.674375 \nL 624.890625 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 617.690625 294.118125 \nL 617.690625 22.318125 \nL 59.690625 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m5626e93e8a\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"141.417898\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 2 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(138.236648 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"254.14517\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 4 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(250.96392 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"366.872443\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 6 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(363.691193 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"479.599716\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(476.418466 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"592.326989\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(585.964489 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_6\">\n     <!-- Number of clusters -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 23.09375 72.90625 \nL 55.421875 11.921875 \nL 55.421875 72.90625 \nL 64.984375 72.90625 \nL 64.984375 0 \nL 51.703125 0 \nL 19.390625 60.984375 \nL 19.390625 0 \nL 9.8125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-78\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(290.998438 322.394687)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-78\"/>\n      <use x=\"74.804688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"138.183594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"235.595703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"299.072266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"360.595703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"401.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n      <use x=\"433.496094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"494.677734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n      <use x=\"529.882812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n      <use x=\"561.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"616.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"644.433594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"707.8125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"759.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"799.121094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"860.644531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"901.757812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mce2cdb37ff\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"289.597738\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(46.328125 293.396957)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"233.807303\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 20000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 237.606522)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"178.016868\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 40000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 181.816087)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"122.226433\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 60000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 126.025651)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"66.435997\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 80000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 70.235216)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_12\">\n     <!-- WCSS -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 3.328125 72.90625 \nL 13.28125 72.90625 \nL 28.609375 11.28125 \nL 43.890625 72.90625 \nL 54.984375 72.90625 \nL 70.3125 11.28125 \nL 85.59375 72.90625 \nL 95.609375 72.90625 \nL 77.296875 0 \nL 64.890625 0 \nL 49.515625 63.28125 \nL 33.984375 0 \nL 21.578125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-87\"/>\n      <path d=\"M 64.40625 67.28125 \nL 64.40625 56.890625 \nQ 59.421875 61.53125 53.78125 63.8125 \nQ 48.140625 66.109375 41.796875 66.109375 \nQ 29.296875 66.109375 22.65625 58.46875 \nQ 16.015625 50.828125 16.015625 36.375 \nQ 16.015625 21.96875 22.65625 14.328125 \nQ 29.296875 6.6875 41.796875 6.6875 \nQ 48.140625 6.6875 53.78125 8.984375 \nQ 59.421875 11.28125 64.40625 15.921875 \nL 64.40625 5.609375 \nQ 59.234375 2.09375 53.4375 0.328125 \nQ 47.65625 -1.421875 41.21875 -1.421875 \nQ 24.65625 -1.421875 15.125 8.703125 \nQ 5.609375 18.84375 5.609375 36.375 \nQ 5.609375 53.953125 15.125 64.078125 \nQ 24.65625 74.21875 41.21875 74.21875 \nQ 47.75 74.21875 53.53125 72.484375 \nQ 59.328125 70.75 64.40625 67.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-67\"/>\n      <path d=\"M 53.515625 70.515625 \nL 53.515625 60.890625 \nQ 47.90625 63.578125 42.921875 64.890625 \nQ 37.9375 66.21875 33.296875 66.21875 \nQ 25.25 66.21875 20.875 63.09375 \nQ 16.5 59.96875 16.5 54.203125 \nQ 16.5 49.359375 19.40625 46.890625 \nQ 22.3125 44.4375 30.421875 42.921875 \nL 36.375 41.703125 \nQ 47.40625 39.59375 52.65625 34.296875 \nQ 57.90625 29 57.90625 20.125 \nQ 57.90625 9.515625 50.796875 4.046875 \nQ 43.703125 -1.421875 29.984375 -1.421875 \nQ 24.8125 -1.421875 18.96875 -0.25 \nQ 13.140625 0.921875 6.890625 3.21875 \nL 6.890625 13.375 \nQ 12.890625 10.015625 18.65625 8.296875 \nQ 24.421875 6.59375 29.984375 6.59375 \nQ 38.421875 6.59375 43.015625 9.90625 \nQ 47.609375 13.234375 47.609375 19.390625 \nQ 47.609375 24.75 44.3125 27.78125 \nQ 41.015625 30.8125 33.5 32.328125 \nL 27.484375 33.5 \nQ 16.453125 35.6875 11.515625 40.375 \nQ 6.59375 45.0625 6.59375 53.421875 \nQ 6.59375 63.09375 13.40625 68.65625 \nQ 20.21875 74.21875 32.171875 74.21875 \nQ 37.3125 74.21875 42.625 73.28125 \nQ 47.953125 72.359375 53.515625 70.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-83\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(14.798438 173.001719)rotate(-90)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-87\"/>\n      <use x=\"98.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-67\"/>\n      <use x=\"168.701172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-83\"/>\n      <use x=\"232.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-83\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p420c916f99)\" d=\"M 85.054261 34.67267 \nL 141.417898 209.722 \nL 197.781534 253.053471 \nL 254.14517 265.578261 \nL 310.508807 272.878511 \nL 366.872443 276.83446 \nL 423.23608 278.566713 \nL 479.599716 279.951582 \nL 535.963352 280.960508 \nL 592.326989 281.76358 \n\" style=\"fill:none;stroke:#ff0000;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    <defs>\n     <path d=\"M 0 3 \nC 0.795609 3 1.55874 2.683901 2.12132 2.12132 \nC 2.683901 1.55874 3 0.795609 3 0 \nC 3 -0.795609 2.683901 -1.55874 2.12132 -2.12132 \nC 1.55874 -2.683901 0.795609 -3 0 -3 \nC -0.795609 -3 -1.55874 -2.683901 -2.12132 -2.12132 \nC -2.683901 -1.55874 -3 -0.795609 -3 0 \nC -3 0.795609 -2.683901 1.55874 -2.12132 2.12132 \nC -1.55874 2.683901 -0.795609 3 0 3 \nz\n\" id=\"m42343114e8\" style=\"stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p420c916f99)\">\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"85.054261\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"34.67267\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"141.417898\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"209.722\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"197.781534\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"253.053471\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"254.14517\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"265.578261\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"310.508807\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"272.878511\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"366.872443\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"276.83446\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"423.23608\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"278.566713\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"479.599716\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"279.951582\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"535.963352\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"280.960508\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"592.326989\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"281.76358\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 59.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 617.690625 294.118125 \nL 617.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 617.690625 294.118125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 59.690625 22.318125 \nL 617.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Elbow -->\n    <defs>\n     <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 55.90625 72.90625 \nL 55.90625 64.59375 \nL 19.671875 64.59375 \nL 19.671875 43.015625 \nL 54.390625 43.015625 \nL 54.390625 34.71875 \nL 19.671875 34.71875 \nL 19.671875 8.296875 \nL 56.78125 8.296875 \nL 56.78125 0 \nL 9.8125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-69\"/>\n     <path d=\"M 4.203125 54.6875 \nL 13.1875 54.6875 \nL 24.421875 12.015625 \nL 35.59375 54.6875 \nL 46.1875 54.6875 \nL 57.421875 12.015625 \nL 68.609375 54.6875 \nL 77.59375 54.6875 \nL 63.28125 0 \nL 52.6875 0 \nL 40.921875 44.828125 \nL 29.109375 0 \nL 18.5 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-119\"/>\n    </defs>\n    <g transform=\"translate(320.845313 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-69\"/>\n     <use x=\"63.183594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n     <use x=\"90.966797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n     <use x=\"154.443359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"215.625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-119\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p420c916f99\">\n   <rect height=\"271.8\" width=\"558\" x=\"59.690625\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,5))\n",
+    "sns.lineplot(range(1, 11), wcss,marker='o',color='red')\n",
+    "plt.title('Elbow')\n",
+    "plt.xlabel('Number of clusters')\n",
+    "plt.ylabel('WCSS')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Looks like 3 is a good number after all. Fit the model again and create a scatterplot of your clusters. They do group in bunches, but they are pretty close together."
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"265.728679pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 385.78125 265.728679\" width=\"385.78125pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 265.728679 \nL 385.78125 265.728679 \nL 385.78125 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 378.58125 228.172429 \nL 378.58125 10.732429 \nL 43.78125 10.732429 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"PathCollection_1\">\n    <defs>\n     <path d=\"M 0 3 \nC 0.795609 3 1.55874 2.683901 2.12132 2.12132 \nC 2.683901 1.55874 3 0.795609 3 0 \nC 3 -0.795609 2.683901 -1.55874 2.12132 -2.12132 \nC 1.55874 -2.683901 0.795609 -3 0 -3 \nC -0.795609 -3 -1.55874 -2.683901 -2.12132 -2.12132 \nC -2.683901 -1.55874 -3 -0.795609 -3 0 \nC -3 0.795609 -2.683901 1.55874 -2.12132 2.12132 \nC -1.55874 2.683901 -0.795609 3 0 3 \nz\n\" id=\"C0_0_cb5f23d3e7\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.221967\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"39.956499\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.407422\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"64.816051\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.718323\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"168.919042\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.450142\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"53.06923\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.881061\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"124.916067\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"95.685605\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"113.715609\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.402421\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.061516\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.049227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.216966\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.562872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.796048\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.738326\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.327409\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.733325\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"97.051514\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"321.062991\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.041513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.866059\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.903778\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"81.753328\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.826053\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"278.800783\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.943784\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.314694\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.582876\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"58.532868\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"295.705666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"24.385131\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.053802\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.415136\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"79.841055\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"155.785621\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"106.61288\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.149243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.445141\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"112.896064\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.094234\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"253.443458\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.883775\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"79.294691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"57.166958\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"30.668315\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.738326\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"118.359702\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.650599\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.861058\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"37.771044\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"274.574562\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"125.735613\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"65.908779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"126.82834\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"111.803336\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"143.561717\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.036512\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"138.30198\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.364702\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.620594\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.149243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"97.597878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"125.462431\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.084232\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"84.758329\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"232.312354\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.793335\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.868772\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.054227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"40.776045\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"149.775619\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"101.299509\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.856057\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"67.489743\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"111.256972\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.630596\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.6556\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"165.893351\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.971502\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"143.561717\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.337411\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.537868\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.289691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.319695\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"154.692893\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"129.013795\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.495149\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"33.673316\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"135.570161\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.695606\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.680604\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.091521\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.788334\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"116.174247\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.347413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"115.081519\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"43.507864\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.289691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.873773\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.851057\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.352413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.24197\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.191962\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.938783\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"95.412423\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.50015\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"104.154243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.60788\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.963787\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"146.224254\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.053802\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.50015\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"29.848769\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"131.472432\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.39742\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.625595\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.883775\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"140.214253\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.016509\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.309694\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"168.919042\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.031511\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.495149\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.091521\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"214.519727\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"66.455142\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.064229\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.60788\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"55.801049\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.490148\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"51.156957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.552871\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"304.158108\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.81105\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.425138\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.971502\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.9615\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.104235\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.074231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"151.141528\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.144242\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.319695\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"28.209678\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"131.472432\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.723324\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.357414\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"34.492861\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.733325\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.600591\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.226968\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.109236\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"333.741653\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.778332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"142.126526\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"32.307406\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.873773\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"329.515432\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"363.325199\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"329.515432\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"66.181961\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"45.420137\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.893776\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.928782\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.520153\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"64.542869\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"274.574562\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"38.317408\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.562872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"253.443458\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"133.111524\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"232.312354\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.231969\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.723324\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"53.342412\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"35.858771\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"32.85377\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"40.776045\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.17696\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.046513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"100.329697\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.322409\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"240.764796\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.520153\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"99.783333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.610593\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"65.908779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.084232\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.76333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.144242\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"278.800783\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"45.693319\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.743327\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.50515\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"346.420316\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.059228\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"144.038799\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.708321\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.445141\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.708321\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.873347\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.605592\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"49.244683\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.610593\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"116.72061\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.572874\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"57.166958\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"43.234682\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.557872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.357414\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"106.886062\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"169.171533\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"140.487435\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.913779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.279689\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.171959\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.665602\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.773332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.046513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.743327\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"160.429713\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.119238\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"240.764796\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.119238\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.996505\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.913779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.417424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"333.741653\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"144.858345\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"321.062991\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"100.329697\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.928782\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.605592\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"129.286977\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.868772\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.347413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.387419\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"81.206965\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.279689\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.522866\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.675603\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"67.489743\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.577875\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.963787\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"30.668315\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"99.783333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"84.211965\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"108.251972\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"138.028798\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.124239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.680604\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.933783\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"51.70332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.171959\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.796048\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"55.254685\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.460143\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.054227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.425138\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.39242\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4f46e88de4\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.81108\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(51.62983 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(90.710788 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 20 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(132.972996 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 30 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(175.235204 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 40 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(217.497412 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(259.75962 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 60 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(302.021828 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"350.646536\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 70 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(344.284036 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_9\">\n     <!-- popularity -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(185.7875 256.448992)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"124.658203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"251.513672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"279.296875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"340.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"381.689453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"409.472656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"448.681641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m1aafdc834b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"202.226542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.6875 12.40625 \nL 21 12.40625 \nL 21 0 \nL 10.6875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-46\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 206.025761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"174.908353\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 178.707572)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"147.590164\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 151.389383)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"120.271975\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 124.071194)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"92.953786\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 0.7 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 96.753005)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"65.635597\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 69.434816)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"38.317408\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 0.9 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.984375 1.515625 \nL 10.984375 10.5 \nQ 14.703125 8.734375 18.5 7.8125 \nQ 22.3125 6.890625 25.984375 6.890625 \nQ 35.75 6.890625 40.890625 13.453125 \nQ 46.046875 20.015625 46.78125 33.40625 \nQ 43.953125 29.203125 39.59375 26.953125 \nQ 35.25 24.703125 29.984375 24.703125 \nQ 19.046875 24.703125 12.671875 31.3125 \nQ 6.296875 37.9375 6.296875 49.421875 \nQ 6.296875 60.640625 12.9375 67.421875 \nQ 19.578125 74.21875 30.609375 74.21875 \nQ 43.265625 74.21875 49.921875 64.515625 \nQ 56.59375 54.828125 56.59375 36.375 \nQ 56.59375 19.140625 48.40625 8.859375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.421875 -1.421875 \nQ 22.703125 -1.421875 18.890625 -0.6875 \nQ 15.09375 0.046875 10.984375 1.515625 \nz\nM 30.609375 32.421875 \nQ 37.25 32.421875 41.125 36.953125 \nQ 45.015625 41.5 45.015625 49.421875 \nQ 45.015625 57.28125 41.125 61.84375 \nQ 37.25 66.40625 30.609375 66.40625 \nQ 23.96875 66.40625 20.09375 61.84375 \nQ 16.21875 57.28125 16.21875 49.421875 \nQ 16.21875 41.5 20.09375 36.953125 \nQ 23.96875 32.421875 30.609375 32.421875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-57\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 42.116627)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-57\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 1.0 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_18\">\n     <!-- danceability -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(14.798438 150.010242)rotate(-90)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"243.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"304.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"365.917969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"429.394531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"457.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"484.960938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"512.744141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"551.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 43.78125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 378.58125 228.172429 \nL 378.58125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 378.58125 228.172429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 43.78125 10.732429 \nL 378.58125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p9fb0d779e7\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"43.78125\" y=\"10.732429\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "kmeans = KMeans(n_clusters = 3)\n",
+    "kmeans.fit(X)\n",
+    "labels = kmeans.predict(X)\n",
+    "plt.scatter(df['popularity'],df['danceability'],c = labels)\n",
+    "plt.xlabel('popularity')\n",
+    "plt.ylabel('danceability')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "A precisão deste modelo não é ruim, mas também não é ótima. Pode ser que os dados não se adaptem bem ao agrupamento K-Means. Você pode tentar um método diferente.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 811,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Result: 109 out of 286 samples were correctly labeled.\nAccuracy score: 0.38\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "labels = kmeans.labels_\n",
+    "\n",
+    "correct_labels = sum(y == labels)\n",
+    "\n",
+    "print(\"Result: %d out of %d samples were correctly labeled.\" % (correct_labels, y.size))\n",
+    "\n",
+    "print('Accuracy score: {0:0.2f}'. format(correct_labels/float(y.size)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..4c66dfe34
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb
@@ -0,0 +1,343 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "6f92868513e59d321245137c1c4c5311",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:34:34+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 104,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Comece de onde terminamos na última aula, com os dados importados e filtrados.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 105,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 105
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Vamos focar apenas em 3 gêneros. Talvez consigamos formar 3 clusters!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 106,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 106
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m85c8933980\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m0570926463\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p0704da7660\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 107,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 107
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 108,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
+    "\n",
+    "scaler = StandardScaler()\n",
+    "\n",
+    "# X = df.loc[:, ('danceability','energy')]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 110,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "ValueError",
+     "evalue": "Unknown label type: 'continuous'",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m                                Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-110-3756ba7b0bc1>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     20\u001b[0m \u001b[0;31m# we create an instance of SVM and fit out data. We do not scale our\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     21\u001b[0m \u001b[0;31m# data since we want to plot the support vectors\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 22\u001b[0;31m \u001b[0mls30\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_30\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_30\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 30% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m     23\u001b[0m \u001b[0mls50\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_50\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_50\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 50% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     24\u001b[0m \u001b[0mls100\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 100% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/semi_supervised/_label_propagation.py\u001b[0m in \u001b[0;36mfit\u001b[0;34m(self, X, y)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    228\u001b[0m         \u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_validate_data\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    229\u001b[0m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mX_\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 230\u001b[0;31m         \u001b[0mcheck_classification_targets\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m    231\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    232\u001b[0m         \u001b[0;31m# actual graph construction (implementations should override this)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/multiclass.py\u001b[0m in \u001b[0;36mcheck_classification_targets\u001b[0;34m(y)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    181\u001b[0m     if y_type not in ['binary', 'multiclass', 'multiclass-multioutput',\n\u001b[1;32m    182\u001b[0m                       'multilabel-indicator', 'multilabel-sequences']:\n\u001b[0;32m--> 183\u001b[0;31m         \u001b[0;32mraise\u001b[0m \u001b[0mValueError\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m\"Unknown label type: %r\"\u001b[0m \u001b[0;34m%\u001b[0m \u001b[0my_type\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m    184\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    185\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: Unknown label type: 'continuous'"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.semi_supervised import LabelSpreading\n",
+    "from sklearn.semi_supervised import SelfTrainingClassifier\n",
+    "from sklearn import datasets\n",
+    "\n",
+    "X = df[['danceability','acousticness']].values\n",
+    "y = df['energy'].values\n",
+    "\n",
+    "# X = scaler.fit_transform(X)\n",
+    "\n",
+    "# step size in the mesh\n",
+    "h = .02\n",
+    "\n",
+    "rng = np.random.RandomState(0)\n",
+    "y_rand = rng.rand(y.shape[0])\n",
+    "y_30 = np.copy(y)\n",
+    "y_30[y_rand < 0.3] = -1  # set random samples to be unlabeled\n",
+    "y_50 = np.copy(y)\n",
+    "y_50[y_rand < 0.5] = -1\n",
+    "# we create an instance of SVM and fit out data. We do not scale our\n",
+    "# data since we want to plot the support vectors\n",
+    "ls30 = (LabelSpreading().fit(X, y_30), y_30, 'Label Spreading 30% data')\n",
+    "ls50 = (LabelSpreading().fit(X, y_50), y_50, 'Label Spreading 50% data')\n",
+    "ls100 = (LabelSpreading().fit(X, y), y, 'Label Spreading 100% data')\n",
+    "\n",
+    "# the base classifier for self-training is identical to the SVC\n",
+    "base_classifier = SVC(kernel='rbf', gamma=.5, probability=True)\n",
+    "st30 = (SelfTrainingClassifier(base_classifier).fit(X, y_30),\n",
+    "        y_30, 'Self-training 30% data')\n",
+    "st50 = (SelfTrainingClassifier(base_classifier).fit(X, y_50),\n",
+    "        y_50, 'Self-training 50% data')\n",
+    "\n",
+    "rbf_svc = (SVC(kernel='rbf', gamma=.5).fit(X, y), y, 'SVC with rbf kernel')\n",
+    "\n",
+    "# create a mesh to plot in\n",
+    "x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1\n",
+    "y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1\n",
+    "xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),\n",
+    "                     np.arange(y_min, y_max, h))\n",
+    "\n",
+    "color_map = {-1: (1, 1, 1), 0: (0, 0, .9), 1: (1, 0, 0), 2: (.8, .6, 0)}\n",
+    "\n",
+    "classifiers = (ls30, st30, ls50, st50, ls100, rbf_svc)\n",
+    "for i, (clf, y_train, title) in enumerate(classifiers):\n",
+    "    # Plot the decision boundary. For that, we will assign a color to each\n",
+    "    # point in the mesh [x_min, x_max]x[y_min, y_max].\n",
+    "    plt.subplot(3, 2, i + 1)\n",
+    "    Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])\n",
+    "\n",
+    "    # Put the result into a color plot\n",
+    "    Z = Z.reshape(xx.shape)\n",
+    "    plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)\n",
+    "    plt.axis('off')\n",
+    "\n",
+    "    # Plot also the training points\n",
+    "    colors = [color_map[y] for y in y_train]\n",
+    "    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=colors, edgecolors='black')\n",
+    "\n",
+    "    plt.title(title)\n",
+    "\n",
+    "plt.suptitle(\"Unlabeled points are colored white\", y=0.1)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/5-Clustering/README.md b/translations/br/5-Clustering/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9b53b8e4e
--- /dev/null
+++ b/translations/br/5-Clustering/README.md
@@ -0,0 +1,42 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b28a3a4911584062772c537b653ebbc7",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:52:39+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Modelos de clustering para aprendizado de máquina
+
+Clustering é uma tarefa de aprendizado de máquina que busca encontrar objetos que se assemelham entre si e agrupá-los em grupos chamados clusters. O que diferencia o clustering de outras abordagens no aprendizado de máquina é que tudo acontece automaticamente. Na verdade, é justo dizer que é o oposto do aprendizado supervisionado.
+
+## Tópico regional: modelos de clustering para o gosto musical do público nigeriano 🎧
+
+O público diversificado da Nigéria tem gostos musicais igualmente variados. Usando dados extraídos do Spotify (inspirado por [este artigo](https://towardsdatascience.com/country-wise-visual-analysis-of-music-taste-using-spotify-api-seaborn-in-python-77f5b749b421)), vamos analisar algumas músicas populares na Nigéria. Este conjunto de dados inclui informações sobre a pontuação de 'dançabilidade', 'acousticness', volume, 'speechiness', popularidade e energia de várias músicas. Será interessante descobrir padrões nesses dados!
+
+![Um toca-discos](../../../translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.br.jpg)
+
+> Foto por <a href="https://unsplash.com/@marcelalaskoski?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Marcela Laskoski</a> no <a href="https://unsplash.com/s/photos/nigerian-music?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+Nesta série de lições, você descobrirá novas maneiras de analisar dados usando técnicas de clustering. O clustering é particularmente útil quando seu conjunto de dados não possui rótulos. Se ele tiver rótulos, então técnicas de classificação, como as que você aprendeu em lições anteriores, podem ser mais úteis. Mas, em casos onde você deseja agrupar dados não rotulados, o clustering é uma ótima maneira de descobrir padrões.
+
+> Existem ferramentas de baixo código úteis que podem ajudá-lo a aprender a trabalhar com modelos de clustering. Experimente [Azure ML para esta tarefa](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-clustering-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+## Lições
+
+1. [Introdução ao clustering](1-Visualize/README.md)
+2. [Clustering com K-Means](2-K-Means/README.md)
+
+## Créditos
+
+Estas lições foram escritas com 🎶 por [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) com revisões úteis de [Rishit Dagli](https://rishit_dagli) e [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan).
+
+O conjunto de dados [Nigerian Songs](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify) foi obtido no Kaggle, extraído do Spotify.
+
+Exemplos úteis de K-Means que ajudaram na criação desta lição incluem esta [exploração de íris](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering), este [notebook introdutório](https://www.kaggle.com/prashant111/k-means-clustering-with-python) e este [exemplo hipotético de ONG](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering).
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md b/translations/br/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9791ea3ee
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md
@@ -0,0 +1,179 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "89e923cf3e8bdff9662536e8bf9516e6",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:32:06+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Introdução ao processamento de linguagem natural
+
+Esta lição aborda uma breve história e conceitos importantes do *processamento de linguagem natural*, um subcampo da *linguística computacional*.
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/31/)
+
+## Introdução
+
+NLP, como é comumente conhecido, é uma das áreas mais conhecidas onde o aprendizado de máquina foi aplicado e utilizado em softwares de produção.
+
+✅ Você consegue pensar em algum software que usa diariamente e que provavelmente tem algum NLP embutido? E os programas de processamento de texto ou aplicativos móveis que você utiliza regularmente?
+
+Você aprenderá sobre:
+
+- **A ideia de linguagens**. Como as linguagens se desenvolveram e quais foram as principais áreas de estudo.
+- **Definição e conceitos**. Você também aprenderá definições e conceitos sobre como os computadores processam texto, incluindo análise sintática, gramática e identificação de substantivos e verbos. Há algumas tarefas de codificação nesta lição, e vários conceitos importantes são introduzidos, que você aprenderá a codificar nas próximas lições.
+
+## Linguística computacional
+
+Linguística computacional é uma área de pesquisa e desenvolvimento que, ao longo de muitas décadas, estuda como os computadores podem trabalhar com, e até mesmo entender, traduzir e se comunicar com linguagens. Processamento de linguagem natural (NLP) é um campo relacionado que foca em como os computadores podem processar linguagens 'naturais', ou humanas.
+
+### Exemplo - ditado no telefone
+
+Se você já ditou algo para o seu telefone em vez de digitar ou perguntou algo a um assistente virtual, sua fala foi convertida em texto e então processada ou *analisada* a partir da linguagem que você falou. As palavras-chave detectadas foram então processadas em um formato que o telefone ou assistente pudesse entender e agir.
+
+![compreensão](../../../../translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.br.png)
+> Compreensão linguística real é difícil! Imagem por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+### Como essa tecnologia é possível?
+
+Isso é possível porque alguém escreveu um programa de computador para fazer isso. Algumas décadas atrás, alguns escritores de ficção científica previram que as pessoas falariam principalmente com seus computadores, e os computadores sempre entenderiam exatamente o que elas queriam dizer. Infelizmente, isso se revelou um problema mais difícil do que muitos imaginavam, e embora seja um problema muito mais compreendido hoje, ainda há desafios significativos para alcançar um processamento de linguagem natural 'perfeito' quando se trata de entender o significado de uma frase. Este é um problema particularmente difícil quando se trata de entender humor ou detectar emoções como sarcasmo em uma frase.
+
+Neste momento, você pode estar se lembrando das aulas escolares onde o professor abordava as partes da gramática em uma frase. Em alguns países, os alunos aprendem gramática e linguística como uma matéria dedicada, mas em muitos, esses tópicos são incluídos como parte do aprendizado de uma língua: seja sua primeira língua na escola primária (aprendendo a ler e escrever) e talvez uma segunda língua no ensino médio. Não se preocupe se você não é um especialista em diferenciar substantivos de verbos ou advérbios de adjetivos!
+
+Se você tem dificuldade com a diferença entre o *presente simples* e o *presente contínuo*, você não está sozinho. Isso é algo desafiador para muitas pessoas, até mesmo falantes nativos de uma língua. A boa notícia é que os computadores são muito bons em aplicar regras formais, e você aprenderá a escrever código que pode *analisar* uma frase tão bem quanto um humano. O maior desafio que você examinará mais tarde é entender o *significado* e o *sentimento* de uma frase.
+
+## Pré-requisitos
+
+Para esta lição, o principal pré-requisito é ser capaz de ler e entender o idioma desta lição. Não há problemas matemáticos ou equações para resolver. Embora o autor original tenha escrito esta lição em inglês, ela também foi traduzida para outros idiomas, então você pode estar lendo uma tradução. Há exemplos onde vários idiomas diferentes são usados (para comparar as diferentes regras gramaticais de diferentes idiomas). Estes *não* são traduzidos, mas o texto explicativo é, então o significado deve ser claro.
+
+Para as tarefas de codificação, você usará Python e os exemplos utilizam Python 3.8.
+
+Nesta seção, você precisará e usará:
+
+- **Compreensão de Python 3**. Compreensão da linguagem de programação Python 3, esta lição utiliza entrada, loops, leitura de arquivos, arrays.
+- **Visual Studio Code + extensão**. Usaremos o Visual Studio Code e sua extensão Python. Você também pode usar um IDE de Python de sua escolha.
+- **TextBlob**. [TextBlob](https://github.com/sloria/TextBlob) é uma biblioteca simplificada de processamento de texto para Python. Siga as instruções no site do TextBlob para instalá-lo em seu sistema (instale também os corpora, conforme mostrado abaixo):
+
+   ```bash
+   pip install -U textblob
+   python -m textblob.download_corpora
+   ```
+
+> 💡 Dica: Você pode executar Python diretamente em ambientes do VS Code. Confira os [documentos](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python?WT.mc_id=academic-77952-leestott) para mais informações.
+
+## Conversando com máquinas
+
+A história de tentar fazer os computadores entenderem a linguagem humana remonta a décadas, e um dos primeiros cientistas a considerar o processamento de linguagem natural foi *Alan Turing*.
+
+### O 'teste de Turing'
+
+Quando Turing estava pesquisando *inteligência artificial* na década de 1950, ele considerou se um teste de conversação poderia ser dado a um humano e a um computador (via correspondência escrita) onde o humano na conversa não tivesse certeza se estava conversando com outro humano ou com um computador.
+
+Se, após um certo tempo de conversa, o humano não conseguisse determinar se as respostas vinham de um computador ou não, então o computador poderia ser considerado como *pensando*?
+
+### A inspiração - 'o jogo da imitação'
+
+A ideia para isso veio de um jogo de festa chamado *O Jogo da Imitação*, onde um interrogador está sozinho em uma sala e tem a tarefa de determinar quais das duas pessoas (em outra sala) são homem e mulher, respectivamente. O interrogador pode enviar notas e deve tentar pensar em perguntas cujas respostas escritas revelem o gênero da pessoa misteriosa. Claro, os jogadores na outra sala estão tentando enganar o interrogador respondendo às perguntas de forma a confundir ou enganar o interrogador, enquanto também dão a impressão de responder honestamente.
+
+### Desenvolvendo Eliza
+
+Na década de 1960, um cientista do MIT chamado *Joseph Weizenbaum* desenvolveu [*Eliza*](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA), uma 'terapeuta' computadorizada que fazia perguntas ao humano e dava a impressão de entender suas respostas. No entanto, enquanto Eliza podia analisar uma frase e identificar certos construtos gramaticais e palavras-chave para dar uma resposta razoável, não se podia dizer que ela *entendia* a frase. Se Eliza fosse apresentada a uma frase no formato "**Eu estou** <u>triste</u>", ela poderia reorganizar e substituir palavras na frase para formar a resposta "Há quanto tempo **você está** <u>triste</u>". 
+
+Isso dava a impressão de que Eliza entendia a declaração e estava fazendo uma pergunta de acompanhamento, enquanto na realidade, ela estava apenas mudando o tempo verbal e adicionando algumas palavras. Se Eliza não conseguisse identificar uma palavra-chave para a qual tivesse uma resposta, ela daria uma resposta aleatória que poderia ser aplicável a muitas declarações diferentes. Eliza podia ser facilmente enganada, por exemplo, se um usuário escrevesse "**Você é** uma <u>bicicleta</u>", ela poderia responder com "Há quanto tempo **eu sou** uma <u>bicicleta</u>?", em vez de uma resposta mais razoável.
+
+[![Conversando com Eliza](https://img.youtube.com/vi/RMK9AphfLco/0.jpg)](https://youtu.be/RMK9AphfLco "Conversando com Eliza")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para um vídeo sobre o programa original ELIZA
+
+> Nota: Você pode ler a descrição original de [Eliza](https://cacm.acm.org/magazines/1966/1/13317-elizaa-computer-program-for-the-study-of-natural-language-communication-between-man-and-machine/abstract) publicada em 1966 se tiver uma conta ACM. Alternativamente, leia sobre Eliza na [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA)
+
+## Exercício - codificando um bot de conversação básico
+
+Um bot de conversação, como Eliza, é um programa que solicita entrada do usuário e parece entender e responder de forma inteligente. Diferentemente de Eliza, nosso bot não terá várias regras que dão a aparência de uma conversa inteligente. Em vez disso, nosso bot terá apenas uma habilidade: manter a conversa com respostas aleatórias que podem funcionar em quase qualquer conversa trivial.
+
+### O plano
+
+Seus passos ao construir um bot de conversação:
+
+1. Imprimir instruções aconselhando o usuário sobre como interagir com o bot
+2. Iniciar um loop
+   1. Aceitar entrada do usuário
+   2. Se o usuário pedir para sair, então sair
+   3. Processar a entrada do usuário e determinar a resposta (neste caso, a resposta é uma escolha aleatória de uma lista de possíveis respostas genéricas)
+   4. Imprimir a resposta
+3. Voltar ao passo 2
+
+### Construindo o bot
+
+Vamos criar o bot agora. Começaremos definindo algumas frases.
+
+1. Crie este bot você mesmo em Python com as seguintes respostas aleatórias:
+
+    ```python
+    random_responses = ["That is quite interesting, please tell me more.",
+                        "I see. Do go on.",
+                        "Why do you say that?",
+                        "Funny weather we've been having, isn't it?",
+                        "Let's change the subject.",
+                        "Did you catch the game last night?"]
+    ```
+
+    Aqui está um exemplo de saída para orientá-lo (entrada do usuário está nas linhas começando com `>`):
+
+    ```output
+    Hello, I am Marvin, the simple robot.
+    You can end this conversation at any time by typing 'bye'
+    After typing each answer, press 'enter'
+    How are you today?
+    > I am good thanks
+    That is quite interesting, please tell me more.
+    > today I went for a walk     
+    Did you catch the game last night?
+    > I did, but my team lost
+    Funny weather we've been having, isn't it?
+    > yes but I hope next week is better
+    Let's change the subject.
+    > ok, lets talk about music
+    Why do you say that?
+    > because I like music!
+    Why do you say that?
+    > bye
+    It was nice talking to you, goodbye!
+    ```
+
+    Uma possível solução para a tarefa está [aqui](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/solution/bot.py)
+
+    ✅ Pare e reflita
+
+    1. Você acha que as respostas aleatórias poderiam 'enganar' alguém a pensar que o bot realmente entendeu?
+    2. Quais recursos o bot precisaria para ser mais eficaz?
+    3. Se um bot pudesse realmente 'entender' o significado de uma frase, ele precisaria 'lembrar' o significado de frases anteriores em uma conversa também?
+
+---
+
+## 🚀Desafio
+
+Escolha um dos elementos "pare e reflita" acima e tente implementá-lo em código ou escreva uma solução no papel usando pseudocódigo.
+
+Na próxima lição, você aprenderá sobre várias outras abordagens para analisar linguagem natural e aprendizado de máquina.
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/32/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Confira as referências abaixo como oportunidades de leitura adicional.
+
+### Referências
+
+1. Schubert, Lenhart, "Computational Linguistics", *The Stanford Encyclopedia of Philosophy* (Spring 2020 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = <https://plato.stanford.edu/archives/spr2020/entries/computational-linguistics/>.
+2. Princeton University "About WordNet." [WordNet](https://wordnet.princeton.edu/). Princeton University. 2010. 
+
+## Tarefa 
+
+[Procure um bot](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md b/translations/br/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..e10c72558
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1d7583e8046dacbb0c056d5ba0a71b16",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:33:21+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Procure um bot
+
+## Instruções
+
+Bots estão em todos os lugares. Sua tarefa: encontre um e adote-o! Você pode encontrá-los em sites, aplicativos bancários e ao telefone, por exemplo, quando liga para empresas de serviços financeiros em busca de conselhos ou informações sobre contas. Analise o bot e veja se consegue confundi-lo. Se conseguir confundir o bot, por que acha que isso aconteceu? Escreva um breve relatório sobre sua experiência.
+
+## Rubrica
+
+| Critérios | Exemplário                                                                                                   | Adequado                                    | Precisa Melhorar      |
+| --------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------ | --------------------- |
+|           | Um relatório completo de uma página é escrito, explicando a arquitetura presumida do bot e detalhando sua experiência com ele | O relatório está incompleto ou não foi bem pesquisado | Nenhum relatório foi enviado |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/2-Tasks/README.md b/translations/br/6-NLP/2-Tasks/README.md
new file mode 100644
index 000000000..cc5786d94
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/2-Tasks/README.md
@@ -0,0 +1,228 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6534e145d52a3890590d27be75386e5d",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:20:03+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/2-Tasks/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Tarefas e técnicas comuns de processamento de linguagem natural
+
+Para a maioria das tarefas de *processamento de linguagem natural*, o texto a ser processado deve ser dividido, examinado e os resultados armazenados ou cruzados com regras e conjuntos de dados. Essas tarefas permitem ao programador derivar o _significado_, a _intenção_ ou apenas a _frequência_ de termos e palavras em um texto.
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/33/)
+
+Vamos explorar técnicas comuns usadas no processamento de texto. Combinadas com aprendizado de máquina, essas técnicas ajudam a analisar grandes volumes de texto de forma eficiente. Antes de aplicar ML a essas tarefas, no entanto, vamos entender os problemas enfrentados por um especialista em PLN.
+
+## Tarefas comuns em PLN
+
+Existem diferentes maneiras de analisar um texto com o qual você está trabalhando. Há tarefas que você pode realizar e, por meio delas, é possível compreender o texto e tirar conclusões. Normalmente, essas tarefas são realizadas em sequência.
+
+### Tokenização
+
+Provavelmente, a primeira coisa que a maioria dos algoritmos de PLN precisa fazer é dividir o texto em tokens ou palavras. Embora isso pareça simples, lidar com pontuação e delimitadores de palavras e frases em diferentes idiomas pode ser complicado. Pode ser necessário usar vários métodos para determinar as demarcações.
+
+![tokenization](../../../../translated_images/tokenization.1641a160c66cd2d93d4524e8114e93158a9ce0eba3ecf117bae318e8a6ad3487.br.png)
+> Tokenizando uma frase de **Orgulho e Preconceito**. Infográfico por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+### Embeddings
+
+[Word embeddings](https://wikipedia.org/wiki/Word_embedding) são uma maneira de converter seus dados textuais em valores numéricos. Os embeddings são feitos de forma que palavras com significados semelhantes ou usadas juntas fiquem agrupadas.
+
+![word embeddings](../../../../translated_images/embedding.2cf8953c4b3101d188c2f61a5de5b6f53caaa5ad4ed99236d42bc3b6bd6a1fe2.br.png)
+> "Tenho o maior respeito pelos seus nervos, eles são meus velhos amigos." - Word embeddings para uma frase de **Orgulho e Preconceito**. Infográfico por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+✅ Experimente [esta ferramenta interessante](https://projector.tensorflow.org/) para explorar word embeddings. Clicar em uma palavra mostra clusters de palavras semelhantes: 'brinquedo' agrupa-se com 'disney', 'lego', 'playstation' e 'console'.
+
+### Parsing e Marcação de Partes do Discurso
+
+Cada palavra que foi tokenizada pode ser marcada como uma parte do discurso - um substantivo, verbo ou adjetivo. A frase `a rápida raposa vermelha pulou sobre o cachorro marrom preguiçoso` pode ser marcada como raposa = substantivo, pulou = verbo.
+
+![parsing](../../../../translated_images/parse.d0c5bbe1106eae8fe7d60a183cd1736c8b6cec907f38000366535f84f3036101.br.png)
+
+> Parsing de uma frase de **Orgulho e Preconceito**. Infográfico por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+Parsing é reconhecer quais palavras estão relacionadas umas às outras em uma frase - por exemplo, `a rápida raposa vermelha pulou` é uma sequência de adjetivo-substantivo-verbo que é separada da sequência `cachorro marrom preguiçoso`.
+
+### Frequência de Palavras e Frases
+
+Um procedimento útil ao analisar um grande corpo de texto é construir um dicionário de cada palavra ou frase de interesse e quantas vezes ela aparece. A frase `a rápida raposa vermelha pulou sobre o cachorro marrom preguiçoso` tem uma frequência de 2 para a palavra "a".
+
+Vamos observar um exemplo de texto onde contamos a frequência das palavras. O poema The Winners de Rudyard Kipling contém o seguinte verso:
+
+```output
+What the moral? Who rides may read.
+When the night is thick and the tracks are blind
+A friend at a pinch is a friend, indeed,
+But a fool to wait for the laggard behind.
+Down to Gehenna or up to the Throne,
+He travels the fastest who travels alone.
+```
+
+Como as frequências de frases podem ser sensíveis ou não a maiúsculas, a frase `um amigo` tem uma frequência de 2, `o` tem uma frequência de 6 e `viaja` tem uma frequência de 2.
+
+### N-grams
+
+Um texto pode ser dividido em sequências de palavras de um comprimento definido, uma única palavra (unigrama), duas palavras (bigrama), três palavras (trigrama) ou qualquer número de palavras (n-gramas).
+
+Por exemplo, `a rápida raposa vermelha pulou sobre o cachorro marrom preguiçoso` com um n-grama de 2 produz os seguintes n-gramas:
+
+1. a rápida  
+2. rápida raposa  
+3. raposa vermelha  
+4. vermelha pulou  
+5. pulou sobre  
+6. sobre o  
+7. o cachorro  
+8. cachorro marrom  
+9. marrom preguiçoso  
+
+Pode ser mais fácil visualizar isso como uma janela deslizante sobre a frase. Aqui está para n-gramas de 3 palavras, o n-grama está em negrito em cada frase:
+
+1.   <u>**a rápida raposa**</u> vermelha pulou sobre o cachorro marrom preguiçoso  
+2.   a **<u>rápida raposa vermelha</u>** pulou sobre o cachorro marrom preguiçoso  
+3.   a rápida **<u>raposa vermelha pulou</u>** sobre o cachorro marrom preguiçoso  
+4.   a rápida raposa **<u>vermelha pulou sobre</u>** o cachorro marrom preguiçoso  
+5.   a rápida raposa vermelha **<u>pulou sobre o</u>** cachorro marrom preguiçoso  
+6.   a rápida raposa vermelha pulou **<u>sobre o cachorro</u>** marrom preguiçoso  
+7.   a rápida raposa vermelha pulou sobre <u>**o cachorro marrom**</u> preguiçoso  
+8.   a rápida raposa vermelha pulou sobre o **<u>cachorro marrom preguiçoso</u>**
+
+![n-grams sliding window](../../../../6-NLP/2-Tasks/images/n-grams.gif)
+
+> Valor de N-grama de 3: Infográfico por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+### Extração de Frases Nominais
+
+Na maioria das frases, há um substantivo que é o sujeito ou objeto da frase. Em inglês, ele geralmente pode ser identificado por ter 'a', 'an' ou 'the' antes dele. Identificar o sujeito ou objeto de uma frase extraindo a 'frase nominal' é uma tarefa comum em PLN ao tentar entender o significado de uma frase.
+
+✅ Na frase "Não consigo fixar a hora, ou o local, ou o olhar ou as palavras, que lançaram a base. Faz muito tempo. Eu já estava no meio antes de perceber que tinha começado.", você consegue identificar as frases nominais?
+
+Na frase `a rápida raposa vermelha pulou sobre o cachorro marrom preguiçoso`, há 2 frases nominais: **rápida raposa vermelha** e **cachorro marrom preguiçoso**.
+
+### Análise de Sentimento
+
+Uma frase ou texto pode ser analisado para determinar o sentimento, ou quão *positivo* ou *negativo* ele é. O sentimento é medido em *polaridade* e *objetividade/subjetividade*. A polaridade é medida de -1.0 a 1.0 (negativo a positivo) e de 0.0 a 1.0 (mais objetivo a mais subjetivo).
+
+✅ Mais tarde, você aprenderá que existem diferentes maneiras de determinar o sentimento usando aprendizado de máquina, mas uma delas é ter uma lista de palavras e frases categorizadas como positivas ou negativas por um especialista humano e aplicar esse modelo ao texto para calcular uma pontuação de polaridade. Você consegue ver como isso funcionaria em algumas circunstâncias e menos em outras?
+
+### Flexão
+
+A flexão permite que você pegue uma palavra e obtenha sua forma singular ou plural.
+
+### Lematização
+
+Um *lema* é a raiz ou palavra-base para um conjunto de palavras, por exemplo, *voou*, *voa*, *voando* têm como lema o verbo *voar*.
+
+Também existem bancos de dados úteis disponíveis para pesquisadores de PLN, notavelmente:
+
+### WordNet
+
+[WordNet](https://wordnet.princeton.edu/) é um banco de dados de palavras, sinônimos, antônimos e muitos outros detalhes para cada palavra em vários idiomas. É incrivelmente útil ao tentar construir traduções, verificadores ortográficos ou ferramentas linguísticas de qualquer tipo.
+
+## Bibliotecas de PLN
+
+Felizmente, você não precisa construir todas essas técnicas sozinho, pois existem excelentes bibliotecas Python disponíveis que tornam o processamento de linguagem natural muito mais acessível para desenvolvedores que não são especializados em PLN ou aprendizado de máquina. As próximas lições incluem mais exemplos dessas bibliotecas, mas aqui você aprenderá alguns exemplos úteis para ajudá-lo na próxima tarefa.
+
+### Exercício - usando a biblioteca `TextBlob`
+
+Vamos usar uma biblioteca chamada TextBlob, pois ela contém APIs úteis para lidar com esses tipos de tarefas. TextBlob "se baseia nos ombros gigantes do [NLTK](https://nltk.org) e do [pattern](https://github.com/clips/pattern), e funciona bem com ambos." Ela possui uma quantidade considerável de ML embutida em sua API.
+
+> Nota: Um [Guia Rápido](https://textblob.readthedocs.io/en/dev/quickstart.html#quickstart) útil está disponível para TextBlob e é recomendado para desenvolvedores Python experientes.
+
+Ao tentar identificar *frases nominais*, o TextBlob oferece várias opções de extratores para encontrá-las.
+
+1. Dê uma olhada no `ConllExtractor`.
+
+    ```python
+    from textblob import TextBlob
+    from textblob.np_extractors import ConllExtractor
+    # import and create a Conll extractor to use later 
+    extractor = ConllExtractor()
+    
+    # later when you need a noun phrase extractor:
+    user_input = input("> ")
+    user_input_blob = TextBlob(user_input, np_extractor=extractor)  # note non-default extractor specified
+    np = user_input_blob.noun_phrases                                    
+    ```
+
+    > O que está acontecendo aqui? [ConllExtractor](https://textblob.readthedocs.io/en/dev/api_reference.html?highlight=Conll#textblob.en.np_extractors.ConllExtractor) é "Um extrator de frases nominais que usa chunk parsing treinado com o corpus de treinamento ConLL-2000." ConLL-2000 refere-se à Conferência de 2000 sobre Aprendizado Computacional de Linguagem Natural. Cada ano, a conferência hospedava um workshop para resolver um problema desafiador de PLN, e em 2000 foi o chunking de substantivos. Um modelo foi treinado no Wall Street Journal, com "as seções 15-18 como dados de treinamento (211727 tokens) e a seção 20 como dados de teste (47377 tokens)". Você pode conferir os procedimentos usados [aqui](https://www.clips.uantwerpen.be/conll2000/chunking/) e os [resultados](https://ifarm.nl/erikt/research/np-chunking.html).
+
+### Desafio - melhorando seu bot com PLN
+
+Na lição anterior, você construiu um bot de perguntas e respostas muito simples. Agora, você tornará Marvin um pouco mais simpático analisando sua entrada para detectar o sentimento e imprimindo uma resposta correspondente. Você também precisará identificar uma `noun_phrase` e perguntar sobre ela.
+
+Seus passos ao construir um bot conversacional melhor:
+
+1. Imprima instruções orientando o usuário sobre como interagir com o bot.  
+2. Inicie o loop:  
+   1. Aceite a entrada do usuário.  
+   2. Se o usuário pedir para sair, encerre.  
+   3. Processe a entrada do usuário e determine a resposta de sentimento apropriada.  
+   4. Se uma frase nominal for detectada no sentimento, pluralize-a e peça mais informações sobre esse tópico.  
+   5. Imprima a resposta.  
+3. Volte ao passo 2.
+
+Aqui está o trecho de código para determinar o sentimento usando TextBlob. Observe que há apenas quatro *gradientes* de resposta de sentimento (você pode adicionar mais, se quiser):
+
+```python
+if user_input_blob.polarity <= -0.5:
+  response = "Oh dear, that sounds bad. "
+elif user_input_blob.polarity <= 0:
+  response = "Hmm, that's not great. "
+elif user_input_blob.polarity <= 0.5:
+  response = "Well, that sounds positive. "
+elif user_input_blob.polarity <= 1:
+  response = "Wow, that sounds great. "
+```
+
+Aqui está um exemplo de saída para guiá-lo (a entrada do usuário está nas linhas que começam com >):
+
+```output
+Hello, I am Marvin, the friendly robot.
+You can end this conversation at any time by typing 'bye'
+After typing each answer, press 'enter'
+How are you today?
+> I am ok
+Well, that sounds positive. Can you tell me more?
+> I went for a walk and saw a lovely cat
+Well, that sounds positive. Can you tell me more about lovely cats?
+> cats are the best. But I also have a cool dog
+Wow, that sounds great. Can you tell me more about cool dogs?
+> I have an old hounddog but he is sick
+Hmm, that's not great. Can you tell me more about old hounddogs?
+> bye
+It was nice talking to you, goodbye!
+```
+
+Uma possível solução para a tarefa está [aqui](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/2-Tasks/solution/bot.py).
+
+✅ Verificação de Conhecimento
+
+1. Você acha que as respostas simpáticas poderiam 'enganar' alguém a pensar que o bot realmente os entende?  
+2. Identificar a frase nominal torna o bot mais 'crível'?  
+3. Por que extrair uma 'frase nominal' de uma frase seria algo útil?  
+
+---
+
+Implemente o bot na verificação de conhecimento anterior e teste-o com um amigo. Ele consegue enganá-lo? Você consegue tornar seu bot mais 'crível'?
+
+## 🚀Desafio
+
+Escolha uma tarefa na verificação de conhecimento anterior e tente implementá-la. Teste o bot com um amigo. Ele consegue enganá-lo? Você consegue tornar seu bot mais 'crível'?
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/34/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Nas próximas lições, você aprenderá mais sobre análise de sentimento. Pesquise essa técnica interessante em artigos como os do [KDNuggets](https://www.kdnuggets.com/tag/nlp).
+
+## Tarefa
+
+[Faça um bot responder](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/2-Tasks/assignment.md b/translations/br/6-NLP/2-Tasks/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..d244ae940
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/2-Tasks/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2efc4c2aba5ed06c780c05539c492ae3",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:21:35+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/2-Tasks/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Faça um Bot responder
+
+## Instruções
+
+Nas últimas lições, você programou um bot básico com quem pode conversar. Esse bot dá respostas aleatórias até que você diga 'tchau'. Você consegue fazer as respostas um pouco menos aleatórias e ativar respostas específicas quando você disser coisas como 'por quê' ou 'como'? Pense um pouco sobre como o aprendizado de máquina pode tornar esse tipo de trabalho menos manual enquanto você expande seu bot. Você pode usar as bibliotecas NLTK ou TextBlob para facilitar suas tarefas.
+
+## Critérios de Avaliação
+
+| Critério | Exemplar                                     | Adequado                                         | Precisa Melhorar       |
+| -------- | -------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | ----------------------- |
+|          | Um novo arquivo bot.py é apresentado e documentado | Um novo arquivo bot é apresentado, mas contém erros | Um arquivo não é apresentado |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md b/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md
new file mode 100644
index 000000000..79f2854a5
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md
@@ -0,0 +1,200 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6396d5d8617572cd2ac1de74fb0deb22",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:36:18+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Tradução e análise de sentimento com ML
+
+Nas lições anteriores, você aprendeu como construir um bot básico usando `TextBlob`, uma biblioteca que incorpora aprendizado de máquina nos bastidores para realizar tarefas básicas de PLN, como extração de frases nominais. Outro desafio importante na linguística computacional é a _tradução_ precisa de uma frase de um idioma falado ou escrito para outro.
+
+## [Questionário pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/35/)
+
+A tradução é um problema muito difícil, agravado pelo fato de que existem milhares de idiomas, cada um com regras gramaticais muito diferentes. Uma abordagem é converter as regras gramaticais formais de um idioma, como o inglês, em uma estrutura independente de idioma e, em seguida, traduzi-la convertendo de volta para outro idioma. Essa abordagem envolve as seguintes etapas:
+
+1. **Identificação**. Identificar ou marcar as palavras no idioma de entrada como substantivos, verbos, etc.
+2. **Criar tradução**. Produzir uma tradução direta de cada palavra no formato do idioma de destino.
+
+### Exemplo de frase, do inglês para o irlandês
+
+Em 'inglês', a frase _I feel happy_ tem três palavras na seguinte ordem:
+
+- **sujeito** (I)
+- **verbo** (feel)
+- **adjetivo** (happy)
+
+No entanto, no idioma 'irlandês', a mesma frase tem uma estrutura gramatical muito diferente - emoções como "*feliz*" ou "*triste*" são expressas como estando *sobre* você.
+
+A frase em inglês `I feel happy` em irlandês seria `Tá athas orm`. Uma tradução *literal* seria `Happy is upon me` (Felicidade está sobre mim).
+
+Um falante de irlandês traduzindo para o inglês diria `I feel happy`, não `Happy is upon me`, porque ele entende o significado da frase, mesmo que as palavras e a estrutura da frase sejam diferentes.
+
+A ordem formal da frase em irlandês é:
+
+- **verbo** (Tá ou is)
+- **adjetivo** (athas, ou happy)
+- **sujeito** (orm, ou upon me)
+
+## Tradução
+
+Um programa de tradução ingênuo pode traduzir apenas palavras, ignorando a estrutura da frase.
+
+✅ Se você aprendeu um segundo (ou terceiro ou mais) idioma como adulto, pode ter começado pensando no seu idioma nativo, traduzindo um conceito palavra por palavra na sua cabeça para o segundo idioma e, em seguida, falando sua tradução. Isso é semelhante ao que programas de tradução ingênuos fazem. É importante superar essa fase para alcançar a fluência!
+
+Traduções ingênuas levam a traduções ruins (e às vezes hilárias): `I feel happy` traduz literalmente para `Mise bhraitheann athas` em irlandês. Isso significa (literalmente) `me feel happy` e não é uma frase válida em irlandês. Mesmo que o inglês e o irlandês sejam idiomas falados em duas ilhas vizinhas, eles são muito diferentes, com estruturas gramaticais distintas.
+
+> Você pode assistir a alguns vídeos sobre as tradições linguísticas irlandesas, como [este aqui](https://www.youtube.com/watch?v=mRIaLSdRMMs)
+
+### Abordagens de aprendizado de máquina
+
+Até agora, você aprendeu sobre a abordagem de regras formais para o processamento de linguagem natural. Outra abordagem é ignorar o significado das palavras e _em vez disso usar aprendizado de máquina para detectar padrões_. Isso pode funcionar na tradução se você tiver muitos textos (um *corpus*) ou textos (*corpora*) tanto no idioma de origem quanto no idioma de destino.
+
+Por exemplo, considere o caso de *Orgulho e Preconceito*, um famoso romance inglês escrito por Jane Austen em 1813. Se você consultar o livro em inglês e uma tradução humana do livro em *francês*, poderá detectar frases em um idioma que são traduzidas _idiomaticamente_ para o outro. Você fará isso em breve.
+
+Por exemplo, quando uma frase em inglês como `I have no money` é traduzida literalmente para o francês, pode se tornar `Je n'ai pas de monnaie`. "Monnaie" é um falso cognato complicado em francês, pois 'money' e 'monnaie' não são sinônimos. Uma tradução melhor que um humano poderia fazer seria `Je n'ai pas d'argent`, porque transmite melhor o significado de que você não tem dinheiro (em vez de 'troco', que é o significado de 'monnaie').
+
+![monnaie](../../../../translated_images/monnaie.606c5fa8369d5c3b3031ef0713e2069485c87985dd475cd9056bdf4c76c1f4b8.br.png)
+
+> Imagem por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+Se um modelo de aprendizado de máquina tiver traduções humanas suficientes para construir um modelo, ele pode melhorar a precisão das traduções identificando padrões comuns em textos que foram previamente traduzidos por falantes humanos especialistas em ambos os idiomas.
+
+### Exercício - tradução
+
+Você pode usar o `TextBlob` para traduzir frases. Experimente a famosa primeira linha de **Orgulho e Preconceito**:
+
+```python
+from textblob import TextBlob
+
+blob = TextBlob(
+    "It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife!"
+)
+print(blob.translate(to="fr"))
+
+```
+
+O `TextBlob` faz um bom trabalho na tradução: "C'est une vérité universellement reconnue, qu'un homme célibataire en possession d'une bonne fortune doit avoir besoin d'une femme!". 
+
+Pode-se argumentar que a tradução do TextBlob é muito mais precisa, de fato, do que a tradução francesa de 1932 do livro por V. Leconte e Ch. Pressoir:
+
+"C'est une vérité universelle qu'un célibataire pourvu d'une belle fortune doit avoir envie de se marier, et, si peu que l'on sache de son sentiment à cet egard, lorsqu'il arrive dans une nouvelle résidence, cette idée est si bien fixée dans l'esprit de ses voisins qu'ils le considèrent sur-le-champ comme la propriété légitime de l'une ou l'autre de leurs filles."
+
+Nesse caso, a tradução informada por ML faz um trabalho melhor do que o tradutor humano, que adicionou palavras desnecessárias à boca da autora original para 'clareza'.
+
+> O que está acontecendo aqui? E por que o TextBlob é tão bom em tradução? Bem, nos bastidores, ele usa o Google Translate, uma IA sofisticada capaz de analisar milhões de frases para prever as melhores strings para a tarefa em questão. Não há nada manual acontecendo aqui, e você precisa de uma conexão com a internet para usar `blob.translate`.
+
+✅ Experimente mais frases. Qual é melhor, tradução por ML ou humana? Em quais casos?
+
+## Análise de sentimento
+
+Outra área onde o aprendizado de máquina pode funcionar muito bem é na análise de sentimento. Uma abordagem não baseada em ML para sentimento é identificar palavras e frases que são 'positivas' e 'negativas'. Em seguida, dado um novo texto, calcular o valor total das palavras positivas, negativas e neutras para identificar o sentimento geral.
+
+Essa abordagem é facilmente enganada, como você pode ter visto na tarefa do Marvin - a frase `Great, that was a wonderful waste of time, I'm glad we are lost on this dark road` é uma frase sarcástica e negativa, mas o algoritmo simples detecta 'great', 'wonderful', 'glad' como positivas e 'waste', 'lost' e 'dark' como negativas. O sentimento geral é influenciado por essas palavras conflitantes.
+
+✅ Pare um segundo e pense em como transmitimos sarcasmo como falantes humanos. A inflexão do tom desempenha um grande papel. Tente dizer a frase "Well, that film was awesome" de diferentes maneiras para descobrir como sua voz transmite significado.
+
+### Abordagens de ML
+
+A abordagem de ML seria reunir manualmente corpos de texto negativos e positivos - tweets, resenhas de filmes ou qualquer coisa onde o humano tenha dado uma pontuação *e* uma opinião escrita. Em seguida, técnicas de PLN podem ser aplicadas às opiniões e pontuações, para que padrões surjam (por exemplo, resenhas positivas de filmes tendem a ter a frase 'Oscar worthy' mais do que resenhas negativas, ou resenhas positivas de restaurantes dizem 'gourmet' muito mais do que 'disgusting').
+
+> ⚖️ **Exemplo**: Se você trabalhasse no escritório de um político e houvesse uma nova lei sendo debatida, os eleitores poderiam escrever para o escritório com e-mails a favor ou contra a nova lei. Digamos que você seja encarregado de ler os e-mails e classificá-los em 2 pilhas, *a favor* e *contra*. Se houvesse muitos e-mails, você poderia se sentir sobrecarregado tentando ler todos. Não seria ótimo se um bot pudesse lê-los para você, entendê-los e dizer em qual pilha cada e-mail deveria estar? 
+> 
+> Uma maneira de alcançar isso é usar aprendizado de máquina. Você treinaria o modelo com uma parte dos e-mails *contra* e uma parte dos e-mails *a favor*. O modelo tenderia a associar frases e palavras ao lado contra e ao lado a favor, *mas não entenderia nenhum conteúdo*, apenas que certas palavras e padrões eram mais prováveis de aparecer em um e-mail *contra* ou *a favor*. Você poderia testá-lo com alguns e-mails que não usou para treinar o modelo e ver se ele chegava à mesma conclusão que você. Então, uma vez satisfeito com a precisão do modelo, você poderia processar e-mails futuros sem precisar ler cada um.
+
+✅ Esse processo soa como processos que você já usou em lições anteriores?
+
+## Exercício - frases sentimentais
+
+O sentimento é medido com uma *polaridade* de -1 a 1, onde -1 é o sentimento mais negativo e 1 é o mais positivo. O sentimento também é medido com uma pontuação de 0 - 1 para objetividade (0) e subjetividade (1).
+
+Dê outra olhada em *Orgulho e Preconceito* de Jane Austen. O texto está disponível aqui no [Project Gutenberg](https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-h/1342-h.htm). O exemplo abaixo mostra um programa curto que analisa o sentimento das primeiras e últimas frases do livro e exibe sua polaridade de sentimento e pontuação de subjetividade/objetividade.
+
+Você deve usar a biblioteca `TextBlob` (descrita acima) para determinar o `sentimento` (você não precisa escrever seu próprio calculador de sentimento) na seguinte tarefa.
+
+```python
+from textblob import TextBlob
+
+quote1 = """It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife."""
+
+quote2 = """Darcy, as well as Elizabeth, really loved them; and they were both ever sensible of the warmest gratitude towards the persons who, by bringing her into Derbyshire, had been the means of uniting them."""
+
+sentiment1 = TextBlob(quote1).sentiment
+sentiment2 = TextBlob(quote2).sentiment
+
+print(quote1 + " has a sentiment of " + str(sentiment1))
+print(quote2 + " has a sentiment of " + str(sentiment2))
+```
+
+Você verá a seguinte saída:
+
+```output
+It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want # of a wife. has a sentiment of Sentiment(polarity=0.20952380952380953, subjectivity=0.27142857142857146)
+
+Darcy, as well as Elizabeth, really loved them; and they were
+     both ever sensible of the warmest gratitude towards the persons
+      who, by bringing her into Derbyshire, had been the means of
+      uniting them. has a sentiment of Sentiment(polarity=0.7, subjectivity=0.8)
+```
+
+## Desafio - verificar polaridade de sentimento
+
+Sua tarefa é determinar, usando a polaridade de sentimento, se *Orgulho e Preconceito* tem mais frases absolutamente positivas do que absolutamente negativas. Para esta tarefa, você pode assumir que uma pontuação de polaridade de 1 ou -1 é absolutamente positiva ou negativa, respectivamente.
+
+**Passos:**
+
+1. Baixe uma [cópia de Orgulho e Preconceito](https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-h/1342-h.htm) do Project Gutenberg como um arquivo .txt. Remova os metadados no início e no final do arquivo, deixando apenas o texto original.
+2. Abra o arquivo em Python e extraia o conteúdo como uma string.
+3. Crie um TextBlob usando a string do livro.
+4. Analise cada frase do livro em um loop.
+   1. Se a polaridade for 1 ou -1, armazene a frase em um array ou lista de mensagens positivas ou negativas.
+5. No final, imprima todas as frases positivas e negativas (separadamente) e o número de cada uma.
+
+Aqui está uma [solução de exemplo](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb).
+
+✅ Verificação de Conhecimento
+
+1. O sentimento é baseado nas palavras usadas na frase, mas o código *entende* as palavras?
+2. Você acha que a polaridade do sentimento é precisa, ou seja, você *concorda* com as pontuações?
+   1. Em particular, você concorda ou discorda da polaridade absolutamente **positiva** das seguintes frases?
+      * “What an excellent father you have, girls!” said she, when the door was shut.
+      * “Your examination of Mr. Darcy is over, I presume,” said Miss Bingley; “and pray what is the result?” “I am perfectly convinced by it that Mr. Darcy has no defect.
+      * How wonderfully these sort of things occur!
+      * I have the greatest dislike in the world to that sort of thing.
+      * Charlotte is an excellent manager, I dare say.
+      * “This is delightful indeed!
+      * I am so happy!
+      * Your idea of the ponies is delightful.
+   2. As próximas 3 frases foram pontuadas com um sentimento absolutamente positivo, mas, ao ler com atenção, elas não são frases positivas. Por que a análise de sentimento achou que eram frases positivas?
+      * Happy shall I be, when his stay at Netherfield is over!” “I wish I could say anything to comfort you,” replied Elizabeth; “but it is wholly out of my power.
+      * If I could but see you as happy!
+      * Our distress, my dear Lizzy, is very great.
+   3. Você concorda ou discorda da polaridade absolutamente **negativa** das seguintes frases?
+      - Everybody is disgusted with his pride.
+      - “I should like to know how he behaves among strangers.” “You shall hear then—but prepare yourself for something very dreadful.
+      - The pause was to Elizabeth’s feelings dreadful.
+      - It would be dreadful!
+
+✅ Qualquer aficionado por Jane Austen entenderá que ela frequentemente usa seus livros para criticar os aspectos mais ridículos da sociedade da Regência Inglesa. Elizabeth Bennett, a personagem principal de *Orgulho e Preconceito*, é uma observadora social perspicaz (como a autora), e sua linguagem é frequentemente muito sutil. Até mesmo Mr. Darcy (o interesse amoroso na história) observa o uso brincalhão e provocador da linguagem por Elizabeth: "I have had the pleasure of your acquaintance long enough to know that you find great enjoyment in occasionally professing opinions which in fact are not your own."
+
+---
+
+## 🚀Desafio
+
+Você consegue melhorar o Marvin extraindo outras características da entrada do usuário?
+
+## [Questionário pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/36/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+Existem muitas maneiras de extrair sentimentos de um texto. Pense nas aplicações empresariais que podem utilizar essa técnica. Reflita sobre como isso pode dar errado. Leia mais sobre sistemas sofisticados e prontos para empresas que analisam sentimentos, como [Azure Text Analysis](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/Text-Analytics/how-tos/text-analytics-how-to-sentiment-analysis?tabs=version-3-1?WT.mc_id=academic-77952-leestott). Teste algumas das frases de Orgulho e Preconceito acima e veja se ele consegue detectar nuances.
+
+## Tarefa
+
+[Licença poética](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md b/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..72677abe0
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9d2a734deb904caff310d1a999c6bd7a",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:38:26+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Licença Poética
+
+## Instruções
+
+Neste [notebook](https://www.kaggle.com/jenlooper/emily-dickinson-word-frequency), você encontrará mais de 500 poemas de Emily Dickinson previamente analisados quanto ao sentimento usando o serviço de análise de texto do Azure. Usando este conjunto de dados, analise-o utilizando as técnicas descritas na lição. O sentimento sugerido de um poema corresponde à decisão do serviço mais sofisticado do Azure? Por que, na sua opinião? Algo te surpreendeu?
+
+## Rubrica
+
+| Critério  | Exemplary                                                                  | Adequado                                                | Precisa de Melhorias     |
+| --------- | -------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ------------------------ |
+|           | Um notebook é apresentado com uma análise sólida da amostra de saída do autor | O notebook está incompleto ou não realiza a análise     | Nenhum notebook é apresentado |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md b/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..fec98180e
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:39:07+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md b/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..01c0396f8
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:38:51+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb b/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..aed1df079
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,100 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "27de2abc0235ebd22080fc8f1107454d",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:49+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from textblob import TextBlob\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# You should download the book text, clean it, and import it here\n",
+    "with open(\"pride.txt\", encoding=\"utf8\") as f:\n",
+    "    file_contents = f.read()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "book_pride = TextBlob(file_contents)\n",
+    "positive_sentiment_sentences = []\n",
+    "negative_sentiment_sentences = []"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "for sentence in book_pride.sentences:\n",
+    "    if sentence.sentiment.polarity == 1:\n",
+    "        positive_sentiment_sentences.append(sentence)\n",
+    "    if sentence.sentiment.polarity == -1:\n",
+    "        negative_sentiment_sentences.append(sentence)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(\"The \" + str(len(positive_sentiment_sentences)) + \" most positive sentences:\")\n",
+    "for sentence in positive_sentiment_sentences:\n",
+    "    print(\"+ \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\"      \", \" \")))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(\"The \" + str(len(negative_sentiment_sentences)) + \" most negative sentences:\")\n",
+    "for sentence in negative_sentiment_sentences:\n",
+    "    print(\"- \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\"      \", \" \")))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md b/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md
new file mode 100644
index 000000000..b3725d5f9
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md
@@ -0,0 +1,418 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "3c4738bb0836dd838c552ab9cab7e09d",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:26:20+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Análise de sentimentos com avaliações de hotéis - processando os dados
+
+Nesta seção, você usará as técnicas das lições anteriores para realizar uma análise exploratória de dados em um grande conjunto de dados. Assim que tiver uma boa compreensão da utilidade das várias colunas, você aprenderá:
+
+- como remover colunas desnecessárias
+- como calcular novos dados com base nas colunas existentes
+- como salvar o conjunto de dados resultante para uso no desafio final
+
+## [Questionário pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/37/)
+
+### Introdução
+
+Até agora, você aprendeu que dados textuais são bem diferentes de dados numéricos. Se o texto foi escrito ou falado por um humano, ele pode ser analisado para encontrar padrões, frequências, sentimentos e significados. Esta lição apresenta um conjunto de dados real com um desafio real: **[515K Hotel Reviews Data in Europe](https://www.kaggle.com/jiashenliu/515k-hotel-reviews-data-in-europe)**, que inclui uma [licença CC0: Domínio Público](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/). Ele foi extraído do Booking.com a partir de fontes públicas. O criador do conjunto de dados foi Jiashen Liu.
+
+### Preparação
+
+Você vai precisar de:
+
+* Capacidade de executar notebooks .ipynb usando Python 3
+* pandas
+* NLTK, [que você deve instalar localmente](https://www.nltk.org/install.html)
+* O conjunto de dados disponível no Kaggle [515K Hotel Reviews Data in Europe](https://www.kaggle.com/jiashenliu/515k-hotel-reviews-data-in-europe). Ele tem cerca de 230 MB descompactado. Baixe-o para a pasta raiz `/data` associada a estas lições de PLN.
+
+## Análise exploratória de dados
+
+Este desafio assume que você está construindo um bot de recomendação de hotéis usando análise de sentimentos e pontuações de avaliações de hóspedes. O conjunto de dados que você usará inclui avaliações de 1493 hotéis diferentes em 6 cidades.
+
+Usando Python, um conjunto de dados de avaliações de hotéis e a análise de sentimentos do NLTK, você poderia descobrir:
+
+* Quais são as palavras e frases mais frequentemente usadas nas avaliações?
+* As *tags* oficiais que descrevem um hotel têm correlação com as pontuações das avaliações (por exemplo, há mais avaliações negativas para um hotel específico por *Famílias com crianças pequenas* do que por *Viajantes solo*, talvez indicando que ele é melhor para *Viajantes solo*)?
+* As pontuações de sentimento do NLTK "concordam" com a pontuação numérica do avaliador?
+
+#### Conjunto de dados
+
+Vamos explorar o conjunto de dados que você baixou e salvou localmente. Abra o arquivo em um editor como o VS Code ou até mesmo no Excel.
+
+Os cabeçalhos no conjunto de dados são os seguintes:
+
+*Hotel_Address, Additional_Number_of_Scoring, Review_Date, Average_Score, Hotel_Name, Reviewer_Nationality, Negative_Review, Review_Total_Negative_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews, Positive_Review, Review_Total_Positive_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given, Reviewer_Score, Tags, days_since_review, lat, lng*
+
+Aqui estão agrupados de uma forma que pode ser mais fácil de examinar: 
+##### Colunas do hotel
+
+* `Hotel_Name`, `Hotel_Address`, `lat` (latitude), `lng` (longitude)
+  * Usando *lat* e *lng*, você poderia plotar um mapa com Python mostrando as localizações dos hotéis (talvez codificadas por cores para avaliações negativas e positivas)
+  * Hotel_Address não parece ser obviamente útil para nós, e provavelmente substituiremos isso por um país para facilitar a classificação e a busca
+
+**Colunas de meta-avaliação do hotel**
+
+* `Average_Score`
+  * De acordo com o criador do conjunto de dados, esta coluna é a *Pontuação Média do hotel, calculada com base no comentário mais recente do último ano*. Este parece ser um método incomum para calcular a pontuação, mas é o dado extraído, então podemos aceitá-lo como está por enquanto.
+  
+  ✅ Com base nas outras colunas deste conjunto de dados, você consegue pensar em outra maneira de calcular a pontuação média?
+
+* `Total_Number_of_Reviews`
+  * O número total de avaliações que este hotel recebeu - não está claro (sem escrever algum código) se isso se refere às avaliações no conjunto de dados.
+* `Additional_Number_of_Scoring`
+  * Isso significa que uma pontuação foi dada, mas nenhuma avaliação positiva ou negativa foi escrita pelo avaliador.
+
+**Colunas de avaliação**
+
+- `Reviewer_Score`
+  - Este é um valor numérico com no máximo 1 casa decimal entre os valores mínimos e máximos de 2.5 e 10
+  - Não é explicado por que 2.5 é a menor pontuação possível
+- `Negative_Review`
+  - Se um avaliador não escreveu nada, este campo terá "**No Negative**"
+  - Note que um avaliador pode escrever uma avaliação positiva na coluna de avaliação negativa (por exemplo, "não há nada de ruim neste hotel")
+- `Review_Total_Negative_Word_Counts`
+  - Contagens mais altas de palavras negativas indicam uma pontuação mais baixa (sem verificar a sentimentalidade)
+- `Positive_Review`
+  - Se um avaliador não escreveu nada, este campo terá "**No Positive**"
+  - Note que um avaliador pode escrever uma avaliação negativa na coluna de avaliação positiva (por exemplo, "não há nada de bom neste hotel")
+- `Review_Total_Positive_Word_Counts`
+  - Contagens mais altas de palavras positivas indicam uma pontuação mais alta (sem verificar a sentimentalidade)
+- `Review_Date` e `days_since_review`
+  - Uma medida de frescor ou desatualização pode ser aplicada a uma avaliação (avaliações mais antigas podem não ser tão precisas quanto as mais recentes porque a administração do hotel mudou, ou reformas foram feitas, ou uma piscina foi adicionada, etc.)
+- `Tags`
+  - Estas são descrições curtas que um avaliador pode selecionar para descrever o tipo de hóspede que era (por exemplo, solo ou família), o tipo de quarto que teve, a duração da estadia e como a avaliação foi enviada.
+  - Infelizmente, usar essas tags é problemático, veja a seção abaixo que discute sua utilidade.
+
+**Colunas do avaliador**
+
+- `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given`
+  - Isso pode ser um fator em um modelo de recomendação, por exemplo, se você puder determinar que avaliadores mais prolíficos com centenas de avaliações eram mais propensos a serem negativos do que positivos. No entanto, o avaliador de qualquer avaliação específica não é identificado com um código único e, portanto, não pode ser vinculado a um conjunto de avaliações. Há 30 avaliadores com 100 ou mais avaliações, mas é difícil ver como isso pode ajudar no modelo de recomendação.
+- `Reviewer_Nationality`
+  - Algumas pessoas podem pensar que certas nacionalidades são mais propensas a dar uma avaliação positiva ou negativa devido a uma inclinação nacional. Tenha cuidado ao construir tais visões anedóticas em seus modelos. Estes são estereótipos nacionais (e às vezes raciais), e cada avaliador foi um indivíduo que escreveu uma avaliação com base em sua experiência. Isso pode ter sido filtrado por muitas lentes, como suas estadias anteriores em hotéis, a distância percorrida e seu temperamento pessoal. Pensar que a nacionalidade foi a razão para uma pontuação de avaliação é difícil de justificar.
+
+##### Exemplos
+
+| Average  Score | Total Number   Reviews | Reviewer   Score | Negative <br />Review                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | Positive   Review                 | Tags                                                                                      |
+| -------------- | ---------------------- | ---------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
+| 7.8            | 1945                   | 2.5              | Este não é atualmente um hotel, mas um canteiro de obras. Fui atormentado desde cedo pela manhã e durante todo o dia com ruídos inaceitáveis de construção enquanto descansava após uma longa viagem e trabalhava no quarto. Pessoas estavam trabalhando o dia todo, por exemplo, com martelos pneumáticos nos quartos adjacentes. Pedi para trocar de quarto, mas nenhum quarto silencioso estava disponível. Para piorar, fui cobrado a mais. Fiz o check-out à noite, pois tinha um voo muito cedo, e recebi uma conta apropriada. Um dia depois, o hotel fez outra cobrança sem meu consentimento, excedendo o preço reservado. É um lugar terrível. Não se puna reservando aqui. | Nada. Lugar terrível. Fique longe. | Viagem de negócios, Casal, Quarto Duplo Padrão, Ficou 2 noites |
+
+Como você pode ver, este hóspede não teve uma estadia feliz neste hotel. O hotel tem uma boa pontuação média de 7.8 e 1945 avaliações, mas este avaliador deu 2.5 e escreveu 115 palavras sobre como sua estadia foi negativa. Se ele não tivesse escrito nada na coluna Positive_Review, você poderia supor que não havia nada positivo, mas, ainda assim, ele escreveu 7 palavras de aviso. Se contássemos apenas as palavras em vez do significado ou sentimento das palavras, poderíamos ter uma visão distorcida da intenção do avaliador. Estranhamente, sua pontuação de 2.5 é confusa, porque se a estadia no hotel foi tão ruim, por que dar qualquer ponto? Investigando o conjunto de dados de perto, você verá que a menor pontuação possível é 2.5, não 0. A maior pontuação possível é 10.
+
+##### Tags
+
+Como mencionado acima, à primeira vista, a ideia de usar `Tags` para categorizar os dados faz sentido. Infelizmente, essas tags não são padronizadas, o que significa que, em um hotel, as opções podem ser *Quarto Individual*, *Quarto Duplo*, e *Quarto Twin*, mas no próximo hotel, elas são *Quarto Individual Deluxe*, *Quarto Queen Clássico*, e *Quarto King Executivo*. Esses podem ser os mesmos tipos de quarto, mas há tantas variações que a escolha se torna:
+
+1. Tentar alterar todos os termos para um único padrão, o que é muito difícil, porque não está claro qual seria o caminho de conversão em cada caso (por exemplo, *Quarto Individual Clássico* mapeia para *Quarto Individual*, mas *Quarto Queen Superior com Vista para o Jardim ou Cidade* é muito mais difícil de mapear)
+
+2. Podemos adotar uma abordagem de PLN e medir a frequência de certos termos como *Solo*, *Viajante a Negócios* ou *Família com crianças pequenas* conforme se aplicam a cada hotel, e incluir isso no modelo de recomendação.
+
+As tags geralmente (mas nem sempre) são um único campo contendo uma lista de 5 a 6 valores separados por vírgulas, alinhando-se a *Tipo de viagem*, *Tipo de hóspede*, *Tipo de quarto*, *Número de noites* e *Tipo de dispositivo usado para enviar a avaliação*. No entanto, como alguns avaliadores não preenchem cada campo (podem deixar um em branco), os valores nem sempre estão na mesma ordem.
+
+Como exemplo, pegue *Tipo de grupo*. Há 1025 possibilidades únicas neste campo na coluna `Tags`, e, infelizmente, apenas algumas delas se referem a um grupo (algumas são o tipo de quarto, etc.). Se você filtrar apenas as que mencionam família, os resultados contêm muitos tipos de *Quarto Familiar*. Se você incluir o termo *com*, ou seja, contar os valores *Família com*, os resultados são melhores, com mais de 80.000 dos 515.000 resultados contendo a frase "Família com crianças pequenas" ou "Família com crianças mais velhas".
+
+Isso significa que a coluna tags não é completamente inútil para nós, mas será necessário algum trabalho para torná-la útil.
+
+##### Pontuação média do hotel
+
+Há uma série de peculiaridades ou discrepâncias no conjunto de dados que não consigo entender, mas que estão ilustradas aqui para que você esteja ciente delas ao construir seus modelos. Se você descobrir, por favor, nos avise na seção de discussão!
+
+O conjunto de dados possui as seguintes colunas relacionadas à pontuação média e ao número de avaliações:
+
+1. Hotel_Name
+2. Additional_Number_of_Scoring
+3. Average_Score
+4. Total_Number_of_Reviews
+5. Reviewer_Score  
+
+O único hotel com mais avaliações neste conjunto de dados é o *Britannia International Hotel Canary Wharf*, com 4789 avaliações de um total de 515.000. Mas se olharmos para o valor de `Total_Number_of_Reviews` para este hotel, ele é 9086. Você poderia supor que há muitas outras pontuações sem avaliações, então talvez devêssemos adicionar o valor da coluna `Additional_Number_of_Scoring`. Esse valor é 2682, e adicioná-lo a 4789 nos dá 7471, o que ainda está 1615 abaixo de `Total_Number_of_Reviews`.
+
+Se você pegar a coluna `Average_Score`, poderia supor que é a média das avaliações no conjunto de dados, mas a descrição do Kaggle é "*Pontuação Média do hotel, calculada com base no comentário mais recente do último ano*". Isso não parece muito útil, mas podemos calcular nossa própria média com base nas pontuações das avaliações no conjunto de dados. Usando o mesmo hotel como exemplo, a pontuação média do hotel é dada como 7.1, mas a pontuação calculada (média das pontuações dos avaliadores *no* conjunto de dados) é 6.8. Isso é próximo, mas não o mesmo valor, e só podemos supor que as pontuações dadas nas avaliações de `Additional_Number_of_Scoring` aumentaram a média para 7.1. Infelizmente, sem uma maneira de testar ou provar essa suposição, é difícil usar ou confiar em `Average_Score`, `Additional_Number_of_Scoring` e `Total_Number_of_Reviews` quando eles são baseados em, ou se referem a, dados que não temos.
+
+Para complicar ainda mais, o hotel com o segundo maior número de avaliações tem uma pontuação média calculada de 8.12, e a `Average_Score` do conjunto de dados é 8.1. Essa pontuação correta é uma coincidência ou o primeiro hotel é uma discrepância?
+Na possibilidade de que este hotel seja um caso atípico, e que talvez a maioria dos valores estejam corretos (mas alguns não, por algum motivo), escreveremos um pequeno programa a seguir para explorar os valores no conjunto de dados e determinar o uso correto (ou não uso) dos valores.
+
+> 🚨 Uma nota de cautela
+>
+> Ao trabalhar com este conjunto de dados, você escreverá código que calcula algo a partir do texto sem precisar ler ou analisar o texto você mesmo. Esta é a essência do PLN (Processamento de Linguagem Natural): interpretar significado ou sentimento sem que um humano precise fazê-lo. No entanto, é possível que você leia algumas das avaliações negativas. Eu recomendo que não o faça, porque não é necessário. Algumas delas são bobas ou irrelevantes, como avaliações negativas de hotéis do tipo "O tempo não estava bom", algo fora do controle do hotel ou de qualquer pessoa. Mas também há um lado sombrio em algumas avaliações. Às vezes, as avaliações negativas são racistas, sexistas ou preconceituosas com relação à idade. Isso é lamentável, mas esperado em um conjunto de dados extraído de um site público. Alguns avaliadores deixam comentários que você pode achar desagradáveis, desconfortáveis ou perturbadores. É melhor deixar o código medir o sentimento do que lê-los você mesmo e se aborrecer. Dito isso, é uma minoria que escreve tais coisas, mas eles existem.
+
+## Exercício - Exploração de Dados
+### Carregar os dados
+
+Já chega de examinar os dados visualmente, agora você escreverá algum código e obterá algumas respostas! Esta seção utiliza a biblioteca pandas. Sua primeira tarefa é garantir que você pode carregar e ler os dados CSV. A biblioteca pandas possui um carregador de CSV rápido, e o resultado é colocado em um dataframe, como nas lições anteriores. O CSV que estamos carregando tem mais de meio milhão de linhas, mas apenas 17 colunas. O pandas oferece muitas maneiras poderosas de interagir com um dataframe, incluindo a capacidade de realizar operações em cada linha.
+
+A partir daqui, nesta lição, haverá trechos de código, algumas explicações sobre o código e discussões sobre o que os resultados significam. Use o _notebook.ipynb_ incluído para o seu código.
+
+Vamos começar carregando o arquivo de dados que você usará:
+
+```python
+# Load the hotel reviews from CSV
+import pandas as pd
+import time
+# importing time so the start and end time can be used to calculate file loading time
+print("Loading data file now, this could take a while depending on file size")
+start = time.time()
+# df is 'DataFrame' - make sure you downloaded the file to the data folder
+df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')
+end = time.time()
+print("Loading took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+```
+
+Agora que os dados estão carregados, podemos realizar algumas operações com eles. Mantenha este código no início do seu programa para a próxima parte.
+
+## Explorar os dados
+
+Neste caso, os dados já estão *limpos*, o que significa que estão prontos para serem trabalhados e não possuem caracteres em outros idiomas que possam atrapalhar algoritmos que esperam apenas caracteres em inglês.
+
+✅ Você pode ter que trabalhar com dados que exigem algum processamento inicial para formatá-los antes de aplicar técnicas de PLN, mas não desta vez. Se tivesse que lidar com isso, como você trataria caracteres que não estão em inglês?
+
+Reserve um momento para garantir que, uma vez que os dados estejam carregados, você possa explorá-los com código. É muito fácil querer focar nas colunas `Negative_Review` e `Positive_Review`. Elas estão preenchidas com texto natural para seus algoritmos de PLN processarem. Mas espere! Antes de mergulhar no PLN e no sentimento, você deve seguir o código abaixo para verificar se os valores fornecidos no conjunto de dados correspondem aos valores que você calcula com pandas.
+
+## Operações com Dataframe
+
+A primeira tarefa nesta lição é verificar se as seguintes afirmações estão corretas, escrevendo algum código que examine o dataframe (sem alterá-lo).
+
+> Como em muitas tarefas de programação, existem várias maneiras de completar isso, mas um bom conselho é fazê-lo da maneira mais simples e fácil possível, especialmente se isso for mais fácil de entender quando você voltar a este código no futuro. Com dataframes, há uma API abrangente que frequentemente terá uma maneira eficiente de fazer o que você deseja.
+
+Trate as seguintes perguntas como tarefas de codificação e tente respondê-las sem olhar a solução.
+
+1. Imprima o *shape* do dataframe que você acabou de carregar (o shape é o número de linhas e colunas).
+2. Calcule a contagem de frequência para as nacionalidades dos avaliadores:
+   1. Quantos valores distintos existem na coluna `Reviewer_Nationality` e quais são eles?
+   2. Qual nacionalidade de avaliador é a mais comum no conjunto de dados (imprima o país e o número de avaliações)?
+   3. Quais são as 10 nacionalidades mais frequentes e suas contagens de frequência?
+3. Qual foi o hotel mais avaliado para cada uma das 10 nacionalidades mais frequentes?
+4. Quantas avaliações existem por hotel (contagem de frequência de hotel) no conjunto de dados?
+5. Embora haja uma coluna `Average_Score` para cada hotel no conjunto de dados, você também pode calcular uma pontuação média (obtendo a média de todas as pontuações dos avaliadores no conjunto de dados para cada hotel). Adicione uma nova coluna ao seu dataframe com o cabeçalho `Calc_Average_Score` que contenha essa média calculada.
+6. Algum hotel tem o mesmo valor (arredondado para 1 casa decimal) em `Average_Score` e `Calc_Average_Score`?
+   1. Tente escrever uma função Python que receba uma Series (linha) como argumento e compare os valores, imprimindo uma mensagem quando os valores não forem iguais. Em seguida, use o método `.apply()` para processar cada linha com a função.
+7. Calcule e imprima quantas linhas têm valores "No Negative" na coluna `Negative_Review`.
+8. Calcule e imprima quantas linhas têm valores "No Positive" na coluna `Positive_Review`.
+9. Calcule e imprima quantas linhas têm valores "No Positive" na coluna `Positive_Review` **e** "No Negative" na coluna `Negative_Review`.
+
+### Respostas em código
+
+1. Imprima o *shape* do dataframe que você acabou de carregar (o shape é o número de linhas e colunas).
+
+   ```python
+   print("The shape of the data (rows, cols) is " + str(df.shape))
+   > The shape of the data (rows, cols) is (515738, 17)
+   ```
+
+2. Calcule a contagem de frequência para as nacionalidades dos avaliadores:
+
+   1. Quantos valores distintos existem na coluna `Reviewer_Nationality` e quais são eles?
+   2. Qual nacionalidade de avaliador é a mais comum no conjunto de dados (imprima o país e o número de avaliações)?
+
+   ```python
+   # value_counts() creates a Series object that has index and values in this case, the country and the frequency they occur in reviewer nationality
+   nationality_freq = df["Reviewer_Nationality"].value_counts()
+   print("There are " + str(nationality_freq.size) + " different nationalities")
+   # print first and last rows of the Series. Change to nationality_freq.to_string() to print all of the data
+   print(nationality_freq) 
+   
+   There are 227 different nationalities
+    United Kingdom               245246
+    United States of America      35437
+    Australia                     21686
+    Ireland                       14827
+    United Arab Emirates          10235
+                                  ...  
+    Comoros                           1
+    Palau                             1
+    Northern Mariana Islands          1
+    Cape Verde                        1
+    Guinea                            1
+   Name: Reviewer_Nationality, Length: 227, dtype: int64
+   ```
+
+   3. Quais são as 10 nacionalidades mais frequentes e suas contagens de frequência?
+
+      ```python
+      print("The highest frequency reviewer nationality is " + str(nationality_freq.index[0]).strip() + " with " + str(nationality_freq[0]) + " reviews.")
+      # Notice there is a leading space on the values, strip() removes that for printing
+      # What is the top 10 most common nationalities and their frequencies?
+      print("The next 10 highest frequency reviewer nationalities are:")
+      print(nationality_freq[1:11].to_string())
+      
+      The highest frequency reviewer nationality is United Kingdom with 245246 reviews.
+      The next 10 highest frequency reviewer nationalities are:
+       United States of America     35437
+       Australia                    21686
+       Ireland                      14827
+       United Arab Emirates         10235
+       Saudi Arabia                  8951
+       Netherlands                   8772
+       Switzerland                   8678
+       Germany                       7941
+       Canada                        7894
+       France                        7296
+      ```
+
+3. Qual foi o hotel mais avaliado para cada uma das 10 nacionalidades mais frequentes?
+
+   ```python
+   # What was the most frequently reviewed hotel for the top 10 nationalities
+   # Normally with pandas you will avoid an explicit loop, but wanted to show creating a new dataframe using criteria (don't do this with large amounts of data because it could be very slow)
+   for nat in nationality_freq[:10].index:
+      # First, extract all the rows that match the criteria into a new dataframe
+      nat_df = df[df["Reviewer_Nationality"] == nat]   
+      # Now get the hotel freq
+      freq = nat_df["Hotel_Name"].value_counts()
+      print("The most reviewed hotel for " + str(nat).strip() + " was " + str(freq.index[0]) + " with " + str(freq[0]) + " reviews.") 
+      
+   The most reviewed hotel for United Kingdom was Britannia International Hotel Canary Wharf with 3833 reviews.
+   The most reviewed hotel for United States of America was Hotel Esther a with 423 reviews.
+   The most reviewed hotel for Australia was Park Plaza Westminster Bridge London with 167 reviews.
+   The most reviewed hotel for Ireland was Copthorne Tara Hotel London Kensington with 239 reviews.
+   The most reviewed hotel for United Arab Emirates was Millennium Hotel London Knightsbridge with 129 reviews.
+   The most reviewed hotel for Saudi Arabia was The Cumberland A Guoman Hotel with 142 reviews.
+   The most reviewed hotel for Netherlands was Jaz Amsterdam with 97 reviews.
+   The most reviewed hotel for Switzerland was Hotel Da Vinci with 97 reviews.
+   The most reviewed hotel for Germany was Hotel Da Vinci with 86 reviews.
+   The most reviewed hotel for Canada was St James Court A Taj Hotel London with 61 reviews.
+   ```
+
+4. Quantas avaliações existem por hotel (contagem de frequência de hotel) no conjunto de dados?
+
+   ```python
+   # First create a new dataframe based on the old one, removing the uneeded columns
+   hotel_freq_df = df.drop(["Hotel_Address", "Additional_Number_of_Scoring", "Review_Date", "Average_Score", "Reviewer_Nationality", "Negative_Review", "Review_Total_Negative_Word_Counts", "Positive_Review", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given", "Reviewer_Score", "Tags", "days_since_review", "lat", "lng"], axis = 1)
+   
+   # Group the rows by Hotel_Name, count them and put the result in a new column Total_Reviews_Found
+   hotel_freq_df['Total_Reviews_Found'] = hotel_freq_df.groupby('Hotel_Name').transform('count')
+   
+   # Get rid of all the duplicated rows
+   hotel_freq_df = hotel_freq_df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"])
+   display(hotel_freq_df) 
+   ```
+   |                 Hotel_Name                 | Total_Number_of_Reviews | Total_Reviews_Found |
+   | :----------------------------------------: | :---------------------: | :-----------------: |
+   | Britannia International Hotel Canary Wharf |          9086           |        4789         |
+   |    Park Plaza Westminster Bridge London    |          12158          |        4169         |
+   |   Copthorne Tara Hotel London Kensington   |          7105           |        3578         |
+   |                    ...                     |           ...           |         ...         |
+   |       Mercure Paris Porte d Orleans        |           110           |         10          |
+   |                Hotel Wagner                |           135           |         10          |
+   |            Hotel Gallitzinberg             |           173           |          8          |
+
+   Você pode notar que os resultados *contados no conjunto de dados* não correspondem ao valor em `Total_Number_of_Reviews`. Não está claro se este valor no conjunto de dados representa o número total de avaliações que o hotel teve, mas nem todas foram extraídas, ou algum outro cálculo. `Total_Number_of_Reviews` não é usado no modelo devido a essa falta de clareza.
+
+5. Embora haja uma coluna `Average_Score` para cada hotel no conjunto de dados, você também pode calcular uma pontuação média (obtendo a média de todas as pontuações dos avaliadores no conjunto de dados para cada hotel). Adicione uma nova coluna ao seu dataframe com o cabeçalho `Calc_Average_Score` que contenha essa média calculada. Imprima as colunas `Hotel_Name`, `Average_Score` e `Calc_Average_Score`.
+
+   ```python
+   # define a function that takes a row and performs some calculation with it
+   def get_difference_review_avg(row):
+     return row["Average_Score"] - row["Calc_Average_Score"]
+   
+   # 'mean' is mathematical word for 'average'
+   df['Calc_Average_Score'] = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)
+   
+   # Add a new column with the difference between the two average scores
+   df["Average_Score_Difference"] = df.apply(get_difference_review_avg, axis = 1)
+   
+   # Create a df without all the duplicates of Hotel_Name (so only 1 row per hotel)
+   review_scores_df = df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"])
+   
+   # Sort the dataframe to find the lowest and highest average score difference
+   review_scores_df = review_scores_df.sort_values(by=["Average_Score_Difference"])
+   
+   display(review_scores_df[["Average_Score_Difference", "Average_Score", "Calc_Average_Score", "Hotel_Name"]])
+   ```
+
+   Você também pode se perguntar sobre o valor de `Average_Score` e por que ele às vezes é diferente da pontuação média calculada. Como não podemos saber por que alguns valores correspondem, mas outros têm uma diferença, é mais seguro, neste caso, usar as pontuações dos avaliadores que temos para calcular a média nós mesmos. Dito isso, as diferenças geralmente são muito pequenas. Aqui estão os hotéis com a maior diferença entre a média do conjunto de dados e a média calculada:
+
+   | Average_Score_Difference | Average_Score | Calc_Average_Score |                                  Hotel_Name |
+   | :----------------------: | :-----------: | :----------------: | ------------------------------------------: |
+   |           -0.8           |      7.7      |        8.5         |                  Best Western Hotel Astoria |
+   |           -0.7           |      8.8      |        9.5         | Hotel Stendhal Place Vend me Paris MGallery |
+   |           -0.7           |      7.5      |        8.2         |               Mercure Paris Porte d Orleans |
+   |           -0.7           |      7.9      |        8.6         |             Renaissance Paris Vendome Hotel |
+   |           -0.5           |      7.0      |        7.5         |                         Hotel Royal Elys es |
+   |           ...            |      ...      |        ...         |                                         ... |
+   |           0.7            |      7.5      |        6.8         |     Mercure Paris Op ra Faubourg Montmartre |
+   |           0.8            |      7.1      |        6.3         |      Holiday Inn Paris Montparnasse Pasteur |
+   |           0.9            |      6.8      |        5.9         |                               Villa Eugenie |
+   |           0.9            |      8.6      |        7.7         |   MARQUIS Faubourg St Honor Relais Ch teaux |
+   |           1.3            |      7.2      |        5.9         |                          Kube Hotel Ice Bar |
+
+   Com apenas 1 hotel tendo uma diferença de pontuação maior que 1, isso significa que provavelmente podemos ignorar a diferença e usar a pontuação média calculada.
+
+6. Calcule e imprima quantas linhas têm valores "No Negative" na coluna `Negative_Review`.
+
+7. Calcule e imprima quantas linhas têm valores "No Positive" na coluna `Positive_Review`.
+
+8. Calcule e imprima quantas linhas têm valores "No Positive" na coluna `Positive_Review` **e** "No Negative" na coluna `Negative_Review`.
+
+   ```python
+   # with lambdas:
+   start = time.time()
+   no_negative_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" else False , axis=1)
+   print("Number of No Negative reviews: " + str(len(no_negative_reviews[no_negative_reviews == True].index)))
+   
+   no_positive_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1)
+   print("Number of No Positive reviews: " + str(len(no_positive_reviews[no_positive_reviews == True].index)))
+   
+   both_no_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" and x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1)
+   print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(len(both_no_reviews[both_no_reviews == True].index)))
+   end = time.time()
+   print("Lambdas took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+   
+   Number of No Negative reviews: 127890
+   Number of No Positive reviews: 35946
+   Number of both No Negative and No Positive reviews: 127
+   Lambdas took 9.64 seconds
+   ```
+
+## Outra maneira
+
+Outra maneira de contar itens sem Lambdas, e usar sum para contar as linhas:
+
+   ```python
+   # without lambdas (using a mixture of notations to show you can use both)
+   start = time.time()
+   no_negative_reviews = sum(df.Negative_Review == "No Negative")
+   print("Number of No Negative reviews: " + str(no_negative_reviews))
+   
+   no_positive_reviews = sum(df["Positive_Review"] == "No Positive")
+   print("Number of No Positive reviews: " + str(no_positive_reviews))
+   
+   both_no_reviews = sum((df.Negative_Review == "No Negative") & (df.Positive_Review == "No Positive"))
+   print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(both_no_reviews))
+   
+   end = time.time()
+   print("Sum took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+   
+   Number of No Negative reviews: 127890
+   Number of No Positive reviews: 35946
+   Number of both No Negative and No Positive reviews: 127
+   Sum took 0.19 seconds
+   ```
+
+   Você pode ter notado que há 127 linhas que possuem "No Negative" e "No Positive" como valores nas colunas `Negative_Review` e `Positive_Review`, respectivamente. Isso significa que o avaliador deu ao hotel uma pontuação numérica, mas optou por não escrever uma avaliação positiva ou negativa. Felizmente, isso é uma pequena quantidade de linhas (127 de 515738, ou 0,02%), então provavelmente não distorcerá nosso modelo ou resultados em nenhuma direção específica, mas você pode não ter esperado que um conjunto de dados de avaliações tivesse linhas sem avaliações. Portanto, vale a pena explorar os dados para descobrir linhas como essa.
+
+Agora que você explorou o conjunto de dados, na próxima lição você filtrará os dados e adicionará alguma análise de sentimento.
+
+---
+## 🚀Desafio
+
+Esta lição demonstra, como vimos em lições anteriores, o quão importante é entender seus dados e suas peculiaridades antes de realizar operações sobre eles. Dados baseados em texto, em particular, exigem uma análise cuidadosa. Explore vários conjuntos de dados ricos em texto e veja se você consegue descobrir áreas que poderiam introduzir viés ou sentimento distorcido em um modelo.
+
+## [Questionário pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/38/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Faça [este Caminho de Aprendizado sobre PLN](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) para descobrir ferramentas para experimentar ao construir modelos baseados em fala e texto.
+
+## Tarefa
+
+[NLTK](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md b/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..3dbb4a869
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md
@@ -0,0 +1,19 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "bf39bceb833cd628f224941dca8041df",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:04+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# NLTK
+
+## Instruções
+
+NLTK é uma biblioteca renomada para uso em linguística computacional e processamento de linguagem natural (NLP). Aproveite esta oportunidade para ler o '[livro do NLTK](https://www.nltk.org/book/)' e experimentar seus exercícios. Nesta tarefa não avaliada, você terá a chance de conhecer esta biblioteca mais a fundo.
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/notebook.ipynb b/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md b/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..91c3931fb
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:42+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md b/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..05d30f771
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:24+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb b/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..5881f48d2
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,174 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2d05e7db439376aa824f4b387f8324ca",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:37+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# EDA\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import time"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def get_difference_review_avg(row):\n",
+    "    return row[\"Average_Score\"] - row[\"Calc_Average_Score\"]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "print(\"Loading data file now, this could take a while depending on file size\")\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Loading took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What shape is the data (rows, columns)?\n",
+    "print(\"The shape of the data (rows, cols) is \" + str(df.shape))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# value_counts() creates a Series object that has index and values\n",
+    "#                in this case, the country and the frequency they occur in reviewer nationality\n",
+    "nationality_freq = df[\"Reviewer_Nationality\"].value_counts()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What reviewer nationality is the most common in the dataset?\n",
+    "print(\"The highest frequency reviewer nationality is \" + str(nationality_freq.index[0]).strip() + \" with \" + str(nationality_freq[0]) + \" reviews.\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What is the top 10 most common nationalities and their frequencies?\n",
+    "print(\"The top 10 highest frequency reviewer nationalities are:\")\n",
+    "print(nationality_freq[0:10].to_string())\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# How many unique nationalities are there?\n",
+    "print(\"There are \" + str(nationality_freq.index.size) + \" unique nationalities in the dataset\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What was the most frequently reviewed hotel for the top 10 nationalities - print the hotel and number of reviews\n",
+    "for nat in nationality_freq[:10].index:\n",
+    "   # First, extract all the rows that match the criteria into a new dataframe\n",
+    "   nat_df = df[df[\"Reviewer_Nationality\"] == nat]   \n",
+    "   # Now get the hotel freq\n",
+    "   freq = nat_df[\"Hotel_Name\"].value_counts()\n",
+    "   print(\"The most reviewed hotel for \" + str(nat).strip() + \" was \" + str(freq.index[0]) + \" with \" + str(freq[0]) + \" reviews.\") \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# How many reviews are there per hotel (frequency count of hotel) and do the results match the value in `Total_Number_of_Reviews`?\n",
+    "# First create a new dataframe based on the old one, removing the uneeded columns\n",
+    "hotel_freq_df = df.drop([\"Hotel_Address\", \"Additional_Number_of_Scoring\", \"Review_Date\", \"Average_Score\", \"Reviewer_Nationality\", \"Negative_Review\", \"Review_Total_Negative_Word_Counts\", \"Positive_Review\", \"Review_Total_Positive_Word_Counts\", \"Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given\", \"Reviewer_Score\", \"Tags\", \"days_since_review\", \"lat\", \"lng\"], axis = 1)\n",
+    "# Group the rows by Hotel_Name, count them and put the result in a new column Total_Reviews_Found\n",
+    "hotel_freq_df['Total_Reviews_Found'] = hotel_freq_df.groupby('Hotel_Name').transform('count')\n",
+    "# Get rid of all the duplicated rows\n",
+    "hotel_freq_df = hotel_freq_df.drop_duplicates(subset = [\"Hotel_Name\"])\n",
+    "print()\n",
+    "print(hotel_freq_df.to_string())\n",
+    "print(str(hotel_freq_df.shape))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# While there is an `Average_Score` for each hotel according to the dataset, \n",
+    "# you can also calculate an average score (getting the average of all reviewer scores in the dataset for each hotel)\n",
+    "# Add a new column to your dataframe with the column header `Calc_Average_Score` that contains that calculated average. \n",
+    "df['Calc_Average_Score'] = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)\n",
+    "# Add a new column with the difference between the two average scores\n",
+    "df[\"Average_Score_Difference\"] = df.apply(get_difference_review_avg, axis = 1)\n",
+    "# Create a df without all the duplicates of Hotel_Name (so only 1 row per hotel)\n",
+    "review_scores_df = df.drop_duplicates(subset = [\"Hotel_Name\"])\n",
+    "# Sort the dataframe to find the lowest and highest average score difference\n",
+    "review_scores_df = review_scores_df.sort_values(by=[\"Average_Score_Difference\"])\n",
+    "print(review_scores_df[[\"Average_Score_Difference\", \"Average_Score\", \"Calc_Average_Score\", \"Hotel_Name\"]])\n",
+    "# Do any hotels have the same (rounded to 1 decimal place) `Average_Score` and `Calc_Average_Score`?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md
new file mode 100644
index 000000000..2c6c36bb2
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md
@@ -0,0 +1,389 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a2aa4e9b91b9640db2c15363c4299d8b",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:41:42+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Análise de sentimento com avaliações de hotéis
+
+Agora que você explorou o conjunto de dados em detalhes, é hora de filtrar as colunas e usar técnicas de NLP no conjunto de dados para obter novos insights sobre os hotéis.
+
+## [Questionário pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/39/)
+
+### Operações de Filtragem e Análise de Sentimento
+
+Como você provavelmente percebeu, o conjunto de dados apresenta alguns problemas. Algumas colunas estão preenchidas com informações inúteis, outras parecem incorretas. Mesmo que estejam corretas, não está claro como foram calculadas, e as respostas não podem ser verificadas de forma independente por seus próprios cálculos.
+
+## Exercício: um pouco mais de processamento de dados
+
+Limpe os dados um pouco mais. Adicione colunas que serão úteis mais tarde, altere os valores em outras colunas e exclua certas colunas completamente.
+
+1. Processamento inicial de colunas
+
+   1. Exclua `lat` e `lng`
+
+   2. Substitua os valores de `Hotel_Address` pelos seguintes valores (se o endereço contiver o nome da cidade e do país, altere para apenas a cidade e o país).
+
+      Estas são as únicas cidades e países no conjunto de dados:
+
+      Amsterdam, Netherlands
+
+      Barcelona, Spain
+
+      London, United Kingdom
+
+      Milan, Italy
+
+      Paris, France
+
+      Vienna, Austria 
+
+      ```python
+      def replace_address(row):
+          if "Netherlands" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Amsterdam, Netherlands"
+          elif "Barcelona" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Barcelona, Spain"
+          elif "United Kingdom" in row["Hotel_Address"]:
+              return "London, United Kingdom"
+          elif "Milan" in row["Hotel_Address"]:        
+              return "Milan, Italy"
+          elif "France" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Paris, France"
+          elif "Vienna" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Vienna, Austria" 
+      
+      # Replace all the addresses with a shortened, more useful form
+      df["Hotel_Address"] = df.apply(replace_address, axis = 1)
+      # The sum of the value_counts() should add up to the total number of reviews
+      print(df["Hotel_Address"].value_counts())
+      ```
+
+      Agora você pode consultar dados em nível de país:
+
+      ```python
+      display(df.groupby("Hotel_Address").agg({"Hotel_Name": "nunique"}))
+      ```
+
+      | Hotel_Address          | Hotel_Name |
+      | :--------------------- | :--------: |
+      | Amsterdam, Netherlands |    105     |
+      | Barcelona, Spain       |    211     |
+      | London, United Kingdom |    400     |
+      | Milan, Italy           |    162     |
+      | Paris, France          |    458     |
+      | Vienna, Austria        |    158     |
+
+2. Processar colunas de Meta-avaliação do Hotel
+
+   1. Exclua `Additional_Number_of_Scoring`
+
+   2. Substitua `Total_Number_of_Reviews` pelo número total de avaliações para aquele hotel que estão realmente no conjunto de dados 
+
+   3. Substitua `Average_Score` pela nossa própria pontuação calculada
+
+   ```python
+  # Drop `Additional_Number_of_Scoring`
+  df.drop(["Additional_Number_of_Scoring"], axis = 1, inplace=True)
+  # Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values
+  df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count')
+  df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)
+  ```
+
+3. Processar colunas de avaliação
+
+   1. Exclua `Review_Total_Negative_Word_Counts`, `Review_Total_Positive_Word_Counts`, `Review_Date` e `days_since_review`
+
+   2. Mantenha `Reviewer_Score`, `Negative_Review` e `Positive_Review` como estão
+     
+   3. Mantenha `Tags` por enquanto
+
+     - Faremos algumas operações adicionais de filtragem nas tags na próxima seção e, em seguida, as tags serão excluídas
+
+4. Processar colunas do avaliador
+
+   1. Exclua `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given`
+  
+   2. Mantenha `Reviewer_Nationality`
+
+### Colunas de Tags
+
+A coluna `Tag` é problemática, pois é uma lista (em formato de texto) armazenada na coluna. Infelizmente, a ordem e o número de subseções nesta coluna nem sempre são os mesmos. É difícil para um humano identificar as frases corretas de interesse, porque há 515.000 linhas e 1.427 hotéis, e cada um tem opções ligeiramente diferentes que um avaliador poderia escolher. É aqui que o NLP se destaca. Você pode escanear o texto, encontrar as frases mais comuns e contá-las.
+
+Infelizmente, não estamos interessados em palavras únicas, mas em frases de várias palavras (por exemplo, *Viagem de negócios*). Executar um algoritmo de distribuição de frequência de frases em tantos dados (6.762.646 palavras) pode levar um tempo extraordinário, mas, sem olhar para os dados, parece que isso é uma despesa necessária. É aqui que a análise exploratória de dados é útil, porque você viu uma amostra das tags, como `[' Viagem de negócios  ', ' Viajante solo ', ' Quarto individual ', ' Ficou 5 noites ', ' Enviado de um dispositivo móvel ']`, e pode começar a perguntar se é possível reduzir significativamente o processamento necessário. Felizmente, é - mas primeiro você precisa seguir algumas etapas para determinar as tags de interesse.
+
+### Filtrando tags
+
+Lembre-se de que o objetivo do conjunto de dados é adicionar sentimento e colunas que o ajudarão a escolher o melhor hotel (para você ou talvez para um cliente que o encarregue de criar um bot de recomendação de hotéis). Você precisa se perguntar se as tags são úteis ou não no conjunto de dados final. Aqui está uma interpretação (se você precisasse do conjunto de dados para outros motivos, diferentes tags poderiam permanecer/ser removidas da seleção):
+
+1. O tipo de viagem é relevante e deve permanecer
+2. O tipo de grupo de hóspedes é importante e deve permanecer
+3. O tipo de quarto, suíte ou estúdio em que o hóspede ficou é irrelevante (todos os hotéis têm basicamente os mesmos quartos)
+4. O dispositivo no qual a avaliação foi enviada é irrelevante
+5. O número de noites que o avaliador ficou *poderia* ser relevante se você atribuísse estadias mais longas a uma maior satisfação com o hotel, mas é improvável e provavelmente irrelevante
+
+Em resumo, **mantenha 2 tipos de tags e remova as outras**.
+
+Primeiro, você não quer contar as tags até que estejam em um formato melhor, o que significa remover os colchetes e aspas. Você pode fazer isso de várias maneiras, mas deseja a mais rápida, pois pode levar muito tempo para processar muitos dados. Felizmente, o pandas tem uma maneira fácil de realizar cada uma dessas etapas.
+
+```Python
+# Remove opening and closing brackets
+df.Tags = df.Tags.str.strip("[']")
+# remove all quotes too
+df.Tags = df.Tags.str.replace(" ', '", ",", regex = False)
+```
+
+Cada tag se torna algo como: `Viagem de negócios, Viajante solo, Quarto individual, Ficou 5 noites, Enviado de um dispositivo móvel`. 
+
+Em seguida, encontramos um problema. Algumas avaliações, ou linhas, têm 5 colunas, outras 3, outras 6. Isso é resultado de como o conjunto de dados foi criado e é difícil de corrigir. Você quer obter uma contagem de frequência de cada frase, mas elas estão em ordens diferentes em cada avaliação, então a contagem pode estar errada, e um hotel pode não receber uma tag que merecia.
+
+Em vez disso, você usará a ordem diferente a seu favor, porque cada tag é uma frase de várias palavras, mas também separada por uma vírgula! A maneira mais simples de fazer isso é criar 6 colunas temporárias com cada tag inserida na coluna correspondente à sua ordem na tag. Você pode então mesclar as 6 colunas em uma grande coluna e executar o método `value_counts()` na coluna resultante. Ao imprimir isso, você verá que havia 2.428 tags únicas. Aqui está uma pequena amostra:
+
+| Tag                            | Contagem |
+| ------------------------------ | -------- |
+| Viagem de lazer                | 417778   |
+| Enviado de um dispositivo móvel| 307640   |
+| Casal                          | 252294   |
+| Ficou 1 noite                  | 193645   |
+| Ficou 2 noites                 | 133937   |
+| Viajante solo                  | 108545   |
+| Ficou 3 noites                 | 95821    |
+| Viagem de negócios             | 82939    |
+| Grupo                          | 65392    |
+| Família com crianças pequenas  | 61015    |
+| Ficou 4 noites                 | 47817    |
+| Quarto Duplo                   | 35207    |
+| Quarto Duplo Standard          | 32248    |
+| Quarto Duplo Superior          | 31393    |
+| Família com crianças mais velhas| 26349   |
+| Quarto Duplo Deluxe            | 24823    |
+| Quarto Duplo ou Twin           | 22393    |
+| Ficou 5 noites                 | 20845    |
+| Quarto Duplo ou Twin Standard  | 17483    |
+| Quarto Duplo Clássico          | 16989    |
+| Quarto Duplo ou Twin Superior  | 13570    |
+| 2 quartos                      | 12393    |
+
+Algumas das tags comuns, como `Enviado de um dispositivo móvel`, não são úteis para nós, então pode ser inteligente removê-las antes de contar a ocorrência das frases, mas é uma operação tão rápida que você pode deixá-las e ignorá-las.
+
+### Removendo as tags de duração da estadia
+
+Remover essas tags é o passo 1, reduzindo ligeiramente o número total de tags a serem consideradas. Observe que você não as remove do conjunto de dados, apenas escolhe não considerá-las como valores a contar/manter no conjunto de avaliações.
+
+| Duração da estadia | Contagem |
+| ------------------ | -------- |
+| Ficou 1 noite      | 193645   |
+| Ficou 2 noites     | 133937   |
+| Ficou 3 noites     | 95821    |
+| Ficou 4 noites     | 47817    |
+| Ficou 5 noites     | 20845    |
+| Ficou 6 noites     | 9776     |
+| Ficou 7 noites     | 7399     |
+| Ficou 8 noites     | 2502     |
+| Ficou 9 noites     | 1293     |
+| ...                | ...      |
+
+Há uma enorme variedade de quartos, suítes, estúdios, apartamentos e assim por diante. Todos significam basicamente a mesma coisa e não são relevantes para você, então remova-os da consideração.
+
+| Tipo de quarto                | Contagem |
+| ----------------------------- | -------- |
+| Quarto Duplo                  | 35207    |
+| Quarto Duplo Standard         | 32248    |
+| Quarto Duplo Superior         | 31393    |
+| Quarto Duplo Deluxe           | 24823    |
+| Quarto Duplo ou Twin          | 22393    |
+| Quarto Duplo ou Twin Standard | 17483    |
+| Quarto Duplo Clássico         | 16989    |
+| Quarto Duplo ou Twin Superior | 13570    |
+
+Finalmente, e isso é ótimo (porque não exigiu muito processamento), você ficará com as seguintes tags *úteis*:
+
+| Tag                                           | Contagem |
+| --------------------------------------------- | -------- |
+| Viagem de lazer                               | 417778   |
+| Casal                                         | 252294   |
+| Viajante solo                                 | 108545   |
+| Viagem de negócios                            | 82939    |
+| Grupo (combinado com Viajantes com amigos)    | 67535    |
+| Família com crianças pequenas                 | 61015    |
+| Família com crianças mais velhas              | 26349    |
+| Com um animal de estimação                    | 1405     |
+
+Você poderia argumentar que `Viajantes com amigos` é praticamente o mesmo que `Grupo`, e seria justo combinar os dois como acima. O código para identificar as tags corretas está no [notebook de Tags](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb).
+
+O passo final é criar novas colunas para cada uma dessas tags. Então, para cada linha de avaliação, se a coluna `Tag` corresponder a uma das novas colunas, adicione um 1, caso contrário, adicione um 0. O resultado final será uma contagem de quantos avaliadores escolheram este hotel (em agregado) para, por exemplo, negócios vs lazer, ou para trazer um animal de estimação, e isso é uma informação útil ao recomendar um hotel.
+
+```python
+# Process the Tags into new columns
+# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags
+# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, 
+# Family with young children, Family with older children, With a pet
+df["Leisure_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Leisure trip" in tag else 0)
+df["Couple"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Couple" in tag else 0)
+df["Solo_traveler"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Solo traveler" in tag else 0)
+df["Business_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Business trip" in tag else 0)
+df["Group"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Group" in tag or "Travelers with friends" in tag else 0)
+df["Family_with_young_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with young children" in tag else 0)
+df["Family_with_older_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with older children" in tag else 0)
+df["With_a_pet"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "With a pet" in tag else 0)
+
+```
+
+### Salve seu arquivo
+
+Finalmente, salve o conjunto de dados como está agora com um novo nome.
+
+```python
+df.drop(["Review_Total_Negative_Word_Counts", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "days_since_review", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given"], axis = 1, inplace=True)
+
+# Saving new data file with calculated columns
+print("Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv")
+df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)
+```
+
+## Operações de Análise de Sentimento
+
+Nesta seção final, você aplicará análise de sentimento às colunas de avaliação e salvará os resultados em um conjunto de dados.
+
+## Exercício: carregar e salvar os dados filtrados
+
+Observe que agora você está carregando o conjunto de dados filtrado que foi salvo na seção anterior, **não** o conjunto de dados original.
+
+```python
+import time
+import pandas as pd
+import nltk as nltk
+from nltk.corpus import stopwords
+from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
+nltk.download('vader_lexicon')
+
+# Load the filtered hotel reviews from CSV
+df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')
+
+# You code will be added here
+
+
+# Finally remember to save the hotel reviews with new NLP data added
+print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
+df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_NLP.csv', index = False)
+```
+
+### Removendo palavras de parada
+
+Se você fosse executar a Análise de Sentimento nas colunas de Avaliações Negativas e Positivas, isso poderia levar muito tempo. Testado em um laptop de teste poderoso com CPU rápida, levou de 12 a 14 minutos, dependendo da biblioteca de sentimento usada. Esse é um tempo (relativamente) longo, então vale a pena investigar se isso pode ser acelerado.
+
+Remover palavras de parada, ou palavras comuns em inglês que não alteram o sentimento de uma frase, é o primeiro passo. Ao removê-las, a análise de sentimento deve ser mais rápida, mas não menos precisa (já que as palavras de parada não afetam o sentimento, mas desaceleram a análise).
+
+A avaliação negativa mais longa tinha 395 palavras, mas após remover as palavras de parada, ficou com 195 palavras.
+
+Remover as palavras de parada também é uma operação rápida, levando 3,3 segundos para remover as palavras de parada de 2 colunas de avaliação em 515.000 linhas no dispositivo de teste. Pode levar um pouco mais ou menos tempo para você, dependendo da velocidade da CPU do seu dispositivo, RAM, se você tem um SSD ou não, e outros fatores. A relativa rapidez da operação significa que, se ela melhorar o tempo de análise de sentimento, vale a pena fazê-la.
+
+```python
+from nltk.corpus import stopwords
+
+# Load the hotel reviews from CSV
+df = pd.read_csv("../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv")
+
+# Remove stop words - can be slow for a lot of text!
+# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches
+# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends
+start = time.time()
+cache = set(stopwords.words("english"))
+def remove_stopwords(review):
+    text = " ".join([word for word in review.split() if word not in cache])
+    return text
+
+# Remove the stop words from both columns
+df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)   
+df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)
+```
+
+### Realizando análise de sentimento
+Agora você deve calcular a análise de sentimento para as colunas de avaliações negativas e positivas, e armazenar o resultado em 2 novas colunas. O teste do sentimento será compará-lo à pontuação dada pelo avaliador para a mesma avaliação. Por exemplo, se a análise de sentimento indicar que a avaliação negativa teve um sentimento de 1 (extremamente positivo) e a avaliação positiva também teve um sentimento de 1, mas o avaliador deu a menor pontuação possível ao hotel, então ou o texto da avaliação não corresponde à pontuação, ou o analisador de sentimentos não conseguiu reconhecer o sentimento corretamente. Você deve esperar que algumas pontuações de sentimento estejam completamente erradas, e muitas vezes isso será explicável, por exemplo, a avaliação pode ser extremamente sarcástica: "Claro que eu AMEI dormir em um quarto sem aquecimento", e o analisador de sentimentos interpreta isso como um sentimento positivo, mesmo que um humano lendo saiba que é sarcasmo.
+
+O NLTK fornece diferentes analisadores de sentimentos para aprender, e você pode substituí-los e ver se o sentimento é mais ou menos preciso. A análise de sentimento VADER é usada aqui.
+
+> Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.
+
+```python
+from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
+
+# Create the vader sentiment analyser (there are others in NLTK you can try too)
+vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()
+# Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.
+
+# There are 3 possibilities of input for a review:
+# It could be "No Negative", in which case, return 0
+# It could be "No Positive", in which case, return 0
+# It could be a review, in which case calculate the sentiment
+def calc_sentiment(review):    
+    if review == "No Negative" or review == "No Positive":
+        return 0
+    return vader_sentiment.polarity_scores(review)["compound"]    
+```
+
+Mais tarde, no seu programa, quando estiver pronto para calcular o sentimento, você pode aplicá-lo a cada avaliação da seguinte forma:
+
+```python
+# Add a negative sentiment and positive sentiment column
+print("Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews")
+start = time.time()
+df["Negative_Sentiment"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)
+df["Positive_Sentiment"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)
+end = time.time()
+print("Calculating sentiment took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+```
+
+Isso leva aproximadamente 120 segundos no meu computador, mas pode variar em cada máquina. Se você quiser imprimir os resultados e verificar se o sentimento corresponde à avaliação:
+
+```python
+df = df.sort_values(by=["Negative_Sentiment"], ascending=True)
+print(df[["Negative_Review", "Negative_Sentiment"]])
+df = df.sort_values(by=["Positive_Sentiment"], ascending=True)
+print(df[["Positive_Review", "Positive_Sentiment"]])
+```
+
+A última coisa a fazer com o arquivo antes de usá-lo no desafio é salvá-lo! Você também deve considerar reorganizar todas as suas novas colunas para que sejam fáceis de trabalhar (para um humano, é uma mudança cosmética).
+
+```python
+# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)
+df = df.reindex(["Hotel_Name", "Hotel_Address", "Total_Number_of_Reviews", "Average_Score", "Reviewer_Score", "Negative_Sentiment", "Positive_Sentiment", "Reviewer_Nationality", "Leisure_trip", "Couple", "Solo_traveler", "Business_trip", "Group", "Family_with_young_children", "Family_with_older_children", "With_a_pet", "Negative_Review", "Positive_Review"], axis=1)
+
+print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
+df.to_csv(r"../data/Hotel_Reviews_NLP.csv", index = False)
+```
+
+Você deve executar todo o código do [notebook de análise](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb) (depois de executar o [notebook de filtragem](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb) para gerar o arquivo Hotel_Reviews_Filtered.csv).
+
+Para revisar, os passos são:
+
+1. O arquivo do conjunto de dados original **Hotel_Reviews.csv** foi explorado na lição anterior com [o notebook explorador](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb)
+2. Hotel_Reviews.csv é filtrado pelo [notebook de filtragem](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb), resultando em **Hotel_Reviews_Filtered.csv**
+3. Hotel_Reviews_Filtered.csv é processado pelo [notebook de análise de sentimento](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb), resultando em **Hotel_Reviews_NLP.csv**
+4. Use Hotel_Reviews_NLP.csv no Desafio de NLP abaixo
+
+### Conclusão
+
+Quando você começou, tinha um conjunto de dados com colunas e informações, mas nem tudo podia ser verificado ou utilizado. Você explorou os dados, filtrou o que não era necessário, converteu tags em algo útil, calculou suas próprias médias, adicionou algumas colunas de sentimento e, com sorte, aprendeu coisas interessantes sobre o processamento de texto natural.
+
+## [Questionário pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/40/)
+
+## Desafio
+
+Agora que você analisou o sentimento do seu conjunto de dados, veja se consegue usar estratégias que aprendeu neste curso (talvez agrupamento?) para determinar padrões relacionados ao sentimento.
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Faça [este módulo do Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/classify-user-feedback-with-the-text-analytics-api/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) para aprender mais e usar diferentes ferramentas para explorar sentimentos em textos.
+
+## Tarefa
+
+[Experimente um conjunto de dados diferente](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..246dbfb5e
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "daf144daa552da6a7d442aff6f3e77d8",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:43:47+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Experimente um conjunto de dados diferente
+
+## Instruções
+
+Agora que você aprendeu a usar o NLTK para atribuir sentimento a textos, experimente um conjunto de dados diferente. Você provavelmente precisará realizar algum processamento nos dados, então crie um notebook e documente seu raciocínio. O que você descobre?
+
+## Rubrica
+
+| Critério | Exemplares                                                                                                       | Adequado                                  | Precisa de Melhorias   |
+| -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------- | ----------------------- |
+|          | Um notebook completo e um conjunto de dados são apresentados com células bem documentadas explicando como o sentimento é atribuído | O notebook está faltando boas explicações | O notebook apresenta falhas |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/notebook.ipynb b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..d08397733
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,172 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "033cb89c85500224b3c63fd04f49b4aa",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:15:03+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import time\n",
+    "import ast"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def replace_address(row):\n",
+    "    if \"Netherlands\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Amsterdam, Netherlands\"\n",
+    "    elif \"Barcelona\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Barcelona, Spain\"\n",
+    "    elif \"United Kingdom\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"London, United Kingdom\"\n",
+    "    elif \"Milan\" in row[\"Hotel_Address\"]:        \n",
+    "        return \"Milan, Italy\"\n",
+    "    elif \"France\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Paris, France\"\n",
+    "    elif \"Vienna\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Vienna, Austria\" \n",
+    "    else:\n",
+    "        return row.Hotel_Address\n",
+    "    "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# dropping columns we will not use:\n",
+    "df.drop([\"lat\", \"lng\"], axis = 1, inplace=True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Replace all the addresses with a shortened, more useful form\n",
+    "df[\"Hotel_Address\"] = df.apply(replace_address, axis = 1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Drop `Additional_Number_of_Scoring`\n",
+    "df.drop([\"Additional_Number_of_Scoring\"], axis = 1, inplace=True)\n",
+    "# Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values\n",
+    "df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count')\n",
+    "df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Process the Tags into new columns\n",
+    "# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags\n",
+    "# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, \n",
+    "# Family with young children, Family with older children, With a pet\n",
+    "df[\"Leisure_trip\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Leisure trip\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Couple\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Couple\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Solo_traveler\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Solo traveler\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Business_trip\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Business trip\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Group\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Group\" in tag or \"Travelers with friends\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Family_with_young_children\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Family with young children\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Family_with_older_children\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Family with older children\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"With_a_pet\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"With a pet\" in tag else 0)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# No longer need any of these columns\n",
+    "df.drop([\"Review_Date\", \"Review_Total_Negative_Word_Counts\", \"Review_Total_Positive_Word_Counts\", \"days_since_review\", \"Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given\"], axis = 1, inplace=True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv\n",
+      "Filtering took 23.74 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Saving new data file with calculated columns\n",
+    "print(\"Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv\")\n",
+    "df.to_csv(r'../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Filtering took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..7da8660dc
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,137 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "341efc86325ec2a214f682f57a189dfd",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:15:16+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV (you can )\n",
+    "import pandas as pd \n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# We want to find the most useful tags to keep\n",
+    "# Remove opening and closing brackets\n",
+    "df.Tags = df.Tags.str.strip(\"[']\")\n",
+    "# remove all quotes too\n",
+    "df.Tags = df.Tags.str.replace(\" ', '\", \",\", regex = False)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# removing this to take advantage of the 'already a phrase' fact of the dataset \n",
+    "# Now split the strings into a list\n",
+    "tag_list_df = df.Tags.str.split(',', expand = True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove leading and trailing spaces\n",
+    "df[\"Tag_1\"] = tag_list_df[0].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_2\"] = tag_list_df[1].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_3\"] = tag_list_df[2].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_4\"] = tag_list_df[3].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_5\"] = tag_list_df[4].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_6\"] = tag_list_df[5].str.strip()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Merge the 6 columns into one with melt\n",
+    "df_tags = df.melt(value_vars=[\"Tag_1\", \"Tag_2\", \"Tag_3\", \"Tag_4\", \"Tag_5\", \"Tag_6\"])\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "The shape of the tags with no filtering: (2514684, 2)\n",
+      "                        index   count\n",
+      "0                Leisure trip  338423\n",
+      "1                      Couple  205305\n",
+      "2               Solo traveler   89779\n",
+      "3               Business trip   68176\n",
+      "4                       Group   51593\n",
+      "5  Family with young children   49318\n",
+      "6  Family with older children   21509\n",
+      "7      Travelers with friends    1610\n",
+      "8                  With a pet    1078\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Get the value counts\n",
+    "tag_vc = df_tags.value.value_counts()\n",
+    "# print(tag_vc)\n",
+    "print(\"The shape of the tags with no filtering:\", str(df_tags.shape))\n",
+    "# Drop rooms, suites, and length of stay, mobile device and anything with less count than a 1000\n",
+    "df_tags = df_tags[~df_tags.value.str.contains(\"Standard|room|Stayed|device|Beds|Suite|Studio|King|Superior|Double\", na=False, case=False)]\n",
+    "tag_vc = df_tags.value.value_counts().reset_index(name=\"count\").query(\"count > 1000\")\n",
+    "# Print the top 10 (there should only be 9 and we'll use these in the filtering section)\n",
+    "print(tag_vc[:10])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..6f14216b6
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,260 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "705bf02633759f689abc37b19749a16d",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:15:29+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "[nltk_data] Downloading package vader_lexicon to\n[nltk_data]     /Users/jenlooper/nltk_data...\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import time\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import nltk as nltk\n",
+    "from nltk.corpus import stopwords\n",
+    "from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer\n",
+    "nltk.download('vader_lexicon')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# There are 3 possibilities of input for a review:\n",
+    "# It could be \"No Negative\", in which case, return 0\n",
+    "# It could be \"No Positive\", in which case, return 0\n",
+    "# It could be a review, in which case calculate the sentiment\n",
+    "def calc_sentiment(review):    \n",
+    "    if review == \"No Negative\" or review == \"No Positive\":\n",
+    "        return 0\n",
+    "    return vader_sentiment.polarity_scores(review)[\"compound\"]    \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove stop words - can be slow for a lot of text!\n",
+    "# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches\n",
+    "# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "cache = set(stopwords.words(\"english\"))\n",
+    "def remove_stopwords(review):\n",
+    "    text = \" \".join([word for word in review.split() if word not in cache])\n",
+    "    return text\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove the stop words from both columns\n",
+    "df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)   \n",
+    "df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Removing stop words took 5.77 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Removing stop words took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews\n",
+      "Calculating sentiment took 201.07 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Add a negative sentiment and positive sentiment column\n",
+    "print(\"Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews\")\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df[\"Negative_Sentiment\"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)\n",
+    "df[\"Positive_Sentiment\"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Calculating sentiment took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "                                          Negative_Review  Negative_Sentiment\n",
+      "186584  So bad experience memories I hotel The first n...             -0.9920\n",
+      "129503  First charged twice room booked booking second...             -0.9896\n",
+      "307286  The staff Had bad experience even booking Janu...             -0.9889\n",
+      "452092  No WLAN room Incredibly rude restaurant staff ...             -0.9884\n",
+      "201293  We usually traveling Paris 2 3 times year busi...             -0.9873\n",
+      "...                                                   ...                 ...\n",
+      "26899   I would say however one night expensive even d...              0.9933\n",
+      "138365  Wifi terribly slow I speed test network upload...              0.9938\n",
+      "79215   I find anything hotel first I walked past hote...              0.9938\n",
+      "278506  The property great location There bakery next ...              0.9945\n",
+      "339189  Guys I like hotel I wish return next year Howe...              0.9948\n",
+      "\n",
+      "[515738 rows x 2 columns]\n",
+      "                                          Positive_Review  Positive_Sentiment\n",
+      "137893  Bathroom Shower We going stay twice hotel 2 ni...             -0.9820\n",
+      "5839    I completely disappointed mad since reception ...             -0.9780\n",
+      "64158   get everything extra internet parking breakfas...             -0.9751\n",
+      "124178  I didnt like anythig Room small Asked upgrade ...             -0.9721\n",
+      "489137  Very rude manager abusive staff reception Dirt...             -0.9703\n",
+      "...                                                   ...                 ...\n",
+      "331570  Everything This recently renovated hotel class...              0.9984\n",
+      "322920  From moment stepped doors Guesthouse Hotel sta...              0.9985\n",
+      "293710  This place surprise expected good actually gre...              0.9985\n",
+      "417442  We celebrated wedding night Langham I commend ...              0.9985\n",
+      "132492  We arrived super cute boutique hotel area expl...              0.9987\n",
+      "\n",
+      "[515738 rows x 2 columns]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df.sort_values(by=[\"Negative_Sentiment\"], ascending=True)\n",
+    "print(df[[\"Negative_Review\", \"Negative_Sentiment\"]])\n",
+    "df = df.sort_values(by=[\"Positive_Sentiment\"], ascending=True)\n",
+    "print(df[[\"Positive_Review\", \"Positive_Sentiment\"]])\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)\n",
+    "df = df.reindex([\"Hotel_Name\", \"Hotel_Address\", \"Total_Number_of_Reviews\", \"Average_Score\", \"Reviewer_Score\", \"Negative_Sentiment\", \"Positive_Sentiment\", \"Reviewer_Nationality\", \"Leisure_trip\", \"Couple\", \"Solo_traveler\", \"Business_trip\", \"Group\", \"Family_with_young_children\", \"Family_with_older_children\", \"With_a_pet\", \"Negative_Review\", \"Positive_Review\"], axis=1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(\"Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv\")\n",
+    "df.to_csv(r\"../../data/Hotel_Reviews_NLP.csv\", index = False)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..295cd6012
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:44:24+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..4eeaa0ec5
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:44:08+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/README.md b/translations/br/6-NLP/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ae0736aa0
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/README.md
@@ -0,0 +1,38 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1eb379dc2d0c9940b320732d16083778",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:17:54+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Introdução ao processamento de linguagem natural
+
+O processamento de linguagem natural (PLN) é a capacidade de um programa de computador entender a linguagem humana como ela é falada e escrita — referida como linguagem natural. É um componente da inteligência artificial (IA). O PLN existe há mais de 50 anos e tem raízes no campo da linguística. Todo o campo é direcionado a ajudar as máquinas a entender e processar a linguagem humana. Isso pode ser usado para realizar tarefas como correção ortográfica ou tradução automática. Ele possui uma variedade de aplicações no mundo real em diversos campos, incluindo pesquisa médica, motores de busca e inteligência empresarial.
+
+## Tópico regional: Línguas e literatura europeias e hotéis românticos da Europa ❤️
+
+Nesta seção do currículo, você será introduzido a um dos usos mais difundidos do aprendizado de máquina: o processamento de linguagem natural (PLN). Derivado da linguística computacional, esta categoria de inteligência artificial é a ponte entre humanos e máquinas por meio de comunicação vocal ou textual.
+
+Nestas lições, aprenderemos os fundamentos do PLN construindo pequenos bots conversacionais para entender como o aprendizado de máquina ajuda a tornar essas conversas cada vez mais 'inteligentes'. Você viajará no tempo, conversando com Elizabeth Bennett e Mr. Darcy do clássico romance de Jane Austen, **Orgulho e Preconceito**, publicado em 1813. Depois, você aprofundará seu conhecimento aprendendo sobre análise de sentimentos por meio de avaliações de hotéis na Europa.
+
+![Livro Orgulho e Preconceito e chá](../../../translated_images/p&p.279f1c49ecd889419e4ce6206525e9aa30d32a976955cd24daa636c361c6391f.br.jpg)
+> Foto por <a href="https://unsplash.com/@elaineh?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Elaine Howlin</a> no <a href="https://unsplash.com/s/photos/pride-and-prejudice?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## Lições
+
+1. [Introdução ao processamento de linguagem natural](1-Introduction-to-NLP/README.md)
+2. [Tarefas e técnicas comuns de PLN](2-Tasks/README.md)
+3. [Tradução e análise de sentimentos com aprendizado de máquina](3-Translation-Sentiment/README.md)
+4. [Preparando seus dados](4-Hotel-Reviews-1/README.md)
+5. [NLTK para análise de sentimentos](5-Hotel-Reviews-2/README.md)
+
+## Créditos 
+
+Estas lições de processamento de linguagem natural foram escritas com ☕ por [Stephen Howell](https://twitter.com/Howell_MSFT)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/6-NLP/data/README.md b/translations/br/6-NLP/data/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f4cf67795
--- /dev/null
+++ b/translations/br/6-NLP/data/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ee0670655c89e4719319764afb113624",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:30:00+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/data/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+Baixe os dados de avaliação do hotel para esta pasta.
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md b/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7b567892b
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,199 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "3150d40f36a77857316ecaed5f31e856",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:45:56+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Introdução à previsão de séries temporais
+
+![Resumo de séries temporais em um sketchnote](../../../../translated_images/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c59090030080b5d1911ff336427bec31dbaf1ad08193812e9.br.png)
+
+> Sketchnote por [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+Nesta lição e na próxima, você aprenderá um pouco sobre previsão de séries temporais, uma parte interessante e valiosa do repertório de um cientista de ML, que é um pouco menos conhecida do que outros tópicos. A previsão de séries temporais é como uma espécie de "bola de cristal": com base no desempenho passado de uma variável, como preço, você pode prever seu valor potencial futuro.
+
+[![Introdução à previsão de séries temporais](https://img.youtube.com/vi/cBojo1hsHiI/0.jpg)](https://youtu.be/cBojo1hsHiI "Introdução à previsão de séries temporais")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo sobre previsão de séries temporais
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/41/)
+
+É um campo útil e interessante, com valor real para os negócios, dado seu uso direto em problemas de precificação, inventário e questões de cadeia de suprimentos. Embora técnicas de aprendizado profundo tenham começado a ser usadas para obter mais insights e prever melhor o desempenho futuro, a previsão de séries temporais ainda é um campo amplamente informado por técnicas clássicas de ML.
+
+> O útil currículo de séries temporais da Penn State pode ser encontrado [aqui](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1)
+
+## Introdução
+
+Suponha que você gerencie uma rede de parquímetros inteligentes que fornecem dados sobre com que frequência eles são usados e por quanto tempo ao longo do tempo.
+
+> E se você pudesse prever, com base no desempenho passado do parquímetro, seu valor futuro de acordo com as leis de oferta e demanda?
+
+Prever com precisão quando agir para alcançar seu objetivo é um desafio que pode ser enfrentado com a previsão de séries temporais. Não deixaria as pessoas felizes serem cobradas mais caro em horários de pico enquanto procuram uma vaga, mas seria uma maneira eficaz de gerar receita para limpar as ruas!
+
+Vamos explorar alguns dos tipos de algoritmos de séries temporais e começar um notebook para limpar e preparar alguns dados. Os dados que você analisará são retirados da competição de previsão GEFCom2014. Eles consistem em 3 anos de valores horários de carga elétrica e temperatura entre 2012 e 2014. Dado os padrões históricos de carga elétrica e temperatura, você pode prever valores futuros de carga elétrica.
+
+Neste exemplo, você aprenderá como prever um passo de tempo à frente, usando apenas dados históricos de carga. Antes de começar, no entanto, é útil entender o que está acontecendo nos bastidores.
+
+## Algumas definições
+
+Ao se deparar com o termo "séries temporais", é importante entender seu uso em diferentes contextos.
+
+🎓 **Séries temporais**
+
+Em matemática, "uma série temporal é uma série de pontos de dados indexados (ou listados ou plotados) em ordem temporal. Mais comumente, uma série temporal é uma sequência tomada em pontos de tempo sucessivos e igualmente espaçados." Um exemplo de série temporal é o valor de fechamento diário do [Índice Dow Jones Industrial](https://wikipedia.org/wiki/Time_series). O uso de gráficos de séries temporais e modelagem estatística é frequentemente encontrado em processamento de sinais, previsão do tempo, previsão de terremotos e outros campos onde eventos ocorrem e pontos de dados podem ser plotados ao longo do tempo.
+
+🎓 **Análise de séries temporais**
+
+A análise de séries temporais é a análise dos dados de séries temporais mencionados acima. Os dados de séries temporais podem assumir formas distintas, incluindo "séries temporais interrompidas", que detectam padrões na evolução de uma série temporal antes e depois de um evento interruptor. O tipo de análise necessária para a série temporal depende da natureza dos dados. Os dados de séries temporais podem assumir a forma de séries de números ou caracteres.
+
+A análise a ser realizada utiliza uma variedade de métodos, incluindo domínio da frequência e domínio do tempo, linear e não linear, entre outros. [Saiba mais](https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4.htm) sobre as várias maneiras de analisar esse tipo de dado.
+
+🎓 **Previsão de séries temporais**
+
+A previsão de séries temporais é o uso de um modelo para prever valores futuros com base em padrões exibidos por dados previamente coletados à medida que ocorreram no passado. Embora seja possível usar modelos de regressão para explorar dados de séries temporais, com índices de tempo como variáveis x em um gráfico, esses dados são melhor analisados usando tipos especiais de modelos.
+
+Os dados de séries temporais são uma lista de observações ordenadas, diferentemente de dados que podem ser analisados por regressão linear. O mais comum é o ARIMA, um acrônimo para "Autoregressive Integrated Moving Average" (Média Móvel Integrada Autorregressiva).
+
+[Modelos ARIMA](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1/1.1) "relacionam o valor presente de uma série a valores passados e erros de previsão passados." Eles são mais apropriados para analisar dados no domínio do tempo, onde os dados estão ordenados ao longo do tempo.
+
+> Existem vários tipos de modelos ARIMA, que você pode aprender [aqui](https://people.duke.edu/~rnau/411arim.htm) e que serão abordados na próxima lição.
+
+Na próxima lição, você construirá um modelo ARIMA usando [Séries Temporais Univariadas](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc44.htm), que se concentram em uma variável que muda seu valor ao longo do tempo. Um exemplo desse tipo de dado é [este conjunto de dados](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4411.htm), que registra a concentração mensal de CO2 no Observatório Mauna Loa:
+
+|   CO2   | YearMonth | Year  | Month |
+| :-----: | :-------: | :---: | :---: |
+| 330.62  |  1975.04  | 1975  |   1   |
+| 331.40  |  1975.13  | 1975  |   2   |
+| 331.87  |  1975.21  | 1975  |   3   |
+| 333.18  |  1975.29  | 1975  |   4   |
+| 333.92  |  1975.38  | 1975  |   5   |
+| 333.43  |  1975.46  | 1975  |   6   |
+| 331.85  |  1975.54  | 1975  |   7   |
+| 330.01  |  1975.63  | 1975  |   8   |
+| 328.51  |  1975.71  | 1975  |   9   |
+| 328.41  |  1975.79  | 1975  |  10   |
+| 329.25  |  1975.88  | 1975  |  11   |
+| 330.97  |  1975.96  | 1975  |  12   |
+
+✅ Identifique a variável que muda ao longo do tempo neste conjunto de dados.
+
+## Características dos dados de séries temporais a considerar
+
+Ao analisar dados de séries temporais, você pode notar que eles possuem [certas características](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1/1.1) que precisam ser levadas em conta e mitigadas para entender melhor seus padrões. Se você considerar os dados de séries temporais como um possível "sinal" que deseja analisar, essas características podem ser vistas como "ruído". Muitas vezes, será necessário reduzir esse "ruído" compensando algumas dessas características usando técnicas estatísticas.
+
+Aqui estão alguns conceitos que você deve conhecer para trabalhar com séries temporais:
+
+🎓 **Tendências**
+
+Tendências são definidas como aumentos e diminuições mensuráveis ao longo do tempo. [Leia mais](https://machinelearningmastery.com/time-series-trends-in-python). No contexto de séries temporais, trata-se de como usar e, se necessário, remover tendências de suas séries temporais.
+
+🎓 **[Sazonalidade](https://machinelearningmastery.com/time-series-seasonality-with-python/)**
+
+Sazonalidade é definida como flutuações periódicas, como picos de vendas durante feriados, por exemplo. [Veja](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc443.htm) como diferentes tipos de gráficos exibem sazonalidade nos dados.
+
+🎓 **Outliers**
+
+Outliers são pontos de dados que estão muito distantes da variação padrão dos dados.
+
+🎓 **Ciclo de longo prazo**
+
+Independentemente da sazonalidade, os dados podem exibir um ciclo de longo prazo, como uma recessão econômica que dura mais de um ano.
+
+🎓 **Variância constante**
+
+Ao longo do tempo, alguns dados exibem flutuações constantes, como o uso de energia durante o dia e a noite.
+
+🎓 **Mudanças abruptas**
+
+Os dados podem exibir uma mudança abrupta que pode exigir análise adicional. O fechamento repentino de negócios devido à COVID, por exemplo, causou mudanças nos dados.
+
+✅ Aqui está um [exemplo de gráfico de séries temporais](https://www.kaggle.com/kashnitsky/topic-9-part-1-time-series-analysis-in-python) mostrando os gastos diários com moeda em jogos ao longo de alguns anos. Você consegue identificar alguma das características listadas acima nesses dados?
+
+![Gastos com moeda em jogos](../../../../translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.br.png)
+
+## Exercício - começando com dados de uso de energia
+
+Vamos começar criando um modelo de séries temporais para prever o uso futuro de energia com base no uso passado.
+
+> Os dados neste exemplo são retirados da competição de previsão GEFCom2014. Eles consistem em 3 anos de valores horários de carga elétrica e temperatura entre 2012 e 2014.
+>
+> Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli e Rob J. Hyndman, "Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, julho-setembro, 2016.
+
+1. Na pasta `working` desta lição, abra o arquivo _notebook.ipynb_. Comece adicionando bibliotecas que ajudarão a carregar e visualizar os dados:
+
+    ```python
+    import os
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    from common.utils import load_data
+    %matplotlib inline
+    ```
+
+    Observe que você está usando os arquivos da pasta `common` incluída, que configuram seu ambiente e lidam com o download dos dados.
+
+2. Em seguida, examine os dados como um dataframe chamando `load_data()` e `head()`:
+
+    ```python
+    data_dir = './data'
+    energy = load_data(data_dir)[['load']]
+    energy.head()
+    ```
+
+    Você pode ver que há duas colunas representando data e carga:
+
+    |                     |  load  |
+    | :-----------------: | :----: |
+    | 2012-01-01 00:00:00 | 2698.0 |
+    | 2012-01-01 01:00:00 | 2558.0 |
+    | 2012-01-01 02:00:00 | 2444.0 |
+    | 2012-01-01 03:00:00 | 2402.0 |
+    | 2012-01-01 04:00:00 | 2403.0 |
+
+3. Agora, plote os dados chamando `plot()`:
+
+    ```python
+    energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![gráfico de energia](../../../../translated_images/energy-plot.5fdac3f397a910bc6070602e9e45bea8860d4c239354813fa8fc3c9d556f5bad.br.png)
+
+4. Agora, plote a primeira semana de julho de 2014, fornecendo-a como entrada para o `energy` no padrão `[from date]: [to date]`:
+
+    ```python
+    energy['2014-07-01':'2014-07-07'].plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![julho](../../../../translated_images/july-2014.9e1f7c318ec6d5b30b0d7e1e20be3643501f64a53f3d426d7c7d7b62addb335e.br.png)
+
+    Um gráfico bonito! Observe esses gráficos e veja se consegue determinar alguma das características listadas acima. O que podemos deduzir ao visualizar os dados?
+
+Na próxima lição, você criará um modelo ARIMA para gerar algumas previsões.
+
+---
+
+## 🚀Desafio
+
+Faça uma lista de todas as indústrias e áreas de estudo que você consegue pensar que se beneficiariam da previsão de séries temporais. Você consegue pensar em uma aplicação dessas técnicas nas artes? Na econometria? Na ecologia? No varejo? Na indústria? Nas finanças? Onde mais?
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/42/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Embora não sejam abordadas aqui, redes neurais às vezes são usadas para aprimorar métodos clássicos de previsão de séries temporais. Leia mais sobre elas [neste artigo](https://medium.com/microsoftazure/neural-networks-for-forecasting-financial-and-economic-time-series-6aca370ff412).
+
+## Tarefa
+
+[Visualize mais séries temporais](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional feita por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md b/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..2626fc430
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "d1781b0b92568ea1d119d0a198b576b4",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:48:05+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Visualize algumas séries temporais adicionais
+
+## Instruções
+
+Você começou a aprender sobre previsão de séries temporais ao observar o tipo de dados que requerem esse modelo especial. Você já visualizou alguns dados relacionados à energia. Agora, procure outros dados que possam se beneficiar da previsão de séries temporais. Encontre três exemplos (experimente [Kaggle](https://kaggle.com) e [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)) e crie um notebook para visualizá-los. Anote quaisquer características especiais que eles possuam (sazonalidade, mudanças abruptas ou outras tendências) no notebook.
+
+## Rubrica
+
+| Critério | Exemplar                                              | Adequado                                             | Necessita Melhorar                                                                       |
+| -------- | ----------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- |
+|          | Três conjuntos de dados são plotados e explicados no notebook | Dois conjuntos de dados são plotados e explicados no notebook | Poucos conjuntos de dados são plotados ou explicados no notebook ou os dados apresentados são insuficientes |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..11d857da2
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:48:45+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md b/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..61f470bb3
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:48:28+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb b/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..1a00901a9
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,170 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Configuração de Dados\n",
+    "\n",
+    "Neste notebook, demonstramos como:\n",
+    "- configurar dados de séries temporais para este módulo\n",
+    "- visualizar os dados\n",
+    "\n",
+    "Os dados neste exemplo são retirados da competição de previsão GEFCom2014. Consistem em 3 anos de valores horários de carga elétrica e temperatura entre 2012 e 2014.\n",
+    "\n",
+    "Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli e Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, julho-setembro, 2016.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "from common.utils import load_data\n",
+    "%matplotlib inline"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Carregar os dados do csv em um dataframe do Pandas\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>load</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n      <td>2698.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n      <td>2558.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n      <td>2444.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n      <td>2402.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n      <td>2403.0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "data_dir = './data'\n",
+    "energy = load_data(data_dir)[['load']]\n",
+    "energy.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Plote todos os dados de carga disponíveis (janeiro de 2012 a dezembro de 2014)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"465.658661pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 904.55375 465.658661\" width=\"904.55375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 465.658661 \nL 904.55375 465.658661 \nL 904.55375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \nL 60.35375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m409c2e72f7\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- Jan -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 19.671875 72.90625 \nL 19.671875 5.078125 \nQ 19.671875 -8.109375 14.671875 -14.0625 \nQ 9.671875 -20.015625 -1.421875 -20.015625 \nL -5.171875 -20.015625 \nL -5.171875 -11.71875 \nL -2.09375 -11.71875 \nQ 4.4375 -11.71875 7.125 -8.046875 \nQ 9.8125 -4.390625 9.8125 5.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-74\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.366863 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2012 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.657522 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"339.873501\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- Jan -->\n      <g transform=\"translate(315.886613 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2013 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(312.177272 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"618.629536\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- Jan -->\n      <g transform=\"translate(594.642649 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2014 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(590.933308 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"897.35375\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 2 \n\" id=\"mfa5122264d\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"84.02892\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"106.17666\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"129.85183\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"152.763285\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"176.438455\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_10\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"199.34991\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- Jul -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(192.110535 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_11\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"223.02508\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_12\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"246.70025\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_13\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"269.611705\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_14\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"293.286875\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_15\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"316.19833\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_16\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"363.548671\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_17\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"384.932695\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_18\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"408.607866\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_19\">\n     <g id=\"line2d_19\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"431.51932\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_20\">\n     <g id=\"line2d_20\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"455.194491\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_21\">\n     <g id=\"line2d_21\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"478.105946\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- Jul -->\n      <g transform=\"translate(470.866571 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_22\">\n     <g id=\"line2d_22\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"501.781116\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_23\">\n     <g id=\"line2d_23\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"525.456286\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_24\">\n     <g id=\"line2d_24\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"548.367741\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_25\">\n     <g id=\"line2d_25\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"572.042911\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_26\">\n     <g id=\"line2d_26\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"594.954366\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_27\">\n     <g id=\"line2d_27\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"642.304706\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_28\">\n     <g id=\"line2d_28\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"663.688731\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_29\">\n     <g id=\"line2d_29\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"687.363901\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_30\">\n     <g id=\"line2d_30\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"710.275356\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_31\">\n     <g id=\"line2d_31\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"733.950526\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_32\">\n     <g id=\"line2d_32\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"756.861981\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- Jul -->\n      <g transform=\"translate(749.622606 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_33\">\n     <g id=\"line2d_33\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"780.537151\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_34\">\n     <g id=\"line2d_34\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"804.212321\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_35\">\n     <g id=\"line2d_35\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"827.123776\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_36\">\n     <g id=\"line2d_36\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"850.798946\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_37\">\n     <g id=\"line2d_37\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"873.710401\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_7\">\n     <!-- timestamp -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(446.490313 455.963036)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"278.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"317.236328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"378.515625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"475.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_38\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m3a6f53e1c1\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"378.772041\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 2000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 383.331103)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_39\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"323.907214\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 2500 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.81375 328.466276)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_40\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"269.042387\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 3000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 273.601449)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_41\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"214.17756\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 3500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 218.736622)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_42\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"159.312733\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 163.871795)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_43\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"104.447906\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 4500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 109.006968)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_44\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"49.583079\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 5000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 54.142141)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- load -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(16.318125 215.864062)rotate(-90)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_45\">\n    <path clip-path=\"url(#p2e4c21510e)\" d=\"M 60.35375 302.180742 \nL 60.449214 334.66072 \nL 60.512857 329.064508 \nL 60.735608 248.852131 \nL 60.799251 255.655369 \nL 60.831072 254.009424 \nL 60.894715 190.366225 \nL 60.958358 212.751074 \nL 61.21293 347.169901 \nL 61.244751 340.037473 \nL 61.65843 145.596526 \nL 61.690252 152.290035 \nL 61.944823 306.02128 \nL 62.008466 291.098047 \nL 62.199395 166.44516 \nL 62.231216 167.652187 \nL 62.326681 175.333262 \nL 62.358502 169.84678 \nL 62.422145 106.42304 \nL 62.485788 120.578165 \nL 62.708538 261.909959 \nL 62.772181 251.266183 \nL 62.867646 142.633825 \nL 62.96311 145.815985 \nL 63.026753 151.521927 \nL 63.090396 155.801384 \nL 63.122217 154.045709 \nL 63.18586 103.679798 \nL 63.249503 122.992217 \nL 63.472254 282.868323 \nL 63.535897 273.212114 \nL 63.695004 165.018675 \nL 63.726825 165.347864 \nL 63.82229 173.248399 \nL 63.854111 177.088937 \nL 63.885933 175.223533 \nL 63.949576 123.540866 \nL 64.013219 135.940317 \nL 64.26779 284.294809 \nL 64.299612 276.174814 \nL 64.49054 165.677053 \nL 64.522362 170.066239 \nL 64.617826 189.817577 \nL 64.649648 186.635417 \nL 64.713291 147.352201 \nL 64.776934 167.432727 \nL 65.031505 312.49533 \nL 65.063327 309.31317 \nL 65.158791 254.996991 \nL 65.254256 213.628912 \nL 65.286077 217.140261 \nL 65.381542 231.295386 \nL 65.413363 225.808903 \nL 65.477006 179.39326 \nL 65.540649 202.217028 \nL 65.763399 323.468295 \nL 65.858863 311.617493 \nL 66.081614 213.409452 \nL 66.113435 216.262423 \nL 66.145257 216.811072 \nL 66.177078 211.653778 \nL 66.240721 151.631657 \nL 66.304364 171.712184 \nL 66.527114 297.681827 \nL 66.590757 285.392105 \nL 66.781686 167.981376 \nL 66.813507 171.602454 \nL 66.940793 189.927306 \nL 67.004436 129.685726 \nL 67.068079 147.023012 \nL 67.322651 292.305074 \nL 67.354472 284.404538 \nL 67.545401 173.687318 \nL 67.577223 176.430559 \nL 67.672687 193.767844 \nL 67.704508 193.438655 \nL 67.768151 139.341936 \nL 67.831794 152.619224 \nL 68.054545 294.719126 \nL 68.118188 281.441838 \nL 68.213652 173.02894 \nL 68.309116 178.844611 \nL 68.436402 192.999737 \nL 68.468224 189.927306 \nL 68.531867 138.903017 \nL 68.595509 154.594358 \nL 68.81826 305.582362 \nL 68.881903 296.69426 \nL 69.104653 161.836515 \nL 69.136474 164.140838 \nL 69.231939 177.527855 \nL 69.295582 131.77059 \nL 69.359225 153.058143 \nL 69.581975 309.752089 \nL 69.645618 300.315338 \nL 69.836547 175.113803 \nL 69.868368 175.772181 \nL 69.995654 197.059734 \nL 70.059297 149.327334 \nL 70.12294 164.689486 \nL 70.377512 297.133178 \nL 70.441154 280.67373 \nL 70.600262 179.612719 \nL 70.663905 188.171632 \nL 70.727548 195.962437 \nL 70.759369 192.890007 \nL 70.823012 132.099779 \nL 70.886655 146.254904 \nL 71.141227 267.725631 \nL 71.20487 254.996991 \nL 71.363977 164.360297 \nL 71.459441 174.345695 \nL 71.491263 176.320829 \nL 71.523084 173.467858 \nL 71.586727 110.921955 \nL 71.65037 131.55113 \nL 71.87312 256.533206 \nL 71.936763 246.108889 \nL 72.127692 132.758157 \nL 72.159514 138.793288 \nL 72.286799 163.592189 \nL 72.350442 111.799793 \nL 72.414085 134.074912 \nL 72.668657 296.145611 \nL 72.700479 286.708861 \nL 72.827764 183.124068 \nL 72.891407 185.53812 \nL 72.923229 185.867309 \nL 73.018693 193.658115 \nL 73.050515 189.159199 \nL 73.114158 142.524096 \nL 73.1778 162.165704 \nL 73.400551 319.408298 \nL 73.464194 307.118577 \nL 73.686944 190.695414 \nL 73.782408 194.206763 \nL 73.81423 190.914873 \nL 73.909694 120.248976 \nL 73.941516 129.027348 \nL 74.164266 266.518605 \nL 74.227909 253.570506 \nL 74.323373 144.170041 \nL 74.418838 151.412198 \nL 74.546123 178.734882 \nL 74.577945 175.004073 \nL 74.641588 119.04195 \nL 74.705231 132.538697 \nL 74.927981 285.721294 \nL 74.991624 274.089951 \nL 75.182553 167.542457 \nL 75.214374 170.175969 \nL 75.34166 183.672716 \nL 75.405303 135.172209 \nL 75.468946 149.217605 \nL 75.723518 282.539134 \nL 75.787161 268.05482 \nL 75.946268 162.055974 \nL 76.009911 166.66462 \nL 76.105375 180.819745 \nL 76.169018 139.012747 \nL 76.232661 159.093274 \nL 76.487233 279.356974 \nL 76.550876 266.738064 \nL 76.709983 183.124068 \nL 76.773626 195.19433 \nL 76.86909 204.411621 \nL 76.932733 156.89868 \nL 76.996376 167.871646 \nL 77.219127 303.716958 \nL 77.28277 291.975885 \nL 77.50552 170.395428 \nL 77.600984 185.208931 \nL 77.632806 183.782446 \nL 77.696449 140.439232 \nL 77.760091 161.068407 \nL 78.014663 320.834784 \nL 78.046485 310.300737 \nL 78.237413 201.119731 \nL 78.269235 202.107298 \nL 78.364699 213.628912 \nL 78.396521 213.080263 \nL 78.460164 161.068407 \nL 78.523807 176.650018 \nL 78.746557 321.602891 \nL 78.8102 309.971548 \nL 79.03295 192.451088 \nL 79.128414 206.057565 \nL 79.160236 205.508917 \nL 79.2557 147.57166 \nL 79.287522 159.203003 \nL 79.510272 305.362902 \nL 79.573915 293.40237 \nL 79.669379 184.770013 \nL 79.764844 193.658115 \nL 79.89213 211.544048 \nL 79.923951 210.556481 \nL 79.987594 155.911114 \nL 80.051237 167.981376 \nL 80.305809 316.445597 \nL 80.33763 306.02128 \nL 80.56038 175.113803 \nL 80.687666 194.426222 \nL 80.751309 161.178137 \nL 80.814952 183.562986 \nL 81.069524 323.358566 \nL 81.101345 319.847217 \nL 81.292274 220.761339 \nL 81.387739 239.52511 \nL 81.451381 245.99916 \nL 81.515024 189.378658 \nL 81.578667 204.52135 \nL 81.833239 325.22397 \nL 81.896882 311.836952 \nL 82.087811 223.065662 \nL 82.151454 230.417549 \nL 82.183275 235.794302 \nL 82.215097 234.477546 \nL 82.310561 169.517591 \nL 82.342382 184.550553 \nL 82.565133 312.714789 \nL 82.628776 298.449934 \nL 82.819704 179.832178 \nL 82.851526 183.343527 \nL 82.94699 198.26676 \nL 82.978812 195.19433 \nL 83.074276 135.830587 \nL 83.106098 148.998145 \nL 83.360669 296.58453 \nL 83.392491 286.269943 \nL 83.58342 176.650018 \nL 83.615241 177.857044 \nL 83.742527 195.962437 \nL 83.837991 148.230038 \nL 83.869813 161.617056 \nL 84.092563 314.141275 \nL 84.156206 304.046147 \nL 84.378956 188.061902 \nL 84.506242 207.92297 \nL 84.601707 158.873814 \nL 84.633528 171.382995 \nL 84.856278 323.687755 \nL 84.919921 312.60506 \nL 85.11085 190.805144 \nL 85.142671 192.121899 \nL 85.238136 198.595949 \nL 85.269957 197.937571 \nL 85.365422 150.095442 \nL 85.397243 159.641922 \nL 85.619993 299.437501 \nL 85.683636 287.806158 \nL 85.810922 179.39326 \nL 85.874565 183.233797 \nL 86.033672 208.691077 \nL 86.065494 196.291626 \nL 86.129137 164.140838 \nL 86.160958 174.784614 \nL 86.41553 312.166141 \nL 86.479173 297.133178 \nL 86.63828 206.606214 \nL 86.670102 211.763507 \nL 86.765566 233.599709 \nL 86.797388 232.831601 \nL 86.892852 171.382995 \nL 86.956495 197.388923 \nL 87.179245 301.412635 \nL 87.242888 288.354806 \nL 87.401995 205.728377 \nL 87.465638 212.641345 \nL 87.529281 226.577011 \nL 87.561103 223.394851 \nL 87.624746 169.956509 \nL 87.688389 203.753243 \nL 87.94296 312.49533 \nL 87.974782 303.497498 \nL 88.102068 192.670548 \nL 88.165711 195.742978 \nL 88.324818 223.72404 \nL 88.356639 210.666211 \nL 88.420282 165.457594 \nL 88.452104 179.832178 \nL 88.674854 324.565592 \nL 88.738497 313.373167 \nL 88.929426 202.875406 \nL 88.961247 205.508917 \nL 89.056712 216.372153 \nL 89.088533 214.397019 \nL 89.183998 154.155439 \nL 89.24764 180.490556 \nL 89.438569 296.035882 \nL 89.470391 295.048315 \nL 89.534034 251.485642 \nL 89.597677 175.333262 \nL 89.661319 181.148934 \nL 89.820427 213.080263 \nL 89.852248 211.10513 \nL 89.947713 153.716521 \nL 90.011356 182.46569 \nL 90.202284 308.435333 \nL 90.234106 308.215873 \nL 90.297749 265.640768 \nL 90.361392 191.682981 \nL 90.425035 198.815408 \nL 90.615963 224.711607 \nL 90.711428 166.884079 \nL 90.775071 192.560818 \nL 90.966 312.60506 \nL 90.997821 311.398033 \nL 91.061464 268.384009 \nL 91.125107 195.962437 \nL 91.18875 202.875406 \nL 91.284214 219.005665 \nL 91.379679 231.185656 \nL 91.475143 185.318661 \nL 91.506964 197.827841 \nL 91.761536 330.381263 \nL 91.825179 313.153708 \nL 91.984286 214.726208 \nL 92.047929 223.065662 \nL 92.143394 231.953764 \nL 92.238858 182.026771 \nL 92.302501 208.252159 \nL 92.525251 302.290472 \nL 92.557073 297.901286 \nL 92.652537 247.645104 \nL 92.779823 197.169464 \nL 92.811645 201.229461 \nL 92.875287 210.446752 \nL 92.907109 207.81324 \nL 93.002573 138.13491 \nL 93.066216 169.84678 \nL 93.257145 279.905623 \nL 93.288967 277.820759 \nL 93.352609 237.440247 \nL 93.416252 165.896512 \nL 93.479895 170.175969 \nL 93.670824 198.925138 \nL 93.702646 189.488388 \nL 93.766288 144.3895 \nL 93.79811 156.679221 \nL 94.052682 299.65696 \nL 94.084503 288.245076 \nL 94.179968 188.500821 \nL 94.275432 193.109466 \nL 94.434539 214.506749 \nL 94.466361 204.850539 \nL 94.530004 162.714352 \nL 94.561825 175.881911 \nL 94.816397 318.969379 \nL 94.848218 308.545062 \nL 95.039147 197.169464 \nL 95.134611 205.947836 \nL 95.198254 212.970534 \nL 95.293719 165.238134 \nL 95.32554 177.308396 \nL 95.548291 323.578025 \nL 95.611933 311.288304 \nL 95.739219 205.947836 \nL 95.802862 208.581348 \nL 95.96197 221.090528 \nL 96.057434 169.078672 \nL 96.089255 180.819745 \nL 96.312006 327.638022 \nL 96.375649 318.420731 \nL 96.566577 201.997568 \nL 96.598399 206.386754 \nL 96.725685 225.040796 \nL 96.757506 216.591612 \nL 96.821149 183.892175 \nL 96.852971 196.511086 \nL 97.107542 326.650455 \nL 97.171185 309.31317 \nL 97.330293 220.651609 \nL 97.362114 223.72404 \nL 97.457578 247.974293 \nL 97.4894 247.425645 \nL 97.584864 193.658115 \nL 97.648507 221.419717 \nL 97.871258 323.687755 \nL 97.903079 320.176406 \nL 97.998543 272.553736 \nL 98.094008 231.185656 \nL 98.125829 231.405116 \nL 98.221294 247.754834 \nL 98.253115 246.328349 \nL 98.348579 178.076504 \nL 98.412222 210.007833 \nL 98.603151 314.470464 \nL 98.634973 312.49533 \nL 98.698616 281.222378 \nL 98.857723 193.328926 \nL 98.921366 202.546217 \nL 99.01683 215.933234 \nL 99.112295 153.82625 \nL 99.175938 190.146766 \nL 99.366866 308.874251 \nL 99.398688 306.350469 \nL 99.462331 265.860227 \nL 99.557795 193.438655 \nL 99.589617 196.181897 \nL 99.65326 203.972702 \nL 99.748724 214.506749 \nL 99.780545 213.409452 \nL 99.87601 158.544625 \nL 99.939653 195.413789 \nL 100.162403 323.578025 \nL 100.226046 283.96562 \nL 100.385153 202.875406 \nL 100.544261 229.320252 \nL 100.576082 220.871069 \nL 100.639725 175.552722 \nL 100.671546 185.757579 \nL 100.894297 332.575857 \nL 100.95794 321.82235 \nL 101.148868 197.937571 \nL 101.18069 198.15703 \nL 101.307976 217.579179 \nL 101.339797 212.970534 \nL 101.40344 170.505158 \nL 101.435262 181.148934 \nL 101.658012 326.979644 \nL 101.721655 316.555327 \nL 101.944405 195.523519 \nL 102.071691 204.301891 \nL 102.167155 173.138669 \nL 102.198977 187.403524 \nL 102.453549 332.246668 \nL 102.48537 327.308833 \nL 102.70812 224.162958 \nL 102.835406 234.806735 \nL 102.93087 184.550553 \nL 102.994513 217.908368 \nL 103.185442 317.433164 \nL 103.249085 313.043978 \nL 103.34455 265.969957 \nL 103.440014 221.529447 \nL 103.471835 222.078095 \nL 103.5673 241.500244 \nL 103.630943 227.564578 \nL 103.694586 176.869478 \nL 103.758229 210.9954 \nL 103.949157 311.617493 \nL 103.980979 309.642359 \nL 104.044622 268.274279 \nL 104.171908 192.121899 \nL 104.203729 192.890007 \nL 104.362836 209.459185 \nL 104.394658 200.680812 \nL 104.458301 163.043541 \nL 104.490122 176.320829 \nL 104.744694 320.066676 \nL 104.776515 310.081277 \nL 104.935623 201.55865 \nL 104.967444 203.204594 \nL 105.062909 216.591612 \nL 105.126552 224.492147 \nL 105.158373 216.701342 \nL 105.222016 167.322998 \nL 105.285659 193.658115 \nL 105.476588 309.4229 \nL 105.508409 309.093711 \nL 105.572052 268.822928 \nL 105.731159 197.718112 \nL 105.890267 202.985135 \nL 105.985731 157.995977 \nL 106.049374 189.378658 \nL 106.240303 308.325603 \nL 106.272124 307.447766 \nL 106.335767 272.882925 \nL 106.526696 171.602454 \nL 106.558518 171.821913 \nL 106.653982 187.293795 \nL 106.685803 182.794879 \nL 106.749446 146.693823 \nL 106.781268 159.751651 \nL 107.004018 306.899118 \nL 107.067661 296.255341 \nL 107.25859 192.670548 \nL 107.417697 214.616478 \nL 107.449519 208.142429 \nL 107.513161 174.894344 \nL 107.544983 185.208931 \nL 107.799555 318.420731 \nL 107.863198 305.472632 \nL 108.054126 207.374321 \nL 108.085948 214.945667 \nL 108.181412 246.108889 \nL 108.213234 240.073758 \nL 108.276877 196.181897 \nL 108.34052 222.187825 \nL 108.56327 330.929912 \nL 108.595091 327.857481 \nL 108.690556 282.100216 \nL 108.817842 233.489979 \nL 108.849663 236.45268 \nL 108.945127 248.742401 \nL 109.040592 189.159199 \nL 109.104235 220.102961 \nL 109.295164 319.518028 \nL 109.358806 304.375335 \nL 109.549735 190.146766 \nL 109.6452 205.947836 \nL 109.708843 214.835938 \nL 109.740664 205.618647 \nL 109.804307 152.728954 \nL 109.86795 179.39326 \nL 110.058879 298.011016 \nL 110.0907 296.145611 \nL 110.154343 252.034291 \nL 110.217986 185.867309 \nL 110.281629 191.79271 \nL 110.408915 211.10513 \nL 110.472558 219.334854 \nL 110.504379 213.080263 \nL 110.568022 160.629489 \nL 110.631665 184.879742 \nL 110.822594 306.679658 \nL 110.854415 306.350469 \nL 110.918058 264.543471 \nL 110.981701 199.583516 \nL 111.045344 206.935403 \nL 111.17263 224.601877 \nL 111.236273 235.135924 \nL 111.268094 228.881334 \nL 111.331737 174.894344 \nL 111.39538 204.082432 \nL 111.61813 328.625589 \nL 111.681773 287.367239 \nL 111.777238 218.895935 \nL 111.809059 219.334854 \nL 111.872702 220.54188 \nL 111.999988 231.295386 \nL 112.095452 184.550553 \nL 112.159095 214.06783 \nL 112.350024 337.074772 \nL 112.381846 336.855313 \nL 112.445489 296.4748 \nL 112.604596 215.494316 \nL 112.763703 234.806735 \nL 112.795525 229.97863 \nL 112.859168 192.999737 \nL 112.922811 216.481883 \nL 113.145561 326.211537 \nL 113.177382 320.615324 \nL 113.368311 227.125659 \nL 113.463775 244.901863 \nL 113.527418 252.912128 \nL 113.55924 245.88943 \nL 113.622883 202.546217 \nL 113.686526 225.918633 \nL 113.909276 325.11424 \nL 113.941097 326.430996 \nL 114.00474 309.4229 \nL 114.132026 242.70727 \nL 114.195669 247.096456 \nL 114.291134 269.481306 \nL 114.322955 266.847794 \nL 114.418419 211.653778 \nL 114.450241 223.285121 \nL 114.64117 339.269365 \nL 114.672991 337.84288 \nL 114.736634 296.69426 \nL 114.832098 212.312156 \nL 114.86392 215.165127 \nL 114.895741 214.397019 \nL 114.927563 214.835938 \nL 115.08667 241.061325 \nL 115.182135 201.44892 \nL 115.213956 215.494316 \nL 115.404885 348.047738 \nL 115.436706 347.718549 \nL 115.500349 309.532629 \nL 115.659457 220.54188 \nL 115.754921 227.564578 \nL 115.818564 234.916464 \nL 115.850385 233.05106 \nL 115.94585 202.107298 \nL 115.977671 214.06783 \nL 116.1686 348.157467 \nL 116.200421 346.840712 \nL 116.264064 309.31317 \nL 116.423172 217.140261 \nL 116.454993 215.823505 \nL 116.582279 228.991063 \nL 116.709565 195.413789 \nL 116.741386 209.568914 \nL 116.964137 337.73315 \nL 117.02778 297.572097 \nL 117.186887 209.129996 \nL 117.282351 220.212691 \nL 117.345994 231.405116 \nL 117.377816 229.97863 \nL 117.47328 192.670548 \nL 117.505102 203.643513 \nL 117.727852 329.283967 \nL 117.759673 321.712621 \nL 117.982424 197.498652 \nL 118.109709 212.970534 \nL 118.173352 209.678644 \nL 118.236995 199.254327 \nL 118.491567 340.366662 \nL 118.55521 326.650455 \nL 118.714317 237.769435 \nL 118.77796 249.839697 \nL 118.873425 274.638599 \nL 118.937067 268.05482 \nL 119.00071 241.829433 \nL 119.032532 247.754834 \nL 119.255282 350.352061 \nL 119.287104 347.27963 \nL 119.382568 302.290472 \nL 119.478032 259.386177 \nL 119.541675 265.750497 \nL 119.63714 281.990486 \nL 119.668961 274.967788 \nL 119.764426 231.075927 \nL 119.796247 240.622406 \nL 119.987176 360.447189 \nL 120.018997 359.459622 \nL 120.08264 317.762353 \nL 120.241748 227.784037 \nL 120.273569 227.015929 \nL 120.30539 228.881334 \nL 120.337212 229.649441 \nL 120.432676 241.829433 \nL 120.464498 237.879165 \nL 120.528141 211.763507 \nL 120.559962 224.492147 \nL 120.782712 353.095302 \nL 120.846355 313.263437 \nL 121.005463 233.489979 \nL 121.196392 237.988895 \nL 121.260034 230.307819 \nL 121.291856 210.9954 \nL 121.323677 220.322421 \nL 121.514606 353.863409 \nL 121.546428 352.656383 \nL 121.610071 316.226138 \nL 121.769178 227.015929 \nL 121.864642 220.871069 \nL 121.896464 222.626743 \nL 121.960107 226.467281 \nL 122.02375 225.479714 \nL 122.055571 205.508917 \nL 122.087393 216.481883 \nL 122.310143 350.57152 \nL 122.373786 316.774786 \nL 122.532893 223.943499 \nL 122.628357 216.372153 \nL 122.660179 217.24999 \nL 122.755643 222.187825 \nL 122.787465 221.639176 \nL 122.819286 203.862972 \nL 122.851108 211.544048 \nL 123.073858 349.693683 \nL 123.137501 316.335868 \nL 123.296608 228.332685 \nL 123.32843 229.100793 \nL 123.55118 250.717535 \nL 123.583001 234.916464 \nL 123.614823 243.804566 \nL 123.837573 363.739078 \nL 123.869395 360.118 \nL 123.964859 303.278039 \nL 124.060323 254.119154 \nL 124.092145 255.765099 \nL 124.219431 278.259678 \nL 124.251252 272.992654 \nL 124.346717 247.315915 \nL 124.378538 256.533206 \nL 124.601288 363.30016 \nL 124.63311 360.337459 \nL 124.728574 316.335868 \nL 124.887681 243.585107 \nL 124.983146 258.947259 \nL 125.014967 251.814831 \nL 125.110432 225.699174 \nL 125.142253 239.086191 \nL 125.333182 350.57152 \nL 125.365003 349.145034 \nL 125.428646 307.667225 \nL 125.587754 215.055397 \nL 125.746861 231.075927 \nL 125.778683 226.467281 \nL 125.874147 188.391091 \nL 125.905968 196.730545 \nL 126.096897 316.116408 \nL 126.128719 314.580193 \nL 126.192362 272.773195 \nL 126.256004 202.655946 \nL 126.319647 206.386754 \nL 126.446933 220.980798 \nL 126.510576 233.05106 \nL 126.574219 225.260255 \nL 126.637862 195.962437 \nL 126.669684 202.875406 \nL 126.892434 330.271534 \nL 126.956077 292.414803 \nL 127.115184 205.508917 \nL 127.178827 212.970534 \nL 127.274291 224.053229 \nL 127.306113 219.773772 \nL 127.401577 194.865141 \nL 127.433399 209.568914 \nL 127.624328 337.184502 \nL 127.656149 336.196935 \nL 127.719792 296.803989 \nL 127.878899 205.069999 \nL 127.910721 205.289458 \nL 128.038007 221.858636 \nL 128.069828 218.127827 \nL 128.165292 194.97487 \nL 128.197114 205.179728 \nL 128.388043 329.613156 \nL 128.419864 327.967211 \nL 128.483507 287.915887 \nL 128.642614 216.042964 \nL 128.833543 247.974293 \nL 128.897186 241.390514 \nL 128.929008 223.285121 \nL 128.992651 245.011593 \nL 129.183579 337.513691 \nL 129.247222 321.82235 \nL 129.40633 234.148357 \nL 129.469972 247.535375 \nL 129.565437 273.651032 \nL 129.62908 265.311579 \nL 129.692723 243.475378 \nL 129.756366 260.922392 \nL 129.947294 343.329363 \nL 130.010937 330.052075 \nL 130.170045 253.789965 \nL 130.265509 264.87266 \nL 130.297331 268.05482 \nL 130.329152 264.76293 \nL 130.456438 223.50458 \nL 130.488259 237.111058 \nL 130.679188 345.962874 \nL 130.71101 343.878011 \nL 130.774653 300.754257 \nL 130.93376 219.883502 \nL 131.029224 229.97863 \nL 131.092867 240.073758 \nL 131.124689 239.964029 \nL 131.220153 207.154862 \nL 131.251975 210.556481 \nL 131.442903 334.112072 \nL 131.474725 331.917479 \nL 131.538368 290.32994 \nL 131.602011 218.347287 \nL 131.665654 220.761339 \nL 131.729297 226.138092 \nL 131.856582 246.657537 \nL 131.888404 244.682404 \nL 131.983868 214.17756 \nL 132.01569 216.701342 \nL 132.206618 342.341796 \nL 132.23844 340.366662 \nL 132.302083 299.547231 \nL 132.365726 232.063493 \nL 132.429369 232.612142 \nL 132.46119 230.08836 \nL 132.493012 230.307819 \nL 132.620298 239.195921 \nL 132.652119 238.647273 \nL 132.747583 212.641345 \nL 132.779405 219.225124 \nL 132.970334 340.91531 \nL 133.002155 339.818014 \nL 133.065798 296.035882 \nL 133.224905 221.639176 \nL 133.256727 222.407284 \nL 133.384013 241.719703 \nL 133.415834 238.318084 \nL 133.511299 212.202426 \nL 133.54312 214.06783 \nL 133.734049 338.391528 \nL 133.76587 337.294232 \nL 133.829513 298.888853 \nL 133.956799 222.955932 \nL 133.988621 225.479714 \nL 134.147728 258.50834 \nL 134.211371 253.680235 \nL 134.243192 250.717535 \nL 134.306835 236.672139 \nL 134.338657 256.972125 \nL 134.529585 346.730982 \nL 134.62505 311.507763 \nL 134.752336 252.692668 \nL 134.784157 256.752666 \nL 134.879622 273.321843 \nL 134.911443 272.114817 \nL 135.038729 241.609973 \nL 135.07055 245.121322 \nL 135.293301 357.045569 \nL 135.325122 353.53422 \nL 135.420586 300.863987 \nL 135.547872 252.912128 \nL 135.579694 257.081855 \nL 135.675158 285.940754 \nL 135.738801 277.930489 \nL 135.802444 249.400779 \nL 135.834266 249.839697 \nL 136.025194 352.985572 \nL 136.057016 352.107735 \nL 136.120659 307.776955 \nL 136.279766 216.042964 \nL 136.343409 219.225124 \nL 136.438873 234.587276 \nL 136.470695 233.27052 \nL 136.566159 208.910536 \nL 136.597981 214.835938 \nL 136.788909 346.840712 \nL 136.820731 345.414226 \nL 136.884374 303.716958 \nL 136.979838 226.357551 \nL 137.043481 228.442415 \nL 137.202589 245.121322 \nL 137.23441 240.293218 \nL 137.298053 231.844034 \nL 137.329874 218.018098 \nL 137.361696 220.980798 \nL 137.552625 348.157467 \nL 137.584446 346.730982 \nL 137.648089 305.911551 \nL 137.743553 227.125659 \nL 137.807196 230.746738 \nL 137.934482 244.682404 \nL 137.966304 247.974293 \nL 137.998125 246.438078 \nL 138.09359 220.980798 \nL 138.125411 223.175392 \nL 138.31634 350.352061 \nL 138.348161 349.145034 \nL 138.411804 305.472632 \nL 138.507269 231.624575 \nL 138.53909 231.953764 \nL 138.730019 245.88943 \nL 138.793662 239.854299 \nL 138.857305 220.871069 \nL 138.889126 221.529447 \nL 139.080055 347.38936 \nL 139.111876 346.292063 \nL 139.175519 305.143443 \nL 139.334627 233.928898 \nL 139.589198 261.141852 \nL 139.652841 244.353215 \nL 139.684663 265.201849 \nL 139.875592 359.788811 \nL 139.939235 341.354229 \nL 140.098342 263.994823 \nL 140.161985 275.077518 \nL 140.257449 289.452103 \nL 140.289271 286.489402 \nL 140.416557 266.189416 \nL 140.639307 371.420154 \nL 140.671128 368.237994 \nL 140.766593 324.016944 \nL 140.893879 275.845625 \nL 140.9257 278.698596 \nL 140.989343 287.14778 \nL 141.021164 285.721294 \nL 141.180272 253.460776 \nL 141.3712 365.165564 \nL 141.403022 364.507186 \nL 141.466665 328.735319 \nL 141.657594 220.871069 \nL 141.721237 218.457016 \nL 141.753058 218.786205 \nL 141.880344 223.065662 \nL 141.943987 213.080263 \nL 142.166737 353.64395 \nL 142.23038 319.408298 \nL 142.421309 225.369985 \nL 142.45313 225.808903 \nL 142.484952 224.162958 \nL 142.516773 226.577011 \nL 142.644059 235.794302 \nL 142.675881 230.307819 \nL 142.707702 227.564578 \nL 142.930452 357.484488 \nL 142.994095 323.248836 \nL 143.153203 243.585107 \nL 143.185024 242.268351 \nL 143.344131 254.777532 \nL 143.375953 252.034291 \nL 143.471417 233.489979 \nL 143.662346 354.521787 \nL 143.694167 353.973139 \nL 143.75781 317.213705 \nL 143.916918 239.964029 \nL 143.948739 239.195921 \nL 144.076025 250.717535 \nL 144.171489 249.729968 \nL 144.235132 233.16079 \nL 144.457883 352.217465 \nL 144.489704 343.439092 \nL 144.712454 236.891598 \nL 144.744276 238.427813 \nL 144.776097 238.537543 \nL 144.935205 255.765099 \nL 144.967026 251.595372 \nL 144.998848 245.121322 \nL 145.221598 362.861241 \nL 145.253419 359.020703 \nL 145.348884 306.679658 \nL 145.444348 259.825096 \nL 145.507991 265.860227 \nL 145.571634 271.785628 \nL 145.603455 270.029954 \nL 145.762563 252.14402 \nL 145.985313 365.055834 \nL 146.017134 363.0807 \nL 146.112599 320.725054 \nL 146.271706 257.411044 \nL 146.335349 265.421308 \nL 146.367171 263.665634 \nL 146.462635 239.744569 \nL 146.526278 249.949427 \nL 146.717207 351.339627 \nL 146.749028 349.693683 \nL 146.812671 310.739655 \nL 146.971778 211.544048 \nL 147.0036 210.446752 \nL 147.130886 226.247822 \nL 147.162707 221.309987 \nL 147.194529 215.823505 \nL 147.258172 222.626743 \nL 147.321814 258.61807 \nL 147.512743 351.998005 \nL 147.576386 316.774786 \nL 147.735494 229.759171 \nL 147.767315 230.198089 \nL 147.926422 245.88943 \nL 147.958244 241.500244 \nL 148.021887 234.148357 \nL 148.053708 228.113226 \nL 148.276458 351.888276 \nL 148.340101 313.153708 \nL 148.499209 235.684572 \nL 148.53103 235.574842 \nL 148.658316 251.705102 \nL 148.690137 250.827264 \nL 148.817423 231.953764 \nL 149.008352 350.022872 \nL 149.040174 348.486656 \nL 149.103817 310.191007 \nL 149.262924 240.073758 \nL 149.422031 248.852131 \nL 149.453853 247.096456 \nL 149.549317 227.454848 \nL 149.581139 232.063493 \nL 149.803889 354.412058 \nL 149.867532 319.847217 \nL 150.026639 223.61431 \nL 150.05846 225.150525 \nL 150.217568 246.328349 \nL 150.249389 245.340782 \nL 150.281211 244.682404 \nL 150.344854 231.514845 \nL 150.567604 345.194767 \nL 150.599425 339.379095 \nL 150.790354 249.949427 \nL 150.885819 269.591035 \nL 150.949462 280.67373 \nL 150.981283 276.174814 \nL 151.108569 250.278616 \nL 151.331319 352.436924 \nL 151.394962 343.219633 \nL 151.585891 264.543471 \nL 151.649534 274.41914 \nL 151.713177 279.905623 \nL 151.744998 272.444006 \nL 151.872284 238.866732 \nL 152.063213 348.596386 \nL 152.095034 346.401793 \nL 152.158677 306.24074 \nL 152.317785 231.514845 \nL 152.413249 238.537543 \nL 152.476892 247.864564 \nL 152.540535 243.475378 \nL 152.635999 225.040796 \nL 152.826928 352.985572 \nL 152.858749 352.327194 \nL 152.922392 313.263437 \nL 153.0815 213.189993 \nL 153.113321 207.593781 \nL 153.176964 213.189993 \nL 153.240607 220.54188 \nL 153.272428 217.24999 \nL 153.367893 208.252159 \nL 153.399714 214.06783 \nL 153.622465 345.194767 \nL 153.686108 307.996414 \nL 153.845215 222.297554 \nL 153.877036 222.626743 \nL 154.004322 237.220787 \nL 154.036144 233.16079 \nL 154.131608 216.591612 \nL 154.16343 218.018098 \nL 154.38618 347.060171 \nL 154.449823 309.752089 \nL 154.60893 218.566746 \nL 154.640751 218.566746 \nL 154.768037 235.135924 \nL 154.799859 234.806735 \nL 154.927145 218.786205 \nL 155.149895 351.559087 \nL 155.181716 342.780714 \nL 155.372645 215.823505 \nL 155.404467 219.005665 \nL 155.531753 237.879165 \nL 155.659038 237.549976 \nL 155.69086 237.111058 \nL 155.91361 358.581785 \nL 155.945432 355.289895 \nL 156.040896 296.255341 \nL 156.13636 257.959692 \nL 156.168182 258.61807 \nL 156.295468 281.661297 \nL 156.359111 275.845625 \nL 156.390932 276.504003 \nL 156.454575 262.129419 \nL 156.486396 276.394274 \nL 156.677325 363.739078 \nL 156.740968 356.606651 \nL 156.900076 275.845625 \nL 157.027361 287.367239 \nL 157.059183 287.367239 \nL 157.21829 246.657537 \nL 157.250112 271.23698 \nL 157.409219 362.532052 \nL 157.44104 362.312593 \nL 157.504683 324.894781 \nL 157.663791 236.013761 \nL 157.695612 234.477546 \nL 157.727434 236.34295 \nL 157.759255 236.013761 \nL 157.854719 247.754834 \nL 157.918362 246.438078 \nL 157.982005 231.844034 \nL 158.204756 362.422322 \nL 158.236577 352.217465 \nL 158.459327 223.72404 \nL 158.491149 224.162958 \nL 158.52297 222.626743 \nL 158.586613 230.198089 \nL 158.618435 223.394851 \nL 158.650256 214.616478 \nL 158.713899 218.457016 \nL 158.777542 255.545639 \nL 158.968471 357.045569 \nL 159.032114 319.627757 \nL 159.191221 222.517014 \nL 159.223042 221.968365 \nL 159.350328 234.367816 \nL 159.38215 230.856467 \nL 159.477614 222.297554 \nL 159.509436 224.162958 \nL 159.732186 352.546654 \nL 159.764007 343.329363 \nL 159.986758 218.786205 \nL 160.018579 223.285121 \nL 160.114044 235.026194 \nL 160.209508 231.953764 \nL 160.273151 224.931066 \nL 160.495901 352.107735 \nL 160.527723 342.780714 \nL 160.750473 231.295386 \nL 160.973223 254.996991 \nL 161.005045 255.32618 \nL 161.036866 245.121322 \nL 161.068687 259.166718 \nL 161.259616 358.142866 \nL 161.323259 345.853145 \nL 161.482367 261.361311 \nL 161.546009 268.493739 \nL 161.609652 277.381841 \nL 161.673295 271.34671 \nL 161.800581 256.204017 \nL 162.023331 368.567183 \nL 162.118796 349.803412 \nL 162.277903 268.16455 \nL 162.309725 270.029954 \nL 162.373368 276.833192 \nL 162.405189 275.955355 \nL 162.564296 242.487811 \nL 162.755225 361.325026 \nL 162.818868 350.352061 \nL 163.041618 218.566746 \nL 163.07344 221.200258 \nL 163.105261 221.529447 \nL 163.168904 229.429982 \nL 163.200726 227.674307 \nL 163.328011 222.736473 \nL 163.51894 353.095302 \nL 163.550762 352.766113 \nL 163.614405 316.665057 \nL 163.773512 213.409452 \nL 163.805333 211.982967 \nL 163.837155 213.628912 \nL 163.900798 219.554313 \nL 163.932619 224.053229 \nL 163.996262 220.651609 \nL 164.028084 219.225124 \nL 164.091727 219.444583 \nL 164.314477 351.668816 \nL 164.346298 342.341796 \nL 164.60087 209.568914 \nL 164.632692 210.117563 \nL 164.696334 215.933234 \nL 164.759977 212.421885 \nL 164.82362 211.982967 \nL 164.855442 208.471618 \nL 165.078192 347.608819 \nL 165.110014 339.818014 \nL 165.332764 222.955932 \nL 165.364585 225.479714 \nL 165.396407 226.138092 \nL 165.555514 237.001328 \nL 165.587336 237.111058 \nL 165.619157 224.821336 \nL 165.650978 243.146189 \nL 165.841907 350.681249 \nL 165.90555 321.163973 \nL 166.064658 229.8689 \nL 166.096479 228.881334 \nL 166.1283 230.746738 \nL 166.414694 255.21645 \nL 166.605622 359.788811 \nL 166.669265 350.022872 \nL 166.860194 257.959692 \nL 166.892016 260.044555 \nL 166.955659 266.189416 \nL 166.98748 264.98239 \nL 167.146587 250.168886 \nL 167.242052 320.176406 \nL 167.369338 364.397456 \nL 167.401159 363.30016 \nL 167.432981 362.093133 \nL 167.814838 240.951595 \nL 167.910302 229.320252 \nL 168.133053 353.53422 \nL 168.164874 345.633685 \nL 168.451267 197.498652 \nL 168.483089 200.351623 \nL 168.642196 209.239725 \nL 168.674018 207.045132 \nL 168.896768 343.439092 \nL 168.928589 335.209368 \nL 169.183161 205.947836 \nL 169.214983 205.399188 \nL 169.278625 212.202426 \nL 169.342268 208.471618 \nL 169.437733 213.848371 \nL 169.660483 346.511523 \nL 169.692305 337.73315 \nL 169.978698 194.535952 \nL 170.169627 208.471618 \nL 170.201448 203.424054 \nL 170.424198 348.596386 \nL 170.487841 317.652624 \nL 170.67877 197.498652 \nL 170.710591 198.047301 \nL 170.742413 195.633248 \nL 170.774234 196.291626 \nL 170.996985 223.394851 \nL 171.187913 342.561255 \nL 171.251556 315.019112 \nL 171.442485 205.399188 \nL 171.7607 233.928898 \nL 171.951629 347.060171 \nL 171.98345 344.536389 \nL 172.047093 321.493162 \nL 172.2062 225.918633 \nL 172.238022 226.79647 \nL 172.301665 232.721871 \nL 172.333486 230.198089 \nL 172.397129 224.162958 \nL 172.428951 224.931066 \nL 172.556236 274.748329 \nL 172.715344 356.93584 \nL 172.747165 356.71638 \nL 172.778987 356.167732 \nL 173.001737 255.874828 \nL 173.129023 256.972125 \nL 173.256309 251.046724 \nL 173.479059 360.447189 \nL 173.574523 342.232066 \nL 173.765452 244.901863 \nL 173.797274 247.425645 \nL 173.860916 243.036459 \nL 173.956381 225.479714 \nL 174.020024 225.808903 \nL 174.210953 350.790979 \nL 174.274596 341.13477 \nL 174.497346 186.635417 \nL 174.560989 188.83001 \nL 174.624632 200.022435 \nL 174.656453 196.620815 \nL 174.688275 191.024603 \nL 174.720096 191.90244 \nL 174.81556 242.487811 \nL 175.006489 340.695851 \nL 175.070132 309.31317 \nL 175.229239 200.022435 \nL 175.324704 191.244062 \nL 175.388347 194.755411 \nL 175.420168 194.426222 \nL 175.515633 201.55865 \nL 175.547454 196.620815 \nL 175.770204 339.488825 \nL 175.833847 311.288304 \nL 176.024776 192.999737 \nL 176.088419 189.488388 \nL 176.120241 191.573251 \nL 176.342991 227.454848 \nL 176.53392 347.938008 \nL 176.597562 321.93208 \nL 176.75667 218.676476 \nL 176.852134 214.726208 \nL 176.883956 217.140261 \nL 177.106706 247.425645 \nL 177.297635 356.496921 \nL 177.361278 345.962874 \nL 177.552206 240.622406 \nL 177.647671 250.388346 \nL 177.679492 250.388346 \nL 177.743135 238.318084 \nL 177.806778 242.70727 \nL 177.870421 264.433741 \nL 178.06135 360.776378 \nL 178.124993 354.302328 \nL 178.538672 237.220787 \nL 178.602315 240.951595 \nL 178.793244 352.875843 \nL 178.856887 342.232066 \nL 179.079637 205.179728 \nL 179.111458 207.81324 \nL 179.175101 215.823505 \nL 179.206923 219.115394 \nL 179.238744 215.274856 \nL 179.270566 209.898103 \nL 179.334209 217.24999 \nL 179.36603 220.761339 \nL 179.58878 344.09747 \nL 179.620602 336.526124 \nL 179.843352 213.299723 \nL 179.875173 214.835938 \nL 179.906995 214.616478 \nL 179.970638 223.833769 \nL 180.034281 219.005665 \nL 180.161567 237.549976 \nL 180.352495 348.706116 \nL 180.416138 317.213705 \nL 180.575246 219.773772 \nL 180.607067 218.127827 \nL 180.67071 219.005665 \nL 180.861639 230.637008 \nL 180.89346 225.808903 \nL 181.116211 349.364494 \nL 181.179853 317.872083 \nL 181.338961 213.519182 \nL 181.402604 217.140261 \nL 181.434425 216.042964 \nL 181.625354 230.198089 \nL 181.657175 223.50458 \nL 181.688997 236.34295 \nL 181.879926 349.364494 \nL 181.943569 320.286135 \nL 182.134497 208.142429 \nL 182.229962 210.556481 \nL 182.452712 247.535375 \nL 182.643641 353.863409 \nL 182.675462 352.985572 \nL 182.739105 325.882348 \nL 182.898213 241.500244 \nL 182.930034 244.353215 \nL 182.993677 252.473209 \nL 183.05732 248.193753 \nL 183.089141 245.231052 \nL 183.120963 246.876997 \nL 183.216427 253.789965 \nL 183.439178 359.349892 \nL 183.470999 358.033136 \nL 183.852857 233.928898 \nL 183.884678 231.405116 \nL 183.916499 234.148357 \nL 183.948321 231.844034 \nL 184.011964 280.234812 \nL 184.171071 348.047738 \nL 184.234714 317.872083 \nL 184.425643 195.304059 \nL 184.489286 192.231629 \nL 184.58475 193.658115 \nL 184.616572 194.426222 \nL 184.743858 219.444583 \nL 184.934786 339.708284 \nL 184.998429 310.849385 \nL 185.189358 195.0846 \nL 185.253001 189.598117 \nL 185.316644 193.987304 \nL 185.380287 195.304059 \nL 185.475751 204.63108 \nL 185.698502 335.209368 \nL 185.730323 329.174237 \nL 185.953073 187.513254 \nL 186.016716 193.548385 \nL 186.207645 208.032699 \nL 186.239466 208.691077 \nL 186.462217 342.451525 \nL 186.52586 314.031545 \nL 186.716788 199.802975 \nL 186.74861 199.912705 \nL 186.780431 197.937571 \nL 186.812253 198.595949 \nL 187.035003 223.285121 \nL 187.225932 344.2072 \nL 187.289575 319.408298 \nL 187.480504 198.486219 \nL 187.671432 207.70351 \nL 187.83054 264.324012 \nL 187.989647 348.925575 \nL 188.05329 344.31693 \nL 188.244219 237.111058 \nL 188.307862 245.7797 \nL 188.371505 252.692668 \nL 188.403326 250.059157 \nL 188.435148 245.7797 \nL 188.466969 247.754834 \nL 188.594255 283.526701 \nL 188.753362 357.923407 \nL 188.785184 357.155299 \nL 188.817005 357.484488 \nL 189.007934 255.43591 \nL 189.13522 262.458608 \nL 189.294327 245.7797 \nL 189.35797 287.915887 \nL 189.517077 350.790979 \nL 189.58072 319.956946 \nL 189.771649 197.608382 \nL 190.026221 216.042964 \nL 190.058042 215.823505 \nL 190.121685 268.932657 \nL 190.280793 345.194767 \nL 190.344435 316.445597 \nL 190.535364 190.037036 \nL 190.599007 184.879742 \nL 190.66265 187.293795 \nL 190.694472 187.403524 \nL 190.726293 186.525687 \nL 190.853579 199.364057 \nL 191.044508 320.834784 \nL 191.108151 293.841289 \nL 191.362722 85.245216 \nL 191.458187 75.040359 \nL 191.490008 75.808466 \nL 191.617294 106.642499 \nL 191.808223 263.116986 \nL 191.840044 260.044555 \nL 191.903687 199.473786 \nL 192.094616 70.431713 \nL 192.126438 68.895498 \nL 192.19008 69.224687 \nL 192.285545 80.746301 \nL 192.381009 111.031685 \nL 192.571938 275.955355 \nL 192.635581 257.630503 \nL 192.890153 73.284684 \nL 192.985617 89.744132 \nL 193.176546 191.463522 \nL 193.367475 301.302905 \nL 193.399296 297.791556 \nL 193.622046 170.285698 \nL 193.685689 175.223533 \nL 193.90844 229.759171 \nL 194.099368 337.294232 \nL 194.13119 336.745583 \nL 194.163011 336.306665 \nL 194.57669 192.560818 \nL 194.703976 246.986726 \nL 194.863084 324.455862 \nL 194.926726 298.011016 \nL 195.117655 169.73705 \nL 195.21312 181.368393 \nL 195.43587 220.871069 \nL 195.626799 337.184502 \nL 195.690442 309.20344 \nL 195.88137 189.378658 \nL 195.913192 189.598117 \nL 195.945013 187.952173 \nL 195.976835 191.353792 \nL 196.199585 229.320252 \nL 196.390514 338.391528 \nL 196.454157 313.482897 \nL 196.645086 195.962437 \nL 196.708729 193.219196 \nL 196.9633 222.736473 \nL 197.154229 336.526124 \nL 197.217872 308.106144 \nL 197.440622 167.981376 \nL 197.59973 160.410029 \nL 197.727015 185.318661 \nL 197.917944 322.480728 \nL 197.981587 297.352638 \nL 198.236159 139.122477 \nL 198.331623 119.919787 \nL 198.363445 120.578165 \nL 198.490731 168.420294 \nL 198.713481 322.261269 \nL 198.745302 321.383432 \nL 199.063517 158.325166 \nL 199.12716 147.791119 \nL 199.158981 152.290035 \nL 199.286267 213.519182 \nL 199.477196 317.542894 \nL 199.509017 319.847217 \nL 199.604482 229.539711 \nL 199.763589 153.82625 \nL 199.827232 152.180305 \nL 199.890875 142.194907 \nL 199.922697 149.437064 \nL 200.049982 220.212691 \nL 200.20909 311.398033 \nL 200.272733 292.305074 \nL 200.495483 131.441401 \nL 200.527304 126.064648 \nL 200.590947 133.965183 \nL 200.622769 133.087346 \nL 200.65459 133.306805 \nL 200.781876 176.2111 \nL 200.972805 319.627757 \nL 201.036448 302.94885 \nL 201.227377 151.851116 \nL 201.259198 152.399765 \nL 201.29102 152.180305 \nL 201.322841 152.619224 \nL 201.354662 152.948413 \nL 201.386484 151.083009 \nL 201.418305 153.387332 \nL 201.577413 228.552145 \nL 201.73652 321.712621 \nL 201.768341 318.74992 \nL 201.831984 302.619661 \nL 202.118378 170.285698 \nL 202.182021 159.203003 \nL 202.213842 164.031108 \nL 202.372949 259.276448 \nL 202.500235 311.507763 \nL 202.532057 307.338036 \nL 202.5957 256.862395 \nL 202.786628 140.658692 \nL 202.850271 133.745723 \nL 202.945736 135.391668 \nL 203.009379 150.205172 \nL 203.073022 169.407861 \nL 203.26395 310.191007 \nL 203.327593 295.267774 \nL 203.582165 114.213845 \nL 203.677629 109.934389 \nL 203.709451 112.5679 \nL 203.868558 186.415957 \nL 204.059487 290.000751 \nL 204.12313 270.249413 \nL 204.314059 152.948413 \nL 204.34588 158.544625 \nL 204.409523 165.018675 \nL 204.441345 160.519759 \nL 204.473166 157.886247 \nL 204.504988 159.971111 \nL 204.664095 251.375913 \nL 204.823202 319.518028 \nL 204.855024 321.82235 \nL 204.950488 238.976462 \nL 205.077774 183.124068 \nL 205.109595 183.672716 \nL 205.141417 183.124068 \nL 205.236881 168.749483 \nL 205.268703 171.821913 \nL 205.395989 238.976462 \nL 205.555096 330.381263 \nL 205.618739 309.20344 \nL 205.841489 163.811649 \nL 205.873311 160.410029 \nL 205.968775 161.178137 \nL 206.000596 159.422463 \nL 206.127882 202.655946 \nL 206.318811 334.880179 \nL 206.382454 314.251004 \nL 206.605204 166.66462 \nL 206.73249 155.143006 \nL 206.764312 155.472195 \nL 206.891597 191.024603 \nL 207.082526 326.869915 \nL 207.146169 308.106144 \nL 207.368919 143.621392 \nL 207.496205 128.259241 \nL 207.528027 128.58843 \nL 207.655313 173.248399 \nL 207.846241 316.445597 \nL 207.909884 291.975885 \nL 208.164456 105.545202 \nL 208.25992 101.046287 \nL 208.291742 102.582502 \nL 208.387206 125.40627 \nL 208.482671 231.624575 \nL 208.609957 299.76669 \nL 208.641778 297.462367 \nL 208.737242 200.900272 \nL 208.959993 76.796033 \nL 208.991814 77.015492 \nL 209.055457 83.270083 \nL 209.214564 173.797047 \nL 209.405493 293.29264 \nL 209.437315 289.561832 \nL 209.819172 114.104115 \nL 209.946458 145.377067 \nL 210.169208 297.352638 \nL 210.20103 298.998582 \nL 210.264673 252.363479 \nL 210.42378 123.540866 \nL 210.455601 124.089514 \nL 210.519244 127.052215 \nL 210.551066 124.857622 \nL 210.582887 122.663028 \nL 210.614709 126.613296 \nL 210.710173 158.215436 \nL 210.901102 282.429405 \nL 210.964745 257.630503 \nL 211.219317 61.8728 \nL 211.251138 59.678207 \nL 211.28296 63.079826 \nL 211.442067 94.901426 \nL 211.664817 273.870492 \nL 211.72846 250.717535 \nL 211.95121 91.828996 \nL 212.078496 63.847934 \nL 212.110318 65.274419 \nL 212.237604 119.590598 \nL 212.428532 259.825096 \nL 212.492175 235.026194 \nL 212.683104 85.684135 \nL 212.714926 86.013324 \nL 212.746747 91.060888 \nL 212.81039 83.928461 \nL 212.842211 84.03819 \nL 212.905854 100.497638 \nL 213.064962 236.123491 \nL 213.192248 300.205609 \nL 213.224069 295.158045 \nL 213.319533 209.898103 \nL 213.510462 147.900849 \nL 213.828677 273.431573 \nL 213.955963 325.662888 \nL 213.987784 319.627757 \nL 214.274177 177.747315 \nL 214.33782 181.148934 \nL 214.465106 204.850539 \nL 214.496928 204.082432 \nL 214.560571 248.193753 \nL 214.719678 337.074772 \nL 214.751499 336.526124 \nL 214.783321 332.466127 \nL 215.006071 208.691077 \nL 215.101535 208.910536 \nL 215.165178 199.034868 \nL 215.197 201.229461 \nL 215.547036 339.269365 \nL 215.578857 325.992077 \nL 215.865251 180.271097 \nL 215.928894 161.726785 \nL 215.992536 169.84678 \nL 216.024358 169.73705 \nL 216.119822 257.081855 \nL 216.247108 305.143443 \nL 216.27893 297.133178 \nL 216.660787 79.539274 \nL 216.72443 91.499807 \nL 217.010823 277.930489 \nL 217.074466 254.119154 \nL 217.297217 85.793865 \nL 217.329038 90.40251 \nL 217.647253 257.191584 \nL 217.774539 315.238571 \nL 217.80636 309.971548 \nL 218.188218 149.766253 \nL 218.25186 158.873814 \nL 218.410968 266.628335 \nL 218.538254 315.458031 \nL 218.570075 309.4229 \nL 218.856468 159.751651 \nL 218.88829 162.165704 \nL 218.920111 163.811649 \nL 218.983754 162.055974 \nL 219.015576 162.385163 \nL 219.11104 187.622984 \nL 219.301969 310.300737 \nL 219.365612 281.880756 \nL 219.556541 157.995977 \nL 219.683826 161.726785 \nL 219.620183 157.666788 \nL 219.715648 160.410029 \nL 219.747469 161.178137 \nL 219.874755 183.562986 \nL 220.065684 319.737487 \nL 220.097505 319.079109 \nL 220.161148 297.462367 \nL 220.352077 172.80948 \nL 220.383899 175.442992 \nL 220.63847 211.763507 \nL 220.829399 325.22397 \nL 220.861221 324.016944 \nL 220.924864 310.191007 \nL 221.115792 208.471618 \nL 221.147614 210.117563 \nL 221.179435 211.214859 \nL 221.211257 210.88567 \nL 221.2749 200.461353 \nL 221.306721 201.44892 \nL 221.434007 256.533206 \nL 221.593114 330.271534 \nL 221.656757 303.168309 \nL 221.911329 131.55113 \nL 222.006793 125.40627 \nL 222.038615 127.052215 \nL 222.165901 168.420294 \nL 222.356829 309.861818 \nL 222.420472 285.392105 \nL 222.675044 125.845188 \nL 222.738687 129.246808 \nL 222.865973 155.252736 \nL 222.897794 153.058143 \nL 223.120545 305.362902 \nL 223.152366 298.120745 \nL 223.470581 120.139246 \nL 223.502402 120.248976 \nL 223.534224 119.700328 \nL 223.629688 138.683558 \nL 223.66151 134.73329 \nL 223.88426 287.915887 \nL 223.947903 261.141852 \nL 224.202474 89.414943 \nL 224.297939 79.429545 \nL 224.32976 82.611705 \nL 224.457046 130.892752 \nL 224.647975 279.905623 \nL 224.679796 276.174814 \nL 224.807082 153.93598 \nL 224.998011 62.860367 \nL 225.061654 59.239288 \nL 225.18894 92.048455 \nL 225.443512 278.479137 \nL 225.507155 261.6905 \nL 225.729905 106.31331 \nL 225.761726 103.570069 \nL 225.793548 106.093851 \nL 225.984477 158.654355 \nL 226.175405 290.439669 \nL 226.207227 290.000751 \nL 226.27087 275.735896 \nL 226.557263 118.493302 \nL 226.589084 117.286275 \nL 226.620906 118.93222 \nL 226.748192 152.838683 \nL 226.93912 275.187248 \nL 227.002763 252.363479 \nL 227.225514 109.934389 \nL 227.257335 106.31331 \nL 227.320978 110.702496 \nL 227.416442 133.416535 \nL 227.543728 220.43215 \nL 227.702836 315.238571 \nL 227.766479 291.427236 \nL 228.02105 135.391668 \nL 228.116515 126.503566 \nL 228.148336 128.039781 \nL 228.275622 168.200835 \nL 228.466551 311.727222 \nL 228.530194 285.831024 \nL 228.784765 105.764662 \nL 228.848408 100.278179 \nL 228.912051 102.143583 \nL 229.039337 142.085177 \nL 229.230266 295.377504 \nL 229.262087 291.536966 \nL 229.548481 84.696568 \nL 229.643945 97.864127 \nL 229.803052 143.182474 \nL 229.993981 278.369407 \nL 230.057624 251.156453 \nL 230.280374 103.789528 \nL 230.344017 117.396005 \nL 230.598589 209.239725 \nL 230.757696 299.108312 \nL 230.789518 298.559664 \nL 230.853161 280.564001 \nL 231.075911 157.666788 \nL 231.26684 168.310565 \nL 231.298661 167.761916 \nL 231.553233 301.632094 \nL 231.585054 296.4748 \nL 231.648697 262.239148 \nL 231.839626 164.908945 \nL 231.935091 146.254904 \nL 231.966912 138.573828 \nL 232.030555 148.120308 \nL 232.062376 146.035445 \nL 232.285127 300.863987 \nL 232.316948 295.048315 \nL 232.635163 98.961423 \nL 232.698806 100.168449 \nL 232.730627 101.704665 \nL 232.857913 151.302468 \nL 233.048842 295.487234 \nL 233.080663 291.207777 \nL 233.367056 101.046287 \nL 233.430699 107.191147 \nL 233.557985 130.014915 \nL 233.589807 127.710593 \nL 233.812557 294.280207 \nL 233.844378 289.561832 \nL 234.194415 111.690063 \nL 234.258057 119.480868 \nL 234.385343 155.801384 \nL 234.576272 292.414803 \nL 234.608094 288.245076 \nL 234.894487 125.625729 \nL 234.926308 127.491133 \nL 235.085416 148.559227 \nL 235.117237 147.68139 \nL 235.339987 312.166141 \nL 235.371809 306.569929 \nL 235.721845 120.687895 \nL 235.753666 121.346273 \nL 235.880952 144.608959 \nL 236.135524 304.046147 \nL 236.167345 296.4748 \nL 236.549203 193.877574 \nL 236.676489 220.322421 \nL 236.899239 337.513691 \nL 236.962882 327.528292 \nL 237.185632 225.589444 \nL 237.217454 226.79647 \nL 237.249275 224.272688 \nL 237.408383 203.314324 \nL 237.631133 332.466127 \nL 237.662954 326.211537 \nL 237.949347 160.958678 \nL 238.01299 163.592189 \nL 238.076633 163.921378 \nL 238.203919 202.985135 \nL 238.394848 321.273702 \nL 238.458491 289.122914 \nL 238.681241 151.083009 \nL 238.713063 147.791119 \nL 238.808527 148.778686 \nL 238.903991 167.871646 \nL 238.935813 165.786782 \nL 239.158563 329.283967 \nL 239.190385 321.93208 \nL 239.508599 152.948413 \nL 239.604064 156.459762 \nL 239.73135 197.059734 \nL 239.922278 324.236403 \nL 239.9541 319.188839 \nL 240.304136 128.36897 \nL 240.367779 132.428968 \nL 240.495065 176.430559 \nL 240.685993 307.996414 \nL 240.749636 280.89319 \nL 241.004208 127.052215 \nL 241.03603 127.710593 \nL 241.226958 154.594358 \nL 241.449709 319.408298 \nL 241.513352 309.532629 \nL 241.895209 177.088937 \nL 242.022495 208.361888 \nL 242.213424 332.136938 \nL 242.245245 331.039641 \nL 242.34071 290.988318 \nL 242.531638 190.256495 \nL 242.658924 164.799216 \nL 242.754389 172.260832 \nL 242.977139 315.896949 \nL 243.040782 285.062916 \nL 243.295354 120.029517 \nL 243.327175 116.298709 \nL 243.390818 120.468435 \nL 243.518104 134.84302 \nL 243.740854 294.170478 \nL 243.772676 286.489402 \nL 244.059069 111.251144 \nL 244.09089 111.580333 \nL 244.281819 151.412198 \nL 244.504569 329.503426 \nL 244.536391 322.919647 \nL 244.790962 184.660283 \nL 244.918248 175.772181 \nL 244.95007 175.881911 \nL 245.077356 217.35972 \nL 245.268284 339.049906 \nL 245.331927 305.582362 \nL 245.522856 180.271097 \nL 245.681964 164.908945 \nL 245.713785 165.457594 \nL 245.841071 197.498652 \nL 246.032 323.797484 \nL 246.095643 290.439669 \nL 246.318393 159.203003 \nL 246.350214 156.679221 \nL 246.382036 160.08084 \nL 246.413857 162.933811 \nL 246.4775 159.532192 \nL 246.509322 161.946245 \nL 246.541143 162.494893 \nL 246.572965 166.993809 \nL 246.827536 321.163973 \nL 246.859358 313.482897 \nL 246.954822 242.926729 \nL 247.082108 210.337022 \nL 247.177572 215.604045 \nL 247.209394 213.628912 \nL 247.241215 213.080263 \nL 247.368501 241.719703 \nL 247.55943 346.401793 \nL 247.591251 345.414226 \nL 247.654894 330.600723 \nL 247.845823 238.208354 \nL 247.877645 242.048892 \nL 247.941288 246.438078 \nL 247.973109 242.59754 \nL 248.068573 234.916464 \nL 248.100395 239.41538 \nL 248.323145 354.192598 \nL 248.354967 351.120168 \nL 248.482252 275.296977 \nL 248.577717 229.539711 \nL 248.64136 231.075927 \nL 248.673181 230.966197 \nL 248.736824 220.651609 \nL 248.832289 201.010001 \nL 248.86411 206.496484 \nL 249.08686 340.586121 \nL 249.150503 302.94885 \nL 249.309611 191.573251 \nL 249.405075 187.513254 \nL 249.468718 192.01217 \nL 249.500539 189.378658 \nL 249.596004 178.844611 \nL 249.691468 261.6905 \nL 249.850575 324.785051 \nL 249.914218 283.526701 \nL 250.073326 161.507326 \nL 250.16879 158.764085 \nL 250.264255 163.043541 \nL 250.296076 161.946245 \nL 250.327897 161.507326 \nL 250.359719 153.387332 \nL 250.39154 165.567323 \nL 250.614291 321.602891 \nL 250.677934 284.953187 \nL 250.868862 168.420294 \nL 250.996148 160.958678 \nL 251.02797 161.946245 \nL 251.091613 166.44516 \nL 251.123434 154.923547 \nL 251.155256 164.031108 \nL 251.378006 320.834784 \nL 251.441649 286.379672 \nL 251.632578 152.509494 \nL 251.728042 140.878151 \nL 251.759863 142.304637 \nL 251.823506 155.472195 \nL 251.982614 235.135924 \nL 252.141721 317.433164 \nL 252.205364 301.412635 \nL 252.428114 181.039204 \nL 252.491757 185.318661 \nL 252.5554 187.184065 \nL 252.587221 185.977039 \nL 252.650864 180.819745 \nL 252.746329 254.887262 \nL 252.937258 337.403961 \nL 253.032722 300.863987 \nL 253.191829 239.41538 \nL 253.255472 243.585107 \nL 253.287294 241.939162 \nL 253.41458 213.628912 \nL 253.446401 225.260255 \nL 253.63733 351.229898 \nL 253.669151 351.120168 \nL 253.732794 312.60506 \nL 253.891902 212.202426 \nL 253.923723 209.568914 \nL 253.987366 211.763507 \nL 254.051009 221.419717 \nL 254.114652 216.152694 \nL 254.178295 203.533783 \nL 254.210116 217.35972 \nL 254.432866 352.656383 \nL 254.496509 311.178574 \nL 254.655617 224.711607 \nL 254.751081 216.591612 \nL 254.814724 217.46945 \nL 254.910188 212.312156 \nL 254.94201 199.144597 \nL 254.973831 212.312156 \nL 255.196582 354.082869 \nL 255.260225 316.555327 \nL 255.419332 221.200258 \nL 255.514796 205.838106 \nL 255.578439 207.81324 \nL 255.673904 204.850539 \nL 255.705725 192.780277 \nL 255.737547 205.728377 \nL 255.960297 346.730982 \nL 256.02394 310.849385 \nL 256.214869 196.511086 \nL 256.373976 180.490556 \nL 256.437619 184.879742 \nL 256.46944 172.260832 \nL 256.501262 185.318661 \nL 256.724012 339.927743 \nL 256.787655 304.704524 \nL 256.978584 188.061902 \nL 257.042227 175.881911 \nL 257.10587 178.076504 \nL 257.264977 196.840275 \nL 257.487727 333.563423 \nL 257.519549 332.685586 \nL 257.710477 228.113226 \nL 257.837763 243.475378 \nL 257.869585 245.7797 \nL 257.901406 243.585107 \nL 257.996871 230.527278 \nL 258.028692 241.719703 \nL 258.251442 359.130433 \nL 258.283264 357.594218 \nL 258.378728 313.592626 \nL 258.537835 257.959692 \nL 258.601478 263.116986 \nL 258.6333 261.58077 \nL 258.760586 219.334854 \nL 258.792407 237.659706 \nL 258.983336 356.058003 \nL 259.015157 355.180165 \nL 259.0788 314.141275 \nL 259.237908 219.225124 \nL 259.365194 213.299723 \nL 259.397015 213.628912 \nL 259.428836 212.751074 \nL 259.524301 189.817577 \nL 259.556122 208.252159 \nL 259.747051 346.401793 \nL 259.778873 346.072604 \nL 259.842516 307.886684 \nL 260.001623 202.875406 \nL 260.097087 198.925138 \nL 260.128909 200.571083 \nL 260.16073 201.119731 \nL 260.256195 178.515422 \nL 260.288016 179.612719 \nL 260.542588 336.416394 \nL 260.574409 329.174237 \nL 260.797159 204.192161 \nL 260.988088 218.237557 \nL 261.051731 199.144597 \nL 261.083553 215.055397 \nL 261.306303 349.035305 \nL 261.369946 309.31317 \nL 261.529053 223.833769 \nL 261.592696 226.028363 \nL 261.624518 225.369985 \nL 261.688161 231.405116 \nL 261.751803 227.893767 \nL 261.815446 202.655946 \nL 261.847268 216.372153 \nL 262.038197 347.38936 \nL 262.070018 347.27963 \nL 262.133661 309.093711 \nL 262.292768 220.102961 \nL 262.32459 219.005665 \nL 262.356411 220.54188 \nL 262.483697 230.856467 \nL 262.515519 230.198089 \nL 262.579162 211.324589 \nL 262.610983 224.382418 \nL 262.833733 355.838543 \nL 262.865555 353.53422 \nL 262.992841 267.725631 \nL 263.056484 244.243485 \nL 263.120126 247.425645 \nL 263.215591 257.740233 \nL 263.247412 253.899695 \nL 263.342877 228.991063 \nL 263.374698 242.926729 \nL 263.597448 360.337459 \nL 263.62927 358.910974 \nL 263.756556 287.03805 \nL 263.85202 258.179151 \nL 263.883842 260.373744 \nL 263.947485 265.750497 \nL 263.979306 264.98239 \nL 264.106592 224.162958 \nL 264.138413 242.70727 \nL 264.361164 362.751511 \nL 264.424807 321.163973 \nL 264.583914 222.407284 \nL 264.679378 218.566746 \nL 264.774843 226.79647 \nL 264.870307 194.316493 \nL 264.902129 216.481883 \nL 265.093057 348.815845 \nL 265.124879 348.047738 \nL 265.188522 307.996414 \nL 265.347629 221.968365 \nL 265.443093 225.918633 \nL 265.506736 231.075927 \nL 265.538558 226.9062 \nL 265.634022 196.291626 \nL 265.665844 218.018098 \nL 265.888594 352.546654 \nL 265.952237 310.629926 \nL 266.111344 206.606214 \nL 266.143166 203.424054 \nL 266.206809 203.753243 \nL 266.270452 211.324589 \nL 266.302273 207.484051 \nL 266.397737 186.415957 \nL 266.652309 345.962874 \nL 266.684131 337.95261 \nL 266.906881 220.651609 \nL 267.034167 229.8689 \nL 267.065988 228.771604 \nL 267.129631 210.227292 \nL 267.161453 196.950004 \nL 267.193274 215.384586 \nL 267.416024 349.803412 \nL 267.479667 312.275871 \nL 267.638775 214.726208 \nL 267.670596 213.299723 \nL 267.702417 215.384586 \nL 267.734239 214.506749 \nL 267.797882 220.322421 \nL 267.829703 216.811072 \nL 267.893346 200.680812 \nL 267.925168 206.277025 \nL 268.179739 353.863409 \nL 268.243382 338.062339 \nL 268.40249 234.258087 \nL 268.466133 240.402947 \nL 268.561597 255.545639 \nL 268.593418 250.607805 \nL 268.657061 227.125659 \nL 268.688883 230.637008 \nL 268.943455 363.519619 \nL 269.007098 351.668816 \nL 269.229848 235.026194 \nL 269.293491 248.193753 \nL 269.325312 251.156453 \nL 269.357134 243.914296 \nL 269.420777 219.554313 \nL 269.452598 220.322421 \nL 269.70717 358.691514 \nL 269.738991 350.022872 \nL 269.961741 217.140261 \nL 270.089027 228.661874 \nL 270.120849 228.003496 \nL 270.216313 193.219196 \nL 270.248135 214.506749 \nL 270.439063 352.107735 \nL 270.470885 350.790979 \nL 270.534528 312.934248 \nL 270.693635 220.322421 \nL 270.725457 217.24999 \nL 270.7891 218.895935 \nL 270.852743 225.369985 \nL 270.884564 223.943499 \nL 270.980028 196.840275 \nL 271.01185 218.347287 \nL 271.202779 350.681249 \nL 271.2346 349.145034 \nL 271.298243 312.49533 \nL 271.45735 212.202426 \nL 271.489172 210.556481 \nL 271.616458 220.54188 \nL 271.648279 217.579179 \nL 271.711922 188.83001 \nL 271.775565 210.88567 \nL 271.966494 347.718549 \nL 271.998315 347.49909 \nL 272.061958 311.946682 \nL 272.221066 207.154862 \nL 272.252887 204.960269 \nL 272.284708 208.032699 \nL 272.31653 209.129996 \nL 272.380173 219.334854 \nL 272.411994 214.835938 \nL 272.475637 190.914873 \nL 272.507459 194.316493 \nL 272.730209 348.267197 \nL 272.793852 338.720717 \nL 273.016602 212.970534 \nL 273.048424 215.604045 \nL 273.080245 214.17756 \nL 273.175709 225.369985 \nL 273.207531 225.260255 \nL 273.271174 205.179728 \nL 273.302995 221.200258 \nL 273.525746 346.182334 \nL 273.557567 344.646119 \nL 273.653031 288.354806 \nL 273.780317 237.659706 \nL 273.812139 240.512677 \nL 273.907603 245.560241 \nL 274.003068 219.444583 \nL 274.034889 224.272688 \nL 274.257639 352.875843 \nL 274.353104 344.536389 \nL 274.575854 256.533206 \nL 274.639497 258.727799 \nL 274.671318 258.069421 \nL 274.766783 217.24999 \nL 274.830426 241.171055 \nL 275.021354 357.265029 \nL 275.053176 356.167732 \nL 275.116819 324.675321 \nL 275.275926 217.140261 \nL 275.307748 217.688909 \nL 275.435034 236.34295 \nL 275.466855 233.819168 \nL 275.530498 194.645681 \nL 275.594141 216.481883 \nL 275.78507 350.900709 \nL 275.816891 349.035305 \nL 275.880534 306.679658 \nL 276.039641 217.46945 \nL 276.071463 217.579179 \nL 276.198749 229.649441 \nL 276.23057 226.357551 \nL 276.294213 189.159199 \nL 276.357856 212.202426 \nL 276.548785 347.27963 \nL 276.580606 346.950441 \nL 276.644249 308.215873 \nL 276.803357 213.628912 \nL 276.835178 211.653778 \nL 276.866999 212.970534 \nL 276.962464 219.225124 \nL 277.057928 182.026771 \nL 277.08975 190.695414 \nL 277.3125 345.085037 \nL 277.376143 334.002342 \nL 277.53525 220.651609 \nL 277.598893 221.748906 \nL 277.726179 237.769435 \nL 277.758 235.794302 \nL 277.853465 193.109466 \nL 277.885286 211.10513 \nL 278.108037 344.536389 \nL 278.17168 305.582362 \nL 278.330787 208.581348 \nL 278.426251 224.272688 \nL 278.489894 237.440247 \nL 278.521716 234.697005 \nL 278.585359 199.364057 \nL 278.649001 215.713775 \nL 278.871752 337.513691 \nL 278.903573 332.136938 \nL 279.094502 239.744569 \nL 279.158145 254.887262 \nL 279.253609 269.920224 \nL 279.285431 263.226715 \nL 279.349074 219.005665 \nL 279.412717 237.659706 \nL 279.635467 351.998005 \nL 279.667288 350.790979 \nL 279.762753 298.120745 \nL 279.890039 230.417549 \nL 279.92186 231.514845 \nL 280.017324 241.500244 \nL 280.049146 235.355383 \nL 280.112789 206.825673 \nL 280.14461 211.982967 \nL 280.367361 346.621252 \nL 280.431004 335.648287 \nL 280.653754 206.606214 \nL 280.78104 215.274856 \nL 280.812861 212.751074 \nL 280.876504 178.405693 \nL 280.908326 187.184065 \nL 281.162897 345.743415 \nL 281.194719 337.73315 \nL 281.417469 209.349455 \nL 281.544755 229.539711 \nL 281.576576 225.589444 \nL 281.640219 181.039204 \nL 281.703862 205.728377 \nL 281.894791 334.77045 \nL 281.926612 334.112072 \nL 281.990255 293.40237 \nL 282.08572 216.591612 \nL 282.117541 219.334854 \nL 282.244827 230.637008 \nL 282.30847 239.195921 \nL 282.340291 236.781869 \nL 282.403934 191.79271 \nL 282.467577 214.945667 \nL 282.658506 342.780714 \nL 282.690328 342.341796 \nL 282.753971 301.741824 \nL 282.849435 219.773772 \nL 282.881256 220.980798 \nL 282.944899 221.968365 \nL 283.072185 235.904031 \nL 283.104007 233.380249 \nL 283.16765 193.877574 \nL 283.231292 214.397019 \nL 283.454043 346.072604 \nL 283.517686 309.752089 \nL 283.676793 207.264592 \nL 283.708614 206.825673 \nL 283.8359 221.858636 \nL 283.867722 215.604045 \nL 283.931365 191.024603 \nL 283.963186 204.082432 \nL 284.217758 348.815845 \nL 284.281401 335.758017 \nL 284.440508 236.891598 \nL 284.504151 243.475378 \nL 284.599615 259.715366 \nL 284.631437 254.996991 \nL 284.69508 222.517014 \nL 284.758723 246.767267 \nL 284.981473 356.606651 \nL 285.013295 353.424491 \nL 285.076937 329.832615 \nL 285.267866 257.191584 \nL 285.331509 261.909959 \nL 285.363331 261.141852 \nL 285.458795 208.800807 \nL 285.522438 239.086191 \nL 285.713367 355.728814 \nL 285.77701 342.561255 \nL 285.99976 219.115394 \nL 286.127046 235.465113 \nL 286.158867 232.282953 \nL 286.22251 188.171632 \nL 286.286153 219.444583 \nL 286.477082 351.559087 \nL 286.508903 348.376927 \nL 286.572546 308.874251 \nL 286.668011 227.345118 \nL 286.699832 227.454848 \nL 286.731654 227.125659 \nL 286.763475 227.784037 \nL 286.890761 241.939162 \nL 286.922582 238.976462 \nL 286.986225 190.585684 \nL 287.049868 218.566746 \nL 287.240797 344.646119 \nL 287.272619 344.536389 \nL 287.336262 302.94885 \nL 287.399904 221.200258 \nL 287.463547 223.285121 \nL 287.622655 238.757002 \nL 287.654476 241.280784 \nL 287.686298 238.427813 \nL 287.749941 191.90244 \nL 287.813583 218.566746 \nL 288.004512 344.646119 \nL 288.036334 343.000174 \nL 288.099977 303.936417 \nL 288.227263 226.247822 \nL 288.259084 226.357551 \nL 288.418191 241.061325 \nL 288.450013 237.440247 \nL 288.513656 192.451088 \nL 288.577299 216.042964 \nL 288.768227 342.232066 \nL 288.800049 341.683418 \nL 288.863692 304.923984 \nL 289.022799 218.018098 \nL 289.086442 226.79647 \nL 289.181906 243.036459 \nL 289.213728 242.158622 \nL 289.277371 208.691077 \nL 289.341014 235.355383 \nL 289.563764 353.095302 \nL 289.595586 348.815845 \nL 289.722871 265.092119 \nL 289.786514 246.547808 \nL 289.850157 255.874828 \nL 289.945622 268.274279 \nL 289.977443 262.678067 \nL 290.041086 222.626743 \nL 290.104729 250.168886 \nL 290.327479 357.594218 \nL 290.359301 355.728814 \nL 290.454765 307.008847 \nL 290.613872 243.914296 \nL 290.709337 250.498075 \nL 290.804801 196.730545 \nL 290.868444 231.185656 \nL 291.059373 348.047738 \nL 291.091194 346.950441 \nL 291.154837 308.435333 \nL 291.313945 196.511086 \nL 291.345766 193.219196 \nL 291.377588 195.742978 \nL 291.568516 224.711607 \nL 291.85491 381.076364 \nL 291.918552 350.681249 \nL 292.109481 236.672139 \nL 292.173124 235.904031 \nL 292.236767 239.086191 \nL 292.332232 202.107298 \nL 292.364053 213.958101 \nL 292.586803 351.339627 \nL 292.650446 343.000174 \nL 292.841375 220.871069 \nL 292.873196 221.419717 \nL 293.000482 232.502412 \nL 293.032304 226.79647 \nL 293.095947 212.860804 \nL 293.127768 221.639176 \nL 293.191411 257.849962 \nL 293.350518 349.803412 \nL 293.38234 349.474223 \nL 293.445983 310.520196 \nL 293.60509 221.200258 \nL 293.700555 230.08836 \nL 293.764197 238.976462 \nL 293.796019 232.392682 \nL 293.859662 189.598117 \nL 293.923305 216.701342 \nL 294.114234 346.401793 \nL 294.146055 346.182334 \nL 294.209698 308.983981 \nL 294.368805 225.808903 \nL 294.400627 226.467281 \nL 294.527913 238.757002 \nL 294.623377 202.655946 \nL 294.655199 213.628912 \nL 294.90977 348.157467 \nL 294.973413 331.36883 \nL 295.13252 241.500244 \nL 295.196163 248.193753 \nL 295.291628 262.568337 \nL 295.323449 252.582939 \nL 295.387092 214.726208 \nL 295.450735 239.52511 \nL 295.673485 353.973139 \nL 295.705307 346.730982 \nL 296.118986 189.049469 \nL 296.182629 212.641345 \nL 296.405379 336.416394 \nL 296.437201 334.002342 \nL 296.500843 284.843457 \nL 296.659951 201.55865 \nL 296.691772 201.778109 \nL 296.787237 209.678644 \nL 296.819058 207.593781 \nL 296.882701 157.447329 \nL 296.946344 174.674884 \nL 297.169094 316.335868 \nL 297.232737 301.302905 \nL 297.328202 205.399188 \nL 297.423666 212.092696 \nL 297.550952 224.382418 \nL 297.582773 222.955932 \nL 297.678238 161.507326 \nL 297.710059 172.370562 \nL 297.932809 309.4229 \nL 297.996452 298.230475 \nL 298.187381 188.391091 \nL 298.219203 189.049469 \nL 298.251024 192.670548 \nL 298.314667 191.463522 \nL 298.346488 188.391091 \nL 298.410131 141.646259 \nL 298.473774 163.811649 \nL 298.696525 314.251004 \nL 298.728346 313.263437 \nL 298.791989 269.261846 \nL 298.951096 182.136501 \nL 298.982918 182.136501 \nL 299.078382 192.780277 \nL 299.110204 189.159199 \nL 299.173847 153.82625 \nL 299.237489 172.260832 \nL 299.46024 320.615324 \nL 299.523883 308.983981 \nL 299.651169 210.775941 \nL 299.714811 212.860804 \nL 299.842097 233.489979 \nL 299.873919 231.295386 \nL 299.937562 184.331094 \nL 300.001205 204.63108 \nL 300.255776 336.087205 \nL 300.319419 316.445597 \nL 300.446705 246.218619 \nL 300.510348 251.705102 \nL 300.605813 270.249413 \nL 300.637634 265.531038 \nL 300.701277 205.728377 \nL 300.76492 222.846203 \nL 301.019492 343.878011 \nL 301.051313 340.147203 \nL 301.146777 293.29264 \nL 301.242242 248.193753 \nL 301.305885 252.25375 \nL 301.369528 264.653201 \nL 301.401349 262.897526 \nL 301.464992 203.094865 \nL 301.528635 226.9062 \nL 301.751385 345.962874 \nL 301.815028 335.867746 \nL 302.005957 220.651609 \nL 302.037778 225.040796 \nL 302.133243 233.819168 \nL 302.165064 232.941331 \nL 302.228707 177.747315 \nL 302.29235 200.022435 \nL 302.546922 352.546654 \nL 302.578743 342.122336 \nL 302.801494 215.384586 \nL 302.865137 218.237557 \nL 302.896958 221.858636 \nL 302.928779 218.566746 \nL 302.992422 169.62732 \nL 303.056065 186.415957 \nL 303.278816 322.370999 \nL 303.342459 307.996414 \nL 303.437923 201.33919 \nL 303.533387 209.898103 \nL 303.660673 225.808903 \nL 303.692495 220.54188 \nL 303.756138 161.836515 \nL 303.81978 175.99164 \nL 304.042531 312.60506 \nL 304.106174 299.108312 \nL 304.201638 195.304059 \nL 304.297102 202.217028 \nL 304.424388 220.980798 \nL 304.45621 215.384586 \nL 304.519853 162.824082 \nL 304.583496 174.016507 \nL 304.806246 313.592626 \nL 304.869889 299.327771 \nL 304.997175 196.511086 \nL 305.060818 200.351623 \nL 305.188103 226.247822 \nL 305.219925 221.309987 \nL 305.283568 175.772181 \nL 305.347211 191.134333 \nL 305.601783 321.273702 \nL 305.665425 300.754257 \nL 305.792711 229.539711 \nL 305.856354 238.098624 \nL 305.951819 257.849962 \nL 305.98364 250.827264 \nL 306.047283 190.366225 \nL 306.110926 211.214859 \nL 306.365498 319.737487 \nL 306.429141 304.046147 \nL 306.588248 234.477546 \nL 306.651891 243.475378 \nL 306.715534 252.912128 \nL 306.747355 243.585107 \nL 306.810998 176.979207 \nL 306.874641 195.304059 \nL 307.097391 315.67749 \nL 307.161034 300.863987 \nL 307.28832 194.865141 \nL 307.351963 203.753243 \nL 307.479249 227.564578 \nL 307.51107 223.285121 \nL 307.606535 161.068407 \nL 307.638356 173.02894 \nL 307.861107 311.398033 \nL 307.92475 298.449934 \nL 308.052035 196.950004 \nL 308.115678 205.069999 \nL 308.242964 227.235389 \nL 308.274786 223.50458 \nL 308.338429 167.432727 \nL 308.402071 183.124068 \nL 308.656643 327.857481 \nL 308.688465 317.213705 \nL 308.847572 201.33919 \nL 308.911215 205.508917 \nL 309.038501 222.517014 \nL 309.102144 174.565155 \nL 309.165787 192.121899 \nL 309.420358 337.84288 \nL 309.484001 316.335868 \nL 309.643109 217.579179 \nL 309.706752 244.572674 \nL 309.802216 290.439669 \nL 309.834037 274.858059 \nL 309.89768 259.715366 \nL 309.961323 267.506172 \nL 310.152252 342.890444 \nL 310.215895 333.673153 \nL 310.406824 251.375913 \nL 310.470467 260.812663 \nL 310.53411 269.042387 \nL 310.565931 263.885093 \nL 310.629574 210.117563 \nL 310.693217 228.991063 \nL 310.947789 353.863409 \nL 311.011432 337.623421 \nL 311.170539 232.721871 \nL 311.234182 235.904031 \nL 311.297825 243.475378 \nL 311.329646 237.330517 \nL 311.393289 183.453257 \nL 311.456932 199.473786 \nL 311.711504 318.420731 \nL 311.775147 304.704524 \nL 312.157004 142.853285 \nL 312.188826 150.973279 \nL 312.443398 306.679658 \nL 312.50704 295.596963 \nL 312.666148 186.635417 \nL 312.697969 188.171632 \nL 312.825255 203.314324 \nL 312.857077 199.254327 \nL 312.92072 136.708424 \nL 312.984362 148.778686 \nL 313.207113 302.290472 \nL 313.270756 287.915887 \nL 313.398042 177.857044 \nL 313.461684 179.612719 \nL 313.493506 180.710015 \nL 313.58897 192.999737 \nL 313.620792 189.159199 \nL 313.684435 136.818154 \nL 313.748078 151.302468 \nL 313.970828 305.253173 \nL 314.034471 292.853722 \nL 314.129935 180.819745 \nL 314.2254 183.233797 \nL 314.352685 195.0846 \nL 314.384507 189.159199 \nL 314.44815 131.66086 \nL 314.511793 148.010579 \nL 314.734543 296.58453 \nL 314.798186 284.733727 \nL 314.89365 176.2111 \nL 314.989115 182.136501 \nL 315.116401 198.705679 \nL 315.148222 191.90244 \nL 315.211865 135.501398 \nL 315.275508 148.778686 \nL 315.498258 298.779123 \nL 315.561901 283.96562 \nL 315.721008 170.505158 \nL 315.75283 171.382995 \nL 315.880116 189.488388 \nL 315.911937 182.026771 \nL 315.97558 135.281939 \nL 316.039223 155.252736 \nL 316.134688 222.955932 \nL 316.293795 295.487234 \nL 316.357438 280.125082 \nL 316.516545 184.221364 \nL 316.548367 185.977039 \nL 316.643831 197.279193 \nL 316.675652 191.682981 \nL 316.739295 154.704087 \nL 316.802938 177.198666 \nL 317.05751 323.578025 \nL 317.152974 296.4748 \nL 317.312082 212.531615 \nL 317.343903 215.165127 \nL 317.407546 223.065662 \nL 317.439368 216.262423 \nL 317.503011 165.238134 \nL 317.566653 190.256495 \nL 317.789404 338.610988 \nL 317.853047 324.785051 \nL 318.043975 214.28729 \nL 318.171261 228.332685 \nL 318.203083 224.272688 \nL 318.266726 161.397596 \nL 318.330369 174.674884 \nL 318.553119 330.381263 \nL 318.616762 319.518028 \nL 318.807691 200.790542 \nL 318.839512 203.424054 \nL 318.934976 209.349455 \nL 318.966798 204.411621 \nL 319.030441 154.923547 \nL 319.094084 172.480291 \nL 319.348656 336.745583 \nL 319.380477 327.089374 \nL 319.475941 219.993232 \nL 319.603227 220.212691 \nL 319.635049 220.871069 \nL 319.66687 219.225124 \nL 319.698692 219.334854 \nL 319.825978 144.27977 \nL 319.88962 169.956509 \nL 320.080549 296.145611 \nL 320.112371 295.158045 \nL 320.176014 248.852131 \nL 320.239657 173.906777 \nL 320.303299 176.979207 \nL 320.462407 199.583516 \nL 320.494228 195.413789 \nL 320.557871 129.246808 \nL 320.621514 138.13491 \nL 320.844264 294.719126 \nL 320.907907 283.087783 \nL 321.003372 177.308396 \nL 321.098836 183.233797 \nL 321.226122 204.74081 \nL 321.257943 199.144597 \nL 321.321586 157.227869 \nL 321.385229 179.722449 \nL 321.639801 331.039641 \nL 321.703444 314.360734 \nL 321.862551 207.264592 \nL 321.926194 212.641345 \nL 321.989837 222.297554 \nL 322.021659 217.46945 \nL 322.085302 175.881911 \nL 322.148944 200.900272 \nL 322.403516 336.196935 \nL 322.467159 323.248836 \nL 322.658088 232.392682 \nL 322.689909 235.245653 \nL 322.753552 243.475378 \nL 322.785374 235.026194 \nL 322.849017 160.08084 \nL 322.91266 177.966774 \nL 323.13541 325.443429 \nL 323.199053 312.824519 \nL 323.389982 181.258664 \nL 323.421803 182.246231 \nL 323.517267 192.670548 \nL 323.549089 185.757579 \nL 323.612732 140.987881 \nL 323.676375 160.410029 \nL 323.930947 331.36883 \nL 323.962768 318.74992 \nL 324.153697 195.633248 \nL 324.185518 196.950004 \nL 324.280983 202.875406 \nL 324.312804 195.633248 \nL 324.376447 130.673293 \nL 324.44009 142.963014 \nL 324.66284 299.108312 \nL 324.726483 284.843457 \nL 324.853769 172.590021 \nL 324.917412 181.587853 \nL 325.044698 199.693246 \nL 325.076519 193.328926 \nL 325.140162 127.600863 \nL 325.203805 137.257072 \nL 325.426555 297.352638 \nL 325.490198 284.843457 \nL 325.585663 175.772181 \nL 325.681127 189.927306 \nL 325.808413 209.129996 \nL 325.840234 204.301891 \nL 325.935699 133.416535 \nL 325.96752 143.182474 \nL 326.094806 259.715366 \nL 326.190271 296.58453 \nL 326.222092 296.145611 \nL 326.285735 252.912128 \nL 326.349378 175.004073 \nL 326.413021 183.014338 \nL 326.572128 206.496484 \nL 326.60395 202.436487 \nL 326.667593 146.474363 \nL 326.731235 164.470027 \nL 326.985807 311.507763 \nL 327.04945 291.975885 \nL 327.176736 199.583516 \nL 327.240379 205.179728 \nL 327.335843 221.639176 \nL 327.367665 213.409452 \nL 327.431308 149.217605 \nL 327.494951 166.44516 \nL 327.749522 298.449934 \nL 327.813165 284.843457 \nL 328.099558 173.906777 \nL 328.195023 117.396005 \nL 328.258666 138.244639 \nL 328.513238 299.108312 \nL 328.545059 286.050483 \nL 328.767809 157.776518 \nL 328.863274 170.285698 \nL 328.895095 166.115971 \nL 328.958738 122.333839 \nL 329.022381 140.658692 \nL 329.276953 314.689923 \nL 329.308774 304.814254 \nL 329.499703 184.111635 \nL 329.531524 184.221364 \nL 329.626989 192.999737 \nL 329.65881 188.061902 \nL 329.722453 138.573828 \nL 329.786096 155.691654 \nL 330.040668 325.882348 \nL 330.072489 314.470464 \nL 330.263418 193.767844 \nL 330.29524 195.523519 \nL 330.390704 201.55865 \nL 330.422525 195.523519 \nL 330.486168 138.683558 \nL 330.549811 149.875983 \nL 330.677097 273.431573 \nL 330.772562 313.592626 \nL 330.804383 312.824519 \nL 330.868026 268.274279 \nL 330.96349 186.854876 \nL 330.995312 187.403524 \nL 331.154419 198.815408 \nL 331.186241 191.79271 \nL 331.249884 139.341936 \nL 331.313526 150.534361 \nL 331.377169 191.353792 \nL 331.536277 313.153708 \nL 331.568098 307.447766 \nL 331.631741 269.481306 \nL 331.790848 175.333262 \nL 331.82267 175.113803 \nL 331.949956 198.925138 \nL 332.013599 161.617056 \nL 332.077242 184.331094 \nL 332.331813 328.2964 \nL 332.395456 312.166141 \nL 332.586385 206.057565 \nL 332.650028 211.434319 \nL 332.713671 203.972702 \nL 332.777314 149.875983 \nL 332.840957 160.958678 \nL 332.968243 249.949427 \nL 333.095529 293.951018 \nL 333.12735 292.305074 \nL 333.222814 239.195921 \nL 333.318279 195.523519 \nL 333.3501 197.498652 \nL 333.445565 209.129996 \nL 333.477386 206.277025 \nL 333.541029 145.706256 \nL 333.604672 158.544625 \nL 333.731958 260.702933 \nL 333.859244 306.569929 \nL 333.891065 301.302905 \nL 334.081994 188.061902 \nL 334.145637 200.571083 \nL 334.20928 211.544048 \nL 334.241101 207.374321 \nL 334.304744 166.115971 \nL 334.336566 181.587853 \nL 334.622959 310.739655 \nL 334.686602 297.681827 \nL 334.845709 205.289458 \nL 334.909352 213.299723 \nL 334.972995 235.684572 \nL 335.004816 235.245653 \nL 335.068459 195.413789 \nL 335.132102 199.583516 \nL 335.195745 222.846203 \nL 335.354853 305.143443 \nL 335.386674 302.94885 \nL 335.450317 267.067253 \nL 335.609424 172.91921 \nL 335.73671 184.989472 \nL 335.768532 181.368393 \nL 335.832175 127.271674 \nL 335.895817 141.975448 \nL 336.150389 298.888853 \nL 336.214032 270.907791 \nL 336.404961 155.581925 \nL 336.468604 161.068407 \nL 336.500425 170.395428 \nL 336.532247 169.73705 \nL 336.59589 117.944653 \nL 336.659533 145.157608 \nL 336.882283 305.692091 \nL 336.945926 294.719126 \nL 337.136855 181.478123 \nL 337.200498 189.049469 \nL 337.26414 196.401356 \nL 337.295962 195.19433 \nL 337.359605 135.501398 \nL 337.423248 154.704087 \nL 337.677819 302.83912 \nL 337.741462 286.599132 \nL 337.932391 186.525687 \nL 337.964213 189.488388 \nL 338.027856 197.498652 \nL 338.059677 192.560818 \nL 338.12332 139.232206 \nL 338.186963 161.397596 \nL 338.441535 304.265606 \nL 338.505178 290.549399 \nL 338.727928 185.099202 \nL 338.759749 190.256495 \nL 338.791571 193.987304 \nL 338.823392 190.585684 \nL 338.887035 125.954918 \nL 338.950678 146.254904 \nL 339.20525 287.14778 \nL 339.268893 261.032122 \nL 339.428 169.62732 \nL 339.459822 174.345695 \nL 339.555286 192.341359 \nL 339.587107 191.573251 \nL 339.65075 146.035445 \nL 339.682572 162.714352 \nL 339.968965 316.555327 \nL 340.000786 313.373167 \nL 340.128072 253.460776 \nL 340.223537 209.349455 \nL 340.28718 216.701342 \nL 340.319001 216.042964 \nL 340.350823 209.568914 \nL 340.414466 136.598694 \nL 340.478108 154.045709 \nL 340.700859 288.245076 \nL 340.764502 271.34671 \nL 340.923609 150.973279 \nL 340.95543 151.083009 \nL 341.082716 162.933811 \nL 341.114538 159.312733 \nL 341.178181 98.741964 \nL 341.241824 109.38574 \nL 341.464574 253.460776 \nL 341.528217 240.293218 \nL 341.623681 133.087346 \nL 341.719146 138.464099 \nL 341.846431 158.434896 \nL 341.878253 156.350032 \nL 341.941896 100.05872 \nL 342.005539 111.141415 \nL 342.26011 265.201849 \nL 342.291932 254.448343 \nL 342.451039 145.377067 \nL 342.482861 145.596526 \nL 342.641968 174.674884 \nL 342.705611 132.209508 \nL 342.769254 155.362465 \nL 343.023826 302.619661 \nL 343.087469 286.489402 \nL 343.246576 199.802975 \nL 343.310219 208.910536 \nL 343.373862 219.225124 \nL 343.405683 214.616478 \nL 343.469326 153.716521 \nL 343.532969 171.053806 \nL 343.787541 298.011016 \nL 343.851184 287.476969 \nL 344.010291 198.705679 \nL 344.073934 203.862972 \nL 344.137577 216.372153 \nL 344.169398 214.17756 \nL 344.233041 148.668956 \nL 344.296684 173.138669 \nL 344.519435 307.228306 \nL 344.551256 304.375335 \nL 344.614899 260.593204 \nL 344.774006 175.662451 \nL 344.901292 193.658115 \nL 344.933114 188.83001 \nL 345.028578 123.650595 \nL 345.060399 137.695991 \nL 345.28315 282.868323 \nL 345.346793 271.456439 \nL 345.474078 169.298131 \nL 345.537721 177.418126 \nL 345.665007 199.473786 \nL 345.696829 196.291626 \nL 345.760472 135.940317 \nL 345.824115 150.973279 \nL 346.046865 299.87642 \nL 346.110508 287.03805 \nL 346.205972 176.10137 \nL 346.301437 181.148934 \nL 346.428722 187.952173 \nL 346.460544 184.550553 \nL 346.524187 138.354369 \nL 346.58783 157.557058 \nL 346.842401 309.532629 \nL 346.874223 297.681827 \nL 347.065152 190.146766 \nL 347.192438 207.264592 \nL 347.224259 204.960269 \nL 347.287902 148.339767 \nL 347.351545 162.494893 \nL 347.574295 305.801821 \nL 347.637938 294.170478 \nL 347.797045 186.196498 \nL 347.828867 187.513254 \nL 347.956153 199.583516 \nL 347.987974 199.473786 \nL 348.051617 159.641922 \nL 348.11526 183.014338 \nL 348.369832 324.565592 \nL 348.433475 308.654792 \nL 348.592582 208.032699 \nL 348.656225 214.945667 \nL 348.719868 227.784037 \nL 348.751689 226.357551 \nL 348.815332 178.954341 \nL 348.878975 203.424054 \nL 349.133547 338.172069 \nL 349.19719 328.076941 \nL 349.41994 220.761339 \nL 349.483583 226.68674 \nL 349.515405 222.297554 \nL 349.579047 178.734882 \nL 349.64269 205.728377 \nL 349.865441 338.062339 \nL 349.929084 324.565592 \nL 350.120012 203.204594 \nL 350.151834 205.947836 \nL 350.247298 220.322421 \nL 350.27912 218.457016 \nL 350.374584 157.557058 \nL 350.406406 171.053806 \nL 350.660977 314.141275 \nL 350.692799 301.741824 \nL 350.883728 184.221364 \nL 351.011013 194.865141 \nL 351.042835 194.316493 \nL 351.106478 139.012747 \nL 351.170121 153.497061 \nL 351.392871 300.863987 \nL 351.456514 290.11048 \nL 351.679264 163.37273 \nL 351.742907 168.420294 \nL 351.80655 174.455425 \nL 351.870193 126.832755 \nL 351.933836 148.230038 \nL 352.156586 296.365071 \nL 352.220229 283.96562 \nL 352.315694 175.881911 \nL 352.411158 180.161367 \nL 352.538444 190.146766 \nL 352.570265 186.086768 \nL 352.633908 126.723026 \nL 352.697551 136.818154 \nL 352.920301 271.675899 \nL 352.983944 259.495907 \nL 353.11123 147.68139 \nL 353.174873 148.120308 \nL 353.302159 170.614887 \nL 353.33398 169.407861 \nL 353.397623 122.004651 \nL 353.461266 136.379235 \nL 353.715838 280.015352 \nL 353.779481 270.798061 \nL 353.938588 184.221364 \nL 354.002231 197.169464 \nL 354.097696 214.28729 \nL 354.161338 164.908945 \nL 354.224981 189.598117 \nL 354.479553 321.82235 \nL 354.543196 310.410466 \nL 354.765946 217.908368 \nL 354.797768 221.309987 \nL 354.829589 224.162958 \nL 354.861411 222.187825 \nL 354.925054 161.287867 \nL 354.988697 187.842443 \nL 355.211447 292.305074 \nL 355.27509 277.6013 \nL 355.466019 148.449497 \nL 355.49784 153.93598 \nL 355.625126 165.347864 \nL 355.688769 116.408438 \nL 355.752412 136.927883 \nL 356.006983 277.052652 \nL 356.038805 267.067253 \nL 356.229734 152.509494 \nL 356.325198 162.385163 \nL 356.35702 164.140838 \nL 356.388841 162.604622 \nL 356.452484 109.056551 \nL 356.516127 120.468435 \nL 356.738877 256.094288 \nL 356.80252 242.158622 \nL 356.993449 134.184642 \nL 357.088913 145.047878 \nL 357.120735 148.998145 \nL 357.152556 146.474363 \nL 357.248021 88.098187 \nL 357.279842 100.607368 \nL 357.502592 239.195921 \nL 357.566235 225.918633 \nL 357.6617 116.408438 \nL 357.757164 121.126813 \nL 357.916271 139.012747 \nL 358.011736 87.988458 \nL 358.043557 100.497638 \nL 358.298129 244.572674 \nL 358.32995 232.941331 \nL 358.457236 127.052215 \nL 358.520879 130.344104 \nL 358.679987 181.148934 \nL 358.711808 162.165704 \nL 358.743629 123.101947 \nL 358.807272 138.903017 \nL 359.061844 272.334277 \nL 359.125487 252.034291 \nL 359.252773 166.993809 \nL 359.316416 171.492724 \nL 359.41188 192.231629 \nL 359.443702 186.854876 \nL 359.507345 129.795456 \nL 359.570988 146.693823 \nL 359.825559 270.029954 \nL 359.889202 259.166718 \nL 360.04831 178.295963 \nL 360.111952 184.660283 \nL 360.175595 198.37649 \nL 360.207417 194.97487 \nL 360.302881 126.942485 \nL 360.334703 142.633825 \nL 360.557453 272.992654 \nL 360.621096 260.044555 \nL 360.780203 149.546794 \nL 360.812025 150.314901 \nL 360.939311 163.921378 \nL 360.971132 160.848948 \nL 361.034775 119.261409 \nL 361.098418 149.107875 \nL 361.35299 288.683995 \nL 361.416633 247.206186 \nL 361.480275 172.91921 \nL 361.543918 174.016507 \nL 361.57574 174.235966 \nL 361.703026 187.184065 \nL 361.734847 185.757579 \nL 361.830312 137.695991 \nL 361.862133 152.180305 \nL 362.116705 306.899118 \nL 362.148526 299.437501 \nL 362.339455 182.136501 \nL 362.371277 183.014338 \nL 362.466741 195.413789 \nL 362.498562 194.865141 \nL 362.562205 153.497061 \nL 362.625848 173.138669 \nL 362.88042 323.907214 \nL 362.912241 314.799653 \nL 363.10317 206.715943 \nL 363.134992 209.568914 \nL 363.230456 219.993232 \nL 363.294099 194.97487 \nL 363.357742 150.534361 \nL 363.389563 159.861381 \nL 363.612314 292.853722 \nL 363.675957 281.002919 \nL 363.866885 170.505158 \nL 363.96235 181.478123 \nL 364.025993 187.952173 \nL 364.121457 139.451665 \nL 364.153279 150.095442 \nL 364.40785 275.187248 \nL 364.471493 258.61807 \nL 364.630601 179.064071 \nL 364.662422 182.026771 \nL 364.757886 197.827841 \nL 364.789708 195.633248 \nL 364.853351 150.534361 \nL 364.916994 166.774349 \nL 365.171565 292.524533 \nL 365.235208 280.125082 \nL 365.426137 192.560818 \nL 365.48978 199.802975 \nL 365.521602 202.436487 \nL 365.553423 196.511086 \nL 365.617066 144.060311 \nL 365.680709 175.772181 \nL 365.903459 291.427236 \nL 365.967102 276.613733 \nL 366.158031 168.420294 \nL 366.189852 168.091105 \nL 366.285317 178.954341 \nL 366.317138 176.979207 \nL 366.412603 119.480868 \nL 366.476246 149.107875 \nL 366.667174 268.493739 \nL 366.698996 267.835361 \nL 366.762639 222.626743 \nL 366.826282 150.973279 \nL 366.889925 159.971111 \nL 367.01721 180.161367 \nL 367.049032 186.635417 \nL 367.080853 185.318661 \nL 367.176318 124.199244 \nL 367.239961 155.362465 \nL 367.462711 281.771027 \nL 367.526354 239.63484 \nL 367.621818 165.786782 \nL 367.65364 166.55489 \nL 367.812747 188.83001 \nL 367.844569 188.61055 \nL 367.940033 130.563564 \nL 368.003676 155.691654 \nL 368.194605 271.34671 \nL 368.226426 270.139683 \nL 368.290069 219.993232 \nL 368.385533 144.938148 \nL 368.417355 150.64409 \nL 368.608284 179.722449 \nL 368.703748 123.321406 \nL 368.767391 146.803552 \nL 368.990141 271.785628 \nL 369.053784 232.612142 \nL 369.244713 127.710593 \nL 369.371999 152.399765 \nL 369.40382 143.950581 \nL 369.435642 115.85979 \nL 369.499285 146.254904 \nL 369.753856 282.209945 \nL 369.817499 270.139683 \nL 370.008428 178.625152 \nL 370.04025 181.478123 \nL 370.135714 192.231629 \nL 370.231178 138.244639 \nL 370.263 154.594358 \nL 370.517572 282.209945 \nL 370.549393 278.369407 \nL 370.7085 200.241894 \nL 370.803965 214.397019 \nL 370.867608 230.746738 \nL 370.899429 227.125659 \nL 370.994894 154.155439 \nL 371.058537 188.171632 \nL 371.249465 288.354806 \nL 371.281287 287.14778 \nL 371.34493 244.353215 \nL 371.504037 160.3003 \nL 371.535859 159.312733 \nL 371.663144 176.650018 \nL 371.694966 168.420294 \nL 371.758609 137.366802 \nL 371.79043 155.911114 \nL 372.01318 308.654792 \nL 372.045002 306.350469 \nL 372.108645 263.007256 \nL 372.204109 193.109466 \nL 372.235931 193.328926 \nL 372.267752 192.670548 \nL 372.395038 202.655946 \nL 372.42686 199.034868 \nL 372.522324 151.851116 \nL 372.554145 164.250567 \nL 372.776896 307.338036 \nL 372.840539 293.951018 \nL 372.936003 192.341359 \nL 373.031467 196.730545 \nL 373.190575 214.616478 \nL 373.286039 157.00841 \nL 373.349682 187.074335 \nL 373.540611 308.654792 \nL 373.572432 307.996414 \nL 373.636075 262.568337 \nL 373.699718 189.268928 \nL 373.763361 193.438655 \nL 373.890647 211.873237 \nL 373.95429 218.676476 \nL 373.986111 209.898103 \nL 374.049754 163.37273 \nL 374.113397 188.391091 \nL 374.304326 307.118577 \nL 374.336147 306.460199 \nL 374.39979 265.640768 \nL 374.495255 191.353792 \nL 374.527076 191.573251 \nL 374.718005 223.065662 \nL 374.749826 216.262423 \nL 374.813469 176.430559 \nL 374.845291 188.061902 \nL 375.099863 320.395865 \nL 375.163506 301.412635 \nL 375.322613 212.312156 \nL 375.354434 213.628912 \nL 375.449899 229.759171 \nL 375.48172 228.332685 \nL 375.577185 174.894344 \nL 375.640828 203.643513 \nL 375.831756 306.02128 \nL 375.895399 301.741824 \nL 376.022685 212.751074 \nL 376.118149 174.565155 \nL 376.149971 175.772181 \nL 376.245435 190.146766 \nL 376.3409 134.294372 \nL 376.372721 149.985712 \nL 376.595471 277.162381 \nL 376.627293 276.504003 \nL 376.690936 240.622406 \nL 376.818222 160.08084 \nL 376.850043 160.629489 \nL 376.977329 189.817577 \nL 377.040972 175.881911 \nL 377.104615 127.161944 \nL 377.136436 141.426799 \nL 377.359187 285.721294 \nL 377.42283 274.41914 \nL 377.550115 177.527855 \nL 377.613758 185.318661 \nL 377.741044 198.705679 \nL 377.772866 197.498652 \nL 377.86833 150.314901 \nL 377.900152 164.250567 \nL 378.122902 314.470464 \nL 378.154723 307.228306 \nL 378.218366 268.274279 \nL 378.377474 179.502989 \nL 378.504759 188.83001 \nL 378.536581 193.767844 \nL 378.568402 183.233797 \nL 378.632045 141.31707 \nL 378.663867 153.387332 \nL 378.886617 296.035882 \nL 378.95026 281.112649 \nL 379.141189 171.821913 \nL 379.300296 188.61055 \nL 379.363939 149.107875 \nL 379.39576 133.965183 \nL 379.427582 144.718689 \nL 379.650332 293.182911 \nL 379.713975 282.539134 \nL 379.841261 187.074335 \nL 379.904904 189.378658 \nL 380.064011 217.798638 \nL 380.095833 211.763507 \nL 380.159476 171.931643 \nL 380.191297 182.57542 \nL 380.445869 313.921815 \nL 380.509512 298.011016 \nL 380.668619 205.289458 \nL 380.732262 210.117563 \nL 380.827726 221.200258 \nL 380.923191 181.807312 \nL 380.955012 197.059734 \nL 381.209584 325.882348 \nL 381.241405 322.700188 \nL 381.33687 276.394274 \nL 381.464156 204.082432 \nL 381.495977 205.399188 \nL 381.591442 218.127827 \nL 381.623263 210.88567 \nL 381.686906 170.724617 \nL 381.718727 186.854876 \nL 381.941478 316.884516 \nL 381.973299 315.019112 \nL 382.036942 274.41914 \nL 382.164228 197.169464 \nL 382.196049 197.937571 \nL 382.227871 198.486219 \nL 382.355157 209.239725 \nL 382.450621 159.093274 \nL 382.514264 192.231629 \nL 382.705193 314.689923 \nL 382.737014 314.360734 \nL 382.800657 275.077518 \nL 382.959765 203.533783 \nL 383.118872 214.945667 \nL 383.214336 163.043541 \nL 383.277979 195.0846 \nL 383.500729 316.226138 \nL 383.564372 274.30941 \nL 383.72348 182.685149 \nL 383.755301 179.502989 \nL 383.818944 182.35596 \nL 383.882587 187.184065 \nL 383.978051 146.584093 \nL 384.009873 162.933811 \nL 384.232623 312.49533 \nL 384.296266 301.741824 \nL 384.519016 198.595949 \nL 384.646302 214.945667 \nL 384.741767 166.774349 \nL 384.80541 195.413789 \nL 385.02816 316.774786 \nL 385.091803 278.588867 \nL 385.25091 195.19433 \nL 385.410017 212.970534 \nL 385.441839 205.618647 \nL 385.505482 178.515422 \nL 385.537303 188.83001 \nL 385.791875 320.395865 \nL 385.855518 303.168309 \nL 386.014625 222.736473 \nL 386.046447 227.235389 \nL 386.141911 243.585107 \nL 386.173733 243.036459 \nL 386.269197 195.633248 \nL 386.33284 221.529447 \nL 386.55559 326.760185 \nL 386.587412 323.797484 \nL 387.032912 184.660283 \nL 387.064734 196.511086 \nL 387.287484 320.944513 \nL 387.319305 317.542894 \nL 387.382948 272.334277 \nL 387.542056 189.488388 \nL 387.573877 189.927306 \nL 387.669341 201.33919 \nL 387.701163 201.010001 \nL 387.796627 152.290035 \nL 387.86027 185.099202 \nL 388.051199 312.60506 \nL 388.08302 312.49533 \nL 388.146663 270.578602 \nL 388.273949 201.119731 \nL 388.433057 218.676476 \nL 388.464878 221.419717 \nL 388.528521 189.268928 \nL 388.560342 168.091105 \nL 388.623985 197.279193 \nL 388.814914 320.944513 \nL 388.846736 318.969379 \nL 388.910379 274.967788 \nL 389.069486 198.15703 \nL 389.16495 205.179728 \nL 389.196772 208.142429 \nL 389.228593 206.277025 \nL 389.324058 159.203003 \nL 389.3877 188.72028 \nL 389.578629 316.884516 \nL 389.610451 316.555327 \nL 389.674094 271.12725 \nL 389.833201 188.61055 \nL 389.865022 189.488388 \nL 389.992308 201.55865 \nL 390.087773 157.337599 \nL 390.151416 185.099202 \nL 390.342344 310.959115 \nL 390.374166 310.520196 \nL 390.437809 269.152117 \nL 390.596916 186.745146 \nL 390.660559 196.181897 \nL 390.756024 215.494316 \nL 390.787845 210.666211 \nL 390.851488 177.747315 \nL 390.883309 188.939739 \nL 391.10606 317.981813 \nL 391.201524 297.462367 \nL 391.32881 229.320252 \nL 391.392453 237.111058 \nL 391.519739 263.007256 \nL 391.55156 256.094288 \nL 391.615203 206.606214 \nL 391.678846 227.015929 \nL 391.901596 326.211537 \nL 391.933418 325.22397 \nL 392.028882 286.92832 \nL 392.156168 237.440247 \nL 392.187989 242.158622 \nL 392.283454 261.141852 \nL 392.315275 256.423477 \nL 392.41074 198.486219 \nL 392.442561 210.446752 \nL 392.63349 331.47856 \nL 392.665311 330.161804 \nL 392.728954 288.793725 \nL 392.888062 207.045132 \nL 392.983526 220.43215 \nL 393.047169 227.345118 \nL 393.07899 222.078095 \nL 393.174455 181.807312 \nL 393.206276 196.511086 \nL 393.429027 329.283967 \nL 393.49267 289.232643 \nL 393.651777 198.37649 \nL 393.683598 194.097033 \nL 393.747241 199.254327 \nL 393.810884 210.117563 \nL 393.842706 202.875406 \nL 393.93817 178.625152 \nL 393.969991 193.548385 \nL 394.192742 330.929912 \nL 394.256385 290.11048 \nL 394.415492 207.154862 \nL 394.542778 223.394851 \nL 394.574599 229.8689 \nL 394.606421 226.9062 \nL 394.701885 188.391091 \nL 394.733707 197.059734 \nL 394.924635 317.542894 \nL 394.956457 316.006679 \nL 395.0201 274.748329 \nL 395.147386 195.633248 \nL 395.179207 195.19433 \nL 395.338314 210.446752 \nL 395.370136 207.045132 \nL 395.4656 164.908945 \nL 395.497422 172.041373 \nL 395.688351 294.170478 \nL 395.720172 293.621829 \nL 395.783815 253.460776 \nL 395.879279 177.966774 \nL 395.911101 178.734882 \nL 395.974744 187.622984 \nL 396.10203 221.309987 \nL 396.133851 219.334854 \nL 396.229316 190.256495 \nL 396.261137 199.473786 \nL 396.483887 312.275871 \nL 396.515709 308.106144 \nL 396.706638 212.970534 \nL 396.802102 232.502412 \nL 396.865745 239.964029 \nL 396.897566 238.208354 \nL 396.993031 204.52135 \nL 397.024852 212.860804 \nL 397.215781 315.019112 \nL 397.279424 311.617493 \nL 397.374888 259.495907 \nL 397.470353 213.080263 \nL 397.533996 215.823505 \nL 397.62946 232.173223 \nL 397.661281 228.222956 \nL 397.756746 182.57542 \nL 397.788567 190.146766 \nL 397.947675 298.888853 \nL 398.011318 296.145611 \nL 398.074961 252.473209 \nL 398.138603 173.906777 \nL 398.202246 180.051637 \nL 398.297711 197.059734 \nL 398.393175 214.506749 \nL 398.424997 210.227292 \nL 398.520461 171.821913 \nL 398.552282 183.782446 \nL 398.775033 309.31317 \nL 398.838676 271.23698 \nL 399.029604 164.031108 \nL 399.15689 180.490556 \nL 399.220533 172.480291 \nL 399.284176 162.165704 \nL 399.506926 307.447766 \nL 399.570569 296.365071 \nL 399.79332 192.121899 \nL 399.920605 208.361888 \nL 399.952427 206.386754 \nL 400.047891 171.163536 \nL 400.079713 179.1738 \nL 400.270642 302.290472 \nL 400.302463 301.302905 \nL 400.366106 256.204017 \nL 400.429749 181.697582 \nL 400.493392 188.83001 \nL 400.588856 206.277025 \nL 400.684321 222.846203 \nL 400.747964 212.531615 \nL 400.811607 182.46569 \nL 400.843428 189.159199 \nL 401.066178 308.654792 \nL 401.129821 269.042387 \nL 401.225286 191.353792 \nL 401.257107 192.341359 \nL 401.448036 222.517014 \nL 401.479857 222.407284 \nL 401.575322 194.426222 \nL 401.607143 199.144597 \nL 401.829893 312.714789 \nL 401.861715 306.679658 \nL 402.052644 210.9954 \nL 402.148108 233.928898 \nL 402.211751 240.841866 \nL 402.243572 237.330517 \nL 402.339037 207.045132 \nL 402.370858 213.189993 \nL 402.593609 325.662888 \nL 402.62543 322.700188 \nL 402.720894 275.735896 \nL 402.816359 230.966197 \nL 402.84818 234.148357 \nL 402.975466 254.448343 \nL 403.007288 249.839697 \nL 403.102752 207.374321 \nL 403.134573 214.726208 \nL 403.325502 326.650455 \nL 403.389145 311.617493 \nL 403.548253 204.411621 \nL 403.580074 204.960269 \nL 403.739181 222.078095 \nL 403.771003 218.018098 \nL 403.866467 185.099202 \nL 403.898289 194.206763 \nL 404.089217 324.016944 \nL 404.121039 322.151539 \nL 404.184682 278.259678 \nL 404.248325 201.997568 \nL 404.311968 208.142429 \nL 404.343789 208.691077 \nL 404.502896 232.502412 \nL 404.534718 229.320252 \nL 404.630182 193.548385 \nL 404.662004 199.254327 \nL 404.852933 321.163973 \nL 404.884754 317.213705 \nL 404.948397 272.553736 \nL 405.01204 203.424054 \nL 405.075683 208.252159 \nL 405.139326 212.970534 \nL 405.266612 233.928898 \nL 405.393898 190.914873 \nL 405.425719 199.144597 \nL 405.616648 330.490993 \nL 405.648469 329.064508 \nL 405.712112 287.14778 \nL 405.839398 206.167295 \nL 405.871219 205.289458 \nL 405.998505 227.674307 \nL 406.062148 225.918633 \nL 406.157613 194.097033 \nL 406.189434 197.718112 \nL 406.380363 326.869915 \nL 406.412184 324.455862 \nL 406.475827 286.708861 \nL 406.571292 209.459185 \nL 406.634935 213.628912 \nL 406.825863 237.549976 \nL 406.857685 233.489979 \nL 406.921328 218.237557 \nL 406.953149 221.858636 \nL 407.1759 334.66072 \nL 407.207721 329.613156 \nL 407.303185 269.152117 \nL 407.39865 234.367816 \nL 407.430471 239.086191 \nL 407.557757 268.822928 \nL 407.589579 267.067253 \nL 407.716864 232.612142 \nL 407.748686 252.802398 \nL 407.907793 339.269365 \nL 407.939615 337.84288 \nL 408.003258 323.139106 \nL 408.130544 242.378081 \nL 408.194186 248.742401 \nL 408.321472 283.526701 \nL 408.353294 278.149948 \nL 408.448758 234.258087 \nL 408.48058 239.195921 \nL 408.671508 342.890444 \nL 408.70333 340.91531 \nL 408.766973 294.499667 \nL 408.92608 203.314324 \nL 408.989723 209.788374 \nL 409.085187 219.664043 \nL 409.117009 217.24999 \nL 409.212473 185.53812 \nL 409.244295 191.353792 \nL 409.467045 316.555327 \nL 409.530688 271.456439 \nL 409.689795 193.877574 \nL 409.848903 211.544048 \nL 409.976189 173.906777 \nL 410.00801 177.747315 \nL 410.23076 312.275871 \nL 410.294403 266.738064 \nL 410.389868 194.316493 \nL 410.421689 197.388923 \nL 410.548975 211.873237 \nL 410.612618 223.50458 \nL 410.644439 220.54188 \nL 410.739904 185.53812 \nL 410.771725 187.952173 \nL 410.962654 313.153708 \nL 410.994475 312.275871 \nL 411.058118 268.16455 \nL 411.121761 194.645681 \nL 411.185404 197.388923 \nL 411.249047 205.069999 \nL 411.376333 235.355383 \nL 411.439976 228.003496 \nL 411.53544 201.010001 \nL 411.726369 329.722886 \nL 411.758191 328.076941 \nL 411.821833 285.501835 \nL 411.917298 208.471618 \nL 411.949119 212.092696 \nL 412.012762 218.237557 \nL 412.17187 243.365648 \nL 412.235513 235.904031 \nL 412.299155 221.200258 \nL 412.490084 332.795316 \nL 412.521906 332.575857 \nL 412.585549 310.520196 \nL 412.744656 221.639176 \nL 412.776477 225.369985 \nL 412.903763 258.727799 \nL 412.967406 251.485642 \nL 413.062871 226.79647 \nL 413.094692 247.864564 \nL 413.285621 333.782883 \nL 413.349264 319.737487 \nL 413.540193 227.564578 \nL 413.603836 244.024026 \nL 413.667478 254.119154 \nL 413.6993 249.400779 \nL 413.794764 219.883502 \nL 413.826586 221.748906 \nL 414.017515 342.561255 \nL 414.049336 341.463959 \nL 414.112979 295.926152 \nL 414.272086 212.860804 \nL 414.463015 243.255918 \nL 414.494837 237.659706 \nL 414.558479 213.409452 \nL 414.590301 214.06783 \nL 414.78123 341.244499 \nL 414.813051 340.91531 \nL 414.876694 297.572097 \nL 415.035801 207.264592 \nL 415.099444 211.982967 \nL 415.22673 231.075927 \nL 415.290373 222.846203 \nL 415.322195 208.471618 \nL 415.354016 210.007833 \nL 415.544945 343.658552 \nL 415.576766 343.329363 \nL 415.640409 301.741824 \nL 415.767695 215.823505 \nL 415.799517 216.701342 \nL 415.958624 234.367816 \nL 415.990445 231.734305 \nL 416.08591 204.850539 \nL 416.117731 213.738641 \nL 416.30866 345.194767 \nL 416.340482 343.768281 \nL 416.404124 299.327771 \nL 416.53141 221.858636 \nL 416.563232 221.968365 \nL 416.595053 222.517014 \nL 416.722339 231.844034 \nL 416.754161 229.429982 \nL 416.849625 202.655946 \nL 416.881446 207.484051 \nL 417.072375 334.331531 \nL 417.104197 332.356397 \nL 417.16784 292.414803 \nL 417.326947 189.598117 \nL 417.358768 186.854876 \nL 417.39059 189.378658 \nL 417.486054 201.668379 \nL 417.581519 196.950004 \nL 417.61334 196.840275 \nL 417.676983 231.624575 \nL 417.867912 331.917479 \nL 417.931555 315.128842 \nL 418.090662 225.699174 \nL 418.154305 239.41538 \nL 418.249769 261.471041 \nL 418.281591 259.166718 \nL 418.377055 237.769435 \nL 418.408877 240.073758 \nL 418.631627 348.267197 \nL 418.663449 344.975307 \nL 418.790734 273.321843 \nL 418.854377 247.315915 \nL 418.91802 252.14402 \nL 418.981663 261.80023 \nL 419.013485 261.032122 \nL 419.172592 227.893767 \nL 419.363521 337.513691 \nL 419.395342 335.319098 \nL 419.458985 294.609396 \nL 419.586271 220.761339 \nL 419.618092 222.407284 \nL 419.681735 230.307819 \nL 419.809021 247.974293 \nL 419.840843 242.817 \nL 419.936307 217.35972 \nL 420.127236 340.366662 \nL 420.159057 340.037473 \nL 420.2227 298.669393 \nL 420.381808 221.968365 \nL 420.540915 231.514845 \nL 420.668201 211.873237 \nL 420.700022 214.616478 \nL 420.890951 336.855313 \nL 420.922773 336.745583 \nL 420.986415 297.901286 \nL 421.145523 222.187825 \nL 421.30463 240.622406 \nL 421.368273 236.672139 \nL 421.463737 215.274856 \nL 421.654666 338.391528 \nL 421.686488 337.074772 \nL 421.750131 293.621829 \nL 421.909238 216.372153 \nL 421.941059 216.152694 \nL 422.068345 229.320252 \nL 422.100167 227.235389 \nL 422.195631 207.264592 \nL 422.227453 208.361888 \nL 422.450203 336.965043 \nL 422.513846 301.632094 \nL 422.672953 213.958101 \nL 422.704775 214.945667 \nL 422.863882 233.599709 \nL 422.895703 233.16079 \nL 422.927525 233.599709 \nL 422.991168 226.79647 \nL 423.213918 348.376927 \nL 423.24574 346.840712 \nL 423.436668 237.879165 \nL 423.563954 263.336445 \nL 423.595776 265.750497 \nL 423.627597 263.446175 \nL 423.754883 238.427813 \nL 423.977633 339.927743 \nL 424.009455 336.306665 \nL 424.104919 290.878588 \nL 424.200383 250.827264 \nL 424.232205 253.131587 \nL 424.359491 273.431573 \nL 424.391312 268.603468 \nL 424.518598 228.881334 \nL 424.709527 335.867746 \nL 424.741348 333.234234 \nL 424.804991 288.464536 \nL 424.932277 214.28729 \nL 424.964099 214.397019 \nL 425.059563 225.040796 \nL 425.155027 239.63484 \nL 425.186849 234.148357 \nL 425.282313 209.129996 \nL 425.505064 325.11424 \nL 425.568706 285.062916 \nL 425.727814 204.082432 \nL 425.759635 203.533783 \nL 425.886921 210.446752 \nL 425.918743 207.593781 \nL 426.014207 193.987304 \nL 426.046028 200.022435 \nL 426.236957 329.064508 \nL 426.268779 328.625589 \nL 426.332422 290.000751 \nL 426.491529 213.958101 \nL 426.682458 236.45268 \nL 426.746101 234.148357 \nL 426.809744 218.895935 \nL 427.000672 343.329363 \nL 427.032494 343.219633 \nL 427.096137 308.215873 \nL 427.255244 219.773772 \nL 427.350709 229.320252 \nL 427.446173 243.585107 \nL 427.509816 242.268351 \nL 427.573459 223.065662 \nL 427.764388 335.867746 \nL 427.796209 335.209368 \nL 427.859852 298.120745 \nL 428.018959 223.394851 \nL 428.273531 245.99916 \nL 428.305352 240.402947 \nL 428.337174 233.05106 \nL 428.559924 342.451525 \nL 428.591746 337.73315 \nL 428.782674 257.081855 \nL 428.878139 275.077518 \nL 428.941782 281.661297 \nL 428.973603 278.588867 \nL 429.100889 252.25375 \nL 429.323639 355.619084 \nL 429.355461 352.546654 \nL 429.450925 309.4229 \nL 429.54639 269.042387 \nL 429.578211 270.798061 \nL 429.705497 287.476969 \nL 429.737318 282.868323 \nL 429.864604 247.864564 \nL 430.055533 364.836375 \nL 430.087355 363.30016 \nL 430.150997 322.480728 \nL 430.310105 234.587276 \nL 430.341926 233.709438 \nL 430.469212 245.7797 \nL 430.532855 242.048892 \nL 430.596498 234.916464 \nL 430.628319 228.332685 \nL 430.819248 361.763945 \nL 430.85107 360.666648 \nL 430.914713 323.797484 \nL 431.07382 242.268351 \nL 431.105641 241.939162 \nL 431.264749 248.193753 \nL 431.29657 248.522942 \nL 431.328392 247.974293 \nL 431.392035 232.173223 \nL 431.582963 356.167732 \nL 431.646606 344.865578 \nL 431.869357 232.941331 \nL 432.092107 242.70727 \nL 432.15575 225.479714 \nL 432.346679 353.53422 \nL 432.410321 343.439092 \nL 432.633072 225.369985 \nL 432.792179 237.769435 \nL 432.855822 235.904031 \nL 432.919465 223.50458 \nL 433.110394 348.925575 \nL 433.142215 348.706116 \nL 433.205858 313.592626 \nL 433.364965 235.684572 \nL 433.396787 234.038627 \nL 433.428608 235.904031 \nL 433.46043 237.001328 \nL 433.619537 252.582939 \nL 433.651359 251.266183 \nL 433.68318 237.988895 \nL 433.715002 256.752666 \nL 433.90593 355.070436 \nL 433.969573 341.573688 \nL 434.128681 259.825096 \nL 434.192324 264.543471 \nL 434.287788 275.955355 \nL 434.319609 273.431573 \nL 434.446895 246.767267 \nL 434.669646 356.167732 \nL 434.733288 346.840712 \nL 434.892396 267.94509 \nL 434.98786 278.259678 \nL 435.019682 281.990486 \nL 435.051503 280.67373 \nL 435.21061 244.682404 \nL 435.401539 358.581785 \nL 435.433361 358.033136 \nL 435.497004 319.737487 \nL 435.656111 229.649441 \nL 435.687932 227.235389 \nL 435.719754 230.527278 \nL 435.751575 230.08836 \nL 435.84704 237.001328 \nL 435.878861 235.355383 \nL 435.942504 230.198089 \nL 435.974326 220.54188 \nL 436.165254 352.327194 \nL 436.197076 351.559087 \nL 436.260719 314.251004 \nL 436.419826 221.968365 \nL 436.515291 217.140261 \nL 436.547112 218.676476 \nL 436.674398 222.955932 \nL 436.706219 221.419717 \nL 436.738041 210.446752 \nL 436.769862 236.123491 \nL 436.960791 348.376927 \nL 437.024434 315.128842 \nL 437.183541 214.506749 \nL 437.215363 211.434319 \nL 437.279006 211.544048 \nL 437.37447 219.444583 \nL 437.438113 218.786205 \nL 437.501756 213.299723 \nL 437.692685 345.085037 \nL 437.756328 336.416394 \nL 437.947256 214.06783 \nL 437.979078 214.28729 \nL 438.106364 223.285121 \nL 438.138185 221.309987 \nL 438.265471 216.701342 \nL 438.488221 352.875843 \nL 438.520043 345.194767 \nL 438.742793 216.811072 \nL 438.774615 216.920801 \nL 438.838257 221.309987 \nL 438.997365 238.537543 \nL 439.029186 229.759171 \nL 439.061008 249.510508 \nL 439.251937 356.71638 \nL 439.315579 345.414226 \nL 439.474687 240.951595 \nL 439.570151 250.278616 \nL 439.633794 257.520773 \nL 439.665616 253.460776 \nL 439.792901 245.7797 \nL 440.015652 361.434756 \nL 440.079295 354.302328 \nL 440.238402 262.678067 \nL 440.365688 275.845625 \nL 440.397509 277.381841 \nL 440.429331 274.30941 \nL 440.556617 247.754834 \nL 440.747545 355.948273 \nL 440.811188 344.755848 \nL 441.033939 221.968365 \nL 441.193046 235.465113 \nL 441.256689 230.198089 \nL 441.320332 218.018098 \nL 441.543082 341.793147 \nL 441.574903 337.184502 \nL 441.797654 227.235389 \nL 441.92494 240.402947 \nL 441.956761 238.427813 \nL 442.084047 220.212691 \nL 442.274976 343.109903 \nL 442.338619 331.039641 \nL 442.561369 224.931066 \nL 442.656833 231.185656 \nL 442.688655 230.527278 \nL 442.784119 209.020266 \nL 442.847762 212.751074 \nL 443.038691 343.987741 \nL 443.070512 343.329363 \nL 443.134155 308.874251 \nL 443.293263 216.920801 \nL 443.325084 215.165127 \nL 443.356906 217.46945 \nL 443.388727 216.811072 \nL 443.516013 226.028363 \nL 443.547834 224.711607 \nL 443.579656 223.50458 \nL 443.611477 216.372153 \nL 443.834228 348.596386 \nL 443.866049 340.366662 \nL 444.056978 225.479714 \nL 444.120621 229.100793 \nL 444.311549 246.438078 \nL 444.343371 248.852131 \nL 444.375192 238.098624 \nL 444.407014 253.241317 \nL 444.597943 356.71638 \nL 444.661586 344.646119 \nL 444.820693 259.276448 \nL 444.884336 265.531038 \nL 444.9798 276.504003 \nL 445.011622 273.102384 \nL 445.138908 255.43591 \nL 445.361658 363.409889 \nL 445.425301 357.265029 \nL 445.61623 266.738064 \nL 445.711694 273.980221 \nL 445.743515 271.675899 \nL 445.902623 242.926729 \nL 446.093552 358.581785 \nL 446.125373 357.594218 \nL 446.189016 319.298568 \nL 446.348123 205.508917 \nL 446.379945 203.533783 \nL 446.443588 205.179728 \nL 446.634516 218.237557 \nL 446.666338 210.117563 \nL 446.889088 350.900709 \nL 446.92091 341.354229 \nL 447.14366 206.496484 \nL 447.175481 208.252159 \nL 447.207303 208.032699 \nL 447.302767 218.127827 \nL 447.36641 217.35972 \nL 447.430053 216.481883 \nL 447.652803 353.973139 \nL 447.716446 315.348301 \nL 447.875554 216.152694 \nL 447.907375 215.165127 \nL 447.939197 216.701342 \nL 447.971018 216.372153 \nL 448.034661 223.285121 \nL 448.066482 219.993232 \nL 448.130125 213.848371 \nL 448.193768 216.481883 \nL 448.416519 346.182334 \nL 448.44834 337.403961 \nL 448.67109 210.775941 \nL 448.702912 211.873237 \nL 448.734733 210.666211 \nL 448.766555 211.763507 \nL 448.798376 213.299723 \nL 448.830198 210.007833 \nL 448.89384 205.728377 \nL 448.957483 206.386754 \nL 449.180234 344.426659 \nL 449.212055 335.648287 \nL 449.434805 202.546217 \nL 449.466627 206.167295 \nL 449.75302 250.827264 \nL 449.943949 353.64395 \nL 450.007592 341.13477 \nL 450.198521 229.8689 \nL 450.262163 239.086191 \nL 450.325806 246.328349 \nL 450.357628 242.268351 \nL 450.484914 235.026194 \nL 450.707664 349.803412 \nL 450.771307 343.329363 \nL 450.962236 246.547808 \nL 451.025879 257.191584 \nL 451.089522 264.214282 \nL 451.121343 261.471041 \nL 451.248629 248.522942 \nL 451.471379 351.010438 \nL 451.535022 342.670985 \nL 451.694129 256.972125 \nL 451.757772 265.750497 \nL 451.853237 280.015352 \nL 451.885058 272.992654 \nL 452.012344 244.024026 \nL 452.203273 356.058003 \nL 452.266916 344.755848 \nL 452.553309 215.055397 \nL 452.744238 227.015929 \nL 452.776059 217.579179 \nL 452.807881 237.330517 \nL 452.998809 343.000174 \nL 453.062452 308.654792 \nL 453.22156 209.459185 \nL 453.253381 207.154862 \nL 453.317024 208.471618 \nL 453.380667 216.262423 \nL 453.412489 211.324589 \nL 453.44431 207.045132 \nL 453.507953 210.556481 \nL 453.539774 211.214859 \nL 453.762525 343.109903 \nL 453.794346 335.977476 \nL 454.112561 172.480291 \nL 454.176204 168.859213 \nL 454.208025 170.614887 \nL 454.30349 170.285698 \nL 454.335311 185.099202 \nL 454.52624 325.443429 \nL 454.589883 296.803989 \nL 454.780812 140.110043 \nL 454.908097 122.11438 \nL 454.939919 122.553299 \nL 455.099026 159.422463 \nL 455.321776 309.093711 \nL 455.353598 306.460199 \nL 455.671813 138.903017 \nL 455.735456 135.611128 \nL 455.862741 167.652187 \nL 456.085492 302.400202 \nL 456.117313 302.729391 \nL 456.371885 139.341936 \nL 456.499171 152.509494 \nL 456.626457 201.44892 \nL 456.817385 311.288304 \nL 456.881028 279.795893 \nL 457.040136 174.235966 \nL 457.1356 161.068407 \nL 457.231064 161.397596 \nL 457.294707 170.285698 \nL 457.421993 250.498075 \nL 457.5811 334.112072 \nL 457.644743 306.569929 \nL 457.803851 209.568914 \nL 457.835672 207.70351 \nL 457.867494 210.446752 \nL 457.899315 209.349455 \nL 458.058422 217.140261 \nL 458.153887 233.489979 \nL 458.344816 343.329363 \nL 458.408459 316.116408 \nL 458.567566 219.005665 \nL 458.758495 209.020266 \nL 458.853959 217.798638 \nL 458.885781 212.531615 \nL 459.108531 339.598554 \nL 459.172174 307.776955 \nL 459.331281 203.424054 \nL 459.426745 199.912705 \nL 459.617674 217.46945 \nL 459.649496 213.519182 \nL 459.872246 346.511523 \nL 459.904067 337.73315 \nL 460.126818 212.531615 \nL 460.158639 215.274856 \nL 460.445032 253.351046 \nL 460.635961 348.596386 \nL 460.699604 337.84288 \nL 460.890533 231.953764 \nL 460.954176 241.500244 \nL 461.017819 248.084023 \nL 461.04964 245.231052 \nL 461.081462 240.293218 \nL 461.113283 245.011593 \nL 461.208748 261.141852 \nL 461.399676 359.89854 \nL 461.463319 355.948273 \nL 461.654248 242.926729 \nL 461.749712 251.705102 \nL 461.781534 250.717535 \nL 461.940641 228.442415 \nL 462.036106 311.507763 \nL 462.163391 347.718549 \nL 462.227034 316.884516 \nL 462.417963 201.997568 \nL 462.449785 202.436487 \nL 462.481606 200.241894 \nL 462.513428 204.960269 \nL 462.577071 210.9954 \nL 462.608892 204.850539 \nL 462.640713 203.533783 \nL 462.704356 210.775941 \nL 462.927107 345.523956 \nL 462.958928 337.95261 \nL 463.181678 207.484051 \nL 463.2135 210.007833 \nL 463.245321 210.775941 \nL 463.308964 217.579179 \nL 463.340786 212.531615 \nL 463.372607 206.496484 \nL 463.43625 211.10513 \nL 463.499893 240.512677 \nL 463.659 342.890444 \nL 463.690822 342.122336 \nL 463.754465 308.983981 \nL 463.913572 208.032699 \nL 463.945394 204.411621 \nL 464.009036 208.252159 \nL 464.104501 216.481883 \nL 464.136322 215.165127 \nL 464.168144 213.958101 \nL 464.263608 235.026194 \nL 464.454537 343.768281 \nL 464.51818 312.166141 \nL 464.677287 208.910536 \nL 464.74093 209.239725 \nL 464.772752 207.045132 \nL 464.96368 220.102961 \nL 464.995502 218.018098 \nL 465.218252 344.865578 \nL 465.250074 336.306665 \nL 465.472824 209.459185 \nL 465.536467 210.117563 \nL 465.791039 235.465113 \nL 465.981967 349.145034 \nL 466.013789 348.596386 \nL 466.04561 344.536389 \nL 466.236539 242.487811 \nL 466.268361 245.7797 \nL 466.332003 253.021857 \nL 466.363825 252.14402 \nL 466.427468 241.829433 \nL 466.491111 247.425645 \nL 466.522932 246.986726 \nL 466.554754 252.363479 \nL 466.745682 356.496921 \nL 466.777504 356.277462 \nL 466.809325 356.387191 \nL 467.032076 247.754834 \nL 467.095719 253.789965 \nL 467.12754 252.692668 \nL 467.286647 232.063493 \nL 467.509398 342.561255 \nL 467.541219 335.428828 \nL 467.827612 166.335431 \nL 467.891255 174.674884 \nL 468.082184 217.688909 \nL 468.273113 336.416394 \nL 468.336756 309.4229 \nL 468.527685 193.877574 \nL 468.845899 237.330517 \nL 469.036828 345.743415 \nL 469.100471 319.079109 \nL 469.2914 205.947836 \nL 469.323221 205.618647 \nL 469.355043 202.655946 \nL 469.450507 203.204594 \nL 469.51415 208.691077 \nL 469.609614 228.991063 \nL 469.800543 349.364494 \nL 469.864186 322.480728 \nL 470.055115 200.571083 \nL 470.118758 197.279193 \nL 470.182401 199.364057 \nL 470.246044 201.010001 \nL 470.37333 221.639176 \nL 470.564258 342.122336 \nL 470.627901 317.103975 \nL 470.81883 184.660283 \nL 470.850651 184.331094 \nL 470.977937 178.954341 \nL 471.04158 187.622984 \nL 471.168866 245.99916 \nL 471.327973 337.623421 \nL 471.359795 336.855313 \nL 471.391616 332.795316 \nL 471.646188 200.900272 \nL 471.67801 201.778109 \nL 471.709831 201.010001 \nL 471.773474 192.670548 \nL 471.805295 193.987304 \nL 471.932581 245.88943 \nL 472.12351 330.052075 \nL 472.155332 328.076941 \nL 472.537189 152.290035 \nL 472.600832 161.836515 \nL 472.664475 185.318661 \nL 472.855404 298.559664 \nL 472.919047 269.481306 \nL 473.173618 67.359283 \nL 473.237261 65.713338 \nL 473.269083 67.578742 \nL 473.332726 86.232783 \nL 473.460012 185.099202 \nL 473.619119 283.96562 \nL 473.682762 261.361311 \nL 473.905512 75.259818 \nL 473.969155 67.139824 \nL 474.000977 69.444146 \nL 474.096441 95.230615 \nL 474.223727 192.451088 \nL 474.382834 286.708861 \nL 474.446477 262.678067 \nL 474.637406 120.797624 \nL 474.891978 167.432727 \nL 474.955621 196.072167 \nL 475.146549 318.091542 \nL 475.210192 289.561832 \nL 475.401121 171.273265 \nL 475.432942 170.614887 \nL 475.464764 167.213268 \nL 475.496585 169.956509 \nL 475.719336 203.424054 \nL 475.910264 324.455862 \nL 475.973907 298.230475 \nL 476.164836 179.064071 \nL 476.292122 190.914873 \nL 476.323944 190.256495 \nL 476.355765 184.331094 \nL 476.387586 187.952173 \nL 476.483051 215.055397 \nL 476.67398 329.174237 \nL 476.705801 327.638022 \nL 476.769444 300.644527 \nL 476.992194 187.403524 \nL 477.11948 175.442992 \nL 477.151302 178.844611 \nL 477.278587 232.282953 \nL 477.469516 322.700188 \nL 477.501338 321.054243 \nL 477.628624 208.032699 \nL 477.755909 161.068407 \nL 477.787731 161.507326 \nL 477.883195 146.145174 \nL 477.915017 149.107875 \nL 478.010481 179.39326 \nL 478.20141 300.863987 \nL 478.265053 276.723463 \nL 478.487803 127.161944 \nL 478.519625 128.4787 \nL 478.615089 140.548962 \nL 478.64691 136.927883 \nL 478.678732 138.02518 \nL 478.774196 172.370562 \nL 478.965125 298.449934 \nL 478.996947 296.58453 \nL 479.251518 148.998145 \nL 479.28334 150.75382 \nL 479.537912 205.179728 \nL 479.72884 323.029377 \nL 479.792483 294.719126 \nL 480.047055 128.039781 \nL 480.142519 113.774926 \nL 480.206162 118.273842 \nL 480.333448 182.685149 \nL 480.524377 294.719126 \nL 480.556198 290.659129 \nL 480.938056 99.619801 \nL 481.03352 125.625729 \nL 481.256271 268.274279 \nL 481.351735 226.68674 \nL 481.574485 62.092259 \nL 481.606307 61.8728 \nL 481.638128 62.311719 \nL 481.66995 60.556044 \nL 481.701771 61.324152 \nL 481.829057 105.874391 \nL 482.051807 262.458608 \nL 482.083629 261.251581 \nL 482.306379 99.510071 \nL 482.433665 99.94899 \nL 482.465486 96.547371 \nL 482.497308 102.253313 \nL 482.624594 171.273265 \nL 482.815522 292.085614 \nL 482.847344 294.060748 \nL 482.942808 207.264592 \nL 483.133737 117.396005 \nL 483.229201 99.83926 \nL 483.261023 102.911691 \nL 483.388309 175.442992 \nL 483.547416 269.700765 \nL 483.611059 243.804566 \nL 483.801988 101.594935 \nL 483.833809 102.143583 \nL 483.865631 102.801961 \nL 484.088381 146.693823 \nL 484.311131 301.412635 \nL 484.374774 274.748329 \nL 484.597524 141.09761 \nL 484.629346 137.695991 \nL 484.692989 140.329503 \nL 484.788453 148.010579 \nL 484.883918 177.857044 \nL 485.074846 306.679658 \nL 485.138489 278.259678 \nL 485.329418 152.509494 \nL 485.520347 139.890584 \nL 485.552168 141.865718 \nL 485.647633 170.724617 \nL 485.838562 294.828856 \nL 485.902205 266.408875 \nL 486.124955 124.199244 \nL 486.156776 115.420871 \nL 486.252241 117.615464 \nL 486.379527 140.329503 \nL 486.443169 194.535952 \nL 486.602277 307.557495 \nL 486.634098 304.814254 \nL 487.015956 144.608959 \nL 487.047777 148.778686 \nL 487.206885 224.162958 \nL 487.365992 323.687755 \nL 487.397813 323.358566 \nL 487.461456 300.095879 \nL 487.652385 188.281362 \nL 487.684207 189.159199 \nL 487.74785 183.782446 \nL 487.811492 170.724617 \nL 487.875135 179.064071 \nL 487.938778 187.403524 \nL 488.161529 309.971548 \nL 488.19335 309.532629 \nL 488.288814 220.43215 \nL 488.479743 126.942485 \nL 488.607029 100.717098 \nL 488.638851 109.056551 \nL 488.670672 111.690063 \nL 488.734315 170.175969 \nL 488.893422 271.456439 \nL 488.957065 249.18132 \nL 489.211637 39.926869 \nL 489.338923 32.904171 \nL 489.434387 59.897666 \nL 489.657137 255.106721 \nL 489.72078 232.941331 \nL 489.975352 33.45282 \nL 490.166281 57.373884 \nL 490.229924 85.135487 \nL 490.420853 257.081855 \nL 490.484496 236.891598 \nL 490.739067 34.989035 \nL 490.834532 30.380389 \nL 490.866353 31.148497 \nL 490.993639 75.918196 \nL 491.184568 240.732136 \nL 491.216389 238.318084 \nL 491.280032 178.295963 \nL 491.470961 37.732276 \nL 491.502782 32.026334 \nL 491.534604 34.111198 \nL 491.725533 89.305214 \nL 491.948283 257.520773 \nL 492.011926 232.173223 \nL 492.266498 28.185796 \nL 492.361962 25.003636 \nL 492.489248 57.483614 \nL 492.584712 159.422463 \nL 492.74382 245.560241 \nL 492.775641 244.243485 \nL 493.030213 86.781432 \nL 493.125677 88.976025 \nL 493.18932 103.350609 \nL 493.348427 221.968365 \nL 493.507535 298.779123 \nL 493.539356 300.534798 \nL 493.634821 228.222956 \nL 493.762106 184.440824 \nL 493.793928 188.83001 \nL 493.825749 192.560818 \nL 493.857571 191.682981 \nL 493.921214 175.772181 \nL 493.984857 184.770013 \nL 494.016678 184.440824 \nL 494.080321 233.599709 \nL 494.239428 312.056411 \nL 494.303071 284.843457 \nL 494.494 153.277602 \nL 494.684929 140.768421 \nL 494.812215 175.881911 \nL 495.003144 303.278039 \nL 495.066787 275.296977 \nL 495.257715 151.521927 \nL 495.385001 157.995977 \nL 495.448644 151.302468 \nL 495.480466 151.631657 \nL 495.607751 211.763507 \nL 495.766859 301.412635 \nL 495.830502 275.626166 \nL 496.053252 118.822491 \nL 496.085073 116.957086 \nL 496.307824 168.310565 \nL 496.530574 329.832615 \nL 496.594217 304.814254 \nL 496.785146 192.121899 \nL 496.88061 194.645681 \nL 496.912432 198.486219 \nL 496.976074 194.316493 \nL 497.039717 200.461353 \nL 497.071539 199.364057 \nL 497.294289 326.869915 \nL 497.326111 320.725054 \nL 497.548861 179.1738 \nL 497.644325 185.757579 \nL 497.867075 213.738641 \nL 498.058004 331.58829 \nL 498.089826 330.381263 \nL 498.153469 308.435333 \nL 498.344397 190.914873 \nL 498.376219 191.024603 \nL 498.439862 185.099202 \nL 498.503505 173.797047 \nL 498.535326 177.418126 \nL 498.662612 228.661874 \nL 498.853541 322.151539 \nL 498.917184 307.886684 \nL 499.171756 188.171632 \nL 499.203577 190.037036 \nL 499.26722 177.637585 \nL 499.330863 181.039204 \nL 499.362684 183.233797 \nL 499.585435 312.824519 \nL 499.617256 303.716958 \nL 499.935471 127.381404 \nL 499.967292 128.039781 \nL 499.999114 127.600863 \nL 500.1264 151.192738 \nL 500.34915 310.849385 \nL 500.412793 287.696428 \nL 500.635543 147.791119 \nL 500.79465 143.072744 \nL 500.921936 184.331094 \nL 501.112865 318.530461 \nL 501.176508 292.743992 \nL 501.399258 149.875983 \nL 501.526544 138.573828 \nL 501.558365 140.439232 \nL 501.685651 179.832178 \nL 501.87658 315.896949 \nL 501.940223 291.317507 \nL 502.162973 136.269506 \nL 502.194795 131.66086 \nL 502.226616 135.830587 \nL 502.449366 185.977039 \nL 502.640295 309.20344 \nL 502.703938 282.758594 \nL 502.926688 148.559227 \nL 502.990331 143.621392 \nL 503.022153 146.474363 \nL 503.149439 175.881911 \nL 503.18126 175.004073 \nL 503.40401 322.04181 \nL 503.499475 300.095879 \nL 503.658582 201.668379 \nL 503.690404 202.217028 \nL 503.754047 207.81324 \nL 503.785868 207.264592 \nL 503.849511 196.401356 \nL 503.881332 198.37649 \nL 504.008618 251.266183 \nL 504.199547 336.416394 \nL 504.26319 325.333699 \nL 504.454119 215.494316 \nL 504.48594 216.372153 \nL 504.549583 218.018098 \nL 504.613226 204.960269 \nL 504.708691 209.788374 \nL 504.931441 334.441261 \nL 504.963262 327.857481 \nL 505.249655 186.086768 \nL 505.281477 188.72028 \nL 505.313298 190.585684 \nL 505.34512 188.281362 \nL 505.376941 184.001905 \nL 505.408763 188.061902 \nL 505.504227 217.688909 \nL 505.695156 337.074772 \nL 505.758799 309.532629 \nL 505.981549 181.258664 \nL 506.013371 176.650018 \nL 506.108835 177.088937 \nL 506.140656 176.759748 \nL 506.267942 209.898103 \nL 506.458871 333.124505 \nL 506.522514 306.02128 \nL 506.745264 175.552722 \nL 506.808907 170.395428 \nL 506.87255 171.821913 \nL 506.904372 172.041373 \nL 507.031657 201.010001 \nL 507.222586 319.408298 \nL 507.286229 289.013184 \nL 507.508979 148.998145 \nL 507.668087 134.84302 \nL 507.795373 162.714352 \nL 507.986301 289.342373 \nL 508.049944 262.897526 \nL 508.240873 135.172209 \nL 508.463623 158.983544 \nL 508.559088 179.1738 \nL 508.750017 309.093711 \nL 508.781838 308.215873 \nL 508.845481 288.354806 \nL 509.004588 192.451088 \nL 509.03641 195.633248 \nL 509.100053 205.069999 \nL 509.163696 201.33919 \nL 509.195517 197.608382 \nL 509.227339 202.655946 \nL 509.354624 257.959692 \nL 509.513732 344.09747 \nL 509.545553 342.890444 \nL 509.609196 330.490993 \nL 509.800125 226.68674 \nL 509.831946 227.235389 \nL 509.863768 227.345118 \nL 510.054697 203.204594 \nL 510.277447 333.453694 \nL 510.309268 325.882348 \nL 510.627483 155.143006 \nL 510.659304 156.569492 \nL 510.722947 153.387332 \nL 510.78659 167.103538 \nL 510.818412 162.714352 \nL 511.041162 317.652624 \nL 511.072984 311.068844 \nL 511.295734 161.068407 \nL 511.391198 166.55489 \nL 511.42302 170.285698 \nL 511.518484 169.62732 \nL 511.550306 171.273265 \nL 511.582127 168.859213 \nL 511.804877 317.652624 \nL 511.836699 310.081277 \nL 512.123092 173.577588 \nL 512.314021 190.914873 \nL 512.345842 186.196498 \nL 512.568592 333.124505 \nL 512.600414 327.418563 \nL 512.886807 179.502989 \nL 512.918629 181.258664 \nL 513.077736 193.658115 \nL 513.109557 188.500821 \nL 513.332308 335.428828 \nL 513.364129 329.393697 \nL 513.650522 179.502989 \nL 513.714165 183.343527 \nL 513.777808 185.318661 \nL 513.905094 216.481883 \nL 514.096023 336.196935 \nL 514.127844 334.989909 \nL 514.191487 314.689923 \nL 514.350594 216.591612 \nL 514.382416 217.35972 \nL 514.47788 221.529447 \nL 514.541523 210.007833 \nL 514.636988 211.324589 \nL 514.859738 340.805581 \nL 514.923381 336.416394 \nL 514.987024 302.509931 \nL 515.146131 217.798638 \nL 515.177953 219.444583 \nL 515.209774 221.858636 \nL 515.241595 219.773772 \nL 515.400703 197.279193 \nL 515.623453 328.18667 \nL 515.655275 319.847217 \nL 515.973489 145.157608 \nL 516.005311 145.377067 \nL 516.068954 141.865718 \nL 516.132597 151.631657 \nL 516.164418 148.888416 \nL 516.387168 311.617493 \nL 516.41899 307.447766 \nL 516.800847 115.96952 \nL 516.832669 116.957086 \nL 516.959955 163.37273 \nL 517.150883 305.801821 \nL 517.214526 279.466704 \nL 517.50092 95.998723 \nL 517.564562 93.365211 \nL 517.691848 115.96952 \nL 517.914599 296.365071 \nL 517.94642 289.122914 \nL 518.264635 83.599272 \nL 518.328278 89.085754 \nL 518.487385 142.853285 \nL 518.678314 288.245076 \nL 518.710135 284.733727 \nL 518.996528 150.095442 \nL 519.02835 153.716521 \nL 519.2511 211.544048 \nL 519.442029 337.513691 \nL 519.47385 335.977476 \nL 519.569315 286.160213 \nL 519.696601 224.492147 \nL 519.728422 224.821336 \nL 519.792065 228.661874 \nL 519.823886 226.79647 \nL 519.887529 214.945667 \nL 519.982994 218.347287 \nL 520.205744 348.157467 \nL 520.237566 346.621252 \nL 520.301208 333.014775 \nL 520.492137 226.138092 \nL 520.523959 227.345118 \nL 520.55578 226.577011 \nL 520.714888 199.693246 \nL 520.746709 199.802975 \nL 520.969459 328.735319 \nL 521.033102 295.048315 \nL 521.255852 149.875983 \nL 521.287674 146.035445 \nL 521.351317 151.521927 \nL 521.383138 152.180305 \nL 521.41496 150.64409 \nL 521.478603 146.913282 \nL 521.510424 152.728954 \nL 521.733174 304.375335 \nL 521.764996 295.816422 \nL 522.115032 107.300877 \nL 522.146853 106.093851 \nL 522.178675 107.520336 \nL 522.305961 157.11814 \nL 522.49689 299.437501 \nL 522.560532 269.152117 \nL 522.783283 113.555467 \nL 522.878747 104.777095 \nL 522.910569 108.068984 \nL 523.037854 129.905186 \nL 523.260605 300.425068 \nL 523.324248 266.847794 \nL 523.483355 166.55489 \nL 523.515176 164.470027 \nL 523.546998 166.884079 \nL 523.737927 180.051637 \nL 523.80157 179.941908 \nL 524.02432 325.22397 \nL 524.056141 317.872083 \nL 524.374356 148.120308 \nL 524.437999 146.145174 \nL 524.46982 148.449497 \nL 524.597106 179.502989 \nL 524.788035 308.983981 \nL 524.819857 307.886684 \nL 524.915321 259.934826 \nL 525.074428 176.869478 \nL 525.10625 177.198666 \nL 525.138071 177.198666 \nL 525.297179 162.165704 \nL 525.329 168.968942 \nL 525.583572 307.118577 \nL 525.615393 301.632094 \nL 525.679036 267.835361 \nL 525.838143 165.238134 \nL 525.869965 165.677053 \nL 525.997251 155.472195 \nL 526.060894 158.215436 \nL 526.124537 190.256495 \nL 526.315465 303.278039 \nL 526.379108 292.743992 \nL 526.760966 159.422463 \nL 526.792787 159.861381 \nL 526.824609 156.130573 \nL 526.920073 243.146189 \nL 527.079181 313.702356 \nL 527.142823 275.955355 \nL 527.333752 147.68139 \nL 527.397395 142.085177 \nL 527.429217 145.596526 \nL 527.556503 155.362465 \nL 527.588324 152.290035 \nL 527.651967 198.37649 \nL 527.842896 318.420731 \nL 527.906539 284.623998 \nL 528.065646 182.57542 \nL 528.256575 168.639753 \nL 528.288396 168.639753 \nL 528.352039 166.66462 \nL 528.383861 176.2111 \nL 528.606611 328.625589 \nL 528.670254 294.389937 \nL 528.829361 206.057565 \nL 528.861183 203.972702 \nL 528.924826 205.508917 \nL 528.988468 210.666211 \nL 529.083933 210.007833 \nL 529.115754 200.790542 \nL 529.147576 207.374321 \nL 529.370326 349.913142 \nL 529.433969 315.56776 \nL 529.593076 224.382418 \nL 529.688541 222.187825 \nL 529.784005 230.966197 \nL 529.847648 229.97863 \nL 529.879469 222.517014 \nL 529.911291 228.442415 \nL 530.134041 351.449357 \nL 530.165863 348.376927 \nL 530.261327 296.58453 \nL 530.388613 240.841866 \nL 530.420434 241.061325 \nL 530.515899 245.560241 \nL 530.643185 222.078095 \nL 530.675006 231.734305 \nL 530.897756 350.46179 \nL 530.929578 348.486656 \nL 531.025042 307.776955 \nL 531.18415 239.195921 \nL 531.279614 254.228884 \nL 531.311435 247.315915 \nL 531.4069 224.272688 \nL 531.438721 234.477546 \nL 531.62965 357.484488 \nL 531.661472 357.045569 \nL 531.725114 315.128842 \nL 531.884222 221.639176 \nL 531.979686 219.334854 \nL 532.043329 225.260255 \nL 532.075151 224.272688 \nL 532.170615 199.802975 \nL 532.202436 213.189993 \nL 532.425187 347.828278 \nL 532.48883 312.056411 \nL 532.647937 202.985135 \nL 532.743401 198.595949 \nL 532.807044 202.546217 \nL 532.838866 197.279193 \nL 532.93433 173.138669 \nL 532.966152 186.196498 \nL 533.188902 320.725054 \nL 533.252545 281.002919 \nL 533.443474 120.797624 \nL 533.602581 79.319815 \nL 533.634402 82.831164 \nL 533.698045 82.063056 \nL 533.729867 103.789528 \nL 533.952617 287.03805 \nL 533.984439 281.880756 \nL 534.207189 129.795456 \nL 534.270832 134.95275 \nL 534.334475 148.230038 \nL 534.398118 141.426799 \nL 534.429939 141.31707 \nL 534.46176 142.633825 \nL 534.589046 263.116986 \nL 534.716332 309.532629 \nL 534.748154 302.290472 \nL 534.970904 168.420294 \nL 535.002725 170.066239 \nL 535.034547 171.163536 \nL 535.32094 269.042387 \nL 535.480047 344.755848 \nL 535.54369 332.466127 \nL 535.702798 240.183488 \nL 535.766441 243.694837 \nL 535.861905 255.106721 \nL 535.893726 250.827264 \nL 535.989191 231.514845 \nL 536.021012 239.744569 \nL 536.243763 362.202863 \nL 536.275584 360.00827 \nL 536.371048 315.787219 \nL 536.530156 259.276448 \nL 536.593799 263.007256 \nL 536.62562 260.264015 \nL 536.752906 219.773772 \nL 536.784727 235.794302 \nL 536.975656 355.070436 \nL 537.007478 354.302328 \nL 537.071121 316.994246 \nL 537.230228 212.751074 \nL 537.262049 209.898103 \nL 537.325692 213.958101 \nL 537.389335 225.918633 \nL 537.452978 217.688909 \nL 537.516621 197.279193 \nL 537.548443 213.738641 \nL 537.739371 352.327194 \nL 537.771193 350.681249 \nL 537.834836 308.983981 \nL 537.993943 230.307819 \nL 538.025765 230.746738 \nL 538.15305 241.061325 \nL 538.184872 235.684572 \nL 538.280336 201.010001 \nL 538.312158 214.726208 \nL 538.534908 352.217465 \nL 538.598551 311.398033 \nL 538.757658 225.699174 \nL 538.853123 222.407284 \nL 538.884944 224.382418 \nL 538.916766 225.150525 \nL 538.948587 223.61431 \nL 539.044051 198.815408 \nL 539.075873 214.397019 \nL 539.298623 348.596386 \nL 539.362266 309.20344 \nL 539.521373 215.823505 \nL 539.616838 209.239725 \nL 539.648659 210.117563 \nL 539.680481 211.324589 \nL 539.712302 209.239725 \nL 539.807767 190.805144 \nL 539.839588 205.728377 \nL 540.062338 348.157467 \nL 540.125981 312.824519 \nL 540.285089 212.751074 \nL 540.380553 206.496484 \nL 540.412374 210.556481 \nL 540.507839 214.397019 \nL 540.53966 213.409452 \nL 540.571482 203.972702 \nL 540.603303 220.102961 \nL 540.857875 351.888276 \nL 540.953339 294.828856 \nL 541.080625 248.193753 \nL 541.112447 250.168886 \nL 541.17609 258.179151 \nL 541.207911 257.191584 \nL 541.335197 221.858636 \nL 541.367018 234.806735 \nL 541.589769 346.292063 \nL 541.62159 345.743415 \nL 541.717055 304.155876 \nL 541.876162 235.684572 \nL 541.971626 245.450511 \nL 542.003448 240.402947 \nL 542.098912 214.835938 \nL 542.130734 234.258087 \nL 542.321662 354.192598 \nL 542.353484 353.205032 \nL 542.417127 312.824519 \nL 542.576234 215.274856 \nL 542.608056 213.628912 \nL 542.735341 229.759171 \nL 542.767163 225.808903 \nL 542.862627 192.670548 \nL 542.894449 213.738641 \nL 543.117199 344.755848 \nL 543.180842 304.155876 \nL 543.339949 217.798638 \nL 543.499057 226.138092 \nL 543.530878 221.968365 \nL 543.626342 188.500821 \nL 543.658164 210.775941 \nL 543.880914 346.511523 \nL 543.944557 307.228306 \nL 544.103664 219.773772 \nL 544.135486 219.773772 \nL 544.167307 220.212691 \nL 544.199129 219.225124 \nL 544.262772 225.369985 \nL 544.294593 222.736473 \nL 544.390058 189.817577 \nL 544.421879 210.227292 \nL 544.644629 345.853145 \nL 544.708272 304.814254 \nL 544.86738 214.726208 \nL 544.899201 214.506749 \nL 545.026487 225.808903 \nL 545.058308 224.272688 \nL 545.153773 192.780277 \nL 545.185594 209.678644 \nL 545.376523 345.633685 \nL 545.408345 344.975307 \nL 545.471987 307.776955 \nL 545.631095 215.055397 \nL 545.662916 214.17756 \nL 545.790202 228.991063 \nL 545.853845 225.479714 \nL 545.917488 211.434319 \nL 545.949309 227.015929 \nL 546.17206 353.973139 \nL 546.203881 351.668816 \nL 546.39481 248.193753 \nL 546.522096 261.471041 \nL 546.553917 261.141852 \nL 546.681203 229.100793 \nL 546.713025 245.88943 \nL 546.935775 361.325026 \nL 546.967596 358.910974 \nL 547.063061 308.215873 \nL 547.190347 255.545639 \nL 547.222168 257.740233 \nL 547.285811 265.201849 \nL 547.317632 262.458608 \nL 547.444918 213.189993 \nL 547.47674 231.844034 \nL 547.667669 352.985572 \nL 547.69949 352.327194 \nL 547.763133 311.398033 \nL 547.92224 218.676476 \nL 548.017705 215.933234 \nL 548.081348 223.72404 \nL 548.113169 220.761339 \nL 548.208633 186.086768 \nL 548.240455 207.593781 \nL 548.463205 347.169901 \nL 548.526848 306.679658 \nL 548.685955 214.616478 \nL 548.78142 209.129996 \nL 548.813241 210.9954 \nL 548.845063 211.982967 \nL 548.876884 209.678644 \nL 548.972349 183.782446 \nL 549.22692 344.865578 \nL 549.258742 335.867746 \nL 549.513314 203.204594 \nL 549.576956 198.26676 \nL 549.608778 200.461353 \nL 549.640599 202.326757 \nL 549.672421 201.997568 \nL 549.736064 181.917042 \nL 549.767885 200.900272 \nL 549.990636 349.474223 \nL 550.054278 312.714789 \nL 550.213386 219.005665 \nL 550.30885 214.397019 \nL 550.340672 216.701342 \nL 550.372493 219.334854 \nL 550.436136 216.372153 \nL 550.499779 193.548385 \nL 550.5316 211.873237 \nL 550.754351 348.267197 \nL 550.817994 312.60506 \nL 550.977101 213.848371 \nL 551.104387 225.150525 \nL 551.16803 231.405116 \nL 551.199851 226.467281 \nL 551.263494 210.117563 \nL 551.295316 226.68674 \nL 551.518066 353.973139 \nL 551.549887 350.352061 \nL 551.645352 290.22021 \nL 551.740816 247.754834 \nL 551.772638 250.278616 \nL 551.899923 265.531038 \nL 551.931745 260.483474 \nL 551.995388 229.320252 \nL 552.059031 246.657537 \nL 552.281781 358.362325 \nL 552.313602 356.71638 \nL 552.409067 309.971548 \nL 552.568174 244.024026 \nL 552.631817 248.632671 \nL 552.663639 247.206186 \nL 552.759103 204.960269 \nL 552.790924 215.713775 \nL 553.013675 353.424491 \nL 553.077318 341.793147 \nL 553.300068 199.144597 \nL 553.427354 202.436487 \nL 553.522818 178.405693 \nL 553.55464 191.90244 \nL 553.809211 346.511523 \nL 553.841033 338.940176 \nL 554.031962 220.651609 \nL 554.063783 222.078095 \nL 554.191069 234.258087 \nL 554.22289 232.612142 \nL 554.318355 195.0846 \nL 554.350176 212.312156 \nL 554.572927 347.38936 \nL 554.636569 304.375335 \nL 554.763855 223.833769 \nL 554.827498 227.564578 \nL 554.954784 236.562409 \nL 554.986606 232.941331 \nL 555.08207 196.072167 \nL 555.113891 211.653778 \nL 555.30482 344.536389 \nL 555.336642 344.31693 \nL 555.400285 301.741824 \nL 555.559392 217.46945 \nL 555.718499 229.539711 \nL 555.750321 227.125659 \nL 555.813964 191.90244 \nL 555.877607 210.556481 \nL 556.100357 345.853145 \nL 556.164 308.215873 \nL 556.323107 219.883502 \nL 556.450393 229.649441 \nL 556.482214 235.465113 \nL 556.545857 228.332685 \nL 556.577679 207.70351 \nL 556.641322 225.808903 \nL 556.864072 354.850976 \nL 556.895893 350.57152 \nL 556.991358 286.489402 \nL 557.086822 239.52511 \nL 557.118644 242.048892 \nL 557.24593 255.43591 \nL 557.341394 213.958101 \nL 557.405037 237.659706 \nL 557.627787 355.289895 \nL 557.659609 352.766113 \nL 557.755073 303.387769 \nL 557.850537 251.485642 \nL 557.91418 258.069421 \nL 557.977823 267.067253 \nL 558.009645 264.543471 \nL 558.105109 211.10513 \nL 558.168752 234.148357 \nL 558.359681 351.229898 \nL 558.391502 350.242331 \nL 558.455145 316.884516 \nL 558.614253 208.581348 \nL 558.646074 213.189993 \nL 558.77336 228.881334 \nL 558.805181 223.50458 \nL 558.868824 182.246231 \nL 558.932467 212.641345 \nL 559.123396 349.693683 \nL 559.155218 349.254764 \nL 559.21886 308.106144 \nL 559.377968 216.262423 \nL 559.537075 229.210522 \nL 559.568897 225.808903 \nL 559.632539 186.745146 \nL 559.696182 210.666211 \nL 559.887111 346.730982 \nL 559.918933 345.633685 \nL 559.982576 305.692091 \nL 560.141683 218.127827 \nL 560.173504 218.237557 \nL 560.30079 226.68674 \nL 560.364433 208.471618 \nL 560.396255 185.977039 \nL 560.459898 212.202426 \nL 560.650826 348.486656 \nL 560.682648 347.828278 \nL 560.746291 308.654792 \nL 560.905398 216.262423 \nL 560.93722 214.17756 \nL 561.000862 216.701342 \nL 561.096327 224.272688 \nL 561.15997 190.585684 \nL 561.223613 213.299723 \nL 561.414542 346.730982 \nL 561.446363 346.072604 \nL 561.510006 307.996414 \nL 561.669113 215.494316 \nL 561.732756 221.968365 \nL 561.796399 228.003496 \nL 561.860042 235.574842 \nL 561.891864 228.771604 \nL 561.923685 208.252159 \nL 561.987328 231.185656 \nL 562.210078 354.412058 \nL 562.2419 349.693683 \nL 562.432828 250.607805 \nL 562.528293 266.079686 \nL 562.591936 271.785628 \nL 562.6874 225.918633 \nL 562.751043 250.607805 \nL 562.973793 361.325026 \nL 563.005615 359.240162 \nL 563.101079 311.068844 \nL 563.228365 259.166718 \nL 563.260187 259.386177 \nL 563.323829 269.042387 \nL 563.355651 268.16455 \nL 563.451115 208.581348 \nL 563.514758 237.988895 \nL 563.705687 353.095302 \nL 563.737509 351.339627 \nL 563.801151 305.362902 \nL 563.960259 217.46945 \nL 564.119366 234.367816 \nL 564.151188 231.514845 \nL 564.21483 184.001905 \nL 564.278473 214.726208 \nL 564.501224 346.730982 \nL 564.564867 305.472632 \nL 564.723974 215.384586 \nL 564.755795 213.299723 \nL 564.819438 215.274856 \nL 564.883081 222.187825 \nL 564.914903 216.042964 \nL 564.978546 179.39326 \nL 565.010367 189.049469 \nL 565.264939 342.670985 \nL 565.29676 332.027208 \nL 565.392225 210.88567 \nL 565.487689 215.933234 \nL 565.646796 231.075927 \nL 565.678618 223.50458 \nL 565.742261 179.502989 \nL 565.805904 210.007833 \nL 566.028654 342.561255 \nL 566.092297 297.791556 \nL 566.187761 214.945667 \nL 566.219583 216.042964 \nL 566.251404 215.274856 \nL 566.283226 215.713775 \nL 566.410512 226.68674 \nL 566.474155 196.181897 \nL 566.505976 174.894344 \nL 566.569619 201.997568 \nL 566.792369 335.867746 \nL 566.856012 293.841289 \nL 566.951476 212.970534 \nL 566.983298 214.726208 \nL 567.015119 212.531615 \nL 567.046941 214.17756 \nL 567.174227 236.45268 \nL 567.206048 231.844034 \nL 567.269691 192.341359 \nL 567.333334 214.616478 \nL 567.556084 334.441261 \nL 567.587906 330.490993 \nL 567.778835 227.893767 \nL 567.874299 245.011593 \nL 567.90612 247.974293 \nL 567.937942 247.315915 \nL 568.033406 206.167295 \nL 568.065228 216.811072 \nL 568.3198 346.511523 \nL 568.351621 346.182334 \nL 568.447085 292.743992 \nL 568.54255 246.328349 \nL 568.606193 250.278616 \nL 568.669836 255.984558 \nL 568.701657 254.667802 \nL 568.797121 193.767844 \nL 568.860764 225.260255 \nL 569.051693 339.488825 \nL 569.083515 337.184502 \nL 569.147158 292.414803 \nL 569.242622 205.179728 \nL 569.274443 205.728377 \nL 569.306265 204.082432 \nL 569.338086 205.728377 \nL 569.465372 221.419717 \nL 569.497194 214.506749 \nL 569.560837 166.006242 \nL 569.62448 196.840275 \nL 569.815408 322.151539 \nL 569.84723 320.615324 \nL 569.910873 275.626166 \nL 569.974516 190.037036 \nL 570.038159 197.827841 \nL 570.197266 223.61431 \nL 570.229087 227.125659 \nL 570.260909 219.444583 \nL 570.324552 164.689486 \nL 570.388195 190.037036 \nL 570.610945 322.04181 \nL 570.674588 280.234812 \nL 570.738231 193.109466 \nL 570.801874 195.633248 \nL 570.833695 195.523519 \nL 570.992803 226.68674 \nL 571.024624 222.407284 \nL 571.088267 172.480291 \nL 571.15191 197.498652 \nL 571.342839 325.333699 \nL 571.37466 325.00451 \nL 571.438303 282.539134 \nL 571.59741 195.962437 \nL 571.629232 195.852708 \nL 571.756518 203.094865 \nL 571.820161 186.086768 \nL 571.883804 197.388923 \nL 571.979268 275.845625 \nL 572.138375 340.476392 \nL 572.202018 305.143443 \nL 572.361126 204.192161 \nL 572.392947 204.850539 \nL 572.552054 230.966197 \nL 572.615697 199.254327 \nL 572.647519 214.06783 \nL 572.90209 352.436924 \nL 572.965733 333.782883 \nL 573.124841 247.535375 \nL 573.156662 250.498075 \nL 573.283948 267.835361 \nL 573.31577 258.947259 \nL 573.379412 216.701342 \nL 573.443055 246.108889 \nL 573.633984 350.46179 \nL 573.697627 344.31693 \nL 573.76127 317.323435 \nL 573.920377 241.939162 \nL 573.98402 255.984558 \nL 574.015842 255.545639 \nL 574.143128 178.954341 \nL 574.206771 221.309987 \nL 574.397699 325.882348 \nL 574.429521 322.700188 \nL 574.493164 269.481306 \nL 574.556807 197.388923 \nL 574.62045 202.655946 \nL 574.684093 207.593781 \nL 574.779557 220.54188 \nL 574.811378 215.823505 \nL 574.875021 149.437064 \nL 574.938664 167.652187 \nL 575.161415 314.360734 \nL 575.225057 298.230475 \nL 575.320522 196.072167 \nL 575.415986 208.910536 \nL 575.543272 226.467281 \nL 575.575094 222.297554 \nL 575.638737 162.275434 \nL 575.702379 177.418126 \nL 575.92513 330.271534 \nL 575.988773 314.470464 \nL 576.084237 208.800807 \nL 576.179701 214.616478 \nL 576.306987 229.759171 \nL 576.338809 226.247822 \nL 576.402452 172.480291 \nL 576.466095 189.598117 \nL 576.688845 340.476392 \nL 576.752488 329.064508 \nL 576.975238 207.92297 \nL 577.070702 216.262423 \nL 577.102524 212.202426 \nL 577.166167 172.91921 \nL 577.22981 191.134333 \nL 577.45256 329.283967 \nL 577.516203 316.116408 \nL 577.707132 205.728377 \nL 577.738953 206.386754 \nL 577.834418 213.080263 \nL 577.866239 210.007833 \nL 577.929882 162.385163 \nL 577.993525 183.892175 \nL 578.248097 323.687755 \nL 578.279918 317.981813 \nL 578.439025 231.844034 \nL 578.53449 240.073758 \nL 578.598133 251.156453 \nL 578.629954 246.986726 \nL 578.693597 194.097033 \nL 578.75724 217.688909 \nL 578.97999 340.147203 \nL 579.043633 334.331531 \nL 579.457312 181.917042 \nL 579.489134 193.987304 \nL 579.743706 334.441261 \nL 579.807348 322.590458 \nL 579.998277 204.301891 \nL 580.030099 206.386754 \nL 580.125563 219.334854 \nL 580.157385 215.384586 \nL 580.221027 157.00841 \nL 580.28467 180.819745 \nL 580.507421 328.40613 \nL 580.571064 310.520196 \nL 580.761992 181.917042 \nL 580.793814 182.794879 \nL 580.889278 191.463522 \nL 580.9211 188.500821 \nL 580.984743 132.648427 \nL 581.048386 149.327334 \nL 581.271136 295.926152 \nL 581.334779 280.454271 \nL 581.430243 179.28353 \nL 581.525708 185.867309 \nL 581.652993 198.925138 \nL 581.716636 162.165704 \nL 581.748458 134.074912 \nL 581.812101 147.68139 \nL 582.034851 297.462367 \nL 582.098494 285.282376 \nL 582.193958 187.732713 \nL 582.289423 200.571083 \nL 582.416709 219.773772 \nL 582.44853 215.604045 \nL 582.512173 160.519759 \nL 582.575816 173.797047 \nL 582.798566 314.251004 \nL 582.862209 301.083446 \nL 582.989495 197.279193 \nL 583.053138 204.74081 \nL 583.180424 227.125659 \nL 583.212245 222.736473 \nL 583.275888 175.99164 \nL 583.339531 196.401356 \nL 583.594103 327.199104 \nL 583.657746 307.557495 \nL 583.785032 227.784037 \nL 583.848675 236.781869 \nL 583.944139 260.483474 \nL 583.97596 255.106721 \nL 584.039603 194.97487 \nL 584.103246 218.127827 \nL 584.357818 335.319098 \nL 584.421461 321.383432 \nL 584.61239 225.040796 \nL 584.707854 229.539711 \nL 584.739676 222.846203 \nL 584.803318 176.320829 \nL 584.866961 205.838106 \nL 585.089712 342.232066 \nL 585.153355 329.503426 \nL 585.344283 212.202426 \nL 585.471569 232.063493 \nL 585.503391 230.746738 \nL 585.567034 173.797047 \nL 585.630677 192.999737 \nL 585.853427 331.259101 \nL 585.91707 316.226138 \nL 586.107999 200.571083 \nL 586.13982 200.022435 \nL 586.171641 202.985135 \nL 586.235284 202.546217 \nL 586.267106 198.15703 \nL 586.330749 137.476532 \nL 586.394392 154.813817 \nL 586.617142 296.365071 \nL 586.680785 283.636431 \nL 586.776249 181.807312 \nL 586.871714 191.463522 \nL 586.999 207.92297 \nL 587.030821 201.887839 \nL 587.094464 141.975448 \nL 587.158107 154.155439 \nL 587.380857 293.182911 \nL 587.4445 276.723463 \nL 587.539965 171.163536 \nL 587.603607 183.892175 \nL 587.762715 213.628912 \nL 587.794536 206.496484 \nL 587.858179 154.045709 \nL 587.921822 167.761916 \nL 588.144572 314.360734 \nL 588.208215 302.400202 \nL 588.399144 188.500821 \nL 588.430966 189.488388 \nL 588.52643 200.351623 \nL 588.558251 198.37649 \nL 588.621894 165.896512 \nL 588.653716 173.797047 \nL 588.940109 325.22397 \nL 589.003752 304.704524 \nL 589.162859 221.090528 \nL 589.194681 223.065662 \nL 589.258324 230.527278 \nL 589.290145 230.198089 \nL 589.353788 186.745146 \nL 589.385609 165.238134 \nL 589.449252 187.732713 \nL 589.703824 296.145611 \nL 589.767467 280.78346 \nL 589.958396 181.478123 \nL 590.022039 191.024603 \nL 590.05386 194.206763 \nL 590.085682 186.196498 \nL 590.149325 127.930052 \nL 590.212968 148.559227 \nL 590.435718 272.992654 \nL 590.499361 258.069421 \nL 590.626647 153.387332 \nL 590.69029 158.325166 \nL 590.817575 178.515422 \nL 590.849397 172.480291 \nL 590.91304 119.15168 \nL 590.976683 132.319238 \nL 591.199433 289.122914 \nL 591.263076 278.259678 \nL 591.454005 168.530024 \nL 591.581291 183.562986 \nL 591.613112 180.929475 \nL 591.676755 142.194907 \nL 591.740398 162.604622 \nL 591.99497 315.56776 \nL 592.058613 281.332108 \nL 592.21772 177.418126 \nL 592.249541 177.527855 \nL 592.376827 189.159199 \nL 592.44047 163.263 \nL 592.472292 172.480291 \nL 592.599577 261.58077 \nL 592.726863 326.211537 \nL 592.758685 325.443429 \nL 592.822328 302.729391 \nL 592.981435 180.710015 \nL 593.045078 201.33919 \nL 593.140542 239.854299 \nL 593.172364 221.419717 \nL 593.204185 212.092696 \nL 593.29965 215.604045 \nL 593.490578 290.32994 \nL 593.554221 281.551567 \nL 593.74515 201.887839 \nL 593.776972 202.765676 \nL 593.872436 212.312156 \nL 593.936079 168.968942 \nL 593.9679 149.437064 \nL 594.031543 163.043541 \nL 594.158829 247.864564 \nL 594.254294 279.466704 \nL 594.286115 277.162381 \nL 594.349758 261.909959 \nL 594.477044 186.964606 \nL 594.540687 196.401356 \nL 594.636151 208.800807 \nL 594.667973 200.461353 \nL 594.731616 147.57166 \nL 594.795259 172.370562 \nL 594.890723 237.220787 \nL 595.04983 304.923984 \nL 595.081652 304.923984 \nL 595.177116 257.959692 \nL 595.336223 201.668379 \nL 595.399866 206.496484 \nL 595.431688 200.461353 \nL 595.495331 155.252736 \nL 595.558974 179.28353 \nL 595.781724 316.555327 \nL 595.845367 303.05858 \nL 596.036296 183.672716 \nL 596.068117 183.892175 \nL 596.163582 190.256495 \nL 596.195403 185.099202 \nL 596.259046 138.903017 \nL 596.322689 158.105707 \nL 596.577261 316.774786 \nL 596.609082 306.350469 \nL 596.736368 196.840275 \nL 596.800011 199.693246 \nL 596.927297 210.556481 \nL 596.959118 205.947836 \nL 597.022761 145.815985 \nL 597.086404 157.557058 \nL 597.309154 306.899118 \nL 597.372797 294.060748 \nL 597.468262 183.014338 \nL 597.563726 194.426222 \nL 597.595548 194.097033 \nL 597.691012 204.411621 \nL 597.722833 201.668379 \nL 597.786476 142.633825 \nL 597.850119 153.716521 \nL 598.072869 307.008847 \nL 598.168334 263.446175 \nL 598.327441 177.198666 \nL 598.359263 177.527855 \nL 598.454727 184.550553 \nL 598.550191 139.890584 \nL 598.613834 158.215436 \nL 598.836585 319.847217 \nL 598.900228 310.081277 \nL 599.091156 187.842443 \nL 599.122978 189.268928 \nL 599.218442 199.583516 \nL 599.250264 194.755411 \nL 599.313907 153.497061 \nL 599.37755 173.467858 \nL 599.473014 239.63484 \nL 599.6003 308.874251 \nL 599.632121 308.654792 \nL 599.695764 288.025617 \nL 599.82305 200.132164 \nL 599.886693 203.533783 \nL 599.982157 212.641345 \nL 600.0458 165.018675 \nL 600.077622 143.731122 \nL 600.141265 161.068407 \nL 600.236729 223.285121 \nL 600.395836 288.464536 \nL 600.427658 285.831024 \nL 600.841337 116.518168 \nL 600.90498 135.172209 \nL 601.12773 283.197512 \nL 601.191373 268.274279 \nL 601.382302 143.731122 \nL 601.414123 144.938148 \nL 601.509588 156.569492 \nL 601.541409 154.813817 \nL 601.605052 111.580333 \nL 601.668695 132.099779 \nL 601.891445 295.816422 \nL 601.955088 280.78346 \nL 602.146017 160.519759 \nL 602.20966 174.016507 \nL 602.273303 166.335431 \nL 602.305124 163.811649 \nL 602.368767 111.470604 \nL 602.43241 122.772758 \nL 602.527875 213.519182 \nL 602.65516 275.296977 \nL 602.686982 273.321843 \nL 602.750625 226.9062 \nL 602.814268 153.167872 \nL 602.877911 159.312733 \nL 603.037018 171.712184 \nL 603.06884 165.457594 \nL 603.132482 102.582502 \nL 603.196125 114.323575 \nL 603.29159 204.411621 \nL 603.418876 268.16455 \nL 603.450697 266.079686 \nL 603.51434 218.018098 \nL 603.577983 143.840852 \nL 603.641626 148.559227 \nL 603.705269 153.93598 \nL 603.800733 161.178137 \nL 603.864376 116.957086 \nL 603.928019 93.804129 \nL 603.959841 104.557636 \nL 604.055305 190.914873 \nL 604.182591 259.715366 \nL 604.214412 257.959692 \nL 604.278055 216.811072 \nL 604.37352 139.561395 \nL 604.405341 139.671125 \nL 604.564448 158.764085 \nL 604.59627 153.058143 \nL 604.659913 104.886824 \nL 604.723556 119.371139 \nL 604.81902 182.026771 \nL 604.946306 251.266183 \nL 604.978127 250.936994 \nL 605.009949 247.974293 \nL 605.169056 145.925715 \nL 605.296342 165.018675 \nL 605.328164 164.470027 \nL 605.391806 119.261409 \nL 605.423628 107.739795 \nL 605.455449 121.894921 \nL 605.741843 267.94509 \nL 605.837307 242.487811 \nL 606.028236 148.888416 \nL 606.060057 154.484628 \nL 606.091879 159.971111 \nL 606.1237 159.093274 \nL 606.187343 103.24088 \nL 606.250986 127.710593 \nL 606.473736 278.698596 \nL 606.537379 260.264015 \nL 606.632844 150.314901 \nL 606.728308 152.948413 \nL 606.855594 162.714352 \nL 606.887415 154.813817 \nL 606.951058 90.073321 \nL 607.014701 101.814394 \nL 607.110166 186.745146 \nL 607.237451 253.131587 \nL 607.269273 251.924561 \nL 607.332916 200.571083 \nL 607.396559 122.11438 \nL 607.460202 123.431136 \nL 607.492023 123.211677 \nL 607.619309 131.441401 \nL 607.682952 90.841429 \nL 607.714773 72.297117 \nL 607.778416 87.659269 \nL 608.001167 255.545639 \nL 608.096631 210.775941 \nL 608.160274 142.194907 \nL 608.223917 142.853285 \nL 608.383024 164.031108 \nL 608.414846 159.751651 \nL 608.478489 101.814394 \nL 608.542132 114.433304 \nL 608.637596 199.693246 \nL 608.796703 272.334277 \nL 608.860346 229.97863 \nL 608.923989 152.728954 \nL 608.987632 155.143006 \nL 609.051275 162.494893 \nL 609.146739 179.941908 \nL 609.178561 174.565155 \nL 609.242204 119.04195 \nL 609.305847 129.905186 \nL 609.401311 218.018098 \nL 609.560418 294.938585 \nL 609.624061 253.680235 \nL 609.719526 174.565155 \nL 609.783169 175.113803 \nL 609.910455 193.219196 \nL 609.942276 187.184065 \nL 610.005919 143.840852 \nL 610.069562 162.494893 \nL 610.196848 266.957523 \nL 610.324134 313.702356 \nL 610.355955 309.642359 \nL 610.769634 157.447329 \nL 610.801456 165.677053 \nL 610.960563 276.613733 \nL 611.087849 317.323435 \nL 611.11967 314.470464 \nL 611.215135 262.678067 \nL 611.374242 187.184065 \nL 611.437885 195.742978 \nL 611.469706 190.037036 \nL 611.533349 147.242471 \nL 611.596992 166.993809 \nL 611.851564 312.60506 \nL 611.915207 278.698596 \nL 612.074314 170.724617 \nL 612.106136 173.687318 \nL 612.2016 187.293795 \nL 612.233422 182.685149 \nL 612.297064 149.985712 \nL 612.360707 168.530024 \nL 612.456172 240.512677 \nL 612.615279 312.166141 \nL 612.678922 282.758594 \nL 612.838029 182.685149 \nL 612.869851 187.952173 \nL 612.965315 205.399188 \nL 612.997137 201.997568 \nL 613.06078 165.896512 \nL 613.092601 181.478123 \nL 613.347173 285.611565 \nL 613.410816 283.087783 \nL 613.569923 197.169464 \nL 613.665387 210.007833 \nL 613.72903 224.601877 \nL 613.760852 219.334854 \nL 613.824495 176.650018 \nL 613.888138 182.794879 \nL 613.951781 206.715943 \nL 614.110888 282.978053 \nL 614.142709 282.648864 \nL 614.206352 256.752666 \nL 614.397281 142.853285 \nL 614.492746 152.838683 \nL 614.524567 152.728954 \nL 614.58821 106.31331 \nL 614.651853 122.333839 \nL 614.906425 274.967788 \nL 614.970068 243.146189 \nL 615.097353 155.362465 \nL 615.129175 156.020843 \nL 615.256461 172.91921 \nL 615.288282 170.944076 \nL 615.351925 113.774926 \nL 615.415568 133.526264 \nL 615.542854 241.171055 \nL 615.67014 280.67373 \nL 615.701961 277.272111 \nL 615.797426 222.407284 \nL 615.89289 175.004073 \nL 615.924711 178.954341 \nL 616.020176 204.301891 \nL 616.051997 200.571083 \nL 616.11564 150.095442 \nL 616.179283 168.310565 \nL 616.433855 306.789388 \nL 616.497498 294.938585 \nL 616.688427 192.999737 \nL 616.783891 195.852708 \nL 616.879355 137.476532 \nL 616.942998 164.470027 \nL 617.038463 249.400779 \nL 617.165749 307.886684 \nL 617.19757 305.692091 \nL 617.293034 232.502412 \nL 617.42032 166.44516 \nL 617.452142 167.322998 \nL 617.515785 177.418126 \nL 617.547606 176.2111 \nL 617.579428 168.968942 \nL 617.643071 101.924124 \nL 617.706714 114.104115 \nL 617.929464 258.61807 \nL 618.024928 220.761339 \nL 618.184036 129.246808 \nL 618.343143 151.960846 \nL 618.406786 102.801961 \nL 618.438607 116.298709 \nL 618.725 263.226715 \nL 618.756822 260.593204 \nL 619.170501 113.116549 \nL 619.234144 128.36897 \nL 619.456894 260.044555 \nL 619.520537 245.340782 \nL 619.743287 107.300877 \nL 619.775109 108.617633 \nL 619.80693 108.068984 \nL 619.870573 111.141415 \nL 619.934216 62.970097 \nL 619.997859 88.866295 \nL 620.220609 236.23322 \nL 620.284252 226.357551 \nL 620.475181 109.934389 \nL 620.538824 117.944653 \nL 620.634288 129.466267 \nL 620.697931 80.417112 \nL 620.761574 98.193316 \nL 620.984324 235.465113 \nL 621.079789 218.566746 \nL 621.238896 135.720857 \nL 621.270718 140.000314 \nL 621.366182 168.749483 \nL 621.398004 166.774349 \nL 621.461646 111.909522 \nL 621.525289 134.294372 \nL 621.779861 270.249413 \nL 621.875325 242.048892 \nL 622.002611 183.014338 \nL 622.034433 186.525687 \nL 622.129897 202.436487 \nL 622.161719 193.767844 \nL 622.225362 131.990049 \nL 622.289005 159.312733 \nL 622.511755 300.754257 \nL 622.575398 290.988318 \nL 622.798148 169.956509 \nL 622.893612 182.57542 \nL 622.925434 177.966774 \nL 622.989077 128.039781 \nL 623.05272 146.693823 \nL 623.27547 277.820759 \nL 623.339113 260.922392 \nL 623.561863 142.524096 \nL 623.657328 146.913282 \nL 623.689149 141.975448 \nL 623.752792 81.733867 \nL 623.816435 93.913859 \nL 624.039185 239.41538 \nL 624.102828 226.577011 \nL 624.198292 122.443569 \nL 624.293757 131.880319 \nL 624.421043 155.362465 \nL 624.452864 152.619224 \nL 624.548329 93.036022 \nL 624.58015 103.570069 \nL 624.8029 250.498075 \nL 624.866543 237.988895 \nL 624.962008 133.197075 \nL 625.057472 140.658692 \nL 625.184758 164.470027 \nL 625.216579 161.068407 \nL 625.312044 102.692231 \nL 625.343865 111.909522 \nL 625.566615 244.024026 \nL 625.630258 231.953764 \nL 625.725723 129.905186 \nL 625.821187 131.55113 \nL 625.853009 133.635994 \nL 625.980295 161.617056 \nL 626.043937 122.333839 \nL 626.10758 143.731122 \nL 626.362152 289.891021 \nL 626.425795 276.394274 \nL 626.616724 169.84678 \nL 626.680367 178.844611 \nL 626.712188 185.208931 \nL 626.74401 184.440824 \nL 626.807653 155.581925 \nL 626.839474 166.66462 \nL 627.125867 323.248836 \nL 627.18951 311.178574 \nL 627.41226 214.616478 \nL 627.444082 216.811072 \nL 627.475903 218.566746 \nL 627.507725 212.092696 \nL 627.571368 152.180305 \nL 627.635011 175.662451 \nL 627.857761 305.692091 \nL 627.921404 290.768858 \nL 628.016868 180.600286 \nL 628.112333 188.61055 \nL 628.239619 202.436487 \nL 628.27144 200.900272 \nL 628.335083 144.49923 \nL 628.398726 160.410029 \nL 628.621476 310.629926 \nL 628.685119 298.120745 \nL 628.876048 179.832178 \nL 628.907869 179.941908 \nL 628.971512 181.039204 \nL 629.003334 186.306228 \nL 629.035155 181.587853 \nL 629.098798 142.853285 \nL 629.162441 161.178137 \nL 629.385191 306.899118 \nL 629.448834 294.060748 \nL 629.544299 189.159199 \nL 629.639763 196.072167 \nL 629.735227 208.691077 \nL 629.79887 204.850539 \nL 629.894335 145.596526 \nL 629.926156 158.983544 \nL 630.148906 298.559664 \nL 630.212549 284.733727 \nL 630.4353 165.347864 \nL 630.530764 175.772181 \nL 630.562585 174.894344 \nL 630.626228 135.391668 \nL 630.689871 149.217605 \nL 630.944443 296.913719 \nL 630.976265 285.721294 \nL 631.10355 178.515422 \nL 631.199015 183.233797 \nL 631.294479 202.326757 \nL 631.326301 202.217028 \nL 631.389944 154.374898 \nL 631.453587 169.407861 \nL 631.580872 261.141852 \nL 631.708158 301.302905 \nL 631.73998 296.4748 \nL 632.153659 150.205172 \nL 632.18548 156.89868 \nL 632.471873 306.789388 \nL 632.535516 295.267774 \nL 632.758267 191.463522 \nL 632.82191 194.206763 \nL 632.853731 194.97487 \nL 632.917374 155.143006 \nL 632.981017 172.260832 \nL 633.203767 295.487234 \nL 633.26741 283.307242 \nL 633.458339 160.08084 \nL 633.521982 171.821913 \nL 633.585625 176.430559 \nL 633.617446 175.552722 \nL 633.681089 121.456002 \nL 633.744732 137.147343 \nL 633.967482 259.386177 \nL 634.031125 243.914296 \nL 634.222054 134.074912 \nL 634.34934 144.3895 \nL 634.381161 139.780854 \nL 634.444804 88.866295 \nL 634.508447 104.667365 \nL 634.731197 239.744569 \nL 634.79484 225.479714 \nL 634.953948 117.176546 \nL 634.985769 117.286275 \nL 635.144876 140.110043 \nL 635.240341 84.916027 \nL 635.272162 97.315478 \nL 635.494913 237.659706 \nL 635.558556 222.297554 \nL 635.685841 124.199244 \nL 635.749484 131.331671 \nL 635.87677 155.252736 \nL 635.908592 153.716521 \nL 636.004056 97.315478 \nL 636.067699 122.11438 \nL 636.258628 242.378081 \nL 636.290449 240.293218 \nL 636.354092 198.37649 \nL 636.417735 126.284107 \nL 636.481378 131.66086 \nL 636.640485 161.178137 \nL 636.672307 160.519759 \nL 636.73595 113.445737 \nL 636.799593 127.052215 \nL 636.926879 224.492147 \nL 637.054164 263.775363 \nL 637.085986 260.483474 \nL 637.276915 160.08084 \nL 637.372379 177.857044 \nL 637.436022 184.111635 \nL 637.499665 144.170041 \nL 637.563308 167.103538 \nL 637.81788 288.903454 \nL 637.881522 271.456439 \nL 638.072451 175.442992 \nL 638.104273 176.979207 \nL 638.167916 185.318661 \nL 638.199737 178.844611 \nL 638.26338 118.93222 \nL 638.327023 139.451665 \nL 638.549773 276.504003 \nL 638.613416 266.408875 \nL 638.804345 153.82625 \nL 638.836166 154.374898 \nL 638.931631 169.298131 \nL 638.963452 168.749483 \nL 639.058917 114.762493 \nL 639.090738 129.027348 \nL 639.313488 269.152117 \nL 639.377131 251.046724 \nL 639.472596 142.194907 \nL 639.56806 146.803552 \nL 639.695346 167.761916 \nL 639.727167 164.579756 \nL 639.822632 104.886824 \nL 639.886275 132.319238 \nL 640.077204 260.812663 \nL 640.109025 259.166718 \nL 640.172668 216.042964 \nL 640.236311 142.414366 \nL 640.299954 146.145174 \nL 640.459061 175.442992 \nL 640.490883 173.358129 \nL 640.586347 108.617633 \nL 640.64999 135.281939 \nL 640.840919 258.288881 \nL 640.87274 256.642936 \nL 640.936383 211.10513 \nL 641.000026 139.561395 \nL 641.063669 149.766253 \nL 641.222776 180.819745 \nL 641.254598 174.126236 \nL 641.350062 118.712761 \nL 641.413705 143.731122 \nL 641.636455 275.516436 \nL 641.700098 237.220787 \nL 641.763741 163.811649 \nL 641.827384 166.44516 \nL 641.859206 167.871646 \nL 642.018313 190.695414 \nL 642.113777 150.314901 \nL 642.145599 163.043541 \nL 642.400171 292.195344 \nL 642.463813 276.723463 \nL 642.591099 197.388923 \nL 642.654742 206.277025 \nL 642.750207 221.968365 \nL 642.782028 215.604045 \nL 642.845671 170.614887 \nL 642.909314 187.513254 \nL 643.163886 317.433164 \nL 643.227529 305.692091 \nL 643.450279 203.972702 \nL 643.4821 205.508917 \nL 643.513922 208.032699 \nL 643.545743 203.972702 \nL 643.609386 162.933811 \nL 643.641208 174.235966 \nL 643.895779 311.946682 \nL 643.927601 309.093711 \nL 643.991244 265.092119 \nL 644.150351 173.906777 \nL 644.182173 174.345695 \nL 644.277637 186.086768 \nL 644.309458 185.757579 \nL 644.404923 132.099779 \nL 644.468566 161.946245 \nL 644.659495 282.758594 \nL 644.691316 281.002919 \nL 644.754959 231.514845 \nL 644.818602 158.654355 \nL 644.882245 170.724617 \nL 645.041352 196.291626 \nL 645.073174 193.109466 \nL 645.168638 132.209508 \nL 645.232281 161.287867 \nL 645.42321 291.317507 \nL 645.455031 290.22021 \nL 645.550496 211.214859 \nL 645.709603 144.828419 \nL 645.741424 147.46193 \nL 645.836889 161.397596 \nL 645.86871 152.728954 \nL 645.900532 122.333839 \nL 645.964175 140.439232 \nL 646.155103 280.344541 \nL 646.250568 265.640768 \nL 646.346032 160.519759 \nL 646.441497 168.968942 \nL 646.568783 190.585684 \nL 646.600604 188.72028 \nL 646.696068 127.820322 \nL 646.759711 152.180305 \nL 646.95064 267.396442 \nL 646.982462 265.311579 \nL 647.046104 220.871069 \nL 647.109747 150.424631 \nL 647.17339 158.215436 \nL 647.364319 187.513254 \nL 647.396141 176.540289 \nL 647.459784 139.561395 \nL 647.491605 151.521927 \nL 647.587069 213.738641 \nL 647.714355 275.406707 \nL 647.746177 274.30941 \nL 647.80982 252.582939 \nL 647.937106 178.186233 \nL 648.000748 187.622984 \nL 648.096213 213.409452 \nL 648.128034 210.337022 \nL 648.223499 157.776518 \nL 648.287142 185.318661 \nL 648.509892 289.671562 \nL 648.573535 277.930489 \nL 648.732642 202.875406 \nL 648.796285 208.142429 \nL 648.828107 214.506749 \nL 648.891749 207.045132 \nL 648.955392 148.668956 \nL 649.019035 166.006242 \nL 649.241786 288.464536 \nL 649.273607 286.379672 \nL 649.33725 243.804566 \nL 649.432714 170.285698 \nL 649.464536 170.395428 \nL 649.496357 170.505158 \nL 649.591822 177.198666 \nL 649.623643 181.148934 \nL 649.655465 179.502989 \nL 649.750929 124.199244 \nL 649.814572 151.741387 \nL 650.005501 263.665634 \nL 650.037322 261.471041 \nL 650.100965 216.481883 \nL 650.164608 148.010579 \nL 650.228251 157.447329 \nL 650.41918 182.136501 \nL 650.514644 115.201412 \nL 650.578287 140.110043 \nL 650.769216 257.081855 \nL 650.801037 253.570506 \nL 650.86468 208.252159 \nL 650.928323 140.110043 \nL 650.991966 153.716521 \nL 651.151073 190.366225 \nL 651.182895 188.72028 \nL 651.278359 125.954918 \nL 651.342002 146.364634 \nL 651.532931 265.860227 \nL 651.564753 263.665634 \nL 651.628395 226.9062 \nL 651.787503 141.755988 \nL 651.819324 140.219773 \nL 651.94661 152.180305 \nL 652.010253 125.954918 \nL 652.073896 142.633825 \nL 652.296646 290.000751 \nL 652.360289 279.466704 \nL 652.583039 172.91921 \nL 652.614861 176.320829 \nL 652.710325 182.136501 \nL 652.742147 177.088937 \nL 652.80579 148.010579 \nL 652.837611 162.604622 \nL 653.092183 294.938585 \nL 653.155826 278.369407 \nL 653.283112 194.316493 \nL 653.346755 198.815408 \nL 653.442219 210.337022 \nL 653.47404 208.032699 \nL 653.569505 162.824082 \nL 653.601326 175.99164 \nL 653.855898 294.938585 \nL 653.919541 283.416972 \nL 654.078648 200.241894 \nL 654.142291 206.277025 \nL 654.205934 217.908368 \nL 654.237756 213.299723 \nL 654.33322 143.401933 \nL 654.396863 174.894344 \nL 654.587792 277.162381 \nL 654.619613 275.077518 \nL 654.683256 237.988895 \nL 654.810542 157.447329 \nL 654.842363 157.995977 \nL 654.969649 182.794879 \nL 655.001471 181.368393 \nL 655.096935 123.101947 \nL 655.160578 148.998145 \nL 655.351507 262.348878 \nL 655.383328 260.154285 \nL 655.446971 218.895935 \nL 655.606079 143.840852 \nL 655.765186 156.350032 \nL 655.797007 149.875983 \nL 655.86065 118.603031 \nL 655.892472 134.623561 \nL 656.115222 283.746161 \nL 656.178865 270.688332 \nL 656.369794 172.480291 \nL 656.528901 175.113803 \nL 656.592544 145.157608 \nL 656.624366 136.598694 \nL 656.656187 150.75382 \nL 656.878937 298.449934 \nL 656.94258 285.501835 \nL 657.069866 190.366225 \nL 657.133509 196.181897 \nL 657.260795 214.17756 \nL 657.292616 210.9954 \nL 657.388081 158.764085 \nL 657.451724 184.989472 \nL 657.674474 308.545062 \nL 657.738117 270.468872 \nL 657.897224 176.2111 \nL 657.929046 175.223533 \nL 658.056331 192.890007 \nL 658.119974 166.993809 \nL 658.183617 182.46569 \nL 658.438189 316.994246 \nL 658.501832 298.779123 \nL 658.629118 226.028363 \nL 658.692761 231.075927 \nL 658.788225 250.717535 \nL 658.820047 249.18132 \nL 658.915511 194.645681 \nL 658.979154 219.225124 \nL 659.170083 321.82235 \nL 659.201904 321.712621 \nL 659.265547 309.861818 \nL 659.424654 228.991063 \nL 659.488297 232.941331 \nL 659.55194 245.99916 \nL 659.583762 245.231052 \nL 659.679226 184.660283 \nL 659.742869 216.591612 \nL 659.933798 316.555327 \nL 659.965619 314.251004 \nL 660.029262 269.700765 \nL 660.18837 193.767844 \nL 660.347477 203.204594 \nL 660.442941 144.608959 \nL 660.506584 174.565155 \nL 660.697513 285.501835 \nL 660.729335 283.96562 \nL 660.792977 241.061325 \nL 660.920263 177.308396 \nL 660.952085 177.747315 \nL 661.111192 185.64785 \nL 661.206657 131.77059 \nL 661.270299 161.287867 \nL 661.461228 275.955355 \nL 661.49305 273.870492 \nL 661.556693 229.759171 \nL 661.652157 160.629489 \nL 661.7158 163.921378 \nL 661.874907 185.867309 \nL 661.970372 130.234375 \nL 662.034015 155.143006 \nL 662.224943 270.029954 \nL 662.256765 268.05482 \nL 662.320408 222.846203 \nL 662.415872 160.958678 \nL 662.447694 164.579756 \nL 662.479515 165.457594 \nL 662.606801 182.46569 \nL 662.638622 181.697582 \nL 662.702265 152.509494 \nL 662.734087 136.159776 \nL 662.79773 159.422463 \nL 662.988659 266.738064 \nL 663.02048 265.860227 \nL 663.084123 227.125659 \nL 663.179587 160.848948 \nL 663.211409 162.933811 \nL 663.275052 169.84678 \nL 663.402338 191.573251 \nL 663.497802 140.658692 \nL 663.561445 163.153271 \nL 663.784195 263.885093 \nL 663.816017 259.056988 \nL 664.006945 179.28353 \nL 664.070588 194.206763 \nL 664.134231 211.324589 \nL 664.197874 201.778109 \nL 664.261517 169.517591 \nL 664.293339 181.917042 \nL 664.54791 305.253173 \nL 664.611553 294.170478 \nL 664.802482 205.289458 \nL 664.834304 209.788374 \nL 664.897946 224.162958 \nL 664.929768 223.065662 \nL 665.025232 163.48246 \nL 665.088875 192.121899 \nL 665.279804 290.11048 \nL 665.343447 270.359143 \nL 665.470733 168.859213 \nL 665.534376 168.968942 \nL 665.62984 181.039204 \nL 665.661662 186.306228 \nL 665.693483 184.989472 \nL 665.757126 149.546794 \nL 665.788948 126.503566 \nL 665.85259 152.180305 \nL 666.043519 263.116986 \nL 666.075341 259.715366 \nL 666.138984 212.202426 \nL 666.202627 151.960846 \nL 666.266269 161.068407 \nL 666.329912 174.565155 \nL 666.425377 191.79271 \nL 666.457198 190.146766 \nL 666.552663 137.476532 \nL 666.616306 166.55489 \nL 666.807234 283.746161 \nL 666.839056 281.880756 \nL 666.902699 235.355383 \nL 666.998163 163.921378 \nL 667.029985 164.031108 \nL 667.093628 167.542457 \nL 667.220913 183.124068 \nL 667.316378 133.745723 \nL 667.380021 155.143006 \nL 667.539128 260.922392 \nL 667.602771 258.179151 \nL 667.666414 210.007833 \nL 667.730057 148.559227 \nL 667.7937 160.08084 \nL 667.984629 199.802975 \nL 668.01645 191.353792 \nL 668.080093 142.963014 \nL 668.143736 161.617056 \nL 668.334665 267.176983 \nL 668.366486 265.640768 \nL 668.430129 219.444583 \nL 668.493772 156.569492 \nL 668.557415 167.322998 \nL 668.748344 210.117563 \nL 668.780165 201.778109 \nL 668.843808 160.519759 \nL 668.907451 179.722449 \nL 669.09838 294.280207 \nL 669.130201 292.524533 \nL 669.193844 273.212114 \nL 669.32113 205.618647 \nL 669.384773 217.688909 \nL 669.480237 240.951595 \nL 669.512059 240.622406 \nL 669.607523 189.817577 \nL 669.671166 211.434319 \nL 669.893917 306.13101 \nL 669.957559 295.816422 \nL 670.148488 216.262423 \nL 670.212131 227.125659 \nL 670.275774 235.904031 \nL 670.307596 230.198089 \nL 670.40306 175.333262 \nL 670.434881 186.415957 \nL 670.62581 297.791556 \nL 670.657632 297.462367 \nL 670.721275 255.765099 \nL 670.880382 174.784614 \nL 671.039489 203.753243 \nL 671.071311 200.022435 \nL 671.166775 160.629489 \nL 671.198597 174.235966 \nL 671.389525 304.594795 \nL 671.421347 303.826687 \nL 671.48499 265.531038 \nL 671.548633 191.90244 \nL 671.612276 192.341359 \nL 671.675919 198.705679 \nL 671.803204 217.030531 \nL 671.835026 214.726208 \nL 671.93049 177.966774 \nL 671.962312 190.695414 \nL 672.153241 308.545062 \nL 672.185062 307.667225 \nL 672.248705 268.274279 \nL 672.407812 180.929475 \nL 672.439634 178.076504 \nL 672.471455 181.587853 \nL 672.535098 185.977039 \nL 672.56692 185.53812 \nL 672.662384 156.350032 \nL 672.694205 160.958678 \nL 672.916956 296.255341 \nL 672.980599 282.978053 \nL 673.203349 151.192738 \nL 673.23517 154.704087 \nL 673.330635 174.235966 \nL 673.362456 169.956509 \nL 673.457921 139.671125 \nL 673.489742 151.083009 \nL 673.712492 272.005088 \nL 673.776135 233.05106 \nL 673.8716 163.48246 \nL 673.903421 164.140838 \nL 673.967064 174.674884 \nL 674.09435 200.461353 \nL 674.126171 199.034868 \nL 674.221636 172.590021 \nL 674.253457 182.685149 \nL 674.476208 306.02128 \nL 674.508029 302.071013 \nL 674.603493 247.535375 \nL 674.698958 210.666211 \nL 674.730779 213.958101 \nL 674.858065 240.512677 \nL 674.889887 236.562409 \nL 674.985351 208.252159 \nL 675.017172 215.933234 \nL 675.239923 313.592626 \nL 675.271744 310.849385 \nL 675.367209 260.044555 \nL 675.494494 210.007833 \nL 675.526316 212.641345 \nL 675.62178 228.661874 \nL 675.653602 221.858636 \nL 675.749066 171.053806 \nL 675.780888 179.502989 \nL 675.971816 281.551567 \nL 676.003638 278.808326 \nL 676.067281 235.574842 \nL 676.162745 157.337599 \nL 676.194567 158.873814 \nL 676.385495 201.010001 \nL 676.449138 188.171632 \nL 676.512781 158.105707 \nL 676.544603 164.689486 \nL 676.735532 273.980221 \nL 676.767353 272.882925 \nL 676.830996 229.210522 \nL 676.894639 158.544625 \nL 676.958282 170.834347 \nL 677.149211 212.751074 \nL 677.212854 201.010001 \nL 677.276496 165.567323 \nL 677.308318 173.138669 \nL 677.499247 290.000751 \nL 677.531068 288.135347 \nL 677.594711 245.560241 \nL 677.658354 174.016507 \nL 677.721997 186.964606 \nL 677.849283 196.291626 \nL 677.881104 200.680812 \nL 677.912926 200.241894 \nL 678.040212 164.908945 \nL 678.072033 177.966774 \nL 678.262962 303.168309 \nL 678.294783 302.729391 \nL 678.358426 266.189416 \nL 678.517534 180.490556 \nL 678.612998 195.742978 \nL 678.676641 206.715943 \nL 678.740284 199.254327 \nL 678.803927 175.552722 \nL 678.835748 184.879742 \nL 679.058499 308.106144 \nL 679.122141 268.932657 \nL 679.281249 191.024603 \nL 679.472178 218.895935 \nL 679.503999 215.384586 \nL 679.567642 192.670548 \nL 679.599463 197.279193 \nL 679.822214 306.789388 \nL 679.854035 303.607228 \nL 680.044964 197.608382 \nL 680.140428 211.214859 \nL 680.235893 226.68674 \nL 680.267714 223.065662 \nL 680.331357 204.192161 \nL 680.363179 211.434319 \nL 680.554107 315.56776 \nL 680.61775 312.934248 \nL 680.713215 263.885093 \nL 680.808679 219.554313 \nL 680.840501 221.419717 \nL 680.935965 240.402947 \nL 680.999608 233.928898 \nL 681.095072 181.258664 \nL 681.126894 185.867309 \nL 681.286001 288.025617 \nL 681.317823 286.489402 \nL 681.381465 272.224547 \nL 681.47693 164.689486 \nL 681.572394 173.02894 \nL 681.731502 204.960269 \nL 681.795145 191.682981 \nL 681.858787 160.958678 \nL 681.890609 167.981376 \nL 682.081538 281.880756 \nL 682.113359 278.808326 \nL 682.177002 231.734305 \nL 682.240645 161.726785 \nL 682.304288 173.797047 \nL 682.495217 211.873237 \nL 682.527038 207.154862 \nL 682.622503 166.335431 \nL 682.654324 173.577588 \nL 682.845253 297.023449 \nL 682.877074 295.267774 \nL 682.940717 253.680235 \nL 683.099825 166.55489 \nL 683.195289 175.333262 \nL 683.258932 182.685149 \nL 683.290753 181.039204 \nL 683.386218 153.277602 \nL 683.418039 162.275434 \nL 683.608968 278.918056 \nL 683.64079 276.504003 \nL 683.704432 234.806735 \nL 683.768075 167.761916 \nL 683.831718 175.333262 \nL 684.022647 212.312156 \nL 684.08629 201.668379 \nL 684.149933 174.784614 \nL 684.181754 180.490556 \nL 684.372683 305.582362 \nL 684.404505 305.362902 \nL 684.468148 268.16455 \nL 684.627255 183.014338 \nL 684.754541 204.301891 \nL 684.786362 209.568914 \nL 684.850005 206.496484 \nL 684.881827 206.167295 \nL 684.913648 200.571083 \nL 684.94547 207.154862 \nL 685.16822 314.251004 \nL 685.231863 307.447766 \nL 685.359149 226.467281 \nL 685.422792 232.173223 \nL 685.518256 253.460776 \nL 685.581899 246.876997 \nL 685.677363 216.701342 \nL 685.709185 223.61431 \nL 685.931935 323.468295 \nL 685.963756 321.273702 \nL 686.059221 269.042387 \nL 686.186507 199.034868 \nL 686.218328 200.132164 \nL 686.313793 211.763507 \nL 686.345614 206.496484 \nL 686.441078 186.086768 \nL 686.4729 194.426222 \nL 686.663829 312.056411 \nL 686.69565 309.31317 \nL 686.759293 263.665634 \nL 686.9184 172.91921 \nL 686.950222 172.480291 \nL 687.077508 194.865141 \nL 687.109329 189.488388 \nL 687.204794 166.774349 \nL 687.236615 181.587853 \nL 687.459365 302.509931 \nL 687.523008 262.897526 \nL 687.586651 195.304059 \nL 687.650294 201.55865 \nL 687.713937 208.361888 \nL 687.841223 230.966197 \nL 687.873044 228.661874 \nL 687.968509 197.279193 \nL 688.00033 202.107298 \nL 688.159438 312.49533 \nL 688.22308 309.642359 \nL 688.286723 268.384009 \nL 688.350366 199.144597 \nL 688.414009 206.057565 \nL 688.445831 206.277025 \nL 688.541295 217.46945 \nL 688.604938 228.771604 \nL 688.668581 221.748906 \nL 688.732224 197.279193 \nL 688.764045 198.047301 \nL 688.954974 311.178574 \nL 688.986796 310.629926 \nL 689.050439 265.311579 \nL 689.114082 197.169464 \nL 689.177724 203.314324 \nL 689.30501 222.187825 \nL 689.368653 234.806735 \nL 689.400475 231.075927 \nL 689.495939 195.962437 \nL 689.527761 198.26676 \nL 689.718689 311.398033 \nL 689.750511 310.300737 \nL 689.814154 269.042387 \nL 689.877797 199.802975 \nL 689.94144 205.179728 \nL 690.005083 213.189993 \nL 690.132368 229.649441 \nL 690.259654 203.094865 \nL 690.291476 210.446752 \nL 690.514226 315.348301 \nL 690.546047 312.056411 \nL 690.736976 209.129996 \nL 690.832441 232.282953 \nL 690.896084 240.073758 \nL 690.927905 237.549976 \nL 691.023369 214.506749 \nL 691.055191 219.883502 \nL 691.277941 322.480728 \nL 691.309763 319.188839 \nL 691.405227 272.334277 \nL 691.500691 235.684572 \nL 691.532513 238.427813 \nL 691.659799 261.58077 \nL 691.69162 255.874828 \nL 691.818906 217.35972 \nL 692.009835 320.725054 \nL 692.041656 317.872083 \nL 692.105299 273.980221 \nL 692.168942 206.386754 \nL 692.232585 213.628912 \nL 692.264407 212.970534 \nL 692.423514 225.589444 \nL 692.455335 220.43215 \nL 692.5508 196.511086 \nL 692.582621 204.74081 \nL 692.77355 327.199104 \nL 692.805371 325.662888 \nL 692.869014 285.172646 \nL 693.028122 203.643513 \nL 693.187229 223.175392 \nL 693.219051 217.798638 \nL 693.314515 197.718112 \nL 693.346336 206.606214 \nL 693.537265 325.443429 \nL 693.569087 321.493162 \nL 693.63273 277.71103 \nL 693.760015 206.386754 \nL 693.791837 206.606214 \nL 693.919123 221.858636 \nL 693.950944 226.357551 \nL 693.982766 225.369985 \nL 694.110052 198.26676 \nL 694.30098 312.934248 \nL 694.332802 310.849385 \nL 694.396445 266.628335 \nL 694.460088 201.229461 \nL 694.523731 207.92297 \nL 694.714659 233.819168 \nL 694.778302 226.9062 \nL 694.873767 204.960269 \nL 695.096517 328.625589 \nL 695.16016 286.92832 \nL 695.255624 214.616478 \nL 695.287446 217.798638 \nL 695.351089 223.72404 \nL 695.478375 242.487811 \nL 695.542017 237.549976 \nL 695.60566 226.79647 \nL 695.637482 228.661874 \nL 695.828411 340.476392 \nL 695.892054 335.648287 \nL 696.051161 243.804566 \nL 696.146625 257.081855 \nL 696.24209 271.23698 \nL 696.273911 268.384009 \nL 696.401197 244.024026 \nL 696.592126 346.511523 \nL 696.655769 344.975307 \nL 696.751233 293.182911 \nL 696.878519 221.968365 \nL 696.910341 223.285121 \nL 697.005805 239.964029 \nL 697.069448 234.806735 \nL 697.133091 219.225124 \nL 697.164912 219.993232 \nL 697.387662 337.074772 \nL 697.451305 293.731559 \nL 697.610413 219.334854 \nL 697.642234 220.212691 \nL 697.76952 234.148357 \nL 697.801342 233.709438 \nL 697.928627 211.982967 \nL 698.119556 343.439092 \nL 698.151378 341.573688 \nL 698.215021 304.046147 \nL 698.374128 205.838106 \nL 698.405949 205.618647 \nL 698.533235 211.982967 \nL 698.660521 200.571083 \nL 698.755985 276.065085 \nL 698.883271 328.625589 \nL 698.915093 325.992077 \nL 698.978736 286.269943 \nL 699.137843 206.277025 \nL 699.169665 207.484051 \nL 699.29695 226.138092 \nL 699.328772 224.162958 \nL 699.456058 191.79271 \nL 699.646987 309.20344 \nL 699.678808 305.692091 \nL 699.742451 267.396442 \nL 699.806094 200.132164 \nL 699.869737 201.44892 \nL 699.901558 202.655946 \nL 700.092487 234.148357 \nL 700.124308 227.125659 \nL 700.219773 197.718112 \nL 700.251594 221.639176 \nL 700.410702 316.335868 \nL 700.474345 305.582362 \nL 700.633452 213.299723 \nL 700.665273 214.397019 \nL 700.792559 240.183488 \nL 700.888024 235.026194 \nL 700.983488 220.212691 \nL 701.206238 327.747752 \nL 701.23806 324.126673 \nL 701.397167 235.574842 \nL 701.524453 258.179151 \nL 701.588096 265.201849 \nL 701.619917 262.787797 \nL 701.747203 235.794302 \nL 701.779025 254.448343 \nL 701.969953 335.758017 \nL 702.033596 319.079109 \nL 702.160882 246.438078 \nL 702.256347 262.897526 \nL 702.351811 290.878588 \nL 702.415454 287.806158 \nL 702.510918 250.168886 \nL 702.54274 270.907791 \nL 702.701847 339.379095 \nL 702.733669 337.184502 \nL 702.797312 301.961283 \nL 702.956419 215.604045 \nL 703.020062 209.788374 \nL 703.051883 211.653778 \nL 703.179169 229.649441 \nL 703.210991 226.028363 \nL 703.274634 212.751074 \nL 703.497384 336.745583 \nL 703.592848 266.628335 \nL 703.720134 223.285121 \nL 703.84742 231.624575 \nL 703.879241 235.574842 \nL 703.911063 234.916464 \nL 704.006527 216.152694 \nL 704.038349 221.968365 \nL 704.229278 340.256932 \nL 704.261099 337.403961 \nL 704.324742 302.94885 \nL 704.483849 218.895935 \nL 704.515671 217.24999 \nL 704.547492 219.005665 \nL 704.579314 218.457016 \nL 704.642957 228.332685 \nL 704.674778 222.846203 \nL 704.770242 208.252159 \nL 704.802064 212.421885 \nL 704.992993 329.283967 \nL 705.024814 326.650455 \nL 705.088457 288.464536 \nL 705.247564 212.312156 \nL 705.438493 241.171055 \nL 705.502136 233.380249 \nL 705.565779 215.384586 \nL 705.756708 332.356397 \nL 705.788529 331.039641 \nL 705.883994 259.056988 \nL 706.01128 224.601877 \nL 706.23403 254.119154 \nL 706.265851 252.25375 \nL 706.329494 233.380249 \nL 706.361316 254.448343 \nL 706.552244 342.561255 \nL 706.615887 328.18667 \nL 706.806816 230.966197 \nL 706.870459 237.111058 \nL 706.934102 243.804566 \nL 706.965924 242.378081 \nL 707.061388 237.549976 \nL 707.093209 239.63484 \nL 707.31596 343.329363 \nL 707.347781 339.818014 \nL 707.443245 293.731559 \nL 707.53871 240.293218 \nL 707.602353 243.365648 \nL 707.697817 257.740233 \nL 707.729639 249.839697 \nL 707.856925 227.893767 \nL 708.047853 338.062339 \nL 708.079675 334.66072 \nL 708.143318 293.621829 \nL 708.302425 218.566746 \nL 708.461532 233.489979 \nL 708.493354 229.649441 \nL 708.588818 213.738641 \nL 708.62064 214.616478 \nL 708.84339 336.635854 \nL 708.907033 300.425068 \nL 709.034319 224.272688 \nL 709.06614 225.589444 \nL 709.225248 245.99916 \nL 709.28889 238.866732 \nL 709.384355 216.701342 \nL 709.607105 343.878011 \nL 709.670748 303.497498 \nL 709.829855 209.568914 \nL 709.92532 215.933234 \nL 709.988963 221.419717 \nL 710.020784 216.701342 \nL 710.116249 201.33919 \nL 710.14807 205.728377 \nL 710.338999 329.722886 \nL 710.37082 328.515859 \nL 710.434463 290.000751 \nL 710.593571 208.910536 \nL 710.657213 216.481883 \nL 710.752678 232.502412 \nL 710.848142 231.514845 \nL 710.911785 218.127827 \nL 711.102714 340.91531 \nL 711.166357 331.259101 \nL 711.357286 232.941331 \nL 711.389107 233.819168 \nL 711.611857 256.752666 \nL 711.6755 241.171055 \nL 711.707322 255.106721 \nL 711.898251 345.962874 \nL 711.961894 333.343964 \nL 712.121001 255.984558 \nL 712.184644 263.775363 \nL 712.248287 274.089951 \nL 712.31193 270.578602 \nL 712.439216 250.607805 \nL 712.661966 354.302328 \nL 712.693787 352.327194 \nL 712.789252 308.764522 \nL 712.916538 252.473209 \nL 712.948359 253.460776 \nL 713.043823 260.702933 \nL 713.202931 237.879165 \nL 713.393859 344.31693 \nL 713.425681 342.341796 \nL 713.489324 302.290472 \nL 713.648431 219.773772 \nL 713.680253 220.102961 \nL 713.807539 240.402947 \nL 713.871181 235.245653 \nL 713.934824 229.97863 \nL 713.966646 220.322421 \nL 714.157575 340.805581 \nL 714.189396 338.391528 \nL 714.253039 301.522364 \nL 714.412146 231.514845 \nL 714.443968 229.649441 \nL 714.475789 234.148357 \nL 714.571254 240.841866 \nL 714.603075 239.63484 \nL 714.730361 218.566746 \nL 714.92129 339.927743 \nL 714.984933 325.772618 \nL 715.112219 234.367816 \nL 715.175862 237.001328 \nL 715.36679 245.121322 \nL 715.462255 236.562409 \nL 715.494076 222.626743 \nL 715.525898 245.560241 \nL 715.685005 343.439092 \nL 715.716826 342.122336 \nL 715.780469 302.83912 \nL 715.939577 234.038627 \nL 715.971398 233.489979 \nL 716.162327 245.450511 \nL 716.194148 244.792133 \nL 716.257791 224.711607 \nL 716.480542 348.047738 \nL 716.512363 340.256932 \nL 716.703292 227.235389 \nL 716.766935 232.502412 \nL 716.862399 240.293218 \nL 716.926042 236.123491 \nL 716.957864 236.562409 \nL 717.021507 235.355383 \nL 717.244257 356.93584 \nL 717.276078 354.631517 \nL 717.371543 291.646696 \nL 717.467007 243.146189 \nL 717.498829 246.657537 \nL 717.626114 269.481306 \nL 717.657936 268.603468 \nL 717.785222 248.632671 \nL 718.007972 367.030968 \nL 718.071615 361.325026 \nL 718.230722 276.504003 \nL 718.326187 289.452103 \nL 718.358008 292.085614 \nL 718.38983 290.32994 \nL 718.548937 247.974293 \nL 718.580758 268.822928 \nL 718.771687 360.447189 \nL 718.83533 325.00451 \nL 718.994437 222.297554 \nL 719.089902 217.688909 \nL 719.121723 219.993232 \nL 719.249009 224.272688 \nL 719.280831 222.517014 \nL 719.312652 214.616478 \nL 719.535402 356.606651 \nL 719.567224 346.292063 \nL 719.789974 233.380249 \nL 719.91726 243.914296 \nL 719.980903 239.086191 \nL 720.044546 236.23322 \nL 720.076367 226.357551 \nL 720.108189 250.827264 \nL 720.267296 353.973139 \nL 720.299117 353.863409 \nL 720.36276 316.884516 \nL 720.521868 231.624575 \nL 720.553689 230.966197 \nL 720.680975 239.744569 \nL 720.840082 224.382418 \nL 721.031011 349.693683 \nL 721.094654 339.269365 \nL 721.317404 219.334854 \nL 721.349226 220.212691 \nL 721.381047 217.908368 \nL 721.412869 222.297554 \nL 721.540155 227.015929 \nL 721.603798 215.933234 \nL 721.826548 346.950441 \nL 721.858369 338.391528 \nL 722.049298 210.775941 \nL 722.112941 216.701342 \nL 722.30387 231.295386 \nL 722.367513 228.881334 \nL 722.590263 352.107735 \nL 722.653906 341.463959 \nL 722.813013 240.732136 \nL 722.876656 247.974293 \nL 722.972121 262.787797 \nL 723.003942 259.605637 \nL 723.099406 260.483474 \nL 723.131228 253.351046 \nL 723.3858 362.641782 \nL 723.449443 343.768281 \nL 723.60855 270.029954 \nL 723.640371 272.005088 \nL 723.704014 277.6013 \nL 723.735836 276.284544 \nL 723.894943 245.231052 \nL 724.117693 360.556918 \nL 724.149515 351.229898 \nL 724.372265 223.394851 \nL 724.404086 225.369985 \nL 724.499551 234.587276 \nL 724.531372 231.405116 \nL 724.563194 225.808903 \nL 724.658658 227.564578 \nL 724.849587 356.606651 \nL 724.881408 356.167732 \nL 724.945051 321.163973 \nL 725.104159 230.527278 \nL 725.167802 232.612142 \nL 725.263266 238.098624 \nL 725.390552 236.891598 \nL 725.422373 228.113226 \nL 725.613302 359.788811 \nL 725.676945 349.474223 \nL 725.931517 227.893767 \nL 725.963338 226.467281 \nL 725.99516 227.235389 \nL 726.154267 235.904031 \nL 726.186089 226.9062 \nL 726.408839 357.155299 \nL 726.44066 347.060171 \nL 726.66341 218.127827 \nL 726.695232 220.871069 \nL 726.727053 221.200258 \nL 726.790696 230.198089 \nL 726.854339 224.821336 \nL 726.949804 221.639176 \nL 727.140732 350.790979 \nL 727.204375 342.122336 \nL 727.427126 219.115394 \nL 727.458947 222.955932 \nL 727.681697 237.988895 \nL 727.713519 234.806735 \nL 727.936269 350.790979 \nL 727.968091 348.596386 \nL 728.063555 290.000751 \nL 728.159019 245.450511 \nL 728.190841 249.291049 \nL 728.318127 264.87266 \nL 728.349948 259.715366 \nL 728.477234 245.560241 \nL 728.699984 354.741247 \nL 728.763627 346.511523 \nL 728.922735 260.593204 \nL 729.018199 270.798061 \nL 729.05002 274.638599 \nL 729.081842 274.089951 \nL 729.240949 253.680235 \nL 729.463699 355.289895 \nL 729.527342 345.633685 \nL 729.718271 244.243485 \nL 729.813736 259.495907 \nL 729.845557 259.166718 \nL 730.004664 231.514845 \nL 730.195593 353.75368 \nL 730.227415 350.900709 \nL 730.291058 314.909382 \nL 730.450165 216.811072 \nL 730.481986 215.274856 \nL 730.513808 218.127827 \nL 730.545629 218.457016 \nL 730.609272 224.492147 \nL 730.641094 221.200258 \nL 730.672915 215.823505 \nL 730.736558 219.993232 \nL 730.800201 254.448343 \nL 730.959308 344.865578 \nL 730.99113 343.878011 \nL 731.054773 306.460199 \nL 731.21388 216.152694 \nL 731.245701 214.726208 \nL 731.277523 217.688909 \nL 731.309344 218.566746 \nL 731.372987 229.210522 \nL 731.43663 223.72404 \nL 731.500273 224.931066 \nL 731.532095 217.35972 \nL 731.723023 345.523956 \nL 731.786666 333.563423 \nL 732.009417 227.345118 \nL 732.136703 240.512677 \nL 732.200345 239.854299 \nL 732.232167 240.732136 \nL 732.263988 239.52511 \nL 732.29581 228.003496 \nL 732.327631 245.121322 \nL 732.51856 351.888276 \nL 732.582203 319.847217 \nL 732.74131 220.871069 \nL 732.773132 219.554313 \nL 732.804953 222.736473 \nL 733.091346 254.009424 \nL 733.282275 350.900709 \nL 733.345918 337.73315 \nL 733.505026 252.363479 \nL 733.568668 260.483474 \nL 733.664133 273.212114 \nL 733.695954 272.224547 \nL 733.82324 259.276448 \nL 733.918705 317.433164 \nL 734.04599 355.838543 \nL 734.077812 354.302328 \nL 734.109633 351.668816 \nL 734.300562 260.264015 \nL 734.364205 264.324012 \nL 734.396027 265.750497 \nL 734.427848 263.885093 \nL 734.586955 236.123491 \nL 734.777884 347.608819 \nL 734.841527 337.623421 \nL 735.12792 197.279193 \nL 735.318849 204.850539 \nL 735.350671 200.351623 \nL 735.573421 331.807749 \nL 735.605242 324.236403 \nL 735.891635 184.001905 \nL 736.146207 220.871069 \nL 736.337136 326.869915 \nL 736.400779 295.048315 \nL 736.559886 204.960269 \nL 736.655351 201.887839 \nL 736.846279 213.189993 \nL 736.878101 211.214859 \nL 737.100851 334.66072 \nL 737.132673 327.089374 \nL 737.355423 206.277025 \nL 737.387244 207.154862 \nL 737.609995 220.761339 \nL 737.641816 217.140261 \nL 737.864566 333.892612 \nL 737.896388 327.308833 \nL 738.119138 208.471618 \nL 738.150959 212.531615 \nL 738.182781 212.641345 \nL 738.437353 235.684572 \nL 738.628281 345.194767 \nL 738.691924 336.526124 \nL 738.914675 236.781869 \nL 738.946496 237.879165 \nL 738.978318 237.659706 \nL 739.073782 225.260255 \nL 739.169246 228.003496 \nL 739.201068 232.392682 \nL 739.423818 345.633685 \nL 739.45564 344.2072 \nL 739.837497 207.264592 \nL 739.90114 207.70351 \nL 739.932961 202.765676 \nL 740.028426 289.671562 \nL 740.155712 329.283967 \nL 740.187533 321.383432 \nL 740.473926 159.861381 \nL 740.505748 161.178137 \nL 740.664855 181.039204 \nL 740.696677 180.490556 \nL 740.919427 322.700188 \nL 740.951248 315.67749 \nL 741.237642 177.198666 \nL 741.492213 223.943499 \nL 741.683142 340.147203 \nL 741.746785 312.166141 \nL 741.905892 206.057565 \nL 742.001357 200.022435 \nL 742.096821 210.007833 \nL 742.128643 209.568914 \nL 742.160464 210.117563 \nL 742.255928 231.624575 \nL 742.415036 336.635854 \nL 742.446857 336.526124 \nL 742.5105 304.704524 \nL 742.669608 205.289458 \nL 742.701429 200.571083 \nL 742.765072 201.997568 \nL 742.828715 210.007833 \nL 742.892358 205.069999 \nL 742.956001 207.264592 \nL 742.987822 210.007833 \nL 743.178751 334.880179 \nL 743.242394 325.992077 \nL 743.433323 201.010001 \nL 743.496966 205.728377 \nL 743.751537 229.320252 \nL 743.974288 343.000174 \nL 744.037931 331.47856 \nL 744.197038 229.429982 \nL 744.292502 239.63484 \nL 744.356145 246.547808 \nL 744.387967 244.353215 \nL 744.45161 237.440247 \nL 744.515252 240.073758 \nL 744.578895 274.967788 \nL 744.738003 347.938008 \nL 744.769824 347.38936 \nL 744.801646 344.09747 \nL 744.992574 247.096456 \nL 745.056217 254.667802 \nL 745.088039 256.752666 \nL 745.11986 253.899695 \nL 745.278968 232.831601 \nL 745.469896 343.439092 \nL 745.565361 313.373167 \nL 745.75629 196.401356 \nL 745.788111 197.718112 \nL 745.947218 189.598117 \nL 746.074504 213.738641 \nL 746.265433 329.174237 \nL 746.329076 299.437501 \nL 746.520005 171.602454 \nL 746.679112 147.791119 \nL 746.742755 154.594358 \nL 746.838219 179.39326 \nL 747.029148 310.520196 \nL 747.092791 284.294809 \nL 747.28372 152.070576 \nL 747.315541 151.412198 \nL 747.347363 147.57166 \nL 747.379184 149.546794 \nL 747.601935 189.159199 \nL 747.792863 319.298568 \nL 747.856506 292.634263 \nL 748.047435 168.749483 \nL 748.079257 168.968942 \nL 748.111078 165.567323 \nL 748.174721 170.505158 \nL 748.270185 182.35596 \nL 748.397471 249.729968 \nL 748.556579 328.18667 \nL 748.620222 305.692091 \nL 748.81115 197.059734 \nL 749.002079 213.848371 \nL 749.161186 267.506172 \nL 749.320294 345.633685 \nL 749.383937 337.623421 \nL 749.543044 241.609973 \nL 749.606687 245.011593 \nL 749.702151 254.119154 \nL 749.733973 251.046724 \nL 749.797616 245.340782 \nL 749.829437 250.168886 \nL 749.861259 249.07159 \nL 749.89308 254.667802 \nL 750.084009 352.766113 \nL 750.11583 352.327194 \nL 750.147652 350.242331 \nL 750.370402 247.645104 \nL 750.465866 249.729968 \nL 750.561331 228.661874 \nL 750.624974 232.831601 \nL 750.688617 276.613733 \nL 750.847724 343.658552 \nL 750.911367 317.433164 \nL 751.102296 182.46569 \nL 751.165939 173.577588 \nL 751.261403 176.540289 \nL 751.293225 175.333262 \nL 751.42051 209.898103 \nL 751.611439 326.321266 \nL 751.675082 301.193176 \nL 751.866011 169.84678 \nL 751.929654 164.579756 \nL 751.961475 167.322998 \nL 752.184226 202.765676 \nL 752.375154 321.054243 \nL 752.438797 292.305074 \nL 752.661548 138.354369 \nL 752.693369 130.892752 \nL 752.757012 135.391668 \nL 752.820655 136.050046 \nL 752.884298 148.998145 \nL 752.947941 182.904608 \nL 753.13887 306.24074 \nL 753.202512 276.394274 \nL 753.393441 159.203003 \nL 753.552549 172.151102 \nL 753.711656 205.838106 \nL 753.902585 331.149371 \nL 753.966228 307.996414 \nL 754.157156 180.929475 \nL 754.316264 177.747315 \nL 754.379907 186.745146 \nL 754.507193 246.328349 \nL 754.6663 331.47856 \nL 754.729943 327.089374 \nL 754.952693 195.304059 \nL 755.016336 195.633248 \nL 755.1118 183.562986 \nL 755.143622 185.867309 \nL 755.270908 243.036459 \nL 755.461837 331.807749 \nL 755.493658 332.356397 \nL 755.907337 169.188402 \nL 756.034623 227.235389 \nL 756.19373 316.665057 \nL 756.257373 292.195344 \nL 756.511945 111.031685 \nL 756.639231 99.729531 \nL 756.671052 103.899258 \nL 756.798338 182.46569 \nL 756.957445 287.257509 \nL 757.021088 266.738064 \nL 757.27566 75.918196 \nL 757.371124 70.212254 \nL 757.402946 71.090091 \nL 757.530232 107.300877 \nL 757.721161 263.446175 \nL 757.784803 242.59754 \nL 758.039375 45.632811 \nL 758.103018 61.104693 \nL 758.484876 283.307242 \nL 758.548519 263.116986 \nL 758.771269 95.450074 \nL 758.834912 89.195484 \nL 758.866733 91.499807 \nL 759.057662 159.971111 \nL 759.248591 299.437501 \nL 759.312234 292.634263 \nL 759.503163 184.001905 \nL 759.566806 192.231629 \nL 759.66227 207.045132 \nL 759.694091 203.862972 \nL 759.725913 204.74081 \nL 759.853199 261.58077 \nL 760.044128 338.062339 \nL 760.10777 318.420731 \nL 760.266878 237.769435 \nL 760.298699 242.487811 \nL 760.362342 251.595372 \nL 760.394164 249.291049 \nL 760.489628 233.16079 \nL 760.52145 239.086191 \nL 760.553271 239.854299 \nL 760.616914 265.860227 \nL 760.776021 340.256932 \nL 760.807843 339.927743 \nL 760.839664 337.84288 \nL 760.96695 244.462944 \nL 761.126057 213.519182 \nL 761.253343 184.001905 \nL 761.316986 193.109466 \nL 761.380629 239.854299 \nL 761.539736 317.433164 \nL 761.603379 293.29264 \nL 761.857951 116.737627 \nL 761.921594 113.994386 \nL 761.953415 114.762493 \nL 762.04888 130.014915 \nL 762.080701 134.84302 \nL 762.303452 289.561832 \nL 762.367094 265.421308 \nL 762.621666 76.576574 \nL 762.685309 71.30955 \nL 762.717131 73.943062 \nL 762.780774 80.417112 \nL 762.908059 173.906777 \nL 763.067167 280.454271 \nL 763.13081 259.056988 \nL 763.35356 102.033853 \nL 763.480846 93.804129 \nL 763.512667 94.901426 \nL 763.639953 149.766253 \nL 763.830882 296.58453 \nL 763.894525 275.845625 \nL 764.117275 146.364634 \nL 764.149097 142.524096 \nL 764.244561 143.840852 \nL 764.276382 144.170041 \nL 764.371847 169.62732 \nL 764.43549 224.382418 \nL 764.594597 320.286135 \nL 764.65824 299.218042 \nL 764.88099 167.542457 \nL 764.912812 163.811649 \nL 765.008276 164.470027 \nL 765.071919 173.358129 \nL 765.231026 272.773195 \nL 765.358312 331.259101 \nL 765.390134 330.490993 \nL 765.421955 327.089374 \nL 765.74017 185.208931 \nL 765.803813 170.395428 \nL 765.835634 172.80948 \nL 765.96292 225.918633 \nL 766.153849 318.420731 \nL 766.18567 317.872083 \nL 766.312956 213.409452 \nL 766.503885 165.567323 \nL 766.599349 153.058143 \nL 766.631171 157.557058 \nL 766.662992 160.848948 \nL 766.885743 294.828856 \nL 766.917564 288.793725 \nL 767.2676 78.222519 \nL 767.331243 85.135487 \nL 767.458529 134.404101 \nL 767.649458 275.516436 \nL 767.713101 247.754834 \nL 767.935851 92.706833 \nL 767.967672 84.586838 \nL 768.031315 93.255481 \nL 768.254066 192.999737 \nL 768.413173 284.404538 \nL 768.476816 258.947259 \nL 768.667745 139.341936 \nL 768.731388 136.050046 \nL 768.79503 154.045709 \nL 768.858673 143.511663 \nL 768.890495 144.49923 \nL 768.985959 172.80948 \nL 769.176888 303.387769 \nL 769.240531 279.466704 \nL 769.463281 151.192738 \nL 769.526924 144.828419 \nL 769.558746 145.596526 \nL 769.717853 172.80948 \nL 769.781496 227.784037 \nL 769.940603 318.74992 \nL 770.004246 297.462367 \nL 770.226996 168.530024 \nL 770.290639 158.544625 \nL 770.354282 161.287867 \nL 770.417925 173.467858 \nL 770.545211 237.330517 \nL 770.704318 330.820182 \nL 770.73614 329.942345 \nL 770.799783 306.789388 \nL 770.990712 205.179728 \nL 771.086176 210.775941 \nL 771.117997 208.910536 \nL 771.149819 204.74081 \nL 771.18164 206.715943 \nL 771.308926 249.291049 \nL 771.499855 328.2964 \nL 771.563498 316.335868 \nL 771.786248 212.860804 \nL 771.81807 213.299723 \nL 771.913534 191.79271 \nL 771.977177 201.668379 \nL 772.008998 203.314324 \nL 772.231749 328.076941 \nL 772.295392 300.095879 \nL 772.518142 151.521927 \nL 772.677249 135.830587 \nL 772.804535 177.857044 \nL 772.963642 311.507763 \nL 772.995464 311.398033 \nL 773.059107 285.611565 \nL 773.313679 102.472772 \nL 773.440964 91.938725 \nL 773.536429 107.849525 \nL 773.759179 267.067253 \nL 773.822822 248.96186 \nL 774.077394 56.166858 \nL 774.172858 60.665774 \nL 774.300144 100.497638 \nL 774.522894 279.137515 \nL 774.554716 274.638599 \nL 774.841109 141.31707 \nL 774.87293 143.840852 \nL 775.000216 154.045709 \nL 775.159324 267.396442 \nL 775.286609 321.82235 \nL 775.318431 317.323435 \nL 775.700288 155.801384 \nL 775.73211 156.569492 \nL 775.891217 228.113226 \nL 776.050325 321.602891 \nL 776.082146 321.493162 \nL 776.145789 301.632094 \nL 776.368539 195.304059 \nL 776.400361 197.827841 \nL 776.432182 194.97487 \nL 776.495825 184.879742 \nL 776.527647 186.306228 \nL 776.654932 238.976462 \nL 776.81404 323.907214 \nL 776.845861 323.139106 \nL 776.877683 320.725054 \nL 776.973147 251.814831 \nL 777.100433 196.950004 \nL 777.132254 201.33919 \nL 777.164076 201.55865 \nL 777.25954 181.807312 \nL 777.355005 189.268928 \nL 777.545933 309.752089 \nL 777.609576 301.193176 \nL 777.89597 136.159776 \nL 777.927791 137.91545 \nL 777.959612 138.573828 \nL 777.991434 136.598694 \nL 778.023255 138.793288 \nL 778.182363 239.52511 \nL 778.34147 315.787219 \nL 778.405113 290.878588 \nL 778.596042 178.076504 \nL 778.691506 171.821913 \nL 778.755149 175.552722 \nL 778.786971 175.772181 \nL 778.914256 207.045132 \nL 779.105185 326.650455 \nL 779.168828 299.76669 \nL 779.391578 180.819745 \nL 779.4234 174.565155 \nL 779.487043 176.2111 \nL 779.614329 188.500821 \nL 779.64615 187.293795 \nL 779.8689 324.785051 \nL 779.900722 316.994246 \nL 780.187115 163.37273 \nL 780.218936 168.749483 \nL 780.378044 182.246231 \nL 780.409865 180.161367 \nL 780.632616 321.054243 \nL 780.696258 295.267774 \nL 780.95083 149.875983 \nL 781.014473 153.93598 \nL 781.205402 192.999737 \nL 781.396331 313.043978 \nL 781.459974 303.168309 \nL 781.682724 192.780277 \nL 781.778188 199.693246 \nL 781.841831 194.865141 \nL 781.969117 221.748906 \nL 782.160046 330.710452 \nL 782.191867 330.600723 \nL 782.25551 317.103975 \nL 782.478261 212.751074 \nL 782.510082 213.299723 \nL 782.573725 203.753243 \nL 782.701011 190.475955 \nL 782.89194 316.335868 \nL 782.955582 308.215873 \nL 783.273797 132.648427 \nL 783.305619 133.087346 \nL 783.369262 130.892752 \nL 783.464726 143.621392 \nL 783.687476 298.669393 \nL 783.719298 292.743992 \nL 784.037512 109.934389 \nL 784.132977 116.079249 \nL 784.260263 164.250567 \nL 784.451191 295.267774 \nL 784.514834 269.700765 \nL 784.737585 140.658692 \nL 784.769406 137.037613 \nL 784.833049 141.31707 \nL 784.896692 141.865718 \nL 785.023978 182.35596 \nL 785.214907 315.56776 \nL 785.278549 291.866155 \nL 785.5013 171.931643 \nL 785.533121 167.761916 \nL 785.564943 174.784614 \nL 785.787693 213.848371 \nL 785.978622 329.503426 \nL 786.042265 303.497498 \nL 786.265015 171.931643 \nL 786.328658 166.006242 \nL 786.392301 168.639753 \nL 786.424122 168.420294 \nL 786.551408 204.960269 \nL 786.742337 328.40613 \nL 786.774158 327.747752 \nL 786.837801 304.155876 \nL 787.02873 199.364057 \nL 787.092373 202.985135 \nL 787.124194 199.583516 \nL 787.187837 187.732713 \nL 787.219659 188.500821 \nL 787.346945 244.792133 \nL 787.537873 334.331531 \nL 787.601516 320.286135 \nL 787.856088 197.059734 \nL 787.951553 175.004073 \nL 788.047017 177.418126 \nL 788.269767 316.006679 \nL 788.301589 309.861818 \nL 788.587982 125.845188 \nL 788.683446 127.710593 \nL 788.715268 125.845188 \nL 788.747089 130.124645 \nL 788.842554 168.749483 \nL 789.033482 305.253173 \nL 789.097125 277.49157 \nL 789.319876 144.49923 \nL 789.351697 138.244639 \nL 789.41534 141.646259 \nL 789.510804 152.509494 \nL 789.606269 182.026771 \nL 789.797198 294.609396 \nL 789.86084 265.421308 \nL 790.051769 151.960846 \nL 790.338162 183.453257 \nL 790.529091 315.787219 \nL 790.592734 310.520196 \nL 790.879127 176.759748 \nL 790.910949 179.612719 \nL 791.070056 193.767844 \nL 791.101878 190.037036 \nL 791.324628 331.039641 \nL 791.356449 324.126673 \nL 791.5792 189.927306 \nL 791.642842 193.658115 \nL 791.833771 213.958101 \nL 791.865593 211.324589 \nL 792.088343 338.062339 \nL 792.151986 327.747752 \nL 792.342915 225.589444 \nL 792.438379 236.45268 \nL 792.502022 230.307819 \nL 792.597486 224.492147 \nL 792.629308 224.711607 \nL 792.852058 340.91531 \nL 792.88388 340.037473 \nL 792.947523 324.565592 \nL 793.10663 221.968365 \nL 793.170273 227.125659 \nL 793.202094 231.185656 \nL 793.233916 229.8689 \nL 793.393023 214.616478 \nL 793.583952 337.074772 \nL 793.615773 336.745583 \nL 793.679416 303.05858 \nL 793.870345 183.892175 \nL 794.124917 196.291626 \nL 794.156738 194.426222 \nL 794.379489 336.855313 \nL 794.41131 328.735319 \nL 794.697703 187.952173 \nL 794.729525 188.83001 \nL 794.824989 181.478123 \nL 794.85681 182.35596 \nL 794.952275 213.519182 \nL 795.143204 327.199104 \nL 795.206847 299.437501 \nL 795.429597 168.859213 \nL 795.588704 156.679221 \nL 795.71599 196.730545 \nL 795.906919 315.67749 \nL 795.970562 286.599132 \nL 796.161491 168.749483 \nL 796.225133 167.652187 \nL 796.384241 180.710015 \nL 796.416062 179.941908 \nL 796.447884 184.001905 \nL 796.670634 319.627757 \nL 796.702455 313.043978 \nL 796.925206 174.235966 \nL 796.988849 177.857044 \nL 797.275242 252.582939 \nL 797.434349 329.064508 \nL 797.497992 316.335868 \nL 797.688921 214.835938 \nL 797.784385 224.601877 \nL 797.816207 225.150525 \nL 797.975314 215.055397 \nL 798.198064 336.855313 \nL 798.229886 336.416394 \nL 798.293529 323.029377 \nL 798.516279 216.481883 \nL 798.579922 210.227292 \nL 798.739029 181.807312 \nL 798.929958 321.163973 \nL 798.96178 320.505595 \nL 799.025422 289.781291 \nL 799.248173 136.269506 \nL 799.40728 118.93222 \nL 799.502744 134.294372 \nL 799.725495 309.752089 \nL 799.757316 304.375335 \nL 800.139174 108.507903 \nL 800.170995 110.263578 \nL 800.298281 164.579756 \nL 800.48921 296.365071 \nL 800.552853 262.897526 \nL 800.775603 108.068984 \nL 800.902889 92.597103 \nL 800.93471 93.804129 \nL 801.061996 144.3895 \nL 801.252925 281.112649 \nL 801.284746 276.723463 \nL 801.507497 147.352201 \nL 801.539318 148.888416 \nL 801.57114 148.998145 \nL 801.79389 177.857044 \nL 802.01664 323.358566 \nL 802.048462 317.542894 \nL 802.334855 186.086768 \nL 802.589427 225.479714 \nL 802.780355 336.855313 \nL 802.843998 325.00451 \nL 803.034927 226.357551 \nL 803.162213 232.282953 \nL 803.289499 213.189993 \nL 803.32132 213.958101 \nL 803.54407 331.807749 \nL 803.607713 324.455862 \nL 803.703178 257.301314 \nL 803.894107 182.794879 \nL 804.053214 162.714352 \nL 804.085035 173.687318 \nL 804.307786 304.046147 \nL 804.339607 303.05858 \nL 804.435072 261.58077 \nL 804.626 146.474363 \nL 804.657822 146.584093 \nL 804.753286 125.625729 \nL 804.816929 127.710593 \nL 804.880572 177.088937 \nL 805.071501 302.180742 \nL 805.135144 265.531038 \nL 805.357894 106.42304 \nL 805.389715 99.071153 \nL 805.421537 104.228447 \nL 805.453358 112.019252 \nL 805.517001 103.02142 \nL 805.580644 102.801961 \nL 805.612466 114.872223 \nL 805.835216 284.733727 \nL 805.898859 254.777532 \nL 806.089788 149.437064 \nL 806.248895 139.890584 \nL 806.280717 140.878151 \nL 806.376181 158.654355 \nL 806.598931 319.956946 \nL 806.662574 283.416972 \nL 806.853503 166.115971 \nL 807.044432 142.414366 \nL 807.139896 152.948413 \nL 807.362646 314.360734 \nL 807.426289 275.626166 \nL 807.64904 122.004651 \nL 807.744504 104.118717 \nL 807.776325 105.545202 \nL 807.935433 154.594358 \nL 808.126361 284.294809 \nL 808.190004 271.017521 \nL 808.380933 127.930052 \nL 808.540041 139.890584 \nL 808.730969 237.111058 \nL 808.890077 318.640191 \nL 808.921898 318.091542 \nL 808.985541 303.936417 \nL 809.17647 222.187825 \nL 809.208291 223.065662 \nL 809.240113 224.711607 \nL 809.271934 221.090528 \nL 809.39922 197.059734 \nL 809.431042 206.825673 \nL 809.62197 337.184502 \nL 809.653792 335.977476 \nL 809.717435 295.706693 \nL 809.876542 197.827841 \nL 809.972006 190.037036 \nL 810.003828 192.341359 \nL 810.035649 193.987304 \nL 810.099292 193.767844 \nL 810.131114 192.341359 \nL 810.162935 182.246231 \nL 810.194757 196.181897 \nL 810.385686 336.635854 \nL 810.417507 336.087205 \nL 810.48115 299.108312 \nL 810.640257 213.519182 \nL 810.735722 209.349455 \nL 810.799365 213.958101 \nL 810.831186 213.409452 \nL 810.92665 193.438655 \nL 810.958472 205.947836 \nL 811.149401 335.428828 \nL 811.181222 334.989909 \nL 811.244865 295.596963 \nL 811.403972 204.082432 \nL 811.658544 194.316493 \nL 811.690366 181.917042 \nL 811.722187 196.401356 \nL 811.913116 331.698019 \nL 811.944937 331.149371 \nL 812.00858 289.891021 \nL 812.167688 187.293795 \nL 812.199509 185.64785 \nL 812.263152 187.842443 \nL 812.294973 189.707847 \nL 812.358616 186.964606 \nL 812.454081 176.540289 \nL 812.517724 220.871069 \nL 812.676831 332.575857 \nL 812.708652 332.136938 \nL 812.772295 296.69426 \nL 812.931403 212.860804 \nL 812.963224 213.299723 \nL 813.154153 228.881334 \nL 813.185974 226.577011 \nL 813.217796 215.494316 \nL 813.249617 224.492147 \nL 813.472368 349.803412 \nL 813.504189 345.085037 \nL 813.599654 289.671562 \nL 813.726939 241.609973 \nL 813.758761 243.255918 \nL 813.822404 249.510508 \nL 813.854225 248.742401 \nL 813.981511 222.736473 \nL 814.013333 235.794302 \nL 814.267904 353.314761 \nL 814.363369 307.447766 \nL 814.458833 257.740233 \nL 814.522476 259.056988 \nL 814.586119 267.396442 \nL 814.61794 266.957523 \nL 814.745226 222.955932 \nL 814.777048 237.001328 \nL 814.967977 352.875843 \nL 814.999798 350.790979 \nL 815.063441 308.545062 \nL 815.222548 226.138092 \nL 815.381656 231.295386 \nL 815.47712 209.788374 \nL 815.508941 196.620815 \nL 815.540763 214.17756 \nL 815.763513 346.292063 \nL 815.827156 310.849385 \nL 815.986263 214.397019 \nL 816.018085 213.409452 \nL 816.145371 225.040796 \nL 816.177192 222.078095 \nL 816.240835 210.556481 \nL 816.272657 197.608382 \nL 816.304478 214.616478 \nL 816.527228 345.633685 \nL 816.590871 305.362902 \nL 816.749979 222.187825 \nL 816.813621 224.382418 \nL 816.845443 224.162958 \nL 816.909086 228.661874 \nL 816.940907 224.601877 \nL 817.036372 196.181897 \nL 817.068193 212.531615 \nL 817.259122 343.000174 \nL 817.290943 341.573688 \nL 817.354586 302.290472 \nL 817.513694 212.970534 \nL 817.545515 212.751074 \nL 817.609158 214.726208 \nL 817.704623 224.492147 \nL 817.736444 221.639176 \nL 817.800087 200.132164 \nL 817.831908 213.189993 \nL 818.022837 341.793147 \nL 818.054659 340.91531 \nL 818.118302 302.290472 \nL 818.213766 222.955932 \nL 818.277409 226.79647 \nL 818.436516 246.876997 \nL 818.500159 239.52511 \nL 818.563802 216.481883 \nL 818.595624 227.784037 \nL 818.818374 346.072604 \nL 818.850195 341.02504 \nL 819.041124 236.891598 \nL 819.16841 258.39861 \nL 819.200231 257.520773 \nL 819.327517 226.357551 \nL 819.359339 240.183488 \nL 819.582089 351.449357 \nL 819.61391 349.145034 \nL 819.709375 300.863987 \nL 819.868482 236.23322 \nL 819.932125 238.647273 \nL 819.963947 236.891598 \nL 820.091232 202.875406 \nL 820.345804 337.184502 \nL 820.377626 327.638022 \nL 820.600376 202.655946 \nL 820.727662 220.54188 \nL 820.759483 218.895935 \nL 820.854948 193.109466 \nL 820.886769 214.726208 \nL 821.077698 342.561255 \nL 821.109519 342.122336 \nL 821.173162 304.814254 \nL 821.33227 222.846203 \nL 821.364091 220.980798 \nL 821.427734 221.858636 \nL 821.491377 226.79647 \nL 821.523198 224.162958 \nL 821.618663 192.999737 \nL 821.650484 212.751074 \nL 821.841413 346.511523 \nL 821.873234 344.975307 \nL 821.936877 303.607228 \nL 822.064163 223.943499 \nL 822.095985 225.699174 \nL 822.127806 217.140261 \nL 822.191449 220.761339 \nL 822.255092 228.552145 \nL 822.286914 226.138092 \nL 822.382378 196.181897 \nL 822.414199 214.06783 \nL 822.63695 344.09747 \nL 822.700593 305.911551 \nL 822.8597 220.43215 \nL 823.018807 227.784037 \nL 823.050629 226.68674 \nL 823.146093 193.877574 \nL 823.177915 212.202426 \nL 823.368843 336.745583 \nL 823.400665 336.635854 \nL 823.464308 299.437501 \nL 823.623415 215.494316 \nL 823.718879 212.531615 \nL 823.782522 218.127827 \nL 823.846165 215.604045 \nL 823.909808 202.765676 \nL 823.94163 217.140261 \nL 824.16438 342.451525 \nL 824.196201 339.159636 \nL 824.323487 256.972125 \nL 824.418952 237.220787 \nL 824.450773 237.659706 \nL 824.514416 239.195921 \nL 824.641702 213.628912 \nL 824.673523 206.825673 \nL 824.705345 222.297554 \nL 824.928095 343.439092 \nL 824.959917 342.451525 \nL 825.055381 300.315338 \nL 825.214488 233.380249 \nL 825.341774 213.519182 \nL 825.405417 186.745146 \nL 825.437239 188.171632 \nL 825.69181 334.441261 \nL 825.723632 324.785051 \nL 825.946382 194.865141 \nL 826.010025 192.560818 \nL 826.041846 194.535952 \nL 826.073668 196.840275 \nL 826.105489 196.511086 \nL 826.169132 176.759748 \nL 826.200954 179.1738 \nL 826.423704 336.745583 \nL 826.487347 326.869915 \nL 826.710097 203.862972 \nL 826.837383 216.811072 \nL 826.869205 214.06783 \nL 826.964669 184.660283 \nL 826.99649 207.593781 \nL 827.187419 336.416394 \nL 827.219241 335.867746 \nL 827.282884 299.65696 \nL 827.441991 205.289458 \nL 827.473812 204.960269 \nL 827.601098 213.958101 \nL 827.63292 211.982967 \nL 827.696563 188.72028 \nL 827.728384 189.817577 \nL 827.951134 335.648287 \nL 828.014777 325.992077 \nL 828.173885 214.726208 \nL 828.237528 217.579179 \nL 828.364813 225.699174 \nL 828.396635 223.833769 \nL 828.492099 193.328926 \nL 828.523921 210.88567 \nL 828.714849 338.610988 \nL 828.746671 337.184502 \nL 828.810314 300.863987 \nL 828.9376 216.152694 \nL 828.969421 218.127827 \nL 829.128529 236.45268 \nL 829.16035 232.173223 \nL 829.255814 208.910536 \nL 829.287636 223.285121 \nL 829.510386 341.13477 \nL 829.542208 338.501258 \nL 829.637672 280.564001 \nL 829.764958 226.577011 \nL 829.796779 228.771604 \nL 829.892244 235.904031 \nL 829.987708 211.763507 \nL 830.01953 220.761339 \nL 830.274101 348.486656 \nL 830.337744 338.940176 \nL 830.496852 252.363479 \nL 830.592316 262.568337 \nL 830.624137 266.079686 \nL 830.655959 263.446175 \nL 830.751423 217.46945 \nL 830.815066 231.624575 \nL 831.005995 343.219633 \nL 831.037816 341.463959 \nL 831.101459 299.65696 \nL 831.260567 218.566746 \nL 831.292388 218.895935 \nL 831.419674 224.711607 \nL 831.451496 223.50458 \nL 831.54696 189.817577 \nL 831.578781 212.531615 \nL 831.76971 339.159636 \nL 831.801532 337.623421 \nL 831.865175 299.327771 \nL 832.024282 203.753243 \nL 832.087925 208.581348 \nL 832.119746 208.142429 \nL 832.183389 217.46945 \nL 832.215211 214.17756 \nL 832.278854 188.83001 \nL 832.342497 209.020266 \nL 832.565247 336.965043 \nL 832.62889 296.035882 \nL 832.787997 204.63108 \nL 832.819819 204.082432 \nL 832.85164 205.399188 \nL 832.947104 216.701342 \nL 833.010747 209.349455 \nL 833.042569 190.695414 \nL 833.106212 210.88567 \nL 833.328962 337.074772 \nL 833.392605 298.230475 \nL 833.551712 221.968365 \nL 833.583534 221.639176 \nL 833.71082 232.392682 \nL 833.742641 227.345118 \nL 833.838105 194.865141 \nL 833.869927 211.214859 \nL 834.060856 337.513691 \nL 834.092677 337.074772 \nL 834.15632 300.973716 \nL 834.251784 218.786205 \nL 834.315427 219.883502 \nL 834.37907 224.053229 \nL 834.474535 234.806735 \nL 834.506356 234.148357 \nL 834.569999 204.850539 \nL 834.633642 221.090528 \nL 834.856392 341.13477 \nL 834.888214 337.73315 \nL 835.0155 250.607805 \nL 835.079143 228.332685 \nL 835.142785 239.41538 \nL 835.23825 262.348878 \nL 835.270071 256.423477 \nL 835.333714 219.554313 \nL 835.397357 235.684572 \nL 835.588286 339.598554 \nL 835.651929 335.977476 \nL 835.747393 285.392105 \nL 835.811036 245.88943 \nL 835.874679 254.777532 \nL 835.970144 270.578602 \nL 836.001965 269.920224 \nL 836.097429 215.494316 \nL 836.161072 235.026194 \nL 836.383823 340.366662 \nL 836.447466 308.654792 \nL 836.606573 211.324589 \nL 836.76568 228.113226 \nL 836.797502 223.61431 \nL 836.861145 186.415957 \nL 836.892966 193.767844 \nL 837.147538 345.523956 \nL 837.179359 334.880179 \nL 837.40211 216.262423 \nL 837.497574 219.225124 \nL 837.529395 221.858636 \nL 837.561217 219.554313 \nL 837.62486 186.854876 \nL 837.688503 213.189993 \nL 837.879431 339.379095 \nL 837.911253 339.269365 \nL 837.974896 301.193176 \nL 838.134003 204.082432 \nL 838.229468 202.436487 \nL 838.293111 208.142429 \nL 838.324932 206.825673 \nL 838.388575 175.004073 \nL 838.452218 200.241894 \nL 838.643147 331.47856 \nL 838.674968 331.039641 \nL 838.738611 293.182911 \nL 838.897718 188.391091 \nL 838.92954 186.745146 \nL 838.961361 188.500821 \nL 838.993183 187.622984 \nL 839.056826 192.999737 \nL 839.088647 191.463522 \nL 839.15229 169.62732 \nL 839.184112 180.271097 \nL 839.438683 330.820182 \nL 839.470505 323.907214 \nL 839.693255 202.875406 \nL 839.852362 225.918633 \nL 839.884184 220.212691 \nL 839.916005 203.862972 \nL 839.979648 226.247822 \nL 840.202398 345.414226 \nL 840.23422 341.902877 \nL 840.425149 237.549976 \nL 840.552435 250.827264 \nL 840.584256 253.021857 \nL 840.616077 249.07159 \nL 840.67972 219.444583 \nL 840.711542 229.210522 \nL 840.966114 351.120168 \nL 841.029757 341.793147 \nL 841.220685 250.498075 \nL 841.284328 256.423477 \nL 841.31615 259.056988 \nL 841.347971 253.131587 \nL 841.443436 197.059734 \nL 841.507079 226.68674 \nL 841.698007 337.95261 \nL 841.729829 336.965043 \nL 841.793472 293.5121 \nL 841.888936 210.775941 \nL 841.920758 211.434319 \nL 841.952579 210.007833 \nL 841.9844 213.409452 \nL 842.111686 232.721871 \nL 842.143508 223.72404 \nL 842.207151 181.148934 \nL 842.270794 207.92297 \nL 842.461722 335.428828 \nL 842.493544 335.319098 \nL 842.557187 301.741824 \nL 842.716294 210.666211 \nL 842.748116 209.788374 \nL 842.84358 216.920801 \nL 842.875402 216.262423 \nL 842.970866 178.405693 \nL 843.002687 190.366225 \nL 843.225438 340.476392 \nL 843.289081 329.174237 \nL 843.480009 202.765676 \nL 843.511831 205.508917 \nL 843.607295 213.189993 \nL 843.639117 210.337022 \nL 843.734581 176.430559 \nL 843.766403 189.707847 \nL 844.020974 337.623421 \nL 844.052796 326.869915 \nL 844.275546 193.767844 \nL 844.402832 206.825673 \nL 844.498296 178.625152 \nL 844.530118 190.585684 \nL 844.752868 334.55099 \nL 844.816511 324.675321 \nL 845.039261 201.887839 \nL 845.166547 220.43215 \nL 845.198368 217.24999 \nL 845.262011 196.730545 \nL 845.293833 206.057565 \nL 845.389297 271.23698 \nL 845.548405 343.109903 \nL 845.612048 326.869915 \nL 845.739333 250.388346 \nL 845.802976 251.485642 \nL 845.898441 269.920224 \nL 845.962084 260.483474 \nL 846.025727 225.260255 \nL 846.08937 249.620238 \nL 846.31212 348.376927 \nL 846.343941 347.169901 \nL 846.439406 300.754257 \nL 846.566691 244.462944 \nL 846.598513 245.011593 \nL 846.662156 257.411044 \nL 846.693977 254.667802 \nL 846.789442 200.461353 \nL 846.853085 229.320252 \nL 847.044013 342.561255 \nL 847.075835 340.91531 \nL 847.139478 298.998582 \nL 847.298585 211.324589 \nL 847.457693 233.489979 \nL 847.489514 225.260255 \nL 847.553157 183.562986 \nL 847.6168 210.9954 \nL 847.807729 337.294232 \nL 847.83955 337.074772 \nL 847.903193 295.816422 \nL 848.030479 208.361888 \nL 848.0623 211.544048 \nL 848.125943 217.24999 \nL 848.221408 225.918633 \nL 848.253229 222.626743 \nL 848.316872 181.258664 \nL 848.380515 210.337022 \nL 848.571444 338.172069 \nL 848.603265 337.294232 \nL 848.666908 297.791556 \nL 848.826016 207.045132 \nL 848.985123 219.225124 \nL 849.080587 184.770013 \nL 849.112409 194.645681 \nL 849.335159 337.513691 \nL 849.398802 325.443429 \nL 849.557909 210.337022 \nL 849.621552 219.993232 \nL 849.748838 230.527278 \nL 849.812481 207.92297 \nL 849.844302 188.83001 \nL 849.907945 206.825673 \nL 850.098874 331.36883 \nL 850.130696 330.600723 \nL 850.194339 289.561832 \nL 850.289803 209.788374 \nL 850.321624 212.092696 \nL 850.480732 237.549976 \nL 850.512553 236.891598 \nL 850.608018 217.908368 \nL 850.639839 228.003496 \nL 850.703482 253.460776 \nL 850.894411 336.855313 \nL 850.958054 321.712621 \nL 851.148982 218.127827 \nL 851.212625 224.382418 \nL 851.244447 226.357551 \nL 851.276268 224.931066 \nL 851.371733 199.144597 \nL 851.403554 213.738641 \nL 851.626304 333.673153 \nL 851.721769 315.128842 \nL 851.912698 206.606214 \nL 851.944519 211.873237 \nL 852.008162 224.821336 \nL 852.039984 222.626743 \nL 852.103626 191.682981 \nL 852.135448 200.461353 \nL 852.39002 332.356397 \nL 852.421841 330.052075 \nL 852.485484 283.85589 \nL 852.61277 217.908368 \nL 852.644591 218.127827 \nL 852.676413 219.444583 \nL 852.771877 228.881334 \nL 852.83552 202.217028 \nL 852.867342 172.480291 \nL 852.930985 188.939739 \nL 853.153735 324.016944 \nL 853.217378 310.191007 \nL 853.408307 208.032699 \nL 853.535592 220.761339 \nL 853.567414 217.140261 \nL 853.631057 177.308396 \nL 853.6947 192.451088 \nL 853.91745 332.356397 \nL 853.981093 320.725054 \nL 854.108379 216.481883 \nL 854.203843 220.980798 \nL 854.299308 232.831601 \nL 854.331129 231.624575 \nL 854.394772 181.258664 \nL 854.458415 197.169464 \nL 854.681165 338.940176 \nL 854.744808 325.882348 \nL 854.872094 210.9954 \nL 854.935737 211.214859 \nL 854.967558 210.775941 \nL 854.99938 215.274856 \nL 855.063023 214.06783 \nL 855.126666 188.281362 \nL 855.158487 172.041373 \nL 855.22213 193.109466 \nL 855.44488 330.052075 \nL 855.508523 320.834784 \nL 855.699452 202.875406 \nL 855.731273 204.850539 \nL 855.826738 214.506749 \nL 855.858559 211.653778 \nL 855.922202 171.931643 \nL 855.985845 192.341359 \nL 856.240417 316.555327 \nL 856.30406 296.365071 \nL 856.431346 226.028363 \nL 856.494989 233.489979 \nL 856.590453 250.498075 \nL 856.622275 243.914296 \nL 856.685917 189.268928 \nL 856.74956 213.738641 \nL 857.004132 334.002342 \nL 857.067775 323.468295 \nL 857.258704 241.500244 \nL 857.290525 247.645104 \nL 857.354168 254.996991 \nL 857.38599 247.535375 \nL 857.449633 187.952173 \nL 857.513276 210.117563 \nL 857.736026 333.782883 \nL 857.799669 320.615324 \nL 857.990598 211.434319 \nL 858.117883 227.015929 \nL 858.149705 226.028363 \nL 858.213348 175.772181 \nL 858.276991 193.877574 \nL 858.499741 328.625589 \nL 858.563384 316.116408 \nL 858.754313 219.554313 \nL 858.786134 224.492147 \nL 858.881599 231.734305 \nL 858.91342 228.661874 \nL 858.977063 177.308396 \nL 859.040706 198.486219 \nL 859.263456 338.610988 \nL 859.327099 326.979644 \nL 859.518028 214.945667 \nL 859.549849 215.055397 \nL 859.645314 221.748906 \nL 859.740778 178.186233 \nL 859.804421 197.608382 \nL 859.899885 276.284544 \nL 860.027171 324.126673 \nL 860.058993 320.725054 \nL 860.122636 276.284544 \nL 860.2181 209.020266 \nL 860.249922 210.007833 \nL 860.313564 214.28729 \nL 860.345386 219.554313 \nL 860.409029 218.566746 \nL 860.44085 213.080263 \nL 860.504493 163.592189 \nL 860.568136 178.734882 \nL 860.822708 314.031545 \nL 860.854529 302.509931 \nL 860.981815 194.535952 \nL 861.045458 198.815408 \nL 861.172744 208.910536 \nL 861.204565 205.618647 \nL 861.268208 161.507326 \nL 861.331851 181.478123 \nL 861.459137 270.249413 \nL 861.586423 307.008847 \nL 861.618245 300.973716 \nL 861.809173 214.616478 \nL 861.872816 225.479714 \nL 861.904638 231.624575 \nL 861.936459 231.075927 \nL 862.000102 191.90244 \nL 862.031924 171.053806 \nL 862.095567 190.037036 \nL 862.222852 272.114817 \nL 862.350138 302.071013 \nL 862.38196 298.340205 \nL 862.795639 165.567323 \nL 862.82746 176.869478 \nL 862.954746 271.34671 \nL 863.082032 319.737487 \nL 863.113853 318.201272 \nL 863.177496 272.005088 \nL 863.336604 175.99164 \nL 863.368425 175.113803 \nL 863.400247 176.869478 \nL 863.46389 180.380826 \nL 863.495711 176.979207 \nL 863.559354 151.960846 \nL 863.591175 160.739218 \nL 863.845747 316.335868 \nL 863.90939 299.87642 \nL 864.100319 195.0846 \nL 864.163962 200.900272 \nL 864.227605 199.912705 \nL 864.291248 161.287867 \nL 864.323069 135.281939 \nL 864.386712 151.192738 \nL 864.482176 229.210522 \nL 864.609462 280.234812 \nL 864.641284 279.027785 \nL 864.704927 235.794302 \nL 864.76857 166.44516 \nL 864.832213 176.650018 \nL 864.99132 193.767844 \nL 865.023141 186.525687 \nL 865.086784 137.037613 \nL 865.150427 147.242471 \nL 865.245892 229.8689 \nL 865.373177 289.671562 \nL 865.404999 288.025617 \nL 865.468642 244.133755 \nL 865.532285 173.138669 \nL 865.595928 179.832178 \nL 865.755035 192.890007 \nL 865.818678 161.178137 \nL 865.850499 143.511663 \nL 865.914142 156.350032 \nL 866.009607 231.185656 \nL 866.136893 284.843457 \nL 866.168714 283.307242 \nL 866.232357 238.318084 \nL 866.296 168.639753 \nL 866.359643 168.859213 \nL 866.423286 172.480291 \nL 866.51875 181.807312 \nL 866.550572 176.320829 \nL 866.614215 138.244639 \nL 866.677858 157.557058 \nL 866.773322 219.005665 \nL 866.932429 278.149948 \nL 866.996072 260.154285 \nL 867.123358 180.380826 \nL 867.187001 187.622984 \nL 867.282465 208.361888 \nL 867.314287 205.947836 \nL 867.37793 168.968942 \nL 867.409751 180.271097 \nL 867.696144 320.505595 \nL 867.759787 307.557495 \nL 867.918895 230.966197 \nL 867.982538 236.23322 \nL 868.046181 245.340782 \nL 868.078002 236.781869 \nL 868.141645 179.28353 \nL 868.205288 203.533783 \nL 868.428038 326.869915 \nL 868.491681 313.812086 \nL 868.68261 186.635417 \nL 868.714431 191.573251 \nL 868.809896 205.508917 \nL 868.841717 202.985135 \nL 868.90536 170.944076 \nL 868.969003 189.159199 \nL 869.191753 336.965043 \nL 869.255396 326.430996 \nL 869.446325 218.457016 \nL 869.478146 219.554313 \nL 869.573611 227.893767 \nL 869.605432 223.833769 \nL 869.669075 173.577588 \nL 869.732718 186.525687 \nL 869.955468 323.687755 \nL 870.019111 307.228306 \nL 870.273683 167.761916 \nL 870.305505 165.238134 \nL 870.337326 166.225701 \nL 870.369147 169.517591 \nL 870.400969 156.569492 \nL 870.464612 173.577588 \nL 870.751005 346.511523 \nL 870.782827 343.987741 \nL 870.941934 252.582939 \nL 871.005577 232.941331 \nL 871.037398 240.293218 \nL 871.132863 266.518605 \nL 871.164684 253.021857 \nL 871.196506 247.096456 \nL 871.260149 248.193753 \nL 871.323791 263.336445 \nL 871.482899 316.335868 \nL 871.51472 314.909382 \nL 871.578363 292.743992 \nL 871.769292 214.397019 \nL 871.864756 223.50458 \nL 871.896578 215.713775 \nL 871.960221 170.834347 \nL 872.023864 180.819745 \nL 872.15115 260.264015 \nL 872.278435 293.841289 \nL 872.342078 276.833192 \nL 872.501186 199.693246 \nL 872.533007 203.862972 \nL 872.628472 215.494316 \nL 872.660293 207.92297 \nL 872.723936 158.654355 \nL 872.787579 173.906777 \nL 872.883043 234.258087 \nL 873.042151 305.801821 \nL 873.073972 304.375335 \nL 873.169436 262.568337 \nL 873.296722 207.154862 \nL 873.328544 212.092696 \nL 873.392187 220.43215 \nL 873.424008 211.324589 \nL 873.487651 168.639753 \nL 873.551294 191.573251 \nL 873.805866 325.882348 \nL 873.837687 314.470464 \nL 874.028616 201.119731 \nL 874.060437 204.52135 \nL 874.155902 208.252159 \nL 874.187723 204.301891 \nL 874.251366 151.851116 \nL 874.315009 163.811649 \nL 874.442295 267.835361 \nL 874.537759 295.048315 \nL 874.569581 292.305074 \nL 874.633224 246.328349 \nL 874.728688 172.699751 \nL 874.76051 174.455425 \nL 874.855974 184.111635 \nL 874.919617 181.148934 \nL 874.98326 140.878151 \nL 875.015081 124.199244 \nL 875.078724 140.658692 \nL 875.333296 295.267774 \nL 875.396939 257.411044 \nL 875.556046 178.844611 \nL 875.587868 178.295963 \nL 875.683332 187.184065 \nL 875.715154 181.587853 \nL 875.778797 144.49923 \nL 875.84244 162.714352 \nL 876.06519 303.716958 \nL 876.128833 289.671562 \nL 876.319761 182.026771 \nL 876.415226 191.79271 \nL 876.447047 191.244062 \nL 876.542512 133.087346 \nL 876.637976 158.105707 \nL 876.828905 278.588867 \nL 876.860726 276.394274 \nL 876.924369 231.734305 \nL 876.988012 157.776518 \nL 877.051655 163.811649 \nL 877.210763 182.46569 \nL 877.242584 176.320829 \nL 877.306227 140.329503 \nL 877.36987 161.617056 \nL 877.465334 229.100793 \nL 877.624442 306.02128 \nL 877.656263 303.607228 \nL 877.783549 217.908368 \nL 877.879013 190.805144 \nL 877.910835 193.987304 \nL 877.974478 202.655946 \nL 878.006299 198.815408 \nL 878.069942 160.958678 \nL 878.101764 172.480291 \nL 878.356335 312.275871 \nL 878.4518 296.913719 \nL 878.610907 205.728377 \nL 878.67455 214.506749 \nL 878.738193 209.678644 \nL 878.801836 154.484628 \nL 878.833657 126.174377 \nL 878.8973 140.658692 \nL 879.12005 270.139683 \nL 879.183693 254.448343 \nL 879.310979 146.693823 \nL 879.374622 150.424631 \nL 879.470087 158.434896 \nL 879.501908 158.105707 \nL 879.597372 102.143583 \nL 879.661015 119.810057 \nL 879.915587 283.307242 \nL 879.97923 244.133755 \nL 880.138337 160.739218 \nL 880.170159 159.422463 \nL 880.265623 163.48246 \nL 880.361088 119.371139 \nL 880.42473 149.107875 \nL 880.679302 311.617493 \nL 880.711124 301.193176 \nL 880.933874 179.39326 \nL 880.997517 179.1738 \nL 881.029338 181.917042 \nL 881.092981 154.704087 \nL 881.124803 141.755988 \nL 881.156624 148.339767 \nL 881.28391 254.996991 \nL 881.411196 320.066676 \nL 881.443017 317.762353 \nL 881.50666 277.381841 \nL 881.665768 194.97487 \nL 881.697589 194.426222 \nL 881.729411 195.523519 \nL 881.761232 196.181897 \nL 881.793054 196.072167 \nL 881.856696 160.958678 \nL 881.888518 143.840852 \nL 881.952161 158.215436 \nL 882.047625 242.70727 \nL 882.206733 307.667225 \nL 882.270375 265.969957 \nL 882.429483 185.64785 \nL 882.461304 186.635417 \nL 882.524947 193.328926 \nL 882.556769 193.109466 \nL 882.620412 159.861381 \nL 882.652233 146.474363 \nL 882.715876 162.824082 \nL 882.970448 302.509931 \nL 883.034091 285.611565 \nL 883.193198 195.19433 \nL 883.225019 198.815408 \nL 883.320484 214.945667 \nL 883.352305 207.484051 \nL 883.415948 161.397596 \nL 883.479591 183.343527 \nL 883.606877 270.029954 \nL 883.734163 310.629926 \nL 883.765984 308.325603 \nL 883.861449 255.765099 \nL 883.956913 214.06783 \nL 883.988735 217.798638 \nL 884.084199 226.79647 \nL 884.147842 180.819745 \nL 884.179663 154.704087 \nL 884.243306 175.223533 \nL 884.466057 311.617493 \nL 884.5297 296.255341 \nL 884.625164 184.111635 \nL 884.720628 187.074335 \nL 884.847914 199.583516 \nL 884.879736 193.219196 \nL 884.943379 134.73329 \nL 885.007021 147.68139 \nL 885.229772 302.071013 \nL 885.325236 258.288881 \nL 885.420701 179.612719 \nL 885.452522 180.380826 \nL 885.484343 180.051637 \nL 885.516165 180.490556 \nL 885.611629 187.403524 \nL 885.643451 181.039204 \nL 885.707094 137.147343 \nL 885.770737 154.923547 \nL 885.898023 276.942922 \nL 885.993487 315.896949 \nL 886.025308 315.67749 \nL 886.088951 272.224547 \nL 886.248059 182.46569 \nL 886.375344 196.620815 \nL 886.407166 192.560818 \nL 886.470809 145.486796 \nL 886.534452 159.093274 \nL 886.661738 277.272111 \nL 886.757202 316.665057 \nL 886.789024 316.445597 \nL 886.852666 270.359143 \nL 887.011774 186.086768 \nL 887.043595 186.745146 \nL 887.075417 191.90244 \nL 887.13906 191.353792 \nL 887.202703 153.606791 \nL 887.234524 135.281939 \nL 887.298167 149.546794 \nL 887.393631 229.539711 \nL 887.552739 296.69426 \nL 887.616382 254.119154 \nL 887.743667 171.712184 \nL 887.775489 172.80948 \nL 887.902775 192.231629 \nL 887.934596 187.074335 \nL 887.998239 138.244639 \nL 888.061882 153.387332 \nL 888.157347 218.018098 \nL 888.316454 288.683995 \nL 888.380097 270.029954 \nL 888.507383 183.124068 \nL 888.571026 194.206763 \nL 888.66649 209.459185 \nL 888.698311 199.802975 \nL 888.761954 148.559227 \nL 888.825597 167.652187 \nL 888.921062 226.138092 \nL 889.080169 294.828856 \nL 889.143812 283.307242 \nL 889.302919 186.525687 \nL 889.398384 196.181897 \nL 889.430205 199.364057 \nL 889.462027 195.633248 \nL 889.52567 141.31707 \nL 889.589312 157.447329 \nL 889.812063 302.400202 \nL 889.875706 290.22021 \nL 890.034813 174.565155 \nL 890.098456 180.819745 \nL 890.19392 192.451088 \nL 890.225742 187.952173 \nL 890.289385 140.000314 \nL 890.353028 155.801384 \nL 890.480314 273.321843 \nL 890.575778 314.031545 \nL 890.607599 313.812086 \nL 890.671242 275.955355 \nL 890.83035 177.527855 \nL 890.957635 189.378658 \nL 890.989457 183.343527 \nL 891.0531 146.474363 \nL 891.116743 166.006242 \nL 891.244029 278.369407 \nL 891.371315 328.076941 \nL 891.403136 321.93208 \nL 891.594065 186.525687 \nL 891.689529 200.790542 \nL 891.721351 203.972702 \nL 891.753172 202.985135 \nL 891.784994 189.159199 \nL 891.816815 192.560818 \nL 892.13503 347.27963 \nL 892.166851 344.536389 \nL 892.389601 238.976462 \nL 892.453244 261.361311 \nL 892.485066 268.713198 \nL 892.516887 265.531038 \nL 892.58053 233.928898 \nL 892.644173 245.560241 \nL 892.739638 290.22021 \nL 892.866923 344.09747 \nL 892.898745 343.109903 \nL 892.962388 318.74992 \nL 893.121495 226.138092 \nL 893.153317 227.454848 \nL 893.248781 242.378081 \nL 893.280602 235.245653 \nL 893.344245 179.1738 \nL 893.407888 196.291626 \nL 893.66246 329.174237 \nL 893.726103 314.689923 \nL 893.88521 229.320252 \nL 893.948853 236.562409 \nL 894.012496 250.827264 \nL 894.044318 245.121322 \nL 894.107961 190.695414 \nL 894.171603 207.484051 \nL 894.298889 295.816422 \nL 894.426175 339.379095 \nL 894.457997 337.294232 \nL 894.553461 288.354806 \nL 894.680747 222.846203 \nL 894.712568 224.053229 \nL 894.776211 229.8689 \nL 894.808033 225.040796 \nL 894.871676 171.053806 \nL 894.935319 191.79271 \nL 895.158069 316.994246 \nL 895.221712 302.290472 \nL 895.412641 178.625152 \nL 895.444462 179.064071 \nL 895.508105 188.500821 \nL 895.539926 187.842443 \nL 895.571748 182.026771 \nL 895.635391 122.333839 \nL 895.699034 139.232206 \nL 895.953606 281.551567 \nL 896.017248 247.206186 \nL 896.176356 160.08084 \nL 896.303642 173.687318 \nL 896.367285 139.451665 \nL 896.399106 113.994386 \nL 896.462749 129.685726 \nL 896.590035 234.697005 \nL 896.685499 267.506172 \nL 896.717321 266.299146 \nL 896.780964 232.063493 \nL 896.908249 150.86355 \nL 896.940071 151.302468 \nL 897.067357 171.053806 \nL 897.099178 168.968942 \nL 897.162821 124.308973 \nL 897.194643 137.476532 \nL 897.35375 231.185656 \nL 897.35375 231.185656 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 60.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 60.35375 7.2 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_7\">\n     <path d=\"M 836.980312 29.878125 \nL 890.35375 29.878125 \nQ 892.35375 29.878125 892.35375 27.878125 \nL 892.35375 14.2 \nQ 892.35375 12.2 890.35375 12.2 \nL 836.980312 12.2 \nQ 834.980312 12.2 834.980312 14.2 \nL 834.980312 27.878125 \nQ 834.980312 29.878125 836.980312 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_46\">\n     <path d=\"M 838.980312 20.298437 \nL 858.980312 20.298437 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_47\"/>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- load -->\n     <g transform=\"translate(866.980312 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p2e4c21510e\">\n   <rect height=\"391.68\" width=\"837\" x=\"60.35375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"477.295769pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 904.55375 477.295769\" width=\"904.55375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 477.295769 \nL 904.55375 477.295769 \nL 904.55375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \nL 60.35375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"me07e2e9870\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#me07e2e9870\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 01 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.444355 421.411528)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n      <!-- Jul -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 19.671875 72.90625 \nL 19.671875 5.078125 \nQ 19.671875 -8.109375 14.671875 -14.0625 \nQ 9.671875 -20.015625 -1.421875 -20.015625 \nL -5.171875 -20.015625 \nL -5.171875 -11.71875 \nL -2.09375 -11.71875 \nQ 4.4375 -11.71875 7.125 -8.046875 \nQ 9.8125 -4.390625 9.8125 5.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-74\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(39.848285 432.653011)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n      <!-- 2014 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.657522 452.320744)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"897.35375\" xlink:href=\"#me07e2e9870\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 2 \n\" id=\"m3d8acd7239\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"180.641175\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 02 -->\n      <g transform=\"translate(173.006175 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"300.9286\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 03 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(293.2936 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"421.216025\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 04 -->\n      <g transform=\"translate(413.581025 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"541.503451\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 05 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(533.868451 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"661.790876\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 06 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(654.155876 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"782.078301\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 07 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(774.443301 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_8\">\n     <!-- timestamp -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(446.490313 467.600144)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"278.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"317.236328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"378.515625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"475.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m56e71a6073\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"361.316648\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 2500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 365.875711)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"295.008878\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 3000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 299.56794)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"228.701107\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 3500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 233.26017)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"162.393337\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 166.952399)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"96.085566\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 4500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 100.644629)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"29.777796\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 5000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 34.336858)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- load -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(16.318125 215.864062)rotate(-90)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#pe1fe9c4150)\" d=\"M 60.35375 276.044855 \nL 65.365726 297.92642 \nL 70.377702 310.790127 \nL 75.389678 317.023057 \nL 80.401654 311.187974 \nL 85.41363 292.223951 \nL 95.437582 193.955835 \nL 100.449558 153.242864 \nL 105.461534 123.006521 \nL 110.47351 99.135724 \nL 115.485487 81.497857 \nL 120.497463 71.021229 \nL 125.509439 61.605526 \nL 130.521415 57.892291 \nL 135.533391 55.505211 \nL 140.545367 54.709518 \nL 145.557343 55.770442 \nL 150.569319 62.931681 \nL 155.581295 76.325851 \nL 160.593271 79.773855 \nL 165.605247 99.53357 \nL 170.617223 156.027791 \nL 175.629199 209.604469 \nL 180.641175 245.808512 \nL 185.653151 265.037765 \nL 190.665127 279.095013 \nL 195.677103 288.245485 \nL 200.689079 283.33871 \nL 205.701055 263.048532 \nL 210.713031 215.041706 \nL 215.725007 163.586877 \nL 220.736984 124.730523 \nL 225.74896 90.383098 \nL 230.760936 65.05353 \nL 235.772912 45.824276 \nL 240.784888 33.623647 \nL 245.796864 25.003636 \nL 250.80884 29.512565 \nL 255.820816 43.702428 \nL 260.832792 62.799066 \nL 265.844768 74.999695 \nL 270.856744 89.056943 \nL 275.86872 106.429578 \nL 280.880696 117.436668 \nL 285.892672 144.490239 \nL 295.916624 244.08451 \nL 300.9286 275.116546 \nL 305.940576 294.3458 \nL 310.952552 306.811661 \nL 315.964528 312.248898 \nL 320.976504 308.005201 \nL 325.988481 287.847638 \nL 331.000457 238.514657 \nL 336.012433 190.905678 \nL 341.024409 156.558253 \nL 346.036385 130.830838 \nL 351.048361 107.623118 \nL 356.060337 91.974485 \nL 361.072313 85.211092 \nL 366.084289 79.110777 \nL 371.096265 77.652006 \nL 376.108241 80.436932 \nL 381.120217 91.178791 \nL 386.132193 100.992341 \nL 391.144169 108.816658 \nL 396.156145 130.300376 \nL 401.168121 139.185617 \nL 406.180097 163.18903 \nL 411.192073 212.25678 \nL 416.204049 258.93745 \nL 421.216025 293.417491 \nL 426.228001 313.575053 \nL 431.239978 325.377836 \nL 436.251954 331.743382 \nL 441.26393 329.091072 \nL 446.275906 323.521219 \nL 451.287882 302.567963 \nL 456.299858 271.535927 \nL 461.311834 235.862346 \nL 466.32381 207.880467 \nL 471.335786 195.945069 \nL 476.347762 192.231833 \nL 481.359738 193.955835 \nL 486.371714 202.177999 \nL 491.38369 212.522011 \nL 496.395666 219.68325 \nL 501.407642 220.081097 \nL 506.419618 216.235246 \nL 511.431594 217.296171 \nL 516.44357 228.701107 \nL 521.455546 237.055886 \nL 526.467522 256.019909 \nL 531.479499 285.991021 \nL 536.491475 319.012291 \nL 541.503451 345.004937 \nL 546.515427 362.377572 \nL 551.527403 371.395429 \nL 556.539379 377.62836 \nL 561.551355 378.424053 \nL 566.563331 371.395429 \nL 571.575307 354.685871 \nL 576.587283 325.775683 \nL 581.599259 289.57164 \nL 586.611235 264.109457 \nL 591.623211 257.213448 \nL 596.635187 257.213448 \nL 601.647163 262.915917 \nL 606.659139 270.475003 \nL 611.671115 273.923007 \nL 616.683091 271.13808 \nL 626.707043 252.439289 \nL 631.719019 251.643596 \nL 636.730996 258.804835 \nL 641.742972 259.733144 \nL 646.754948 268.220538 \nL 651.766924 291.163027 \nL 656.7789 323.388603 \nL 661.790876 348.983403 \nL 666.802852 364.897268 \nL 671.814828 375.373895 \nL 676.826804 381.076364 \nL 681.83878 380.678517 \nL 686.850756 378.158822 \nL 691.862732 363.04065 \nL 696.874708 333.467384 \nL 701.886684 296.865495 \nL 706.89866 265.302996 \nL 711.910636 245.808512 \nL 716.922612 238.116811 \nL 721.934588 233.607882 \nL 726.946564 231.353418 \nL 731.95854 227.905414 \nL 736.970516 219.152788 \nL 741.982493 207.350005 \nL 746.994469 195.01676 \nL 752.006445 192.231833 \nL 757.018421 200.188766 \nL 762.030397 203.238923 \nL 767.042373 217.03094 \nL 777.066325 301.507039 \nL 782.078301 327.36707 \nL 787.090277 343.811397 \nL 792.102253 352.166176 \nL 797.114229 353.492331 \nL 802.126205 346.065861 \nL 807.138181 324.316912 \nL 812.150157 280.421168 \nL 817.162133 232.944804 \nL 822.174109 195.547222 \nL 827.186085 169.687191 \nL 832.198061 146.346856 \nL 837.210037 130.963454 \nL 842.222013 121.54775 \nL 847.23399 110.938507 \nL 852.245966 107.755734 \nL 857.257942 107.623118 \nL 862.269918 108.551427 \nL 867.281894 111.7342 \nL 872.29387 117.967131 \nL 877.305846 126.984987 \nL 882.317822 132.820071 \nL 887.329798 159.873641 \nL 892.341774 213.317704 \nL 897.35375 256.948217 \nL 897.35375 256.948217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 60.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 60.35375 7.2 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_7\">\n     <path d=\"M 836.980312 29.878125 \nL 890.35375 29.878125 \nQ 892.35375 29.878125 892.35375 27.878125 \nL 892.35375 14.2 \nQ 892.35375 12.2 890.35375 12.2 \nL 836.980312 12.2 \nQ 834.980312 12.2 834.980312 14.2 \nL 834.980312 27.878125 \nQ 834.980312 29.878125 836.980312 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_16\">\n     <path d=\"M 838.980312 20.298437 \nL 858.980312 20.298437 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_17\"/>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- load -->\n     <g transform=\"translate(866.980312 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pe1fe9c4150\">\n   <rect height=\"391.68\" width=\"837\" x=\"60.35375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy['2014-07-01':'2014-07-07'].plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "dddca9ad9e34435494e0933c218e1579",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:21:07+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb b/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..4dc93de59
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,63 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Configuração de Dados\n",
+    "\n",
+    "Neste notebook, demonstramos como:\n",
+    "\n",
+    "configurar dados de séries temporais para este módulo  \n",
+    "visualizar os dados  \n",
+    "Os dados neste exemplo foram retirados da competição de previsão GEFCom2014. Eles consistem em 3 anos de valores horários de carga elétrica e temperatura entre 2012 e 2014.\n",
+    "\n",
+    "1Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli e Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, julho-setembro, 2016.  \n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5e2bbe594906dce3aaaa736d6dac6683",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:21:43+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md b/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ff0959328
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md
@@ -0,0 +1,406 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2f400075e003e749fdb0d6b3b4787a99",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:41:21+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Previsão de séries temporais com ARIMA
+
+Na lição anterior, você aprendeu um pouco sobre previsão de séries temporais e carregou um conjunto de dados mostrando as flutuações de carga elétrica ao longo de um período de tempo.
+
+[![Introdução ao ARIMA](https://img.youtube.com/vi/IUSk-YDau10/0.jpg)](https://youtu.be/IUSk-YDau10 "Introdução ao ARIMA")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo: Uma breve introdução aos modelos ARIMA. O exemplo é feito em R, mas os conceitos são universais.
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/43/)
+
+## Introdução
+
+Nesta lição, você descobrirá uma maneira específica de construir modelos com [ARIMA: *A*uto*R*egressive *I*ntegrated *M*oving *A*verage](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average). Os modelos ARIMA são particularmente adequados para ajustar dados que apresentam [não-estacionariedade](https://wikipedia.org/wiki/Stationary_process).
+
+## Conceitos gerais
+
+Para trabalhar com ARIMA, há alguns conceitos que você precisa conhecer:
+
+- 🎓 **Estacionariedade**. No contexto estatístico, estacionariedade refere-se a dados cuja distribuição não muda ao serem deslocados no tempo. Dados não estacionários, por outro lado, apresentam flutuações devido a tendências que precisam ser transformadas para serem analisadas. A sazonalidade, por exemplo, pode introduzir flutuações nos dados e pode ser eliminada por meio de um processo de 'diferença sazonal'.
+
+- 🎓 **[Diferença](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average#Differencing)**. Diferençar dados, novamente no contexto estatístico, refere-se ao processo de transformar dados não estacionários para torná-los estacionários, removendo sua tendência não constante. "A diferença remove as mudanças no nível de uma série temporal, eliminando tendência e sazonalidade e, consequentemente, estabilizando a média da série temporal." [Artigo de Shixiong et al](https://arxiv.org/abs/1904.07632)
+
+## ARIMA no contexto de séries temporais
+
+Vamos explorar as partes do ARIMA para entender melhor como ele nos ajuda a modelar séries temporais e fazer previsões com base nelas.
+
+- **AR - de AutoRegressivo**. Modelos autoregressivos, como o nome sugere, olham 'para trás' no tempo para analisar valores anteriores em seus dados e fazer suposições sobre eles. Esses valores anteriores são chamados de 'lags'. Um exemplo seria dados que mostram vendas mensais de lápis. O total de vendas de cada mês seria considerado uma 'variável evolutiva' no conjunto de dados. Este modelo é construído como "a variável evolutiva de interesse é regredida em seus próprios valores defasados (ou seja, anteriores)." [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average)
+
+- **I - de Integrado**. Diferentemente dos modelos semelhantes 'ARMA', o 'I' no ARIMA refere-se ao seu aspecto *[integrado](https://wikipedia.org/wiki/Order_of_integration)*. Os dados são 'integrados' quando etapas de diferenciação são aplicadas para eliminar a não-estacionariedade.
+
+- **MA - de Média Móvel**. O aspecto de [média móvel](https://wikipedia.org/wiki/Moving-average_model) deste modelo refere-se à variável de saída que é determinada observando os valores atuais e passados dos lags.
+
+Resumindo: ARIMA é usado para ajustar um modelo ao formato especial de dados de séries temporais da forma mais precisa possível.
+
+## Exercício - construir um modelo ARIMA
+
+Abra a pasta [_/working_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/working) nesta lição e encontre o arquivo [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb).
+
+1. Execute o notebook para carregar a biblioteca Python `statsmodels`; você precisará dela para modelos ARIMA.
+
+1. Carregue as bibliotecas necessárias.
+
+1. Agora, carregue várias outras bibliotecas úteis para plotar dados:
+
+    ```python
+    import os
+    import warnings
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import numpy as np
+    import pandas as pd
+    import datetime as dt
+    import math
+
+    from pandas.plotting import autocorrelation_plot
+    from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
+    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
+    from common.utils import load_data, mape
+    from IPython.display import Image
+
+    %matplotlib inline
+    pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format
+    np.set_printoptions(precision=2)
+    warnings.filterwarnings("ignore") # specify to ignore warning messages
+    ```
+
+1. Carregue os dados do arquivo `/data/energy.csv` em um dataframe do Pandas e dê uma olhada:
+
+    ```python
+    energy = load_data('./data')[['load']]
+    energy.head(10)
+    ```
+
+1. Plote todos os dados de energia disponíveis de janeiro de 2012 a dezembro de 2014. Não deve haver surpresas, pois vimos esses dados na última lição:
+
+    ```python
+    energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    Agora, vamos construir um modelo!
+
+### Criar conjuntos de dados de treinamento e teste
+
+Agora que seus dados estão carregados, você pode separá-los em conjuntos de treinamento e teste. Você treinará seu modelo no conjunto de treinamento. Como de costume, após o modelo terminar o treinamento, você avaliará sua precisão usando o conjunto de teste. Você precisa garantir que o conjunto de teste cubra um período posterior ao conjunto de treinamento para garantir que o modelo não obtenha informações de períodos futuros.
+
+1. Aloque um período de dois meses de 1º de setembro a 31 de outubro de 2014 para o conjunto de treinamento. O conjunto de teste incluirá o período de dois meses de 1º de novembro a 31 de dezembro de 2014:
+
+    ```python
+    train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'
+    test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'
+    ```
+
+    Como esses dados refletem o consumo diário de energia, há um forte padrão sazonal, mas o consumo é mais semelhante ao consumo em dias mais recentes.
+
+1. Visualize as diferenças:
+
+    ```python
+    energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \
+        .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \
+        .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![dados de treinamento e teste](../../../../translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.br.png)
+
+    Portanto, usar uma janela de tempo relativamente pequena para treinar os dados deve ser suficiente.
+
+    > Nota: Como a função que usamos para ajustar o modelo ARIMA utiliza validação dentro da amostra durante o ajuste, omitiremos os dados de validação.
+
+### Preparar os dados para treinamento
+
+Agora, você precisa preparar os dados para treinamento realizando filtragem e escalonamento dos dados. Filtre seu conjunto de dados para incluir apenas os períodos de tempo e colunas necessários e escale para garantir que os dados sejam projetados no intervalo 0,1.
+
+1. Filtre o conjunto de dados original para incluir apenas os períodos de tempo mencionados por conjunto e apenas a coluna necessária 'load' mais a data:
+
+    ```python
+    train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]
+    test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]
+
+    print('Training data shape: ', train.shape)
+    print('Test data shape: ', test.shape)
+    ```
+
+    Você pode ver a forma dos dados:
+
+    ```output
+    Training data shape:  (1416, 1)
+    Test data shape:  (48, 1)
+    ```
+
+1. Escale os dados para estarem no intervalo (0, 1).
+
+    ```python
+    scaler = MinMaxScaler()
+    train['load'] = scaler.fit_transform(train)
+    train.head(10)
+    ```
+
+1. Visualize os dados originais vs. os dados escalados:
+
+    ```python
+    energy[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'original load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)
+    train.rename(columns={'load':'scaled load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![original](../../../../translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.br.png)
+
+    > Os dados originais
+
+    ![escalado](../../../../translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.br.png)
+
+    > Os dados escalados
+
+1. Agora que você calibrou os dados escalados, pode escalar os dados de teste:
+
+    ```python
+    test['load'] = scaler.transform(test)
+    test.head()
+    ```
+
+### Implementar ARIMA
+
+É hora de implementar o ARIMA! Agora você usará a biblioteca `statsmodels` que instalou anteriormente.
+
+Agora você precisa seguir várias etapas:
+
+   1. Defina o modelo chamando `SARIMAX()` e passando os parâmetros do modelo: parâmetros p, d e q, e parâmetros P, D e Q.
+   2. Prepare o modelo para os dados de treinamento chamando a função fit().
+   3. Faça previsões chamando a função `forecast()` e especificando o número de passos (o `horizon`) para prever.
+
+> 🎓 Para que servem todos esses parâmetros? Em um modelo ARIMA, há 3 parâmetros usados para ajudar a modelar os principais aspectos de uma série temporal: sazonalidade, tendência e ruído. Esses parâmetros são:
+
+`p`: o parâmetro associado ao aspecto autoregressivo do modelo, que incorpora valores *passados*.
+`d`: o parâmetro associado à parte integrada do modelo, que afeta a quantidade de *diferença* (🎓 lembre-se de diferença 👆?) a ser aplicada a uma série temporal.
+`q`: o parâmetro associado à parte de média móvel do modelo.
+
+> Nota: Se seus dados tiverem um aspecto sazonal - como este -, usamos um modelo ARIMA sazonal (SARIMA). Nesse caso, você precisa usar outro conjunto de parâmetros: `P`, `D` e `Q`, que descrevem as mesmas associações que `p`, `d` e `q`, mas correspondem aos componentes sazonais do modelo.
+
+1. Comece definindo seu valor de horizonte preferido. Vamos tentar 3 horas:
+
+    ```python
+    # Specify the number of steps to forecast ahead
+    HORIZON = 3
+    print('Forecasting horizon:', HORIZON, 'hours')
+    ```
+
+    Selecionar os melhores valores para os parâmetros de um modelo ARIMA pode ser desafiador, pois é um processo um tanto subjetivo e demorado. Você pode considerar usar uma função `auto_arima()` da biblioteca [`pyramid`](https://alkaline-ml.com/pmdarima/0.9.0/modules/generated/pyramid.arima.auto_arima.html).
+
+1. Por enquanto, tente algumas seleções manuais para encontrar um bom modelo.
+
+    ```python
+    order = (4, 1, 0)
+    seasonal_order = (1, 1, 0, 24)
+
+    model = SARIMAX(endog=train, order=order, seasonal_order=seasonal_order)
+    results = model.fit()
+
+    print(results.summary())
+    ```
+
+    Uma tabela de resultados é impressa.
+
+Você construiu seu primeiro modelo! Agora precisamos encontrar uma maneira de avaliá-lo.
+
+### Avaliar seu modelo
+
+Para avaliar seu modelo, você pode realizar a chamada validação `walk forward`. Na prática, modelos de séries temporais são re-treinados cada vez que novos dados ficam disponíveis. Isso permite que o modelo faça a melhor previsão em cada etapa de tempo.
+
+Começando no início da série temporal usando essa técnica, treine o modelo no conjunto de dados de treinamento. Em seguida, faça uma previsão para o próximo passo de tempo. A previsão é avaliada em relação ao valor conhecido. O conjunto de treinamento é então expandido para incluir o valor conhecido e o processo é repetido.
+
+> Nota: Você deve manter a janela do conjunto de treinamento fixa para um treinamento mais eficiente, de modo que, toda vez que adicionar uma nova observação ao conjunto de treinamento, remova a observação do início do conjunto.
+
+Esse processo fornece uma estimativa mais robusta de como o modelo se comportará na prática. No entanto, isso tem o custo computacional de criar tantos modelos. Isso é aceitável se os dados forem pequenos ou se o modelo for simples, mas pode ser um problema em escala.
+
+A validação walk-forward é o padrão ouro para avaliação de modelos de séries temporais e é recomendada para seus próprios projetos.
+
+1. Primeiro, crie um ponto de dados de teste para cada passo do HORIZON.
+
+    ```python
+    test_shifted = test.copy()
+
+    for t in range(1, HORIZON+1):
+        test_shifted['load+'+str(t)] = test_shifted['load'].shift(-t, freq='H')
+
+    test_shifted = test_shifted.dropna(how='any')
+    test_shifted.head(5)
+    ```
+
+    |            |          | load | load+1 | load+2 |
+    | ---------- | -------- | ---- | ------ | ------ |
+    | 2014-12-30 | 00:00:00 | 0.33 | 0.29   | 0.27   |
+    | 2014-12-30 | 01:00:00 | 0.29 | 0.27   | 0.27   |
+    | 2014-12-30 | 02:00:00 | 0.27 | 0.27   | 0.30   |
+    | 2014-12-30 | 03:00:00 | 0.27 | 0.30   | 0.41   |
+    | 2014-12-30 | 04:00:00 | 0.30 | 0.41   | 0.57   |
+
+    Os dados são deslocados horizontalmente de acordo com seu ponto de horizonte.
+
+1. Faça previsões nos seus dados de teste usando essa abordagem de janela deslizante em um loop do tamanho do comprimento dos dados de teste:
+
+    ```python
+    %%time
+    training_window = 720 # dedicate 30 days (720 hours) for training
+
+    train_ts = train['load']
+    test_ts = test_shifted
+
+    history = [x for x in train_ts]
+    history = history[(-training_window):]
+
+    predictions = list()
+
+    order = (2, 1, 0)
+    seasonal_order = (1, 1, 0, 24)
+
+    for t in range(test_ts.shape[0]):
+        model = SARIMAX(endog=history, order=order, seasonal_order=seasonal_order)
+        model_fit = model.fit()
+        yhat = model_fit.forecast(steps = HORIZON)
+        predictions.append(yhat)
+        obs = list(test_ts.iloc[t])
+        # move the training window
+        history.append(obs[0])
+        history.pop(0)
+        print(test_ts.index[t])
+        print(t+1, ': predicted =', yhat, 'expected =', obs)
+    ```
+
+    Você pode observar o treinamento ocorrendo:
+
+    ```output
+    2014-12-30 00:00:00
+    1 : predicted = [0.32 0.29 0.28] expected = [0.32945389435989236, 0.2900626678603402, 0.2739480752014323]
+
+    2014-12-30 01:00:00
+    2 : predicted = [0.3  0.29 0.3 ] expected = [0.2900626678603402, 0.2739480752014323, 0.26812891674127126]
+
+    2014-12-30 02:00:00
+    3 : predicted = [0.27 0.28 0.32] expected = [0.2739480752014323, 0.26812891674127126, 0.3025962399283795]
+    ```
+
+1. Compare as previsões com a carga real:
+
+    ```python
+    eval_df = pd.DataFrame(predictions, columns=['t+'+str(t) for t in range(1, HORIZON+1)])
+    eval_df['timestamp'] = test.index[0:len(test.index)-HORIZON+1]
+    eval_df = pd.melt(eval_df, id_vars='timestamp', value_name='prediction', var_name='h')
+    eval_df['actual'] = np.array(np.transpose(test_ts)).ravel()
+    eval_df[['prediction', 'actual']] = scaler.inverse_transform(eval_df[['prediction', 'actual']])
+    eval_df.head()
+    ```
+
+    Saída
+    |     |            | timestamp | h   | prediction | actual   |
+    | --- | ---------- | --------- | --- | ---------- | -------- |
+    | 0   | 2014-12-30 | 00:00:00  | t+1 | 3,008.74   | 3,023.00 |
+    | 1   | 2014-12-30 | 01:00:00  | t+1 | 2,955.53   | 2,935.00 |
+    | 2   | 2014-12-30 | 02:00:00  | t+1 | 2,900.17   | 2,899.00 |
+    | 3   | 2014-12-30 | 03:00:00  | t+1 | 2,917.69   | 2,886.00 |
+    | 4   | 2014-12-30 | 04:00:00  | t+1 | 2,946.99   | 2,963.00 |
+
+    Observe a previsão dos dados horários, comparada à carga real. Quão precisa é essa previsão?
+
+### Verificar a precisão do modelo
+
+Verifique a precisão do seu modelo testando seu erro percentual absoluto médio (MAPE) em todas as previsões.
+> **🧮 Mostre-me a matemática**
+>
+> ![MAPE](../../../../translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.br.png)
+>
+> [MAPE](https://www.linkedin.com/pulse/what-mape-mad-msd-time-series-allameh-statistics/) é usado para mostrar a precisão da previsão como uma razão definida pela fórmula acima. A diferença entre o valor real e o previsto é dividida pelo valor real.  
+> "O valor absoluto nesta fórmula é somado para cada ponto previsto no tempo e dividido pelo número de pontos ajustados n." [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error)
+1. Expressar a equação em código:
+
+    ```python
+    if(HORIZON > 1):
+        eval_df['APE'] = (eval_df['prediction'] - eval_df['actual']).abs() / eval_df['actual']
+        print(eval_df.groupby('h')['APE'].mean())
+    ```
+
+1. Calcular o MAPE de um passo:
+
+    ```python
+    print('One step forecast MAPE: ', (mape(eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['prediction'], eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['actual']))*100, '%')
+    ```
+
+    MAPE da previsão de um passo:  0.5570581332313952 %
+
+1. Imprimir o MAPE da previsão de múltiplos passos:
+
+    ```python
+    print('Multi-step forecast MAPE: ', mape(eval_df['prediction'], eval_df['actual'])*100, '%')
+    ```
+
+    ```output
+    Multi-step forecast MAPE:  1.1460048657704118 %
+    ```
+
+    Um número baixo é o ideal: considere que uma previsão com um MAPE de 10 está errada em 10%.
+
+1. Mas, como sempre, é mais fácil visualizar esse tipo de medida de precisão, então vamos plotar:
+
+    ```python
+     if(HORIZON == 1):
+        ## Plotting single step forecast
+        eval_df.plot(x='timestamp', y=['actual', 'prediction'], style=['r', 'b'], figsize=(15, 8))
+
+    else:
+        ## Plotting multi step forecast
+        plot_df = eval_df[(eval_df.h=='t+1')][['timestamp', 'actual']]
+        for t in range(1, HORIZON+1):
+            plot_df['t+'+str(t)] = eval_df[(eval_df.h=='t+'+str(t))]['prediction'].values
+
+        fig = plt.figure(figsize=(15, 8))
+        ax = plt.plot(plot_df['timestamp'], plot_df['actual'], color='red', linewidth=4.0)
+        ax = fig.add_subplot(111)
+        for t in range(1, HORIZON+1):
+            x = plot_df['timestamp'][(t-1):]
+            y = plot_df['t+'+str(t)][0:len(x)]
+            ax.plot(x, y, color='blue', linewidth=4*math.pow(.9,t), alpha=math.pow(0.8,t))
+
+        ax.legend(loc='best')
+
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![um modelo de série temporal](../../../../translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.br.png)
+
+🏆 Um gráfico muito bom, mostrando um modelo com ótima precisão. Parabéns!
+
+---
+
+## 🚀Desafio
+
+Explore as formas de testar a precisão de um modelo de série temporal. Nós abordamos o MAPE nesta lição, mas existem outros métodos que você poderia usar? Pesquise sobre eles e faça anotações. Um documento útil pode ser encontrado [aqui](https://otexts.com/fpp2/accuracy.html)
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/44/)
+
+## Revisão & Estudo Autônomo
+
+Esta lição aborda apenas os fundamentos de Previsão de Séries Temporais com ARIMA. Reserve um tempo para aprofundar seu conhecimento explorando [este repositório](https://microsoft.github.io/forecasting/) e seus diversos tipos de modelos para aprender outras formas de construir modelos de séries temporais.
+
+## Tarefa
+
+[Um novo modelo ARIMA](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md b/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..83b348fd8
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1c814013e10866dfd92cdb32caaae3ac",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:43:12+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Um novo modelo ARIMA
+
+## Instruções
+
+Agora que você construiu um modelo ARIMA, crie um novo com dados frescos (experimente um destes [conjuntos de dados da Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). Anote seu trabalho em um notebook, visualize os dados e seu modelo, e teste sua precisão usando MAPE.
+
+## Rubrica
+
+| Critério  | Exemplar                                                                                                           | Adequado                                                 | Precisa Melhorar                    |
+| --------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
+|           | Um notebook é apresentado com um novo modelo ARIMA construído, testado e explicado com visualizações e precisão declarada. | O notebook apresentado não está anotado ou contém erros  | Um notebook incompleto é apresentado |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional feita por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md b/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..c6cc02525
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:43:57+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md b/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..fa8879f6e
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:43:34+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb b/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..d11f7e5f2
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1125 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# Previsão de séries temporais com ARIMA\n",
+    "\n",
+    "Neste notebook, demonstramos como:\n",
+    "- preparar dados de séries temporais para treinar um modelo de previsão de séries temporais ARIMA\n",
+    "- implementar um modelo ARIMA simples para prever os próximos passos do HORIZON (tempo *t+1* até *t+HORIZON*) na série temporal\n",
+    "- avaliar o modelo\n",
+    "\n",
+    "Os dados neste exemplo são retirados da competição de previsão GEFCom2014. Consistem em 3 anos de valores horários de carga elétrica e temperatura entre 2012 e 2014. A tarefa é prever valores futuros da carga elétrica. Neste exemplo, mostramos como prever um passo no tempo à frente, usando apenas dados históricos de carga.\n",
+    "\n",
+    "Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli e Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, julho-setembro, 2016.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Instalar Dependências\n",
+    "Comece instalando algumas das dependências necessárias. Essas bibliotecas, com suas respectivas versões, são conhecidas por funcionar com a solução:\n",
+    "\n",
+    "* `statsmodels == 0.12.2`\n",
+    "* `matplotlib == 3.4.2`\n",
+    "* `scikit-learn == 0.24.2`\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "source": [
+    "!pip install statsmodels"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "/bin/sh: pip: command not found\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from pandas.plotting import autocorrelation_plot\n",
+    "from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape\n",
+    "from IPython.display import Image\n",
+    "\n",
+    "%matplotlib inline\n",
+    "pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format\n",
+    "np.set_printoptions(precision=2)\n",
+    "warnings.filterwarnings(\"ignore\") # specify to ignore warning messages\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "source": [
+    "energy = load_data('./data')[['load']]\n",
+    "energy.head(10)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,698.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,558.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,444.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,402.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,403.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 05:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,453.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 06:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,560.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 07:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,719.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 08:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,916.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 09:00:00</th>\n",
+       "      <td>3,105.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                        load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00 2,698.00\n",
+       "2012-01-01 01:00:00 2,558.00\n",
+       "2012-01-01 02:00:00 2,444.00\n",
+       "2012-01-01 03:00:00 2,402.00\n",
+       "2012-01-01 04:00:00 2,403.00\n",
+       "2012-01-01 05:00:00 2,453.00\n",
+       "2012-01-01 06:00:00 2,560.00\n",
+       "2012-01-01 07:00:00 2,719.00\n",
+       "2012-01-01 08:00:00 2,916.00\n",
+       "2012-01-01 09:00:00 3,105.00"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Plote todos os dados de carga disponíveis (janeiro de 2012 a dezembro de 2014)\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Criar conjuntos de dados de treinamento e teste\n",
+    "\n",
+    "### Dividir os dados em treinamento e teste\n",
+    "\n",
+    "Para treinar e avaliar um modelo de aprendizado de máquina, é importante dividir os dados em dois conjuntos: um para treinamento e outro para teste. Isso ajuda a garantir que o modelo seja avaliado em dados que ele não viu durante o treinamento.\n",
+    "\n",
+    "### Escolher a proporção de divisão\n",
+    "\n",
+    "A proporção de divisão entre os conjuntos de treinamento e teste pode variar dependendo do tamanho do conjunto de dados e do problema específico. Uma divisão comum é 80% para treinamento e 20% para teste, mas outras proporções, como 70/30 ou 90/10, também podem ser usadas.\n",
+    "\n",
+    "### Garantir aleatoriedade na divisão\n",
+    "\n",
+    "Certifique-se de que os dados sejam divididos de forma aleatória para evitar viés. Isso pode ser feito usando funções como @@INLINE_CODE_1@@ ou bibliotecas como @@INLINE_CODE_2@@.\n",
+    "\n",
+    "### Manter a consistência\n",
+    "\n",
+    "Se você estiver trabalhando com múltiplos experimentos ou comparando diferentes modelos, é importante usar a mesma divisão de dados para garantir consistência nos resultados.\n",
+    "\n",
+    "### Validar os conjuntos de dados\n",
+    "\n",
+    "Depois de dividir os dados, verifique se os conjuntos de treinamento e teste representam bem o problema. Por exemplo, certifique-se de que ambos os conjuntos contenham uma distribuição semelhante de classes, se estiver lidando com um problema de classificação.\n",
+    "\n",
+    "### Exemplo de código\n",
+    "\n",
+    "Aqui está um exemplo de como dividir os dados usando @@INLINE_CODE_3@@:\n",
+    "\n",
+    "@@CODE_BLOCK_1@@\n",
+    "\n",
+    "### Considerações finais\n",
+    "\n",
+    "Dividir os dados corretamente é um passo crucial no processo de aprendizado de máquina. Uma divisão mal feita pode levar a resultados enganosos e prejudicar a performance do modelo.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'    "
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Training data shape:  (1416, 1)\n",
+      "Test data shape:  (48, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(10)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.10</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.07</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.05</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.04</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.06</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 05:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.10</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 06:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.19</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 07:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.31</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 08:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.40</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 09:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.48</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load\n",
+       "2014-11-01 00:00:00  0.10\n",
+       "2014-11-01 01:00:00  0.07\n",
+       "2014-11-01 02:00:00  0.05\n",
+       "2014-11-01 03:00:00  0.04\n",
+       "2014-11-01 04:00:00  0.06\n",
+       "2014-11-01 05:00:00  0.10\n",
+       "2014-11-01 06:00:00  0.19\n",
+       "2014-11-01 07:00:00  0.31\n",
+       "2014-11-01 08:00:00  0.40\n",
+       "2014-11-01 09:00:00  0.48"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Original vs dados escalados:\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "source": [
+    "energy[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'original load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)\n",
+    "train.rename(columns={'load':'scaled load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Vamos também escalar os dados de teste\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.33</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.33\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.29\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.27\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.27\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.30"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "source": [
+    "# Specify the number of steps to forecast ahead\n",
+    "HORIZON = 3\n",
+    "print('Forecasting horizon:', HORIZON, 'hours')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Forecasting horizon: 3 hours\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "source": [
+    "order = (4, 1, 0)\n",
+    "seasonal_order = (1, 1, 0, 24)\n",
+    "\n",
+    "model = SARIMAX(endog=train, order=order, seasonal_order=seasonal_order)\n",
+    "results = model.fit()\n",
+    "\n",
+    "print(results.summary())\n"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "                                     SARIMAX Results                                      \n",
+      "==========================================================================================\n",
+      "Dep. Variable:                               load   No. Observations:                 1416\n",
+      "Model:             SARIMAX(4, 1, 0)x(1, 1, 0, 24)   Log Likelihood                3477.239\n",
+      "Date:                            Thu, 30 Sep 2021   AIC                          -6942.477\n",
+      "Time:                                    14:36:28   BIC                          -6911.050\n",
+      "Sample:                                11-01-2014   HQIC                         -6930.725\n",
+      "                                     - 12-29-2014                                         \n",
+      "Covariance Type:                              opg                                         \n",
+      "==============================================================================\n",
+      "                 coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]\n",
+      "------------------------------------------------------------------------------\n",
+      "ar.L1          0.8403      0.016     52.226      0.000       0.809       0.872\n",
+      "ar.L2         -0.5220      0.034    -15.388      0.000      -0.588      -0.456\n",
+      "ar.L3          0.1536      0.044      3.470      0.001       0.067       0.240\n",
+      "ar.L4         -0.0778      0.036     -2.158      0.031      -0.148      -0.007\n",
+      "ar.S.L24      -0.2327      0.024     -9.718      0.000      -0.280      -0.186\n",
+      "sigma2         0.0004   8.32e-06     47.358      0.000       0.000       0.000\n",
+      "===================================================================================\n",
+      "Ljung-Box (L1) (Q):                   0.05   Jarque-Bera (JB):              1464.60\n",
+      "Prob(Q):                              0.83   Prob(JB):                         0.00\n",
+      "Heteroskedasticity (H):               0.84   Skew:                             0.14\n",
+      "Prob(H) (two-sided):                  0.07   Kurtosis:                         8.02\n",
+      "===================================================================================\n",
+      "\n",
+      "Warnings:\n",
+      "[1] Covariance matrix calculated using the outer product of gradients (complex-step).\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Crie um ponto de dados de teste para cada etapa do HORIZON.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "source": [
+    "test_shifted = test.copy()\n",
+    "\n",
+    "for t in range(1, HORIZON):\n",
+    "    test_shifted['load+'+str(t)] = test_shifted['load'].shift(-t, freq='H')\n",
+    "    \n",
+    "test_shifted = test_shifted.dropna(how='any')\n",
+    "test_shifted.head(5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "      <th>load+1</th>\n",
+       "      <th>load+2</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.33</td>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "      <td>0.41</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "      <td>0.41</td>\n",
+       "      <td>0.57</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load  load+1  load+2\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.33    0.29    0.27\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.29    0.27    0.27\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.27    0.27    0.30\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.27    0.30    0.41\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.30    0.41    0.57"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 28
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 29,
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "training_window = 720 # dedicate 30 days (720 hours) for training\n",
+    "\n",
+    "train_ts = train['load']\n",
+    "test_ts = test_shifted\n",
+    "\n",
+    "history = [x for x in train_ts]\n",
+    "history = history[(-training_window):]\n",
+    "\n",
+    "predictions = list()\n",
+    "\n",
+    "# let's user simpler model for demonstration\n",
+    "order = (2, 1, 0)\n",
+    "seasonal_order = (1, 1, 0, 24)\n",
+    "\n",
+    "for t in range(test_ts.shape[0]):\n",
+    "    model = SARIMAX(endog=history, order=order, seasonal_order=seasonal_order)\n",
+    "    model_fit = model.fit()\n",
+    "    yhat = model_fit.forecast(steps = HORIZON)\n",
+    "    predictions.append(yhat)\n",
+    "    obs = list(test_ts.iloc[t])\n",
+    "    # move the training window\n",
+    "    history.append(obs[0])\n",
+    "    history.pop(0)\n",
+    "    print(test_ts.index[t])\n",
+    "    print(t+1, ': predicted =', yhat, 'expected =', obs)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "2014-12-30 00:00:00\n",
+      "1 : predicted = [0.32 0.29 0.28] expected = [0.32945389435989236, 0.2900626678603402, 0.2739480752014323]\n",
+      "2014-12-30 01:00:00\n",
+      "2 : predicted = [0.3  0.29 0.3 ] expected = [0.2900626678603402, 0.2739480752014323, 0.26812891674127126]\n",
+      "2014-12-30 02:00:00\n",
+      "3 : predicted = [0.27 0.28 0.32] expected = [0.2739480752014323, 0.26812891674127126, 0.3025962399283795]\n",
+      "2014-12-30 03:00:00\n",
+      "4 : predicted = [0.28 0.32 0.42] expected = [0.26812891674127126, 0.3025962399283795, 0.40823634735899716]\n",
+      "2014-12-30 04:00:00\n",
+      "5 : predicted = [0.3  0.39 0.54] expected = [0.3025962399283795, 0.40823634735899716, 0.5689346463742166]\n",
+      "2014-12-30 05:00:00\n",
+      "6 : predicted = [0.4  0.55 0.66] expected = [0.40823634735899716, 0.5689346463742166, 0.6799462846911368]\n",
+      "2014-12-30 06:00:00\n",
+      "7 : predicted = [0.57 0.68 0.75] expected = [0.5689346463742166, 0.6799462846911368, 0.7309758281110115]\n",
+      "2014-12-30 07:00:00\n",
+      "8 : predicted = [0.68 0.75 0.8 ] expected = [0.6799462846911368, 0.7309758281110115, 0.7511190689346463]\n",
+      "2014-12-30 08:00:00\n",
+      "9 : predicted = [0.75 0.8  0.82] expected = [0.7309758281110115, 0.7511190689346463, 0.7636526410026856]\n",
+      "2014-12-30 09:00:00\n",
+      "10 : predicted = [0.77 0.78 0.78] expected = [0.7511190689346463, 0.7636526410026856, 0.7381378692927483]\n",
+      "2014-12-30 10:00:00\n",
+      "11 : predicted = [0.76 0.75 0.74] expected = [0.7636526410026856, 0.7381378692927483, 0.7188898836168307]\n",
+      "2014-12-30 11:00:00\n",
+      "12 : predicted = [0.77 0.76 0.75] expected = [0.7381378692927483, 0.7188898836168307, 0.7090420769919425]\n",
+      "2014-12-30 12:00:00\n",
+      "13 : predicted = [0.7  0.68 0.69] expected = [0.7188898836168307, 0.7090420769919425, 0.7081468218442255]\n",
+      "2014-12-30 13:00:00\n",
+      "14 : predicted = [0.72 0.73 0.76] expected = [0.7090420769919425, 0.7081468218442255, 0.7385854968666068]\n",
+      "2014-12-30 14:00:00\n",
+      "15 : predicted = [0.71 0.73 0.86] expected = [0.7081468218442255, 0.7385854968666068, 0.8478066248880931]\n",
+      "2014-12-30 15:00:00\n",
+      "16 : predicted = [0.73 0.85 0.97] expected = [0.7385854968666068, 0.8478066248880931, 0.9516562220232765]\n",
+      "2014-12-30 16:00:00\n",
+      "17 : predicted = [0.87 0.99 0.97] expected = [0.8478066248880931, 0.9516562220232765, 0.934198746642793]\n",
+      "2014-12-30 17:00:00\n",
+      "18 : predicted = [0.94 0.92 0.86] expected = [0.9516562220232765, 0.934198746642793, 0.8876454789615038]\n",
+      "2014-12-30 18:00:00\n",
+      "19 : predicted = [0.94 0.89 0.82] expected = [0.934198746642793, 0.8876454789615038, 0.8294538943598924]\n",
+      "2014-12-30 19:00:00\n",
+      "20 : predicted = [0.88 0.82 0.71] expected = [0.8876454789615038, 0.8294538943598924, 0.7197851387645477]\n",
+      "2014-12-30 20:00:00\n",
+      "21 : predicted = [0.83 0.72 0.58] expected = [0.8294538943598924, 0.7197851387645477, 0.5747538048343777]\n",
+      "2014-12-30 21:00:00\n",
+      "22 : predicted = [0.72 0.58 0.47] expected = [0.7197851387645477, 0.5747538048343777, 0.4592658907788718]\n",
+      "2014-12-30 22:00:00\n",
+      "23 : predicted = [0.58 0.47 0.39] expected = [0.5747538048343777, 0.4592658907788718, 0.3858549686660697]\n",
+      "2014-12-30 23:00:00\n",
+      "24 : predicted = [0.46 0.38 0.34] expected = [0.4592658907788718, 0.3858549686660697, 0.34377797672336596]\n",
+      "2014-12-31 00:00:00\n",
+      "25 : predicted = [0.38 0.34 0.33] expected = [0.3858549686660697, 0.34377797672336596, 0.32542524619516544]\n",
+      "2014-12-31 01:00:00\n",
+      "26 : predicted = [0.36 0.34 0.34] expected = [0.34377797672336596, 0.32542524619516544, 0.33034914950760963]\n",
+      "2014-12-31 02:00:00\n",
+      "27 : predicted = [0.32 0.32 0.35] expected = [0.32542524619516544, 0.33034914950760963, 0.3706356311548791]\n",
+      "2014-12-31 03:00:00\n",
+      "28 : predicted = [0.32 0.36 0.47] expected = [0.33034914950760963, 0.3706356311548791, 0.470008952551477]\n",
+      "2014-12-31 04:00:00\n",
+      "29 : predicted = [0.37 0.48 0.65] expected = [0.3706356311548791, 0.470008952551477, 0.6145926589077886]\n",
+      "2014-12-31 05:00:00\n",
+      "30 : predicted = [0.48 0.64 0.75] expected = [0.470008952551477, 0.6145926589077886, 0.7247090420769919]\n",
+      "2014-12-31 06:00:00\n",
+      "31 : predicted = [0.63 0.73 0.79] expected = [0.6145926589077886, 0.7247090420769919, 0.786034019695613]\n",
+      "2014-12-31 07:00:00\n",
+      "32 : predicted = [0.71 0.76 0.79] expected = [0.7247090420769919, 0.786034019695613, 0.8012533572068039]\n",
+      "2014-12-31 08:00:00\n",
+      "33 : predicted = [0.79 0.82 0.83] expected = [0.786034019695613, 0.8012533572068039, 0.7994628469113696]\n",
+      "2014-12-31 09:00:00\n",
+      "34 : predicted = [0.82 0.83 0.81] expected = [0.8012533572068039, 0.7994628469113696, 0.780214861235452]\n",
+      "2014-12-31 10:00:00\n",
+      "35 : predicted = [0.8  0.78 0.76] expected = [0.7994628469113696, 0.780214861235452, 0.7587287376902416]\n",
+      "2014-12-31 11:00:00\n",
+      "36 : predicted = [0.77 0.75 0.74] expected = [0.780214861235452, 0.7587287376902416, 0.7367949865711727]\n",
+      "2014-12-31 12:00:00\n",
+      "37 : predicted = [0.77 0.76 0.76] expected = [0.7587287376902416, 0.7367949865711727, 0.7188898836168307]\n",
+      "2014-12-31 13:00:00\n",
+      "38 : predicted = [0.75 0.75 0.78] expected = [0.7367949865711727, 0.7188898836168307, 0.7273948075201431]\n",
+      "2014-12-31 14:00:00\n",
+      "39 : predicted = [0.73 0.75 0.87] expected = [0.7188898836168307, 0.7273948075201431, 0.8299015219337511]\n",
+      "2014-12-31 15:00:00\n",
+      "40 : predicted = [0.74 0.85 0.96] expected = [0.7273948075201431, 0.8299015219337511, 0.909579230080573]\n",
+      "2014-12-31 16:00:00\n",
+      "41 : predicted = [0.83 0.94 0.93] expected = [0.8299015219337511, 0.909579230080573, 0.855863921217547]\n",
+      "2014-12-31 17:00:00\n",
+      "42 : predicted = [0.94 0.93 0.88] expected = [0.909579230080573, 0.855863921217547, 0.7721575649059982]\n",
+      "2014-12-31 18:00:00\n",
+      "43 : predicted = [0.87 0.82 0.77] expected = [0.855863921217547, 0.7721575649059982, 0.7023276633840643]\n",
+      "2014-12-31 19:00:00\n",
+      "44 : predicted = [0.79 0.73 0.63] expected = [0.7721575649059982, 0.7023276633840643, 0.6195165622202325]\n",
+      "2014-12-31 20:00:00\n",
+      "45 : predicted = [0.7  0.59 0.46] expected = [0.7023276633840643, 0.6195165622202325, 0.5425246195165621]\n",
+      "2014-12-31 21:00:00\n",
+      "46 : predicted = [0.6  0.47 0.36] expected = [0.6195165622202325, 0.5425246195165621, 0.4735899731423454]\n",
+      "CPU times: user 12min 15s, sys: 2min 39s, total: 14min 54s\n",
+      "Wall time: 2min 36s\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "scrolled": true
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Compare previsões com a carga real\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 30,
+   "source": [
+    "eval_df = pd.DataFrame(predictions, columns=['t+'+str(t) for t in range(1, HORIZON+1)])\n",
+    "eval_df['timestamp'] = test.index[0:len(test.index)-HORIZON+1]\n",
+    "eval_df = pd.melt(eval_df, id_vars='timestamp', value_name='prediction', var_name='h')\n",
+    "eval_df['actual'] = np.array(np.transpose(test_ts)).ravel()\n",
+    "eval_df[['prediction', 'actual']] = scaler.inverse_transform(eval_df[['prediction', 'actual']])\n",
+    "eval_df.head()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>timestamp</th>\n",
+       "      <th>h</th>\n",
+       "      <th>prediction</th>\n",
+       "      <th>actual</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 00:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>3,008.74</td>\n",
+       "      <td>3,023.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 01:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,955.53</td>\n",
+       "      <td>2,935.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 02:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,900.17</td>\n",
+       "      <td>2,899.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 03:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,917.69</td>\n",
+       "      <td>2,886.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 04:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,946.99</td>\n",
+       "      <td>2,963.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "            timestamp    h  prediction   actual\n",
+       "0 2014-12-30 00:00:00  t+1    3,008.74 3,023.00\n",
+       "1 2014-12-30 01:00:00  t+1    2,955.53 2,935.00\n",
+       "2 2014-12-30 02:00:00  t+1    2,900.17 2,899.00\n",
+       "3 2014-12-30 03:00:00  t+1    2,917.69 2,886.00\n",
+       "4 2014-12-30 04:00:00  t+1    2,946.99 2,963.00"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 30
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Calcule o **erro percentual absoluto médio (MAPE)** para todas as previsões\n",
+    "\n",
+    "$$MAPE = \\frac{1}{n} \\sum_{t=1}^{n}|\\frac{actual_t - predicted_t}{actual_t}|$$\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 31,
+   "source": [
+    "if(HORIZON > 1):\n",
+    "    eval_df['APE'] = (eval_df['prediction'] - eval_df['actual']).abs() / eval_df['actual']\n",
+    "    print(eval_df.groupby('h')['APE'].mean())"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "h\n",
+      "t+1   0.01\n",
+      "t+2   0.01\n",
+      "t+3   0.02\n",
+      "Name: APE, dtype: float64\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 32,
+   "source": [
+    "print('One step forecast MAPE: ', (mape(eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['prediction'], eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['actual']))*100, '%')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "One step forecast MAPE:  0.5570581332313952 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 33,
+   "source": [
+    "print('Multi-step forecast MAPE: ', mape(eval_df['prediction'], eval_df['actual'])*100, '%')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Multi-step forecast MAPE:  1.1460048657704118 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Trace as previsões versus os valores reais para a primeira semana do conjunto de teste\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 34,
+   "source": [
+    "if(HORIZON == 1):\n",
+    "    ## Plotting single step forecast\n",
+    "    eval_df.plot(x='timestamp', y=['actual', 'prediction'], style=['r', 'b'], figsize=(15, 8))\n",
+    "\n",
+    "else:\n",
+    "    ## Plotting multi step forecast\n",
+    "    plot_df = eval_df[(eval_df.h=='t+1')][['timestamp', 'actual']]\n",
+    "    for t in range(1, HORIZON+1):\n",
+    "        plot_df['t+'+str(t)] = eval_df[(eval_df.h=='t+'+str(t))]['prediction'].values\n",
+    "\n",
+    "    fig = plt.figure(figsize=(15, 8))\n",
+    "    ax = plt.plot(plot_df['timestamp'], plot_df['actual'], color='red', linewidth=4.0)\n",
+    "    ax = fig.add_subplot(111)\n",
+    "    for t in range(1, HORIZON+1):\n",
+    "        x = plot_df['timestamp'][(t-1):]\n",
+    "        y = plot_df['t+'+str(t)][0:len(x)]\n",
+    "        ax.plot(x, y, color='blue', linewidth=4*math.pow(.9,t), alpha=math.pow(0.8,t))\n",
+    "    \n",
+    "    ax.legend(loc='best')\n",
+    "    \n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "No handles with labels found to put in legend.\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c193140200b9684da27e3890211391b6",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:19:29+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb b/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..226c96d29
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,59 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "523ec472196307b3c4235337353c9ceb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:20:24+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Previsão de séries temporais com ARIMA\n",
+    "\n",
+    "Neste notebook, demonstramos como:\n",
+    "- preparar dados de séries temporais para treinar um modelo de previsão de séries temporais ARIMA\n",
+    "- implementar um modelo ARIMA simples para prever os próximos passos HORIZON à frente (tempo *t+1* até *t+HORIZON*) na série temporal\n",
+    "- avaliar o modelo\n",
+    "\n",
+    "Os dados neste exemplo são retirados da competição de previsão GEFCom2014. Consistem em 3 anos de valores horários de carga elétrica e temperatura entre 2012 e 2014. A tarefa é prever valores futuros da carga elétrica. Neste exemplo, mostramos como prever um passo de tempo à frente, usando apenas dados históricos de carga.\n",
+    "\n",
+    "Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli e Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, julho-setembro, 2016.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pip install statsmodels"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/3-SVR/README.md b/translations/br/7-TimeSeries/3-SVR/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f24c5d9c3
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/3-SVR/README.md
@@ -0,0 +1,393 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "f80e513b3279869e7661e3190cc83076",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:50:19+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Previsão de Séries Temporais com Support Vector Regressor
+
+Na lição anterior, você aprendeu como usar o modelo ARIMA para fazer previsões de séries temporais. Agora, você verá o modelo Support Vector Regressor, que é um modelo de regressão usado para prever dados contínuos.
+
+## [Questionário pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/51/) 
+
+## Introdução
+
+Nesta lição, você descobrirá uma maneira específica de construir modelos com [**SVM**: **S**upport **V**ector **M**achine](https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) para regressão, ou **SVR: Support Vector Regressor**. 
+
+### SVR no contexto de séries temporais [^1]
+
+Antes de entender a importância do SVR na previsão de séries temporais, aqui estão alguns conceitos importantes que você precisa saber:
+
+- **Regressão:** Técnica de aprendizado supervisionado para prever valores contínuos a partir de um conjunto de entradas. A ideia é ajustar uma curva (ou linha) no espaço de características que tenha o maior número de pontos de dados. [Clique aqui](https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis) para mais informações.
+- **Support Vector Machine (SVM):** Um tipo de modelo de aprendizado supervisionado usado para classificação, regressão e detecção de outliers. O modelo é um hiperplano no espaço de características, que no caso de classificação atua como um limite, e no caso de regressão atua como a linha de melhor ajuste. No SVM, uma função Kernel é geralmente usada para transformar o conjunto de dados em um espaço de maior número de dimensões, para que possam ser facilmente separáveis. [Clique aqui](https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) para mais informações sobre SVMs.
+- **Support Vector Regressor (SVR):** Um tipo de SVM, usado para encontrar a linha de melhor ajuste (que no caso do SVM é um hiperplano) que tenha o maior número de pontos de dados.
+
+### Por que SVR? [^1]
+
+Na última lição, você aprendeu sobre o ARIMA, que é um método estatístico linear muito bem-sucedido para prever dados de séries temporais. No entanto, em muitos casos, os dados de séries temporais apresentam *não-linearidade*, que não pode ser mapeada por modelos lineares. Nesses casos, a capacidade do SVM de considerar a não-linearidade nos dados para tarefas de regressão torna o SVR bem-sucedido na previsão de séries temporais.
+
+## Exercício - construir um modelo SVR
+
+Os primeiros passos para a preparação dos dados são os mesmos da lição anterior sobre [ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA). 
+
+Abra a pasta [_/working_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/3-SVR/working) nesta lição e encontre o arquivo [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb). [^2]
+
+1. Execute o notebook e importe as bibliotecas necessárias: [^2]
+
+   ```python
+   import sys
+   sys.path.append('../../')
+   ```
+
+   ```python
+   import os
+   import warnings
+   import matplotlib.pyplot as plt
+   import numpy as np
+   import pandas as pd
+   import datetime as dt
+   import math
+   
+   from sklearn.svm import SVR
+   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
+   from common.utils import load_data, mape
+   ```
+
+2. Carregue os dados do arquivo `/data/energy.csv` em um dataframe do Pandas e visualize-os: [^2]
+
+   ```python
+   energy = load_data('../../data')[['load']]
+   ```
+
+3. Plote todos os dados de energia disponíveis de janeiro de 2012 a dezembro de 2014: [^2]
+
+   ```python
+   energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+   plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+   plt.ylabel('load', fontsize=12)
+   plt.show()
+   ```
+
+   ![dados completos](../../../../translated_images/full-data.a82ec9957e580e976f651a4fc38f280b9229c6efdbe3cfe7c60abaa9486d2cbe.br.png)
+
+   Agora, vamos construir nosso modelo SVR.
+
+### Criar conjuntos de treinamento e teste
+
+Agora que seus dados estão carregados, você pode separá-los em conjuntos de treino e teste. Em seguida, você remodelará os dados para criar um conjunto de dados baseado em etapas de tempo, que será necessário para o SVR. Você treinará seu modelo no conjunto de treino. Após o treinamento do modelo, você avaliará sua precisão no conjunto de treino, no conjunto de teste e, em seguida, no conjunto de dados completo para verificar o desempenho geral. É necessário garantir que o conjunto de teste cubra um período posterior ao conjunto de treino para evitar que o modelo obtenha informações de períodos futuros [^2] (uma situação conhecida como *Overfitting*).
+
+1. Alocar um período de dois meses, de 1º de setembro a 31 de outubro de 2014, para o conjunto de treino. O conjunto de teste incluirá o período de dois meses de 1º de novembro a 31 de dezembro de 2014: [^2]
+
+   ```python
+   train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'
+   test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'
+   ```
+
+2. Visualize as diferenças: [^2]
+
+   ```python
+   energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \
+       .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \
+       .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)
+   plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+   plt.ylabel('load', fontsize=12)
+   plt.show()
+   ```
+
+   ![dados de treino e teste](../../../../translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.br.png)
+
+### Preparar os dados para treinamento
+
+Agora, você precisa preparar os dados para o treinamento, realizando filtragem e escalonamento dos dados. Filtre seu conjunto de dados para incluir apenas os períodos e colunas necessários, e escale para garantir que os dados sejam projetados no intervalo 0,1.
+
+1. Filtre o conjunto de dados original para incluir apenas os períodos mencionados por conjunto e apenas a coluna necessária 'load', além da data: [^2]
+
+   ```python
+   train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]
+   test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]
+   
+   print('Training data shape: ', train.shape)
+   print('Test data shape: ', test.shape)
+   ```
+
+   ```output
+   Training data shape:  (1416, 1)
+   Test data shape:  (48, 1)
+   ```
+   
+2. Escale os dados de treino para estarem no intervalo (0, 1): [^2]
+
+   ```python
+   scaler = MinMaxScaler()
+   train['load'] = scaler.fit_transform(train)
+   ```
+   
+4. Agora, escale os dados de teste: [^2]
+
+   ```python
+   test['load'] = scaler.transform(test)
+   ```
+
+### Criar dados com etapas de tempo [^1]
+
+Para o SVR, você transforma os dados de entrada para o formato `[batch, timesteps]`. Assim, você remodela os dados existentes `train_data` e `test_data` de forma que haja uma nova dimensão que se refira às etapas de tempo.
+
+```python
+# Converting to numpy arrays
+train_data = train.values
+test_data = test.values
+```
+
+Neste exemplo, usamos `timesteps = 5`. Assim, as entradas para o modelo são os dados das primeiras 4 etapas de tempo, e a saída será os dados da 5ª etapa de tempo.
+
+```python
+timesteps=5
+```
+
+Convertendo os dados de treino para tensor 2D usando compreensão de listas aninhadas:
+
+```python
+train_data_timesteps=np.array([[j for j in train_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(train_data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+train_data_timesteps.shape
+```
+
+```output
+(1412, 5)
+```
+
+Convertendo os dados de teste para tensor 2D:
+
+```python
+test_data_timesteps=np.array([[j for j in test_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(test_data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+test_data_timesteps.shape
+```
+
+```output
+(44, 5)
+```
+
+Selecionando entradas e saídas dos dados de treino e teste:
+
+```python
+x_train, y_train = train_data_timesteps[:,:timesteps-1],train_data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+x_test, y_test = test_data_timesteps[:,:timesteps-1],test_data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+
+print(x_train.shape, y_train.shape)
+print(x_test.shape, y_test.shape)
+```
+
+```output
+(1412, 4) (1412, 1)
+(44, 4) (44, 1)
+```
+
+### Implementar SVR [^1]
+
+Agora, é hora de implementar o SVR. Para saber mais sobre essa implementação, você pode consultar [esta documentação](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVR.html). Para nossa implementação, seguimos estas etapas:
+
+  1. Definir o modelo chamando `SVR()` e passando os hiperparâmetros do modelo: kernel, gamma, c e epsilon
+  2. Preparar o modelo para os dados de treino chamando a função `fit()`
+  3. Fazer previsões chamando a função `predict()`
+
+Agora criamos um modelo SVR. Aqui usamos o [kernel RBF](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#parameters-of-the-rbf-kernel) e definimos os hiperparâmetros gamma, C e epsilon como 0.5, 10 e 0.05, respectivamente.
+
+```python
+model = SVR(kernel='rbf',gamma=0.5, C=10, epsilon = 0.05)
+```
+
+#### Ajustar o modelo aos dados de treino [^1]
+
+```python
+model.fit(x_train, y_train[:,0])
+```
+
+```output
+SVR(C=10, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.05, gamma=0.5,
+    kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)
+```
+
+#### Fazer previsões com o modelo [^1]
+
+```python
+y_train_pred = model.predict(x_train).reshape(-1,1)
+y_test_pred = model.predict(x_test).reshape(-1,1)
+
+print(y_train_pred.shape, y_test_pred.shape)
+```
+
+```output
+(1412, 1) (44, 1)
+```
+
+Você construiu seu SVR! Agora precisamos avaliá-lo.
+
+### Avaliar seu modelo [^1]
+
+Para avaliação, primeiro escalaremos os dados de volta para nossa escala original. Em seguida, para verificar o desempenho, plotaremos o gráfico de séries temporais original e previsto, e também imprimiremos o resultado do MAPE.
+
+Escale a saída prevista e original:
+
+```python
+# Scaling the predictions
+y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)
+y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)
+
+print(len(y_train_pred), len(y_test_pred))
+```
+
+```python
+# Scaling the original values
+y_train = scaler.inverse_transform(y_train)
+y_test = scaler.inverse_transform(y_test)
+
+print(len(y_train), len(y_test))
+```
+
+#### Verificar o desempenho do modelo nos dados de treino e teste [^1]
+
+Extraímos os timestamps do conjunto de dados para mostrar no eixo x do nosso gráfico. Observe que estamos usando os primeiros ```timesteps-1``` valores como entrada para a primeira saída, então os timestamps para a saída começarão depois disso.
+
+```python
+train_timestamps = energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)].index[timesteps-1:]
+test_timestamps = energy[test_start_dt:].index[timesteps-1:]
+
+print(len(train_timestamps), len(test_timestamps))
+```
+
+```output
+1412 44
+```
+
+Plote as previsões para os dados de treino:
+
+```python
+plt.figure(figsize=(25,6))
+plt.plot(train_timestamps, y_train, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(train_timestamps, y_train_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.title("Training data prediction")
+plt.show()
+```
+
+![previsão dos dados de treino](../../../../translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.br.png)
+
+Imprima o MAPE para os dados de treino:
+
+```python
+print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE for training data: 1.7195710200875551 %
+```
+
+Plote as previsões para os dados de teste:
+
+```python
+plt.figure(figsize=(10,3))
+plt.plot(test_timestamps, y_test, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(test_timestamps, y_test_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.show()
+```
+
+![previsão dos dados de teste](../../../../translated_images/test-data-predict.8afc47ee7e52874f514ebdda4a798647e9ecf44a97cc927c535246fcf7a28aa9.br.png)
+
+Imprima o MAPE para os dados de teste:
+
+```python
+print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE for testing data:  1.2623790187854018 %
+```
+
+🏆 Você obteve um resultado muito bom no conjunto de dados de teste!
+
+### Verificar o desempenho do modelo no conjunto de dados completo [^1]
+
+```python
+# Extracting load values as numpy array
+data = energy.copy().values
+
+# Scaling
+data = scaler.transform(data)
+
+# Transforming to 2D tensor as per model input requirement
+data_timesteps=np.array([[j for j in data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+print("Tensor shape: ", data_timesteps.shape)
+
+# Selecting inputs and outputs from data
+X, Y = data_timesteps[:,:timesteps-1],data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+print("X shape: ", X.shape,"\nY shape: ", Y.shape)
+```
+
+```output
+Tensor shape:  (26300, 5)
+X shape:  (26300, 4) 
+Y shape:  (26300, 1)
+```
+
+```python
+# Make model predictions
+Y_pred = model.predict(X).reshape(-1,1)
+
+# Inverse scale and reshape
+Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred)
+Y = scaler.inverse_transform(Y)
+```
+
+```python
+plt.figure(figsize=(30,8))
+plt.plot(Y, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(Y_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.show()
+```
+
+![previsão dos dados completos](../../../../translated_images/full-data-predict.4f0fed16a131c8f3bcc57a3060039dc7f2f714a05b07b68c513e0fe7fb3d8964.br.png)
+
+```python
+print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE:  2.0572089029888656 %
+```
+
+🏆 Gráficos muito bons, mostrando um modelo com boa precisão. Parabéns!
+
+---
+
+## 🚀Desafio
+
+- Tente ajustar os hiperparâmetros (gamma, C, epsilon) ao criar o modelo e avalie os dados para ver qual conjunto de hiperparâmetros oferece os melhores resultados no conjunto de dados de teste. Para saber mais sobre esses hiperparâmetros, você pode consultar o documento [aqui](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#parameters-of-the-rbf-kernel). 
+- Tente usar diferentes funções kernel para o modelo e analise seus desempenhos no conjunto de dados. Um documento útil pode ser encontrado [aqui](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#kernel-functions).
+- Tente usar diferentes valores para `timesteps` para o modelo observar e fazer previsões.
+
+## [Questionário pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/52/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+Esta lição foi para introduzir a aplicação do SVR para Previsão de Séries Temporais. Para ler mais sobre SVR, você pode consultar [este blog](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/03/support-vector-regression-tutorial-for-machine-learning/). Esta [documentação sobre scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html) fornece uma explicação mais abrangente sobre SVMs em geral, [SVRs](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#regression) e também outros detalhes de implementação, como as diferentes [funções kernel](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#kernel-functions) que podem ser usadas e seus parâmetros.
+
+## Tarefa
+
+[Um novo modelo SVR](assignment.md)
+
+## Créditos
+
+[^1]: O texto, código e saída nesta seção foram contribuídos por [@AnirbanMukherjeeXD](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD)  
+[^2]: O texto, código e saída nesta seção foram retirados de [ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md b/translations/br/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..14d679d56
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "94aa2fc6154252ae30a3f3740299707a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:51:43+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Um novo modelo SVR
+
+## Instruções [^1]
+
+Agora que você construiu um modelo SVR, crie um novo com dados frescos (experimente um dos [conjuntos de dados da Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). Anote seu trabalho em um notebook, visualize os dados e seu modelo, e teste sua precisão usando gráficos apropriados e MAPE. Além disso, experimente ajustar os diferentes hiperparâmetros e usar valores diferentes para os timesteps.
+
+## Rubrica [^1]
+
+| Critérios | Exemplares                                                  | Adequado                                                  | Precisa de Melhorias                |
+| --------- | ----------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
+|           | Um notebook é apresentado com um modelo SVR construído, testado e explicado com visualizações e precisão declarada. | O notebook apresentado não está anotado ou contém erros. | Um notebook incompleto é apresentado |
+
+[^1]: O texto nesta seção foi baseado na [tarefa de ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb b/translations/br/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..889fb54a3
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1019 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fv9OoQsMFk5A"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Neste notebook, demonstramos como:\n",
+    "\n",
+    "- preparar dados de séries temporais 2D para treinar um modelo de regressão SVM  \n",
+    "- implementar SVR utilizando o kernel RBF  \n",
+    "- avaliar o modelo usando gráficos e MAPE  \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Importando módulos\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "sys.path.append('../../')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "id": "M687KNlQFp0-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from sklearn.svm import SVR\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Cj-kfVdMGjWP"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8fywSjC6GsRz"
+   },
+   "source": [
+    "### Carregar dados\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "aBDkEB11Fumg",
+    "outputId": "99cf7987-0509-4b73-8cc2-75d7da0d2740"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2698.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2558.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2444.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2402.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2403.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy = load_data('../../data')[['load']]\n",
+    "energy.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "O0BWP13rGnh4"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 486
+    },
+    "id": "hGaNPKu_Gidk",
+    "outputId": "7f89b326-9057-4f49-efbe-cb100ebdf76d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IPuNor4eGwYY"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "id": "ysvsNyONGt0Q"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 548
+    },
+    "id": "SsfdLoPyGy9w",
+    "outputId": "d6d6c25b-b1f4-47e5-91d1-707e043237d7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA4kAAAITCAYAAACqpFnEAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMywgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/MnkTPAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAEAAElEQVR4nOz9d7gkyVUmjL+RmVV1bdvpHitpRiOLJCQhCdCHkxAsEny4FQiz2mXNhzD74yfWsAgjFrMLfBghBAtIeCuMkLBCFllkRjNyYzTe9vS073v7+qrKjO+PyBMZmRURGSdv3+rb3fE+Tz/3dt2Kyqw0kXHO+573CCklIiIiIiIiIiIiIiIiIiIAILnQOxARERERERERERERERGxexCDxIiIiIiIiIiIiIiIiAiNGCRGREREREREREREREREaMQgMSIiIiIiIiIiIiIiIkIjBokRERERERERERERERERGjFIjIiIiIiIiIiIiIiIiNDILvQOXAhcccUV8vrrr7/QuxEREREREREREREREXFBcMstt5ySUh6y/e2yDBKvv/563HzzzRd6NyIiIiIiIiIiIiIiIi4IhBAPuf4W5aYRERERERERERERERERGjFIjIiIiIiIiIiIiIiIiNCIQWJERERERERERERERESExmVZkxgRERERERERERERcXljNBrhyJEj2NzcvNC7sqOYmZnBddddh16vFzwmBokREREREREREREREZcdjhw5gsXFRVx//fUQQlzo3dkRSClx+vRpHDlyBDfccEPwuCg3jYiIiIiIiIiIiIi47LC5uYmDBw9esgEiAAghcPDgQTZbGoPEiIiIiIiIiIiIiIjLEpdygEjo8h1jkBgRERERERERERERETFlLC0t4Td+4zfY4772a78WS0tL53+HDMQgMSIiIiIiIiIiIiIiYspwBYnj8dg77u1vfzv27du3Q3ulEI1rIiIiIiIiIiIiIiIipozXvOY1uO+++/Cc5zwHvV4PMzMz2L9/P+68807cfffd+KZv+iY88sgj2NzcxKtf/Wq86lWvAgBcf/31uPnmm7G6uoqXvexl+NIv/VJ85CMfwbXXXou//du/xezs7Lb3LQaJERERERERERERERGXNX7q72/HHUfPndfP/Lxr9uB/fv0znH//+Z//edx222349Kc/jfe///34uq/7Otx2223ahfT3fu/3cODAAWxsbOAFL3gBXv7yl+PgwYO1z7jnnnvw5je/Gb/927+NV7ziFfjrv/5rvPKVr9z2vscgMSIiIiIiIiIiIiIi4gLjC7/wC2ttKt7whjfgbW97GwDgkUcewT333DMRJN5www14znOeAwB43vOehwcffPC87EsMEiMiIiIiIiIiIiIiLmv4GL9pYX5+Xv/+/ve/H+95z3vw0Y9+FHNzc3jRi15kbWMxGAz072maYmNj47zsSzSuiYiIiIiIiIiIiIiImDIWFxexsrJi/dvy8jL279+Pubk53HnnnfjYxz421X2LTGJERERERERERERERMSUcfDgQXzJl3wJnvnMZ2J2dhZXXnml/ttLX/pS/NZv/Rae/vSn46lPfSq++Iu/eKr7JqSUU93gbsDzn/98efPNN1/o3YiIiIiIiIiIiIiIuED43Oc+h6c//ekXejemAtt3FULcIqV8vu39UW4aERERERERERERERERoRGDxIiIiIiIiIjLFv/pDz6BZ/3kOy/0bkRERETsKkw9SBRCPFkIsSmE+JPy/y8SQhRCiFXj33cZ7z8ghHibEGJNCPGQEOI7G5/3neXra0KIvxFCHJj2d4qIiIiIiIi4OPHeO09gZXN8oXcjIiIiYlfhQjCJ/wfAJxqvHZVSLhj//rDx/iGAKwH8GwC/KYR4BgCUP98I4N+Wf18H8Bs7/QUiIiIiIiIiLi1cjh4NERERES5MNUgUQnw7gCUA7w18/zyAlwN4rZRyVUr5YQB/BxUUAipo/Hsp5QellKsAXgvgXwshFs/7zkdERERERERcstgcFRd6FyIiIiJ2DaYWJAoh9gD4aQD/1fLnw0KI40KIB4QQv1IGhwDwFABjKeXdxns/A4C6XT6j/D8AQEp5HxTr+BTL9l8lhLhZCHHzyZMnz8M3ioiIiIiIiLhUsLQxvNC7EBEREbFrME0m8WcA/K6U8kjj9TsBPAfA1QC+EsDzALyu/NsCgHON9y8DWDT+vuz5u4aU8k1SyudLKZ9/6NChrt8hIiIiIiIi4hLE2bXRhd6FiIiIywxLS0v4jd/oVin3+te/Huvr6+d5jypMJUgUQjwHwFcB+JXm36SUx6SUd0gpCynlAwD+B5TEFABWAexpDNkDYCXw7xERERERERERrYhMYkRExLSxm4PEbMc+uY4XAbgewMNCCEAxgKkQ4vOklF/QeK9EFbzeDSATQjxZSnlP+dqzAdxe/n57+X8AgBDiiQAG5biIiIiIiIiICC8SARQSWF6PTGJERMR08ZrXvAb33XcfnvOc5+Crv/qrcfjwYfzlX/4ltra28M3f/M34qZ/6KaytreEVr3gFjhw5gjzP8drXvhbHjx/H0aNH8eIXvxhXXHEF3ve+9533fZtWkPgmAH9u/P+/QwWN3yeEeDGA+wE8DOA6AD8P4G8BQEq5JoR4K4CfFkL8P1Cy1G8E8H+Vn/OnAD4qhPgyAJ+Eqnl8q5QyMokRERERERERrZjvZ1jZGmNpIwaJERGXNf7pNcCxW8/vZ171LOBlP+/888///M/jtttuw6c//Wm8613vwlve8hbcdNNNkFLiG77hG/DBD34QJ0+exDXXXIN//Md/BAAsLy9j7969eN3rXof3ve99uOKKK87vPpeYitxUSrleykqPSSmPQclEN6WUJwE8F8BHAKyVP28F8P83hn8/gFkAJwC8GcD3SSlvLz/3dgDfCxUsnoCqRfz+aXyniIiIiIiIiIsfWSoAAJuj/ALvSURExOWMd73rXXjXu96F5z73ufiCL/gC3HnnnbjnnnvwrGc9C+9+97vxwz/8w/jQhz6EvXv3TmV/psUk1iCl/Enj99ehMqqxvfcMgG/y/P3PAPzZedy9iIiIiIiIiMsEZRkMhuPYAiMi4rKGh/GbBqSU+JEf+RF8z/d8z8TfPvnJT+Ltb387fvzHfxwveclL8BM/8RM7vj9T7ZMYEREREREREbGbkKgYEVsxSIyIiJgyFhcXsbKiquS+5mu+Br/3e7+H1dVVAMCjjz6KEydO4OjRo5ibm8MrX/lK/NAP/RA++clPTozdCVwQJjEiIiIiIiIiYjegkOpnZBIjIiKmjYMHD+JLvuRL8MxnPhMve9nL8J3f+Z144QtfCABYWFjAn/zJn+Dee+/FD/3QDyFJEvR6Pfzmb/4mAOBVr3oVXvrSl+Kaa665qI1rIiIiIiIiIiJ2HUa5Cg6HeQwSIyIipo8/+7N61dyrX/3q2v9vvPFGfM3XfM3EuB/4gR/AD/zAD+zYfkW5aURERERERMRlCx0kRiYxIiIiQiMGiRERERERERGXLca50pvGmsSIiIiICjFIjIiIiIiIiLgsIaXEuCxKjExiRERERIUYJEZERERERERclhiVLCIAbI1jn8SIiMsRUsr2N13k6PIdY5AYERERERERcVliZJjVRCYxIuLyw8zMDE6fPn1JB4pSSpw+fRozMzOscdHdNCIiIiIiIuKyxNhgEqO7aUTE5YfrrrsOR44cwcmTJy/0rvCweQ4YrQGLVwe9fWZmBtdddx1rEzFIjIiIiIiIiLgsMSoikxgRcTmj1+vhhhtuuNC7wcdP7lU//+cSIMSObCLKTSMiIiIiIiIuS0S5aURExEWNrZUd++gYJEZERERERERclohy04iIiIsaazsnk41BYkRERERERMRliWFkEiMiIi5GzOxTP9dP79gmYpAYERERERERcVmCmMQsEdiKQWJERMTFgtl96ufaqR3bRAwSIyIiIiIiIi5LUE3iXD+NTGJERMTFg9n96ud6DBIjIiIiIiIiIs4rKEhcGGSRSYyIiLh4QEFiZBIjIiIiIiIiIs4vxoWSm84NMgzHOWvs0aUNrG2Nd2K3IiIiIvxI++rnaGPHNhGDxIiIiIiIiIjLElSTONdP2e6m/9fP/zO+47c/thO7FREREeFHUSa1xps7tokYJEZERERERERcliikChJnsm41iZ89sny+dykiIiKiHZKCxK0d20QMEiMiIiIiIiIuS+Sl3HTQS1BIoChky4j6uIiIiIgLgqKUukcmMSIiIiIiIiLi/CIvmcRBlgIARkUYmxidUCMiIi4oaK6KTGJERERERERExPlFYTCJQFWj2IbNEc/kJiIiIsKGzVGOt9xyBFIy1QlTYBKzHfvkiIiIiIiIiIhdDC03zZhBItMJNSIiIsKG33j/fXjDe+/BXD/F1z7r6vCBsSYxIiIiIiIiImJnUHSUm26Notw0IiJi+9gqVQkPnFrjDYw1iRERERERERE2vOO2Yzi7NrzQu3FRg7peRCYxIiLiQuCKhQEA4NQqkxEsOjKJSw8D62eC3hqDxIiIiIiIiIsM5zZH+N4/uQX//vdvutC7clFDG9eUNYmjwF6Jm5FJjIiIOA/YN9cDAJxaZSb8uvZJfP2zgNd/ftBbY5AYERERERFxkYEYr1sfjX36tgNtXFPKTceBrS22onFNRETEecSpFSYjSDWJeQc1yXAl6G0xSIyIiIiIiLjIMC4Zr9iur8IoL3D38bDFD2HSuCaQSYwtMCIiIs4DqC6aLzeNNYkRERERERERDQwDg5nLCa979934V7/yQZYBRDNIHMUWGBEREVMETeUb3Dmla00iAzFIjIiIiIiIuMgQarByOeGOo+cAAA+cWg0eQzWJMz2Smwa6m0YmMSIi4jyA5qCcKwvpWpPIQAwSIyIiIiIiLjKEBjOXEw7M9wEAZ9ZGwWMikxgREXEhQXXRofXQGrFPYkREREREREQTw3G1oGBnoC9R7J9TQeLSeriRg+6TSExioIzXNK4p4vGPiIjoCJq/+UxirEmMiIiIiIiIaMBkErdizz4AwP7SSv4Mo3fkhHFN4ELNbIER60MjIiK6otiu3DQfAjukLIlBYkRERERExEUGs5/fVuzZBwDolYHeWQaTSAszqkkM7ZNoBubx+EdERHRFZyZRGsnBPFByygwmY5AYERERERFxkcGsnYtMlgItsjhMopab6hYYYQu14TgyuREREdsHGdew68wLY94JlZwW4fXaQAwSIyIiIiIiLjqYjNcwOm0CqGoDNxnMHh3GSm4aNtaUpXK2FxEREWGi6FyTmAPZrPo9Dwz+Qt9XIgaJERERERERFxlMxisyWQoUuIVKRgGTSSS5adhCzVzQjaLTbEREREfQdNXJuKZHQWKgeoLMbgIRg8SIiIiIiIiLDKbENPbsU6CAj8OsauOaXncmMfasjIiI6AqSmxaS6ZQsc6A3p34PbYMRg8SIiIiIiIhLG2ZgMg256TgvsDHc3YwlBXybDGaVxvRTXp/EGpMYa0IjIiI6wgwMWfXlNSYxUEZqBomyfa6LQWJERERERMRFhtGUmcRX//mn8fSfeMeOb2c7oIw8p0awkBJCAH2mcY0ZJLKbYEdERESUGHcJEknxwJWbmsFkAKsYg8SIiIiIiIiLDNM2rvnHWx8DAJxeDZQ1XQBQRp5To5kXEqkQyBIBoKvcNDKJERER3VDIDqoQCvDYNYlGkBggUY1BYkRERERExEWG0ZTlpocXBwCAu4+v7vi2umLcxd1USiSJQMaWm1bbCB0TYccjZ9bxvjtPXOjdiIi4IDBVCcFzOfVIZAeJZm/F9jExSIyIiLgosTHM8fr33B2dHSMuS5iM1zTkpk88NA8AuOfEyo5vqyuqFhjhc0JRMom9tGQSA1nBGpMY3U23hX//+zfhP/zBJ1jnbdo4szbE/3nfvXwHyoiIFnQKEjWTWBrXdJGbRiYxIiLiUsUffORBvP499+APP/Lghd6ViIipw1xMDPOdX1wfnFdM4qnV8Eb10wbVJHKC5nEhkSYCWZLo/4egiO6m5w3E/N7x2LkLvCdu/NK77sIvvvMuvPuO4xd6VyIuMZhy02ATrKLBJI47yE3zGCRGRERcoiCjiaNLmxd4TyIipo9xl+zztrantrGb2R5aXw3HRbCVfFEGicQkhi7SxtHd9Lzh6VfvAQDcemT5Au+JGzNlH82HTq9d4D2JuNRgMonBCa5mkNilT2JAYBmDxIiIiIsSVyz0AQAnmUYa/3LvKfzMP9yxE7sUETE1jKfsbkps2W5ug1F0WGzlUgWJQgikiYjuphcAh8p616NLG6xx77r9GG564MxO7NIErtk3AwB4lLmPERFtqBnXhCacdE0iyU0D10G5ESRGJjEiIuJSBfU1O7nCCxL/ze98HL/74Qd2NSMSEdGG4bT7JJaB0MYuvm/GtSAxbD/zAkiEYhGzRLCYRC77GGFH5UrLO46v+uNb8Io3fnQndmkC5H776NkYJEacX2yvJpHbJ9GsSYxMYkRExCUKqj86xQwS9872AABHpvCwH44LfOdvfwyffPjsjm8r4vLC1JnEi0BuambkQx1OldxU/d5LE1ZNIkkQo5nJ9tCllnTaoOvi9BqvJvevbzmCH33brTuxSxGXCMwcE78mkWlcY8pNi/bAMgaJERERFyVoYXaKKTe9eq+SDT1ydv2871MTD5xaw0fuO40ffstnd3xbEZcXRnmBmZ56hE9jcU1tHnZzkJh3YRKlcjcFACHqgaYP40Ji0FNBYjSu2R5yzSTu3muLrn8ZeH0Q/ttffQZ/9vGHd2KXIi4RdOqT2GyBEeBUCqAhN41BYkRExCUKWlhwe5TpIPHMzgeJxFDkzIVFREQbRrlEP03QT5OpyE3zi0BumndkEpNSSpgmItjwJi+kDtJHsQXGtjDuKDedJoi570oa7+bkSsSFRTe5aZNJDJWbju2/OxCDxIiIiIsSNLFypV7755ThzWPLO++KSrsWuvCMiAjFKC/QSxP0s+kEibRI5hrX3PLQGdx/cnUndmkC5n0Wuign4xoASIUIDgLGRYGZyCSeF+iaxI6BFJfd64JRx+cNgat4mSbe+skjuP41/4i1rfagIeL8w0xujUKvLwoSs5nyQwKvL1NiGoPEiIiISxUk0eA2sqas9TQeiLR4j0xixPnGOJfopQkGWTIVmV4lN+Xdby//zY/iK3/5AzuxSxMYdwkSC1NuKoLv1aIABmUbnmhcsz3QHN6VSZwGu01JkmD3yRKUgDjBrJ2fJt70wfsBAA/G9h4XBEUhq7lkp41rzPdFuWlERMSlCloQchO7uQ4Sd35hQYv3qEaLON8YFUXZ3y+ZSpBC981uls2ZTGKoDL2Qptw0nJWqMYnMSWh5PXBBd5mALt8tZgKCsDSF40nnmMva759TRmlcF+4uWN4Y4cW/9H7cfpTXb5LM3OJ1eWGQG0FicNKbahKzASAShnGNMX9HJjEiIuJSRVcJJy2o14c7zyRSZjy6H0acb1AT+CwN7+23HVDd3cVSkxgaOJtMYiJE8L1q1iSOGUH6Zx5ZwrN/+l34x88+FjzmUkeumcTwa8sM5pc3dj64oeuJGyTuK8sbpsEkfuKBM3jg1Bp+6Z13scZRCcbSFI5jxCQKKXXCaRg6l1OAl2RA2g83rqnJTSOTGBERcYmia+Cl5aZTaAq+FeWmETuEXKJiEqeQhKBAlBMkTrsWNy+k7p8aKgvMC2gmMWHVJEoMyhYYHPOsO4+dAwC8764TwWMuddDh48hNzfl/GkEiXf9cafd8X10j0yhvWJzJAAArm7xt7SvZzjPM9h4R5wd5ITHoceWm5ftECqSDjnLTyCRGRERcouhKnnStSXz49DpOnOOZ3VDWeRrGChGXFwopkQiglwoWk9UVtA2O3HRzyi0NVEaeVydYyKpPYpKEB7Z5IZElAmkiWHXR/VJWNg2zoYsFeYeaRDMwn2afUO55owREVyktB73y2uIGiXtKueluNte5lJFL6J6rwXOJZhJTIO117JMYg8SIiIhLFLkxmXJYRVrscoPEL//F9+ELf/a9rDFRbhqxUygKiUQIZMl0ahLHuiaxCA6kplH3a2KcV7KtLnJT5W7KCBJTgSzhyX17aTezm1seOoMfePOnLkmnZM3SMRIQJlPc1RWVAwpKucY12rl1CgkTes6sbHZjVmOQeGFQmExi6FxCNYlJquSmwe6mZpAY5aYRERGXKMxnNSe7S4vd9SnITYcxSIzYIeRlTWIvFSy544mVTfz3v/oMu5VFzTk0cMHL3cZ2Ydb2dDGuSYQIViio45+UxkHhxz8rt8VlpL7nj2/B33/m6CW5kKfAnMMImsePG7h1ASUXR7lkBeqjnP/duoISD1wmkcYtb8QWGBcCeU26zmUSMyDNuvVJjO6mERERlyrMjD8rSJyqcU3pbhpjxIjzDCU3FcjShCV3/JV334O33HIEf/PpR1nbMxcvoffb+mi6i85ag/suxjVJOJM4LiRSAWUcxDj+w46MFBmgnL4E68bGBT+Q6nI9Ela3xuwSADNJwjl34w6mPF2hmUSmSoaY3OGU5eERCrmspOvhQWJ5rkSqAsUi8NxFd9OIiIjLAabEaysPf7httwUGpyaL6lAikxhxvlFjEsfh19dsybStMtmGvJCYK004goPEKTOJuUTFJAbu47g8jgCQCF5NYpokpdw3/PjTseMyS/tmp9dKYdroIsnsGiQurQ/xzP/5TrzhvfeG7yAaz5sOypVp1CR2dTnuWm8ZcX5QGHN58DmkYC/JVKAoQ4PEWJMYERFxGSDvyCSODJfGLsHbY8vh5jWUcY7uphHnG7lUzJdyNw2//hfIAbED20BBYugi2ZSbTsO8qSja5abL66NaPXJRCxKZNYl6YceXSbL77c0rJpEbJN70wBl87P7TrDHTBgVSo1wGz8lmkMgJ2lbLc//HH3uIsYd1QxGecmX6clP+uG77eMtDZ/Hhe0512mZEhVyWQWKShLPUuiYx6c4kRrlpRETEpQoz4895aJuLkC6S0+MMh1PKHl+KZhMRFxZSlnJHpnHK4kAFiVwmcVQUmOursaGLUZNJnErdWGH2G5vc3tY4x7N/+l34j3/wCf0aLdAA6pMYvq00LftUMu5vkvR1bcrO7bf3ijd+FN/+po+xxkwb5pwcyiYOx93mf8oBnFnjHUcz6cCSm+bTl5t2HccNEl/+mx/BK3/34522GVGBTMh6WcJgEsv5W6TKvCY0SJRRbhoREXEZoMYkMh7aJuvSxViDM2ZYymDHRXiGPCIiBDktLFKeu2lZfofVrXAHxKKQkBKV3DQ4SKwWIZvDnQ8Si0JiJnPXJL77juMAgI8/cKY2JiF300QEM555USDt4C471AYovONBrqgnVnhteC4G1ILEQFlmTW7Kmf/L93Kn465M4qhjANYFXful0jGJctMLA5K8Z11qEpMMEAlTbiqM3/2IQWJERMRFifw8MIld2A1OM3FzwTONTHLE5YO8kJXclHEd02J1lSE3pcTKLLMm0UyoTKNnYi6rthS2Y3LOcG+kxuF1JjFcGm4u7DgJIC03Zc499H24DPDFgC5zcle5KYf1rW9ve88bbk3i8saIVf8OoCZ75qhXKklsfEZdCFT15Yz6ZrMFBldummTqX5SbRkREXKroGiSOc9nZhh7gGdfUe3nFLG3E+UMhlSsnX+7It8mnReQ8U25qJlSm0Q6jqLGrk8fE7K16x9Fz5WvQTKJyNw3fVpYod9kuxjWhxjqEada2TRtmYB56bZlzK68mvdvxG+fdEn6jjnLTZ//Uu/CKN36UNWb7Dqzdjs006o0vZdBcrtoZdWASkzSIFVTjxuWYXuyTGBERcemic5BYFJoRCV3cmQ/BrkziNJiUiMsHZvaZU5NIi0dO0EaLz1mmcY15j06NSSzNZGxzgnm/3350GYBqxE5tMxIhghkYqknsMVtgbJHclMlo0fu57NLFADNxFzonj2puo4xr2RjHCW7GRbfk4naC+88eWWa9v+bAykhK0v3dVW56KSYuponaXB46l+gWGAnT3TRXQWXaC2IfY5AYERFxUaJWx8IyEqhcGkOzduaCZJPx8DUXL5xxERFtqNxNBYs10ExWB/MNbgsM8x6dBpM4zpUEt5/ZJbi0P4szGe54TDGJm6NctwVJme6mqVC9zbrITbmMFjGPmx0X5Lu53qyQleFQqFOsycRyk4QEXl9GfgsYc3vTOP7178YPnLsGe2tMp+SIOopyLs/SpGbI5B9UHnOSjoYGl7IMEpM0yk0jIiIuXXRtgTEupHZpDF1cmw9fTia/HlxeegxAxIVD5W6asFow0OJxyGAfiWmo3E0DA6mO92hXVLIte5BI3+Pzr9uLOx9bAaCUARSgCBHuEEnMUteaRLbclCSBHeeRLk7O04JypVXL0S41iV1aIAG8OXmcF5gvnYFZSckpGtd07eWoJbEdry1OfXPEJFTCCehzVAm1msTELTddPQl85i8qW98oN42IiLgc0LUFxjgv2A23uy4sanK7GCRGnEeQu2nGacCMbkzWqCOTaN6j01gkk2wrS4W3JvHGQwt45Ow6pJTYHFXyc+Vu2r4d+l5pkiARvJpQOpacOkbz/V2ZxLUpMLldURQSg4yYxLDjUqtJZCpJCBx1h0ou8pl0up6mYQrTmUkkuWnHek1OfXPEJMiELOOYkJlMok9uetObgLe9CvjYb5TjcvX+tBfdTSMiInY/pJT45Xfdhdse5dVfdK1JHJkP+1Am0XgfK/tcdFuQRFxe+KV33oX/9Q93sMbQwqKfMhowo1uQmGsmkSfTHne8R7uikJXjq+2Y0P48/sAc1oc5zqwNFZOYVTWJIe6m9DlZ2SeR4yRpupvyauK2x/bsZknguJAY9NytS2ygoHm2l7Lq70adVSEFFohJDE4udpO2djWC6VoWQdfzKO/Wqmk3X1sXA2rGNcFyU6pJJHdTxzkYrqqfD5cmSJpJTIE8BokRERG7HFvjAr/2z/fiW3+L5+SWFxK9tDQSYC54t7PY5RjXmPVN0bgmwoVff9+9+J0PP4CzZVuGEHR2NyUmq4NEj9sC40IwiVkZONu+n2JfgccdmAMA3H9qDQAwU34v5W7afixpIZ0IwWYSzbmKxUCO+bJFM9jYzQt51d+SZyZGc/f8IOvMJLJaZ+RGmULgOPP8cgLZrj11u7Z3GneU7hKi3HR7qLXA4BrXUH2hy4RmVfWGxcZSNS5Jo9w0IiLi4gBlc7lSl9wwOwh9sEmpMqWzehxvQQLwM7SDkqXoygBEXD745MNng9+rpZVJUsraAmV6mskKX4jS4pNaYITWZNVqEvNpyO3MFhh2JjFLEly3fxYAcO8JlWWnACURYf3liNWjmsRQsxugPlexJL8dmEQzSFnb2r3zz7iQhuM0zxRprp+yyw0IPFVIgfkB73lD25rvp9ga58H3aNdejrU2HZznVEenWEIMErcHUwERPCc0+yRKx7jVE+rn+plqHLmbRuOaiIiI3Q4OM2eiHuzxMrvcBYn5EGUxiYXUZgdRbhrhQtmmj3WNkCNePyOZXtjCcmsbclMyFwllIacuN9UZeTu7N84LpInA1XtVkPggMYk1d9OQ7aifaaLcTTk1oSZ7FSwtQzUHcWoSzWO+mxfyuWFcE2rc0TVINFuPcE3IZjWTGDZOGz4NMhQyPPir9dfl9GQsugV7JnvFSbgSYr399kBOyT1OfXmtJtFnXENM4tlqnHZEjS0wIiIidjnIGp9bh1HILrWF3WqrarUlHbPP8UEa4QL1X+Ms7Artbkr95cKu5S41icSUaeY+cOzU5aaykm3ZFrvjQiJLBfbN9pAI4NGlDQDAbF8thYQIcyqlRXWWdm+BAfDUE10cKEcdWbOukFLirmMr7HG5rOSmoeqOKnGRMts9GMeEcU0WhcQc8/qn5w23ltEMFDgMcN7xfusiwR1uU6IaUaEy3GLUl9dqEj1y0xVLkKjrGCOTGBERscvRlUkc55XcNHThRFnq2R6vtqSrIUBRGBK9+CCNcCBLSkky4xqp3E1LBobpCtmFSeQy93lRsaTTMa5R2/P1ScwSgSQR2D/Xx9EySKQAJU0QJB2lxNZML1VyX47c1NivLg6zXZnErvMsB2/71KP4mtd/EO+780TwGCoB0H0SA5lEOk+zvbRTuweAb0JGCpRQKWdVN8l8Thn7uMpwDu1qlJMXUisSQgNu89qKz7btoZCqvrmfJgwmkeSmJStoczctcmBrGchmgPEGMNooaxKzKDeNiIi4OEAPakGryUAUUi2S+1kSXCPVlUk0Fy6cxZZiEkluGpnECDuIDeRcI0VBdSwlkxi4uK6YxPA6RgqCelmCRITfN4WsJOHTWEjKWp9Ei9y0kEjLgPzAfB9HlzYBGMY1Iqy+kBbSM70UCZNJNN/LCRJJqpgXMrgvpnnMN6bQAuOessbzjsfOBY+hw8F1NzUl0Lxgu2M7I6nqy4Xg9Ndt1PKGJiXNWlJGf8saI7jjzq3dTHIiJqGYRPUc6FSTKFK73DQvjdAWr1I/N5YaxjXR3TQiImKXY2OoJkWu3JQkGgOHtMyGZk1iqHkHPRB7qWAuLKqANNYkKjx0ei0GzA2kKclNGdl/IyAC+HJTNSbs+td9AYVbymnDuCgq46YpuZsmQjgXW3kudUC+f76PY+fKIJGMawIDPpqzZnspMmaQaC7kWUGiGdx0kAROg0mkhADXEAaopMyh12RuSKA5Ri9dzV2o3rXPuP6pLydfbtqNpRt3lZsajt/BclNTNh2ZxG0hl2afREZNokiUdCJJq0Lp2geXQeLClernxpnKuCZxBJYNxCAxIiLigqKz3JQe2hlv0QpUi5lw4xqSDWW8ILEo0EsT9NMktsCAWmh9xS++H9/zx7dc6F3ZVdA1iSybfBXU0NhQmVLNOIXJ2tD9FrqQzAsgSxPWPbodkJmPq06Q5gwAODjf16/PGkxiSK5qUzOJieqtyGQSKwluN5lq6Bw07ZpEMp/hsJa0tq1aYPDqXQcZQ6KHZiDFYxK51z8t+Od0kBh63roxguO8wDwz2FPbK3SQGCxbj0HieUNRGteEyt3VoFwxiIA74CM5qQ4Sz1bGNbtVbiqEeLIQYlMI8SfGa98phHhICLEmhPgbIcQB428HhBBvK//2kBDiOxuf5xwbERGx+9E1SCxkhyCx0e+N69I43+f15MoLtbAe9JLInqFa6H7g7pMXeE92F2hdwDauScBmEs33BQeJsuoL2HfYtC+tD3VLCb2P5eJnkCadrPU5kHofS0bQstjKiwJZydoeMIJECm5SgaD6QgqCOjGJRcFOUgEqAOCyssMpy001k8gxktFMIq+2lg7dIEuZBkD8+nIpJWRZNzbIws1FKuMargt3N3OjcSHZASlQdwoPViRE45rzBkpApJyEkyxrCwEVLNpqEieYxLOGcc3ulZv+HwCfoP8IIZ4B4I0A/i2AKwGsA/iNxvuH5d/+DYDfLMeEjI2IiNjl2CR3U+Y4so3uMx7alKXrp7zaEtOAgPNAzIsCqRCY6aVRbopocOACJSE4x6co5aYU9IRK7rrUEpktH1xJmVf90S34qtd9oPY3WvwMejvPJNLXT4RabNn6HZpM4g1XzOvXqz6JYTWJlNiimkSW3LHDghxQAccCs7552sY1g/J7kRw3BKZLKcBht4tym0lwjSbQrU+iyaQPsjSY8c+1uU53d1NWv0NDNsptr8I9/l1deiPqMBMQSWKft6yg2kLA3c7CGiQWRguMXRYkCiG+HcASgPcaL/8bAH8vpfyglHIVwGsB/GshxKIQYh7AywG8Vkq5KqX8MIC/gwoKvWOn9JUiIiK2ic5MYsnS8WpEqod9j2E3XRneZMwgUSJNBWZ6CUs2dKniYsk4P3JmHc/6yXdOMGM7BboueVJmCVEGROZntKEoDTiA8PovYjaUTbs9KLr/lDpWn3r4bG0fk0QlZXY6QVAYTGLqYBLHuUSvNK751uc9DouDDE8+vIDr9qu+iWqR1r6tTSNIzJKwwNLcB24rEXrvwkwZbAQGDtMOEula5DCJEz04GTWJNI8H13GhMoXJEhG8n3Qt6SQJU6Y919EVFeC2sijQT3nmUoAyvarM3EKTTZFJPB8w1ySpsM9bVtSCREcLDC03Pax+arlpCqTZ7pKbCiH2APhpAP+18adnAPgM/UdKeR8Uc/iU8t9YSnm38f7PlGPaxkZERFwE6F6TWLDlpnohWRrehGZbuzOJpdwuS2NNIrrb/08b77z9GFY2x/jTjz80le3pHnjMvm1p2c4BCA8Sx3nBllsXsrGQsWzr+U9QlR6fePCMfk21nEgw6PHumy6gfRRCKEbQsjmTSdw718P7f+hFePurv0y3EUmEvybo6NIGfuYf7tCN6Wf7KdJEsJis3GR7mLV0s8w2EV3qGLcDWuBuMqSt3ZlEaCadK9vNEp66gw43ya2HocFlwygtVALatW5ylEtkaaIMUEJbiRSKydItSKLcdKowExCpIwFnBclGAbfcdLylfs7uU/LSddO4prfr+iT+DIDflVIeaby+AGC58doygMXyb00vZfpb29gahBCvEkLcLIS4+eTJWA8TEbFbQLUyUvIcTvPSpIKX2VU/UyHQc/RSs4Gyz+yaRCnLBUkS5aaoLyZWGP2/po3FkrGZ1j7SYpLtbppUTGIom5UXkm0SYt43rno/WgifWh3W9jERYLH9XUG7lJQGELZA1qxJBICDCwNd0wnAaXhD+P4//SR+98MP4JaHFFs6kyWtY5ow++2FBunUS5DbuoeOuRDTqUnUjDjTEAaoSgBCg5RCKpa6lyRsuW+WqtYxoduqFvJgJSVz/dzgmcmY1wW3vCFLBHqJCK7t1I7fTHa71idxFyf8djvMBIRLJq/x6CeBT79Z/W7WJDqZxHIuTgfA3IG6cc1ukpsKIZ4D4KsA/Irlz6sA9jRe2wNgpeVvbWNrkFK+SUr5fCnl8w8dOsTa/4iIiJ2DmeFmMymCJ2WrpB2qnUUXd9NRLoPrBvJcWVvPZOmOG3dcDKi3X9i9C4uFQQ8AsLLZnmndLqSUVU0iq08iBURMJtEIUriyuSSBt94PAM6uG0FibjpC8q7/kytbrKRRkNzUYBJtEELAdxg//cgSAMUoAiowzhzbciEvCjZrRozjPLOVAp23xUE2FbkpbY8TkFIwkyQCvSQJbktEKo1emiAvwufkUV6glyi2jbMtALovL7cGfq7PdDfdRiuLLOUlQGkfB0y5b00SGxOgnWEmIFzzlsZvvxj4m+9Vv5NsFGh3N017wOz+hrtpBuS7JEgE8CIA1wN4WAhxDMB/B/ByIcQnAdwO4Nn0RiHEEwEMANxd/suEEE82PuvZ5Ri0jI2IiABw65Fldg/CacJcvPD6a6nG2F0yu2mS8Pq9NVxRgxfXmkmMxjXAxWObTnHENJhEc20b2v8OICYRup1CsEpJSnZPuprc1NVeorwnzq5XgbViEnmOkICqCX3B/34P3vTB+4PHmMY1iSOQVfJXd5CYeoxrzDn0odPrAJThTWhvRYIpGw1vyq7eN8s8bxS4Lwwy9vzz7juO48TKJmtMVVvLM2ACqAcng90rqLecOp+h8spxrgIpl0uvdR9rxjX8580ssyax3ieRF3BniUCWhNdp0j4OMp7c1Kyli8Y13ZFTkqSct6REe8JDvaldbqqZxL4RJBaqv+Iuk5u+CcCNAJ5T/vstAP8I4GsA/CmArxdCfFlpVPPTAN4qpVyRUq4BeCuAnxZCzAshvgTANwL44/JznWOn9L0iInY1PnLvKXz9r38Yf/iRBy/0rjhRt+RnMAeFWiSzHtqmbChNgmUyVQsMPgOTaLlpZBKHeW78vnsXFpTJn0aQaNaXcZhEYlKIGQuVm6oghdc2Qy8IKQBzsHSAaoVBKEpmg9sn8ZGzKgh7310ngsdUNYndmURfTeKSEfw+tryJfpboPpWsIDGXnYO9rrWkCzO8/q6jvMB3/9HN+I43fSx4DNDNgIkOXaqbiYd/N2VcUwaJDBOmLE06yk2ZfUK1uylTbmo6EDMTRwk32JbdakLpmpzrpcE1mhGTMK8tSmC1KhNG6w0mMQNkgYkmr9Yg0eiTuFvkplLKdSnlMfoHJRPdlFKelFLeDuB7oQK+E1D1hN9vDP9+ALPl394M4PvKMQgYGxFxWePossoEf/ZIs3R398BsKB1qyADUmxuzZXOl4UEenG2tZ/I5meQsERj00hgkolsj9wsBWoRPQ25qBhihi0ipAyKeu2nTpIIbbHgb1Zfn88xavSaR2tSw3E07CB8K4972M4nuZY+PFTyxslX7P80FSSlRDVVr5GZNIpPJ4rbOGBsyVY7clD7/vpNrwWOA6hrk1AjSGCFUz89R4NhxObdSTWloUDTKJXo6IA1k0k25KUOBQuPm2MY1JpMYft9Iw/E19BzQM5DtLmskLnazKmS3g45j1mZCZtYcbq1UBjRA9bNZl1iTm5Y1iVTLmITJTTPWtzlPkFL+ZOP/fwbgzxzvPQPgmzyf5RwbEXG5o89svnwhUGMSGb2dilJumorwoM2UzYX2RAPMB6KaMsObIqvM7kwW5abAxSM3pUXauakwifwg0ZR60cIipCarq0lFjUlMBGzryIpJHNXGJUyJXldUctMqcJvYx7xAOnAve0juZUNTerm8ob5nZizsTFMcF8ZFwQ4S6dhyW2cQI7EwyPDo2Y2gMQBvHrZtj8OsmnNyLxXhiYtybiVn2mAmMScmkZFcbLbA2HG5abeaxLyQGGQqAcr9bp2ZxH66q1Uhux3NBJz5Wg0rx6rfN89VjCCg5KNAKTk15rcak7hPuZsuXlm6m2a7Sm4aERGxTbzkl9+PN7z3HtaYgQ4Sdy+LZWZNQ+tK1LjSuKZLTaJHNufaFlBlhDmZZHI33c3nYFq4WIxryNAidMG6HZhsdqjctGabHipRQrX4mGG2YKj38rIHpLSwXd0a6/NMkth+lvIYkeB3VqjXTdoDlXEhtTzRBp9T6Ylzikl8w3c8FwB0Y3sK0kOYm6KQKCS0uyyXkSJzEe58N9NLWfdb10U/bY/lUm3MySwGrJQO9xKSmwYyiSSBZtY/mvsY3F6CTGGyFIngyE07StBlZQAU7BJL10jGlaCr981Mob3NpQzz2vKqQlaPV79vrSjWUBhyU2BSPmoGiXMHgPEGsLW6++SmERER28d9J9fwunfzPJn66e5nEmtyU0ZNIrEULLc57dLols25tgXwGRiqgYrGNQrmcdvN1yQFhxzXyq7owiSatukJQ27aZBK5Doi++8Z8bWljqF/jmn0A3YKUWp9ER00i7Y8LwlOTSHLTlzztMD7ymq/EW77vhQDqTGIbKtamlEiGzj+yed5485YKEsOv5a4JHNoe574xry0uA5YIU24aLq/M2HJT6H109eC0bqt8n7oHwh2uzeuCcy9IqRKnvSy8BYZuQZIx62Rzg0ncxXP5bkfeWJMAsF9fG2er37eWVZBotsAA2uWmALB+qjSuKVtgtNyrMUiMiLiEQQ/gXb0g79hgvZCVBXoo42MyMC7ZnG/cLJdJlNG4hnBiZRMPn1nX/+csWqcNYrc5srmuyDssCE0DJop5Qtblk/VHoayB+kkMvC0IMNmVs2tqcULmItyaRJLlCbTLNwm1PomeNh2+mkSfu+mp1S3M9lLMDzJcs28WT7tqjxrDYHKbjeND2R7trsxuOF+xRJxgY9tBIkduaiQ8siS8TrwoA36S+PKDS74kU7UpCP9+5rhBL/weoOtitpey2kvkJMFN+HX6WWmcwr225vpZDBK3AdPdN9WqBMvxrAWJVJNYzmUULDYdTpvGNYQkU+6mQCubeEFqEiMiIqYDWohPK0j8i088jFEu8covfkLwmJrclNOovpQNpY5Fq2sMQAvJsDouoFpczzGbIpvmCuNC6nqYyxFf8ysfrLVH2M0LC7pvQuXI24HZ3oC7QOP2SWwyUlxX4KTs5WUblxdSS7+pV+K4kJjpibKXaXiShN4rwmPEoD6JbUyiq5YRAM6uDXFgvj/xuj7+AcENMURUBhDKJGqZcMcgcbafBgekQPd7k7bHSQDVEx6MOnFZ1ggSkxgqAS0qc5e1rbCa4+b9Fvq8MQ1vegzmsuqLyZNpFyQ3TcOZRJMl7THcZc3EaaxJ7A5bfbn1+jKDxImaRBeT2JCbEqhPIlCxjQ5cnquViIiLDF37HNKDc1oL8h/+61vx439zG2uMaZLAWlyUWVOX/E1KiZseOFM7diH93qzb6rC4JifJRAjN3HD64F1qMANEYJfXJBo1dTuNKiOfBjPiUlaLTy03DZgjuvbb033iPIvkcS5xaGEAoGqDQeYigx5PbtolqVUZ11T9xprz5rgovH0Sfe6mZ9aHOLgwGSQG29ajYoh6aYJEMCSSHeXuZnBZyPDruXNNoqQgkZfsAwxXWkYAlgjopBtHXpkmvKBtwvCMWaZA7Q3y0F6O5fvmBxkruULHRCUl+SxpLxVsKfNcnxfIRtRRk/KLULlpsyaxDOW8clOTSUzddYwNxCAxIuIigPlMCn1AAdVEvptNU4Z5UWXWOYuL8mGfJPaFxVs/+She8caP4u8+c7QaEyCbs26rfPhq44iA/aTPzsqaRIBnQnApwSa13c1BIi2wCrnz+2k6V7LdRmt1LAy5Y0d3zSxJnIvkcVHgikUVJFJCIJdlC5hUSe1Ck12dgsRyn6hPIjAZFOV5e59EwJ6UO7M2xP65ySDRa1vfgD6OaVkTF7qQ72hc02Qug81dOkrBKyaRV0cHVNdy6ONNBfwJX25aVHLTLn1COUxibiRz0kQEM8eaSexnPHdTSRLcRJtvtY4pr8E0SVhMoimB5ngJRNRhrkm8Caf1M0BvDoAANpeA8RaQqfk2TG7aYBID5aYxSIyIuAhgZgXPMXq3abnpLjZNGReFlnGG9sgCKulY5nj4nlxVRhO3Gj0iqyJxtSgJXbSSAU0/DWcSzYJ0cjO8XJnEI2fXJ17bzdlnc5G80/tpSgJHuQy6JnMz+8xissogMWMa1zTuG1ejemISSW6aF9DmUmp7gUFih2RKrSbRcUzGhb9Nhc9d8MzaEActclOWcY0RbPcSvrlIL02Qdqgb48pUt1uTGHodm2MUk8io96Nri8kkFgaTyO6vSwoULgOvmUTeOC5LV1C9ZcJxblU/tbtsJ1Ok3TuX73ZUCT8j4WQ7BxtngbkrgJm9KmAcrgL9BfU3LTdtupsSk9iUm6ZRbhoRcSnBnLibsj3/ODV57+oF+Vhiruw/yGk5QPb6LmnZ/jmVKTvb6NsGVIwI56GdGotdTpCYJQK9rCxIv0wfpncdW514bTcvLMzzu9OGQ6ZLIBAWSBXGwo7jbkqMuzZg6tAnTt03k+8Z5xILgxQzvQRn1yhILJAK5ezI2V43uWkVyCYO2RYle1zQPScth/LM2hD7LUFiF3fZrKO7MtXgdXE3BcKD9K6tX7ZjwpQItyrEBhXsVUE6p50FNyCqmYtwFCgNozS2my03SCwqx1dusJcmiuHu0rtzXEiWwimiQlFjm9VrzprEuf0q2Ns4AwzXgP68+pvT3XQIQKi/92aBbEa9LqLcNCLikoL5cOEsWomZG+5iuekor5pLh9ZRABWT6JKWUeBJ9VFAwySB4W5Krog6SMwnj+ev//M9+JG3fhY3PXCmsS2BNGEaVRQS956YDKwuVrz/rhPYM1P3SdvNxjXmdchZpH3onpN49Z9/irWt5kKeI2VOk0paGbJurRZ2JbMX2DTdZHtctVXKSCrB/rl+JTdtJFdCGUI65hzjoJDF1jgvvO6mOrhsjNsc5Vgf5lbjGmImQ+5tYgiqmji+3LGX2o2DfOO4clPzGuzS81BtK3SuUz/TsiYr2LimDPaoJpHDCqZJR7kpM7gvmvdNcFCqfs70UharXkhox1d2exuhEhDhx7Eo97G8thjP7ogKNeMaX8JpuAr0F5VsdL0ZJJLctHEO8qFiEckBjCSnNblpZBIjIi56mJMGZ9FK2dXd3G5gmBcsFoVA7SXc0jL13c8YQaL50Ga5m5Y1iT4m8ZfedTfefNMjeMUbP4pRXtQWhBxJGgD8n/fdi6963Qdw57FzQe/f7fjEg2fwwhsP1l7bzUyiGTxxkjL/9ndvwt9++iiLMabrVN8DgaZIQCXRA3hyR65ssQhYJI9yZQqzZ6aHlU1qgYE6Ax/KJJbHnJNIqPVJdAR7eSG9xjUUXDbHkXzW7m6a6M9uA51rVZPIkJuaTGLGCy7NeatLTSLreWMGiYw2QUDlbhocgJXzP1duqssUGEG6aS7CYTvrwWXCShImQgX3HBOhvJAQpXENt96VEhehx9FkEgFej+OICrbSAev1Nd4Esj4wd9BgEkluShOXRW6aGnNWb1b9zPrKzAYA8sgkRkRc9DAXnZzMIj0ApmHl3xXjXLL7fwHVgs8lLaOF/pJFbsp2Ny1Zkl7JGrQFsx+7/3SDSSRJVNj2bn7oLADgseXNoPfvdqxu5Ti4MMA3Puca/dpuZhJHtfuNv5/rHe5RjnOlmf1nuZvmhgSaw6QYcrvEYS5CLWkWZjKslq0FxkVRNhInJpEnN+UskGmfEmHKTRtBYhlYuODK5J9eVUGizbjGV8fYxNiYfzJO0CDrC3lO65IsSXQgFd6Cofr8jSHPXdP2GW37CJTBfeJwdrSN00wizcmh26tqGcNlu+qnlpsGy0arcRknuDT7izLmn6p3ML/eNWEykLkRyAK7O+m3m2E6R2e+dcJ4qOSicweAtdMls9hgEm1y09RQ8KydUj8PPinKTSMiLiWYiwlOZpcegrs4RsTIYBJDH2xSStUTyuMIRpnU5Q0jSGwsrkMf2uOy1iN1MBQAcP3BOXz5Uw4BAD57ZHnC/hwIZxI1pnTeVLuOndvY5ijHbC/F67/tOXjg574WAILd97aLI2fXWQtdoG6gxHEGJlXP+lb4mHEzSGTUu3LdTatgI2EZd1TGNYqBdzOJCRYGGVY3x+W4UsbGZRLLY85dIAP1ptTN/Sykv/dixUDWXycm0dYCg9On0gzSs1QEy+vH25CpJgnYgZT5Pk6gbj6nuNcWnTcOS0c9AYFw07OikEgFOslNk7JMoZBhMtym4RMnKZCUtbxc4xo2S1qTMifBx5FKMLhy34g6bHJT6z2Qb1UupeeOAJDAoGQSE4dxjdlLEQC2ShO/w59nBIlRbhoRcdFju3LT0EJ7wj989ihe+HPv7Wy0wmrcnBe6frBLCwCXIxjJnUzmNUQ2Z99eoc0mzO3XtpdLXLHQx+HFAR44tTZhmw7wai6niSf+6Nvx3X90y458tpQSG2WQKISAoNqXKTGJX/r/vg///vdvYo0Z1YxrwveTkgjrw7Am3UDd3RQIW8gXFolSWJ/EKkjpMxtn03ZcvQSJ2V+YybBSMolK2ofKuCbwnFNwyDPtUD+FcDelluXi2wUiGZsB95k1D5PYwd00TRLlysxlewTJTRkKiDIhADBqEo3j3kXyq7bFl2Ry2hJVrBmvfdJ25KZpLVEYsC2DAeb0SdT9RbOE5SeQF+r67yX8foe6TpNR76qMlMLUNZcDRnmBL/7Z9+Lttz4WPKbZJgVwzCXU8mLO6HdITCK5mzZbYDSDxF75/gNPNOSmMUiMOE/43GPn2E5/m6Mcf3nzIzvKUlwOMB9mXYxrciZT9BN/ezseW95kOamaYGWfc1kZ13RwWyRHe5vdPVBvO9F0mwvvk1hnbWyT+Lgo0EsSXH9wHg+dXkOdSQyvW7pQeM/nju/I545yibyozjHAy+JvB3TNf7w0EwpFTW7KWKRRcLLOYC4nmMQQ4xqLu2lYn8RC72cvTRjGNVUA7DIXGRUSaSqwaDCJKrisDJ9CjyUFh6xG4nqxVe1rc00uZRUI2uCqCaIg0dsCIyhIr2oSOYwgfQ8ax+sJiA5y045JyQ5y00omzGtUT+1MMmYArNtElHLToJYzteRi/TUTR86u41t+8yO47+Rq7T26TyJD3pomAoNewjr+khxf04QVNAN8lnqcy1K2zu9xfKni3MYIx85t4kffdmvwGNO4yZXcAqCCxLQP7H189Vq/wSQ2jWtkUQWQAPDd7wW+5fdUgBj7JF482BrneN2772ZLoqaJ1a0xXvarH8IP/vmnWeN+9b334H+85bN45+07swC9XNCVSTQzl5xMHy1YOQGp+bDlyMRGeYF57W7Kz366AjdaSJkBct24RgTLcPOytsobJOZq0fKEg3N48PR6g+0E6/vpz9zFQWUoaF4jgwMALPON7aDr8RsVUgc23ZhETva/aVwzuc9SStxzfEVfx6ZtfRXYtG+rVpOY8RwQ6Rp2MfB5IdEjuWmDSaQgJXTu0nJT1gJZ/fS5mxZSQsAdJQpHfefZtSESAeyd7U2M0Qu7AJbIbIvDUTJQcKkcKHkyySxNtic3ZbZg4I4zW5ekjnpX17bMcgPOs8NkwIJcaWvMvTvh93P/dCdufugs/vAjD+p9BCrHUZYpjwAGqQoSg3tONgLg0DHVPobLTfOiQJoKNkt9OYCzbjKdqr1lKfmWqkk8+KTqNc0kknFN4xwUeRVAAsDhpwPPfLn63SVRbSAGibsAb7nlCN7w3nvwa/98z4XeFScoS/S+u06wxlG/LMrERnRDvSaRwVIYDwoOu0e21iub4bK5LvUoUkqMC4nZrnJTQ1rWzP6PLdnwurTJPhk/cGoNf/vpR+uf1TDJsWX6RnmBXprg6n2zOLmypR+a22ESpyHJ3GmWf6N8YM72TCZxOnLTrguX0bjA4kBdk5z7jQK2NYbcVDe4170LJ7f3mr++FV/9Kx/E++86CaBpXKPeEyR3bBqgMHvLAbC6O0op9eJ7caaH9WGOvJB63KAX3l8UqOaSLjWJ9T6Jjf1EGJPYvCVOrw2xf65vNb2pFnbt+1gzrmEsyLdjXJMI/kK+a01ipz6J5lzumJOt40oJNIdJp3FJwmMgtVN1Sy+7zx5ZAqCMywDjfAumu2n53QYMdQFAzHEpG2W6m7Idv6XUBlgAMAxUJVzKoGPJSSw2E9fm59QwHiq56cEnVq81g0Sr3DSFFVFuevGAFk9HlzYu8J64QVkpbpNjrvV2hB21gIfF0vEzu0BVH0WMQNi2DIle4D7S/s0ybbTp+aeMNOwTq7k/mtko30LBpW0yfuXvfByv/vNP17KB9ND2mYToRXIZXJwr2wDU3E2ZQSInQOmKrmzb2tYYr3jjR/G5x/xtOnSQ2K8eN/1sSkFix4XLKC+wUPZ15NxvFENwVCET7qaWff5Mufi8pXS9pWtzppc6kyS+bbFrEovKFdTm7kjXUK90NwXUPVcU9TYFoc8P+nxODa/ZAsPG+EspIWXFFtrgCriXN0ZWFhGAcW9zmMQEvUQwJIEoxwmWAUrekASGskvDjkzidlpgJAnPTCwvAuq4bNsr6rWMIcekVqbgeN5sjXM8elat4Y6VrtTmd8tYNfBVTSIQfg6krJKSUoYdEzMBwXX8To1ra7fW208TXZ6lNn8Fa6CujWvMmsQ2uWlel5uaiH0SLx7sL+scTu9itq3rBEATyG62u78Y0LW5tzmOFSSWC1bqdxYCc0EeGtzQInWml0AIfk2iz0zGfPhXbouGtMmxIKHj+9Dpdf3aOJe62TNgfxiMiqoFAFC5qmaJ6W4a9v1oHcvJSHYFN/FDuP3oOdz0wBm85q8/630fBUwmk5gxFrrbQVfHvVEhsbAdJpGRXKHjMOcxrqHPve2ocqcjOetcP+3UgkHXJAY3966Ma2wLycp9M9FJktWtsWYbuItd+vzQmjG1j+pnLXAwxtKvYe6m9W3mhdTPsiY4QUpNXZAygj1Dbpom4XV7xLZpB9DA42/O5TttXGOawnCCxKKUMuvrP3A6IVVInyHBrbE9joX8I2fWUUjghivmcW5zjHFeaDMnoIO7qXHfcJIriQB6mf+7PXJmXc9rzfrmYMfvvBlsxzVel16RVuOa5jkocsUKZgP1/2/7U+CpX6vko4AhN20yiXnduMaEq21G821B3yJiR0HPrFOruzhI7OhcpYPEOIFsC+YChGVc05FJpPoxDpNonuO2h9r6cIybHjijHyy9NEEvSYLbIowNAw7XIm1sZRLbs6aPP6AazpL5AFAtkpNEQDgkOeO80DVZQBUkmpM/9z6aBpPI6btpgoKazx1b8b5vYzRZk8gxDdoOzIULx1hhNC70eWTVJJbneaNDn8QZTwsMum5ue3QZUkodJM72U5a7aW7WJDJq28bGYlctJJt/p/vYYBI3x6p1TGK0wGAGiUB4sCH1YssuN6Xf/O6mdsMb+h6+MUG1bQaTmyUccxH1U89bjDYRJtsT7G5qSJ5t8mcXuhjX0NtonmTLTXU5VnhwyZabUlIydS/kHzilkorPfdw+AMDSxqjWl5PnbqqCtj4zSKTgspe4v9vmKMeX/cL78MNvUck9s70Hm0lMqz6VUW7ajUxpOq4DloTTeEv9pCDx6f838B1vBgaL6v/CwSQ2axJNUP/EKDfd/aDMzanVrQu8J250zRJxFwcXCnccPber3bm6us3lNQYy/GFPrM85Rk3iiBEkfs8f34JXvPGjeLSUWPcyZa4Qeg60I5gn+2buD9VWNqUdtqzp4w7MAQDuN4JEc5GcWmzai0L1bTSZxKXSGTYzHqTcmsSuLF/XbYQutIBq3mq7tzctNYlZIiZaluwEzGuA49Sbd2QSKWBY20afRNtcS4uPU6tDHD+3hY2Rup7n+hnP3bRjbRuZhKixtoRM9bkLmkkcaWkfJ5AF6p8fuvBqYxJN91MXXPtpMkKuMSGMp25BkjKZxIbcMZhJbAaJgeO6JheLQrJcemkMUPUgDM0d0TXpcqR1IS9bZ3gblzfHGEyi635b3VLzy/VXqDqxpfWhvv4BHpOYk3FN2TomNJFHzq2VbHHyPZT8/JtPH9VjaP84yTvqk9iPTKJGF/dys07ZqQrJy9ggHdg/xFWTKPPqb01EuenFA7q3Tu/iILGrNIwkHbuZSXzw1Bq+9g0fws//050XelecqLubdjOu4QQcxBKtdgwSfQuLopD40D2nAACfLGusegmzSbThCOZ6aJsLItNtEaj6XdkmdXroHTu3WW3PrMmyPOxHmkmp5HYmk8ixyQcqaRynHq4rzOuCZbgSOCdsGKwXgdMPbTswr6dzDOl0IZW7aSK6SX45fRLpup3xLK7HhcR1+xXDfdujy3W5qV4kt2/LrInjOMxSsAHYWeAq+El0kmRlc6zZHq5xk/n54W061PuEwSSa2zNrFl2gP02YYBnfvwlXuw3fPmZJgizh9DusZKrdmESe3NScv7nlDTNMk6J6ABw+R4aYiVm3V/gVKDY06/Zs26Nn7cEFVT50dn2kW1kAYNUkEtupZdpMgylXWygAuPfEau3/Zu/UdBsJiFiT2G2dbJqQuZnEUmWYTbbgUYNdTOLYLTcl45ooN939oAtiCiU6ndE1S0RzVOjD6UKAFlwUuOxGdK1JNAMlTqBOUhxOTWJ9YeGeeNaNrCgZcfTSpHRkC3xAGTVQTibR2B/6Hs3WGfZ+h+o105G3WVvSfJCanztfBonk7NtPE69tuvX7le+bitzU2AZHXhy6mLC5m3LqqrYDUwJFQXsISCY2yFLWOaB7jNUCo7xuKYh2yU2fec1eAIoJMANvl9mKDVXWGmybfM0kWhaSuv9fImpJEinVdrjGTUWHeUsaiy06JuaUEFKT6Ko3KzxMoiuwtKGqSeTJD+t1Y2EBqRrXrW6say17UfgZcesYoybRlbizgRJ3XHfTouwlyGEgzePvYnvoc65YUGzPmbWhbmUBqGdVcJ/EMrmi5aaBiapCtgfAZpA4zouJesvwIL2omSJFuWnHmkRT3eSoiQ5mEttaYJig16PcdPcjVCbRxPvvOoHv/qObz/Pe2FFnpDg1ceqi3ZzCYrcraCLmMA2Ayui/4o0fZdUIdoV5/DnbGweye03QxMVpgRFak7huBCI3lU3OZ3opepwGwBYm0ea4uH9OZctOl/W+hZQQQrEJQkxa3QPVNWsGiSaToBYyzTFVNpbkdo8uKSZyz2yPJW0CuvWJ6wpzAdK15YlPamerScwuQE3iOUaQSDKxmV7CYhLp3uxyr81ktLiePC6jvMC+uR56qcDSxqiqSeyl+loOeY5U9S8JqyaxKBrGNQ4WJUsqufXR8vpfGGQVk86ogSRwm7K7antol4NqEpuJ/LJPqn9M+/EnGfL8ICvl9bygOU2Z5iId5abmIeckF8dFoVu5cK4tQM3JLLmpbEiZmYGzYJy3muGZqwa+qAeJS+vDGgPPYhKles5ouWnAfFIFe1XvTtt3O7lSKdZOrw1rQYpoSUB87rFz+NTDKrE7wVLvYrXYtNCFTa3VKaeOa1nXJM7YP8QnN3Ua14TJTR2jI6aJrlLO//AHn4CUamFiLsB2AuYEMMolBoFXDhmRrDNqdKYNmkg5i0gA+Mm/ux03P3QWtz66jBdcfyB43CNn1rGyOcbnXbMneEy9TyLnoW1k5DuM2wmTHGKrskTgaGkVfnjPAFkqGPKrKvtJC9Dm/DzMC+yf72NrXOCxcjtmvzdbbSFQLXibTGKvlFElFgaAgttemmBRL5JVveXe2R7bpp3O8XSYxOq7sJoA1xbyEv3Mvoimz5zrN4xrpsAkmvMWl0lMmUyilFIfS86CieYfahEytGxvXCjn3L2zPf09ekYj6zYG5uzaULkHGwsSVp9EWS2OE6EW8lJKvdA2a+0oSULX/+JMhpTRuBxoXls8RspcJNtqEj1EojPhlBdSJxOb4Mh96dztne0pJjdwUVnvt8dryq4ax5dBIqMGdZCpRu6shIc0Wrkw53Jf71rXOBqjth0ecNdbJwVsyyY3tbDNAHCwdKtfLo1rTJk2h0kXArq/aMgcZDKyvqbs5hx/cmWr7q7ZkoB42a9+CADw4M9/nZb7RnfTCnljveWaM0w0W8AAlmBTB4kOuakOEi1MoqsFRuyTePGgq+yKHsZLDEOGrjAX7yyXwPK9nFqnaYNu7DWGRAyomBFOTzQA+LJfeB++9g0fYo0xs02cOrWuTCKNY0lbQ5nE8nh98RMP6teuXJxBLwmvkaKJNUtMKdtk4NZPE1y1dwbHy/pC022OKzclyaiNBTMXyfOaSVSL5D0zBpMYGiSW53gaNYnmoqELAwb4FzG2mkSOrGw7MIMgjglTUahFE4dJHOaFZkG6NCAn1sB2jYzzAlmSYM9sD8vrI2wM85p812c4sTHM8dyfeTe+/U0fq1opJLw+icokRP1uWySbSZv5vrr+KTGzONNjtelovo87JwhDEsh3N61/FmFcSOc4jtx3eWOEXiow20tZ5k16IZ/wnIFJkpkx2Z5cSq/82b29Qj8XQwNSs3ctR+5ITp5CS3AZUk4hQB1NOP1Fqb+ubRzdt8Skrw/zmuETT15MSarw+s7cEmzYrknTefn02nDCXTPkOs4LWTGJ5T52dcC/lBCqgHhseQM//JbP4vTqVl3K7GKA2+SmJB21tsBwGdfEFhgXDboulnSQuLHzrTNqNQpdgsRdzCR2Pf70MJyK3LQ8/nN9Xo3UuJCY74dLVsxxagyDSRyHBaTUQ+6FN1ZB4uE9g1JuGiij0jWJbmnNKFfsy9V7Z/DYsgrYTLc5l7spHeuz6yP9AFUMJPS4SblpySQmCXppgpleguWNEYRQTIpmNgIXCV3lpjc/eAZ/dfMjrDFbtVrSrkGie5yWm2b1msTpMInVNlhyU8NdMPQeMI9BKCMOVMeRMvKuxEWWVEzi+nCMuX4l5/AZTrzrjmMAgDuPrUwyiYyWFKbcFGgyN1WQmJSSa7rn9sxk7JrEXEotYwutdTLlpLZAtgoi3Z/hWqT53E190j7CfSdX8XP/9Dn81gfuw97ZHoRQgVuo/LPQ5y1hm4tkHYLEmkspa07g1yRKMwAWwild3xrntb/VVCHMwDlNKrkpx7jGx0DS5/SzBIMswcYwn7hvWH0SjVrSMLmp+uk1QAGwMSp0GcYpg0n0OX6rz69eP7q0gXGu3E17u9yc8AN3n8T3/+ktU9mWuX7xXf/vv+sk/uLmR/D9f/rJWgLIyW63Gde4WmB45aYUJEYmcdeja23ONJnEcY1JDN9fulE4fcOmja5yX3Jxm8Z3o2M+20/Zx3+uvE5Y/a7K88ZZINRrEj3GNSWz9Lwn7EeaCOyf62Gml5ZyU660zP3QHuUFemmCK/fM4Pi5Lf2eem2hW26aF1LXqY4NJlGNq2/MlEwBwFOuVP2LFgcqQGQziR3lpt/yWx/FD73F39x+clvbZxJ9iZKNUY5BltT6zE0tSDS+DydIpMUdi0k0g8QODchpseWSQGdpgn06SMxr8t00mexdCAD/fOdxvPrPPz2xX9ruPrSOyzCusfUSpG3T31SQWNYkzmRe+Zt1e4XUSbjwFhiG3NTieEnrJ5+7qbMmMa/uf9cY32P8u//wZrzxA/erzzICvlBVzoTclBMQiapvHud897MEQnBZ8crdlOOcC1TtJWzXyIOn1vCF//u9+K7f/4RuTVRz3GXUadI4zTYzmURiIG2SZHrPXD/F2nBcu2+yJDy4r4LE8OdG5cDqbuUCAJvDHNftV22eTq9t1Y1rPAqP04ay5oFTayVLDW9Pxt2A7/q9m/D2W49NNZkP+O8bUiktGYloxVKrv09cJ+PSaZ1bk1iMo9z0UoB5QXCknPNTlZtW+8UJUigLvJv7JG6XSewqCeTIjGkfZ3spqzh6nFdMYpeaRJ7cNIxZoprEg/N9PPnwAq7coya+LE0Yxgpm9rP+WrU/qrn94cUZnFjZhJSy5jaXlAvrZubavNbp3jLdDVMrk1gu/MqH+vOesB8ANNvTVpP4X//i0/jTjz+k/0/Hr0v7BS7M65fLUlfj3Pu5OcxrUlOAl/nfDrrWJJKUjcMkmvczZ8FEbyXZlm1eGBUFemVN4pGz6/iHzz6mWQZAsWO2a+tX33tv7f/HymRJlqjFbujCum5cU+63rd6vvLcWZjK9EFqc4dfkmkEi17im1jvPGCo12+n+jMSxn14mMUBuah4rSlZ0Ma4hto3lblomBNQ1wmCOhZIkcxNHJJvu0gLDlTz6i5sfwfLGCB+8+yRe9qsfwpm14WSQyJGbJqa0L2CMPv5uB0rze8z1My031fcNpy9m0Wwdw5CbCr/j6+Y4x8GFPgZZglOrw3oLDE/yjpQBgGISc1kyibtcbkpkCtdzoguadfounCjLX8ZFUVvL0PmeuE7yMkBvk5s253Ovuykxif4yjBgk7gKYDxBO1o4MMpaZctPbHl3GncfOscbUDFA6yE13a5YJ6B4kkqymK5O4zjGFKR8SM7002BAAUOdttgxUurBEXeoY28ZRD7n5QYYf/dqn44e+5qkAVE/N8DoWY2HheGiPS7np/rkeRrnEWlP+42ANzOuhYhILY5E8mbWmwJ0W7l90gzIyol6Lzsm/xFs/9Sh+7G236f9P8745L3JTTzC7MarXzwFTbIFRHr9EcPskqjEDBpPYdR6na6mf2tmeopCQUh2zvbM9nC0TF3cdX9HvsV2TAPDs6/bW/v/ImXUAlWwuOGiTZpBY7qcxD1VST/VzwXA2W5zJVJ0gx3ClJncMZ18AFajaA1n1029co342E0e5lNp8Z3JMOyM1yBI87sBsbT96aRIcNJjsY5owgm3jvGVcuWOiWjBw5wSqdw19TplMlstxmuaXL37iAWyNC3zmkaXGNRnGikup7iXaFu1z6z4GGNdUbZkEZvupkpvKbn0Sc1lvZREiX2+2slCfMzluo1QhXLEwwKnVrYkA2LWLJ85VrqjLGyPDOXd3y00XGn2LdxK1mkTPfXOidJhd3RrXjWss85Z6gYLEnv0DdQsMW01im7tpDBJ3PWo9oRgTMhkEcC/+//vXPoyXvp5nnFJjEhlMFo3bzUyi+X18Vv5NkKymq4xhjdGTTtvk91IW21xIqWVprJrEnM8kmhObj33RNvD9DF/+lEN4ydOvBFDKrxiZbqDMvqX2hzbJTffPlc2N14aNhQXs44qKfT23MdbvqS9IJgNS9R3Ue77kSVfU/h7KpBwzXFjpO3QBZ5x5rnbifK8PLUGiCF+wbge0uNoz22Mx/sSkKCaRd02q7fKD7cyxsBsZCYi9c1VNyg9+1ZP1766Aj+bdP3/VFwMAHjy9pt+feAJ1KSU2RzlOrZJM2+yTiIn9bDaq3zNbLWYomcmpyRoXki1brPdJtBjXGIsxF1wGO2b9WxMhNYmnV4d4/hPqDtjqeDCltAmPhR+3zFsuVNd/uAOu2k91HfczjgkZ9P65HKcLKbF3todf/JZnA1CunFvjAjMli5UIpmw08ZiEWMeV+2gY17jMy0huWhnX0PdTSYGQNYaUqgZeN6oPCRKNRI2uAbaM2xjlmMlSVd+8PmoEwO5n1MpWtc5c2hghpz6Ju1xuOj9Qz56pBImBNYk6SNwc16XMLgaYgj8XK+hyN5V59bcmkkT9LcpNdz+atrmhIHvd3V2TyA82pg3zOc1ZuJKspiuTyGlcrmsSeylrMh7nVZDI7XcFdK9RCzGumRvUJ7xexmjuber4HQu7Ua7ML/aVRfpL6yPkebVocvXJGucFDixUNuYASmmNe7GljWvKh/riTA//+rnX4odf+jQAVQBgu3fMoN9clAPhNvJNcJq5d2cSw8bZWvRMuwXGwiBj9Wolm/yZXoKtwPvbnEe6GNeQnf9Eo3ojAXH13qom5Qe/6in6d5fhxOrWGE+8Yh7Pedw+JAK4/eg5CKHmEdeC/LZHl3HDj7wdT3vtO/D8//UevQ/EGPh6EFIY9eKnHtJ/o3mS4+5YyEq2uB25ad24ptxHT01iNSfUX6fG4Ta4FAmEvJA4uz7EdfsVk/htz38cAKCXqJY/IUGDOd8Jj7lLE6bcMUvCmcu8qBxwOc8A6kPL6cFZ1SS6GXE6/gfLefnhM+uQsnISbQuA/+rmR1TfQpsChcEkJgmc9bX03ZNEBYlN4xrdqingFFBSpkqABshNC8t3s9UkjnLM9FNtgtUMgF0JCEqYCqGepeO8kjInYhfLTWfU8386TGJYTSL1qlwb5vr+8rHUmu1zsYLOmkQPkwgoNjEyibsf5r3VRe7FCTZMcORX5sXPCVI0k7hLs0xA9+9Gaw3OgtwEh0kca7lpuAMoUK/t4TIpAK9GzXwg+a7jtWGOfpbUaqoAWjQFLggNiYy7uXHJJJZ9q86WiwTTEa+534B62B0oGRu6R/LcaJ1hYW2axjUA8Lpvew6+70U36v101QSZ9wY1s9dMYsfkCqctS9c2KeapajOumahJZBhNbAdmkMi5/qlRN4tJNL4Pt0+iEKgkmZbrEVA1u084OGf9DBeTuLY1xvwgw0wvxfVXzAOozJRcC/Lbjy7X/r85yrE5rgJ9G3NmOosCwMufdx2e87h9+LInV4w6l0nkumSawYbVuIbYTs9nON1NjeRSE/Sy63peWh+ikKoG+4Gf+1r8v9/y+QDU+TT324dxIwAITbB0ZRJVf0WViGYFiUXlyskxIaPrXzjqLUnGOtfPMNdP8UDJiC+WAYCPXb33xCp+6C2fxX/7y8/UHECF5Rpxwcb2TD5vqkTiXD/D+qhuXONq1QQoI5MP3H1y4vvS54UknUym3Kdc2RwVmO1VQWKNpfbUdq6Uz8LH7Z/D8oaqCc2MxNE0asy7YKFMRk+DTAmtSVwx1t7HVzbRSxVr72S3teuWq77Q1QJj7GYfARVAxiBx96MmN+0QgHWVOz54ao2xrbCLf3Lc7pebmjdkF3OXrkE6py0IbWu2nwY3YAZKl7pU2VTzrq2SyeoYNLQxifP9yYmLY+RgFtvbFoT0niQR2u777PpQM0SAW1o2LgocXFAF4ucsTKIt29o0rrHBVRNkBi/08KDP7yrh4bDbdcOh8HGhTGKzpx/AM3HYDug6XJzJ2FJaYhJD59euihBTymgz4KjqXQWuPzhv/QyXu+naVq7lVk8tHXf3lveDa0HeZH2PLW9iY1gFibb7xlxoAqo36N/85y/BH/+nL9LvYdVkFVI3Eg+ubbMsks9nn0TXva3ZR8d3I1fIgwuDGovJMU4h2WKX2k46XxlT3poKwQ8Spbo+VHuV8HNdJe7sQZtpHHRwoa/XLlRv5jOuOXJW1eHeeWzFYBKN4x/w9epGafbzbfZEnO2nWN/KG0yuO3D7/j+9Bd/1ezdptkuWx5ESCSHnrWZc4wg2pJS6RnzvbK+UjRoBsCfYW9kcY5AlOLw4wNk1qklM9HGZRo15F1ywmkTPs3tzVGBPyYI/trSJPTM9fW83PweAITd1hGy+FhiuwBIA0izKTS8G5B2DFLq5uzogHjcKkdtgsg2cmriLwbjGDEy4WVOAxwiaYNUklvs400sxCnz4Ag0jgQ7XVhf5YZqIVndTkgmZ6KVJcACctywIgepBu69kBZfWR7WaxMSxSBgXEoulbb9mEot6LaMtsKTv4IJrcWceq5XNsTYqAbrfN2QOFIKuwU2ou+nGqJgIPDi93rYDCoAXBhmPFS/UYovDJJoSQFZNojQSF7Z6V2OBetUeuwW6sMhUgfJeKxdJJHdcHBD7Yl+QNxM1R5c3sDUudKBvcwDVNYkeni5lyR0NJjH4+KuftZpEY3NmiwwXfO6mLiaxLdg7vVoGifP1HmfCEZDaUJu3POYiTYyLQhvucGsSK+MaRuJIqrYIfUct46NLG/iW3/wIbnu0YqsLiVrizi43rQKwKxYGuP2oMt4z5aau4/jQaRUkrg+r+q/EaGURcvw3x3nZEsRtClNjEnuqJrFprkPva+LIWeUcSjJEOo6c1kl2trP+nlEuS3VRgn1zJDc1AmAhIKXdm+Hc5giLMz3sm1PBpZpbqsTRNJJ+XdDVu6MLajWJjnmLAvUrFlUi+ujypq7bdpXOdJebFlFueimg6yKN2gV0ZRK7LghD2xQAVRZ4NzOJeeBitwk6Jp3lpoyFPG1rhtkCgzKw3IwwBWu8IFH9nOv52wasbI70QtUES6LUyH4Ckw9tkjHtm62YxFrW2mLAAUA3Cd4z29N1GHXZVtJqXGODqybIPC+rW+OGbLHbg5clNy1kKf/1B/dNmEGJr25v0yY3nZI8SctNZ3psJjFNlLtp6CKZvs+AUVsL1NkeW52grndNVK/JX3j55+Nv//OX1N7jOp5rw7FulXR4cUa/V2/Lcj3S/PJn361YwKNLmzU22FbvRB/jIekUk8ioOd5On0Svu6kvSCz/OGEuKKV2KJ4cU99+E6fX1MKf1AkEl5LBhrYklQvE7AElk8hgZXULDEbCQ8qqv59tkXzXsXO4+aGz+IZf/3BtW3QMhSNIKQwm9+B8dRz3GItr126SWdPK5lgnuNOEJzfdMPqSuhby5jmaH2Q6KDX7JAKw3gNUN39ipTIuS4Tw1rI3IY3r2yU3JYXJTC/FntkehuMC68NxTe5uGwcA5zbH2DOTYe9sH8vrQ/UcL+W+06ox7wLaKyrl2EnkATWJ9By6opwPji5taKMvOv4TQToFf21y0+a4YuxmH4FSbhqZxF2PrnJTuiA3OwZgnObqo4AMiXVc+d5xIXetHKFrLdF2HSg5MtW8lBt1YQTTDkFilxYYdBxn+6l33MqmnUnkLGJsLnXNh5SUKIv/EyzOZKpxbYO1sY1TrqgCe2ayyrjGXKSJyQVh07jGBjeTWN2HK5ujetKoM5PIq0nMkpI1Y6gSgpnEYY7ZXv24pIyAYTsY5QUSUSYuOtQk9hh1dKYDMVembbLbTuOacpH8ihc8Ds9+3L7ae9pqEgHgUJm5puvNJZujuf5xZcPt4+c2a3Wl9vumYmhc4NQkFtJogREc2EDvg8/d1Gdc43Q3zaXzu7nYRwIxiQcaTCLPXdOQJHsSLFvjHG/71BHcXbZHMWWaacpkEjvKTX01ibTbhazmzLrc1F3vR+/5yW/4PP36woCCFPdxJCZxXEgsUY/KhGdcs7aVa0bKWbdqPCNm+yk2RnlZ20nH390GaW8ZJFCbCRrnYx+bCHkmEqEwWxrXAMCZtVHNlA2wB84rm2MszvZwxUIfJ1e3sDkqsDhoZ3IvNKqez92S+V22BbgTvPQcovl4eWNkYRIbg7TctIVJbNYktspNe0AemcRdj65yU7oIuUwiZe04ssWa3LRDCwxg95rXdF2UbzdIZBnJlJlsTq8roJQb0cOe6YoKqOMRGtzT++b6foneSpmRbKLHsE23Obm53OYAYP9cf4JJdNVtUEH+wYVBJf8p6u6mzWDWZlzThKsmqyk3rfUk7Wpcw5gTSCalrhFOTWJgkGjrk+hw1jzfGOYFsjRhMYLUS01l1hNIGeiAWB6CmV74dQzUmRSrcU35wZknAeFzN12YCBJLNsVVy1vuuzK8SbC8McLGKNc1grb7xgzQXMjScHfTWguMwHug3idxck5omuvY4JKA+moSXewj4fTaEEJA10ZX2+LVxNUkmY7r8e8+fRT/5S8+g+/6vZsgpayN47ibFgVK2Sg34VEmMx3PG3P7955YnfxuDumuGWxdt78yb9JyU4+ZDzGJAHCqnM9rZQqOQ/LXtxzBj//NrdgY5tgYjaskiWMhr9QH5G6dYZRLrG6Oa0wufd8mdJBYMomUpBIlmxhS4tNsZUH7ZEIHiT0zSNzS13DiuSbPbYywZybDjYcW9NqTghtOvfG0QXPONNRsdeMa+/bo2XzlYlU6sIcYWZcqoWsLjGLcIjeNTOJFgZpsi2Uc0S1IJNnMFqe2MCBDYh13EQSJXWsSaQLmTj60EOEGpEnCC6TUOJVB7qe82pJQK+fmPgKKSfEGiVuVTMUEWcIHbav2QPQziYBaoJ1dV3bfTeMaGyuYJQmu3TeLR5c2IKXEcFzoRbptIU/3R89jXJM4AnzzvJzbNOtm+AkIaovTJjf9uX/6HN55+zEAFBQnGGRJJwdcoN3ddKYhN1XypOBNdcY4l+glyjmO2+/Q7MEZlMmXBpPIvLfNerPmUNOkyQXbInmcF9gcFZoBoSCRzpWLAdPbSwUWZ1QvtaFRk2hbJNMzzCflDGUSqSZ3wHQ3tfVJtPZy9HxGCEvUBL3sSnqcXt3C/rn+RJDvkrvb0ExSucZ89P7TAIDHljdx66PL2Cpr6Wg/g5nEMihTzw1mwiNxM4nm9v/l3lMAyp6A5XdzBukOd1nNwDiOSV5IPHJmXZs2kYmQCsAm94nw7juO47/91WfwJx97GL//kQdKJpFqcu3jlAOu+v3afar+96Ez6/r9PndTWpMdW6akZJVEyDwmX2fXhnjJL78fv/bee2q9Sm1MOlCtVXppoueDx5Y3a1JmwMUkKsbrxsML+jUtN21x3H3RL74Pv/3B+51/30loVdQUHjh1g0f79mj+veFQZUJG17Eor8tJd1OSm7qMa3w1idHd9KJHVyaRsktsJjHpvi2A2wJj+6zITqOz3FSzbbwMGk3gXRwQOb211LhCW/l37XkYukigia2NSVzdrNgNE700CTZFMg0IXIxgIaVeEO6b62Npfajq44gRabEyv2bfLB5b3sDmqMC4kHqfbU5utN+uuiX1NzuTUmcSK7kptycmoOTIgF9uuro1xhs/cD++549vUfteFJUkmdVLs/2+yQsVYM/16uc7m5I8iViKmV6KzVEe1pMuIAHh2hYAzGS881Y3t5hc2IXUuyomsf4aXVfEyFENzP7SyMkVENE10EuUTPtk2btTB4mWRTL91lqTyAy2ge31SazLTcu/+0p0LIY3gL9PYuJINhHOrA0npKZqPxhy04Zxjctc5JaHzuJpV6mA6N4TqzUmWTGJ4fOrMm7izQnk8NlP7XW5NGccWhzgdz70gP5uuk1EQL2fCS0BdbCrR5c2MMolnvv4fQCqPrR1JnFy3MfuP43ZXoqnXbWID99zqqxJrI6jbZxZt/q4A4rtXFof6dd8TCIlCqm8QbmiQm/PVYZx/6lV3HdyDb/87rt10qZWp+9KACUCjy/38YFTazV3Zdc+qtYZGZ5UCxLb+1SO8gIPnl7H/37756x/32l0KZ3pvi0jue7YHvXrPTjf1+qCPUbS3MqKt8lNXS0wZEufxLSH6G56EcCcgzlZu0puyrv4adJiNWU3LlpOn75xwE1zPvFXNz+Cj9x3ijWmq3FNFyZRSqkfLmwZT5mhpf+HgAxX+gwmxRzH2U8d3PRTp5GJlFLVNthqEh0LC9+2zNqS5uU8ySQOsWrUaDndTXPFrF27fxajXOL+U0oWZdYNNDO7pgOlCy4mxTwvq1vj2nHkJASAisn0uZt+9shSfd9Nto1TtxcQJFY1MJM1iRyX5K4gmdogS1DIMEbQlCVW7oLt+yp1cMM3rjEXyU7jGp/cVFiCy8Y1eWC+j5/95mfhd77r+XoMYAmI8ooV3zPT0xK42YZxR11uKmt/syHU3ZSu/0HWsQWGKTdl72N9HwCas933dqvcdHU44WxqjguTMk/222sOk1Li6NIGnvv4/Xq7JpPM75NYBoncFhhJaVxjZRLVay952mEcO7eJta2xUndMfDdbAFYd/5/+xmfgaVct1pxDbd+NXEM//7p9ACq5aVpzwJ0cd3ZtiIMLfVy7bxbLGyOsDcfauIaukea1TGofoKrnBeqBlG0cUD0DyPHclNcqJtF+Dszef2dKltR1/dM+AurZd9WeGc0UT8h9Hfs46CXYO9vD4ZKFrDGJjhtg3Wj1xXmWnS/Q8Z7G+jOkJpFUPrO9VJtZmcoqW8KvcjftIDd1sY9AZBIvFnTt09dVbspd/AP1RSCrT18h9eQ6jZv0h97yWXznb3+cNaaru2yXmsS8qNobsDK05UODJEuhi9Ci6OZuOs6r88Z1d5ztZc7vRqycVW6aivAWGMYCOHFIZJT0Sf2+b66PpbUR1odjY9FkHzculHHNdaVkiEwgzMWWrf8U/c0FZ01iGZjtn+thxZCbDjJiUsIfrLR935jbH1X28ZRJzguJNC3Z5g6JI5+b54ZRA2OCY+O/HRADT8cyJFFiyn27MImDXoq8kCyTEK9xjSH/dMEmQaTPMRfX3/lFj9c1XU4m3XCAXJzJtJnGTOY2rtHOip7vGerKSfdWlhAjxWMSXXK7kNMhLIFDbjmOJrTc1LGBU2tbmsU14TMJacJsr+Da3tn1EUa5xI2H5iGEajcBQPfJ9MkWm6D7hm14VtaB9xwGa5SAoHYsjy1v1lgzV52mWbcIAP/uhdfjHT/45fr/rvlkeUMFTk8spX0nSxMhavdAn93EmXXF/lLD+Y1hjrlB3VykeZ8qSTCx9n095+1tOFf6ngHkeK6OY3stqRkkPlL2gzRZUludPlAGyYnAdQfUeahUAu5rcmuc68TNk69UbKIZALuSHatGwvJUefynCToGnCT5drcF+BKn6vVBL8HZMrB/4Y0H9d8Tr9zUFSSm9fcRitwvN01jC4yLAl2NU2hBPZUWGMYikMckmi514du798Qq3n3H8eD3bwf1G5v33dSYnZffarlpuVAMDaaIEeTKhsZFlYEO3c+acY2DkaJm8a4+iVLyFpJJIvSDOW98P/UxxCT2sbI1xvLGqGISLYuEoqhYg2vKIPGuY6u1fbYFe6bUzQU3k6ju3ysWBkpuSsF2nye3U6Ag0T3m+DnFDNGujsrFDbcnGhmu9D11spQ1bfZJzBhOi9sB1UiR6YqvVQfBlJuy+pR1lEnW5HaWYI/mW18CwlYT1MZuu1iDUSHRS5VphmISyyBR12RNLiQrKef2mURzv12tFGyoahK34cBqCRJpf1zfrc2l1Ck3dTC5Nph1vS6ZKjG+V+2dwd7Zng4STZk8y920gwRdloYrPcc42j7JMY8tb2qTFqCq07SaiXnl1vbjT/LNa/fNIkuEVW5qO21n14bYP9fH3jlVk7s2HGOuGUjZmMRyF4UQuHKPSgzsLSWFvpYnJEHUTGIha4Y3LtXFktH775Ez63o7Ptmu+R2I8dxfXp8+dntrXOj61icdUkEiySR9hnrrhov76tYYtzx0Br/6nnus790JTFNuGlSTOK6eib/ybc/Bf/vqp+ALbzig/26Xm5af1SY3tQWXbcY1UW66+2FeEJwATDOJzIufJgBu0KDd5ph1e7MdmMSvet0H8N1/dHPw+7eDrm6SRYfJxwzueD0IZblo4jv+kQEBNyitmMTwgBTw1ySulA8Mm7spMSUh1xe9pSY3nbh1qof2wQX1EDx+bktn1m2LOzo/vTTBNfuU+xgxiQtGcOnK0HrWMciSxNr2gc7LwYW+YhJzCjb49xsthH1STpIlURY6L+ut1IKclyTJksTL9piW6ybajA7OFyomsQwSA65luq+T0t2UPqd9nPo5k/HOW2EwiVYDGuOadMHGblduh/ZxzqbgpXETAOyZre7TiT6JNZYu5PoPczc1j38vC3fkNOuUbXNCxTS6P8Pm7tjGJFbs4+TfRnmBpfWRnn/s22r/futb41r9nblfBGJ8Dy/OYN9sT0st5wfu5JYLtT6JHVpgDBxzAp1LYhKPLm/UWDNbAoLGtQX3tu9GQeK+uR6u3T+LB0+t6ff7GODTZWC/b1YlF1c2x5gbNPokWhQoZk06JRWJSfS1StFMYinNNGtQs9TdGmp5vWLmKEhMEr9zN1Dd+yQbJTm0a04g8zZSZLzghgNYHGS4YrGvv5srSWK2+lofjvHy3/wofuU9d3d2hedCt8CYwvbysr4fcK+vNw256Zc/5RB+4CVPrv1dseLNIDFQbmrWJEqp5Ke+FhhJZBIvCpj6c1adoNGontODsItGe5RLXbjNYdty2Y1JnCbqfSr5DqAsJtE45l36HXLcFul9JDcNDfaklOp8D3hBIh3HfpY4F4PU0NZWk9hj1MrS5yvjmvr29f7I6oH+zGv36tdp0WRbbJkmIYszPeyZyXDXsXqQaMvI6/96FqBtNYlXLAywujnW11WX+0ZLoD3XBzn8nStNcsg5sJcmbCl5kqjgxRVcuuSmaRIms9suqAchR25ascLYJpMYGNzIRp9EB5PIdjfVC0L7GFeQMsqrdg+mLHxCkmYJEn03QAiTNc6Lmrw2S8KZLH3eEvucYNaaumCTrlfHsSVIt3w3kpMd9MhNQ4xr1oxm7q6FPDG+hxcH2DvXx6Ol/NCct8L7VKIys+rQAsM1J9D5v3afYrAeW9qsJUlc12RRuFuQAO4gZXljhDQRWBhkeOIV87inbLuRJu5gDzCYxDJJsm45/pNy0zrbTCZi+2bLAMxTA0kKjlXNJFb710s9ctOyx54QlZSzliRpYRLJ4bSN7aR5k5JtX/esq3Hza79Krwl9LUhME7X1Ya7nMWovtdPokswHgKX1oU4yhGJcyCpJ6HgmmkyiDbaSAyUjFe4MlxDq72ZNYpvZDQCksSbxokBuXlgdTWE6Ga6wAtLKAp1jODEutleTOI1C565MIh0Glmy3o7SYJGnEJoRsk6zkk4RnQEC7OMeUm1L209ZHkKDlpgN7TSIQdg+YkjTXosnsP/eMa/bo9803ZXNmkKgXqOo4X7t/rpJtmU5uE7KOisVwIXUwKbUgcVj1SeQGG0AVUPiYZmISpVS9r8aFRC8te3AylQxZkqCX2U0qgHqRvok0Scr63J29v6kutWISA+Smtmsr4LgU+rzxmMS8KKo+iZbFVohxjRCTSqNCfw8mk1gUeluLhgvxTNMV2JSblj/bmUT7cZRS4tvf9FH8q9d/sMYk9rcrN7Ua17g/ozKhqca1MYn0mbbFPyVkfMY1IezehhGkuAKp06WU8uBCH/tmezhXJuRoXFbecyEoDLnpuJBBSWh9/BPhnBNobpvtp9g/18PJ1c1aksRlyqPKJjxBuiNIWVofYe9sD0II3HiocuVMk8SQm9bHbY5yrA1zHJjvYd9cdd7mjJp0wGYKU3fApWfIvrn2mkSqUyPDsWbvVJ9xzYH5Phb6Gc6Vz1bT3XciSGw8p4hJpL12mbnRWoXmUWHUedM413RXZxJzLW09VpY97DQqUoRXlvWcn343nv1T72KNyQuJfqaurbaaRJpPm1CqkMaLRYtsFFBsolmTqNnHFuOaKDedLv7gXx7A5x47xxpTSKl7QrECMGPhwqlL7CaTlLquh2vU0kVuSphGsXHNOIi1SC7KMeH7OKwxibxzRjU6AI/Z4BrX0Pmd5xrXFCjrJt2M1KqHSaSHasg9QBPtbC91LraKopIx9dJES5yaTKL5rK9aWVDNxqz+m68FRsU+tQSJltO2ZVhiU+AGGEFihySE7/o4vbqlFxFn14e6bjVjmIQAdQm06x5YL+elZp/EKqsevLlO0HLTcu4KcYKu1bvq+y18HJ03jiuwySRONOk2mDUXbBKlNibRxRqM86r+6/Ou2aNfJ/OV1LKQlIFJEtd1+dDpdXzs/jO4/+SalqRniWD1hTXdS30OrG1sJ4DaOaBz76sJFQ53x9OrniCRxSSOtXGKKwAY6YV8qgMTwJjvGExiLiVSUfVdDXnGmXJfFwNMz8wsETi4MMCplWEtINISUItM0nP5l/eNnUkkuafZl67GJDZ2k+oCF2d6mmEDlBkNfT/AwiTK+jVCTCIlyHznu3I3zavvS3JTT/Juqfx+CzOZZr3M5NaEBL2Afg9Q1SJWdc/0XRpMojZbsbNfvpZGptP2+tYYB8rA+/jydIJEXZM4pT6JaZI43X0Bo04/czCJwsJuF2O/AQ2g/m4yiW1mN0ApN41B4lTxk39/B172qx9ijRnnUk8oPpnYxLgyawFUFHYI6ALkSVsL9OjiD9xHKZXD3yzTyMFEW1Pw8wFzAuY5uamfXcxuumzLrEkMCaRMu2uOAQGN4zKJxNr4Hmo+uSnnHiAZ4yBLjEVrfZxEXZ1B5hFVCwz1uk1aRgvyL35i5Tq2YASXzcVWCEvhYhKrmkS1CD9b1gpuR27qGiOlxOm1IW64Qi2YlJtqVZMYuoikbaWJQC/x1CQ6mcT6/u4UcjKuIblpQDLNdADs5G7KrEmstwCYXNjpYK8lAGvuYsWI2h/ztGhtrkdGudTzzIufehhfdMMB/KcvvQHXl9eMbSGpfRU8++hjEk224dGylq5qyh7IfhmJGttCvpKbuj+Ddt/mbuptbyOE1QDl9FrF7tnGmPvtw8Yw18Ypvro9QB3nq/dOJrdCa0IBw7gmZdTylrtDQYqNfTQVIFcs9HFqdavW3sPnHNrGJLrkpnvKIPHgfCX5NcsUXG0islTg2tK87KuefiW+6bnXqtcdEnSzHg2oXGXN+US9b3L/KVE4zAtVPiSr8+xzpd0sGeaFQaaTiyaTOLGPsn4t6/WEEeCbx6C5fzS3NZF4EhCrRguMtWGO/fPqfByfEpM4TeOavHRG9yVOW+WmwiY3baktBBSTaNYkhspNc7/ctIW/jOCAUxdogmR6PhcrG8Z5gYVBhjPjYXB/MymNFgxMd1OqEQndRzoc22ESN0Y59rNH8RDSANU3juzufYsIgrlw5C3+i/IaCc/smouGfpqyZKNAdd5C2VxibbKyhkIahgQEksQsWuSm2rgmYHtboxwzvUQ9SMu3Nx9SUtYXrZTNp8nZ9kDUC8Lyby95+mH89D/cAaCSbdlqBui/ze9rwiWJoppAyngvlWYEJEfpYozkukc3RwW2xgUef2AO955YxbnNka5B49zbQOWcq6Rl9rnP2QKDwaJsB+QSyKotrDEi4RJo+i6UuAuv//Ib15jMpgvCIndsXstNaNamySQWhb4Xk0Tgz1/1xbXrurpvqmuFtu0zhUk9TcHNuiUyXMlaWOomzH2wMYIhNYm2urGQIDER9ud/xSRO1iS6jr8Na0Z/18o4qP6evFDtJ5JE4DmP26tfrzGJjNZJpuFTUHlD4/jbmFWSbWeJwBULA9z26DIOzPctclNbkOjedpoI2PLJ5zZG2FsyVzS/Aio4qpQk7qTMU65cxMd/9CU4vDiYMNexJWXMa+SnvuGZOLgwwJc++YpyXPW+JrZGhepTOy6wPhzX2NXMk4QbFQUWehkWZjLcd1LVWybCF2zXWfFnlbX6L/+Ca2uvN49/syaxidRx/QMVMwsAG8OxLjU5uTqdmsRptsAggyWfmRvVKvZdAbfVuCZEbtpgEtvMbgCE9EmMQeJ5BMf0wUQlJeTJvUaFxD6SqTL7ywF8uWmWEo0e9qCpDDhKRqoDk9i1vcc4L7R8sQ3U20lKvpSWMMoLpG1yADTlpkxpnxDoZ+ViN+AcmEwCR25qtrLg7CdlnzO9QJs0GyDGwNYCQ8tNA67ljVFek/HYFsmFlDVh2f5ysUB1kbYHYnNB/oSD8/jFb/l8fOqRJaNv1eQCSAYtku21JRRs0TEh2RCXgacaVMB9fdDxv3qvcm6lvoz9XoqMcW8DZeJC+OetDYe7KSdo2w4qw6dwdk+zYgnP3ZQ+mljL0AW5ae9vM+AIMlwRPibRPs7tblpvN9BMfOiWM2YApt/r3EUvk7hmSNKOlIYrypXZLdtqwjxONtliSCDrSxz5WzA45KZrW7UEUHNMc1su1I1Tyv2yBDe0j899fJVaJYdaTtsZqoHnyE2bcl/bNF5nEgc4tTrEjYcmmURbLV3mYRKFcARf40L7PZjnYP9c372txn1z5Z6Z2t/pMvD1SQRUK5Kf/eZn6f+7jGuKQmKYF7hm7wyOLm9idWusn/eAqtV3nTe6VxcG2QSTa/9u9X153IE5PPjzXzexjxNM4qglSPTc22YLjLVhru/naTB7QLWe6Lq9UV5468FNmGt51/aGeV47R02klpIDJTdt2YcJuWn5e5Sb7h5wFlgmSErIX6RJwyQhfPIncI1resxAtpIt8hgpExsdg8R1xjgy7kgTwQ7cCKHHsm5cwznXqPUEDHMApYwotNw0hO2mcbPMmkRiRHwOrCubY8z3U+sE2WcY12wM8xo7ZZMbkWkP4SVPvxJA1ePJ9kCkjzD37luf/7jaw95W/xLEUjgepCT3JAkutaaY0X0SQ5My7dcjybdp4bOyOaoYwSQJTjap/UZrcsvVJ5Fj2rEdFNrwiSEb1ZIsM5gNuN/KcYMsPNmh9zGASfTpFGxMVluQ6HY39S+KbIxIUE1i6jbg2LAwiQmpEhjslxqnAtvmMaHf/O6mkyxRW79J+kwbKX6mdMm0scC2mugmTpzbxPL6qGYAJxznzWSyrtwzg9965RfgXf/ly3XSImUY19Dzps9iEqvv5XIvpn0UQuDQ4gCrW2OcXhtW7YU8TKK/B6ddbmoek32N+kJXkN41uWJLilrHNbZHc/WBUpK8Psy1cRCNc90DozIZbpZvCOFuC1WVoNj30XVMKrmpPeBwMceACgxneymEUAEjPSu6rpe5oK/SNUjkOJwW5Vrep65Rcn7fHGQxbJR5gNxUOOSmnnFpr1VuGoPE8wiOVMuE0uST1XG4bNQ0heFkrQmd5Kaenj2ubXWRm1ItRIjRhA2cWsa8zMb5io2t4zocS/r8mR63/5SS22SeQOoTD57Bc376XdpaWj/s0kQHYBzDm9kuBhxCeFtZrGyOrCwigKAAmCzlzebSAMq+e/X3FiVDTHjpM6/CTT/2EnxRWWdYOblNBoncnlzBNYmWw09BGi0Cie3jMonm3OG6R4mxuWpPxSSOc1VHkTIb3OelLLHvqRvbdLbAsC90zzdokVi1GGrfnsmIcGoS6bsMmE7VJmtgSySEJiAmFtaGcZVrjPk+wjhwsVtn4NXPzkyiwTZQHR/NyewWGOaxZDOJ5XutTKIncHYwWadWh9rwZGKMgxEkHD+3iS/82ffiP//ZJwGg1m4AsNSu5nUm66XPvBpPuXJR/9/X8LwJet700/BnAH1/ITzSeiNooz60dxw9p4McV52mybbb4NqeGSTWmERD4to8/M26vSZspki0rZAERPN80/xOrTJWt8a6TyUArxHcKC/QTxMdZNN+p6l9fi2k/1p2XVvDNrmp594e5QUGvQRzvRTrw1x/FichuR3QdkJdeptYMnpRtoFUaT6Z/HBc6PWtDYnNBOsCyk1jkHge0dU9SUuiGDUD2iY/45lbdGG/ACWl7aVJJyZxpoNxDWVauspN1zlBojTlvjwmlxC8kC8/f76fsdxNtdzUI5u7/dFlLK2PcNujy7X9y5iyOZq7uQxwc0Fu29bq1rjWe81E24L8de++G8/9mXfjnuMr2BzlNXcwW/atWZMIqEbTE9uzyk3t35HGTQaJ5X60MomTx5IWQBRIkbnPDNO4ZhxwPdJ9cWjPAEIA50q5qWISmUoGSW62Hie3UQ7TlZcwNbmprAxQ1PZC5KZVkMjpS1rVJPKcqk2WxBbshQQ3wio3Vdt3MTAuNneUF96AyMfAd3U3peuynyU4uzbS+8153jSPU9MAopKE8wLgyvmRz2SdWRtaTWto/wD3fPdXNz8CAPjwvacAYLJPoiUAaNtH30L+6a99B/6y3GZV3hDOJEojuLIl4NTnVm0iPu/qveqz80InDrVM2MOS2uByNzWb0s8ZScVemnidVOl7WLflYnJleyBrHVf+n2TB61u5Ntyi/XDKTcuEjvlMTQ0msXm/tToeO5nEMkh0tG1IHEE6UCkTZvtZTW7Kabe0HZjti7qs0clILgRUy9tPE6e3wigvnPWIgCPhUeTt7qbNFhgywLgmyaLcdJroLjeteuAFLwjzOksXbCZjvI3NJNJDO3BhRxNSlz6JPXJt7dDaA6hnptugF8ncFgCmdDfwu9EidW6QsiYsWgD4Ainqf3fPiZXatkzjjpAG5k0mkRsk+vodrmyOa1lPEz4zEykl3vDeewAA955YVTWJE0zi5KLJL9GbPJYmi+SCPUgMYSnsvaSoBxgd79WtRk1i6PE3jrfrHiU78oVBhoV+hpXNkZYsKWkfh0kvdL2f6/rfGBal1Kh+YKZlXKPqJquglCc3FUb9XcC4BpPIYm0CmMQ2BszW3BtoZxKbcfO4VQ5lYxLpvnHvo49JpCDxqj0zOnOvDLd4QaIQVRDYPJZVIOv+DFsPyBDjGluQDqh2MwcspjXm57l6hR5ttAiYa5Fkjht9+ppQTKL9WN5zXM2pv/COu9Rnl4kLrVwJkVsbyZXUchzVPlZB242H5vW90pSb2syUvO6+NrMP1Fn6iTmopSax9b5pbG6ct0tifdvbUwZ6q1tjFEW1f8q4xhEkluxxk0mkHI+t/hFwP99c11ZlXOOWm7rm8lHp3j8/SLE+HOvP2ukEIcG8BruUPJ1jyE1D1pLDsV/OT/4YNYTITZs1icQQ+sZFuel0welnZsLsgRfOJJJskYxrwsaZNwzLJIcWkkm4A2uzJpEVJJY3EacmsT4Z8Fi6LnJT81yFSwLLY9LL2EF6W5B4qgwS7z2hXM7Mnkh6HKMp+IAbJJbJDp8BjS+L5rMIf/jMuv792LlNR01ifYxEm9lH+T5jXMhtZKu/0CyFJyzNErstPMmdST5LvbIquWnYvT2qyU39TOJsL8XiTKaNa7JyQchqwVNek76F/OY4t0qUXAYJ5xtkJlFJmcODPZ+VvA1Nd1OO4oK2o6RG9b9LtCcu7H0SC+84twEKn0kM60GYeJjEMYQADi0OdOZeM4nj8GDb/K6paMpN1c+24wjU54Q22S5ty3ZvL22MsM9iWmNuy3UPnDi3iaddtYgXXL8fi4MMT7myWUtdf38b2+ZjpEh9cuUeFdBS4qLHUaDQ8TWYRFtARMcxSxM8sawPr5hEhwS0gJZQcr5b4TkmriDdvP9tcLGdRQuT6JOpAtCtOtZIblregsq4xs1K9VKhxwLAFYt95/zazpLSd6m/Tusp37PbzyQK/bypmMTpyE27llh1GWPWwLtrEluYRNu1HNIncaIFRrnfrXJTfxAc3U3PI7r0AQQqSUTGqEnUTCJTytm5JrFQ2eWMIck0M+tC8Kj+LjWJ9e8WvvikWgJfxs41jm7o0O3ReZsbpDixwmMtzf5f9sbNqpaHgkSzCTSnKbiZSe1nSbhxjSGbBuxykryQziyazyL8I/ed1r8fO7eJjVGBA/PV5CeE3d3UxxrYA+7ABXnjMIawFG3uplpuWrLggx4/2CC45abqs+cHGRZnepPGNR3Ybd8Dcex4IHJq/baDolDXlb7+A74fnUvzWg7pL1e5m4YvrIFKEkvbdLVXaat3ci0+XfWFrkXrMJeY6fEZEfWZzmEtNYk55vsZ9s72dGIwFQK9jMMkosY2NVvVhBoAAfXv1ibbpXFWJit313f65nIAOLGyhSv3zOB3v+v5KGS1QHf1GG260jbhq0m847FzAKqELq1JUs9c3kRlXuRupUCqCcKBsmcesWiuxEXewiQmid04yGQuAeBHXvY0bWCTeIJtwH3fCGF30x4XfibRJV2n/+8pA+X14Vg/7wG/cQ3JTa8yHFgPzg/cst0WpcxOuJsSwbB/ro+z60O9DuQkJLeDcaEMHjdHRSe5KU/xVZm5ucaZfWhtcLfAaAsSm+6m5bpN+GpnekAeg8SpYTs1idSTi8sakLtpsANcjUnksAYqu8yxJK+yVgn6HkmaDfRA5DCJ5ndjObeW2c0+Y0ECqAl3tpdidWvMqAkt5ab98L6FgArA+p7G8UDVk+ueE6va2AjwW2Jb99GQ2w0YrTNMl17Azr6oCdv/gJp0KZX4hXfciWdeuwdn10Y4tryJrYbc1CZ3kRJejZ5tkRayILc594WNs0vSyACmV7aYWd2sy02Dpcx5+71NTOJcP8We2QznNsZKXpgkyFK1f0XLYkdvr6gk6K7gy/VAnFaQmMvquwFhC5OKSQBrkazdTZkMsKpjQbnNyYV8qJR5kn1pY0Tsc8k4bzFW8MpN/de/6zrZGI0x209rLo1845q6UVWT8a9ku+0BsM2UxxekuOSmvjo1l3EK4XjJJDZbOfkYKT/bljiVJFSeQaZnKrlSzeWc50ZNbtoMUhqBLJnxaLmp77u1BOm2YNt0DgaA7/mKG2tjzP0mNBvL22CTt7aZ67TJW8lYZ2VrXKunbzOuyZIEV++brLW3BbKtiSPH+iJEbuq6RoZj9QzYO9vDkbMblXHNFJnEuX6GzdEQWx08LkJ7kNO2EqHWr6uOkqetFrmpNUiUAcY1SWJvgeFlEmMLjKmia00iZeT7WXgmn27I2W30SeS4S+mG2xy202SkGPWWQGVcw7mpa0wKMwBLU+Gt2XBtj2vKQ9fIXD9jHY9mZtf2QKSaxJXNMU6ubNVkUhyjELNugRr8hoBcekmqZruWfQ9SV+AwyiXOro/wNZ93Fa7dN4vHljfLPonV9NWsSTSz2i7YAu4gl1LLJB7WTNzPJAJKPk4Plx0xrtmqgsQrFgY4ubqltp9W5i6h/V7JcKWXJc52LsNSatSE7zo+nzBVAgCQh7SO0eZFvEVy092UMyfT8UgTmyOh+tlWk+gy4ODeb2MP+wXY5Y70VdsCWddhVExiqhkloJSbehqJN1EUdblpc3shvUw1S2TOCUXYXGJjEn3skovtAYC//MQjOH5ua6JHH23LNk4lbdxLuix1M4k0x58gZ+xSbqpdgUMMn4xgugo26u9pMnvEXFLCz90EvkVK65A7mjWJTVCblKbctM0BlPazi9zX/HxzHKDWBImojMvo/VkinME9SRep760JG3OvE8dOCbp9Xh62yE1dfUIBNQ/2U6GZRFoDTc24ppBVwrVDYLrFVNe0GW4pR1r/dWI1rmltgdGUmwYyiS2IQaIDeSHx6/98D06VEr4QmItiVzG6a1tkLhLcE6183wwza21KQDlZ/HFRqIw8Yx91JrsMgDvVJDJcSmumPEwmkZqCc2Wquk8lw9wFUA/HUR5uyUwLIB8Dc3Z9iCcemgeg2ES6RthNwWtMYjjjGWJcQ3VsNrgswmmx3csSXLd/FkfOrJdBYloba361UGavub2Qxa4oWRvzHg9xTnQ1mDYD59leitVykTDb50rJzZrENiYxw5V7ZnB8eRPkOOiTCdu3J1vNRUaOrKmPET+fCOndOTHGWEhxkit0b9FCiqPucLVtAKCppi7MBn2mDS6546goJtir2jiLJDCMSXTPP+vDMWb7mXZ4BEomMQuv098aFzX3xaQR7En9up8lbwaXVZDOl5uS26F1jCdR8vbbHgMAvOiph4PHbacmkeb49WGOtbKZOwXpAFi17EJAM+M22aiZgGg6aDvNXdrq/SwybWAyKJ0YZwkuq+emcxiSxMF2ttyj6n3113UyNxWYL83EACNI9NSKk8TYdO3W+2j5bpV7d8ucYElAmPtk+26uuZzcTffP9bC8MdJmhNOUm3bxxSBwe2drx2/HWrKtJrG5lgFQyk1bwjWn3LSlJrEFMUh04AN3n8Avvetu/MI77gweYwYmHBelqm4mPGuqW2B0rEkcZLz6O8oucySZzdo2zs1Gc21Xt1Fuv8M04dW/0Dh9/AMnPPp8PWkxzneWuGU8gDpHT796DwBVl1hlRLstdhNBNYlM45rEzaT4FjIui3CabLNE4AkH53F0eRNL66NGn0Q+I2h7IJJJSIgkrT7Ovy3af+t5K6o6nbl+irVh07iGz9y7Mv/rwzEGpWz5yj0zWNkaY3ljpMxdUl5wo2sZPRJ0V2N2l0X7+YZ+aLcY13zq4bP4b3/5GSxvjGoJBlbrGFnNrWpb3YxrutQkCksCoi1I9LqbtrA2atxkAOZlEj1swzBXcnrTyv/AfJ/l+D0cF7WaqWZQFDInAJOGNyGqBFcLAJq3XdsxP9/E0aUN/KvPuxLPe8L+4HHbcTc1686XSjdHk0nkGDf5yhuaQRsxpfSdKrlp/bODmERXkN4SXLoZeL95k43t9DHw2nHUxe4lAnODVDOJdC/Z5gRAnX9Vk1iVoTzz2j3VPm6DSXQpZVzH0lfvOhqr47Jvrg8pq0TltOSmRYcg0by3uCaIbUxim7upNeEUIjedaIERIDcNYBJjTaID959cA1Bp5kNgLkA2R7kOINpAdTMpwo1axo1gIzj7LynbnWJjGN4mghZ7vF6OVXawn/HkpvRWl4zNPsa8sTsEiR3kplpaxnZ8VdfVMC+CrhOafHxM4riQuGbvDBZnMtx7YhXPum4vADTGBciGyrdUNYk845rUW5Podk50LRAo4OlnCQ4tVnbyVxjW8k0mpZJ/8uQ/lQFNyLjqtaazog2J40FqMonmtcBVCZjqAl+fRJozrtpLToYqW10lEsLlfb1e4k1ukeFVEy73w/ONyfvGvp/f9qaPYTgu8LJnXoV5bcfP6+fYDBI5jtO1nmguKbPnM2yyuTZXTrdJSN1cZHKcJUkSynY6GZECvUTgwFzVU/CKxQGrBcbWuKjVTDWbUleMoP9zmrVcOkhvCTYmvCYMJY11jINZklLiyNkNfOmTDrHGhTCJhbTXHJvPS2pBkhqGT0EKFCO56Gql0Cw3+N6vuBGDLMW3PO+6ciys41oZwcTeXsjsk2gdJyxOqjogcg6buLaAStrugkvKSfN2lgjMDzIsle6+lNiyqgtQzS+U0Pnka796wvHb2QPSEcy62M4qUWX/bi4mF1BrnMVehv3z9YBkGi0wKJCeZQaJ5q5xyA0p1XPDV141ygv9jLHB2s6lGHdogUGyKJ/c1N7Dtfaxre+4TPFIablv03q7YEoOWa0bioqBCQ02JphExsIOUAsZzk1KGVEO22kyiewehOX34Yypm/Iw5aZJwrJbV/so2Qt5Yhy5mS2yJPf1l6PF3ZMOL+CeEyu1489iEo2HJIdJ1EYmiZuR8i1kXO6mdC57aYInHJzXr7/i+Y/Tv4uJ7D+97t5fa21VAGsgLAuZQrbL2FKLRAmoL4BMMx6SMnPkvjTOlcgxk1dmvRO1wKD9CUHtvsmllRFxZU0zz3V8PqGt/D0SaKBK8pxZG1ZZc8FLrlTupu1tiT732Dncd5Ja1Rh9Ei2MVEjiwrVoBdqDlEnmUvoXyJZzFxKAWQ0ZSpBS5br9s/q1xUGmr60QbDXarTSdYkMk4bZxYaoEe2ADuIN013x3dn2E9WGOa41jETLOx1qa+2ELOIa1ILFqQVIxieE1iYlH8dJ0N53ppfi+F91oOLdOjisKCSndLJYa55L7ticuJtk2Sm63SAIt903bttTnu1g61e/w9JoqcaL53yUT1sFlebMemO/Xewdb9rGNSXRdW20mWC4mF6CaxAT75uoByTSYRPoauudz8Pq6eh9Lbmr4iziZxFI14YJVlRDkbtqoSaSAMcpNdwZHzm4AaM86mjAvCk5RbmUl7zaAaKLZAoPLJLKDxFzJGjiZ3VpNItPdlMbymntX34fb26bqE8ebENgmFZoBzlj7ScGVr5cgyY2edGgB955Yq8lYWC6NxgNhkCXB7l5UtO1rNxDi9jex2DIyrU+/ehHf8YWPw9/+5y/B3rlebaw5LGRh7Qr2zL9Z99PysG86K9qQJfY64NyQic0ZD/ksSVi9Oysmy80kmkH6YYOVNYN7zvZSAV2Eb5tPXPUXSeIecz5B31eUAZ/rPqV59NTaVk1atS0m0XMcf/Rtt+In/+52tY8G2+FafAL+hLCtjqWrcU0hpbffp+36Dwpky320JRNGhUomXLd/Tr8myjrxvJDW+6aJrVG9JlExMNXfQ/aR/t5UCdD++MZw678qd9P6uGPLmwDcCWqXC3Q7k+iWTm+NCxyYV4t4ChJrNbnMFhghfRJtsCUgdNKSWZMLtEtw7a1jqs90bs9yvxUtgawrwVvV+6n5n1zKKZnnMuWhtYpNqQGU5Q0OdUGrBL2pZij841xMLqDkpr00qT1vgOkwiRPKLWbCFeCr0hIhvMmtUat79GQJAGQRIDd11ST6FjPRuKYziAnkBBsmvcyuiSuz3eFMonpf115q/dK4JtRgRz3EhdchzbWtqt8eJ3BTP7vKTblMIgWyrPOWV0wip44L6MIkomxSXG7bMonTQ+rJVy7g1OqWftjUGZHwxa5aJIcbHJnXMWCv08w9xjWuTCvdV/0swSBL8XP/+vPx7Mftq70nEZNBG+CX6NnMU0INaMxtqHHtCSVn3ZJxTGpyISYDbwYprgeUGZAcMOW6RpuI4Gs5r5hEwH4tjxy921z1p+cbdN8A/roZOt+nV4f6HAnmfVPVe7fPCadXhzoRabIdtoy8ZsU927bJTdus/F3tBkgy5YLV8EnfN55xDjk5UBlwXNUIjHoZMcDt98DWuL74SoS9Trkt79ucS0KZ3Ob3amUSXcZB5Xed6dlPgteV1isTru+Xia1xjisWyiBxY6j3j1gqjuGZ2QKDLRu1jGuTSAKlkmSCgZe1+9+1vUm2rW6iYx9neQa3rKXaG9yXTGIzSHQwiaRcczPVlsRFACNo3ceWQD2zBNt6P/MCvSzB1XtnG69PL0icbRgktcG8R7iEg35uO8YpdU1bAqKZgRj7s4SAmny7tMBoQQwSHaCTxAlSzIuekyWhDKBqL8ELNqoWGGHjKEMxYIzLS7lHliSlJNY95tzmCL/23nswyouaIxbXuIZu7u5yU87xLypJLEduajCJXHMRvnFNUTOumXiwGfVHTzq8AAC46/iKei3lGRCYkhSVFAhPQNSdVCfHUfNfG5yZVs0ktjmCGQs7ep1ZI6IlUy2MCFDP9smAmsQsddu00zGZsQaJgfd2+Taf1MV04KO+XLRv2riGcb6zxH9tOY1rGMHXdqC+r/rdVU8tpcR6WZ9dk5smhgkTg4En5tSnSji3OcLRpQ3dz5QOkS0jT2ZK3CCF5oi2Zu6TJhWBSRJbcsXHQDqkbEAlQ2yyzhx2e9ioSWwuroOZxETUAu4guWliqQkNDNJtkky1/+52A4CrlrT9vNmO/3Bc4IoFlTQy5aa81knVdpwupS3Mnk0p0yaRBCYlwkA1H7aNmzyO1d9csJrJyLDnhs9MxmyNNWsEia4yBUC5fttgl9Kqn77AEnAziT5W3EVwDMt64/1zjZrEKchN6VnG7Tlsuvl2cjfN3P1dW91NbdLdELlpkmInWmBE4xoHaGHGYqQ6Mom0kOol4dIyep+2yWc4UAKVJCovJNp8U2hbyt3Uv4//55/vxRs/eD+u3T+Lq8qapyxJMPA0F7XuZ4cgcbvGNVy56biQfJOKjvIHYhvcD98q2/qkQ4sAgLuOnVOvlcE9EFYDZj4QfLbpE+OkLBMJlP23B0RcJrGqSWxbJPOYDd9i17cgpN3g1iT6HBDnyvNjNhOnIDHYXZaYrF7qDGrM5tLmeZjppdoAIbjFjaz37rSxgsMyi9zENINEzSSm9prvYV7oBeWp1a2a3CxlGHfQtdNrYWSllDhXuqgurY9q7K6ttioocSE8wYaLNUgmF+S0fyEMvDmuSsq4x/nqqcdGP80/+o9fiIMlq9VWS2pia5xj/3xV9zRpXNM+JwCTbC4d1jYJrk3dAfiYRPWzeThaZcKOROG4KDDoeQwxPPfpVi1IJAWKea5DahKrudOX8PMFX7YSgDaJJP3N6VLa+tyovzYOYhLtvXK9zw3HMTHLQkxDE5NJdCXggCqRYtvepLmResEZ7HmYxPbjYf8brW/NxJPrO51v0GU7N2AGicY54ribUoLN2xbKkTglWI9lkLtpU24aaxJ3FHQxcbIIo1qQyGGyFJPQS/0sXXMMAHYLBpokOAyYzlilKrPuG0P79ejZjZrWnm9cww8SuxrXUPaHLTctpCEt4wX3zf5QQfuYtNc1ZInAtftnkSYCD51W5ks1K/MQRqRRk8Xpi0mBjWtbvobPrsDBNK5xQTknVv/XSosQJrEmSVM/fQtCWyY/pCYxTSaz/7R9WhCazcTTRKDfqSYxwagorFLysUP++fgDc+wWGLpO1sFs0GfZ6i98Y84nyLgGUPOXbWGyOayO7+nViknkups2g2bXmNWtsb7Oji5v1JrA27L/QQkPC9vQZlvvcjeVaA9Im+PaZGyAewEKkMJA7dCXP+UQnnHNXgAwrskwuanPuEbf2y33qWgs0mTA8W+OAVBT0tjgbhNRLuRbg/vJYKMtkALs99zWuMCe2Qy9VGB5o+rT50v4NVFrgeGonTdVE759NM9brpUkbcze5Lbob+5xduMmc19c+2lzAPVJW33HBFDB7MKgWtDP9hO9/1Ja5OR5Nc4GK7vdEuzZnLvp/35G1p1IG+dSy8YJL3naYZaTfFdMMolhAV/N34KzBi3Xab00QSHtx2QrpAXGxAkIcDedaIFxfpjEGCQ6QAszTtBgSlM5VPooN5isUPmhMXFmHqq/icqBL7zWgD47K+uWfItI+rhHzq7XtPZs4xqS+7LcRqvfOdsiCWTbdzNBMrEZXRMavrBORHX8OZmt+sPXlY1UPZMOLw7waFnzRNeWbZxrHwFox93gmsTyIVm5ZFqMazwLGVcATMfWN7EK0b1Gqm5uUWXDXbAzkO1MYprY64DNOp09pgQ04fXuLIx7WzoeUC4HvusPzunzFsqmkwTa5ZIJUNZ0cns+6dv5hHm9pQ65qelEfW5zVAt4uO6mqVAmOb45+dxmpag4tryp2Nby2rYZ1+iaxJZrsrn2p+/qvN8c560t4SGEsNT7te+jL0gZlZK0JnyOnE00W2BMskvtQYMaZ/9ubQknd7DR1vKHx4C5xrW5m3oZ//LY7Znp4azF3ZT73HBJi5vups59NIa1Bdvqbxb5rT7+7n22KWXGIUGpJQArWhh43Sdx4rxVSQGz5Rpdy5njHNC4zPEF7Y7H/mBPM7nNa7nwzwlpknh6oFbz2+//+xfgl7712dg722OZO3YF7VOXvtSEUOM+2p6ZKLc9u9vkplb1VlGEyU1tLTBiTeLOgBbvXNlo9Xv4DTAuCvS0lTzvItaBG1PuSBNQyH5Wi/SSbfMsmE6sKGe2+0+u1ditadQkdjWuoUw+zyRE/axqO0OZRMWk0SQROmnRProWWk2J0tV7VaN0AA12I1w2lCZKbsfpm5cKg32xMonumhRXplUnKVoy0OZDm37z14hU+62/g17s8rKtQUyiw7jDrNPZ05CbctjtkD59riD9cQfmWE6GQPncamESXdKaabbAqIxr7HMX1SPum+thZXNcY9LpnIW6m9I15ZuTz5VMDQA8dHodK5tj7SxpN64JZETYTKJ98RmS8MiSev08/catZSS4rsuEcU1ujfLa4qsp7w4J9ujvdVOq8vh7++a51R2uIMXXS1CNczNEalz99VYm0XMtU/uQxZkMy4a7qVaFBF3/6qcQ/gDYzwiW77Mk/LzBpbX+LuS+sbmU0vn2j7Mx8N7nhiMxRtvLEoEFi9zU5QSt12We56ntu4UxiZPHsjVId1wj5jPgxU87jG953nVlK7WdDxJput9WTWKntaRwjh051DUEa6sgGdoCgyk3TaPctDPo5HJq28y6QA6VTj2ifO57k2OqhXOvRQJqgi6+PodJNDJWiu10jzmxonr8nFkf1h52XYNEznE0byw2k1hmf9g96bRsNzRIL8razm5Momuh1ayjMJ3EzEbpYRlh9ZMs0EPZHsoS+wxQvEwiZTEbEyTdi206fpu7qY8RtAU3YUwiLOPCGArAlV1XYxdNuamgazLw2tJBojtrSmwv4auefiUAtSDRJi1MJtEnI3T1SeTIn7cD06in5zAOIibx8OIAK5uj2uIySYS13q91W5452QwSb3t0GQB0PZgti6wX355t2+pd2xgYl7tmSMIjadROcu4b26Ec5dLKiLQlE/7+M0fxlB/7J6xujTHM63LTRNTr/UJrEtWxNMdVr7sgbDVqhrrDhlb5YUsyzc4k+s29zM8393NU9m5bnOlV7qYJj0mXsrre3FLaQHdTY1x1P7q3Td+tZjjUchzVOH/phgv2fqZhNYku5jJNhK6dAyq/CVfg1uyT2IQQlnVCS02oa07IDdm+Da42HYC6t5tqkh4j+bwd5MZ6V4jw9Za5bzxX/qpPIjDpFZIXsvQBYQaJwXJTM0gMaIERmcTuqJhE/+Lg5MoWfvfDD0BK2WASeUFKL01YjeprdYIMmWTFJDJqEmvSVn/rjJNlkLi0PqoFiZwekEA1uXGb2xM42Z+qlq4DI8tsgUHSYnaQmDfqv1oWFmaPrUOLg9Y6KdtnJQmvwFzr8ctt2e4dnySqzd3Ua1yT2Hub+SZIW7Y7hEm0LWTaTAuAarFoy3hrJnG2yuwlTLmplPV723ZNEttLeOO/fR7u+l8vBdBuuNJEXjKJNrdXgm2BALiZhvONELnpZhkkXrlnBoUEVko5KJ3PJmvm21ZlkuOek28/ek7/fqsOEhWTaKstpP+2OSc2D2UbI0WvN+dyKf01ucDkorBKyrSzFPaaRLssuW3e+u9/9RkM8wIPn15XfRKD3E2du6j+3pASBiWcLDVx7Uxi/fOb41zHUuh7p/56KJPoSsINshR7ZjMtN00Fj0lvJlcAm+Klxd3U8gwIZfbMfTD3ue2Y2IJm8zOt27Pcb4Vsr1sVLYx/jUks53FXgrdKnrrvb665TuK4tgpjbrOO08+AyWNpC4raXPLPF8xz2U8TbDFbxQFME0RZqdKAyTWQ9lfI/PfAxO0W4m46UZMYIDeN7qbdQTdgm2voD7z5k/jY/WfwFU85VAuCWHLTvNBF4uGsDTFHPJmqmVkBwjLkpnGI6TbXt1zoZ9ZUFnJpfajH0XfjLAhpgmcFex2ZRNNwhX0cU5WhCsm00rZ6aaLlBsM8sJC6zOTZWCxgsv7ouv0Vk7g4yHSGOeR8N5uJ+ybzWx46g0ICL7j+gGY7Xb21ikK1UmnPrDsm1rZi7wazR6+7x0w+2Kp2A+5x9oWMP7BU49RP27mjY2Ia1wBgGdfoeuOe2+yjuZBUiYey9oXdAqNkEh3fiz7LKjfVNbJBm+qMQlbn2XV/rw/VPXiobPZsGnfQT1/N9xveew9eeOPBWhsU1c7IPub177kbADDfT3HPiVUAwBXltjsb11gWnzpIdAysFtb119sYEQATPdhMqaFvjHqv5Tpx9Phrq4mjBdzptS1Vk2j0FnS5m7Z1Spx0N6Xj72ekms98s07cOqZzTWK5XxY1SUgA1jyWVHM1yBIsDnqV3DSpmPSQBb3JuLodWFuCDcszQOf7PNs2VSG0qA0KLi3rkhAm0aYuCGmDZLu/zWB23qhJJCbR2Sql5bloUxe0JRJc11ar4Y3BQCbGmSJ5f3Mfe4zn2nbQVLOF1hd27pNYoBEk1sdqcsfD+NsY4CB30y4tMCKT2B0UHLYFKfefXAOgstHmQoKTJRkVSm7aZEOa2BjmeOi02t7IYPdYvdQaTGLIgnBsPLR8BblSSqxsjjDXT1FI4GxppU291DhmPvSQnkZNIk2cpJN3saS1MXn1AOolSbC77LgoGnKEUNZG7aPNNIL+DlQLixsOLei/mU3BuX0S0xYW5eW/+VF86299FMBk3aRrgmyr0ZkIEg3W3IV0oo6o/MwgZqN6jcMk1hcyftMCtb0QJrFXbkP9jVcnS/e2T27qXshwnAyBSjrmWsQodYVdWkNjdlpylBdVD0JXneDGkOSmin2nIFE7jiaTToaEe0+s4nXvvhuvfvOnagspV3JlbWuMc5tjfN+LbsQLbjigXz9Uyk3pGVCrrw0JUiwSpdDatkm5aUCbiKTD/eaRJY9LGX4ToTJ5MgDyuZsSWgNg0XQ3rV73jXHViTtbkDiOR6vc1BFsk9rEuY+OcWTx3y9rEmneMGt5Q2tyAXV83XOC3zjFto+hxx+oqxnajj+Nc9033JrEkERhkniuk4bcdCary01dwaW7xcrkejLU3XTymmy5tx3GeCOHCoijUNoOzPryQZYGkw70PVSZVHgLDHreuGoSzXWjC5OGW1ABX6vcNLUzid6axBgkdoZmElsuqnObakFxbmNUey+vJlEZ17iyOABw5Ow6XvRL78NX/OL7ta4ZoCbY4fpuujF5xjVlTaJZb2ZbAA1zFFLZ6QOq5xhQMVIcJ0MtN+0cJIZviybOvnblDAikjGJzJS0LPP5lCwIKEkPlD83+dhNsVCNrfcPB+drfq8VWuHFNkoiyjss+xux7eW6z6vfWcxzHtsy6a/FDCZvzXZNoY2XDGmfbFzLtWeRye5aHPT1kyYWNako5Mu3CeLAB9ns0L9wW9BwHXNqe2V7F5Uprc3JzjTnfyGv3jX2xu6HlpipQIzUEXW8qSLTfA++8/RgA4Lr9c7WFlCsgfWxZGXs99cpF/NK3Plu/rmsSLXIvifbAhlowmMFlXihG0LVwdbE9EnxGJLRNB+1XE67WLK7ESvO1R5eUk7PP3TREEkv72ZSSq3GeMbYFeWBSzD2ujYGsvz723NuAuwaS2NhBltTcled6pDBwX/8mTAWKy1yntZeg5buZLWmc4ywJj7YkCW2PG6TTZ1oTOe5d1J+ZOxjnpnFNs59t85lf9a92XCeWesuuiYTWekuXCsjx7M5Sf9nS+YIpNx0wfDFo7p7rp2y5qc/dVAetLcdysiYx998AgGIaC6MXeWyBsXOgDDjQTjVvlvT18saotpgLb5IuUUg1EZuUfRMv/qX34/i50hRmbVhvS9EiCWxuD+C1wCA51vwgreSmlocGGTI84WAZJK6UTXmJSWQEifReTrBnPthZxjV5XSYZ1juyyrZyegnSg3yQut228kLiZ/7hDtxbStHoNbo+VE8o/4PtWkNuCvCMQupMovu83XpkufY77aM780nXbFtmvf56m9U3QA/E6v960ep5bNtY2TDWhrZR317bQt6dpa1kYtfsncV3vfAJ+IP/8AIAYJkp0cf66o3zwh0A+JgeGyi4bZMJ2853lbQI2lRnFMZ903OoGagmkeSmx8+pQI6y+tbMbglKhPUyoWty1bbsDPBjyyqYuXrvDK5YGOCDP/Ri/MK3fL5hUqHe1wzAQoI2oG7Ukku/kYnregxlRGzGNW0N59XnTy5AzT6J9X1UP33NxAHodj9Nd9NasEeJ9VYm0V6n3OYuO9GTrjXYo/1yJPycNYn2ca01iQ7jLFoEE5NIMK9/nrupcJ5rZYrUPrdaExC+3rWWOSgkSLSpt0z2ybc9e71rQHLFU4N6o6EA0mNcz9OWWn1bsNFmQOOTQAcxkM1A1iU3ZSibtgPzXHLME+lYz/VS1lpSlte3i0nX16S3nddkfTNk0c4kJmmdStcX5fZaYMSaRAtMijiUnl4umUQqlg92KTUW98K4sHqN82oGISdXtmrjtlOTGDKOgr89Mz1vo3QyfHhCyWKdNJhEWxG1C+bDj8UkGuwey7ZYVu6mapsBD8Ty42kch8mttcCwTEC3PbqM3/3wA3j3Hcfxwf/xYkipEgmmlM0VgJl1VL/w8s/H06/eU3s9JAAwH64+Bvj02pb+/cjZdV3c7rT6Lr9qu7V7M9jwPwwB9XAzAwBdxxIQuDVdStXnecZYvl/IwpoWi7YaGDomSSLwU9/4TP23fsaoSdRyU/d17LNA99WM2UCN6p0yYU/NTDVmZ6NE89i6zGRoLqU2FMdKto+YFJ/cdLWc85bWR7h6b7UAc22LmERiih9/cA6PL5NqgP0cqGvL/z2rxEVVE6SMdDxjPKxB633jXCR7xrTI5mxW/j4m0XzGPnJ2HQAm5Ka1exu0jy0BcAeW1OZK29anz7WwpnsidS3+Heetzd3UdSzHxkLedFcmVitUBVSxNu5zLVuuZatKo/zZdvzNfQBCgz1LsN3SX5T207y9Q9hmGmczdwHUnDE/mFySu56nVdLV5W5qN+XxSh0dLLWvTAGw1/cD7me3qUhrrnXPJ3SrQAFWr24dJA4ynQgMHUeu8Ob2m5/rdYq1MMAqSGzh9JrGNSE1iQEtMGKQaIG5uPIt0LYMrfJSGSTO9VKsbI3D5YcGS0LXRdsa7cTKpmF/LJzSJhtMrbX5fx8o+Nsz2zPqlixMYim9fcY1KjC5+/iK2kdiO0P3UYYd/4lx5efPMLM/tJCsTHnCmcRUcN1li5rc1LafNz90FgDw8Jl1bI5yfczNQKKtTyIAvOIFj9O/6x54QRnhalHkq0k0j9PJlS1sjgvM9JJ2JtGT+bSN08FGCytiD/baF4Tcxtl2ual/Qa72Uf20yXBd7ConAVS5m7p7d5qM9MT+dWASzRYYzuDeJjd1sMbnE02XwixJsD4eT7yPvi8FiUeXNjDIKmm9CojsO7o2rIJEcwGm6rgmxxwvg8Qr9w6sn2c7BzIgAWG6SdJD3WUG49sWbS+EFee2iWhzL/a1wLBLVKsdePi0ChJNJmyylUV7sEfjzM2F9KkUwiY3pcQd17hG/fTVmgG24DKQSXTV4AlR69NKjd3TJMzzwJSb0rsne34Gss0WdUdIfXktuRLAJNpUApUk0LefTQdc9ZOblAQmmeP3/Ncvx6NLm7UxgC3gqP/dtq3mWrKtJpH23xZc+sZljhITU/FmwlSkzWLnokRTYt7PkmDygObuuX4abHYDVPdg5QHhkJv6kneW4D4oSGwa14TITSOT2A3mwt1nLLK2VZ0QYhJn+ypIDJUfmgY0dEE3J5FmIFFnEpNWcxETZiBlbr/5nj+76WFASvzznSfwFU85BEA9gH3GNZXcdB7X7pvFkVICpG4aFQS3ZbLMfXTtnwt0/GZ64cwebc+8scOypuqnYtvCjYOoBQb9s7mb3l7a4gPAxx84gy9+4gG9Lfrpc0izgVMDlte+m7ve0rw3Tq0OsTHMMdtLnVbfbfKfVlmNJdggNBdpoQvCJsMd5iQ5+dAupGxtG+DucVm5mzbBsQqn40YOj065KfP422A61brG0fb7lqSAi0U5nzCVBYC7TpCO76GFAYRQtdUUMNK+utYWK5pJHNZkoa5tbY0LbaJgg+24hLiN0vUqG/dAF4lY0LXcyHaHOrCq99Zf98nQfQZH5oLvaBl8k/kQUGbkLcFGO+PfnBNQjnOPSYRNblp+nmOgaz7IG6oQ5zjLcfQ7ctrvU1MVY9YkzpdyU8Uktj9PzWCTbvkJ1qzlWq4CYHNM/W82CEvg3CbbpXGTwb1i0luNa6xscwhLPbk9oDrfTzq8iCcdXtR/bw84XNeJXe4YMidMXMvSH2xXbVns65JmYlgnrafQJxfglzzRuNleuNkNAO2m7UqIVSy1r3TGorqTeQCT6DCu2WYLjFiTaIG5uPJdIGuGccfyxgjDsdTGE+G29dVCxjWJU43Mj3/d0wEoGafO0KRqQraZ3dhAN8lMz80kfurhs3jt39yG1/7t7XjfXSd1sLc4k+mb3RYUacZxJsOzrt2rX1f1fuFMVi1IZLWyUD/7qXthvbo1xk/+3e34D79/E+4/uaq3lyUJi0kx5Z0c4yAlJU70ftqYxPVhjscfmEM/S/Av954yJBNlkOgttncHG0BgTaKRSVULJvv1RffG4iDD8XOb2BjlmKXss2Uf29zYKLhsPqCGuXsRSWjeA8EmFY2HdlBtlSUjL9HOvrjuAR+TqBj4rjWJk+eMJKI2cOSmZkbUNc4nN9UByg5SiU2XQlcyx0ycHZhTwSHN47SvrmNCz4C1YY7NUVGx/bZsMLo1Ew8J2mxsLjkpu2ALLIGwa3lCbqo/s50lciWBrO6mqZ1FMceZIPMhoJuUnP5u7dPXwmQ5649akzL119uCm0Sft24BwORCvnqW7Z+rkiPEJIYqlcxgzic39bPN9D5eAqJiIKvXmve/fZy9ttP3rKHPtN3frTWJiX17gPvZ7Qw4ApIJ1trCANlo85pUzuXOYdbjT9uz7WMlN93ZcgO6/8k7grtOnh9kqnyMsZ5PE3cQHMIkppbEBWThD/aASeOaoBYYUW7aCebC3SdbXG0EieOi0BNrcE2i4VAloX5vTv4nygb1Nx5ewMIgw8mVLV07QO0lQiViekFE7qaWpy85xREeOrOOQZZgkKVe+Q/JTRdnerjhUOWu2U8TZwBs3ceOtYUVk5I6j/+H7zmFP/jIgwCAL3vySTzx0ALIzMPnvufaVsW2hR1/qlsFKACYHDfKCyzOZOhnc3jkzPrExGLt7dRSR+GyqLahMB6uJAtp9j+i/QSAawzWeLZkqP1W3y0upY7v5nM3bS7kq0Wrc0i5vaZstHy9RQ4CTNaNhQSkQFNKKL2LO+UsGHZtNVtguJhE5zXCkICa59I1buS5JiuTrvZtdYUpfwPgXCSYLPyhxQFOrw1r/cp8GWjzGXDs3KYO0F2BZVszcZvDbIj808Yu5UWL1M5xPYbKW7lsp7vFTfUMnNhHB4sCVPPC4kymE5SH91RMYhcpOe2nrd7SN0w4FuTmd5jYjmZWHeOcfRIdwXZLcOOsFTfuE5NBp0RJcE2iXpADKOyBjTKucX+Gr0+iN0ixJO7092oJ7m3Hv6u7b1ByxSX3dTxzXCZfIUz1BPvYmqQq32c5byFSZqeUvBkklv8PbR3WFVpyLIhJDAz2yv0mQ7FhXniN8/T2SjWJTxIOtK2BLOs0KQPlpmbGu/z9YmmBIYT4EyHEY0KIc0KIu4UQ/0/5+vVCCCmEWDX+vdYYNxBC/F457pgQ4r82PvclQog7hRDrQoj3CSGesN19JbevhUHmZQRNJnF1c6zlpkA4k2j2gHNN/hSozmQp9s6qZrd5mSUmJ6VQ2VbFJKr9bNoxA9AL/t965RcAAN59x3Fd6+GqowAqJnFxJsPVe2fK96v6Rz3RBexnYewjpyaxWiQnzszPyZVK60/BN/XoctVW2WBKPVjGQYXUgZetiB1QE1IvTXD13hkcXdqoyXiAFibR1d5AL7bCH/bUJ9H8fBNVkDiDh8+omiBaWKRi8ruFNClOLXKcUV7UzBBsaBbph9SxAJMMQMhC0sn2tDGJFuMaWy1pfUy4RGaiB6qDNWszDgq5R2sKCIdroi9Drk2KdnCR0DQJSB2Mf27IHcnh1OxXlljYBsLq5lgf7xPnNiuXUmFxqEM4k1hf7LZfx7ZaotbsvyVoCwmIgMn7u821ksbQe03oJJAvmWCbf8oDTO1DZnpJrYVAk0msXDL9aDIwQTVxNtliixywTZbvrEnUzFL1min/dkGPczC5aSJw0AgSzRYwvD6JJpNYf49EC9tsWSeESDltc3JbsE2faZu32pnEyXtUfZ53mPWZXyXF/bWrzbmrSubat0UqoNoY6Q+AyfHbxlIHyX2dbPpkCwzAvv48n2jKTTn19kBlXhbuMK7KOVwKiBDjGqvctAiRmzaMa85TTeI05aY/B+B6KeUeAN8A4H8JIZ5n/H2flHKh/Pczxus/CeDJAJ4A4MUA/ocQ4qUAIIS4AsBbAbwWwAEANwP4i+3uKC1+5wd+PTJlkef6KVa3xhiNJfqpqtEJZZbMwt7EMkECpvuYwL65nmItjb5SqkA5bHsk79ILSQeTuH+uh2v3Va57p1ardhaA/aG9OcohhPpscu8z6+jU9tv305TEFjKM/TL3qZ+5azRPrGwhEcBVe2ZwopTxFoVfImPdR+PByjEOonYbNNa2IB/n6jq6dt8sji5vGteIMW5CouSXnlTfjVFbkghvcElM0VV7Z3UD8lmPI2SbPEZt0yJbLAoviwioSbdej6V+ti52HQtJ/uI6IPtMxjXGPTBuWcikjJpE2h2qSbTNXT7jAlffPBvGxjXiWvxXD+jJ8Vr+vINBopZp033jkYAC6rxSTZvJJLpMaAD1DKCE2ImVLX39C2EPttsWoDaTikLK1sjGVkvkkxarfZwMUug3bnIlhO10za8+xs03J9Nz+ooFFdjMNmwSJ4K98mdIMFs//tXnudBUJKh9bp/vfLL8NgbSPNeu2q/athzri9wI7vbOTi4aVV10+3PDPE4uk5w2xpmOsTlMBhx/23USsiC3tYkYF+2+CV0SCbSfXCbRaVzTElwKCyOVF/5emoBdKt8WXDoTQI56Y18rtfMJ89ruUpNIbrMcV9TUYBJtTC7gl5vaWpx1M66R1esu7CYmUUp5u5SSvGRl+e/GgKHfBeBnpJRnpZSfA/DbAP59+bd/DeB2KeVfSSk3oQLKZwshnradfaULYn6QeWviyLjmqj0zWN0cKwaoZM1CmSVzcrf1ugLqTVP3zvawtDGqSUtc9S++7Q16ae3/Jh49u4Fr98/iwEJ/4m+uQBZAzbikYhKF/n5qewEPmwbbGXos60yiI0g8t4WDCwNcvW+mziQmTOMaQxKbOXqi2TA2Ah5bETugvm+WCly9dxYnV7Z0c2+SGFub5LY8EFM9aYV/t5qZj+V4EuNO7AtQyTNsi6ZwJrERJI5la5DYzOyGLCzo77ZaRt+q3CbtK4ow18T6NgKYRE69a0NuarsHKCFiA+f6N/fbNa66jjxMYmByqwuajYtdrCyxq0IIXdNW67dnSXgAamG4ujXGNftUQmxcyFqSxCVt9bE9rl65oVJmc5N5ILtnNeDwjppcJBcy3IG1U+2q7ViW1zcxiY87MFf7e9II9qqFvHc3JwL8kMSRvf5L/fSayVjYnra53NcTkBtImf/PUmENjnyS97WtMX7nQ/djlBe1FhguUx51nTh3sZI7Mq9JWwDcJvelv9nYtlYm0SFl5t5v5n66/QRc5EF7cNkkD8YtjKD6PPs1GVbvOjnO/DuB45GwHdQNBjk1iWogrWe2AoJEalVmJtdtcmu1P+FO7erDA4LEpnFNUE1iirbZfqrGNUKI3xBCrAO4E8BjAN5u/PkhIcQRIcTvlwwhhBD7AVwN4DPG+z4D4Bnl788w/yalXANwn/F3c9uvEkLcLIS4+eTJk979pIeWkpu6LyqSm165Z0YxiXmBfirQT8PdLivNdmKdINX+qP/XmcRKI93s2ePdnsHSmds3sbI5wr7ZvjZxAIDv+YonAvCzDRujXC+SriqDxMPloou1AJXdgkRdk5ilzoX1iZVNHF4c4MrFGRw/t1nrQchxXDSZlF5LC4xxXuhrxZSb2YrYAfV9e2mCq/epY3jPCWWwQ85znbLPibBr3UvcdWwFr3/P3WWNHPR2Mk/GT+2nwIG5KhtVWyQ7ZGV+JtH2EPUbcAC2RWvYgtAlQfEvCOvbAACJ9oevrd6sOm/uBUJoAqhqgeFWCVBhvQ0s4xrj+ncrINxZU267DQ7+4bNHcf1r/hFn1+vqB3/gpt7z1KuUqyD1MwTqztMmNkcFCln1PASAmb7BpNuYxNy/ALVJAtscIQHHNSn9tbW0PWtypWWDk0xi+z66ald9LJhfyUA1/Or/L7j+QGMfJ+W3QJi7qb29QUuw51BOcBnIcKfq6jWJ9vnOdc+1BZg+yfuPvPVW/K9//Bw+ct9pe3KxMa5NceGTQIfUiZvnzWSRXLCxbW2ScNrPZk0uEJBcsT0XC/+5c/WUNevtrOMsZUghjL+VFZf+OcEmdwfcieHKAHE6TGKalKqcwOeNdsrPOEGi+kn1j8Dk+tr3TCQ0W/CoDw+QmzaNa3RNYltvLj+bONUgUUr5/QAWAXwZlEx0C8ApAC+AkpM+r/z7n5ZDFsqfy8bHLJfvob+bf2v+3dz2m6SUz5dSPv/QoUPe/dRMYj/DMC+cUk6Sm161dwYrmyO9uOdk/yuW0G2cYhp37J3tYWm9ziRy3E21cY2HSSRJwqzh8PcjL1POqr5gb2OU6889ON/H/3jpU/GH/+ELy30MZ7Lo+85oK3/ed2uTmx5eHODwngGOn9usZbo45jqFMfn55GgA8Nq/vR3P+J/vxMfvP43huNBZNFsROwAMc8WckdPcQ2UPMJICefskeqQkmWeS/Ppf/zBe/557cHptWDMg8Mq9xup6328xO7Cx2yH7aAsuKYj3oQsjqPfTGlzyFjJBTIrlHjifNYlmkgSwS2R8clNfvbFrW7U+iYzFJydpxMUvvvMuAMBtZSsZ7W7qkIWbElDq8frgqTX998RxDqhHoumoqY2bbJIhtC9AtUyvcS23XVvCcg7aJGKAvbYwBLZm4iFtMwBbErQquZjYP0/igs7JN3/Btfier3gi/stXP2VibNOBGAhZJLvqm31jbOoO9dM739mkfQazbQO9bGvT0YVJNFUxrnGu+/Qfb30MgEosm/e7y7ijkG1B26TDNacm0Yw5Oj9vAoLESZaaXvcOczCJhfd8u5IrbUxpcx+BdgMa2t4EA1xI+FSqrvu0Ogf2Pok7WW4AGHWbpQQ6vHRJ/aT1TIjcNDfmibbj0WZcY5WbtrqbNo1rAphEoLUuceruplLKHMCHhRCvBPB9Uso3QNUSAsBxIcT/D8BjQohFAKvl63sAbBq/r5S/r5b/N2H+vRO2dE2iOjyjXKKfTd4hTSZxOKYgkcEkFhQAumt7TF333tk+zlFNYlplyIPlpjktJN0WxOOiqmX5+mdfgy+6ocrQuiZ/ANgaVcY9Qgh8/4uepP/WRco543Fp9I3zyU3XtsZYPLSAfbO9Wj9LM/sZEt+bNuVZKrAxcn+vzzyyBAB4x+3HsD7MsTCoHECtC8m8QD9TrDEAbQqzZ7ZqL+G20fY/EG3HvyikngQfObNekzv1PLVjlBTZZzDOxKT4MqZtcjvbIqYtQ9uUDYU+tJOk0VuO6thaFjK0X9X22pkUm3FNey2p6i/aJvdRn6t+9jP3OVNmJrzFiA2mKUe73HRye2SQsBNBIjU/vvu4egzQ93K2pTDqhG+4QuUlX/TUKpHoSsLRvHRwYTJIdDKJpUmWC7b5NST7b2OXCumvx6Jx9vumbSFZPyZhDMUk2wNU10DPclxcGXmgao+0Z6ank5jN7Vklga3BrL3nalsA5npu+1s+2OfJEHMjW3Dvl3I61hcNhcdHXvOVtfvE16u1V0pRT61saWf3JKmOsK1PYhsmE3fqp++s2ZIrQRJci0zYXP+497EZpJfbagsuE1utfrskVr3PFXC4gkS73DGol6PlHm2rraXPN+FixSu56c4yieYzyJcknxhXvq+Sm072s27CVNfoect1zphzSZjctGFcQ3LTtuCyhUm8kC0wMthrEnXCT0p5VgjxGIBnA3h3+fqzAdxe/n47VM0iAEAIMV9+Jv29EzaH6uDSonyUF7UaFcLqcIx+lmD/XA+FVO6evTRBLwmvSayK2xPrg15tnx6iCfbN9TDMC6xsjfSNZquHILzpg/fhSYcX8JVPuxKAenAJUS0kbRbE5oTwa9/x3NrffIGUYhIdsjlGC4Ym2xleNKx+9jN3jeCoDK73zPYgZdW2Qy12y88JeJAVxuTXS/1M4onSUfXWI8tY2xrr5IOrkHqUK7aRmMNHztSZRFuwF5KhcrXqIFkeADxydqP28PHVJA5ziX6WYJ9hdmC6m7prL3iLJol2lq4pGwpf7LqaInvGWLKEikn0bkozKeY5CKlJBKjnnX+yb7qbWltg+JhERp2gbgpssAbcFgCuQGo7WNsa40x5PX/yoSUA1TyS+QI3UmUkAjf96EtqTcWzJPHWxC3OZPqenK0x6ZP7184k2gKAEJaa3lu/ltuuyYn7JkC2SPvZZNJDTDuAyfnV2yrFp2QoX7MlcPU+2iSBbYn1iQCAXvcnjiZ6y3mSJNW2bAk/f5uUakFevaaVZUFMon8/qcbWHOd6vi0MMmyOhji1OsR1+6t6dGcyOeQ6mTiW7cGevS1R+/G3nrdCeh1R6TOb1z/QLjdNrX4CRWvQoN7XGNfy/VyqnPbEqYVJbAku3e6mduMa3QJjSu6mZFwTrLgrj9ssYw0aIrduMykCqJ2Omq+EotXLP3CNa2hS2F6QOBW5qRDisBDi24UQC0KIVAjxNQC+A8B7hRBfJIR4qhAiEUIcBPAGAO+XUi6Xw/8IwI8LIfaXhjTfDeAPyr+9DcAzhRAvF0LMAPgJAJ+VUt65nf3dLLMGe0qjENcFMhwXmMkSLJTtIc6sD9HPBHqeFgxN6AAwEU5dtylJ3V+yS2+/9VgrkyilxM++/U78xz+4GXcdU1n1cSHRSxIdYNqaWfuyRr5Aioxr7OPC3QyrIJHngFgZd9gXdfTZWSL0uSVTmCzhyU3NDJmvT+LGMNfOsLcdXcbZ9aG2aXfJTUel3JSCwocbQaItKRBiCqOymJPnm1qXACogpcWlMGoSbYsEVYOb1Bow+9xNQzLrttYBofVONokSuyar/OkNEnUmv7mP7Ysfc9+A9jpNX1/SJjST7pFp53m7u2nY9V/NSa7FZ6uZEuOhHYp33n4Mw3GBa/bO4KP3nwZQZYPTJLEmO5pmMof3zOjAElDXkDVINBgwuqdnetVC2VamYEpbbbAZ18gAJt3NbocwiZbFbgArOCHTDmQSJ8sp3MY1+jllk5t6ZKp6HzsmjmzBhp+lmzzfrh5xtW1ZEhdtTJZeJ9Tmrfbg3vXsbquBzFLhXMzT6ydXtmo1gG7jmpB+mk25KfTnumBblIcYB9l8AYKYxMZ9Q8e/m3FN+z4Ck+etjSm1KSfC54T6a21OyS7ywPV80y0wdkBJYqLZloVbumH2SQwdkwrhfJZW0u528zI9NMSABpg0rjlPctNp1SRKAN8H4AiAswB+CcAPSin/DsATAbwDSiJ6G1Sd4ncYY/8nlBnNQwA+AOAXpZTvAAAp5UkALwfwv8vP/SIA377dnd0YkoylYhJtIIaRFghSqpOfJcLbJPSmB87omhf9IElNJtH+EM2SBF/9eVfp132Ny4EqAAKA3/+XBwBUAaCLDjffY4Nr8gfqNYlNcBagXY1rKiYlxbiQ1kWa6omY6L6PprmFr/7FtY80zvW9Hl1SAd7LnnmVNrowmURXn8R+JmpBYpaIRgBmz9j5sqau+jYzSHy07Muoe8t5ghQlrxbYP28Y12i5qa8+wZcRttSxBDqH2nuiBSwIawvJ9qy1bZEWwvbY2PS2Y0LHPyTjOulu6mASPUFbc/9cqD9869vX22pjEkX4QzsUtx89h9leil81FBDUziJNPDXYzIU8UJ+Xib313aNAu7uprS5dSTnbmMTJRZrPyZbQXLSGWvnbHC9DmUROgkuz71bFRfu9Y5Vkevdykl0KCS5tCb8QCaLNpKKNybL1sgsJpFzP7rZgwyp/K0HP5lOrW7V9cEvQA+dy87zp/fOMsbDUIcZBdrYttAVG9f/QBIRNKZMXhXd7NF/Y6gQBfz/N5mkLYfxtz+BWualDheJ6vvkM8c4ntAlfyzqtCfoeWm46CmES1U8h3M/SEOOaiWMZakAzYVxDF2Ubk+gXlE4lSJRSnpRSfoWUcp+Uco+U8llSyt8u//ZmKeUNUsp5KeXVUsp/J6U8ZozdklL+x3LclVLK1zU++z1SyqdJKWellC+SUj7YZR9Pr27h+tf8I/75zuPYHJHctGQSXUHiWCJLqoADUNnQXupmEt9+62N4xRs/ihf/8vtx9/EVfZP4mrnTw7CfJjgw38c3PucaACrjDdhr1ADg+Lkt/fvnHjsHALq/om9BmEv3osk3bnPkYxLdjNTE9jWTyJWblscpc2epyPCHzu3SuiE35QSyRobMFaQDSr4JAN/6/Ov0a2aQaJexqVq/mV6qv8ve2Z4OQmxutkHtJRwPe5LcAkqulxsPSZ8shGoSqTUHAF2X4pObeuVXlsA5xDm0WUdEv7YtSFyyoZCsNd+BcvL6aqvT7DEyrnRqvXJTz8Pe1dybsDXO8TefehSbo7x2vTkXny2LZJuT7XYxygvM9BKtFACAuYHBJDoDN/8izSp3NFyn+zpINB2nOwSktmAvhEm3LNJC5KbNRWvo6ZhYyAey/cAk4+x3N3UrXuj67jtWXG7jmrZgthGABQQpwiobpe/gT4rZmKygFgxMtlMfS8e87DPPct2ntSDROE4VI15/f8hc3gy49aZ9LKllDjIDBBeEJbgPIMWRCkxc/0CATNvyXGw73y7Tv5B+mrbERUiQPlE3LP3JDi03DUwAaa+DnZab6mQ+Jcl5a0ktNw3pE2qcD2eSpOV5D1iku8FBYkobKX9eXEzirscdZRD1Wx+4HxujMLnpKC/QywQWBtVB7mXCK8/48L2nAKiJ6B23HdPBRpYIp67blHYBwKHSKOHwYtVewrYgOV42i7/x0DyOlb/nRYHUCEhdzdydCzvPuM1RXnNENaH7xoSYYugg0b3YtcE0rgEcrEGuAns6tyaTaLOfd+6jySQ6gnRA9ZwEgM+7eq9+bbEMEl21pKNyHwFoltrsRWgz0ggJwNLELotdMYLE9WFeOpkRk+gOUihIBICbfvQl+LXveK7eX58Da5tsheuIB0wutkIZkS6LLVvtcAjbY5dE+RdoXZIrut7Y1iexJUvuajgPAD/2ttvwg3/xafzxRx+y1602r8kWuZ2rtcR2MCpbAy0YiTuqk3XXJPobTDcXhOY4QN0jZF4za9TkdnM3nTzfISy1vSaLzyRSJMWXqQYYYjjcTc26fNt2gMlgAzCfi265aTPYBjowWeWvbfV+zUsrlMmyBW2+a6Tax+r/QQ6gzuPfFmy4y1lojjm1OtTrpH6WVPXNFiaxLQITom4mJgNqEm1zshkgOMdZ7tPwpKTtGvEOsybG2hxHXefNLAuxwWbKEzqX2IIbr7tpC0vdvLd1GctOG9cYLLmtBMaFZpAYZFxjrAnbelsGSXc1k8iQm5rvlwUAEZApj0FiEIhRyguJrVEOIerupjYMy0UyLYwBldX0NVe/9cgyvuRJB/Gsa/fiX+49ZTiXGnLTxtCmrIYWJLRdIezBFwWJz37cPlUzUEiMChWA0D1rW6MVAUxiW5/EiXGe2rYmdJCo3U3DFpKTi2RL9rl0FyT2l857jV21HJRHzqzjx952K37krbdinBcTi2QXk3jk7AZ6qcDhxYFerLYxicMy+QBUkuEf/KrK3t1mpGH223TB5loGAOdKuenhxQE2hjlMtzVfTSIZ1wCK1f76Z1+j/+ZzYPUukm0PqIBAomttVfMcyIBxtPtNeWtr9tlyfbW5m+o+cQH3gGllnyV28yxTSmyDjxX/5MNnAai6P/NcumrN2vqUcWpEQjHKJfqNObmSm6pzbWsw3YlJNJJ3V5eqDkqauOaENlMSW69KiRADGlviQrbW5DYXTl0ZEZUkad+WuQ2Cj3GrEhA2JrE9CWHOWyH3NuCuN/N9P5dEz7d/atyk3DSsJq5RA6mDe/cY1/OtzeDF1TrGfC6fXNnCemn4N9tL3c/SwGQat5ZUlwCYwX0Aa2OtvwuQaTcNh7QpUkBSxuYu6y8TmXTFBtrnctFIkpQ7GnSfNo9Ju9x0cv4BPEyilpue3/m/iYl1WiCTSMea0wLDDEhd7exCjGsmFG3EJLa2wKDMDAWJAb0VgVYm0StGFUL8MSqVhhNSyn/Xvie7G0eXFOOTFxKb4wIzWeoNNuj1fjopN+2nbsvo+06u4ttf8HicWdvCpx5ZqkmWXLpu2j5R9M0bzjbxAGriBoBnXbsXb/3kozi1uqWbOfuklb66GV8gtTF01yR2MeDg1iQ2a7Jc2X9TbkpBWK23k2Xc7/3LA/jTjz8MAPjer3jihNzONfccObuOa/bNIkkE5voZ1oc55gdmLenkmHF5XQHAa172NEgJvPSZVS1qknjqv3x9Ei11REBVk3jV3hmsD8c16ZjvvI3GhV/qZcsioyUAs7FLMsCAxlnH0p4RNs9BCANpk1fuNJMYdN8U1ULFtrCTUip2qSVItyWA8kLiyBk1R372yLK+J2tMYnPxGcBQnG/jmnGukkDzhqJhzmhwD0wyh61uki7jGm06luCqvSpIPL1azSe2OaFtQWiTZIbVJKqfTXav/fqfHAMEsA3JJNsWskAG3EyibV+r+Wfy88z+wdbtJXWXQJ66oPp/CJPoMxPz1iRaardD3DUnFRDV6y64jn+bbDFNEmftPKBULidXtnB8ZVMlydOq1YAt4RcWpNiuSc8YC5MewtoI4WbovPvYSLiGBLKAegZvjieTaSH1frZ2Cm3j7O6m/n1UpIPtvPGCdPV/exJ0Wi0wzEQlz7hG/eSUPFmZREfC25vMb5JFoXJTG5PYFlgC265JvBfKNOY+qCb13wQghTKgSQB8I4Cl9r3Y/aAg8ez6sAx2Eh0kbjnlpnKCSVR9Et3a561xgbl+irlBhrWtvCaZceq6czWx0sVDP0lW6WKktsaqSet1++cAAMeWN3XW3FuTWEinRMNfk1i0GteE3KT08GfLTQsKEu1yO5LHZImYMK7JUveNDdQniaX1UXCT1iNnN3BtaSlOwWHlbmqXZxSyWvh871fciO97Ub1TjM3wJqgm0SEbOreh2NRDCwOsD/Paw8dncDQyGM8mhJjMRoZYmbuYxJCFnSWxHiAt6+6kx63/sl1fbQs0ug5C7ptCVp/TSyfVDPQR7b00J18/fm4Tw7zAM6/dg2Fe4Egpoyajrub3Aqp5rEutU1fQ/W1KEE3m3twvggrc/GyDVZZvLIC+8mmHAQBPunKhfM3OgLdJW23SstBFK723GhcmLauzZvR6+/YmnVT9Y2wOrIC/dszPJJIrqvv6UmNluV31elAPSOZ3U7XU9deKlutfbcseXPoWkYBHbtqyj+Z79di2IFE45v/ymUgtMx45s244CU8m0mjbbWZiwhkAu8fY1iX6Gd0mN20cD4mwJEk9kdB+/AF7Yqwt2PMZDrWN6xqk29jmkAREqCmVXlfscE2ieW1znjdNosIVA9THqJ/mWr2TcQ0F3HQsg2sLyziEzGuKKTCJUsqfot+FEO8E8HVSyg8Zr30pgNe278Xux2PLSpr52NKmlk1qStzDJPZSoRchgHpgZWmCteGkhrkoJPJCBZbz/RRrW+OaTbZL1z0qHTkJ3/aCx+HOx87he79CBQ9W9gWVjIpqF5XkVGXafSYVuech5c4GSwzzotW4JsgUZoJJ5GV/XMY19N80SXTPSUoO+BzZABUAE86uD43JL/HKTU+ubOELbzgAoDJ16XuCe7PdiQv2Zrft7qYu45qVzTHm+ykWZjJsjPJaZtNldkD7atZ+1bdlz2LS/rtgazYckv1syr1M900fnH0SvduavE6k9B9717jcuI6s++dZJDeRGwsAW5DYJm1V+2ifEx46rVx6v+zJh3Dbo+dw30nlzpwk7sVnJa1xMIk7EiQWE8wSJY2cwWzR5m5qZ1LGhgrkhTcewk0/9hIcXlSMoquOa1xIzAXZn9evrfbsfyP7jMAFoeP6b4tKJw2f2hf/Lrmp77r0JRerudJRk2gkuLKUt5CfNOVpn39cC2TuQj6sJrEpSa4+z4VWJtEpC3cZN6njf+2+GXzmEeXCbfbJBSYTMhJdpMzleWt5bjS3F1rLOBEkhiQFGglezSSGyLuZcnen4ZBsLx3oUpOYWhK84XJT+zOgOZaT/NwO6i707tZoE+PK9/lMEJswiQMnk1gEXJNNszo9J4ca1xhMYluPROC81iR+MYCPNV77OIAXMj5j14Ikd8O8wLHlTeUsWZ4sr3FNWjGOgLqoeomw0uhmDcv8QC3IyUl1kCXOIGVc1tkQFgYZfvFbn43986o/nYshIhkVLeTXhmOMTJbIOc79UHTtIxX2msfChM3+3wVa6HSVm7pkws0A7AkH5vBA2YokSxKr+QNhs6xTBYDljVEtS2lKmZo4szbEgfI8/V83HgQA7QZqC/ZIwuOScQL24DK0INqWuVvdGmFhJsNcX7HbhXH+6XzbzsHWeHJBrrflyGICbaYwtuAyrN6vubAGAhaESXNBUr4esCCZkPYFLBCABpMY2CcxJFFiLmatcl8qbWi5Rmz3KNU3v/CJ6hq+/+RquX+JN3EE+Baf7uRKV9iCRNG4lm0ugX4JqH0x0zROoQARcCfu2gNSCyMSwCTSR3KDy4n9NLLh7eOMYTJs8Q9MSkd9NXFJIqzyN6Dep9KGrHGfBsa/E60DwpJUlgV5SJBouU7GLc3VbeMqqbl/DOCrk3IfR1ftPABcvVcxiQ+fWa+15TL3C1DBlwwJUizXFhAWANcdp9vHNdud0LhW5r4xd4UmJZsMMO2zv05Z/bSaybS0k2qetjDG38YA+2XTTtNFh1eCz+vgfCJU8dUEvc9ngugaY9bpuxxpQ/okTtQkBstNi+pnEJN4/lpgfArAzwohZgGg/Pm/AXya8Rm7FuRoCgAPnVnDoBdSkygnFiRZQi0wbJm3MohJE22mcLKsYZkfZEaQUh9HdTYuuBZ2tPghN82Vzf+PvT+NtmTbzsLALyL23qfLzJuZt3vvvr650tN7T3pCEtJTh1os0ckGWbRFQRmQjI1MW1AYYfCQGaYQrqrhYVcVyOAqFwUlMwYYsA1VBgRlG1OgKiMjGdGo19Nr7715sztnNxFRP1bMWE2s5ptxmnsyc88xcpyT++y1Y+1o1ppzft/85g5t24+1jSmRil2XPl4KNSht2DmVzNjxgXl9EuvKziHG4Qes8/Cuu8djmxCfgjv97LNtO4pTvPEoQBITwfbjzQ6n2xbP3zBB4h/8JR/Cf/ndX4P3vXAyHnNCGy3U2QCpAMz8zPdbSquprhY1jlcNTjc7T5I7W5PYpmsSY86P3eyTU4x+tx7lTTss0u+J8yHHi9a/ZFZG65Db1zRIit/La7iPUo6uogWGF9zHEIrRGc/PMbYmvDbU7n70Hc+hrgy1TD6r5HymaWwXjyTuuj6zBg3zbKfzLInJ5GoSo4IrGSSxFDQAmNQ7MegXEKtJzI+bIon+56XHhYEsQ9Eb3ju5T8zPvABN7Pxb0bfoHIOkQN/n1SDHeU6+G9c2oOt96jqVuKumNFVXOCx/PF1yK4X2lGixdeL8iz/z9qEet+/hqZuHawkbpIdBCoMAp5IrQImmGj8fWuEadhlr6un9v8sk5c2Y6Zog40r31pzSjZif0HYFddMSkhgMFh+UZYnNNbueGR801T87NHkP04Lqzcdb/A8//tqkdzYQCbYdcCFlk77DdAuMQLima8vQNnChSOJvBvDVAN6squrTMDWKXwPgiRetAUwQ8MLgzP/s66c4WtbjDVKim7p292RlWmBEMiQ7B8mS3l2ffWAy9EfLJpoNBoyKZEm1MnYPj9TWIUh8tN55TkpKpKLLbFLJbHDBIVwEG3bOLB88j+SGJjRJS88I6HajSqz5+3uePx7/Zh5s+zmhne1avDxshvdOt5MFIbaIiIjF8wOSuGhqfPQdz3nHDI9l62zyhc2T4xGOTKpwW2pgjlcNHm9bnG5bHErbgETAbebaJ5HjPJKYz0jG6T+ljW3qIAMEujEDSYwhZ0wgG0USWXVT6rmxnxOrLRwRgxxKmlgTXn+0RlNXuH20xN2TAye5Uhedz7QgxuXQTVP0w7QseVege6Xp/EA8wE99t6JIThQR4Rw78177mgluyoiUtrbNjnOfG279AabnfxSuSQUpiYB749B9s8cb3tcRwbaMUyOyw99DBBIoITDx85FLCsvxwmstn5ey1FpSosWm7n/Zl1+6dTius8dukBigZvIJlLqpMgCOJdjH3zOHiyHADNo59bnKaysQ3/O7rtCCJ3HdDHtFt5eyqHgs4VcSPAMwSXikahKvqgWGm6hcRNbI5LjBl5Rp5/bf7/hTfw+/7vv/Pj41lKzVlS0dmwAVY0Im788Dzh5wnhYYFN10lf0zHST2ff9Tfd9/FYAPAvg2AB/s+/6r5javv272eNPiPc+fjP8/XDajo54qWt1E6HavvnwjWg8EWHqGK3bzmftrHK8a1HW6Jm4XCUZdS6rvDQHh8apBVQEP1ztvA0qJVOToLnUikCoJp9h6LKYFhvk5pwWGywcPx9l2I+bvIugjr6UKxAGj3HqyWuDm4QL3Hm/H5s5CLYitIaKcevfkYPpHxB1y2XjzfdvmLf4lx/Vo1aDvgXuPNyNtqFSTmMs+TxBBMts9pW2Rvc0iQWLJLQzVTTUCEKHgDVP/CKRqEvOOLrOZtp111FOqie5npo6XSnjcOV6hriu8cGM19l1tqiqZOCqrJl6OcI2slW4SyBwvUdtDOGmp5AoQ3/BTawLbJzFMXDCKhECYKGGSJPraNmC6BvXkGCB2/s1PrcDRblh/Ug59mBRg+t8BEeGUjhH7GN7rBTekkmckaKNqEjvddUvtb0XhmjpRPjO8drioxz3OFa5LKecy6LY2AK4T598cL39O5om7TJ+10rHk79HrraTSAoLuFfbSyHdjUXHX+r7UbmOYUyIBFN5bueTzRdp4z2X865i1nTnvVSWCN/H999F6h3/2aVN68bf+yWfMsarK0uQTfnIO4JuUZtEtMES4RtsC4+Lopua4ff8zAP4BgJ+rqqquKmYW199Ot63nVBw5NYmpIMWoO/pf/z13jw09pkA3FRGTzzxYj7/nqJx5RbxET65B6a+qKtxYLfAwQBLryE0sMvklJJFtmiqmWRTks2TDYXnrQhsTJCG8BiG17+VbNngrLSJGubXGneMV7j3ejIGFIJCxMRIkCt00tBySqK1JnEMtExNZ/uPhfL/2cDNpG5BEIDM1iSlkKTfNON2UVzcVx4ChtprjzXe2QiSFcQjDcUwW331fzvo+X2/sot8pi9XJAoZuKoj4izftc3PjcBF10IBykX4si39e2zk1if/N7/46/Nj3fuv4t5SUPEP3igvX+Eknf0x8TShSWxO0UcaxA6Y1YGrhJvmduJen4i6FOSYpaekWGHKs9PqTu25+UqDry8kmIBakMEG6H5CacWUkN03t043j6r0LyZzM+c/VJK4W9bgmTJHE2BzLCQ9tbWGU3UEmJcMliKV3x79bflwUSez1iSPz/9JaHqtJZOqUI89oYS1J0StT95alm14RkljpgkRXYyC1/gAYe4MCwA/99OvD+83/YzT5rvCsAY5/oaabinDNzo6jWmBcEN20qqpXqqr6y1VVvQZgB2Dr/Hvi7WzT4vbRamxXcLjiahLFmb9zbE70oqmxXNTRwNKlm0ofr88+WNu+eREHQY6/LMDTMZ61GxDeOFzg4ZlRU5XPii3+LLKREk65iH5v8p6jlZJuOlAirGMdCNcEc3SFJlwkMUU3PVw2uHuywmuPNl6GLBWkj0jicTxIjBWx29rOPN00PI3GASJQs5Tj2lRjsuL1R5sxQLc1idNrYBTP4seK3VsUbaieUlao7xbQjRhlu9g8KWdrvE/cOXIOIZBCElPJFb4m0d3IY/ckiyTG6aabMdnxwg0bJD5/Y1UWrkkFwIm+necxl5q/WtQesiFBQyzBVaKAxmvi/KSTa0nFaaLdhpmTfW3O/S+/q4Vrgs9jxzFzLN0nub0jldzKCkAESQHmGQXm1yQCPt3UOOT5cVU17ZXLIYmhuEt5vZOPTK0LWeGayD0iLTBWTT2W6sgeIp8XC9qoQCpIdpTGpcTEgPw1CK81QCYlw/t/FAXLDosm78r3ceq5ydPko3vAzGRy2+Vp0zG6u8y5rqZjBWm77BYYsd6FDOjgJmoWdTWpYxfbOAv1Jx26qfxMtypTXG+2BUYoXHNBLTA0KOCfArAB8E0AHgL4EgB/FcC/rviMa2l93+PxtsXRyjZF/oK33RxpS3l1U/OeH/x9X49/8G9/EwBgWVfRwNKtN5M6wc8+tEhikrYVEchxLS2SYOmAJweLgW7q98BL0UZzsvVAJNNEqjSmnMKf+OzDcTOQOR0o6aaSkUuhljJHeUBfchCRXLExYJIIh8sGL908wGfurz2KVKq2U2jKyd6RkSJ2udey9OLYxtaXFUBTtSVG8bYe62Q/93A90k3lnKSSHqnFLqRxAny2eyKbTny3kO7FKHmauegFIOQr98E4Fkl0j8dQMt335cwNCmL3JCOkEcs+A75KrziEq0WNmweLtBPT+99heiy+uTFru7bDKtG7M1mTVQjc6hSSmEnopFDSYkAapfMzKJ35OQeBnEsJ1NYkJoXZCntOU9fRIKXk8IZJAWHWlCwMAPpC7Zc5lvmpFfOJ9crtiCAxhbblDldV1YSmCkhNej4AiJcbDPf/osaLN6Z001htJ4CiwNdElMd5PTnHSALCnhNlINWxdGv7f0lKUv0VI0mSvJBJPHnd9oWEXwQ8oER5In6C8a0yYxIJiFzPz+UgJHMZNrIHZG1RIoluDWYOSVw7gpeffWDq9MW3j9Hk2d6d3jxHJLFENw1bYPRkTeLF0U2/CsC/1vf9PwLQ933/wwB+C4Dfq/iMa2nb1vQvPFo24/L1pe+5O1JJ88I15j23j1d4aVC/XDR1gsMvTkU1oodt14+oYoq2lVMbNeOmympmnIMkHgjd1H5WLNNRUjpL91rK19LlnN1/+qkH+Mb/4O/i//x3f8LMYXiPugXGkP2RRSnMUm2DOT7vICJHyya5GAPA2c7QTV+6dYDPPDjzKFKxwMbMJy9KcpHCNT041Cx2/sdWKcPi1vWWNpRrXdJlNqmmmt6PTCY5ViPS9/lF1XymP0+a/hM6yR2RtU44JCyS6F6DNqiTDW0MbIhnwK2dyrEEcg5vChV/vNmN98fLwzonNRupnqvM/X/hdNOMU2JVWP1zWQrcUkhKqb9fsk680AMVmAYArHDKtCax7OzGHevssAjaw9HYgEhQVNhzUpl8N+GZGgfY563UV04sTLB0/Tx1WbomUUk/jI1jklsybhpsFERJEvvGpjXO6LKp8YGXbgAwyt9iKUpmMeExI3ERr+UlkpKJQKp0wUMEkj7/Vfz8M0ImsYCjWDowGQPiu+kp0Kl619wzumjita7ntf/wb/1zfODf/q+xbbsxme+CAKx4orx/0aT7KwqSePvYonHye0wVmBKuCe/l0XEqOUGSvdbWJF4cktjC0EwB4F5VVS8CeATgHYrPuJYm7S+OVgv8e7/yo/iOL30nvuy9d2yfREULDACDumks8zZFEgGbeUg9aJs2XfsFOHWCwSFbh8Zw8zCBJKbQhgKyMS1Qthmb7LjIeXntocnA/LUf/nlvDgeLGlWlaIExbHapHjwhtc/9jh99x3OFmsQWR8sGL908xBuPtzjbWuc+rIcTY8R8Ug5TSUksVv9FOSQxx3XIsEv/RsBKmY8BdwGpDi0a7M1sbqxRdxxp/MPramfXmX/pWK3SIYxt9sU+iYpaXndji230o9poISMfu0fcdePzXr4JwG8blKIo5Y53GcI1MTExMctm8F/fdV0+cEs4yWPSLyZck0jcFdVNI2uQribRvkbdk/V0jPt5ueO5p6Sj0P743sHsOdHkViGYCpMCXVdGBGVciBLxQbp9jVm3qpgjTyScUuqmVAAWCTZK92Tfx1gvw/3fVPi2j70CwF+n5iCCcjz/u5mfWropxQqJ7lPEeZTjhUnJ/LCJmjAw1EQTyY5YYj4buAXnEeDrlCclH4U5xlgygPUtYpZqbXNe+wv/4GcAAP/jz9wb15q6StdNxswNis36E/dB14Mf+M47R+Nrd4byohhzyyZq08cO+7taddPSTRkI11xQC4w8zujb/wfALwXwlwH8PwH8AIBTAD+k+IxraadD8enRssGH3nYL3/cdHwMA1JW5SAzd1LVVEkm0zZffdusQ73/xBD/x2UcjqpjcRNsOy+wDan6GWRsXSTxZLfDp+2dY1PXo+MdEKkq00VQge56axPtnJvfwyTdPvc+u6wrLpk4G6aFZJFHQF/9Ycv7d7/Y7vuGDeOX2kck0JTJ2fd+bthDLZizQH/nntU9jcJHUsSYrg65OawaGvxWClJhjwSz+cSSxx8Gyxs1DuxxMahIj16DNbBwxtFP+W6INzXOahjkN55N2dicOSdnZitUfMQ7hIrJJhWJK0zGKmkSHJpVDEks1iSkETOb/4VduTf6eqn/JHc/cjxebSd51aSVom0nWIYnpwDnNnnATd+6fi30SZQ0KnN0ySo3heH5wyTjkbhKO9dlCYR4KScwgIu7fY3OMIc5uX9CYRZFEJkgM9kXN+qNFgGPPAEOvryoEcxzTYtlxMQocq67Z9j1q5/PlvjlY1HjX3WP82d/8ZfjoK8/ZcUECgmV3TFE6GVeeo3otd5I51biu96gLzrU9njknY0Ba8MmjfRmJIB2IC9dkWSHOPTkqciN/PoBEW5YCCp96tttMAi7VBeC89pFXnsMn3zzD3/vxz43Jc1EpBfiEq5yzlBAlYAGkd905xo984j4AiyTGkluukE7K6nCe5xGuuWIk8TcC+LvD778LwA8C+BEAv17xGdfSLJLonw6BqBm6qWuLukbXTx8Yl25aVRV+9Ze9CwBw77HR/kk9aLu2rG4KxOleMu6lWwf4+XtnXtuCGLJk4fBSsOe/XhSpyDi79x4bisobw3kYi42ragi4Oc9F1L5S6FdMIOH3fcvn49d/xbsBRGD+wTZth77HWJMImIDWPY/uvHPHcy0aEHXsxjZ1yLWomZjUJLpB4qhumkGycs51Tt209N2mQWLZaQrpXkxAauY5o45FAtJgHHP+Af9cssg9s5ka52aYY52uCc07FolaOqduT4Rrvvhdt+08I4FUCSW9DCRxm1kr0xn5Mm0xKtyR+X6xGjX5P+MQTvskJocAsPdrKKbBIFL+HPnkylTJMz/HVCa/lGBMIQ4lumnoXLtJlJzVVVhvPE+5lT0nE7QHZUc+pEla1Kw8z5jiYg5JbxIlB2FpxDd+6OWx5EbmGOt3SNXtqRFBTObIJiXdY8g45v4H7J7PKrdGhWsKyY4Unb9UJ9jE1gQycRSj4DKofVSZP/VcN+ng6zwmh/vMg7WXGEq1QIqZJ1yTEVgTJPG9L9j2ea6eQ7oLAJHwCIPEklLppE9ie7U1iX3f3+v7/vXh99O+77+37/s/0Pf9J9nPuK72eGMi76Pl9GQ1EXoAYDaOHN0UmDp2YXuDb/6ClwAAP/rz98djmc/2P2/bpSlUQK5O0D4gH33Hc3i43uFffPbhuOg3EUeyVLcUIjbhuDk1iRIcAua8uo7zskkH6aGJbHGqUWuu+bU7x3ChE2rpwaLGK4P67c+8/tij9gGYUDRKAUCsiJ0JUqJtInpOXTO22AkFzqObTtRNp45F1+sCgPG/uSCxmt7/8nrOQoSbzloH81Q1BZ+Myw+MbfYhBTq0ZcJBi5mrbhoTxCjRP4ECkug8Nz/0Pd+MP//bviIYN50PkL52sfXnvJZK3AGRDO1gpcCtruN0u92Y9IvTTYG400Spm4ZIYnLEcLwkup0fF6J0fHJlWrfHjAGme0dJXdM8oxEmQ8HhDdcuU8OVnaKZZ/AMMEImMbopg65WVWRtJRz5MLhnAikgjsqWkMTUHlCqnw/3t76wHoxzrMJ7kksuuu8Nf0+Oi/gzc+jd475dOl40cMhT0IF4oqQtrCVhICvz1CeOygmnEbWM+JM54GB7wUwSAHgwMNMerXfoOrsvp1ogxcxtL7LICOxIXe6H327ZNePxIsyt1kE2UzbxL9RIYmfHMS0wLgpJrKpqWVXVv1tV1U9WVXVWVdVPDP+P6/s/QXY2IonTE2oc8rQIzWoxPYXLBPri0k0B4AMv3sCv+pJ34H//az4GIJ4NA/K8biCPZEm9zBe+4zkAZjORz6ojjmQpq5tTSDNzKdUDTc/lvVNb7H627Typfg0lQbI/qfM/StYn5phSl5X743DZ4B0D9/zn3jgdERW7QCYC58zxYkqe7mdGxyUCMCaLHBXgGO6vY0eZ7kgUd1OOtYP2po41WVcJCmicgsvXJMp5YTPrk6bglGMnDrluHDDd7C9a3dSto0jTTdOfEUMgzfF9ufUXbhz4cvexTHdhQ2wSzv95LKcEHaP7AkTglghu2q5DVcWvXaqd0RwkkauJs58/jiMDt5i4CJMo2XnHIhzrzPkvCgdF7v+icEfw7LDCNUbx2DkOgyQmUBsOSdQ55ECGJl+iO8YCgD5fbybfLVyDrBJ3Yn+boM3mJ5PwiLI7MiNTiXJ3/tFjRRN+c+jd5b1N5hnz03JIrnxuVBQmm3CdJo5YVHwCHpCoZQyoSLd3ungmCQA8WBvQ4eHZziCg456YRxL/3b/2o/h1f/rv4/FmNwIOZlx6nvIMvM9BEsWaJs7Uy4nWyPHkvQDAt8AIhGvYFhgXWJP4JwB8OYDvAvDTAN4D4A8DuAXgdys+59rZ6cZc6KNIq4IU1cVm0aZPnCyaIZLl0k0BsxD97371F49/T/XpK2aMQnh6MGmSDpiA1H6ndJ9EG6Dls91qamXG2b33yCKJ98+2Hm972dRjgXzJRKWtGemmIZKYV2BNqcvKQrBa1Lh1uMStwwXun+3wyu1D77sl24kkFuVYETuFJEYpSlxNXBxJNCiR6yhYJDGuFFust4xmyM3PkpDAVFiBQwSBGfSfCZJS3kRlXJh9ZsaF36+sbho//zEzWVN7nFSNYJ5+NV1HgHky+Yxq30WXpKTqxIFMwqP03Rw0190itplx8ebefZkiGRmnQbIm9yShChyiX+bz8uPcYLauK0pdWcbNUdeMrlt9nrYVJgVY4RqX7iXB2KXVhEbo3RyS5SeprHAKE1zqktCp5Eroz4QWa5Mic8jP0WflaPok+s8Nl3A1x/CPxyYF7H7jv547Xix5V0peJMdlg3v7PjEO8Y8JbhVqEhPMiTySyLPENPZwQBKNUKOLCKYTCQDwn/73PwUA+Hv/4jWfblpnhGsG3zAFMEWRxGLdqjxvwwt0C4xAuKbvObppnQ8DNUHidwD4WN/3rw3//6dVVf3/APwwnvAgUSDjGCoYywYAeaqFIIWh4EqJnmEXrBiSkp5/CurfdR0OBgrtalHj+aERvEUS030S8z1xYj3YynL3QNwBfeOxRRLvn269AERFNx0ebHm4Q8faIom8Y+f+X8a9884x/udP3sfbnzOoYlr+2dBI0kjKdFG1CqCpb5lGEufUQ5h5TpMQUp/b1NVAiUopxaYC7njGGshnkmNOZI8ylXMRLKzyESWXsAoCFeY8AuLc+eNYJNE9L7SacGKTevPxFvfPtnjX3WOvbqSpq4ngFkNJSyWO+oJDnkoclVTcGKU51oSqXmYKhOtCvil1blyp3YZ72UrPjDuu9e6tnpKtB6aBAxPchPWPxspriZmnEe7gkyTTfYoR7ki17mFqEvXCNcO8ehEl4YJtMycfkSodLlx/wjmk5xhXZS4il5E9oETbbSTpndoXc3TTGJJIBERugn1ctxgEXkmdHgOpkJKZnWGkvKErB7JAPEg3yTTinGivW/SccAGwNrjPCRqmvtvRqhlLeS7SRrqpIILD4VPCZaE9XO+8BE8OSZQgcdXU+H/97l/kXY/UnlhKCFjkPnRmtMI1bfmGBIAmTwbVCNekjkbM4nrbNhM8pJDETUAddU2USFNBSpLDn6A7GvpDev5p9St/Uxz7mzk1ienC2gKSWAikJmMSlBXAPtTAgCQ6VEY13bSuxu+XpH8WgvTYJur+/b0vHAOwAh6pcSVBjJSSJ1Di/8dpqkz2P5rwiNRE3DiwFITYM1CiF8cy5FSQkjgnxe8WLKxMuw1gGqgzyoJArJk1Ny4UjmgLiYvlWN8c36S+4T/4O/jaP/GD5rO6YGNLIYmFBFAqcZTt3ZmkQ5Wc/4tzEkrIRqrnJ0sBjTaKziDp4ZjxmcmJhESSaT14ZK/1EBgS2Qho0yCOFyI3XQ/KIYknGMv3STK5VVhL3DkyDhoQZyWwSK57i7AIZKwNklaVmVVzjtUOd5n7GMhTCd2/x8bFgg0mAIspt2aTixHfiaFOx8QCNfRuGcYG6dHawraMcMdoyW3huo1iVu456cqJoymVeXidedaCxzSXyDleLUY9kIs08ScfngUt3zKUZPe1MUh0EMhUuYcEiQfLGp/38k188CXL2GvqaX/XEvor4wDHL+lZumkoXEPWJBboppog8S8C+GtVVX1LVVVfUFXVtwL4L4bXn2jLChAk0BfbIysSWI50U3/cJkNRBazzFkNSGF59SVnq+RsmY3C4sOpLWtqojEsHDanvZmoZUw+o0Bvvn+7G99S1yCTHH9DQZHNN1RaONaGJOaabgss5MRfo2z5mWoPeGNRAYwXiAIY+lfnrluyTmE0KRBwLgpKWzMg7tORXh0Xuaz74gjcuWd+WOGQc7Rw27UJNXPjdTOBGLqwiJCCCYEp0tSfGAFNEkKljkXl2scAh89wAcRGGtuvx+tC8etd2HpoZpe0SlLTZimyJeySbfa6ntOnzmAScaaZGvCalmMyR5zuS9NO0/KHW1ghtlOptFtk7WNSgC+5jeT1/PP++ZJMrKaQ6GzgnGRB5dCNMCpRq78RioiTs+Q8TTlTibpLMYejFetQsdTxauCaRdMqtXV7SYpx7OeAORZFK42KlIjZwKz/bHgJP1ISGzzdD5Ze/971/vBKVH0ggwF0BSRwDWf/5pu6tCLsgN0U5/5Ne0W16bT1ZNXi8aaN/m2tn23b0sx+uW1/dNCMCd89hsz2SfuIEkihsnYMmQjet60TpWP78T/r5juqmSuEatibx7V+cn0/5E0b7/QC+B8B/DOAVAJ8A8P8A8L2Kz7iWlqtVS9ZxCQIQQxIl+x9kyYt00whlCChvGjmapHtDfuKe6UP45e+7AyAeAMu5KNEYJoFUQe5e/pZqyn73ZIVP3DvFm6dBTeJCjySmgm2LJOocklDK/1s+8jL+k//ll+HjH3h+HAP4GTvzvQq1NglEECDQthl1LLHrJvOUe/YHvusrUcHn2MfUvSwlOH4vh7VOgAJJjCCQLI9f7l+Nuqm3IXZ8TWIo3MGMC9cTuWdTTkmujuKff+bB+PtnHqynxfaTZJOxEithipjlkytAugYyHxCl60PEcmql0/em12Rg2jdPrJSRTyOJXZZqByCREMgpEto5iRlEKjnEjIvQvbjgJoHalNaSYM8pSeS742KIbBlxnt4nxRYAQVKARRLDgE+jdulft3JwXyWeG4Ze7Lc7Ia9b5FyWrl0uSQLkdAimVEcz9/IcPZSUKMGI3f+q2sKQFULsG3IM89P/vJS5weXCYTwx6FIs6coIN2kTR7E6faDMbgLKPqhrx6sFfub1x/nJKO3R2qCIh8t6VDeVueX20jcmQSIcJDHdhm29M0HuwTJSqlZHzkef1xcBIueSVTed2wLjPV+Z/XM2SKyq6huDl/7O8K+C9Tm+BsDfLs/k+ppFBeM1ifGiednwp58nTk0Y3PB0U10AkOrvF9bnfOPnv4Sf+OxP4mtefXGYe1xZDShnu5PUEyXaIPOWINETrqkrrBQ1iW1vzsWkz8xgWyKTH1MADRGAqqrwzR9+2flecvyI86k8HwwC5kry+01yyxtNqd/Y3ZMpPz2sEZExAO8gABxtKC7mw6ubdsGmzTi7YT0KLcChdMiBaWKGba4eu24PHZr2z9879c5TTBSGSUCkaKNA+dmOq4bmxtTZIPET907x1X/8b+NP/KtfNPaUzZltMZRANsb11a136um2FDFhsBiTBHASRxFHPssSSDq7OmRDjk3d/wGSbuZYQBsC5F5D5Ywh3FkBmqYa+5G5xtJNx5rEAvI4zjFAcxn0xfaptK9RQXrkeQM9zhsyzCM7bIISAXm0B5gm4MTkOUqd06lyLj/H+DgiUT4JiLj7OKRc08Glk0gwc8yPcxNO4nyX1kkZp6XJxxV3y89AmLigkruJRFquDvj4EpBEQRGfPznAJ+6dYuPUm4c1yq697ognPly3XgIqVxaxcWoSQ4vtb4a1lf8OU7qptgWGo25aEKVhrPQJfybx+rgmDb+//9wzeQtt16aRxJhCEWAXsdiDM2asg+zDNnMcIB3slTapmEMin+M+oH/gl3wIv/3rP4AbB4txXApJLGWoUgFATs1wkXAKd12P54f6vvun2zHbVVW6mkQjXBN3mMz/5bvl5jjlkY/npOB8aqX1s+IuhCMpohEyjsl2x6nTaQEOwCDjU3px580lNsfJfezMI2Xx4JKn/8g8+ZrESAuAsh+JJkBXmfMfO16pR1ZKWRCw9RAA8PNvngU1ibFaJ/OzKFzTh+tWOblixvmvuVnc+Jg8kvgTn30IAPgv/sdPUEHiroQkjnQjZ47D4RkKaIxiX1oTJvcWysE2EDq7evobQFLLQiR9zK5kh01qLruujPbLPCdIYiFIqRN7cIk+GqMEMqD0WF840k3LVNpU43IqaAufGwLtqaoUSqcPNkrBVEwABUBRcCX0E6xKaeGerFLjMmMi6ySDwFv2ln2NqUkMkXQbSOWPF1KZ5TOoIDHi35USfuGx2MSRmm4aOY9mbPqePDlYqILEXdvhB37oZ/Grv+xdSaBF9oDnjpb4xL1TPDjb2T0xAcIAGMs2gCnddNFUOEso7G92Rk07tg7FFd750oFxzWNbYITCNV3L1SQWLBsk9n3/vnMf4QmwEWGKBYkJ9Cu34aeQxLG3YkE4JRaAZbPPSSTRd0CXTT0GYwAmUtPuZ2gFV86LJB4tazR1ZfokOtmnRVPjEbmQWLpp/DyW6DFAnA5VRs3i57+o2hejVg4/WeRYJPkZhzDXAmNOvZn8LTXHZE1cYbOZCt4QTlqQmGEConGewfHYmsRQXIStSdQgibnsp1BdAOBnX3/sZcBjTgVDSYshkPZa54RrpkEpdV9F6M9zrVRzHENE2KQYMH2+c8mVmLopg4iMddEBksje/2pq2QzUwDueE4DFmDihRe+vEpKYW7cy8wxrEmm0MwyAGURq+LO6/isatHG1bTsPETc/S98uRgsv0a1TNG2tMJtmjuF5lNdzFq4nPZFcGa+1khVi6aYyhguAY6wj5r5M7cH59dWfm8yXqe8PEXGgxECxc3ItV75hkEReuOb/+9Nv4A/95R/Be+6e4GtefSH6HtkDbh8bMZY3T7eOL5neS4WmumwqPNxMhWtSycz1rsv683Oebdlnxz2AbYER0k27HbA4SL+fNI1wzVNrgiTGNrkU+uXWzU3GJBQJ2ZrEeGax7MTEgqJSrc1c4ZqpI1muW0r1mxFn62jZ4HTbeovfqqmw3XFIokhCl9TYcuckFtzQbQrC8084yX0fNmUvZ4RjyQS21iCF5OadhHRNYlrdMV5bCDBByjRwZpxdwK8jKh1Lxvkb4uXWJIbPXIkyVFXVRKRCzKXg/fhnHnrPTYw2yiQgYggkU5M4z4nJt8DQxo8j3TTSygiIZ5KZ9S5Vy5KjScacQVbdcRK4gb//tTVxde3vN3b9yR8v3HNKcvzjPCP3V/k+Se/BXBN4W6dM9UkMvpsJNvJj4kkBErWJJIWZpIB/3fx5ZMdF9jfGv5j0yi0hwHU8SJzF7gD3DPjqvlzjePcY4++lcUFQpAmA3XHye064CYgn5kv9RaNtWcCh1LHzn9839GvkycEC27aftGpK2eOtCX7ePN0m3yN78p1jUzZz3wkSU4wvwA0uVxHhmnRN4mbXpfebFGpfopuG142mmwZ9ErvdhSCJ+yARLk1pejPn6riA+KI8NsCOCNdUVTrYqIKFR6zrkF19UmqeRbpjbOHJfK9xXIQSGIq7xMflkazDZW2DxOE7LZualsnvhs/JBW1AnhKbC5xT2b7U4tN2HSeIEWQx3c+Mjos6hPrG8XaeMxqlE4HzlDbNBcBzJOGbIEvIBKRmLnrHWubp1rYxGUI7zh6v9IzKmDiSaI7/jttH+BeffTg4pdU4JtkCo0BRSqr75pIrMYSigBClqPxip4NTwAaLlhbLt7hhGRBAZD3JqJvGpfX9v6UsrMvV1FaF9UcUtS+y/hTRhuD7lajF3vEi91deuCZOEet6UpVTiSRWwXrOInsyJzEKSYwyJ8rXLeXIU4nCyLpQQnLdY4gxz3eUElvydYfkqR1nfpZbN8QSp+R1c10M4rqFa4KmvMEcj08UyripfkSZqQRM27IwVFovcU3oJAgDIhRdbLt0y43jQRyPRRMlKfpwnQ4SJdh7bkAS7z22QWIqkHXH3TlejkEihyS2OFjEA7Hks0bcx4Cz36hrEp0+iRdQk7gPEmFVSGMIX+gMio100wySGA7btnlKTkogASjXcblzEmOc/9jCD+iFaxhHclFX0YyMSEAfLhucbVsvQ6ZpgSGbVipoY4QjYnSoEgJpM8/Tcfr6I2KOkax1z2StI8EGI9yxqKfiQaUeWfG61eFvhSBxSpPk+k+Z94pjx23aYS1LR6AGcryw4TmFJAbPTqlNCpBG3M6GIOqj77iFf/GZh94GFK0JJbLdMeEmNpDS9kmMofauifPQg3v+LVMjfsxYn8RSn0ogvS7nnNAU2g9wiIgveKNXGwX4FgwxtJNFYMYArBAwjOMSdMd8kDKVkmfGhU5hCXkMx42JfCL7Lx+rrkmsp/sNe936yL3FJAUmDBtauEbvX0QRqUICoq4SCDzz3ISJ0/yQKOLPrOW2Bk+SJP7r6eNN9/ySuq+Mm/TdLq6vmByL/W5anyQ2DjB7TmqOJysTwLDlRFJe4fbVDk3O0e0jEyR+5sEZTla25RswTfYBwEbGHa+scI3spU1auCbH1gt1CwCWbhrsN2wLDOl32A5B9AUJ1+yDRORr1WKCDEAeSQlpLmKlzSZPN02Pi9EKAEOjvYzawvM4kqnNftE4QaKz+SybmqYjSDbbOgfB33tmjungMhVIhdQT73vlzmMki2mzpslh0UbdTNZa6K1hFhOYRyWUv8XnmBHlyczRIBv+az0IlHR85qxD6L5eGucqGfK1hQ6SmMmYTscFDkIpSEwgboIkvvf5EzzetKZIf7hFsz04S9n/VAJIicAzCEWuJvHRWqd8J+co3Sdx6uzaBveZ71ZNxwH5ICWF9gN6uh1z/8fqJlkELDbHsnCNHwQzfVqBTDJBuf4w42J9Ei+tJjGSKOTWZH3LKzPHON209O1iqEjXl4M9IF6+UfYTnDkOP5lgbw5NNQxSWCQXiCDw+Sk6TAEZwwWyYQK75Fu442JIIkO3trTpnqvTrKclGPJ6zkK6LyCU2Pj7pc3WqRJJzAaJnSCChm7a9YbWCnBI4u0jiySOtYwZJDHX47Kp4olFNuE37jc0kjgEiZ0EiXu66YWZ1CTGFrxFAUmM002nC4/8Pw/Zm58xZ2uuummx3UO4YTP9DjOOZIn+k6qJa4aaxLNt59ckLjQtMARJtP93jaGtpPp4yfxjFtto3O+VPFaubqmAtgExmmRyiBkXBEQyR/czY7Zo9DWJstH0weYLlGviYr0jmcw64COCMo+chc61prbQzewaR54b594nJUqyjIk9N5JZff6G2RBfe7QZqS+5mtDc94sFexSVfAZCUUeQbddON1q6KVfzra1JTAnXSMud3BgfEeQ8+bqahwhOjkeO8wWYhn2NRUScAIx9biYquCXaYh3P5DN0R8BPHLFoJxCyC7hgUa45QgAA3VBJREFUQ7smx9AXVhU1rDVz55EcF1lLaMZLJHmaP/++k8yUG8gcfYqkjMsOiyr1aoM2gFQ3DfqZ0gFwgGbZ/Tc/bhFpxVZUlw2+Gx9sY4LIAhzdN0Y3Taubmr2KTQYySKKwzoRuao5j1fxlTpNxQ8L1uaOlKXly1vZUuQeQX4NitdSadkbjWs6qm45Ioqib7rg+iQXbB4kw6qaLOt7QOgbzAzaDFAuKxox1Gy7+ZV53+IDKOG3QAOQl2mXuKbqpNrPL1vul6jsN3bTG6ab1guJFzbfAaIdsduo8slLasdpCmX/qe8n3iH2v5LGiFDH/b6k5Avr6iyZGtxvRF11wX2oMHquHwLBpF4P0WPaNUGRz58VQi91xruDNnNpCJmst40Ikq4gkpoLEre0JBQCffbAes7OpfpNAuSlySvFYS11nkls5uukjoZsqg8RU0C1rk4/kltVNk0m/zPMdYwmwTlp4Lqn7P0A2zO9ldHtKNzU/S3fyRLiGDsCm6zITpMTYXm0BvQyf7VxQ788xtibkx9j1Trcmp4S6tG0iaLpjbM8vBntp/6LILogGG9kpRurEh3HEHhAmXBkhHyCgZHZ8UsBF6dzXk8cLzqVlN5WRxFiilmkBI8Pm1q3SFPTYvZwJog6XUpPIBonlmsSQbgpgpJumBB4Bqxdy43BhfNCuHxlbOSQxJ94Uq6VmGBcTf5JVNxVqaTu089jTTS/OhO4YsxzVBYjThGNZXfk/k2maFrLnN6nUzX8eQZLc4p+iPgDIB6X1tAchYB7Qph7oprvWE4TQ1CSazKZzrCSSUpijFkmMbDQyjsnQansS5ahsOYuNKwV7Ms8UkpgW8xneFyCJ2hpBYAjAyAa07egQlpMdQGzTptokTqiSjCKhzCcM0ss1iVMkFzCbZlNXuHNiN8SjpdRfTNcDJgCIbWxSs11KOMXWkvPQTcV5ONtxToSsE6mERy5JwiCJsV6hyT6hMZYAys+2GRtJQBTFPszPWcIpsUCWfm7M/0tKi+O4xJ5Tuk9iSKK73sfHDQJy0hbHcfxKcwTsmsqdR/MzXJOZID18BChVziqOtjH+hTaZmWodYIKU/BzD+1FeL84x8twwqGDYA7WY7Igmc/iaRJtIADfH2j8eiyTG/MJizXdwT3bks50Ss2IC4Jh4WWrcwSLeKs61n37tEf7JJ+8DsEFiFknsrEqpmCCJKZVqwNQkLpt6bMvhIqBNnfZBc2yxWC01W6fszZOlmzbDd+72NYkXbtu2SwrKpOrocsI1qUJvZrOpovSTQmATySIzgiQh99x8BhGkZJHEXFAUd3YtktjgdBMI1ywqbEgkcdfZGsxYCwA2AJtTfwdMM+RtV6gJjWUxyUDWnRfA1ySGxxOqdakFQEi5Lp2TeI0U35R6EoCx321YzO19zAal5v894djJ8cJgg0FSwvuLUzed3luAKKvVuHFgg0RRjGuqary2YgwlLbbecYEUpghkX6Co1tMaWddEuObhmqtZ2ZF002hNIoGkTGuV08FbnH7o/y1lE5SIuP/DgEjGlZ3PKSPBzKE8DnAc0ILDKpYUrikwJ6KJ2gLdtA7myD6jMhUNlXZURHWmyQUbEbSBSqbF9w3GAQ393RwlELAJxFiJiQ5J5O4tEwDPCS6nCVc2uJ+qAufnGO7BmjkCTjJzpPKXFa61yZUYIg5wwbZ7KA3dN3SVc8hZqp+42CffPMXXfd/fwa/7/r8PAFgPQm25/UDWv+NVM7amuDEEiXVk/Rfbtqbf4fFqga43iUlf3TQ+x9waG++BSjC+wr2DDhIjdNN9TeLFWE6hKFdHB6TbZgCxxZ+jrWiLXcPN0P09r1Ian6P5zMKmPdloONpWDOoXWuzRssF613m1Dqumnji7KXM319iiyjhpMVVOK2zES+vLOGoRj2ykuesdQ6oZBb4YclkK9uRvYSatVJMYnSMUQZsSEQkD4I74XsDUSWDOIzD0jgwccorKNgNJjPWpBExm1QSJNlsoSGIsAcRQ0mLJldL9D8SDy1wjZSCeEHDt8VCr8pisWWFbYPg1oeXvlmomnq9HmR5rLtrT9wwiYufkHk8r9mHnWx7nvt+svYVJQqijOmc3tQeX2m6M9GIlJVbeMypXKpJUYQ02F7Tp9nsgxubhkmIxMY1Sn9w5wk3A9Ltp7i0vuCQS1zLPsL8onVx0nzeiJjEUKtIEwO7xGDV5IFWGUd633bmpgu3YusWo0ip83lKQ+A9/6g0Apo0FAJwNSOL9rLqpLTk4HILEULgmlpTctR2Wgw8KAI/Wu/G+XzTpmsQ8kqi/Zu489S0wpE/iXrjmwm3XdVhkFPFiNYl24YoEiQkOP5VFqGOS2ByS6D7YbOP4KYd8+Fv2ePGNxp1LdFydrklc1vVYk+jSNJdNja6PUwRinyPjYtQHxkmLtekYA6mUSEvC2WXovuG48wnXcItPDEnJ1iRGiuaF/pU6Zqq5N+P8AD4qRSGQwTkZ6aba4JI4j8CQyQ+RRGJcmChhaxJjyZX1tsPBosHNQydIHJDElIohUE5AJJHEUp/EyPGyTkyE/uma1CQ+ItXvxNlYLdIJP8BH29j+rkAcSdHc/8yzDUzrj5jkSqwO2wQp5WP1vZ1bP76eHTZ93joySTIJboiauNS+Ubq/ImsCVzcZrgmM82/nJEaJVASomRnH0oT9a+3OPXm82LpQYDOkNQ/SdGtgmvC2vkV2ihEE0vzkVDnD858/1vz+ovLe3vvJBqXy/nEfJfaA6Pkn1q2xTl8RyIZJKoBMbkV8rtQcJUjcJKicP/nZRwCA24MIzYgknqVrEjcjM6oer8Ux2QJjMdBNzTF24/tzNYmluvRZQFG434wtMAoBX1WZQFFaYOz7JF6cmf6F6YxwriYx9gCkkUSuaFtbyxg7HockxsUmgFLdUpz6UFf5xS4G2/d9PzoJR0NNYtdbh7uUber7Hv/4594c5zDSTSMZ69FJy3y7mBNTotLah9p/nVXfiy3IuYUkKdvNblBRJDGHpGTUTVMLZOSc9MT9H6/lKm9sYb3BmMQpIon+Oel6tibR1hv0fW8cSRKl2Hnnv6P6JMaRxBYHSx9JPHaFaybPtvmZZSVENjZG3CVVM1MSKZL3xex0EOZhW+DIPFOooKVA289j1snx3lIkgVK1tQDnJE9pc/kxMm4apJTHAC5tjgxkI8kVim5aR1goxDqZ2oNLSUnAr0mkEkBBoqrvy8JBsRYYbJAecyQ5P8EfA3COfFSFOzMu1l/U/L+8JkRFkYoJD1+siq3lnQTOhEhIbC+leg4H+8b43fLDpjXwwz3G7AETVeCScNNkb5PzWL6X+8i9xZxLjbrpWJOYWN9/8nMPAdhzytQk7py6dDlsSDeNIYlCN5Uk66ONpZumyqSAfKIkhSSy7bxGl3dEEolNoF4GSOI+SLwQ27VpJDHZyDfz4KSCxJ7ZNCKLeCmzGMuGsYIkc5DEWF1JSelM5plC6byaRA9JND9TdYnf/9/+BH7Ff/Tf4Yd+6nXPUckL16TnGA+AC6hZJLCR78YIYsT6JHI1ie44vt4vhiRedE1irJcj46TFa7n04xhaBzDNLvYob4Yybhc4CGxNlrtJlSjJcqx4TaKhm55E6KZx5dDyZp+iAwLlhFNsLWGc+BTdVDLHrLrxdjfMs6DU69//ZVGelHBNDgGzzqd9TYX2BE4aUycbQ5e0NG06kA1pcwQibsbFEdkS4pykm+bW12AN4pHE4fNdJLHE9Iom7jgkq+t9miqFJNZh3ao/95TFEk5tAUm0tVzhHpBv3xOKItH1roF/wSKJ8eemfCzA30vN+c+PG3tTj/sGH4CZ45n3j+sPhQAH578vCTdN90TG6ipExGXupXHxoCj1jFokMREkvvYYgA0OrbppuU/ioqnx3udPAPjsGvOeeJDo0k0B68PkkcS0nxFr8aRBt8drwLbAAIBm6dQk7pHEC7Ntp1c3zdU8pW5GKrM7A6KOblBdeUGOBaQsJU270QOFVgpNhYOhJtF1nEckMZFt+os/9HMAgAdBA9RQ6cx8N4x/S1ks0033SQy/W6vvk8ic/1ggxWxsseRFrkeoOy4Z3BdqEv1aD95pDTPCpQg4bG/QsujLJLgsOxbmeHbTbknnZxznXO82s/a4c4ypO5og0RboA8DRytZfpJDEueq+xfqj2LpVUD8E4pldwDoPXQ+qLlmU7VYZzyn8fmwAHJtnLnmRe7bLiMgUgWTuyZhQCIO+ADZRxQayMQd0juCTfEY5SRVP1Oac66qq/Oe0gDy6cwTcWi6FAMpkTeZQgxC5Kc0yTAhoqMzxvTs9JtUCZldI+oVKyfIbswdoaaPmc4PzTxwrpgqsKd0YnxuyBcmU8eJ/XnKegT9jGVh5YUL3WCCf7dAHZZHEWKmUSdzH3y8AQCoJKLRSGyQONeqbNrkfjArXdYWv/uDz4/uByPnwxnWDuqkNqtw+iW3XT1BSIE/5jWlwsOUsXmKebYEBmKDQRRKZwLI0l3N/wlNgu4K6aaqRr/w9NgaI00a5DKH/WmlcLBvWZebnjkshiaUgcSIHTyIiufYSY9HwxvLBLd007kj+888YSsLYX3F8sONOXfG7JTLdQBptSCHHRSQxGuyVF+TY/cU1AI4EiQySGK1JHM5J4pipXo4MHQqYokvsZu/STbnaQn+zZxxCGSeBsxyTFa7xauK6HseUst30dVE3dW0UrqlsrZlVXuQSEOk+iZngq9JviClpfTHpAwmYgDHF9hAbBXYy71vUfhseSt0083wXkcSIs1XKeISBFBNsAD4C0/c9xVwJg9lY7WvMQjoto6QKxFkoOUoaIEmSSJDY5RFgwE9wlZBHd44yL4Cnjcp7xbgg3fxs+x41bMDItCCJoj0U2jZdy5maxGnfZ6LFViRJUoqAqwgCOScBoauBd8cRtNEguKSVQ4P9zSJf5eAyVoOqYWpoVEoBu3ewSG5dYxJI5Z7t5bB3pcoJts7+um07bz94tG7x3PH0nrXCNTW++xtfxeGiwb/yxe8AkPbLzRxMCwxBHQF4rDSZR3idcgreZu3xvxtDgQYk6Tr8hxWuAQYkcd8C48Itp25qULPp66NjmKGbThdVhtcdC24KDbAj6qYdsR5H6aYsJW2yGOSLqIF4RtiVgD45MA/og7PdePxctsn9rAdnWy9THBOuYUVhYs6gzD9mMSQXGLJMhb6R4TgO7fHnBXCLTywAs4hgzkmYcvJLSYhUvSWTIQemznVpY5uvZAhvnGmkXBzmZQmZhExsnMyTqkeJIYnbbkQR5diTIv3g/AMluvU0QN+SaPPkuSmtWwUkce30RxQqac5knjkRppACRAXAqSAxQ1+ce/7N3+f14HTrsNmgIQyINMEGEDxvpCOvppsmWzDkhVMAn15cQh7FwvpCTd+8aZBSTgrHx5XmOA1IAa4mLob4UwJrysTwFO20r2fnGKxBDEtGPnc6Tr8n9sR1m9JN5fX8HENWQs6PDOfpghW23CM/xn3vGCQSqKU7ziaus8OiCaBcwmNVAABcn2+960ZEEQDuJ8RrXMHGw2WD7/6mV8fALwamuMdaLqxwDWDPX64sIuf3NhHApyWZSl7StVfQTeulQRCBfU3iRZqhm6ZlbKONfGciicwiEgtuSsheeDwmIKqrGGpp/5adY8RhopqCBwuCnNtlU40Fxm882oyO3irTcPWTb56Ovz84C+imEWekx7yFroQ2pILEUgCQUgAF8pt9TE1VhdJpkcTIM1Bqi5ASBGBU3IDIdysKRwzz0jqE4YaI8rFknrtgo2cd0LAmlEPgp69vu35E2l+8cQAAOFymldwYBb5cn9BSfe2UlVBogZHZfAG/VmXdlttgjFSjApIYr93mM/JiDJI4F+3R0hZlnBo1GOmOvkPIIjAeck8lZRJIYoHJAOhbMJixtVM3SaL9w1vcmsRicmu45cIWGKXDyfzdU8IGN/EERDkonZZF5BO8OeGmYuIo4pMUz0k1rbdkkcQwuUgjidrzHwR7DANI5gj4ZRFAWbgmZJhZ/zPP7nCPxSKC1p+E91NLU5Vjp75aSZTQCxK3Lc62dg9I1SVauun0vOSQRCNc49ckunRT+S6h5cSbYixElqnkPd+suikANIO6adcB6LkxBdsHiRC6aWKzjzg/gM1GxBzDEUmcOE3kIh7LxuScrRhqI59XQKRiWUWgQElLoG1lZzdO2TJ/s0Hip+6fjb/n6KY/+7ofJLpIbYwSy9YapIU7Sn0S/ddLAUAsi8xs9imUgt3YtDWJIUXP/YxkM3FZkANRnjlzNNnI7LDx2oz0N9JpDZ1k1pF0UfFxE1WOM8fj1E1jSKI79sWbJkiU5EpYawaQolTjdYskErK91KZOZEnxMrf5AgYplVPDKJxaJJFHxeW8zkFScuhZtLa2zz8z7thJv0OGaTTjngy/G7NvuONcNH2OcBNg7pvU/uvOJSqKQSCJcl+wlNgwACjRMb0xXrBBJLeGP2uR41Td2JwkdNfPpFtnkHRgSLh6czQ/S+ekqoK2LCSSPq1l5JhbgJ65kgqk6OTKME9Jtpae03DfsMmt8hy1iKB8h5ApU0w41b4qqozNBVFNXSXX9s2uG4M2QRIFNEgpnLp9EmPHM++Z7je71ggvHkfopmEdqWs5NkOMhVh61tyxNkiUm4tFErcWTdwHiRdjObppqIYnZiX2p2NSiyorJKARSDBzmGZImAc7JpPfE4tdrP6oVFcCxJViXSTrxtDvreuBG4fL8XUg7iT+7BuPx98tkjjMMfLdqCAlMk7mmDqXc9VNY/0tx80+t/gnqU3pMWaekSCRQRIjzWTtuFTgbH5qnR9bD2FfYzLJoXIrq2QYq9ugaqtqv9YJ4ChRiwBNp5HEyBrk0r2+6gOmSP9gIUiieU8UScwdK4KAcZTMerohdmXU0v380Na7bkwWpShJru3aDlVVcnjh1yQSfRKTfW8ziYjQiTS/iyNfclxjzjVxL1dukMgFDbFWFmYO5WMBNjHWEiwB+dzwcpcEvvJIVv54i8avHWYC2ZBK2BHHCccAw35DqqKGCV4tIjgmgAhEaprMzCeqUs41U3MfE9dhAzA3ccGgL1U1Q900siea/aZ0LPhzJBJw7vGsUFR5/5XP9ZOL/fh6box7DA0i6I9j1624z5sbt2yqJJK4abvRJ1zvOmx2He4erwAAD9dxuuk248/EEjLusZaBUrgkG1NJKnktqVVRTZFEVhgviiRqahKForqnm16MbbsumX1OOWhZ4ZpzZD5j1LKSkxwPGszPEm001UuwqIAY+W5znF2LJPr93uT3sUdT5MF+87FZKG4eLPBwvfUcldh36/q+6GvF1d/MJpq6Bkl100IGOl+3RCQFlI5F7HhcTWKcXux+5mSOCeeHbVLsnxMis97456RlC8SDebKOpEtbLJ0L18JNkapJjNB4xrHD9/5ff8vn4y/8to/jC9/5HIDE+dfcW2pKpj4pVkISN7sON4dkEYUkdn1SgEws7Plp7/+ykxxFUpJrgn2PmEVS8jat+Vb0SRwFmGQepEMYqJuWg0vz09JNFZTYGCLLICJhkEIEpou6HlVvNZRYwJ5DJuFkx/jrFrsm+zRVUgVdmQAC0u2McuclRdMr1SQ2k7pJ81NNd+xYpWpMAme2JneuCJxWuCZM3jFrq4zzNQjK40KatpaCrg2AY6U6XR9n24ktmzrZAmPb9rg5Boktdl2HOycmSMwhiaZH4vSYVVVFNT/MsQzd1EUSbx1ZpXAgEySm9oB62t6GiQGA4FyOLTCIh6BeGBRxRBL3QeKFmIGa4xcgJb+de7hzSGI5SAkXuvKDHc2GER5JCm0rDEsqsJbu4VhtmzjMi7oKgkSr0gjEH1BZXJ6/sTJ0U+eBjQb3PZfFjKu/zXAiC87PXAQ4WbfHZk2VAUDoWANA2+Zpeqk6WTqLPHGaOGfX9i7kHWvAz+xyjqQ9JxZJJILLAJUtoSgyJrlBDWMXTY2vHNBEM79pIoFVNzXjnOMUrrUcL0Y31ar0ivV9j/WuHZ2Eza7DG482Xh1yaNtdlxWtkWPGAuB5dFMks8jxxBF3n4RrV9tx2WcjZqJzCEOnlW2lEF67Us+2cY4RFgqtrhlm5YmEztJFEjNBvX88Oy85DktbnCJSXJDiUgJ7k00rzDGoSQw+jx0nx6aQxIg/UyqniNUksiidi4DNSUBQzJUom4dnrnTBc0MHpU5SUuaePV7AwmJqGacqvdyzHZaK8GtJFVU3zX23VVMnRQnbrsfNwSdcbzu0XY87xyZpmAwSu3y/7lTfc2mBUVXVeP9JgjJXO7/LPDsxmirvlzh7h6YFhiCJEiQyYwq2DxJhbpAUkhJriAk4mZxMxiIepOicGAYRjAUb498KdIS+n2Y/S+OayHdjsnZNna5ta2pLNwWAGwf+Axr7bqJ2dedkhYfrnZfxjTkjbE3ihFZDqLgB00Vk13bFtgGAX8tIXe8EcjwPSeQCgFDKeaTgpoLE2BwJtCHmXPfgKUqj01rYnOw481Ov0uigjwokcVHXaiQxpBqJ5Tao2MYmv+a+Xoym6vYyzc0xpsrMJFdi6+uu6w3tfHASNm2H7/krP4Kv/Pf/Nv6HH38t+nm7Li1AJhaWD7hMhtI8p3THfD2K+/mAju4V1vJS92SEbqp93sZ7hDgW4DugrLppLHlKBenh+ScQvkVTj8EluybImi1rHnOcuACKvnG2RW3K47TJRZlnOMfS3pFKkpQc8pDNQweyseCGSZJUYVCq2RPtayWhQMChF49zHF4vzDE8l3yQGGcAaRBgnl0Abxy7bsX2qa6Q4Fo2dVS5WvZIl266bXvcOc4jicaXz/nKccBh2/YTNuGtwzKS2GXWlLkJbwD4hs9/CR9+5Zb5j1bdtN1Y9PECkMR9n0SUswExeLr0cMfQF7YmMVqQnh0j7/WP5f4tZu7NLw8WG5TOqbdsIgG3m8m/OQSGgF0ccnVL612L1aLGzcMlXn+0Rt9bHnmKEks5aDORRK2THG9dMv2eyeNpUbrIudwSNVmxutxSLcVcaffowtqVJcnDupmWXIxjdFNOgKYenUj5ioyT7CIbwHBvET2y4vLb6e8YC7aZwCGWgBjXuoIjGUMSGdQyyhLY+U7CZtfhn33qAQDgT/+/f9xDTccxbbpsYDxm7dPtNEiipnVDVIF4RJyzU0RTVx4FixZhcq7B6LQqE0dMC6RwHNuTMZyjGK2uGWTkmSBg4ST9eJaAn7xgEkdxVggfEMkwTSAVS0AwfTGj5QYFJon7XndsKUiJUWIZH8h9v/tazpraF0Hh9ht/bgDXcmMagOmeG60ydni9mXH2uYE3V23iQlPfPC2Vyj87y0W8JlFeE59wvWvRdj1ODhos6ipZk7iLBHuupUo3Nju7d8itcOsoQBITycxikBgkypl18o9/+xfZ/4wBH4kkdjvdmILtkURIkJSqSTTBXgijl3rOuNQfdwyTjYlmCHOLcQJZks9LjktkOoCycMr0u+lRUnfOi6bG4dIeVOimYSNw1za7DgeLGjcPFvj0/TUA2ycutWAxmb4Ly3R3hZqszHcr1ZKaz/fnqHUI3d9z2bcY3bFEU419tx48shHW0hU3qOHvvtgE7xBqVRrNvYzxWADZX9FBNgCDRjHy51FFtszYKJIon8dQQCNrSQlN17ILFuOxpn8TloAVrunG8/vf/4vXook7qUfJWUxdFiggnpXv2Inl1rzceSyWHNTTRCGLJE4l+Qtjwvtf1NYLx3Pl61k0JJyjWAlNl73PfQbYY7r0bpYlIN/NFaYq95bD+F4xLimMcW4yxn09Oa72653o1iVB4MaxBPz3ihWvW8BUsoFseY5AUAJArK3ToLR8H8f8C015Q1jLy4j3ucdj9l/A+KFdp7v/baLWT2Zq6zTpALjCxE8u1Q2vmhrraJBoPkeShGfbzux3TY0bh4sM3TS/n6a6FWzbDquFP+6W0E0zycysemvUL+fuZc80IjQh3XRfk3gxlruxRkcmuD9KmZxQxVA+g3Hk3WMxFLFcbRuTyY/J5OdmmQqkSot/DJFyM/nuuZnQTROO5MGixs3DBT77YD2MEwRymvmngo16Wm9ZqplJCdeUMte5WlIWARbTZD/dcSWVUjNumigR2nAxSJmJJHr3JLjNvnFQorbnnVZzPOvIcJS0yqOxuXMvjdu29lwy6qZhbz+xXE1crgcndW8p15Kmjjv/zLFifWgFEXCFa8Qx2LQdPvdoPRmTU6l2jxm//xlnK+Ikp85/NEjnnS33erPKoe53Yx3C0ElmUQNXFENDt07WfOeSVJH9jT2m0LtHWiXzjDb+fcnUMsZaYDD7fXhvsXVj4fF4KmEVDzYy48K11R2rqdWn610l4HbuSQqljlBpi/tNIsFeOp78OUTbSgmgFJJYTrD7QTqz54TJZBoRnBkAR+mmhUDd0E3TSKL4c0a4xrTKuXm4wMMk3TSPJKb20m2kNIgRrmGQxC5I5jPrpGejcA2BCu5bYFyO5WqlUo5MaZOKoWZUjUI1df7N68xiMB2XVUWN1B8xjky8lyODZNWRmsR4Jn+kmybaSwDGcVw1virq8YF9sKfIBtHMvYo4gxlhI3fuWiQlpHUAOgRYXWwfOR5TkxhLlJSQxDoyhgnSU60b2EyyLzZRHhNK1/MiIfb+0tYkAva8UDWJkeSKGZtObqX6VALIOjLRmlAik5yim+aet1wt9XpnNsZRuKbtcP90i/c8fwwA+Pl7Z5MxDN00pLwzzlYsSJGxqXMiL8cSflpxEVY51GWh0GITgSM53iLFhJ+t22O/1zjHwCcsIXyx2lU2MSP07hENJ+Yo19u2zigHlzFEitvvq+G98H7S66QSgQyfU3btMvek/9ouU5PrfmZYb1m6AlO6Y/l7AeY951X8HgPZwrFSFPTSPC0F1JxMJkkLTBFg5rolzz8RkAIuu4C7t6JlSIV9eLWIC9fYJKEVrhGRtxsHS9zPqJuWlKqjNfAR3Ylbh2VdjFyiJBY7MOj2xLoWQGXrk3LWLIF2r2564cbQtqY9wPKOU1PHeqQQ2ZhaX5Aeb8pOjJtLU41ljDpmg5pSVnYBIvWxd90GEGsKHg8SD5bNiDYAwMnKqqLO6ZMYW+iKNYljoOG/XgpuQhRLxgCkuEhwvWkk0ZkoU5MYX+zM8dJtQez7/DmWs5FADIEsL6xulpwXrgmzpqy4hR+QunPPjhvua9kYmUbdqbrofBbT/PSeATLYC8cxa0LM+WfppjEF9JBuerZt8WjT4vNfvgkA+OS9qcrpri23wAgDsO24/jDqmkGQ2KcVPXPPNhM4zKEoudRKGpEK1hIW7VmO93HvoCHlOdZVJNju9Uk4tpbLaAO4lNjyHKX0xBPlKfY7xPheMVPeQJ7/wJFn9in3eHJqysczFNBxnSTWf0D2/AiSWBCzAuzayiLpMTElav0PkytMkF7Hg3SekmmPxYyb1M6TyY5wD2D2HLvfmwvAUtCTojzFc+L3NzZj8/vpsqmjPXCnSKKhmy6bAUlM9UksJPRjAmuAef7CUoWwJjGeqE0nuFKsHG2MiG7HI4L1wiCJooi6DxIvxnKZwjGrOFkgzc9cFiF0fihxlyoVJJYXA7Uq6uwgJYLSUb2F6mJt2/f/xi/Fb/z4e/Al777jvZ4Urhk46mLHK4skRumfyvNvjp3PTkn9Zqxulblu7uLDOGlx2W6+t1O0UTpB9woFVzjlVv+eZOcYCgkwC6sXuBHnwxzP/NSrm1pna0QpCC952fjXnEESTVPe+AaVRBLPkQCajis7F009RftLz5vMI083Nc/z6482AIAPvc0EiZ+IBInbtsNykT+XyZpEok9iVLim5CBEzj9DuQ6plcy95QaXemc3HJc/lgRSu67T000DZ7fvkU2UxIRrxtrJknPdGHo3U9sfHk/6K5ZUqoH49e77cvI/PP96BDgI7gvHswnN3vtZWoMWEX+mtHaFaytb72r3APN/tm3AVM9B0ZdXef7r8LuRz/bY99lZ/wEuSPeQdOK6hclrZv13x01rErPDJig1o5y7bKpon0R5TQCA9a4d0b6bB+maxG2BTRLzXQE/WfttH3sFgFO6lPFBc4mSdFmQMkrsWz7Ym9Qk7ummF2JZ2lbEaQLsQ5p6cGKZN27R0quWpYRMgHJtIRDQTYnFLuT+yzxL3y2m0jjSLYYH7aVbh/jef+WjOFwGfRIjUP9m1w3qpvYBOhkEb+L0N6BEJIktIjSSOAlKS3TfWJDOLcbh8ToikJpfkzgNZo2yXfpYdfS7lbNocbojt7A2jU0MsEFieLySYp/Ywnl2NEiKT9PrKcQzlvAA8ihkPHFUnmeOplpag2J1ypxIzvRvQjeVjfpzD02Q+M67x1jUFV4bgkbXtoXEhRxzF73/y8+3O27M5Kf2jWiyo5wAkrGu80/f//UMummwJrCO5BhItb0KSQ+ZMuH6Hx0TWV/HwLTklA/nkkUeZQzgCNcQ5z+t5kwG6SECTOxTwHwEchqkFJ6bZurP7Lr88x1eN74mzvx0A7fS+QCme/ecmkQ6kTPShHXnf1KTSCZYwv1U7s2s5kETv7fYNcGipP4cknNM+K6lmsRNrCZxaIvhC9eYpIRBEjN9EgsJv5RSuDz3f/I7PoZ/+Ie+eTwPOeEafaJwhnBN1/L9DmtRN933SbxQyzlqYeZHTLjWqU0ghiQyi1Zd+04Tw5GX9T1EX4ACIhVx5Ln6o1j9HUd3bLtAAGWsics7uyFKB5hsk6ibip0Mv8dpBRz9JFZ7pFU3ZbJvKXGLeQqgZYcklpFnGqUvA/oVMIiEKHvL9T1RjxJJCjCqtICfbdXSTT1qGensyjiWagTEaXpFJLHWI4k5xeOcw5WiqZbXrela0hbkvnP1xuutjyS+9tAI1dw6XOBgEXcsGHXT0JFk6HbR71bI5OfqxClxkdBBI+nW2mAvKXdfOJarbqpB0pNS/pmxiwB9Z8eZsabmaU7dsL+W5MdE1ZyJ4HIS7A2v0wm/1r9ufAAwBBvjeSyMi7AZ2H1xpI0Or2sThT2ROAUwqdtjzr+lm8ocyUTOzAA4bCfCqCubcfHnNFsTGiS3WAq6/Flb72rUbKdJydy9lVrLNyPd1AQ5p1uTNFw0puVZtk9iwS+J+a6uv7Ba1Hjx5oE3BkgEib12D+aS1551GiRxMSCJF9cncR8kIu9Qpm6QEgXI3Iz+zc9uGjFkLxtszKWIjRubfc06kmmL9bpisq2xIGVXcNLsYjz923rbjX0SxU4cuulkjoQARAwRYTOmMbn7nEOeogTOpWTOCS4ZCfRUTWLWsY45yRQlWc6lfa0H6SQ7AX7bc9SyMChlg0tLQ+9phxXwaXrMuZfPjQlF5eaaq1POUdJm35OR4L7v8851MzpMOSfBPNuCHN46XGKVcCxKVCM5ZvT+V7IgRvS4tG8okVwZGzpoTC2dm2Bk27KEtZPWkS/fk3Vl1m8Nkh46abuunKRq6mmSiqWPLoc6zTl1w9IHlVGXjbEtuBYY/nrXKymZE7pjCYEMgxsWSUwkT5l9w6Kd3DUI97euJ2sSg8Sw5vyradp1OE6SK7r7RPwaRrzMPR6z54TggRbttK1LuOAy9LnarjxuESlBAmxN4uGiwbKp8GhADpu6wslBWt3U9EnMB84TX75wLmP+FmCp8slStQjAxPZJ9A+0K/PWx8mugHazDxIv2nIB3yKy+ANlZ9I4Ff5r7KIVpYgRDnkMSSwhgkCcblqqW5pT71dHzmWpJi6rbtpO6abHB45wzZya0Ahq0xMJAfNd/DFmHvljybzcOfK0Ufsa+93MuKmTzKibhs4dlUXu/QWyvEGZn7PVTZ3eZiUqmjdPB4Hh2g1Yx7UlnlExl8p2HiSxuLHNXhPi9yT7bGuypjGavJhcx6NBiOre4834/4NFM9JRXdu26X63YtOaRPPdilSqOqGKmvh+ucQRk8wJnUFauENLPwwShWy/PWBA6bpOVe8XliowdWqxJChLHzWtqHS9HEPk0qwlbHJLl1yR6WhpwhO0Ddx1C+nkLJK4qKe9Wkv121MqLbg5TgK3fGmDmAlk7f8Zuu+0bo9MroyBFLyfpesWqptqkcSwdUbeB50KMDFzDBOnmrUk1k6t5DvFatIlSFwtahwsmjFIXDaVSRIO5RqhGb8k064skuwo9nx29uzYOJ0uQJmVMDFNTeLiENitsa9JvGDrOgbJUi6QESSRrVGIIlJK2iiz2J1HuCbWWHoO3ZF90JLqposazx1ZJPF4KTWJ0zHMHOOCN/kFUqYeVYTMLZARJ1mFCAbHO49wDRMEh82std9tTk2i1GRpnWQt3VSuF60k6dzLsllpGnVvWwdJVCpyAvzGFkNfcrOc2zcsHlwWnpuISq+YfL/DZY2qwliDslrUWSRxVcgM1NW0JrFUxwhME2Ml+qJ1/u1rMQn16LHqadDA3MtucGkDt8KYibqp/aySLYfAQVPvF5YqjEgig0hFgkRWuIZ9P+DWDQ9rSSFJCMxf72J0d0DfzohGiYK9iq1JTKl+a8owtCid+wwwNYlVFVm3CmPka09rCwvjgvPI+GnAFEksreNiY8CnUEWVP1m6qbxOJo6C/orMOQkFt0rjYnsbYIPEZVPjYFGP639Tm/8DcbXRbaFXbpgkBOyciz2fJ+y5/JoSUoRljJ5uuuNrCxeHwO50HyRetOX6/aRqEktOcizzZpym/FymdFPuAZ2MG35SEsnd9HhawRVVCwZnnrsxk5avSYwtJOtdh9WiGXunAZbOF6Ob9uA27XCcoA0pqypDvVIH6UIH8egImobz/vFKS08USRzu0VzrgFRNUL4BuX2fWA+F8xM4rcy66m44LbkYh5t9Kfkzjhs3+250DFVUtk6BJEYoMqWNLSqcIn8jEk6TetfsDBPBZeFetj0jp8+2fM6yqXG4aHD/1Gx6BwvjJKyjNYnlgG8RJO/arqPpxV4AIEFH4gvG11Zkx7hjw9pCVnF3ikhxwY0WyQLMWrtrlUhikMnX1CTGgsRSDepSWmAUnhfXmrpCVZlnmxUOqocx7r3FjgMcSqC8XtoDErTR4rigvpxdg0K6NUNTnYrCkHMM0W1ijIzz1hLm/CfnqBvHBESAEzi0/nUr19ba/cY/Xnpc6JdohYNcum/pWMA04GPOpatI7tpmZ9f/g0WNx5t2+H/l1PVH9oAuX3IQiuuYMflrkPJBiwBHJLnOJFwnpqlJXBwazvpuUP/e003PbyLTm75B4lmLUk1Wqo5IC9nTD2hAr2QRQQCT4JLeoJQZknCBBKZ9EkMrqps2Naqqwu/9xZ+Hr331BW9ciAiyKN2kJ2bP1aSoabvJ8885dqEDqg3AzO8dqqqAeEZqx4qKr7EghaEthlSX4PWcuQh3RyKJE0pUIfkjNjZY71xUozhsDGIMkshRjYyyoHJjSyAbQGFNqKbXjXm246qopSbp5me0ubFzbo5XDd48NX2xlk0GSew6LBeMSqObpCq3IAGmzJCSKmdVmaAhpm7KtEUYa2s7zrED/GSCFtmYjCOQm2VTYdv1dGsDeU9U3TSLiPgOsjuuuFYO11vulxXJ9RLnVUNTbapqsieWRoWlIiySGD5v9PUO9g45p0wAEFMFzp3O6RxlfGkPhjdHhiUjc5zQ3UuCPMEerH1uxrq9Li9kGI6bIInKcXJOc6iZjJtbE6oV5Zn0+CaenRhzC3DpphUOlo2DJFaWjbOL7BuFPokx5LJlfdAIUGQ+M36TjT6C0geaWNdyzgUALA/Nz80j8/MCgsTzf8ITbmxtj5ZumqJkMjUKWtl6wNxDUYckS5P0HWQ5nqZoe2B3DgW5+Tk2zTTgpouGE0jiwdJ85nd/06uTcdq+bWZcnFbABZe665YSHCovxpiMo5DcyPG2hJO8DDYo+QxGuEZDPwSm11uDbKyaGtvBGWRpHeGG2BYCm3Dc1kFSOLqpzS6eB0ksbmzRe2T4G0EBdQ9nkivZKU5obPIZVC115Nl2z83RqhmFa1YZJHHbduO9mrJYTWJJOAiYridUM+sqdFpRHDMea0TSFUFKZFx53wiSMuIQkgmPnaccWh6TVjct90mM7Ysl5HhZG7rpGCQWkgj2mOF3Y8+//T+TlAyTOTzabH7aZBp3vVO9C5m66LbVXbeUngB9T7p7ALH+T4IUct8G/PIGQKHCPZw/tpdpVVU+40XOI4GIA25wyQf3YQJIjW4r0FV3KWeOt2jiSGJIN328GWoS6xr94HPG+iuWxMuM6KL/mhWQ44M9wK2LTh/L/XzzGVzCw7Nup0MSAWD9cJjEHkk8t5U2AZvBmdYX5tGXOEWMojtGgg1GtSzmkGiRRAOHl+fozg0QKqcuiwmUM/JhzZhr612bzAzHKXpcpnUyruMyfVqqRbyXmiLTpwzAwkJ2+b2IZEVoEyUkMVW0zd5bE0l+YmGVgnYznqS/Bchl23HjlhHaqKYGctf1RWVfsVx/0dTGFkUECVTqvIq7muudo5K7SOnR0tZVrDJI4q5QjwJgIuXPIonh880ED6EKNFMTCviUqBGlViIpdEA6cZJBzREYHDxP3ZR43mrjSPa9//3yKriR9Yd9dgZK7FobJI6qqMO86fPvK0CzNaFTJLEwbkKTxDBOFxTRbIa69mvZCfrueamc4+FIxzrmA5XPh32ve8wy48X8tME2X2vmAghsPe+4VgYtT5ha2ZCSzN5barpppa8bLtUkLpoaB8sGj9bt+P6VU9cfWrFPYjVNSpaStSnhGhvgF4LLCQiTnF7cNMI1yyPzczMEiUy2r2D7ILHg4Lm0snBcqUdNLEhhsjgxRUIG6lejBnNpi0lHMj9Hq9Dl1gTJAxq/FatgMXZNhGtiVkdoDFyfyviDXQxuJlQjmX/+HgGmjnV5g0qMU4pUAINkdKmOKyrlTPbI6nX3VmrTZvbf5dATTebHqJuG341VH/P7xJU3w3Ccq7hYCmzqukLf+/cku7GFNaEAR4HWKu7OSXikBAHceS/qGscrGyQuB7W7uLop0wIjEKBpSYGjFAJWeL67yPmnxLOGN2uUc92glK7/Cu4Ttk8cYAL2jYukk+fRzM/8nxFvit2TbGJmMVBi1UFibQJgpkXHOM8qLPnQB21skBKeE2Zvc8dNkKxikBgEAEwz92COsu2XE4XDMZx7mXGsw4CDqqWOoZYoP29S7+cmO5j7H/DromnhGqnDG1VRh/kT/uQ0kZCfX/iM8my2hDJ/ZtyirpMCNIBhAhws6lHddNFUWC7MByYThVlWQj0BfMZESeLExNYfoLwHhH0qZcysFhga4RoAOL1nfkrQeA7bB4klZysoGLbjylzrMEikgpQAsufpJ/EHlMnk+7LFvNz9dByXDXPHsbVVsYBPWmCkxk2Ea4ggfW69ZRiUMnSvOW0DgDgFl0JJI05523VEn74pTdggiYxogX1NEwBPnSbSad3JJqpTN/UaZxPHcmsL2Qy5GWePx6qbxlTSSghASCME5lOg+wJrIjWuLVxvGklcTZHEON20LwaJIb2JVjetQ+Ea/zukxvhrOR+4tcH9T1GgnaDU1jKSQYoEpaTzCVgkUXP/N0GiiqFch88owCFZwCBc03bjunDA1iQ2tY8kMmtJ4yOJc8TcaHXT4Hlj9rbY8WjKe+DMU/0twzkOr9MUUC9IJJIkVQV3y+9RftbC2uExkCoezUf8u557ZgAfSezI8x+ygDStM6woEvecjijpDJQ6VnJTKsuKrf9usO4FiXXtJWhDM4nC9PHcXrLjsQpreWz9AcprUMxPY5/TyQS1dNPT1/3/n8P2QWKBKpOqSSwhNym6qRayZ6XMp1SL8oKQ6klXprbGxhF0x0jA3RY2m5Qj2XZGdS7lFNaBU2fmOLffW3kxriufEstsNnHUhs/0hSq42qwpwNHtbG8/HwHOixaYn+ECOTezyyyry0WNjUPH4WT8LbIn81XRTdte6VjbDY510GL3JJvFvJh2OoyUfDzhUULawjFicj0WdYXjld0gV0ONSjyLnHcQAN+xM8fm1E1DKiFD06tSaznhbIVOPI2kBMFG+d7y58buN+azB+XQwh7qH89f85jzGFu3WCdZAnVBnqWGvWQGSXRqEpnzP2GTKGrihmFsUixWt8fcI2ESjqEEAkOwEQnSS3TrcI6MTcTEuGGoK31yF4CniqpB0kPknvX93bpoFkl0a+ABJ5lDjJNjaO+taU1idtjk/mfWBSMQNV3L3f3tYNHg0cbSTcXni9Uk7rp8ojCmVVFqw5MUrimg6bHgkmUqedbtuAUZsMI1p28M/z8/krgXrhFHLXGDxHr7yf+LGZIokpWfT0gbZR2LKoFA5kal6KZ09jOYZ5lGMh23LdSWxGhsAFNLCsT6VNIonZJuF15vq2TIOMn2NYqSWQ/ZT/e6QYGSukEiQbeLO2kFJDGCZPXgnaY56qZzkMQY3ZRCBEcRJsdJpmiqNrhk64HCRsru76Va3gn9in1GldctrIFk+lumnm133k1jaxKXTYW6rrJI4qKEJNbnqEn0kkDE8x2yOxR0u4lwEzFHV5l5VP9UIsBsjRQwqJu2PYWqlo6XuwbR/rpkTaI8b6eDk7lqONqWIM6aeuMwMckkTuVjJ20KCseati7he8kCDpJIJhNMLe+0TCQb3AdzlMWcUQp3j8EqVU90AToy2HNowhrmSl3Z92vopi4qK8G9tsc0Kxblons0bXQM0hGMK/slMR90Tk2im7xwEzvLphrnsQ0VaGCC6Fz5RpgkdI9VLDlL+KClFhjn7pOoqUlcDEHhnm56cVZEElNBYoGCFUcSORpJ791U5meZSjhFbQBdzYAcT5tpYselONpABklMZXEK4xZ1HT3/JUv1e9Orm5qfeSdZ3us78hRqEM1aF8YkkcSCQuCMPonx88jRps17A6eJOCerRWUzrQRFEnBpo3bzZTZ726vJ0u2ooLSeBpdFtCdG5SxsbDF1WYbqkhKumdvfsqT+GR5LTO61ZV2PdFPJEJuaRD9I7PvetMAoOqD1pLazVBNqxgVICoEeh+wONuHhPtsa4ZRFXXk1uaX5AdO1XHUvN34PQkrddIIklo9XZ/YNRrgGwIhEqNRNu14VpIc9OOckTu2+rR1XZpK44yTIppMJtd8aignSk/V+bJAiARi5Jsdq4ph9w1WG16hpu883O0dguE+c869JZoY0VaZUQUsbTSngUsr80Wc0P79YTaK7N7q6Ey6SGBWuKZQcLIJ7BCi34UkL1wwKs4Xg0lUFZpM5ns2qSXxj+P8+SDy3sbziCR+50I8llFoH+D5xUUSqtNlEgobSuLktGJJ1SzODFPdvyTGJBzvnJIdrD+Mkx1FSjtYRng8zj8yYxPlnaVthc+/S4iPF9iFtq9xraaqKuuu6rAMaTyTokaxe4SS7SCJzrQFn8x2da25cTLhG0wJj2/ZFFH2cYwLJdf8Wmr2P7WuaRII2cRFeb6a5dIyiKuYGASJcIw6+oZu2k/f3fZp+LmaETMJ+n0RNYhJJSY9JCTmUbhMRKur7XhWALRcR1UQlkmgVENmgtHe+V3mMvGdEKYh5yjMaozuyVHmR0NcJ19hEDvNsu4gUIPR6LikzDVKUSRliDDBFRUqtdMZxjX//M3TmaQLCvF4+J/4xmAQ0ME3KuJ9VGhdSW7ng0j7f51E3VSUXg+BeJ1yjDdJ1idqQTcWVPNUTUTbAZ4odLBzhsqa2e2iiDVKpvjmpUprYB9LCNeanpsf3/D6JrLqpEyRWNdAslQeb2jMfJO5IXnEUScw5yZEFixVACSkrALGw1vGiYW39kaGkcdlnbXATU8lsO/NQp445kcOWcQUHO1RjM5+haK4bOOTa4F6GU+qOQUCqraMAFEFRIGXOZDJjdMfS5hZPJCjkt2cgia66qaGDl8fId9t6GWF+nNsCgHKsHZoq27tNJLbjSGJqYxveF9yTTCsd8/n2NQoBDsYxCEyKyg/YdXlRW7rpqrFBYogkWvptWd00PI+zWmAQmfwJksgGAM6zoxGFCe9/mXf2WME10CAiy6G9BItaAlOFawZJjDFQ2FouSRqIhD7fAqP26KaUcE0drskKoa4wkFIGidLMvWRh7za2D2Toz2iu20jlpHs5zv9uXe80uGcTrs7e3RN+kztPlzZNI4mOwJFZf8r3ZKjnMPZpJfyZ8LvRdbITdLs8Lt4rupwAmvQU7+zYCZK4iNck9n0/tMDI9Ems0khialgKKCr1qowlt1j/zrOuBeoZSOLiiHOcCvbMB4mljFistxxQ5snHmoQyN0hT24cZ0C2sbRA0AJxwil9/xKGWQIASEfz/tEpmLtg2P2NBOpDng4foIxuku58v4yjZ+ugCmR4TKqvZY2UPNR5PiwADZlMJa3uYRsrmvT6SkuX+j9k3+xpV2xbJkAMkkrjwaxIZx842N3aDS84hBwIkkcoID0Fp248OfarXp1i2v2ghi+nXrTKtLDA5FodA+uMoummCJWA+p0NVmftI6KbyfumH6a6TtvlyOeGhWX/GccF6ziB8TSLhx65BRl1zZpDIOv8hskT0hBWbU7c3qYkb72NlCwy6T6L5u6gjlp61cdyAJGpYAuG91fUcjRNwAikJUgrHClEK1vmc1LaR1y7s1cqMC9cSNgCe3pN8mxr3OOw5cRPszLol5l7vEmjgzTNAEpnYMl2TWL6/bLBtXmPZPPY8cj5oyN6Se7oEppj3Bv6dU+d86PTJXdRun8R4sJcrOYiVgVkRrIQIYmQvdedcKpUKhWvUSGKvCBKlBvH0DYsqntOe+SCRpTvG5G/zfPx6clMxjvwEkRof7HL22a9/KTsX8fojvSMv40rfLUqbKwQpSSS3hKQEWS0zR4UgQEAbYprdxoQt1NetJ6kuVYDSQV9HAXB0uzlIovxJm0Wzyq0yhtugAOMkS3axpKzpmvREs9lZLmgAMDjJ/txLcwRMcM4iibEWGCV1x7hwDU9jmyruktnnCW2OGBNDEh2ET+im8l0OFoai5DoJY1+tonCNGWud5Dw9yY6LI4m581lVfsJPQ9uS98sh2TpZQWCZ+QFxBJgW0hvo3ZZarA9SKETKQe3FWCdZqGoPzrYANEjiPOEadX/doC6dTYrZ2m1nPJlcBKZBIpMo9M4/MS4mZgXom7mzAVh4LjXnJAyImJ2jqW1tISuuA/hrSVtAvtxjAZg83wydPAwsyyKI8I7BJrdC9pZNnqbHxHpnm2MLSgecOC2QFk26BcbIPlGqm5ZooznxSgDJFmLhXsqIuUVtTk1i315IPSKwDxKLNRG5ICUvyjANLBknLaR10FmcOq6kx2Typw5h+VjhOGqO1XRBKGXyY2ibjAPyNVkTdVnoi7bl92Kj+iqk7crr5azplLPObIjTeid2XEj3LaIvEbrjroC4xVAixmmqhvPsUobMH8rf7WChVzcFBIFx6r+0SCJJ/QF82pAEtCXHdUS3HSdtV6glitVDMLStKE2YQCCnIhX+PPJjpn9zr9+NA1NXETZEd+lGY8uM4r3sr0GMui9ggkvXKWHQ4yS7Q3ENbLBXnKKhfw7oI4tuj8kced4K+5p/PBNIyffSIInW2SX67cWSiwQCCQA3Dkwtz+uPTZB4oKpJ1AnXxBJ+jCo5oEuuAPF9ii03AGJIop6mXRoXo40CRMI1TFyQa3kVrl3E+QeGhOvoyA+v0S1gJADj7n/AnDMZtyOftzG5GF43Jnkdnn8S3Q73YMYv9ND+Tsbpnm3AgjBVVeH4wNbjLerKqev3Nw6pNc/5MzEkke05PAGKCtcgXOs0CT/PNDWJbl/EPZJ4MVYqAE5RojoCSYzXJObn09RBQ1g2i5MILnPD5rZgSDdK5xw0TyWt68p1RFWEIlCoJa0rK/4gpqoRmYGuRs9//nATxJOlyEyPp6+jAC6vJjGGUuvuLbvRm8/LDgPg0+0MIkJmdocaEU39kfRXdIU7mOsmTup669QkEm0bgBBJ5JJbk36HSqoXQCa3gjlaByEzRjLWEbrptrW1Os/fWAGwaJCgQ+utFa/ZjHRTEhV3MvKMuqm5R2JB+sXXJNpaca6uR2xMXHRdMYkwOZaD2vAIfO2JuzCPW1iXzvR7GwOb3l+3zLj88SRIfOPRBoCGbmqUW0vJSNdcGiFA7vfBescyh2K12xSTJFjLWQGUMOHBnP/JmkD6MvJn755UJCDcgJs5J/E2EdyaMNYIEgnQcVxdeX152XsLsEkVFkl0a/BYsacwwaipZQz3DSB/b8V0Ksz/7bgbB433fkkSTurSiTUv6ksWnvFkCwwCqABcSji/TnqmqUlcHlnU8QLaXwD7ILH4sC2Ch9Mdl0dSpjc+U9tWV3HIvohk1QnBm5yTFqk/4lRKp+OY4MZuUEFtG+HITCgChQUvRYmdQ6WlEeAAkTVzzw6L1C2RtYWTBZl1EupJsMHWJLbhdStk7IAQXVUo4I4Lq3mdrUnseoyOq4ZuunUQEa0qKkt9AzDWV5xtWzqwqSPnf44qMIUIJino3Dhb21M+J6K2G6Obuk3uXxiCRHlbmFUHrIPAouKuSiClblpXHr11dBAKdbkhSwMo319uUkBT7+r24KRVMidBii654iLwnLhLiIiUe4VG62RJBOxkcDBfe7TBoq5U380TrrkkdkfY7kFLSbbIfdm38McFrVKIWl41khgGsiTjItw7WHR7ci/PSLhGlqKkuTWJnWK/cZMJdE308J5ta6+3fFZ2XDNVPGYEaNz3s+tWGIAx+2IKSXRp78crH0lcJemmwibJCNfU0zKk2SVnhfMZe0aBGXRTTU1iVQHHd83ve7rpxRibkQ9lc7suv9iFzjhAqjvWYbDB3Vih4A2ImsQ43bRXy3aP4wrfLdUUmWnkOy0aJmuyAgouvfkGgRQT3IQBEcAEl3rURo43RRKLw0zyIqAtzkcSyw5CGDhrldU0NSKWAmpqufgakToI9ogxQnnp9OIiTV3hbNeOSGKJAmefG/taad2KCtcoEjlzE0Bax8KlbLm26/ox6Hn+5MAfM7y+cTLJWzLgXgZ0UyZJIp/rI/Dl4CbJ7igcy1WP1gQptudnRyF04bEAHrUBDJq+6+apm4Y1ifl2UnG6e2kc4COJbD2ifK6pUzb/Z2sSQ+GaMnI/vDd4Bth10qVJUkhusJZoWiloaxKnwQYX2EyFU/jzD/h1msyd7Auu6J43CUw05Q1+TWJHjQtLPlh1X7d8SUNRBSwSqCt5sv9nEh4x3wIQv9B85xMXSaydmsQASRSF8lyiMBRgAlAUwUoK1yiBCk0S2jNNTSIAHL9gfu7pphdjpWxHiTOdsngLBi4bE23Knh2VQbJyQWKCEsiiPbvJOG7xmQQbxT59056HvLqjfc0gKbogBeCoiyEdxyK5xLjgWOzG5tOEuWzrtAVGV6zriSVKTE1iZn4RJJH5bmGdmoxmkUTABA+mb2RxCIAh29rqHHKhm3q91Egn4XBR42zLt8CI1fKWarJSSDqTpJL3qsYFTivvWExpPDLvEUm86QeJqwiSuCXon0CcbsdS2bZeDSThJNfhMzq8TqJ7rnANRYF2ajU16odyLPOTd2KWC4MksvexezxNqw75k79v5BtZi51ITaI2SJQWGJrEUV1NkHR6vVM+NxO0jQhIveNJkoRFpAKUtCT/DzgB8DCMFU6RqbjUdWZpbYJxTHmDzDNsQaJHIGeqm/YclXkx47mRv7sqscyY8fwHCT+GBQdMkeNSWZZ7LDGXvXLiIIlNbVtgTNRNBUnM7AFu38hxXGGesSStOy6JJCaSJKSbYE1TkwgAx8+bn3sk8WKMpptG+MjZ/i/nqEn0nSZ2YdUL3sQdQn2PJvkMdmMLM8Ilx66qpotIub+l+TlFssg5KtG9qvID2V6x2YfI8TxqE78hhrShothHpHVJCUmUOYbnkd1oRqepK2cjxVaCMA1Oskrd1EEEKWrfwkFthq/IHu9w2Xh0U1bd1K/lLSS3xqDNvsYmqQBMEhDsmhA2Sdeq+4q564Krbgc4KK4btHVyLvPHWzpoG2CcZQ5JjPeJy7duSKibFul2GObWqxyLlUM3ZWicwPR6sz3pAFMbunbuY0YUZoIkEsG9tKnpouefCxI3bUfXI8rn+vWWxJpcTWmLPN1UNy7cp3oyuRgiN+3oWJeP56GkogjJlBwEa/kcNgm7JwIucsMGl/qG84AVbpJj0khi4yOJbA9OOQ7gMCcUgkOsCFN4T9K+zCRR6H9ezFJIons+TxzhmuNVMyKFYZ/EMVGYuycj+418z9QaFCv3AOz9ybbP0yQg/APteLopYOmmeyTxYoylm8ZurJJwRzxI5IKNfsamEat/yQ2LI4m8kqG2/iLaAoNYXKeBs/tgx8fGhVP4GpFwjuUFMkTN/M/LHS+kBHK00crbDM1nlceFyQu31UByTDNdJKlaxmpab1maY1inpqFouKqXuk3b0OY0tYVujUhPOv9iJkjsRrpMiSKZquU1c0/c/xEaG3P+x2zwJEmSHxcmZeSwDN0xFiS61y8MNGMS6Fsii+zOx6VtcUhiPUmSAIWaxGqaJJHXc+auQSxFDEjQTVm6o4M2sM/N0bLB2a7D2SAgdLAsOzKLAAUenzmCTeIHKdyzesNxMDVI4sGixnqn64HqJuDYNTlFry9FfOE+xV632P1v5l4+/3Po1u6x2DUh9C/Y7ybfwfWdKHVTx79gewnKPEcBrJ5D+8242gsuKSQxaDq/a81aXrxuHt3UvpazEDxg65tj/S1L40JkW8xl6h07ScK7J6tJok9M7sncfhrex2Zc+RmP0VR3he8X1lLLTypG/LH/CvjeF4FP/yjQdzok8ei2+Xn4HD8mY1cWJFZV9eeqqvpkVVX3q6r6Z1VV/Vbnb99UVdWPVVX1uKqqH6yq6j3O3w6qqvqzw7hPVVX1e4LPTY5lrLQJp2oSSw93qIYHkCjdmMUZxow3YnZYUklPKz/cQ4M2+JnFMtowpRZs23ImP5b9YYuNp+qO2UNFA9lSQkCOp0Vy4+PIja2al6FyxwF8kA4EQiFdmYIbUglVAXCwQTHj3FoFlbppbWhz2tpCAB5NlUUSD5a1qUlsTcN4VjgoRvdS1eQS60+Kbjq3llTPnDAWJi/+3G/5Cvz13/m1AOBIoLvrSDloc/8u76drEusKfuseQnAlwe4oHc293poWDC4NixYJCa6bpin44dIknB6tTZDIIHXJZu4U4jwVbmKenaMheNUEiUerBU63rTpIn6Ao9LNt/k9TkkOHXIm2WVl+7jyGyUXmvKSDhvwcJwEwuZbHKO/MreyKwEl/aYaVI8lFAINwTflYgFlLXJVSTb2xUCq3hCq8mWM1ScjQa4L4oMrklte7E/nrnUQSHa0EN9FTVUZ8yuzZM9RN62npEtOGJ6w3BhwkMXHhQ1VmRszNHnAJtBtgezbUJCpCtXs/Y36+52v4MbmpXMincPbvA3hv3/e3AHwbgH+vqqovrarqBQB/CcAfBnAXwA8B+AFn3B8F8CqA9wD4BgC/v6qqbwUAYmzRShnhmIMm47J8/Ehgo1EODeknTAF82ABe5pEek3II83OM1ZsxCOScVgpyvLT8cKEmS+nspmu5ygvkHMGh8D7pe66ZdYxGwuxRYVBqgnRSOMUTLigH9xOUFNyG6I6T0RTdNEQSSWdXREk0SGJTm/6dWgQScGh6O0OBY6mcGuGIFJJeDFBiCSAmuRU8N7TgVopu2vqCDl/z6gv4grffAjB1mMzv5jPKwjWBAETLq5uqm4nX89RN3XPJ9LsVW47otr0nS8/2xLFWIImi1Pvm6dCaZMnXJI59KklE0Ih92P+PAQcxV6Gr3T5aFt8rdrRscLppnWCbWLdia3IxIDI/tQhkWCfFXrdwX5wjgOLOV4ckGh9BvZaQa3l4vB5knWblsnLMa1zg5iCJiufGXUt2Hd+CR94PmHVrSV7vMdgm2RbhPckr7g7jggRvviZxurfJZ8j1dPskii2b2hMuAzjxsiZI9rnHLt3LSVVUEknUJPNHqujuVF+T+Pm/1Pz8wDfyYzJ2ZUFi3/c/2vf9Wv47/PsAgF8F4Ef7vv+Lfd+fwQSFH6uq6kPDe38TgO/t+/6Nvu//CYDvB/Cbh7+VxhatBInH6rFkXAmeDm9GBiUKG8Kep7atNC7e71CxiLsoETHHlJT/nD6JtiYxcawgQw6QNXHRwJlERIJjufPIjZtTk+gGpRq0IdoCg6B6AfrgvpkEzizaOS2216B7p5sWXc83zm6GrKQWEVw2NTZtp0IgAYPAnG07rHedSuwj3qcsn9xqg3uSpQxNadr5OcbUFt3XUxaj/wB5GqhcZ7cmhUH23L+7AhAc3aueIOml403YHSNKkT+WFySOjlZxih4N19II82PChF/X88mOSZA4oyaRrYmrax9JZIJ0Memz9s47x8X3ih2taoMkahJHFdTBxpTapxtnBWhYmnxQJ8UG6Y3vzzB061jiSKOA6yJgGrqpTJOtSXRVObUJ153z3dj1369J1LXAsMktEkmsa48SC+jpplqa/GTvzvnJiT6Jbiue4wiNPUwaAQ67oFACELjl1L0cO14pUTKtSeR8eTN4EJ3ZnuprEr/8O4E/9Gngxov8mIxdaU1iVVX/x6qqHgP4MQCfBPBfA/gIgB+W9/R9/wjAjwP4SFVVdwC83f378PtHht+TY9k50YhUGCQWKBACa4fCBUywIe81P83rTLFxmP0HkG1nUQeZH4BDBGMohaYmMQw2GMpQ+ICWio2jgSxz/qOBc3lzSwXppfUg7D/V9dwGtWhcJT3zGkfl9K8bU5MlwhFz+ltO1E2pOdrrrakJkoDrwdkOAIdsAIMAQdurziMwUBDb3tZ6sM71wgjXbEkxjdgaVFy3ks8od6xpkkSX/WepZakgse36ZEbY7Qdo58gFDcswI9+V1ZXlc2PIZV5JT8/uMHOcqpQyiEiMbkohMM7a1ZLPKICRxilBouZenjRzZ/r0KZIkrr04qOO+8w6v9ne0bNB2Pc62ZRVPscahZNJ068CxpinJwT7FCg4lzz/xfEeFs1R0UxKhG6n8QuVkz7/56VJ+2RKMSQ08mZRxrzevblp76yT7jAL2vG+7PtvqQcwFK+ZS0NmSpzAxz6x3Yd9UMTcxIPfRb/rK99hxzUxEsPZ9QvfYpXs51isdyAjeVP7nq/okLt0gUYkkVtWFidYAgOLI57e+7/+Nqqq+G8BXAvh6AGsANwB8NnjrmwBuDn+T/4d/Q2GsZ1VVfSeA7wSAd7/73ePrpYxrCg4vUSBcp0kyFEaWv7AYT/jg5KZRT5urA5xwzdxeanNVUX2VunKfoKoKe0Aq1B2DAKycocVkXEtct5gAjft56eMF1w0Kiowy0wf4GxTAIymhcAQTXIaBM4PkAsOmHWQjmY30cBEiG1z2bTH0e2MoVN64xvTJ0kpbHy5rPFhvDd1UgyRGkKwkkl4bOqz6GU0kSTTol4xxX09ZSNMWY5DEWEuK8tol2V2duqlb2+OOLyEp7hxZZ8sNgjXBnkc3VdzLrsCUpim4iySuFmXaNOBk11v/+eaQxGmShJnrO24f4R/iDTx/46D4XrGjQXb/4XpLzQ8wDqha7CN43myiitynnHVShUg5SHpVEbWTle+UU1TCyXfjSilCaiWT3AKmyWtVUjIM0snAzWUkHBSUlcUWtV4V1bZcGsYR/Y2BeE0isyab95v/s+h2KlGYe0ZjGhDAdP3/qT/+yybjJjWCBMVe/B9XsZu5l6P9FQt7cKjKrPHTvCCxb3V9Ei/YrlzdtO/7tu/7/w7AOwH8dgAPAdwK3nYLwIPhbwj+Ln9DYWx43D/d9/2X9X3/ZS++aGHYovztcD0nN0iBApGiZJbuD/m7y6s3r5cX8VAkBMgv/sn6u/wUkzL5pTXrXEji5AHN05RC6gmg+27hudQGRHNrsjQUmTk0BpcSBRjUganJWtaVV5PIiPnEezkSc6yryUbDUGlFBe2NxxsAPN1UNlJtbeGyqbDterrWRkzUTTctGSRGEh5MfUns3iqyBIKaaDNOkQAKGBDMuLDWA8gHb6H4jHl/7/0tZTaQskgK61yHfULl9ZTVVUpxujBHJwhmHTTAIom7tqeDdACewJSmtupoZY735ulWRe0GIuqmhWOG518TBH/8/aZv2Es3FUHiEAA/HER52Ho/G9iY19hgb267Aa3gUB2ef0WS0GVGsUi6zE2OpelBu1XW+4VrEJPwBnwWlmVglc1ti6NTN7WsBPa7SdJP/J4t0d8YmNZNAnyi3KrEii9TnqN5P+hxsR7AAAfCtAFwY4GD9PFCEAZg7+Up44Wp+zbJFb2fhoVbk6ikm16wXSmSGDn2BwD8KEzdIQCgqqoTeb3v+zeqqvokgI8B+G+Gt3xsGIPcWHYSpRurqqqBEhjexCUYferYqVA65Y1VBQ45My5Wf8fMMYa2zaGkAWYjOFzqAimgTC2I9UnUOLtaml4YELHOXdhwm+4J5TigbNYasKiZGIukxJDEcnCPgG7Kop3zUFIJEu9JkEjSTWUj1dYWmnoPnUgO4PRJ3J2Dbtr7f4tZHSK5IJ7RuTTVYJyulnr6+i6TKZdz5t3HJN10EQjXaGoStcIdMeEm83rhWI6TXMpW++MkAO6KTAvXwj5xdG2tg9xrEjKAW5PYj3PIzjG4l8W5ZhIzv+YXvgvvunuMr/rA89QcARsAPxyo6yxLowvufzopGQQprCqqJ+6iQBI7ZeDmIj5uTV3uvowFslRN4oikd+NcqXr7CHWXuZXryu4zGgVKt5WFRt10tajHeupN2+HGIeeGL2qTlAQG4RpK8Kb27hEz73JyF/DXciYJKh8b+iVZhC5Rk1jW/KinSOL4/XJI4vTzx7Vc2V+RqfsOE3DADCSxa9/SIPFKkMSqql6qqurXVlV1o6qqpqqqbwHw6wD8LQB/GcBHq6r69qqqDgH8OwD+p77vf2wY/p8B+J6qqu4MgjS/DcD/ZfhbaWzRGMcwJn9rbrL056ZaKTBOEwDHSeZurJhDDuRrElMOIUst06qipgRQqNq2AEksLUDpusn8HOvg/MtnaM8/7yQH55Gsv/CRxOLbR1s0U0SEU1fzN5ueyJxOhWu4hs+uc22RhvK4oxFJlBopkm7a1J4iJI0kLkzrjG3bFVU1XRPhms2OGxevSSwLfoSKbKr1Z2Zyqw2uG9XfNYokpu/LRYRuym7AoXCNQRK5jPw22oIhr6QXCjcBZWdrtbBz1DitXi2jwiEJ1xK6tnblBoncs2b3AJ26aVi7ulMkZqqqwld/8AUa6QcskvhovaPmBxiWhovQMeNibRuAcnA5qfcjmB3ufNyaRCZJMkEgKWpfGGxwaNuY7HDOJXOtp6J/iqRkcN1oddNOhwgCQw/OodaV3QPM8ewevGNbYNSVt9YBXEIGcBFB8jxO6L7mdS2YYsbmfS6TqAj7JJa/XwwYYVghUV0MYg9whYMYdt9oy1C45q3D866KbtrDUEt/DsAbAP4kgN/V9/1f7fv+swC+HcAfG/72FQB+rTP2j8CI0fw0gL8L4Pv6vv8bAECMLRqz2S8i0HZpUZ4r7hIqRLES6Cm6Y+5+jFFiu15Tt+QGN0S9ZWRBmK1uWniwY4Es5ewG2c9xHOPERBxC5njaIF3GuSpuzLGAISBSBumAjyTSPcqaSJ0m891mbtrHQx3RG490dFOhDakyfTC0qG3b0bWFYgeLBuuhTyIzbhF5Til1zQlKXX62qypWy6hoi6Ndt6qpAAGQD95ifRJLIgLhWJeCRSGJdY2+j9TbFPaAOXRrq6jd0cE2YIWbvFpG8tmWNcQkxMpzBBwk8bECSQyTCSQiGAaJLVHLfh6zNYkSJJbHuMG27UlXToACjtjH8Lp2D1YjgkoqZ4hAMutPrE8ic8mklqtVBmCWhYXxuGxS0hVuktdK5vqFGgT+YNFg7SCJ7N7hBnzblmVA+CyBqirfk/I1XESQuW6pvphaMEX+X6r3ngI3ZYXraOkGM66eGZRW/nmU14omdNPtYwD9W1qTeCXh6RDMfV3m738TQLRtxdA2418b/qnGMsYoPsVq4rrCohyD0RknLdWQtMgHn1CbMIwrB7IhAqZ1CM248sIaSgKb34l+e5EsTslJOy9KqkUgqyqsPyKvWz2tJWX7JG6cugZ37jkzipw+IsIiKbvJ8fLjQkoIK4Eea+/BfLdJTSJJNxXakDxzvHCNQWU1Gz1g6KbrLR9cxtpStGMdBbdBAVxNIpBKXLBOqx0jc8hZ7NkGhkx5YnBUuIZYxwEfSen7nneSRzGNDk3djMfOZ59Ddkf5PAIOIrjTJS5cuumIis943tjaKkHuNff/eP6VNaHhPdl2nJjMXAuRRPb8h0kSVrnSojbccxMigkyNeGycNgAbx7V6h5xFOwG/lo5Gsibqpvx3k+dZlkt2TdgqzyNgkpebnWEJsArXgEm6jkgiyV5ZDInMcY4zEUFOcC7uuzJIYhjw7Ur+dT0FDmQ7YNqyRNsZlY7nH84m4nKtMxpb3sMCBwCM47g4AjaPhkFPP5J4bY1GEsMbcgaSSLVgiMg4u5+XHhcqSSqQRDfbzRxrLpVz+LteJdN3doFyTWK03xsUNaEu3ZTIEsaofWCOFzg/dMP5GVlrIEI3bfmaRDmeBKelmoimnrbNYDftztl8Ac7ZOljUqCpLN2UpcMvBSdBQW+Xz17sW621HIymA6du2aTs8XO9m9ZYDNEiiLpEDTGsZu56hv5mf+j6J02cbyNckjgJYs5BEB6UjEfHYMQUVKQmDhTXRjB+5dAJSex6ZcTZ4bjsONTCfbQN1TX3toZOE4ZFEX/K+63kmwwRJZIvAZpgVrlHQTeuYkmT5WHU1LS9hxY28Zu4kJbOuwsBNQXkPe+4V7n85BiD+D3fNlk09MgVMsFceM1E37fjgZspcKR/PpX+WWqK5JgmV9a6j69LleB5NmGyBoZ3jlCbMCs5hPA7A+UAx4EDG5u+taU2i+BpMUNp1/t5RWitjLTA4JHHazotmvS8PgfX94YOe8prE62zWwU6/Jw5tlzMd7ucDXEZs2muGu7Em2X8iAy3PxLSZe+FYUbSNUW6digBRNYnVtCaxVD+WqgllkcSdc/7ZmqzQIQS42pLwPHL8/ym1jxMFqMfaqq7r0fVlRUjAbNpjj6Zh1SuhB6EiIS1AEMusE+OqqsLxsrHCNRp1U0cRkq1dOlo2ON22WCuRxOeOVwCAT98/owJZqwDnb2wlml6Mgk5t9kHCA8z9H6xbHbGuyrjQQQDM90slIWw/wGlNYsmZd4M9tkef+7l+LVf+y4XsDjYjHwZ77vFztnL6JGqCPRfxbDsFkug0uabbzYwMm6FOipTyP09N4hwT4Zr7Z0MLDMKRd6+3RgTLHyev5ceYZ9+ex67jGCjAENwIJbDlArDQn2FqokNfhqXEAqI4bREwtrYQCOs0y8eqHZRIk3BtHHYNm4AD7L60aTts2x5LsnXGsqmw3dnnhkquOGgn295GSg5cdVP2Ppb3AxZ8YBIJUc0PJZJoOxXwiQs5VrF0JrJPsa0zQl+evU+wPAYev25+X51wYy7B9kEiIyVfT8UVSjdW7TgjYoyTFtJUZTSjkhkVrskMk6ziZBxxLPPeeQiYhyQSLRjqyANaQg5iAjTMQj7tteS/nhsXtttw55GysHWJqrdT6JAzaIMTuLGKkOHxtiOSWAgSm2kAzG1STjaSrG0TO1otLJKoppuWM4OuHa4anG512WAAuH20BAB87uEGd0+Wxfe7fVbFGAR+GqT0WSErsWktY7m/WUq4ptwCYJoAks9J1iQGEvnucctBokWyNEiiRW74OqkYu4NCKJyaS51ysYzrVMiGi1CwaCdg+yQC5YRROEdLd+RqC8O+aCyVcK7Jd3vjkVlL3IA4ZW4vNU1w3zjPALvfy/G2zvPGng93LWeSHWaMj/iwTAYzBuNPnm7qI4kadVOv3pVMuI4BkWIPmPQ7JG/Hg+FeGksOSIG1ZWNVUXdkC4yli3aqzr/fzkUVJAZ+SW6oTeZPuweU7q0Jklhgl8XmaI5NruVBWQRzvKaetsWhg8TFIfDoc+Z3EbJ5C2wfJA4XLp+1mELbpRsrRLIEkSoGYAFqQNcoVIFDMvykBAGUjky84TaXJQ9FgHK1R+4cJ3TTwiYVE6CZo9xqs0WlcSG12PxkMsJzkMQoRYZxtoYG8O44uiZRejTtzLhSkBhSQljhAhfJ0lJAj1cN3jxV0k2HrLXGsQOA42WD080O652Obnr72AaGd05Wxfc3wZoADM4182wH9ySzP9VVTLhGlzgaVTkL42IZYSCvumiFa6Y1icUg0ZHX3ynu/zAIZjL502eb7BPn9Unkn20XYW1JpAEIUBtFsHGwqMfkiLZPoh+k6AIpgEdS5pqIYL0+iGAdEgmn2tnbNErJcylpHt1Rg9LVbr0fi+San27LB/N6ziE3Pz26KblMLpuglyCZgAbMd+oUe2KsTyIrAucGiWxS5mCkmxrxMhZJXC1qX7iGZEC0nam/1iRWwiQ0MypE6Zh7JKxRFtsVkkfRtnQksufO0RyrnCiJCde0hG/urlsaKjMAExg+fm34/ZgcdPH2zAeJTPFpHQQAQDm7NeXjD59VQhKHm9UGKeZ1JiMfKukxx5sI3jBoW8A9l+NRAUAQlLZdX6R7xaD+UuF8jBJL0UaDAJilIMaofcw4l+pi5sifx0kgq8x+MuIb7vG0NYlhANCRG6m3QSloW4AVrwF0dVK7tlcp2wFGuON022Kza+mAFABuH9nA8O4xESRGkHvGua6r8J5kBSCmiQut2qIGgQ8TcPI5pWfbFWBi1TytAI0WSRwC0zG4KdfETQWA2CbdjkopkcQUk4BtMyCJLCK+bHxxC/b+r6oKL9ww9y/fk9SvSdTUKYc1qKxTPsdODszz/NqjNQCr5JozN1Gro5tOkysM4r9orOCKJgBw66to4SDxS0IkMfP9QqYSU9svZhIXEtzwwZ6Zo25P9Or7x+CSmGNtA1lWlA1wg0SDJB6QGdBVYwRvALP+MMI1S2e9KwVeroXsAja5CLjCNfJ6JmhL9UksXPNwPQA41fUYw49nhfivCQuiVPIRAj50Kx43SNzTTd8645SNEkhi4eaQ9wE8jWTM2LX+plEO9ux7AYVwSiTbXbqFR4fQddJIBzQMHHZdj2XJ2a2BLoT6C05h2H/KzLGMJMrmMK0RKTu7k3YPxLjG2UTtHOdtbKwim7aXFyDy235wWaJYToRryI3UrUHVontHM4LE5aIa60MA26eOOdbpRt8Cw0US7zJIYmRj65jkSh3ek2xz6VBxV9/f1TrJ5XGxPok5hkFVVVgFrVzYtixjkNJ2472pcZIFKWKC9JBuzdYtLRykVJN9HoPEXUcnZAD/2dbSOF+8eQCAR+0ntGQiiy/jvORif7lI4sGiMfdY22O1qLnklnO9NUiiRzeVfYMOUpxgW4MkOkm4OUgiK4zkXjfdHIcSAEWSxBVOUdUWVtV43jVq2ovG1M53Ha+SDNh96fG6BVBm5IitFjXW2prE2iacWrIHsxnn+xeqIL33n4E56qamfjJ9rHBtlXkCheAymKM5djl4jiGJnOjitN6YXrdWJ8DZPfP7Hkl864xZFMIbhMluhXRTXto6RBIVwV6AGgCk4I2ybm9UpHKeUVoUI6QgEjWJ4XeT45m55NGGzkNXufMITBW6ynRTfZ/KcZxHI2SFa+aJu7iS2HIdSohgOE+6JjGSgNCKVGjRPQ9JJOqIAIMSbHYdzrZm02Yd3iOHbqoTrpkXJGqRxDD72YNENuqwTpYQYAro3WxNYuzZBgg6vyPiYObI3ScukigOtg5JHBC3lhOu0QpnATbY82oSGSetNsHzetepaKMujU2DiABWhOkdt7mamZhK7GzhmksMEgGLJh6yVNpYCYCydOAq6I5uULojaOtmjNQkWsSZeW7c5GlPIoKARelskrA8xl2DNLXsdR3Z7xU1wO1A5eTppua+ejCIIrF7x2phkcQt2QLDVUo2CQHqUF55CZuQmZTqEAnelLppribdfKafJHQ/gxKu8XwuItiLsNk6Zg+u7HnUJCUBAMcv2N/3QeJbZ0zx6dTZNT9L0rfANEgsO03DvILsQxEBq6ZZa3ceyXF1RNxCibZJvSWDgDU1gprEMrc+JlxTrEmMUGIp5dbEdWOQxNg9QiGQc2m7o4Pgzz1ny8bPPpvPImoSnX4/Y5BY2NzC4nJaktwJbrSKYC6Vk0USRaTiwZmRu2c3bVE33ShrEm8e2J5HVE1iJNvKbGwu1QtQJHLCtYQQpQpFKuSWLs8xjiSWmkW7arsA6IDPFU4Rh4u53rFauiK1tQ4TcJwj6QrQaMWUVosa622nQjZ8REpBh4LtI/jBl25Q769rX5VTQ3f0HDtSFfU8duPQPKeHZLLJTXhoeq66SRmmzklsLt1xgkAq7kmvVYo24ddx6w8wqHArFafdZ1RTy+7eW/KTO56L0unppg+GZ4dFEg8WrnANX5M4zlFxj4QlHxrhGg0wkkIS20JAG6tJpJDESMKVSXgYRNB/jVFYNucR3jHpdevGS/b31T5IfMuMWZTDAIDJbk1USsmgIczYaZDEWJ++IpI4cWS4MUCs3pJDsrTOrtukeBxX6pMYIBsAp+4YCnDYIP0Sz7/yfABx4RpKytwJ9liKnrxnrEkchGtKdNMwucJKkrsUXEZG27V33DGIRlXxtA7ZtEXwhlUqPVo16HrTS02DJFZVhVeeOwQAvH34mbNY9pMvtg8QQbom0f6fCe7lVE97ZBHHSiKJ6e+3bKrRYTLv7yj6m0s3lfHMtZNxtnavKye3al+ki0FkAQx1LmaOrWJtBcy9vN61KqfVVU3UoA0AxnYz73+Rr5mZqEIq1x9AgsvLdV9OVvogse8H+qEmSKmsA6qpZQxLB2hRksbfO5hgwwrqOcE9yXhpnQCY75NoEBiNY+2WmGiQ3KaaBjbM8VyUTnP+Zb15qExKejWJZJJEWreIercGbXYTCRRqHPhOmqAtJgpTAm7CmkQNkqjv1e2XzgB8yYfb7sedQ9FOXrS/75HEt86Y4tOplH/55p+rUhpm7OhWCpGstTuP3Dw9wRsCNZiTMXLn6QZ8W0rdtE4WKac2qphjbeguhfklvltpH519/oNxfMNbPdoJSON4IwggWWhaOGI4nu2TqLtubLY7RjdlHVcJvlhkG7BO4P1TXesMkcW/93iraoEBAH/79309/ubv+UV4+3Nlml54T8rvDEoX3pNUTWIdUzfNjwlFKmSqFN20m75uhBlyTkLtCdewWfIokqigbWmRRNcZYdsEVVWFZV1jMzynAFejBgxow66DRu5+6SoeK2sS/61vehUAjyQC/vPNqFsD5l721Wzz98dF2M0BSWTaXwCOKm3XqYKUurLrnKYGe+kkXLuep3IaCpy9jzXtVdzgkkZJHcaRVoG1LezzrtkSk56iOtpxFknU9Bx2Ubqu1yRyzP30cEAS2b3DpZvuum5sBZQzu951qjresJZU14LE/J8BD8KWOGIl9DJWk8goXIe+q/yuLd2Q41FI4jBOWzrjIYlvYZC4KL/l6TZmMw0V+JiFK6VSygZgtpEsiseScX6fPvOzdDu6jZRlHEstCx1ClkrlFs33ffn8pxqn1hnkIC5cw6mNApEAjLhHoue/FFxWU8EbtkZkjmMhmcW2s83EmUyyew3m1CRqKMkuBVerbvqOO/rFVOTtpXG2BkkEgNNtSweW9pgNPvjSTeq9qewnR5EJkiRs9n/OOMexoIVrqiltCCg7octF5fVJZGmLdW2C2V3bjyIQGrqpHJNrgVGr1x8xaQGgCTYAU4e73pnEJx8kOsI1ZNAg9i9/8TvwL3/xO+j3A34PPDaYXTZTxsVlCtcAwMmBIInKHpAOTVIbSGkcSYP2uG0iqGn6VEK23mySJOnGvaR4LGefoinQg+LuWFtIJjIB85xp+4uGSUnmEXADHJbKD9gk5KyaxNaiUlq66U6BJIbnhE0kA5icS0rgMUQFC/dlSD93j8scz91yWCQx1nJDM24UrmEf1JM93fRaGNNvLEabAwoZi0CllKUf2sbZ8MYVna0aAWowzKMU8AVoA9VLMAjAYs2w0/P05bcBot9eM4X6S3S7MJAFuHq/ScaUrImoK/888PTiaUsQDpGdioRwfRLtxmbpGcxmX0/UTZnrNgp9KALZ86ibvu2WQRK/5N23qfcDLpJoMrus4I0rksM2RJ5jIUoHWAZEzsJ7i3VkQnSbFVxx6wvnqiuLlYLgpSPABPAqjYB1QNc7Xqho6SRXZH5lwa2QyaCtyepUKpmApZtqhF3kWIBe3XSOuXtASyKJrkgLYNYgZt06j0mQyK4HI7VPiYDFkmJswm+OcI3bX5GlLcYa1bMIsGVF8WjncqDS2kCjPEY+Wq1u2viJa0CfcNUEwHNrEl26qV64ph8UQ3kkcU6bGnk/wPm8oS8ptmvz93PI0nCPW6KphsfjRcj815hnJ2RNyGdRtkcSr4e1Xbl2aVLbQ2R3QySxV7RSAOwNRdNNg+w/G5SGwjUM2jNyz4OHlM9+6gKAGJJoNsX8cYCpcE2pJjFVb8nRCqbnv7S2hgikhtoxaVpL0U1tbZWGI+8Wim9aLriPZWjZzWa90wUbYh9+5RZ++9d/AL/pK99LvR+wSIG2JtGtVdLUJM6xsJaX2aCi6ppEVVyIbrNN4EORCnktO8faqvSOxxsZBrmaxDqgH/JO2tGAts0RrrHITZnuKNluQ/OthtpOaorm+w3nAeDvf6GkLeqaDkhXbp9EBSVwrrkOHnvdXLVFwNz/l/3M3TzQ1SSGSpIAj4CFlDQWXZ0jXBMGAFxNrh8AlISl7LHgJY7Ye9KooLfq5CLgq5vSdZOOkid7PMsu6FTqprNrEj26qa4FRqusm1zU9YjusfXNoe/EBNzC7IgxxUqIYNQnrPL+q2WK+XtHuZZ9KrDGIKyuumlJkX9iL36+M/HLS0KXbB8kdh1V77fZ+TcVkIeNJyqlLJI4UiYCZ0sRuNV1NdYfaSXoVeqafejIc+Nc+W2AC9LDrNGukP2Jcc97Yo4TKX+SNldXRrRgdAhJBDJEG9jNfm6fRDfbx55/wBdJ2JK1XNKkHtCJG7nqppoWAID5fn/gWz9EvVdMGmXfP9uiqriWIIBfq3TZDmtYy8ts+OEYQ3fkjhU+N9S4aromlDfRqYPArK+Lxhcu0NAPTeuSdlzTGWVaSYi46oKMgwCY895UfE2iOZ5p8SHfkfUrDoZeagcLDZLoIimKTPdMc+uJNMI17vXedj2OlXXAWhMk8Yikm7q0cE2w4bJQNPT6OWgPIOdfV4MaokS7lqSbOmuCSkypNgGwZv1356hTN3UbnpvXqPr+gJXDq5v6NYnsfuMFiW1PnX/pQS1KsZo+ifORRAmKhteLTL1EH/IikjgVuymKuQV1k2aeXOnG5HjEeVk0NuGtFq5Zcm2FLtv2QSJ5g3goEbGQhyqlMpqt9wvRNqYmDhiydah4Jb0J2qAZZ8e4c8hZqGwHzEMSS7QoW5/gXzcmaDZzs8cBOOEgM87UCsylm9K9BKt5dSxjv7fW1iSWFLqARE1iQbjGQxLJYBtAXN30Eh3XA0e4ZtXUdN3YrSPb71DTAmOOuQg8oFi33OemByqy31hInab7KzoIkcyhNCZZW5IZK0ibO4ZGEldD6xKFuqlcX3HSmKDUVbhuBsSUDxKN47RpWzR1RTmEZp7muxnnnxuzbOox8WPmSg2bba5TSCOJTe3XoLbd6ABflr148wAAcLaNKCtFzGVp6IRrqklSkkISnSScBslyNRa0AYB73ShV1NqnoNOU2CEJpGGSuDoEKpVYd46KfUpKDDa7TkWlleTiyFxRIInrYc3aksJNXuA8M5Gg8UnMsTAeE9ArvDPHTCKJhVMpf3fHsjWJIeOFFo8LgCJVEu7X/nng5/8R//5LsH2QSELN2prEpEop8cC476cz8g7UvwCftQ4bZ/PjpnPUohSy6VPqphO0IV/LEssYMc6ufKS2vUd4/nV0U9fZVbQpGLPP/hxyZiWxrSPDqKS5SqWamsTRGVHSeEKa6mWWH43CNadbFSLotq+4iiDRpchQWcyAAdH2PXmtpzRVLbuAdZJjCaAtgXAL0iamcYAOnf6WAEcvluu73vFIYkwFmvUPFkOLj/W2o5u5yzzvnW5Uwd6yqcaAW6tuOsdCWvKKoHMuG//+Z4U7zmNf9I7nAAD/7NMPqPeP9d5K4Rp/vRteY4KbpnJasuj6JLpMJU2jdHm+GeEmGefuU+w6vmhqTyVWrW6qOf+NPnEN2DXh8WZHzxEw+82qqfGZ+2sAfHnDQSPKxZzgH+Ao7g7tdOYkEvhepiGSWKZ/AvF2FqVjxmoSS+wyM84vA5P5zkYSFSCARihwtA/9MvPvLbS9cA2xSE6y+MTCZR0En4/MIll20ULxWO7xOgfdm6NkyDY8d8ex9ZaAT0G0C7Ku356MzbYgGT5y0iexMMVQJERDNzXHk2P5r6csjiTmjwVIhtb8rqHWuAp8+ppE835dTaLtvwYoMusz6i3n2ihcc7ajREzEXrhxMP5++TWJ/qZIbYjNtCeplu4L8DWJvkgFmwCa9kks9UAFBGkLgkTyHjla1jhzgkRGmXYVIIk7QjjFlZ8HeEQWEJSoM9RRsiZO5imOpKZPogQbQpe/TJMAGNAhWe4ezKprnse+8J0mSHRrX3PmJ+DMa7xwjfnd1jKWjzeXbhrqAnDr/8CMEnXfjhMOcv0ETQJiOcxxjrqpvk9iBO0hjif7xummHY5fHALA+Bi3j5f4zIMhSFQgiQBwtjXHY4RrfCSRE4kCpiwglv5s3m/+T9eyBwkg5piNUzMpxqmNmp9z6vtDEW66v2LICrzk9fWi7ZlHEpk+QZPaHmLhslQj838ZzkDvZly4aJXGmZ9uTRBzLxq6l/2/blwIozPjnLoGTU1isFGXMplh5hPgahJlrLq2KnL+AUI4KCIuom1SrAnAvMyiIrPlKsyOfRJLSGIdq/UoHsrLrGsywnNNNvuH6x2ecyikJXPn9J7n+WbicyxWg6elafO0oSC50oHioLsiFWwCIkTSATfjmr6/Fk2NR4NzBgzng60lXZmaxLUKSTT3yHrHBzcW2TD/1yCJ0uJjvWtVKLXUJKqofUHi7jITMoCv0sgiWcsBWRLbdf2l001vHi7xv/32L8TH3nWber/Mx1WOZoI9l5WjE65x6aa887loqpFCy7eOwfh+wLCAGLqju25pauIWQ+9OTQLUltzogr1FZL9n5ikMFFmH2OcNAO4cr/BPB4SaVjdd+K2amHUhVDPXiBu5e/ActLnt+PMf65OYRRKbCJJIKH6HmhNmnn0xURgteSIo142b8NYK11wTe+aDROZCh4W1zMI17XfIISKTZu5kABBSm/qeo3/W1bR1A+vIhzc/tyDUOG1bb67l8x9BEkuc9YhwjQYR0TYFn55/7ro1dUg35TL5EqT3TtaUo5vaTUOcLlo4QhyEndBN+eumUqmL0BYvE91w6XxzaaO/QNFyY44t6tBJ7nCwzC/fTbD5alTqwueNzsgr14QoktiVN1MRthArtcRx7WjZ4N7jrUrd1CKJZu1inGTLCrFCDpqaxG3b4WzbKYPEButtRwdfgAlItcjeeewgUGmcI1xjsv+XT4T6Nb/w3fR7XT0BFd2xmq6TLHLj0U3J07Fq6rHdj3HGGXVTn6Znau+5cTuHTaISbup0iKCc6q7rVUhuU9foe/04SRxp6aYA8NyxTUbeOODccElmSS0jo7or101QWZ7uW2EtiYRCOwqxkG6qEkGM+HclEGDKLlOUZblIYtfjqOTfxeitDN3UCWbVwjXXxJ55uilzoUNxBWbhSqmUagRQACcgJWmqEnD0LNQffDe2JtGnaJjX2Fo6l+vuzj05JpI1KjlBdXD+ZZ50vZ8SJQ3Pvz0n5XHud2P7vS2d+0QjXCObxrbtRroGU6fmSmJv2w5VxSzItYMk8omEpvLFDsxnXT6SCOhpo//Sh1/Gc0dL3DrkEcg5tpyJJLqBFFN/DQzodkCB5lgCrgCHnUPxWJGMMFCmm7o0wJacI+DUJM4Rrmm78WdpXJhZN04yOceFoJ0t3YIBMNTZTdtRDBkxobYCukB2rh0smrFHJdPvE7BJKkm+mT5x18vZirE0WKXqOX0Sl41P5eR7ENpnx/g/5TFhGcy25a7bsqlG7QEN3VT2YG1tJ2BFWsxr5WO5iVOWuQVYJPGxIImK5+aOEyTeOVlRY1YLv5/vERMkOm1ZdOff37upGtmAbsomJVPqpqU+idsJRbXc8zzGMKNEyAI2IUDSW6/Yl7kM2yOJxIWO0baA/MV2s4qArt8eEEES2eByzOTr679U45yHRjZu5tZ369QsYqCH+ku9bWJIorQFKVlUyl+5+GgEb7wianIhXy7EIenVjgUw1CQqEUh5/6btsSRUQN3rxp5HQNBt8/uVqJueA0n8U7/xSxHsHZdii6AGj+mTNUkA9Wxm3Re8UfVJHJNiXOPgEEk3Y8tI4oR+S9Roih0tG5wp6aYSEEp23dBA807aJOGnQOmOVw0++eYWN3Y6JHHV1FgP9ZY3D7ntfdnU6HqMTvllq5uuFvWIvmjUTQFBsCpaXfMqLR5sKJFExTrpOteaRuluK4WWRBJDlGjX9WOQlJ1j4yKJCkpsXc8KtgGzXs1SRe10qqjy/D8aWllonP87xyYwXDYVTlZcEkjWIEESj4hxrgYBW1so49x163DJn3+3BQbdJzSyB5T6JAr6K8dgawTl871jlVpn1PGSJyp2CIRrnrQgcY8kEhc6vImZhatxFiyAV2kcszHOOIqiF3Ct2fqX8Lt1fc/VH7nCNcEcsvN0aEMs/C5Zrb4PncIykuh/N7ZucipJztJNw6xREUmc1CTqags3Xt0Gn21162bYcfL+bdtRjrWMcSmxtHDKBIEsDptti6Yeg2ctklhVlaoWZa4t6sprAcBs+NJGYRzTlyXCgXjiSCtmxQR68vcYjQfI35erph5RPRlDS9CvrLrpasG1PFnUFarKQRKJ4C3GCmGdtOODBU63LdbbTiWmdLA0NYlnWx6BlOBGnPLLRhJXC3vtOiLZ4c7RUrc44ZSrNI+loQhu/D6VfHDp9orToESroW4VMDW2zJoXokQsvdtdt1hGgsxRmtQD/Ppj5qgLEl2fSxOku6rYACeAJXZ7CBJvH6/oUoqxJlGCRA3ddEwA8UiuK4qkOo9a4ZpgD+j7vhhgiv8TsrCYGkEzRx2S6IpLjeMooRynJlfhA10nu16r7FtgLGQcKukB+Zs4pGewTnIY3LQdn/0HfCSLuRWbwCEEGaSYAMD8rhGucTNUrHCNpe7a10p9wMIgHRiQROKsuI6rRQTzY6bnn7/eXW/fz1LSVoFjxxwLcBbXtrMCNKSTsHWEayjRAucZUKnUVb5Eu7x2mSZKpZetUjrXlk09rcEjauLaYBOdo27K1pa47AIZX+zvGqHxMAyDEElkxRUA41ydbg2V84CEzaqqGkVhAAwN6wtBYqS+nEYSlw0eb3Zmjgrn82DRYNf1eLzhg8SVQ5PUCN7MtYNFbeudSCRrWftO4a7jhFOu0mQ+Pt2RRARbfbA39hLsepVy7oETpG9IYaQQJTJBOrffjN9Ncf9L3aqmvZO7B2sToIBJPGuC9ANHFdvMmU/mvHzL7DchgpYzqZ1/4/HG/F9JN2XblgAB40sJVLhMMT4B7TJX7BxyY+QYYmzpmDmGO64rip4tmgTaWfJdI+1VnjThmuvpEV2hURB1M1UABTgkUavS6NIDgMFBo7L/Mjc44xiH0KrvyTw5h9B+JzmmlpLGNnMPBSCAcvbHDVAALjsl5tWIkNctPP/sOZF7aKRXsnTTwLFj5gj450UcBbYpr9A7ti0nP9+4TtM4x+KwaE3oZVM0Xrpleh5qNvqrtFDNjRGccJEGgL+3JuqmPdkD1UMSOVGkEEkHrHpuqSYxpN+ywc3hssHZtqNRFDFXlXO9LY8N0S9NAHC0avB406qFawTdeOPxhu6v6Pb3uxJ1UydIYQV2bPmGFdO47BYYWosJ11CIoFtbSCaFzbga27ZXMUkAvyZx03L3V7ifsn0q3ZpEjbrpwcJQoKV2VaVu2unPP2D8i67nz+NBQP9k6Ldin/fyTQDA64829BhR3v7Um2f08cZaalE8Js+/K9TCCMIAcZ+XBQ7C9jbu56XGuO+V4zH7jTtH+X1O7TxDU3UTQHI+r4J5dJF2vVbZt8CYbIBxZHyHBMgHN5MsslaAxkFSNLx6VzhFG7TJOOYWDushAM6RjCleloRTFvX0wS45hbHzAZCo7Ay1uRTdtIxAYjxO3/MZ4TFI3OkU2RZOcMm2sgB8J2FNOq7LgOoC6Otd7b11uQvr24bM7jFZH3LVtqx9oRa2JnEidjNHzIp0Ltx2OrRwTYCkyzyBfPJi6QRsAE9bBGwtz/3TrSpIPFhawRVNTaJLXafppisrXKPpk3gyKCU+ONvRSKKfcLp8J8YNttngfjkyJ8y53HbdpbfA0JovXGNeYwU/vECKVaAcEBgNagbY89/3PZ0oCe/lLdmncuEEpJp7a6z3U4jCWN9JV8vu1iRqBLAOFjWqygaJmgTjqy/foN8rJhTVT903QSJTk+i27tEgub6fVhaEAVwk1/xfQzeNtphTgDAAXzoGBH0SiX1xEfjJcuxSnsSjkvd7JPGJNMZxiilQAgUksfFvYra2bUJTJZWl5mZxwgwJq25aO2gDK9Ji5lnPqEmcPtilxrD2fJj/d2okS8aZn1pVWhlXrGV0kgIaRFaEazZtp2rA7ArXbMZWFooWAG2HM1JxMUrj0QbpCvTlPCab6YdfuXXpx5pjc/okhjWJHemQzxWzajx2AXe9QyQd4GoSlwGyyvTIEpNanjdPt3pRmF2H3RBMsXRTTyWQpZuuDG304XqnmqMrp88iG7ImCJX2spFEqZsEeCTRb1RvkmlX0QJDY15POkUt9aKufXEjhbiLtt0GYIVrdsN5pOrLg3uZvW7LwElmGcJy755ueFEYeYtL9+XOvwQ3vapNh1DQx5pExXP64lDewPbgBKZIIlOTaAW3WpUCrpso1NBGzft1QkVhXTrDOgqRbYBEEoNkh5lveZzbcswfR7B5xN9VJnOuiz3z6qaslHx4UwEcHG7rUVAc4/7drWNR9ajxKKDzsjiz20RQAdg0cGb6JAIYWzDI2Ny5HDeMoLaN60Fov5OtLcyPSdckFsY5Wcy64gNZryZR4SRIMLRxkMQlsbnJhnS6aWkkMZTfZufoF81fvtMKAJ99sAYAfOhtNy/9WHMsbB6/KyRJgCkiqEk4hWJWWropmwBaOMm0cO3L1yQGLTA6Xt1U0OLXH22USKIJbiTAKdUKRtVNyXv5aGW25jceb1UIxfHKDRJ1SKJ8r8v2YVZNE6hr8vvbru3H637t1E0d4RomkSzWNLbeuyX3e0B6CepEcgATOOy6Hmdbs54wNa9h0ntHqgl79ZaKAMz2IBzopsS4qjLiUl1vnXlNgl0Cbo0Tf7BoHCSRX0uqqsLf+998I24d8a2Tbg9tMz6pCBJlTutdp1LA9ZXJdaUsI5uELW8I96nRv85pTtTeewGeXSNzc4/HCt50PcZEh1m7ssMCdV8+UX6d7Hql4t4Co+imiUxH7mLXYeaNRLJCmupcdVOAbGQaIomkQ+j2UtNQCd3+Owz3HACaiJJVKZNZVZUJgINAlqvJuji6KYsct72ujmJuTy7ZNM627UhxYjLJ4rSeDq0DVEhi11MUErHVwqLNGvrVeewP/tIP4Svf/zw+/v7nL/9gMyxsHs8mt/w6Xr4m191EWQq0L1zDJUnqYL0DuABzOVD0eicJxAYNd4e+ZD/1uUeq/pZC02NbZ0wTfrxKrwSyjIqqaycH9rnk1U0FtWm9/1+WhS0YWEQK8FWZnxbhmmWQcNUoUHprKx1cmuv7cGjdoCk3kHnS4mVuTaIiAD4IexCy52TYu1vFXrrwrpvOiT9c1jZIVNDCAeCV20ce8l8+VoPVosanB7rpIUU3tTWJc/sksiyNULiG3bsXDrvMjBd/JjdmiiQyCZapn8wL0LhzA8weV0qUuPuUzHVPN33CjJWxjXGmGSRxWqOmQxLZRWuCJJLj3HYDgGlnQQWXXgBmXmOl5OVcyMLAqptOlKyI67YdF6zhNVrd0f9u9HVz1GXNuMKxIsX2zBxjwjXMhiiO43rXOXTT8rgRSdy2ONtyinieuikZNMi4sY5Fkf08j33RO2/jL3znxz0k5jpZSDfdEkp1YU0iq1LqNgAGeOp6KFzT1BWRJDE/w8wukEeKQgl0DUohQeKjTTv+zpgoLkpdYskpDNcEjZPm1saywR7g003Z4FJYCRI0aHuFak3UNbuup5QFAUfKv+2cfeN6uS/zhWtqj5I2W7iGXCbl+kp/vxWBVIdJb7ZP5bJ2kJSeRztljg/OZI7ctZa9W6P47X43TZsOwDybc5DEuXb7aDleg0Piui2aGk1dYb3rsN3xisAekqigjQJOiQ+5JqeRxPRYt5TFHcf6kmFNYmktiSUzmaDU7e+qUc69Tna9Vtm3wPiM/BRJZG7iSf+jwkNTVRXqyqebapS9tDWJYQuMOY2zWWqljAvVnlhFqlDdlLlusohYuikxx2qKQGoREXVw2ek2trFP4s7JWiuQxPW2HbPBTHAvTquR5efQDZcSosmsLxrbF1PTW+5ptkVTjwkPYJCgLywM7nkElPSfYE3gaNqBSqMq++xu2oS63djKxX43NkPrBoa6INEI10j7BnWfREUg61LJdEiinm4q1L4HZ8bZvew2MG598xwkUZ6D64ckDok7JQXURfw1bVJEuIdRA3ZtFQRgmoSf7Itsn0o3ucX2aTVzkvYSwz1Jotuyd+sUv81nd0NwqaOb2vraKwkSB8ppU1f0/W/m2NJaAvL5Lk2YeUbDNilsUsCIu/gqpe7npcYAvk+4I9bXKCJI+pKAn8xkSj7COuUnDUUE9kEi9QDUtZX/N2PK/f0k2Jv0eyMXLZfKqeHVyzPT9fraQjuuOMwTvBmRRLIHYUjlLAmnxJSs2KxRGKRrOfJs3eT0/HNBae0sPhra0GphF0lbpE8EiQON52xAEhnRGsAqqQmSSPVoqv0Fkp3j0hmnoSg9zbZqfErOlsjkh/1F2SClriqvLU5Prgluwkm/bk3pprnnWxwkaaXAKNuJzQ0ShSYpx2TVTV3qNI8kOoigQlr/ZEZNoji39xVBw3nMrZNikbOmtkmB8f64Zi0w3PZVmhpsL5BSBCny/SVpwa6TEnBpUDqZ09ZJ8LJ9El1WCF2TuJQ56tpLiOicRt00RIB1dNN5iP9cu31k1qujZUMrfksgy2oJAGE/a6XgjZOUpPaNBJKo7ZPYUXuiMLB0wd7op7m9eYlEqOsDac7jdbLrtcq+BcY4TmEWQaPKGdYkchRQvyaRC/bgHacHWVtYV56yYK8ILjvnWIACSXS47vJazsJ+YwDLI7dUF82m7ao7suje5Pxr1R07qGhDc/skjpLY225AEskg0RWuoZFEm1nUCAmIkI6I8jxpamCXYYvar0nctV2xdYxlM+hQCldcCuBrEl25bzZoiwkJcOqmln4I6Jxrl5KppZuKswWUnWsXoRjnSAvXWIfzWNUCw3VauWd7bAp+ejVIoqwdjzc79D1XyyV7wLazglvXLSvvthfSiFS47aQ0zInxPG4HBVBy3KQmkbjeouS5Vvap9BK1irVc9qk3T6VuknsGJDGvEdNzy1k6hQIoAK+m+SqQxJefM/18NQHpwaLB2XYGkuhdN+5Y3jhyTZ4w9YhnJ0UbLaqNNtYncY9XVK8f/hwiieXWGXaf0rRpuk62DxKJGzlUUmKdcrduT+4tGklUPmhjbZtTE8e1GwiyMbPqjwQ1m4nSEecRCNAGgkfuK3Sdd446zjpPNzU/XeEaSuzAo5vKsYrDRprKetdi0/a0Q2jppnokcdu6c+Q2DXfcnm4qdFN7T3Z9GYF3kQ3gfHRT5t5y5b5ZhzD2bDMMg1hNIuuAumuAFklcuzWJRbopJnNkHdCXbh6Mv7/jzjE9R0/dlFRFtUiivt/bHJtDd1y6SCLJ7rhqc4ONEclineRWl8gBLNr2aK0Td5Hz/1CJHK8W9ZggYdAXwK+31KmbDvfkKArD1yR2vbLlkpNM0yRyAOCOs35ohWvm2Cu3D72fjB0sazxat+h7PrgMfSC2/jcs1bm8mkS/3EDGlZaEsJWLjCv6oI0fA5jfUayndvu7auqNr5Ptg0QqSDQ/3aJtgAhuqspzEADOka+dwK3tdbU9fuNm4lgTuil3I9e1pVaywZ68Z0RkSQroXCUrz2lV0k/Ca11aI0dnd6L4mh/nCdcogu2ocA29ATc4G5BEttbj0BGu0SKJu1bXt8pFidia3Kfdlo11JNkWANO6aF7IYSpcwzmEWyWyF9u0uZpE8zcRX9q0XFNwsbcPGXlNkHi0bEYkHWCCxAFJdDPy5DP6yu2j8fd33+WDRPecsQ7h4YgkXg3ddBUEABq6o3HkBUm8XgtDtE8ik7hrXMYRX1t4uLB14gCPJI5BugJJBKQmtxtq/rggfdlU2LSGSdKRiWvAouAPznSiMKG6qSpRNcxRw1y5e3y1SOI7h3VBo8p8sKjV4jqun6YJ7he17THNJnhdJB3gWF8LZz0YxxFIYl2bMjDrF3LXPOw6YH4nkMRAuOZJpJteTym/KzRO3dTPIrA1YF42Rql25iKJLELkzZGkTYTCNW3H0lsrzyF055AfV4/1nSxKF+uJw2V/pnRfJuBwqbT0HBNIIt0CQ7mx2QyV05OLdS6WppCdlTEHLJJonOSWypoKbXTXOZRYVQCsrxF5Ws2VCZd7unTtlkH2syVpQ1MkkU1cVF7NEquu7M7R/T33fK8CJFGT8ACAv/o7vgZ/7u//NL78fXfpMUcrQ9vajH0SCzWJQQCsQTvd973zzlHmnWmj6aYTJPGy6aaDUI5CTXUUrmn7sZ7o2gnXBH0Sq4p8bhwnmd3vARvcj70ELxlJFHVfKxzEXDfHSVbQFq1wjV7dVARoAB1zZdf243VjzUUSr4JKePvYHI99tgFzLsdnm0YSfT+NvW4GdDD3R69hrrhJScKfSQvQlOcogm6A9Qtphf0+PB43Tkpn9nTTJ9CY2pmwBQOLnIXBHsA5yXWAQKpUAnt7vFmNsxXHC6mcmp5Eu64fkZG5SGJpXLj5yrxL5lFpycBNnAFL91UG90MWU45fMq9PoiIAAyySqBGuERqboZt2OCQ27VUQ7AG6e0S+2z5ItI2zAVuHV06u+NlWmiXg3P9SS8pcgWXjP2/MhtgEz42ZL+8kbEd0tafvZQB48eYBfvcv/jxVy5PjVYPHQ5IEmNEnsZ8nf36i6KUGAM8Pjit7rMMrrkmcI5wyqtl217cFhotStArUWPbgXqmu6dZ2yvEZk/P/cK2jF4tKJtu6CgjQVQ3ddBmgzQp1UwlIAZKFFSRqVUiiEySyQjLnsVdfvgEA+NaPvp0es1rUlrbLIokBKl5C6MZxtS9cw/pAoUopkPdnQpaMHI9S3HUCWQtwlBFIAJOWGxo9DU25wXWyZx5JZBynOnC2WJqkG+yNAQBJyZzD6wYsrZLpIwj4DbABXd2SRduG10gH1Izhm4u6AihiTE2EK+OsoWT6VFoukI2pm1JtA6J00+IwW5PY6vvvHHhIog5t0DQO9rJoiiDdlbvX1Og8zeYqIIq65rKw4bsZ8r7vdaJUY5BoXqNpQzPqH4EUkliuSRyDREXCY64drRY43bY43UqfRF2QyNTMuPbXf+fX4pNvnqrn+Z/8pi/Dv/NXfhQffOkG9f7RIb+imkQJSt98vKGP597Lkiy5bjWJgNOqRpEQWAYOOU/JNOdNahK1dFONcI28bzMo0gIk48VFVxWiMG4LjEVd0Uq2c9RN/X6+/HkEgDvHPF39IuxDb7uFH/qeb8YLNw7Kbx7sYFGPiKymJhGQ+lotkqhLijV1NQm+5LNStkiwy9jjbQNWTtmXHI7Rh0FpCeCwpTNsK5HrZs98kMg0hV0EAQBLr3SDvVYRAITKUlyQOMzNRRLJTH7YAkONtik2DZdLPo4jz39YpMw0Mg1rQlnH1VJp/Tmkxwzz8oSDiofykETNHEeUbqdXAJXaEo1wTV1XOFo2uDc6dgTVyOmH1isyu97CqqwReVpN6jb63rYAWBbvSX+jd18rjXNb8ADcvezSTWkGhKytanVTSUDYwHm5uNz75GgMbrisfIjkajPJX/D2W/iCt99Sz/MXvPsO/tp3fw39fqltk5rEy0YSRYH19Uc8uuEzUIRuer2QRABeb14eSbQiHJqkmFAOx5pE8nRMkFxFonC968bEK3P+Fw5NuCP3RDkWAJxtu7HUgbG69tVNWX8LGNg8Srqppqb5okwTIALzaxIBvZiPJxZIIscu+giAKk2JIYmsmNLSYfjJs1ouHZOgVKeK6iaA2BKM62bPfJDI3MhhM3fW4QqDPWaMvMeFw2cJ15D85xjdlFnI/cbZuu9mjmMRES1tS35neOQTtVEllZZFEmPnX4MkqmsSFy5Kp8t+HixqnG0NbUhTx3W8avD6oyFIJDKSY91Y2490RQ2VdjPU9uxjxGCzIfvEuQqgmnurquzzonlu3BYY7Lplqfz2NUunzQWJAZKorEmcY+KsyjNQoqraPpV2D7iO6nbLpkJVAQ/WV1OTKPTZN4aEE0U3dRAptkzhrTDpC1jXFT0/+2zrEn4Hi1BwiAumJuqydO1qY+imgr4QSO7CWcvbjqeEu/eg5n4UjQVNnf6ISrU6ui8AfOQVk8T52Dufo8dctR0smtGf0SKJUn/N0k0npVLnUTfN3F9237AbB9O3UI5nWYFcO51UyROPJD65rKhnPkhkgqkYbQjgaoJCARSW/iCgWauA7MM5sgGRc9/zNDG3l6BCFGbhbIjbHZcRjvVJZOi0LiKoQUTc68ZSayb1R4oF0ryf760ITNVNNeU5RrjGBGCaRt03Dhf43MM1AF32f9t24/fkqLRu9vnJXFgv2hZOwG2FI9h7shtZECxLwKW703OsHXVTsh6lDhJwAJwgOP0B4hBvdh3YliDnNeld+NoYJBaEawIGhNYBvSqTHngjQqpYE+aYnLc3FHRTd02QXn1XoSapNUHbDhY1ndwKVaC1CqBvKmtJpU/oa4/MWk4jicsaj9Y7mqIHWLaDiOuwc6yqaqwB1iDbkuBV9UUePl5L9wWMkMyPfe+3juvedTT3eeZFikJRJO5YbqmCKbkpj0n1SaSQxNb1Cctqo+PxQrqpks0mqqjFHutOf9fdE0o3vX6r7BVb2zK0RT8AYAprgTiSSAVuDpLYkXUsoXANn8Wx30vqlrS9beb0JGq7Hpu2RUNkXOeqmy6bCNpJOsnuYuDOO2XT889mtTCOm9NLcCPZTxWSKHRTXR3XneMVPvXmGQAuI+kFsprMriNSoXGanmYb6zudZuJ0n0TPaSofy6WbatrbLJ26ybblRATCWl4AlHqiODtSW1t6/0WYBDevPdygqni6qYskXlfhgsNlY5UkL/k8SpAyshIodVO7lpwNjqumofhV2eHSKOB2Cpr8wkH8NUmxsbZTSSUUiuTP3zNrOat4uWp8uiklEjJ8t0dr/b11+8i0edDUyM7pk+jWt7GKnK4dLhvcVLSkuGpz7wv2mZExUn/NrlsuwMH3yq2jNYl6ddNy6ZKMlXHj3lHquR0cj1dFdZDEa7z+52wfJBJI4qRROllLF2ZV3M/KmUuTpPuNDe/pe9242qs/8j+rNE7ezyKrgEvdNVLmzKYRg/p3BFLa1H5zb5l3yVzOulZcxxccKh7Kp5t2vCNfVRVWA7VJW+t0sKixHqT8dUHiEj8/BIk3Dni66bad195js9u3wBBbOkgiqy4YIhQA3yex781aorlupgbYQRKVSRIx5vtJdvxs21khn0sWMhmDxEdrHC0bur2Nln71VphH77vk4EtouhIkMkiRTQp0OBvUZY+uYZAoSKKGNroc7xNd/ddcwaHjVYPDZY3XH22wbCqckDV/BwMDRSiIJeEswD6Tgkhp0F9p96Clm86pwQasLsDTtt+4tHi6Lc5Y72quG4uAeQAHmShxyxQAuxfkrkOc/skiiTW24t8RrBXAqRsOQYcSAjkyIJ5c4ZpnPkhkgo2wRwodOFSW+6xVAHUzFqxj5x6HDi6rqbgOcx8vPF63BGDlcR6SuOP69MXUTRmJfSP2IYiseY2ici78puAA1xMTCJBcxQblFtuzm9SyqbDddWpK5uHSIIlbZQNyV8ntpZuHxfe7dNOxtk1BpR2dpidwYb1oc88li5y5NYka4SD3GdVk5Je1UY3re6m/KA6ZJOAAUDVn4hCvdy22ZHP785pk4V97uKHENKLqptf0XnYRhstGEleLGqumxj1SAAiw81vvTAse97XrZCOSqAg23GRO13H7KODWJOpowlVV4fkTI35y53hFt244WDTY7Lrx/DNBuiSOHw3iOpqk5O2hUb1mjxIV6DHhrWDltF1Hl/c8Sfa8I67DtzsZ6KYDAszeyyHAwapp+7oYw2dlfMMYu4xV9HdbYIw1iSwrJ+wNXvh+nnLxE5qAeOaDRCbYmNaWmBulKHhTV2PQ1ikCKROkWAroHHVTjQT9RMmQrWV02j3IZ5XMhe03bYeVRv7cocWaBaFMEZj2OyweDsumGtEJlm4XOrua2k4Zpw4SF/UoCKBBKI5XDR6udzSSK3bbCRJfvFlWWIvRTdkEBCD9xp6+TXuOuVLy8hyUHC43uaJBEucq7spGK+1tGLGDkJIJANuuH8RUckHigCxtO6e5+mXTTaWWazPWJ+Zs6VCNAF45+q0wOZ9VdTVN6o8PmrEmjkEuXbXLs63QTa+f+zIiiYqEQCgwpVU31dJNAUs51ahzGrppOyK5zPmX/f7xWleTCNikpOZ7HQx74qhuqkhcS6uga9hZ5Vz2grNX00ji2INTahJJJDHoscucSxdwAGzgpkUS6d68DsNs3DtYEGDiT5aBCjPPAUl8Am+u67fKXqGNwQZJG7IZEvM6E1xa6J13tlZzpOQDdU1WScmjlmnq9mo/Q86PsxviZtdhpUASXWcL4BSptiHdlEJELJK4I53rSf0RmTUaWwAoKTKAka439S86uumdkxXuPd7QSK7Y3RNbd/E84VwsXbqp4ru5weWWvEeednOl5AU50xTbt4oEkNc6QzHOFZjqSAchKkDQdkXqukWWeGT1vCbo4ZunWxwvy5pvrgIxIGv55c3vPCbnc9XUV9IU/GS1GBEpquSgqbGoK6x3tk/ldUYSNQIoYTKHHWeuFfCmUt0UsMGhps+f0E3PFOdf9hdBEjVB4nPH+prEg0WD9bZT+iTOeveEoj05c1tm8EjiECRudUFimJhnk5Jdj0lpVu6Ydt9wg0sSSXTorbxSuB+Ujm1uSj6o06rpSW2BcU23rKuxMdhgM/IjlbBDVXEUxF2QeWDpdlYlcJ66KRP8huM0gezSqT9SIYnO8Vi6Yyh3L8dlsjhzxHWWCxtcskiiRQQxjtOcj51z/tmA72jV4HSrRxLvHq+wbXu89mit2rRdJJFpbrxyrpv2/jfjBG1+ppcpANa52rbdWE/Bqpvuun5E/XX0K904D+1khWskueUiiW054+oK14w1iZd8n7j0OgpJDNYttk7zrTA5n1elGHri1DTzLRjqAUm8/uqmGrl7t+enpnRAVGltTSJ/Pp6/MQ9JdOmmh0TAIUGJticjYIVrNM+1CWRbXS11WJN4TZ/RufbCDXuNRTSqZILuC91UgySOYo0dmVyc+Nfm9dyeE0USyWdHeg4DViSNrUk8r3DNdS03yNn1W2Wv0DTBBgBPNpd1tlxkCeCd5I2jrjlX3VQVXPbWIWQyycthwwDsedHUO23bjhZOcYMGwHLWi6qoTTUuAlokS9Aadpz4w25bEH0ri2HetAT6kLUmlVTFxDHYtr1Kle3lW+U6RNfGLNqus+09VIhUN6DNz/QyBcA6Vxp1QRfZ06qbAj4CqWpvM4zT1iiL7bryuuDTTQWRutwN2HWwmJpEV4EY4NvivBUmiNJVoXOumAb7fJta6hbrbYuDxdUgnlqTNVnaYDDmOqDahN/hshn3YU0y7cNvN/39Hg8IH2NTJLF8vCMHfdfOUe5J2YupOTpBOqCj14/1/dfwvjqPuUgie/4ndFMFKu6pOVNskiAAI0qz4vvGjJrEkW5K1iRO5sghibvOJE73QeITZqxKoM30KSmgDvf5PEGKSgDFgewZfralqTo8a+I+XjbzUFJZpDYtL5ziNht2fzJ00zDzQ82xqb3gsq7KgfNcuq8bJGqEgwCzSVu6KTcG8LPHNw/5Vqlf//kv4ju+9J34nd/0KvV+27ahp7KDYhaRGijJ1xAxuGo78OiVXA2elXbXOU2eJP+4bnGUQMBkZ2m6e5BFBjCgkKXNt0ZTV77a4iUnE547Wo7fiRHtqKrKiEs5SOJ1dRLe/+INAMC77x5fyfE8JFHhuEpNIoPkvhXmzpENuF1RKi2SdbzUn0cA+IYPvQQAIwrPmDRll8CS+X4nQzLgzaEnpibh9+Xvu4uPves2/hcff49qjqYm1Pyfed5kbd0MiVrNXvokmOgHfOxdt+kxc1tgNIHPq2VTyTjzevpCuHsUYPytvueBCtlDx4SrouewP8dC7OAATNdZ3TpnvIf4FJptpJlfFdzABuB69AFSE2flgAHOSV4t/CbwWrEJgFNtNeMwjtOKVIxzVIwT5+psY7KtjGMn12ejRPcWdT0uWOKDMmudofva4FLT780KB5H1pwuLNlhxI5JuOmStN60ObbvjBYk8krhsanzfd3yMfr/XpmNEEonjOLVcrLjR024r5xmwNXjcxqatCbWbthXJoQSfHARy1/U41tBNnYzwtu2pdcE45FfXJ7GuK9w5XuJzDznhGpnTru1UPWjfCnv/CycAgBOSjnZeE+r6SoEIiipzXXFUx7fCDoY5apBEj96tRLJuHZm2RE1dUSUAYu9/4QR/7Fd+FL/o1RfpMeIHvalQUxXE/Y3HeiTxY++6jb/yb341/X7AtneyGgTlMYeOKNLTWJN4uGzwn3/XV+JDb79Jj5HAWfpb0kiiq+jfc+qmY6LQ8bmA/J6zCIM2kv4JmDVZgl+2dGPh7KXmuFzS1WNFtR1uKJLy18WevBlfoNHZgCBI4QOwCqdbvxiXUdtyaxJZHnMUyVK1zuhVlEAJpNxeaswDOgaJQxNsHZLYez/LQaLbgkSH5Ar15zzCQWxAChiqi6aOApAG2Fust51OtMCpLbx1yYvWYmjTMbZgUDQ33rV7uqmYOGTrXUvLdrt1jHNqdLT9FcfsbqsXrgnppowKnFDLNjsOWb0Iu3uywufIFhiAXSc15/GtsBdvGbThfUOweNn2toG6fqgIGlZDUqDC9VQ2Bcy81tsWZ9vWo9TmbOEwJ7RtUm6P4i6681FVFX7DV/AIHWD37tcfmYCPQRLlObk3g246x4QS2/U9KoIBBFhRJGHlXFe0/zz25e+7q3q/3E8P1zrBoUVTYb2zgVRJNRTwk5IAV5oV60EL8PodgiDypRtxSmxRPM6pNzZ+2vVct3L2TAeJbE2iXFgXyWKldsMehBTdzkWyyMxWTKKXnSMwqGuqKJn2IdU8oLKxnG5MAMBspG4gJXN1556yWAsMKgB2kCyWRz63J1qsJpF1JA2S2GG9a1Wb790b8+imc0wSHhon2RVyMEji07dpa81HEnXJrW1rg3TOabLPtk7MSujFfAuAaJBI0E0BoZZZJPEq7hOharMBgKkv71S1nW+Ffd2rL+KP/cqP4lf+gndcyfFeHoLSW0c8k0GQxArXU9kUsHTHs22Huye8Yw0Ikqhr+XP7SN8mYq7dOjL3/GfunwHgKNfHId30soPEkW6qr+08G9rpMMyhp90OAtSYfd7cFhi7tqfQ7Zjv5L4esxFJVAoMyntG4ZqWDPaCoJRVvV849ZabVpfMvy72bAeJM5wtQGpLOCpVWLfHBg4bh6aqlZ8HzMOjFa7RBLIuaqAZJxvL6bY1ffqITcOtbQMcmjCFJArdlJ/jygvclP0OB193lnCNsibxYFnjdKMTSQB8AQ4N3XSOLZt6qEnUCNdIvcEeSRSzap7duG6Vnp0RSdzpakJdJFe1JoT1F8r1R2zbcjR0QQ2uim4KWCGHD7zIIW7LAUkXsa3rqpxY13pk6TwmIlgsIgvYGmyA6634Vtjh0uzdp9uWdgjt/tZh13WqPn23Z7SJmGvPDQH9Zx6s0dQV9bwdLk2bjhFJvORn1LALeJZSOG6za59ItOeiTe6n+8oenH4AxrXYmqqbln3lEElkgzbABw8EKNL0HAYsM5AVj9u23Si49aTZkzfjCzQLGZM1iYIkkpnuxhFO0QhHTPokEpuGDWxsUKqhm3Zdr3JkRgquixIxSOLKFkSzffpEAGLXhtTR0oNdO0XU5jVtC4Zd15ECHOanVrhmRIiUdWOACbjXuyFInOk0XT6SaJxkTabPQxL3wjUA7Kbt1iSyglvuM0qplDobsC64txuilqYdqtQxdNPDoSfaVQaJP/6ZhwCAj7//eer9gqR3iiTVs2CiuHhEIrKA9MBrcbZpVTTVqzTXuWZbeyydhCvbNkDMre28bJMg8dP3z+jzX1UVjpcN3nhkkMTLfkYPFg22bY/HG51DLkjivuWSsWVToa70SOJq4feY1ug57CY1iennoKqqqH/NIYnOHEmgaIIkttx+6iZ3jZ/25N1bT96ML9BYRGrap4/Pko83sVY4xaG2aoI2G1yaFhDMHIEBSVRQosY6QccBYh7QsQn2VrJ9bLZ12uC+NE+jwOoHlgyTZI6zOxWuIemmDrVVQ/cFzLk83bTnylBdCZLYdiqZdlEEW+/2m7bYytlsxiCxlNwKEHFgXm0hwNLkneCSZVsI3T1AEhnnQnqiSYuJqwgS/w+/9hfga199AR986Qb1/mVTGSRdWW/8tNsrt48AAN/ykZfpMYfSgmHHK4detUmt5JunW5VjDZgEEFvKIiZIoptkuSy7dWiRRM35Pz5Y4P7QJ/GykRRxwu+f7VTo6sGyxtmufWLrxi7aTA/OZrxubA2w3xqNS7C7dGv3Z2nPcfuQjz4hJYRo/XI2wTgJZEmgYtXUqCs4bXGu57qVs2eabtqSNYmugwbwYjJNXakgdLGFU5PIqp01tcn82CCx48Y5mXyNI+mjbfx3G+mmA02SpZ8YKXk5l3Ldyg+2VTfV0X0B3aYdIiJsLalbb9krg8SjZYOzoQXA/CDxCpDEgY9fVVwioa4r3Dxc4N7jDdqux6p58hbWizZbF92Oz1sJhY+1V9Gqm4qxTYoBS1OlhGvG58a+tmt7imEg7QYkoXYVtORf/OGX8Ys/zAc2kvDTMEmeBXvfCyf4b3//N+Cdd47oMQeLZhQXua7CNeIE7rpe1doDwNgEXiVcM6B7QsO9TBMk8c3TLd5xm79uLqX48msShyBRgeQClpWwT0paO1jWVsmWDG4MkmgDN2YdFz9ubGdB6ke4/Q41ZRGx4LJck+jPkRVrrKoKR5LMV2pHXBd78mZ8gWb7jRWCxIDKuVMI17TOjc+qba2aCptBbEKjdubWMmp6OQKmT6Kql5rUUbQ6B2g5KImdjkgi/90kABY1w1Lz7EVTY9f5Cqxsn0RgEK5RCge5fSo1Drlx5P3PKtnh0qiwPlzrsqYA8Od/61fgV3zsFdy8ZMl7cZKltpCVu3/uaInPPlgDuBoq1XU3D0nccYpsbiJHI9w0V7jGVXIzgk/l6xbStM1xSSQxEK5ZXkOBI6Ffaankz4K96+4xvR4AFkm8f7obUa3rZkcre9+yaJtLJe/I/Ubs7UOw9tpA57xMc0WGNAGYK/J0FcI1AHD/bKtKnI6shH0N/GgHi3qsSdQgieudpXIywjVuCxgZ576eMjfY0yjsLxzwgFc39WsS5Seznx6tGjza7LBt+cTRdbJnHEkkIeOJummnkNp11C7JxX+sURjUztiNdNXU2DrywxzaaX76dFMikHLl9dXBjcP/JxfkReM82B35YI9UNr6vDRCcf7I+ygrX6K639BLctDq6L2CdkDeVWVMA+KoPvoCv+uALqjFzTIL7tbK28PaxDRKZbOTTbu4aJKhsGUmsxjGdItPqCtDII61B4HedUdxl7skwQwuYIPNwyVDXa7z+qBudkuvo3JleubogfW9xEyTxbNuNqNZ1s+dPDsbf2V6Oq7BuSZHw+9oPvoB/9UvfiVeeO9RNdIYdLhusFoZOqOlT6SGJVyBcAxgkkVUgBsy1Oht0EvZJSWMmCbcef+fG2GT+tuuoFhhWhMYXheGQRCvUyIwBLHgA8EDRtOWGnUPJjlYN7j3WIbLXyZ7pIJGtSZxSOTkkcVFX4w3f9TzVaOkEYAaRooZh6TygLG3FpUmqeqK5vZ0UjWuBoZZu22K741QMAR9JZGWLbTPxDlLypJHy3+w6uv7UIrJSSM3VP8rx3DYFmppEAGp106s0Uxcq8s/8HJ87WuJnXz8FcDXy7tfdFsMaZOT1Wxwtm2LyyCYgbHsVDSLoijZp2AW7tsfZtqMk8msnSSW267h14Xi1wKPNDo82pm7mqhrBa0zYHcLc3QvXzLfjVYN7p1v0Pa5tkPg2J1hjE3cu3ZRNrojVdYU/+R0f003yHCYMD835lyCxqi4fSXdrEu84/YBLdris8ZkHW+w6TnH9WTB3PeWRxGos0+n7MgADTJFEvibRaRWnRBIFCWR7DoctN2Qcsy8eLd0g8cm7t568GV+gsTWJgMn2aamcLhze9b0iaHACMBUCaVVRu05Hrdx18wIpgyQaZ5JFPI9WRspcw/+XVgpyTHfupTn6ATBxLA8l5c9/XVmBIk1tyXKh7yUI+H2qrmuGajEUsmtpPLePVnu6qWNVVY1rkEa4I1SXZW4tV8mtU7AE3BrIs21LORbybHl0U1I9+sbhAo/WOzxa79DU1bXcgFeL2tRoXvM+iU+CvXDjYNyjRLDlupm09gBAK4DKfft4Y9pCaVC6q7a3Dd/vfWQLGMAq2WrKDebaHHVZGfdgFNe5vuf/Ks3VK9DUJG7azgm+NEgir24KhDWJvC/vMvzYnsMj4OCAAAD3/Y6WzdgCZq9u+oQZi0gBgWqTIkjsnOwIG2ysnACsI9VNAVEAtZkOrt2ACKcoAylPFEOXIT9aNng8cLR5JNG2wBg560VFKkubm1eTqKsJDYWK2GBvNaCkVlaZr9sTu44OMjCIi0iQqEESj5c4HcQY9kGiMWkBcLrhUDrAJiA0KqWLyHNDtc4Y1q2zAYFnnN2wkTIwqJsSa/KNgwUenO3waN3iZFVGVt8KWw4iZHvhmvPbCzctMnTrmiKJtw5d9IVU7h4UEO+f6pQk3woTwZr3v8AHiSJOdKToiTnX3JYDmmDvcFnj/tnQy3G/3wDw72XWv1g2RidBfGWuT6L57JA6WvKDouqmpM8btrIo+aG25YaPQDLr+eGywZuPTc3wk5iAeKafBtu7jRFJmIEkVk5hrSLYcwMwViQHsCIJfW9qGanWGVLr5LZgUNUf9SqUFDAPjWyIbGbFbYGxJbNUI9rZdbPUTQXdYxxW+WxXqIimFzc1Nrse650Jiljn4s6JdZqua4bqZLXA6WanDxIdJ3CvbmrMRxL5TVvbg9Mt0tf1d7X1QAB3H480bY9uyvXXunGwwHrX4c3TLW5cQ6opYNkde+Ga89uLNyxKd13ppm6iQotkvalsXP5WmNBpNedfAsvLVtIG/DVH2ydR1q19kGhM2mOtmpr2XeXcnW6ML3OuPomFPWfptLLQrK8muLTBHkuDXgTMQHmtZMerBm88fnLvreu5s16RabMPbu9CTt20Hp2sXhk0AAbd01EyqwE1MP/XNS63yCOFNsi4sU2EbkH+zIMzAKDVNZeutHIr6qYFwSGvlYV5jROuGWoShyBdIzgkGTRW3RSwwb0IcLDOxV0nSLyOoh2AqWt4tNZRiwEr7Q48mQvrZdjBYugTt+HppoJSq9RNx1reHota0d5mZYWUAA4RCetRAFHFKx9PamY+ff8Mx9c0SFwMNYn7PonntxdvWlGY6xokAqa9x09+7pEKNV4tLJJ1XXtAAsDv+uZXUVXAL/+iV+gx0hPz5sHlX7NbR3r0CzDnXJagg2u6l161SVCvSXaIH/JIgkRNr+6RysntVZ66qUKYbTmIifV9b9hspO+6qCtbk6hgfR2tmpEVdZ0TQCl78mZ8gSbQMQOJuzWJfFsEn2etqVEDgNNti7braYhaxF12mlpLr+G2zFuBtg31fhrf59bhEp+4Z0RJbpDZRfNgi3ANiyQ6iODoJBPHcnoXaoI9V9mrJWtCzfEqP0gkF5K7xy6SeD0di5MDI/+srkk83geJoa2GIPF0EK5hbEwcadRNG0v/0dC0ZU6vD3L8zD0pn+urm3bUxn3TCRKvo2gNYIP0Pd30/PbCDbve3VaIkly1/Y5v+CAAqNp0+O0GrudaDpjz/kd+xUdU1NF33T0GAHzLR952WdMazT3nGmqfu+deV1bOVdsYJCrOo+zVjwcxMRWSKPWFdPuwegzaxiCR6a87PF+mVRNX2iDzDJFEZp5z0e3rYtdzZ70i2yqyAa66Ztf11ELijtEEDVKT+HBtHjSNuMumtWITqmbure1Nxkxz5QRSmro9AHj+ZIWzrZkkm110W2CMQaKidYnGSXaFg0y/Nx5JdO8RWpVW2kRsW1QVjwrenFEzcNV2vFrg8VovLe4iBfsWGMZWA1J9tm3poEjuLRXd1FEFPuhqepxshm8M9ReMsxv2FwVAU7zlHHzm/tpTlbxOZoSDdO2F9hY3V63ybbeu5/UGgG//0nfii999W1W35zcuv55r+Vx73wsn+Nu/9+vw3uf58zHXLqSX4x5JBGDppr1TClAy8Z1OFUjipE8iyd5yaaMaJFGer7NdqyrnWgz1ljJHmUPJ3BYwT2JN4jMdJGpqEleNL1xzzIxZmALZdui3pwkaAOCRBInkwNVAidXIAcuxNrseBwsN2mCzPxqUFPBr6WgksanxYGvOhy02zh/T7T/VKRARX7lVFySOvTQ1yPEQ3EsrC1aAw6VjXFfH4mTVYNN2eLTZ4fkbB+UBgz135KCk1/S7XbUdLE0vr9Nth7snCrW5Xa+6/21NYk+3CQLsdRK5b0bdMewvCgxIIrHmydrxYL3DiaIn2lWaEUnQKxfvbWp1XeFv/p6vw92T1ZWIoJzHPvDiDdX7V009qmteZyRxrr1feT7m2smqGbUBNPvGnZM9cyU0SUKLT8OY+KqPhyCRSfCGdNOWLDdYNJUj1Kjfp9bbjt5rZJ6ToJShm7pI4hOIUj95M75AU9UkLowjD4hSafnzJWuwGYIUbU2iIInsjbVcDCIJisaiSzfYU9ZoAhiQS12QeNdZkNlidnG2AIsklh7uEUl020uovpsJgNl6y5VTN9lp1U1nNFJ27bpmqKRW7N7j7Wy66XWuP7pKu3W4wMP1zvRJJJ1kQRIFqGNuZVfum21sDBjRjqNlo0IS66H/oyR+ANDZ3RsH9vOvK91UEkeaViJ7S9sHX7rh1WI/LXawsMIpT6IjeV2sqqrRp9AE2y5KvQ8SjQmSKGVWjC0DuinVJ7Hxg0R2/V+4QoEK31V8pfWupevfAVPyJPuUBM6MT3P0hNNNn7wZX6BpahIPmhqbQX3StMDgFFGBQTjlHEEi61xLL0GrDsUfy5XJVwWXSnEXwF+QWbrp0qWbStaohCQGtYUAuYgsLQK5U6rSjgq4qhpUqUls1YvIb/6q9wKwMuPXzcSRf+PxRvXd3MDwbc9dz+921XbrcIk3T7cmSCQdSWFAsBRtAGM9YOvSVOkeqA3efKyrrVo09ahYDIhwDaNuau+Rk4PrmSRZDtnufZ/EveXsYFnjwXrfp+8iTFgFmv3mSRCBu2p730AP/g1f8R56zARJVJQ32HYWHbX+L5zyHg3g4/p3266jQYDGUVMVMIBJKNx06mQ1dcrXxa5n+vWKTFOTuFrUo0JRR2Y6LN2xVaFtchNrJZlFgdUW8RIOoTSOV1LSvOBSEUgBwPOOAAGLJC6cAEz6JZbELVwkcRTlUQhwnG1a+loDppZ04yjgalRRH57tsN526izyH/22j+D3fcvnX9sWAFLr8XjT6tRNHSTxun63q7ZbR0vcP91h13V0ALZcVFhvO6yHGmCqwX1jN21t6wYfSSTXLSdDC5iWNUziznXsrjOSaHqg8kH63p49cwOT69wn8UkwCQ41wba731xXEbirti9853P4x3/0X/KCnJIdLPwgkQn2mqBP4q7lfK5lU43aFpqab7kvzrYGSWQ1Dxa17a/IstkA4O23bf30y9e4ljplz/RqpKlJXDoBwLbrOBUlpyau7XlHSzJhb4wNONkgMejJpWz3IKwCVQuMIUuuqkk81jt3riM5PqCF8+K3wDBjmbhNHPCzbTugxmSQuPCFa3QIZD+bbnqdgygX4dFkaFn1zmfJnjta4v7pFqcbjbppPaLUAIfuSfJlp6SbAibB9cYMJFGCqLbr0ffcmuy2RPjgFdU8aU3q0sVpehLpRnu7fHMDk6exJvEqTRx5TcJ1jyTGTRMgAucTrtk5KB0TfC1qZ99QAD4ukni25dtJuX2wbZBYPp60gAGeTCrzkzfjCzQNRO0GAJtdR/XSCYVTWEamqCGJs6VtgaGhNrktMGzdnn6chm76Pkf1TYWSji0wuCLlqLopWZPY1BXOdi3arpvVJ7Ht+XOyGqjMZ1s93fS6m6cap/hurHjPs2S3jhbYDK1SaCRxSEBIxpW5v2xzY13iCPCD+0N63apGCjnb3ia0j7//edX7r8rsWs63Bdnbs2fuc7kPEs9nv+jzXgAAfPn77tJj9jWJF2Ny7h6NLTA0wjW2wT2z/i8jwjUckmiFa0QskLGF04Zto0AS33H7yS6Xub4QxBVYq8gGuAEAK+fvFsh2ikDqZBT7MI6FLpDqnYCIQUhtsNcrIPtFGCQqkMTbx6ux4TBri8aKwlh10/z3cwVoNHRTwCgznm6GRYSlzTX1qEjbdjz6crxq8HjTqpz/J8VOZgaJAPBrf+G78OrLNy96Sk+suXWa7H2yCpBEJuHkZnY1/UWBIEhUPDfbnV9bwlKA/qNf/wvwN37kU2MvtutmRysr3ATskcS9xc1dG/f3yPnsD//yD+N7ftmHVXup+16XobA3ncm6PdJNGeGasCaRpJsa+ufA3Op5VqBc6/WuNToQc5DEHeeDAsALClX362jPdJCoRRI3ThaBChKXFsnS0BaFoidNqXV9Ejvne3FjAHjiCkxNoifKowwSAeCv/86vHSW/GTtYuMJBHaqqfN1C4SCAo5sCRoDjbED3WERk5Sjgdj3f8uTm4RIPznazhGuuu7m1Htog8Y9/+xdd9HSeaHOL3tnWMcKAWO861BUXfLmKo5r+ogA81VV28100leMg6Gr3fvkXvYJf/kWvUO99K+w46B35tD3fe7sYc/eYpy1ReNU2V/jnr/ybX407x6u9mvY5TPZ4UTed0wJj13FtKdze2Rqf1y0DO9t2Kl0Ml/HS1BXl9zZ1ha943118w4deoo5z3WwfJELfJ3Gz6yjeulBS17vOUFRJB2HV1FjUlTr7vGqqgSKm7wno1u2xwjWLusLptlW19xA7XDaqzfBgUWO9s0E6s4h4wjVdj7riaYwHC9OT7mzb0YiI0EYBnXDNzaG1weNNi5duPl2P5NueO0RVAX2/r/U4r7nOy8tktvtgUeN0I1Tmhr7/F42ppdOskYDv4LK1sst6SiVnkcTrbpLwG9fyfQCwt4i9/TkraMH0F93bxdvH3nX7rZ7CE2+huinFSpMaeIcpxpYFiSq2hj3nCtesdx1eZEs36mpMYpr+ivwe9QPf9ZX0e6+bPdOr0ShcQ1xsD0lk6aZLP0hkkZSqqnC8amYhidu2V0HvVVWNgjeaNhGAoZadbuYhiVo7WDZY7wwldtf2lLSyK1zTKcV1Dpc11ltdYbPLkdcI10gm6/VHm6dO/nzZ1JA+6S/cePr6m12luXUzrErajQOTgNDQpgFDAdq1tpaXpZvKsyJNraljeRlhqUl8Oramo5kiZHt7tkxaGDV19dTc+3t79mxEEtdDCwxG3TTok7jtuBZIizqCJCpYcOtdh7VCB2I1A6h4GuzZ+JYJkxuMUwE1dTPdkF3X1CRudh1NURU7OViMjgXdJ3EIZMfvRR5uOaAGnVKk4nDV4FSpADrXDt3ehS3XR2ds7zGI+WjEUA6XDR5vdqo6QVfcSCNcIzTCzz1cP9WNlL/kPXfe6ik80fbeF2zdHRsk3jxc4vGmxaM1T5sGhg3Y7blKJ47M/cvSYQFflGpHilI9KTYVIXt6n++9zbd33jHP9v7+2NuTbFJucP/MrHdz1E13bcf1V3R0KkT0huo64PiSGv/OlDxZJPFZYUY9G98yYbvO1OkwiI8giYImMgGf2yeRpaiKHa+a8QFgKUoirqOhjXrjlHV7Bm1r1SjdHHMpAhtSItlDEpUKrEfLBm+e6qT8PXVTReAsSOK27Z9KJ+HzXjbtCT70tltv8UyebHPlyFlUVu6t1x7pEhCGbqpfS6TBvaYtS1jrAXAZ6CfBRMjn3ogkPl1Mgb1djL0y9FLbK2vu7Um2m8P6L/R6hs0me8uobtr2tLqpME82ijKFUbhmq1OUX7lB4o7zQZ8Ge7oKoJS263q61kaonNKUmqpJdKR2NXRTwHey2OBS0DYpGmZl5CWTr2kTAQx0022rboExx0IkkVOktfWWnaJPpTleg5+/d+odu3w8S0nueg3d1Gnk+xQ6kX/ht30cn3u4ufREwrNkLCXt1lDH+NkHa1UCYjEouWnXhOeH4FWzgbq1HjtFCcCTYG4LjIoUDtrbs2fvunuMX/jeO/i3vunVt3oqe9vbbDtcmvZhkmDnVEqDPoldhxvLcmhi+iT6gmcqv3zXqXpTrxbN6N9t2w7LxbOxlj/TQWLbcRkLwN5Y0v9FgyQKArlSBABz+suJkp6ohjJFvIARvPH7K+qCxB2J7J3HDh0kcUdet6qqDI+8NYGltibxnhJJPHDppkrhGrETBQLzpNjzNw7w/BMuA31d7C/9G181Ji8Yk3vrcw/XNEUVMEHe2mEXsPfy80NTasm4MubWJI59EtkiyGtuso7fe7TFwaLe9//cW9SWTY2/+K9/1Vs9jb3t7VxWVRVOVs1YKsX4aXVdoaqs+AzLwhItDcDtr8szzNZb0wJDJ0y4r0l8pmzbahqlm/c9HPrgcRkLC2tr6aaiimc+hxsnfPAxuGEFbxZ+f0WWWnawbIxy4q4dM+aXZUKVO9t2JotDB8DmwTbcc/78HyybkSKmQhIHcZ2u5/skukHiy7f2wdTe0vYl776javkg95YWSRThJitcw93Ld4cgca0IEl2Vut1Tpm4qa/KD9e6pZAnsbW9725trUgcP8IySRV05JQccw89tnbRV1LJXVYWDRY3Hm3Yo8eE1J9b7msTLsaqqDqqq+jNVVf10VVUPqqr6R1VV/ZLhb++tqqqvquqh8+8PB2P/bFVV96uq+lRVVb8n+Oxvqqrqx6qqelxV1Q9WVfWe0nz+ySfv4/7Z1rSlUGQRACdIpIRrfFhbQzd9/sQGC+zNaBs3D/Uvmlo6p+E8C7gdLU2biNNNi8NLDhIFSVzv2kF+mOeRS584zfk/Wjbj+ThSnMeutwsWm4C47ahWvk2B9uxtbyUTUaSu11GZDxYN1rvWCDApEHihm6qDxJFu+nSpm7rJs6ex3nhve9vb3lxzS6XYNU+EIQHQ5USLukbb9ej7Xl3LfrRqRjExFgQwbdhM8Lu9AvbcdbGr4rYtAPwsgK8D8DMAfimA/7yqqi903nO77/tYd/U/CuBVAO8B8DYAP1hV1f/c9/3fqKrqBQB/CcBvBfDXAHwvgB8A8PHcZHZdj7NNq+Iji1LmI0WQONJNdx02uxYrRXb81UHsA+Cz+EczGzcv6gpbR/BGQzf91LbD6aalA6m5JpTPs21HFzYDFkncKK61OZ49d2ywLdf7bCc9grhj3XEazr/83D5I3NvFmYtSa5HEs22nVi6+OyS3pF8oY66U+dgn8SmpX1029dga52lWLt7b3va2N8BXtqZ75XqJQq4FhgSS29a0Rasr3nd97miJzzw4A8Dvi6G66dPCdinZlexafd8/6vv+j/Z9/1N933d93/+XAH4SwJcSw38TgO/t+/6Nvu//CYDvB/Cbh7/9KgA/2vf9X+z7/gwmoPxYVVUfKn3o4zFI1CGJjxR000Vdoa6GPonKFhif9/JNAMAthZS8DRJ1tXSCtkmfRDYoPVzWON22ON1efpBo6aYtNmQLDMAqUq13vIoV4KOHbOsAWTTOtsZBZs+jW6ekqRvb295K5ooiseuBvPds26pVgYVuyt77QKIFxlOUpRVHaU833dve9va0m6x3R8tG56e5ojBkCwzAsE+2na5G8LmjJT5zfw1A5ydvWlNOtNntaxIv1aqqehnA5wH4Uefln66q6ueqqvpPB4QQVVXdAfB2AD/svO+HAXxk+P0j7t/6vn8E4Medv7vH/M6qqn6oqqofAoDTbYv1tqUDN3mfiMIw46qqwtGyweNNq1Y3/fy3mSDxO77sXfSYsSZRiSSuBrrpiCSSTuHR0CfxdNuOx74ss3TTDuttN/ZjK44bEBEt3fS5I9e51t0jZ5uhZ4/Cuf7AiycAgJdu7msS93Zx9tzRcsyuapIkB4saZ7sWbadTBb51uMB3fd378ed+y1fQY7zakpFu+vRkafc98Pa2t709KyZB4k0FwGEYX6JUyjHFpP5w2/bqlhQekqgoOet7g3RulaDPk2xXLqVYVdUSwP8dwP+17/sfq6rqBoBfCOAfAXgewH88/P1bAAjn8k3nI94EcHP4/QaAzwaHcP8+Wt/3fxrAnwaAg7e/2p9uW12j9BBJJG+Qm4dL3DvdoOuBVcMHUi/fOsQP/r6vx7vvHpffPNiIJD7SNW4+EJGKsSaRRRIbPF7vcLblz+NcO3SQxMfbHV66ySFuJwcLPNrsVKgx4AeJbAAs98jpVuimvKP7A9/1lfhnn3rwzGSn9nY11tQVXr55gJ9/80xVN3y4bIY1oadrlAGTGPuDv+QLVHP061GEbvr0PAfvfeEE//gTb+6DxL3tbW9Pvc0KEh0k0ZQ4MHTTAUlsO+w6Hf3zuaOlZdwphGsAUz62r0m8JKuqqgbwfwOwAfA7AKDv+4cAfmh4y6erqvodAD5ZVdVNAA+H128BOHN+fzD8/nD4v2vu35N2utE10pQbQoRr2HG3jhb43EOD7GkzD+974UT1frcnF8DX0h0uTON4Szfljne0bPBoULG6dHVTpwXGY0UN5MlqgUfrHdoeuO0EfiW75SKJ5CIigbK0SWGDbQB44cYBXvjgHkXc28WbJDneo0g4HS6bAUnU1STOsWVjle127dOHJL73eXPe931C97a3vT3tdutIgkTe31q5iUIy4JM9QpA9TYmCCwLQSKIXJO5rEi/cKlN49WcAvAzg2/u+3ybeOuBZqPu+fwPAJwF8zPn7x2Bpqj/q/q2qqhMAH4BPY43aqdQkKkVJHq5NUMSigjcPl3jt4dr7jMsycQbfVLbAOBgomVq6qYseXr5wjVWKPdvw9NbjlaH7aqjFQEg31QWJj9d6JHFve7ssEznyD750o/BOaweLYU1QqpvOMdMUeahH6Z6uFhgA8OpQX86KOOxtb3vb25Nqb3/uCIBVqmZsuagskki2wBC2ybYdkD3FPuX6d666fM7EfxSNkT2SePH2fwLwBQC+ue/7sRt0VVVfAeAegH8O4A6A/xDA3+n7Xiim/xmA7xlqCV8G8NsA/K+Gv/1lAN9XVdW3A/ivAPw7AP6nvu9/rDQZoZvqkUQTgLEBx63DBT7xxqlqzFw7cpDEpq7ozMrhIHe/2XWqcR4l89KFaxwkccv3ZRS66bKpVXQvd+F44Qa3iMj5F7RZI96xt71dlsn9qAkSDd20RdteQZDYWHXTEUl8iuimv/Sjb8NL3/nxUYxsb3vb296eVnvnHRMk3nucwoGm5jaqZ1G6EUlsDZK4nAkCvHiDY3BJOZEgifs+iRdoQ+/C7wLwxQA+5fRD/A0A3g/gb8BQRH8EwBrAr3OG/xEYMZqfBvB3AXxf3/d/A///9u48SLKrOtD4d2rprVq9S4LWOpKQQGhAAiSBxmYZCTBbMCAQCCFAWGaRwQ4CDAQDAsxiBk/gGcIsBssaEGI1iw3YCkMYEZ4AwshmMfLIgEBiES20dXepu7q7ljN/vKVSRS+Z1ZX5KjO/X0RFV2W+l3kqO+vdPO+cdy+QmXcAFwLvAO4BzgWe205MRSWx/XbTKsHbVVUSO7gm8a5dRSVxZZffVKtblonoaJKK8dFycpfZjt74W1r+uLq9TmLrmpOdLLmxZsUou/fOsne6syUwWg8i7Sfb921JbmdhV6nb/uL5D+f8Bx5VT6DSjpXjI+yZmWPPzGzXrzceHx2pJ6yZn910cP52xkZHeORJm+uZXyVpUFXjzM6p9pPEaq1uqJbA6Gx206L62P6YsaFl2bEj25wssCpU7Jud7XiinH7Wk0piZt4KHOx/8BMH2Xcv8OLya3/3fxU45JIXCxWzm7afOFTJUzW7abvtUEesGqvX/up2JXF8dKRYc2wuO5/JsKqsdrCWV2uFreuVxLHid9u5Z5q9M3Ntt5tWlcSIWHS7absWtvs6UYWWg/NO2cJ5p2zpaJ9VY6PsK0/ItHtN7mJV6wjC/OymwzIAS9IgOaasJE7u3d+y5/u3YmyEyT0zZCazc+22m87Pbtpp++fxm+bn++h08sq63XRscE5kHszQXiRRtJvOdry8weSeztYgbJ0ApRdT5q5ZMcrOPTMdr4m2d7pacL6DJLHlDEy3J66JCNa1rG3TdrvpijH2TM8xGjMd/W6drE9ZqRLlHeXEQd2uwEjdUp0s2jE13fYxcrHGRkaYnUsyc76SaBVekvrO+tXjXHzOcTztIVvb3mfl2Ah3z87VSyG1c/yvK4mzyUyHSeLpWxfOd9lejFC0m+6Z7v7J0+ViaJPEYjKT9iuJVeXwznISmnVtztzUOg1wL3qYN02sYOeezhKiVeNFqX/3vtmOWjLv027ag4Ro3aoxbt9ZTHLb9uymK6sZR2c7qpKOjY7wR088jd/qoAJTvQbbrSSqz1UD4I6p6fuc6OqG6tg6XV5bAu23eEuSlpc/eeZDOtp+vLwmcf5yg0Mf/6uW1Om5IrnsdAmMTrVOXNOLtcGXi6FMEkciOm6vrBKAbTv2sGbFaAcT1/S2krhl7UpuuWt3R8lete3knumOYmyttvVi5r51q8fZViWJK9p7vjUt23V6TejvP+6Ujrav3iPV+jud/B9Iy0n1Xt4xNd32NRuLdZ9rSwZwdlNJ0oFV6yTOX25w6ON/NbvpzGyyb6azJTAArr7sbNZ0UNyoVzjYM0Pm8HSKDWWSGFFMLrJvtv32ymrSgV37Zrn/+vYWcgfYumF+204WF12sqrrXSdWsaifrtAIZETzqpM2sWz3GqUe3P3PiYq1bNc5P7tgFdNBuunJ+u3aXO1ms6szS9nqdSqsh6k/VcWD77umeTFwDMD2TAzm7qSTpwMbLdRI7udxgfnbT4uRip5dFPO60ozravh4Tpzq75KzfDWWSOBLBjg6rPavGR1m7cox79850VKo+vmUB65O2dD+R2nJEkcx20i/dWjXo9Fq8T7zkkR1tfzjWrR6rZw5tf3bTlkpilyu51eymO+t1KofjIKLBUx0Tpqa7P7vp/MzFs/UENl6TKEnDoaokznRwuUHrjPfTs3NdL8JMlN1yd5erFXT7Wv3lYjh+ywVGI7ijvLawk8RhczmbZyfX6LROO79+TXev7YH5SmInJ+Kr12DHVGftpr3W2rrbbj/45pYZWLudJI6NjrBidGT+msQhOYho8LRW4Fd1+e+m6grYvW+Wmbk5RsI1RiVpWFTrJE53cLlB9Rlwaro4udjt7pPqkqq77i06xbo9o/9yMZSfYkdHop4ApZMP8pvLltMNHSSJvS5JV2fgT+tg4eYqxp1T08v6OrrW5LzdayBbK7m9SIBXjY/Ui8g6cY361REtJ2S6fQyrBtvd+2aL9a6ctEaShkZVSdw3M1f/fCjVuDG1b7ZY3L7LS1JUJzOrAtOwJIlD2W46OhL8akeRJHbSErhpoqjSdToz0juecQabJ7o7+UPlv511DL/asYfX/k77S0dWZfO9HS6B0WutrbAnH9le6+7mlgWsjzqi/WtJF2vV+Ci/ntxbfy/1o/Wr5//Wut1WM39GeIbp2azXv5IkDb6qklgniaOH/uxUJWl7ZmaZmZ3reiVxYsV9K4nD8vluKJPEsdGo34wbJ9pP+KqEo9Mk8ZJzT+ho+8Nx7MY1vOMZ/7mjfVqrh92e3OVwHNdSFWy33TRi/gPn2f9p05LHtFBrXMs54ZYOppeVxOq64arddNy/G0kaGuOjI8xl0ToK7VUSV61orSRmR+skLsbISLBmxWi9DJ5J4gAbbTlT3UmF74LTj+Znd+/mqQ9tf5HQftBaKejFWo6L9YTT7wfASVsmOtrvokccy0/v3NWTZTpaWxCWc+uudDCtkwB0P0mcH+yHaZFiSdJ8UrirnJiwk3bTPdNFu2kvlk2aWDnWUklcvp+Vl9LQJ4lbOlgD7PGnH83jTz+6GyE16j4zgC7jN/7qFaP8w6se3XEl993PemiXIvpNrbFZSVS/uu/Jjl61m3a2dq0kqf9VSeHkniJJbGudxNERxkaCqelZZuayXhKjm9auHOPnd+8G2u9m63dDmSSORTBbft96zdqw2jTRuxlAD9epHUzI04SNa4rXcsXoiDM0qm+1tmn3qpK4e98se6fnrCRK0hBZUSZ4VSWx3c+hq8ZHmdo3x/TMXNfbTaGY9XumnIF1WMap5Z0RdMnoaO8+APWDDS1LcyznJTD6wcYy4V7uybbUrl7ObrpnZtZKoiQNkerSnMk9xczw7UxcA2WSWHag9OKz60RL192wVBKHcjRuba9U8Qc6Ub7hvY7u8GwqJ0Iy2dagmOjyYFi3m+6bsZIoSUOmGgN2TLV/TWKx3wiTe6bZNzvH2h58rm+d12JYxqmh/CQ7NhI882HHcPE5xzUdyrIxUb75rYAdnqrddN/sXMORSIfnggcV118/+tQju/o8K0ZHGB2Jot3USqIkDZWqm2T7VDEpTNtJ4vgod+8q9lnTg4kJ167qj/k7ltLQltTec9GZTYewrGT5by9mAB1kVZI4tW/2EFtKy9v7L3kYc5ldbzeNCNaMjxbtptNzbJoYjsFXkjR/XfqO3WW7aQdJYjXbaLc7XgCO2bAaKD4nD0tBxYxAANxRLgD/8BM2NhxJf6sqsse3rOko9aNetkyvXjHKVF1JHI42HklSa7tpdU1i+xPX/HL7FNCbSuIpR60Fio671sndBtlwpMI6pOrNf/r91zUcSX87+8SNXPCgo/jIi89pOhSpb0ysHGPXvhn2TM8NzRlaSdJ8kri9wyRx9YpR7uxhJbH6nDxMM9dbSRQAn3rJI5ncMzNUb/5u2Lx2JX/5wrObDkPqK+tWjbFzzwx7Z+accVqShsia8SIVqSuJHbSb1o/Rg4lrqiTx1Y8/tevPtVyYJAookpvNa1c2HYakIbRu9Tg7pqaLdlMriZI0NOpKYofXJLYu3zaxsvsnF9esGOOWdz2l68+znDgaS5IatX71ODunptk7PecyPJI0RKokcefUNKMjwWibHW3VRIHg0nbdYpIoSWrU+tXj3LN7H/tm51g1JFOLS5Lm20b3zc61fT0iwKaJ+SSxF5XEYeRoLElq1PrV43WrkZVESRoeoyNRt5h2Mqu2lcTuM0mUJDVq/er5a0u8JlGShku1VmInSeKmta1JoicXu8HRWJLUqNYk0dlNJWm4rCmP+x21m7ZUEsc72E/t81WVJDXKSqIkDa9Vi6gkVu2mR69zZv5usYlXktSoo1oG+fuvX9VgJJKkXts8sYKf3LGro5OEx25czSv/6ylc9IjjuhjZcDNJlCQ16qQta+vvT9gy0WAkkqReu9/61cA93K+Dk4QjI8Grn3Ba94KS7aaSpGZtbJnK/P7rrCRK0jDZWiaHx25c3XAkamWSKElaNkbaXEhZkjQYqiUs1q4cP8SW6iXbTSVJjfvcFeexZ3q26TAkSQ3pZOIadZ9JoiSpcQ87fmPTIUiSGnDpo07gh7dPctl5JzYdilqYJEqSJElqxKaJFbzvkoc1HYYWsK4rSZIkSaqZJEqSJEmSaiaJkiRJkqSaSaIkSZIkqWaSKEmSJEmqmSRKkiRJkmomiZIkSZKkmkmiJEmSJKlmkihJkiRJqpkkSpIkSZJqJomSJEmSpJpJoiRJkiSpZpIoSZIkSaqZJEqSJEmSaiaJkiRJkqSaSaIkSZIkqWaSKEmSJEmqmSRKkiRJkmqRmU3H0HMRMQn8xyJ2XQ/sWOb7GWOz+/VDjIvdzxib3a8fYlzsfv0Q42L32wLc2aPnWux+/fA6Lna/fohxsfsZY7P79UOMi92vH2Jc7H7GeF+nZeYR+70nM4fuC7hhkft9aLnvZ4z+bsP8u/VDjP5u/RnjYfxuy3686YfX0d/NGJfbfv0Qo7+bMbaxzwHHKNtNO/PFPtjPGJvdrx9iXOx+xtjsfv0Q42L364cYD2e/Xj6Xr39zz9Xr/Yyx2f36IcbF7tcPMS52P2Ns07C2m96QmY9oOg5J0mBzvJEkLVcHG6OGtZL4oaYDkCQNBccbSdJydcAxaigriZIkSZKk/RvWSmJXRMSmiPh8ROyKiFsj4nnl7Y+LiH+LiO0RcVe5zTFNxztoIuIVEXFDROyNiP+z4L7zI+KmiNgdEV+LiBMaCnNgHej1j4hLIuLelq/dEZER8fAGwx0oEbEyIq4qjzuTEfHdiHjSfra7snztL2giTqlbDjT+lve9MiJ+GhE7y2PUbzUZ6yA6yPH/xPKY0zoGvKnBUAfSwcaAiHhkRHwlIu6OiDsi4jMRcf+mYx4khxqDI+LyiPhx+f6/LiK2Nhlvu0wSl9b7gH3A0cAlwAci4sHAvwNPzMwNwFbgR8AHmgpygN0GvB34q9YbI2IL8DngTcAm4AbgUz2PbvDt9/XPzGszc231BVwB/AT41wZiHFRjwM+Bx1BMgf1G4NMRcWK1QUScDDwb+FUTAUpdtt/xNyLOBd4FPIvib+Mq4PMRMdpYpINpv8f/FhtaxoG39TCuYXGwMWAjRUvhicAJwCRwdSNRDq4Dvv4R8VjgncDTKT6D/hT4RDNhdsZ20yUSERPAPcAZmfnD8rZrgF9m5utbtlsJvAV4emae3kSsgy4i3g4cm5kvKn9+CfCizDyv/HmCYt2yszLzpsYCHVALX//93P814PrMfGtPAxsyEfF94K2Z+dny5+uA9wLvBy7PzK82GZ+0VA42/gLfAV6dmee0bHsvsDUzPWGyxPYz/p5I8aF4PDNnGgxt6CwcA1pufxjw9TzQ2nhaEtXrDzwKWJ2Zv1/evpXi2HRKZt7cYIiHZCVx6ZwKzFQDVOl7wIMBIuL4iNgOTAGvAd7d8wiH14Mp/i8AyMxdwM3l7eqhss330cBHm45lkEXE0RTHpBvLn58N7M3Mv2s0MKk7Djb+/j0wGhHnltXDFwPfBbb1PMrhdmtE/CIiri67e9RFC8eABR59gNu1RPbz+kfr3eW/Z/Q0qEUYazqAAbIW2Lngth3AEQCZ+TNgQ0RsAn4PsILVO2uBOxbcVv/fqKdeAPxTZv606UAGVUSMA9cCH8nMmyLiCIpWl8c3G5nUNQcbfyeBzwL/l+LD2XbgSWkbVa/cCZxNkZhvpmgLvhZ4YoMxDbSFY8CC+x4CXEnR+qgu2M8YfB3wyYj4IMXlZlcCCaxpMMy2WElcOvcC6xbcto5igKpl5t3AR4C/iQiT9N5o6/9GPfECive/uiAiRoBrKK7NekV581uAazLzlobCkrrtYMf43wUuo6gqrgCeD3ypXyaO6HeZeW9m3pCZM5l5O8Vx6QnlySstsQOMAdV9p1BU1v8wM/+pgfAG3v5e//LSjjdTnKy6pfyaBH7RSJAdMElcOj8ExiLiAS23PZT9l/THgKP4zUFN3XEjxf8FUF+TcjK2W/RURPwXiomb/rrpWAZRRATFpBxHAxdm5nR51/nAH0TEtojYBhxHcUH96xoKVVpqBxt/zwS+lJk/zMy5zLyOYvKm83ofpigqKODnzyV3kDGgutTjq8DbMvOahkIcaAd7/TPzfZn5gMw8miJZHAN+0Eyk7fOPdImU17l9DvjjiJgoPxA/HbgmIp4ZEadFxEhEHAm8B/hOWVXUEomIsYhYBYxSXIOyqqzWfh44IyIuLO+/Evi+k9YsrYO8/pUXAp/NTCu43fEB4EHA0zJzquX28ymufTiz/LoNeClF25fU9w42/gLfBp4SESdF4fEU1wot+w9o/eRAx//yWtDq889mismzrs/MHc1GPJD2OwZEseTaPwJ/npkfbCq4IXCg139VRJxRHn+Op5hp9n9n5j1NBdouk8SldQWwGvg1xfS2L8/MG4FjgOsoysv/BswBz2gqyAH2RoqJgV5P0VI0BbwxM+8ALgTeQTED3rnAc5sKcoDt9/WH4iAJXIStpl1RniV+KUUSuC3m1yO7JDPvysxt1RcwC9yTmfc2GbO0xA40/n4U+CRwPcV1i+8FXupJwiV3oOP/Scx//vkBsBe4uKEYB9bBxgDgcor/h7e03O7xfwkd4vVfBXycoi3+n4FvUizJtuy5BIYkSZIkqWYlUZIkSZJUM0mUJEmSJNVMEiVJkiRJNZNESZIkSVLNJFGSJEmSVDNJlCRJkiTVTBIlSZIkSTWTREmSJElSzSRRkiRJklQzSZQkSZIk1UwSJUmSJEk1k0RJkiRJUs0kUZIkSZJUM0mUJEmSJNVMEiVJkiRJNZNESZIkSVLNJFGSJEmSVDNJlCRJkiTVTBIlSZIkSTWTREmSJElSzSRRkiRJklQzSZQkSZIk1QYqSYyIWyLi1xEx0XLb5RFxfYNhSZIGTDneTEXEZERsj4hvRMTLImKgxlVJ0nAaxMFsFPjDpoOQJA28p2XmEcAJwLuA1wFXNRuSJEmHbxCTxD8FXhMRGxbeERHnRcS3I2JH+e955e3PiYgbFmz7qoj4296ELEnqV5m5IzP/FngO8MKIOCMiVkbE/4yIn0XE7RHxwYhYXe0TEU+PiO9GxM6IuDkifqe530CSpPsaxCTxBuB64DWtN0bEJuDLwHuBzcB7gC9HxGbgi8BpEfGAll2eB3y8FwFLkvpfZv4z8Avgtykqi6cCZwKnAMcAVwJExDnAR4E/AjYAjwZu6XW8kiQdyCAmiVAMxK+MiCNbbnsK8KPMvCYzZzLzE8BNFO1Cu4G/AS4GKJPFBwJWEiVJnbgN2AS8BHhVZt6dmZPAO4Hnltv8LvBXmfmVzJzLzF9m5k0NxStJ0m8YyCQxM38AfAl4fcvNW4FbF2x6K8XZXSiqhheX3z8P+EKZPEqS1K5jgDFgDfAv5aQ224HrgOrE5XHAzc2EJ0nSoQ1kklh6M/B7zCeBt1FMLtDqeOCX5fdfAY6MiDMpkkVbTSVJbYuIsynGnC8AU8CDM3ND+bU+M9eWm/4cOLmhMCVJOqSBTRIz88fAp4A/KG/6O+DUiHheRIxFxHOA0ykqjmTmNPAZiolvNlEkjZIkHVRErIuIpwKfBD6Wmd8DPgz8WUQcVW5zTEQ8sdzlKuCyiDg/IkbK+x7YTPSSJP2mgU0SS38MTABk5l3AU4FXA3cBrwWempl3tmz/ceAC4DOZOdPjWCVJ/eWLETFJURn87xQTol1W3vc64MfAtyJiJ/BV4DSoJ7i5DPgzYAfwdX6z00WSpMZEZjYdgyRJkiRpmRj0SqIkSZIkqQMmiZIkSZKkmkmiJEmSJKlmkihJkiRJqpkkSpIkSZJqfZ0kRsTKiLgqIm6NiMmI+G5EPKnl/vMj4qaI2B0RX4uIE1ruuygivlHed/1BnuMFEZERcXmXfx1JkiRJalxfJ4nAGMX6VI8B1gNvBD4dESdGxBbgc8CbgE3ADcCnWva9G/hfwLsO9OARsRF4A3BjN4KXJEmSpOVm4NZJjIjvA28FNgMvyszzytsngDuBszLzppbtLween5mP3c9jfRD4PnAR8LHM/Mvu/waSJEmS1Jx+ryTeR0QcDZxKUfl7MPC96r7M3AXcXN7ezmOdAzwC+ODSRypJkiRJy9PAJIkRMQ5cC3ykrBSuBXYs2GwHcEQbjzUKvB94RWbOLXWskiRJkrRcDUSSGBEjwDXAPuAV5c33AusWbLoOmGzjIa8Avp+Z31qyICVJkiSpD4w1HcDhiogArgKOBp6cmdPlXTcCL2zZbgI4mfYmoTkfeExEPLn8eRNwVkScmZmvOMh+kiRJktTX+j5JBD4APAi4IDOnWm7/PPCnEXEh8GXgSorq4E1Qt5SOU7wGIxGxCpgtk8wXAataHutzwF9TJKOSJEmSNLD6ut20XPfwpcCZwLaIuLf8uiQz7wAuBN4B3AOcCzy3ZfdLgSmKJPO3y+8/DJCZ2zNzW/VF0ca6MzMXXuMoSZIkSQNl4JbAkCRJkiQtXl9XEiVJkiRJS8skUZIkSZJUM0mUJEmSJNVMEiVJkiRJNZNESZIkSVLNJFGSJEmSVDNJlCQJiIjjy7V2R5uORZKkJpkkSpKGVkTcEhEXAGTmzzJzbWbO9vD5HxsRv+jV80mS1A6TREmSJElSzSRRkjSUIuIa4Hjgi2Wb6WsjIiNirLz/+oh4e0R8o7z/ixGxOSKujYidEfHtiDix5fEeGBFfiYi7I+I/IuKilvueHBH/HhGTEfHLiHhNREwAfw9sLR//3ojYGhHnRMQ3I2J7RPwqIv48Ila0PFZGxBUR8aPy8d4WESeXce6MiE9X21eVyoh4Q0TcWVZOL+nRSyxJ6lMmiZKkoZSZlwI/A56WmWuBT+9ns+cClwLHACcD3wSuBjYB/w94M0CZ8H0F+DhwVLnf+yPi9PJxrgJemplHAGcA/5iZu4AnAbeVba5rM/M2YBZ4FbAFeBRwPnDFgrieCDwceCTwWuBDwPOB48rHv7hl2/uVj3UM8ELgQxFxWkcvliRpqJgkSpJ0YFdn5s2ZuYOi6ndzZn41M2eAzwBnlds9FbglM6/OzJnM/A7wWeDZ5f3TwOkRsS4z78nMfz3QE2bmv2Tmt8rHuQX4C+AxCzZ7d2buzMwbgR8A/5CZP2mJ86wF278pM/dm5teBLwMXIUnSAZgkSpJ0YLe3fD+1n5/Xlt+fAJxbtohuj4jtwCUUVTyAC4EnA7dGxNcj4lEHesKIODUivhQR2yJiJ/BOikrgYuICuKesWlZuBbYe6PklSTJJlCQNs1yix/k58PXM3NDytTYzXw6Qmd/OzKdTtKJ+gfnW1v09/weAm4AHZOY64A1AHEZsG8t22MrxwG2H8XiSpAFnkihJGma3AyctweN8CTg1Ii6NiPHy6+yIeFBErIiISyJifWZOAzuBuZbn3xwR61se64hym3sj4oHAy5cgvreWcfw2RWvsZ5bgMSVJA8okUZI0zP4EeGPZHvqsxT5IZk4CT6CYsOY2YBvwP4CV5SaXAreU7aMvo2hFJTNvAj4B/KRsU90KvAZ4HjAJfBj41GLjKm0D7injuhZ4Wfm8kiTtV2QuVaeNJElaTiLiscDHMvPYhkORJPURK4mSJEmSpJpJoiRJkiSpZrupJEmSJKlmJVGSJEmSVDNJlCRJkiTVTBIlSZIkSTWTREmSJElSzSRRkiRJklQzSZQkSZIk1f4/WCe+dKm1/scAAAAASUVORK5CYII=\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XbFTqBw6G1Ch"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Agora, você precisa preparar os dados para treinamento realizando a filtragem e o escalonamento dos seus dados.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cYivRdQpHDj3",
+    "outputId": "a138f746-461c-4fd6-bfa6-0cee094c4aa1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Training data shape:  (1416, 1)\n",
+      "Test data shape:  (48, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Escale os dados para estarem no intervalo (0, 1).\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "3DNntGQnZX8G",
+    "outputId": "210046bc-7a66-4ccd-d70d-aa4a7309949c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.101611</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.065801</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.046106</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.042525</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.059087</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                         load\n",
+       "2014-11-01 00:00:00  0.101611\n",
+       "2014-11-01 01:00:00  0.065801\n",
+       "2014-11-01 02:00:00  0.046106\n",
+       "2014-11-01 03:00:00  0.042525\n",
+       "2014-11-01 04:00:00  0.059087"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 206
+    },
+    "id": "26Yht-rzZexe",
+    "outputId": "20326077-a38a-4e78-cc5b-6fd7af95d301"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.329454</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.290063</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.273948</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.268129</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.302596</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                         load\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.329454\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.290063\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.273948\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.268129\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.302596"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "x0n6jqxOQ41Z"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fdmxTZtOQ8xs"
+   },
+   "source": [
+    "Para o nosso SVR, transformamos os dados de entrada para o formato `[batch, timesteps]`. Assim, remodelamos os `train_data` e `test_data` existentes de forma que haja uma nova dimensão que se refira aos timesteps. Para o nosso exemplo, consideramos `timesteps = 5`. Assim, as entradas para o modelo são os dados dos primeiros 4 timesteps, e a saída será os dados do 5º timestep.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {
+    "id": "Rpju-Sc2HFm0"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting to numpy arrays\n",
+    "\n",
+    "train_data = train.values\n",
+    "test_data = test.values"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Selecting the timesteps\n",
+    "\n",
+    "timesteps=5"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "O-JrsrsVJhUQ",
+    "outputId": "c90dbe71-bacc-4ec4-b452-f82fe5aefaef"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(1412, 5)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 12,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Converting data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "train_data_timesteps=np.array([[j for j in train_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(train_data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "train_data_timesteps.shape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "exJD8AI7KE4g",
+    "outputId": "ce90260c-f327-427d-80f2-77307b5a6318"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(44, 5)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Converting test data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "test_data_timesteps=np.array([[j for j in test_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(test_data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "test_data_timesteps.shape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {
+    "id": "2u0R2sIsLuq5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1412, 4) (1412, 1)\n",
+      "(44, 4) (44, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "x_train, y_train = train_data_timesteps[:,:timesteps-1],train_data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "x_test, y_test = test_data_timesteps[:,:timesteps-1],test_data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "\n",
+    "print(x_train.shape, y_train.shape)\n",
+    "print(x_test.shape, y_test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8wIPOtAGLZlh"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {
+    "id": "EhA403BEPEiD"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create model using RBF kernel\n",
+    "\n",
+    "model = SVR(kernel='rbf',gamma=0.5, C=10, epsilon = 0.05)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GS0UA3csMbqp",
+    "outputId": "d86b6f05-5742-4c1d-c2db-c40510bd4f0d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "SVR(C=10, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.05, gamma=0.5,\n",
+       "    kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 16,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Fit model on training data\n",
+    "\n",
+    "model.fit(x_train, y_train[:,0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Rz_x8S3UrlcF"
+   },
+   "source": [
+    "### Fazer previsão do modelo\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XR0gnt3MnuYS",
+    "outputId": "157e40ab-9a23-4b66-a885-0d52a24b2364"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1412, 1) (44, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Making predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = model.predict(x_train).reshape(-1,1)\n",
+    "y_test_pred = model.predict(x_test).reshape(-1,1)\n",
+    "\n",
+    "print(y_train_pred.shape, y_test_pred.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "_2epncg-SGzr"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Scaling the predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)\n",
+    "y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)\n",
+    "\n",
+    "print(len(y_train_pred), len(y_test_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xmm_YLXhq7gV",
+    "outputId": "18392f64-4029-49ac-c71a-a4e2411152a1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Scaling the original values\n",
+    "\n",
+    "y_train = scaler.inverse_transform(y_train)\n",
+    "y_test = scaler.inverse_transform(y_test)\n",
+    "\n",
+    "print(len(y_train), len(y_test))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "u3LBj93coHEi",
+    "outputId": "d4fd49e8-8c6e-4bb0-8ef9-ca0b26d725b4"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Extract the timesteps for x-axis\n",
+    "\n",
+    "train_timestamps = energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)].index[timesteps-1:]\n",
+    "test_timestamps = energy[test_start_dt:].index[timesteps-1:]\n",
+    "\n",
+    "print(len(train_timestamps), len(test_timestamps))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1800x432 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(25,6))\n",
+    "plt.plot(train_timestamps, y_train, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(train_timestamps, y_train_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.title(\"Training data prediction\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "LnhzcnYtXHCm",
+    "outputId": "f5f0d711-f18b-4788-ad21-d4470ea2c02b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE for training data:  1.7195710200875551 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 225
+    },
+    "id": "53Q02FoqQH4V",
+    "outputId": "53e2d59b-5075-4765-ad9e-aed56c966583"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x216 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,3))\n",
+    "plt.plot(test_timestamps, y_test, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(test_timestamps, y_test_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "clOAUH-SXCJG",
+    "outputId": "a3aa85ff-126a-4a4a-cd9e-90b9cc465ef5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE for testing data:  1.2623790187854018 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "DHlKvVCId5ue"
+   },
+   "source": [
+    "## Previsão do conjunto de dados completo\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cOFJ45vreO0N",
+    "outputId": "35628e33-ecf9-4966-8036-f7ea86db6f16"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Tensor shape:  (26300, 5)\n",
+      "X shape:  (26300, 4) \n",
+      "Y shape:  (26300, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Extracting load values as numpy array\n",
+    "data = energy.copy().values\n",
+    "\n",
+    "# Scaling\n",
+    "data = scaler.transform(data)\n",
+    "\n",
+    "# Transforming to 2D tensor as per model input requirement\n",
+    "data_timesteps=np.array([[j for j in data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "print(\"Tensor shape: \", data_timesteps.shape)\n",
+    "\n",
+    "# Selecting inputs and outputs from data\n",
+    "X, Y = data_timesteps[:,:timesteps-1],data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "print(\"X shape: \", X.shape,\"\\nY shape: \", Y.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {
+    "id": "ESSAdQgwexIi"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make model predictions\n",
+    "Y_pred = model.predict(X).reshape(-1,1)\n",
+    "\n",
+    "# Inverse scale and reshape\n",
+    "Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred)\n",
+    "Y = scaler.inverse_transform(Y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 328
+    },
+    "id": "M_qhihN0RVVX",
+    "outputId": "a89cb23e-1d35-437f-9d63-8b8907e12f80"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 2160x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(30,8))\n",
+    "plt.plot(Y, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(Y_pred, color = 'blue', linewidth=1)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AcN7pMYXVGTK",
+    "outputId": "7e1c2161-47ce-496c-9d86-7ad9ae0df770"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE:  2.0572089029888656 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "accelerator": "GPU",
+  "colab": {
+   "collapsed_sections": [],
+   "name": "Recurrent_Neural_Networks.ipynb",
+   "provenance": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f8f3967282314d3995245835bdaa8418",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:23:13+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb b/translations/br/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..ac7caa691
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,695 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fv9OoQsMFk5A"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Neste notebook, demonstramos como:\n",
+    "\n",
+    "- preparar dados de séries temporais 2D para treinar um modelo de regressão SVM\n",
+    "- implementar SVR usando o kernel RBF\n",
+    "- avaliar o modelo utilizando gráficos e MAPE\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Importando módulos\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "sys.path.append('../../')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "id": "M687KNlQFp0-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from sklearn.svm import SVR\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Cj-kfVdMGjWP"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8fywSjC6GsRz"
+   },
+   "source": [
+    "### Carregar dados\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "aBDkEB11Fumg",
+    "outputId": "99cf7987-0509-4b73-8cc2-75d7da0d2740"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2698.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2558.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2444.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2402.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2403.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy = load_data('../../data')[['load']]\n",
+    "energy.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "O0BWP13rGnh4"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 486
+    },
+    "id": "hGaNPKu_Gidk",
+    "outputId": "7f89b326-9057-4f49-efbe-cb100ebdf76d"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IPuNor4eGwYY"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ysvsNyONGt0Q"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 548
+    },
+    "id": "SsfdLoPyGy9w",
+    "outputId": "d6d6c25b-b1f4-47e5-91d1-707e043237d7"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XbFTqBw6G1Ch"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Agora, você precisa preparar os dados para treinamento realizando a filtragem e a escalonamento dos seus dados.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cYivRdQpHDj3",
+    "outputId": "a138f746-461c-4fd6-bfa6-0cee094c4aa1"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Escalone os dados para estar na faixa (0, 1).\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "3DNntGQnZX8G",
+    "outputId": "210046bc-7a66-4ccd-d70d-aa4a7309949c"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 206
+    },
+    "id": "26Yht-rzZexe",
+    "outputId": "20326077-a38a-4e78-cc5b-6fd7af95d301"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "x0n6jqxOQ41Z"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fdmxTZtOQ8xs"
+   },
+   "source": [
+    "Para nosso SVR, transformamos os dados de entrada para o formato `[batch, timesteps]`. Assim, remodelamos os dados existentes `train_data` e `test_data` de forma que haja uma nova dimensão que se refere aos timesteps. Para nosso exemplo, consideramos `timesteps = 5`. Assim, as entradas para o modelo são os dados dos primeiros 4 timesteps, e a saída será os dados do 5º timestep.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Rpju-Sc2HFm0"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting to numpy arrays\n",
+    "\n",
+    "train_data = train.values\n",
+    "test_data = test.values"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Selecting the timesteps\n",
+    "\n",
+    "timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "O-JrsrsVJhUQ",
+    "outputId": "c90dbe71-bacc-4ec4-b452-f82fe5aefaef"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "train_data_timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "exJD8AI7KE4g",
+    "outputId": "ce90260c-f327-427d-80f2-77307b5a6318"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting test data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "test_data_timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "2u0R2sIsLuq5"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "x_train, y_train = None\n",
+    "x_test, y_test = None\n",
+    "\n",
+    "print(x_train.shape, y_train.shape)\n",
+    "print(x_test.shape, y_test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8wIPOtAGLZlh"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "EhA403BEPEiD"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create model using RBF kernel\n",
+    "\n",
+    "model = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GS0UA3csMbqp",
+    "outputId": "d86b6f05-5742-4c1d-c2db-c40510bd4f0d"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Fit model on training data"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Rz_x8S3UrlcF"
+   },
+   "source": [
+    "### Fazer previsão do modelo\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XR0gnt3MnuYS",
+    "outputId": "157e40ab-9a23-4b66-a885-0d52a24b2364"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Making predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = None\n",
+    "y_test_pred = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "_2epncg-SGzr"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Scaling the predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)\n",
+    "y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xmm_YLXhq7gV",
+    "outputId": "18392f64-4029-49ac-c71a-a4e2411152a1"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Scaling the original values\n",
+    "\n",
+    "y_train = scaler.inverse_transform(y_train)\n",
+    "y_test = scaler.inverse_transform(y_test)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "u3LBj93coHEi",
+    "outputId": "d4fd49e8-8c6e-4bb0-8ef9-ca0b26d725b4"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Extract the timesteps for x-axis\n",
+    "\n",
+    "train_timestamps = None\n",
+    "test_timestamps = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(25,6))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.title(\"Training data prediction\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "LnhzcnYtXHCm",
+    "outputId": "f5f0d711-f18b-4788-ad21-d4470ea2c02b"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 225
+    },
+    "id": "53Q02FoqQH4V",
+    "outputId": "53e2d59b-5075-4765-ad9e-aed56c966583"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,3))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "clOAUH-SXCJG",
+    "outputId": "a3aa85ff-126a-4a4a-cd9e-90b9cc465ef5"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "DHlKvVCId5ue"
+   },
+   "source": [
+    "## Previsão do conjunto de dados completo\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cOFJ45vreO0N",
+    "outputId": "35628e33-ecf9-4966-8036-f7ea86db6f16"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Extracting load values as numpy array\n",
+    "data = None\n",
+    "\n",
+    "# Scaling\n",
+    "data = None\n",
+    "\n",
+    "# Transforming to 2D tensor as per model input requirement\n",
+    "data_timesteps=None\n",
+    "\n",
+    "# Selecting inputs and outputs from data\n",
+    "X, Y = None, None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ESSAdQgwexIi"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make model predictions\n",
+    "\n",
+    "# Inverse scale and reshape\n",
+    "Y_pred = None\n",
+    "Y = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 328
+    },
+    "id": "M_qhihN0RVVX",
+    "outputId": "a89cb23e-1d35-437f-9d63-8b8907e12f80"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(30,8))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AcN7pMYXVGTK",
+    "outputId": "7e1c2161-47ce-496c-9d86-7ad9ae0df770"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "accelerator": "GPU",
+  "colab": {
+   "collapsed_sections": [],
+   "name": "Recurrent_Neural_Networks.ipynb",
+   "provenance": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "e86ce102239a14c44585623b9b924a74",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:24:53+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/7-TimeSeries/README.md b/translations/br/7-TimeSeries/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f83e2a254
--- /dev/null
+++ b/translations/br/7-TimeSeries/README.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "61342603bad8acadbc6b2e4e3aab3f66",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:38:37+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Introdução à previsão de séries temporais
+
+O que é previsão de séries temporais? Trata-se de prever eventos futuros analisando tendências do passado.
+
+## Tópico regional: uso mundial de eletricidade ✨
+
+Nestes dois módulos, você será introduzido à previsão de séries temporais, uma área um pouco menos conhecida do aprendizado de máquina, mas que é extremamente valiosa para aplicações industriais e empresariais, entre outros campos. Embora redes neurais possam ser usadas para aumentar a utilidade desses modelos, estudaremos o tema no contexto do aprendizado de máquina clássico, já que esses modelos ajudam a prever o desempenho futuro com base no passado.
+
+Nosso foco regional é o uso de eletricidade no mundo, um conjunto de dados interessante para aprender a prever o consumo futuro de energia com base em padrões de carga anteriores. Você verá como esse tipo de previsão pode ser extremamente útil em um ambiente empresarial.
+
+![rede elétrica](../../../translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.br.jpg)
+
+Foto de [Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) de torres elétricas em uma estrada em Rajasthan no [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)
+
+## Módulos
+
+1. [Introdução à previsão de séries temporais](1-Introduction/README.md)
+2. [Construindo modelos ARIMA para séries temporais](2-ARIMA/README.md)
+3. [Construindo um Support Vector Regressor para previsão de séries temporais](3-SVR/README.md)
+
+## Créditos
+
+"Introdução à previsão de séries temporais" foi escrito com ⚡️ por [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) e [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper). Os notebooks apareceram pela primeira vez online no [repositório "Deep Learning For Time Series" do Azure](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting), originalmente escrito por Francesca Lazzeri. O módulo sobre SVR foi escrito por [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD).
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7f259af3d
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md
@@ -0,0 +1,256 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "0ffe994d1cc881bdeb49226a064116e5",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:07:39+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Introdução ao Aprendizado por Reforço e Q-Learning
+
+![Resumo do aprendizado por reforço em machine learning em um sketchnote](../../../../translated_images/ml-reinforcement.94024374d63348dbb3571c343ca7ddabef72adac0b8086d47164b769ba3a8a1d.br.png)
+> Sketchnote por [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+O aprendizado por reforço envolve três conceitos importantes: o agente, alguns estados e um conjunto de ações por estado. Ao executar uma ação em um estado específico, o agente recebe uma recompensa. Imagine novamente o jogo de computador Super Mario. Você é o Mario, está em um nível do jogo, parado ao lado de um penhasco. Acima de você há uma moeda. Você, sendo o Mario, em um nível do jogo, em uma posição específica... esse é o seu estado. Mover um passo para a direita (uma ação) o levará para o penhasco, o que lhe daria uma pontuação numérica baixa. No entanto, pressionar o botão de pular permitiria que você marcasse um ponto e permanecesse vivo. Esse é um resultado positivo e deve lhe conceder uma pontuação numérica positiva.
+
+Usando aprendizado por reforço e um simulador (o jogo), você pode aprender a jogar para maximizar a recompensa, que é permanecer vivo e marcar o maior número de pontos possível.
+
+[![Introdução ao Aprendizado por Reforço](https://img.youtube.com/vi/lDq_en8RNOo/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=lDq_en8RNOo)
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para ouvir Dmitry falar sobre Aprendizado por Reforço
+
+## [Pré-quiz da aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/45/)
+
+## Pré-requisitos e Configuração
+
+Nesta lição, experimentaremos alguns códigos em Python. Você deve ser capaz de executar o código do Jupyter Notebook desta lição, seja no seu computador ou em algum lugar na nuvem.
+
+Você pode abrir [o notebook da lição](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb) e acompanhar esta lição para construir.
+
+> **Nota:** Se você estiver abrindo este código na nuvem, também precisará buscar o arquivo [`rlboard.py`](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py), que é usado no código do notebook. Adicione-o ao mesmo diretório do notebook.
+
+## Introdução
+
+Nesta lição, exploraremos o mundo de **[Pedro e o Lobo](https://pt.wikipedia.org/wiki/Pedro_e_o_Lobo)**, inspirado por um conto musical de fadas de um compositor russo, [Sergei Prokofiev](https://pt.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev). Usaremos o **Aprendizado por Reforço** para permitir que Pedro explore seu ambiente, colete maçãs saborosas e evite encontrar o lobo.
+
+O **Aprendizado por Reforço** (RL) é uma técnica de aprendizado que nos permite aprender o comportamento ideal de um **agente** em algum **ambiente** realizando muitos experimentos. Um agente nesse ambiente deve ter algum **objetivo**, definido por uma **função de recompensa**.
+
+## O ambiente
+
+Para simplificar, vamos considerar o mundo de Pedro como um tabuleiro quadrado de tamanho `largura` x `altura`, como este:
+
+![Ambiente de Pedro](../../../../translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.br.png)
+
+Cada célula neste tabuleiro pode ser:
+
+* **chão**, onde Pedro e outras criaturas podem andar.
+* **água**, onde obviamente não se pode andar.
+* uma **árvore** ou **grama**, um lugar onde você pode descansar.
+* uma **maçã**, que representa algo que Pedro ficaria feliz em encontrar para se alimentar.
+* um **lobo**, que é perigoso e deve ser evitado.
+
+Há um módulo Python separado, [`rlboard.py`](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py), que contém o código para trabalhar com este ambiente. Como este código não é importante para entender nossos conceitos, importaremos o módulo e o usaremos para criar o tabuleiro de exemplo (bloco de código 1):
+
+```python
+from rlboard import *
+
+width, height = 8,8
+m = Board(width,height)
+m.randomize(seed=13)
+m.plot()
+```
+
+Este código deve imprimir uma imagem do ambiente semelhante à acima.
+
+## Ações e política
+
+No nosso exemplo, o objetivo de Pedro seria encontrar uma maçã, evitando o lobo e outros obstáculos. Para isso, ele pode essencialmente andar até encontrar uma maçã.
+
+Portanto, em qualquer posição, ele pode escolher entre uma das seguintes ações: para cima, para baixo, para a esquerda e para a direita.
+
+Definiremos essas ações como um dicionário e as mapearemos para pares de alterações de coordenadas correspondentes. Por exemplo, mover para a direita (`R`) corresponderia a um par `(1,0)`. (bloco de código 2):
+
+```python
+actions = { "U" : (0,-1), "D" : (0,1), "L" : (-1,0), "R" : (1,0) }
+action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }
+```
+
+Resumindo, a estratégia e o objetivo deste cenário são os seguintes:
+
+- **A estratégia**, do nosso agente (Pedro) é definida por uma chamada **política**. Uma política é uma função que retorna a ação em qualquer estado dado. No nosso caso, o estado do problema é representado pelo tabuleiro, incluindo a posição atual do jogador.
+
+- **O objetivo**, do aprendizado por reforço é eventualmente aprender uma boa política que nos permita resolver o problema de forma eficiente. No entanto, como base, vamos considerar a política mais simples chamada **caminhada aleatória**.
+
+## Caminhada aleatória
+
+Vamos primeiro resolver nosso problema implementando uma estratégia de caminhada aleatória. Com a caminhada aleatória, escolheremos aleatoriamente a próxima ação entre as ações permitidas, até alcançarmos a maçã (bloco de código 3).
+
+1. Implemente a caminhada aleatória com o código abaixo:
+
+    ```python
+    def random_policy(m):
+        return random.choice(list(actions))
+    
+    def walk(m,policy,start_position=None):
+        n = 0 # number of steps
+        # set initial position
+        if start_position:
+            m.human = start_position 
+        else:
+            m.random_start()
+        while True:
+            if m.at() == Board.Cell.apple:
+                return n # success!
+            if m.at() in [Board.Cell.wolf, Board.Cell.water]:
+                return -1 # eaten by wolf or drowned
+            while True:
+                a = actions[policy(m)]
+                new_pos = m.move_pos(m.human,a)
+                if m.is_valid(new_pos) and m.at(new_pos)!=Board.Cell.water:
+                    m.move(a) # do the actual move
+                    break
+            n+=1
+    
+    walk(m,random_policy)
+    ```
+
+    A chamada para `walk` deve retornar o comprimento do caminho correspondente, que pode variar de uma execução para outra.
+
+1. Execute o experimento de caminhada várias vezes (digamos, 100) e imprima as estatísticas resultantes (bloco de código 4):
+
+    ```python
+    def print_statistics(policy):
+        s,w,n = 0,0,0
+        for _ in range(100):
+            z = walk(m,policy)
+            if z<0:
+                w+=1
+            else:
+                s += z
+                n += 1
+        print(f"Average path length = {s/n}, eaten by wolf: {w} times")
+    
+    print_statistics(random_policy)
+    ```
+
+    Observe que o comprimento médio de um caminho é em torno de 30-40 passos, o que é bastante, dado que a distância média até a maçã mais próxima é de cerca de 5-6 passos.
+
+    Você também pode ver como é o movimento de Pedro durante a caminhada aleatória:
+
+    ![Caminhada Aleatória de Pedro](../../../../8-Reinforcement/1-QLearning/images/random_walk.gif)
+
+## Função de recompensa
+
+Para tornar nossa política mais inteligente, precisamos entender quais movimentos são "melhores" do que outros. Para isso, precisamos definir nosso objetivo.
+
+O objetivo pode ser definido em termos de uma **função de recompensa**, que retornará algum valor de pontuação para cada estado. Quanto maior o número, melhor a função de recompensa. (bloco de código 5)
+
+```python
+move_reward = -0.1
+goal_reward = 10
+end_reward = -10
+
+def reward(m,pos=None):
+    pos = pos or m.human
+    if not m.is_valid(pos):
+        return end_reward
+    x = m.at(pos)
+    if x==Board.Cell.water or x == Board.Cell.wolf:
+        return end_reward
+    if x==Board.Cell.apple:
+        return goal_reward
+    return move_reward
+```
+
+Uma coisa interessante sobre funções de recompensa é que, na maioria dos casos, *só recebemos uma recompensa substancial no final do jogo*. Isso significa que nosso algoritmo deve, de alguma forma, lembrar os "bons" passos que levam a uma recompensa positiva no final e aumentar sua importância. Da mesma forma, todos os movimentos que levam a maus resultados devem ser desencorajados.
+
+## Q-Learning
+
+O algoritmo que discutiremos aqui é chamado de **Q-Learning**. Neste algoritmo, a política é definida por uma função (ou uma estrutura de dados) chamada de **Q-Table**. Ela registra a "qualidade" de cada uma das ações em um estado dado.
+
+É chamada de Q-Table porque muitas vezes é conveniente representá-la como uma tabela ou matriz multidimensional. Como nosso tabuleiro tem dimensões `largura` x `altura`, podemos representar a Q-Table usando um array numpy com forma `largura` x `altura` x `len(actions)`: (bloco de código 6)
+
+```python
+Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)
+```
+
+Observe que inicializamos todos os valores da Q-Table com um valor igual, no nosso caso - 0.25. Isso corresponde à política de "caminhada aleatória", porque todos os movimentos em cada estado são igualmente bons. Podemos passar a Q-Table para a função `plot` para visualizar a tabela no tabuleiro: `m.plot(Q)`.
+
+![Ambiente de Pedro](../../../../translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.br.png)
+
+No centro de cada célula há uma "seta" que indica a direção preferida de movimento. Como todas as direções são iguais, é exibido um ponto.
+
+Agora precisamos executar a simulação, explorar nosso ambiente e aprender uma melhor distribuição de valores na Q-Table, o que nos permitirá encontrar o caminho para a maçã muito mais rapidamente.
+
+## Essência do Q-Learning: Equação de Bellman
+
+Uma vez que começamos a nos mover, cada ação terá uma recompensa correspondente, ou seja, teoricamente podemos selecionar a próxima ação com base na maior recompensa imediata. No entanto, na maioria dos estados, o movimento não alcançará nosso objetivo de chegar à maçã, e assim não podemos decidir imediatamente qual direção é melhor.
+
+> Lembre-se de que não é o resultado imediato que importa, mas sim o resultado final, que obteremos no final da simulação.
+
+Para levar em conta essa recompensa atrasada, precisamos usar os princípios da **[programação dinâmica](https://pt.wikipedia.org/wiki/Programa%C3%A7%C3%A3o_din%C3%A2mica)**, que nos permitem pensar sobre nosso problema de forma recursiva.
+
+Suponha que estamos agora no estado *s*, e queremos nos mover para o próximo estado *s'*. Ao fazer isso, receberemos a recompensa imediata *r(s,a)*, definida pela função de recompensa, mais alguma recompensa futura. Se supusermos que nossa Q-Table reflete corretamente a "atratividade" de cada ação, então no estado *s'* escolheremos uma ação *a* que corresponda ao valor máximo de *Q(s',a')*. Assim, a melhor recompensa futura possível que poderíamos obter no estado *s* será definida como `max`
+
+## Verificando a política
+
+Como a Q-Table lista a "atratividade" de cada ação em cada estado, é bastante fácil usá-la para definir a navegação eficiente em nosso mundo. No caso mais simples, podemos selecionar a ação correspondente ao maior valor da Q-Table: (bloco de código 9)
+
+```python
+def qpolicy_strict(m):
+        x,y = m.human
+        v = probs(Q[x,y])
+        a = list(actions)[np.argmax(v)]
+        return a
+
+walk(m,qpolicy_strict)
+```
+
+> Se você executar o código acima várias vezes, pode perceber que, às vezes, ele "trava", e você precisa pressionar o botão STOP no notebook para interrompê-lo. Isso acontece porque podem existir situações em que dois estados "apontam" um para o outro em termos de Q-Value ótimo, fazendo com que o agente fique se movendo entre esses estados indefinidamente.
+
+## 🚀Desafio
+
+> **Tarefa 1:** Modifique a função `walk` para limitar o comprimento máximo do caminho a um certo número de passos (digamos, 100) e observe o código acima retornar esse valor de tempos em tempos.
+
+> **Tarefa 2:** Modifique a função `walk` para que ela não volte aos lugares onde já esteve anteriormente. Isso evitará que `walk` entre em um loop, no entanto, o agente ainda pode acabar "preso" em um local do qual não consegue escapar.
+
+## Navegação
+
+Uma política de navegação melhor seria aquela que usamos durante o treinamento, que combina exploração e aproveitamento. Nessa política, selecionamos cada ação com uma certa probabilidade, proporcional aos valores na Q-Table. Essa estratégia ainda pode fazer com que o agente volte a uma posição já explorada, mas, como você pode ver no código abaixo, resulta em um caminho médio muito curto até o local desejado (lembre-se de que `print_statistics` executa a simulação 100 vezes): (bloco de código 10)
+
+```python
+def qpolicy(m):
+        x,y = m.human
+        v = probs(Q[x,y])
+        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]
+        return a
+
+print_statistics(qpolicy)
+```
+
+Após executar este código, você deve obter um comprimento médio de caminho muito menor do que antes, na faixa de 3-6.
+
+## Investigando o processo de aprendizado
+
+Como mencionamos, o processo de aprendizado é um equilíbrio entre exploração e aproveitamento do conhecimento adquirido sobre a estrutura do espaço do problema. Vimos que os resultados do aprendizado (a capacidade de ajudar um agente a encontrar um caminho curto até o objetivo) melhoraram, mas também é interessante observar como o comprimento médio do caminho se comporta durante o processo de aprendizado:
+
+## Os aprendizados podem ser resumidos como:
+
+- **O comprimento médio do caminho aumenta**. O que vemos aqui é que, no início, o comprimento médio do caminho aumenta. Isso provavelmente ocorre porque, quando não sabemos nada sobre o ambiente, é mais provável que fiquemos presos em estados ruins, como água ou lobo. À medida que aprendemos mais e começamos a usar esse conhecimento, conseguimos explorar o ambiente por mais tempo, mas ainda não sabemos muito bem onde estão as maçãs.
+
+- **O comprimento do caminho diminui à medida que aprendemos mais**. Uma vez que aprendemos o suficiente, torna-se mais fácil para o agente alcançar o objetivo, e o comprimento do caminho começa a diminuir. No entanto, ainda estamos abertos à exploração, então frequentemente nos desviamos do melhor caminho e exploramos novas opções, tornando o caminho mais longo do que o ideal.
+
+- **O comprimento aumenta abruptamente**. O que também observamos nesse gráfico é que, em algum momento, o comprimento aumentou abruptamente. Isso indica a natureza estocástica do processo e que, em algum momento, podemos "estragar" os coeficientes da Q-Table ao sobrescrevê-los com novos valores. Isso idealmente deve ser minimizado diminuindo a taxa de aprendizado (por exemplo, no final do treinamento, ajustamos os valores da Q-Table apenas por um pequeno valor).
+
+No geral, é importante lembrar que o sucesso e a qualidade do processo de aprendizado dependem significativamente de parâmetros, como taxa de aprendizado, decaimento da taxa de aprendizado e fator de desconto. Esses parâmetros são frequentemente chamados de **hiperparâmetros**, para distingui-los dos **parâmetros**, que otimizamos durante o treinamento (por exemplo, os coeficientes da Q-Table). O processo de encontrar os melhores valores de hiperparâmetros é chamado de **otimização de hiperparâmetros**, e isso merece um tópico à parte.
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/46/)
+
+## Tarefa 
+[Um Mundo Mais Realista](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..38770baad
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "68394b2102d3503882e5e914bd0ff5c1",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:10:51+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Um Mundo Mais Realista
+
+Na nossa situação, Peter conseguia se mover quase sem se cansar ou sentir fome. Em um mundo mais realista, ele precisa sentar e descansar de tempos em tempos, além de se alimentar. Vamos tornar nosso mundo mais realista, implementando as seguintes regras:
+
+1. Ao se mover de um lugar para outro, Peter perde **energia** e ganha **fadiga**.
+2. Peter pode recuperar energia comendo maçãs.
+3. Peter pode se livrar da fadiga descansando sob uma árvore ou na grama (ou seja, caminhando para uma posição no tabuleiro com uma árvore ou grama - campo verde).
+4. Peter precisa encontrar e matar o lobo.
+5. Para matar o lobo, Peter precisa ter certos níveis de energia e fadiga; caso contrário, ele perde a batalha.
+
+## Instruções
+
+Use o [notebook.ipynb](notebook.ipynb) original como ponto de partida para sua solução.
+
+Modifique a função de recompensa acima de acordo com as regras do jogo, execute o algoritmo de aprendizado por reforço para aprender a melhor estratégia para vencer o jogo e compare os resultados do passeio aleatório com o seu algoritmo em termos de número de jogos ganhos e perdidos.
+
+> **Note**: No seu novo mundo, o estado é mais complexo e, além da posição do humano, também inclui os níveis de fadiga e energia. Você pode optar por representar o estado como uma tupla (Tabuleiro, energia, fadiga), ou definir uma classe para o estado (você também pode querer derivá-la de `Board`), ou até mesmo modificar a classe `Board` original dentro de [rlboard.py](../../../../8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py).
+
+Na sua solução, mantenha o código responsável pela estratégia de passeio aleatório e compare os resultados do seu algoritmo com o passeio aleatório ao final.
+
+> **Note**: Pode ser necessário ajustar os hiperparâmetros para fazer o algoritmo funcionar, especialmente o número de épocas. Como o sucesso no jogo (derrotar o lobo) é um evento raro, você pode esperar um tempo de treinamento significativamente maior.
+
+## Rubrica
+
+| Critério  | Exemplary                                                                                                                                                                                             | Adequate                                                                                                                                                                                | Needs Improvement                                                                                                                          |
+| --------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
+|           | Um notebook é apresentado com a definição das novas regras do mundo, algoritmo de Q-Learning e algumas explicações textuais. O Q-Learning consegue melhorar significativamente os resultados em comparação ao passeio aleatório. | O notebook é apresentado, o Q-Learning é implementado e melhora os resultados em comparação ao passeio aleatório, mas não de forma significativa; ou o notebook está mal documentado e o código não está bem estruturado. | Alguma tentativa de redefinir as regras do mundo foi feita, mas o algoritmo de Q-Learning não funciona, ou a função de recompensa não está totalmente definida. |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional feita por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..dc150d60a
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,467 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "17e5a668646eabf5aabd0e9bfcf17876",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:03:26+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Pedro e o Lobo: Introdução ao Aprendizado por Reforço\n",
+    "\n",
+    "Neste tutorial, vamos aprender como aplicar o aprendizado por reforço a um problema de busca de caminhos. O cenário é inspirado no conto musical [Pedro e o Lobo](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf), do compositor russo [Sergei Prokofiev](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev). É a história de um jovem pioneiro, Pedro, que corajosamente sai de sua casa para uma clareira na floresta para perseguir um lobo. Vamos treinar algoritmos de aprendizado de máquina que ajudarão Pedro a explorar a área ao redor e construir um mapa de navegação otimizado.\n",
+    "\n",
+    "Primeiro, vamos importar algumas bibliotecas úteis:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Visão Geral do Aprendizado por Reforço\n",
+    "\n",
+    "**Aprendizado por Reforço** (RL) é uma técnica de aprendizado que nos permite aprender o comportamento ideal de um **agente** em um determinado **ambiente** por meio da realização de vários experimentos. Um agente nesse ambiente deve ter algum **objetivo**, definido por uma **função de recompensa**.\n",
+    "\n",
+    "## O Ambiente\n",
+    "\n",
+    "Para simplificar, vamos considerar o mundo de Peter como um tabuleiro quadrado de tamanho `width` x `height`. Cada célula nesse tabuleiro pode ser:\n",
+    "* **chão**, onde Peter e outras criaturas podem caminhar\n",
+    "* **água**, onde obviamente não se pode caminhar\n",
+    "* **uma árvore** ou **grama** - um lugar onde você pode descansar\n",
+    "* **uma maçã**, que representa algo que Peter ficaria feliz em encontrar para se alimentar\n",
+    "* **um lobo**, que é perigoso e deve ser evitado\n",
+    "\n",
+    "Para trabalhar com o ambiente, definiremos uma classe chamada `Board`. Para não sobrecarregar este notebook, movemos todo o código relacionado ao tabuleiro para um módulo separado chamado `rlboard`, que agora iremos importar. Você pode olhar dentro desse módulo para obter mais detalhes sobre os aspectos internos da implementação.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Vamos agora criar um tabuleiro aleatório e ver como ele fica:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Ações e Política\n",
+    "\n",
+    "No nosso exemplo, o objetivo de Peter seria encontrar uma maçã, enquanto evita o lobo e outros obstáculos. Defina essas ações como um dicionário e mapeie-as para pares de alterações correspondentes nas coordenadas.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 2"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "A estratégia do nosso agente (Peter) é definida por uma chamada **política**. Vamos considerar a política mais simples chamada **caminhada aleatória**.\n",
+    "\n",
+    "## Caminhada aleatória\n",
+    "\n",
+    "Vamos primeiro resolver nosso problema implementando uma estratégia de caminhada aleatória.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "# Let's run a random walk experiment several times and see the average number of steps taken: code block 3"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 4"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Função de Recompensa\n",
+    "\n",
+    "Para tornar nossa política mais inteligente, precisamos entender quais movimentos são \"melhores\" do que outros.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 5"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Aprendizado Q\n",
+    "\n",
+    "Construa uma Q-Table, ou matriz multidimensional. Como nosso tabuleiro tem dimensões `width` x `height`, podemos representar a Q-Table por um array numpy com formato `width` x `height` x `len(actions)`:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 6"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Passe a Q-Table para a função `plot` para visualizar a tabela no tabuleiro:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "NameError",
+     "evalue": "name 'm' is not defined",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-10-8b8a9e4cb2b8>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mm\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mQ\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'm' is not defined"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Essência do Q-Learning: Equação de Bellman e Algoritmo de Aprendizado\n",
+    "\n",
+    "Escreva um pseudocódigo para o nosso algoritmo de aprendizado:\n",
+    "\n",
+    "* Inicialize a Tabela Q (Q-Table) com números iguais para todos os estados e ações\n",
+    "* Defina a taxa de aprendizado $\\alpha\\leftarrow 1$\n",
+    "* Repita a simulação várias vezes\n",
+    "   1. Comece em uma posição aleatória\n",
+    "   1. Repita\n",
+    "        1. Selecione uma ação $a$ no estado $s$\n",
+    "        2. Execute a ação movendo-se para um novo estado $s'$\n",
+    "        3. Se encontrarmos uma condição de fim de jogo ou a recompensa total for muito baixa - saia da simulação  \n",
+    "        4. Calcule a recompensa $r$ no novo estado\n",
+    "        5. Atualize a Função Q de acordo com a equação de Bellman: $Q(s,a)\\leftarrow (1-\\alpha)Q(s,a)+\\alpha(r+\\gamma\\max_{a'}Q(s',a'))$\n",
+    "        6. $s\\leftarrow s'$\n",
+    "        7. Atualize a recompensa total e diminua $\\alpha$.\n",
+    "\n",
+    "## Explorar vs. Explorar\n",
+    "\n",
+    "A melhor abordagem é equilibrar entre exploração e exploração. À medida que aprendemos mais sobre o nosso ambiente, estaremos mais propensos a seguir a rota ótima, no entanto, escolhendo o caminho inexplorado de vez em quando.\n",
+    "\n",
+    "## Implementação em Python\n",
+    "\n",
+    "Agora estamos prontos para implementar o algoritmo de aprendizado. Antes disso, também precisamos de uma função que converta números arbitrários na Tabela Q em um vetor de probabilidades para as ações correspondentes:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 7"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Adicionamos uma pequena quantidade de `eps` ao vetor original para evitar divisão por 0 no caso inicial, quando todos os componentes do vetor são idênticos.\n",
+    "\n",
+    "O algoritmo de aprendizado real será executado por 5000 experimentos, também chamados de **épocas**:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 56,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "# code block 8"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Após executar este algoritmo, a Q-Table deve ser atualizada com valores que definem a atratividade de diferentes ações em cada etapa. Visualize a tabela aqui:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 43,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 360.646265 \r\nL 366.6475 360.646265 \r\nL 366.6475 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 359.4475 336.76814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\nL 33.2875 10.60814 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g clip-path=\"url(#p03670b802c)\">\r\n    <image height=\"327\" id=\"imagefd2c98b8a1\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\r\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\" y=\"-9.76814\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"m79531393d3\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_8\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_9\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m95a78e1f45\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"10.999219\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"50.107132\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"89.215046\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"128.32296\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_14\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"167.430873\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_14\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_15\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"206.538787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_15\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_16\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"245.646701\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_16\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_8\">\r\n     <g id=\"line2d_17\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"284.754614\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_17\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_9\">\r\n     <g id=\"line2d_18\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"323.862528\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_18\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 33.2875 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 359.4475 336.76814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p03670b802c\">\r\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Verificando a Política\n",
+    "\n",
+    "Como a Q-Table lista a \"atratividade\" de cada ação em cada estado, é bastante fácil usá-la para definir a navegação eficiente em nosso mundo. No caso mais simples, podemos simplesmente selecionar a ação correspondente ao maior valor na Q-Table:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# code block 9"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Se você tentar o código acima várias vezes, pode perceber que, às vezes, ele simplesmente \"trava\", e você precisa pressionar o botão STOP no notebook para interrompê-lo.\n",
+    "\n",
+    "> **Tarefa 1:** Modifique a função `walk` para limitar o comprimento máximo do caminho a um certo número de passos (digamos, 100), e observe o código acima retornar esse valor de tempos em tempos.\n",
+    "\n",
+    "> **Tarefa 2:** Modifique a função `walk` para que ela não volte aos lugares onde já esteve anteriormente. Isso evitará que `walk` entre em um loop, no entanto, o agente ainda pode acabar \"preso\" em um local do qual não consegue escapar.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 58,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 5.31, eaten by wolf: 0 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "# code block 10"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 57,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x26dab295a48>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 57
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 382.368508 248.518125\" width=\"382.368508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M -0 248.518125 \r\nL 382.368508 248.518125 \r\nL 382.368508 0 \r\nL -0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 374.45 224.64 \r\nL 374.45 7.2 \r\nL 39.65 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"m9289ace8dd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.868182\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(51.686932 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"115.746997\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 2000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(103.021997 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"176.625812\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 4000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(163.900812 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"237.504627\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 6000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(224.779627 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.383442\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 8000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(285.658442 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"359.262258\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 10000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(343.356008 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"mac0d9b03a1\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"214.756364\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(26.2875 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"172.854355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 2000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 176.653573)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"130.952346\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 4000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 134.751564)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"89.050337\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 6000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 92.849556)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"47.148328\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 8000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 50.947547)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_12\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p46c120979b)\" d=\"M 54.868182 214.211638 \r\nL 55.081258 214.756364 \r\nL 55.172576 214.525903 \r\nL 55.203015 214.756364 \r\nL 55.263894 214.735413 \r\nL 55.294334 187.98098 \r\nL 55.324773 214.756364 \r\nL 55.355212 213.918323 \r\nL 55.385652 214.756364 \r\nL 55.47697 214.693511 \r\nL 55.629167 214.756364 \r\nL 55.781364 214.756364 \r\nL 55.903122 205.768383 \r\nL 55.964 214.756364 \r\nL 56.024879 211.508958 \r\nL 56.055319 207.507316 \r\nL 56.085758 214.756364 \r\nL 56.268395 214.756364 \r\nL 56.359713 211.320399 \r\nL 56.420592 207.38161 \r\nL 56.451031 214.714462 \r\nL 56.48147 209.958584 \r\nL 56.51191 214.756364 \r\nL 56.542349 214.67256 \r\nL 56.572789 214.546854 \r\nL 56.603228 211.96988 \r\nL 56.664107 214.735413 \r\nL 56.816304 214.714462 \r\nL 56.846743 214.756364 \r\nL 56.877183 58.692331 \r\nL 56.938062 214.756364 \r\nL 56.968501 211.865125 \r\nL 57.02938 214.735413 \r\nL 57.090259 214.714462 \r\nL 57.120698 209.916682 \r\nL 57.181577 214.756364 \r\nL 57.242456 212.095586 \r\nL 57.272895 214.756364 \r\nL 57.303334 214.211638 \r\nL 57.333774 183.497465 \r\nL 57.364213 214.756364 \r\nL 57.394653 214.358295 \r\nL 57.425092 214.756364 \r\nL 57.51641 207.318757 \r\nL 57.638168 214.756364 \r\nL 57.668607 177.191213 \r\nL 57.729486 214.756364 \r\nL 57.759926 214.609707 \r\nL 57.790365 196.885157 \r\nL 57.820804 214.756364 \r\nL 57.851244 214.756364 \r\nL 58.094759 214.714462 \r\nL 58.186077 187.98098 \r\nL 58.216517 196.277578 \r\nL 58.277395 214.756364 \r\nL 58.338274 214.693511 \r\nL 58.429593 214.756364 \r\nL 58.460032 214.693511 \r\nL 58.490471 192.925417 \r\nL 58.520911 214.756364 \r\nL 58.55135 214.735413 \r\nL 58.642668 214.756364 \r\nL 58.673108 212.242243 \r\nL 58.703547 214.756364 \r\nL 58.825305 190.89317 \r\nL 58.916623 186.388704 \r\nL 58.947062 214.756364 \r\nL 58.977502 214.756364 \r\nL 59.007941 214.358295 \r\nL 59.06882 214.756364 \r\nL 59.129699 158.481966 \r\nL 59.160138 214.756364 \r\nL 59.251457 214.693511 \r\nL 59.281896 213.499303 \r\nL 59.312335 214.735413 \r\nL 59.342775 183.497465 \r\nL 59.373214 214.756364 \r\nL 59.403654 189.845619 \r\nL 59.525411 214.735413 \r\nL 59.555851 207.989189 \r\nL 59.616729 214.756364 \r\nL 59.647169 214.756364 \r\nL 59.677608 211.613713 \r\nL 59.738487 212.326047 \r\nL 59.768926 214.756364 \r\nL 59.799366 210.440457 \r\nL 59.829805 210.2938 \r\nL 59.951563 214.756364 \r\nL 59.982002 192.841613 \r\nL 60.042881 214.756364 \r\nL 60.134199 211.425154 \r\nL 60.255957 214.756364 \r\nL 60.347275 209.183396 \r\nL 60.438593 205.956942 \r\nL 60.469033 214.756364 \r\nL 60.499472 161.247498 \r\nL 60.560351 198.791698 \r\nL 60.59079 214.756364 \r\nL 60.62123 214.735413 \r\nL 60.651669 123.389033 \r\nL 60.712548 213.813568 \r\nL 60.742987 214.756364 \r\nL 60.773427 193.113976 \r\nL 60.834306 214.756364 \r\nL 60.956063 212.095586 \r\nL 61.016942 214.756364 \r\nL 61.077821 68.68596 \r\nL 61.1387 214.735413 \r\nL 61.199579 193.889163 \r\nL 61.321336 214.756364 \r\nL 61.412654 214.735413 \r\nL 61.443094 210.042388 \r\nL 61.503973 214.756364 \r\nL 61.564851 214.756364 \r\nL 61.686609 212.284145 \r\nL 61.717049 214.756364 \r\nL 61.747488 214.735413 \r\nL 61.777927 206.941639 \r\nL 61.808367 214.756364 \r\nL 61.838806 214.735413 \r\nL 61.930124 214.714462 \r\nL 61.991003 213.541205 \r\nL 62.021443 206.794982 \r\nL 62.051882 214.756364 \r\nL 62.082321 214.735413 \r\nL 62.17364 214.756364 \r\nL 62.204079 182.806082 \r\nL 62.264958 214.46305 \r\nL 62.295397 214.127834 \r\nL 62.325837 202.122908 \r\nL 62.386715 211.34135 \r\nL 62.417155 214.756364 \r\nL 62.508473 214.735413 \r\nL 62.569352 214.735413 \r\nL 62.599791 202.437173 \r\nL 62.630231 214.756364 \r\nL 62.66067 214.735413 \r\nL 62.69111 214.756364 \r\nL 62.812867 199.923052 \r\nL 62.934625 214.756364 \r\nL 62.965064 214.756364 \r\nL 62.995504 202.625732 \r\nL 63.056382 214.756364 \r\nL 63.117261 212.745067 \r\nL 63.147701 214.756364 \r\nL 63.299898 214.756364 \r\nL 63.391216 207.905385 \r\nL 63.482534 207.339708 \r\nL 63.512974 214.756364 \r\nL 63.604292 207.004492 \r\nL 63.726049 214.756364 \r\nL 63.817368 214.735413 \r\nL 63.847807 213.457401 \r\nL 63.908686 198.770747 \r\nL 63.939125 214.609707 \r\nL 63.969565 211.257546 \r\nL 64.000004 214.756364 \r\nL 64.030443 214.756364 \r\nL 64.121762 214.756364 \r\nL 64.152201 213.729764 \r\nL 64.21308 214.756364 \r\nL 64.243519 214.756364 \r\nL 64.304398 194.852909 \r\nL 64.334838 214.756364 \r\nL 64.365277 214.756364 \r\nL 64.456595 210.000486 \r\nL 64.487035 211.278497 \r\nL 64.608792 214.756364 \r\nL 64.639232 210.985183 \r\nL 64.70011 214.379246 \r\nL 64.821868 214.756364 \r\nL 64.943626 202.541928 \r\nL 65.034944 213.331695 \r\nL 65.065383 212.200341 \r\nL 65.156702 214.756364 \r\nL 65.187141 214.46305 \r\nL 65.24802 158.817182 \r\nL 65.278459 214.756364 \r\nL 65.339338 211.571811 \r\nL 65.369777 212.095586 \r\nL 65.430656 214.756364 \r\nL 65.491535 198.058413 \r\nL 65.582853 201.682937 \r\nL 65.643732 214.756364 \r\nL 65.73505 212.661263 \r\nL 65.76549 211.425154 \r\nL 65.795929 214.756364 \r\nL 65.826369 209.309102 \r\nL 65.887247 213.687862 \r\nL 65.917687 214.756364 \r\nL 65.948126 211.110889 \r\nL 65.978566 184.670721 \r\nL 66.009005 214.756364 \r\nL 66.039444 214.756364 \r\nL 66.161202 214.756364 \r\nL 66.191641 212.870773 \r\nL 66.25252 213.415499 \r\nL 66.343838 214.756364 \r\nL 66.404717 200.027807 \r\nL 66.435157 212.095586 \r\nL 66.465596 214.756364 \r\nL 66.496036 211.676566 \r\nL 66.526475 208.63867 \r\nL 66.556914 214.756364 \r\nL 66.587354 213.625009 \r\nL 66.648233 214.735413 \r\nL 66.678672 214.714462 \r\nL 66.739551 201.201064 \r\nL 66.76999 209.120543 \r\nL 66.830869 206.815933 \r\nL 66.861308 214.756364 \r\nL 66.952627 195.837607 \r\nL 67.043945 214.567805 \r\nL 67.074384 205.412216 \r\nL 67.104824 185.843977 \r\nL 67.135263 214.756364 \r\nL 67.165702 214.756364 \r\nL 67.28746 197.869854 \r\nL 67.3179 213.750715 \r\nL 67.348339 195.649048 \r\nL 67.409218 212.828871 \r\nL 67.500536 214.756364 \r\nL 67.530975 214.714462 \r\nL 67.561415 214.337344 \r\nL 67.591854 211.508958 \r\nL 67.652733 214.379246 \r\nL 67.683172 214.756364 \r\nL 67.713612 208.533915 \r\nL 67.774491 214.756364 \r\nL 67.835369 214.735413 \r\nL 67.865809 187.310548 \r\nL 67.896248 214.756364 \r\nL 67.926688 205.684579 \r\nL 68.048445 214.756364 \r\nL 68.139764 199.064061 \r\nL 68.231082 214.756364 \r\nL 68.261521 214.484001 \r\nL 68.291961 214.756364 \r\nL 68.383279 207.947287 \r\nL 68.413718 214.735413 \r\nL 68.444158 204.092302 \r\nL 68.474597 202.981899 \r\nL 68.565915 214.756364 \r\nL 68.596355 205.49602 \r\nL 68.626794 200.614436 \r\nL 68.657233 214.756364 \r\nL 68.687673 196.487088 \r\nL 68.748552 209.770025 \r\nL 68.870309 214.756364 \r\nL 68.900749 214.127834 \r\nL 68.931188 212.556508 \r\nL 68.961628 214.735413 \r\nL 68.992067 194.077722 \r\nL 69.083385 207.130198 \r\nL 69.113825 201.766741 \r\nL 69.144264 214.756364 \r\nL 69.296461 201.976251 \r\nL 69.387779 199.67164 \r\nL 69.418219 214.756364 \r\nL 69.448658 214.756364 \r\nL 69.479097 193.784408 \r\nL 69.539976 214.735413 \r\nL 69.570416 214.756364 \r\nL 69.600855 197.974609 \r\nL 69.661734 214.756364 \r\nL 69.692173 214.756364 \r\nL 69.722613 200.111612 \r\nL 69.813931 208.471062 \r\nL 69.84437 206.33406 \r\nL 69.935689 205.28651 \r\nL 69.966128 214.756364 \r\nL 70.027007 214.756364 \r\nL 70.057446 214.504952 \r\nL 70.118325 214.756364 \r\nL 70.179204 214.756364 \r\nL 70.209643 214.609707 \r\nL 70.270522 214.756364 \r\nL 70.422719 208.261552 \r\nL 70.544477 214.756364 \r\nL 70.574916 214.735413 \r\nL 70.696674 210.251898 \r\nL 70.757553 214.756364 \r\nL 70.787992 214.211638 \r\nL 70.818431 207.360659 \r\nL 70.87931 212.59841 \r\nL 71.001068 214.756364 \r\nL 71.031507 199.985905 \r\nL 71.092386 214.169736 \r\nL 71.122825 214.756364 \r\nL 71.153265 191.123631 \r\nL 71.244583 199.378326 \r\nL 71.39678 214.756364 \r\nL 71.42722 208.471062 \r\nL 71.488098 210.880428 \r\nL 71.548977 214.756364 \r\nL 71.579417 208.282503 \r\nL 71.640295 208.450111 \r\nL 71.701174 214.735413 \r\nL 71.731614 212.200341 \r\nL 71.762053 210.419506 \r\nL 71.792492 214.756364 \r\nL 71.822932 214.756364 \r\nL 71.853371 214.46305 \r\nL 71.883811 214.756364 \r\nL 71.91425 210.314751 \r\nL 71.975129 213.01743 \r\nL 72.005568 214.756364 \r\nL 72.036008 208.764376 \r\nL 72.096887 214.504952 \r\nL 72.157765 214.756364 \r\nL 72.188205 207.402561 \r\nL 72.279523 209.45576 \r\nL 72.309962 214.756364 \r\nL 72.401281 214.400197 \r\nL 72.43172 209.05769 \r\nL 72.462159 214.735413 \r\nL 72.523038 210.817575 \r\nL 72.644796 214.756364 \r\nL 72.736114 214.756364 \r\nL 72.766553 191.584553 \r\nL 72.827432 207.255904 \r\nL 72.857872 213.562156 \r\nL 72.888311 195.418587 \r\nL 72.918751 214.735413 \r\nL 72.94919 214.337344 \r\nL 73.070948 214.756364 \r\nL 73.131826 211.844174 \r\nL 73.223145 214.756364 \r\nL 73.253584 190.138933 \r\nL 73.344902 214.46305 \r\nL 73.375342 213.268842 \r\nL 73.43622 214.756364 \r\nL 73.46666 209.330053 \r\nL 73.527539 207.109247 \r\nL 73.557978 214.756364 \r\nL 73.588417 209.811927 \r\nL 73.649296 214.756364 \r\nL 73.740615 214.651609 \r\nL 73.771054 190.956023 \r\nL 73.831933 214.756364 \r\nL 73.862372 214.735413 \r\nL 73.892812 212.849822 \r\nL 73.923251 177.903547 \r\nL 73.98413 204.804637 \r\nL 74.014569 205.49602 \r\nL 74.136327 214.756364 \r\nL 74.166766 214.756364 \r\nL 74.197206 214.232589 \r\nL 74.258084 214.756364 \r\nL 74.379842 214.735413 \r\nL 74.47116 179.831039 \r\nL 74.5016 194.077722 \r\nL 74.562479 214.756364 \r\nL 74.592918 181.213805 \r\nL 74.623357 213.625009 \r\nL 74.714676 214.735413 \r\nL 74.775554 194.66435 \r\nL 74.805994 197.848903 \r\nL 74.836433 214.484001 \r\nL 74.866873 177.002654 \r\nL 74.927751 214.085931 \r\nL 74.958191 194.014869 \r\nL 75.049509 196.801353 \r\nL 75.171267 214.756364 \r\nL 75.201706 204.385616 \r\nL 75.262585 207.570169 \r\nL 75.353903 214.756364 \r\nL 75.384343 196.340431 \r\nL 75.445221 214.735413 \r\nL 75.5061 214.756364 \r\nL 75.597418 207.695875 \r\nL 75.627858 192.024524 \r\nL 75.688737 214.756364 \r\nL 75.719176 214.211638 \r\nL 75.749615 198.62409 \r\nL 75.810494 214.379246 \r\nL 75.840934 213.625009 \r\nL 75.871373 214.756364 \r\nL 75.901812 214.756364 \r\nL 75.932252 214.756364 \r\nL 75.962691 187.415303 \r\nL 76.02357 203.00285 \r\nL 76.054009 214.756364 \r\nL 76.145328 214.735413 \r\nL 76.206207 214.756364 \r\nL 76.236646 214.106882 \r\nL 76.267085 194.182477 \r\nL 76.297525 214.756364 \r\nL 76.327964 214.002127 \r\nL 76.388843 214.756364 \r\nL 76.419282 158.544819 \r\nL 76.480161 214.756364 \r\nL 76.510601 206.815933 \r\nL 76.571479 214.735413 \r\nL 76.601919 214.735413 \r\nL 76.632358 172.12107 \r\nL 76.693237 200.069709 \r\nL 76.784555 214.756364 \r\nL 76.814995 204.951294 \r\nL 76.875873 214.735413 \r\nL 76.906313 200.509681 \r\nL 76.936752 214.756364 \r\nL 76.967192 212.59841 \r\nL 77.05851 214.756364 \r\nL 77.088949 204.741783 \r\nL 77.149828 214.735413 \r\nL 77.180268 213.625009 \r\nL 77.271586 214.756364 \r\nL 77.302025 197.807001 \r\nL 77.332465 214.756364 \r\nL 77.423783 214.400197 \r\nL 77.454222 214.756364 \r\nL 77.484662 205.642677 \r\nL 77.54554 214.358295 \r\nL 77.57598 214.756364 \r\nL 77.728177 190.809366 \r\nL 77.758616 214.756364 \r\nL 77.849935 207.528267 \r\nL 77.910813 214.756364 \r\nL 77.941253 197.178471 \r\nL 78.002132 199.692591 \r\nL 78.09345 191.647406 \r\nL 78.123889 214.756364 \r\nL 78.184768 214.756364 \r\nL 78.215207 214.211638 \r\nL 78.276086 214.756364 \r\nL 78.397844 200.69824 \r\nL 78.458723 214.756364 \r\nL 78.489162 191.291239 \r\nL 78.550041 214.756364 \r\nL 78.671799 214.630658 \r\nL 78.702238 196.193774 \r\nL 78.732677 214.735413 \r\nL 78.763117 204.071351 \r\nL 78.793556 214.756364 \r\nL 78.854435 212.451753 \r\nL 78.915314 214.756364 \r\nL 79.006632 203.589478 \r\nL 79.067511 214.756364 \r\nL 79.12839 214.044029 \r\nL 79.189268 214.756364 \r\nL 79.219708 208.492013 \r\nL 79.280587 214.735413 \r\nL 79.341466 214.756364 \r\nL 79.402344 211.173742 \r\nL 79.432784 194.601497 \r\nL 79.463223 214.756364 \r\nL 79.493663 207.193051 \r\nL 79.554541 214.756364 \r\nL 79.61542 214.735413 \r\nL 79.64586 214.735413 \r\nL 79.676299 214.127834 \r\nL 79.767617 186.409655 \r\nL 79.798057 214.756364 \r\nL 79.828496 178.59493 \r\nL 79.889375 208.994837 \r\nL 79.919814 201.368672 \r\nL 79.950254 214.756364 \r\nL 79.980693 214.735413 \r\nL 80.072011 208.366307 \r\nL 80.102451 213.499303 \r\nL 80.13289 214.127834 \r\nL 80.16333 165.353895 \r\nL 80.224208 202.018153 \r\nL 80.285087 214.756364 \r\nL 80.345966 214.379246 \r\nL 80.437284 214.756364 \r\nL 80.467724 174.237121 \r\nL 80.559042 174.42568 \r\nL 80.589481 214.756364 \r\nL 80.680799 208.387258 \r\nL 80.711239 208.785327 \r\nL 80.772118 183.078445 \r\nL 80.802557 213.373597 \r\nL 80.832996 202.646683 \r\nL 80.893875 214.756364 \r\nL 80.954754 210.629016 \r\nL 80.985194 204.197057 \r\nL 81.015633 214.756364 \r\nL 81.046072 207.947287 \r\nL 81.16783 214.756364 \r\nL 81.198269 212.053684 \r\nL 81.259148 214.756364 \r\nL 81.289588 214.609707 \r\nL 81.320027 214.756364 \r\nL 81.411345 212.284145 \r\nL 81.472224 214.756364 \r\nL 81.502663 212.326047 \r\nL 81.563542 214.735413 \r\nL 81.65486 214.756364 \r\nL 81.6853 202.520977 \r\nL 81.807058 214.756364 \r\nL 81.837497 214.756364 \r\nL 81.867936 200.383975 \r\nL 81.959255 209.581466 \r\nL 81.989694 199.504032 \r\nL 82.020133 151.48433 \r\nL 82.050573 214.651609 \r\nL 82.081012 214.295442 \r\nL 82.20277 214.756364 \r\nL 82.233209 214.756364 \r\nL 82.263649 210.524261 \r\nL 82.324527 214.756364 \r\nL 82.385406 158.942888 \r\nL 82.507164 214.756364 \r\nL 82.537603 210.063339 \r\nL 82.598482 214.756364 \r\nL 82.72024 214.756364 \r\nL 82.750679 201.766741 \r\nL 82.811558 205.935991 \r\nL 82.872437 196.214725 \r\nL 82.933316 214.756364 \r\nL 82.963755 214.421148 \r\nL 83.055073 207.423512 \r\nL 83.115952 207.674924 \r\nL 83.176831 214.190687 \r\nL 83.20727 194.161526 \r\nL 83.268149 214.756364 \r\nL 83.298588 214.735413 \r\nL 83.329028 210.901379 \r\nL 83.359467 214.756364 \r\nL 83.389907 212.954577 \r\nL 83.511664 214.756364 \r\nL 83.542104 214.756364 \r\nL 83.572543 207.507316 \r\nL 83.633422 214.756364 \r\nL 83.663861 214.756364 \r\nL 83.694301 207.863483 \r\nL 83.785619 211.089938 \r\nL 83.816058 214.504952 \r\nL 83.846498 193.260633 \r\nL 83.907377 198.749796 \r\nL 83.998695 212.514606 \r\nL 83.968255 187.059136 \r\nL 84.029134 212.305096 \r\nL 84.120452 209.183396 \r\nL 84.24221 214.756364 \r\nL 84.303089 214.756364 \r\nL 84.333528 153.747039 \r\nL 84.394407 214.756364 \r\nL 84.424847 195.041468 \r\nL 84.485725 214.714462 \r\nL 84.546604 214.756364 \r\nL 84.637922 212.116537 \r\nL 84.668362 214.735413 \r\nL 84.698801 193.470143 \r\nL 84.75968 209.413857 \r\nL 84.790119 208.931984 \r\nL 84.820559 214.756364 \r\nL 84.850998 208.659621 \r\nL 84.881438 194.601497 \r\nL 84.911877 214.735413 \r\nL 84.942317 214.525903 \r\nL 85.033635 214.735413 \r\nL 85.064074 199.441179 \r\nL 85.124953 214.756364 \r\nL 85.185832 207.779679 \r\nL 85.216271 214.756364 \r\nL 85.246711 187.226744 \r\nL 85.338029 202.416222 \r\nL 85.459786 214.756364 \r\nL 85.490226 212.3889 \r\nL 85.520665 213.394548 \r\nL 85.551105 196.235676 \r\nL 85.581544 214.756364 \r\nL 85.611983 212.409851 \r\nL 85.703302 214.756364 \r\nL 85.733741 208.701523 \r\nL 85.79462 214.756364 \r\nL 85.855499 204.972245 \r\nL 85.885938 214.756364 \r\nL 85.946817 214.735413 \r\nL 86.038135 196.151872 \r\nL 86.007696 214.756364 \r\nL 86.068575 203.778037 \r\nL 86.190332 214.735413 \r\nL 86.220772 202.835242 \r\nL 86.251211 214.756364 \r\nL 86.28165 214.735413 \r\nL 86.31209 214.756364 \r\nL 86.342529 198.288874 \r\nL 86.403408 214.630658 \r\nL 86.525166 214.756364 \r\nL 86.555605 214.295442 \r\nL 86.616484 195.48144 \r\nL 86.646923 214.756364 \r\nL 86.677363 214.525903 \r\nL 86.707802 192.862564 \r\nL 86.768681 214.756364 \r\nL 86.79912 214.504952 \r\nL 86.82956 214.756364 \r\nL 86.859999 197.178471 \r\nL 86.920878 214.735413 \r\nL 86.951317 214.756364 \r\nL 86.981757 202.856193 \r\nL 87.042636 212.3889 \r\nL 87.073075 214.756364 \r\nL 87.133954 214.735413 \r\nL 87.194833 171.597294 \r\nL 87.255711 204.490371 \r\nL 87.377469 214.756364 \r\nL 87.407909 201.263917 \r\nL 87.499227 208.994837 \r\nL 87.529666 214.756364 \r\nL 87.560106 204.029449 \r\nL 87.620984 211.215644 \r\nL 87.651424 193.030172 \r\nL 87.712303 213.247891 \r\nL 87.773181 214.756364 \r\nL 87.8645 204.008498 \r\nL 87.925378 214.756364 \r\nL 87.955818 195.90046 \r\nL 88.016697 204.029449 \r\nL 88.108015 214.756364 \r\nL 88.138454 207.821581 \r\nL 88.168894 212.849822 \r\nL 88.199333 192.338789 \r\nL 88.260212 214.756364 \r\nL 88.321091 207.444463 \r\nL 88.35153 212.619361 \r\nL 88.473288 214.756364 \r\nL 88.595045 200.593485 \r\nL 88.716803 214.756364 \r\nL 88.808121 210.545212 \r\nL 88.899439 214.756364 \r\nL 88.960318 191.856916 \r\nL 88.990758 205.118902 \r\nL 89.082076 214.756364 \r\nL 89.112515 208.072993 \r\nL 89.173394 210.71282 \r\nL 89.264712 214.67256 \r\nL 89.325591 209.602417 \r\nL 89.356031 214.714462 \r\nL 89.38647 214.735413 \r\nL 89.477788 214.756364 \r\nL 89.508228 203.757086 \r\nL 89.599546 214.756364 \r\nL 89.629985 212.284145 \r\nL 89.660425 214.756364 \r\nL 89.690864 211.613713 \r\nL 89.751743 213.708813 \r\nL 89.782182 214.756364 \r\nL 89.812622 201.389623 \r\nL 89.873501 214.756364 \r\nL 89.90394 214.735413 \r\nL 89.934379 214.567805 \r\nL 89.964819 208.659621 \r\nL 89.995258 214.735413 \r\nL 90.025698 210.168094 \r\nL 90.117016 214.756364 \r\nL 90.147455 200.111612 \r\nL 90.208334 214.567805 \r\nL 90.269213 214.756364 \r\nL 90.299652 212.80792 \r\nL 90.360531 213.394548 \r\nL 90.451849 214.756364 \r\nL 90.482289 202.814291 \r\nL 90.573607 207.905385 \r\nL 90.634486 214.735413 \r\nL 90.664925 180.941442 \r\nL 90.725804 214.316393 \r\nL 90.756243 214.693511 \r\nL 90.817122 214.756364 \r\nL 90.90844 200.509681 \r\nL 90.93888 214.735413 \r\nL 90.999759 212.682214 \r\nL 91.030198 186.556312 \r\nL 91.091077 214.756364 \r\nL 91.121516 214.756364 \r\nL 91.212834 211.257546 \r\nL 91.334592 214.756364 \r\nL 91.365032 214.756364 \r\nL 91.547668 196.7385 \r\nL 91.578107 214.756364 \r\nL 91.638986 195.209076 \r\nL 91.669426 213.604058 \r\nL 91.699865 198.561237 \r\nL 91.730304 214.756364 \r\nL 91.760744 212.053684 \r\nL 91.791183 214.735413 \r\nL 91.821623 210.126192 \r\nL 91.852062 209.434808 \r\nL 91.882501 193.260633 \r\nL 91.912941 214.756364 \r\nL 91.94338 214.756364 \r\nL 91.97382 214.756364 \r\nL 92.095577 201.305819 \r\nL 92.217335 214.756364 \r\nL 92.247774 214.421148 \r\nL 92.278214 207.151149 \r\nL 92.308653 214.735413 \r\nL 92.339093 214.442099 \r\nL 92.399971 206.857835 \r\nL 92.430411 214.735413 \r\nL 92.552168 214.756364 \r\nL 92.582608 192.715907 \r\nL 92.643487 214.756364 \r\nL 92.704365 214.756364 \r\nL 92.765244 213.457401 \r\nL 92.795684 214.714462 \r\nL 92.826123 214.693511 \r\nL 92.917441 211.613713 \r\nL 92.947881 213.562156 \r\nL 93.00876 209.66527 \r\nL 93.069638 207.088296 \r\nL 93.130517 214.756364 \r\nL 93.221835 214.651609 \r\nL 93.252275 199.776395 \r\nL 93.343593 206.292158 \r\nL 93.465351 214.756364 \r\nL 93.49579 214.693511 \r\nL 93.526229 213.897372 \r\nL 93.556669 193.365388 \r\nL 93.587108 214.756364 \r\nL 93.617548 209.581466 \r\nL 93.739305 214.756364 \r\nL 93.769745 208.973886 \r\nL 93.830624 212.912675 \r\nL 93.861063 214.735413 \r\nL 93.921942 214.232589 \r\nL 94.01326 214.756364 \r\nL 94.043699 201.703888 \r\nL 94.165457 214.756364 \r\nL 94.195896 214.651609 \r\nL 94.226336 214.756364 \r\nL 94.256775 199.902101 \r\nL 94.348093 209.560515 \r\nL 94.378533 211.173742 \r\nL 94.408972 206.12455 \r\nL 94.439412 214.106882 \r\nL 94.53073 214.756364 \r\nL 94.561169 191.186484 \r\nL 94.622048 214.756364 \r\nL 94.835124 214.735413 \r\nL 94.896003 214.756364 \r\nL 94.926442 213.939274 \r\nL 94.987321 214.756364 \r\nL 95.0482 214.756364 \r\nL 95.139518 203.00285 \r\nL 95.261276 214.756364 \r\nL 95.291715 209.979535 \r\nL 95.352594 213.708813 \r\nL 95.383033 214.735413 \r\nL 95.443912 214.756364 \r\nL 95.474352 204.25991 \r\nL 95.56567 214.756364 \r\nL 95.596109 201.410574 \r\nL 95.687427 207.570169 \r\nL 95.748306 214.756364 \r\nL 95.778746 188.986628 \r\nL 95.839624 213.85547 \r\nL 95.870064 213.85547 \r\nL 95.900503 212.703165 \r\nL 95.991821 214.756364 \r\nL 96.022261 195.711901 \r\nL 96.174458 214.735413 \r\nL 96.265776 212.514606 \r\nL 96.296216 214.756364 \r\nL 96.326655 214.714462 \r\nL 96.417973 204.176106 \r\nL 96.387534 214.756364 \r\nL 96.448413 211.089938 \r\nL 96.539731 214.756364 \r\nL 96.57017 191.815014 \r\nL 96.631049 214.756364 \r\nL 96.661488 214.714462 \r\nL 96.722367 214.756364 \r\nL 96.783246 193.952016 \r\nL 96.813685 214.756364 \r\nL 96.874564 214.67256 \r\nL 96.905004 185.760173 \r\nL 96.935443 214.756364 \r\nL 96.965882 192.15023 \r\nL 97.057201 214.756364 \r\nL 97.08764 214.588756 \r\nL 97.11808 214.756364 \r\nL 97.148519 214.693511 \r\nL 97.178958 213.457401 \r\nL 97.209398 214.756364 \r\nL 97.239837 214.756364 \r\nL 97.270277 199.923052 \r\nL 97.331155 214.756364 \r\nL 97.361595 210.524261 \r\nL 97.422474 214.756364 \r\nL 97.452913 213.981176 \r\nL 97.513792 214.756364 \r\nL 97.544231 214.609707 \r\nL 97.574671 214.735413 \r\nL 97.696428 211.027085 \r\nL 97.726868 189.154236 \r\nL 97.818186 195.816656 \r\nL 98.000822 214.756364 \r\nL 98.061701 214.714462 \r\nL 98.153019 191.479798 \r\nL 98.213898 214.756364 \r\nL 98.274777 209.05769 \r\nL 98.366095 214.756364 \r\nL 98.396535 214.358295 \r\nL 98.426974 191.856916 \r\nL 98.457413 214.756364 \r\nL 98.487853 211.613713 \r\nL 98.609611 214.756364 \r\nL 98.731368 214.756364 \r\nL 98.853126 211.55086 \r\nL 98.914005 211.781321 \r\nL 98.974883 214.756364 \r\nL 99.005323 211.739419 \r\nL 99.035762 190.034178 \r\nL 99.096641 209.351004 \r\nL 99.15752 214.756364 \r\nL 99.187959 206.899737 \r\nL 99.218399 214.25354 \r\nL 99.248838 211.907027 \r\nL 99.309717 214.735413 \r\nL 99.340156 172.707698 \r\nL 99.370596 214.756364 \r\nL 99.401035 214.735413 \r\nL 99.431475 214.756364 \r\nL 99.461914 214.127834 \r\nL 99.522793 195.313831 \r\nL 99.553232 214.756364 \r\nL 99.614111 202.101957 \r\nL 99.67499 214.756364 \r\nL 99.705429 211.718468 \r\nL 99.735869 188.022882 \r\nL 99.766308 214.756364 \r\nL 99.827187 198.770747 \r\nL 99.918505 214.714462 \r\nL 99.948944 207.234953 \r\nL 99.979384 214.756364 \r\nL 100.040263 205.349363 \r\nL 100.253339 214.756364 \r\nL 100.375096 185.06879 \r\nL 100.405536 197.241324 \r\nL 100.435975 214.756364 \r\nL 100.527293 211.257546 \r\nL 100.557733 214.756364 \r\nL 100.588172 207.1721 \r\nL 100.649051 213.310744 \r\nL 100.67949 209.728123 \r\nL 100.740369 214.756364 \r\nL 100.862127 214.25354 \r\nL 100.892566 214.316393 \r\nL 100.923005 214.127834 \r\nL 100.953445 214.735413 \r\nL 100.983884 188.902824 \r\nL 101.044763 210.587114 \r\nL 101.136081 214.756364 \r\nL 101.166521 214.546854 \r\nL 101.19696 186.158243 \r\nL 101.257839 214.756364 \r\nL 101.349157 206.627374 \r\nL 101.379597 212.954577 \r\nL 101.440475 210.000486 \r\nL 101.501354 214.756364 \r\nL 101.531794 214.484001 \r\nL 101.562233 204.846539 \r\nL 101.623112 213.394548 \r\nL 101.683991 214.756364 \r\nL 101.71443 214.525903 \r\nL 101.775309 214.756364 \r\nL 101.805748 198.456482 \r\nL 101.927506 214.525903 \r\nL 102.018824 206.208354 \r\nL 101.988385 214.756364 \r\nL 102.049264 210.335702 \r\nL 102.110142 214.756364 \r\nL 102.140582 211.927978 \r\nL 102.171021 201.9553 \r\nL 102.201461 214.756364 \r\nL 102.2319 214.735413 \r\nL 102.323218 209.141494 \r\nL 102.353658 214.756364 \r\nL 102.444976 214.714462 \r\nL 102.475415 195.984264 \r\nL 102.536294 214.756364 \r\nL 102.597173 214.756364 \r\nL 102.627612 212.912675 \r\nL 102.688491 214.756364 \r\nL 102.718931 214.756364 \r\nL 102.74937 202.248614 \r\nL 102.810249 214.756364 \r\nL 102.840688 211.529909 \r\nL 102.901567 214.756364 \r\nL 102.932006 214.756364 \r\nL 102.962446 213.939274 \r\nL 102.992885 214.735413 \r\nL 103.023325 201.850545 \r\nL 103.084203 208.994837 \r\nL 103.114643 214.756364 \r\nL 103.205961 213.143136 \r\nL 103.2364 214.442099 \r\nL 103.327719 214.756364 \r\nL 103.358158 205.244608 \r\nL 103.449476 214.714462 \r\nL 103.479916 209.330053 \r\nL 103.601673 214.756364 \r\nL 103.75387 192.632103 \r\nL 103.875628 214.756364 \r\nL 103.906067 214.735413 \r\nL 103.966946 207.486365 \r\nL 103.997386 214.756364 \r\nL 104.119143 214.756364 \r\nL 104.210462 190.159884 \r\nL 104.27134 198.267923 \r\nL 104.393098 214.756364 \r\nL 104.423537 214.756364 \r\nL 104.453977 209.979535 \r\nL 104.514856 214.756364 \r\nL 104.545295 214.714462 \r\nL 104.575734 180.229108 \r\nL 104.636613 214.756364 \r\nL 104.667053 214.25354 \r\nL 104.727931 214.756364 \r\nL 104.758371 214.756364 \r\nL 104.78881 209.916682 \r\nL 104.849689 214.756364 \r\nL 104.910568 214.756364 \r\nL 105.032326 213.394548 \r\nL 105.093204 214.756364 \r\nL 105.123644 193.323486 \r\nL 105.184523 214.756364 \r\nL 105.33672 214.756364 \r\nL 105.367159 193.281584 \r\nL 105.428038 212.493655 \r\nL 105.458477 213.897372 \r\nL 105.488917 205.663628 \r\nL 105.519356 214.735413 \r\nL 105.549795 208.596768 \r\nL 105.641114 214.756364 \r\nL 105.610674 204.86749 \r\nL 105.671553 214.714462 \r\nL 105.701992 214.295442 \r\nL 105.732432 214.756364 \r\nL 105.762871 206.96259 \r\nL 105.85419 211.697517 \r\nL 105.945508 214.756364 \r\nL 105.975947 211.110889 \r\nL 106.036826 214.756364 \r\nL 106.067265 214.756364 \r\nL 106.097705 214.06498 \r\nL 106.189023 204.46942 \r\nL 106.219462 208.575817 \r\nL 106.34122 214.756364 \r\nL 106.432538 214.756364 \r\nL 106.462978 207.947287 \r\nL 106.554296 212.053684 \r\nL 106.676054 214.756364 \r\nL 106.767372 214.735413 \r\nL 106.797811 214.567805 \r\nL 106.85869 211.194693 \r\nL 106.889129 185.864928 \r\nL 106.950008 214.756364 \r\nL 106.980448 209.811927 \r\nL 107.041326 212.891724 \r\nL 107.071766 214.756364 \r\nL 107.102205 208.890082 \r\nL 107.163084 214.756364 \r\nL 107.193523 214.756364 \r\nL 107.254402 209.162445 \r\nL 107.315281 213.750715 \r\nL 107.34572 214.756364 \r\nL 107.37616 208.492013 \r\nL 107.437039 214.756364 \r\nL 107.467478 214.756364 \r\nL 107.589236 201.284868 \r\nL 107.650115 214.735413 \r\nL 107.710993 208.659621 \r\nL 107.741433 201.452476 \r\nL 107.771872 214.756364 \r\nL 107.802312 214.756364 \r\nL 107.832751 213.478352 \r\nL 107.86319 203.317115 \r\nL 107.924069 214.756364 \r\nL 108.045827 214.756364 \r\nL 108.106706 208.785327 \r\nL 108.137145 214.756364 \r\nL 108.167584 214.46305 \r\nL 108.198024 203.023801 \r\nL 108.258903 214.735413 \r\nL 108.350221 214.756364 \r\nL 108.38066 197.555589 \r\nL 108.471979 204.427518 \r\nL 108.593736 214.756364 \r\nL 108.624176 214.756364 \r\nL 108.776373 206.96259 \r\nL 108.837251 214.756364 \r\nL 108.89813 211.215644 \r\nL 108.92857 212.367949 \r\nL 108.959009 208.952935 \r\nL 108.989448 213.939274 \r\nL 109.019888 214.756364 \r\nL 109.050327 211.278497 \r\nL 109.111206 214.756364 \r\nL 109.141646 214.756364 \r\nL 109.172085 207.968238 \r\nL 109.232964 214.756364 \r\nL 109.263403 214.085931 \r\nL 109.293843 201.703888 \r\nL 109.385161 202.919046 \r\nL 109.44604 214.756364 \r\nL 109.476479 192.192132 \r\nL 109.537358 214.735413 \r\nL 109.598237 214.756364 \r\nL 109.719994 198.100315 \r\nL 109.811312 214.756364 \r\nL 109.841752 210.230947 \r\nL 109.872191 214.735413 \r\nL 109.93307 208.63867 \r\nL 110.054828 214.756364 \r\nL 110.085267 200.509681 \r\nL 110.146146 208.052042 \r\nL 110.207025 214.756364 \r\nL 110.267904 213.268842 \r\nL 110.298343 193.470143 \r\nL 110.328782 214.756364 \r\nL 110.359222 209.811927 \r\nL 110.420101 214.756364 \r\nL 110.480979 214.044029 \r\nL 110.541858 214.756364 \r\nL 110.572298 212.032733 \r\nL 110.633176 214.756364 \r\nL 110.663616 214.756364 \r\nL 110.694055 199.441179 \r\nL 110.785374 202.981899 \r\nL 110.907131 214.756364 \r\nL 110.937571 211.110889 \r\nL 110.998449 214.756364 \r\nL 111.089768 209.916682 \r\nL 111.181086 214.756364 \r\nL 111.211525 203.882792 \r\nL 111.272404 207.842532 \r\nL 111.302843 214.756364 \r\nL 111.363722 211.529909 \r\nL 111.424601 212.619361 \r\nL 111.455041 206.669276 \r\nL 111.515919 205.91504 \r\nL 111.576798 214.756364 \r\nL 111.607238 214.756364 \r\nL 111.637677 214.379246 \r\nL 111.789874 196.31948 \r\nL 111.850753 190.369394 \r\nL 111.911632 214.756364 \r\nL 111.942071 214.756364 \r\nL 112.00295 206.522619 \r\nL 112.033389 214.756364 \r\nL 112.155147 214.756364 \r\nL 112.185586 204.804637 \r\nL 112.246465 214.651609 \r\nL 112.276905 214.25354 \r\nL 112.337783 214.756364 \r\nL 112.368223 214.756364 \r\nL 112.398662 214.106882 \r\nL 112.429102 214.756364 \r\nL 112.459541 203.736135 \r\nL 112.52042 214.756364 \r\nL 112.550859 214.651609 \r\nL 112.611738 214.756364 \r\nL 112.672617 211.802272 \r\nL 112.703056 189.426599 \r\nL 112.733496 214.735413 \r\nL 112.763935 205.097951 \r\nL 112.885693 214.756364 \r\nL 112.946571 206.627374 \r\nL 112.977011 214.756364 \r\nL 113.129208 214.756364 \r\nL 113.159647 213.520254 \r\nL 113.190087 201.515329 \r\nL 113.220526 214.023078 \r\nL 113.250966 213.708813 \r\nL 113.311844 214.756364 \r\nL 113.372723 204.86749 \r\nL 113.403163 209.330053 \r\nL 113.433602 214.735413 \r\nL 113.464041 199.692591 \r\nL 113.494481 214.756364 \r\nL 113.52492 213.729764 \r\nL 113.55536 214.756364 \r\nL 113.616238 209.87478 \r\nL 113.646678 214.546854 \r\nL 113.677117 214.735413 \r\nL 113.707557 211.048036 \r\nL 113.798875 212.766018 \r\nL 113.829314 213.038381 \r\nL 113.859754 214.756364 \r\nL 113.981511 188.169539 \r\nL 114.103269 214.756364 \r\nL 114.133708 190.474149 \r\nL 114.194587 214.756364 \r\nL 114.316345 212.933626 \r\nL 114.346784 214.756364 \r\nL 114.377224 210.71282 \r\nL 114.407663 199.713542 \r\nL 114.438102 214.756364 \r\nL 114.468542 214.756364 \r\nL 114.590299 214.756364 \r\nL 114.620739 200.195416 \r\nL 114.712057 208.722474 \r\nL 114.803375 214.756364 \r\nL 114.833815 214.735413 \r\nL 114.925133 211.655615 \r\nL 114.955572 213.666911 \r\nL 114.986012 214.756364 \r\nL 115.016451 213.43645 \r\nL 115.046891 214.46305 \r\nL 115.07733 207.339708 \r\nL 115.168648 209.66527 \r\nL 115.229527 213.268842 \r\nL 115.290406 211.215644 \r\nL 115.320845 205.642677 \r\nL 115.351285 214.756364 \r\nL 115.381724 209.749074 \r\nL 115.533921 214.756364 \r\nL 115.564361 213.687862 \r\nL 115.655679 206.606423 \r\nL 115.746997 214.756364 \r\nL 115.716558 193.700604 \r\nL 115.777436 214.735413 \r\nL 115.838315 193.763457 \r\nL 115.868755 193.910114 \r\nL 115.899194 214.756364 \r\nL 115.990512 212.346998 \r\nL 116.051391 210.754722 \r\nL 116.11227 214.756364 \r\nL 116.142709 211.76037 \r\nL 116.203588 214.756364 \r\nL 116.234027 214.756364 \r\nL 116.264467 213.478352 \r\nL 116.294906 214.756364 \r\nL 116.325346 184.670721 \r\nL 116.386225 214.756364 \r\nL 116.416664 214.044029 \r\nL 116.447103 214.756364 \r\nL 116.477543 196.047117 \r\nL 116.538422 212.786969 \r\nL 116.5993 210.964232 \r\nL 116.690619 214.756364 \r\nL 116.812376 200.404926 \r\nL 116.903694 214.756364 \r\nL 116.934134 196.403284 \r\nL 116.995013 214.756364 \r\nL 117.055891 214.756364 \r\nL 117.086331 213.939274 \r\nL 117.11677 199.650689 \r\nL 117.177649 212.158439 \r\nL 117.208089 214.756364 \r\nL 117.238528 213.939274 \r\nL 117.268967 205.684579 \r\nL 117.329846 214.756364 \r\nL 117.360286 214.484001 \r\nL 117.421164 195.774754 \r\nL 117.451604 210.000486 \r\nL 117.512483 214.756364 \r\nL 117.542922 176.709339 \r\nL 117.63424 184.64977 \r\nL 117.725558 183.874583 \r\nL 117.755998 214.756364 \r\nL 117.786437 214.756364 \r\nL 117.877756 198.959306 \r\nL 117.908195 210.566163 \r\nL 117.938634 212.766018 \r\nL 117.969074 206.522619 \r\nL 118.029953 214.756364 \r\nL 118.060392 214.756364 \r\nL 118.18215 199.399277 \r\nL 118.273468 214.756364 \r\nL 118.303907 205.035098 \r\nL 118.364786 214.756364 \r\nL 118.456104 214.232589 \r\nL 118.486544 214.756364 \r\nL 118.516983 209.476711 \r\nL 118.577862 214.756364 \r\nL 118.608301 213.352646 \r\nL 118.66918 214.735413 \r\nL 118.69962 186.786773 \r\nL 118.760498 214.735413 \r\nL 118.821377 214.756364 \r\nL 118.882256 194.391987 \r\nL 119.034453 214.756364 \r\nL 119.064892 186.409655 \r\nL 119.125771 212.912675 \r\nL 119.156211 214.756364 \r\nL 119.18665 207.025443 \r\nL 119.247529 214.735413 \r\nL 119.277968 213.520254 \r\nL 119.308408 213.562156 \r\nL 119.338847 200.90775 \r\nL 119.399726 213.85547 \r\nL 119.430165 214.756364 \r\nL 119.460605 213.64596 \r\nL 119.491044 208.492013 \r\nL 119.521484 214.756364 \r\nL 119.582362 211.13184 \r\nL 119.673681 214.756364 \r\nL 119.734559 201.766741 \r\nL 119.764999 214.756364 \r\nL 119.795438 214.756364 \r\nL 119.825878 194.685301 \r\nL 119.886756 214.358295 \r\nL 119.917196 214.756364 \r\nL 119.947635 194.999566 \r\nL 120.008514 213.981176 \r\nL 120.069393 214.756364 \r\nL 120.099832 213.687862 \r\nL 120.160711 214.735413 \r\nL 120.19115 193.239682 \r\nL 120.282469 214.714462 \r\nL 120.312908 211.194693 \r\nL 120.343348 180.019598 \r\nL 120.373787 214.358295 \r\nL 120.404226 207.004492 \r\nL 120.465105 200.90775 \r\nL 120.495545 214.756364 \r\nL 120.617302 181.423316 \r\nL 120.678181 214.756364 \r\nL 120.73906 211.13184 \r\nL 120.769499 187.247695 \r\nL 120.830378 208.931984 \r\nL 120.891257 214.756364 \r\nL 120.921696 195.544293 \r\nL 121.013014 204.888441 \r\nL 121.043454 214.735413 \r\nL 121.134772 213.583107 \r\nL 121.165212 209.979535 \r\nL 121.22609 214.756364 \r\nL 121.25653 214.148785 \r\nL 121.286969 210.92233 \r\nL 121.347848 214.756364 \r\nL 121.560924 214.756364 \r\nL 121.621803 198.728845 \r\nL 121.652242 209.686221 \r\nL 121.713121 214.756364 \r\nL 121.74356 207.779679 \r\nL 121.774 203.610429 \r\nL 121.895757 214.756364 \r\nL 121.926197 182.785131 \r\nL 121.987076 214.693511 \r\nL 122.017515 214.756364 \r\nL 122.078394 212.954577 \r\nL 122.108833 214.756364 \r\nL 122.230591 203.694233 \r\nL 122.352348 214.756364 \r\nL 122.382788 214.756364 \r\nL 122.413227 183.979338 \r\nL 122.474106 205.621726 \r\nL 122.504545 214.756364 \r\nL 122.534985 200.090661 \r\nL 122.595864 211.927978 \r\nL 122.687182 211.383252 \r\nL 122.717621 214.756364 \r\nL 122.7785 214.756364 \r\nL 122.80894 210.335702 \r\nL 122.900258 212.493655 \r\nL 122.930697 214.756364 \r\nL 123.022015 183.958387 \r\nL 123.052455 208.533915 \r\nL 123.082894 214.756364 \r\nL 123.113334 201.703888 \r\nL 123.143773 210.482359 \r\nL 123.174212 210.419506 \r\nL 123.265531 200.48873 \r\nL 123.29597 214.756364 \r\nL 123.326409 214.735413 \r\nL 123.356849 187.017234 \r\nL 123.417728 214.756364 \r\nL 123.569925 191.291239 \r\nL 123.691682 214.756364 \r\nL 123.722122 214.735413 \r\nL 123.783001 205.579824 \r\nL 123.81344 189.279942 \r\nL 123.874319 214.735413 \r\nL 123.935198 214.735413 \r\nL 123.996076 214.756364 \r\nL 124.026516 206.669276 \r\nL 124.148273 214.756364 \r\nL 124.178713 214.756364 \r\nL 124.239592 209.581466 \r\nL 124.270031 211.96988 \r\nL 124.300471 214.023078 \r\nL 124.33091 201.201064 \r\nL 124.422228 208.471062 \r\nL 124.513546 214.756364 \r\nL 124.543986 212.326047 \r\nL 124.604865 199.818297 \r\nL 124.635304 207.360659 \r\nL 124.726622 214.756364 \r\nL 124.787501 174.467582 \r\nL 124.81794 214.756364 \r\nL 124.909259 214.735413 \r\nL 124.939698 211.173742 \r\nL 124.970137 186.283949 \r\nL 125.031016 211.907027 \r\nL 125.091895 214.756364 \r\nL 125.152774 214.735413 \r\nL 125.274532 173.252424 \r\nL 125.36585 214.756364 \r\nL 125.396289 214.127834 \r\nL 125.426729 214.735413 \r\nL 125.457168 198.267923 \r\nL 125.518047 214.106882 \r\nL 125.548486 210.775673 \r\nL 125.609365 214.756364 \r\nL 125.639804 211.006134 \r\nL 125.731123 214.735413 \r\nL 125.761562 214.421148 \r\nL 125.822441 214.735413 \r\nL 125.913759 173.399081 \r\nL 125.974638 214.756364 \r\nL 126.035517 206.648325 \r\nL 126.065956 206.585472 \r\nL 126.187714 214.756364 \r\nL 126.248593 214.756364 \r\nL 126.309471 213.562156 \r\nL 126.339911 205.852187 \r\nL 126.37035 214.735413 \r\nL 126.40079 212.996479 \r\nL 126.431229 214.756364 \r\nL 126.461668 214.588756 \r\nL 126.522547 198.41458 \r\nL 126.552987 213.059332 \r\nL 126.705184 214.756364 \r\nL 126.735623 192.192132 \r\nL 126.796502 213.750715 \r\nL 126.91826 214.756364 \r\nL 126.979138 210.021437 \r\nL 127.009578 214.756364 \r\nL 127.040017 214.756364 \r\nL 127.131335 210.461408 \r\nL 127.192214 207.402561 \r\nL 127.253093 214.756364 \r\nL 127.283532 210.377604 \r\nL 127.344411 214.735413 \r\nL 127.374851 214.756364 \r\nL 127.40529 214.46305 \r\nL 127.466169 214.756364 \r\nL 127.527048 199.524983 \r\nL 127.557487 214.735413 \r\nL 127.587927 211.404203 \r\nL 127.618366 177.673086 \r\nL 127.648805 214.756364 \r\nL 127.679245 184.251701 \r\nL 127.801002 214.756364 \r\nL 127.861881 214.756364 \r\nL 127.953199 207.612071 \r\nL 128.014078 214.756364 \r\nL 128.044518 204.532273 \r\nL 128.074957 198.309825 \r\nL 128.105396 214.756364 \r\nL 128.166275 214.756364 \r\nL 128.257593 210.105241 \r\nL 128.348912 214.756364 \r\nL 128.501109 186.430606 \r\nL 128.531548 210.314751 \r\nL 128.592427 206.459766 \r\nL 128.622866 168.349889 \r\nL 128.683745 214.756364 \r\nL 128.714185 214.756364 \r\nL 128.744624 209.749074 \r\nL 128.805503 214.358295 \r\nL 128.835942 214.756364 \r\nL 128.866382 204.993196 \r\nL 128.9577 205.977893 \r\nL 128.988139 214.756364 \r\nL 129.018579 179.537725 \r\nL 129.079457 205.726481 \r\nL 129.170776 214.756364 \r\nL 129.140336 194.727203 \r\nL 129.201215 214.735413 \r\nL 129.231655 214.756364 \r\nL 129.262094 214.169736 \r\nL 129.292533 207.716826 \r\nL 129.322973 214.756364 \r\nL 129.353412 214.756364 \r\nL 129.383852 214.756364 \r\nL 129.414291 214.085931 \r\nL 129.44473 214.358295 \r\nL 129.505609 162.253146 \r\nL 129.536049 191.982622 \r\nL 129.566488 214.735413 \r\nL 129.657806 202.981899 \r\nL 129.688246 193.093025 \r\nL 129.718685 214.756364 \r\nL 129.779564 214.756364 \r\nL 129.810003 188.441902 \r\nL 129.870882 213.164087 \r\nL 129.99264 205.223657 \r\nL 129.931761 214.714462 \r\nL 130.053519 206.166452 \r\nL 130.144837 214.756364 \r\nL 130.175276 214.693511 \r\nL 130.236155 214.735413 \r\nL 130.297034 204.972245 \r\nL 130.388352 214.756364 \r\nL 130.449231 190.620806 \r\nL 130.47967 213.331695 \r\nL 130.540549 214.756364 \r\nL 130.601428 214.358295 \r\nL 130.692746 203.547576 \r\nL 130.753625 197.953658 \r\nL 130.814504 214.756364 \r\nL 130.844943 210.649967 \r\nL 130.905822 211.425154 \r\nL 130.936261 214.756364 \r\nL 130.99714 214.546854 \r\nL 131.058019 203.945645 \r\nL 131.088458 213.939274 \r\nL 131.149337 214.756364 \r\nL 131.179777 207.653973 \r\nL 131.240655 214.756364 \r\nL 131.51461 214.756364 \r\nL 131.54505 182.827033 \r\nL 131.605928 214.106882 \r\nL 131.636368 214.756364 \r\nL 131.758125 205.998844 \r\nL 131.788565 214.756364 \r\nL 131.819004 200.111612 \r\nL 131.849444 213.813568 \r\nL 131.879883 194.643399 \r\nL 131.910322 214.756364 \r\nL 131.940762 212.849822 \r\nL 131.971201 214.756364 \r\nL 132.092959 153.16041 \r\nL 132.184277 214.756364 \r\nL 132.214716 191.752161 \r\nL 132.306035 214.756364 \r\nL 132.336474 205.475069 \r\nL 132.397353 203.568527 \r\nL 132.458232 214.400197 \r\nL 132.488671 202.122908 \r\nL 132.519111 214.714462 \r\nL 132.54955 209.749074 \r\nL 132.671308 214.756364 \r\nL 132.701747 214.735413 \r\nL 132.732186 181.046197 \r\nL 132.793065 214.756364 \r\nL 132.884383 214.756364 \r\nL 132.914823 212.870773 \r\nL 132.945262 214.756364 \r\nL 132.975702 195.942362 \r\nL 133.03658 209.895731 \r\nL 133.06702 213.918323 \r\nL 133.097459 196.214725 \r\nL 133.127899 214.756364 \r\nL 133.158338 199.797346 \r\nL 133.280096 214.735413 \r\nL 133.310535 208.63867 \r\nL 133.340975 209.225298 \r\nL 133.371414 167.260436 \r\nL 133.401853 214.756364 \r\nL 133.432293 214.756364 \r\nL 133.462732 202.730487 \r\nL 133.55405 210.08429 \r\nL 133.645369 214.756364 \r\nL 133.614929 205.600775 \r\nL 133.675808 213.876421 \r\nL 133.736687 214.756364 \r\nL 133.767126 214.735413 \r\nL 133.888884 201.515329 \r\nL 133.828005 214.756364 \r\nL 133.919323 203.861841 \r\nL 133.980202 214.735413 \r\nL 134.010642 214.400197 \r\nL 134.041081 200.949652 \r\nL 134.07152 214.525903 \r\nL 134.10196 203.652331 \r\nL 134.193278 203.128556 \r\nL 134.223717 214.756364 \r\nL 134.345475 198.603139 \r\nL 134.406354 214.756364 \r\nL 134.436793 177.191213 \r\nL 134.497672 211.886076 \r\nL 134.528111 213.876421 \r\nL 134.61943 212.766018 \r\nL 134.680308 214.756364 \r\nL 134.710748 189.02853 \r\nL 134.771627 214.756364 \r\nL 134.802066 214.693511 \r\nL 134.862945 214.756364 \r\nL 134.893384 197.807001 \r\nL 134.954263 214.756364 \r\nL 134.984703 214.735413 \r\nL 135.015142 200.090661 \r\nL 135.076021 212.766018 \r\nL 135.10646 214.756364 \r\nL 135.1369 211.76037 \r\nL 135.167339 206.878786 \r\nL 135.197778 214.756364 \r\nL 135.228218 214.756364 \r\nL 135.258657 170.277381 \r\nL 135.319536 214.358295 \r\nL 135.380415 214.756364 \r\nL 135.441294 214.714462 \r\nL 135.532612 214.735413 \r\nL 135.593491 177.673086 \r\nL 135.684809 214.756364 \r\nL 135.715248 214.735413 \r\nL 135.776127 200.802995 \r\nL 135.806567 214.756364 \r\nL 135.837006 214.735413 \r\nL 135.867445 200.006856 \r\nL 135.928324 204.804637 \r\nL 136.050082 214.756364 \r\nL 136.080521 197.57654 \r\nL 136.1414 202.018153 \r\nL 136.202279 214.756364 \r\nL 136.232718 213.43645 \r\nL 136.293597 214.756364 \r\nL 136.354476 190.956023 \r\nL 136.384915 214.756364 \r\nL 136.476234 213.64596 \r\nL 136.537112 212.284145 \r\nL 136.567552 214.756364 \r\nL 136.597991 209.895731 \r\nL 136.689309 210.356653 \r\nL 136.719749 214.735413 \r\nL 136.811067 212.849822 \r\nL 136.902385 214.756364 \r\nL 136.963264 207.633022 \r\nL 137.024143 211.823223 \r\nL 137.054582 214.735413 \r\nL 137.085022 208.240601 \r\nL 137.115461 214.484001 \r\nL 137.17634 214.756364 \r\nL 137.267658 187.289597 \r\nL 137.389416 214.756364 \r\nL 137.419855 189.02853 \r\nL 137.480734 189.803717 \r\nL 137.572052 214.756364 \r\nL 137.602492 208.827229 \r\nL 137.632931 207.486365 \r\nL 137.754689 214.756364 \r\nL 137.785128 212.3889 \r\nL 137.815567 198.561237 \r\nL 137.876446 214.756364 \r\nL 137.906886 207.067345 \r\nL 137.967765 195.271929 \r\nL 138.028643 214.756364 \r\nL 138.059083 198.540286 \r\nL 138.119962 214.756364 \r\nL 138.21128 204.25991 \r\nL 138.272159 214.756364 \r\nL 138.333037 212.095586 \r\nL 138.363477 211.173742 \r\nL 138.393916 214.546854 \r\nL 138.424356 206.250256 \r\nL 138.454795 213.64596 \r\nL 138.515674 214.756364 \r\nL 138.606992 199.524983 \r\nL 138.69831 214.735413 \r\nL 138.72875 196.10997 \r\nL 138.789629 207.067345 \r\nL 138.820068 211.467056 \r\nL 138.850507 200.865848 \r\nL 138.880947 192.56925 \r\nL 138.911386 214.756364 \r\nL 138.941826 147.231276 \r\nL 139.002704 206.983541 \r\nL 139.033144 214.756364 \r\nL 139.094023 205.831236 \r\nL 139.124462 214.148785 \r\nL 139.154901 202.122908 \r\nL 139.185341 214.756364 \r\nL 139.21578 211.927978 \r\nL 139.276659 214.756364 \r\nL 139.398417 194.811007 \r\nL 139.459295 214.756364 \r\nL 139.520174 210.901379 \r\nL 139.581053 206.480717 \r\nL 139.672371 214.756364 \r\nL 139.702811 212.891724 \r\nL 139.73325 214.756364 \r\nL 139.76369 205.831236 \r\nL 139.824568 211.529909 \r\nL 139.915887 214.756364 \r\nL 139.976765 209.246249 \r\nL 140.007205 214.756364 \r\nL 140.037644 214.379246 \r\nL 140.098523 214.756364 \r\nL 140.128962 214.756364 \r\nL 140.220281 211.76037 \r\nL 140.25072 212.954577 \r\nL 140.311599 214.756364 \r\nL 140.342038 209.246249 \r\nL 140.402917 214.735413 \r\nL 140.463796 209.728123 \r\nL 140.494235 214.735413 \r\nL 140.524675 214.756364 \r\nL 140.555114 185.927781 \r\nL 140.615993 214.735413 \r\nL 140.646432 214.756364 \r\nL 140.76819 211.048036 \r\nL 140.798629 214.756364 \r\nL 140.829069 199.483081 \r\nL 140.889948 206.920688 \r\nL 140.920387 214.756364 \r\nL 140.950826 214.693511 \r\nL 140.981266 193.868212 \r\nL 141.011705 214.756364 \r\nL 141.072584 203.107605 \r\nL 141.163902 214.756364 \r\nL 141.194342 212.556508 \r\nL 141.255221 214.756364 \r\nL 141.316099 205.579824 \r\nL 141.346539 214.756364 \r\nL 141.376978 213.080283 \r\nL 141.407418 214.756364 \r\nL 141.529175 199.357375 \r\nL 141.590054 208.554866 \r\nL 141.620493 214.756364 \r\nL 141.742251 183.287955 \r\nL 141.77269 211.236595 \r\nL 141.80313 170.25643 \r\nL 141.864009 206.774031 \r\nL 141.894448 214.756364 \r\nL 141.985766 214.735413 \r\nL 142.046645 201.829594 \r\nL 142.077085 214.756364 \r\nL 142.107524 212.619361 \r\nL 142.137963 159.969487 \r\nL 142.198842 214.756364 \r\nL 142.259721 193.281584 \r\nL 142.29016 214.756364 \r\nL 142.3206 214.421148 \r\nL 142.351039 214.735413 \r\nL 142.472797 203.191409 \r\nL 142.533676 214.756364 \r\nL 142.594554 212.367949 \r\nL 142.685873 202.688585 \r\nL 142.80763 214.756364 \r\nL 142.83807 211.96988 \r\nL 142.898949 214.190687 \r\nL 142.959827 214.756364 \r\nL 142.990267 214.127834 \r\nL 143.051146 214.756364 \r\nL 143.081585 195.062419 \r\nL 143.112024 214.756364 \r\nL 143.172903 183.81173 \r\nL 143.203343 213.268842 \r\nL 143.264221 210.754722 \r\nL 143.294661 211.990831 \r\nL 143.416418 214.756364 \r\nL 143.446858 214.756364 \r\nL 143.477297 213.520254 \r\nL 143.507737 206.836884 \r\nL 143.599055 210.566163 \r\nL 143.629494 210.524261 \r\nL 143.690373 206.250256 \r\nL 143.751252 201.578182 \r\nL 143.781691 214.756364 \r\nL 143.84257 180.815736 \r\nL 143.87301 214.756364 \r\nL 143.903449 214.756364 \r\nL 143.933888 214.421148 \r\nL 143.994767 214.756364 \r\nL 144.025207 214.735413 \r\nL 144.055646 212.472704 \r\nL 144.086085 214.756364 \r\nL 144.116525 161.729371 \r\nL 144.177404 214.756364 \r\nL 144.207843 212.912675 \r\nL 144.238282 184.733574 \r\nL 144.268722 214.735413 \r\nL 144.299161 210.063339 \r\nL 144.36004 204.406567 \r\nL 144.39048 214.756364 \r\nL 144.420919 191.961671 \r\nL 144.481798 205.642677 \r\nL 144.573116 214.756364 \r\nL 144.542677 202.772389 \r\nL 144.603555 214.735413 \r\nL 144.633995 214.735413 \r\nL 144.755752 201.159162 \r\nL 144.87751 214.756364 \r\nL 144.907949 189.112334 \r\nL 144.968828 214.756364 \r\nL 145.060146 207.046394 \r\nL 145.090586 210.964232 \r\nL 145.151465 209.015788 \r\nL 145.181904 214.756364 \r\nL 145.273222 211.299448 \r\nL 145.334101 214.756364 \r\nL 145.364541 209.45576 \r\nL 145.39498 214.735413 \r\nL 145.425419 214.756364 \r\nL 145.455859 214.044029 \r\nL 145.516738 214.756364 \r\nL 145.547177 214.735413 \r\nL 145.577616 192.171181 \r\nL 145.608056 214.756364 \r\nL 145.668935 204.490371 \r\nL 145.699374 190.578904 \r\nL 145.729813 214.756364 \r\nL 145.760253 212.284145 \r\nL 145.821132 214.756364 \r\nL 145.91245 196.508039 \r\nL 145.973329 214.756364 \r\nL 146.034208 212.3889 \r\nL 146.064647 214.756364 \r\nL 146.155965 202.939997 \r\nL 146.186405 203.861841 \r\nL 146.308162 214.756364 \r\nL 146.338602 214.756364 \r\nL 146.42992 198.226021 \r\nL 146.460359 205.873138 \r\nL 146.521238 214.756364 \r\nL 146.582117 195.711901 \r\nL 146.612556 214.756364 \r\nL 146.673435 212.472704 \r\nL 146.703874 214.756364 \r\nL 146.734314 205.726481 \r\nL 146.795193 214.609707 \r\nL 146.825632 214.232589 \r\nL 146.856072 214.756364 \r\nL 146.91695 205.600775 \r\nL 146.977829 209.937633 \r\nL 147.008269 172.079168 \r\nL 147.038708 214.756364 \r\nL 147.069147 206.501668 \r\nL 147.130026 203.882792 \r\nL 147.190905 214.756364 \r\nL 147.221344 214.421148 \r\nL 147.251784 201.9553 \r\nL 147.312663 212.577459 \r\nL 147.373541 214.756364 \r\nL 147.43442 206.857835 \r\nL 147.46486 188.064784 \r\nL 147.495299 213.01743 \r\nL 147.525738 211.634664 \r\nL 147.556178 200.970603 \r\nL 147.586617 214.756364 \r\nL 147.617057 207.821581 \r\nL 147.677936 214.756364 \r\nL 147.738814 214.735413 \r\nL 147.769254 210.587114 \r\nL 147.830133 211.173742 \r\nL 147.921451 214.756364 \r\nL 147.95189 214.735413 \r\nL 148.043208 179.956745 \r\nL 148.164966 214.756364 \r\nL 148.195405 213.43645 \r\nL 148.256284 214.756364 \r\nL 148.286724 187.645764 \r\nL 148.408481 214.756364 \r\nL 148.4998 209.183396 \r\nL 148.530239 210.880428 \r\nL 148.560678 214.651609 \r\nL 148.591118 199.294522 \r\nL 148.651997 214.735413 \r\nL 148.712875 214.756364 \r\nL 148.743315 207.653973 \r\nL 148.773754 214.651609 \r\nL 148.834633 214.756364 \r\nL 148.865072 187.247695 \r\nL 148.895512 214.756364 \r\nL 148.98683 200.970603 \r\nL 149.108588 214.756364 \r\nL 149.139027 187.35245 \r\nL 149.199906 213.22694 \r\nL 149.291224 203.00285 \r\nL 149.382542 214.756364 \r\nL 149.352103 201.494378 \r\nL 149.412982 212.137488 \r\nL 149.443421 214.756364 \r\nL 149.473861 189.908472 \r\nL 149.534739 210.168094 \r\nL 149.565179 210.754722 \r\nL 149.595618 214.756364 \r\nL 149.717376 160.24185 \r\nL 149.839133 214.756364 \r\nL 149.869573 179.705333 \r\nL 149.930452 214.756364 \r\nL 149.960891 214.756364 \r\nL 150.052209 195.711901 \r\nL 150.143528 190.976974 \r\nL 150.173967 214.756364 \r\nL 150.204406 214.756364 \r\nL 150.295725 170.926862 \r\nL 150.326164 193.595849 \r\nL 150.387043 214.756364 \r\nL 150.447922 212.996479 \r\nL 150.478361 214.756364 \r\nL 150.5088 211.676566 \r\nL 150.53924 178.657783 \r\nL 150.569679 214.756364 \r\nL 150.600119 211.215644 \r\nL 150.721876 214.756364 \r\nL 150.752316 214.651609 \r\nL 150.782755 214.756364 \r\nL 150.813195 207.716826 \r\nL 150.874073 214.756364 \r\nL 150.904513 212.891724 \r\nL 150.965392 213.415499 \r\nL 150.995831 214.756364 \r\nL 151.02627 200.069709 \r\nL 151.117589 207.905385 \r\nL 151.178467 214.756364 \r\nL 151.208907 190.557953 \r\nL 151.269786 214.756364 \r\nL 151.300225 214.756364 \r\nL 151.330664 204.553224 \r\nL 151.391543 211.508958 \r\nL 151.421983 214.756364 \r\nL 151.482861 214.735413 \r\nL 151.57418 207.570169 \r\nL 151.695937 214.756364 \r\nL 151.756816 214.735413 \r\nL 151.787256 208.533915 \r\nL 151.817695 214.756364 \r\nL 151.848134 214.735413 \r\nL 151.969892 214.756364 \r\nL 152.09165 208.471062 \r\nL 152.213407 214.756364 \r\nL 152.243847 214.756364 \r\nL 152.335165 209.099592 \r\nL 152.365604 210.649967 \r\nL 152.456923 214.756364 \r\nL 152.426483 208.366307 \r\nL 152.487362 212.724116 \r\nL 152.548241 189.992276 \r\nL 152.57868 204.846539 \r\nL 152.700438 214.756364 \r\nL 152.791756 194.685301 \r\nL 152.822195 214.756364 \r\nL 152.913514 214.735413 \r\nL 152.943953 214.756364 \r\nL 152.974392 193.470143 \r\nL 153.035271 214.735413 \r\nL 153.09615 213.038381 \r\nL 153.126589 213.771666 \r\nL 153.157029 214.756364 \r\nL 153.187468 214.735413 \r\nL 153.278787 212.17939 \r\nL 153.370105 214.756364 \r\nL 153.491862 210.000486 \r\nL 153.522302 214.106882 \r\nL 153.552741 212.996479 \r\nL 153.583181 180.208157 \r\nL 153.644059 186.807724 \r\nL 153.704938 209.811927 \r\nL 153.765817 197.031814 \r\nL 153.857135 214.148785 \r\nL 153.887575 203.400919 \r\nL 154.039772 214.756364 \r\nL 154.161529 209.309102 \r\nL 154.222408 214.756364 \r\nL 154.283287 195.565244 \r\nL 154.313726 210.901379 \r\nL 154.374605 208.994837 \r\nL 154.465923 214.756364 \r\nL 154.61812 153.495627 \r\nL 154.678999 214.756364 \r\nL 154.739878 214.714462 \r\nL 154.770317 214.735413 \r\nL 154.831196 214.756364 \r\nL 154.861636 198.959306 \r\nL 154.952954 214.756364 \r\nL 155.074712 200.823946 \r\nL 155.16603 214.756364 \r\nL 155.196469 214.735413 \r\nL 155.257348 214.735413 \r\nL 155.379106 197.869854 \r\nL 155.500863 214.756364 \r\nL 155.531303 209.141494 \r\nL 155.622621 211.634664 \r\nL 155.65306 209.204347 \r\nL 155.6835 214.756364 \r\nL 155.713939 211.383252 \r\nL 155.744379 213.813568 \r\nL 155.774818 195.167174 \r\nL 155.805257 214.756364 \r\nL 155.835697 213.729764 \r\nL 155.866136 214.756364 \r\nL 156.018333 198.770747 \r\nL 156.048773 210.398555 \r\nL 156.079212 135.854881 \r\nL 156.109651 214.756364 \r\nL 156.140091 195.984264 \r\nL 156.20097 214.756364 \r\nL 156.231409 210.754722 \r\nL 156.261848 183.706975 \r\nL 156.322727 214.756364 \r\nL 156.353167 214.756364 \r\nL 156.474924 196.466137 \r\nL 156.627121 214.756364 \r\nL 156.657561 214.756364 \r\nL 156.688 192.485446 \r\nL 156.748879 214.735413 \r\nL 156.779318 213.520254 \r\nL 156.840197 214.735413 \r\nL 156.870637 214.735413 \r\nL 156.901076 213.289793 \r\nL 156.961955 201.180113 \r\nL 157.022834 208.806278 \r\nL 157.053273 205.956942 \r\nL 157.175031 214.756364 \r\nL 157.23591 214.756364 \r\nL 157.266349 213.64596 \r\nL 157.296788 214.756364 \r\nL 157.357667 189.175187 \r\nL 157.388107 214.735413 \r\nL 157.418546 214.735413 \r\nL 157.509864 208.659621 \r\nL 157.540304 209.749074 \r\nL 157.662061 214.756364 \r\nL 157.692501 214.25354 \r\nL 157.72294 191.794063 \r\nL 157.783819 208.659621 \r\nL 157.844698 205.475069 \r\nL 157.936016 214.756364 \r\nL 157.966455 178.846342 \r\nL 158.027334 204.092302 \r\nL 158.057774 205.307461 \r\nL 158.088213 214.756364 \r\nL 158.179531 209.560515 \r\nL 158.209971 203.652331 \r\nL 158.24041 214.756364 \r\nL 158.270849 207.255904 \r\nL 158.362168 214.756364 \r\nL 158.392607 211.676566 \r\nL 158.483925 214.756364 \r\nL 158.514365 207.234953 \r\nL 158.575243 214.735413 \r\nL 158.605683 214.756364 \r\nL 158.666562 206.732129 \r\nL 158.72744 211.425154 \r\nL 158.849198 214.756364 \r\nL 158.910077 214.735413 \r\nL 158.970956 214.756364 \r\nL 159.031835 211.215644 \r\nL 159.092713 214.756364 \r\nL 159.153592 198.540286 \r\nL 159.184032 214.756364 \r\nL 159.214471 214.756364 \r\nL 159.27535 196.780402 \r\nL 159.305789 208.701523 \r\nL 159.336229 214.756364 \r\nL 159.397107 207.444463 \r\nL 159.427547 211.13184 \r\nL 159.488426 214.756364 \r\nL 159.549304 213.541205 \r\nL 159.579744 172.644845 \r\nL 159.610183 214.756364 \r\nL 159.671062 198.435531 \r\nL 159.76238 214.756364 \r\nL 159.823259 214.609707 \r\nL 159.853699 207.612071 \r\nL 159.914577 214.756364 \r\nL 160.005896 214.735413 \r\nL 160.158093 197.953658 \r\nL 160.249411 214.756364 \r\nL 160.31029 177.233115 \r\nL 160.371168 209.770025 \r\nL 160.432047 207.716826 \r\nL 160.492926 214.756364 \r\nL 160.523366 214.735413 \r\nL 160.553805 175.640838 \r\nL 160.614684 214.756364 \r\nL 160.645123 214.609707 \r\nL 160.675563 213.01743 \r\nL 160.706002 214.756364 \r\nL 160.736441 214.756364 \r\nL 160.858199 187.310548 \r\nL 160.979957 214.756364 \r\nL 161.101714 214.756364 \r\nL 161.193032 214.756364 \r\nL 161.223472 163.300697 \r\nL 161.284351 203.191409 \r\nL 161.436548 214.756364 \r\nL 161.527866 203.149507 \r\nL 161.558305 210.314751 \r\nL 161.588745 213.520254 \r\nL 161.619184 179.705333 \r\nL 161.680063 214.190687 \r\nL 161.710502 214.735413 \r\nL 161.740942 183.099396 \r\nL 161.83226 200.467779 \r\nL 161.862699 201.075358 \r\nL 161.954018 214.756364 \r\nL 161.923578 197.974609 \r\nL 161.984457 211.13184 \r\nL 162.014896 211.571811 \r\nL 162.045336 214.337344 \r\nL 162.075775 183.371759 \r\nL 162.106215 214.756364 \r\nL 162.136654 198.121266 \r\nL 162.227972 214.756364 \r\nL 162.258412 212.870773 \r\nL 162.319291 212.786969 \r\nL 162.380169 214.756364 \r\nL 162.441048 214.588756 \r\nL 162.471488 214.735413 \r\nL 162.501927 212.619361 \r\nL 162.532366 214.274491 \r\nL 162.562806 186.011585 \r\nL 162.593245 214.756364 \r\nL 162.623685 208.512964 \r\nL 162.715003 214.756364 \r\nL 162.745442 214.735413 \r\nL 162.83676 214.756364 \r\nL 162.897639 198.016511 \r\nL 162.988958 214.756364 \r\nL 163.019397 209.392906 \r\nL 163.049836 209.351004 \r\nL 163.080276 211.508958 \r\nL 163.141155 204.951294 \r\nL 163.171594 214.735413 \r\nL 163.232473 214.756364 \r\nL 163.262912 211.299448 \r\nL 163.323791 210.649967 \r\nL 163.35423 214.756364 \r\nL 163.415109 201.641035 \r\nL 163.445549 214.735413 \r\nL 163.506427 214.756364 \r\nL 163.536867 213.729764 \r\nL 163.597746 214.756364 \r\nL 163.628185 214.756364 \r\nL 163.719503 191.815014 \r\nL 163.780382 214.756364 \r\nL 163.841261 214.023078 \r\nL 163.8717 202.688585 \r\nL 163.932579 208.743425 \r\nL 163.963019 214.756364 \r\nL 164.023897 212.912675 \r\nL 164.054337 202.939997 \r\nL 164.084776 214.756364 \r\nL 164.145655 205.097951 \r\nL 164.206534 214.756364 \r\nL 164.236973 202.541928 \r\nL 164.267413 189.971325 \r\nL 164.297852 214.756364 \r\nL 164.328291 205.852187 \r\nL 164.38917 214.756364 \r\nL 164.480489 212.870773 \r\nL 164.510928 212.59841 \r\nL 164.541367 192.611152 \r\nL 164.602246 213.520254 \r\nL 164.632686 213.64596 \r\nL 164.663125 208.827229 \r\nL 164.693564 214.756364 \r\nL 164.724004 209.937633 \r\nL 164.815322 214.756364 \r\nL 164.90664 193.658702 \r\nL 164.93708 202.143859 \r\nL 165.058837 214.756364 \r\nL 165.089277 214.735413 \r\nL 165.180595 214.756364 \r\nL 165.211034 195.544293 \r\nL 165.271913 210.461408 \r\nL 165.393671 214.756364 \r\nL 165.42411 196.675647 \r\nL 165.484989 204.071351 \r\nL 165.545868 214.735413 \r\nL 165.576307 199.504032 \r\nL 165.667625 208.994837 \r\nL 165.728504 214.756364 \r\nL 165.758944 212.221292 \r\nL 165.819822 192.317838 \r\nL 165.880701 206.313109 \r\nL 166.032898 214.756364 \r\nL 166.154656 198.770747 \r\nL 166.245974 214.756364 \r\nL 166.276414 208.764376 \r\nL 166.306853 214.756364 \r\nL 166.337292 200.635387 \r\nL 166.367732 208.031091 \r\nL 166.398171 192.77876 \r\nL 166.45905 214.756364 \r\nL 166.702565 214.756364 \r\nL 166.733005 185.005937 \r\nL 166.793883 186.221096 \r\nL 166.824323 214.735413 \r\nL 166.915641 208.554866 \r\nL 166.946081 214.756364 \r\nL 166.97652 214.002127 \r\nL 167.006959 195.711901 \r\nL 167.098278 201.74579 \r\nL 167.189596 214.756364 \r\nL 167.220035 209.560515 \r\nL 167.250475 209.853829 \r\nL 167.311353 214.756364 \r\nL 167.341793 184.272652 \r\nL 167.402672 210.356653 \r\nL 167.433111 214.735413 \r\nL 167.49399 214.756364 \r\nL 167.554869 188.525706 \r\nL 167.646187 214.148785 \r\nL 167.676626 208.533915 \r\nL 167.707066 214.756364 \r\nL 167.737505 195.523342 \r\nL 167.798384 213.64596 \r\nL 167.889702 198.519335 \r\nL 167.950581 201.976251 \r\nL 168.041899 214.756364 \r\nL 168.072339 210.419506 \r\nL 168.102778 211.299448 \r\nL 168.133217 210.796624 \r\nL 168.163657 192.862564 \r\nL 168.194096 214.756364 \r\nL 168.224536 199.441179 \r\nL 168.285414 214.756364 \r\nL 168.346293 210.629016 \r\nL 168.407172 190.956023 \r\nL 168.437611 204.888441 \r\nL 168.52893 214.756364 \r\nL 168.559369 214.735413 \r\nL 168.589809 199.88115 \r\nL 168.650687 214.756364 \r\nL 168.772445 205.056049 \r\nL 168.833324 207.255904 \r\nL 168.955081 214.756364 \r\nL 169.076839 204.720832 \r\nL 169.168157 214.756364 \r\nL 169.198597 212.912675 \r\nL 169.289915 214.756364 \r\nL 169.320354 214.735413 \r\nL 169.442112 194.287232 \r\nL 169.56387 214.756364 \r\nL 169.685627 181.884238 \r\nL 169.807385 214.756364 \r\nL 169.837824 200.048758 \r\nL 169.898703 208.072993 \r\nL 169.959582 214.756364 \r\nL 169.990021 207.695875 \r\nL 170.020461 210.189045 \r\nL 170.111779 214.756364 \r\nL 170.142218 187.059136 \r\nL 170.203097 213.059332 \r\nL 170.233537 210.796624 \r\nL 170.263976 213.331695 \r\nL 170.324855 211.404203 \r\nL 170.385734 214.756364 \r\nL 170.446612 214.756364 \r\nL 170.477052 210.733771 \r\nL 170.537931 214.735413 \r\nL 170.629249 214.756364 \r\nL 170.659688 204.406567 \r\nL 170.720567 208.21965 \r\nL 170.842325 214.756364 \r\nL 170.933643 196.298529 \r\nL 170.964082 211.446105 \r\nL 170.994522 214.756364 \r\nL 171.024961 211.655615 \r\nL 171.08584 214.756364 \r\nL 171.116279 197.597491 \r\nL 171.207598 214.756364 \r\nL 171.238037 201.159162 \r\nL 171.298916 205.894089 \r\nL 171.359795 214.756364 \r\nL 171.420673 214.190687 \r\nL 171.451113 214.756364 \r\nL 171.511992 210.314751 \r\nL 171.57287 213.164087 \r\nL 171.60331 214.756364 \r\nL 171.633749 213.352646 \r\nL 171.664189 190.599855 \r\nL 171.725068 214.735413 \r\nL 171.846825 200.530632 \r\nL 171.907704 213.268842 \r\nL 171.938143 192.56925 \r\nL 171.999022 205.621726 \r\nL 172.029462 206.522619 \r\nL 172.09034 195.334782 \r\nL 172.151219 214.756364 \r\nL 172.242537 206.187403 \r\nL 172.272977 211.55086 \r\nL 172.303416 208.492013 \r\nL 172.333856 210.901379 \r\nL 172.364295 188.420951 \r\nL 172.425174 209.811927 \r\nL 172.455613 214.546854 \r\nL 172.486053 210.985183 \r\nL 172.546932 214.756364 \r\nL 172.60781 194.119624 \r\nL 172.760007 214.756364 \r\nL 172.820886 199.839248 \r\nL 172.851326 214.756364 \r\nL 172.881765 214.756364 \r\nL 172.973083 173.776199 \r\nL 173.064401 214.756364 \r\nL 173.094841 212.095586 \r\nL 173.12528 186.744871 \r\nL 173.15572 214.756364 \r\nL 173.186159 213.164087 \r\nL 173.216598 213.352646 \r\nL 173.277477 214.735413 \r\nL 173.368796 214.756364 \r\nL 173.399235 165.521503 \r\nL 173.520993 214.756364 \r\nL 173.551432 214.756364 \r\nL 173.581871 209.05769 \r\nL 173.64275 212.032733 \r\nL 173.67319 214.756364 \r\nL 173.703629 164.997728 \r\nL 173.764508 204.783686 \r\nL 173.794947 214.756364 \r\nL 173.886265 211.027085 \r\nL 174.008023 214.756364 \r\nL 174.038462 214.756364 \r\nL 174.16022 193.6168 \r\nL 174.251538 214.756364 \r\nL 174.281978 213.205989 \r\nL 174.342857 214.756364 \r\nL 174.464614 191.333141 \r\nL 174.555932 214.756364 \r\nL 174.586372 210.775673 \r\nL 174.647251 208.890082 \r\nL 174.708129 214.756364 \r\nL 174.738569 209.162445 \r\nL 174.769008 183.099396 \r\nL 174.799448 214.756364 \r\nL 174.829887 196.235676 \r\nL 174.951645 214.756364 \r\nL 174.982084 208.722474 \r\nL 175.042963 214.546854 \r\nL 175.073402 213.289793 \r\nL 175.103842 191.815014 \r\nL 175.19516 199.88115 \r\nL 175.408236 214.756364 \r\nL 175.469115 214.525903 \r\nL 175.499554 214.756364 \r\nL 175.529993 214.232589 \r\nL 175.621312 205.307461 \r\nL 175.71263 214.756364 \r\nL 175.743069 208.869131 \r\nL 175.864827 214.756364 \r\nL 176.017024 194.685301 \r\nL 176.077903 193.993918 \r\nL 176.138782 214.756364 \r\nL 176.260539 214.756364 \r\nL 176.290979 199.147865 \r\nL 176.351857 214.756364 \r\nL 176.443176 209.288151 \r\nL 176.473615 198.226021 \r\nL 176.504054 214.756364 \r\nL 176.534494 209.330053 \r\nL 176.564933 213.101234 \r\nL 176.595373 188.106686 \r\nL 176.625812 214.756364 \r\nL 176.656252 214.735413 \r\nL 176.686691 214.756364 \r\nL 176.71713 204.197057 \r\nL 176.778009 212.870773 \r\nL 176.808449 212.409851 \r\nL 176.838888 214.525903 \r\nL 176.869327 213.01743 \r\nL 176.899767 202.688585 \r\nL 176.930206 214.756364 \r\nL 176.960646 214.756364 \r\nL 177.051964 213.960225 \r\nL 177.082403 214.756364 \r\nL 177.112843 194.769105 \r\nL 177.173721 214.316393 \r\nL 177.204161 214.756364 \r\nL 177.2346 195.271929 \r\nL 177.295479 198.058413 \r\nL 177.386797 214.756364 \r\nL 177.417237 204.46942 \r\nL 177.447676 214.756364 \r\nL 177.538994 208.869131 \r\nL 177.569434 208.785327 \r\nL 177.660752 214.756364 \r\nL 177.630313 206.96259 \r\nL 177.691191 214.735413 \r\nL 177.721631 207.214002 \r\nL 177.78251 214.756364 \r\nL 177.812949 214.756364 \r\nL 177.873828 182.575621 \r\nL 177.904267 213.960225 \r\nL 177.934707 214.735413 \r\nL 177.965146 211.383252 \r\nL 177.995585 188.420951 \r\nL 178.026025 213.583107 \r\nL 178.056464 196.424235 \r\nL 178.117343 214.756364 \r\nL 178.178222 214.735413 \r\nL 178.239101 214.756364 \r\nL 178.26954 177.819743 \r\nL 178.360858 214.756364 \r\nL 178.391298 211.383252 \r\nL 178.421737 214.756364 \r\nL 178.452177 212.954577 \r\nL 178.482616 197.765099 \r\nL 178.573934 205.726481 \r\nL 178.604374 206.019795 \r\nL 178.695692 214.756364 \r\nL 178.726131 205.077 \r\nL 178.78701 214.693511 \r\nL 178.847889 214.756364 \r\nL 178.878328 214.421148 \r\nL 178.908768 214.714462 \r\nL 178.939207 211.844174 \r\nL 178.969647 193.051123 \r\nL 179.030525 214.756364 \r\nL 179.060965 207.255904 \r\nL 179.121844 214.756364 \r\nL 179.213162 211.027085 \r\nL 179.274041 192.548299 \r\nL 179.30448 213.750715 \r\nL 179.334919 214.756364 \r\nL 179.426238 214.358295 \r\nL 179.456677 214.756364 \r\nL 179.487116 214.609707 \r\nL 179.547995 189.887521 \r\nL 179.578435 214.756364 \r\nL 179.639313 214.756364 \r\nL 179.669753 214.504952 \r\nL 179.700192 205.349363 \r\nL 179.730632 214.756364 \r\nL 179.761071 214.756364 \r\nL 179.882829 200.237318 \r\nL 179.913268 214.756364 \r\nL 180.004586 206.564521 \r\nL 180.065465 205.097951 \r\nL 180.095905 195.062419 \r\nL 180.126344 208.994837 \r\nL 180.156783 203.715184 \r\nL 180.278541 214.756364 \r\nL 180.400299 206.145501 \r\nL 180.430738 214.756364 \r\nL 180.461177 208.114895 \r\nL 180.491617 186.577263 \r\nL 180.552496 214.735413 \r\nL 180.643814 214.756364 \r\nL 180.735132 204.783686 \r\nL 180.85689 214.756364 \r\nL 180.887329 214.756364 \r\nL 180.978647 210.92233 \r\nL 181.100405 179.055852 \r\nL 181.191723 214.756364 \r\nL 181.222163 209.853829 \r\nL 181.252602 214.756364 \r\nL 181.283041 196.466137 \r\nL 181.37436 199.692591 \r\nL 181.465678 195.041468 \r\nL 181.526557 214.756364 \r\nL 181.556996 214.735413 \r\nL 181.587436 200.27922 \r\nL 181.648314 214.756364 \r\nL 181.709193 214.756364 \r\nL 181.739633 204.25991 \r\nL 181.800511 214.756364 \r\nL 181.830951 214.756364 \r\nL 181.86139 158.607672 \r\nL 181.922269 201.9553 \r\nL 181.952708 198.037462 \r\nL 181.983148 208.198699 \r\nL 182.013587 208.911033 \r\nL 182.044027 201.829594 \r\nL 182.074466 214.756364 \r\nL 182.104905 214.756364 \r\nL 182.135345 199.713542 \r\nL 182.196224 207.193051 \r\nL 182.226663 214.756364 \r\nL 182.257103 182.659425 \r\nL 182.317981 210.042388 \r\nL 182.348421 214.756364 \r\nL 182.4093 208.63867 \r\nL 182.439739 210.775673 \r\nL 182.470178 208.408209 \r\nL 182.531057 205.768383 \r\nL 182.622375 214.756364 \r\nL 182.652815 204.155155 \r\nL 182.713694 207.004492 \r\nL 182.744133 213.960225 \r\nL 182.774572 211.718468 \r\nL 182.805012 202.122908 \r\nL 182.835451 214.756364 \r\nL 182.89633 207.528267 \r\nL 183.018088 214.756364 \r\nL 183.109406 214.756364 \r\nL 183.139845 211.299448 \r\nL 183.170285 193.470143 \r\nL 183.200724 213.771666 \r\nL 183.261603 193.574898 \r\nL 183.292042 192.317838 \r\nL 183.322482 214.756364 \r\nL 183.4138 210.964232 \r\nL 183.444239 214.756364 \r\nL 183.535558 188.253343 \r\nL 183.626876 214.756364 \r\nL 183.657315 212.346998 \r\nL 183.687755 214.756364 \r\nL 183.718194 209.036739 \r\nL 183.748633 214.735413 \r\nL 183.809512 207.989189 \r\nL 183.839952 214.756364 \r\nL 183.870391 209.916682 \r\nL 183.992149 214.756364 \r\nL 184.083467 206.857835 \r\nL 184.144346 214.756364 \r\nL 184.174785 211.613713 \r\nL 184.205225 200.551583 \r\nL 184.266103 214.756364 \r\nL 184.296543 214.756364 \r\nL 184.387861 203.191409 \r\nL 184.509619 214.756364 \r\nL 184.540058 208.994837 \r\nL 184.600937 214.756364 \r\nL 184.631376 214.756364 \r\nL 184.661816 195.523342 \r\nL 184.722695 214.756364 \r\nL 184.783573 214.756364 \r\nL 184.93577 200.404926 \r\nL 184.96621 214.735413 \r\nL 185.057528 213.541205 \r\nL 185.118407 214.044029 \r\nL 185.240164 192.275936 \r\nL 185.331483 187.373401 \r\nL 185.361922 214.756364 \r\nL 185.392362 203.882792 \r\nL 185.45324 213.981176 \r\nL 185.48368 214.756364 \r\nL 185.544559 180.103402 \r\nL 185.574998 214.756364 \r\nL 185.605437 214.756364 \r\nL 185.757634 190.599855 \r\nL 185.788074 192.171181 \r\nL 185.818513 181.695679 \r\nL 185.909831 214.756364 \r\nL 185.940271 203.149507 \r\nL 185.97071 214.756364 \r\nL 186.031589 202.16481 \r\nL 186.062028 213.22694 \r\nL 186.092468 195.271929 \r\nL 186.153347 207.130198 \r\nL 186.214226 214.756364 \r\nL 186.244665 207.402561 \r\nL 186.305544 213.981176 \r\nL 186.396862 211.236595 \r\nL 186.427301 207.758728 \r\nL 186.457741 214.756364 \r\nL 186.48818 212.661263 \r\nL 186.51862 210.733771 \r\nL 186.609938 214.756364 \r\nL 186.640377 168.035624 \r\nL 186.701256 210.461408 \r\nL 186.762135 208.303454 \r\nL 186.792574 195.942362 \r\nL 186.823014 214.756364 \r\nL 186.853453 198.184119 \r\nL 186.975211 214.756364 \r\nL 187.00565 191.668357 \r\nL 187.066529 209.476711 \r\nL 187.096968 214.756364 \r\nL 187.188287 170.486891 \r\nL 187.310044 214.756364 \r\nL 187.340484 214.756364 \r\nL 187.431802 200.928701 \r\nL 187.462241 214.316393 \r\nL 187.492681 199.294522 \r\nL 187.553559 208.84818 \r\nL 187.614438 210.901379 \r\nL 187.644878 194.978615 \r\nL 187.705756 212.80792 \r\nL 187.736196 210.042388 \r\nL 187.857954 183.853632 \r\nL 187.827514 210.92233 \r\nL 187.888393 186.996283 \r\nL 187.949272 214.756364 \r\nL 187.979711 214.735413 \r\nL 188.010151 192.024524 \r\nL 188.04059 214.756364 \r\nL 188.071029 214.756364 \r\nL 188.162348 206.648325 \r\nL 188.192787 164.432051 \r\nL 188.253666 208.701523 \r\nL 188.284105 207.653973 \r\nL 188.314545 213.897372 \r\nL 188.344984 202.332418 \r\nL 188.405863 210.000486 \r\nL 188.436302 214.756364 \r\nL 188.466742 190.055129 \r\nL 188.52762 214.756364 \r\nL 188.55806 214.044029 \r\nL 188.588499 214.756364 \r\nL 188.710257 204.993196 \r\nL 188.801575 214.756364 \r\nL 188.832015 214.735413 \r\nL 188.862454 214.567805 \r\nL 188.892893 199.105963 \r\nL 188.984212 206.585472 \r\nL 189.136409 214.756364 \r\nL 189.166848 164.369198 \r\nL 189.227727 214.756364 \r\nL 189.319045 200.048758 \r\nL 189.440803 214.756364 \r\nL 189.471242 214.023078 \r\nL 189.501682 204.322763 \r\nL 189.56256 212.724116 \r\nL 189.623439 214.756364 \r\nL 189.653879 194.475791 \r\nL 189.714757 214.756364 \r\nL 189.836515 194.203428 \r\nL 189.866954 205.894089 \r\nL 189.927833 194.894811 \r\nL 189.958273 214.756364 \r\nL 189.988712 193.931065 \r\nL 190.049591 214.274491 \r\nL 190.08003 214.756364 \r\nL 190.11047 202.772389 \r\nL 190.201788 207.59112 \r\nL 190.323546 214.756364 \r\nL 190.353985 214.421148 \r\nL 190.384424 214.756364 \r\nL 190.414864 197.953658 \r\nL 190.475743 209.183396 \r\nL 190.62794 214.756364 \r\nL 190.658379 214.756364 \r\nL 190.688818 189.824668 \r\nL 190.749697 214.714462 \r\nL 190.810576 214.756364 \r\nL 190.932334 201.578182 \r\nL 191.023652 214.756364 \r\nL 191.084531 211.802272 \r\nL 191.175849 214.756364 \r\nL 191.236728 206.836884 \r\nL 191.267167 213.771666 \r\nL 191.328046 214.756364 \r\nL 191.419364 208.680572 \r\nL 191.480243 214.756364 \r\nL 191.541122 214.735413 \r\nL 191.571561 214.756364 \r\nL 191.63244 180.962393 \r\nL 191.662879 212.3889 \r\nL 191.693319 214.756364 \r\nL 191.815077 180.627177 \r\nL 191.936834 214.756364 \r\nL 191.967274 214.756364 \r\nL 191.997713 214.190687 \r\nL 192.028152 179.831039 \r\nL 192.058592 214.756364 \r\nL 192.089031 214.756364 \r\nL 192.14991 210.2938 \r\nL 192.180349 213.331695 \r\nL 192.271668 214.756364 \r\nL 192.362986 189.971325 \r\nL 192.393425 202.269565 \r\nL 192.454304 214.735413 \r\nL 192.484743 207.067345 \r\nL 192.515183 185.655418 \r\nL 192.576062 209.183396 \r\nL 192.636941 209.141494 \r\nL 192.697819 214.756364 \r\nL 192.728259 214.756364 \r\nL 192.758698 210.230947 \r\nL 192.819577 214.756364 \r\nL 192.880456 214.735413 \r\nL 192.941335 206.606423 \r\nL 192.971774 177.798792 \r\nL 193.002213 213.01743 \r\nL 193.032653 208.764376 \r\nL 193.123971 214.735413 \r\nL 193.15441 211.467056 \r\nL 193.18485 211.152791 \r\nL 193.215289 202.79334 \r\nL 193.245729 214.756364 \r\nL 193.276168 214.756364 \r\nL 193.306607 214.756364 \r\nL 193.337047 213.64596 \r\nL 193.397926 214.756364 \r\nL 193.580562 214.756364 \r\nL 193.67188 201.180113 \r\nL 193.793638 214.756364 \r\nL 193.824077 200.132563 \r\nL 193.915396 204.46942 \r\nL 193.976274 214.756364 \r\nL 194.006714 210.901379 \r\nL 194.037153 199.336424 \r\nL 194.098032 214.756364 \r\nL 194.18935 203.338066 \r\nL 194.280669 214.756364 \r\nL 194.311108 208.931984 \r\nL 194.341547 208.177748 \r\nL 194.463305 214.756364 \r\nL 194.493744 194.203428 \r\nL 194.585063 195.586195 \r\nL 194.73726 214.756364 \r\nL 194.767699 212.053684 \r\nL 194.828578 214.756364 \r\nL 194.859017 214.756364 \r\nL 194.919896 191.144582 \r\nL 194.950335 195.020517 \r\nL 194.980775 214.756364 \r\nL 195.072093 202.479075 \r\nL 195.193851 214.756364 \r\nL 195.315608 201.515329 \r\nL 195.376487 201.431525 \r\nL 195.467805 214.756364 \r\nL 195.589563 203.966596 \r\nL 195.650442 196.382333 \r\nL 195.74176 214.756364 \r\nL 195.833078 206.606423 \r\nL 195.863518 213.562156 \r\nL 195.893957 214.756364 \r\nL 195.924397 213.43645 \r\nL 195.954836 211.425154 \r\nL 195.985275 212.640312 \r\nL 196.015715 194.685301 \r\nL 196.076594 214.756364 \r\nL 196.167912 214.756364 \r\nL 196.25923 192.736858 \r\nL 196.289669 206.711178 \r\nL 196.380988 202.79334 \r\nL 196.411427 214.756364 \r\nL 196.502745 214.756364 \r\nL 196.624503 197.932707 \r\nL 196.715821 214.756364 \r\nL 196.837579 186.388704 \r\nL 196.898458 214.756364 \r\nL 196.959336 209.728123 \r\nL 197.081094 214.756364 \r\nL 197.111533 214.756364 \r\nL 197.141973 201.201064 \r\nL 197.202852 213.310744 \r\nL 197.233291 213.499303 \r\nL 197.26373 208.84818 \r\nL 197.324609 214.567805 \r\nL 197.355049 146.749403 \r\nL 197.415928 214.756364 \r\nL 197.446367 213.604058 \r\nL 197.476806 202.185761 \r\nL 197.507246 214.756364 \r\nL 197.537685 211.571811 \r\nL 197.598564 211.110889 \r\nL 197.659443 214.274491 \r\nL 197.689882 205.49602 \r\nL 197.750761 207.004492 \r\nL 197.81164 214.756364 \r\nL 197.842079 197.932707 \r\nL 197.902958 214.756364 \r\nL 197.994276 214.735413 \r\nL 198.116034 182.051846 \r\nL 198.207352 214.756364 \r\nL 198.237792 210.000486 \r\nL 198.268231 214.756364 \r\nL 198.29867 206.082648 \r\nL 198.32911 213.708813 \r\nL 198.359549 197.283226 \r\nL 198.389989 214.735413 \r\nL 198.450867 207.884434 \r\nL 198.572625 214.756364 \r\nL 198.694383 204.657979 \r\nL 198.755261 214.756364 \r\nL 198.785701 212.619361 \r\nL 198.81614 188.798069 \r\nL 198.877019 214.756364 \r\nL 198.937898 214.756364 \r\nL 198.998777 194.769105 \r\nL 199.029216 210.817575 \r\nL 199.059656 214.735413 \r\nL 199.090095 186.891528 \r\nL 199.150974 208.911033 \r\nL 199.272731 214.735413 \r\nL 199.303171 210.629016 \r\nL 199.33361 214.756364 \r\nL 199.36405 212.724116 \r\nL 199.394489 179.810088 \r\nL 199.455368 214.756364 \r\nL 199.485807 200.258269 \r\nL 199.577125 214.756364 \r\nL 199.698883 191.794063 \r\nL 199.729322 201.242966 \r\nL 199.790201 191.207435 \r\nL 199.85108 214.756364 \r\nL 199.911959 174.593288 \r\nL 199.972838 201.180113 \r\nL 200.003277 212.367949 \r\nL 200.033717 159.759977 \r\nL 200.064156 214.756364 \r\nL 200.094595 214.756364 \r\nL 200.125035 214.756364 \r\nL 200.155474 212.409851 \r\nL 200.216353 135.792028 \r\nL 200.277232 204.343714 \r\nL 200.36855 214.756364 \r\nL 200.398989 200.48873 \r\nL 200.459868 214.735413 \r\nL 200.490308 214.756364 \r\nL 200.520747 199.441179 \r\nL 200.612065 203.023801 \r\nL 200.703384 214.67256 \r\nL 200.672944 201.368672 \r\nL 200.733823 208.533915 \r\nL 200.764262 205.077 \r\nL 200.794702 214.756364 \r\nL 200.825141 195.104321 \r\nL 200.855581 160.87038 \r\nL 200.88602 214.756364 \r\nL 200.916459 207.423512 \r\nL 200.977338 214.735413 \r\nL 201.038217 177.777841 \r\nL 201.129535 212.17939 \r\nL 201.159975 210.126192 \r\nL 201.251293 214.232589 \r\nL 201.281732 184.545015 \r\nL 201.40349 213.604058 \r\nL 201.464369 208.911033 \r\nL 201.494808 198.393629 \r\nL 201.525248 214.756364 \r\nL 201.555687 214.756364 \r\nL 201.586126 214.421148 \r\nL 201.738323 146.89606 \r\nL 201.829642 214.756364 \r\nL 201.860081 208.63867 \r\nL 201.89052 206.040746 \r\nL 201.92096 212.053684 \r\nL 201.951399 212.493655 \r\nL 201.981839 214.756364 \r\nL 202.012278 214.735413 \r\nL 202.042717 142.140182 \r\nL 202.103596 159.843781 \r\nL 202.164475 214.756364 \r\nL 202.225354 211.844174 \r\nL 202.255793 157.664876 \r\nL 202.286233 214.756364 \r\nL 202.316672 213.85547 \r\nL 202.377551 205.642677 \r\nL 202.40799 214.756364 \r\nL 202.43843 214.484001 \r\nL 202.468869 188.588559 \r\nL 202.499309 214.756364 \r\nL 202.529748 214.484001 \r\nL 202.651506 198.330776 \r\nL 202.681945 214.756364 \r\nL 202.742824 212.849822 \r\nL 202.773263 182.994641 \r\nL 202.834142 190.055129 \r\nL 202.92546 214.756364 \r\nL 202.9559 214.735413 \r\nL 202.986339 170.067871 \r\nL 203.047218 214.756364 \r\nL 203.077657 208.869131 \r\nL 203.168976 211.089938 \r\nL 203.229854 214.337344 \r\nL 203.260294 211.739419 \r\nL 203.321173 211.948929 \r\nL 203.351612 193.449192 \r\nL 203.382051 214.756364 \r\nL 203.47337 202.311467 \r\nL 203.503809 203.547576 \r\nL 203.534248 214.735413 \r\nL 203.564688 165.66816 \r\nL 203.656006 192.715907 \r\nL 203.686445 193.009221 \r\nL 203.716885 214.400197 \r\nL 203.747324 206.627374 \r\nL 203.777764 170.549744 \r\nL 203.808203 214.756364 \r\nL 203.838643 214.756364 \r\nL 203.869082 208.198699 \r\nL 203.929961 209.288151 \r\nL 203.99084 214.756364 \r\nL 204.021279 210.964232 \r\nL 204.082158 176.353172 \r\nL 204.112597 214.756364 \r\nL 204.173476 213.918323 \r\nL 204.203915 214.756364 \r\nL 204.234355 210.482359 \r\nL 204.295234 214.567805 \r\nL 204.356112 211.96988 \r\nL 204.386552 214.756364 \r\nL 204.447431 186.975332 \r\nL 204.47787 211.446105 \r\nL 204.508309 212.870773 \r\nL 204.538749 209.2672 \r\nL 204.569188 207.989189 \r\nL 204.599628 190.159884 \r\nL 204.660507 214.756364 \r\nL 204.690946 214.756364 \r\nL 204.721385 211.907027 \r\nL 204.782264 214.379246 \r\nL 204.812704 192.213083 \r\nL 204.843143 214.756364 \r\nL 204.904022 205.91504 \r\nL 204.934461 205.244608 \r\nL 204.99534 214.756364 \r\nL 205.056219 211.488007 \r\nL 205.086658 213.771666 \r\nL 205.117098 213.352646 \r\nL 205.147537 171.052568 \r\nL 205.208416 207.549218 \r\nL 205.238855 213.394548 \r\nL 205.299734 204.86749 \r\nL 205.360613 214.442099 \r\nL 205.391052 157.74868 \r\nL 205.421492 214.756364 \r\nL 205.451931 214.756364 \r\nL 205.51281 202.688585 \r\nL 205.543249 213.373597 \r\nL 205.604128 211.865125 \r\nL 205.634568 214.756364 \r\nL 205.665007 199.734493 \r\nL 205.725886 214.756364 \r\nL 205.756325 213.310744 \r\nL 205.786765 193.428241 \r\nL 205.847643 214.756364 \r\nL 205.878083 212.849822 \r\nL 205.908522 212.975528 \r\nL 205.969401 188.777118 \r\nL 206.03028 199.650689 \r\nL 206.091159 214.756364 \r\nL 206.152037 205.077 \r\nL 206.212916 214.756364 \r\nL 206.243356 182.76418 \r\nL 206.304235 214.756364 \r\nL 206.425992 191.354092 \r\nL 206.456432 214.756364 \r\nL 206.51731 204.427518 \r\nL 206.54775 198.142217 \r\nL 206.578189 214.756364 \r\nL 206.669507 197.031814 \r\nL 206.760826 214.756364 \r\nL 206.791265 196.256627 \r\nL 206.852144 210.943281 \r\nL 206.882583 214.756364 \r\nL 206.913023 188.588559 \r\nL 207.004341 205.28651 \r\nL 207.03478 214.756364 \r\nL 207.06522 213.373597 \r\nL 207.095659 198.435531 \r\nL 207.156538 205.768383 \r\nL 207.278296 214.756364 \r\nL 207.308735 213.268842 \r\nL 207.339174 214.756364 \r\nL 207.369614 198.498384 \r\nL 207.430493 211.048036 \r\nL 207.521811 214.609707 \r\nL 207.58269 214.756364 \r\nL 207.613129 199.126914 \r\nL 207.704447 214.756364 \r\nL 207.734887 214.442099 \r\nL 207.765326 208.806278 \r\nL 207.795765 214.735413 \r\nL 207.826205 214.232589 \r\nL 207.856644 214.756364 \r\nL 207.887084 200.509681 \r\nL 207.947963 214.46305 \r\nL 208.008841 214.756364 \r\nL 208.06972 210.314751 \r\nL 208.10016 176.164613 \r\nL 208.130599 212.493655 \r\nL 208.161038 212.200341 \r\nL 208.221917 195.271929 \r\nL 208.252357 213.394548 \r\nL 208.282796 214.756364 \r\nL 208.313235 214.735413 \r\nL 208.343675 204.280861 \r\nL 208.374114 214.756364 \r\nL 208.404554 214.756364 \r\nL 208.465432 214.756364 \r\nL 208.495872 209.623368 \r\nL 208.526311 159.257153 \r\nL 208.556751 214.756364 \r\nL 208.617629 180.0615 \r\nL 208.648069 214.735413 \r\nL 208.739387 213.583107 \r\nL 208.769827 214.756364 \r\nL 208.800266 191.584553 \r\nL 208.861145 210.105241 \r\nL 208.891584 206.75308 \r\nL 208.922024 214.756364 \r\nL 208.952463 185.760173 \r\nL 209.013342 214.756364 \r\nL 209.10466 192.275936 \r\nL 209.135099 209.853829 \r\nL 209.165539 214.756364 \r\nL 209.226418 209.644319 \r\nL 209.317736 200.572534 \r\nL 209.348175 183.036543 \r\nL 209.378615 214.756364 \r\nL 209.409054 210.147143 \r\nL 209.439493 214.756364 \r\nL 209.469933 198.477433 \r\nL 209.530812 214.735413 \r\nL 209.561251 212.305096 \r\nL 209.591691 214.756364 \r\nL 209.62213 213.625009 \r\nL 209.683009 214.756364 \r\nL 209.774327 156.428767 \r\nL 209.896085 214.756364 \r\nL 209.926524 213.394548 \r\nL 209.956963 193.113976 \r\nL 210.017842 214.756364 \r\nL 210.048282 214.756364 \r\nL 210.10916 206.585472 \r\nL 210.1396 212.200341 \r\nL 210.230918 214.756364 \r\nL 210.322236 206.711178 \r\nL 210.352676 183.350808 \r\nL 210.383115 214.756364 \r\nL 210.413555 214.756364 \r\nL 210.474433 190.537002 \r\nL 210.504873 214.735413 \r\nL 210.596191 214.756364 \r\nL 210.717949 186.388704 \r\nL 210.839706 214.756364 \r\nL 210.870146 211.508958 \r\nL 210.931024 214.756364 \r\nL 210.961464 214.756364 \r\nL 211.052782 206.313109 \r\nL 211.083222 193.134927 \r\nL 211.113661 211.446105 \r\nL 211.1441 193.868212 \r\nL 211.296297 214.756364 \r\nL 211.326737 212.263194 \r\nL 211.387616 214.756364 \r\nL 211.478934 214.756364 \r\nL 211.509373 211.96988 \r\nL 211.539813 214.756364 \r\nL 211.570252 149.431132 \r\nL 211.631131 213.352646 \r\nL 211.66157 211.299448 \r\nL 211.752888 157.036346 \r\nL 211.722449 212.766018 \r\nL 211.783328 175.934152 \r\nL 211.905086 214.756364 \r\nL 211.935525 214.756364 \r\nL 211.965964 208.659621 \r\nL 212.026843 214.756364 \r\nL 212.087722 214.756364 \r\nL 212.17904 204.804637 \r\nL 212.20948 214.421148 \r\nL 212.239919 182.282307 \r\nL 212.300798 206.836884 \r\nL 212.361677 205.70553 \r\nL 212.392116 214.735413 \r\nL 212.452995 214.756364 \r\nL 212.513874 204.762734 \r\nL 212.544313 127.139263 \r\nL 212.574752 214.756364 \r\nL 212.605192 214.25354 \r\nL 212.69651 214.756364 \r\nL 212.818268 197.408932 \r\nL 212.909586 214.756364 \r\nL 212.879147 183.581269 \r\nL 212.940025 207.465414 \r\nL 212.970465 205.014147 \r\nL 213.000904 212.849822 \r\nL 213.031344 203.338066 \r\nL 213.092222 212.535557 \r\nL 213.122662 202.018153 \r\nL 213.183541 214.735413 \r\nL 213.21398 214.756364 \r\nL 213.244419 177.735939 \r\nL 213.335738 182.051846 \r\nL 213.396616 195.146223 \r\nL 213.457495 214.756364 \r\nL 213.518374 214.232589 \r\nL 213.579253 206.103599 \r\nL 213.609692 188.651412 \r\nL 213.640132 214.756364 \r\nL 213.670571 214.756364 \r\nL 213.701011 213.771666 \r\nL 213.761889 190.956023 \r\nL 213.792329 204.385616 \r\nL 213.883647 214.756364 \r\nL 213.914086 212.221292 \r\nL 213.974965 214.735413 \r\nL 214.035844 214.756364 \r\nL 214.096723 205.160804 \r\nL 214.127162 214.735413 \r\nL 214.188041 214.693511 \r\nL 214.24892 192.401642 \r\nL 214.309799 210.377604 \r\nL 214.340238 214.756364 \r\nL 214.370678 147.650296 \r\nL 214.431556 214.756364 \r\nL 214.461996 214.756364 \r\nL 214.492435 186.200145 \r\nL 214.553314 212.933626 \r\nL 214.583753 207.779679 \r\nL 214.614193 214.756364 \r\nL 214.675072 209.204347 \r\nL 214.73595 214.756364 \r\nL 214.796829 212.849822 \r\nL 214.918587 214.735413 \r\nL 214.979466 214.714462 \r\nL 215.040344 210.08429 \r\nL 215.070784 214.756364 \r\nL 215.162102 214.756364 \r\nL 215.28386 148.886406 \r\nL 215.375178 214.756364 \r\nL 215.405617 195.104321 \r\nL 215.436057 170.926862 \r\nL 215.466496 213.22694 \r\nL 215.557814 214.756364 \r\nL 215.588254 212.912675 \r\nL 215.618693 173.482885 \r\nL 215.679572 214.756364 \r\nL 215.77089 201.32677 \r\nL 215.862208 212.870773 \r\nL 215.892648 208.931984 \r\nL 215.923087 212.263194 \r\nL 215.953527 205.244608 \r\nL 215.983966 187.310548 \r\nL 216.014406 214.735413 \r\nL 216.044845 207.926336 \r\nL 216.136163 214.756364 \r\nL 216.105724 199.25262 \r\nL 216.166603 213.708813 \r\nL 216.227481 213.205989 \r\nL 216.28836 214.756364 \r\nL 216.379678 200.949652 \r\nL 216.410118 201.9553 \r\nL 216.440557 214.756364 \r\nL 216.501436 209.246249 \r\nL 216.562315 167.469947 \r\nL 216.592754 107.214858 \r\nL 216.623194 211.55086 \r\nL 216.653633 214.756364 \r\nL 216.684072 190.348443 \r\nL 216.744951 207.926336 \r\nL 216.775391 214.756364 \r\nL 216.80583 190.956023 \r\nL 216.866709 214.756364 \r\nL 216.897148 214.735413 \r\nL 216.988467 180.752883 \r\nL 217.018906 201.222015 \r\nL 217.140664 214.756364 \r\nL 217.079785 189.887521 \r\nL 217.171103 212.933626 \r\nL 217.231982 189.363746 \r\nL 217.262421 214.756364 \r\nL 217.3233 214.735413 \r\nL 217.353739 202.730487 \r\nL 217.384179 214.756364 \r\nL 217.414618 204.637028 \r\nL 217.445058 214.756364 \r\nL 217.475497 197.660344 \r\nL 217.505937 188.965677 \r\nL 217.597255 214.756364 \r\nL 217.627694 214.504952 \r\nL 217.658134 214.756364 \r\nL 217.688573 202.919046 \r\nL 217.779891 207.842532 \r\nL 217.810331 201.661986 \r\nL 217.871209 207.758728 \r\nL 217.901649 214.735413 \r\nL 217.932088 185.383055 \r\nL 217.962528 214.756364 \r\nL 218.023406 201.180113 \r\nL 218.053846 212.346998 \r\nL 218.084285 204.280861 \r\nL 218.114725 171.681098 \r\nL 218.145164 214.756364 \r\nL 218.175603 210.356653 \r\nL 218.236482 212.661263 \r\nL 218.266922 190.914121 \r\nL 218.35824 214.756364 \r\nL 218.388679 195.062419 \r\nL 218.449558 212.828871 \r\nL 218.571316 214.756364 \r\nL 218.601755 106.858691 \r\nL 218.662634 214.756364 \r\nL 218.753952 214.735413 \r\nL 218.814831 187.77147 \r\nL 218.84527 214.756364 \r\nL 218.87571 214.756364 \r\nL 218.997467 194.559595 \r\nL 219.088786 214.756364 \r\nL 219.119225 179.370117 \r\nL 219.180104 196.654696 \r\nL 219.240983 214.756364 \r\nL 219.271422 214.358295 \r\nL 219.301862 181.088099 \r\nL 219.36274 214.756364 \r\nL 219.484498 209.581466 \r\nL 219.514937 189.552305 \r\nL 219.575816 214.756364 \r\nL 219.606256 208.42916 \r\nL 219.697574 210.545212 \r\nL 219.758453 214.756364 \r\nL 219.849771 187.373401 \r\nL 219.91065 214.756364 \r\nL 219.971529 214.735413 \r\nL 220.154165 195.565244 \r\nL 220.184604 199.504032 \r\nL 220.245483 214.756364 \r\nL 220.275923 211.362301 \r\nL 220.306362 201.012505 \r\nL 220.367241 212.346998 \r\nL 220.42812 214.756364 \r\nL 220.549877 189.300893 \r\nL 220.580317 190.516051 \r\nL 220.610756 214.714462 \r\nL 220.702074 211.236595 \r\nL 220.732514 214.756364 \r\nL 220.762953 214.735413 \r\nL 220.793393 196.864206 \r\nL 220.823832 214.756364 \r\nL 220.884711 202.709536 \r\nL 220.91515 192.77876 \r\nL 220.976029 204.155155 \r\nL 221.006468 213.247891 \r\nL 221.036908 181.988993 \r\nL 221.067347 214.756364 \r\nL 221.097787 190.767464 \r\nL 221.219544 214.756364 \r\nL 221.280423 204.092302 \r\nL 221.310862 164.809169 \r\nL 221.341302 214.756364 \r\nL 221.371741 210.08429 \r\nL 221.402181 210.901379 \r\nL 221.463059 209.87478 \r\nL 221.493499 214.756364 \r\nL 221.523938 198.938355 \r\nL 221.584817 214.735413 \r\nL 221.615257 214.756364 \r\nL 221.737014 133.194103 \r\nL 221.828332 214.756364 \r\nL 221.858772 192.317838 \r\nL 221.95009 189.363746 \r\nL 221.980529 214.756364 \r\nL 222.071848 211.676566 \r\nL 222.102287 214.735413 \r\nL 222.132726 210.629016 \r\nL 222.163166 150.080613 \r\nL 222.193605 214.693511 \r\nL 222.254484 179.558676 \r\nL 222.345802 214.756364 \r\nL 222.376242 214.735413 \r\nL 222.406681 214.714462 \r\nL 222.437121 205.956942 \r\nL 222.497999 214.735413 \r\nL 222.528439 214.295442 \r\nL 222.558878 214.756364 \r\nL 222.650196 188.944726 \r\nL 222.711075 214.756364 \r\nL 222.771954 206.54357 \r\nL 222.802393 176.604584 \r\nL 222.863272 214.756364 \r\nL 222.893712 213.205989 \r\nL 222.95459 214.735413 \r\nL 223.015469 164.117786 \r\nL 223.137227 214.756364 \r\nL 223.198106 214.756364 \r\nL 223.258985 206.229305 \r\nL 223.319863 209.246249 \r\nL 223.350303 214.588756 \r\nL 223.380742 212.367949 \r\nL 223.411182 143.250585 \r\nL 223.441621 214.756364 \r\nL 223.47206 213.918323 \r\nL 223.532939 203.861841 \r\nL 223.563379 213.771666 \r\nL 223.593818 164.222541 \r\nL 223.624257 214.756364 \r\nL 223.685136 193.030172 \r\nL 223.776454 214.756364 \r\nL 223.806894 183.329857 \r\nL 223.867773 212.891724 \r\nL 223.959091 186.619165 \r\nL 223.928652 214.756364 \r\nL 223.98953 206.040746 \r\nL 224.050409 211.152791 \r\nL 224.080849 186.682018 \r\nL 224.141727 214.735413 \r\nL 224.172167 203.715184 \r\nL 224.202606 214.756364 \r\nL 224.263485 209.351004 \r\nL 224.293924 214.756364 \r\nL 224.324364 187.457205 \r\nL 224.385243 205.202706 \r\nL 224.446121 213.289793 \r\nL 224.507 210.50331 \r\nL 224.567879 206.774031 \r\nL 224.628758 214.756364 \r\nL 224.659197 214.735413 \r\nL 224.720076 214.756364 \r\nL 224.750516 212.17939 \r\nL 224.780955 214.756364 \r\nL 224.841834 203.547576 \r\nL 224.902713 205.621726 \r\nL 224.933152 209.183396 \r\nL 224.963591 111.153646 \r\nL 224.994031 211.13184 \r\nL 225.02447 209.141494 \r\nL 225.146228 214.756364 \r\nL 225.176667 199.399277 \r\nL 225.237546 214.756364 \r\nL 225.267985 214.735413 \r\nL 225.298425 202.960948 \r\nL 225.328864 214.756364 \r\nL 225.359304 204.720832 \r\nL 225.389743 213.080283 \r\nL 225.450622 206.187403 \r\nL 225.511501 206.690227 \r\nL 225.54194 189.950374 \r\nL 225.57238 214.756364 \r\nL 225.633258 213.415499 \r\nL 225.663698 191.479798 \r\nL 225.724577 211.027085 \r\nL 225.755016 212.472704 \r\nL 225.785455 168.810811 \r\nL 225.846334 211.697517 \r\nL 225.937652 214.756364 \r\nL 225.998531 203.715184 \r\nL 226.028971 214.735413 \r\nL 226.05941 214.756364 \r\nL 226.120289 167.972771 \r\nL 226.150728 200.383975 \r\nL 226.181168 214.756364 \r\nL 226.211607 206.648325 \r\nL 226.242046 190.997925 \r\nL 226.302925 209.45576 \r\nL 226.333365 214.316393 \r\nL 226.363804 186.744871 \r\nL 226.424683 205.412216 \r\nL 226.455122 214.756364 \r\nL 226.516001 204.448469 \r\nL 226.546441 210.901379 \r\nL 226.57688 200.467779 \r\nL 226.668198 204.951294 \r\nL 226.759516 214.756364 \r\nL 226.729077 203.317115 \r\nL 226.789956 214.735413 \r\nL 226.820395 197.136569 \r\nL 226.850835 214.756364 \r\nL 226.881274 214.023078 \r\nL 226.942153 208.345356 \r\nL 227.003032 212.346998 \r\nL 227.033471 212.766018 \r\nL 227.124789 178.951097 \r\nL 227.185668 187.331499 \r\nL 227.246547 214.756364 \r\nL 227.276986 204.888441 \r\nL 227.307426 180.291961 \r\nL 227.368305 214.756364 \r\nL 227.398744 214.735413 \r\nL 227.459623 202.667634 \r\nL 227.490062 214.756364 \r\nL 227.520502 208.869131 \r\nL 227.58138 214.756364 \r\nL 227.61182 205.139853 \r\nL 227.642259 212.933626 \r\nL 227.703138 214.756364 \r\nL 227.764017 185.90683 \r\nL 227.824896 185.445908 \r\nL 227.977093 214.67256 \r\nL 228.007532 183.350808 \r\nL 228.068411 214.714462 \r\nL 228.159729 196.151872 \r\nL 228.12929 214.756364 \r\nL 228.251047 200.572534 \r\nL 228.281487 214.756364 \r\nL 228.342366 192.35974 \r\nL 228.372805 214.46305 \r\nL 228.464123 200.991554 \r\nL 228.494563 211.739419 \r\nL 228.555441 214.756364 \r\nL 228.585881 212.011782 \r\nL 228.61632 138.201393 \r\nL 228.677199 214.756364 \r\nL 228.798957 213.143136 \r\nL 228.829396 214.148785 \r\nL 228.920714 214.756364 \r\nL 228.951154 200.153514 \r\nL 229.042472 214.756364 \r\nL 229.072911 210.189045 \r\nL 229.103351 182.596572 \r\nL 229.16423 214.756364 \r\nL 229.225108 175.661789 \r\nL 229.285987 204.993196 \r\nL 229.316427 214.756364 \r\nL 229.377305 203.547576 \r\nL 229.407745 213.247891 \r\nL 229.468624 214.756364 \r\nL 229.499063 214.735413 \r\nL 229.559942 206.250256 \r\nL 229.590381 210.649967 \r\nL 229.6817 213.457401 \r\nL 229.712139 193.972967 \r\nL 229.742578 214.756364 \r\nL 229.773018 212.724116 \r\nL 229.833897 214.756364 \r\nL 229.864336 182.261356 \r\nL 229.955654 194.433889 \r\nL 230.046972 191.395994 \r\nL 230.077412 214.756364 \r\nL 230.107851 203.778037 \r\nL 230.16873 205.852187 \r\nL 230.290488 214.756364 \r\nL 230.320927 199.001208 \r\nL 230.381806 213.059332 \r\nL 230.412245 212.430802 \r\nL 230.473124 214.756364 \r\nL 230.503564 194.601497 \r\nL 230.564442 210.398555 \r\nL 230.625321 207.046394 \r\nL 230.655761 214.756364 \r\nL 230.777518 177.233115 \r\nL 230.807958 201.033456 \r\nL 230.899276 214.756364 \r\nL 230.868836 192.15023 \r\nL 230.929715 206.229305 \r\nL 230.990594 214.756364 \r\nL 231.021033 194.014869 \r\nL 231.081912 212.011782 \r\nL 231.142791 214.756364 \r\nL 231.173231 193.19778 \r\nL 231.234109 214.756364 \r\nL 231.264549 214.756364 \r\nL 231.294988 210.335702 \r\nL 231.355867 214.756364 \r\nL 231.386306 214.756364 \r\nL 231.416746 212.954577 \r\nL 231.477625 160.03234 \r\nL 231.508064 173.357179 \r\nL 231.538503 214.735413 \r\nL 231.629822 209.979535 \r\nL 231.6907 207.318757 \r\nL 231.72114 214.756364 \r\nL 231.751579 201.075358 \r\nL 231.842897 204.553224 \r\nL 231.903776 193.637751 \r\nL 231.934216 214.735413 \r\nL 231.964655 203.547576 \r\nL 232.025534 214.756364 \r\nL 232.055973 214.756364 \r\nL 232.20817 197.199422 \r\nL 232.23861 214.756364 \r\nL 232.329928 214.735413 \r\nL 232.360367 207.507316 \r\nL 232.421246 213.289793 \r\nL 232.451686 214.756364 \r\nL 232.482125 194.87386 \r\nL 232.543004 210.189045 \r\nL 232.664761 214.756364 \r\nL 232.695201 211.613713 \r\nL 232.72564 167.595653 \r\nL 232.786519 214.756364 \r\nL 232.816959 214.735413 \r\nL 232.847398 194.915762 \r\nL 232.877837 214.756364 \r\nL 232.908277 197.890805 \r\nL 233.030034 214.756364 \r\nL 233.151792 214.756364 \r\nL 233.182231 201.347721 \r\nL 233.27355 205.747432 \r\nL 233.303989 214.714462 \r\nL 233.334428 182.868935 \r\nL 233.395307 214.756364 \r\nL 233.456186 214.756364 \r\nL 233.577944 207.109247 \r\nL 233.608383 211.299448 \r\nL 233.638823 210.000486 \r\nL 233.669262 192.380691 \r\nL 233.730141 214.735413 \r\nL 233.76058 214.756364 \r\nL 233.912777 205.998844 \r\nL 233.973656 214.756364 \r\nL 234.004095 187.478156 \r\nL 234.095414 204.448469 \r\nL 234.125853 214.756364 \r\nL 234.186732 207.612071 \r\nL 234.217171 164.054933 \r\nL 234.27805 214.756364 \r\nL 234.308489 214.756364 \r\nL 234.369368 180.354814 \r\nL 234.399808 214.756364 \r\nL 234.430247 214.735413 \r\nL 234.460687 183.748877 \r\nL 234.521565 207.570169 \r\nL 234.582444 214.756364 \r\nL 234.612884 214.044029 \r\nL 234.643323 189.112334 \r\nL 234.673762 214.756364 \r\nL 234.704202 210.587114 \r\nL 234.765081 214.756364 \r\nL 234.856399 182.491817 \r\nL 234.947717 214.756364 \r\nL 234.978156 214.735413 \r\nL 235.039035 193.386339 \r\nL 235.069475 213.792617 \r\nL 235.160793 214.756364 \r\nL 235.252111 177.777841 \r\nL 235.31299 178.930146 \r\nL 235.404308 214.756364 \r\nL 235.434748 208.617719 \r\nL 235.465187 206.941639 \r\nL 235.526066 214.756364 \r\nL 235.556505 209.225298 \r\nL 235.678263 187.603862 \r\nL 235.708702 212.849822 \r\nL 235.739142 151.714791 \r\nL 235.80002 208.366307 \r\nL 235.860899 214.756364 \r\nL 235.891339 207.297806 \r\nL 235.921778 211.676566 \r\nL 235.952217 211.048036 \r\nL 236.073975 213.981176 \r\nL 236.134854 209.497662 \r\nL 236.165293 214.756364 \r\nL 236.195733 214.693511 \r\nL 236.256612 214.756364 \r\nL 236.31749 203.819939 \r\nL 236.34793 170.570695 \r\nL 236.408809 208.512964 \r\nL 236.530566 214.756364 \r\nL 236.591445 214.756364 \r\nL 236.621884 176.835046 \r\nL 236.682763 214.756364 \r\nL 236.713203 212.242243 \r\nL 236.743642 193.763457 \r\nL 236.774081 214.756364 \r\nL 236.804521 214.756364 \r\nL 236.8654 214.756364 \r\nL 236.895839 197.492736 \r\nL 236.956718 214.756364 \r\nL 237.078476 202.081006 \r\nL 237.169794 200.237318 \r\nL 237.200233 214.756364 \r\nL 237.230673 214.756364 \r\nL 237.261112 206.501668 \r\nL 237.35243 208.890082 \r\nL 237.443748 207.549218 \r\nL 237.474188 214.735413 \r\nL 237.565506 214.756364 \r\nL 237.595946 213.478352 \r\nL 237.626385 214.756364 \r\nL 237.717703 188.735216 \r\nL 237.839461 214.756364 \r\nL 237.8699 214.756364 \r\nL 237.930779 212.766018 \r\nL 238.022097 178.154959 \r\nL 238.052537 203.652331 \r\nL 238.082976 214.756364 \r\nL 238.113415 179.139656 \r\nL 238.174294 214.756364 \r\nL 238.204734 214.735413 \r\nL 238.296052 199.713542 \r\nL 238.326491 204.67893 \r\nL 238.356931 214.756364 \r\nL 238.41781 209.832878 \r\nL 238.478688 212.200341 \r\nL 238.509128 169.544096 \r\nL 238.600446 214.756364 \r\nL 238.630885 197.199422 \r\nL 238.661325 214.756364 \r\nL 238.722204 214.609707 \r\nL 238.752643 202.16481 \r\nL 238.813522 207.046394 \r\nL 238.90484 214.756364 \r\nL 238.935279 214.714462 \r\nL 238.965719 174.299974 \r\nL 239.026598 214.358295 \r\nL 239.148355 164.306345 \r\nL 239.270113 214.756364 \r\nL 239.300552 214.756364 \r\nL 239.330992 169.062223 \r\nL 239.391871 214.756364 \r\nL 239.483189 206.019795 \r\nL 239.513628 197.010863 \r\nL 239.544068 210.126192 \r\nL 239.574507 202.353369 \r\nL 239.604946 214.756364 \r\nL 239.635386 189.740864 \r\nL 239.665825 212.640312 \r\nL 239.696265 173.063865 \r\nL 239.757143 213.205989 \r\nL 239.787583 178.071155 \r\nL 239.90934 214.504952 \r\nL 239.93978 214.714462 \r\nL 239.970219 201.410574 \r\nL 240.000659 214.756364 \r\nL 240.031098 214.756364 \r\nL 240.061538 214.588756 \r\nL 240.091977 214.756364 \r\nL 240.122416 175.096112 \r\nL 240.183295 214.735413 \r\nL 240.213735 213.918323 \r\nL 240.244174 175.724642 \r\nL 240.305053 214.756364 \r\nL 240.42681 208.84818 \r\nL 240.45725 209.581466 \r\nL 240.487689 135.540616 \r\nL 240.518129 212.828871 \r\nL 240.548568 211.739419 \r\nL 240.609447 214.756364 \r\nL 240.639886 214.735413 \r\nL 240.670326 181.779483 \r\nL 240.731204 214.756364 \r\nL 240.761644 198.498384 \r\nL 240.792083 214.756364 \r\nL 240.822523 211.194693 \r\nL 240.852962 182.093748 \r\nL 240.883402 214.756364 \r\nL 240.913841 214.735413 \r\nL 240.94428 213.85547 \r\nL 241.035599 214.379246 \r\nL 241.066038 208.512964 \r\nL 241.096477 209.476711 \r\nL 241.157356 214.756364 \r\nL 241.187796 213.478352 \r\nL 241.218235 190.243688 \r\nL 241.279114 214.756364 \r\nL 241.309553 213.771666 \r\nL 241.339993 187.331499 \r\nL 241.400871 214.756364 \r\nL 241.522629 214.756364 \r\nL 241.766144 182.051846 \r\nL 241.887902 214.756364 \r\nL 241.948781 185.005937 \r\nL 241.97922 214.756364 \r\nL 242.00966 214.735413 \r\nL 242.040099 191.898818 \r\nL 242.100978 201.53628 \r\nL 242.222735 214.756364 \r\nL 242.374932 184.377407 \r\nL 242.49669 214.756364 \r\nL 242.557569 214.756364 \r\nL 242.618448 211.697517 \r\nL 242.648887 213.310744 \r\nL 242.679327 214.756364 \r\nL 242.770645 197.555589 \r\nL 242.801084 214.735413 \r\nL 242.831524 183.057494 \r\nL 242.861963 182.701327 \r\nL 242.922842 214.756364 \r\nL 242.953281 214.085931 \r\nL 243.044599 179.768186 \r\nL 243.166357 214.756364 \r\nL 243.196796 214.735413 \r\nL 243.227236 211.089938 \r\nL 243.257675 172.917208 \r\nL 243.318554 214.756364 \r\nL 243.348994 205.621726 \r\nL 243.440312 208.994837 \r\nL 243.622948 214.756364 \r\nL 243.653388 193.700604 \r\nL 243.744706 206.732129 \r\nL 243.836024 214.756364 \r\nL 243.896903 182.680376 \r\nL 243.957782 144.402891 \r\nL 243.988221 214.756364 \r\nL 244.018661 133.592172 \r\nL 244.079539 214.756364 \r\nL 244.170858 189.384697 \r\nL 244.201297 214.651609 \r\nL 244.231736 112.662119 \r\nL 244.262176 214.756364 \r\nL 244.292615 213.64596 \r\nL 244.383933 214.756364 \r\nL 244.414373 205.810285 \r\nL 244.444812 214.756364 \r\nL 244.475252 85.844833 \r\nL 244.53613 196.654696 \r\nL 244.749206 214.756364 \r\nL 244.779646 146.707501 \r\nL 244.870964 175.389426 \r\nL 244.901403 143.543899 \r\nL 244.931843 214.756364 \r\nL 244.962282 201.305819 \r\nL 245.023161 211.592762 \r\nL 245.0536 111.467912 \r\nL 245.08404 214.735413 \r\nL 245.114479 214.316393 \r\nL 245.144919 214.735413 \r\nL 245.205797 214.148785 \r\nL 245.236237 212.80792 \r\nL 245.327555 160.011389 \r\nL 245.449313 214.756364 \r\nL 245.479752 214.756364 \r\nL 245.510191 213.750715 \r\nL 245.57107 214.735413 \r\nL 245.60151 214.756364 \r\nL 245.662389 210.440457 \r\nL 245.692828 214.714462 \r\nL 245.723267 199.399277 \r\nL 245.784146 213.268842 \r\nL 245.814586 214.756364 \r\nL 245.905904 196.026166 \r\nL 245.936343 208.575817 \r\nL 245.997222 214.756364 \r\nL 246.027661 151.69384 \r\nL 246.08854 183.015592 \r\nL 246.179858 214.756364 \r\nL 246.149419 174.111415 \r\nL 246.210298 214.274491 \r\nL 246.271177 198.246972 \r\nL 246.301616 205.600775 \r\nL 246.392934 214.756364 \r\nL 246.423374 209.45576 \r\nL 246.514692 214.735413 \r\nL 246.60601 214.756364 \r\nL 246.63645 200.740142 \r\nL 246.666889 214.756364 \r\nL 246.727768 197.78605 \r\nL 246.758207 211.425154 \r\nL 246.788647 205.91504 \r\nL 246.819086 211.110889 \r\nL 246.849525 163.070236 \r\nL 246.910404 212.535557 \r\nL 247.001722 200.949652 \r\nL 247.093041 195.795705 \r\nL 247.12348 214.756364 \r\nL 247.153919 214.127834 \r\nL 247.184359 199.04311 \r\nL 247.245238 214.756364 \r\nL 247.275677 205.516971 \r\nL 247.336556 189.112334 \r\nL 247.427874 214.756364 \r\nL 247.458314 212.326047 \r\nL 247.519192 199.357375 \r\nL 247.549632 214.756364 \r\nL 247.610511 214.735413 \r\nL 247.671389 212.891724 \r\nL 247.793147 164.222541 \r\nL 247.884465 214.756364 \r\nL 247.914905 200.363024 \r\nL 247.945344 188.693314 \r\nL 247.975783 214.756364 \r\nL 248.006223 207.59112 \r\nL 248.036662 17.083636 \r\nL 248.067102 214.756364 \r\nL 248.097541 179.516774 \r\nL 248.219299 214.756364 \r\nL 248.249738 214.106882 \r\nL 248.341056 214.735413 \r\nL 248.371496 205.684579 \r\nL 248.432375 214.756364 \r\nL 248.462814 203.275213 \r\nL 248.523693 211.152791 \r\nL 248.584572 212.828871 \r\nL 248.64545 178.322567 \r\nL 248.706329 155.213609 \r\nL 248.767208 214.756364 \r\nL 248.797647 214.735413 \r\nL 248.828087 194.056771 \r\nL 248.888966 207.360659 \r\nL 248.949845 214.756364 \r\nL 248.980284 205.663628 \r\nL 249.071602 180.648128 \r\nL 249.19336 214.756364 \r\nL 249.223799 204.951294 \r\nL 249.284678 214.756364 \r\nL 249.315117 214.756364 \r\nL 249.375996 206.292158 \r\nL 249.406436 214.358295 \r\nL 249.436875 149.850152 \r\nL 249.497754 213.897372 \r\nL 249.528193 214.756364 \r\nL 249.649951 179.370117 \r\nL 249.741269 214.756364 \r\nL 249.771709 180.375765 \r\nL 249.832587 214.67256 \r\nL 249.893466 213.687862 \r\nL 249.954345 104.952149 \r\nL 249.984784 214.756364 \r\nL 250.015224 187.289597 \r\nL 250.106542 214.756364 \r\nL 250.136981 213.604058 \r\nL 250.167421 175.138014 \r\nL 250.2283 214.756364 \r\nL 250.258739 214.756364 \r\nL 250.289178 173.839052 \r\nL 250.380497 185.760173 \r\nL 250.502254 214.756364 \r\nL 250.532694 214.756364 \r\nL 250.593573 172.079168 \r\nL 250.624012 214.756364 \r\nL 250.654451 212.975528 \r\nL 250.684891 160.493262 \r\nL 250.74577 194.852909 \r\nL 250.837088 190.222737 \r\nL 250.867527 214.756364 \r\nL 251.019724 180.27101 \r\nL 251.050164 214.756364 \r\nL 251.141482 212.430802 \r\nL 251.202361 214.756364 \r\nL 251.293679 133.592172 \r\nL 251.354558 214.756364 \r\nL 251.415437 186.849626 \r\nL 251.476315 214.756364 \r\nL 251.537194 211.55086 \r\nL 251.567634 184.901182 \r\nL 251.598073 57.016251 \r\nL 251.628512 214.756364 \r\nL 251.658952 213.960225 \r\nL 251.689391 214.756364 \r\nL 251.780709 147.796953 \r\nL 251.872028 214.756364 \r\nL 251.902467 210.566163 \r\nL 251.932906 181.528071 \r\nL 252.024225 197.702246 \r\nL 252.115543 214.756364 \r\nL 252.145982 209.895731 \r\nL 252.26774 214.756364 \r\nL 252.298179 214.756364 \r\nL 252.328619 164.159688 \r\nL 252.419937 180.794785 \r\nL 252.450376 168.475595 \r\nL 252.541695 214.756364 \r\nL 252.572134 211.236595 \r\nL 252.633013 214.756364 \r\nL 252.693892 212.514606 \r\nL 252.815649 214.756364 \r\nL 252.876528 214.756364 \r\nL 252.906968 198.875502 \r\nL 252.967846 214.756364 \r\nL 252.998286 214.421148 \r\nL 253.028725 214.756364 \r\nL 253.059165 152.783292 \r\nL 253.120043 214.756364 \r\nL 253.150483 214.735413 \r\nL 253.211362 214.756364 \r\nL 253.27224 163.36355 \r\nL 253.393998 213.583107 \r\nL 253.454877 186.849626 \r\nL 253.485316 48.86631 \r\nL 253.515756 214.169736 \r\nL 253.546195 195.858558 \r\nL 253.576634 214.756364 \r\nL 253.637513 194.748154 \r\nL 253.667953 177.75689 \r\nL 253.698392 214.735413 \r\nL 253.78971 207.779679 \r\nL 253.881029 214.756364 \r\nL 253.972347 200.048758 \r\nL 254.063665 214.756364 \r\nL 254.094104 212.661263 \r\nL 254.185423 214.756364 \r\nL 254.215862 214.735413 \r\nL 254.246301 214.735413 \r\nL 254.33762 214.756364 \r\nL 254.368059 143.606752 \r\nL 254.428938 214.735413 \r\nL 254.489817 212.242243 \r\nL 254.550696 214.756364 \r\nL 254.642014 192.98827 \r\nL 254.672453 207.1721 \r\nL 254.702893 189.971325 \r\nL 254.763771 214.756364 \r\nL 254.794211 214.756364 \r\nL 254.82465 150.394878 \r\nL 254.885529 214.756364 \r\nL 255.007287 214.756364 \r\nL 255.068165 176.436976 \r\nL 255.098605 214.756364 \r\nL 255.189923 212.912675 \r\nL 255.220362 214.756364 \r\nL 255.34212 165.060581 \r\nL 255.433438 214.756364 \r\nL 255.463878 211.927978 \r\nL 255.494317 172.393433 \r\nL 255.524757 214.756364 \r\nL 255.555196 214.756364 \r\nL 255.585635 214.756364 \r\nL 255.737832 152.636635 \r\nL 255.829151 214.316393 \r\nL 255.85959 175.89225 \r\nL 256.011787 214.756364 \r\nL 256.042226 186.325851 \r\nL 256.103105 205.768383 \r\nL 256.133545 213.604058 \r\nL 256.163984 192.694956 \r\nL 256.224863 214.735413 \r\nL 256.316181 214.756364 \r\nL 256.346621 157.497268 \r\nL 256.407499 204.092302 \r\nL 256.437939 205.433167 \r\nL 256.468378 214.735413 \r\nL 256.498818 185.131643 \r\nL 256.559696 211.257546 \r\nL 256.590136 214.735413 \r\nL 256.651015 157.811533 \r\nL 256.681454 214.756364 \r\nL 256.772772 198.645041 \r\nL 256.803212 210.063339 \r\nL 256.833651 213.960225 \r\nL 256.86409 212.263194 \r\nL 256.924969 214.756364 \r\nL 256.955409 195.313831 \r\nL 256.985848 214.756364 \r\nL 257.077166 205.831236 \r\nL 257.107606 201.410574 \r\nL 257.138045 212.409851 \r\nL 257.168485 206.187403 \r\nL 257.259803 214.756364 \r\nL 257.290242 214.316393 \r\nL 257.412 179.872941 \r\nL 257.351121 214.756364 \r\nL 257.442439 191.982622 \r\nL 257.472879 208.01014 \r\nL 257.503318 149.473034 \r\nL 257.564197 199.545934 \r\nL 257.685955 214.756364 \r\nL 257.716394 198.749796 \r\nL 257.777273 213.457401 \r\nL 257.807712 211.927978 \r\nL 257.838152 214.735413 \r\nL 257.868591 214.756364 \r\nL 257.89903 210.817575 \r\nL 257.92947 136.839578 \r\nL 257.990349 213.059332 \r\nL 258.020788 186.954381 \r\nL 258.112106 197.660344 \r\nL 258.142546 214.756364 \r\nL 258.233864 214.735413 \r\nL 258.264303 214.756364 \r\nL 258.325182 177.12836 \r\nL 258.386061 208.952935 \r\nL 258.4165 205.852187 \r\nL 258.477379 214.169736 \r\nL 258.507819 178.783489 \r\nL 258.629576 214.756364 \r\nL 258.660016 209.686221 \r\nL 258.690455 184.272652 \r\nL 258.751334 211.634664 \r\nL 258.781773 200.719191 \r\nL 258.873091 214.714462 \r\nL 258.903531 191.584553 \r\nL 258.994849 202.206712 \r\nL 259.025288 214.714462 \r\nL 259.116607 214.316393 \r\nL 259.207925 214.756364 \r\nL 259.268804 200.677289 \r\nL 259.299243 206.313109 \r\nL 259.390561 214.756364 \r\nL 259.421001 213.101234 \r\nL 259.45144 210.859477 \r\nL 259.48188 212.409851 \r\nL 259.512319 214.756364 \r\nL 259.542758 195.753803 \r\nL 259.634077 203.00285 \r\nL 259.664516 200.530632 \r\nL 259.725395 214.756364 \r\nL 259.786274 211.299448 \r\nL 259.816713 211.676566 \r\nL 259.877592 214.756364 \r\nL 259.908031 197.387981 \r\nL 259.96891 214.756364 \r\nL 259.999349 214.756364 \r\nL 260.029789 197.869854 \r\nL 260.090668 209.204347 \r\nL 260.121107 214.735413 \r\nL 260.181986 209.288151 \r\nL 260.242865 213.813568 \r\nL 260.273304 212.724116 \r\nL 260.303744 208.701523 \r\nL 260.364622 214.756364 \r\nL 260.425501 212.095586 \r\nL 260.455941 214.756364 \r\nL 260.547259 214.756364 \r\nL 260.699456 199.399277 \r\nL 260.760335 213.939274 \r\nL 260.821213 211.257546 \r\nL 260.851653 211.362301 \r\nL 260.942971 210.859477 \r\nL 260.973411 214.756364 \r\nL 261.00385 200.111612 \r\nL 261.064729 214.756364 \r\nL 261.216926 203.778037 \r\nL 261.277805 214.756364 \r\nL 261.369123 214.232589 \r\nL 261.399562 214.106882 \r\nL 261.430002 191.605504 \r\nL 261.460441 214.756364 \r\nL 261.49088 192.862564 \r\nL 261.582199 214.756364 \r\nL 261.612638 208.031091 \r\nL 261.764835 214.756364 \r\nL 261.886593 214.756364 \r\nL 261.917032 211.907027 \r\nL 262.03879 196.382333 \r\nL 262.130108 214.756364 \r\nL 262.160547 214.379246 \r\nL 262.221426 214.756364 \r\nL 262.251866 214.211638 \r\nL 262.312744 214.756364 \r\nL 262.343184 208.387258 \r\nL 262.373623 214.756364 \r\nL 262.404063 207.779679 \r\nL 262.434502 212.032733 \r\nL 262.495381 213.981176 \r\nL 262.52582 198.20507 \r\nL 262.647578 214.756364 \r\nL 262.678017 214.756364 \r\nL 262.769336 206.606423 \r\nL 262.830214 214.756364 \r\nL 262.891093 213.185038 \r\nL 262.921533 214.756364 \r\nL 262.982411 199.336424 \r\nL 263.04329 209.623368 \r\nL 263.104169 214.756364 \r\nL 263.134608 214.735413 \r\nL 263.256366 209.309102 \r\nL 263.286805 214.714462 \r\nL 263.317245 211.655615 \r\nL 263.439003 188.043833 \r\nL 263.469442 214.756364 \r\nL 263.56076 213.708813 \r\nL 263.5912 213.373597 \r\nL 263.621639 205.998844 \r\nL 263.682518 209.811927 \r\nL 263.804275 214.756364 \r\nL 263.834715 210.587114 \r\nL 263.895594 210.754722 \r\nL 263.926033 214.756364 \r\nL 263.986912 211.844174 \r\nL 264.047791 214.756364 \r\nL 264.10867 203.379968 \r\nL 264.199988 199.734493 \r\nL 264.230427 214.756364 \r\nL 264.260867 207.109247 \r\nL 264.321745 214.756364 \r\nL 264.352185 214.651609 \r\nL 264.413064 205.70553 \r\nL 264.473942 212.849822 \r\nL 264.504382 214.756364 \r\nL 264.534821 204.427518 \r\nL 264.5957 214.023078 \r\nL 264.717458 208.596768 \r\nL 264.747897 195.020517 \r\nL 264.808776 212.3889 \r\nL 264.900094 214.756364 \r\nL 264.930534 207.444463 \r\nL 265.021852 210.482359 \r\nL 265.052291 211.990831 \r\nL 265.11317 181.025246 \r\nL 265.143609 214.756364 \r\nL 265.174049 201.305819 \r\nL 265.295806 214.756364 \r\nL 265.356685 214.756364 \r\nL 265.387125 210.71282 \r\nL 265.478443 212.933626 \r\nL 265.508882 212.59841 \r\nL 265.539322 214.756364 \r\nL 265.661079 189.782766 \r\nL 265.721958 214.735413 \r\nL 265.782837 214.546854 \r\nL 265.874155 209.309102 \r\nL 265.904595 214.756364 \r\nL 265.995913 213.038381 \r\nL 266.026352 212.074635 \r\nL 266.056792 214.756364 \r\nL 266.14811 192.946368 \r\nL 266.239428 214.756364 \r\nL 266.269867 213.22694 \r\nL 266.300307 213.813568 \r\nL 266.330746 196.885157 \r\nL 266.391625 214.756364 \r\nL 266.422064 214.756364 \r\nL 266.452504 214.316393 \r\nL 266.482943 210.419506 \r\nL 266.513383 190.788415 \r\nL 266.574262 214.756364 \r\nL 266.604701 214.358295 \r\nL 266.66558 214.756364 \r\nL 266.787337 201.32677 \r\nL 266.817777 204.762734 \r\nL 266.939534 214.756364 \r\nL 267.000413 212.095586 \r\nL 267.030853 214.379246 \r\nL 267.091731 214.756364 \r\nL 267.213489 209.371955 \r\nL 267.243928 214.756364 \r\nL 267.304807 214.735413 \r\nL 267.426565 201.096309 \r\nL 267.487444 214.756364 \r\nL 267.548323 213.939274 \r\nL 267.578762 213.771666 \r\nL 267.639641 214.756364 \r\nL 267.67008 209.330053 \r\nL 267.761398 211.383252 \r\nL 267.822277 214.756364 \r\nL 267.852717 208.324405 \r\nL 267.913595 214.756364 \r\nL 267.974474 214.46305 \r\nL 268.004914 214.756364 \r\nL 268.035353 214.337344 \r\nL 268.065792 190.976974 \r\nL 268.126671 214.211638 \r\nL 268.248429 214.756364 \r\nL 268.339747 214.756364 \r\nL 268.400626 210.566163 \r\nL 268.431065 214.714462 \r\nL 268.461505 214.379246 \r\nL 268.491944 214.756364 \r\nL 268.522384 214.756364 \r\nL 268.552823 214.756364 \r\nL 268.735459 198.686943 \r\nL 268.826778 214.756364 \r\nL 268.857217 202.79334 \r\nL 268.918096 214.756364 \r\nL 268.948535 214.756364 \r\nL 269.009414 194.308183 \r\nL 269.039854 213.939274 \r\nL 269.070293 214.756364 \r\nL 269.131172 210.838526 \r\nL 269.192051 212.493655 \r\nL 269.252929 214.756364 \r\nL 269.283369 206.836884 \r\nL 269.344248 209.078641 \r\nL 269.435566 214.756364 \r\nL 269.466005 213.01743 \r\nL 269.496445 213.101234 \r\nL 269.557323 214.756364 \r\nL 269.618202 207.884434 \r\nL 269.73996 214.756364 \r\nL 269.861718 189.698962 \r\nL 270.013915 214.756364 \r\nL 270.044354 203.233311 \r\nL 270.105233 213.960225 \r\nL 270.166112 214.756364 \r\nL 270.196551 214.735413 \r\nL 270.25743 193.093025 \r\nL 270.318309 204.657979 \r\nL 270.470506 214.756364 \r\nL 270.500945 209.686221 \r\nL 270.561824 214.756364 \r\nL 270.622703 214.735413 \r\nL 270.653142 213.247891 \r\nL 270.714021 185.508761 \r\nL 270.74446 214.756364 \r\nL 270.7749 201.850545 \r\nL 270.805339 214.756364 \r\nL 270.896657 210.189045 \r\nL 270.927097 214.044029 \r\nL 271.018415 212.221292 \r\nL 271.079294 214.67256 \r\nL 271.109733 195.460489 \r\nL 271.231491 214.756364 \r\nL 271.353249 208.596768 \r\nL 271.444567 214.756364 \r\nL 271.475006 214.735413 \r\nL 271.535885 197.744148 \r\nL 271.596764 198.477433 \r\nL 271.688082 214.756364 \r\nL 271.718521 213.01743 \r\nL 271.748961 212.786969 \r\nL 271.7794 212.954577 \r\nL 271.901158 214.756364 \r\nL 272.022915 207.339708 \r\nL 272.114234 214.756364 \r\nL 272.083794 207.088296 \r\nL 272.144673 213.499303 \r\nL 272.266431 204.720832 \r\nL 272.388188 213.771666 \r\nL 272.479507 204.532273 \r\nL 272.449067 214.756364 \r\nL 272.509946 210.147143 \r\nL 272.570825 209.707172 \r\nL 272.631704 214.756364 \r\nL 272.753461 199.839248 \r\nL 272.844779 214.756364 \r\nL 272.875219 209.728123 \r\nL 272.936098 202.101957 \r\nL 272.996977 214.756364 \r\nL 273.057855 212.011782 \r\nL 273.149174 214.735413 \r\nL 273.179613 213.22694 \r\nL 273.240492 214.756364 \r\nL 273.301371 214.735413 \r\nL 273.362249 209.853829 \r\nL 273.392689 212.430802 \r\nL 273.423128 214.756364 \r\nL 273.453568 213.185038 \r\nL 273.484007 203.903743 \r\nL 273.514446 214.756364 \r\nL 273.544886 209.078641 \r\nL 273.575325 214.504952 \r\nL 273.605765 204.218008 \r\nL 273.636204 210.838526 \r\nL 273.666643 209.66527 \r\nL 273.697083 212.074635 \r\nL 273.818841 214.756364 \r\nL 273.879719 214.735413 \r\nL 273.910159 214.442099 \r\nL 273.971038 214.756364 \r\nL 274.031916 205.831236 \r\nL 274.092795 214.756364 \r\nL 274.123235 214.46305 \r\nL 274.153674 172.623894 \r\nL 274.184113 214.756364 \r\nL 274.214553 213.834519 \r\nL 274.275432 214.756364 \r\nL 274.305871 212.346998 \r\nL 274.427629 214.756364 \r\nL 274.579826 180.019598 \r\nL 274.671144 214.756364 \r\nL 274.701583 213.038381 \r\nL 274.732023 212.451753 \r\nL 274.762462 213.771666 \r\nL 274.823341 214.756364 \r\nL 274.85378 200.69824 \r\nL 274.945099 214.756364 \r\nL 274.975538 212.451753 \r\nL 275.036417 214.756364 \r\nL 275.066856 212.305096 \r\nL 275.097296 213.43645 \r\nL 275.158174 212.409851 \r\nL 275.219053 214.588756 \r\nL 275.249493 214.756364 \r\nL 275.279932 214.190687 \r\nL 275.310371 207.905385 \r\nL 275.37125 214.756364 \r\nL 275.40169 210.880428 \r\nL 275.432129 214.546854 \r\nL 275.462569 188.022882 \r\nL 275.493008 214.756364 \r\nL 275.523447 192.066426 \r\nL 275.584326 214.756364 \r\nL 275.645205 211.194693 \r\nL 275.675644 213.394548 \r\nL 275.706084 207.067345 \r\nL 275.736523 213.415499 \r\nL 275.766963 212.367949 \r\nL 275.858281 214.756364 \r\nL 276.040917 199.04311 \r\nL 276.071357 214.756364 \r\nL 276.162675 210.608065 \r\nL 276.193114 214.756364 \r\nL 276.223554 196.989912 \r\nL 276.284433 214.46305 \r\nL 276.314872 214.714462 \r\nL 276.375751 214.756364 \r\nL 276.43663 213.038381 \r\nL 276.467069 214.756364 \r\nL 276.497508 204.825588 \r\nL 276.588827 206.878786 \r\nL 276.619266 204.888441 \r\nL 276.649705 213.750715 \r\nL 276.741024 210.230947 \r\nL 276.801902 206.250256 \r\nL 276.832342 214.756364 \r\nL 276.862781 205.789334 \r\nL 276.92366 214.67256 \r\nL 277.014978 205.056049 \r\nL 277.075857 214.756364 \r\nL 277.106297 200.27922 \r\nL 277.136736 191.437896 \r\nL 277.167175 214.756364 \r\nL 277.228054 203.882792 \r\nL 277.258494 214.756364 \r\nL 277.349812 214.756364 \r\nL 277.380251 206.187403 \r\nL 277.44113 209.644319 \r\nL 277.471569 214.756364 \r\nL 277.532448 213.666911 \r\nL 277.562888 199.67164 \r\nL 277.623766 214.756364 \r\nL 277.684645 214.756364 \r\nL 277.775964 204.0504 \r\nL 277.867282 214.756364 \r\nL 277.9586 196.151872 \r\nL 277.989039 214.756364 \r\nL 278.080358 214.085931 \r\nL 278.141236 191.898818 \r\nL 278.171676 214.756364 \r\nL 278.202115 214.756364 \r\nL 278.262994 209.371955 \r\nL 278.293433 214.756364 \r\nL 278.323873 213.771666 \r\nL 278.354312 214.735413 \r\nL 278.415191 189.007579 \r\nL 278.44563 214.148785 \r\nL 278.47607 214.756364 \r\nL 278.506509 196.591843 \r\nL 278.567388 214.756364 \r\nL 278.597828 214.735413 \r\nL 278.628267 199.860199 \r\nL 278.689146 214.756364 \r\nL 278.719585 214.756364 \r\nL 278.750025 199.629738 \r\nL 278.810903 214.756364 \r\nL 278.841343 214.756364 \r\nL 278.871782 194.45484 \r\nL 278.932661 213.038381 \r\nL 278.99354 214.756364 \r\nL 279.023979 205.328412 \r\nL 279.054419 214.756364 \r\nL 279.084858 195.837607 \r\nL 279.115297 214.588756 \r\nL 279.145737 201.201064 \r\nL 279.206616 213.185038 \r\nL 279.237055 211.613713 \r\nL 279.267494 214.756364 \r\nL 279.328373 214.756364 \r\nL 279.389252 210.105241 \r\nL 279.450131 213.960225 \r\nL 279.51101 214.756364 \r\nL 279.541449 212.891724 \r\nL 279.571889 200.530632 \r\nL 279.602328 213.541205 \r\nL 279.663207 208.554866 \r\nL 279.693646 214.756364 \r\nL 279.724086 204.113253 \r\nL 279.754525 200.509681 \r\nL 279.784964 214.756364 \r\nL 279.845843 197.639393 \r\nL 280.058919 214.756364 \r\nL 280.119798 195.565244 \r\nL 280.150237 207.528267 \r\nL 280.180677 213.708813 \r\nL 280.241556 213.059332 \r\nL 280.332874 214.588756 \r\nL 280.363313 201.913398 \r\nL 280.51551 214.756364 \r\nL 280.54595 200.404926 \r\nL 280.606828 214.756364 \r\nL 280.637268 214.756364 \r\nL 280.667707 203.400919 \r\nL 280.728586 214.756364 \r\nL 280.789465 213.205989 \r\nL 280.819904 206.878786 \r\nL 280.880783 214.756364 \r\nL 280.911222 213.792617 \r\nL 280.972101 214.756364 \r\nL 281.002541 214.756364 \r\nL 281.03298 205.181755 \r\nL 281.124298 206.564521 \r\nL 281.154738 213.478352 \r\nL 281.185177 208.177748 \r\nL 281.215617 190.243688 \r\nL 281.276495 214.756364 \r\nL 281.306935 214.735413 \r\nL 281.337374 214.546854 \r\nL 281.398253 205.49602 \r\nL 281.428692 210.545212 \r\nL 281.459132 214.756364 \r\nL 281.55045 213.939274 \r\nL 281.611329 210.754722 \r\nL 281.641768 214.756364 \r\nL 281.672208 214.714462 \r\nL 281.702647 214.756364 \r\nL 281.733086 212.933626 \r\nL 281.763526 190.264639 \r\nL 281.824405 211.320399 \r\nL 281.854844 214.756364 \r\nL 281.915723 211.865125 \r\nL 281.946162 212.053684 \r\nL 281.976602 211.404203 \r\nL 282.037481 209.371955 \r\nL 282.06792 214.756364 \r\nL 282.098359 201.808643 \r\nL 282.159238 214.756364 \r\nL 282.220117 202.919046 \r\nL 282.250556 214.756364 \r\nL 282.280996 214.756364 \r\nL 282.402753 202.039104 \r\nL 282.494072 198.267923 \r\nL 282.524511 214.693511 \r\nL 282.55495 214.232589 \r\nL 282.58539 214.756364 \r\nL 282.615829 193.574898 \r\nL 282.676708 214.421148 \r\nL 282.768026 202.311467 \r\nL 282.798466 214.756364 \r\nL 282.889784 213.289793 \r\nL 282.920223 195.041468 \r\nL 283.011542 203.589478 \r\nL 283.07242 200.802995 \r\nL 283.194178 214.756364 \r\nL 283.285496 207.234953 \r\nL 283.315936 211.110889 \r\nL 283.376814 206.501668 \r\nL 283.407254 214.756364 \r\nL 283.437693 195.90046 \r\nL 283.498572 205.956942 \r\nL 283.529012 214.756364 \r\nL 283.58989 210.377604 \r\nL 283.62033 185.927781 \r\nL 283.650769 214.756364 \r\nL 283.711648 193.972967 \r\nL 283.802966 214.756364 \r\nL 283.833406 213.708813 \r\nL 283.863845 213.604058 \r\nL 283.955163 214.756364 \r\nL 283.985603 214.148785 \r\nL 284.016042 212.263194 \r\nL 284.046481 214.25354 \r\nL 284.076921 214.106882 \r\nL 284.10736 214.085931 \r\nL 284.168239 214.756364 \r\nL 284.198679 211.027085 \r\nL 284.289997 214.756364 \r\nL 284.320436 214.504952 \r\nL 284.503073 195.523342 \r\nL 284.594391 211.823223 \r\nL 284.62483 205.70553 \r\nL 284.685709 214.756364 \r\nL 284.746588 213.918323 \r\nL 284.807467 214.756364 \r\nL 284.837906 209.87478 \r\nL 284.898785 211.068987 \r\nL 284.929224 214.735413 \r\nL 284.959664 212.682214 \r\nL 285.050982 196.172823 \r\nL 285.17274 214.735413 \r\nL 285.203179 214.442099 \r\nL 285.233618 212.200341 \r\nL 285.264058 214.756364 \r\nL 285.294497 213.01743 \r\nL 285.355376 180.291961 \r\nL 285.385815 214.358295 \r\nL 285.416255 202.185761 \r\nL 285.538012 214.756364 \r\nL 285.568452 214.756364 \r\nL 285.690209 206.229305 \r\nL 285.720649 207.067345 \r\nL 285.842407 214.756364 \r\nL 285.872846 203.359017 \r\nL 285.933725 214.756364 \r\nL 285.964164 214.756364 \r\nL 286.025043 200.069709 \r\nL 286.055482 201.766741 \r\nL 286.146801 214.756364 \r\nL 286.268558 192.925417 \r\nL 286.298998 214.756364 \r\nL 286.390316 212.3889 \r\nL 286.420755 202.101957 \r\nL 286.481634 211.299448 \r\nL 286.512073 210.482359 \r\nL 286.542513 211.173742 \r\nL 286.572952 212.849822 \r\nL 286.633831 214.232589 \r\nL 286.69471 194.496742 \r\nL 286.755589 214.756364 \r\nL 286.816468 214.148785 \r\nL 286.846907 214.023078 \r\nL 286.938225 199.189767 \r\nL 286.907786 214.735413 \r\nL 286.968665 207.779679 \r\nL 287.029543 214.735413 \r\nL 287.059983 199.04311 \r\nL 287.120862 212.556508 \r\nL 287.18174 209.895731 \r\nL 287.21218 214.756364 \r\nL 287.333937 176.332221 \r\nL 287.455695 214.756364 \r\nL 287.486135 186.09539 \r\nL 287.547013 214.67256 \r\nL 287.577453 214.756364 \r\nL 287.607892 188.106686 \r\nL 287.668771 214.756364 \r\nL 287.69921 214.756364 \r\nL 287.760089 207.905385 \r\nL 287.790529 193.553947 \r\nL 287.820968 214.756364 \r\nL 287.851407 214.735413 \r\nL 287.881847 214.756364 \r\nL 287.912286 189.908472 \r\nL 287.973165 214.756364 \r\nL 288.034044 214.756364 \r\nL 288.064483 210.629016 \r\nL 288.155801 211.508958 \r\nL 288.24712 214.756364 \r\nL 288.277559 201.74579 \r\nL 288.338438 208.84818 \r\nL 288.368877 213.122185 \r\nL 288.399317 212.828871 \r\nL 288.429756 204.113253 \r\nL 288.460196 214.756364 \r\nL 288.490635 212.828871 \r\nL 288.521074 214.756364 \r\nL 288.551514 196.340431 \r\nL 288.612393 213.247891 \r\nL 288.673271 214.127834 \r\nL 288.73415 209.204347 \r\nL 288.76459 214.756364 \r\nL 288.825468 213.771666 \r\nL 288.855908 210.377604 \r\nL 288.916787 214.735413 \r\nL 289.008105 210.042388 \r\nL 289.038544 212.933626 \r\nL 289.099423 214.756364 \r\nL 289.129863 214.67256 \r\nL 289.25162 206.774031 \r\nL 289.28206 214.756364 \r\nL 289.312499 214.169736 \r\nL 289.342938 195.879509 \r\nL 289.403817 214.756364 \r\nL 289.434257 211.886076 \r\nL 289.464696 173.294326 \r\nL 289.495135 214.756364 \r\nL 289.525575 211.529909 \r\nL 289.556014 210.754722 \r\nL 289.586454 214.756364 \r\nL 289.616893 208.994837 \r\nL 289.647332 203.652331 \r\nL 289.677772 214.756364 \r\nL 289.708211 214.756364 \r\nL 289.799529 209.078641 \r\nL 289.829969 214.756364 \r\nL 289.921287 214.400197 \r\nL 290.012605 214.756364 \r\nL 290.043045 211.76037 \r\nL 290.134363 212.954577 \r\nL 290.164802 211.446105 \r\nL 290.195242 214.756364 \r\nL 290.225681 211.613713 \r\nL 290.256121 200.342073 \r\nL 290.28656 214.756364 \r\nL 290.316999 214.756364 \r\nL 290.347439 214.756364 \r\nL 290.408318 209.581466 \r\nL 290.469196 213.960225 \r\nL 290.530075 212.996479 \r\nL 290.560515 214.756364 \r\nL 290.651833 211.068987 \r\nL 290.682272 214.274491 \r\nL 290.773591 187.582911 \r\nL 290.895348 214.735413 \r\nL 290.925788 178.972048 \r\nL 290.986666 214.756364 \r\nL 291.017106 214.756364 \r\nL 291.047545 202.143859 \r\nL 291.138863 206.271207 \r\nL 291.199742 214.756364 \r\nL 291.260621 214.442099 \r\nL 291.29106 206.438815 \r\nL 291.351939 214.756364 \r\nL 291.382379 214.756364 \r\nL 291.412818 203.778037 \r\nL 291.473697 210.545212 \r\nL 291.595455 214.756364 \r\nL 291.656333 211.215644 \r\nL 291.686773 214.756364 \r\nL 291.717212 214.756364 \r\nL 291.869409 205.579824 \r\nL 291.899849 201.263917 \r\nL 291.991167 214.756364 \r\nL 292.021606 189.573256 \r\nL 292.082485 214.756364 \r\nL 292.143364 198.058413 \r\nL 292.173803 214.756364 \r\nL 292.295561 211.257546 \r\nL 292.326 214.735413 \r\nL 292.35644 204.67893 \r\nL 292.386879 214.756364 \r\nL 292.447758 210.398555 \r\nL 292.508637 214.756364 \r\nL 292.539076 208.261552 \r\nL 292.691273 214.756364 \r\nL 292.721713 205.831236 \r\nL 292.782591 213.666911 \r\nL 292.84347 214.756364 \r\nL 292.965228 183.581269 \r\nL 293.086986 214.756364 \r\nL 293.117425 213.918323 \r\nL 293.178304 214.756364 \r\nL 293.208743 214.756364 \r\nL 293.330501 195.816656 \r\nL 293.421819 214.756364 \r\nL 293.452258 208.743425 \r\nL 293.513137 207.821581 \r\nL 293.574016 214.756364 \r\nL 293.604455 202.018153 \r\nL 293.665334 206.355011 \r\nL 293.695774 214.756364 \r\nL 293.787092 214.714462 \r\nL 293.817531 213.415499 \r\nL 293.847971 214.756364 \r\nL 293.87841 199.189767 \r\nL 293.939289 214.756364 \r\nL 293.969728 214.714462 \r\nL 294.091486 196.361382 \r\nL 294.121925 205.475069 \r\nL 294.182804 214.756364 \r\nL 294.213244 203.42187 \r\nL 294.243683 198.037462 \r\nL 294.274122 211.467056 \r\nL 294.304562 214.484001 \r\nL 294.365441 199.713542 \r\nL 294.426319 204.574175 \r\nL 294.487198 214.190687 \r\nL 294.548077 212.053684 \r\nL 294.578516 198.435531 \r\nL 294.608956 214.756364 \r\nL 294.639395 214.756364 \r\nL 294.700274 204.553224 \r\nL 294.730714 214.756364 \r\nL 294.761153 213.85547 \r\nL 294.791592 214.735413 \r\nL 294.822032 207.59112 \r\nL 294.852471 214.756364 \r\nL 294.91335 212.095586 \r\nL 294.974229 214.756364 \r\nL 295.065547 198.791698 \r\nL 295.156865 214.756364 \r\nL 295.187305 208.785327 \r\nL 295.217744 191.668357 \r\nL 295.248183 214.693511 \r\nL 295.278623 214.421148 \r\nL 295.309062 203.861841 \r\nL 295.339502 214.756364 \r\nL 295.369941 207.046394 \r\nL 295.43082 214.756364 \r\nL 295.491699 213.687862 \r\nL 295.552578 214.756364 \r\nL 295.674335 211.152791 \r\nL 295.704775 214.756364 \r\nL 295.735214 196.256627 \r\nL 295.796093 214.756364 \r\nL 295.826532 209.183396 \r\nL 295.887411 214.735413 \r\nL 295.94829 214.337344 \r\nL 295.978729 206.33406 \r\nL 296.039608 214.756364 \r\nL 296.070047 211.802272 \r\nL 296.130926 212.912675 \r\nL 296.191805 214.756364 \r\nL 296.313563 201.075358 \r\nL 296.344002 214.756364 \r\nL 296.43532 214.735413 \r\nL 296.496199 211.592762 \r\nL 296.526639 214.756364 \r\nL 296.557078 214.714462 \r\nL 296.587517 200.258269 \r\nL 296.617957 214.735413 \r\nL 296.648396 206.878786 \r\nL 296.739714 206.774031 \r\nL 296.770154 214.756364 \r\nL 296.831033 214.756364 \r\nL 296.861472 214.421148 \r\nL 296.922351 214.735413 \r\nL 296.98323 214.756364 \r\nL 297.074548 184.251701 \r\nL 297.196306 214.756364 \r\nL 297.226745 214.756364 \r\nL 297.348503 202.060055 \r\nL 297.47026 214.756364 \r\nL 297.622457 193.281584 \r\nL 297.744215 214.756364 \r\nL 297.774654 210.147143 \r\nL 297.835533 208.931984 \r\nL 297.865973 214.525903 \r\nL 297.896412 205.537922 \r\nL 297.926851 214.756364 \r\nL 297.957291 214.756364 \r\nL 298.109488 214.756364 \r\nL 298.139927 199.818297 \r\nL 298.231245 202.353369 \r\nL 298.322564 212.284145 \r\nL 298.383442 207.737777 \r\nL 298.413882 204.0504 \r\nL 298.444321 214.756364 \r\nL 298.5052 214.211638 \r\nL 298.535639 199.608787 \r\nL 298.596518 208.575817 \r\nL 298.626958 209.644319 \r\nL 298.657397 193.386339 \r\nL 298.687837 214.735413 \r\nL 298.748715 200.572534 \r\nL 298.809594 214.756364 \r\nL 298.870473 206.899737 \r\nL 298.931352 214.756364 \r\nL 298.961791 212.535557 \r\nL 298.992231 202.269565 \r\nL 299.02267 214.756364 \r\nL 299.083549 207.737777 \r\nL 299.235746 214.756364 \r\nL 299.327064 203.903743 \r\nL 299.357503 212.011782 \r\nL 299.387943 214.358295 \r\nL 299.418382 194.769105 \r\nL 299.448822 214.756364 \r\nL 299.479261 214.023078 \r\nL 299.54014 214.504952 \r\nL 299.601019 203.63138 \r\nL 299.722776 214.756364 \r\nL 299.753216 214.756364 \r\nL 299.783655 209.309102 \r\nL 299.844534 210.901379 \r\nL 299.874973 214.106882 \r\nL 299.935852 209.351004 \r\nL 299.966292 212.640312 \r\nL 299.996731 196.864206 \r\nL 300.02717 214.756364 \r\nL 300.05761 207.444463 \r\nL 300.148928 214.756364 \r\nL 300.179367 195.628097 \r\nL 300.270686 201.997202 \r\nL 300.331565 214.756364 \r\nL 300.362004 207.821581 \r\nL 300.392443 190.07608 \r\nL 300.453322 214.756364 \r\nL 300.514201 206.899737 \r\nL 300.57508 210.880428 \r\nL 300.605519 214.316393 \r\nL 300.635959 214.25354 \r\nL 300.666398 198.875502 \r\nL 300.727277 207.067345 \r\nL 300.757716 214.756364 \r\nL 300.788156 213.687862 \r\nL 300.818595 200.195416 \r\nL 300.879474 213.185038 \r\nL 300.909913 214.756364 \r\nL 301.001231 190.537002 \r\nL 301.031671 210.209996 \r\nL 301.09255 213.813568 \r\nL 301.122989 205.391265 \r\nL 301.183868 214.756364 \r\nL 301.244747 213.22694 \r\nL 301.275186 214.735413 \r\nL 301.366504 208.345356 \r\nL 301.396944 210.063339 \r\nL 301.457823 214.756364 \r\nL 301.518701 202.814291 \r\nL 301.549141 212.828871 \r\nL 301.640459 214.756364 \r\nL 301.61002 210.943281 \r\nL 301.670898 214.567805 \r\nL 301.701338 214.756364 \r\nL 301.731777 207.130198 \r\nL 301.823095 209.351004 \r\nL 301.914414 214.756364 \r\nL 301.944853 192.317838 \r\nL 302.036171 205.558873 \r\nL 302.066611 214.756364 \r\nL 302.157929 210.964232 \r\nL 302.218808 206.96259 \r\nL 302.279687 214.756364 \r\nL 302.371005 211.676566 \r\nL 302.401444 200.572534 \r\nL 302.462323 214.756364 \r\nL 302.492762 214.148785 \r\nL 302.553641 214.232589 \r\nL 302.584081 208.764376 \r\nL 302.644959 214.756364 \r\nL 302.797157 211.320399 \r\nL 302.827596 213.771666 \r\nL 302.858035 213.205989 \r\nL 302.888475 198.163168 \r\nL 302.949354 214.756364 \r\nL 303.040672 202.479075 \r\nL 303.101551 210.608065 \r\nL 303.13199 212.724116 \r\nL 303.162429 197.681295 \r\nL 303.192869 213.834519 \r\nL 303.223308 213.625009 \r\nL 303.284187 210.230947 \r\nL 303.314626 213.918323 \r\nL 303.345066 213.834519 \r\nL 303.375505 214.106882 \r\nL 303.466824 212.430802 \r\nL 303.497263 214.756364 \r\nL 303.527702 201.724839 \r\nL 303.588581 214.756364 \r\nL 303.710339 206.857835 \r\nL 303.832096 214.756364 \r\nL 303.801657 204.741783 \r\nL 303.862536 214.190687 \r\nL 303.892975 192.799711 \r\nL 303.923415 214.756364 \r\nL 303.953854 212.745067 \r\nL 304.014733 214.756364 \r\nL 304.045172 201.892447 \r\nL 304.106051 214.756364 \r\nL 304.13649 214.756364 \r\nL 304.16693 212.17939 \r\nL 304.227809 214.756364 \r\nL 304.258248 214.484001 \r\nL 304.288688 214.756364 \r\nL 304.319127 205.894089 \r\nL 304.380006 211.718468 \r\nL 304.471324 214.756364 \r\nL 304.501763 209.162445 \r\nL 304.562642 214.756364 \r\nL 304.593082 214.756364 \r\nL 304.623521 214.609707 \r\nL 304.65396 195.334782 \r\nL 304.714839 214.714462 \r\nL 304.745279 195.90046 \r\nL 304.897476 214.756364 \r\nL 304.927915 197.220373 \r\nL 304.988794 211.027085 \r\nL 305.049673 214.756364 \r\nL 305.080112 207.38161 \r\nL 305.17143 209.392906 \r\nL 305.20187 214.756364 \r\nL 305.232309 208.722474 \r\nL 305.262749 201.242966 \r\nL 305.293188 210.587114 \r\nL 305.323627 214.756364 \r\nL 305.354067 188.169539 \r\nL 305.414946 211.697517 \r\nL 305.445385 210.524261 \r\nL 305.475824 214.756364 \r\nL 305.536703 213.01743 \r\nL 305.567143 209.728123 \r\nL 305.628021 214.735413 \r\nL 305.658461 214.756364 \r\nL 305.71934 214.148785 \r\nL 305.749779 191.458847 \r\nL 305.780218 214.735413 \r\nL 305.810658 214.651609 \r\nL 305.841097 214.06498 \r\nL 305.871537 202.060055 \r\nL 305.901976 214.756364 \r\nL 305.932416 212.326047 \r\nL 306.023734 214.756364 \r\nL 306.054173 214.714462 \r\nL 306.084613 203.233311 \r\nL 306.115052 214.756364 \r\nL 306.145491 211.404203 \r\nL 306.175931 214.756364 \r\nL 306.20637 201.284868 \r\nL 306.297688 206.878786 \r\nL 306.328128 210.733771 \r\nL 306.358567 186.975332 \r\nL 306.389007 214.756364 \r\nL 306.449885 198.854551 \r\nL 306.480325 214.756364 \r\nL 306.571643 213.876421 \r\nL 306.602082 214.693511 \r\nL 306.693401 214.756364 \r\nL 306.72384 201.871496 \r\nL 306.75428 214.756364 \r\nL 306.845598 211.152791 \r\nL 306.876037 206.54357 \r\nL 306.906477 214.735413 \r\nL 306.936916 214.756364 \r\nL 306.967355 208.680572 \r\nL 307.028234 211.990831 \r\nL 307.058674 212.891724 \r\nL 307.089113 204.825588 \r\nL 307.119552 214.756364 \r\nL 307.149992 212.284145 \r\nL 307.210871 214.756364 \r\nL 307.24131 200.593485 \r\nL 307.332628 209.225298 \r\nL 307.363068 212.242243 \r\nL 307.393507 193.260633 \r\nL 307.454386 214.756364 \r\nL 307.484825 200.174465 \r\nL 307.545704 214.756364 \r\nL 307.606583 214.002127 \r\nL 307.637022 214.756364 \r\nL 307.667462 189.196138 \r\nL 307.728341 211.006134 \r\nL 307.789219 212.472704 \r\nL 307.880538 203.505674 \r\nL 307.910977 210.587114 \r\nL 307.971856 209.602417 \r\nL 308.093613 214.756364 \r\nL 308.124053 214.085931 \r\nL 308.184932 202.898095 \r\nL 308.215371 209.916682 \r\nL 308.306689 209.183396 \r\nL 308.337129 214.756364 \r\nL 308.458886 206.145501 \r\nL 308.580644 214.651609 \r\nL 308.732841 203.023801 \r\nL 308.854599 214.274491 \r\nL 308.885038 206.501668 \r\nL 308.945917 213.85547 \r\nL 308.976356 214.756364 \r\nL 309.006796 195.816656 \r\nL 309.067674 214.756364 \r\nL 309.098114 214.756364 \r\nL 309.28075 195.942362 \r\nL 309.372069 214.756364 \r\nL 309.341629 192.024524 \r\nL 309.402508 207.716826 \r\nL 309.432947 202.751438 \r\nL 309.463387 214.714462 \r\nL 309.493826 214.756364 \r\nL 309.524266 200.048758 \r\nL 309.615584 207.004492 \r\nL 309.706902 202.814291 \r\nL 309.82866 214.756364 \r\nL 309.950417 208.21965 \r\nL 310.072175 214.756364 \r\nL 310.041736 207.968238 \r\nL 310.102614 214.714462 \r\nL 310.193933 210.545212 \r\nL 310.224372 211.404203 \r\nL 310.254811 205.118902 \r\nL 310.31569 211.865125 \r\nL 310.376569 209.770025 \r\nL 310.407008 213.268842 \r\nL 310.437448 210.649967 \r\nL 310.467887 200.614436 \r\nL 310.498327 214.756364 \r\nL 310.528766 214.756364 \r\nL 310.650524 205.935991 \r\nL 310.680963 214.756364 \r\nL 310.711403 189.363746 \r\nL 310.772281 210.817575 \r\nL 310.802721 214.756364 \r\nL 310.83316 211.529909 \r\nL 310.8636 203.715184 \r\nL 310.894039 214.756364 \r\nL 310.954918 207.737777 \r\nL 310.985357 208.450111 \r\nL 311.046236 214.756364 \r\nL 311.076675 202.227663 \r\nL 311.137554 207.025443 \r\nL 311.228872 214.756364 \r\nL 311.198433 203.736135 \r\nL 311.259312 209.790976 \r\nL 311.289751 214.735413 \r\nL 311.320191 203.023801 \r\nL 311.502827 214.756364 \r\nL 311.594145 195.711901 \r\nL 311.624585 214.756364 \r\nL 311.685464 195.565244 \r\nL 311.715903 212.221292 \r\nL 311.746342 204.218008 \r\nL 311.807221 214.714462 \r\nL 311.8681 214.756364 \r\nL 311.898539 197.492736 \r\nL 312.020297 214.756364 \r\nL 312.111615 200.719191 \r\nL 312.142055 206.396913 \r\nL 312.202933 214.756364 \r\nL 312.263812 212.409851 \r\nL 312.294252 208.261552 \r\nL 312.355131 211.488007 \r\nL 312.416009 211.236595 \r\nL 312.446449 214.756364 \r\nL 312.476888 195.795705 \r\nL 312.537767 214.756364 \r\nL 312.598646 208.575817 \r\nL 312.629085 214.756364 \r\nL 312.659525 196.654696 \r\nL 312.720403 213.247891 \r\nL 312.750843 213.22694 \r\nL 312.8726 214.756364 \r\nL 312.994358 182.408013 \r\nL 313.055237 214.756364 \r\nL 313.116116 214.735413 \r\nL 313.146555 208.01014 \r\nL 313.207434 214.693511 \r\nL 313.237873 214.756364 \r\nL 313.268313 169.858361 \r\nL 313.359631 189.154236 \r\nL 313.450949 214.756364 \r\nL 313.481389 212.409851 \r\nL 313.511828 212.221292 \r\nL 313.542267 209.078641 \r\nL 313.572707 214.756364 \r\nL 313.603146 213.813568 \r\nL 313.633586 213.876421 \r\nL 313.694464 204.846539 \r\nL 313.724904 214.756364 \r\nL 313.755343 210.50331 \r\nL 313.816222 214.756364 \r\nL 313.877101 212.577459 \r\nL 313.90754 214.756364 \r\nL 313.93798 213.331695 \r\nL 313.998859 195.146223 \r\nL 314.029298 214.735413 \r\nL 314.059737 208.345356 \r\nL 314.090177 214.06498 \r\nL 314.120616 190.725561 \r\nL 314.211934 204.218008 \r\nL 314.303253 214.756364 \r\nL 314.333692 214.400197 \r\nL 314.364131 214.756364 \r\nL 314.394571 213.122185 \r\nL 314.42501 214.400197 \r\nL 314.45545 200.572534 \r\nL 314.485889 214.756364 \r\nL 314.516328 207.465414 \r\nL 314.638086 214.756364 \r\nL 314.759844 193.512045 \r\nL 314.851162 214.756364 \r\nL 314.881601 211.006134 \r\nL 314.97292 197.450834 \r\nL 315.003359 206.627374 \r\nL 315.155556 214.756364 \r\nL 315.185995 211.781321 \r\nL 315.246874 213.625009 \r\nL 315.307753 212.912675 \r\nL 315.338192 214.756364 \r\nL 315.45995 209.371955 \r\nL 315.520829 214.148785 \r\nL 315.612147 203.254262 \r\nL 315.703465 214.756364 \r\nL 315.733905 213.373597 \r\nL 315.794784 214.756364 \r\nL 315.946981 202.646683 \r\nL 316.068738 214.756364 \r\nL 316.099178 203.254262 \r\nL 316.190496 210.2938 \r\nL 316.281814 214.756364 \r\nL 316.312253 212.724116 \r\nL 316.342693 208.512964 \r\nL 316.373132 214.127834 \r\nL 316.403572 210.754722 \r\nL 316.434011 214.756364 \r\nL 316.49489 214.358295 \r\nL 316.555769 207.758728 \r\nL 316.586208 214.484001 \r\nL 316.647087 214.756364 \r\nL 316.677526 197.618442 \r\nL 316.768845 208.261552 \r\nL 316.799284 214.756364 \r\nL 316.829723 214.735413 \r\nL 316.860163 203.086654 \r\nL 316.890602 214.756364 \r\nL 316.921042 214.756364 \r\nL 316.951481 214.735413 \r\nL 317.103678 183.665073 \r\nL 317.194996 214.756364 \r\nL 317.225436 209.916682 \r\nL 317.255875 207.570169 \r\nL 317.316754 210.859477 \r\nL 317.347193 214.756364 \r\nL 317.408072 211.571811 \r\nL 317.468951 212.430802 \r\nL 317.52983 203.610429 \r\nL 317.560269 212.284145 \r\nL 317.651587 209.288151 \r\nL 317.682027 213.834519 \r\nL 317.712466 204.825588 \r\nL 317.742906 198.372678 \r\nL 317.773345 214.756364 \r\nL 317.895103 211.634664 \r\nL 317.986421 214.756364 \r\nL 318.01686 212.284145 \r\nL 318.0473 213.750715 \r\nL 318.108179 173.042914 \r\nL 318.138618 213.792617 \r\nL 318.169057 214.484001 \r\nL 318.199497 205.49602 \r\nL 318.260376 206.75308 \r\nL 318.290815 214.756364 \r\nL 318.321254 188.420951 \r\nL 318.382133 200.006856 \r\nL 318.443012 214.756364 \r\nL 318.473451 203.673282 \r\nL 318.503891 202.416222 \r\nL 318.625648 214.756364 \r\nL 318.656088 214.06498 \r\nL 318.747406 214.756364 \r\nL 318.777846 206.292158 \r\nL 318.808285 214.756364 \r\nL 318.899603 209.916682 \r\nL 319.021361 214.756364 \r\nL 319.0518 214.756364 \r\nL 319.173558 207.989189 \r\nL 319.264876 214.756364 \r\nL 319.295315 214.735413 \r\nL 319.356194 208.596768 \r\nL 319.386634 214.756364 \r\nL 319.417073 214.756364 \r\nL 319.447512 213.625009 \r\nL 319.508391 202.227663 \r\nL 319.56927 206.208354 \r\nL 319.630149 207.80063 \r\nL 319.751907 214.756364 \r\nL 319.873664 200.593485 \r\nL 319.904104 208.785327 \r\nL 319.964982 208.63867 \r\nL 320.025861 214.756364 \r\nL 320.056301 214.756364 \r\nL 320.147619 209.246249 \r\nL 320.178058 212.59841 \r\nL 320.208498 214.756364 \r\nL 320.238937 211.634664 \r\nL 320.269376 214.714462 \r\nL 320.421574 199.88115 \r\nL 320.482452 214.756364 \r\nL 320.543331 211.927978 \r\nL 320.60421 214.756364 \r\nL 320.665089 177.505478 \r\nL 320.725968 214.756364 \r\nL 320.786846 214.735413 \r\nL 320.817286 214.756364 \r\nL 320.878165 185.48781 \r\nL 320.908604 214.085931 \r\nL 320.969483 213.960225 \r\nL 320.999922 214.756364 \r\nL 321.030362 197.304177 \r\nL 321.09124 211.948929 \r\nL 321.12168 210.189045 \r\nL 321.152119 214.756364 \r\nL 321.182559 214.756364 \r\nL 321.243438 211.110889 \r\nL 321.273877 208.471062 \r\nL 321.304316 212.451753 \r\nL 321.395635 214.756364 \r\nL 321.426074 209.518613 \r\nL 321.486953 214.756364 \r\nL 321.517392 214.735413 \r\nL 321.547832 206.899737 \r\nL 321.60871 214.169736 \r\nL 321.63915 214.337344 \r\nL 321.669589 202.604781 \r\nL 321.730468 214.756364 \r\nL 321.852226 204.574175 \r\nL 321.882665 172.623894 \r\nL 321.913104 212.891724 \r\nL 321.943544 207.151149 \r\nL 321.973983 214.756364 \r\nL 322.034862 213.960225 \r\nL 322.065302 193.051123 \r\nL 322.095741 214.756364 \r\nL 322.12618 212.724116 \r\nL 322.15662 209.707172 \r\nL 322.217499 212.17939 \r\nL 322.247938 182.596572 \r\nL 322.308817 214.379246 \r\nL 322.369696 208.617719 \r\nL 322.400135 214.756364 \r\nL 322.521893 206.166452 \r\nL 322.582771 209.141494 \r\nL 322.613211 214.756364 \r\nL 322.67409 213.22694 \r\nL 322.704529 205.49602 \r\nL 322.734968 213.394548 \r\nL 322.765408 207.674924 \r\nL 322.826287 214.756364 \r\nL 322.917605 214.25354 \r\nL 322.948044 214.756364 \r\nL 322.978484 208.408209 \r\nL 323.069802 210.775673 \r\nL 323.100241 214.756364 \r\nL 323.130681 206.438815 \r\nL 323.16112 210.461408 \r\nL 323.282878 214.756364 \r\nL 323.343757 205.160804 \r\nL 323.404635 207.255904 \r\nL 323.435075 207.109247 \r\nL 323.556833 214.756364 \r\nL 323.587272 214.735413 \r\nL 323.67859 214.756364 \r\nL 323.70903 193.763457 \r\nL 323.830787 214.756364 \r\nL 323.922105 205.244608 \r\nL 323.952545 208.911033 \r\nL 323.982984 208.827229 \r\nL 324.013424 214.421148 \r\nL 324.074302 212.975528 \r\nL 324.165621 200.153514 \r\nL 324.19606 210.92233 \r\nL 324.317818 214.756364 \r\nL 324.348257 205.726481 \r\nL 324.409136 214.044029 \r\nL 324.530894 214.756364 \r\nL 324.652651 206.711178 \r\nL 324.774409 214.609707 \r\nL 324.804848 214.756364 \r\nL 324.926606 205.642677 \r\nL 325.048363 214.756364 \r\nL 325.078803 214.442099 \r\nL 325.139682 214.756364 \r\nL 325.170121 214.735413 \r\nL 325.200561 187.960029 \r\nL 325.261439 213.708813 \r\nL 325.383197 194.266281 \r\nL 325.444076 190.976974 \r\nL 325.504955 214.756364 \r\nL 325.657152 207.674924 \r\nL 325.687591 214.756364 \r\nL 325.71803 202.122908 \r\nL 325.74847 213.64596 \r\nL 325.778909 188.651412 \r\nL 325.809349 214.756364 \r\nL 325.870227 200.300171 \r\nL 325.900667 214.756364 \r\nL 325.991985 211.676566 \r\nL 326.022425 211.948929 \r\nL 326.083303 214.756364 \r\nL 326.113743 205.056049 \r\nL 326.205061 210.92233 \r\nL 326.2355 209.162445 \r\nL 326.357258 214.756364 \r\nL 326.387697 214.735413 \r\nL 326.418137 184.922133 \r\nL 326.448576 214.756364 \r\nL 326.479016 214.756364 \r\nL 326.509455 214.756364 \r\nL 326.539894 195.921411 \r\nL 326.600773 214.756364 \r\nL 326.661652 209.623368 \r\nL 326.75297 211.508958 \r\nL 326.78341 214.546854 \r\nL 326.813849 210.901379 \r\nL 326.844289 211.488007 \r\nL 326.874728 211.425154 \r\nL 326.905167 199.566885 \r\nL 326.966046 212.996479 \r\nL 326.996486 211.173742 \r\nL 327.026925 211.529909 \r\nL 327.118243 214.756364 \r\nL 327.148683 214.735413 \r\nL 327.179122 202.898095 \r\nL 327.240001 214.756364 \r\nL 327.30088 214.693511 \r\nL 327.392198 214.756364 \r\nL 327.422637 205.265559 \r\nL 327.544395 214.756364 \r\nL 327.574834 204.825588 \r\nL 327.635713 214.693511 \r\nL 327.727031 210.859477 \r\nL 327.696592 214.714462 \r\nL 327.757471 213.22694 \r\nL 327.78791 196.361382 \r\nL 327.848789 213.64596 \r\nL 327.879228 214.358295 \r\nL 327.909668 213.122185 \r\nL 327.970547 205.244608 \r\nL 328.000986 214.044029 \r\nL 328.031425 208.806278 \r\nL 328.061865 214.735413 \r\nL 328.122744 214.714462 \r\nL 328.153183 204.343714 \r\nL 328.183622 214.756364 \r\nL 328.244501 208.994837 \r\nL 328.274941 206.648325 \r\nL 328.366259 203.338066 \r\nL 328.396698 214.756364 \r\nL 328.427138 214.756364 \r\nL 328.548895 207.109247 \r\nL 328.670653 214.756364 \r\nL 328.701092 209.288151 \r\nL 328.792411 209.560515 \r\nL 328.914168 214.756364 \r\nL 328.975047 207.947287 \r\nL 329.035926 213.625009 \r\nL 329.066365 214.756364 \r\nL 329.127244 214.295442 \r\nL 329.218562 210.021437 \r\nL 329.279441 214.756364 \r\nL 329.309881 208.093944 \r\nL 329.34032 214.588756 \r\nL 329.401199 212.724116 \r\nL 329.431638 214.756364 \r\nL 329.462078 190.516051 \r\nL 329.522956 214.756364 \r\nL 329.553396 214.756364 \r\nL 329.614275 203.652331 \r\nL 329.705593 204.071351 \r\nL 329.82735 214.756364 \r\nL 329.918669 206.878786 \r\nL 330.040426 214.756364 \r\nL 330.101305 211.571811 \r\nL 330.192623 214.148785 \r\nL 330.223063 191.416945 \r\nL 330.283942 214.756364 \r\nL 330.34482 210.147143 \r\nL 330.405699 185.823026 \r\nL 330.436139 209.66527 \r\nL 330.527457 214.756364 \r\nL 330.557896 211.739419 \r\nL 330.588336 196.424235 \r\nL 330.649214 213.415499 \r\nL 330.710093 204.301812 \r\nL 330.770972 206.941639 \r\nL 330.801412 214.714462 \r\nL 330.831851 204.071351 \r\nL 330.89273 214.484001 \r\nL 331.014487 208.596768 \r\nL 331.075366 214.756364 \r\nL 331.136245 213.813568 \r\nL 331.166684 191.437896 \r\nL 331.227563 214.756364 \r\nL 331.258003 205.118902 \r\nL 331.349321 214.756364 \r\nL 331.37976 214.735413 \r\nL 331.471078 214.735413 \r\nL 331.501518 193.574898 \r\nL 331.531957 214.756364 \r\nL 331.592836 205.621726 \r\nL 331.623276 203.568527 \r\nL 331.653715 207.1721 \r\nL 331.684154 214.504952 \r\nL 331.714594 209.895731 \r\nL 331.745033 187.520058 \r\nL 331.805912 214.484001 \r\nL 331.836351 203.191409 \r\nL 331.866791 214.756364 \r\nL 331.89723 212.305096 \r\nL 331.958109 214.756364 \r\nL 331.988548 200.111612 \r\nL 332.049427 201.850545 \r\nL 332.171185 214.756364 \r\nL 332.201624 210.000486 \r\nL 332.262503 210.168094 \r\nL 332.323382 214.756364 \r\nL 332.384261 211.781321 \r\nL 332.4147 201.599133 \r\nL 332.475579 211.823223 \r\nL 332.506018 214.358295 \r\nL 332.536458 213.604058 \r\nL 332.627776 202.37432 \r\nL 332.658215 214.756364 \r\nL 332.688655 198.456482 \r\nL 332.749534 212.221292 \r\nL 332.779973 214.756364 \r\nL 332.901731 201.305819 \r\nL 333.023488 214.756364 \r\nL 333.053928 214.651609 \r\nL 333.084367 214.756364 \r\nL 333.114806 196.549941 \r\nL 333.175685 208.408209 \r\nL 333.206125 214.756364 \r\nL 333.236564 213.625009 \r\nL 333.267004 202.143859 \r\nL 333.327882 214.756364 \r\nL 333.44964 205.412216 \r\nL 333.510519 214.756364 \r\nL 333.540958 194.496742 \r\nL 333.601837 214.756364 \r\nL 333.632276 214.756364 \r\nL 333.693155 213.85547 \r\nL 333.723595 203.987547 \r\nL 333.754034 214.756364 \r\nL 333.814913 205.244608 \r\nL 333.845352 206.627374 \r\nL 333.93667 202.458124 \r\nL 333.96711 214.756364 \r\nL 333.997549 214.756364 \r\nL 334.027989 212.493655 \r\nL 334.058428 213.792617 \r\nL 334.088868 198.959306 \r\nL 334.149746 210.964232 \r\nL 334.210625 214.756364 \r\nL 334.241065 213.64596 \r\nL 334.301943 214.756364 \r\nL 334.332383 198.561237 \r\nL 334.393262 214.588756 \r\nL 334.45414 206.229305 \r\nL 334.575898 214.756364 \r\nL 334.697656 209.560515 \r\nL 334.758534 212.242243 \r\nL 334.788974 214.756364 \r\nL 334.819413 212.975528 \r\nL 334.880292 207.193051 \r\nL 334.910732 214.735413 \r\nL 335.00205 211.886076 \r\nL 335.032489 214.546854 \r\nL 335.062929 208.282503 \r\nL 335.093368 214.400197 \r\nL 335.123807 205.28651 \r\nL 335.154247 214.756364 \r\nL 335.184686 214.085931 \r\nL 335.215126 213.478352 \r\nL 335.245565 210.063339 \r\nL 335.306444 214.756364 \r\nL 335.336883 214.756364 \r\nL 335.367323 194.559595 \r\nL 335.428201 212.137488 \r\nL 335.458641 212.200341 \r\nL 335.48908 189.929423 \r\nL 335.549959 213.478352 \r\nL 335.610838 214.756364 \r\nL 335.671717 198.812649 \r\nL 335.702156 214.567805 \r\nL 335.763035 214.756364 \r\nL 335.793474 187.56196 \r\nL 335.854353 205.831236 \r\nL 335.915232 214.148785 \r\nL 335.945671 206.794982 \r\nL 335.976111 194.329134 \r\nL 336.03699 214.756364 \r\nL 336.158747 205.600775 \r\nL 336.189187 208.931984 \r\nL 336.310944 214.735413 \r\nL 336.341384 213.918323 \r\nL 336.371823 207.130198 \r\nL 336.432702 213.771666 \r\nL 336.463141 212.451753 \r\nL 336.493581 214.756364 \r\nL 336.52402 201.620084 \r\nL 336.584899 210.71282 \r\nL 336.706657 214.735413 \r\nL 336.767535 212.346998 \r\nL 336.828414 203.275213 \r\nL 336.858854 214.735413 \r\nL 336.889293 214.756364 \r\nL 336.980611 208.575817 \r\nL 337.071929 214.756364 \r\nL 337.193687 207.318757 \r\nL 337.254566 202.981899 \r\nL 337.376324 214.756364 \r\nL 337.467642 203.589478 \r\nL 337.498081 212.116537 \r\nL 337.528521 214.756364 \r\nL 337.55896 211.006134 \r\nL 337.589399 204.176106 \r\nL 337.619839 214.756364 \r\nL 337.650278 214.756364 \r\nL 337.680718 212.032733 \r\nL 337.741596 214.735413 \r\nL 337.802475 210.566163 \r\nL 337.832915 214.756364 \r\nL 337.863354 211.152791 \r\nL 337.893793 195.355733 \r\nL 337.954672 214.756364 \r\nL 337.985112 214.546854 \r\nL 338.045991 205.537922 \r\nL 338.106869 211.488007 \r\nL 338.167748 214.756364 \r\nL 338.198188 207.402561 \r\nL 338.259066 214.756364 \r\nL 338.350385 214.735413 \r\nL 338.411263 204.804637 \r\nL 338.441703 209.958584 \r\nL 338.472142 214.379246 \r\nL 338.502582 191.94072 \r\nL 338.533021 214.756364 \r\nL 338.5939 193.134927 \r\nL 338.624339 214.756364 \r\nL 338.715657 211.907027 \r\nL 338.776536 214.756364 \r\nL 338.806976 214.002127 \r\nL 338.867855 214.06498 \r\nL 338.928733 203.736135 \r\nL 338.959173 214.756364 \r\nL 339.020052 213.64596 \r\nL 339.050491 205.265559 \r\nL 339.11137 214.756364 \r\nL 339.141809 214.756364 \r\nL 339.233127 203.128556 \r\nL 339.263567 214.756364 \r\nL 339.324446 197.618442 \r\nL 339.354885 207.80063 \r\nL 339.385324 214.756364 \r\nL 339.415764 202.018153 \r\nL 339.446203 208.114895 \r\nL 339.476643 187.666715 \r\nL 339.507082 214.714462 \r\nL 339.537521 209.728123 \r\nL 339.567961 214.484001 \r\nL 339.5984 200.237318 \r\nL 339.659279 214.756364 \r\nL 339.689719 211.865125 \r\nL 339.750597 214.756364 \r\nL 339.781037 213.876421 \r\nL 339.841916 214.756364 \r\nL 339.872355 205.077 \r\nL 339.963673 205.621726 \r\nL 340.054991 214.756364 \r\nL 340.085431 213.939274 \r\nL 340.11587 214.756364 \r\nL 340.14631 211.194693 \r\nL 340.207188 214.756364 \r\nL 340.237628 214.756364 \r\nL 340.298507 213.939274 \r\nL 340.328946 204.427518 \r\nL 340.389825 211.488007 \r\nL 340.420264 211.299448 \r\nL 340.481143 214.756364 \r\nL 340.511583 207.695875 \r\nL 340.572461 209.518613 \r\nL 340.63334 214.756364 \r\nL 340.694219 213.583107 \r\nL 340.724658 201.431525 \r\nL 340.785537 206.983541 \r\nL 340.907295 214.756364 \r\nL 340.937734 204.67893 \r\nL 340.998613 214.525903 \r\nL 341.029052 214.756364 \r\nL 341.059492 203.170458 \r\nL 341.120371 213.247891 \r\nL 341.15081 214.693511 \r\nL 341.242128 214.756364 \r\nL 341.303007 164.599659 \r\nL 341.363886 212.284145 \r\nL 341.424765 202.081006 \r\nL 341.455204 214.756364 \r\nL 341.546522 214.023078 \r\nL 341.576962 214.756364 \r\nL 341.607401 199.126914 \r\nL 341.66828 208.21965 \r\nL 341.790038 214.756364 \r\nL 341.820477 214.442099 \r\nL 341.881356 214.735413 \r\nL 341.911795 182.030895 \r\nL 341.972674 214.421148 \r\nL 342.003113 209.162445 \r\nL 342.063992 212.221292 \r\nL 342.124871 214.756364 \r\nL 342.155311 213.604058 \r\nL 342.18575 209.66527 \r\nL 342.246629 210.754722 \r\nL 342.368386 214.735413 \r\nL 342.398826 213.185038 \r\nL 342.429265 214.756364 \r\nL 342.459705 214.756364 \r\nL 342.490144 182.009944 \r\nL 342.551023 214.756364 \r\nL 342.67278 198.980257 \r\nL 342.794538 214.756364 \r\nL 342.855417 207.947287 \r\nL 342.885856 213.478352 \r\nL 342.916296 214.756364 \r\nL 342.977175 199.126914 \r\nL 343.007614 213.059332 \r\nL 343.038053 213.059332 \r\nL 343.068493 212.263194 \r\nL 343.098932 202.730487 \r\nL 343.129372 214.756364 \r\nL 343.159811 214.756364 \r\nL 343.22069 205.537922 \r\nL 343.251129 214.756364 \r\nL 343.281569 188.148588 \r\nL 343.342447 197.932707 \r\nL 343.433766 214.756364 \r\nL 343.464205 212.409851 \r\nL 343.525084 200.928701 \r\nL 343.555523 210.566163 \r\nL 343.585963 212.430802 \r\nL 343.616402 207.423512 \r\nL 343.646842 214.756364 \r\nL 343.677281 210.356653 \r\nL 343.70772 174.00666 \r\nL 343.768599 214.756364 \r\nL 343.799039 214.756364 \r\nL 343.829478 213.708813 \r\nL 343.890357 175.808446 \r\nL 343.920796 188.567608 \r\nL 343.951236 214.756364 \r\nL 344.042554 207.737777 \r\nL 344.103433 214.756364 \r\nL 344.164311 193.051123 \r\nL 344.286069 214.756364 \r\nL 344.377387 214.756364 \r\nL 344.438266 194.014869 \r\nL 344.468706 214.735413 \r\nL 344.499145 214.379246 \r\nL 344.560024 201.703888 \r\nL 344.620903 205.181755 \r\nL 344.74266 214.756364 \r\nL 344.803539 202.688585 \r\nL 344.833978 207.947287 \r\nL 344.894857 214.756364 \r\nL 344.925297 212.703165 \r\nL 344.955736 202.332418 \r\nL 344.986175 213.038381 \r\nL 345.016615 211.027085 \r\nL 345.047054 214.525903 \r\nL 345.077494 212.640312 \r\nL 345.107933 205.223657 \r\nL 345.168812 211.089938 \r\nL 345.29057 214.756364 \r\nL 345.229691 209.141494 \r\nL 345.321009 214.693511 \r\nL 345.381888 214.756364 \r\nL 345.442767 205.998844 \r\nL 345.564524 213.939274 \r\nL 345.594964 211.299448 \r\nL 345.625403 214.756364 \r\nL 345.686282 212.493655 \r\nL 345.716721 214.756364 \r\nL 345.7776 211.068987 \r\nL 345.808039 211.655615 \r\nL 345.899358 209.853829 \r\nL 345.929797 214.756364 \r\nL 345.990676 212.346998 \r\nL 346.051555 213.331695 \r\nL 346.173312 197.78605 \r\nL 346.29507 214.756364 \r\nL 346.325509 214.756364 \r\nL 346.355949 208.21965 \r\nL 346.416828 209.2672 \r\nL 346.447267 214.756364 \r\nL 346.477706 206.983541 \r\nL 346.508146 198.854551 \r\nL 346.538585 214.756364 \r\nL 346.569025 212.17939 \r\nL 346.599464 212.724116 \r\nL 346.660343 214.735413 \r\nL 346.690782 205.558873 \r\nL 346.751661 213.834519 \r\nL 346.7821 205.49602 \r\nL 346.81254 213.080283 \r\nL 346.903858 214.756364 \r\nL 346.964737 214.735413 \r\nL 347.086495 200.593485 \r\nL 347.116934 204.071351 \r\nL 347.147373 214.085931 \r\nL 347.238692 211.990831 \r\nL 347.269131 214.756364 \r\nL 347.29957 206.941639 \r\nL 347.390889 211.257546 \r\nL 347.451767 214.756364 \r\nL 347.482207 193.218731 \r\nL 347.603964 214.756364 \r\nL 347.634404 211.13184 \r\nL 347.725722 213.101234 \r\nL 347.786601 214.756364 \r\nL 347.84748 202.185761 \r\nL 347.877919 214.756364 \r\nL 347.969237 214.756364 \r\nL 348.090995 212.766018 \r\nL 348.151874 211.194693 \r\nL 348.212753 214.756364 \r\nL 348.243192 213.415499 \r\nL 348.304071 213.85547 \r\nL 348.33451 214.735413 \r\nL 348.36495 203.505674 \r\nL 348.425828 207.570169 \r\nL 348.456268 211.55086 \r\nL 348.486707 210.964232 \r\nL 348.517147 201.473427 \r\nL 348.578026 208.198699 \r\nL 348.608465 214.756364 \r\nL 348.699783 212.849822 \r\nL 348.730223 213.520254 \r\nL 348.821541 214.756364 \r\nL 348.85198 205.412216 \r\nL 348.88242 210.377604 \r\nL 348.912859 113.646816 \r\nL 348.943298 212.409851 \r\nL 348.973738 189.552305 \r\nL 349.004177 212.137488 \r\nL 349.095495 208.973886 \r\nL 349.186814 214.756364 \r\nL 349.217253 135.310155 \r\nL 349.339011 214.756364 \r\nL 349.36945 179.85199 \r\nL 349.430329 214.756364 \r\nL 349.460768 211.404203 \r\nL 349.521647 213.960225 \r\nL 349.582526 214.756364 \r\nL 349.643405 162.274097 \r\nL 349.765162 214.756364 \r\nL 349.826041 214.756364 \r\nL 349.856481 151.086261 \r\nL 349.917359 189.44755 \r\nL 349.978238 173.147669 \r\nL 350.039117 214.756364 \r\nL 350.069557 179.307264 \r\nL 350.130435 212.577459 \r\nL 350.191314 214.756364 \r\nL 350.221754 203.526625 \r\nL 350.313072 208.764376 \r\nL 350.373951 204.972245 \r\nL 350.434829 214.756364 \r\nL 350.465269 187.289597 \r\nL 350.526148 210.147143 \r\nL 350.556587 212.786969 \r\nL 350.587026 197.827952 \r\nL 350.647905 206.836884 \r\nL 350.678345 214.756364 \r\nL 350.739223 214.06498 \r\nL 350.800102 178.343518 \r\nL 350.830542 198.812649 \r\nL 350.92186 214.756364 \r\nL 350.952299 211.110889 \r\nL 350.982739 214.756364 \r\nL 351.013178 199.776395 \r\nL 351.104496 204.448469 \r\nL 351.134936 214.756364 \r\nL 351.165375 207.339708 \r\nL 351.195815 161.771273 \r\nL 351.226254 214.756364 \r\nL 351.287133 173.001012 \r\nL 351.348012 214.756364 \r\nL 351.378451 159.948536 \r\nL 351.40889 152.008105 \r\nL 351.500209 214.756364 \r\nL 351.530648 146.937962 \r\nL 351.621966 186.72392 \r\nL 351.743724 214.756364 \r\nL 351.865482 199.105963 \r\nL 351.9568 214.756364 \r\nL 351.92636 192.694956 \r\nL 351.987239 207.528267 \r\nL 352.048118 214.756364 \r\nL 352.078557 212.472704 \r\nL 352.108997 185.613516 \r\nL 352.169876 214.756364 \r\nL 352.200315 188.064784 \r\nL 352.291633 214.756364 \r\nL 352.322073 212.17939 \r\nL 352.352512 214.756364 \r\nL 352.382951 208.093944 \r\nL 352.413391 174.886602 \r\nL 352.44383 214.756364 \r\nL 352.47427 214.756364 \r\nL 352.565588 214.756364 \r\nL 352.596027 203.170458 \r\nL 352.626467 149.012112 \r\nL 352.656906 208.827229 \r\nL 352.687346 168.78986 \r\nL 352.809103 214.756364 \r\nL 352.839543 214.630658 \r\nL 352.869982 201.913398 \r\nL 352.900421 214.756364 \r\nL 352.930861 204.67893 \r\nL 352.9613 82.86979 \r\nL 352.99174 214.756364 \r\nL 353.022179 214.295442 \r\nL 353.083058 214.756364 \r\nL 353.143937 195.376684 \r\nL 353.174376 213.331695 \r\nL 353.235255 186.430606 \r\nL 353.265694 179.64248 \r\nL 353.387452 214.756364 \r\nL 353.417891 214.756364 \r\nL 353.448331 190.453198 \r\nL 353.50921 208.806278 \r\nL 353.539649 208.533915 \r\nL 353.570088 182.931788 \r\nL 353.630967 214.756364 \r\nL 353.661407 199.483081 \r\nL 353.691846 214.756364 \r\nL 353.783164 214.735413 \r\nL 353.813604 214.756364 \r\nL 353.965801 176.080809 \r\nL 353.99624 214.756364 \r\nL 354.057119 198.498384 \r\nL 354.087558 184.775476 \r\nL 354.117998 214.756364 \r\nL 354.239755 190.976974 \r\nL 354.270195 207.276855 \r\nL 354.331074 214.756364 \r\nL 354.361513 135.729175 \r\nL 354.452831 176.436976 \r\nL 354.51371 214.756364 \r\nL 354.574589 205.768383 \r\nL 354.635468 199.105963 \r\nL 354.696346 214.756364 \r\nL 354.726786 214.756364 \r\nL 354.787665 150.792947 \r\nL 354.818104 214.756364 \r\nL 354.848543 214.211638 \r\nL 355.000741 151.002457 \r\nL 354.909422 214.756364 \r\nL 355.03118 173.566689 \r\nL 355.122498 214.735413 \r\nL 355.152938 212.745067 \r\nL 355.183377 214.756364 \r\nL 355.244256 97.493592 \r\nL 355.335574 100.615291 \r\nL 355.366013 214.756364 \r\nL 355.457332 184.44026 \r\nL 355.51821 214.756364 \r\nL 355.54865 212.80792 \r\nL 355.579089 175.850348 \r\nL 355.639968 212.745067 \r\nL 355.670407 202.437173 \r\nL 355.731286 214.316393 \r\nL 355.792165 214.756364 \r\nL 355.822605 207.80063 \r\nL 355.853044 167.972771 \r\nL 355.883483 214.756364 \r\nL 355.913923 176.981703 \r\nL 355.944362 214.756364 \r\nL 356.005241 210.251898 \r\nL 356.03568 164.075884 \r\nL 356.096559 214.693511 \r\nL 356.126999 214.756364 \r\nL 356.157438 208.701523 \r\nL 356.187877 148.36263 \r\nL 356.218317 214.756364 \r\nL 356.248756 206.920688 \r\nL 356.370514 214.756364 \r\nL 356.400953 196.026166 \r\nL 356.461832 213.562156 \r\nL 356.58359 214.756364 \r\nL 356.614029 197.429883 \r\nL 356.674908 214.756364 \r\nL 356.766226 207.214002 \r\nL 356.796666 212.996479 \r\nL 356.857544 214.756364 \r\nL 356.887984 212.074635 \r\nL 356.918423 214.567805 \r\nL 356.979302 214.756364 \r\nL 357.040181 172.686747 \r\nL 357.10106 214.756364 \r\nL 357.161938 211.55086 \r\nL 357.222817 214.756364 \r\nL 357.253257 142.747761 \r\nL 357.314136 195.209076 \r\nL 357.344575 214.756364 \r\nL 357.405454 214.127834 \r\nL 357.466333 171.345882 \r\nL 357.496772 203.00285 \r\nL 357.527211 210.356653 \r\nL 357.557651 184.482162 \r\nL 357.58809 214.756364 \r\nL 357.61853 198.20507 \r\nL 357.648969 214.756364 \r\nL 357.679408 127.306871 \r\nL 357.740287 214.756364 \r\nL 357.770727 214.735413 \r\nL 357.801166 196.31948 \r\nL 357.892484 206.564521 \r\nL 357.922924 214.756364 \r\nL 357.953363 214.609707 \r\nL 358.044681 150.43678 \r\nL 358.075121 186.807724 \r\nL 358.136 207.989189 \r\nL 358.166439 191.416945 \r\nL 358.196878 58.67138 \r\nL 358.257757 212.933626 \r\nL 358.288197 214.714462 \r\nL 358.318636 210.775673 \r\nL 358.349075 209.309102 \r\nL 358.409954 189.091383 \r\nL 358.440394 204.804637 \r\nL 358.470833 214.756364 \r\nL 358.501272 212.451753 \r\nL 358.562151 214.756364 \r\nL 358.62303 125.00226 \r\nL 358.744788 214.756364 \r\nL 358.775227 168.517497 \r\nL 358.836106 211.634664 \r\nL 358.896985 209.979535 \r\nL 358.927424 214.756364 \r\nL 358.988303 182.093748 \r\nL 359.018742 202.751438 \r\nL 359.049182 214.756364 \r\nL 359.1405 211.948929 \r\nL 359.170939 157.790582 \r\nL 359.231818 204.280861 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 39.65 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 374.45 224.64 \r\nL 374.45 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 374.45 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 39.65 7.2 \r\nL 374.45 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p46c120979b\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"39.65\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Exercício\n",
+    "## Um mundo mais realista de Pedro e o Lobo\n",
+    "\n",
+    "### Introdução\n",
+    "\n",
+    "Neste exercício, você criará um mundo mais realista para a história de Pedro e o Lobo. A ideia é usar programação para simular interações entre os personagens e o ambiente. \n",
+    "\n",
+    "### Objetivo\n",
+    "\n",
+    "O objetivo é praticar conceitos de programação como classes, métodos e interações entre objetos. Além disso, você aprenderá a modelar um sistema simples que imita o comportamento de um mundo real.\n",
+    "\n",
+    "### Passos\n",
+    "\n",
+    "1. **Crie as classes principais**  \n",
+    "   Comece criando classes para os personagens principais: Pedro, o Lobo, e outros animais. Cada classe deve ter atributos e métodos que representem suas características e ações.\n",
+    "\n",
+    "2. **Adicione interações**  \n",
+    "   Programe interações entre os personagens. Por exemplo, Pedro pode tentar capturar o Lobo, e o Lobo pode reagir de diferentes maneiras dependendo da situação.\n",
+    "\n",
+    "3. **Simule o ambiente**  \n",
+    "   Crie uma classe para o ambiente onde a história acontece. O ambiente pode incluir elementos como árvores, cercas e outros objetos que influenciam as ações dos personagens.\n",
+    "\n",
+    "4. **Teste o sistema**  \n",
+    "   Escreva um código para testar as interações e garantir que o sistema funcione como esperado. Experimente diferentes cenários para ver como os personagens reagem.\n",
+    "\n",
+    "### Dicas\n",
+    "\n",
+    "- Pense em como os personagens se comportariam em um mundo real. Por exemplo, o Lobo pode ter fome e procurar comida, enquanto Pedro pode usar ferramentas para capturá-lo.  \n",
+    "- Use herança para evitar duplicação de código. Por exemplo, se vários animais compartilham características semelhantes, você pode criar uma classe base \"Animal\".  \n",
+    "- Certifique-se de que as interações sejam dinâmicas e interessantes. Isso tornará o exercício mais divertido e desafiador.\n",
+    "\n",
+    "### Exemplo\n",
+    "\n",
+    "Aqui está um exemplo de como você pode começar:\n",
+    "\n",
+    "```python\n",
+    "class Pedro:\n",
+    "    def __init__(self, nome, idade):\n",
+    "        self.nome = nome\n",
+    "        self.idade = idade\n",
+    "\n",
+    "    def capturar_lobo(self):\n",
+    "        print(f\"{self.nome} está tentando capturar o lobo!\")\n",
+    "\n",
+    "class Lobo:\n",
+    "    def __init__(self, fome):\n",
+    "        self.fome = fome\n",
+    "\n",
+    "    def reagir(self):\n",
+    "        if self.fome:\n",
+    "            print(\"O lobo está faminto e fica agressivo!\")\n",
+    "        else:\n",
+    "            print(\"O lobo está calmo e foge.\")\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "### Conclusão\n",
+    "\n",
+    "Este exercício é uma ótima maneira de praticar programação orientada a objetos e aprender a modelar sistemas. Divirta-se criando seu próprio mundo de Pedro e o Lobo!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional feita por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..3f922a8df
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:11:50+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f0f94b64f
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:11:34+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..6bcc93dea
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb
@@ -0,0 +1,462 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "eadbd20d2a075efb602615ad90b1e97a",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:09:53+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Pedro e o Lobo: Ambiente Realista\n",
+    "\n",
+    "Na nossa situação, Pedro conseguia se movimentar quase sem se cansar ou sentir fome. Em um mundo mais realista, ele precisaria sentar e descansar de vez em quando, além de se alimentar. Vamos tornar nosso mundo mais realista implementando as seguintes regras:\n",
+    "\n",
+    "1. Ao se mover de um lugar para outro, Pedro perde **energia** e ganha um pouco de **fadiga**.\n",
+    "2. Pedro pode recuperar energia comendo maçãs.\n",
+    "3. Pedro pode se livrar da fadiga descansando sob uma árvore ou na grama (ou seja, caminhando para uma localização no tabuleiro que tenha uma árvore ou grama - campo verde).\n",
+    "4. Pedro precisa encontrar e matar o lobo.\n",
+    "5. Para matar o lobo, Pedro precisa ter certos níveis de energia e fadiga; caso contrário, ele perde a batalha.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math\n",
+    "from rlboard import *"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#pb71df41202)\">\n    <image height=\"327\" id=\"imagec1d069daa2\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"meb0d5f73e9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mda7a3c4b3d\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pb71df41202\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "width, height = 8,8\n",
+    "m = Board(width,height)\n",
+    "m.randomize(seed=13)\n",
+    "m.plot()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "actions = { \"U\" : (0,-1), \"D\" : (0,1), \"L\" : (-1,0), \"R\" : (1,0) }\n",
+    "action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Definindo estado\n",
+    "\n",
+    "Nas novas regras do jogo, precisamos acompanhar a energia e o cansaço em cada estado do tabuleiro. Assim, vamos criar um objeto `state` que irá conter todas as informações necessárias sobre o estado atual do problema, incluindo o estado do tabuleiro, os níveis atuais de energia e cansaço, e se podemos derrotar o lobo enquanto estamos no estado terminal:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class state:\n",
+    "    def __init__(self,board,energy=10,fatigue=0,init=True):\n",
+    "        self.board = board\n",
+    "        self.energy = energy\n",
+    "        self.fatigue = fatigue\n",
+    "        self.dead = False\n",
+    "        if init:\n",
+    "            self.board.random_start()\n",
+    "        self.update()\n",
+    "\n",
+    "    def at(self):\n",
+    "        return self.board.at()\n",
+    "\n",
+    "    def update(self):\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.water:\n",
+    "            self.dead = True\n",
+    "            return\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.tree:\n",
+    "            self.fatigue = 0\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.apple:\n",
+    "            self.energy = 10\n",
+    "\n",
+    "    def move(self,a):\n",
+    "        self.board.move(a)\n",
+    "        self.energy -= 1\n",
+    "        self.fatigue += 1\n",
+    "        self.update()\n",
+    "\n",
+    "    def is_winning(self):\n",
+    "        return self.energy > self.fatigue"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def random_policy(state):\n",
+    "    return random.choice(list(actions))\n",
+    "\n",
+    "def walk(board,policy):\n",
+    "    n = 0 # number of steps\n",
+    "    s = state(board)\n",
+    "    while True:\n",
+    "        if s.at() == Board.Cell.wolf:\n",
+    "            if s.is_winning():\n",
+    "                return n # success!\n",
+    "            else:\n",
+    "                return -n # failure!\n",
+    "        if s.at() == Board.Cell.water:\n",
+    "            return 0 # died\n",
+    "        a = actions[policy(m)]\n",
+    "        s.move(a)\n",
+    "        n+=1\n",
+    "\n",
+    "walk(m,random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Killed by wolf = 5, won: 1 times, drown: 94 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def print_statistics(policy):\n",
+    "    s,w,n = 0,0,0\n",
+    "    for _ in range(100):\n",
+    "        z = walk(m,policy)\n",
+    "        if z<0:\n",
+    "            w+=1\n",
+    "        elif z==0:\n",
+    "            n+=1\n",
+    "        else:\n",
+    "            s+=1\n",
+    "    print(f\"Killed by wolf = {w}, won: {s} times, drown: {n} times\")\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Função de Recompensa\n",
+    "\n",
+    "### Introdução\n",
+    "\n",
+    "A função de recompensa é um componente essencial para treinar um modelo de aprendizado por reforço. Ela define como o agente deve ser recompensado ou penalizado com base em suas ações e estados no ambiente. Projetar uma boa função de recompensa é crucial para garantir que o agente aprenda o comportamento desejado.\n",
+    "\n",
+    "### Diretrizes para Criar uma Função de Recompensa\n",
+    "\n",
+    "- **Clareza**: Certifique-se de que a função de recompensa seja fácil de entender e implementar. Recompensas complexas podem dificultar o aprendizado do agente.\n",
+    "- **Consistência**: A recompensa deve ser consistente com os objetivos do problema. Evite recompensas que incentivem comportamentos indesejados.\n",
+    "- **Escalabilidade**: A função de recompensa deve funcionar bem em diferentes escalas e cenários do ambiente.\n",
+    "\n",
+    "### Exemplos de Funções de Recompensa\n",
+    "\n",
+    "#### Exemplo 1: Navegação\n",
+    "\n",
+    "Se o objetivo do agente é alcançar um destino específico, você pode definir a recompensa da seguinte forma:\n",
+    "\n",
+    "- Recompensa positiva ao alcançar o destino.\n",
+    "- Penalidade por cada passo dado para incentivar trajetórias mais curtas.\n",
+    "- Penalidade adicional por colisões ou ações inválidas.\n",
+    "\n",
+    "#### Exemplo 2: Controle de Recursos\n",
+    "\n",
+    "Em um cenário onde o agente deve gerenciar recursos, a função de recompensa pode incluir:\n",
+    "\n",
+    "- Recompensa por maximizar a utilização eficiente dos recursos.\n",
+    "- Penalidade por desperdício ou uso excessivo.\n",
+    "- Recompensa adicional por atingir metas específicas dentro de um limite de tempo.\n",
+    "\n",
+    "### Boas Práticas\n",
+    "\n",
+    "- **Teste e Ajuste**: Experimente diferentes configurações de recompensa para encontrar o equilíbrio ideal.\n",
+    "- **Evite Recompensas Excessivas**: Recompensas muito altas podem levar o agente a explorar menos o ambiente.\n",
+    "- **Monitore o Comportamento**: Observe como o agente responde à função de recompensa e ajuste conforme necessário.\n",
+    "\n",
+    "### Conclusão\n",
+    "\n",
+    "Uma função de recompensa bem projetada é fundamental para o sucesso do aprendizado por reforço. Dedique tempo para entender os objetivos do problema e crie uma função que incentive o comportamento desejado.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def reward(s):\n",
+    "    r = s.energy-s.fatigue\n",
+    "    if s.at()==Board.Cell.wolf:\n",
+    "        return 100 if s.is_winning() else -100\n",
+    "    if s.at()==Board.Cell.water:\n",
+    "        return -100\n",
+    "    return r"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Algoritmo Q-Learning\n",
+    "\n",
+    "O algoritmo de aprendizado em si permanece praticamente inalterado, apenas usamos `state` em vez de apenas a posição do tabuleiro.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "for epoch in range(10000):\n",
+    "    clear_output(wait=True)\n",
+    "    print(f\"Epoch = {epoch}\",end='')\n",
+    "\n",
+    "    # Pick initial point\n",
+    "    s = state(m)\n",
+    "    \n",
+    "    # Start travelling\n",
+    "    n=0\n",
+    "    cum_reward = 0\n",
+    "    while True:\n",
+    "        x,y = s.board.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        while True:\n",
+    "            a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "            dpos = actions[a]\n",
+    "            if s.board.is_valid(s.board.move_pos(s.board.human,dpos)):\n",
+    "                break \n",
+    "        s.move(dpos)\n",
+    "        r = reward(s)\n",
+    "        if abs(r)==100: # end of game\n",
+    "            print(f\" {n} steps\",end='\\r')\n",
+    "            lpath.append(n)\n",
+    "            break\n",
+    "        alpha = np.exp(-n / 3000)\n",
+    "        gamma = 0.5\n",
+    "        ai = action_idx[a]\n",
+    "        Q[x,y,ai] = (1 - alpha) * Q[x,y,ai] + alpha * (r + gamma * Q[x+dpos[0], y+dpos[1]].max())\n",
+    "        n+=1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p3155e0caf7)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image3956b3e364\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma56c249c3c\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"md388440172\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p3155e0caf7\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Resultados\n",
+    "\n",
+    "Vamos ver se conseguimos treinar Peter para enfrentar o lobo!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Killed by wolf = 1, won: 9 times, drown: 90 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def qpolicy(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(qpolicy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Agora vemos muito menos casos de afogamento, mas Peter ainda não consegue matar o lobo sempre. Tente experimentar e veja se consegue melhorar esse resultado ajustando os hiperparâmetros.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fe0987e7dd8>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 395.093508 248.518125\" width=\"395.093508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 395.093508 248.518125 \nL 395.093508 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 387.175 224.64 \nL 387.175 7.2 \nL 52.375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m95b0a9fb88\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"67.593182\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(64.411932 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"128.471997\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 2000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(115.746997 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"189.350812\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 4000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(176.625812 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"250.229627\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 6000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(237.504627 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.108442\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 8000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(298.383442 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"371.987258\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 10000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(356.081008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mfaed8288f7\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"214.756364\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(39.0125 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"188.738578\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 20000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 192.537797)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"162.720793\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 40000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 166.520011)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"136.703007\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 60000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 140.502226)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"110.685222\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 80000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 114.48444)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"84.667436\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 88.466655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"58.649651\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 120000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 62.448869)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"32.631865\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 140000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 36.431084)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p166d3f566c)\" d=\"M 67.593182 214.756364 \nL 69.541304 214.747257 \nL 69.571743 134.625487 \nL 69.602183 214.756364 \nL 69.632622 214.755063 \nL 69.75438 214.752461 \nL 69.784819 17.083636 \nL 69.845698 214.756364 \nL 70.089213 214.755063 \nL 70.119653 210.434809 \nL 70.180531 214.755063 \nL 70.210971 214.670505 \nL 70.27185 214.732948 \nL 70.454486 214.756364 \nL 71.732941 214.740753 \nL 71.976457 214.75116 \nL 72.585245 214.708231 \nL 72.615684 214.656195 \nL 72.646123 214.756364 \nL 72.676563 214.740753 \nL 72.859199 214.524805 \nL 72.889639 214.747257 \nL 73.072275 214.738151 \nL 73.102715 214.631478 \nL 73.163593 214.745957 \nL 73.194033 214.755063 \nL 73.224472 214.615868 \nL 73.285351 214.755063 \nL 75.172594 214.755063 \nL 75.294352 214.75116 \nL 75.324791 214.756364 \nL 75.355231 214.639284 \nL 75.41611 214.725142 \nL 75.568307 214.745957 \nL 75.690064 214.755063 \nL 76.237974 214.682213 \nL 76.268413 214.56123 \nL 76.298852 214.752461 \nL 76.329292 214.749859 \nL 76.481489 214.70693 \nL 76.511928 214.748558 \nL 76.725004 214.717337 \nL 76.846762 214.700425 \nL 76.968519 214.756364 \nL 77.120716 214.749859 \nL 77.94258 214.756364 \nL 87.622312 214.75116 \nL 87.652751 214.621071 \nL 87.71363 214.748558 \nL 88.139782 214.756364 \nL 88.26154 214.748558 \nL 88.961646 214.747257 \nL 88.992085 214.64839 \nL 89.052964 214.756364 \nL 89.722631 214.739452 \nL 89.966146 214.752461 \nL 90.179222 214.70693 \nL 90.331419 214.756364 \nL 90.574935 214.696523 \nL 90.696692 214.756364 \nL 91.061965 214.756364 \nL 95.688755 214.735549 \nL 95.719194 214.576841 \nL 95.749634 214.75116 \nL 95.780073 214.752461 \nL 99.341484 214.738151 \nL 99.371923 214.631478 \nL 99.432802 214.75116 \nL 99.737196 214.713434 \nL 99.858954 214.748558 \nL 100.04159 214.682213 \nL 100.102469 214.650992 \nL 100.163348 214.744656 \nL 100.528621 214.753762 \nL 100.680818 214.755063 \nL 102.050591 214.752461 \nL 102.081031 214.636682 \nL 102.141909 214.739452 \nL 102.385425 214.739452 \nL 102.507182 214.755063 \nL 103.024652 214.756364 \nL 103.968274 214.732948 \nL 104.18135 214.75116 \nL 104.69882 214.734249 \nL 104.942335 214.753762 \nL 105.155411 214.740753 \nL 105.398926 214.752461 \nL 106.129472 214.752461 \nL 106.159911 214.686116 \nL 106.22079 214.756364 \nL 113.43493 214.756364 \nL 113.465369 214.457159 \nL 113.526248 214.747257 \nL 113.556687 214.665301 \nL 113.648005 214.713434 \nL 114.226354 214.748558 \nL 114.256794 214.641885 \nL 114.317672 214.756364 \nL 115.626567 214.75116 \nL 116.357113 214.755063 \nL 116.50931 214.744656 \nL 116.813704 214.753762 \nL 117.057219 214.743355 \nL 117.452931 214.75116 \nL 118.092159 214.743355 \nL 118.366114 214.749859 \nL 119.187978 214.755063 \nL 121.349176 214.749859 \nL 121.62313 214.738151 \nL 121.988403 214.753762 \nL 122.505873 214.735549 \nL 122.718949 214.756364 \nL 126.128163 214.735549 \nL 126.158602 214.496186 \nL 126.219481 214.745957 \nL 126.371678 214.747257 \nL 126.828269 214.738151 \nL 127.010905 214.709532 \nL 127.163102 214.738151 \nL 127.345739 214.755063 \nL 127.467497 214.748558 \nL 128.654633 214.753762 \nL 129.659134 214.744656 \nL 129.811331 214.752461 \nL 130.785392 214.755063 \nL 130.937589 214.713434 \nL 131.089786 214.740753 \nL 131.39418 214.735549 \nL 131.576817 214.752461 \nL 132.307362 214.75116 \nL 132.520438 214.709532 \nL 132.672635 214.748558 \nL 139.308426 214.753762 \nL 139.338865 214.556027 \nL 139.399744 214.756364 \nL 139.491063 214.609363 \nL 139.551941 214.756364 \nL 140.038972 214.73685 \nL 140.282487 214.744656 \nL 140.465124 214.613266 \nL 140.495563 214.756364 \nL 141.926215 214.716036 \nL 142.078412 214.755063 \nL 142.443685 214.756364 \nL 142.6872 214.755063 \nL 142.71764 214.597655 \nL 142.778519 214.756364 \nL 142.900276 214.730346 \nL 143.113352 214.739452 \nL 143.387307 214.753762 \nL 143.843898 214.75116 \nL 147.009596 214.732948 \nL 147.040036 214.639284 \nL 147.100914 214.756364 \nL 148.440248 214.739452 \nL 148.714203 214.752461 \nL 149.170794 214.727744 \nL 149.353431 214.755063 \nL 151.149356 214.732948 \nL 151.271113 214.729045 \nL 151.42331 214.753762 \nL 151.788583 214.708231 \nL 151.849462 214.747257 \nL 151.879901 214.608062 \nL 151.94078 214.756364 \nL 152.214735 214.752461 \nL 152.884402 214.745957 \nL 153.006159 214.722541 \nL 153.158357 214.727744 \nL 153.432311 214.734249 \nL 156.019661 214.743355 \nL 156.0501 214.587248 \nL 156.08054 214.756364 \nL 156.110979 214.747257 \nL 156.171858 214.756364 \nL 156.202297 214.63408 \nL 156.293615 214.722541 \nL 156.537131 214.745957 \nL 156.658888 214.726443 \nL 156.841525 214.756364 \nL 156.871964 214.615868 \nL 156.932843 214.756364 \nL 157.60251 214.722541 \nL 157.754707 214.755063 \nL 159.063602 214.688717 \nL 159.185359 214.756364 \nL 159.702829 214.723841 \nL 159.855026 214.730346 \nL 160.037663 214.753762 \nL 160.311617 214.713434 \nL 160.433375 214.738151 \nL 160.585572 214.753762 \nL 161.072602 214.755063 \nL 161.103042 214.645788 \nL 161.163921 214.752461 \nL 161.498754 214.727744 \nL 161.529194 214.610664 \nL 161.590072 214.755063 \nL 162.290179 214.756364 \nL 162.320618 214.543018 \nL 162.381497 214.747257 \nL 162.838088 214.732948 \nL 162.990285 214.732948 \nL 163.172922 214.735549 \nL 163.538195 214.75116 \nL 165.729832 214.745957 \nL 165.882029 214.697824 \nL 166.003787 214.75116 \nL 166.216862 214.745957 \nL 166.460378 214.719939 \nL 166.490817 214.654894 \nL 166.551696 214.738151 \nL 167.677954 214.753762 \nL 167.708393 214.544319 \nL 167.769272 214.756364 \nL 170.356622 214.75116 \nL 170.874092 214.756364 \nL 170.995849 214.756364 \nL 171.148046 214.735549 \nL 171.300243 214.725142 \nL 171.787274 214.740753 \nL 171.909032 214.744656 \nL 171.939471 214.686116 \nL 172.030789 214.73685 \nL 172.152547 214.712133 \nL 172.304744 214.744656 \nL 172.48738 214.744656 \nL 172.791774 214.753762 \nL 180.097232 214.739452 \nL 180.127672 214.601558 \nL 180.158111 214.755063 \nL 180.18855 214.723841 \nL 180.371187 214.75116 \nL 182.928097 214.725142 \nL 183.080294 214.744656 \nL 183.689082 214.755063 \nL 183.81084 214.716036 \nL 183.963037 214.75116 \nL 184.602265 214.755063 \nL 184.754462 214.755063 \nL 186.154674 214.75116 \nL 186.185114 214.530009 \nL 186.245993 214.753762 \nL 186.459068 214.714735 \nL 186.580826 214.755063 \nL 186.733023 214.744656 \nL 189.107297 214.753762 \nL 190.416191 214.735549 \nL 190.537949 214.744656 \nL 190.872783 214.756364 \nL 193.460132 214.755063 \nL 194.008041 214.748558 \nL 194.038481 214.566434 \nL 194.09936 214.734249 \nL 194.312436 214.75116 \nL 194.708148 214.752461 \nL 194.738587 214.623673 \nL 194.799466 214.735549 \nL 195.10386 214.756364 \nL 195.256057 214.73685 \nL 195.651769 214.731647 \nL 195.682209 214.566434 \nL 195.712648 214.755063 \nL 195.743088 214.753762 \nL 197.051982 214.742054 \nL 197.325937 214.75116 \nL 197.934725 214.744656 \nL 197.965164 214.543018 \nL 198.026043 214.753762 \nL 199.304498 214.748558 \nL 199.548014 214.756364 \nL 199.578453 214.691319 \nL 199.669771 214.752461 \nL 201.069984 214.755063 \nL 201.100423 214.690018 \nL 201.191742 214.735549 \nL 201.28306 214.732948 \nL 201.374378 214.664 \nL 201.496136 214.755063 \nL 202.135363 214.756364 \nL 204.814031 214.691319 \nL 204.905349 214.753762 \nL 204.935789 214.719939 \nL 205.118425 214.752461 \nL 206.518638 214.756364 \nL 206.549077 214.566434 \nL 206.609956 214.745957 \nL 207.066547 214.743355 \nL 207.096987 214.677009 \nL 207.157866 214.755063 \nL 213.61102 214.755063 \nL 213.641459 214.563832 \nL 213.702338 214.744656 \nL 214.006732 214.745957 \nL 216.411445 214.75116 \nL 217.263749 214.747257 \nL 217.294188 214.647089 \nL 217.355067 214.75116 \nL 246.120307 214.756364 \nL 246.150747 214.569036 \nL 246.211625 214.729045 \nL 246.48558 214.755063 \nL 246.607338 214.723841 \nL 246.759535 214.743355 \nL 247.094368 214.756364 \nL 247.733596 214.739452 \nL 247.946672 214.756364 \nL 248.098869 214.731647 \nL 248.403263 214.755063 \nL 249.012051 214.712133 \nL 249.04249 214.636682 \nL 249.07293 214.753762 \nL 249.103369 214.749859 \nL 250.07743 214.743355 \nL 250.10787 214.611965 \nL 250.168748 214.731647 \nL 251.021052 214.570336 \nL 251.081931 214.755063 \nL 251.14281 214.743355 \nL 251.416764 214.75116 \nL 251.447204 214.686116 \nL 251.538522 214.75116 \nL 252.847416 214.719939 \nL 252.999613 214.744656 \nL 253.304007 214.738151 \nL 253.66928 214.748558 \nL 253.912796 214.755063 \nL 254.552023 214.735549 \nL 254.765099 214.752461 \nL 255.434766 214.703027 \nL 255.586963 214.753762 \nL 255.708721 214.740753 \nL 255.891357 214.743355 \nL 255.921796 214.67831 \nL 255.982675 214.744656 \nL 256.287069 214.752461 \nL 256.469706 214.753762 \nL 256.682782 214.75116 \nL 256.713221 214.654894 \nL 256.7741 214.756364 \nL 257.26113 214.745957 \nL 257.474206 214.753762 \nL 257.504646 214.644487 \nL 257.565525 214.742054 \nL 257.900358 214.75116 \nL 257.930797 214.684815 \nL 258.022116 214.730346 \nL 258.570025 214.743355 \nL 258.81354 214.743355 \nL 258.965737 214.738151 \nL 259.513647 214.756364 \nL 259.818041 214.739452 \nL 260.000677 214.730346 \nL 260.152874 214.723841 \nL 260.305071 214.753762 \nL 260.579026 214.753762 \nL 261.796602 214.756364 \nL 262.100996 214.73685 \nL 262.314072 214.749859 \nL 263.775164 214.756364 \nL 263.805603 214.591151 \nL 263.866482 214.756364 \nL 264.566588 214.701726 \nL 264.688346 214.752461 \nL 264.901422 214.677009 \nL 265.053619 214.743355 \nL 265.084058 214.631478 \nL 265.144937 214.749859 \nL 266.240756 214.755063 \nL 266.362513 214.756364 \nL 267.762726 214.732948 \nL 268.036681 214.755063 \nL 268.706348 214.738151 \nL 268.888984 214.743355 \nL 269.071621 214.755063 \nL 270.776227 214.747257 \nL 270.806667 214.673107 \nL 270.867546 214.756364 \nL 273.515774 214.749859 \nL 273.972365 214.756364 \nL 274.002805 214.684815 \nL 274.094123 214.75116 \nL 274.73335 214.73685 \nL 274.885547 214.723841 \nL 275.098623 214.756364 \nL 275.403017 214.742054 \nL 275.737851 214.756364 \nL 276.194442 214.704328 \nL 276.346639 214.756364 \nL 276.620594 214.626275 \nL 276.742351 214.756364 \nL 277.168503 214.75116 \nL 277.868609 214.756364 \nL 278.020806 214.743355 \nL 278.416519 214.747257 \nL 278.446958 214.667903 \nL 278.507837 214.752461 \nL 286.117689 214.755063 \nL 286.148128 214.610664 \nL 286.209007 214.747257 \nL 286.361204 214.756364 \nL 286.391643 214.682213 \nL 286.482962 214.727744 \nL 286.665598 214.755063 \nL 286.848235 214.674408 \nL 286.969992 214.756364 \nL 289.739978 214.708231 \nL 289.892175 214.742054 \nL 290.227009 214.756364 \nL 291.322828 214.748558 \nL 291.353267 214.543018 \nL 291.414146 214.710833 \nL 291.566343 214.752461 \nL 293.453586 214.756364 \nL 293.484025 214.654894 \nL 293.544904 214.756364 \nL 294.884238 214.742054 \nL 295.066875 214.745957 \nL 295.249511 214.699125 \nL 295.31039 214.756364 \nL 295.340829 214.72124 \nL 295.371269 214.64839 \nL 295.401708 214.755063 \nL 295.432148 214.72124 \nL 295.584345 214.729045 \nL 295.82786 214.756364 \nL 296.162693 214.738151 \nL 296.193133 214.627576 \nL 296.223572 214.756364 \nL 296.254012 214.738151 \nL 313.81755 214.738151 \nL 313.847989 214.609363 \nL 313.908868 214.748558 \nL 314.30458 214.752461 \nL 314.33502 214.639284 \nL 314.395898 214.749859 \nL 314.882929 214.740753 \nL 315.096005 214.755063 \nL 316.009187 214.75116 \nL 316.039626 214.652292 \nL 316.100505 214.756364 \nL 317.287642 214.753762 \nL 317.318082 214.628876 \nL 317.37896 214.752461 \nL 319.144446 214.75116 \nL 319.174885 214.69262 \nL 319.266204 214.75116 \nL 319.44884 214.626275 \nL 319.47928 214.745957 \nL 319.722795 214.753762 \nL 319.814113 214.709532 \nL 319.844552 214.748558 \nL 320.240265 214.755063 \nL 320.362022 214.755063 \nL 321.701356 214.748558 \nL 321.731796 214.632779 \nL 321.792674 214.749859 \nL 321.883993 214.749859 \nL 321.914432 214.566434 \nL 321.975311 214.753762 \nL 324.532221 214.735549 \nL 324.745297 214.756364 \nL 324.927933 214.755063 \nL 326.389025 214.744656 \nL 326.419464 214.677009 \nL 326.510783 214.744656 \nL 327.363086 214.756364 \nL 327.393525 214.693921 \nL 327.484844 214.739452 \nL 327.728359 214.756364 \nL 327.880556 214.755063 \nL 328.306708 214.745957 \nL 328.337147 214.558628 \nL 328.398026 214.752461 \nL 328.611102 214.697824 \nL 328.732859 214.756364 \nL 328.854617 214.756364 \nL 329.311208 214.719939 \nL 329.463405 214.748558 \nL 329.493845 214.602859 \nL 329.554723 214.744656 \nL 329.859118 214.756364 \nL 330.711421 214.743355 \nL 330.894057 214.713434 \nL 330.985376 214.748558 \nL 331.350648 214.755063 \nL 331.381088 214.67831 \nL 331.472406 214.748558 \nL 332.720422 214.735549 \nL 332.963937 214.756364 \nL 333.237892 214.729045 \nL 333.390089 214.755063 \nL 333.633604 214.756364 \nL 336.251393 214.755063 \nL 337.803803 214.756364 \nL 337.834242 214.695222 \nL 337.925561 214.749859 \nL 338.382152 214.749859 \nL 338.534349 214.752461 \nL 338.747425 214.70693 \nL 338.808303 214.598956 \nL 338.899622 214.756364 \nL 341.517411 214.748558 \nL 341.882683 214.740753 \nL 342.06532 214.747257 \nL 342.308835 214.756364 \nL 342.339275 214.656195 \nL 342.400153 214.686116 \nL 342.55235 214.756364 \nL 342.765426 214.755063 \nL 344.348276 214.755063 \nL 344.378715 214.684815 \nL 344.439594 214.72124 \nL 344.591791 214.752461 \nL 345.444094 214.738151 \nL 345.474534 214.587248 \nL 345.504973 214.755063 \nL 345.535412 214.755063 \nL 346.022443 214.727744 \nL 346.17464 214.755063 \nL 346.296398 214.739452 \nL 346.539913 214.755063 \nL 348.914187 214.752461 \nL 349.188141 214.755063 \nL 349.614293 214.748558 \nL 349.918687 214.73685 \nL 350.040445 214.745957 \nL 350.497036 214.756364 \nL 350.527475 214.669204 \nL 350.588354 214.749859 \nL 351.197142 214.755063 \nL 351.227582 214.679611 \nL 351.3189 214.740753 \nL 351.562415 214.735549 \nL 351.958127 214.755063 \nL 354.515038 214.756364 \nL 355.519538 214.717337 \nL 355.549977 214.639284 \nL 355.580417 214.75116 \nL 355.610856 214.749859 \nL 358.898312 214.744656 \nL 358.928752 214.550823 \nL 358.989631 214.700425 \nL 359.141828 214.743355 \nL 359.294025 214.756364 \nL 359.324464 214.675709 \nL 359.415782 214.723841 \nL 359.963692 214.753762 \nL 359.994131 214.644487 \nL 360.05501 214.747257 \nL 360.481162 214.749859 \nL 360.602919 214.749859 \nL 360.968192 214.749859 \nL 360.998631 214.543018 \nL 361.05951 214.755063 \nL 362.398844 214.72124 \nL 362.520602 214.755063 \nL 362.551041 214.666602 \nL 362.642359 214.73685 \nL 363.12939 214.747257 \nL 363.251148 214.756364 \nL 364.560042 214.745957 \nL 364.925315 214.755063 \nL 365.290588 214.745957 \nL 365.747179 214.755063 \nL 367.269149 214.747257 \nL 367.299589 214.636682 \nL 367.360468 214.725142 \nL 367.634422 214.756364 \nL 369.004196 214.744656 \nL 369.339029 214.752461 \nL 369.704302 214.753762 \nL 370.982757 214.734249 \nL 371.195833 214.743355 \nL 371.956818 214.693921 \nL 371.956818 214.693921 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 52.375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 387.175 224.64 \nL 387.175 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 387.175 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 52.375 7.2 \nL 387.175 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p166d3f566c\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"52.375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..3a77faf60
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,577 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "488431336543f71f14d4aaf0399e3381",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:07:38+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Pedro e o Lobo: Introdução ao Aprendizado por Reforço\n",
+    "\n",
+    "Neste tutorial, aprenderemos como aplicar aprendizado por reforço a um problema de busca de caminhos. O cenário é inspirado no conto musical [Pedro e o Lobo](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) do compositor russo [Sergei Prokofiev](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev). É uma história sobre o jovem pioneiro Pedro, que corajosamente sai de sua casa para a clareira da floresta para perseguir o lobo. Treinaremos algoritmos de aprendizado de máquina que ajudarão Pedro a explorar a área ao redor e construir um mapa de navegação ideal.\n",
+    "\n",
+    "Primeiro, vamos importar algumas bibliotecas úteis:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Visão Geral do Aprendizado por Reforço\n",
+    "\n",
+    "**Aprendizado por Reforço** (RL) é uma técnica de aprendizado que nos permite aprender o comportamento ideal de um **agente** em um determinado **ambiente** por meio da realização de muitos experimentos. Um agente nesse ambiente deve ter algum **objetivo**, definido por uma **função de recompensa**.\n",
+    "\n",
+    "## O Ambiente\n",
+    "\n",
+    "Para simplificar, vamos considerar o mundo de Peter como um tabuleiro quadrado de tamanho `width` x `height`. Cada célula desse tabuleiro pode ser:\n",
+    "* **chão**, onde Peter e outras criaturas podem caminhar\n",
+    "* **água**, onde obviamente não se pode caminhar\n",
+    "* **uma árvore** ou **grama** - um lugar onde você pode descansar um pouco\n",
+    "* **uma maçã**, que representa algo que Peter ficaria feliz em encontrar para se alimentar\n",
+    "* **um lobo**, que é perigoso e deve ser evitado\n",
+    "\n",
+    "Para trabalhar com o ambiente, definiremos uma classe chamada `Board`. Para não sobrecarregar este notebook, movemos todo o código relacionado ao trabalho com o tabuleiro para um módulo separado chamado `rlboard`, que agora iremos importar. Você pode olhar dentro desse módulo para obter mais detalhes sobre a implementação interna.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from rlboard import *"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Vamos agora criar um tabuleiro aleatório e ver como ele fica:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#pa5c3528530)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image7eb26753ab\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m68b070af30\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m7328ea8c2e\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pa5c3528530\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "width, height = 8,8\n",
+    "m = Board(width,height)\n",
+    "m.randomize(seed=13)\n",
+    "m.plot()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Ações e Política\n",
+    "\n",
+    "No nosso exemplo, o objetivo de Peter seria encontrar uma maçã, enquanto evita o lobo e outros obstáculos. Para isso, ele pode basicamente andar por aí até encontrar uma maçã. Portanto, em qualquer posição, ele pode escolher entre uma das seguintes ações: cima, baixo, esquerda e direita. Definiremos essas ações como um dicionário e as mapearemos para pares de mudanças correspondentes nas coordenadas. Por exemplo, mover para a direita (`R`) corresponderia ao par `(1,0)`.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "actions = { \"U\" : (0,-1), \"D\" : (0,1), \"L\" : (-1,0), \"R\" : (1,0) }\n",
+    "action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "A estratégia do nosso agente (Peter) é definida por uma chamada **política**. Vamos considerar a política mais simples chamada **caminhada aleatória**.\n",
+    "\n",
+    "## Caminhada aleatória\n",
+    "\n",
+    "Vamos primeiro resolver nosso problema implementando uma estratégia de caminhada aleatória.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "18"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def random_policy(m):\n",
+    "    return random.choice(list(actions))\n",
+    "\n",
+    "def walk(m,policy,start_position=None):\n",
+    "    n = 0 # number of steps\n",
+    "    # set initial position\n",
+    "    if start_position:\n",
+    "        m.human = start_position \n",
+    "    else:\n",
+    "        m.random_start()\n",
+    "    while True:\n",
+    "        if m.at() == Board.Cell.apple:\n",
+    "            return n # success!\n",
+    "        if m.at() in [Board.Cell.wolf, Board.Cell.water]:\n",
+    "            return -1 # eaten by wolf or drowned\n",
+    "        while True:\n",
+    "            a = actions[policy(m)]\n",
+    "            new_pos = m.move_pos(m.human,a)\n",
+    "            if m.is_valid(new_pos) and m.at(new_pos)!=Board.Cell.water:\n",
+    "                m.move(a) # do the actual move\n",
+    "                break\n",
+    "        n+=1\n",
+    "\n",
+    "walk(m,random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Vamos executar o experimento de caminhada aleatória várias vezes e ver o número médio de passos dados:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 32.87096774193548, eaten by wolf: 7 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def print_statistics(policy):\n",
+    "    s,w,n = 0,0,0\n",
+    "    for _ in range(100):\n",
+    "        z = walk(m,policy)\n",
+    "        if z<0:\n",
+    "            w+=1\n",
+    "        else:\n",
+    "            s += z\n",
+    "            n += 1\n",
+    "    print(f\"Average path length = {s/n}, eaten by wolf: {w} times\")\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Função de Recompensa\n",
+    "\n",
+    "Para tornar nossa política mais inteligente, precisamos entender quais movimentos são \"melhores\" do que outros.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "move_reward = -0.1\n",
+    "goal_reward = 10\n",
+    "end_reward = -10\n",
+    "\n",
+    "def reward(m,pos=None):\n",
+    "    pos = pos or m.human\n",
+    "    if not m.is_valid(pos):\n",
+    "        return end_reward\n",
+    "    x = m.at(pos)\n",
+    "    if x==Board.Cell.water or x == Board.Cell.wolf:\n",
+    "        return end_reward\n",
+    "    if x==Board.Cell.apple:\n",
+    "        return goal_reward\n",
+    "    return move_reward"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Q-Learning\n",
+    "\n",
+    "Construa uma Q-Table, ou matriz multidimensional. Como nosso tabuleiro tem dimensões `width` x `height`, podemos representar a Q-Table por um array numpy com formato `width` x `height` x `len(actions)`:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Passe a Q-Table para a função de plotagem para visualizar a tabela no tabuleiro:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p267d475764)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image00b8757863\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4a30fd26ed\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m28a95af906\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p267d475764\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Essência do Q-Learning: Equação de Bellman e Algoritmo de Aprendizado\n",
+    "\n",
+    "Escreva um pseudocódigo para o nosso algoritmo de aprendizado:\n",
+    "\n",
+    "* Inicialize a Tabela Q (Q-Table) com números iguais para todos os estados e ações\n",
+    "* Defina a taxa de aprendizado $\\alpha\\leftarrow 1$\n",
+    "* Repita a simulação várias vezes\n",
+    "   1. Comece em uma posição aleatória\n",
+    "   1. Repita\n",
+    "        1. Selecione uma ação $a$ no estado $s$\n",
+    "        2. Execute a ação movendo-se para um novo estado $s'$\n",
+    "        3. Se encontrarmos uma condição de fim de jogo ou a recompensa total for muito pequena - saia da simulação  \n",
+    "        4. Calcule a recompensa $r$ no novo estado\n",
+    "        5. Atualize a Função Q de acordo com a equação de Bellman: $Q(s,a)\\leftarrow (1-\\alpha)Q(s,a)+\\alpha(r+\\gamma\\max_{a'}Q(s',a'))$\n",
+    "        6. $s\\leftarrow s'$\n",
+    "        7. Atualize a recompensa total e diminua $\\alpha$.\n",
+    "\n",
+    "## Explorar vs. Explorar\n",
+    "\n",
+    "A melhor abordagem é equilibrar entre exploração e exploração. À medida que aprendemos mais sobre o nosso ambiente, estaremos mais propensos a seguir a rota ótima, no entanto, escolhendo o caminho não explorado de vez em quando.\n",
+    "\n",
+    "## Implementação em Python\n",
+    "\n",
+    "Agora estamos prontos para implementar o algoritmo de aprendizado. Antes disso, também precisamos de uma função que converta números arbitrários na Tabela Q em um vetor de probabilidades para as ações correspondentes:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Adicionamos uma pequena quantidade de `eps` ao vetor original para evitar divisão por 0 no caso inicial, quando todos os componentes do vetor são idênticos.\n",
+    "\n",
+    "O algoritmo de aprendizado real será executado por 5000 experimentos, também chamados de **épocas**:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "for epoch in range(10000):\n",
+    "    clear_output(wait=True)\n",
+    "    print(f\"Epoch = {epoch}\",end='')\n",
+    "\n",
+    "    # Pick initial point\n",
+    "    m.random_start()\n",
+    "    \n",
+    "    # Start travelling\n",
+    "    n=0\n",
+    "    cum_reward = 0\n",
+    "    while True:\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        dpos = actions[a]\n",
+    "        m.move(dpos,check_correctness=False) # we allow player to move outside the board, which terminates episode\n",
+    "        r = reward(m)\n",
+    "        cum_reward += r\n",
+    "        if r==end_reward or cum_reward < -1000:\n",
+    "            print(f\" {n} steps\",end='\\r')\n",
+    "            lpath.append(n)\n",
+    "            break\n",
+    "        alpha = np.exp(-n / 3000)\n",
+    "        gamma = 0.5\n",
+    "        ai = action_idx[a]\n",
+    "        Q[x,y,ai] = (1 - alpha) * Q[x,y,ai] + alpha * (r + gamma * Q[x+dpos[0], y+dpos[1]].max())\n",
+    "        n+=1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Após executar este algoritmo, a Q-Table deve ser atualizada com valores que definem a atratividade de diferentes ações em cada etapa. Visualize a tabela aqui:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p31952a86ca)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image3fd90cd4cb\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m32673975ec\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m019fd15495\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p31952a86ca\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAW4AAAFpCAYAAAC8p8I3AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nOzdeXwURd7H8U/NmUzug4Rb7kMRQW4RFRFFlwVdXFRUdlFRQTxQ8FgUFVRQ1xMeZBE8F0VXF1R0PUCUS+VQhKDcoCQkQO7MPdNdzx+ZzMJKAMlMepLUm1deyXSa7u8M5Jea6qpqIaVEURRFqTtMRgdQFEVRfh9VuBVFUeoYVbgVRVHqGFW4FUVR6hhVuBVFUeoYVbgVRVHqmKgVbiHEECHEdiHELiHE/dE6j6IoSkMjojGOWwhhBnYAg4FcYD1wjZTyp4ifTFEUpYGJVou7N7BLSrlHSukHFgHDo3QuRVGUBiVahbsZsP+Ix7mhbYqiKEoNWYw6sRDiZuBmAKvV2qNr165GRTkhn89HRUUFmZmZRkepVmlpKVarlYSEBKOjVCs/P5+srCzMZrPRUar166+/0rJlS6NjVCsYDHL48GGaNGlidJRqOZ1OgsEgqampRkep1uHDh0lOTsZutxsdpVpbt27F4/GIY35TShnxD6Af8NkRjx8AHqhu/6ysLBnLdu7cKefNm2d0jONavHixXLt2rdExjmv69OmyuLjY6BjV0nVdTpgwwegYx1VUVCQff/xxo2Mc1+rVq+WSJUuMjnFcc+fOlTt37jQ6xnGF6uIxa2a0ukrWA+2FEK2FEDbgauDDKJ1LURSlQYlKV4mUMiiEmAB8BpiBV6SUW6NxLkVRlIYman3cUspPgE+idXxFUZSGSs2cVJQo0HWd9evX8/rrr6PretW1HkWJCFW4FSUKunbtyrx58yguLqZJkyZUVFQYHekomqZx4MABo2Mop8iw4YCKUl99/fXXDB48mMmTJ1NYWIjP5+PTTz9l5MiRRkcDKvPt2rWLnJwcunfvzsUXX0zjxo2NjqX8DnWuxb1nzx7effddo2MoSrWCwSAWi4WcnBw++OADrFYrgUDA6Fhhs2fPxul0cvfdd/POO++wfft2oyMpv1OdanEPGzaMuLg4+vTpw5lnnsmKFStielKM0jANGjSICRMmsGTJElwuF4FAgN27dxsdC4BFixYxePBgrrjiCqZMmcK8efOYPHkyPXv2jOnJW0eSUuL1elm4cCGtWrWif//+xMfHGx2rVtWZFveePXuIi4tj7ty5jBgxgksuuYScnByjYynKMeXk5DBr1ixuueUW8vPzSUpKMjoSACNHjmTZsmUsX74cv9/P1KlTGTt2LA6Hw+hoJ83j8dC8eXN8Ph+fffYZnTt3NjpSraszhXvjxo307t2b8vJyXn31VRo3bsyqVavU1XolJpnNZkwmEyaTCYvFghDHnrlc20wmE0OHDuX777/HarWyfft2WrZsGTP5Tsbbb7/No48+Sq9evbj11lu58cYbWbx4sdGxalWd6Sr585//zJlnnklBQQFNmjRh0qRJ5Ofn16n/cErD0q1bN9asWcOWLVs488wzjY4TNnr0aPx+P0888QSnnXYabdu2NTrS79K8eXNeeuklCgoKmDBhAnl5eVx88cVGx6pVdabFDbBixQqGDh2Ky+WioKCAW2+9ldLSUqNjKcoxZWVloes6hYWFRkf5DZvNxvnnn4+UEr/fb3Sc32XAgAF8+umnBINBpk6dyjfffEOfPn2MjlWr6lThzszM5IILLuChhx4iOzub1157jYceeohdu3YZHU1R6pyBAwfi8/n45ptvjI7yu/Xq1YtevXpx0003sWnTJqPj1Lo6VbirVHWPpKamcuedd/Lmm2+yb98+Y0MpilIr5syZw6233sqIESPo3bt3g+wurZOF+0jt2rVjzJgxTJ06FbfbbXQc5RQsXbqUAQMGcPHFFxMIBNA0DU3T1IXnWmAymerUlPwZM2bQoUMHRo0aZXQUQ9X5wg3QqlUr5s6dy+jRo8nPz4/qufbu3RvT/8mDwSD79+8/8Y4xZMiQIXz22We89dZb9OvXj169etG7d282bNjAtm3b2LZtGx6Px+iY9dKDDz7IjBkzcDqdRkc5obKyMg4cOECXLl0aZCv7SHVmVMmJOBwOZs2axaxZsxgzZgzt27eP+DmWL1/OBx98QNeuXenVqxdnnXVWxM9RU2+99RabN2+mU6dODB06tE5MZbZYLFgsFhwOBxs2bAAqJ1lMnDgxXFDOPPPM8ASRgQMH1rmRELHKZrPF1KzO6pSVlTFnzhxGjhxJmzZtDMuxZcsWkpKSaNWq1Unt/9lnn7F//35atWrFRRddFLEc9aZwAzRp0oQxY8awYMECJk6cSHZ2dkSPbzKZeOSRR3jsscc4fPhwjQq3x+Nh3LhxEWm9t23blqpbv6WmpnLXXXdxyy230KlTpxoV7p9++oknn3yyxvmgslX9ewgheP7558OPly5dSlFREQD/+Mc/OHjwIABXXHEFl19+eUQyKrHr4MGDbNu2jQceeMCQ8wcCAW655RaaNm2K1+vF6/Uya9aso1r+q1atYv78+Uf9vbPOOouMjIyI366vXhVugPbt2zNx4kTGjRvHm2++GdFpvAMHDuTiiy9m9+7deDyeGq2ZEh8fz2uvvRaRt3xxcXFs3LgRqBwqdeGFF3LgwAFuuOGGGj3/Ll26MHXq1BrnA0hLS6vRtO+hQ4eGvy4oKAivtvevf/2LRx99FICLLroonNdsNh93NmBVK9NqtZ5yppNR9Uu0Z8+eMTN78n+98cYbXHPNNSxdutToKMek6zp33nknr732mmEZKioq2LFjB4899hgul4sBAwawbNmyo6baDxw4kAcffPCov9e0adOoLCVQ7wo3QHZ2Nm+++SYTJkxg6tSptG7dOiLH/emnn3j//feZM2cOmqZx//331+h4QoiI9dVVFe49e/bwxRdfcMcddzBu3Dj69+9fo+OaTLF3GaRx48bhdxIPPPBA+N9h+fLl/PGPfwQqf2BuvfVWoLI49+3bFyEEUkrWrl3Lhg0b0HWdXr160b9//6j1mWZkZFBSUoKu61E5fiQ0a9aMvLw8o2NUa/PmzWRnZ0f8HfTvcd999/H888+zevVq5syZg9PpZPTo0cycOfOo/Wrr56VeFm6AhIQEpk6dyuuvv871118fkT7RTZs28f777+P1ern44otjsqgtW7YMn89H69atadmyZUxmjKQjf/kNHjyYwYMHA5CXl8ecOXPC+3z55ZdAZd/57NmzmT17NmazmVGjRrF3796YvvN8Q7ZixQpWrFjBP/7xD0NzzJo1i06dOjF//nwmTJjAvffey5NPPmnYRdJ6W7gBWrduzfXXX8/TTz/Nk08+SUpKSo2ON2rUKFavXh3VFlpNTZw4kc2bN9OzZ0+joxiqWbNmPP744wD4/X6WL18OwL333ktFRQULFiwIv/2+9957eeaZZ4yMayghBFOmTOHvf/87kyZNMjpOmJSSzz//nEsvvRS73W5oFqvVyty5c1m3bh3Jycm8/PLLhuap14UbKi/cPfXUU4wePZoFCxaQkZFRo+Ode+65EUoWHTabrcEX7f9ls9m49NJLAejbty/9+/fnxRdfJCkpiT//+c988MEHBic0lhCCbt268eGHHxodJUzTND766COaNm1Kv379jI6D2WxmyJAhnH/++ZhMJsN/kdT7wg2QnJzMK6+8wvTp0xk/fnxUhgoqdUNKSgrdu3dn3rx5CCFo0aIFqampRsdS/kdJSQnz5s3jk09i637jsbLud4Mo3ADp6encdtttvPHGG9x00020bNnS6EiKAUwmEwsXLuSnn35CSskZZ5xhdKSYkJmZSceOHfnmm29iooU7e/ZsbrnlFqNjxKz6feXqf7Rr146xY8dy//33q+nxDdzpp59ea0XbbDajaVqtnOtUpaam0qJFi5i4OUkwGOTDDz9k2LBhRkeJWQ2qcAO0aNGCBQsWMGbMGHJzc42OozQAS5cu5ZJLLjE6Rp3x4IMP8tFHH8XsAIBY0OAKN1T2Uz377LOsXr3a6ChKA2CxWOrEtPKOHTty6NAhiouLDc0xc+ZMmjVrZmiGWNcgCzdUDhe7+uqrjY6hKDGjT58+7Nu3j4KCAqOjKCfQYC5OKopyYjNmzCA5OdnoGMoJqMKtKFEmhKgzt9bKzMw0OoJyEhpsV4mi1BYhhOFTtpX6RRVuRVGUOqZGXSVCiH1ABaABQSllTyFEOvAO0ArYB4yUUpbULKaiKIpSJRIt7oFSym5SyqoFMu4Hlksp2wPLQ48VRVGUCIlGV8lw4PXQ168D6vYkiqIoEVTTwi2Bz4UQG4UQN4e2ZUspq+7YWwAYt/q5oihKPVTT4YDnSinzhBBZwBdCiG1HflNKKYUQx7ypYqjQ3wyQmJjIzp07axglenJzcyktLY3pjIWFhei6HtMZXS4Xe/fupbCw0Ogo1fL7/TH9GpaXl+NyuWI6Y0FBQcz/vJSWlrJ///6I3PM1Wo5316QaFW4pZV7o8yEhxGKgN3BQCNFESpkvhGgCHKrm784D5gFkZGTIr776qiZRoqq0tJTc3FxiOePu3btxOBzhG+rGosLCQtauXWv4WsbH43Q6Y/rf2ev18s3hb/jgq9hdQ9yR72CQZ1BM364tLy+PjRs3smvXLqOjVOu4r5+U8pQ+gAQg6Yiv1wJDgKeB+0Pb7weeOtGxsrKyZCzbuXOnnDdvntExjmvx4sVy7dq1Rsc4runTp8vi4mKjY1RL13U5YcIEo2McV1FRkezxeA9JDP9pvLqxXLJkidEv1XHNnTtX7ty50+gYxxWqi8esmTXp484GVgshfgTWAR9LKT8FZgKDhRA7gYtCj5X/4XQ6ufLKK42OoShKBOzevZu777671s53yl0lUso9wFnH2F4EDKpJqIZAShnT3RqKopy8QCBAaWlprZ1PzZxUFEWpY1ThVhRFqWNU4VYURaljVOFWFEWpY+pV4c7Pz+e1114zOoaiKEpU1avCXVZWpu4jGSFOp5MxY8YYHaNeCwQCBINBo2ModZC6A45yTJqm8euvvxodo17SdZ1vv/2WVatWkZaWRrdu3ejVq5e6q3kdVtv/dvWqxZ2enk7Tpk3JyckxOoqiVMvv93PVVVdxxhlnEBcXx1VXXWV0JKWGZC2veVKvCndWVhYtW7Zk48aNRkdRlGrdd999LFy4kGAwSPv27XnhhReYNm2a0bGUOqReFW5FqQvuv/9+rr76atasWUPr1q156qmnuPPOO42OpdQhqnArSi1LS0sjEAhgs9l44oknaNOmDSkpKUbHUuoQdXFSUWrZ7Nmzef755+nYsSMpKSm0b9/e6EhKHVPvWtzDhg1j48aN7N+/3+goSh2gaVqtXVjSdZ0nn3ySDh06MGrUKHr27KmKtnJK6l3hzsrKoqysDK/Xa3QUJYaVlpaydetWRo4cSU5ODgUFBVE9n9/vZ8GCBbRq1YqhQ4eqoX/1jBoOqCi14IMPPmDcuHE8++yzTJ06leeeey6q56u6g9JVV12FyaR+7Oqb2h4OqPq4lQbj3Xff5aOPPgJgz5496LrO9OnTmTt3LvPmzWPTpk1ROa+UkhdeeIFx48ZF5fh10cyZM9m6dWv4sdVqZd68eVgskSlJK1aswGq1cu6550bkeLGmXhbu+Ph4vF4vUsqYfUvqdruJj483Oka1hBDY7XZ8Pl+t3yPS5/Ph9/tPat9XXnnlpNenGTVqFA8//DAA//73v3G5XFx33XXs3LkTt9tNhw4dTjVytXw+H+PHj2fSpEl07tw54sevq0aPHo3b7Q4/DgaD9O3bF03Tjrl/8+bNeeutt6o9nsViIT4+Hk3T6NatG0OGDMHv93P77bezcePGqL/LMZlMmM1mAoEAVqs1queCelq4X3rpJXr06MGGDRtitnBfeumlrF+/3ugY1UpKSuKee+7hiSee4NFHH43KOaSUrFq16jc3RV21ahUrVqw4qWOMHj36pCdcCSHC/x+6du3Kk08+SadOnZg/fz4jR47E4XD8vidwAsXFxbzwwgvcdtttdOrUKaLHruuaNm161GMpJevWrat2/7y8PIYPH17t9zt27MhVV12Fpmn4/X4uu+wyOnXqRHl5OT/++CPdu3ePWPZjad++Pf369WPhwoX89a9/jeq5oJ4WbiFErfc5/V6x/G4A/lvkovk6SilZsWIFgUDgqO3nn38+Dz30UNTOCzBkyBCGDBnCnDlz+OKLLzCZTBF9rh6Ph9mzZ3PBBRdw9tlnR+y49dWRv1SPpUWLFnz55ZfVfv/nn39m4cKF6LpOeXk5y5cvJy0tjZ49e7Jx48aoF+6q7LVVd+pl4VbqBpPJFO66MMr48eOjclyPx8Pq1auZOnVqVI6vHK1z58489thjBINBXn75ZTIzM/n888955plnyM/PNzpexKnL24oSYYWFhdx444289957RkdpcMxmM9u3byc9PZ2WLVuybdu2mH5ne6rqbYv7wgsv5KuvvuLCCy80OorSgOzcuZO5c+fy8ssvk5ycbHScBkcIQXp6OqNHjzY6SlTV2xb3I488olZcU2pVbm4ub7zxBrfeeiuZmZlGx1HqsXpbuBWlNkkpKSgooLy8XE1jV6Ku3naVKEpt+vnnn5k1axYLFiwwOorSAKgWt6JEwCeffMKCBQsiNvNPUY6n3v4vi4uLY+TIkSxatIirr77a6Dh1zu23386WLVs4fPgw27dvZ8GCBSQmJhodK2ZNmjTJ6AhKA1JvC/dFF11EXl4eFRUVTJkyhfXr15Oenm50rDrB5XKxceNGbr/9dr777jt27NhBcXGxKtyKEiPqZeHesmULrVu35tFHH+WLL74AYN26dQwZMsTgZHXD7NmzmTRpEq1btyYQCHDdddcxbdo05s+fb3Q0RVGop4V7z549tGvXjlatWnHRRRexf/9+fv75Z1W4T9J9991H586dmTx5Mq1bt+aqq65iw4YNRsdSFCXkhBcnhRCvCCEOCSFyjtiWLoT4QgixM/Q5LbRdCCFeFELsEkJsFkIYskjD8OHDWbhwIc8//zx5eXncfffdXH/99UZEqbNeeeUVAL7++mvmz5+vukkUJYacTIv7NWA28MYR2+4HlkspZwoh7g89vg+4FGgf+ugDvBT6XOvWrVvHpk2bWLduHbt37yYpKcmIGHVWv3796NWrF8FgkLi4OKPjKHVMfZxmHktOWLillCuFEK3+Z/Nw4ILQ168DX1FZuIcDb8jKJbK+FUKkCiGaSClrfZWXpKQkBgwYwIABA2r71PWGxWJRw9uUUxLrq3PWdaf6U5l9RDEuALJDXzcDjrxLb25oW/1bnusUrVq1in/+85/s37+fcePGcdlllx13nWFFUWKbruvceeedbNmyBYDvv/+eF154Iao3b6jxkUOt69/961UIcbMQYoMQYoPH46lpjDpB13W2bt1K27ZtyczMpF+/fqxfv77au34oihL7fD4fq1evZtCgQVx00UWsXr0an88X1XOeauE+KIRoAhD6fCi0PQ9occR+zUPbfkNKOU9K2VNK2TOWb+EVSfv27WPHjh389a9/pVevXlx++eXYbLaYvhOOoijHd8899zB37ly6detGt27dmDt3Lvfcc09Uz3mqXSUfAn8BZoY+f3DE9glCiEVUXpQsO5n+bU3TWLJkySlGib7CwkJ2794dkYw2m41Zs2YxYsQIFixYQF5eHgUFBTU+dk5ODr/88gsHDx6sccZoKSgo4NNPP43pe22Wl5fH9P9Ft9tNQn4CbZa0MTpKtZL2JZHjyonpfu49e/ZgsVjIyck58c4nMHjwYCZPnszdd98NwOTJk5k4cWKN/x8d7534CQu3EOJtKi9EZgohcoGHqSzY7wohbgR+AUaGdv8EuAzYBbiBMScT0O8XjBuXfeIdDeJw6PzlLw6ys2ue8cj+7OzsbM4555waHxPgl19+Ye7cFEpLY/d1bNfOzuWXNyIhIcHoKNWyWCwR+XeOFqfTSS97L2ZmzzQ6SrW2lWyjwlQR06+jw+HgifQncGe7T7zzyXgSxjEu/PV4an5nJb+o/obZJzOq5JpqvjXoGPtK4LaTThb+eyYKCvr93r9Wa1JSdtGkSRH9+sVuxoMHD1Jamh3Tr2Pz5svp0aMHNpuNiooK0tJTOVhygKSEFMoDh/i85A32uLdiCliwi0SEbia/4gB904Zwceur8bt9NG/UkvLychISEigpKcHhcBAIBNA0jYSEBKSUxMfHh6foV1RUkJKSEn7s8/lISUnB5/MhpSQuLg6TyRS+v+Zbb70VsX9nv99PIBCI6C+q4uJi1q9fX+OMuq7z6aefkpuby8iRIykvL+fFF19k+vTpNX5HpOs6hYWFMf3zsnnzZorOLKKsXZnRUaqVaKp+7oQa66XUKil1igIH2OPaigmdD/Pn0C7hbPy6HxvxdLD14YDvV8o8pXRK7c5pGV1JtqYxecW1JFkzuK37gzSyNcEWsGEymcJ3iDeZTGiahpQSn8+HEAJN0xBCEAgEwt8XQuD3+8NvQ4PBIDabLeLPc/ny5ezcuZODBw/So0cPLrnkEqxWa8TPc6pcLhcfffQRd999N1dccQVvv/02TZs2ZeXKlVxyySVGx1NOQC3rqtQqieSHQ98xbcMDvLThRczOZpSVBfh280+88ekS1uz4mtxf89j43Y+s3ruCX4p/IefgFuwymXiRzNubXuGzXR/i9FZgs9kQQmA2m4+6S3sgEMBqtaJpGhaLBU3TsNvtCCGwWCwEg8HKLFL+5g7zkTJ+/HhSU1O58MILueuuu3C7I/SWPEKSkpIYPnw4N954I3v27OGBBx5g06ZNdaJo+/1+5s6da3QMQ6nCrdQqkzDTM/NCmgR6sHV7MZu3HuaHzfmUH7BhdzfGtd9B3g4/W384zHc//MDWPetZ+f1XeFxB1u7+hkMVRcxd+38U+wqpqKgAKt+aezweLBYLJpPA4YjH6/VgtVrx+XzExcXhcrnCre2EhIRwEXc4HBF/jg8//DDPP/88bdq0YdeuXbz//vvcfvvtET9PTfXp04cZM2aQkZHBqFGjeOihh4yOdEIzZ85kyJAhJCUlce6557J69WqjIxlCdZUotUrXdRLMDl7844vcsHgM/8n5BN0H8TIOm7Tx/S6NP/cewY2De1HmKsXmsZHr/g/e8iIKi0vYqe0mGDAz/KU/8sXtK4DKkTpxcXF4PW5yls9k1/p/EgxqdO73F3oMnUZFRQUZGRl4vV7i4+MpLCzEbrcTDAZxu91kZGRE9Dn+7W9/o3///owfP54ff/yR119/nXfeeSei54iEtLQ0+vfvT0pKCn379o35ZSHKysrIzc3lxRdfJCEhgbKyMvbu3Uvfvn0b3Axf1eJWapXJZMJut+N1evjHiLlc1ukPWMxm2jRqQ992fenaqgu/HP6FrXk5FFUUk1+UT0LRabi2p3Bmcmc8ZYWge9HKBDe9eBNCCLxeL8XFRVQc3MruraspKffSrMswUpt2o6K8nMTERA4fPowQApfLRWZmZng6f2pqasSfo91uZ+DAgbz77rusXr2atm3bqju+R0BOTg5NmzYN38X93HPP5ccff4y5bqja0LB+TSmGk1Li9/tJS0sjEAjw0og5PBj/EP/e+G9KnaUkmBNwiHh8ws+hom2UlZSRZE1meL/hOCucxJNO0eFDmNIO4D8YQNOCWK1WVix+nkP71lCSv5/uF05kwLCJBIOV3/N4PKSlpaFpGg6Hg7KyMsxmM1JKnE4nKSkpEX+eTz/9NJ9//jnfffddneiCqAv69+/Pq6++yq233sqOHTu44YYbePjhhxvkL0VVuJVaZzKZwhcT0+LTmXbJNKzCzr/WvcvB4kMQABEAoQm6N+9OvDmePfl7iLfEk2TNoG3LTrz9+eu0ubiAV5fMZ/TQv7D+q/fJbtKc4be8QnarruHjVw3zM5vN4VElR04MUavY1S2PPfYY/fv3p23btrz66qs0a9bM6EiGUIVbqXUmkwmn00lCQgIul4tkezIz//AE0y59mCv+70+UlJewa/8espIyKXYWkWhNwuv2QkBy+HARidYEBvcYRm7uDlbJxXw77lXSNMmQgddxWud+WK1W3G43drs9fHHS6XRis9nw+/04HA40TUPX9agO0UtNTUXXdUpLS6PSJdMQNW7cmJSUFL7++uuYGl5Z21ThVmpV1TjrjIwMiouLSU1NxeVyYbPa8Dv9LL1tKfuK9/HRxo9weV2YgiYSbA7KS8tBCjxuL3azjasuuoqeZ/Vk5ebPeXntVM7/w1Wc1XcomqbhdDpJT0+nvLyclJQUSktLyczMpKKigvj4eIqKinA4HEgpcblcUZvh17t3bz766CN++OEHBg4cGJVzNFTRXHmvLlCFW6lVQgjsdjvFxcXEx8dTVlaG1WolGAySmJiIlJJ2We24ffDtSCmxWcwUrF5Gwbp/47DHkTHwUlL7DcJqt1NSUkKgIIinVND/ohHYbDaklKSmplK4bx/rF8ymOPdX0tp2psdfxpKa1Sjc363rOrqux/S6KcpvvfDCC0yePFkVbqMDKA1LVYs7JSWFsrIykpOTcbvdWCyW8Fhs/F5MPi/bpt6O9HtpfsW19HxgBrowYTWb2DvvSYp+3EhQ09lVWIr98CF8OevZsGYlhzZ/T0DT6HzVDXT/09X4fV40r4+3b74eZ7mTYVMfJbl1W7JbtMRkMuFyubDb7Ua/LMpJ2rJlC5MmTWrw1yZU4VZqndlsJhAIhGcxVl1INJvNaBVlHJj3NK5fd9H57mlYk5IJlJbg3bMTBPgkNPvTdZw2+jaCrgqafb2cnjt+pmjNSloNuJAzR91EMOjHVVKCv6IMTYKOZNiURwhqOqsWvsHm1au5Zf5rtDm7B2az2eiXQ1F+N1W4lVolhDhqHZGqNUOklBAM8stLM9AOHqDNtbfiP1xA8HABAklVA0tI8P+6F6+U6EByx86kduuB5g/iKS2i/JfdaFKiSdCkRJcSTQddSoK65OyhwwjoOgsn3c3VM56ifR9DbomqnIJ169Zx2mmnkZWVZXQUw6nCrdQqKSXBYJC0tLSjLk5aLBb2L/4nnl0/0/q6W5oHB38AACAASURBVCHgReggROjjqGNUFnCQaG4Xfikri3WoQGu6RJeEi3dQk2hSJxjap8t5A/F5/cwddwsT3/kXnc8+26BXQ/k9fv75Z5o0aUJ6errRUQynCrdSq0wmE3FxceTn55ORkUFhYSEJCQn43C6Kl31Ix2tvQ3OXIU2AEJhCLXRTqHJLKStb55LKCl5VpHWJrkuCUkfTJZoGwVDhDug6QQlBXUfTBZqu0/mc/hzKzcVTWGjky6Eop0QVbqVWVbW44+PjCQQC4QuDRauXYUtIxFuYh9kkMJkrRw0IM5iPKNy6rGxVS12ApqNLHSlB6qGWtl5VoCUBvbJ7JKhLgpLKAq5XdqMEgjoZzU9jzp138PLWnxCqrzumlZaWkpeXx/nnn290lJjQsMfUxKiHH344vPRofVQ1IqDqs5SSiu/X4mjVDs3jQve4kG4XeF3gcSO8bsw+D2afB+GtfCy9LqTXje5xo7vd6G4XutuF5naiud0E3K4jPpz4Xf/98FZU4HVV0LR9WzSf18iXQjlJhw4dYvv27fTv39/oKDFBFe4Y8vHHH9O5c2fOOeccevXqxdSpU42OFHFV62d7vV4sFgt+vz+0zYTU/OHCrXtcSI8L6XFDqFgLb+XXeDxwxH6610XQE/pwuwm6nQRDRdvvduFzOvG7KvC5nHidbrxOJ16nE09ZWfhGDIpSl6iukig7fPgwW7ZsOal9v/vuOy666CJsNhvvvPMO8+fP5+DBgzF9777fS9d1fD4fqampuN1ukpOT8fv9+H1+ZNFB7KF1TIRZYDIJhFkgTCYq2xiSIKDpOkFdJ6hVdoMEQl8HpCSghT50iT+oE9ShvLwMsyMBvybx60d8PzQJJ5ratGnD3r17GTBgQMwuPdq9e3c2btzIBRdcYHSUY5JSsnXrVk4//XSjo8SM2PyfVI8UFRXx1VdfndS+P/30Ey6Xi5UrV3LTTTfhcDg4fPhwvSrcJpMJm81GUVERjRo1oqSkhKSkJOKSU8j/+lNsJhOkpkKoeGOqHFIS9PsQ9nh0qvqtweeqwF14GL+m4wvq+HWJT9PxBSWayYIlM5sAgrIDuTgaN8Ov6wQ08GkaQR0O5xfg90a3q2TMmDEMGjSIESNGRGUVwkj4+9//To8ePfjhhx+MjnJMUkqmTZsWs/mMoAp3lHXq1Ilp06ad1L7vvvsuDz/8MM8++yzXXHMNXbt2pUuXLlFOWLt0Xcfv99OoUeX089TUVPx+P03+NJrDa5ZTun0LWrOWJGRmoZsEukkQFBDcvxtri7ZIwHPwAIHyMrw+X2W3R1DDr0k8QYkvqOHVdPwI9P2/4sdMfIuWlOXnIxISCGjg1XTKiovZs/Unug29HBr4LDyl7lGFO4ZcfvnlDB48mPHjx/Pee++RmFj9XZ7rMl3XMZvN6LoeXmbV3rQlusVGwOWGvTtB07AlJhKQGmbAX16G2Lyucqy2phHQdPyajl/7b/dIUOqhsdsQ0DS8pcX4gjpFhYV4Ahp+BMktWlFSUsKhvAK8/iBDx41r8NOnY92hQ4fq1bvOSFCFO4bYbDZsNhtvv/220VGiRgiBzWajoqICu92Ox+MJF3HNHo9fl8iAhrm8jKAWQDuwPzQcUCAADRmeZOPXdYKawK8f2Xeth/u8g3rlhJugFkDTIBDU8DidFOcfRJeAMBGfmGD0S6KcwNVXX83SpUuNjhFT1KgSpVZV3QEnNTUVj8dDUlISuq5jsVhode1N+EL91K7iYtzOCnyajlfT8Wg6bk3HG9TxBCsf+zXwhVrdR7W8db1yxqRedfGycpsuoby4BF3XkSYTvUb8CRGnVgdU6h7V4lZqVdWyroWFhSQmJlJaWorNZiMQCNC0/2B+0EGXOroMoFe4IahXXp8UlW0MKfXQJBwIhibb+EMXK/161WgRiV+r/H6gqoBLiYiLw+vxVe6jBel2wQW0bNPG4FdEOZ5gMKgWAjsG1eJWapWUkkAgQGZmJm63m5SUlPCdaCpcbpJ6nVfZyg5qOCucuAOVLWx3QA99LStb3EEdT1DDExpR4g1q+IIaPk3DH5T4NQ2/phMIFfNAUMfldOP3+Ulq1IhLbr0Fc1w8xcXFRr8kynE88sgjPPjggyQkqC6tI6nCrdSqqgk4brcbq9WK1+sNrxIYn5REh1E34g3KUIHW8IZGi3iDGt6gdkTRruxC8QZluHvFp0l8oe4Svybw6+DX5FHjvQNSkt2+PeXFJfT74zB1I4UYp2kaZrNZXUD+H6pwK7VOShle1rVqAoyUEovFQlq7jjS/eFioUIda1cHKvu3/9m9LPIHK7/tC+/lCo0wCoeJd2V2iVRZxXeLXIajpnH7eBWjCwjkjrsRisTTo+xYqdZcq3EqtqiraDoeDQCBAfHx8+CYKHo8HU0IiGV264cdU2erWKrtG3EENd7iIBysvVoYfV7bGvVrlGG6fLvEGKyfb+HUNX6i1rQsTac2aUVFRzpnnnYemabhcLqNfEqUaX375JUlJSfRRa6b/hircSq2qWtb10KFDJCQkUFRUFL4jTmpqKvHx8XS4ajTZfQdUdo34NdwBDXdQr/wI6Lj9El9Q4g3KUHdJZSvcGwSPJvEFK4cEekPdJwFNQ1qsdLlwMOuXf8WMxUuwx8VhtVrJyMiI+nPu2bMn69ati/p56puqbjR1a7nfUqNKlFpVdXEyMTERn89HQkJCeEKO1+tFSolJCDoPu5I936wh4HUf0br472qCOqGbJoQm3ISXbz1iCKA/tCZJEBOtunYngGDAlSPQrDaCwSBSSpxOJ0lJSVF9zjNmzODss89m06ZNUT2P0nCcsMUthHhFCHFICJFzxLZHhBB5QohNoY/LjvjeA0KIXUKI7UKIS6IVXKm7zGYzmqZhtVoJBALh2ZMWiyU89KvlhZfg6HQG3qDEHZThFnf4wmRoe1X/ty9Q2d/tC1+0/G+/d1a7DjjS0tm39SfOHDiQhMRETKHFrGJ14aeGrqysjMWLF3PttdcaHSUmnUxXyWvAkGNsf05K2S308QmAEOJ04GrgjNDfmSOEUIMwlbCqe05WLedadZFSShkuplA5Lf4P0/+OKS3jiIJd1WUicYUuSnoD/y3mHg08oaLt1TR0i5Xk5qdhSUyirLiYP915Bx179w6PUhBCqIuTMSoQCJCXl0fLli2NjhKTTli4pZQrgZMd7DocWCSl9Ekp9wK7gN41yKfUM//bVeJwONB1HZPJhMfjIRAIAJXT/5u2a8/Vc14hqWUrPAE99FF5IdJXNb473Meth0ei+IKVfeB+KfD6A5QXl9D9osFcNGYMcfHxVFRUoGmaujgZw+x2O4MGDTI6RsyqycXJCUKIzaGulLTQtmbA/iP2yQ1t+w0hxM1CiA1CiA2BgKcGMZS6pOpiU2lpKXFxcZSXlwOVM+QSEhKw2+1IKfF6vVRUVNCud1+GTptB9z+NxCdFeJSJ32yh9YALwkMEvUGNuMwsEhs3xatpldPhfQFsDgdX3H47g2+4ASEEXq+X1NRUzGYzFosl6v3byqlJSkrinnvuMTpGzDrVDr6XgOlU3rJ1OvAMcMPvOYCUch4wDyApKVv6fKeYRKlzbDYbWVlZmM1mGjVqFJ5cUdVNYrFYcDgc4W09Bg+hS79z+ePk+4HQXd5NAkdqKs4jZj5abHYQ4qg1tm1xcWS1bIkeGnIYHx+PECI88aY2JnYIIXj//fejfh6l4Tilwi2lPFj1tRDiZaBq6a48oMURuzYPbVOUsCP7sqs+H+l/16YwmUxY09JITEv7zb5p2Y1P6pxVR6w6X23OxBNC0LZt21o7n1L/nVJXiRCiyREPrwCqRpx8CFwthLALIVoD7QE1gFVRYpgQgtGjRxsdQ/kdhJTy+DsI8TZwAZAJHAQeDj3uRmVXyT7gFillfmj/KVR2mwSBu6SU/zlRiJSUdNmhw92n+hyizmp1ccYZhZx22mlGR6lWQUEBP/5ox+v9bas0VqSl7aBfv9YxPZJjy5YtnHnmmUbHqFYgEGDfvn20b9/e6CjVKi4uxu/307jxyb0bMsK+ffv4qdFPBBICRkep1o5nd1BWXHbMt4YnLNy1ISkpS/r9242OUa3k5H08/PCaGo8pPXTo0FGPrVYracd4+38qPv30Uxo1akSPHj0icrxoeP755xkzZkzM3nsRYMqUKTz++OMROZbf7ycQCJCQkBAewZKcnFyjY5aWlvLGG29wxx13RCRjNGzYsIGioiIuuSR2p3G8+eabnHfeeTHdGOvYsSOHDh06ZuGOkdkHAr8/dluKgUARdru9RkX266+/ZvDgweHhbgBnnHEG7733Hp06dapxxvj4eBISEiL2iyAQCLB+/XrOOeeciBwPKn9RpaSkRCxjpFWtmRKJfH6/n0WLFpGenk6LFi1o2bIlL7zwAnfccQetWrWqUcZI/sKPBofDgdvtjumMdrudxMTEiGV0Op3s3LmT7t27R+R4cPzrMGqtkigLBoN8+OGHXHvttUcVbYCtW7cyduxYtmzZQiy88zmS2+3moYceMjpGnaXrOsXFxWRkZPDQQw+FW96lpaVGR1OiIDc3l1mzZtXa+VThjiIpJV9++SW33noreXnHHlyzZs0a/vznP/+mG0Wp2+Li4ujduzdjx45l48aNjBgxgn379tGtWzejoyn1QIx0ldRPUkpKS0uPW5SllOzZs+c3rXGl7rvwwgvZunUrl112GYsWLYrprgOlblEt7ijy+XysWbMGTdOOu18gEGDZsmW1lEqpLWazGYfDEZ74o5YnVSJFFe4oslgstGvX7oSTPcxmM6effnotpVIUpa5ThTuKzGYzTZo0OeFdqi0WC82aHXNJF0VRlN9QhTuKhBAMHjyYUaNGHXe/5557juzs7FpKpShKXacKdxQJIUhKSuJPf/oTN9xww29mDDZp0oRx48Zx3nnnnbBVrig1oWkar732mtExjuk///kPBw8ePPGOSpgq3FEkpUQIwdChQytvtxW6o3kVt9vNmWeeSefOnQ1KqDQEc+bMYfjw4UgpufTSS1m1apXRkQA4ePAgl156KVu2bGHSpEkxPRs01qjhgFFWXl7Oo48+yptvvvmb0SVlZWVMmjSJjIwMhg4dGl7KVFEixe12s2PHDh544AFat26N0+lk79699OvXz9Dbtkkpyc3NpXnz5owePRpN07jxxhspLS0lNTXVsFx1hWpxR4mu6+zbt4/x48fz/PPPEwwGj7mf2+3mmmuu4bnnnqO4uDjmZlAqddsPP/xAdnY2HTt2ZPr06TRp0oQffvghJmZwzp8/n7Fjx/Lhhx/yn//8hxEjRrB48WKjY9UJqsUdYVVdIvPmzWPp0qV89tlnJyzGuq7z5JNPkpOTw9ixY7ngggvC90RUlJro378/b7/9NhMnTuT222+nT58+vPvuu2RmZhqaSwjBfffdxyWXXMKCBQsYP348NpuNDRs2GJqrrlCFO4KqivYrr7zC/fffH74t18moqKhg0aJFrF69mo8++oiuXbuqwn2EYDAYvsmv8vvce++95Ofn89xzz3HvvfcipQxffzFSkyZNWLhwIe+88w6PPfYYmqbxzDPPMHHixGPeYEP5L1W4I0jXdV599VXGjRt3wtmS1cnNzeWcc85h7dq1al0LKpcx3bdvHzNnzmTSpEk0btyY5s2bGx2rTmnZsiUtWrTg9ddfx2w288ADD9C4cWMGDBhgaPG22+307NmTbt26hQv1W2+9xWuvvUbv3r0544wzDP/lEqvUr7UIevPNN7n55ptPuWhX8Xg8XHPNNaxcuTJCyequZcuWMWHCBGbMmMFzzz3HE088YXSkOkkIgc1mw2w289RTT7Fs2TKWLl164r9YCywWS/h2dtdddx2apjFv3jw+/vhjo6PFLFW4I2TBggXcddddR/VnCyFwOBwnbDUIIUhISDhq27Zt27j55pv57rvvopK3LiguLmbt2rUsWLCAl19+mcTERFq0aMHatWuNjlbnTZkyhT179sTkxcCxY8fy9NNPs3v3bj744AOj48QkVbhrSNM03n77bSZPnkxZWdlR32vVqhWzZ88+YX+d1WplyZIlpKSkHDVJZ/v27Vx55ZXs2LGjQY42SU5O5qyzzmLZsmWMGzeOyy67jBdffJFdu3ZRVlbWIF+TSLHb7XTp0oWcnJxqRzwZyW63M3bsWDZv3szKlStj/t+6trt0VOGuASklK1eu5Prrr6ekpCS8vXHjxvTv359vv/2WzMzMk/pHPfvss/n111+55557jmp95+bm0q9fP/Lz86PyHGKZxWKhdevWLF68mBUrVjBnzhzuv/9+9u/fz7XXXsvy5cvZs2eP0THrrAsvvJDmzZvz5ptvxmTxdjgcPPjggyxZsiTmuw1r+xeLKtw1oOs6f//734/q027atCnTpk3jk08+oVGjRid9rKrp8ZMmTeK22247agnQiooK5s6dG/Otjmg477zzWLZsGX6/n48//pg777yTKVOm8N5777FmzRreeOMNHnnkEbxer9FRj+nLL7/kvPPOi8klXYUQjBkzBiEE//d//2d0nGMSQvDMM8+wZs2amOzWqZKZmUnLli354YcfauV8qnDXgBCCVq1ahdcZsVqtTJ8+nVGjRpGcnPy73z4JIcjIyOC+++5j/Pjx4e12u73WR1IkJCQwatSomFnf4qabbjpqpl9cXBwPP/wwo0eP5txzz+XKK6/kiSeeCA91ixUrVqzgvPPOIy4uzugo1frLX/5Cy5YtefLJJ2PqtasihOCuu+7il19+4ZNPPonJjFWFe9OmTbVyPlW4a0AIwfTp05k8eTJt27Zl/fr1jB49+jcXGn/vf7S0tDRmzJjByy+/TJs2bZg9e3a4ZVRbqropYr0rok2bNgwaNIi33nqLjh070r17d7766isOHDhgdLQ6QwjBsGHDaNSoEW+88YbRcY7J4XAwfvx41qxZw9q1a2OyeNcmVbhrQAhBWloajz/+ONu2baNr165HtQqllAQCgZOaOXnkrcuEENjtdm644Qa2b9/O6NGjDV1XItYJIUhOTmbEiBFs2rSJzz77LGbf+scqs9lM+/btyc/P/81F9lhhs9l4/PHH+fDDD/n888+NjmMoVbhrSAiByWTCYrEcs0Xctm1bevTocdxjXHHFFcfsAz3yuGoiwsmbOXMmjz/+uNEx6pwBAwbQt29fHn/88d+sZBlLHnvsMbZu3cq4cePYvHmz0XEMoQp3FAkhaN269QlvSzZo0KDfdK8oihEuuOACRo8ezU033RSTI02g8lrSLbfcwrhx43jxxRcpKCgwOlKtU4U7yk6mtaxa1EosOeOMM7jpppv429/+ZnSUaiUkJNC1a1fmzp3LXXfdxc6dO42OVKtU4VYU5ShCCJo2bUpcXBy7d+82Os5xWSwW5s2bx6uvvsrGjRuNjlNrVOFWFOU3WrVqxXXXXceLL74YE2t3H09ycjITJkxg8eLF7Nixw+g4tUINVVAU5Zg6dOjA1KlTSUpKMjrKCTVt2pTJkycTHx9vdJRaoQq3oijVysjIMDrCSUtJSTE6Qq05YVeJEKKFEGKFEOInIcRWIcSdoe3pQogvhBA7Q5/TQtuFEOJFIcQuIcRmIcTZ0X4SiqIoDcnJ9HEHgXuklKcDfYHbhBCnA/cDy6WU7YHloccAlwLtQx83Ay9FPLWiKEoDdsLCLaXMl1J+H/q6AvgZaAYMB14P7fY6cHno6+HAG7LSt0CqEKJJxJMriqI0UL9rVIkQohXQHfgOyJZSVq01WgBkh75uBuw/4q/lhrb977FuFkJsEEJsCAQ8vzN23XEyix7put7g115QFOXknXThFkIkAu8Dd0kpj7oLrqysOr+r8kgp50kpe0ope1qt9fdKcFxc3FGzIs1mM/Hx8UdNuMnIyFA3R1UU5aSdVLUQQlipLNoLpZT/Dm0+WNUFEvp8KLQ9D2hxxF9vHtrWIFksFrKzs0lOTiYxMZG//vWvbNq0ibPOOguHw0FGRgYZGRlq5qSi1FFSStxuN36/H7/fj9vtjvo76BMOBxSVFWUB8LOU8tkjvvUh8BdgZujzB0dsnyCEWAT0AcqO6FJpcIQQPPjgg0yZMiX82GQysWHDhvA+sdja3rhxIzk5Oezfv581a9bQp08ftUKhohyDruu0atWK1NRUhBA89NBD5Ofnh9fpj4aT+UnsD1wPbBFCVK0S/jcqC/a7QogbgV+AkaHvfQJcBuwC3MCYiCauY6pbhySa/6iRcO2119KtWzf279/Pddddx/fff09aWprRsRQl5ixatIh7772X9PR0hBAUFRWxaNEirr322qid84SFW0q5GqjuffygY+wvgdt+f5TYvzhXFy4gRiLjs88+y7Rp08jIyODrr7/m0ksv5W9/+xtz5syJQMLYfx0jme/aa68lMzMz4s851l9DaDgZTzvtNL799ltGjhyJEIKnnnqKvn37RvX5i1h4cVNS0mS3btcZHaNaZrOfJk2cpKenGx2lWuXl5VgsFhwOR0SOlZCQgKZpBAIBEhISKC4urvHzP3ToEBkZGTH9biM39wAWS1OjYxyHRsB0AGuW1egg1dLdOonBRJKTk42OUq3i4mISExOx2WwRO17Vz0ckflYA/vnPf1JSUnLMRnNMFO6kpGzpdB40Oka1UlJ28fTTKxg7dqzRUaq1ZMkSsrOz6dOnDz6fD6vV+t/F8E06Bb5fKAkeROoSCzZA4Am4cZiTaZt8BkI3Y7NZ0TQNIQTBYDDcHx8MBrHZbOHPVccPBoOYzeaj9q3qGgoGg1itlcWlqqvoscce47bbbovZLhcpJSNH3sF7780yOkq17PZiuky9mI1/i92V8BqvaczcwrkMHz7c6CjV+sc//sGgQYNo166d0VGqlZ2dzcGDB49ZuNXVpnpG0zSKioqIS7KxrmQpWXGnETR52e38kXz/L1R4nVR4y2ga3xaP30OWtTk7435mb9EuJvSZgt8XQAiB0+kM30LN6XSSmZmJ01n5rqOsrIz09PRwy7y0tBSr1YrNZsNms2GxWHA6nTFboBUlGtatW4cQgl69ekX9XKpwG8TlcjF58uSI9RtX2VX6I++XPIcoExT4fsEq4wgGJQmkkWlvRipplLpdePQA6fbmoFv5z+5/E29JYvqX93J1lxtp6mhBUlISUkqCwSAZGRm4XC7sdjuFhYUkJiZSXl5OfHw8Pp+P1NRUpJRomobb7QYq7w9YVFREamqqGo2iNAg5OTmqcNd3uq7z888/R/y4jRynsWj5D6THpdO1UVfaZHViz4F9vL76bdp1SKFRQiI7N+djbhak/+nnYQ7GEW9JpbiiELsjiVfWvcQfOl/OGWlnYbFYsVqtHD58mKysLFwuF+kZGRQXFZGSkkJZWRkJCQmUl5djtVbum5CQgMlkwuVykZaWFpNDHRWlrlOFu56Jx8G8P7zCvZ9P5uOf/sNnOcuw6zay0xrjP2zHV5FJ+6zTOFC6F61U55tN39C8Szq7Cg7QLsNPqbsMr0+j7fmdSLVUzvBMTEzE7/fjq8hnx7YPqSivID2rKZltBqFpGnFxceF+bL/fD1SOTfd6vb+ZJaooSs2p5lA9YzKZ6JDejgcvnILJIthdtJsSTwmJcQm4/W7cARctslrQObMbyZ52tEo+nYodEuHXMePj10MH+GzLch5f+hhQecFO13WQGnk/fcZXi+5i4ycPsvHzZxCh69q6rh+13orJZDqpNVoURTk1qnDXM1arlYA/QL/m/Xh/1PtkJmZgMpsp9ZZhtVnwaX5+yt3K4YrDbP91G6s2fMNpji4My76eH5dvp1enFjgqzPzrP/8iEAwAUFFeyqFf1rPy41mUuu30unIBg29YSECrHFXi9/vDI1iqLlLquh7x1ramaVRUVDBp0iR27twZ7k9XlIZGFe56pqysjKysLIQUdG58OmvuWE1qQir5FQUUlB/kQFk++0ty+WbHN6zatorMtEZoUuPgoUKGnX0VCT+3J8VuISslnt37dyCl5OvFf2f+zBuIS23PoOv+jy69hxIkAYfDgdfrJT09HYfDER6NUlpais1mo7CwEE3TIvbctm7dSufOncMTgmJ5uJmiRJMq3PVM1cVCIQRer5dsR2NeueYVxp8/Hr8eYF/RPrblb8Ov+2nfrAOZ6ZkcKj1EibOYvMMHcHvdJBW3Ij5Z8OgHd/Hvj+az4+fNpDY+nT/e+AJdel+G1+vF4XDg9/uxWq3hBXYA4uPjcTgcaJpGUlJSxC5OaprG0qVLeemllygvL2fWrFmcc845rFy5MiLHV5S6RF2crGeqLggGAoHwJJyOjTrQYeBEejfrxUHXQZ547wnyCg+w5+Bu0uMysGGjqLAQnzuA1+lh3OXjuP2cCZQ5cnntuSdJO6Rxz/SXSWvUArfbTXx8PF6vF7vdHp6UU9XPXVXAqwq63W6PyPMSQtC6dWv27dvH2rVrad++PQcOHKBZs98s9a4o9Z4q3PWMrutYLBb8fv9RFwmlhH5t+hEXH8eQ04dgtVlxVjixmQV5e3bQKCUDnwRHeiPibHGkpaZRXl7C9tabGHjDH2jVvhtCCDRNw2Qy4Sw8TMBiJqDpZDRthslkChdvILxvpC5QmkwmunXrxrBhwygsLOTTTz9lyJAhtG3bNiLHV5S6RBXueiYuLi48rtrn8wH/XYnQbrfj9/tJikuicMNa4gIeKg4dJOnAL5SXlpB6ZneSu/XFuW8Xez0e9hccYsuqNfQ9+1wCeb9yYOc24uLjKU9M45dVy/k150cSGzXB0aYDiRmZNDvjDLLbdwxPg09JSYnoOO7OnTuzc+dOXnjhBZ566ineeuutiB1bUeoSVbjrGZfLRUZGBk6nk7i4OHRdx+fzIYTA4/EQ56lg78K5JKRl4I93kNKoMcnnnI8UAgF4cn9BlhVj14Mk7N3BOT43cvlSDuTtQ5gslAT8xGc1o8OgIbQddAlS09m+ZiUFOT/y6w8bqfB4ufxvD5GWmUlZ2Fk8WgAAIABJREFUWVlU7u5z55138uqrr0b0mEr9smbNGqxWK7179zY6SlSowl3PJCcnV65VEheH2+3GZDJhtVqRUpJgNbPp9rGktGlP2nkXYzJbQGr4836tXLhXSsxmCyntOqFLSUKLtrT709Vomo7PXY4lPhFN6gQCQTxlxegSNF3SvMtZNJGSsqIiPnzhWRaMv4UJr/2T1NTUqK0EWNWqr1rISlGg8iL2gAED6NevH4FAgEmTJvHVV1/Vuxm89evZKJSXl4fXf3Y4HJXjugMBvCVFfHfT5TiaNqPJpSPQK8rQy4qRFWUIrxPhcYLXhXSVoxUfJlh8GN1VQbCsCK2iBOH34y8tJlBSQrCinKDLRdDtIuB24XdW4HNWds8Mv+senAX5zP7raPbv3h3R4YBH+vTTTxk2bFhUjq3UXTt37iQrK4trrrmGBx98kKysLHbt2mV0rIhThbueiYuL+3/2zjs+qir9/+9zpyaTmRRClw6KgFJl7QUUddfG7irY145tXQUEf2tdtwgK2MWGuigKVlx1LevqV3HXgqAUhSU0qSGkTDJzp9xyfn/MzDVR0AAJMwnn/XrNa+6ce+fcZ24yn3nuc55zHqLRKEIIDMPAsixcLhcV/5hHSZdedD5xNMb2LRDXEXEdLa4j4jFEIo4WjyFiUUQstY9YBKlHsPQ6zJiOqUcwYxHsWFq0IxHMSIRENEIyGiERjWLE4hw+9hzK165m+Qf/brbp7pkfJIWiPhdffDGHHXYYTz/9NOvWrePUU0/lrbfeyrZZTY4S7lZGfn4+NTU1AMRisVSWRyJG3f+WUNR3AOb2rRDXU8KdiKIldFxJHVdCR0vGEAkdkdAhFkXGdWQ8itR1ZCyKFdMx9ShmNIoRrcOIRkjqEcxolGQkSjJaR0KvQwO6HzSQz+bPJ1xRkd0Lotgn+OKLLxgzZgznnnsu99xzDwcffDCff/45kydP5ve//322zWtylHC3MsLhMO3bt0dKSUFBAW63my0fvgOJJLZlYMWiyFhKmFMedxRXQsediKLFo4hEWqzjMaSuY0d17FgUK1aHrafE24h9HyYxohESeoREtI5kNEI8EiUWqaVD797UVVURqa5uls8ZCoW46qqrmDFjRrP0r8htTNOkurqaK6+8koEDB/L4449z9913c+mll7Jo0SKEEASDQWeN7NaGGpxsZRQWFlJeXk4wGCQajeJyucj3eajzurCTcWwTpKaBBlIToAk0l4YQIG0QtgRbIm2JbVnYdmoA0rJtLBtMS2JISdKWmJbEtG0MGwzbxki/Tto2pi2wTQOaaaEpTdMIhULU1tY2S/+K3GT58uVs3LiRLVu28Pzzz3PHHXc4a9pnBLpLly5ceumlDdpaG0q4WxmxWIxgMAjgzFqMx+PYiXjKc9bApbmwNbBdAlvTsDWBhsCWacG2bSxbYlvSEW3TlimBtlLbppUS7KRlp8VaYlhg2DIt4jaWikErmojKykruvfde3G43mqax33778c477+z0+NYq2BmUcGeJ6667jmnTpjV5vy6Xy6lOkxmYdLs81K36lrxgISIvD9OlIVwpr1toAoQLAdikRNe0wbItDEumHrbEkDaGCUnLwpQpwU5asG39WvLbdcDQXBgWKU/chqRpNfvg4ZAhQ1iwYAGLFi1iyJAhzXouxd6l/rLAN9xwA5s2beKqq67igAMOoFOn3Cvm/N1337F06VJuvPHGvXI+JdxZYvHixQwaNKjJ+83kTQshnLW0faVtweOl9tuliF59kD4fUtOQLoEUkmS0DuHLB48HyzQxkiaJuE7NiuUkTZO4KUnYkrhpEbdsEhYE+wzA8nrx5OcTj+qYQmBYkoSVCpls/m494YoKRDNWdC8pKUFKSVVVVbOdQ7F77InHW15eztatW7nwwgsBeOCBBxg0aJBzJ5mL6LpOOBymY8eOe+V8SrhbGZllXevq6ggEApimCQcPp81hIyj/50tYsShF3Xth5edjaQKXkFjlmxBuH3i9JOvCJLZvI2ml4tgJy8a0JElTYlgWpikxLJtNS74gYYK7tD0Jw4RAAXj9JKWgZnsV61et4tiLL6NkL/0jK3KLXV2jxrIs5s6di23bfPXVV0SjURYvXtzqQx67ixLuVkZ+fj7hcBiXy0U8HgdSXngskcS0JQk9Sl35ZvLbtiNWU4VL2qn0wGQCm9RApC3Tgm2DYUmS6UFH05aYtsSS3w9YRjdvImFJYpaNr01bookkleUV2Db0POhg8goKmvXznnrqqcydO5fDDz+c/Pz8Zj2XonmYM2cOH330EYMGpRYyu+qqq+jZs2e2zcpplHC3MpLJJAUFBcRiMbxeL5ZlYVkWeZ07Y7o8YBqIujqk14usrMAlbYTQUjPeAUumBiaNTKzaliTTGSOGDYa005klpGLhUmKRGsRMxOPEIjFsIfAVhIgnEti23azTjYcNG8bkyZNJJpNKuFsQyWSSTZs2ceaZZ3LBBRdw7bXX0q9fP+VhNxIl3K2QzG1q/dvVnuddxYa3/4G+aR2WHsdyhxGGhUtKhABE6ngLmU4BpEG2SOo5lS1i2GCZ33vhScvGRhCvjRJLJDBNm6GjT+Loc8/J0hVQ5DoTJkxg48aNfPrpp2ia1urWEmlulHC3MrxeL7FYDE3TUvFtvi/eqxW1xfxuLVJaWBEdzbJxCYlAQmYwE7CldIQ743kn0qKdtFMDlYZtY8iUoFs2mIBFKoTS94ijcaGR78/bK1/I3/zmN8ybN4/LL7+82c+laBruv//+bJvQolE/c62MeDxOKBQCUuuWuN3uVF62ZdH9gitJWIK4aROLJ4kZNjEz/TAs4qadyhwx0s+WJGFJ4pZN0rRJpJ9NU5JMx79NO5UymDRM4vE4Lr8PzefhpMuvoLa2ttkWmarPuHHjnEkYCsW+gPK4WxnBYJDt27fj9/uJRCIIIfB4PLhcLnr84gg+yy8gWRdGE+DWBJotEEJmVnXFkimP2yblcVs2mOmZkqm8bkjakLQtEhYYVjqkYkmk28PhZ45l5eKv6DZgAIFAALdb/YspFE3Nz3rcQoguQogPhBDfCCGWCyGuS7ffLoTYJIT4Kv34Zb333CSEKBNCrBRCnNicH0DRkEgkQmFhIVJK/H4/Ho8Hy7KwbRvdMBhx31NOPrZu2eimTcyw0Y30tmURM616HrhN3LBImlZq0k06RTBpZqa3WyRsMC2bvocfyZcffMA1jz6G1+slEok4pcyam2HDhrFo0aK9ci6FIts0JlRiAuOllP2AQ4GrhRD90vtmSCkHpR9vAaT3jQX6AycBDwshmm8WhqIBXq+XeDzu1HzMZHUIIfB6vfjatafDESPSgpwKk+imRcw0iaWFOhMeiZvfT7pJPdJhEyvlYSes1LGGbeELFRKLJ/nFL39Jh27dsCwLj8ezV7IEhBDcfPPN3HPPPc1+LoUiF/hZ4ZZSbpFSLkpv1wHfAj9VWvt04AUpZUJKuRYoA1pn/aAcxO/3U1dXhxCCZDKJbdu4XK7UYlP5+biLSug0/HASpiRmfO9Zx0yZejZsJ/adsKy0WJN+fC/WCVumQyU2tnDTf8TxxJJJDj/tDIKhEJZlEQgE9mp6l8pMUGSLvZ3GuEv/6UKI7sBg4LN00zVCiCVCiFlCiOJ0W2dgQ723beSnhV7RhNTW1tK2bVts204JtduNYRgYhkF1dTWB/Hz6j72Q/Y4bRcxOedhRwyKatNANKxU2SYdKomkBjxsWcdMkYVgkMgOXZsrztlweDjjyGKq2VzLk+BPoPGAANTU1eDwetm/fvlcGJwG6du3Kk08+uVfOpVD8kF2dKbqnNFq4hRAFwMvAH6SUtcAjQC9gELAF2KUVk4QQlwshFgohFhpGbFfeqvgJQqEQVVVVaJqGrusYhoHH48Hj8VBUVISu67g8Hrqe8EtMT14qrm1KYpZEN1Nx75gp04/vs07ipiRuSWKZGLctwe+nXa/eSLcLvTZM5759CRUWUlRUhGEYlJSUNFvNyR+iaZqzGqJC0dpp1JC/EMJDSrSfk1K+AiClLK+3/3HgjfTLTUCXem/fL93WACnlY8BjAMFge5lI7I75ih+i6zqhdKgiU+U9k8+dTCbx+/1YlsXw0WcSq6rkjdtvpuFd3vf53Knp7zhT3E2ZngZv20jhoiBUDF4fW9au4/K776b/UUcRi8UQQuB2u6mrqyMUCu018VYo9hUak1UigCeBb6WU0+u11189aDSwLL39OjBWCOETQvQA+gCfN53JLRvDMIhEIliWRTQaJZlMNmn/eXl51NbWIqUkHo9jmqYzMy0QCBCPx5FSUltbyzEXX8Gom2/HdHlS3nQ6nztm2iSFi1i9trhlk5QacdMiYUoSCPRYnK3rvuP82+6gzy9+kVqJ0OfD7/djmuZej3ErFPsKjfG4jwDOB5YKIb5Kt/0/4GwhxCBSS1ysA64AkFIuF0LMA74hlZFytZRy7wQ6WwBPP/0006dPZ8OGDRx55JGcdtpp3HnnnU3Wv8vlwu1243a7nbhbZrv+Prfbjdfn47Bzf0fvoYfy3iMPUrs9VR9SAoedcy4fP/csUoJtS9x5+XQ56CC+/e9/sSVIBCUdO3Du//t/lHTpgtvjcfrNnNPtdivhVrR6lixZwrJlyygvL2fBggUMGTKk2dfN+VnhllIuAHb07dtp6WQp5V+Av+yBXa2SiooKtmzZwnPPPccll1zCSy+9xOzZs1mzZk2TrYamaRqlpaU73V9YWAhAIBAAoF27drRr147+Rx/9o2NHXXTpbtvh8Xh2+70KRUvi6quvpnfv3mzYsIErr7ySF198kb59+zbrOVX+1F7E7/eTl5dHTU0N999/P7quY9t2Ti8Qr1Aods5TTz3F7373OyZMmMCwYcN49tlnufvuu5t94lmOzEeW+Hy5W8XE660lHo83SaUVn8/HmDFjmD9/PqNGjeKCCy7A5XLtcd+6rhOJRHK6GoxhGNTU1Oz11Kldw8rp/0WfrwaX4cJXlbsZNN6IF13Xc/p/MR6PU1tbu8c2Hn/88YwbN44TTjiB2267jalTp3LOOedQU1Ozxzb+1PdE5MKXqKSkRE6YMCHbZuyUaDRKRUUF3bt3z7YpO2XLli34fD5KSkqybcpOWblyJT179szpMMrXX3/NwIEDs23GTjEMgwUL1lBdfUC2Tdkpfn8Vgwcn9loZr91h7dq1tGvXzgkZ5iL33HMPVVVVOx4kyhTlzOajXbt2MpdZtWqVfOyxx7Jtxk/y6quvyv/85z/ZNuMnufPOO2VVVVW2zdgptm3La665Jttm/CSVlZVy6NC/yNSSYLn56NBhgXzttdeyfal+kpkzZ8pVq1Zl24yfJK2LO9TMVhnjvuOOO9iwYcPPH6hQKBQtkFYp3GvWrHHqLSoUCkVro1UKt0KhUOxtVqxYwYoVK/bKuXIkq0ShUChaJrZtc+mll9K2bVsgNV/jiSeeaNbVKpVwKxQKxR4QiUT45ptveOWVVwD49a9/TSQScUoINgcqVKJQKBR7wK233srUqVN55513ePfdd5k6dSq33nprs55TedwKhUKxB0ybNo2ePXsyePBghBAsWrSINWvWNOs5lcetyDkyuarjxo1zthWKXEXTNGbNmkXv3r3p1asXs2bNavZqTEq4FTnH9OnT6du3L5deein7778/M2fOzLZJCsVOEUIwcuRI+vXrR//+/Rk5cmSzr4qphFuRU2zbto1oNMrcuXPZvn07zz77LFVVVTm97oVCsbdRwq3IKUzTREqJx+Nh/fr1zJ49u0EVH4VCoYRbkWN06tQJn8/Hb3/7Ww499FAef/xxCgoKfnKNcYViX0MJtyLnmDhxIl9//TVTp06lrq4O27Z5/fXXm32N4+Zg8+bN1NXVZdsMRStDCbci53C5XHi9Xp577jm8Xi/jx4+nrKyMOXPmZNu0XeaRRx5h4cKF2TZD0cpQwq1oEdxwww0kk0meeOKJbJuiUGQdJdyKFoGmaZx33nmYpsmLL76IZan604p9FyXcu8gnn3yS0xNCkskkX375ZbbNaBa8Xi9XXHEFq1ev5vXXX8/pv4PixxiGwdtvv+08DMPItkktFjXlfReYM2cOq1ev5q233mLUqFEcc8wx2TbpR8yYMYNEIsErr7zC5ZdfTrdu3bJtUpMihGDy5Mk8+OCDPPXUU1x88cXZNknRSCzLauBULFiwYIc/vmeffTYDBgzYm6a1OJRw7wIDBw7k1FNP5aGHHuKTTz7hqKOOyrZJDpkvwMiRI+nevTu///3v+e677+jSpctu97l48WKaqhboWWed1ST9ZBg3bhyzZ8/m6aef5sILL2z2mWqKPcfv9/PHP/4RSP2//uc//9lhfv7DDz/Mt99+26Ctc+fO/P3vf//RsUKInf7tpZREo1Fuvvlmpk+f/pPH7imZ79/e+j9slcLdvn17ysvL6d27d5NeyP79+zNq1ChWr15NLBbjxRdfbLK+95SCggKmTp1Kr169GDFiBJs3b+aLL76goKBgt/scMmQIr7/+epPY5/F4uOeee5qkLwC3283555/PQw89xGuvvcZpp52Gy+Vqsv6bipKSEqqqqrBtu9nXr2hJCCE44ogjdrhv+PDhPxL0DRs2MHTo0B8dO3ny5B22h0Ihbr75Zr766ivuueceevbsyRNPPMHxxx/fNB/gB6xatYr//ve/PPzww83S/w9plcI9depUBg8ezJdfftmkwv3hhx8yd+5c/vznP1NaWspNN93UZH3vKa+99hqQuv38xz/+wbhx45g8eTJHHnlkli1rPtxuN9dddx1TpkzhpZdeYsyYMdk26Udcf/31jBw5kuOPP57CwsJsm9MiyMvL+1Fbv379WLx48Y/aZ8yYwZtvvvmj9s6dO7N8+XLOPPNMYrEY9913H0uXLuWoo47C5/M1uc22bWNZFh6Pp8n73hGtUribC9M0uf322xkwYACHHHJIts3ZIVVVVdx3332cfvrp9O7dO9vm7BVuvPFGHn/8cR5//HEuu+yybJuj2Itcf/31O2xfsWIFH374IYZhYBgGbre7VWUiKeHeBY4//nh69OhBz549czameu6557J582a6du2abVP2GkIIfve73zF79mzmzJnD2LFjVVhiH6dv377069eP+fPnc8wxx3DOOefwxBNPNIu3nQ3Uf/cu0qtXr5wVbUiFD/Yl0c7g9Xq56KKL2LRpU85Mj6+pqeHTTz8lHA6zcOFCysrKsm3SPsVjjz3Ge++9x/PPP8/q1aubLb6dDZRwK1oNmqYxceJE1qxZw7PPPpttc/j888+ZMGEC27Zt4+9//zu33XZbtk3ap3C5XIRCIR588EHcbndOO1y7ihJuRavjuuuuw7KsrE6Pj0QivPbaazz55JP06dOHu+66i6FDh/LOO+9kzSZF6+FnhVsI4RdCfC6E+FoIsVwIcUe6vYcQ4jMhRJkQYq4Qwptu96Vfl6X3d2/ej6BQNMTlcnHeeedhGAYvvfRSVgal8vPzGTVqFHPnzmXOnDls3ryZZcuW5VTuv6Ll0hiPOwGMkFIOBAYBJwkhDgWmADOklL2BauCS9PGXANXp9hnp4xSKvYrH42HcuHGUlZUxf/78vT49XtM0unXrxsKFC3n11Vf529/+Rv/+/cnPz9+rdihaJz8r3DJFJP3Sk35IYATwUrr9GeCM9Pbp6dek948UrSm4pGgxZKbH19bWZuX8gwcP5vXXX6e4uJjnnnuO8ePHZ8UOReujUTFuIYRLCPEVsA14D1gN1EgpM9ObNgKd09udgQ0A6f1hoE1TGq1Q7Aq/+93vsjowNWbMmFaThqbIDRol3FJKS0o5CNgPGA703dMTCyEuF0IsFEIsjMVie9qdQqFQ7DPsUlaJlLIG+AA4DCgSQmQm8OwHbEpvbwK6AKT3FwKVO+jrMSnlMCnlsB1NcVUoFArFjmlMVklbIURRejsPOAH4lpSA/zZ92IXA/PT26+nXpPf/W6qFkxUKhaLJaMyU947AM0IIFymhnyelfEMI8Q3wghDiz8Bi4Mn08U8Cs4UQZUAVMLYZ7FYoFIqcoWfPnvztb3/ba+f7WeGWUi4BBu+gfQ2pePcP2+PAmU1inUKhULQAvF4v7du332vnUzMnFQqFooXR6oT77bff5uSTT2b16tX86le/4plnnvn5NykUCkULolUJt2EYrFmzhrPOOotu3bpx3XXXsWrVKuLxeLZNUygUiiYjJ9bjtm2bTz75ZI/72bRpE//5z3+48sorCQaDFBQUEIvFePLJJxk0aNBu97t161a2bNnSJDY2F+vWraO6ujonljPdGVVVVXzxxRcEAoFsm7JTdF3P6b9zJBLB76+iQ4fctbG4eCXr1tXl9HXcsmULS5Ysoby8PNum7JSf+i7nhHBLKams/FGq9y7j9/s566yzqKysZPLkyVRVVTmV2Pek/3A4TCwWaxIbm4toNMpTT2nU1eWujV27JvnFL6pz+g6outrk/PNz9xq63TodT/qCvBtfybYpO8W7NkQ0elZOf1/i8Tg319xM3J27/4sJmdjpvpwQbpfLxWmnnZZtM3ZKWVkZlmXltI22bbNtW3u2bj0s26bslDZtljBq1CiKi4uzbcoOkVIye/Z7rF2bu39nn6+KUId7WHva2mybslM6fNKB/tv75/T3ZcuWLWw+ejPh3uFsm7JTClw7L/TdqmLcCoVCsS+ghFuhUChaGEq4FQqFooWhhFuhUChaGEq4FQqFooWhhFuhUChaGEq4FQqFooWhhFuhUChaGEq4FQqFooWhhFuhUChaGEq4s4SUkkQiwWOPPcZHH31EIrHzdQkUCoWiPkq4s0QkEqFTp05YlsXLL7/MgAEDsm2SQqFoIeTEIlP7Ii+++CK33347Q4YM4eSTTyYUCvHmm2/yq1/9KtumKRSKHCcnPe7Fixfz0ksvZduMZqVt27ZUVFTw3nvvsWLFCrZv306bNm2ybZZCoWgB5JxwDx8+nAceeIBVq1bRo0cPIpFItk1qFo477jgeffRRqqurefbZZ/n000859NBDs22WQqFoAeSUcC9atIiDDjqIKVOmMHDgQILBIB9//HG2zWoWAoEA8+bNY/78+Vx//fUsWrQo2yYpFK2eWCzG4sWLs23GHpNTMe7169fTo0cP6urq+Prrr4lEIpxzzjmMGzfOOaZLly5cddVVWbSyaUgmk/zrX/9i1qxZDB06NNvmtDo2btzIV199xSmnnJJtUxQ5wqxZsygrK8Pv97NmzRoYmW2Ldp+cEu7Ro0czYcIEwuEwBxxwAOFwmOeff578/HznmI0bN3Lsscc2eN8VV1zBmDFjGrQJIRBC7A2zd4tkMsmCBQu48847s21Kq+Oiiy4ikUgwcOBA7r77bl5++WVKS0uzbZZiD5BSIqXcoz7mzZvHDTfcwKBBg3jooYeayLLskFPCDbBkyRI+/fRTVq5cyfr16wkEAg0EeEclxB555JEfea333XcfHTp0cF673W569uzZvMbvAhs2bKBz587ZNqPF8N133zW6VuXChQt5+umn6dixI+vWrWPt2rW0adMmp3/IWyNSSsrKyvZYcCFVsPu6667boz5Wr17N5s2bOemkk+jVq9ce25RNck64A4EAI0eOZOTIHd/HuFwuCgoa1mKbOHEiEydObNB24403Nqjg7PP5OOKIIxocc8ABB2RtQPDcc8/lyy+/zMq5WyKzZs1i7drG1VncsmUL9913HyeeeCJnnXUWL7zwAsOGDWtmCxU/xLIspkyZgmEYe9xXhw4d9jg2fdJJJzF27FiOPfZY7r33XhUqyUWmTp3a4HU0GuWFF15o0Pb+++/z+OOPN2gbP348/fr1a3b7FLvG7bff3uhjBw8eTM+ePWnXrh0XX3wxCxYsUN52FnC73TzxxBPZNsPh+uuvZ82aNTz88MNNcheQTVqtcP+QQCDAJZdc0qCturq6gVcO8Ne//pVly5Zx0kkn8de//rVZbJk0aRL33nuvEpNm4pVXXuHbb7/lww8/5J///Cft2rXLtkmKHODEE0/EMAy2bdvGG2+8kW1z9oh9Rrh3RHFxMcXFxQ3ann76aaSUzSqqmzdvpnPnzkq4m4kePXrQvXt3TjrpJDQtpzJeFVnG4/G0irGlfVq4d0Rzf9G/+uorunfv/qMfDEXTkutZRQrFnvCzKiWE8AshPhdCfC2EWC6EuCPd/rQQYq0Q4qv0Y1C6XQgh7hdClAkhlgghhjT3h2hJfP755+y///5qertCodhtGuNxJ4ARUsqIEMIDLBBC/DO9b6KU8oeLipwM9Ek/fgE8kn5WAOeff362TVAoFC2cnxVumRp+zSwY4kk/fmpI9nTg7+n3fSqEKBJCdJRSbtlja1sBeXl52TZBoVC0cBoV0BVCuIQQXwHbgPeklJ+ld/0lHQ6ZIYTwpds6AxvqvX1juk2hUCgUTUCjhFtKaUkpBwH7AcOFEAOAm4C+wCFACTBpV04shLhcCLFQCLEwFovtotkKhUKx77JLKRRSyhrgA+AkKeUWmSIBPAUMTx+2CehS7237pdt+2NdjUsphUsphKnygUCgUjacxWSVthRBF6e084ARghRCiY7pNAGcAy9JveR24IJ1dcigQVvFthUKhaDoak1XSEXhGCOEiJfTzpJRvCCH+LYRoCwjgKyCz9upbwC+BMkAHLmp6sxUKhWLfpTFZJUuAwTtoH7GT4yVw9Z6bplAoFIodoeYDKxQKRQtDCbdCoVC0MJRwKxQKRQtDCbdCoVC0MJRwKxQKRQsjJ5Z1NU2TRx99NNtm7JRwOMzGjRtz2sY1a9bQtWs+paVLsm3KTgmF1jF79mx8Pt/PH5wlTLOKAQNy9+/scsUpXFvIgEcHZNuUnZK/JZ//xv/L1q1bs23KTlm2bBm9wr1IFiazbcpO+c78bqf7ckK4XS7XTmtM5gIbN25E07ScttHtdnPooSUcdNBB2TZlpzz55DruvPMoDCOYbVN2ygknLOKNcU+HAAAgAElEQVTVV3P371xbW8vLL2/jopE7nh4hkUjsVDEQhNMGoAmX09acLFmyhJqaGo4++ugm6c+yLFwu14+294RwOMy04dPYb7/99riv5uIw7bCd7ssJ4RZC0Lt372yb8ZOsWrUqp21ctmwZ7du3z2kbA4EAdXXdSSRytYiERNO8TXoNt2zZQkFBAcFg0/xYVVVVEQgE6NGjB5WVlanGPIPaaA2FhUV8ve0DPtHfoC5ejW0KAloJ0UQUPRHlkp534Pfk0bFgP4oDbQiHw3g8HiKRCKWlpWzfvp1QKISu65SWlhKNRnG5XBiG4QhmNBp19hUWFlJRUUFpaSnwfRGS8vJyXC5Xk1zHzZs3M2nSJO6//35qa2uZO3cuw4YNY9SoUXtUKKOwsJD99tuPLl26EIlEyMvLIxqN4vF4cLvdxGIxgsGgsy+RSCCEwOPxoOs6oVCIuro68vLyMAwDn8/n1LH0er1EIhEKCgqIRqPk5+djmia2bePz+airqyMYDKLrOn6/H9u2MU0Tt9uN3+93PtdPFXXJCeFWKForDz/8MCNGjOC4445r0n5jZoSlsQ+JmGE21i6nMr4Vf1UQYbtpp/Wgc95BfLP9C9yuIAOCg9AKXHxd9V/eKJvLid3OZGS3U2jv74yUEr/fTyKRcEQkI062bTtilBGRzLFCCHRdx+v1Os9er7dJPyPAF198wcEHH8yWLVuYMmUKF154Ie+++y4nnHBCk1Q4ikQiFBYWEolEKC4uxjRNDMOgpKSE6upqiouLHRGWUpJIJCgtLaW6upqSkhJ0XSc/P59YLIYQAtu2nT4rKyspLCwkHA7jdrvRNI2qqiqKioqorKwkFApRW1uLEAKfz0csFsPn8zXqcynhVihaIJrQuP/zhzCsBPuF9qNncU98rgBP/3s2oaCX/bt1pHJ9lMrEcgYOqKHE2w7DsumY14vlW5eA6aatrz0n7n8agCM6mW1N07BtG03TME2zwbkzZeEyYq5pWrOViTv99NM55phjeO+991i1ahUff/wxb731VpOVGMzLyyMSieB2u6mtrcXlcqFpGuFwmGuvvZZhw4ZxxRVXoOu685lramrw+/3U1tbidruJx+O43Skp1TTN+XErLCwkmUwSCASwbZtnnnmG999/n0cffZTCwkIMw3D2SSkbLdqghFuhaJH4XPn8+ZCHOWPu6WzzWpS5q8gX+ZSIbuTHfejrCti+KcaKrdvw5S/FX1lCdcl2Au4S3JqXcG2ceDLJofsdjVt6CAQCRKNRhBCpW3+PJBmP4nG7QPixpcTlcpFIJAgEApimicfjIRqNEgwGm7W+57x581ixYgUPPPAA06dPp2PHjk3WdzQapbi4mNraWgoKCrAsC8MwCIVCvPXWW8yfPx/LsrjgggsoKioikUgQCoUcjzsSieD1eonH4wCOx11UVERNTQ2FhYVs2rSJ999/n0mTJpFIJHjqqaeoqakhFAoRiaRq1GTEPi8vT3ncCkVrJR6P07Ntd+adNY+zXxzDl+u+xGO6aeMtQSbBTtr87ey7+HTpf+ka6so7y9+hc5di1n1XgS9YwJaKSuJJk7+991duO+UOotEooVCIRCKBR8Z59pah2GYchOTXExeTV9QB27YpKioiGo3idrsJh8Pk5+dTXV1Nfn4++fn5zfJZ27dvTzgcJhAI0LVr1ybt2+PxYJomLpcLy7JSg7r1Ck3HYjEmTZrELbfcwrvvvsvgwYOdeLRpmmiahpTSuevIhD2klHi9XpYsWcJJJ51EOBwGUkkELpfLCSt5PB7g+7sc5XErFK2Y/Px8Kioq6BzoxCO/nsm1865lW/U2erfpg0u6sJMWL34yl4ArQCyu43V7KP/cTd9uw9i8bTW1bbZRanTh+XfmMqr7SfzyF7+koqICvxe+fOc+whGDdl2H0WfQ8QhPPolEApfLRVVVlTM4WVJSQkVFBW3atGlWj7s5cbvdGIaBpmkYhuF8jlmzZjleNEAymeScc87h/PPPZ/To0XTv3p0pU6YgpcSyLEeAPR4Pl112GeXl5cyZM4cXXnjBEW1IZcU89thjXHbZZdi2jdvtdsYRdiVbRgm3QtEC0XWdgoICAIb5h/H8+XM4/fEzWLFtJUF3kDyRR0IkqEhsZ2vFFqq2V/GrQ06h1NsJGxcHFwzj3a//SYnPjU/zUFdXR3hbGf94/V62rV9Iu85DOOqsaRS1644mBC6XC9u2adOmjeNxV1ZWEgwGm93jbk5isRglJSXU1tYSCoUwTZNkMsmcOXNIJhvmeG/evJkpU6bw5ptvEggEWLhwIZZlNThG0zTefPNNpJQsXrz4R+eTUvLYY48xduxYioqKiEQiCCHw+/0kk0nH4/851MxJhaIFkvHOpJRoQqN3SR/eH/c+vTvsT228lpVb/8fC9YtYsmEJwYIQh/Q/hJgR47vy9Qi3Ru2mJMf2OpmCfDe3PHsNazeX8V3ZMlYs/ZKjTruJ31wzmzYdeiJI3cZnBCWTFiiEwO12Y9s2LpfrR95iS/HAMz88Pp+PqqoqdF0HwDAM55jp06c3mMOxbNkyPvvssx+JNqRi3IsWLWog2u3bt+eZZ55xXrvdbtq2bYthGBQWFhIIBIDUXZQKlSgUrRhN04jH44i0N2wYBh0KO/D2FW/w5tI3eWPpW/x3+X/YWlmOnoxSabtIuJLYSRtM+HblN4w65ESOLv0t7Q4TXDv9bA6ocDFo2Ej2H3oy+QWFjkhnsh6EECSTSTweD5Zl4fV6nUHKHwpO5vY/18mkAdbW1lJSUuJ43JnQB6RE/NVXX6W4uHiHYv1zjBw5ssEPgWmabN++naKiIsLhsONxq3RAhaKVE4/HndBELBYjEAhQU1NDMBhkRO+R/OaQ3/L2orfZWreVZDxJ0F9ATI+RiCVBCszjTLq278KI4SMoKS4htLWEDf/5mhN+fTWl7TpRWVlJIBDAMAzcbrcj0pn8ZL/fT01NjTNxJxgMNksed3OTSQf0eFLhoswAYX2BzsvLY3cLml988cVMnTqVd99912lzuVyEQqEG6YCQmrijPG6FohWTn59PbW0tkPrCZ2bjZWK20WiUEwefSLimhnyvl1hNJd898yDxsm/xd+xM3+vvJOnx4AK2b93C1sWb8QXa0aVrb2qrqigOBkkaBmX/eIUvX5yN8Pjpe9pZ9Dp2BMVt2mBZFqWlpUQiEdq0aePkMbc0EokEBQUF6LpOXl6eM4vR7/c7xySTSXw+n5N5siucfvrpAA0GOqWURKNRAoGA0+71eht45T9Hy7zaCsU+TjQadWbzxWIxCgoKnLzhzHP54s8QG9ey7s15ePICHHzHDNA8CJeGtX0r394yGUto2HEb+9ultDt4COteepoNH32AXldLQZceHHDG2Zz6p2nYpsE3/36PZy86G29hMSN+fwMFHTrRrU8fwuEweXl5zmBpS6J+/F5K6YR4XnvtNTp06EBdXR3r169n0aJFP5qI1BjKysoYOnQoZWVlzvlGjx7tjAnUTz3clXGBFi3cf//73zn//PNbzECIQtFU+Hy+BjHuZDKJ3+/HMAz8fj/bP3qH9dNuocvYS+l/418RAqIrvyXzVZFCMOCW6UgB8a1bKP50AclkEpfQGHbNjeD2kIjpJGM6euU2bCnpNvQQug4dTriqipdv/SOhLl258J57yQuFWqzH7fF4SCQSaJrmTOUXQjTwkB944AEeeOCB3ep//PjxbN68mWnTpgGpsYk//OEP+Hw+bNvG6/U6Pxa7cg1bZFbJ/PnzGT16NKZp8utf/5rXXnst2ya1OnRd57bbbsu2GYqdkMnmqD8BxLZthBBUfPg2q+69ne7nXEGo5/4kNq0jsXE9Ih5FxKMQj0IsSmz1CvRV32LW1dBu+GF0OvIYCrv2IFaxleimDcQrt2NGo5gxHUPXSdRFiNeGcblcHHP+BdRu2MATV13ppLG1RDJplZl4c0ZIp02btttx7R+SEW1I/d1uueUWwuHUdYxEIsRiMWcdlMZexxb3M2kYBv/73/8488wzOf744/H7/axcuRLDMBqMBCv2DMMwWLBgQbbNUOyETFaHEMKZyafrOqKynPLXnqXrGefiKynFDleioSFEekYgIAAbCXZqG1uS1CNYUmLaYNkSW0psmdo2M8+2xMLGsMDry+PIc85j/n0zePDii5gw5/nsXpDdJDN93e/3U11djZSShx56iHvuuadBaKS4uBiXy9UgLbK6unqHfRYWFuLxeJwfUtu2nWOllDzxxBO4XC5uu+02J1PFsqxdSgdscR73mjVrqKmpYcSIEdx8883O8oqZGJJCsS+QiWlnVp4Lh8MUFRaydeliQqUdCBS1wY7UQFxHJCJoCR1XIoqW0FOPjPcdi0I8ArEoth5F6hEsPYKpRzCjdSSjEYxIHclIHcloHYm61HM8UottGpxwyaVUb9xI3bZt2b4ku0VdXR1FRUUkk0mCwSCPPvoof/rTnxpMvunXrx+LFi1i48aNrF69mm3btrFw4UIOOeSQH/V34IEH8u9//5uNGzeydOlSNm7cyOeff87AgQOdYyzL4uGHH2bq1Kls3ryZaDQKpLz/xnrcLU64DzjgAEpKSrj66quZNGkSp556Kp988kmLnLWlUOwumQWJfD4flmWl0trCNdT839toeX6MumqI68iYDvGUUGsJHXciiiuhI+I6JHTnGEuPImM6diyKHdOxdR1T1zH1CIYeJZl5jkZJRiMkoxES0QhGPIknUMCHL7RMjzsvLw9d13G73ZSXl3Prrbc22N+/f39mzpxJSUmJEwuvra2lbdu2TJs2jT59+jjH+nw+JkyYQJ8+fUgkEgSDQQzDoH379jz55JMMHz68Qd/Tpk0jGo06FaFafTrg2LFjOfTQQ7npppuc2/k//vGPQGrAsqmWfMx1bNsmkUhwww03MGrUqGybo9iLZEIjkPrCJ5NJfJogvuYb2ow8BTsWxdI0XJpIuWcauDQXmga2BGFLsCXSlkjbRloS2wbLtrFtMG2JYUsMaWNYqRCKadupNltiWultCR26d8Noonjw3sYwDPLz84nH44wbN87JLsmwZcsWbrzxRizLom/fvjz44IP4/X50XWfw4MGMGjWKVatWATBq1CiOO+44ksmk84Nw++23s3jxYmzbZv369Q3OLYTg6quv5pVXXsHr9e5SqmGLFO7OnTvTuXNnhgwZQl5eHgBDhgxh7dq1TJw4kcsuu4yePXu2yAkBu8J1113HggULmDlzJhMnTmTKlCnZNkmxl6ifvuaktGkCaVvYcR1TA01zYWsCqQnQBNIlICNMNkhbYts2tpV6Nm0wLRtTgmHamDIV105adkrILRvTtknaAsOSGLaNYdnEo5FsX47dJlPAwO128+STT/J///d/nHPOOc7+qqoqPv30U3r16sVdd92Fy+VC13V8Ph+JRKJBJkgwGKRt27ZOlk8gEODWW2/l5JNPZtGiRT869/3338/ZZ5/doIBFY2mRwp0hI9qZ7X79+nH66adz9913M2TIELp3786vfvWrJj3n888/73g62Wbp0qWMHj2a8vJybrjhhmybo9iLJJNJxzGxLAu/3088XIMV1YmXbyYvVIiludBcAqGBcAkQGjYaNhJTSiw7JcimlfGqJaa0SVpgZDxqKzUYGYvFSBgG+PJI2jIt3GDYFgldpzlzSqSUfPDBB01Ww/KHfWfCEy6Xi48++uhHxxx44IHMnTuXgoIC3G437733Htu2baOoqIiBAwdy4YUXYpomv/jFL/jss89Yt24deXl5nHHGGfj9fubPn88pp5zC119/3aDfL774gjPPPNPx8HclM6dFC/eOOProozn66KN5+eWXWbVqFS+//DK/+c1vmqx/TdNyKhSTsSczbbapyMvL49RTT+XVV19l9OjRTdr3vsTo0aOZPXs2hx56aANHY0/x+/1s27YNIQSBQCBVBzFYgC2hdsVyXH36IvL8oGlpTzudSWKYCJ8fS9op4TVNops3EI9GiVs2SUuSMCUJ2yJhgqdNewiGiOsxEskkwrRIpo8zbEnStFi/bBm9Dxn+80bvJlJKZs6cucPV9pqCTKWfSCTCzJkzOe2001i5ciUrV650zj9t2jTuvvtuhBBUVlZyww03cPjhh/PSSy8xevRoZ3nWK664gpdeeonp06cDqXVJbrnllgai3LlzZ0aOHMmzzz7LpEmTyM/Pb/SqgBlanXBn+M1vfoOu6zzwwAMMGTKEN954g06dOu1xv2PGjGkC65qGxYsX8/LLL3P88cdz4403NmmoxOv1cvDBB/Phhx8q4d4DhgwZwsSJE524Z1ORKdabmSwSDAapi9TRb9JfWH7HH7CWRik9YADS58XSBJYAkdCxa6pxte+EbVrUlS3HMiXxRIKEYZCwbBImxEyLhGkTt2yMrZsxcCEDhbgKi5B6HNPlxrAgadmULV2C5s2n35FHNdln25tkCvv6/X78fj+ff/45paWlnHfeec4xK1asYOXKlXz00UeMGTOGSy65hJKSEifdz7Isp3iCZVkUFBRw6qmnMmvWLGbMmMG6desaOFZFRUXMmDGDa6+9lh49ejhVh3ZlAk6rFW5IrecwceJEJkyYwAUXXMCVV15Jjx496Ny5c7ZNaxLuvfdeEokE48eP5/rrr8+2OYq9jGVZzt1fymt0IYLFGKaNFo1S9c1XFPbui2aZuGwLYSQwKjbBlo2pXG0bDNsmaac86KSZ8qIt0rnbEpKJJHHDIh6uI7FhA3HLxvT4CHToxOZ166mr0+k+fH8GNEMYY2+QKeybSCQoKSmhuLiYDRs2EI/HG9zJSilZu3Ytd911F8uXL+f111/nqaeeQkpJXl6ekz44YMAAJkyYwOTJk5k7d+6Pwh+aphGLxdiyZQsHHnigM8nH4/EQj8edDJOfo9HCLYRwAQuBTVLKU4QQPYAXgDbAl8D5UsqkEMIH/B0YClQCY6SU6xp7nqYm84/9yCOP8Ne//pW8vDyuuOIKOnTokC2TmgxN08jLy+Phhx9Ws0f3MTJTtTPinVleNQLYfj/JRBwMk2hNNURrEZE6NE2gIZBILGljy5RwmzbpmPX3sWszE/+2U/Fw25ZYUmLZYBkGkeoa4noMl8+PlC1n/e0fUlBQ4FRjr6mpwev1snr1ag4//HBOPPFEamtrnQHMmTNnIqXkH//4B4cddhiTJk1yqt0HAgGklIwfP57Zs2c3EO1rrrnG8cgzi4OVlZXRqVMnQqEQlmXt8h3Zrnjc1wHfAqH06ynADCnlC0KImcAlwCPp52opZW8hxNj0cVmPL4RCIe666y6++eabJr1lba1ccsklLF++nMrKSr788ktncEaRGyQSCWcFO13Xyc/PTy2zeuBBFB85ivJ3XsPGRFZW4hY2mmkjNIFIC7ct6wmxlKnYtiUbCLhZb/DSlKkBS0tKTEOSqA5jS3D5/Zx640RnjZSWRibklEwmKSwsRErJUUcdxYgRI4jH405lGk3T6NOnj5MEcO+993L99dc76YTJZNKZJTl9+nRHtG+77TauvPJK/H6/M8vV7/cTj8edVR0Bp1p8YzPhGjXKJoTYD/gV8ET6tQBGAC+lD3kGOCO9fXr6Nen9I0UO/Rz369ePwsLCbJuR01RXV7N69WpuvPFGTj/9dPx+P1u3bs22WYp6BAIBIpFIg7WkCwsLSQgXoW69MW1IGDYxPUYslkS3bGKmjW6mnmOmTdxMiXXMkKmBSdsmmU7/M6QkYUtMS2JKQTLtcRu2jRYoSIUSvHkYpslhJ5zYYifA5efnN7iGmZBHbW0teXl51NbWOtXtDzzwQOd9pmk6tSTj8Tgej6dBEeAMffr0obi4GI/Hg6ZphEIhYrEYhYWFzvooGUdyV9KXG+tx3wvcCATTr9sANVLKzGT+jUAmcNwZ2AAgpTSFEOH08dsbbZUiqzzzzDNcfvnl9O7dm2QyyRlnnMF999232yukKZoeXdcJBoMNtsPhMMFgEK17H7S2nYhv3Yghk7gQuDTSKwOmfDUpG3rdmck1TraIZWFYKfFO2pl8bolpQby6BlvAwSOPw1/ShoqKCoqKihx7WhKZdV4yedSZ0Krb7XaKAEspcblcDQYPhRBO3nVmDZP6jwyZavCZNsMwnDzvTIgrE0fflcywn/W4hRCnANuklF82utdGIIS4XAixUAixsKlW4VI0DX/4wx/405/+xMcff0xxcTHnnXcef/rTn7JtlqIembhrLBZzBrwyt/XdjjgWf+euxCybeDo7JOVh28RNk7hpEjMtYqb1/X5HpNMDlZZM5XNnxDyd523YqRBKafcerFm2nFOuuoZQKNRiJ7tlUgEz4lw/pzuzAmNm9cUePXo0KIzwr3/9C8AJkWTi35WVlUCqZNmAAQOcfZmsE03TsCyrwfug6fO4jwBOE0L8EvCTinHfBxQJIdxpr3s/YFP6+E1AF2CjEMINFJIapGyAlPIx4DGA9u3bt8w1IVsxc+fOZdmyZXz66afMmzevRXpTrZnMFz/z5c9kQGQEZ9jEP/GP804lFovgEiI1MClTXrcEbMDOrAKIxDRTmSQpcbYxLUjaKTE3bDudfZIScF8wRLveB9C2d29KOnZ0yn21RDJFgkOhEOFwGK/Xi8fjcSoJVVVVEQwG0XWdoqIijjrqKObPn080GuWaa66hS5cujrADbNy40VkJcOjQoXTs2NFZJz2zpkx1dbVTWT5TuiyZTDZtOqCU8ibgJgAhxLHABCnluUKIF4HfksosuRCYn37L6+nX/03v/7dsqYv17sMMHDjQ8RbUcrl7RnP8+1uW5XzRM7f0uq7j9XqJxWIU9exFftcebFv+FZrQcDlLutpINKRIe4DpwUnLluklXDPrkQjH0zZsm7iVCpkkbYtgqAjN66XHwIEEi4qora1F07QW6XVnVgeMx+MUFRVh2zaWZVFSUuKUZYvFYgSDQaSUDWZNV1RUUFFRsdO+M3dBmbW3NU2jurqaQCBAVVWVE0PPhF0yxYIbw55MAZwE3CCEKCMVw34y3f4k0CbdfgMweQ/OocgiLpdLiXYT0BzeaCAQoK6ujkgkgtvtdvKRdV2nTZs26LrOyQ89RcKwSZgWMcNKh0dk6jlpEzNS4ZNEJoxiSWIWxE1B3LRJWjYJK9VuWDZJ06K4c1f6HHEU/vwAo8aOpa6ujtLS0hY7OBkMBqmursbr9VJdXe3kVWcKIG/fvh2Xy0VtbS26rnPIIYfQpUuXn+23Q4cOHHfccc4Pgs/nQ9M0px5oaWmpk8kSCAQAduka7pJwSyk/lFKekt5eI6UcLqXsLaU8U0qZSLfH0697p/ev2ZVzKBSKnycWi5Gfn09eXp6zCH9mBmA4HMbv9yPdXgaef2lKqK2UcOvG97HtVHaJlYp/W7KeiKemtSdMm4QT75aEOnSm57DhbF63juMvuohwXYS8vDxqamoalPpqSei67lRcD4VCTkpjUVGREx6xLItAIIDf7+eII47gmWeeoaioaKd9er1ennjiCY499lh8Ph91dXUYhoGU0slWqa6uTuXdpyvgALt0DXNn0Q2FQtFofD4fhmE4WQqxWMyZwVdQUJAqDFBcQulhR6O17UjMlOimjW6lUgK/TwuU329bNnHDSnnZZipFMGFZJG2JN1RIu959qNxWjl4XoeegQQSDQRKJBIFAoMXemfn9fqLRKG63m2g06qQDZn4E6+rqcLlcxONxpyblgQceyOLFi3n66acJhUIEg0FCoRChUIgZM2awcuVKDjvsMILBIMlkkvz8fNxut7OuTGaJAtM0yc/Pb7Aed2Np1VPeFYrWSv2p2JmMiPprZ2QGLXsMP4xhF1zKv2fcjaFHnffL9EQcKVODlBaZeDep5VydCTg2/pJSCtp3RI/F8Pn8THnvXceG+oOiLZH65cUy1C9PVn9fZvlcTdNo164dJ598Mt999x2maTozIwFnvCGzvrZt2072SP2/EaTGJ+pnnTQWJdwKRQvEsiwnVS0jnKZpomkahmE4z16vl6MuGYclJW/8+Q5kA4FKZZhYklROd2Zau/x+XW5TCjRLEq6upnvHjlx6991o6ZXwEomEk5MshGiRld7ri25mdiOkPPHMcrnQ0BvO7Ks/caZ+Sl+m/m0mU8QwDOe9yWTS2Zf5m9X/oWgsKlSiULRAMjnb8XjcWdw/05apWp651dc0jeHnXMBv77mf/QYfkopnpx+dhw3H374DcctOPyR9jj6WhE1qCrwNcT3GkBOO56K//Y384mJ8Ph+2bVNQUEAikaCgoKBFZpQAjrBmJsNkxLO+6Gamqmc88MxKfpmwSiY3WwiBpml4PB6nmLNt27jdbme/x+PBNM0G+zI/eLty19LyfiIVihZCLBajoqKCeDzOxo0bMQyD0tLSJuu/pKQESN3C5+XlIYRw2oqLixFC0KlTJ2f/iAt+x1FnjsGq5wG6PB5s28K2vvfE3V4vRr1iuQBevx+v3+94h6FQCCEEbdq0abE53JD6AfT5fA2uIXwfLsnsq0+mGvuO9mX4qbj17sS0f4gSboWimfj4448ZP34827ZtY/z48bRp04bnnnuuyfqvX9AjIyA/9+xq5EJh/nSK2g/ZWb8tlcwkpsx2/fYftjVm395ChUoUimZA13Xef/99Zs2axYABA3j88cfp37+/U9xaodgTRC5MaiwuLpbnn39+ts3YKYlEwplFlauEw2HcbreTzJ+LlJeXU15eipS5m4FQVLSJbt32vNCGZVmsX7+enj17snr1arp3705tbS22be/R/5FlWVRWVtKuXbs9trG5iEajWJZFKBT6+YMbyf/+9z/233//JuuvsrKSgoKCRs9UzAazZ8+murp6h259Tgi3EKICiJK7KwiWomzbHZRtu4eybfdobbZ1k1K23dGOnBBuACHEQinlsGzbsSOUbbuHsm33ULbtHvuSbSrGrVAoFC0MJdwKhULRwsgl4X4s2wb8BMq23UPZtnso23aPfca2nIlxKxQKheV94zkAAATgSURBVKJx5JLHrVAoFIpGkHXhFkKcJIRYKYQoE0JkveiCEGKdEGKpEOIrIcTCdFuJEOI9IcSq9HPxXrJllhBimxBiWb22HdoiUtyfvo5LhBBDsmTf7UKITenr91W65F1m301p+1YKIU5sRru6CCE+EEJ8I4RYLoS4Lt2e9Wv3E7Zl/bqlz+UXQnwuhPg6bd8d6fYeQojP0nbMFUJ40+2+9Ouy9P7uWbDtaSHE2nrXblC6PRvfCZcQYrEQ4o306+a5bj+sTrw3H4ALWA30BLzA10C/LNu0Dij9QdtUYHJ6ezIwZS/ZcjQwBFj2c7YAvwT+CQjgUOCzLNl3O6nydj88tl/67+sDeqT/7q5msqsjMCS9HQT+lz5/1q/dT9iW9euWPp8ACtLbHuCz9DWZB4xNt88ErkxvXwXMTG+PBeZmwbangd/u4PhsfCduAOYAb6RfN8t1y7bHPRwok6lqOklS9StPz7JNO+J04Jn09jPAGf+/vbMJsaoM4/jvWdgHJYkRMngXqQgtQlQUikRkRGk0kmAWQaCLoE0uWgkiuHNpH4toUSloodCY6NKPEVqFYY02MlaCQg2jA4qjbaSPf4v3OTOHy9xLszjnPQeeH1zu+bhwfvzvPc+97/Pee08dB5X0HXD/f7rsAo4p8T3pYs4DGfx6sQs4KemxpFvATdLzX4XXlKQfffkRMAEspwHZ9XHrRW25uZMk/emri/wmYBAY8e3d2RWZjgBbzar5E48+br2o9Zwwsw6wE/jC142KcstduJcDv5fW/6D/i7gOBJwzsytm9p5vWyZpypfvAMvyqPV1aVKWe31oeqTUVsri50PQdaRPZ43KrssNGpKbD/fHgGngPOlT/gNJf8/jMOvn+2dI16CtxU1Skd0hz+4jMyt+x153dh8D+4Dirxafp6LcchfuJrJJ0npgCHjfzDaXdyqNbRrxVZwmuZT4DFgFrAWmgMO5RMzsWeAU8IGkh+V9ubObx60xuUn6R9JaoEP6dP9SLpduut3M7GVgP8lxI7CUdCHzWjGzN4BpSVfqOF7uwj0JlC+Z3PFt2ZA06ffTwGnSC/duMcTy++l8hj1dGpGlpLt+cv0LfM7csL5WPzNbRCqMX0v61jc3Irv53JqSWxlJD4BLwKukNkPxN9Blh1k/3/8ccK9Gt9e9/SSlC5YfJU92rwFvmtltUst3EPiEinLLXbh/AFb7zOsTpCb92VwyZvaMmS0uloHtwLg77fGH7QHO5DGEPi5ngd0+k/4KMFNqC9RGVw/xLVJ+hd/bPpu+AlgNXK7IwYAvgQlJH5Z2Zc+ul1sTcnOPF8xsiS8/DWwj9eEvAcP+sO7sikyHgVEfzdTldqP0ZmykHnI5u1qeV0n7JXUkvUiqY6OS3qGq3KqYWV3IjTTz+yupj3Ygs8tK0gz+VeB64UPqPV0EfgMuAEtr8jlBGjb/ReqPvdvLhTRz/qnn+DOwIZPfcT/+NX9xDpQef8D9fgGGKvTaRGqDXAPG/LajCdn1ccuemx9rDfCTe4wDB0vnxmXS5Og3wJO+/Slfv+n7V2ZwG/XsxoGvmPvmSe3nhB93C3PfKqkkt/jlZBAEQcvI3SoJgiAIFkgU7iAIgpYRhTsIgqBlROEOgiBoGVG4gyAIWkYU7iAIgpYRhTsIgqBlROEOgiBoGf8BWrDWh9zMdxMAAAAASUVORK5CYII=\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Verificando a Política\n",
+    "\n",
+    "Como a Q-Table lista a \"atratividade\" de cada ação em cada estado, é bastante fácil usá-la para definir a navegação eficiente em nosso mundo. No caso mais simples, podemos simplesmente selecionar a ação correspondente ao maior valor na Q-Table:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def qpolicy_strict(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = list(actions)[np.argmax(v)]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "walk(m,qpolicy_strict)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Se você tentar o código acima várias vezes, pode perceber que, às vezes, ele simplesmente \"trava\", e você precisa pressionar o botão PARAR no notebook para interrompê-lo.\n",
+    "\n",
+    "> **Tarefa 1:** Modifique a função `walk` para limitar o comprimento máximo do caminho a um certo número de passos (digamos, 100), e observe o código acima retornar esse valor de tempos em tempos.\n",
+    "\n",
+    "> **Tarefa 2:** Modifique a função `walk` para que ela não volte aos lugares onde já esteve anteriormente. Isso evitará que `walk` entre em um loop, no entanto, o agente ainda pode acabar \"preso\" em um local do qual não consegue escapar.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 3.45, eaten by wolf: 0 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "def qpolicy(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(qpolicy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fbab852fd68>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 382.368508 248.518125\" width=\"382.368508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M -0 248.518125 \nL 382.368508 248.518125 \nL 382.368508 0 \nL -0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 374.45 224.64 \nL 374.45 7.2 \nL 39.65 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m2c059e3741\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.868182\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(51.686932 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"115.746997\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 2000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(103.021997 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"176.625812\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 4000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(163.900812 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"237.504627\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 6000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(224.779627 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.383442\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 8000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(285.658442 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"359.262258\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 10000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(343.356008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m0279ebb0ad\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"214.756364\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(26.2875 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"167.758568\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 2000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.557787)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"120.760773\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 124.559992)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"73.762978\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 6000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 77.562196)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"26.765182\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 8000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 30.564401)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pa8fdede5a3)\" d=\"M 54.868182 214.732865 \nL 54.898621 214.521375 \nL 54.9595 214.709366 \nL 55.081258 214.732865 \nL 55.111697 214.168891 \nL 55.142136 214.732865 \nL 55.172576 50.757557 \nL 55.233455 214.732865 \nL 55.263894 201.432489 \nL 55.294334 214.756364 \nL 55.324773 214.662368 \nL 55.355212 214.521375 \nL 55.416091 214.732865 \nL 55.537849 214.756364 \nL 55.659606 210.902544 \nL 55.690046 202.066959 \nL 55.720485 122.664184 \nL 55.750925 214.756364 \nL 55.781364 212.805955 \nL 55.811803 214.685867 \nL 55.842243 181.481925 \nL 55.872682 214.732865 \nL 55.903122 213.933902 \nL 55.964 187.450645 \nL 55.99444 214.756364 \nL 56.024879 211.396021 \nL 56.085758 214.756364 \nL 56.146637 214.685867 \nL 56.177076 214.333383 \nL 56.237955 214.685867 \nL 56.268395 208.529156 \nL 56.359713 214.756364 \nL 56.390152 213.534421 \nL 56.51191 214.756364 \nL 56.542349 214.732865 \nL 56.572789 201.056506 \nL 56.603228 214.756364 \nL 56.664107 206.649244 \nL 56.755425 214.756364 \nL 56.785864 214.732865 \nL 56.816304 214.074896 \nL 56.846743 209.751098 \nL 56.907622 214.756364 \nL 56.938062 214.756364 \nL 56.99894 209.257622 \nL 57.02938 214.756364 \nL 57.059819 214.756364 \nL 57.120698 213.957401 \nL 57.151137 214.638869 \nL 57.181577 214.756364 \nL 57.242456 214.685867 \nL 57.303334 214.027898 \nL 57.333774 214.756364 \nL 57.364213 212.312478 \nL 57.425092 214.756364 \nL 57.455531 214.756364 \nL 57.485971 212.876452 \nL 57.54685 214.756364 \nL 57.577289 214.756364 \nL 57.607729 212.946949 \nL 57.668607 214.756364 \nL 57.699047 214.732865 \nL 57.729486 214.145392 \nL 57.759926 209.187125 \nL 57.790365 214.756364 \nL 57.820804 214.756364 \nL 57.851244 212.71196 \nL 57.942562 214.027898 \nL 58.003441 211.936496 \nL 58.03388 213.886904 \nL 58.125198 214.756364 \nL 58.155638 207.495204 \nL 58.246956 212.006993 \nL 58.307835 209.845094 \nL 58.338274 214.756364 \nL 58.368714 212.312478 \nL 58.429593 214.756364 \nL 58.520911 214.709366 \nL 58.58179 214.756364 \nL 58.703547 213.017445 \nL 58.764426 214.756364 \nL 58.794865 212.194984 \nL 58.825305 209.633604 \nL 58.855744 214.756364 \nL 58.886184 214.756364 \nL 59.007941 212.594465 \nL 59.038381 214.756364 \nL 59.129699 213.581419 \nL 59.221017 214.756364 \nL 59.312335 210.808549 \nL 59.373214 214.756364 \nL 59.434093 213.111441 \nL 59.464532 212.758957 \nL 59.525411 214.756364 \nL 59.58629 214.709366 \nL 59.616729 214.756364 \nL 59.708048 213.13494 \nL 59.738487 208.85814 \nL 59.768926 214.756364 \nL 59.799366 214.732865 \nL 59.860245 214.756364 \nL 59.921123 213.275933 \nL 60.042881 214.756364 \nL 60.134199 211.231529 \nL 60.255957 214.756364 \nL 60.286396 214.40388 \nL 60.347275 214.756364 \nL 60.408154 202.724928 \nL 60.469033 211.701507 \nL 60.529912 214.756364 \nL 60.560351 210.315072 \nL 60.712548 214.756364 \nL 60.742987 210.221076 \nL 60.803866 213.604918 \nL 60.834306 214.756364 \nL 60.864745 213.416926 \nL 60.956063 207.471705 \nL 61.047382 214.756364 \nL 61.077821 212.124487 \nL 61.290897 214.756364 \nL 61.321336 214.732865 \nL 61.382215 214.497876 \nL 61.412654 214.756364 \nL 61.443094 214.756364 \nL 61.473533 210.973041 \nL 61.564851 211.654509 \nL 61.686609 214.756364 \nL 61.717049 214.756364 \nL 61.838806 208.85814 \nL 61.930124 214.756364 \nL 61.960564 211.819001 \nL 61.991003 212.124487 \nL 62.082321 211.020039 \nL 62.112761 214.756364 \nL 62.17364 214.004399 \nL 62.204079 214.756364 \nL 62.234518 206.038273 \nL 62.295397 214.756364 \nL 62.417155 211.161032 \nL 62.478034 214.756364 \nL 62.538913 214.427379 \nL 62.569352 214.756364 \nL 62.599791 209.492611 \nL 62.66067 214.709366 \nL 62.721549 214.756364 \nL 62.751988 208.106176 \nL 62.812867 214.756364 \nL 62.843307 214.027898 \nL 62.904185 214.756364 \nL 62.965064 214.732865 \nL 62.995504 212.147986 \nL 63.056382 214.756364 \nL 63.086822 212.876452 \nL 63.147701 214.756364 \nL 63.17814 209.093129 \nL 63.269458 211.20803 \nL 63.391216 214.756364 \nL 63.421655 206.249763 \nL 63.482534 206.625745 \nL 63.604292 214.756364 \nL 63.634731 214.61537 \nL 63.665171 213.534421 \nL 63.69561 214.756364 \nL 63.726049 214.756364 \nL 63.786928 214.756364 \nL 63.817368 214.286386 \nL 63.847807 211.067037 \nL 63.878246 214.756364 \nL 63.939125 212.570966 \nL 63.969565 214.756364 \nL 64.000004 200.140049 \nL 64.060883 214.732865 \nL 64.091322 213.933902 \nL 64.182641 196.803206 \nL 64.273959 214.756364 \nL 64.304398 211.795503 \nL 64.334838 210.973041 \nL 64.456595 214.756364 \nL 64.608792 211.255028 \nL 64.639232 212.594465 \nL 64.669671 214.756364 \nL 64.70011 213.393428 \nL 64.73055 210.808549 \nL 64.760989 214.262887 \nL 64.791429 212.899951 \nL 64.821868 214.756364 \nL 64.882747 212.570966 \nL 64.913186 214.497876 \nL 64.943626 214.215889 \nL 64.974065 214.756364 \nL 65.004505 214.756364 \nL 65.034944 207.706694 \nL 65.095823 213.299432 \nL 65.21758 214.756364 \nL 65.278459 214.756364 \nL 65.339338 210.597059 \nL 65.369777 214.756364 \nL 65.491535 214.709366 \nL 65.521974 213.534421 \nL 65.552414 214.756364 \nL 65.582853 214.756364 \nL 65.613293 214.756364 \nL 65.643732 213.181937 \nL 65.674172 214.027898 \nL 65.704611 199.811065 \nL 65.73505 214.756364 \nL 65.76549 213.698913 \nL 65.826369 214.756364 \nL 65.856808 214.145392 \nL 65.887247 204.534343 \nL 65.948126 214.732865 \nL 65.978566 213.064443 \nL 66.039444 214.732865 \nL 66.069884 214.756364 \nL 66.191641 211.537015 \nL 66.222081 205.309807 \nL 66.25252 214.709366 \nL 66.28296 213.440425 \nL 66.313399 211.325525 \nL 66.374278 214.098395 \nL 66.404717 214.756364 \nL 66.435157 214.685867 \nL 66.556914 211.137533 \nL 66.648233 214.756364 \nL 66.678672 213.628417 \nL 66.739551 212.617964 \nL 66.830869 214.756364 \nL 66.80043 210.36207 \nL 66.861308 214.309885 \nL 66.891748 213.933902 \nL 66.922187 210.056584 \nL 66.952627 214.756364 \nL 66.983066 214.568372 \nL 67.013505 213.651915 \nL 67.043945 214.61537 \nL 67.074384 208.270668 \nL 67.135263 214.756364 \nL 67.165702 213.745911 \nL 67.226581 214.591871 \nL 67.257021 214.756364 \nL 67.28746 213.369929 \nL 67.348339 214.756364 \nL 67.378778 214.756364 \nL 67.409218 214.61537 \nL 67.470097 214.756364 \nL 67.500536 207.894686 \nL 67.530975 214.756364 \nL 67.591854 214.380381 \nL 67.622294 206.155767 \nL 67.683172 214.756364 \nL 67.713612 214.756364 \nL 67.80493 209.234123 \nL 67.865809 212.829454 \nL 67.926688 211.936496 \nL 68.078885 214.756364 \nL 68.200642 209.140127 \nL 68.291961 214.756364 \nL 68.352839 214.662368 \nL 68.444158 214.756364 \nL 68.474597 209.234123 \nL 68.596355 214.756364 \nL 68.626794 214.756364 \nL 68.657233 213.534421 \nL 68.718112 214.756364 \nL 68.83987 214.756364 \nL 68.992067 197.555171 \nL 69.113825 214.756364 \nL 69.144264 214.098395 \nL 69.205143 214.286386 \nL 69.3269 214.756364 \nL 69.479097 203.382897 \nL 69.570416 214.685867 \nL 69.600855 212.382975 \nL 69.631294 208.928637 \nL 69.661734 214.262887 \nL 69.692173 214.756364 \nL 69.783492 209.328118 \nL 69.813931 209.93909 \nL 69.84437 210.174079 \nL 69.87481 214.756364 \nL 69.966128 212.476971 \nL 70.087886 214.756364 \nL 70.118325 214.756364 \nL 70.148764 207.307213 \nL 70.209643 214.756364 \nL 70.36184 207.518703 \nL 70.483598 214.756364 \nL 70.635795 211.936496 \nL 70.666234 213.628417 \nL 70.727113 214.756364 \nL 70.757553 209.704101 \nL 70.818431 211.678008 \nL 70.940189 214.756364 \nL 70.970628 211.043538 \nL 71.061947 212.288979 \nL 71.092386 214.756364 \nL 71.153265 211.654509 \nL 71.183704 213.299432 \nL 71.244583 211.912997 \nL 71.305462 214.756364 \nL 71.335901 213.675414 \nL 71.366341 201.690977 \nL 71.42722 206.696242 \nL 71.457659 214.756364 \nL 71.548977 213.745911 \nL 71.579417 214.756364 \nL 71.640295 214.591871 \nL 71.670735 209.257622 \nL 71.701174 214.756364 \nL 71.731614 214.756364 \nL 71.822932 214.756364 \nL 71.853371 204.60484 \nL 71.91425 214.756364 \nL 71.944689 211.654509 \nL 72.005568 214.262887 \nL 72.127326 214.756364 \nL 72.157765 209.657103 \nL 72.218644 212.335977 \nL 72.249084 214.756364 \nL 72.309962 211.372522 \nL 72.340402 210.221076 \nL 72.370841 211.396021 \nL 72.462159 214.756364 \nL 72.43172 210.268074 \nL 72.492599 214.121893 \nL 72.523038 204.60484 \nL 72.583917 214.756364 \nL 72.705675 209.328118 \nL 72.827432 214.756364 \nL 72.857872 214.756364 \nL 72.918751 212.899951 \nL 72.94919 214.474377 \nL 72.979629 214.756364 \nL 73.010069 214.427379 \nL 73.040508 213.369929 \nL 73.101387 214.685867 \nL 73.131826 214.756364 \nL 73.223145 211.043538 \nL 73.314463 214.756364 \nL 73.344902 212.523968 \nL 73.405781 214.756364 \nL 73.43622 214.732865 \nL 73.46666 212.523968 \nL 73.557978 213.228935 \nL 73.588417 211.819001 \nL 73.618857 214.756364 \nL 73.831933 214.756364 \nL 73.862372 208.317666 \nL 73.923251 214.19239 \nL 73.95369 214.756364 \nL 74.075448 211.912997 \nL 74.105887 214.756364 \nL 74.136327 204.722334 \nL 74.197206 214.756364 \nL 74.227645 212.993946 \nL 74.258084 202.513438 \nL 74.288524 214.756364 \nL 74.318963 214.756364 \nL 74.349403 214.685867 \nL 74.440721 208.317666 \nL 74.410281 214.756364 \nL 74.47116 212.359476 \nL 74.5016 214.756364 \nL 74.562479 212.335977 \nL 74.592918 214.709366 \nL 74.623357 214.756364 \nL 74.653797 214.732865 \nL 74.714676 201.737974 \nL 74.745115 214.450878 \nL 74.805994 213.933902 \nL 74.836433 214.756364 \nL 74.866873 214.638869 \nL 74.958191 209.328118 \nL 74.98863 211.772004 \nL 75.01907 214.098395 \nL 75.049509 208.740646 \nL 75.079948 206.061771 \nL 75.171267 214.732865 \nL 75.201706 207.965182 \nL 75.232145 214.756364 \nL 75.262585 214.333383 \nL 75.293024 214.756364 \nL 75.323464 213.863406 \nL 75.353903 212.547467 \nL 75.384343 213.205436 \nL 75.414782 214.756364 \nL 75.445221 211.819001 \nL 75.5061 214.427379 \nL 75.566979 210.949542 \nL 75.597418 211.41952 \nL 75.627858 214.756364 \nL 75.658297 211.114034 \nL 75.719176 213.440425 \nL 75.780055 214.756364 \nL 75.840934 214.427379 \nL 75.871373 214.709366 \nL 76.02357 203.171407 \nL 76.054009 207.025226 \nL 76.084449 214.756364 \nL 76.145328 211.537015 \nL 76.175767 208.43516 \nL 76.206207 214.756364 \nL 76.236646 214.709366 \nL 76.267085 209.304619 \nL 76.297525 214.756364 \nL 76.327964 214.756364 \nL 76.358404 214.568372 \nL 76.419282 209.422114 \nL 76.480161 213.76941 \nL 76.510601 214.756364 \nL 76.54104 214.286386 \nL 76.571479 211.772004 \nL 76.601919 214.756364 \nL 76.632358 214.756364 \nL 76.662798 213.698913 \nL 76.693237 207.636198 \nL 76.754116 214.732865 \nL 76.784555 212.077489 \nL 76.875873 212.735458 \nL 76.906313 211.748505 \nL 76.936752 214.756364 \nL 76.967192 203.006915 \nL 77.028071 211.443019 \nL 77.05851 213.604918 \nL 77.088949 207.683195 \nL 77.119389 214.756364 \nL 77.149828 214.756364 \nL 77.180268 214.215889 \nL 77.241146 214.756364 \nL 77.271586 214.685867 \nL 77.332465 214.756364 \nL 77.393343 201.502985 \nL 77.423783 210.949542 \nL 77.57598 214.756364 \nL 77.606419 214.756364 \nL 77.667298 210.761551 \nL 77.728177 211.772004 \nL 77.849935 214.756364 \nL 77.941253 207.706694 \nL 78.032571 214.756364 \nL 78.06301 212.194984 \nL 78.09345 210.009586 \nL 78.123889 213.463924 \nL 78.154329 213.205436 \nL 78.184768 212.241982 \nL 78.215207 214.756364 \nL 78.276086 212.100988 \nL 78.306526 214.19239 \nL 78.367404 214.756364 \nL 78.428283 206.226264 \nL 78.489162 210.57356 \nL 78.519602 210.832048 \nL 78.550041 213.792909 \nL 78.641359 213.416926 \nL 78.671799 214.756364 \nL 78.702238 210.973041 \nL 78.763117 214.262887 \nL 78.854435 213.064443 \nL 78.884874 214.756364 \nL 78.915314 211.701507 \nL 78.945753 198.589122 \nL 78.976193 212.993946 \nL 79.006632 207.730193 \nL 79.158829 214.756364 \nL 79.250147 211.936496 \nL 79.280587 200.281043 \nL 79.341466 214.756364 \nL 79.371905 202.607434 \nL 79.463223 214.756364 \nL 79.493663 211.748505 \nL 79.554541 210.503063 \nL 79.61542 214.756364 \nL 79.706738 214.756364 \nL 79.737178 209.210624 \nL 79.798057 209.492611 \nL 79.858935 214.756364 \nL 79.889375 214.40388 \nL 79.950254 214.450878 \nL 80.011132 205.192312 \nL 80.041572 214.756364 \nL 80.13289 214.521375 \nL 80.16333 214.756364 \nL 80.193769 214.262887 \nL 80.285087 214.756364 \nL 80.315527 207.847688 \nL 80.437284 214.756364 \nL 80.467724 214.756364 \nL 80.498163 213.581419 \nL 80.559042 214.756364 \nL 80.589481 214.756364 \nL 80.619921 211.983494 \nL 80.711239 213.55792 \nL 80.741678 212.523968 \nL 80.772118 214.756364 \nL 80.802557 214.638869 \nL 80.863436 210.221076 \nL 80.893875 214.333383 \nL 80.924315 214.145392 \nL 80.985194 211.41952 \nL 81.015633 214.756364 \nL 81.046072 214.61537 \nL 81.076512 214.756364 \nL 81.106951 210.526562 \nL 81.198269 210.902544 \nL 81.289588 214.756364 \nL 81.320027 210.808549 \nL 81.380906 213.55792 \nL 81.472224 212.782456 \nL 81.502663 214.756364 \nL 81.593982 214.756364 \nL 81.624421 212.194984 \nL 81.6853 214.756364 \nL 81.776618 214.074896 \nL 81.867936 214.756364 \nL 81.959255 210.620558 \nL 82.020133 214.756364 \nL 82.081012 214.709366 \nL 82.111452 214.756364 \nL 82.141891 209.257622 \nL 82.233209 211.490017 \nL 82.263649 210.902544 \nL 82.415846 214.756364 \nL 82.446285 214.756364 \nL 82.476724 211.325525 \nL 82.537603 212.876452 \nL 82.598482 214.756364 \nL 82.628922 210.714553 \nL 82.6898 211.255028 \nL 82.781119 214.756364 \nL 82.811558 214.051397 \nL 82.841997 214.756364 \nL 82.933316 204.745833 \nL 83.055073 214.756364 \nL 83.146391 213.886904 \nL 83.176831 208.505657 \nL 83.23771 213.205436 \nL 83.268149 213.252434 \nL 83.298588 214.474377 \nL 83.329028 211.936496 \nL 83.359467 214.19239 \nL 83.450786 211.490017 \nL 83.420346 214.756364 \nL 83.481225 213.416926 \nL 83.511664 212.100988 \nL 83.542104 214.756364 \nL 83.572543 214.333383 \nL 83.602983 214.756364 \nL 83.663861 210.197577 \nL 83.694301 214.732865 \nL 83.75518 214.756364 \nL 83.785619 213.111441 \nL 83.816058 207.988681 \nL 83.846498 214.756364 \nL 83.876937 214.756364 \nL 83.907377 214.168891 \nL 83.937816 214.756364 \nL 83.968255 198.565623 \nL 84.029134 210.78505 \nL 84.059574 214.756364 \nL 84.120452 214.732865 \nL 84.150892 211.607511 \nL 84.181331 214.756364 \nL 84.211771 212.758957 \nL 84.24221 213.957401 \nL 84.27265 205.897279 \nL 84.303089 214.756364 \nL 84.333528 212.241982 \nL 84.363968 213.816408 \nL 84.455286 214.756364 \nL 84.485725 208.22367 \nL 84.698801 214.756364 \nL 84.850998 212.641463 \nL 84.881438 213.816408 \nL 84.911877 211.795503 \nL 84.942317 213.510922 \nL 84.972756 210.57356 \nL 85.003195 214.756364 \nL 85.033635 214.756364 \nL 85.094514 214.756364 \nL 85.124953 214.568372 \nL 85.246711 208.764145 \nL 85.368468 214.756364 \nL 85.398908 208.764145 \nL 85.459786 210.832048 \nL 85.581544 214.756364 \nL 85.611983 206.249763 \nL 85.672862 214.756364 \nL 85.764181 214.756364 \nL 85.885938 211.443019 \nL 85.916378 214.756364 \nL 85.946817 214.732865 \nL 85.977256 205.991275 \nL 86.038135 211.231529 \nL 86.068575 214.098395 \nL 86.129453 212.993946 \nL 86.159893 212.147986 \nL 86.190332 203.876374 \nL 86.251211 213.13494 \nL 86.28165 207.565701 \nL 86.372969 214.756364 \nL 86.403408 213.440425 \nL 86.433847 214.756364 \nL 86.464287 199.411583 \nL 86.525166 214.756364 \nL 86.555605 214.756364 \nL 86.586045 214.215889 \nL 86.646923 214.333383 \nL 86.738242 214.756364 \nL 86.79912 209.163626 \nL 86.82956 214.756364 \nL 86.859999 214.168891 \nL 86.890439 207.213217 \nL 86.920878 214.638869 \nL 86.951317 207.918184 \nL 86.981757 214.756364 \nL 87.042636 211.231529 \nL 87.073075 206.437754 \nL 87.103514 214.262887 \nL 87.164393 214.756364 \nL 87.255711 212.406474 \nL 87.286151 214.756364 \nL 87.31659 212.476971 \nL 87.34703 210.855547 \nL 87.377469 211.325525 \nL 87.529666 214.756364 \nL 87.560106 214.756364 \nL 87.620984 207.001727 \nL 87.651424 212.147986 \nL 87.773181 214.756364 \nL 87.8645 212.05399 \nL 87.894939 214.756364 \nL 87.955818 211.983494 \nL 87.986257 210.902544 \nL 88.108015 214.756364 \nL 88.168894 214.051397 \nL 88.229773 214.521375 \nL 88.260212 204.698835 \nL 88.35153 214.756364 \nL 88.38197 214.004399 \nL 88.412409 214.756364 \nL 88.442848 213.34643 \nL 88.473288 213.299432 \nL 88.564606 214.756364 \nL 88.534167 212.641463 \nL 88.595045 214.40388 \nL 88.655924 212.641463 \nL 88.686364 214.756364 \nL 88.808121 211.184531 \nL 88.838561 208.43516 \nL 88.869 211.607511 \nL 88.929879 214.756364 \nL 88.960318 208.247169 \nL 89.021197 214.756364 \nL 89.142955 212.453472 \nL 89.203834 213.792909 \nL 89.234273 209.774597 \nL 89.295152 214.756364 \nL 89.416909 210.78505 \nL 89.477788 208.787644 \nL 89.508228 214.756364 \nL 89.538667 210.667555 \nL 89.599546 214.756364 \nL 89.660425 211.255028 \nL 89.690864 214.004399 \nL 89.812622 214.756364 \nL 89.843061 206.672743 \nL 89.90394 208.834641 \nL 89.934379 214.756364 \nL 90.025698 213.886904 \nL 90.086576 213.76941 \nL 90.147455 214.756364 \nL 90.238773 210.456065 \nL 90.269213 214.756364 \nL 90.360531 212.782456 \nL 90.451849 214.756364 \nL 90.482289 208.881639 \nL 90.543167 214.756364 \nL 90.634486 212.758957 \nL 90.664925 213.910403 \nL 90.695365 205.474299 \nL 90.725804 214.756364 \nL 90.756243 213.369929 \nL 90.786683 214.756364 \nL 90.817122 209.210624 \nL 90.90844 212.641463 \nL 90.969319 214.309885 \nL 91.030198 214.591871 \nL 91.060637 211.912997 \nL 91.182395 214.756364 \nL 91.212834 214.756364 \nL 91.243274 211.090536 \nL 91.304153 214.756364 \nL 91.42591 212.899951 \nL 91.45635 214.168891 \nL 91.486789 210.832048 \nL 91.547668 214.756364 \nL 91.578107 214.709366 \nL 91.608547 211.725006 \nL 91.638986 214.756364 \nL 91.699865 212.429973 \nL 91.730304 214.450878 \nL 91.760744 209.962589 \nL 91.791183 211.490017 \nL 91.821623 206.08527 \nL 91.852062 214.756364 \nL 91.882501 213.275933 \nL 91.94338 211.372522 \nL 91.97382 214.756364 \nL 92.034698 211.41952 \nL 92.065138 207.495204 \nL 92.095577 214.239388 \nL 92.156456 214.19239 \nL 92.217335 214.756364 \nL 92.308653 209.539608 \nL 92.430411 214.756364 \nL 92.521729 206.038273 \nL 92.643487 214.756364 \nL 92.673926 209.28112 \nL 92.734805 214.756364 \nL 92.765244 214.40388 \nL 92.826123 214.756364 \nL 92.887002 204.040866 \nL 93.00876 214.756364 \nL 93.130517 208.082677 \nL 93.191396 211.184531 \nL 93.282714 214.756364 \nL 93.313154 209.06963 \nL 93.374032 214.756364 \nL 93.404472 214.756364 \nL 93.434911 214.427379 \nL 93.465351 205.756286 \nL 93.49579 214.756364 \nL 93.526229 212.735458 \nL 93.556669 211.748505 \nL 93.587108 212.335977 \nL 93.647987 211.560514 \nL 93.678426 214.756364 \nL 93.708866 201.949464 \nL 93.769745 210.338571 \nL 93.800184 210.714553 \nL 93.891502 214.756364 \nL 93.921942 213.76941 \nL 93.982821 214.756364 \nL 94.043699 214.262887 \nL 94.074139 211.607511 \nL 94.165457 213.158439 \nL 94.195896 213.13494 \nL 94.287215 214.756364 \nL 94.256775 212.500469 \nL 94.317654 214.709366 \nL 94.408972 211.936496 \nL 94.439412 214.756364 \nL 94.469851 214.732865 \nL 94.50029 202.325447 \nL 94.561169 213.910403 \nL 94.591609 213.722412 \nL 94.622048 214.756364 \nL 94.652488 207.636198 \nL 94.713366 214.756364 \nL 94.743806 214.732865 \nL 94.774245 213.13494 \nL 94.804685 214.756364 \nL 94.835124 214.732865 \nL 94.865563 214.521375 \nL 94.896003 212.594465 \nL 94.926442 214.756364 \nL 94.956882 214.40388 \nL 94.987321 214.756364 \nL 95.078639 203.053913 \nL 95.109079 214.756364 \nL 95.200397 213.76941 \nL 95.230836 213.604918 \nL 95.261276 211.349023 \nL 95.322154 214.450878 \nL 95.352594 214.497876 \nL 95.383033 214.262887 \nL 95.413473 214.709366 \nL 95.443912 211.865999 \nL 95.504791 214.333383 \nL 95.53523 213.745911 \nL 95.56567 214.732865 \nL 95.596109 214.756364 \nL 95.687427 203.476893 \nL 95.748306 214.756364 \nL 95.809185 212.147986 \nL 95.870064 214.61537 \nL 95.900503 211.8425 \nL 95.930943 214.19239 \nL 95.961382 213.886904 \nL 95.991821 214.521375 \nL 96.022261 208.341165 \nL 96.0527 214.638869 \nL 96.08314 213.440425 \nL 96.113579 214.286386 \nL 96.144018 211.936496 \nL 96.174458 214.756364 \nL 96.235337 212.406474 \nL 96.265776 214.756364 \nL 96.296216 211.584012 \nL 96.326655 206.931231 \nL 96.387534 211.678008 \nL 96.448413 210.268074 \nL 96.509291 214.756364 \nL 96.539731 207.730193 \nL 96.60061 214.544874 \nL 96.631049 214.756364 \nL 96.691928 214.027898 \nL 96.752807 214.756364 \nL 96.783246 205.4508 \nL 96.844125 214.756364 \nL 96.874564 212.735458 \nL 96.935443 205.568295 \nL 96.965882 214.756364 \nL 97.057201 214.756364 \nL 97.08764 206.414255 \nL 97.148519 214.756364 \nL 97.178958 214.756364 \nL 97.331155 210.338571 \nL 97.392034 212.993946 \nL 97.483352 214.756364 \nL 97.513792 204.299354 \nL 97.574671 214.19239 \nL 97.665989 213.792909 \nL 97.696428 193.51336 \nL 97.757307 211.795503 \nL 97.787747 214.756364 \nL 97.818186 208.552655 \nL 97.848625 211.654509 \nL 97.909504 197.155689 \nL 97.939944 212.547467 \nL 97.970383 213.839907 \nL 98.000822 206.766738 \nL 98.031262 214.756364 \nL 98.061701 213.745911 \nL 98.12258 214.756364 \nL 98.213898 203.429895 \nL 98.244338 209.704101 \nL 98.274777 214.168891 \nL 98.305216 203.547389 \nL 98.335656 210.761551 \nL 98.396535 208.082677 \nL 98.457413 202.442941 \nL 98.518292 214.756364 \nL 98.670489 208.082677 \nL 98.731368 214.756364 \nL 98.761808 212.05399 \nL 98.792247 207.37771 \nL 98.822686 213.698913 \nL 98.883565 209.022633 \nL 98.944444 214.756364 \nL 99.005323 214.333383 \nL 99.035762 213.839907 \nL 99.066202 214.756364 \nL 99.096641 204.040866 \nL 99.15752 214.756364 \nL 99.187959 214.756364 \nL 99.309717 210.056584 \nL 99.370596 214.756364 \nL 99.431475 214.004399 \nL 99.461914 201.784972 \nL 99.522793 214.756364 \nL 99.553232 214.756364 \nL 99.583672 210.526562 \nL 99.67499 213.111441 \nL 99.705429 214.121893 \nL 99.735869 213.957401 \nL 99.766308 207.354211 \nL 99.827187 214.756364 \nL 99.857626 211.184531 \nL 99.888066 214.309885 \nL 99.918505 194.500314 \nL 99.979384 214.756364 \nL 100.131581 210.691054 \nL 100.222899 212.218483 \nL 100.283778 214.309885 \nL 100.314217 214.145392 \nL 100.344657 206.061771 \nL 100.375096 214.756364 \nL 100.405536 214.756364 \nL 100.527293 204.205359 \nL 100.557733 214.756364 \nL 100.649051 213.816408 \nL 100.740369 214.756364 \nL 100.831687 212.006993 \nL 100.862127 214.756364 \nL 100.892566 214.239388 \nL 100.923005 209.586606 \nL 100.983884 213.9809 \nL 101.044763 210.36207 \nL 101.105642 213.13494 \nL 101.19696 214.756364 \nL 101.2274 213.087942 \nL 101.318718 214.098395 \nL 101.349157 214.756364 \nL 101.440475 208.482158 \nL 101.470915 214.756364 \nL 101.531794 206.179266 \nL 101.562233 213.416926 \nL 101.592672 214.756364 \nL 101.623112 202.489939 \nL 101.71443 209.657103 \nL 101.775309 203.429895 \nL 101.836188 214.756364 \nL 101.988385 193.583857 \nL 102.110142 214.756364 \nL 102.140582 210.902544 \nL 102.2319 211.701507 \nL 102.292779 214.756364 \nL 102.323218 202.654431 \nL 102.384097 204.980822 \nL 102.414536 214.756364 \nL 102.505855 214.145392 \nL 102.597173 214.756364 \nL 102.627612 208.623151 \nL 102.688491 213.205436 \nL 102.74937 214.756364 \nL 102.779809 212.547467 \nL 102.810249 214.709366 \nL 102.962446 204.628339 \nL 102.871128 214.756364 \nL 102.992885 206.837235 \nL 103.084203 214.074896 \nL 103.145082 212.429973 \nL 103.205961 214.756364 \nL 103.2364 209.7276 \nL 103.327719 211.912997 \nL 103.419037 214.756364 \nL 103.479916 198.236639 \nL 103.510355 214.756364 \nL 103.571234 214.732865 \nL 103.632113 200.422036 \nL 103.662552 207.777191 \nL 103.75387 214.756364 \nL 103.78431 213.064443 \nL 103.845189 203.335899 \nL 103.966946 214.756364 \nL 103.997386 209.657103 \nL 104.058264 213.9809 \nL 104.119143 214.756364 \nL 104.149583 207.095723 \nL 104.210462 213.910403 \nL 104.27134 212.758957 \nL 104.332219 214.756364 \nL 104.393098 214.756364 \nL 104.423537 207.683195 \nL 104.514856 210.949542 \nL 104.606174 214.756364 \nL 104.636613 214.685867 \nL 104.727931 214.756364 \nL 104.758371 209.234123 \nL 104.78881 214.732865 \nL 104.81925 196.380226 \nL 104.880128 214.756364 \nL 104.941007 206.931231 \nL 104.971447 213.181937 \nL 105.032326 214.756364 \nL 105.062765 213.017445 \nL 105.093204 214.427379 \nL 105.154083 213.9809 \nL 105.184523 214.756364 \nL 105.30628 205.615292 \nL 105.33672 214.756364 \nL 105.428038 210.36207 \nL 105.458477 214.756364 \nL 105.549795 213.9809 \nL 105.580235 214.756364 \nL 105.610674 203.923372 \nL 105.701992 209.586606 \nL 105.82375 214.61537 \nL 105.884629 214.756364 \nL 105.945508 202.325447 \nL 105.975947 214.662368 \nL 106.067265 214.380381 \nL 106.128144 214.756364 \nL 106.219462 211.912997 \nL 106.249902 204.698835 \nL 106.310781 213.393428 \nL 106.371659 214.756364 \nL 106.493417 206.696242 \nL 106.523856 214.756364 \nL 106.554296 206.08527 \nL 106.615175 212.92345 \nL 106.645614 208.317666 \nL 106.706493 214.662368 \nL 106.797811 214.756364 \nL 106.828251 212.406474 \nL 106.889129 213.76941 \nL 106.980448 214.756364 \nL 107.010887 214.497876 \nL 107.041326 214.756364 \nL 107.132645 208.059178 \nL 107.163084 213.34643 \nL 107.254402 212.852953 \nL 107.284842 214.756364 \nL 107.315281 204.957323 \nL 107.37616 214.756364 \nL 107.406599 214.756364 \nL 107.528357 213.581419 \nL 107.558796 214.756364 \nL 107.650115 210.15058 \nL 107.680554 212.970447 \nL 107.832751 214.756364 \nL 107.924069 211.819001 \nL 107.954509 214.756364 \nL 107.984948 205.497798 \nL 108.045827 212.617964 \nL 108.076266 212.92345 \nL 108.137145 214.756364 \nL 108.167584 214.732865 \nL 108.198024 203.053913 \nL 108.228463 214.756364 \nL 108.258903 210.197577 \nL 108.38066 214.756364 \nL 108.4111 214.756364 \nL 108.441539 208.411661 \nL 108.502418 214.756364 \nL 108.532857 214.427379 \nL 108.593736 208.670149 \nL 108.624176 214.309885 \nL 108.685054 214.756364 \nL 108.745933 207.142721 \nL 108.806812 212.993946 \nL 108.837251 212.288979 \nL 108.92857 214.756364 \nL 109.050327 211.020039 \nL 109.172085 214.756364 \nL 109.202524 214.685867 \nL 109.263403 214.756364 \nL 109.293843 210.761551 \nL 109.385161 211.396021 \nL 109.44604 214.732865 \nL 109.476479 184.066803 \nL 109.537358 212.71196 \nL 109.567797 214.756364 \nL 109.598237 213.34643 \nL 109.659115 214.756364 \nL 109.689555 207.683195 \nL 109.719994 214.756364 \nL 109.811312 212.077489 \nL 109.872191 214.756364 \nL 109.902631 212.852953 \nL 109.96351 212.993946 \nL 109.993949 209.492611 \nL 110.054828 214.756364 \nL 110.115707 212.05399 \nL 110.146146 211.184531 \nL 110.176585 214.756364 \nL 110.267904 214.215889 \nL 110.298343 214.756364 \nL 110.45054 202.88942 \nL 110.480979 214.638869 \nL 110.511419 198.142643 \nL 110.541858 209.563107 \nL 110.572298 203.641385 \nL 110.602737 213.628417 \nL 110.633176 214.756364 \nL 110.663616 213.440425 \nL 110.694055 184.160799 \nL 110.724495 214.756364 \nL 110.754934 214.732865 \nL 110.815813 214.756364 \nL 110.846252 200.093051 \nL 110.907131 211.959995 \nL 110.96801 209.210624 \nL 110.998449 214.756364 \nL 111.028889 192.573404 \nL 111.089768 214.756364 \nL 111.120207 214.756364 \nL 111.150646 205.02782 \nL 111.211525 211.819001 \nL 111.241965 214.544874 \nL 111.333283 213.76941 \nL 111.363722 213.55792 \nL 111.455041 214.756364 \nL 111.48548 213.698913 \nL 111.576798 204.910326 \nL 111.607238 206.719741 \nL 111.728995 214.756364 \nL 111.789874 211.513516 \nL 111.820313 211.537015 \nL 111.881192 214.756364 \nL 111.911632 214.638869 \nL 111.942071 202.137456 \nL 112.00295 206.649244 \nL 112.033389 212.100988 \nL 112.063829 196.450722 \nL 112.124707 214.756364 \nL 112.246465 203.570888 \nL 112.307344 214.732865 \nL 112.337783 214.239388 \nL 112.368223 203.594387 \nL 112.398662 214.756364 \nL 112.429102 211.63101 \nL 112.459541 211.725006 \nL 112.48998 212.71196 \nL 112.52042 208.364663 \nL 112.550859 214.756364 \nL 112.611738 210.973041 \nL 112.703056 213.9809 \nL 112.763935 214.051397 \nL 112.794374 208.458659 \nL 112.824814 214.756364 \nL 112.916132 210.973041 \nL 112.946571 214.732865 \nL 112.977011 207.330712 \nL 113.00745 209.821595 \nL 113.068329 214.497876 \nL 113.098769 203.265403 \nL 113.220526 214.756364 \nL 113.250966 214.544874 \nL 113.372723 206.155767 \nL 113.342284 214.756364 \nL 113.403163 212.100988 \nL 113.464041 209.163626 \nL 113.52492 214.756364 \nL 113.55536 198.072146 \nL 113.616238 214.756364 \nL 113.646678 214.756364 \nL 113.737996 214.004399 \nL 113.768435 214.756364 \nL 113.829314 208.200171 \nL 113.859754 213.816408 \nL 113.890193 214.756364 \nL 113.920633 212.993946 \nL 113.951072 211.63101 \nL 113.981511 212.288979 \nL 114.07283 214.756364 \nL 114.103269 214.474377 \nL 114.225027 210.291573 \nL 114.285905 214.756364 \nL 114.346784 206.179266 \nL 114.377224 210.667555 \nL 114.438102 214.756364 \nL 114.498981 214.286386 \nL 114.590299 210.808549 \nL 114.681618 214.756364 \nL 114.803375 205.497798 \nL 114.894694 214.756364 \nL 114.925133 200.398537 \nL 114.986012 214.756364 \nL 115.016451 214.756364 \nL 115.046891 202.513438 \nL 115.107769 212.218483 \nL 115.138209 210.714553 \nL 115.229527 214.756364 \nL 115.259966 213.181937 \nL 115.290406 213.111441 \nL 115.381724 214.756364 \nL 115.412163 214.474377 \nL 115.442603 214.756364 \nL 115.473042 214.732865 \nL 115.5948 209.986087 \nL 115.716558 214.756364 \nL 115.777436 214.027898 \nL 115.838315 214.40388 \nL 115.929633 214.756364 \nL 115.960073 190.552499 \nL 116.020952 214.756364 \nL 116.11227 206.931231 \nL 116.142709 210.338571 \nL 116.173149 207.777191 \nL 116.294906 214.756364 \nL 116.325346 214.756364 \nL 116.447103 212.359476 \nL 116.477543 212.547467 \nL 116.538422 214.756364 \nL 116.568861 196.521219 \nL 116.660179 205.685789 \nL 116.781937 214.756364 \nL 116.812376 209.445613 \nL 116.873255 214.756364 \nL 116.903694 214.309885 \nL 116.995013 214.756364 \nL 117.055891 210.432566 \nL 117.177649 214.756364 \nL 117.299407 213.463924 \nL 117.329846 214.756364 \nL 117.360286 212.429973 \nL 117.390725 212.688461 \nL 117.451604 213.275933 \nL 117.482043 204.957323 \nL 117.542922 214.756364 \nL 117.603801 211.067037 \nL 117.63424 202.325447 \nL 117.695119 214.168891 \nL 117.725558 208.85814 \nL 117.755998 214.756364 \nL 117.786437 214.756364 \nL 117.816877 214.756364 \nL 117.847316 198.918107 \nL 117.908195 213.792909 \nL 117.969074 214.756364 \nL 117.999513 212.641463 \nL 118.090831 214.756364 \nL 118.18215 205.074818 \nL 118.303907 214.756364 \nL 118.395225 214.756364 \nL 118.486544 208.881639 \nL 118.516983 212.899951 \nL 118.638741 214.756364 \nL 118.69962 213.087942 \nL 118.730059 214.756364 \nL 118.760498 214.756364 \nL 118.790938 210.620558 \nL 118.851817 214.756364 \nL 118.882256 214.756364 \nL 119.004014 205.850281 \nL 119.125771 214.756364 \nL 119.217089 198.589122 \nL 119.247529 213.228935 \nL 119.308408 211.936496 \nL 119.369286 214.756364 \nL 119.399726 211.725006 \nL 119.460605 214.756364 \nL 119.491044 214.356882 \nL 119.521484 211.090536 \nL 119.551923 214.427379 \nL 119.612802 212.218483 \nL 119.643241 213.510922 \nL 119.673681 211.490017 \nL 119.70412 210.99654 \nL 119.764999 214.756364 \nL 119.825878 212.500469 \nL 119.856317 211.819001 \nL 119.886756 213.463924 \nL 119.917196 214.732865 \nL 119.978075 206.813736 \nL 120.008514 213.369929 \nL 120.038953 214.450878 \nL 120.099832 208.717147 \nL 120.130272 213.416926 \nL 120.160711 213.722412 \nL 120.19115 212.359476 \nL 120.22159 214.756364 \nL 120.252029 214.732865 \nL 120.312908 214.756364 \nL 120.404226 210.197577 \nL 120.434666 194.946793 \nL 120.465105 214.756364 \nL 120.495545 202.936418 \nL 120.617302 214.756364 \nL 120.647742 214.756364 \nL 120.678181 209.022633 \nL 120.73906 212.547467 \nL 120.860817 214.756364 \nL 120.952136 204.040866 \nL 121.073893 214.756364 \nL 121.104333 214.756364 \nL 121.195651 204.745833 \nL 121.22609 210.926043 \nL 121.286969 214.756364 \nL 121.317409 211.795503 \nL 121.347848 211.607511 \nL 121.408727 214.756364 \nL 121.439166 209.915591 \nL 121.469606 213.792909 \nL 121.500045 212.876452 \nL 121.530484 213.040944 \nL 121.621803 214.756364 \nL 121.652242 209.7276 \nL 121.713121 214.756364 \nL 121.74356 213.181937 \nL 121.804439 214.756364 \nL 121.834878 214.450878 \nL 121.865318 210.57356 \nL 121.926197 214.756364 \nL 121.956636 214.61537 \nL 121.987076 214.756364 \nL 122.078394 208.740646 \nL 122.108833 214.756364 \nL 122.169712 204.980822 \nL 122.200151 199.364586 \nL 122.29147 214.756364 \nL 122.321909 213.534421 \nL 122.352348 214.756364 \nL 122.382788 202.912919 \nL 122.443667 213.393428 \nL 122.504545 214.709366 \nL 122.534985 213.9809 \nL 122.626303 200.586528 \nL 122.656742 211.959995 \nL 122.717621 214.756364 \nL 122.748061 202.67793 \nL 122.839379 208.717147 \nL 122.961137 214.756364 \nL 123.022015 211.701507 \nL 123.052455 214.756364 \nL 123.082894 214.756364 \nL 123.143773 201.878968 \nL 123.204652 210.385569 \nL 123.356849 214.756364 \nL 123.387288 213.698913 \nL 123.448167 214.756364 \nL 123.478606 204.980822 \nL 123.569925 210.738052 \nL 123.630804 214.756364 \nL 123.661243 213.322931 \nL 123.752561 214.732865 \nL 123.783001 207.612699 \nL 123.874319 214.756364 \nL 123.843879 204.980822 \nL 123.904758 214.427379 \nL 123.935198 214.756364 \nL 123.996076 210.268074 \nL 124.026516 184.889265 \nL 124.087395 212.335977 \nL 124.117834 201.502985 \nL 124.178713 214.756364 \nL 124.209152 214.756364 \nL 124.239592 214.568372 \nL 124.270031 213.487423 \nL 124.300471 195.816252 \nL 124.361349 214.756364 \nL 124.391789 214.004399 \nL 124.452668 214.756364 \nL 124.483107 214.756364 \nL 124.513546 214.333383 \nL 124.543986 214.756364 \nL 124.574425 205.215811 \nL 124.635304 214.756364 \nL 124.665743 214.685867 \nL 124.726622 214.756364 \nL 124.757062 210.409068 \nL 124.81794 213.933902 \nL 124.878819 214.756364 \nL 124.970137 210.902544 \nL 125.061456 214.756364 \nL 125.091895 213.205436 \nL 125.122335 214.756364 \nL 125.152774 191.586451 \nL 125.213653 213.816408 \nL 125.274532 213.76941 \nL 125.33541 214.756364 \nL 125.426729 212.100988 \nL 125.457168 214.756364 \nL 125.518047 214.262887 \nL 125.548486 209.351617 \nL 125.609365 214.756364 \nL 125.792001 214.756364 \nL 125.85288 211.325525 \nL 125.913759 212.641463 \nL 126.005077 214.756364 \nL 126.035517 213.416926 \nL 126.096396 199.764067 \nL 126.126835 214.756364 \nL 126.157274 211.748505 \nL 126.187714 214.756364 \nL 126.218153 205.004321 \nL 126.279032 214.756364 \nL 126.431229 211.302026 \nL 126.461668 202.67793 \nL 126.492108 214.756364 \nL 126.522547 213.816408 \nL 126.583426 214.427379 \nL 126.644305 208.740646 \nL 126.766063 214.756364 \nL 126.796502 210.714553 \nL 126.857381 214.756364 \nL 126.91826 209.868593 \nL 126.979138 213.275933 \nL 127.009578 214.756364 \nL 127.040017 214.215889 \nL 127.100896 204.957323 \nL 127.131335 212.077489 \nL 127.161775 214.709366 \nL 127.192214 212.946949 \nL 127.222654 196.168736 \nL 127.283532 212.453472 \nL 127.313972 214.333383 \nL 127.344411 203.641385 \nL 127.40529 211.349023 \nL 127.466169 213.322931 \nL 127.496608 203.617886 \nL 127.527048 214.756364 \nL 127.557487 211.325525 \nL 127.618366 214.756364 \nL 127.648805 204.39335 \nL 127.709684 214.61537 \nL 127.740124 211.20803 \nL 127.801002 214.685867 \nL 127.831442 214.521375 \nL 127.861881 212.030492 \nL 127.892321 214.756364 \nL 127.92276 214.756364 \nL 127.953199 214.098395 \nL 128.014078 214.756364 \nL 128.044518 214.756364 \nL 128.074957 209.563107 \nL 128.166275 210.644057 \nL 128.196715 210.409068 \nL 128.257593 213.933902 \nL 128.318472 212.077489 \nL 128.379351 201.502985 \nL 128.409791 210.57356 \nL 128.531548 214.756364 \nL 128.592427 213.087942 \nL 128.622866 208.411661 \nL 128.653306 214.756364 \nL 128.683745 214.450878 \nL 128.714185 214.756364 \nL 128.744624 209.210624 \nL 128.805503 214.756364 \nL 128.896821 212.594465 \nL 128.92726 213.651915 \nL 128.9577 214.756364 \nL 128.988139 208.85814 \nL 129.049018 214.756364 \nL 129.079457 214.756364 \nL 129.201215 209.093129 \nL 129.231655 214.756364 \nL 129.292533 214.121893 \nL 129.322973 207.659697 \nL 129.353412 214.685867 \nL 129.414291 208.834641 \nL 129.566488 214.756364 \nL 129.596927 201.127003 \nL 129.657806 214.756364 \nL 129.688246 210.902544 \nL 129.749124 214.756364 \nL 129.779564 214.756364 \nL 129.901321 210.385569 \nL 130.023079 214.756364 \nL 130.114397 214.756364 \nL 130.144837 196.967698 \nL 130.205716 209.328118 \nL 130.236155 214.450878 \nL 130.266594 171.236405 \nL 130.327473 214.756364 \nL 130.357913 212.406474 \nL 130.418791 214.756364 \nL 130.449231 214.756364 \nL 130.47967 196.521219 \nL 130.540549 214.756364 \nL 130.662307 213.228935 \nL 130.692746 213.510922 \nL 130.753625 214.756364 \nL 130.784064 202.325447 \nL 130.875383 207.659697 \nL 130.936261 214.756364 \nL 130.966701 201.949464 \nL 131.02758 214.356882 \nL 131.058019 214.732865 \nL 131.118898 203.923372 \nL 131.149337 214.756364 \nL 131.179777 214.568372 \nL 131.301534 191.656947 \nL 131.331974 214.756364 \nL 131.423292 207.706694 \nL 131.484171 206.108769 \nL 131.54505 214.756364 \nL 131.575489 214.756364 \nL 131.666807 205.427301 \nL 131.697247 213.158439 \nL 131.788565 214.756364 \nL 131.910322 203.805877 \nL 131.940762 205.074818 \nL 132.062519 214.756364 \nL 132.184277 208.599652 \nL 132.336474 214.756364 \nL 132.366914 205.568295 \nL 132.427792 210.99654 \nL 132.54955 214.756364 \nL 132.579989 201.972963 \nL 132.640868 212.970447 \nL 132.701747 212.006993 \nL 132.732186 214.756364 \nL 132.762626 209.680602 \nL 132.793065 208.64665 \nL 132.884383 214.756364 \nL 132.914823 210.949542 \nL 132.945262 204.863328 \nL 132.975702 214.756364 \nL 133.006141 214.709366 \nL 133.06702 213.017445 \nL 133.097459 214.756364 \nL 133.158338 214.756364 \nL 133.310535 209.28112 \nL 133.340975 214.756364 \nL 133.401853 208.458659 \nL 133.432293 211.278527 \nL 133.462732 209.633604 \nL 133.55405 207.072224 \nL 133.58449 214.756364 \nL 133.614929 214.756364 \nL 133.645369 201.127003 \nL 133.706247 214.756364 \nL 133.736687 213.440425 \nL 133.797566 202.137456 \nL 133.828005 205.356805 \nL 133.949763 214.756364 \nL 133.980202 214.756364 \nL 134.132399 206.226264 \nL 134.254157 214.756364 \nL 134.284596 214.685867 \nL 134.315036 198.00165 \nL 134.345475 214.756364 \nL 134.375914 199.106098 \nL 134.436793 214.756364 \nL 134.528111 214.497876 \nL 134.558551 214.309885 \nL 134.58899 214.756364 \nL 134.649869 214.685867 \nL 134.680308 213.252434 \nL 134.710748 214.756364 \nL 134.741187 214.756364 \nL 134.802066 212.946949 \nL 134.832506 214.756364 \nL 134.954263 193.184376 \nL 135.076021 214.756364 \nL 135.10646 212.594465 \nL 135.167339 214.756364 \nL 135.289097 214.756364 \nL 135.502172 214.756364 \nL 135.532612 206.766738 \nL 135.593491 214.756364 \nL 135.62393 214.662368 \nL 135.65437 214.756364 \nL 135.745688 195.722257 \nL 135.806567 214.756364 \nL 135.867445 203.923372 \nL 135.989203 214.756364 \nL 136.050082 213.111441 \nL 136.080521 214.756364 \nL 136.110961 214.756364 \nL 136.202279 206.837235 \nL 136.293597 214.756364 \nL 136.324036 213.510922 \nL 136.384915 211.819001 \nL 136.445794 214.756364 \nL 136.567552 210.879046 \nL 136.65887 214.756364 \nL 136.689309 213.534421 \nL 136.719749 214.521375 \nL 136.750188 210.291573 \nL 136.780628 214.756364 \nL 136.811067 213.252434 \nL 136.963264 214.756364 \nL 137.054582 208.693648 \nL 137.085022 214.756364 \nL 137.1459 212.782456 \nL 137.17634 196.9207 \nL 137.206779 214.756364 \nL 137.237219 214.756364 \nL 137.267658 214.333383 \nL 137.298098 207.518703 \nL 137.328537 214.756364 \nL 137.358976 212.147986 \nL 137.389416 212.194984 \nL 137.480734 214.756364 \nL 137.511173 213.675414 \nL 137.541613 212.194984 \nL 137.572052 214.732865 \nL 137.602492 214.732865 \nL 137.632931 211.63101 \nL 137.69381 211.983494 \nL 137.724249 214.756364 \nL 137.754689 208.975635 \nL 137.785128 207.307213 \nL 137.846007 214.756364 \nL 137.876446 204.957323 \nL 137.906886 213.792909 \nL 137.937325 212.570966 \nL 137.967765 213.13494 \nL 137.998204 214.756364 \nL 138.028643 199.505579 \nL 138.089522 211.537015 \nL 138.150401 209.375116 \nL 138.21128 214.756364 \nL 138.363477 206.672743 \nL 138.454795 214.756364 \nL 138.485234 205.967776 \nL 138.546113 210.338571 \nL 138.576553 214.732865 \nL 138.637431 211.41952 \nL 138.667871 207.659697 \nL 138.69831 213.604918 \nL 138.789629 213.299432 \nL 138.820068 214.756364 \nL 138.911386 201.737974 \nL 139.002704 214.756364 \nL 139.033144 213.322931 \nL 139.094023 214.756364 \nL 139.124462 210.033085 \nL 139.21578 210.503063 \nL 139.276659 209.7276 \nL 139.337538 214.756364 \nL 139.398417 212.92345 \nL 139.428856 214.756364 \nL 139.459295 214.756364 \nL 139.520174 204.863328 \nL 139.611493 211.114034 \nL 139.641932 211.255028 \nL 139.672371 210.738052 \nL 139.702811 214.756364 \nL 139.794129 213.957401 \nL 139.824568 214.756364 \nL 139.855008 213.581419 \nL 139.885447 207.119222 \nL 139.915887 214.756364 \nL 139.946326 214.004399 \nL 140.037644 211.325525 \nL 140.128962 214.756364 \nL 140.159402 207.260215 \nL 140.220281 214.380381 \nL 140.25072 214.427379 \nL 140.342038 202.113957 \nL 140.372478 214.756364 \nL 140.463796 211.513516 \nL 140.555114 214.756364 \nL 140.585554 197.484674 \nL 140.646432 214.286386 \nL 140.707311 212.805955 \nL 140.737751 207.659697 \nL 140.798629 208.881639 \nL 140.859508 207.753692 \nL 140.889948 214.756364 \nL 140.920387 208.270668 \nL 140.981266 214.474377 \nL 141.042145 214.756364 \nL 141.072584 213.745911 \nL 141.103023 209.116628 \nL 141.133463 214.756364 \nL 141.163902 214.756364 \nL 141.224781 214.756364 \nL 141.316099 213.252434 \nL 141.376978 214.544874 \nL 141.437857 202.630932 \nL 141.559615 214.756364 \nL 141.681372 205.826783 \nL 141.80313 214.756364 \nL 141.864009 200.680524 \nL 141.924887 212.970447 \nL 141.955327 214.756364 \nL 141.985766 214.521375 \nL 142.016206 208.999134 \nL 142.107524 210.244575 \nL 142.229282 214.756364 \nL 142.381479 211.137533 \nL 142.472797 211.020039 \nL 142.503236 214.004399 \nL 142.533676 205.145314 \nL 142.564115 214.756364 \nL 142.594554 214.756364 \nL 142.624994 214.685867 \nL 142.685873 214.756364 \nL 142.716312 214.756364 \nL 142.83807 213.181937 \nL 142.959827 214.756364 \nL 142.990267 214.756364 \nL 143.020706 209.304619 \nL 143.081585 214.474377 \nL 143.203343 212.077489 \nL 143.172903 214.756364 \nL 143.233782 212.805955 \nL 143.385979 214.756364 \nL 143.446858 210.597059 \nL 143.507737 212.453472 \nL 143.538176 214.732865 \nL 143.599055 211.090536 \nL 143.629494 211.325525 \nL 143.690373 214.756364 \nL 143.751252 213.792909 \nL 143.84257 204.81633 \nL 143.964328 214.756364 \nL 144.086085 204.134862 \nL 144.116525 208.270668 \nL 144.207843 214.756364 \nL 144.238282 204.534343 \nL 144.299161 214.756364 \nL 144.329601 214.756364 \nL 144.451358 213.252434 \nL 144.481798 205.121816 \nL 144.512237 214.756364 \nL 144.542677 212.26548 \nL 144.725313 214.756364 \nL 144.755752 214.497876 \nL 144.786192 214.756364 \nL 144.816631 193.583857 \nL 144.907949 204.81633 \nL 144.938389 214.380381 \nL 145.029707 213.13494 \nL 145.060146 214.145392 \nL 145.121025 214.732865 \nL 145.151465 208.294167 \nL 145.181904 214.544874 \nL 145.212344 206.931231 \nL 145.273222 213.158439 \nL 145.425419 214.756364 \nL 145.455859 201.643979 \nL 145.516738 210.855547 \nL 145.638495 214.756364 \nL 145.699374 213.087942 \nL 145.729813 196.662212 \nL 145.760253 213.910403 \nL 145.790692 201.127003 \nL 145.942889 214.756364 \nL 145.973329 214.756364 \nL 146.003768 210.291573 \nL 146.064647 214.380381 \nL 146.155965 214.685867 \nL 146.186405 211.865999 \nL 146.308162 214.756364 \nL 146.338602 214.40388 \nL 146.369041 214.756364 \nL 146.490799 209.046132 \nL 146.612556 214.756364 \nL 146.673435 209.586606 \nL 146.703874 214.004399 \nL 146.734314 214.756364 \nL 146.764753 213.675414 \nL 146.795193 209.704101 \nL 146.825632 214.756364 \nL 146.886511 210.973041 \nL 146.91695 208.552655 \nL 146.94739 212.429973 \nL 147.008269 214.756364 \nL 147.038708 202.46644 \nL 147.099587 213.440425 \nL 147.190905 214.756364 \nL 147.160466 212.970447 \nL 147.221344 214.591871 \nL 147.312663 210.57356 \nL 147.373541 211.231529 \nL 147.403981 214.756364 \nL 147.495299 214.19239 \nL 147.525738 214.732865 \nL 147.556178 208.317666 \nL 147.617057 214.262887 \nL 147.677936 213.816408 \nL 147.799693 214.756364 \nL 147.95189 201.502985 \nL 148.043208 214.756364 \nL 148.073648 211.513516 \nL 148.104087 210.78505 \nL 148.134527 197.79016 \nL 148.164966 214.756364 \nL 148.195405 214.568372 \nL 148.225845 214.756364 \nL 148.347602 211.8425 \nL 148.438921 214.756364 \nL 148.46936 209.093129 \nL 148.530239 212.617964 \nL 148.651997 214.756364 \nL 148.682436 201.549983 \nL 148.743315 214.756364 \nL 148.773754 213.698913 \nL 148.804194 214.756364 \nL 148.834633 202.724928 \nL 148.895512 212.335977 \nL 149.017269 214.756364 \nL 149.047709 214.662368 \nL 149.078148 213.698913 \nL 149.108588 207.213217 \nL 149.169466 214.027898 \nL 149.199906 211.137533 \nL 149.291224 208.787644 \nL 149.321664 214.756364 \nL 149.352103 214.756364 \nL 149.382542 188.484596 \nL 149.443421 206.860734 \nL 149.534739 214.756364 \nL 149.565179 207.401209 \nL 149.626058 214.756364 \nL 149.656497 212.547467 \nL 149.717376 214.756364 \nL 149.778255 214.756364 \nL 149.869573 212.312478 \nL 149.900012 214.262887 \nL 149.930452 207.518703 \nL 149.99133 214.685867 \nL 150.02177 208.740646 \nL 150.052209 206.226264 \nL 150.082649 209.7276 \nL 150.234846 214.756364 \nL 150.265285 201.573482 \nL 150.326164 213.9809 \nL 150.356603 213.792909 \nL 150.387043 214.756364 \nL 150.417482 209.539608 \nL 150.478361 213.651915 \nL 150.5088 213.487423 \nL 150.53924 214.756364 \nL 150.569679 208.811143 \nL 150.630558 214.051397 \nL 150.660997 214.756364 \nL 150.691437 207.659697 \nL 150.752316 214.756364 \nL 150.843634 212.852953 \nL 150.904513 213.628417 \nL 150.934952 214.756364 \nL 151.02627 208.388162 \nL 151.05671 209.116628 \nL 151.117589 214.756364 \nL 151.148028 213.463924 \nL 151.178467 204.275855 \nL 151.239346 214.732865 \nL 151.269786 208.01218 \nL 151.300225 211.889498 \nL 151.330664 190.435005 \nL 151.361104 214.756364 \nL 151.391543 211.748505 \nL 151.421983 212.429973 \nL 151.452422 204.322853 \nL 151.482861 214.756364 \nL 151.513301 207.80069 \nL 151.665498 214.756364 \nL 151.726377 208.975635 \nL 151.756816 210.15058 \nL 151.787256 214.756364 \nL 151.817695 211.748505 \nL 151.848134 206.155767 \nL 151.909013 214.521375 \nL 151.969892 214.756364 \nL 152.000331 214.145392 \nL 152.06121 214.756364 \nL 152.182968 197.625667 \nL 152.243847 214.756364 \nL 152.304725 213.181937 \nL 152.335165 212.71196 \nL 152.365604 214.756364 \nL 152.426483 205.897279 \nL 152.456923 214.756364 \nL 152.548241 208.458659 \nL 152.57868 213.111441 \nL 152.60912 214.756364 \nL 152.700438 214.19239 \nL 152.730877 214.215889 \nL 152.822195 214.756364 \nL 152.852635 208.364663 \nL 152.913514 214.121893 \nL 152.943953 184.654276 \nL 153.065711 214.756364 \nL 153.09615 210.926043 \nL 153.157029 214.756364 \nL 153.187468 214.756364 \nL 153.248347 206.320259 \nL 153.309226 207.706694 \nL 153.370105 214.756364 \nL 153.430984 213.158439 \nL 153.461423 213.816408 \nL 153.491862 207.518703 \nL 153.522302 214.756364 \nL 153.552741 212.617964 \nL 153.644059 214.756364 \nL 153.674499 214.356882 \nL 153.704938 214.756364 \nL 153.735378 213.839907 \nL 153.765817 207.542202 \nL 153.796256 214.756364 \nL 153.826696 214.239388 \nL 153.887575 214.756364 \nL 153.918014 204.839829 \nL 153.978893 213.792909 \nL 154.039772 214.756364 \nL 154.070211 213.322931 \nL 154.100651 188.790082 \nL 154.161529 214.215889 \nL 154.191969 214.756364 \nL 154.222408 200.11655 \nL 154.283287 202.630932 \nL 154.405045 214.756364 \nL 154.435484 214.756364 \nL 154.465923 214.591871 \nL 154.496363 208.975635 \nL 154.526802 214.756364 \nL 154.557242 214.756364 \nL 154.587681 214.756364 \nL 154.678999 213.698913 \nL 154.739878 214.756364 \nL 154.770317 214.145392 \nL 154.800757 213.13494 \nL 154.831196 214.756364 \nL 154.861636 214.756364 \nL 154.892075 205.02782 \nL 154.952954 214.756364 \nL 155.013833 213.534421 \nL 155.044272 206.461253 \nL 155.105151 214.756364 \nL 155.16603 214.756364 \nL 155.196469 204.487345 \nL 155.257348 214.756364 \nL 155.379106 213.228935 \nL 155.439984 211.959995 \nL 155.561742 214.756364 \nL 155.622621 214.756364 \nL 155.713939 205.215811 \nL 155.805257 214.756364 \nL 155.835697 202.865921 \nL 155.896576 212.641463 \nL 156.018333 214.756364 \nL 156.048773 213.322931 \nL 156.109651 214.756364 \nL 156.140091 196.356727 \nL 156.261848 214.756364 \nL 156.322727 207.777191 \nL 156.353167 213.040944 \nL 156.414045 214.756364 \nL 156.566243 204.017367 \nL 156.657561 214.756364 \nL 156.688 214.239388 \nL 156.748879 214.756364 \nL 156.779318 208.035679 \nL 156.840197 207.80069 \nL 156.870637 214.756364 \nL 156.961955 202.912919 \nL 157.022834 214.756364 \nL 157.083712 214.356882 \nL 157.175031 200.539531 \nL 157.23591 214.756364 \nL 157.296788 207.847688 \nL 157.357667 214.756364 \nL 157.388107 204.463846 \nL 157.418546 211.278527 \nL 157.448985 210.103582 \nL 157.479425 213.816408 \nL 157.570743 213.534421 \nL 157.631622 214.756364 \nL 157.692501 207.988681 \nL 157.753379 214.756364 \nL 157.814258 214.521375 \nL 157.844698 214.756364 \nL 157.996895 205.403802 \nL 158.027334 205.521297 \nL 158.149092 214.732865 \nL 158.179531 214.756364 \nL 158.209971 204.510844 \nL 158.270849 211.983494 \nL 158.392607 214.756364 \nL 158.453486 214.756364 \nL 158.483925 212.970447 \nL 158.544804 213.416926 \nL 158.605683 214.756364 \nL 158.666562 210.503063 \nL 158.697001 214.756364 \nL 158.72744 213.816408 \nL 158.788319 214.756364 \nL 158.818759 214.756364 \nL 158.940516 210.832048 \nL 158.970956 211.372522 \nL 159.092713 192.620402 \nL 159.031835 213.76941 \nL 159.123153 200.32804 \nL 159.24491 214.756364 \nL 159.366668 212.194984 \nL 159.397107 212.805955 \nL 159.427547 212.335977 \nL 159.457986 214.756364 \nL 159.518865 212.852953 \nL 159.549304 212.429973 \nL 159.640623 214.756364 \nL 159.671062 214.709366 \nL 159.701502 213.675414 \nL 159.731941 214.756364 \nL 159.76238 214.685867 \nL 159.79282 202.25495 \nL 159.853699 210.855547 \nL 159.975456 214.756364 \nL 160.066774 211.865999 \nL 160.158093 214.756364 \nL 160.27985 211.325525 \nL 160.340729 207.565701 \nL 160.371168 214.756364 \nL 160.492926 200.657025 \nL 160.584244 214.168891 \nL 160.614684 209.28112 \nL 160.736441 214.732865 \nL 160.675563 208.670149 \nL 160.766881 214.568372 \nL 160.858199 214.756364 \nL 160.888638 197.155689 \nL 161.010396 214.756364 \nL 161.071275 214.756364 \nL 161.101714 208.905138 \nL 161.162593 214.756364 \nL 161.284351 211.678008 \nL 161.375669 211.231529 \nL 161.406108 214.756364 \nL 161.527866 209.892092 \nL 161.588745 208.411661 \nL 161.649624 214.756364 \nL 161.740942 213.416926 \nL 161.771381 214.756364 \nL 161.801821 213.440425 \nL 161.83226 207.142721 \nL 161.893139 214.756364 \nL 162.045336 214.756364 \nL 162.167094 208.153173 \nL 162.319291 214.662368 \nL 162.410609 214.756364 \nL 162.441048 205.192312 \nL 162.593245 214.756364 \nL 162.745442 205.591794 \nL 162.775882 214.756364 \nL 162.8672 212.899951 \nL 162.958518 214.756364 \nL 162.928079 212.171485 \nL 162.988958 213.675414 \nL 163.049836 214.756364 \nL 163.080276 213.55792 \nL 163.110715 210.949542 \nL 163.171594 214.756364 \nL 163.202033 214.662368 \nL 163.232473 213.040944 \nL 163.262912 197.696164 \nL 163.323791 214.756364 \nL 163.35423 208.693648 \nL 163.415109 213.910403 \nL 163.445549 214.756364 \nL 163.567306 207.119222 \nL 163.719503 214.756364 \nL 163.749943 214.638869 \nL 163.780382 208.059178 \nL 163.841261 214.756364 \nL 163.8717 212.852953 \nL 163.90214 214.756364 \nL 163.932579 199.670071 \nL 163.993458 209.234123 \nL 164.023897 213.76941 \nL 164.115216 212.476971 \nL 164.145655 214.61537 \nL 164.176094 211.63101 \nL 164.206534 212.735458 \nL 164.236973 212.641463 \nL 164.328291 214.756364 \nL 164.358731 213.510922 \nL 164.38917 214.40388 \nL 164.480489 209.915591 \nL 164.510928 211.725006 \nL 164.541367 214.40388 \nL 164.571807 207.424708 \nL 164.602246 212.735458 \nL 164.663125 209.915591 \nL 164.693564 212.71196 \nL 164.724004 212.970447 \nL 164.784883 211.255028 \nL 164.845761 214.756364 \nL 164.876201 214.756364 \nL 165.028398 193.983338 \nL 165.119716 214.756364 \nL 165.150155 213.393428 \nL 165.180595 211.889498 \nL 165.211034 213.487423 \nL 165.241474 214.756364 \nL 165.271913 207.683195 \nL 165.363231 212.147986 \nL 165.393671 214.756364 \nL 165.42411 200.915513 \nL 165.484989 214.756364 \nL 165.515428 214.756364 \nL 165.576307 210.291573 \nL 165.637186 212.382975 \nL 165.758944 214.756364 \nL 165.819822 212.241982 \nL 165.850262 214.756364 \nL 165.880701 214.756364 \nL 165.911141 213.581419 \nL 165.972019 214.662368 \nL 166.032898 214.756364 \nL 166.063338 214.309885 \nL 166.124217 214.756364 \nL 166.154656 214.61537 \nL 166.185095 214.756364 \nL 166.215535 212.006993 \nL 166.276414 213.487423 \nL 166.306853 214.756364 \nL 166.337292 211.912997 \nL 166.367732 214.239388 \nL 166.428611 214.709366 \nL 166.45905 206.273262 \nL 166.580808 214.756364 \nL 166.611247 212.288979 \nL 166.672126 213.55792 \nL 166.733005 214.756364 \nL 166.885202 209.445613 \nL 167.037399 214.756364 \nL 167.159156 212.500469 \nL 167.220035 214.756364 \nL 167.250475 204.957323 \nL 167.311353 214.756364 \nL 167.433111 212.547467 \nL 167.46355 214.40388 \nL 167.49399 207.80069 \nL 167.585308 207.965182 \nL 167.615747 214.756364 \nL 167.646187 195.22878 \nL 167.707066 214.756364 \nL 167.767945 214.756364 \nL 167.798384 211.865999 \nL 167.859263 214.098395 \nL 167.920142 214.756364 \nL 167.950581 213.299432 \nL 168.01146 214.756364 \nL 168.041899 214.732865 \nL 168.072339 214.333383 \nL 168.163657 193.818846 \nL 168.285414 214.756364 \nL 168.315854 208.787644 \nL 168.376733 211.184531 \nL 168.407172 214.756364 \nL 168.437611 214.450878 \nL 168.468051 203.429895 \nL 168.52893 214.756364 \nL 168.589809 212.100988 \nL 168.620248 212.147986 \nL 168.650687 214.756364 \nL 168.681127 211.513516 \nL 168.742006 213.463924 \nL 168.772445 210.526562 \nL 168.802884 184.325291 \nL 168.863763 214.685867 \nL 168.924642 214.756364 \nL 168.955081 214.027898 \nL 168.985521 209.351617 \nL 169.0464 214.756364 \nL 169.076839 214.756364 \nL 169.107278 207.612699 \nL 169.168157 214.591871 \nL 169.198597 213.628417 \nL 169.229036 214.756364 \nL 169.259475 214.756364 \nL 169.320354 214.027898 \nL 169.442112 200.398537 \nL 169.381233 214.756364 \nL 169.472551 206.132268 \nL 169.56387 214.756364 \nL 169.685627 200.586528 \nL 169.807385 214.756364 \nL 169.868264 214.756364 \nL 169.898703 214.568372 \nL 169.929142 207.824189 \nL 169.959582 214.756364 \nL 169.990021 214.756364 \nL 170.0509 211.396021 \nL 170.081339 214.756364 \nL 170.233537 195.886749 \nL 170.263976 214.756364 \nL 170.355294 213.228935 \nL 170.416173 212.26548 \nL 170.446612 213.76941 \nL 170.477052 213.510922 \nL 170.56837 200.563029 \nL 170.629249 203.782378 \nL 170.751006 214.756364 \nL 170.842325 206.907732 \nL 170.872764 207.824189 \nL 170.994522 214.756364 \nL 171.024961 207.753692 \nL 171.08584 214.662368 \nL 171.116279 214.756364 \nL 171.268476 212.71196 \nL 171.298916 214.638869 \nL 171.329355 210.738052 \nL 171.359795 209.351617 \nL 171.481552 214.709366 \nL 171.511992 214.756364 \nL 171.542431 214.286386 \nL 171.57287 206.884233 \nL 171.60331 214.756364 \nL 171.664189 209.116628 \nL 171.755507 214.756364 \nL 171.785946 214.286386 \nL 171.877265 214.756364 \nL 171.907704 212.124487 \nL 171.938143 214.756364 \nL 171.968583 206.437754 \nL 172.059901 211.396021 \nL 172.09034 213.651915 \nL 172.12078 213.534421 \nL 172.151219 205.756286 \nL 172.181659 214.756364 \nL 172.212098 214.756364 \nL 172.272977 214.756364 \nL 172.303416 213.252434 \nL 172.364295 214.333383 \nL 172.394734 214.756364 \nL 172.486053 208.43516 \nL 172.577371 206.343758 \nL 172.60781 214.756364 \nL 172.63825 191.680446 \nL 172.699129 214.756364 \nL 172.729568 214.333383 \nL 172.760007 214.756364 \nL 172.790447 211.466518 \nL 172.851326 214.756364 \nL 172.912204 214.756364 \nL 172.942644 208.623151 \nL 173.033962 211.772004 \nL 173.12528 214.756364 \nL 173.15572 212.030492 \nL 173.216598 214.756364 \nL 173.338356 214.709366 \nL 173.368796 202.724928 \nL 173.429674 214.756364 \nL 173.460114 214.756364 \nL 173.581871 205.709288 \nL 173.703629 214.756364 \nL 173.734068 214.756364 \nL 173.764508 214.544874 \nL 173.855826 214.662368 \nL 173.977584 214.756364 \nL 174.129781 210.855547 \nL 174.16022 204.134862 \nL 174.19066 214.638869 \nL 174.221099 214.215889 \nL 174.251538 210.620558 \nL 174.281978 214.756364 \nL 174.312417 214.756364 \nL 174.342857 214.756364 \nL 174.464614 204.745833 \nL 174.495054 207.871187 \nL 174.616811 214.756364 \nL 174.647251 214.709366 \nL 174.67769 214.145392 \nL 174.708129 214.709366 \nL 174.769008 203.429895 \nL 174.799448 214.756364 \nL 174.890766 214.756364 \nL 174.982084 213.416926 \nL 175.012524 214.756364 \nL 175.042963 211.560514 \nL 175.073402 208.85814 \nL 175.103842 214.121893 \nL 175.134281 212.688461 \nL 175.164721 214.756364 \nL 175.19516 207.072224 \nL 175.256039 214.662368 \nL 175.316918 214.756364 \nL 175.377796 201.902467 \nL 175.408236 187.427146 \nL 175.438675 213.722412 \nL 175.469115 214.756364 \nL 175.529993 214.685867 \nL 175.71263 205.591794 \nL 175.834388 214.756364 \nL 175.864827 214.756364 \nL 175.986585 209.586606 \nL 176.077903 214.756364 \nL 176.108342 212.758957 \nL 176.169221 214.732865 \nL 176.19966 210.667555 \nL 176.260539 214.380381 \nL 176.290979 213.651915 \nL 176.351857 214.756364 \nL 176.382297 214.756364 \nL 176.412736 202.372445 \nL 176.473615 214.756364 \nL 176.504054 214.098395 \nL 176.534494 214.756364 \nL 176.564933 207.683195 \nL 176.625812 214.638869 \nL 176.686691 210.597059 \nL 176.71713 205.826783 \nL 176.74757 212.100988 \nL 176.778009 210.338571 \nL 176.808449 214.756364 \nL 176.838888 198.777113 \nL 176.899767 214.756364 \nL 177.021524 211.090536 \nL 177.082403 211.41952 \nL 177.112843 214.756364 \nL 177.143282 214.027898 \nL 177.173721 208.270668 \nL 177.2346 208.811143 \nL 177.295479 214.756364 \nL 177.356358 212.241982 \nL 177.417237 214.756364 \nL 177.447676 214.568372 \nL 177.508555 208.106176 \nL 177.538994 214.756364 \nL 177.569434 212.359476 \nL 177.599873 212.335977 \nL 177.660752 214.756364 \nL 177.691191 200.022555 \nL 177.78251 214.756364 \nL 177.812949 213.087942 \nL 177.843388 214.756364 \nL 177.873828 214.638869 \nL 177.904267 196.427223 \nL 177.965146 214.756364 \nL 177.995585 208.599652 \nL 178.056464 209.892092 \nL 178.178222 214.756364 \nL 178.208661 214.756364 \nL 178.29998 208.482158 \nL 178.421737 214.756364 \nL 178.482616 211.443019 \nL 178.513055 214.756364 \nL 178.573934 212.030492 \nL 178.634813 213.158439 \nL 178.665252 214.756364 \nL 178.756571 205.380303 \nL 178.847889 214.756364 \nL 178.878328 207.683195 \nL 178.939207 214.756364 \nL 178.969647 214.756364 \nL 179.030525 210.879046 \nL 179.060965 214.19239 \nL 179.121844 212.993946 \nL 179.182722 210.78505 \nL 179.213162 214.756364 \nL 179.243601 210.432566 \nL 179.274041 202.395943 \nL 179.30448 214.756364 \nL 179.334919 214.756364 \nL 179.365359 214.756364 \nL 179.395798 208.129674 \nL 179.456677 214.215889 \nL 179.487116 214.756364 \nL 179.517556 211.114034 \nL 179.578435 214.756364 \nL 179.608874 214.756364 \nL 179.669753 196.544718 \nL 179.730632 212.05399 \nL 179.791511 214.732865 \nL 179.82195 214.168891 \nL 179.852389 200.821517 \nL 179.913268 214.756364 \nL 180.035026 208.576154 \nL 180.126344 214.756364 \nL 180.156783 214.732865 \nL 180.187223 214.427379 \nL 180.217662 214.756364 \nL 180.278541 203.735381 \nL 180.30898 213.158439 \nL 180.369859 214.756364 \nL 180.400299 214.239388 \nL 180.430738 204.769332 \nL 180.491617 213.933902 \nL 180.552496 214.756364 \nL 180.674253 205.920778 \nL 180.735132 214.756364 \nL 180.765572 211.748505 \nL 180.796011 204.275855 \nL 180.82645 214.756364 \nL 180.85689 211.278527 \nL 180.887329 213.910403 \nL 180.917769 197.931153 \nL 180.948208 214.145392 \nL 180.978647 212.570966 \nL 181.009087 214.756364 \nL 181.039526 210.221076 \nL 181.069966 214.685867 \nL 181.161284 214.709366 \nL 181.191723 208.834641 \nL 181.222163 214.756364 \nL 181.283041 211.231529 \nL 181.313481 207.636198 \nL 181.34392 214.756364 \nL 181.37436 210.503063 \nL 181.465678 214.074896 \nL 181.496117 208.693648 \nL 181.556996 214.732865 \nL 181.587436 214.309885 \nL 181.617875 214.756364 \nL 181.648314 214.756364 \nL 181.678754 214.591871 \nL 181.709193 214.756364 \nL 181.770072 201.925966 \nL 181.830951 210.479564 \nL 181.86139 214.756364 \nL 181.952708 213.369929 \nL 181.983148 214.756364 \nL 182.135345 198.048647 \nL 182.287542 214.756364 \nL 182.317981 214.756364 \nL 182.439739 201.174001 \nL 182.531057 214.756364 \nL 182.561497 214.591871 \nL 182.591936 212.641463 \nL 182.622375 198.542124 \nL 182.683254 214.051397 \nL 182.744133 211.184531 \nL 182.774572 214.427379 \nL 182.805012 212.735458 \nL 182.835451 214.756364 \nL 182.865891 198.84761 \nL 182.926769 212.688461 \nL 182.957209 210.127081 \nL 183.018088 214.145392 \nL 183.048527 214.568372 \nL 183.078967 207.189719 \nL 183.139845 207.659697 \nL 183.231164 214.756364 \nL 183.261603 213.111441 \nL 183.292042 196.662212 \nL 183.352921 214.756364 \nL 183.444239 214.756364 \nL 183.565997 212.688461 \nL 183.596436 214.732865 \nL 183.626876 214.333383 \nL 183.687755 205.098317 \nL 183.718194 214.709366 \nL 183.748633 208.129674 \nL 183.870391 214.756364 \nL 183.961709 191.891936 \nL 184.083467 214.756364 \nL 184.113906 214.756364 \nL 184.235664 180.283481 \nL 184.296543 214.333383 \nL 184.357422 210.268074 \nL 184.387861 209.610105 \nL 184.509619 214.756364 \nL 184.540058 211.490017 \nL 184.600937 213.393428 \nL 184.661816 212.547467 \nL 184.722695 214.756364 \nL 184.753134 214.61537 \nL 184.783573 214.756364 \nL 184.814013 208.999134 \nL 184.874892 212.429973 \nL 184.93577 214.756364 \nL 184.96621 212.570966 \nL 184.996649 207.448206 \nL 185.027089 214.732865 \nL 185.057528 213.910403 \nL 185.087967 212.382975 \nL 185.118407 198.918107 \nL 185.148846 214.732865 \nL 185.179286 203.288902 \nL 185.301043 214.756364 \nL 185.331483 214.756364 \nL 185.361922 213.369929 \nL 185.392362 214.756364 \nL 185.422801 199.012102 \nL 185.48368 209.798096 \nL 185.514119 214.756364 \nL 185.574998 213.698913 \nL 185.605437 210.103582 \nL 185.635877 214.756364 \nL 185.666316 213.393428 \nL 185.696756 214.756364 \nL 185.727195 214.027898 \nL 185.788074 211.537015 \nL 185.818513 212.946949 \nL 185.909831 214.756364 \nL 185.940271 210.103582 \nL 186.031589 212.476971 \nL 186.062028 212.335977 \nL 186.092468 214.756364 \nL 186.183786 213.675414 \nL 186.275104 214.756364 \nL 186.396862 207.37771 \nL 186.427301 211.184531 \nL 186.549059 214.756364 \nL 186.609938 210.385569 \nL 186.640377 214.497876 \nL 186.762135 214.756364 \nL 186.823014 213.322931 \nL 186.883892 211.41952 \nL 186.914332 211.513516 \nL 186.975211 214.756364 \nL 187.00565 204.299354 \nL 187.066529 210.879046 \nL 187.218726 214.756364 \nL 187.340484 211.748505 \nL 187.370923 214.380381 \nL 187.431802 201.808471 \nL 187.462241 214.756364 \nL 187.492681 211.137533 \nL 187.52312 214.756364 \nL 187.553559 209.06963 \nL 187.614438 214.709366 \nL 187.644878 195.369773 \nL 187.736196 196.403725 \nL 187.827514 214.756364 \nL 187.857954 213.675414 \nL 187.888393 214.756364 \nL 188.010151 209.892092 \nL 188.04059 214.544874 \nL 188.101469 187.732631 \nL 188.131908 214.756364 \nL 188.162348 213.017445 \nL 188.192787 202.88942 \nL 188.223226 214.427379 \nL 188.253666 213.158439 \nL 188.344984 214.756364 \nL 188.405863 200.069553 \nL 188.466742 212.359476 \nL 188.52762 214.756364 \nL 188.588499 187.591638 \nL 188.679818 214.756364 \nL 188.710257 214.380381 \nL 188.771136 211.63101 \nL 188.801575 214.286386 \nL 188.832015 214.756364 \nL 188.862454 214.732865 \nL 188.923333 214.756364 \nL 188.984212 202.771926 \nL 189.07553 214.756364 \nL 189.105969 211.278527 \nL 189.166848 207.424708 \nL 189.258166 214.756364 \nL 189.288606 214.662368 \nL 189.319045 208.599652 \nL 189.349484 214.756364 \nL 189.379924 214.756364 \nL 189.410363 214.544874 \nL 189.471242 214.709366 \nL 189.501682 198.354133 \nL 189.623439 214.756364 \nL 189.653879 201.784972 \nL 189.714757 209.398615 \nL 189.775636 205.756286 \nL 189.866954 214.756364 \nL 189.927833 203.3124 \nL 189.958273 210.667555 \nL 190.08003 214.756364 \nL 190.11047 212.805955 \nL 190.140909 202.630932 \nL 190.201788 213.534421 \nL 190.232227 213.651915 \nL 190.293106 214.756364 \nL 190.353985 199.552577 \nL 190.384424 214.756364 \nL 190.414864 214.756364 \nL 190.445303 213.839907 \nL 190.506182 214.756364 \nL 190.567061 205.474299 \nL 190.5975 211.701507 \nL 190.658379 204.581341 \nL 190.688818 211.607511 \nL 190.719258 211.889498 \nL 190.749697 214.756364 \nL 190.780137 197.038195 \nL 190.841015 202.04346 \nL 190.871455 214.756364 \nL 190.901894 208.176672 \nL 190.932334 185.923216 \nL 190.993213 214.756364 \nL 191.023652 214.356882 \nL 191.054091 201.385491 \nL 191.084531 214.568372 \nL 191.14541 208.64665 \nL 191.267167 214.732865 \nL 191.328046 211.959995 \nL 191.358485 214.756364 \nL 191.388925 214.427379 \nL 191.449804 214.638869 \nL 191.541122 203.594387 \nL 191.571561 213.675414 \nL 191.63244 202.701429 \nL 191.662879 198.283636 \nL 191.784637 214.732865 \nL 191.815077 208.200171 \nL 191.845516 214.756364 \nL 191.906395 210.291573 \nL 191.936834 214.756364 \nL 191.967274 210.174079 \nL 191.997713 199.294089 \nL 192.058592 214.756364 \nL 192.119471 213.205436 \nL 192.14991 214.756364 \nL 192.210789 214.309885 \nL 192.241228 214.756364 \nL 192.271668 203.805877 \nL 192.332546 210.197577 \nL 192.454304 214.756364 \nL 192.606501 208.928637 \nL 192.728259 214.756364 \nL 192.789138 214.286386 \nL 192.819577 201.1975 \nL 192.850016 214.756364 \nL 192.880456 213.651915 \nL 192.941335 211.231529 \nL 192.971774 212.26548 \nL 193.032653 214.756364 \nL 193.15441 190.622996 \nL 193.245729 214.756364 \nL 193.276168 209.28112 \nL 193.397926 214.098395 \nL 193.458805 209.516109 \nL 193.489244 205.474299 \nL 193.519683 213.463924 \nL 193.550123 214.756364 \nL 193.580562 191.539453 \nL 193.641441 210.832048 \nL 193.67188 210.103582 \nL 193.70232 214.756364 \nL 193.793638 212.26548 \nL 193.824077 213.910403 \nL 193.945835 205.380303 \nL 194.006714 214.756364 \nL 194.067593 212.359476 \nL 194.098032 207.001727 \nL 194.128471 214.145392 \nL 194.158911 209.751098 \nL 194.18935 214.756364 \nL 194.250229 207.236716 \nL 194.280669 214.568372 \nL 194.311108 214.756364 \nL 194.402426 211.607511 \nL 194.524184 214.756364 \nL 194.554623 214.568372 \nL 194.585063 214.61537 \nL 194.645941 214.756364 \nL 194.676381 190.435005 \nL 194.767699 214.756364 \nL 194.798138 214.685867 \nL 194.950335 200.022555 \nL 195.072093 214.756364 \nL 195.132972 210.503063 \nL 195.163411 214.19239 \nL 195.193851 214.380381 \nL 195.285169 199.834564 \nL 195.346048 214.098395 \nL 195.406927 209.774597 \nL 195.467805 208.881639 \nL 195.498245 214.756364 \nL 195.528684 205.944277 \nL 195.589563 214.638869 \nL 195.680881 206.508251 \nL 195.711321 214.756364 \nL 195.802639 211.490017 \nL 195.833078 214.756364 \nL 195.863518 188.837079 \nL 195.924397 214.544874 \nL 196.046154 181.411428 \nL 196.167912 214.756364 \nL 196.289669 200.281043 \nL 196.380988 214.756364 \nL 196.350548 179.696008 \nL 196.411427 213.181937 \nL 196.441866 211.114034 \nL 196.472306 214.756364 \nL 196.502745 212.641463 \nL 196.533185 212.547467 \nL 196.563624 213.76941 \nL 196.594063 211.983494 \nL 196.624503 210.385569 \nL 196.685382 214.756364 \nL 196.746261 213.393428 \nL 196.807139 214.756364 \nL 196.837579 214.568372 \nL 196.898458 214.756364 \nL 196.928897 209.304619 \nL 197.020215 214.756364 \nL 197.050655 212.171485 \nL 197.141973 214.756364 \nL 197.172412 183.526329 \nL 197.29417 214.756364 \nL 197.415928 213.675414 \nL 197.476806 214.756364 \nL 197.507246 214.333383 \nL 197.568125 205.051319 \nL 197.598564 206.555248 \nL 197.629003 214.756364 \nL 197.689882 207.260215 \nL 197.720322 196.803206 \nL 197.750761 214.756364 \nL 197.7812 214.756364 \nL 197.81164 211.302026 \nL 197.872519 214.756364 \nL 197.902958 214.756364 \nL 197.933397 175.842189 \nL 197.994276 213.487423 \nL 198.055155 212.382975 \nL 198.116034 214.756364 \nL 198.176913 187.168658 \nL 198.237792 204.910326 \nL 198.268231 214.756364 \nL 198.32911 206.061771 \nL 198.359549 203.594387 \nL 198.389989 186.111207 \nL 198.450867 214.756364 \nL 198.542186 202.654431 \nL 198.572625 213.55792 \nL 198.603064 213.463924 \nL 198.633504 214.756364 \nL 198.663943 207.542202 \nL 198.724822 214.568372 \nL 198.81614 214.756364 \nL 198.877019 206.320259 \nL 198.907458 214.521375 \nL 198.998777 213.886904 \nL 199.029216 200.516032 \nL 199.090095 201.291495 \nL 199.181413 214.756364 \nL 199.211853 213.087942 \nL 199.242292 214.756364 \nL 199.272731 213.863406 \nL 199.303171 189.753537 \nL 199.394489 205.004321 \nL 199.485807 214.756364 \nL 199.516247 201.714475 \nL 199.577125 214.756364 \nL 199.698883 202.301948 \nL 199.729322 213.111441 \nL 199.820641 210.855547 \nL 199.85108 213.675414 \nL 199.88152 201.808471 \nL 199.942398 210.691054 \nL 200.033717 208.22367 \nL 200.064156 214.756364 \nL 200.094595 207.001727 \nL 200.155474 214.756364 \nL 200.185914 214.756364 \nL 200.277232 209.704101 \nL 200.36855 214.756364 \nL 200.520747 195.134784 \nL 200.642505 214.756364 \nL 200.672944 214.756364 \nL 200.825141 212.570966 \nL 200.88602 214.756364 \nL 200.977338 204.252356 \nL 201.007778 214.756364 \nL 201.068656 213.487423 \nL 201.129535 194.030336 \nL 201.190414 208.740646 \nL 201.251293 214.756364 \nL 201.37305 192.338415 \nL 201.464369 214.756364 \nL 201.494808 212.617964 \nL 201.525248 212.312478 \nL 201.555687 210.808549 \nL 201.586126 214.756364 \nL 201.616566 212.664962 \nL 201.707884 214.756364 \nL 201.738323 186.722179 \nL 201.829642 189.283559 \nL 201.860081 214.756364 \nL 201.951399 213.604918 \nL 202.012278 214.756364 \nL 202.073157 207.730193 \nL 202.134036 203.782378 \nL 202.194914 214.756364 \nL 202.377551 203.147908 \nL 202.40799 214.756364 \nL 202.499309 214.709366 \nL 202.529748 214.756364 \nL 202.560187 205.474299 \nL 202.621066 208.740646 \nL 202.773263 214.756364 \nL 202.834142 213.487423 \nL 202.864581 214.239388 \nL 203.016778 203.241904 \nL 203.077657 214.756364 \nL 203.138536 213.722412 \nL 203.199415 213.839907 \nL 203.290733 203.288902 \nL 203.321173 214.756364 \nL 203.382051 214.19239 \nL 203.44293 198.025148 \nL 203.47337 214.450878 \nL 203.503809 214.756364 \nL 203.534248 201.549983 \nL 203.595127 213.275933 \nL 203.625567 214.756364 \nL 203.656006 204.205359 \nL 203.716885 210.080083 \nL 203.777764 214.756364 \nL 203.808203 208.881639 \nL 203.899521 214.756364 \nL 203.99084 194.664806 \nL 204.021279 214.756364 \nL 204.082158 212.805955 \nL 204.112597 187.685634 \nL 204.143037 214.756364 \nL 204.173476 190.575998 \nL 204.264794 213.275933 \nL 204.295234 205.02782 \nL 204.325673 202.536937 \nL 204.447431 214.756364 \nL 204.47787 214.756364 \nL 204.508309 211.114034 \nL 204.569188 212.664962 \nL 204.660507 214.756364 \nL 204.751825 206.484752 \nL 204.843143 214.756364 \nL 204.873582 213.322931 \nL 204.904022 211.20803 \nL 204.934461 214.756364 \nL 204.964901 183.338337 \nL 205.025779 214.756364 \nL 205.056219 214.521375 \nL 205.117098 214.756364 \nL 205.147537 201.455988 \nL 205.208416 214.756364 \nL 205.360613 214.756364 \nL 205.391052 199.0591 \nL 205.451931 214.756364 \nL 205.482371 213.722412 \nL 205.543249 214.709366 \nL 205.573689 214.756364 \nL 205.665007 207.448206 \nL 205.695446 189.988525 \nL 205.756325 212.617964 \nL 205.786765 214.756364 \nL 205.817204 203.852875 \nL 205.878083 211.443019 \nL 205.938962 214.756364 \nL 205.99984 214.662368 \nL 206.03028 214.756364 \nL 206.152037 191.492455 \nL 206.273795 214.756364 \nL 206.304235 197.625667 \nL 206.365113 214.685867 \nL 206.395553 214.544874 \nL 206.425992 208.411661 \nL 206.456432 214.756364 \nL 206.51731 210.033085 \nL 206.54775 207.941683 \nL 206.639068 214.756364 \nL 206.669507 213.111441 \nL 206.699947 207.683195 \nL 206.760826 214.662368 \nL 206.821704 212.664962 \nL 206.852144 214.756364 \nL 206.882583 214.756364 \nL 206.913023 171.659385 \nL 206.973901 206.578747 \nL 207.03478 214.756364 \nL 207.095659 213.816408 \nL 207.126099 214.450878 \nL 207.217417 201.385491 \nL 207.186977 214.756364 \nL 207.247856 210.221076 \nL 207.278296 214.074896 \nL 207.308735 212.359476 \nL 207.339174 199.576076 \nL 207.400053 206.08527 \nL 207.430493 213.957401 \nL 207.460932 213.534421 \nL 207.491371 200.892014 \nL 207.521811 214.756364 \nL 207.55225 214.756364 \nL 207.58269 214.709366 \nL 207.613129 196.615215 \nL 207.674008 211.161032 \nL 207.734887 208.764145 \nL 207.795765 214.756364 \nL 207.826205 202.442941 \nL 207.887084 209.586606 \nL 208.039281 214.756364 \nL 208.130599 211.114034 \nL 208.161038 214.098395 \nL 208.191478 214.756364 \nL 208.343675 209.657103 \nL 208.404554 214.756364 \nL 208.434993 210.268074 \nL 208.465432 207.941683 \nL 208.495872 213.416926 \nL 208.556751 214.756364 \nL 208.58719 203.500392 \nL 208.678508 207.354211 \nL 208.708948 206.29676 \nL 208.800266 213.463924 \nL 208.830705 212.429973 \nL 208.861145 203.946871 \nL 208.891584 214.732865 \nL 208.952463 208.317666 \nL 208.982902 213.792909 \nL 209.013342 207.777191 \nL 209.043781 212.899951 \nL 209.135099 214.756364 \nL 209.165539 194.688305 \nL 209.226418 214.756364 \nL 209.287296 212.899951 \nL 209.317736 214.756364 \nL 209.348175 209.586606 \nL 209.409054 213.463924 \nL 209.439493 214.756364 \nL 209.469933 201.573482 \nL 209.530812 213.534421 \nL 209.561251 214.286386 \nL 209.591691 204.064365 \nL 209.652569 209.774597 \nL 209.713448 207.424708 \nL 209.774327 214.756364 \nL 209.804766 206.578747 \nL 209.865645 214.450878 \nL 209.896085 214.756364 \nL 209.987403 208.670149 \nL 210.017842 214.756364 \nL 210.10916 214.215889 \nL 210.1396 208.082677 \nL 210.200479 212.312478 \nL 210.261357 214.756364 \nL 210.291797 213.628417 \nL 210.322236 197.625667 \nL 210.352676 214.756364 \nL 210.383115 214.756364 \nL 210.413555 208.22367 \nL 210.474433 214.544874 \nL 210.504873 214.756364 \nL 210.535312 214.121893 \nL 210.596191 208.85814 \nL 210.62663 210.244575 \nL 210.717949 214.756364 \nL 210.748388 193.066881 \nL 210.809267 214.756364 \nL 210.931024 206.108769 \nL 211.052782 214.756364 \nL 211.113661 214.756364 \nL 211.204979 209.328118 \nL 211.296297 214.756364 \nL 211.326737 209.022633 \nL 211.418055 210.244575 \nL 211.448494 211.701507 \nL 211.509373 213.275933 \nL 211.539813 189.965027 \nL 211.570252 214.756364 \nL 211.66157 201.573482 \nL 211.69201 214.732865 \nL 211.722449 191.915435 \nL 211.752888 211.396021 \nL 211.813767 195.722257 \nL 211.844207 214.756364 \nL 211.874646 214.40388 \nL 211.905086 206.014774 \nL 211.935525 214.756364 \nL 211.965964 214.027898 \nL 211.996404 213.252434 \nL 212.026843 214.756364 \nL 212.057283 198.84761 \nL 212.118161 212.899951 \nL 212.148601 211.701507 \nL 212.17904 199.411583 \nL 212.20948 214.756364 \nL 212.239919 214.333383 \nL 212.300798 214.756364 \nL 212.331237 199.952058 \nL 212.392116 208.85814 \nL 212.422555 211.983494 \nL 212.452995 182.468878 \nL 212.483434 213.158439 \nL 212.513874 203.194906 \nL 212.544313 214.756364 \nL 212.635631 212.735458 \nL 212.666071 206.437754 \nL 212.72695 210.409068 \nL 212.757389 214.756364 \nL 212.818268 213.322931 \nL 212.848707 211.725006 \nL 212.879147 198.236639 \nL 212.909586 214.756364 \nL 212.940025 199.223592 \nL 213.000904 214.756364 \nL 213.061783 212.171485 \nL 213.092222 207.307213 \nL 213.122662 214.756364 \nL 213.153101 210.009586 \nL 213.183541 214.756364 \nL 213.244419 208.341165 \nL 213.274859 214.568372 \nL 213.335738 214.756364 \nL 213.396616 213.510922 \nL 213.427056 214.756364 \nL 213.457495 212.735458 \nL 213.487935 213.9809 \nL 213.518374 209.234123 \nL 213.579253 214.756364 \nL 213.609692 214.756364 \nL 213.761889 197.155689 \nL 213.883647 214.756364 \nL 213.914086 214.756364 \nL 213.944526 214.497876 \nL 214.005405 214.756364 \nL 214.035844 214.756364 \nL 214.066283 214.61537 \nL 214.127162 214.756364 \nL 214.188041 209.422114 \nL 214.309799 214.756364 \nL 214.370678 209.539608 \nL 214.401117 214.662368 \nL 214.431556 214.756364 \nL 214.522875 194.218327 \nL 214.553314 210.244575 \nL 214.614193 209.539608 \nL 214.675072 214.756364 \nL 214.76639 213.275933 \nL 214.857708 214.756364 \nL 214.827269 212.92345 \nL 214.888147 214.450878 \nL 214.918587 204.087864 \nL 215.009905 210.197577 \nL 215.101223 214.756364 \nL 215.131663 214.732865 \nL 215.192542 214.756364 \nL 215.25342 206.484752 \nL 215.28386 212.05399 \nL 215.314299 195.745755 \nL 215.375178 203.006915 \nL 215.496936 214.756364 \nL 215.527375 206.531749 \nL 215.588254 214.756364 \nL 215.618693 214.756364 \nL 215.649133 206.790237 \nL 215.710011 214.732865 \nL 215.77089 214.756364 \nL 215.831769 213.534421 \nL 215.862208 199.90506 \nL 215.923087 208.717147 \nL 216.014406 214.756364 \nL 216.044845 212.92345 \nL 216.105724 202.842423 \nL 216.136163 214.756364 \nL 216.227481 206.978229 \nL 216.257921 214.756364 \nL 216.349239 214.709366 \nL 216.440557 202.372445 \nL 216.410118 214.756364 \nL 216.470997 211.889498 \nL 216.531875 209.868593 \nL 216.592754 214.215889 \nL 216.684072 205.544796 \nL 216.775391 214.756364 \nL 216.80583 206.790237 \nL 216.866709 214.756364 \nL 216.927588 211.396021 \nL 216.958027 186.628183 \nL 216.988467 214.591871 \nL 217.018906 212.758957 \nL 217.049345 209.398615 \nL 217.110224 213.863406 \nL 217.262421 214.756364 \nL 217.292861 201.549983 \nL 217.353739 213.463924 \nL 217.384179 213.675414 \nL 217.414618 200.398537 \nL 217.445058 214.521375 \nL 217.475497 211.560514 \nL 217.505937 214.756364 \nL 217.597255 212.735458 \nL 217.658134 214.756364 \nL 217.719012 202.489939 \nL 217.779891 212.077489 \nL 217.84077 210.832048 \nL 217.932088 214.756364 \nL 217.962528 211.349023 \nL 218.023406 212.876452 \nL 218.114725 214.756364 \nL 218.145164 214.732865 \nL 218.206043 214.756364 \nL 218.297361 200.610027 \nL 218.388679 214.756364 \nL 218.419119 207.095723 \nL 218.540876 214.756364 \nL 218.571316 214.591871 \nL 218.632195 203.077411 \nL 218.662634 211.678008 \nL 218.693073 214.756364 \nL 218.723513 201.385491 \nL 218.784392 211.043538 \nL 218.87571 214.756364 \nL 218.936589 201.878968 \nL 218.967028 214.756364 \nL 218.997467 214.756364 \nL 219.027907 201.737974 \nL 219.088786 214.756364 \nL 219.149665 214.756364 \nL 219.180104 197.696164 \nL 219.240983 214.756364 \nL 219.271422 213.087942 \nL 219.301862 214.450878 \nL 219.332301 195.581263 \nL 219.39318 210.503063 \nL 219.423619 210.080083 \nL 219.454059 212.030492 \nL 219.514937 202.771926 \nL 219.545377 214.756364 \nL 219.575816 212.547467 \nL 219.636695 214.756364 \nL 219.697574 214.756364 \nL 219.819331 213.487423 \nL 219.91065 214.756364 \nL 219.971529 195.722257 \nL 220.001968 214.732865 \nL 220.032407 214.756364 \nL 220.062847 188.790082 \nL 220.123726 214.756364 \nL 220.306362 196.027742 \nL 220.39768 214.756364 \nL 220.42812 212.735458 \nL 220.610756 214.756364 \nL 220.641195 211.983494 \nL 220.702074 214.756364 \nL 220.732514 187.145159 \nL 220.793393 212.71196 \nL 220.854271 195.957245 \nL 220.91515 205.920778 \nL 220.976029 214.756364 \nL 221.006468 190.74049 \nL 221.067347 212.782456 \nL 221.097787 213.393428 \nL 221.128226 211.983494 \nL 221.158665 209.962589 \nL 221.189105 211.701507 \nL 221.219544 214.756364 \nL 221.280423 214.098395 \nL 221.371741 214.756364 \nL 221.402181 207.706694 \nL 221.43262 214.756364 \nL 221.523938 214.450878 \nL 221.554378 214.756364 \nL 221.615257 209.821595 \nL 221.645696 211.63101 \nL 221.676135 214.286386 \nL 221.706575 200.022555 \nL 221.767454 214.756364 \nL 221.828332 208.881639 \nL 221.858772 214.756364 \nL 221.919651 214.756364 \nL 221.980529 213.017445 \nL 222.010969 203.547389 \nL 222.041408 214.756364 \nL 222.071848 214.756364 \nL 222.102287 214.756364 \nL 222.132726 213.228935 \nL 222.193605 214.756364 \nL 222.224045 197.437676 \nL 222.284923 211.889498 \nL 222.345802 210.78505 \nL 222.406681 214.756364 \nL 222.437121 214.497876 \nL 222.46756 212.406474 \nL 222.497999 214.756364 \nL 222.528439 213.722412 \nL 222.650196 214.756364 \nL 222.680636 214.004399 \nL 222.802393 203.147908 \nL 222.832833 206.08527 \nL 222.863272 214.685867 \nL 222.924151 208.64665 \nL 222.95459 206.437754 \nL 223.076348 214.756364 \nL 223.106787 214.732865 \nL 223.137227 213.205436 \nL 223.167666 194.241826 \nL 223.228545 211.278527 \nL 223.289424 210.597059 \nL 223.350303 214.756364 \nL 223.380742 189.236561 \nL 223.47206 204.722334 \nL 223.532939 211.114034 \nL 223.563379 189.941528 \nL 223.593818 214.732865 \nL 223.624257 211.63101 \nL 223.715576 214.756364 \nL 223.746015 203.735381 \nL 223.806894 211.584012 \nL 223.837333 214.756364 \nL 223.867773 206.08527 \nL 223.928652 209.798096 \nL 223.98953 214.756364 \nL 224.01997 197.672665 \nL 224.080849 199.834564 \nL 224.202606 214.756364 \nL 224.233046 214.262887 \nL 224.293924 198.21314 \nL 224.324364 214.732865 \nL 224.354803 214.685867 \nL 224.385243 214.756364 \nL 224.415682 204.863328 \nL 224.507 208.247169 \nL 224.53744 214.756364 \nL 224.567879 201.855469 \nL 224.598318 212.852953 \nL 224.628758 194.735303 \nL 224.659197 214.756364 \nL 224.689637 208.270668 \nL 224.811394 213.275933 \nL 224.841834 195.933747 \nL 224.872273 214.756364 \nL 224.902713 208.364663 \nL 224.933152 213.299432 \nL 225.02447 190.082521 \nL 225.115788 214.756364 \nL 225.146228 214.662368 \nL 225.267985 214.756364 \nL 225.298425 211.443019 \nL 225.359304 212.829454 \nL 225.389743 214.756364 \nL 225.420182 206.555248 \nL 225.481061 214.756364 \nL 225.602819 212.288979 \nL 225.633258 214.756364 \nL 225.663698 212.030492 \nL 225.694137 212.077489 \nL 225.785455 214.756364 \nL 225.815895 193.72485 \nL 225.876774 214.756364 \nL 225.907213 214.474377 \nL 225.968092 214.756364 \nL 225.998531 214.756364 \nL 226.05941 208.85814 \nL 226.120289 211.349023 \nL 226.150728 193.536859 \nL 226.211607 203.876374 \nL 226.272486 214.756364 \nL 226.333365 212.782456 \nL 226.363804 212.547467 \nL 226.455122 193.912841 \nL 226.424683 214.756364 \nL 226.485562 199.317588 \nL 226.546441 214.709366 \nL 226.607319 209.469112 \nL 226.637759 200.892014 \nL 226.668198 214.756364 \nL 226.698638 214.756364 \nL 226.759516 214.756364 \nL 226.789956 213.181937 \nL 226.850835 214.756364 \nL 226.881274 214.756364 \nL 226.911713 210.056584 \nL 226.972592 212.030492 \nL 227.033471 214.732865 \nL 227.06391 214.356882 \nL 227.124789 214.756364 \nL 227.185668 209.116628 \nL 227.307426 214.756364 \nL 227.337865 211.278527 \nL 227.398744 214.168891 \nL 227.429183 214.591871 \nL 227.459623 182.797863 \nL 227.490062 214.756364 \nL 227.520502 198.00165 \nL 227.58138 214.756364 \nL 227.642259 206.74324 \nL 227.703138 205.591794 \nL 227.794456 214.756364 \nL 227.824896 214.756364 \nL 227.946653 194.641307 \nL 228.068411 214.756364 \nL 228.09885 210.291573 \nL 228.159729 214.756364 \nL 228.190169 214.756364 \nL 228.220608 214.380381 \nL 228.251047 199.505579 \nL 228.281487 214.756364 \nL 228.311926 211.560514 \nL 228.342366 212.852953 \nL 228.372805 190.998978 \nL 228.433684 214.521375 \nL 228.464123 214.61537 \nL 228.494563 214.239388 \nL 228.555441 214.756364 \nL 228.61632 203.335899 \nL 228.677199 192.808393 \nL 228.738078 214.756364 \nL 228.890275 207.330712 \nL 228.920714 213.087942 \nL 228.951154 197.437676 \nL 228.981593 214.756364 \nL 229.012033 208.458659 \nL 229.042472 214.756364 \nL 229.13379 213.322931 \nL 229.225108 214.756364 \nL 229.255548 213.440425 \nL 229.285987 214.756364 \nL 229.346866 203.335899 \nL 229.377305 208.43516 \nL 229.468624 214.756364 \nL 229.529502 191.844938 \nL 229.559942 196.192234 \nL 229.6817 214.756364 \nL 229.712139 213.181937 \nL 229.773018 214.732865 \nL 229.864336 213.228935 \nL 229.894775 214.40388 \nL 229.925215 214.732865 \nL 229.955654 207.307213 \nL 230.016533 213.581419 \nL 230.077412 208.317666 \nL 230.107851 213.299432 \nL 230.138291 184.959761 \nL 230.199169 214.756364 \nL 230.260048 197.414177 \nL 230.290488 214.215889 \nL 230.320927 214.756364 \nL 230.351367 213.933902 \nL 230.381806 195.064287 \nL 230.412245 214.427379 \nL 230.442685 211.537015 \nL 230.503564 214.756364 \nL 230.534003 206.014774 \nL 230.594882 214.756364 \nL 230.625321 214.756364 \nL 230.655761 195.064287 \nL 230.716639 214.756364 \nL 230.747079 208.952136 \nL 230.807958 213.534421 \nL 230.838397 214.756364 \nL 230.960155 195.01729 \nL 231.051473 214.756364 \nL 231.081912 211.396021 \nL 231.112352 212.547467 \nL 231.142791 205.074818 \nL 231.173231 214.756364 \nL 231.20367 214.732865 \nL 231.234109 214.051397 \nL 231.264549 214.756364 \nL 231.355867 195.134784 \nL 231.386306 214.756364 \nL 231.477625 213.910403 \nL 231.538503 214.709366 \nL 231.568943 206.95473 \nL 231.629822 214.756364 \nL 231.660261 210.667555 \nL 231.6907 205.403802 \nL 231.72114 210.221076 \nL 231.782019 214.756364 \nL 231.812458 213.76941 \nL 231.903776 200.892014 \nL 231.934216 212.382975 \nL 231.964655 214.756364 \nL 232.055973 213.910403 \nL 232.086413 214.168891 \nL 232.177731 214.239388 \nL 232.20817 196.450722 \nL 232.23861 214.756364 \nL 232.329928 214.286386 \nL 232.360367 214.732865 \nL 232.451686 200.633526 \nL 232.421246 214.756364 \nL 232.482125 208.43516 \nL 232.543004 214.756364 \nL 232.603883 213.745911 \nL 232.664761 213.275933 \nL 232.72564 197.155689 \nL 232.786519 206.132268 \nL 232.877837 214.756364 \nL 232.847398 198.518625 \nL 232.908277 213.252434 \nL 232.999595 214.756364 \nL 233.030034 211.278527 \nL 233.121353 213.275933 \nL 233.24311 200.563029 \nL 233.27355 210.479564 \nL 233.303989 214.756364 \nL 233.395307 212.570966 \nL 233.425747 208.200171 \nL 233.456186 186.581185 \nL 233.517065 211.20803 \nL 233.547504 214.756364 \nL 233.608383 209.140127 \nL 233.638823 207.871187 \nL 233.669262 188.249607 \nL 233.730141 214.756364 \nL 233.76058 214.756364 \nL 233.851898 205.87378 \nL 233.912777 210.197577 \nL 234.034535 214.756364 \nL 234.064974 201.62048 \nL 234.125853 211.865999 \nL 234.156292 214.756364 \nL 234.217171 194.829298 \nL 234.247611 204.534343 \nL 234.308489 214.756364 \nL 234.369368 209.657103 \nL 234.460687 214.756364 \nL 234.491126 212.852953 \nL 234.552005 212.241982 \nL 234.582444 214.756364 \nL 234.612884 205.145314 \nL 234.673762 210.902544 \nL 234.734641 214.756364 \nL 234.765081 210.526562 \nL 234.79552 207.988681 \nL 234.856399 211.865999 \nL 234.947717 214.756364 \nL 235.039035 201.244497 \nL 235.130353 214.756364 \nL 235.099914 189.988525 \nL 235.160793 208.670149 \nL 235.191232 209.28112 \nL 235.252111 214.756364 \nL 235.31299 213.510922 \nL 235.343429 209.398615 \nL 235.404308 214.732865 \nL 235.495626 214.756364 \nL 235.526066 206.790237 \nL 235.556505 214.756364 \nL 235.647823 212.100988 \nL 235.678263 208.834641 \nL 235.708702 213.299432 \nL 235.739142 210.36207 \nL 235.769581 214.756364 \nL 235.83046 211.772004 \nL 235.860899 211.020039 \nL 235.891339 199.364586 \nL 235.921778 214.756364 \nL 235.952217 207.706694 \nL 236.013096 214.756364 \nL 236.104415 214.732865 \nL 236.134854 214.756364 \nL 236.165293 211.983494 \nL 236.226172 212.641463 \nL 236.287051 214.756364 \nL 236.31749 212.641463 \nL 236.34793 211.137533 \nL 236.408809 213.440425 \nL 236.469687 214.756364 \nL 236.591445 196.756208 \nL 236.652324 214.756364 \nL 236.713203 204.839829 \nL 236.83496 214.756364 \nL 236.895839 213.111441 \nL 236.956718 209.563107 \nL 236.987157 213.064443 \nL 237.017597 214.756364 \nL 237.048036 208.22367 \nL 237.108915 214.756364 \nL 237.139354 164.868204 \nL 237.261112 214.756364 \nL 237.291551 202.231451 \nL 237.35243 206.625745 \nL 237.38287 214.756364 \nL 237.474188 212.876452 \nL 237.535067 214.756364 \nL 237.565506 181.834408 \nL 237.626385 212.876452 \nL 237.687264 214.709366 \nL 237.717703 212.617964 \nL 237.748143 211.137533 \nL 237.778582 214.756364 \nL 237.839461 199.881561 \nL 237.8699 214.756364 \nL 237.90034 214.685867 \nL 238.052537 203.382897 \nL 238.143855 214.756364 \nL 238.174294 205.615292 \nL 238.235173 211.137533 \nL 238.296052 214.756364 \nL 238.326491 212.547467 \nL 238.356931 198.84761 \nL 238.38737 214.756364 \nL 238.41781 205.967776 \nL 238.539567 214.756364 \nL 238.661325 198.072146 \nL 238.691764 214.756364 \nL 238.783082 212.241982 \nL 238.813522 200.093051 \nL 238.874401 214.756364 \nL 238.90484 203.547389 \nL 239.057037 214.756364 \nL 239.087476 207.213217 \nL 239.148355 211.090536 \nL 239.270113 214.756364 \nL 239.361431 191.539453 \nL 239.42231 214.756364 \nL 239.483189 205.87378 \nL 239.544068 214.756364 \nL 239.604946 210.009586 \nL 239.635386 214.427379 \nL 239.665825 201.385491 \nL 239.696265 214.756364 \nL 239.726704 211.41952 \nL 239.787583 214.450878 \nL 239.818022 209.445613 \nL 239.878901 214.756364 \nL 240.000659 209.375116 \nL 240.031098 191.492455 \nL 240.091977 214.662368 \nL 240.122416 214.61537 \nL 240.244174 209.751098 \nL 240.274613 211.231529 \nL 240.42681 214.756364 \nL 240.518129 214.756364 \nL 240.609447 208.975635 \nL 240.731204 214.756364 \nL 240.761644 214.450878 \nL 240.792083 214.497876 \nL 240.822523 203.946871 \nL 240.852962 214.756364 \nL 240.913841 207.189719 \nL 240.97472 214.756364 \nL 241.005159 214.685867 \nL 241.035599 171.118911 \nL 241.096477 214.497876 \nL 241.187796 204.322853 \nL 241.157356 214.756364 \nL 241.218235 211.889498 \nL 241.248674 214.756364 \nL 241.309553 211.161032 \nL 241.370432 214.756364 \nL 241.400871 213.792909 \nL 241.431311 209.06963 \nL 241.46175 214.521375 \nL 241.49219 211.090536 \nL 241.613947 214.756364 \nL 241.705266 208.059178 \nL 241.766144 214.756364 \nL 241.796584 213.205436 \nL 241.827023 205.944277 \nL 241.887902 207.894686 \nL 241.918341 213.416926 \nL 241.97922 205.967776 \nL 242.00966 201.103504 \nL 242.040099 213.510922 \nL 242.070538 203.124409 \nL 242.192296 214.756364 \nL 242.222735 214.756364 \nL 242.283614 209.821595 \nL 242.314054 214.756364 \nL 242.344493 214.685867 \nL 242.405372 214.756364 \nL 242.52713 200.234045 \nL 242.588008 214.474377 \nL 242.648887 212.030492 \nL 242.709766 214.756364 \nL 242.801084 204.205359 \nL 242.861963 207.048725 \nL 242.922842 214.756364 \nL 242.983721 214.544874 \nL 243.01416 208.43516 \nL 243.044599 214.756364 \nL 243.075039 214.427379 \nL 243.135918 212.288979 \nL 243.166357 213.181937 \nL 243.196796 192.24442 \nL 243.227236 213.863406 \nL 243.288115 200.798018 \nL 243.348994 214.756364 \nL 243.409872 207.001727 \nL 243.53163 214.756364 \nL 243.562069 202.325447 \nL 243.622948 203.335899 \nL 243.653388 214.756364 \nL 243.744706 212.688461 \nL 243.805585 214.756364 \nL 243.836024 212.876452 \nL 243.927342 214.544874 \nL 243.957782 204.416849 \nL 243.988221 214.685867 \nL 244.079539 210.644057 \nL 244.170858 214.756364 \nL 244.201297 212.805955 \nL 244.231736 196.897201 \nL 244.292615 204.675337 \nL 244.353494 214.756364 \nL 244.414373 213.322931 \nL 244.444812 210.949542 \nL 244.475252 214.262887 \nL 244.505691 214.262887 \nL 244.53613 214.756364 \nL 244.56657 213.886904 \nL 244.597009 204.040866 \nL 244.627449 214.756364 \nL 244.657888 214.756364 \nL 244.688327 214.756364 \nL 244.779646 202.372445 \nL 244.840525 213.910403 \nL 244.901403 208.200171 \nL 244.931843 207.189719 \nL 244.992722 214.756364 \nL 245.0536 214.098395 \nL 245.08404 206.061771 \nL 245.144919 214.121893 \nL 245.236237 214.756364 \nL 245.266676 201.972963 \nL 245.327555 214.756364 \nL 245.357994 214.19239 \nL 245.418873 209.398615 \nL 245.449313 214.756364 \nL 245.479752 214.662368 \nL 245.510191 205.309807 \nL 245.57107 214.497876 \nL 245.631949 214.756364 \nL 245.753707 207.518703 \nL 245.784146 213.463924 \nL 245.814586 206.837235 \nL 245.875464 211.607511 \nL 245.966783 214.756364 \nL 245.997222 189.495049 \nL 246.058101 214.732865 \nL 246.11898 214.756364 \nL 246.149419 204.299354 \nL 246.210298 214.756364 \nL 246.240737 211.161032 \nL 246.332055 183.056351 \nL 246.423374 214.756364 \nL 246.453813 214.732865 \nL 246.484253 210.973041 \nL 246.545131 214.756364 \nL 246.60601 214.756364 \nL 246.63645 184.748271 \nL 246.697328 214.756364 \nL 246.727768 213.064443 \nL 246.758207 205.02782 \nL 246.819086 212.71196 \nL 246.849525 214.756364 \nL 246.879965 208.975635 \nL 246.971283 211.114034 \nL 247.093041 214.756364 \nL 247.184359 204.722334 \nL 247.214798 214.756364 \nL 247.306117 214.61537 \nL 247.397435 214.756364 \nL 247.519192 192.338415 \nL 247.610511 211.912997 \nL 247.64095 208.176672 \nL 247.671389 214.756364 \nL 247.732268 190.998978 \nL 247.762708 191.868437 \nL 247.854026 214.756364 \nL 247.884465 211.372522 \nL 247.914905 210.550061 \nL 248.006223 214.756364 \nL 248.036662 210.127081 \nL 248.097541 213.651915 \nL 248.15842 214.756364 \nL 248.219299 211.41952 \nL 248.249738 214.756364 \nL 248.280178 214.756364 \nL 248.371496 193.72485 \nL 248.401935 213.487423 \nL 248.493253 214.756364 \nL 248.523693 210.879046 \nL 248.554132 211.701507 \nL 248.584572 196.967698 \nL 248.64545 214.756364 \nL 248.67589 204.39335 \nL 248.706329 208.200171 \nL 248.736769 203.406396 \nL 248.797647 207.683195 \nL 248.828087 191.656947 \nL 248.888966 214.756364 \nL 248.919405 197.625667 \nL 248.980284 213.064443 \nL 249.041163 205.638791 \nL 249.19336 214.756364 \nL 249.223799 214.756364 \nL 249.406436 192.925888 \nL 249.497754 214.756364 \nL 249.528193 204.228857 \nL 249.589072 214.756364 \nL 249.619511 211.748505 \nL 249.649951 202.583935 \nL 249.68039 214.756364 \nL 249.71083 212.453472 \nL 249.741269 214.756364 \nL 249.771709 209.986087 \nL 249.802148 186.416693 \nL 249.832587 212.758957 \nL 249.863027 212.617964 \nL 249.893466 212.71196 \nL 249.984784 212.664962 \nL 250.015224 214.756364 \nL 250.045663 210.808549 \nL 250.106542 214.051397 \nL 250.136981 214.756364 \nL 250.167421 213.369929 \nL 250.19786 210.644057 \nL 250.289178 213.34643 \nL 250.319618 140.546845 \nL 250.441376 214.756364 \nL 250.471815 214.333383 \nL 250.593573 193.113879 \nL 250.624012 214.756364 \nL 250.654451 214.521375 \nL 250.684891 139.301403 \nL 250.74577 164.022244 \nL 250.867527 214.756364 \nL 250.897967 141.063821 \nL 250.958845 212.359476 \nL 251.080603 214.756364 \nL 251.111042 214.756364 \nL 251.141482 166.090147 \nL 251.202361 214.051397 \nL 251.2328 212.006993 \nL 251.26324 214.756364 \nL 251.324118 185.899717 \nL 251.384997 193.818846 \nL 251.476315 214.756364 \nL 251.506755 204.886827 \nL 251.598073 214.474377 \nL 251.628512 80.084181 \nL 251.811149 214.756364 \nL 251.841588 212.218483 \nL 251.872028 139.630388 \nL 251.932906 214.756364 \nL 251.963346 214.756364 \nL 251.993785 214.074896 \nL 252.024225 214.756364 \nL 252.054664 199.999056 \nL 252.085104 214.756364 \nL 252.115543 47.632203 \nL 252.176422 214.709366 \nL 252.206861 214.168891 \nL 252.237301 214.662368 \nL 252.26774 167.923061 \nL 252.328619 212.876452 \nL 252.419937 214.756364 \nL 252.511255 207.213217 \nL 252.541695 212.970447 \nL 252.572134 172.881328 \nL 252.602573 214.756364 \nL 252.633013 194.14783 \nL 252.724331 214.662368 \nL 252.693892 188.249607 \nL 252.75477 210.315072 \nL 252.78521 214.732865 \nL 252.815649 211.795503 \nL 252.876528 214.756364 \nL 252.998286 162.165831 \nL 253.150483 214.756364 \nL 253.180922 149.194439 \nL 253.241801 214.756364 \nL 253.27224 213.745911 \nL 253.333119 214.145392 \nL 253.363559 214.756364 \nL 253.454877 178.004088 \nL 253.515756 214.756364 \nL 253.546195 155.163159 \nL 253.698392 214.756364 \nL 253.728832 191.797941 \nL 253.78971 192.24442 \nL 253.881029 214.756364 \nL 253.911468 207.213217 \nL 253.941907 214.756364 \nL 254.002786 212.241982 \nL 254.063665 214.756364 \nL 254.094104 189.636042 \nL 254.154983 186.158205 \nL 254.215862 214.756364 \nL 254.276741 214.756364 \nL 254.368059 188.625589 \nL 254.398498 214.756364 \nL 254.489817 206.249763 \nL 254.520256 214.756364 \nL 254.550696 212.805955 \nL 254.581135 152.57828 \nL 254.642014 214.756364 \nL 254.672453 204.698835 \nL 254.733332 214.756364 \nL 254.763771 214.756364 \nL 254.794211 198.730115 \nL 254.885529 206.813736 \nL 254.946408 214.756364 \nL 254.976847 213.487423 \nL 255.007287 141.345807 \nL 255.068165 214.756364 \nL 255.098605 213.886904 \nL 255.159484 196.239232 \nL 255.189923 212.664962 \nL 255.220362 210.808549 \nL 255.250802 212.735458 \nL 255.281241 212.030492 \nL 255.311681 214.662368 \nL 255.34212 201.925966 \nL 255.402999 214.756364 \nL 255.463878 211.513516 \nL 255.494317 199.599575 \nL 255.555196 214.756364 \nL 255.616075 214.756364 \nL 255.646514 213.275933 \nL 255.676954 213.698913 \nL 255.707393 201.033007 \nL 255.737832 214.732865 \nL 255.768272 211.067037 \nL 255.798711 214.145392 \nL 255.829151 194.194828 \nL 255.85959 214.756364 \nL 255.890029 214.756364 \nL 255.920469 214.756364 \nL 255.950908 191.210468 \nL 256.011787 212.71196 \nL 256.042226 208.811143 \nL 256.103105 212.946949 \nL 256.133545 214.756364 \nL 256.163984 214.638869 \nL 256.224863 167.923061 \nL 256.255302 168.839518 \nL 256.285742 214.333383 \nL 256.316181 135.823566 \nL 256.37706 201.737974 \nL 256.498818 214.756364 \nL 256.529257 183.902311 \nL 256.620575 186.228702 \nL 256.651015 203.10091 \nL 256.681454 192.267919 \nL 256.711893 154.552188 \nL 256.742333 209.046132 \nL 256.772772 193.372367 \nL 256.89453 214.756364 \nL 256.985848 214.756364 \nL 257.016288 212.077489 \nL 257.046727 214.709366 \nL 257.077166 177.510611 \nL 257.138045 210.855547 \nL 257.198924 214.756364 \nL 257.229363 213.698913 \nL 257.290242 171.001416 \nL 257.320682 214.756364 \nL 257.351121 214.732865 \nL 257.412 205.779785 \nL 257.442439 214.732865 \nL 257.503318 214.756364 \nL 257.533757 210.315072 \nL 257.564197 214.756364 \nL 257.594636 176.218171 \nL 257.655515 214.756364 \nL 257.685955 214.756364 \nL 257.716394 202.654431 \nL 257.807712 209.539608 \nL 257.838152 214.756364 \nL 257.868591 148.395477 \nL 257.92947 214.756364 \nL 257.959909 209.798096 \nL 258.020788 214.756364 \nL 258.081667 214.732865 \nL 258.172985 200.234045 \nL 258.203424 69.0162 \nL 258.233864 214.756364 \nL 258.264303 214.756364 \nL 258.355621 214.756364 \nL 258.386061 213.698913 \nL 258.4165 205.638791 \nL 258.477379 214.756364 \nL 258.538258 213.487423 \nL 258.568697 207.753692 \nL 258.629576 214.756364 \nL 258.660016 132.416226 \nL 258.720894 209.140127 \nL 258.781773 152.343291 \nL 258.812213 214.756364 \nL 258.842652 154.669682 \nL 258.93397 214.756364 \nL 258.96441 214.732865 \nL 258.994849 207.706694 \nL 259.055728 214.756364 \nL 259.086167 214.756364 \nL 259.207925 147.831503 \nL 259.268804 214.756364 \nL 259.329683 212.946949 \nL 259.360122 179.508017 \nL 259.390561 214.756364 \nL 259.421001 214.756364 \nL 259.45144 214.756364 \nL 259.603637 187.403647 \nL 259.694955 214.756364 \nL 259.725395 214.497876 \nL 259.755834 126.494504 \nL 259.816713 214.756364 \nL 259.877592 214.756364 \nL 259.908031 214.568372 \nL 259.938471 214.756364 \nL 259.96891 172.293856 \nL 260.029789 214.756364 \nL 260.060228 212.758957 \nL 260.121107 214.756364 \nL 260.151547 175.959684 \nL 260.212425 213.651915 \nL 260.242865 214.145392 \nL 260.273304 212.006993 \nL 260.303744 196.450722 \nL 260.364622 214.756364 \nL 260.425501 214.756364 \nL 260.455941 214.004399 \nL 260.48638 208.64665 \nL 260.547259 214.756364 \nL 260.577698 158.547 \nL 260.638577 214.756364 \nL 260.669016 204.933824 \nL 260.729895 214.756364 \nL 260.821213 212.218483 \nL 260.851653 180.142487 \nL 260.912532 207.683195 \nL 260.942971 212.006993 \nL 260.973411 187.380148 \nL 261.034289 202.489939 \nL 261.095168 212.876452 \nL 261.125608 161.460864 \nL 261.216926 181.035445 \nL 261.308244 214.497876 \nL 261.338683 208.411661 \nL 261.369123 206.508251 \nL 261.399562 157.889031 \nL 261.460441 214.756364 \nL 261.49088 214.732865 \nL 261.52132 193.607356 \nL 261.582199 214.756364 \nL 261.673517 212.241982 \nL 261.703956 213.34643 \nL 261.734396 131.875752 \nL 261.795275 210.033085 \nL 261.825714 214.756364 \nL 261.856153 210.902544 \nL 261.886593 61.802039 \nL 261.917032 212.429973 \nL 261.947472 211.396021 \nL 261.977911 214.756364 \nL 262.00835 196.28623 \nL 262.069229 214.756364 \nL 262.099669 214.756364 \nL 262.221426 131.335277 \nL 262.312744 214.756364 \nL 262.373623 200.563029 \nL 262.55626 214.756364 \nL 262.617139 195.487268 \nL 262.678017 211.889498 \nL 262.738896 167.523579 \nL 262.769336 212.899951 \nL 262.799775 207.213217 \nL 262.860654 214.756364 \nL 262.921533 214.756364 \nL 262.951972 201.385491 \nL 263.04329 208.576154 \nL 263.195487 214.756364 \nL 263.286805 214.568372 \nL 263.317245 214.756364 \nL 263.347684 214.474377 \nL 263.408563 214.756364 \nL 263.469442 184.372289 \nL 263.56076 214.756364 \nL 263.5912 99.306279 \nL 263.652078 171.071913 \nL 263.712957 158.664495 \nL 263.773836 214.756364 \nL 263.804275 187.662135 \nL 263.865154 211.41952 \nL 263.895594 214.356882 \nL 263.926033 213.228935 \nL 263.986912 214.756364 \nL 264.017351 170.296449 \nL 264.047791 214.756364 \nL 264.07823 121.371744 \nL 264.139109 192.526406 \nL 264.199988 214.756364 \nL 264.260867 200.375038 \nL 264.291306 214.145392 \nL 264.321745 158.359009 \nL 264.352185 214.756364 \nL 264.382624 214.004399 \nL 264.413064 203.664884 \nL 264.443503 214.756364 \nL 264.473942 214.756364 \nL 264.504382 213.393428 \nL 264.565261 150.67487 \nL 264.5957 214.709366 \nL 264.626139 200.469034 \nL 264.656579 212.194984 \nL 264.687018 179.508017 \nL 264.717458 212.92345 \nL 264.747897 207.965182 \nL 264.808776 214.756364 \nL 264.900094 213.064443 \nL 264.991412 124.23861 \nL 265.021852 199.646572 \nL 265.082731 214.756364 \nL 265.11317 214.662368 \nL 265.143609 129.032385 \nL 265.204488 213.628417 \nL 265.234928 214.756364 \nL 265.265367 212.876452 \nL 265.295806 184.889265 \nL 265.326246 214.756364 \nL 265.356685 214.756364 \nL 265.387125 211.114034 \nL 265.448003 214.756364 \nL 265.539322 214.756364 \nL 265.569761 90.776179 \nL 265.63064 214.756364 \nL 265.691519 144.001183 \nL 265.721958 204.134862 \nL 265.752398 210.832048 \nL 265.782837 127.810442 \nL 265.813276 214.685867 \nL 265.843716 195.769254 \nL 265.935034 214.756364 \nL 265.965473 208.952136 \nL 265.995913 206.038273 \nL 266.056792 214.756364 \nL 266.14811 151.873313 \nL 266.178549 167.923061 \nL 266.239428 214.756364 \nL 266.300307 206.555248 \nL 266.452504 214.756364 \nL 266.513383 118.316888 \nL 266.574262 202.865921 \nL 266.604701 202.46644 \nL 266.63514 212.570966 \nL 266.66558 185.688227 \nL 266.726459 214.450878 \nL 266.756898 209.257622 \nL 266.787337 214.756364 \nL 266.817777 210.36207 \nL 266.909095 214.756364 \nL 267.030853 180.588966 \nL 267.061292 185.923216 \nL 267.18305 214.474377 \nL 267.304807 194.35932 \nL 267.426565 214.756364 \nL 267.457004 214.309885 \nL 267.487444 190.552499 \nL 267.517883 214.756364 \nL 267.548323 208.22367 \nL 267.609201 214.732865 \nL 267.639641 214.638869 \nL 267.761398 187.192157 \nL 267.791838 214.756364 \nL 267.852717 187.897124 \nL 267.883156 163.951747 \nL 267.913595 189.377554 \nL 267.944035 214.756364 \nL 268.065792 135.447584 \nL 268.157111 214.756364 \nL 268.18755 213.651915 \nL 268.248429 214.756364 \nL 268.278868 206.907732 \nL 268.339747 214.568372 \nL 268.370187 89.624733 \nL 268.431065 214.756364 \nL 268.461505 214.756364 \nL 268.491944 146.304075 \nL 268.552823 213.064443 \nL 268.644141 214.756364 \nL 268.674581 212.476971 \nL 268.70502 214.756364 \nL 268.796338 159.815941 \nL 268.918096 214.756364 \nL 268.978975 175.6072 \nL 269.009414 214.756364 \nL 269.039854 212.594465 \nL 269.131172 214.756364 \nL 269.161611 17.083636 \nL 269.22249 214.756364 \nL 269.283369 210.714553 \nL 269.313808 214.756364 \nL 269.344248 214.662368 \nL 269.435566 164.609716 \nL 269.466005 175.513205 \nL 269.587763 214.756364 \nL 269.618202 214.309885 \nL 269.648642 205.709288 \nL 269.679081 214.756364 \nL 269.70952 214.756364 \nL 269.73996 126.776491 \nL 269.800839 214.756364 \nL 269.831278 196.380226 \nL 269.922596 208.035679 \nL 269.953036 202.372445 \nL 269.983475 214.756364 \nL 270.135672 214.756364 \nL 270.196551 211.748505 \nL 270.25743 205.215811 \nL 270.379187 213.957401 \nL 270.440066 214.756364 \nL 270.470506 195.205281 \nL 270.531385 214.756364 \nL 270.561824 181.340931 \nL 270.622703 212.641463 \nL 270.714021 214.756364 \nL 270.835779 145.575609 \nL 270.927097 214.568372 \nL 270.957536 200.398537 \nL 270.987976 202.395943 \nL 271.048854 214.756364 \nL 271.079294 97.073884 \nL 271.140173 213.55792 \nL 271.170612 214.756364 \nL 271.201051 212.570966 \nL 271.26193 214.709366 \nL 271.322809 191.257466 \nL 271.353249 172.364352 \nL 271.383688 202.395943 \nL 271.444567 194.829298 \nL 271.505446 214.756364 \nL 271.596764 203.006915 \nL 271.627203 214.756364 \nL 271.657643 192.6674 \nL 271.718521 212.124487 \nL 271.748961 123.980122 \nL 271.80984 214.756364 \nL 271.840279 214.756364 \nL 271.962037 152.930764 \nL 271.992476 212.500469 \nL 272.083794 211.067037 \nL 272.175113 214.756364 \nL 272.205552 177.675103 \nL 272.266431 214.756364 \nL 272.29687 207.683195 \nL 272.357749 214.756364 \nL 272.418628 41.381497 \nL 272.449067 201.714475 \nL 272.479507 214.756364 \nL 272.540385 200.704023 \nL 272.662143 177.393116 \nL 272.601264 207.142721 \nL 272.692582 180.612465 \nL 272.723022 214.756364 \nL 272.753461 152.57828 \nL 272.81434 214.427379 \nL 272.875219 214.756364 \nL 272.905658 211.819001 \nL 272.966537 213.205436 \nL 272.996977 135.941061 \nL 273.027416 214.756364 \nL 273.057855 214.262887 \nL 273.118734 209.351617 \nL 273.179613 209.492611 \nL 273.210052 214.756364 \nL 273.270931 213.957401 \nL 273.301371 211.278527 \nL 273.362249 156.197111 \nL 273.392689 214.756364 \nL 273.423128 213.9809 \nL 273.453568 214.309885 \nL 273.544886 207.37771 \nL 273.605765 214.756364 \nL 273.697083 190.482002 \nL 273.788401 214.756364 \nL 273.818841 214.732865 \nL 273.910159 214.756364 \nL 274.031916 188.602091 \nL 274.153674 214.756364 \nL 274.184113 210.879046 \nL 274.214553 168.816019 \nL 274.244992 214.756364 \nL 274.275432 214.756364 \nL 274.305871 214.756364 \nL 274.33631 214.61537 \nL 274.36675 183.643823 \nL 274.397189 214.756364 \nL 274.427629 208.928637 \nL 274.458068 214.756364 \nL 274.488507 188.602091 \nL 274.549386 214.591871 \nL 274.579826 214.756364 \nL 274.701583 96.039933 \nL 274.792902 214.756364 \nL 274.823341 97.825849 \nL 274.88422 160.755897 \nL 274.914659 197.743162 \nL 274.945099 189.001572 \nL 274.975538 54.869864 \nL 275.036417 214.756364 \nL 275.066856 214.756364 \nL 275.097296 214.239388 \nL 275.158174 214.756364 \nL 275.188614 175.372211 \nL 275.279932 184.066803 \nL 275.340811 170.225953 \nL 275.40169 214.756364 \nL 275.462569 213.604918 \nL 275.493008 214.756364 \nL 275.553887 214.709366 \nL 275.675644 180.94145 \nL 275.706084 214.756364 \nL 275.736523 210.691054 \nL 275.766963 69.791664 \nL 275.827841 214.756364 \nL 275.949599 214.756364 \nL 275.980038 213.487423 \nL 276.010478 214.756364 \nL 276.040917 177.017134 \nL 276.101796 214.756364 \nL 276.162675 212.523968 \nL 276.223554 214.756364 \nL 276.253993 176.45316 \nL 276.345311 213.299432 \nL 276.375751 212.124487 \nL 276.43663 214.756364 \nL 276.467069 122.922672 \nL 276.527948 171.612387 \nL 276.619266 214.756364 \nL 276.649705 212.664962 \nL 276.741024 214.756364 \nL 276.771463 169.332994 \nL 276.832342 213.55792 \nL 276.92366 214.051397 \nL 276.9541 206.249763 \nL 277.075857 150.439881 \nL 277.014978 213.76941 \nL 277.106297 157.348557 \nL 277.228054 214.591871 \nL 277.258494 199.529078 \nL 277.319372 213.886904 \nL 277.349812 214.756364 \nL 277.380251 176.265169 \nL 277.44113 214.40388 \nL 277.471569 210.338571 \nL 277.532448 214.756364 \nL 277.593327 214.756364 \nL 277.715085 167.758568 \nL 277.806403 214.756364 \nL 277.836842 214.709366 \nL 277.867282 184.466285 \nL 277.928161 214.756364 \nL 277.9586 214.756364 \nL 277.989039 211.748505 \nL 278.080358 83.186036 \nL 278.141236 214.756364 \nL 278.202115 214.61537 \nL 278.232555 211.513516 \nL 278.262994 214.756364 \nL 278.323873 170.907421 \nL 278.354312 214.756364 \nL 278.415191 214.756364 \nL 278.44563 214.309885 \nL 278.47607 214.756364 \nL 278.506509 157.043071 \nL 278.597828 187.262653 \nL 278.689146 214.756364 \nL 278.719585 193.325369 \nL 278.780464 214.756364 \nL 278.902222 214.756364 \nL 278.932661 209.680602 \nL 278.99354 214.215889 \nL 279.023979 214.756364 \nL 279.084858 100.927703 \nL 279.115297 214.756364 \nL 279.145737 214.19239 \nL 279.176176 205.121816 \nL 279.237055 213.393428 \nL 279.267494 214.709366 \nL 279.450131 107.295905 \nL 279.571889 214.756364 \nL 279.632767 214.756364 \nL 279.693646 164.656714 \nL 279.724086 213.275933 \nL 279.815404 214.756364 \nL 279.845843 189.213062 \nL 279.906722 208.599652 \nL 279.937161 208.082677 \nL 279.967601 195.86325 \nL 279.99804 214.756364 \nL 280.02848 214.756364 \nL 280.058919 211.043538 \nL 280.119798 212.641463 \nL 280.150237 214.380381 \nL 280.211116 165.949153 \nL 280.241556 198.871109 \nL 280.271995 214.027898 \nL 280.302434 193.677852 \nL 280.393753 157.513049 \nL 280.485071 214.756364 \nL 280.51551 160.567906 \nL 280.576389 205.967776 \nL 280.606828 213.393428 \nL 280.637268 186.346196 \nL 280.698147 214.756364 \nL 280.728586 214.756364 \nL 280.759025 180.189485 \nL 280.819904 214.756364 \nL 280.911222 210.36207 \nL 280.941662 214.756364 \nL 280.972101 214.709366 \nL 281.03298 157.70104 \nL 281.06342 206.249763 \nL 281.154738 214.756364 \nL 281.185177 197.249685 \nL 281.246056 210.57356 \nL 281.276495 210.244575 \nL 281.367814 212.664962 \nL 281.428692 214.756364 \nL 281.489571 208.599652 \nL 281.611329 214.756364 \nL 281.641768 214.756364 \nL 281.672208 204.087864 \nL 281.763526 210.244575 \nL 281.915723 214.756364 \nL 281.946162 209.422114 \nL 282.007041 211.020039 \nL 282.128799 214.756364 \nL 282.159238 211.020039 \nL 282.220117 214.756364 \nL 282.311435 214.027898 \nL 282.433193 214.756364 \nL 282.463632 214.756364 \nL 282.58539 199.106098 \nL 282.615829 206.790237 \nL 282.646269 213.792909 \nL 282.707148 209.798096 \nL 282.737587 198.894608 \nL 282.798466 211.20803 \nL 282.828905 214.709366 \nL 282.859345 212.124487 \nL 282.950663 214.756364 \nL 283.011542 195.369773 \nL 283.07242 214.756364 \nL 283.133299 212.312478 \nL 283.163739 214.19239 \nL 283.194178 199.999056 \nL 283.224617 214.756364 \nL 283.285496 200.704023 \nL 283.315936 201.244497 \nL 283.407254 214.756364 \nL 283.437693 214.732865 \nL 283.468133 214.756364 \nL 283.498572 200.375038 \nL 283.58989 207.518703 \nL 283.62033 214.756364 \nL 283.650769 204.769332 \nL 283.681209 209.210624 \nL 283.711648 176.923138 \nL 283.772527 213.205436 \nL 283.802966 186.06421 \nL 283.863845 214.215889 \nL 283.924724 211.466518 \nL 283.985603 202.348946 \nL 284.016042 212.547467 \nL 284.076921 214.756364 \nL 284.198679 200.868515 \nL 284.350876 214.756364 \nL 284.411754 214.756364 \nL 284.533512 200.892014 \nL 284.563951 214.732865 \nL 284.62483 197.954652 \nL 284.777027 214.450878 \nL 284.807467 205.497798 \nL 284.868345 214.286386 \nL 284.929224 214.756364 \nL 284.959664 211.8425 \nL 285.020543 214.756364 \nL 285.050982 213.9809 \nL 285.081421 198.871109 \nL 285.111861 214.756364 \nL 285.1423 214.004399 \nL 285.17274 214.756364 \nL 285.203179 210.57356 \nL 285.294497 212.476971 \nL 285.324937 213.252434 \nL 285.385815 203.876374 \nL 285.416255 209.398615 \nL 285.446694 214.756364 \nL 285.507573 214.591871 \nL 285.568452 214.756364 \nL 285.598891 200.98601 \nL 285.720649 214.756364 \nL 285.751088 212.899951 \nL 285.811967 214.756364 \nL 285.842407 214.732865 \nL 285.872846 214.544874 \nL 285.903285 203.171407 \nL 285.933725 214.756364 \nL 285.964164 214.756364 \nL 285.994604 214.756364 \nL 286.116361 212.500469 \nL 286.17724 214.756364 \nL 286.238119 196.897201 \nL 286.329437 202.301948 \nL 286.390316 214.756364 \nL 286.451195 210.244575 \nL 286.481634 214.756364 \nL 286.512073 206.414255 \nL 286.542513 213.510922 \nL 286.603392 214.756364 \nL 286.664271 206.273262 \nL 286.786028 214.756364 \nL 286.816468 214.732865 \nL 286.877346 202.019961 \nL 286.907786 203.053913 \nL 286.968665 196.944199 \nL 287.029543 214.756364 \nL 287.059983 210.409068 \nL 287.120862 214.19239 \nL 287.151301 214.756364 \nL 287.242619 203.899873 \nL 287.273059 205.474299 \nL 287.394816 214.756364 \nL 287.425256 206.95473 \nL 287.486135 213.34643 \nL 287.516574 213.064443 \nL 287.577453 203.265403 \nL 287.607892 208.22367 \nL 287.638332 214.756364 \nL 287.668771 205.826783 \nL 287.72965 214.521375 \nL 287.820968 202.724928 \nL 287.851407 214.756364 \nL 287.912286 210.99654 \nL 287.973165 201.385491 \nL 288.034044 208.905138 \nL 288.155801 214.756364 \nL 288.186241 208.529156 \nL 288.277559 210.949542 \nL 288.307999 210.832048 \nL 288.338438 214.756364 \nL 288.399317 213.863406 \nL 288.460196 204.534343 \nL 288.490635 209.7276 \nL 288.521074 213.792909 \nL 288.581953 211.748505 \nL 288.612393 211.137533 \nL 288.673271 213.675414 \nL 288.703711 201.103504 \nL 288.76459 214.756364 \nL 288.825468 210.456065 \nL 288.855908 214.756364 \nL 288.886347 184.630777 \nL 288.947226 213.064443 \nL 288.977665 214.756364 \nL 289.038544 214.215889 \nL 289.099423 204.111363 \nL 289.129863 208.811143 \nL 289.190741 214.756364 \nL 289.25162 212.876452 \nL 289.28206 214.756364 \nL 289.434257 196.521219 \nL 289.556014 214.756364 \nL 289.586454 212.218483 \nL 289.677772 212.735458 \nL 289.708211 189.04857 \nL 289.76909 212.852953 \nL 289.829969 214.756364 \nL 289.860408 205.051319 \nL 289.951727 211.231529 \nL 289.982166 210.526562 \nL 290.012605 211.043538 \nL 290.043045 212.735458 \nL 290.073484 208.059178 \nL 290.103924 214.732865 \nL 290.134363 212.030492 \nL 290.195242 214.286386 \nL 290.225681 207.213217 \nL 290.28656 214.756364 \nL 290.408318 199.552577 \nL 290.469196 198.283636 \nL 290.530075 214.756364 \nL 290.621394 214.685867 \nL 290.651833 203.523891 \nL 290.712712 214.756364 \nL 290.743151 214.756364 \nL 290.864909 204.557842 \nL 290.925788 214.756364 \nL 291.017106 214.427379 \nL 291.047545 214.356882 \nL 291.077985 190.834486 \nL 291.108424 214.732865 \nL 291.138863 207.189719 \nL 291.199742 214.756364 \nL 291.260621 213.816408 \nL 291.29106 214.497876 \nL 291.3215 214.309885 \nL 291.412818 196.991197 \nL 291.443258 214.756364 \nL 291.534576 212.664962 \nL 291.656333 214.756364 \nL 291.717212 214.756364 \nL 291.80853 204.839829 \nL 291.899849 214.756364 \nL 291.930288 200.234045 \nL 291.991167 207.471705 \nL 292.082485 214.544874 \nL 292.143364 213.55792 \nL 292.204243 214.756364 \nL 292.234682 208.834641 \nL 292.326 214.756364 \nL 292.35644 208.670149 \nL 292.417319 214.756364 \nL 292.539076 212.735458 \nL 292.569516 192.220921 \nL 292.630394 208.85814 \nL 292.660834 213.463924 \nL 292.691273 212.26548 \nL 292.721713 196.685711 \nL 292.752152 214.756364 \nL 292.782591 214.732865 \nL 292.813031 214.662368 \nL 292.904349 204.745833 \nL 292.934788 207.565701 \nL 293.026107 214.709366 \nL 293.056546 207.189719 \nL 293.086986 159.698446 \nL 293.147864 214.756364 \nL 293.239183 203.594387 \nL 293.269622 210.291573 \nL 293.36094 214.732865 \nL 293.39138 201.40899 \nL 293.421819 214.756364 \nL 293.452258 203.476893 \nL 293.513137 214.756364 \nL 293.574016 212.946949 \nL 293.695774 214.286386 \nL 293.787092 205.944277 \nL 293.756652 214.756364 \nL 293.817531 212.92345 \nL 293.847971 214.756364 \nL 293.87841 203.735381 \nL 293.939289 210.291573 \nL 294.030607 214.756364 \nL 294.061047 206.907732 \nL 294.152365 210.761551 \nL 294.182804 213.087942 \nL 294.213244 201.761473 \nL 294.304562 202.301948 \nL 294.365441 192.690899 \nL 294.426319 214.756364 \nL 294.487198 207.001727 \nL 294.517638 214.051397 \nL 294.548077 214.756364 \nL 294.578516 213.581419 \nL 294.608956 206.578747 \nL 294.669835 214.756364 \nL 294.761153 214.756364 \nL 294.791592 209.210624 \nL 294.852471 214.756364 \nL 294.882911 214.756364 \nL 295.035108 201.455988 \nL 295.187305 214.756364 \nL 295.248183 214.756364 \nL 295.278623 209.06963 \nL 295.369941 210.103582 \nL 295.43082 214.756364 \nL 295.461259 209.06963 \nL 295.491699 197.766661 \nL 295.522138 210.221076 \nL 295.552578 207.636198 \nL 295.583017 213.698913 \nL 295.613456 194.218327 \nL 295.674335 214.756364 \nL 295.826532 214.756364 \nL 295.856972 202.489939 \nL 295.91785 212.100988 \nL 295.978729 214.756364 \nL 296.070047 199.999056 \nL 296.161366 214.732865 \nL 296.191805 214.497876 \nL 296.222244 203.429895 \nL 296.283123 214.756364 \nL 296.313563 207.119222 \nL 296.344002 214.756364 \nL 296.374442 205.568295 \nL 296.404881 214.732865 \nL 296.46576 214.756364 \nL 296.496199 205.23931 \nL 296.526639 213.698913 \nL 296.557078 200.727522 \nL 296.587517 195.839751 \nL 296.617957 214.756364 \nL 296.648396 187.33315 \nL 296.709275 212.547467 \nL 296.739714 212.523968 \nL 296.800593 214.756364 \nL 296.95279 194.030336 \nL 296.98323 214.756364 \nL 297.074548 202.88942 \nL 297.104987 213.534421 \nL 297.165866 199.505579 \nL 297.196306 208.881639 \nL 297.348503 214.756364 \nL 297.378942 201.267996 \nL 297.439821 204.017367 \nL 297.47026 214.756364 \nL 297.561578 209.351617 \nL 297.592018 214.756364 \nL 297.622457 201.174001 \nL 297.652897 213.322931 \nL 297.805094 203.899873 \nL 297.896412 214.756364 \nL 297.926851 203.194906 \nL 298.01817 209.962589 \nL 298.139927 214.756364 \nL 298.170367 205.192312 \nL 298.231245 214.756364 \nL 298.261685 214.756364 \nL 298.292124 205.779785 \nL 298.353003 206.696242 \nL 298.383442 214.121893 \nL 298.474761 213.181937 \nL 298.535639 214.756364 \nL 298.566079 211.325525 \nL 298.626958 214.544874 \nL 298.687837 214.756364 \nL 298.748715 213.205436 \nL 298.809594 214.756364 \nL 298.840034 213.886904 \nL 298.870473 203.194906 \nL 298.931352 208.176672 \nL 299.02267 214.756364 \nL 299.053109 208.035679 \nL 299.113988 214.756364 \nL 299.144428 214.662368 \nL 299.235746 207.424708 \nL 299.327064 214.756364 \nL 299.357503 211.772004 \nL 299.387943 211.41952 \nL 299.418382 206.531749 \nL 299.448822 207.612699 \nL 299.479261 214.756364 \nL 299.509701 202.019961 \nL 299.54014 212.641463 \nL 299.601019 214.756364 \nL 299.661898 198.730115 \nL 299.753216 214.756364 \nL 299.783655 197.461175 \nL 299.844534 212.688461 \nL 299.874973 214.756364 \nL 299.905413 192.479409 \nL 299.966292 195.205281 \nL 300.05761 214.756364 \nL 300.02717 191.915435 \nL 300.088049 203.359398 \nL 300.118489 201.784972 \nL 300.148928 214.756364 \nL 300.240246 212.476971 \nL 300.331565 207.16622 \nL 300.362004 214.756364 \nL 300.392443 206.367257 \nL 300.422883 190.153018 \nL 300.483762 214.756364 \nL 300.514201 201.502985 \nL 300.57508 205.098317 \nL 300.605519 214.756364 \nL 300.666398 207.142721 \nL 300.696837 208.364663 \nL 300.727277 214.756364 \nL 300.788156 214.286386 \nL 300.818595 204.346352 \nL 300.849034 214.756364 \nL 300.909913 204.886827 \nL 301.001231 214.756364 \nL 300.970792 204.769332 \nL 301.031671 208.811143 \nL 301.06211 207.072224 \nL 301.09255 209.398615 \nL 301.122989 214.61537 \nL 301.214307 212.617964 \nL 301.244747 212.782456 \nL 301.275186 214.756364 \nL 301.305626 207.119222 \nL 301.366504 207.777191 \nL 301.396944 214.756364 \nL 301.427383 211.090536 \nL 301.457823 202.583935 \nL 301.488262 212.218483 \nL 301.518701 203.923372 \nL 301.640459 214.756364 \nL 301.670898 214.098395 \nL 301.701338 214.756364 \nL 301.731777 196.779707 \nL 301.823095 204.534343 \nL 301.883974 214.756364 \nL 301.914414 211.161032 \nL 301.944853 199.247091 \nL 302.005732 214.732865 \nL 302.036171 209.892092 \nL 302.066611 214.756364 \nL 302.12749 211.137533 \nL 302.157929 210.926043 \nL 302.188368 197.061694 \nL 302.249247 211.748505 \nL 302.279687 208.975635 \nL 302.310126 214.756364 \nL 302.340565 213.910403 \nL 302.401444 214.756364 \nL 302.431884 202.25495 \nL 302.492762 207.918184 \nL 302.553641 214.756364 \nL 302.584081 208.811143 \nL 302.61452 196.004243 \nL 302.644959 214.756364 \nL 302.705838 202.513438 \nL 302.736278 202.536937 \nL 302.888475 214.756364 \nL 303.010232 203.453394 \nL 303.13199 214.756364 \nL 303.192869 206.061771 \nL 303.223308 211.278527 \nL 303.314626 214.756364 \nL 303.345066 180.400975 \nL 303.436384 202.04346 \nL 303.527702 214.756364 \nL 303.558142 192.126925 \nL 303.619021 200.140049 \nL 303.64946 212.171485 \nL 303.710339 198.072146 \nL 303.740778 199.435082 \nL 303.771218 214.756364 \nL 303.801657 214.333383 \nL 303.832096 174.291262 \nL 303.892975 214.732865 \nL 303.923415 214.756364 \nL 304.045172 205.615292 \nL 304.075612 212.735458 \nL 304.16693 210.36207 \nL 304.197369 191.468956 \nL 304.227809 214.356882 \nL 304.258248 206.061771 \nL 304.319127 214.756364 \nL 304.349566 210.056584 \nL 304.410445 203.500392 \nL 304.471324 214.756364 \nL 304.532203 210.761551 \nL 304.562642 214.709366 \nL 304.593082 204.698835 \nL 304.623521 204.18186 \nL 304.6844 198.871109 \nL 304.745279 214.756364 \nL 304.867036 200.845016 \nL 304.897476 214.732865 \nL 304.927915 198.142643 \nL 304.988794 211.325525 \nL 305.110552 214.756364 \nL 305.140991 205.356805 \nL 305.20187 205.779785 \nL 305.262749 214.756364 \nL 305.293188 209.821595 \nL 305.323627 207.048725 \nL 305.384506 214.756364 \nL 305.414946 214.732865 \nL 305.445385 202.818924 \nL 305.475824 214.756364 \nL 305.506264 214.756364 \nL 305.628021 209.093129 \nL 305.71934 214.756364 \nL 305.749779 214.19239 \nL 305.810658 189.89453 \nL 305.841097 208.834641 \nL 305.962855 214.756364 \nL 306.115052 190.74049 \nL 306.145491 203.3124 \nL 306.23681 214.756364 \nL 306.267249 186.322697 \nL 306.328128 194.241826 \nL 306.419446 214.756364 \nL 306.449885 212.71196 \nL 306.541204 204.557842 \nL 306.662961 214.756364 \nL 306.693401 213.275933 \nL 306.75428 214.732865 \nL 306.784719 194.030336 \nL 306.845598 212.688461 \nL 306.876037 214.756364 \nL 306.906477 203.899873 \nL 306.997795 207.941683 \nL 307.089113 214.756364 \nL 307.119552 212.782456 \nL 307.180431 212.453472 \nL 307.210871 214.756364 \nL 307.302189 204.228857 \nL 307.363068 211.513516 \nL 307.423946 214.756364 \nL 307.515265 199.012102 \nL 307.545704 214.756364 \nL 307.637022 205.098317 \nL 307.697901 214.756364 \nL 307.728341 198.260137 \nL 307.789219 214.756364 \nL 307.850098 199.787566 \nL 307.880538 212.359476 \nL 307.971856 214.756364 \nL 308.002295 214.356882 \nL 308.063174 211.819001 \nL 308.093613 214.756364 \nL 308.124053 214.239388 \nL 308.184932 203.688383 \nL 308.215371 208.43516 \nL 308.306689 214.756364 \nL 308.337129 214.521375 \nL 308.367568 214.756364 \nL 308.458886 191.092974 \nL 308.550205 214.756364 \nL 308.580644 210.902544 \nL 308.611083 214.756364 \nL 308.702402 214.732865 \nL 308.824159 211.865999 \nL 308.915477 214.756364 \nL 308.945917 191.562952 \nL 309.037235 205.074818 \nL 309.067674 213.651915 \nL 309.158993 212.218483 \nL 309.189432 212.26548 \nL 309.250311 214.756364 \nL 309.28075 209.116628 \nL 309.341629 214.145392 \nL 309.402508 214.756364 \nL 309.463387 211.513516 \nL 309.493826 213.76941 \nL 309.524266 203.735381 \nL 309.554705 214.756364 \nL 309.585144 214.756364 \nL 309.615584 214.756364 \nL 309.676463 210.99654 \nL 309.706902 202.818924 \nL 309.767781 214.756364 \nL 309.79822 206.038273 \nL 309.82866 214.756364 \nL 309.859099 211.325525 \nL 309.889538 199.69357 \nL 309.950417 208.505657 \nL 309.980857 214.756364 \nL 310.041736 210.714553 \nL 310.072175 204.18186 \nL 310.133054 209.257622 \nL 310.163493 214.756364 \nL 310.254811 214.732865 \nL 310.31569 214.756364 \nL 310.34613 210.99654 \nL 310.437448 214.756364 \nL 310.498327 205.709288 \nL 310.559205 208.388162 \nL 310.589645 211.372522 \nL 310.620084 198.495126 \nL 310.650524 214.756364 \nL 310.680963 209.398615 \nL 310.772281 214.756364 \nL 310.83316 207.518703 \nL 310.8636 213.34643 \nL 310.894039 214.380381 \nL 310.924478 203.077411 \nL 310.954918 214.756364 \nL 310.985357 211.819001 \nL 311.015797 213.111441 \nL 311.046236 209.375116 \nL 311.107115 213.534421 \nL 311.167994 214.756364 \nL 311.198433 184.513282 \nL 311.259312 203.617886 \nL 311.35063 214.756364 \nL 311.381069 210.056584 \nL 311.411509 213.34643 \nL 311.441948 212.71196 \nL 311.533267 214.756364 \nL 311.563706 200.32804 \nL 311.624585 214.756364 \nL 311.655024 189.89453 \nL 311.715903 214.756364 \nL 311.837661 205.591794 \nL 311.8681 207.612699 \nL 311.898539 214.756364 \nL 311.928979 207.283714 \nL 311.989858 212.523968 \nL 312.111615 210.244575 \nL 312.172494 214.756364 \nL 312.202933 208.341165 \nL 312.263812 195.205281 \nL 312.294252 212.124487 \nL 312.324691 214.756364 \nL 312.355131 199.646572 \nL 312.446449 203.476893 \nL 312.598646 214.756364 \nL 312.629085 200.093051 \nL 312.689964 214.756364 \nL 312.811722 208.85814 \nL 312.8726 204.745833 \nL 312.933479 214.756364 \nL 312.994358 214.756364 \nL 313.024797 213.910403 \nL 313.085676 214.756364 \nL 313.116116 214.756364 \nL 313.146555 213.369929 \nL 313.176995 206.226264 \nL 313.207434 214.380381 \nL 313.237873 208.999134 \nL 313.268313 214.732865 \nL 313.359631 213.722412 \nL 313.39007 200.892014 \nL 313.42051 214.756364 \nL 313.450949 214.756364 \nL 313.542267 204.487345 \nL 313.603146 214.756364 \nL 313.633586 185.641229 \nL 313.694464 214.450878 \nL 313.785783 206.437754 \nL 313.846661 212.382975 \nL 313.90754 214.756364 \nL 314.029298 185.805722 \nL 314.151056 214.756364 \nL 314.272813 198.448129 \nL 314.303253 214.756364 \nL 314.364131 211.090536 \nL 314.394571 196.027742 \nL 314.42501 214.756364 \nL 314.45545 212.26548 \nL 314.485889 209.351617 \nL 314.516328 214.004399 \nL 314.546768 214.709366 \nL 314.577207 212.523968 \nL 314.638086 214.756364 \nL 314.668525 194.312323 \nL 314.759844 202.04346 \nL 314.881601 214.756364 \nL 315.003359 202.160954 \nL 315.125117 214.19239 \nL 315.155556 213.55792 \nL 315.185995 206.273262 \nL 315.246874 214.756364 \nL 315.277314 214.756364 \nL 315.307753 201.033007 \nL 315.368632 214.756364 \nL 315.399071 214.732865 \nL 315.45995 214.756364 \nL 315.551268 197.602168 \nL 315.673026 214.756364 \nL 315.733905 214.756364 \nL 315.825223 202.25495 \nL 315.855662 210.103582 \nL 315.886102 214.756364 \nL 315.946981 214.732865 \nL 315.97742 206.461253 \nL 316.038299 214.756364 \nL 316.068738 214.756364 \nL 316.099178 199.341087 \nL 316.160056 213.158439 \nL 316.281814 214.756364 \nL 316.312253 214.756364 \nL 316.464451 194.453316 \nL 316.49489 214.756364 \nL 316.586208 214.732865 \nL 316.616648 208.670149 \nL 316.677526 214.756364 \nL 316.707966 214.756364 \nL 316.738405 214.309885 \nL 316.799284 202.46644 \nL 316.829723 212.852953 \nL 316.951481 214.756364 \nL 317.073239 204.910326 \nL 317.134118 199.0591 \nL 317.194996 214.756364 \nL 317.255875 208.153173 \nL 317.286315 212.899951 \nL 317.377633 214.756364 \nL 317.468951 200.210546 \nL 317.560269 192.338415 \nL 317.590709 214.756364 \nL 317.621148 214.756364 \nL 317.651587 204.886827 \nL 317.742906 209.351617 \nL 317.773345 214.756364 \nL 317.834224 213.55792 \nL 317.864663 205.521297 \nL 317.895103 214.756364 \nL 317.925542 214.756364 \nL 317.955982 213.628417 \nL 318.01686 214.756364 \nL 318.077739 202.113957 \nL 318.169057 214.709366 \nL 318.138618 200.868515 \nL 318.199497 209.633604 \nL 318.290815 214.756364 \nL 318.321254 203.006915 \nL 318.382133 214.756364 \nL 318.412573 214.756364 \nL 318.56477 196.685711 \nL 318.656088 214.662368 \nL 318.686527 212.735458 \nL 318.716967 190.341009 \nL 318.777846 214.756364 \nL 318.808285 214.098395 \nL 318.838724 201.83197 \nL 318.899603 214.756364 \nL 318.930043 214.756364 \nL 319.112679 198.189641 \nL 319.264876 214.756364 \nL 319.325755 209.28112 \nL 319.386634 211.137533 \nL 319.417073 209.680602 \nL 319.447512 214.756364 \nL 319.508391 212.641463 \nL 319.538831 210.456065 \nL 319.56927 214.756364 \nL 319.59971 214.756364 \nL 319.721467 208.270668 \nL 319.843225 214.756364 \nL 319.873664 214.756364 \nL 319.904104 199.764067 \nL 319.964982 214.756364 \nL 319.995422 213.440425 \nL 320.056301 201.314994 \nL 320.08674 214.732865 \nL 320.147619 214.756364 \nL 320.178058 212.688461 \nL 320.208498 214.756364 \nL 320.238937 202.066959 \nL 320.330255 203.218405 \nL 320.421574 214.756364 \nL 320.452013 207.001727 \nL 320.512892 214.756364 \nL 320.573771 212.993946 \nL 320.60421 211.372522 \nL 320.634649 214.756364 \nL 320.665089 214.662368 \nL 320.695528 209.704101 \nL 320.725968 214.756364 \nL 320.756407 214.756364 \nL 320.786846 214.756364 \nL 320.847725 200.680524 \nL 320.908604 205.615292 \nL 320.999922 214.756364 \nL 321.030362 210.291573 \nL 321.09124 205.568295 \nL 321.152119 214.756364 \nL 321.182559 188.3906 \nL 321.243438 212.124487 \nL 321.365195 214.756364 \nL 321.456513 207.565701 \nL 321.486953 212.030492 \nL 321.60871 214.756364 \nL 321.700029 196.215733 \nL 321.730468 212.570966 \nL 321.791347 212.077489 \nL 321.821786 195.22878 \nL 321.913104 199.364586 \nL 322.004423 214.756364 \nL 322.034862 214.121893 \nL 322.095741 207.565701 \nL 322.15662 211.443019 \nL 322.217499 214.756364 \nL 322.278377 194.970292 \nL 322.308817 214.756364 \nL 322.339256 214.756364 \nL 322.369696 214.380381 \nL 322.430574 202.842423 \nL 322.461014 214.756364 \nL 322.491453 213.722412 \nL 322.521893 203.711882 \nL 322.552332 214.756364 \nL 322.582771 214.756364 \nL 322.704529 204.839829 \nL 322.826287 214.756364 \nL 322.948044 210.338571 \nL 322.978484 212.805955 \nL 323.008923 214.756364 \nL 323.039363 213.322931 \nL 323.069802 200.516032 \nL 323.130681 212.829454 \nL 323.19156 204.205359 \nL 323.221999 206.484752 \nL 323.252438 214.756364 \nL 323.282878 205.098317 \nL 323.343757 211.607511 \nL 323.404635 208.035679 \nL 323.435075 214.756364 \nL 323.465514 203.265403 \nL 323.526393 211.912997 \nL 323.587272 209.633604 \nL 323.648151 214.756364 \nL 323.70903 214.756364 \nL 323.769908 211.513516 \nL 323.800348 212.570966 \nL 323.891666 214.756364 \nL 324.013424 208.106176 \nL 324.135181 214.756364 \nL 324.165621 214.591871 \nL 324.256939 214.756364 \nL 324.287378 208.64665 \nL 324.439575 214.756364 \nL 324.470015 212.476971 \nL 324.530894 214.756364 \nL 324.561333 214.732865 \nL 324.652651 214.756364 \nL 324.71353 210.409068 \nL 324.835288 214.756364 \nL 324.957045 214.756364 \nL 324.987485 201.1975 \nL 325.048363 212.970447 \nL 325.109242 209.516109 \nL 325.231 214.756364 \nL 325.383197 201.643979 \nL 325.474515 214.756364 \nL 325.504955 210.973041 \nL 325.565833 206.367257 \nL 325.596273 214.756364 \nL 325.626712 189.612543 \nL 325.687591 202.560436 \nL 325.71803 214.756364 \nL 325.74847 183.643823 \nL 325.900667 214.756364 \nL 325.931106 213.816408 \nL 325.991985 214.756364 \nL 326.083303 205.427301 \nL 326.113743 212.547467 \nL 326.144182 214.756364 \nL 326.205061 187.685634 \nL 326.26594 207.495204 \nL 326.326819 212.664962 \nL 326.357258 202.019961 \nL 326.418137 210.36207 \nL 326.479016 214.756364 \nL 326.509455 213.933902 \nL 326.539894 194.14783 \nL 326.570334 214.756364 \nL 326.600773 214.756364 \nL 326.631213 214.756364 \nL 326.661652 208.529156 \nL 326.722531 214.756364 \nL 326.75297 214.756364 \nL 326.813849 211.654509 \nL 326.844289 214.756364 \nL 326.874728 197.437676 \nL 326.935607 210.949542 \nL 327.026925 214.756364 \nL 327.057364 210.36207 \nL 327.118243 212.359476 \nL 327.209561 210.879046 \nL 327.240001 214.756364 \nL 327.27044 214.756364 \nL 327.422637 200.469034 \nL 327.483516 198.84761 \nL 327.544395 214.756364 \nL 327.574834 210.808549 \nL 327.635713 214.756364 \nL 327.696592 214.756364 \nL 327.727031 209.539608 \nL 327.78791 210.949542 \nL 327.909668 214.756364 \nL 327.940107 214.756364 \nL 328.031425 210.879046 \nL 328.061865 211.184531 \nL 328.092304 214.756364 \nL 328.122744 191.351462 \nL 328.183622 211.772004 \nL 328.274941 208.85814 \nL 328.366259 214.756364 \nL 328.335819 207.424708 \nL 328.396698 213.017445 \nL 328.488017 212.26548 \nL 328.518456 214.756364 \nL 328.548895 214.756364 \nL 328.579335 205.521297 \nL 328.640214 206.884233 \nL 328.761971 214.756364 \nL 328.792411 214.145392 \nL 328.82285 209.633604 \nL 328.883729 214.756364 \nL 328.944608 211.959995 \nL 328.975047 214.756364 \nL 329.005486 201.878968 \nL 329.066365 214.756364 \nL 329.157683 212.05399 \nL 329.188123 214.356882 \nL 329.34032 204.18186 \nL 329.462078 214.756364 \nL 329.492517 214.756364 \nL 329.522956 214.638869 \nL 329.553396 204.39335 \nL 329.614275 214.756364 \nL 329.644714 214.756364 \nL 329.736032 208.458659 \nL 329.766472 214.427379 \nL 329.796911 202.207952 \nL 329.85779 213.416926 \nL 329.888229 214.286386 \nL 329.979548 208.317666 \nL 330.040426 214.756364 \nL 330.070866 211.819001 \nL 330.101305 209.962589 \nL 330.131745 210.174079 \nL 330.162184 214.756364 \nL 330.253502 213.863406 \nL 330.283942 214.356882 \nL 330.405699 200.798018 \nL 330.436139 203.077411 \nL 330.557896 214.756364 \nL 330.649214 200.939012 \nL 330.679654 214.756364 \nL 330.770972 212.476971 \nL 330.801412 202.724928 \nL 330.831851 213.581419 \nL 330.86229 208.035679 \nL 330.89273 210.926043 \nL 330.953609 213.487423 \nL 330.984048 201.385491 \nL 331.105806 214.756364 \nL 331.136245 203.75888 \nL 331.197124 208.270668 \nL 331.258003 202.04346 \nL 331.318881 214.756364 \nL 331.349321 214.521375 \nL 331.471078 211.184531 \nL 331.531957 214.756364 \nL 331.562397 208.623151 \nL 331.623276 214.756364 \nL 331.653715 214.756364 \nL 331.684154 185.218249 \nL 331.745033 214.544874 \nL 331.805912 214.756364 \nL 331.866791 208.599652 \nL 331.92767 214.756364 \nL 331.958109 203.523891 \nL 332.018988 214.756364 \nL 332.049427 211.325525 \nL 332.110306 213.792909 \nL 332.140745 214.756364 \nL 332.232064 211.396021 \nL 332.292942 206.837235 \nL 332.323382 214.756364 \nL 332.384261 200.375038 \nL 332.4147 203.97037 \nL 332.44514 214.756364 \nL 332.536458 214.286386 \nL 332.566897 213.675414 \nL 332.597337 204.369851 \nL 332.658215 205.215811 \nL 332.779973 214.262887 \nL 332.810412 213.393428 \nL 332.840852 200.469034 \nL 332.871291 214.638869 \nL 332.901731 214.286386 \nL 332.93217 211.63101 \nL 332.962609 184.677775 \nL 333.023488 202.607434 \nL 333.084367 200.868515 \nL 333.114806 214.756364 \nL 333.145246 204.60484 \nL 333.236564 207.37771 \nL 333.267004 208.22367 \nL 333.358322 214.756364 \nL 333.388761 208.552655 \nL 333.44964 214.756364 \nL 333.510519 211.889498 \nL 333.540958 182.398382 \nL 333.601837 214.756364 \nL 333.632276 214.756364 \nL 333.784473 192.831892 \nL 333.875792 214.756364 \nL 333.906231 211.090536 \nL 333.96711 214.756364 \nL 334.058428 199.411583 \nL 334.088868 214.756364 \nL 334.180186 204.81633 \nL 334.210625 204.651838 \nL 334.332383 214.756364 \nL 334.362822 207.918184 \nL 334.423701 211.466518 \nL 334.45414 214.380381 \nL 334.48458 209.986087 \nL 334.515019 208.717147 \nL 334.606337 214.756364 \nL 334.636777 211.255028 \nL 334.667216 206.202765 \nL 334.697656 214.756364 \nL 334.728095 214.756364 \nL 334.758534 210.503063 \nL 334.849853 212.194984 \nL 334.910732 214.756364 \nL 334.941171 214.309885 \nL 334.97161 189.236561 \nL 335.00205 214.756364 \nL 335.032489 214.756364 \nL 335.093368 214.756364 \nL 335.123807 214.380381 \nL 335.184686 214.756364 \nL 335.276004 214.756364 \nL 335.367323 184.34879 \nL 335.48908 214.756364 \nL 335.610838 204.111363 \nL 335.702156 214.380381 \nL 335.671717 194.288824 \nL 335.732596 214.145392 \nL 335.763035 210.99654 \nL 335.823914 213.933902 \nL 335.854353 214.756364 \nL 335.884793 213.651915 \nL 335.915232 204.886827 \nL 335.945671 214.756364 \nL 335.976111 213.393428 \nL 336.067429 214.756364 \nL 336.189187 203.241904 \nL 336.250065 198.471628 \nL 336.310944 214.756364 \nL 336.341384 210.103582 \nL 336.402262 210.338571 \nL 336.493581 214.756364 \nL 336.615338 199.576076 \nL 336.645778 207.847688 \nL 336.706657 201.737974 \nL 336.797975 214.756364 \nL 336.919732 199.106098 \nL 336.980611 195.792753 \nL 337.04149 214.756364 \nL 337.132808 206.437754 \nL 337.193687 214.756364 \nL 337.254566 214.638869 \nL 337.315445 214.756364 \nL 337.376324 207.095723 \nL 337.437202 210.479564 \nL 337.467642 209.445613 \nL 337.498081 204.39335 \nL 337.528521 214.756364 \nL 337.55896 214.756364 \nL 337.680718 193.818846 \nL 337.802475 214.756364 \nL 337.832915 214.756364 \nL 337.863354 214.450878 \nL 337.893793 200.939012 \nL 337.954672 214.662368 \nL 338.015551 214.756364 \nL 338.045991 214.309885 \nL 338.07643 207.095723 \nL 338.137309 213.158439 \nL 338.228627 214.756364 \nL 338.259066 189.730038 \nL 338.350385 196.168736 \nL 338.472142 214.756364 \nL 338.56346 207.706694 \nL 338.685218 214.756364 \nL 338.746097 203.171407 \nL 338.776536 214.756364 \nL 338.837415 206.696242 \nL 338.867855 214.756364 \nL 338.928733 214.756364 \nL 339.020052 211.560514 \nL 339.050491 212.124487 \nL 339.11137 214.756364 \nL 339.172249 186.675181 \nL 339.202688 214.756364 \nL 339.233127 214.662368 \nL 339.263567 209.422114 \nL 339.294006 214.756364 \nL 339.324446 214.756364 \nL 339.476643 205.544796 \nL 339.507082 207.095723 \nL 339.62884 214.756364 \nL 339.659279 212.26548 \nL 339.689719 198.777113 \nL 339.720158 214.756364 \nL 339.750597 205.145314 \nL 339.781037 214.380381 \nL 339.841916 199.717069 \nL 339.902794 214.756364 \nL 339.994113 206.649244 \nL 340.085431 211.936496 \nL 340.054991 204.81633 \nL 340.11587 208.623151 \nL 340.14631 206.578747 \nL 340.268067 214.756364 \nL 340.298507 203.476893 \nL 340.359385 211.8425 \nL 340.481143 214.756364 \nL 340.511583 209.06963 \nL 340.572461 214.756364 \nL 340.602901 214.756364 \nL 340.63334 208.364663 \nL 340.694219 213.698913 \nL 340.724658 213.745911 \nL 340.755098 208.364663 \nL 340.785537 214.732865 \nL 340.815977 213.55792 \nL 340.846416 214.756364 \nL 340.876855 212.476971 \nL 340.968174 192.408912 \nL 341.059492 214.756364 \nL 341.089931 212.92345 \nL 341.120371 214.756364 \nL 341.181249 212.476971 \nL 341.211689 211.63101 \nL 341.303007 214.756364 \nL 341.272568 211.490017 \nL 341.333447 213.040944 \nL 341.363886 213.863406 \nL 341.394325 211.560514 \nL 341.424765 214.756364 \nL 341.455204 213.416926 \nL 341.516083 214.756364 \nL 341.576962 202.066959 \nL 341.637841 205.215811 \nL 341.66828 214.427379 \nL 341.759598 211.20803 \nL 341.790038 210.714553 \nL 341.881356 213.722412 \nL 341.911795 203.641385 \nL 341.942235 214.756364 \nL 341.972674 214.732865 \nL 342.003113 214.215889 \nL 342.094432 201.385491 \nL 342.18575 214.756364 \nL 342.216189 208.035679 \nL 342.277068 207.236716 \nL 342.337947 214.756364 \nL 342.368386 214.004399 \nL 342.429265 214.756364 \nL 342.459705 199.811065 \nL 342.520583 209.492611 \nL 342.581462 214.756364 \nL 342.611902 208.576154 \nL 342.70322 200.187047 \nL 342.67278 214.756364 \nL 342.733659 206.461253 \nL 342.764099 214.756364 \nL 342.794538 194.124331 \nL 342.855417 213.933902 \nL 342.885856 214.756364 \nL 342.916296 211.349023 \nL 343.007614 213.440425 \nL 343.038053 214.756364 \nL 343.068493 213.369929 \nL 343.129372 214.027898 \nL 343.159811 201.455988 \nL 343.19025 214.309885 \nL 343.281569 210.432566 \nL 343.312008 208.764145 \nL 343.342447 210.855547 \nL 343.372887 214.756364 \nL 343.403326 207.918184 \nL 343.464205 212.876452 \nL 343.494644 211.490017 \nL 343.525084 203.453394 \nL 343.555523 214.756364 \nL 343.585963 209.657103 \nL 343.646842 214.756364 \nL 343.70772 213.910403 \nL 343.73816 211.466518 \nL 343.799039 214.732865 \nL 343.829478 214.309885 \nL 343.951236 198.706617 \nL 343.920796 214.756364 \nL 343.981675 209.821595 \nL 344.012114 214.756364 \nL 344.072993 211.701507 \nL 344.133872 211.043538 \nL 344.164311 202.160954 \nL 344.22519 214.756364 \nL 344.316508 203.923372 \nL 344.346948 212.71196 \nL 344.377387 213.064443 \nL 344.407827 214.756364 \nL 344.438266 212.523968 \nL 344.468706 212.876452 \nL 344.499145 212.547467 \nL 344.560024 203.124409 \nL 344.590463 214.732865 \nL 344.620903 205.920778 \nL 344.712221 204.510844 \nL 344.803539 214.756364 \nL 344.833978 214.756364 \nL 344.925297 194.171329 \nL 345.047054 213.111441 \nL 345.077494 214.756364 \nL 345.138372 212.876452 \nL 345.168812 213.017445 \nL 345.229691 214.756364 \nL 345.29057 203.876374 \nL 345.321009 214.756364 \nL 345.351448 202.630932 \nL 345.412327 212.641463 \nL 345.534085 214.756364 \nL 345.564524 214.709366 \nL 345.594964 214.61537 \nL 345.655842 209.234123 \nL 345.686282 211.349023 \nL 345.808039 214.756364 \nL 345.838479 196.004243 \nL 345.899358 202.771926 \nL 345.990676 214.756364 \nL 346.021115 212.664962 \nL 346.081994 214.756364 \nL 346.112434 193.771848 \nL 346.203752 212.124487 \nL 346.234191 205.967776 \nL 346.325509 214.756364 \nL 346.355949 212.782456 \nL 346.386388 202.607434 \nL 346.447267 213.55792 \nL 346.477706 212.547467 \nL 346.508146 213.698913 \nL 346.569025 214.756364 \nL 346.721222 204.722334 \nL 346.751661 214.756364 \nL 346.81254 204.722334 \nL 346.842979 203.899873 \nL 346.934298 214.756364 \nL 346.964737 212.71196 \nL 347.025616 214.756364 \nL 347.056055 210.15058 \nL 347.147373 213.111441 \nL 347.208252 214.756364 \nL 347.238692 208.505657 \nL 347.29957 214.756364 \nL 347.360449 213.252434 \nL 347.451767 212.970447 \nL 347.482207 214.756364 \nL 347.634404 209.93909 \nL 347.664843 213.745911 \nL 347.695283 210.291573 \nL 347.725722 182.21039 \nL 347.786601 213.910403 \nL 347.908359 214.756364 \nL 347.969237 199.129597 \nL 347.999677 214.709366 \nL 348.060556 208.576154 \nL 348.090995 198.095645 \nL 348.121434 214.756364 \nL 348.151874 214.756364 \nL 348.243192 199.717069 \nL 348.33451 214.756364 \nL 348.36495 213.55792 \nL 348.395389 214.756364 \nL 348.425828 207.37771 \nL 348.517147 209.046132 \nL 348.547586 205.756286 \nL 348.578026 212.735458 \nL 348.638904 214.756364 \nL 348.669344 207.941683 \nL 348.730223 203.688383 \nL 348.791101 214.756364 \nL 348.821541 214.756364 \nL 348.943298 202.771926 \nL 349.034617 214.756364 \nL 349.065056 212.453472 \nL 349.217253 214.756364 \nL 349.247692 212.382975 \nL 349.308571 214.591871 \nL 349.339011 214.756364 \nL 349.36945 212.500469 \nL 349.39989 189.166064 \nL 349.430329 214.756364 \nL 349.460768 214.450878 \nL 349.491208 207.307213 \nL 349.552087 214.709366 \nL 349.582526 214.756364 \nL 349.643405 201.972963 \nL 349.673844 210.526562 \nL 349.765162 214.756364 \nL 349.795602 208.43516 \nL 349.856481 214.004399 \nL 349.88692 214.427379 \nL 349.917359 210.832048 \nL 349.978238 212.030492 \nL 350.039117 214.756364 \nL 350.069557 211.819001 \nL 350.130435 202.090458 \nL 350.160875 202.348946 \nL 350.282632 214.756364 \nL 350.313072 214.474377 \nL 350.343511 214.756364 \nL 350.373951 208.599652 \nL 350.465269 209.821595 \nL 350.495708 209.563107 \nL 350.556587 203.3124 \nL 350.647905 214.756364 \nL 350.678345 206.179266 \nL 350.769663 209.774597 \nL 350.800102 214.756364 \nL 350.830542 209.422114 \nL 350.860981 196.356727 \nL 350.891421 214.756364 \nL 350.92186 214.756364 \nL 351.013178 214.756364 \nL 351.043618 203.688383 \nL 351.134936 209.351617 \nL 351.195815 214.19239 \nL 351.256693 214.027898 \nL 351.287133 201.314994 \nL 351.348012 214.756364 \nL 351.378451 209.046132 \nL 351.43933 214.756364 \nL 351.500209 212.617964 \nL 351.530648 214.685867 \nL 351.561087 213.158439 \nL 351.621966 193.93634 \nL 351.652406 214.756364 \nL 351.682845 214.756364 \nL 351.774163 202.066959 \nL 351.895921 214.756364 \nL 351.92636 208.059178 \nL 352.017679 211.983494 \nL 352.078557 209.657103 \nL 352.139436 214.756364 \nL 352.169876 212.876452 \nL 352.200315 203.077411 \nL 352.230754 214.756364 \nL 352.261194 214.756364 \nL 352.291633 214.215889 \nL 352.322073 214.756364 \nL 352.352512 200.234045 \nL 352.413391 212.218483 \nL 352.504709 214.756364 \nL 352.535149 206.132268 \nL 352.626467 210.221076 \nL 352.656906 214.756364 \nL 352.717785 207.753692 \nL 352.778664 212.735458 \nL 352.809103 206.061771 \nL 352.869982 214.756364 \nL 352.900421 214.756364 \nL 353.022179 208.64665 \nL 353.083058 208.928637 \nL 353.204815 214.756364 \nL 353.296134 204.60484 \nL 353.326573 214.474377 \nL 353.387452 204.252356 \nL 353.417891 213.745911 \nL 353.448331 209.751098 \nL 353.50921 214.756364 \nL 353.539649 210.902544 \nL 353.570088 213.111441 \nL 353.600528 211.349023 \nL 353.630967 197.508173 \nL 353.691846 214.732865 \nL 353.722285 214.239388 \nL 353.752725 192.714398 \nL 353.813604 214.638869 \nL 353.844043 214.756364 \nL 353.874482 212.241982 \nL 353.965801 213.55792 \nL 353.99624 214.756364 \nL 354.026679 213.440425 \nL 354.057119 210.691054 \nL 354.087558 191.139971 \nL 354.148437 209.915591 \nL 354.178877 204.369851 \nL 354.209316 214.756364 \nL 354.239755 212.92345 \nL 354.300634 212.359476 \nL 354.361513 214.756364 \nL 354.452831 210.479564 \nL 354.51371 214.756364 \nL 354.544149 213.604918 \nL 354.574589 197.508173 \nL 354.605028 214.356882 \nL 354.635468 209.657103 \nL 354.726786 214.756364 \nL 354.757225 211.372522 \nL 354.818104 214.732865 \nL 354.848543 214.474377 \nL 354.878983 214.756364 \nL 354.909422 214.756364 \nL 355.03118 202.748427 \nL 355.122498 214.756364 \nL 355.152938 205.944277 \nL 355.213816 214.756364 \nL 355.335574 213.792909 \nL 355.396453 214.756364 \nL 355.426892 209.915591 \nL 355.487771 214.756364 \nL 355.700847 206.508251 \nL 355.822605 214.756364 \nL 355.913923 208.22367 \nL 355.974802 214.756364 \nL 356.03568 212.335977 \nL 356.096559 202.771926 \nL 356.157438 209.774597 \nL 356.248756 214.756364 \nL 356.218317 207.824189 \nL 356.279196 214.521375 \nL 356.340074 214.756364 \nL 356.370514 213.698913 \nL 356.431393 214.756364 \nL 356.461832 214.591871 \nL 356.522711 201.573482 \nL 356.55315 206.860734 \nL 356.644469 214.756364 \nL 356.674908 202.607434 \nL 356.735787 213.581419 \nL 356.766226 212.429973 \nL 356.796666 214.756364 \nL 356.827105 214.756364 \nL 356.857544 191.868437 \nL 356.918423 214.027898 \nL 356.948863 213.792909 \nL 356.979302 180.565468 \nL 357.009741 214.732865 \nL 357.07062 193.278371 \nL 357.131499 214.756364 \nL 357.192378 214.450878 \nL 357.253257 207.988681 \nL 357.283696 214.61537 \nL 357.314136 214.168891 \nL 357.344575 208.811143 \nL 357.375014 214.756364 \nL 357.405454 211.795503 \nL 357.466333 213.299432 \nL 357.496772 211.396021 \nL 357.527211 213.13494 \nL 357.61853 213.581419 \nL 357.648969 197.860656 \nL 357.770727 214.756364 \nL 357.801166 205.568295 \nL 357.892484 207.777191 \nL 357.922924 204.628339 \nL 358.014242 214.756364 \nL 357.983802 204.158361 \nL 358.044681 213.76941 \nL 358.075121 214.756364 \nL 358.10556 194.923294 \nL 358.166439 214.756364 \nL 358.318636 208.834641 \nL 358.379515 200.892014 \nL 358.440394 214.756364 \nL 358.562151 194.053835 \nL 358.653469 214.756364 \nL 358.683909 213.34643 \nL 358.714348 214.756364 \nL 358.744788 209.046132 \nL 358.836106 212.735458 \nL 358.927424 214.756364 \nL 358.957864 210.526562 \nL 359.018742 210.691054 \nL 359.049182 214.756364 \nL 359.110061 212.429973 \nL 359.1405 209.751098 \nL 359.170939 214.239388 \nL 359.201379 213.040944 \nL 359.231818 214.756364 \nL 359.231818 214.756364 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 39.65 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 374.45 224.64 \nL 374.45 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 374.45 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 39.65 7.2 \nL 374.45 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pa8fdede5a3\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"39.65\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "O que vemos aqui é que, inicialmente, o comprimento médio do caminho aumentou. Isso provavelmente se deve ao fato de que, quando não sabemos nada sobre o ambiente, é mais provável que fiquemos presos em estados ruins, como água ou lobo. À medida que aprendemos mais e começamos a usar esse conhecimento, podemos explorar o ambiente por mais tempo, mas ainda não sabemos bem onde estão as maçãs.\n",
+    "\n",
+    "Uma vez que aprendemos o suficiente, torna-se mais fácil para o agente alcançar o objetivo, e o comprimento do caminho começa a diminuir. No entanto, ainda estamos abertos à exploração, então frequentemente nos desviamos do melhor caminho e exploramos novas opções, tornando o caminho mais longo do que o ideal.\n",
+    "\n",
+    "O que também observamos neste gráfico é que, em algum momento, o comprimento aumentou abruptamente. Isso indica a natureza estocástica do processo e que, em algum momento, podemos \"estragar\" os coeficientes da Q-Table, sobrescrevendo-os com novos valores. Isso idealmente deve ser minimizado diminuindo a taxa de aprendizado (ou seja, no final do treinamento ajustamos os valores da Q-Table apenas por um valor pequeno).\n",
+    "\n",
+    "No geral, é importante lembrar que o sucesso e a qualidade do processo de aprendizado dependem significativamente de parâmetros, como taxa de aprendizado, decaimento da taxa de aprendizado e fator de desconto. Esses parâmetros são frequentemente chamados de **hiperparâmetros**, para distingui-los dos **parâmetros** que otimizamos durante o treinamento (por exemplo, coeficientes da Q-Table). O processo de encontrar os melhores valores de hiperparâmetros é chamado de **otimização de hiperparâmetros**, e merece um tópico à parte.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Exercício\n",
+    "#### Um Mundo Mais Realista de Pedro e o Lobo\n",
+    "\n",
+    "Na nossa situação, Pedro conseguia se mover quase sem ficar cansado ou com fome. Em um mundo mais realista, ele precisa sentar e descansar de vez em quando, além de se alimentar. Vamos tornar nosso mundo mais realista implementando as seguintes regras:\n",
+    "\n",
+    "1. Ao se mover de um lugar para outro, Pedro perde **energia** e ganha um pouco de **fadiga**.\n",
+    "2. Pedro pode ganhar mais energia comendo maçãs.\n",
+    "3. Pedro pode se livrar da fadiga descansando sob a árvore ou na grama (ou seja, caminhando para uma posição no tabuleiro que tenha uma árvore ou grama - campo verde).\n",
+    "4. Pedro precisa encontrar e matar o lobo.\n",
+    "5. Para matar o lobo, Pedro precisa ter certos níveis de energia e fadiga; caso contrário, ele perde a batalha.\n",
+    "\n",
+    "Modifique a função de recompensa acima de acordo com as regras do jogo, execute o algoritmo de aprendizado por reforço para aprender a melhor estratégia para vencer o jogo e compare os resultados de uma caminhada aleatória com o seu algoritmo em termos de número de jogos vencidos e perdidos.\n",
+    "\n",
+    "> **Note**: Pode ser necessário ajustar os hiperparâmetros para que funcione, especialmente o número de épocas. Como o sucesso do jogo (enfrentar o lobo) é um evento raro, você pode esperar um tempo de treinamento muito maior.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/README.md b/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/README.md
new file mode 100644
index 000000000..bde27c4c4
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/README.md
@@ -0,0 +1,333 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9660fbd80845c59c15715cb418cd6e23",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:14:26+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+## Pré-requisitos
+
+Nesta lição, utilizaremos uma biblioteca chamada **OpenAI Gym** para simular diferentes **ambientes**. Você pode executar o código desta lição localmente (por exemplo, no Visual Studio Code), caso em que a simulação será aberta em uma nova janela. Ao executar o código online, pode ser necessário fazer alguns ajustes no código, conforme descrito [aqui](https://towardsdatascience.com/rendering-openai-gym-envs-on-binder-and-google-colab-536f99391cc7).
+
+## OpenAI Gym
+
+Na lição anterior, as regras do jogo e o estado eram definidos pela classe `Board`, que criamos manualmente. Aqui, utilizaremos um **ambiente de simulação** especial, que simulará a física por trás do equilíbrio do pêndulo. Um dos ambientes de simulação mais populares para treinar algoritmos de aprendizado por reforço é chamado de [Gym](https://gym.openai.com/), mantido pela [OpenAI](https://openai.com/). Usando este Gym, podemos criar diferentes **ambientes**, desde simulações de pêndulos até jogos de Atari.
+
+> **Nota**: Você pode ver outros ambientes disponíveis no OpenAI Gym [aqui](https://gym.openai.com/envs/#classic_control).
+
+Primeiro, vamos instalar o Gym e importar as bibliotecas necessárias (bloco de código 1):
+
+```python
+import sys
+!{sys.executable} -m pip install gym 
+
+import gym
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+import random
+```
+
+## Exercício - inicializar um ambiente de CartPole
+
+Para trabalhar com o problema de equilíbrio do pêndulo, precisamos inicializar o ambiente correspondente. Cada ambiente está associado a:
+
+- **Espaço de observação**, que define a estrutura das informações que recebemos do ambiente. No problema do pêndulo, recebemos a posição do pêndulo, a velocidade e outros valores.
+
+- **Espaço de ação**, que define as ações possíveis. No nosso caso, o espaço de ação é discreto e consiste em duas ações: **esquerda** e **direita**. (bloco de código 2)
+
+1. Para inicializar, digite o seguinte código:
+
+    ```python
+    env = gym.make("CartPole-v1")
+    print(env.action_space)
+    print(env.observation_space)
+    print(env.action_space.sample())
+    ```
+
+Para entender como o ambiente funciona, vamos executar uma simulação curta de 100 passos. Em cada passo, fornecemos uma das ações a serem realizadas - nesta simulação, selecionamos aleatoriamente uma ação do `action_space`.
+
+1. Execute o código abaixo e veja o que acontece.
+
+    ✅ Lembre-se de que é preferível executar este código em uma instalação local do Python! (bloco de código 3)
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    for i in range(100):
+       env.render()
+       env.step(env.action_space.sample())
+    env.close()
+    ```
+
+    Você deve ver algo semelhante a esta imagem:
+
+    ![pêndulo sem equilíbrio](../../../../8-Reinforcement/2-Gym/images/cartpole-nobalance.gif)
+
+1. Durante a simulação, precisamos obter observações para decidir como agir. Na verdade, a função step retorna as observações atuais, uma função de recompensa e um indicador `done` que mostra se faz sentido continuar a simulação ou não: (bloco de código 4)
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    done = False
+    while not done:
+       env.render()
+       obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())
+       print(f"{obs} -> {rew}")
+    env.close()
+    ```
+
+    Você verá algo como isto na saída do notebook:
+
+    ```text
+    [ 0.03403272 -0.24301182  0.02669811  0.2895829 ] -> 1.0
+    [ 0.02917248 -0.04828055  0.03248977  0.00543839] -> 1.0
+    [ 0.02820687  0.14636075  0.03259854 -0.27681916] -> 1.0
+    [ 0.03113408  0.34100283  0.02706215 -0.55904489] -> 1.0
+    [ 0.03795414  0.53573468  0.01588125 -0.84308041] -> 1.0
+    ...
+    [ 0.17299878  0.15868546 -0.20754175 -0.55975453] -> 1.0
+    [ 0.17617249  0.35602306 -0.21873684 -0.90998894] -> 1.0
+    ```
+
+    O vetor de observação retornado em cada passo da simulação contém os seguintes valores:
+    - Posição do carrinho
+    - Velocidade do carrinho
+    - Ângulo do pêndulo
+    - Taxa de rotação do pêndulo
+
+1. Obtenha os valores mínimos e máximos desses números: (bloco de código 5)
+
+    ```python
+    print(env.observation_space.low)
+    print(env.observation_space.high)
+    ```
+
+    Você também pode notar que o valor da recompensa em cada passo da simulação é sempre 1. Isso ocorre porque nosso objetivo é sobreviver o maior tempo possível, ou seja, manter o pêndulo em uma posição razoavelmente vertical pelo maior período de tempo.
+
+    ✅ Na verdade, a simulação do CartPole é considerada resolvida se conseguirmos obter uma recompensa média de 195 em 100 tentativas consecutivas.
+
+## Discretização do estado
+
+No Q-Learning, precisamos construir uma Q-Table que define o que fazer em cada estado. Para isso, o estado precisa ser **discreto**, ou seja, deve conter um número finito de valores discretos. Assim, precisamos de alguma forma **discretizar** nossas observações, mapeando-as para um conjunto finito de estados.
+
+Existem algumas maneiras de fazer isso:
+
+- **Dividir em intervalos**. Se conhecemos o intervalo de um determinado valor, podemos dividi-lo em um número de **intervalos** e, em seguida, substituir o valor pelo número do intervalo ao qual ele pertence. Isso pode ser feito usando o método [`digitize`](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.digitize.html) do numpy. Nesse caso, saberemos exatamente o tamanho do estado, pois ele dependerá do número de intervalos que selecionarmos para a digitalização.
+
+✅ Podemos usar interpolação linear para trazer os valores para algum intervalo finito (por exemplo, de -20 a 20) e, em seguida, converter os números em inteiros arredondando-os. Isso nos dá um pouco menos de controle sobre o tamanho do estado, especialmente se não conhecermos os intervalos exatos dos valores de entrada. Por exemplo, no nosso caso, 2 dos 4 valores não têm limites superiores/inferiores, o que pode resultar em um número infinito de estados.
+
+No nosso exemplo, usaremos a segunda abordagem. Como você pode notar mais tarde, apesar de os valores não terem limites definidos, eles raramente assumem valores fora de certos intervalos finitos, tornando os estados com valores extremos muito raros.
+
+1. Aqui está a função que pegará a observação do nosso modelo e produzirá uma tupla de 4 valores inteiros: (bloco de código 6)
+
+    ```python
+    def discretize(x):
+        return tuple((x/np.array([0.25, 0.25, 0.01, 0.1])).astype(np.int))
+    ```
+
+1. Vamos também explorar outro método de discretização usando intervalos: (bloco de código 7)
+
+    ```python
+    def create_bins(i,num):
+        return np.arange(num+1)*(i[1]-i[0])/num+i[0]
+    
+    print("Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n",create_bins((-5,5),10))
+    
+    ints = [(-5,5),(-2,2),(-0.5,0.5),(-2,2)] # intervals of values for each parameter
+    nbins = [20,20,10,10] # number of bins for each parameter
+    bins = [create_bins(ints[i],nbins[i]) for i in range(4)]
+    
+    def discretize_bins(x):
+        return tuple(np.digitize(x[i],bins[i]) for i in range(4))
+    ```
+
+1. Agora, execute uma simulação curta e observe esses valores discretos do ambiente. Sinta-se à vontade para testar tanto `discretize` quanto `discretize_bins` e veja se há alguma diferença.
+
+    ✅ `discretize_bins` retorna o número do intervalo, que começa em 0. Assim, para valores da variável de entrada próximos de 0, ele retorna o número do meio do intervalo (10). Em `discretize`, não nos preocupamos com o intervalo dos valores de saída, permitindo que sejam negativos, de modo que os valores do estado não são deslocados, e 0 corresponde a 0. (bloco de código 8)
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    done = False
+    while not done:
+       #env.render()
+       obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())
+       #print(discretize_bins(obs))
+       print(discretize(obs))
+    env.close()
+    ```
+
+    ✅ Descomente a linha que começa com `env.render` se quiser ver como o ambiente é executado. Caso contrário, você pode executá-lo em segundo plano, o que é mais rápido. Usaremos essa execução "invisível" durante nosso processo de Q-Learning.
+
+## Estrutura da Q-Table
+
+Na lição anterior, o estado era um simples par de números de 0 a 8, e, portanto, era conveniente representar a Q-Table como um tensor numpy com formato 8x8x2. Se usarmos a discretização por intervalos, o tamanho do nosso vetor de estado também será conhecido, então podemos usar a mesma abordagem e representar o estado como um array com formato 20x20x10x10x2 (aqui, 2 é a dimensão do espaço de ação, e as primeiras dimensões correspondem ao número de intervalos que selecionamos para cada parâmetro no espaço de observação).
+
+No entanto, às vezes as dimensões precisas do espaço de observação não são conhecidas. No caso da função `discretize`, nunca podemos ter certeza de que nosso estado permanecerá dentro de certos limites, porque alguns dos valores originais não têm limites. Assim, usaremos uma abordagem ligeiramente diferente e representaremos a Q-Table como um dicionário.
+
+1. Use o par *(state, action)* como chave do dicionário, e o valor corresponderá ao valor da entrada na Q-Table. (bloco de código 9)
+
+    ```python
+    Q = {}
+    actions = (0,1)
+    
+    def qvalues(state):
+        return [Q.get((state,a),0) for a in actions]
+    ```
+
+    Aqui também definimos uma função `qvalues()`, que retorna uma lista de valores da Q-Table para um estado dado que corresponde a todas as ações possíveis. Se a entrada não estiver presente na Q-Table, retornaremos 0 como padrão.
+
+## Vamos começar o Q-Learning
+
+Agora estamos prontos para ensinar Peter a equilibrar!
+
+1. Primeiro, vamos definir alguns hiperparâmetros: (bloco de código 10)
+
+    ```python
+    # hyperparameters
+    alpha = 0.3
+    gamma = 0.9
+    epsilon = 0.90
+    ```
+
+    Aqui, `alpha` é a **taxa de aprendizado**, que define em que medida devemos ajustar os valores atuais da Q-Table em cada passo. Na lição anterior, começamos com 1 e depois reduzimos `alpha` para valores menores durante o treinamento. Neste exemplo, manteremos constante apenas para simplificar, e você pode experimentar ajustar os valores de `alpha` mais tarde.
+
+    `gamma` é o **fator de desconto**, que mostra em que medida devemos priorizar a recompensa futura em relação à recompensa atual.
+
+    `epsilon` é o **fator de exploração/exploração**, que determina se devemos preferir explorar ou explorar mais. Em nosso algoritmo, em `epsilon` por cento dos casos, selecionaremos a próxima ação de acordo com os valores da Q-Table, e no restante dos casos executaremos uma ação aleatória. Isso nos permitirá explorar áreas do espaço de busca que nunca vimos antes.
+
+    ✅ Em termos de equilíbrio - escolher uma ação aleatória (exploração) agiria como um empurrão aleatório na direção errada, e o pêndulo teria que aprender a recuperar o equilíbrio desses "erros".
+
+### Melhorar o algoritmo
+
+Podemos também fazer duas melhorias no nosso algoritmo da lição anterior:
+
+- **Calcular a recompensa cumulativa média**, ao longo de várias simulações. Imprimiremos o progresso a cada 5000 iterações e faremos a média da recompensa cumulativa nesse período de tempo. Isso significa que, se obtivermos mais de 195 pontos, podemos considerar o problema resolvido, com qualidade ainda maior do que a exigida.
+
+- **Calcular o resultado cumulativo médio máximo**, `Qmax`, e armazenaremos a Q-Table correspondente a esse resultado. Quando você executar o treinamento, notará que, às vezes, o resultado cumulativo médio começa a cair, e queremos manter os valores da Q-Table que correspondem ao melhor modelo observado durante o treinamento.
+
+1. Colete todas as recompensas cumulativas em cada simulação no vetor `rewards` para posterior plotagem. (bloco de código 11)
+
+    ```python
+    def probs(v,eps=1e-4):
+        v = v-v.min()+eps
+        v = v/v.sum()
+        return v
+    
+    Qmax = 0
+    cum_rewards = []
+    rewards = []
+    for epoch in range(100000):
+        obs = env.reset()
+        done = False
+        cum_reward=0
+        # == do the simulation ==
+        while not done:
+            s = discretize(obs)
+            if random.random()<epsilon:
+                # exploitation - chose the action according to Q-Table probabilities
+                v = probs(np.array(qvalues(s)))
+                a = random.choices(actions,weights=v)[0]
+            else:
+                # exploration - randomly chose the action
+                a = np.random.randint(env.action_space.n)
+    
+            obs, rew, done, info = env.step(a)
+            cum_reward+=rew
+            ns = discretize(obs)
+            Q[(s,a)] = (1 - alpha) * Q.get((s,a),0) + alpha * (rew + gamma * max(qvalues(ns)))
+        cum_rewards.append(cum_reward)
+        rewards.append(cum_reward)
+        # == Periodically print results and calculate average reward ==
+        if epoch%5000==0:
+            print(f"{epoch}: {np.average(cum_rewards)}, alpha={alpha}, epsilon={epsilon}")
+            if np.average(cum_rewards) > Qmax:
+                Qmax = np.average(cum_rewards)
+                Qbest = Q
+            cum_rewards=[]
+    ```
+
+O que você pode notar a partir desses resultados:
+
+- **Perto do nosso objetivo**. Estamos muito próximos de alcançar o objetivo de obter 195 recompensas cumulativas em mais de 100 execuções consecutivas da simulação, ou talvez já tenhamos alcançado! Mesmo que obtenhamos números menores, ainda não sabemos, porque fazemos a média em 5000 execuções, e apenas 100 execuções são necessárias no critério formal.
+
+- **A recompensa começa a cair**. Às vezes, a recompensa começa a cair, o que significa que podemos "destruir" valores já aprendidos na Q-Table com novos valores que pioram a situação.
+
+Essa observação é mais claramente visível se plotarmos o progresso do treinamento.
+
+## Plotando o progresso do treinamento
+
+Durante o treinamento, coletamos o valor da recompensa cumulativa em cada uma das iterações no vetor `rewards`. Veja como ele fica quando o plotamos contra o número de iterações:
+
+```python
+plt.plot(rewards)
+```
+
+![progresso bruto](../../../../translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.br.png)
+
+A partir deste gráfico, não é possível dizer muita coisa, porque, devido à natureza do processo de treinamento estocástico, a duração das sessões de treinamento varia muito. Para dar mais sentido a este gráfico, podemos calcular a **média móvel** ao longo de uma série de experimentos, digamos 100. Isso pode ser feito convenientemente usando `np.convolve`: (bloco de código 12)
+
+```python
+def running_average(x,window):
+    return np.convolve(x,np.ones(window)/window,mode='valid')
+
+plt.plot(running_average(rewards,100))
+```
+
+![progresso do treinamento](../../../../translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.br.png)
+
+## Variando os hiperparâmetros
+
+Para tornar o aprendizado mais estável, faz sentido ajustar alguns de nossos hiperparâmetros durante o treinamento. Em particular:
+
+- **Para a taxa de aprendizado**, `alpha`, podemos começar com valores próximos de 1 e, em seguida, diminuir o parâmetro gradualmente. Com o tempo, obteremos boas probabilidades na Q-Table, e, assim, devemos ajustá-las levemente, em vez de sobrescrevê-las completamente com novos valores.
+
+- **Aumentar epsilon**. Podemos querer aumentar o `epsilon` lentamente, para explorar menos e explorar mais. Provavelmente faz sentido começar com um valor menor de `epsilon` e aumentá-lo gradualmente até quase 1.
+> **Tarefa 1**: Experimente ajustar os valores dos hiperparâmetros e veja se consegue alcançar uma recompensa acumulada maior. Você está conseguindo acima de 195?
+> **Tarefa 2**: Para resolver formalmente o problema, você precisa alcançar uma recompensa média de 195 em 100 execuções consecutivas. Meça isso durante o treinamento e certifique-se de que você resolveu o problema formalmente!
+
+## Vendo o resultado em ação
+
+Seria interessante realmente ver como o modelo treinado se comporta. Vamos rodar a simulação e seguir a mesma estratégia de seleção de ações usada durante o treinamento, amostrando de acordo com a distribuição de probabilidade na Q-Table: (bloco de código 13)
+
+```python
+obs = env.reset()
+done = False
+while not done:
+   s = discretize(obs)
+   env.render()
+   v = probs(np.array(qvalues(s)))
+   a = random.choices(actions,weights=v)[0]
+   obs,_,done,_ = env.step(a)
+env.close()
+```
+
+Você deve ver algo como isto:
+
+![um carrinho equilibrando](../../../../8-Reinforcement/2-Gym/images/cartpole-balance.gif)
+
+---
+
+## 🚀Desafio
+
+> **Tarefa 3**: Aqui, estávamos usando a cópia final da Q-Table, que pode não ser a melhor. Lembre-se de que armazenamos a Q-Table com melhor desempenho na variável `Qbest`! Tente o mesmo exemplo com a Q-Table de melhor desempenho copiando `Qbest` para `Q` e veja se você percebe alguma diferença.
+
+> **Tarefa 4**: Aqui, não estávamos selecionando a melhor ação em cada passo, mas sim amostrando com a distribuição de probabilidade correspondente. Faria mais sentido sempre selecionar a melhor ação, com o maior valor na Q-Table? Isso pode ser feito usando a função `np.argmax` para descobrir o número da ação correspondente ao maior valor na Q-Table. Implemente essa estratégia e veja se isso melhora o equilíbrio.
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/48/)
+
+## Tarefa
+[Treine um Mountain Car](assignment.md)
+
+## Conclusão
+
+Agora aprendemos como treinar agentes para alcançar bons resultados apenas fornecendo a eles uma função de recompensa que define o estado desejado do jogo e dando-lhes a oportunidade de explorar inteligentemente o espaço de busca. Aplicamos com sucesso o algoritmo de Q-Learning nos casos de ambientes discretos e contínuos, mas com ações discretas.
+
+É importante também estudar situações em que o estado das ações também é contínuo e quando o espaço de observação é muito mais complexo, como a imagem da tela de um jogo Atari. Nesses problemas, muitas vezes precisamos usar técnicas de aprendizado de máquina mais poderosas, como redes neurais, para alcançar bons resultados. Esses tópicos mais avançados serão abordados em nosso próximo curso de IA avançada.
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md b/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..239dd4c8d
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1f2b7441745eb52e25745423b247016b",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:16:29+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Treinar Carro na Montanha
+
+[OpenAI Gym](http://gym.openai.com) foi projetado de forma que todos os ambientes fornecem a mesma API - ou seja, os mesmos métodos `reset`, `step` e `render`, e as mesmas abstrações de **espaço de ação** e **espaço de observação**. Assim, deve ser possível adaptar os mesmos algoritmos de aprendizado por reforço para diferentes ambientes com mudanças mínimas no código.
+
+## Um Ambiente de Carro na Montanha
+
+O [ambiente Mountain Car](https://gym.openai.com/envs/MountainCar-v0/) contém um carro preso em um vale:
+
+O objetivo é sair do vale e capturar a bandeira, realizando em cada passo uma das seguintes ações:
+
+| Valor | Significado |
+|---|---|
+| 0 | Acelerar para a esquerda |
+| 1 | Não acelerar |
+| 2 | Acelerar para a direita |
+
+O principal desafio deste problema, no entanto, é que o motor do carro não é forte o suficiente para escalar a montanha em uma única tentativa. Portanto, a única maneira de ter sucesso é dirigir para frente e para trás para ganhar impulso.
+
+O espaço de observação consiste em apenas dois valores:
+
+| Num | Observação    | Min   | Max   |
+|-----|--------------|-------|-------|
+|  0  | Posição do carro | -1.2 | 0.6   |
+|  1  | Velocidade do carro | -0.07 | 0.07  |
+
+O sistema de recompensa para o carro na montanha é bastante desafiador:
+
+ * Uma recompensa de 0 é concedida se o agente alcançar a bandeira (posição = 0.5) no topo da montanha.
+ * Uma recompensa de -1 é concedida se a posição do agente for menor que 0.5.
+
+O episódio termina se a posição do carro for maior que 0.5 ou se o comprimento do episódio for maior que 200.
+
+## Instruções
+
+Adapte nosso algoritmo de aprendizado por reforço para resolver o problema do carro na montanha. Comece com o código existente no [notebook.ipynb](notebook.ipynb), substitua o ambiente, altere as funções de discretização de estado e tente fazer o algoritmo existente treinar com modificações mínimas no código. Otimize o resultado ajustando os hiperparâmetros.
+
+> **Nota**: Ajustes nos hiperparâmetros provavelmente serão necessários para que o algoritmo converja.
+
+## Rubrica
+
+| Critério | Exemplar | Adequado | Precisa Melhorar |
+| -------- | --------- | -------- | ---------------- |
+|          | O algoritmo de Q-Learning foi adaptado com sucesso a partir do exemplo CartPole, com modificações mínimas no código, sendo capaz de resolver o problema de capturar a bandeira em menos de 200 passos. | Um novo algoritmo de Q-Learning foi adotado da Internet, mas está bem documentado; ou o algoritmo existente foi adaptado, mas não alcança os resultados desejados. | O estudante não conseguiu adotar nenhum algoritmo com sucesso, mas deu passos substanciais em direção à solução (implementou discretização de estado, estrutura de dados da Q-Table, etc.) |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb b/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..dc22f04e0
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,392 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.4"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.4 64-bit ('base': conda)"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f22f8f3daed4b6d34648d1254763105b",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:12:02+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "## Patinação no CartPole\n",
+    "\n",
+    "> **Problema**: Se Peter quer escapar do lobo, ele precisa ser mais rápido do que ele. Vamos ver como Peter pode aprender a patinar, em particular, a manter o equilíbrio, usando Q-Learning.\n",
+    "\n",
+    "Primeiro, vamos instalar o gym e importar as bibliotecas necessárias:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Criar um ambiente de cartpole\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 2"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Para ver como o ambiente funciona, vamos executar uma simulação curta por 100 etapas.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 3"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Durante a simulação, precisamos obter observações para decidir como agir. Na verdade, a função `step` nos retorna as observações atuais, a função de recompensa e a flag `done` que indica se faz sentido continuar a simulação ou não:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 4"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Podemos obter o valor mínimo e máximo desses números:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]\n[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 5"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 6"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Vamos também explorar outro método de discretização usando intervalos:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 7"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Vamos agora executar uma simulação curta e observar esses valores discretos do ambiente.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "(0, 0, -2, -2)\n(0, 1, -2, -5)\n(0, 2, -3, -8)\n(0, 3, -5, -11)\n(0, 3, -7, -14)\n(0, 4, -10, -17)\n(0, 3, -14, -15)\n(0, 3, -17, -12)\n(0, 3, -20, -16)\n(0, 4, -23, -19)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 8"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 9"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 10"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "0: 22.0, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "5000: 70.1384, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "10000: 121.8586, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "15000: 149.6368, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "20000: 168.2782, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "25000: 196.7356, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "30000: 220.7614, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "35000: 233.2138, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "40000: 248.22, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "45000: 264.636, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "50000: 276.926, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "55000: 277.9438, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "60000: 248.881, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "65000: 272.529, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "70000: 281.7972, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "75000: 284.2844, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "80000: 269.667, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "85000: 273.8652, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "90000: 278.2466, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "95000: 269.1736, alpha=0.3, epsilon=0.9\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 11"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814bb79788>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.159862 248.518125\" width=\"379.159862pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.159862 248.518125 \r\nL 379.159862 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"ma0dcf872fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.379018\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.472768 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.252354\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.346104 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.12569\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.21944 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.999026\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.092776 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"352.872362\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(333.784862 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"med2e77fdd9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"217.970554\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 221.769773)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"177.793171\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 181.592389)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"137.615787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 141.415006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"97.438404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 101.237622)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"57.26102\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 61.060239)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"17.083636\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 500 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 20.882855)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_13\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p856ccda7d2)\" d=\"M 48.505682 209.13153 \r\nL 48.557424 214.35459 \r\nL 48.600035 199.890732 \r\nL 48.606123 204.712018 \r\nL 48.630472 186.632195 \r\nL 48.712651 213.149268 \r\nL 48.752219 214.35459 \r\nL 48.733957 195.069446 \r\nL 48.782655 205.917339 \r\nL 48.791786 187.033969 \r\nL 48.797874 213.952816 \r\nL 48.889184 208.327982 \r\nL 48.892228 208.327982 \r\nL 48.995712 191.051707 \r\nL 48.919621 213.952816 \r\nL 48.998756 205.515565 \r\nL 49.096153 213.952816 \r\nL 49.090066 182.614457 \r\nL 49.111372 209.533304 \r\nL 49.150939 191.453481 \r\nL 49.138765 214.35459 \r\nL 49.223987 203.506696 \r\nL 49.324428 213.952816 \r\nL 49.266599 193.864124 \r\nL 49.333559 206.720887 \r\nL 49.336603 206.720887 \r\nL 49.434 213.952816 \r\nL 49.34269 196.676541 \r\nL 49.437044 209.935078 \r\nL 49.440088 185.0251 \r\nL 49.494874 214.35459 \r\nL 49.546616 213.952816 \r\nL 49.54966 213.952816 \r\nL 49.552703 178.596718 \r\nL 49.659232 201.497827 \r\nL 49.698799 174.980754 \r\nL 49.701843 214.35459 \r\nL 49.768804 197.078315 \r\nL 49.875332 213.149268 \r\nL 49.796197 187.033969 \r\nL 49.881419 209.13153 \r\nL 49.911856 213.149268 \r\nL 49.994035 191.453481 \r\nL 50.000122 197.881863 \r\nL 50.064039 214.35459 \r\nL 50.07317 179.80204 \r\nL 50.109694 197.881863 \r\nL 50.201004 213.551042 \r\nL 50.158393 183.016231 \r\nL 50.204048 206.720887 \r\nL 50.207092 181.409135 \r\nL 50.213179 213.952816 \r\nL 50.316664 187.033969 \r\nL 50.389712 213.952816 \r\nL 50.37145 178.998492 \r\nL 50.429279 210.336851 \r\nL 50.523633 182.614457 \r\nL 50.465803 213.551042 \r\nL 50.538851 205.515565 \r\nL 50.596681 213.952816 \r\nL 50.544939 183.418004 \r\nL 50.64538 213.551042 \r\nL 50.751908 167.347051 \r\nL 50.742777 214.35459 \r\nL 50.757995 197.881863 \r\nL 50.767126 174.177206 \r\nL 50.831043 214.35459 \r\nL 50.858436 205.917339 \r\nL 50.95279 213.952816 \r\nL 50.922353 187.837517 \r\nL 50.968008 209.533304 \r\nL 51.047144 185.0251 \r\nL 51.041056 213.952816 \r\nL 51.080624 196.274767 \r\nL 51.138454 213.149268 \r\nL 51.104973 177.391397 \r\nL 51.19324 210.738625 \r\nL 51.241938 180.203814 \r\nL 51.235851 213.551042 \r\nL 51.305855 191.453481 \r\nL 51.412384 213.952816 \r\nL 51.345423 186.230421 \r\nL 51.421515 213.149268 \r\nL 51.494563 171.364789 \r\nL 51.436733 214.35459 \r\nL 51.53413 189.444612 \r\nL 51.622397 179.80204 \r\nL 51.561523 213.952816 \r\nL 51.634571 204.712018 \r\nL 51.698488 212.747494 \r\nL 51.658921 168.150599 \r\nL 51.738056 209.13153 \r\nL 51.7411 179.400266 \r\nL 51.762405 212.345721 \r\nL 51.850672 181.007361 \r\nL 51.926763 212.345721 \r\nL 51.929807 174.980754 \r\nL 51.960244 193.864124 \r\nL 52.063728 175.382528 \r\nL 51.972418 210.336851 \r\nL 52.066772 192.257029 \r\nL 52.094165 212.747494 \r\nL 52.112427 176.186075 \r\nL 52.161126 190.24816 \r\nL 52.176344 138.419335 \r\nL 52.212868 211.140399 \r\nL 52.270698 169.757694 \r\nL 52.340702 213.551042 \r\nL 52.334615 152.079645 \r\nL 52.386357 191.051707 \r\nL 52.456361 212.345721 \r\nL 52.404619 138.821109 \r\nL 52.489842 202.301375 \r\nL 52.59637 162.927539 \r\nL 52.523322 212.345721 \r\nL 52.599414 206.720887 \r\nL 52.669418 213.952816 \r\nL 52.648112 160.91867 \r\nL 52.699855 209.935078 \r\nL 52.809427 122.750155 \r\nL 52.815514 174.57898 \r\nL 52.833776 212.345721 \r\nL 52.864213 158.106253 \r\nL 52.931173 197.078315 \r\nL 53.004221 213.149268 \r\nL 53.028571 158.508027 \r\nL 53.116837 214.35459 \r\nL 53.141186 198.68541 \r\nL 53.183798 167.347051 \r\nL 53.162492 213.551042 \r\nL 53.247715 200.694279 \r\nL 53.287282 211.943947 \r\nL 53.29337 166.945277 \r\nL 53.345112 188.641064 \r\nL 53.348156 158.508027 \r\nL 53.421204 211.943947 \r\nL 53.454684 199.087184 \r\nL 53.488164 178.596718 \r\nL 53.512514 211.943947 \r\nL 53.564256 150.47255 \r\nL 53.622086 200.292506 \r\nL 53.689046 160.115122 \r\nL 53.667741 209.935078 \r\nL 53.72557 202.301375 \r\nL 53.807749 211.140399 \r\nL 53.762094 149.669002 \r\nL 53.810793 196.676541 \r\nL 53.871666 154.892062 \r\nL 53.917321 213.551042 \r\nL 53.920365 176.989623 \r\nL 54.02385 170.963016 \r\nL 54.032981 213.149268 \r\nL 54.127334 169.35592 \r\nL 54.072548 213.952816 \r\nL 54.145596 179.80204 \r\nL 54.191251 213.952816 \r\nL 54.157771 152.079645 \r\nL 54.264299 195.872993 \r\nL 54.27343 168.150599 \r\nL 54.29778 213.551042 \r\nL 54.376915 183.418004 \r\nL 54.462138 159.311574 \r\nL 54.386046 211.542173 \r\nL 54.471269 173.373659 \r\nL 54.474312 213.952816 \r\nL 54.516924 148.865455 \r\nL 54.580841 206.720887 \r\nL 54.583884 164.936408 \r\nL 54.586928 213.149268 \r\nL 54.690413 196.676541 \r\nL 54.760417 157.302705 \r\nL 54.772592 214.756364 \r\nL 54.803028 178.596718 \r\nL 54.876076 214.35459 \r\nL 54.854771 156.097384 \r\nL 54.9126 211.140399 \r\nL 54.933906 160.516896 \r\nL 54.946081 211.943947 \r\nL 55.025216 194.265898 \r\nL 55.06174 119.535965 \r\nL 55.086089 210.336851 \r\nL 55.137832 181.810909 \r\nL 55.183487 214.35459 \r\nL 55.180443 152.883193 \r\nL 55.250447 202.703149 \r\nL 55.329583 161.320443 \r\nL 55.305233 209.935078 \r\nL 55.363063 187.435743 \r\nL 55.3935 209.935078 \r\nL 55.442198 160.91867 \r\nL 55.469591 202.703149 \r\nL 55.560901 136.410466 \r\nL 55.487853 212.747494 \r\nL 55.582207 172.168337 \r\nL 55.646124 210.336851 \r\nL 55.64308 147.660133 \r\nL 55.694823 179.80204 \r\nL 55.725259 211.943947 \r\nL 55.789176 159.713348 \r\nL 55.813526 194.667672 \r\nL 55.834831 139.222882 \r\nL 55.907879 213.952816 \r\nL 55.91701 178.194945 \r\nL 55.920054 213.551042 \r\nL 55.987015 135.205144 \r\nL 56.026582 177.793171 \r\nL 56.105718 209.13153 \r\nL 56.057019 158.9098 \r\nL 56.127023 188.23929 \r\nL 56.154416 123.955477 \r\nL 56.172678 211.140399 \r\nL 56.236595 180.203814 \r\nL 56.291381 147.258359 \r\nL 56.257901 213.551042 \r\nL 56.346167 171.766563 \r\nL 56.410084 211.943947 \r\nL 56.382691 158.9098 \r\nL 56.45574 180.203814 \r\nL 56.504438 162.927539 \r\nL 56.474002 211.140399 \r\nL 56.550093 195.47122 \r\nL 56.553137 211.140399 \r\nL 56.635316 112.304035 \r\nL 56.656622 200.292506 \r\nL 56.680971 124.357251 \r\nL 56.70532 212.345721 \r\nL 56.769237 154.088514 \r\nL 56.817936 213.551042 \r\nL 56.805761 138.017561 \r\nL 56.88794 210.738625 \r\nL 56.985338 140.428204 \r\nL 57.0036 192.257029 \r\nL 57.064473 214.35459 \r\nL 57.046211 158.508027 \r\nL 57.107084 203.506696 \r\nL 57.12839 212.747494 \r\nL 57.222744 131.58918 \r\nL 57.228831 213.952816 \r\nL 57.335359 211.140399 \r\nL 57.377971 119.937738 \r\nL 57.414495 212.747494 \r\nL 57.447975 186.632195 \r\nL 57.499717 131.990953 \r\nL 57.463193 214.35459 \r\nL 57.545372 206.720887 \r\nL 57.597115 213.149268 \r\nL 57.603202 149.267228 \r\nL 57.633639 196.274767 \r\nL 57.737123 154.490288 \r\nL 57.700599 210.738625 \r\nL 57.746254 174.980754 \r\nL 57.776691 213.149268 \r\nL 57.764516 149.267228 \r\nL 57.861914 198.68541 \r\nL 57.962355 147.660133 \r\nL 57.925831 212.747494 \r\nL 57.971486 178.194945 \r\nL 58.056708 210.336851 \r\nL 58.065839 139.222882 \r\nL 58.081058 191.855255 \r\nL 58.09932 153.284967 \r\nL 58.138887 213.952816 \r\nL 58.172368 189.846386 \r\nL 58.181499 211.140399 \r\nL 58.245416 140.428204 \r\nL 58.278896 192.257029 \r\nL 58.364119 135.606918 \r\nL 58.3489 211.140399 \r\nL 58.388468 199.087184 \r\nL 58.415861 160.516896 \r\nL 58.46456 212.345721 \r\nL 58.501084 176.186075 \r\nL 58.540651 209.13153 \r\nL 58.561957 159.311574 \r\nL 58.610656 182.614457 \r\nL 58.671529 209.13153 \r\nL 58.665442 150.874324 \r\nL 58.717184 181.409135 \r\nL 58.793276 156.499157 \r\nL 58.73849 213.551042 \r\nL 58.814581 208.729756 \r\nL 58.817625 209.13153 \r\nL 58.835887 103.866785 \r\nL 58.911979 213.952816 \r\nL 58.930241 124.759024 \r\nL 59.030682 212.345721 \r\nL 59.042856 174.980754 \r\nL 59.058075 209.935078 \r\nL 59.106773 168.954146 \r\nL 59.155472 195.872993 \r\nL 59.262 140.829978 \r\nL 59.258957 208.327982 \r\nL 59.265044 198.68541 \r\nL 59.359398 210.738625 \r\nL 59.383747 145.651264 \r\nL 59.44462 213.551042 \r\nL 59.441577 125.160798 \r\nL 59.496363 191.051707 \r\nL 59.59376 159.713348 \r\nL 59.526799 209.533304 \r\nL 59.605935 204.310244 \r\nL 59.666808 128.374989 \r\nL 59.645502 213.551042 \r\nL 59.721594 161.320443 \r\nL 59.77638 139.624656 \r\nL 59.761162 209.935078 \r\nL 59.822035 164.936408 \r\nL 59.895083 212.345721 \r\nL 59.910301 137.214013 \r\nL 59.931607 183.418004 \r\nL 59.983349 124.759024 \r\nL 59.980306 211.943947 \r\nL 60.044223 163.731086 \r\nL 60.08379 211.140399 \r\nL 60.123358 150.874324 \r\nL 60.147707 179.80204 \r\nL 60.211624 129.58031 \r\nL 60.202493 204.712018 \r\nL 60.260323 164.534634 \r\nL 60.336415 208.729756 \r\nL 60.305978 126.36612 \r\nL 60.369895 181.810909 \r\nL 60.424681 136.812239 \r\nL 60.470336 213.551042 \r\nL 60.479467 172.168337 \r\nL 60.485554 209.13153 \r\nL 60.522078 148.865455 \r\nL 60.579908 175.382528 \r\nL 60.592083 141.231752 \r\nL 60.628607 213.952816 \r\nL 60.68948 185.426874 \r\nL 60.78079 151.677871 \r\nL 60.789921 212.747494 \r\nL 60.796008 181.409135 \r\nL 60.902537 211.140399 \r\nL 60.884275 130.383858 \r\nL 60.90558 188.641064 \r\nL 60.917755 134.401596 \r\nL 60.948192 212.345721 \r\nL 61.015152 187.435743 \r\nL 61.045589 213.952816 \r\nL 61.033414 146.053038 \r\nL 61.124724 186.632195 \r\nL 61.127768 187.033969 \r\nL 61.130812 186.632195 \r\nL 61.139943 148.865455 \r\nL 61.161248 210.738625 \r\nL 61.23734 199.488958 \r\nL 61.240384 209.935078 \r\nL 61.307344 152.883193 \r\nL 61.343868 197.480089 \r\nL 61.346912 133.999823 \r\nL 61.374305 211.943947 \r\nL 61.45344 204.712018 \r\nL 61.486921 140.428204 \r\nL 61.563012 212.747494 \r\nL 61.566056 162.123991 \r\nL 61.642148 211.943947 \r\nL 61.605624 79.760355 \r\nL 61.669541 181.007361 \r\nL 61.672584 113.107583 \r\nL 61.779113 212.345721 \r\nL 61.864335 144.044169 \r\nL 61.891728 170.159468 \r\nL 61.998257 212.345721 \r\nL 61.970864 145.651264 \r\nL 62.007388 192.257029 \r\nL 62.040868 211.542173 \r\nL 62.120003 152.079645 \r\nL 62.180877 139.222882 \r\nL 62.232619 210.738625 \r\nL 62.244794 93.018891 \r\nL 62.345235 146.053038 \r\nL 62.354366 210.738625 \r\nL 62.39089 98.241951 \r\nL 62.45785 196.676541 \r\nL 62.473069 137.214013 \r\nL 62.543073 210.738625 \r\nL 62.567422 189.042838 \r\nL 62.649601 213.551042 \r\nL 62.600903 146.053038 \r\nL 62.670907 184.221552 \r\nL 62.75613 129.58031 \r\nL 62.716562 208.327982 \r\nL 62.783523 174.177206 \r\nL 62.820047 210.738625 \r\nL 62.877876 125.964346 \r\nL 62.896138 199.890732 \r\nL 62.935706 66.501818 \r\nL 62.960055 211.542173 \r\nL 63.00571 194.667672 \r\nL 63.081802 208.327982 \r\nL 63.036147 130.383858 \r\nL 63.112239 180.203814 \r\nL 63.115282 158.106253 \r\nL 63.15485 209.533304 \r\nL 63.218767 171.766563 \r\nL 63.258335 211.542173 \r\nL 63.310077 110.69694 \r\nL 63.328339 175.784302 \r\nL 63.373994 209.13153 \r\nL 63.377038 118.732417 \r\nL 63.434867 205.917339 \r\nL 63.450086 136.008692 \r\nL 63.514003 209.935078 \r\nL 63.547483 172.570111 \r\nL 63.562701 208.729756 \r\nL 63.614444 131.187406 \r\nL 63.641837 187.435743 \r\nL 63.745321 213.952816 \r\nL 63.751409 120.339512 \r\nL 63.766627 211.140399 \r\nL 63.864024 171.766563 \r\nL 63.949247 213.551042 \r\nL 63.894461 141.633525 \r\nL 63.973596 178.596718 \r\nL 64.080125 138.821109 \r\nL 64.037514 213.149268 \r\nL 64.083169 186.632195 \r\nL 64.165348 209.13153 \r\nL 64.168391 150.070776 \r\nL 64.189697 175.784302 \r\nL 64.223177 131.58918 \r\nL 64.238396 211.542173 \r\nL 64.299269 178.596718 \r\nL 64.305356 187.033969 \r\nL 64.311444 164.534634 \r\nL 64.329706 211.943947 \r\nL 64.421016 106.277428 \r\nL 64.45754 213.952816 \r\nL 64.533631 180.605588 \r\nL 64.591461 211.140399 \r\nL 64.58233 75.742616 \r\nL 64.627985 197.881863 \r\nL 64.631029 112.304035 \r\nL 64.679727 207.926208 \r\nL 64.737557 177.391397 \r\nL 64.841042 210.738625 \r\nL 64.746688 148.463681 \r\nL 64.847129 174.57898 \r\nL 64.932352 204.310244 \r\nL 64.94757 145.651264 \r\nL 65.051055 213.149268 \r\nL 65.048011 74.135521 \r\nL 65.060186 201.497827 \r\nL 65.118015 70.92133 \r\nL 65.127146 212.747494 \r\nL 65.169758 181.810909 \r\nL 65.25498 206.720887 \r\nL 65.200194 90.206475 \r\nL 65.273242 148.061907 \r\nL 65.276286 60.475211 \r\nL 65.318897 212.345721 \r\nL 65.382814 177.391397 \r\nL 65.401076 211.943947 \r\nL 65.416295 123.955477 \r\nL 65.492386 183.819778 \r\nL 65.571522 112.304035 \r\nL 65.519779 207.524435 \r\nL 65.601958 180.203814 \r\nL 65.608046 180.605588 \r\nL 65.64457 212.747494 \r\nL 65.656744 144.445942 \r\nL 65.720661 197.881863 \r\nL 65.824146 145.651264 \r\nL 65.82719 201.497827 \r\nL 65.836321 151.276098 \r\nL 65.839364 152.079645 \r\nL 65.915456 209.935078 \r\nL 65.948936 136.410466 \r\nL 65.95198 191.051707 \r\nL 65.958067 143.240621 \r\nL 66.00981 208.327982 \r\nL 66.064596 181.007361 \r\nL 66.073727 207.926208 \r\nL 66.091989 143.642395 \r\nL 66.158949 176.587849 \r\nL 66.247216 120.339512 \r\nL 66.201561 213.551042 \r\nL 66.265478 152.079645 \r\nL 66.268521 209.935078 \r\nL 66.359831 150.874324 \r\nL 66.37505 165.739956 \r\nL 66.378093 165.338182 \r\nL 66.405486 209.935078 \r\nL 66.460272 137.615787 \r\nL 66.490709 181.409135 \r\nL 66.53332 212.345721 \r\nL 66.603325 91.411796 \r\nL 66.652023 211.542173 \r\nL 66.685504 55.252151 \r\nL 66.71594 195.47122 \r\nL 66.822469 34.761685 \r\nL 66.779857 211.140399 \r\nL 66.825512 159.311574 \r\nL 66.916822 213.149268 \r\nL 66.834643 105.875654 \r\nL 66.938128 189.444612 \r\nL 66.977696 78.555033 \r\nL 67.017263 197.078315 \r\nL 67.044656 184.623326 \r\nL 67.0477 208.729756 \r\nL 67.114661 119.535965 \r\nL 67.148141 189.444612 \r\nL 67.205971 125.964346 \r\nL 67.202927 209.935078 \r\nL 67.260757 155.293836 \r\nL 67.315543 205.113792 \r\nL 67.330761 25.119113 \r\nL 67.373372 167.347051 \r\nL 67.403809 210.336851 \r\nL 67.485988 69.314235 \r\nL 67.498163 36.36878 \r\nL 67.598604 205.917339 \r\nL 67.616866 136.812239 \r\nL 67.677739 209.13153 \r\nL 67.711219 183.016231 \r\nL 67.817748 89.804701 \r\nL 67.747743 211.943947 \r\nL 67.820791 175.784302 \r\nL 67.829922 186.632195 \r\nL 67.826879 146.053038 \r\nL 67.848184 169.35592 \r\nL 67.875577 91.411796 \r\nL 67.878621 211.943947 \r\nL 67.9608 109.491619 \r\nL 67.982106 207.122661 \r\nL 68.073416 169.35592 \r\nL 68.125158 209.13153 \r\nL 68.119071 144.847716 \r\nL 68.179944 177.391397 \r\nL 68.231686 82.170998 \r\nL 68.280385 212.747494 \r\nL 68.29256 99.045499 \r\nL 68.301691 208.729756 \r\nL 68.405175 168.552373 \r\nL 68.423437 128.374989 \r\nL 68.41735 203.506696 \r\nL 68.456918 180.605588 \r\nL 68.481267 214.35459 \r\nL 68.536053 136.008692 \r\nL 68.56649 180.203814 \r\nL 68.581708 149.267228 \r\nL 68.575621 189.042838 \r\nL 68.59997 173.775432 \r\nL 68.663887 213.149268 \r\nL 68.627363 151.276098 \r\nL 68.709542 195.47122 \r\nL 68.767372 137.214013 \r\nL 68.715629 208.327982 \r\nL 68.822158 178.998492 \r\nL 68.8739 108.688071 \r\nL 68.910424 209.935078 \r\nL 68.928686 167.347051 \r\nL 68.93173 204.310244 \r\nL 69.001734 139.624656 \r\nL 69.038258 199.488958 \r\nL 69.14783 78.555033 \r\nL 69.105219 206.319113 \r\nL 69.153917 169.35592 \r\nL 69.217834 199.890732 \r\nL 69.193485 77.751486 \r\nL 69.257402 178.998492 \r\nL 69.309144 125.160798 \r\nL 69.318275 211.140399 \r\nL 69.366974 172.168337 \r\nL 69.449153 211.140399 \r\nL 69.415673 137.615787 \r\nL 69.473502 177.793171 \r\nL 69.555681 210.738625 \r\nL 69.589162 134.80337 \r\nL 69.628729 206.319113 \r\nL 69.598293 107.080976 \r\nL 69.701777 164.936408 \r\nL 69.768738 74.135521 \r\nL 69.799175 207.926208 \r\nL 69.811349 154.892062 \r\nL 69.890485 102.25969 \r\nL 69.84483 209.13153 \r\nL 69.905703 123.553703 \r\nL 69.93614 208.729756 \r\nL 69.978751 63.689401 \r\nL 70.018319 176.186075 \r\nL 70.045712 84.581641 \r\nL 70.115716 213.149268 \r\nL 70.127891 164.534634 \r\nL 70.137022 203.104922 \r\nL 70.143109 66.501818 \r\nL 70.237463 171.766563 \r\nL 70.252681 89.804701 \r\nL 70.289205 209.13153 \r\nL 70.353122 120.339512 \r\nL 70.429214 199.488958 \r\nL 70.441388 17.083636 \r\nL 70.468781 197.881863 \r\nL 70.480956 211.140399 \r\nL 70.496174 118.732417 \r\nL 70.557048 168.552373 \r\nL 70.657489 63.689401 \r\nL 70.611834 203.104922 \r\nL 70.66662 135.205144 \r\nL 70.712275 202.703149 \r\nL 70.684882 17.083636 \r\nL 70.779235 174.57898 \r\nL 70.858371 99.447273 \r\nL 70.864458 209.935078 \r\nL 70.873589 160.516896 \r\nL 70.925331 205.917339 \r\nL 70.94055 127.973215 \r\nL 70.986205 195.872993 \r\nL 70.989248 195.872993 \r\nL 71.037947 121.14306 \r\nL 71.053165 199.890732 \r\nL 71.09882 154.490288 \r\nL 71.110995 211.943947 \r\nL 71.147519 67.305366 \r\nL 71.208392 164.534634 \r\nL 71.220567 97.438404 \r\nL 71.272309 205.113792 \r\nL 71.302746 140.02643 \r\nL 71.324052 210.336851 \r\nL 71.415362 207.926208 \r\nL 71.506672 17.083636 \r\nL 71.482322 211.943947 \r\nL 71.524934 189.846386 \r\nL 71.601025 214.35459 \r\nL 71.604069 78.555033 \r\nL 71.628419 172.570111 \r\nL 71.649724 68.912461 \r\nL 71.652768 205.917339 \r\nL 71.731903 158.106253 \r\nL 71.734947 211.140399 \r\nL 71.817126 131.990953 \r\nL 71.841475 209.13153 \r\nL 71.932785 17.083636 \r\nL 71.868868 211.943947 \r\nL 71.954091 174.57898 \r\nL 72.024095 72.9302 \r\nL 72.014964 200.292506 \r\nL 72.063663 178.998492 \r\nL 72.081925 210.336851 \r\nL 72.0941 104.670333 \r\nL 72.167148 156.097384 \r\nL 72.179322 115.518226 \r\nL 72.234108 212.345721 \r\nL 72.279763 137.214013 \r\nL 72.364986 196.676541 \r\nL 72.304113 70.519557 \r\nL 72.389335 152.481419 \r\nL 72.483689 139.222882 \r\nL 72.398466 207.524435 \r\nL 72.49282 166.945277 \r\nL 72.596305 210.336851 \r\nL 72.55065 86.992284 \r\nL 72.599348 114.714678 \r\nL 72.70892 213.551042 \r\nL 72.721095 44.806031 \r\nL 72.818492 175.784302 \r\nL 72.845885 211.140399 \r\nL 72.885453 134.401596 \r\nL 72.894584 183.418004 \r\nL 72.988938 124.357251 \r\nL 72.928064 204.712018 \r\nL 73.0072 158.508027 \r\nL 73.061986 96.233082 \r\nL 73.086335 213.952816 \r\nL 73.116772 159.713348 \r\nL 73.208082 205.113792 \r\nL 73.192863 129.58031 \r\nL 73.232431 201.497827 \r\nL 73.238518 29.538625 \r\nL 73.296348 211.542173 \r\nL 73.342003 203.104922 \r\nL 73.369396 89.804701 \r\nL 73.402876 208.729756 \r\nL 73.457662 170.561242 \r\nL 73.460706 211.943947 \r\nL 73.482012 117.527095 \r\nL 73.567234 192.257029 \r\nL 73.58854 114.312905 \r\nL 73.64637 213.149268 \r\nL 73.676806 159.713348 \r\nL 73.765073 210.336851 \r\nL 73.73768 109.491619 \r\nL 73.789422 198.283636 \r\nL 73.795509 121.544834 \r\nL 73.82899 212.345721 \r\nL 73.898994 183.819778 \r\nL 73.902038 212.747494 \r\nL 73.950736 131.187406 \r\nL 74.01161 209.533304 \r\nL 74.023784 144.044169 \r\nL 74.054221 210.738625 \r\nL 74.133356 170.963016 \r\nL 74.230754 204.310244 \r\nL 74.157706 124.357251 \r\nL 74.245972 187.435743 \r\nL 74.340326 209.935078 \r\nL 74.322064 134.401596 \r\nL 74.3525 168.954146 \r\nL 74.44381 212.747494 \r\nL 74.385981 144.847716 \r\nL 74.446854 150.070776 \r\nL 74.498596 209.533304 \r\nL 74.550339 120.741286 \r\nL 74.599037 211.943947 \r\nL 74.623387 119.937738 \r\nL 74.662954 206.720887 \r\nL 74.702522 211.542173 \r\nL 74.681216 154.490288 \r\nL 74.71774 171.364789 \r\nL 74.772526 111.500488 \r\nL 74.729915 212.345721 \r\nL 74.830356 155.293836 \r\nL 74.918622 210.336851 \r\nL 74.90036 119.134191 \r\nL 74.939928 175.382528 \r\nL 75.012976 117.527095 \r\nL 75.006889 199.890732 \r\nL 75.046456 159.311574 \r\nL 75.052544 211.943947 \r\nL 75.110373 35.565233 \r\nL 75.159072 181.007361 \r\nL 75.162116 181.007361 \r\nL 75.207771 142.035299 \r\nL 75.256469 211.140399 \r\nL 75.268644 146.454812 \r\nL 75.271688 208.327982 \r\nL 75.372129 56.055698 \r\nL 75.378216 127.571441 \r\nL 75.439089 210.738625 \r\nL 75.457351 104.268559 \r\nL 75.493875 175.382528 \r\nL 75.530399 17.083636 \r\nL 75.579098 197.078315 \r\nL 75.606491 157.302705 \r\nL 75.633884 211.140399 \r\nL 75.661277 68.510687 \r\nL 75.719107 181.007361 \r\nL 75.764762 111.500488 \r\nL 75.804329 203.104922 \r\nL 75.831722 173.775432 \r\nL 75.856072 208.729756 \r\nL 75.880421 123.151929 \r\nL 75.944338 198.68541 \r\nL 75.950425 40.386519 \r\nL 76.047823 209.533304 \r\nL 76.05391 128.776763 \r\nL 76.11174 211.943947 \r\nL 76.114783 38.779424 \r\nL 76.166526 156.097384 \r\nL 76.218268 203.90847 \r\nL 76.196962 113.107583 \r\nL 76.276098 164.13286 \r\nL 76.300447 56.055698 \r\nL 76.297403 211.542173 \r\nL 76.38567 155.69561 \r\nL 76.461761 204.712018 \r\nL 76.470892 60.475211 \r\nL 76.495242 171.766563 \r\nL 76.513504 102.661463 \r\nL 76.580464 205.917339 \r\nL 76.604814 179.400266 \r\nL 76.632207 211.542173 \r\nL 76.69308 113.911131 \r\nL 76.711342 185.426874 \r\nL 76.732648 44.806031 \r\nL 76.735691 211.140399 \r\nL 76.81787 127.973215 \r\nL 76.881787 213.149268 \r\nL 76.893962 78.555033 \r\nL 76.927442 199.890732 \r\nL 76.96701 57.26102 \r\nL 77.02484 212.345721 \r\nL 77.040058 160.115122 \r\nL 77.076582 210.738625 \r\nL 77.088757 48.823769 \r\nL 77.140499 146.454812 \r\nL 77.143543 59.671663 \r\nL 77.24094 212.747494 \r\nL 77.250071 162.123991 \r\nL 77.268333 205.515565 \r\nL 77.29877 92.215344 \r\nL 77.359643 154.088514 \r\nL 77.362687 89.402927 \r\nL 77.377905 210.336851 \r\nL 77.466171 162.525765 \r\nL 77.560525 200.292506 \r\nL 77.493564 126.36612 \r\nL 77.575743 158.508027 \r\nL 77.578787 157.704479 \r\nL 77.657922 199.890732 \r\nL 77.609224 122.750155 \r\nL 77.688359 166.141729 \r\nL 77.721839 88.197605 \r\nL 77.694446 196.274767 \r\nL 77.767494 164.936408 \r\nL 77.776625 213.551042 \r\nL 77.816193 119.535965 \r\nL 77.88011 188.641064 \r\nL 77.883154 198.68541 \r\nL 77.940983 121.544834 \r\nL 77.974464 195.47122 \r\nL 78.038381 83.778093 \r\nL 77.980551 213.551042 \r\nL 78.084036 140.428204 \r\nL 78.166215 212.747494 \r\nL 78.138822 89.001153 \r\nL 78.193608 117.527095 \r\nL 78.306223 208.729756 \r\nL 78.227088 116.723548 \r\nL 78.309267 192.658803 \r\nL 78.376228 200.292506 \r\nL 78.421883 73.733747 \r\nL 78.525367 209.935078 \r\nL 78.534498 143.642395 \r\nL 78.604503 204.310244 \r\nL 78.592328 41.190067 \r\nL 78.650158 182.614457 \r\nL 78.7019 38.779424 \r\nL 78.698856 202.703149 \r\nL 78.75973 123.553703 \r\nL 78.784079 212.345721 \r\nL 78.823647 17.083636 \r\nL 78.872345 166.945277 \r\nL 78.878433 177.793171 \r\nL 78.88452 160.115122 \r\nL 78.94235 91.81357 \r\nL 78.969743 210.738625 \r\nL 78.994092 171.364789 \r\nL 79.012354 58.064568 \r\nL 79.030616 211.542173 \r\nL 79.10062 178.596718 \r\nL 79.176712 201.497827 \r\nL 79.134101 103.866785 \r\nL 79.210192 174.980754 \r\nL 79.219324 93.018891 \r\nL 79.30759 210.336851 \r\nL 79.319765 154.892062 \r\nL 79.344114 209.935078 \r\nL 79.334983 33.556364 \r\nL 79.426293 144.445942 \r\nL 79.465861 46.8149 \r\nL 79.511516 210.738625 \r\nL 79.532821 145.24949 \r\nL 79.630219 211.140399 \r\nL 79.569345 77.349712 \r\nL 79.645437 189.444612 \r\nL 79.712398 119.134191 \r\nL 79.685005 209.533304 \r\nL 79.755009 162.123991 \r\nL 79.815882 213.952816 \r\nL 79.809795 124.357251 \r\nL 79.852406 181.409135 \r\nL 79.870668 24.315565 \r\nL 79.904149 209.533304 \r\nL 79.965022 145.651264 \r\nL 79.968066 145.651264 \r\nL 80.044157 208.729756 \r\nL 80.068507 129.982084 \r\nL 80.080681 199.087184 \r\nL 80.175035 70.117783 \r\nL 80.108074 212.345721 \r\nL 80.190253 156.097384 \r\nL 80.263301 198.283636 \r\nL 80.25417 121.946608 \r\nL 80.296782 166.141729 \r\nL 80.378961 83.376319 \r\nL 80.360699 206.720887 \r\nL 80.406354 170.159468 \r\nL 80.421572 201.899601 \r\nL 80.476358 82.974545 \r\nL 80.512882 195.069446 \r\nL 80.537231 17.083636 \r\nL 80.546362 206.720887 \r\nL 80.625498 148.061907 \r\nL 80.71072 209.533304 \r\nL 80.671153 49.627317 \r\nL 80.73507 195.872993 \r\nL 80.805074 59.269889 \r\nL 80.753332 213.952816 \r\nL 80.847685 117.928869 \r\nL 80.899428 209.13153 \r\nL 80.905515 90.608248 \r\nL 80.957257 187.435743 \r\nL 81.015087 97.03663 \r\nL 80.999869 209.533304 \r\nL 81.066829 111.902262 \r\nL 81.130746 208.729756 \r\nL 81.103353 102.661463 \r\nL 81.179445 167.748825 \r\nL 81.28293 125.964346 \r\nL 81.243362 208.729756 \r\nL 81.285973 157.302705 \r\nL 81.386414 202.703149 \r\nL 81.319454 50.029091 \r\nL 81.398589 180.203814 \r\nL 81.505117 123.151929 \r\nL 81.453375 205.515565 \r\nL 81.508161 167.748825 \r\nL 81.553816 212.345721 \r\nL 81.517292 105.47388 \r\nL 81.614689 190.24816 \r\nL 81.721218 128.374989 \r\nL 81.651213 206.720887 \r\nL 81.724261 134.401596 \r\nL 81.77296 211.943947 \r\nL 81.824702 65.698271 \r\nL 81.833833 193.060576 \r\nL 81.879488 82.170998 \r\nL 81.894707 211.943947 \r\nL 81.946449 160.516896 \r\nL 81.952536 209.533304 \r\nL 81.976886 130.383858 \r\nL 82.052977 187.435743 \r\nL 82.159506 93.822439 \r\nL 82.062108 199.890732 \r\nL 82.165593 149.669002 \r\nL 82.168637 150.47255 \r\nL 82.17168 78.555033 \r\nL 82.253859 207.122661 \r\nL 82.278209 162.123991 \r\nL 82.281252 213.952816 \r\nL 82.366475 92.215344 \r\nL 82.387781 182.614457 \r\nL 82.448654 125.562572 \r\nL 82.433436 203.104922 \r\nL 82.497353 175.382528 \r\nL 82.552139 123.955477 \r\nL 82.530833 203.104922 \r\nL 82.579532 150.874324 \r\nL 82.582575 209.13153 \r\nL 82.625187 17.083636 \r\nL 82.689104 146.454812 \r\nL 82.695191 131.990953 \r\nL 82.698235 168.150599 \r\nL 82.774326 206.319113 \r\nL 82.728671 76.546164 \r\nL 82.804763 157.704479 \r\nL 82.807807 118.732417 \r\nL 82.841287 205.113792 \r\nL 82.914335 161.722217 \r\nL 82.981296 203.104922 \r\nL 82.956946 17.083636 \r\nL 83.026951 184.623326 \r\nL 83.136523 129.58031 \r\nL 83.057387 211.542173 \r\nL 83.139566 163.731086 \r\nL 83.14261 164.13286 \r\nL 83.145654 154.892062 \r\nL 83.243051 207.122661 \r\nL 83.255226 17.083636 \r\nL 83.297837 205.113792 \r\nL 83.367841 174.980754 \r\nL 83.38306 151.677871 \r\nL 83.413496 198.68541 \r\nL 83.504806 60.475211 \r\nL 83.47437 208.729756 \r\nL 83.526112 149.267228 \r\nL 83.550461 192.257029 \r\nL 83.556549 38.779424 \r\nL 83.638728 182.212683 \r\nL 83.681339 89.402927 \r\nL 83.705688 202.301375 \r\nL 83.7483 168.954146 \r\nL 83.806129 206.720887 \r\nL 83.836566 113.911131 \r\nL 83.860915 202.703149 \r\nL 83.949182 125.562572 \r\nL 83.927876 204.310244 \r\nL 83.973531 158.106253 \r\nL 84.064841 211.542173 \r\nL 83.988749 104.670333 \r\nL 84.080059 142.437073 \r\nL 84.095278 124.357251 \r\nL 84.104409 213.149268 \r\nL 84.174413 155.69561 \r\nL 84.1805 205.515565 \r\nL 84.186588 100.25082 \r\nL 84.280941 145.651264 \r\nL 84.332684 90.608248 \r\nL 84.372251 211.140399 \r\nL 84.384426 113.911131 \r\nL 84.399644 213.551042 \r\nL 84.439212 37.574102 \r\nL 84.493998 191.051707 \r\nL 84.597483 17.083636 \r\nL 84.500085 205.917339 \r\nL 84.606614 101.054368 \r\nL 84.713142 207.926208 \r\nL 84.6614 17.083636 \r\nL 84.719229 164.936408 \r\nL 84.764884 209.935078 \r\nL 84.743579 67.305366 \r\nL 84.81967 123.553703 \r\nL 84.822714 78.956807 \r\nL 84.895762 210.738625 \r\nL 84.926199 173.775432 \r\nL 84.984028 60.073437 \r\nL 84.987072 205.113792 \r\nL 85.038814 170.159468 \r\nL 85.041858 206.319113 \r\nL 85.047945 121.946608 \r\nL 85.15143 188.641064 \r\nL 85.163605 116.321774 \r\nL 85.200129 210.738625 \r\nL 85.264046 162.927539 \r\nL 85.337094 209.13153 \r\nL 85.291439 125.160798 \r\nL 85.340137 137.615787 \r\nL 85.343181 113.107583 \r\nL 85.373618 211.140399 \r\nL 85.446666 174.177206 \r\nL 85.525801 208.327982 \r\nL 85.504495 142.035299 \r\nL 85.531888 174.57898 \r\nL 85.534932 110.69694 \r\nL 85.562325 197.480089 \r\nL 85.64146 144.445942 \r\nL 85.711465 209.935078 \r\nL 85.650591 111.902262 \r\nL 85.744945 166.543503 \r\nL 85.747989 91.81357 \r\nL 85.772338 204.310244 \r\nL 85.854517 174.177206 \r\nL 85.918434 130.383858 \r\nL 85.894085 206.319113 \r\nL 85.967133 163.329313 \r\nL 86.040181 204.712018 \r\nL 86.061486 31.145721 \r\nL 86.076705 174.57898 \r\nL 86.079748 174.980754 \r\nL 86.134534 109.491619 \r\nL 86.110185 209.935078 \r\nL 86.18932 167.748825 \r\nL 86.225844 146.454812 \r\nL 86.207582 191.453481 \r\nL 86.228888 150.874324 \r\nL 86.231932 211.140399 \r\nL 86.274543 77.751486 \r\nL 86.33846 155.293836 \r\nL 86.341504 154.490288 \r\nL 86.344547 174.177206 \r\nL 86.347591 210.738625 \r\nL 86.368897 48.020222 \r\nL 86.451076 158.106253 \r\nL 86.508905 120.741286 \r\nL 86.484556 203.90847 \r\nL 86.518036 165.338182 \r\nL 86.52108 204.310244 \r\nL 86.57891 108.286297 \r\nL 86.627608 146.856585 \r\nL 86.715875 212.747494 \r\nL 86.673263 108.286297 \r\nL 86.734137 156.900931 \r\nL 86.79501 17.083636 \r\nL 86.785879 204.712018 \r\nL 86.840665 169.35592 \r\nL 86.88632 206.720887 \r\nL 86.846753 100.652594 \r\nL 86.922844 174.57898 \r\nL 86.925888 102.25969 \r\nL 87.005023 210.738625 \r\nL 87.032416 151.276098 \r\nL 87.108508 123.553703 \r\nL 87.090246 193.864124 \r\nL 87.141988 141.633525 \r\nL 87.254604 210.738625 \r\nL 87.199818 123.955477 \r\nL 87.257648 202.703149 \r\nL 87.281997 91.411796 \r\nL 87.355045 209.533304 \r\nL 87.370263 144.847716 \r\nL 87.446355 210.738625 \r\nL 87.391569 17.083636 \r\nL 87.482879 177.391397 \r\nL 87.488966 205.113792 \r\nL 87.495054 119.535965 \r\nL 87.58332 181.810909 \r\nL 87.598538 88.599379 \r\nL 87.677674 200.694279 \r\nL 87.692892 175.382528 \r\nL 87.695936 204.712018 \r\nL 87.756809 52.439734 \r\nL 87.802464 179.400266 \r\nL 87.896818 65.296497 \r\nL 87.842032 199.890732 \r\nL 87.91508 138.419335 \r\nL 87.945516 205.917339 \r\nL 87.985084 103.465011 \r\nL 88.030739 182.212683 \r\nL 88.061176 54.850377 \r\nL 88.082481 195.872993 \r\nL 88.143355 150.874324 \r\nL 88.155529 205.917339 \r\nL 88.161617 116.723548 \r\nL 88.237708 133.999823 \r\nL 88.240752 93.018891 \r\nL 88.274232 209.935078 \r\nL 88.344237 172.971885 \r\nL 88.417285 198.283636 \r\nL 88.414241 120.339512 \r\nL 88.453809 161.722217 \r\nL 88.523813 199.087184 \r\nL 88.517726 126.767894 \r\nL 88.545119 157.302705 \r\nL 88.575555 60.475211 \r\nL 88.605992 211.140399 \r\nL 88.651647 155.293836 \r\nL 88.654691 208.327982 \r\nL 88.709477 93.420665 \r\nL 88.761219 149.267228 \r\nL 88.767306 129.982084 \r\nL 88.797743 211.140399 \r\nL 88.846442 60.073437 \r\nL 88.876878 176.186075 \r\nL 88.946883 106.679202 \r\nL 88.916446 203.506696 \r\nL 88.983407 155.293836 \r\nL 89.007756 213.952816 \r\nL 89.016887 65.296497 \r\nL 89.092979 203.506696 \r\nL 89.117328 211.542173 \r\nL 89.208638 17.083636 \r\nL 89.211682 209.935078 \r\nL 89.321254 200.292506 \r\nL 89.412564 89.001153 \r\nL 89.397345 203.506696 \r\nL 89.433869 171.766563 \r\nL 89.506917 123.955477 \r\nL 89.464306 209.13153 \r\nL 89.549529 127.973215 \r\nL 89.610402 79.358581 \r\nL 89.662144 205.113792 \r\nL 89.77476 54.046829 \r\nL 89.884332 207.524435 \r\nL 89.881288 39.181197 \r\nL 89.887376 191.855255 \r\nL 89.969555 95.429534 \r\nL 89.948249 209.935078 \r\nL 89.996948 176.989623 \r\nL 90.076083 210.738625 \r\nL 90.054777 39.181197 \r\nL 90.094345 192.257029 \r\nL 90.161306 30.743947 \r\nL 90.112607 211.542173 \r\nL 90.203917 136.008692 \r\nL 90.298271 206.720887 \r\nL 90.280009 119.937738 \r\nL 90.316533 179.80204 \r\nL 90.3561 105.072106 \r\nL 90.325664 201.497827 \r\nL 90.426105 164.13286 \r\nL 90.483934 193.46235 \r\nL 90.508284 103.866785 \r\nL 90.532633 165.338182 \r\nL 90.566113 121.14306 \r\nL 90.626987 194.667672 \r\nL 90.639161 158.9098 \r\nL 90.678729 210.738625 \r\nL 90.727428 87.795831 \r\nL 90.748733 157.704479 \r\nL 90.770039 202.703149 \r\nL 90.864393 17.083636 \r\nL 90.913091 207.524435 \r\nL 90.977008 183.016231 \r\nL 90.998314 70.519557 \r\nL 91.031794 207.524435 \r\nL 91.08658 133.196275 \r\nL 91.171803 197.480089 \r\nL 91.174847 65.296497 \r\nL 91.196152 157.704479 \r\nL 91.278331 17.083636 \r\nL 91.229633 209.533304 \r\nL 91.299637 167.347051 \r\nL 91.393991 205.917339 \r\nL 91.378772 51.636186 \r\nL 91.406165 177.391397 \r\nL 91.427471 17.083636 \r\nL 91.473126 214.35459 \r\nL 91.515737 176.587849 \r\nL 91.616178 73.733747 \r\nL 91.610091 202.301375 \r\nL 91.628353 128.776763 \r\nL 91.677052 206.720887 \r\nL 91.63444 17.083636 \r\nL 91.737925 196.676541 \r\nL 91.740969 76.546164 \r\nL 91.744012 211.943947 \r\nL 91.847497 129.58031 \r\nL 91.902283 205.113792 \r\nL 91.93272 109.893392 \r\nL 91.960113 155.69561 \r\nL 91.972287 90.608248 \r\nL 92.039248 193.060576 \r\nL 92.072728 137.615787 \r\nL 92.142733 202.301375 \r\nL 92.084903 88.599379 \r\nL 92.173169 136.812239 \r\nL 92.264479 213.149268 \r\nL 92.282741 47.216674 \r\nL 92.343615 198.283636 \r\nL 92.395357 184.623326 \r\nL 92.48058 197.881863 \r\nL 92.507973 90.608248 \r\nL 92.608414 209.13153 \r\nL 92.620588 167.347051 \r\nL 92.666243 206.720887 \r\nL 92.63885 142.035299 \r\nL 92.675374 189.444612 \r\nL 92.769728 66.501818 \r\nL 92.763641 213.149268 \r\nL 92.78799 98.241951 \r\nL 92.839732 212.345721 \r\nL 92.900606 152.079645 \r\nL 92.976697 197.078315 \r\nL 93.007134 137.615787 \r\nL 93.013221 182.614457 \r\nL 93.071051 123.955477 \r\nL 93.058876 197.480089 \r\nL 93.128881 146.856585 \r\nL 93.156274 203.104922 \r\nL 93.195841 131.187406 \r\nL 93.238453 141.633525 \r\nL 93.348025 193.864124 \r\nL 93.24454 86.59051 \r\nL 93.351068 170.159468 \r\nL 93.366287 70.117783 \r\nL 93.408898 189.444612 \r\nL 93.463684 127.973215 \r\nL 93.561081 208.729756 \r\nL 93.554994 121.14306 \r\nL 93.573256 122.750155 \r\nL 93.631086 23.110244 \r\nL 93.649348 209.13153 \r\nL 93.679784 168.150599 \r\nL 93.768051 211.943947 \r\nL 93.746745 117.928869 \r\nL 93.786313 205.113792 \r\nL 93.828924 114.312905 \r\nL 93.898928 153.284967 \r\nL 93.938496 117.527095 \r\nL 93.920234 204.310244 \r\nL 93.996326 158.9098 \r\nL 94.06633 83.778093 \r\nL 94.115029 205.917339 \r\nL 94.206339 81.36745 \r\nL 94.148509 213.149268 \r\nL 94.227644 150.874324 \r\nL 94.303736 207.926208 \r\nL 94.279387 102.25969 \r\nL 94.321998 178.194945 \r\nL 94.343304 75.742616 \r\nL 94.334173 205.917339 \r\nL 94.43157 133.196275 \r\nL 94.486356 208.729756 \r\nL 94.477225 53.645055 \r\nL 94.541142 189.042838 \r\nL 94.54723 84.983415 \r\nL 94.632452 200.292506 \r\nL 94.653758 145.651264 \r\nL 94.681151 105.875654 \r\nL 94.717675 205.917339 \r\nL 94.742024 119.937738 \r\nL 94.827247 201.096053 \r\nL 94.79681 77.349712 \r\nL 94.85464 196.676541 \r\nL 94.866815 114.714678 \r\nL 94.967256 144.847716 \r\nL 95.028129 208.327982 \r\nL 94.994649 108.688071 \r\nL 95.076828 150.874324 \r\nL 95.089002 129.58031 \r\nL 95.140745 212.747494 \r\nL 95.171181 157.704479 \r\nL 95.174225 210.738625 \r\nL 95.25336 95.831308 \r\nL 95.283797 185.0251 \r\nL 95.286841 201.899601 \r\nL 95.295972 92.617118 \r\nL 95.384238 176.186075 \r\nL 95.457286 92.215344 \r\nL 95.393369 207.926208 \r\nL 95.49381 142.437073 \r\nL 95.575989 205.113792 \r\nL 95.579033 99.849047 \r\nL 95.597295 160.516896 \r\nL 95.655124 85.385188 \r\nL 95.694692 191.855255 \r\nL 95.706867 125.562572 \r\nL 95.773827 200.694279 \r\nL 95.819482 180.203814 \r\nL 95.926011 17.083636 \r\nL 95.865137 209.935078 \r\nL 95.932098 160.516896 \r\nL 96.023408 74.135521 \r\nL 95.996015 212.747494 \r\nL 96.047757 138.017561 \r\nL 96.078194 208.327982 \r\nL 96.069063 18.690732 \r\nL 96.157329 145.651264 \r\nL 96.160373 109.893392 \r\nL 96.178635 209.533304 \r\nL 96.263858 168.954146 \r\nL 96.324731 211.140399 \r\nL 96.291251 79.760355 \r\nL 96.370386 159.713348 \r\nL 96.443434 81.36745 \r\nL 96.437347 207.122661 \r\nL 96.455609 155.69561 \r\nL 96.516482 209.533304 \r\nL 96.479958 84.581641 \r\nL 96.565181 206.319113 \r\nL 96.656491 50.430865 \r\nL 96.674753 154.088514 \r\nL 96.744757 197.078315 \r\nL 96.750844 17.083636 \r\nL 96.784325 169.35592 \r\nL 96.823892 32.351042 \r\nL 96.82998 211.943947 \r\nL 96.89694 98.643725 \r\nL 96.924333 205.917339 \r\nL 97.009556 160.115122 \r\nL 97.07956 205.917339 \r\nL 97.04608 127.169667 \r\nL 97.109997 156.097384 \r\nL 97.155652 105.875654 \r\nL 97.17087 212.747494 \r\nL 97.219569 148.865455 \r\nL 97.307835 74.537295 \r\nL 97.332185 208.729756 \r\nL 97.350447 17.083636 \r\nL 97.356534 210.738625 \r\nL 97.4448 121.14306 \r\nL 97.450888 190.24816 \r\nL 97.481324 107.884523 \r\nL 97.554372 123.151929 \r\nL 97.572634 206.720887 \r\nL 97.636551 104.670333 \r\nL 97.666988 139.222882 \r\nL 97.688294 201.096053 \r\nL 97.736992 93.822439 \r\nL 97.779604 176.587849 \r\nL 97.877001 88.599379 \r\nL 97.880045 203.506696 \r\nL 97.889176 148.463681 \r\nL 97.931787 88.599379 \r\nL 97.989617 209.13153 \r\nL 97.998748 110.69694 \r\nL 98.099189 155.69561 \r\nL 98.102232 201.497827 \r\nL 98.157018 71.323104 \r\nL 98.208761 192.257029 \r\nL 98.220935 108.688071 \r\nL 98.245285 209.935078 \r\nL 98.318333 180.605588 \r\nL 98.400512 199.890732 \r\nL 98.348769 123.151929 \r\nL 98.41573 172.971885 \r\nL 98.418774 109.089845 \r\nL 98.497909 200.694279 \r\nL 98.522258 199.890732 \r\nL 98.561826 82.572772 \r\nL 98.607481 210.738625 \r\nL 98.644005 63.287627 \r\nL 98.720097 136.008692 \r\nL 98.726184 78.555033 \r\nL 98.808363 200.694279 \r\nL 98.829669 136.008692 \r\nL 98.878367 102.661463 \r\nL 98.850974 210.336851 \r\nL 98.933153 152.079645 \r\nL 98.957503 204.712018 \r\nL 99.000114 124.357251 \r\nL 99.042725 164.534634 \r\nL 99.0549 19.494279 \r\nL 99.079249 195.47122 \r\nL 99.155341 133.598049 \r\nL 99.261869 200.292506 \r\nL 99.207083 87.795831 \r\nL 99.264913 145.24949 \r\nL 99.353179 206.720887 \r\nL 99.307524 35.163459 \r\nL 99.365354 158.508027 \r\nL 99.465795 66.100044 \r\nL 99.374485 209.13153 \r\nL 99.47797 121.14306 \r\nL 99.490144 35.163459 \r\nL 99.529712 209.13153 \r\nL 99.584498 170.963016 \r\nL 99.654502 208.327982 \r\nL 99.642328 108.688071 \r\nL 99.681895 161.320443 \r\nL 99.684939 96.233082 \r\nL 99.788424 212.747494 \r\nL 99.794511 128.374989 \r\nL 99.864515 210.336851 \r\nL 99.824948 82.974545 \r\nL 99.91017 191.453481 \r\nL 99.93452 42.797162 \r\nL 99.919301 203.104922 \r\nL 100.02583 150.070776 \r\nL 100.050179 199.890732 \r\nL 100.129314 103.465011 \r\nL 100.135402 148.865455 \r\nL 100.20845 209.533304 \r\nL 100.156707 68.108914 \r\nL 100.244974 208.327982 \r\nL 100.318022 67.70714 \r\nL 100.290629 213.149268 \r\nL 100.354546 135.205144 \r\nL 100.388026 204.310244 \r\nL 100.442812 82.572772 \r\nL 100.464118 144.847716 \r\nL 100.552384 205.113792 \r\nL 100.488467 75.742616 \r\nL 100.567602 142.035299 \r\nL 100.582821 108.688071 \r\nL 100.579777 195.872993 \r\nL 100.671087 153.686741 \r\nL 100.674131 201.497827 \r\nL 100.762397 110.295166 \r\nL 100.780659 178.194945 \r\nL 100.786746 113.107583 \r\nL 100.862838 199.890732 \r\nL 100.893275 149.669002 \r\nL 100.923711 193.864124 \r\nL 100.990672 80.162129 \r\nL 101.00589 181.409135 \r\nL 101.081982 93.018891 \r\nL 101.109375 191.453481 \r\nL 101.118506 133.999823 \r\nL 101.167205 69.314235 \r\nL 101.136768 211.943947 \r\nL 101.225034 105.875654 \r\nL 101.316344 212.747494 \r\nL 101.298082 55.653925 \r\nL 101.334606 162.525765 \r\nL 101.33765 107.482749 \r\nL 101.352868 199.488958 \r\nL 101.447222 119.134191 \r\nL 101.526357 88.197605 \r\nL 101.453309 203.506696 \r\nL 101.547663 151.276098 \r\nL 101.623755 207.926208 \r\nL 101.587231 88.599379 \r\nL 101.660279 195.069446 \r\nL 101.757676 120.339512 \r\nL 101.708977 201.899601 \r\nL 101.769851 148.463681 \r\nL 101.7942 214.35459 \r\nL 101.788113 40.386519 \r\nL 101.876379 139.624656 \r\nL 101.882466 38.37765 \r\nL 101.897685 204.712018 \r\nL 101.985951 137.214013 \r\nL 102.065087 201.096053 \r\nL 102.031606 105.072106 \r\nL 102.09248 127.973215 \r\nL 102.129004 92.215344 \r\nL 102.147266 176.587849 \r\nL 102.180746 119.535965 \r\nL 102.272056 199.890732 \r\nL 102.235532 119.134191 \r\nL 102.293362 159.311574 \r\nL 102.296405 158.9098 \r\nL 102.299449 117.928869 \r\nL 102.317711 189.042838 \r\nL 102.405977 163.329313 \r\nL 102.497287 122.750155 \r\nL 102.424239 205.113792 \r\nL 102.518593 129.982084 \r\nL 102.58251 200.292506 \r\nL 102.606859 98.241951 \r\nL 102.634252 169.35592 \r\nL 102.716431 99.849047 \r\nL 102.664689 206.319113 \r\nL 102.746868 139.624656 \r\nL 102.762086 199.488958 \r\nL 102.759043 107.884523 \r\nL 102.859484 164.936408 \r\nL 102.899051 211.140399 \r\nL 102.966012 124.759024 \r\nL 103.057322 201.096053 \r\nL 102.984274 97.438404 \r\nL 103.078628 199.890732 \r\nL 103.133414 117.125322 \r\nL 103.102977 209.533304 \r\nL 103.191243 170.963016 \r\nL 103.22168 17.083636 \r\nL 103.227767 213.551042 \r\nL 103.300815 149.669002 \r\nL 103.355601 202.703149 \r\nL 103.306903 18.690732 \r\nL 103.410387 138.821109 \r\nL 103.465173 207.122661 \r\nL 103.468217 109.491619 \r\nL 103.507785 143.240621 \r\nL 103.544309 76.14439 \r\nL 103.532134 209.13153 \r\nL 103.617357 150.070776 \r\nL 103.714754 194.265898 \r\nL 103.708667 105.072106 \r\nL 103.720841 134.80337 \r\nL 103.815195 185.426874 \r\nL 103.833457 52.03796 \r\nL 103.927811 208.729756 \r\nL 103.900418 37.574102 \r\nL 103.946073 156.097384 \r\nL 103.961291 110.295166 \r\nL 104.006946 188.641064 \r\nL 104.052601 151.677871 \r\nL 104.1013 211.140399 \r\nL 104.125649 93.018891 \r\nL 104.153042 123.955477 \r\nL 104.247396 17.083636 \r\nL 104.229134 190.24816 \r\nL 104.25957 154.490288 \r\nL 104.271745 174.57898 \r\nL 104.274789 140.02643 \r\nL 104.332618 208.327982 \r\nL 104.305225 17.083636 \r\nL 104.384361 117.527095 \r\nL 104.387404 116.723548 \r\nL 104.430016 200.292506 \r\nL 104.436103 101.857916 \r\nL 104.50002 143.240621 \r\nL 104.512195 88.197605 \r\nL 104.509151 163.329313 \r\nL 104.551762 151.677871 \r\nL 104.563937 186.632195 \r\nL 104.630898 46.413126 \r\nL 104.658291 159.311574 \r\nL 104.725251 65.296497 \r\nL 104.676553 210.738625 \r\nL 104.767863 171.766563 \r\nL 104.810474 87.394058 \r\nL 104.83178 202.301375 \r\nL 104.880478 154.892062 \r\nL 104.883522 156.900931 \r\nL 104.892653 103.063237 \r\nL 104.89874 156.499157 \r\nL 104.901784 61.680532 \r\nL 104.968745 212.345721 \r\nL 105.008312 172.971885 \r\nL 105.102666 89.804701 \r\nL 105.026574 207.122661 \r\nL 105.133103 127.571441 \r\nL 105.187889 200.694279 \r\nL 105.181801 89.804701 \r\nL 105.242675 175.784302 \r\nL 105.327897 60.475211 \r\nL 105.337028 193.46235 \r\nL 105.35529 113.911131 \r\nL 105.428338 211.542173 \r\nL 105.422251 109.089845 \r\nL 105.467906 133.196275 \r\nL 105.483124 39.582971 \r\nL 105.480081 211.542173 \r\nL 105.577478 119.134191 \r\nL 105.647482 199.087184 \r\nL 105.620089 70.117783 \r\nL 105.68705 174.57898 \r\nL 105.693137 66.100044 \r\nL 105.784447 191.051707 \r\nL 105.799666 146.856585 \r\nL 105.848364 43.198936 \r\nL 105.820971 199.488958 \r\nL 105.851408 150.070776 \r\nL 105.854452 209.13153 \r\nL 105.894019 56.055698 \r\nL 105.957936 160.91867 \r\nL 106.034028 71.724878 \r\nL 105.991417 197.480089 \r\nL 106.070552 114.312905 \r\nL 106.1436 201.497827 \r\nL 106.155775 68.510687 \r\nL 106.180124 133.999823 \r\nL 106.222735 210.738625 \r\nL 106.225779 109.491619 \r\nL 106.259259 124.759024 \r\nL 106.317089 99.447273 \r\nL 106.280565 201.497827 \r\nL 106.362744 127.169667 \r\nL 106.423617 207.524435 \r\nL 106.399268 99.447273 \r\nL 106.47536 168.552373 \r\nL 106.575801 117.125322 \r\nL 106.517971 210.738625 \r\nL 106.584932 142.838847 \r\nL 106.612325 208.327982 \r\nL 106.591019 112.304035 \r\nL 106.697547 163.329313 \r\nL 106.706678 45.207805 \r\nL 106.761464 203.104922 \r\nL 106.807119 146.454812 \r\nL 106.834512 210.336851 \r\nL 106.852774 81.769224 \r\nL 106.913648 125.562572 \r\nL 107.001914 198.68541 \r\nL 106.941041 99.447273 \r\nL 107.020176 126.36612 \r\nL 107.02322 89.001153 \r\nL 107.11453 209.13153 \r\nL 107.126704 168.150599 \r\nL 107.199752 199.488958 \r\nL 107.141923 115.518226 \r\nL 107.230189 184.623326 \r\nL 107.284975 99.849047 \r\nL 107.248451 188.641064 \r\nL 107.339761 131.187406 \r\nL 107.382372 196.274767 \r\nL 107.348892 105.47388 \r\nL 107.449333 171.766563 \r\nL 107.504119 112.304035 \r\nL 107.45542 203.506696 \r\nL 107.555861 171.364789 \r\nL 107.558905 196.676541 \r\nL 107.613691 42.797162 \r\nL 107.665433 183.819778 \r\nL 107.756743 64.091175 \r\nL 107.741525 198.283636 \r\nL 107.778049 150.874324 \r\nL 107.799355 207.122661 \r\nL 107.796311 90.206475 \r\nL 107.881534 135.205144 \r\nL 107.988062 108.688071 \r\nL 107.960669 200.292506 \r\nL 107.991106 124.759024 \r\nL 108.030673 207.122661 \r\nL 108.021542 31.949268 \r\nL 108.100678 144.044169 \r\nL 108.179813 103.063237 \r\nL 108.125027 209.533304 \r\nL 108.207206 114.714678 \r\nL 108.225468 183.016231 \r\nL 108.292429 95.429534 \r\nL 108.316778 154.490288 \r\nL 108.359389 67.305366 \r\nL 108.331996 195.872993 \r\nL 108.42635 140.02643 \r\nL 108.532878 201.096053 \r\nL 108.505485 117.125322 \r\nL 108.535922 150.070776 \r\nL 108.563315 90.206475 \r\nL 108.618101 199.087184 \r\nL 108.645494 123.955477 \r\nL 108.675931 111.098714 \r\nL 108.75811 203.90847 \r\nL 108.855507 101.456142 \r\nL 108.870725 152.883193 \r\nL 108.8829 201.096053 \r\nL 108.885944 102.25969 \r\nL 108.931599 110.69694 \r\nL 108.965079 67.70714 \r\nL 108.998559 209.533304 \r\nL 109.016821 157.302705 \r\nL 109.086826 203.104922 \r\nL 109.083782 85.786962 \r\nL 109.117262 140.829978 \r\nL 109.19031 17.083636 \r\nL 109.181179 201.096053 \r\nL 109.226834 167.347051 \r\nL 109.333363 211.542173 \r\nL 109.239009 110.69694 \r\nL 109.342494 210.738625 \r\nL 109.406411 121.946608 \r\nL 109.455109 139.222882 \r\nL 109.564681 208.729756 \r\nL 109.540332 117.527095 \r\nL 109.567725 166.141729 \r\nL 109.659035 74.537295 \r\nL 109.640773 211.542173 \r\nL 109.680341 152.883193 \r\nL 109.76252 211.140399 \r\nL 109.741214 110.69694 \r\nL 109.789913 152.883193 \r\nL 109.856874 212.747494 \r\nL 109.890354 91.81357 \r\nL 109.981664 210.336851 \r\nL 110.00297 190.649933 \r\nL 110.042537 102.25969 \r\nL 110.112542 169.35592 \r\nL 110.212983 195.872993 \r\nL 110.139935 103.465011 \r\nL 110.216026 145.651264 \r\nL 110.243419 95.831308 \r\nL 110.270812 211.542173 \r\nL 110.325598 112.705809 \r\nL 110.34386 197.881863 \r\nL 110.352991 107.080976 \r\nL 110.43517 127.973215 \r\nL 110.471694 116.723548 \r\nL 110.444301 191.453481 \r\nL 110.474738 148.061907 \r\nL 110.483869 212.345721 \r\nL 110.523437 66.903592 \r\nL 110.58431 125.562572 \r\nL 110.684751 208.327982 \r\nL 110.599528 113.911131 \r\nL 110.699969 168.552373 \r\nL 110.769974 93.822439 \r\nL 110.727362 196.274767 \r\nL 110.812585 133.999823 \r\nL 110.897808 212.345721 \r\nL 110.843022 55.653925 \r\nL 110.922157 129.982084 \r\nL 110.967812 109.893392 \r\nL 110.961725 176.989623 \r\nL 110.998249 119.937738 \r\nL 111.001292 209.13153 \r\nL 111.049991 109.491619 \r\nL 111.107821 112.705809 \r\nL 111.202174 206.319113 \r\nL 111.217393 162.927539 \r\nL 111.235655 100.25082 \r\nL 111.250873 191.855255 \r\nL 111.330008 138.821109 \r\nL 111.339139 143.642395 \r\nL 111.336096 115.518226 \r\nL 111.34827 139.222882 \r\nL 111.357401 98.241951 \r\nL 111.366532 197.881863 \r\nL 111.457842 138.017561 \r\nL 111.466973 212.747494 \r\nL 111.479148 95.027761 \r\nL 111.570458 170.159468 \r\nL 111.655681 98.241951 \r\nL 111.582633 182.212683 \r\nL 111.683074 159.713348 \r\nL 111.743947 107.080976 \r\nL 111.71351 191.051707 \r\nL 111.750034 176.989623 \r\nL 111.774384 195.069446 \r\nL 111.765253 126.36612 \r\nL 111.789602 135.205144 \r\nL 111.850475 102.25969 \r\nL 111.823082 210.336851 \r\nL 111.899174 123.955477 \r\nL 111.978309 195.47122 \r\nL 111.923523 103.465011 \r\nL 112.008746 119.535965 \r\nL 112.030052 207.122661 \r\nL 112.066576 56.457472 \r\nL 112.118318 171.364789 \r\nL 112.191366 76.947938 \r\nL 112.185279 197.881863 \r\nL 112.230934 115.92 \r\nL 112.276589 207.524435 \r\nL 112.337462 101.054368 \r\nL 112.349637 153.284967 \r\nL 112.370942 74.135521 \r\nL 112.367899 203.506696 \r\nL 112.459209 153.284967 \r\nL 112.489645 199.488958 \r\nL 112.556606 78.555033 \r\nL 112.562693 130.383858 \r\nL 112.599217 78.153259 \r\nL 112.571824 191.453481 \r\nL 112.666178 102.25969 \r\nL 112.772706 209.533304 \r\nL 112.769663 17.083636 \r\nL 112.778794 159.713348 \r\nL 112.812274 79.358581 \r\nL 112.803143 211.140399 \r\nL 112.894453 127.169667 \r\nL 112.976632 211.943947 \r\nL 112.912715 82.974545 \r\nL 113.004025 154.088514 \r\nL 113.070986 90.206475 \r\nL 113.067942 212.345721 \r\nL 113.110553 168.552373 \r\nL 113.171427 204.310244 \r\nL 113.159252 93.822439 \r\nL 113.210994 126.36612 \r\nL 113.226213 46.8149 \r\nL 113.256649 203.506696 \r\nL 113.311435 139.222882 \r\nL 113.408833 207.926208 \r\nL 113.390571 44.404257 \r\nL 113.421007 168.552373 \r\nL 113.436226 94.224213 \r\nL 113.497099 192.257029 \r\nL 113.530579 136.812239 \r\nL 113.603627 205.917339 \r\nL 113.588409 32.351042 \r\nL 113.634064 158.106253 \r\nL 113.637108 72.528426 \r\nL 113.734505 190.649933 \r\nL 113.743636 158.508027 \r\nL 113.801466 196.274767 \r\nL 113.758854 49.627317 \r\nL 113.850164 150.874324 \r\nL 113.862339 94.224213 \r\nL 113.898863 210.336851 \r\nL 113.956693 115.116452 \r\nL 113.984086 194.667672 \r\nL 114.002348 86.188736 \r\nL 114.069308 161.320443 \r\nL 114.102789 199.087184 \r\nL 114.139313 70.117783 \r\nL 114.163662 134.401596 \r\nL 114.215404 82.170998 \r\nL 114.251928 203.90847 \r\nL 114.273234 158.106253 \r\nL 114.32802 109.089845 \r\nL 114.358457 195.47122 \r\nL 114.382806 133.196275 \r\nL 114.422374 198.68541 \r\nL 114.449767 113.509357 \r\nL 114.486291 127.973215 \r\nL 114.56847 17.083636 \r\nL 114.538033 202.301375 \r\nL 114.592819 111.098714 \r\nL 114.620212 213.551042 \r\nL 114.611081 59.269889 \r\nL 114.702391 180.605588 \r\nL 114.711522 82.572772 \r\nL 114.708478 203.90847 \r\nL 114.815007 132.794501 \r\nL 114.827181 191.051707 \r\nL 114.903273 56.859246 \r\nL 114.921535 177.793171 \r\nL 114.982408 70.519557 \r\nL 114.930666 213.149268 \r\nL 115.031107 174.980754 \r\nL 115.095024 17.083636 \r\nL 115.076762 208.327982 \r\nL 115.137635 196.274767 \r\nL 115.204596 91.81357 \r\nL 115.14981 203.506696 \r\nL 115.259382 159.311574 \r\nL 115.286775 101.456142 \r\nL 115.36591 207.926208 \r\nL 115.466351 84.581641 \r\nL 115.478526 124.759024 \r\nL 115.578967 201.899601 \r\nL 115.524181 17.887184 \r\nL 115.588098 112.304035 \r\nL 115.652015 205.113792 \r\nL 115.603316 17.083636 \r\nL 115.69767 171.364789 \r\nL 115.782893 92.617118 \r\nL 115.709845 203.104922 \r\nL 115.807242 185.426874 \r\nL 115.91377 88.599379 \r\nL 115.877246 196.274767 \r\nL 115.922901 105.875654 \r\nL 115.968556 199.087184 \r\nL 115.932032 82.572772 \r\nL 116.035517 172.168337 \r\nL 116.038561 201.497827 \r\nL 116.068997 70.92133 \r\nL 116.145089 193.864124 \r\nL 116.21205 78.153259 \r\nL 116.239443 210.336851 \r\nL 116.257705 124.357251 \r\nL 116.300316 189.846386 \r\nL 116.288141 46.8149 \r\nL 116.352058 179.400266 \r\nL 116.431194 39.582971 \r\nL 116.391626 188.641064 \r\nL 116.46163 80.162129 \r\nL 116.507285 212.345721 \r\nL 116.510329 39.181197 \r\nL 116.574246 152.883193 \r\nL 116.592508 205.917339 \r\nL 116.61077 17.083636 \r\nL 116.680774 142.437073 \r\nL 116.686862 36.770554 \r\nL 116.695993 209.935078 \r\nL 116.787303 112.705809 \r\nL 116.887744 212.345721 \r\nL 116.799477 17.083636 \r\nL 116.899918 168.150599 \r\nL 116.902962 206.720887 \r\nL 116.954704 95.429534 \r\nL 117.003403 160.115122 \r\nL 117.006447 31.949268 \r\nL 117.027752 210.738625 \r\nL 117.112975 104.670333 \r\nL 117.225591 204.712018 \r\nL 117.176892 56.457472 \r\nL 117.228635 138.821109 \r\nL 117.30777 87.795831 \r\nL 117.262115 199.488958 \r\nL 117.335163 130.785632 \r\nL 117.414298 190.649933 \r\nL 117.368643 86.59051 \r\nL 117.441691 128.776763 \r\nL 117.517783 35.163459 \r\nL 117.484303 200.292506 \r\nL 117.551263 114.312905 \r\nL 117.5817 212.345721 \r\nL 117.563438 89.001153 \r\nL 117.669966 123.955477 \r\nL 117.724752 17.083636 \r\nL 117.676054 183.418004 \r\nL 117.779538 123.955477 \r\nL 117.785626 176.587849 \r\nL 117.803888 17.083636 \r\nL 117.870848 77.349712 \r\nL 117.873892 27.93153 \r\nL 117.943896 178.998492 \r\nL 117.974333 86.188736 \r\nL 117.977377 193.864124 \r\nL 117.989551 17.083636 \r\nL 118.086949 163.329313 \r\nL 118.120429 21.904922 \r\nL 118.175215 197.078315 \r\nL 118.190433 188.641064 \r\nL 118.233045 205.515565 \r\nL 118.223914 34.359911 \r\nL 118.284787 130.785632 \r\nL 118.318267 78.956807 \r\nL 118.324355 190.649933 \r\nL 118.394359 100.25082 \r\nL 118.497844 200.292506 \r\nL 118.415665 99.447273 \r\nL 118.503931 107.482749 \r\nL 118.506975 108.688071 \r\nL 118.531324 211.943947 \r\nL 118.589154 34.761685 \r\nL 118.616547 100.25082 \r\nL 118.680464 197.078315 \r\nL 118.665245 21.503149 \r\nL 118.726119 141.231752 \r\nL 118.796123 64.091175 \r\nL 118.805254 195.47122 \r\nL 118.835691 132.392727 \r\nL 118.939175 163.731086 \r\nL 118.89352 80.965676 \r\nL 118.945263 149.267228 \r\nL 118.966568 21.503149 \r\nL 119.033529 212.747494 \r\nL 119.051791 169.35592 \r\nL 119.143101 203.90847 \r\nL 119.127883 45.609579 \r\nL 119.155276 163.329313 \r\nL 119.252673 17.083636 \r\nL 119.161363 209.13153 \r\nL 119.270935 82.170998 \r\nL 119.307459 194.265898 \r\nL 119.334852 74.537295 \r\nL 119.383551 133.196275 \r\nL 119.392682 31.949268 \r\nL 119.435293 190.649933 \r\nL 119.487035 123.553703 \r\nL 119.59052 200.292506 \r\nL 119.55704 75.340843 \r\nL 119.596607 134.80337 \r\nL 119.630088 189.444612 \r\nL 119.605738 93.822439 \r\nL 119.703136 122.750155 \r\nL 119.706179 122.348381 \r\nL 119.71531 133.999823 \r\nL 119.748791 201.096053 \r\nL 119.727485 67.70714 \r\nL 119.824882 143.642395 \r\nL 119.919236 106.277428 \r\nL 119.858363 203.104922 \r\nL 119.934454 146.856585 \r\nL 120.034895 204.310244 \r\nL 119.958804 84.179867 \r\nL 120.037939 125.160798 \r\nL 120.089681 86.59051 \r\nL 120.044026 207.524435 \r\nL 120.114031 119.937738 \r\nL 120.153598 202.703149 \r\nL 120.168817 61.278758 \r\nL 120.226646 196.676541 \r\nL 120.275345 72.9302 \r\nL 120.342306 81.36745 \r\nL 120.418397 196.274767 \r\nL 120.448834 46.8149 \r\nL 120.457965 178.194945 \r\nL 120.467096 21.904922 \r\nL 120.552319 211.140399 \r\nL 120.567537 168.954146 \r\nL 120.631454 46.8149 \r\nL 120.658847 173.775432 \r\nL 120.683196 105.072106 \r\nL 120.692327 194.265898 \r\nL 120.737982 17.083636 \r\nL 120.792768 151.276098 \r\nL 120.893209 76.546164 \r\nL 120.862773 205.515565 \r\nL 120.90234 154.088514 \r\nL 120.941908 189.042838 \r\nL 120.984519 49.225543 \r\nL 120.999738 105.47388 \r\nL 121.002781 60.475211 \r\nL 121.097135 191.051707 \r\nL 121.103222 127.973215 \r\nL 121.164096 208.729756 \r\nL 121.133659 91.411796 \r\nL 121.212794 144.847716 \r\nL 121.252362 66.501818 \r\nL 121.270624 196.676541 \r\nL 121.32541 104.268559 \r\nL 121.401502 193.060576 \r\nL 121.407589 61.680532 \r\nL 121.422807 111.500488 \r\nL 121.495855 64.894723 \r\nL 121.462375 187.435743 \r\nL 121.526292 104.670333 \r\nL 121.611515 180.203814 \r\nL 121.614558 68.108914 \r\nL 121.635864 80.563902 \r\nL 121.745436 203.90847 \r\nL 121.644995 74.537295 \r\nL 121.751523 181.810909 \r\nL 121.763698 44.404257 \r\nL 121.842833 190.24816 \r\nL 121.861095 138.419335 \r\nL 121.903707 206.319113 \r\nL 121.918925 34.359911 \r\nL 121.955449 107.482749 \r\nL 121.958493 37.975876 \r\nL 121.991973 208.729756 \r\nL 122.061977 119.535965 \r\nL 122.098501 185.0251 \r\nL 122.138069 28.735078 \r\nL 122.171549 153.284967 \r\nL 122.275034 76.14439 \r\nL 122.177637 195.069446 \r\nL 122.281121 150.070776 \r\nL 122.372431 95.831308 \r\nL 122.293296 201.497827 \r\nL 122.393737 98.241951 \r\nL 122.463741 206.720887 \r\nL 122.427217 86.992284 \r\nL 122.503309 94.224213 \r\nL 122.515484 198.283636 \r\nL 122.57027 44.002483 \r\nL 122.615925 167.748825 \r\nL 122.701147 69.314235 \r\nL 122.722453 194.667672 \r\nL 122.731584 77.751486 \r\nL 122.768108 199.890732 \r\nL 122.780283 54.448603 \r\nL 122.847243 161.722217 \r\nL 122.880724 50.430865 \r\nL 122.853331 187.837517 \r\nL 122.956815 72.528426 \r\nL 122.962903 205.917339 \r\nL 123.02682 64.492949 \r\nL 123.069431 175.784302 \r\nL 123.121173 73.733747 \r\nL 123.154654 209.935078 \r\nL 123.179003 150.47255 \r\nL 123.18509 200.694279 \r\nL 123.200309 60.073437 \r\nL 123.282488 151.677871 \r\nL 123.285531 57.26102 \r\nL 123.361623 207.524435 \r\nL 123.395103 101.054368 \r\nL 123.489457 197.480089 \r\nL 123.422496 71.323104 \r\nL 123.504675 163.329313 \r\nL 123.547287 90.206475 \r\nL 123.586854 193.060576 \r\nL 123.614247 133.999823 \r\nL 123.647728 75.742616 \r\nL 123.723819 203.104922 \r\nL 123.763387 81.36745 \r\nL 123.836435 114.714678 \r\nL 123.897308 197.480089 \r\nL 123.942963 17.083636 \r\nL 124.028186 198.68541 \r\nL 124.052535 136.410466 \r\nL 124.152976 65.296497 \r\nL 124.107321 200.292506 \r\nL 124.165151 95.429534 \r\nL 124.171238 110.69694 \r\nL 124.177326 78.956807 \r\nL 124.232112 211.140399 \r\nL 124.286898 166.543503 \r\nL 124.393426 94.625987 \r\nL 124.350815 183.016231 \r\nL 124.39647 180.605588 \r\nL 124.475605 77.349712 \r\nL 124.451256 194.265898 \r\nL 124.515173 99.849047 \r\nL 124.609526 197.881863 \r\nL 124.530391 54.850377 \r\nL 124.630832 176.186075 \r\nL 124.661269 65.698271 \r\nL 124.728229 198.283636 \r\nL 124.743448 95.831308 \r\nL 124.828671 205.515565 \r\nL 124.801278 62.885854 \r\nL 124.856064 127.169667 \r\nL 124.8865 70.117783 \r\nL 124.929112 198.68541 \r\nL 124.962592 141.231752 \r\nL 125.041727 203.506696 \r\nL 124.983898 74.939069 \r\nL 125.06912 117.125322 \r\nL 125.133037 66.501818 \r\nL 125.12695 197.480089 \r\nL 125.181736 97.438404 \r\nL 125.206085 201.899601 \r\nL 125.230435 78.153259 \r\nL 125.294352 142.437073 \r\nL 125.300439 201.497827 \r\nL 125.306526 82.170998 \r\nL 125.406967 181.409135 \r\nL 125.449579 20.297827 \r\nL 125.510452 204.712018 \r\nL 125.519583 121.946608 \r\nL 125.595675 199.087184 \r\nL 125.601762 81.769224 \r\nL 125.629155 129.982084 \r\nL 125.64133 17.083636 \r\nL 125.656548 212.345721 \r\nL 125.738727 132.392727 \r\nL 125.811775 195.872993 \r\nL 125.805688 47.216674 \r\nL 125.817862 130.383858 \r\nL 125.820906 33.958137 \r\nL 125.924391 194.667672 \r\nL 125.991351 17.083636 \r\nL 125.970046 202.301375 \r\nL 126.046137 122.750155 \r\nL 126.137447 186.230421 \r\nL 126.122229 70.519557 \r\nL 126.155709 132.794501 \r\nL 126.16484 85.786962 \r\nL 126.177015 195.069446 \r\nL 126.259194 131.187406 \r\nL 126.271369 203.104922 \r\nL 126.353548 85.786962 \r\nL 126.37181 178.998492 \r\nL 126.453989 86.992284 \r\nL 126.472251 209.533304 \r\nL 126.55443 81.769224 \r\nL 126.584866 133.196275 \r\nL 126.633565 199.087184 \r\nL 126.603128 63.689401 \r\nL 126.694438 104.268559 \r\nL 126.706613 209.13153 \r\nL 126.7127 70.117783 \r\nL 126.807054 158.9098 \r\nL 126.886189 78.153259 \r\nL 126.840534 201.497827 \r\nL 126.916626 132.392727 \r\nL 127.001849 201.497827 \r\nL 126.931844 82.974545 \r\nL 127.023154 138.017561 \r\nL 127.074897 102.661463 \r\nL 127.111421 205.917339 \r\nL 127.13577 107.080976 \r\nL 127.150988 168.954146 \r\nL 127.199687 74.135521 \r\nL 127.248386 141.231752 \r\nL 127.26056 193.864124 \r\nL 127.312303 88.599379 \r\nL 127.354914 184.623326 \r\nL 127.370132 44.806031 \r\nL 127.418831 195.872993 \r\nL 127.464486 155.69561 \r\nL 127.50101 210.336851 \r\nL 127.546665 41.59184 \r\nL 127.567971 136.410466 \r\nL 127.589276 62.082306 \r\nL 127.59232 204.310244 \r\nL 127.677543 115.518226 \r\nL 127.695805 77.349712 \r\nL 127.74146 185.0251 \r\nL 127.759722 17.083636 \r\nL 127.851032 68.510687 \r\nL 127.878425 199.087184 \r\nL 127.887556 17.083636 \r\nL 127.963647 145.24949 \r\nL 128.061045 41.59184 \r\nL 128.064088 212.747494 \r\nL 128.073219 42.395388 \r\nL 128.109743 184.623326 \r\nL 128.1067 17.083636 \r\nL 128.185835 143.240621 \r\nL 128.201053 89.001153 \r\nL 128.252796 195.47122 \r\nL 128.295407 111.098714 \r\nL 128.3228 189.042838 \r\nL 128.383673 41.190067 \r\nL 128.404979 152.481419 \r\nL 128.462809 32.351042 \r\nL 128.423241 194.265898 \r\nL 128.514551 142.035299 \r\nL 128.56325 208.729756 \r\nL 128.566293 51.234412 \r\nL 128.624123 150.47255 \r\nL 128.730651 46.011353 \r\nL 128.715433 208.327982 \r\nL 128.736739 103.465011 \r\nL 128.751957 172.971885 \r\nL 128.74587 80.162129 \r\nL 128.803699 140.428204 \r\nL 128.858485 33.958137 \r\nL 128.864573 204.712018 \r\nL 128.913271 151.276098 \r\nL 128.919359 192.658803 \r\nL 128.998494 63.287627 \r\nL 129.016756 110.295166 \r\nL 129.077629 60.876984 \r\nL 129.025887 186.230421 \r\nL 129.114153 117.928869 \r\nL 129.117197 166.945277 \r\nL 129.175027 50.832639 \r\nL 129.223725 161.320443 \r\nL 129.321123 63.287627 \r\nL 129.308948 199.890732 \r\nL 129.333297 84.983415 \r\nL 129.357647 198.283636 \r\nL 129.409389 53.243282 \r\nL 129.442869 145.24949 \r\nL 129.518961 20.297827 \r\nL 129.491568 197.078315 \r\nL 129.549398 161.722217 \r\nL 129.640708 202.301375 \r\nL 129.610271 33.556364 \r\nL 129.655926 179.80204 \r\nL 129.716799 19.092506 \r\nL 129.668101 187.033969 \r\nL 129.765498 82.974545 \r\nL 129.786804 205.917339 \r\nL 129.811153 61.278758 \r\nL 129.878114 181.409135 \r\nL 129.890288 42.797162 \r\nL 129.957249 202.703149 \r\nL 129.990729 58.064568 \r\nL 130.097258 194.667672 \r\nL 130.02421 18.690732 \r\nL 130.100301 80.162129 \r\nL 130.109432 212.345721 \r\nL 130.152044 17.083636 \r\nL 130.212917 136.812239 \r\nL 130.249441 31.145721 \r\nL 130.258572 210.738625 \r\nL 130.316402 155.69561 \r\nL 130.419886 212.747494 \r\nL 130.395537 67.305366 \r\nL 130.429017 174.980754 \r\nL 130.465541 62.885854 \r\nL 130.520327 207.122661 \r\nL 130.541633 144.847716 \r\nL 130.63903 197.078315 \r\nL 130.611637 53.243282 \r\nL 130.648161 132.392727 \r\nL 130.715122 78.153259 \r\nL 130.727297 199.488958 \r\nL 130.757733 112.705809 \r\nL 130.818607 52.03796 \r\nL 130.876436 197.480089 \r\nL 130.97079 55.252151 \r\nL 130.989052 158.106253 \r\nL 131.034707 17.083636 \r\nL 131.086449 188.23929 \r\nL 131.098624 167.748825 \r\nL 131.122973 60.475211 \r\nL 131.126017 205.515565 \r\nL 131.214283 135.205144 \r\nL 131.317768 203.90847 \r\nL 131.253851 54.046829 \r\nL 131.323855 123.151929 \r\nL 131.378641 57.662794 \r\nL 131.409078 177.391397 \r\nL 131.430384 158.508027 \r\nL 131.512563 93.822439 \r\nL 131.451689 196.676541 \r\nL 131.536912 97.840177 \r\nL 131.558218 195.47122 \r\nL 131.582567 62.48408 \r\nL 131.649528 157.704479 \r\nL 131.722576 17.083636 \r\nL 131.658659 197.881863 \r\nL 131.762143 79.358581 \r\nL 131.783449 198.68541 \r\nL 131.768231 17.083636 \r\nL 131.871715 150.874324 \r\nL 131.874759 31.145721 \r\nL 131.969113 200.694279 \r\nL 131.981287 168.552373 \r\nL 132.029986 17.083636 \r\nL 132.090859 193.46235 \r\nL 132.093903 92.617118 \r\nL 132.15782 54.850377 \r\nL 132.203475 199.488958 \r\nL 132.28261 66.100044 \r\nL 132.279567 207.926208 \r\nL 132.313047 154.088514 \r\nL 132.36479 206.720887 \r\nL 132.370877 113.911131 \r\nL 132.389139 175.382528 \r\nL 132.43175 21.904922 \r\nL 132.428707 207.524435 \r\nL 132.498711 84.179867 \r\nL 132.568715 196.274767 \r\nL 132.516973 70.519557 \r\nL 132.61437 176.186075 \r\nL 132.626545 80.162129 \r\nL 132.653938 203.506696 \r\nL 132.733073 105.875654 \r\nL 132.775685 207.926208 \r\nL 132.800034 66.903592 \r\nL 132.842645 109.089845 \r\nL 132.882213 194.265898 \r\nL 132.906562 74.939069 \r\nL 132.943086 139.222882 \r\nL 132.955261 48.020222 \r\nL 133.013091 185.426874 \r\nL 133.052658 84.581641 \r\nL 133.156143 212.747494 \r\nL 133.089182 34.359911 \r\nL 133.165274 159.311574 \r\nL 133.174405 85.786962 \r\nL 133.250497 191.855255 \r\nL 133.268759 170.159468 \r\nL 133.271802 211.943947 \r\nL 133.350938 54.046829 \r\nL 133.375287 117.125322 \r\nL 133.472684 45.609579 \r\nL 133.387462 212.345721 \r\nL 133.484859 105.875654 \r\nL 133.490946 188.23929 \r\nL 133.548776 17.083636 \r\nL 133.594431 131.58918 \r\nL 133.679654 19.092506 \r\nL 133.664435 192.658803 \r\nL 133.700959 170.963016 \r\nL 133.704003 201.497827 \r\nL 133.761833 56.859246 \r\nL 133.810531 173.775432 \r\nL 133.868361 52.439734 \r\nL 133.898798 185.0251 \r\nL 133.920103 89.402927 \r\nL 133.971846 204.712018 \r\nL 133.993151 76.546164 \r\nL 134.032719 195.872993 \r\nL 134.111854 32.351042 \r\nL 134.148378 114.312905 \r\nL 134.157509 60.475211 \r\nL 134.203164 184.221552 \r\nL 134.242732 97.840177 \r\nL 134.321867 203.104922 \r\nL 134.267081 54.046829 \r\nL 134.352304 198.283636 \r\nL 134.382741 17.887184 \r\nL 134.46492 135.205144 \r\nL 134.53188 31.145721 \r\nL 134.486225 194.667672 \r\nL 134.574492 113.911131 \r\nL 134.592754 199.488958 \r\nL 134.662758 33.15459 \r\nL 134.68102 115.92 \r\nL 134.684064 25.922661 \r\nL 134.735806 184.623326 \r\nL 134.787548 82.974545 \r\nL 134.790592 204.310244 \r\nL 134.842334 65.698271 \r\nL 134.89712 125.964346 \r\nL 134.95495 43.60071 \r\nL 134.991474 203.104922 \r\nL 135.009736 79.760355 \r\nL 135.098002 203.506696 \r\nL 135.085828 50.029091 \r\nL 135.119308 113.107583 \r\nL 135.204531 46.011353 \r\nL 135.201487 158.9098 \r\nL 135.222793 119.937738 \r\nL 135.280622 203.104922 \r\nL 135.32019 52.03796 \r\nL 135.335408 162.123991 \r\nL 135.371932 201.899601 \r\nL 135.359758 49.627317 \r\nL 135.420631 152.481419 \r\nL 135.448024 17.887184 \r\nL 135.460199 196.274767 \r\nL 135.533247 37.172328 \r\nL 135.551509 211.542173 \r\nL 135.584989 26.726208 \r\nL 135.645862 183.016231 \r\nL 135.654993 56.457472 \r\nL 135.755434 201.899601 \r\nL 135.804133 39.984745 \r\nL 135.861963 212.345721 \r\nL 135.865006 188.23929 \r\nL 135.86805 209.533304 \r\nL 135.898487 61.680532 \r\nL 135.965447 116.723548 \r\nL 136.035452 199.087184 \r\nL 135.998928 20.297827 \r\nL 136.05067 85.385188 \r\nL 136.132849 17.083636 \r\nL 136.08415 191.453481 \r\nL 136.157198 71.323104 \r\nL 136.227203 207.926208 \r\nL 136.184591 38.37765 \r\nL 136.26677 125.562572 \r\nL 136.272858 195.47122 \r\nL 136.379386 33.556364 \r\nL 136.409823 210.336851 \r\nL 136.394604 17.083636 \r\nL 136.492002 89.402927 \r\nL 136.543744 193.864124 \r\nL 136.574181 32.351042 \r\nL 136.601574 148.061907 \r\nL 136.616792 17.083636 \r\nL 136.653316 211.140399 \r\nL 136.711146 138.017561 \r\nL 136.772019 188.641064 \r\nL 136.74767 64.492949 \r\nL 136.817674 136.008692 \r\nL 136.90594 69.716009 \r\nL 136.881591 182.212683 \r\nL 136.924202 111.500488 \r\nL 136.978988 195.47122 \r\nL 137.009425 56.055698 \r\nL 137.033774 76.546164 \r\nL 137.097691 51.234412 \r\nL 137.106822 195.47122 \r\nL 137.152477 17.083636 \r\nL 137.219438 93.822439 \r\nL 137.2377 206.319113 \r\nL 137.286399 22.306696 \r\nL 137.325966 68.912461 \r\nL 137.395971 17.887184 \r\nL 137.347272 191.453481 \r\nL 137.435538 42.797162 \r\nL 137.459888 193.060576 \r\nL 137.548154 87.795831 \r\nL 137.599896 66.903592 \r\nL 137.581634 211.542173 \r\nL 137.621202 141.633525 \r\nL 137.721643 209.935078 \r\nL 137.691206 17.083636 \r\nL 137.72773 114.312905 \r\nL 137.809909 193.46235 \r\nL 137.840346 66.501818 \r\nL 137.898176 205.515565 \r\nL 137.952962 166.141729 \r\nL 138.004704 29.940399 \r\nL 137.974267 202.301375 \r\nL 138.065577 105.072106 \r\nL 138.141669 199.488958 \r\nL 138.102101 73.733747 \r\nL 138.147756 113.911131 \r\nL 138.196455 17.083636 \r\nL 138.214717 207.926208 \r\nL 138.257328 56.055698 \r\nL 138.327333 200.694279 \r\nL 138.269503 17.083636 \r\nL 138.3669 191.855255 \r\nL 138.369944 71.724878 \r\nL 138.439948 197.480089 \r\nL 138.479516 107.884523 \r\nL 138.48256 190.649933 \r\nL 138.500822 45.609579 \r\nL 138.592132 148.865455 \r\nL 138.598219 22.306696 \r\nL 138.601263 210.738625 \r\nL 138.704747 119.535965 \r\nL 138.723009 210.336851 \r\nL 138.786926 91.81357 \r\nL 138.814319 165.739956 \r\nL 138.875193 80.162129 \r\nL 138.844756 194.265898 \r\nL 138.923891 154.892062 \r\nL 138.987808 213.149268 \r\nL 138.993896 75.742616 \r\nL 139.036507 191.453481 \r\nL 139.060856 71.323104 \r\nL 139.146079 183.418004 \r\nL 139.173472 67.305366 \r\nL 139.152166 196.274767 \r\nL 139.276957 143.642395 \r\nL 139.359136 195.069446 \r\nL 139.286088 25.520887 \r\nL 139.383485 125.562572 \r\nL 139.416965 66.100044 \r\nL 139.39566 206.720887 \r\nL 139.477839 72.528426 \r\nL 139.569149 17.083636 \r\nL 139.590454 204.310244 \r\nL 139.593498 206.319113 \r\nL 139.596542 164.13286 \r\nL 139.64524 17.083636 \r\nL 139.706114 189.042838 \r\nL 139.709157 111.500488 \r\nL 139.773074 17.083636 \r\nL 139.721332 195.872993 \r\nL 139.800467 132.392727 \r\nL 139.897865 197.480089 \r\nL 139.82786 89.804701 \r\nL 139.906996 171.766563 \r\nL 139.910039 58.868115 \r\nL 139.937432 197.881863 \r\nL 140.019612 79.760355 \r\nL 140.113965 195.872993 \r\nL 140.110922 17.083636 \r\nL 140.138315 172.168337 \r\nL 140.141358 74.135521 \r\nL 140.241799 213.952816 \r\nL 140.247887 101.456142 \r\nL 140.263105 208.729756 \r\nL 140.323978 19.494279 \r\nL 140.357459 101.857916 \r\nL 140.360502 103.465011 \r\nL 140.363546 77.751486 \r\nL 140.467031 212.747494 \r\nL 140.372677 46.413126 \r\nL 140.473118 127.571441 \r\nL 140.537035 65.296497 \r\nL 140.488336 195.872993 \r\nL 140.576603 182.212683 \r\nL 140.649651 195.069446 \r\nL 140.613127 74.135521 \r\nL 140.652694 174.57898 \r\nL 140.704437 51.636186 \r\nL 140.674 201.096053 \r\nL 140.76531 133.598049 \r\nL 140.832271 195.872993 \r\nL 140.847489 76.14439 \r\nL 140.874882 188.23929 \r\nL 140.887057 55.252151 \r\nL 140.963148 203.90847 \r\nL 140.987498 135.205144 \r\nL 141.087939 206.720887 \r\nL 141.002716 22.70847 \r\nL 141.09707 189.042838 \r\nL 141.197511 62.885854 \r\nL 141.194467 194.265898 \r\nL 141.206642 74.537295 \r\nL 141.218816 183.819778 \r\nL 141.319257 136.812239 \r\nL 141.352738 17.083636 \r\nL 141.419698 199.087184 \r\nL 141.498834 17.083636 \r\nL 141.489703 211.140399 \r\nL 141.532314 80.965676 \r\nL 141.608406 199.890732 \r\nL 141.611449 17.887184 \r\nL 141.641886 78.956807 \r\nL 141.675366 210.336851 \r\nL 141.672323 17.083636 \r\nL 141.751458 115.92 \r\nL 141.787982 17.083636 \r\nL 141.839724 205.917339 \r\nL 141.864074 99.849047 \r\nL 141.964515 189.846386 \r\nL 141.897554 48.020222 \r\nL 141.973646 169.757694 \r\nL 141.98582 37.574102 \r\nL 142.064956 184.221552 \r\nL 142.089305 38.779424 \r\nL 142.159309 194.265898 \r\nL 142.119742 31.949268 \r\nL 142.201921 134.80337 \r\nL 142.241488 46.413126 \r\nL 142.232357 203.506696 \r\nL 142.265838 93.420665 \r\nL 142.320624 199.087184 \r\nL 142.332798 48.823769 \r\nL 142.37541 111.098714 \r\nL 142.478894 199.890732 \r\nL 142.396715 48.020222 \r\nL 142.484982 120.741286 \r\nL 142.488025 21.503149 \r\nL 142.503244 201.497827 \r\nL 142.59151 74.939069 \r\nL 142.597597 203.506696 \r\nL 142.701082 53.645055 \r\nL 142.704126 146.454812 \r\nL 142.743693 44.002483 \r\nL 142.801523 186.230421 \r\nL 142.813698 87.394058 \r\nL 142.868484 199.890732 \r\nL 142.850222 52.841508 \r\nL 142.926313 193.46235 \r\nL 142.944575 65.698271 \r\nL 142.965881 193.864124 \r\nL 143.035885 142.437073 \r\nL 143.066322 194.265898 \r\nL 143.072409 66.501818 \r\nL 143.142414 93.822439 \r\nL 143.215462 202.301375 \r\nL 143.233724 80.965676 \r\nL 143.255029 187.435743 \r\nL 143.35547 208.729756 \r\nL 143.370689 33.15459 \r\nL 143.373732 205.515565 \r\nL 143.431562 31.145721 \r\nL 143.483304 125.964346 \r\nL 143.586789 60.876984 \r\nL 143.577658 195.069446 \r\nL 143.59592 73.733747 \r\nL 143.662881 195.47122 \r\nL 143.605051 23.913792 \r\nL 143.708536 147.660133 \r\nL 143.77854 32.752816 \r\nL 143.732885 207.926208 \r\nL 143.818108 68.108914 \r\nL 143.878981 204.310244 \r\nL 143.875937 39.181197 \r\nL 143.930723 164.13286 \r\nL 143.985509 67.70714 \r\nL 143.967247 208.327982 \r\nL 144.043339 105.875654 \r\nL 144.107256 209.13153 \r\nL 144.076819 17.083636 \r\nL 144.152911 91.81357 \r\nL 144.253352 194.265898 \r\nL 144.241177 17.083636 \r\nL 144.256396 85.786962 \r\nL 144.259439 35.565233 \r\nL 144.280745 196.274767 \r\nL 144.35988 162.123991 \r\nL 144.365968 207.122661 \r\nL 144.381186 17.083636 \r\nL 144.463365 105.875654 \r\nL 144.515107 28.735078 \r\nL 144.512064 182.212683 \r\nL 144.572937 118.732417 \r\nL 144.615548 187.837517 \r\nL 144.621636 17.083636 \r\nL 144.661203 99.045499 \r\nL 144.664247 30.743947 \r\nL 144.706858 209.935078 \r\nL 144.767732 185.828647 \r\nL 144.852954 25.520887 \r\nL 144.792081 211.140399 \r\nL 144.889478 27.127982 \r\nL 144.971657 191.453481 \r\nL 144.956439 17.083636 \r\nL 145.005138 191.051707 \r\nL 145.0234 46.413126 \r\nL 145.096448 194.265898 \r\nL 145.11471 140.02643 \r\nL 145.136015 58.466341 \r\nL 145.145146 171.766563 \r\nL 145.14819 29.136851 \r\nL 145.193845 208.729756 \r\nL 145.254718 129.982084 \r\nL 145.279068 17.083636 \r\nL 145.367334 207.926208 \r\nL 145.42212 37.172328 \r\nL 145.47995 88.197605 \r\nL 145.580391 182.212683 \r\nL 145.525605 17.083636 \r\nL 145.589522 140.02643 \r\nL 145.680832 61.680532 \r\nL 145.668657 191.051707 \r\nL 145.699094 138.017561 \r\nL 145.702137 138.017561 \r\nL 145.741705 52.03796 \r\nL 145.784316 200.292506 \r\nL 145.808666 65.698271 \r\nL 145.896932 195.47122 \r\nL 145.823884 37.574102 \r\nL 145.921281 181.007361 \r\nL 146.012591 72.528426 \r\nL 145.985198 191.453481 \r\nL 146.030853 103.063237 \r\nL 146.088683 209.13153 \r\nL 146.116076 49.225543 \r\nL 146.140425 113.107583 \r\nL 146.164775 198.283636 \r\nL 146.201299 38.779424 \r\nL 146.24391 139.222882 \r\nL 146.268259 17.083636 \r\nL 146.332176 202.703149 \r\nL 146.350438 97.03663 \r\nL 146.408268 203.104922 \r\nL 146.42653 19.494279 \r\nL 146.46001 80.563902 \r\nL 146.466098 189.846386 \r\nL 146.511753 51.234412 \r\nL 146.57567 104.268559 \r\nL 146.606106 23.913792 \r\nL 146.676111 183.819778 \r\nL 146.685242 99.447273 \r\nL 146.755246 195.872993 \r\nL 146.749159 57.662794 \r\nL 146.797857 171.364789 \r\nL 146.840469 22.306696 \r\nL 146.910473 125.160798 \r\nL 146.977434 49.627317 \r\nL 146.91656 200.292506 \r\nL 147.017001 83.376319 \r\nL 147.111355 203.104922 \r\nL 147.035263 17.887184 \r\nL 147.129617 192.257029 \r\nL 147.135704 17.083636 \r\nL 147.239189 52.03796 \r\nL 147.309193 193.060576 \r\nL 147.254407 19.494279 \r\nL 147.348761 97.03663 \r\nL 147.391372 212.747494 \r\nL 147.385285 17.083636 \r\nL 147.461377 125.964346 \r\nL 147.540512 37.172328 \r\nL 147.543556 198.283636 \r\nL 147.570949 97.438404 \r\nL 147.659215 203.506696 \r\nL 147.674434 27.93153 \r\nL 147.680521 199.890732 \r\nL 147.683565 52.841508 \r\nL 147.695739 209.533304 \r\nL 147.790093 151.677871 \r\nL 147.829661 209.935078 \r\nL 147.811399 105.47388 \r\nL 147.850966 138.821109 \r\nL 147.85401 39.582971 \r\nL 147.896621 207.524435 \r\nL 147.963582 85.786962 \r\nL 148.00315 201.497827 \r\nL 148.054892 52.03796 \r\nL 148.076198 153.284967 \r\nL 148.137071 199.087184 \r\nL 148.09446 65.698271 \r\nL 148.152289 125.964346 \r\nL 148.197944 44.806031 \r\nL 148.25273 194.265898 \r\nL 148.261861 70.117783 \r\nL 148.267949 185.828647 \r\nL 148.337953 44.806031 \r\nL 148.374477 148.061907 \r\nL 148.465787 44.404257 \r\nL 148.456656 201.899601 \r\nL 148.484049 76.14439 \r\nL 148.514486 199.087184 \r\nL 148.560141 17.083636 \r\nL 148.590577 73.331973 \r\nL 148.657538 18.288958 \r\nL 148.64232 205.515565 \r\nL 148.700149 66.903592 \r\nL 148.806678 198.68541 \r\nL 148.770154 21.101375 \r\nL 148.815809 180.605588 \r\nL 148.843202 203.90847 \r\nL 148.852333 17.083636 \r\nL 148.901031 105.875654 \r\nL 148.989298 17.083636 \r\nL 148.964948 200.292506 \r\nL 149.00756 42.797162 \r\nL 149.111044 194.265898 \r\nL 149.019734 41.59184 \r\nL 149.117132 146.454812 \r\nL 149.159743 32.351042 \r\nL 149.150612 213.551042 \r\nL 149.226704 101.857916 \r\nL 149.229747 179.80204 \r\nL 149.290621 64.894723 \r\nL 149.336276 169.35592 \r\nL 149.3728 17.083636 \r\nL 149.397149 188.641064 \r\nL 149.445848 114.312905 \r\nL 149.448891 203.104922 \r\nL 149.482372 52.03796 \r\nL 149.55542 138.419335 \r\nL 149.573682 48.421996 \r\nL 149.561507 203.90847 \r\nL 149.664992 146.856585 \r\nL 149.750214 201.096053 \r\nL 149.73804 53.645055 \r\nL 149.768476 105.072106 \r\nL 149.844568 198.283636 \r\nL 149.808044 58.868115 \r\nL 149.856743 122.750155 \r\nL 149.957184 59.269889 \r\nL 149.911529 195.872993 \r\nL 149.966315 129.178537 \r\nL 149.969358 130.383858 \r\nL 150.01197 27.93153 \r\nL 150.027188 193.864124 \r\nL 150.081974 56.457472 \r\nL 150.161109 195.069446 \r\nL 150.17024 52.439734 \r\nL 150.19459 179.400266 \r\nL 150.246332 20.699601 \r\nL 150.206764 195.47122 \r\nL 150.307205 131.187406 \r\nL 150.392428 205.113792 \r\nL 150.374166 39.582971 \r\nL 150.395472 178.998492 \r\nL 150.398515 61.278758 \r\nL 150.453301 207.122661 \r\nL 150.505044 156.499157 \r\nL 150.590266 196.676541 \r\nL 150.568961 60.876984 \r\nL 150.608528 123.553703 \r\nL 150.705926 47.216674 \r\nL 150.68462 195.47122 \r\nL 150.708969 80.563902 \r\nL 150.794192 211.542173 \r\nL 150.800279 25.520887 \r\nL 150.818541 150.47255 \r\nL 150.90072 82.974545 \r\nL 150.891589 204.712018 \r\nL 150.934201 109.893392 \r\nL 151.001161 186.632195 \r\nL 151.043773 60.475211 \r\nL 151.135083 207.122661 \r\nL 151.153345 119.134191 \r\nL 151.23248 17.083636 \r\nL 151.159432 203.506696 \r\nL 151.259873 129.178537 \r\nL 151.345096 62.082306 \r\nL 151.369445 191.855255 \r\nL 151.430318 67.70714 \r\nL 151.405969 203.104922 \r\nL 151.482061 122.750155 \r\nL 151.488148 17.083636 \r\nL 151.53989 200.694279 \r\nL 151.585545 125.562572 \r\nL 151.606851 181.810909 \r\nL 151.649462 48.421996 \r\nL 151.692074 138.419335 \r\nL 151.704248 50.430865 \r\nL 151.755991 195.47122 \r\nL 151.801646 129.58031 \r\nL 151.807733 144.445942 \r\nL 151.810777 106.277428 \r\nL 151.819908 122.750155 \r\nL 151.92948 26.726208 \r\nL 151.83817 194.265898 \r\nL 151.932523 68.108914 \r\nL 151.966004 182.212683 \r\nL 151.993397 53.645055 \r\nL 152.042095 83.778093 \r\nL 152.127318 46.011353 \r\nL 152.072532 208.327982 \r\nL 152.148624 66.501818 \r\nL 152.20341 187.837517 \r\nL 152.154711 28.333304 \r\nL 152.261239 131.187406 \r\nL 152.346462 196.274767 \r\nL 152.309938 46.413126 \r\nL 152.367768 115.92 \r\nL 152.410379 68.510687 \r\nL 152.425597 194.265898 \r\nL 152.474296 103.866785 \r\nL 152.47734 213.551042 \r\nL 152.501689 46.011353 \r\nL 152.583868 96.233082 \r\nL 152.687353 189.846386 \r\nL 152.623436 42.395388 \r\nL 152.696484 168.150599 \r\nL 152.799968 43.60071 \r\nL 152.775619 202.301375 \r\nL 152.806056 162.927539 \r\nL 152.809099 164.13286 \r\nL 152.921715 17.083636 \r\nL 152.90954 205.515565 \r\nL 152.924759 21.503149 \r\nL 153.031287 205.515565 \r\nL 153.037374 178.194945 \r\nL 153.040418 17.083636 \r\nL 153.110422 212.747494 \r\nL 153.146946 60.475211 \r\nL 153.180427 182.614457 \r\nL 153.159121 27.529756 \r\nL 153.259562 125.964346 \r\nL 153.277824 189.846386 \r\nL 153.311304 62.082306 \r\nL 153.347828 105.875654 \r\nL 153.353916 37.172328 \r\nL 153.369134 183.016231 \r\nL 153.454357 150.874324 \r\nL 153.469575 17.083636 \r\nL 153.512186 193.864124 \r\nL 153.57306 78.555033 \r\nL 153.624802 183.016231 \r\nL 153.667413 17.083636 \r\nL 153.670457 144.847716 \r\nL 153.69785 17.083636 \r\nL 153.688719 200.694279 \r\nL 153.780029 93.822439 \r\nL 153.862208 205.113792 \r\nL 153.84699 17.083636 \r\nL 153.889601 106.277428 \r\nL 153.965693 23.512018 \r\nL 153.923081 208.327982 \r\nL 153.996129 126.767894 \r\nL 154.075265 189.042838 \r\nL 154.02961 57.662794 \r\nL 154.099614 153.686741 \r\nL 154.136138 54.046829 \r\nL 154.169618 198.68541 \r\nL 154.209186 113.509357 \r\nL 154.273103 197.881863 \r\nL 154.233535 39.582971 \r\nL 154.318758 97.840177 \r\nL 154.397893 27.529756 \r\nL 154.364413 190.649933 \r\nL 154.419199 49.627317 \r\nL 154.434417 201.497827 \r\nL 154.51964 17.083636 \r\nL 154.531815 179.80204 \r\nL 154.534858 189.444612 \r\nL 154.559208 42.395388 \r\nL 154.604863 170.159468 \r\nL 154.699216 23.512018 \r\nL 154.613994 208.729756 \r\nL 154.714435 98.643725 \r\nL 154.775308 207.122661 \r\nL 154.76009 61.278758 \r\nL 154.824007 84.179867 \r\nL 154.890967 17.083636 \r\nL 154.924448 205.515565 \r\nL 154.927491 146.454812 \r\nL 154.930535 196.676541 \r\nL 154.951841 17.083636 \r\nL 155.037063 140.829978 \r\nL 155.110111 17.083636 \r\nL 155.046194 199.488958 \r\nL 155.131417 40.788293 \r\nL 155.170985 203.104922 \r\nL 155.146636 17.083636 \r\nL 155.244033 202.301375 \r\nL 155.265339 17.083636 \r\nL 155.253164 206.720887 \r\nL 155.353605 185.0251 \r\nL 155.444915 19.494279 \r\nL 155.438828 204.712018 \r\nL 155.466221 144.445942 \r\nL 155.49057 196.274767 \r\nL 155.505788 17.083636 \r\nL 155.572749 128.776763 \r\nL 155.606229 18.690732 \r\nL 155.670146 193.864124 \r\nL 155.685365 54.046829 \r\nL 155.758413 197.078315 \r\nL 155.691452 17.083636 \r\nL 155.79798 155.69561 \r\nL 155.813199 195.872993 \r\nL 155.858854 35.163459 \r\nL 155.88929 98.643725 \r\nL 155.892334 97.840177 \r\nL 155.895378 116.723548 \r\nL 155.995819 195.069446 \r\nL 155.937989 17.887184 \r\nL 156.00495 87.795831 \r\nL 156.099303 195.47122 \r\nL 156.068867 17.083636 \r\nL 156.117565 164.13286 \r\nL 156.172351 17.083636 \r\nL 156.190613 195.069446 \r\nL 156.227137 41.993614 \r\nL 156.324535 196.676541 \r\nL 156.236268 17.083636 \r\nL 156.339753 130.383858 \r\nL 156.446281 49.225543 \r\nL 156.440194 199.087184 \r\nL 156.449325 75.742616 \r\nL 156.452369 211.140399 \r\nL 156.464543 17.083636 \r\nL 156.558897 89.001153 \r\nL 156.595421 196.676541 \r\nL 156.638032 25.119113 \r\nL 156.674556 160.516896 \r\nL 156.732386 21.101375 \r\nL 156.680644 188.641064 \r\nL 156.787172 75.742616 \r\nL 156.811521 19.092506 \r\nL 156.817609 210.336851 \r\nL 156.866307 73.331973 \r\nL 156.869351 201.497827 \r\nL 156.911962 17.083636 \r\nL 156.978923 147.258359 \r\nL 157.027622 31.145721 \r\nL 157.051971 172.168337 \r\nL 157.088495 74.939069 \r\nL 157.115888 197.881863 \r\nL 157.152412 58.064568 \r\nL 157.204154 165.739956 \r\nL 157.301552 39.181197 \r\nL 157.231547 199.488958 \r\nL 157.313726 58.466341 \r\nL 157.31677 176.989623 \r\nL 157.325901 17.887184 \r\nL 157.426342 150.47255 \r\nL 157.444604 17.083636 \r\nL 157.505477 208.729756 \r\nL 157.542001 62.48408 \r\nL 157.575482 204.712018 \r\nL 157.584613 17.083636 \r\nL 157.651573 81.769224 \r\nL 157.688097 18.690732 \r\nL 157.672879 209.533304 \r\nL 157.755058 74.939069 \r\nL 157.83115 211.140399 \r\nL 157.858543 17.083636 \r\nL 157.867674 118.330643 \r\nL 157.919416 48.823769 \r\nL 157.928547 193.46235 \r\nL 157.965071 138.821109 \r\nL 157.968115 206.720887 \r\nL 158.025944 56.457472 \r\nL 158.071599 125.160798 \r\nL 158.083774 187.837517 \r\nL 158.181171 30.342173 \r\nL 158.284656 201.497827 \r\nL 158.190302 22.70847 \r\nL 158.296831 172.971885 \r\nL 158.299874 194.265898 \r\nL 158.333355 17.083636 \r\nL 158.397272 143.642395 \r\nL 158.455101 18.288958 \r\nL 158.409446 203.104922 \r\nL 158.5038 122.348381 \r\nL 158.506844 201.497827 \r\nL 158.512931 27.529756 \r\nL 158.613372 194.265898 \r\nL 158.640765 29.136851 \r\nL 158.725988 50.832639 \r\nL 158.838603 181.810909 \r\nL 158.747293 17.083636 \r\nL 158.841647 148.061907 \r\nL 158.914695 17.083636 \r\nL 158.945132 193.060576 \r\nL 158.957306 82.974545 \r\nL 159.036442 191.051707 \r\nL 158.996874 17.083636 \r\nL 159.069922 122.750155 \r\nL 159.167319 17.083636 \r\nL 159.149057 177.391397 \r\nL 159.173407 124.357251 \r\nL 159.197756 189.846386 \r\nL 159.261673 17.083636 \r\nL 159.289066 186.632195 \r\nL 159.368201 17.083636 \r\nL 159.398638 41.190067 \r\nL 159.477773 23.913792 \r\nL 159.50821 187.837517 \r\nL 159.587345 23.512018 \r\nL 159.620826 65.296497 \r\nL 159.623869 54.448603 \r\nL 159.681699 170.963016 \r\nL 159.706048 95.831308 \r\nL 159.712136 178.998492 \r\nL 159.809533 27.93153 \r\nL 159.81562 77.349712 \r\nL 159.818664 17.083636 \r\nL 159.827795 198.283636 \r\nL 159.922149 142.035299 \r\nL 159.986066 17.083636 \r\nL 159.995197 191.855255 \r\nL 160.019546 145.24949 \r\nL 160.02259 212.747494 \r\nL 160.028677 28.735078 \r\nL 160.129118 129.58031 \r\nL 160.229559 17.083636 \r\nL 160.235646 209.533304 \r\nL 160.342175 17.083636 \r\nL 160.351306 138.017561 \r\nL 160.448703 201.096053 \r\nL 160.38783 54.448603 \r\nL 160.460878 191.051707 \r\nL 160.466965 17.083636 \r\nL 160.567406 203.506696 \r\nL 160.573493 73.331973 \r\nL 160.576537 73.331973 \r\nL 160.585668 203.104922 \r\nL 160.689153 183.418004 \r\nL 160.774375 72.126652 \r\nL 160.798725 169.757694 \r\nL 160.850467 72.126652 \r\nL 160.883947 198.68541 \r\nL 160.905253 140.428204 \r\nL 160.981345 201.497827 \r\nL 160.91134 62.48408 \r\nL 161.017869 171.364789 \r\nL 161.051349 198.283636 \r\nL 161.030043 35.565233 \r\nL 161.124397 153.686741 \r\nL 161.188314 31.949268 \r\nL 161.20962 184.623326 \r\nL 161.233969 129.178537 \r\nL 161.240056 199.890732 \r\nL 161.27658 17.083636 \r\nL 161.33441 150.47255 \r\nL 161.42572 17.083636 \r\nL 161.395283 194.667672 \r\nL 161.443982 83.376319 \r\nL 161.450069 200.292506 \r\nL 161.465288 17.083636 \r\nL 161.556598 151.677871 \r\nL 161.635733 21.503149 \r\nL 161.660082 188.23929 \r\nL 161.669213 71.724878 \r\nL 161.705737 194.667672 \r\nL 161.714868 17.083636 \r\nL 161.781829 176.989623 \r\nL 161.891401 46.8149 \r\nL 161.818353 189.042838 \r\nL 161.894445 99.447273 \r\nL 161.930969 201.899601 \r\nL 161.918794 17.083636 \r\nL 162.004017 107.482749 \r\nL 162.037497 17.083636 \r\nL 162.09837 211.140399 \r\nL 162.116632 22.70847 \r\nL 162.147069 204.310244 \r\nL 162.217073 17.083636 \r\nL 162.229248 141.231752 \r\nL 162.314471 17.083636 \r\nL 162.274903 204.712018 \r\nL 162.332733 202.703149 \r\nL 162.375344 17.083636 \r\nL 162.451436 140.428204 \r\nL 162.548833 202.703149 \r\nL 162.539702 56.859246 \r\nL 162.551877 162.525765 \r\nL 162.591444 35.163459 \r\nL 162.57927 202.301375 \r\nL 162.664492 93.822439 \r\nL 162.710147 197.881863 \r\nL 162.716235 17.083636 \r\nL 162.774065 121.14306 \r\nL 162.777108 65.296497 \r\nL 162.841025 200.694279 \r\nL 162.883637 140.02643 \r\nL 162.935379 212.345721 \r\nL 162.965816 57.26102 \r\nL 162.996252 185.0251 \r\nL 163.017558 60.876984 \r\nL 163.011471 210.336851 \r\nL 163.105824 84.581641 \r\nL 163.145392 210.336851 \r\nL 163.194091 79.358581 \r\nL 163.21844 180.605588 \r\nL 163.30975 203.90847 \r\nL 163.328012 17.083636 \r\nL 163.437584 210.738625 \r\nL 163.440628 100.652594 \r\nL 163.468021 203.90847 \r\nL 163.519763 56.055698 \r\nL 163.5502 197.881863 \r\nL 163.574549 17.083636 \r\nL 163.604986 203.90847 \r\nL 163.662815 71.724878 \r\nL 163.690208 206.720887 \r\nL 163.684121 17.083636 \r\nL 163.772387 103.866785 \r\nL 163.854566 32.752816 \r\nL 163.805868 199.488958 \r\nL 163.878916 133.196275 \r\nL 163.979357 195.872993 \r\nL 163.976313 30.743947 \r\nL 163.988488 113.509357 \r\nL 164.09806 193.46235 \r\nL 164.031099 17.083636 \r\nL 164.101103 135.606918 \r\nL 164.201544 31.145721 \r\nL 164.113278 207.926208 \r\nL 164.210675 71.323104 \r\nL 164.31416 207.122661 \r\nL 164.216763 18.690732 \r\nL 164.323291 140.428204 \r\nL 164.390252 21.904922 \r\nL 164.344597 204.310244 \r\nL 164.423732 126.36612 \r\nL 164.499824 198.283636 \r\nL 164.472431 34.761685 \r\nL 164.533304 129.178537 \r\nL 164.606352 201.899601 \r\nL 164.591134 47.216674 \r\nL 164.609396 197.078315 \r\nL 164.694618 18.690732 \r\nL 164.655051 206.319113 \r\nL 164.718968 191.453481 \r\nL 164.725055 25.520887 \r\nL 164.764623 203.506696 \r\nL 164.822452 191.855255 \r\nL 164.82854 211.943947 \r\nL 164.871151 17.083636 \r\nL 164.913762 175.382528 \r\nL 165.020291 17.083636 \r\nL 164.980723 203.104922 \r\nL 165.023334 95.429534 \r\nL 165.07812 189.444612 \r\nL 165.126819 17.083636 \r\nL 165.132906 76.546164 \r\nL 165.199867 205.515565 \r\nL 165.166387 17.083636 \r\nL 165.239435 132.794501 \r\nL 165.263784 17.083636 \r\nL 165.291177 188.23929 \r\nL 165.349007 118.330643 \r\nL 165.419011 207.926208 \r\nL 165.358138 28.735078 \r\nL 165.458579 129.982084 \r\nL 165.476841 20.699601 \r\nL 165.470753 195.069446 \r\nL 165.571194 69.314235 \r\nL 165.671635 195.47122 \r\nL 165.629024 30.743947 \r\nL 165.680766 82.974545 \r\nL 165.756858 17.083636 \r\nL 165.711203 196.676541 \r\nL 165.769033 118.330643 \r\nL 165.772076 200.694279 \r\nL 165.842081 17.083636 \r\nL 165.878605 103.465011 \r\nL 165.963827 17.083636 \r\nL 165.933391 200.694279 \r\nL 165.988177 51.234412 \r\nL 166.091661 189.846386 \r\nL 166.01557 17.083636 \r\nL 166.100792 82.170998 \r\nL 166.119054 17.083636 \r\nL 166.170797 193.46235 \r\nL 166.179928 45.207805 \r\nL 166.182971 196.274767 \r\nL 166.23167 38.37765 \r\nL 166.2895 113.911131 \r\nL 166.319936 17.083636 \r\nL 166.332111 196.274767 \r\nL 166.402115 41.59184 \r\nL 166.5056 199.087184 \r\nL 166.408203 34.761685 \r\nL 166.517775 165.739956 \r\nL 166.545168 44.002483 \r\nL 166.557342 201.096053 \r\nL 166.63039 140.829978 \r\nL 166.694307 37.975876 \r\nL 166.730831 197.480089 \r\nL 166.74605 45.609579 \r\nL 166.843447 193.060576 \r\nL 166.831272 17.083636 \r\nL 166.858665 127.169667 \r\nL 166.96215 17.083636 \r\nL 166.919539 183.819778 \r\nL 166.968237 71.724878 \r\nL 166.974325 201.096053 \r\nL 167.035198 33.556364 \r\nL 167.080853 124.357251 \r\nL 167.083897 194.667672 \r\nL 167.150857 28.735078 \r\nL 167.190425 117.928869 \r\nL 167.254342 23.512018 \r\nL 167.245211 198.283636 \r\nL 167.296953 108.286297 \r\nL 167.370001 198.68541 \r\nL 167.330434 17.083636 \r\nL 167.406525 97.03663 \r\nL 167.479573 17.083636 \r\nL 167.513054 202.703149 \r\nL 167.516097 70.92133 \r\nL 167.549578 209.935078 \r\nL 167.625669 125.160798 \r\nL 167.689586 203.104922 \r\nL 167.637844 44.002483 \r\nL 167.735241 160.91867 \r\nL 167.850901 29.538625 \r\nL 167.771765 197.881863 \r\nL 167.853944 87.394058 \r\nL 167.860032 195.069446 \r\nL 167.863075 42.395388 \r\nL 167.963516 84.983415 \r\nL 167.972647 190.24816 \r\nL 168.030477 54.448603 \r\nL 168.070045 87.795831 \r\nL 168.076132 209.935078 \r\nL 168.179617 17.083636 \r\nL 168.210053 185.426874 \r\nL 168.292232 103.866785 \r\nL 168.316582 206.720887 \r\nL 168.347018 34.359911 \r\nL 168.410935 171.364789 \r\nL 168.496158 17.083636 \r\nL 168.490071 201.899601 \r\nL 168.532682 112.705809 \r\nL 168.544857 200.694279 \r\nL 168.623992 33.15459 \r\nL 168.63921 108.286297 \r\nL 168.733564 59.269889 \r\nL 168.721389 200.694279 \r\nL 168.748782 74.939069 \r\nL 168.815743 193.46235 \r\nL 168.764001 39.984745 \r\nL 168.861398 144.044169 \r\nL 168.940533 35.163459 \r\nL 168.964883 184.221552 \r\nL 168.97097 88.599379 \r\nL 169.037931 199.087184 \r\nL 169.010538 41.190067 \r\nL 169.083586 150.874324 \r\nL 169.092717 48.421996 \r\nL 169.174896 193.46235 \r\nL 169.199245 86.59051 \r\nL 169.284468 196.676541 \r\nL 169.2449 56.055698 \r\nL 169.308817 91.81357 \r\nL 169.366647 63.689401 \r\nL 169.397083 197.881863 \r\nL 169.409258 78.153259 \r\nL 169.506655 191.855255 \r\nL 169.439695 23.913792 \r\nL 169.521874 136.008692 \r\nL 169.534048 30.743947 \r\nL 169.57666 207.524435 \r\nL 169.634489 36.36878 \r\nL 169.710581 194.265898 \r\nL 169.646664 17.083636 \r\nL 169.747105 191.051707 \r\nL 169.847546 27.529756 \r\nL 169.862764 50.430865 \r\nL 169.877983 195.47122 \r\nL 169.957118 17.083636 \r\nL 169.972336 129.982084 \r\nL 170.027122 17.083636 \r\nL 170.036253 193.864124 \r\nL 170.084952 73.331973 \r\nL 170.151913 207.926208 \r\nL 170.121476 17.083636 \r\nL 170.194524 141.231752 \r\nL 170.285834 17.083636 \r\nL 170.206699 183.016231 \r\nL 170.304096 109.893392 \r\nL 170.386275 196.676541 \r\nL 170.355839 62.082306 \r\nL 170.416712 177.391397 \r\nL 170.428887 20.297827 \r\nL 170.52324 205.515565 \r\nL 170.526284 90.206475 \r\nL 170.54759 202.301375 \r\nL 170.605419 58.466341 \r\nL 170.635856 79.760355 \r\nL 170.648031 202.301375 \r\nL 170.708904 59.269889 \r\nL 170.748472 168.552373 \r\nL 170.791083 41.59184 \r\nL 170.845869 201.497827 \r\nL 170.861087 82.572772 \r\nL 170.864131 84.179867 \r\nL 170.867175 192.257029 \r\nL 170.876306 29.136851 \r\nL 170.973703 76.546164 \r\nL 170.97979 148.865455 \r\nL 170.985878 60.876984 \r\nL 171.00414 112.304035 \r\nL 171.022402 210.336851 \r\nL 171.049795 44.404257 \r\nL 171.113712 104.670333 \r\nL 171.183716 17.083636 \r\nL 171.125886 194.667672 \r\nL 171.214153 69.716009 \r\nL 171.217196 203.506696 \r\nL 171.27807 49.627317 \r\nL 171.323725 178.194945 \r\nL 171.34503 31.145721 \r\nL 171.338943 200.292506 \r\nL 171.433297 126.767894 \r\nL 171.515476 194.667672 \r\nL 171.491126 32.752816 \r\nL 171.536781 186.632195 \r\nL 171.573305 37.975876 \r\nL 171.555043 193.060576 \r\nL 171.649397 112.304035 \r\nL 171.743751 203.104922 \r\nL 171.737663 28.333304 \r\nL 171.752882 82.572772 \r\nL 171.755925 17.083636 \r\nL 171.853323 197.480089 \r\nL 171.862454 87.394058 \r\nL 171.956807 17.083636 \r\nL 171.938545 182.614457 \r\nL 171.962895 144.445942 \r\nL 171.981157 197.078315 \r\nL 172.038986 17.083636 \r\nL 172.063336 39.984745 \r\nL 172.069423 83.778093 \r\nL 172.072467 17.083636 \r\nL 172.084641 205.917339 \r\nL 172.185082 127.169667 \r\nL 172.197257 34.359911 \r\nL 172.248999 193.060576 \r\nL 172.294654 109.089845 \r\nL 172.297698 200.694279 \r\nL 172.328135 17.083636 \r\nL 172.401183 174.57898 \r\nL 172.504667 17.083636 \r\nL 172.462056 197.881863 \r\nL 172.513798 84.983415 \r\nL 172.516842 83.376319 \r\nL 172.599021 191.051707 \r\nL 172.58989 17.083636 \r\nL 172.62337 127.973215 \r\nL 172.644676 17.083636 \r\nL 172.723811 188.23929 \r\nL 172.732942 22.306696 \r\nL 172.778597 212.747494 \r\nL 172.83034 17.083636 \r\nL 172.845558 163.329313 \r\nL 172.903388 17.083636 \r\nL 172.912519 193.46235 \r\nL 172.95513 89.001153 \r\nL 172.976436 211.943947 \r\nL 172.985567 17.083636 \r\nL 173.061658 97.840177 \r\nL 173.119488 17.083636 \r\nL 173.143837 192.257029 \r\nL 173.168187 101.857916 \r\nL 173.219929 203.90847 \r\nL 173.259497 17.083636 \r\nL 173.277759 136.410466 \r\nL 173.323414 45.207805 \r\nL 173.28689 198.283636 \r\nL 173.387331 123.955477 \r\nL 173.46951 43.198936 \r\nL 173.399505 203.90847 \r\nL 173.496903 72.528426 \r\nL 173.600387 199.087184 \r\nL 173.530383 27.93153 \r\nL 173.609518 168.954146 \r\nL 173.713003 193.46235 \r\nL 173.71909 17.083636 \r\nL 173.728221 195.47122 \r\nL 173.831706 114.714678 \r\nL 173.846924 17.083636 \r\nL 173.929103 197.480089 \r\nL 173.944322 72.528426 \r\nL 174.041719 189.444612 \r\nL 173.983889 17.083636 \r\nL 174.069112 156.499157 \r\nL 174.072156 17.083636 \r\nL 174.148247 207.122661 \r\nL 174.178684 195.872993 \r\nL 174.23347 40.788293 \r\nL 174.19999 200.694279 \r\nL 174.303474 55.653925 \r\nL 174.306518 208.729756 \r\nL 174.364348 17.083636 \r\nL 174.413046 103.063237 \r\nL 174.443483 190.649933 \r\nL 174.431308 49.225543 \r\nL 174.525662 122.348381 \r\nL 174.574361 17.083636 \r\nL 174.562186 181.409135 \r\nL 174.63219 144.847716 \r\nL 174.711326 194.265898 \r\nL 174.708282 56.055698 \r\nL 174.7235 102.25969 \r\nL 174.753937 28.333304 \r\nL 174.763068 161.320443 \r\nL 174.833072 110.69694 \r\nL 174.912208 50.832639 \r\nL 174.857422 207.524435 \r\nL 174.936557 115.518226 \r\nL 174.988299 203.104922 \r\nL 175.024823 40.788293 \r\nL 175.043085 181.810909 \r\nL 175.046129 47.216674 \r\nL 175.155701 75.742616 \r\nL 175.240924 201.497827 \r\nL 175.189181 39.181197 \r\nL 175.268317 130.785632 \r\nL 175.36267 29.136851 \r\nL 175.280491 166.543503 \r\nL 175.377889 125.562572 \r\nL 175.426587 24.315565 \r\nL 175.396151 199.890732 \r\nL 175.487461 84.983415 \r\nL 175.56964 181.007361 \r\nL 175.539203 17.083636 \r\nL 175.600076 123.151929 \r\nL 175.621382 17.887184 \r\nL 175.648775 200.694279 \r\nL 175.709648 122.348381 \r\nL 175.797915 205.113792 \r\nL 175.730954 25.922661 \r\nL 175.816177 203.90847 \r\nL 175.855744 26.726208 \r\nL 175.925749 104.670333 \r\nL 176.02619 187.435743 \r\nL 176.004884 17.083636 \r\nL 176.038364 172.971885 \r\nL 176.074888 20.699601 \r\nL 176.096194 201.899601 \r\nL 176.15098 83.376319 \r\nL 176.224028 21.101375 \r\nL 176.190548 172.168337 \r\nL 176.263596 39.984745 \r\nL 176.370124 195.872993 \r\nL 176.281858 17.083636 \r\nL 176.376211 185.0251 \r\nL 176.455347 17.083636 \r\nL 176.485783 115.518226 \r\nL 176.534482 204.310244 \r\nL 176.491871 17.083636 \r\nL 176.595355 94.224213 \r\nL 176.656229 44.002483 \r\nL 176.634923 205.515565 \r\nL 176.701884 73.331973 \r\nL 176.768844 208.327982 \r\nL 176.711015 43.60071 \r\nL 176.811456 140.02643 \r\nL 176.899722 28.333304 \r\nL 176.890591 196.676541 \r\nL 176.921028 98.241951 \r\nL 177.009294 208.327982 \r\nL 176.933202 17.083636 \r\nL 177.027556 137.214013 \r\nL 177.033643 17.083636 \r\nL 177.036687 208.327982 \r\nL 177.137128 99.447273 \r\nL 177.191914 212.747494 \r\nL 177.167565 34.761685 \r\nL 177.249744 183.819778 \r\nL 177.350185 17.083636 \r\nL 177.316704 199.890732 \r\nL 177.362359 86.59051 \r\nL 177.417145 207.122661 \r\nL 177.411058 37.975876 \r\nL 177.444538 119.134191 \r\nL 177.535848 17.083636 \r\nL 177.481062 203.506696 \r\nL 177.55411 83.778093 \r\nL 177.602809 201.096053 \r\nL 177.566285 17.083636 \r\nL 177.663682 152.883193 \r\nL 177.691075 26.324435 \r\nL 177.748905 201.899601 \r\nL 177.776298 133.999823 \r\nL 177.79456 61.278758 \r\nL 177.800647 201.096053 \r\nL 177.873695 125.160798 \r\nL 177.876739 209.13153 \r\nL 177.971093 41.59184 \r\nL 177.986311 184.623326 \r\nL 178.065447 17.083636 \r\nL 178.016748 205.113792 \r\nL 178.095883 83.376319 \r\nL 178.114145 192.257029 \r\nL 178.168931 17.083636 \r\nL 178.205455 82.572772 \r\nL 178.232848 202.301375 \r\nL 178.229805 17.083636 \r\nL 178.302853 46.8149 \r\nL 178.360682 17.083636 \r\nL 178.34242 181.409135 \r\nL 178.36677 128.776763 \r\nL 178.415468 209.533304 \r\nL 178.403294 17.48541 \r\nL 178.476342 150.47255 \r\nL 178.488516 17.083636 \r\nL 178.485473 183.819778 \r\nL 178.585914 36.36878 \r\nL 178.643743 198.68541 \r\nL 178.649831 29.940399 \r\nL 178.698529 155.293836 \r\nL 178.701573 17.083636 \r\nL 178.762446 193.060576 \r\nL 178.808101 192.257029 \r\nL 178.811145 195.069446 \r\nL 178.89028 17.083636 \r\nL 178.859844 204.310244 \r\nL 178.923761 58.466341 \r\nL 178.957241 180.203814 \r\nL 179.015071 17.083636 \r\nL 179.042464 121.946608 \r\nL 179.0729 210.738625 \r\nL 179.145948 50.029091 \r\nL 179.148992 201.096053 \r\nL 179.25552 119.134191 \r\nL 179.264651 41.190067 \r\nL 179.267695 200.292506 \r\nL 179.359005 44.806031 \r\nL 179.459446 194.265898 \r\nL 179.468577 99.849047 \r\nL 179.483795 17.083636 \r\nL 179.538581 205.515565 \r\nL 179.581193 41.190067 \r\nL 179.599455 197.078315 \r\nL 179.608586 37.172328 \r\nL 179.693808 189.444612 \r\nL 179.699896 17.083636 \r\nL 179.775987 205.113792 \r\nL 179.80338 92.617118 \r\nL 179.903821 207.122661 \r\nL 179.845992 17.083636 \r\nL 179.912952 198.283636 \r\nL 179.992088 33.15459 \r\nL 179.943389 202.703149 \r\nL 180.022524 42.395388 \r\nL 180.083398 202.301375 \r\nL 180.049917 17.083636 \r\nL 180.13514 99.045499 \r\nL 180.211232 193.060576 \r\nL 180.162533 21.904922 \r\nL 180.22645 189.042838 \r\nL 180.28428 17.083636 \r\nL 180.244712 193.864124 \r\nL 180.339066 94.224213 \r\nL 180.418201 178.194945 \r\nL 180.402983 17.083636 \r\nL 180.451681 123.553703 \r\nL 180.527773 197.480089 \r\nL 180.53386 37.975876 \r\nL 180.576472 17.083636 \r\nL 180.564297 196.676541 \r\nL 180.628214 73.331973 \r\nL 180.661694 201.096053 \r\nL 180.734742 19.494279 \r\nL 180.74083 191.855255 \r\nL 180.819965 39.984745 \r\nL 180.853445 113.107583 \r\nL 180.862576 190.24816 \r\nL 180.868664 19.494279 \r\nL 180.953886 105.072106 \r\nL 181.039109 17.083636 \r\nL 180.999541 191.855255 \r\nL 181.063458 70.92133 \r\nL 181.130419 188.641064 \r\nL 181.090851 17.083636 \r\nL 181.17303 70.117783 \r\nL 181.218685 17.083636 \r\nL 181.206511 199.087184 \r\nL 181.276515 149.267228 \r\nL 181.309995 37.975876 \r\nL 181.376956 199.087184 \r\nL 181.486528 17.083636 \r\nL 181.404349 199.488958 \r\nL 181.489572 28.735078 \r\nL 181.556532 199.488958 \r\nL 181.498703 17.083636 \r\nL 181.602187 153.284967 \r\nL 181.638711 24.315565 \r\nL 181.635668 213.551042 \r\nL 181.708716 78.555033 \r\nL 181.769589 199.890732 \r\nL 181.733065 41.190067 \r\nL 181.821331 163.731086 \r\nL 181.912641 17.083636 \r\nL 181.833506 211.542173 \r\nL 181.933947 89.804701 \r\nL 181.958296 37.574102 \r\nL 181.949165 168.954146 \r\nL 181.970471 52.03796 \r\nL 182.061781 196.676541 \r\nL 182.064825 17.083636 \r\nL 182.080043 97.438404 \r\nL 182.128742 17.083636 \r\nL 182.168309 197.480089 \r\nL 182.186571 149.267228 \r\nL 182.26875 196.274767 \r\nL 182.238314 17.083636 \r\nL 182.271794 119.937738 \r\nL 182.366148 192.658803 \r\nL 182.378322 17.083636 \r\nL 182.411803 205.515565 \r\nL 182.487894 172.971885 \r\nL 182.515287 17.083636 \r\nL 182.497025 211.140399 \r\nL 182.60051 90.206475 \r\nL 182.688776 191.855255 \r\nL 182.703995 28.333304 \r\nL 182.707038 88.599379 \r\nL 182.798348 193.060576 \r\nL 182.810523 17.083636 \r\nL 182.850091 203.506696 \r\nL 182.920095 83.778093 \r\nL 182.938357 179.400266 \r\nL 183.026623 17.083636 \r\nL 183.124021 192.257029 \r\nL 183.136195 162.123991 \r\nL 183.163588 19.896053 \r\nL 183.236636 194.667672 \r\nL 183.245767 31.547494 \r\nL 183.27316 19.494279 \r\nL 183.358383 198.68541 \r\nL 183.431431 17.083636 \r\nL 183.467955 173.775432 \r\nL 183.541003 195.47122 \r\nL 183.489261 19.494279 \r\nL 183.556221 179.80204 \r\nL 183.632313 17.083636 \r\nL 183.589702 203.90847 \r\nL 183.668837 103.465011 \r\nL 183.723623 212.747494 \r\nL 183.738841 21.904922 \r\nL 183.778409 116.321774 \r\nL 183.814933 17.083636 \r\nL 183.833195 204.310244 \r\nL 183.881894 168.150599 \r\nL 183.884937 201.096053 \r\nL 183.915374 17.083636 \r\nL 183.976247 95.027761 \r\nL 183.979291 17.083636 \r\nL 184.037121 203.104922 \r\nL 184.085819 60.475211 \r\nL 184.164955 200.694279 \r\nL 184.101038 36.36878 \r\nL 184.201479 117.928869 \r\nL 184.280614 17.083636 \r\nL 184.228872 206.720887 \r\nL 184.311051 76.14439 \r\nL 184.317138 207.122661 \r\nL 184.420623 165.338182 \r\nL 184.432797 31.547494 \r\nL 184.469321 196.676541 \r\nL 184.530195 190.24816 \r\nL 184.591068 200.694279 \r\nL 184.645854 17.083636 \r\nL 184.648898 203.506696 \r\nL 184.75847 184.221552 \r\nL 184.852823 17.083636 \r\nL 184.770644 207.122661 \r\nL 184.868042 201.899601 \r\nL 184.983701 17.083636 \r\nL 184.931959 210.336851 \r\nL 184.986745 82.572772 \r\nL 185.050662 17.083636 \r\nL 185.093273 197.881863 \r\nL 185.096317 30.743947 \r\nL 185.202845 96.233082 \r\nL 185.260675 17.083636 \r\nL 185.315461 191.453481 \r\nL 185.382421 198.283636 \r\nL 185.428076 17.083636 \r\nL 185.528518 201.497827 \r\nL 185.540692 155.293836 \r\nL 185.558954 193.060576 \r\nL 185.647221 17.083636 \r\nL 185.732443 211.943947 \r\nL 185.759836 119.937738 \r\nL 185.814622 195.47122 \r\nL 185.848103 17.083636 \r\nL 185.869408 127.571441 \r\nL 185.930282 17.083636 \r\nL 185.884627 179.400266 \r\nL 185.969849 52.841508 \r\nL 185.972893 196.274767 \r\nL 185.97898 17.083636 \r\nL 186.079421 141.633525 \r\nL 186.182906 17.083636 \r\nL 186.170731 196.676541 \r\nL 186.192037 31.547494 \r\nL 186.246823 197.480089 \r\nL 186.204212 17.083636 \r\nL 186.304653 138.821109 \r\nL 186.362482 213.149268 \r\nL 186.417268 17.083636 \r\nL 186.469011 202.703149 \r\nL 186.52684 50.430865 \r\nL 186.545102 199.087184 \r\nL 186.566408 21.503149 \r\nL 186.657718 171.364789 \r\nL 186.752072 17.083636 \r\nL 186.666849 206.319113 \r\nL 186.76729 95.027761 \r\nL 186.855556 183.819778 \r\nL 186.797727 17.083636 \r\nL 186.873818 80.965676 \r\nL 186.980347 17.083636 \r\nL 186.965128 209.533304 \r\nL 186.98339 25.119113 \r\nL 187.089919 196.676541 \r\nL 187.050351 17.083636 \r\nL 187.092962 156.900931 \r\nL 187.129486 17.083636 \r\nL 187.19036 194.667672 \r\nL 187.202534 74.939069 \r\nL 187.254277 205.917339 \r\nL 187.211665 17.083636 \r\nL 187.31515 120.339512 \r\nL 187.327325 211.943947 \r\nL 187.333412 17.083636 \r\nL 187.424722 178.596718 \r\nL 187.500814 17.083636 \r\nL 187.433853 209.935078 \r\nL 187.540381 42.395388 \r\nL 187.613429 198.68541 \r\nL 187.607342 17.083636 \r\nL 187.656041 172.971885 \r\nL 187.662128 17.083636 \r\nL 187.710827 188.23929 \r\nL 187.768656 73.331973 \r\nL 187.7717 189.846386 \r\nL 187.853879 17.083636 \r\nL 187.878228 57.26102 \r\nL 187.957364 17.083636 \r\nL 187.936058 203.90847 \r\nL 187.978669 93.420665 \r\nL 188.039543 199.087184 \r\nL 188.009106 17.083636 \r\nL 188.091285 166.945277 \r\nL 188.133896 195.872993 \r\nL 188.118678 17.083636 \r\nL 188.152158 78.956807 \r\nL 188.155202 17.083636 \r\nL 188.200857 196.676541 \r\nL 188.255643 188.641064 \r\nL 188.368259 17.083636 \r\nL 188.301298 209.935078 \r\nL 188.380433 20.297827 \r\nL 188.471743 189.444612 \r\nL 188.413914 17.083636 \r\nL 188.490005 88.599379 \r\nL 188.584359 17.083636 \r\nL 188.496093 198.283636 \r\nL 188.59349 167.347051 \r\nL 188.602621 189.444612 \r\nL 188.611752 103.465011 \r\nL 188.614796 17.083636 \r\nL 188.715237 199.890732 \r\nL 188.721324 58.868115 \r\nL 188.785241 192.658803 \r\nL 188.782197 42.797162 \r\nL 188.830896 120.339512 \r\nL 188.83394 25.119113 \r\nL 188.910031 194.265898 \r\nL 188.937424 188.641064 \r\nL 188.943512 190.24816 \r\nL 188.949599 153.686741 \r\nL 189.007429 74.135521 \r\nL 189.034822 198.283636 \r\nL 189.05004 124.759024 \r\nL 189.08352 197.881863 \r\nL 189.120044 17.083636 \r\nL 189.159612 155.293836 \r\nL 189.171787 17.083636 \r\nL 189.202223 193.060576 \r\nL 189.269184 156.900931 \r\nL 189.272228 192.257029 \r\nL 189.360494 49.627317 \r\nL 189.372669 91.81357 \r\nL 189.47311 17.083636 \r\nL 189.409193 213.952816 \r\nL 189.479197 119.535965 \r\nL 189.518765 198.283636 \r\nL 189.530939 30.743947 \r\nL 189.549201 146.454812 \r\nL 189.652686 17.083636 \r\nL 189.576594 191.051707 \r\nL 189.658773 186.632195 \r\nL 189.683123 17.083636 \r\nL 189.774433 63.287627 \r\nL 189.874874 212.747494 \r\nL 189.810957 17.083636 \r\nL 189.884005 86.59051 \r\nL 189.899223 17.083636 \r\nL 189.908354 197.078315 \r\nL 189.944878 185.0251 \r\nL 189.947922 195.872993 \r\nL 189.969227 17.083636 \r\nL 190.030101 136.812239 \r\nL 190.121411 17.083636 \r\nL 190.094018 205.515565 \r\nL 190.139673 154.892062 \r\nL 190.252288 17.083636 \r\nL 190.227939 211.140399 \r\nL 190.258376 52.439734 \r\nL 190.279681 191.855255 \r\nL 190.27055 17.083636 \r\nL 190.374035 170.159468 \r\nL 190.377079 174.177206 \r\nL 190.380122 54.046829 \r\nL 190.413603 17.083636 \r\nL 190.422734 191.453481 \r\nL 190.486651 50.029091 \r\nL 190.532306 202.703149 \r\nL 190.501869 17.083636 \r\nL 190.60231 187.435743 \r\nL 190.644921 26.726208 \r\nL 190.711882 169.35592 \r\nL 190.7271 19.896053 \r\nL 190.809279 190.24816 \r\nL 190.827541 91.411796 \r\nL 190.885371 17.887184 \r\nL 190.873196 205.917339 \r\nL 190.894502 157.704479 \r\nL 190.90972 190.649933 \r\nL 190.961463 27.127982 \r\nL 190.964506 119.535965 \r\nL 191.067991 17.083636 \r\nL 190.979725 201.497827 \r\nL 191.077122 31.547494 \r\nL 191.089297 17.083636 \r\nL 191.095384 157.302705 \r\nL 191.125821 89.804701 \r\nL 191.147126 185.0251 \r\nL 191.162345 17.083636 \r\nL 191.235393 78.956807 \r\nL 191.293222 17.083636 \r\nL 191.311484 210.738625 \r\nL 191.344965 26.726208 \r\nL 191.36627 186.230421 \r\nL 191.454537 22.306696 \r\nL 191.45758 89.001153 \r\nL 191.54889 17.083636 \r\nL 191.494104 206.319113 \r\nL 191.564109 160.115122 \r\nL 191.570196 198.68541 \r\nL 191.673681 17.083636 \r\nL 191.682812 89.804701 \r\nL 191.701074 202.703149 \r\nL 191.69803 17.083636 \r\nL 191.792384 109.089845 \r\nL 191.834995 17.083636 \r\nL 191.819777 201.497827 \r\nL 191.883694 92.215344 \r\nL 191.892825 190.649933 \r\nL 191.93848 17.083636 \r\nL 191.993266 86.59051 \r\nL 192.102838 17.083636 \r\nL 192.051095 210.738625 \r\nL 192.105881 27.93153 \r\nL 192.172842 198.283636 \r\nL 192.18806 21.904922 \r\nL 192.224584 173.775432 \r\nL 192.261108 17.083636 \r\nL 192.258065 210.738625 \r\nL 192.3372 75.340843 \r\nL 192.367637 32.752816 \r\nL 192.343287 179.80204 \r\nL 192.391986 115.518226 \r\nL 192.492427 207.524435 \r\nL 192.431554 23.512018 \r\nL 192.498514 56.055698 \r\nL 192.5533 19.494279 \r\nL 192.510689 200.292506 \r\nL 192.592868 58.868115 \r\nL 192.665916 185.426874 \r\nL 192.653741 17.083636 \r\nL 192.70244 133.196275 \r\nL 192.784619 17.083636 \r\nL 192.766357 178.998492 \r\nL 192.808968 175.382528 \r\nL 192.936802 17.083636 \r\nL 192.875929 198.283636 \r\nL 192.945933 31.949268 \r\nL 193.0342 190.649933 \r\nL 193.00985 17.083636 \r\nL 193.055505 127.973215 \r\nL 193.116379 201.096053 \r\nL 193.171165 17.083636 \r\nL 193.238126 211.542173 \r\nL 193.283781 119.535965 \r\nL 193.286824 194.265898 \r\nL 193.320305 17.083636 \r\nL 193.390309 174.57898 \r\nL 193.45727 39.582971 \r\nL 193.408571 197.881863 \r\nL 193.502925 56.859246 \r\nL 193.52423 188.641064 \r\nL 193.554667 17.083636 \r\nL 193.618584 144.847716 \r\nL 193.712938 17.083636 \r\nL 193.685545 192.257029 \r\nL 193.7312 62.082306 \r\nL 193.743374 19.494279 \r\nL 193.749462 138.821109 \r\nL 193.758593 25.119113 \r\nL 193.807291 205.113792 \r\nL 193.789029 17.083636 \r\nL 193.868165 46.8149 \r\nL 193.968606 178.194945 \r\nL 193.883383 17.083636 \r\nL 193.977737 59.269889 \r\nL 194.011217 191.051707 \r\nL 194.062959 34.359911 \r\nL 194.081221 120.741286 \r\nL 194.1634 17.083636 \r\nL 194.154269 162.123991 \r\nL 194.190793 129.178537 \r\nL 194.291234 184.623326 \r\nL 194.22123 17.083636 \r\nL 194.297322 178.596718 \r\nL 194.379501 17.083636 \r\nL 194.306453 209.533304 \r\nL 194.406894 111.500488 \r\nL 194.482985 184.221552 \r\nL 194.449505 24.315565 \r\nL 194.49516 102.661463 \r\nL 194.556033 17.083636 \r\nL 194.537771 203.506696 \r\nL 194.601688 176.989623 \r\nL 194.604732 185.0251 \r\nL 194.632125 17.083636 \r\nL 194.665605 116.723548 \r\nL 194.686911 17.083636 \r\nL 194.67778 207.122661 \r\nL 194.775177 41.190067 \r\nL 194.872575 181.409135 \r\nL 194.793439 17.083636 \r\nL 194.884749 123.955477 \r\nL 194.988234 48.823769 \r\nL 194.976059 196.274767 \r\nL 194.997365 75.742616 \r\nL 195.067369 209.935078 \r\nL 195.036933 17.083636 \r\nL 195.106937 208.729756 \r\nL 195.201291 23.110244 \r\nL 195.222596 60.475211 \r\nL 195.295644 17.083636 \r\nL 195.313906 192.658803 \r\nL 195.329125 80.563902 \r\nL 195.383911 198.283636 \r\nL 195.420435 17.083636 \r\nL 195.438697 140.02643 \r\nL 195.542181 17.083636 \r\nL 195.469133 193.060576 \r\nL 195.548269 133.999823 \r\nL 195.551312 202.301375 \r\nL 195.645666 17.083636 \r\nL 195.654797 62.48408 \r\nL 195.71567 17.083636 \r\nL 195.700452 192.257029 \r\nL 195.74002 84.179867 \r\nL 195.813068 197.480089 \r\nL 195.776544 20.297827 \r\nL 195.849592 154.892062 \r\nL 195.950033 33.15459 \r\nL 195.937858 209.935078 \r\nL 195.959164 102.661463 \r\nL 195.962207 199.087184 \r\nL 196.04743 17.083636 \r\nL 196.068736 76.947938 \r\nL 196.147871 17.083636 \r\nL 196.099172 200.292506 \r\nL 196.175264 82.572772 \r\nL 196.199613 195.47122 \r\nL 196.184395 17.083636 \r\nL 196.284836 72.126652 \r\nL 196.312229 198.283636 \r\nL 196.293967 17.083636 \r\nL 196.400495 152.883193 \r\nL 196.406583 17.083636 \r\nL 196.482674 200.292506 \r\nL 196.510067 71.323104 \r\nL 196.531373 207.926208 \r\nL 196.543548 27.93153 \r\nL 196.619639 162.927539 \r\nL 196.729211 17.083636 \r\nL 196.62877 213.952816 \r\nL 196.732255 58.064568 \r\nL 196.814434 203.104922 \r\nL 196.753561 17.083636 \r\nL 196.841827 174.177206 \r\nL 196.911831 17.083636 \r\nL 196.893569 194.265898 \r\nL 196.951399 64.894723 \r\nL 196.969661 199.488958 \r\nL 196.987923 17.083636 \r\nL 197.060971 96.634856 \r\nL 197.112713 17.083636 \r\nL 197.146194 204.310244 \r\nL 197.170543 68.912461 \r\nL 197.237504 205.917339 \r\nL 197.261853 22.306696 \r\nL 197.286202 159.713348 \r\nL 197.350119 17.083636 \r\nL 197.380556 195.47122 \r\nL 197.395774 154.490288 \r\nL 197.401862 161.722217 \r\nL 197.404905 83.376319 \r\nL 197.499259 17.083636 \r\nL 197.484041 199.488958 \r\nL 197.511434 171.364789 \r\nL 197.617962 17.083636 \r\nL 197.538827 191.855255 \r\nL 197.627093 109.089845 \r\nL 197.65753 192.257029 \r\nL 197.642311 17.083636 \r\nL 197.736665 97.438404 \r\nL 197.776233 194.667672 \r\nL 197.742752 17.083636 \r\nL 197.843193 157.302705 \r\nL 197.846237 17.083636 \r\nL 197.913198 186.230421 \r\nL 197.952765 151.276098 \r\nL 198.059294 24.717339 \r\nL 198.007551 204.310244 \r\nL 198.071468 76.546164 \r\nL 198.153647 197.881863 \r\nL 198.165822 17.083636 \r\nL 198.184084 137.214013 \r\nL 198.290612 209.13153 \r\nL 198.27235 25.520887 \r\nL 198.293656 177.391397 \r\nL 198.308874 64.492949 \r\nL 198.314962 198.68541 \r\nL 198.403228 166.141729 \r\nL 198.497582 17.083636 \r\nL 198.461058 205.515565 \r\nL 198.515844 65.698271 \r\nL 198.537149 197.480089 \r\nL 198.573673 28.333304 \r\nL 198.625416 73.331973 \r\nL 198.628459 34.761685 \r\nL 198.689333 198.283636 \r\nL 198.725857 68.510687 \r\nL 198.731944 194.265898 \r\nL 198.801948 17.083636 \r\nL 198.835429 141.231752 \r\nL 198.908477 19.494279 \r\nL 198.899346 207.122661 \r\nL 198.951088 62.885854 \r\nL 199.015005 190.649933 \r\nL 198.960219 17.083636 \r\nL 199.042398 164.534634 \r\nL 199.097184 17.083636 \r\nL 199.054573 209.13153 \r\nL 199.15197 153.284967 \r\nL 199.237193 17.083636 \r\nL 199.212843 209.533304 \r\nL 199.261542 166.945277 \r\nL 199.304153 17.083636 \r\nL 199.291979 205.113792 \r\nL 199.374158 50.029091 \r\nL 199.413725 191.453481 \r\nL 199.395463 17.083636 \r\nL 199.48373 170.963016 \r\nL 199.547647 17.083636 \r\nL 199.511123 195.069446 \r\nL 199.596345 116.321774 \r\nL 199.669393 35.967007 \r\nL 199.632869 199.087184 \r\nL 199.705917 142.035299 \r\nL 199.815489 17.083636 \r\nL 199.803315 186.230421 \r\nL 199.82462 66.100044 \r\nL 199.873319 190.649933 \r\nL 199.870275 17.083636 \r\nL 199.934192 39.181197 \r\nL 199.995066 17.083636 \r\nL 199.964629 212.345721 \r\nL 200.025502 88.197605 \r\nL 200.132031 191.051707 \r\nL 200.043764 23.512018 \r\nL 200.135074 61.278758 \r\nL 200.150293 211.943947 \r\nL 200.144205 17.083636 \r\nL 200.250734 183.819778 \r\nL 200.30552 198.283636 \r\nL 200.366393 17.083636 \r\nL 200.402917 191.453481 \r\nL 200.485096 125.964346 \r\nL 200.588581 203.506696 \r\nL 200.594668 17.083636 \r\nL 200.64641 177.391397 \r\nL 200.70424 156.900931 \r\nL 200.807725 197.881863 \r\nL 200.816856 17.083636 \r\nL 200.829031 194.265898 \r\nL 200.926428 104.268559 \r\nL 200.999476 17.083636 \r\nL 201.014694 207.524435 \r\nL 201.036 108.688071 \r\nL 201.081655 191.453481 \r\nL 201.045131 17.083636 \r\nL 201.145572 131.58918 \r\nL 201.224707 17.083636 \r\nL 201.194271 187.033969 \r\nL 201.2521 99.447273 \r\nL 201.255144 201.096053 \r\nL 201.282537 41.993614 \r\nL 201.361672 76.947938 \r\nL 201.428633 197.480089 \r\nL 201.419502 17.083636 \r\nL 201.45907 150.070776 \r\nL 201.471244 24.315565 \r\nL 201.498637 203.104922 \r\nL 201.571685 43.198936 \r\nL 201.605166 196.676541 \r\nL 201.577773 17.083636 \r\nL 201.681257 171.364789 \r\nL 201.736043 17.083636 \r\nL 201.714738 203.506696 \r\nL 201.790829 141.633525 \r\nL 201.894314 211.943947 \r\nL 201.869965 17.083636 \r\nL 201.900401 136.410466 \r\nL 201.909532 49.627317 \r\nL 201.930838 197.480089 \r\nL 201.973449 104.268559 \r\nL 202.00693 189.444612 \r\nL 202.049541 18.690732 \r\nL 202.079978 95.027761 \r\nL 202.116502 17.083636 \r\nL 202.119545 195.872993 \r\nL 202.18955 108.688071 \r\nL 202.283903 17.083636 \r\nL 202.262598 179.400266 \r\nL 202.296078 70.117783 \r\nL 202.320427 17.083636 \r\nL 202.408694 190.649933 \r\nL 202.518266 17.083636 \r\nL 202.46348 203.506696 \r\nL 202.521309 100.25082 \r\nL 202.533484 24.315565 \r\nL 202.551746 162.525765 \r\nL 202.585226 17.083636 \r\nL 202.6461 207.122661 \r\nL 202.661318 103.465011 \r\nL 202.716104 199.488958 \r\nL 202.682624 17.083636 \r\nL 202.773934 162.123991 \r\nL 202.780021 77.349712 \r\nL 202.783065 17.083636 \r\nL 202.813501 171.766563 \r\nL 202.886549 49.627317 \r\nL 202.901768 179.80204 \r\nL 202.913942 17.083636 \r\nL 202.999165 107.884523 \r\nL 203.008296 17.083636 \r\nL 203.108737 202.301375 \r\nL 203.130043 17.083636 \r\nL 203.218309 111.902262 \r\nL 203.254833 195.872993 \r\nL 203.267008 23.913792 \r\nL 203.330925 173.775432 \r\nL 203.391798 30.342173 \r\nL 203.343099 189.042838 \r\nL 203.44354 121.544834 \r\nL 203.470933 17.083636 \r\nL 203.486152 186.632195 \r\nL 203.556156 58.064568 \r\nL 203.620073 202.301375 \r\nL 203.653553 17.887184 \r\nL 203.665728 56.055698 \r\nL 203.744863 17.083636 \r\nL 203.690077 212.747494 \r\nL 203.772256 36.36878 \r\nL 203.863566 204.712018 \r\nL 203.790518 17.083636 \r\nL 203.881828 78.956807 \r\nL 203.982269 17.083636 \r\nL 203.90009 199.488958 \r\nL 203.9914 48.020222 \r\nL 204.04923 204.712018 \r\nL 204.085754 17.083636 \r\nL 204.110103 183.819778 \r\nL 204.210544 35.565233 \r\nL 204.192282 207.524435 \r\nL 204.219675 138.821109 \r\nL 204.250112 201.899601 \r\nL 204.310985 17.083636 \r\nL 204.326204 129.982084 \r\nL 204.423601 17.083636 \r\nL 204.411426 203.90847 \r\nL 204.435776 74.537295 \r\nL 204.478387 195.872993 \r\nL 204.520998 17.083636 \r\nL 204.545348 81.36745 \r\nL 204.615352 17.083636 \r\nL 204.575784 189.846386 \r\nL 204.65492 58.868115 \r\nL 204.724924 189.042838 \r\nL 204.758404 17.083636 \r\nL 204.764492 61.680532 \r\nL 204.770579 18.288958 \r\nL 204.776666 99.447273 \r\nL 204.77971 75.340843 \r\nL 204.797972 175.382528 \r\nL 204.828409 17.083636 \r\nL 204.886238 68.108914 \r\nL 204.895369 17.083636 \r\nL 204.956243 199.890732 \r\nL 204.992767 66.903592 \r\nL 205.071902 195.47122 \r\nL 205.090164 17.083636 \r\nL 205.102339 150.47255 \r\nL 205.20278 17.083636 \r\nL 205.123644 200.694279 \r\nL 205.211911 114.312905 \r\nL 205.214954 114.312905 \r\nL 205.281915 17.083636 \r\nL 205.263653 199.087184 \r\nL 205.321483 168.954146 \r\nL 205.431055 17.083636 \r\nL 205.403662 176.989623 \r\nL 205.446273 76.14439 \r\nL 205.467579 193.46235 \r\nL 205.501059 17.083636 \r\nL 205.558889 133.598049 \r\nL 205.656286 17.083636 \r\nL 205.628893 193.46235 \r\nL 205.668461 185.828647 \r\nL 205.738465 17.083636 \r\nL 205.744552 204.310244 \r\nL 205.778033 53.243282 \r\nL 205.823688 206.319113 \r\nL 205.793251 17.083636 \r\nL 205.887605 118.330643 \r\nL 205.936303 17.083636 \r\nL 205.988046 193.46235 \r\nL 205.997177 48.020222 \r\nL 206.042832 191.855255 \r\nL 206.088487 17.083636 \r\nL 206.106749 110.69694 \r\nL 206.204146 33.958137 \r\nL 206.18284 157.704479 \r\nL 206.216321 59.269889 \r\nL 206.289369 209.13153 \r\nL 206.261976 38.779424 \r\nL 206.325893 158.9098 \r\nL 206.411115 17.083636 \r\nL 206.347198 197.480089 \r\nL 206.438508 62.48408 \r\nL 206.465901 45.609579 \r\nL 206.447639 195.872993 \r\nL 206.5146 68.108914 \r\nL 206.517644 194.667672 \r\nL 206.587648 17.083636 \r\nL 206.627216 143.642395 \r\nL 206.7307 17.083636 \r\nL 206.685045 200.694279 \r\nL 206.739831 66.100044 \r\nL 206.837229 198.283636 \r\nL 206.806792 25.922661 \r\nL 206.852447 148.463681 \r\nL 206.898102 41.993614 \r\nL 206.867665 192.658803 \r\nL 206.962019 137.615787 \r\nL 206.97115 195.069446 \r\nL 207.059416 34.359911 \r\nL 207.065504 64.492949 \r\nL 207.108115 17.083636 \r\nL 207.092897 181.409135 \r\nL 207.172032 88.197605 \r\nL 207.248124 36.770554 \r\nL 207.202469 171.364789 \r\nL 207.263342 71.724878 \r\nL 207.36987 191.855255 \r\nL 207.30291 60.876984 \r\nL 207.372914 144.847716 \r\nL 207.421613 49.225543 \r\nL 207.470311 192.257029 \r\nL 207.48553 96.233082 \r\nL 207.497704 201.497827 \r\nL 207.567709 47.618448 \r\nL 207.601189 193.864124 \r\nL 207.722936 17.083636 \r\nL 207.744241 122.750155 \r\nL 207.799027 195.872993 \r\nL 207.756416 57.26102 \r\nL 207.85077 109.491619 \r\nL 207.853813 17.083636 \r\nL 207.875119 189.846386 \r\nL 207.960342 122.348381 \r\nL 208.048608 35.967007 \r\nL 207.999909 203.90847 \r\nL 208.063826 143.240621 \r\nL 208.142962 196.274767 \r\nL 208.139918 55.653925 \r\nL 208.164267 164.936408 \r\nL 208.267752 206.720887 \r\nL 208.276883 25.119113 \r\nL 208.282971 58.466341 \r\nL 208.328626 195.47122 \r\nL 208.346888 36.770554 \r\nL 208.395586 176.186075 \r\nL 208.39863 176.186075 \r\nL 208.496027 46.413126 \r\nL 208.48994 195.872993 \r\nL 208.508202 80.563902 \r\nL 208.611687 17.083636 \r\nL 208.617774 206.720887 \r\nL 208.63908 29.940399 \r\nL 208.727346 152.481419 \r\nL 208.769957 208.729756 \r\nL 208.779088 44.806031 \r\nL 208.791263 112.304035 \r\nL 208.885617 200.694279 \r\nL 208.903879 17.083636 \r\nL 209.007363 196.676541 \r\nL 209.019538 96.233082 \r\nL 209.028669 28.333304 \r\nL 209.056062 154.490288 \r\nL 209.065193 17.083636 \r\nL 209.110848 197.078315 \r\nL 209.165634 32.351042 \r\nL 209.238682 203.104922 \r\nL 209.208245 17.083636 \r\nL 209.275206 84.983415 \r\nL 209.284337 17.083636 \r\nL 209.348254 192.257029 \r\nL 209.372603 60.876984 \r\nL 209.476088 199.488958 \r\nL 209.378691 17.083636 \r\nL 209.482175 36.36878 \r\nL 209.500437 140.02643 \r\nL 209.573485 17.083636 \r\nL 209.686101 189.042838 \r\nL 209.750018 17.083636 \r\nL 209.798717 73.331973 \r\nL 209.908289 207.122661 \r\nL 209.816979 17.083636 \r\nL 209.914376 197.881863 \r\nL 209.932638 17.083636 \r\nL 210.014817 199.890732 \r\nL 210.023948 50.832639 \r\nL 210.060472 192.257029 \r\nL 210.127433 17.083636 \r\nL 210.13352 126.36612 \r\nL 210.227874 21.503149 \r\nL 210.170044 199.488958 \r\nL 210.243092 58.466341 \r\nL 210.246136 197.480089 \r\nL 210.249179 17.083636 \r\nL 210.352664 17.083636 \r\nL 210.434843 185.828647 \r\nL 210.46528 74.537295 \r\nL 210.550502 17.083636 \r\nL 210.49876 189.042838 \r\nL 210.553546 35.163459 \r\nL 210.650943 192.257029 \r\nL 210.574852 17.083636 \r\nL 210.663118 34.359911 \r\nL 210.745297 193.060576 \r\nL 210.684424 17.083636 \r\nL 210.784865 172.971885 \r\nL 210.864 46.011353 \r\nL 210.793996 203.506696 \r\nL 210.89748 96.634856 \r\nL 210.982703 17.083636 \r\nL 210.903568 196.676541 \r\nL 211.000965 69.716009 \r\nL 211.0801 203.104922 \r\nL 211.010096 17.083636 \r\nL 211.110537 133.196275 \r\nL 211.17141 17.083636 \r\nL 211.122712 198.68541 \r\nL 211.214022 140.02643 \r\nL 211.259677 207.122661 \r\nL 211.308375 36.770554 \r\nL 211.311419 141.231752 \r\nL 211.314463 32.752816 \r\nL 211.390554 204.310244 \r\nL 211.420991 60.876984 \r\nL 211.50317 178.596718 \r\nL 211.475777 20.297827 \r\nL 211.530563 76.947938 \r\nL 211.533607 31.547494 \r\nL 211.609698 202.703149 \r\nL 211.634048 185.426874 \r\nL 211.679703 17.083636 \r\nL 211.728401 194.265898 \r\nL 211.74362 159.713348 \r\nL 211.746663 189.444612 \r\nL 211.798406 17.083636 \r\nL 211.847104 95.027761 \r\nL 211.886672 22.70847 \r\nL 211.892759 198.283636 \r\nL 211.947545 77.751486 \r\nL 211.965807 195.069446 \r\nL 212.032768 22.70847 \r\nL 212.057117 105.47388 \r\nL 212.090598 17.083636 \r\nL 212.145384 209.935078 \r\nL 212.157558 115.92 \r\nL 212.17582 200.292506 \r\nL 212.169733 17.083636 \r\nL 212.264087 112.304035 \r\nL 212.282349 199.087184 \r\nL 212.373659 17.083636 \r\nL 212.452794 203.90847 \r\nL 212.486274 107.482749 \r\nL 212.513667 56.055698 \r\nL 212.528886 187.033969 \r\nL 212.56541 91.411796 \r\nL 212.611065 205.917339 \r\nL 212.653676 52.439734 \r\nL 212.674982 163.329313 \r\nL 212.720637 17.083636 \r\nL 212.78151 193.46235 \r\nL 212.787597 85.786962 \r\nL 212.790641 86.59051 \r\nL 212.793685 17.083636 \r\nL 212.842383 204.712018 \r\nL 212.897169 166.543503 \r\nL 212.96413 17.083636 \r\nL 212.994567 207.926208 \r\nL 213.012829 108.286297 \r\nL 213.082833 199.890732 \r\nL 213.085877 17.083636 \r\nL 213.125444 179.400266 \r\nL 213.155881 17.083636 \r\nL 213.195449 209.935078 \r\nL 213.23806 89.402927 \r\nL 213.344588 189.042838 \r\nL 213.259366 33.556364 \r\nL 213.347632 54.448603 \r\nL 213.390243 185.828647 \r\nL 213.353719 42.395388 \r\nL 213.457204 103.866785 \r\nL 213.493728 32.752816 \r\nL 213.472422 202.301375 \r\nL 213.566776 93.420665 \r\nL 213.673304 201.497827 \r\nL 213.642868 37.574102 \r\nL 213.676348 149.669002 \r\nL 213.743309 17.083636 \r\nL 213.69461 195.069446 \r\nL 213.788964 56.055698 \r\nL 213.816357 186.230421 \r\nL 213.813313 17.083636 \r\nL 213.898536 156.097384 \r\nL 213.971584 17.083636 \r\nL 213.91071 203.90847 \r\nL 214.008108 158.508027 \r\nL 214.047675 30.342173 \r\nL 214.084199 185.0251 \r\nL 214.120723 88.197605 \r\nL 214.126811 197.078315 \r\nL 214.193771 17.083636 \r\nL 214.233339 184.221552 \r\nL 214.327693 17.083636 \r\nL 214.294212 213.149268 \r\nL 214.342911 135.606918 \r\nL 214.382479 205.113792 \r\nL 214.409872 20.297827 \r\nL 214.440308 148.865455 \r\nL 214.498138 17.083636 \r\nL 214.449439 205.113792 \r\nL 214.552924 76.947938 \r\nL 214.601623 204.310244 \r\nL 214.60771 22.306696 \r\nL 214.662496 198.283636 \r\nL 214.668583 25.119113 \r\nL 214.671627 211.542173 \r\nL 214.775112 50.832639 \r\nL 214.817723 17.083636 \r\nL 214.793374 189.846386 \r\nL 214.842072 145.651264 \r\nL 214.899902 195.872993 \r\nL 214.93947 17.083636 \r\nL 214.948601 136.812239 \r\nL 215.003387 17.083636 \r\nL 215.009474 173.373659 \r\nL 215.061216 39.181197 \r\nL 215.091653 188.641064 \r\nL 215.116002 17.083636 \r\nL 215.173832 146.454812 \r\nL 215.268186 17.083636 \r\nL 215.256011 206.319113 \r\nL 215.283404 33.958137 \r\nL 215.368627 193.46235 \r\nL 215.313841 17.083636 \r\nL 215.39602 83.376319 \r\nL 215.469068 17.083636 \r\nL 215.423413 180.605588 \r\nL 215.490373 83.778093 \r\nL 215.599945 173.373659 \r\nL 215.548203 17.083636 \r\nL 215.602989 150.070776 \r\nL 215.657775 17.083636 \r\nL 215.679081 196.274767 \r\nL 215.712561 116.723548 \r\nL 215.770391 203.104922 \r\nL 215.73691 17.083636 \r\nL 215.822133 148.061907 \r\nL 215.870832 17.083636 \r\nL 215.88605 203.506696 \r\nL 215.934749 77.751486 \r\nL 216.010841 194.265898 \r\nL 215.998666 50.430865 \r\nL 216.047365 191.453481 \r\nL 216.06867 28.735078 \r\nL 216.138675 197.078315 \r\nL 216.15998 92.617118 \r\nL 216.202592 212.345721 \r\nL 216.187373 17.083636 \r\nL 216.269552 146.454812 \r\nL 216.351731 29.940399 \r\nL 216.369993 192.257029 \r\nL 216.373037 125.160798 \r\nL 216.376081 201.096053 \r\nL 216.379124 17.083636 \r\nL 216.482609 119.134191 \r\nL 216.537395 195.069446 \r\nL 216.567832 46.8149 \r\nL 216.592181 174.57898 \r\nL 216.631749 60.876984 \r\nL 216.668273 205.113792 \r\nL 216.701753 160.91867 \r\nL 216.738277 37.574102 \r\nL 216.744364 195.069446 \r\nL 216.814369 78.956807 \r\nL 216.923941 197.881863 \r\nL 216.853936 63.689401 \r\nL 216.926984 139.222882 \r\nL 217.027425 193.46235 \r\nL 217.0396 17.083636 \r\nL 217.115692 208.729756 \r\nL 217.152216 181.409135 \r\nL 217.237438 44.002483 \r\nL 217.200914 189.042838 \r\nL 217.261788 101.456142 \r\nL 217.359185 193.864124 \r\nL 217.273962 17.083636 \r\nL 217.377447 156.097384 \r\nL 217.456582 186.632195 \r\nL 217.410927 19.092506 \r\nL 217.480932 132.392727 \r\nL 217.578329 27.127982 \r\nL 217.511368 191.855255 \r\nL 217.593547 107.884523 \r\nL 217.666595 30.743947 \r\nL 217.663552 208.729756 \r\nL 217.67877 71.724878 \r\nL 217.693988 193.864124 \r\nL 217.687901 17.083636 \r\nL 217.788342 173.775432 \r\nL 217.800517 35.163459 \r\nL 217.794429 183.418004 \r\nL 217.897914 56.859246 \r\nL 217.970962 203.90847 \r\nL 217.907045 17.083636 \r\nL 218.007486 137.214013 \r\nL 218.098796 29.136851 \r\nL 218.068359 192.658803 \r\nL 218.117058 46.413126 \r\nL 218.177931 183.819778 \r\nL 218.13532 31.145721 \r\nL 218.229674 171.364789 \r\nL 218.257067 39.582971 \r\nL 218.293591 196.676541 \r\nL 218.339246 142.838847 \r\nL 218.424468 35.967007 \r\nL 218.445774 203.506696 \r\nL 218.512735 17.083636 \r\nL 218.555346 89.402927 \r\nL 218.640569 204.712018 \r\nL 218.59187 17.083636 \r\nL 218.667962 151.276098 \r\nL 218.74101 41.190067 \r\nL 218.728835 185.0251 \r\nL 218.77449 61.680532 \r\nL 218.780577 44.002483 \r\nL 218.887106 198.283636 \r\nL 218.99059 17.083636 \r\nL 218.999721 103.063237 \r\nL 219.002765 203.104922 \r\nL 219.005809 17.083636 \r\nL 219.112337 172.971885 \r\nL 219.151905 23.913792 \r\nL 219.188429 205.113792 \r\nL 219.224953 132.392727 \r\nL 219.249302 189.444612 \r\nL 219.279739 50.430865 \r\nL 219.328437 172.570111 \r\nL 219.389311 37.574102 \r\nL 219.38018 188.641064 \r\nL 219.438009 135.606918 \r\nL 219.441053 203.104922 \r\nL 219.462359 17.083636 \r\nL 219.544538 134.80337 \r\nL 219.617586 25.119113 \r\nL 219.614542 200.292506 \r\nL 219.651066 121.946608 \r\nL 219.663241 195.069446 \r\nL 219.730201 32.752816 \r\nL 219.757594 56.457472 \r\nL 219.827599 185.426874 \r\nL 219.775856 37.975876 \r\nL 219.879341 158.106253 \r\nL 219.90369 30.743947 \r\nL 219.958476 197.480089 \r\nL 219.988913 119.535965 \r\nL 220.074136 167.748825 \r\nL 220.058917 53.645055 \r\nL 220.095441 121.544834 \r\nL 220.104572 35.967007 \r\nL 220.107616 184.221552 \r\nL 220.208057 88.599379 \r\nL 220.278061 209.935078 \r\nL 220.26893 41.190067 \r\nL 220.287192 111.500488 \r\nL 220.332847 17.083636 \r\nL 220.369371 195.47122 \r\nL 220.396764 85.385188 \r\nL 220.436332 25.119113 \r\nL 220.405895 183.016231 \r\nL 220.494162 84.179867 \r\nL 220.506336 181.810909 \r\nL 220.564166 17.083636 \r\nL 220.606777 165.338182 \r\nL 220.643301 38.779424 \r\nL 220.664607 203.506696 \r\nL 220.716349 68.510687 \r\nL 220.780266 199.890732 \r\nL 220.752873 43.198936 \r\nL 220.825921 119.937738 \r\nL 220.87462 54.850377 \r\nL 220.923319 155.69561 \r\nL 220.93245 89.001153 \r\nL 220.947668 192.658803 \r\nL 221.026803 38.779424 \r\nL 221.042022 95.027761 \r\nL 221.102895 191.855255 \r\nL 221.063327 63.287627 \r\nL 221.133332 146.856585 \r\nL 221.151594 17.083636 \r\nL 221.200292 194.667672 \r\nL 221.242904 168.150599 \r\nL 221.261166 29.940399 \r\nL 221.264209 203.90847 \r\nL 221.376825 59.269889 \r\nL 221.477266 196.676541 \r\nL 221.428567 17.083636 \r\nL 221.489441 152.481419 \r\nL 221.583794 19.494279 \r\nL 221.550314 196.676541 \r\nL 221.599013 156.900931 \r\nL 221.611187 207.524435 \r\nL 221.659886 56.457472 \r\nL 221.702497 179.80204 \r\nL 221.796851 46.011353 \r\nL 221.775545 193.46235 \r\nL 221.812069 99.447273 \r\nL 221.87903 188.23929 \r\nL 221.854681 17.083636 \r\nL 221.921641 156.900931 \r\nL 221.991646 17.083636 \r\nL 221.942947 193.060576 \r\nL 222.034257 104.268559 \r\nL 222.049475 94.224213 \r\nL 222.055563 161.722217 \r\nL 222.079912 78.153259 \r\nL 222.165135 203.506696 \r\nL 222.235139 213.149268 \r\nL 222.274707 59.269889 \r\nL 222.320362 41.993614 \r\nL 222.384279 191.453481 \r\nL 222.487763 39.582971 \r\nL 222.448196 192.658803 \r\nL 222.493851 174.177206 \r\nL 222.600379 21.904922 \r\nL 222.502982 177.391397 \r\nL 222.615597 80.563902 \r\nL 222.70082 190.649933 \r\nL 222.712995 44.404257 \r\nL 222.728213 95.429534 \r\nL 222.819523 192.658803 \r\nL 222.749519 51.234412 \r\nL 222.82561 154.088514 \r\nL 222.898658 17.083636 \r\nL 222.868222 211.542173 \r\nL 222.935182 151.677871 \r\nL 223.026492 197.078315 \r\nL 222.959532 17.083636 \r\nL 223.035623 110.69694 \r\nL 223.105628 54.448603 \r\nL 223.09954 176.587849 \r\nL 223.114759 127.571441 \r\nL 223.117802 208.327982 \r\nL 223.126933 23.512018 \r\nL 223.224331 150.874324 \r\nL 223.269986 55.252151 \r\nL 223.263898 189.846386 \r\nL 223.333903 133.999823 \r\nL 223.385645 39.582971 \r\nL 223.449562 192.257029 \r\nL 223.525654 24.717339 \r\nL 223.550003 198.68541 \r\nL 223.562178 120.339512 \r\nL 223.659575 42.797162 \r\nL 223.63827 200.292506 \r\nL 223.67175 72.528426 \r\nL 223.747842 200.694279 \r\nL 223.714361 31.145721 \r\nL 223.784366 97.03663 \r\nL 223.79654 17.083636 \r\nL 223.848283 193.46235 \r\nL 223.893938 32.351042 \r\nL 223.970029 208.729756 \r\nL 223.918287 17.083636 \r\nL 224.009597 158.508027 \r\nL 224.018728 17.083636 \r\nL 224.052208 191.051707 \r\nL 224.113082 166.945277 \r\nL 224.195261 207.122661 \r\nL 224.137431 51.234412 \r\nL 224.213523 144.044169 \r\nL 224.326138 17.083636 \r\nL 224.317007 190.649933 \r\nL 224.329182 88.599379 \r\nL 224.356575 201.497827 \r\nL 224.374837 56.457472 \r\nL 224.420492 193.060576 \r\nL 224.426579 31.949268 \r\nL 224.484409 201.096053 \r\nL 224.530064 112.304035 \r\nL 224.575719 180.605588 \r\nL 224.566588 39.984745 \r\nL 224.639636 118.732417 \r\nL 224.691378 35.565233 \r\nL 224.737033 209.935078 \r\nL 224.743121 118.330643 \r\nL 224.785732 207.926208 \r\nL 224.797907 21.904922 \r\nL 224.849649 119.134191 \r\nL 224.852693 29.136851 \r\nL 224.877042 185.426874 \r\nL 224.959221 86.59051 \r\nL 224.974439 194.667672 \r\nL 224.986614 65.698271 \r\nL 225.065749 141.633525 \r\nL 225.090099 56.457472 \r\nL 225.071837 185.828647 \r\nL 225.178365 68.912461 \r\nL 225.245326 185.0251 \r\nL 225.242282 17.083636 \r\nL 225.290981 103.465011 \r\nL 225.324461 17.083636 \r\nL 225.367072 181.409135 \r\nL 225.397509 117.125322 \r\nL 225.400553 201.497827 \r\nL 225.449251 55.653925 \r\nL 225.507081 159.713348 \r\nL 225.552736 43.198936 \r\nL 225.586216 197.881863 \r\nL 225.607522 79.760355 \r\nL 225.668395 187.435743 \r\nL 225.656221 17.083636 \r\nL 225.720138 142.437073 \r\nL 225.82971 35.163459 \r\nL 225.735356 196.274767 \r\nL 225.832753 53.243282 \r\nL 225.838841 189.846386 \r\nL 225.936238 31.949268 \r\nL 225.942325 39.582971 \r\nL 225.975806 191.453481 \r\nL 226.006242 37.975876 \r\nL 226.054941 74.537295 \r\nL 226.097552 50.430865 \r\nL 226.070159 204.310244 \r\nL 226.161469 81.769224 \r\nL 226.167557 186.230421 \r\nL 226.255823 36.770554 \r\nL 226.271041 142.437073 \r\nL 226.289303 17.083636 \r\nL 226.344089 211.140399 \r\nL 226.383657 51.636186 \r\nL 226.435399 204.310244 \r\nL 226.438443 35.163459 \r\nL 226.493229 58.064568 \r\nL 226.56019 17.083636 \r\nL 226.572364 209.935078 \r\nL 226.599757 48.823769 \r\nL 226.669762 207.524435 \r\nL 226.605845 17.083636 \r\nL 226.709329 126.767894 \r\nL 226.803683 17.083636 \r\nL 226.764115 193.060576 \r\nL 226.818901 84.983415 \r\nL 226.879775 193.864124 \r\nL 226.840207 20.297827 \r\nL 226.928473 147.258359 \r\nL 227.025871 17.083636 \r\nL 227.001521 190.24816 \r\nL 227.038045 163.329313 \r\nL 227.095875 200.694279 \r\nL 227.150661 20.699601 \r\nL 227.171967 206.319113 \r\nL 227.260233 128.374989 \r\nL 227.333281 32.752816 \r\nL 227.327194 196.274767 \r\nL 227.369805 112.304035 \r\nL 227.427635 210.738625 \r\nL 227.406329 39.582971 \r\nL 227.479377 135.606918 \r\nL 227.497639 39.582971 \r\nL 227.494595 207.122661 \r\nL 227.591993 72.126652 \r\nL 227.661997 195.47122 \r\nL 227.674172 25.520887 \r\nL 227.704608 133.999823 \r\nL 227.777656 37.574102 \r\nL 227.750263 186.632195 \r\nL 227.817224 67.70714 \r\nL 227.899403 196.274767 \r\nL 227.917665 24.717339 \r\nL 227.926796 86.992284 \r\nL 228.012019 55.653925 \r\nL 227.969407 199.488958 \r\nL 228.024193 73.331973 \r\nL 228.124634 205.515565 \r\nL 228.078979 52.439734 \r\nL 228.136809 174.177206 \r\nL 228.231163 38.37765 \r\nL 228.200726 190.649933 \r\nL 228.249425 115.116452 \r\nL 228.264643 205.917339 \r\nL 228.322473 17.083636 \r\nL 228.358997 186.632195 \r\nL 228.456394 38.779424 \r\nL 228.392477 195.872993 \r\nL 228.471612 68.108914 \r\nL 228.553791 211.943947 \r\nL 228.535529 21.503149 \r\nL 228.584228 176.989623 \r\nL 228.599446 17.083636 \r\nL 228.654232 206.319113 \r\nL 228.696844 45.207805 \r\nL 228.809459 192.658803 \r\nL 228.84294 17.083636 \r\nL 228.915988 204.712018 \r\nL 228.922075 95.831308 \r\nL 228.955555 200.292506 \r\nL 229.00121 57.662794 \r\nL 229.031647 160.115122 \r\nL 229.11687 20.297827 \r\nL 229.129044 204.310244 \r\nL 229.141219 154.088514 \r\nL 229.223398 202.703149 \r\nL 229.171656 17.083636 \r\nL 229.24166 81.769224 \r\nL 229.272097 17.083636 \r\nL 229.256878 186.632195 \r\nL 229.339057 72.528426 \r\nL 229.342101 191.855255 \r\nL 229.357319 27.529756 \r\nL 229.448629 76.947938 \r\nL 229.45776 203.506696 \r\nL 229.494284 46.011353 \r\nL 229.564289 108.688071 \r\nL 229.57342 19.092506 \r\nL 229.634293 187.033969 \r\nL 229.673861 67.305366 \r\nL 229.725603 192.658803 \r\nL 229.695166 17.083636 \r\nL 229.783433 173.775432 \r\nL 229.810826 35.967007 \r\nL 229.795607 193.060576 \r\nL 229.893005 56.859246 \r\nL 229.950834 192.658803 \r\nL 229.908223 17.083636 \r\nL 230.002577 108.688071 \r\nL 230.014751 35.163459 \r\nL 230.090843 191.051707 \r\nL 230.112149 50.832639 \r\nL 230.133454 203.506696 \r\nL 230.194328 23.110244 \r\nL 230.227808 136.812239 \r\nL 230.273463 28.333304 \r\nL 230.3039 205.917339 \r\nL 230.334336 189.846386 \r\nL 230.340424 42.797162 \r\nL 230.446952 71.724878 \r\nL 230.550437 202.703149 \r\nL 230.46217 17.083636 \r\nL 230.559568 128.374989 \r\nL 230.638703 28.333304 \r\nL 230.620441 198.283636 \r\nL 230.66914 66.903592 \r\nL 230.714795 190.649933 \r\nL 230.693489 56.055698 \r\nL 230.778712 186.632195 \r\nL 230.857847 17.083636 \r\nL 230.842629 200.292506 \r\nL 230.891327 63.689401 \r\nL 230.900458 188.641064 \r\nL 230.915677 62.48408 \r\nL 231.000899 113.911131 \r\nL 231.049598 17.083636 \r\nL 231.016118 179.80204 \r\nL 231.101341 59.269889 \r\nL 231.137865 191.453481 \r\nL 231.143952 17.083636 \r\nL 231.213956 127.169667 \r\nL 231.238306 34.761685 \r\nL 231.293092 165.739956 \r\nL 231.363096 197.881863 \r\nL 231.338747 17.083636 \r\nL 231.381358 159.311574 \r\nL 231.384402 23.110244 \r\nL 231.481799 206.319113 \r\nL 231.49093 79.358581 \r\nL 231.539629 189.444612 \r\nL 231.554847 17.083636 \r\nL 231.606589 132.392727 \r\nL 231.646157 23.110244 \r\nL 231.700943 207.524435 \r\nL 231.719205 48.421996 \r\nL 231.755729 210.336851 \r\nL 231.786166 28.333304 \r\nL 231.828777 139.222882 \r\nL 231.871388 17.083636 \r\nL 231.910956 208.729756 \r\nL 231.935305 170.561242 \r\nL 231.984004 193.864124 \r\nL 232.00531 17.083636 \r\nL 232.023572 101.054368 \r\nL 232.050965 17.083636 \r\nL 232.066183 194.667672 \r\nL 232.133144 104.268559 \r\nL 232.22141 38.37765 \r\nL 232.209235 191.051707 \r\nL 232.236628 135.205144 \r\nL 232.251847 205.515565 \r\nL 232.245759 17.083636 \r\nL 232.343157 164.936408 \r\nL 232.397943 17.083636 \r\nL 232.446641 194.667672 \r\nL 232.458816 70.117783 \r\nL 232.547082 203.506696 \r\nL 232.516646 17.083636 \r\nL 232.568388 69.716009 \r\nL 232.574475 53.243282 \r\nL 232.577519 75.340843 \r\nL 232.64448 207.926208 \r\nL 232.687091 17.083636 \r\nL 232.690135 180.605588 \r\nL 232.693178 201.497827 \r\nL 232.76927 50.832639 \r\nL 232.787532 127.571441 \r\nL 232.872755 25.520887 \r\nL 232.833187 196.676541 \r\nL 232.897104 147.660133 \r\nL 232.945803 17.083636 \r\nL 232.91841 199.087184 \r\nL 233.00972 131.990953 \r\nL 233.07668 17.083636 \r\nL 233.079724 192.257029 \r\nL 233.110161 72.9302 \r\nL 233.143641 204.310244 \r\nL 233.13451 33.556364 \r\nL 233.222776 193.864124 \r\nL 233.289737 17.083636 \r\nL 233.295824 208.729756 \r\nL 233.335392 142.838847 \r\nL 233.37496 202.301375 \r\nL 233.414527 17.083636 \r\nL 233.44192 117.928869 \r\nL 233.511925 51.234412 \r\nL 233.524099 203.506696 \r\nL 233.536274 72.528426 \r\nL 233.539318 199.087184 \r\nL 233.542361 17.083636 \r\nL 233.645846 117.928869 \r\nL 233.68237 198.283636 \r\nL 233.755418 17.083636 \r\nL 233.871077 201.497827 \r\nL 233.919776 17.083636 \r\nL 233.883252 203.506696 \r\nL 233.98978 37.574102 \r\nL 234.032392 202.301375 \r\nL 234.102396 158.9098 \r\nL 234.120658 197.078315 \r\nL 234.163269 17.083636 \r\nL 234.193706 128.776763 \r\nL 234.28806 17.083636 \r\nL 234.218055 181.810909 \r\nL 234.303278 95.027761 \r\nL 234.361108 209.13153 \r\nL 234.364151 17.083636 \r\nL 234.409806 107.080976 \r\nL 234.461549 17.083636 \r\nL 234.507204 199.087184 \r\nL 234.519378 113.911131 \r\nL 234.549815 17.083636 \r\nL 234.583295 208.729756 \r\nL 234.671562 17.083636 \r\nL 234.695911 48.421996 \r\nL 234.77809 187.033969 \r\nL 234.732435 24.717339 \r\nL 234.802439 135.606918 \r\nL 234.805483 17.083636 \r\nL 234.866356 199.488958 \r\nL 234.915055 58.466341 \r\nL 235.024627 205.515565 \r\nL 234.933317 25.119113 \r\nL 235.033758 163.329313 \r\nL 235.131155 35.967007 \r\nL 235.064195 195.069446 \r\nL 235.14333 149.267228 \r\nL 235.213334 208.327982 \r\nL 235.222465 31.547494 \r\nL 235.237684 138.821109 \r\nL 235.319863 17.083636 \r\nL 235.246815 196.274767 \r\nL 235.350299 63.287627 \r\nL 235.374649 211.140399 \r\nL 235.389867 17.083636 \r\nL 235.462915 177.793171 \r\nL 235.5664 17.083636 \r\nL 235.548138 200.292506 \r\nL 235.575531 138.419335 \r\nL 235.679015 196.676541 \r\nL 235.645535 17.083636 \r\nL 235.682059 154.490288 \r\nL 235.706408 193.060576 \r\nL 235.791631 17.083636 \r\nL 235.889028 204.712018 \r\nL 235.904247 121.14306 \r\nL 235.922509 193.864124 \r\nL 235.934683 62.082306 \r\nL 236.010775 124.759024 \r\nL 236.095998 30.743947 \r\nL 236.08991 210.336851 \r\nL 236.117303 83.376319 \r\nL 236.162958 192.658803 \r\nL 236.141653 40.386519 \r\nL 236.229919 189.444612 \r\nL 236.23905 17.083636 \r\nL 236.321229 200.292506 \r\nL 236.342535 74.537295 \r\nL 236.403408 197.078315 \r\nL 236.439932 50.430865 \r\nL 236.452107 94.224213 \r\nL 236.491674 62.082306 \r\nL 236.509936 207.122661 \r\nL 236.555591 63.689401 \r\nL 236.579941 206.720887 \r\nL 236.616465 31.145721 \r\nL 236.665163 125.964346 \r\nL 236.768648 17.083636 \r\nL 236.719949 199.488958 \r\nL 236.777779 44.404257 \r\nL 236.82039 188.641064 \r\nL 236.783866 17.083636 \r\nL 236.887351 102.661463 \r\nL 236.939093 44.404257 \r\nL 236.945181 200.292506 \r\nL 236.984748 85.385188 \r\nL 237.069971 197.881863 \r\nL 237.09432 64.091175 \r\nL 237.109539 199.488958 \r\nL 237.161281 17.083636 \r\nL 237.20998 179.80204 \r\nL 237.231285 17.083636 \r\nL 237.307377 190.24816 \r\nL 237.325639 55.653925 \r\nL 237.398687 184.623326 \r\nL 237.432167 91.010022 \r\nL 237.532608 17.083636 \r\nL 237.480866 205.917339 \r\nL 237.541739 70.117783 \r\nL 237.617831 17.083636 \r\nL 237.599569 192.257029 \r\nL 237.630006 66.100044 \r\nL 237.703054 189.042838 \r\nL 237.721316 17.083636 \r\nL 237.739578 84.179867 \r\nL 237.782189 17.083636 \r\nL 237.806538 169.35592 \r\nL 237.809582 59.671663 \r\nL 237.894805 195.47122 \r\nL 237.855237 35.163459 \r\nL 237.919154 60.475211 \r\nL 238.00742 203.104922 \r\nL 237.934372 24.717339 \r\nL 238.028726 68.108914 \r\nL 238.101774 205.515565 \r\nL 238.083512 17.083636 \r\nL 238.135254 113.509357 \r\nL 238.147429 17.083636 \r\nL 238.150473 179.400266 \r\nL 238.244826 84.179867 \r\nL 238.278307 201.096053 \r\nL 238.257001 17.083636 \r\nL 238.354398 139.624656 \r\nL 238.375704 43.60071 \r\nL 238.454839 194.265898 \r\nL 238.467014 62.885854 \r\nL 238.485276 209.533304 \r\nL 238.552237 17.083636 \r\nL 238.582673 167.347051 \r\nL 238.652678 25.922661 \r\nL 238.628328 190.24816 \r\nL 238.695289 106.277428 \r\nL 238.771381 17.083636 \r\nL 238.759206 209.935078 \r\nL 238.804861 101.054368 \r\nL 238.862691 207.926208 \r\nL 238.826167 17.083636 \r\nL 238.914433 170.561242 \r\nL 239.0027 17.083636 \r\nL 238.969219 192.257029 \r\nL 239.024005 168.552373 \r\nL 239.075748 199.890732 \r\nL 239.051398 25.119113 \r\nL 239.106184 96.634856 \r\nL 239.124446 17.083636 \r\nL 239.12749 187.033969 \r\nL 239.212713 126.36612 \r\nL 239.234018 183.418004 \r\nL 239.249237 49.627317 \r\nL 239.313154 166.141729 \r\nL 239.392289 21.904922 \r\nL 239.361852 197.881863 \r\nL 239.425769 92.215344 \r\nL 239.495774 32.752816 \r\nL 239.437944 152.079645 \r\nL 239.514036 83.376319 \r\nL 239.61752 189.846386 \r\nL 239.547516 17.083636 \r\nL 239.623608 86.188736 \r\nL 239.705787 206.319113 \r\nL 239.684481 28.333304 \r\nL 239.721005 176.186075 \r\nL 239.760573 17.083636 \r\nL 239.797097 185.828647 \r\nL 239.833621 48.020222 \r\nL 239.89145 185.828647 \r\nL 239.867101 39.984745 \r\nL 239.94928 181.007361 \r\nL 240.055808 17.083636 \r\nL 239.994935 200.292506 \r\nL 240.061896 19.092506 \r\nL 240.071027 192.257029 \r\nL 240.1319 17.083636 \r\nL 240.171468 35.967007 \r\nL 240.28104 195.47122 \r\nL 240.18973 17.083636 \r\nL 240.290171 127.973215 \r\nL 240.366262 17.887184 \r\nL 240.354088 199.087184 \r\nL 240.399743 49.627317 \r\nL 240.506271 200.694279 \r\nL 240.418005 17.083636 \r\nL 240.512358 161.722217 \r\nL 240.615843 17.083636 \r\nL 240.576275 186.230421 \r\nL 240.62193 95.429534 \r\nL 240.655411 209.13153 \r\nL 240.649323 17.083636 \r\nL 240.73759 163.731086 \r\nL 240.749764 17.083636 \r\nL 240.77107 207.926208 \r\nL 240.847162 171.766563 \r\nL 240.883686 191.855255 \r\nL 240.89586 51.234412 \r\nL 240.904991 183.418004 \r\nL 240.996301 17.083636 \r\nL 240.984127 205.917339 \r\nL 241.014563 135.205144 \r\nL 241.069349 199.488958 \r\nL 241.032825 17.083636 \r\nL 241.07848 114.312905 \r\nL 241.081524 17.083636 \r\nL 241.127179 186.632195 \r\nL 241.188052 70.117783 \r\nL 241.267188 212.747494 \r\nL 241.215445 17.083636 \r\nL 241.300668 209.533304 \r\nL 241.361541 17.083636 \r\nL 241.413284 142.035299 \r\nL 241.416327 207.926208 \r\nL 241.50155 17.083636 \r\nL 241.522856 135.606918 \r\nL 241.580685 17.083636 \r\nL 241.550249 203.90847 \r\nL 241.635471 50.430865 \r\nL 241.714607 201.899601 \r\nL 241.665908 44.404257 \r\nL 241.748087 136.008692 \r\nL 241.845484 30.342173 \r\nL 241.793742 185.0251 \r\nL 241.857659 162.525765 \r\nL 241.86679 17.083636 \r\nL 241.961144 208.327982 \r\nL 242.04941 17.083636 \r\nL 242.073759 53.645055 \r\nL 242.146807 187.837517 \r\nL 242.104196 17.083636 \r\nL 242.186375 156.900931 \r\nL 242.280729 17.083636 \r\nL 242.192462 184.623326 \r\nL 242.298991 55.252151 \r\nL 242.393344 199.087184 \r\nL 242.341602 50.430865 \r\nL 242.41465 174.57898 \r\nL 242.435956 17.083636 \r\nL 242.496829 183.819778 \r\nL 242.524222 99.045499 \r\nL 242.527266 179.400266 \r\nL 242.618576 17.083636 \r\nL 242.633794 60.475211 \r\nL 242.719017 208.729756 \r\nL 242.661187 17.083636 \r\nL 242.743366 76.947938 \r\nL 242.843807 17.083636 \r\nL 242.795108 185.828647 \r\nL 242.852938 101.054368 \r\nL 242.859025 196.274767 \r\nL 242.919899 17.083636 \r\nL 242.959466 121.946608 \r\nL 243.059907 17.083636 \r\nL 242.977728 193.864124 \r\nL 243.069038 56.055698 \r\nL 243.172523 190.649933 \r\nL 243.148174 21.904922 \r\nL 243.17861 187.837517 \r\nL 243.257746 17.083636 \r\nL 243.245571 188.641064 \r\nL 243.291226 27.529756 \r\nL 243.333837 203.506696 \r\nL 243.315575 25.922661 \r\nL 243.403842 101.857916 \r\nL 243.406885 28.333304 \r\nL 243.41906 188.23929 \r\nL 243.516457 53.645055 \r\nL 243.559069 210.738625 \r\nL 243.525588 24.315565 \r\nL 243.629073 116.321774 \r\nL 243.705165 36.770554 \r\nL 243.674728 189.846386 \r\nL 243.738645 130.785632 \r\nL 243.829955 62.885854 \r\nL 243.823868 203.506696 \r\nL 243.851261 74.135521 \r\nL 243.912134 193.060576 \r\nL 243.887785 17.083636 \r\nL 243.957789 69.314235 \r\nL 243.994313 24.717339 \r\nL 244.043012 189.846386 \r\nL 244.061274 44.806031 \r\nL 244.152584 195.872993 \r\nL 244.128234 30.743947 \r\nL 244.173889 136.812239 \r\nL 244.237806 17.083636 \r\nL 244.18302 191.051707 \r\nL 244.286505 83.376319 \r\nL 244.347378 172.971885 \r\nL 244.33216 17.083636 \r\nL 244.396077 67.70714 \r\nL 244.45695 179.80204 \r\nL 244.426514 28.333304 \r\nL 244.505649 56.457472 \r\nL 244.511736 59.671663 \r\nL 244.618265 152.481419 \r\nL 244.581741 18.690732 \r\nL 244.624352 104.670333 \r\nL 244.685225 17.083636 \r\nL 244.694356 195.069446 \r\nL 244.73088 110.69694 \r\nL 244.813059 196.676541 \r\nL 244.758273 17.083636 \r\nL 244.837409 77.349712 \r\nL 244.883064 17.083636 \r\nL 244.919588 209.533304 \r\nL 244.943937 19.494279 \r\nL 244.962199 185.426874 \r\nL 245.056553 148.061907 \r\nL 245.156994 17.083636 \r\nL 245.080902 172.168337 \r\nL 245.163081 146.454812 \r\nL 245.226998 193.46235 \r\nL 245.172212 17.083636 \r\nL 245.263522 167.347051 \r\nL 245.367007 17.083636 \r\nL 245.339614 172.971885 \r\nL 245.376138 48.020222 \r\nL 245.400487 185.0251 \r\nL 245.424836 17.083636 \r\nL 245.48571 131.58918 \r\nL 245.583107 17.083636 \r\nL 245.589194 205.917339 \r\nL 245.595282 85.385188 \r\nL 245.686592 171.766563 \r\nL 245.604413 17.083636 \r\nL 245.704854 130.785632 \r\nL 245.753552 17.083636 \r\nL 245.79312 190.24816 \r\nL 245.817469 75.742616 \r\nL 245.911823 197.881863 \r\nL 245.863124 17.083636 \r\nL 245.930085 129.58031 \r\nL 246.003133 17.083636 \r\nL 246.012264 189.846386 \r\nL 246.03357 84.581641 \r\nL 246.079225 203.90847 \r\nL 246.085312 17.083636 \r\nL 246.143142 167.347051 \r\nL 246.15836 17.083636 \r\nL 246.210102 193.46235 \r\nL 246.252714 47.216674 \r\nL 246.255758 178.596718 \r\nL 246.356199 17.083636 \r\nL 246.36533 168.552373 \r\nL 246.377504 42.797162 \r\nL 246.453596 212.747494 \r\nL 246.477945 112.304035 \r\nL 246.514469 17.083636 \r\nL 246.566212 190.649933 \r\nL 246.590561 37.172328 \r\nL 246.630129 200.694279 \r\nL 246.675784 17.083636 \r\nL 246.703177 112.304035 \r\nL 246.727526 198.68541 \r\nL 246.715351 17.083636 \r\nL 246.806661 82.170998 \r\nL 246.809705 17.083636 \r\nL 246.879709 197.881863 \r\nL 246.916233 85.786962 \r\nL 247.016674 203.104922 \r\nL 246.964932 17.083636 \r\nL 247.022762 178.194945 \r\nL 247.098853 17.083636 \r\nL 247.065373 196.274767 \r\nL 247.132334 53.243282 \r\nL 247.141465 199.890732 \r\nL 247.138421 17.083636 \r\nL 247.241906 121.946608 \r\nL 247.296692 17.083636 \r\nL 247.25408 208.327982 \r\nL 247.351478 93.822439 \r\nL 247.458006 189.444612 \r\nL 247.415395 29.538625 \r\nL 247.46105 127.973215 \r\nL 247.506705 17.083636 \r\nL 247.518879 198.283636 \r\nL 247.570622 71.724878 \r\nL 247.604102 208.327982 \r\nL 247.652801 23.512018 \r\nL 247.680194 128.374989 \r\nL 247.783678 29.940399 \r\nL 247.777591 199.890732 \r\nL 247.786722 94.224213 \r\nL 247.865857 205.515565 \r\nL 247.798897 17.083636 \r\nL 247.896294 166.141729 \r\nL 247.954124 17.083636 \r\nL 248.002822 192.257029 \r\nL 248.005866 131.187406 \r\nL 248.10022 195.872993 \r\nL 248.072827 42.395388 \r\nL 248.109351 143.240621 \r\nL 248.173268 17.083636 \r\nL 248.136744 188.23929 \r\nL 248.221966 70.117783 \r\nL 248.288927 49.627317 \r\nL 248.255447 197.480089 \r\nL 248.31632 114.312905 \r\nL 248.422848 207.122661 \r\nL 248.383281 42.395388 \r\nL 248.428936 124.759024 \r\nL 248.514158 19.092506 \r\nL 248.505027 210.336851 \r\nL 248.541551 34.761685 \r\nL 248.584163 197.881863 \r\nL 248.568944 17.083636 \r\nL 248.654167 141.633525 \r\nL 248.742433 21.503149 \r\nL 248.733302 184.221552 \r\nL 248.760695 144.445942 \r\nL 248.855049 195.872993 \r\nL 248.809394 17.083636 \r\nL 248.86418 158.106253 \r\nL 248.92201 17.083636 \r\nL 248.973752 193.46235 \r\nL 249.043756 17.083636 \r\nL 249.052887 193.864124 \r\nL 249.086368 63.689401 \r\nL 249.189852 187.435743 \r\nL 249.150285 17.083636 \r\nL 249.19594 143.240621 \r\nL 249.198983 38.37765 \r\nL 249.296381 181.007361 \r\nL 249.305512 69.716009 \r\nL 249.326817 187.033969 \r\nL 249.317686 17.083636 \r\nL 249.418127 117.928869 \r\nL 249.475957 17.083636 \r\nL 249.46987 196.676541 \r\nL 249.527699 96.634856 \r\nL 249.582485 194.667672 \r\nL 249.533787 17.083636 \r\nL 249.640315 153.686741 \r\nL 249.670752 17.083636 \r\nL 249.731625 188.23929 \r\nL 249.755974 53.645055 \r\nL 249.765105 191.855255 \r\nL 249.798586 17.083636 \r\nL 249.865546 46.011353 \r\nL 249.86859 19.896053 \r\nL 249.950769 180.203814 \r\nL 249.969031 55.653925 \r\nL 250.042079 191.453481 \r\nL 249.978162 21.503149 \r\nL 250.078603 127.169667 \r\nL 250.121214 17.083636 \r\nL 250.115127 196.274767 \r\nL 250.191219 97.438404 \r\nL 250.227743 211.542173 \r\nL 250.209481 50.430865 \r\nL 250.246005 74.939069 \r\nL 250.322096 17.083636 \r\nL 250.316009 206.319113 \r\nL 250.355577 37.172328 \r\nL 250.462105 191.453481 \r\nL 250.459061 23.913792 \r\nL 250.471236 136.410466 \r\nL 250.498629 17.083636 \r\nL 250.532109 186.632195 \r\nL 250.583852 85.385188 \r\nL 250.647769 201.497827 \r\nL 250.596026 20.297827 \r\nL 250.693424 93.420665 \r\nL 250.757341 183.418004 \r\nL 250.790821 18.288958 \r\nL 250.802996 103.866785 \r\nL 250.848651 20.699601 \r\nL 250.812127 202.703149 \r\nL 250.912568 48.421996 \r\nL 250.955179 199.488958 \r\nL 250.949092 32.351042 \r\nL 251.025183 70.92133 \r\nL 251.079969 200.694279 \r\nL 251.037358 17.083636 \r\nL 251.137799 193.060576 \r\nL 251.210847 41.190067 \r\nL 251.241284 197.480089 \r\nL 251.250415 93.018891 \r\nL 251.311288 55.252151 \r\nL 251.27172 187.033969 \r\nL 251.347812 70.92133 \r\nL 251.399554 193.060576 \r\nL 251.429991 27.529756 \r\nL 251.457384 86.188736 \r\nL 251.527388 20.297827 \r\nL 251.47869 185.426874 \r\nL 251.560869 104.268559 \r\nL 251.649135 197.881863 \r\nL 251.600436 32.351042 \r\nL 251.667397 178.596718 \r\nL 251.734358 41.190067 \r\nL 251.710008 207.122661 \r\nL 251.780013 111.098714 \r\nL 251.813493 205.515565 \r\nL 251.895672 48.823769 \r\nL 251.977851 206.319113 \r\nL 251.980895 17.083636 \r\nL 252.014375 159.311574 \r\nL 252.069161 53.243282 \r\nL 252.102641 186.230421 \r\nL 252.114816 84.179867 \r\nL 252.163515 206.720887 \r\nL 252.221344 49.627317 \r\nL 252.224388 75.340843 \r\nL 252.306567 192.658803 \r\nL 252.233519 45.609579 \r\nL 252.330916 74.537295 \r\nL 252.376571 44.404257 \r\nL 252.358309 189.042838 \r\nL 252.431357 97.438404 \r\nL 252.522667 197.480089 \r\nL 252.504405 31.547494 \r\nL 252.540929 120.339512 \r\nL 252.556148 54.046829 \r\nL 252.583541 201.096053 \r\nL 252.644414 70.519557 \r\nL 252.726593 201.899601 \r\nL 252.6992 21.904922 \r\nL 252.753986 99.447273 \r\nL 252.845296 23.110244 \r\nL 252.793554 184.221552 \r\nL 252.866602 79.760355 \r\nL 252.897038 172.168337 \r\nL 252.9153 18.690732 \r\nL 252.970086 189.042838 \r\nL 252.942693 17.083636 \r\nL 253.027916 130.785632 \r\nL 253.055309 31.547494 \r\nL 253.049222 194.265898 \r\nL 253.140532 64.492949 \r\nL 253.207492 207.122661 \r\nL 253.195318 46.413126 \r\nL 253.253147 160.91867 \r\nL 253.332283 23.913792 \r\nL 253.307933 203.90847 \r\nL 253.37185 74.537295 \r\nL 253.414462 44.404257 \r\nL 253.411418 192.257029 \r\nL 253.454029 125.160798 \r\nL 253.475335 187.837517 \r\nL 253.493597 17.083636 \r\nL 253.560558 181.810909 \r\nL 253.594038 47.618448 \r\nL 253.609256 190.649933 \r\nL 253.673173 67.305366 \r\nL 253.724916 209.935078 \r\nL 253.779702 28.333304 \r\nL 253.782745 150.070776 \r\nL 253.871012 195.069446 \r\nL 253.892318 21.904922 \r\nL 253.962322 190.24816 \r\nL 254.004933 82.974545 \r\nL 254.108418 205.515565 \r\nL 254.071894 17.083636 \r\nL 254.114505 66.100044 \r\nL 254.199728 25.922661 \r\nL 254.181466 177.391397 \r\nL 254.21799 101.857916 \r\nL 254.236252 186.632195 \r\nL 254.230165 25.922661 \r\nL 254.330606 148.865455 \r\nL 254.379304 178.596718 \r\nL 254.364086 17.083636 \r\nL 254.43409 124.357251 \r\nL 254.49192 17.083636 \r\nL 254.473658 198.283636 \r\nL 254.546706 18.690732 \r\nL 254.622798 196.274767 \r\nL 254.659322 97.840177 \r\nL 254.701933 36.770554 \r\nL 254.668453 190.24816 \r\nL 254.774981 40.788293 \r\nL 254.778025 39.582971 \r\nL 254.781068 56.859246 \r\nL 254.872378 207.122661 \r\nL 254.869335 17.083636 \r\nL 254.893684 101.857916 \r\nL 254.954557 210.738625 \r\nL 254.908902 17.083636 \r\nL 254.997169 64.091175 \r\nL 255.000212 40.386519 \r\nL 255.048911 163.329313 \r\nL 255.091522 130.785632 \r\nL 255.13109 203.90847 \r\nL 255.112828 33.556364 \r\nL 255.198051 117.125322 \r\nL 255.28023 37.975876 \r\nL 255.271099 200.292506 \r\nL 255.310666 91.81357 \r\nL 255.353278 203.90847 \r\nL 255.325885 17.083636 \r\nL 255.420238 108.286297 \r\nL 255.487199 33.556364 \r\nL 255.468937 177.391397 \r\nL 255.523723 86.188736 \r\nL 255.572422 202.703149 \r\nL 255.541985 28.333304 \r\nL 255.633295 78.153259 \r\nL 255.660688 32.752816 \r\nL 255.657644 194.265898 \r\nL 255.700256 95.027761 \r\nL 255.703299 198.68541 \r\nL 255.721561 17.083636 \r\nL 255.812871 172.168337 \r\nL 255.888963 21.101375 \r\nL 255.9194 209.935078 \r\nL 255.925487 119.134191 \r\nL 255.965055 17.083636 \r\nL 255.934618 189.444612 \r\nL 256.035059 114.312905 \r\nL 256.038103 199.488958 \r\nL 256.114194 35.967007 \r\nL 256.144631 168.150599 \r\nL 256.254203 17.083636 \r\nL 256.16898 201.899601 \r\nL 256.257247 44.806031 \r\nL 256.315076 186.632195 \r\nL 256.312033 21.101375 \r\nL 256.366819 77.349712 \r\nL 256.388124 31.949268 \r\nL 256.430736 178.596718 \r\nL 256.461172 150.47255 \r\nL 256.46726 197.480089 \r\nL 256.53422 33.958137 \r\nL 256.567701 95.831308 \r\nL 256.655967 17.083636 \r\nL 256.576832 181.810909 \r\nL 256.668142 121.14306 \r\nL 256.759452 183.016231 \r\nL 256.753364 17.083636 \r\nL 256.777714 130.383858 \r\nL 256.86598 35.967007 \r\nL 256.805107 197.480089 \r\nL 256.890329 96.634856 \r\nL 256.963377 213.149268 \r\nL 256.920766 19.896053 \r\nL 256.999901 165.338182 \r\nL 257.088168 33.556364 \r\nL 257.01512 187.837517 \r\nL 257.112517 62.885854 \r\nL 257.142954 190.649933 \r\nL 257.170347 17.083636 \r\nL 257.225133 175.382528 \r\nL 257.307312 19.092506 \r\nL 257.331661 188.23929 \r\nL 257.337748 58.466341 \r\nL 257.340792 185.0251 \r\nL 257.383403 17.083636 \r\nL 257.44732 35.163459 \r\nL 257.559936 203.90847 \r\nL 257.47167 17.083636 \r\nL 257.56298 162.525765 \r\nL 257.590373 17.083636 \r\nL 257.581242 201.497827 \r\nL 257.672552 189.444612 \r\nL 257.675595 189.846386 \r\nL 257.739512 17.887184 \r\nL 257.727338 209.533304 \r\nL 257.788211 63.287627 \r\nL 257.81256 201.497827 \r\nL 257.809517 17.083636 \r\nL 257.900827 136.812239 \r\nL 257.909958 196.676541 \r\nL 257.964744 17.083636 \r\nL 257.989093 58.868115 \r\nL 258.11084 194.265898 \r\nL 258.05301 17.083636 \r\nL 258.113883 106.679202 \r\nL 258.214324 17.887184 \r\nL 258.14432 195.872993 \r\nL 258.220412 123.553703 \r\nL 258.305634 201.096053 \r\nL 258.232586 17.083636 \r\nL 258.323896 71.724878 \r\nL 258.342158 17.083636 \r\nL 258.393901 212.747494 \r\nL 258.433468 28.735078 \r\nL 258.506516 200.292506 \r\nL 258.512604 21.904922 \r\nL 258.546084 142.035299 \r\nL 258.56739 189.846386 \r\nL 258.60087 59.671663 \r\nL 258.646525 103.465011 \r\nL 258.716529 208.327982 \r\nL 258.753053 17.083636 \r\nL 258.862625 195.47122 \r\nL 258.896106 17.083636 \r\nL 258.975241 39.181197 \r\nL 258.990459 193.46235 \r\nL 259.033071 31.949268 \r\nL 259.087857 113.509357 \r\nL 259.170036 35.565233 \r\nL 259.18221 194.667672 \r\nL 259.200472 73.331973 \r\nL 259.246127 177.793171 \r\nL 259.29787 17.083636 \r\nL 259.303957 77.751486 \r\nL 259.316132 19.092506 \r\nL 259.361787 175.382528 \r\nL 259.407442 91.81357 \r\nL 259.462228 17.083636 \r\nL 259.517014 184.623326 \r\nL 259.593105 18.288958 \r\nL 259.523101 198.283636 \r\nL 259.629629 55.252151 \r\nL 259.693546 207.122661 \r\nL 259.736158 17.083636 \r\nL 259.830511 180.203814 \r\nL 259.84573 69.314235 \r\nL 259.933996 17.083636 \r\nL 259.891385 190.24816 \r\nL 259.952258 28.333304 \r\nL 260.049655 180.203814 \r\nL 259.991826 17.083636 \r\nL 260.067917 152.481419 \r\nL 260.11966 21.503149 \r\nL 260.165315 198.283636 \r\nL 260.177489 97.438404 \r\nL 260.247494 213.952816 \r\nL 260.198795 46.8149 \r\nL 260.284018 74.537295 \r\nL 260.329673 44.806031 \r\nL 260.36924 214.35459 \r\nL 260.378371 119.535965 \r\nL 260.439245 194.667672 \r\nL 260.399677 17.083636 \r\nL 260.4849 82.170998 \r\nL 260.579253 178.596718 \r\nL 260.570122 22.70847 \r\nL 260.594472 76.14439 \r\nL 260.612734 18.690732 \r\nL 260.60969 134.80337 \r\nL 260.618821 63.689401 \r\nL 260.621865 173.775432 \r\nL 260.707087 33.15459 \r\nL 260.728393 71.724878 \r\nL 260.819703 183.418004 \r\nL 260.73448 17.083636 \r\nL 260.841009 93.018891 \r\nL 260.953624 17.083636 \r\nL 260.88362 209.935078 \r\nL 260.959712 48.020222 \r\nL 260.962755 205.917339 \r\nL 260.97493 27.93153 \r\nL 261.069284 84.179867 \r\nL 261.114939 197.480089 \r\nL 261.154506 17.083636 \r\nL 261.166681 103.063237 \r\nL 261.169725 35.163459 \r\nL 261.212336 197.881863 \r\nL 261.276253 58.868115 \r\nL 261.324952 207.524435 \r\nL 261.346257 29.538625 \r\nL 261.388869 199.087184 \r\nL 261.495397 17.083636 \r\nL 261.507572 80.563902 \r\nL 261.58062 166.543503 \r\nL 261.583664 30.342173 \r\nL 261.620188 160.115122 \r\nL 261.650624 17.083636 \r\nL 261.687148 178.194945 \r\nL 261.72976 106.679202 \r\nL 261.744978 55.653925 \r\nL 261.735847 178.194945 \r\nL 261.760196 56.457472 \r\nL 261.802808 199.087184 \r\nL 261.833244 25.520887 \r\nL 261.869768 50.029091 \r\nL 261.872812 35.565233 \r\nL 261.875856 181.810909 \r\nL 261.954991 75.742616 \r\nL 262.046301 181.007361 \r\nL 262.034126 17.083636 \r\nL 262.064563 84.179867 \r\nL 262.122393 17.083636 \r\nL 262.165004 189.444612 \r\nL 262.174135 58.064568 \r\nL 262.183266 183.819778 \r\nL 262.195441 17.887184 \r\nL 262.289794 109.893392 \r\nL 262.308056 27.127982 \r\nL 262.34458 197.480089 \r\nL 262.393279 83.376319 \r\nL 262.432847 213.551042 \r\nL 262.429803 17.083636 \r\nL 262.505895 168.954146 \r\nL 262.597205 17.083636 \r\nL 262.569812 198.283636 \r\nL 262.61851 47.216674 \r\nL 262.648947 185.828647 \r\nL 262.627641 17.083636 \r\nL 262.731126 125.964346 \r\nL 262.834611 17.083636 \r\nL 262.795043 183.418004 \r\nL 262.843742 26.726208 \r\nL 262.962445 206.319113 \r\nL 262.868091 17.083636 \r\nL 262.965488 160.91867 \r\nL 263.011143 23.110244 \r\nL 263.065929 203.104922 \r\nL 263.078104 95.831308 \r\nL 263.114628 183.819778 \r\nL 263.142021 23.110244 \r\nL 263.163327 115.518226 \r\nL 263.193763 17.083636 \r\nL 263.236375 192.658803 \r\nL 263.272899 128.374989 \r\nL 263.324641 185.426874 \r\nL 263.342903 17.083636 \r\nL 263.370296 73.331973 \r\nL 263.455519 17.083636 \r\nL 263.379427 205.515565 \r\nL 263.473781 73.331973 \r\nL 263.476824 188.23929 \r\nL 263.482912 37.172328 \r\nL 263.586396 144.445942 \r\nL 263.644226 189.042838 \r\nL 263.695968 17.083636 \r\nL 263.71423 198.68541 \r\nL 263.808584 181.007361 \r\nL 263.884676 17.083636 \r\nL 263.851195 212.345721 \r\nL 263.9212 141.633525 \r\nL 264.003379 17.083636 \r\nL 264.006422 172.971885 \r\nL 264.015553 40.788293 \r\nL 264.049034 191.051707 \r\nL 264.100776 18.288958 \r\nL 264.125125 91.81357 \r\nL 264.210348 199.890732 \r\nL 264.198173 51.234412 \r\nL 264.225566 156.097384 \r\nL 264.26209 34.359911 \r\nL 264.249916 197.881863 \r\nL 264.338182 87.394058 \r\nL 264.344269 193.864124 \r\nL 264.362531 17.48541 \r\nL 264.447754 131.58918 \r\nL 264.545151 37.172328 \r\nL 264.517758 213.551042 \r\nL 264.557326 66.100044 \r\nL 264.624287 204.310244 \r\nL 264.62733 26.726208 \r\nL 264.666898 86.188736 \r\nL 264.688204 154.088514 \r\nL 264.694291 31.547494 \r\nL 264.697335 201.096053 \r\nL 264.797776 29.940399 \r\nL 264.803863 60.475211 \r\nL 264.822125 196.274767 \r\nL 264.852562 26.324435 \r\nL 264.922566 185.426874 \r\nL 264.956046 17.083636 \r\nL 264.971265 201.899601 \r\nL 265.035182 143.240621 \r\nL 265.111273 185.0251 \r\nL 265.047356 17.083636 \r\nL 265.132579 103.063237 \r\nL 265.138666 17.083636 \r\nL 265.163016 198.283636 \r\nL 265.229976 109.491619 \r\nL 265.303024 196.274767 \r\nL 265.254326 17.083636 \r\nL 265.336505 63.287627 \r\nL 265.339548 50.430865 \r\nL 265.363898 197.480089 \r\nL 265.430858 79.760355 \r\nL 265.446077 182.614457 \r\nL 265.528256 17.887184 \r\nL 265.54043 76.947938 \r\nL 265.558692 17.083636 \r\nL 265.595216 200.292506 \r\nL 265.643915 115.518226 \r\nL 265.720007 213.551042 \r\nL 265.68957 17.083636 \r\nL 265.753487 170.561242 \r\nL 265.805229 35.163459 \r\nL 265.820448 212.345721 \r\nL 265.866103 47.618448 \r\nL 265.875234 193.060576 \r\nL 265.914801 17.083636 \r\nL 265.978718 129.178537 \r\nL 266.045679 17.083636 \r\nL 266.036548 180.203814 \r\nL 266.08829 66.903592 \r\nL 266.140033 196.274767 \r\nL 266.167426 17.083636 \r\nL 266.200906 101.054368 \r\nL 266.289172 41.190067 \r\nL 266.273954 186.632195 \r\nL 266.307434 43.198936 \r\nL 266.350046 207.926208 \r\nL 266.322653 31.547494 \r\nL 266.42005 192.658803 \r\nL 266.523535 17.083636 \r\nL 266.456574 203.506696 \r\nL 266.54484 45.609579 \r\nL 266.651369 199.488958 \r\nL 266.596583 17.083636 \r\nL 266.654412 186.632195 \r\nL 266.706155 17.083636 \r\nL 266.669631 195.47122 \r\nL 266.767028 62.48408 \r\nL 266.849207 17.083636 \r\nL 266.812683 183.418004 \r\nL 266.864425 97.438404 \r\nL 266.888775 197.078315 \r\nL 266.903993 17.083636 \r\nL 266.973997 123.955477 \r\nL 266.998347 17.083636 \r\nL 267.013565 211.542173 \r\nL 267.086613 91.81357 \r\nL 267.153574 17.083636 \r\nL 267.135312 185.426874 \r\nL 267.193141 106.277428 \r\nL 267.296626 207.926208 \r\nL 267.29967 24.717339 \r\nL 267.302713 17.083636 \r\nL 267.339237 177.391397 \r\nL 267.354456 102.661463 \r\nL 267.436635 196.676541 \r\nL 267.412285 17.083636 \r\nL 267.467071 156.499157 \r\nL 267.537076 17.083636 \r\nL 267.512726 192.658803 \r\nL 267.579687 89.804701 \r\nL 267.66491 183.819778 \r\nL 267.667953 17.083636 \r\nL 267.689259 78.153259 \r\nL 267.765351 17.083636 \r\nL 267.713608 197.480089 \r\nL 267.798831 32.351042 \r\nL 267.820137 201.497827 \r\nL 267.853617 17.083636 \r\nL 267.908403 66.501818 \r\nL 267.926665 21.904922 \r\nL 267.944927 177.793171 \r\nL 268.0058 88.599379 \r\nL 268.008844 211.943947 \r\nL 268.072761 17.083636 \r\nL 268.115372 82.170998 \r\nL 268.182333 206.319113 \r\nL 268.161027 21.904922 \r\nL 268.224944 74.939069 \r\nL 268.227988 71.724878 \r\nL 268.231032 168.954146 \r\nL 268.234075 188.641064 \r\nL 268.27973 26.726208 \r\nL 268.325385 121.946608 \r\nL 268.346691 39.181197 \r\nL 268.416695 182.614457 \r\nL 268.438001 56.859246 \r\nL 268.441045 198.283636 \r\nL 268.46235 17.083636 \r\nL 268.550617 156.499157 \r\nL 268.571922 17.083636 \r\nL 268.651058 200.694279 \r\nL 268.663232 64.894723 \r\nL 268.769761 188.641064 \r\nL 268.739324 17.083636 \r\nL 268.772804 107.482749 \r\nL 268.778892 33.958137 \r\nL 268.797154 194.667672 \r\nL 268.876289 118.732417 \r\nL 268.900638 193.864124 \r\nL 268.979774 30.342173 \r\nL 268.988905 183.819778 \r\nL 268.991948 183.418004 \r\nL 269.013254 213.149268 \r\nL 269.022385 45.207805 \r\nL 269.083259 181.810909 \r\nL 269.09239 17.083636 \r\nL 269.186743 209.533304 \r\nL 269.192831 55.653925 \r\nL 269.287184 200.292506 \r\nL 269.25066 21.904922 \r\nL 269.305446 90.206475 \r\nL 269.329796 177.793171 \r\nL 269.351101 64.492949 \r\nL 269.369363 193.864124 \r\nL 269.378494 40.788293 \r\nL 269.460673 86.992284 \r\nL 269.576333 199.890732 \r\nL 269.54894 44.002483 \r\nL 269.579376 138.821109 \r\nL 269.597638 17.083636 \r\nL 269.603726 196.274767 \r\nL 269.691992 96.634856 \r\nL 269.743734 195.47122 \r\nL 269.710254 17.083636 \r\nL 269.801564 101.456142 \r\nL 269.853306 191.855255 \r\nL 269.816782 32.351042 \r\nL 269.908092 86.59051 \r\nL 269.923311 29.940399 \r\nL 269.993315 191.855255 \r\nL 270.011577 104.268559 \r\nL 270.078538 195.069446 \r\nL 270.084625 17.887184 \r\nL 270.115062 50.832639 \r\nL 270.157673 193.46235 \r\nL 270.121149 30.342173 \r\nL 270.215503 48.421996 \r\nL 270.22159 17.083636 \r\nL 270.285507 194.265898 \r\nL 270.3129 101.054368 \r\nL 270.407254 206.720887 \r\nL 270.373773 22.306696 \r\nL 270.428559 185.426874 \r\nL 270.434647 181.007361 \r\nL 270.43769 187.435743 \r\nL 270.529 17.083636 \r\nL 270.544219 197.480089 \r\nL 270.550306 66.501818 \r\nL 270.617267 17.083636 \r\nL 270.583786 186.230421 \r\nL 270.650747 56.457472 \r\nL 270.73597 213.551042 \r\nL 270.748144 17.083636 \r\nL 270.763363 192.257029 \r\nL 270.866847 17.083636 \r\nL 270.809018 205.515565 \r\nL 270.872935 168.150599 \r\nL 270.979463 17.083636 \r\nL 270.912502 206.720887 \r\nL 270.988594 114.312905 \r\nL 271.0099 203.506696 \r\nL 271.028162 17.083636 \r\nL 271.098166 110.69694 \r\nL 271.186432 205.515565 \r\nL 271.13469 36.36878 \r\nL 271.195563 57.662794 \r\nL 271.286873 208.729756 \r\nL 271.232087 17.083636 \r\nL 271.302092 128.776763 \r\nL 271.305135 46.8149 \r\nL 271.40862 198.283636 \r\nL 271.411664 78.555033 \r\nL 271.475581 204.310244 \r\nL 271.46645 17.083636 \r\nL 271.515148 93.822439 \r\nL 271.612546 17.083636 \r\nL 271.527323 195.47122 \r\nL 271.62472 92.215344 \r\nL 271.630808 187.837517 \r\nL 271.71603 17.083636 \r\nL 271.725161 88.599379 \r\nL 271.825602 203.90847 \r\nL 271.837777 17.083636 \r\nL 271.923 206.319113 \r\nL 271.950393 200.292506 \r\nL 271.95648 17.083636 \r\nL 272.063008 48.823769 \r\nL 272.111707 31.145721 \r\nL 272.178668 205.113792 \r\nL 272.190842 44.002483 \r\nL 272.251716 207.524435 \r\nL 272.291283 74.939069 \r\nL 272.333895 203.90847 \r\nL 272.367375 29.940399 \r\nL 272.400855 142.437073 \r\nL 272.501296 180.203814 \r\nL 272.513471 29.538625 \r\nL 272.528689 199.488958 \r\nL 272.586519 17.083636 \r\nL 272.623043 93.018891 \r\nL 272.714353 17.083636 \r\nL 272.65348 183.418004 \r\nL 272.732615 75.742616 \r\nL 272.750877 30.743947 \r\nL 272.784357 211.943947 \r\nL 272.817838 68.510687 \r\nL 272.924366 204.310244 \r\nL 272.830012 17.083636 \r\nL 272.92741 144.847716 \r\nL 273.033938 17.083636 \r\nL 272.963934 203.104922 \r\nL 273.036982 56.859246 \r\nL 273.040025 196.274767 \r\nL 273.058287 17.083636 \r\nL 273.149597 162.525765 \r\nL 273.253082 17.083636 \r\nL 273.167859 197.078315 \r\nL 273.262213 77.349712 \r\nL 273.329174 207.122661 \r\nL 273.295693 38.37765 \r\nL 273.38396 176.587849 \r\nL 273.438746 17.083636 \r\nL 273.429615 195.872993 \r\nL 273.493532 107.482749 \r\nL 273.496575 209.533304 \r\nL 273.593973 39.984745 \r\nL 273.603104 101.456142 \r\nL 273.670064 17.083636 \r\nL 273.654846 205.515565 \r\nL 273.709632 101.456142 \r\nL 273.770505 191.051707 \r\nL 273.72485 17.083636 \r\nL 273.81616 160.91867 \r\nL 273.895296 17.083636 \r\nL 273.892252 196.274767 \r\nL 273.928776 65.296497 \r\nL 273.992693 199.890732 \r\nL 273.983562 17.083636 \r\nL 274.050523 176.587849 \r\nL 274.09009 17.083636 \r\nL 274.157051 200.292506 \r\nL 274.163138 87.394058 \r\nL 274.208793 206.720887 \r\nL 274.260536 46.8149 \r\nL 274.27271 67.305366 \r\nL 274.33054 17.083636 \r\nL 274.342715 203.90847 \r\nL 274.382282 24.717339 \r\nL 274.400544 207.926208 \r\nL 274.473592 17.083636 \r\nL 274.494898 158.508027 \r\nL 274.534466 17.083636 \r\nL 274.525335 201.096053 \r\nL 274.60447 103.063237 \r\nL 274.616645 200.694279 \r\nL 274.689693 20.699601 \r\nL 274.710998 184.623326 \r\nL 274.726217 17.083636 \r\nL 274.811439 194.667672 \r\nL 274.823614 57.662794 \r\nL 274.835789 212.345721 \r\nL 274.884487 17.083636 \r\nL 274.933186 26.324435 \r\nL 275.015365 17.083636 \r\nL 275.042758 203.506696 \r\nL 275.121893 17.083636 \r\nL 275.064064 207.524435 \r\nL 275.155374 37.172328 \r\nL 275.231465 200.694279 \r\nL 275.216247 29.940399 \r\nL 275.264946 73.331973 \r\nL 275.27712 17.083636 \r\nL 275.353212 201.497827 \r\nL 275.365387 115.116452 \r\nL 275.456697 185.426874 \r\nL 275.414085 17.083636 \r\nL 275.474959 118.330643 \r\nL 275.493221 38.779424 \r\nL 275.48409 189.846386 \r\nL 275.587574 71.724878 \r\nL 275.633229 184.623326 \r\nL 275.678884 17.083636 \r\nL 275.694103 117.125322 \r\nL 275.803675 17.083636 \r\nL 275.748889 206.720887 \r\nL 275.806718 56.055698 \r\nL 275.82498 193.060576 \r\nL 275.821937 17.083636 \r\nL 275.907159 130.383858 \r\nL 275.964989 17.083636 \r\nL 275.983251 211.542173 \r\nL 276.019775 42.797162 \r\nL 276.028906 17.083636 \r\nL 276.06543 189.042838 \r\nL 276.114129 155.69561 \r\nL 276.129347 187.435743 \r\nL 276.120216 17.083636 \r\nL 276.153696 116.723548 \r\nL 276.24805 17.083636 \r\nL 276.241963 174.980754 \r\nL 276.263268 111.500488 \r\nL 276.366753 17.083636 \r\nL 276.290661 187.435743 \r\nL 276.37284 96.233082 \r\nL 276.385015 191.453481 \r\nL 276.400233 19.896053 \r\nL 276.482412 88.599379 \r\nL 276.573722 17.083636 \r\nL 276.570679 197.881863 \r\nL 276.585897 156.499157 \r\nL 276.607203 208.729756 \r\nL 276.628509 88.197605 \r\nL 276.72895 17.083636 \r\nL 276.640683 191.855255 \r\nL 276.738081 35.565233 \r\nL 276.792867 189.846386 \r\nL 276.765474 17.083636 \r\nL 276.847653 41.59184 \r\nL 276.948094 198.68541 \r\nL 276.938963 27.93153 \r\nL 276.957225 79.760355 \r\nL 277.048535 17.083636 \r\nL 277.033316 195.872993 \r\nL 277.066797 72.9302 \r\nL 277.16115 203.104922 \r\nL 277.072884 33.958137 \r\nL 277.176369 50.832639 \r\nL 277.270722 192.257029 \r\nL 277.182456 17.083636 \r\nL 277.288984 63.287627 \r\nL 277.292028 62.082306 \r\nL 277.328552 186.632195 \r\nL 277.319421 25.922661 \r\nL 277.404644 102.661463 \r\nL 277.483779 17.083636 \r\nL 277.465517 203.104922 \r\nL 277.517259 48.421996 \r\nL 277.623788 205.917339 \r\nL 277.541609 17.083636 \r\nL 277.64205 76.947938 \r\nL 277.678574 17.083636 \r\nL 277.648137 194.667672 \r\nL 277.702923 91.010022 \r\nL 277.785102 195.872993 \r\nL 277.806408 33.556364 \r\nL 277.812495 40.788293 \r\nL 277.852063 192.658803 \r\nL 277.885543 17.083636 \r\nL 277.931198 118.732417 \r\nL 277.955547 17.083636 \r\nL 277.967722 193.46235 \r\nL 278.037726 83.778093 \r\nL 278.059032 197.078315 \r\nL 278.104687 62.082306 \r\nL 278.147298 119.535965 \r\nL 278.247739 17.083636 \r\nL 278.16556 192.658803 \r\nL 278.250783 73.733747 \r\nL 278.253827 209.533304 \r\nL 278.278176 17.083636 \r\nL 278.360355 81.769224 \r\nL 278.427316 193.46235 \r\nL 278.369486 49.225543 \r\nL 278.466883 75.340843 \r\nL 278.5308 17.083636 \r\nL 278.488189 194.667672 \r\nL 278.564281 68.108914 \r\nL 278.649503 196.274767 \r\nL 278.619067 32.351042 \r\nL 278.676896 172.570111 \r\nL 278.734726 46.011353 \r\nL 278.725595 193.864124 \r\nL 278.789512 74.537295 \r\nL 278.792556 178.998492 \r\nL 278.871691 47.618448 \r\nL 278.899084 107.482749 \r\nL 278.956914 21.101375 \r\nL 278.944739 192.257029 \r\nL 278.98735 93.822439 \r\nL 279.069529 191.855255 \r\nL 279.090835 34.359911 \r\nL 279.096922 105.072106 \r\nL 279.142577 63.689401 \r\nL 279.166927 203.104922 \r\nL 279.197363 124.357251 \r\nL 279.203451 190.24816 \r\nL 279.246062 46.011353 \r\nL 279.303892 96.634856 \r\nL 279.309979 17.083636 \r\nL 279.316066 185.828647 \r\nL 279.416507 78.956807 \r\nL 279.434769 195.069446 \r\nL 279.456075 32.351042 \r\nL 279.532167 141.633525 \r\nL 279.583909 17.083636 \r\nL 279.553472 184.221552 \r\nL 279.641739 161.320443 \r\nL 279.666088 17.083636 \r\nL 279.647826 199.087184 \r\nL 279.757398 96.233082 \r\nL 279.793922 176.186075 \r\nL 279.806097 50.832639 \r\nL 279.812184 61.680532 \r\nL 279.815228 44.404257 \r\nL 279.879145 181.810909 \r\nL 279.90045 161.320443 \r\nL 279.909581 194.265898 \r\nL 279.985673 55.653925 \r\nL 280.000891 140.02643 \r\nL 280.089158 17.083636 \r\nL 280.058721 192.257029 \r\nL 280.110463 123.151929 \r\nL 280.17438 184.221552 \r\nL 280.153075 18.690732 \r\nL 280.216992 178.596718 \r\nL 280.317433 28.333304 \r\nL 280.29004 203.104922 \r\nL 280.329607 85.786962 \r\nL 280.344826 197.078315 \r\nL 280.41483 46.011353 \r\nL 280.436136 110.295166 \r\nL 280.463529 46.011353 \r\nL 280.518315 209.13153 \r\nL 280.548751 80.563902 \r\nL 280.579188 191.855255 \r\nL 280.573101 47.618448 \r\nL 280.637018 91.411796 \r\nL 280.68876 37.975876 \r\nL 280.670498 195.069446 \r\nL 280.74659 76.546164 \r\nL 280.847031 213.149268 \r\nL 280.777026 31.949268 \r\nL 280.859205 177.793171 \r\nL 280.941384 26.324435 \r\nL 280.92921 205.515565 \r\nL 280.971821 87.795831 \r\nL 281.050956 52.03796 \r\nL 281.072262 200.694279 \r\nL 281.154441 17.083636 \r\nL 281.184878 59.269889 \r\nL 281.187921 195.069446 \r\nL 281.197052 17.083636 \r\nL 281.297493 171.364789 \r\nL 281.355323 17.083636 \r\nL 281.343148 185.828647 \r\nL 281.410109 119.937738 \r\nL 281.413153 118.330643 \r\nL 281.416196 156.499157 \r\nL 281.461851 17.48541 \r\nL 281.458808 206.319113 \r\nL 281.525768 78.555033 \r\nL 281.528812 192.257029 \r\nL 281.604904 29.940399 \r\nL 281.63534 84.581641 \r\nL 281.638384 17.083636 \r\nL 281.674908 195.069446 \r\nL 281.744912 91.81357 \r\nL 281.790567 198.283636 \r\nL 281.751 17.083636 \r\nL 281.827091 165.338182 \r\nL 281.836222 17.083636 \r\nL 281.897096 185.426874 \r\nL 281.939707 85.786962 \r\nL 281.994493 201.096053 \r\nL 281.979275 49.225543 \r\nL 282.021886 78.153259 \r\nL 282.02493 32.752816 \r\nL 282.082759 208.729756 \r\nL 282.125371 88.599379 \r\nL 282.213637 197.480089 \r\nL 282.201462 53.645055 \r\nL 282.234943 101.456142 \r\nL 282.311034 203.104922 \r\nL 282.247117 42.797162 \r\nL 282.320165 96.634856 \r\nL 282.36582 17.083636 \r\nL 282.417563 200.292506 \r\nL 282.429737 41.190067 \r\nL 282.487567 181.007361 \r\nL 282.542353 175.382528 \r\nL 282.636707 51.234412 \r\nL 282.578877 185.426874 \r\nL 282.654969 74.135521 \r\nL 282.658012 74.135521 \r\nL 282.679318 38.37765 \r\nL 282.69758 204.310244 \r\nL 282.715842 75.742616 \r\nL 282.728017 213.551042 \r\nL 282.734104 61.278758 \r\nL 282.828458 174.980754 \r\nL 282.831501 192.658803 \r\nL 282.889331 50.029091 \r\nL 282.916724 107.482749 \r\nL 282.941073 189.042838 \r\nL 283.026296 38.779424 \r\nL 283.02934 195.872993 \r\nL 283.132824 17.083636 \r\nL 283.138912 175.382528 \r\nL 283.233265 54.046829 \r\nL 283.163261 185.828647 \r\nL 283.260658 84.983415 \r\nL 283.285008 176.989623 \r\nL 283.37023 67.70714 \r\nL 283.373274 128.776763 \r\nL 283.415885 187.033969 \r\nL 283.388492 38.779424 \r\nL 283.476759 142.437073 \r\nL 283.479802 40.386519 \r\nL 283.516326 203.104922 \r\nL 283.589374 83.778093 \r\nL 283.625898 183.016231 \r\nL 283.674597 17.083636 \r\nL 283.70199 104.670333 \r\nL 283.775038 42.797162 \r\nL 283.723296 183.016231 \r\nL 283.796344 166.141729 \r\nL 283.814606 187.837517 \r\nL 283.823737 74.135521 \r\nL 283.893741 97.438404 \r\nL 283.896785 98.643725 \r\nL 283.997226 201.096053 \r\nL 283.94244 75.340843 \r\nL 284.006357 106.277428 \r\nL 284.039837 191.453481 \r\nL 284.036793 63.287627 \r\nL 284.06723 123.955477 \r\nL 284.140278 53.243282 \r\nL 284.161584 191.855255 \r\nL 284.176802 143.642395 \r\nL 284.201152 195.47122 \r\nL 284.252894 45.609579 \r\nL 284.255938 103.465011 \r\nL 284.313767 17.083636 \r\nL 284.316811 184.623326 \r\nL 284.36551 69.314235 \r\nL 284.405077 195.069446 \r\nL 284.453776 54.448603 \r\nL 284.478125 140.829978 \r\nL 284.505518 44.806031 \r\nL 284.551173 185.426874 \r\nL 284.590741 112.304035 \r\nL 284.654658 188.23929 \r\nL 284.636396 42.395388 \r\nL 284.703357 144.044169 \r\nL 284.779448 188.23929 \r\nL 284.745968 51.234412 \r\nL 284.806841 109.491619 \r\nL 284.873802 17.083636 \r\nL 284.879889 212.345721 \r\nL 284.91337 72.528426 \r\nL 284.955981 199.087184 \r\nL 284.989461 32.752816 \r\nL 285.022942 154.490288 \r\nL 285.092946 43.198936 \r\nL 285.108164 193.46235 \r\nL 285.135557 53.243282 \r\nL 285.199474 190.649933 \r\nL 285.214693 52.841508 \r\nL 285.245129 121.946608 \r\nL 285.299915 54.046829 \r\nL 285.251217 187.435743 \r\nL 285.354701 57.662794 \r\nL 285.424706 207.122661 \r\nL 285.430793 56.859246 \r\nL 285.464273 152.079645 \r\nL 285.561671 17.083636 \r\nL 285.522103 194.265898 \r\nL 285.573845 103.866785 \r\nL 285.668199 208.729756 \r\nL 285.674286 17.083636 \r\nL 285.686461 197.078315 \r\nL 285.695592 17.083636 \r\nL 285.808208 109.491619 \r\nL 285.908649 46.011353 \r\nL 285.91778 189.042838 \r\nL 286.012133 63.689401 \r\nL 286.030395 110.295166 \r\nL 286.054745 68.108914 \r\nL 286.048657 194.667672 \r\nL 286.130836 91.010022 \r\nL 286.188666 188.23929 \r\nL 286.228234 33.556364 \r\nL 286.240408 74.537295 \r\nL 286.243452 71.323104 \r\nL 286.255627 121.946608 \r\nL 286.261714 33.556364 \r\nL 286.368242 196.274767 \r\nL 286.480858 64.492949 \r\nL 286.508251 187.033969 \r\nL 286.486945 31.949268 \r\nL 286.596517 150.070776 \r\nL 286.629998 29.940399 \r\nL 286.693915 185.426874 \r\nL 286.709133 62.885854 \r\nL 286.724351 191.855255 \r\nL 286.763919 45.207805 \r\nL 286.821749 144.044169 \r\nL 286.882622 17.083636 \r\nL 286.843054 191.855255 \r\nL 286.928277 133.196275 \r\nL 287.028718 211.140399 \r\nL 286.943495 17.083636 \r\nL 287.037849 120.741286 \r\nL 287.040893 17.083636 \r\nL 287.135246 189.846386 \r\nL 287.147421 103.866785 \r\nL 287.190032 205.113792 \r\nL 287.247862 17.083636 \r\nL 287.256993 85.786962 \r\nL 287.266124 21.904922 \r\nL 287.305692 197.078315 \r\nL 287.351347 98.643725 \r\nL 287.35439 187.837517 \r\nL 287.369609 46.8149 \r\nL 287.460919 93.018891 \r\nL 287.552229 211.140399 \r\nL 287.521792 17.083636 \r\nL 287.573534 176.989623 \r\nL 287.658757 17.083636 \r\nL 287.585709 195.069446 \r\nL 287.683106 142.437073 \r\nL 287.704412 181.810909 \r\nL 287.731805 17.083636 \r\nL 287.783547 131.58918 \r\nL 287.847464 30.743947 \r\nL 287.838333 196.676541 \r\nL 287.893119 116.321774 \r\nL 287.911381 51.234412 \r\nL 287.923556 194.265898 \r\nL 287.987473 128.374989 \r\nL 288.048346 203.90847 \r\nL 288.057477 17.083636 \r\nL 288.100089 180.203814 \r\nL 288.203573 17.083636 \r\nL 288.212704 109.893392 \r\nL 288.255316 187.435743 \r\nL 288.273578 17.083636 \r\nL 288.313145 69.716009 \r\nL 288.389237 17.083636 \r\nL 288.322276 195.872993 \r\nL 288.413586 181.409135 \r\nL 288.41663 211.140399 \r\nL 288.459241 17.083636 \r\nL 288.523158 174.177206 \r\nL 288.529246 99.849047 \r\nL 288.574901 55.653925 \r\nL 288.562726 188.23929 \r\nL 288.620556 145.651264 \r\nL 288.696647 203.506696 \r\nL 288.687516 53.645055 \r\nL 288.730128 150.874324 \r\nL 288.757521 43.60071 \r\nL 288.821438 187.837517 \r\nL 288.842743 55.252151 \r\nL 288.882311 185.828647 \r\nL 288.861005 42.797162 \r\nL 288.958403 131.58918 \r\nL 289.001014 191.855255 \r\nL 288.970577 44.806031 \r\nL 289.064931 99.447273 \r\nL 289.077106 37.172328 \r\nL 289.071018 204.310244 \r\nL 289.156241 172.570111 \r\nL 289.162328 180.605588 \r\nL 289.174503 64.492949 \r\nL 289.177547 98.241951 \r\nL 289.18059 17.083636 \r\nL 289.268857 185.828647 \r\nL 289.287119 97.03663 \r\nL 289.338861 187.435743 \r\nL 289.317555 17.083636 \r\nL 289.396691 186.632195 \r\nL 289.51235 17.083636 \r\nL 289.579311 178.998492 \r\nL 289.624966 142.035299 \r\nL 289.649315 17.083636 \r\nL 289.646271 199.890732 \r\nL 289.734538 138.821109 \r\nL 289.81976 17.083636 \r\nL 289.771062 198.68541 \r\nL 289.853241 29.538625 \r\nL 289.929332 210.336851 \r\nL 289.868459 17.083636 \r\nL 289.965856 196.274767 \r\nL 290.078472 17.083636 \r\nL 290.108909 184.623326 \r\nL 290.191088 136.008692 \r\nL 290.227612 75.742616 \r\nL 290.273267 182.614457 \r\nL 290.30066 87.394058 \r\nL 290.410232 211.943947 \r\nL 290.328053 33.556364 \r\nL 290.413275 181.409135 \r\nL 290.510673 17.083636 \r\nL 290.428494 209.13153 \r\nL 290.528935 26.324435 \r\nL 290.531978 197.480089 \r\nL 290.623288 17.083636 \r\nL 290.64155 140.428204 \r\nL 290.687205 18.288958 \r\nL 290.711555 195.069446 \r\nL 290.754166 99.849047 \r\nL 290.799821 197.881863 \r\nL 290.805908 52.03796 \r\nL 290.863738 197.480089 \r\nL 290.964179 33.15459 \r\nL 290.979397 41.993614 \r\nL 290.997659 184.623326 \r\nL 291.034183 34.359911 \r\nL 291.095057 144.044169 \r\nL 291.165061 42.395388 \r\nL 291.174192 193.060576 \r\nL 291.201585 87.795831 \r\nL 291.225934 209.935078 \r\nL 291.259415 17.083636 \r\nL 291.311157 111.098714 \r\nL 291.33855 17.887184 \r\nL 291.368987 189.846386 \r\nL 291.417685 93.822439 \r\nL 291.472471 205.917339 \r\nL 291.438991 17.083636 \r\nL 291.524214 197.881863 \r\nL 291.560738 17.083636 \r\nL 291.636829 84.179867 \r\nL 291.73727 189.444612 \r\nL 291.691615 17.083636 \r\nL 291.749445 164.936408 \r\nL 291.801188 17.083636 \r\nL 291.816406 188.641064 \r\nL 291.862061 95.831308 \r\nL 291.925978 17.083636 \r\nL 291.868148 179.400266 \r\nL 291.971633 54.448603 \r\nL 291.974677 209.533304 \r\nL 291.97772 17.083636 \r\nL 292.081205 70.519557 \r\nL 292.099467 197.881863 \r\nL 292.154253 17.083636 \r\nL 292.187733 160.91867 \r\nL 292.269912 34.761685 \r\nL 292.227301 189.846386 \r\nL 292.297305 117.125322 \r\nL 292.40079 204.310244 \r\nL 292.358179 34.761685 \r\nL 292.406877 95.831308 \r\nL 292.428183 201.497827 \r\nL 292.43427 66.501818 \r\nL 292.504275 141.231752 \r\nL 292.507318 31.547494 \r\nL 292.519493 191.855255 \r\nL 292.61689 62.48408 \r\nL 292.647327 190.24816 \r\nL 292.668633 21.503149 \r\nL 292.726462 103.866785 \r\nL 292.814729 17.083636 \r\nL 292.76603 192.658803 \r\nL 292.832991 79.358581 \r\nL 292.939519 198.68541 \r\nL 292.878646 17.083636 \r\nL 292.942563 54.448603 \r\nL 292.951694 199.087184 \r\nL 293.046047 17.083636 \r\nL 293.055178 174.177206 \r\nL 293.103877 17.083636 \r\nL 293.134314 212.345721 \r\nL 293.167794 115.518226 \r\nL 293.210405 21.904922 \r\nL 293.176925 201.497827 \r\nL 293.277366 78.555033 \r\nL 293.28041 78.153259 \r\nL 293.283453 89.402927 \r\nL 293.350414 34.761685 \r\nL 293.383894 176.186075 \r\nL 293.389982 137.214013 \r\nL 293.472161 36.36878 \r\nL 293.493466 193.46235 \r\nL 293.578689 17.083636 \r\nL 293.511728 202.703149 \r\nL 293.606082 40.788293 \r\nL 293.642606 181.810909 \r\nL 293.660868 17.083636 \r\nL 293.709567 133.196275 \r\nL 293.80392 17.083636 \r\nL 293.758265 203.90847 \r\nL 293.819139 144.044169 \r\nL 293.901318 51.234412 \r\nL 293.876968 192.257029 \r\nL 293.916536 106.679202 \r\nL 293.928711 199.890732 \r\nL 294.020021 17.083636 \r\nL 294.026108 115.116452 \r\nL 294.099156 17.083636 \r\nL 294.086981 200.292506 \r\nL 294.132636 122.348381 \r\nL 294.181335 174.177206 \r\nL 294.178291 26.324435 \r\nL 294.236121 100.652594 \r\nL 294.281776 33.15459 \r\nL 294.254383 194.667672 \r\nL 294.336562 123.553703 \r\nL 294.339606 202.301375 \r\nL 294.379173 17.083636 \r\nL 294.446134 84.581641 \r\nL 294.507007 44.002483 \r\nL 294.522226 178.998492 \r\nL 294.549619 82.974545 \r\nL 294.647016 205.113792 \r\nL 294.577012 19.092506 \r\nL 294.659191 54.850377 \r\nL 294.747457 190.24816 \r\nL 294.677453 17.48541 \r\nL 294.77485 125.964346 \r\nL 294.847898 17.083636 \r\nL 294.875291 168.150599 \r\nL 294.884422 160.115122 \r\nL 294.890509 123.151929 \r\nL 294.997038 17.083636 \r\nL 294.92399 210.336851 \r\nL 295.003125 85.786962 \r\nL 295.057911 175.382528 \r\nL 295.018343 17.083636 \r\nL 295.112697 96.233082 \r\nL 295.200963 17.083636 \r\nL 295.164439 213.149268 \r\nL 295.222269 84.581641 \r\nL 295.292273 198.283636 \r\nL 295.277055 17.083636 \r\nL 295.313579 84.983415 \r\nL 295.410976 17.083636 \r\nL 295.368365 160.516896 \r\nL 295.41402 142.838847 \r\nL 295.417064 195.47122 \r\nL 295.496199 17.083636 \r\nL 295.523592 118.732417 \r\nL 295.569247 39.181197 \r\nL 295.575334 176.989623 \r\nL 295.608815 72.9302 \r\nL 295.63012 185.828647 \r\nL 295.703168 31.547494 \r\nL 295.72143 170.159468 \r\nL 295.727518 148.061907 \r\nL 295.730561 187.435743 \r\nL 295.739692 17.083636 \r\nL 295.831002 188.641064 \r\nL 295.843177 73.331973 \r\nL 295.934487 34.359911 \r\nL 295.949705 207.122661 \r\nL 296.01971 24.315565 \r\nL 296.059277 126.767894 \r\nL 296.153631 178.596718 \r\nL 296.107976 20.699601 \r\nL 296.162762 82.974545 \r\nL 296.241897 17.083636 \r\nL 296.220592 186.230421 \r\nL 296.26929 93.018891 \r\nL 296.281465 205.917339 \r\nL 296.32712 45.207805 \r\nL 296.378862 157.704479 \r\nL 296.406255 42.797162 \r\nL 296.461041 208.327982 \r\nL 296.491478 101.054368 \r\nL 296.50974 206.720887 \r\nL 296.576701 33.958137 \r\nL 296.60105 131.58918 \r\nL 296.637574 29.136851 \r\nL 296.695404 195.872993 \r\nL 296.710622 137.214013 \r\nL 296.78367 208.327982 \r\nL 296.762364 17.083636 \r\nL 296.81715 117.928869 \r\nL 296.914548 17.083636 \r\nL 296.850631 205.113792 \r\nL 296.926722 105.875654 \r\nL 296.984552 181.810909 \r\nL 296.996727 53.243282 \r\nL 297.033251 101.857916 \r\nL 297.078906 20.297827 \r\nL 297.112386 186.632195 \r\nL 297.133692 70.519557 \r\nL 297.225002 189.846386 \r\nL 297.185434 17.083636 \r\nL 297.243264 77.349712 \r\nL 297.328486 170.963016 \r\nL 297.285875 32.351042 \r\nL 297.346748 162.927539 \r\nL 297.453277 17.083636 \r\nL 297.407622 205.917339 \r\nL 297.459364 82.170998 \r\nL 297.471539 27.529756 \r\nL 297.48067 199.488958 \r\nL 297.553718 89.402927 \r\nL 297.651115 193.060576 \r\nL 297.617635 23.110244 \r\nL 297.666333 146.856585 \r\nL 297.760687 23.512018 \r\nL 297.721119 198.68541 \r\nL 297.778949 56.859246 \r\nL 297.873303 205.113792 \r\nL 297.830691 20.699601 \r\nL 297.888521 122.750155 \r\nL 297.955482 25.520887 \r\nL 297.995049 198.283636 \r\nL 297.998093 134.80337 \r\nL 298.037661 23.512018 \r\nL 298.022442 169.35592 \r\nL 298.11984 58.064568 \r\nL 298.220281 194.265898 \r\nL 298.21115 42.395388 \r\nL 298.229412 95.429534 \r\nL 298.326809 72.126652 \r\nL 298.262892 189.042838 \r\nL 298.329853 74.939069 \r\nL 298.381595 192.257029 \r\nL 298.442468 108.688071 \r\nL 298.466818 201.497827 \r\nL 298.472905 66.100044 \r\nL 298.515516 111.902262 \r\nL 298.51856 39.984745 \r\nL 298.585521 184.221552 \r\nL 298.622045 134.401596 \r\nL 298.6677 187.033969 \r\nL 298.679874 54.448603 \r\nL 298.725529 175.784302 \r\nL 298.807708 26.726208 \r\nL 298.755966 181.409135 \r\nL 298.835101 148.865455 \r\nL 298.929455 191.855255 \r\nL 298.862494 41.59184 \r\nL 298.938586 164.936408 \r\nL 298.953804 54.046829 \r\nL 299.029896 191.051707 \r\nL 299.051202 92.617118 \r\nL 299.057289 88.197605 \r\nL 299.060333 95.429534 \r\nL 299.090769 197.480089 \r\nL 299.136424 73.733747 \r\nL 299.172948 159.311574 \r\nL 299.185123 38.37765 \r\nL 299.276433 208.327982 \r\nL 299.279477 171.364789 \r\nL 299.28252 205.515565 \r\nL 299.352525 23.512018 \r\nL 299.389049 176.989623 \r\nL 299.459053 17.083636 \r\nL 299.425573 192.257029 \r\nL 299.501665 129.58031 \r\nL 299.596018 195.47122 \r\nL 299.562538 17.083636 \r\nL 299.611237 187.033969 \r\nL 299.690372 24.315565 \r\nL 299.644717 189.042838 \r\nL 299.726896 28.735078 \r\nL 299.836468 204.712018 \r\nL 299.766464 23.913792 \r\nL 299.845599 142.035299 \r\nL 299.94604 27.93153 \r\nL 299.88821 190.24816 \r\nL 299.955171 40.386519 \r\nL 299.970389 201.497827 \r\nL 299.994739 17.083636 \r\nL 300.067787 103.465011 \r\nL 300.131704 196.676541 \r\nL 300.079961 38.779424 \r\nL 300.143878 74.939069 \r\nL 300.238232 17.083636 \r\nL 300.201708 194.667672 \r\nL 300.247363 133.999823 \r\nL 300.338673 187.033969 \r\nL 300.31128 17.083636 \r\nL 300.356935 159.713348 \r\nL 300.36911 17.083636 \r\nL 300.381284 194.265898 \r\nL 300.466507 167.347051 \r\nL 300.55173 203.506696 \r\nL 300.539555 17.083636 \r\nL 300.563904 93.420665 \r\nL 300.624778 17.083636 \r\nL 300.588254 175.784302 \r\nL 300.636952 165.739956 \r\nL 300.639996 185.0251 \r\nL 300.658258 17.083636 \r\nL 300.743481 146.053038 \r\nL 300.846965 17.083636 \r\nL 300.828703 205.515565 \r\nL 300.856096 97.840177 \r\nL 300.898708 197.480089 \r\nL 300.886533 17.083636 \r\nL 300.953494 95.027761 \r\nL 301.04176 17.083636 \r\nL 301.029585 188.23929 \r\nL 301.063066 40.386519 \r\nL 301.151332 197.078315 \r\nL 301.169594 17.083636 \r\nL 301.178725 174.57898 \r\nL 301.273079 17.083636 \r\nL 301.193943 191.453481 \r\nL 301.291341 85.385188 \r\nL 301.303515 187.435743 \r\nL 301.31569 33.958137 \r\nL 301.379607 170.963016 \r\nL 301.446568 17.083636 \r\nL 301.477004 193.060576 \r\nL 301.489179 125.562572 \r\nL 301.553096 179.400266 \r\nL 301.49831 17.083636 \r\nL 301.595707 88.197605 \r\nL 301.641362 17.083636 \r\nL 301.699192 199.087184 \r\nL 301.702236 135.205144 \r\nL 301.744847 203.104922 \r\nL 301.796589 66.903592 \r\nL 301.802677 106.679202 \r\nL 301.909205 17.083636 \r\nL 301.848332 199.890732 \r\nL 301.912249 91.81357 \r\nL 301.973122 196.676541 \r\nL 302.009646 17.083636 \r\nL 302.021821 70.92133 \r\nL 302.064432 190.649933 \r\nL 302.091825 17.083636 \r\nL 302.134436 114.714678 \r\nL 302.140524 167.748825 \r\nL 302.234877 208.729756 \r\nL 302.183135 17.083636 \r\nL 302.240965 178.194945 \r\nL 302.335318 17.083636 \r\nL 302.338362 200.292506 \r\nL 302.350537 40.386519 \r\nL 302.454021 195.872993 \r\nL 302.384017 17.083636 \r\nL 302.460109 139.222882 \r\nL 302.557506 20.297827 \r\nL 302.484458 204.712018 \r\nL 302.569681 91.411796 \r\nL 302.670122 210.336851 \r\nL 302.664034 17.083636 \r\nL 302.676209 81.36745 \r\nL 302.758388 17.083636 \r\nL 302.71882 197.078315 \r\nL 302.785781 109.893392 \r\nL 302.864916 17.083636 \r\nL 302.825349 185.426874 \r\nL 302.886222 37.574102 \r\nL 302.977532 194.667672 \r\nL 302.941008 20.297827 \r\nL 302.998838 156.097384 \r\nL 303.087104 17.083636 \r\nL 303.020143 205.917339 \r\nL 303.10841 172.971885 \r\nL 303.187545 17.083636 \r\nL 303.169283 202.301375 \r\nL 303.217982 23.512018 \r\nL 303.287986 195.47122 \r\nL 303.239287 17.083636 \r\nL 303.330597 162.525765 \r\nL 303.424951 205.515565 \r\nL 303.351903 17.083636 \r\nL 303.427995 118.330643 \r\nL 303.525392 17.083636 \r\nL 303.528436 187.033969 \r\nL 303.537567 74.939069 \r\nL 303.552785 191.051707 \r\nL 303.555829 17.083636 \r\nL 303.647139 70.92133 \r\nL 303.695837 17.083636 \r\nL 303.662357 166.945277 \r\nL 303.74758 126.767894 \r\nL 303.808453 188.641064 \r\nL 303.820628 17.083636 \r\nL 303.851064 101.456142 \r\nL 303.921069 19.896053 \r\nL 303.896719 187.837517 \r\nL 303.9302 54.850377 \r\nL 304.033684 176.989623 \r\nL 303.939331 17.083636 \r\nL 304.039772 84.179867 \r\nL 304.11282 190.649933 \r\nL 304.05499 17.083636 \r\nL 304.149344 78.555033 \r\nL 304.176737 17.083636 \r\nL 304.170649 187.033969 \r\nL 304.210217 99.849047 \r\nL 304.277178 181.409135 \r\nL 304.225435 19.092506 \r\nL 304.316745 70.92133 \r\nL 304.338051 17.083636 \r\nL 304.374575 187.837517 \r\nL 304.42023 39.984745 \r\nL 304.481103 194.265898 \r\nL 304.475016 17.083636 \r\nL 304.532846 140.829978 \r\nL 304.538933 190.649933 \r\nL 304.560239 44.404257 \r\nL 304.584588 160.516896 \r\nL 304.599806 17.083636 \r\nL 304.608937 207.122661 \r\nL 304.69416 35.967007 \r\nL 304.773295 190.649933 \r\nL 304.745902 17.083636 \r\nL 304.803732 61.278758 \r\nL 304.806776 63.287627 \r\nL 304.91026 187.837517 \r\nL 304.864605 22.70847 \r\nL 304.919391 117.928869 \r\nL 304.974177 17.083636 \r\nL 305.00157 175.784302 \r\nL 305.028963 164.534634 \r\nL 305.080706 21.503149 \r\nL 305.09288 191.051707 \r\nL 305.141579 121.544834 \r\nL 305.175059 197.480089 \r\nL 305.181147 62.885854 \r\nL 305.217671 76.947938 \r\nL 305.312024 17.083636 \r\nL 305.308981 208.729756 \r\nL 305.324199 75.340843 \r\nL 305.378985 192.658803 \r\nL 305.372898 23.512018 \r\nL 305.433771 149.669002 \r\nL 305.48247 47.618448 \r\nL 305.442902 193.060576 \r\nL 305.543343 64.894723 \r\nL 305.616391 196.676541 \r\nL 305.558561 17.083636 \r\nL 305.652915 152.883193 \r\nL 305.744225 17.083636 \r\nL 305.674221 202.301375 \r\nL 305.765531 98.643725 \r\nL 305.768574 98.241951 \r\nL 305.865972 199.087184 \r\nL 305.786836 17.083636 \r\nL 305.878146 147.660133 \r\nL 305.935976 208.327982 \r\nL 305.993806 17.083636 \r\nL 306.039461 205.917339 \r\nL 306.103378 144.445942 \r\nL 306.106421 17.083636 \r\nL 306.149033 196.676541 \r\nL 306.215993 47.216674 \r\nL 306.322522 199.488958 \r\nL 306.313391 19.494279 \r\nL 306.325565 180.203814 \r\nL 306.368177 17.083636 \r\nL 306.331653 193.060576 \r\nL 306.438181 91.411796 \r\nL 306.508185 17.083636 \r\nL 306.447312 203.506696 \r\nL 306.538622 78.555033 \r\nL 306.629932 195.47122 \r\nL 306.623845 17.083636 \r\nL 306.648194 138.419335 \r\nL 306.684718 37.574102 \r\nL 306.70298 196.676541 \r\nL 306.76081 90.206475 \r\nL 306.85212 60.876984 \r\nL 306.785159 191.855255 \r\nL 306.858207 86.59051 \r\nL 306.861251 176.587849 \r\nL 306.964735 17.083636 \r\nL 306.970823 139.222882 \r\nL 307.025609 17.083636 \r\nL 307.031696 208.327982 \r\nL 307.083439 63.689401 \r\nL 307.123006 194.265898 \r\nL 307.168661 17.083636 \r\nL 307.196054 111.098714 \r\nL 307.278233 17.083636 \r\nL 307.229535 190.24816 \r\nL 307.305626 88.197605 \r\nL 307.390849 195.069446 \r\nL 307.317801 31.547494 \r\nL 307.415198 131.58918 \r\nL 307.485203 71.323104 \r\nL 307.479115 188.23929 \r\nL 307.527814 104.670333 \r\nL 307.600862 25.922661 \r\nL 307.585644 181.409135 \r\nL 307.625211 81.769224 \r\nL 307.628255 197.480089 \r\nL 307.698259 17.083636 \r\nL 307.734783 84.179867 \r\nL 307.7987 192.658803 \r\nL 307.756089 17.083636 \r\nL 307.841312 96.634856 \r\nL 307.85653 36.770554 \r\nL 307.871748 193.060576 \r\nL 307.935665 185.828647 \r\nL 307.938709 193.864124 \r\nL 307.975233 55.653925 \r\nL 307.993495 93.822439 \r\nL 308.087849 17.083636 \r\nL 308.051325 194.667672 \r\nL 308.103067 106.277428 \r\nL 308.106111 199.488958 \r\nL 308.112198 17.083636 \r\nL 308.212639 142.838847 \r\nL 308.294818 17.083636 \r\nL 308.252207 186.632195 \r\nL 308.325255 31.949268 \r\nL 308.413521 189.846386 \r\nL 308.443958 168.150599 \r\nL 308.492656 17.083636 \r\nL 308.498744 183.819778 \r\nL 308.556573 68.510687 \r\nL 308.626578 204.310244 \r\nL 308.629621 17.083636 \r\nL 308.663102 85.385188 \r\nL 308.763543 17.083636 \r\nL 308.672233 193.060576 \r\nL 308.766586 97.03663 \r\nL 308.775717 193.46235 \r\nL 308.824416 31.145721 \r\nL 308.873115 178.998492 \r\nL 308.876158 17.083636 \r\nL 308.937032 189.846386 \r\nL 308.982687 90.206475 \r\nL 308.994861 205.917339 \r\nL 309.052691 29.940399 \r\nL 309.092259 150.874324 \r\nL 309.110521 38.779424 \r\nL 309.128783 195.872993 \r\nL 309.201831 52.439734 \r\nL 309.22618 199.890732 \r\nL 309.238355 44.404257 \r\nL 309.311403 177.391397 \r\nL 309.4088 47.618448 \r\nL 309.384451 209.533304 \r\nL 309.424018 86.59051 \r\nL 309.427062 40.788293 \r\nL 309.527503 199.488958 \r\nL 309.530547 95.027761 \r\nL 309.627944 39.984745 \r\nL 309.637075 162.525765 \r\nL 309.734472 18.690732 \r\nL 309.707079 201.899601 \r\nL 309.749691 56.055698 \r\nL 309.86535 189.042838 \r\nL 309.816651 17.083636 \r\nL 309.886656 89.402927 \r\nL 309.950573 17.083636 \r\nL 309.917092 174.980754 \r\nL 309.95666 83.778093 \r\nL 309.959704 205.917339 \r\nL 309.999271 72.9302 \r\nL 310.066232 175.382528 \r\nL 310.145367 17.083636 \r\nL 310.154498 197.881863 \r\nL 310.178848 121.544834 \r\nL 310.239721 202.301375 \r\nL 310.191022 17.083636 \r\nL 310.28842 128.374989 \r\nL 310.327987 36.36878 \r\nL 310.3219 193.864124 \r\nL 310.397992 69.716009 \r\nL 310.449734 199.488958 \r\nL 310.404079 17.083636 \r\nL 310.510607 184.623326 \r\nL 310.620179 190.649933 \r\nL 310.623223 17.083636 \r\nL 310.732795 211.943947 \r\nL 310.738882 136.008692 \r\nL 310.814974 17.083636 \r\nL 310.772363 190.24816 \r\nL 310.830192 95.027761 \r\nL 310.915415 206.720887 \r\nL 310.878891 63.287627 \r\nL 310.942808 146.856585 \r\nL 311.028031 17.083636 \r\nL 310.976288 184.623326 \r\nL 311.055424 89.804701 \r\nL 311.058467 189.444612 \r\nL 311.088904 25.119113 \r\nL 311.168039 150.070776 \r\nL 311.250218 17.083636 \r\nL 311.222825 190.24816 \r\nL 311.280655 70.92133 \r\nL 311.320223 187.837517 \r\nL 311.289786 17.083636 \r\nL 311.393271 172.168337 \r\nL 311.487624 17.083636 \r\nL 311.4511 186.230421 \r\nL 311.502843 150.874324 \r\nL 311.515017 184.221552 \r\nL 311.551541 17.083636 \r\nL 311.612415 170.963016 \r\nL 311.715899 203.104922 \r\nL 311.728074 17.083636 \r\nL 311.813297 196.274767 \r\nL 311.84069 54.046829 \r\nL 311.843733 22.70847 \r\nL 311.871126 195.47122 \r\nL 311.950262 61.278758 \r\nL 312.02331 194.265898 \r\nL 312.062877 128.374989 \r\nL 312.084183 31.547494 \r\nL 312.111576 193.46235 \r\nL 312.172449 110.295166 \r\nL 312.230279 190.649933 \r\nL 312.227235 52.03796 \r\nL 312.282021 172.971885 \r\nL 312.367244 30.743947 \r\nL 312.294196 188.641064 \r\nL 312.397681 36.36878 \r\nL 312.400724 34.359911 \r\nL 312.485947 193.46235 \r\nL 312.47986 17.083636 \r\nL 312.51334 82.572772 \r\nL 312.598563 18.690732 \r\nL 312.540733 190.24816 \r\nL 312.613781 105.072106 \r\nL 312.705091 186.230421 \r\nL 312.686829 40.788293 \r\nL 312.723353 164.936408 \r\nL 312.778139 48.020222 \r\nL 312.72944 193.864124 \r\nL 312.835969 98.241951 \r\nL 312.866405 195.47122 \r\nL 312.869449 60.876984 \r\nL 312.933366 171.766563 \r\nL 312.939453 28.333304 \r\nL 313.006414 205.515565 \r\nL 313.045982 117.125322 \r\nL 313.122073 209.13153 \r\nL 313.140335 29.538625 \r\nL 313.158597 170.159468 \r\nL 313.176859 204.712018 \r\nL 313.268169 17.083636 \r\nL 313.307737 191.453481 \r\nL 313.380785 84.179867 \r\nL 313.389916 193.060576 \r\nL 313.414265 23.110244 \r\nL 313.493401 131.990953 \r\nL 313.514706 38.37765 \r\nL 313.51775 189.444612 \r\nL 313.602973 95.027761 \r\nL 313.657759 197.480089 \r\nL 313.630366 40.788293 \r\nL 313.706457 101.456142 \r\nL 313.709501 39.582971 \r\nL 313.715588 198.283636 \r\nL 313.819073 64.492949 \r\nL 313.831248 176.186075 \r\nL 313.867772 50.029091 \r\nL 313.928645 112.304035 \r\nL 313.931689 42.797162 \r\nL 313.980387 189.444612 \r\nL 314.035173 81.769224 \r\nL 314.096047 191.051707 \r\nL 314.086916 17.083636 \r\nL 314.144745 107.884523 \r\nL 314.175182 60.073437 \r\nL 314.233012 178.596718 \r\nL 314.336496 45.609579 \r\nL 314.254317 195.872993 \r\nL 314.345627 95.027761 \r\nL 314.357802 203.104922 \r\nL 314.446068 27.529756 \r\nL 314.506942 194.265898 \r\nL 314.543466 18.690732 \r\nL 314.55564 108.286297 \r\nL 314.656082 27.93153 \r\nL 314.625645 203.506696 \r\nL 314.668256 58.868115 \r\nL 314.716955 194.667672 \r\nL 314.686518 17.083636 \r\nL 314.777828 165.739956 \r\nL 314.878269 17.083636 \r\nL 314.817396 185.828647 \r\nL 314.890444 41.993614 \r\nL 314.933055 189.846386 \r\nL 314.948274 17.083636 \r\nL 315.000016 40.788293 \r\nL 315.024365 17.083636 \r\nL 315.115675 211.140399 \r\nL 315.133937 22.70847 \r\nL 315.228291 75.742616 \r\nL 315.234378 24.315565 \r\nL 315.307426 198.68541 \r\nL 315.322645 95.027761 \r\nL 315.34395 195.47122 \r\nL 315.353081 41.993614 \r\nL 315.43526 147.660133 \r\nL 315.508308 17.083636 \r\nL 315.483959 198.68541 \r\nL 315.547876 70.117783 \r\nL 315.633099 32.752816 \r\nL 315.566138 194.265898 \r\nL 315.636142 66.501818 \r\nL 315.693972 206.720887 \r\nL 315.700059 39.984745 \r\nL 315.748758 132.794501 \r\nL 315.754845 29.538625 \r\nL 315.849199 207.926208 \r\nL 315.861374 64.091175 \r\nL 315.964858 199.890732 \r\nL 315.910072 22.306696 \r\nL 315.967902 130.785632 \r\nL 316.071387 17.083636 \r\nL 316.043994 208.327982 \r\nL 316.077474 84.983415 \r\nL 316.144435 206.720887 \r\nL 316.09878 28.333304 \r\nL 316.187046 174.177206 \r\nL 316.22357 196.274767 \r\nL 316.299662 17.083636 \r\nL 316.400103 203.506696 \r\nL 316.409234 150.874324 \r\nL 316.494456 17.083636 \r\nL 316.427496 192.257029 \r\nL 316.521849 34.359911 \r\nL 316.567504 195.872993 \r\nL 316.594897 17.083636 \r\nL 316.634465 157.302705 \r\nL 316.670989 17.083636 \r\nL 316.677076 191.453481 \r\nL 316.744037 120.741286 \r\nL 316.792736 204.712018 \r\nL 316.801867 22.70847 \r\nL 316.853609 172.570111 \r\nL 316.947963 201.899601 \r\nL 316.966225 17.083636 \r\nL 317.057535 192.257029 \r\nL 317.075797 182.212683 \r\nL 317.07884 34.359911 \r\nL 317.087971 209.533304 \r\nL 317.188412 73.733747 \r\nL 317.255373 17.887184 \r\nL 317.212762 209.533304 \r\nL 317.297984 29.940399 \r\nL 317.364945 182.614457 \r\nL 317.383207 17.083636 \r\nL 317.407556 95.831308 \r\nL 317.514085 17.083636 \r\nL 317.453211 187.435743 \r\nL 317.517128 34.359911 \r\nL 317.568871 207.524435 \r\nL 317.581045 17.083636 \r\nL 317.6267 155.69561 \r\nL 317.641919 30.342173 \r\nL 317.724098 189.444612 \r\nL 317.733229 151.677871 \r\nL 317.736272 192.257029 \r\nL 317.788015 17.083636 \r\nL 317.836713 101.054368 \r\nL 317.839757 17.083636 \r\nL 317.92498 181.409135 \r\nL 317.946285 127.973215 \r\nL 317.99194 194.667672 \r\nL 317.952373 17.083636 \r\nL 318.046726 105.072106 \r\nL 318.122818 17.083636 \r\nL 318.058901 195.872993 \r\nL 318.150211 162.123991 \r\nL 318.153255 209.533304 \r\nL 318.162386 17.083636 \r\nL 318.253696 49.225543 \r\nL 318.256739 19.092506 \r\nL 318.320656 194.265898 \r\nL 318.360224 58.466341 \r\nL 318.405879 194.265898 \r\nL 318.393704 17.083636 \r\nL 318.47284 168.954146 \r\nL 318.512407 43.60071 \r\nL 318.478927 185.828647 \r\nL 318.585455 97.840177 \r\nL 318.588499 96.634856 \r\nL 318.591543 188.23929 \r\nL 318.691984 17.083636 \r\nL 318.698071 80.563902 \r\nL 318.707202 186.632195 \r\nL 318.792425 17.083636 \r\nL 318.804599 101.456142 \r\nL 318.835036 17.083636 \r\nL 318.886778 210.336851 \r\nL 318.911128 122.750155 \r\nL 318.932433 205.515565 \r\nL 318.990263 25.922661 \r\nL 319.0207 197.881863 \r\nL 319.023743 22.70847 \r\nL 319.090704 199.488958 \r\nL 319.133315 68.912461 \r\nL 319.136359 44.404257 \r\nL 319.139403 193.060576 \r\nL 319.239844 71.323104 \r\nL 319.300717 193.46235 \r\nL 319.346372 19.092506 \r\nL 319.349416 138.821109 \r\nL 319.41942 17.083636 \r\nL 319.437682 192.658803 \r\nL 319.462031 49.627317 \r\nL 319.525948 210.738625 \r\nL 319.507686 17.083636 \r\nL 319.574647 125.964346 \r\nL 319.644651 26.324435 \r\nL 319.611171 166.945277 \r\nL 319.681175 46.8149 \r\nL 319.769442 208.729756 \r\nL 319.687263 17.083636 \r\nL 319.793791 163.731086 \r\nL 319.903363 17.083636 \r\nL 319.848577 185.0251 \r\nL 319.906407 33.556364 \r\nL 319.912494 191.051707 \r\nL 319.997717 17.48541 \r\nL 320.015979 164.534634 \r\nL 320.085983 17.083636 \r\nL 320.061634 190.649933 \r\nL 320.128594 80.965676 \r\nL 320.162075 22.306696 \r\nL 320.204686 185.0251 \r\nL 320.235123 116.321774 \r\nL 320.320345 194.667672 \r\nL 320.286865 17.083636 \r\nL 320.338607 38.779424 \r\nL 320.402524 17.083636 \r\nL 320.387306 184.221552 \r\nL 320.432961 155.69561 \r\nL 320.51514 50.430865 \r\nL 320.442092 205.515565 \r\nL 320.554708 56.055698 \r\nL 320.652105 196.274767 \r\nL 320.566882 17.083636 \r\nL 320.66428 80.162129 \r\nL 320.691673 17.083636 \r\nL 320.703847 188.23929 \r\nL 320.75559 124.759024 \r\nL 320.840812 202.301375 \r\nL 320.776895 17.083636 \r\nL 320.859074 93.018891 \r\nL 320.959515 17.083636 \r\nL 320.941253 188.23929 \r\nL 320.97169 53.243282 \r\nL 321.047782 191.453481 \r\nL 321.063 17.083636 \r\nL 321.081262 67.305366 \r\nL 321.09648 188.641064 \r\nL 321.178659 17.083636 \r\nL 321.184747 71.323104 \r\nL 321.2791 198.68541 \r\nL 321.291275 17.083636 \r\nL 321.330843 183.418004 \r\nL 321.403891 92.617118 \r\nL 321.483026 17.083636 \r\nL 321.501288 176.989623 \r\nL 321.510419 66.501818 \r\nL 321.613904 187.033969 \r\nL 321.528681 46.011353 \r\nL 321.619991 48.020222 \r\nL 321.656515 189.042838 \r\nL 321.720432 45.207805 \r\nL 321.729563 115.116452 \r\nL 321.73565 44.002483 \r\nL 321.79348 202.301375 \r\nL 321.842179 67.305366 \r\nL 321.88479 191.855255 \r\nL 321.906096 17.083636 \r\nL 321.960882 120.741286 \r\nL 321.997406 43.198936 \r\nL 321.988275 190.24816 \r\nL 322.070454 68.108914 \r\nL 322.173939 207.926208 \r\nL 322.103934 58.064568 \r\nL 322.18307 161.320443 \r\nL 322.210463 37.172328 \r\nL 322.225681 198.68541 \r\nL 322.292642 81.36745 \r\nL 322.344384 191.453481 \r\nL 322.329166 39.984745 \r\nL 322.405257 185.426874 \r\nL 322.429607 43.60071 \r\nL 322.514829 114.312905 \r\nL 322.618314 206.720887 \r\nL 322.533091 17.083636 \r\nL 322.624401 98.643725 \r\nL 322.682231 29.940399 \r\nL 322.670056 189.042838 \r\nL 322.73093 78.153259 \r\nL 322.749192 197.480089 \r\nL 322.737017 45.207805 \r\nL 322.840502 193.060576 \r\nL 322.852676 40.386519 \r\nL 322.950074 41.190067 \r\nL 323.029209 176.587849 \r\nL 323.053558 32.351042 \r\nL 323.059646 80.162129 \r\nL 323.068777 206.720887 \r\nL 323.157043 32.752816 \r\nL 323.166174 186.632195 \r\nL 323.266615 180.203814 \r\nL 323.333576 35.565233 \r\nL 323.34575 206.319113 \r\nL 323.379231 86.992284 \r\nL 323.424886 62.885854 \r\nL 323.443148 177.793171 \r\nL 323.482715 72.528426 \r\nL 323.52837 183.418004 \r\nL 323.574025 58.868115 \r\nL 323.595331 122.348381 \r\nL 323.698816 46.011353 \r\nL 323.628811 195.069446 \r\nL 323.707947 79.358581 \r\nL 323.714034 197.480089 \r\nL 323.759689 31.547494 \r\nL 323.820562 150.47255 \r\nL 323.927091 35.967007 \r\nL 323.832737 209.533304 \r\nL 323.933178 77.349712 \r\nL 324.039706 181.409135 \r\nL 324.003182 21.101375 \r\nL 324.045794 126.36612 \r\nL 324.143191 17.083636 \r\nL 324.127973 197.078315 \r\nL 324.152322 82.572772 \r\nL 324.176671 195.069446 \r\nL 324.228414 22.70847 \r\nL 324.261894 73.331973 \r\nL 324.298418 193.060576 \r\nL 324.362335 17.083636 \r\nL 324.365379 62.885854 \r\nL 324.386684 17.083636 \r\nL 324.37451 178.596718 \r\nL 324.471907 73.331973 \r\nL 324.520606 203.104922 \r\nL 324.508431 26.324435 \r\nL 324.581479 101.456142 \r\nL 324.596697 17.083636 \r\nL 324.599741 199.890732 \r\nL 324.694095 67.305366 \r\nL 324.697138 67.305366 \r\nL 324.797579 203.104922 \r\nL 324.712357 37.574102 \r\nL 324.812798 126.36612 \r\nL 324.867584 33.556364 \r\nL 324.879758 192.257029 \r\nL 324.919326 45.207805 \r\nL 325.007592 207.524435 \r\nL 324.968025 19.494279 \r\nL 325.031942 103.063237 \r\nL 325.095859 70.92133 \r\nL 325.050204 203.506696 \r\nL 325.141514 87.394058 \r\nL 325.190212 198.283636 \r\nL 325.181081 79.358581 \r\nL 325.251086 95.429534 \r\nL 325.272391 195.872993 \r\nL 325.275435 50.029091 \r\nL 325.366745 161.320443 \r\nL 325.473273 43.60071 \r\nL 325.4124 195.069446 \r\nL 325.476317 146.856585 \r\nL 325.479361 146.053038 \r\nL 325.521972 60.475211 \r\nL 325.509797 195.069446 \r\nL 325.585889 117.527095 \r\nL 325.665024 203.90847 \r\nL 325.668068 17.083636 \r\nL 325.695461 153.284967 \r\nL 325.789815 60.073437 \r\nL 325.731985 205.113792 \r\nL 325.808077 118.330643 \r\nL 325.884168 31.949268 \r\nL 325.917649 203.506696 \r\nL 325.938954 53.243282 \r\nL 325.969391 208.327982 \r\nL 326.027221 105.875654 \r\nL 326.057657 195.069446 \r\nL 326.100269 41.993614 \r\nL 326.136793 91.411796 \r\nL 326.179404 202.301375 \r\nL 326.158098 52.841508 \r\nL 326.258539 177.793171 \r\nL 326.310282 17.083636 \r\nL 326.270714 207.524435 \r\nL 326.371155 93.822439 \r\nL 326.398548 196.676541 \r\nL 326.410723 46.011353 \r\nL 326.483771 140.829978 \r\nL 326.511164 23.913792 \r\nL 326.590299 200.694279 \r\nL 326.596386 105.072106 \r\nL 326.693784 192.658803 \r\nL 326.681609 50.430865 \r\nL 326.702915 84.179867 \r\nL 326.705958 84.179867 \r\nL 326.730308 183.418004 \r\nL 326.733351 26.726208 \r\nL 326.824661 174.177206 \r\nL 326.861185 17.083636 \r\nL 326.900753 197.480089 \r\nL 326.934233 98.241951 \r\nL 327.031631 207.524435 \r\nL 326.946408 17.083636 \r\nL 327.040762 43.198936 \r\nL 327.129028 17.083636 \r\nL 327.059024 195.47122 \r\nL 327.135115 104.670333 \r\nL 327.138159 201.096053 \r\nL 327.168596 26.726208 \r\nL 327.244687 148.061907 \r\nL 327.265993 35.967007 \r\nL 327.308604 189.042838 \r\nL 327.372521 81.769224 \r\nL 327.47905 195.069446 \r\nL 327.42122 60.876984 \r\nL 327.482093 81.769224 \r\nL 327.539923 17.083636 \r\nL 327.488181 195.47122 \r\nL 327.585578 54.850377 \r\nL 327.664713 207.524435 \r\nL 327.634277 33.15459 \r\nL 327.69515 146.454812 \r\nL 327.783416 17.083636 \r\nL 327.78646 211.542173 \r\nL 327.804722 147.660133 \r\nL 327.880814 213.952816 \r\nL 327.835159 17.083636 \r\nL 327.899076 160.91867 \r\nL 327.929512 19.494279 \r\nL 327.926469 200.694279 \r\nL 328.011691 66.903592 \r\nL 328.06039 198.68541 \r\nL 328.112132 54.850377 \r\nL 328.127351 129.58031 \r\nL 328.139525 179.400266 \r\nL 328.176049 37.172328 \r\nL 328.20953 115.92 \r\nL 328.252141 17.083636 \r\nL 328.270403 194.265898 \r\nL 328.319102 76.546164 \r\nL 328.410412 209.13153 \r\nL 328.325189 49.627317 \r\nL 328.428674 89.804701 \r\nL 328.48346 49.627317 \r\nL 328.480416 198.68541 \r\nL 328.535202 61.680532 \r\nL 328.562595 183.418004 \r\nL 328.623468 20.699601 \r\nL 328.644774 166.141729 \r\nL 328.675211 17.083636 \r\nL 328.705647 186.632195 \r\nL 328.75739 59.671663 \r\nL 328.815219 200.694279 \r\nL 328.784783 23.913792 \r\nL 328.863918 62.48408 \r\nL 328.894355 17.083636 \r\nL 328.870005 192.257029 \r\nL 328.970446 34.359911 \r\nL 329.013058 207.926208 \r\nL 329.083062 174.980754 \r\nL 329.128717 27.93153 \r\nL 329.165241 189.444612 \r\nL 329.192634 155.69561 \r\nL 329.210896 200.292506 \r\nL 329.226114 37.574102 \r\nL 329.2809 154.088514 \r\nL 329.283944 36.770554 \r\nL 329.344817 193.864124 \r\nL 329.393516 84.581641 \r\nL 329.442215 190.24816 \r\nL 329.414822 52.439734 \r\nL 329.506132 174.980754 \r\nL 329.567005 17.083636 \r\nL 329.52135 196.676541 \r\nL 329.618747 104.670333 \r\nL 329.688752 17.083636 \r\nL 329.679621 195.47122 \r\nL 329.713101 107.884523 \r\nL 329.746581 191.051707 \r\nL 329.798324 17.083636 \r\nL 329.81963 99.447273 \r\nL 329.865285 17.083636 \r\nL 329.913983 178.194945 \r\nL 329.929202 91.010022 \r\nL 329.941376 207.122661 \r\nL 330.032686 51.234412 \r\nL 330.038774 145.24949 \r\nL 330.041817 60.475211 \r\nL 330.063123 199.890732 \r\nL 330.151389 88.599379 \r\nL 330.227481 184.623326 \r\nL 330.212263 19.092506 \r\nL 330.260961 88.197605 \r\nL 330.273136 27.529756 \r\nL 330.321835 200.694279 \r\nL 330.36749 47.216674 \r\nL 330.370533 195.47122 \r\nL 330.446625 17.083636 \r\nL 330.477062 65.296497 \r\nL 330.486193 49.627317 \r\nL 330.489236 84.581641 \r\nL 330.498367 209.533304 \r\nL 330.501411 17.083636 \r\nL 330.595765 168.552373 \r\nL 330.644463 17.083636 \r\nL 330.623158 192.658803 \r\nL 330.705337 181.810909 \r\nL 330.811865 17.083636 \r\nL 330.754035 198.283636 \r\nL 330.820996 82.974545 \r\nL 330.91535 204.712018 \r\nL 330.830127 51.636186 \r\nL 330.930568 164.13286 \r\nL 330.994485 63.689401 \r\nL 330.970136 197.881863 \r\nL 331.043184 113.911131 \r\nL 331.101013 59.269889 \r\nL 331.13145 192.257029 \r\nL 331.143625 140.02643 \r\nL 331.213629 200.292506 \r\nL 331.22276 49.627317 \r\nL 331.234935 174.980754 \r\nL 331.317114 38.779424 \r\nL 331.262328 199.488958 \r\nL 331.344507 81.36745 \r\nL 331.435817 199.890732 \r\nL 331.444948 50.832639 \r\nL 331.454079 185.0251 \r\nL 331.551476 43.198936 \r\nL 331.536258 208.729756 \r\nL 331.566694 101.456142 \r\nL 331.578869 193.864124 \r\nL 331.633655 76.14439 \r\nL 331.64583 93.018891 \r\nL 331.648873 21.503149 \r\nL 331.664092 202.703149 \r\nL 331.755402 46.8149 \r\nL 331.816275 210.336851 \r\nL 331.831493 46.011353 \r\nL 331.868017 153.284967 \r\nL 331.962371 17.083636 \r\nL 331.910629 201.096053 \r\nL 331.977589 82.974545 \r\nL 332.059768 194.265898 \r\nL 331.989764 58.064568 \r\nL 332.090205 170.963016 \r\nL 332.117598 23.512018 \r\nL 332.141947 188.23929 \r\nL 332.202821 102.661463 \r\nL 332.236301 199.488958 \r\nL 332.306305 31.547494 \r\nL 332.358048 17.083636 \r\nL 332.415877 204.712018 \r\nL 332.522406 17.083636 \r\nL 332.491969 209.533304 \r\nL 332.531537 43.60071 \r\nL 332.635021 209.533304 \r\nL 332.543711 17.083636 \r\nL 332.644152 87.795831 \r\nL 332.711113 44.002483 \r\nL 332.662414 199.890732 \r\nL 332.735462 117.928869 \r\nL 332.738506 196.274767 \r\nL 332.750681 17.083636 \r\nL 332.841991 81.769224 \r\nL 332.863296 192.257029 \r\nL 332.930257 17.083636 \r\nL 332.954606 193.864124 \r\nL 333.039829 80.965676 \r\nL 333.042873 17.083636 \r\nL 333.061135 206.720887 \r\nL 333.149401 39.582971 \r\nL 333.161576 180.605588 \r\nL 333.240711 17.083636 \r\nL 333.258973 87.795831 \r\nL 333.262017 17.083636 \r\nL 333.344196 193.46235 \r\nL 333.365501 76.546164 \r\nL 333.462899 206.319113 \r\nL 333.371589 17.083636 \r\nL 333.475073 121.14306 \r\nL 333.578558 47.618448 \r\nL 333.560296 195.872993 \r\nL 333.587689 55.653925 \r\nL 333.685086 199.087184 \r\nL 333.639431 26.726208 \r\nL 333.697261 81.36745 \r\nL 333.72161 193.060576 \r\nL 333.712479 17.083636 \r\nL 333.785527 147.660133 \r\nL 333.87075 17.083636 \r\nL 333.809877 187.033969 \r\nL 333.895099 185.828647 \r\nL 333.898143 187.033969 \r\nL 333.949885 17.083636 \r\nL 333.955973 197.480089 \r\nL 334.010759 78.956807 \r\nL 334.062501 17.083636 \r\nL 334.065545 203.90847 \r\nL 334.095981 86.188736 \r\nL 334.175117 195.069446 \r\nL 334.105112 17.083636 \r\nL 334.205553 70.92133 \r\nL 334.275558 197.881863 \r\nL 334.23599 17.083636 \r\nL 334.302951 47.618448 \r\nL 334.354693 197.078315 \r\nL 334.403392 17.083636 \r\nL 334.47644 189.042838 \r\nL 334.512964 66.501818 \r\nL 334.592099 189.042838 \r\nL 334.573837 17.083636 \r\nL 334.619492 83.376319 \r\nL 334.689496 17.083636 \r\nL 334.69254 199.087184 \r\nL 334.719933 97.438404 \r\nL 334.722977 202.301375 \r\nL 334.738195 17.083636 \r\nL 334.826461 126.36612 \r\nL 334.893422 17.083636 \r\nL 334.917771 193.864124 \r\nL 334.93299 84.581641 \r\nL 334.990819 192.658803 \r\nL 334.996907 23.913792 \r\nL 335.042562 86.188736 \r\nL 335.127784 198.68541 \r\nL 335.082129 17.083636 \r\nL 335.155177 144.044169 \r\nL 335.228225 17.083636 \r\nL 335.203876 202.301375 \r\nL 335.261706 65.698271 \r\nL 335.362147 196.274767 \r\nL 335.307361 17.083636 \r\nL 335.371278 166.141729 \r\nL 335.453457 17.083636 \r\nL 335.380409 208.729756 \r\nL 335.483893 78.153259 \r\nL 335.587378 195.069446 \r\nL 335.520417 40.386519 \r\nL 335.593465 81.36745 \r\nL 335.617815 192.658803 \r\nL 335.690863 17.083636 \r\nL 335.794347 198.283636 \r\nL 335.803478 147.258359 \r\nL 335.84609 195.069446 \r\nL 335.818697 33.15459 \r\nL 335.891745 115.116452 \r\nL 335.967836 17.083636 \r\nL 335.995229 209.13153 \r\nL 335.998273 163.731086 \r\nL 336.077408 32.752816 \r\nL 336.007404 205.515565 \r\nL 336.123063 69.314235 \r\nL 336.199155 191.051707 \r\nL 336.156544 25.520887 \r\nL 336.235679 101.456142 \r\nL 336.269159 33.15459 \r\nL 336.314814 207.122661 \r\nL 336.345251 62.082306 \r\nL 336.387862 199.087184 \r\nL 336.436561 17.083636 \r\nL 336.454823 175.382528 \r\nL 336.509609 29.538625 \r\nL 336.564395 195.069446 \r\nL 336.567439 105.47388 \r\nL 336.594832 17.083636 \r\nL 336.616137 189.444612 \r\nL 336.677011 79.760355 \r\nL 336.70136 209.533304 \r\nL 336.725709 23.913792 \r\nL 336.743971 42.395388 \r\nL 336.756146 17.083636 \r\nL 336.798757 205.917339 \r\nL 336.838325 109.893392 \r\nL 336.847456 207.122661 \r\nL 336.932679 17.083636 \r\nL 336.947897 94.224213 \r\nL 337.042251 17.083636 \r\nL 337.039207 187.033969 \r\nL 337.057469 84.179867 \r\nL 337.151823 180.203814 \r\nL 337.118342 17.083636 \r\nL 337.167041 69.314235 \r\nL 337.218783 55.252151 \r\nL 337.224871 167.347051 \r\nL 337.243133 101.857916 \r\nL 337.294875 197.480089 \r\nL 337.255307 17.083636 \r\nL 337.355749 174.980754 \r\nL 337.462277 17.083636 \r\nL 337.450102 202.301375 \r\nL 337.465321 84.179867 \r\nL 337.474452 191.855255 \r\nL 337.477495 17.083636 \r\nL 337.574893 43.198936 \r\nL 337.650984 193.060576 \r\nL 337.602286 17.083636 \r\nL 337.687508 166.945277 \r\nL 337.754469 17.083636 \r\nL 337.794037 201.096053 \r\nL 337.800124 124.357251 \r\nL 337.824473 17.083636 \r\nL 337.812299 181.007361 \r\nL 337.906652 77.751486 \r\nL 337.909696 198.68541 \r\nL 338.007093 17.083636 \r\nL 338.016224 91.81357 \r\nL 338.067967 196.274767 \r\nL 338.043617 21.101375 \r\nL 338.113622 176.186075 \r\nL 338.22015 190.649933 \r\nL 338.226237 37.975876 \r\nL 338.281023 185.0251 \r\nL 338.27798 17.083636 \r\nL 338.338853 101.857916 \r\nL 338.439294 17.083636 \r\nL 338.384508 195.47122 \r\nL 338.445381 84.179867 \r\nL 338.466687 206.319113 \r\nL 338.539735 17.083636 \r\nL 338.554953 119.937738 \r\nL 338.600608 43.60071 \r\nL 338.615827 197.078315 \r\nL 338.661482 177.793171 \r\nL 338.76801 17.083636 \r\nL 338.764966 188.23929 \r\nL 338.774097 149.669002 \r\nL 338.792359 200.292506 \r\nL 338.786272 40.788293 \r\nL 338.844102 92.617118 \r\nL 338.883669 36.36878 \r\nL 338.935412 203.90847 \r\nL 338.95063 56.457472 \r\nL 338.953674 193.060576 \r\nL 338.996285 51.636186 \r\nL 339.063246 173.775432 \r\nL 339.09977 17.083636 \r\nL 339.081508 192.257029 \r\nL 339.175861 60.475211 \r\nL 339.227604 201.096053 \r\nL 339.261084 17.083636 \r\nL 339.294564 145.651264 \r\nL 339.303695 37.172328 \r\nL 339.34935 199.890732 \r\nL 339.404136 103.866785 \r\nL 339.486315 194.265898 \r\nL 339.501534 32.752816 \r\nL 339.513708 179.80204 \r\nL 339.577625 36.36878 \r\nL 339.595887 197.881863 \r\nL 339.62328 169.35592 \r\nL 339.659804 17.083636 \r\nL 339.650673 208.729756 \r\nL 339.726765 109.893392 \r\nL 339.748071 190.649933 \r\nL 339.793726 37.172328 \r\nL 339.836337 101.857916 \r\nL 339.89721 195.872993 \r\nL 339.86373 46.8149 \r\nL 339.939822 106.277428 \r\nL 340.015913 29.136851 \r\nL 340.006782 186.230421 \r\nL 340.04635 86.188736 \r\nL 340.088961 187.837517 \r\nL 340.155922 41.190067 \r\nL 340.158966 180.203814 \r\nL 340.174184 201.497827 \r\nL 340.186359 78.555033 \r\nL 340.204621 95.831308 \r\nL 340.302018 48.823769 \r\nL 340.232014 203.506696 \r\nL 340.308105 189.846386 \r\nL 340.326367 205.113792 \r\nL 340.359848 66.903592 \r\nL 340.362891 72.126652 \r\nL 340.399415 194.667672 \r\nL 340.438983 55.252151 \r\nL 340.442027 29.136851 \r\nL 340.454201 183.819778 \r\nL 340.53638 114.312905 \r\nL 340.642909 201.899601 \r\nL 340.615516 25.119113 \r\nL 340.645952 175.784302 \r\nL 340.746393 43.60071 \r\nL 340.719 190.24816 \r\nL 340.758568 104.268559 \r\nL 340.81031 39.984745 \r\nL 340.837703 191.051707 \r\nL 340.862053 74.537295 \r\nL 340.865096 183.418004 \r\nL 340.880315 27.529756 \r\nL 340.971625 154.892062 \r\nL 341.008149 33.958137 \r\nL 340.983799 181.810909 \r\nL 341.081197 100.25082 \r\nL 341.111633 201.497827 \r\nL 341.17555 25.520887 \r\nL 341.190769 86.59051 \r\nL 341.288166 192.257029 \r\nL 341.300341 49.225543 \r\nL 341.364258 204.310244 \r\nL 341.370345 40.386519 \r\nL 341.409913 170.963016 \r\nL 341.440349 30.342173 \r\nL 341.486004 200.292506 \r\nL 341.522528 93.018891 \r\nL 341.525572 194.265898 \r\nL 341.534703 23.512018 \r\nL 341.6321 42.797162 \r\nL 341.720367 210.336851 \r\nL 341.708192 26.726208 \r\nL 341.74776 178.194945 \r\nL 341.784284 43.198936 \r\nL 341.790371 201.899601 \r\nL 341.857332 182.614457 \r\nL 341.918205 186.632195 \r\nL 341.976035 40.386519 \r\nL 342.009515 186.230421 \r\nL 342.052126 36.770554 \r\nL 342.085607 49.225543 \r\nL 342.08865 41.993614 \r\nL 342.125174 192.257029 \r\nL 342.155611 96.634856 \r\nL 342.201266 211.542173 \r\nL 342.225615 27.127982 \r\nL 342.268227 161.320443 \r\nL 342.310838 47.216674 \r\nL 342.36258 200.292506 \r\nL 342.380842 101.456142 \r\nL 342.447803 17.083636 \r\nL 342.490414 204.712018 \r\nL 342.599986 33.15459 \r\nL 342.60303 69.314235 \r\nL 342.657816 208.327982 \r\nL 342.612161 17.083636 \r\nL 342.718689 168.150599 \r\nL 342.767388 29.538625 \r\nL 342.736951 204.712018 \r\nL 342.828261 177.793171 \r\nL 342.925659 17.083636 \r\nL 342.931746 185.426874 \r\nL 342.937833 74.537295 \r\nL 343.038274 195.872993 \r\nL 342.962183 38.779424 \r\nL 343.047405 157.302705 \r\nL 343.053493 43.198936 \r\nL 343.108279 201.899601 \r\nL 343.156977 119.134191 \r\nL 343.160021 197.881863 \r\nL 343.193501 32.351042 \r\nL 343.263506 83.376319 \r\nL 343.348728 17.083636 \r\nL 343.324379 194.667672 \r\nL 343.354816 95.429534 \r\nL 343.415689 205.515565 \r\nL 343.436995 22.306696 \r\nL 343.464388 116.723548 \r\nL 343.500912 17.083636 \r\nL 343.503955 203.104922 \r\nL 343.570916 82.170998 \r\nL 343.637877 196.676541 \r\nL 343.601353 21.503149 \r\nL 343.683532 159.311574 \r\nL 343.765711 56.859246 \r\nL 343.744405 200.694279 \r\nL 343.793104 89.402927 \r\nL 343.850933 210.738625 \r\nL 343.84789 42.395388 \r\nL 343.905719 187.033969 \r\nL 343.908763 199.890732 \r\nL 343.923981 44.002483 \r\nL 343.990942 130.383858 \r\nL 344.003117 27.127982 \r\nL 344.073121 204.712018 \r\nL 344.09747 67.305366 \r\nL 344.164431 185.426874 \r\nL 344.106601 17.083636 \r\nL 344.210086 140.829978 \r\nL 344.222261 17.083636 \r\nL 344.28009 199.488958 \r\nL 344.319658 41.190067 \r\nL 344.417055 197.480089 \r\nL 344.353138 28.735078 \r\nL 344.42923 135.205144 \r\nL 344.535758 17.083636 \r\nL 344.505322 185.828647 \r\nL 344.541846 72.9302 \r\nL 344.572282 193.46235 \r\nL 344.593588 17.887184 \r\nL 344.654461 142.838847 \r\nL 344.76099 17.083636 \r\nL 344.700116 205.515565 \r\nL 344.767077 81.36745 \r\nL 344.870562 209.13153 \r\nL 344.855343 40.788293 \r\nL 344.879693 154.088514 \r\nL 344.925348 21.101375 \r\nL 344.928391 197.078315 \r\nL 344.995352 47.618448 \r\nL 345.0684 199.087184 \r\nL 345.077531 35.163459 \r\nL 345.111012 149.669002 \r\nL 345.156667 35.967007 \r\nL 345.153623 187.837517 \r\nL 345.226671 97.438404 \r\nL 345.266239 177.391397 \r\nL 345.25102 67.70714 \r\nL 345.272326 106.277428 \r\nL 345.27537 38.779424 \r\nL 345.281457 210.336851 \r\nL 345.381898 118.330643 \r\nL 345.391029 17.083636 \r\nL 345.464077 190.24816 \r\nL 345.49147 54.046829 \r\nL 345.594955 17.083636 \r\nL 345.604086 199.087184 \r\nL 345.689308 17.083636 \r\nL 345.716701 69.716009 \r\nL 345.734963 17.083636 \r\nL 345.826273 191.453481 \r\nL 345.878016 17.083636 \r\nL 345.865841 207.122661 \r\nL 345.935845 134.80337 \r\nL 345.978457 197.480089 \r\nL 345.951064 17.083636 \r\nL 346.030199 121.14306 \r\nL 346.121509 17.083636 \r\nL 346.112378 208.729756 \r\nL 346.139771 113.509357 \r\nL 346.179339 17.083636 \r\nL 346.148902 205.113792 \r\nL 346.25543 66.501818 \r\nL 346.301085 199.890732 \r\nL 346.352828 17.083636 \r\nL 346.365002 191.855255 \r\nL 346.422832 19.896053 \r\nL 346.43805 193.864124 \r\nL 346.474574 44.806031 \r\nL 346.489793 27.93153 \r\nL 346.58719 210.738625 \r\nL 346.6785 17.083636 \r\nL 346.696762 191.855255 \r\nL 346.763723 17.083636 \r\nL 346.748504 197.881863 \r\nL 346.812421 136.410466 \r\nL 346.833727 203.90847 \r\nL 346.873295 19.092506 \r\nL 346.921993 133.196275 \r\nL 346.982867 29.136851 \r\nL 346.995041 190.24816 \r\nL 347.031565 86.59051 \r\nL 347.034609 204.310244 \r\nL 347.138094 29.538625 \r\nL 347.141137 69.716009 \r\nL 347.144181 17.083636 \r\nL 347.205054 196.274767 \r\nL 347.250709 68.510687 \r\nL 347.338976 192.658803 \r\nL 347.311583 32.351042 \r\nL 347.363325 123.151929 \r\nL 347.415067 17.083636 \r\nL 347.469853 203.90847 \r\nL 347.472897 47.216674 \r\nL 347.545945 183.819778 \r\nL 347.530727 17.083636 \r\nL 347.582469 54.046829 \r\nL 347.594644 36.770554 \r\nL 347.618993 183.418004 \r\nL 347.646386 70.92133 \r\nL 347.719434 187.033969 \r\nL 347.667692 17.083636 \r\nL 347.755958 133.598049 \r\nL 347.819875 17.083636 \r\nL 347.789438 173.373659 \r\nL 347.868574 94.625987 \r\nL 347.92336 202.301375 \r\nL 347.984233 17.083636 \r\nL 348.060325 199.890732 \r\nL 348.096849 117.125322 \r\nL 348.148591 39.984745 \r\nL 348.145547 197.881863 \r\nL 348.206421 70.92133 \r\nL 348.26425 208.729756 \r\nL 348.297731 28.333304 \r\nL 348.312949 198.283636 \r\nL 348.315993 17.48541 \r\nL 348.410346 199.890732 \r\nL 348.425565 69.314235 \r\nL 348.519918 17.083636 \r\nL 348.477307 207.926208 \r\nL 348.522962 91.010022 \r\nL 348.565573 17.083636 \r\nL 348.62949 199.488958 \r\nL 348.732975 39.984745 \r\nL 348.742106 95.027761 \r\nL 348.787761 17.083636 \r\nL 348.763412 185.828647 \r\nL 348.851678 28.333304 \r\nL 348.918639 201.096053 \r\nL 348.96125 17.083636 \r\nL 349.01908 206.720887 \r\nL 349.082997 145.651264 \r\nL 349.107346 17.48541 \r\nL 349.189525 197.078315 \r\nL 349.195612 80.563902 \r\nL 349.219962 17.083636 \r\nL 349.2017 190.649933 \r\nL 349.244311 60.876984 \r\nL 349.347796 201.899601 \r\nL 349.253442 31.949268 \r\nL 349.353883 98.643725 \r\nL 349.454324 17.083636 \r\nL 349.405625 184.221552 \r\nL 349.460411 106.277428 \r\nL 349.506066 189.846386 \r\nL 349.503023 17.083636 \r\nL 349.56694 25.520887 \r\nL 349.636944 207.524435 \r\nL 349.612595 17.083636 \r\nL 349.676512 130.785632 \r\nL 349.706948 17.083636 \r\nL 349.740429 211.140399 \r\nL 349.789127 43.198936 \r\nL 349.801302 17.083636 \r\nL 349.904787 193.864124 \r\nL 350.008271 17.083636 \r\nL 349.916961 207.524435 \r\nL 350.017402 95.831308 \r\nL 350.020446 95.027761 \r\nL 350.063057 19.494279 \r\nL 350.035664 201.096053 \r\nL 350.130018 70.117783 \r\nL 350.136105 210.336851 \r\nL 350.178717 17.083636 \r\nL 350.23959 103.063237 \r\nL 350.294376 20.699601 \r\nL 350.288289 205.917339 \r\nL 350.346118 99.447273 \r\nL 350.367424 190.24816 \r\nL 350.391773 35.565233 \r\nL 350.452647 163.329313 \r\nL 350.45569 17.083636 \r\nL 350.473952 209.533304 \r\nL 350.562219 36.770554 \r\nL 350.617005 197.881863 \r\nL 350.629179 34.761685 \r\nL 350.674834 100.652594 \r\nL 350.677878 45.609579 \r\nL 350.699184 205.917339 \r\nL 350.78745 72.9302 \r\nL 350.790494 43.60071 \r\nL 350.869629 193.864124 \r\nL 350.897022 74.537295 \r\nL 350.973114 198.283636 \r\nL 350.927459 33.15459 \r\nL 350.979201 53.243282 \r\nL 351.049205 17.083636 \r\nL 350.985288 193.864124 \r\nL 351.070511 163.329313 \r\nL 351.073555 191.855255 \r\nL 351.082686 37.574102 \r\nL 351.167908 125.160798 \r\nL 351.216607 17.083636 \r\nL 351.265306 202.703149 \r\nL 351.27748 97.840177 \r\nL 351.387052 209.533304 \r\nL 351.292699 17.083636 \r\nL 351.390096 198.68541 \r\nL 351.457057 46.011353 \r\nL 351.499668 95.027761 \r\nL 351.584891 191.453481 \r\nL 351.569672 17.083636 \r\nL 351.612284 189.042838 \r\nL 351.651851 44.002483 \r\nL 351.648808 195.069446 \r\nL 351.724899 91.81357 \r\nL 351.767511 200.694279 \r\nL 351.800991 17.083636 \r\nL 351.831428 137.615787 \r\nL 351.941 17.083636 \r\nL 351.855777 195.069446 \r\nL 351.944043 41.190067 \r\nL 352.041441 190.649933 \r\nL 352.026222 17.083636 \r\nL 352.056659 122.348381 \r\nL 352.147969 18.690732 \r\nL 352.1571 198.68541 \r\nL 352.169275 69.716009 \r\nL 352.19058 187.435743 \r\nL 352.196668 25.520887 \r\nL 352.278847 158.508027 \r\nL 352.345807 17.083636 \r\nL 352.318414 181.409135 \r\nL 352.391462 80.965676 \r\nL 352.418855 37.574102 \r\nL 352.400593 187.837517 \r\nL 352.48886 137.615787 \r\nL 352.491903 184.623326 \r\nL 352.58017 21.503149 \r\nL 352.598432 157.704479 \r\nL 352.61365 25.119113 \r\nL 352.680611 195.872993 \r\nL 352.714091 55.252151 \r\nL 352.717135 54.850377 \r\nL 352.732353 197.078315 \r\nL 352.802358 17.083636 \r\nL 352.829751 137.615787 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\nL 352.860187 193.46235 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p856ccda7d2\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(rewards)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "A partir deste gráfico, não é possível determinar nada, porque devido à natureza do processo de treinamento estocástico, a duração das sessões de treinamento varia muito. Para dar mais sentido a este gráfico, podemos calcular a **média móvel** ao longo de uma série de experimentos, digamos 100. Isso pode ser feito de forma conveniente usando `np.convolve`:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814cc63488>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.461486 248.518125\" width=\"379.461486pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.461486 248.518125 \r\nL 379.461486 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"mb0fbef4acd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.439343\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.533093 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.373004\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.466754 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.306665\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.400415 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"292.240326\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.334076 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"353.173986\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(334.086486 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m5a5a115a9b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"200.372467\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 204.171686)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"170.128782\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 173.928)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"139.885096\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 143.684315)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"109.641411\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 113.44063)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"79.397726\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 83.196944)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"49.15404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 52.953259)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"18.910355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 22.709574)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_14\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p49207e09be)\" d=\"M 48.505682 214.121246 \r\nL 48.581849 213.280472 \r\nL 48.627549 213.607104 \r\nL 48.648876 214.115198 \r\nL 48.694576 213.316764 \r\nL 48.70067 213.33491 \r\nL 48.79207 212.584867 \r\nL 48.743323 213.818809 \r\nL 48.822537 212.723988 \r\nL 48.932217 213.165546 \r\nL 48.883471 212.603013 \r\nL 48.938311 213.00223 \r\nL 48.965731 212.869158 \r\nL 49.005338 213.95793 \r\nL 49.069318 213.322813 \r\nL 49.127205 214.756364 \r\nL 49.200326 214.066808 \r\nL 49.246026 214.405537 \r\nL 49.249072 214.514414 \r\nL 49.328286 213.486129 \r\nL 49.349613 213.268374 \r\nL 49.340473 213.57686 \r\nL 49.35266 213.33491 \r\nL 49.48062 211.320681 \r\nL 49.483667 211.42351 \r\nL 49.544601 209.899228 \r\nL 49.550694 209.965764 \r\nL 49.657328 209.530255 \r\nL 49.584208 210.46176 \r\nL 49.663421 209.820594 \r\nL 49.678655 209.433475 \r\nL 49.699982 208.671334 \r\nL 49.797475 209.022161 \r\nL 49.800522 209.137087 \r\nL 49.873643 207.73378 \r\nL 49.904109 208.042265 \r\nL 49.934576 207.213589 \r\nL 49.937623 207.213589 \r\nL 50.00465 207.600708 \r\nL 50.074724 205.689307 \r\nL 50.196591 207.624903 \r\nL 50.211824 208.253971 \r\nL 50.266665 207.376904 \r\nL 50.306271 207.667244 \r\nL 50.309318 207.516025 \r\nL 50.379392 208.526164 \r\nL 50.409859 208.030168 \r\nL 50.443372 208.574554 \r\nL 50.461652 207.485782 \r\nL 50.513446 204.473511 \r\nL 50.580473 207.098663 \r\nL 50.58352 207.068419 \r\nL 50.607893 207.637 \r\nL 50.61094 207.576513 \r\nL 50.70234 208.380995 \r\nL 50.650547 207.455538 \r\nL 50.726714 208.193484 \r\nL 50.748041 207.437392 \r\nL 50.802881 209.681473 \r\nL 50.812021 209.415329 \r\nL 50.818114 209.820594 \r\nL 50.888188 206.112718 \r\nL 50.894281 206.185303 \r\nL 50.936935 206.203449 \r\nL 51.031382 204.751753 \r\nL 51.046615 204.515852 \r\nL 51.113643 205.749794 \r\nL 51.116689 205.592527 \r\nL 51.138016 205.822379 \r\nL 51.156296 204.794094 \r\nL 51.192856 205.017897 \r\nL 51.275117 201.322119 \r\nL 51.320817 201.370509 \r\nL 51.445731 198.358237 \r\nL 51.339097 201.715287 \r\nL 51.451824 198.745357 \r\nL 51.454871 198.721162 \r\nL 51.464011 199.344182 \r\nL 51.497525 199.156671 \r\nL 51.543225 200.366418 \r\nL 51.610252 199.616375 \r\nL 51.722979 198.660674 \r\nL 51.683372 200.088176 \r\nL 51.732119 198.763503 \r\nL 51.972807 194.644313 \r\nL 52.106861 190.386002 \r\nL 52.116001 190.555367 \r\nL 52.186075 192.793399 \r\nL 52.231775 191.057412 \r\nL 52.414576 195.781475 \r\nL 52.256149 190.573513 \r\nL 52.441996 194.136219 \r\nL 52.612611 187.065245 \r\nL 52.627844 187.567291 \r\nL 52.752758 190.373905 \r\nL 52.761898 190.246881 \r\nL 52.780178 191.232825 \r\nL 52.798458 190.960632 \r\nL 52.929466 196.737176 \r\nL 53.066566 193.095836 \r\nL 53.069613 193.107934 \r\nL 53.19148 195.690744 \r\nL 53.075706 192.920423 \r\nL 53.264601 195.013286 \r\nL 53.298114 193.531345 \r\nL 53.371235 195.745183 \r\nL 53.383421 196.265374 \r\nL 53.416935 194.263242 \r\nL 53.419982 194.414461 \r\nL 53.493102 192.0736 \r\nL 53.532709 193.60393 \r\nL 53.572316 194.42051 \r\nL 53.633249 193.047446 \r\nL 53.636296 193.07769 \r\nL 53.685043 191.680432 \r\nL 53.75207 193.761197 \r\nL 53.785584 195.545575 \r\nL 53.873937 191.982869 \r\nL 53.928778 193.295445 \r\nL 53.992758 192.738961 \r\nL 54.084158 191.49897 \r\nL 54.004945 193.374078 \r\nL 54.117672 192.170379 \r\nL 54.135952 193.737002 \r\nL 54.221259 191.765114 \r\nL 54.224306 192.037307 \r\nL 54.3218 190.954583 \r\nL 54.28524 192.267159 \r\nL 54.337033 191.408239 \r\nL 54.34008 191.819553 \r\nL 54.428434 189.998883 \r\nL 54.434527 190.023078 \r\nL 54.464994 188.837525 \r\nL 54.525928 191.940527 \r\nL 54.614281 190.688439 \r\nL 54.550301 192.666376 \r\nL 54.647795 191.075558 \r\nL 54.745289 192.630083 \r\nL 54.672168 191.045314 \r\nL 54.760522 191.825601 \r\nL 55.049957 181.464115 \r\nL 55.086517 184.31307 \r\nL 55.199244 186.157935 \r\nL 55.162684 183.54488 \r\nL 55.214478 186.049058 \r\nL 55.327205 182.552888 \r\nL 55.257131 186.666029 \r\nL 55.351579 183.369467 \r\nL 55.382045 184.294924 \r\nL 55.409466 182.73435 \r\nL 55.470399 184.11951 \r\nL 55.558753 182.504498 \r\nL 55.528286 184.367509 \r\nL 55.57094 184.173949 \r\nL 55.62578 187.107587 \r\nL 55.674527 183.732391 \r\nL 55.677574 183.853366 \r\nL 55.768974 181.403627 \r\nL 55.796394 181.857283 \r\nL 55.811628 182.849276 \r\nL 55.875608 179.855151 \r\nL 55.896935 180.109198 \r\nL 55.924355 179.105107 \r\nL 55.979195 183.06703 \r\nL 55.982242 182.903714 \r\nL 55.988335 183.484393 \r\nL 56.064502 180.605194 \r\nL 56.079736 181.204019 \r\nL 56.16809 183.242444 \r\nL 56.110203 180.326952 \r\nL 56.207697 182.431913 \r\nL 56.219883 181.718162 \r\nL 56.265584 183.901756 \r\nL 56.308237 183.278736 \r\nL 56.381357 186.496664 \r\nL 56.424011 184.917944 \r\nL 56.585485 177.236048 \r\nL 56.594625 177.822775 \r\nL 56.606812 179.413593 \r\nL 56.686026 176.927562 \r\nL 56.698213 177.441705 \r\nL 56.704306 176.625125 \r\nL 56.79266 180.199929 \r\nL 56.8932 183.647709 \r\nL 56.91148 182.486351 \r\nL 57.054674 176.945708 \r\nL 57.066861 178.04053 \r\nL 57.149122 174.048363 \r\nL 57.155215 174.362898 \r\nL 57.213102 171.901062 \r\nL 57.252709 175.342793 \r\nL 57.38981 180.599145 \r\nL 57.395903 179.945882 \r\nL 57.54519 185.994619 \r\nL 57.572611 185.184088 \r\nL 57.645731 181.839137 \r\nL 57.700571 182.389572 \r\nL 57.831579 179.280521 \r\nL 57.874232 177.980042 \r\nL 57.913839 182.752496 \r\nL 57.919932 183.302931 \r\nL 57.938213 182.292792 \r\nL 58.017426 177.508241 \r\nL 58.075313 178.639355 \r\nL 58.1789 179.679737 \r\nL 58.108827 178.258284 \r\nL 58.184994 179.038571 \r\nL 58.200227 177.381217 \r\nL 58.258114 182.468205 \r\nL 58.273348 181.724211 \r\nL 58.297721 183.919902 \r\nL 58.373888 181.452017 \r\nL 58.416542 183.411808 \r\nL 58.425682 182.710155 \r\nL 58.504896 184.803018 \r\nL 58.520129 183.859415 \r\nL 58.526222 184.464288 \r\nL 58.562783 180.29066 \r\nL 58.599343 181.022557 \r\nL 58.736443 176.776344 \r\nL 58.62067 181.143532 \r\nL 58.73949 176.927562 \r\nL 58.861357 181.397579 \r\nL 58.888778 180.974167 \r\nL 58.891824 180.447927 \r\nL 58.983225 183.804976 \r\nL 59.095952 182.165768 \r\nL 59.108139 182.504498 \r\nL 59.141652 183.472296 \r\nL 59.150792 181.252409 \r\nL 59.202586 181.675821 \r\nL 59.239146 182.425864 \r\nL 59.31836 181.161678 \r\nL 59.348827 183.429954 \r\nL 59.39148 180.423732 \r\nL 59.421947 180.804802 \r\nL 59.428041 180.974167 \r\nL 59.431087 180.550756 \r\nL 59.552955 178.258284 \r\nL 59.568188 179.389398 \r\nL 59.632168 176.764246 \r\nL 59.641308 176.854977 \r\nL 59.690055 177.713898 \r\nL 59.766222 173.026127 \r\nL 59.772316 173.401148 \r\nL 59.805829 171.314334 \r\nL 59.863716 171.399016 \r\nL 59.90637 172.076475 \r\nL 59.994724 168.090357 \r\nL 60.119638 173.957632 \r\nL 60.125731 173.691488 \r\nL 60.250645 177.719947 \r\nL 60.134871 173.274125 \r\nL 60.253692 177.471948 \r\nL 60.302439 175.064551 \r\nL 60.348139 178.427649 \r\nL 60.354232 177.99214 \r\nL 60.390792 179.685786 \r\nL 60.457819 176.455761 \r\nL 60.491333 175.348842 \r\nL 60.561407 177.012244 \r\nL 60.564453 176.558589 \r\nL 60.5675 176.776344 \r\nL 60.634527 174.054412 \r\nL 60.683274 171.392968 \r\nL 60.747254 173.334612 \r\nL 60.750301 173.068468 \r\nL 60.829515 175.657327 \r\nL 61.054969 185.885742 \r\nL 61.076296 184.434045 \r\nL 61.140276 181.839137 \r\nL 61.170743 182.323035 \r\nL 61.271284 178.820817 \r\nL 61.27433 178.972035 \r\nL 61.313937 176.69771 \r\nL 61.417525 166.360418 \r\nL 61.438851 167.8847 \r\nL 61.466271 169.675126 \r\nL 61.539392 167.654848 \r\nL 61.554625 169.451323 \r\nL 61.563765 168.900888 \r\nL 61.627746 175.772253 \r\nL 61.652119 177.477997 \r\nL 61.731333 182.359328 \r\nL 61.670399 177.236048 \r\nL 61.773986 180.230172 \r\nL 61.777033 180.072905 \r\nL 61.82578 182.310938 \r\nL 61.865387 180.792705 \r\nL 61.868434 181.48831 \r\nL 61.938507 176.788441 \r\nL 61.953741 177.205804 \r\nL 62.057328 170.842533 \r\nL 62.072561 172.645056 \r\nL 62.115215 170.092489 \r\nL 62.081701 172.717641 \r\nL 62.203569 171.223603 \r\nL 62.43207 185.335307 \r\nL 62.218802 170.812289 \r\nL 62.538704 182.812983 \r\nL 62.748925 166.705196 \r\nL 62.751972 167.183047 \r\nL 62.782439 165.82813 \r\nL 62.822045 169.445274 \r\nL 62.889072 168.368599 \r\nL 62.940866 171.054238 \r\nL 62.943913 170.503803 \r\nL 62.99266 178.04053 \r\nL 63.007893 178.016335 \r\nL 63.02008 179.722079 \r\nL 63.10234 175.560547 \r\nL 63.105387 175.717815 \r\nL 63.208974 172.832567 \r\nL 63.11148 175.790399 \r\nL 63.233348 174.078607 \r\nL 63.321701 173.376953 \r\nL 63.352168 175.524255 \r\nL 63.431382 177.477997 \r\nL 63.367402 174.520165 \r\nL 63.467942 176.352932 \r\nL 63.592856 170.407023 \r\nL 63.595903 170.509852 \r\nL 63.659883 168.17504 \r\nL 63.67207 170.648973 \r\nL 63.696443 170.225561 \r\nL 63.778704 174.169338 \r\nL 63.73605 169.112594 \r\nL 63.818311 174.054412 \r\nL 63.931038 178.361113 \r\nL 63.830498 173.891096 \r\nL 63.943225 177.598972 \r\nL 64.065092 172.499887 \r\nL 63.961505 178.173602 \r\nL 64.092512 173.001932 \r\nL 64.381947 156.367905 \r\nL 64.397181 157.734919 \r\nL 64.519048 165.531741 \r\nL 64.543421 164.775649 \r\nL 64.552561 164.58209 \r\nL 64.583028 168.144796 \r\nL 64.589122 167.872603 \r\nL 64.671382 175.391183 \r\nL 64.726222 172.511984 \r\nL 65.006517 152.811247 \r\nL 64.756689 172.850713 \r\nL 65.064404 156.234833 \r\nL 65.067451 158.182526 \r\nL 65.134478 153.688314 \r\nL 65.174085 155.781177 \r\nL 65.204552 153.174172 \r\nL 65.244158 159.428566 \r\nL 65.271579 157.63814 \r\nL 65.277672 157.353849 \r\nL 65.329466 160.729044 \r\nL 65.356886 159.452761 \r\nL 65.451333 164.993404 \r\nL 65.487893 163.529609 \r\nL 65.606714 166.862464 \r\nL 65.548827 163.257416 \r\nL 65.624994 166.469296 \r\nL 65.743814 164.787747 \r\nL 65.658507 167.098364 \r\nL 65.749908 165.035745 \r\nL 65.874822 169.548103 \r\nL 65.880915 168.707328 \r\nL 65.899195 167.709287 \r\nL 65.908335 167.763725 \r\nL 65.975362 163.23927 \r\nL 65.920522 168.731523 \r\nL 66.051529 164.654675 \r\nL 66.054576 165.193012 \r\nL 66.09723 163.051759 \r\nL 66.155117 163.735266 \r\nL 66.280031 168.168991 \r\nL 66.176443 162.586006 \r\nL 66.322684 166.16081 \r\nL 66.444552 155.775129 \r\nL 66.459785 157.093753 \r\nL 66.517672 158.950715 \r\nL 66.532905 155.442448 \r\nL 66.554232 150.657897 \r\nL 66.642586 156.186443 \r\nL 66.670006 159.876172 \r\nL 66.797967 158.878131 \r\nL 66.810154 157.910333 \r\nL 66.846714 163.408635 \r\nL 66.852807 162.997321 \r\nL 66.855854 164.309897 \r\nL 66.938114 158.345842 \r\nL 66.953348 159.26525 \r\nL 67.044748 161.648452 \r\nL 66.977721 157.553457 \r\nL 67.059982 159.192665 \r\nL 67.066075 159.089836 \r\nL 67.133102 155.406156 \r\nL 67.175756 158.424475 \r\nL 67.187942 159.676564 \r\nL 67.245829 154.438358 \r\nL 67.349416 148.123476 \r\nL 67.389023 151.855547 \r\nL 67.39207 151.819254 \r\nL 67.395117 152.448323 \r\nL 67.529171 161.848061 \r\nL 67.541357 160.74719 \r\nL 67.584011 159.851977 \r\nL 67.617525 163.565902 \r\nL 67.644945 162.1384 \r\nL 67.651038 163.311855 \r\nL 67.739392 157.759114 \r\nL 67.742439 158.170428 \r\nL 67.836886 153.065294 \r\nL 67.885633 155.121865 \r\nL 67.9161 159.114031 \r\nL 67.977033 153.204415 \r\nL 67.986173 154.057287 \r\nL 68.013593 152.841491 \r\nL 68.050154 157.692578 \r\nL 68.065387 156.924389 \r\nL 68.111087 157.269167 \r\nL 68.114134 156.10176 \r\nL 68.132414 155.140011 \r\nL 68.205534 159.833831 \r\nL 68.211628 158.968862 \r\nL 68.382242 169.330348 \r\nL 68.388335 169.148886 \r\nL 68.391382 168.961375 \r\nL 68.430989 172.747885 \r\nL 68.446222 174.508067 \r\nL 68.510203 169.681175 \r\nL 68.531529 170.884874 \r\nL 68.555903 169.312202 \r\nL 68.638163 171.084482 \r\nL 68.64121 170.909069 \r\nL 68.662537 171.786136 \r\nL 68.680817 168.919034 \r\nL 68.683864 169.03396 \r\nL 68.747844 164.24336 \r\nL 68.808778 166.711245 \r\nL 68.860571 168.870644 \r\nL 68.912365 166.003543 \r\nL 69.034232 161.854109 \r\nL 69.046419 162.023474 \r\nL 69.052512 161.769427 \r\nL 69.137819 157.432482 \r\nL 69.070792 161.854109 \r\nL 69.17438 159.737051 \r\nL 69.22922 160.995189 \r\nL 69.213986 159.228957 \r\nL 69.296247 160.977042 \r\nL 69.509515 149.06103 \r\nL 69.512561 149.63566 \r\nL 69.634429 156.513074 \r\nL 69.643569 155.206547 \r\nL 69.683176 157.305459 \r\nL 69.759343 153.845581 \r\nL 69.987844 141.83279 \r\nL 69.792856 154.256896 \r\nL 70.045731 145.262424 \r\nL 70.054871 146.732267 \r\nL 70.106665 142.11708 \r\nL 70.161505 135.626785 \r\nL 70.213299 142.389273 \r\nL 70.216345 141.917472 \r\nL 70.332119 144.488185 \r\nL 70.265092 141.16138 \r\nL 70.338213 144.203895 \r\nL 70.40524 141.627133 \r\nL 70.435706 145.607202 \r\nL 70.4418 145.050718 \r\nL 70.56976 152.599542 \r\nL 70.5789 149.550978 \r\nL 70.652021 156.011029 \r\nL 70.673348 155.369863 \r\nL 70.706861 158.732961 \r\nL 70.728188 162.725127 \r\nL 70.813495 156.283222 \r\nL 71.023716 145.395496 \r\nL 71.04809 148.286792 \r\nL 71.203471 167.648799 \r\nL 71.224797 163.759461 \r\nL 71.340571 158.230916 \r\nL 71.346665 158.920472 \r\nL 71.392365 151.831352 \r\nL 71.395412 151.849498 \r\nL 71.398458 151.819254 \r\nL 71.511186 140.326654 \r\nL 71.538606 144.149456 \r\nL 71.617819 149.859464 \r\nL 71.651333 147.742406 \r\nL 71.66352 145.389447 \r\nL 71.742733 149.218298 \r\nL 71.761014 147.996453 \r\nL 71.767107 147.155678 \r\nL 71.803667 150.639751 \r\nL 71.837181 149.587271 \r\nL 71.864601 150.301021 \r\nL 71.907254 145.431788 \r\nL 71.916394 144.603111 \r\nL 71.974281 153.119733 \r\nL 72.108335 149.581222 \r\nL 71.998655 154.456504 \r\nL 72.117475 149.907854 \r\nL 72.221063 156.476782 \r\nL 72.239343 155.793275 \r\nL 72.272856 154.317383 \r\nL 72.318557 157.759114 \r\nL 72.327697 157.378044 \r\nL 72.431284 163.904631 \r\nL 72.443471 160.722995 \r\nL 72.452611 161.962987 \r\nL 72.507451 158.309549 \r\nL 72.547058 160.79558 \r\nL 72.583618 161.594014 \r\nL 72.687205 154.244798 \r\nL 72.748139 155.109767 \r\nL 72.735952 152.218471 \r\nL 72.790792 153.119733 \r\nL 72.851726 151.758767 \r\nL 72.860866 153.331439 \r\nL 72.900473 152.980612 \r\nL 72.91266 153.779045 \r\nL 72.961407 150.966383 \r\nL 72.97664 148.4864 \r\nL 73.019294 151.395843 \r\nL 73.071087 150.089316 \r\nL 73.125928 152.17613 \r\nL 73.162488 147.325043 \r\nL 73.214281 145.558812 \r\nL 73.250842 150.234485 \r\nL 73.403176 162.319862 \r\nL 73.421456 161.140358 \r\nL 73.430596 160.771385 \r\nL 73.476296 165.743447 \r\nL 73.488483 165.301889 \r\nL 73.512856 167.975431 \r\nL 73.595117 165.078086 \r\nL 73.60121 165.495449 \r\nL 73.790104 172.282132 \r\nL 73.61035 165.199061 \r\nL 73.802291 170.552193 \r\nL 73.887598 168.398843 \r\nL 73.823618 170.80624 \r\nL 73.911972 169.977563 \r\nL 74.021652 174.036266 \r\nL 73.936345 168.846449 \r\nL 74.036886 173.812462 \r\nL 74.094773 170.612681 \r\nL 74.158753 171.181262 \r\nL 74.17094 170.098538 \r\nL 74.192267 170.201366 \r\nL 74.301947 162.265423 \r\nL 74.347647 161.696842 \r\nL 74.426861 166.935048 \r\nL 74.554822 162.477129 \r\nL 74.463421 167.697189 \r\nL 74.573102 163.209026 \r\nL 74.594429 164.527651 \r\nL 74.667549 162.04162 \r\nL 74.838163 150.863554 \r\nL 74.679736 162.76142 \r\nL 74.902144 152.393884 \r\nL 74.91433 151.976522 \r\nL 74.926517 152.992709 \r\nL 74.929564 154.160116 \r\nL 75.033151 151.74667 \r\nL 75.042291 152.877783 \r\nL 75.066665 151.117601 \r\nL 75.094085 151.547061 \r\nL 75.106271 147.573041 \r\nL 75.145878 154.033092 \r\nL 75.203765 152.285007 \r\nL 75.206812 152.635834 \r\nL 75.261652 146.913729 \r\nL 75.295166 144.264382 \r\nL 75.3561 148.516644 \r\nL 75.462733 155.859811 \r\nL 75.487107 154.813379 \r\nL 75.51148 153.234659 \r\nL 75.563274 161.702891 \r\nL 75.566321 161.473039 \r\nL 75.633348 164.273604 \r\nL 75.672955 161.733135 \r\nL 75.770448 151.922083 \r\nL 75.794822 154.020995 \r\nL 75.977623 138.760031 \r\nL 75.822242 155.067426 \r\nL 76.020276 145.159595 \r\nL 76.023323 145.982223 \r\nL 76.11777 142.891319 \r\nL 76.123864 143.453851 \r\nL 76.12691 142.316689 \r\nL 76.187844 149.405808 \r\nL 76.224404 145.413642 \r\nL 76.373692 158.001064 \r\nL 76.395018 157.009071 \r\nL 76.455952 161.303674 \r\nL 76.471186 159.07169 \r\nL 76.507746 160.680654 \r\nL 76.492512 156.265076 \r\nL 76.580866 158.950715 \r\nL 76.626566 156.107809 \r\nL 76.717967 151.801108 \r\nL 76.66008 156.82156 \r\nL 76.748434 152.65398 \r\nL 76.812414 161.255284 \r\nL 76.870301 154.287139 \r\nL 76.964748 150.663946 \r\nL 76.989122 151.547061 \r\nL 77.010448 153.597583 \r\nL 77.053102 149.25459 \r\nL 77.114036 142.655418 \r\nL 77.159736 149.690099 \r\nL 77.162783 149.454198 \r\nL 77.202389 154.04519 \r\nL 77.272463 150.167949 \r\nL 77.27551 149.248541 \r\nL 77.360817 154.607722 \r\nL 77.369957 154.135921 \r\nL 77.479638 152.412031 \r\nL 77.403471 158.085746 \r\nL 77.491824 152.70237 \r\nL 77.500964 152.36969 \r\nL 77.507058 153.700412 \r\nL 77.610645 157.813553 \r\nL 77.516198 153.434267 \r\nL 77.631972 155.914249 \r\nL 77.705092 149.133615 \r\nL 77.641112 156.422343 \r\nL 77.744699 155.684397 \r\nL 77.921407 143.4599 \r\nL 77.756886 156.791316 \r\nL 77.99148 147.712162 \r\nL 78.00976 149.01264 \r\nL 78.049367 144.143407 \r\nL 78.095068 146.937924 \r\nL 78.162095 142.286445 \r\nL 78.116394 147.355287 \r\nL 78.213888 145.407593 \r\nL 78.229122 148.595278 \r\nL 78.314429 144.881353 \r\nL 78.317475 145.80681 \r\nL 78.430203 137.737795 \r\nL 78.436296 138.415253 \r\nL 78.47895 137.259944 \r\nL 78.463716 140.68353 \r\nL 78.539883 139.014078 \r\nL 78.558163 136.570388 \r\nL 78.609957 140.459726 \r\nL 78.622144 138.820519 \r\nL 78.737918 144.143407 \r\nL 78.792758 146.193929 \r\nL 78.853692 138.899152 \r\nL 78.935952 141.965862 \r\nL 78.887205 138.487838 \r\nL 78.966419 140.06051 \r\nL 78.984699 140.840797 \r\nL 79.030399 138.433399 \r\nL 79.063913 137.132921 \r\nL 79.127893 141.427524 \r\nL 79.1675 143.738142 \r\nL 79.20406 138.427351 \r\nL 79.210154 137.096628 \r\nL 79.252807 140.127046 \r\nL 79.313741 137.7136 \r\nL 79.414281 144.911597 \r\nL 79.435608 143.465949 \r\nL 79.453888 141.360988 \r\nL 79.527009 146.351196 \r\nL 79.542242 144.627306 \r\nL 79.545289 144.675696 \r\nL 79.548335 143.496192 \r\nL 79.600129 140.762163 \r\nL 79.581849 144.917645 \r\nL 79.651923 144.373259 \r\nL 79.78293 148.15372 \r\nL 79.706763 142.219909 \r\nL 79.789023 147.663772 \r\nL 79.798163 147.155678 \r\nL 79.871284 151.637792 \r\nL 79.87433 151.286966 \r\nL 79.987058 149.786879 \r\nL 79.907844 154.595625 \r\nL 79.990104 150.065121 \r\nL 80.008385 151.353502 \r\nL 80.075412 144.905548 \r\nL 80.151579 146.18788 \r\nL 80.200326 141.953764 \r\nL 80.203372 142.189665 \r\nL 80.239932 139.074565 \r\nL 80.258213 139.383051 \r\nL 80.331333 128.912687 \r\nL 80.377033 134.380746 \r\nL 80.38922 135.94132 \r\nL 80.4532 131.120476 \r\nL 80.553741 127.944889 \r\nL 80.483667 131.58018 \r\nL 80.565928 129.396586 \r\nL 80.629908 139.96373 \r\nL 80.687795 135.130789 \r\nL 80.693888 134.066211 \r\nL 80.742635 140.423434 \r\nL 80.757869 139.649196 \r\nL 80.882783 148.244451 \r\nL 80.891923 147.554895 \r\nL 80.894969 147.361335 \r\nL 80.94067 150.97848 \r\nL 80.965043 149.865512 \r\nL 80.989416 153.887923 \r\nL 81.06863 149.115469 \r\nL 81.08691 147.869429 \r\nL 81.138704 152.744711 \r\nL 81.144797 152.393884 \r\nL 81.193544 154.184311 \r\nL 81.245338 151.35955 \r\nL 81.348925 145.933833 \r\nL 81.254478 151.752718 \r\nL 81.364158 149.811074 \r\nL 81.367205 149.811074 \r\nL 81.370252 149.623563 \r\nL 81.391579 152.097496 \r\nL 81.446419 151.202283 \r\nL 81.449466 151.734572 \r\nL 81.495166 148.921909 \r\nL 81.553053 151.141796 \r\nL 81.577426 152.345495 \r\nL 81.668827 147.216166 \r\nL 81.68406 148.062989 \r\nL 81.705387 145.316862 \r\nL 81.754134 143.03044 \r\nL 81.802881 145.716079 \r\nL 81.815068 144.578916 \r\nL 81.927795 148.050891 \r\nL 81.906468 144.36721 \r\nL 81.946075 147.458115 \r\nL 81.967402 145.371301 \r\nL 82.016149 147.687967 \r\nL 82.058802 147.077045 \r\nL 82.278163 157.353849 \r\nL 82.351284 154.317383 \r\nL 82.470104 143.865165 \r\nL 82.518851 148.075086 \r\nL 82.540178 147.204068 \r\nL 82.564552 148.970299 \r\nL 82.570645 148.885617 \r\nL 82.662045 157.117948 \r\nL 82.692512 152.424128 \r\nL 82.747353 146.568951 \r\nL 82.811333 146.992362 \r\nL 82.857033 149.39976 \r\nL 82.908827 142.322737 \r\nL 82.954527 140.332703 \r\nL 82.963667 139.576611 \r\nL 83.015461 144.258333 \r\nL 83.018507 144.010335 \r\nL 83.052021 145.837054 \r\nL 83.082488 141.022259 \r\nL 83.088581 141.554548 \r\nL 83.167795 137.405114 \r\nL 83.137328 142.480004 \r\nL 83.213495 139.612903 \r\nL 83.225682 141.439622 \r\nL 83.274429 136.606681 \r\nL 83.289662 132.439101 \r\nL 83.381063 137.755941 \r\nL 83.432856 134.991668 \r\nL 83.509023 142.346932 \r\nL 83.518163 141.276306 \r\nL 83.55777 147.573041 \r\nL 83.57605 146.23627 \r\nL 83.719244 158.152282 \r\nL 83.722291 157.468775 \r\nL 83.725338 157.650237 \r\nL 83.777131 154.90411 \r\nL 83.810645 156.585659 \r\nL 83.847205 152.381787 \r\nL 83.929466 153.531047 \r\nL 83.962979 155.732787 \r\nL 84.017819 151.250673 \r\nL 84.103127 146.605243 \r\nL 84.030006 151.916034 \r\nL 84.13664 149.030787 \r\nL 84.139687 149.079177 \r\nL 84.142733 147.736357 \r\nL 84.368188 125.011252 \r\nL 84.383421 128.75542 \r\nL 84.438262 120.214603 \r\nL 84.474822 122.773219 \r\nL 84.66981 139.848804 \r\nL 84.480915 122.646196 \r\nL 84.68809 137.816428 \r\nL 84.727697 144.300674 \r\nL 84.79777 137.701502 \r\nL 84.855657 134.616646 \r\nL 85.023225 146.913729 \r\nL 85.029318 145.492276 \r\nL 85.102439 152.012814 \r\nL 85.120719 151.426087 \r\nL 85.230399 154.480699 \r\nL 85.239539 152.980612 \r\nL 85.355313 148.310987 \r\nL 85.364453 148.637619 \r\nL 85.3675 149.000543 \r\nL 85.425387 145.982223 \r\nL 85.4589 146.943972 \r\nL 85.504601 144.076871 \r\nL 85.468041 147.040752 \r\nL 85.592955 145.014425 \r\nL 85.669122 147.155678 \r\nL 85.608188 144.264382 \r\nL 85.705682 145.90359 \r\nL 85.757475 140.804504 \r\nL 85.711775 146.242319 \r\nL 85.842783 143.066732 \r\nL 85.891529 142.183616 \r\nL 85.958557 144.530526 \r\nL 86.01035 142.45581 \r\nL 86.049957 146.33305 \r\nL 86.068237 144.336967 \r\nL 86.101751 145.873346 \r\nL 86.092611 142.129178 \r\nL 86.153544 143.399412 \r\nL 86.247991 140.042363 \r\nL 86.272365 140.3448 \r\nL 86.363765 143.750239 \r\nL 86.391186 142.383225 \r\nL 86.464306 143.036488 \r\nL 86.510006 140.036315 \r\nL 86.513053 140.278264 \r\nL 86.53438 133.195193 \r\nL 86.61664 124.890277 \r\nL 86.6989 130.134532 \r\nL 86.887795 146.012467 \r\nL 86.893888 145.667689 \r\nL 86.896935 145.619299 \r\nL 86.918262 146.931875 \r\nL 86.927402 146.829046 \r\nL 86.942635 147.355287 \r\nL 86.982242 144.343015 \r\nL 87.055362 136.824435 \r\nL 87.003569 145.050718 \r\nL 87.101063 142.800588 \r\nL 87.113249 143.484095 \r\nL 87.161996 135.971563 \r\nL 87.165043 135.65098 \r\nL 87.225977 139.631049 \r\nL 87.253397 137.489796 \r\nL 87.332611 138.245889 \r\nL 87.308237 135.396933 \r\nL 87.356984 136.649022 \r\nL 87.360031 136.794192 \r\nL 87.396591 133.527874 \r\nL 87.411824 131.132574 \r\nL 87.451431 139.891145 \r\nL 87.457525 139.504026 \r\nL 87.460571 139.467733 \r\nL 87.463618 140.889187 \r\nL 87.530645 136.213513 \r\nL 87.564158 136.836533 \r\nL 87.637279 124.974959 \r\nL 87.728679 125.894367 \r\nL 87.868827 120.982793 \r\nL 87.890154 123.511165 \r\nL 87.972414 135.41508 \r\nL 88.045534 134.029919 \r\nL 88.048581 133.963383 \r\nL 88.063814 135.84454 \r\nL 88.082095 135.12474 \r\nL 88.173495 144.08292 \r\nL 88.213102 141.814643 \r\nL 88.219195 141.167429 \r\nL 88.283176 144.687793 \r\nL 88.298409 144.421649 \r\nL 88.304502 145.395496 \r\nL 88.38981 141.433573 \r\nL 88.39895 142.225957 \r\nL 88.47207 137.181311 \r\nL 88.52691 138.560423 \r\nL 88.529957 139.092712 \r\nL 88.584797 131.011599 \r\nL 88.590891 131.858422 \r\nL 88.612217 128.08401 \r\nL 88.642684 133.30407 \r\nL 88.703618 130.443018 \r\nL 88.709711 131.362426 \r\nL 88.813299 136.298195 \r\nL 88.831579 134.283966 \r\nL 88.852905 133.237534 \r\nL 88.901652 138.735836 \r\nL 88.922979 137.126872 \r\nL 88.938213 137.695453 \r\nL 88.962586 134.773913 \r\nL 89.017426 135.711468 \r\nL 89.05094 133.201242 \r\nL 89.081407 137.52004 \r\nL 89.121014 136.086489 \r\nL 89.15148 135.741711 \r\nL 89.267254 144.839012 \r\nL 89.291628 142.147324 \r\nL 89.346468 147.687967 \r\nL 89.376935 144.893451 \r\nL 89.407402 147.585139 \r\nL 89.468335 142.631223 \r\nL 89.480522 143.641362 \r\nL 89.483569 143.74419 \r\nL 89.507942 141.778351 \r\nL 89.510989 142.232006 \r\nL 89.62067 132.590319 \r\nL 89.63895 132.783879 \r\nL 89.641996 132.608466 \r\nL 89.67551 136.509901 \r\nL 89.68465 136.394975 \r\nL 89.769957 142.111031 \r\nL 89.71207 135.675175 \r\nL 89.800424 140.157289 \r\nL 89.803471 139.794365 \r\nL 89.840031 147.760552 \r\nL 89.925338 153.428219 \r\nL 89.846124 147.28875 \r\nL 89.958851 150.700238 \r\nL 89.971038 149.690099 \r\nL 90.038065 153.633876 \r\nL 90.053299 152.454372 \r\nL 90.108139 157.63814 \r\nL 90.172119 155.375912 \r\nL 90.208679 156.652195 \r\nL 90.199539 153.543145 \r\nL 90.24524 154.613771 \r\nL 90.415854 141.802546 \r\nL 90.428041 143.205853 \r\nL 90.750989 113.300897 \r\nL 90.434134 143.36312 \r\nL 90.757082 113.736406 \r\nL 90.790596 115.792977 \r\nL 90.827156 112.593195 \r\nL 90.839343 113.403725 \r\nL 90.900276 110.488234 \r\nL 90.936837 115.454247 \r\nL 90.939883 115.424004 \r\nL 91.058704 121.412253 \r\nL 91.177525 116.270827 \r\nL 91.104404 121.672349 \r\nL 91.183618 116.887798 \r\nL 91.311579 125.555638 \r\nL 91.192758 116.6398 \r\nL 91.317672 125.035447 \r\nL 91.409072 120.976744 \r\nL 91.351186 127.243236 \r\nL 91.421259 125.380225 \r\nL 91.509613 133.370606 \r\nL 91.451726 123.111948 \r\nL 91.543127 132.233444 \r\nL 91.579687 130.878527 \r\nL 91.628434 132.923 \r\nL 91.64062 132.324175 \r\nL 91.695461 138.415253 \r\nL 91.655854 131.828178 \r\nL 91.756394 133.691189 \r\nL 91.859982 130.188971 \r\nL 91.786861 134.798108 \r\nL 91.878262 133.092365 \r\nL 91.942242 134.683182 \r\nL 91.963569 132.687099 \r\nL 92.000129 134.259771 \r\nL 92.14637 141.125087 \r\nL 92.185977 139.249979 \r\nL 92.195117 137.907159 \r\nL 92.268237 143.490144 \r\nL 92.277377 143.278438 \r\nL 92.408385 149.048933 \r\nL 92.323077 139.733878 \r\nL 92.411431 148.558985 \r\nL 92.417525 149.290882 \r\nL 92.499785 146.677828 \r\nL 92.551579 138.530179 \r\nL 92.508925 147.155678 \r\nL 92.627746 142.256201 \r\nL 92.639932 143.496192 \r\nL 92.713053 139.274174 \r\nL 92.737426 142.207811 \r\nL 92.75266 140.774261 \r\nL 92.8075 144.010335 \r\nL 92.831873 143.726044 \r\nL 92.859294 145.885443 \r\nL 92.886714 142.782441 \r\nL 92.938507 143.490144 \r\nL 93.115215 128.047718 \r\nL 93.127402 128.646543 \r\nL 93.200522 130.582139 \r\nL 93.148729 127.872304 \r\nL 93.224896 128.126351 \r\nL 93.230989 127.938841 \r\nL 93.276689 130.872478 \r\nL 93.279736 130.666821 \r\nL 93.313249 134.26582 \r\nL 93.37723 128.295716 \r\nL 93.380276 128.313862 \r\nL 93.389416 125.803636 \r\nL 93.483864 129.995411 \r\nL 93.489957 129.100198 \r\nL 93.532611 131.277743 \r\nL 93.587451 127.388405 \r\nL 93.593544 126.83797 \r\nL 93.648385 130.684967 \r\nL 93.742832 141.536401 \r\nL 93.782439 139.715732 \r\nL 93.837279 133.491581 \r\nL 93.889072 139.413295 \r\nL 93.998753 141.7844 \r\nL 93.980473 138.130963 \r\nL 94.004846 140.647237 \r\nL 94.007893 140.641188 \r\nL 94.135854 143.816775 \r\nL 94.02922 139.231833 \r\nL 94.148041 143.393364 \r\nL 94.361308 127.721086 \r\nL 94.388729 128.289667 \r\nL 94.474036 132.505637 \r\nL 94.507549 131.864471 \r\nL 94.510596 131.495498 \r\nL 94.574576 137.011946 \r\nL 94.583716 139.080614 \r\nL 94.68121 136.679266 \r\nL 94.687303 137.961598 \r\nL 94.72691 136.739753 \r\nL 94.763471 139.19554 \r\nL 94.793937 138.57252 \r\nL 94.815264 139.413295 \r\nL 94.836591 136.007856 \r\nL 94.870104 136.878874 \r\nL 94.882291 135.021912 \r\nL 94.964552 139.080614 \r\nL 94.970645 139.467733 \r\nL 94.985878 138.596715 \r\nL 95.077279 135.112643 \r\nL 95.101652 137.362773 \r\nL 95.138213 141.276306 \r\nL 95.199146 135.336446 \r\nL 95.27836 129.844193 \r\nL 95.317967 132.29998 \r\nL 95.3332 133.231485 \r\nL 95.394134 128.537666 \r\nL 95.397181 128.779615 \r\nL 95.452021 123.753114 \r\nL 95.503814 129.420781 \r\nL 95.628729 137.126872 \r\nL 95.674429 131.350328 \r\nL 95.750596 134.671085 \r\nL 95.753643 135.02796 \r\nL 95.793249 127.358162 \r\nL 95.799343 127.575916 \r\nL 95.933397 117.504769 \r\nL 95.969957 119.331488 \r\nL 96.012611 125.289494 \r\nL 96.094871 124.73301 \r\nL 96.100964 124.581791 \r\nL 96.104011 125.144324 \r\nL 96.107058 124.890277 \r\nL 96.125338 130.213166 \r\nL 96.198458 124.678571 \r\nL 96.219785 125.45281 \r\nL 96.308139 122.331661 \r\nL 96.335559 123.220826 \r\nL 96.369072 126.801678 \r\nL 96.430006 121.424351 \r\nL 96.442193 122.543367 \r\nL 96.49094 124.962862 \r\nL 96.493986 125.839929 \r\nL 96.570154 118.145935 \r\nL 96.579294 118.817345 \r\nL 96.667647 117.637841 \r\nL 96.631087 121.097719 \r\nL 96.685928 119.192367 \r\nL 96.896149 145.322911 \r\nL 96.899195 145.310813 \r\nL 97.014969 141.838838 \r\nL 96.950989 147.028655 \r\nL 97.018016 142.365078 \r\nL 97.252611 124.866082 \r\nL 97.030203 142.915514 \r\nL 97.292217 127.618257 \r\nL 97.377525 129.632487 \r\nL 97.334871 125.585882 \r\nL 97.395805 127.497283 \r\nL 97.453692 126.329876 \r\nL 97.404945 129.487317 \r\nL 97.505485 127.382357 \r\nL 97.602979 129.311904 \r\nL 97.70352 130.945063 \r\nL 97.624306 127.805768 \r\nL 97.718753 130.376482 \r\nL 97.7218 129.965167 \r\nL 97.79492 134.64689 \r\nL 97.861947 139.274174 \r\nL 97.901554 134.919083 \r\nL 97.910694 132.910902 \r\nL 98.002095 139.618952 \r\nL 98.017328 142.008203 \r\nL 98.041701 139.032224 \r\nL 98.111775 139.431441 \r\nL 98.114822 139.552416 \r\nL 98.136149 136.443365 \r\nL 98.154429 137.084531 \r\nL 98.166615 135.856637 \r\nL 98.215362 141.318647 \r\nL 98.242783 139.044322 \r\nL 98.245829 139.655244 \r\nL 98.30981 131.332182 \r\nL 98.398163 123.741017 \r\nL 98.434724 124.466865 \r\nL 98.660178 116.379704 \r\nL 98.675412 119.059295 \r\nL 98.940473 131.858422 \r\nL 98.98008 130.231312 \r\nL 99.07148 125.029398 \r\nL 99.104994 129.632487 \r\nL 99.190301 132.753635 \r\nL 99.138507 127.612209 \r\nL 99.211628 129.063906 \r\nL 99.245141 124.599938 \r\nL 99.284748 129.699023 \r\nL 99.324355 128.198936 \r\nL 99.357869 127.787622 \r\nL 99.498016 134.906986 \r\nL 99.501063 134.235576 \r\nL 99.54981 142.171519 \r\nL 99.589416 138.711641 \r\nL 99.67777 143.308681 \r\nL 99.70519 140.864992 \r\nL 99.854478 133.491581 \r\nL 99.738704 141.01621 \r\nL 99.857525 133.812164 \r\nL 99.866665 133.945236 \r\nL 99.875805 132.354419 \r\nL 99.891038 132.789928 \r\nL 99.918458 130.297848 \r\nL 99.970252 134.665036 \r\nL 99.973299 134.132747 \r\nL 100.052512 140.713773 \r\nL 100.110399 138.512033 \r\nL 100.116493 138.19145 \r\nL 100.168286 142.16547 \r\nL 100.171333 141.663425 \r\nL 100.22008 144.802719 \r\nL 100.26578 137.538186 \r\nL 100.384601 131.307987 \r\nL 100.390694 131.568083 \r\nL 100.454674 129.366342 \r\nL 100.488188 132.880659 \r\nL 100.494281 132.197151 \r\nL 100.591775 135.644932 \r\nL 100.515608 131.453157 \r\nL 100.607009 133.939188 \r\nL 100.610055 133.588361 \r\nL 100.680129 137.278091 \r\nL 100.689269 137.223652 \r\nL 100.710596 138.421302 \r\nL 100.771529 132.886707 \r\nL 100.878163 127.866256 \r\nL 100.896443 128.495324 \r\nL 100.978704 124.902375 \r\nL 100.911677 129.481268 \r\nL 101.006124 128.580007 \r\nL 101.045731 129.130442 \r\nL 101.054871 126.753288 \r\nL 101.060964 126.438754 \r\nL 101.115805 130.703113 \r\nL 101.225485 135.136838 \r\nL 101.240719 133.794018 \r\nL 101.338213 125.725003 \r\nL 101.380866 129.239319 \r\nL 101.40524 129.868388 \r\nL 101.390006 127.805768 \r\nL 101.444846 127.932792 \r\nL 101.447893 127.134359 \r\nL 101.50578 131.066038 \r\nL 101.545387 130.255507 \r\nL 101.691628 142.891319 \r\nL 101.700768 142.111031 \r\nL 101.703814 142.431615 \r\nL 101.773888 138.415253 \r\nL 101.776935 138.530179 \r\nL 101.932316 120.214603 \r\nL 101.819588 138.947542 \r\nL 101.974969 121.037232 \r\nL 102.02067 118.877832 \r\nL 102.090743 122.664342 \r\nL 102.230891 132.179005 \r\nL 102.12121 122.28932 \r\nL 102.291824 130.533749 \r\nL 102.294871 130.539797 \r\nL 102.355805 133.195193 \r\nL 102.407598 130.914819 \r\nL 102.416738 131.695106 \r\nL 102.441112 129.402635 \r\nL 102.483765 129.420781 \r\nL 102.511186 126.880312 \r\nL 102.578213 131.689058 \r\nL 102.584306 130.920868 \r\nL 102.843274 143.187707 \r\nL 102.855461 142.437663 \r\nL 102.974281 136.981702 \r\nL 102.907254 142.88527 \r\nL 102.983421 138.034183 \r\nL 103.013888 136.939361 \r\nL 103.050448 140.453678 \r\nL 103.053495 140.471824 \r\nL 103.056542 140.453678 \r\nL 103.160129 136.104636 \r\nL 103.172316 136.697412 \r\nL 103.178409 136.872825 \r\nL 103.196689 136.116733 \r\nL 103.199736 136.243757 \r\nL 103.272856 132.656855 \r\nL 103.291136 136.56434 \r\nL 103.312463 135.082399 \r\nL 103.31551 135.445323 \r\nL 103.400817 132.723392 \r\nL 103.403864 132.916951 \r\nL 103.690252 115.339321 \r\nL 103.726812 115.502637 \r\nL 103.809072 118.097545 \r\nL 103.735952 115.436101 \r\nL 103.845633 117.686231 \r\nL 103.848679 117.111601 \r\nL 103.891333 121.732836 \r\nL 103.952267 117.480574 \r\nL 103.991873 122.585708 \r\nL 104.010154 117.329356 \r\nL 104.061947 117.752767 \r\nL 104.180768 99.219437 \r\nL 104.208188 100.604598 \r\nL 104.317869 109.115171 \r\nL 104.351382 108.552638 \r\nL 104.360522 109.278487 \r\nL 104.430596 126.450851 \r\nL 104.485436 122.700634 \r\nL 104.488483 121.037232 \r\nL 104.570743 124.890277 \r\nL 104.59207 124.085795 \r\nL 104.61035 126.971043 \r\nL 104.659097 123.595847 \r\nL 104.704797 125.144324 \r\nL 104.710891 124.400329 \r\nL 104.802291 128.380398 \r\nL 104.808385 129.287709 \r\nL 104.851038 124.218867 \r\nL 104.854085 124.382183 \r\nL 104.982045 117.389843 \r\nL 104.997279 118.853637 \r\nL 105.052119 112.006467 \r\nL 105.064306 112.333099 \r\nL 105.088679 109.780532 \r\nL 105.167893 112.810949 \r\nL 105.173986 112.381489 \r\nL 105.177033 112.399635 \r\nL 105.18008 112.097198 \r\nL 105.201407 116.325265 \r\nL 105.28062 109.429705 \r\nL 105.286714 110.536624 \r\nL 105.408581 117.420087 \r\nL 105.423814 116.149852 \r\nL 105.509122 111.722176 \r\nL 105.484748 117.347502 \r\nL 105.539588 114.637668 \r\nL 105.591382 122.894194 \r\nL 105.655362 118.291105 \r\nL 105.682783 122.410295 \r\nL 105.789416 119.803289 \r\nL 105.81379 122.331661 \r\nL 105.90519 117.752767 \r\nL 106.011824 120.946501 \r\nL 105.935657 115.926049 \r\nL 106.017918 119.912166 \r\nL 106.145878 124.726961 \r\nL 106.081898 118.291105 \r\nL 106.148925 124.037405 \r\nL 106.337819 139.449587 \r\nL 106.155018 123.39019 \r\nL 106.353053 137.985793 \r\nL 106.3561 137.09058 \r\nL 106.398753 145.111205 \r\nL 106.450547 141.693669 \r\nL 106.526714 142.667515 \r\nL 106.4932 139.141102 \r\nL 106.560227 141.59084 \r\nL 106.563274 141.44567 \r\nL 106.605928 144.584965 \r\nL 106.621161 143.405461 \r\nL 106.660768 145.994321 \r\nL 106.712561 140.629091 \r\nL 106.855756 130.364384 \r\nL 106.767402 144.300674 \r\nL 106.858802 130.769649 \r\nL 106.892316 131.882617 \r\nL 106.907549 129.390537 \r\nL 106.968483 131.217256 \r\nL 107.07207 125.942757 \r\nL 106.977623 131.495498 \r\nL 107.096443 129.451025 \r\nL 107.139097 133.957334 \r\nL 107.196984 128.108205 \r\nL 107.206124 129.511512 \r\nL 107.285338 124.273306 \r\nL 107.212217 129.656682 \r\nL 107.334085 126.124219 \r\nL 107.358458 129.880485 \r\nL 107.440719 126.063732 \r\nL 107.553446 122.156248 \r\nL 107.477279 128.1324 \r\nL 107.565633 123.638188 \r\nL 107.72406 131.205159 \r\nL 107.766714 127.430747 \r\nL 107.781947 124.521304 \r\nL 107.858114 131.495498 \r\nL 107.870301 128.979223 \r\nL 108.080522 116.663995 \r\nL 107.894674 129.741364 \r\nL 108.083569 118.539103 \r\nL 108.101849 120.075482 \r\nL 108.141456 115.53893 \r\nL 108.153643 116.192193 \r\nL 108.156689 114.946153 \r\nL 108.25723 118.817345 \r\nL 108.263323 118.055204 \r\nL 108.305977 123.323654 \r\nL 108.33035 122.803463 \r\nL 108.440031 126.98314 \r\nL 108.443077 127.424698 \r\nL 108.519244 122.670391 \r\nL 108.580178 122.246979 \r\nL 108.552758 125.198763 \r\nL 108.601505 123.426483 \r\nL 108.674625 126.698849 \r\nL 108.702045 122.742975 \r\nL 108.711186 123.263167 \r\nL 108.741652 119.863777 \r\nL 108.814773 123.789407 \r\nL 108.820866 122.658293 \r\nL 108.826959 123.849894 \r\nL 108.89094 117.317258 \r\nL 108.979294 110.826963 \r\nL 109.00976 114.184012 \r\nL 109.283962 149.460247 \r\nL 109.302242 148.976348 \r\nL 109.427156 139.225784 \r\nL 109.357082 149.133615 \r\nL 109.454576 141.233965 \r\nL 109.47895 143.568777 \r\nL 109.545977 138.6693 \r\nL 109.549023 139.183443 \r\nL 109.683077 132.983487 \r\nL 109.725731 136.84863 \r\nL 109.731824 137.544235 \r\nL 109.786665 132.850415 \r\nL 109.814085 133.298022 \r\nL 109.820178 133.370606 \r\nL 109.829318 131.610424 \r\nL 109.859785 132.741538 \r\nL 110.070006 124.557597 \r\nL 110.08524 123.021217 \r\nL 110.106566 125.924611 \r\nL 110.182733 123.559555 \r\nL 110.243667 124.551548 \r\nL 110.277181 122.392149 \r\nL 110.280227 123.075656 \r\nL 110.359441 119.029051 \r\nL 110.389908 123.184533 \r\nL 110.408188 121.134011 \r\nL 110.444748 124.787449 \r\nL 110.496542 122.845804 \r\nL 110.499588 123.825699 \r\nL 110.584896 117.88584 \r\nL 110.594036 119.252854 \r\nL 110.816443 112.980314 \r\nL 110.600129 119.779094 \r\nL 110.831677 114.323133 \r\nL 110.959638 124.370086 \r\nL 110.962684 124.279355 \r\nL 111.078458 128.8522 \r\nL 111.108925 127.249285 \r\nL 111.242979 122.271174 \r\nL 111.303913 125.132227 \r\nL 111.267353 121.962688 \r\nL 111.3618 122.990974 \r\nL 111.504994 117.855596 \r\nL 111.514134 119.228659 \r\nL 111.547647 120.238798 \r\nL 111.532414 118.006814 \r\nL 111.572021 118.611688 \r\nL 111.581161 115.672002 \r\nL 111.596394 119.343585 \r\nL 111.684748 117.268868 \r\nL 111.739588 122.603854 \r\nL 111.815756 121.490887 \r\nL 111.931529 116.615605 \r\nL 111.943716 116.905944 \r\nL 111.94981 117.746719 \r\nL 112.035117 115.109469 \r\nL 112.047303 115.266736 \r\nL 112.123471 112.321001 \r\nL 112.163077 113.972307 \r\nL 112.166124 113.996502 \r\nL 112.169171 113.47631 \r\nL 112.205731 111.377398 \r\nL 112.245338 115.2002 \r\nL 112.278851 113.101289 \r\nL 112.281898 113.149678 \r\nL 112.309318 111.921785 \r\nL 112.452512 102.382926 \r\nL 112.461652 103.102726 \r\nL 112.479932 103.501943 \r\nL 112.528679 99.96948 \r\nL 112.531726 97.57418 \r\nL 112.632267 101.759907 \r\nL 112.63836 100.846547 \r\nL 112.793741 114.565083 \r\nL 112.799834 113.881576 \r\nL 112.857721 120.61382 \r\nL 112.872955 119.682314 \r\nL 112.985682 123.813602 \r\nL 112.988729 122.295369 \r\nL 113.080129 113.440018 \r\nL 113.019195 123.1059 \r\nL 113.119736 114.462254 \r\nL 113.168483 111.843151 \r\nL 113.223323 115.290931 \r\nL 113.22637 115.817171 \r\nL 113.28121 111.564909 \r\nL 113.320817 112.992411 \r\nL 113.35433 108.431664 \r\nL 113.409171 116.8757 \r\nL 113.418311 115.82322 \r\nL 113.488385 110.597111 \r\nL 113.579785 112.37544 \r\nL 113.665092 121.345717 \r\nL 113.713839 117.172089 \r\nL 113.89664 130.745455 \r\nL 113.902733 129.196978 \r\nL 113.954527 133.158901 \r\nL 114.055068 123.39019 \r\nL 114.070301 126.257292 \r\nL 114.143421 121.254986 \r\nL 114.280522 112.647633 \r\nL 114.286615 113.016606 \r\nL 114.317082 117.559208 \r\nL 114.292709 112.974265 \r\nL 114.405436 115.926049 \r\nL 114.414576 114.921958 \r\nL 114.472463 122.948632 \r\nL 114.496837 121.708641 \r\nL 114.646124 132.959292 \r\nL 114.649171 132.68105 \r\nL 114.688778 131.604375 \r\nL 114.743618 136.685314 \r\nL 114.749711 135.451372 \r\nL 114.862439 130.043801 \r\nL 114.792365 135.687273 \r\nL 114.868532 133.195193 \r\nL 114.959932 141.040405 \r\nL 114.993446 138.530179 \r\nL 115.151873 130.691016 \r\nL 115.161014 132.439101 \r\nL 115.167107 134.755767 \r\nL 115.252414 121.412253 \r\nL 115.285928 124.442671 \r\nL 115.435215 109.145414 \r\nL 115.438262 109.338974 \r\nL 115.471775 105.250028 \r\nL 115.493102 105.81256 \r\nL 115.505289 104.28223 \r\nL 115.535756 108.788539 \r\nL 115.593643 108.4982 \r\nL 115.599736 106.689627 \r\nL 115.66067 114.159818 \r\nL 115.66981 112.157686 \r\nL 115.773397 120.898111 \r\nL 115.78863 119.458511 \r\nL 115.870891 126.245194 \r\nL 115.913544 124.164429 \r\nL 116.132905 110.578965 \r\nL 116.135952 110.585014 \r\nL 116.138999 112.012516 \r\nL 116.224306 101.923222 \r\nL 116.31266 96.81204 \r\nL 116.273053 102.630925 \r\nL 116.34008 99.080316 \r\nL 116.35836 103.108775 \r\nL 116.434527 95.100247 \r\nL 116.446714 97.066087 \r\nL 116.452807 95.445025 \r\nL 116.483274 98.027836 \r\nL 116.501554 97.979446 \r\nL 116.608188 108.867173 \r\nL 116.629515 106.707773 \r\nL 116.650842 101.911125 \r\nL 116.717869 111.068913 \r\nL 116.723962 109.859165 \r\nL 116.757475 113.470261 \r\nL 116.781849 107.512255 \r\nL 116.833643 110.421698 \r\nL 116.97379 100.967522 \r\nL 116.979883 101.257861 \r\nL 117.092611 107.246111 \r\nL 117.120031 106.3388 \r\nL 117.135264 104.941542 \r\nL 117.184011 116.434143 \r\nL 117.187058 116.440191 \r\nL 117.260178 117.625744 \r\nL 117.244945 114.298938 \r\nL 117.287598 115.678051 \r\nL 117.336345 105.95773 \r\nL 117.403372 110.669696 \r\nL 117.406419 110.669696 \r\nL 117.500866 98.608515 \r\nL 117.421652 111.812908 \r\nL 117.58008 100.30821 \r\nL 117.613593 105.570611 \r\nL 117.66234 97.441108 \r\nL 117.677574 97.586278 \r\nL 117.756787 86.80138 \r\nL 117.829908 93.442893 \r\nL 117.988335 105.752073 \r\nL 117.991382 103.889062 \r\nL 118.076689 113.905771 \r\nL 118.088876 110.488234 \r\nL 118.119343 112.61739 \r\nL 118.161996 108.54659 \r\nL 118.180276 108.570784 \r\nL 118.183323 108.334884 \r\nL 118.229023 113.137581 \r\nL 118.253397 115.901854 \r\nL 118.28691 109.919653 \r\nL 118.326517 111.982272 \r\nL 118.442291 101.83854 \r\nL 118.366124 113.542846 \r\nL 118.460571 103.495894 \r\nL 118.463618 103.876965 \r\nL 118.524552 97.997592 \r\nL 118.673839 87.884104 \r\nL 118.536738 98.348419 \r\nL 118.698213 90.708864 \r\nL 118.85664 106.768261 \r\nL 118.859687 106.683579 \r\nL 118.899294 103.949549 \r\nL 118.932807 110.960036 \r\nL 118.966321 120.595674 \r\nL 119.051628 113.433969 \r\nL 119.094281 114.480401 \r\nL 119.139982 110.814866 \r\nL 119.152168 111.65564 \r\nL 119.267942 95.953119 \r\nL 119.207009 113.349287 \r\nL 119.286222 100.290063 \r\nL 119.465977 111.050767 \r\nL 119.469023 109.998286 \r\nL 119.511677 108.117129 \r\nL 119.548237 112.677877 \r\nL 119.660964 116.845457 \r\nL 119.612217 110.578965 \r\nL 119.673151 115.974439 \r\nL 119.761505 114.2445 \r\nL 119.694478 118.496762 \r\nL 119.779785 116.101462 \r\nL 119.804158 118.285056 \r\nL 119.880326 114.861471 \r\nL 119.990006 111.776615 \r\nL 119.926026 119.198415 \r\nL 120.00524 112.865388 \r\nL 120.03266 113.343238 \r\nL 120.063127 109.217999 \r\nL 120.081407 109.804727 \r\nL 120.224601 96.805991 \r\nL 120.300768 90.636279 \r\nL 120.346468 94.773615 \r\nL 120.349515 95.160734 \r\nL 120.407402 88.482929 \r\nL 120.413495 87.751031 \r\nL 120.462242 91.186714 \r\nL 120.486615 90.866131 \r\nL 120.489662 92.075878 \r\nL 120.510989 86.692503 \r\nL 120.599343 91.985147 \r\nL 120.718163 95.729316 \r\nL 120.64809 86.166262 \r\nL 120.727303 94.767566 \r\nL 120.840031 89.263216 \r\nL 120.858311 89.946723 \r\nL 120.995412 97.525791 \r\nL 120.904011 87.956689 \r\nL 121.001505 97.283841 \r\nL 121.022832 96.461213 \r\nL 121.031972 98.58432 \r\nL 121.175166 108.607077 \r\nL 121.178213 107.609035 \r\nL 121.303127 96.309994 \r\nL 121.312267 97.380621 \r\nL 121.315313 97.846374 \r\nL 121.379294 93.823964 \r\nL 121.40976 95.475269 \r\nL 121.525534 103.653161 \r\nL 121.458507 92.196853 \r\nL 121.586468 102.36478 \r\nL 121.592561 101.052204 \r\nL 121.662635 106.048461 \r\nL 121.693102 103.066434 \r\nL 121.711382 106.314606 \r\nL 121.790596 102.721656 \r\nL 121.796689 103.362822 \r\nL 121.875903 103.393066 \r\nL 121.927697 96.394677 \r\nL 122.098311 109.756337 \r\nL 122.101357 109.006294 \r\nL 122.128778 114.044892 \r\nL 122.192758 113.833186 \r\nL 122.198851 113.772698 \r\nL 122.235412 124.902375 \r\nL 122.308532 128.676786 \r\nL 122.275018 122.972827 \r\nL 122.342045 124.20677 \r\nL 122.345092 124.370086 \r\nL 122.375559 120.093629 \r\nL 122.6132 91.797637 \r\nL 122.625387 94.332057 \r\nL 122.716787 90.382232 \r\nL 122.728974 88.113956 \r\nL 122.786861 94.301814 \r\nL 122.808188 93.932841 \r\nL 122.908729 98.808123 \r\nL 122.829515 93.690891 \r\nL 122.927009 97.580229 \r\nL 122.930055 96.104337 \r\nL 123.024502 103.08458 \r\nL 123.027549 102.334537 \r\nL 123.13723 109.732142 \r\nL 123.16465 108.933709 \r\nL 123.167697 107.439671 \r\nL 123.26519 112.677877 \r\nL 123.310891 116.754726 \r\nL 123.353544 111.510471 \r\nL 123.371824 111.939931 \r\nL 123.393151 114.304987 \r\nL 123.426665 107.385232 \r\nL 123.438851 107.385232 \r\nL 123.582045 96.672919 \r\nL 123.447991 107.699766 \r\nL 123.639932 97.652814 \r\nL 123.655166 101.052204 \r\nL 123.7161 94.555861 \r\nL 123.74352 95.922875 \r\nL 123.75266 94.912736 \r\nL 123.82578 104.022134 \r\nL 123.83492 101.602639 \r\nL 123.920227 107.445719 \r\nL 123.947647 103.03619 \r\nL 123.950694 102.89102 \r\nL 123.972021 106.223874 \r\nL 123.975068 106.169436 \r\nL 124.051235 109.012342 \r\nL 123.999441 104.143109 \r\nL 124.084748 107.246111 \r\nL 124.124355 105.068566 \r\nL 124.103028 108.165519 \r\nL 124.194429 107.088844 \r\nL 124.200522 107.482012 \r\nL 124.206615 106.15129 \r\nL 124.212709 106.786407 \r\nL 124.310203 103.75599 \r\nL 124.255362 108.849026 \r\nL 124.328483 104.475789 \r\nL 124.343716 103.18136 \r\nL 124.39551 109.078878 \r\nL 124.401603 108.921611 \r\nL 124.407697 109.242194 \r\nL 124.41379 110.373308 \r\nL 124.48691 103.489845 \r\nL 124.489957 103.719697 \r\nL 124.648385 112.502464 \r\nL 124.50519 103.374919 \r\nL 124.654478 111.558861 \r\nL 124.718458 107.7784 \r\nL 124.748925 112.829095 \r\nL 124.761112 111.298765 \r\nL 124.764158 112.091149 \r\nL 124.846419 107.125136 \r\nL 124.858606 107.802595 \r\nL 124.925633 111.292716 \r\nL 124.9561 107.500158 \r\nL 124.97438 108.607077 \r\nL 125.044453 104.4274 \r\nL 124.986566 110.742281 \r\nL 125.07492 109.175658 \r\nL 125.190694 114.190061 \r\nL 125.196787 113.579139 \r\nL 125.215068 113.869478 \r\nL 125.208974 112.357294 \r\nL 125.221161 112.448025 \r\nL 125.230301 109.036537 \r\nL 125.327795 114.522742 \r\nL 125.428335 108.770393 \r\nL 125.373495 117.256771 \r\nL 125.452709 110.034579 \r\nL 125.483176 112.454074 \r\nL 125.544109 107.941716 \r\nL 125.550203 106.659384 \r\nL 125.577623 115.405857 \r\nL 125.65379 107.887277 \r\nL 125.72691 111.746371 \r\nL 125.693397 104.360863 \r\nL 125.766517 108.534492 \r\nL 125.803077 103.501943 \r\nL 125.860964 112.115344 \r\nL 125.873151 110.022481 \r\nL 125.882291 108.558687 \r\nL 125.888385 111.964126 \r\nL 125.952365 110.530575 \r\nL 125.991972 113.633577 \r\nL 126.031579 108.794588 \r\nL 126.062045 110.923743 \r\nL 126.068139 110.657599 \r\nL 126.126026 116.174047 \r\nL 126.180866 112.532707 \r\nL 126.190006 112.193978 \r\nL 126.211333 116.821262 \r\nL 126.244846 114.395718 \r\nL 126.247893 115.980487 \r\nL 126.302733 111.583056 \r\nL 126.348434 111.788713 \r\nL 126.458114 108.806685 \r\nL 126.363667 114.383621 \r\nL 126.464208 110.016433 \r\nL 126.485534 112.435927 \r\nL 126.528188 107.917521 \r\nL 126.558655 108.25625 \r\nL 126.595215 106.810602 \r\nL 126.653102 109.98014 \r\nL 126.656149 110.089017 \r\nL 126.665289 107.421524 \r\nL 126.753643 104.288279 \r\nL 126.704896 109.326877 \r\nL 126.778016 105.455685 \r\nL 126.905977 110.476137 \r\nL 126.787156 103.677356 \r\nL 126.918163 109.278487 \r\nL 127.009564 102.401073 \r\nL 127.040031 105.280272 \r\nL 127.058311 106.756163 \r\nL 127.122291 103.253945 \r\nL 127.216738 93.878402 \r\nL 127.247205 96.037801 \r\nL 127.311186 101.493762 \r\nL 127.362979 98.354468 \r\nL 127.381259 96.122484 \r\nL 127.451333 99.310168 \r\nL 127.466566 98.82022 \r\nL 127.51836 100.49572 \r\nL 127.54578 92.626314 \r\nL 127.624994 87.466741 \r\nL 127.658507 90.388281 \r\nL 127.661554 90.400378 \r\nL 127.734674 80.19011 \r\nL 127.780375 82.68219 \r\nL 127.816935 80.359475 \r\nL 127.844355 85.494853 \r\nL 127.896149 80.885715 \r\nL 127.920522 79.385628 \r\nL 127.993643 84.037107 \r\nL 128.13379 98.215347 \r\nL 128.310498 89.414434 \r\nL 128.209957 101.614737 \r\nL 128.313544 90.00721 \r\nL 128.429318 82.331363 \r\nL 128.328778 91.386322 \r\nL 128.490252 86.190457 \r\nL 128.514625 83.057212 \r\nL 128.615166 92.686801 \r\nL 128.6761 84.472616 \r\nL 128.73094 89.105949 \r\nL 128.773593 92.838019 \r\nL 128.746173 88.089761 \r\nL 128.852807 91.144373 \r\nL 128.855854 90.049552 \r\nL 128.941161 98.541978 \r\nL 128.944208 98.917 \r\nL 128.996001 91.658516 \r\nL 129.075215 85.658168 \r\nL 129.096542 91.918611 \r\nL 129.102635 91.864173 \r\nL 129.163569 94.156644 \r\nL 129.111775 89.632189 \r\nL 129.194036 90.013259 \r\nL 129.230596 86.450553 \r\nL 129.264109 92.577924 \r\nL 129.34637 97.979446 \r\nL 129.306763 91.229055 \r\nL 129.38293 95.426879 \r\nL 129.398163 89.015218 \r\nL 129.498704 93.043676 \r\nL 129.559638 87.914347 \r\nL 129.605338 92.432754 \r\nL 129.651038 89.67453 \r\nL 129.721112 95.838193 \r\nL 129.803372 85.779143 \r\nL 129.836886 92.813824 \r\nL 129.861259 93.442893 \r\nL 129.882586 86.093678 \r\nL 129.97094 76.657648 \r\nL 129.900866 88.755122 \r\nL 130.004453 77.673836 \r\nL 130.028827 76.331016 \r\nL 130.07148 87.206645 \r\nL 130.242095 120.027092 \r\nL 130.245141 118.883881 \r\nL 130.333495 129.826047 \r\nL 130.373102 121.980835 \r\nL 130.528483 98.935146 \r\nL 130.531529 99.298071 \r\nL 130.601603 94.682884 \r\nL 130.635117 88.277272 \r\nL 130.699097 99.419045 \r\nL 130.702144 99.11056 \r\nL 130.711284 102.945459 \r\nL 130.796591 94.440935 \r\nL 130.799638 95.106296 \r\nL 130.827058 91.356079 \r\nL 130.918458 91.725052 \r\nL 130.921505 92.825922 \r\nL 130.979392 87.593764 \r\nL 131.025092 91.537541 \r\nL 131.079932 89.015218 \r\nL 131.098213 93.563868 \r\nL 131.119539 93.430796 \r\nL 131.131726 94.99137 \r\nL 131.186566 88.343808 \r\nL 131.22008 91.622223 \r\nL 131.226173 90.835887 \r\nL 131.27492 95.106296 \r\nL 131.360227 98.560125 \r\nL 131.317574 93.104164 \r\nL 131.390694 96.406774 \r\nL 131.402881 94.31996 \r\nL 131.451628 100.205381 \r\nL 131.485141 99.122657 \r\nL 131.488188 99.709385 \r\nL 131.555215 93.787671 \r\nL 131.567402 94.07801 \r\nL 131.674036 80.359475 \r\nL 131.713643 81.000641 \r\nL 131.80809 90.212867 \r\nL 131.747156 79.506603 \r\nL 131.838557 85.767046 \r\nL 131.841603 85.724705 \r\nL 131.847697 86.65621 \r\nL 131.984797 98.475442 \r\nL 131.987844 96.727357 \r\nL 132.060964 107.391281 \r\nL 132.088385 102.388975 \r\nL 132.091431 102.31639 \r\nL 132.106665 104.318522 \r\nL 132.112758 102.739802 \r\nL 132.243765 122.204638 \r\nL 132.246812 120.341627 \r\nL 132.252905 118.02496 \r\nL 132.277279 123.831748 \r\nL 132.350399 123.620042 \r\nL 132.356493 123.795456 \r\nL 132.359539 123.081705 \r\nL 132.40524 128.344106 \r\nL 132.49664 117.365648 \r\nL 132.499687 117.795108 \r\nL 132.56976 112.175832 \r\nL 132.825682 93.406601 \r\nL 132.575854 113.028704 \r\nL 132.831775 95.172832 \r\nL 132.837869 95.553902 \r\nL 132.840915 94.434886 \r\nL 132.871382 91.610126 \r\nL 132.947549 95.753511 \r\nL 132.996296 88.827707 \r\nL 133.06637 93.557819 \r\nL 133.300964 105.425441 \r\nL 133.087697 92.100073 \r\nL 133.319244 105.032273 \r\nL 133.361898 94.828054 \r\nL 133.441112 100.277966 \r\nL 133.450252 100.973571 \r\nL 133.456345 98.493589 \r\nL 133.462439 95.795852 \r\nL 133.520326 106.375093 \r\nL 133.553839 103.090629 \r\nL 133.556886 102.897069 \r\nL 133.575166 107.990106 \r\nL 133.578213 107.736059 \r\nL 133.715313 120.964647 \r\nL 133.733593 119.053246 \r\nL 133.767107 129.033662 \r\nL 133.840227 118.248764 \r\nL 133.855461 119.295195 \r\nL 133.879834 113.016606 \r\nL 133.882881 113.167825 \r\nL 134.071775 97.955251 \r\nL 134.093102 101.723614 \r\nL 134.105289 103.27814 \r\nL 134.190596 100.011822 \r\nL 134.196689 97.646765 \r\nL 134.294183 101.772004 \r\nL 134.29723 101.40908 \r\nL 134.464797 76.923792 \r\nL 134.571431 72.012218 \r\nL 134.540964 77.135498 \r\nL 134.583618 73.234063 \r\nL 134.623225 75.756386 \r\nL 134.601898 71.963828 \r\nL 134.690252 73.923619 \r\nL 134.699392 72.012218 \r\nL 134.778606 82.464435 \r\nL 134.888286 90.624182 \r\nL 134.827353 81.974488 \r\nL 134.900473 88.712781 \r\nL 135.037574 80.123574 \r\nL 135.04062 80.395767 \r\nL 135.071087 84.696419 \r\nL 135.110694 79.028753 \r\nL 135.165534 84.000815 \r\nL 135.189908 82.319266 \r\nL 135.226468 87.80547 \r\nL 135.272168 85.482755 \r\nL 135.290448 85.017002 \r\nL 135.305682 89.214826 \r\nL 135.360522 87.865957 \r\nL 135.366615 89.505165 \r\nL 135.439736 85.452511 \r\nL 135.467156 84.490762 \r\nL 135.494576 88.997071 \r\nL 135.531136 88.960779 \r\nL 135.66519 109.992238 \r\nL 135.668237 108.87927 \r\nL 135.683471 107.548548 \r\nL 135.747451 117.293063 \r\nL 135.765731 113.506554 \r\nL 135.768778 113.597285 \r\nL 135.780964 111.208034 \r\nL 135.927205 89.487019 \r\nL 136.055166 70.481887 \r\nL 136.070399 73.572792 \r\nL 136.149613 84.871833 \r\nL 136.186173 76.107213 \r\nL 136.19836 73.959911 \r\nL 136.274527 85.355732 \r\nL 136.518262 107.076746 \r\nL 136.283667 83.033017 \r\nL 136.530448 104.070524 \r\nL 136.637082 98.269785 \r\nL 136.652316 98.638758 \r\nL 136.676689 103.489845 \r\nL 136.731529 94.89459 \r\nL 136.835117 84.279056 \r\nL 136.874724 88.035322 \r\nL 136.87777 89.202728 \r\nL 136.956984 82.077316 \r\nL 136.969171 82.416045 \r\nL 136.984404 81.351468 \r\nL 137.042291 89.359996 \r\nL 137.109318 93.775574 \r\nL 137.084945 85.912215 \r\nL 137.158065 90.787497 \r\nL 137.267746 95.112344 \r\nL 137.182439 89.553555 \r\nL 137.298213 91.92466 \r\nL 137.404846 79.464262 \r\nL 137.423127 83.940327 \r\nL 137.46578 87.678447 \r\nL 137.490154 82.10756 \r\nL 137.535854 85.083538 \r\nL 137.593741 83.97662 \r\nL 137.566321 87.684495 \r\nL 137.599834 86.438456 \r\nL 137.694281 94.840151 \r\nL 137.627254 85.688412 \r\nL 137.721701 90.231014 \r\nL 137.724748 88.984974 \r\nL 137.797869 95.100247 \r\nL 137.825289 91.622223 \r\nL 137.931923 95.735364 \r\nL 137.916689 91.513346 \r\nL 137.941063 94.138498 \r\nL 138.069023 79.252556 \r\nL 137.956296 95.330099 \r\nL 138.093397 81.726489 \r\nL 138.227451 93.182797 \r\nL 138.291431 96.71526 \r\nL 138.239638 91.622223 \r\nL 138.340178 93.769525 \r\nL 138.343225 93.588063 \r\nL 138.361505 98.445199 \r\nL 138.373692 99.794067 \r\nL 138.449859 92.590021 \r\nL 138.492512 87.055427 \r\nL 138.556493 92.807776 \r\nL 138.775854 109.865214 \r\nL 138.788041 107.850985 \r\nL 138.794134 107.965911 \r\nL 138.797181 107.554597 \r\nL 139.083569 87.255035 \r\nL 139.098802 88.132102 \r\nL 139.202389 93.340065 \r\nL 139.129269 84.817394 \r\nL 139.22067 93.049725 \r\nL 139.24809 91.283494 \r\nL 139.269416 94.731274 \r\nL 139.403471 107.0586 \r\nL 139.290743 93.21909 \r\nL 139.412611 105.274223 \r\nL 139.504011 98.578271 \r\nL 139.531431 101.342544 \r\nL 139.537525 103.689454 \r\nL 139.583225 95.318002 \r\nL 139.635018 99.431143 \r\nL 139.708139 97.132623 \r\nL 139.671579 102.328488 \r\nL 139.732512 100.683231 \r\nL 139.897033 117.268868 \r\nL 139.915313 114.323133 \r\nL 139.988434 119.36778 \r\nL 140.006714 116.966432 \r\nL 140.061554 118.956466 \r\nL 140.0189 115.944195 \r\nL 140.070694 118.732663 \r\nL 140.092021 124.757205 \r\nL 140.165141 117.438233 \r\nL 140.186468 121.702593 \r\nL 140.414969 105.165345 \r\nL 140.192561 122.355856 \r\nL 140.454576 107.82679 \r\nL 140.472856 111.964126 \r\nL 140.49723 105.364954 \r\nL 140.56121 105.588757 \r\nL 140.667844 112.079052 \r\nL 140.680031 109.756337 \r\nL 140.740964 115.284883 \r\nL 140.789711 110.754379 \r\nL 140.838458 110.808817 \r\nL 140.908532 106.411385 \r\nL 140.911579 106.598896 \r\nL 140.954232 102.927313 \r\nL 140.963372 103.151116 \r\nL 141.088286 92.571875 \r\nL 141.09438 94.235278 \r\nL 141.100473 96.04385 \r\nL 141.161407 85.325488 \r\nL 141.179687 87.624008 \r\nL 141.19492 87.872006 \r\nL 141.304601 79.542895 \r\nL 141.307647 80.214305 \r\nL 141.396001 75.224097 \r\nL 141.399048 75.925751 \r\nL 141.499588 71.685586 \r\nL 141.450842 81.938195 \r\nL 141.517869 72.86509 \r\nL 141.542242 75.345072 \r\nL 141.587942 70.530277 \r\nL 141.618409 70.826665 \r\nL 141.721996 66.556257 \r\nL 141.676296 72.859041 \r\nL 141.72809 69.647161 \r\nL 141.804257 75.393462 \r\nL 141.743323 68.50395 \r\nL 141.86519 73.512304 \r\nL 141.880424 68.038197 \r\nL 141.956591 75.218048 \r\nL 141.971824 74.758344 \r\nL 141.990104 70.893201 \r\nL 142.017525 76.627404 \r\nL 142.038851 75.605167 \r\nL 142.151579 84.623834 \r\nL 142.154625 83.274966 \r\nL 142.233839 91.954904 \r\nL 142.255166 86.426358 \r\nL 142.437967 103.290237 \r\nL 142.261259 86.402163 \r\nL 142.468434 98.669002 \r\nL 142.535461 96.019655 \r\nL 142.483667 100.175137 \r\nL 142.559834 99.183145 \r\nL 142.565928 99.497679 \r\nL 142.602488 94.495373 \r\nL 142.645141 85.41017 \r\nL 142.721308 90.460866 \r\nL 142.742635 88.3801 \r\nL 142.861456 98.191152 \r\nL 142.867549 96.382579 \r\nL 142.94981 105.830707 \r\nL 142.955903 105.141151 \r\nL 142.95895 105.165345 \r\nL 142.961996 104.754031 \r\nL 143.07777 97.822179 \r\nL 143.007697 104.766129 \r\nL 143.083864 97.906861 \r\nL 143.08691 98.977487 \r\nL 143.163077 89.934626 \r\nL 143.175264 91.380274 \r\nL 143.181357 91.410517 \r\nL 143.312365 83.051163 \r\nL 143.415952 77.456081 \r\nL 143.339785 84.073399 \r\nL 143.428139 82.016829 \r\nL 143.452512 80.758691 \r\nL 143.568286 91.87627 \r\nL 143.577426 87.509082 \r\nL 143.650547 93.672745 \r\nL 143.67492 92.475095 \r\nL 143.766321 99.431143 \r\nL 143.845534 96.757601 \r\nL 143.949122 87.696593 \r\nL 143.970448 91.337933 \r\nL 144.013102 93.763476 \r\nL 144.067942 86.238847 \r\nL 144.070989 84.369787 \r\nL 144.168483 92.487193 \r\nL 144.18067 95.263563 \r\nL 144.26293 87.793373 \r\nL 144.35433 80.680058 \r\nL 144.400031 81.690197 \r\nL 144.403077 82.785018 \r\nL 144.473151 68.116831 \r\nL 144.546271 66.913132 \r\nL 144.494478 71.740024 \r\nL 144.561505 70.312523 \r\nL 144.662045 87.121963 \r\nL 144.689466 81.96239 \r\nL 144.695559 79.899771 \r\nL 144.771726 85.331537 \r\nL 144.7961 82.48863 \r\nL 144.86008 86.625966 \r\nL 144.808286 81.248639 \r\nL 144.908827 84.091546 \r\nL 144.972807 76.318918 \r\nL 145.006321 84.926271 \r\nL 145.021554 83.099553 \r\nL 145.109908 96.249507 \r\nL 145.027647 82.512825 \r\nL 145.176935 93.878402 \r\nL 145.307942 85.512999 \r\nL 145.314036 86.982842 \r\nL 145.317082 87.932494 \r\nL 145.368876 76.185846 \r\nL 145.399343 80.04494 \r\nL 145.414576 76.397552 \r\nL 145.454183 81.62971 \r\nL 145.515117 77.450032 \r\nL 145.643077 93.884451 \r\nL 145.664404 92.626314 \r\nL 145.734478 89.934626 \r\nL 145.755805 93.981231 \r\nL 145.767991 92.59607 \r\nL 145.871579 96.098289 \r\nL 145.789318 91.531492 \r\nL 145.883765 95.711169 \r\nL 145.917279 90.031405 \r\nL 145.996493 92.045635 \r\nL 146.051333 93.896548 \r\nL 146.093986 87.055427 \r\nL 146.15492 80.220354 \r\nL 146.215854 83.081406 \r\nL 146.2189 83.166089 \r\nL 146.231087 81.381711 \r\nL 146.362095 69.302383 \r\nL 146.368188 71.516221 \r\nL 146.371235 72.084802 \r\nL 146.432168 63.120574 \r\nL 146.517475 62.497554 \r\nL 146.505289 65.540069 \r\nL 146.526615 64.95939 \r\nL 146.627156 67.3063 \r\nL 146.596689 63.513742 \r\nL 146.636296 65.43724 \r\nL 146.639343 65.110609 \r\nL 146.672856 70.143158 \r\nL 146.703323 69.574577 \r\nL 146.755117 78.962217 \r\nL 146.822144 74.292592 \r\nL 146.931824 71.818658 \r\nL 146.852611 75.816873 \r\nL 146.934871 71.897292 \r\nL 147.011038 79.167874 \r\nL 146.947058 71.891243 \r\nL 147.056738 74.480102 \r\nL 147.059785 73.603035 \r\nL 147.135952 83.232625 \r\nL 147.138999 81.726489 \r\nL 147.142045 82.192242 \r\nL 147.221259 78.61139 \r\nL 147.227353 79.633626 \r\nL 147.337033 71.770268 \r\nL 147.251726 81.883757 \r\nL 147.34922 74.758344 \r\nL 147.468041 82.458387 \r\nL 147.480227 79.748552 \r\nL 147.522881 86.438456 \r\nL 147.641701 109.417608 \r\nL 147.687402 108.250201 \r\nL 147.809269 117.075309 \r\nL 147.854969 111.734274 \r\nL 148.296738 84.448421 \r\nL 147.882389 112.139539 \r\nL 148.321112 87.527228 \r\nL 148.330252 88.065566 \r\nL 148.382045 82.228535 \r\nL 148.385092 83.498769 \r\nL 148.391186 80.14172 \r\nL 148.482586 88.174443 \r\nL 148.485633 88.168394 \r\nL 148.577033 74.389371 \r\nL 148.610547 83.075358 \r\nL 148.695854 97.997592 \r\nL 148.741554 91.610126 \r\nL 148.805534 81.00669 \r\nL 148.762881 93.733232 \r\nL 148.857328 86.172311 \r\nL 148.878655 90.424573 \r\nL 148.930448 77.014523 \r\nL 149.012709 68.715656 \r\nL 149.055362 73.463915 \r\nL 149.14067 86.498943 \r\nL 149.067549 73.397378 \r\nL 149.198557 81.666002 \r\nL 149.283864 78.115393 \r\nL 149.22293 83.30521 \r\nL 149.308237 81.811172 \r\nL 149.402684 87.061475 \r\nL 149.335657 81.526881 \r\nL 149.424011 83.607647 \r\nL 149.430104 82.385802 \r\nL 149.475805 88.507124 \r\nL 149.497131 91.821832 \r\nL 149.579392 87.206645 \r\nL 149.646419 88.555514 \r\nL 149.707353 81.018787 \r\nL 149.753053 85.45856 \r\nL 149.81094 79.754601 \r\nL 149.813986 80.631668 \r\nL 149.817033 79.379579 \r\nL 149.844453 84.466567 \r\nL 149.923667 80.613522 \r\nL 149.935854 81.926098 \r\nL 149.941947 79.579188 \r\nL 149.957181 75.853166 \r\nL 150.024208 88.035322 \r\nL 150.036394 87.248986 \r\nL 150.170448 95.451074 \r\nL 150.066861 84.78715 \r\nL 150.173495 94.434886 \r\nL 150.179588 93.545722 \r\nL 150.222242 102.449463 \r\nL 150.493397 123.898284 \r\nL 150.237475 102.013953 \r\nL 150.520817 120.486796 \r\nL 150.660964 104.530228 \r\nL 150.673151 105.534318 \r\nL 150.727991 108.25625 \r\nL 150.755412 101.941369 \r\nL 150.779785 103.647112 \r\nL 150.901652 95.42083 \r\nL 150.831579 104.003988 \r\nL 150.913839 97.453206 \r\nL 150.941259 100.084406 \r\nL 150.999146 92.263389 \r\nL 151.011333 94.07801 \r\nL 151.03266 91.912563 \r\nL 151.102733 96.23741 \r\nL 151.117967 95.094198 \r\nL 151.209367 99.691238 \r\nL 151.166714 93.164651 \r\nL 151.230694 96.291848 \r\nL 151.334281 85.55534 \r\nL 151.367795 90.557645 \r\nL 151.468335 97.114476 \r\nL 151.507942 92.559777 \r\nL 151.623716 88.700683 \r\nL 151.63895 91.7311 \r\nL 151.718163 79.645724 \r\nL 151.803471 72.447727 \r\nL 151.849171 74.123227 \r\nL 151.873544 78.526707 \r\nL 151.910104 81.29098 \r\nL 151.967991 75.357169 \r\nL 151.983225 78.067003 \r\nL 151.998458 76.131408 \r\nL 152.047205 82.579361 \r\nL 152.053299 81.768831 \r\nL 152.062439 80.915959 \r\nL 152.144699 94.1264 \r\nL 152.181259 92.765435 \r\nL 152.2818 108.709905 \r\nL 152.330547 103.507992 \r\nL 152.403667 104.058427 \r\nL 152.473741 95.033711 \r\nL 152.415854 104.064475 \r\nL 152.549908 98.239542 \r\nL 152.665682 101.366739 \r\nL 152.583421 95.596243 \r\nL 152.683962 101.179228 \r\nL 152.830203 82.053121 \r\nL 152.842389 82.912042 \r\nL 152.845436 83.184235 \r\nL 152.891136 77.667787 \r\nL 153.01605 67.034107 \r\nL 153.02519 67.409129 \r\nL 153.147058 78.677926 \r\nL 153.150104 78.073052 \r\nL 153.174478 75.181756 \r\nL 153.207991 84.158082 \r\nL 153.229318 81.853513 \r\nL 153.232365 83.861694 \r\nL 153.287205 77.177839 \r\nL 153.335952 80.486498 \r\nL 153.470006 67.766004 \r\nL 153.55836 69.024142 \r\nL 153.53094 62.273751 \r\nL 153.5675 66.622793 \r\nL 153.60406 64.499686 \r\nL 153.643667 71.123053 \r\nL 153.661947 68.975752 \r\nL 153.826468 82.549118 \r\nL 153.844748 79.071094 \r\nL 153.856935 76.621355 \r\nL 153.908729 84.950466 \r\nL 153.945289 83.105601 \r\nL 154.103716 99.025877 \r\nL 154.10981 97.295939 \r\nL 154.179883 103.840672 \r\nL 154.195117 102.31639 \r\nL 154.25605 104.348766 \r\nL 154.231677 100.404989 \r\nL 154.304797 101.977661 \r\nL 154.429711 97.447157 \r\nL 154.341357 104.046329 \r\nL 154.432758 98.088323 \r\nL 154.481505 99.703336 \r\nL 154.502832 92.233146 \r\nL 154.527205 95.566 \r\nL 154.578999 99.812213 \r\nL 154.649072 91.325835 \r\nL 154.652119 91.186714 \r\nL 154.661259 94.005426 \r\nL 154.664306 93.400552 \r\nL 154.73438 96.733406 \r\nL 154.700866 90.15238 \r\nL 154.77094 92.142415 \r\nL 154.786173 90.24916 \r\nL 154.83492 95.46922 \r\nL 154.874527 93.388454 \r\nL 154.908041 98.43915 \r\nL 154.883667 91.192763 \r\nL 154.984208 93.146505 \r\nL 155.042095 86.214652 \r\nL 155.005534 94.22318 \r\nL 155.099982 90.364086 \r\nL 155.118262 93.098115 \r\nL 155.194429 89.118046 \r\nL 155.252316 81.115567 \r\nL 155.298016 90.110039 \r\nL 155.310203 85.924313 \r\nL 155.331529 88.761171 \r\nL 155.407697 84.424226 \r\nL 155.419883 82.48863 \r\nL 155.47777 91.634321 \r\nL 155.499097 89.372093 \r\nL 155.733692 107.143283 \r\nL 155.742832 104.124963 \r\nL 155.822045 88.882145 \r\nL 155.898213 95.46922 \r\nL 155.916493 98.572222 \r\nL 155.950006 94.253424 \r\nL 156.044453 89.275313 \r\nL 155.986566 94.471178 \r\nL 156.06578 89.807602 \r\nL 156.087107 91.114129 \r\nL 156.07492 89.420483 \r\nL 156.090154 90.436671 \r\nL 156.099294 94.398594 \r\nL 156.175461 86.196506 \r\nL 156.196787 87.400205 \r\nL 156.199834 87.581667 \r\nL 156.212021 82.809213 \r\nL 156.221161 79.258605 \r\nL 156.257721 86.408212 \r\nL 156.324748 81.786977 \r\nL 156.443569 75.254341 \r\nL 156.416149 82.555166 \r\nL 156.461849 77.74642 \r\nL 156.525829 83.607647 \r\nL 156.553249 72.435629 \r\nL 156.559343 73.766351 \r\nL 156.61723 61.880583 \r\nL 156.675117 68.9818 \r\nL 156.836591 49.111699 \r\nL 156.851824 53.152255 \r\nL 156.955412 64.705343 \r\nL 156.998065 61.874534 \r\nL 157.004158 60.580105 \r\nL 157.043765 69.756039 \r\nL 157.046812 69.713698 \r\nL 157.080326 73.173575 \r\nL 157.135166 67.348641 \r\nL 157.156493 69.32053 \r\nL 157.162586 67.439372 \r\nL 157.21438 73.67562 \r\nL 157.26008 71.479929 \r\nL 157.311873 75.97414 \r\nL 157.363667 69.205604 \r\nL 157.372807 68.485804 \r\nL 157.381947 69.719746 \r\nL 157.384994 69.629015 \r\nL 157.455068 76.101164 \r\nL 157.497721 70.989981 \r\nL 157.503814 71.57066 \r\nL 157.546468 64.548076 \r\nL 157.573888 67.457519 \r\nL 157.616542 61.687023 \r\nL 157.653102 67.778102 \r\nL 157.692709 62.600383 \r\nL 157.851136 80.498596 \r\nL 157.701849 62.576188 \r\nL 157.860276 78.169832 \r\nL 157.95777 75.405559 \r\nL 157.915117 82.379753 \r\nL 157.96691 78.375489 \r\nL 157.98519 82.034975 \r\nL 158.043077 75.919702 \r\nL 158.064404 75.943897 \r\nL 158.100964 74.256299 \r\nL 158.073544 77.474227 \r\nL 158.104011 75.587021 \r\nL 158.137525 77.704079 \r\nL 158.195412 67.028058 \r\nL 158.253299 70.808519 \r\nL 158.283765 64.614612 \r\nL 158.286812 65.062219 \r\nL 158.289859 63.640766 \r\nL 158.347746 72.804602 \r\nL 158.390399 68.370878 \r\nL 158.405633 69.108824 \r\nL 158.399539 66.229625 \r\nL 158.414773 66.816353 \r\nL 158.417819 65.788067 \r\nL 158.487893 77.758518 \r\nL 158.588434 80.087282 \r\nL 158.55492 75.151512 \r\nL 158.603667 79.954209 \r\nL 158.6189 75.048684 \r\nL 158.692021 80.903861 \r\nL 158.716394 78.550902 \r\nL 158.759048 79.034801 \r\nL 158.749908 74.758344 \r\nL 158.792561 77.425837 \r\nL 158.893102 70.445595 \r\nL 158.801701 78.127491 \r\nL 158.914429 72.955821 \r\nL 159.063716 63.017746 \r\nL 159.072856 63.144769 \r\nL 159.07895 62.697163 \r\nL 159.091136 65.497728 \r\nL 159.130743 75.64146 \r\nL 159.219097 71.673488 \r\nL 159.237377 69.979842 \r\nL 159.301357 74.498249 \r\nL 159.316591 73.0526 \r\nL 159.380571 82.252729 \r\nL 159.322684 72.931626 \r\nL 159.432365 74.909563 \r\nL 159.435412 73.361086 \r\nL 159.523765 82.349509 \r\nL 159.545092 85.07749 \r\nL 159.621259 77.401642 \r\nL 159.673053 65.848555 \r\nL 159.724846 61.693072 \r\nL 159.77664 67.136936 \r\nL 159.78578 64.923098 \r\nL 159.801014 60.02967 \r\nL 159.880227 67.20952 \r\nL 159.895461 65.207388 \r\nL 160.002095 76.427796 \r\nL 159.901554 64.681148 \r\nL 160.035608 72.846943 \r\nL 160.041701 70.155255 \r\nL 160.105682 77.800859 \r\nL 160.145289 73.463915 \r\nL 160.34637 103.7076 \r\nL 160.151382 72.992113 \r\nL 160.349416 102.691412 \r\nL 160.385977 98.191152 \r\nL 160.43777 108.443761 \r\nL 160.462144 113.403725 \r\nL 160.550498 108.939757 \r\nL 160.562684 107.330793 \r\nL 160.620571 110.464039 \r\nL 160.644945 110.439844 \r\nL 160.693692 116.633751 \r\nL 160.757672 112.000418 \r\nL 160.769859 110.663647 \r\nL 160.800326 116.083316 \r\nL 160.803372 114.952202 \r\nL 160.836886 119.773046 \r\nL 160.882586 113.016606 \r\nL 160.913053 114.510644 \r\nL 160.9161 114.837276 \r\nL 160.97094 109.030488 \r\nL 160.973986 109.580924 \r\nL 161.175068 84.490762 \r\nL 161.184208 85.60373 \r\nL 161.205534 89.680579 \r\nL 161.281701 81.024836 \r\nL 161.287795 83.226576 \r\nL 161.290842 81.24259 \r\nL 161.336542 87.968786 \r\nL 161.394429 84.557298 \r\nL 161.397475 85.452511 \r\nL 161.467549 75.363218 \r\nL 161.485829 79.609431 \r\nL 161.565043 73.43972 \r\nL 161.601603 76.893548 \r\nL 161.65949 73.173575 \r\nL 161.711284 75.841068 \r\nL 161.763077 80.069135 \r\nL 161.811824 73.488109 \r\nL 161.814871 74.29864 \r\nL 161.927598 71.237979 \r\nL 161.869711 79.464262 \r\nL 161.933692 72.151339 \r\nL 162.009859 78.538805 \r\nL 161.967205 69.562479 \r\nL 162.043372 74.032496 \r\nL 162.049466 71.352905 \r\nL 162.122586 93.134407 \r\nL 162.128679 92.698898 \r\nL 162.363274 115.133664 \r\nL 162.17438 91.041544 \r\nL 162.375461 113.458164 \r\nL 162.421161 103.072482 \r\nL 162.491235 109.484144 \r\nL 162.494281 109.998286 \r\nL 162.558262 102.255903 \r\nL 162.677082 96.709211 \r\nL 162.689269 98.154859 \r\nL 162.695362 96.99955 \r\nL 162.722783 102.104685 \r\nL 162.823323 110.209992 \r\nL 162.847697 109.284535 \r\nL 162.91777 102.419219 \r\nL 162.859883 110.040628 \r\nL 162.966517 108.558687 \r\nL 162.996984 111.903639 \r\nL 163.036591 105.485929 \r\nL 163.054871 106.127095 \r\nL 163.127991 97.459254 \r\nL 163.182832 99.219437 \r\nL 163.237672 107.772351 \r\nL 163.191972 99.001682 \r\nL 163.301652 102.310342 \r\nL 163.347353 95.408733 \r\nL 163.310792 102.618827 \r\nL 163.41438 101.300203 \r\nL 163.493593 106.750115 \r\nL 163.429613 100.761865 \r\nL 163.527107 102.122831 \r\nL 163.603274 89.777358 \r\nL 163.639834 101.16713 \r\nL 163.648974 102.485755 \r\nL 163.679441 95.941021 \r\nL 163.685534 96.461213 \r\nL 163.688581 96.388628 \r\nL 163.691628 98.136713 \r\nL 163.737328 99.691238 \r\nL 163.789122 94.634494 \r\nL 163.795215 94.70103 \r\nL 163.843962 90.696766 \r\nL 163.801308 96.068045 \r\nL 163.871382 90.769351 \r\nL 164.008483 75.11522 \r\nL 164.011529 75.351121 \r\nL 164.035903 69.780234 \r\nL 164.096837 64.088372 \r\nL 164.051136 70.106865 \r\nL 164.145584 68.249903 \r\nL 164.18519 76.820964 \r\nL 164.249171 62.975404 \r\nL 164.346665 79.80904 \r\nL 164.383225 74.625272 \r\nL 164.495952 65.019878 \r\nL 164.422832 77.89159 \r\nL 164.514232 68.685412 \r\nL 164.6818 82.053121 \r\nL 164.78234 72.387239 \r\nL 164.797574 77.806908 \r\nL 164.806714 79.113435 \r\nL 164.840227 69.822575 \r\nL 164.885928 71.153297 \r\nL 165.062635 50.557347 \r\nL 164.916394 72.762261 \r\nL 165.090055 52.426407 \r\nL 165.102242 51.434414 \r\nL 165.236296 64.590417 \r\nL 165.239343 64.233542 \r\nL 165.263716 74.310738 \r\nL 165.266763 73.270355 \r\nL 165.394724 86.015044 \r\nL 165.400817 84.605688 \r\nL 165.42519 78.599292 \r\nL 165.492217 85.597681 \r\nL 165.522684 82.210388 \r\nL 165.525731 83.069309 \r\nL 165.577525 72.707822 \r\nL 165.617131 77.613348 \r\nL 165.620178 77.51052 \r\nL 165.626271 80.33528 \r\nL 165.647598 85.567437 \r\nL 165.717672 75.387413 \r\nL 165.873053 54.658391 \r\nL 165.729859 76.524575 \r\nL 165.8761 56.442768 \r\nL 165.882193 57.604126 \r\nL 165.89438 50.623883 \r\nL 165.943127 43.806957 \r\nL 165.906566 51.634022 \r\nL 166.010154 49.287112 \r\nL 166.125928 58.928799 \r\nL 166.068041 47.605564 \r\nL 166.135068 56.497207 \r\nL 166.144208 54.222882 \r\nL 166.369662 73.978057 \r\nL 166.497623 87.666349 \r\nL 166.607303 81.115567 \r\nL 166.558557 91.483102 \r\nL 166.61949 84.109692 \r\nL 166.640817 84.569396 \r\nL 166.677377 78.121442 \r\nL 166.683471 78.411781 \r\nL 166.744404 78.810998 \r\nL 166.811431 67.953515 \r\nL 166.924158 74.528492 \r\nL 166.936345 72.931626 \r\nL 167.039932 66.314307 \r\nL 166.951579 73.355037 \r\nL 167.055166 70.13106 \r\nL 167.213593 91.979099 \r\nL 167.22578 91.809734 \r\nL 167.256247 90.097941 \r\nL 167.28062 97.14472 \r\nL 167.304994 96.279751 \r\nL 167.375068 101.433275 \r\nL 167.326321 96.031753 \r\nL 167.423814 98.699246 \r\nL 167.509122 92.940848 \r\nL 167.451235 101.784101 \r\nL 167.548729 97.295939 \r\nL 167.643176 102.993849 \r\nL 167.582242 96.654772 \r\nL 167.661456 99.340412 \r\nL 167.889957 70.935542 \r\nL 167.899097 71.994071 \r\nL 167.990498 76.306821 \r\nL 167.950891 69.169311 \r\nL 168.008778 72.29046 \r\nL 168.139785 81.62971 \r\nL 168.020964 71.721878 \r\nL 168.145878 80.885715 \r\nL 168.206812 73.72401 \r\nL 168.246419 82.077316 \r\nL 168.249466 81.659953 \r\nL 168.258606 84.635932 \r\nL 168.350006 80.534888 \r\nL 168.3561 80.9583 \r\nL 168.444453 72.949772 \r\nL 168.39266 82.506776 \r\nL 168.47492 77.153644 \r\nL 168.508434 83.571354 \r\nL 168.563274 71.346857 \r\nL 168.566321 72.217875 \r\nL 168.584601 68.183367 \r\nL 168.651628 76.02253 \r\nL 168.679048 70.953689 \r\nL 168.791775 78.599292 \r\nL 168.825289 76.730233 \r\nL 168.922783 73.578841 \r\nL 168.901456 79.095289 \r\nL 168.938016 75.169658 \r\nL 168.947156 77.202034 \r\nL 169.03551 71.274272 \r\nL 169.038557 72.296508 \r\nL 169.09035 66.102602 \r\nL 169.151284 71.661391 \r\nL 169.264011 64.723489 \r\nL 169.230498 73.113088 \r\nL 169.285338 65.261827 \r\nL 169.404158 75.121268 \r\nL 169.416345 69.483846 \r\nL 169.526026 58.747337 \r\nL 169.431579 71.322662 \r\nL 169.580866 64.185152 \r\nL 169.590006 65.987676 \r\nL 169.644846 58.154561 \r\nL 169.6875 62.461262 \r\nL 169.70578 61.318051 \r\nL 169.754527 66.719573 \r\nL 169.76976 73.379232 \r\nL 169.848974 64.820269 \r\nL 169.870301 71.237979 \r\nL 169.882488 69.731844 \r\nL 169.952561 74.595028 \r\nL 169.964748 73.463915 \r\nL 169.998262 78.998509 \r\nL 170.068335 71.461783 \r\nL 170.074429 69.550382 \r\nL 170.153643 77.032669 \r\nL 170.165829 75.901556 \r\nL 170.29379 93.079969 \r\nL 170.181063 75.877361 \r\nL 170.299883 92.674703 \r\nL 170.30293 91.646418 \r\nL 170.37605 104.288279 \r\nL 170.449171 107.87518 \r\nL 170.488778 107.433622 \r\nL 170.662439 82.627751 \r\nL 170.671579 83.825401 \r\nL 170.808679 77.704079 \r\nL 170.738606 85.609779 \r\nL 170.814773 78.302904 \r\nL 170.930547 81.944244 \r\nL 170.87266 75.381364 \r\nL 170.939687 81.750684 \r\nL 171.034134 75.042635 \r\nL 170.948827 82.240632 \r\nL 171.052414 79.56709 \r\nL 171.073741 82.216437 \r\nL 171.122488 76.675794 \r\nL 171.149908 78.08515 \r\nL 171.174281 82.77897 \r\nL 171.244355 77.788762 \r\nL 171.262635 78.956168 \r\nL 171.372316 67.941418 \r\nL 171.396689 69.090678 \r\nL 171.427156 73.542548 \r\nL 171.491136 66.036065 \r\nL 171.503323 68.044246 \r\nL 171.576443 61.596292 \r\nL 171.509416 68.141026 \r\nL 171.649564 63.634717 \r\nL 171.673937 64.705343 \r\nL 171.734871 56.7694 \r\nL 171.756198 54.670488 \r\nL 171.801898 63.749643 \r\nL 171.844552 56.714962 \r\nL 171.850645 57.259348 \r\nL 171.865878 54.694683 \r\nL 171.920719 45.476408 \r\nL 171.881112 55.051559 \r\nL 171.999932 49.92223 \r\nL 172.006026 50.260959 \r\nL 172.012119 50.176277 \r\nL 172.08524 55.807651 \r\nL 172.124846 53.230889 \r\nL 172.127893 52.41431 \r\nL 172.201014 60.834152 \r\nL 172.341161 81.702294 \r\nL 172.344208 81.508735 \r\nL 172.438655 74.655516 \r\nL 172.459982 78.569049 \r\nL 172.493495 87.32762 \r\nL 172.542242 78.242417 \r\nL 172.569662 78.780754 \r\nL 172.618409 73.221965 \r\nL 172.688483 75.925751 \r\nL 172.697623 76.591112 \r\nL 172.712856 71.050468 \r\nL 172.721996 72.901382 \r\nL 172.731136 69.725795 \r\nL 172.813397 75.187805 \r\nL 172.831677 72.502165 \r\nL 172.84691 75.11522 \r\nL 172.920031 67.530103 \r\nL 172.926124 68.0261 \r\nL 172.980964 64.215396 \r\nL 173.023618 70.608911 \r\nL 173.029711 70.252035 \r\nL 173.057131 73.385281 \r\nL 173.102832 65.800165 \r\nL 173.133299 68.709607 \r\nL 173.279539 75.429754 \r\nL 173.175952 66.743768 \r\nL 173.313053 73.125185 \r\nL 173.319146 71.050468 \r\nL 173.340473 77.014523 \r\nL 173.419687 73.427622 \r\nL 173.504994 82.748726 \r\nL 173.535461 79.216263 \r\nL 173.541554 77.782713 \r\nL 173.623814 86.837672 \r\nL 173.626861 87.031232 \r\nL 173.648188 81.914 \r\nL 173.666468 85.089587 \r\nL 173.742635 75.907604 \r\nL 173.782242 78.653731 \r\nL 173.785289 78.629536 \r\nL 173.806615 76.754428 \r\nL 173.864502 88.870048 \r\nL 173.873643 87.248986 \r\nL 174.044257 109.780532 \r\nL 174.217918 83.220527 \r\nL 174.227058 84.273008 \r\nL 174.418999 58.378364 \r\nL 174.434232 59.152603 \r\nL 174.559146 70.046378 \r\nL 174.568286 69.03019 \r\nL 174.650547 57.876319 \r\nL 174.6932 62.666919 \r\nL 174.818114 55.166485 \r\nL 174.726714 65.146901 \r\nL 174.824208 55.783456 \r\nL 174.970448 68.576535 \r\nL 174.842488 55.099949 \r\nL 175.007009 65.304168 \r\nL 175.013102 64.681148 \r\nL 175.046615 67.796248 \r\nL 175.052709 67.20952 \r\nL 175.092316 74.165568 \r\nL 175.165436 68.165221 \r\nL 175.265977 59.539722 \r\nL 175.305584 66.671183 \r\nL 175.357377 68.891069 \r\nL 175.396984 64.269834 \r\nL 175.412217 65.110609 \r\nL 175.457918 61.65678 \r\nL 175.491431 71.746073 \r\nL 175.494478 70.869006 \r\nL 175.540178 74.401469 \r\nL 175.591972 67.814394 \r\nL 175.759539 75.375315 \r\nL 175.619392 65.745726 \r\nL 175.771726 74.377274 \r\nL 175.844846 61.517659 \r\nL 175.899687 63.247598 \r\nL 175.930154 69.344725 \r\nL 175.90578 62.691114 \r\nL 176.024601 68.165221 \r\nL 176.158655 54.634196 \r\nL 176.161701 54.3741 \r\nL 176.195215 60.513568 \r\nL 176.198262 60.180888 \r\nL 176.210448 62.679016 \r\nL 176.253102 52.178409 \r\nL 176.292709 52.420358 \r\nL 176.332316 48.887896 \r\nL 176.365829 57.622272 \r\nL 176.46637 70.391156 \r\nL 176.487697 66.598598 \r\nL 176.53949 59.158651 \r\nL 176.603471 64.245639 \r\nL 176.661357 70.766178 \r\nL 176.722291 67.651078 \r\nL 176.740571 65.062219 \r\nL 176.825878 69.036239 \r\nL 176.862439 74.437761 \r\nL 176.935559 68.594681 \r\nL 177.060473 60.26557 \r\nL 177.09094 61.687023 \r\nL 177.20062 66.937327 \r\nL 177.170154 60.332106 \r\nL 177.206714 65.370704 \r\nL 177.212807 64.663002 \r\nL 177.249367 71.510172 \r\nL 177.252414 70.748032 \r\nL 177.307254 78.284758 \r\nL 177.365141 73.760303 \r\nL 177.447402 68.897118 \r\nL 177.432168 73.832888 \r\nL 177.477869 71.153297 \r\nL 177.480915 71.885194 \r\nL 177.560129 65.933237 \r\nL 177.566222 66.423185 \r\nL 177.572316 65.158999 \r\nL 177.645436 72.695725 \r\nL 177.657623 72.514263 \r\nL 177.791677 82.754775 \r\nL 177.80691 79.954209 \r\nL 177.82519 78.333148 \r\nL 177.876984 84.720614 \r\nL 177.880031 83.468526 \r\nL 177.989711 88.62205 \r\nL 177.931824 79.083191 \r\nL 177.995805 86.904208 \r\nL 177.998851 87.351815 \r\nL 178.047598 78.89568 \r\nL 178.050645 79.766699 \r\nL 178.193839 59.001384 \r\nL 178.218213 61.953168 \r\nL 178.227353 63.543986 \r\nL 178.279146 54.083761 \r\nL 178.3218 60.229278 \r\nL 178.34008 57.688808 \r\nL 178.410154 63.416962 \r\nL 178.428434 61.517659 \r\nL 178.565534 73.058649 \r\nL 178.608188 69.084629 \r\nL 178.641701 75.732191 \r\nL 178.678262 71.794463 \r\nL 178.690448 74.716003 \r\nL 178.730055 66.259869 \r\nL 178.851923 59.576014 \r\nL 178.967697 66.229625 \r\nL 178.897623 57.876319 \r\nL 178.976837 66.15704 \r\nL 178.99207 64.638807 \r\nL 179.01035 70.51818 \r\nL 179.07433 82.192242 \r\nL 179.141357 80.111477 \r\nL 179.232758 89.759212 \r\nL 179.302832 88.162346 \r\nL 179.330252 83.619744 \r\nL 179.397279 91.77949 \r\nL 179.409466 89.632189 \r\nL 179.491726 90.364086 \r\nL 179.424699 86.12997 \r\nL 179.510006 88.440588 \r\nL 179.647107 80.165915 \r\nL 179.668434 81.708343 \r\nL 179.674527 78.266612 \r\nL 179.720227 71.498075 \r\nL 179.787254 76.905646 \r\nL 179.793348 77.226229 \r\nL 179.799441 76.687891 \r\nL 179.802488 77.214132 \r\nL 179.826861 74.020398 \r\nL 179.875608 82.869701 \r\nL 179.903028 79.343287 \r\nL 179.906075 79.361433 \r\nL 179.909122 78.683975 \r\nL 179.930448 86.819526 \r\nL 179.982242 85.990849 \r\nL 180.024896 89.323703 \r\nL 180.082783 81.829318 \r\nL 180.098016 80.734496 \r\nL 180.128483 86.32353 \r\nL 180.131529 87.720788 \r\nL 180.216837 76.210041 \r\nL 180.329564 66.92523 \r\nL 180.335657 67.487762 \r\nL 180.356984 69.731844 \r\nL 180.411824 61.360392 \r\nL 180.466665 53.472839 \r\nL 180.417918 62.213264 \r\nL 180.518458 61.003516 \r\nL 180.548925 68.322488 \r\nL 180.640326 63.973446 \r\nL 180.661652 58.100122 \r\nL 180.728679 67.530103 \r\nL 180.737819 66.20543 \r\nL 180.746959 68.927362 \r\nL 180.823127 58.771532 \r\nL 180.948041 45.379628 \r\nL 180.957181 47.647905 \r\nL 180.972414 49.281064 \r\nL 181.030301 31.606654 \r\nL 181.036394 33.076497 \r\nL 181.076001 26.822103 \r\nL 181.118655 36.965835 \r\nL 181.334969 54.942682 \r\nL 181.347156 52.777234 \r\nL 181.371529 49.414136 \r\nL 181.441603 54.646294 \r\nL 181.548237 67.554298 \r\nL 181.569564 66.405038 \r\nL 181.584797 63.416962 \r\nL 181.657918 74.758344 \r\nL 181.685338 80.885715 \r\nL 181.740178 66.592549 \r\nL 181.813299 48.379802 \r\nL 181.865092 52.081629 \r\nL 181.892512 56.303647 \r\nL 181.959539 46.250646 \r\nL 181.965633 48.19834 \r\nL 181.980866 43.970273 \r\nL 182.057033 58.154561 \r\nL 182.06008 57.598077 \r\nL 182.136247 64.560174 \r\nL 182.090547 56.497207 \r\nL 182.166714 57.005301 \r\nL 182.175854 54.51927 \r\nL 182.212414 59.8845 \r\nL 182.288581 71.485978 \r\nL 182.343421 65.624751 \r\nL 182.370842 59.073969 \r\nL 182.443962 67.342593 \r\nL 182.480522 73.633279 \r\nL 182.547549 64.856562 \r\nL 182.578016 66.078407 \r\nL 182.63895 60.918834 \r\nL 182.687697 61.729365 \r\nL 182.760817 50.932369 \r\nL 182.763864 52.136068 \r\nL 182.846124 40.976148 \r\nL 182.849171 41.665704 \r\nL 182.916198 35.532284 \r\nL 182.937525 36.766227 \r\nL 183.220866 63.882715 \r\nL 183.248286 59.902646 \r\nL 183.36406 49.450428 \r\nL 183.306173 63.13872 \r\nL 183.379294 52.692551 \r\nL 183.504208 63.495596 \r\nL 183.568188 67.699468 \r\nL 183.607795 61.777755 \r\nL 183.610842 60.876493 \r\nL 183.668729 72.508214 \r\nL 183.693102 68.848728 \r\nL 183.802783 79.385628 \r\nL 183.811923 75.798727 \r\nL 183.814969 75.006342 \r\nL 183.863716 91.223007 \r\nL 183.866763 91.120178 \r\nL 183.87895 94.017523 \r\nL 183.91551 95.729316 \r\nL 183.949023 91.102032 \r\nL 183.985584 93.182797 \r\nL 184.113544 79.500554 \r\nL 184.064797 93.914695 \r\nL 184.131824 80.571181 \r\nL 184.134871 80.825228 \r\nL 184.168385 75.272487 \r\nL 184.171431 75.363218 \r\nL 184.174478 74.691808 \r\nL 184.220178 87.775226 \r\nL 184.323765 101.687322 \r\nL 184.348139 98.929098 \r\nL 184.369466 94.144547 \r\nL 184.424306 107.403378 \r\nL 184.445633 104.052378 \r\nL 184.448679 104.512082 \r\nL 184.479146 93.225139 \r\nL 184.482193 93.588063 \r\nL 184.537033 70.85086 \r\nL 184.54008 71.032322 \r\nL 184.643667 60.519617 \r\nL 184.661947 62.055996 \r\nL 184.805141 74.957953 \r\nL 184.689367 59.231236 \r\nL 184.817328 70.935542 \r\nL 184.820375 70.560521 \r\nL 184.838655 79.772747 \r\nL 184.844748 79.373531 \r\nL 184.957475 83.281015 \r\nL 184.884355 77.17179 \r\nL 184.960522 82.954383 \r\nL 185.054969 90.82379 \r\nL 184.972709 81.454296 \r\nL 185.076296 85.367829 \r\nL 185.10981 76.494332 \r\nL 185.185977 82.664044 \r\nL 185.280424 87.878055 \r\nL 185.20121 80.571181 \r\nL 185.301751 87.27923 \r\nL 185.359638 80.964349 \r\nL 185.399244 88.62205 \r\nL 185.402291 87.103817 \r\nL 185.466271 83.891937 \r\nL 185.518065 91.452859 \r\nL 185.618606 76.609258 \r\nL 185.655166 81.236542 \r\nL 185.661259 81.907951 \r\nL 185.685633 74.649467 \r\nL 185.694773 75.078927 \r\nL 185.804453 58.940897 \r\nL 185.82578 60.156693 \r\nL 185.847107 61.372489 \r\nL 185.895854 48.446338 \r\nL 185.8989 48.930237 \r\nL 185.920227 50.914223 \r\nL 185.984208 44.339246 \r\nL 185.990301 45.591334 \r\nL 186.054281 38.417532 \r\nL 186.014674 47.242639 \r\nL 186.106075 42.554868 \r\nL 186.170055 33.711615 \r\nL 186.224896 38.804651 \r\nL 186.294969 44.139637 \r\nL 186.273643 37.746122 \r\nL 186.337623 40.649516 \r\nL 186.34067 39.070796 \r\nL 186.42293 50.206521 \r\nL 186.425977 49.837548 \r\nL 186.556984 85.948508 \r\nL 186.581357 83.982668 \r\nL 186.630104 87.109865 \r\nL 186.663618 81.653905 \r\nL 186.672758 82.131755 \r\nL 186.910399 37.032371 \r\nL 186.931726 40.976148 \r\nL 187.041407 53.974884 \r\nL 187.053593 48.748775 \r\nL 187.059687 46.462352 \r\nL 187.12976 55.777407 \r\nL 187.154134 53.097817 \r\nL 187.218114 64.439199 \r\nL 187.272955 58.329974 \r\nL 187.282095 56.085893 \r\nL 187.324748 60.967224 \r\nL 187.358262 60.386545 \r\nL 187.373495 63.193159 \r\nL 187.446615 52.626015 \r\nL 187.455756 53.527277 \r\nL 187.531923 46.909959 \r\nL 187.556296 55.704823 \r\nL 187.559343 55.595945 \r\nL 187.656837 64.366614 \r\nL 187.565436 54.791463 \r\nL 187.687303 60.156693 \r\nL 187.71777 54.579757 \r\nL 187.775657 62.110435 \r\nL 187.800031 57.785588 \r\nL 187.934085 72.913479 \r\nL 187.973692 66.229625 \r\nL 188.058999 67.439372 \r\nL 188.177819 77.601251 \r\nL 188.083372 67.185325 \r\nL 188.180866 77.280668 \r\nL 188.183913 77.480276 \r\nL 188.199146 72.852992 \r\nL 188.238753 63.610522 \r\nL 188.30578 74.074837 \r\nL 188.311873 74.909563 \r\nL 188.317967 70.173402 \r\nL 188.34234 71.455734 \r\nL 188.464208 64.469443 \r\nL 188.394134 75.484193 \r\nL 188.467254 65.648946 \r\nL 188.598262 74.607126 \r\nL 188.488581 60.501471 \r\nL 188.607402 72.14529 \r\nL 188.616542 70.070573 \r\nL 188.662242 76.93589 \r\nL 188.704896 75.810825 \r\nL 188.951677 116.307119 \r\nL 188.753643 69.090678 \r\nL 188.960817 112.448025 \r\nL 188.96691 111.165693 \r\nL 188.997377 120.801331 \r\nL 189.052217 116.180096 \r\nL 189.073544 121.823567 \r\nL 189.149711 110.433795 \r\nL 189.152758 110.645501 \r\nL 189.183225 106.43558 \r\nL 189.311186 84.557298 \r\nL 189.332512 84.593591 \r\nL 189.338606 84.641981 \r\nL 189.369072 76.978231 \r\nL 189.493986 56.454866 \r\nL 189.506173 59.811915 \r\nL 189.51836 61.662829 \r\nL 189.58234 50.515006 \r\nL 189.597574 48.065268 \r\nL 189.637181 53.890201 \r\nL 189.673741 52.480846 \r\nL 189.798655 61.995509 \r\nL 189.701161 49.716573 \r\nL 189.801701 61.197076 \r\nL 189.847402 49.87384 \r\nL 189.929662 51.863874 \r\nL 190.045436 58.487242 \r\nL 190.021063 51.283196 \r\nL 190.048483 58.11222 \r\nL 190.11551 46.347426 \r\nL 190.066763 59.721184 \r\nL 190.19777 48.57941 \r\nL 190.307451 56.908521 \r\nL 190.20691 47.442248 \r\nL 190.319638 52.541333 \r\nL 190.411038 39.929716 \r\nL 190.450645 42.700038 \r\nL 190.462832 40.347079 \r\nL 190.517672 45.839332 \r\nL 190.535952 45.186069 \r\nL 190.718753 67.409129 \r\nL 190.7218 67.330495 \r\nL 190.746173 64.300078 \r\nL 190.797967 72.102949 \r\nL 190.828434 68.12288 \r\nL 190.843667 72.556604 \r\nL 190.907647 62.818137 \r\nL 191.078262 35.247994 \r\nL 191.111775 39.542597 \r\nL 191.148335 29.308134 \r\nL 191.178802 32.586549 \r\nL 191.184896 30.644905 \r\nL 191.233643 44.309002 \r\nL 191.245829 41.085025 \r\nL 191.37379 57.289592 \r\nL 191.303716 36.31862 \r\nL 191.376837 55.8137 \r\nL 191.453004 68.715656 \r\nL 191.413397 53.986981 \r\nL 191.510891 60.041767 \r\nL 191.513937 57.555736 \r\nL 191.611431 66.332454 \r\nL 191.614478 65.286022 \r\nL 191.617525 66.265917 \r\nL 191.657131 54.301516 \r\nL 191.705878 59.315919 \r\nL 191.757672 48.276973 \r\nL 191.815559 58.73524 \r\nL 191.821652 59.824012 \r\nL 191.876493 53.327669 \r\nL 191.910006 55.493117 \r\nL 191.964846 48.34351 \r\nL 192.01664 56.013308 \r\nL 192.0989 60.719226 \r\nL 192.126321 55.759261 \r\nL 192.162881 50.097643 \r\nL 192.214674 56.612133 \r\nL 192.229908 56.509305 \r\nL 192.290842 66.991766 \r\nL 192.342635 58.190853 \r\nL 192.345682 58.06383 \r\nL 192.354822 61.826144 \r\nL 192.467549 70.17945 \r\nL 192.427942 60.586153 \r\nL 192.479736 67.493811 \r\nL 192.592463 57.876319 \r\nL 192.63207 59.043725 \r\nL 192.653397 64.469443 \r\nL 192.708237 55.408434 \r\nL 192.741751 59.672794 \r\nL 192.860571 50.49686 \r\nL 192.872758 51.615876 \r\nL 192.942832 55.317703 \r\nL 192.970252 46.982544 \r\nL 193.046419 40.673711 \r\nL 192.985485 51.029149 \r\nL 193.076886 46.52284 \r\nL 193.207893 70.953689 \r\nL 193.217033 70.512131 \r\nL 193.244453 67.669224 \r\nL 193.277967 79.343287 \r\nL 193.28406 78.32105 \r\nL 193.366321 94.150595 \r\nL 193.427254 83.153991 \r\nL 193.466861 83.214479 \r\nL 193.646615 56.926667 \r\nL 193.652709 60.199034 \r\nL 193.738016 46.843423 \r\nL 193.741063 46.958349 \r\nL 193.838557 27.965314 \r\nL 193.887303 38.127193 \r\nL 193.89035 40.498298 \r\nL 193.963471 32.640988 \r\nL 193.996984 38.405435 \r\nL 194.097525 34.637071 \r\nL 194.067058 41.568924 \r\nL 194.109711 36.36701 \r\nL 194.182832 30.439248 \r\nL 194.155412 39.681718 \r\nL 194.228532 32.326454 \r\nL 194.447893 66.332454 \r\nL 194.240719 32.193382 \r\nL 194.45094 64.390809 \r\nL 194.511873 55.801602 \r\nL 194.46922 65.594508 \r\nL 194.56976 57.924709 \r\nL 194.615461 63.568181 \r\nL 194.673348 56.630279 \r\nL 194.676394 58.281585 \r\nL 194.709908 48.597556 \r\nL 194.792168 54.216833 \r\nL 194.868335 61.493464 \r\nL 194.904896 56.382281 \r\nL 194.917082 54.198687 \r\nL 194.996296 65.219486 \r\nL 195.014576 69.616918 \r\nL 195.07551 54.543465 \r\nL 195.078557 55.027364 \r\nL 195.151677 42.482283 \r\nL 195.206517 50.460567 \r\nL 195.212611 52.898209 \r\nL 195.267451 45.70626 \r\nL 195.294871 46.891813 \r\nL 195.307058 42.917792 \r\nL 195.392365 53.406302 \r\nL 195.416738 57.561785 \r\nL 195.492905 48.440289 \r\nL 195.623913 34.872972 \r\nL 195.6361 38.175583 \r\nL 195.651333 37.492075 \r\nL 195.952955 96.322092 \r\nL 196.071775 66.755865 \r\nL 196.083962 67.49986 \r\nL 196.193643 55.372142 \r\nL 196.31551 70.500033 \r\nL 196.318557 69.514089 \r\nL 196.373397 66.471574 \r\nL 196.34293 72.810651 \r\nL 196.42519 70.112914 \r\nL 196.537918 82.815262 \r\nL 196.547058 81.182103 \r\nL 196.656738 62.606432 \r\nL 196.559244 82.228535 \r\nL 196.681112 65.473533 \r\nL 196.687205 65.67919 \r\nL 196.702439 60.398642 \r\nL 196.851726 41.919751 \r\nL 196.93094 54.985023 \r\nL 196.973593 47.908 \r\nL 196.979687 44.151735 \r\nL 197.019294 55.124144 \r\nL 197.074134 53.539375 \r\nL 197.192955 63.622619 \r\nL 197.128974 51.863874 \r\nL 197.202095 62.261653 \r\nL 197.223421 60.205083 \r\nL 197.247795 67.620835 \r\nL 197.253888 66.44738 \r\nL 197.342242 84.678273 \r\nL 197.384896 81.321224 \r\nL 197.497623 62.352385 \r\nL 197.515903 65.999773 \r\nL 197.52809 66.39899 \r\nL 197.534183 63.610522 \r\nL 197.53723 63.640766 \r\nL 197.640817 52.396163 \r\nL 197.659097 57.555736 \r\nL 197.66519 55.601994 \r\nL 197.799244 67.439372 \r\nL 197.899785 79.319092 \r\nL 197.924158 76.421747 \r\nL 197.927205 74.516395 \r\nL 198.009466 89.493068 \r\nL 198.015559 88.458734 \r\nL 198.088679 100.483623 \r\nL 198.140473 98.451247 \r\nL 198.146566 96.303946 \r\nL 198.222733 110.167651 \r\nL 198.231873 109.508339 \r\nL 198.24406 110.778573 \r\nL 198.27148 106.665432 \r\nL 198.338507 109.671655 \r\nL 198.524355 96.231361 \r\nL 198.417721 111.159644 \r\nL 198.533495 98.463345 \r\nL 198.536542 100.429184 \r\nL 198.618802 89.753163 \r\nL 198.630989 89.995113 \r\nL 198.722389 74.558736 \r\nL 198.78637 79.827186 \r\nL 198.789416 80.867569 \r\nL 198.856443 67.536152 \r\nL 198.862537 68.419268 \r\nL 198.871677 68.860826 \r\nL 198.883864 62.352385 \r\nL 198.935657 63.38067 \r\nL 199.057525 54.077712 \r\nL 199.005731 65.842506 \r\nL 199.060571 56.938765 \r\nL 199.084945 55.831846 \r\nL 199.115412 67.584542 \r\nL 199.188532 73.500207 \r\nL 199.136738 64.602515 \r\nL 199.234232 70.869006 \r\nL 199.39266 86.571528 \r\nL 199.246419 69.907257 \r\nL 199.4018 83.196332 \r\nL 199.48406 71.098858 \r\nL 199.532807 75.357169 \r\nL 199.910596 50.756956 \r\nL 199.548041 77.431886 \r\nL 199.928876 54.845902 \r\nL 200.05379 66.25382 \r\nL 199.956296 54.362003 \r\nL 200.056837 65.382802 \r\nL 200.133004 60.93698 \r\nL 200.163471 66.913132 \r\nL 200.166517 65.473533 \r\nL 200.196984 67.959564 \r\nL 200.181751 62.521749 \r\nL 200.276198 65.177145 \r\nL 200.358458 53.823665 \r\nL 200.388925 62.969356 \r\nL 200.391972 64.082323 \r\nL 200.474232 54.156346 \r\nL 200.477279 54.071664 \r\nL 200.504699 55.880236 \r\nL 200.611333 57.827929 \r\nL 200.556493 49.976669 \r\nL 200.620473 57.809783 \r\nL 200.711873 52.117921 \r\nL 200.657033 60.646641 \r\nL 200.7332 56.303647 \r\nL 200.827647 61.36644 \r\nL 200.797181 53.853909 \r\nL 200.852021 59.001384 \r\nL 200.879441 57.029496 \r\nL 200.940375 65.999773 \r\nL 200.946468 66.804255 \r\nL 200.967795 61.46322 \r\nL 200.979982 61.614439 \r\nL 200.983028 59.569966 \r\nL 201.083569 66.338502 \r\nL 201.132316 63.707302 \r\nL 201.159736 70.088719 \r\nL 201.190203 66.616744 \r\nL 201.196296 66.126796 \r\nL 201.199343 67.118789 \r\nL 201.309023 70.118963 \r\nL 201.24809 63.126623 \r\nL 201.31207 67.868833 \r\nL 201.315117 67.893028 \r\nL 201.324257 64.856562 \r\nL 201.391284 78.569049 \r\nL 201.397377 77.831103 \r\nL 201.400424 79.893722 \r\nL 201.494871 70.354864 \r\nL 201.586271 64.511784 \r\nL 201.564945 71.957779 \r\nL 201.610645 68.534194 \r\nL 201.613692 68.316439 \r\nL 201.628925 74.280494 \r\nL 201.729466 73.778449 \r\nL 201.756886 81.96239 \r\nL 201.762979 78.296855 \r\nL 201.830006 86.148116 \r\nL 201.869613 78.89568 \r\nL 202.192561 42.149603 \r\nL 201.89094 85.857777 \r\nL 202.262635 48.748775 \r\nL 202.314429 56.81779 \r\nL 202.378409 52.087678 \r\nL 202.652611 73.028405 \r\nL 202.421063 51.083587 \r\nL 202.734871 68.21966 \r\nL 202.871972 53.745032 \r\nL 202.780571 71.691635 \r\nL 202.884158 56.255258 \r\nL 202.999932 61.820096 \r\nL 202.932905 52.257042 \r\nL 203.002979 61.275709 \r\nL 203.027353 58.747337 \r\nL 203.073053 69.139068 \r\nL 203.088286 66.985717 \r\nL 203.091333 67.02201 \r\nL 203.20406 73.578841 \r\nL 203.210154 73.016308 \r\nL 203.414281 51.803387 \r\nL 203.237574 73.076795 \r\nL 203.438655 54.319662 \r\nL 203.490448 57.791637 \r\nL 203.453888 50.000863 \r\nL 203.536149 53.206694 \r\nL 203.539195 52.6986 \r\nL 203.590989 62.340287 \r\nL 203.639736 62.836284 \r\nL 203.645829 59.533673 \r\nL 203.688483 57.138373 \r\nL 203.71895 63.646814 \r\nL 203.749416 60.307911 \r\nL 203.758557 63.640766 \r\nL 203.84691 56.001211 \r\nL 203.853004 56.624231 \r\nL 203.886517 50.883979 \r\nL 203.950498 59.703038 \r\nL 204.075412 73.457866 \r\nL 204.087598 72.653384 \r\nL 204.151579 76.095115 \r\nL 204.108925 69.858867 \r\nL 204.203372 73.512304 \r\nL 204.306959 67.699468 \r\nL 204.322193 69.495943 \r\nL 204.34352 72.344898 \r\nL 204.410547 63.634717 \r\nL 204.44406 55.789505 \r\nL 204.544601 57.719052 \r\nL 204.550694 58.069879 \r\nL 204.568974 54.132151 \r\nL 204.596394 54.416442 \r\nL 204.770055 38.719969 \r\nL 204.794429 41.399559 \r\nL 204.931529 55.481019 \r\nL 204.937623 55.130193 \r\nL 204.983323 49.480672 \r\nL 205.047303 55.136241 \r\nL 205.05035 53.636154 \r\nL 205.08691 56.134283 \r\nL 205.138704 47.889854 \r\nL 205.141751 48.089463 \r\nL 205.239244 41.260438 \r\nL 205.178311 51.398122 \r\nL 205.263618 43.994468 \r\nL 205.275805 47.14586 \r\nL 205.309318 41.369316 \r\nL 205.376345 46.190159 \r\nL 205.379392 44.351343 \r\nL 205.449466 58.118269 \r\nL 205.470792 55.989113 \r\nL 205.501259 64.796074 \r\nL 205.613986 73.524402 \r\nL 205.531726 64.735587 \r\nL 205.62008 71.788414 \r\nL 205.708434 72.102949 \r\nL 205.751087 62.418921 \r\nL 205.839441 48.863701 \r\nL 205.769367 62.927015 \r\nL 205.921701 55.366093 \r\nL 205.952168 57.773491 \r\nL 206.013102 50.273057 \r\nL 206.025289 52.039288 \r\nL 206.31777 73.699815 \r\nL 206.046615 51.634022 \r\nL 206.329957 72.248118 \r\nL 206.521898 50.944466 \r\nL 206.384797 72.973967 \r\nL 206.537131 53.158304 \r\nL 206.634625 66.834499 \r\nL 206.662045 62.884673 \r\nL 206.680326 58.323926 \r\nL 206.783913 60.072011 \r\nL 206.826566 61.318051 \r\nL 206.857033 54.452734 \r\nL 206.9332 47.369663 \r\nL 206.96062 55.66853 \r\nL 206.963667 54.017225 \r\nL 207.082488 64.294029 \r\nL 207.088581 63.38067 \r\nL 207.103814 62.195117 \r\nL 207.170842 68.35878 \r\nL 207.179982 67.100643 \r\nL 207.198262 70.167353 \r\nL 207.210448 69.22375 \r\nL 207.341456 84.611737 \r\nL 207.344502 84.26091 \r\nL 207.42067 92.4509 \r\nL 207.374969 83.849596 \r\nL 207.45723 84.902076 \r\nL 207.472463 87.533277 \r\nL 207.53035 79.173922 \r\nL 207.633937 69.477797 \r\nL 207.670498 71.546465 \r\nL 207.679638 73.094942 \r\nL 207.725338 63.695204 \r\nL 207.764945 64.360565 \r\nL 207.798458 59.878451 \r\nL 207.865485 67.49986 \r\nL 208.093986 80.323182 \r\nL 207.880719 65.951383 \r\nL 208.133593 77.450032 \r\nL 208.243274 70.548423 \r\nL 208.2189 78.381538 \r\nL 208.252414 71.546465 \r\nL 208.301161 73.796595 \r\nL 208.279834 68.231757 \r\nL 208.352955 69.459651 \r\nL 208.386468 68.014002 \r\nL 208.444355 71.994071 \r\nL 208.462635 69.55643 \r\nL 208.465682 70.46979 \r\nL 208.526615 62.878625 \r\nL 208.554036 65.29812 \r\nL 208.590596 65.352558 \r\nL 208.675903 57.180714 \r\nL 208.745977 61.596292 \r\nL 208.727697 56.067747 \r\nL 208.785584 57.235153 \r\nL 208.931824 39.300648 \r\nL 208.947058 40.697906 \r\nL 208.959244 43.153693 \r\nL 208.968385 46.674058 \r\nL 209.047598 34.346732 \r\nL 209.056738 35.925452 \r\nL 209.084158 33.282154 \r\nL 209.120719 44.865486 \r\nL 209.160326 36.693642 \r\nL 209.227353 44.442074 \r\nL 209.181652 36.578716 \r\nL 209.273053 37.975974 \r\nL 209.291333 36.276279 \r\nL 209.3218 42.941987 \r\nL 209.379687 38.913528 \r\nL 209.388827 40.776539 \r\nL 209.425387 24.336072 \r\nL 209.455854 29.241598 \r\nL 209.568581 23.168666 \r\nL 209.574674 24.686899 \r\nL 209.599048 27.475367 \r\nL 209.638655 18.384115 \r\nL 209.641701 17.083636 \r\nL 209.714822 32.882938 \r\nL 209.720915 32.846645 \r\nL 209.931136 53.926494 \r\nL 209.739195 32.054261 \r\nL 209.943323 52.976842 \r\nL 209.970743 50.133936 \r\nL 209.952463 54.489026 \r\nL 209.97379 50.502909 \r\nL 210.086517 38.417532 \r\nL 210.098704 40.413615 \r\nL 210.101751 40.226104 \r\nL 210.138311 44.635634 \r\nL 210.165731 46.752692 \r\nL 210.226665 41.87741 \r\nL 210.251038 45.37358 \r\nL 210.257131 43.879542 \r\nL 210.266271 46.413962 \r\nL 210.360719 66.574403 \r\nL 210.406419 64.638807 \r\nL 210.470399 56.606084 \r\nL 210.427746 65.322314 \r\nL 210.5161 64.402906 \r\nL 210.519146 65.812262 \r\nL 210.59836 54.458783 \r\nL 210.6075 55.529409 \r\nL 210.641014 61.057955 \r\nL 210.738507 63.731497 \r\nL 210.665387 56.81779 \r\nL 210.753741 62.618529 \r\nL 210.823814 57.174666 \r\nL 210.775068 65.400948 \r\nL 210.848188 63.102428 \r\nL 210.887795 70.675447 \r\nL 210.948729 60.785762 \r\nL 210.967009 58.420705 \r\nL 210.991382 61.184978 \r\nL 211.003569 59.26148 \r\nL 211.122389 71.637196 \r\nL 211.192463 60.229278 \r\nL 211.253397 66.30221 \r\nL 211.27777 69.677405 \r\nL 211.323471 60.803908 \r\nL 211.411824 42.681892 \r\nL 211.466665 47.103518 \r\nL 211.506271 50.502909 \r\nL 211.542832 43.813005 \r\nL 211.573299 45.101386 \r\nL 211.582439 43.413789 \r\nL 211.622045 52.855867 \r\nL 211.634232 52.632064 \r\nL 211.716493 70.814568 \r\nL 211.762193 66.749816 \r\nL 211.868827 75.393462 \r\nL 211.77438 64.009739 \r\nL 211.908434 68.921313 \r\nL 212.002881 62.243507 \r\nL 212.033348 64.082323 \r\nL 212.054674 68.69751 \r\nL 212.100375 60.682933 \r\nL 212.143028 64.886805 \r\nL 212.164355 63.737545 \r\nL 212.222242 70.560521 \r\nL 212.225289 70.542375 \r\nL 212.307549 76.554819 \r\nL 212.249662 70.203645 \r\nL 212.338016 71.213784 \r\nL 212.353249 69.840721 \r\nL 212.39895 81.303078 \r\nL 212.42637 76.827012 \r\nL 212.539097 84.545201 \r\nL 212.557377 82.73058 \r\nL 212.627451 72.447727 \r\nL 212.563471 83.244722 \r\nL 212.685338 75.145463 \r\nL 212.697525 71.752122 \r\nL 212.779785 77.195985 \r\nL 212.904699 89.686627 \r\nL 212.791972 76.845159 \r\nL 212.910792 89.456775 \r\nL 212.913839 87.992981 \r\nL 212.977819 103.054336 \r\nL 212.993053 101.98371 \r\nL 213.002193 105.116956 \r\nL 213.090547 94.459081 \r\nL 213.093593 95.021613 \r\nL 213.102733 95.910778 \r\nL 213.121014 92.112171 \r\nL 213.264208 67.064351 \r\nL 213.267254 67.772053 \r\nL 213.370842 58.209 \r\nL 213.401308 61.172881 \r\nL 213.410448 60.404691 \r\nL 213.547549 76.615307 \r\nL 213.550596 76.566917 \r\nL 213.559736 77.619397 \r\nL 213.596296 81.115567 \r\nL 213.623716 75.816873 \r\nL 213.672463 78.442025 \r\nL 213.73949 74.008301 \r\nL 213.69379 79.524749 \r\nL 213.79433 74.625272 \r\nL 213.797377 76.488283 \r\nL 213.867451 67.481714 \r\nL 213.894871 70.699642 \r\nL 213.900964 69.247945 \r\nL 213.931431 74.002252 \r\nL 214.004552 71.026274 \r\nL 214.086812 61.596292 \r\nL 214.022832 73.221965 \r\nL 214.117279 69.768136 \r\nL 214.123372 72.550555 \r\nL 214.193446 59.600209 \r\nL 214.214773 63.156867 \r\nL 214.38234 88.077663 \r\nL 214.226959 62.75765 \r\nL 214.4189 86.238847 \r\nL 214.428041 85.392024 \r\nL 214.467647 94.120352 \r\nL 214.473741 93.436844 \r\nL 214.525534 103.743892 \r\nL 214.583421 94.011474 \r\nL 214.732709 80.522791 \r\nL 214.738802 80.885715 \r\nL 214.741849 82.343461 \r\nL 214.821063 67.590591 \r\nL 214.824109 68.177318 \r\nL 214.885043 58.78363 \r\nL 214.891136 61.578146 \r\nL 215.022144 48.222535 \r\nL 215.076984 36.869055 \r\nL 215.037377 49.244771 \r\nL 215.147058 44.962265 \r\nL 215.153151 46.976495 \r\nL 215.214085 35.393163 \r\nL 215.238458 37.546514 \r\nL 215.314625 27.541903 \r\nL 215.354232 32.798255 \r\nL 215.390792 36.65735 \r\nL 215.448679 26.489422 \r\nL 215.457819 25.170798 \r\nL 215.470006 29.671058 \r\nL 215.930055 103.048288 \r\nL 215.479146 29.489596 \r\nL 215.933102 101.336495 \r\nL 215.957475 97.501596 \r\nL 216.039736 102.836582 \r\nL 216.042783 103.683405 \r\nL 216.064109 95.481317 \r\nL 216.125043 95.862388 \r\nL 216.225584 83.958473 \r\nL 216.149416 98.348419 \r\nL 216.259097 86.498943 \r\nL 216.26519 84.799248 \r\nL 216.329171 90.212867 \r\nL 216.350498 89.795505 \r\nL 216.368778 95.190978 \r\nL 216.420571 88.247028 \r\nL 216.469318 92.335974 \r\nL 216.515018 90.382232 \r\nL 216.551579 95.100247 \r\nL 216.554625 94.713128 \r\nL 216.572905 99.06217 \r\nL 216.606419 92.777532 \r\nL 216.664306 94.096157 \r\nL 216.828827 104.590715 \r\nL 216.859294 99.999724 \r\nL 216.874527 95.184929 \r\nL 216.908041 101.778053 \r\nL 216.978114 98.185103 \r\nL 216.999441 100.290063 \r\nL 217.054281 94.07801 \r\nL 217.069515 94.198985 \r\nL 217.218802 77.740372 \r\nL 217.255362 79.936063 \r\nL 217.276689 74.552687 \r\nL 217.298016 74.697857 \r\nL 217.334576 72.072705 \r\nL 217.346763 76.010433 \r\nL 217.40465 73.542548 \r\nL 217.529564 86.535235 \r\nL 217.593544 78.671877 \r\nL 217.651431 79.657821 \r\nL 217.660571 82.186193 \r\nL 217.730645 73.518353 \r\nL 217.742832 74.734149 \r\nL 217.870792 60.74342 \r\nL 217.876886 61.039809 \r\nL 217.968286 54.446685 \r\nL 218.041407 56.237111 \r\nL 218.196787 76.240285 \r\nL 218.202881 75.084976 \r\nL 218.312561 79.288848 \r\nL 218.263814 72.931626 \r\nL 218.324748 78.41783 \r\nL 218.339982 78.889632 \r\nL 218.364355 73.578841 \r\nL 218.367402 71.939633 \r\nL 218.397869 77.540763 \r\nL 218.470989 74.661564 \r\nL 218.501456 78.599292 \r\nL 218.605043 83.764914 \r\nL 218.614183 81.974488 \r\nL 218.650743 77.075011 \r\nL 218.723864 80.250598 \r\nL 218.763471 85.325488 \r\nL 218.815264 78.327099 \r\nL 218.833544 79.651773 \r\nL 218.860964 77.020572 \r\nL 218.921898 82.718482 \r\nL 218.937131 80.625619 \r\nL 218.964552 86.390066 \r\nL 219.037672 79.403774 \r\nL 219.043765 81.200249 \r\nL 219.068139 78.750511 \r\nL 219.138213 87.99903 \r\nL 219.235706 96.969307 \r\nL 219.159539 87.164304 \r\nL 219.272267 94.120352 \r\nL 219.512955 70.669398 \r\nL 219.308827 96.370482 \r\nL 219.543421 72.986064 \r\nL 219.586075 76.300772 \r\nL 219.643962 71.189589 \r\nL 219.650055 71.613001 \r\nL 219.659195 74.29864 \r\nL 219.714036 67.439372 \r\nL 219.717082 66.840547 \r\nL 219.805436 70.80247 \r\nL 219.95777 83.341502 \r\nL 219.969957 83.202381 \r\nL 220.305092 50.006912 \r\nL 219.98519 85.17427 \r\nL 220.332512 53.521228 \r\nL 220.384306 55.341898 \r\nL 220.414773 49.68028 \r\nL 220.433053 50.490811 \r\nL 220.457426 47.363614 \r\nL 220.487893 51.700559 \r\nL 220.588434 58.069879 \r\nL 220.524453 51.325537 \r\nL 220.612807 57.96705 \r\nL 220.640227 53.599862 \r\nL 220.713348 59.654648 \r\nL 220.716394 59.672794 \r\nL 220.832168 70.258084 \r\nL 220.859588 69.423358 \r\nL 220.862635 68.280147 \r\nL 220.944896 76.240285 \r\nL 220.957082 73.330842 \r\nL 221.085043 79.561042 \r\nL 221.039343 73.203819 \r\nL 221.094183 78.018614 \r\nL 221.155117 75.59307 \r\nL 221.200817 79.954209 \r\nL 221.313544 72.871138 \r\nL 221.222144 82.319266 \r\nL 221.325731 76.917743 \r\nL 221.423225 86.450553 \r\nL 221.453692 84.45447 \r\nL 221.456738 84.055253 \r\nL 221.484158 89.111997 \r\nL 221.542045 85.615827 \r\nL 221.648679 97.489498 \r\nL 221.663913 94.084059 \r\nL 221.73094 84.956515 \r\nL 221.697426 94.307862 \r\nL 221.79492 89.402337 \r\nL 221.834527 94.053816 \r\nL 221.889367 85.265001 \r\nL 221.898507 85.924313 \r\nL 221.950301 82.803165 \r\nL 221.980768 90.097941 \r\nL 222.032561 95.795852 \r\nL 222.038655 97.846374 \r\nL 222.117869 90.67862 \r\nL 222.133102 92.753337 \r\nL 222.148335 89.753163 \r\nL 222.184896 96.128532 \r\nL 222.251923 90.013259 \r\nL 222.254969 91.719003 \r\nL 222.343323 85.131928 \r\nL 222.35551 86.916306 \r\nL 222.486517 69.89516 \r\nL 222.37379 87.061475 \r\nL 222.492611 70.233889 \r\nL 222.574871 76.197944 \r\nL 222.614478 74.697857 \r\nL 222.617525 74.806734 \r\nL 222.623618 71.413393 \r\nL 222.629711 72.090851 \r\nL 222.638851 69.877013 \r\nL 222.693692 76.258431 \r\nL 222.736345 73.451817 \r\nL 222.858213 85.912215 \r\nL 222.861259 84.605688 \r\nL 222.992267 92.795678 \r\nL 222.99836 90.224965 \r\nL 223.056247 96.99955 \r\nL 223.07148 89.239021 \r\nL 223.083667 89.644286 \r\nL 223.205534 79.028753 \r\nL 223.111087 90.406427 \r\nL 223.217721 80.90991 \r\nL 223.266468 85.45856 \r\nL 223.299982 79.119484 \r\nL 223.339588 84.418177 \r\nL 223.351775 82.821311 \r\nL 223.391382 91.858124 \r\nL 223.424896 89.0999 \r\nL 223.510203 94.822005 \r\nL 223.534576 89.118046 \r\nL 223.561996 91.071788 \r\nL 223.59551 86.299335 \r\nL 223.598557 86.347724 \r\nL 223.683864 71.256126 \r\nL 223.726517 76.173749 \r\nL 223.814871 66.665134 \r\nL 223.936738 71.117005 \r\nL 224.18352 91.712954 \r\nL 224.186566 89.583799 \r\nL 224.235313 96.648724 \r\nL 224.290154 92.910604 \r\nL 224.2932 93.02553 \r\nL 224.31148 89.910431 \r\nL 224.317574 90.720961 \r\nL 224.369367 91.531492 \r\nL 224.442488 82.881798 \r\nL 224.509515 87.70869 \r\nL 224.561308 86.759039 \r\nL 224.564355 86.365871 \r\nL 224.616149 93.352162 \r\nL 224.637475 97.126574 \r\nL 224.680129 88.900292 \r\nL 224.865977 73.935716 \r\nL 224.87207 75.847117 \r\nL 224.90863 77.117352 \r\nL 224.95433 72.223923 \r\nL 224.963471 69.889111 \r\nL 225.009171 75.072879 \r\nL 225.036591 74.92166 \r\nL 225.149318 79.887673 \r\nL 225.158458 78.980363 \r\nL 225.213299 70.663349 \r\nL 225.265092 79.246507 \r\nL 225.3961 94.422788 \r\nL 225.41438 93.872353 \r\nL 225.5332 86.982842 \r\nL 225.49664 93.902597 \r\nL 225.536247 87.890152 \r\nL 225.54234 88.398246 \r\nL 225.575854 79.597334 \r\nL 225.706861 69.193506 \r\nL 225.655068 82.319266 \r\nL 225.719048 71.752122 \r\nL 225.874429 81.157908 \r\nL 225.764748 71.594855 \r\nL 225.920129 76.633453 \r\nL 225.956689 70.288328 \r\nL 226.008483 79.343287 \r\nL 226.02981 81.901903 \r\nL 226.109023 74.044593 \r\nL 226.145584 79.633626 \r\nL 226.19433 70.89925 \r\nL 226.203471 72.012218 \r\nL 226.328385 62.721358 \r\nL 226.334478 63.537937 \r\nL 226.553839 80.371572 \r\nL 226.605633 75.883409 \r\nL 226.608679 74.183714 \r\nL 226.642193 80.934105 \r\nL 226.715313 76.500381 \r\nL 226.821947 74.056691 \r\nL 226.779294 79.899771 \r\nL 226.824994 75.478144 \r\nL 226.828041 76.718135 \r\nL 226.907254 66.574403 \r\nL 226.919441 68.727753 \r\nL 226.956001 62.503603 \r\nL 227.019982 70.627057 \r\nL 227.147942 79.415872 \r\nL 227.026075 69.247945 \r\nL 227.160129 78.351294 \r\nL 227.190596 77.982321 \r\nL 227.202783 82.053121 \r\nL 227.233249 86.535235 \r\nL 227.281996 80.250598 \r\nL 227.312463 82.797116 \r\nL 227.31551 82.373704 \r\nL 227.376443 88.882145 \r\nL 227.40691 95.626487 \r\nL 227.568385 110.778573 \r\nL 227.620178 113.591236 \r\nL 227.687205 106.242021 \r\nL 227.93094 91.150422 \r\nL 227.943127 93.527575 \r\nL 227.97664 87.726837 \r\nL 228.034527 90.182624 \r\nL 228.061947 90.370135 \r\nL 228.162488 80.655863 \r\nL 228.165534 81.478491 \r\nL 228.223421 72.689676 \r\nL 228.269122 80.087282 \r\nL 228.360522 71.540416 \r\nL 228.299588 80.171964 \r\nL 228.387942 76.947987 \r\nL 228.430596 80.589327 \r\nL 228.406222 75.417657 \r\nL 228.497623 77.8432 \r\nL 228.57379 76.397552 \r\nL 228.534183 84.436324 \r\nL 228.607303 77.861346 \r\nL 228.659097 82.53702 \r\nL 228.701751 75.441852 \r\nL 228.738311 72.363044 \r\nL 228.793151 78.587195 \r\nL 228.805338 77.419789 \r\nL 228.820571 75.121268 \r\nL 228.857131 86.51104 \r\nL 228.975952 93.031579 \r\nL 228.884552 85.664217 \r\nL 228.978999 92.505339 \r\nL 228.994232 90.666523 \r\nL 229.015559 95.197027 \r\nL 229.042979 99.6368 \r\nL 229.097819 91.954904 \r\nL 229.119146 95.832144 \r\nL 229.247107 74.800685 \r\nL 229.268434 77.734323 \r\nL 229.283667 80.897812 \r\nL 229.350694 73.530451 \r\nL 229.375068 77.008474 \r\nL 229.472561 73.324794 \r\nL 229.402488 80.2385 \r\nL 229.490842 74.746247 \r\nL 229.521308 78.073052 \r\nL 229.582242 69.919355 \r\nL 229.664502 61.789852 \r\nL 229.606615 70.46979 \r\nL 229.719343 62.630626 \r\nL 229.725436 63.779887 \r\nL 229.774183 70.923445 \r\nL 229.844257 64.735587 \r\nL 229.893004 59.061872 \r\nL 229.862537 66.084455 \r\nL 229.950891 65.080365 \r\nL 229.969171 71.074663 \r\nL 230.066665 67.046205 \r\nL 230.109318 62.267702 \r\nL 230.148925 67.530103 \r\nL 230.170252 67.191374 \r\nL 230.295166 80.371572 \r\nL 230.301259 77.927882 \r\nL 230.307353 80.153818 \r\nL 230.359146 72.520312 \r\nL 230.46578 68.788241 \r\nL 230.43836 74.58898 \r\nL 230.47492 69.072531 \r\nL 230.599834 61.862437 \r\nL 230.514527 69.979842 \r\nL 230.605928 62.479408 \r\nL 230.612021 62.043899 \r\nL 230.788729 86.468699 \r\nL 230.843569 79.052948 \r\nL 230.913643 81.297029 \r\nL 231.166517 57.815832 \r\nL 231.169564 59.134456 \r\nL 231.279244 65.884847 \r\nL 231.218311 57.513395 \r\nL 231.288385 65.134804 \r\nL 231.321898 61.197076 \r\nL 231.379785 73.379232 \r\nL 231.382832 72.199728 \r\nL 231.522979 89.499117 \r\nL 231.391972 72.060608 \r\nL 231.544306 87.914347 \r\nL 231.565633 84.327446 \r\nL 231.644846 93.370308 \r\nL 231.657033 94.936931 \r\nL 231.730154 84.678273 \r\nL 231.745387 89.329752 \r\nL 231.781947 85.45856 \r\nL 231.803274 89.983015 \r\nL 231.858114 88.005078 \r\nL 231.873348 91.906514 \r\nL 231.943421 76.1677 \r\nL 231.949515 76.482234 \r\nL 232.053102 71.358954 \r\nL 232.004355 77.068962 \r\nL 232.074429 73.179624 \r\nL 232.092709 75.133366 \r\nL 232.107942 70.608911 \r\nL 232.123176 72.471922 \r\nL 232.187156 66.193333 \r\nL 232.217623 75.768483 \r\nL 232.22981 74.861173 \r\nL 232.232856 74.092983 \r\nL 232.27551 80.474401 \r\nL 232.315117 80.250598 \r\nL 232.379097 86.063434 \r\nL 232.415657 77.46213 \r\nL 232.418704 78.030711 \r\nL 232.604552 94.567958 \r\nL 232.467451 72.332801 \r\nL 232.619785 90.799595 \r\nL 232.683765 87.460692 \r\nL 232.711186 94.398594 \r\nL 232.793446 102.993849 \r\nL 232.826959 96.134581 \r\nL 233.0189 70.51818 \r\nL 233.073741 79.2828 \r\nL 233.229122 106.169436 \r\nL 233.098114 78.048857 \r\nL 233.241308 104.772178 \r\nL 233.253495 103.126921 \r\nL 233.293102 112.992411 \r\nL 233.338802 107.463866 \r\nL 233.341849 107.566694 \r\nL 233.360129 105.455685 \r\nL 233.52465 81.726489 \r\nL 233.719638 58.057781 \r\nL 233.725731 59.563917 \r\nL 233.777525 76.107213 \r\nL 233.850645 69.447553 \r\nL 234.002979 84.285105 \r\nL 233.871972 67.161131 \r\nL 234.027353 81.514784 \r\nL 234.082193 64.856562 \r\nL 234.161407 68.298293 \r\nL 234.313741 52.928452 \r\nL 234.17664 68.770095 \r\nL 234.350301 56.999252 \r\nL 234.414281 61.263612 \r\nL 234.453888 55.62014 \r\nL 234.459982 57.174666 \r\nL 234.505682 61.499513 \r\nL 234.569662 59.285675 \r\nL 234.581849 56.975057 \r\nL 234.612316 61.348294 \r\nL 234.679343 58.081976 \r\nL 234.758557 69.647161 \r\nL 234.813397 69.332627 \r\nL 234.84691 66.241722 \r\nL 234.907844 76.585063 \r\nL 234.910891 76.107213 \r\nL 234.913937 75.580973 \r\nL 234.962684 83.250771 \r\nL 234.977918 82.567264 \r\nL 235.017525 80.71635 \r\nL 235.099785 86.976793 \r\nL 235.139392 88.616001 \r\nL 235.169859 83.607647 \r\nL 235.185092 84.539152 \r\nL 235.285633 74.885368 \r\nL 235.194232 85.379927 \r\nL 235.313053 76.64555 \r\nL 235.3161 76.609258 \r\nL 235.319146 77.571007 \r\nL 235.32524 77.280668 \r\nL 235.474527 103.169262 \r\nL 235.492807 101.100594 \r\nL 235.535461 96.04385 \r\nL 235.596394 101.923222 \r\nL 235.605534 99.285973 \r\nL 235.614674 103.471699 \r\nL 235.678655 83.01487 \r\nL 235.681701 83.934278 \r\nL 235.748729 75.980189 \r\nL 235.712168 84.025009 \r\nL 235.806615 81.073226 \r\nL 235.852316 89.868089 \r\nL 235.916296 81.303078 \r\nL 236.044257 71.032322 \r\nL 236.05035 71.836804 \r\nL 236.08691 74.534541 \r\nL 236.141751 66.834499 \r\nL 236.306271 83.504818 \r\nL 236.156984 63.108477 \r\nL 236.370252 81.575271 \r\nL 236.428139 84.896028 \r\nL 236.385485 78.351294 \r\nL 236.489072 82.736628 \r\nL 236.6018 73.185673 \r\nL 236.62008 75.145463 \r\nL 236.824208 67.094594 \r\nL 236.650547 76.040677 \r\nL 236.842488 68.927362 \r\nL 237.013102 83.922181 \r\nL 236.854674 67.294203 \r\nL 237.016149 83.444331 \r\nL 237.046615 77.819005 \r\nL 237.101456 85.500901 \r\nL 237.122783 83.752816 \r\nL 237.128876 86.142067 \r\nL 237.195903 77.214132 \r\nL 237.412217 55.977016 \r\nL 237.415264 56.364135 \r\nL 237.445731 48.785067 \r\nL 237.473151 49.686329 \r\nL 237.576738 42.536722 \r\nL 237.521898 50.01901 \r\nL 237.595018 42.996426 \r\nL 237.598065 43.825103 \r\nL 237.671186 33.796297 \r\nL 237.881407 49.504867 \r\nL 237.680326 33.669273 \r\nL 237.911873 48.978627 \r\nL 237.921014 46.668009 \r\nL 238.000227 58.209 \r\nL 238.003274 57.071837 \r\nL 238.134281 67.729712 \r\nL 238.146468 67.294203 \r\nL 238.231775 61.148686 \r\nL 238.259195 65.794116 \r\nL 238.323176 58.396511 \r\nL 238.289662 67.741809 \r\nL 238.378016 61.596292 \r\nL 238.423716 67.923271 \r\nL 238.46637 72.919528 \r\nL 238.50293 66.169138 \r\nL 238.536443 71.153297 \r\nL 238.658311 60.277668 \r\nL 238.670498 61.384587 \r\nL 238.725338 49.607696 \r\nL 238.828925 42.512527 \r\nL 238.850252 43.437984 \r\nL 238.889859 42.579063 \r\nL 238.984306 57.271445 \r\nL 239.011726 56.206868 \r\nL 239.051333 60.725274 \r\nL 239.05438 60.247424 \r\nL 239.14578 70.983932 \r\nL 239.185387 66.332454 \r\nL 239.215854 63.416962 \r\nL 239.264601 72.471922 \r\nL 239.288974 69.205604 \r\nL 239.316394 77.649641 \r\nL 239.386468 68.201513 \r\nL 239.392561 69.489894 \r\nL 239.474822 62.443116 \r\nL 239.423028 70.554472 \r\nL 239.514429 64.378711 \r\nL 239.651529 36.699691 \r\nL 239.755117 44.968314 \r\nL 239.959244 73.010259 \r\nL 239.962291 72.260216 \r\nL 239.971431 69.374968 \r\nL 240.017131 79.046899 \r\nL 240.068925 74.177666 \r\nL 240.071972 74.691808 \r\nL 240.145092 68.45556 \r\nL 240.236493 65.884847 \r\nL 240.248679 71.244028 \r\nL 240.2761 73.258257 \r\nL 240.3218 66.193333 \r\nL 240.346173 68.516048 \r\nL 240.35836 66.870791 \r\nL 240.37664 72.810651 \r\nL 240.419294 81.932146 \r\nL 240.489367 75.720093 \r\nL 240.583814 67.566396 \r\nL 240.528974 76.355211 \r\nL 240.605141 71.310564 \r\nL 240.663028 78.236368 \r\nL 240.614281 71.008127 \r\nL 240.717869 72.556604 \r\nL 240.727009 70.348815 \r\nL 240.775756 86.03319 \r\nL 240.778802 86.075531 \r\nL 240.815362 91.846026 \r\nL 240.861063 78.03676 \r\nL 240.885436 83.746768 \r\nL 240.891529 85.07749 \r\nL 240.931136 77.734323 \r\nL 240.934183 78.024662 \r\nL 240.94637 74.008301 \r\nL 241.031677 83.970571 \r\nL 241.03777 82.561215 \r\nL 241.098704 71.437588 \r\nL 241.159638 80.226403 \r\nL 241.278458 92.632362 \r\nL 241.184011 79.397726 \r\nL 241.293692 90.63023 \r\nL 241.403372 89.05151 \r\nL 241.342439 92.674703 \r\nL 241.406419 89.535409 \r\nL 241.412512 91.846026 \r\nL 241.494773 83.039065 \r\nL 241.52524 80.311085 \r\nL 241.586173 85.440414 \r\nL 241.601407 83.994766 \r\nL 241.62578 84.35769 \r\nL 241.637967 80.14172 \r\nL 241.647107 76.36126 \r\nL 241.729367 83.371746 \r\nL 241.741554 83.123748 \r\nL 241.747647 82.579361 \r\nL 241.805534 87.593764 \r\nL 241.823814 85.785192 \r\nL 241.829908 88.349856 \r\nL 241.909122 82.809213 \r\nL 241.918262 83.3536 \r\nL 242.034036 64.699295 \r\nL 242.049269 67.638981 \r\nL 242.052316 67.766004 \r\nL 242.058409 64.058128 \r\nL 242.070596 64.378711 \r\nL 242.238163 37.238028 \r\nL 242.085829 67.766004 \r\nL 242.283864 46.202257 \r\nL 242.31433 52.033239 \r\nL 242.353937 44.944119 \r\nL 242.393544 43.571056 \r\nL 242.427058 48.942334 \r\nL 242.430104 48.349558 \r\nL 242.463618 56.848034 \r\nL 242.548925 53.690593 \r\nL 242.606812 39.887375 \r\nL 242.564158 54.434588 \r\nL 242.676886 43.450081 \r\nL 242.679932 44.65378 \r\nL 242.743913 36.536375 \r\nL 242.77438 39.38533 \r\nL 242.786566 37.08681 \r\nL 242.83836 41.907653 \r\nL 242.91148 52.009044 \r\nL 242.86578 40.171666 \r\nL 242.972414 47.551125 \r\nL 242.975461 46.407914 \r\nL 243.048581 55.807651 \r\nL 243.063814 54.827756 \r\nL 243.203962 61.13054 \r\nL 243.127795 52.511089 \r\nL 243.213102 58.11222 \r\nL 243.331923 49.317356 \r\nL 243.334969 49.486721 \r\nL 243.43551 58.995335 \r\nL 243.374576 47.889854 \r\nL 243.478163 57.483151 \r\nL 243.496443 52.426407 \r\nL 243.566517 58.571924 \r\nL 243.590891 55.160436 \r\nL 243.715805 60.174839 \r\nL 243.740178 56.981106 \r\nL 243.804158 62.334238 \r\nL 243.828532 58.801776 \r\nL 243.877279 55.408434 \r\nL 243.843765 59.926841 \r\nL 243.932119 58.209 \r\nL 243.935166 59.098164 \r\nL 244.020473 52.480846 \r\nL 244.026566 53.472839 \r\nL 244.102733 53.726886 \r\nL 244.15148 48.524972 \r\nL 244.209367 53.569618 \r\nL 244.245928 48.446338 \r\nL 244.264208 51.125929 \r\nL 244.355608 42.827061 \r\nL 244.383028 43.298863 \r\nL 244.489662 29.096428 \r\nL 244.535362 32.834548 \r\nL 244.538409 33.046253 \r\nL 244.562783 27.904827 \r\nL 244.565829 27.021711 \r\nL 244.641996 34.933459 \r\nL 244.654183 32.943425 \r\nL 244.660276 34.564486 \r\nL 244.696837 27.330197 \r\nL 244.751677 30.566271 \r\nL 244.763864 28.412921 \r\nL 244.812611 34.074539 \r\nL 244.840031 32.15104 \r\nL 244.843077 32.090553 \r\nL 244.846124 32.640988 \r\nL 244.955805 42.790769 \r\nL 244.964945 40.286592 \r\nL 244.967991 39.71801 \r\nL 245.028925 47.714441 \r\nL 245.038065 47.260786 \r\nL 245.123372 61.856388 \r\nL 245.239146 54.192638 \r\nL 245.367107 39.857131 \r\nL 245.376247 44.363441 \r\nL 245.461554 31.987724 \r\nL 245.467647 32.882938 \r\nL 245.492021 36.99003 \r\nL 245.540768 30.771928 \r\nL 245.583421 34.425366 \r\nL 245.619982 28.812138 \r\nL 245.671775 36.058525 \r\nL 245.687009 35.550431 \r\nL 245.723569 39.246209 \r\nL 245.793643 33.723712 \r\nL 245.796689 32.44138 \r\nL 245.872856 46.637766 \r\nL 245.95207 54.289418 \r\nL 245.991677 48.887896 \r\nL 246.058704 44.732413 \r\nL 246.080031 50.811394 \r\nL 246.101357 48.736677 \r\nL 246.116591 52.378017 \r\nL 246.195805 47.980585 \r\nL 246.211038 48.089463 \r\nL 246.253692 44.345294 \r\nL 246.533986 85.355732 \r\nL 246.55836 92.335974 \r\nL 246.771628 59.951036 \r\nL 246.805141 67.917223 \r\nL 246.863028 56.085893 \r\nL 246.881308 60.477276 \r\nL 246.917869 65.406997 \r\nL 247.000129 58.130366 \r\nL 247.058016 69.326578 \r\nL 247.115903 62.207215 \r\nL 247.222537 59.255431 \r\nL 247.17379 69.616918 \r\nL 247.22863 61.723316 \r\nL 247.234724 60.525666 \r\nL 247.301751 67.638981 \r\nL 247.320031 65.406997 \r\nL 247.353544 73.488109 \r\nL 247.429711 65.933237 \r\nL 247.460178 61.553951 \r\nL 247.502832 71.401295 \r\nL 247.508925 70.953689 \r\nL 247.630792 86.396114 \r\nL 247.639932 83.807255 \r\nL 247.658213 81.944244 \r\nL 247.688679 87.575618 \r\nL 247.73438 85.053295 \r\nL 247.77094 95.311953 \r\nL 247.850154 89.378142 \r\nL 247.959834 101.136887 \r\nL 247.972021 95.190978 \r\nL 247.978114 91.646418 \r\nL 248.032955 101.705468 \r\nL 248.081701 94.265521 \r\nL 248.170055 100.997766 \r\nL 248.191382 95.874485 \r\nL 248.255362 85.809387 \r\nL 248.316296 90.599987 \r\nL 248.425977 100.271917 \r\nL 248.444257 97.779838 \r\nL 248.517377 99.376704 \r\nL 248.611824 88.265174 \r\nL 248.614871 88.33171 \r\nL 248.620964 86.450553 \r\nL 248.730645 78.817047 \r\nL 248.660571 87.932494 \r\nL 248.748925 80.184061 \r\nL 248.782439 85.065392 \r\nL 248.825092 73.748205 \r\nL 248.849466 74.734149 \r\nL 248.901259 82.053121 \r\nL 248.858606 74.601077 \r\nL 248.9561 75.121268 \r\nL 249.090154 60.525666 \r\nL 249.218114 49.813353 \r\nL 249.132807 62.890722 \r\nL 249.236394 54.277321 \r\nL 249.248581 56.055649 \r\nL 249.315608 49.97062 \r\nL 249.333888 51.0231 \r\nL 249.349122 48.428192 \r\nL 249.419195 56.509305 \r\nL 249.428335 56.430671 \r\nL 249.464896 52.420358 \r\nL 249.522783 58.959043 \r\nL 249.547156 52.498992 \r\nL 249.647697 53.805519 \r\nL 249.59895 48.470533 \r\nL 249.656837 53.164353 \r\nL 249.659883 51.857826 \r\nL 249.757377 57.567834 \r\nL 249.873151 59.394552 \r\nL 249.803077 51.900167 \r\nL 249.876198 58.717094 \r\nL 249.937131 56.055649 \r\nL 249.909711 59.920792 \r\nL 249.958458 59.073969 \r\nL 249.961505 59.59416 \r\nL 250.025485 52.855867 \r\nL 250.031579 51.446512 \r\nL 250.049859 57.241202 \r\nL 250.129072 56.110088 \r\nL 250.193053 63.683107 \r\nL 250.156493 55.208826 \r\nL 250.2418 60.017572 \r\nL 250.266173 55.275362 \r\nL 250.31492 60.096206 \r\nL 250.357574 56.267355 \r\nL 250.372807 56.975057 \r\nL 250.436787 51.198513 \r\nL 250.439834 51.277147 \r\nL 250.442881 51.204562 \r\nL 250.458114 52.934501 \r\nL 250.579982 63.973446 \r\nL 250.592168 61.614439 \r\nL 250.613495 60.126449 \r\nL 250.683569 65.431192 \r\nL 250.735362 72.792505 \r\nL 250.774969 64.753733 \r\nL 250.899883 57.374274 \r\nL 250.905977 58.674752 \r\nL 250.973004 49.607696 \r\nL 250.997377 52.825624 \r\nL 251.000424 52.813526 \r\nL 251.006517 51.367878 \r\nL 251.064404 61.009565 \r\nL 251.079638 60.259522 \r\nL 251.082684 60.398642 \r\nL 251.097918 56.43672 \r\nL 251.158851 55.583848 \r\nL 251.177131 60.186937 \r\nL 251.180178 59.78772 \r\nL 251.183225 59.781671 \r\nL 251.186271 59.793769 \r\nL 251.369072 45.821186 \r\nL 251.384306 47.998732 \r\nL 251.6189 70.560521 \r\nL 251.44524 47.303127 \r\nL 251.652414 65.001731 \r\nL 251.658507 63.271793 \r\nL 251.734674 72.859041 \r\nL 251.798655 70.977884 \r\nL 251.813888 75.68985 \r\nL 251.819982 75.103122 \r\nL 251.823028 76.040677 \r\nL 251.899195 66.749816 \r\nL 251.902242 67.427275 \r\nL 252.021063 59.170749 \r\nL 252.033249 61.687023 \r\nL 252.045436 59.219139 \r\nL 252.072856 63.241549 \r\nL 252.100276 63.035892 \r\nL 252.209957 66.894986 \r\nL 252.167303 60.707128 \r\nL 252.21605 66.465526 \r\nL 252.243471 62.055996 \r\nL 252.273937 70.070573 \r\nL 252.322684 67.384934 \r\nL 252.386665 71.800512 \r\nL 252.420178 63.701253 \r\nL 252.429318 66.114699 \r\nL 252.548139 70.923445 \r\nL 252.456738 64.995683 \r\nL 252.557279 68.286196 \r\nL 252.691333 60.005475 \r\nL 252.569466 68.679364 \r\nL 252.715706 64.947293 \r\nL 252.718753 65.661044 \r\nL 252.791873 57.446859 \r\nL 252.79492 58.215048 \r\nL 252.837574 55.819749 \r\nL 252.855854 52.22075 \r\nL 252.928974 59.182846 \r\nL 252.941161 56.33994 \r\nL 252.965534 58.626363 \r\nL 253.035608 52.002995 \r\nL 253.038655 52.178409 \r\nL 253.041701 51.918313 \r\nL 253.075215 57.428713 \r\nL 253.163569 65.358607 \r\nL 253.105682 56.503256 \r\nL 253.184896 58.880409 \r\nL 253.270203 47.980585 \r\nL 253.306763 50.363788 \r\nL 253.379883 58.656606 \r\nL 253.422537 53.345815 \r\nL 253.43777 51.712656 \r\nL 253.510891 62.128581 \r\nL 253.516984 60.477276 \r\nL 253.523077 60.561958 \r\nL 253.657131 70.088719 \r\nL 253.766812 62.370531 \r\nL 253.775952 65.183194 \r\nL 253.788139 66.20543 \r\nL 253.849072 57.749296 \r\nL 253.870399 63.592376 \r\nL 253.92524 64.167006 \r\nL 254.0075 51.851777 \r\nL 254.0532 55.601994 \r\nL 254.104994 50.357739 \r\nL 254.114134 51.204562 \r\nL 254.229908 47.889854 \r\nL 254.153741 55.444727 \r\nL 254.232955 49.293161 \r\nL 254.336542 58.202951 \r\nL 254.257328 46.879715 \r\nL 254.348729 52.226799 \r\nL 254.351775 52.130019 \r\nL 254.360915 54.404344 \r\nL 254.437082 58.475144 \r\nL 254.473643 55.52336 \r\nL 254.54067 52.74699 \r\nL 254.525436 57.785588 \r\nL 254.580276 56.43672 \r\nL 254.583323 56.503256 \r\nL 254.589416 55.698774 \r\nL 254.683864 47.569271 \r\nL 254.711284 49.87384 \r\nL 254.717377 52.22075 \r\nL 254.738704 46.704302 \r\nL 254.808778 46.843423 \r\nL 254.945878 31.588508 \r\nL 254.948925 30.336419 \r\nL 255.040326 37.673537 \r\nL 255.226173 62.255605 \r\nL 255.064699 37.062615 \r\nL 255.241407 61.717267 \r\nL 255.357181 57.658565 \r\nL 255.287107 64.38476 \r\nL 255.363274 58.281585 \r\nL 255.408974 51.204562 \r\nL 255.372414 58.868312 \r\nL 255.472955 57.549687 \r\nL 255.558262 61.070052 \r\nL 255.527795 53.51518 \r\nL 255.585682 58.844117 \r\nL 255.637475 57.24725 \r\nL 255.658802 61.336197 \r\nL 255.695362 63.925056 \r\nL 255.744109 59.854256 \r\nL 255.771529 63.550034 \r\nL 255.832463 68.534194 \r\nL 255.801996 62.364482 \r\nL 255.865977 63.126623 \r\nL 255.966517 60.882541 \r\nL 255.893397 65.987676 \r\nL 255.972611 63.265744 \r\nL 256.015264 67.917223 \r\nL 255.978704 62.352385 \r\nL 256.073151 63.308085 \r\nL 256.195018 57.779539 \r\nL 256.112758 65.310217 \r\nL 256.198065 58.329974 \r\nL 256.201112 58.323926 \r\nL 256.204158 58.547729 \r\nL 256.207205 58.360218 \r\nL 256.237672 61.064004 \r\nL 256.298606 53.128061 \r\nL 256.301652 53.32162 \r\nL 256.313839 51.779192 \r\nL 256.380866 58.584021 \r\nL 256.386959 57.676711 \r\nL 256.499687 62.927015 \r\nL 256.444846 52.771185 \r\nL 256.50578 62.437067 \r\nL 256.508827 62.195117 \r\nL 256.554527 66.568354 \r\nL 256.575854 64.935195 \r\nL 256.627647 70.312523 \r\nL 256.685534 64.650905 \r\nL 256.688581 64.747684 \r\nL 256.706861 62.013655 \r\nL 256.709908 63.562132 \r\nL 256.804355 58.723142 \r\nL 256.752561 63.997641 \r\nL 256.825682 60.192985 \r\nL 256.828729 60.108303 \r\nL 256.834822 62.920966 \r\nL 256.837869 62.249556 \r\nL 256.962783 67.886979 \r\nL 257.063323 61.602341 \r\nL 257.078557 62.781845 \r\nL 257.081603 64.856562 \r\nL 257.154724 56.969009 \r\nL 257.182144 59.104213 \r\nL 257.188237 59.908695 \r\nL 257.224797 50.950515 \r\nL 257.377131 31.177194 \r\nL 257.240031 51.45256 \r\nL 257.380178 33.530152 \r\nL 257.395412 38.278411 \r\nL 257.441112 28.600432 \r\nL 257.489859 33.264008 \r\nL 257.495952 32.024017 \r\nL 257.538606 42.228236 \r\nL 257.553839 41.514485 \r\nL 257.733593 72.278362 \r\nL 257.843274 68.558389 \r\nL 257.937721 61.614439 \r\nL 257.849367 69.822575 \r\nL 257.974281 64.711392 \r\nL 258.007795 59.461088 \r\nL 258.108335 73.161478 \r\nL 258.196689 57.023447 \r\nL 258.254576 65.661044 \r\nL 258.367303 74.159519 \r\nL 258.376443 70.306474 \r\nL 258.501357 84.496811 \r\nL 258.403864 66.005822 \r\nL 258.562291 77.534715 \r\nL 258.671972 71.824707 \r\nL 258.601898 78.266612 \r\nL 258.690252 72.29046 \r\nL 258.699392 75.54468 \r\nL 258.763372 64.542027 \r\nL 259.086321 41.871361 \r\nL 258.775559 65.140852 \r\nL 259.095461 44.502561 \r\nL 259.192955 49.10565 \r\nL 259.168581 44.381587 \r\nL 259.208188 46.317183 \r\nL 259.211235 46.311134 \r\nL 259.275215 44.369489 \r\nL 259.302635 48.470533 \r\nL 259.314822 47.14586 \r\nL 259.403176 43.498471 \r\nL 259.433643 51.815485 \r\nL 259.485436 46.970446 \r\nL 259.52809 53.37001 \r\nL 259.552463 49.686329 \r\nL 259.625584 58.221097 \r\nL 259.57379 47.853562 \r\nL 259.683471 51.428365 \r\nL 259.771824 42.68794 \r\nL 259.704797 52.378017 \r\nL 259.811431 47.387809 \r\nL 259.878458 48.506825 \r\nL 259.896738 41.750386 \r\nL 259.930252 29.731546 \r\nL 260.030792 33.632981 \r\nL 260.076493 38.018315 \r\nL 260.046026 31.67319 \r\nL 260.146566 37.957828 \r\nL 260.15266 37.292467 \r\nL 260.210547 43.655738 \r\nL 260.213593 43.546861 \r\nL 260.335461 52.922403 \r\nL 260.241014 42.718184 \r\nL 260.353741 51.767095 \r\nL 260.484748 38.871187 \r\nL 260.506075 40.044642 \r\nL 260.573102 42.948036 \r\nL 260.597475 37.395295 \r\nL 260.606615 37.842902 \r\nL 260.655362 34.413268 \r\nL 260.682783 39.81479 \r\nL 260.685829 40.425713 \r\nL 260.765043 35.320579 \r\nL 260.792463 39.95996 \r\nL 260.798557 40.147471 \r\nL 260.902144 46.813179 \r\nL 260.86863 39.990204 \r\nL 260.923471 44.302953 \r\nL 261.051431 57.102081 \r\nL 260.987451 43.643641 \r\nL 261.097131 52.922403 \r\nL 261.127598 49.474623 \r\nL 261.173299 54.918487 \r\nL 261.209859 50.787199 \r\nL 261.234232 56.007259 \r\nL 261.319539 51.875972 \r\nL 261.359146 44.998558 \r\nL 261.395706 53.454692 \r\nL 261.435313 50.605737 \r\nL 261.43836 51.089636 \r\nL 261.481014 43.183937 \r\nL 261.505387 46.014746 \r\nL 261.526714 39.953911 \r\nL 261.618114 42.905695 \r\nL 261.633348 41.647558 \r\nL 261.770448 53.472839 \r\nL 261.925829 45.403823 \r\nL 261.928876 46.432109 \r\nL 261.931923 48.276973 \r\nL 262.01723 33.499909 \r\nL 262.102537 44.200125 \r\nL 262.148237 37.292467 \r\nL 262.172611 35.931501 \r\nL 262.196984 38.925626 \r\nL 262.209171 38.248167 \r\nL 262.318851 47.611612 \r\nL 262.327991 46.516791 \r\nL 262.334085 46.976495 \r\nL 262.480326 61.505561 \r\nL 262.340178 46.619619 \r\nL 262.489466 58.614265 \r\nL 262.586959 54.688635 \r\nL 262.532119 59.59416 \r\nL 262.602193 57.465005 \r\nL 262.620473 59.225187 \r\nL 262.690547 52.964745 \r\nL 262.69664 53.811568 \r\nL 262.836787 44.992509 \r\nL 262.71492 57.120227 \r\nL 262.842881 45.954258 \r\nL 262.891628 53.787373 \r\nL 262.864208 43.819054 \r\nL 262.979982 49.704475 \r\nL 263.022635 45.446164 \r\nL 263.083569 51.7429 \r\nL 263.095756 54.380149 \r\nL 263.144502 45.216312 \r\nL 263.174969 47.889854 \r\nL 263.287697 43.849298 \r\nL 263.190203 48.391899 \r\nL 263.290743 45.536896 \r\nL 263.32121 40.703955 \r\nL 263.406517 44.266661 \r\nL 263.449171 53.285328 \r\nL 263.522291 49.831499 \r\nL 263.549711 47.599515 \r\nL 263.610645 53.672447 \r\nL 263.671579 65.564264 \r\nL 263.732512 57.29564 \r\nL 263.84524 52.498992 \r\nL 263.775166 59.418747 \r\nL 263.857426 53.442595 \r\nL 263.9732 40.232153 \r\nL 263.878753 54.259174 \r\nL 264.037181 45.186069 \r\nL 264.149908 53.037329 \r\nL 264.079834 44.22432 \r\nL 264.152955 52.84377 \r\nL 264.219982 61.46322 \r\nL 264.186468 52.111873 \r\nL 264.271775 58.11222 \r\nL 264.296149 55.021315 \r\nL 264.369269 60.398642 \r\nL 264.372316 59.8845 \r\nL 264.47895 66.3506 \r\nL 264.491136 65.618703 \r\nL 264.52465 64.445248 \r\nL 264.518557 67.076448 \r\nL 264.53379 66.429233 \r\nL 264.643471 77.208083 \r\nL 264.539883 66.320356 \r\nL 264.658704 75.659606 \r\nL 264.698311 73.621182 \r\nL 264.759244 76.730233 \r\nL 264.762291 77.31696 \r\nL 264.823225 67.723663 \r\nL 264.835412 68.824533 \r\nL 264.878065 63.168964 \r\nL 264.984699 55.160436 \r\nL 264.902439 64.324273 \r\nL 264.996886 58.190853 \r\nL 265.066959 50.714614 \r\nL 265.002979 58.475144 \r\nL 265.109613 57.210958 \r\nL 265.146173 59.569966 \r\nL 265.210154 51.857826 \r\nL 265.22234 56.557694 \r\nL 265.301554 49.740768 \r\nL 265.316787 51.40417 \r\nL 265.456935 39.064747 \r\nL 265.371628 53.527277 \r\nL 265.484355 45.85143 \r\nL 265.74637 64.838415 \r\nL 265.795117 61.765657 \r\nL 265.84691 51.367878 \r\nL 265.923077 52.626015 \r\nL 265.956591 54.670488 \r\nL 265.990104 45.760699 \r\nL 266.032758 52.130019 \r\nL 266.145485 56.370184 \r\nL 266.093692 48.373753 \r\nL 266.157672 54.51927 \r\nL 266.261259 38.695774 \r\nL 266.294773 44.266661 \r\nL 266.337426 50.339593 \r\nL 266.404453 44.780803 \r\nL 266.450154 37.582806 \r\nL 266.508041 46.90391 \r\nL 266.514134 45.046948 \r\nL 266.587254 50.859784 \r\nL 266.605534 43.40774 \r\nL 266.706075 30.596515 \r\nL 266.730448 33.790248 \r\nL 266.849269 48.379802 \r\nL 266.961996 53.974884 \r\nL 266.898016 43.740421 \r\nL 266.96809 53.94464 \r\nL 267.083864 67.215569 \r\nL 267.102144 64.735587 \r\nL 267.111284 62.558042 \r\nL 267.181357 70.572618 \r\nL 267.220964 81.678099 \r\nL 267.297131 75.780581 \r\nL 267.443372 56.702864 \r\nL 267.623127 34.576584 \r\nL 267.6475 41.786679 \r\nL 267.72062 48.174145 \r\nL 267.65664 41.78063 \r\nL 267.766321 46.940203 \r\nL 267.775461 46.057087 \r\nL 267.824208 53.085719 \r\nL 267.857721 50.738809 \r\nL 267.939982 63.846423 \r\nL 267.885141 49.389941 \r\nL 268.000915 62.019704 \r\nL 268.119736 52.89216 \r\nL 268.010055 63.114525 \r\nL 268.144109 55.499165 \r\nL 268.159343 61.009565 \r\nL 268.24465 55.360045 \r\nL 268.256837 58.178756 \r\nL 268.387844 68.401122 \r\nL 268.26293 55.8137 \r\nL 268.473151 65.43724 \r\nL 268.479244 62.382628 \r\nL 268.500571 68.975752 \r\nL 268.582832 64.632758 \r\nL 268.616345 66.25382 \r\nL 268.649859 61.469269 \r\nL 268.658999 62.03785 \r\nL 268.674232 58.148512 \r\nL 268.750399 63.33228 \r\nL 268.771726 60.574056 \r\nL 268.811333 58.608216 \r\nL 268.853986 63.132672 \r\nL 268.866173 63.120574 \r\nL 268.899687 61.136588 \r\nL 268.988041 73.500207 \r\nL 269.000227 74.032496 \r\nL 269.128188 64.796074 \r\nL 269.164748 67.372836 \r\nL 269.219588 60.924883 \r\nL 269.228729 62.872576 \r\nL 269.274429 53.878104 \r\nL 269.344502 59.315919 \r\nL 269.463323 69.145116 \r\nL 269.408483 58.874361 \r\nL 269.472463 68.207562 \r\nL 269.48465 66.526013 \r\nL 269.53949 75.828971 \r\nL 269.55777 75.701947 \r\nL 269.579097 77.89159 \r\nL 269.649171 70.451643 \r\nL 269.652217 70.016134 \r\nL 269.704011 77.8432 \r\nL 269.707058 77.262521 \r\nL 269.710104 77.8432 \r\nL 269.755805 65.82436 \r\nL 269.865485 55.384239 \r\nL 269.886812 56.382281 \r\nL 269.889859 56.206868 \r\nL 269.914232 60.997467 \r\nL 269.953839 62.636675 \r\nL 269.929466 59.473186 \r\nL 269.962979 61.838242 \r\nL 270.011726 58.819922 \r\nL 269.981259 63.731497 \r\nL 270.07266 62.449164 \r\nL 270.078753 62.503603 \r\nL 270.188434 58.100122 \r\nL 270.130547 63.749643 \r\nL 270.194527 59.448991 \r\nL 270.206714 61.239417 \r\nL 270.279834 55.245119 \r\nL 270.288974 55.62014 \r\nL 270.304208 51.410219 \r\nL 270.356001 61.916875 \r\nL 270.389515 59.533673 \r\nL 270.438262 56.775449 \r\nL 270.413888 63.023794 \r\nL 270.508335 56.890375 \r\nL 270.587549 53.436546 \r\nL 270.633249 64.275883 \r\nL 270.68809 62.90282 \r\nL 270.69723 66.767963 \r\nL 270.72465 65.158999 \r\nL 270.843471 77.141547 \r\nL 270.767303 64.390809 \r\nL 270.849564 76.627404 \r\nL 270.852611 76.591112 \r\nL 271.004945 49.287112 \r\nL 270.861751 77.22018 \r\nL 271.014085 51.21666 \r\nL 271.105485 56.479061 \r\nL 271.038458 48.174145 \r\nL 271.123765 51.888069 \r\nL 271.166419 45.536896 \r\nL 271.218213 55.922577 \r\nL 271.230399 54.380149 \r\nL 271.239539 52.825624 \r\nL 271.28524 60.707128 \r\nL 271.397967 72.0969 \r\nL 271.434527 71.649293 \r\nL 271.44062 70.348815 \r\nL 271.498507 78.70817 \r\nL 271.525928 74.897465 \r\nL 271.556394 76.246334 \r\nL 271.617328 69.139068 \r\nL 271.736149 56.333891 \r\nL 271.742242 57.156519 \r\nL 271.745289 59.969182 \r\nL 271.763569 50.442421 \r\nL 271.848876 53.84786 \r\nL 271.897623 47.369663 \r\nL 271.921996 54.809609 \r\nL 272.04691 61.390635 \r\nL 272.089564 58.717094 \r\nL 272.107844 63.072184 \r\nL 272.156591 61.650731 \r\nL 272.269318 71.04442 \r\nL 272.281505 69.695551 \r\nL 272.290645 69.840721 \r\nL 272.293692 69.326578 \r\nL 272.409466 63.181062 \r\nL 272.308925 69.967745 \r\nL 272.412512 63.568181 \r\nL 272.467353 67.094594 \r\nL 272.513053 61.027711 \r\nL 272.53438 65.146901 \r\nL 272.57094 57.277494 \r\nL 272.586173 59.654648 \r\nL 272.677574 54.942682 \r\nL 272.601407 61.305953 \r\nL 272.695854 58.644509 \r\nL 272.811628 67.614786 \r\nL 272.772021 54.942682 \r\nL 272.817721 65.963481 \r\nL 272.826861 65.739677 \r\nL 272.842095 68.655169 \r\nL 272.976149 87.079622 \r\nL 273.012709 82.996724 \r\nL 273.055362 90.436671 \r\nL 273.094969 84.853686 \r\nL 273.101063 86.22675 \r\nL 273.16809 71.080712 \r\nL 273.189416 64.935195 \r\nL 273.238163 76.59716 \r\nL 273.24121 75.73824 \r\nL 273.378311 92.06983 \r\nL 273.408778 85.047246 \r\nL 273.478851 93.194895 \r\nL 273.491038 98.777879 \r\nL 273.573299 90.164478 \r\nL 273.582439 90.854034 \r\nL 273.682979 66.846596 \r\nL 273.762193 74.891416 \r\nL 273.76524 76.458039 \r\nL 273.844453 60.434935 \r\nL 273.88406 51.065441 \r\nL 273.954134 58.656606 \r\nL 273.990694 68.014002 \r\nL 274.045534 53.285328 \r\nL 274.057721 57.24725 \r\nL 274.063814 55.390288 \r\nL 274.066861 55.408434 \r\nL 274.069908 53.182499 \r\nL 274.161308 64.52993 \r\nL 274.173495 70.433497 \r\nL 274.197869 64.076275 \r\nL 274.270989 66.568354 \r\nL 274.304502 58.571924 \r\nL 274.353249 73.463915 \r\nL 274.365436 73.076795 \r\nL 274.487303 81.042982 \r\nL 274.49035 80.843374 \r\nL 274.502537 86.384017 \r\nL 274.51777 86.12997 \r\nL 274.621357 90.479012 \r\nL 274.600031 85.101685 \r\nL 274.636591 88.23493 \r\nL 274.712758 71.981974 \r\nL 274.779785 79.66387 \r\nL 274.782832 79.778796 \r\nL 274.788925 77.46213 \r\nL 274.865092 56.134283 \r\nL 274.932119 56.261306 \r\nL 274.965633 56.503256 \r\nL 274.983913 53.569618 \r\nL 274.990006 54.585806 \r\nL 275.0875 43.498471 \r\nL 275.11492 45.990551 \r\nL 275.148434 49.426233 \r\nL 275.166714 53.569618 \r\nL 275.230694 43.976321 \r\nL 275.248974 47.206347 \r\nL 275.255068 45.857479 \r\nL 275.319048 57.229104 \r\nL 275.340375 52.716746 \r\nL 275.361701 58.075927 \r\nL 275.450055 53.357913 \r\nL 275.474429 50.551299 \r\nL 275.529269 58.233195 \r\nL 275.535362 59.64255 \r\nL 275.605436 46.534937 \r\nL 275.617623 49.547208 \r\nL 275.736443 39.681718 \r\nL 275.632856 50.472665 \r\nL 275.73949 41.889507 \r\nL 275.980178 22.963009 \r\nL 275.76691 42.675843 \r\nL 276.007598 29.156916 \r\nL 276.138606 48.875798 \r\nL 276.144699 48.252778 \r\nL 276.260473 61.777755 \r\nL 276.284846 59.678843 \r\nL 276.3732 49.323405 \r\nL 276.455461 54.289418 \r\nL 276.583421 76.766525 \r\nL 276.598655 74.82488 \r\nL 276.699195 65.292071 \r\nL 276.738802 68.050295 \r\nL 276.744896 68.939459 \r\nL 276.781456 59.872402 \r\nL 276.89723 42.579063 \r\nL 276.91551 48.107609 \r\nL 276.930743 47.357565 \r\nL 276.93379 48.6278 \r\nL 276.936837 48.119706 \r\nL 276.95207 44.684024 \r\nL 277.031284 55.099949 \r\nL 277.089171 63.320182 \r\nL 277.037377 53.956738 \r\nL 277.131824 55.14229 \r\nL 277.226271 51.246903 \r\nL 277.156198 57.555736 \r\nL 277.247598 51.851777 \r\nL 277.253692 54.495075 \r\nL 277.335952 43.117401 \r\nL 277.338999 44.073101 \r\nL 277.360326 45.216312 \r\nL 277.396886 38.175583 \r\nL 277.406026 39.125234 \r\nL 277.500473 31.437289 \r\nL 277.543127 32.423234 \r\nL 277.796001 68.800338 \r\nL 277.890448 58.741289 \r\nL 277.805141 69.229799 \r\nL 277.914822 63.652863 \r\nL 277.917869 62.340287 \r\nL 278.006222 68.461609 \r\nL 278.021456 64.777928 \r\nL 278.030596 61.844291 \r\nL 278.079343 68.848728 \r\nL 278.085436 68.425317 \r\nL 278.189023 75.980189 \r\nL 278.21035 73.016308 \r\nL 278.310891 59.249382 \r\nL 278.222537 74.328884 \r\nL 278.374871 66.888937 \r\nL 278.387058 69.762087 \r\nL 278.405338 63.937154 \r\nL 278.484552 67.015961 \r\nL 278.490645 64.415004 \r\nL 278.557672 76.046725 \r\nL 278.572905 75.411608 \r\nL 278.627746 83.311258 \r\nL 278.588139 74.092983 \r\nL 278.676493 74.582931 \r\nL 278.740473 68.594681 \r\nL 278.783127 74.945855 \r\nL 278.786173 74.558736 \r\nL 278.795313 76.02253 \r\nL 278.810547 70.17945 \r\nL 278.847107 58.196902 \r\nL 278.932414 63.386719 \r\nL 278.947647 64.584369 \r\nL 278.956787 60.676884 \r\nL 278.959834 58.771532 \r\nL 279.048188 66.507867 \r\nL 279.060375 65.213437 \r\nL 279.063421 65.279973 \r\nL 279.078655 63.416962 \r\nL 279.084748 62.606432 \r\nL 279.130448 72.399337 \r\nL 279.136542 72.030364 \r\nL 279.224896 74.177666 \r\nL 279.185289 68.848728 \r\nL 279.243176 71.322662 \r\nL 279.355903 61.46322 \r\nL 279.383323 66.622793 \r\nL 279.392463 68.570486 \r\nL 279.435117 61.723316 \r\nL 279.489957 66.278015 \r\nL 279.642291 49.710524 \r\nL 279.645338 50.242813 \r\nL 279.654478 52.015093 \r\nL 279.724552 44.236417 \r\nL 279.742832 44.829193 \r\nL 279.794625 42.772623 \r\nL 279.822045 53.376059 \r\nL 279.9561 64.820269 \r\nL 279.959146 64.427101 \r\nL 279.96524 63.229451 \r\nL 280.044453 71.32871 \r\nL 280.0475 71.733976 \r\nL 280.090154 64.124665 \r\nL 280.105387 64.898903 \r\nL 280.141947 56.013308 \r\nL 280.212021 66.030017 \r\nL 280.215068 65.225535 \r\nL 280.327795 70.300425 \r\nL 280.260768 65.044073 \r\nL 280.330842 69.647161 \r\nL 280.349122 65.685239 \r\nL 280.422242 71.661391 \r\nL 280.437475 71.026274 \r\nL 280.467942 78.248466 \r\nL 280.568483 75.520485 \r\nL 280.629416 70.639154 \r\nL 280.67207 79.597334 \r\nL 280.696443 86.039239 \r\nL 280.769564 79.706211 \r\nL 280.772611 78.738413 \r\nL 280.809171 85.567437 \r\nL 280.873151 82.077316 \r\nL 280.885338 83.897986 \r\nL 280.906665 78.03676 \r\nL 280.955412 79.107386 \r\nL 280.995018 73.022357 \r\nL 281.025485 80.329231 \r\nL 281.071186 76.415698 \r\nL 281.077279 76.076969 \r\nL 281.193053 64.378711 \r\nL 281.20524 65.794116 \r\nL 281.22352 63.28389 \r\nL 281.272267 68.836631 \r\nL 281.317967 65.165047 \r\nL 281.3789 58.299731 \r\nL 281.430694 66.979668 \r\nL 281.433741 65.836457 \r\nL 281.512955 72.229972 \r\nL 281.525141 71.721878 \r\nL 281.555608 75.181756 \r\nL 281.583028 68.080539 \r\nL 281.619588 70.415351 \r\nL 281.628729 66.907084 \r\nL 281.677475 77.008474 \r\nL 281.723176 73.62723 \r\nL 281.796296 70.542375 \r\nL 281.756689 74.867222 \r\nL 281.823716 73.645377 \r\nL 281.83895 76.923792 \r\nL 281.860276 68.739851 \r\nL 281.93949 75.865263 \r\nL 281.96691 69.913306 \r\nL 282.021751 77.31696 \r\nL 282.052217 74.437761 \r\nL 282.061357 72.810651 \r\nL 282.097918 79.978404 \r\nL 282.161898 82.180145 \r\nL 282.140571 76.881451 \r\nL 282.204552 78.460171 \r\nL 282.317279 72.127144 \r\nL 282.225878 79.458213 \r\nL 282.332512 75.992287 \r\nL 282.350792 79.034801 \r\nL 282.411726 71.056517 \r\nL 282.44524 76.827012 \r\nL 282.460473 73.929667 \r\nL 282.515313 82.645897 \r\nL 282.548827 80.607473 \r\nL 282.615854 75.532583 \r\nL 282.5732 83.420136 \r\nL 282.661554 80.341329 \r\nL 282.682881 83.20843 \r\nL 282.746861 77.831103 \r\nL 282.807795 80.353426 \r\nL 282.792561 76.881451 \r\nL 282.841308 78.333148 \r\nL 282.859588 75.986238 \r\nL 282.923569 86.063434 \r\nL 282.944896 80.510693 \r\nL 282.950989 80.788935 \r\nL 282.978409 74.885368 \r\nL 283.033249 69.967745 \r\nL 283.15207 63.126623 \r\nL 283.155117 63.592376 \r\nL 283.18863 58.844117 \r\nL 283.261751 63.743594 \r\nL 283.264797 61.959217 \r\nL 283.371431 75.429754 \r\nL 283.398851 73.705864 \r\nL 283.423225 72.332801 \r\nL 283.468925 83.147943 \r\nL 283.471972 81.986585 \r\nL 283.505485 88.446636 \r\nL 283.548139 81.490589 \r\nL 283.584699 83.129796 \r\nL 283.599932 83.474574 \r\nL 283.615166 81.091372 \r\nL 283.71266 73.24616 \r\nL 283.624306 81.200249 \r\nL 283.74008 75.024489 \r\nL 283.746173 75.387413 \r\nL 283.752267 73.046552 \r\nL 283.755313 73.403427 \r\nL 283.791873 69.27214 \r\nL 283.852807 75.308779 \r\nL 283.855854 75.417657 \r\nL 283.874134 72.86509 \r\nL 283.889367 70.415351 \r\nL 283.953348 79.633626 \r\nL 283.959441 78.617439 \r\nL 284.011235 86.958647 \r\nL 284.075215 81.266785 \r\nL 284.148335 78.520659 \r\nL 284.093495 83.522964 \r\nL 284.190989 79.379579 \r\nL 284.200129 80.359475 \r\nL 284.264109 73.082844 \r\nL 284.367697 66.241722 \r\nL 284.379883 69.804429 \r\nL 284.501751 75.091025 \r\nL 284.41949 67.130887 \r\nL 284.507844 74.782539 \r\nL 284.584011 73.536499 \r\nL 284.550498 77.788762 \r\nL 284.623618 74.340981 \r\nL 284.626665 74.328884 \r\nL 284.629711 74.764393 \r\nL 284.663225 78.145637 \r\nL 284.730252 73.137283 \r\nL 284.733299 73.282452 \r\nL 284.846026 64.711392 \r\nL 284.748532 74.939806 \r\nL 284.900866 67.45147 \r\nL 284.910006 70.493985 \r\nL 284.97094 60.326058 \r\nL 284.99836 63.501645 \r\nL 285.02578 59.775623 \r\nL 285.101947 64.142811 \r\nL 285.108041 63.28389 \r\nL 285.150694 66.907084 \r\nL 285.181161 61.312002 \r\nL 285.220768 64.118616 \r\nL 285.330448 74.4922 \r\nL 285.357869 72.604994 \r\nL 285.379195 70.058476 \r\nL 285.427942 79.313043 \r\nL 285.430989 78.986411 \r\nL 285.434036 79.022704 \r\nL 285.534576 75.59307 \r\nL 285.476689 79.482408 \r\nL 285.543716 78.000467 \r\nL 285.68691 88.537367 \r\nL 285.552856 77.540763 \r\nL 285.693004 87.974835 \r\nL 285.738704 77.46213 \r\nL 285.817918 80.976446 \r\nL 285.833151 82.234583 \r\nL 285.976345 68.927362 \r\nL 285.994625 67.058302 \r\nL 285.982439 69.913306 \r\nL 286.040326 68.951557 \r\nL 286.153053 73.24616 \r\nL 286.082979 67.45147 \r\nL 286.1561 72.332801 \r\nL 286.162193 71.298467 \r\nL 286.244453 74.849075 \r\nL 286.344994 83.680231 \r\nL 286.26578 72.683627 \r\nL 286.369367 82.028926 \r\nL 286.430301 78.526707 \r\nL 286.390694 83.837499 \r\nL 286.479048 80.674009 \r\nL 286.485141 82.083365 \r\nL 286.564355 76.796769 \r\nL 286.576542 77.595202 \r\nL 286.664896 67.003863 \r\nL 286.585682 78.109345 \r\nL 286.707549 68.764046 \r\nL 286.713643 69.120921 \r\nL 286.716689 68.007954 \r\nL 286.725829 71.195638 \r\nL 286.774576 65.467484 \r\nL 286.829416 69.665308 \r\nL 286.869023 73.010259 \r\nL 286.84465 67.493811 \r\nL 286.89949 67.729712 \r\nL 286.93605 72.417483 \r\nL 287.027451 60.392594 \r\nL 287.070104 64.118616 \r\nL 287.100571 57.192812 \r\nL 287.140178 61.880583 \r\nL 287.164552 67.421226 \r\nL 287.228532 60.924883 \r\nL 287.286419 57.05974 \r\nL 287.329072 64.142811 \r\nL 287.356493 65.751775 \r\nL 287.3961 61.039809 \r\nL 287.426566 63.622619 \r\nL 287.466173 58.311828 \r\nL 287.527107 68.014002 \r\nL 287.624601 74.195812 \r\nL 287.548434 67.161131 \r\nL 287.652021 70.385107 \r\nL 287.786075 57.543639 \r\nL 287.801308 61.191027 \r\nL 287.807402 61.535805 \r\nL 287.865289 58.547729 \r\nL 287.874429 56.430671 \r\nL 287.956689 64.257737 \r\nL 288.09379 76.917743 \r\nL 288.115117 74.601077 \r\nL 288.252217 52.801429 \r\nL 288.261357 55.922577 \r\nL 288.294871 54.210784 \r\nL 288.553839 99.927139 \r\nL 288.611726 107.475963 \r\nL 288.660473 100.441282 \r\nL 288.812807 78.363392 \r\nL 288.666566 100.459428 \r\nL 288.815854 78.913827 \r\nL 288.8189 79.415872 \r\nL 288.867647 71.008127 \r\nL 288.919441 65.812262 \r\nL 288.977328 70.264133 \r\nL 288.980375 70.233889 \r\nL 289.041308 66.63489 \r\nL 289.007795 71.860999 \r\nL 289.090055 69.314481 \r\nL 289.218016 78.381538 \r\nL 289.312463 63.120574 \r\nL 289.364257 64.572271 \r\nL 289.37035 65.58241 \r\nL 289.419097 57.023447 \r\nL 289.440424 60.144596 \r\nL 289.534871 51.198513 \r\nL 289.565338 53.339766 \r\nL 289.568385 52.79538 \r\nL 289.617131 58.59007 \r\nL 289.644552 56.932716 \r\nL 289.711579 64.38476 \r\nL 289.760326 60.078059 \r\nL 289.775559 64.52993 \r\nL 289.833446 58.142464 \r\nL 289.873053 61.184978 \r\nL 289.90352 61.916875 \r\nL 290.001014 49.226625 \r\nL 290.080227 43.88559 \r\nL 290.037574 50.430324 \r\nL 290.128974 48.119706 \r\nL 290.336149 82.53702 \r\nL 290.339195 80.401816 \r\nL 290.427549 97.713301 \r\nL 290.473249 87.720788 \r\nL 290.589023 65.902993 \r\nL 290.66519 68.183367 \r\nL 290.771824 71.256126 \r\nL 290.704797 62.642724 \r\nL 290.777918 68.969703 \r\nL 290.787058 67.439372 \r\nL 290.835805 76.318918 \r\nL 290.866271 75.810825 \r\nL 290.869318 75.943897 \r\nL 290.905878 72.689676 \r\nL 291.076493 52.111873 \r\nL 291.082586 53.333718 \r\nL 291.17094 56.019357 \r\nL 291.140473 50.103692 \r\nL 291.192267 53.660349 \r\nL 291.259294 50.896077 \r\nL 291.22578 56.503256 \r\nL 291.27148 54.507173 \r\nL 291.414674 66.864742 \r\nL 291.2989 51.69451 \r\nL 291.420768 63.979495 \r\nL 291.515215 48.022926 \r\nL 291.551775 49.583501 \r\nL 291.743716 32.030066 \r\nL 291.618802 53.339766 \r\nL 291.80465 37.18359 \r\nL 291.810743 39.905521 \r\nL 291.86863 31.933286 \r\nL 291.908237 34.957654 \r\nL 291.938704 31.419143 \r\nL 291.978311 37.854999 \r\nL 292.005731 36.276279 \r\nL 292.127598 53.678496 \r\nL 292.133692 52.571577 \r\nL 292.139785 51.470707 \r\nL 292.148925 55.71692 \r\nL 292.164158 55.426581 \r\nL 292.292119 72.484019 \r\nL 292.295166 72.284411 \r\nL 292.316493 66.489721 \r\nL 292.4018 73.191721 \r\nL 292.541947 87.666349 \r\nL 292.453593 72.441678 \r\nL 292.554134 86.045288 \r\nL 292.688188 69.005995 \r\nL 292.694281 70.512131 \r\nL 292.825289 54.809609 \r\nL 292.706468 70.70569 \r\nL 292.846615 55.081803 \r\nL 293.005043 64.318224 \r\nL 292.858802 52.874014 \r\nL 293.029416 63.168964 \r\nL 293.084257 66.3506 \r\nL 293.056837 62.031801 \r\nL 293.10863 62.539895 \r\nL 293.233544 52.898209 \r\nL 293.139097 66.967571 \r\nL 293.236591 53.678496 \r\nL 293.273151 51.343683 \r\nL 293.294478 55.886285 \r\nL 293.343225 52.789331 \r\nL 293.361505 59.110261 \r\nL 293.449859 51.676364 \r\nL 293.458999 55.735066 \r\nL 293.522979 52.595772 \r\nL 293.477279 58.027538 \r\nL 293.568679 56.055649 \r\nL 293.5961 58.971141 \r\nL 293.60524 55.843943 \r\nL 293.684453 57.719052 \r\nL 293.69664 57.277494 \r\nL 293.699687 58.825971 \r\nL 293.882488 76.343113 \r\nL 293.894674 72.641286 \r\nL 293.900768 70.911348 \r\nL 293.986075 76.59716 \r\nL 293.989122 76.107213 \r\nL 294.040915 71.727927 \r\nL 293.995215 76.36126 \r\nL 294.107942 74.649467 \r\nL 294.162783 76.869354 \r\nL 294.178016 71.3771 \r\nL 294.187156 68.364829 \r\nL 294.254183 72.296508 \r\nL 294.290743 69.901208 \r\nL 294.391284 62.382628 \r\nL 294.305977 71.310564 \r\nL 294.415657 66.380843 \r\nL 294.622832 55.033413 \r\nL 294.424797 67.25791 \r\nL 294.631972 59.1647 \r\nL 294.698999 64.650905 \r\nL 294.653299 58.06383 \r\nL 294.741652 59.503429 \r\nL 294.799539 48.016878 \r\nL 294.848286 59.944987 \r\nL 294.851333 61.039809 \r\nL 294.897033 54.180541 \r\nL 294.93664 54.906389 \r\nL 295.021947 44.417879 \r\nL 295.052414 49.861743 \r\nL 295.061554 48.186242 \r\nL 295.110301 59.207041 \r\nL 295.143814 53.618008 \r\nL 295.177328 47.278932 \r\nL 295.244355 53.624057 \r\nL 295.256542 50.835589 \r\nL 295.265682 51.083587 \r\nL 295.271775 48.948383 \r\nL 295.277869 49.214528 \r\nL 295.354036 40.818881 \r\nL 295.405829 43.667836 \r\nL 295.509416 48.422143 \r\nL 295.46067 41.907653 \r\nL 295.521603 47.284981 \r\nL 295.673937 68.637022 \r\nL 295.686124 65.812262 \r\nL 295.740964 60.035718 \r\nL 295.783618 67.058302 \r\nL 295.786665 66.580452 \r\nL 295.804945 69.247945 \r\nL 295.841505 63.586327 \r\nL 295.917672 55.958869 \r\nL 295.856738 64.505735 \r\nL 295.966419 56.321794 \r\nL 295.978606 51.718705 \r\nL 295.996886 58.928799 \r\nL 296.036493 63.404865 \r\nL 296.088286 54.525319 \r\nL 296.097426 54.803561 \r\nL 296.237574 63.295988 \r\nL 296.109613 54.749122 \r\nL 296.252807 61.959217 \r\nL 296.338114 58.033586 \r\nL 296.268041 63.610522 \r\nL 296.365534 60.180888 \r\nL 296.405141 65.503777 \r\nL 296.411235 64.850513 \r\nL 296.502635 81.659953 \r\nL 296.548335 79.155776 \r\nL 296.551382 79.149727 \r\nL 296.627549 71.812609 \r\nL 296.667156 78.375489 \r\nL 296.807303 60.259522 \r\nL 296.910891 65.48563 \r\nL 296.935264 67.826492 \r\nL 297.002291 61.638634 \r\nL 297.160719 49.92223 \r\nL 297.014478 62.340287 \r\nL 297.166812 51.192465 \r\nL 297.197279 53.242987 \r\nL 297.215559 49.480672 \r\nL 297.279539 52.607869 \r\nL 297.282586 51.863874 \r\nL 297.34352 56.424622 \r\nL 297.38008 54.51927 \r\nL 297.468434 60.211132 \r\nL 297.419687 54.168443 \r\nL 297.523274 57.876319 \r\nL 297.581161 50.121838 \r\nL 297.626861 58.408608 \r\nL 297.636001 56.176624 \r\nL 297.681701 60.144596 \r\nL 297.733495 55.656433 \r\nL 297.748729 58.081976 \r\nL 297.751775 57.803734 \r\nL 297.791382 63.949251 \r\nL 297.891923 74.226055 \r\nL 297.925436 68.582584 \r\nL 297.992463 67.651078 \r\nL 297.94981 73.615133 \r\nL 298.007697 69.931452 \r\nL 298.035117 75.671704 \r\nL 298.07777 68.262001 \r\nL 298.120424 72.502165 \r\nL 298.156984 68.800338 \r\nL 298.217918 77.153644 \r\nL 298.220964 76.724184 \r\nL 298.275805 74.407518 \r\nL 298.315412 78.109345 \r\nL 298.385485 88.482929 \r\nL 298.449466 85.470658 \r\nL 298.519539 82.161998 \r\nL 298.461652 87.80547 \r\nL 298.5561 84.581493 \r\nL 298.613986 90.351988 \r\nL 298.653593 82.047072 \r\nL 298.662733 83.026968 \r\nL 298.72976 76.760476 \r\nL 298.671873 83.250771 \r\nL 298.793741 79.821137 \r\nL 298.821161 81.708343 \r\nL 298.854674 75.665655 \r\nL 298.897328 77.546812 \r\nL 298.912561 75.707996 \r\nL 298.991775 80.165915 \r\nL 299.107549 88.210736 \r\nL 299.007009 79.421921 \r\nL 299.131923 87.037281 \r\nL 299.141063 84.182277 \r\nL 299.159343 89.281362 \r\nL 299.238557 87.061475 \r\nL 299.27207 91.525443 \r\nL 299.329957 83.619744 \r\nL 299.339097 85.289196 \r\nL 299.430498 69.961696 \r\nL 299.467058 71.631147 \r\nL 299.518851 72.296508 \r\nL 299.527991 68.516048 \r\nL 299.643765 59.793769 \r\nL 299.649859 61.535805 \r\nL 299.652905 61.729365 \r\nL 299.674232 57.688808 \r\nL 299.695559 53.872055 \r\nL 299.750399 61.148686 \r\nL 299.780866 57.676711 \r\nL 299.908827 71.540416 \r\nL 299.911873 70.409302 \r\nL 299.988041 83.268917 \r\nL 300.082488 90.672571 \r\nL 300.039834 82.561215 \r\nL 300.112955 86.17836 \r\nL 300.268335 71.014176 \r\nL 300.298802 75.175707 \r\nL 300.341456 77.867395 \r\nL 300.393249 67.766004 \r\nL 300.399343 69.641113 \r\nL 300.405436 67.953515 \r\nL 300.432856 77.704079 \r\nL 300.496837 72.598945 \r\nL 300.569957 76.591112 \r\nL 300.527303 70.844811 \r\nL 300.603471 72.955821 \r\nL 300.636984 68.606779 \r\nL 300.710104 75.381364 \r\nL 300.807598 66.023968 \r\nL 300.835018 67.905125 \r\nL 300.841112 67.215569 \r\nL 300.886812 72.895333 \r\nL 300.920326 71.383149 \r\nL 300.984306 74.165568 \r\nL 300.953839 68.056344 \r\nL 301.011726 69.005995 \r\nL 301.014773 68.509999 \r\nL 301.066566 77.41374 \r\nL 301.07266 76.960085 \r\nL 301.078753 77.062913 \r\nL 301.18234 71.050468 \r\nL 301.112267 80.637717 \r\nL 301.197574 74.189763 \r\nL 301.212807 77.141547 \r\nL 301.365141 58.63846 \r\nL 301.471775 50.629932 \r\nL 301.490055 55.19068 \r\nL 301.624109 67.124838 \r\nL 301.514429 54.694683 \r\nL 301.630203 65.558215 \r\nL 301.633249 63.937154 \r\nL 301.703323 84.230667 \r\nL 301.712463 87.079622 \r\nL 301.80691 81.938195 \r\nL 302.044552 57.936806 \r\nL 301.852611 86.359822 \r\nL 302.056738 63.423011 \r\nL 302.099392 74.25025 \r\nL 302.157279 62.545944 \r\nL 302.166419 64.790026 \r\nL 302.169466 62.993551 \r\nL 302.263913 70.687544 \r\nL 302.266959 70.379059 \r\nL 302.288286 76.318918 \r\nL 302.370547 68.292244 \r\nL 302.571628 84.031058 \r\nL 302.425387 62.939112 \r\nL 302.599048 82.766872 \r\nL 302.720915 69.907257 \r\nL 302.641701 88.700683 \r\nL 302.757475 72.67153 \r\nL 302.760522 72.568701 \r\nL 302.772709 75.750337 \r\nL 302.775756 76.046725 \r\nL 302.806222 69.768136 \r\nL 302.815362 70.010086 \r\nL 302.897623 50.986808 \r\nL 302.98293 57.706954 \r\nL 303.068237 72.919528 \r\nL 303.104797 63.023794 \r\nL 303.235805 49.504867 \r\nL 303.254085 52.287286 \r\nL 303.299785 56.376232 \r\nL 303.324158 50.188374 \r\nL 303.360719 50.611786 \r\nL 303.372905 43.946078 \r\nL 303.467353 51.210611 \r\nL 303.470399 51.131977 \r\nL 303.531333 61.396684 \r\nL 303.482586 49.111699 \r\nL 303.595313 52.886111 \r\nL 303.695854 40.589029 \r\nL 303.726321 46.395816 \r\nL 303.802488 51.9788 \r\nL 303.832955 45.567139 \r\nL 303.890842 41.617314 \r\nL 303.857328 49.764963 \r\nL 303.933495 47.284981 \r\nL 304.000522 55.995162 \r\nL 303.948729 46.335329 \r\nL 304.070596 51.283196 \r\nL 304.161996 46.589376 \r\nL 304.125436 54.579757 \r\nL 304.183323 50.587591 \r\nL 304.229023 53.043378 \r\nL 304.28691 47.932195 \r\nL 304.347844 52.565528 \r\nL 304.399638 44.12754 \r\nL 304.622045 61.680975 \r\nL 304.411824 42.536722 \r\nL 304.640326 61.070052 \r\nL 304.646419 59.660697 \r\nL 304.713446 68.201513 \r\nL 304.722586 67.034107 \r\nL 304.786566 71.994071 \r\nL 304.82008 64.378711 \r\nL 304.82922 64.826318 \r\nL 304.975461 47.363614 \r\nL 304.990694 46.032892 \r\nL 305.063814 56.170575 \r\nL 305.066861 55.71692 \r\nL 305.121701 63.737545 \r\nL 305.249662 71.086761 \r\nL 305.176542 61.209173 \r\nL 305.255756 70.197597 \r\nL 305.365436 61.396684 \r\nL 305.283176 70.239938 \r\nL 305.38067 62.267702 \r\nL 305.386763 63.894813 \r\nL 305.392856 63.888764 \r\nL 305.49949 70.046378 \r\nL 305.45379 61.166832 \r\nL 305.514724 67.028058 \r\nL 305.529957 64.929147 \r\nL 305.606124 71.346857 \r\nL 305.618311 69.344725 \r\nL 305.621357 68.546291 \r\nL 305.670104 75.931799 \r\nL 305.721898 69.102775 \r\nL 305.727991 70.784324 \r\nL 305.807205 58.535631 \r\nL 305.822439 63.931105 \r\nL 305.849859 69.253994 \r\nL 305.907746 63.078233 \r\nL 305.990006 47.914049 \r\nL 306.053986 52.36592 \r\nL 306.072267 53.297425 \r\nL 306.136247 46.450255 \r\nL 306.139294 46.686156 \r\nL 306.166714 40.716052 \r\nL 306.203274 38.145339 \r\nL 306.239834 51.053344 \r\nL 306.261161 50.521055 \r\nL 306.285534 56.684718 \r\nL 306.404355 67.49986 \r\nL 306.407402 65.540069 \r\nL 306.410448 65.53402 \r\nL 306.501849 76.409649 \r\nL 306.428729 65.237632 \r\nL 306.574969 74.903514 \r\nL 306.608483 66.199381 \r\nL 306.690743 70.917396 \r\nL 306.76691 76.391503 \r\nL 306.709023 69.780234 \r\nL 306.806517 72.284411 \r\nL 306.818704 74.328884 \r\nL 306.821751 75.242243 \r\nL 306.879638 69.374968 \r\nL 306.919244 71.395246 \r\nL 306.922291 71.304515 \r\nL 306.937525 74.080886 \r\nL 306.958851 79.155776 \r\nL 306.983225 72.296508 \r\nL 307.044158 73.96596 \r\nL 307.178213 63.822228 \r\nL 307.202586 65.473533 \r\nL 307.223913 70.941591 \r\nL 307.275706 60.21718 \r\nL 307.297033 60.725274 \r\nL 307.324453 56.96296 \r\nL 307.370154 65.479582 \r\nL 307.397574 64.663002 \r\nL 307.504208 82.403948 \r\nL 307.540768 79.688065 \r\nL 307.543814 78.194027 \r\nL 307.632168 86.89816 \r\nL 307.635215 85.990849 \r\nL 307.641308 87.521179 \r\nL 307.705289 79.107386 \r\nL 307.708335 79.391677 \r\nL 307.824109 67.705517 \r\nL 307.836296 71.3771 \r\nL 307.912463 74.232104 \r\nL 307.88809 68.032149 \r\nL 307.930743 69.090678 \r\nL 308.003864 62.32819 \r\nL 308.052611 63.731497 \r\nL 308.064797 64.015787 \r\nL 308.058704 62.497554 \r\nL 308.070891 62.497554 \r\nL 308.183618 58.795727 \r\nL 308.122684 65.304168 \r\nL 308.186665 60.289765 \r\nL 308.189711 60.350253 \r\nL 308.195805 58.825971 \r\nL 308.290252 51.156172 \r\nL 308.211038 59.751428 \r\nL 308.317672 53.787373 \r\nL 308.415166 73.29455 \r\nL 308.457819 68.141026 \r\nL 308.466959 64.911 \r\nL 308.555313 72.175534 \r\nL 308.55836 71.57066 \r\nL 308.591873 73.82079 \r\nL 308.625387 67.409129 \r\nL 308.634527 67.989807 \r\nL 308.674134 58.717094 \r\nL 308.677181 58.910653 \r\nL 308.719834 43.855347 \r\nL 308.805141 50.3033 \r\nL 308.808188 50.164179 \r\nL 308.820375 54.513221 \r\nL 308.853888 52.65021 \r\nL 309.024502 76.137456 \r\nL 309.064109 75.006342 \r\nL 309.198163 64.167006 \r\nL 309.24691 70.451643 \r\nL 309.313937 66.792158 \r\nL 309.429711 62.043899 \r\nL 309.341357 69.302383 \r\nL 309.447991 63.362524 \r\nL 309.484552 67.608737 \r\nL 309.551579 62.606432 \r\nL 309.554625 62.860478 \r\nL 309.633839 65.413046 \r\nL 309.588139 59.557868 \r\nL 309.642979 62.412872 \r\nL 309.646026 60.519617 \r\nL 309.731333 66.120748 \r\nL 309.749613 62.957258 \r\nL 309.755706 64.699295 \r\nL 309.819687 54.76122 \r\nL 309.84406 58.021489 \r\nL 309.914134 55.577799 \r\nL 309.892807 61.142637 \r\nL 309.956787 56.660523 \r\nL 310.087795 70.657301 \r\nL 309.972021 55.396337 \r\nL 310.090842 69.955647 \r\nL 310.179195 65.431192 \r\nL 310.121308 71.165394 \r\nL 310.200522 69.387066 \r\nL 310.212709 73.058649 \r\nL 310.298016 65.588459 \r\nL 310.45035 50.369836 \r\nL 310.45949 52.970793 \r\nL 310.544797 56.781498 \r\nL 310.520424 50.587591 \r\nL 310.572217 53.624057 \r\nL 310.584404 52.214701 \r\nL 310.614871 61.342245 \r\nL 310.770252 81.297029 \r\nL 310.645338 60.658738 \r\nL 310.779392 79.131581 \r\nL 310.870792 76.69394 \r\nL 310.831186 81.86561 \r\nL 310.882979 78.006516 \r\nL 310.892119 80.686107 \r\nL 310.940866 73.72401 \r\nL 310.99266 77.026621 \r\nL 311.151087 51.192465 \r\nL 311.184601 55.71692 \r\nL 311.248581 49.438331 \r\nL 311.257721 50.787199 \r\nL 311.321701 47.194249 \r\nL 311.361308 54.930584 \r\nL 311.480129 78.593244 \r\nL 311.507549 75.357169 \r\nL 311.69949 59.321967 \r\nL 311.577623 78.236368 \r\nL 311.705584 59.346162 \r\nL 311.751284 61.112393 \r\nL 311.796984 49.704475 \r\nL 311.812217 45.911917 \r\nL 311.900571 54.162395 \r\nL 312.074232 72.24207 \r\nL 312.077279 70.4214 \r\nL 312.126026 78.012565 \r\nL 312.180866 73.826839 \r\nL 312.281407 80.686107 \r\nL 312.186959 72.538458 \r\nL 312.302733 75.980189 \r\nL 312.397181 62.945161 \r\nL 312.445928 65.600556 \r\nL 312.452021 67.330495 \r\nL 312.482488 61.65678 \r\nL 312.491628 62.255605 \r\nL 312.576935 52.41431 \r\nL 312.500768 63.066136 \r\nL 312.616542 55.118095 \r\nL 312.619588 54.56766 \r\nL 312.665289 63.646814 \r\nL 312.680522 62.122533 \r\nL 312.799343 67.796248 \r\nL 312.707942 61.505561 \r\nL 312.802389 67.348641 \r\nL 312.808483 64.832367 \r\nL 312.84809 70.034281 \r\nL 312.909023 67.735761 \r\nL 312.95777 67.475665 \r\nL 313.030891 71.52227 \r\nL 313.259392 103.024093 \r\nL 313.036984 70.300425 \r\nL 313.289859 99.794067 \r\nL 313.433053 88.634147 \r\nL 313.4361 88.839804 \r\nL 313.47266 84.170179 \r\nL 313.56406 72.544507 \r\nL 313.597574 74.461956 \r\nL 313.640227 69.17536 \r\nL 313.695068 76.869354 \r\nL 313.710301 72.725969 \r\nL 313.792561 80.244549 \r\nL 313.847402 78.931973 \r\nL 313.853495 79.682016 \r\nL 313.859588 78.169832 \r\nL 313.883962 73.361086 \r\nL 313.944896 79.875576 \r\nL 313.972316 77.601251 \r\nL 313.975362 79.506603 \r\nL 314.066763 69.532235 \r\nL 314.10637 63.471401 \r\nL 314.17949 68.395073 \r\nL 314.243471 73.348989 \r\nL 314.191677 68.056344 \r\nL 314.304404 70.869006 \r\nL 314.316591 68.141026 \r\nL 314.383618 79.724357 \r\nL 314.389711 78.272661 \r\nL 314.401898 83.123748 \r\nL 314.453692 77.135498 \r\nL 314.502439 79.440067 \r\nL 314.569466 69.822575 \r\nL 314.511579 79.573139 \r\nL 314.630399 70.022183 \r\nL 314.801014 50.273057 \r\nL 314.828434 50.787199 \r\nL 314.837574 55.009218 \r\nL 314.892414 50.055302 \r\nL 314.941161 52.432456 \r\nL 315.066075 64.408955 \r\nL 314.947254 51.894118 \r\nL 315.114822 58.977189 \r\nL 315.212316 48.283022 \r\nL 315.133102 59.866354 \r\nL 315.254969 51.537243 \r\nL 315.264109 52.390115 \r\nL 315.376837 63.356475 \r\nL 315.389023 63.023794 \r\nL 315.416443 65.074316 \r\nL 315.535264 82.246681 \r\nL 315.571824 81.188152 \r\nL 315.693692 68.764046 \r\nL 315.696738 70.621008 \r\nL 315.715018 68.35878 \r\nL 315.782045 56.321794 \r\nL 315.721112 68.413219 \r\nL 315.852119 60.174839 \r\nL 315.864306 62.558042 \r\nL 315.940473 58.420705 \r\nL 315.958753 60.047816 \r\nL 315.9618 57.688808 \r\nL 316.050154 70.530277 \r\nL 316.0532 70.167353 \r\nL 316.138507 76.210041 \r\nL 316.065387 69.695551 \r\nL 316.162881 71.104907 \r\nL 316.272561 62.763699 \r\nL 316.205534 73.016308 \r\nL 316.284748 64.390809 \r\nL 316.287795 65.165047 \r\nL 316.330448 54.803561 \r\nL 316.357869 55.741115 \r\nL 316.476689 44.98646 \r\nL 316.482783 47.151908 \r\nL 316.510203 43.8372 \r\nL 316.494969 49.589549 \r\nL 316.537623 48.488679 \r\nL 316.601603 59.684892 \r\nL 316.680817 58.965092 \r\nL 316.744797 53.27323 \r\nL 316.778311 60.973273 \r\nL 316.833151 65.667092 \r\nL 316.860571 56.938765 \r\nL 316.878851 60.616397 \r\nL 316.909318 55.124144 \r\nL 316.955018 66.943376 \r\nL 316.985485 61.541854 \r\nL 317.052512 65.951383 \r\nL 317.092119 59.249382 \r\nL 317.204846 75.06683 \r\nL 317.262733 66.132845 \r\nL 317.317574 59.860305 \r\nL 317.341947 67.052253 \r\nL 317.378507 62.763699 \r\nL 317.384601 64.832367 \r\nL 317.393741 61.227319 \r\nL 317.405928 62.23141 \r\nL 317.546075 42.83311 \r\nL 317.549122 43.069011 \r\nL 317.558262 41.066879 \r\nL 317.759343 63.259695 \r\nL 317.87207 68.479755 \r\nL 317.78067 60.676884 \r\nL 317.878163 67.518006 \r\nL 317.92691 71.395246 \r\nL 317.887303 65.443289 \r\nL 317.972611 66.997815 \r\nL 318.106665 49.087504 \r\nL 318.158458 54.888243 \r\nL 318.213299 48.555215 \r\nL 318.216345 48.906042 \r\nL 318.231579 46.002648 \r\nL 318.307746 56.249209 \r\nL 318.316886 52.904257 \r\nL 318.444846 68.945508 \r\nL 318.338213 50.49686 \r\nL 318.457033 65.999773 \r\nL 318.463127 63.707302 \r\nL 318.527107 69.816526 \r\nL 318.56062 68.594681 \r\nL 318.56976 70.239938 \r\nL 318.655068 66.435282 \r\nL 318.761701 57.743247 \r\nL 318.691628 67.130887 \r\nL 318.779982 58.25739 \r\nL 318.783028 60.440984 \r\nL 318.871382 52.390115 \r\nL 318.883569 54.90034 \r\nL 318.895756 52.323579 \r\nL 318.941456 60.634543 \r\nL 318.959736 58.233195 \r\nL 318.981063 60.846249 \r\nL 319.041996 51.821533 \r\nL 319.069416 59.194944 \r\nL 319.090743 55.402386 \r\nL 319.118163 61.154735 \r\nL 319.179097 59.920792 \r\nL 319.227844 51.40417 \r\nL 319.322291 54.797512 \r\nL 319.419785 57.973099 \r\nL 319.374085 49.72867 \r\nL 319.435018 57.077886 \r\nL 319.453299 52.438505 \r\nL 319.511186 60.199034 \r\nL 319.523372 59.134456 \r\nL 319.526419 60.695031 \r\nL 319.572119 51.652169 \r\nL 319.623913 54.368052 \r\nL 319.66352 56.382281 \r\nL 319.687893 49.160089 \r\nL 319.693986 50.146033 \r\nL 319.852414 31.261876 \r\nL 319.882881 35.26614 \r\nL 319.895068 38.514312 \r\nL 319.965141 30.790075 \r\nL 319.977328 33.100692 \r\nL 319.986468 31.957481 \r\nL 320.007795 35.278237 \r\nL 320.083962 33.554347 \r\nL 320.181456 43.462179 \r\nL 320.199736 35.973842 \r\nL 320.202783 35.798429 \r\nL 320.218016 40.365225 \r\nL 320.233249 39.312745 \r\nL 320.318557 53.037329 \r\nL 320.349023 43.6013 \r\nL 320.394724 38.834895 \r\nL 320.446517 48.222535 \r\nL 320.452611 46.129672 \r\nL 320.473937 50.666225 \r\nL 320.556198 42.016531 \r\nL 320.559244 44.60539 \r\nL 320.571431 45.234459 \r\nL 320.601898 36.064573 \r\nL 320.604945 37.08681 \r\nL 320.607991 35.955696 \r\nL 320.687205 46.994641 \r\nL 320.690252 46.099428 \r\nL 320.699392 48.863701 \r\nL 320.751186 40.232153 \r\nL 320.781652 42.597209 \r\nL 320.784699 41.810873 \r\nL 320.860866 49.72867 \r\nL 320.873053 47.47854 \r\nL 320.897426 56.170575 \r\nL 320.94008 46.90391 \r\nL 320.997967 53.424449 \r\nL 321.00406 53.309523 \r\nL 321.019294 58.559826 \r\nL 321.107647 48.730629 \r\nL 321.144208 52.632064 \r\nL 321.122881 46.305085 \r\nL 321.180768 46.782935 \r\nL 321.232561 48.597556 \r\nL 321.305682 40.710003 \r\nL 321.308729 41.925799 \r\nL 321.345289 34.800387 \r\nL 321.403176 36.506131 \r\nL 321.458016 34.292293 \r\nL 321.476296 40.038594 \r\nL 321.485436 39.669621 \r\nL 321.616443 49.819401 \r\nL 321.771824 64.318224 \r\nL 321.622537 49.402039 \r\nL 321.793151 62.721358 \r\nL 321.860178 65.515874 \r\nL 321.911972 59.479234 \r\nL 322.024699 67.971661 \r\nL 322.036886 66.495769 \r\nL 322.058213 64.838415 \r\nL 322.122193 69.60482 \r\nL 322.140473 69.284237 \r\nL 322.24406 77.050816 \r\nL 322.259294 75.514436 \r\nL 322.26234 73.875229 \r\nL 322.350694 81.121616 \r\nL 322.359834 80.450206 \r\nL 322.384208 78.956168 \r\nL 322.393348 80.71635 \r\nL 322.396394 79.313043 \r\nL 322.487795 82.670092 \r\nL 322.509122 76.246334 \r\nL 322.557869 78.968265 \r\nL 322.606615 70.252035 \r\nL 322.774183 57.071837 \r\nL 322.612709 70.554472 \r\nL 322.792463 57.53759 \r\nL 322.835117 63.683107 \r\nL 322.911284 63.28389 \r\nL 323.042291 52.855867 \r\nL 323.182439 64.33637 \r\nL 323.188532 63.773838 \r\nL 323.191579 63.011697 \r\nL 323.261652 72.67153 \r\nL 323.340866 86.329578 \r\nL 323.380473 80.050989 \r\nL 323.471873 75.605167 \r\nL 323.432267 82.942286 \r\nL 323.508434 76.131408 \r\nL 323.514527 77.214132 \r\nL 323.593741 70.748032 \r\nL 323.599834 72.108997 \r\nL 323.730842 65.558215 \r\nL 323.615068 74.129276 \r\nL 323.733888 65.721531 \r\nL 323.807009 68.788241 \r\nL 323.840522 64.856562 \r\nL 323.974576 54.126102 \r\nL 323.858802 66.852645 \r\nL 323.983716 55.595945 \r\nL 324.06293 61.46322 \r\nL 324.09949 58.269487 \r\nL 324.200031 51.40417 \r\nL 324.218311 54.210784 \r\nL 324.221357 54.76122 \r\nL 324.242684 50.152082 \r\nL 324.312758 53.315571 \r\nL 324.367598 48.264876 \r\nL 324.349318 54.476929 \r\nL 324.428532 49.426233 \r\nL 324.468139 45.627627 \r\nL 324.437672 50.720663 \r\nL 324.504699 49.764963 \r\nL 324.547353 53.763178 \r\nL 324.608286 46.262744 \r\nL 324.635706 44.557 \r\nL 324.663127 48.234632 \r\nL 324.711873 46.764789 \r\nL 324.775854 51.029149 \r\nL 324.818507 46.462352 \r\nL 324.824601 47.278932 \r\nL 324.909908 51.652169 \r\nL 324.848974 46.244598 \r\nL 324.952561 49.898035 \r\nL 324.958655 48.452387 \r\nL 325.028729 61.027711 \r\nL 325.147549 78.829144 \r\nL 325.178016 78.798901 \r\nL 325.181063 78.393635 \r\nL 325.226763 85.930362 \r\nL 325.232856 85.900118 \r\nL 325.245043 90.376183 \r\nL 325.33949 84.781102 \r\nL 325.458311 80.510693 \r\nL 325.351677 85.585584 \r\nL 325.467451 81.762782 \r\nL 325.510104 82.476533 \r\nL 325.494871 80.292939 \r\nL 325.546665 81.623661 \r\nL 325.656345 77.36535 \r\nL 325.580178 83.982668 \r\nL 325.665485 78.048857 \r\nL 325.808679 88.132102 \r\nL 325.915313 77.528666 \r\nL 325.93664 79.869527 \r\nL 325.970154 86.80138 \r\nL 326.064601 84.369787 \r\nL 326.232168 97.187061 \r\nL 326.113348 80.807081 \r\nL 326.244355 96.775747 \r\nL 326.393643 89.378142 \r\nL 326.396689 90.043503 \r\nL 326.463716 82.325314 \r\nL 326.46981 82.567264 \r\nL 326.765338 50.599688 \r\nL 326.789711 53.75108 \r\nL 326.804945 57.047642 \r\nL 326.868925 50.666225 \r\nL 326.902439 54.525319 \r\nL 327.006026 60.205083 \r\nL 326.935952 49.819401 \r\nL 327.027353 57.749296 \r\nL 327.045633 56.454866 \r\nL 327.082193 63.392767 \r\nL 327.1218 62.878625 \r\nL 327.155313 66.096553 \r\nL 327.1675 60.537763 \r\nL 327.170547 61.209173 \r\nL 327.197967 56.829888 \r\nL 327.23148 63.423011 \r\nL 327.280227 60.295814 \r\nL 327.502635 80.940154 \r\nL 327.313741 58.807825 \r\nL 327.533102 72.980016 \r\nL 327.612316 71.564611 \r\nL 327.566615 76.149554 \r\nL 327.636689 73.0526 \r\nL 327.670203 75.254341 \r\nL 327.731136 65.304168 \r\nL 327.734183 65.467484 \r\nL 327.77379 60.434935 \r\nL 327.831677 68.12288 \r\nL 327.83777 66.810304 \r\nL 327.962684 75.012391 \r\nL 327.974871 71.104907 \r\nL 328.054085 82.791067 \r\nL 328.084552 83.571354 \r\nL 328.090645 81.091372 \r\nL 328.093692 81.726489 \r\nL 328.178999 75.199902 \r\nL 328.115018 83.891937 \r\nL 328.209466 78.877534 \r\nL 328.328286 68.382975 \r\nL 328.38008 70.445595 \r\nL 328.48062 73.633279 \r\nL 328.422733 67.959564 \r\nL 328.495854 71.189589 \r\nL 328.511087 66.090504 \r\nL 328.596394 74.649467 \r\nL 328.599441 73.808693 \r\nL 328.620768 75.992287 \r\nL 328.639048 70.923445 \r\nL 328.712168 74.806734 \r\nL 328.715215 74.770442 \r\nL 328.721308 75.720093 \r\nL 328.821849 82.373704 \r\nL 328.776149 72.381191 \r\nL 328.840129 80.964349 \r\nL 328.904109 86.740892 \r\nL 328.952856 77.8432 \r\nL 329.065584 82.246681 \r\nL 328.98637 74.806734 \r\nL 329.06863 81.351468 \r\nL 329.080817 80.244549 \r\nL 329.129564 71.600904 \r\nL 329.193544 76.79072 \r\nL 329.257525 83.020919 \r\nL 329.202684 75.441852 \r\nL 329.315412 81.218395 \r\nL 329.632267 67.741809 \r\nL 329.321505 81.914 \r\nL 329.650547 70.137109 \r\nL 329.668827 69.193506 \r\nL 329.772414 75.701947 \r\nL 329.879048 57.241202 \r\nL 329.930842 61.17893 \r\nL 330.016149 66.30221 \r\nL 329.943028 59.944987 \r\nL 330.043569 61.898729 \r\nL 330.074036 60.531715 \r\nL 330.110596 70.040329 \r\nL 330.113643 69.949598 \r\nL 330.186763 76.869354 \r\nL 330.223323 70.094768 \r\nL 330.22637 70.306474 \r\nL 330.250743 64.814221 \r\nL 330.284257 55.843943 \r\nL 330.390891 57.380323 \r\nL 330.393937 57.948904 \r\nL 330.427451 50.847687 \r\nL 330.464011 50.890028 \r\nL 330.467058 50.847687 \r\nL 330.470104 52.07558 \r\nL 330.473151 51.767095 \r\nL 330.585878 70.040329 \r\nL 330.482291 51.379976 \r\nL 330.619392 66.513916 \r\nL 330.662045 58.880409 \r\nL 330.729072 65.279973 \r\nL 330.771726 77.099206 \r\nL 330.853986 72.423532 \r\nL 330.87836 69.774185 \r\nL 330.936247 79.458213 \r\nL 330.948434 78.853339 \r\nL 331.033741 86.184409 \r\nL 331.070301 84.26091 \r\nL 331.079441 80.534888 \r\nL 331.152561 89.52936 \r\nL 331.179982 83.982668 \r\nL 331.186075 84.16413 \r\nL 331.198262 81.853513 \r\nL 331.265289 80.09333 \r\nL 331.283569 85.107733 \r\nL 331.304896 82.754775 \r\nL 331.371923 75.453949 \r\nL 331.46637 78.962217 \r\nL 331.603471 92.704947 \r\nL 331.661357 99.58841 \r\nL 331.716198 93.757427 \r\nL 331.841112 85.712607 \r\nL 331.956886 80.837325 \r\nL 331.847205 86.583625 \r\nL 332.005633 82.174096 \r\nL 332.069613 93.902597 \r\nL 332.1275 87.769178 \r\nL 332.148827 89.735017 \r\nL 332.197574 81.448247 \r\nL 332.203667 81.05508 \r\nL 332.252414 88.355905 \r\nL 332.258507 88.845853 \r\nL 332.310301 81.315175 \r\nL 332.441308 62.769747 \r\nL 332.322488 81.33937 \r\nL 332.462635 64.898903 \r\nL 332.505289 71.673488 \r\nL 332.554036 58.916702 \r\nL 332.560129 58.263438 \r\nL 332.584502 64.52993 \r\nL 332.685043 71.401295 \r\nL 332.700276 68.764046 \r\nL 332.852611 77.903688 \r\nL 332.785584 68.12288 \r\nL 332.867844 75.490241 \r\nL 332.922684 60.997467 \r\nL 333.011038 61.342245 \r\nL 333.017131 61.892681 \r\nL 333.023225 58.63846 \r\nL 333.172512 51.283196 \r\nL 333.053692 62.110435 \r\nL 333.184699 54.694683 \r\nL 333.187746 56.460915 \r\nL 333.2761 45.579237 \r\nL 333.279146 45.917966 \r\nL 333.297426 51.035198 \r\nL 333.34008 55.747164 \r\nL 333.382733 49.093553 \r\nL 333.416247 53.648252 \r\nL 333.501554 49.275015 \r\nL 333.477181 55.269313 \r\nL 333.522881 53.152255 \r\nL 333.626468 63.350426 \r\nL 333.641701 60.422837 \r\nL 333.696542 57.39242 \r\nL 333.730055 61.578146 \r\nL 333.760522 58.813873 \r\nL 333.806222 64.904952 \r\nL 333.854969 53.255084 \r\nL 333.864109 55.789505 \r\nL 334.059097 70.693593 \r\nL 333.912856 55.456824 \r\nL 334.092611 67.064351 \r\nL 334.132217 61.795901 \r\nL 334.177918 73.173575 \r\nL 334.199244 68.322488 \r\nL 334.220571 73.875229 \r\nL 334.293692 64.923098 \r\nL 334.299785 66.586501 \r\nL 334.418606 59.491332 \r\nL 334.348532 70.608911 \r\nL 334.424699 61.70517 \r\nL 334.442979 66.526013 \r\nL 334.519146 57.217007 \r\nL 334.52524 58.323926 \r\nL 334.57094 54.870097 \r\nL 334.595313 62.61248 \r\nL 334.619687 67.040156 \r\nL 334.656247 55.19068 \r\nL 334.704994 62.225361 \r\nL 334.714134 64.312175 \r\nL 334.762881 58.886458 \r\nL 334.814674 62.164874 \r\nL 334.939588 52.287286 \r\nL 334.954822 55.517312 \r\nL 335.015756 44.12754 \r\nL 335.018802 43.819054 \r\nL 335.073643 48.143901 \r\nL 335.094969 46.353475 \r\nL 335.128483 52.65021 \r\nL 335.107156 45.391726 \r\nL 335.207697 47.926147 \r\nL 335.22293 45.046948 \r\nL 335.271677 52.492943 \r\nL 335.308237 51.754997 \r\nL 335.369171 54.561611 \r\nL 335.378311 50.085546 \r\nL 335.411824 51.416268 \r\nL 335.445338 43.069011 \r\nL 335.530645 46.026843 \r\nL 335.536738 44.587244 \r\nL 335.615952 53.007086 \r\nL 335.673839 49.504867 \r\nL 335.631186 54.833804 \r\nL 335.704306 52.559479 \r\nL 335.853593 76.306821 \r\nL 335.862733 75.635411 \r\nL 336.021161 89.952772 \r\nL 335.881014 75.556778 \r\nL 336.057721 85.216611 \r\nL 336.200915 63.453255 \r\nL 336.270989 66.586501 \r\nL 336.237475 61.36644 \r\nL 336.301456 62.479408 \r\nL 336.328876 58.136415 \r\nL 336.371529 70.856909 \r\nL 336.39895 66.175186 \r\nL 336.484257 72.877187 \r\nL 336.432463 65.933237 \r\nL 336.511677 68.086587 \r\nL 336.520817 65.667092 \r\nL 336.533004 70.772227 \r\nL 336.627451 66.217528 \r\nL 336.633544 68.782192 \r\nL 336.676198 56.067747 \r\nL 336.712758 61.771706 \r\nL 336.743225 58.463047 \r\nL 336.801112 66.265917 \r\nL 336.883372 73.107039 \r\nL 336.913839 68.328537 \r\nL 337.011333 59.854256 \r\nL 337.029613 61.928973 \r\nL 337.05094 67.142984 \r\nL 337.108827 54.864048 \r\nL 337.181947 49.764963 \r\nL 337.197181 54.706781 \r\nL 337.325141 65.425143 \r\nL 337.218507 54.386198 \r\nL 337.331235 64.475491 \r\nL 337.358655 61.021662 \r\nL 337.422635 67.384934 \r\nL 337.431775 65.739677 \r\nL 337.434822 67.947466 \r\nL 337.504896 61.717267 \r\nL 337.538409 62.551993 \r\nL 337.550596 66.187284 \r\nL 337.626763 54.410393 \r\nL 337.73949 50.871882 \r\nL 337.70293 57.652516 \r\nL 337.742537 51.537243 \r\nL 337.800424 57.755344 \r\nL 337.852217 52.17236 \r\nL 337.888778 49.837548 \r\nL 337.910104 54.688635 \r\nL 337.952758 52.964745 \r\nL 337.974085 53.672447 \r\nL 338.001505 49.643988 \r\nL 338.028925 50.763004 \r\nL 338.111186 44.647731 \r\nL 338.144699 47.545076 \r\nL 338.208679 52.722795 \r\nL 338.159932 46.28089 \r\nL 338.266566 50.666225 \r\nL 338.357967 39.917619 \r\nL 338.388434 40.540639 \r\nL 338.428041 36.838812 \r\nL 338.461554 43.244424 \r\nL 338.470694 42.597209 \r\nL 338.482881 44.835242 \r\nL 338.556001 38.943772 \r\nL 338.583421 43.171839 \r\nL 338.586468 43.165791 \r\nL 338.735756 65.237632 \r\nL 338.757082 62.479408 \r\nL 338.830203 69.810477 \r\nL 338.833249 68.915264 \r\nL 338.86067 73.96596 \r\nL 338.842389 68.425317 \r\nL 338.95207 72.707822 \r\nL 339.028237 70.064524 \r\nL 339.00691 73.844985 \r\nL 339.064797 71.600904 \r\nL 339.067844 72.163436 \r\nL 339.110498 65.346509 \r\nL 339.140964 65.890896 \r\nL 339.268925 58.251341 \r\nL 339.174478 66.405038 \r\nL 339.278065 60.79181 \r\nL 339.415166 75.103122 \r\nL 339.418213 73.838936 \r\nL 339.482193 71.479929 \r\nL 339.51266 78.538805 \r\nL 339.5218 76.089066 \r\nL 339.543127 78.03676 \r\nL 339.591873 71.256126 \r\nL 339.619294 73.488109 \r\nL 339.710694 64.935195 \r\nL 339.637574 75.907604 \r\nL 339.744208 70.645203 \r\nL 339.753348 72.296508 \r\nL 339.823421 66.991766 \r\nL 339.841701 67.173228 \r\nL 339.948335 63.731497 \r\nL 339.902635 71.231931 \r\nL 339.957475 64.511784 \r\nL 339.969662 63.326231 \r\nL 339.978802 66.030017 \r\nL 339.984896 65.636849 \r\nL 340.015362 69.840721 \r\nL 340.058016 62.213264 \r\nL 340.091529 65.975578 \r\nL 340.143323 60.229278 \r\nL 340.185977 68.588632 \r\nL 340.207303 63.078233 \r\nL 340.414478 81.200249 \r\nL 340.216443 62.418921 \r\nL 340.426665 79.361433 \r\nL 340.447991 79.881625 \r\nL 340.566812 68.044246 \r\nL 340.697819 51.107782 \r\nL 340.600326 68.546291 \r\nL 340.728286 54.228931 \r\nL 340.841014 70.4214 \r\nL 340.86234 69.260042 \r\nL 340.865387 69.435456 \r\nL 340.895854 65.273925 \r\nL 340.968974 64.167006 \r\nL 340.911087 67.378885 \r\nL 341.002488 65.080365 \r\nL 341.032955 67.106692 \r\nL 341.084748 56.454866 \r\nL 341.087795 57.458956 \r\nL 341.142635 48.766921 \r\nL 341.106075 57.531541 \r\nL 341.197475 56.805693 \r\nL 341.224896 54.114005 \r\nL 341.276689 59.793769 \r\nL 341.282783 59.352211 \r\nL 341.45949 76.802817 \r\nL 341.288876 59.30987 \r\nL 341.480817 74.256299 \r\nL 341.645338 66.532062 \r\nL 341.648385 66.68328 \r\nL 341.657525 62.685065 \r\nL 341.697131 63.737545 \r\nL 341.703225 61.312002 \r\nL 341.791579 68.7459 \r\nL 341.794625 68.564438 \r\nL 341.797672 68.316439 \r\nL 341.843372 73.113088 \r\nL 341.855559 72.453775 \r\nL 341.858606 72.484019 \r\nL 341.864699 72.163436 \r\nL 341.867746 72.217875 \r\nL 341.886026 68.957605 \r\nL 341.962193 75.429754 \r\nL 341.971333 75.248292 \r\nL 342.007893 78.817047 \r\nL 342.059687 72.29046 \r\nL 342.06578 72.980016 \r\nL 342.0932 70.233889 \r\nL 342.126714 75.242243 \r\nL 342.178507 72.060608 \r\nL 342.181554 72.090851 \r\nL 342.187647 71.848902 \r\nL 342.202881 74.58898 \r\nL 342.285141 67.161131 \r\nL 342.288188 67.584542 \r\nL 342.330842 62.975404 \r\nL 342.391775 70.330669 \r\nL 342.394822 69.187457 \r\nL 342.416149 70.681495 \r\nL 342.452709 64.390809 \r\nL 342.501456 68.395073 \r\nL 342.507549 66.677232 \r\nL 342.58067 73.851034 \r\nL 342.583716 75.266438 \r\nL 342.61723 69.629015 \r\nL 342.687303 72.895333 \r\nL 342.723864 70.300425 \r\nL 342.772611 75.792678 \r\nL 342.793937 73.669572 \r\nL 342.921898 79.627578 \r\nL 342.800031 72.980016 \r\nL 342.924945 79.022704 \r\nL 343.022439 72.67153 \r\nL 342.940178 79.179971 \r\nL 343.055952 73.778449 \r\nL 343.077279 73.215916 \r\nL 343.065092 75.611216 \r\nL 343.092512 75.490241 \r\nL 343.174773 79.101337 \r\nL 343.138213 73.494158 \r\nL 343.199146 76.155603 \r\nL 343.202193 75.169658 \r\nL 343.244846 78.94407 \r\nL 343.299687 78.823096 \r\nL 343.366714 81.309127 \r\nL 343.345387 74.836978 \r\nL 343.388041 78.006516 \r\nL 343.485534 71.727927 \r\nL 343.424601 78.454123 \r\nL 343.500768 75.847117 \r\nL 343.506861 77.1234 \r\nL 343.549515 67.747858 \r\nL 343.589122 68.038197 \r\nL 343.610448 65.763872 \r\nL 343.643962 73.427622 \r\nL 343.692709 72.157387 \r\nL 343.796296 73.838936 \r\nL 343.729269 64.160957 \r\nL 343.805436 72.732017 \r\nL 343.811529 71.57066 \r\nL 343.88465 79.56709 \r\nL 343.90293 85.664217 \r\nL 343.988237 78.835193 \r\nL 343.99433 78.859388 \r\nL 344.036984 83.317307 \r\nL 344.094871 77.111303 \r\nL 344.228925 62.588285 \r\nL 344.262439 57.985196 \r\nL 344.298999 65.158999 \r\nL 344.332512 63.683107 \r\nL 344.44524 73.603035 \r\nL 344.372119 59.098164 \r\nL 344.469613 67.481714 \r\nL 344.4818 66.39899 \r\nL 344.53664 73.288501 \r\nL 344.557967 70.711739 \r\nL 344.56406 73.536499 \r\nL 344.603667 65.044073 \r\nL 344.664601 69.840721 \r\nL 344.725534 66.931279 \r\nL 344.670694 71.32871 \r\nL 344.740768 70.016134 \r\nL 344.862635 86.75299 \r\nL 344.752955 68.60073 \r\nL 344.871775 86.148116 \r\nL 344.963176 84.152033 \r\nL 344.954036 87.696593 \r\nL 344.978409 86.468699 \r\nL 344.993643 88.609952 \r\nL 345.033249 78.302904 \r\nL 345.075903 82.422094 \r\nL 345.185584 75.732191 \r\nL 345.12465 85.319439 \r\nL 345.200817 78.871485 \r\nL 345.319638 90.932667 \r\nL 345.255657 78.115393 \r\nL 345.334871 90.72701 \r\nL 345.417131 86.232798 \r\nL 345.374478 92.293633 \r\nL 345.453692 87.654252 \r\nL 345.496345 92.293633 \r\nL 345.511579 85.198464 \r\nL 345.563372 89.226923 \r\nL 345.746173 64.935195 \r\nL 345.572512 90.031405 \r\nL 345.752267 66.356648 \r\nL 345.75836 65.697336 \r\nL 345.886321 54.283369 \r\nL 345.907647 55.946772 \r\nL 346.014281 61.475318 \r\nL 345.965534 55.178582 \r\nL 346.023421 59.279626 \r\nL 346.087402 55.995162 \r\nL 346.053888 61.420879 \r\nL 346.130055 59.817964 \r\nL 346.160522 64.281932 \r\nL 346.139195 58.650557 \r\nL 346.242783 60.816005 \r\nL 346.261063 57.785588 \r\nL 346.30981 70.85086 \r\nL 346.312856 69.592723 \r\nL 346.407303 78.030711 \r\nL 346.35551 69.205604 \r\nL 346.43777 76.79072 \r\nL 346.468237 70.403254 \r\nL 346.480424 79.833235 \r\nL 346.550498 75.605167 \r\nL 346.568778 77.17179 \r\nL 346.599244 71.316613 \r\nL 346.602291 71.3771 \r\nL 346.620571 66.919181 \r\nL 346.654085 74.679711 \r\nL 346.715018 70.784324 \r\nL 346.718065 70.814568 \r\nL 346.763765 77.250424 \r\nL 346.785092 70.614959 \r\nL 346.830792 73.935716 \r\nL 346.95266 64.469443 \r\nL 346.967893 65.546118 \r\nL 347.229908 48.228584 \r\nL 347.232955 49.535111 \r\nL 347.257328 53.436546 \r\nL 347.327402 47.412004 \r\nL 347.330448 47.484589 \r\nL 347.333495 47.309175 \r\nL 347.357869 51.337634 \r\nL 347.391382 50.176277 \r\nL 347.400522 50.297252 \r\nL 347.409662 47.345468 \r\nL 347.415756 47.641856 \r\nL 347.418802 46.250646 \r\nL 347.501063 56.763352 \r\nL 347.507156 55.565702 \r\nL 347.510203 56.297599 \r\nL 347.574183 46.026843 \r\nL 347.689957 38.38124 \r\nL 347.61379 48.603605 \r\nL 347.699097 40.516444 \r\nL 347.702144 40.419664 \r\nL 347.711284 42.790769 \r\nL 347.750891 50.115789 \r\nL 347.814871 38.901431 \r\nL 347.817918 38.677628 \r\nL 347.860571 43.704128 \r\nL 347.933692 53.315571 \r\nL 347.866665 43.147644 \r\nL 347.988532 49.686329 \r\nL 348.037279 43.274668 \r\nL 348.082979 50.980759 \r\nL 348.217033 61.348294 \r\nL 348.098213 50.085546 \r\nL 348.22008 60.36235 \r\nL 348.232267 56.14638 \r\nL 348.308434 66.568354 \r\nL 348.317574 66.150991 \r\nL 348.326714 71.945682 \r\nL 348.415068 61.578146 \r\nL 348.524748 52.408261 \r\nL 348.539982 53.769227 \r\nL 348.543028 54.083761 \r\nL 348.570448 47.254737 \r\nL 348.594822 48.204389 \r\nL 348.607009 46.577278 \r\nL 348.603962 48.301168 \r\nL 348.610055 46.958349 \r\nL 348.640522 40.226104 \r\nL 348.619195 48.107609 \r\nL 348.719736 45.694163 \r\nL 348.753249 48.730629 \r\nL 348.814183 41.018489 \r\nL 348.823323 42.675843 \r\nL 348.83551 39.197819 \r\nL 348.920817 49.432282 \r\nL 348.923864 47.587417 \r\nL 349.021357 52.529236 \r\nL 348.975657 45.397775 \r\nL 349.039638 49.486721 \r\nL 349.067058 45.089289 \r\nL 349.134085 53.587765 \r\nL 349.143225 50.563396 \r\nL 349.198065 56.811741 \r\nL 349.240719 46.607522 \r\nL 349.249859 49.383892 \r\nL 349.265092 52.359871 \r\nL 349.304699 41.441901 \r\nL 349.313839 44.188027 \r\nL 349.329072 38.895382 \r\nL 349.356493 45.010655 \r\nL 349.426566 40.703955 \r\nL 349.429613 41.859263 \r\nL 349.52406 35.858916 \r\nL 349.624601 32.386941 \r\nL 349.545387 37.280369 \r\nL 349.630694 35.235896 \r\nL 349.743421 41.695947 \r\nL 349.746468 40.722101 \r\nL 349.837869 45.972405 \r\nL 349.807402 37.691684 \r\nL 349.874429 44.593293 \r\nL 349.877475 43.565007 \r\nL 349.920129 53.212743 \r\nL 349.971923 49.093553 \r\nL 350.032856 51.912264 \r\nL 350.072463 46.063136 \r\nL 350.078557 48.216486 \r\nL 350.127303 45.192118 \r\nL 350.169957 54.458783 \r\nL 350.179097 52.589723 \r\nL 350.285731 64.173054 \r\nL 350.212611 50.521055 \r\nL 350.300964 58.940897 \r\nL 350.310104 61.08215 \r\nL 350.364945 70.784324 \r\nL 350.459392 66.719573 \r\nL 350.508139 69.332627 \r\nL 350.590399 55.601994 \r\nL 350.593446 55.33585 \r\nL 350.620866 61.100296 \r\nL 350.657426 59.30987 \r\nL 350.74578 64.463394 \r\nL 350.669613 58.402559 \r\nL 350.7732 63.695204 \r\nL 350.812807 57.749296 \r\nL 350.876787 65.225535 \r\nL 350.879834 63.543986 \r\nL 350.882881 65.025926 \r\nL 350.968188 54.271272 \r\nL 350.971235 55.517312 \r\nL 351.047402 52.680454 \r\nL 350.998655 58.196902 \r\nL 351.068729 57.05974 \r\nL 351.071775 58.553778 \r\nL 351.163176 54.083761 \r\nL 351.172316 54.51927 \r\nL 351.193643 52.456651 \r\nL 351.254576 62.727406 \r\nL 351.285043 66.223576 \r\nL 351.303323 60.531715 \r\nL 351.312463 60.695031 \r\nL 351.373397 55.626189 \r\nL 351.40691 61.771706 \r\nL 351.419097 61.251514 \r\nL 351.528778 69.447553 \r\nL 351.428237 59.824012 \r\nL 351.544011 62.769747 \r\nL 351.574478 54.803561 \r\nL 351.647598 67.112741 \r\nL 351.818213 58.952994 \r\nL 351.671972 69.931452 \r\nL 351.827353 61.021662 \r\nL 351.873053 68.776143 \r\nL 351.927893 59.364308 \r\nL 351.943127 56.412525 \r\nL 352.007107 60.779713 \r\nL 352.04062 58.989287 \r\nL 352.156394 67.699468 \r\nL 352.061947 54.1382 \r\nL 352.168581 65.612654 \r\nL 352.186861 67.227667 \r\nL 352.278262 69.562479 \r\nL 352.220375 64.251688 \r\nL 352.293495 66.078407 \r\nL 352.296542 66.066309 \r\nL 352.299588 66.211479 \r\nL 352.342242 73.615133 \r\nL 352.397082 63.047989 \r\nL 352.403176 63.604473 \r\nL 352.485436 48.047121 \r\nL 352.53723 50.194423 \r\nL 352.552463 53.267181 \r\nL 352.585977 44.50861 \r\nL 352.63777 46.510742 \r\nL 352.756591 51.222708 \r\nL 352.659097 44.357392 \r\nL 352.777918 49.214528 \r\nL 352.857131 45.32519 \r\nL 352.866271 49.426233 \r\nL 352.869318 48.367704 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p49207e09be\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 12"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Variando Hiperparâmetros e Observando o Resultado na Prática\n",
+    "\n",
+    "Agora seria interessante realmente ver como o modelo treinado se comporta. Vamos executar a simulação, e seguiremos a mesma estratégia de seleção de ações utilizada durante o treinamento: amostragem de acordo com a distribuição de probabilidade na Q-Table:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 13"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Salvando o resultado em um GIF animado\n",
+    "\n",
+    "Se você quiser impressionar seus amigos, pode enviar a eles a imagem animada do GIF do bastão de equilíbrio. Para fazer isso, podemos usar `env.render` para produzir um quadro de imagem e, em seguida, salvar esses quadros em um GIF animado usando a biblioteca PIL:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "360\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from PIL import Image\n",
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "i=0\n",
+    "ims = []\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   img=env.render(mode='rgb_array')\n",
+    "   ims.append(Image.fromarray(img))\n",
+    "   v = probs(np.array([Qbest.get((s,a),0) for a in actions]))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "   i+=1\n",
+    "env.close()\n",
+    "ims[0].save('images/cartpole-balance.gif',save_all=True,append_images=ims[1::2],loop=0,duration=5)\n",
+    "print(i)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional feita por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md b/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..e4130463c
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:17:19+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md b/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..db0d98329
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:17:02+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb b/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..5810d3428
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,524 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5c0e485e58d63c506f1791c4dbf990ce",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:03+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "## Patinação no CartPole\n",
+    "\n",
+    "> **Problema**: Se Peter quer escapar do lobo, ele precisa ser mais rápido do que ele. Vamos ver como Peter pode aprender a patinar, em particular, a manter o equilíbrio, usando Q-Learning.\n",
+    "\n",
+    "Primeiro, vamos instalar o gym e importar as bibliotecas necessárias:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: gym in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.18.3)\n",
+      "Requirement already satisfied: Pillow<=8.2.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (7.0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.10.4 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: cloudpickle<1.7.0,>=1.2.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.6.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyglet<=1.5.15,>=1.4.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.5.15)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "!pip install gym \n",
+    "\n",
+    "import gym\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Criar um ambiente de cartpole\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env = gym.make(\"CartPole-v1\")\n",
+    "print(env.action_space)\n",
+    "print(env.observation_space)\n",
+    "print(env.action_space.sample())"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Discrete(2)\nBox(-3.4028234663852886e+38, 3.4028234663852886e+38, (4,), float32)\n0\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Para ver como o ambiente funciona, vamos executar uma simulação curta por 100 etapas.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "for i in range(100):\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "env.close()"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/gym/logger.py:30: UserWarning: \u001b[33mWARN: You are calling 'step()' even though this environment has already returned done = True. You should always call 'reset()' once you receive 'done = True' -- any further steps are undefined behavior.\u001b[0m\n  warnings.warn(colorize('%s: %s'%('WARN', msg % args), 'yellow'))\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Durante a simulação, precisamos obter observações para decidir como agir. Na verdade, a função `step` nos retorna as observações atuais, a função de recompensa e a flag `done` que indica se faz sentido continuar a simulação ou não:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "   print(f\"{obs} -> {rew}\")\n",
+    "env.close()"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 4,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[ 0.03044442 -0.19543914 -0.04496216  0.28125618] -> 1.0\n",
+      "[ 0.02653564 -0.38989186 -0.03933704  0.55942606] -> 1.0\n",
+      "[ 0.0187378  -0.19424049 -0.02814852  0.25461393] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01485299 -0.38894946 -0.02305624  0.53828712] -> 1.0\n",
+      "[ 0.007074   -0.19351108 -0.0122905   0.23842953] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00320378  0.00178427 -0.00752191 -0.05810469] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00323946  0.19701326 -0.008684   -0.35315131] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00717973  0.00201587 -0.01574703 -0.06321931] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00722005  0.19736001 -0.01701141 -0.36082863] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01116725  0.39271958 -0.02422798 -0.65882671] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01902164  0.19794307 -0.03740452 -0.37387001] -> 1.0\n",
+      "[ 0.0229805   0.39357584 -0.04488192 -0.67810827] -> 1.0\n",
+      "[ 0.03085202  0.58929164 -0.05844408 -0.98457719] -> 1.0\n",
+      "[ 0.04263785  0.78514572 -0.07813563 -1.2950295 ] -> 1.0\n",
+      "[ 0.05834076  0.98116859 -0.10403622 -1.61111521] -> 1.0\n",
+      "[ 0.07796413  0.78741784 -0.13625852 -1.35259196] -> 1.0\n",
+      "[ 0.09371249  0.98396202 -0.16331036 -1.68461179] -> 1.0\n",
+      "[ 0.11339173  0.79106371 -0.1970026  -1.44691436] -> 1.0\n",
+      "[ 0.12921301  0.59883361 -0.22594088 -1.22169133] -> 1.0\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Podemos obter o valor mínimo e máximo desses números:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]\n[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(env.observation_space.low)\n",
+    "print(env.observation_space.high)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def discretize(x):\n",
+    "    return tuple((x/np.array([0.25, 0.25, 0.01, 0.1])).astype(np.int))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Vamos também explorar outro método de discretização usando bins:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def create_bins(i,num):\n",
+    "    return np.arange(num+1)*(i[1]-i[0])/num+i[0]\n",
+    "\n",
+    "print(\"Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\\n\",create_bins((-5,5),10))\n",
+    "\n",
+    "ints = [(-5,5),(-2,2),(-0.5,0.5),(-2,2)] # intervals of values for each parameter\n",
+    "nbins = [20,20,10,10] # number of bins for each parameter\n",
+    "bins = [create_bins(ints[i],nbins[i]) for i in range(4)]\n",
+    "\n",
+    "def discretize_bins(x):\n",
+    "    return tuple(np.digitize(x[i],bins[i]) for i in range(4))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Vamos agora executar uma simulação curta e observar esses valores discretos do ambiente.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "(0, 0, -1, -3)\n(0, 0, -2, 0)\n(0, 0, -2, -3)\n(0, 1, -3, -6)\n(0, 2, -4, -9)\n(0, 3, -6, -12)\n(0, 2, -8, -9)\n(0, 3, -10, -13)\n(0, 4, -13, -16)\n(0, 4, -16, -19)\n(0, 4, -20, -17)\n(0, 4, -24, -20)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   #env.render()\n",
+    "   obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "   #print(discretize_bins(obs))\n",
+    "   print(discretize(obs))\n",
+    "env.close()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = {}\n",
+    "actions = (0,1)\n",
+    "\n",
+    "def qvalues(state):\n",
+    "    return [Q.get((state,a),0) for a in actions]"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# hyperparameters\n",
+    "alpha = 0.3\n",
+    "gamma = 0.9\n",
+    "epsilon = 0.90"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "0: 108.0, alpha=0.3, epsilon=0.9\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v\n",
+    "\n",
+    "Qmax = 0\n",
+    "cum_rewards = []\n",
+    "rewards = []\n",
+    "for epoch in range(100000):\n",
+    "    obs = env.reset()\n",
+    "    done = False\n",
+    "    cum_reward=0\n",
+    "    # == do the simulation ==\n",
+    "    while not done:\n",
+    "        s = discretize(obs)\n",
+    "        if random.random()<epsilon:\n",
+    "            # exploitation - chose the action according to Q-Table probabilities\n",
+    "            v = probs(np.array(qvalues(s)))\n",
+    "            a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "        else:\n",
+    "            # exploration - randomly chose the action\n",
+    "            a = np.random.randint(env.action_space.n)\n",
+    "\n",
+    "        obs, rew, done, info = env.step(a)\n",
+    "        cum_reward+=rew\n",
+    "        ns = discretize(obs)\n",
+    "        Q[(s,a)] = (1 - alpha) * Q.get((s,a),0) + alpha * (rew + gamma * max(qvalues(ns)))\n",
+    "    cum_rewards.append(cum_reward)\n",
+    "    rewards.append(cum_reward)\n",
+    "    # == Periodically print results and calculate average reward ==\n",
+    "    if epoch%5000==0:\n",
+    "        print(f\"{epoch}: {np.average(cum_rewards)}, alpha={alpha}, epsilon={epsilon}\")\n",
+    "        if np.average(cum_rewards) > Qmax:\n",
+    "            Qmax = np.average(cum_rewards)\n",
+    "            Qbest = Q\n",
+    "        cum_rewards=[]"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814bb79788>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.159862 248.518125\" width=\"379.159862pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.159862 248.518125 \r\nL 379.159862 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"ma0dcf872fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.379018\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.472768 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.252354\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.346104 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.12569\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.21944 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.999026\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.092776 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"352.872362\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(333.784862 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"med2e77fdd9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"217.970554\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 221.769773)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"177.793171\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 181.592389)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"137.615787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 141.415006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"97.438404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 101.237622)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"57.26102\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 61.060239)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"17.083636\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 500 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 20.882855)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_13\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p856ccda7d2)\" d=\"M 48.505682 209.13153 \r\nL 48.557424 214.35459 \r\nL 48.600035 199.890732 \r\nL 48.606123 204.712018 \r\nL 48.630472 186.632195 \r\nL 48.712651 213.149268 \r\nL 48.752219 214.35459 \r\nL 48.733957 195.069446 \r\nL 48.782655 205.917339 \r\nL 48.791786 187.033969 \r\nL 48.797874 213.952816 \r\nL 48.889184 208.327982 \r\nL 48.892228 208.327982 \r\nL 48.995712 191.051707 \r\nL 48.919621 213.952816 \r\nL 48.998756 205.515565 \r\nL 49.096153 213.952816 \r\nL 49.090066 182.614457 \r\nL 49.111372 209.533304 \r\nL 49.150939 191.453481 \r\nL 49.138765 214.35459 \r\nL 49.223987 203.506696 \r\nL 49.324428 213.952816 \r\nL 49.266599 193.864124 \r\nL 49.333559 206.720887 \r\nL 49.336603 206.720887 \r\nL 49.434 213.952816 \r\nL 49.34269 196.676541 \r\nL 49.437044 209.935078 \r\nL 49.440088 185.0251 \r\nL 49.494874 214.35459 \r\nL 49.546616 213.952816 \r\nL 49.54966 213.952816 \r\nL 49.552703 178.596718 \r\nL 49.659232 201.497827 \r\nL 49.698799 174.980754 \r\nL 49.701843 214.35459 \r\nL 49.768804 197.078315 \r\nL 49.875332 213.149268 \r\nL 49.796197 187.033969 \r\nL 49.881419 209.13153 \r\nL 49.911856 213.149268 \r\nL 49.994035 191.453481 \r\nL 50.000122 197.881863 \r\nL 50.064039 214.35459 \r\nL 50.07317 179.80204 \r\nL 50.109694 197.881863 \r\nL 50.201004 213.551042 \r\nL 50.158393 183.016231 \r\nL 50.204048 206.720887 \r\nL 50.207092 181.409135 \r\nL 50.213179 213.952816 \r\nL 50.316664 187.033969 \r\nL 50.389712 213.952816 \r\nL 50.37145 178.998492 \r\nL 50.429279 210.336851 \r\nL 50.523633 182.614457 \r\nL 50.465803 213.551042 \r\nL 50.538851 205.515565 \r\nL 50.596681 213.952816 \r\nL 50.544939 183.418004 \r\nL 50.64538 213.551042 \r\nL 50.751908 167.347051 \r\nL 50.742777 214.35459 \r\nL 50.757995 197.881863 \r\nL 50.767126 174.177206 \r\nL 50.831043 214.35459 \r\nL 50.858436 205.917339 \r\nL 50.95279 213.952816 \r\nL 50.922353 187.837517 \r\nL 50.968008 209.533304 \r\nL 51.047144 185.0251 \r\nL 51.041056 213.952816 \r\nL 51.080624 196.274767 \r\nL 51.138454 213.149268 \r\nL 51.104973 177.391397 \r\nL 51.19324 210.738625 \r\nL 51.241938 180.203814 \r\nL 51.235851 213.551042 \r\nL 51.305855 191.453481 \r\nL 51.412384 213.952816 \r\nL 51.345423 186.230421 \r\nL 51.421515 213.149268 \r\nL 51.494563 171.364789 \r\nL 51.436733 214.35459 \r\nL 51.53413 189.444612 \r\nL 51.622397 179.80204 \r\nL 51.561523 213.952816 \r\nL 51.634571 204.712018 \r\nL 51.698488 212.747494 \r\nL 51.658921 168.150599 \r\nL 51.738056 209.13153 \r\nL 51.7411 179.400266 \r\nL 51.762405 212.345721 \r\nL 51.850672 181.007361 \r\nL 51.926763 212.345721 \r\nL 51.929807 174.980754 \r\nL 51.960244 193.864124 \r\nL 52.063728 175.382528 \r\nL 51.972418 210.336851 \r\nL 52.066772 192.257029 \r\nL 52.094165 212.747494 \r\nL 52.112427 176.186075 \r\nL 52.161126 190.24816 \r\nL 52.176344 138.419335 \r\nL 52.212868 211.140399 \r\nL 52.270698 169.757694 \r\nL 52.340702 213.551042 \r\nL 52.334615 152.079645 \r\nL 52.386357 191.051707 \r\nL 52.456361 212.345721 \r\nL 52.404619 138.821109 \r\nL 52.489842 202.301375 \r\nL 52.59637 162.927539 \r\nL 52.523322 212.345721 \r\nL 52.599414 206.720887 \r\nL 52.669418 213.952816 \r\nL 52.648112 160.91867 \r\nL 52.699855 209.935078 \r\nL 52.809427 122.750155 \r\nL 52.815514 174.57898 \r\nL 52.833776 212.345721 \r\nL 52.864213 158.106253 \r\nL 52.931173 197.078315 \r\nL 53.004221 213.149268 \r\nL 53.028571 158.508027 \r\nL 53.116837 214.35459 \r\nL 53.141186 198.68541 \r\nL 53.183798 167.347051 \r\nL 53.162492 213.551042 \r\nL 53.247715 200.694279 \r\nL 53.287282 211.943947 \r\nL 53.29337 166.945277 \r\nL 53.345112 188.641064 \r\nL 53.348156 158.508027 \r\nL 53.421204 211.943947 \r\nL 53.454684 199.087184 \r\nL 53.488164 178.596718 \r\nL 53.512514 211.943947 \r\nL 53.564256 150.47255 \r\nL 53.622086 200.292506 \r\nL 53.689046 160.115122 \r\nL 53.667741 209.935078 \r\nL 53.72557 202.301375 \r\nL 53.807749 211.140399 \r\nL 53.762094 149.669002 \r\nL 53.810793 196.676541 \r\nL 53.871666 154.892062 \r\nL 53.917321 213.551042 \r\nL 53.920365 176.989623 \r\nL 54.02385 170.963016 \r\nL 54.032981 213.149268 \r\nL 54.127334 169.35592 \r\nL 54.072548 213.952816 \r\nL 54.145596 179.80204 \r\nL 54.191251 213.952816 \r\nL 54.157771 152.079645 \r\nL 54.264299 195.872993 \r\nL 54.27343 168.150599 \r\nL 54.29778 213.551042 \r\nL 54.376915 183.418004 \r\nL 54.462138 159.311574 \r\nL 54.386046 211.542173 \r\nL 54.471269 173.373659 \r\nL 54.474312 213.952816 \r\nL 54.516924 148.865455 \r\nL 54.580841 206.720887 \r\nL 54.583884 164.936408 \r\nL 54.586928 213.149268 \r\nL 54.690413 196.676541 \r\nL 54.760417 157.302705 \r\nL 54.772592 214.756364 \r\nL 54.803028 178.596718 \r\nL 54.876076 214.35459 \r\nL 54.854771 156.097384 \r\nL 54.9126 211.140399 \r\nL 54.933906 160.516896 \r\nL 54.946081 211.943947 \r\nL 55.025216 194.265898 \r\nL 55.06174 119.535965 \r\nL 55.086089 210.336851 \r\nL 55.137832 181.810909 \r\nL 55.183487 214.35459 \r\nL 55.180443 152.883193 \r\nL 55.250447 202.703149 \r\nL 55.329583 161.320443 \r\nL 55.305233 209.935078 \r\nL 55.363063 187.435743 \r\nL 55.3935 209.935078 \r\nL 55.442198 160.91867 \r\nL 55.469591 202.703149 \r\nL 55.560901 136.410466 \r\nL 55.487853 212.747494 \r\nL 55.582207 172.168337 \r\nL 55.646124 210.336851 \r\nL 55.64308 147.660133 \r\nL 55.694823 179.80204 \r\nL 55.725259 211.943947 \r\nL 55.789176 159.713348 \r\nL 55.813526 194.667672 \r\nL 55.834831 139.222882 \r\nL 55.907879 213.952816 \r\nL 55.91701 178.194945 \r\nL 55.920054 213.551042 \r\nL 55.987015 135.205144 \r\nL 56.026582 177.793171 \r\nL 56.105718 209.13153 \r\nL 56.057019 158.9098 \r\nL 56.127023 188.23929 \r\nL 56.154416 123.955477 \r\nL 56.172678 211.140399 \r\nL 56.236595 180.203814 \r\nL 56.291381 147.258359 \r\nL 56.257901 213.551042 \r\nL 56.346167 171.766563 \r\nL 56.410084 211.943947 \r\nL 56.382691 158.9098 \r\nL 56.45574 180.203814 \r\nL 56.504438 162.927539 \r\nL 56.474002 211.140399 \r\nL 56.550093 195.47122 \r\nL 56.553137 211.140399 \r\nL 56.635316 112.304035 \r\nL 56.656622 200.292506 \r\nL 56.680971 124.357251 \r\nL 56.70532 212.345721 \r\nL 56.769237 154.088514 \r\nL 56.817936 213.551042 \r\nL 56.805761 138.017561 \r\nL 56.88794 210.738625 \r\nL 56.985338 140.428204 \r\nL 57.0036 192.257029 \r\nL 57.064473 214.35459 \r\nL 57.046211 158.508027 \r\nL 57.107084 203.506696 \r\nL 57.12839 212.747494 \r\nL 57.222744 131.58918 \r\nL 57.228831 213.952816 \r\nL 57.335359 211.140399 \r\nL 57.377971 119.937738 \r\nL 57.414495 212.747494 \r\nL 57.447975 186.632195 \r\nL 57.499717 131.990953 \r\nL 57.463193 214.35459 \r\nL 57.545372 206.720887 \r\nL 57.597115 213.149268 \r\nL 57.603202 149.267228 \r\nL 57.633639 196.274767 \r\nL 57.737123 154.490288 \r\nL 57.700599 210.738625 \r\nL 57.746254 174.980754 \r\nL 57.776691 213.149268 \r\nL 57.764516 149.267228 \r\nL 57.861914 198.68541 \r\nL 57.962355 147.660133 \r\nL 57.925831 212.747494 \r\nL 57.971486 178.194945 \r\nL 58.056708 210.336851 \r\nL 58.065839 139.222882 \r\nL 58.081058 191.855255 \r\nL 58.09932 153.284967 \r\nL 58.138887 213.952816 \r\nL 58.172368 189.846386 \r\nL 58.181499 211.140399 \r\nL 58.245416 140.428204 \r\nL 58.278896 192.257029 \r\nL 58.364119 135.606918 \r\nL 58.3489 211.140399 \r\nL 58.388468 199.087184 \r\nL 58.415861 160.516896 \r\nL 58.46456 212.345721 \r\nL 58.501084 176.186075 \r\nL 58.540651 209.13153 \r\nL 58.561957 159.311574 \r\nL 58.610656 182.614457 \r\nL 58.671529 209.13153 \r\nL 58.665442 150.874324 \r\nL 58.717184 181.409135 \r\nL 58.793276 156.499157 \r\nL 58.73849 213.551042 \r\nL 58.814581 208.729756 \r\nL 58.817625 209.13153 \r\nL 58.835887 103.866785 \r\nL 58.911979 213.952816 \r\nL 58.930241 124.759024 \r\nL 59.030682 212.345721 \r\nL 59.042856 174.980754 \r\nL 59.058075 209.935078 \r\nL 59.106773 168.954146 \r\nL 59.155472 195.872993 \r\nL 59.262 140.829978 \r\nL 59.258957 208.327982 \r\nL 59.265044 198.68541 \r\nL 59.359398 210.738625 \r\nL 59.383747 145.651264 \r\nL 59.44462 213.551042 \r\nL 59.441577 125.160798 \r\nL 59.496363 191.051707 \r\nL 59.59376 159.713348 \r\nL 59.526799 209.533304 \r\nL 59.605935 204.310244 \r\nL 59.666808 128.374989 \r\nL 59.645502 213.551042 \r\nL 59.721594 161.320443 \r\nL 59.77638 139.624656 \r\nL 59.761162 209.935078 \r\nL 59.822035 164.936408 \r\nL 59.895083 212.345721 \r\nL 59.910301 137.214013 \r\nL 59.931607 183.418004 \r\nL 59.983349 124.759024 \r\nL 59.980306 211.943947 \r\nL 60.044223 163.731086 \r\nL 60.08379 211.140399 \r\nL 60.123358 150.874324 \r\nL 60.147707 179.80204 \r\nL 60.211624 129.58031 \r\nL 60.202493 204.712018 \r\nL 60.260323 164.534634 \r\nL 60.336415 208.729756 \r\nL 60.305978 126.36612 \r\nL 60.369895 181.810909 \r\nL 60.424681 136.812239 \r\nL 60.470336 213.551042 \r\nL 60.479467 172.168337 \r\nL 60.485554 209.13153 \r\nL 60.522078 148.865455 \r\nL 60.579908 175.382528 \r\nL 60.592083 141.231752 \r\nL 60.628607 213.952816 \r\nL 60.68948 185.426874 \r\nL 60.78079 151.677871 \r\nL 60.789921 212.747494 \r\nL 60.796008 181.409135 \r\nL 60.902537 211.140399 \r\nL 60.884275 130.383858 \r\nL 60.90558 188.641064 \r\nL 60.917755 134.401596 \r\nL 60.948192 212.345721 \r\nL 61.015152 187.435743 \r\nL 61.045589 213.952816 \r\nL 61.033414 146.053038 \r\nL 61.124724 186.632195 \r\nL 61.127768 187.033969 \r\nL 61.130812 186.632195 \r\nL 61.139943 148.865455 \r\nL 61.161248 210.738625 \r\nL 61.23734 199.488958 \r\nL 61.240384 209.935078 \r\nL 61.307344 152.883193 \r\nL 61.343868 197.480089 \r\nL 61.346912 133.999823 \r\nL 61.374305 211.943947 \r\nL 61.45344 204.712018 \r\nL 61.486921 140.428204 \r\nL 61.563012 212.747494 \r\nL 61.566056 162.123991 \r\nL 61.642148 211.943947 \r\nL 61.605624 79.760355 \r\nL 61.669541 181.007361 \r\nL 61.672584 113.107583 \r\nL 61.779113 212.345721 \r\nL 61.864335 144.044169 \r\nL 61.891728 170.159468 \r\nL 61.998257 212.345721 \r\nL 61.970864 145.651264 \r\nL 62.007388 192.257029 \r\nL 62.040868 211.542173 \r\nL 62.120003 152.079645 \r\nL 62.180877 139.222882 \r\nL 62.232619 210.738625 \r\nL 62.244794 93.018891 \r\nL 62.345235 146.053038 \r\nL 62.354366 210.738625 \r\nL 62.39089 98.241951 \r\nL 62.45785 196.676541 \r\nL 62.473069 137.214013 \r\nL 62.543073 210.738625 \r\nL 62.567422 189.042838 \r\nL 62.649601 213.551042 \r\nL 62.600903 146.053038 \r\nL 62.670907 184.221552 \r\nL 62.75613 129.58031 \r\nL 62.716562 208.327982 \r\nL 62.783523 174.177206 \r\nL 62.820047 210.738625 \r\nL 62.877876 125.964346 \r\nL 62.896138 199.890732 \r\nL 62.935706 66.501818 \r\nL 62.960055 211.542173 \r\nL 63.00571 194.667672 \r\nL 63.081802 208.327982 \r\nL 63.036147 130.383858 \r\nL 63.112239 180.203814 \r\nL 63.115282 158.106253 \r\nL 63.15485 209.533304 \r\nL 63.218767 171.766563 \r\nL 63.258335 211.542173 \r\nL 63.310077 110.69694 \r\nL 63.328339 175.784302 \r\nL 63.373994 209.13153 \r\nL 63.377038 118.732417 \r\nL 63.434867 205.917339 \r\nL 63.450086 136.008692 \r\nL 63.514003 209.935078 \r\nL 63.547483 172.570111 \r\nL 63.562701 208.729756 \r\nL 63.614444 131.187406 \r\nL 63.641837 187.435743 \r\nL 63.745321 213.952816 \r\nL 63.751409 120.339512 \r\nL 63.766627 211.140399 \r\nL 63.864024 171.766563 \r\nL 63.949247 213.551042 \r\nL 63.894461 141.633525 \r\nL 63.973596 178.596718 \r\nL 64.080125 138.821109 \r\nL 64.037514 213.149268 \r\nL 64.083169 186.632195 \r\nL 64.165348 209.13153 \r\nL 64.168391 150.070776 \r\nL 64.189697 175.784302 \r\nL 64.223177 131.58918 \r\nL 64.238396 211.542173 \r\nL 64.299269 178.596718 \r\nL 64.305356 187.033969 \r\nL 64.311444 164.534634 \r\nL 64.329706 211.943947 \r\nL 64.421016 106.277428 \r\nL 64.45754 213.952816 \r\nL 64.533631 180.605588 \r\nL 64.591461 211.140399 \r\nL 64.58233 75.742616 \r\nL 64.627985 197.881863 \r\nL 64.631029 112.304035 \r\nL 64.679727 207.926208 \r\nL 64.737557 177.391397 \r\nL 64.841042 210.738625 \r\nL 64.746688 148.463681 \r\nL 64.847129 174.57898 \r\nL 64.932352 204.310244 \r\nL 64.94757 145.651264 \r\nL 65.051055 213.149268 \r\nL 65.048011 74.135521 \r\nL 65.060186 201.497827 \r\nL 65.118015 70.92133 \r\nL 65.127146 212.747494 \r\nL 65.169758 181.810909 \r\nL 65.25498 206.720887 \r\nL 65.200194 90.206475 \r\nL 65.273242 148.061907 \r\nL 65.276286 60.475211 \r\nL 65.318897 212.345721 \r\nL 65.382814 177.391397 \r\nL 65.401076 211.943947 \r\nL 65.416295 123.955477 \r\nL 65.492386 183.819778 \r\nL 65.571522 112.304035 \r\nL 65.519779 207.524435 \r\nL 65.601958 180.203814 \r\nL 65.608046 180.605588 \r\nL 65.64457 212.747494 \r\nL 65.656744 144.445942 \r\nL 65.720661 197.881863 \r\nL 65.824146 145.651264 \r\nL 65.82719 201.497827 \r\nL 65.836321 151.276098 \r\nL 65.839364 152.079645 \r\nL 65.915456 209.935078 \r\nL 65.948936 136.410466 \r\nL 65.95198 191.051707 \r\nL 65.958067 143.240621 \r\nL 66.00981 208.327982 \r\nL 66.064596 181.007361 \r\nL 66.073727 207.926208 \r\nL 66.091989 143.642395 \r\nL 66.158949 176.587849 \r\nL 66.247216 120.339512 \r\nL 66.201561 213.551042 \r\nL 66.265478 152.079645 \r\nL 66.268521 209.935078 \r\nL 66.359831 150.874324 \r\nL 66.37505 165.739956 \r\nL 66.378093 165.338182 \r\nL 66.405486 209.935078 \r\nL 66.460272 137.615787 \r\nL 66.490709 181.409135 \r\nL 66.53332 212.345721 \r\nL 66.603325 91.411796 \r\nL 66.652023 211.542173 \r\nL 66.685504 55.252151 \r\nL 66.71594 195.47122 \r\nL 66.822469 34.761685 \r\nL 66.779857 211.140399 \r\nL 66.825512 159.311574 \r\nL 66.916822 213.149268 \r\nL 66.834643 105.875654 \r\nL 66.938128 189.444612 \r\nL 66.977696 78.555033 \r\nL 67.017263 197.078315 \r\nL 67.044656 184.623326 \r\nL 67.0477 208.729756 \r\nL 67.114661 119.535965 \r\nL 67.148141 189.444612 \r\nL 67.205971 125.964346 \r\nL 67.202927 209.935078 \r\nL 67.260757 155.293836 \r\nL 67.315543 205.113792 \r\nL 67.330761 25.119113 \r\nL 67.373372 167.347051 \r\nL 67.403809 210.336851 \r\nL 67.485988 69.314235 \r\nL 67.498163 36.36878 \r\nL 67.598604 205.917339 \r\nL 67.616866 136.812239 \r\nL 67.677739 209.13153 \r\nL 67.711219 183.016231 \r\nL 67.817748 89.804701 \r\nL 67.747743 211.943947 \r\nL 67.820791 175.784302 \r\nL 67.829922 186.632195 \r\nL 67.826879 146.053038 \r\nL 67.848184 169.35592 \r\nL 67.875577 91.411796 \r\nL 67.878621 211.943947 \r\nL 67.9608 109.491619 \r\nL 67.982106 207.122661 \r\nL 68.073416 169.35592 \r\nL 68.125158 209.13153 \r\nL 68.119071 144.847716 \r\nL 68.179944 177.391397 \r\nL 68.231686 82.170998 \r\nL 68.280385 212.747494 \r\nL 68.29256 99.045499 \r\nL 68.301691 208.729756 \r\nL 68.405175 168.552373 \r\nL 68.423437 128.374989 \r\nL 68.41735 203.506696 \r\nL 68.456918 180.605588 \r\nL 68.481267 214.35459 \r\nL 68.536053 136.008692 \r\nL 68.56649 180.203814 \r\nL 68.581708 149.267228 \r\nL 68.575621 189.042838 \r\nL 68.59997 173.775432 \r\nL 68.663887 213.149268 \r\nL 68.627363 151.276098 \r\nL 68.709542 195.47122 \r\nL 68.767372 137.214013 \r\nL 68.715629 208.327982 \r\nL 68.822158 178.998492 \r\nL 68.8739 108.688071 \r\nL 68.910424 209.935078 \r\nL 68.928686 167.347051 \r\nL 68.93173 204.310244 \r\nL 69.001734 139.624656 \r\nL 69.038258 199.488958 \r\nL 69.14783 78.555033 \r\nL 69.105219 206.319113 \r\nL 69.153917 169.35592 \r\nL 69.217834 199.890732 \r\nL 69.193485 77.751486 \r\nL 69.257402 178.998492 \r\nL 69.309144 125.160798 \r\nL 69.318275 211.140399 \r\nL 69.366974 172.168337 \r\nL 69.449153 211.140399 \r\nL 69.415673 137.615787 \r\nL 69.473502 177.793171 \r\nL 69.555681 210.738625 \r\nL 69.589162 134.80337 \r\nL 69.628729 206.319113 \r\nL 69.598293 107.080976 \r\nL 69.701777 164.936408 \r\nL 69.768738 74.135521 \r\nL 69.799175 207.926208 \r\nL 69.811349 154.892062 \r\nL 69.890485 102.25969 \r\nL 69.84483 209.13153 \r\nL 69.905703 123.553703 \r\nL 69.93614 208.729756 \r\nL 69.978751 63.689401 \r\nL 70.018319 176.186075 \r\nL 70.045712 84.581641 \r\nL 70.115716 213.149268 \r\nL 70.127891 164.534634 \r\nL 70.137022 203.104922 \r\nL 70.143109 66.501818 \r\nL 70.237463 171.766563 \r\nL 70.252681 89.804701 \r\nL 70.289205 209.13153 \r\nL 70.353122 120.339512 \r\nL 70.429214 199.488958 \r\nL 70.441388 17.083636 \r\nL 70.468781 197.881863 \r\nL 70.480956 211.140399 \r\nL 70.496174 118.732417 \r\nL 70.557048 168.552373 \r\nL 70.657489 63.689401 \r\nL 70.611834 203.104922 \r\nL 70.66662 135.205144 \r\nL 70.712275 202.703149 \r\nL 70.684882 17.083636 \r\nL 70.779235 174.57898 \r\nL 70.858371 99.447273 \r\nL 70.864458 209.935078 \r\nL 70.873589 160.516896 \r\nL 70.925331 205.917339 \r\nL 70.94055 127.973215 \r\nL 70.986205 195.872993 \r\nL 70.989248 195.872993 \r\nL 71.037947 121.14306 \r\nL 71.053165 199.890732 \r\nL 71.09882 154.490288 \r\nL 71.110995 211.943947 \r\nL 71.147519 67.305366 \r\nL 71.208392 164.534634 \r\nL 71.220567 97.438404 \r\nL 71.272309 205.113792 \r\nL 71.302746 140.02643 \r\nL 71.324052 210.336851 \r\nL 71.415362 207.926208 \r\nL 71.506672 17.083636 \r\nL 71.482322 211.943947 \r\nL 71.524934 189.846386 \r\nL 71.601025 214.35459 \r\nL 71.604069 78.555033 \r\nL 71.628419 172.570111 \r\nL 71.649724 68.912461 \r\nL 71.652768 205.917339 \r\nL 71.731903 158.106253 \r\nL 71.734947 211.140399 \r\nL 71.817126 131.990953 \r\nL 71.841475 209.13153 \r\nL 71.932785 17.083636 \r\nL 71.868868 211.943947 \r\nL 71.954091 174.57898 \r\nL 72.024095 72.9302 \r\nL 72.014964 200.292506 \r\nL 72.063663 178.998492 \r\nL 72.081925 210.336851 \r\nL 72.0941 104.670333 \r\nL 72.167148 156.097384 \r\nL 72.179322 115.518226 \r\nL 72.234108 212.345721 \r\nL 72.279763 137.214013 \r\nL 72.364986 196.676541 \r\nL 72.304113 70.519557 \r\nL 72.389335 152.481419 \r\nL 72.483689 139.222882 \r\nL 72.398466 207.524435 \r\nL 72.49282 166.945277 \r\nL 72.596305 210.336851 \r\nL 72.55065 86.992284 \r\nL 72.599348 114.714678 \r\nL 72.70892 213.551042 \r\nL 72.721095 44.806031 \r\nL 72.818492 175.784302 \r\nL 72.845885 211.140399 \r\nL 72.885453 134.401596 \r\nL 72.894584 183.418004 \r\nL 72.988938 124.357251 \r\nL 72.928064 204.712018 \r\nL 73.0072 158.508027 \r\nL 73.061986 96.233082 \r\nL 73.086335 213.952816 \r\nL 73.116772 159.713348 \r\nL 73.208082 205.113792 \r\nL 73.192863 129.58031 \r\nL 73.232431 201.497827 \r\nL 73.238518 29.538625 \r\nL 73.296348 211.542173 \r\nL 73.342003 203.104922 \r\nL 73.369396 89.804701 \r\nL 73.402876 208.729756 \r\nL 73.457662 170.561242 \r\nL 73.460706 211.943947 \r\nL 73.482012 117.527095 \r\nL 73.567234 192.257029 \r\nL 73.58854 114.312905 \r\nL 73.64637 213.149268 \r\nL 73.676806 159.713348 \r\nL 73.765073 210.336851 \r\nL 73.73768 109.491619 \r\nL 73.789422 198.283636 \r\nL 73.795509 121.544834 \r\nL 73.82899 212.345721 \r\nL 73.898994 183.819778 \r\nL 73.902038 212.747494 \r\nL 73.950736 131.187406 \r\nL 74.01161 209.533304 \r\nL 74.023784 144.044169 \r\nL 74.054221 210.738625 \r\nL 74.133356 170.963016 \r\nL 74.230754 204.310244 \r\nL 74.157706 124.357251 \r\nL 74.245972 187.435743 \r\nL 74.340326 209.935078 \r\nL 74.322064 134.401596 \r\nL 74.3525 168.954146 \r\nL 74.44381 212.747494 \r\nL 74.385981 144.847716 \r\nL 74.446854 150.070776 \r\nL 74.498596 209.533304 \r\nL 74.550339 120.741286 \r\nL 74.599037 211.943947 \r\nL 74.623387 119.937738 \r\nL 74.662954 206.720887 \r\nL 74.702522 211.542173 \r\nL 74.681216 154.490288 \r\nL 74.71774 171.364789 \r\nL 74.772526 111.500488 \r\nL 74.729915 212.345721 \r\nL 74.830356 155.293836 \r\nL 74.918622 210.336851 \r\nL 74.90036 119.134191 \r\nL 74.939928 175.382528 \r\nL 75.012976 117.527095 \r\nL 75.006889 199.890732 \r\nL 75.046456 159.311574 \r\nL 75.052544 211.943947 \r\nL 75.110373 35.565233 \r\nL 75.159072 181.007361 \r\nL 75.162116 181.007361 \r\nL 75.207771 142.035299 \r\nL 75.256469 211.140399 \r\nL 75.268644 146.454812 \r\nL 75.271688 208.327982 \r\nL 75.372129 56.055698 \r\nL 75.378216 127.571441 \r\nL 75.439089 210.738625 \r\nL 75.457351 104.268559 \r\nL 75.493875 175.382528 \r\nL 75.530399 17.083636 \r\nL 75.579098 197.078315 \r\nL 75.606491 157.302705 \r\nL 75.633884 211.140399 \r\nL 75.661277 68.510687 \r\nL 75.719107 181.007361 \r\nL 75.764762 111.500488 \r\nL 75.804329 203.104922 \r\nL 75.831722 173.775432 \r\nL 75.856072 208.729756 \r\nL 75.880421 123.151929 \r\nL 75.944338 198.68541 \r\nL 75.950425 40.386519 \r\nL 76.047823 209.533304 \r\nL 76.05391 128.776763 \r\nL 76.11174 211.943947 \r\nL 76.114783 38.779424 \r\nL 76.166526 156.097384 \r\nL 76.218268 203.90847 \r\nL 76.196962 113.107583 \r\nL 76.276098 164.13286 \r\nL 76.300447 56.055698 \r\nL 76.297403 211.542173 \r\nL 76.38567 155.69561 \r\nL 76.461761 204.712018 \r\nL 76.470892 60.475211 \r\nL 76.495242 171.766563 \r\nL 76.513504 102.661463 \r\nL 76.580464 205.917339 \r\nL 76.604814 179.400266 \r\nL 76.632207 211.542173 \r\nL 76.69308 113.911131 \r\nL 76.711342 185.426874 \r\nL 76.732648 44.806031 \r\nL 76.735691 211.140399 \r\nL 76.81787 127.973215 \r\nL 76.881787 213.149268 \r\nL 76.893962 78.555033 \r\nL 76.927442 199.890732 \r\nL 76.96701 57.26102 \r\nL 77.02484 212.345721 \r\nL 77.040058 160.115122 \r\nL 77.076582 210.738625 \r\nL 77.088757 48.823769 \r\nL 77.140499 146.454812 \r\nL 77.143543 59.671663 \r\nL 77.24094 212.747494 \r\nL 77.250071 162.123991 \r\nL 77.268333 205.515565 \r\nL 77.29877 92.215344 \r\nL 77.359643 154.088514 \r\nL 77.362687 89.402927 \r\nL 77.377905 210.336851 \r\nL 77.466171 162.525765 \r\nL 77.560525 200.292506 \r\nL 77.493564 126.36612 \r\nL 77.575743 158.508027 \r\nL 77.578787 157.704479 \r\nL 77.657922 199.890732 \r\nL 77.609224 122.750155 \r\nL 77.688359 166.141729 \r\nL 77.721839 88.197605 \r\nL 77.694446 196.274767 \r\nL 77.767494 164.936408 \r\nL 77.776625 213.551042 \r\nL 77.816193 119.535965 \r\nL 77.88011 188.641064 \r\nL 77.883154 198.68541 \r\nL 77.940983 121.544834 \r\nL 77.974464 195.47122 \r\nL 78.038381 83.778093 \r\nL 77.980551 213.551042 \r\nL 78.084036 140.428204 \r\nL 78.166215 212.747494 \r\nL 78.138822 89.001153 \r\nL 78.193608 117.527095 \r\nL 78.306223 208.729756 \r\nL 78.227088 116.723548 \r\nL 78.309267 192.658803 \r\nL 78.376228 200.292506 \r\nL 78.421883 73.733747 \r\nL 78.525367 209.935078 \r\nL 78.534498 143.642395 \r\nL 78.604503 204.310244 \r\nL 78.592328 41.190067 \r\nL 78.650158 182.614457 \r\nL 78.7019 38.779424 \r\nL 78.698856 202.703149 \r\nL 78.75973 123.553703 \r\nL 78.784079 212.345721 \r\nL 78.823647 17.083636 \r\nL 78.872345 166.945277 \r\nL 78.878433 177.793171 \r\nL 78.88452 160.115122 \r\nL 78.94235 91.81357 \r\nL 78.969743 210.738625 \r\nL 78.994092 171.364789 \r\nL 79.012354 58.064568 \r\nL 79.030616 211.542173 \r\nL 79.10062 178.596718 \r\nL 79.176712 201.497827 \r\nL 79.134101 103.866785 \r\nL 79.210192 174.980754 \r\nL 79.219324 93.018891 \r\nL 79.30759 210.336851 \r\nL 79.319765 154.892062 \r\nL 79.344114 209.935078 \r\nL 79.334983 33.556364 \r\nL 79.426293 144.445942 \r\nL 79.465861 46.8149 \r\nL 79.511516 210.738625 \r\nL 79.532821 145.24949 \r\nL 79.630219 211.140399 \r\nL 79.569345 77.349712 \r\nL 79.645437 189.444612 \r\nL 79.712398 119.134191 \r\nL 79.685005 209.533304 \r\nL 79.755009 162.123991 \r\nL 79.815882 213.952816 \r\nL 79.809795 124.357251 \r\nL 79.852406 181.409135 \r\nL 79.870668 24.315565 \r\nL 79.904149 209.533304 \r\nL 79.965022 145.651264 \r\nL 79.968066 145.651264 \r\nL 80.044157 208.729756 \r\nL 80.068507 129.982084 \r\nL 80.080681 199.087184 \r\nL 80.175035 70.117783 \r\nL 80.108074 212.345721 \r\nL 80.190253 156.097384 \r\nL 80.263301 198.283636 \r\nL 80.25417 121.946608 \r\nL 80.296782 166.141729 \r\nL 80.378961 83.376319 \r\nL 80.360699 206.720887 \r\nL 80.406354 170.159468 \r\nL 80.421572 201.899601 \r\nL 80.476358 82.974545 \r\nL 80.512882 195.069446 \r\nL 80.537231 17.083636 \r\nL 80.546362 206.720887 \r\nL 80.625498 148.061907 \r\nL 80.71072 209.533304 \r\nL 80.671153 49.627317 \r\nL 80.73507 195.872993 \r\nL 80.805074 59.269889 \r\nL 80.753332 213.952816 \r\nL 80.847685 117.928869 \r\nL 80.899428 209.13153 \r\nL 80.905515 90.608248 \r\nL 80.957257 187.435743 \r\nL 81.015087 97.03663 \r\nL 80.999869 209.533304 \r\nL 81.066829 111.902262 \r\nL 81.130746 208.729756 \r\nL 81.103353 102.661463 \r\nL 81.179445 167.748825 \r\nL 81.28293 125.964346 \r\nL 81.243362 208.729756 \r\nL 81.285973 157.302705 \r\nL 81.386414 202.703149 \r\nL 81.319454 50.029091 \r\nL 81.398589 180.203814 \r\nL 81.505117 123.151929 \r\nL 81.453375 205.515565 \r\nL 81.508161 167.748825 \r\nL 81.553816 212.345721 \r\nL 81.517292 105.47388 \r\nL 81.614689 190.24816 \r\nL 81.721218 128.374989 \r\nL 81.651213 206.720887 \r\nL 81.724261 134.401596 \r\nL 81.77296 211.943947 \r\nL 81.824702 65.698271 \r\nL 81.833833 193.060576 \r\nL 81.879488 82.170998 \r\nL 81.894707 211.943947 \r\nL 81.946449 160.516896 \r\nL 81.952536 209.533304 \r\nL 81.976886 130.383858 \r\nL 82.052977 187.435743 \r\nL 82.159506 93.822439 \r\nL 82.062108 199.890732 \r\nL 82.165593 149.669002 \r\nL 82.168637 150.47255 \r\nL 82.17168 78.555033 \r\nL 82.253859 207.122661 \r\nL 82.278209 162.123991 \r\nL 82.281252 213.952816 \r\nL 82.366475 92.215344 \r\nL 82.387781 182.614457 \r\nL 82.448654 125.562572 \r\nL 82.433436 203.104922 \r\nL 82.497353 175.382528 \r\nL 82.552139 123.955477 \r\nL 82.530833 203.104922 \r\nL 82.579532 150.874324 \r\nL 82.582575 209.13153 \r\nL 82.625187 17.083636 \r\nL 82.689104 146.454812 \r\nL 82.695191 131.990953 \r\nL 82.698235 168.150599 \r\nL 82.774326 206.319113 \r\nL 82.728671 76.546164 \r\nL 82.804763 157.704479 \r\nL 82.807807 118.732417 \r\nL 82.841287 205.113792 \r\nL 82.914335 161.722217 \r\nL 82.981296 203.104922 \r\nL 82.956946 17.083636 \r\nL 83.026951 184.623326 \r\nL 83.136523 129.58031 \r\nL 83.057387 211.542173 \r\nL 83.139566 163.731086 \r\nL 83.14261 164.13286 \r\nL 83.145654 154.892062 \r\nL 83.243051 207.122661 \r\nL 83.255226 17.083636 \r\nL 83.297837 205.113792 \r\nL 83.367841 174.980754 \r\nL 83.38306 151.677871 \r\nL 83.413496 198.68541 \r\nL 83.504806 60.475211 \r\nL 83.47437 208.729756 \r\nL 83.526112 149.267228 \r\nL 83.550461 192.257029 \r\nL 83.556549 38.779424 \r\nL 83.638728 182.212683 \r\nL 83.681339 89.402927 \r\nL 83.705688 202.301375 \r\nL 83.7483 168.954146 \r\nL 83.806129 206.720887 \r\nL 83.836566 113.911131 \r\nL 83.860915 202.703149 \r\nL 83.949182 125.562572 \r\nL 83.927876 204.310244 \r\nL 83.973531 158.106253 \r\nL 84.064841 211.542173 \r\nL 83.988749 104.670333 \r\nL 84.080059 142.437073 \r\nL 84.095278 124.357251 \r\nL 84.104409 213.149268 \r\nL 84.174413 155.69561 \r\nL 84.1805 205.515565 \r\nL 84.186588 100.25082 \r\nL 84.280941 145.651264 \r\nL 84.332684 90.608248 \r\nL 84.372251 211.140399 \r\nL 84.384426 113.911131 \r\nL 84.399644 213.551042 \r\nL 84.439212 37.574102 \r\nL 84.493998 191.051707 \r\nL 84.597483 17.083636 \r\nL 84.500085 205.917339 \r\nL 84.606614 101.054368 \r\nL 84.713142 207.926208 \r\nL 84.6614 17.083636 \r\nL 84.719229 164.936408 \r\nL 84.764884 209.935078 \r\nL 84.743579 67.305366 \r\nL 84.81967 123.553703 \r\nL 84.822714 78.956807 \r\nL 84.895762 210.738625 \r\nL 84.926199 173.775432 \r\nL 84.984028 60.073437 \r\nL 84.987072 205.113792 \r\nL 85.038814 170.159468 \r\nL 85.041858 206.319113 \r\nL 85.047945 121.946608 \r\nL 85.15143 188.641064 \r\nL 85.163605 116.321774 \r\nL 85.200129 210.738625 \r\nL 85.264046 162.927539 \r\nL 85.337094 209.13153 \r\nL 85.291439 125.160798 \r\nL 85.340137 137.615787 \r\nL 85.343181 113.107583 \r\nL 85.373618 211.140399 \r\nL 85.446666 174.177206 \r\nL 85.525801 208.327982 \r\nL 85.504495 142.035299 \r\nL 85.531888 174.57898 \r\nL 85.534932 110.69694 \r\nL 85.562325 197.480089 \r\nL 85.64146 144.445942 \r\nL 85.711465 209.935078 \r\nL 85.650591 111.902262 \r\nL 85.744945 166.543503 \r\nL 85.747989 91.81357 \r\nL 85.772338 204.310244 \r\nL 85.854517 174.177206 \r\nL 85.918434 130.383858 \r\nL 85.894085 206.319113 \r\nL 85.967133 163.329313 \r\nL 86.040181 204.712018 \r\nL 86.061486 31.145721 \r\nL 86.076705 174.57898 \r\nL 86.079748 174.980754 \r\nL 86.134534 109.491619 \r\nL 86.110185 209.935078 \r\nL 86.18932 167.748825 \r\nL 86.225844 146.454812 \r\nL 86.207582 191.453481 \r\nL 86.228888 150.874324 \r\nL 86.231932 211.140399 \r\nL 86.274543 77.751486 \r\nL 86.33846 155.293836 \r\nL 86.341504 154.490288 \r\nL 86.344547 174.177206 \r\nL 86.347591 210.738625 \r\nL 86.368897 48.020222 \r\nL 86.451076 158.106253 \r\nL 86.508905 120.741286 \r\nL 86.484556 203.90847 \r\nL 86.518036 165.338182 \r\nL 86.52108 204.310244 \r\nL 86.57891 108.286297 \r\nL 86.627608 146.856585 \r\nL 86.715875 212.747494 \r\nL 86.673263 108.286297 \r\nL 86.734137 156.900931 \r\nL 86.79501 17.083636 \r\nL 86.785879 204.712018 \r\nL 86.840665 169.35592 \r\nL 86.88632 206.720887 \r\nL 86.846753 100.652594 \r\nL 86.922844 174.57898 \r\nL 86.925888 102.25969 \r\nL 87.005023 210.738625 \r\nL 87.032416 151.276098 \r\nL 87.108508 123.553703 \r\nL 87.090246 193.864124 \r\nL 87.141988 141.633525 \r\nL 87.254604 210.738625 \r\nL 87.199818 123.955477 \r\nL 87.257648 202.703149 \r\nL 87.281997 91.411796 \r\nL 87.355045 209.533304 \r\nL 87.370263 144.847716 \r\nL 87.446355 210.738625 \r\nL 87.391569 17.083636 \r\nL 87.482879 177.391397 \r\nL 87.488966 205.113792 \r\nL 87.495054 119.535965 \r\nL 87.58332 181.810909 \r\nL 87.598538 88.599379 \r\nL 87.677674 200.694279 \r\nL 87.692892 175.382528 \r\nL 87.695936 204.712018 \r\nL 87.756809 52.439734 \r\nL 87.802464 179.400266 \r\nL 87.896818 65.296497 \r\nL 87.842032 199.890732 \r\nL 87.91508 138.419335 \r\nL 87.945516 205.917339 \r\nL 87.985084 103.465011 \r\nL 88.030739 182.212683 \r\nL 88.061176 54.850377 \r\nL 88.082481 195.872993 \r\nL 88.143355 150.874324 \r\nL 88.155529 205.917339 \r\nL 88.161617 116.723548 \r\nL 88.237708 133.999823 \r\nL 88.240752 93.018891 \r\nL 88.274232 209.935078 \r\nL 88.344237 172.971885 \r\nL 88.417285 198.283636 \r\nL 88.414241 120.339512 \r\nL 88.453809 161.722217 \r\nL 88.523813 199.087184 \r\nL 88.517726 126.767894 \r\nL 88.545119 157.302705 \r\nL 88.575555 60.475211 \r\nL 88.605992 211.140399 \r\nL 88.651647 155.293836 \r\nL 88.654691 208.327982 \r\nL 88.709477 93.420665 \r\nL 88.761219 149.267228 \r\nL 88.767306 129.982084 \r\nL 88.797743 211.140399 \r\nL 88.846442 60.073437 \r\nL 88.876878 176.186075 \r\nL 88.946883 106.679202 \r\nL 88.916446 203.506696 \r\nL 88.983407 155.293836 \r\nL 89.007756 213.952816 \r\nL 89.016887 65.296497 \r\nL 89.092979 203.506696 \r\nL 89.117328 211.542173 \r\nL 89.208638 17.083636 \r\nL 89.211682 209.935078 \r\nL 89.321254 200.292506 \r\nL 89.412564 89.001153 \r\nL 89.397345 203.506696 \r\nL 89.433869 171.766563 \r\nL 89.506917 123.955477 \r\nL 89.464306 209.13153 \r\nL 89.549529 127.973215 \r\nL 89.610402 79.358581 \r\nL 89.662144 205.113792 \r\nL 89.77476 54.046829 \r\nL 89.884332 207.524435 \r\nL 89.881288 39.181197 \r\nL 89.887376 191.855255 \r\nL 89.969555 95.429534 \r\nL 89.948249 209.935078 \r\nL 89.996948 176.989623 \r\nL 90.076083 210.738625 \r\nL 90.054777 39.181197 \r\nL 90.094345 192.257029 \r\nL 90.161306 30.743947 \r\nL 90.112607 211.542173 \r\nL 90.203917 136.008692 \r\nL 90.298271 206.720887 \r\nL 90.280009 119.937738 \r\nL 90.316533 179.80204 \r\nL 90.3561 105.072106 \r\nL 90.325664 201.497827 \r\nL 90.426105 164.13286 \r\nL 90.483934 193.46235 \r\nL 90.508284 103.866785 \r\nL 90.532633 165.338182 \r\nL 90.566113 121.14306 \r\nL 90.626987 194.667672 \r\nL 90.639161 158.9098 \r\nL 90.678729 210.738625 \r\nL 90.727428 87.795831 \r\nL 90.748733 157.704479 \r\nL 90.770039 202.703149 \r\nL 90.864393 17.083636 \r\nL 90.913091 207.524435 \r\nL 90.977008 183.016231 \r\nL 90.998314 70.519557 \r\nL 91.031794 207.524435 \r\nL 91.08658 133.196275 \r\nL 91.171803 197.480089 \r\nL 91.174847 65.296497 \r\nL 91.196152 157.704479 \r\nL 91.278331 17.083636 \r\nL 91.229633 209.533304 \r\nL 91.299637 167.347051 \r\nL 91.393991 205.917339 \r\nL 91.378772 51.636186 \r\nL 91.406165 177.391397 \r\nL 91.427471 17.083636 \r\nL 91.473126 214.35459 \r\nL 91.515737 176.587849 \r\nL 91.616178 73.733747 \r\nL 91.610091 202.301375 \r\nL 91.628353 128.776763 \r\nL 91.677052 206.720887 \r\nL 91.63444 17.083636 \r\nL 91.737925 196.676541 \r\nL 91.740969 76.546164 \r\nL 91.744012 211.943947 \r\nL 91.847497 129.58031 \r\nL 91.902283 205.113792 \r\nL 91.93272 109.893392 \r\nL 91.960113 155.69561 \r\nL 91.972287 90.608248 \r\nL 92.039248 193.060576 \r\nL 92.072728 137.615787 \r\nL 92.142733 202.301375 \r\nL 92.084903 88.599379 \r\nL 92.173169 136.812239 \r\nL 92.264479 213.149268 \r\nL 92.282741 47.216674 \r\nL 92.343615 198.283636 \r\nL 92.395357 184.623326 \r\nL 92.48058 197.881863 \r\nL 92.507973 90.608248 \r\nL 92.608414 209.13153 \r\nL 92.620588 167.347051 \r\nL 92.666243 206.720887 \r\nL 92.63885 142.035299 \r\nL 92.675374 189.444612 \r\nL 92.769728 66.501818 \r\nL 92.763641 213.149268 \r\nL 92.78799 98.241951 \r\nL 92.839732 212.345721 \r\nL 92.900606 152.079645 \r\nL 92.976697 197.078315 \r\nL 93.007134 137.615787 \r\nL 93.013221 182.614457 \r\nL 93.071051 123.955477 \r\nL 93.058876 197.480089 \r\nL 93.128881 146.856585 \r\nL 93.156274 203.104922 \r\nL 93.195841 131.187406 \r\nL 93.238453 141.633525 \r\nL 93.348025 193.864124 \r\nL 93.24454 86.59051 \r\nL 93.351068 170.159468 \r\nL 93.366287 70.117783 \r\nL 93.408898 189.444612 \r\nL 93.463684 127.973215 \r\nL 93.561081 208.729756 \r\nL 93.554994 121.14306 \r\nL 93.573256 122.750155 \r\nL 93.631086 23.110244 \r\nL 93.649348 209.13153 \r\nL 93.679784 168.150599 \r\nL 93.768051 211.943947 \r\nL 93.746745 117.928869 \r\nL 93.786313 205.113792 \r\nL 93.828924 114.312905 \r\nL 93.898928 153.284967 \r\nL 93.938496 117.527095 \r\nL 93.920234 204.310244 \r\nL 93.996326 158.9098 \r\nL 94.06633 83.778093 \r\nL 94.115029 205.917339 \r\nL 94.206339 81.36745 \r\nL 94.148509 213.149268 \r\nL 94.227644 150.874324 \r\nL 94.303736 207.926208 \r\nL 94.279387 102.25969 \r\nL 94.321998 178.194945 \r\nL 94.343304 75.742616 \r\nL 94.334173 205.917339 \r\nL 94.43157 133.196275 \r\nL 94.486356 208.729756 \r\nL 94.477225 53.645055 \r\nL 94.541142 189.042838 \r\nL 94.54723 84.983415 \r\nL 94.632452 200.292506 \r\nL 94.653758 145.651264 \r\nL 94.681151 105.875654 \r\nL 94.717675 205.917339 \r\nL 94.742024 119.937738 \r\nL 94.827247 201.096053 \r\nL 94.79681 77.349712 \r\nL 94.85464 196.676541 \r\nL 94.866815 114.714678 \r\nL 94.967256 144.847716 \r\nL 95.028129 208.327982 \r\nL 94.994649 108.688071 \r\nL 95.076828 150.874324 \r\nL 95.089002 129.58031 \r\nL 95.140745 212.747494 \r\nL 95.171181 157.704479 \r\nL 95.174225 210.738625 \r\nL 95.25336 95.831308 \r\nL 95.283797 185.0251 \r\nL 95.286841 201.899601 \r\nL 95.295972 92.617118 \r\nL 95.384238 176.186075 \r\nL 95.457286 92.215344 \r\nL 95.393369 207.926208 \r\nL 95.49381 142.437073 \r\nL 95.575989 205.113792 \r\nL 95.579033 99.849047 \r\nL 95.597295 160.516896 \r\nL 95.655124 85.385188 \r\nL 95.694692 191.855255 \r\nL 95.706867 125.562572 \r\nL 95.773827 200.694279 \r\nL 95.819482 180.203814 \r\nL 95.926011 17.083636 \r\nL 95.865137 209.935078 \r\nL 95.932098 160.516896 \r\nL 96.023408 74.135521 \r\nL 95.996015 212.747494 \r\nL 96.047757 138.017561 \r\nL 96.078194 208.327982 \r\nL 96.069063 18.690732 \r\nL 96.157329 145.651264 \r\nL 96.160373 109.893392 \r\nL 96.178635 209.533304 \r\nL 96.263858 168.954146 \r\nL 96.324731 211.140399 \r\nL 96.291251 79.760355 \r\nL 96.370386 159.713348 \r\nL 96.443434 81.36745 \r\nL 96.437347 207.122661 \r\nL 96.455609 155.69561 \r\nL 96.516482 209.533304 \r\nL 96.479958 84.581641 \r\nL 96.565181 206.319113 \r\nL 96.656491 50.430865 \r\nL 96.674753 154.088514 \r\nL 96.744757 197.078315 \r\nL 96.750844 17.083636 \r\nL 96.784325 169.35592 \r\nL 96.823892 32.351042 \r\nL 96.82998 211.943947 \r\nL 96.89694 98.643725 \r\nL 96.924333 205.917339 \r\nL 97.009556 160.115122 \r\nL 97.07956 205.917339 \r\nL 97.04608 127.169667 \r\nL 97.109997 156.097384 \r\nL 97.155652 105.875654 \r\nL 97.17087 212.747494 \r\nL 97.219569 148.865455 \r\nL 97.307835 74.537295 \r\nL 97.332185 208.729756 \r\nL 97.350447 17.083636 \r\nL 97.356534 210.738625 \r\nL 97.4448 121.14306 \r\nL 97.450888 190.24816 \r\nL 97.481324 107.884523 \r\nL 97.554372 123.151929 \r\nL 97.572634 206.720887 \r\nL 97.636551 104.670333 \r\nL 97.666988 139.222882 \r\nL 97.688294 201.096053 \r\nL 97.736992 93.822439 \r\nL 97.779604 176.587849 \r\nL 97.877001 88.599379 \r\nL 97.880045 203.506696 \r\nL 97.889176 148.463681 \r\nL 97.931787 88.599379 \r\nL 97.989617 209.13153 \r\nL 97.998748 110.69694 \r\nL 98.099189 155.69561 \r\nL 98.102232 201.497827 \r\nL 98.157018 71.323104 \r\nL 98.208761 192.257029 \r\nL 98.220935 108.688071 \r\nL 98.245285 209.935078 \r\nL 98.318333 180.605588 \r\nL 98.400512 199.890732 \r\nL 98.348769 123.151929 \r\nL 98.41573 172.971885 \r\nL 98.418774 109.089845 \r\nL 98.497909 200.694279 \r\nL 98.522258 199.890732 \r\nL 98.561826 82.572772 \r\nL 98.607481 210.738625 \r\nL 98.644005 63.287627 \r\nL 98.720097 136.008692 \r\nL 98.726184 78.555033 \r\nL 98.808363 200.694279 \r\nL 98.829669 136.008692 \r\nL 98.878367 102.661463 \r\nL 98.850974 210.336851 \r\nL 98.933153 152.079645 \r\nL 98.957503 204.712018 \r\nL 99.000114 124.357251 \r\nL 99.042725 164.534634 \r\nL 99.0549 19.494279 \r\nL 99.079249 195.47122 \r\nL 99.155341 133.598049 \r\nL 99.261869 200.292506 \r\nL 99.207083 87.795831 \r\nL 99.264913 145.24949 \r\nL 99.353179 206.720887 \r\nL 99.307524 35.163459 \r\nL 99.365354 158.508027 \r\nL 99.465795 66.100044 \r\nL 99.374485 209.13153 \r\nL 99.47797 121.14306 \r\nL 99.490144 35.163459 \r\nL 99.529712 209.13153 \r\nL 99.584498 170.963016 \r\nL 99.654502 208.327982 \r\nL 99.642328 108.688071 \r\nL 99.681895 161.320443 \r\nL 99.684939 96.233082 \r\nL 99.788424 212.747494 \r\nL 99.794511 128.374989 \r\nL 99.864515 210.336851 \r\nL 99.824948 82.974545 \r\nL 99.91017 191.453481 \r\nL 99.93452 42.797162 \r\nL 99.919301 203.104922 \r\nL 100.02583 150.070776 \r\nL 100.050179 199.890732 \r\nL 100.129314 103.465011 \r\nL 100.135402 148.865455 \r\nL 100.20845 209.533304 \r\nL 100.156707 68.108914 \r\nL 100.244974 208.327982 \r\nL 100.318022 67.70714 \r\nL 100.290629 213.149268 \r\nL 100.354546 135.205144 \r\nL 100.388026 204.310244 \r\nL 100.442812 82.572772 \r\nL 100.464118 144.847716 \r\nL 100.552384 205.113792 \r\nL 100.488467 75.742616 \r\nL 100.567602 142.035299 \r\nL 100.582821 108.688071 \r\nL 100.579777 195.872993 \r\nL 100.671087 153.686741 \r\nL 100.674131 201.497827 \r\nL 100.762397 110.295166 \r\nL 100.780659 178.194945 \r\nL 100.786746 113.107583 \r\nL 100.862838 199.890732 \r\nL 100.893275 149.669002 \r\nL 100.923711 193.864124 \r\nL 100.990672 80.162129 \r\nL 101.00589 181.409135 \r\nL 101.081982 93.018891 \r\nL 101.109375 191.453481 \r\nL 101.118506 133.999823 \r\nL 101.167205 69.314235 \r\nL 101.136768 211.943947 \r\nL 101.225034 105.875654 \r\nL 101.316344 212.747494 \r\nL 101.298082 55.653925 \r\nL 101.334606 162.525765 \r\nL 101.33765 107.482749 \r\nL 101.352868 199.488958 \r\nL 101.447222 119.134191 \r\nL 101.526357 88.197605 \r\nL 101.453309 203.506696 \r\nL 101.547663 151.276098 \r\nL 101.623755 207.926208 \r\nL 101.587231 88.599379 \r\nL 101.660279 195.069446 \r\nL 101.757676 120.339512 \r\nL 101.708977 201.899601 \r\nL 101.769851 148.463681 \r\nL 101.7942 214.35459 \r\nL 101.788113 40.386519 \r\nL 101.876379 139.624656 \r\nL 101.882466 38.37765 \r\nL 101.897685 204.712018 \r\nL 101.985951 137.214013 \r\nL 102.065087 201.096053 \r\nL 102.031606 105.072106 \r\nL 102.09248 127.973215 \r\nL 102.129004 92.215344 \r\nL 102.147266 176.587849 \r\nL 102.180746 119.535965 \r\nL 102.272056 199.890732 \r\nL 102.235532 119.134191 \r\nL 102.293362 159.311574 \r\nL 102.296405 158.9098 \r\nL 102.299449 117.928869 \r\nL 102.317711 189.042838 \r\nL 102.405977 163.329313 \r\nL 102.497287 122.750155 \r\nL 102.424239 205.113792 \r\nL 102.518593 129.982084 \r\nL 102.58251 200.292506 \r\nL 102.606859 98.241951 \r\nL 102.634252 169.35592 \r\nL 102.716431 99.849047 \r\nL 102.664689 206.319113 \r\nL 102.746868 139.624656 \r\nL 102.762086 199.488958 \r\nL 102.759043 107.884523 \r\nL 102.859484 164.936408 \r\nL 102.899051 211.140399 \r\nL 102.966012 124.759024 \r\nL 103.057322 201.096053 \r\nL 102.984274 97.438404 \r\nL 103.078628 199.890732 \r\nL 103.133414 117.125322 \r\nL 103.102977 209.533304 \r\nL 103.191243 170.963016 \r\nL 103.22168 17.083636 \r\nL 103.227767 213.551042 \r\nL 103.300815 149.669002 \r\nL 103.355601 202.703149 \r\nL 103.306903 18.690732 \r\nL 103.410387 138.821109 \r\nL 103.465173 207.122661 \r\nL 103.468217 109.491619 \r\nL 103.507785 143.240621 \r\nL 103.544309 76.14439 \r\nL 103.532134 209.13153 \r\nL 103.617357 150.070776 \r\nL 103.714754 194.265898 \r\nL 103.708667 105.072106 \r\nL 103.720841 134.80337 \r\nL 103.815195 185.426874 \r\nL 103.833457 52.03796 \r\nL 103.927811 208.729756 \r\nL 103.900418 37.574102 \r\nL 103.946073 156.097384 \r\nL 103.961291 110.295166 \r\nL 104.006946 188.641064 \r\nL 104.052601 151.677871 \r\nL 104.1013 211.140399 \r\nL 104.125649 93.018891 \r\nL 104.153042 123.955477 \r\nL 104.247396 17.083636 \r\nL 104.229134 190.24816 \r\nL 104.25957 154.490288 \r\nL 104.271745 174.57898 \r\nL 104.274789 140.02643 \r\nL 104.332618 208.327982 \r\nL 104.305225 17.083636 \r\nL 104.384361 117.527095 \r\nL 104.387404 116.723548 \r\nL 104.430016 200.292506 \r\nL 104.436103 101.857916 \r\nL 104.50002 143.240621 \r\nL 104.512195 88.197605 \r\nL 104.509151 163.329313 \r\nL 104.551762 151.677871 \r\nL 104.563937 186.632195 \r\nL 104.630898 46.413126 \r\nL 104.658291 159.311574 \r\nL 104.725251 65.296497 \r\nL 104.676553 210.738625 \r\nL 104.767863 171.766563 \r\nL 104.810474 87.394058 \r\nL 104.83178 202.301375 \r\nL 104.880478 154.892062 \r\nL 104.883522 156.900931 \r\nL 104.892653 103.063237 \r\nL 104.89874 156.499157 \r\nL 104.901784 61.680532 \r\nL 104.968745 212.345721 \r\nL 105.008312 172.971885 \r\nL 105.102666 89.804701 \r\nL 105.026574 207.122661 \r\nL 105.133103 127.571441 \r\nL 105.187889 200.694279 \r\nL 105.181801 89.804701 \r\nL 105.242675 175.784302 \r\nL 105.327897 60.475211 \r\nL 105.337028 193.46235 \r\nL 105.35529 113.911131 \r\nL 105.428338 211.542173 \r\nL 105.422251 109.089845 \r\nL 105.467906 133.196275 \r\nL 105.483124 39.582971 \r\nL 105.480081 211.542173 \r\nL 105.577478 119.134191 \r\nL 105.647482 199.087184 \r\nL 105.620089 70.117783 \r\nL 105.68705 174.57898 \r\nL 105.693137 66.100044 \r\nL 105.784447 191.051707 \r\nL 105.799666 146.856585 \r\nL 105.848364 43.198936 \r\nL 105.820971 199.488958 \r\nL 105.851408 150.070776 \r\nL 105.854452 209.13153 \r\nL 105.894019 56.055698 \r\nL 105.957936 160.91867 \r\nL 106.034028 71.724878 \r\nL 105.991417 197.480089 \r\nL 106.070552 114.312905 \r\nL 106.1436 201.497827 \r\nL 106.155775 68.510687 \r\nL 106.180124 133.999823 \r\nL 106.222735 210.738625 \r\nL 106.225779 109.491619 \r\nL 106.259259 124.759024 \r\nL 106.317089 99.447273 \r\nL 106.280565 201.497827 \r\nL 106.362744 127.169667 \r\nL 106.423617 207.524435 \r\nL 106.399268 99.447273 \r\nL 106.47536 168.552373 \r\nL 106.575801 117.125322 \r\nL 106.517971 210.738625 \r\nL 106.584932 142.838847 \r\nL 106.612325 208.327982 \r\nL 106.591019 112.304035 \r\nL 106.697547 163.329313 \r\nL 106.706678 45.207805 \r\nL 106.761464 203.104922 \r\nL 106.807119 146.454812 \r\nL 106.834512 210.336851 \r\nL 106.852774 81.769224 \r\nL 106.913648 125.562572 \r\nL 107.001914 198.68541 \r\nL 106.941041 99.447273 \r\nL 107.020176 126.36612 \r\nL 107.02322 89.001153 \r\nL 107.11453 209.13153 \r\nL 107.126704 168.150599 \r\nL 107.199752 199.488958 \r\nL 107.141923 115.518226 \r\nL 107.230189 184.623326 \r\nL 107.284975 99.849047 \r\nL 107.248451 188.641064 \r\nL 107.339761 131.187406 \r\nL 107.382372 196.274767 \r\nL 107.348892 105.47388 \r\nL 107.449333 171.766563 \r\nL 107.504119 112.304035 \r\nL 107.45542 203.506696 \r\nL 107.555861 171.364789 \r\nL 107.558905 196.676541 \r\nL 107.613691 42.797162 \r\nL 107.665433 183.819778 \r\nL 107.756743 64.091175 \r\nL 107.741525 198.283636 \r\nL 107.778049 150.874324 \r\nL 107.799355 207.122661 \r\nL 107.796311 90.206475 \r\nL 107.881534 135.205144 \r\nL 107.988062 108.688071 \r\nL 107.960669 200.292506 \r\nL 107.991106 124.759024 \r\nL 108.030673 207.122661 \r\nL 108.021542 31.949268 \r\nL 108.100678 144.044169 \r\nL 108.179813 103.063237 \r\nL 108.125027 209.533304 \r\nL 108.207206 114.714678 \r\nL 108.225468 183.016231 \r\nL 108.292429 95.429534 \r\nL 108.316778 154.490288 \r\nL 108.359389 67.305366 \r\nL 108.331996 195.872993 \r\nL 108.42635 140.02643 \r\nL 108.532878 201.096053 \r\nL 108.505485 117.125322 \r\nL 108.535922 150.070776 \r\nL 108.563315 90.206475 \r\nL 108.618101 199.087184 \r\nL 108.645494 123.955477 \r\nL 108.675931 111.098714 \r\nL 108.75811 203.90847 \r\nL 108.855507 101.456142 \r\nL 108.870725 152.883193 \r\nL 108.8829 201.096053 \r\nL 108.885944 102.25969 \r\nL 108.931599 110.69694 \r\nL 108.965079 67.70714 \r\nL 108.998559 209.533304 \r\nL 109.016821 157.302705 \r\nL 109.086826 203.104922 \r\nL 109.083782 85.786962 \r\nL 109.117262 140.829978 \r\nL 109.19031 17.083636 \r\nL 109.181179 201.096053 \r\nL 109.226834 167.347051 \r\nL 109.333363 211.542173 \r\nL 109.239009 110.69694 \r\nL 109.342494 210.738625 \r\nL 109.406411 121.946608 \r\nL 109.455109 139.222882 \r\nL 109.564681 208.729756 \r\nL 109.540332 117.527095 \r\nL 109.567725 166.141729 \r\nL 109.659035 74.537295 \r\nL 109.640773 211.542173 \r\nL 109.680341 152.883193 \r\nL 109.76252 211.140399 \r\nL 109.741214 110.69694 \r\nL 109.789913 152.883193 \r\nL 109.856874 212.747494 \r\nL 109.890354 91.81357 \r\nL 109.981664 210.336851 \r\nL 110.00297 190.649933 \r\nL 110.042537 102.25969 \r\nL 110.112542 169.35592 \r\nL 110.212983 195.872993 \r\nL 110.139935 103.465011 \r\nL 110.216026 145.651264 \r\nL 110.243419 95.831308 \r\nL 110.270812 211.542173 \r\nL 110.325598 112.705809 \r\nL 110.34386 197.881863 \r\nL 110.352991 107.080976 \r\nL 110.43517 127.973215 \r\nL 110.471694 116.723548 \r\nL 110.444301 191.453481 \r\nL 110.474738 148.061907 \r\nL 110.483869 212.345721 \r\nL 110.523437 66.903592 \r\nL 110.58431 125.562572 \r\nL 110.684751 208.327982 \r\nL 110.599528 113.911131 \r\nL 110.699969 168.552373 \r\nL 110.769974 93.822439 \r\nL 110.727362 196.274767 \r\nL 110.812585 133.999823 \r\nL 110.897808 212.345721 \r\nL 110.843022 55.653925 \r\nL 110.922157 129.982084 \r\nL 110.967812 109.893392 \r\nL 110.961725 176.989623 \r\nL 110.998249 119.937738 \r\nL 111.001292 209.13153 \r\nL 111.049991 109.491619 \r\nL 111.107821 112.705809 \r\nL 111.202174 206.319113 \r\nL 111.217393 162.927539 \r\nL 111.235655 100.25082 \r\nL 111.250873 191.855255 \r\nL 111.330008 138.821109 \r\nL 111.339139 143.642395 \r\nL 111.336096 115.518226 \r\nL 111.34827 139.222882 \r\nL 111.357401 98.241951 \r\nL 111.366532 197.881863 \r\nL 111.457842 138.017561 \r\nL 111.466973 212.747494 \r\nL 111.479148 95.027761 \r\nL 111.570458 170.159468 \r\nL 111.655681 98.241951 \r\nL 111.582633 182.212683 \r\nL 111.683074 159.713348 \r\nL 111.743947 107.080976 \r\nL 111.71351 191.051707 \r\nL 111.750034 176.989623 \r\nL 111.774384 195.069446 \r\nL 111.765253 126.36612 \r\nL 111.789602 135.205144 \r\nL 111.850475 102.25969 \r\nL 111.823082 210.336851 \r\nL 111.899174 123.955477 \r\nL 111.978309 195.47122 \r\nL 111.923523 103.465011 \r\nL 112.008746 119.535965 \r\nL 112.030052 207.122661 \r\nL 112.066576 56.457472 \r\nL 112.118318 171.364789 \r\nL 112.191366 76.947938 \r\nL 112.185279 197.881863 \r\nL 112.230934 115.92 \r\nL 112.276589 207.524435 \r\nL 112.337462 101.054368 \r\nL 112.349637 153.284967 \r\nL 112.370942 74.135521 \r\nL 112.367899 203.506696 \r\nL 112.459209 153.284967 \r\nL 112.489645 199.488958 \r\nL 112.556606 78.555033 \r\nL 112.562693 130.383858 \r\nL 112.599217 78.153259 \r\nL 112.571824 191.453481 \r\nL 112.666178 102.25969 \r\nL 112.772706 209.533304 \r\nL 112.769663 17.083636 \r\nL 112.778794 159.713348 \r\nL 112.812274 79.358581 \r\nL 112.803143 211.140399 \r\nL 112.894453 127.169667 \r\nL 112.976632 211.943947 \r\nL 112.912715 82.974545 \r\nL 113.004025 154.088514 \r\nL 113.070986 90.206475 \r\nL 113.067942 212.345721 \r\nL 113.110553 168.552373 \r\nL 113.171427 204.310244 \r\nL 113.159252 93.822439 \r\nL 113.210994 126.36612 \r\nL 113.226213 46.8149 \r\nL 113.256649 203.506696 \r\nL 113.311435 139.222882 \r\nL 113.408833 207.926208 \r\nL 113.390571 44.404257 \r\nL 113.421007 168.552373 \r\nL 113.436226 94.224213 \r\nL 113.497099 192.257029 \r\nL 113.530579 136.812239 \r\nL 113.603627 205.917339 \r\nL 113.588409 32.351042 \r\nL 113.634064 158.106253 \r\nL 113.637108 72.528426 \r\nL 113.734505 190.649933 \r\nL 113.743636 158.508027 \r\nL 113.801466 196.274767 \r\nL 113.758854 49.627317 \r\nL 113.850164 150.874324 \r\nL 113.862339 94.224213 \r\nL 113.898863 210.336851 \r\nL 113.956693 115.116452 \r\nL 113.984086 194.667672 \r\nL 114.002348 86.188736 \r\nL 114.069308 161.320443 \r\nL 114.102789 199.087184 \r\nL 114.139313 70.117783 \r\nL 114.163662 134.401596 \r\nL 114.215404 82.170998 \r\nL 114.251928 203.90847 \r\nL 114.273234 158.106253 \r\nL 114.32802 109.089845 \r\nL 114.358457 195.47122 \r\nL 114.382806 133.196275 \r\nL 114.422374 198.68541 \r\nL 114.449767 113.509357 \r\nL 114.486291 127.973215 \r\nL 114.56847 17.083636 \r\nL 114.538033 202.301375 \r\nL 114.592819 111.098714 \r\nL 114.620212 213.551042 \r\nL 114.611081 59.269889 \r\nL 114.702391 180.605588 \r\nL 114.711522 82.572772 \r\nL 114.708478 203.90847 \r\nL 114.815007 132.794501 \r\nL 114.827181 191.051707 \r\nL 114.903273 56.859246 \r\nL 114.921535 177.793171 \r\nL 114.982408 70.519557 \r\nL 114.930666 213.149268 \r\nL 115.031107 174.980754 \r\nL 115.095024 17.083636 \r\nL 115.076762 208.327982 \r\nL 115.137635 196.274767 \r\nL 115.204596 91.81357 \r\nL 115.14981 203.506696 \r\nL 115.259382 159.311574 \r\nL 115.286775 101.456142 \r\nL 115.36591 207.926208 \r\nL 115.466351 84.581641 \r\nL 115.478526 124.759024 \r\nL 115.578967 201.899601 \r\nL 115.524181 17.887184 \r\nL 115.588098 112.304035 \r\nL 115.652015 205.113792 \r\nL 115.603316 17.083636 \r\nL 115.69767 171.364789 \r\nL 115.782893 92.617118 \r\nL 115.709845 203.104922 \r\nL 115.807242 185.426874 \r\nL 115.91377 88.599379 \r\nL 115.877246 196.274767 \r\nL 115.922901 105.875654 \r\nL 115.968556 199.087184 \r\nL 115.932032 82.572772 \r\nL 116.035517 172.168337 \r\nL 116.038561 201.497827 \r\nL 116.068997 70.92133 \r\nL 116.145089 193.864124 \r\nL 116.21205 78.153259 \r\nL 116.239443 210.336851 \r\nL 116.257705 124.357251 \r\nL 116.300316 189.846386 \r\nL 116.288141 46.8149 \r\nL 116.352058 179.400266 \r\nL 116.431194 39.582971 \r\nL 116.391626 188.641064 \r\nL 116.46163 80.162129 \r\nL 116.507285 212.345721 \r\nL 116.510329 39.181197 \r\nL 116.574246 152.883193 \r\nL 116.592508 205.917339 \r\nL 116.61077 17.083636 \r\nL 116.680774 142.437073 \r\nL 116.686862 36.770554 \r\nL 116.695993 209.935078 \r\nL 116.787303 112.705809 \r\nL 116.887744 212.345721 \r\nL 116.799477 17.083636 \r\nL 116.899918 168.150599 \r\nL 116.902962 206.720887 \r\nL 116.954704 95.429534 \r\nL 117.003403 160.115122 \r\nL 117.006447 31.949268 \r\nL 117.027752 210.738625 \r\nL 117.112975 104.670333 \r\nL 117.225591 204.712018 \r\nL 117.176892 56.457472 \r\nL 117.228635 138.821109 \r\nL 117.30777 87.795831 \r\nL 117.262115 199.488958 \r\nL 117.335163 130.785632 \r\nL 117.414298 190.649933 \r\nL 117.368643 86.59051 \r\nL 117.441691 128.776763 \r\nL 117.517783 35.163459 \r\nL 117.484303 200.292506 \r\nL 117.551263 114.312905 \r\nL 117.5817 212.345721 \r\nL 117.563438 89.001153 \r\nL 117.669966 123.955477 \r\nL 117.724752 17.083636 \r\nL 117.676054 183.418004 \r\nL 117.779538 123.955477 \r\nL 117.785626 176.587849 \r\nL 117.803888 17.083636 \r\nL 117.870848 77.349712 \r\nL 117.873892 27.93153 \r\nL 117.943896 178.998492 \r\nL 117.974333 86.188736 \r\nL 117.977377 193.864124 \r\nL 117.989551 17.083636 \r\nL 118.086949 163.329313 \r\nL 118.120429 21.904922 \r\nL 118.175215 197.078315 \r\nL 118.190433 188.641064 \r\nL 118.233045 205.515565 \r\nL 118.223914 34.359911 \r\nL 118.284787 130.785632 \r\nL 118.318267 78.956807 \r\nL 118.324355 190.649933 \r\nL 118.394359 100.25082 \r\nL 118.497844 200.292506 \r\nL 118.415665 99.447273 \r\nL 118.503931 107.482749 \r\nL 118.506975 108.688071 \r\nL 118.531324 211.943947 \r\nL 118.589154 34.761685 \r\nL 118.616547 100.25082 \r\nL 118.680464 197.078315 \r\nL 118.665245 21.503149 \r\nL 118.726119 141.231752 \r\nL 118.796123 64.091175 \r\nL 118.805254 195.47122 \r\nL 118.835691 132.392727 \r\nL 118.939175 163.731086 \r\nL 118.89352 80.965676 \r\nL 118.945263 149.267228 \r\nL 118.966568 21.503149 \r\nL 119.033529 212.747494 \r\nL 119.051791 169.35592 \r\nL 119.143101 203.90847 \r\nL 119.127883 45.609579 \r\nL 119.155276 163.329313 \r\nL 119.252673 17.083636 \r\nL 119.161363 209.13153 \r\nL 119.270935 82.170998 \r\nL 119.307459 194.265898 \r\nL 119.334852 74.537295 \r\nL 119.383551 133.196275 \r\nL 119.392682 31.949268 \r\nL 119.435293 190.649933 \r\nL 119.487035 123.553703 \r\nL 119.59052 200.292506 \r\nL 119.55704 75.340843 \r\nL 119.596607 134.80337 \r\nL 119.630088 189.444612 \r\nL 119.605738 93.822439 \r\nL 119.703136 122.750155 \r\nL 119.706179 122.348381 \r\nL 119.71531 133.999823 \r\nL 119.748791 201.096053 \r\nL 119.727485 67.70714 \r\nL 119.824882 143.642395 \r\nL 119.919236 106.277428 \r\nL 119.858363 203.104922 \r\nL 119.934454 146.856585 \r\nL 120.034895 204.310244 \r\nL 119.958804 84.179867 \r\nL 120.037939 125.160798 \r\nL 120.089681 86.59051 \r\nL 120.044026 207.524435 \r\nL 120.114031 119.937738 \r\nL 120.153598 202.703149 \r\nL 120.168817 61.278758 \r\nL 120.226646 196.676541 \r\nL 120.275345 72.9302 \r\nL 120.342306 81.36745 \r\nL 120.418397 196.274767 \r\nL 120.448834 46.8149 \r\nL 120.457965 178.194945 \r\nL 120.467096 21.904922 \r\nL 120.552319 211.140399 \r\nL 120.567537 168.954146 \r\nL 120.631454 46.8149 \r\nL 120.658847 173.775432 \r\nL 120.683196 105.072106 \r\nL 120.692327 194.265898 \r\nL 120.737982 17.083636 \r\nL 120.792768 151.276098 \r\nL 120.893209 76.546164 \r\nL 120.862773 205.515565 \r\nL 120.90234 154.088514 \r\nL 120.941908 189.042838 \r\nL 120.984519 49.225543 \r\nL 120.999738 105.47388 \r\nL 121.002781 60.475211 \r\nL 121.097135 191.051707 \r\nL 121.103222 127.973215 \r\nL 121.164096 208.729756 \r\nL 121.133659 91.411796 \r\nL 121.212794 144.847716 \r\nL 121.252362 66.501818 \r\nL 121.270624 196.676541 \r\nL 121.32541 104.268559 \r\nL 121.401502 193.060576 \r\nL 121.407589 61.680532 \r\nL 121.422807 111.500488 \r\nL 121.495855 64.894723 \r\nL 121.462375 187.435743 \r\nL 121.526292 104.670333 \r\nL 121.611515 180.203814 \r\nL 121.614558 68.108914 \r\nL 121.635864 80.563902 \r\nL 121.745436 203.90847 \r\nL 121.644995 74.537295 \r\nL 121.751523 181.810909 \r\nL 121.763698 44.404257 \r\nL 121.842833 190.24816 \r\nL 121.861095 138.419335 \r\nL 121.903707 206.319113 \r\nL 121.918925 34.359911 \r\nL 121.955449 107.482749 \r\nL 121.958493 37.975876 \r\nL 121.991973 208.729756 \r\nL 122.061977 119.535965 \r\nL 122.098501 185.0251 \r\nL 122.138069 28.735078 \r\nL 122.171549 153.284967 \r\nL 122.275034 76.14439 \r\nL 122.177637 195.069446 \r\nL 122.281121 150.070776 \r\nL 122.372431 95.831308 \r\nL 122.293296 201.497827 \r\nL 122.393737 98.241951 \r\nL 122.463741 206.720887 \r\nL 122.427217 86.992284 \r\nL 122.503309 94.224213 \r\nL 122.515484 198.283636 \r\nL 122.57027 44.002483 \r\nL 122.615925 167.748825 \r\nL 122.701147 69.314235 \r\nL 122.722453 194.667672 \r\nL 122.731584 77.751486 \r\nL 122.768108 199.890732 \r\nL 122.780283 54.448603 \r\nL 122.847243 161.722217 \r\nL 122.880724 50.430865 \r\nL 122.853331 187.837517 \r\nL 122.956815 72.528426 \r\nL 122.962903 205.917339 \r\nL 123.02682 64.492949 \r\nL 123.069431 175.784302 \r\nL 123.121173 73.733747 \r\nL 123.154654 209.935078 \r\nL 123.179003 150.47255 \r\nL 123.18509 200.694279 \r\nL 123.200309 60.073437 \r\nL 123.282488 151.677871 \r\nL 123.285531 57.26102 \r\nL 123.361623 207.524435 \r\nL 123.395103 101.054368 \r\nL 123.489457 197.480089 \r\nL 123.422496 71.323104 \r\nL 123.504675 163.329313 \r\nL 123.547287 90.206475 \r\nL 123.586854 193.060576 \r\nL 123.614247 133.999823 \r\nL 123.647728 75.742616 \r\nL 123.723819 203.104922 \r\nL 123.763387 81.36745 \r\nL 123.836435 114.714678 \r\nL 123.897308 197.480089 \r\nL 123.942963 17.083636 \r\nL 124.028186 198.68541 \r\nL 124.052535 136.410466 \r\nL 124.152976 65.296497 \r\nL 124.107321 200.292506 \r\nL 124.165151 95.429534 \r\nL 124.171238 110.69694 \r\nL 124.177326 78.956807 \r\nL 124.232112 211.140399 \r\nL 124.286898 166.543503 \r\nL 124.393426 94.625987 \r\nL 124.350815 183.016231 \r\nL 124.39647 180.605588 \r\nL 124.475605 77.349712 \r\nL 124.451256 194.265898 \r\nL 124.515173 99.849047 \r\nL 124.609526 197.881863 \r\nL 124.530391 54.850377 \r\nL 124.630832 176.186075 \r\nL 124.661269 65.698271 \r\nL 124.728229 198.283636 \r\nL 124.743448 95.831308 \r\nL 124.828671 205.515565 \r\nL 124.801278 62.885854 \r\nL 124.856064 127.169667 \r\nL 124.8865 70.117783 \r\nL 124.929112 198.68541 \r\nL 124.962592 141.231752 \r\nL 125.041727 203.506696 \r\nL 124.983898 74.939069 \r\nL 125.06912 117.125322 \r\nL 125.133037 66.501818 \r\nL 125.12695 197.480089 \r\nL 125.181736 97.438404 \r\nL 125.206085 201.899601 \r\nL 125.230435 78.153259 \r\nL 125.294352 142.437073 \r\nL 125.300439 201.497827 \r\nL 125.306526 82.170998 \r\nL 125.406967 181.409135 \r\nL 125.449579 20.297827 \r\nL 125.510452 204.712018 \r\nL 125.519583 121.946608 \r\nL 125.595675 199.087184 \r\nL 125.601762 81.769224 \r\nL 125.629155 129.982084 \r\nL 125.64133 17.083636 \r\nL 125.656548 212.345721 \r\nL 125.738727 132.392727 \r\nL 125.811775 195.872993 \r\nL 125.805688 47.216674 \r\nL 125.817862 130.383858 \r\nL 125.820906 33.958137 \r\nL 125.924391 194.667672 \r\nL 125.991351 17.083636 \r\nL 125.970046 202.301375 \r\nL 126.046137 122.750155 \r\nL 126.137447 186.230421 \r\nL 126.122229 70.519557 \r\nL 126.155709 132.794501 \r\nL 126.16484 85.786962 \r\nL 126.177015 195.069446 \r\nL 126.259194 131.187406 \r\nL 126.271369 203.104922 \r\nL 126.353548 85.786962 \r\nL 126.37181 178.998492 \r\nL 126.453989 86.992284 \r\nL 126.472251 209.533304 \r\nL 126.55443 81.769224 \r\nL 126.584866 133.196275 \r\nL 126.633565 199.087184 \r\nL 126.603128 63.689401 \r\nL 126.694438 104.268559 \r\nL 126.706613 209.13153 \r\nL 126.7127 70.117783 \r\nL 126.807054 158.9098 \r\nL 126.886189 78.153259 \r\nL 126.840534 201.497827 \r\nL 126.916626 132.392727 \r\nL 127.001849 201.497827 \r\nL 126.931844 82.974545 \r\nL 127.023154 138.017561 \r\nL 127.074897 102.661463 \r\nL 127.111421 205.917339 \r\nL 127.13577 107.080976 \r\nL 127.150988 168.954146 \r\nL 127.199687 74.135521 \r\nL 127.248386 141.231752 \r\nL 127.26056 193.864124 \r\nL 127.312303 88.599379 \r\nL 127.354914 184.623326 \r\nL 127.370132 44.806031 \r\nL 127.418831 195.872993 \r\nL 127.464486 155.69561 \r\nL 127.50101 210.336851 \r\nL 127.546665 41.59184 \r\nL 127.567971 136.410466 \r\nL 127.589276 62.082306 \r\nL 127.59232 204.310244 \r\nL 127.677543 115.518226 \r\nL 127.695805 77.349712 \r\nL 127.74146 185.0251 \r\nL 127.759722 17.083636 \r\nL 127.851032 68.510687 \r\nL 127.878425 199.087184 \r\nL 127.887556 17.083636 \r\nL 127.963647 145.24949 \r\nL 128.061045 41.59184 \r\nL 128.064088 212.747494 \r\nL 128.073219 42.395388 \r\nL 128.109743 184.623326 \r\nL 128.1067 17.083636 \r\nL 128.185835 143.240621 \r\nL 128.201053 89.001153 \r\nL 128.252796 195.47122 \r\nL 128.295407 111.098714 \r\nL 128.3228 189.042838 \r\nL 128.383673 41.190067 \r\nL 128.404979 152.481419 \r\nL 128.462809 32.351042 \r\nL 128.423241 194.265898 \r\nL 128.514551 142.035299 \r\nL 128.56325 208.729756 \r\nL 128.566293 51.234412 \r\nL 128.624123 150.47255 \r\nL 128.730651 46.011353 \r\nL 128.715433 208.327982 \r\nL 128.736739 103.465011 \r\nL 128.751957 172.971885 \r\nL 128.74587 80.162129 \r\nL 128.803699 140.428204 \r\nL 128.858485 33.958137 \r\nL 128.864573 204.712018 \r\nL 128.913271 151.276098 \r\nL 128.919359 192.658803 \r\nL 128.998494 63.287627 \r\nL 129.016756 110.295166 \r\nL 129.077629 60.876984 \r\nL 129.025887 186.230421 \r\nL 129.114153 117.928869 \r\nL 129.117197 166.945277 \r\nL 129.175027 50.832639 \r\nL 129.223725 161.320443 \r\nL 129.321123 63.287627 \r\nL 129.308948 199.890732 \r\nL 129.333297 84.983415 \r\nL 129.357647 198.283636 \r\nL 129.409389 53.243282 \r\nL 129.442869 145.24949 \r\nL 129.518961 20.297827 \r\nL 129.491568 197.078315 \r\nL 129.549398 161.722217 \r\nL 129.640708 202.301375 \r\nL 129.610271 33.556364 \r\nL 129.655926 179.80204 \r\nL 129.716799 19.092506 \r\nL 129.668101 187.033969 \r\nL 129.765498 82.974545 \r\nL 129.786804 205.917339 \r\nL 129.811153 61.278758 \r\nL 129.878114 181.409135 \r\nL 129.890288 42.797162 \r\nL 129.957249 202.703149 \r\nL 129.990729 58.064568 \r\nL 130.097258 194.667672 \r\nL 130.02421 18.690732 \r\nL 130.100301 80.162129 \r\nL 130.109432 212.345721 \r\nL 130.152044 17.083636 \r\nL 130.212917 136.812239 \r\nL 130.249441 31.145721 \r\nL 130.258572 210.738625 \r\nL 130.316402 155.69561 \r\nL 130.419886 212.747494 \r\nL 130.395537 67.305366 \r\nL 130.429017 174.980754 \r\nL 130.465541 62.885854 \r\nL 130.520327 207.122661 \r\nL 130.541633 144.847716 \r\nL 130.63903 197.078315 \r\nL 130.611637 53.243282 \r\nL 130.648161 132.392727 \r\nL 130.715122 78.153259 \r\nL 130.727297 199.488958 \r\nL 130.757733 112.705809 \r\nL 130.818607 52.03796 \r\nL 130.876436 197.480089 \r\nL 130.97079 55.252151 \r\nL 130.989052 158.106253 \r\nL 131.034707 17.083636 \r\nL 131.086449 188.23929 \r\nL 131.098624 167.748825 \r\nL 131.122973 60.475211 \r\nL 131.126017 205.515565 \r\nL 131.214283 135.205144 \r\nL 131.317768 203.90847 \r\nL 131.253851 54.046829 \r\nL 131.323855 123.151929 \r\nL 131.378641 57.662794 \r\nL 131.409078 177.391397 \r\nL 131.430384 158.508027 \r\nL 131.512563 93.822439 \r\nL 131.451689 196.676541 \r\nL 131.536912 97.840177 \r\nL 131.558218 195.47122 \r\nL 131.582567 62.48408 \r\nL 131.649528 157.704479 \r\nL 131.722576 17.083636 \r\nL 131.658659 197.881863 \r\nL 131.762143 79.358581 \r\nL 131.783449 198.68541 \r\nL 131.768231 17.083636 \r\nL 131.871715 150.874324 \r\nL 131.874759 31.145721 \r\nL 131.969113 200.694279 \r\nL 131.981287 168.552373 \r\nL 132.029986 17.083636 \r\nL 132.090859 193.46235 \r\nL 132.093903 92.617118 \r\nL 132.15782 54.850377 \r\nL 132.203475 199.488958 \r\nL 132.28261 66.100044 \r\nL 132.279567 207.926208 \r\nL 132.313047 154.088514 \r\nL 132.36479 206.720887 \r\nL 132.370877 113.911131 \r\nL 132.389139 175.382528 \r\nL 132.43175 21.904922 \r\nL 132.428707 207.524435 \r\nL 132.498711 84.179867 \r\nL 132.568715 196.274767 \r\nL 132.516973 70.519557 \r\nL 132.61437 176.186075 \r\nL 132.626545 80.162129 \r\nL 132.653938 203.506696 \r\nL 132.733073 105.875654 \r\nL 132.775685 207.926208 \r\nL 132.800034 66.903592 \r\nL 132.842645 109.089845 \r\nL 132.882213 194.265898 \r\nL 132.906562 74.939069 \r\nL 132.943086 139.222882 \r\nL 132.955261 48.020222 \r\nL 133.013091 185.426874 \r\nL 133.052658 84.581641 \r\nL 133.156143 212.747494 \r\nL 133.089182 34.359911 \r\nL 133.165274 159.311574 \r\nL 133.174405 85.786962 \r\nL 133.250497 191.855255 \r\nL 133.268759 170.159468 \r\nL 133.271802 211.943947 \r\nL 133.350938 54.046829 \r\nL 133.375287 117.125322 \r\nL 133.472684 45.609579 \r\nL 133.387462 212.345721 \r\nL 133.484859 105.875654 \r\nL 133.490946 188.23929 \r\nL 133.548776 17.083636 \r\nL 133.594431 131.58918 \r\nL 133.679654 19.092506 \r\nL 133.664435 192.658803 \r\nL 133.700959 170.963016 \r\nL 133.704003 201.497827 \r\nL 133.761833 56.859246 \r\nL 133.810531 173.775432 \r\nL 133.868361 52.439734 \r\nL 133.898798 185.0251 \r\nL 133.920103 89.402927 \r\nL 133.971846 204.712018 \r\nL 133.993151 76.546164 \r\nL 134.032719 195.872993 \r\nL 134.111854 32.351042 \r\nL 134.148378 114.312905 \r\nL 134.157509 60.475211 \r\nL 134.203164 184.221552 \r\nL 134.242732 97.840177 \r\nL 134.321867 203.104922 \r\nL 134.267081 54.046829 \r\nL 134.352304 198.283636 \r\nL 134.382741 17.887184 \r\nL 134.46492 135.205144 \r\nL 134.53188 31.145721 \r\nL 134.486225 194.667672 \r\nL 134.574492 113.911131 \r\nL 134.592754 199.488958 \r\nL 134.662758 33.15459 \r\nL 134.68102 115.92 \r\nL 134.684064 25.922661 \r\nL 134.735806 184.623326 \r\nL 134.787548 82.974545 \r\nL 134.790592 204.310244 \r\nL 134.842334 65.698271 \r\nL 134.89712 125.964346 \r\nL 134.95495 43.60071 \r\nL 134.991474 203.104922 \r\nL 135.009736 79.760355 \r\nL 135.098002 203.506696 \r\nL 135.085828 50.029091 \r\nL 135.119308 113.107583 \r\nL 135.204531 46.011353 \r\nL 135.201487 158.9098 \r\nL 135.222793 119.937738 \r\nL 135.280622 203.104922 \r\nL 135.32019 52.03796 \r\nL 135.335408 162.123991 \r\nL 135.371932 201.899601 \r\nL 135.359758 49.627317 \r\nL 135.420631 152.481419 \r\nL 135.448024 17.887184 \r\nL 135.460199 196.274767 \r\nL 135.533247 37.172328 \r\nL 135.551509 211.542173 \r\nL 135.584989 26.726208 \r\nL 135.645862 183.016231 \r\nL 135.654993 56.457472 \r\nL 135.755434 201.899601 \r\nL 135.804133 39.984745 \r\nL 135.861963 212.345721 \r\nL 135.865006 188.23929 \r\nL 135.86805 209.533304 \r\nL 135.898487 61.680532 \r\nL 135.965447 116.723548 \r\nL 136.035452 199.087184 \r\nL 135.998928 20.297827 \r\nL 136.05067 85.385188 \r\nL 136.132849 17.083636 \r\nL 136.08415 191.453481 \r\nL 136.157198 71.323104 \r\nL 136.227203 207.926208 \r\nL 136.184591 38.37765 \r\nL 136.26677 125.562572 \r\nL 136.272858 195.47122 \r\nL 136.379386 33.556364 \r\nL 136.409823 210.336851 \r\nL 136.394604 17.083636 \r\nL 136.492002 89.402927 \r\nL 136.543744 193.864124 \r\nL 136.574181 32.351042 \r\nL 136.601574 148.061907 \r\nL 136.616792 17.083636 \r\nL 136.653316 211.140399 \r\nL 136.711146 138.017561 \r\nL 136.772019 188.641064 \r\nL 136.74767 64.492949 \r\nL 136.817674 136.008692 \r\nL 136.90594 69.716009 \r\nL 136.881591 182.212683 \r\nL 136.924202 111.500488 \r\nL 136.978988 195.47122 \r\nL 137.009425 56.055698 \r\nL 137.033774 76.546164 \r\nL 137.097691 51.234412 \r\nL 137.106822 195.47122 \r\nL 137.152477 17.083636 \r\nL 137.219438 93.822439 \r\nL 137.2377 206.319113 \r\nL 137.286399 22.306696 \r\nL 137.325966 68.912461 \r\nL 137.395971 17.887184 \r\nL 137.347272 191.453481 \r\nL 137.435538 42.797162 \r\nL 137.459888 193.060576 \r\nL 137.548154 87.795831 \r\nL 137.599896 66.903592 \r\nL 137.581634 211.542173 \r\nL 137.621202 141.633525 \r\nL 137.721643 209.935078 \r\nL 137.691206 17.083636 \r\nL 137.72773 114.312905 \r\nL 137.809909 193.46235 \r\nL 137.840346 66.501818 \r\nL 137.898176 205.515565 \r\nL 137.952962 166.141729 \r\nL 138.004704 29.940399 \r\nL 137.974267 202.301375 \r\nL 138.065577 105.072106 \r\nL 138.141669 199.488958 \r\nL 138.102101 73.733747 \r\nL 138.147756 113.911131 \r\nL 138.196455 17.083636 \r\nL 138.214717 207.926208 \r\nL 138.257328 56.055698 \r\nL 138.327333 200.694279 \r\nL 138.269503 17.083636 \r\nL 138.3669 191.855255 \r\nL 138.369944 71.724878 \r\nL 138.439948 197.480089 \r\nL 138.479516 107.884523 \r\nL 138.48256 190.649933 \r\nL 138.500822 45.609579 \r\nL 138.592132 148.865455 \r\nL 138.598219 22.306696 \r\nL 138.601263 210.738625 \r\nL 138.704747 119.535965 \r\nL 138.723009 210.336851 \r\nL 138.786926 91.81357 \r\nL 138.814319 165.739956 \r\nL 138.875193 80.162129 \r\nL 138.844756 194.265898 \r\nL 138.923891 154.892062 \r\nL 138.987808 213.149268 \r\nL 138.993896 75.742616 \r\nL 139.036507 191.453481 \r\nL 139.060856 71.323104 \r\nL 139.146079 183.418004 \r\nL 139.173472 67.305366 \r\nL 139.152166 196.274767 \r\nL 139.276957 143.642395 \r\nL 139.359136 195.069446 \r\nL 139.286088 25.520887 \r\nL 139.383485 125.562572 \r\nL 139.416965 66.100044 \r\nL 139.39566 206.720887 \r\nL 139.477839 72.528426 \r\nL 139.569149 17.083636 \r\nL 139.590454 204.310244 \r\nL 139.593498 206.319113 \r\nL 139.596542 164.13286 \r\nL 139.64524 17.083636 \r\nL 139.706114 189.042838 \r\nL 139.709157 111.500488 \r\nL 139.773074 17.083636 \r\nL 139.721332 195.872993 \r\nL 139.800467 132.392727 \r\nL 139.897865 197.480089 \r\nL 139.82786 89.804701 \r\nL 139.906996 171.766563 \r\nL 139.910039 58.868115 \r\nL 139.937432 197.881863 \r\nL 140.019612 79.760355 \r\nL 140.113965 195.872993 \r\nL 140.110922 17.083636 \r\nL 140.138315 172.168337 \r\nL 140.141358 74.135521 \r\nL 140.241799 213.952816 \r\nL 140.247887 101.456142 \r\nL 140.263105 208.729756 \r\nL 140.323978 19.494279 \r\nL 140.357459 101.857916 \r\nL 140.360502 103.465011 \r\nL 140.363546 77.751486 \r\nL 140.467031 212.747494 \r\nL 140.372677 46.413126 \r\nL 140.473118 127.571441 \r\nL 140.537035 65.296497 \r\nL 140.488336 195.872993 \r\nL 140.576603 182.212683 \r\nL 140.649651 195.069446 \r\nL 140.613127 74.135521 \r\nL 140.652694 174.57898 \r\nL 140.704437 51.636186 \r\nL 140.674 201.096053 \r\nL 140.76531 133.598049 \r\nL 140.832271 195.872993 \r\nL 140.847489 76.14439 \r\nL 140.874882 188.23929 \r\nL 140.887057 55.252151 \r\nL 140.963148 203.90847 \r\nL 140.987498 135.205144 \r\nL 141.087939 206.720887 \r\nL 141.002716 22.70847 \r\nL 141.09707 189.042838 \r\nL 141.197511 62.885854 \r\nL 141.194467 194.265898 \r\nL 141.206642 74.537295 \r\nL 141.218816 183.819778 \r\nL 141.319257 136.812239 \r\nL 141.352738 17.083636 \r\nL 141.419698 199.087184 \r\nL 141.498834 17.083636 \r\nL 141.489703 211.140399 \r\nL 141.532314 80.965676 \r\nL 141.608406 199.890732 \r\nL 141.611449 17.887184 \r\nL 141.641886 78.956807 \r\nL 141.675366 210.336851 \r\nL 141.672323 17.083636 \r\nL 141.751458 115.92 \r\nL 141.787982 17.083636 \r\nL 141.839724 205.917339 \r\nL 141.864074 99.849047 \r\nL 141.964515 189.846386 \r\nL 141.897554 48.020222 \r\nL 141.973646 169.757694 \r\nL 141.98582 37.574102 \r\nL 142.064956 184.221552 \r\nL 142.089305 38.779424 \r\nL 142.159309 194.265898 \r\nL 142.119742 31.949268 \r\nL 142.201921 134.80337 \r\nL 142.241488 46.413126 \r\nL 142.232357 203.506696 \r\nL 142.265838 93.420665 \r\nL 142.320624 199.087184 \r\nL 142.332798 48.823769 \r\nL 142.37541 111.098714 \r\nL 142.478894 199.890732 \r\nL 142.396715 48.020222 \r\nL 142.484982 120.741286 \r\nL 142.488025 21.503149 \r\nL 142.503244 201.497827 \r\nL 142.59151 74.939069 \r\nL 142.597597 203.506696 \r\nL 142.701082 53.645055 \r\nL 142.704126 146.454812 \r\nL 142.743693 44.002483 \r\nL 142.801523 186.230421 \r\nL 142.813698 87.394058 \r\nL 142.868484 199.890732 \r\nL 142.850222 52.841508 \r\nL 142.926313 193.46235 \r\nL 142.944575 65.698271 \r\nL 142.965881 193.864124 \r\nL 143.035885 142.437073 \r\nL 143.066322 194.265898 \r\nL 143.072409 66.501818 \r\nL 143.142414 93.822439 \r\nL 143.215462 202.301375 \r\nL 143.233724 80.965676 \r\nL 143.255029 187.435743 \r\nL 143.35547 208.729756 \r\nL 143.370689 33.15459 \r\nL 143.373732 205.515565 \r\nL 143.431562 31.145721 \r\nL 143.483304 125.964346 \r\nL 143.586789 60.876984 \r\nL 143.577658 195.069446 \r\nL 143.59592 73.733747 \r\nL 143.662881 195.47122 \r\nL 143.605051 23.913792 \r\nL 143.708536 147.660133 \r\nL 143.77854 32.752816 \r\nL 143.732885 207.926208 \r\nL 143.818108 68.108914 \r\nL 143.878981 204.310244 \r\nL 143.875937 39.181197 \r\nL 143.930723 164.13286 \r\nL 143.985509 67.70714 \r\nL 143.967247 208.327982 \r\nL 144.043339 105.875654 \r\nL 144.107256 209.13153 \r\nL 144.076819 17.083636 \r\nL 144.152911 91.81357 \r\nL 144.253352 194.265898 \r\nL 144.241177 17.083636 \r\nL 144.256396 85.786962 \r\nL 144.259439 35.565233 \r\nL 144.280745 196.274767 \r\nL 144.35988 162.123991 \r\nL 144.365968 207.122661 \r\nL 144.381186 17.083636 \r\nL 144.463365 105.875654 \r\nL 144.515107 28.735078 \r\nL 144.512064 182.212683 \r\nL 144.572937 118.732417 \r\nL 144.615548 187.837517 \r\nL 144.621636 17.083636 \r\nL 144.661203 99.045499 \r\nL 144.664247 30.743947 \r\nL 144.706858 209.935078 \r\nL 144.767732 185.828647 \r\nL 144.852954 25.520887 \r\nL 144.792081 211.140399 \r\nL 144.889478 27.127982 \r\nL 144.971657 191.453481 \r\nL 144.956439 17.083636 \r\nL 145.005138 191.051707 \r\nL 145.0234 46.413126 \r\nL 145.096448 194.265898 \r\nL 145.11471 140.02643 \r\nL 145.136015 58.466341 \r\nL 145.145146 171.766563 \r\nL 145.14819 29.136851 \r\nL 145.193845 208.729756 \r\nL 145.254718 129.982084 \r\nL 145.279068 17.083636 \r\nL 145.367334 207.926208 \r\nL 145.42212 37.172328 \r\nL 145.47995 88.197605 \r\nL 145.580391 182.212683 \r\nL 145.525605 17.083636 \r\nL 145.589522 140.02643 \r\nL 145.680832 61.680532 \r\nL 145.668657 191.051707 \r\nL 145.699094 138.017561 \r\nL 145.702137 138.017561 \r\nL 145.741705 52.03796 \r\nL 145.784316 200.292506 \r\nL 145.808666 65.698271 \r\nL 145.896932 195.47122 \r\nL 145.823884 37.574102 \r\nL 145.921281 181.007361 \r\nL 146.012591 72.528426 \r\nL 145.985198 191.453481 \r\nL 146.030853 103.063237 \r\nL 146.088683 209.13153 \r\nL 146.116076 49.225543 \r\nL 146.140425 113.107583 \r\nL 146.164775 198.283636 \r\nL 146.201299 38.779424 \r\nL 146.24391 139.222882 \r\nL 146.268259 17.083636 \r\nL 146.332176 202.703149 \r\nL 146.350438 97.03663 \r\nL 146.408268 203.104922 \r\nL 146.42653 19.494279 \r\nL 146.46001 80.563902 \r\nL 146.466098 189.846386 \r\nL 146.511753 51.234412 \r\nL 146.57567 104.268559 \r\nL 146.606106 23.913792 \r\nL 146.676111 183.819778 \r\nL 146.685242 99.447273 \r\nL 146.755246 195.872993 \r\nL 146.749159 57.662794 \r\nL 146.797857 171.364789 \r\nL 146.840469 22.306696 \r\nL 146.910473 125.160798 \r\nL 146.977434 49.627317 \r\nL 146.91656 200.292506 \r\nL 147.017001 83.376319 \r\nL 147.111355 203.104922 \r\nL 147.035263 17.887184 \r\nL 147.129617 192.257029 \r\nL 147.135704 17.083636 \r\nL 147.239189 52.03796 \r\nL 147.309193 193.060576 \r\nL 147.254407 19.494279 \r\nL 147.348761 97.03663 \r\nL 147.391372 212.747494 \r\nL 147.385285 17.083636 \r\nL 147.461377 125.964346 \r\nL 147.540512 37.172328 \r\nL 147.543556 198.283636 \r\nL 147.570949 97.438404 \r\nL 147.659215 203.506696 \r\nL 147.674434 27.93153 \r\nL 147.680521 199.890732 \r\nL 147.683565 52.841508 \r\nL 147.695739 209.533304 \r\nL 147.790093 151.677871 \r\nL 147.829661 209.935078 \r\nL 147.811399 105.47388 \r\nL 147.850966 138.821109 \r\nL 147.85401 39.582971 \r\nL 147.896621 207.524435 \r\nL 147.963582 85.786962 \r\nL 148.00315 201.497827 \r\nL 148.054892 52.03796 \r\nL 148.076198 153.284967 \r\nL 148.137071 199.087184 \r\nL 148.09446 65.698271 \r\nL 148.152289 125.964346 \r\nL 148.197944 44.806031 \r\nL 148.25273 194.265898 \r\nL 148.261861 70.117783 \r\nL 148.267949 185.828647 \r\nL 148.337953 44.806031 \r\nL 148.374477 148.061907 \r\nL 148.465787 44.404257 \r\nL 148.456656 201.899601 \r\nL 148.484049 76.14439 \r\nL 148.514486 199.087184 \r\nL 148.560141 17.083636 \r\nL 148.590577 73.331973 \r\nL 148.657538 18.288958 \r\nL 148.64232 205.515565 \r\nL 148.700149 66.903592 \r\nL 148.806678 198.68541 \r\nL 148.770154 21.101375 \r\nL 148.815809 180.605588 \r\nL 148.843202 203.90847 \r\nL 148.852333 17.083636 \r\nL 148.901031 105.875654 \r\nL 148.989298 17.083636 \r\nL 148.964948 200.292506 \r\nL 149.00756 42.797162 \r\nL 149.111044 194.265898 \r\nL 149.019734 41.59184 \r\nL 149.117132 146.454812 \r\nL 149.159743 32.351042 \r\nL 149.150612 213.551042 \r\nL 149.226704 101.857916 \r\nL 149.229747 179.80204 \r\nL 149.290621 64.894723 \r\nL 149.336276 169.35592 \r\nL 149.3728 17.083636 \r\nL 149.397149 188.641064 \r\nL 149.445848 114.312905 \r\nL 149.448891 203.104922 \r\nL 149.482372 52.03796 \r\nL 149.55542 138.419335 \r\nL 149.573682 48.421996 \r\nL 149.561507 203.90847 \r\nL 149.664992 146.856585 \r\nL 149.750214 201.096053 \r\nL 149.73804 53.645055 \r\nL 149.768476 105.072106 \r\nL 149.844568 198.283636 \r\nL 149.808044 58.868115 \r\nL 149.856743 122.750155 \r\nL 149.957184 59.269889 \r\nL 149.911529 195.872993 \r\nL 149.966315 129.178537 \r\nL 149.969358 130.383858 \r\nL 150.01197 27.93153 \r\nL 150.027188 193.864124 \r\nL 150.081974 56.457472 \r\nL 150.161109 195.069446 \r\nL 150.17024 52.439734 \r\nL 150.19459 179.400266 \r\nL 150.246332 20.699601 \r\nL 150.206764 195.47122 \r\nL 150.307205 131.187406 \r\nL 150.392428 205.113792 \r\nL 150.374166 39.582971 \r\nL 150.395472 178.998492 \r\nL 150.398515 61.278758 \r\nL 150.453301 207.122661 \r\nL 150.505044 156.499157 \r\nL 150.590266 196.676541 \r\nL 150.568961 60.876984 \r\nL 150.608528 123.553703 \r\nL 150.705926 47.216674 \r\nL 150.68462 195.47122 \r\nL 150.708969 80.563902 \r\nL 150.794192 211.542173 \r\nL 150.800279 25.520887 \r\nL 150.818541 150.47255 \r\nL 150.90072 82.974545 \r\nL 150.891589 204.712018 \r\nL 150.934201 109.893392 \r\nL 151.001161 186.632195 \r\nL 151.043773 60.475211 \r\nL 151.135083 207.122661 \r\nL 151.153345 119.134191 \r\nL 151.23248 17.083636 \r\nL 151.159432 203.506696 \r\nL 151.259873 129.178537 \r\nL 151.345096 62.082306 \r\nL 151.369445 191.855255 \r\nL 151.430318 67.70714 \r\nL 151.405969 203.104922 \r\nL 151.482061 122.750155 \r\nL 151.488148 17.083636 \r\nL 151.53989 200.694279 \r\nL 151.585545 125.562572 \r\nL 151.606851 181.810909 \r\nL 151.649462 48.421996 \r\nL 151.692074 138.419335 \r\nL 151.704248 50.430865 \r\nL 151.755991 195.47122 \r\nL 151.801646 129.58031 \r\nL 151.807733 144.445942 \r\nL 151.810777 106.277428 \r\nL 151.819908 122.750155 \r\nL 151.92948 26.726208 \r\nL 151.83817 194.265898 \r\nL 151.932523 68.108914 \r\nL 151.966004 182.212683 \r\nL 151.993397 53.645055 \r\nL 152.042095 83.778093 \r\nL 152.127318 46.011353 \r\nL 152.072532 208.327982 \r\nL 152.148624 66.501818 \r\nL 152.20341 187.837517 \r\nL 152.154711 28.333304 \r\nL 152.261239 131.187406 \r\nL 152.346462 196.274767 \r\nL 152.309938 46.413126 \r\nL 152.367768 115.92 \r\nL 152.410379 68.510687 \r\nL 152.425597 194.265898 \r\nL 152.474296 103.866785 \r\nL 152.47734 213.551042 \r\nL 152.501689 46.011353 \r\nL 152.583868 96.233082 \r\nL 152.687353 189.846386 \r\nL 152.623436 42.395388 \r\nL 152.696484 168.150599 \r\nL 152.799968 43.60071 \r\nL 152.775619 202.301375 \r\nL 152.806056 162.927539 \r\nL 152.809099 164.13286 \r\nL 152.921715 17.083636 \r\nL 152.90954 205.515565 \r\nL 152.924759 21.503149 \r\nL 153.031287 205.515565 \r\nL 153.037374 178.194945 \r\nL 153.040418 17.083636 \r\nL 153.110422 212.747494 \r\nL 153.146946 60.475211 \r\nL 153.180427 182.614457 \r\nL 153.159121 27.529756 \r\nL 153.259562 125.964346 \r\nL 153.277824 189.846386 \r\nL 153.311304 62.082306 \r\nL 153.347828 105.875654 \r\nL 153.353916 37.172328 \r\nL 153.369134 183.016231 \r\nL 153.454357 150.874324 \r\nL 153.469575 17.083636 \r\nL 153.512186 193.864124 \r\nL 153.57306 78.555033 \r\nL 153.624802 183.016231 \r\nL 153.667413 17.083636 \r\nL 153.670457 144.847716 \r\nL 153.69785 17.083636 \r\nL 153.688719 200.694279 \r\nL 153.780029 93.822439 \r\nL 153.862208 205.113792 \r\nL 153.84699 17.083636 \r\nL 153.889601 106.277428 \r\nL 153.965693 23.512018 \r\nL 153.923081 208.327982 \r\nL 153.996129 126.767894 \r\nL 154.075265 189.042838 \r\nL 154.02961 57.662794 \r\nL 154.099614 153.686741 \r\nL 154.136138 54.046829 \r\nL 154.169618 198.68541 \r\nL 154.209186 113.509357 \r\nL 154.273103 197.881863 \r\nL 154.233535 39.582971 \r\nL 154.318758 97.840177 \r\nL 154.397893 27.529756 \r\nL 154.364413 190.649933 \r\nL 154.419199 49.627317 \r\nL 154.434417 201.497827 \r\nL 154.51964 17.083636 \r\nL 154.531815 179.80204 \r\nL 154.534858 189.444612 \r\nL 154.559208 42.395388 \r\nL 154.604863 170.159468 \r\nL 154.699216 23.512018 \r\nL 154.613994 208.729756 \r\nL 154.714435 98.643725 \r\nL 154.775308 207.122661 \r\nL 154.76009 61.278758 \r\nL 154.824007 84.179867 \r\nL 154.890967 17.083636 \r\nL 154.924448 205.515565 \r\nL 154.927491 146.454812 \r\nL 154.930535 196.676541 \r\nL 154.951841 17.083636 \r\nL 155.037063 140.829978 \r\nL 155.110111 17.083636 \r\nL 155.046194 199.488958 \r\nL 155.131417 40.788293 \r\nL 155.170985 203.104922 \r\nL 155.146636 17.083636 \r\nL 155.244033 202.301375 \r\nL 155.265339 17.083636 \r\nL 155.253164 206.720887 \r\nL 155.353605 185.0251 \r\nL 155.444915 19.494279 \r\nL 155.438828 204.712018 \r\nL 155.466221 144.445942 \r\nL 155.49057 196.274767 \r\nL 155.505788 17.083636 \r\nL 155.572749 128.776763 \r\nL 155.606229 18.690732 \r\nL 155.670146 193.864124 \r\nL 155.685365 54.046829 \r\nL 155.758413 197.078315 \r\nL 155.691452 17.083636 \r\nL 155.79798 155.69561 \r\nL 155.813199 195.872993 \r\nL 155.858854 35.163459 \r\nL 155.88929 98.643725 \r\nL 155.892334 97.840177 \r\nL 155.895378 116.723548 \r\nL 155.995819 195.069446 \r\nL 155.937989 17.887184 \r\nL 156.00495 87.795831 \r\nL 156.099303 195.47122 \r\nL 156.068867 17.083636 \r\nL 156.117565 164.13286 \r\nL 156.172351 17.083636 \r\nL 156.190613 195.069446 \r\nL 156.227137 41.993614 \r\nL 156.324535 196.676541 \r\nL 156.236268 17.083636 \r\nL 156.339753 130.383858 \r\nL 156.446281 49.225543 \r\nL 156.440194 199.087184 \r\nL 156.449325 75.742616 \r\nL 156.452369 211.140399 \r\nL 156.464543 17.083636 \r\nL 156.558897 89.001153 \r\nL 156.595421 196.676541 \r\nL 156.638032 25.119113 \r\nL 156.674556 160.516896 \r\nL 156.732386 21.101375 \r\nL 156.680644 188.641064 \r\nL 156.787172 75.742616 \r\nL 156.811521 19.092506 \r\nL 156.817609 210.336851 \r\nL 156.866307 73.331973 \r\nL 156.869351 201.497827 \r\nL 156.911962 17.083636 \r\nL 156.978923 147.258359 \r\nL 157.027622 31.145721 \r\nL 157.051971 172.168337 \r\nL 157.088495 74.939069 \r\nL 157.115888 197.881863 \r\nL 157.152412 58.064568 \r\nL 157.204154 165.739956 \r\nL 157.301552 39.181197 \r\nL 157.231547 199.488958 \r\nL 157.313726 58.466341 \r\nL 157.31677 176.989623 \r\nL 157.325901 17.887184 \r\nL 157.426342 150.47255 \r\nL 157.444604 17.083636 \r\nL 157.505477 208.729756 \r\nL 157.542001 62.48408 \r\nL 157.575482 204.712018 \r\nL 157.584613 17.083636 \r\nL 157.651573 81.769224 \r\nL 157.688097 18.690732 \r\nL 157.672879 209.533304 \r\nL 157.755058 74.939069 \r\nL 157.83115 211.140399 \r\nL 157.858543 17.083636 \r\nL 157.867674 118.330643 \r\nL 157.919416 48.823769 \r\nL 157.928547 193.46235 \r\nL 157.965071 138.821109 \r\nL 157.968115 206.720887 \r\nL 158.025944 56.457472 \r\nL 158.071599 125.160798 \r\nL 158.083774 187.837517 \r\nL 158.181171 30.342173 \r\nL 158.284656 201.497827 \r\nL 158.190302 22.70847 \r\nL 158.296831 172.971885 \r\nL 158.299874 194.265898 \r\nL 158.333355 17.083636 \r\nL 158.397272 143.642395 \r\nL 158.455101 18.288958 \r\nL 158.409446 203.104922 \r\nL 158.5038 122.348381 \r\nL 158.506844 201.497827 \r\nL 158.512931 27.529756 \r\nL 158.613372 194.265898 \r\nL 158.640765 29.136851 \r\nL 158.725988 50.832639 \r\nL 158.838603 181.810909 \r\nL 158.747293 17.083636 \r\nL 158.841647 148.061907 \r\nL 158.914695 17.083636 \r\nL 158.945132 193.060576 \r\nL 158.957306 82.974545 \r\nL 159.036442 191.051707 \r\nL 158.996874 17.083636 \r\nL 159.069922 122.750155 \r\nL 159.167319 17.083636 \r\nL 159.149057 177.391397 \r\nL 159.173407 124.357251 \r\nL 159.197756 189.846386 \r\nL 159.261673 17.083636 \r\nL 159.289066 186.632195 \r\nL 159.368201 17.083636 \r\nL 159.398638 41.190067 \r\nL 159.477773 23.913792 \r\nL 159.50821 187.837517 \r\nL 159.587345 23.512018 \r\nL 159.620826 65.296497 \r\nL 159.623869 54.448603 \r\nL 159.681699 170.963016 \r\nL 159.706048 95.831308 \r\nL 159.712136 178.998492 \r\nL 159.809533 27.93153 \r\nL 159.81562 77.349712 \r\nL 159.818664 17.083636 \r\nL 159.827795 198.283636 \r\nL 159.922149 142.035299 \r\nL 159.986066 17.083636 \r\nL 159.995197 191.855255 \r\nL 160.019546 145.24949 \r\nL 160.02259 212.747494 \r\nL 160.028677 28.735078 \r\nL 160.129118 129.58031 \r\nL 160.229559 17.083636 \r\nL 160.235646 209.533304 \r\nL 160.342175 17.083636 \r\nL 160.351306 138.017561 \r\nL 160.448703 201.096053 \r\nL 160.38783 54.448603 \r\nL 160.460878 191.051707 \r\nL 160.466965 17.083636 \r\nL 160.567406 203.506696 \r\nL 160.573493 73.331973 \r\nL 160.576537 73.331973 \r\nL 160.585668 203.104922 \r\nL 160.689153 183.418004 \r\nL 160.774375 72.126652 \r\nL 160.798725 169.757694 \r\nL 160.850467 72.126652 \r\nL 160.883947 198.68541 \r\nL 160.905253 140.428204 \r\nL 160.981345 201.497827 \r\nL 160.91134 62.48408 \r\nL 161.017869 171.364789 \r\nL 161.051349 198.283636 \r\nL 161.030043 35.565233 \r\nL 161.124397 153.686741 \r\nL 161.188314 31.949268 \r\nL 161.20962 184.623326 \r\nL 161.233969 129.178537 \r\nL 161.240056 199.890732 \r\nL 161.27658 17.083636 \r\nL 161.33441 150.47255 \r\nL 161.42572 17.083636 \r\nL 161.395283 194.667672 \r\nL 161.443982 83.376319 \r\nL 161.450069 200.292506 \r\nL 161.465288 17.083636 \r\nL 161.556598 151.677871 \r\nL 161.635733 21.503149 \r\nL 161.660082 188.23929 \r\nL 161.669213 71.724878 \r\nL 161.705737 194.667672 \r\nL 161.714868 17.083636 \r\nL 161.781829 176.989623 \r\nL 161.891401 46.8149 \r\nL 161.818353 189.042838 \r\nL 161.894445 99.447273 \r\nL 161.930969 201.899601 \r\nL 161.918794 17.083636 \r\nL 162.004017 107.482749 \r\nL 162.037497 17.083636 \r\nL 162.09837 211.140399 \r\nL 162.116632 22.70847 \r\nL 162.147069 204.310244 \r\nL 162.217073 17.083636 \r\nL 162.229248 141.231752 \r\nL 162.314471 17.083636 \r\nL 162.274903 204.712018 \r\nL 162.332733 202.703149 \r\nL 162.375344 17.083636 \r\nL 162.451436 140.428204 \r\nL 162.548833 202.703149 \r\nL 162.539702 56.859246 \r\nL 162.551877 162.525765 \r\nL 162.591444 35.163459 \r\nL 162.57927 202.301375 \r\nL 162.664492 93.822439 \r\nL 162.710147 197.881863 \r\nL 162.716235 17.083636 \r\nL 162.774065 121.14306 \r\nL 162.777108 65.296497 \r\nL 162.841025 200.694279 \r\nL 162.883637 140.02643 \r\nL 162.935379 212.345721 \r\nL 162.965816 57.26102 \r\nL 162.996252 185.0251 \r\nL 163.017558 60.876984 \r\nL 163.011471 210.336851 \r\nL 163.105824 84.581641 \r\nL 163.145392 210.336851 \r\nL 163.194091 79.358581 \r\nL 163.21844 180.605588 \r\nL 163.30975 203.90847 \r\nL 163.328012 17.083636 \r\nL 163.437584 210.738625 \r\nL 163.440628 100.652594 \r\nL 163.468021 203.90847 \r\nL 163.519763 56.055698 \r\nL 163.5502 197.881863 \r\nL 163.574549 17.083636 \r\nL 163.604986 203.90847 \r\nL 163.662815 71.724878 \r\nL 163.690208 206.720887 \r\nL 163.684121 17.083636 \r\nL 163.772387 103.866785 \r\nL 163.854566 32.752816 \r\nL 163.805868 199.488958 \r\nL 163.878916 133.196275 \r\nL 163.979357 195.872993 \r\nL 163.976313 30.743947 \r\nL 163.988488 113.509357 \r\nL 164.09806 193.46235 \r\nL 164.031099 17.083636 \r\nL 164.101103 135.606918 \r\nL 164.201544 31.145721 \r\nL 164.113278 207.926208 \r\nL 164.210675 71.323104 \r\nL 164.31416 207.122661 \r\nL 164.216763 18.690732 \r\nL 164.323291 140.428204 \r\nL 164.390252 21.904922 \r\nL 164.344597 204.310244 \r\nL 164.423732 126.36612 \r\nL 164.499824 198.283636 \r\nL 164.472431 34.761685 \r\nL 164.533304 129.178537 \r\nL 164.606352 201.899601 \r\nL 164.591134 47.216674 \r\nL 164.609396 197.078315 \r\nL 164.694618 18.690732 \r\nL 164.655051 206.319113 \r\nL 164.718968 191.453481 \r\nL 164.725055 25.520887 \r\nL 164.764623 203.506696 \r\nL 164.822452 191.855255 \r\nL 164.82854 211.943947 \r\nL 164.871151 17.083636 \r\nL 164.913762 175.382528 \r\nL 165.020291 17.083636 \r\nL 164.980723 203.104922 \r\nL 165.023334 95.429534 \r\nL 165.07812 189.444612 \r\nL 165.126819 17.083636 \r\nL 165.132906 76.546164 \r\nL 165.199867 205.515565 \r\nL 165.166387 17.083636 \r\nL 165.239435 132.794501 \r\nL 165.263784 17.083636 \r\nL 165.291177 188.23929 \r\nL 165.349007 118.330643 \r\nL 165.419011 207.926208 \r\nL 165.358138 28.735078 \r\nL 165.458579 129.982084 \r\nL 165.476841 20.699601 \r\nL 165.470753 195.069446 \r\nL 165.571194 69.314235 \r\nL 165.671635 195.47122 \r\nL 165.629024 30.743947 \r\nL 165.680766 82.974545 \r\nL 165.756858 17.083636 \r\nL 165.711203 196.676541 \r\nL 165.769033 118.330643 \r\nL 165.772076 200.694279 \r\nL 165.842081 17.083636 \r\nL 165.878605 103.465011 \r\nL 165.963827 17.083636 \r\nL 165.933391 200.694279 \r\nL 165.988177 51.234412 \r\nL 166.091661 189.846386 \r\nL 166.01557 17.083636 \r\nL 166.100792 82.170998 \r\nL 166.119054 17.083636 \r\nL 166.170797 193.46235 \r\nL 166.179928 45.207805 \r\nL 166.182971 196.274767 \r\nL 166.23167 38.37765 \r\nL 166.2895 113.911131 \r\nL 166.319936 17.083636 \r\nL 166.332111 196.274767 \r\nL 166.402115 41.59184 \r\nL 166.5056 199.087184 \r\nL 166.408203 34.761685 \r\nL 166.517775 165.739956 \r\nL 166.545168 44.002483 \r\nL 166.557342 201.096053 \r\nL 166.63039 140.829978 \r\nL 166.694307 37.975876 \r\nL 166.730831 197.480089 \r\nL 166.74605 45.609579 \r\nL 166.843447 193.060576 \r\nL 166.831272 17.083636 \r\nL 166.858665 127.169667 \r\nL 166.96215 17.083636 \r\nL 166.919539 183.819778 \r\nL 166.968237 71.724878 \r\nL 166.974325 201.096053 \r\nL 167.035198 33.556364 \r\nL 167.080853 124.357251 \r\nL 167.083897 194.667672 \r\nL 167.150857 28.735078 \r\nL 167.190425 117.928869 \r\nL 167.254342 23.512018 \r\nL 167.245211 198.283636 \r\nL 167.296953 108.286297 \r\nL 167.370001 198.68541 \r\nL 167.330434 17.083636 \r\nL 167.406525 97.03663 \r\nL 167.479573 17.083636 \r\nL 167.513054 202.703149 \r\nL 167.516097 70.92133 \r\nL 167.549578 209.935078 \r\nL 167.625669 125.160798 \r\nL 167.689586 203.104922 \r\nL 167.637844 44.002483 \r\nL 167.735241 160.91867 \r\nL 167.850901 29.538625 \r\nL 167.771765 197.881863 \r\nL 167.853944 87.394058 \r\nL 167.860032 195.069446 \r\nL 167.863075 42.395388 \r\nL 167.963516 84.983415 \r\nL 167.972647 190.24816 \r\nL 168.030477 54.448603 \r\nL 168.070045 87.795831 \r\nL 168.076132 209.935078 \r\nL 168.179617 17.083636 \r\nL 168.210053 185.426874 \r\nL 168.292232 103.866785 \r\nL 168.316582 206.720887 \r\nL 168.347018 34.359911 \r\nL 168.410935 171.364789 \r\nL 168.496158 17.083636 \r\nL 168.490071 201.899601 \r\nL 168.532682 112.705809 \r\nL 168.544857 200.694279 \r\nL 168.623992 33.15459 \r\nL 168.63921 108.286297 \r\nL 168.733564 59.269889 \r\nL 168.721389 200.694279 \r\nL 168.748782 74.939069 \r\nL 168.815743 193.46235 \r\nL 168.764001 39.984745 \r\nL 168.861398 144.044169 \r\nL 168.940533 35.163459 \r\nL 168.964883 184.221552 \r\nL 168.97097 88.599379 \r\nL 169.037931 199.087184 \r\nL 169.010538 41.190067 \r\nL 169.083586 150.874324 \r\nL 169.092717 48.421996 \r\nL 169.174896 193.46235 \r\nL 169.199245 86.59051 \r\nL 169.284468 196.676541 \r\nL 169.2449 56.055698 \r\nL 169.308817 91.81357 \r\nL 169.366647 63.689401 \r\nL 169.397083 197.881863 \r\nL 169.409258 78.153259 \r\nL 169.506655 191.855255 \r\nL 169.439695 23.913792 \r\nL 169.521874 136.008692 \r\nL 169.534048 30.743947 \r\nL 169.57666 207.524435 \r\nL 169.634489 36.36878 \r\nL 169.710581 194.265898 \r\nL 169.646664 17.083636 \r\nL 169.747105 191.051707 \r\nL 169.847546 27.529756 \r\nL 169.862764 50.430865 \r\nL 169.877983 195.47122 \r\nL 169.957118 17.083636 \r\nL 169.972336 129.982084 \r\nL 170.027122 17.083636 \r\nL 170.036253 193.864124 \r\nL 170.084952 73.331973 \r\nL 170.151913 207.926208 \r\nL 170.121476 17.083636 \r\nL 170.194524 141.231752 \r\nL 170.285834 17.083636 \r\nL 170.206699 183.016231 \r\nL 170.304096 109.893392 \r\nL 170.386275 196.676541 \r\nL 170.355839 62.082306 \r\nL 170.416712 177.391397 \r\nL 170.428887 20.297827 \r\nL 170.52324 205.515565 \r\nL 170.526284 90.206475 \r\nL 170.54759 202.301375 \r\nL 170.605419 58.466341 \r\nL 170.635856 79.760355 \r\nL 170.648031 202.301375 \r\nL 170.708904 59.269889 \r\nL 170.748472 168.552373 \r\nL 170.791083 41.59184 \r\nL 170.845869 201.497827 \r\nL 170.861087 82.572772 \r\nL 170.864131 84.179867 \r\nL 170.867175 192.257029 \r\nL 170.876306 29.136851 \r\nL 170.973703 76.546164 \r\nL 170.97979 148.865455 \r\nL 170.985878 60.876984 \r\nL 171.00414 112.304035 \r\nL 171.022402 210.336851 \r\nL 171.049795 44.404257 \r\nL 171.113712 104.670333 \r\nL 171.183716 17.083636 \r\nL 171.125886 194.667672 \r\nL 171.214153 69.716009 \r\nL 171.217196 203.506696 \r\nL 171.27807 49.627317 \r\nL 171.323725 178.194945 \r\nL 171.34503 31.145721 \r\nL 171.338943 200.292506 \r\nL 171.433297 126.767894 \r\nL 171.515476 194.667672 \r\nL 171.491126 32.752816 \r\nL 171.536781 186.632195 \r\nL 171.573305 37.975876 \r\nL 171.555043 193.060576 \r\nL 171.649397 112.304035 \r\nL 171.743751 203.104922 \r\nL 171.737663 28.333304 \r\nL 171.752882 82.572772 \r\nL 171.755925 17.083636 \r\nL 171.853323 197.480089 \r\nL 171.862454 87.394058 \r\nL 171.956807 17.083636 \r\nL 171.938545 182.614457 \r\nL 171.962895 144.445942 \r\nL 171.981157 197.078315 \r\nL 172.038986 17.083636 \r\nL 172.063336 39.984745 \r\nL 172.069423 83.778093 \r\nL 172.072467 17.083636 \r\nL 172.084641 205.917339 \r\nL 172.185082 127.169667 \r\nL 172.197257 34.359911 \r\nL 172.248999 193.060576 \r\nL 172.294654 109.089845 \r\nL 172.297698 200.694279 \r\nL 172.328135 17.083636 \r\nL 172.401183 174.57898 \r\nL 172.504667 17.083636 \r\nL 172.462056 197.881863 \r\nL 172.513798 84.983415 \r\nL 172.516842 83.376319 \r\nL 172.599021 191.051707 \r\nL 172.58989 17.083636 \r\nL 172.62337 127.973215 \r\nL 172.644676 17.083636 \r\nL 172.723811 188.23929 \r\nL 172.732942 22.306696 \r\nL 172.778597 212.747494 \r\nL 172.83034 17.083636 \r\nL 172.845558 163.329313 \r\nL 172.903388 17.083636 \r\nL 172.912519 193.46235 \r\nL 172.95513 89.001153 \r\nL 172.976436 211.943947 \r\nL 172.985567 17.083636 \r\nL 173.061658 97.840177 \r\nL 173.119488 17.083636 \r\nL 173.143837 192.257029 \r\nL 173.168187 101.857916 \r\nL 173.219929 203.90847 \r\nL 173.259497 17.083636 \r\nL 173.277759 136.410466 \r\nL 173.323414 45.207805 \r\nL 173.28689 198.283636 \r\nL 173.387331 123.955477 \r\nL 173.46951 43.198936 \r\nL 173.399505 203.90847 \r\nL 173.496903 72.528426 \r\nL 173.600387 199.087184 \r\nL 173.530383 27.93153 \r\nL 173.609518 168.954146 \r\nL 173.713003 193.46235 \r\nL 173.71909 17.083636 \r\nL 173.728221 195.47122 \r\nL 173.831706 114.714678 \r\nL 173.846924 17.083636 \r\nL 173.929103 197.480089 \r\nL 173.944322 72.528426 \r\nL 174.041719 189.444612 \r\nL 173.983889 17.083636 \r\nL 174.069112 156.499157 \r\nL 174.072156 17.083636 \r\nL 174.148247 207.122661 \r\nL 174.178684 195.872993 \r\nL 174.23347 40.788293 \r\nL 174.19999 200.694279 \r\nL 174.303474 55.653925 \r\nL 174.306518 208.729756 \r\nL 174.364348 17.083636 \r\nL 174.413046 103.063237 \r\nL 174.443483 190.649933 \r\nL 174.431308 49.225543 \r\nL 174.525662 122.348381 \r\nL 174.574361 17.083636 \r\nL 174.562186 181.409135 \r\nL 174.63219 144.847716 \r\nL 174.711326 194.265898 \r\nL 174.708282 56.055698 \r\nL 174.7235 102.25969 \r\nL 174.753937 28.333304 \r\nL 174.763068 161.320443 \r\nL 174.833072 110.69694 \r\nL 174.912208 50.832639 \r\nL 174.857422 207.524435 \r\nL 174.936557 115.518226 \r\nL 174.988299 203.104922 \r\nL 175.024823 40.788293 \r\nL 175.043085 181.810909 \r\nL 175.046129 47.216674 \r\nL 175.155701 75.742616 \r\nL 175.240924 201.497827 \r\nL 175.189181 39.181197 \r\nL 175.268317 130.785632 \r\nL 175.36267 29.136851 \r\nL 175.280491 166.543503 \r\nL 175.377889 125.562572 \r\nL 175.426587 24.315565 \r\nL 175.396151 199.890732 \r\nL 175.487461 84.983415 \r\nL 175.56964 181.007361 \r\nL 175.539203 17.083636 \r\nL 175.600076 123.151929 \r\nL 175.621382 17.887184 \r\nL 175.648775 200.694279 \r\nL 175.709648 122.348381 \r\nL 175.797915 205.113792 \r\nL 175.730954 25.922661 \r\nL 175.816177 203.90847 \r\nL 175.855744 26.726208 \r\nL 175.925749 104.670333 \r\nL 176.02619 187.435743 \r\nL 176.004884 17.083636 \r\nL 176.038364 172.971885 \r\nL 176.074888 20.699601 \r\nL 176.096194 201.899601 \r\nL 176.15098 83.376319 \r\nL 176.224028 21.101375 \r\nL 176.190548 172.168337 \r\nL 176.263596 39.984745 \r\nL 176.370124 195.872993 \r\nL 176.281858 17.083636 \r\nL 176.376211 185.0251 \r\nL 176.455347 17.083636 \r\nL 176.485783 115.518226 \r\nL 176.534482 204.310244 \r\nL 176.491871 17.083636 \r\nL 176.595355 94.224213 \r\nL 176.656229 44.002483 \r\nL 176.634923 205.515565 \r\nL 176.701884 73.331973 \r\nL 176.768844 208.327982 \r\nL 176.711015 43.60071 \r\nL 176.811456 140.02643 \r\nL 176.899722 28.333304 \r\nL 176.890591 196.676541 \r\nL 176.921028 98.241951 \r\nL 177.009294 208.327982 \r\nL 176.933202 17.083636 \r\nL 177.027556 137.214013 \r\nL 177.033643 17.083636 \r\nL 177.036687 208.327982 \r\nL 177.137128 99.447273 \r\nL 177.191914 212.747494 \r\nL 177.167565 34.761685 \r\nL 177.249744 183.819778 \r\nL 177.350185 17.083636 \r\nL 177.316704 199.890732 \r\nL 177.362359 86.59051 \r\nL 177.417145 207.122661 \r\nL 177.411058 37.975876 \r\nL 177.444538 119.134191 \r\nL 177.535848 17.083636 \r\nL 177.481062 203.506696 \r\nL 177.55411 83.778093 \r\nL 177.602809 201.096053 \r\nL 177.566285 17.083636 \r\nL 177.663682 152.883193 \r\nL 177.691075 26.324435 \r\nL 177.748905 201.899601 \r\nL 177.776298 133.999823 \r\nL 177.79456 61.278758 \r\nL 177.800647 201.096053 \r\nL 177.873695 125.160798 \r\nL 177.876739 209.13153 \r\nL 177.971093 41.59184 \r\nL 177.986311 184.623326 \r\nL 178.065447 17.083636 \r\nL 178.016748 205.113792 \r\nL 178.095883 83.376319 \r\nL 178.114145 192.257029 \r\nL 178.168931 17.083636 \r\nL 178.205455 82.572772 \r\nL 178.232848 202.301375 \r\nL 178.229805 17.083636 \r\nL 178.302853 46.8149 \r\nL 178.360682 17.083636 \r\nL 178.34242 181.409135 \r\nL 178.36677 128.776763 \r\nL 178.415468 209.533304 \r\nL 178.403294 17.48541 \r\nL 178.476342 150.47255 \r\nL 178.488516 17.083636 \r\nL 178.485473 183.819778 \r\nL 178.585914 36.36878 \r\nL 178.643743 198.68541 \r\nL 178.649831 29.940399 \r\nL 178.698529 155.293836 \r\nL 178.701573 17.083636 \r\nL 178.762446 193.060576 \r\nL 178.808101 192.257029 \r\nL 178.811145 195.069446 \r\nL 178.89028 17.083636 \r\nL 178.859844 204.310244 \r\nL 178.923761 58.466341 \r\nL 178.957241 180.203814 \r\nL 179.015071 17.083636 \r\nL 179.042464 121.946608 \r\nL 179.0729 210.738625 \r\nL 179.145948 50.029091 \r\nL 179.148992 201.096053 \r\nL 179.25552 119.134191 \r\nL 179.264651 41.190067 \r\nL 179.267695 200.292506 \r\nL 179.359005 44.806031 \r\nL 179.459446 194.265898 \r\nL 179.468577 99.849047 \r\nL 179.483795 17.083636 \r\nL 179.538581 205.515565 \r\nL 179.581193 41.190067 \r\nL 179.599455 197.078315 \r\nL 179.608586 37.172328 \r\nL 179.693808 189.444612 \r\nL 179.699896 17.083636 \r\nL 179.775987 205.113792 \r\nL 179.80338 92.617118 \r\nL 179.903821 207.122661 \r\nL 179.845992 17.083636 \r\nL 179.912952 198.283636 \r\nL 179.992088 33.15459 \r\nL 179.943389 202.703149 \r\nL 180.022524 42.395388 \r\nL 180.083398 202.301375 \r\nL 180.049917 17.083636 \r\nL 180.13514 99.045499 \r\nL 180.211232 193.060576 \r\nL 180.162533 21.904922 \r\nL 180.22645 189.042838 \r\nL 180.28428 17.083636 \r\nL 180.244712 193.864124 \r\nL 180.339066 94.224213 \r\nL 180.418201 178.194945 \r\nL 180.402983 17.083636 \r\nL 180.451681 123.553703 \r\nL 180.527773 197.480089 \r\nL 180.53386 37.975876 \r\nL 180.576472 17.083636 \r\nL 180.564297 196.676541 \r\nL 180.628214 73.331973 \r\nL 180.661694 201.096053 \r\nL 180.734742 19.494279 \r\nL 180.74083 191.855255 \r\nL 180.819965 39.984745 \r\nL 180.853445 113.107583 \r\nL 180.862576 190.24816 \r\nL 180.868664 19.494279 \r\nL 180.953886 105.072106 \r\nL 181.039109 17.083636 \r\nL 180.999541 191.855255 \r\nL 181.063458 70.92133 \r\nL 181.130419 188.641064 \r\nL 181.090851 17.083636 \r\nL 181.17303 70.117783 \r\nL 181.218685 17.083636 \r\nL 181.206511 199.087184 \r\nL 181.276515 149.267228 \r\nL 181.309995 37.975876 \r\nL 181.376956 199.087184 \r\nL 181.486528 17.083636 \r\nL 181.404349 199.488958 \r\nL 181.489572 28.735078 \r\nL 181.556532 199.488958 \r\nL 181.498703 17.083636 \r\nL 181.602187 153.284967 \r\nL 181.638711 24.315565 \r\nL 181.635668 213.551042 \r\nL 181.708716 78.555033 \r\nL 181.769589 199.890732 \r\nL 181.733065 41.190067 \r\nL 181.821331 163.731086 \r\nL 181.912641 17.083636 \r\nL 181.833506 211.542173 \r\nL 181.933947 89.804701 \r\nL 181.958296 37.574102 \r\nL 181.949165 168.954146 \r\nL 181.970471 52.03796 \r\nL 182.061781 196.676541 \r\nL 182.064825 17.083636 \r\nL 182.080043 97.438404 \r\nL 182.128742 17.083636 \r\nL 182.168309 197.480089 \r\nL 182.186571 149.267228 \r\nL 182.26875 196.274767 \r\nL 182.238314 17.083636 \r\nL 182.271794 119.937738 \r\nL 182.366148 192.658803 \r\nL 182.378322 17.083636 \r\nL 182.411803 205.515565 \r\nL 182.487894 172.971885 \r\nL 182.515287 17.083636 \r\nL 182.497025 211.140399 \r\nL 182.60051 90.206475 \r\nL 182.688776 191.855255 \r\nL 182.703995 28.333304 \r\nL 182.707038 88.599379 \r\nL 182.798348 193.060576 \r\nL 182.810523 17.083636 \r\nL 182.850091 203.506696 \r\nL 182.920095 83.778093 \r\nL 182.938357 179.400266 \r\nL 183.026623 17.083636 \r\nL 183.124021 192.257029 \r\nL 183.136195 162.123991 \r\nL 183.163588 19.896053 \r\nL 183.236636 194.667672 \r\nL 183.245767 31.547494 \r\nL 183.27316 19.494279 \r\nL 183.358383 198.68541 \r\nL 183.431431 17.083636 \r\nL 183.467955 173.775432 \r\nL 183.541003 195.47122 \r\nL 183.489261 19.494279 \r\nL 183.556221 179.80204 \r\nL 183.632313 17.083636 \r\nL 183.589702 203.90847 \r\nL 183.668837 103.465011 \r\nL 183.723623 212.747494 \r\nL 183.738841 21.904922 \r\nL 183.778409 116.321774 \r\nL 183.814933 17.083636 \r\nL 183.833195 204.310244 \r\nL 183.881894 168.150599 \r\nL 183.884937 201.096053 \r\nL 183.915374 17.083636 \r\nL 183.976247 95.027761 \r\nL 183.979291 17.083636 \r\nL 184.037121 203.104922 \r\nL 184.085819 60.475211 \r\nL 184.164955 200.694279 \r\nL 184.101038 36.36878 \r\nL 184.201479 117.928869 \r\nL 184.280614 17.083636 \r\nL 184.228872 206.720887 \r\nL 184.311051 76.14439 \r\nL 184.317138 207.122661 \r\nL 184.420623 165.338182 \r\nL 184.432797 31.547494 \r\nL 184.469321 196.676541 \r\nL 184.530195 190.24816 \r\nL 184.591068 200.694279 \r\nL 184.645854 17.083636 \r\nL 184.648898 203.506696 \r\nL 184.75847 184.221552 \r\nL 184.852823 17.083636 \r\nL 184.770644 207.122661 \r\nL 184.868042 201.899601 \r\nL 184.983701 17.083636 \r\nL 184.931959 210.336851 \r\nL 184.986745 82.572772 \r\nL 185.050662 17.083636 \r\nL 185.093273 197.881863 \r\nL 185.096317 30.743947 \r\nL 185.202845 96.233082 \r\nL 185.260675 17.083636 \r\nL 185.315461 191.453481 \r\nL 185.382421 198.283636 \r\nL 185.428076 17.083636 \r\nL 185.528518 201.497827 \r\nL 185.540692 155.293836 \r\nL 185.558954 193.060576 \r\nL 185.647221 17.083636 \r\nL 185.732443 211.943947 \r\nL 185.759836 119.937738 \r\nL 185.814622 195.47122 \r\nL 185.848103 17.083636 \r\nL 185.869408 127.571441 \r\nL 185.930282 17.083636 \r\nL 185.884627 179.400266 \r\nL 185.969849 52.841508 \r\nL 185.972893 196.274767 \r\nL 185.97898 17.083636 \r\nL 186.079421 141.633525 \r\nL 186.182906 17.083636 \r\nL 186.170731 196.676541 \r\nL 186.192037 31.547494 \r\nL 186.246823 197.480089 \r\nL 186.204212 17.083636 \r\nL 186.304653 138.821109 \r\nL 186.362482 213.149268 \r\nL 186.417268 17.083636 \r\nL 186.469011 202.703149 \r\nL 186.52684 50.430865 \r\nL 186.545102 199.087184 \r\nL 186.566408 21.503149 \r\nL 186.657718 171.364789 \r\nL 186.752072 17.083636 \r\nL 186.666849 206.319113 \r\nL 186.76729 95.027761 \r\nL 186.855556 183.819778 \r\nL 186.797727 17.083636 \r\nL 186.873818 80.965676 \r\nL 186.980347 17.083636 \r\nL 186.965128 209.533304 \r\nL 186.98339 25.119113 \r\nL 187.089919 196.676541 \r\nL 187.050351 17.083636 \r\nL 187.092962 156.900931 \r\nL 187.129486 17.083636 \r\nL 187.19036 194.667672 \r\nL 187.202534 74.939069 \r\nL 187.254277 205.917339 \r\nL 187.211665 17.083636 \r\nL 187.31515 120.339512 \r\nL 187.327325 211.943947 \r\nL 187.333412 17.083636 \r\nL 187.424722 178.596718 \r\nL 187.500814 17.083636 \r\nL 187.433853 209.935078 \r\nL 187.540381 42.395388 \r\nL 187.613429 198.68541 \r\nL 187.607342 17.083636 \r\nL 187.656041 172.971885 \r\nL 187.662128 17.083636 \r\nL 187.710827 188.23929 \r\nL 187.768656 73.331973 \r\nL 187.7717 189.846386 \r\nL 187.853879 17.083636 \r\nL 187.878228 57.26102 \r\nL 187.957364 17.083636 \r\nL 187.936058 203.90847 \r\nL 187.978669 93.420665 \r\nL 188.039543 199.087184 \r\nL 188.009106 17.083636 \r\nL 188.091285 166.945277 \r\nL 188.133896 195.872993 \r\nL 188.118678 17.083636 \r\nL 188.152158 78.956807 \r\nL 188.155202 17.083636 \r\nL 188.200857 196.676541 \r\nL 188.255643 188.641064 \r\nL 188.368259 17.083636 \r\nL 188.301298 209.935078 \r\nL 188.380433 20.297827 \r\nL 188.471743 189.444612 \r\nL 188.413914 17.083636 \r\nL 188.490005 88.599379 \r\nL 188.584359 17.083636 \r\nL 188.496093 198.283636 \r\nL 188.59349 167.347051 \r\nL 188.602621 189.444612 \r\nL 188.611752 103.465011 \r\nL 188.614796 17.083636 \r\nL 188.715237 199.890732 \r\nL 188.721324 58.868115 \r\nL 188.785241 192.658803 \r\nL 188.782197 42.797162 \r\nL 188.830896 120.339512 \r\nL 188.83394 25.119113 \r\nL 188.910031 194.265898 \r\nL 188.937424 188.641064 \r\nL 188.943512 190.24816 \r\nL 188.949599 153.686741 \r\nL 189.007429 74.135521 \r\nL 189.034822 198.283636 \r\nL 189.05004 124.759024 \r\nL 189.08352 197.881863 \r\nL 189.120044 17.083636 \r\nL 189.159612 155.293836 \r\nL 189.171787 17.083636 \r\nL 189.202223 193.060576 \r\nL 189.269184 156.900931 \r\nL 189.272228 192.257029 \r\nL 189.360494 49.627317 \r\nL 189.372669 91.81357 \r\nL 189.47311 17.083636 \r\nL 189.409193 213.952816 \r\nL 189.479197 119.535965 \r\nL 189.518765 198.283636 \r\nL 189.530939 30.743947 \r\nL 189.549201 146.454812 \r\nL 189.652686 17.083636 \r\nL 189.576594 191.051707 \r\nL 189.658773 186.632195 \r\nL 189.683123 17.083636 \r\nL 189.774433 63.287627 \r\nL 189.874874 212.747494 \r\nL 189.810957 17.083636 \r\nL 189.884005 86.59051 \r\nL 189.899223 17.083636 \r\nL 189.908354 197.078315 \r\nL 189.944878 185.0251 \r\nL 189.947922 195.872993 \r\nL 189.969227 17.083636 \r\nL 190.030101 136.812239 \r\nL 190.121411 17.083636 \r\nL 190.094018 205.515565 \r\nL 190.139673 154.892062 \r\nL 190.252288 17.083636 \r\nL 190.227939 211.140399 \r\nL 190.258376 52.439734 \r\nL 190.279681 191.855255 \r\nL 190.27055 17.083636 \r\nL 190.374035 170.159468 \r\nL 190.377079 174.177206 \r\nL 190.380122 54.046829 \r\nL 190.413603 17.083636 \r\nL 190.422734 191.453481 \r\nL 190.486651 50.029091 \r\nL 190.532306 202.703149 \r\nL 190.501869 17.083636 \r\nL 190.60231 187.435743 \r\nL 190.644921 26.726208 \r\nL 190.711882 169.35592 \r\nL 190.7271 19.896053 \r\nL 190.809279 190.24816 \r\nL 190.827541 91.411796 \r\nL 190.885371 17.887184 \r\nL 190.873196 205.917339 \r\nL 190.894502 157.704479 \r\nL 190.90972 190.649933 \r\nL 190.961463 27.127982 \r\nL 190.964506 119.535965 \r\nL 191.067991 17.083636 \r\nL 190.979725 201.497827 \r\nL 191.077122 31.547494 \r\nL 191.089297 17.083636 \r\nL 191.095384 157.302705 \r\nL 191.125821 89.804701 \r\nL 191.147126 185.0251 \r\nL 191.162345 17.083636 \r\nL 191.235393 78.956807 \r\nL 191.293222 17.083636 \r\nL 191.311484 210.738625 \r\nL 191.344965 26.726208 \r\nL 191.36627 186.230421 \r\nL 191.454537 22.306696 \r\nL 191.45758 89.001153 \r\nL 191.54889 17.083636 \r\nL 191.494104 206.319113 \r\nL 191.564109 160.115122 \r\nL 191.570196 198.68541 \r\nL 191.673681 17.083636 \r\nL 191.682812 89.804701 \r\nL 191.701074 202.703149 \r\nL 191.69803 17.083636 \r\nL 191.792384 109.089845 \r\nL 191.834995 17.083636 \r\nL 191.819777 201.497827 \r\nL 191.883694 92.215344 \r\nL 191.892825 190.649933 \r\nL 191.93848 17.083636 \r\nL 191.993266 86.59051 \r\nL 192.102838 17.083636 \r\nL 192.051095 210.738625 \r\nL 192.105881 27.93153 \r\nL 192.172842 198.283636 \r\nL 192.18806 21.904922 \r\nL 192.224584 173.775432 \r\nL 192.261108 17.083636 \r\nL 192.258065 210.738625 \r\nL 192.3372 75.340843 \r\nL 192.367637 32.752816 \r\nL 192.343287 179.80204 \r\nL 192.391986 115.518226 \r\nL 192.492427 207.524435 \r\nL 192.431554 23.512018 \r\nL 192.498514 56.055698 \r\nL 192.5533 19.494279 \r\nL 192.510689 200.292506 \r\nL 192.592868 58.868115 \r\nL 192.665916 185.426874 \r\nL 192.653741 17.083636 \r\nL 192.70244 133.196275 \r\nL 192.784619 17.083636 \r\nL 192.766357 178.998492 \r\nL 192.808968 175.382528 \r\nL 192.936802 17.083636 \r\nL 192.875929 198.283636 \r\nL 192.945933 31.949268 \r\nL 193.0342 190.649933 \r\nL 193.00985 17.083636 \r\nL 193.055505 127.973215 \r\nL 193.116379 201.096053 \r\nL 193.171165 17.083636 \r\nL 193.238126 211.542173 \r\nL 193.283781 119.535965 \r\nL 193.286824 194.265898 \r\nL 193.320305 17.083636 \r\nL 193.390309 174.57898 \r\nL 193.45727 39.582971 \r\nL 193.408571 197.881863 \r\nL 193.502925 56.859246 \r\nL 193.52423 188.641064 \r\nL 193.554667 17.083636 \r\nL 193.618584 144.847716 \r\nL 193.712938 17.083636 \r\nL 193.685545 192.257029 \r\nL 193.7312 62.082306 \r\nL 193.743374 19.494279 \r\nL 193.749462 138.821109 \r\nL 193.758593 25.119113 \r\nL 193.807291 205.113792 \r\nL 193.789029 17.083636 \r\nL 193.868165 46.8149 \r\nL 193.968606 178.194945 \r\nL 193.883383 17.083636 \r\nL 193.977737 59.269889 \r\nL 194.011217 191.051707 \r\nL 194.062959 34.359911 \r\nL 194.081221 120.741286 \r\nL 194.1634 17.083636 \r\nL 194.154269 162.123991 \r\nL 194.190793 129.178537 \r\nL 194.291234 184.623326 \r\nL 194.22123 17.083636 \r\nL 194.297322 178.596718 \r\nL 194.379501 17.083636 \r\nL 194.306453 209.533304 \r\nL 194.406894 111.500488 \r\nL 194.482985 184.221552 \r\nL 194.449505 24.315565 \r\nL 194.49516 102.661463 \r\nL 194.556033 17.083636 \r\nL 194.537771 203.506696 \r\nL 194.601688 176.989623 \r\nL 194.604732 185.0251 \r\nL 194.632125 17.083636 \r\nL 194.665605 116.723548 \r\nL 194.686911 17.083636 \r\nL 194.67778 207.122661 \r\nL 194.775177 41.190067 \r\nL 194.872575 181.409135 \r\nL 194.793439 17.083636 \r\nL 194.884749 123.955477 \r\nL 194.988234 48.823769 \r\nL 194.976059 196.274767 \r\nL 194.997365 75.742616 \r\nL 195.067369 209.935078 \r\nL 195.036933 17.083636 \r\nL 195.106937 208.729756 \r\nL 195.201291 23.110244 \r\nL 195.222596 60.475211 \r\nL 195.295644 17.083636 \r\nL 195.313906 192.658803 \r\nL 195.329125 80.563902 \r\nL 195.383911 198.283636 \r\nL 195.420435 17.083636 \r\nL 195.438697 140.02643 \r\nL 195.542181 17.083636 \r\nL 195.469133 193.060576 \r\nL 195.548269 133.999823 \r\nL 195.551312 202.301375 \r\nL 195.645666 17.083636 \r\nL 195.654797 62.48408 \r\nL 195.71567 17.083636 \r\nL 195.700452 192.257029 \r\nL 195.74002 84.179867 \r\nL 195.813068 197.480089 \r\nL 195.776544 20.297827 \r\nL 195.849592 154.892062 \r\nL 195.950033 33.15459 \r\nL 195.937858 209.935078 \r\nL 195.959164 102.661463 \r\nL 195.962207 199.087184 \r\nL 196.04743 17.083636 \r\nL 196.068736 76.947938 \r\nL 196.147871 17.083636 \r\nL 196.099172 200.292506 \r\nL 196.175264 82.572772 \r\nL 196.199613 195.47122 \r\nL 196.184395 17.083636 \r\nL 196.284836 72.126652 \r\nL 196.312229 198.283636 \r\nL 196.293967 17.083636 \r\nL 196.400495 152.883193 \r\nL 196.406583 17.083636 \r\nL 196.482674 200.292506 \r\nL 196.510067 71.323104 \r\nL 196.531373 207.926208 \r\nL 196.543548 27.93153 \r\nL 196.619639 162.927539 \r\nL 196.729211 17.083636 \r\nL 196.62877 213.952816 \r\nL 196.732255 58.064568 \r\nL 196.814434 203.104922 \r\nL 196.753561 17.083636 \r\nL 196.841827 174.177206 \r\nL 196.911831 17.083636 \r\nL 196.893569 194.265898 \r\nL 196.951399 64.894723 \r\nL 196.969661 199.488958 \r\nL 196.987923 17.083636 \r\nL 197.060971 96.634856 \r\nL 197.112713 17.083636 \r\nL 197.146194 204.310244 \r\nL 197.170543 68.912461 \r\nL 197.237504 205.917339 \r\nL 197.261853 22.306696 \r\nL 197.286202 159.713348 \r\nL 197.350119 17.083636 \r\nL 197.380556 195.47122 \r\nL 197.395774 154.490288 \r\nL 197.401862 161.722217 \r\nL 197.404905 83.376319 \r\nL 197.499259 17.083636 \r\nL 197.484041 199.488958 \r\nL 197.511434 171.364789 \r\nL 197.617962 17.083636 \r\nL 197.538827 191.855255 \r\nL 197.627093 109.089845 \r\nL 197.65753 192.257029 \r\nL 197.642311 17.083636 \r\nL 197.736665 97.438404 \r\nL 197.776233 194.667672 \r\nL 197.742752 17.083636 \r\nL 197.843193 157.302705 \r\nL 197.846237 17.083636 \r\nL 197.913198 186.230421 \r\nL 197.952765 151.276098 \r\nL 198.059294 24.717339 \r\nL 198.007551 204.310244 \r\nL 198.071468 76.546164 \r\nL 198.153647 197.881863 \r\nL 198.165822 17.083636 \r\nL 198.184084 137.214013 \r\nL 198.290612 209.13153 \r\nL 198.27235 25.520887 \r\nL 198.293656 177.391397 \r\nL 198.308874 64.492949 \r\nL 198.314962 198.68541 \r\nL 198.403228 166.141729 \r\nL 198.497582 17.083636 \r\nL 198.461058 205.515565 \r\nL 198.515844 65.698271 \r\nL 198.537149 197.480089 \r\nL 198.573673 28.333304 \r\nL 198.625416 73.331973 \r\nL 198.628459 34.761685 \r\nL 198.689333 198.283636 \r\nL 198.725857 68.510687 \r\nL 198.731944 194.265898 \r\nL 198.801948 17.083636 \r\nL 198.835429 141.231752 \r\nL 198.908477 19.494279 \r\nL 198.899346 207.122661 \r\nL 198.951088 62.885854 \r\nL 199.015005 190.649933 \r\nL 198.960219 17.083636 \r\nL 199.042398 164.534634 \r\nL 199.097184 17.083636 \r\nL 199.054573 209.13153 \r\nL 199.15197 153.284967 \r\nL 199.237193 17.083636 \r\nL 199.212843 209.533304 \r\nL 199.261542 166.945277 \r\nL 199.304153 17.083636 \r\nL 199.291979 205.113792 \r\nL 199.374158 50.029091 \r\nL 199.413725 191.453481 \r\nL 199.395463 17.083636 \r\nL 199.48373 170.963016 \r\nL 199.547647 17.083636 \r\nL 199.511123 195.069446 \r\nL 199.596345 116.321774 \r\nL 199.669393 35.967007 \r\nL 199.632869 199.087184 \r\nL 199.705917 142.035299 \r\nL 199.815489 17.083636 \r\nL 199.803315 186.230421 \r\nL 199.82462 66.100044 \r\nL 199.873319 190.649933 \r\nL 199.870275 17.083636 \r\nL 199.934192 39.181197 \r\nL 199.995066 17.083636 \r\nL 199.964629 212.345721 \r\nL 200.025502 88.197605 \r\nL 200.132031 191.051707 \r\nL 200.043764 23.512018 \r\nL 200.135074 61.278758 \r\nL 200.150293 211.943947 \r\nL 200.144205 17.083636 \r\nL 200.250734 183.819778 \r\nL 200.30552 198.283636 \r\nL 200.366393 17.083636 \r\nL 200.402917 191.453481 \r\nL 200.485096 125.964346 \r\nL 200.588581 203.506696 \r\nL 200.594668 17.083636 \r\nL 200.64641 177.391397 \r\nL 200.70424 156.900931 \r\nL 200.807725 197.881863 \r\nL 200.816856 17.083636 \r\nL 200.829031 194.265898 \r\nL 200.926428 104.268559 \r\nL 200.999476 17.083636 \r\nL 201.014694 207.524435 \r\nL 201.036 108.688071 \r\nL 201.081655 191.453481 \r\nL 201.045131 17.083636 \r\nL 201.145572 131.58918 \r\nL 201.224707 17.083636 \r\nL 201.194271 187.033969 \r\nL 201.2521 99.447273 \r\nL 201.255144 201.096053 \r\nL 201.282537 41.993614 \r\nL 201.361672 76.947938 \r\nL 201.428633 197.480089 \r\nL 201.419502 17.083636 \r\nL 201.45907 150.070776 \r\nL 201.471244 24.315565 \r\nL 201.498637 203.104922 \r\nL 201.571685 43.198936 \r\nL 201.605166 196.676541 \r\nL 201.577773 17.083636 \r\nL 201.681257 171.364789 \r\nL 201.736043 17.083636 \r\nL 201.714738 203.506696 \r\nL 201.790829 141.633525 \r\nL 201.894314 211.943947 \r\nL 201.869965 17.083636 \r\nL 201.900401 136.410466 \r\nL 201.909532 49.627317 \r\nL 201.930838 197.480089 \r\nL 201.973449 104.268559 \r\nL 202.00693 189.444612 \r\nL 202.049541 18.690732 \r\nL 202.079978 95.027761 \r\nL 202.116502 17.083636 \r\nL 202.119545 195.872993 \r\nL 202.18955 108.688071 \r\nL 202.283903 17.083636 \r\nL 202.262598 179.400266 \r\nL 202.296078 70.117783 \r\nL 202.320427 17.083636 \r\nL 202.408694 190.649933 \r\nL 202.518266 17.083636 \r\nL 202.46348 203.506696 \r\nL 202.521309 100.25082 \r\nL 202.533484 24.315565 \r\nL 202.551746 162.525765 \r\nL 202.585226 17.083636 \r\nL 202.6461 207.122661 \r\nL 202.661318 103.465011 \r\nL 202.716104 199.488958 \r\nL 202.682624 17.083636 \r\nL 202.773934 162.123991 \r\nL 202.780021 77.349712 \r\nL 202.783065 17.083636 \r\nL 202.813501 171.766563 \r\nL 202.886549 49.627317 \r\nL 202.901768 179.80204 \r\nL 202.913942 17.083636 \r\nL 202.999165 107.884523 \r\nL 203.008296 17.083636 \r\nL 203.108737 202.301375 \r\nL 203.130043 17.083636 \r\nL 203.218309 111.902262 \r\nL 203.254833 195.872993 \r\nL 203.267008 23.913792 \r\nL 203.330925 173.775432 \r\nL 203.391798 30.342173 \r\nL 203.343099 189.042838 \r\nL 203.44354 121.544834 \r\nL 203.470933 17.083636 \r\nL 203.486152 186.632195 \r\nL 203.556156 58.064568 \r\nL 203.620073 202.301375 \r\nL 203.653553 17.887184 \r\nL 203.665728 56.055698 \r\nL 203.744863 17.083636 \r\nL 203.690077 212.747494 \r\nL 203.772256 36.36878 \r\nL 203.863566 204.712018 \r\nL 203.790518 17.083636 \r\nL 203.881828 78.956807 \r\nL 203.982269 17.083636 \r\nL 203.90009 199.488958 \r\nL 203.9914 48.020222 \r\nL 204.04923 204.712018 \r\nL 204.085754 17.083636 \r\nL 204.110103 183.819778 \r\nL 204.210544 35.565233 \r\nL 204.192282 207.524435 \r\nL 204.219675 138.821109 \r\nL 204.250112 201.899601 \r\nL 204.310985 17.083636 \r\nL 204.326204 129.982084 \r\nL 204.423601 17.083636 \r\nL 204.411426 203.90847 \r\nL 204.435776 74.537295 \r\nL 204.478387 195.872993 \r\nL 204.520998 17.083636 \r\nL 204.545348 81.36745 \r\nL 204.615352 17.083636 \r\nL 204.575784 189.846386 \r\nL 204.65492 58.868115 \r\nL 204.724924 189.042838 \r\nL 204.758404 17.083636 \r\nL 204.764492 61.680532 \r\nL 204.770579 18.288958 \r\nL 204.776666 99.447273 \r\nL 204.77971 75.340843 \r\nL 204.797972 175.382528 \r\nL 204.828409 17.083636 \r\nL 204.886238 68.108914 \r\nL 204.895369 17.083636 \r\nL 204.956243 199.890732 \r\nL 204.992767 66.903592 \r\nL 205.071902 195.47122 \r\nL 205.090164 17.083636 \r\nL 205.102339 150.47255 \r\nL 205.20278 17.083636 \r\nL 205.123644 200.694279 \r\nL 205.211911 114.312905 \r\nL 205.214954 114.312905 \r\nL 205.281915 17.083636 \r\nL 205.263653 199.087184 \r\nL 205.321483 168.954146 \r\nL 205.431055 17.083636 \r\nL 205.403662 176.989623 \r\nL 205.446273 76.14439 \r\nL 205.467579 193.46235 \r\nL 205.501059 17.083636 \r\nL 205.558889 133.598049 \r\nL 205.656286 17.083636 \r\nL 205.628893 193.46235 \r\nL 205.668461 185.828647 \r\nL 205.738465 17.083636 \r\nL 205.744552 204.310244 \r\nL 205.778033 53.243282 \r\nL 205.823688 206.319113 \r\nL 205.793251 17.083636 \r\nL 205.887605 118.330643 \r\nL 205.936303 17.083636 \r\nL 205.988046 193.46235 \r\nL 205.997177 48.020222 \r\nL 206.042832 191.855255 \r\nL 206.088487 17.083636 \r\nL 206.106749 110.69694 \r\nL 206.204146 33.958137 \r\nL 206.18284 157.704479 \r\nL 206.216321 59.269889 \r\nL 206.289369 209.13153 \r\nL 206.261976 38.779424 \r\nL 206.325893 158.9098 \r\nL 206.411115 17.083636 \r\nL 206.347198 197.480089 \r\nL 206.438508 62.48408 \r\nL 206.465901 45.609579 \r\nL 206.447639 195.872993 \r\nL 206.5146 68.108914 \r\nL 206.517644 194.667672 \r\nL 206.587648 17.083636 \r\nL 206.627216 143.642395 \r\nL 206.7307 17.083636 \r\nL 206.685045 200.694279 \r\nL 206.739831 66.100044 \r\nL 206.837229 198.283636 \r\nL 206.806792 25.922661 \r\nL 206.852447 148.463681 \r\nL 206.898102 41.993614 \r\nL 206.867665 192.658803 \r\nL 206.962019 137.615787 \r\nL 206.97115 195.069446 \r\nL 207.059416 34.359911 \r\nL 207.065504 64.492949 \r\nL 207.108115 17.083636 \r\nL 207.092897 181.409135 \r\nL 207.172032 88.197605 \r\nL 207.248124 36.770554 \r\nL 207.202469 171.364789 \r\nL 207.263342 71.724878 \r\nL 207.36987 191.855255 \r\nL 207.30291 60.876984 \r\nL 207.372914 144.847716 \r\nL 207.421613 49.225543 \r\nL 207.470311 192.257029 \r\nL 207.48553 96.233082 \r\nL 207.497704 201.497827 \r\nL 207.567709 47.618448 \r\nL 207.601189 193.864124 \r\nL 207.722936 17.083636 \r\nL 207.744241 122.750155 \r\nL 207.799027 195.872993 \r\nL 207.756416 57.26102 \r\nL 207.85077 109.491619 \r\nL 207.853813 17.083636 \r\nL 207.875119 189.846386 \r\nL 207.960342 122.348381 \r\nL 208.048608 35.967007 \r\nL 207.999909 203.90847 \r\nL 208.063826 143.240621 \r\nL 208.142962 196.274767 \r\nL 208.139918 55.653925 \r\nL 208.164267 164.936408 \r\nL 208.267752 206.720887 \r\nL 208.276883 25.119113 \r\nL 208.282971 58.466341 \r\nL 208.328626 195.47122 \r\nL 208.346888 36.770554 \r\nL 208.395586 176.186075 \r\nL 208.39863 176.186075 \r\nL 208.496027 46.413126 \r\nL 208.48994 195.872993 \r\nL 208.508202 80.563902 \r\nL 208.611687 17.083636 \r\nL 208.617774 206.720887 \r\nL 208.63908 29.940399 \r\nL 208.727346 152.481419 \r\nL 208.769957 208.729756 \r\nL 208.779088 44.806031 \r\nL 208.791263 112.304035 \r\nL 208.885617 200.694279 \r\nL 208.903879 17.083636 \r\nL 209.007363 196.676541 \r\nL 209.019538 96.233082 \r\nL 209.028669 28.333304 \r\nL 209.056062 154.490288 \r\nL 209.065193 17.083636 \r\nL 209.110848 197.078315 \r\nL 209.165634 32.351042 \r\nL 209.238682 203.104922 \r\nL 209.208245 17.083636 \r\nL 209.275206 84.983415 \r\nL 209.284337 17.083636 \r\nL 209.348254 192.257029 \r\nL 209.372603 60.876984 \r\nL 209.476088 199.488958 \r\nL 209.378691 17.083636 \r\nL 209.482175 36.36878 \r\nL 209.500437 140.02643 \r\nL 209.573485 17.083636 \r\nL 209.686101 189.042838 \r\nL 209.750018 17.083636 \r\nL 209.798717 73.331973 \r\nL 209.908289 207.122661 \r\nL 209.816979 17.083636 \r\nL 209.914376 197.881863 \r\nL 209.932638 17.083636 \r\nL 210.014817 199.890732 \r\nL 210.023948 50.832639 \r\nL 210.060472 192.257029 \r\nL 210.127433 17.083636 \r\nL 210.13352 126.36612 \r\nL 210.227874 21.503149 \r\nL 210.170044 199.488958 \r\nL 210.243092 58.466341 \r\nL 210.246136 197.480089 \r\nL 210.249179 17.083636 \r\nL 210.352664 17.083636 \r\nL 210.434843 185.828647 \r\nL 210.46528 74.537295 \r\nL 210.550502 17.083636 \r\nL 210.49876 189.042838 \r\nL 210.553546 35.163459 \r\nL 210.650943 192.257029 \r\nL 210.574852 17.083636 \r\nL 210.663118 34.359911 \r\nL 210.745297 193.060576 \r\nL 210.684424 17.083636 \r\nL 210.784865 172.971885 \r\nL 210.864 46.011353 \r\nL 210.793996 203.506696 \r\nL 210.89748 96.634856 \r\nL 210.982703 17.083636 \r\nL 210.903568 196.676541 \r\nL 211.000965 69.716009 \r\nL 211.0801 203.104922 \r\nL 211.010096 17.083636 \r\nL 211.110537 133.196275 \r\nL 211.17141 17.083636 \r\nL 211.122712 198.68541 \r\nL 211.214022 140.02643 \r\nL 211.259677 207.122661 \r\nL 211.308375 36.770554 \r\nL 211.311419 141.231752 \r\nL 211.314463 32.752816 \r\nL 211.390554 204.310244 \r\nL 211.420991 60.876984 \r\nL 211.50317 178.596718 \r\nL 211.475777 20.297827 \r\nL 211.530563 76.947938 \r\nL 211.533607 31.547494 \r\nL 211.609698 202.703149 \r\nL 211.634048 185.426874 \r\nL 211.679703 17.083636 \r\nL 211.728401 194.265898 \r\nL 211.74362 159.713348 \r\nL 211.746663 189.444612 \r\nL 211.798406 17.083636 \r\nL 211.847104 95.027761 \r\nL 211.886672 22.70847 \r\nL 211.892759 198.283636 \r\nL 211.947545 77.751486 \r\nL 211.965807 195.069446 \r\nL 212.032768 22.70847 \r\nL 212.057117 105.47388 \r\nL 212.090598 17.083636 \r\nL 212.145384 209.935078 \r\nL 212.157558 115.92 \r\nL 212.17582 200.292506 \r\nL 212.169733 17.083636 \r\nL 212.264087 112.304035 \r\nL 212.282349 199.087184 \r\nL 212.373659 17.083636 \r\nL 212.452794 203.90847 \r\nL 212.486274 107.482749 \r\nL 212.513667 56.055698 \r\nL 212.528886 187.033969 \r\nL 212.56541 91.411796 \r\nL 212.611065 205.917339 \r\nL 212.653676 52.439734 \r\nL 212.674982 163.329313 \r\nL 212.720637 17.083636 \r\nL 212.78151 193.46235 \r\nL 212.787597 85.786962 \r\nL 212.790641 86.59051 \r\nL 212.793685 17.083636 \r\nL 212.842383 204.712018 \r\nL 212.897169 166.543503 \r\nL 212.96413 17.083636 \r\nL 212.994567 207.926208 \r\nL 213.012829 108.286297 \r\nL 213.082833 199.890732 \r\nL 213.085877 17.083636 \r\nL 213.125444 179.400266 \r\nL 213.155881 17.083636 \r\nL 213.195449 209.935078 \r\nL 213.23806 89.402927 \r\nL 213.344588 189.042838 \r\nL 213.259366 33.556364 \r\nL 213.347632 54.448603 \r\nL 213.390243 185.828647 \r\nL 213.353719 42.395388 \r\nL 213.457204 103.866785 \r\nL 213.493728 32.752816 \r\nL 213.472422 202.301375 \r\nL 213.566776 93.420665 \r\nL 213.673304 201.497827 \r\nL 213.642868 37.574102 \r\nL 213.676348 149.669002 \r\nL 213.743309 17.083636 \r\nL 213.69461 195.069446 \r\nL 213.788964 56.055698 \r\nL 213.816357 186.230421 \r\nL 213.813313 17.083636 \r\nL 213.898536 156.097384 \r\nL 213.971584 17.083636 \r\nL 213.91071 203.90847 \r\nL 214.008108 158.508027 \r\nL 214.047675 30.342173 \r\nL 214.084199 185.0251 \r\nL 214.120723 88.197605 \r\nL 214.126811 197.078315 \r\nL 214.193771 17.083636 \r\nL 214.233339 184.221552 \r\nL 214.327693 17.083636 \r\nL 214.294212 213.149268 \r\nL 214.342911 135.606918 \r\nL 214.382479 205.113792 \r\nL 214.409872 20.297827 \r\nL 214.440308 148.865455 \r\nL 214.498138 17.083636 \r\nL 214.449439 205.113792 \r\nL 214.552924 76.947938 \r\nL 214.601623 204.310244 \r\nL 214.60771 22.306696 \r\nL 214.662496 198.283636 \r\nL 214.668583 25.119113 \r\nL 214.671627 211.542173 \r\nL 214.775112 50.832639 \r\nL 214.817723 17.083636 \r\nL 214.793374 189.846386 \r\nL 214.842072 145.651264 \r\nL 214.899902 195.872993 \r\nL 214.93947 17.083636 \r\nL 214.948601 136.812239 \r\nL 215.003387 17.083636 \r\nL 215.009474 173.373659 \r\nL 215.061216 39.181197 \r\nL 215.091653 188.641064 \r\nL 215.116002 17.083636 \r\nL 215.173832 146.454812 \r\nL 215.268186 17.083636 \r\nL 215.256011 206.319113 \r\nL 215.283404 33.958137 \r\nL 215.368627 193.46235 \r\nL 215.313841 17.083636 \r\nL 215.39602 83.376319 \r\nL 215.469068 17.083636 \r\nL 215.423413 180.605588 \r\nL 215.490373 83.778093 \r\nL 215.599945 173.373659 \r\nL 215.548203 17.083636 \r\nL 215.602989 150.070776 \r\nL 215.657775 17.083636 \r\nL 215.679081 196.274767 \r\nL 215.712561 116.723548 \r\nL 215.770391 203.104922 \r\nL 215.73691 17.083636 \r\nL 215.822133 148.061907 \r\nL 215.870832 17.083636 \r\nL 215.88605 203.506696 \r\nL 215.934749 77.751486 \r\nL 216.010841 194.265898 \r\nL 215.998666 50.430865 \r\nL 216.047365 191.453481 \r\nL 216.06867 28.735078 \r\nL 216.138675 197.078315 \r\nL 216.15998 92.617118 \r\nL 216.202592 212.345721 \r\nL 216.187373 17.083636 \r\nL 216.269552 146.454812 \r\nL 216.351731 29.940399 \r\nL 216.369993 192.257029 \r\nL 216.373037 125.160798 \r\nL 216.376081 201.096053 \r\nL 216.379124 17.083636 \r\nL 216.482609 119.134191 \r\nL 216.537395 195.069446 \r\nL 216.567832 46.8149 \r\nL 216.592181 174.57898 \r\nL 216.631749 60.876984 \r\nL 216.668273 205.113792 \r\nL 216.701753 160.91867 \r\nL 216.738277 37.574102 \r\nL 216.744364 195.069446 \r\nL 216.814369 78.956807 \r\nL 216.923941 197.881863 \r\nL 216.853936 63.689401 \r\nL 216.926984 139.222882 \r\nL 217.027425 193.46235 \r\nL 217.0396 17.083636 \r\nL 217.115692 208.729756 \r\nL 217.152216 181.409135 \r\nL 217.237438 44.002483 \r\nL 217.200914 189.042838 \r\nL 217.261788 101.456142 \r\nL 217.359185 193.864124 \r\nL 217.273962 17.083636 \r\nL 217.377447 156.097384 \r\nL 217.456582 186.632195 \r\nL 217.410927 19.092506 \r\nL 217.480932 132.392727 \r\nL 217.578329 27.127982 \r\nL 217.511368 191.855255 \r\nL 217.593547 107.884523 \r\nL 217.666595 30.743947 \r\nL 217.663552 208.729756 \r\nL 217.67877 71.724878 \r\nL 217.693988 193.864124 \r\nL 217.687901 17.083636 \r\nL 217.788342 173.775432 \r\nL 217.800517 35.163459 \r\nL 217.794429 183.418004 \r\nL 217.897914 56.859246 \r\nL 217.970962 203.90847 \r\nL 217.907045 17.083636 \r\nL 218.007486 137.214013 \r\nL 218.098796 29.136851 \r\nL 218.068359 192.658803 \r\nL 218.117058 46.413126 \r\nL 218.177931 183.819778 \r\nL 218.13532 31.145721 \r\nL 218.229674 171.364789 \r\nL 218.257067 39.582971 \r\nL 218.293591 196.676541 \r\nL 218.339246 142.838847 \r\nL 218.424468 35.967007 \r\nL 218.445774 203.506696 \r\nL 218.512735 17.083636 \r\nL 218.555346 89.402927 \r\nL 218.640569 204.712018 \r\nL 218.59187 17.083636 \r\nL 218.667962 151.276098 \r\nL 218.74101 41.190067 \r\nL 218.728835 185.0251 \r\nL 218.77449 61.680532 \r\nL 218.780577 44.002483 \r\nL 218.887106 198.283636 \r\nL 218.99059 17.083636 \r\nL 218.999721 103.063237 \r\nL 219.002765 203.104922 \r\nL 219.005809 17.083636 \r\nL 219.112337 172.971885 \r\nL 219.151905 23.913792 \r\nL 219.188429 205.113792 \r\nL 219.224953 132.392727 \r\nL 219.249302 189.444612 \r\nL 219.279739 50.430865 \r\nL 219.328437 172.570111 \r\nL 219.389311 37.574102 \r\nL 219.38018 188.641064 \r\nL 219.438009 135.606918 \r\nL 219.441053 203.104922 \r\nL 219.462359 17.083636 \r\nL 219.544538 134.80337 \r\nL 219.617586 25.119113 \r\nL 219.614542 200.292506 \r\nL 219.651066 121.946608 \r\nL 219.663241 195.069446 \r\nL 219.730201 32.752816 \r\nL 219.757594 56.457472 \r\nL 219.827599 185.426874 \r\nL 219.775856 37.975876 \r\nL 219.879341 158.106253 \r\nL 219.90369 30.743947 \r\nL 219.958476 197.480089 \r\nL 219.988913 119.535965 \r\nL 220.074136 167.748825 \r\nL 220.058917 53.645055 \r\nL 220.095441 121.544834 \r\nL 220.104572 35.967007 \r\nL 220.107616 184.221552 \r\nL 220.208057 88.599379 \r\nL 220.278061 209.935078 \r\nL 220.26893 41.190067 \r\nL 220.287192 111.500488 \r\nL 220.332847 17.083636 \r\nL 220.369371 195.47122 \r\nL 220.396764 85.385188 \r\nL 220.436332 25.119113 \r\nL 220.405895 183.016231 \r\nL 220.494162 84.179867 \r\nL 220.506336 181.810909 \r\nL 220.564166 17.083636 \r\nL 220.606777 165.338182 \r\nL 220.643301 38.779424 \r\nL 220.664607 203.506696 \r\nL 220.716349 68.510687 \r\nL 220.780266 199.890732 \r\nL 220.752873 43.198936 \r\nL 220.825921 119.937738 \r\nL 220.87462 54.850377 \r\nL 220.923319 155.69561 \r\nL 220.93245 89.001153 \r\nL 220.947668 192.658803 \r\nL 221.026803 38.779424 \r\nL 221.042022 95.027761 \r\nL 221.102895 191.855255 \r\nL 221.063327 63.287627 \r\nL 221.133332 146.856585 \r\nL 221.151594 17.083636 \r\nL 221.200292 194.667672 \r\nL 221.242904 168.150599 \r\nL 221.261166 29.940399 \r\nL 221.264209 203.90847 \r\nL 221.376825 59.269889 \r\nL 221.477266 196.676541 \r\nL 221.428567 17.083636 \r\nL 221.489441 152.481419 \r\nL 221.583794 19.494279 \r\nL 221.550314 196.676541 \r\nL 221.599013 156.900931 \r\nL 221.611187 207.524435 \r\nL 221.659886 56.457472 \r\nL 221.702497 179.80204 \r\nL 221.796851 46.011353 \r\nL 221.775545 193.46235 \r\nL 221.812069 99.447273 \r\nL 221.87903 188.23929 \r\nL 221.854681 17.083636 \r\nL 221.921641 156.900931 \r\nL 221.991646 17.083636 \r\nL 221.942947 193.060576 \r\nL 222.034257 104.268559 \r\nL 222.049475 94.224213 \r\nL 222.055563 161.722217 \r\nL 222.079912 78.153259 \r\nL 222.165135 203.506696 \r\nL 222.235139 213.149268 \r\nL 222.274707 59.269889 \r\nL 222.320362 41.993614 \r\nL 222.384279 191.453481 \r\nL 222.487763 39.582971 \r\nL 222.448196 192.658803 \r\nL 222.493851 174.177206 \r\nL 222.600379 21.904922 \r\nL 222.502982 177.391397 \r\nL 222.615597 80.563902 \r\nL 222.70082 190.649933 \r\nL 222.712995 44.404257 \r\nL 222.728213 95.429534 \r\nL 222.819523 192.658803 \r\nL 222.749519 51.234412 \r\nL 222.82561 154.088514 \r\nL 222.898658 17.083636 \r\nL 222.868222 211.542173 \r\nL 222.935182 151.677871 \r\nL 223.026492 197.078315 \r\nL 222.959532 17.083636 \r\nL 223.035623 110.69694 \r\nL 223.105628 54.448603 \r\nL 223.09954 176.587849 \r\nL 223.114759 127.571441 \r\nL 223.117802 208.327982 \r\nL 223.126933 23.512018 \r\nL 223.224331 150.874324 \r\nL 223.269986 55.252151 \r\nL 223.263898 189.846386 \r\nL 223.333903 133.999823 \r\nL 223.385645 39.582971 \r\nL 223.449562 192.257029 \r\nL 223.525654 24.717339 \r\nL 223.550003 198.68541 \r\nL 223.562178 120.339512 \r\nL 223.659575 42.797162 \r\nL 223.63827 200.292506 \r\nL 223.67175 72.528426 \r\nL 223.747842 200.694279 \r\nL 223.714361 31.145721 \r\nL 223.784366 97.03663 \r\nL 223.79654 17.083636 \r\nL 223.848283 193.46235 \r\nL 223.893938 32.351042 \r\nL 223.970029 208.729756 \r\nL 223.918287 17.083636 \r\nL 224.009597 158.508027 \r\nL 224.018728 17.083636 \r\nL 224.052208 191.051707 \r\nL 224.113082 166.945277 \r\nL 224.195261 207.122661 \r\nL 224.137431 51.234412 \r\nL 224.213523 144.044169 \r\nL 224.326138 17.083636 \r\nL 224.317007 190.649933 \r\nL 224.329182 88.599379 \r\nL 224.356575 201.497827 \r\nL 224.374837 56.457472 \r\nL 224.420492 193.060576 \r\nL 224.426579 31.949268 \r\nL 224.484409 201.096053 \r\nL 224.530064 112.304035 \r\nL 224.575719 180.605588 \r\nL 224.566588 39.984745 \r\nL 224.639636 118.732417 \r\nL 224.691378 35.565233 \r\nL 224.737033 209.935078 \r\nL 224.743121 118.330643 \r\nL 224.785732 207.926208 \r\nL 224.797907 21.904922 \r\nL 224.849649 119.134191 \r\nL 224.852693 29.136851 \r\nL 224.877042 185.426874 \r\nL 224.959221 86.59051 \r\nL 224.974439 194.667672 \r\nL 224.986614 65.698271 \r\nL 225.065749 141.633525 \r\nL 225.090099 56.457472 \r\nL 225.071837 185.828647 \r\nL 225.178365 68.912461 \r\nL 225.245326 185.0251 \r\nL 225.242282 17.083636 \r\nL 225.290981 103.465011 \r\nL 225.324461 17.083636 \r\nL 225.367072 181.409135 \r\nL 225.397509 117.125322 \r\nL 225.400553 201.497827 \r\nL 225.449251 55.653925 \r\nL 225.507081 159.713348 \r\nL 225.552736 43.198936 \r\nL 225.586216 197.881863 \r\nL 225.607522 79.760355 \r\nL 225.668395 187.435743 \r\nL 225.656221 17.083636 \r\nL 225.720138 142.437073 \r\nL 225.82971 35.163459 \r\nL 225.735356 196.274767 \r\nL 225.832753 53.243282 \r\nL 225.838841 189.846386 \r\nL 225.936238 31.949268 \r\nL 225.942325 39.582971 \r\nL 225.975806 191.453481 \r\nL 226.006242 37.975876 \r\nL 226.054941 74.537295 \r\nL 226.097552 50.430865 \r\nL 226.070159 204.310244 \r\nL 226.161469 81.769224 \r\nL 226.167557 186.230421 \r\nL 226.255823 36.770554 \r\nL 226.271041 142.437073 \r\nL 226.289303 17.083636 \r\nL 226.344089 211.140399 \r\nL 226.383657 51.636186 \r\nL 226.435399 204.310244 \r\nL 226.438443 35.163459 \r\nL 226.493229 58.064568 \r\nL 226.56019 17.083636 \r\nL 226.572364 209.935078 \r\nL 226.599757 48.823769 \r\nL 226.669762 207.524435 \r\nL 226.605845 17.083636 \r\nL 226.709329 126.767894 \r\nL 226.803683 17.083636 \r\nL 226.764115 193.060576 \r\nL 226.818901 84.983415 \r\nL 226.879775 193.864124 \r\nL 226.840207 20.297827 \r\nL 226.928473 147.258359 \r\nL 227.025871 17.083636 \r\nL 227.001521 190.24816 \r\nL 227.038045 163.329313 \r\nL 227.095875 200.694279 \r\nL 227.150661 20.699601 \r\nL 227.171967 206.319113 \r\nL 227.260233 128.374989 \r\nL 227.333281 32.752816 \r\nL 227.327194 196.274767 \r\nL 227.369805 112.304035 \r\nL 227.427635 210.738625 \r\nL 227.406329 39.582971 \r\nL 227.479377 135.606918 \r\nL 227.497639 39.582971 \r\nL 227.494595 207.122661 \r\nL 227.591993 72.126652 \r\nL 227.661997 195.47122 \r\nL 227.674172 25.520887 \r\nL 227.704608 133.999823 \r\nL 227.777656 37.574102 \r\nL 227.750263 186.632195 \r\nL 227.817224 67.70714 \r\nL 227.899403 196.274767 \r\nL 227.917665 24.717339 \r\nL 227.926796 86.992284 \r\nL 228.012019 55.653925 \r\nL 227.969407 199.488958 \r\nL 228.024193 73.331973 \r\nL 228.124634 205.515565 \r\nL 228.078979 52.439734 \r\nL 228.136809 174.177206 \r\nL 228.231163 38.37765 \r\nL 228.200726 190.649933 \r\nL 228.249425 115.116452 \r\nL 228.264643 205.917339 \r\nL 228.322473 17.083636 \r\nL 228.358997 186.632195 \r\nL 228.456394 38.779424 \r\nL 228.392477 195.872993 \r\nL 228.471612 68.108914 \r\nL 228.553791 211.943947 \r\nL 228.535529 21.503149 \r\nL 228.584228 176.989623 \r\nL 228.599446 17.083636 \r\nL 228.654232 206.319113 \r\nL 228.696844 45.207805 \r\nL 228.809459 192.658803 \r\nL 228.84294 17.083636 \r\nL 228.915988 204.712018 \r\nL 228.922075 95.831308 \r\nL 228.955555 200.292506 \r\nL 229.00121 57.662794 \r\nL 229.031647 160.115122 \r\nL 229.11687 20.297827 \r\nL 229.129044 204.310244 \r\nL 229.141219 154.088514 \r\nL 229.223398 202.703149 \r\nL 229.171656 17.083636 \r\nL 229.24166 81.769224 \r\nL 229.272097 17.083636 \r\nL 229.256878 186.632195 \r\nL 229.339057 72.528426 \r\nL 229.342101 191.855255 \r\nL 229.357319 27.529756 \r\nL 229.448629 76.947938 \r\nL 229.45776 203.506696 \r\nL 229.494284 46.011353 \r\nL 229.564289 108.688071 \r\nL 229.57342 19.092506 \r\nL 229.634293 187.033969 \r\nL 229.673861 67.305366 \r\nL 229.725603 192.658803 \r\nL 229.695166 17.083636 \r\nL 229.783433 173.775432 \r\nL 229.810826 35.967007 \r\nL 229.795607 193.060576 \r\nL 229.893005 56.859246 \r\nL 229.950834 192.658803 \r\nL 229.908223 17.083636 \r\nL 230.002577 108.688071 \r\nL 230.014751 35.163459 \r\nL 230.090843 191.051707 \r\nL 230.112149 50.832639 \r\nL 230.133454 203.506696 \r\nL 230.194328 23.110244 \r\nL 230.227808 136.812239 \r\nL 230.273463 28.333304 \r\nL 230.3039 205.917339 \r\nL 230.334336 189.846386 \r\nL 230.340424 42.797162 \r\nL 230.446952 71.724878 \r\nL 230.550437 202.703149 \r\nL 230.46217 17.083636 \r\nL 230.559568 128.374989 \r\nL 230.638703 28.333304 \r\nL 230.620441 198.283636 \r\nL 230.66914 66.903592 \r\nL 230.714795 190.649933 \r\nL 230.693489 56.055698 \r\nL 230.778712 186.632195 \r\nL 230.857847 17.083636 \r\nL 230.842629 200.292506 \r\nL 230.891327 63.689401 \r\nL 230.900458 188.641064 \r\nL 230.915677 62.48408 \r\nL 231.000899 113.911131 \r\nL 231.049598 17.083636 \r\nL 231.016118 179.80204 \r\nL 231.101341 59.269889 \r\nL 231.137865 191.453481 \r\nL 231.143952 17.083636 \r\nL 231.213956 127.169667 \r\nL 231.238306 34.761685 \r\nL 231.293092 165.739956 \r\nL 231.363096 197.881863 \r\nL 231.338747 17.083636 \r\nL 231.381358 159.311574 \r\nL 231.384402 23.110244 \r\nL 231.481799 206.319113 \r\nL 231.49093 79.358581 \r\nL 231.539629 189.444612 \r\nL 231.554847 17.083636 \r\nL 231.606589 132.392727 \r\nL 231.646157 23.110244 \r\nL 231.700943 207.524435 \r\nL 231.719205 48.421996 \r\nL 231.755729 210.336851 \r\nL 231.786166 28.333304 \r\nL 231.828777 139.222882 \r\nL 231.871388 17.083636 \r\nL 231.910956 208.729756 \r\nL 231.935305 170.561242 \r\nL 231.984004 193.864124 \r\nL 232.00531 17.083636 \r\nL 232.023572 101.054368 \r\nL 232.050965 17.083636 \r\nL 232.066183 194.667672 \r\nL 232.133144 104.268559 \r\nL 232.22141 38.37765 \r\nL 232.209235 191.051707 \r\nL 232.236628 135.205144 \r\nL 232.251847 205.515565 \r\nL 232.245759 17.083636 \r\nL 232.343157 164.936408 \r\nL 232.397943 17.083636 \r\nL 232.446641 194.667672 \r\nL 232.458816 70.117783 \r\nL 232.547082 203.506696 \r\nL 232.516646 17.083636 \r\nL 232.568388 69.716009 \r\nL 232.574475 53.243282 \r\nL 232.577519 75.340843 \r\nL 232.64448 207.926208 \r\nL 232.687091 17.083636 \r\nL 232.690135 180.605588 \r\nL 232.693178 201.497827 \r\nL 232.76927 50.832639 \r\nL 232.787532 127.571441 \r\nL 232.872755 25.520887 \r\nL 232.833187 196.676541 \r\nL 232.897104 147.660133 \r\nL 232.945803 17.083636 \r\nL 232.91841 199.087184 \r\nL 233.00972 131.990953 \r\nL 233.07668 17.083636 \r\nL 233.079724 192.257029 \r\nL 233.110161 72.9302 \r\nL 233.143641 204.310244 \r\nL 233.13451 33.556364 \r\nL 233.222776 193.864124 \r\nL 233.289737 17.083636 \r\nL 233.295824 208.729756 \r\nL 233.335392 142.838847 \r\nL 233.37496 202.301375 \r\nL 233.414527 17.083636 \r\nL 233.44192 117.928869 \r\nL 233.511925 51.234412 \r\nL 233.524099 203.506696 \r\nL 233.536274 72.528426 \r\nL 233.539318 199.087184 \r\nL 233.542361 17.083636 \r\nL 233.645846 117.928869 \r\nL 233.68237 198.283636 \r\nL 233.755418 17.083636 \r\nL 233.871077 201.497827 \r\nL 233.919776 17.083636 \r\nL 233.883252 203.506696 \r\nL 233.98978 37.574102 \r\nL 234.032392 202.301375 \r\nL 234.102396 158.9098 \r\nL 234.120658 197.078315 \r\nL 234.163269 17.083636 \r\nL 234.193706 128.776763 \r\nL 234.28806 17.083636 \r\nL 234.218055 181.810909 \r\nL 234.303278 95.027761 \r\nL 234.361108 209.13153 \r\nL 234.364151 17.083636 \r\nL 234.409806 107.080976 \r\nL 234.461549 17.083636 \r\nL 234.507204 199.087184 \r\nL 234.519378 113.911131 \r\nL 234.549815 17.083636 \r\nL 234.583295 208.729756 \r\nL 234.671562 17.083636 \r\nL 234.695911 48.421996 \r\nL 234.77809 187.033969 \r\nL 234.732435 24.717339 \r\nL 234.802439 135.606918 \r\nL 234.805483 17.083636 \r\nL 234.866356 199.488958 \r\nL 234.915055 58.466341 \r\nL 235.024627 205.515565 \r\nL 234.933317 25.119113 \r\nL 235.033758 163.329313 \r\nL 235.131155 35.967007 \r\nL 235.064195 195.069446 \r\nL 235.14333 149.267228 \r\nL 235.213334 208.327982 \r\nL 235.222465 31.547494 \r\nL 235.237684 138.821109 \r\nL 235.319863 17.083636 \r\nL 235.246815 196.274767 \r\nL 235.350299 63.287627 \r\nL 235.374649 211.140399 \r\nL 235.389867 17.083636 \r\nL 235.462915 177.793171 \r\nL 235.5664 17.083636 \r\nL 235.548138 200.292506 \r\nL 235.575531 138.419335 \r\nL 235.679015 196.676541 \r\nL 235.645535 17.083636 \r\nL 235.682059 154.490288 \r\nL 235.706408 193.060576 \r\nL 235.791631 17.083636 \r\nL 235.889028 204.712018 \r\nL 235.904247 121.14306 \r\nL 235.922509 193.864124 \r\nL 235.934683 62.082306 \r\nL 236.010775 124.759024 \r\nL 236.095998 30.743947 \r\nL 236.08991 210.336851 \r\nL 236.117303 83.376319 \r\nL 236.162958 192.658803 \r\nL 236.141653 40.386519 \r\nL 236.229919 189.444612 \r\nL 236.23905 17.083636 \r\nL 236.321229 200.292506 \r\nL 236.342535 74.537295 \r\nL 236.403408 197.078315 \r\nL 236.439932 50.430865 \r\nL 236.452107 94.224213 \r\nL 236.491674 62.082306 \r\nL 236.509936 207.122661 \r\nL 236.555591 63.689401 \r\nL 236.579941 206.720887 \r\nL 236.616465 31.145721 \r\nL 236.665163 125.964346 \r\nL 236.768648 17.083636 \r\nL 236.719949 199.488958 \r\nL 236.777779 44.404257 \r\nL 236.82039 188.641064 \r\nL 236.783866 17.083636 \r\nL 236.887351 102.661463 \r\nL 236.939093 44.404257 \r\nL 236.945181 200.292506 \r\nL 236.984748 85.385188 \r\nL 237.069971 197.881863 \r\nL 237.09432 64.091175 \r\nL 237.109539 199.488958 \r\nL 237.161281 17.083636 \r\nL 237.20998 179.80204 \r\nL 237.231285 17.083636 \r\nL 237.307377 190.24816 \r\nL 237.325639 55.653925 \r\nL 237.398687 184.623326 \r\nL 237.432167 91.010022 \r\nL 237.532608 17.083636 \r\nL 237.480866 205.917339 \r\nL 237.541739 70.117783 \r\nL 237.617831 17.083636 \r\nL 237.599569 192.257029 \r\nL 237.630006 66.100044 \r\nL 237.703054 189.042838 \r\nL 237.721316 17.083636 \r\nL 237.739578 84.179867 \r\nL 237.782189 17.083636 \r\nL 237.806538 169.35592 \r\nL 237.809582 59.671663 \r\nL 237.894805 195.47122 \r\nL 237.855237 35.163459 \r\nL 237.919154 60.475211 \r\nL 238.00742 203.104922 \r\nL 237.934372 24.717339 \r\nL 238.028726 68.108914 \r\nL 238.101774 205.515565 \r\nL 238.083512 17.083636 \r\nL 238.135254 113.509357 \r\nL 238.147429 17.083636 \r\nL 238.150473 179.400266 \r\nL 238.244826 84.179867 \r\nL 238.278307 201.096053 \r\nL 238.257001 17.083636 \r\nL 238.354398 139.624656 \r\nL 238.375704 43.60071 \r\nL 238.454839 194.265898 \r\nL 238.467014 62.885854 \r\nL 238.485276 209.533304 \r\nL 238.552237 17.083636 \r\nL 238.582673 167.347051 \r\nL 238.652678 25.922661 \r\nL 238.628328 190.24816 \r\nL 238.695289 106.277428 \r\nL 238.771381 17.083636 \r\nL 238.759206 209.935078 \r\nL 238.804861 101.054368 \r\nL 238.862691 207.926208 \r\nL 238.826167 17.083636 \r\nL 238.914433 170.561242 \r\nL 239.0027 17.083636 \r\nL 238.969219 192.257029 \r\nL 239.024005 168.552373 \r\nL 239.075748 199.890732 \r\nL 239.051398 25.119113 \r\nL 239.106184 96.634856 \r\nL 239.124446 17.083636 \r\nL 239.12749 187.033969 \r\nL 239.212713 126.36612 \r\nL 239.234018 183.418004 \r\nL 239.249237 49.627317 \r\nL 239.313154 166.141729 \r\nL 239.392289 21.904922 \r\nL 239.361852 197.881863 \r\nL 239.425769 92.215344 \r\nL 239.495774 32.752816 \r\nL 239.437944 152.079645 \r\nL 239.514036 83.376319 \r\nL 239.61752 189.846386 \r\nL 239.547516 17.083636 \r\nL 239.623608 86.188736 \r\nL 239.705787 206.319113 \r\nL 239.684481 28.333304 \r\nL 239.721005 176.186075 \r\nL 239.760573 17.083636 \r\nL 239.797097 185.828647 \r\nL 239.833621 48.020222 \r\nL 239.89145 185.828647 \r\nL 239.867101 39.984745 \r\nL 239.94928 181.007361 \r\nL 240.055808 17.083636 \r\nL 239.994935 200.292506 \r\nL 240.061896 19.092506 \r\nL 240.071027 192.257029 \r\nL 240.1319 17.083636 \r\nL 240.171468 35.967007 \r\nL 240.28104 195.47122 \r\nL 240.18973 17.083636 \r\nL 240.290171 127.973215 \r\nL 240.366262 17.887184 \r\nL 240.354088 199.087184 \r\nL 240.399743 49.627317 \r\nL 240.506271 200.694279 \r\nL 240.418005 17.083636 \r\nL 240.512358 161.722217 \r\nL 240.615843 17.083636 \r\nL 240.576275 186.230421 \r\nL 240.62193 95.429534 \r\nL 240.655411 209.13153 \r\nL 240.649323 17.083636 \r\nL 240.73759 163.731086 \r\nL 240.749764 17.083636 \r\nL 240.77107 207.926208 \r\nL 240.847162 171.766563 \r\nL 240.883686 191.855255 \r\nL 240.89586 51.234412 \r\nL 240.904991 183.418004 \r\nL 240.996301 17.083636 \r\nL 240.984127 205.917339 \r\nL 241.014563 135.205144 \r\nL 241.069349 199.488958 \r\nL 241.032825 17.083636 \r\nL 241.07848 114.312905 \r\nL 241.081524 17.083636 \r\nL 241.127179 186.632195 \r\nL 241.188052 70.117783 \r\nL 241.267188 212.747494 \r\nL 241.215445 17.083636 \r\nL 241.300668 209.533304 \r\nL 241.361541 17.083636 \r\nL 241.413284 142.035299 \r\nL 241.416327 207.926208 \r\nL 241.50155 17.083636 \r\nL 241.522856 135.606918 \r\nL 241.580685 17.083636 \r\nL 241.550249 203.90847 \r\nL 241.635471 50.430865 \r\nL 241.714607 201.899601 \r\nL 241.665908 44.404257 \r\nL 241.748087 136.008692 \r\nL 241.845484 30.342173 \r\nL 241.793742 185.0251 \r\nL 241.857659 162.525765 \r\nL 241.86679 17.083636 \r\nL 241.961144 208.327982 \r\nL 242.04941 17.083636 \r\nL 242.073759 53.645055 \r\nL 242.146807 187.837517 \r\nL 242.104196 17.083636 \r\nL 242.186375 156.900931 \r\nL 242.280729 17.083636 \r\nL 242.192462 184.623326 \r\nL 242.298991 55.252151 \r\nL 242.393344 199.087184 \r\nL 242.341602 50.430865 \r\nL 242.41465 174.57898 \r\nL 242.435956 17.083636 \r\nL 242.496829 183.819778 \r\nL 242.524222 99.045499 \r\nL 242.527266 179.400266 \r\nL 242.618576 17.083636 \r\nL 242.633794 60.475211 \r\nL 242.719017 208.729756 \r\nL 242.661187 17.083636 \r\nL 242.743366 76.947938 \r\nL 242.843807 17.083636 \r\nL 242.795108 185.828647 \r\nL 242.852938 101.054368 \r\nL 242.859025 196.274767 \r\nL 242.919899 17.083636 \r\nL 242.959466 121.946608 \r\nL 243.059907 17.083636 \r\nL 242.977728 193.864124 \r\nL 243.069038 56.055698 \r\nL 243.172523 190.649933 \r\nL 243.148174 21.904922 \r\nL 243.17861 187.837517 \r\nL 243.257746 17.083636 \r\nL 243.245571 188.641064 \r\nL 243.291226 27.529756 \r\nL 243.333837 203.506696 \r\nL 243.315575 25.922661 \r\nL 243.403842 101.857916 \r\nL 243.406885 28.333304 \r\nL 243.41906 188.23929 \r\nL 243.516457 53.645055 \r\nL 243.559069 210.738625 \r\nL 243.525588 24.315565 \r\nL 243.629073 116.321774 \r\nL 243.705165 36.770554 \r\nL 243.674728 189.846386 \r\nL 243.738645 130.785632 \r\nL 243.829955 62.885854 \r\nL 243.823868 203.506696 \r\nL 243.851261 74.135521 \r\nL 243.912134 193.060576 \r\nL 243.887785 17.083636 \r\nL 243.957789 69.314235 \r\nL 243.994313 24.717339 \r\nL 244.043012 189.846386 \r\nL 244.061274 44.806031 \r\nL 244.152584 195.872993 \r\nL 244.128234 30.743947 \r\nL 244.173889 136.812239 \r\nL 244.237806 17.083636 \r\nL 244.18302 191.051707 \r\nL 244.286505 83.376319 \r\nL 244.347378 172.971885 \r\nL 244.33216 17.083636 \r\nL 244.396077 67.70714 \r\nL 244.45695 179.80204 \r\nL 244.426514 28.333304 \r\nL 244.505649 56.457472 \r\nL 244.511736 59.671663 \r\nL 244.618265 152.481419 \r\nL 244.581741 18.690732 \r\nL 244.624352 104.670333 \r\nL 244.685225 17.083636 \r\nL 244.694356 195.069446 \r\nL 244.73088 110.69694 \r\nL 244.813059 196.676541 \r\nL 244.758273 17.083636 \r\nL 244.837409 77.349712 \r\nL 244.883064 17.083636 \r\nL 244.919588 209.533304 \r\nL 244.943937 19.494279 \r\nL 244.962199 185.426874 \r\nL 245.056553 148.061907 \r\nL 245.156994 17.083636 \r\nL 245.080902 172.168337 \r\nL 245.163081 146.454812 \r\nL 245.226998 193.46235 \r\nL 245.172212 17.083636 \r\nL 245.263522 167.347051 \r\nL 245.367007 17.083636 \r\nL 245.339614 172.971885 \r\nL 245.376138 48.020222 \r\nL 245.400487 185.0251 \r\nL 245.424836 17.083636 \r\nL 245.48571 131.58918 \r\nL 245.583107 17.083636 \r\nL 245.589194 205.917339 \r\nL 245.595282 85.385188 \r\nL 245.686592 171.766563 \r\nL 245.604413 17.083636 \r\nL 245.704854 130.785632 \r\nL 245.753552 17.083636 \r\nL 245.79312 190.24816 \r\nL 245.817469 75.742616 \r\nL 245.911823 197.881863 \r\nL 245.863124 17.083636 \r\nL 245.930085 129.58031 \r\nL 246.003133 17.083636 \r\nL 246.012264 189.846386 \r\nL 246.03357 84.581641 \r\nL 246.079225 203.90847 \r\nL 246.085312 17.083636 \r\nL 246.143142 167.347051 \r\nL 246.15836 17.083636 \r\nL 246.210102 193.46235 \r\nL 246.252714 47.216674 \r\nL 246.255758 178.596718 \r\nL 246.356199 17.083636 \r\nL 246.36533 168.552373 \r\nL 246.377504 42.797162 \r\nL 246.453596 212.747494 \r\nL 246.477945 112.304035 \r\nL 246.514469 17.083636 \r\nL 246.566212 190.649933 \r\nL 246.590561 37.172328 \r\nL 246.630129 200.694279 \r\nL 246.675784 17.083636 \r\nL 246.703177 112.304035 \r\nL 246.727526 198.68541 \r\nL 246.715351 17.083636 \r\nL 246.806661 82.170998 \r\nL 246.809705 17.083636 \r\nL 246.879709 197.881863 \r\nL 246.916233 85.786962 \r\nL 247.016674 203.104922 \r\nL 246.964932 17.083636 \r\nL 247.022762 178.194945 \r\nL 247.098853 17.083636 \r\nL 247.065373 196.274767 \r\nL 247.132334 53.243282 \r\nL 247.141465 199.890732 \r\nL 247.138421 17.083636 \r\nL 247.241906 121.946608 \r\nL 247.296692 17.083636 \r\nL 247.25408 208.327982 \r\nL 247.351478 93.822439 \r\nL 247.458006 189.444612 \r\nL 247.415395 29.538625 \r\nL 247.46105 127.973215 \r\nL 247.506705 17.083636 \r\nL 247.518879 198.283636 \r\nL 247.570622 71.724878 \r\nL 247.604102 208.327982 \r\nL 247.652801 23.512018 \r\nL 247.680194 128.374989 \r\nL 247.783678 29.940399 \r\nL 247.777591 199.890732 \r\nL 247.786722 94.224213 \r\nL 247.865857 205.515565 \r\nL 247.798897 17.083636 \r\nL 247.896294 166.141729 \r\nL 247.954124 17.083636 \r\nL 248.002822 192.257029 \r\nL 248.005866 131.187406 \r\nL 248.10022 195.872993 \r\nL 248.072827 42.395388 \r\nL 248.109351 143.240621 \r\nL 248.173268 17.083636 \r\nL 248.136744 188.23929 \r\nL 248.221966 70.117783 \r\nL 248.288927 49.627317 \r\nL 248.255447 197.480089 \r\nL 248.31632 114.312905 \r\nL 248.422848 207.122661 \r\nL 248.383281 42.395388 \r\nL 248.428936 124.759024 \r\nL 248.514158 19.092506 \r\nL 248.505027 210.336851 \r\nL 248.541551 34.761685 \r\nL 248.584163 197.881863 \r\nL 248.568944 17.083636 \r\nL 248.654167 141.633525 \r\nL 248.742433 21.503149 \r\nL 248.733302 184.221552 \r\nL 248.760695 144.445942 \r\nL 248.855049 195.872993 \r\nL 248.809394 17.083636 \r\nL 248.86418 158.106253 \r\nL 248.92201 17.083636 \r\nL 248.973752 193.46235 \r\nL 249.043756 17.083636 \r\nL 249.052887 193.864124 \r\nL 249.086368 63.689401 \r\nL 249.189852 187.435743 \r\nL 249.150285 17.083636 \r\nL 249.19594 143.240621 \r\nL 249.198983 38.37765 \r\nL 249.296381 181.007361 \r\nL 249.305512 69.716009 \r\nL 249.326817 187.033969 \r\nL 249.317686 17.083636 \r\nL 249.418127 117.928869 \r\nL 249.475957 17.083636 \r\nL 249.46987 196.676541 \r\nL 249.527699 96.634856 \r\nL 249.582485 194.667672 \r\nL 249.533787 17.083636 \r\nL 249.640315 153.686741 \r\nL 249.670752 17.083636 \r\nL 249.731625 188.23929 \r\nL 249.755974 53.645055 \r\nL 249.765105 191.855255 \r\nL 249.798586 17.083636 \r\nL 249.865546 46.011353 \r\nL 249.86859 19.896053 \r\nL 249.950769 180.203814 \r\nL 249.969031 55.653925 \r\nL 250.042079 191.453481 \r\nL 249.978162 21.503149 \r\nL 250.078603 127.169667 \r\nL 250.121214 17.083636 \r\nL 250.115127 196.274767 \r\nL 250.191219 97.438404 \r\nL 250.227743 211.542173 \r\nL 250.209481 50.430865 \r\nL 250.246005 74.939069 \r\nL 250.322096 17.083636 \r\nL 250.316009 206.319113 \r\nL 250.355577 37.172328 \r\nL 250.462105 191.453481 \r\nL 250.459061 23.913792 \r\nL 250.471236 136.410466 \r\nL 250.498629 17.083636 \r\nL 250.532109 186.632195 \r\nL 250.583852 85.385188 \r\nL 250.647769 201.497827 \r\nL 250.596026 20.297827 \r\nL 250.693424 93.420665 \r\nL 250.757341 183.418004 \r\nL 250.790821 18.288958 \r\nL 250.802996 103.866785 \r\nL 250.848651 20.699601 \r\nL 250.812127 202.703149 \r\nL 250.912568 48.421996 \r\nL 250.955179 199.488958 \r\nL 250.949092 32.351042 \r\nL 251.025183 70.92133 \r\nL 251.079969 200.694279 \r\nL 251.037358 17.083636 \r\nL 251.137799 193.060576 \r\nL 251.210847 41.190067 \r\nL 251.241284 197.480089 \r\nL 251.250415 93.018891 \r\nL 251.311288 55.252151 \r\nL 251.27172 187.033969 \r\nL 251.347812 70.92133 \r\nL 251.399554 193.060576 \r\nL 251.429991 27.529756 \r\nL 251.457384 86.188736 \r\nL 251.527388 20.297827 \r\nL 251.47869 185.426874 \r\nL 251.560869 104.268559 \r\nL 251.649135 197.881863 \r\nL 251.600436 32.351042 \r\nL 251.667397 178.596718 \r\nL 251.734358 41.190067 \r\nL 251.710008 207.122661 \r\nL 251.780013 111.098714 \r\nL 251.813493 205.515565 \r\nL 251.895672 48.823769 \r\nL 251.977851 206.319113 \r\nL 251.980895 17.083636 \r\nL 252.014375 159.311574 \r\nL 252.069161 53.243282 \r\nL 252.102641 186.230421 \r\nL 252.114816 84.179867 \r\nL 252.163515 206.720887 \r\nL 252.221344 49.627317 \r\nL 252.224388 75.340843 \r\nL 252.306567 192.658803 \r\nL 252.233519 45.609579 \r\nL 252.330916 74.537295 \r\nL 252.376571 44.404257 \r\nL 252.358309 189.042838 \r\nL 252.431357 97.438404 \r\nL 252.522667 197.480089 \r\nL 252.504405 31.547494 \r\nL 252.540929 120.339512 \r\nL 252.556148 54.046829 \r\nL 252.583541 201.096053 \r\nL 252.644414 70.519557 \r\nL 252.726593 201.899601 \r\nL 252.6992 21.904922 \r\nL 252.753986 99.447273 \r\nL 252.845296 23.110244 \r\nL 252.793554 184.221552 \r\nL 252.866602 79.760355 \r\nL 252.897038 172.168337 \r\nL 252.9153 18.690732 \r\nL 252.970086 189.042838 \r\nL 252.942693 17.083636 \r\nL 253.027916 130.785632 \r\nL 253.055309 31.547494 \r\nL 253.049222 194.265898 \r\nL 253.140532 64.492949 \r\nL 253.207492 207.122661 \r\nL 253.195318 46.413126 \r\nL 253.253147 160.91867 \r\nL 253.332283 23.913792 \r\nL 253.307933 203.90847 \r\nL 253.37185 74.537295 \r\nL 253.414462 44.404257 \r\nL 253.411418 192.257029 \r\nL 253.454029 125.160798 \r\nL 253.475335 187.837517 \r\nL 253.493597 17.083636 \r\nL 253.560558 181.810909 \r\nL 253.594038 47.618448 \r\nL 253.609256 190.649933 \r\nL 253.673173 67.305366 \r\nL 253.724916 209.935078 \r\nL 253.779702 28.333304 \r\nL 253.782745 150.070776 \r\nL 253.871012 195.069446 \r\nL 253.892318 21.904922 \r\nL 253.962322 190.24816 \r\nL 254.004933 82.974545 \r\nL 254.108418 205.515565 \r\nL 254.071894 17.083636 \r\nL 254.114505 66.100044 \r\nL 254.199728 25.922661 \r\nL 254.181466 177.391397 \r\nL 254.21799 101.857916 \r\nL 254.236252 186.632195 \r\nL 254.230165 25.922661 \r\nL 254.330606 148.865455 \r\nL 254.379304 178.596718 \r\nL 254.364086 17.083636 \r\nL 254.43409 124.357251 \r\nL 254.49192 17.083636 \r\nL 254.473658 198.283636 \r\nL 254.546706 18.690732 \r\nL 254.622798 196.274767 \r\nL 254.659322 97.840177 \r\nL 254.701933 36.770554 \r\nL 254.668453 190.24816 \r\nL 254.774981 40.788293 \r\nL 254.778025 39.582971 \r\nL 254.781068 56.859246 \r\nL 254.872378 207.122661 \r\nL 254.869335 17.083636 \r\nL 254.893684 101.857916 \r\nL 254.954557 210.738625 \r\nL 254.908902 17.083636 \r\nL 254.997169 64.091175 \r\nL 255.000212 40.386519 \r\nL 255.048911 163.329313 \r\nL 255.091522 130.785632 \r\nL 255.13109 203.90847 \r\nL 255.112828 33.556364 \r\nL 255.198051 117.125322 \r\nL 255.28023 37.975876 \r\nL 255.271099 200.292506 \r\nL 255.310666 91.81357 \r\nL 255.353278 203.90847 \r\nL 255.325885 17.083636 \r\nL 255.420238 108.286297 \r\nL 255.487199 33.556364 \r\nL 255.468937 177.391397 \r\nL 255.523723 86.188736 \r\nL 255.572422 202.703149 \r\nL 255.541985 28.333304 \r\nL 255.633295 78.153259 \r\nL 255.660688 32.752816 \r\nL 255.657644 194.265898 \r\nL 255.700256 95.027761 \r\nL 255.703299 198.68541 \r\nL 255.721561 17.083636 \r\nL 255.812871 172.168337 \r\nL 255.888963 21.101375 \r\nL 255.9194 209.935078 \r\nL 255.925487 119.134191 \r\nL 255.965055 17.083636 \r\nL 255.934618 189.444612 \r\nL 256.035059 114.312905 \r\nL 256.038103 199.488958 \r\nL 256.114194 35.967007 \r\nL 256.144631 168.150599 \r\nL 256.254203 17.083636 \r\nL 256.16898 201.899601 \r\nL 256.257247 44.806031 \r\nL 256.315076 186.632195 \r\nL 256.312033 21.101375 \r\nL 256.366819 77.349712 \r\nL 256.388124 31.949268 \r\nL 256.430736 178.596718 \r\nL 256.461172 150.47255 \r\nL 256.46726 197.480089 \r\nL 256.53422 33.958137 \r\nL 256.567701 95.831308 \r\nL 256.655967 17.083636 \r\nL 256.576832 181.810909 \r\nL 256.668142 121.14306 \r\nL 256.759452 183.016231 \r\nL 256.753364 17.083636 \r\nL 256.777714 130.383858 \r\nL 256.86598 35.967007 \r\nL 256.805107 197.480089 \r\nL 256.890329 96.634856 \r\nL 256.963377 213.149268 \r\nL 256.920766 19.896053 \r\nL 256.999901 165.338182 \r\nL 257.088168 33.556364 \r\nL 257.01512 187.837517 \r\nL 257.112517 62.885854 \r\nL 257.142954 190.649933 \r\nL 257.170347 17.083636 \r\nL 257.225133 175.382528 \r\nL 257.307312 19.092506 \r\nL 257.331661 188.23929 \r\nL 257.337748 58.466341 \r\nL 257.340792 185.0251 \r\nL 257.383403 17.083636 \r\nL 257.44732 35.163459 \r\nL 257.559936 203.90847 \r\nL 257.47167 17.083636 \r\nL 257.56298 162.525765 \r\nL 257.590373 17.083636 \r\nL 257.581242 201.497827 \r\nL 257.672552 189.444612 \r\nL 257.675595 189.846386 \r\nL 257.739512 17.887184 \r\nL 257.727338 209.533304 \r\nL 257.788211 63.287627 \r\nL 257.81256 201.497827 \r\nL 257.809517 17.083636 \r\nL 257.900827 136.812239 \r\nL 257.909958 196.676541 \r\nL 257.964744 17.083636 \r\nL 257.989093 58.868115 \r\nL 258.11084 194.265898 \r\nL 258.05301 17.083636 \r\nL 258.113883 106.679202 \r\nL 258.214324 17.887184 \r\nL 258.14432 195.872993 \r\nL 258.220412 123.553703 \r\nL 258.305634 201.096053 \r\nL 258.232586 17.083636 \r\nL 258.323896 71.724878 \r\nL 258.342158 17.083636 \r\nL 258.393901 212.747494 \r\nL 258.433468 28.735078 \r\nL 258.506516 200.292506 \r\nL 258.512604 21.904922 \r\nL 258.546084 142.035299 \r\nL 258.56739 189.846386 \r\nL 258.60087 59.671663 \r\nL 258.646525 103.465011 \r\nL 258.716529 208.327982 \r\nL 258.753053 17.083636 \r\nL 258.862625 195.47122 \r\nL 258.896106 17.083636 \r\nL 258.975241 39.181197 \r\nL 258.990459 193.46235 \r\nL 259.033071 31.949268 \r\nL 259.087857 113.509357 \r\nL 259.170036 35.565233 \r\nL 259.18221 194.667672 \r\nL 259.200472 73.331973 \r\nL 259.246127 177.793171 \r\nL 259.29787 17.083636 \r\nL 259.303957 77.751486 \r\nL 259.316132 19.092506 \r\nL 259.361787 175.382528 \r\nL 259.407442 91.81357 \r\nL 259.462228 17.083636 \r\nL 259.517014 184.623326 \r\nL 259.593105 18.288958 \r\nL 259.523101 198.283636 \r\nL 259.629629 55.252151 \r\nL 259.693546 207.122661 \r\nL 259.736158 17.083636 \r\nL 259.830511 180.203814 \r\nL 259.84573 69.314235 \r\nL 259.933996 17.083636 \r\nL 259.891385 190.24816 \r\nL 259.952258 28.333304 \r\nL 260.049655 180.203814 \r\nL 259.991826 17.083636 \r\nL 260.067917 152.481419 \r\nL 260.11966 21.503149 \r\nL 260.165315 198.283636 \r\nL 260.177489 97.438404 \r\nL 260.247494 213.952816 \r\nL 260.198795 46.8149 \r\nL 260.284018 74.537295 \r\nL 260.329673 44.806031 \r\nL 260.36924 214.35459 \r\nL 260.378371 119.535965 \r\nL 260.439245 194.667672 \r\nL 260.399677 17.083636 \r\nL 260.4849 82.170998 \r\nL 260.579253 178.596718 \r\nL 260.570122 22.70847 \r\nL 260.594472 76.14439 \r\nL 260.612734 18.690732 \r\nL 260.60969 134.80337 \r\nL 260.618821 63.689401 \r\nL 260.621865 173.775432 \r\nL 260.707087 33.15459 \r\nL 260.728393 71.724878 \r\nL 260.819703 183.418004 \r\nL 260.73448 17.083636 \r\nL 260.841009 93.018891 \r\nL 260.953624 17.083636 \r\nL 260.88362 209.935078 \r\nL 260.959712 48.020222 \r\nL 260.962755 205.917339 \r\nL 260.97493 27.93153 \r\nL 261.069284 84.179867 \r\nL 261.114939 197.480089 \r\nL 261.154506 17.083636 \r\nL 261.166681 103.063237 \r\nL 261.169725 35.163459 \r\nL 261.212336 197.881863 \r\nL 261.276253 58.868115 \r\nL 261.324952 207.524435 \r\nL 261.346257 29.538625 \r\nL 261.388869 199.087184 \r\nL 261.495397 17.083636 \r\nL 261.507572 80.563902 \r\nL 261.58062 166.543503 \r\nL 261.583664 30.342173 \r\nL 261.620188 160.115122 \r\nL 261.650624 17.083636 \r\nL 261.687148 178.194945 \r\nL 261.72976 106.679202 \r\nL 261.744978 55.653925 \r\nL 261.735847 178.194945 \r\nL 261.760196 56.457472 \r\nL 261.802808 199.087184 \r\nL 261.833244 25.520887 \r\nL 261.869768 50.029091 \r\nL 261.872812 35.565233 \r\nL 261.875856 181.810909 \r\nL 261.954991 75.742616 \r\nL 262.046301 181.007361 \r\nL 262.034126 17.083636 \r\nL 262.064563 84.179867 \r\nL 262.122393 17.083636 \r\nL 262.165004 189.444612 \r\nL 262.174135 58.064568 \r\nL 262.183266 183.819778 \r\nL 262.195441 17.887184 \r\nL 262.289794 109.893392 \r\nL 262.308056 27.127982 \r\nL 262.34458 197.480089 \r\nL 262.393279 83.376319 \r\nL 262.432847 213.551042 \r\nL 262.429803 17.083636 \r\nL 262.505895 168.954146 \r\nL 262.597205 17.083636 \r\nL 262.569812 198.283636 \r\nL 262.61851 47.216674 \r\nL 262.648947 185.828647 \r\nL 262.627641 17.083636 \r\nL 262.731126 125.964346 \r\nL 262.834611 17.083636 \r\nL 262.795043 183.418004 \r\nL 262.843742 26.726208 \r\nL 262.962445 206.319113 \r\nL 262.868091 17.083636 \r\nL 262.965488 160.91867 \r\nL 263.011143 23.110244 \r\nL 263.065929 203.104922 \r\nL 263.078104 95.831308 \r\nL 263.114628 183.819778 \r\nL 263.142021 23.110244 \r\nL 263.163327 115.518226 \r\nL 263.193763 17.083636 \r\nL 263.236375 192.658803 \r\nL 263.272899 128.374989 \r\nL 263.324641 185.426874 \r\nL 263.342903 17.083636 \r\nL 263.370296 73.331973 \r\nL 263.455519 17.083636 \r\nL 263.379427 205.515565 \r\nL 263.473781 73.331973 \r\nL 263.476824 188.23929 \r\nL 263.482912 37.172328 \r\nL 263.586396 144.445942 \r\nL 263.644226 189.042838 \r\nL 263.695968 17.083636 \r\nL 263.71423 198.68541 \r\nL 263.808584 181.007361 \r\nL 263.884676 17.083636 \r\nL 263.851195 212.345721 \r\nL 263.9212 141.633525 \r\nL 264.003379 17.083636 \r\nL 264.006422 172.971885 \r\nL 264.015553 40.788293 \r\nL 264.049034 191.051707 \r\nL 264.100776 18.288958 \r\nL 264.125125 91.81357 \r\nL 264.210348 199.890732 \r\nL 264.198173 51.234412 \r\nL 264.225566 156.097384 \r\nL 264.26209 34.359911 \r\nL 264.249916 197.881863 \r\nL 264.338182 87.394058 \r\nL 264.344269 193.864124 \r\nL 264.362531 17.48541 \r\nL 264.447754 131.58918 \r\nL 264.545151 37.172328 \r\nL 264.517758 213.551042 \r\nL 264.557326 66.100044 \r\nL 264.624287 204.310244 \r\nL 264.62733 26.726208 \r\nL 264.666898 86.188736 \r\nL 264.688204 154.088514 \r\nL 264.694291 31.547494 \r\nL 264.697335 201.096053 \r\nL 264.797776 29.940399 \r\nL 264.803863 60.475211 \r\nL 264.822125 196.274767 \r\nL 264.852562 26.324435 \r\nL 264.922566 185.426874 \r\nL 264.956046 17.083636 \r\nL 264.971265 201.899601 \r\nL 265.035182 143.240621 \r\nL 265.111273 185.0251 \r\nL 265.047356 17.083636 \r\nL 265.132579 103.063237 \r\nL 265.138666 17.083636 \r\nL 265.163016 198.283636 \r\nL 265.229976 109.491619 \r\nL 265.303024 196.274767 \r\nL 265.254326 17.083636 \r\nL 265.336505 63.287627 \r\nL 265.339548 50.430865 \r\nL 265.363898 197.480089 \r\nL 265.430858 79.760355 \r\nL 265.446077 182.614457 \r\nL 265.528256 17.887184 \r\nL 265.54043 76.947938 \r\nL 265.558692 17.083636 \r\nL 265.595216 200.292506 \r\nL 265.643915 115.518226 \r\nL 265.720007 213.551042 \r\nL 265.68957 17.083636 \r\nL 265.753487 170.561242 \r\nL 265.805229 35.163459 \r\nL 265.820448 212.345721 \r\nL 265.866103 47.618448 \r\nL 265.875234 193.060576 \r\nL 265.914801 17.083636 \r\nL 265.978718 129.178537 \r\nL 266.045679 17.083636 \r\nL 266.036548 180.203814 \r\nL 266.08829 66.903592 \r\nL 266.140033 196.274767 \r\nL 266.167426 17.083636 \r\nL 266.200906 101.054368 \r\nL 266.289172 41.190067 \r\nL 266.273954 186.632195 \r\nL 266.307434 43.198936 \r\nL 266.350046 207.926208 \r\nL 266.322653 31.547494 \r\nL 266.42005 192.658803 \r\nL 266.523535 17.083636 \r\nL 266.456574 203.506696 \r\nL 266.54484 45.609579 \r\nL 266.651369 199.488958 \r\nL 266.596583 17.083636 \r\nL 266.654412 186.632195 \r\nL 266.706155 17.083636 \r\nL 266.669631 195.47122 \r\nL 266.767028 62.48408 \r\nL 266.849207 17.083636 \r\nL 266.812683 183.418004 \r\nL 266.864425 97.438404 \r\nL 266.888775 197.078315 \r\nL 266.903993 17.083636 \r\nL 266.973997 123.955477 \r\nL 266.998347 17.083636 \r\nL 267.013565 211.542173 \r\nL 267.086613 91.81357 \r\nL 267.153574 17.083636 \r\nL 267.135312 185.426874 \r\nL 267.193141 106.277428 \r\nL 267.296626 207.926208 \r\nL 267.29967 24.717339 \r\nL 267.302713 17.083636 \r\nL 267.339237 177.391397 \r\nL 267.354456 102.661463 \r\nL 267.436635 196.676541 \r\nL 267.412285 17.083636 \r\nL 267.467071 156.499157 \r\nL 267.537076 17.083636 \r\nL 267.512726 192.658803 \r\nL 267.579687 89.804701 \r\nL 267.66491 183.819778 \r\nL 267.667953 17.083636 \r\nL 267.689259 78.153259 \r\nL 267.765351 17.083636 \r\nL 267.713608 197.480089 \r\nL 267.798831 32.351042 \r\nL 267.820137 201.497827 \r\nL 267.853617 17.083636 \r\nL 267.908403 66.501818 \r\nL 267.926665 21.904922 \r\nL 267.944927 177.793171 \r\nL 268.0058 88.599379 \r\nL 268.008844 211.943947 \r\nL 268.072761 17.083636 \r\nL 268.115372 82.170998 \r\nL 268.182333 206.319113 \r\nL 268.161027 21.904922 \r\nL 268.224944 74.939069 \r\nL 268.227988 71.724878 \r\nL 268.231032 168.954146 \r\nL 268.234075 188.641064 \r\nL 268.27973 26.726208 \r\nL 268.325385 121.946608 \r\nL 268.346691 39.181197 \r\nL 268.416695 182.614457 \r\nL 268.438001 56.859246 \r\nL 268.441045 198.283636 \r\nL 268.46235 17.083636 \r\nL 268.550617 156.499157 \r\nL 268.571922 17.083636 \r\nL 268.651058 200.694279 \r\nL 268.663232 64.894723 \r\nL 268.769761 188.641064 \r\nL 268.739324 17.083636 \r\nL 268.772804 107.482749 \r\nL 268.778892 33.958137 \r\nL 268.797154 194.667672 \r\nL 268.876289 118.732417 \r\nL 268.900638 193.864124 \r\nL 268.979774 30.342173 \r\nL 268.988905 183.819778 \r\nL 268.991948 183.418004 \r\nL 269.013254 213.149268 \r\nL 269.022385 45.207805 \r\nL 269.083259 181.810909 \r\nL 269.09239 17.083636 \r\nL 269.186743 209.533304 \r\nL 269.192831 55.653925 \r\nL 269.287184 200.292506 \r\nL 269.25066 21.904922 \r\nL 269.305446 90.206475 \r\nL 269.329796 177.793171 \r\nL 269.351101 64.492949 \r\nL 269.369363 193.864124 \r\nL 269.378494 40.788293 \r\nL 269.460673 86.992284 \r\nL 269.576333 199.890732 \r\nL 269.54894 44.002483 \r\nL 269.579376 138.821109 \r\nL 269.597638 17.083636 \r\nL 269.603726 196.274767 \r\nL 269.691992 96.634856 \r\nL 269.743734 195.47122 \r\nL 269.710254 17.083636 \r\nL 269.801564 101.456142 \r\nL 269.853306 191.855255 \r\nL 269.816782 32.351042 \r\nL 269.908092 86.59051 \r\nL 269.923311 29.940399 \r\nL 269.993315 191.855255 \r\nL 270.011577 104.268559 \r\nL 270.078538 195.069446 \r\nL 270.084625 17.887184 \r\nL 270.115062 50.832639 \r\nL 270.157673 193.46235 \r\nL 270.121149 30.342173 \r\nL 270.215503 48.421996 \r\nL 270.22159 17.083636 \r\nL 270.285507 194.265898 \r\nL 270.3129 101.054368 \r\nL 270.407254 206.720887 \r\nL 270.373773 22.306696 \r\nL 270.428559 185.426874 \r\nL 270.434647 181.007361 \r\nL 270.43769 187.435743 \r\nL 270.529 17.083636 \r\nL 270.544219 197.480089 \r\nL 270.550306 66.501818 \r\nL 270.617267 17.083636 \r\nL 270.583786 186.230421 \r\nL 270.650747 56.457472 \r\nL 270.73597 213.551042 \r\nL 270.748144 17.083636 \r\nL 270.763363 192.257029 \r\nL 270.866847 17.083636 \r\nL 270.809018 205.515565 \r\nL 270.872935 168.150599 \r\nL 270.979463 17.083636 \r\nL 270.912502 206.720887 \r\nL 270.988594 114.312905 \r\nL 271.0099 203.506696 \r\nL 271.028162 17.083636 \r\nL 271.098166 110.69694 \r\nL 271.186432 205.515565 \r\nL 271.13469 36.36878 \r\nL 271.195563 57.662794 \r\nL 271.286873 208.729756 \r\nL 271.232087 17.083636 \r\nL 271.302092 128.776763 \r\nL 271.305135 46.8149 \r\nL 271.40862 198.283636 \r\nL 271.411664 78.555033 \r\nL 271.475581 204.310244 \r\nL 271.46645 17.083636 \r\nL 271.515148 93.822439 \r\nL 271.612546 17.083636 \r\nL 271.527323 195.47122 \r\nL 271.62472 92.215344 \r\nL 271.630808 187.837517 \r\nL 271.71603 17.083636 \r\nL 271.725161 88.599379 \r\nL 271.825602 203.90847 \r\nL 271.837777 17.083636 \r\nL 271.923 206.319113 \r\nL 271.950393 200.292506 \r\nL 271.95648 17.083636 \r\nL 272.063008 48.823769 \r\nL 272.111707 31.145721 \r\nL 272.178668 205.113792 \r\nL 272.190842 44.002483 \r\nL 272.251716 207.524435 \r\nL 272.291283 74.939069 \r\nL 272.333895 203.90847 \r\nL 272.367375 29.940399 \r\nL 272.400855 142.437073 \r\nL 272.501296 180.203814 \r\nL 272.513471 29.538625 \r\nL 272.528689 199.488958 \r\nL 272.586519 17.083636 \r\nL 272.623043 93.018891 \r\nL 272.714353 17.083636 \r\nL 272.65348 183.418004 \r\nL 272.732615 75.742616 \r\nL 272.750877 30.743947 \r\nL 272.784357 211.943947 \r\nL 272.817838 68.510687 \r\nL 272.924366 204.310244 \r\nL 272.830012 17.083636 \r\nL 272.92741 144.847716 \r\nL 273.033938 17.083636 \r\nL 272.963934 203.104922 \r\nL 273.036982 56.859246 \r\nL 273.040025 196.274767 \r\nL 273.058287 17.083636 \r\nL 273.149597 162.525765 \r\nL 273.253082 17.083636 \r\nL 273.167859 197.078315 \r\nL 273.262213 77.349712 \r\nL 273.329174 207.122661 \r\nL 273.295693 38.37765 \r\nL 273.38396 176.587849 \r\nL 273.438746 17.083636 \r\nL 273.429615 195.872993 \r\nL 273.493532 107.482749 \r\nL 273.496575 209.533304 \r\nL 273.593973 39.984745 \r\nL 273.603104 101.456142 \r\nL 273.670064 17.083636 \r\nL 273.654846 205.515565 \r\nL 273.709632 101.456142 \r\nL 273.770505 191.051707 \r\nL 273.72485 17.083636 \r\nL 273.81616 160.91867 \r\nL 273.895296 17.083636 \r\nL 273.892252 196.274767 \r\nL 273.928776 65.296497 \r\nL 273.992693 199.890732 \r\nL 273.983562 17.083636 \r\nL 274.050523 176.587849 \r\nL 274.09009 17.083636 \r\nL 274.157051 200.292506 \r\nL 274.163138 87.394058 \r\nL 274.208793 206.720887 \r\nL 274.260536 46.8149 \r\nL 274.27271 67.305366 \r\nL 274.33054 17.083636 \r\nL 274.342715 203.90847 \r\nL 274.382282 24.717339 \r\nL 274.400544 207.926208 \r\nL 274.473592 17.083636 \r\nL 274.494898 158.508027 \r\nL 274.534466 17.083636 \r\nL 274.525335 201.096053 \r\nL 274.60447 103.063237 \r\nL 274.616645 200.694279 \r\nL 274.689693 20.699601 \r\nL 274.710998 184.623326 \r\nL 274.726217 17.083636 \r\nL 274.811439 194.667672 \r\nL 274.823614 57.662794 \r\nL 274.835789 212.345721 \r\nL 274.884487 17.083636 \r\nL 274.933186 26.324435 \r\nL 275.015365 17.083636 \r\nL 275.042758 203.506696 \r\nL 275.121893 17.083636 \r\nL 275.064064 207.524435 \r\nL 275.155374 37.172328 \r\nL 275.231465 200.694279 \r\nL 275.216247 29.940399 \r\nL 275.264946 73.331973 \r\nL 275.27712 17.083636 \r\nL 275.353212 201.497827 \r\nL 275.365387 115.116452 \r\nL 275.456697 185.426874 \r\nL 275.414085 17.083636 \r\nL 275.474959 118.330643 \r\nL 275.493221 38.779424 \r\nL 275.48409 189.846386 \r\nL 275.587574 71.724878 \r\nL 275.633229 184.623326 \r\nL 275.678884 17.083636 \r\nL 275.694103 117.125322 \r\nL 275.803675 17.083636 \r\nL 275.748889 206.720887 \r\nL 275.806718 56.055698 \r\nL 275.82498 193.060576 \r\nL 275.821937 17.083636 \r\nL 275.907159 130.383858 \r\nL 275.964989 17.083636 \r\nL 275.983251 211.542173 \r\nL 276.019775 42.797162 \r\nL 276.028906 17.083636 \r\nL 276.06543 189.042838 \r\nL 276.114129 155.69561 \r\nL 276.129347 187.435743 \r\nL 276.120216 17.083636 \r\nL 276.153696 116.723548 \r\nL 276.24805 17.083636 \r\nL 276.241963 174.980754 \r\nL 276.263268 111.500488 \r\nL 276.366753 17.083636 \r\nL 276.290661 187.435743 \r\nL 276.37284 96.233082 \r\nL 276.385015 191.453481 \r\nL 276.400233 19.896053 \r\nL 276.482412 88.599379 \r\nL 276.573722 17.083636 \r\nL 276.570679 197.881863 \r\nL 276.585897 156.499157 \r\nL 276.607203 208.729756 \r\nL 276.628509 88.197605 \r\nL 276.72895 17.083636 \r\nL 276.640683 191.855255 \r\nL 276.738081 35.565233 \r\nL 276.792867 189.846386 \r\nL 276.765474 17.083636 \r\nL 276.847653 41.59184 \r\nL 276.948094 198.68541 \r\nL 276.938963 27.93153 \r\nL 276.957225 79.760355 \r\nL 277.048535 17.083636 \r\nL 277.033316 195.872993 \r\nL 277.066797 72.9302 \r\nL 277.16115 203.104922 \r\nL 277.072884 33.958137 \r\nL 277.176369 50.832639 \r\nL 277.270722 192.257029 \r\nL 277.182456 17.083636 \r\nL 277.288984 63.287627 \r\nL 277.292028 62.082306 \r\nL 277.328552 186.632195 \r\nL 277.319421 25.922661 \r\nL 277.404644 102.661463 \r\nL 277.483779 17.083636 \r\nL 277.465517 203.104922 \r\nL 277.517259 48.421996 \r\nL 277.623788 205.917339 \r\nL 277.541609 17.083636 \r\nL 277.64205 76.947938 \r\nL 277.678574 17.083636 \r\nL 277.648137 194.667672 \r\nL 277.702923 91.010022 \r\nL 277.785102 195.872993 \r\nL 277.806408 33.556364 \r\nL 277.812495 40.788293 \r\nL 277.852063 192.658803 \r\nL 277.885543 17.083636 \r\nL 277.931198 118.732417 \r\nL 277.955547 17.083636 \r\nL 277.967722 193.46235 \r\nL 278.037726 83.778093 \r\nL 278.059032 197.078315 \r\nL 278.104687 62.082306 \r\nL 278.147298 119.535965 \r\nL 278.247739 17.083636 \r\nL 278.16556 192.658803 \r\nL 278.250783 73.733747 \r\nL 278.253827 209.533304 \r\nL 278.278176 17.083636 \r\nL 278.360355 81.769224 \r\nL 278.427316 193.46235 \r\nL 278.369486 49.225543 \r\nL 278.466883 75.340843 \r\nL 278.5308 17.083636 \r\nL 278.488189 194.667672 \r\nL 278.564281 68.108914 \r\nL 278.649503 196.274767 \r\nL 278.619067 32.351042 \r\nL 278.676896 172.570111 \r\nL 278.734726 46.011353 \r\nL 278.725595 193.864124 \r\nL 278.789512 74.537295 \r\nL 278.792556 178.998492 \r\nL 278.871691 47.618448 \r\nL 278.899084 107.482749 \r\nL 278.956914 21.101375 \r\nL 278.944739 192.257029 \r\nL 278.98735 93.822439 \r\nL 279.069529 191.855255 \r\nL 279.090835 34.359911 \r\nL 279.096922 105.072106 \r\nL 279.142577 63.689401 \r\nL 279.166927 203.104922 \r\nL 279.197363 124.357251 \r\nL 279.203451 190.24816 \r\nL 279.246062 46.011353 \r\nL 279.303892 96.634856 \r\nL 279.309979 17.083636 \r\nL 279.316066 185.828647 \r\nL 279.416507 78.956807 \r\nL 279.434769 195.069446 \r\nL 279.456075 32.351042 \r\nL 279.532167 141.633525 \r\nL 279.583909 17.083636 \r\nL 279.553472 184.221552 \r\nL 279.641739 161.320443 \r\nL 279.666088 17.083636 \r\nL 279.647826 199.087184 \r\nL 279.757398 96.233082 \r\nL 279.793922 176.186075 \r\nL 279.806097 50.832639 \r\nL 279.812184 61.680532 \r\nL 279.815228 44.404257 \r\nL 279.879145 181.810909 \r\nL 279.90045 161.320443 \r\nL 279.909581 194.265898 \r\nL 279.985673 55.653925 \r\nL 280.000891 140.02643 \r\nL 280.089158 17.083636 \r\nL 280.058721 192.257029 \r\nL 280.110463 123.151929 \r\nL 280.17438 184.221552 \r\nL 280.153075 18.690732 \r\nL 280.216992 178.596718 \r\nL 280.317433 28.333304 \r\nL 280.29004 203.104922 \r\nL 280.329607 85.786962 \r\nL 280.344826 197.078315 \r\nL 280.41483 46.011353 \r\nL 280.436136 110.295166 \r\nL 280.463529 46.011353 \r\nL 280.518315 209.13153 \r\nL 280.548751 80.563902 \r\nL 280.579188 191.855255 \r\nL 280.573101 47.618448 \r\nL 280.637018 91.411796 \r\nL 280.68876 37.975876 \r\nL 280.670498 195.069446 \r\nL 280.74659 76.546164 \r\nL 280.847031 213.149268 \r\nL 280.777026 31.949268 \r\nL 280.859205 177.793171 \r\nL 280.941384 26.324435 \r\nL 280.92921 205.515565 \r\nL 280.971821 87.795831 \r\nL 281.050956 52.03796 \r\nL 281.072262 200.694279 \r\nL 281.154441 17.083636 \r\nL 281.184878 59.269889 \r\nL 281.187921 195.069446 \r\nL 281.197052 17.083636 \r\nL 281.297493 171.364789 \r\nL 281.355323 17.083636 \r\nL 281.343148 185.828647 \r\nL 281.410109 119.937738 \r\nL 281.413153 118.330643 \r\nL 281.416196 156.499157 \r\nL 281.461851 17.48541 \r\nL 281.458808 206.319113 \r\nL 281.525768 78.555033 \r\nL 281.528812 192.257029 \r\nL 281.604904 29.940399 \r\nL 281.63534 84.581641 \r\nL 281.638384 17.083636 \r\nL 281.674908 195.069446 \r\nL 281.744912 91.81357 \r\nL 281.790567 198.283636 \r\nL 281.751 17.083636 \r\nL 281.827091 165.338182 \r\nL 281.836222 17.083636 \r\nL 281.897096 185.426874 \r\nL 281.939707 85.786962 \r\nL 281.994493 201.096053 \r\nL 281.979275 49.225543 \r\nL 282.021886 78.153259 \r\nL 282.02493 32.752816 \r\nL 282.082759 208.729756 \r\nL 282.125371 88.599379 \r\nL 282.213637 197.480089 \r\nL 282.201462 53.645055 \r\nL 282.234943 101.456142 \r\nL 282.311034 203.104922 \r\nL 282.247117 42.797162 \r\nL 282.320165 96.634856 \r\nL 282.36582 17.083636 \r\nL 282.417563 200.292506 \r\nL 282.429737 41.190067 \r\nL 282.487567 181.007361 \r\nL 282.542353 175.382528 \r\nL 282.636707 51.234412 \r\nL 282.578877 185.426874 \r\nL 282.654969 74.135521 \r\nL 282.658012 74.135521 \r\nL 282.679318 38.37765 \r\nL 282.69758 204.310244 \r\nL 282.715842 75.742616 \r\nL 282.728017 213.551042 \r\nL 282.734104 61.278758 \r\nL 282.828458 174.980754 \r\nL 282.831501 192.658803 \r\nL 282.889331 50.029091 \r\nL 282.916724 107.482749 \r\nL 282.941073 189.042838 \r\nL 283.026296 38.779424 \r\nL 283.02934 195.872993 \r\nL 283.132824 17.083636 \r\nL 283.138912 175.382528 \r\nL 283.233265 54.046829 \r\nL 283.163261 185.828647 \r\nL 283.260658 84.983415 \r\nL 283.285008 176.989623 \r\nL 283.37023 67.70714 \r\nL 283.373274 128.776763 \r\nL 283.415885 187.033969 \r\nL 283.388492 38.779424 \r\nL 283.476759 142.437073 \r\nL 283.479802 40.386519 \r\nL 283.516326 203.104922 \r\nL 283.589374 83.778093 \r\nL 283.625898 183.016231 \r\nL 283.674597 17.083636 \r\nL 283.70199 104.670333 \r\nL 283.775038 42.797162 \r\nL 283.723296 183.016231 \r\nL 283.796344 166.141729 \r\nL 283.814606 187.837517 \r\nL 283.823737 74.135521 \r\nL 283.893741 97.438404 \r\nL 283.896785 98.643725 \r\nL 283.997226 201.096053 \r\nL 283.94244 75.340843 \r\nL 284.006357 106.277428 \r\nL 284.039837 191.453481 \r\nL 284.036793 63.287627 \r\nL 284.06723 123.955477 \r\nL 284.140278 53.243282 \r\nL 284.161584 191.855255 \r\nL 284.176802 143.642395 \r\nL 284.201152 195.47122 \r\nL 284.252894 45.609579 \r\nL 284.255938 103.465011 \r\nL 284.313767 17.083636 \r\nL 284.316811 184.623326 \r\nL 284.36551 69.314235 \r\nL 284.405077 195.069446 \r\nL 284.453776 54.448603 \r\nL 284.478125 140.829978 \r\nL 284.505518 44.806031 \r\nL 284.551173 185.426874 \r\nL 284.590741 112.304035 \r\nL 284.654658 188.23929 \r\nL 284.636396 42.395388 \r\nL 284.703357 144.044169 \r\nL 284.779448 188.23929 \r\nL 284.745968 51.234412 \r\nL 284.806841 109.491619 \r\nL 284.873802 17.083636 \r\nL 284.879889 212.345721 \r\nL 284.91337 72.528426 \r\nL 284.955981 199.087184 \r\nL 284.989461 32.752816 \r\nL 285.022942 154.490288 \r\nL 285.092946 43.198936 \r\nL 285.108164 193.46235 \r\nL 285.135557 53.243282 \r\nL 285.199474 190.649933 \r\nL 285.214693 52.841508 \r\nL 285.245129 121.946608 \r\nL 285.299915 54.046829 \r\nL 285.251217 187.435743 \r\nL 285.354701 57.662794 \r\nL 285.424706 207.122661 \r\nL 285.430793 56.859246 \r\nL 285.464273 152.079645 \r\nL 285.561671 17.083636 \r\nL 285.522103 194.265898 \r\nL 285.573845 103.866785 \r\nL 285.668199 208.729756 \r\nL 285.674286 17.083636 \r\nL 285.686461 197.078315 \r\nL 285.695592 17.083636 \r\nL 285.808208 109.491619 \r\nL 285.908649 46.011353 \r\nL 285.91778 189.042838 \r\nL 286.012133 63.689401 \r\nL 286.030395 110.295166 \r\nL 286.054745 68.108914 \r\nL 286.048657 194.667672 \r\nL 286.130836 91.010022 \r\nL 286.188666 188.23929 \r\nL 286.228234 33.556364 \r\nL 286.240408 74.537295 \r\nL 286.243452 71.323104 \r\nL 286.255627 121.946608 \r\nL 286.261714 33.556364 \r\nL 286.368242 196.274767 \r\nL 286.480858 64.492949 \r\nL 286.508251 187.033969 \r\nL 286.486945 31.949268 \r\nL 286.596517 150.070776 \r\nL 286.629998 29.940399 \r\nL 286.693915 185.426874 \r\nL 286.709133 62.885854 \r\nL 286.724351 191.855255 \r\nL 286.763919 45.207805 \r\nL 286.821749 144.044169 \r\nL 286.882622 17.083636 \r\nL 286.843054 191.855255 \r\nL 286.928277 133.196275 \r\nL 287.028718 211.140399 \r\nL 286.943495 17.083636 \r\nL 287.037849 120.741286 \r\nL 287.040893 17.083636 \r\nL 287.135246 189.846386 \r\nL 287.147421 103.866785 \r\nL 287.190032 205.113792 \r\nL 287.247862 17.083636 \r\nL 287.256993 85.786962 \r\nL 287.266124 21.904922 \r\nL 287.305692 197.078315 \r\nL 287.351347 98.643725 \r\nL 287.35439 187.837517 \r\nL 287.369609 46.8149 \r\nL 287.460919 93.018891 \r\nL 287.552229 211.140399 \r\nL 287.521792 17.083636 \r\nL 287.573534 176.989623 \r\nL 287.658757 17.083636 \r\nL 287.585709 195.069446 \r\nL 287.683106 142.437073 \r\nL 287.704412 181.810909 \r\nL 287.731805 17.083636 \r\nL 287.783547 131.58918 \r\nL 287.847464 30.743947 \r\nL 287.838333 196.676541 \r\nL 287.893119 116.321774 \r\nL 287.911381 51.234412 \r\nL 287.923556 194.265898 \r\nL 287.987473 128.374989 \r\nL 288.048346 203.90847 \r\nL 288.057477 17.083636 \r\nL 288.100089 180.203814 \r\nL 288.203573 17.083636 \r\nL 288.212704 109.893392 \r\nL 288.255316 187.435743 \r\nL 288.273578 17.083636 \r\nL 288.313145 69.716009 \r\nL 288.389237 17.083636 \r\nL 288.322276 195.872993 \r\nL 288.413586 181.409135 \r\nL 288.41663 211.140399 \r\nL 288.459241 17.083636 \r\nL 288.523158 174.177206 \r\nL 288.529246 99.849047 \r\nL 288.574901 55.653925 \r\nL 288.562726 188.23929 \r\nL 288.620556 145.651264 \r\nL 288.696647 203.506696 \r\nL 288.687516 53.645055 \r\nL 288.730128 150.874324 \r\nL 288.757521 43.60071 \r\nL 288.821438 187.837517 \r\nL 288.842743 55.252151 \r\nL 288.882311 185.828647 \r\nL 288.861005 42.797162 \r\nL 288.958403 131.58918 \r\nL 289.001014 191.855255 \r\nL 288.970577 44.806031 \r\nL 289.064931 99.447273 \r\nL 289.077106 37.172328 \r\nL 289.071018 204.310244 \r\nL 289.156241 172.570111 \r\nL 289.162328 180.605588 \r\nL 289.174503 64.492949 \r\nL 289.177547 98.241951 \r\nL 289.18059 17.083636 \r\nL 289.268857 185.828647 \r\nL 289.287119 97.03663 \r\nL 289.338861 187.435743 \r\nL 289.317555 17.083636 \r\nL 289.396691 186.632195 \r\nL 289.51235 17.083636 \r\nL 289.579311 178.998492 \r\nL 289.624966 142.035299 \r\nL 289.649315 17.083636 \r\nL 289.646271 199.890732 \r\nL 289.734538 138.821109 \r\nL 289.81976 17.083636 \r\nL 289.771062 198.68541 \r\nL 289.853241 29.538625 \r\nL 289.929332 210.336851 \r\nL 289.868459 17.083636 \r\nL 289.965856 196.274767 \r\nL 290.078472 17.083636 \r\nL 290.108909 184.623326 \r\nL 290.191088 136.008692 \r\nL 290.227612 75.742616 \r\nL 290.273267 182.614457 \r\nL 290.30066 87.394058 \r\nL 290.410232 211.943947 \r\nL 290.328053 33.556364 \r\nL 290.413275 181.409135 \r\nL 290.510673 17.083636 \r\nL 290.428494 209.13153 \r\nL 290.528935 26.324435 \r\nL 290.531978 197.480089 \r\nL 290.623288 17.083636 \r\nL 290.64155 140.428204 \r\nL 290.687205 18.288958 \r\nL 290.711555 195.069446 \r\nL 290.754166 99.849047 \r\nL 290.799821 197.881863 \r\nL 290.805908 52.03796 \r\nL 290.863738 197.480089 \r\nL 290.964179 33.15459 \r\nL 290.979397 41.993614 \r\nL 290.997659 184.623326 \r\nL 291.034183 34.359911 \r\nL 291.095057 144.044169 \r\nL 291.165061 42.395388 \r\nL 291.174192 193.060576 \r\nL 291.201585 87.795831 \r\nL 291.225934 209.935078 \r\nL 291.259415 17.083636 \r\nL 291.311157 111.098714 \r\nL 291.33855 17.887184 \r\nL 291.368987 189.846386 \r\nL 291.417685 93.822439 \r\nL 291.472471 205.917339 \r\nL 291.438991 17.083636 \r\nL 291.524214 197.881863 \r\nL 291.560738 17.083636 \r\nL 291.636829 84.179867 \r\nL 291.73727 189.444612 \r\nL 291.691615 17.083636 \r\nL 291.749445 164.936408 \r\nL 291.801188 17.083636 \r\nL 291.816406 188.641064 \r\nL 291.862061 95.831308 \r\nL 291.925978 17.083636 \r\nL 291.868148 179.400266 \r\nL 291.971633 54.448603 \r\nL 291.974677 209.533304 \r\nL 291.97772 17.083636 \r\nL 292.081205 70.519557 \r\nL 292.099467 197.881863 \r\nL 292.154253 17.083636 \r\nL 292.187733 160.91867 \r\nL 292.269912 34.761685 \r\nL 292.227301 189.846386 \r\nL 292.297305 117.125322 \r\nL 292.40079 204.310244 \r\nL 292.358179 34.761685 \r\nL 292.406877 95.831308 \r\nL 292.428183 201.497827 \r\nL 292.43427 66.501818 \r\nL 292.504275 141.231752 \r\nL 292.507318 31.547494 \r\nL 292.519493 191.855255 \r\nL 292.61689 62.48408 \r\nL 292.647327 190.24816 \r\nL 292.668633 21.503149 \r\nL 292.726462 103.866785 \r\nL 292.814729 17.083636 \r\nL 292.76603 192.658803 \r\nL 292.832991 79.358581 \r\nL 292.939519 198.68541 \r\nL 292.878646 17.083636 \r\nL 292.942563 54.448603 \r\nL 292.951694 199.087184 \r\nL 293.046047 17.083636 \r\nL 293.055178 174.177206 \r\nL 293.103877 17.083636 \r\nL 293.134314 212.345721 \r\nL 293.167794 115.518226 \r\nL 293.210405 21.904922 \r\nL 293.176925 201.497827 \r\nL 293.277366 78.555033 \r\nL 293.28041 78.153259 \r\nL 293.283453 89.402927 \r\nL 293.350414 34.761685 \r\nL 293.383894 176.186075 \r\nL 293.389982 137.214013 \r\nL 293.472161 36.36878 \r\nL 293.493466 193.46235 \r\nL 293.578689 17.083636 \r\nL 293.511728 202.703149 \r\nL 293.606082 40.788293 \r\nL 293.642606 181.810909 \r\nL 293.660868 17.083636 \r\nL 293.709567 133.196275 \r\nL 293.80392 17.083636 \r\nL 293.758265 203.90847 \r\nL 293.819139 144.044169 \r\nL 293.901318 51.234412 \r\nL 293.876968 192.257029 \r\nL 293.916536 106.679202 \r\nL 293.928711 199.890732 \r\nL 294.020021 17.083636 \r\nL 294.026108 115.116452 \r\nL 294.099156 17.083636 \r\nL 294.086981 200.292506 \r\nL 294.132636 122.348381 \r\nL 294.181335 174.177206 \r\nL 294.178291 26.324435 \r\nL 294.236121 100.652594 \r\nL 294.281776 33.15459 \r\nL 294.254383 194.667672 \r\nL 294.336562 123.553703 \r\nL 294.339606 202.301375 \r\nL 294.379173 17.083636 \r\nL 294.446134 84.581641 \r\nL 294.507007 44.002483 \r\nL 294.522226 178.998492 \r\nL 294.549619 82.974545 \r\nL 294.647016 205.113792 \r\nL 294.577012 19.092506 \r\nL 294.659191 54.850377 \r\nL 294.747457 190.24816 \r\nL 294.677453 17.48541 \r\nL 294.77485 125.964346 \r\nL 294.847898 17.083636 \r\nL 294.875291 168.150599 \r\nL 294.884422 160.115122 \r\nL 294.890509 123.151929 \r\nL 294.997038 17.083636 \r\nL 294.92399 210.336851 \r\nL 295.003125 85.786962 \r\nL 295.057911 175.382528 \r\nL 295.018343 17.083636 \r\nL 295.112697 96.233082 \r\nL 295.200963 17.083636 \r\nL 295.164439 213.149268 \r\nL 295.222269 84.581641 \r\nL 295.292273 198.283636 \r\nL 295.277055 17.083636 \r\nL 295.313579 84.983415 \r\nL 295.410976 17.083636 \r\nL 295.368365 160.516896 \r\nL 295.41402 142.838847 \r\nL 295.417064 195.47122 \r\nL 295.496199 17.083636 \r\nL 295.523592 118.732417 \r\nL 295.569247 39.181197 \r\nL 295.575334 176.989623 \r\nL 295.608815 72.9302 \r\nL 295.63012 185.828647 \r\nL 295.703168 31.547494 \r\nL 295.72143 170.159468 \r\nL 295.727518 148.061907 \r\nL 295.730561 187.435743 \r\nL 295.739692 17.083636 \r\nL 295.831002 188.641064 \r\nL 295.843177 73.331973 \r\nL 295.934487 34.359911 \r\nL 295.949705 207.122661 \r\nL 296.01971 24.315565 \r\nL 296.059277 126.767894 \r\nL 296.153631 178.596718 \r\nL 296.107976 20.699601 \r\nL 296.162762 82.974545 \r\nL 296.241897 17.083636 \r\nL 296.220592 186.230421 \r\nL 296.26929 93.018891 \r\nL 296.281465 205.917339 \r\nL 296.32712 45.207805 \r\nL 296.378862 157.704479 \r\nL 296.406255 42.797162 \r\nL 296.461041 208.327982 \r\nL 296.491478 101.054368 \r\nL 296.50974 206.720887 \r\nL 296.576701 33.958137 \r\nL 296.60105 131.58918 \r\nL 296.637574 29.136851 \r\nL 296.695404 195.872993 \r\nL 296.710622 137.214013 \r\nL 296.78367 208.327982 \r\nL 296.762364 17.083636 \r\nL 296.81715 117.928869 \r\nL 296.914548 17.083636 \r\nL 296.850631 205.113792 \r\nL 296.926722 105.875654 \r\nL 296.984552 181.810909 \r\nL 296.996727 53.243282 \r\nL 297.033251 101.857916 \r\nL 297.078906 20.297827 \r\nL 297.112386 186.632195 \r\nL 297.133692 70.519557 \r\nL 297.225002 189.846386 \r\nL 297.185434 17.083636 \r\nL 297.243264 77.349712 \r\nL 297.328486 170.963016 \r\nL 297.285875 32.351042 \r\nL 297.346748 162.927539 \r\nL 297.453277 17.083636 \r\nL 297.407622 205.917339 \r\nL 297.459364 82.170998 \r\nL 297.471539 27.529756 \r\nL 297.48067 199.488958 \r\nL 297.553718 89.402927 \r\nL 297.651115 193.060576 \r\nL 297.617635 23.110244 \r\nL 297.666333 146.856585 \r\nL 297.760687 23.512018 \r\nL 297.721119 198.68541 \r\nL 297.778949 56.859246 \r\nL 297.873303 205.113792 \r\nL 297.830691 20.699601 \r\nL 297.888521 122.750155 \r\nL 297.955482 25.520887 \r\nL 297.995049 198.283636 \r\nL 297.998093 134.80337 \r\nL 298.037661 23.512018 \r\nL 298.022442 169.35592 \r\nL 298.11984 58.064568 \r\nL 298.220281 194.265898 \r\nL 298.21115 42.395388 \r\nL 298.229412 95.429534 \r\nL 298.326809 72.126652 \r\nL 298.262892 189.042838 \r\nL 298.329853 74.939069 \r\nL 298.381595 192.257029 \r\nL 298.442468 108.688071 \r\nL 298.466818 201.497827 \r\nL 298.472905 66.100044 \r\nL 298.515516 111.902262 \r\nL 298.51856 39.984745 \r\nL 298.585521 184.221552 \r\nL 298.622045 134.401596 \r\nL 298.6677 187.033969 \r\nL 298.679874 54.448603 \r\nL 298.725529 175.784302 \r\nL 298.807708 26.726208 \r\nL 298.755966 181.409135 \r\nL 298.835101 148.865455 \r\nL 298.929455 191.855255 \r\nL 298.862494 41.59184 \r\nL 298.938586 164.936408 \r\nL 298.953804 54.046829 \r\nL 299.029896 191.051707 \r\nL 299.051202 92.617118 \r\nL 299.057289 88.197605 \r\nL 299.060333 95.429534 \r\nL 299.090769 197.480089 \r\nL 299.136424 73.733747 \r\nL 299.172948 159.311574 \r\nL 299.185123 38.37765 \r\nL 299.276433 208.327982 \r\nL 299.279477 171.364789 \r\nL 299.28252 205.515565 \r\nL 299.352525 23.512018 \r\nL 299.389049 176.989623 \r\nL 299.459053 17.083636 \r\nL 299.425573 192.257029 \r\nL 299.501665 129.58031 \r\nL 299.596018 195.47122 \r\nL 299.562538 17.083636 \r\nL 299.611237 187.033969 \r\nL 299.690372 24.315565 \r\nL 299.644717 189.042838 \r\nL 299.726896 28.735078 \r\nL 299.836468 204.712018 \r\nL 299.766464 23.913792 \r\nL 299.845599 142.035299 \r\nL 299.94604 27.93153 \r\nL 299.88821 190.24816 \r\nL 299.955171 40.386519 \r\nL 299.970389 201.497827 \r\nL 299.994739 17.083636 \r\nL 300.067787 103.465011 \r\nL 300.131704 196.676541 \r\nL 300.079961 38.779424 \r\nL 300.143878 74.939069 \r\nL 300.238232 17.083636 \r\nL 300.201708 194.667672 \r\nL 300.247363 133.999823 \r\nL 300.338673 187.033969 \r\nL 300.31128 17.083636 \r\nL 300.356935 159.713348 \r\nL 300.36911 17.083636 \r\nL 300.381284 194.265898 \r\nL 300.466507 167.347051 \r\nL 300.55173 203.506696 \r\nL 300.539555 17.083636 \r\nL 300.563904 93.420665 \r\nL 300.624778 17.083636 \r\nL 300.588254 175.784302 \r\nL 300.636952 165.739956 \r\nL 300.639996 185.0251 \r\nL 300.658258 17.083636 \r\nL 300.743481 146.053038 \r\nL 300.846965 17.083636 \r\nL 300.828703 205.515565 \r\nL 300.856096 97.840177 \r\nL 300.898708 197.480089 \r\nL 300.886533 17.083636 \r\nL 300.953494 95.027761 \r\nL 301.04176 17.083636 \r\nL 301.029585 188.23929 \r\nL 301.063066 40.386519 \r\nL 301.151332 197.078315 \r\nL 301.169594 17.083636 \r\nL 301.178725 174.57898 \r\nL 301.273079 17.083636 \r\nL 301.193943 191.453481 \r\nL 301.291341 85.385188 \r\nL 301.303515 187.435743 \r\nL 301.31569 33.958137 \r\nL 301.379607 170.963016 \r\nL 301.446568 17.083636 \r\nL 301.477004 193.060576 \r\nL 301.489179 125.562572 \r\nL 301.553096 179.400266 \r\nL 301.49831 17.083636 \r\nL 301.595707 88.197605 \r\nL 301.641362 17.083636 \r\nL 301.699192 199.087184 \r\nL 301.702236 135.205144 \r\nL 301.744847 203.104922 \r\nL 301.796589 66.903592 \r\nL 301.802677 106.679202 \r\nL 301.909205 17.083636 \r\nL 301.848332 199.890732 \r\nL 301.912249 91.81357 \r\nL 301.973122 196.676541 \r\nL 302.009646 17.083636 \r\nL 302.021821 70.92133 \r\nL 302.064432 190.649933 \r\nL 302.091825 17.083636 \r\nL 302.134436 114.714678 \r\nL 302.140524 167.748825 \r\nL 302.234877 208.729756 \r\nL 302.183135 17.083636 \r\nL 302.240965 178.194945 \r\nL 302.335318 17.083636 \r\nL 302.338362 200.292506 \r\nL 302.350537 40.386519 \r\nL 302.454021 195.872993 \r\nL 302.384017 17.083636 \r\nL 302.460109 139.222882 \r\nL 302.557506 20.297827 \r\nL 302.484458 204.712018 \r\nL 302.569681 91.411796 \r\nL 302.670122 210.336851 \r\nL 302.664034 17.083636 \r\nL 302.676209 81.36745 \r\nL 302.758388 17.083636 \r\nL 302.71882 197.078315 \r\nL 302.785781 109.893392 \r\nL 302.864916 17.083636 \r\nL 302.825349 185.426874 \r\nL 302.886222 37.574102 \r\nL 302.977532 194.667672 \r\nL 302.941008 20.297827 \r\nL 302.998838 156.097384 \r\nL 303.087104 17.083636 \r\nL 303.020143 205.917339 \r\nL 303.10841 172.971885 \r\nL 303.187545 17.083636 \r\nL 303.169283 202.301375 \r\nL 303.217982 23.512018 \r\nL 303.287986 195.47122 \r\nL 303.239287 17.083636 \r\nL 303.330597 162.525765 \r\nL 303.424951 205.515565 \r\nL 303.351903 17.083636 \r\nL 303.427995 118.330643 \r\nL 303.525392 17.083636 \r\nL 303.528436 187.033969 \r\nL 303.537567 74.939069 \r\nL 303.552785 191.051707 \r\nL 303.555829 17.083636 \r\nL 303.647139 70.92133 \r\nL 303.695837 17.083636 \r\nL 303.662357 166.945277 \r\nL 303.74758 126.767894 \r\nL 303.808453 188.641064 \r\nL 303.820628 17.083636 \r\nL 303.851064 101.456142 \r\nL 303.921069 19.896053 \r\nL 303.896719 187.837517 \r\nL 303.9302 54.850377 \r\nL 304.033684 176.989623 \r\nL 303.939331 17.083636 \r\nL 304.039772 84.179867 \r\nL 304.11282 190.649933 \r\nL 304.05499 17.083636 \r\nL 304.149344 78.555033 \r\nL 304.176737 17.083636 \r\nL 304.170649 187.033969 \r\nL 304.210217 99.849047 \r\nL 304.277178 181.409135 \r\nL 304.225435 19.092506 \r\nL 304.316745 70.92133 \r\nL 304.338051 17.083636 \r\nL 304.374575 187.837517 \r\nL 304.42023 39.984745 \r\nL 304.481103 194.265898 \r\nL 304.475016 17.083636 \r\nL 304.532846 140.829978 \r\nL 304.538933 190.649933 \r\nL 304.560239 44.404257 \r\nL 304.584588 160.516896 \r\nL 304.599806 17.083636 \r\nL 304.608937 207.122661 \r\nL 304.69416 35.967007 \r\nL 304.773295 190.649933 \r\nL 304.745902 17.083636 \r\nL 304.803732 61.278758 \r\nL 304.806776 63.287627 \r\nL 304.91026 187.837517 \r\nL 304.864605 22.70847 \r\nL 304.919391 117.928869 \r\nL 304.974177 17.083636 \r\nL 305.00157 175.784302 \r\nL 305.028963 164.534634 \r\nL 305.080706 21.503149 \r\nL 305.09288 191.051707 \r\nL 305.141579 121.544834 \r\nL 305.175059 197.480089 \r\nL 305.181147 62.885854 \r\nL 305.217671 76.947938 \r\nL 305.312024 17.083636 \r\nL 305.308981 208.729756 \r\nL 305.324199 75.340843 \r\nL 305.378985 192.658803 \r\nL 305.372898 23.512018 \r\nL 305.433771 149.669002 \r\nL 305.48247 47.618448 \r\nL 305.442902 193.060576 \r\nL 305.543343 64.894723 \r\nL 305.616391 196.676541 \r\nL 305.558561 17.083636 \r\nL 305.652915 152.883193 \r\nL 305.744225 17.083636 \r\nL 305.674221 202.301375 \r\nL 305.765531 98.643725 \r\nL 305.768574 98.241951 \r\nL 305.865972 199.087184 \r\nL 305.786836 17.083636 \r\nL 305.878146 147.660133 \r\nL 305.935976 208.327982 \r\nL 305.993806 17.083636 \r\nL 306.039461 205.917339 \r\nL 306.103378 144.445942 \r\nL 306.106421 17.083636 \r\nL 306.149033 196.676541 \r\nL 306.215993 47.216674 \r\nL 306.322522 199.488958 \r\nL 306.313391 19.494279 \r\nL 306.325565 180.203814 \r\nL 306.368177 17.083636 \r\nL 306.331653 193.060576 \r\nL 306.438181 91.411796 \r\nL 306.508185 17.083636 \r\nL 306.447312 203.506696 \r\nL 306.538622 78.555033 \r\nL 306.629932 195.47122 \r\nL 306.623845 17.083636 \r\nL 306.648194 138.419335 \r\nL 306.684718 37.574102 \r\nL 306.70298 196.676541 \r\nL 306.76081 90.206475 \r\nL 306.85212 60.876984 \r\nL 306.785159 191.855255 \r\nL 306.858207 86.59051 \r\nL 306.861251 176.587849 \r\nL 306.964735 17.083636 \r\nL 306.970823 139.222882 \r\nL 307.025609 17.083636 \r\nL 307.031696 208.327982 \r\nL 307.083439 63.689401 \r\nL 307.123006 194.265898 \r\nL 307.168661 17.083636 \r\nL 307.196054 111.098714 \r\nL 307.278233 17.083636 \r\nL 307.229535 190.24816 \r\nL 307.305626 88.197605 \r\nL 307.390849 195.069446 \r\nL 307.317801 31.547494 \r\nL 307.415198 131.58918 \r\nL 307.485203 71.323104 \r\nL 307.479115 188.23929 \r\nL 307.527814 104.670333 \r\nL 307.600862 25.922661 \r\nL 307.585644 181.409135 \r\nL 307.625211 81.769224 \r\nL 307.628255 197.480089 \r\nL 307.698259 17.083636 \r\nL 307.734783 84.179867 \r\nL 307.7987 192.658803 \r\nL 307.756089 17.083636 \r\nL 307.841312 96.634856 \r\nL 307.85653 36.770554 \r\nL 307.871748 193.060576 \r\nL 307.935665 185.828647 \r\nL 307.938709 193.864124 \r\nL 307.975233 55.653925 \r\nL 307.993495 93.822439 \r\nL 308.087849 17.083636 \r\nL 308.051325 194.667672 \r\nL 308.103067 106.277428 \r\nL 308.106111 199.488958 \r\nL 308.112198 17.083636 \r\nL 308.212639 142.838847 \r\nL 308.294818 17.083636 \r\nL 308.252207 186.632195 \r\nL 308.325255 31.949268 \r\nL 308.413521 189.846386 \r\nL 308.443958 168.150599 \r\nL 308.492656 17.083636 \r\nL 308.498744 183.819778 \r\nL 308.556573 68.510687 \r\nL 308.626578 204.310244 \r\nL 308.629621 17.083636 \r\nL 308.663102 85.385188 \r\nL 308.763543 17.083636 \r\nL 308.672233 193.060576 \r\nL 308.766586 97.03663 \r\nL 308.775717 193.46235 \r\nL 308.824416 31.145721 \r\nL 308.873115 178.998492 \r\nL 308.876158 17.083636 \r\nL 308.937032 189.846386 \r\nL 308.982687 90.206475 \r\nL 308.994861 205.917339 \r\nL 309.052691 29.940399 \r\nL 309.092259 150.874324 \r\nL 309.110521 38.779424 \r\nL 309.128783 195.872993 \r\nL 309.201831 52.439734 \r\nL 309.22618 199.890732 \r\nL 309.238355 44.404257 \r\nL 309.311403 177.391397 \r\nL 309.4088 47.618448 \r\nL 309.384451 209.533304 \r\nL 309.424018 86.59051 \r\nL 309.427062 40.788293 \r\nL 309.527503 199.488958 \r\nL 309.530547 95.027761 \r\nL 309.627944 39.984745 \r\nL 309.637075 162.525765 \r\nL 309.734472 18.690732 \r\nL 309.707079 201.899601 \r\nL 309.749691 56.055698 \r\nL 309.86535 189.042838 \r\nL 309.816651 17.083636 \r\nL 309.886656 89.402927 \r\nL 309.950573 17.083636 \r\nL 309.917092 174.980754 \r\nL 309.95666 83.778093 \r\nL 309.959704 205.917339 \r\nL 309.999271 72.9302 \r\nL 310.066232 175.382528 \r\nL 310.145367 17.083636 \r\nL 310.154498 197.881863 \r\nL 310.178848 121.544834 \r\nL 310.239721 202.301375 \r\nL 310.191022 17.083636 \r\nL 310.28842 128.374989 \r\nL 310.327987 36.36878 \r\nL 310.3219 193.864124 \r\nL 310.397992 69.716009 \r\nL 310.449734 199.488958 \r\nL 310.404079 17.083636 \r\nL 310.510607 184.623326 \r\nL 310.620179 190.649933 \r\nL 310.623223 17.083636 \r\nL 310.732795 211.943947 \r\nL 310.738882 136.008692 \r\nL 310.814974 17.083636 \r\nL 310.772363 190.24816 \r\nL 310.830192 95.027761 \r\nL 310.915415 206.720887 \r\nL 310.878891 63.287627 \r\nL 310.942808 146.856585 \r\nL 311.028031 17.083636 \r\nL 310.976288 184.623326 \r\nL 311.055424 89.804701 \r\nL 311.058467 189.444612 \r\nL 311.088904 25.119113 \r\nL 311.168039 150.070776 \r\nL 311.250218 17.083636 \r\nL 311.222825 190.24816 \r\nL 311.280655 70.92133 \r\nL 311.320223 187.837517 \r\nL 311.289786 17.083636 \r\nL 311.393271 172.168337 \r\nL 311.487624 17.083636 \r\nL 311.4511 186.230421 \r\nL 311.502843 150.874324 \r\nL 311.515017 184.221552 \r\nL 311.551541 17.083636 \r\nL 311.612415 170.963016 \r\nL 311.715899 203.104922 \r\nL 311.728074 17.083636 \r\nL 311.813297 196.274767 \r\nL 311.84069 54.046829 \r\nL 311.843733 22.70847 \r\nL 311.871126 195.47122 \r\nL 311.950262 61.278758 \r\nL 312.02331 194.265898 \r\nL 312.062877 128.374989 \r\nL 312.084183 31.547494 \r\nL 312.111576 193.46235 \r\nL 312.172449 110.295166 \r\nL 312.230279 190.649933 \r\nL 312.227235 52.03796 \r\nL 312.282021 172.971885 \r\nL 312.367244 30.743947 \r\nL 312.294196 188.641064 \r\nL 312.397681 36.36878 \r\nL 312.400724 34.359911 \r\nL 312.485947 193.46235 \r\nL 312.47986 17.083636 \r\nL 312.51334 82.572772 \r\nL 312.598563 18.690732 \r\nL 312.540733 190.24816 \r\nL 312.613781 105.072106 \r\nL 312.705091 186.230421 \r\nL 312.686829 40.788293 \r\nL 312.723353 164.936408 \r\nL 312.778139 48.020222 \r\nL 312.72944 193.864124 \r\nL 312.835969 98.241951 \r\nL 312.866405 195.47122 \r\nL 312.869449 60.876984 \r\nL 312.933366 171.766563 \r\nL 312.939453 28.333304 \r\nL 313.006414 205.515565 \r\nL 313.045982 117.125322 \r\nL 313.122073 209.13153 \r\nL 313.140335 29.538625 \r\nL 313.158597 170.159468 \r\nL 313.176859 204.712018 \r\nL 313.268169 17.083636 \r\nL 313.307737 191.453481 \r\nL 313.380785 84.179867 \r\nL 313.389916 193.060576 \r\nL 313.414265 23.110244 \r\nL 313.493401 131.990953 \r\nL 313.514706 38.37765 \r\nL 313.51775 189.444612 \r\nL 313.602973 95.027761 \r\nL 313.657759 197.480089 \r\nL 313.630366 40.788293 \r\nL 313.706457 101.456142 \r\nL 313.709501 39.582971 \r\nL 313.715588 198.283636 \r\nL 313.819073 64.492949 \r\nL 313.831248 176.186075 \r\nL 313.867772 50.029091 \r\nL 313.928645 112.304035 \r\nL 313.931689 42.797162 \r\nL 313.980387 189.444612 \r\nL 314.035173 81.769224 \r\nL 314.096047 191.051707 \r\nL 314.086916 17.083636 \r\nL 314.144745 107.884523 \r\nL 314.175182 60.073437 \r\nL 314.233012 178.596718 \r\nL 314.336496 45.609579 \r\nL 314.254317 195.872993 \r\nL 314.345627 95.027761 \r\nL 314.357802 203.104922 \r\nL 314.446068 27.529756 \r\nL 314.506942 194.265898 \r\nL 314.543466 18.690732 \r\nL 314.55564 108.286297 \r\nL 314.656082 27.93153 \r\nL 314.625645 203.506696 \r\nL 314.668256 58.868115 \r\nL 314.716955 194.667672 \r\nL 314.686518 17.083636 \r\nL 314.777828 165.739956 \r\nL 314.878269 17.083636 \r\nL 314.817396 185.828647 \r\nL 314.890444 41.993614 \r\nL 314.933055 189.846386 \r\nL 314.948274 17.083636 \r\nL 315.000016 40.788293 \r\nL 315.024365 17.083636 \r\nL 315.115675 211.140399 \r\nL 315.133937 22.70847 \r\nL 315.228291 75.742616 \r\nL 315.234378 24.315565 \r\nL 315.307426 198.68541 \r\nL 315.322645 95.027761 \r\nL 315.34395 195.47122 \r\nL 315.353081 41.993614 \r\nL 315.43526 147.660133 \r\nL 315.508308 17.083636 \r\nL 315.483959 198.68541 \r\nL 315.547876 70.117783 \r\nL 315.633099 32.752816 \r\nL 315.566138 194.265898 \r\nL 315.636142 66.501818 \r\nL 315.693972 206.720887 \r\nL 315.700059 39.984745 \r\nL 315.748758 132.794501 \r\nL 315.754845 29.538625 \r\nL 315.849199 207.926208 \r\nL 315.861374 64.091175 \r\nL 315.964858 199.890732 \r\nL 315.910072 22.306696 \r\nL 315.967902 130.785632 \r\nL 316.071387 17.083636 \r\nL 316.043994 208.327982 \r\nL 316.077474 84.983415 \r\nL 316.144435 206.720887 \r\nL 316.09878 28.333304 \r\nL 316.187046 174.177206 \r\nL 316.22357 196.274767 \r\nL 316.299662 17.083636 \r\nL 316.400103 203.506696 \r\nL 316.409234 150.874324 \r\nL 316.494456 17.083636 \r\nL 316.427496 192.257029 \r\nL 316.521849 34.359911 \r\nL 316.567504 195.872993 \r\nL 316.594897 17.083636 \r\nL 316.634465 157.302705 \r\nL 316.670989 17.083636 \r\nL 316.677076 191.453481 \r\nL 316.744037 120.741286 \r\nL 316.792736 204.712018 \r\nL 316.801867 22.70847 \r\nL 316.853609 172.570111 \r\nL 316.947963 201.899601 \r\nL 316.966225 17.083636 \r\nL 317.057535 192.257029 \r\nL 317.075797 182.212683 \r\nL 317.07884 34.359911 \r\nL 317.087971 209.533304 \r\nL 317.188412 73.733747 \r\nL 317.255373 17.887184 \r\nL 317.212762 209.533304 \r\nL 317.297984 29.940399 \r\nL 317.364945 182.614457 \r\nL 317.383207 17.083636 \r\nL 317.407556 95.831308 \r\nL 317.514085 17.083636 \r\nL 317.453211 187.435743 \r\nL 317.517128 34.359911 \r\nL 317.568871 207.524435 \r\nL 317.581045 17.083636 \r\nL 317.6267 155.69561 \r\nL 317.641919 30.342173 \r\nL 317.724098 189.444612 \r\nL 317.733229 151.677871 \r\nL 317.736272 192.257029 \r\nL 317.788015 17.083636 \r\nL 317.836713 101.054368 \r\nL 317.839757 17.083636 \r\nL 317.92498 181.409135 \r\nL 317.946285 127.973215 \r\nL 317.99194 194.667672 \r\nL 317.952373 17.083636 \r\nL 318.046726 105.072106 \r\nL 318.122818 17.083636 \r\nL 318.058901 195.872993 \r\nL 318.150211 162.123991 \r\nL 318.153255 209.533304 \r\nL 318.162386 17.083636 \r\nL 318.253696 49.225543 \r\nL 318.256739 19.092506 \r\nL 318.320656 194.265898 \r\nL 318.360224 58.466341 \r\nL 318.405879 194.265898 \r\nL 318.393704 17.083636 \r\nL 318.47284 168.954146 \r\nL 318.512407 43.60071 \r\nL 318.478927 185.828647 \r\nL 318.585455 97.840177 \r\nL 318.588499 96.634856 \r\nL 318.591543 188.23929 \r\nL 318.691984 17.083636 \r\nL 318.698071 80.563902 \r\nL 318.707202 186.632195 \r\nL 318.792425 17.083636 \r\nL 318.804599 101.456142 \r\nL 318.835036 17.083636 \r\nL 318.886778 210.336851 \r\nL 318.911128 122.750155 \r\nL 318.932433 205.515565 \r\nL 318.990263 25.922661 \r\nL 319.0207 197.881863 \r\nL 319.023743 22.70847 \r\nL 319.090704 199.488958 \r\nL 319.133315 68.912461 \r\nL 319.136359 44.404257 \r\nL 319.139403 193.060576 \r\nL 319.239844 71.323104 \r\nL 319.300717 193.46235 \r\nL 319.346372 19.092506 \r\nL 319.349416 138.821109 \r\nL 319.41942 17.083636 \r\nL 319.437682 192.658803 \r\nL 319.462031 49.627317 \r\nL 319.525948 210.738625 \r\nL 319.507686 17.083636 \r\nL 319.574647 125.964346 \r\nL 319.644651 26.324435 \r\nL 319.611171 166.945277 \r\nL 319.681175 46.8149 \r\nL 319.769442 208.729756 \r\nL 319.687263 17.083636 \r\nL 319.793791 163.731086 \r\nL 319.903363 17.083636 \r\nL 319.848577 185.0251 \r\nL 319.906407 33.556364 \r\nL 319.912494 191.051707 \r\nL 319.997717 17.48541 \r\nL 320.015979 164.534634 \r\nL 320.085983 17.083636 \r\nL 320.061634 190.649933 \r\nL 320.128594 80.965676 \r\nL 320.162075 22.306696 \r\nL 320.204686 185.0251 \r\nL 320.235123 116.321774 \r\nL 320.320345 194.667672 \r\nL 320.286865 17.083636 \r\nL 320.338607 38.779424 \r\nL 320.402524 17.083636 \r\nL 320.387306 184.221552 \r\nL 320.432961 155.69561 \r\nL 320.51514 50.430865 \r\nL 320.442092 205.515565 \r\nL 320.554708 56.055698 \r\nL 320.652105 196.274767 \r\nL 320.566882 17.083636 \r\nL 320.66428 80.162129 \r\nL 320.691673 17.083636 \r\nL 320.703847 188.23929 \r\nL 320.75559 124.759024 \r\nL 320.840812 202.301375 \r\nL 320.776895 17.083636 \r\nL 320.859074 93.018891 \r\nL 320.959515 17.083636 \r\nL 320.941253 188.23929 \r\nL 320.97169 53.243282 \r\nL 321.047782 191.453481 \r\nL 321.063 17.083636 \r\nL 321.081262 67.305366 \r\nL 321.09648 188.641064 \r\nL 321.178659 17.083636 \r\nL 321.184747 71.323104 \r\nL 321.2791 198.68541 \r\nL 321.291275 17.083636 \r\nL 321.330843 183.418004 \r\nL 321.403891 92.617118 \r\nL 321.483026 17.083636 \r\nL 321.501288 176.989623 \r\nL 321.510419 66.501818 \r\nL 321.613904 187.033969 \r\nL 321.528681 46.011353 \r\nL 321.619991 48.020222 \r\nL 321.656515 189.042838 \r\nL 321.720432 45.207805 \r\nL 321.729563 115.116452 \r\nL 321.73565 44.002483 \r\nL 321.79348 202.301375 \r\nL 321.842179 67.305366 \r\nL 321.88479 191.855255 \r\nL 321.906096 17.083636 \r\nL 321.960882 120.741286 \r\nL 321.997406 43.198936 \r\nL 321.988275 190.24816 \r\nL 322.070454 68.108914 \r\nL 322.173939 207.926208 \r\nL 322.103934 58.064568 \r\nL 322.18307 161.320443 \r\nL 322.210463 37.172328 \r\nL 322.225681 198.68541 \r\nL 322.292642 81.36745 \r\nL 322.344384 191.453481 \r\nL 322.329166 39.984745 \r\nL 322.405257 185.426874 \r\nL 322.429607 43.60071 \r\nL 322.514829 114.312905 \r\nL 322.618314 206.720887 \r\nL 322.533091 17.083636 \r\nL 322.624401 98.643725 \r\nL 322.682231 29.940399 \r\nL 322.670056 189.042838 \r\nL 322.73093 78.153259 \r\nL 322.749192 197.480089 \r\nL 322.737017 45.207805 \r\nL 322.840502 193.060576 \r\nL 322.852676 40.386519 \r\nL 322.950074 41.190067 \r\nL 323.029209 176.587849 \r\nL 323.053558 32.351042 \r\nL 323.059646 80.162129 \r\nL 323.068777 206.720887 \r\nL 323.157043 32.752816 \r\nL 323.166174 186.632195 \r\nL 323.266615 180.203814 \r\nL 323.333576 35.565233 \r\nL 323.34575 206.319113 \r\nL 323.379231 86.992284 \r\nL 323.424886 62.885854 \r\nL 323.443148 177.793171 \r\nL 323.482715 72.528426 \r\nL 323.52837 183.418004 \r\nL 323.574025 58.868115 \r\nL 323.595331 122.348381 \r\nL 323.698816 46.011353 \r\nL 323.628811 195.069446 \r\nL 323.707947 79.358581 \r\nL 323.714034 197.480089 \r\nL 323.759689 31.547494 \r\nL 323.820562 150.47255 \r\nL 323.927091 35.967007 \r\nL 323.832737 209.533304 \r\nL 323.933178 77.349712 \r\nL 324.039706 181.409135 \r\nL 324.003182 21.101375 \r\nL 324.045794 126.36612 \r\nL 324.143191 17.083636 \r\nL 324.127973 197.078315 \r\nL 324.152322 82.572772 \r\nL 324.176671 195.069446 \r\nL 324.228414 22.70847 \r\nL 324.261894 73.331973 \r\nL 324.298418 193.060576 \r\nL 324.362335 17.083636 \r\nL 324.365379 62.885854 \r\nL 324.386684 17.083636 \r\nL 324.37451 178.596718 \r\nL 324.471907 73.331973 \r\nL 324.520606 203.104922 \r\nL 324.508431 26.324435 \r\nL 324.581479 101.456142 \r\nL 324.596697 17.083636 \r\nL 324.599741 199.890732 \r\nL 324.694095 67.305366 \r\nL 324.697138 67.305366 \r\nL 324.797579 203.104922 \r\nL 324.712357 37.574102 \r\nL 324.812798 126.36612 \r\nL 324.867584 33.556364 \r\nL 324.879758 192.257029 \r\nL 324.919326 45.207805 \r\nL 325.007592 207.524435 \r\nL 324.968025 19.494279 \r\nL 325.031942 103.063237 \r\nL 325.095859 70.92133 \r\nL 325.050204 203.506696 \r\nL 325.141514 87.394058 \r\nL 325.190212 198.283636 \r\nL 325.181081 79.358581 \r\nL 325.251086 95.429534 \r\nL 325.272391 195.872993 \r\nL 325.275435 50.029091 \r\nL 325.366745 161.320443 \r\nL 325.473273 43.60071 \r\nL 325.4124 195.069446 \r\nL 325.476317 146.856585 \r\nL 325.479361 146.053038 \r\nL 325.521972 60.475211 \r\nL 325.509797 195.069446 \r\nL 325.585889 117.527095 \r\nL 325.665024 203.90847 \r\nL 325.668068 17.083636 \r\nL 325.695461 153.284967 \r\nL 325.789815 60.073437 \r\nL 325.731985 205.113792 \r\nL 325.808077 118.330643 \r\nL 325.884168 31.949268 \r\nL 325.917649 203.506696 \r\nL 325.938954 53.243282 \r\nL 325.969391 208.327982 \r\nL 326.027221 105.875654 \r\nL 326.057657 195.069446 \r\nL 326.100269 41.993614 \r\nL 326.136793 91.411796 \r\nL 326.179404 202.301375 \r\nL 326.158098 52.841508 \r\nL 326.258539 177.793171 \r\nL 326.310282 17.083636 \r\nL 326.270714 207.524435 \r\nL 326.371155 93.822439 \r\nL 326.398548 196.676541 \r\nL 326.410723 46.011353 \r\nL 326.483771 140.829978 \r\nL 326.511164 23.913792 \r\nL 326.590299 200.694279 \r\nL 326.596386 105.072106 \r\nL 326.693784 192.658803 \r\nL 326.681609 50.430865 \r\nL 326.702915 84.179867 \r\nL 326.705958 84.179867 \r\nL 326.730308 183.418004 \r\nL 326.733351 26.726208 \r\nL 326.824661 174.177206 \r\nL 326.861185 17.083636 \r\nL 326.900753 197.480089 \r\nL 326.934233 98.241951 \r\nL 327.031631 207.524435 \r\nL 326.946408 17.083636 \r\nL 327.040762 43.198936 \r\nL 327.129028 17.083636 \r\nL 327.059024 195.47122 \r\nL 327.135115 104.670333 \r\nL 327.138159 201.096053 \r\nL 327.168596 26.726208 \r\nL 327.244687 148.061907 \r\nL 327.265993 35.967007 \r\nL 327.308604 189.042838 \r\nL 327.372521 81.769224 \r\nL 327.47905 195.069446 \r\nL 327.42122 60.876984 \r\nL 327.482093 81.769224 \r\nL 327.539923 17.083636 \r\nL 327.488181 195.47122 \r\nL 327.585578 54.850377 \r\nL 327.664713 207.524435 \r\nL 327.634277 33.15459 \r\nL 327.69515 146.454812 \r\nL 327.783416 17.083636 \r\nL 327.78646 211.542173 \r\nL 327.804722 147.660133 \r\nL 327.880814 213.952816 \r\nL 327.835159 17.083636 \r\nL 327.899076 160.91867 \r\nL 327.929512 19.494279 \r\nL 327.926469 200.694279 \r\nL 328.011691 66.903592 \r\nL 328.06039 198.68541 \r\nL 328.112132 54.850377 \r\nL 328.127351 129.58031 \r\nL 328.139525 179.400266 \r\nL 328.176049 37.172328 \r\nL 328.20953 115.92 \r\nL 328.252141 17.083636 \r\nL 328.270403 194.265898 \r\nL 328.319102 76.546164 \r\nL 328.410412 209.13153 \r\nL 328.325189 49.627317 \r\nL 328.428674 89.804701 \r\nL 328.48346 49.627317 \r\nL 328.480416 198.68541 \r\nL 328.535202 61.680532 \r\nL 328.562595 183.418004 \r\nL 328.623468 20.699601 \r\nL 328.644774 166.141729 \r\nL 328.675211 17.083636 \r\nL 328.705647 186.632195 \r\nL 328.75739 59.671663 \r\nL 328.815219 200.694279 \r\nL 328.784783 23.913792 \r\nL 328.863918 62.48408 \r\nL 328.894355 17.083636 \r\nL 328.870005 192.257029 \r\nL 328.970446 34.359911 \r\nL 329.013058 207.926208 \r\nL 329.083062 174.980754 \r\nL 329.128717 27.93153 \r\nL 329.165241 189.444612 \r\nL 329.192634 155.69561 \r\nL 329.210896 200.292506 \r\nL 329.226114 37.574102 \r\nL 329.2809 154.088514 \r\nL 329.283944 36.770554 \r\nL 329.344817 193.864124 \r\nL 329.393516 84.581641 \r\nL 329.442215 190.24816 \r\nL 329.414822 52.439734 \r\nL 329.506132 174.980754 \r\nL 329.567005 17.083636 \r\nL 329.52135 196.676541 \r\nL 329.618747 104.670333 \r\nL 329.688752 17.083636 \r\nL 329.679621 195.47122 \r\nL 329.713101 107.884523 \r\nL 329.746581 191.051707 \r\nL 329.798324 17.083636 \r\nL 329.81963 99.447273 \r\nL 329.865285 17.083636 \r\nL 329.913983 178.194945 \r\nL 329.929202 91.010022 \r\nL 329.941376 207.122661 \r\nL 330.032686 51.234412 \r\nL 330.038774 145.24949 \r\nL 330.041817 60.475211 \r\nL 330.063123 199.890732 \r\nL 330.151389 88.599379 \r\nL 330.227481 184.623326 \r\nL 330.212263 19.092506 \r\nL 330.260961 88.197605 \r\nL 330.273136 27.529756 \r\nL 330.321835 200.694279 \r\nL 330.36749 47.216674 \r\nL 330.370533 195.47122 \r\nL 330.446625 17.083636 \r\nL 330.477062 65.296497 \r\nL 330.486193 49.627317 \r\nL 330.489236 84.581641 \r\nL 330.498367 209.533304 \r\nL 330.501411 17.083636 \r\nL 330.595765 168.552373 \r\nL 330.644463 17.083636 \r\nL 330.623158 192.658803 \r\nL 330.705337 181.810909 \r\nL 330.811865 17.083636 \r\nL 330.754035 198.283636 \r\nL 330.820996 82.974545 \r\nL 330.91535 204.712018 \r\nL 330.830127 51.636186 \r\nL 330.930568 164.13286 \r\nL 330.994485 63.689401 \r\nL 330.970136 197.881863 \r\nL 331.043184 113.911131 \r\nL 331.101013 59.269889 \r\nL 331.13145 192.257029 \r\nL 331.143625 140.02643 \r\nL 331.213629 200.292506 \r\nL 331.22276 49.627317 \r\nL 331.234935 174.980754 \r\nL 331.317114 38.779424 \r\nL 331.262328 199.488958 \r\nL 331.344507 81.36745 \r\nL 331.435817 199.890732 \r\nL 331.444948 50.832639 \r\nL 331.454079 185.0251 \r\nL 331.551476 43.198936 \r\nL 331.536258 208.729756 \r\nL 331.566694 101.456142 \r\nL 331.578869 193.864124 \r\nL 331.633655 76.14439 \r\nL 331.64583 93.018891 \r\nL 331.648873 21.503149 \r\nL 331.664092 202.703149 \r\nL 331.755402 46.8149 \r\nL 331.816275 210.336851 \r\nL 331.831493 46.011353 \r\nL 331.868017 153.284967 \r\nL 331.962371 17.083636 \r\nL 331.910629 201.096053 \r\nL 331.977589 82.974545 \r\nL 332.059768 194.265898 \r\nL 331.989764 58.064568 \r\nL 332.090205 170.963016 \r\nL 332.117598 23.512018 \r\nL 332.141947 188.23929 \r\nL 332.202821 102.661463 \r\nL 332.236301 199.488958 \r\nL 332.306305 31.547494 \r\nL 332.358048 17.083636 \r\nL 332.415877 204.712018 \r\nL 332.522406 17.083636 \r\nL 332.491969 209.533304 \r\nL 332.531537 43.60071 \r\nL 332.635021 209.533304 \r\nL 332.543711 17.083636 \r\nL 332.644152 87.795831 \r\nL 332.711113 44.002483 \r\nL 332.662414 199.890732 \r\nL 332.735462 117.928869 \r\nL 332.738506 196.274767 \r\nL 332.750681 17.083636 \r\nL 332.841991 81.769224 \r\nL 332.863296 192.257029 \r\nL 332.930257 17.083636 \r\nL 332.954606 193.864124 \r\nL 333.039829 80.965676 \r\nL 333.042873 17.083636 \r\nL 333.061135 206.720887 \r\nL 333.149401 39.582971 \r\nL 333.161576 180.605588 \r\nL 333.240711 17.083636 \r\nL 333.258973 87.795831 \r\nL 333.262017 17.083636 \r\nL 333.344196 193.46235 \r\nL 333.365501 76.546164 \r\nL 333.462899 206.319113 \r\nL 333.371589 17.083636 \r\nL 333.475073 121.14306 \r\nL 333.578558 47.618448 \r\nL 333.560296 195.872993 \r\nL 333.587689 55.653925 \r\nL 333.685086 199.087184 \r\nL 333.639431 26.726208 \r\nL 333.697261 81.36745 \r\nL 333.72161 193.060576 \r\nL 333.712479 17.083636 \r\nL 333.785527 147.660133 \r\nL 333.87075 17.083636 \r\nL 333.809877 187.033969 \r\nL 333.895099 185.828647 \r\nL 333.898143 187.033969 \r\nL 333.949885 17.083636 \r\nL 333.955973 197.480089 \r\nL 334.010759 78.956807 \r\nL 334.062501 17.083636 \r\nL 334.065545 203.90847 \r\nL 334.095981 86.188736 \r\nL 334.175117 195.069446 \r\nL 334.105112 17.083636 \r\nL 334.205553 70.92133 \r\nL 334.275558 197.881863 \r\nL 334.23599 17.083636 \r\nL 334.302951 47.618448 \r\nL 334.354693 197.078315 \r\nL 334.403392 17.083636 \r\nL 334.47644 189.042838 \r\nL 334.512964 66.501818 \r\nL 334.592099 189.042838 \r\nL 334.573837 17.083636 \r\nL 334.619492 83.376319 \r\nL 334.689496 17.083636 \r\nL 334.69254 199.087184 \r\nL 334.719933 97.438404 \r\nL 334.722977 202.301375 \r\nL 334.738195 17.083636 \r\nL 334.826461 126.36612 \r\nL 334.893422 17.083636 \r\nL 334.917771 193.864124 \r\nL 334.93299 84.581641 \r\nL 334.990819 192.658803 \r\nL 334.996907 23.913792 \r\nL 335.042562 86.188736 \r\nL 335.127784 198.68541 \r\nL 335.082129 17.083636 \r\nL 335.155177 144.044169 \r\nL 335.228225 17.083636 \r\nL 335.203876 202.301375 \r\nL 335.261706 65.698271 \r\nL 335.362147 196.274767 \r\nL 335.307361 17.083636 \r\nL 335.371278 166.141729 \r\nL 335.453457 17.083636 \r\nL 335.380409 208.729756 \r\nL 335.483893 78.153259 \r\nL 335.587378 195.069446 \r\nL 335.520417 40.386519 \r\nL 335.593465 81.36745 \r\nL 335.617815 192.658803 \r\nL 335.690863 17.083636 \r\nL 335.794347 198.283636 \r\nL 335.803478 147.258359 \r\nL 335.84609 195.069446 \r\nL 335.818697 33.15459 \r\nL 335.891745 115.116452 \r\nL 335.967836 17.083636 \r\nL 335.995229 209.13153 \r\nL 335.998273 163.731086 \r\nL 336.077408 32.752816 \r\nL 336.007404 205.515565 \r\nL 336.123063 69.314235 \r\nL 336.199155 191.051707 \r\nL 336.156544 25.520887 \r\nL 336.235679 101.456142 \r\nL 336.269159 33.15459 \r\nL 336.314814 207.122661 \r\nL 336.345251 62.082306 \r\nL 336.387862 199.087184 \r\nL 336.436561 17.083636 \r\nL 336.454823 175.382528 \r\nL 336.509609 29.538625 \r\nL 336.564395 195.069446 \r\nL 336.567439 105.47388 \r\nL 336.594832 17.083636 \r\nL 336.616137 189.444612 \r\nL 336.677011 79.760355 \r\nL 336.70136 209.533304 \r\nL 336.725709 23.913792 \r\nL 336.743971 42.395388 \r\nL 336.756146 17.083636 \r\nL 336.798757 205.917339 \r\nL 336.838325 109.893392 \r\nL 336.847456 207.122661 \r\nL 336.932679 17.083636 \r\nL 336.947897 94.224213 \r\nL 337.042251 17.083636 \r\nL 337.039207 187.033969 \r\nL 337.057469 84.179867 \r\nL 337.151823 180.203814 \r\nL 337.118342 17.083636 \r\nL 337.167041 69.314235 \r\nL 337.218783 55.252151 \r\nL 337.224871 167.347051 \r\nL 337.243133 101.857916 \r\nL 337.294875 197.480089 \r\nL 337.255307 17.083636 \r\nL 337.355749 174.980754 \r\nL 337.462277 17.083636 \r\nL 337.450102 202.301375 \r\nL 337.465321 84.179867 \r\nL 337.474452 191.855255 \r\nL 337.477495 17.083636 \r\nL 337.574893 43.198936 \r\nL 337.650984 193.060576 \r\nL 337.602286 17.083636 \r\nL 337.687508 166.945277 \r\nL 337.754469 17.083636 \r\nL 337.794037 201.096053 \r\nL 337.800124 124.357251 \r\nL 337.824473 17.083636 \r\nL 337.812299 181.007361 \r\nL 337.906652 77.751486 \r\nL 337.909696 198.68541 \r\nL 338.007093 17.083636 \r\nL 338.016224 91.81357 \r\nL 338.067967 196.274767 \r\nL 338.043617 21.101375 \r\nL 338.113622 176.186075 \r\nL 338.22015 190.649933 \r\nL 338.226237 37.975876 \r\nL 338.281023 185.0251 \r\nL 338.27798 17.083636 \r\nL 338.338853 101.857916 \r\nL 338.439294 17.083636 \r\nL 338.384508 195.47122 \r\nL 338.445381 84.179867 \r\nL 338.466687 206.319113 \r\nL 338.539735 17.083636 \r\nL 338.554953 119.937738 \r\nL 338.600608 43.60071 \r\nL 338.615827 197.078315 \r\nL 338.661482 177.793171 \r\nL 338.76801 17.083636 \r\nL 338.764966 188.23929 \r\nL 338.774097 149.669002 \r\nL 338.792359 200.292506 \r\nL 338.786272 40.788293 \r\nL 338.844102 92.617118 \r\nL 338.883669 36.36878 \r\nL 338.935412 203.90847 \r\nL 338.95063 56.457472 \r\nL 338.953674 193.060576 \r\nL 338.996285 51.636186 \r\nL 339.063246 173.775432 \r\nL 339.09977 17.083636 \r\nL 339.081508 192.257029 \r\nL 339.175861 60.475211 \r\nL 339.227604 201.096053 \r\nL 339.261084 17.083636 \r\nL 339.294564 145.651264 \r\nL 339.303695 37.172328 \r\nL 339.34935 199.890732 \r\nL 339.404136 103.866785 \r\nL 339.486315 194.265898 \r\nL 339.501534 32.752816 \r\nL 339.513708 179.80204 \r\nL 339.577625 36.36878 \r\nL 339.595887 197.881863 \r\nL 339.62328 169.35592 \r\nL 339.659804 17.083636 \r\nL 339.650673 208.729756 \r\nL 339.726765 109.893392 \r\nL 339.748071 190.649933 \r\nL 339.793726 37.172328 \r\nL 339.836337 101.857916 \r\nL 339.89721 195.872993 \r\nL 339.86373 46.8149 \r\nL 339.939822 106.277428 \r\nL 340.015913 29.136851 \r\nL 340.006782 186.230421 \r\nL 340.04635 86.188736 \r\nL 340.088961 187.837517 \r\nL 340.155922 41.190067 \r\nL 340.158966 180.203814 \r\nL 340.174184 201.497827 \r\nL 340.186359 78.555033 \r\nL 340.204621 95.831308 \r\nL 340.302018 48.823769 \r\nL 340.232014 203.506696 \r\nL 340.308105 189.846386 \r\nL 340.326367 205.113792 \r\nL 340.359848 66.903592 \r\nL 340.362891 72.126652 \r\nL 340.399415 194.667672 \r\nL 340.438983 55.252151 \r\nL 340.442027 29.136851 \r\nL 340.454201 183.819778 \r\nL 340.53638 114.312905 \r\nL 340.642909 201.899601 \r\nL 340.615516 25.119113 \r\nL 340.645952 175.784302 \r\nL 340.746393 43.60071 \r\nL 340.719 190.24816 \r\nL 340.758568 104.268559 \r\nL 340.81031 39.984745 \r\nL 340.837703 191.051707 \r\nL 340.862053 74.537295 \r\nL 340.865096 183.418004 \r\nL 340.880315 27.529756 \r\nL 340.971625 154.892062 \r\nL 341.008149 33.958137 \r\nL 340.983799 181.810909 \r\nL 341.081197 100.25082 \r\nL 341.111633 201.497827 \r\nL 341.17555 25.520887 \r\nL 341.190769 86.59051 \r\nL 341.288166 192.257029 \r\nL 341.300341 49.225543 \r\nL 341.364258 204.310244 \r\nL 341.370345 40.386519 \r\nL 341.409913 170.963016 \r\nL 341.440349 30.342173 \r\nL 341.486004 200.292506 \r\nL 341.522528 93.018891 \r\nL 341.525572 194.265898 \r\nL 341.534703 23.512018 \r\nL 341.6321 42.797162 \r\nL 341.720367 210.336851 \r\nL 341.708192 26.726208 \r\nL 341.74776 178.194945 \r\nL 341.784284 43.198936 \r\nL 341.790371 201.899601 \r\nL 341.857332 182.614457 \r\nL 341.918205 186.632195 \r\nL 341.976035 40.386519 \r\nL 342.009515 186.230421 \r\nL 342.052126 36.770554 \r\nL 342.085607 49.225543 \r\nL 342.08865 41.993614 \r\nL 342.125174 192.257029 \r\nL 342.155611 96.634856 \r\nL 342.201266 211.542173 \r\nL 342.225615 27.127982 \r\nL 342.268227 161.320443 \r\nL 342.310838 47.216674 \r\nL 342.36258 200.292506 \r\nL 342.380842 101.456142 \r\nL 342.447803 17.083636 \r\nL 342.490414 204.712018 \r\nL 342.599986 33.15459 \r\nL 342.60303 69.314235 \r\nL 342.657816 208.327982 \r\nL 342.612161 17.083636 \r\nL 342.718689 168.150599 \r\nL 342.767388 29.538625 \r\nL 342.736951 204.712018 \r\nL 342.828261 177.793171 \r\nL 342.925659 17.083636 \r\nL 342.931746 185.426874 \r\nL 342.937833 74.537295 \r\nL 343.038274 195.872993 \r\nL 342.962183 38.779424 \r\nL 343.047405 157.302705 \r\nL 343.053493 43.198936 \r\nL 343.108279 201.899601 \r\nL 343.156977 119.134191 \r\nL 343.160021 197.881863 \r\nL 343.193501 32.351042 \r\nL 343.263506 83.376319 \r\nL 343.348728 17.083636 \r\nL 343.324379 194.667672 \r\nL 343.354816 95.429534 \r\nL 343.415689 205.515565 \r\nL 343.436995 22.306696 \r\nL 343.464388 116.723548 \r\nL 343.500912 17.083636 \r\nL 343.503955 203.104922 \r\nL 343.570916 82.170998 \r\nL 343.637877 196.676541 \r\nL 343.601353 21.503149 \r\nL 343.683532 159.311574 \r\nL 343.765711 56.859246 \r\nL 343.744405 200.694279 \r\nL 343.793104 89.402927 \r\nL 343.850933 210.738625 \r\nL 343.84789 42.395388 \r\nL 343.905719 187.033969 \r\nL 343.908763 199.890732 \r\nL 343.923981 44.002483 \r\nL 343.990942 130.383858 \r\nL 344.003117 27.127982 \r\nL 344.073121 204.712018 \r\nL 344.09747 67.305366 \r\nL 344.164431 185.426874 \r\nL 344.106601 17.083636 \r\nL 344.210086 140.829978 \r\nL 344.222261 17.083636 \r\nL 344.28009 199.488958 \r\nL 344.319658 41.190067 \r\nL 344.417055 197.480089 \r\nL 344.353138 28.735078 \r\nL 344.42923 135.205144 \r\nL 344.535758 17.083636 \r\nL 344.505322 185.828647 \r\nL 344.541846 72.9302 \r\nL 344.572282 193.46235 \r\nL 344.593588 17.887184 \r\nL 344.654461 142.838847 \r\nL 344.76099 17.083636 \r\nL 344.700116 205.515565 \r\nL 344.767077 81.36745 \r\nL 344.870562 209.13153 \r\nL 344.855343 40.788293 \r\nL 344.879693 154.088514 \r\nL 344.925348 21.101375 \r\nL 344.928391 197.078315 \r\nL 344.995352 47.618448 \r\nL 345.0684 199.087184 \r\nL 345.077531 35.163459 \r\nL 345.111012 149.669002 \r\nL 345.156667 35.967007 \r\nL 345.153623 187.837517 \r\nL 345.226671 97.438404 \r\nL 345.266239 177.391397 \r\nL 345.25102 67.70714 \r\nL 345.272326 106.277428 \r\nL 345.27537 38.779424 \r\nL 345.281457 210.336851 \r\nL 345.381898 118.330643 \r\nL 345.391029 17.083636 \r\nL 345.464077 190.24816 \r\nL 345.49147 54.046829 \r\nL 345.594955 17.083636 \r\nL 345.604086 199.087184 \r\nL 345.689308 17.083636 \r\nL 345.716701 69.716009 \r\nL 345.734963 17.083636 \r\nL 345.826273 191.453481 \r\nL 345.878016 17.083636 \r\nL 345.865841 207.122661 \r\nL 345.935845 134.80337 \r\nL 345.978457 197.480089 \r\nL 345.951064 17.083636 \r\nL 346.030199 121.14306 \r\nL 346.121509 17.083636 \r\nL 346.112378 208.729756 \r\nL 346.139771 113.509357 \r\nL 346.179339 17.083636 \r\nL 346.148902 205.113792 \r\nL 346.25543 66.501818 \r\nL 346.301085 199.890732 \r\nL 346.352828 17.083636 \r\nL 346.365002 191.855255 \r\nL 346.422832 19.896053 \r\nL 346.43805 193.864124 \r\nL 346.474574 44.806031 \r\nL 346.489793 27.93153 \r\nL 346.58719 210.738625 \r\nL 346.6785 17.083636 \r\nL 346.696762 191.855255 \r\nL 346.763723 17.083636 \r\nL 346.748504 197.881863 \r\nL 346.812421 136.410466 \r\nL 346.833727 203.90847 \r\nL 346.873295 19.092506 \r\nL 346.921993 133.196275 \r\nL 346.982867 29.136851 \r\nL 346.995041 190.24816 \r\nL 347.031565 86.59051 \r\nL 347.034609 204.310244 \r\nL 347.138094 29.538625 \r\nL 347.141137 69.716009 \r\nL 347.144181 17.083636 \r\nL 347.205054 196.274767 \r\nL 347.250709 68.510687 \r\nL 347.338976 192.658803 \r\nL 347.311583 32.351042 \r\nL 347.363325 123.151929 \r\nL 347.415067 17.083636 \r\nL 347.469853 203.90847 \r\nL 347.472897 47.216674 \r\nL 347.545945 183.819778 \r\nL 347.530727 17.083636 \r\nL 347.582469 54.046829 \r\nL 347.594644 36.770554 \r\nL 347.618993 183.418004 \r\nL 347.646386 70.92133 \r\nL 347.719434 187.033969 \r\nL 347.667692 17.083636 \r\nL 347.755958 133.598049 \r\nL 347.819875 17.083636 \r\nL 347.789438 173.373659 \r\nL 347.868574 94.625987 \r\nL 347.92336 202.301375 \r\nL 347.984233 17.083636 \r\nL 348.060325 199.890732 \r\nL 348.096849 117.125322 \r\nL 348.148591 39.984745 \r\nL 348.145547 197.881863 \r\nL 348.206421 70.92133 \r\nL 348.26425 208.729756 \r\nL 348.297731 28.333304 \r\nL 348.312949 198.283636 \r\nL 348.315993 17.48541 \r\nL 348.410346 199.890732 \r\nL 348.425565 69.314235 \r\nL 348.519918 17.083636 \r\nL 348.477307 207.926208 \r\nL 348.522962 91.010022 \r\nL 348.565573 17.083636 \r\nL 348.62949 199.488958 \r\nL 348.732975 39.984745 \r\nL 348.742106 95.027761 \r\nL 348.787761 17.083636 \r\nL 348.763412 185.828647 \r\nL 348.851678 28.333304 \r\nL 348.918639 201.096053 \r\nL 348.96125 17.083636 \r\nL 349.01908 206.720887 \r\nL 349.082997 145.651264 \r\nL 349.107346 17.48541 \r\nL 349.189525 197.078315 \r\nL 349.195612 80.563902 \r\nL 349.219962 17.083636 \r\nL 349.2017 190.649933 \r\nL 349.244311 60.876984 \r\nL 349.347796 201.899601 \r\nL 349.253442 31.949268 \r\nL 349.353883 98.643725 \r\nL 349.454324 17.083636 \r\nL 349.405625 184.221552 \r\nL 349.460411 106.277428 \r\nL 349.506066 189.846386 \r\nL 349.503023 17.083636 \r\nL 349.56694 25.520887 \r\nL 349.636944 207.524435 \r\nL 349.612595 17.083636 \r\nL 349.676512 130.785632 \r\nL 349.706948 17.083636 \r\nL 349.740429 211.140399 \r\nL 349.789127 43.198936 \r\nL 349.801302 17.083636 \r\nL 349.904787 193.864124 \r\nL 350.008271 17.083636 \r\nL 349.916961 207.524435 \r\nL 350.017402 95.831308 \r\nL 350.020446 95.027761 \r\nL 350.063057 19.494279 \r\nL 350.035664 201.096053 \r\nL 350.130018 70.117783 \r\nL 350.136105 210.336851 \r\nL 350.178717 17.083636 \r\nL 350.23959 103.063237 \r\nL 350.294376 20.699601 \r\nL 350.288289 205.917339 \r\nL 350.346118 99.447273 \r\nL 350.367424 190.24816 \r\nL 350.391773 35.565233 \r\nL 350.452647 163.329313 \r\nL 350.45569 17.083636 \r\nL 350.473952 209.533304 \r\nL 350.562219 36.770554 \r\nL 350.617005 197.881863 \r\nL 350.629179 34.761685 \r\nL 350.674834 100.652594 \r\nL 350.677878 45.609579 \r\nL 350.699184 205.917339 \r\nL 350.78745 72.9302 \r\nL 350.790494 43.60071 \r\nL 350.869629 193.864124 \r\nL 350.897022 74.537295 \r\nL 350.973114 198.283636 \r\nL 350.927459 33.15459 \r\nL 350.979201 53.243282 \r\nL 351.049205 17.083636 \r\nL 350.985288 193.864124 \r\nL 351.070511 163.329313 \r\nL 351.073555 191.855255 \r\nL 351.082686 37.574102 \r\nL 351.167908 125.160798 \r\nL 351.216607 17.083636 \r\nL 351.265306 202.703149 \r\nL 351.27748 97.840177 \r\nL 351.387052 209.533304 \r\nL 351.292699 17.083636 \r\nL 351.390096 198.68541 \r\nL 351.457057 46.011353 \r\nL 351.499668 95.027761 \r\nL 351.584891 191.453481 \r\nL 351.569672 17.083636 \r\nL 351.612284 189.042838 \r\nL 351.651851 44.002483 \r\nL 351.648808 195.069446 \r\nL 351.724899 91.81357 \r\nL 351.767511 200.694279 \r\nL 351.800991 17.083636 \r\nL 351.831428 137.615787 \r\nL 351.941 17.083636 \r\nL 351.855777 195.069446 \r\nL 351.944043 41.190067 \r\nL 352.041441 190.649933 \r\nL 352.026222 17.083636 \r\nL 352.056659 122.348381 \r\nL 352.147969 18.690732 \r\nL 352.1571 198.68541 \r\nL 352.169275 69.716009 \r\nL 352.19058 187.435743 \r\nL 352.196668 25.520887 \r\nL 352.278847 158.508027 \r\nL 352.345807 17.083636 \r\nL 352.318414 181.409135 \r\nL 352.391462 80.965676 \r\nL 352.418855 37.574102 \r\nL 352.400593 187.837517 \r\nL 352.48886 137.615787 \r\nL 352.491903 184.623326 \r\nL 352.58017 21.503149 \r\nL 352.598432 157.704479 \r\nL 352.61365 25.119113 \r\nL 352.680611 195.872993 \r\nL 352.714091 55.252151 \r\nL 352.717135 54.850377 \r\nL 352.732353 197.078315 \r\nL 352.802358 17.083636 \r\nL 352.829751 137.615787 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\nL 352.860187 193.46235 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p856ccda7d2\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(rewards)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "A partir deste gráfico, não é possível dizer nada, porque devido à natureza do processo de treinamento estocástico, a duração das sessões de treinamento varia muito. Para dar mais sentido a este gráfico, podemos calcular a **média móvel** sobre uma série de experimentos, digamos 100. Isso pode ser feito convenientemente usando `np.convolve`:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814cc63488>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.461486 248.518125\" width=\"379.461486pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.461486 248.518125 \r\nL 379.461486 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"mb0fbef4acd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.439343\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.533093 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.373004\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.466754 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.306665\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.400415 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"292.240326\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.334076 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"353.173986\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(334.086486 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m5a5a115a9b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"200.372467\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 204.171686)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"170.128782\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 173.928)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"139.885096\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 143.684315)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"109.641411\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 113.44063)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"79.397726\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 83.196944)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"49.15404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 52.953259)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"18.910355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 22.709574)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_14\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p49207e09be)\" d=\"M 48.505682 214.121246 \r\nL 48.581849 213.280472 \r\nL 48.627549 213.607104 \r\nL 48.648876 214.115198 \r\nL 48.694576 213.316764 \r\nL 48.70067 213.33491 \r\nL 48.79207 212.584867 \r\nL 48.743323 213.818809 \r\nL 48.822537 212.723988 \r\nL 48.932217 213.165546 \r\nL 48.883471 212.603013 \r\nL 48.938311 213.00223 \r\nL 48.965731 212.869158 \r\nL 49.005338 213.95793 \r\nL 49.069318 213.322813 \r\nL 49.127205 214.756364 \r\nL 49.200326 214.066808 \r\nL 49.246026 214.405537 \r\nL 49.249072 214.514414 \r\nL 49.328286 213.486129 \r\nL 49.349613 213.268374 \r\nL 49.340473 213.57686 \r\nL 49.35266 213.33491 \r\nL 49.48062 211.320681 \r\nL 49.483667 211.42351 \r\nL 49.544601 209.899228 \r\nL 49.550694 209.965764 \r\nL 49.657328 209.530255 \r\nL 49.584208 210.46176 \r\nL 49.663421 209.820594 \r\nL 49.678655 209.433475 \r\nL 49.699982 208.671334 \r\nL 49.797475 209.022161 \r\nL 49.800522 209.137087 \r\nL 49.873643 207.73378 \r\nL 49.904109 208.042265 \r\nL 49.934576 207.213589 \r\nL 49.937623 207.213589 \r\nL 50.00465 207.600708 \r\nL 50.074724 205.689307 \r\nL 50.196591 207.624903 \r\nL 50.211824 208.253971 \r\nL 50.266665 207.376904 \r\nL 50.306271 207.667244 \r\nL 50.309318 207.516025 \r\nL 50.379392 208.526164 \r\nL 50.409859 208.030168 \r\nL 50.443372 208.574554 \r\nL 50.461652 207.485782 \r\nL 50.513446 204.473511 \r\nL 50.580473 207.098663 \r\nL 50.58352 207.068419 \r\nL 50.607893 207.637 \r\nL 50.61094 207.576513 \r\nL 50.70234 208.380995 \r\nL 50.650547 207.455538 \r\nL 50.726714 208.193484 \r\nL 50.748041 207.437392 \r\nL 50.802881 209.681473 \r\nL 50.812021 209.415329 \r\nL 50.818114 209.820594 \r\nL 50.888188 206.112718 \r\nL 50.894281 206.185303 \r\nL 50.936935 206.203449 \r\nL 51.031382 204.751753 \r\nL 51.046615 204.515852 \r\nL 51.113643 205.749794 \r\nL 51.116689 205.592527 \r\nL 51.138016 205.822379 \r\nL 51.156296 204.794094 \r\nL 51.192856 205.017897 \r\nL 51.275117 201.322119 \r\nL 51.320817 201.370509 \r\nL 51.445731 198.358237 \r\nL 51.339097 201.715287 \r\nL 51.451824 198.745357 \r\nL 51.454871 198.721162 \r\nL 51.464011 199.344182 \r\nL 51.497525 199.156671 \r\nL 51.543225 200.366418 \r\nL 51.610252 199.616375 \r\nL 51.722979 198.660674 \r\nL 51.683372 200.088176 \r\nL 51.732119 198.763503 \r\nL 51.972807 194.644313 \r\nL 52.106861 190.386002 \r\nL 52.116001 190.555367 \r\nL 52.186075 192.793399 \r\nL 52.231775 191.057412 \r\nL 52.414576 195.781475 \r\nL 52.256149 190.573513 \r\nL 52.441996 194.136219 \r\nL 52.612611 187.065245 \r\nL 52.627844 187.567291 \r\nL 52.752758 190.373905 \r\nL 52.761898 190.246881 \r\nL 52.780178 191.232825 \r\nL 52.798458 190.960632 \r\nL 52.929466 196.737176 \r\nL 53.066566 193.095836 \r\nL 53.069613 193.107934 \r\nL 53.19148 195.690744 \r\nL 53.075706 192.920423 \r\nL 53.264601 195.013286 \r\nL 53.298114 193.531345 \r\nL 53.371235 195.745183 \r\nL 53.383421 196.265374 \r\nL 53.416935 194.263242 \r\nL 53.419982 194.414461 \r\nL 53.493102 192.0736 \r\nL 53.532709 193.60393 \r\nL 53.572316 194.42051 \r\nL 53.633249 193.047446 \r\nL 53.636296 193.07769 \r\nL 53.685043 191.680432 \r\nL 53.75207 193.761197 \r\nL 53.785584 195.545575 \r\nL 53.873937 191.982869 \r\nL 53.928778 193.295445 \r\nL 53.992758 192.738961 \r\nL 54.084158 191.49897 \r\nL 54.004945 193.374078 \r\nL 54.117672 192.170379 \r\nL 54.135952 193.737002 \r\nL 54.221259 191.765114 \r\nL 54.224306 192.037307 \r\nL 54.3218 190.954583 \r\nL 54.28524 192.267159 \r\nL 54.337033 191.408239 \r\nL 54.34008 191.819553 \r\nL 54.428434 189.998883 \r\nL 54.434527 190.023078 \r\nL 54.464994 188.837525 \r\nL 54.525928 191.940527 \r\nL 54.614281 190.688439 \r\nL 54.550301 192.666376 \r\nL 54.647795 191.075558 \r\nL 54.745289 192.630083 \r\nL 54.672168 191.045314 \r\nL 54.760522 191.825601 \r\nL 55.049957 181.464115 \r\nL 55.086517 184.31307 \r\nL 55.199244 186.157935 \r\nL 55.162684 183.54488 \r\nL 55.214478 186.049058 \r\nL 55.327205 182.552888 \r\nL 55.257131 186.666029 \r\nL 55.351579 183.369467 \r\nL 55.382045 184.294924 \r\nL 55.409466 182.73435 \r\nL 55.470399 184.11951 \r\nL 55.558753 182.504498 \r\nL 55.528286 184.367509 \r\nL 55.57094 184.173949 \r\nL 55.62578 187.107587 \r\nL 55.674527 183.732391 \r\nL 55.677574 183.853366 \r\nL 55.768974 181.403627 \r\nL 55.796394 181.857283 \r\nL 55.811628 182.849276 \r\nL 55.875608 179.855151 \r\nL 55.896935 180.109198 \r\nL 55.924355 179.105107 \r\nL 55.979195 183.06703 \r\nL 55.982242 182.903714 \r\nL 55.988335 183.484393 \r\nL 56.064502 180.605194 \r\nL 56.079736 181.204019 \r\nL 56.16809 183.242444 \r\nL 56.110203 180.326952 \r\nL 56.207697 182.431913 \r\nL 56.219883 181.718162 \r\nL 56.265584 183.901756 \r\nL 56.308237 183.278736 \r\nL 56.381357 186.496664 \r\nL 56.424011 184.917944 \r\nL 56.585485 177.236048 \r\nL 56.594625 177.822775 \r\nL 56.606812 179.413593 \r\nL 56.686026 176.927562 \r\nL 56.698213 177.441705 \r\nL 56.704306 176.625125 \r\nL 56.79266 180.199929 \r\nL 56.8932 183.647709 \r\nL 56.91148 182.486351 \r\nL 57.054674 176.945708 \r\nL 57.066861 178.04053 \r\nL 57.149122 174.048363 \r\nL 57.155215 174.362898 \r\nL 57.213102 171.901062 \r\nL 57.252709 175.342793 \r\nL 57.38981 180.599145 \r\nL 57.395903 179.945882 \r\nL 57.54519 185.994619 \r\nL 57.572611 185.184088 \r\nL 57.645731 181.839137 \r\nL 57.700571 182.389572 \r\nL 57.831579 179.280521 \r\nL 57.874232 177.980042 \r\nL 57.913839 182.752496 \r\nL 57.919932 183.302931 \r\nL 57.938213 182.292792 \r\nL 58.017426 177.508241 \r\nL 58.075313 178.639355 \r\nL 58.1789 179.679737 \r\nL 58.108827 178.258284 \r\nL 58.184994 179.038571 \r\nL 58.200227 177.381217 \r\nL 58.258114 182.468205 \r\nL 58.273348 181.724211 \r\nL 58.297721 183.919902 \r\nL 58.373888 181.452017 \r\nL 58.416542 183.411808 \r\nL 58.425682 182.710155 \r\nL 58.504896 184.803018 \r\nL 58.520129 183.859415 \r\nL 58.526222 184.464288 \r\nL 58.562783 180.29066 \r\nL 58.599343 181.022557 \r\nL 58.736443 176.776344 \r\nL 58.62067 181.143532 \r\nL 58.73949 176.927562 \r\nL 58.861357 181.397579 \r\nL 58.888778 180.974167 \r\nL 58.891824 180.447927 \r\nL 58.983225 183.804976 \r\nL 59.095952 182.165768 \r\nL 59.108139 182.504498 \r\nL 59.141652 183.472296 \r\nL 59.150792 181.252409 \r\nL 59.202586 181.675821 \r\nL 59.239146 182.425864 \r\nL 59.31836 181.161678 \r\nL 59.348827 183.429954 \r\nL 59.39148 180.423732 \r\nL 59.421947 180.804802 \r\nL 59.428041 180.974167 \r\nL 59.431087 180.550756 \r\nL 59.552955 178.258284 \r\nL 59.568188 179.389398 \r\nL 59.632168 176.764246 \r\nL 59.641308 176.854977 \r\nL 59.690055 177.713898 \r\nL 59.766222 173.026127 \r\nL 59.772316 173.401148 \r\nL 59.805829 171.314334 \r\nL 59.863716 171.399016 \r\nL 59.90637 172.076475 \r\nL 59.994724 168.090357 \r\nL 60.119638 173.957632 \r\nL 60.125731 173.691488 \r\nL 60.250645 177.719947 \r\nL 60.134871 173.274125 \r\nL 60.253692 177.471948 \r\nL 60.302439 175.064551 \r\nL 60.348139 178.427649 \r\nL 60.354232 177.99214 \r\nL 60.390792 179.685786 \r\nL 60.457819 176.455761 \r\nL 60.491333 175.348842 \r\nL 60.561407 177.012244 \r\nL 60.564453 176.558589 \r\nL 60.5675 176.776344 \r\nL 60.634527 174.054412 \r\nL 60.683274 171.392968 \r\nL 60.747254 173.334612 \r\nL 60.750301 173.068468 \r\nL 60.829515 175.657327 \r\nL 61.054969 185.885742 \r\nL 61.076296 184.434045 \r\nL 61.140276 181.839137 \r\nL 61.170743 182.323035 \r\nL 61.271284 178.820817 \r\nL 61.27433 178.972035 \r\nL 61.313937 176.69771 \r\nL 61.417525 166.360418 \r\nL 61.438851 167.8847 \r\nL 61.466271 169.675126 \r\nL 61.539392 167.654848 \r\nL 61.554625 169.451323 \r\nL 61.563765 168.900888 \r\nL 61.627746 175.772253 \r\nL 61.652119 177.477997 \r\nL 61.731333 182.359328 \r\nL 61.670399 177.236048 \r\nL 61.773986 180.230172 \r\nL 61.777033 180.072905 \r\nL 61.82578 182.310938 \r\nL 61.865387 180.792705 \r\nL 61.868434 181.48831 \r\nL 61.938507 176.788441 \r\nL 61.953741 177.205804 \r\nL 62.057328 170.842533 \r\nL 62.072561 172.645056 \r\nL 62.115215 170.092489 \r\nL 62.081701 172.717641 \r\nL 62.203569 171.223603 \r\nL 62.43207 185.335307 \r\nL 62.218802 170.812289 \r\nL 62.538704 182.812983 \r\nL 62.748925 166.705196 \r\nL 62.751972 167.183047 \r\nL 62.782439 165.82813 \r\nL 62.822045 169.445274 \r\nL 62.889072 168.368599 \r\nL 62.940866 171.054238 \r\nL 62.943913 170.503803 \r\nL 62.99266 178.04053 \r\nL 63.007893 178.016335 \r\nL 63.02008 179.722079 \r\nL 63.10234 175.560547 \r\nL 63.105387 175.717815 \r\nL 63.208974 172.832567 \r\nL 63.11148 175.790399 \r\nL 63.233348 174.078607 \r\nL 63.321701 173.376953 \r\nL 63.352168 175.524255 \r\nL 63.431382 177.477997 \r\nL 63.367402 174.520165 \r\nL 63.467942 176.352932 \r\nL 63.592856 170.407023 \r\nL 63.595903 170.509852 \r\nL 63.659883 168.17504 \r\nL 63.67207 170.648973 \r\nL 63.696443 170.225561 \r\nL 63.778704 174.169338 \r\nL 63.73605 169.112594 \r\nL 63.818311 174.054412 \r\nL 63.931038 178.361113 \r\nL 63.830498 173.891096 \r\nL 63.943225 177.598972 \r\nL 64.065092 172.499887 \r\nL 63.961505 178.173602 \r\nL 64.092512 173.001932 \r\nL 64.381947 156.367905 \r\nL 64.397181 157.734919 \r\nL 64.519048 165.531741 \r\nL 64.543421 164.775649 \r\nL 64.552561 164.58209 \r\nL 64.583028 168.144796 \r\nL 64.589122 167.872603 \r\nL 64.671382 175.391183 \r\nL 64.726222 172.511984 \r\nL 65.006517 152.811247 \r\nL 64.756689 172.850713 \r\nL 65.064404 156.234833 \r\nL 65.067451 158.182526 \r\nL 65.134478 153.688314 \r\nL 65.174085 155.781177 \r\nL 65.204552 153.174172 \r\nL 65.244158 159.428566 \r\nL 65.271579 157.63814 \r\nL 65.277672 157.353849 \r\nL 65.329466 160.729044 \r\nL 65.356886 159.452761 \r\nL 65.451333 164.993404 \r\nL 65.487893 163.529609 \r\nL 65.606714 166.862464 \r\nL 65.548827 163.257416 \r\nL 65.624994 166.469296 \r\nL 65.743814 164.787747 \r\nL 65.658507 167.098364 \r\nL 65.749908 165.035745 \r\nL 65.874822 169.548103 \r\nL 65.880915 168.707328 \r\nL 65.899195 167.709287 \r\nL 65.908335 167.763725 \r\nL 65.975362 163.23927 \r\nL 65.920522 168.731523 \r\nL 66.051529 164.654675 \r\nL 66.054576 165.193012 \r\nL 66.09723 163.051759 \r\nL 66.155117 163.735266 \r\nL 66.280031 168.168991 \r\nL 66.176443 162.586006 \r\nL 66.322684 166.16081 \r\nL 66.444552 155.775129 \r\nL 66.459785 157.093753 \r\nL 66.517672 158.950715 \r\nL 66.532905 155.442448 \r\nL 66.554232 150.657897 \r\nL 66.642586 156.186443 \r\nL 66.670006 159.876172 \r\nL 66.797967 158.878131 \r\nL 66.810154 157.910333 \r\nL 66.846714 163.408635 \r\nL 66.852807 162.997321 \r\nL 66.855854 164.309897 \r\nL 66.938114 158.345842 \r\nL 66.953348 159.26525 \r\nL 67.044748 161.648452 \r\nL 66.977721 157.553457 \r\nL 67.059982 159.192665 \r\nL 67.066075 159.089836 \r\nL 67.133102 155.406156 \r\nL 67.175756 158.424475 \r\nL 67.187942 159.676564 \r\nL 67.245829 154.438358 \r\nL 67.349416 148.123476 \r\nL 67.389023 151.855547 \r\nL 67.39207 151.819254 \r\nL 67.395117 152.448323 \r\nL 67.529171 161.848061 \r\nL 67.541357 160.74719 \r\nL 67.584011 159.851977 \r\nL 67.617525 163.565902 \r\nL 67.644945 162.1384 \r\nL 67.651038 163.311855 \r\nL 67.739392 157.759114 \r\nL 67.742439 158.170428 \r\nL 67.836886 153.065294 \r\nL 67.885633 155.121865 \r\nL 67.9161 159.114031 \r\nL 67.977033 153.204415 \r\nL 67.986173 154.057287 \r\nL 68.013593 152.841491 \r\nL 68.050154 157.692578 \r\nL 68.065387 156.924389 \r\nL 68.111087 157.269167 \r\nL 68.114134 156.10176 \r\nL 68.132414 155.140011 \r\nL 68.205534 159.833831 \r\nL 68.211628 158.968862 \r\nL 68.382242 169.330348 \r\nL 68.388335 169.148886 \r\nL 68.391382 168.961375 \r\nL 68.430989 172.747885 \r\nL 68.446222 174.508067 \r\nL 68.510203 169.681175 \r\nL 68.531529 170.884874 \r\nL 68.555903 169.312202 \r\nL 68.638163 171.084482 \r\nL 68.64121 170.909069 \r\nL 68.662537 171.786136 \r\nL 68.680817 168.919034 \r\nL 68.683864 169.03396 \r\nL 68.747844 164.24336 \r\nL 68.808778 166.711245 \r\nL 68.860571 168.870644 \r\nL 68.912365 166.003543 \r\nL 69.034232 161.854109 \r\nL 69.046419 162.023474 \r\nL 69.052512 161.769427 \r\nL 69.137819 157.432482 \r\nL 69.070792 161.854109 \r\nL 69.17438 159.737051 \r\nL 69.22922 160.995189 \r\nL 69.213986 159.228957 \r\nL 69.296247 160.977042 \r\nL 69.509515 149.06103 \r\nL 69.512561 149.63566 \r\nL 69.634429 156.513074 \r\nL 69.643569 155.206547 \r\nL 69.683176 157.305459 \r\nL 69.759343 153.845581 \r\nL 69.987844 141.83279 \r\nL 69.792856 154.256896 \r\nL 70.045731 145.262424 \r\nL 70.054871 146.732267 \r\nL 70.106665 142.11708 \r\nL 70.161505 135.626785 \r\nL 70.213299 142.389273 \r\nL 70.216345 141.917472 \r\nL 70.332119 144.488185 \r\nL 70.265092 141.16138 \r\nL 70.338213 144.203895 \r\nL 70.40524 141.627133 \r\nL 70.435706 145.607202 \r\nL 70.4418 145.050718 \r\nL 70.56976 152.599542 \r\nL 70.5789 149.550978 \r\nL 70.652021 156.011029 \r\nL 70.673348 155.369863 \r\nL 70.706861 158.732961 \r\nL 70.728188 162.725127 \r\nL 70.813495 156.283222 \r\nL 71.023716 145.395496 \r\nL 71.04809 148.286792 \r\nL 71.203471 167.648799 \r\nL 71.224797 163.759461 \r\nL 71.340571 158.230916 \r\nL 71.346665 158.920472 \r\nL 71.392365 151.831352 \r\nL 71.395412 151.849498 \r\nL 71.398458 151.819254 \r\nL 71.511186 140.326654 \r\nL 71.538606 144.149456 \r\nL 71.617819 149.859464 \r\nL 71.651333 147.742406 \r\nL 71.66352 145.389447 \r\nL 71.742733 149.218298 \r\nL 71.761014 147.996453 \r\nL 71.767107 147.155678 \r\nL 71.803667 150.639751 \r\nL 71.837181 149.587271 \r\nL 71.864601 150.301021 \r\nL 71.907254 145.431788 \r\nL 71.916394 144.603111 \r\nL 71.974281 153.119733 \r\nL 72.108335 149.581222 \r\nL 71.998655 154.456504 \r\nL 72.117475 149.907854 \r\nL 72.221063 156.476782 \r\nL 72.239343 155.793275 \r\nL 72.272856 154.317383 \r\nL 72.318557 157.759114 \r\nL 72.327697 157.378044 \r\nL 72.431284 163.904631 \r\nL 72.443471 160.722995 \r\nL 72.452611 161.962987 \r\nL 72.507451 158.309549 \r\nL 72.547058 160.79558 \r\nL 72.583618 161.594014 \r\nL 72.687205 154.244798 \r\nL 72.748139 155.109767 \r\nL 72.735952 152.218471 \r\nL 72.790792 153.119733 \r\nL 72.851726 151.758767 \r\nL 72.860866 153.331439 \r\nL 72.900473 152.980612 \r\nL 72.91266 153.779045 \r\nL 72.961407 150.966383 \r\nL 72.97664 148.4864 \r\nL 73.019294 151.395843 \r\nL 73.071087 150.089316 \r\nL 73.125928 152.17613 \r\nL 73.162488 147.325043 \r\nL 73.214281 145.558812 \r\nL 73.250842 150.234485 \r\nL 73.403176 162.319862 \r\nL 73.421456 161.140358 \r\nL 73.430596 160.771385 \r\nL 73.476296 165.743447 \r\nL 73.488483 165.301889 \r\nL 73.512856 167.975431 \r\nL 73.595117 165.078086 \r\nL 73.60121 165.495449 \r\nL 73.790104 172.282132 \r\nL 73.61035 165.199061 \r\nL 73.802291 170.552193 \r\nL 73.887598 168.398843 \r\nL 73.823618 170.80624 \r\nL 73.911972 169.977563 \r\nL 74.021652 174.036266 \r\nL 73.936345 168.846449 \r\nL 74.036886 173.812462 \r\nL 74.094773 170.612681 \r\nL 74.158753 171.181262 \r\nL 74.17094 170.098538 \r\nL 74.192267 170.201366 \r\nL 74.301947 162.265423 \r\nL 74.347647 161.696842 \r\nL 74.426861 166.935048 \r\nL 74.554822 162.477129 \r\nL 74.463421 167.697189 \r\nL 74.573102 163.209026 \r\nL 74.594429 164.527651 \r\nL 74.667549 162.04162 \r\nL 74.838163 150.863554 \r\nL 74.679736 162.76142 \r\nL 74.902144 152.393884 \r\nL 74.91433 151.976522 \r\nL 74.926517 152.992709 \r\nL 74.929564 154.160116 \r\nL 75.033151 151.74667 \r\nL 75.042291 152.877783 \r\nL 75.066665 151.117601 \r\nL 75.094085 151.547061 \r\nL 75.106271 147.573041 \r\nL 75.145878 154.033092 \r\nL 75.203765 152.285007 \r\nL 75.206812 152.635834 \r\nL 75.261652 146.913729 \r\nL 75.295166 144.264382 \r\nL 75.3561 148.516644 \r\nL 75.462733 155.859811 \r\nL 75.487107 154.813379 \r\nL 75.51148 153.234659 \r\nL 75.563274 161.702891 \r\nL 75.566321 161.473039 \r\nL 75.633348 164.273604 \r\nL 75.672955 161.733135 \r\nL 75.770448 151.922083 \r\nL 75.794822 154.020995 \r\nL 75.977623 138.760031 \r\nL 75.822242 155.067426 \r\nL 76.020276 145.159595 \r\nL 76.023323 145.982223 \r\nL 76.11777 142.891319 \r\nL 76.123864 143.453851 \r\nL 76.12691 142.316689 \r\nL 76.187844 149.405808 \r\nL 76.224404 145.413642 \r\nL 76.373692 158.001064 \r\nL 76.395018 157.009071 \r\nL 76.455952 161.303674 \r\nL 76.471186 159.07169 \r\nL 76.507746 160.680654 \r\nL 76.492512 156.265076 \r\nL 76.580866 158.950715 \r\nL 76.626566 156.107809 \r\nL 76.717967 151.801108 \r\nL 76.66008 156.82156 \r\nL 76.748434 152.65398 \r\nL 76.812414 161.255284 \r\nL 76.870301 154.287139 \r\nL 76.964748 150.663946 \r\nL 76.989122 151.547061 \r\nL 77.010448 153.597583 \r\nL 77.053102 149.25459 \r\nL 77.114036 142.655418 \r\nL 77.159736 149.690099 \r\nL 77.162783 149.454198 \r\nL 77.202389 154.04519 \r\nL 77.272463 150.167949 \r\nL 77.27551 149.248541 \r\nL 77.360817 154.607722 \r\nL 77.369957 154.135921 \r\nL 77.479638 152.412031 \r\nL 77.403471 158.085746 \r\nL 77.491824 152.70237 \r\nL 77.500964 152.36969 \r\nL 77.507058 153.700412 \r\nL 77.610645 157.813553 \r\nL 77.516198 153.434267 \r\nL 77.631972 155.914249 \r\nL 77.705092 149.133615 \r\nL 77.641112 156.422343 \r\nL 77.744699 155.684397 \r\nL 77.921407 143.4599 \r\nL 77.756886 156.791316 \r\nL 77.99148 147.712162 \r\nL 78.00976 149.01264 \r\nL 78.049367 144.143407 \r\nL 78.095068 146.937924 \r\nL 78.162095 142.286445 \r\nL 78.116394 147.355287 \r\nL 78.213888 145.407593 \r\nL 78.229122 148.595278 \r\nL 78.314429 144.881353 \r\nL 78.317475 145.80681 \r\nL 78.430203 137.737795 \r\nL 78.436296 138.415253 \r\nL 78.47895 137.259944 \r\nL 78.463716 140.68353 \r\nL 78.539883 139.014078 \r\nL 78.558163 136.570388 \r\nL 78.609957 140.459726 \r\nL 78.622144 138.820519 \r\nL 78.737918 144.143407 \r\nL 78.792758 146.193929 \r\nL 78.853692 138.899152 \r\nL 78.935952 141.965862 \r\nL 78.887205 138.487838 \r\nL 78.966419 140.06051 \r\nL 78.984699 140.840797 \r\nL 79.030399 138.433399 \r\nL 79.063913 137.132921 \r\nL 79.127893 141.427524 \r\nL 79.1675 143.738142 \r\nL 79.20406 138.427351 \r\nL 79.210154 137.096628 \r\nL 79.252807 140.127046 \r\nL 79.313741 137.7136 \r\nL 79.414281 144.911597 \r\nL 79.435608 143.465949 \r\nL 79.453888 141.360988 \r\nL 79.527009 146.351196 \r\nL 79.542242 144.627306 \r\nL 79.545289 144.675696 \r\nL 79.548335 143.496192 \r\nL 79.600129 140.762163 \r\nL 79.581849 144.917645 \r\nL 79.651923 144.373259 \r\nL 79.78293 148.15372 \r\nL 79.706763 142.219909 \r\nL 79.789023 147.663772 \r\nL 79.798163 147.155678 \r\nL 79.871284 151.637792 \r\nL 79.87433 151.286966 \r\nL 79.987058 149.786879 \r\nL 79.907844 154.595625 \r\nL 79.990104 150.065121 \r\nL 80.008385 151.353502 \r\nL 80.075412 144.905548 \r\nL 80.151579 146.18788 \r\nL 80.200326 141.953764 \r\nL 80.203372 142.189665 \r\nL 80.239932 139.074565 \r\nL 80.258213 139.383051 \r\nL 80.331333 128.912687 \r\nL 80.377033 134.380746 \r\nL 80.38922 135.94132 \r\nL 80.4532 131.120476 \r\nL 80.553741 127.944889 \r\nL 80.483667 131.58018 \r\nL 80.565928 129.396586 \r\nL 80.629908 139.96373 \r\nL 80.687795 135.130789 \r\nL 80.693888 134.066211 \r\nL 80.742635 140.423434 \r\nL 80.757869 139.649196 \r\nL 80.882783 148.244451 \r\nL 80.891923 147.554895 \r\nL 80.894969 147.361335 \r\nL 80.94067 150.97848 \r\nL 80.965043 149.865512 \r\nL 80.989416 153.887923 \r\nL 81.06863 149.115469 \r\nL 81.08691 147.869429 \r\nL 81.138704 152.744711 \r\nL 81.144797 152.393884 \r\nL 81.193544 154.184311 \r\nL 81.245338 151.35955 \r\nL 81.348925 145.933833 \r\nL 81.254478 151.752718 \r\nL 81.364158 149.811074 \r\nL 81.367205 149.811074 \r\nL 81.370252 149.623563 \r\nL 81.391579 152.097496 \r\nL 81.446419 151.202283 \r\nL 81.449466 151.734572 \r\nL 81.495166 148.921909 \r\nL 81.553053 151.141796 \r\nL 81.577426 152.345495 \r\nL 81.668827 147.216166 \r\nL 81.68406 148.062989 \r\nL 81.705387 145.316862 \r\nL 81.754134 143.03044 \r\nL 81.802881 145.716079 \r\nL 81.815068 144.578916 \r\nL 81.927795 148.050891 \r\nL 81.906468 144.36721 \r\nL 81.946075 147.458115 \r\nL 81.967402 145.371301 \r\nL 82.016149 147.687967 \r\nL 82.058802 147.077045 \r\nL 82.278163 157.353849 \r\nL 82.351284 154.317383 \r\nL 82.470104 143.865165 \r\nL 82.518851 148.075086 \r\nL 82.540178 147.204068 \r\nL 82.564552 148.970299 \r\nL 82.570645 148.885617 \r\nL 82.662045 157.117948 \r\nL 82.692512 152.424128 \r\nL 82.747353 146.568951 \r\nL 82.811333 146.992362 \r\nL 82.857033 149.39976 \r\nL 82.908827 142.322737 \r\nL 82.954527 140.332703 \r\nL 82.963667 139.576611 \r\nL 83.015461 144.258333 \r\nL 83.018507 144.010335 \r\nL 83.052021 145.837054 \r\nL 83.082488 141.022259 \r\nL 83.088581 141.554548 \r\nL 83.167795 137.405114 \r\nL 83.137328 142.480004 \r\nL 83.213495 139.612903 \r\nL 83.225682 141.439622 \r\nL 83.274429 136.606681 \r\nL 83.289662 132.439101 \r\nL 83.381063 137.755941 \r\nL 83.432856 134.991668 \r\nL 83.509023 142.346932 \r\nL 83.518163 141.276306 \r\nL 83.55777 147.573041 \r\nL 83.57605 146.23627 \r\nL 83.719244 158.152282 \r\nL 83.722291 157.468775 \r\nL 83.725338 157.650237 \r\nL 83.777131 154.90411 \r\nL 83.810645 156.585659 \r\nL 83.847205 152.381787 \r\nL 83.929466 153.531047 \r\nL 83.962979 155.732787 \r\nL 84.017819 151.250673 \r\nL 84.103127 146.605243 \r\nL 84.030006 151.916034 \r\nL 84.13664 149.030787 \r\nL 84.139687 149.079177 \r\nL 84.142733 147.736357 \r\nL 84.368188 125.011252 \r\nL 84.383421 128.75542 \r\nL 84.438262 120.214603 \r\nL 84.474822 122.773219 \r\nL 84.66981 139.848804 \r\nL 84.480915 122.646196 \r\nL 84.68809 137.816428 \r\nL 84.727697 144.300674 \r\nL 84.79777 137.701502 \r\nL 84.855657 134.616646 \r\nL 85.023225 146.913729 \r\nL 85.029318 145.492276 \r\nL 85.102439 152.012814 \r\nL 85.120719 151.426087 \r\nL 85.230399 154.480699 \r\nL 85.239539 152.980612 \r\nL 85.355313 148.310987 \r\nL 85.364453 148.637619 \r\nL 85.3675 149.000543 \r\nL 85.425387 145.982223 \r\nL 85.4589 146.943972 \r\nL 85.504601 144.076871 \r\nL 85.468041 147.040752 \r\nL 85.592955 145.014425 \r\nL 85.669122 147.155678 \r\nL 85.608188 144.264382 \r\nL 85.705682 145.90359 \r\nL 85.757475 140.804504 \r\nL 85.711775 146.242319 \r\nL 85.842783 143.066732 \r\nL 85.891529 142.183616 \r\nL 85.958557 144.530526 \r\nL 86.01035 142.45581 \r\nL 86.049957 146.33305 \r\nL 86.068237 144.336967 \r\nL 86.101751 145.873346 \r\nL 86.092611 142.129178 \r\nL 86.153544 143.399412 \r\nL 86.247991 140.042363 \r\nL 86.272365 140.3448 \r\nL 86.363765 143.750239 \r\nL 86.391186 142.383225 \r\nL 86.464306 143.036488 \r\nL 86.510006 140.036315 \r\nL 86.513053 140.278264 \r\nL 86.53438 133.195193 \r\nL 86.61664 124.890277 \r\nL 86.6989 130.134532 \r\nL 86.887795 146.012467 \r\nL 86.893888 145.667689 \r\nL 86.896935 145.619299 \r\nL 86.918262 146.931875 \r\nL 86.927402 146.829046 \r\nL 86.942635 147.355287 \r\nL 86.982242 144.343015 \r\nL 87.055362 136.824435 \r\nL 87.003569 145.050718 \r\nL 87.101063 142.800588 \r\nL 87.113249 143.484095 \r\nL 87.161996 135.971563 \r\nL 87.165043 135.65098 \r\nL 87.225977 139.631049 \r\nL 87.253397 137.489796 \r\nL 87.332611 138.245889 \r\nL 87.308237 135.396933 \r\nL 87.356984 136.649022 \r\nL 87.360031 136.794192 \r\nL 87.396591 133.527874 \r\nL 87.411824 131.132574 \r\nL 87.451431 139.891145 \r\nL 87.457525 139.504026 \r\nL 87.460571 139.467733 \r\nL 87.463618 140.889187 \r\nL 87.530645 136.213513 \r\nL 87.564158 136.836533 \r\nL 87.637279 124.974959 \r\nL 87.728679 125.894367 \r\nL 87.868827 120.982793 \r\nL 87.890154 123.511165 \r\nL 87.972414 135.41508 \r\nL 88.045534 134.029919 \r\nL 88.048581 133.963383 \r\nL 88.063814 135.84454 \r\nL 88.082095 135.12474 \r\nL 88.173495 144.08292 \r\nL 88.213102 141.814643 \r\nL 88.219195 141.167429 \r\nL 88.283176 144.687793 \r\nL 88.298409 144.421649 \r\nL 88.304502 145.395496 \r\nL 88.38981 141.433573 \r\nL 88.39895 142.225957 \r\nL 88.47207 137.181311 \r\nL 88.52691 138.560423 \r\nL 88.529957 139.092712 \r\nL 88.584797 131.011599 \r\nL 88.590891 131.858422 \r\nL 88.612217 128.08401 \r\nL 88.642684 133.30407 \r\nL 88.703618 130.443018 \r\nL 88.709711 131.362426 \r\nL 88.813299 136.298195 \r\nL 88.831579 134.283966 \r\nL 88.852905 133.237534 \r\nL 88.901652 138.735836 \r\nL 88.922979 137.126872 \r\nL 88.938213 137.695453 \r\nL 88.962586 134.773913 \r\nL 89.017426 135.711468 \r\nL 89.05094 133.201242 \r\nL 89.081407 137.52004 \r\nL 89.121014 136.086489 \r\nL 89.15148 135.741711 \r\nL 89.267254 144.839012 \r\nL 89.291628 142.147324 \r\nL 89.346468 147.687967 \r\nL 89.376935 144.893451 \r\nL 89.407402 147.585139 \r\nL 89.468335 142.631223 \r\nL 89.480522 143.641362 \r\nL 89.483569 143.74419 \r\nL 89.507942 141.778351 \r\nL 89.510989 142.232006 \r\nL 89.62067 132.590319 \r\nL 89.63895 132.783879 \r\nL 89.641996 132.608466 \r\nL 89.67551 136.509901 \r\nL 89.68465 136.394975 \r\nL 89.769957 142.111031 \r\nL 89.71207 135.675175 \r\nL 89.800424 140.157289 \r\nL 89.803471 139.794365 \r\nL 89.840031 147.760552 \r\nL 89.925338 153.428219 \r\nL 89.846124 147.28875 \r\nL 89.958851 150.700238 \r\nL 89.971038 149.690099 \r\nL 90.038065 153.633876 \r\nL 90.053299 152.454372 \r\nL 90.108139 157.63814 \r\nL 90.172119 155.375912 \r\nL 90.208679 156.652195 \r\nL 90.199539 153.543145 \r\nL 90.24524 154.613771 \r\nL 90.415854 141.802546 \r\nL 90.428041 143.205853 \r\nL 90.750989 113.300897 \r\nL 90.434134 143.36312 \r\nL 90.757082 113.736406 \r\nL 90.790596 115.792977 \r\nL 90.827156 112.593195 \r\nL 90.839343 113.403725 \r\nL 90.900276 110.488234 \r\nL 90.936837 115.454247 \r\nL 90.939883 115.424004 \r\nL 91.058704 121.412253 \r\nL 91.177525 116.270827 \r\nL 91.104404 121.672349 \r\nL 91.183618 116.887798 \r\nL 91.311579 125.555638 \r\nL 91.192758 116.6398 \r\nL 91.317672 125.035447 \r\nL 91.409072 120.976744 \r\nL 91.351186 127.243236 \r\nL 91.421259 125.380225 \r\nL 91.509613 133.370606 \r\nL 91.451726 123.111948 \r\nL 91.543127 132.233444 \r\nL 91.579687 130.878527 \r\nL 91.628434 132.923 \r\nL 91.64062 132.324175 \r\nL 91.695461 138.415253 \r\nL 91.655854 131.828178 \r\nL 91.756394 133.691189 \r\nL 91.859982 130.188971 \r\nL 91.786861 134.798108 \r\nL 91.878262 133.092365 \r\nL 91.942242 134.683182 \r\nL 91.963569 132.687099 \r\nL 92.000129 134.259771 \r\nL 92.14637 141.125087 \r\nL 92.185977 139.249979 \r\nL 92.195117 137.907159 \r\nL 92.268237 143.490144 \r\nL 92.277377 143.278438 \r\nL 92.408385 149.048933 \r\nL 92.323077 139.733878 \r\nL 92.411431 148.558985 \r\nL 92.417525 149.290882 \r\nL 92.499785 146.677828 \r\nL 92.551579 138.530179 \r\nL 92.508925 147.155678 \r\nL 92.627746 142.256201 \r\nL 92.639932 143.496192 \r\nL 92.713053 139.274174 \r\nL 92.737426 142.207811 \r\nL 92.75266 140.774261 \r\nL 92.8075 144.010335 \r\nL 92.831873 143.726044 \r\nL 92.859294 145.885443 \r\nL 92.886714 142.782441 \r\nL 92.938507 143.490144 \r\nL 93.115215 128.047718 \r\nL 93.127402 128.646543 \r\nL 93.200522 130.582139 \r\nL 93.148729 127.872304 \r\nL 93.224896 128.126351 \r\nL 93.230989 127.938841 \r\nL 93.276689 130.872478 \r\nL 93.279736 130.666821 \r\nL 93.313249 134.26582 \r\nL 93.37723 128.295716 \r\nL 93.380276 128.313862 \r\nL 93.389416 125.803636 \r\nL 93.483864 129.995411 \r\nL 93.489957 129.100198 \r\nL 93.532611 131.277743 \r\nL 93.587451 127.388405 \r\nL 93.593544 126.83797 \r\nL 93.648385 130.684967 \r\nL 93.742832 141.536401 \r\nL 93.782439 139.715732 \r\nL 93.837279 133.491581 \r\nL 93.889072 139.413295 \r\nL 93.998753 141.7844 \r\nL 93.980473 138.130963 \r\nL 94.004846 140.647237 \r\nL 94.007893 140.641188 \r\nL 94.135854 143.816775 \r\nL 94.02922 139.231833 \r\nL 94.148041 143.393364 \r\nL 94.361308 127.721086 \r\nL 94.388729 128.289667 \r\nL 94.474036 132.505637 \r\nL 94.507549 131.864471 \r\nL 94.510596 131.495498 \r\nL 94.574576 137.011946 \r\nL 94.583716 139.080614 \r\nL 94.68121 136.679266 \r\nL 94.687303 137.961598 \r\nL 94.72691 136.739753 \r\nL 94.763471 139.19554 \r\nL 94.793937 138.57252 \r\nL 94.815264 139.413295 \r\nL 94.836591 136.007856 \r\nL 94.870104 136.878874 \r\nL 94.882291 135.021912 \r\nL 94.964552 139.080614 \r\nL 94.970645 139.467733 \r\nL 94.985878 138.596715 \r\nL 95.077279 135.112643 \r\nL 95.101652 137.362773 \r\nL 95.138213 141.276306 \r\nL 95.199146 135.336446 \r\nL 95.27836 129.844193 \r\nL 95.317967 132.29998 \r\nL 95.3332 133.231485 \r\nL 95.394134 128.537666 \r\nL 95.397181 128.779615 \r\nL 95.452021 123.753114 \r\nL 95.503814 129.420781 \r\nL 95.628729 137.126872 \r\nL 95.674429 131.350328 \r\nL 95.750596 134.671085 \r\nL 95.753643 135.02796 \r\nL 95.793249 127.358162 \r\nL 95.799343 127.575916 \r\nL 95.933397 117.504769 \r\nL 95.969957 119.331488 \r\nL 96.012611 125.289494 \r\nL 96.094871 124.73301 \r\nL 96.100964 124.581791 \r\nL 96.104011 125.144324 \r\nL 96.107058 124.890277 \r\nL 96.125338 130.213166 \r\nL 96.198458 124.678571 \r\nL 96.219785 125.45281 \r\nL 96.308139 122.331661 \r\nL 96.335559 123.220826 \r\nL 96.369072 126.801678 \r\nL 96.430006 121.424351 \r\nL 96.442193 122.543367 \r\nL 96.49094 124.962862 \r\nL 96.493986 125.839929 \r\nL 96.570154 118.145935 \r\nL 96.579294 118.817345 \r\nL 96.667647 117.637841 \r\nL 96.631087 121.097719 \r\nL 96.685928 119.192367 \r\nL 96.896149 145.322911 \r\nL 96.899195 145.310813 \r\nL 97.014969 141.838838 \r\nL 96.950989 147.028655 \r\nL 97.018016 142.365078 \r\nL 97.252611 124.866082 \r\nL 97.030203 142.915514 \r\nL 97.292217 127.618257 \r\nL 97.377525 129.632487 \r\nL 97.334871 125.585882 \r\nL 97.395805 127.497283 \r\nL 97.453692 126.329876 \r\nL 97.404945 129.487317 \r\nL 97.505485 127.382357 \r\nL 97.602979 129.311904 \r\nL 97.70352 130.945063 \r\nL 97.624306 127.805768 \r\nL 97.718753 130.376482 \r\nL 97.7218 129.965167 \r\nL 97.79492 134.64689 \r\nL 97.861947 139.274174 \r\nL 97.901554 134.919083 \r\nL 97.910694 132.910902 \r\nL 98.002095 139.618952 \r\nL 98.017328 142.008203 \r\nL 98.041701 139.032224 \r\nL 98.111775 139.431441 \r\nL 98.114822 139.552416 \r\nL 98.136149 136.443365 \r\nL 98.154429 137.084531 \r\nL 98.166615 135.856637 \r\nL 98.215362 141.318647 \r\nL 98.242783 139.044322 \r\nL 98.245829 139.655244 \r\nL 98.30981 131.332182 \r\nL 98.398163 123.741017 \r\nL 98.434724 124.466865 \r\nL 98.660178 116.379704 \r\nL 98.675412 119.059295 \r\nL 98.940473 131.858422 \r\nL 98.98008 130.231312 \r\nL 99.07148 125.029398 \r\nL 99.104994 129.632487 \r\nL 99.190301 132.753635 \r\nL 99.138507 127.612209 \r\nL 99.211628 129.063906 \r\nL 99.245141 124.599938 \r\nL 99.284748 129.699023 \r\nL 99.324355 128.198936 \r\nL 99.357869 127.787622 \r\nL 99.498016 134.906986 \r\nL 99.501063 134.235576 \r\nL 99.54981 142.171519 \r\nL 99.589416 138.711641 \r\nL 99.67777 143.308681 \r\nL 99.70519 140.864992 \r\nL 99.854478 133.491581 \r\nL 99.738704 141.01621 \r\nL 99.857525 133.812164 \r\nL 99.866665 133.945236 \r\nL 99.875805 132.354419 \r\nL 99.891038 132.789928 \r\nL 99.918458 130.297848 \r\nL 99.970252 134.665036 \r\nL 99.973299 134.132747 \r\nL 100.052512 140.713773 \r\nL 100.110399 138.512033 \r\nL 100.116493 138.19145 \r\nL 100.168286 142.16547 \r\nL 100.171333 141.663425 \r\nL 100.22008 144.802719 \r\nL 100.26578 137.538186 \r\nL 100.384601 131.307987 \r\nL 100.390694 131.568083 \r\nL 100.454674 129.366342 \r\nL 100.488188 132.880659 \r\nL 100.494281 132.197151 \r\nL 100.591775 135.644932 \r\nL 100.515608 131.453157 \r\nL 100.607009 133.939188 \r\nL 100.610055 133.588361 \r\nL 100.680129 137.278091 \r\nL 100.689269 137.223652 \r\nL 100.710596 138.421302 \r\nL 100.771529 132.886707 \r\nL 100.878163 127.866256 \r\nL 100.896443 128.495324 \r\nL 100.978704 124.902375 \r\nL 100.911677 129.481268 \r\nL 101.006124 128.580007 \r\nL 101.045731 129.130442 \r\nL 101.054871 126.753288 \r\nL 101.060964 126.438754 \r\nL 101.115805 130.703113 \r\nL 101.225485 135.136838 \r\nL 101.240719 133.794018 \r\nL 101.338213 125.725003 \r\nL 101.380866 129.239319 \r\nL 101.40524 129.868388 \r\nL 101.390006 127.805768 \r\nL 101.444846 127.932792 \r\nL 101.447893 127.134359 \r\nL 101.50578 131.066038 \r\nL 101.545387 130.255507 \r\nL 101.691628 142.891319 \r\nL 101.700768 142.111031 \r\nL 101.703814 142.431615 \r\nL 101.773888 138.415253 \r\nL 101.776935 138.530179 \r\nL 101.932316 120.214603 \r\nL 101.819588 138.947542 \r\nL 101.974969 121.037232 \r\nL 102.02067 118.877832 \r\nL 102.090743 122.664342 \r\nL 102.230891 132.179005 \r\nL 102.12121 122.28932 \r\nL 102.291824 130.533749 \r\nL 102.294871 130.539797 \r\nL 102.355805 133.195193 \r\nL 102.407598 130.914819 \r\nL 102.416738 131.695106 \r\nL 102.441112 129.402635 \r\nL 102.483765 129.420781 \r\nL 102.511186 126.880312 \r\nL 102.578213 131.689058 \r\nL 102.584306 130.920868 \r\nL 102.843274 143.187707 \r\nL 102.855461 142.437663 \r\nL 102.974281 136.981702 \r\nL 102.907254 142.88527 \r\nL 102.983421 138.034183 \r\nL 103.013888 136.939361 \r\nL 103.050448 140.453678 \r\nL 103.053495 140.471824 \r\nL 103.056542 140.453678 \r\nL 103.160129 136.104636 \r\nL 103.172316 136.697412 \r\nL 103.178409 136.872825 \r\nL 103.196689 136.116733 \r\nL 103.199736 136.243757 \r\nL 103.272856 132.656855 \r\nL 103.291136 136.56434 \r\nL 103.312463 135.082399 \r\nL 103.31551 135.445323 \r\nL 103.400817 132.723392 \r\nL 103.403864 132.916951 \r\nL 103.690252 115.339321 \r\nL 103.726812 115.502637 \r\nL 103.809072 118.097545 \r\nL 103.735952 115.436101 \r\nL 103.845633 117.686231 \r\nL 103.848679 117.111601 \r\nL 103.891333 121.732836 \r\nL 103.952267 117.480574 \r\nL 103.991873 122.585708 \r\nL 104.010154 117.329356 \r\nL 104.061947 117.752767 \r\nL 104.180768 99.219437 \r\nL 104.208188 100.604598 \r\nL 104.317869 109.115171 \r\nL 104.351382 108.552638 \r\nL 104.360522 109.278487 \r\nL 104.430596 126.450851 \r\nL 104.485436 122.700634 \r\nL 104.488483 121.037232 \r\nL 104.570743 124.890277 \r\nL 104.59207 124.085795 \r\nL 104.61035 126.971043 \r\nL 104.659097 123.595847 \r\nL 104.704797 125.144324 \r\nL 104.710891 124.400329 \r\nL 104.802291 128.380398 \r\nL 104.808385 129.287709 \r\nL 104.851038 124.218867 \r\nL 104.854085 124.382183 \r\nL 104.982045 117.389843 \r\nL 104.997279 118.853637 \r\nL 105.052119 112.006467 \r\nL 105.064306 112.333099 \r\nL 105.088679 109.780532 \r\nL 105.167893 112.810949 \r\nL 105.173986 112.381489 \r\nL 105.177033 112.399635 \r\nL 105.18008 112.097198 \r\nL 105.201407 116.325265 \r\nL 105.28062 109.429705 \r\nL 105.286714 110.536624 \r\nL 105.408581 117.420087 \r\nL 105.423814 116.149852 \r\nL 105.509122 111.722176 \r\nL 105.484748 117.347502 \r\nL 105.539588 114.637668 \r\nL 105.591382 122.894194 \r\nL 105.655362 118.291105 \r\nL 105.682783 122.410295 \r\nL 105.789416 119.803289 \r\nL 105.81379 122.331661 \r\nL 105.90519 117.752767 \r\nL 106.011824 120.946501 \r\nL 105.935657 115.926049 \r\nL 106.017918 119.912166 \r\nL 106.145878 124.726961 \r\nL 106.081898 118.291105 \r\nL 106.148925 124.037405 \r\nL 106.337819 139.449587 \r\nL 106.155018 123.39019 \r\nL 106.353053 137.985793 \r\nL 106.3561 137.09058 \r\nL 106.398753 145.111205 \r\nL 106.450547 141.693669 \r\nL 106.526714 142.667515 \r\nL 106.4932 139.141102 \r\nL 106.560227 141.59084 \r\nL 106.563274 141.44567 \r\nL 106.605928 144.584965 \r\nL 106.621161 143.405461 \r\nL 106.660768 145.994321 \r\nL 106.712561 140.629091 \r\nL 106.855756 130.364384 \r\nL 106.767402 144.300674 \r\nL 106.858802 130.769649 \r\nL 106.892316 131.882617 \r\nL 106.907549 129.390537 \r\nL 106.968483 131.217256 \r\nL 107.07207 125.942757 \r\nL 106.977623 131.495498 \r\nL 107.096443 129.451025 \r\nL 107.139097 133.957334 \r\nL 107.196984 128.108205 \r\nL 107.206124 129.511512 \r\nL 107.285338 124.273306 \r\nL 107.212217 129.656682 \r\nL 107.334085 126.124219 \r\nL 107.358458 129.880485 \r\nL 107.440719 126.063732 \r\nL 107.553446 122.156248 \r\nL 107.477279 128.1324 \r\nL 107.565633 123.638188 \r\nL 107.72406 131.205159 \r\nL 107.766714 127.430747 \r\nL 107.781947 124.521304 \r\nL 107.858114 131.495498 \r\nL 107.870301 128.979223 \r\nL 108.080522 116.663995 \r\nL 107.894674 129.741364 \r\nL 108.083569 118.539103 \r\nL 108.101849 120.075482 \r\nL 108.141456 115.53893 \r\nL 108.153643 116.192193 \r\nL 108.156689 114.946153 \r\nL 108.25723 118.817345 \r\nL 108.263323 118.055204 \r\nL 108.305977 123.323654 \r\nL 108.33035 122.803463 \r\nL 108.440031 126.98314 \r\nL 108.443077 127.424698 \r\nL 108.519244 122.670391 \r\nL 108.580178 122.246979 \r\nL 108.552758 125.198763 \r\nL 108.601505 123.426483 \r\nL 108.674625 126.698849 \r\nL 108.702045 122.742975 \r\nL 108.711186 123.263167 \r\nL 108.741652 119.863777 \r\nL 108.814773 123.789407 \r\nL 108.820866 122.658293 \r\nL 108.826959 123.849894 \r\nL 108.89094 117.317258 \r\nL 108.979294 110.826963 \r\nL 109.00976 114.184012 \r\nL 109.283962 149.460247 \r\nL 109.302242 148.976348 \r\nL 109.427156 139.225784 \r\nL 109.357082 149.133615 \r\nL 109.454576 141.233965 \r\nL 109.47895 143.568777 \r\nL 109.545977 138.6693 \r\nL 109.549023 139.183443 \r\nL 109.683077 132.983487 \r\nL 109.725731 136.84863 \r\nL 109.731824 137.544235 \r\nL 109.786665 132.850415 \r\nL 109.814085 133.298022 \r\nL 109.820178 133.370606 \r\nL 109.829318 131.610424 \r\nL 109.859785 132.741538 \r\nL 110.070006 124.557597 \r\nL 110.08524 123.021217 \r\nL 110.106566 125.924611 \r\nL 110.182733 123.559555 \r\nL 110.243667 124.551548 \r\nL 110.277181 122.392149 \r\nL 110.280227 123.075656 \r\nL 110.359441 119.029051 \r\nL 110.389908 123.184533 \r\nL 110.408188 121.134011 \r\nL 110.444748 124.787449 \r\nL 110.496542 122.845804 \r\nL 110.499588 123.825699 \r\nL 110.584896 117.88584 \r\nL 110.594036 119.252854 \r\nL 110.816443 112.980314 \r\nL 110.600129 119.779094 \r\nL 110.831677 114.323133 \r\nL 110.959638 124.370086 \r\nL 110.962684 124.279355 \r\nL 111.078458 128.8522 \r\nL 111.108925 127.249285 \r\nL 111.242979 122.271174 \r\nL 111.303913 125.132227 \r\nL 111.267353 121.962688 \r\nL 111.3618 122.990974 \r\nL 111.504994 117.855596 \r\nL 111.514134 119.228659 \r\nL 111.547647 120.238798 \r\nL 111.532414 118.006814 \r\nL 111.572021 118.611688 \r\nL 111.581161 115.672002 \r\nL 111.596394 119.343585 \r\nL 111.684748 117.268868 \r\nL 111.739588 122.603854 \r\nL 111.815756 121.490887 \r\nL 111.931529 116.615605 \r\nL 111.943716 116.905944 \r\nL 111.94981 117.746719 \r\nL 112.035117 115.109469 \r\nL 112.047303 115.266736 \r\nL 112.123471 112.321001 \r\nL 112.163077 113.972307 \r\nL 112.166124 113.996502 \r\nL 112.169171 113.47631 \r\nL 112.205731 111.377398 \r\nL 112.245338 115.2002 \r\nL 112.278851 113.101289 \r\nL 112.281898 113.149678 \r\nL 112.309318 111.921785 \r\nL 112.452512 102.382926 \r\nL 112.461652 103.102726 \r\nL 112.479932 103.501943 \r\nL 112.528679 99.96948 \r\nL 112.531726 97.57418 \r\nL 112.632267 101.759907 \r\nL 112.63836 100.846547 \r\nL 112.793741 114.565083 \r\nL 112.799834 113.881576 \r\nL 112.857721 120.61382 \r\nL 112.872955 119.682314 \r\nL 112.985682 123.813602 \r\nL 112.988729 122.295369 \r\nL 113.080129 113.440018 \r\nL 113.019195 123.1059 \r\nL 113.119736 114.462254 \r\nL 113.168483 111.843151 \r\nL 113.223323 115.290931 \r\nL 113.22637 115.817171 \r\nL 113.28121 111.564909 \r\nL 113.320817 112.992411 \r\nL 113.35433 108.431664 \r\nL 113.409171 116.8757 \r\nL 113.418311 115.82322 \r\nL 113.488385 110.597111 \r\nL 113.579785 112.37544 \r\nL 113.665092 121.345717 \r\nL 113.713839 117.172089 \r\nL 113.89664 130.745455 \r\nL 113.902733 129.196978 \r\nL 113.954527 133.158901 \r\nL 114.055068 123.39019 \r\nL 114.070301 126.257292 \r\nL 114.143421 121.254986 \r\nL 114.280522 112.647633 \r\nL 114.286615 113.016606 \r\nL 114.317082 117.559208 \r\nL 114.292709 112.974265 \r\nL 114.405436 115.926049 \r\nL 114.414576 114.921958 \r\nL 114.472463 122.948632 \r\nL 114.496837 121.708641 \r\nL 114.646124 132.959292 \r\nL 114.649171 132.68105 \r\nL 114.688778 131.604375 \r\nL 114.743618 136.685314 \r\nL 114.749711 135.451372 \r\nL 114.862439 130.043801 \r\nL 114.792365 135.687273 \r\nL 114.868532 133.195193 \r\nL 114.959932 141.040405 \r\nL 114.993446 138.530179 \r\nL 115.151873 130.691016 \r\nL 115.161014 132.439101 \r\nL 115.167107 134.755767 \r\nL 115.252414 121.412253 \r\nL 115.285928 124.442671 \r\nL 115.435215 109.145414 \r\nL 115.438262 109.338974 \r\nL 115.471775 105.250028 \r\nL 115.493102 105.81256 \r\nL 115.505289 104.28223 \r\nL 115.535756 108.788539 \r\nL 115.593643 108.4982 \r\nL 115.599736 106.689627 \r\nL 115.66067 114.159818 \r\nL 115.66981 112.157686 \r\nL 115.773397 120.898111 \r\nL 115.78863 119.458511 \r\nL 115.870891 126.245194 \r\nL 115.913544 124.164429 \r\nL 116.132905 110.578965 \r\nL 116.135952 110.585014 \r\nL 116.138999 112.012516 \r\nL 116.224306 101.923222 \r\nL 116.31266 96.81204 \r\nL 116.273053 102.630925 \r\nL 116.34008 99.080316 \r\nL 116.35836 103.108775 \r\nL 116.434527 95.100247 \r\nL 116.446714 97.066087 \r\nL 116.452807 95.445025 \r\nL 116.483274 98.027836 \r\nL 116.501554 97.979446 \r\nL 116.608188 108.867173 \r\nL 116.629515 106.707773 \r\nL 116.650842 101.911125 \r\nL 116.717869 111.068913 \r\nL 116.723962 109.859165 \r\nL 116.757475 113.470261 \r\nL 116.781849 107.512255 \r\nL 116.833643 110.421698 \r\nL 116.97379 100.967522 \r\nL 116.979883 101.257861 \r\nL 117.092611 107.246111 \r\nL 117.120031 106.3388 \r\nL 117.135264 104.941542 \r\nL 117.184011 116.434143 \r\nL 117.187058 116.440191 \r\nL 117.260178 117.625744 \r\nL 117.244945 114.298938 \r\nL 117.287598 115.678051 \r\nL 117.336345 105.95773 \r\nL 117.403372 110.669696 \r\nL 117.406419 110.669696 \r\nL 117.500866 98.608515 \r\nL 117.421652 111.812908 \r\nL 117.58008 100.30821 \r\nL 117.613593 105.570611 \r\nL 117.66234 97.441108 \r\nL 117.677574 97.586278 \r\nL 117.756787 86.80138 \r\nL 117.829908 93.442893 \r\nL 117.988335 105.752073 \r\nL 117.991382 103.889062 \r\nL 118.076689 113.905771 \r\nL 118.088876 110.488234 \r\nL 118.119343 112.61739 \r\nL 118.161996 108.54659 \r\nL 118.180276 108.570784 \r\nL 118.183323 108.334884 \r\nL 118.229023 113.137581 \r\nL 118.253397 115.901854 \r\nL 118.28691 109.919653 \r\nL 118.326517 111.982272 \r\nL 118.442291 101.83854 \r\nL 118.366124 113.542846 \r\nL 118.460571 103.495894 \r\nL 118.463618 103.876965 \r\nL 118.524552 97.997592 \r\nL 118.673839 87.884104 \r\nL 118.536738 98.348419 \r\nL 118.698213 90.708864 \r\nL 118.85664 106.768261 \r\nL 118.859687 106.683579 \r\nL 118.899294 103.949549 \r\nL 118.932807 110.960036 \r\nL 118.966321 120.595674 \r\nL 119.051628 113.433969 \r\nL 119.094281 114.480401 \r\nL 119.139982 110.814866 \r\nL 119.152168 111.65564 \r\nL 119.267942 95.953119 \r\nL 119.207009 113.349287 \r\nL 119.286222 100.290063 \r\nL 119.465977 111.050767 \r\nL 119.469023 109.998286 \r\nL 119.511677 108.117129 \r\nL 119.548237 112.677877 \r\nL 119.660964 116.845457 \r\nL 119.612217 110.578965 \r\nL 119.673151 115.974439 \r\nL 119.761505 114.2445 \r\nL 119.694478 118.496762 \r\nL 119.779785 116.101462 \r\nL 119.804158 118.285056 \r\nL 119.880326 114.861471 \r\nL 119.990006 111.776615 \r\nL 119.926026 119.198415 \r\nL 120.00524 112.865388 \r\nL 120.03266 113.343238 \r\nL 120.063127 109.217999 \r\nL 120.081407 109.804727 \r\nL 120.224601 96.805991 \r\nL 120.300768 90.636279 \r\nL 120.346468 94.773615 \r\nL 120.349515 95.160734 \r\nL 120.407402 88.482929 \r\nL 120.413495 87.751031 \r\nL 120.462242 91.186714 \r\nL 120.486615 90.866131 \r\nL 120.489662 92.075878 \r\nL 120.510989 86.692503 \r\nL 120.599343 91.985147 \r\nL 120.718163 95.729316 \r\nL 120.64809 86.166262 \r\nL 120.727303 94.767566 \r\nL 120.840031 89.263216 \r\nL 120.858311 89.946723 \r\nL 120.995412 97.525791 \r\nL 120.904011 87.956689 \r\nL 121.001505 97.283841 \r\nL 121.022832 96.461213 \r\nL 121.031972 98.58432 \r\nL 121.175166 108.607077 \r\nL 121.178213 107.609035 \r\nL 121.303127 96.309994 \r\nL 121.312267 97.380621 \r\nL 121.315313 97.846374 \r\nL 121.379294 93.823964 \r\nL 121.40976 95.475269 \r\nL 121.525534 103.653161 \r\nL 121.458507 92.196853 \r\nL 121.586468 102.36478 \r\nL 121.592561 101.052204 \r\nL 121.662635 106.048461 \r\nL 121.693102 103.066434 \r\nL 121.711382 106.314606 \r\nL 121.790596 102.721656 \r\nL 121.796689 103.362822 \r\nL 121.875903 103.393066 \r\nL 121.927697 96.394677 \r\nL 122.098311 109.756337 \r\nL 122.101357 109.006294 \r\nL 122.128778 114.044892 \r\nL 122.192758 113.833186 \r\nL 122.198851 113.772698 \r\nL 122.235412 124.902375 \r\nL 122.308532 128.676786 \r\nL 122.275018 122.972827 \r\nL 122.342045 124.20677 \r\nL 122.345092 124.370086 \r\nL 122.375559 120.093629 \r\nL 122.6132 91.797637 \r\nL 122.625387 94.332057 \r\nL 122.716787 90.382232 \r\nL 122.728974 88.113956 \r\nL 122.786861 94.301814 \r\nL 122.808188 93.932841 \r\nL 122.908729 98.808123 \r\nL 122.829515 93.690891 \r\nL 122.927009 97.580229 \r\nL 122.930055 96.104337 \r\nL 123.024502 103.08458 \r\nL 123.027549 102.334537 \r\nL 123.13723 109.732142 \r\nL 123.16465 108.933709 \r\nL 123.167697 107.439671 \r\nL 123.26519 112.677877 \r\nL 123.310891 116.754726 \r\nL 123.353544 111.510471 \r\nL 123.371824 111.939931 \r\nL 123.393151 114.304987 \r\nL 123.426665 107.385232 \r\nL 123.438851 107.385232 \r\nL 123.582045 96.672919 \r\nL 123.447991 107.699766 \r\nL 123.639932 97.652814 \r\nL 123.655166 101.052204 \r\nL 123.7161 94.555861 \r\nL 123.74352 95.922875 \r\nL 123.75266 94.912736 \r\nL 123.82578 104.022134 \r\nL 123.83492 101.602639 \r\nL 123.920227 107.445719 \r\nL 123.947647 103.03619 \r\nL 123.950694 102.89102 \r\nL 123.972021 106.223874 \r\nL 123.975068 106.169436 \r\nL 124.051235 109.012342 \r\nL 123.999441 104.143109 \r\nL 124.084748 107.246111 \r\nL 124.124355 105.068566 \r\nL 124.103028 108.165519 \r\nL 124.194429 107.088844 \r\nL 124.200522 107.482012 \r\nL 124.206615 106.15129 \r\nL 124.212709 106.786407 \r\nL 124.310203 103.75599 \r\nL 124.255362 108.849026 \r\nL 124.328483 104.475789 \r\nL 124.343716 103.18136 \r\nL 124.39551 109.078878 \r\nL 124.401603 108.921611 \r\nL 124.407697 109.242194 \r\nL 124.41379 110.373308 \r\nL 124.48691 103.489845 \r\nL 124.489957 103.719697 \r\nL 124.648385 112.502464 \r\nL 124.50519 103.374919 \r\nL 124.654478 111.558861 \r\nL 124.718458 107.7784 \r\nL 124.748925 112.829095 \r\nL 124.761112 111.298765 \r\nL 124.764158 112.091149 \r\nL 124.846419 107.125136 \r\nL 124.858606 107.802595 \r\nL 124.925633 111.292716 \r\nL 124.9561 107.500158 \r\nL 124.97438 108.607077 \r\nL 125.044453 104.4274 \r\nL 124.986566 110.742281 \r\nL 125.07492 109.175658 \r\nL 125.190694 114.190061 \r\nL 125.196787 113.579139 \r\nL 125.215068 113.869478 \r\nL 125.208974 112.357294 \r\nL 125.221161 112.448025 \r\nL 125.230301 109.036537 \r\nL 125.327795 114.522742 \r\nL 125.428335 108.770393 \r\nL 125.373495 117.256771 \r\nL 125.452709 110.034579 \r\nL 125.483176 112.454074 \r\nL 125.544109 107.941716 \r\nL 125.550203 106.659384 \r\nL 125.577623 115.405857 \r\nL 125.65379 107.887277 \r\nL 125.72691 111.746371 \r\nL 125.693397 104.360863 \r\nL 125.766517 108.534492 \r\nL 125.803077 103.501943 \r\nL 125.860964 112.115344 \r\nL 125.873151 110.022481 \r\nL 125.882291 108.558687 \r\nL 125.888385 111.964126 \r\nL 125.952365 110.530575 \r\nL 125.991972 113.633577 \r\nL 126.031579 108.794588 \r\nL 126.062045 110.923743 \r\nL 126.068139 110.657599 \r\nL 126.126026 116.174047 \r\nL 126.180866 112.532707 \r\nL 126.190006 112.193978 \r\nL 126.211333 116.821262 \r\nL 126.244846 114.395718 \r\nL 126.247893 115.980487 \r\nL 126.302733 111.583056 \r\nL 126.348434 111.788713 \r\nL 126.458114 108.806685 \r\nL 126.363667 114.383621 \r\nL 126.464208 110.016433 \r\nL 126.485534 112.435927 \r\nL 126.528188 107.917521 \r\nL 126.558655 108.25625 \r\nL 126.595215 106.810602 \r\nL 126.653102 109.98014 \r\nL 126.656149 110.089017 \r\nL 126.665289 107.421524 \r\nL 126.753643 104.288279 \r\nL 126.704896 109.326877 \r\nL 126.778016 105.455685 \r\nL 126.905977 110.476137 \r\nL 126.787156 103.677356 \r\nL 126.918163 109.278487 \r\nL 127.009564 102.401073 \r\nL 127.040031 105.280272 \r\nL 127.058311 106.756163 \r\nL 127.122291 103.253945 \r\nL 127.216738 93.878402 \r\nL 127.247205 96.037801 \r\nL 127.311186 101.493762 \r\nL 127.362979 98.354468 \r\nL 127.381259 96.122484 \r\nL 127.451333 99.310168 \r\nL 127.466566 98.82022 \r\nL 127.51836 100.49572 \r\nL 127.54578 92.626314 \r\nL 127.624994 87.466741 \r\nL 127.658507 90.388281 \r\nL 127.661554 90.400378 \r\nL 127.734674 80.19011 \r\nL 127.780375 82.68219 \r\nL 127.816935 80.359475 \r\nL 127.844355 85.494853 \r\nL 127.896149 80.885715 \r\nL 127.920522 79.385628 \r\nL 127.993643 84.037107 \r\nL 128.13379 98.215347 \r\nL 128.310498 89.414434 \r\nL 128.209957 101.614737 \r\nL 128.313544 90.00721 \r\nL 128.429318 82.331363 \r\nL 128.328778 91.386322 \r\nL 128.490252 86.190457 \r\nL 128.514625 83.057212 \r\nL 128.615166 92.686801 \r\nL 128.6761 84.472616 \r\nL 128.73094 89.105949 \r\nL 128.773593 92.838019 \r\nL 128.746173 88.089761 \r\nL 128.852807 91.144373 \r\nL 128.855854 90.049552 \r\nL 128.941161 98.541978 \r\nL 128.944208 98.917 \r\nL 128.996001 91.658516 \r\nL 129.075215 85.658168 \r\nL 129.096542 91.918611 \r\nL 129.102635 91.864173 \r\nL 129.163569 94.156644 \r\nL 129.111775 89.632189 \r\nL 129.194036 90.013259 \r\nL 129.230596 86.450553 \r\nL 129.264109 92.577924 \r\nL 129.34637 97.979446 \r\nL 129.306763 91.229055 \r\nL 129.38293 95.426879 \r\nL 129.398163 89.015218 \r\nL 129.498704 93.043676 \r\nL 129.559638 87.914347 \r\nL 129.605338 92.432754 \r\nL 129.651038 89.67453 \r\nL 129.721112 95.838193 \r\nL 129.803372 85.779143 \r\nL 129.836886 92.813824 \r\nL 129.861259 93.442893 \r\nL 129.882586 86.093678 \r\nL 129.97094 76.657648 \r\nL 129.900866 88.755122 \r\nL 130.004453 77.673836 \r\nL 130.028827 76.331016 \r\nL 130.07148 87.206645 \r\nL 130.242095 120.027092 \r\nL 130.245141 118.883881 \r\nL 130.333495 129.826047 \r\nL 130.373102 121.980835 \r\nL 130.528483 98.935146 \r\nL 130.531529 99.298071 \r\nL 130.601603 94.682884 \r\nL 130.635117 88.277272 \r\nL 130.699097 99.419045 \r\nL 130.702144 99.11056 \r\nL 130.711284 102.945459 \r\nL 130.796591 94.440935 \r\nL 130.799638 95.106296 \r\nL 130.827058 91.356079 \r\nL 130.918458 91.725052 \r\nL 130.921505 92.825922 \r\nL 130.979392 87.593764 \r\nL 131.025092 91.537541 \r\nL 131.079932 89.015218 \r\nL 131.098213 93.563868 \r\nL 131.119539 93.430796 \r\nL 131.131726 94.99137 \r\nL 131.186566 88.343808 \r\nL 131.22008 91.622223 \r\nL 131.226173 90.835887 \r\nL 131.27492 95.106296 \r\nL 131.360227 98.560125 \r\nL 131.317574 93.104164 \r\nL 131.390694 96.406774 \r\nL 131.402881 94.31996 \r\nL 131.451628 100.205381 \r\nL 131.485141 99.122657 \r\nL 131.488188 99.709385 \r\nL 131.555215 93.787671 \r\nL 131.567402 94.07801 \r\nL 131.674036 80.359475 \r\nL 131.713643 81.000641 \r\nL 131.80809 90.212867 \r\nL 131.747156 79.506603 \r\nL 131.838557 85.767046 \r\nL 131.841603 85.724705 \r\nL 131.847697 86.65621 \r\nL 131.984797 98.475442 \r\nL 131.987844 96.727357 \r\nL 132.060964 107.391281 \r\nL 132.088385 102.388975 \r\nL 132.091431 102.31639 \r\nL 132.106665 104.318522 \r\nL 132.112758 102.739802 \r\nL 132.243765 122.204638 \r\nL 132.246812 120.341627 \r\nL 132.252905 118.02496 \r\nL 132.277279 123.831748 \r\nL 132.350399 123.620042 \r\nL 132.356493 123.795456 \r\nL 132.359539 123.081705 \r\nL 132.40524 128.344106 \r\nL 132.49664 117.365648 \r\nL 132.499687 117.795108 \r\nL 132.56976 112.175832 \r\nL 132.825682 93.406601 \r\nL 132.575854 113.028704 \r\nL 132.831775 95.172832 \r\nL 132.837869 95.553902 \r\nL 132.840915 94.434886 \r\nL 132.871382 91.610126 \r\nL 132.947549 95.753511 \r\nL 132.996296 88.827707 \r\nL 133.06637 93.557819 \r\nL 133.300964 105.425441 \r\nL 133.087697 92.100073 \r\nL 133.319244 105.032273 \r\nL 133.361898 94.828054 \r\nL 133.441112 100.277966 \r\nL 133.450252 100.973571 \r\nL 133.456345 98.493589 \r\nL 133.462439 95.795852 \r\nL 133.520326 106.375093 \r\nL 133.553839 103.090629 \r\nL 133.556886 102.897069 \r\nL 133.575166 107.990106 \r\nL 133.578213 107.736059 \r\nL 133.715313 120.964647 \r\nL 133.733593 119.053246 \r\nL 133.767107 129.033662 \r\nL 133.840227 118.248764 \r\nL 133.855461 119.295195 \r\nL 133.879834 113.016606 \r\nL 133.882881 113.167825 \r\nL 134.071775 97.955251 \r\nL 134.093102 101.723614 \r\nL 134.105289 103.27814 \r\nL 134.190596 100.011822 \r\nL 134.196689 97.646765 \r\nL 134.294183 101.772004 \r\nL 134.29723 101.40908 \r\nL 134.464797 76.923792 \r\nL 134.571431 72.012218 \r\nL 134.540964 77.135498 \r\nL 134.583618 73.234063 \r\nL 134.623225 75.756386 \r\nL 134.601898 71.963828 \r\nL 134.690252 73.923619 \r\nL 134.699392 72.012218 \r\nL 134.778606 82.464435 \r\nL 134.888286 90.624182 \r\nL 134.827353 81.974488 \r\nL 134.900473 88.712781 \r\nL 135.037574 80.123574 \r\nL 135.04062 80.395767 \r\nL 135.071087 84.696419 \r\nL 135.110694 79.028753 \r\nL 135.165534 84.000815 \r\nL 135.189908 82.319266 \r\nL 135.226468 87.80547 \r\nL 135.272168 85.482755 \r\nL 135.290448 85.017002 \r\nL 135.305682 89.214826 \r\nL 135.360522 87.865957 \r\nL 135.366615 89.505165 \r\nL 135.439736 85.452511 \r\nL 135.467156 84.490762 \r\nL 135.494576 88.997071 \r\nL 135.531136 88.960779 \r\nL 135.66519 109.992238 \r\nL 135.668237 108.87927 \r\nL 135.683471 107.548548 \r\nL 135.747451 117.293063 \r\nL 135.765731 113.506554 \r\nL 135.768778 113.597285 \r\nL 135.780964 111.208034 \r\nL 135.927205 89.487019 \r\nL 136.055166 70.481887 \r\nL 136.070399 73.572792 \r\nL 136.149613 84.871833 \r\nL 136.186173 76.107213 \r\nL 136.19836 73.959911 \r\nL 136.274527 85.355732 \r\nL 136.518262 107.076746 \r\nL 136.283667 83.033017 \r\nL 136.530448 104.070524 \r\nL 136.637082 98.269785 \r\nL 136.652316 98.638758 \r\nL 136.676689 103.489845 \r\nL 136.731529 94.89459 \r\nL 136.835117 84.279056 \r\nL 136.874724 88.035322 \r\nL 136.87777 89.202728 \r\nL 136.956984 82.077316 \r\nL 136.969171 82.416045 \r\nL 136.984404 81.351468 \r\nL 137.042291 89.359996 \r\nL 137.109318 93.775574 \r\nL 137.084945 85.912215 \r\nL 137.158065 90.787497 \r\nL 137.267746 95.112344 \r\nL 137.182439 89.553555 \r\nL 137.298213 91.92466 \r\nL 137.404846 79.464262 \r\nL 137.423127 83.940327 \r\nL 137.46578 87.678447 \r\nL 137.490154 82.10756 \r\nL 137.535854 85.083538 \r\nL 137.593741 83.97662 \r\nL 137.566321 87.684495 \r\nL 137.599834 86.438456 \r\nL 137.694281 94.840151 \r\nL 137.627254 85.688412 \r\nL 137.721701 90.231014 \r\nL 137.724748 88.984974 \r\nL 137.797869 95.100247 \r\nL 137.825289 91.622223 \r\nL 137.931923 95.735364 \r\nL 137.916689 91.513346 \r\nL 137.941063 94.138498 \r\nL 138.069023 79.252556 \r\nL 137.956296 95.330099 \r\nL 138.093397 81.726489 \r\nL 138.227451 93.182797 \r\nL 138.291431 96.71526 \r\nL 138.239638 91.622223 \r\nL 138.340178 93.769525 \r\nL 138.343225 93.588063 \r\nL 138.361505 98.445199 \r\nL 138.373692 99.794067 \r\nL 138.449859 92.590021 \r\nL 138.492512 87.055427 \r\nL 138.556493 92.807776 \r\nL 138.775854 109.865214 \r\nL 138.788041 107.850985 \r\nL 138.794134 107.965911 \r\nL 138.797181 107.554597 \r\nL 139.083569 87.255035 \r\nL 139.098802 88.132102 \r\nL 139.202389 93.340065 \r\nL 139.129269 84.817394 \r\nL 139.22067 93.049725 \r\nL 139.24809 91.283494 \r\nL 139.269416 94.731274 \r\nL 139.403471 107.0586 \r\nL 139.290743 93.21909 \r\nL 139.412611 105.274223 \r\nL 139.504011 98.578271 \r\nL 139.531431 101.342544 \r\nL 139.537525 103.689454 \r\nL 139.583225 95.318002 \r\nL 139.635018 99.431143 \r\nL 139.708139 97.132623 \r\nL 139.671579 102.328488 \r\nL 139.732512 100.683231 \r\nL 139.897033 117.268868 \r\nL 139.915313 114.323133 \r\nL 139.988434 119.36778 \r\nL 140.006714 116.966432 \r\nL 140.061554 118.956466 \r\nL 140.0189 115.944195 \r\nL 140.070694 118.732663 \r\nL 140.092021 124.757205 \r\nL 140.165141 117.438233 \r\nL 140.186468 121.702593 \r\nL 140.414969 105.165345 \r\nL 140.192561 122.355856 \r\nL 140.454576 107.82679 \r\nL 140.472856 111.964126 \r\nL 140.49723 105.364954 \r\nL 140.56121 105.588757 \r\nL 140.667844 112.079052 \r\nL 140.680031 109.756337 \r\nL 140.740964 115.284883 \r\nL 140.789711 110.754379 \r\nL 140.838458 110.808817 \r\nL 140.908532 106.411385 \r\nL 140.911579 106.598896 \r\nL 140.954232 102.927313 \r\nL 140.963372 103.151116 \r\nL 141.088286 92.571875 \r\nL 141.09438 94.235278 \r\nL 141.100473 96.04385 \r\nL 141.161407 85.325488 \r\nL 141.179687 87.624008 \r\nL 141.19492 87.872006 \r\nL 141.304601 79.542895 \r\nL 141.307647 80.214305 \r\nL 141.396001 75.224097 \r\nL 141.399048 75.925751 \r\nL 141.499588 71.685586 \r\nL 141.450842 81.938195 \r\nL 141.517869 72.86509 \r\nL 141.542242 75.345072 \r\nL 141.587942 70.530277 \r\nL 141.618409 70.826665 \r\nL 141.721996 66.556257 \r\nL 141.676296 72.859041 \r\nL 141.72809 69.647161 \r\nL 141.804257 75.393462 \r\nL 141.743323 68.50395 \r\nL 141.86519 73.512304 \r\nL 141.880424 68.038197 \r\nL 141.956591 75.218048 \r\nL 141.971824 74.758344 \r\nL 141.990104 70.893201 \r\nL 142.017525 76.627404 \r\nL 142.038851 75.605167 \r\nL 142.151579 84.623834 \r\nL 142.154625 83.274966 \r\nL 142.233839 91.954904 \r\nL 142.255166 86.426358 \r\nL 142.437967 103.290237 \r\nL 142.261259 86.402163 \r\nL 142.468434 98.669002 \r\nL 142.535461 96.019655 \r\nL 142.483667 100.175137 \r\nL 142.559834 99.183145 \r\nL 142.565928 99.497679 \r\nL 142.602488 94.495373 \r\nL 142.645141 85.41017 \r\nL 142.721308 90.460866 \r\nL 142.742635 88.3801 \r\nL 142.861456 98.191152 \r\nL 142.867549 96.382579 \r\nL 142.94981 105.830707 \r\nL 142.955903 105.141151 \r\nL 142.95895 105.165345 \r\nL 142.961996 104.754031 \r\nL 143.07777 97.822179 \r\nL 143.007697 104.766129 \r\nL 143.083864 97.906861 \r\nL 143.08691 98.977487 \r\nL 143.163077 89.934626 \r\nL 143.175264 91.380274 \r\nL 143.181357 91.410517 \r\nL 143.312365 83.051163 \r\nL 143.415952 77.456081 \r\nL 143.339785 84.073399 \r\nL 143.428139 82.016829 \r\nL 143.452512 80.758691 \r\nL 143.568286 91.87627 \r\nL 143.577426 87.509082 \r\nL 143.650547 93.672745 \r\nL 143.67492 92.475095 \r\nL 143.766321 99.431143 \r\nL 143.845534 96.757601 \r\nL 143.949122 87.696593 \r\nL 143.970448 91.337933 \r\nL 144.013102 93.763476 \r\nL 144.067942 86.238847 \r\nL 144.070989 84.369787 \r\nL 144.168483 92.487193 \r\nL 144.18067 95.263563 \r\nL 144.26293 87.793373 \r\nL 144.35433 80.680058 \r\nL 144.400031 81.690197 \r\nL 144.403077 82.785018 \r\nL 144.473151 68.116831 \r\nL 144.546271 66.913132 \r\nL 144.494478 71.740024 \r\nL 144.561505 70.312523 \r\nL 144.662045 87.121963 \r\nL 144.689466 81.96239 \r\nL 144.695559 79.899771 \r\nL 144.771726 85.331537 \r\nL 144.7961 82.48863 \r\nL 144.86008 86.625966 \r\nL 144.808286 81.248639 \r\nL 144.908827 84.091546 \r\nL 144.972807 76.318918 \r\nL 145.006321 84.926271 \r\nL 145.021554 83.099553 \r\nL 145.109908 96.249507 \r\nL 145.027647 82.512825 \r\nL 145.176935 93.878402 \r\nL 145.307942 85.512999 \r\nL 145.314036 86.982842 \r\nL 145.317082 87.932494 \r\nL 145.368876 76.185846 \r\nL 145.399343 80.04494 \r\nL 145.414576 76.397552 \r\nL 145.454183 81.62971 \r\nL 145.515117 77.450032 \r\nL 145.643077 93.884451 \r\nL 145.664404 92.626314 \r\nL 145.734478 89.934626 \r\nL 145.755805 93.981231 \r\nL 145.767991 92.59607 \r\nL 145.871579 96.098289 \r\nL 145.789318 91.531492 \r\nL 145.883765 95.711169 \r\nL 145.917279 90.031405 \r\nL 145.996493 92.045635 \r\nL 146.051333 93.896548 \r\nL 146.093986 87.055427 \r\nL 146.15492 80.220354 \r\nL 146.215854 83.081406 \r\nL 146.2189 83.166089 \r\nL 146.231087 81.381711 \r\nL 146.362095 69.302383 \r\nL 146.368188 71.516221 \r\nL 146.371235 72.084802 \r\nL 146.432168 63.120574 \r\nL 146.517475 62.497554 \r\nL 146.505289 65.540069 \r\nL 146.526615 64.95939 \r\nL 146.627156 67.3063 \r\nL 146.596689 63.513742 \r\nL 146.636296 65.43724 \r\nL 146.639343 65.110609 \r\nL 146.672856 70.143158 \r\nL 146.703323 69.574577 \r\nL 146.755117 78.962217 \r\nL 146.822144 74.292592 \r\nL 146.931824 71.818658 \r\nL 146.852611 75.816873 \r\nL 146.934871 71.897292 \r\nL 147.011038 79.167874 \r\nL 146.947058 71.891243 \r\nL 147.056738 74.480102 \r\nL 147.059785 73.603035 \r\nL 147.135952 83.232625 \r\nL 147.138999 81.726489 \r\nL 147.142045 82.192242 \r\nL 147.221259 78.61139 \r\nL 147.227353 79.633626 \r\nL 147.337033 71.770268 \r\nL 147.251726 81.883757 \r\nL 147.34922 74.758344 \r\nL 147.468041 82.458387 \r\nL 147.480227 79.748552 \r\nL 147.522881 86.438456 \r\nL 147.641701 109.417608 \r\nL 147.687402 108.250201 \r\nL 147.809269 117.075309 \r\nL 147.854969 111.734274 \r\nL 148.296738 84.448421 \r\nL 147.882389 112.139539 \r\nL 148.321112 87.527228 \r\nL 148.330252 88.065566 \r\nL 148.382045 82.228535 \r\nL 148.385092 83.498769 \r\nL 148.391186 80.14172 \r\nL 148.482586 88.174443 \r\nL 148.485633 88.168394 \r\nL 148.577033 74.389371 \r\nL 148.610547 83.075358 \r\nL 148.695854 97.997592 \r\nL 148.741554 91.610126 \r\nL 148.805534 81.00669 \r\nL 148.762881 93.733232 \r\nL 148.857328 86.172311 \r\nL 148.878655 90.424573 \r\nL 148.930448 77.014523 \r\nL 149.012709 68.715656 \r\nL 149.055362 73.463915 \r\nL 149.14067 86.498943 \r\nL 149.067549 73.397378 \r\nL 149.198557 81.666002 \r\nL 149.283864 78.115393 \r\nL 149.22293 83.30521 \r\nL 149.308237 81.811172 \r\nL 149.402684 87.061475 \r\nL 149.335657 81.526881 \r\nL 149.424011 83.607647 \r\nL 149.430104 82.385802 \r\nL 149.475805 88.507124 \r\nL 149.497131 91.821832 \r\nL 149.579392 87.206645 \r\nL 149.646419 88.555514 \r\nL 149.707353 81.018787 \r\nL 149.753053 85.45856 \r\nL 149.81094 79.754601 \r\nL 149.813986 80.631668 \r\nL 149.817033 79.379579 \r\nL 149.844453 84.466567 \r\nL 149.923667 80.613522 \r\nL 149.935854 81.926098 \r\nL 149.941947 79.579188 \r\nL 149.957181 75.853166 \r\nL 150.024208 88.035322 \r\nL 150.036394 87.248986 \r\nL 150.170448 95.451074 \r\nL 150.066861 84.78715 \r\nL 150.173495 94.434886 \r\nL 150.179588 93.545722 \r\nL 150.222242 102.449463 \r\nL 150.493397 123.898284 \r\nL 150.237475 102.013953 \r\nL 150.520817 120.486796 \r\nL 150.660964 104.530228 \r\nL 150.673151 105.534318 \r\nL 150.727991 108.25625 \r\nL 150.755412 101.941369 \r\nL 150.779785 103.647112 \r\nL 150.901652 95.42083 \r\nL 150.831579 104.003988 \r\nL 150.913839 97.453206 \r\nL 150.941259 100.084406 \r\nL 150.999146 92.263389 \r\nL 151.011333 94.07801 \r\nL 151.03266 91.912563 \r\nL 151.102733 96.23741 \r\nL 151.117967 95.094198 \r\nL 151.209367 99.691238 \r\nL 151.166714 93.164651 \r\nL 151.230694 96.291848 \r\nL 151.334281 85.55534 \r\nL 151.367795 90.557645 \r\nL 151.468335 97.114476 \r\nL 151.507942 92.559777 \r\nL 151.623716 88.700683 \r\nL 151.63895 91.7311 \r\nL 151.718163 79.645724 \r\nL 151.803471 72.447727 \r\nL 151.849171 74.123227 \r\nL 151.873544 78.526707 \r\nL 151.910104 81.29098 \r\nL 151.967991 75.357169 \r\nL 151.983225 78.067003 \r\nL 151.998458 76.131408 \r\nL 152.047205 82.579361 \r\nL 152.053299 81.768831 \r\nL 152.062439 80.915959 \r\nL 152.144699 94.1264 \r\nL 152.181259 92.765435 \r\nL 152.2818 108.709905 \r\nL 152.330547 103.507992 \r\nL 152.403667 104.058427 \r\nL 152.473741 95.033711 \r\nL 152.415854 104.064475 \r\nL 152.549908 98.239542 \r\nL 152.665682 101.366739 \r\nL 152.583421 95.596243 \r\nL 152.683962 101.179228 \r\nL 152.830203 82.053121 \r\nL 152.842389 82.912042 \r\nL 152.845436 83.184235 \r\nL 152.891136 77.667787 \r\nL 153.01605 67.034107 \r\nL 153.02519 67.409129 \r\nL 153.147058 78.677926 \r\nL 153.150104 78.073052 \r\nL 153.174478 75.181756 \r\nL 153.207991 84.158082 \r\nL 153.229318 81.853513 \r\nL 153.232365 83.861694 \r\nL 153.287205 77.177839 \r\nL 153.335952 80.486498 \r\nL 153.470006 67.766004 \r\nL 153.55836 69.024142 \r\nL 153.53094 62.273751 \r\nL 153.5675 66.622793 \r\nL 153.60406 64.499686 \r\nL 153.643667 71.123053 \r\nL 153.661947 68.975752 \r\nL 153.826468 82.549118 \r\nL 153.844748 79.071094 \r\nL 153.856935 76.621355 \r\nL 153.908729 84.950466 \r\nL 153.945289 83.105601 \r\nL 154.103716 99.025877 \r\nL 154.10981 97.295939 \r\nL 154.179883 103.840672 \r\nL 154.195117 102.31639 \r\nL 154.25605 104.348766 \r\nL 154.231677 100.404989 \r\nL 154.304797 101.977661 \r\nL 154.429711 97.447157 \r\nL 154.341357 104.046329 \r\nL 154.432758 98.088323 \r\nL 154.481505 99.703336 \r\nL 154.502832 92.233146 \r\nL 154.527205 95.566 \r\nL 154.578999 99.812213 \r\nL 154.649072 91.325835 \r\nL 154.652119 91.186714 \r\nL 154.661259 94.005426 \r\nL 154.664306 93.400552 \r\nL 154.73438 96.733406 \r\nL 154.700866 90.15238 \r\nL 154.77094 92.142415 \r\nL 154.786173 90.24916 \r\nL 154.83492 95.46922 \r\nL 154.874527 93.388454 \r\nL 154.908041 98.43915 \r\nL 154.883667 91.192763 \r\nL 154.984208 93.146505 \r\nL 155.042095 86.214652 \r\nL 155.005534 94.22318 \r\nL 155.099982 90.364086 \r\nL 155.118262 93.098115 \r\nL 155.194429 89.118046 \r\nL 155.252316 81.115567 \r\nL 155.298016 90.110039 \r\nL 155.310203 85.924313 \r\nL 155.331529 88.761171 \r\nL 155.407697 84.424226 \r\nL 155.419883 82.48863 \r\nL 155.47777 91.634321 \r\nL 155.499097 89.372093 \r\nL 155.733692 107.143283 \r\nL 155.742832 104.124963 \r\nL 155.822045 88.882145 \r\nL 155.898213 95.46922 \r\nL 155.916493 98.572222 \r\nL 155.950006 94.253424 \r\nL 156.044453 89.275313 \r\nL 155.986566 94.471178 \r\nL 156.06578 89.807602 \r\nL 156.087107 91.114129 \r\nL 156.07492 89.420483 \r\nL 156.090154 90.436671 \r\nL 156.099294 94.398594 \r\nL 156.175461 86.196506 \r\nL 156.196787 87.400205 \r\nL 156.199834 87.581667 \r\nL 156.212021 82.809213 \r\nL 156.221161 79.258605 \r\nL 156.257721 86.408212 \r\nL 156.324748 81.786977 \r\nL 156.443569 75.254341 \r\nL 156.416149 82.555166 \r\nL 156.461849 77.74642 \r\nL 156.525829 83.607647 \r\nL 156.553249 72.435629 \r\nL 156.559343 73.766351 \r\nL 156.61723 61.880583 \r\nL 156.675117 68.9818 \r\nL 156.836591 49.111699 \r\nL 156.851824 53.152255 \r\nL 156.955412 64.705343 \r\nL 156.998065 61.874534 \r\nL 157.004158 60.580105 \r\nL 157.043765 69.756039 \r\nL 157.046812 69.713698 \r\nL 157.080326 73.173575 \r\nL 157.135166 67.348641 \r\nL 157.156493 69.32053 \r\nL 157.162586 67.439372 \r\nL 157.21438 73.67562 \r\nL 157.26008 71.479929 \r\nL 157.311873 75.97414 \r\nL 157.363667 69.205604 \r\nL 157.372807 68.485804 \r\nL 157.381947 69.719746 \r\nL 157.384994 69.629015 \r\nL 157.455068 76.101164 \r\nL 157.497721 70.989981 \r\nL 157.503814 71.57066 \r\nL 157.546468 64.548076 \r\nL 157.573888 67.457519 \r\nL 157.616542 61.687023 \r\nL 157.653102 67.778102 \r\nL 157.692709 62.600383 \r\nL 157.851136 80.498596 \r\nL 157.701849 62.576188 \r\nL 157.860276 78.169832 \r\nL 157.95777 75.405559 \r\nL 157.915117 82.379753 \r\nL 157.96691 78.375489 \r\nL 157.98519 82.034975 \r\nL 158.043077 75.919702 \r\nL 158.064404 75.943897 \r\nL 158.100964 74.256299 \r\nL 158.073544 77.474227 \r\nL 158.104011 75.587021 \r\nL 158.137525 77.704079 \r\nL 158.195412 67.028058 \r\nL 158.253299 70.808519 \r\nL 158.283765 64.614612 \r\nL 158.286812 65.062219 \r\nL 158.289859 63.640766 \r\nL 158.347746 72.804602 \r\nL 158.390399 68.370878 \r\nL 158.405633 69.108824 \r\nL 158.399539 66.229625 \r\nL 158.414773 66.816353 \r\nL 158.417819 65.788067 \r\nL 158.487893 77.758518 \r\nL 158.588434 80.087282 \r\nL 158.55492 75.151512 \r\nL 158.603667 79.954209 \r\nL 158.6189 75.048684 \r\nL 158.692021 80.903861 \r\nL 158.716394 78.550902 \r\nL 158.759048 79.034801 \r\nL 158.749908 74.758344 \r\nL 158.792561 77.425837 \r\nL 158.893102 70.445595 \r\nL 158.801701 78.127491 \r\nL 158.914429 72.955821 \r\nL 159.063716 63.017746 \r\nL 159.072856 63.144769 \r\nL 159.07895 62.697163 \r\nL 159.091136 65.497728 \r\nL 159.130743 75.64146 \r\nL 159.219097 71.673488 \r\nL 159.237377 69.979842 \r\nL 159.301357 74.498249 \r\nL 159.316591 73.0526 \r\nL 159.380571 82.252729 \r\nL 159.322684 72.931626 \r\nL 159.432365 74.909563 \r\nL 159.435412 73.361086 \r\nL 159.523765 82.349509 \r\nL 159.545092 85.07749 \r\nL 159.621259 77.401642 \r\nL 159.673053 65.848555 \r\nL 159.724846 61.693072 \r\nL 159.77664 67.136936 \r\nL 159.78578 64.923098 \r\nL 159.801014 60.02967 \r\nL 159.880227 67.20952 \r\nL 159.895461 65.207388 \r\nL 160.002095 76.427796 \r\nL 159.901554 64.681148 \r\nL 160.035608 72.846943 \r\nL 160.041701 70.155255 \r\nL 160.105682 77.800859 \r\nL 160.145289 73.463915 \r\nL 160.34637 103.7076 \r\nL 160.151382 72.992113 \r\nL 160.349416 102.691412 \r\nL 160.385977 98.191152 \r\nL 160.43777 108.443761 \r\nL 160.462144 113.403725 \r\nL 160.550498 108.939757 \r\nL 160.562684 107.330793 \r\nL 160.620571 110.464039 \r\nL 160.644945 110.439844 \r\nL 160.693692 116.633751 \r\nL 160.757672 112.000418 \r\nL 160.769859 110.663647 \r\nL 160.800326 116.083316 \r\nL 160.803372 114.952202 \r\nL 160.836886 119.773046 \r\nL 160.882586 113.016606 \r\nL 160.913053 114.510644 \r\nL 160.9161 114.837276 \r\nL 160.97094 109.030488 \r\nL 160.973986 109.580924 \r\nL 161.175068 84.490762 \r\nL 161.184208 85.60373 \r\nL 161.205534 89.680579 \r\nL 161.281701 81.024836 \r\nL 161.287795 83.226576 \r\nL 161.290842 81.24259 \r\nL 161.336542 87.968786 \r\nL 161.394429 84.557298 \r\nL 161.397475 85.452511 \r\nL 161.467549 75.363218 \r\nL 161.485829 79.609431 \r\nL 161.565043 73.43972 \r\nL 161.601603 76.893548 \r\nL 161.65949 73.173575 \r\nL 161.711284 75.841068 \r\nL 161.763077 80.069135 \r\nL 161.811824 73.488109 \r\nL 161.814871 74.29864 \r\nL 161.927598 71.237979 \r\nL 161.869711 79.464262 \r\nL 161.933692 72.151339 \r\nL 162.009859 78.538805 \r\nL 161.967205 69.562479 \r\nL 162.043372 74.032496 \r\nL 162.049466 71.352905 \r\nL 162.122586 93.134407 \r\nL 162.128679 92.698898 \r\nL 162.363274 115.133664 \r\nL 162.17438 91.041544 \r\nL 162.375461 113.458164 \r\nL 162.421161 103.072482 \r\nL 162.491235 109.484144 \r\nL 162.494281 109.998286 \r\nL 162.558262 102.255903 \r\nL 162.677082 96.709211 \r\nL 162.689269 98.154859 \r\nL 162.695362 96.99955 \r\nL 162.722783 102.104685 \r\nL 162.823323 110.209992 \r\nL 162.847697 109.284535 \r\nL 162.91777 102.419219 \r\nL 162.859883 110.040628 \r\nL 162.966517 108.558687 \r\nL 162.996984 111.903639 \r\nL 163.036591 105.485929 \r\nL 163.054871 106.127095 \r\nL 163.127991 97.459254 \r\nL 163.182832 99.219437 \r\nL 163.237672 107.772351 \r\nL 163.191972 99.001682 \r\nL 163.301652 102.310342 \r\nL 163.347353 95.408733 \r\nL 163.310792 102.618827 \r\nL 163.41438 101.300203 \r\nL 163.493593 106.750115 \r\nL 163.429613 100.761865 \r\nL 163.527107 102.122831 \r\nL 163.603274 89.777358 \r\nL 163.639834 101.16713 \r\nL 163.648974 102.485755 \r\nL 163.679441 95.941021 \r\nL 163.685534 96.461213 \r\nL 163.688581 96.388628 \r\nL 163.691628 98.136713 \r\nL 163.737328 99.691238 \r\nL 163.789122 94.634494 \r\nL 163.795215 94.70103 \r\nL 163.843962 90.696766 \r\nL 163.801308 96.068045 \r\nL 163.871382 90.769351 \r\nL 164.008483 75.11522 \r\nL 164.011529 75.351121 \r\nL 164.035903 69.780234 \r\nL 164.096837 64.088372 \r\nL 164.051136 70.106865 \r\nL 164.145584 68.249903 \r\nL 164.18519 76.820964 \r\nL 164.249171 62.975404 \r\nL 164.346665 79.80904 \r\nL 164.383225 74.625272 \r\nL 164.495952 65.019878 \r\nL 164.422832 77.89159 \r\nL 164.514232 68.685412 \r\nL 164.6818 82.053121 \r\nL 164.78234 72.387239 \r\nL 164.797574 77.806908 \r\nL 164.806714 79.113435 \r\nL 164.840227 69.822575 \r\nL 164.885928 71.153297 \r\nL 165.062635 50.557347 \r\nL 164.916394 72.762261 \r\nL 165.090055 52.426407 \r\nL 165.102242 51.434414 \r\nL 165.236296 64.590417 \r\nL 165.239343 64.233542 \r\nL 165.263716 74.310738 \r\nL 165.266763 73.270355 \r\nL 165.394724 86.015044 \r\nL 165.400817 84.605688 \r\nL 165.42519 78.599292 \r\nL 165.492217 85.597681 \r\nL 165.522684 82.210388 \r\nL 165.525731 83.069309 \r\nL 165.577525 72.707822 \r\nL 165.617131 77.613348 \r\nL 165.620178 77.51052 \r\nL 165.626271 80.33528 \r\nL 165.647598 85.567437 \r\nL 165.717672 75.387413 \r\nL 165.873053 54.658391 \r\nL 165.729859 76.524575 \r\nL 165.8761 56.442768 \r\nL 165.882193 57.604126 \r\nL 165.89438 50.623883 \r\nL 165.943127 43.806957 \r\nL 165.906566 51.634022 \r\nL 166.010154 49.287112 \r\nL 166.125928 58.928799 \r\nL 166.068041 47.605564 \r\nL 166.135068 56.497207 \r\nL 166.144208 54.222882 \r\nL 166.369662 73.978057 \r\nL 166.497623 87.666349 \r\nL 166.607303 81.115567 \r\nL 166.558557 91.483102 \r\nL 166.61949 84.109692 \r\nL 166.640817 84.569396 \r\nL 166.677377 78.121442 \r\nL 166.683471 78.411781 \r\nL 166.744404 78.810998 \r\nL 166.811431 67.953515 \r\nL 166.924158 74.528492 \r\nL 166.936345 72.931626 \r\nL 167.039932 66.314307 \r\nL 166.951579 73.355037 \r\nL 167.055166 70.13106 \r\nL 167.213593 91.979099 \r\nL 167.22578 91.809734 \r\nL 167.256247 90.097941 \r\nL 167.28062 97.14472 \r\nL 167.304994 96.279751 \r\nL 167.375068 101.433275 \r\nL 167.326321 96.031753 \r\nL 167.423814 98.699246 \r\nL 167.509122 92.940848 \r\nL 167.451235 101.784101 \r\nL 167.548729 97.295939 \r\nL 167.643176 102.993849 \r\nL 167.582242 96.654772 \r\nL 167.661456 99.340412 \r\nL 167.889957 70.935542 \r\nL 167.899097 71.994071 \r\nL 167.990498 76.306821 \r\nL 167.950891 69.169311 \r\nL 168.008778 72.29046 \r\nL 168.139785 81.62971 \r\nL 168.020964 71.721878 \r\nL 168.145878 80.885715 \r\nL 168.206812 73.72401 \r\nL 168.246419 82.077316 \r\nL 168.249466 81.659953 \r\nL 168.258606 84.635932 \r\nL 168.350006 80.534888 \r\nL 168.3561 80.9583 \r\nL 168.444453 72.949772 \r\nL 168.39266 82.506776 \r\nL 168.47492 77.153644 \r\nL 168.508434 83.571354 \r\nL 168.563274 71.346857 \r\nL 168.566321 72.217875 \r\nL 168.584601 68.183367 \r\nL 168.651628 76.02253 \r\nL 168.679048 70.953689 \r\nL 168.791775 78.599292 \r\nL 168.825289 76.730233 \r\nL 168.922783 73.578841 \r\nL 168.901456 79.095289 \r\nL 168.938016 75.169658 \r\nL 168.947156 77.202034 \r\nL 169.03551 71.274272 \r\nL 169.038557 72.296508 \r\nL 169.09035 66.102602 \r\nL 169.151284 71.661391 \r\nL 169.264011 64.723489 \r\nL 169.230498 73.113088 \r\nL 169.285338 65.261827 \r\nL 169.404158 75.121268 \r\nL 169.416345 69.483846 \r\nL 169.526026 58.747337 \r\nL 169.431579 71.322662 \r\nL 169.580866 64.185152 \r\nL 169.590006 65.987676 \r\nL 169.644846 58.154561 \r\nL 169.6875 62.461262 \r\nL 169.70578 61.318051 \r\nL 169.754527 66.719573 \r\nL 169.76976 73.379232 \r\nL 169.848974 64.820269 \r\nL 169.870301 71.237979 \r\nL 169.882488 69.731844 \r\nL 169.952561 74.595028 \r\nL 169.964748 73.463915 \r\nL 169.998262 78.998509 \r\nL 170.068335 71.461783 \r\nL 170.074429 69.550382 \r\nL 170.153643 77.032669 \r\nL 170.165829 75.901556 \r\nL 170.29379 93.079969 \r\nL 170.181063 75.877361 \r\nL 170.299883 92.674703 \r\nL 170.30293 91.646418 \r\nL 170.37605 104.288279 \r\nL 170.449171 107.87518 \r\nL 170.488778 107.433622 \r\nL 170.662439 82.627751 \r\nL 170.671579 83.825401 \r\nL 170.808679 77.704079 \r\nL 170.738606 85.609779 \r\nL 170.814773 78.302904 \r\nL 170.930547 81.944244 \r\nL 170.87266 75.381364 \r\nL 170.939687 81.750684 \r\nL 171.034134 75.042635 \r\nL 170.948827 82.240632 \r\nL 171.052414 79.56709 \r\nL 171.073741 82.216437 \r\nL 171.122488 76.675794 \r\nL 171.149908 78.08515 \r\nL 171.174281 82.77897 \r\nL 171.244355 77.788762 \r\nL 171.262635 78.956168 \r\nL 171.372316 67.941418 \r\nL 171.396689 69.090678 \r\nL 171.427156 73.542548 \r\nL 171.491136 66.036065 \r\nL 171.503323 68.044246 \r\nL 171.576443 61.596292 \r\nL 171.509416 68.141026 \r\nL 171.649564 63.634717 \r\nL 171.673937 64.705343 \r\nL 171.734871 56.7694 \r\nL 171.756198 54.670488 \r\nL 171.801898 63.749643 \r\nL 171.844552 56.714962 \r\nL 171.850645 57.259348 \r\nL 171.865878 54.694683 \r\nL 171.920719 45.476408 \r\nL 171.881112 55.051559 \r\nL 171.999932 49.92223 \r\nL 172.006026 50.260959 \r\nL 172.012119 50.176277 \r\nL 172.08524 55.807651 \r\nL 172.124846 53.230889 \r\nL 172.127893 52.41431 \r\nL 172.201014 60.834152 \r\nL 172.341161 81.702294 \r\nL 172.344208 81.508735 \r\nL 172.438655 74.655516 \r\nL 172.459982 78.569049 \r\nL 172.493495 87.32762 \r\nL 172.542242 78.242417 \r\nL 172.569662 78.780754 \r\nL 172.618409 73.221965 \r\nL 172.688483 75.925751 \r\nL 172.697623 76.591112 \r\nL 172.712856 71.050468 \r\nL 172.721996 72.901382 \r\nL 172.731136 69.725795 \r\nL 172.813397 75.187805 \r\nL 172.831677 72.502165 \r\nL 172.84691 75.11522 \r\nL 172.920031 67.530103 \r\nL 172.926124 68.0261 \r\nL 172.980964 64.215396 \r\nL 173.023618 70.608911 \r\nL 173.029711 70.252035 \r\nL 173.057131 73.385281 \r\nL 173.102832 65.800165 \r\nL 173.133299 68.709607 \r\nL 173.279539 75.429754 \r\nL 173.175952 66.743768 \r\nL 173.313053 73.125185 \r\nL 173.319146 71.050468 \r\nL 173.340473 77.014523 \r\nL 173.419687 73.427622 \r\nL 173.504994 82.748726 \r\nL 173.535461 79.216263 \r\nL 173.541554 77.782713 \r\nL 173.623814 86.837672 \r\nL 173.626861 87.031232 \r\nL 173.648188 81.914 \r\nL 173.666468 85.089587 \r\nL 173.742635 75.907604 \r\nL 173.782242 78.653731 \r\nL 173.785289 78.629536 \r\nL 173.806615 76.754428 \r\nL 173.864502 88.870048 \r\nL 173.873643 87.248986 \r\nL 174.044257 109.780532 \r\nL 174.217918 83.220527 \r\nL 174.227058 84.273008 \r\nL 174.418999 58.378364 \r\nL 174.434232 59.152603 \r\nL 174.559146 70.046378 \r\nL 174.568286 69.03019 \r\nL 174.650547 57.876319 \r\nL 174.6932 62.666919 \r\nL 174.818114 55.166485 \r\nL 174.726714 65.146901 \r\nL 174.824208 55.783456 \r\nL 174.970448 68.576535 \r\nL 174.842488 55.099949 \r\nL 175.007009 65.304168 \r\nL 175.013102 64.681148 \r\nL 175.046615 67.796248 \r\nL 175.052709 67.20952 \r\nL 175.092316 74.165568 \r\nL 175.165436 68.165221 \r\nL 175.265977 59.539722 \r\nL 175.305584 66.671183 \r\nL 175.357377 68.891069 \r\nL 175.396984 64.269834 \r\nL 175.412217 65.110609 \r\nL 175.457918 61.65678 \r\nL 175.491431 71.746073 \r\nL 175.494478 70.869006 \r\nL 175.540178 74.401469 \r\nL 175.591972 67.814394 \r\nL 175.759539 75.375315 \r\nL 175.619392 65.745726 \r\nL 175.771726 74.377274 \r\nL 175.844846 61.517659 \r\nL 175.899687 63.247598 \r\nL 175.930154 69.344725 \r\nL 175.90578 62.691114 \r\nL 176.024601 68.165221 \r\nL 176.158655 54.634196 \r\nL 176.161701 54.3741 \r\nL 176.195215 60.513568 \r\nL 176.198262 60.180888 \r\nL 176.210448 62.679016 \r\nL 176.253102 52.178409 \r\nL 176.292709 52.420358 \r\nL 176.332316 48.887896 \r\nL 176.365829 57.622272 \r\nL 176.46637 70.391156 \r\nL 176.487697 66.598598 \r\nL 176.53949 59.158651 \r\nL 176.603471 64.245639 \r\nL 176.661357 70.766178 \r\nL 176.722291 67.651078 \r\nL 176.740571 65.062219 \r\nL 176.825878 69.036239 \r\nL 176.862439 74.437761 \r\nL 176.935559 68.594681 \r\nL 177.060473 60.26557 \r\nL 177.09094 61.687023 \r\nL 177.20062 66.937327 \r\nL 177.170154 60.332106 \r\nL 177.206714 65.370704 \r\nL 177.212807 64.663002 \r\nL 177.249367 71.510172 \r\nL 177.252414 70.748032 \r\nL 177.307254 78.284758 \r\nL 177.365141 73.760303 \r\nL 177.447402 68.897118 \r\nL 177.432168 73.832888 \r\nL 177.477869 71.153297 \r\nL 177.480915 71.885194 \r\nL 177.560129 65.933237 \r\nL 177.566222 66.423185 \r\nL 177.572316 65.158999 \r\nL 177.645436 72.695725 \r\nL 177.657623 72.514263 \r\nL 177.791677 82.754775 \r\nL 177.80691 79.954209 \r\nL 177.82519 78.333148 \r\nL 177.876984 84.720614 \r\nL 177.880031 83.468526 \r\nL 177.989711 88.62205 \r\nL 177.931824 79.083191 \r\nL 177.995805 86.904208 \r\nL 177.998851 87.351815 \r\nL 178.047598 78.89568 \r\nL 178.050645 79.766699 \r\nL 178.193839 59.001384 \r\nL 178.218213 61.953168 \r\nL 178.227353 63.543986 \r\nL 178.279146 54.083761 \r\nL 178.3218 60.229278 \r\nL 178.34008 57.688808 \r\nL 178.410154 63.416962 \r\nL 178.428434 61.517659 \r\nL 178.565534 73.058649 \r\nL 178.608188 69.084629 \r\nL 178.641701 75.732191 \r\nL 178.678262 71.794463 \r\nL 178.690448 74.716003 \r\nL 178.730055 66.259869 \r\nL 178.851923 59.576014 \r\nL 178.967697 66.229625 \r\nL 178.897623 57.876319 \r\nL 178.976837 66.15704 \r\nL 178.99207 64.638807 \r\nL 179.01035 70.51818 \r\nL 179.07433 82.192242 \r\nL 179.141357 80.111477 \r\nL 179.232758 89.759212 \r\nL 179.302832 88.162346 \r\nL 179.330252 83.619744 \r\nL 179.397279 91.77949 \r\nL 179.409466 89.632189 \r\nL 179.491726 90.364086 \r\nL 179.424699 86.12997 \r\nL 179.510006 88.440588 \r\nL 179.647107 80.165915 \r\nL 179.668434 81.708343 \r\nL 179.674527 78.266612 \r\nL 179.720227 71.498075 \r\nL 179.787254 76.905646 \r\nL 179.793348 77.226229 \r\nL 179.799441 76.687891 \r\nL 179.802488 77.214132 \r\nL 179.826861 74.020398 \r\nL 179.875608 82.869701 \r\nL 179.903028 79.343287 \r\nL 179.906075 79.361433 \r\nL 179.909122 78.683975 \r\nL 179.930448 86.819526 \r\nL 179.982242 85.990849 \r\nL 180.024896 89.323703 \r\nL 180.082783 81.829318 \r\nL 180.098016 80.734496 \r\nL 180.128483 86.32353 \r\nL 180.131529 87.720788 \r\nL 180.216837 76.210041 \r\nL 180.329564 66.92523 \r\nL 180.335657 67.487762 \r\nL 180.356984 69.731844 \r\nL 180.411824 61.360392 \r\nL 180.466665 53.472839 \r\nL 180.417918 62.213264 \r\nL 180.518458 61.003516 \r\nL 180.548925 68.322488 \r\nL 180.640326 63.973446 \r\nL 180.661652 58.100122 \r\nL 180.728679 67.530103 \r\nL 180.737819 66.20543 \r\nL 180.746959 68.927362 \r\nL 180.823127 58.771532 \r\nL 180.948041 45.379628 \r\nL 180.957181 47.647905 \r\nL 180.972414 49.281064 \r\nL 181.030301 31.606654 \r\nL 181.036394 33.076497 \r\nL 181.076001 26.822103 \r\nL 181.118655 36.965835 \r\nL 181.334969 54.942682 \r\nL 181.347156 52.777234 \r\nL 181.371529 49.414136 \r\nL 181.441603 54.646294 \r\nL 181.548237 67.554298 \r\nL 181.569564 66.405038 \r\nL 181.584797 63.416962 \r\nL 181.657918 74.758344 \r\nL 181.685338 80.885715 \r\nL 181.740178 66.592549 \r\nL 181.813299 48.379802 \r\nL 181.865092 52.081629 \r\nL 181.892512 56.303647 \r\nL 181.959539 46.250646 \r\nL 181.965633 48.19834 \r\nL 181.980866 43.970273 \r\nL 182.057033 58.154561 \r\nL 182.06008 57.598077 \r\nL 182.136247 64.560174 \r\nL 182.090547 56.497207 \r\nL 182.166714 57.005301 \r\nL 182.175854 54.51927 \r\nL 182.212414 59.8845 \r\nL 182.288581 71.485978 \r\nL 182.343421 65.624751 \r\nL 182.370842 59.073969 \r\nL 182.443962 67.342593 \r\nL 182.480522 73.633279 \r\nL 182.547549 64.856562 \r\nL 182.578016 66.078407 \r\nL 182.63895 60.918834 \r\nL 182.687697 61.729365 \r\nL 182.760817 50.932369 \r\nL 182.763864 52.136068 \r\nL 182.846124 40.976148 \r\nL 182.849171 41.665704 \r\nL 182.916198 35.532284 \r\nL 182.937525 36.766227 \r\nL 183.220866 63.882715 \r\nL 183.248286 59.902646 \r\nL 183.36406 49.450428 \r\nL 183.306173 63.13872 \r\nL 183.379294 52.692551 \r\nL 183.504208 63.495596 \r\nL 183.568188 67.699468 \r\nL 183.607795 61.777755 \r\nL 183.610842 60.876493 \r\nL 183.668729 72.508214 \r\nL 183.693102 68.848728 \r\nL 183.802783 79.385628 \r\nL 183.811923 75.798727 \r\nL 183.814969 75.006342 \r\nL 183.863716 91.223007 \r\nL 183.866763 91.120178 \r\nL 183.87895 94.017523 \r\nL 183.91551 95.729316 \r\nL 183.949023 91.102032 \r\nL 183.985584 93.182797 \r\nL 184.113544 79.500554 \r\nL 184.064797 93.914695 \r\nL 184.131824 80.571181 \r\nL 184.134871 80.825228 \r\nL 184.168385 75.272487 \r\nL 184.171431 75.363218 \r\nL 184.174478 74.691808 \r\nL 184.220178 87.775226 \r\nL 184.323765 101.687322 \r\nL 184.348139 98.929098 \r\nL 184.369466 94.144547 \r\nL 184.424306 107.403378 \r\nL 184.445633 104.052378 \r\nL 184.448679 104.512082 \r\nL 184.479146 93.225139 \r\nL 184.482193 93.588063 \r\nL 184.537033 70.85086 \r\nL 184.54008 71.032322 \r\nL 184.643667 60.519617 \r\nL 184.661947 62.055996 \r\nL 184.805141 74.957953 \r\nL 184.689367 59.231236 \r\nL 184.817328 70.935542 \r\nL 184.820375 70.560521 \r\nL 184.838655 79.772747 \r\nL 184.844748 79.373531 \r\nL 184.957475 83.281015 \r\nL 184.884355 77.17179 \r\nL 184.960522 82.954383 \r\nL 185.054969 90.82379 \r\nL 184.972709 81.454296 \r\nL 185.076296 85.367829 \r\nL 185.10981 76.494332 \r\nL 185.185977 82.664044 \r\nL 185.280424 87.878055 \r\nL 185.20121 80.571181 \r\nL 185.301751 87.27923 \r\nL 185.359638 80.964349 \r\nL 185.399244 88.62205 \r\nL 185.402291 87.103817 \r\nL 185.466271 83.891937 \r\nL 185.518065 91.452859 \r\nL 185.618606 76.609258 \r\nL 185.655166 81.236542 \r\nL 185.661259 81.907951 \r\nL 185.685633 74.649467 \r\nL 185.694773 75.078927 \r\nL 185.804453 58.940897 \r\nL 185.82578 60.156693 \r\nL 185.847107 61.372489 \r\nL 185.895854 48.446338 \r\nL 185.8989 48.930237 \r\nL 185.920227 50.914223 \r\nL 185.984208 44.339246 \r\nL 185.990301 45.591334 \r\nL 186.054281 38.417532 \r\nL 186.014674 47.242639 \r\nL 186.106075 42.554868 \r\nL 186.170055 33.711615 \r\nL 186.224896 38.804651 \r\nL 186.294969 44.139637 \r\nL 186.273643 37.746122 \r\nL 186.337623 40.649516 \r\nL 186.34067 39.070796 \r\nL 186.42293 50.206521 \r\nL 186.425977 49.837548 \r\nL 186.556984 85.948508 \r\nL 186.581357 83.982668 \r\nL 186.630104 87.109865 \r\nL 186.663618 81.653905 \r\nL 186.672758 82.131755 \r\nL 186.910399 37.032371 \r\nL 186.931726 40.976148 \r\nL 187.041407 53.974884 \r\nL 187.053593 48.748775 \r\nL 187.059687 46.462352 \r\nL 187.12976 55.777407 \r\nL 187.154134 53.097817 \r\nL 187.218114 64.439199 \r\nL 187.272955 58.329974 \r\nL 187.282095 56.085893 \r\nL 187.324748 60.967224 \r\nL 187.358262 60.386545 \r\nL 187.373495 63.193159 \r\nL 187.446615 52.626015 \r\nL 187.455756 53.527277 \r\nL 187.531923 46.909959 \r\nL 187.556296 55.704823 \r\nL 187.559343 55.595945 \r\nL 187.656837 64.366614 \r\nL 187.565436 54.791463 \r\nL 187.687303 60.156693 \r\nL 187.71777 54.579757 \r\nL 187.775657 62.110435 \r\nL 187.800031 57.785588 \r\nL 187.934085 72.913479 \r\nL 187.973692 66.229625 \r\nL 188.058999 67.439372 \r\nL 188.177819 77.601251 \r\nL 188.083372 67.185325 \r\nL 188.180866 77.280668 \r\nL 188.183913 77.480276 \r\nL 188.199146 72.852992 \r\nL 188.238753 63.610522 \r\nL 188.30578 74.074837 \r\nL 188.311873 74.909563 \r\nL 188.317967 70.173402 \r\nL 188.34234 71.455734 \r\nL 188.464208 64.469443 \r\nL 188.394134 75.484193 \r\nL 188.467254 65.648946 \r\nL 188.598262 74.607126 \r\nL 188.488581 60.501471 \r\nL 188.607402 72.14529 \r\nL 188.616542 70.070573 \r\nL 188.662242 76.93589 \r\nL 188.704896 75.810825 \r\nL 188.951677 116.307119 \r\nL 188.753643 69.090678 \r\nL 188.960817 112.448025 \r\nL 188.96691 111.165693 \r\nL 188.997377 120.801331 \r\nL 189.052217 116.180096 \r\nL 189.073544 121.823567 \r\nL 189.149711 110.433795 \r\nL 189.152758 110.645501 \r\nL 189.183225 106.43558 \r\nL 189.311186 84.557298 \r\nL 189.332512 84.593591 \r\nL 189.338606 84.641981 \r\nL 189.369072 76.978231 \r\nL 189.493986 56.454866 \r\nL 189.506173 59.811915 \r\nL 189.51836 61.662829 \r\nL 189.58234 50.515006 \r\nL 189.597574 48.065268 \r\nL 189.637181 53.890201 \r\nL 189.673741 52.480846 \r\nL 189.798655 61.995509 \r\nL 189.701161 49.716573 \r\nL 189.801701 61.197076 \r\nL 189.847402 49.87384 \r\nL 189.929662 51.863874 \r\nL 190.045436 58.487242 \r\nL 190.021063 51.283196 \r\nL 190.048483 58.11222 \r\nL 190.11551 46.347426 \r\nL 190.066763 59.721184 \r\nL 190.19777 48.57941 \r\nL 190.307451 56.908521 \r\nL 190.20691 47.442248 \r\nL 190.319638 52.541333 \r\nL 190.411038 39.929716 \r\nL 190.450645 42.700038 \r\nL 190.462832 40.347079 \r\nL 190.517672 45.839332 \r\nL 190.535952 45.186069 \r\nL 190.718753 67.409129 \r\nL 190.7218 67.330495 \r\nL 190.746173 64.300078 \r\nL 190.797967 72.102949 \r\nL 190.828434 68.12288 \r\nL 190.843667 72.556604 \r\nL 190.907647 62.818137 \r\nL 191.078262 35.247994 \r\nL 191.111775 39.542597 \r\nL 191.148335 29.308134 \r\nL 191.178802 32.586549 \r\nL 191.184896 30.644905 \r\nL 191.233643 44.309002 \r\nL 191.245829 41.085025 \r\nL 191.37379 57.289592 \r\nL 191.303716 36.31862 \r\nL 191.376837 55.8137 \r\nL 191.453004 68.715656 \r\nL 191.413397 53.986981 \r\nL 191.510891 60.041767 \r\nL 191.513937 57.555736 \r\nL 191.611431 66.332454 \r\nL 191.614478 65.286022 \r\nL 191.617525 66.265917 \r\nL 191.657131 54.301516 \r\nL 191.705878 59.315919 \r\nL 191.757672 48.276973 \r\nL 191.815559 58.73524 \r\nL 191.821652 59.824012 \r\nL 191.876493 53.327669 \r\nL 191.910006 55.493117 \r\nL 191.964846 48.34351 \r\nL 192.01664 56.013308 \r\nL 192.0989 60.719226 \r\nL 192.126321 55.759261 \r\nL 192.162881 50.097643 \r\nL 192.214674 56.612133 \r\nL 192.229908 56.509305 \r\nL 192.290842 66.991766 \r\nL 192.342635 58.190853 \r\nL 192.345682 58.06383 \r\nL 192.354822 61.826144 \r\nL 192.467549 70.17945 \r\nL 192.427942 60.586153 \r\nL 192.479736 67.493811 \r\nL 192.592463 57.876319 \r\nL 192.63207 59.043725 \r\nL 192.653397 64.469443 \r\nL 192.708237 55.408434 \r\nL 192.741751 59.672794 \r\nL 192.860571 50.49686 \r\nL 192.872758 51.615876 \r\nL 192.942832 55.317703 \r\nL 192.970252 46.982544 \r\nL 193.046419 40.673711 \r\nL 192.985485 51.029149 \r\nL 193.076886 46.52284 \r\nL 193.207893 70.953689 \r\nL 193.217033 70.512131 \r\nL 193.244453 67.669224 \r\nL 193.277967 79.343287 \r\nL 193.28406 78.32105 \r\nL 193.366321 94.150595 \r\nL 193.427254 83.153991 \r\nL 193.466861 83.214479 \r\nL 193.646615 56.926667 \r\nL 193.652709 60.199034 \r\nL 193.738016 46.843423 \r\nL 193.741063 46.958349 \r\nL 193.838557 27.965314 \r\nL 193.887303 38.127193 \r\nL 193.89035 40.498298 \r\nL 193.963471 32.640988 \r\nL 193.996984 38.405435 \r\nL 194.097525 34.637071 \r\nL 194.067058 41.568924 \r\nL 194.109711 36.36701 \r\nL 194.182832 30.439248 \r\nL 194.155412 39.681718 \r\nL 194.228532 32.326454 \r\nL 194.447893 66.332454 \r\nL 194.240719 32.193382 \r\nL 194.45094 64.390809 \r\nL 194.511873 55.801602 \r\nL 194.46922 65.594508 \r\nL 194.56976 57.924709 \r\nL 194.615461 63.568181 \r\nL 194.673348 56.630279 \r\nL 194.676394 58.281585 \r\nL 194.709908 48.597556 \r\nL 194.792168 54.216833 \r\nL 194.868335 61.493464 \r\nL 194.904896 56.382281 \r\nL 194.917082 54.198687 \r\nL 194.996296 65.219486 \r\nL 195.014576 69.616918 \r\nL 195.07551 54.543465 \r\nL 195.078557 55.027364 \r\nL 195.151677 42.482283 \r\nL 195.206517 50.460567 \r\nL 195.212611 52.898209 \r\nL 195.267451 45.70626 \r\nL 195.294871 46.891813 \r\nL 195.307058 42.917792 \r\nL 195.392365 53.406302 \r\nL 195.416738 57.561785 \r\nL 195.492905 48.440289 \r\nL 195.623913 34.872972 \r\nL 195.6361 38.175583 \r\nL 195.651333 37.492075 \r\nL 195.952955 96.322092 \r\nL 196.071775 66.755865 \r\nL 196.083962 67.49986 \r\nL 196.193643 55.372142 \r\nL 196.31551 70.500033 \r\nL 196.318557 69.514089 \r\nL 196.373397 66.471574 \r\nL 196.34293 72.810651 \r\nL 196.42519 70.112914 \r\nL 196.537918 82.815262 \r\nL 196.547058 81.182103 \r\nL 196.656738 62.606432 \r\nL 196.559244 82.228535 \r\nL 196.681112 65.473533 \r\nL 196.687205 65.67919 \r\nL 196.702439 60.398642 \r\nL 196.851726 41.919751 \r\nL 196.93094 54.985023 \r\nL 196.973593 47.908 \r\nL 196.979687 44.151735 \r\nL 197.019294 55.124144 \r\nL 197.074134 53.539375 \r\nL 197.192955 63.622619 \r\nL 197.128974 51.863874 \r\nL 197.202095 62.261653 \r\nL 197.223421 60.205083 \r\nL 197.247795 67.620835 \r\nL 197.253888 66.44738 \r\nL 197.342242 84.678273 \r\nL 197.384896 81.321224 \r\nL 197.497623 62.352385 \r\nL 197.515903 65.999773 \r\nL 197.52809 66.39899 \r\nL 197.534183 63.610522 \r\nL 197.53723 63.640766 \r\nL 197.640817 52.396163 \r\nL 197.659097 57.555736 \r\nL 197.66519 55.601994 \r\nL 197.799244 67.439372 \r\nL 197.899785 79.319092 \r\nL 197.924158 76.421747 \r\nL 197.927205 74.516395 \r\nL 198.009466 89.493068 \r\nL 198.015559 88.458734 \r\nL 198.088679 100.483623 \r\nL 198.140473 98.451247 \r\nL 198.146566 96.303946 \r\nL 198.222733 110.167651 \r\nL 198.231873 109.508339 \r\nL 198.24406 110.778573 \r\nL 198.27148 106.665432 \r\nL 198.338507 109.671655 \r\nL 198.524355 96.231361 \r\nL 198.417721 111.159644 \r\nL 198.533495 98.463345 \r\nL 198.536542 100.429184 \r\nL 198.618802 89.753163 \r\nL 198.630989 89.995113 \r\nL 198.722389 74.558736 \r\nL 198.78637 79.827186 \r\nL 198.789416 80.867569 \r\nL 198.856443 67.536152 \r\nL 198.862537 68.419268 \r\nL 198.871677 68.860826 \r\nL 198.883864 62.352385 \r\nL 198.935657 63.38067 \r\nL 199.057525 54.077712 \r\nL 199.005731 65.842506 \r\nL 199.060571 56.938765 \r\nL 199.084945 55.831846 \r\nL 199.115412 67.584542 \r\nL 199.188532 73.500207 \r\nL 199.136738 64.602515 \r\nL 199.234232 70.869006 \r\nL 199.39266 86.571528 \r\nL 199.246419 69.907257 \r\nL 199.4018 83.196332 \r\nL 199.48406 71.098858 \r\nL 199.532807 75.357169 \r\nL 199.910596 50.756956 \r\nL 199.548041 77.431886 \r\nL 199.928876 54.845902 \r\nL 200.05379 66.25382 \r\nL 199.956296 54.362003 \r\nL 200.056837 65.382802 \r\nL 200.133004 60.93698 \r\nL 200.163471 66.913132 \r\nL 200.166517 65.473533 \r\nL 200.196984 67.959564 \r\nL 200.181751 62.521749 \r\nL 200.276198 65.177145 \r\nL 200.358458 53.823665 \r\nL 200.388925 62.969356 \r\nL 200.391972 64.082323 \r\nL 200.474232 54.156346 \r\nL 200.477279 54.071664 \r\nL 200.504699 55.880236 \r\nL 200.611333 57.827929 \r\nL 200.556493 49.976669 \r\nL 200.620473 57.809783 \r\nL 200.711873 52.117921 \r\nL 200.657033 60.646641 \r\nL 200.7332 56.303647 \r\nL 200.827647 61.36644 \r\nL 200.797181 53.853909 \r\nL 200.852021 59.001384 \r\nL 200.879441 57.029496 \r\nL 200.940375 65.999773 \r\nL 200.946468 66.804255 \r\nL 200.967795 61.46322 \r\nL 200.979982 61.614439 \r\nL 200.983028 59.569966 \r\nL 201.083569 66.338502 \r\nL 201.132316 63.707302 \r\nL 201.159736 70.088719 \r\nL 201.190203 66.616744 \r\nL 201.196296 66.126796 \r\nL 201.199343 67.118789 \r\nL 201.309023 70.118963 \r\nL 201.24809 63.126623 \r\nL 201.31207 67.868833 \r\nL 201.315117 67.893028 \r\nL 201.324257 64.856562 \r\nL 201.391284 78.569049 \r\nL 201.397377 77.831103 \r\nL 201.400424 79.893722 \r\nL 201.494871 70.354864 \r\nL 201.586271 64.511784 \r\nL 201.564945 71.957779 \r\nL 201.610645 68.534194 \r\nL 201.613692 68.316439 \r\nL 201.628925 74.280494 \r\nL 201.729466 73.778449 \r\nL 201.756886 81.96239 \r\nL 201.762979 78.296855 \r\nL 201.830006 86.148116 \r\nL 201.869613 78.89568 \r\nL 202.192561 42.149603 \r\nL 201.89094 85.857777 \r\nL 202.262635 48.748775 \r\nL 202.314429 56.81779 \r\nL 202.378409 52.087678 \r\nL 202.652611 73.028405 \r\nL 202.421063 51.083587 \r\nL 202.734871 68.21966 \r\nL 202.871972 53.745032 \r\nL 202.780571 71.691635 \r\nL 202.884158 56.255258 \r\nL 202.999932 61.820096 \r\nL 202.932905 52.257042 \r\nL 203.002979 61.275709 \r\nL 203.027353 58.747337 \r\nL 203.073053 69.139068 \r\nL 203.088286 66.985717 \r\nL 203.091333 67.02201 \r\nL 203.20406 73.578841 \r\nL 203.210154 73.016308 \r\nL 203.414281 51.803387 \r\nL 203.237574 73.076795 \r\nL 203.438655 54.319662 \r\nL 203.490448 57.791637 \r\nL 203.453888 50.000863 \r\nL 203.536149 53.206694 \r\nL 203.539195 52.6986 \r\nL 203.590989 62.340287 \r\nL 203.639736 62.836284 \r\nL 203.645829 59.533673 \r\nL 203.688483 57.138373 \r\nL 203.71895 63.646814 \r\nL 203.749416 60.307911 \r\nL 203.758557 63.640766 \r\nL 203.84691 56.001211 \r\nL 203.853004 56.624231 \r\nL 203.886517 50.883979 \r\nL 203.950498 59.703038 \r\nL 204.075412 73.457866 \r\nL 204.087598 72.653384 \r\nL 204.151579 76.095115 \r\nL 204.108925 69.858867 \r\nL 204.203372 73.512304 \r\nL 204.306959 67.699468 \r\nL 204.322193 69.495943 \r\nL 204.34352 72.344898 \r\nL 204.410547 63.634717 \r\nL 204.44406 55.789505 \r\nL 204.544601 57.719052 \r\nL 204.550694 58.069879 \r\nL 204.568974 54.132151 \r\nL 204.596394 54.416442 \r\nL 204.770055 38.719969 \r\nL 204.794429 41.399559 \r\nL 204.931529 55.481019 \r\nL 204.937623 55.130193 \r\nL 204.983323 49.480672 \r\nL 205.047303 55.136241 \r\nL 205.05035 53.636154 \r\nL 205.08691 56.134283 \r\nL 205.138704 47.889854 \r\nL 205.141751 48.089463 \r\nL 205.239244 41.260438 \r\nL 205.178311 51.398122 \r\nL 205.263618 43.994468 \r\nL 205.275805 47.14586 \r\nL 205.309318 41.369316 \r\nL 205.376345 46.190159 \r\nL 205.379392 44.351343 \r\nL 205.449466 58.118269 \r\nL 205.470792 55.989113 \r\nL 205.501259 64.796074 \r\nL 205.613986 73.524402 \r\nL 205.531726 64.735587 \r\nL 205.62008 71.788414 \r\nL 205.708434 72.102949 \r\nL 205.751087 62.418921 \r\nL 205.839441 48.863701 \r\nL 205.769367 62.927015 \r\nL 205.921701 55.366093 \r\nL 205.952168 57.773491 \r\nL 206.013102 50.273057 \r\nL 206.025289 52.039288 \r\nL 206.31777 73.699815 \r\nL 206.046615 51.634022 \r\nL 206.329957 72.248118 \r\nL 206.521898 50.944466 \r\nL 206.384797 72.973967 \r\nL 206.537131 53.158304 \r\nL 206.634625 66.834499 \r\nL 206.662045 62.884673 \r\nL 206.680326 58.323926 \r\nL 206.783913 60.072011 \r\nL 206.826566 61.318051 \r\nL 206.857033 54.452734 \r\nL 206.9332 47.369663 \r\nL 206.96062 55.66853 \r\nL 206.963667 54.017225 \r\nL 207.082488 64.294029 \r\nL 207.088581 63.38067 \r\nL 207.103814 62.195117 \r\nL 207.170842 68.35878 \r\nL 207.179982 67.100643 \r\nL 207.198262 70.167353 \r\nL 207.210448 69.22375 \r\nL 207.341456 84.611737 \r\nL 207.344502 84.26091 \r\nL 207.42067 92.4509 \r\nL 207.374969 83.849596 \r\nL 207.45723 84.902076 \r\nL 207.472463 87.533277 \r\nL 207.53035 79.173922 \r\nL 207.633937 69.477797 \r\nL 207.670498 71.546465 \r\nL 207.679638 73.094942 \r\nL 207.725338 63.695204 \r\nL 207.764945 64.360565 \r\nL 207.798458 59.878451 \r\nL 207.865485 67.49986 \r\nL 208.093986 80.323182 \r\nL 207.880719 65.951383 \r\nL 208.133593 77.450032 \r\nL 208.243274 70.548423 \r\nL 208.2189 78.381538 \r\nL 208.252414 71.546465 \r\nL 208.301161 73.796595 \r\nL 208.279834 68.231757 \r\nL 208.352955 69.459651 \r\nL 208.386468 68.014002 \r\nL 208.444355 71.994071 \r\nL 208.462635 69.55643 \r\nL 208.465682 70.46979 \r\nL 208.526615 62.878625 \r\nL 208.554036 65.29812 \r\nL 208.590596 65.352558 \r\nL 208.675903 57.180714 \r\nL 208.745977 61.596292 \r\nL 208.727697 56.067747 \r\nL 208.785584 57.235153 \r\nL 208.931824 39.300648 \r\nL 208.947058 40.697906 \r\nL 208.959244 43.153693 \r\nL 208.968385 46.674058 \r\nL 209.047598 34.346732 \r\nL 209.056738 35.925452 \r\nL 209.084158 33.282154 \r\nL 209.120719 44.865486 \r\nL 209.160326 36.693642 \r\nL 209.227353 44.442074 \r\nL 209.181652 36.578716 \r\nL 209.273053 37.975974 \r\nL 209.291333 36.276279 \r\nL 209.3218 42.941987 \r\nL 209.379687 38.913528 \r\nL 209.388827 40.776539 \r\nL 209.425387 24.336072 \r\nL 209.455854 29.241598 \r\nL 209.568581 23.168666 \r\nL 209.574674 24.686899 \r\nL 209.599048 27.475367 \r\nL 209.638655 18.384115 \r\nL 209.641701 17.083636 \r\nL 209.714822 32.882938 \r\nL 209.720915 32.846645 \r\nL 209.931136 53.926494 \r\nL 209.739195 32.054261 \r\nL 209.943323 52.976842 \r\nL 209.970743 50.133936 \r\nL 209.952463 54.489026 \r\nL 209.97379 50.502909 \r\nL 210.086517 38.417532 \r\nL 210.098704 40.413615 \r\nL 210.101751 40.226104 \r\nL 210.138311 44.635634 \r\nL 210.165731 46.752692 \r\nL 210.226665 41.87741 \r\nL 210.251038 45.37358 \r\nL 210.257131 43.879542 \r\nL 210.266271 46.413962 \r\nL 210.360719 66.574403 \r\nL 210.406419 64.638807 \r\nL 210.470399 56.606084 \r\nL 210.427746 65.322314 \r\nL 210.5161 64.402906 \r\nL 210.519146 65.812262 \r\nL 210.59836 54.458783 \r\nL 210.6075 55.529409 \r\nL 210.641014 61.057955 \r\nL 210.738507 63.731497 \r\nL 210.665387 56.81779 \r\nL 210.753741 62.618529 \r\nL 210.823814 57.174666 \r\nL 210.775068 65.400948 \r\nL 210.848188 63.102428 \r\nL 210.887795 70.675447 \r\nL 210.948729 60.785762 \r\nL 210.967009 58.420705 \r\nL 210.991382 61.184978 \r\nL 211.003569 59.26148 \r\nL 211.122389 71.637196 \r\nL 211.192463 60.229278 \r\nL 211.253397 66.30221 \r\nL 211.27777 69.677405 \r\nL 211.323471 60.803908 \r\nL 211.411824 42.681892 \r\nL 211.466665 47.103518 \r\nL 211.506271 50.502909 \r\nL 211.542832 43.813005 \r\nL 211.573299 45.101386 \r\nL 211.582439 43.413789 \r\nL 211.622045 52.855867 \r\nL 211.634232 52.632064 \r\nL 211.716493 70.814568 \r\nL 211.762193 66.749816 \r\nL 211.868827 75.393462 \r\nL 211.77438 64.009739 \r\nL 211.908434 68.921313 \r\nL 212.002881 62.243507 \r\nL 212.033348 64.082323 \r\nL 212.054674 68.69751 \r\nL 212.100375 60.682933 \r\nL 212.143028 64.886805 \r\nL 212.164355 63.737545 \r\nL 212.222242 70.560521 \r\nL 212.225289 70.542375 \r\nL 212.307549 76.554819 \r\nL 212.249662 70.203645 \r\nL 212.338016 71.213784 \r\nL 212.353249 69.840721 \r\nL 212.39895 81.303078 \r\nL 212.42637 76.827012 \r\nL 212.539097 84.545201 \r\nL 212.557377 82.73058 \r\nL 212.627451 72.447727 \r\nL 212.563471 83.244722 \r\nL 212.685338 75.145463 \r\nL 212.697525 71.752122 \r\nL 212.779785 77.195985 \r\nL 212.904699 89.686627 \r\nL 212.791972 76.845159 \r\nL 212.910792 89.456775 \r\nL 212.913839 87.992981 \r\nL 212.977819 103.054336 \r\nL 212.993053 101.98371 \r\nL 213.002193 105.116956 \r\nL 213.090547 94.459081 \r\nL 213.093593 95.021613 \r\nL 213.102733 95.910778 \r\nL 213.121014 92.112171 \r\nL 213.264208 67.064351 \r\nL 213.267254 67.772053 \r\nL 213.370842 58.209 \r\nL 213.401308 61.172881 \r\nL 213.410448 60.404691 \r\nL 213.547549 76.615307 \r\nL 213.550596 76.566917 \r\nL 213.559736 77.619397 \r\nL 213.596296 81.115567 \r\nL 213.623716 75.816873 \r\nL 213.672463 78.442025 \r\nL 213.73949 74.008301 \r\nL 213.69379 79.524749 \r\nL 213.79433 74.625272 \r\nL 213.797377 76.488283 \r\nL 213.867451 67.481714 \r\nL 213.894871 70.699642 \r\nL 213.900964 69.247945 \r\nL 213.931431 74.002252 \r\nL 214.004552 71.026274 \r\nL 214.086812 61.596292 \r\nL 214.022832 73.221965 \r\nL 214.117279 69.768136 \r\nL 214.123372 72.550555 \r\nL 214.193446 59.600209 \r\nL 214.214773 63.156867 \r\nL 214.38234 88.077663 \r\nL 214.226959 62.75765 \r\nL 214.4189 86.238847 \r\nL 214.428041 85.392024 \r\nL 214.467647 94.120352 \r\nL 214.473741 93.436844 \r\nL 214.525534 103.743892 \r\nL 214.583421 94.011474 \r\nL 214.732709 80.522791 \r\nL 214.738802 80.885715 \r\nL 214.741849 82.343461 \r\nL 214.821063 67.590591 \r\nL 214.824109 68.177318 \r\nL 214.885043 58.78363 \r\nL 214.891136 61.578146 \r\nL 215.022144 48.222535 \r\nL 215.076984 36.869055 \r\nL 215.037377 49.244771 \r\nL 215.147058 44.962265 \r\nL 215.153151 46.976495 \r\nL 215.214085 35.393163 \r\nL 215.238458 37.546514 \r\nL 215.314625 27.541903 \r\nL 215.354232 32.798255 \r\nL 215.390792 36.65735 \r\nL 215.448679 26.489422 \r\nL 215.457819 25.170798 \r\nL 215.470006 29.671058 \r\nL 215.930055 103.048288 \r\nL 215.479146 29.489596 \r\nL 215.933102 101.336495 \r\nL 215.957475 97.501596 \r\nL 216.039736 102.836582 \r\nL 216.042783 103.683405 \r\nL 216.064109 95.481317 \r\nL 216.125043 95.862388 \r\nL 216.225584 83.958473 \r\nL 216.149416 98.348419 \r\nL 216.259097 86.498943 \r\nL 216.26519 84.799248 \r\nL 216.329171 90.212867 \r\nL 216.350498 89.795505 \r\nL 216.368778 95.190978 \r\nL 216.420571 88.247028 \r\nL 216.469318 92.335974 \r\nL 216.515018 90.382232 \r\nL 216.551579 95.100247 \r\nL 216.554625 94.713128 \r\nL 216.572905 99.06217 \r\nL 216.606419 92.777532 \r\nL 216.664306 94.096157 \r\nL 216.828827 104.590715 \r\nL 216.859294 99.999724 \r\nL 216.874527 95.184929 \r\nL 216.908041 101.778053 \r\nL 216.978114 98.185103 \r\nL 216.999441 100.290063 \r\nL 217.054281 94.07801 \r\nL 217.069515 94.198985 \r\nL 217.218802 77.740372 \r\nL 217.255362 79.936063 \r\nL 217.276689 74.552687 \r\nL 217.298016 74.697857 \r\nL 217.334576 72.072705 \r\nL 217.346763 76.010433 \r\nL 217.40465 73.542548 \r\nL 217.529564 86.535235 \r\nL 217.593544 78.671877 \r\nL 217.651431 79.657821 \r\nL 217.660571 82.186193 \r\nL 217.730645 73.518353 \r\nL 217.742832 74.734149 \r\nL 217.870792 60.74342 \r\nL 217.876886 61.039809 \r\nL 217.968286 54.446685 \r\nL 218.041407 56.237111 \r\nL 218.196787 76.240285 \r\nL 218.202881 75.084976 \r\nL 218.312561 79.288848 \r\nL 218.263814 72.931626 \r\nL 218.324748 78.41783 \r\nL 218.339982 78.889632 \r\nL 218.364355 73.578841 \r\nL 218.367402 71.939633 \r\nL 218.397869 77.540763 \r\nL 218.470989 74.661564 \r\nL 218.501456 78.599292 \r\nL 218.605043 83.764914 \r\nL 218.614183 81.974488 \r\nL 218.650743 77.075011 \r\nL 218.723864 80.250598 \r\nL 218.763471 85.325488 \r\nL 218.815264 78.327099 \r\nL 218.833544 79.651773 \r\nL 218.860964 77.020572 \r\nL 218.921898 82.718482 \r\nL 218.937131 80.625619 \r\nL 218.964552 86.390066 \r\nL 219.037672 79.403774 \r\nL 219.043765 81.200249 \r\nL 219.068139 78.750511 \r\nL 219.138213 87.99903 \r\nL 219.235706 96.969307 \r\nL 219.159539 87.164304 \r\nL 219.272267 94.120352 \r\nL 219.512955 70.669398 \r\nL 219.308827 96.370482 \r\nL 219.543421 72.986064 \r\nL 219.586075 76.300772 \r\nL 219.643962 71.189589 \r\nL 219.650055 71.613001 \r\nL 219.659195 74.29864 \r\nL 219.714036 67.439372 \r\nL 219.717082 66.840547 \r\nL 219.805436 70.80247 \r\nL 219.95777 83.341502 \r\nL 219.969957 83.202381 \r\nL 220.305092 50.006912 \r\nL 219.98519 85.17427 \r\nL 220.332512 53.521228 \r\nL 220.384306 55.341898 \r\nL 220.414773 49.68028 \r\nL 220.433053 50.490811 \r\nL 220.457426 47.363614 \r\nL 220.487893 51.700559 \r\nL 220.588434 58.069879 \r\nL 220.524453 51.325537 \r\nL 220.612807 57.96705 \r\nL 220.640227 53.599862 \r\nL 220.713348 59.654648 \r\nL 220.716394 59.672794 \r\nL 220.832168 70.258084 \r\nL 220.859588 69.423358 \r\nL 220.862635 68.280147 \r\nL 220.944896 76.240285 \r\nL 220.957082 73.330842 \r\nL 221.085043 79.561042 \r\nL 221.039343 73.203819 \r\nL 221.094183 78.018614 \r\nL 221.155117 75.59307 \r\nL 221.200817 79.954209 \r\nL 221.313544 72.871138 \r\nL 221.222144 82.319266 \r\nL 221.325731 76.917743 \r\nL 221.423225 86.450553 \r\nL 221.453692 84.45447 \r\nL 221.456738 84.055253 \r\nL 221.484158 89.111997 \r\nL 221.542045 85.615827 \r\nL 221.648679 97.489498 \r\nL 221.663913 94.084059 \r\nL 221.73094 84.956515 \r\nL 221.697426 94.307862 \r\nL 221.79492 89.402337 \r\nL 221.834527 94.053816 \r\nL 221.889367 85.265001 \r\nL 221.898507 85.924313 \r\nL 221.950301 82.803165 \r\nL 221.980768 90.097941 \r\nL 222.032561 95.795852 \r\nL 222.038655 97.846374 \r\nL 222.117869 90.67862 \r\nL 222.133102 92.753337 \r\nL 222.148335 89.753163 \r\nL 222.184896 96.128532 \r\nL 222.251923 90.013259 \r\nL 222.254969 91.719003 \r\nL 222.343323 85.131928 \r\nL 222.35551 86.916306 \r\nL 222.486517 69.89516 \r\nL 222.37379 87.061475 \r\nL 222.492611 70.233889 \r\nL 222.574871 76.197944 \r\nL 222.614478 74.697857 \r\nL 222.617525 74.806734 \r\nL 222.623618 71.413393 \r\nL 222.629711 72.090851 \r\nL 222.638851 69.877013 \r\nL 222.693692 76.258431 \r\nL 222.736345 73.451817 \r\nL 222.858213 85.912215 \r\nL 222.861259 84.605688 \r\nL 222.992267 92.795678 \r\nL 222.99836 90.224965 \r\nL 223.056247 96.99955 \r\nL 223.07148 89.239021 \r\nL 223.083667 89.644286 \r\nL 223.205534 79.028753 \r\nL 223.111087 90.406427 \r\nL 223.217721 80.90991 \r\nL 223.266468 85.45856 \r\nL 223.299982 79.119484 \r\nL 223.339588 84.418177 \r\nL 223.351775 82.821311 \r\nL 223.391382 91.858124 \r\nL 223.424896 89.0999 \r\nL 223.510203 94.822005 \r\nL 223.534576 89.118046 \r\nL 223.561996 91.071788 \r\nL 223.59551 86.299335 \r\nL 223.598557 86.347724 \r\nL 223.683864 71.256126 \r\nL 223.726517 76.173749 \r\nL 223.814871 66.665134 \r\nL 223.936738 71.117005 \r\nL 224.18352 91.712954 \r\nL 224.186566 89.583799 \r\nL 224.235313 96.648724 \r\nL 224.290154 92.910604 \r\nL 224.2932 93.02553 \r\nL 224.31148 89.910431 \r\nL 224.317574 90.720961 \r\nL 224.369367 91.531492 \r\nL 224.442488 82.881798 \r\nL 224.509515 87.70869 \r\nL 224.561308 86.759039 \r\nL 224.564355 86.365871 \r\nL 224.616149 93.352162 \r\nL 224.637475 97.126574 \r\nL 224.680129 88.900292 \r\nL 224.865977 73.935716 \r\nL 224.87207 75.847117 \r\nL 224.90863 77.117352 \r\nL 224.95433 72.223923 \r\nL 224.963471 69.889111 \r\nL 225.009171 75.072879 \r\nL 225.036591 74.92166 \r\nL 225.149318 79.887673 \r\nL 225.158458 78.980363 \r\nL 225.213299 70.663349 \r\nL 225.265092 79.246507 \r\nL 225.3961 94.422788 \r\nL 225.41438 93.872353 \r\nL 225.5332 86.982842 \r\nL 225.49664 93.902597 \r\nL 225.536247 87.890152 \r\nL 225.54234 88.398246 \r\nL 225.575854 79.597334 \r\nL 225.706861 69.193506 \r\nL 225.655068 82.319266 \r\nL 225.719048 71.752122 \r\nL 225.874429 81.157908 \r\nL 225.764748 71.594855 \r\nL 225.920129 76.633453 \r\nL 225.956689 70.288328 \r\nL 226.008483 79.343287 \r\nL 226.02981 81.901903 \r\nL 226.109023 74.044593 \r\nL 226.145584 79.633626 \r\nL 226.19433 70.89925 \r\nL 226.203471 72.012218 \r\nL 226.328385 62.721358 \r\nL 226.334478 63.537937 \r\nL 226.553839 80.371572 \r\nL 226.605633 75.883409 \r\nL 226.608679 74.183714 \r\nL 226.642193 80.934105 \r\nL 226.715313 76.500381 \r\nL 226.821947 74.056691 \r\nL 226.779294 79.899771 \r\nL 226.824994 75.478144 \r\nL 226.828041 76.718135 \r\nL 226.907254 66.574403 \r\nL 226.919441 68.727753 \r\nL 226.956001 62.503603 \r\nL 227.019982 70.627057 \r\nL 227.147942 79.415872 \r\nL 227.026075 69.247945 \r\nL 227.160129 78.351294 \r\nL 227.190596 77.982321 \r\nL 227.202783 82.053121 \r\nL 227.233249 86.535235 \r\nL 227.281996 80.250598 \r\nL 227.312463 82.797116 \r\nL 227.31551 82.373704 \r\nL 227.376443 88.882145 \r\nL 227.40691 95.626487 \r\nL 227.568385 110.778573 \r\nL 227.620178 113.591236 \r\nL 227.687205 106.242021 \r\nL 227.93094 91.150422 \r\nL 227.943127 93.527575 \r\nL 227.97664 87.726837 \r\nL 228.034527 90.182624 \r\nL 228.061947 90.370135 \r\nL 228.162488 80.655863 \r\nL 228.165534 81.478491 \r\nL 228.223421 72.689676 \r\nL 228.269122 80.087282 \r\nL 228.360522 71.540416 \r\nL 228.299588 80.171964 \r\nL 228.387942 76.947987 \r\nL 228.430596 80.589327 \r\nL 228.406222 75.417657 \r\nL 228.497623 77.8432 \r\nL 228.57379 76.397552 \r\nL 228.534183 84.436324 \r\nL 228.607303 77.861346 \r\nL 228.659097 82.53702 \r\nL 228.701751 75.441852 \r\nL 228.738311 72.363044 \r\nL 228.793151 78.587195 \r\nL 228.805338 77.419789 \r\nL 228.820571 75.121268 \r\nL 228.857131 86.51104 \r\nL 228.975952 93.031579 \r\nL 228.884552 85.664217 \r\nL 228.978999 92.505339 \r\nL 228.994232 90.666523 \r\nL 229.015559 95.197027 \r\nL 229.042979 99.6368 \r\nL 229.097819 91.954904 \r\nL 229.119146 95.832144 \r\nL 229.247107 74.800685 \r\nL 229.268434 77.734323 \r\nL 229.283667 80.897812 \r\nL 229.350694 73.530451 \r\nL 229.375068 77.008474 \r\nL 229.472561 73.324794 \r\nL 229.402488 80.2385 \r\nL 229.490842 74.746247 \r\nL 229.521308 78.073052 \r\nL 229.582242 69.919355 \r\nL 229.664502 61.789852 \r\nL 229.606615 70.46979 \r\nL 229.719343 62.630626 \r\nL 229.725436 63.779887 \r\nL 229.774183 70.923445 \r\nL 229.844257 64.735587 \r\nL 229.893004 59.061872 \r\nL 229.862537 66.084455 \r\nL 229.950891 65.080365 \r\nL 229.969171 71.074663 \r\nL 230.066665 67.046205 \r\nL 230.109318 62.267702 \r\nL 230.148925 67.530103 \r\nL 230.170252 67.191374 \r\nL 230.295166 80.371572 \r\nL 230.301259 77.927882 \r\nL 230.307353 80.153818 \r\nL 230.359146 72.520312 \r\nL 230.46578 68.788241 \r\nL 230.43836 74.58898 \r\nL 230.47492 69.072531 \r\nL 230.599834 61.862437 \r\nL 230.514527 69.979842 \r\nL 230.605928 62.479408 \r\nL 230.612021 62.043899 \r\nL 230.788729 86.468699 \r\nL 230.843569 79.052948 \r\nL 230.913643 81.297029 \r\nL 231.166517 57.815832 \r\nL 231.169564 59.134456 \r\nL 231.279244 65.884847 \r\nL 231.218311 57.513395 \r\nL 231.288385 65.134804 \r\nL 231.321898 61.197076 \r\nL 231.379785 73.379232 \r\nL 231.382832 72.199728 \r\nL 231.522979 89.499117 \r\nL 231.391972 72.060608 \r\nL 231.544306 87.914347 \r\nL 231.565633 84.327446 \r\nL 231.644846 93.370308 \r\nL 231.657033 94.936931 \r\nL 231.730154 84.678273 \r\nL 231.745387 89.329752 \r\nL 231.781947 85.45856 \r\nL 231.803274 89.983015 \r\nL 231.858114 88.005078 \r\nL 231.873348 91.906514 \r\nL 231.943421 76.1677 \r\nL 231.949515 76.482234 \r\nL 232.053102 71.358954 \r\nL 232.004355 77.068962 \r\nL 232.074429 73.179624 \r\nL 232.092709 75.133366 \r\nL 232.107942 70.608911 \r\nL 232.123176 72.471922 \r\nL 232.187156 66.193333 \r\nL 232.217623 75.768483 \r\nL 232.22981 74.861173 \r\nL 232.232856 74.092983 \r\nL 232.27551 80.474401 \r\nL 232.315117 80.250598 \r\nL 232.379097 86.063434 \r\nL 232.415657 77.46213 \r\nL 232.418704 78.030711 \r\nL 232.604552 94.567958 \r\nL 232.467451 72.332801 \r\nL 232.619785 90.799595 \r\nL 232.683765 87.460692 \r\nL 232.711186 94.398594 \r\nL 232.793446 102.993849 \r\nL 232.826959 96.134581 \r\nL 233.0189 70.51818 \r\nL 233.073741 79.2828 \r\nL 233.229122 106.169436 \r\nL 233.098114 78.048857 \r\nL 233.241308 104.772178 \r\nL 233.253495 103.126921 \r\nL 233.293102 112.992411 \r\nL 233.338802 107.463866 \r\nL 233.341849 107.566694 \r\nL 233.360129 105.455685 \r\nL 233.52465 81.726489 \r\nL 233.719638 58.057781 \r\nL 233.725731 59.563917 \r\nL 233.777525 76.107213 \r\nL 233.850645 69.447553 \r\nL 234.002979 84.285105 \r\nL 233.871972 67.161131 \r\nL 234.027353 81.514784 \r\nL 234.082193 64.856562 \r\nL 234.161407 68.298293 \r\nL 234.313741 52.928452 \r\nL 234.17664 68.770095 \r\nL 234.350301 56.999252 \r\nL 234.414281 61.263612 \r\nL 234.453888 55.62014 \r\nL 234.459982 57.174666 \r\nL 234.505682 61.499513 \r\nL 234.569662 59.285675 \r\nL 234.581849 56.975057 \r\nL 234.612316 61.348294 \r\nL 234.679343 58.081976 \r\nL 234.758557 69.647161 \r\nL 234.813397 69.332627 \r\nL 234.84691 66.241722 \r\nL 234.907844 76.585063 \r\nL 234.910891 76.107213 \r\nL 234.913937 75.580973 \r\nL 234.962684 83.250771 \r\nL 234.977918 82.567264 \r\nL 235.017525 80.71635 \r\nL 235.099785 86.976793 \r\nL 235.139392 88.616001 \r\nL 235.169859 83.607647 \r\nL 235.185092 84.539152 \r\nL 235.285633 74.885368 \r\nL 235.194232 85.379927 \r\nL 235.313053 76.64555 \r\nL 235.3161 76.609258 \r\nL 235.319146 77.571007 \r\nL 235.32524 77.280668 \r\nL 235.474527 103.169262 \r\nL 235.492807 101.100594 \r\nL 235.535461 96.04385 \r\nL 235.596394 101.923222 \r\nL 235.605534 99.285973 \r\nL 235.614674 103.471699 \r\nL 235.678655 83.01487 \r\nL 235.681701 83.934278 \r\nL 235.748729 75.980189 \r\nL 235.712168 84.025009 \r\nL 235.806615 81.073226 \r\nL 235.852316 89.868089 \r\nL 235.916296 81.303078 \r\nL 236.044257 71.032322 \r\nL 236.05035 71.836804 \r\nL 236.08691 74.534541 \r\nL 236.141751 66.834499 \r\nL 236.306271 83.504818 \r\nL 236.156984 63.108477 \r\nL 236.370252 81.575271 \r\nL 236.428139 84.896028 \r\nL 236.385485 78.351294 \r\nL 236.489072 82.736628 \r\nL 236.6018 73.185673 \r\nL 236.62008 75.145463 \r\nL 236.824208 67.094594 \r\nL 236.650547 76.040677 \r\nL 236.842488 68.927362 \r\nL 237.013102 83.922181 \r\nL 236.854674 67.294203 \r\nL 237.016149 83.444331 \r\nL 237.046615 77.819005 \r\nL 237.101456 85.500901 \r\nL 237.122783 83.752816 \r\nL 237.128876 86.142067 \r\nL 237.195903 77.214132 \r\nL 237.412217 55.977016 \r\nL 237.415264 56.364135 \r\nL 237.445731 48.785067 \r\nL 237.473151 49.686329 \r\nL 237.576738 42.536722 \r\nL 237.521898 50.01901 \r\nL 237.595018 42.996426 \r\nL 237.598065 43.825103 \r\nL 237.671186 33.796297 \r\nL 237.881407 49.504867 \r\nL 237.680326 33.669273 \r\nL 237.911873 48.978627 \r\nL 237.921014 46.668009 \r\nL 238.000227 58.209 \r\nL 238.003274 57.071837 \r\nL 238.134281 67.729712 \r\nL 238.146468 67.294203 \r\nL 238.231775 61.148686 \r\nL 238.259195 65.794116 \r\nL 238.323176 58.396511 \r\nL 238.289662 67.741809 \r\nL 238.378016 61.596292 \r\nL 238.423716 67.923271 \r\nL 238.46637 72.919528 \r\nL 238.50293 66.169138 \r\nL 238.536443 71.153297 \r\nL 238.658311 60.277668 \r\nL 238.670498 61.384587 \r\nL 238.725338 49.607696 \r\nL 238.828925 42.512527 \r\nL 238.850252 43.437984 \r\nL 238.889859 42.579063 \r\nL 238.984306 57.271445 \r\nL 239.011726 56.206868 \r\nL 239.051333 60.725274 \r\nL 239.05438 60.247424 \r\nL 239.14578 70.983932 \r\nL 239.185387 66.332454 \r\nL 239.215854 63.416962 \r\nL 239.264601 72.471922 \r\nL 239.288974 69.205604 \r\nL 239.316394 77.649641 \r\nL 239.386468 68.201513 \r\nL 239.392561 69.489894 \r\nL 239.474822 62.443116 \r\nL 239.423028 70.554472 \r\nL 239.514429 64.378711 \r\nL 239.651529 36.699691 \r\nL 239.755117 44.968314 \r\nL 239.959244 73.010259 \r\nL 239.962291 72.260216 \r\nL 239.971431 69.374968 \r\nL 240.017131 79.046899 \r\nL 240.068925 74.177666 \r\nL 240.071972 74.691808 \r\nL 240.145092 68.45556 \r\nL 240.236493 65.884847 \r\nL 240.248679 71.244028 \r\nL 240.2761 73.258257 \r\nL 240.3218 66.193333 \r\nL 240.346173 68.516048 \r\nL 240.35836 66.870791 \r\nL 240.37664 72.810651 \r\nL 240.419294 81.932146 \r\nL 240.489367 75.720093 \r\nL 240.583814 67.566396 \r\nL 240.528974 76.355211 \r\nL 240.605141 71.310564 \r\nL 240.663028 78.236368 \r\nL 240.614281 71.008127 \r\nL 240.717869 72.556604 \r\nL 240.727009 70.348815 \r\nL 240.775756 86.03319 \r\nL 240.778802 86.075531 \r\nL 240.815362 91.846026 \r\nL 240.861063 78.03676 \r\nL 240.885436 83.746768 \r\nL 240.891529 85.07749 \r\nL 240.931136 77.734323 \r\nL 240.934183 78.024662 \r\nL 240.94637 74.008301 \r\nL 241.031677 83.970571 \r\nL 241.03777 82.561215 \r\nL 241.098704 71.437588 \r\nL 241.159638 80.226403 \r\nL 241.278458 92.632362 \r\nL 241.184011 79.397726 \r\nL 241.293692 90.63023 \r\nL 241.403372 89.05151 \r\nL 241.342439 92.674703 \r\nL 241.406419 89.535409 \r\nL 241.412512 91.846026 \r\nL 241.494773 83.039065 \r\nL 241.52524 80.311085 \r\nL 241.586173 85.440414 \r\nL 241.601407 83.994766 \r\nL 241.62578 84.35769 \r\nL 241.637967 80.14172 \r\nL 241.647107 76.36126 \r\nL 241.729367 83.371746 \r\nL 241.741554 83.123748 \r\nL 241.747647 82.579361 \r\nL 241.805534 87.593764 \r\nL 241.823814 85.785192 \r\nL 241.829908 88.349856 \r\nL 241.909122 82.809213 \r\nL 241.918262 83.3536 \r\nL 242.034036 64.699295 \r\nL 242.049269 67.638981 \r\nL 242.052316 67.766004 \r\nL 242.058409 64.058128 \r\nL 242.070596 64.378711 \r\nL 242.238163 37.238028 \r\nL 242.085829 67.766004 \r\nL 242.283864 46.202257 \r\nL 242.31433 52.033239 \r\nL 242.353937 44.944119 \r\nL 242.393544 43.571056 \r\nL 242.427058 48.942334 \r\nL 242.430104 48.349558 \r\nL 242.463618 56.848034 \r\nL 242.548925 53.690593 \r\nL 242.606812 39.887375 \r\nL 242.564158 54.434588 \r\nL 242.676886 43.450081 \r\nL 242.679932 44.65378 \r\nL 242.743913 36.536375 \r\nL 242.77438 39.38533 \r\nL 242.786566 37.08681 \r\nL 242.83836 41.907653 \r\nL 242.91148 52.009044 \r\nL 242.86578 40.171666 \r\nL 242.972414 47.551125 \r\nL 242.975461 46.407914 \r\nL 243.048581 55.807651 \r\nL 243.063814 54.827756 \r\nL 243.203962 61.13054 \r\nL 243.127795 52.511089 \r\nL 243.213102 58.11222 \r\nL 243.331923 49.317356 \r\nL 243.334969 49.486721 \r\nL 243.43551 58.995335 \r\nL 243.374576 47.889854 \r\nL 243.478163 57.483151 \r\nL 243.496443 52.426407 \r\nL 243.566517 58.571924 \r\nL 243.590891 55.160436 \r\nL 243.715805 60.174839 \r\nL 243.740178 56.981106 \r\nL 243.804158 62.334238 \r\nL 243.828532 58.801776 \r\nL 243.877279 55.408434 \r\nL 243.843765 59.926841 \r\nL 243.932119 58.209 \r\nL 243.935166 59.098164 \r\nL 244.020473 52.480846 \r\nL 244.026566 53.472839 \r\nL 244.102733 53.726886 \r\nL 244.15148 48.524972 \r\nL 244.209367 53.569618 \r\nL 244.245928 48.446338 \r\nL 244.264208 51.125929 \r\nL 244.355608 42.827061 \r\nL 244.383028 43.298863 \r\nL 244.489662 29.096428 \r\nL 244.535362 32.834548 \r\nL 244.538409 33.046253 \r\nL 244.562783 27.904827 \r\nL 244.565829 27.021711 \r\nL 244.641996 34.933459 \r\nL 244.654183 32.943425 \r\nL 244.660276 34.564486 \r\nL 244.696837 27.330197 \r\nL 244.751677 30.566271 \r\nL 244.763864 28.412921 \r\nL 244.812611 34.074539 \r\nL 244.840031 32.15104 \r\nL 244.843077 32.090553 \r\nL 244.846124 32.640988 \r\nL 244.955805 42.790769 \r\nL 244.964945 40.286592 \r\nL 244.967991 39.71801 \r\nL 245.028925 47.714441 \r\nL 245.038065 47.260786 \r\nL 245.123372 61.856388 \r\nL 245.239146 54.192638 \r\nL 245.367107 39.857131 \r\nL 245.376247 44.363441 \r\nL 245.461554 31.987724 \r\nL 245.467647 32.882938 \r\nL 245.492021 36.99003 \r\nL 245.540768 30.771928 \r\nL 245.583421 34.425366 \r\nL 245.619982 28.812138 \r\nL 245.671775 36.058525 \r\nL 245.687009 35.550431 \r\nL 245.723569 39.246209 \r\nL 245.793643 33.723712 \r\nL 245.796689 32.44138 \r\nL 245.872856 46.637766 \r\nL 245.95207 54.289418 \r\nL 245.991677 48.887896 \r\nL 246.058704 44.732413 \r\nL 246.080031 50.811394 \r\nL 246.101357 48.736677 \r\nL 246.116591 52.378017 \r\nL 246.195805 47.980585 \r\nL 246.211038 48.089463 \r\nL 246.253692 44.345294 \r\nL 246.533986 85.355732 \r\nL 246.55836 92.335974 \r\nL 246.771628 59.951036 \r\nL 246.805141 67.917223 \r\nL 246.863028 56.085893 \r\nL 246.881308 60.477276 \r\nL 246.917869 65.406997 \r\nL 247.000129 58.130366 \r\nL 247.058016 69.326578 \r\nL 247.115903 62.207215 \r\nL 247.222537 59.255431 \r\nL 247.17379 69.616918 \r\nL 247.22863 61.723316 \r\nL 247.234724 60.525666 \r\nL 247.301751 67.638981 \r\nL 247.320031 65.406997 \r\nL 247.353544 73.488109 \r\nL 247.429711 65.933237 \r\nL 247.460178 61.553951 \r\nL 247.502832 71.401295 \r\nL 247.508925 70.953689 \r\nL 247.630792 86.396114 \r\nL 247.639932 83.807255 \r\nL 247.658213 81.944244 \r\nL 247.688679 87.575618 \r\nL 247.73438 85.053295 \r\nL 247.77094 95.311953 \r\nL 247.850154 89.378142 \r\nL 247.959834 101.136887 \r\nL 247.972021 95.190978 \r\nL 247.978114 91.646418 \r\nL 248.032955 101.705468 \r\nL 248.081701 94.265521 \r\nL 248.170055 100.997766 \r\nL 248.191382 95.874485 \r\nL 248.255362 85.809387 \r\nL 248.316296 90.599987 \r\nL 248.425977 100.271917 \r\nL 248.444257 97.779838 \r\nL 248.517377 99.376704 \r\nL 248.611824 88.265174 \r\nL 248.614871 88.33171 \r\nL 248.620964 86.450553 \r\nL 248.730645 78.817047 \r\nL 248.660571 87.932494 \r\nL 248.748925 80.184061 \r\nL 248.782439 85.065392 \r\nL 248.825092 73.748205 \r\nL 248.849466 74.734149 \r\nL 248.901259 82.053121 \r\nL 248.858606 74.601077 \r\nL 248.9561 75.121268 \r\nL 249.090154 60.525666 \r\nL 249.218114 49.813353 \r\nL 249.132807 62.890722 \r\nL 249.236394 54.277321 \r\nL 249.248581 56.055649 \r\nL 249.315608 49.97062 \r\nL 249.333888 51.0231 \r\nL 249.349122 48.428192 \r\nL 249.419195 56.509305 \r\nL 249.428335 56.430671 \r\nL 249.464896 52.420358 \r\nL 249.522783 58.959043 \r\nL 249.547156 52.498992 \r\nL 249.647697 53.805519 \r\nL 249.59895 48.470533 \r\nL 249.656837 53.164353 \r\nL 249.659883 51.857826 \r\nL 249.757377 57.567834 \r\nL 249.873151 59.394552 \r\nL 249.803077 51.900167 \r\nL 249.876198 58.717094 \r\nL 249.937131 56.055649 \r\nL 249.909711 59.920792 \r\nL 249.958458 59.073969 \r\nL 249.961505 59.59416 \r\nL 250.025485 52.855867 \r\nL 250.031579 51.446512 \r\nL 250.049859 57.241202 \r\nL 250.129072 56.110088 \r\nL 250.193053 63.683107 \r\nL 250.156493 55.208826 \r\nL 250.2418 60.017572 \r\nL 250.266173 55.275362 \r\nL 250.31492 60.096206 \r\nL 250.357574 56.267355 \r\nL 250.372807 56.975057 \r\nL 250.436787 51.198513 \r\nL 250.439834 51.277147 \r\nL 250.442881 51.204562 \r\nL 250.458114 52.934501 \r\nL 250.579982 63.973446 \r\nL 250.592168 61.614439 \r\nL 250.613495 60.126449 \r\nL 250.683569 65.431192 \r\nL 250.735362 72.792505 \r\nL 250.774969 64.753733 \r\nL 250.899883 57.374274 \r\nL 250.905977 58.674752 \r\nL 250.973004 49.607696 \r\nL 250.997377 52.825624 \r\nL 251.000424 52.813526 \r\nL 251.006517 51.367878 \r\nL 251.064404 61.009565 \r\nL 251.079638 60.259522 \r\nL 251.082684 60.398642 \r\nL 251.097918 56.43672 \r\nL 251.158851 55.583848 \r\nL 251.177131 60.186937 \r\nL 251.180178 59.78772 \r\nL 251.183225 59.781671 \r\nL 251.186271 59.793769 \r\nL 251.369072 45.821186 \r\nL 251.384306 47.998732 \r\nL 251.6189 70.560521 \r\nL 251.44524 47.303127 \r\nL 251.652414 65.001731 \r\nL 251.658507 63.271793 \r\nL 251.734674 72.859041 \r\nL 251.798655 70.977884 \r\nL 251.813888 75.68985 \r\nL 251.819982 75.103122 \r\nL 251.823028 76.040677 \r\nL 251.899195 66.749816 \r\nL 251.902242 67.427275 \r\nL 252.021063 59.170749 \r\nL 252.033249 61.687023 \r\nL 252.045436 59.219139 \r\nL 252.072856 63.241549 \r\nL 252.100276 63.035892 \r\nL 252.209957 66.894986 \r\nL 252.167303 60.707128 \r\nL 252.21605 66.465526 \r\nL 252.243471 62.055996 \r\nL 252.273937 70.070573 \r\nL 252.322684 67.384934 \r\nL 252.386665 71.800512 \r\nL 252.420178 63.701253 \r\nL 252.429318 66.114699 \r\nL 252.548139 70.923445 \r\nL 252.456738 64.995683 \r\nL 252.557279 68.286196 \r\nL 252.691333 60.005475 \r\nL 252.569466 68.679364 \r\nL 252.715706 64.947293 \r\nL 252.718753 65.661044 \r\nL 252.791873 57.446859 \r\nL 252.79492 58.215048 \r\nL 252.837574 55.819749 \r\nL 252.855854 52.22075 \r\nL 252.928974 59.182846 \r\nL 252.941161 56.33994 \r\nL 252.965534 58.626363 \r\nL 253.035608 52.002995 \r\nL 253.038655 52.178409 \r\nL 253.041701 51.918313 \r\nL 253.075215 57.428713 \r\nL 253.163569 65.358607 \r\nL 253.105682 56.503256 \r\nL 253.184896 58.880409 \r\nL 253.270203 47.980585 \r\nL 253.306763 50.363788 \r\nL 253.379883 58.656606 \r\nL 253.422537 53.345815 \r\nL 253.43777 51.712656 \r\nL 253.510891 62.128581 \r\nL 253.516984 60.477276 \r\nL 253.523077 60.561958 \r\nL 253.657131 70.088719 \r\nL 253.766812 62.370531 \r\nL 253.775952 65.183194 \r\nL 253.788139 66.20543 \r\nL 253.849072 57.749296 \r\nL 253.870399 63.592376 \r\nL 253.92524 64.167006 \r\nL 254.0075 51.851777 \r\nL 254.0532 55.601994 \r\nL 254.104994 50.357739 \r\nL 254.114134 51.204562 \r\nL 254.229908 47.889854 \r\nL 254.153741 55.444727 \r\nL 254.232955 49.293161 \r\nL 254.336542 58.202951 \r\nL 254.257328 46.879715 \r\nL 254.348729 52.226799 \r\nL 254.351775 52.130019 \r\nL 254.360915 54.404344 \r\nL 254.437082 58.475144 \r\nL 254.473643 55.52336 \r\nL 254.54067 52.74699 \r\nL 254.525436 57.785588 \r\nL 254.580276 56.43672 \r\nL 254.583323 56.503256 \r\nL 254.589416 55.698774 \r\nL 254.683864 47.569271 \r\nL 254.711284 49.87384 \r\nL 254.717377 52.22075 \r\nL 254.738704 46.704302 \r\nL 254.808778 46.843423 \r\nL 254.945878 31.588508 \r\nL 254.948925 30.336419 \r\nL 255.040326 37.673537 \r\nL 255.226173 62.255605 \r\nL 255.064699 37.062615 \r\nL 255.241407 61.717267 \r\nL 255.357181 57.658565 \r\nL 255.287107 64.38476 \r\nL 255.363274 58.281585 \r\nL 255.408974 51.204562 \r\nL 255.372414 58.868312 \r\nL 255.472955 57.549687 \r\nL 255.558262 61.070052 \r\nL 255.527795 53.51518 \r\nL 255.585682 58.844117 \r\nL 255.637475 57.24725 \r\nL 255.658802 61.336197 \r\nL 255.695362 63.925056 \r\nL 255.744109 59.854256 \r\nL 255.771529 63.550034 \r\nL 255.832463 68.534194 \r\nL 255.801996 62.364482 \r\nL 255.865977 63.126623 \r\nL 255.966517 60.882541 \r\nL 255.893397 65.987676 \r\nL 255.972611 63.265744 \r\nL 256.015264 67.917223 \r\nL 255.978704 62.352385 \r\nL 256.073151 63.308085 \r\nL 256.195018 57.779539 \r\nL 256.112758 65.310217 \r\nL 256.198065 58.329974 \r\nL 256.201112 58.323926 \r\nL 256.204158 58.547729 \r\nL 256.207205 58.360218 \r\nL 256.237672 61.064004 \r\nL 256.298606 53.128061 \r\nL 256.301652 53.32162 \r\nL 256.313839 51.779192 \r\nL 256.380866 58.584021 \r\nL 256.386959 57.676711 \r\nL 256.499687 62.927015 \r\nL 256.444846 52.771185 \r\nL 256.50578 62.437067 \r\nL 256.508827 62.195117 \r\nL 256.554527 66.568354 \r\nL 256.575854 64.935195 \r\nL 256.627647 70.312523 \r\nL 256.685534 64.650905 \r\nL 256.688581 64.747684 \r\nL 256.706861 62.013655 \r\nL 256.709908 63.562132 \r\nL 256.804355 58.723142 \r\nL 256.752561 63.997641 \r\nL 256.825682 60.192985 \r\nL 256.828729 60.108303 \r\nL 256.834822 62.920966 \r\nL 256.837869 62.249556 \r\nL 256.962783 67.886979 \r\nL 257.063323 61.602341 \r\nL 257.078557 62.781845 \r\nL 257.081603 64.856562 \r\nL 257.154724 56.969009 \r\nL 257.182144 59.104213 \r\nL 257.188237 59.908695 \r\nL 257.224797 50.950515 \r\nL 257.377131 31.177194 \r\nL 257.240031 51.45256 \r\nL 257.380178 33.530152 \r\nL 257.395412 38.278411 \r\nL 257.441112 28.600432 \r\nL 257.489859 33.264008 \r\nL 257.495952 32.024017 \r\nL 257.538606 42.228236 \r\nL 257.553839 41.514485 \r\nL 257.733593 72.278362 \r\nL 257.843274 68.558389 \r\nL 257.937721 61.614439 \r\nL 257.849367 69.822575 \r\nL 257.974281 64.711392 \r\nL 258.007795 59.461088 \r\nL 258.108335 73.161478 \r\nL 258.196689 57.023447 \r\nL 258.254576 65.661044 \r\nL 258.367303 74.159519 \r\nL 258.376443 70.306474 \r\nL 258.501357 84.496811 \r\nL 258.403864 66.005822 \r\nL 258.562291 77.534715 \r\nL 258.671972 71.824707 \r\nL 258.601898 78.266612 \r\nL 258.690252 72.29046 \r\nL 258.699392 75.54468 \r\nL 258.763372 64.542027 \r\nL 259.086321 41.871361 \r\nL 258.775559 65.140852 \r\nL 259.095461 44.502561 \r\nL 259.192955 49.10565 \r\nL 259.168581 44.381587 \r\nL 259.208188 46.317183 \r\nL 259.211235 46.311134 \r\nL 259.275215 44.369489 \r\nL 259.302635 48.470533 \r\nL 259.314822 47.14586 \r\nL 259.403176 43.498471 \r\nL 259.433643 51.815485 \r\nL 259.485436 46.970446 \r\nL 259.52809 53.37001 \r\nL 259.552463 49.686329 \r\nL 259.625584 58.221097 \r\nL 259.57379 47.853562 \r\nL 259.683471 51.428365 \r\nL 259.771824 42.68794 \r\nL 259.704797 52.378017 \r\nL 259.811431 47.387809 \r\nL 259.878458 48.506825 \r\nL 259.896738 41.750386 \r\nL 259.930252 29.731546 \r\nL 260.030792 33.632981 \r\nL 260.076493 38.018315 \r\nL 260.046026 31.67319 \r\nL 260.146566 37.957828 \r\nL 260.15266 37.292467 \r\nL 260.210547 43.655738 \r\nL 260.213593 43.546861 \r\nL 260.335461 52.922403 \r\nL 260.241014 42.718184 \r\nL 260.353741 51.767095 \r\nL 260.484748 38.871187 \r\nL 260.506075 40.044642 \r\nL 260.573102 42.948036 \r\nL 260.597475 37.395295 \r\nL 260.606615 37.842902 \r\nL 260.655362 34.413268 \r\nL 260.682783 39.81479 \r\nL 260.685829 40.425713 \r\nL 260.765043 35.320579 \r\nL 260.792463 39.95996 \r\nL 260.798557 40.147471 \r\nL 260.902144 46.813179 \r\nL 260.86863 39.990204 \r\nL 260.923471 44.302953 \r\nL 261.051431 57.102081 \r\nL 260.987451 43.643641 \r\nL 261.097131 52.922403 \r\nL 261.127598 49.474623 \r\nL 261.173299 54.918487 \r\nL 261.209859 50.787199 \r\nL 261.234232 56.007259 \r\nL 261.319539 51.875972 \r\nL 261.359146 44.998558 \r\nL 261.395706 53.454692 \r\nL 261.435313 50.605737 \r\nL 261.43836 51.089636 \r\nL 261.481014 43.183937 \r\nL 261.505387 46.014746 \r\nL 261.526714 39.953911 \r\nL 261.618114 42.905695 \r\nL 261.633348 41.647558 \r\nL 261.770448 53.472839 \r\nL 261.925829 45.403823 \r\nL 261.928876 46.432109 \r\nL 261.931923 48.276973 \r\nL 262.01723 33.499909 \r\nL 262.102537 44.200125 \r\nL 262.148237 37.292467 \r\nL 262.172611 35.931501 \r\nL 262.196984 38.925626 \r\nL 262.209171 38.248167 \r\nL 262.318851 47.611612 \r\nL 262.327991 46.516791 \r\nL 262.334085 46.976495 \r\nL 262.480326 61.505561 \r\nL 262.340178 46.619619 \r\nL 262.489466 58.614265 \r\nL 262.586959 54.688635 \r\nL 262.532119 59.59416 \r\nL 262.602193 57.465005 \r\nL 262.620473 59.225187 \r\nL 262.690547 52.964745 \r\nL 262.69664 53.811568 \r\nL 262.836787 44.992509 \r\nL 262.71492 57.120227 \r\nL 262.842881 45.954258 \r\nL 262.891628 53.787373 \r\nL 262.864208 43.819054 \r\nL 262.979982 49.704475 \r\nL 263.022635 45.446164 \r\nL 263.083569 51.7429 \r\nL 263.095756 54.380149 \r\nL 263.144502 45.216312 \r\nL 263.174969 47.889854 \r\nL 263.287697 43.849298 \r\nL 263.190203 48.391899 \r\nL 263.290743 45.536896 \r\nL 263.32121 40.703955 \r\nL 263.406517 44.266661 \r\nL 263.449171 53.285328 \r\nL 263.522291 49.831499 \r\nL 263.549711 47.599515 \r\nL 263.610645 53.672447 \r\nL 263.671579 65.564264 \r\nL 263.732512 57.29564 \r\nL 263.84524 52.498992 \r\nL 263.775166 59.418747 \r\nL 263.857426 53.442595 \r\nL 263.9732 40.232153 \r\nL 263.878753 54.259174 \r\nL 264.037181 45.186069 \r\nL 264.149908 53.037329 \r\nL 264.079834 44.22432 \r\nL 264.152955 52.84377 \r\nL 264.219982 61.46322 \r\nL 264.186468 52.111873 \r\nL 264.271775 58.11222 \r\nL 264.296149 55.021315 \r\nL 264.369269 60.398642 \r\nL 264.372316 59.8845 \r\nL 264.47895 66.3506 \r\nL 264.491136 65.618703 \r\nL 264.52465 64.445248 \r\nL 264.518557 67.076448 \r\nL 264.53379 66.429233 \r\nL 264.643471 77.208083 \r\nL 264.539883 66.320356 \r\nL 264.658704 75.659606 \r\nL 264.698311 73.621182 \r\nL 264.759244 76.730233 \r\nL 264.762291 77.31696 \r\nL 264.823225 67.723663 \r\nL 264.835412 68.824533 \r\nL 264.878065 63.168964 \r\nL 264.984699 55.160436 \r\nL 264.902439 64.324273 \r\nL 264.996886 58.190853 \r\nL 265.066959 50.714614 \r\nL 265.002979 58.475144 \r\nL 265.109613 57.210958 \r\nL 265.146173 59.569966 \r\nL 265.210154 51.857826 \r\nL 265.22234 56.557694 \r\nL 265.301554 49.740768 \r\nL 265.316787 51.40417 \r\nL 265.456935 39.064747 \r\nL 265.371628 53.527277 \r\nL 265.484355 45.85143 \r\nL 265.74637 64.838415 \r\nL 265.795117 61.765657 \r\nL 265.84691 51.367878 \r\nL 265.923077 52.626015 \r\nL 265.956591 54.670488 \r\nL 265.990104 45.760699 \r\nL 266.032758 52.130019 \r\nL 266.145485 56.370184 \r\nL 266.093692 48.373753 \r\nL 266.157672 54.51927 \r\nL 266.261259 38.695774 \r\nL 266.294773 44.266661 \r\nL 266.337426 50.339593 \r\nL 266.404453 44.780803 \r\nL 266.450154 37.582806 \r\nL 266.508041 46.90391 \r\nL 266.514134 45.046948 \r\nL 266.587254 50.859784 \r\nL 266.605534 43.40774 \r\nL 266.706075 30.596515 \r\nL 266.730448 33.790248 \r\nL 266.849269 48.379802 \r\nL 266.961996 53.974884 \r\nL 266.898016 43.740421 \r\nL 266.96809 53.94464 \r\nL 267.083864 67.215569 \r\nL 267.102144 64.735587 \r\nL 267.111284 62.558042 \r\nL 267.181357 70.572618 \r\nL 267.220964 81.678099 \r\nL 267.297131 75.780581 \r\nL 267.443372 56.702864 \r\nL 267.623127 34.576584 \r\nL 267.6475 41.786679 \r\nL 267.72062 48.174145 \r\nL 267.65664 41.78063 \r\nL 267.766321 46.940203 \r\nL 267.775461 46.057087 \r\nL 267.824208 53.085719 \r\nL 267.857721 50.738809 \r\nL 267.939982 63.846423 \r\nL 267.885141 49.389941 \r\nL 268.000915 62.019704 \r\nL 268.119736 52.89216 \r\nL 268.010055 63.114525 \r\nL 268.144109 55.499165 \r\nL 268.159343 61.009565 \r\nL 268.24465 55.360045 \r\nL 268.256837 58.178756 \r\nL 268.387844 68.401122 \r\nL 268.26293 55.8137 \r\nL 268.473151 65.43724 \r\nL 268.479244 62.382628 \r\nL 268.500571 68.975752 \r\nL 268.582832 64.632758 \r\nL 268.616345 66.25382 \r\nL 268.649859 61.469269 \r\nL 268.658999 62.03785 \r\nL 268.674232 58.148512 \r\nL 268.750399 63.33228 \r\nL 268.771726 60.574056 \r\nL 268.811333 58.608216 \r\nL 268.853986 63.132672 \r\nL 268.866173 63.120574 \r\nL 268.899687 61.136588 \r\nL 268.988041 73.500207 \r\nL 269.000227 74.032496 \r\nL 269.128188 64.796074 \r\nL 269.164748 67.372836 \r\nL 269.219588 60.924883 \r\nL 269.228729 62.872576 \r\nL 269.274429 53.878104 \r\nL 269.344502 59.315919 \r\nL 269.463323 69.145116 \r\nL 269.408483 58.874361 \r\nL 269.472463 68.207562 \r\nL 269.48465 66.526013 \r\nL 269.53949 75.828971 \r\nL 269.55777 75.701947 \r\nL 269.579097 77.89159 \r\nL 269.649171 70.451643 \r\nL 269.652217 70.016134 \r\nL 269.704011 77.8432 \r\nL 269.707058 77.262521 \r\nL 269.710104 77.8432 \r\nL 269.755805 65.82436 \r\nL 269.865485 55.384239 \r\nL 269.886812 56.382281 \r\nL 269.889859 56.206868 \r\nL 269.914232 60.997467 \r\nL 269.953839 62.636675 \r\nL 269.929466 59.473186 \r\nL 269.962979 61.838242 \r\nL 270.011726 58.819922 \r\nL 269.981259 63.731497 \r\nL 270.07266 62.449164 \r\nL 270.078753 62.503603 \r\nL 270.188434 58.100122 \r\nL 270.130547 63.749643 \r\nL 270.194527 59.448991 \r\nL 270.206714 61.239417 \r\nL 270.279834 55.245119 \r\nL 270.288974 55.62014 \r\nL 270.304208 51.410219 \r\nL 270.356001 61.916875 \r\nL 270.389515 59.533673 \r\nL 270.438262 56.775449 \r\nL 270.413888 63.023794 \r\nL 270.508335 56.890375 \r\nL 270.587549 53.436546 \r\nL 270.633249 64.275883 \r\nL 270.68809 62.90282 \r\nL 270.69723 66.767963 \r\nL 270.72465 65.158999 \r\nL 270.843471 77.141547 \r\nL 270.767303 64.390809 \r\nL 270.849564 76.627404 \r\nL 270.852611 76.591112 \r\nL 271.004945 49.287112 \r\nL 270.861751 77.22018 \r\nL 271.014085 51.21666 \r\nL 271.105485 56.479061 \r\nL 271.038458 48.174145 \r\nL 271.123765 51.888069 \r\nL 271.166419 45.536896 \r\nL 271.218213 55.922577 \r\nL 271.230399 54.380149 \r\nL 271.239539 52.825624 \r\nL 271.28524 60.707128 \r\nL 271.397967 72.0969 \r\nL 271.434527 71.649293 \r\nL 271.44062 70.348815 \r\nL 271.498507 78.70817 \r\nL 271.525928 74.897465 \r\nL 271.556394 76.246334 \r\nL 271.617328 69.139068 \r\nL 271.736149 56.333891 \r\nL 271.742242 57.156519 \r\nL 271.745289 59.969182 \r\nL 271.763569 50.442421 \r\nL 271.848876 53.84786 \r\nL 271.897623 47.369663 \r\nL 271.921996 54.809609 \r\nL 272.04691 61.390635 \r\nL 272.089564 58.717094 \r\nL 272.107844 63.072184 \r\nL 272.156591 61.650731 \r\nL 272.269318 71.04442 \r\nL 272.281505 69.695551 \r\nL 272.290645 69.840721 \r\nL 272.293692 69.326578 \r\nL 272.409466 63.181062 \r\nL 272.308925 69.967745 \r\nL 272.412512 63.568181 \r\nL 272.467353 67.094594 \r\nL 272.513053 61.027711 \r\nL 272.53438 65.146901 \r\nL 272.57094 57.277494 \r\nL 272.586173 59.654648 \r\nL 272.677574 54.942682 \r\nL 272.601407 61.305953 \r\nL 272.695854 58.644509 \r\nL 272.811628 67.614786 \r\nL 272.772021 54.942682 \r\nL 272.817721 65.963481 \r\nL 272.826861 65.739677 \r\nL 272.842095 68.655169 \r\nL 272.976149 87.079622 \r\nL 273.012709 82.996724 \r\nL 273.055362 90.436671 \r\nL 273.094969 84.853686 \r\nL 273.101063 86.22675 \r\nL 273.16809 71.080712 \r\nL 273.189416 64.935195 \r\nL 273.238163 76.59716 \r\nL 273.24121 75.73824 \r\nL 273.378311 92.06983 \r\nL 273.408778 85.047246 \r\nL 273.478851 93.194895 \r\nL 273.491038 98.777879 \r\nL 273.573299 90.164478 \r\nL 273.582439 90.854034 \r\nL 273.682979 66.846596 \r\nL 273.762193 74.891416 \r\nL 273.76524 76.458039 \r\nL 273.844453 60.434935 \r\nL 273.88406 51.065441 \r\nL 273.954134 58.656606 \r\nL 273.990694 68.014002 \r\nL 274.045534 53.285328 \r\nL 274.057721 57.24725 \r\nL 274.063814 55.390288 \r\nL 274.066861 55.408434 \r\nL 274.069908 53.182499 \r\nL 274.161308 64.52993 \r\nL 274.173495 70.433497 \r\nL 274.197869 64.076275 \r\nL 274.270989 66.568354 \r\nL 274.304502 58.571924 \r\nL 274.353249 73.463915 \r\nL 274.365436 73.076795 \r\nL 274.487303 81.042982 \r\nL 274.49035 80.843374 \r\nL 274.502537 86.384017 \r\nL 274.51777 86.12997 \r\nL 274.621357 90.479012 \r\nL 274.600031 85.101685 \r\nL 274.636591 88.23493 \r\nL 274.712758 71.981974 \r\nL 274.779785 79.66387 \r\nL 274.782832 79.778796 \r\nL 274.788925 77.46213 \r\nL 274.865092 56.134283 \r\nL 274.932119 56.261306 \r\nL 274.965633 56.503256 \r\nL 274.983913 53.569618 \r\nL 274.990006 54.585806 \r\nL 275.0875 43.498471 \r\nL 275.11492 45.990551 \r\nL 275.148434 49.426233 \r\nL 275.166714 53.569618 \r\nL 275.230694 43.976321 \r\nL 275.248974 47.206347 \r\nL 275.255068 45.857479 \r\nL 275.319048 57.229104 \r\nL 275.340375 52.716746 \r\nL 275.361701 58.075927 \r\nL 275.450055 53.357913 \r\nL 275.474429 50.551299 \r\nL 275.529269 58.233195 \r\nL 275.535362 59.64255 \r\nL 275.605436 46.534937 \r\nL 275.617623 49.547208 \r\nL 275.736443 39.681718 \r\nL 275.632856 50.472665 \r\nL 275.73949 41.889507 \r\nL 275.980178 22.963009 \r\nL 275.76691 42.675843 \r\nL 276.007598 29.156916 \r\nL 276.138606 48.875798 \r\nL 276.144699 48.252778 \r\nL 276.260473 61.777755 \r\nL 276.284846 59.678843 \r\nL 276.3732 49.323405 \r\nL 276.455461 54.289418 \r\nL 276.583421 76.766525 \r\nL 276.598655 74.82488 \r\nL 276.699195 65.292071 \r\nL 276.738802 68.050295 \r\nL 276.744896 68.939459 \r\nL 276.781456 59.872402 \r\nL 276.89723 42.579063 \r\nL 276.91551 48.107609 \r\nL 276.930743 47.357565 \r\nL 276.93379 48.6278 \r\nL 276.936837 48.119706 \r\nL 276.95207 44.684024 \r\nL 277.031284 55.099949 \r\nL 277.089171 63.320182 \r\nL 277.037377 53.956738 \r\nL 277.131824 55.14229 \r\nL 277.226271 51.246903 \r\nL 277.156198 57.555736 \r\nL 277.247598 51.851777 \r\nL 277.253692 54.495075 \r\nL 277.335952 43.117401 \r\nL 277.338999 44.073101 \r\nL 277.360326 45.216312 \r\nL 277.396886 38.175583 \r\nL 277.406026 39.125234 \r\nL 277.500473 31.437289 \r\nL 277.543127 32.423234 \r\nL 277.796001 68.800338 \r\nL 277.890448 58.741289 \r\nL 277.805141 69.229799 \r\nL 277.914822 63.652863 \r\nL 277.917869 62.340287 \r\nL 278.006222 68.461609 \r\nL 278.021456 64.777928 \r\nL 278.030596 61.844291 \r\nL 278.079343 68.848728 \r\nL 278.085436 68.425317 \r\nL 278.189023 75.980189 \r\nL 278.21035 73.016308 \r\nL 278.310891 59.249382 \r\nL 278.222537 74.328884 \r\nL 278.374871 66.888937 \r\nL 278.387058 69.762087 \r\nL 278.405338 63.937154 \r\nL 278.484552 67.015961 \r\nL 278.490645 64.415004 \r\nL 278.557672 76.046725 \r\nL 278.572905 75.411608 \r\nL 278.627746 83.311258 \r\nL 278.588139 74.092983 \r\nL 278.676493 74.582931 \r\nL 278.740473 68.594681 \r\nL 278.783127 74.945855 \r\nL 278.786173 74.558736 \r\nL 278.795313 76.02253 \r\nL 278.810547 70.17945 \r\nL 278.847107 58.196902 \r\nL 278.932414 63.386719 \r\nL 278.947647 64.584369 \r\nL 278.956787 60.676884 \r\nL 278.959834 58.771532 \r\nL 279.048188 66.507867 \r\nL 279.060375 65.213437 \r\nL 279.063421 65.279973 \r\nL 279.078655 63.416962 \r\nL 279.084748 62.606432 \r\nL 279.130448 72.399337 \r\nL 279.136542 72.030364 \r\nL 279.224896 74.177666 \r\nL 279.185289 68.848728 \r\nL 279.243176 71.322662 \r\nL 279.355903 61.46322 \r\nL 279.383323 66.622793 \r\nL 279.392463 68.570486 \r\nL 279.435117 61.723316 \r\nL 279.489957 66.278015 \r\nL 279.642291 49.710524 \r\nL 279.645338 50.242813 \r\nL 279.654478 52.015093 \r\nL 279.724552 44.236417 \r\nL 279.742832 44.829193 \r\nL 279.794625 42.772623 \r\nL 279.822045 53.376059 \r\nL 279.9561 64.820269 \r\nL 279.959146 64.427101 \r\nL 279.96524 63.229451 \r\nL 280.044453 71.32871 \r\nL 280.0475 71.733976 \r\nL 280.090154 64.124665 \r\nL 280.105387 64.898903 \r\nL 280.141947 56.013308 \r\nL 280.212021 66.030017 \r\nL 280.215068 65.225535 \r\nL 280.327795 70.300425 \r\nL 280.260768 65.044073 \r\nL 280.330842 69.647161 \r\nL 280.349122 65.685239 \r\nL 280.422242 71.661391 \r\nL 280.437475 71.026274 \r\nL 280.467942 78.248466 \r\nL 280.568483 75.520485 \r\nL 280.629416 70.639154 \r\nL 280.67207 79.597334 \r\nL 280.696443 86.039239 \r\nL 280.769564 79.706211 \r\nL 280.772611 78.738413 \r\nL 280.809171 85.567437 \r\nL 280.873151 82.077316 \r\nL 280.885338 83.897986 \r\nL 280.906665 78.03676 \r\nL 280.955412 79.107386 \r\nL 280.995018 73.022357 \r\nL 281.025485 80.329231 \r\nL 281.071186 76.415698 \r\nL 281.077279 76.076969 \r\nL 281.193053 64.378711 \r\nL 281.20524 65.794116 \r\nL 281.22352 63.28389 \r\nL 281.272267 68.836631 \r\nL 281.317967 65.165047 \r\nL 281.3789 58.299731 \r\nL 281.430694 66.979668 \r\nL 281.433741 65.836457 \r\nL 281.512955 72.229972 \r\nL 281.525141 71.721878 \r\nL 281.555608 75.181756 \r\nL 281.583028 68.080539 \r\nL 281.619588 70.415351 \r\nL 281.628729 66.907084 \r\nL 281.677475 77.008474 \r\nL 281.723176 73.62723 \r\nL 281.796296 70.542375 \r\nL 281.756689 74.867222 \r\nL 281.823716 73.645377 \r\nL 281.83895 76.923792 \r\nL 281.860276 68.739851 \r\nL 281.93949 75.865263 \r\nL 281.96691 69.913306 \r\nL 282.021751 77.31696 \r\nL 282.052217 74.437761 \r\nL 282.061357 72.810651 \r\nL 282.097918 79.978404 \r\nL 282.161898 82.180145 \r\nL 282.140571 76.881451 \r\nL 282.204552 78.460171 \r\nL 282.317279 72.127144 \r\nL 282.225878 79.458213 \r\nL 282.332512 75.992287 \r\nL 282.350792 79.034801 \r\nL 282.411726 71.056517 \r\nL 282.44524 76.827012 \r\nL 282.460473 73.929667 \r\nL 282.515313 82.645897 \r\nL 282.548827 80.607473 \r\nL 282.615854 75.532583 \r\nL 282.5732 83.420136 \r\nL 282.661554 80.341329 \r\nL 282.682881 83.20843 \r\nL 282.746861 77.831103 \r\nL 282.807795 80.353426 \r\nL 282.792561 76.881451 \r\nL 282.841308 78.333148 \r\nL 282.859588 75.986238 \r\nL 282.923569 86.063434 \r\nL 282.944896 80.510693 \r\nL 282.950989 80.788935 \r\nL 282.978409 74.885368 \r\nL 283.033249 69.967745 \r\nL 283.15207 63.126623 \r\nL 283.155117 63.592376 \r\nL 283.18863 58.844117 \r\nL 283.261751 63.743594 \r\nL 283.264797 61.959217 \r\nL 283.371431 75.429754 \r\nL 283.398851 73.705864 \r\nL 283.423225 72.332801 \r\nL 283.468925 83.147943 \r\nL 283.471972 81.986585 \r\nL 283.505485 88.446636 \r\nL 283.548139 81.490589 \r\nL 283.584699 83.129796 \r\nL 283.599932 83.474574 \r\nL 283.615166 81.091372 \r\nL 283.71266 73.24616 \r\nL 283.624306 81.200249 \r\nL 283.74008 75.024489 \r\nL 283.746173 75.387413 \r\nL 283.752267 73.046552 \r\nL 283.755313 73.403427 \r\nL 283.791873 69.27214 \r\nL 283.852807 75.308779 \r\nL 283.855854 75.417657 \r\nL 283.874134 72.86509 \r\nL 283.889367 70.415351 \r\nL 283.953348 79.633626 \r\nL 283.959441 78.617439 \r\nL 284.011235 86.958647 \r\nL 284.075215 81.266785 \r\nL 284.148335 78.520659 \r\nL 284.093495 83.522964 \r\nL 284.190989 79.379579 \r\nL 284.200129 80.359475 \r\nL 284.264109 73.082844 \r\nL 284.367697 66.241722 \r\nL 284.379883 69.804429 \r\nL 284.501751 75.091025 \r\nL 284.41949 67.130887 \r\nL 284.507844 74.782539 \r\nL 284.584011 73.536499 \r\nL 284.550498 77.788762 \r\nL 284.623618 74.340981 \r\nL 284.626665 74.328884 \r\nL 284.629711 74.764393 \r\nL 284.663225 78.145637 \r\nL 284.730252 73.137283 \r\nL 284.733299 73.282452 \r\nL 284.846026 64.711392 \r\nL 284.748532 74.939806 \r\nL 284.900866 67.45147 \r\nL 284.910006 70.493985 \r\nL 284.97094 60.326058 \r\nL 284.99836 63.501645 \r\nL 285.02578 59.775623 \r\nL 285.101947 64.142811 \r\nL 285.108041 63.28389 \r\nL 285.150694 66.907084 \r\nL 285.181161 61.312002 \r\nL 285.220768 64.118616 \r\nL 285.330448 74.4922 \r\nL 285.357869 72.604994 \r\nL 285.379195 70.058476 \r\nL 285.427942 79.313043 \r\nL 285.430989 78.986411 \r\nL 285.434036 79.022704 \r\nL 285.534576 75.59307 \r\nL 285.476689 79.482408 \r\nL 285.543716 78.000467 \r\nL 285.68691 88.537367 \r\nL 285.552856 77.540763 \r\nL 285.693004 87.974835 \r\nL 285.738704 77.46213 \r\nL 285.817918 80.976446 \r\nL 285.833151 82.234583 \r\nL 285.976345 68.927362 \r\nL 285.994625 67.058302 \r\nL 285.982439 69.913306 \r\nL 286.040326 68.951557 \r\nL 286.153053 73.24616 \r\nL 286.082979 67.45147 \r\nL 286.1561 72.332801 \r\nL 286.162193 71.298467 \r\nL 286.244453 74.849075 \r\nL 286.344994 83.680231 \r\nL 286.26578 72.683627 \r\nL 286.369367 82.028926 \r\nL 286.430301 78.526707 \r\nL 286.390694 83.837499 \r\nL 286.479048 80.674009 \r\nL 286.485141 82.083365 \r\nL 286.564355 76.796769 \r\nL 286.576542 77.595202 \r\nL 286.664896 67.003863 \r\nL 286.585682 78.109345 \r\nL 286.707549 68.764046 \r\nL 286.713643 69.120921 \r\nL 286.716689 68.007954 \r\nL 286.725829 71.195638 \r\nL 286.774576 65.467484 \r\nL 286.829416 69.665308 \r\nL 286.869023 73.010259 \r\nL 286.84465 67.493811 \r\nL 286.89949 67.729712 \r\nL 286.93605 72.417483 \r\nL 287.027451 60.392594 \r\nL 287.070104 64.118616 \r\nL 287.100571 57.192812 \r\nL 287.140178 61.880583 \r\nL 287.164552 67.421226 \r\nL 287.228532 60.924883 \r\nL 287.286419 57.05974 \r\nL 287.329072 64.142811 \r\nL 287.356493 65.751775 \r\nL 287.3961 61.039809 \r\nL 287.426566 63.622619 \r\nL 287.466173 58.311828 \r\nL 287.527107 68.014002 \r\nL 287.624601 74.195812 \r\nL 287.548434 67.161131 \r\nL 287.652021 70.385107 \r\nL 287.786075 57.543639 \r\nL 287.801308 61.191027 \r\nL 287.807402 61.535805 \r\nL 287.865289 58.547729 \r\nL 287.874429 56.430671 \r\nL 287.956689 64.257737 \r\nL 288.09379 76.917743 \r\nL 288.115117 74.601077 \r\nL 288.252217 52.801429 \r\nL 288.261357 55.922577 \r\nL 288.294871 54.210784 \r\nL 288.553839 99.927139 \r\nL 288.611726 107.475963 \r\nL 288.660473 100.441282 \r\nL 288.812807 78.363392 \r\nL 288.666566 100.459428 \r\nL 288.815854 78.913827 \r\nL 288.8189 79.415872 \r\nL 288.867647 71.008127 \r\nL 288.919441 65.812262 \r\nL 288.977328 70.264133 \r\nL 288.980375 70.233889 \r\nL 289.041308 66.63489 \r\nL 289.007795 71.860999 \r\nL 289.090055 69.314481 \r\nL 289.218016 78.381538 \r\nL 289.312463 63.120574 \r\nL 289.364257 64.572271 \r\nL 289.37035 65.58241 \r\nL 289.419097 57.023447 \r\nL 289.440424 60.144596 \r\nL 289.534871 51.198513 \r\nL 289.565338 53.339766 \r\nL 289.568385 52.79538 \r\nL 289.617131 58.59007 \r\nL 289.644552 56.932716 \r\nL 289.711579 64.38476 \r\nL 289.760326 60.078059 \r\nL 289.775559 64.52993 \r\nL 289.833446 58.142464 \r\nL 289.873053 61.184978 \r\nL 289.90352 61.916875 \r\nL 290.001014 49.226625 \r\nL 290.080227 43.88559 \r\nL 290.037574 50.430324 \r\nL 290.128974 48.119706 \r\nL 290.336149 82.53702 \r\nL 290.339195 80.401816 \r\nL 290.427549 97.713301 \r\nL 290.473249 87.720788 \r\nL 290.589023 65.902993 \r\nL 290.66519 68.183367 \r\nL 290.771824 71.256126 \r\nL 290.704797 62.642724 \r\nL 290.777918 68.969703 \r\nL 290.787058 67.439372 \r\nL 290.835805 76.318918 \r\nL 290.866271 75.810825 \r\nL 290.869318 75.943897 \r\nL 290.905878 72.689676 \r\nL 291.076493 52.111873 \r\nL 291.082586 53.333718 \r\nL 291.17094 56.019357 \r\nL 291.140473 50.103692 \r\nL 291.192267 53.660349 \r\nL 291.259294 50.896077 \r\nL 291.22578 56.503256 \r\nL 291.27148 54.507173 \r\nL 291.414674 66.864742 \r\nL 291.2989 51.69451 \r\nL 291.420768 63.979495 \r\nL 291.515215 48.022926 \r\nL 291.551775 49.583501 \r\nL 291.743716 32.030066 \r\nL 291.618802 53.339766 \r\nL 291.80465 37.18359 \r\nL 291.810743 39.905521 \r\nL 291.86863 31.933286 \r\nL 291.908237 34.957654 \r\nL 291.938704 31.419143 \r\nL 291.978311 37.854999 \r\nL 292.005731 36.276279 \r\nL 292.127598 53.678496 \r\nL 292.133692 52.571577 \r\nL 292.139785 51.470707 \r\nL 292.148925 55.71692 \r\nL 292.164158 55.426581 \r\nL 292.292119 72.484019 \r\nL 292.295166 72.284411 \r\nL 292.316493 66.489721 \r\nL 292.4018 73.191721 \r\nL 292.541947 87.666349 \r\nL 292.453593 72.441678 \r\nL 292.554134 86.045288 \r\nL 292.688188 69.005995 \r\nL 292.694281 70.512131 \r\nL 292.825289 54.809609 \r\nL 292.706468 70.70569 \r\nL 292.846615 55.081803 \r\nL 293.005043 64.318224 \r\nL 292.858802 52.874014 \r\nL 293.029416 63.168964 \r\nL 293.084257 66.3506 \r\nL 293.056837 62.031801 \r\nL 293.10863 62.539895 \r\nL 293.233544 52.898209 \r\nL 293.139097 66.967571 \r\nL 293.236591 53.678496 \r\nL 293.273151 51.343683 \r\nL 293.294478 55.886285 \r\nL 293.343225 52.789331 \r\nL 293.361505 59.110261 \r\nL 293.449859 51.676364 \r\nL 293.458999 55.735066 \r\nL 293.522979 52.595772 \r\nL 293.477279 58.027538 \r\nL 293.568679 56.055649 \r\nL 293.5961 58.971141 \r\nL 293.60524 55.843943 \r\nL 293.684453 57.719052 \r\nL 293.69664 57.277494 \r\nL 293.699687 58.825971 \r\nL 293.882488 76.343113 \r\nL 293.894674 72.641286 \r\nL 293.900768 70.911348 \r\nL 293.986075 76.59716 \r\nL 293.989122 76.107213 \r\nL 294.040915 71.727927 \r\nL 293.995215 76.36126 \r\nL 294.107942 74.649467 \r\nL 294.162783 76.869354 \r\nL 294.178016 71.3771 \r\nL 294.187156 68.364829 \r\nL 294.254183 72.296508 \r\nL 294.290743 69.901208 \r\nL 294.391284 62.382628 \r\nL 294.305977 71.310564 \r\nL 294.415657 66.380843 \r\nL 294.622832 55.033413 \r\nL 294.424797 67.25791 \r\nL 294.631972 59.1647 \r\nL 294.698999 64.650905 \r\nL 294.653299 58.06383 \r\nL 294.741652 59.503429 \r\nL 294.799539 48.016878 \r\nL 294.848286 59.944987 \r\nL 294.851333 61.039809 \r\nL 294.897033 54.180541 \r\nL 294.93664 54.906389 \r\nL 295.021947 44.417879 \r\nL 295.052414 49.861743 \r\nL 295.061554 48.186242 \r\nL 295.110301 59.207041 \r\nL 295.143814 53.618008 \r\nL 295.177328 47.278932 \r\nL 295.244355 53.624057 \r\nL 295.256542 50.835589 \r\nL 295.265682 51.083587 \r\nL 295.271775 48.948383 \r\nL 295.277869 49.214528 \r\nL 295.354036 40.818881 \r\nL 295.405829 43.667836 \r\nL 295.509416 48.422143 \r\nL 295.46067 41.907653 \r\nL 295.521603 47.284981 \r\nL 295.673937 68.637022 \r\nL 295.686124 65.812262 \r\nL 295.740964 60.035718 \r\nL 295.783618 67.058302 \r\nL 295.786665 66.580452 \r\nL 295.804945 69.247945 \r\nL 295.841505 63.586327 \r\nL 295.917672 55.958869 \r\nL 295.856738 64.505735 \r\nL 295.966419 56.321794 \r\nL 295.978606 51.718705 \r\nL 295.996886 58.928799 \r\nL 296.036493 63.404865 \r\nL 296.088286 54.525319 \r\nL 296.097426 54.803561 \r\nL 296.237574 63.295988 \r\nL 296.109613 54.749122 \r\nL 296.252807 61.959217 \r\nL 296.338114 58.033586 \r\nL 296.268041 63.610522 \r\nL 296.365534 60.180888 \r\nL 296.405141 65.503777 \r\nL 296.411235 64.850513 \r\nL 296.502635 81.659953 \r\nL 296.548335 79.155776 \r\nL 296.551382 79.149727 \r\nL 296.627549 71.812609 \r\nL 296.667156 78.375489 \r\nL 296.807303 60.259522 \r\nL 296.910891 65.48563 \r\nL 296.935264 67.826492 \r\nL 297.002291 61.638634 \r\nL 297.160719 49.92223 \r\nL 297.014478 62.340287 \r\nL 297.166812 51.192465 \r\nL 297.197279 53.242987 \r\nL 297.215559 49.480672 \r\nL 297.279539 52.607869 \r\nL 297.282586 51.863874 \r\nL 297.34352 56.424622 \r\nL 297.38008 54.51927 \r\nL 297.468434 60.211132 \r\nL 297.419687 54.168443 \r\nL 297.523274 57.876319 \r\nL 297.581161 50.121838 \r\nL 297.626861 58.408608 \r\nL 297.636001 56.176624 \r\nL 297.681701 60.144596 \r\nL 297.733495 55.656433 \r\nL 297.748729 58.081976 \r\nL 297.751775 57.803734 \r\nL 297.791382 63.949251 \r\nL 297.891923 74.226055 \r\nL 297.925436 68.582584 \r\nL 297.992463 67.651078 \r\nL 297.94981 73.615133 \r\nL 298.007697 69.931452 \r\nL 298.035117 75.671704 \r\nL 298.07777 68.262001 \r\nL 298.120424 72.502165 \r\nL 298.156984 68.800338 \r\nL 298.217918 77.153644 \r\nL 298.220964 76.724184 \r\nL 298.275805 74.407518 \r\nL 298.315412 78.109345 \r\nL 298.385485 88.482929 \r\nL 298.449466 85.470658 \r\nL 298.519539 82.161998 \r\nL 298.461652 87.80547 \r\nL 298.5561 84.581493 \r\nL 298.613986 90.351988 \r\nL 298.653593 82.047072 \r\nL 298.662733 83.026968 \r\nL 298.72976 76.760476 \r\nL 298.671873 83.250771 \r\nL 298.793741 79.821137 \r\nL 298.821161 81.708343 \r\nL 298.854674 75.665655 \r\nL 298.897328 77.546812 \r\nL 298.912561 75.707996 \r\nL 298.991775 80.165915 \r\nL 299.107549 88.210736 \r\nL 299.007009 79.421921 \r\nL 299.131923 87.037281 \r\nL 299.141063 84.182277 \r\nL 299.159343 89.281362 \r\nL 299.238557 87.061475 \r\nL 299.27207 91.525443 \r\nL 299.329957 83.619744 \r\nL 299.339097 85.289196 \r\nL 299.430498 69.961696 \r\nL 299.467058 71.631147 \r\nL 299.518851 72.296508 \r\nL 299.527991 68.516048 \r\nL 299.643765 59.793769 \r\nL 299.649859 61.535805 \r\nL 299.652905 61.729365 \r\nL 299.674232 57.688808 \r\nL 299.695559 53.872055 \r\nL 299.750399 61.148686 \r\nL 299.780866 57.676711 \r\nL 299.908827 71.540416 \r\nL 299.911873 70.409302 \r\nL 299.988041 83.268917 \r\nL 300.082488 90.672571 \r\nL 300.039834 82.561215 \r\nL 300.112955 86.17836 \r\nL 300.268335 71.014176 \r\nL 300.298802 75.175707 \r\nL 300.341456 77.867395 \r\nL 300.393249 67.766004 \r\nL 300.399343 69.641113 \r\nL 300.405436 67.953515 \r\nL 300.432856 77.704079 \r\nL 300.496837 72.598945 \r\nL 300.569957 76.591112 \r\nL 300.527303 70.844811 \r\nL 300.603471 72.955821 \r\nL 300.636984 68.606779 \r\nL 300.710104 75.381364 \r\nL 300.807598 66.023968 \r\nL 300.835018 67.905125 \r\nL 300.841112 67.215569 \r\nL 300.886812 72.895333 \r\nL 300.920326 71.383149 \r\nL 300.984306 74.165568 \r\nL 300.953839 68.056344 \r\nL 301.011726 69.005995 \r\nL 301.014773 68.509999 \r\nL 301.066566 77.41374 \r\nL 301.07266 76.960085 \r\nL 301.078753 77.062913 \r\nL 301.18234 71.050468 \r\nL 301.112267 80.637717 \r\nL 301.197574 74.189763 \r\nL 301.212807 77.141547 \r\nL 301.365141 58.63846 \r\nL 301.471775 50.629932 \r\nL 301.490055 55.19068 \r\nL 301.624109 67.124838 \r\nL 301.514429 54.694683 \r\nL 301.630203 65.558215 \r\nL 301.633249 63.937154 \r\nL 301.703323 84.230667 \r\nL 301.712463 87.079622 \r\nL 301.80691 81.938195 \r\nL 302.044552 57.936806 \r\nL 301.852611 86.359822 \r\nL 302.056738 63.423011 \r\nL 302.099392 74.25025 \r\nL 302.157279 62.545944 \r\nL 302.166419 64.790026 \r\nL 302.169466 62.993551 \r\nL 302.263913 70.687544 \r\nL 302.266959 70.379059 \r\nL 302.288286 76.318918 \r\nL 302.370547 68.292244 \r\nL 302.571628 84.031058 \r\nL 302.425387 62.939112 \r\nL 302.599048 82.766872 \r\nL 302.720915 69.907257 \r\nL 302.641701 88.700683 \r\nL 302.757475 72.67153 \r\nL 302.760522 72.568701 \r\nL 302.772709 75.750337 \r\nL 302.775756 76.046725 \r\nL 302.806222 69.768136 \r\nL 302.815362 70.010086 \r\nL 302.897623 50.986808 \r\nL 302.98293 57.706954 \r\nL 303.068237 72.919528 \r\nL 303.104797 63.023794 \r\nL 303.235805 49.504867 \r\nL 303.254085 52.287286 \r\nL 303.299785 56.376232 \r\nL 303.324158 50.188374 \r\nL 303.360719 50.611786 \r\nL 303.372905 43.946078 \r\nL 303.467353 51.210611 \r\nL 303.470399 51.131977 \r\nL 303.531333 61.396684 \r\nL 303.482586 49.111699 \r\nL 303.595313 52.886111 \r\nL 303.695854 40.589029 \r\nL 303.726321 46.395816 \r\nL 303.802488 51.9788 \r\nL 303.832955 45.567139 \r\nL 303.890842 41.617314 \r\nL 303.857328 49.764963 \r\nL 303.933495 47.284981 \r\nL 304.000522 55.995162 \r\nL 303.948729 46.335329 \r\nL 304.070596 51.283196 \r\nL 304.161996 46.589376 \r\nL 304.125436 54.579757 \r\nL 304.183323 50.587591 \r\nL 304.229023 53.043378 \r\nL 304.28691 47.932195 \r\nL 304.347844 52.565528 \r\nL 304.399638 44.12754 \r\nL 304.622045 61.680975 \r\nL 304.411824 42.536722 \r\nL 304.640326 61.070052 \r\nL 304.646419 59.660697 \r\nL 304.713446 68.201513 \r\nL 304.722586 67.034107 \r\nL 304.786566 71.994071 \r\nL 304.82008 64.378711 \r\nL 304.82922 64.826318 \r\nL 304.975461 47.363614 \r\nL 304.990694 46.032892 \r\nL 305.063814 56.170575 \r\nL 305.066861 55.71692 \r\nL 305.121701 63.737545 \r\nL 305.249662 71.086761 \r\nL 305.176542 61.209173 \r\nL 305.255756 70.197597 \r\nL 305.365436 61.396684 \r\nL 305.283176 70.239938 \r\nL 305.38067 62.267702 \r\nL 305.386763 63.894813 \r\nL 305.392856 63.888764 \r\nL 305.49949 70.046378 \r\nL 305.45379 61.166832 \r\nL 305.514724 67.028058 \r\nL 305.529957 64.929147 \r\nL 305.606124 71.346857 \r\nL 305.618311 69.344725 \r\nL 305.621357 68.546291 \r\nL 305.670104 75.931799 \r\nL 305.721898 69.102775 \r\nL 305.727991 70.784324 \r\nL 305.807205 58.535631 \r\nL 305.822439 63.931105 \r\nL 305.849859 69.253994 \r\nL 305.907746 63.078233 \r\nL 305.990006 47.914049 \r\nL 306.053986 52.36592 \r\nL 306.072267 53.297425 \r\nL 306.136247 46.450255 \r\nL 306.139294 46.686156 \r\nL 306.166714 40.716052 \r\nL 306.203274 38.145339 \r\nL 306.239834 51.053344 \r\nL 306.261161 50.521055 \r\nL 306.285534 56.684718 \r\nL 306.404355 67.49986 \r\nL 306.407402 65.540069 \r\nL 306.410448 65.53402 \r\nL 306.501849 76.409649 \r\nL 306.428729 65.237632 \r\nL 306.574969 74.903514 \r\nL 306.608483 66.199381 \r\nL 306.690743 70.917396 \r\nL 306.76691 76.391503 \r\nL 306.709023 69.780234 \r\nL 306.806517 72.284411 \r\nL 306.818704 74.328884 \r\nL 306.821751 75.242243 \r\nL 306.879638 69.374968 \r\nL 306.919244 71.395246 \r\nL 306.922291 71.304515 \r\nL 306.937525 74.080886 \r\nL 306.958851 79.155776 \r\nL 306.983225 72.296508 \r\nL 307.044158 73.96596 \r\nL 307.178213 63.822228 \r\nL 307.202586 65.473533 \r\nL 307.223913 70.941591 \r\nL 307.275706 60.21718 \r\nL 307.297033 60.725274 \r\nL 307.324453 56.96296 \r\nL 307.370154 65.479582 \r\nL 307.397574 64.663002 \r\nL 307.504208 82.403948 \r\nL 307.540768 79.688065 \r\nL 307.543814 78.194027 \r\nL 307.632168 86.89816 \r\nL 307.635215 85.990849 \r\nL 307.641308 87.521179 \r\nL 307.705289 79.107386 \r\nL 307.708335 79.391677 \r\nL 307.824109 67.705517 \r\nL 307.836296 71.3771 \r\nL 307.912463 74.232104 \r\nL 307.88809 68.032149 \r\nL 307.930743 69.090678 \r\nL 308.003864 62.32819 \r\nL 308.052611 63.731497 \r\nL 308.064797 64.015787 \r\nL 308.058704 62.497554 \r\nL 308.070891 62.497554 \r\nL 308.183618 58.795727 \r\nL 308.122684 65.304168 \r\nL 308.186665 60.289765 \r\nL 308.189711 60.350253 \r\nL 308.195805 58.825971 \r\nL 308.290252 51.156172 \r\nL 308.211038 59.751428 \r\nL 308.317672 53.787373 \r\nL 308.415166 73.29455 \r\nL 308.457819 68.141026 \r\nL 308.466959 64.911 \r\nL 308.555313 72.175534 \r\nL 308.55836 71.57066 \r\nL 308.591873 73.82079 \r\nL 308.625387 67.409129 \r\nL 308.634527 67.989807 \r\nL 308.674134 58.717094 \r\nL 308.677181 58.910653 \r\nL 308.719834 43.855347 \r\nL 308.805141 50.3033 \r\nL 308.808188 50.164179 \r\nL 308.820375 54.513221 \r\nL 308.853888 52.65021 \r\nL 309.024502 76.137456 \r\nL 309.064109 75.006342 \r\nL 309.198163 64.167006 \r\nL 309.24691 70.451643 \r\nL 309.313937 66.792158 \r\nL 309.429711 62.043899 \r\nL 309.341357 69.302383 \r\nL 309.447991 63.362524 \r\nL 309.484552 67.608737 \r\nL 309.551579 62.606432 \r\nL 309.554625 62.860478 \r\nL 309.633839 65.413046 \r\nL 309.588139 59.557868 \r\nL 309.642979 62.412872 \r\nL 309.646026 60.519617 \r\nL 309.731333 66.120748 \r\nL 309.749613 62.957258 \r\nL 309.755706 64.699295 \r\nL 309.819687 54.76122 \r\nL 309.84406 58.021489 \r\nL 309.914134 55.577799 \r\nL 309.892807 61.142637 \r\nL 309.956787 56.660523 \r\nL 310.087795 70.657301 \r\nL 309.972021 55.396337 \r\nL 310.090842 69.955647 \r\nL 310.179195 65.431192 \r\nL 310.121308 71.165394 \r\nL 310.200522 69.387066 \r\nL 310.212709 73.058649 \r\nL 310.298016 65.588459 \r\nL 310.45035 50.369836 \r\nL 310.45949 52.970793 \r\nL 310.544797 56.781498 \r\nL 310.520424 50.587591 \r\nL 310.572217 53.624057 \r\nL 310.584404 52.214701 \r\nL 310.614871 61.342245 \r\nL 310.770252 81.297029 \r\nL 310.645338 60.658738 \r\nL 310.779392 79.131581 \r\nL 310.870792 76.69394 \r\nL 310.831186 81.86561 \r\nL 310.882979 78.006516 \r\nL 310.892119 80.686107 \r\nL 310.940866 73.72401 \r\nL 310.99266 77.026621 \r\nL 311.151087 51.192465 \r\nL 311.184601 55.71692 \r\nL 311.248581 49.438331 \r\nL 311.257721 50.787199 \r\nL 311.321701 47.194249 \r\nL 311.361308 54.930584 \r\nL 311.480129 78.593244 \r\nL 311.507549 75.357169 \r\nL 311.69949 59.321967 \r\nL 311.577623 78.236368 \r\nL 311.705584 59.346162 \r\nL 311.751284 61.112393 \r\nL 311.796984 49.704475 \r\nL 311.812217 45.911917 \r\nL 311.900571 54.162395 \r\nL 312.074232 72.24207 \r\nL 312.077279 70.4214 \r\nL 312.126026 78.012565 \r\nL 312.180866 73.826839 \r\nL 312.281407 80.686107 \r\nL 312.186959 72.538458 \r\nL 312.302733 75.980189 \r\nL 312.397181 62.945161 \r\nL 312.445928 65.600556 \r\nL 312.452021 67.330495 \r\nL 312.482488 61.65678 \r\nL 312.491628 62.255605 \r\nL 312.576935 52.41431 \r\nL 312.500768 63.066136 \r\nL 312.616542 55.118095 \r\nL 312.619588 54.56766 \r\nL 312.665289 63.646814 \r\nL 312.680522 62.122533 \r\nL 312.799343 67.796248 \r\nL 312.707942 61.505561 \r\nL 312.802389 67.348641 \r\nL 312.808483 64.832367 \r\nL 312.84809 70.034281 \r\nL 312.909023 67.735761 \r\nL 312.95777 67.475665 \r\nL 313.030891 71.52227 \r\nL 313.259392 103.024093 \r\nL 313.036984 70.300425 \r\nL 313.289859 99.794067 \r\nL 313.433053 88.634147 \r\nL 313.4361 88.839804 \r\nL 313.47266 84.170179 \r\nL 313.56406 72.544507 \r\nL 313.597574 74.461956 \r\nL 313.640227 69.17536 \r\nL 313.695068 76.869354 \r\nL 313.710301 72.725969 \r\nL 313.792561 80.244549 \r\nL 313.847402 78.931973 \r\nL 313.853495 79.682016 \r\nL 313.859588 78.169832 \r\nL 313.883962 73.361086 \r\nL 313.944896 79.875576 \r\nL 313.972316 77.601251 \r\nL 313.975362 79.506603 \r\nL 314.066763 69.532235 \r\nL 314.10637 63.471401 \r\nL 314.17949 68.395073 \r\nL 314.243471 73.348989 \r\nL 314.191677 68.056344 \r\nL 314.304404 70.869006 \r\nL 314.316591 68.141026 \r\nL 314.383618 79.724357 \r\nL 314.389711 78.272661 \r\nL 314.401898 83.123748 \r\nL 314.453692 77.135498 \r\nL 314.502439 79.440067 \r\nL 314.569466 69.822575 \r\nL 314.511579 79.573139 \r\nL 314.630399 70.022183 \r\nL 314.801014 50.273057 \r\nL 314.828434 50.787199 \r\nL 314.837574 55.009218 \r\nL 314.892414 50.055302 \r\nL 314.941161 52.432456 \r\nL 315.066075 64.408955 \r\nL 314.947254 51.894118 \r\nL 315.114822 58.977189 \r\nL 315.212316 48.283022 \r\nL 315.133102 59.866354 \r\nL 315.254969 51.537243 \r\nL 315.264109 52.390115 \r\nL 315.376837 63.356475 \r\nL 315.389023 63.023794 \r\nL 315.416443 65.074316 \r\nL 315.535264 82.246681 \r\nL 315.571824 81.188152 \r\nL 315.693692 68.764046 \r\nL 315.696738 70.621008 \r\nL 315.715018 68.35878 \r\nL 315.782045 56.321794 \r\nL 315.721112 68.413219 \r\nL 315.852119 60.174839 \r\nL 315.864306 62.558042 \r\nL 315.940473 58.420705 \r\nL 315.958753 60.047816 \r\nL 315.9618 57.688808 \r\nL 316.050154 70.530277 \r\nL 316.0532 70.167353 \r\nL 316.138507 76.210041 \r\nL 316.065387 69.695551 \r\nL 316.162881 71.104907 \r\nL 316.272561 62.763699 \r\nL 316.205534 73.016308 \r\nL 316.284748 64.390809 \r\nL 316.287795 65.165047 \r\nL 316.330448 54.803561 \r\nL 316.357869 55.741115 \r\nL 316.476689 44.98646 \r\nL 316.482783 47.151908 \r\nL 316.510203 43.8372 \r\nL 316.494969 49.589549 \r\nL 316.537623 48.488679 \r\nL 316.601603 59.684892 \r\nL 316.680817 58.965092 \r\nL 316.744797 53.27323 \r\nL 316.778311 60.973273 \r\nL 316.833151 65.667092 \r\nL 316.860571 56.938765 \r\nL 316.878851 60.616397 \r\nL 316.909318 55.124144 \r\nL 316.955018 66.943376 \r\nL 316.985485 61.541854 \r\nL 317.052512 65.951383 \r\nL 317.092119 59.249382 \r\nL 317.204846 75.06683 \r\nL 317.262733 66.132845 \r\nL 317.317574 59.860305 \r\nL 317.341947 67.052253 \r\nL 317.378507 62.763699 \r\nL 317.384601 64.832367 \r\nL 317.393741 61.227319 \r\nL 317.405928 62.23141 \r\nL 317.546075 42.83311 \r\nL 317.549122 43.069011 \r\nL 317.558262 41.066879 \r\nL 317.759343 63.259695 \r\nL 317.87207 68.479755 \r\nL 317.78067 60.676884 \r\nL 317.878163 67.518006 \r\nL 317.92691 71.395246 \r\nL 317.887303 65.443289 \r\nL 317.972611 66.997815 \r\nL 318.106665 49.087504 \r\nL 318.158458 54.888243 \r\nL 318.213299 48.555215 \r\nL 318.216345 48.906042 \r\nL 318.231579 46.002648 \r\nL 318.307746 56.249209 \r\nL 318.316886 52.904257 \r\nL 318.444846 68.945508 \r\nL 318.338213 50.49686 \r\nL 318.457033 65.999773 \r\nL 318.463127 63.707302 \r\nL 318.527107 69.816526 \r\nL 318.56062 68.594681 \r\nL 318.56976 70.239938 \r\nL 318.655068 66.435282 \r\nL 318.761701 57.743247 \r\nL 318.691628 67.130887 \r\nL 318.779982 58.25739 \r\nL 318.783028 60.440984 \r\nL 318.871382 52.390115 \r\nL 318.883569 54.90034 \r\nL 318.895756 52.323579 \r\nL 318.941456 60.634543 \r\nL 318.959736 58.233195 \r\nL 318.981063 60.846249 \r\nL 319.041996 51.821533 \r\nL 319.069416 59.194944 \r\nL 319.090743 55.402386 \r\nL 319.118163 61.154735 \r\nL 319.179097 59.920792 \r\nL 319.227844 51.40417 \r\nL 319.322291 54.797512 \r\nL 319.419785 57.973099 \r\nL 319.374085 49.72867 \r\nL 319.435018 57.077886 \r\nL 319.453299 52.438505 \r\nL 319.511186 60.199034 \r\nL 319.523372 59.134456 \r\nL 319.526419 60.695031 \r\nL 319.572119 51.652169 \r\nL 319.623913 54.368052 \r\nL 319.66352 56.382281 \r\nL 319.687893 49.160089 \r\nL 319.693986 50.146033 \r\nL 319.852414 31.261876 \r\nL 319.882881 35.26614 \r\nL 319.895068 38.514312 \r\nL 319.965141 30.790075 \r\nL 319.977328 33.100692 \r\nL 319.986468 31.957481 \r\nL 320.007795 35.278237 \r\nL 320.083962 33.554347 \r\nL 320.181456 43.462179 \r\nL 320.199736 35.973842 \r\nL 320.202783 35.798429 \r\nL 320.218016 40.365225 \r\nL 320.233249 39.312745 \r\nL 320.318557 53.037329 \r\nL 320.349023 43.6013 \r\nL 320.394724 38.834895 \r\nL 320.446517 48.222535 \r\nL 320.452611 46.129672 \r\nL 320.473937 50.666225 \r\nL 320.556198 42.016531 \r\nL 320.559244 44.60539 \r\nL 320.571431 45.234459 \r\nL 320.601898 36.064573 \r\nL 320.604945 37.08681 \r\nL 320.607991 35.955696 \r\nL 320.687205 46.994641 \r\nL 320.690252 46.099428 \r\nL 320.699392 48.863701 \r\nL 320.751186 40.232153 \r\nL 320.781652 42.597209 \r\nL 320.784699 41.810873 \r\nL 320.860866 49.72867 \r\nL 320.873053 47.47854 \r\nL 320.897426 56.170575 \r\nL 320.94008 46.90391 \r\nL 320.997967 53.424449 \r\nL 321.00406 53.309523 \r\nL 321.019294 58.559826 \r\nL 321.107647 48.730629 \r\nL 321.144208 52.632064 \r\nL 321.122881 46.305085 \r\nL 321.180768 46.782935 \r\nL 321.232561 48.597556 \r\nL 321.305682 40.710003 \r\nL 321.308729 41.925799 \r\nL 321.345289 34.800387 \r\nL 321.403176 36.506131 \r\nL 321.458016 34.292293 \r\nL 321.476296 40.038594 \r\nL 321.485436 39.669621 \r\nL 321.616443 49.819401 \r\nL 321.771824 64.318224 \r\nL 321.622537 49.402039 \r\nL 321.793151 62.721358 \r\nL 321.860178 65.515874 \r\nL 321.911972 59.479234 \r\nL 322.024699 67.971661 \r\nL 322.036886 66.495769 \r\nL 322.058213 64.838415 \r\nL 322.122193 69.60482 \r\nL 322.140473 69.284237 \r\nL 322.24406 77.050816 \r\nL 322.259294 75.514436 \r\nL 322.26234 73.875229 \r\nL 322.350694 81.121616 \r\nL 322.359834 80.450206 \r\nL 322.384208 78.956168 \r\nL 322.393348 80.71635 \r\nL 322.396394 79.313043 \r\nL 322.487795 82.670092 \r\nL 322.509122 76.246334 \r\nL 322.557869 78.968265 \r\nL 322.606615 70.252035 \r\nL 322.774183 57.071837 \r\nL 322.612709 70.554472 \r\nL 322.792463 57.53759 \r\nL 322.835117 63.683107 \r\nL 322.911284 63.28389 \r\nL 323.042291 52.855867 \r\nL 323.182439 64.33637 \r\nL 323.188532 63.773838 \r\nL 323.191579 63.011697 \r\nL 323.261652 72.67153 \r\nL 323.340866 86.329578 \r\nL 323.380473 80.050989 \r\nL 323.471873 75.605167 \r\nL 323.432267 82.942286 \r\nL 323.508434 76.131408 \r\nL 323.514527 77.214132 \r\nL 323.593741 70.748032 \r\nL 323.599834 72.108997 \r\nL 323.730842 65.558215 \r\nL 323.615068 74.129276 \r\nL 323.733888 65.721531 \r\nL 323.807009 68.788241 \r\nL 323.840522 64.856562 \r\nL 323.974576 54.126102 \r\nL 323.858802 66.852645 \r\nL 323.983716 55.595945 \r\nL 324.06293 61.46322 \r\nL 324.09949 58.269487 \r\nL 324.200031 51.40417 \r\nL 324.218311 54.210784 \r\nL 324.221357 54.76122 \r\nL 324.242684 50.152082 \r\nL 324.312758 53.315571 \r\nL 324.367598 48.264876 \r\nL 324.349318 54.476929 \r\nL 324.428532 49.426233 \r\nL 324.468139 45.627627 \r\nL 324.437672 50.720663 \r\nL 324.504699 49.764963 \r\nL 324.547353 53.763178 \r\nL 324.608286 46.262744 \r\nL 324.635706 44.557 \r\nL 324.663127 48.234632 \r\nL 324.711873 46.764789 \r\nL 324.775854 51.029149 \r\nL 324.818507 46.462352 \r\nL 324.824601 47.278932 \r\nL 324.909908 51.652169 \r\nL 324.848974 46.244598 \r\nL 324.952561 49.898035 \r\nL 324.958655 48.452387 \r\nL 325.028729 61.027711 \r\nL 325.147549 78.829144 \r\nL 325.178016 78.798901 \r\nL 325.181063 78.393635 \r\nL 325.226763 85.930362 \r\nL 325.232856 85.900118 \r\nL 325.245043 90.376183 \r\nL 325.33949 84.781102 \r\nL 325.458311 80.510693 \r\nL 325.351677 85.585584 \r\nL 325.467451 81.762782 \r\nL 325.510104 82.476533 \r\nL 325.494871 80.292939 \r\nL 325.546665 81.623661 \r\nL 325.656345 77.36535 \r\nL 325.580178 83.982668 \r\nL 325.665485 78.048857 \r\nL 325.808679 88.132102 \r\nL 325.915313 77.528666 \r\nL 325.93664 79.869527 \r\nL 325.970154 86.80138 \r\nL 326.064601 84.369787 \r\nL 326.232168 97.187061 \r\nL 326.113348 80.807081 \r\nL 326.244355 96.775747 \r\nL 326.393643 89.378142 \r\nL 326.396689 90.043503 \r\nL 326.463716 82.325314 \r\nL 326.46981 82.567264 \r\nL 326.765338 50.599688 \r\nL 326.789711 53.75108 \r\nL 326.804945 57.047642 \r\nL 326.868925 50.666225 \r\nL 326.902439 54.525319 \r\nL 327.006026 60.205083 \r\nL 326.935952 49.819401 \r\nL 327.027353 57.749296 \r\nL 327.045633 56.454866 \r\nL 327.082193 63.392767 \r\nL 327.1218 62.878625 \r\nL 327.155313 66.096553 \r\nL 327.1675 60.537763 \r\nL 327.170547 61.209173 \r\nL 327.197967 56.829888 \r\nL 327.23148 63.423011 \r\nL 327.280227 60.295814 \r\nL 327.502635 80.940154 \r\nL 327.313741 58.807825 \r\nL 327.533102 72.980016 \r\nL 327.612316 71.564611 \r\nL 327.566615 76.149554 \r\nL 327.636689 73.0526 \r\nL 327.670203 75.254341 \r\nL 327.731136 65.304168 \r\nL 327.734183 65.467484 \r\nL 327.77379 60.434935 \r\nL 327.831677 68.12288 \r\nL 327.83777 66.810304 \r\nL 327.962684 75.012391 \r\nL 327.974871 71.104907 \r\nL 328.054085 82.791067 \r\nL 328.084552 83.571354 \r\nL 328.090645 81.091372 \r\nL 328.093692 81.726489 \r\nL 328.178999 75.199902 \r\nL 328.115018 83.891937 \r\nL 328.209466 78.877534 \r\nL 328.328286 68.382975 \r\nL 328.38008 70.445595 \r\nL 328.48062 73.633279 \r\nL 328.422733 67.959564 \r\nL 328.495854 71.189589 \r\nL 328.511087 66.090504 \r\nL 328.596394 74.649467 \r\nL 328.599441 73.808693 \r\nL 328.620768 75.992287 \r\nL 328.639048 70.923445 \r\nL 328.712168 74.806734 \r\nL 328.715215 74.770442 \r\nL 328.721308 75.720093 \r\nL 328.821849 82.373704 \r\nL 328.776149 72.381191 \r\nL 328.840129 80.964349 \r\nL 328.904109 86.740892 \r\nL 328.952856 77.8432 \r\nL 329.065584 82.246681 \r\nL 328.98637 74.806734 \r\nL 329.06863 81.351468 \r\nL 329.080817 80.244549 \r\nL 329.129564 71.600904 \r\nL 329.193544 76.79072 \r\nL 329.257525 83.020919 \r\nL 329.202684 75.441852 \r\nL 329.315412 81.218395 \r\nL 329.632267 67.741809 \r\nL 329.321505 81.914 \r\nL 329.650547 70.137109 \r\nL 329.668827 69.193506 \r\nL 329.772414 75.701947 \r\nL 329.879048 57.241202 \r\nL 329.930842 61.17893 \r\nL 330.016149 66.30221 \r\nL 329.943028 59.944987 \r\nL 330.043569 61.898729 \r\nL 330.074036 60.531715 \r\nL 330.110596 70.040329 \r\nL 330.113643 69.949598 \r\nL 330.186763 76.869354 \r\nL 330.223323 70.094768 \r\nL 330.22637 70.306474 \r\nL 330.250743 64.814221 \r\nL 330.284257 55.843943 \r\nL 330.390891 57.380323 \r\nL 330.393937 57.948904 \r\nL 330.427451 50.847687 \r\nL 330.464011 50.890028 \r\nL 330.467058 50.847687 \r\nL 330.470104 52.07558 \r\nL 330.473151 51.767095 \r\nL 330.585878 70.040329 \r\nL 330.482291 51.379976 \r\nL 330.619392 66.513916 \r\nL 330.662045 58.880409 \r\nL 330.729072 65.279973 \r\nL 330.771726 77.099206 \r\nL 330.853986 72.423532 \r\nL 330.87836 69.774185 \r\nL 330.936247 79.458213 \r\nL 330.948434 78.853339 \r\nL 331.033741 86.184409 \r\nL 331.070301 84.26091 \r\nL 331.079441 80.534888 \r\nL 331.152561 89.52936 \r\nL 331.179982 83.982668 \r\nL 331.186075 84.16413 \r\nL 331.198262 81.853513 \r\nL 331.265289 80.09333 \r\nL 331.283569 85.107733 \r\nL 331.304896 82.754775 \r\nL 331.371923 75.453949 \r\nL 331.46637 78.962217 \r\nL 331.603471 92.704947 \r\nL 331.661357 99.58841 \r\nL 331.716198 93.757427 \r\nL 331.841112 85.712607 \r\nL 331.956886 80.837325 \r\nL 331.847205 86.583625 \r\nL 332.005633 82.174096 \r\nL 332.069613 93.902597 \r\nL 332.1275 87.769178 \r\nL 332.148827 89.735017 \r\nL 332.197574 81.448247 \r\nL 332.203667 81.05508 \r\nL 332.252414 88.355905 \r\nL 332.258507 88.845853 \r\nL 332.310301 81.315175 \r\nL 332.441308 62.769747 \r\nL 332.322488 81.33937 \r\nL 332.462635 64.898903 \r\nL 332.505289 71.673488 \r\nL 332.554036 58.916702 \r\nL 332.560129 58.263438 \r\nL 332.584502 64.52993 \r\nL 332.685043 71.401295 \r\nL 332.700276 68.764046 \r\nL 332.852611 77.903688 \r\nL 332.785584 68.12288 \r\nL 332.867844 75.490241 \r\nL 332.922684 60.997467 \r\nL 333.011038 61.342245 \r\nL 333.017131 61.892681 \r\nL 333.023225 58.63846 \r\nL 333.172512 51.283196 \r\nL 333.053692 62.110435 \r\nL 333.184699 54.694683 \r\nL 333.187746 56.460915 \r\nL 333.2761 45.579237 \r\nL 333.279146 45.917966 \r\nL 333.297426 51.035198 \r\nL 333.34008 55.747164 \r\nL 333.382733 49.093553 \r\nL 333.416247 53.648252 \r\nL 333.501554 49.275015 \r\nL 333.477181 55.269313 \r\nL 333.522881 53.152255 \r\nL 333.626468 63.350426 \r\nL 333.641701 60.422837 \r\nL 333.696542 57.39242 \r\nL 333.730055 61.578146 \r\nL 333.760522 58.813873 \r\nL 333.806222 64.904952 \r\nL 333.854969 53.255084 \r\nL 333.864109 55.789505 \r\nL 334.059097 70.693593 \r\nL 333.912856 55.456824 \r\nL 334.092611 67.064351 \r\nL 334.132217 61.795901 \r\nL 334.177918 73.173575 \r\nL 334.199244 68.322488 \r\nL 334.220571 73.875229 \r\nL 334.293692 64.923098 \r\nL 334.299785 66.586501 \r\nL 334.418606 59.491332 \r\nL 334.348532 70.608911 \r\nL 334.424699 61.70517 \r\nL 334.442979 66.526013 \r\nL 334.519146 57.217007 \r\nL 334.52524 58.323926 \r\nL 334.57094 54.870097 \r\nL 334.595313 62.61248 \r\nL 334.619687 67.040156 \r\nL 334.656247 55.19068 \r\nL 334.704994 62.225361 \r\nL 334.714134 64.312175 \r\nL 334.762881 58.886458 \r\nL 334.814674 62.164874 \r\nL 334.939588 52.287286 \r\nL 334.954822 55.517312 \r\nL 335.015756 44.12754 \r\nL 335.018802 43.819054 \r\nL 335.073643 48.143901 \r\nL 335.094969 46.353475 \r\nL 335.128483 52.65021 \r\nL 335.107156 45.391726 \r\nL 335.207697 47.926147 \r\nL 335.22293 45.046948 \r\nL 335.271677 52.492943 \r\nL 335.308237 51.754997 \r\nL 335.369171 54.561611 \r\nL 335.378311 50.085546 \r\nL 335.411824 51.416268 \r\nL 335.445338 43.069011 \r\nL 335.530645 46.026843 \r\nL 335.536738 44.587244 \r\nL 335.615952 53.007086 \r\nL 335.673839 49.504867 \r\nL 335.631186 54.833804 \r\nL 335.704306 52.559479 \r\nL 335.853593 76.306821 \r\nL 335.862733 75.635411 \r\nL 336.021161 89.952772 \r\nL 335.881014 75.556778 \r\nL 336.057721 85.216611 \r\nL 336.200915 63.453255 \r\nL 336.270989 66.586501 \r\nL 336.237475 61.36644 \r\nL 336.301456 62.479408 \r\nL 336.328876 58.136415 \r\nL 336.371529 70.856909 \r\nL 336.39895 66.175186 \r\nL 336.484257 72.877187 \r\nL 336.432463 65.933237 \r\nL 336.511677 68.086587 \r\nL 336.520817 65.667092 \r\nL 336.533004 70.772227 \r\nL 336.627451 66.217528 \r\nL 336.633544 68.782192 \r\nL 336.676198 56.067747 \r\nL 336.712758 61.771706 \r\nL 336.743225 58.463047 \r\nL 336.801112 66.265917 \r\nL 336.883372 73.107039 \r\nL 336.913839 68.328537 \r\nL 337.011333 59.854256 \r\nL 337.029613 61.928973 \r\nL 337.05094 67.142984 \r\nL 337.108827 54.864048 \r\nL 337.181947 49.764963 \r\nL 337.197181 54.706781 \r\nL 337.325141 65.425143 \r\nL 337.218507 54.386198 \r\nL 337.331235 64.475491 \r\nL 337.358655 61.021662 \r\nL 337.422635 67.384934 \r\nL 337.431775 65.739677 \r\nL 337.434822 67.947466 \r\nL 337.504896 61.717267 \r\nL 337.538409 62.551993 \r\nL 337.550596 66.187284 \r\nL 337.626763 54.410393 \r\nL 337.73949 50.871882 \r\nL 337.70293 57.652516 \r\nL 337.742537 51.537243 \r\nL 337.800424 57.755344 \r\nL 337.852217 52.17236 \r\nL 337.888778 49.837548 \r\nL 337.910104 54.688635 \r\nL 337.952758 52.964745 \r\nL 337.974085 53.672447 \r\nL 338.001505 49.643988 \r\nL 338.028925 50.763004 \r\nL 338.111186 44.647731 \r\nL 338.144699 47.545076 \r\nL 338.208679 52.722795 \r\nL 338.159932 46.28089 \r\nL 338.266566 50.666225 \r\nL 338.357967 39.917619 \r\nL 338.388434 40.540639 \r\nL 338.428041 36.838812 \r\nL 338.461554 43.244424 \r\nL 338.470694 42.597209 \r\nL 338.482881 44.835242 \r\nL 338.556001 38.943772 \r\nL 338.583421 43.171839 \r\nL 338.586468 43.165791 \r\nL 338.735756 65.237632 \r\nL 338.757082 62.479408 \r\nL 338.830203 69.810477 \r\nL 338.833249 68.915264 \r\nL 338.86067 73.96596 \r\nL 338.842389 68.425317 \r\nL 338.95207 72.707822 \r\nL 339.028237 70.064524 \r\nL 339.00691 73.844985 \r\nL 339.064797 71.600904 \r\nL 339.067844 72.163436 \r\nL 339.110498 65.346509 \r\nL 339.140964 65.890896 \r\nL 339.268925 58.251341 \r\nL 339.174478 66.405038 \r\nL 339.278065 60.79181 \r\nL 339.415166 75.103122 \r\nL 339.418213 73.838936 \r\nL 339.482193 71.479929 \r\nL 339.51266 78.538805 \r\nL 339.5218 76.089066 \r\nL 339.543127 78.03676 \r\nL 339.591873 71.256126 \r\nL 339.619294 73.488109 \r\nL 339.710694 64.935195 \r\nL 339.637574 75.907604 \r\nL 339.744208 70.645203 \r\nL 339.753348 72.296508 \r\nL 339.823421 66.991766 \r\nL 339.841701 67.173228 \r\nL 339.948335 63.731497 \r\nL 339.902635 71.231931 \r\nL 339.957475 64.511784 \r\nL 339.969662 63.326231 \r\nL 339.978802 66.030017 \r\nL 339.984896 65.636849 \r\nL 340.015362 69.840721 \r\nL 340.058016 62.213264 \r\nL 340.091529 65.975578 \r\nL 340.143323 60.229278 \r\nL 340.185977 68.588632 \r\nL 340.207303 63.078233 \r\nL 340.414478 81.200249 \r\nL 340.216443 62.418921 \r\nL 340.426665 79.361433 \r\nL 340.447991 79.881625 \r\nL 340.566812 68.044246 \r\nL 340.697819 51.107782 \r\nL 340.600326 68.546291 \r\nL 340.728286 54.228931 \r\nL 340.841014 70.4214 \r\nL 340.86234 69.260042 \r\nL 340.865387 69.435456 \r\nL 340.895854 65.273925 \r\nL 340.968974 64.167006 \r\nL 340.911087 67.378885 \r\nL 341.002488 65.080365 \r\nL 341.032955 67.106692 \r\nL 341.084748 56.454866 \r\nL 341.087795 57.458956 \r\nL 341.142635 48.766921 \r\nL 341.106075 57.531541 \r\nL 341.197475 56.805693 \r\nL 341.224896 54.114005 \r\nL 341.276689 59.793769 \r\nL 341.282783 59.352211 \r\nL 341.45949 76.802817 \r\nL 341.288876 59.30987 \r\nL 341.480817 74.256299 \r\nL 341.645338 66.532062 \r\nL 341.648385 66.68328 \r\nL 341.657525 62.685065 \r\nL 341.697131 63.737545 \r\nL 341.703225 61.312002 \r\nL 341.791579 68.7459 \r\nL 341.794625 68.564438 \r\nL 341.797672 68.316439 \r\nL 341.843372 73.113088 \r\nL 341.855559 72.453775 \r\nL 341.858606 72.484019 \r\nL 341.864699 72.163436 \r\nL 341.867746 72.217875 \r\nL 341.886026 68.957605 \r\nL 341.962193 75.429754 \r\nL 341.971333 75.248292 \r\nL 342.007893 78.817047 \r\nL 342.059687 72.29046 \r\nL 342.06578 72.980016 \r\nL 342.0932 70.233889 \r\nL 342.126714 75.242243 \r\nL 342.178507 72.060608 \r\nL 342.181554 72.090851 \r\nL 342.187647 71.848902 \r\nL 342.202881 74.58898 \r\nL 342.285141 67.161131 \r\nL 342.288188 67.584542 \r\nL 342.330842 62.975404 \r\nL 342.391775 70.330669 \r\nL 342.394822 69.187457 \r\nL 342.416149 70.681495 \r\nL 342.452709 64.390809 \r\nL 342.501456 68.395073 \r\nL 342.507549 66.677232 \r\nL 342.58067 73.851034 \r\nL 342.583716 75.266438 \r\nL 342.61723 69.629015 \r\nL 342.687303 72.895333 \r\nL 342.723864 70.300425 \r\nL 342.772611 75.792678 \r\nL 342.793937 73.669572 \r\nL 342.921898 79.627578 \r\nL 342.800031 72.980016 \r\nL 342.924945 79.022704 \r\nL 343.022439 72.67153 \r\nL 342.940178 79.179971 \r\nL 343.055952 73.778449 \r\nL 343.077279 73.215916 \r\nL 343.065092 75.611216 \r\nL 343.092512 75.490241 \r\nL 343.174773 79.101337 \r\nL 343.138213 73.494158 \r\nL 343.199146 76.155603 \r\nL 343.202193 75.169658 \r\nL 343.244846 78.94407 \r\nL 343.299687 78.823096 \r\nL 343.366714 81.309127 \r\nL 343.345387 74.836978 \r\nL 343.388041 78.006516 \r\nL 343.485534 71.727927 \r\nL 343.424601 78.454123 \r\nL 343.500768 75.847117 \r\nL 343.506861 77.1234 \r\nL 343.549515 67.747858 \r\nL 343.589122 68.038197 \r\nL 343.610448 65.763872 \r\nL 343.643962 73.427622 \r\nL 343.692709 72.157387 \r\nL 343.796296 73.838936 \r\nL 343.729269 64.160957 \r\nL 343.805436 72.732017 \r\nL 343.811529 71.57066 \r\nL 343.88465 79.56709 \r\nL 343.90293 85.664217 \r\nL 343.988237 78.835193 \r\nL 343.99433 78.859388 \r\nL 344.036984 83.317307 \r\nL 344.094871 77.111303 \r\nL 344.228925 62.588285 \r\nL 344.262439 57.985196 \r\nL 344.298999 65.158999 \r\nL 344.332512 63.683107 \r\nL 344.44524 73.603035 \r\nL 344.372119 59.098164 \r\nL 344.469613 67.481714 \r\nL 344.4818 66.39899 \r\nL 344.53664 73.288501 \r\nL 344.557967 70.711739 \r\nL 344.56406 73.536499 \r\nL 344.603667 65.044073 \r\nL 344.664601 69.840721 \r\nL 344.725534 66.931279 \r\nL 344.670694 71.32871 \r\nL 344.740768 70.016134 \r\nL 344.862635 86.75299 \r\nL 344.752955 68.60073 \r\nL 344.871775 86.148116 \r\nL 344.963176 84.152033 \r\nL 344.954036 87.696593 \r\nL 344.978409 86.468699 \r\nL 344.993643 88.609952 \r\nL 345.033249 78.302904 \r\nL 345.075903 82.422094 \r\nL 345.185584 75.732191 \r\nL 345.12465 85.319439 \r\nL 345.200817 78.871485 \r\nL 345.319638 90.932667 \r\nL 345.255657 78.115393 \r\nL 345.334871 90.72701 \r\nL 345.417131 86.232798 \r\nL 345.374478 92.293633 \r\nL 345.453692 87.654252 \r\nL 345.496345 92.293633 \r\nL 345.511579 85.198464 \r\nL 345.563372 89.226923 \r\nL 345.746173 64.935195 \r\nL 345.572512 90.031405 \r\nL 345.752267 66.356648 \r\nL 345.75836 65.697336 \r\nL 345.886321 54.283369 \r\nL 345.907647 55.946772 \r\nL 346.014281 61.475318 \r\nL 345.965534 55.178582 \r\nL 346.023421 59.279626 \r\nL 346.087402 55.995162 \r\nL 346.053888 61.420879 \r\nL 346.130055 59.817964 \r\nL 346.160522 64.281932 \r\nL 346.139195 58.650557 \r\nL 346.242783 60.816005 \r\nL 346.261063 57.785588 \r\nL 346.30981 70.85086 \r\nL 346.312856 69.592723 \r\nL 346.407303 78.030711 \r\nL 346.35551 69.205604 \r\nL 346.43777 76.79072 \r\nL 346.468237 70.403254 \r\nL 346.480424 79.833235 \r\nL 346.550498 75.605167 \r\nL 346.568778 77.17179 \r\nL 346.599244 71.316613 \r\nL 346.602291 71.3771 \r\nL 346.620571 66.919181 \r\nL 346.654085 74.679711 \r\nL 346.715018 70.784324 \r\nL 346.718065 70.814568 \r\nL 346.763765 77.250424 \r\nL 346.785092 70.614959 \r\nL 346.830792 73.935716 \r\nL 346.95266 64.469443 \r\nL 346.967893 65.546118 \r\nL 347.229908 48.228584 \r\nL 347.232955 49.535111 \r\nL 347.257328 53.436546 \r\nL 347.327402 47.412004 \r\nL 347.330448 47.484589 \r\nL 347.333495 47.309175 \r\nL 347.357869 51.337634 \r\nL 347.391382 50.176277 \r\nL 347.400522 50.297252 \r\nL 347.409662 47.345468 \r\nL 347.415756 47.641856 \r\nL 347.418802 46.250646 \r\nL 347.501063 56.763352 \r\nL 347.507156 55.565702 \r\nL 347.510203 56.297599 \r\nL 347.574183 46.026843 \r\nL 347.689957 38.38124 \r\nL 347.61379 48.603605 \r\nL 347.699097 40.516444 \r\nL 347.702144 40.419664 \r\nL 347.711284 42.790769 \r\nL 347.750891 50.115789 \r\nL 347.814871 38.901431 \r\nL 347.817918 38.677628 \r\nL 347.860571 43.704128 \r\nL 347.933692 53.315571 \r\nL 347.866665 43.147644 \r\nL 347.988532 49.686329 \r\nL 348.037279 43.274668 \r\nL 348.082979 50.980759 \r\nL 348.217033 61.348294 \r\nL 348.098213 50.085546 \r\nL 348.22008 60.36235 \r\nL 348.232267 56.14638 \r\nL 348.308434 66.568354 \r\nL 348.317574 66.150991 \r\nL 348.326714 71.945682 \r\nL 348.415068 61.578146 \r\nL 348.524748 52.408261 \r\nL 348.539982 53.769227 \r\nL 348.543028 54.083761 \r\nL 348.570448 47.254737 \r\nL 348.594822 48.204389 \r\nL 348.607009 46.577278 \r\nL 348.603962 48.301168 \r\nL 348.610055 46.958349 \r\nL 348.640522 40.226104 \r\nL 348.619195 48.107609 \r\nL 348.719736 45.694163 \r\nL 348.753249 48.730629 \r\nL 348.814183 41.018489 \r\nL 348.823323 42.675843 \r\nL 348.83551 39.197819 \r\nL 348.920817 49.432282 \r\nL 348.923864 47.587417 \r\nL 349.021357 52.529236 \r\nL 348.975657 45.397775 \r\nL 349.039638 49.486721 \r\nL 349.067058 45.089289 \r\nL 349.134085 53.587765 \r\nL 349.143225 50.563396 \r\nL 349.198065 56.811741 \r\nL 349.240719 46.607522 \r\nL 349.249859 49.383892 \r\nL 349.265092 52.359871 \r\nL 349.304699 41.441901 \r\nL 349.313839 44.188027 \r\nL 349.329072 38.895382 \r\nL 349.356493 45.010655 \r\nL 349.426566 40.703955 \r\nL 349.429613 41.859263 \r\nL 349.52406 35.858916 \r\nL 349.624601 32.386941 \r\nL 349.545387 37.280369 \r\nL 349.630694 35.235896 \r\nL 349.743421 41.695947 \r\nL 349.746468 40.722101 \r\nL 349.837869 45.972405 \r\nL 349.807402 37.691684 \r\nL 349.874429 44.593293 \r\nL 349.877475 43.565007 \r\nL 349.920129 53.212743 \r\nL 349.971923 49.093553 \r\nL 350.032856 51.912264 \r\nL 350.072463 46.063136 \r\nL 350.078557 48.216486 \r\nL 350.127303 45.192118 \r\nL 350.169957 54.458783 \r\nL 350.179097 52.589723 \r\nL 350.285731 64.173054 \r\nL 350.212611 50.521055 \r\nL 350.300964 58.940897 \r\nL 350.310104 61.08215 \r\nL 350.364945 70.784324 \r\nL 350.459392 66.719573 \r\nL 350.508139 69.332627 \r\nL 350.590399 55.601994 \r\nL 350.593446 55.33585 \r\nL 350.620866 61.100296 \r\nL 350.657426 59.30987 \r\nL 350.74578 64.463394 \r\nL 350.669613 58.402559 \r\nL 350.7732 63.695204 \r\nL 350.812807 57.749296 \r\nL 350.876787 65.225535 \r\nL 350.879834 63.543986 \r\nL 350.882881 65.025926 \r\nL 350.968188 54.271272 \r\nL 350.971235 55.517312 \r\nL 351.047402 52.680454 \r\nL 350.998655 58.196902 \r\nL 351.068729 57.05974 \r\nL 351.071775 58.553778 \r\nL 351.163176 54.083761 \r\nL 351.172316 54.51927 \r\nL 351.193643 52.456651 \r\nL 351.254576 62.727406 \r\nL 351.285043 66.223576 \r\nL 351.303323 60.531715 \r\nL 351.312463 60.695031 \r\nL 351.373397 55.626189 \r\nL 351.40691 61.771706 \r\nL 351.419097 61.251514 \r\nL 351.528778 69.447553 \r\nL 351.428237 59.824012 \r\nL 351.544011 62.769747 \r\nL 351.574478 54.803561 \r\nL 351.647598 67.112741 \r\nL 351.818213 58.952994 \r\nL 351.671972 69.931452 \r\nL 351.827353 61.021662 \r\nL 351.873053 68.776143 \r\nL 351.927893 59.364308 \r\nL 351.943127 56.412525 \r\nL 352.007107 60.779713 \r\nL 352.04062 58.989287 \r\nL 352.156394 67.699468 \r\nL 352.061947 54.1382 \r\nL 352.168581 65.612654 \r\nL 352.186861 67.227667 \r\nL 352.278262 69.562479 \r\nL 352.220375 64.251688 \r\nL 352.293495 66.078407 \r\nL 352.296542 66.066309 \r\nL 352.299588 66.211479 \r\nL 352.342242 73.615133 \r\nL 352.397082 63.047989 \r\nL 352.403176 63.604473 \r\nL 352.485436 48.047121 \r\nL 352.53723 50.194423 \r\nL 352.552463 53.267181 \r\nL 352.585977 44.50861 \r\nL 352.63777 46.510742 \r\nL 352.756591 51.222708 \r\nL 352.659097 44.357392 \r\nL 352.777918 49.214528 \r\nL 352.857131 45.32519 \r\nL 352.866271 49.426233 \r\nL 352.869318 48.367704 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p49207e09be\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def running_average(x,window):\n",
+    "    return np.convolve(x,np.ones(window)/window,mode='valid')\n",
+    "\n",
+    "plt.plot(running_average(rewards,100))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Variando Hiperparâmetros e Observando o Resultado na Prática\n",
+    "\n",
+    "Agora seria interessante ver como o modelo treinado se comporta. Vamos executar a simulação, e seguiremos a mesma estratégia de seleção de ações utilizada durante o treinamento: amostragem de acordo com a distribuição de probabilidades na Q-Table:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   v = probs(np.array(qvalues(s)))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "env.close()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Salvando o resultado em um GIF animado\n",
+    "\n",
+    "Se você quiser impressionar seus amigos, pode enviar a eles a imagem animada do GIF do bastão de equilíbrio. Para fazer isso, podemos chamar `env.render` para produzir um quadro de imagem e, em seguida, salvar esses quadros em um GIF animado usando a biblioteca PIL:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "360\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from PIL import Image\n",
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "i=0\n",
+    "ims = []\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   img=env.render(mode='rgb_array')\n",
+    "   ims.append(Image.fromarray(img))\n",
+    "   v = probs(np.array([Qbest.get((s,a),0) for a in actions]))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "   i+=1\n",
+    "env.close()\n",
+    "ims[0].save('images/cartpole-balance.gif',save_all=True,append_images=ims[1::2],loop=0,duration=5)\n",
+    "print(i)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/8-Reinforcement/README.md b/translations/br/8-Reinforcement/README.md
new file mode 100644
index 000000000..e7f3cb9d4
--- /dev/null
+++ b/translations/br/8-Reinforcement/README.md
@@ -0,0 +1,67 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "20ca019012b1725de956681d036d8b18",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:02:32+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Introdução ao aprendizado por reforço
+
+O aprendizado por reforço, RL, é considerado um dos paradigmas básicos de aprendizado de máquina, ao lado do aprendizado supervisionado e não supervisionado. RL trata de decisões: tomar as decisões certas ou, pelo menos, aprender com elas.
+
+Imagine que você tem um ambiente simulado, como o mercado de ações. O que acontece se você impuser uma determinada regulamentação? Isso terá um efeito positivo ou negativo? Se algo negativo acontecer, você precisa aceitar esse _reforço negativo_, aprender com ele e mudar de direção. Se o resultado for positivo, você precisa construir sobre esse _reforço positivo_.
+
+![Pedro e o lobo](../../../translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.br.png)
+
+> Pedro e seus amigos precisam escapar do lobo faminto! Imagem por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+## Tópico regional: Pedro e o Lobo (Rússia)
+
+[Pedro e o Lobo](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) é um conto musical escrito pelo compositor russo [Sergei Prokofiev](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev). É uma história sobre o jovem pioneiro Pedro, que corajosamente sai de sua casa para a clareira da floresta para perseguir o lobo. Nesta seção, treinaremos algoritmos de aprendizado de máquina que ajudarão Pedro a:
+
+- **Explorar** a área ao redor e construir um mapa de navegação ideal.
+- **Aprender** a usar um skate e se equilibrar nele, para se mover mais rápido.
+
+[![Pedro e o Lobo](https://img.youtube.com/vi/Fmi5zHg4QSM/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=Fmi5zHg4QSM)
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para ouvir Pedro e o Lobo de Prokofiev
+
+## Aprendizado por reforço
+
+Nas seções anteriores, você viu dois exemplos de problemas de aprendizado de máquina:
+
+- **Supervisionado**, onde temos conjuntos de dados que sugerem soluções de exemplo para o problema que queremos resolver. [Classificação](../4-Classification/README.md) e [regressão](../2-Regression/README.md) são tarefas de aprendizado supervisionado.
+- **Não supervisionado**, no qual não temos dados de treinamento rotulados. O principal exemplo de aprendizado não supervisionado é [Agrupamento](../5-Clustering/README.md).
+
+Nesta seção, apresentaremos um novo tipo de problema de aprendizado que não requer dados de treinamento rotulados. Existem vários tipos de problemas desse tipo:
+
+- **[Aprendizado semi-supervisionado](https://wikipedia.org/wiki/Semi-supervised_learning)**, onde temos muitos dados não rotulados que podem ser usados para pré-treinar o modelo.
+- **[Aprendizado por reforço](https://wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning)**, no qual um agente aprende como se comportar realizando experimentos em algum ambiente simulado.
+
+### Exemplo - jogo de computador
+
+Suponha que você queira ensinar um computador a jogar um jogo, como xadrez ou [Super Mario](https://wikipedia.org/wiki/Super_Mario). Para que o computador jogue, precisamos que ele preveja qual movimento fazer em cada estado do jogo. Embora isso possa parecer um problema de classificação, não é - porque não temos um conjunto de dados com estados e ações correspondentes. Embora possamos ter alguns dados, como partidas de xadrez existentes ou gravações de jogadores jogando Super Mario, é provável que esses dados não cubram suficientemente um número grande de estados possíveis.
+
+Em vez de procurar dados existentes do jogo, o **Aprendizado por Reforço** (RL) baseia-se na ideia de *fazer o computador jogar* muitas vezes e observar o resultado. Assim, para aplicar o Aprendizado por Reforço, precisamos de duas coisas:
+
+- **Um ambiente** e **um simulador** que nos permitam jogar muitas vezes. Esse simulador definiria todas as regras do jogo, bem como os estados e ações possíveis.
+
+- **Uma função de recompensa**, que nos diria quão bem nos saímos durante cada movimento ou partida.
+
+A principal diferença entre outros tipos de aprendizado de máquina e RL é que, no RL, geralmente não sabemos se ganhamos ou perdemos até terminarmos o jogo. Assim, não podemos dizer se um determinado movimento isolado é bom ou não - só recebemos uma recompensa no final do jogo. Nosso objetivo é projetar algoritmos que nos permitam treinar um modelo sob condições incertas. Vamos aprender sobre um algoritmo de RL chamado **Q-learning**.
+
+## Lições
+
+1. [Introdução ao aprendizado por reforço e Q-Learning](1-QLearning/README.md)
+2. [Usando um ambiente de simulação Gym](2-Gym/README.md)
+
+## Créditos
+
+"Introdução ao Aprendizado por Reforço" foi escrito com ♥️ por [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/9-Real-World/1-Applications/README.md b/translations/br/9-Real-World/1-Applications/README.md
new file mode 100644
index 000000000..27580f593
--- /dev/null
+++ b/translations/br/9-Real-World/1-Applications/README.md
@@ -0,0 +1,159 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "20f18ff565638be615df4174858e4a7f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:12:02+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/1-Applications/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Pós-escrito: Aprendizado de máquina no mundo real
+
+![Resumo do aprendizado de máquina no mundo real em um sketchnote](../../../../translated_images/ml-realworld.26ee2746716155771f8076598b6145e6533fe4a9e2e465ea745f46648cbf1b84.br.png)  
+> Sketchnote por [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+Neste currículo, você aprendeu muitas maneiras de preparar dados para treinamento e criar modelos de aprendizado de máquina. Você construiu uma série de modelos clássicos de regressão, clustering, classificação, processamento de linguagem natural e séries temporais. Parabéns! Agora, você pode estar se perguntando para que tudo isso serve... quais são as aplicações reais desses modelos?
+
+Embora a inteligência artificial (IA), que geralmente utiliza aprendizado profundo, tenha atraído muita atenção na indústria, ainda existem aplicações valiosas para modelos clássicos de aprendizado de máquina. Você pode até estar usando algumas dessas aplicações hoje! Nesta lição, você explorará como oito diferentes indústrias e domínios de conhecimento utilizam esses tipos de modelos para tornar suas aplicações mais eficientes, confiáveis, inteligentes e valiosas para os usuários.
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/49/)
+
+## 💰 Finanças
+
+O setor financeiro oferece muitas oportunidades para o aprendizado de máquina. Muitos problemas nessa área podem ser modelados e resolvidos usando ML.
+
+### Detecção de fraude em cartões de crédito
+
+Aprendemos sobre [k-means clustering](../../5-Clustering/2-K-Means/README.md) anteriormente no curso, mas como ele pode ser usado para resolver problemas relacionados à fraude em cartões de crédito?
+
+O k-means clustering é útil em uma técnica de detecção de fraude chamada **detecção de outliers**. Outliers, ou desvios nas observações de um conjunto de dados, podem nos dizer se um cartão de crédito está sendo usado de forma normal ou se algo incomum está acontecendo. Como mostrado no artigo abaixo, você pode classificar dados de cartões de crédito usando um algoritmo de k-means clustering e atribuir cada transação a um cluster com base no quanto ela parece ser um outlier. Em seguida, você pode avaliar os clusters mais arriscados para identificar transações fraudulentas versus legítimas.  
+[Referência](https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.680.1195&rep=rep1&type=pdf)
+
+### Gestão de patrimônio
+
+Na gestão de patrimônio, um indivíduo ou empresa administra investimentos em nome de seus clientes. O objetivo é sustentar e aumentar a riqueza a longo prazo, por isso é essencial escolher investimentos que tenham bom desempenho.
+
+Uma maneira de avaliar o desempenho de um investimento é por meio de regressão estatística. [Regressão linear](../../2-Regression/1-Tools/README.md) é uma ferramenta valiosa para entender como um fundo se comporta em relação a um benchmark. Também podemos deduzir se os resultados da regressão são estatisticamente significativos ou quanto eles afetariam os investimentos de um cliente. Você pode expandir ainda mais sua análise usando regressão múltipla, onde fatores de risco adicionais podem ser considerados. Para um exemplo de como isso funcionaria para um fundo específico, confira o artigo abaixo sobre avaliação de desempenho de fundos usando regressão.  
+[Referência](http://www.brightwoodventures.com/evaluating-fund-performance-using-regression/)
+
+## 🎓 Educação
+
+O setor educacional também é uma área muito interessante onde o ML pode ser aplicado. Existem problemas intrigantes a serem resolvidos, como detectar trapaças em testes ou redações, ou gerenciar vieses, intencionais ou não, no processo de correção.
+
+### Previsão de comportamento estudantil
+
+[Coursera](https://coursera.com), um provedor de cursos online abertos, possui um ótimo blog técnico onde discute muitas decisões de engenharia. Neste estudo de caso, eles traçaram uma linha de regressão para explorar qualquer correlação entre uma baixa pontuação NPS (Net Promoter Score) e a retenção ou abandono de cursos.  
+[Referência](https://medium.com/coursera-engineering/controlled-regression-quantifying-the-impact-of-course-quality-on-learner-retention-31f956bd592a)
+
+### Mitigação de vieses
+
+[Grammarly](https://grammarly.com), um assistente de escrita que verifica erros de ortografia e gramática, utiliza sofisticados [sistemas de processamento de linguagem natural](../../6-NLP/README.md) em seus produtos. Eles publicaram um estudo de caso interessante em seu blog técnico sobre como lidaram com o viés de gênero no aprendizado de máquina, algo que você aprendeu em nossa [lição introdutória sobre justiça](../../1-Introduction/3-fairness/README.md).  
+[Referência](https://www.grammarly.com/blog/engineering/mitigating-gender-bias-in-autocorrect/)
+
+## 👜 Varejo
+
+O setor de varejo pode se beneficiar muito do uso de ML, desde a criação de uma jornada do cliente mais personalizada até o gerenciamento otimizado de estoques.
+
+### Personalização da jornada do cliente
+
+Na Wayfair, uma empresa que vende produtos para o lar, como móveis, ajudar os clientes a encontrar os produtos certos para seus gostos e necessidades é fundamental. Neste artigo, engenheiros da empresa descrevem como utilizam ML e NLP para "apresentar os resultados certos para os clientes". Notavelmente, seu Query Intent Engine foi construído para usar extração de entidades, treinamento de classificadores, extração de ativos e opiniões, e marcação de sentimentos em avaliações de clientes. Este é um caso clássico de como o NLP funciona no varejo online.  
+[Referência](https://www.aboutwayfair.com/tech-innovation/how-we-use-machine-learning-and-natural-language-processing-to-empower-search)
+
+### Gestão de estoques
+
+Empresas inovadoras e ágeis como a [StitchFix](https://stitchfix.com), um serviço de assinatura que envia roupas para consumidores, dependem fortemente de ML para recomendações e gestão de estoques. Suas equipes de estilo trabalham em conjunto com as equipes de merchandising: "um de nossos cientistas de dados experimentou um algoritmo genético e o aplicou a roupas para prever o que seria uma peça de vestuário bem-sucedida que ainda não existe. Levamos isso para a equipe de merchandising, e agora eles podem usar isso como uma ferramenta."  
+[Referência](https://www.zdnet.com/article/how-stitch-fix-uses-machine-learning-to-master-the-science-of-styling/)
+
+## 🏥 Saúde
+
+O setor de saúde pode aproveitar o ML para otimizar tarefas de pesquisa e também problemas logísticos, como readmissão de pacientes ou controle de doenças.
+
+### Gestão de ensaios clínicos
+
+A toxicidade em ensaios clínicos é uma grande preocupação para os fabricantes de medicamentos. Qual é o nível de toxicidade tolerável? Neste estudo, a análise de vários métodos de ensaios clínicos levou ao desenvolvimento de uma nova abordagem para prever as chances de resultados de ensaios clínicos. Especificamente, eles usaram random forest para produzir um [classificador](../../4-Classification/README.md) capaz de distinguir entre grupos de medicamentos.  
+[Referência](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2451945616302914)
+
+### Gestão de readmissões hospitalares
+
+O atendimento hospitalar é caro, especialmente quando os pacientes precisam ser readmitidos. Este artigo discute uma empresa que usa ML para prever o potencial de readmissão usando [clustering](../../5-Clustering/README.md). Esses clusters ajudam os analistas a "descobrir grupos de readmissões que podem compartilhar uma causa comum".  
+[Referência](https://healthmanagement.org/c/healthmanagement/issuearticle/hospital-readmissions-and-machine-learning)
+
+### Gestão de doenças
+
+A recente pandemia destacou como o aprendizado de máquina pode ajudar a conter a disseminação de doenças. Neste artigo, você reconhecerá o uso de ARIMA, curvas logísticas, regressão linear e SARIMA. "Este trabalho é uma tentativa de calcular a taxa de disseminação deste vírus e, assim, prever mortes, recuperações e casos confirmados, para que possamos nos preparar melhor e sobreviver."  
+[Referência](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7979218/)
+
+## 🌲 Ecologia e Tecnologia Verde
+
+A natureza e a ecologia consistem em muitos sistemas sensíveis onde a interação entre animais e o meio ambiente entra em foco. É importante medir esses sistemas com precisão e agir adequadamente se algo acontecer, como um incêndio florestal ou uma queda na população animal.
+
+### Gestão florestal
+
+Você aprendeu sobre [Reinforcement Learning](../../8-Reinforcement/README.md) em lições anteriores. Ele pode ser muito útil ao tentar prever padrões na natureza. Em particular, pode ser usado para rastrear problemas ecológicos, como incêndios florestais e a disseminação de espécies invasoras. No Canadá, um grupo de pesquisadores usou Reinforcement Learning para construir modelos de dinâmica de incêndios florestais a partir de imagens de satélite. Usando um inovador "processo de propagação espacial (SSP)", eles imaginaram um incêndio florestal como "o agente em qualquer célula na paisagem". "O conjunto de ações que o fogo pode realizar de um local em qualquer momento inclui se espalhar para o norte, sul, leste ou oeste, ou não se espalhar."
+
+Essa abordagem inverte a configuração usual de RL, já que a dinâmica do Processo de Decisão de Markov (MDP) correspondente é uma função conhecida para a propagação imediata do incêndio. Leia mais sobre os algoritmos clássicos usados por este grupo no link abaixo.  
+[Referência](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fict.2018.00006/full)
+
+### Sensoriamento de movimento de animais
+
+Embora o aprendizado profundo tenha revolucionado o rastreamento visual de movimentos de animais (você pode construir seu próprio [rastreador de ursos polares](https://docs.microsoft.com/learn/modules/build-ml-model-with-azure-stream-analytics/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) aqui), o ML clássico ainda tem seu lugar nessa tarefa.
+
+Sensores para rastrear movimentos de animais de fazenda e IoT fazem uso desse tipo de processamento visual, mas técnicas mais básicas de ML são úteis para pré-processar dados. Por exemplo, neste artigo, as posturas de ovelhas foram monitoradas e analisadas usando vários algoritmos de classificação. Você pode reconhecer a curva ROC na página 335.  
+[Referência](https://druckhaus-hofmann.de/gallery/31-wj-feb-2020.pdf)
+
+### ⚡️ Gestão de Energia
+
+Em nossas lições sobre [previsão de séries temporais](../../7-TimeSeries/README.md), mencionamos o conceito de parquímetros inteligentes para gerar receita para uma cidade com base no entendimento de oferta e demanda. Este artigo discute em detalhes como clustering, regressão e previsão de séries temporais foram combinados para ajudar a prever o uso futuro de energia na Irlanda, com base em medidores inteligentes.  
+[Referência](https://www-cdn.knime.com/sites/default/files/inline-images/knime_bigdata_energy_timeseries_whitepaper.pdf)
+
+## 💼 Seguros
+
+O setor de seguros é outro setor que utiliza ML para construir e otimizar modelos financeiros e atuariais viáveis.
+
+### Gestão de volatilidade
+
+A MetLife, uma provedora de seguros de vida, é transparente sobre como analisa e mitiga a volatilidade em seus modelos financeiros. Neste artigo, você notará visualizações de classificação binária e ordinal. Também encontrará visualizações de previsão.  
+[Referência](https://investments.metlife.com/content/dam/metlifecom/us/investments/insights/research-topics/macro-strategy/pdf/MetLifeInvestmentManagement_MachineLearnedRanking_070920.pdf)
+
+## 🎨 Artes, Cultura e Literatura
+
+Nas artes, por exemplo no jornalismo, existem muitos problemas interessantes. Detectar notícias falsas é um grande desafio, pois já foi comprovado que elas influenciam a opinião das pessoas e até derrubam democracias. Museus também podem se beneficiar do uso de ML em tudo, desde encontrar conexões entre artefatos até o planejamento de recursos.
+
+### Detecção de notícias falsas
+
+Detectar notícias falsas tornou-se um jogo de gato e rato na mídia atual. Neste artigo, os pesquisadores sugerem que um sistema combinando várias das técnicas de ML que estudamos pode ser testado e o melhor modelo implantado: "Este sistema é baseado no processamento de linguagem natural para extrair características dos dados e, em seguida, essas características são usadas para o treinamento de classificadores de aprendizado de máquina, como Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Stochastic Gradient Descent (SGD) e Regressão Logística (LR)."  
+[Referência](https://www.irjet.net/archives/V7/i6/IRJET-V7I6688.pdf)
+
+Este artigo mostra como combinar diferentes domínios de ML pode produzir resultados interessantes que ajudam a impedir a disseminação de notícias falsas e a criação de danos reais; neste caso, o impulso foi a disseminação de rumores sobre tratamentos para COVID que incitaram violência em massa.
+
+### ML em museus
+
+Os museus estão à beira de uma revolução da IA, na qual catalogar e digitalizar coleções e encontrar conexões entre artefatos está se tornando mais fácil à medida que a tecnologia avança. Projetos como [In Codice Ratio](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457321001035#:~:text=1.,studies%20over%20large%20historical%20sources.) estão ajudando a desvendar os mistérios de coleções inacessíveis, como os Arquivos do Vaticano. Mas o aspecto comercial dos museus também se beneficia de modelos de ML.
+
+Por exemplo, o Art Institute of Chicago construiu modelos para prever o que interessa ao público e quando eles visitarão exposições. O objetivo é criar experiências de visita individualizadas e otimizadas a cada vez que o usuário visita o museu. "Durante o ano fiscal de 2017, o modelo previu a frequência e as admissões com 1% de precisão, diz Andrew Simnick, vice-presidente sênior do Art Institute."  
+[Referência](https://www.chicagobusiness.com/article/20180518/ISSUE01/180519840/art-institute-of-chicago-uses-data-to-make-exhibit-choices)
+
+## 🏷 Marketing
+
+### Segmentação de clientes
+
+As estratégias de marketing mais eficazes segmentam os clientes de diferentes maneiras com base em vários agrupamentos. Neste artigo, são discutidos os usos de algoritmos de clustering para apoiar o marketing diferenciado. O marketing diferenciado ajuda as empresas a melhorar o reconhecimento da marca, alcançar mais clientes e aumentar os lucros.  
+[Referência](https://ai.inqline.com/machine-learning-for-marketing-customer-segmentation/)
+
+## 🚀 Desafio
+Identifique outro setor que se beneficia de algumas das técnicas que você aprendeu neste currículo e descubra como ele utiliza ML.
+
+## [Questionário pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/50/)
+
+## Revisão e Autoestudo
+
+A equipe de ciência de dados da Wayfair tem vários vídeos interessantes sobre como eles utilizam ML em sua empresa. Vale a pena [dar uma olhada](https://www.youtube.com/channel/UCe2PjkQXqOuwkW1gw6Ameuw/videos)!
+
+## Tarefa
+
+[Uma caça ao tesouro de ML](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/9-Real-World/1-Applications/assignment.md b/translations/br/9-Real-World/1-Applications/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..b571b01cb
--- /dev/null
+++ b/translations/br/9-Real-World/1-Applications/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "fdebfcd0a3f12c9e2b436ded1aa79885",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:14:07+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/1-Applications/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Uma Caça ao Tesouro de ML
+
+## Instruções
+
+Nesta lição, você aprendeu sobre muitos casos de uso reais que foram resolvidos usando ML clássico. Embora o uso de aprendizado profundo, novas técnicas e ferramentas em IA, e o aproveitamento de redes neurais tenham ajudado a acelerar a produção de ferramentas para ajudar nesses setores, o ML clássico utilizando as técnicas deste currículo ainda tem grande valor.
+
+Nesta tarefa, imagine que você está participando de um hackathon. Use o que você aprendeu no currículo para propor uma solução usando ML clássico para resolver um problema em um dos setores discutidos nesta lição. Crie uma apresentação onde você discuta como irá implementar sua ideia. Pontos extras se você conseguir reunir dados de exemplo e construir um modelo de ML para apoiar seu conceito!
+
+## Rubrica
+
+| Critério | Exemplar                                                            | Adequado                                          | Precisa Melhorar       |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | ---------------------- |
+|          | Uma apresentação em PowerPoint é apresentada - bônus por construir um modelo | Uma apresentação básica e não inovadora é apresentada | O trabalho está incompleto |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md b/translations/br/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md
new file mode 100644
index 000000000..4c4e41367
--- /dev/null
+++ b/translations/br/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md
@@ -0,0 +1,183 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ba0f6e1019351351c8ee4c92867b6a0b",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:17:00+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Pós-escrito: Depuração de Modelos de Machine Learning usando componentes do painel de IA Responsável
+
+## [Quiz pré-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/5/)
+
+## Introdução
+
+O aprendizado de máquina impacta nossas vidas cotidianas. A IA está se inserindo em alguns dos sistemas mais importantes que nos afetam como indivíduos e como sociedade, desde saúde, finanças, educação e emprego. Por exemplo, sistemas e modelos estão envolvidos em tarefas diárias de tomada de decisão, como diagnósticos médicos ou detecção de fraudes. Consequentemente, os avanços na IA, juntamente com sua adoção acelerada, estão sendo acompanhados por expectativas sociais em evolução e regulamentações crescentes em resposta. Constantemente vemos áreas onde os sistemas de IA continuam a não atender às expectativas; eles expõem novos desafios; e os governos estão começando a regulamentar soluções de IA. Por isso, é importante que esses modelos sejam analisados para fornecer resultados justos, confiáveis, inclusivos, transparentes e responsáveis para todos.
+
+Neste currículo, exploraremos ferramentas práticas que podem ser usadas para avaliar se um modelo apresenta problemas relacionados à IA responsável. Técnicas tradicionais de depuração de aprendizado de máquina tendem a ser baseadas em cálculos quantitativos, como precisão agregada ou perda média de erro. Imagine o que pode acontecer quando os dados que você está usando para construir esses modelos carecem de certos grupos demográficos, como raça, gênero, visão política, religião, ou representam esses grupos de forma desproporcional. E quando a saída do modelo é interpretada de forma a favorecer algum grupo demográfico? Isso pode introduzir uma super ou sub-representação desses grupos sensíveis, resultando em problemas de justiça, inclusão ou confiabilidade no modelo. Outro fator é que os modelos de aprendizado de máquina são considerados "caixas-pretas", o que dificulta entender e explicar o que impulsiona as previsões de um modelo. Todos esses são desafios enfrentados por cientistas de dados e desenvolvedores de IA quando não possuem ferramentas adequadas para depurar e avaliar a justiça ou confiabilidade de um modelo.
+
+Nesta lição, você aprenderá a depurar seus modelos usando:
+
+- **Análise de Erros**: identificar onde na distribuição de dados o modelo apresenta altas taxas de erro.
+- **Visão Geral do Modelo**: realizar análises comparativas entre diferentes coortes de dados para descobrir disparidades nas métricas de desempenho do modelo.
+- **Análise de Dados**: investigar onde pode haver super ou sub-representação nos dados que podem enviesar o modelo para favorecer um grupo demográfico em detrimento de outro.
+- **Importância das Features**: entender quais características estão impulsionando as previsões do modelo em nível global ou local.
+
+## Pré-requisito
+
+Como pré-requisito, revise [Ferramentas de IA Responsável para desenvolvedores](https://www.microsoft.com/ai/ai-lab-responsible-ai-dashboard)
+
+> ![Gif sobre Ferramentas de IA Responsável](../../../../9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/images/rai-overview.gif)
+
+## Análise de Erros
+
+Métricas tradicionais de desempenho de modelos usadas para medir precisão são, na maioria das vezes, cálculos baseados em previsões corretas versus incorretas. Por exemplo, determinar que um modelo é preciso 89% das vezes com uma perda de erro de 0,001 pode ser considerado um bom desempenho. No entanto, os erros geralmente não são distribuídos uniformemente no conjunto de dados subjacente. Você pode obter uma pontuação de precisão de 89%, mas descobrir que existem diferentes regiões nos dados em que o modelo falha 42% das vezes. As consequências desses padrões de falha em certos grupos de dados podem levar a problemas de justiça ou confiabilidade. É essencial entender as áreas onde o modelo está se saindo bem ou não. As regiões de dados onde há um alto número de imprecisões no modelo podem acabar sendo um grupo demográfico importante.
+
+![Analisar e depurar erros do modelo](../../../../translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.br.png)
+
+O componente de Análise de Erros no painel de IA Responsável ilustra como as falhas do modelo estão distribuídas entre vários coortes com uma visualização em árvore. Isso é útil para identificar características ou áreas onde há uma alta taxa de erro no conjunto de dados. Ao ver de onde vêm a maioria das imprecisões do modelo, você pode começar a investigar a causa raiz. Você também pode criar coortes de dados para realizar análises. Esses coortes de dados ajudam no processo de depuração para determinar por que o desempenho do modelo é bom em um coorte, mas falho em outro.
+
+![Análise de Erros](../../../../translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.br.png)
+
+Os indicadores visuais no mapa de árvore ajudam a localizar as áreas problemáticas mais rapidamente. Por exemplo, quanto mais escuro o tom de vermelho em um nó da árvore, maior a taxa de erro.
+
+O mapa de calor é outra funcionalidade de visualização que os usuários podem usar para investigar a taxa de erro usando uma ou duas características para encontrar contribuições para os erros do modelo em todo o conjunto de dados ou coortes.
+
+![Mapa de calor da Análise de Erros](../../../../translated_images/ea-heatmap.8d27185e28cee3830c85e1b2e9df9d2d5e5c8c940f41678efdb68753f2f7e56c.br.png)
+
+Use a análise de erros quando você precisar:
+
+* Obter uma compreensão profunda de como as falhas do modelo estão distribuídas em um conjunto de dados e em várias dimensões de entrada e características.
+* Dividir as métricas de desempenho agregadas para descobrir automaticamente coortes com erros e informar suas etapas de mitigação direcionadas.
+
+## Visão Geral do Modelo
+
+Avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina requer uma compreensão holística de seu comportamento. Isso pode ser alcançado revisando mais de uma métrica, como taxa de erro, precisão, recall, precisão ou MAE (Erro Absoluto Médio), para encontrar disparidades entre as métricas de desempenho. Uma métrica de desempenho pode parecer ótima, mas imprecisões podem ser expostas em outra métrica. Além disso, comparar as métricas para disparidades em todo o conjunto de dados ou coortes ajuda a esclarecer onde o modelo está se saindo bem ou não. Isso é especialmente importante para observar o desempenho do modelo entre características sensíveis versus insensíveis (por exemplo, raça, gênero ou idade de pacientes) para descobrir possíveis injustiças que o modelo possa ter. Por exemplo, descobrir que o modelo é mais impreciso em um coorte que possui características sensíveis pode revelar possíveis injustiças no modelo.
+
+O componente Visão Geral do Modelo do painel de IA Responsável ajuda não apenas na análise das métricas de desempenho da representação de dados em um coorte, mas também oferece aos usuários a capacidade de comparar o comportamento do modelo entre diferentes coortes.
+
+![Coortes de conjunto de dados - visão geral do modelo no painel de IA Responsável](../../../../translated_images/model-overview-dataset-cohorts.dfa463fb527a35a0afc01b7b012fc87bf2cad756763f3652bbd810cac5d6cf33.br.png)
+
+A funcionalidade de análise baseada em características do componente permite que os usuários delimitem subgrupos de dados dentro de uma característica específica para identificar anomalias em um nível granular. Por exemplo, o painel possui inteligência integrada para gerar automaticamente coortes para uma característica selecionada pelo usuário (ex., *"tempo_no_hospital < 3"* ou *"tempo_no_hospital >= 7"*). Isso permite que o usuário isole uma característica específica de um grupo maior de dados para verificar se ela é um influenciador chave dos resultados errôneos do modelo.
+
+![Coortes de características - visão geral do modelo no painel de IA Responsável](../../../../translated_images/model-overview-feature-cohorts.c5104d575ffd0c80b7ad8ede7703fab6166bfc6f9125dd395dcc4ace2f522f70.br.png)
+
+O componente Visão Geral do Modelo suporta duas classes de métricas de disparidade:
+
+**Disparidade no desempenho do modelo**: Esses conjuntos de métricas calculam a disparidade (diferença) nos valores da métrica de desempenho selecionada entre subgrupos de dados. Aqui estão alguns exemplos:
+
+* Disparidade na taxa de precisão
+* Disparidade na taxa de erro
+* Disparidade na precisão
+* Disparidade no recall
+* Disparidade no erro absoluto médio (MAE)
+
+**Disparidade na taxa de seleção**: Essa métrica contém a diferença na taxa de seleção (previsão favorável) entre subgrupos. Um exemplo disso é a disparidade nas taxas de aprovação de empréstimos. Taxa de seleção significa a fração de pontos de dados em cada classe classificados como 1 (em classificação binária) ou a distribuição dos valores de previsão (em regressão).
+
+## Análise de Dados
+
+> "Se você torturar os dados por tempo suficiente, eles confessarão qualquer coisa" - Ronald Coase
+
+Essa afirmação soa extrema, mas é verdade que os dados podem ser manipulados para apoiar qualquer conclusão. Tal manipulação às vezes pode acontecer de forma não intencional. Como seres humanos, todos temos preconceitos, e muitas vezes é difícil saber conscientemente quando estamos introduzindo viés nos dados. Garantir justiça na IA e no aprendizado de máquina continua sendo um desafio complexo.
+
+Os dados são um grande ponto cego para métricas tradicionais de desempenho de modelos. Você pode ter altas pontuações de precisão, mas isso nem sempre reflete o viés subjacente nos dados que pode estar presente no conjunto de dados. Por exemplo, se um conjunto de dados de funcionários possui 27% de mulheres em cargos executivos em uma empresa e 73% de homens no mesmo nível, um modelo de IA de publicidade de empregos treinado nesses dados pode direcionar principalmente um público masculino para cargos de nível sênior. Ter esse desequilíbrio nos dados enviesou a previsão do modelo para favorecer um gênero. Isso revela um problema de justiça onde há um viés de gênero no modelo de IA.
+
+O componente de Análise de Dados no painel de IA Responsável ajuda a identificar áreas onde há super ou sub-representação no conjunto de dados. Ele ajuda os usuários a diagnosticar a causa raiz de erros e problemas de justiça introduzidos por desequilíbrios nos dados ou falta de representação de um grupo de dados específico. Isso dá aos usuários a capacidade de visualizar conjuntos de dados com base em resultados previstos e reais, grupos de erros e características específicas. Às vezes, descobrir um grupo de dados sub-representado também pode revelar que o modelo não está aprendendo bem, daí as altas imprecisões. Ter um modelo com viés nos dados não é apenas um problema de justiça, mas mostra que o modelo não é inclusivo ou confiável.
+
+![Componente de Análise de Dados no painel de IA Responsável](../../../../translated_images/dataanalysis-cover.8d6d0683a70a5c1e274e5a94b27a71137e3d0a3b707761d7170eb340dd07f11d.br.png)
+
+Use a análise de dados quando você precisar:
+
+* Explorar as estatísticas do seu conjunto de dados selecionando diferentes filtros para dividir seus dados em diferentes dimensões (também conhecidas como coortes).
+* Entender a distribuição do seu conjunto de dados entre diferentes coortes e grupos de características.
+* Determinar se suas descobertas relacionadas à justiça, análise de erros e causalidade (derivadas de outros componentes do painel) são resultado da distribuição do seu conjunto de dados.
+* Decidir em quais áreas coletar mais dados para mitigar erros que surgem de problemas de representação, ruído de rótulo, ruído de características, viés de rótulo e fatores semelhantes.
+
+## Interpretabilidade do Modelo
+
+Modelos de aprendizado de máquina tendem a ser "caixas-pretas". Entender quais características-chave dos dados impulsionam as previsões de um modelo pode ser desafiador. É importante fornecer transparência sobre por que um modelo faz uma determinada previsão. Por exemplo, se um sistema de IA prevê que um paciente diabético está em risco de ser readmitido em um hospital em menos de 30 dias, ele deve ser capaz de fornecer dados de suporte que levaram à sua previsão. Ter indicadores de dados de suporte traz transparência para ajudar médicos ou hospitais a tomar decisões bem informadas. Além disso, ser capaz de explicar por que um modelo fez uma previsão para um paciente individual permite responsabilidade com as regulamentações de saúde. Quando você está usando modelos de aprendizado de máquina de maneiras que afetam a vida das pessoas, é crucial entender e explicar o que influencia o comportamento de um modelo. A explicabilidade e interpretabilidade do modelo ajudam a responder perguntas em cenários como:
+
+* Depuração do modelo: Por que meu modelo cometeu esse erro? Como posso melhorar meu modelo?
+* Colaboração humano-IA: Como posso entender e confiar nas decisões do modelo?
+* Conformidade regulatória: Meu modelo atende aos requisitos legais?
+
+O componente Importância das Features do painel de IA Responsável ajuda você a depurar e obter uma compreensão abrangente de como um modelo faz previsões. Também é uma ferramenta útil para profissionais de aprendizado de máquina e tomadores de decisão explicarem e mostrarem evidências das características que influenciam o comportamento de um modelo para conformidade regulatória. Em seguida, os usuários podem explorar explicações globais e locais para validar quais características impulsionam as previsões do modelo. Explicações globais listam as principais características que afetaram a previsão geral do modelo. Explicações locais exibem quais características levaram à previsão de um modelo para um caso individual. A capacidade de avaliar explicações locais também é útil na depuração ou auditoria de um caso específico para entender melhor e interpretar por que um modelo fez uma previsão precisa ou imprecisa.
+
+![Componente Importância das Features do painel de IA Responsável](../../../../translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.br.png)
+
+* Explicações globais: Por exemplo, quais características afetam o comportamento geral de um modelo de readmissão hospitalar para diabetes?
+* Explicações locais: Por exemplo, por que um paciente diabético com mais de 60 anos e internações anteriores foi previsto como readmitido ou não readmitido em menos de 30 dias em um hospital?
+
+No processo de depuração ao examinar o desempenho de um modelo entre diferentes coortes, a Importância das Features mostra o nível de impacto que uma característica tem entre os coortes. Ela ajuda a revelar anomalias ao comparar o nível de influência que a característica tem em impulsionar as previsões errôneas do modelo. O componente Importância das Features pode mostrar quais valores em uma característica influenciaram positivamente ou negativamente o resultado do modelo. Por exemplo, se um modelo fez uma previsão imprecisa, o componente dá a capacidade de detalhar e identificar quais características ou valores de características impulsionaram a previsão. Esse nível de detalhe ajuda não apenas na depuração, mas também fornece transparência e responsabilidade em situações de auditoria. Por fim, o componente pode ajudar a identificar problemas de justiça. Para ilustrar, se uma característica sensível como etnia ou gênero é altamente influente em impulsionar a previsão de um modelo, isso pode ser um sinal de viés racial ou de gênero no modelo.
+
+![Importância das Features](../../../../translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.br.png)
+
+Use interpretabilidade quando você precisar:
+
+* Determinar o quão confiáveis são as previsões do seu sistema de IA, entendendo quais características são mais importantes para as previsões.
+* Abordar a depuração do seu modelo entendendo-o primeiro e identificando se o modelo está usando características saudáveis ou apenas correlações falsas.
+* Descobrir possíveis fontes de injustiça entendendo se o modelo está baseando previsões em características sensíveis ou em características altamente correlacionadas com elas.
+* Construir confiança do usuário nas decisões do modelo gerando explicações locais para ilustrar seus resultados.
+* Completar uma auditoria regulatória de um sistema de IA para validar modelos e monitorar o impacto das decisões do modelo sobre os seres humanos.
+
+## Conclusão
+
+Todos os componentes do painel de IA Responsável são ferramentas práticas para ajudar você a construir modelos de aprendizado de máquina que sejam menos prejudiciais e mais confiáveis para a sociedade. Eles melhoram a prevenção de ameaças aos direitos humanos; discriminação ou exclusão de certos grupos de oportunidades de vida; e o risco de danos físicos ou psicológicos. Também ajudam a construir confiança nas decisões do modelo, gerando explicações locais para ilustrar seus resultados. Alguns dos possíveis danos podem ser classificados como:
+
+- **Alocação**, se um gênero ou etnia, por exemplo, for favorecido em detrimento de outro.
+- **Qualidade do serviço**. Se você treinar os dados para um cenário específico, mas a realidade for muito mais complexa, isso leva a um serviço de desempenho ruim.
+- **Estereotipagem**. Associar um determinado grupo a atributos pré-atribuídos.
+- **Denigração**. Criticar ou rotular algo ou alguém de forma injusta.
+- **Representação excessiva ou insuficiente**. A ideia é que um determinado grupo não seja visto em uma certa profissão, e qualquer serviço ou função que continue promovendo isso está contribuindo para o problema.
+
+### Painel Azure RAI
+
+O [Painel Azure RAI](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard?WT.mc_id=aiml-90525-ruyakubu) é baseado em ferramentas de código aberto desenvolvidas por instituições acadêmicas e organizações líderes, incluindo a Microsoft. Ele é essencial para cientistas de dados e desenvolvedores de IA entenderem melhor o comportamento dos modelos, descobrirem e mitigarem problemas indesejáveis em modelos de IA.
+
+- Aprenda como usar os diferentes componentes consultando a [documentação do painel RAI.](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-responsible-ai-dashboard?WT.mc_id=aiml-90525-ruyakubu)
+
+- Confira alguns [notebooks de exemplo do painel RAI](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) para depurar cenários de IA mais responsável no Azure Machine Learning.
+
+---
+## 🚀 Desafio
+
+Para evitar que vieses estatísticos ou de dados sejam introduzidos desde o início, devemos:
+
+- ter diversidade de origens e perspectivas entre as pessoas que trabalham nos sistemas
+- investir em conjuntos de dados que reflitam a diversidade da nossa sociedade
+- desenvolver melhores métodos para detectar e corrigir vieses quando eles ocorrerem
+
+Pense em cenários da vida real onde a injustiça é evidente na construção e uso de modelos. O que mais devemos considerar?
+
+## [Quiz pós-aula](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/6/)
+## Revisão e Autoestudo
+
+Nesta lição, você aprendeu algumas ferramentas práticas para incorporar IA responsável no aprendizado de máquina.
+
+Assista a este workshop para se aprofundar nos tópicos:
+
+- Painel de IA Responsável: Solução completa para operacionalizar IA responsável na prática, por Besmira Nushi e Mehrnoosh Sameki
+
+[![Painel de IA Responsável: Solução completa para operacionalizar IA responsável na prática](https://img.youtube.com/vi/f1oaDNl3djg/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=f1oaDNl3djg "Painel de IA Responsável: Solução completa para operacionalizar IA responsável na prática")
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir ao vídeo: Painel de IA Responsável: Solução completa para operacionalizar IA responsável na prática, por Besmira Nushi e Mehrnoosh Sameki
+
+Consulte os seguintes materiais para aprender mais sobre IA responsável e como construir modelos mais confiáveis:
+
+- Ferramentas do painel RAI da Microsoft para depuração de modelos de aprendizado de máquina: [Recursos de ferramentas de IA responsável](https://aka.ms/rai-dashboard)
+
+- Explore o kit de ferramentas de IA responsável: [Github](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox)
+
+- Centro de recursos de IA responsável da Microsoft: [Recursos de IA Responsável – Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai-resources?activetab=pivot1%3aprimaryr4)
+
+- Grupo de pesquisa FATE da Microsoft: [FATE: Justiça, Responsabilidade, Transparência e Ética em IA - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/research/theme/fate/)
+
+## Tarefa
+
+[Explore o painel RAI](assignment.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md b/translations/br/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..79d33a6a0
--- /dev/null
+++ b/translations/br/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "91c6a180ef08e20cc15acfd2d6d6e164",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:18:53+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Explore o painel Responsible AI (RAI)
+
+## Instruções
+
+Nesta lição, você aprendeu sobre o painel RAI, um conjunto de componentes baseados em ferramentas "open-source" para ajudar cientistas de dados a realizar análise de erros, exploração de dados, avaliação de equidade, interpretabilidade de modelos, avaliações contrafactuais/"e se" e análise causal em sistemas de IA. Para esta tarefa, explore alguns dos [notebooks](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) de exemplo do painel RAI e relate suas descobertas em um artigo ou apresentação.
+
+## Rubrica
+
+| Critérios | Exemplares | Adequados | Necessita Melhorar |
+| --------- | ---------- | --------- | ------------------ |
+|           | Um artigo ou apresentação em PowerPoint é apresentado discutindo os componentes do painel RAI, o notebook que foi executado e as conclusões tiradas a partir da execução | Um artigo é apresentado sem conclusões | Nenhum artigo é apresentado |
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/9-Real-World/README.md b/translations/br/9-Real-World/README.md
new file mode 100644
index 000000000..da0226b43
--- /dev/null
+++ b/translations/br/9-Real-World/README.md
@@ -0,0 +1,32 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "5e069a0ac02a9606a69946c2b3c574a9",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:09:28+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Pós-escrito: Aplicações reais de aprendizado de máquina clássico
+
+Nesta seção do currículo, você será apresentado a algumas aplicações reais do aprendizado de máquina clássico. Pesquisamos na internet para encontrar artigos e publicações sobre aplicações que utilizam essas estratégias, evitando ao máximo redes neurais, aprendizado profundo e IA. Descubra como o aprendizado de máquina é usado em sistemas empresariais, aplicações ecológicas, finanças, artes e cultura, entre outros.
+
+![chess](../../../translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.br.jpg)
+
+> Foto por <a href="https://unsplash.com/@childeye?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Alexis Fauvet</a> no <a href="https://unsplash.com/s/photos/artificial-intelligence?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## Aula
+
+1. [Aplicações Reais de Aprendizado de Máquina](1-Applications/README.md)  
+2. [Depuração de Modelos de Aprendizado de Máquina usando componentes do painel de IA Responsável](2-Debugging-ML-Models/README.md)
+
+## Créditos
+
+"Aplicações Reais" foi escrito por uma equipe de pessoas, incluindo [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) e [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom).
+
+"Depuração de Modelos de Aprendizado de Máquina usando componentes do painel de IA Responsável" foi escrito por [Ruth Yakubu](https://twitter.com/ruthieyakubu)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/CODE_OF_CONDUCT.md b/translations/br/CODE_OF_CONDUCT.md
new file mode 100644
index 000000000..1a303daa2
--- /dev/null
+++ b/translations/br/CODE_OF_CONDUCT.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:12:34+00:00",
+  "source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Código de Conduta de Código Aberto da Microsoft
+
+Este projeto adotou o [Código de Conduta de Código Aberto da Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).
+
+Recursos:
+
+- [Código de Conduta de Código Aberto da Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/)
+- [FAQ do Código de Conduta da Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)
+- Entre em contato com [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) para dúvidas ou preocupações
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/CONTRIBUTING.md b/translations/br/CONTRIBUTING.md
new file mode 100644
index 000000000..ca0c23187
--- /dev/null
+++ b/translations/br/CONTRIBUTING.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "977ec5266dfd78ad1ce2bd8d46fccbda",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:10:18+00:00",
+  "source_file": "CONTRIBUTING.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Contribuindo
+
+Este projeto aceita contribuições e sugestões. A maioria das contribuições exige que você concorde com um Acordo de Licença de Contribuidor (CLA), declarando que você tem o direito de, e realmente concede a nós, os direitos de usar sua contribuição. Para mais detalhes, visite https://cla.microsoft.com.
+
+> Importante: ao traduzir textos neste repositório, certifique-se de não usar tradução automática. Verificaremos as traduções por meio da comunidade, então, por favor, só se ofereça para traduzir em idiomas nos quais você seja proficiente.
+
+Quando você enviar um pull request, um CLA-bot determinará automaticamente se você precisa fornecer um CLA e decorará o PR de forma apropriada (por exemplo, com rótulos ou comentários). Basta seguir as instruções fornecidas pelo bot. Você só precisará fazer isso uma vez em todos os repositórios que utilizam nosso CLA.
+
+Este projeto adotou o [Código de Conduta de Código Aberto da Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).  
+Para mais informações, veja as [Perguntas Frequentes sobre o Código de Conduta](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)  
+ou entre em contato com [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) para quaisquer dúvidas ou comentários adicionais.
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/PyTorch_Fundamentals.ipynb b/translations/br/PyTorch_Fundamentals.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..0ed1a09ef
--- /dev/null
+++ b/translations/br/PyTorch_Fundamentals.ipynb
@@ -0,0 +1,2828 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "gpuType": "T4",
+   "authorship_tag": "ABX9TyOgv0AozH1FKQBD+RkgT2bV",
+   "include_colab_link": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  },
+  "accelerator": "GPU",
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "0ca21b6ee62904d616f2e36dc1cf0da7",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:44:51+00:00",
+   "source_file": "PyTorch_Fundamentals.ipynb",
+   "language_code": "br"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "view-in-github",
+    "colab_type": "text"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "EHh5JllMh1rG",
+    "outputId": "f55755ad-c369-414c-85ec-6e9d4f061a02",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    }
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'2.2.1+cu121'"
+      ],
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      }
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "torch.__version__"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "print(\"I am excited to run this\")"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "UPlb-duwXAfz",
+    "outputId": "cfd687e4-1238-49f4-ab6b-ee1305b740d2"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "I am excited to run this\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "print(torch.__version__)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "byWVlJ9wXDSk",
+    "outputId": "fd74a5c4-4d4a-41b2-ef3c-562ea3e4811f"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "2.2.1+cu121\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Osm80zoEYklS"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# scalar\n",
+    "scalar = torch.tensor(7)\n",
+    "scalar"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "-o8wvJ-VXZmI",
+    "outputId": "558816f5-1205-4de1-fe1f-2f96e9bd79e6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(7)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "scalar.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mCZ2tXC4Y_Sg",
+    "outputId": "2d86dbdc-56e1-45c6-d3dd-14515f2a457a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "scalar.item()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ssN00By0ZQgS",
+    "outputId": "490f40d1-5135-4969-a6d3-c8c902cdc473"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "7"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# vector\n",
+    "vector = torch.tensor([7, 7])\n",
+    "vector\n",
+    "#vector.ndim\n",
+    "#vector.item()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Bws__5wlZnmF",
+    "outputId": "944e38f9-5ba1-4ddc-a9c6-cfb6a19bb488"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([7, 7])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "vector.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "9pjCvnsZZzNG",
+    "outputId": "e030a4da-8f81-4858-fbce-86da2aaafe52"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([2])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# Matrix\n",
+    "MATRIX = torch.tensor([[7, 8],[9, 10]])\n",
+    "MATRIX"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "a747hI9SaBGW",
+    "outputId": "af835ddb-81ff-4981-badb-441567194d15"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[ 7,  8],\n",
+       "        [ 9, 10]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "MATRIX.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XdTfFa7vaRUj",
+    "outputId": "0fbbab9c-8263-4cad-a380-0d2a16ca499e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "MATRIX[0]\n",
+    "MATRIX[1]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TFeD3jSDafm7",
+    "outputId": "69b44ab3-5ba7-451a-c6b2-f019a03d0c96"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9, 10])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# Tensor\n",
+    "TENSOR = torch.tensor([[[1, 2, 3],[3,6,9], [2,4,5]]])\n",
+    "TENSOR"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ic3cE47tah42",
+    "outputId": "f250e295-91de-43ec-9d80-588a6fe0abde"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 2, 3],\n",
+       "         [3, 6, 9],\n",
+       "         [2, 4, 5]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Wvjf5fczbAM1",
+    "outputId": "9c72b5b8-bafe-4ae7-9883-b051e209eada"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([1, 3, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mwtXZwiMbN3m",
+    "outputId": "331a5e36-b1b0-4a5f-a9b8-e7049cbaa8f9"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vzdZu_IfbP3J",
+    "outputId": "e24e7e71-e365-412d-ff50-fc094b56d2f3"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3],\n",
+       "        [3, 6, 9],\n",
+       "        [2, 4, 5]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "A8OL9eWfcRrJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor = torch.rand(3,4)\n",
+    "random_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hAqSDE1EcVS_",
+    "outputId": "946171c3-d054-400c-f893-79110356888c"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.4414, 0.7681, 0.8385, 0.3166],\n",
+       "        [0.0468, 0.5812, 0.0670, 0.9173],\n",
+       "        [0.2959, 0.3276, 0.7411, 0.4643]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "g4fvPE5GcwzP",
+    "outputId": "8737f36b-6864-4059-eaed-6f9156c22306"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XsAg99QmdAU6",
+    "outputId": "35467c11-257c-4f16-99aa-eca930bcbc36"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([3, 4])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.size()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cii1pNdVdB68",
+    "outputId": "fc8d2de6-9215-43de-99f7-7b0d7f7d20fa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([3, 4])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_image_tensor = torch.rand(size=(3, 224, 224)) #color channels, height, width\n",
+    "random_image_tensor.ndim, random_image_tensor.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "aTKq2j0cdDjb",
+    "outputId": "6be42057-20b9-4faf-d79d-8b65c42cc27e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(3, torch.Size([3, 224, 224]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor_ofownsize = torch.rand(size=(5,10,10))\n",
+    "random_tensor_ofownsize.ndim, random_tensor_ofownsize.shape\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "IyhDdj-Pd6nC",
+    "outputId": "43e5e334-6d4d-4b67-f87d-7d364c6d8c67"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(3, torch.Size([5, 10, 10]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 21
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "UOJW08uOert_"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "zero = torch.zeros(size=(3, 4))\n",
+    "zero"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "uGvXtaXyefie",
+    "outputId": "d40d3e28-8667-4d2f-8b62-f0829c6162ad"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "zero*random_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "OyUkUPkDe0uH",
+    "outputId": "26c2e4be-36ba-4c6c-9a90-2704ec135828"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones = torch.ones(size=(3, 4))\n",
+    "ones\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "y_Ac62Aqe82G",
+    "outputId": "291de5d9-b9df-49de-c9d1-d098e3e9f4d8"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1., 1., 1., 1.],\n",
+       "        [1., 1., 1., 1.],\n",
+       "        [1., 1., 1., 1.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TvGOA9odfIEO",
+    "outputId": "45949ef4-6649-4b6c-d6af-2d4bfb8de832"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float32"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones*zero"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "--pTyge-fI-8",
+    "outputId": "c4d9bb7e-829b-43db-e2db-b1a2d64e61f0"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "qDcc7Z36fSJF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "one_to_ten = torch.arange(start = 1, end = 11, step = 1)\n",
+    "one_to_ten"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "w3CZB4zUfR1s",
+    "outputId": "197fcba1-da0a-4b4a-ed11-3974bd6c01aa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 27
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ten_zeros = torch.zeros_like(one_to_ten)\n",
+    "ten_zeros"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "WZh99BwVfRy8",
+    "outputId": "51ef8bfb-6fa0-4099-ff66-b97d65b2ddea"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 28
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "pGGhgsbUgqbW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_32_tensor = torch.tensor([3.0, 6.0,9.0], dtype = None, device = None, requires_grad = False)\n",
+    "float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "JORJl4XkfRsx",
+    "outputId": "71114171-0f49-481f-b6fc-6cb48e2fb895"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3., 6., 9.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 29
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_32_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "6wOPPwGyfRLn",
+    "outputId": "f23776a1-b682-404a-9f67-d5bcb0402666"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float32"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 30
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_16_tensor = float_32_tensor.type(torch.float16)\n",
+    "float_16_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tFsHCvmZfOYe",
+    "outputId": "d3aa305a-7591-47f5-97fd-61bff60b44bd"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float16"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 31
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_16_tensor*float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TQiCGTPuwq0q",
+    "outputId": "98750fce-1ca3-4889-e269-8b753efdea96"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9., 36., 81.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 32
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "int_32_tensor = torch.tensor([3, 6, 9], dtype = torch.int32)\n",
+    "int_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "5hlrLvGUw5D_",
+    "outputId": "41d890a0-9aee-446c-d906-631ce2ab0995"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3, 6, 9], dtype=torch.int32)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 33
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "int_32_tensor*float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ihApD9u3xTNW",
+    "outputId": "d295eed0-6996-4e0f-8502-ff4b55cd1373"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9., 36., 81.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 34
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.arange(0,100,10)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "utKhlb_KxWDQ"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "p78D74E9Rj7Y",
+    "outputId": "781a1614-a900-41f5-9e5d-358f0b2390aa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 36
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.min()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "4BcSs5NeRkcj",
+    "outputId": "3f24a8dc-58e9-4a5f-9834-e85856a34f9d"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 37
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.max()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hinqvXVLRm4q",
+    "outputId": "5c7d8a53-3913-4ac1-bba3-5ba8ff68250a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(90)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 38
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.mean(x.type(torch.float32))"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "k7okc0_vRpnB",
+    "outputId": "91e5494f-dc57-417c-ea4d-25dbc547c893"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(45.)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 39
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.type(torch.float32).mean()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "29QcDTjHRq10",
+    "outputId": "62937c6c-78e0-49f2-dde3-1543ee8f7907"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(45.)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 40
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.sum()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "wlpY_G_sbdKF",
+    "outputId": "475d8258-af65-4011-a258-b93d4d8142d4"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(450)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 41
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.argmax()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GT6HJzwhbk4n",
+    "outputId": "2e455c20-c322-4bcf-d07c-1259d3ccefc6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(9)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 42
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.argmin()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "egL3oi2Mb19P",
+    "outputId": "f71fb32f-6338-44a3-b377-75bea0a3ab54"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 43
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "p2U8DZKib3DP",
+    "outputId": "b9f613b9-74e9-45f4-ed01-05babb6a6793"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 44
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[9]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "24qBFlGYcABe",
+    "outputId": "5813cfcb-7f63-4bd7-ee46-f95ccbfda939"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(90)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 45
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.arange(1, 10)\n",
+    "x.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "0GPOxEzkcBHO",
+    "outputId": "aefbd903-4f4c-4d2c-c90f-eccd682fe018"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([9])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 46
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_reshaped = x.reshape(1,9)\n",
+    "x_reshaped, x_reshaped.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "spmRgQjwddgp",
+    "outputId": "85a7c55c-2909-4ea2-fc68-386dddc65742"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]), torch.Size([1, 9]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 47
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_reshaped.view(1,9)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tH2ahWGydqqP",
+    "outputId": "65d92263-4fc4-434a-c06d-c5e08436f7fe"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 48
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked = torch.stack([x, x, x, x], dim = 1)\n",
+    "x_stacked"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "jgCeJcaud_-1",
+    "outputId": "7f293a37-6ef1-43b6-aee5-9d6d91c94f9e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 49
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.squeeze()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XhJHIK6cfPse",
+    "outputId": "06c47b89-3a9e-453e-bcc3-00cbcb0b8b49"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 50
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.unsqueeze(dim=1)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ej2c3Xxzf0tq",
+    "outputId": "94024061-eb37-446d-c4a8-e4d16cb6de81"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 1, 1, 1]],\n",
+       "\n",
+       "        [[2, 2, 2, 2]],\n",
+       "\n",
+       "        [[3, 3, 3, 3]],\n",
+       "\n",
+       "        [[4, 4, 4, 4]],\n",
+       "\n",
+       "        [[5, 5, 5, 5]],\n",
+       "\n",
+       "        [[6, 6, 6, 6]],\n",
+       "\n",
+       "        [[7, 7, 7, 7]],\n",
+       "\n",
+       "        [[8, 8, 8, 8]],\n",
+       "\n",
+       "        [[9, 9, 9, 9]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 52
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.squeeze()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "4DJYo1a0f5M0",
+    "outputId": "efca2b47-1b14-44de-9a9a-2c83629d153f"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 53
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.unsqueeze(dim=-2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "J4iEjn2ah2HL",
+    "outputId": "22395593-7c16-4162-beae-dd2bbe7bda35"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 1, 1, 1]],\n",
+       "\n",
+       "        [[2, 2, 2, 2]],\n",
+       "\n",
+       "        [[3, 3, 3, 3]],\n",
+       "\n",
+       "        [[4, 4, 4, 4]],\n",
+       "\n",
+       "        [[5, 5, 5, 5]],\n",
+       "\n",
+       "        [[6, 6, 6, 6]],\n",
+       "\n",
+       "        [[7, 7, 7, 7]],\n",
+       "\n",
+       "        [[8, 8, 8, 8]],\n",
+       "\n",
+       "        [[9, 9, 9, 9]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 55
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "tensor = torch.tensor([1, 2, 3])\n",
+    "tensor = tensor - 10\n",
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cFfiD7Nth7Z_",
+    "outputId": "1139e1f8-fc1a-46ca-d636-f2bc4fd2eef6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-9, -8, -7])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.mul(tensor, 10)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dyA7BM_GHhqE",
+    "outputId": "0e3b9671-d9e8-4a32-87bb-59bc05986142"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-90, -80, -70])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.sub(tensor, 100)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "owtUsZ1KNegI",
+    "outputId": "189b7b23-0041-4e09-b991-cd209a48506a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-109, -108, -107])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.add(tensor, 100)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "K5STXlQONsyc",
+    "outputId": "00cbb79a-0a1d-4e21-86ec-5c91c37a2d01"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([91, 92, 93])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.divide(tensor, 2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xqMGnzIUNvp0",
+    "outputId": "c894cf3e-f148-45f8-cfc8-d78740735306"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-4.5000, -4.0000, -3.5000])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.matmul(tensor, tensor)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ruGzKpV8NyBc",
+    "outputId": "fddb63bf-006f-48b6-ae28-287fbcda8bc5"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor@tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "8GS3r9yTeGfD",
+    "outputId": "c80b12ac-30b5-4f3d-c38c-9e41ba511b0e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "tensor@tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "QmuYHqXTemC0",
+    "outputId": "402fe3ba-70b5-4bb2-c83b-254db84ff810"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "CPU times: user 622 µs, sys: 0 ns, total: 622 µs\n",
+      "Wall time: 516 µs\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "torch.matmul(tensor,tensor)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dGr1fzdNepd8",
+    "outputId": "97bd6c91-bc25-4b38-cdf5-f22dcdef243e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "CPU times: user 424 µs, sys: 998 µs, total: 1.42 ms\n",
+      "Wall time: 1.43 ms\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.rand(3,2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "pGYDoK2gevfo",
+    "outputId": "2c8783d5-0453-47c5-c7ed-af10d25d6989"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.5999, 0.0073],\n",
+       "        [0.9321, 0.3026],\n",
+       "        [0.3463, 0.3872]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.matmul(torch.rand(3,2), torch.rand(2,3))"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "KGBGQoB8e2DP",
+    "outputId": "4c2ef361-a2d0-41ee-c328-3992cbbc138d"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.3528, 0.1893, 0.0714],\n",
+       "        [1.2791, 0.7110, 0.2563],\n",
+       "        [0.8812, 0.4553, 0.1803]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ib8DMtkBe_LJ"
+   },
+   "execution_count": 1,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.rand(2,9)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "nJo8ZBdrQY1b"
+   },
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "wi6oRv4MQfgf",
+    "outputId": "55c99f55-31f6-4cf5-ba4e-19a47c3a0167"
+   },
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.5894, 0.4391, 0.2018, 0.5417, 0.3844, 0.3592, 0.9209, 0.9269, 0.0681],\n",
+       "        [0.0746, 0.1740, 0.6821, 0.6890, 0.0999, 0.7444, 0.2391, 0.4625, 0.8302]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "y=torch.randn(2,3,5)\n",
+    "y"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Zpx8myAUQgoc",
+    "outputId": "07756d70-56bd-437c-c74e-9aecc1a77311"
+   },
+   "execution_count": 5,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[ 1.5552, -0.4877,  0.5175, -1.7958, -0.6187],\n",
+       "         [-0.3359, -1.9710,  0.0112, -1.7578, -1.5295],\n",
+       "         [ 0.0932,  1.4079,  0.9108,  0.3328, -0.6978]],\n",
+       "\n",
+       "        [[-0.9406, -1.0809, -0.2595,  0.1282,  1.6605],\n",
+       "         [ 1.1624,  1.0902,  1.7092, -0.2842, -1.3780],\n",
+       "         [-0.1534, -1.2795, -0.5495,  0.9902,  0.1822]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original = torch.rand(size=(224,224,3))\n",
+    "x_original"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "s4U-X9bJQnWe",
+    "outputId": "657a7a76-962c-4b41-a76b-902d0482266c"
+   },
+   "execution_count": 6,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[0.4549, 0.6809, 0.2118],\n",
+       "         [0.4824, 0.9008, 0.8741],\n",
+       "         [0.1715, 0.1757, 0.1845],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.8741, 0.6594, 0.2610],\n",
+       "         [0.0092, 0.1984, 0.1955],\n",
+       "         [0.4236, 0.4182, 0.0251]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.9174, 0.1661, 0.5852],\n",
+       "         [0.1837, 0.2351, 0.3810],\n",
+       "         [0.3726, 0.4808, 0.8732],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.6794, 0.0554, 0.9202],\n",
+       "         [0.0864, 0.8750, 0.3558],\n",
+       "         [0.8445, 0.9759, 0.4934]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.1600, 0.2635, 0.7194],\n",
+       "         [0.9488, 0.3405, 0.3647],\n",
+       "         [0.6683, 0.5168, 0.9592],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.0521, 0.0140, 0.2445],\n",
+       "         [0.3596, 0.3999, 0.2730],\n",
+       "         [0.5926, 0.9877, 0.7784]],\n",
+       "\n",
+       "        ...,\n",
+       "\n",
+       "        [[0.4794, 0.5635, 0.3764],\n",
+       "         [0.9124, 0.6094, 0.5059],\n",
+       "         [0.4528, 0.4447, 0.5021],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.0089, 0.4816, 0.8727],\n",
+       "         [0.2173, 0.6296, 0.2347],\n",
+       "         [0.2028, 0.9931, 0.7201]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.3116, 0.6459, 0.4703],\n",
+       "         [0.0148, 0.2345, 0.7149],\n",
+       "         [0.8393, 0.5804, 0.6691],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.2105, 0.9460, 0.2696],\n",
+       "         [0.5918, 0.9295, 0.2616],\n",
+       "         [0.2537, 0.7819, 0.4700]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.6654, 0.1200, 0.5841],\n",
+       "         [0.9147, 0.5522, 0.6529],\n",
+       "         [0.1799, 0.5276, 0.5415],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.7536, 0.4346, 0.8793],\n",
+       "         [0.3793, 0.1750, 0.7792],\n",
+       "         [0.9266, 0.8325, 0.9974]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted=x_original.permute(2, 0, 1)\n",
+    "print(x_original.shape)\n",
+    "print(x_permuted.shape)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "DD19_zvbQzHo",
+    "outputId": "1d64ce1b-eb48-47e3-90b6-7f1340e7f2b2"
+   },
+   "execution_count": 9,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "torch.Size([224, 224, 3])\n",
+      "torch.Size([3, 224, 224])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "NnPmMk4ZRF7w",
+    "outputId": "2cd5da7f-4a23-4a76-8c4a-bb982113f2a4"
+   },
+   "execution_count": 10,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.4549)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Z0ylNoAARgTo",
+    "outputId": "ddca0298-cddf-4048-9b71-a791655e5bed"
+   },
+   "execution_count": 11,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.4549)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]=0.989"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "RXw0xXsDRi4L"
+   },
+   "execution_count": 13,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "1sFdV6wzRo3f",
+    "outputId": "1cf87d2c-6d88-453a-d136-0f625a2800f1"
+   },
+   "execution_count": 14,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.9890)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xTX-hx2SR1wp",
+    "outputId": "0d4908c4-c3bc-44e3-8ec6-1487104cc209"
+   },
+   "execution_count": 15,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.9890)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x=torch.arange(1,10).reshape(1,3,3)\n",
+    "x, x.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mZomOe7gR4Q8",
+    "outputId": "0b3c922f-ec11-46de-b8a5-9f9533d866ad"
+   },
+   "execution_count": 18,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(tensor([[[1, 2, 3],\n",
+       "          [4, 5, 6],\n",
+       "          [7, 8, 9]]]),\n",
+       " torch.Size([1, 3, 3]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "3y7v4SQvSBs1",
+    "outputId": "8c53307d-e628-404d-db66-56c6bdffab7c"
+   },
+   "execution_count": 19,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3],\n",
+       "        [4, 5, 6],\n",
+       "        [7, 8, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hf9uG4xLSNya",
+    "outputId": "3075bc42-9ffa-426b-8a86-95628ffcd824"
+   },
+   "execution_count": 21,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 21
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][0][0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "zA4G2Se4SRB3",
+    "outputId": "324312d2-ed0a-49eb-f81f-e904e53992fe"
+   },
+   "execution_count": 22,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(1)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][2][2]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Mwy3zmKKSdbk",
+    "outputId": "d35172c3-b099-40a6-ddf1-a453c2adfa44"
+   },
+   "execution_count": 23,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(9)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[:,1,1]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "fE3nCM1KS7XT",
+    "outputId": "01f5d755-9737-4235-9f73-dce89ff6ba16"
+   },
+   "execution_count": 24,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([5])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0,0,:]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "luNDINKNTTxp",
+    "outputId": "091195ef-2f71-4602-e95f-529a69193150"
+   },
+   "execution_count": 25,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0,:,2]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "KG8A4xbfThCL",
+    "outputId": "5866bc41-9241-4619-be7b-e9206b3f80ab"
+   },
+   "execution_count": 26,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3, 6, 9])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import numpy as np"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "CZ3PX0qlTwHJ"
+   },
+   "execution_count": 27,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array = np.arange(1.0, 8.0)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UOBeTumiT3Lf"
+   },
+   "execution_count": 28,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "RzcO32E9UCQl",
+    "outputId": "430def24-c42c-461f-e5e7-398544c695d3"
+   },
+   "execution_count": 29,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 29
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.from_numpy(array)\n",
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "JJIL0q1DUC6O",
+    "outputId": "8a3b1d7c-4482-4d32-f34f-9212d9d3a177"
+   },
+   "execution_count": 32,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.], dtype=torch.float64)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 32
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array[3]=11.0"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "j3Ce6q3DUIEK"
+   },
+   "execution_count": 33,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dc_BCVdjUsCc",
+    "outputId": "65537325-8b11-4f36-fc73-e56f30d6a036"
+   },
+   "execution_count": 34,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([ 1.,  2.,  3., 11.,  5.,  6.,  7.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 34
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VG1e_eITUta2",
+    "outputId": "a26c5198-23b6-4a6d-d73a-ba20cd9782b8"
+   },
+   "execution_count": 35,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 1.,  2.,  3., 11.,  5.,  6.,  7.], dtype=torch.float64)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 35
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.ones(7)\n",
+    "tensor, tensor.dtype\n",
+    "numpy_tensor = tensor.numpy()\n",
+    "numpy_tensor, numpy_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Swt8JF8vUuev",
+    "outputId": "c9e5bf6a-6d2c-41d6-8327-366867ffdd2d"
+   },
+   "execution_count": 37,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], dtype=float32), dtype('float32'))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 37
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "random_tensor_A = torch.rand(3,4)\n",
+    "random_tensor_B = torch.rand(3,4)\n",
+    "print(random_tensor_A)\n",
+    "print(random_tensor_B)\n",
+    "print(random_tensor_A == random_tensor_B)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "uGcagTteVFTD",
+    "outputId": "49405790-08e7-4210-b7f1-f00b904c7eb9"
+   },
+   "execution_count": 38,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([[0.9870, 0.6636, 0.6873, 0.8863],\n",
+      "        [0.8386, 0.4169, 0.3587, 0.0265],\n",
+      "        [0.2981, 0.6025, 0.5652, 0.5840]])\n",
+      "tensor([[0.9821, 0.3481, 0.0913, 0.4940],\n",
+      "        [0.7495, 0.4387, 0.9582, 0.8659],\n",
+      "        [0.5064, 0.6919, 0.0809, 0.9771]])\n",
+      "tensor([[False, False, False, False],\n",
+      "        [False, False, False, False],\n",
+      "        [False, False, False, False]])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "RANDOM_SEED = 42\n",
+    "torch.manual_seed(RANDOM_SEED)\n",
+    "random_tensor_C = torch.rand(3,4)\n",
+    "torch.manual_seed(RANDOM_SEED)\n",
+    "random_tensor_D = torch.rand(3,4)\n",
+    "print(random_tensor_C)\n",
+    "print(random_tensor_D)\n",
+    "print(random_tensor_C == random_tensor_D)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "HznyXyEaWjLM",
+    "outputId": "25956434-01b6-4059-9054-c9978884ddc1"
+   },
+   "execution_count": 46,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([[0.8823, 0.9150, 0.3829, 0.9593],\n",
+      "        [0.3904, 0.6009, 0.2566, 0.7936],\n",
+      "        [0.9408, 0.1332, 0.9346, 0.5936]])\n",
+      "tensor([[0.8823, 0.9150, 0.3829, 0.9593],\n",
+      "        [0.3904, 0.6009, 0.2566, 0.7936],\n",
+      "        [0.9408, 0.1332, 0.9346, 0.5936]])\n",
+      "tensor([[True, True, True, True],\n",
+      "        [True, True, True, True],\n",
+      "        [True, True, True, True]])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "!nvidia-smi"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vltPTh0YXJSt",
+    "outputId": "807af6dc-a9ca-4301-ec32-b688dbde8be8"
+   },
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Thu May 23 02:57:59 2024       \n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n",
+      "| NVIDIA-SMI 535.104.05             Driver Version: 535.104.05   CUDA Version: 12.2     |\n",
+      "|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+      "| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |\n",
+      "| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |\n",
+      "|                                         |                      |               MIG M. |\n",
+      "|=========================================+======================+======================|\n",
+      "|   0  Tesla T4                       Off | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |\n",
+      "| N/A   60C    P8              11W /  70W |      0MiB / 15360MiB |      0%      Default |\n",
+      "|                                         |                      |                  N/A |\n",
+      "+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+      "                                                                                         \n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n",
+      "| Processes:                                                                            |\n",
+      "|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |\n",
+      "|        ID   ID                                                             Usage      |\n",
+      "|=======================================================================================|\n",
+      "|  No running processes found                                                           |\n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "torch.cuda.is_available()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "L6mMyPDyYh1j",
+    "outputId": "279c5dd8-c2a8-4fbd-f321-2f5d7c6e90e6"
+   },
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "device = \"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\"\n",
+    "device"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "oOdiYa7ZYytx",
+    "outputId": "d73b04fc-8963-4826-9722-08d118d5ab91"
+   },
+   "execution_count": 5,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'cuda'"
+      ],
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      }
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.cuda.device_count()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vOdsazLqZFM5",
+    "outputId": "8189cd6a-9017-4663-a652-3e15c517d9c3"
+   },
+   "execution_count": 6,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "1"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.tensor([1,2,3], device = \"cpu\")\n",
+    "print(tensor, tensor.device)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cdik9Vw3ZMv0",
+    "outputId": "044a68fd-83a1-409d-8e3b-655142ca0270"
+   },
+   "execution_count": 7,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([1, 2, 3]) cpu\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_gpu = tensor.to(device)\n",
+    "tensor_on_gpu"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Zmp835rrZp-z",
+    "outputId": "37fa3413-18a3-47bf-ae51-5b36ff85a3ef"
+   },
+   "execution_count": 8,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_gpu.numpy()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 159
+    },
+    "id": "jhriaa8uZ1yM",
+    "outputId": "bc5a3226-1a12-4fea-8769-a44f21cdc323"
+   },
+   "execution_count": 10,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "TypeError",
+     "evalue": "can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-10-e0c96c7436fd>\u001b[0m in \u001b[0;36m<cell line: 1>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mtensor_on_gpu\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mnumpy\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first."
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_cpu = tensor_on_gpu.cpu().numpy()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "LHGXK3GgaOzL"
+   },
+   "execution_count": 12,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "j-El4LlCajfq"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/README.md b/translations/br/README.md
new file mode 100644
index 000000000..3fa855718
--- /dev/null
+++ b/translations/br/README.md
@@ -0,0 +1,178 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b79add6cc71cc7468fa23c9cf42f2327",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:07:09+00:00",
+  "source_file": "README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)  
+[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)  
+[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)  
+[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)  
+[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)  
+
+[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)  
+[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)  
+[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)  
+
+### 🌐 Suporte Multilíngue  
+
+#### Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado)  
+
+[French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](./README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md)  
+
+#### Junte-se à Comunidade  
+
+[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://discord.gg/kzRShWzttr)  
+
+# Aprendendo Machine Learning - Um Currículo  
+
+> 🌍 Viaje pelo mundo enquanto exploramos Machine Learning por meio de culturas globais 🌍  
+
+Os Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 12 semanas e 26 lições sobre **Machine Learning**. Neste currículo, você aprenderá sobre o que às vezes é chamado de **machine learning clássico**, usando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando aprendizado profundo, que é abordado em nosso [currículo de IA para iniciantes](https://aka.ms/ai4beginners). Combine essas lições com nosso [currículo de Ciência de Dados para Iniciantes](https://aka.ms/ds4beginners), também!  
+
+Viaje conosco pelo mundo enquanto aplicamos essas técnicas clássicas a dados de várias regiões do globo. Cada lição inclui questionários antes e depois da aula, instruções escritas para completar a lição, uma solução, uma tarefa e muito mais. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma maneira comprovada de fazer com que novas habilidades "grudem".  
+
+**✍️ Agradecimentos especiais aos nossos autores** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd  
+
+**🎨 Agradecimentos também aos nossos ilustradores** Tomomi Imura, Dasani Madipalli e Jen Looper  
+
+**🙏 Agradecimentos especiais 🙏 aos nossos Microsoft Student Ambassadors autores, revisores e colaboradores de conteúdo**, especialmente Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila e Snigdha Agarwal  
+
+**🤩 Gratidão extra aos Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta pelas lições em R!**  
+
+# Começando  
+
+Siga estes passos:  
+1. **Faça um Fork do Repositório**: Clique no botão "Fork" no canto superior direito desta página.  
+2. **Clone o Repositório**:   `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`  
+
+> [encontre todos os recursos adicionais para este curso em nossa coleção no Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)  
+
+**[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currículo, faça um fork do repositório inteiro para sua própria conta no GitHub e complete os exercícios sozinho ou em grupo:  
+
+- Comece com um questionário antes da aula.  
+- Leia a aula e complete as atividades, pausando e refletindo em cada verificação de conhecimento.  
+- Tente criar os projetos compreendendo as lições em vez de apenas executar o código da solução; no entanto, esse código está disponível nas pastas `/solution` em cada lição orientada a projetos.  
+- Faça o questionário após a aula.  
+- Complete o desafio.  
+- Complete a tarefa.  
+- Após concluir um grupo de lições, visite o [Fórum de Discussão](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "aprenda em voz alta" preenchendo o PAT apropriado. Um 'PAT' é uma Ferramenta de Avaliação de Progresso que é um rubrica que você preenche para aprofundar seu aprendizado. Você também pode reagir a outros PATs para que possamos aprender juntos.  
+
+> Para estudo adicional, recomendamos seguir estes [módulos e trilhas de aprendizado do Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott).  
+
+**Professores**, incluímos [algumas sugestões](for-teachers.md) sobre como usar este currículo.  
+
+---  
+
+## Vídeos explicativos  
+
+Algumas das lições estão disponíveis em formato de vídeo curto. Você pode encontrar todos esses vídeos integrados nas lições ou na [playlist ML para Iniciantes no canal Microsoft Developer no YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) clicando na imagem abaixo.  
+
+[![Banner ML para iniciantes](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.br.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos)  
+
+---  
+
+## Conheça a Equipe  
+
+[![Vídeo promocional](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)  
+
+**Gif por** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)  
+
+> 🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram!  
+
+---  
+
+## Pedagogia  
+
+Escolhemos dois princípios pedagógicos ao construir este currículo: garantir que ele seja **baseado em projetos práticos** e que inclua **questionários frequentes**. Além disso, este currículo tem um **tema comum** para dar coesão ao conteúdo.  
+
+Ao garantir que o conteúdo esteja alinhado com projetos, o processo se torna mais envolvente para os alunos e a retenção dos conceitos será aumentada. Além disso, um questionário de baixo risco antes da aula define a intenção do aluno em aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula garante maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser realizado em sua totalidade ou em partes. Os projetos começam pequenos e se tornam cada vez mais complexos até o final do ciclo de 12 semanas. Este currículo também inclui um pós-escrito sobre aplicações reais de ML, que pode ser usado como crédito extra ou como base para discussão.  
+
+> Encontre nosso [Código de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuições](CONTRIBUTING.md) e diretrizes de [Tradução](TRANSLATIONS.md). Agradecemos seu feedback construtivo!  
+
+## Cada lição inclui  
+
+- sketchnote opcional  
+- vídeo suplementar opcional  
+- vídeo explicativo (apenas algumas lições)  
+- questionário de aquecimento antes da aula  
+- lição escrita  
+- para lições baseadas em projetos, guias passo a passo sobre como construir o projeto  
+- verificações de conhecimento  
+- um desafio  
+- leitura suplementar  
+- tarefa  
+- questionário após a aula  
+
+> **Uma nota sobre linguagens**: Estas lições são escritas principalmente em Python, mas muitas também estão disponíveis em R. Para completar uma lição em R, vá para a pasta `/solution` e procure por lições em R. Elas incluem uma extensão .rmd que representa um arquivo **R Markdown**, que pode ser definido como uma incorporação de `blocos de código` (de R ou outras linguagens) e um `cabeçalho YAML` (que orienta como formatar saídas como PDF) em um `documento Markdown`. Assim, ele serve como um excelente framework de autoria para ciência de dados, pois permite combinar seu código, sua saída e seus pensamentos, permitindo que você os escreva em Markdown. Além disso, documentos R Markdown podem ser renderizados em formatos de saída como PDF, HTML ou Word.  
+
+> **Uma nota sobre questionários**: Todos os questionários estão contidos na [pasta Quiz App](../../quiz-app), totalizando 52 questionários com três perguntas cada. Eles estão vinculados dentro das lições, mas o aplicativo de questionários pode ser executado localmente; siga as instruções na pasta `quiz-app` para hospedar localmente ou implantar no Azure.  
+
+| Número da Lição |                             Tópico                              |                   Agrupamento de Lições                   | Objetivos de Aprendizado                                                                                                         |                                                              Lição Vinculada                                                               |                        Autor                        |  
+| :-------------: | :------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: |  
+|      01         |                Introdução ao aprendizado de máquina            |      [Introdução](1-Introduction/README.md)              | Aprenda os conceitos básicos por trás do aprendizado de máquina                                                                |                                             [Lição](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)                                                |                       Muhammad                       |  
+|      02         |                A História do aprendizado de máquina            |      [Introdução](1-Introduction/README.md)              | Aprenda a história por trás deste campo                                                                                        |                                            [Lição](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)                                               |                     Jen e Amy                      |  
+|      03         |                 Justiça e aprendizado de máquina               |      [Introdução](1-Introduction/README.md)              | Quais são as questões filosóficas importantes sobre justiça que os alunos devem considerar ao construir e aplicar modelos de ML? |                                              [Lição](1-Introduction/3-fairness/README.md)                                                  |                        Tomomi                        |  
+|      04         |                Técnicas para aprendizado de máquina            |      [Introdução](1-Introduction/README.md)              | Quais técnicas os pesquisadores de ML usam para construir modelos de ML?                                                       |                                          [Lição](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md)                                             |                    Chris e Jen                     |  
+|      05       |                   Introdução à regressão                   |        [Regression](2-Regression/README.md)         | Comece com Python e Scikit-learn para modelos de regressão                                                                  |         
+<ul><li>[Python](2-Regression/1-Tools/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)</li></ul>         |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      06       |                Preços de abóbora na América do Norte 🎃                |        [Regression](2-Regression/README.md)         | Visualize e limpe os dados em preparação para ML                                                                                  |          <ul><li>[Python](2-Regression/2-Data/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)</li></ul>          |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      07       |                Preços de abóbora na América do Norte 🎃                |        [Regression](2-Regression/README.md)         | Construa modelos de regressão linear e polinomial                                                                                   |        <ul><li>[Python](2-Regression/3-Linear/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)</li></ul>        |      <ul><li>Jen e Dmitry</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      08       |                Preços de abóbora na América do Norte 🎃                |        [Regression](2-Regression/README.md)         | Construa um modelo de regressão logística                                                                                               |     <ul><li>[Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) </li><li>[R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)</li></ul>      |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      09       |                          Um aplicativo web 🔌                          |           [Web App](3-Web-App/README.md)            | Construa um aplicativo web para usar seu modelo treinado                                                                                       |                                                 [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md)                                                  |                         Jen                          |
+|      10       |                 Introdução à classificação                 |    [Classification](4-Classification/README.md)     | Limpe, prepare e visualize seus dados; introdução à classificação                                                            | <ul><li> [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) </li><li>[R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)  | <ul><li>Jen e Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
+|      11       |             Deliciosas culinárias asiáticas e indianas 🍜             |    [Classification](4-Classification/README.md)     | Introdução aos classificadores                                                                                                     | <ul><li> [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | <ul><li>Jen e Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
+|      12       |             Deliciosas culinárias asiáticas e indianas 🍜             |    [Classification](4-Classification/README.md)     | Mais classificadores                                                                                                                | <ul><li> [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | <ul><li>Jen e Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
+|      13       |             Deliciosas culinárias asiáticas e indianas 🍜             |    [Classification](4-Classification/README.md)     | Construa um aplicativo web recomendador usando seu modelo                                                                                    |                                              [Python](4-Classification/4-Applied/README.md)                                              |                         Jen                          |
+|      14       |                   Introdução à clusterização                   |        [Clustering](5-Clustering/README.md)         | Limpe, prepare e visualize seus dados; introdução à clusterização                                                                |         <ul><li> [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html)         |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      15       |              Explorando gostos musicais nigerianos 🎧              |        [Clustering](5-Clustering/README.md)         | Explore o método de clusterização K-Means                                                                                           |           <ul><li> [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html)           |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      16       |        Introdução ao processamento de linguagem natural ☕️         |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Aprenda o básico sobre NLP construindo um bot simples                                                                             |                                             [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md)                                              |                       Stephen                        |
+|      17       |                      Tarefas comuns de NLP ☕️                      |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Aprofunde seu conhecimento em NLP entendendo tarefas comuns ao lidar com estruturas de linguagem                          |                                                    [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md)                                                     |                       Stephen                        |
+|      18       |             Tradução e análise de sentimentos ♥️              |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Tradução e análise de sentimentos com Jane Austen                                                                             |                                            [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md)                                             |                       Stephen                        |
+|      19       |                  Hotéis românticos da Europa ♥️                  |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Análise de sentimentos com avaliações de hotéis 1                                                                                         |                                               [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md)                                                |                       Stephen                        |
+|      20       |                  Hotéis românticos da Europa ♥️                  |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Análise de sentimentos com avaliações de hotéis 2                                                                                         |                                               [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md)                                                |                       Stephen                        |
+|      21       |            Introdução à previsão de séries temporais             |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | Introdução à previsão de séries temporais                                                                                         |                                             [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)                                              |                      Francesca                       |
+|      22       | ⚡️ Consumo de energia mundial ⚡️ - previsão de séries temporais com ARIMA |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | Previsão de séries temporais com ARIMA                                                                                              |                                                 [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md)                                                 |                      Francesca                       |
+|      23       |  ⚡️ Consumo de energia mundial ⚡️ - previsão de séries temporais com SVR  |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | Previsão de séries temporais com Support Vector Regressor                                                                           |                                                  [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md)                                                  |                       Anirban                        |
+|      24       |             Introdução ao aprendizado por reforço             | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Introdução ao aprendizado por reforço com Q-Learning                                                                          |                                             [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)                                              |                        Dmitry                        |
+|      25       |                 Ajude Peter a evitar o lobo! 🐺                  | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Gym de aprendizado por reforço                                                                                                      |                                                [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md)                                                 |                        Dmitry                        |
+|  Pós-escrito   |            Cenários e aplicações reais de ML            |      [ML in the Wild](9-Real-World/README.md)       | Aplicações reais interessantes e reveladoras de ML clássico                                                               |                                             [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md)                                              |                         Equipe                         |
+|  Pós-escrito   |            Depuração de modelos de ML usando o painel RAI          |      [ML in the Wild](9-Real-World/README.md)       | Depuração de modelos de Machine Learning usando componentes do painel de IA responsável                                                              |                                             [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md)                                              |                         Ruth Yakubu                       |
+
+> [encontre todos os recursos adicionais para este curso em nossa coleção no Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
+
+## Acesso offline
+
+Você pode executar esta documentação offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faça um fork deste repositório, [instale o Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) em sua máquina local e, na pasta raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O site será servido na porta 3000 do seu localhost: `localhost:3000`.
+
+## PDFs
+
+Encontre um PDF do currículo com links [aqui](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
+
+
+## 🎒 Outros Cursos 
+
+Nossa equipe produz outros cursos! Confira:
+
+- [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners)
+- [Generative AI for Beginners .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
+- [Generative AI with JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
+- [Generative AI with Java](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java)
+- [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners)
+- [Data Science for Beginners](https://aka.ms/datascience-beginners)
+- [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners)
+- [Cybersecurity for Beginners](https://github.com/microsoft/Security-101) 
+- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners)
+- [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners)
+- [XR Development for Beginners](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
+- [Mastering GitHub Copilot for Paired Programming](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming)
+- [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
+- [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/SECURITY.md b/translations/br/SECURITY.md
new file mode 100644
index 000000000..7e68aac43
--- /dev/null
+++ b/translations/br/SECURITY.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "5e1b8da31aae9cca3d53ad243fa3365a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:11:06+00:00",
+  "source_file": "SECURITY.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+## Segurança
+
+A Microsoft leva a segurança de seus produtos e serviços de software muito a sério, incluindo todos os repositórios de código-fonte gerenciados por meio de nossas organizações no GitHub, que incluem [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin) e [nossas organizações no GitHub](https://opensource.microsoft.com/).
+
+Se você acredita ter encontrado uma vulnerabilidade de segurança em qualquer repositório pertencente à Microsoft que atenda à [definição de vulnerabilidade de segurança da Microsoft](https://docs.microsoft.com/previous-versions/tn-archive/cc751383(v=technet.10)?WT.mc_id=academic-77952-leestott), por favor, reporte-a conforme descrito abaixo.
+
+## Relatando Problemas de Segurança
+
+**Por favor, não reporte vulnerabilidades de segurança por meio de issues públicas no GitHub.**
+
+Em vez disso, reporte-as ao Microsoft Security Response Center (MSRC) em [https://msrc.microsoft.com/create-report](https://msrc.microsoft.com/create-report).
+
+Se preferir enviar sem fazer login, envie um e-mail para [secure@microsoft.com](mailto:secure@microsoft.com). Se possível, criptografe sua mensagem com nossa chave PGP; faça o download dela na [página de Chave PGP do Microsoft Security Response Center](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/pgp-key-msrc).
+
+Você deve receber uma resposta dentro de 24 horas. Se, por algum motivo, não receber, entre em contato novamente por e-mail para garantir que sua mensagem original foi recebida. Informações adicionais podem ser encontradas em [microsoft.com/msrc](https://www.microsoft.com/msrc).
+
+Por favor, inclua as informações solicitadas abaixo (o máximo que puder fornecer) para nos ajudar a entender melhor a natureza e o escopo do possível problema:
+
+  * Tipo de problema (ex.: buffer overflow, SQL injection, cross-site scripting, etc.)
+  * Caminhos completos dos arquivos de código-fonte relacionados à manifestação do problema
+  * A localização do código-fonte afetado (tag/branch/commit ou URL direto)
+  * Qualquer configuração especial necessária para reproduzir o problema
+  * Instruções passo a passo para reproduzir o problema
+  * Código de prova de conceito ou exploit (se possível)
+  * Impacto do problema, incluindo como um atacante poderia explorar o problema
+
+Essas informações nos ajudarão a priorizar seu relatório mais rapidamente.
+
+Se você estiver reportando para um programa de recompensa por bugs, relatórios mais completos podem contribuir para um prêmio maior. Por favor, visite nossa página do [Programa de Recompensa por Bugs da Microsoft](https://microsoft.com/msrc/bounty) para mais detalhes sobre nossos programas ativos.
+
+## Idiomas Preferidos
+
+Preferimos que todas as comunicações sejam feitas em inglês.
+
+## Política
+
+A Microsoft segue o princípio de [Divulgação Coordenada de Vulnerabilidades](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/cvd).
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/SUPPORT.md b/translations/br/SUPPORT.md
new file mode 100644
index 000000000..fc0a94493
--- /dev/null
+++ b/translations/br/SUPPORT.md
@@ -0,0 +1,24 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:09:45+00:00",
+  "source_file": "SUPPORT.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Suporte
+## Como registrar problemas e obter ajuda  
+
+Este projeto utiliza o GitHub Issues para rastrear bugs e solicitações de recursos. Por favor, pesquise os problemas existentes antes de registrar novos problemas para evitar duplicatas. Para novos problemas, registre seu bug ou solicitação de recurso como um novo Issue.
+
+Para obter ajuda e esclarecer dúvidas sobre o uso deste projeto, registre um Issue.
+
+## Política de Suporte da Microsoft  
+
+O suporte para este repositório é limitado aos recursos listados acima.
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/docs/_sidebar.md b/translations/br/docs/_sidebar.md
new file mode 100644
index 000000000..d3cf2b208
--- /dev/null
+++ b/translations/br/docs/_sidebar.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "68dd06c685f6ce840e0acfa313352e7c",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:08:41+00:00",
+  "source_file": "docs/_sidebar.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+- Introdução
+  - [Introdução ao Aprendizado de Máquina](../1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)
+  - [História do Aprendizado de Máquina](../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)
+  - [Aprendizado de Máquina e Justiça](../1-Introduction/3-fairness/README.md)
+  - [Técnicas de Aprendizado de Máquina](../1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md)
+
+- Regressão
+  - [Ferramentas do Ofício](../2-Regression/1-Tools/README.md)
+  - [Dados](../2-Regression/2-Data/README.md)
+  - [Regressão Linear](../2-Regression/3-Linear/README.md)
+  - [Regressão Logística](../2-Regression/4-Logistic/README.md)
+
+- Construir um Aplicativo Web
+  - [Aplicativo Web](../3-Web-App/1-Web-App/README.md)
+
+- Classificação
+  - [Introdução à Classificação](../4-Classification/1-Introduction/README.md)
+  - [Classificadores 1](../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)
+  - [Classificadores 2](../4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)
+  - [Aprendizado de Máquina Aplicado](../4-Classification/4-Applied/README.md)
+
+- Agrupamento
+  - [Visualize seus Dados](../5-Clustering/1-Visualize/README.md)
+  - [K-Means](../5-Clustering/2-K-Means/README.md)
+
+- PLN
+  - [Introdução ao Processamento de Linguagem Natural](../6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md)
+  - [Tarefas de PLN](../6-NLP/2-Tasks/README.md)
+  - [Tradução e Sentimento](../6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md)
+  - [Avaliações de Hotéis 1](../6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md)
+  - [Avaliações de Hotéis 2](../6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md)
+
+- Previsão de Séries Temporais
+  - [Introdução à Previsão de Séries Temporais](../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)
+  - [ARIMA](../7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md)
+  - [SVR](../7-TimeSeries/3-SVR/README.md)
+
+- Aprendizado por Reforço
+  - [Q-Learning](../8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)
+  - [Gym](../8-Reinforcement/2-Gym/README.md)
+
+- Aprendizado de Máquina no Mundo Real
+  - [Aplicações](../9-Real-World/1-Applications/README.md)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/for-teachers.md b/translations/br/for-teachers.md
new file mode 100644
index 000000000..6bca3dca7
--- /dev/null
+++ b/translations/br/for-teachers.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b37de02054fa6c0438ede6fabe1fdfb8",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:11:59+00:00",
+  "source_file": "for-teachers.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+## Para Educadores
+
+Gostaria de usar este currículo em sua sala de aula? Fique à vontade!
+
+Na verdade, você pode utilizá-lo diretamente no GitHub, usando o GitHub Classroom.
+
+Para isso, faça um fork deste repositório. Você precisará criar um repositório para cada aula, então será necessário extrair cada pasta em um repositório separado. Dessa forma, [GitHub Classroom](https://classroom.github.com/classrooms) poderá identificar cada aula individualmente.
+
+Estas [instruções completas](https://github.blog/2020-03-18-set-up-your-digital-classroom-with-github-classroom/) vão te ajudar a configurar sua sala de aula.
+
+## Usando o repositório como está
+
+Se você preferir usar este repositório no formato atual, sem utilizar o GitHub Classroom, isso também é possível. Você precisará comunicar aos seus alunos qual aula trabalhar juntos.
+
+Em um formato online (Zoom, Teams ou outro), você pode criar salas de grupo para os quizzes e orientar os alunos para ajudá-los a se prepararem para aprender. Depois, convide os alunos para os quizzes e peça que enviem suas respostas como 'issues' em um horário determinado. Você pode fazer o mesmo com as tarefas, caso queira que os alunos trabalhem colaborativamente de forma aberta.
+
+Se preferir um formato mais privado, peça aos seus alunos para fazerem fork do currículo, aula por aula, para seus próprios repositórios privados no GitHub e concederem acesso a você. Assim, eles podem completar quizzes e tarefas de forma privada e enviá-los para você via issues no repositório da sua sala de aula.
+
+Existem várias maneiras de fazer isso funcionar em um formato de sala de aula online. Por favor, nos informe o que funciona melhor para você!
+
+## Por favor, compartilhe suas opiniões!
+
+Queremos que este currículo funcione para você e seus alunos. Por favor, nos envie [feedback](https://forms.microsoft.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=v4j5cvGGr0GRqy180BHbR2humCsRZhxNuI79cm6n0hRUQzRVVU9VVlU5UlFLWTRLWlkyQUxORTg5WS4u).
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/quiz-app/README.md b/translations/br/quiz-app/README.md
new file mode 100644
index 000000000..85f932282
--- /dev/null
+++ b/translations/br/quiz-app/README.md
@@ -0,0 +1,127 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6d130dffca5db70d7e615f926cb1ad4c",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:39:09+00:00",
+  "source_file": "quiz-app/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+# Questionários
+
+Esses questionários são os quizzes pré e pós-aula para o currículo de ML em https://aka.ms/ml-beginners
+
+## Configuração do projeto
+
+```
+npm install
+```
+
+### Compila e recarrega automaticamente para desenvolvimento
+
+```
+npm run serve
+```
+
+### Compila e minimiza para produção
+
+```
+npm run build
+```
+
+### Verifica e corrige arquivos
+
+```
+npm run lint
+```
+
+### Personalizar configuração
+
+Veja [Referência de Configuração](https://cli.vuejs.org/config/).
+
+Créditos: Agradecimentos à versão original deste aplicativo de questionário: https://github.com/arpan45/simple-quiz-vue
+
+## Implantando no Azure
+
+Aqui está um guia passo a passo para ajudá-lo a começar:
+
+1. Faça um fork do repositório no GitHub  
+Certifique-se de que o código do seu aplicativo web estático esteja no seu repositório do GitHub. Faça um fork deste repositório.
+
+2. Crie um Azure Static Web App  
+- Crie uma [conta no Azure](http://azure.microsoft.com)  
+- Acesse o [portal do Azure](https://portal.azure.com)  
+- Clique em “Criar um recurso” e procure por “Static Web App”.  
+- Clique em “Criar”.
+
+3. Configure o Static Web App  
+- Básico:  
+  - Assinatura: Selecione sua assinatura do Azure.  
+  - Grupo de Recursos: Crie um novo grupo de recursos ou use um existente.  
+  - Nome: Forneça um nome para seu aplicativo web estático.  
+  - Região: Escolha a região mais próxima dos seus usuários.  
+
+- #### Detalhes de Implantação:  
+  - Fonte: Selecione “GitHub”.  
+  - Conta do GitHub: Autorize o Azure a acessar sua conta do GitHub.  
+  - Organização: Selecione sua organização no GitHub.  
+  - Repositório: Escolha o repositório que contém seu aplicativo web estático.  
+  - Branch: Selecione o branch do qual deseja implantar.  
+
+- #### Detalhes de Build:  
+  - Presets de Build: Escolha o framework com o qual seu aplicativo foi construído (por exemplo, React, Angular, Vue, etc.).  
+  - Localização do App: Especifique a pasta que contém o código do seu aplicativo (por exemplo, / se estiver na raiz).  
+  - Localização da API: Se você tiver uma API, especifique sua localização (opcional).  
+  - Localização de Saída: Especifique a pasta onde a saída do build é gerada (por exemplo, build ou dist).  
+
+4. Revisar e Criar  
+Revise suas configurações e clique em “Criar”. O Azure configurará os recursos necessários e criará um workflow do GitHub Actions no seu repositório.
+
+5. Workflow do GitHub Actions  
+O Azure criará automaticamente um arquivo de workflow do GitHub Actions no seu repositório (.github/workflows/azure-static-web-apps-<nome>.yml). Esse workflow cuidará do processo de build e implantação.
+
+6. Monitorar a Implantação  
+Acesse a aba “Actions” no seu repositório do GitHub.  
+Você verá um workflow em execução. Esse workflow irá construir e implantar seu aplicativo web estático no Azure.  
+Assim que o workflow for concluído, seu aplicativo estará ativo no URL fornecido pelo Azure.
+
+### Exemplo de Arquivo de Workflow
+
+Aqui está um exemplo de como pode ser o arquivo de workflow do GitHub Actions:  
+name: Azure Static Web Apps CI/CD  
+```
+on:
+  push:
+    branches:
+      - main
+  pull_request:
+    types: [opened, synchronize, reopened, closed]
+    branches:
+      - main
+
+jobs:
+  build_and_deploy_job:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    name: Build and Deploy Job
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v2
+      - name: Build And Deploy
+        id: builddeploy
+        uses: Azure/static-web-apps-deploy@v1
+        with:
+          azure_static_web_apps_api_token: ${{ secrets.AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN }}
+          repo_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          action: "upload"
+          app_location: "/quiz-app" # App source code path
+          api_location: ""API source code path optional
+          output_location: "dist" #Built app content directory - optional
+```
+
+### Recursos Adicionais  
+- [Documentação do Azure Static Web Apps](https://learn.microsoft.com/azure/static-web-apps/getting-started)  
+- [Documentação do GitHub Actions](https://docs.github.com/actions/use-cases-and-examples/deploying/deploying-to-azure-static-web-app)  
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/sketchnotes/LICENSE.md b/translations/br/sketchnotes/LICENSE.md
new file mode 100644
index 000000000..9f454d21d
--- /dev/null
+++ b/translations/br/sketchnotes/LICENSE.md
@@ -0,0 +1,114 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "fba3b94d88bfb9b81369b869a1e9a20f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:59:36+00:00",
+  "source_file": "sketchnotes/LICENSE.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+Direitos, então o banco de dados em que Você incluiu os conteúdos deve ser licenciado sob os mesmos termos desta Licença Pública;
+
+  c. Você não pode oferecer ou impor quaisquer termos ou condições adicionais ou diferentes, ou aplicar Medidas Tecnológicas Eficazes ao banco de dados licenciado ou seus conteúdos que restrinjam o exercício dos Direitos Licenciados por qualquer destinatário do banco de dados licenciado.
+
+
+Seção 5 -- Isenção de Garantias e Limitação de Responsabilidade.
+
+  a. Salvo conforme expressamente estabelecido nesta Licença Pública, na medida máxima permitida pela lei aplicável, o Licenciador oferece o Material Licenciado "como está" e "conforme disponível", sem garantias ou condições de qualquer tipo, seja expressa, implícita, estatutária ou de outra forma, incluindo, sem limitação, garantias ou condições de título, comercialização, adequação a um propósito específico, não violação, ou ausência de defeitos latentes ou outros defeitos, precisão, ou a presença ou ausência de erros, sejam ou não detectáveis.
+
+  b. Na medida máxima permitida pela lei aplicável, em nenhum caso o Licenciador será responsável por Você por qualquer teoria jurídica (incluindo, sem limitação, negligência) ou de outra forma por quaisquer perdas, custos, despesas ou danos resultantes direta ou indiretamente do uso do Material Licenciado, mesmo que o Licenciador tenha sido avisado da possibilidade de tais perdas, custos, despesas ou danos.
+
+
+Seção 6 -- Termo e Rescisão.
+
+  a. Este termo da Licença Pública começa quando Você aceita os Direitos Licenciados e permanece em vigor enquanto os Direitos Autorais e Direitos Similares aplicáveis ao Material Licenciado não expirarem. Se Você não cumprir as condições desta Licença Pública, Seus direitos sob esta Licença Pública terminam automaticamente.
+
+  b. Quando Seu direito sob esta Licença Pública terminar automaticamente, todas as seguintes disposições permanecem em vigor:
+
+       1. Qualquer licença perpétua concedida por Você sob esta Licença Pública permanecerá em vigor;
+
+       2. Qualquer disposição desta Licença Pública necessária para interpretar a licença perpétua permanecerá em vigor.
+
+  c. Não obstante o exposto, o Licenciador pode oferecer Você uma permissão individual para restabelecer os Direitos Licenciados sob esta Licença Pública.
+
+  d. Esta Seção 6 não afeta quaisquer direitos que o Licenciador possa ter para buscar recursos por violações desta Licença Pública.
+
+
+Seção 7 -- Outras Condições e Informações.
+
+  a. Cada vez que Você compartilha o Material Licenciado ou Material Adaptado, o Licenciador oferece ao destinatário uma licença para o Material Licenciado sob os mesmos termos e condições desta Licença Pública.
+
+  b. Se qualquer disposição desta Licença Pública for considerada inválida ou inexequível, isso não afetará a validade ou exequibilidade das disposições restantes.
+
+  c. Nenhum termo ou condição adicional ou diferente pode ser imposto por Você ou por qualquer pessoa ao Material Licenciado ou ao Material Adaptado além dos termos desta Licença Pública.
+
+  d. Esta Licença Pública não é uma renúncia de quaisquer direitos sob a lei aplicável.
+
+
+Creative Commons Corporation não é parte desta Licença Pública e não oferece qualquer garantia em relação ao Material Licenciado. Creative Commons não será responsável perante Você ou qualquer outra parte por quaisquer danos, incluindo, sem limitação, quaisquer danos gerais, especiais, incidentais ou consequenciais decorrentes desta Licença Pública ou do uso do Material Licenciado. Não obstante as duas frases anteriores, se Creative Commons tiver expressamente identificado-se como o Licenciador aqui, terá todos os direitos e obrigações do Licenciador. Exceto conforme expressamente permitido sob esta Licença Pública, nenhuma parte pode usar a marca "Creative Commons" ou qualquer outra marca ou logotipo de Creative Commons sem permissão prévia por escrito de Creative Commons. Para evitar dúvidas, esta restrição de marca não constitui parte desta Licença Pública.
+Direitos, então o banco de dados no qual você possui Direitos de Banco de Dados Sui Generis (mas não seus conteúdos individuais) é Material Adaptado,
+
+incluindo para os propósitos da Seção 3(b); e  
+c. Você deve cumprir as condições da Seção 3(a) se compartilhar todo ou uma parte substancial dos conteúdos do banco de dados.
+
+Para evitar dúvidas, esta Seção 4 complementa e não substitui suas obrigações sob esta Licença Pública quando os Direitos Licenciados incluem outros Direitos Autorais e Direitos Similares.
+
+---
+
+Seção 5 -- Isenção de Garantias e Limitação de Responsabilidade.
+
+a. SALVO DISPOSIÇÃO EM CONTRÁRIO ASSUMIDA SEPARADAMENTE PELO LICENCIADOR, NA MEDIDA DO POSSÍVEL, O LICENCIADOR OFERECE O MATERIAL LICENCIADO "COMO ESTÁ" E "CONFORME DISPONÍVEL", E NÃO FAZ REPRESENTAÇÕES OU GARANTIAS DE QUALQUER TIPO RELACIONADAS AO MATERIAL LICENCIADO, SEJA EXPRESSA, IMPLÍCITA, LEGAL OU OUTRA. ISSO INCLUI, SEM LIMITAÇÃO, GARANTIAS DE TÍTULO, COMERCIALIZAÇÃO, ADEQUAÇÃO A UM PROPÓSITO ESPECÍFICO, NÃO VIOLAÇÃO, AUSÊNCIA DE DEFEITOS LATENTES OU OUTROS, PRECISÃO, OU A PRESENÇA OU AUSÊNCIA DE ERROS, SEJAM OU NÃO CONHECIDOS OU DETECTÁVEIS. ONDE ISENÇÕES DE GARANTIAS NÃO SÃO PERMITIDAS TOTAL OU PARCIALMENTE, ESTA ISENÇÃO PODE NÃO SE APLICAR A VOCÊ.
+
+b. NA MEDIDA DO POSSÍVEL, EM NENHUMA CIRCUNSTÂNCIA O LICENCIADOR SERÁ RESPONSÁVEL PERANTE VOCÊ SOB QUALQUER TEORIA LEGAL (INCLUINDO, SEM LIMITAÇÃO, NEGLIGÊNCIA) OU DE OUTRA FORMA POR QUAISQUER PERDAS DIRETAS, ESPECIAIS, INDIRETAS, INCIDENTAIS, CONSEQUENCIAIS, PUNITIVAS, EXEMPLARES OU OUTROS DANOS, CUSTOS, DESPESAS OU PREJUÍZOS DECORRENTES DESTA LICENÇA PÚBLICA OU DO USO DO MATERIAL LICENCIADO, MESMO QUE O LICENCIADOR TENHA SIDO INFORMADO DA POSSIBILIDADE DE TAIS PERDAS, CUSTOS, DESPESAS OU DANOS. ONDE UMA LIMITAÇÃO DE RESPONSABILIDADE NÃO É PERMITIDA TOTAL OU PARCIALMENTE, ESTA LIMITAÇÃO PODE NÃO SE APLICAR A VOCÊ.
+
+c. A isenção de garantias e a limitação de responsabilidade fornecidas acima devem ser interpretadas de maneira que, na medida do possível, mais se aproximem de uma isenção absoluta e renúncia de toda responsabilidade.
+
+---
+
+Seção 6 -- Vigência e Rescisão.
+
+a. Esta Licença Pública se aplica durante o período dos Direitos Autorais e Direitos Similares licenciados aqui. No entanto, se você não cumprir esta Licença Pública, seus direitos sob esta Licença Pública serão automaticamente rescindidos.
+
+b. Quando seu direito de usar o Material Licenciado tiver sido rescindido sob a Seção 6(a), ele será restabelecido:
+
+1. automaticamente na data em que a violação for corrigida, desde que seja corrigida dentro de 30 dias após sua descoberta da violação; ou  
+2. mediante restabelecimento expresso pelo Licenciador.
+
+Para evitar dúvidas, esta Seção 6(b) não afeta qualquer direito que o Licenciador possa ter de buscar reparações por suas violações desta Licença Pública.
+
+c. Para evitar dúvidas, o Licenciador também pode oferecer o Material Licenciado sob termos ou condições separadas ou parar de distribuir o Material Licenciado a qualquer momento; no entanto, isso não encerrará esta Licença Pública.
+
+d. As Seções 1, 5, 6, 7 e 8 sobrevivem à rescisão desta Licença Pública.
+
+---
+
+Seção 7 -- Outros Termos e Condições.
+
+a. O Licenciador não será vinculado por quaisquer termos ou condições adicionais ou diferentes comunicados por você, a menos que expressamente acordado.
+
+b. Quaisquer arranjos, entendimentos ou acordos relacionados ao Material Licenciado não declarados aqui são separados e independentes dos termos e condições desta Licença Pública.
+
+---
+
+Seção 8 -- Interpretação.
+
+a. Para evitar dúvidas, esta Licença Pública não reduz, limita, restringe ou impõe condições sobre qualquer uso do Material Licenciado que possa ser legalmente feito sem permissão sob esta Licença Pública.
+
+b. Na medida do possível, se qualquer disposição desta Licença Pública for considerada inexequível, ela será automaticamente reformada na extensão mínima necessária para torná-la exequível. Se a disposição não puder ser reformada, ela será separada desta Licença Pública sem afetar a exequibilidade dos termos e condições restantes.
+
+c. Nenhum termo ou condição desta Licença Pública será renunciado e nenhum descumprimento será consentido, a menos que expressamente acordado pelo Licenciador.
+
+d. Nada nesta Licença Pública constitui ou pode ser interpretado como uma limitação ou renúncia de quaisquer privilégios e imunidades que se aplicam ao Licenciador ou a você, incluindo em relação aos processos legais de qualquer jurisdição ou autoridade.
+
+---
+
+=======================================================================
+
+Creative Commons não é parte de suas licenças públicas. Não obstante, a Creative Commons pode optar por aplicar uma de suas licenças públicas ao material que publica e, nesses casos, será considerada o "Licenciador". O texto das licenças públicas da Creative Commons é dedicado ao domínio público sob a Dedicação ao Domínio Público CC0. Exceto para o propósito limitado de indicar que o material é compartilhado sob uma licença pública da Creative Commons ou conforme permitido pelas políticas da Creative Commons publicadas em creativecommons.org/policies, a Creative Commons não autoriza o uso da marca "Creative Commons" ou qualquer outra marca ou logotipo da Creative Commons sem seu consentimento prévio por escrito, incluindo, sem limitação, em conexão com quaisquer modificações não autorizadas de suas licenças públicas ou quaisquer outros arranjos, entendimentos ou acordos relacionados ao uso do material licenciado. Para evitar dúvidas, este parágrafo não faz parte das licenças públicas.
+
+A Creative Commons pode ser contatada em creativecommons.org.
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/br/sketchnotes/README.md b/translations/br/sketchnotes/README.md
new file mode 100644
index 000000000..0888bf5f4
--- /dev/null
+++ b/translations/br/sketchnotes/README.md
@@ -0,0 +1,21 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a88d5918c1b9da69a40d917a0840c497",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:54:55+00:00",
+  "source_file": "sketchnotes/README.md",
+  "language_code": "br"
+}
+-->
+Todas as sketchnotes do currículo podem ser baixadas aqui.
+
+🖨 Para impressão em alta resolução, as versões TIFF estão disponíveis neste [repositório](https://github.com/girliemac/a-picture-is-worth-a-1000-words/tree/main/ml/tiff).
+
+🎨 Criado por: [Tomomi Imura](https://github.com/girliemac) (Twitter: [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac))
+
+[![CC BY-SA 4.0](https://img.shields.io/badge/License-CC%20BY--SA%204.0-lightgrey.svg)](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
+
+---
+
+**Aviso Legal**:  
+Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md b/translations/it/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d8fdd06c4
--- /dev/null
+++ b/translations/it/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md
@@ -0,0 +1,159 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "73e9a7245aa57f00cd413ffd22c0ccb6",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:29:52+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Introduzione al machine learning
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/1/)
+
+---
+
+[![ML per principianti - Introduzione al Machine Learning per principianti](https://img.youtube.com/vi/6mSx_KJxcHI/0.jpg)](https://youtu.be/6mSx_KJxcHI "ML per principianti - Introduzione al Machine Learning per principianti")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un breve video che illustra questa lezione.
+
+Benvenuto in questo corso sul machine learning classico per principianti! Che tu sia completamente nuovo a questo argomento o un esperto di ML che desidera ripassare un'area, siamo felici di averti con noi! Vogliamo creare un punto di partenza amichevole per il tuo studio del ML e saremmo felici di valutare, rispondere e incorporare il tuo [feedback](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions).
+
+[![Introduzione al ML](https://img.youtube.com/vi/h0e2HAPTGF4/0.jpg)](https://youtu.be/h0e2HAPTGF4 "Introduzione al ML")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video: John Guttag del MIT introduce il machine learning
+
+---
+## Iniziare con il machine learning
+
+Prima di iniziare con questo curriculum, è necessario configurare il tuo computer e prepararlo per eseguire notebook localmente.
+
+- **Configura il tuo computer con questi video**. Usa i seguenti link per imparare [come installare Python](https://youtu.be/CXZYvNRIAKM) sul tuo sistema e [configurare un editor di testo](https://youtu.be/EU8eayHWoZg) per lo sviluppo.
+- **Impara Python**. È anche consigliato avere una conoscenza di base di [Python](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-77952-leestott), un linguaggio di programmazione utile per i data scientist che utilizziamo in questo corso.
+- **Impara Node.js e JavaScript**. Utilizziamo anche JavaScript alcune volte in questo corso per costruire applicazioni web, quindi sarà necessario avere [node](https://nodejs.org) e [npm](https://www.npmjs.com/) installati, oltre a [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) disponibile sia per lo sviluppo in Python che in JavaScript.
+- **Crea un account GitHub**. Dato che ci hai trovato qui su [GitHub](https://github.com), potresti già avere un account, ma se non lo hai, creane uno e poi fai un fork di questo curriculum per usarlo personalmente. (Sentiti libero di darci una stella, 😊)
+- **Esplora Scikit-learn**. Familiarizza con [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html), un insieme di librerie ML che utilizziamo in queste lezioni.
+
+---
+## Cos'è il machine learning?
+
+Il termine 'machine learning' è uno dei più popolari e frequentemente utilizzati oggi. È probabile che tu abbia sentito questo termine almeno una volta se hai una certa familiarità con la tecnologia, indipendentemente dal settore in cui lavori. Tuttavia, la meccanica del machine learning è un mistero per la maggior parte delle persone. Per un principiante del machine learning, l'argomento può talvolta sembrare opprimente. Pertanto, è importante capire cosa sia realmente il machine learning e impararlo passo dopo passo, attraverso esempi pratici.
+
+---
+## La curva dell'hype
+
+![ml hype curve](../../../../translated_images/hype.07183d711a17aafe70915909a0e45aa286ede136ee9424d418026ab00fec344c.it.png)
+
+> Google Trends mostra la recente 'curva dell'hype' del termine 'machine learning'
+
+---
+## Un universo misterioso
+
+Viviamo in un universo pieno di misteri affascinanti. Grandi scienziati come Stephen Hawking, Albert Einstein e molti altri hanno dedicato la loro vita alla ricerca di informazioni significative che svelano i misteri del mondo che ci circonda. Questa è la condizione umana dell'apprendimento: un bambino umano impara nuove cose e scopre la struttura del suo mondo anno dopo anno mentre cresce fino all'età adulta.
+
+---
+## Il cervello del bambino
+
+Il cervello e i sensi di un bambino percepiscono i fatti del loro ambiente e gradualmente apprendono i modelli nascosti della vita che aiutano il bambino a creare regole logiche per identificare i modelli appresi. Il processo di apprendimento del cervello umano rende gli esseri umani la creatura vivente più sofisticata di questo mondo. Apprendere continuamente scoprendo modelli nascosti e poi innovare su quei modelli ci consente di migliorarci continuamente nel corso della nostra vita. Questa capacità di apprendimento e capacità di evoluzione è legata a un concetto chiamato [plasticità cerebrale](https://www.simplypsychology.org/brain-plasticity.html). Superficialmente, possiamo tracciare alcune somiglianze motivazionali tra il processo di apprendimento del cervello umano e i concetti di machine learning.
+
+---
+## Il cervello umano
+
+Il [cervello umano](https://www.livescience.com/29365-human-brain.html) percepisce cose dal mondo reale, elabora le informazioni percepite, prende decisioni razionali e compie determinate azioni in base alle circostanze. Questo è ciò che chiamiamo comportarsi in modo intelligente. Quando programmiamo una replica del processo comportamentale intelligente in una macchina, si chiama intelligenza artificiale (AI).
+
+---
+## Alcuni termini
+
+Sebbene i termini possano essere confusi, il machine learning (ML) è un importante sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. **ML si occupa di utilizzare algoritmi specializzati per scoprire informazioni significative e trovare modelli nascosti dai dati percepiti per corroborare il processo decisionale razionale**.
+
+---
+## AI, ML, Deep Learning
+
+![AI, ML, deep learning, data science](../../../../translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.it.png)
+
+> Un diagramma che mostra le relazioni tra AI, ML, deep learning e data science. Infografica di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) ispirata a [questa grafica](https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/366996/distinction-between-ai-ml-neural-networks-deep-learning-and-data-mining)
+
+---
+## Concetti da trattare
+
+In questo curriculum, tratteremo solo i concetti fondamentali del machine learning che un principiante deve conoscere. Tratteremo ciò che chiamiamo 'machine learning classico' utilizzando principalmente Scikit-learn, un'eccellente libreria che molti studenti usano per imparare le basi. Per comprendere concetti più ampi di intelligenza artificiale o deep learning, una solida conoscenza fondamentale del machine learning è indispensabile, e quindi vogliamo offrirla qui.
+
+---
+## In questo corso imparerai:
+
+- concetti fondamentali del machine learning
+- la storia del ML
+- ML e equità
+- tecniche di regressione ML
+- tecniche di classificazione ML
+- tecniche di clustering ML
+- tecniche di elaborazione del linguaggio naturale ML
+- tecniche di previsione delle serie temporali ML
+- apprendimento per rinforzo
+- applicazioni reali del ML
+
+---
+## Cosa non tratteremo
+
+- deep learning
+- reti neurali
+- AI
+
+Per rendere l'esperienza di apprendimento migliore, eviteremo le complessità delle reti neurali, del 'deep learning' - costruzione di modelli a molti strati utilizzando reti neurali - e dell'AI, che discuteremo in un curriculum separato. Offriremo anche un curriculum di data science in arrivo per concentrarci su quell'aspetto di questo campo più ampio.
+
+---
+## Perché studiare il machine learning?
+
+Il machine learning, da una prospettiva di sistemi, è definito come la creazione di sistemi automatizzati che possono apprendere modelli nascosti dai dati per aiutare a prendere decisioni intelligenti.
+
+Questa motivazione è vagamente ispirata a come il cervello umano apprende certe cose basandosi sui dati che percepisce dal mondo esterno.
+
+✅ Pensa per un momento perché un'azienda potrebbe voler utilizzare strategie di machine learning rispetto alla creazione di un motore basato su regole codificate.
+
+---
+## Applicazioni del machine learning
+
+Le applicazioni del machine learning sono ormai ovunque e sono tanto onnipresenti quanto i dati che scorrono nelle nostre società, generati dai nostri smartphone, dispositivi connessi e altri sistemi. Considerando il potenziale immenso degli algoritmi di machine learning all'avanguardia, i ricercatori hanno esplorato la loro capacità di risolvere problemi reali multidimensionali e multidisciplinari con grandi risultati positivi.
+
+---
+## Esempi di ML applicato
+
+**Puoi utilizzare il machine learning in molti modi**:
+
+- Per prevedere la probabilità di una malattia dalla storia medica o dai referti di un paziente.
+- Per sfruttare i dati meteorologici e prevedere eventi atmosferici.
+- Per comprendere il sentimento di un testo.
+- Per rilevare notizie false e fermare la diffusione di propaganda.
+
+Finanza, economia, scienze della terra, esplorazione spaziale, ingegneria biomedica, scienze cognitive e persino campi nelle discipline umanistiche hanno adattato il machine learning per risolvere i problemi ardui e pesanti di elaborazione dati dei loro settori.
+
+---
+## Conclusione
+
+Il machine learning automatizza il processo di scoperta di modelli trovando intuizioni significative dai dati reali o generati. Si è dimostrato altamente prezioso in applicazioni aziendali, sanitarie e finanziarie, tra le altre.
+
+Nel prossimo futuro, comprendere le basi del machine learning sarà indispensabile per persone di qualsiasi settore, data la sua adozione diffusa.
+
+---
+# 🚀 Sfida
+
+Disegna, su carta o utilizzando un'app online come [Excalidraw](https://excalidraw.com/), la tua comprensione delle differenze tra AI, ML, deep learning e data science. Aggiungi alcune idee sui problemi che ciascuna di queste tecniche è in grado di risolvere.
+
+# [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/2/)
+
+---
+# Revisione e studio autonomo
+
+Per saperne di più su come lavorare con gli algoritmi ML nel cloud, segui questo [Percorso di apprendimento](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
+
+Segui un [Percorso di apprendimento](https://docs.microsoft.com/learn/modules/introduction-to-machine-learning/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) sui fondamenti del ML.
+
+---
+# Compito
+
+[Inizia subito](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md b/translations/it/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..cedc7366b
--- /dev/null
+++ b/translations/it/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "4c4698044bb8af52cfb6388a4ee0e53b",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:30:41+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Iniziamo
+
+## Istruzioni
+
+In questo compito non valutato, dovresti ripassare Python e configurare il tuo ambiente in modo da poter eseguire i notebook.
+
+Segui questo [Percorso di apprendimento Python](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-77952-leestott), e poi configura i tuoi sistemi guardando questi video introduttivi:
+
+https://www.youtube.com/playlist?list=PLlrxD0HtieHhS8VzuMCfQD4uJ9yne1mE6
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md b/translations/it/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..0e77bcb59
--- /dev/null
+++ b/translations/it/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md
@@ -0,0 +1,164 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b2d11df10030cacc41427a1fbc8bc8f1",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:33:07+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Storia del machine learning
+
+![Riassunto della storia del machine learning in uno sketchnote](../../../../translated_images/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9a0502f38d355ffda384c95cd5278297a46c9a391b5053bc4.it.png)
+> Sketchnote di [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/3/)
+
+---
+
+[![ML per principianti - Storia del Machine Learning](https://img.youtube.com/vi/N6wxM4wZ7V0/0.jpg)](https://youtu.be/N6wxM4wZ7V0 "ML per principianti - Storia del Machine Learning")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un breve video che illustra questa lezione.
+
+In questa lezione, esploreremo le tappe fondamentali della storia del machine learning e dell'intelligenza artificiale.
+
+La storia dell'intelligenza artificiale (IA) come campo è strettamente legata alla storia del machine learning, poiché gli algoritmi e i progressi computazionali che sostengono il ML hanno alimentato lo sviluppo dell'IA. È utile ricordare che, sebbene questi campi come aree di studio distinte abbiano iniziato a prendere forma negli anni '50, importanti [scoperte algoritmiche, statistiche, matematiche, computazionali e tecniche](https://wikipedia.org/wiki/Timeline_of_machine_learning) hanno preceduto e si sono sovrapposte a questo periodo. In realtà, le persone hanno riflettuto su queste domande per [centinaia di anni](https://wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence): questo articolo discute le basi intellettuali storiche dell'idea di una 'macchina pensante'.
+
+---
+## Scoperte significative
+
+- 1763, 1812 [Teorema di Bayes](https://wikipedia.org/wiki/Bayes%27_theorem) e i suoi predecessori. Questo teorema e le sue applicazioni sono alla base dell'inferenza, descrivendo la probabilità che un evento si verifichi basandosi su conoscenze precedenti.
+- 1805 [Teoria dei minimi quadrati](https://wikipedia.org/wiki/Least_squares) del matematico francese Adrien-Marie Legendre. Questa teoria, che imparerai nella nostra unità sulla regressione, aiuta nell'adattamento dei dati.
+- 1913 [Catene di Markov](https://wikipedia.org/wiki/Markov_chain), chiamate così in onore del matematico russo Andrey Markov, vengono utilizzate per descrivere una sequenza di eventi possibili basata su uno stato precedente.
+- 1957 [Perceptron](https://wikipedia.org/wiki/Perceptron), un tipo di classificatore lineare inventato dallo psicologo americano Frank Rosenblatt, che è alla base dei progressi nel deep learning.
+
+---
+
+- 1967 [Nearest Neighbor](https://wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor) è un algoritmo originariamente progettato per tracciare percorsi. Nel contesto del ML viene utilizzato per rilevare schemi.
+- 1970 [Backpropagation](https://wikipedia.org/wiki/Backpropagation) viene utilizzato per addestrare [reti neurali feedforward](https://wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network).
+- 1982 [Reti Neurali Ricorrenti](https://wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network) sono reti neurali artificiali derivate dalle reti neurali feedforward che creano grafici temporali.
+
+✅ Fai una piccola ricerca. Quali altre date ti sembrano fondamentali nella storia del ML e dell'IA?
+
+---
+## 1950: Macchine che pensano
+
+Alan Turing, una persona davvero straordinaria che è stata votata [dal pubblico nel 2019](https://wikipedia.org/wiki/Icons:_The_Greatest_Person_of_the_20th_Century) come il più grande scienziato del XX secolo, è accreditato per aver contribuito a gettare le basi del concetto di una 'macchina che può pensare'. Ha affrontato gli scettici e il suo stesso bisogno di prove empiriche di questo concetto, in parte creando il [Test di Turing](https://www.bbc.com/news/technology-18475646), che esplorerai nelle nostre lezioni di NLP.
+
+---
+## 1956: Progetto di ricerca estivo a Dartmouth
+
+"Il progetto di ricerca estivo a Dartmouth sull'intelligenza artificiale è stato un evento fondamentale per l'intelligenza artificiale come campo," ed è qui che è stato coniato il termine 'intelligenza artificiale' ([fonte](https://250.dartmouth.edu/highlights/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth)).
+
+> Ogni aspetto dell'apprendimento o qualsiasi altra caratteristica dell'intelligenza può, in linea di principio, essere descritto così precisamente da poter essere simulato da una macchina.
+
+---
+
+Il ricercatore principale, il professore di matematica John McCarthy, sperava "di procedere sulla base della congettura che ogni aspetto dell'apprendimento o qualsiasi altra caratteristica dell'intelligenza possa, in linea di principio, essere descritto così precisamente da poter essere simulato da una macchina." Tra i partecipanti c'era un'altra figura di spicco nel campo, Marvin Minsky.
+
+Il workshop è accreditato per aver avviato e incoraggiato diverse discussioni, tra cui "l'ascesa dei metodi simbolici, sistemi focalizzati su domini limitati (primi sistemi esperti) e sistemi deduttivi contro sistemi induttivi." ([fonte](https://wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop)).
+
+---
+## 1956 - 1974: "Gli anni d'oro"
+
+Dagli anni '50 fino alla metà degli anni '70, l'ottimismo era alto nella speranza che l'IA potesse risolvere molti problemi. Nel 1967, Marvin Minsky affermò con sicurezza che "Entro una generazione ... il problema di creare 'intelligenza artificiale' sarà sostanzialmente risolto." (Minsky, Marvin (1967), Computation: Finite and Infinite Machines, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall)
+
+La ricerca sulla comprensione del linguaggio naturale prosperò, la ricerca fu affinata e resa più potente, e fu creato il concetto di 'micro-mondi', dove semplici compiti venivano completati utilizzando istruzioni in linguaggio naturale.
+
+---
+
+La ricerca era ben finanziata da agenzie governative, furono fatti progressi nella computazione e negli algoritmi, e furono costruiti prototipi di macchine intelligenti. Alcune di queste macchine includono:
+
+* [Shakey il robot](https://wikipedia.org/wiki/Shakey_the_robot), che poteva muoversi e decidere come svolgere compiti 'intelligentemente'.
+
+    ![Shakey, un robot intelligente](../../../../translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.it.jpg)
+    > Shakey nel 1972
+
+---
+
+* Eliza, un primo 'chatterbot', poteva conversare con le persone e agire come un primitivo 'terapeuta'. Imparerai di più su Eliza nelle lezioni di NLP.
+
+    ![Eliza, un bot](../../../../translated_images/eliza.84397454cda9559bb5ec296b5b8fff067571c0cccc5405f9c1ab1c3f105c075c.it.png)
+    > Una versione di Eliza, un chatbot
+
+---
+
+* "Blocks world" era un esempio di micro-mondo dove i blocchi potevano essere impilati e ordinati, e gli esperimenti per insegnare alle macchine a prendere decisioni potevano essere testati. I progressi costruiti con librerie come [SHRDLU](https://wikipedia.org/wiki/SHRDLU) hanno aiutato a far avanzare l'elaborazione del linguaggio.
+
+    [![blocks world con SHRDLU](https://img.youtube.com/vi/QAJz4YKUwqw/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=QAJz4YKUwqw "blocks world con SHRDLU")
+
+    > 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video: Blocks world con SHRDLU
+
+---
+## 1974 - 1980: "Inverno dell'IA"
+
+Entro la metà degli anni '70, era diventato evidente che la complessità di creare 'macchine intelligenti' era stata sottovalutata e che la promessa, data la potenza di calcolo disponibile, era stata esagerata. I finanziamenti si esaurirono e la fiducia nel campo rallentò. Alcuni problemi che influenzarono la fiducia includevano:
+---
+- **Limitazioni**. La potenza di calcolo era troppo limitata.
+- **Esplosione combinatoria**. La quantità di parametri da addestrare cresceva esponenzialmente man mano che si chiedeva di più ai computer, senza un'evoluzione parallela della potenza e capacità di calcolo.
+- **Scarsità di dati**. La scarsità di dati ostacolava il processo di test, sviluppo e perfezionamento degli algoritmi.
+- **Stiamo ponendo le domande giuste?**. Le stesse domande che venivano poste iniziarono a essere messe in discussione. I ricercatori iniziarono a ricevere critiche sui loro approcci:
+  - I test di Turing furono messi in discussione, tra le altre idee, dalla 'teoria della stanza cinese', che sosteneva che "programmare un computer digitale potrebbe far sembrare che capisca il linguaggio, ma non potrebbe produrre una vera comprensione." ([fonte](https://plato.stanford.edu/entries/chinese-room/))
+  - L'etica di introdurre intelligenze artificiali come il "terapeuta" ELIZA nella società fu contestata.
+
+---
+
+Allo stesso tempo, iniziarono a formarsi varie scuole di pensiero sull'IA. Si stabilì una dicotomia tra pratiche ["scruffy" vs. "neat AI"](https://wikipedia.org/wiki/Neats_and_scruffies). I laboratori _scruffy_ modificavano i programmi per ore fino a ottenere i risultati desiderati. I laboratori _neat_ "si concentravano sulla logica e sulla risoluzione formale dei problemi". ELIZA e SHRDLU erano sistemi _scruffy_ ben noti. Negli anni '80, con l'emergere della domanda di rendere i sistemi ML riproducibili, l'approccio _neat_ prese gradualmente il sopravvento poiché i suoi risultati erano più spiegabili.
+
+---
+## Sistemi esperti negli anni '80
+
+Con la crescita del campo, il suo beneficio per il business divenne più chiaro, e negli anni '80 proliferarono i 'sistemi esperti'. "I sistemi esperti furono tra le prime forme veramente riuscite di software di intelligenza artificiale (IA)." ([fonte](https://wikipedia.org/wiki/Expert_system)).
+
+Questo tipo di sistema è in realtà _ibrido_, composto parzialmente da un motore di regole che definisce i requisiti aziendali e un motore di inferenza che sfrutta il sistema di regole per dedurre nuovi fatti.
+
+Questo periodo vide anche un'attenzione crescente verso le reti neurali.
+
+---
+## 1987 - 1993: Raffreddamento dell'IA
+
+La proliferazione di hardware specializzato per sistemi esperti ebbe l'effetto sfortunato di diventare troppo specializzata. L'ascesa dei personal computer competé con questi grandi sistemi centralizzati e specializzati. La democratizzazione del computing era iniziata, e alla fine aprì la strada all'esplosione moderna dei big data.
+
+---
+## 1993 - 2011
+
+Questo periodo vide una nuova era per il ML e l'IA, in grado di risolvere alcuni dei problemi causati in precedenza dalla mancanza di dati e potenza di calcolo. La quantità di dati iniziò a crescere rapidamente e a diventare più ampiamente disponibile, nel bene e nel male, soprattutto con l'avvento dello smartphone intorno al 2007. La potenza di calcolo si espanse esponenzialmente e gli algoritmi si evolsero di pari passo. Il campo iniziò a maturare mentre i giorni liberi e sperimentali del passato si cristallizzavano in una vera disciplina.
+
+---
+## Oggi
+
+Oggi il machine learning e l'IA toccano quasi ogni parte della nostra vita. Questo periodo richiede una comprensione attenta dei rischi e degli effetti potenziali di questi algoritmi sulla vita umana. Come ha affermato Brad Smith di Microsoft, "La tecnologia dell'informazione solleva questioni che vanno al cuore delle protezioni fondamentali dei diritti umani, come la privacy e la libertà di espressione. Queste questioni aumentano la responsabilità delle aziende tecnologiche che creano questi prodotti. A nostro avviso, richiedono anche una regolamentazione governativa ponderata e lo sviluppo di norme sull'uso accettabile" ([fonte](https://www.technologyreview.com/2019/12/18/102365/the-future-of-ais-impact-on-society/)).
+
+---
+
+Resta da vedere cosa riserva il futuro, ma è importante comprendere questi sistemi informatici e il software e gli algoritmi che eseguono. Speriamo che questo curriculum ti aiuti a ottenere una migliore comprensione, così da poter decidere autonomamente.
+
+[![La storia del deep learning](https://img.youtube.com/vi/mTtDfKgLm54/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=mTtDfKgLm54 "La storia del deep learning")
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video: Yann LeCun discute la storia del deep learning in questa lezione
+
+---
+## 🚀Sfida
+
+Approfondisci uno di questi momenti storici e scopri di più sulle persone che vi sono dietro. Ci sono personaggi affascinanti e nessuna scoperta scientifica è mai stata creata in un vuoto culturale. Cosa scopri?
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/4/)
+
+---
+## Revisione e studio autonomo
+
+Ecco alcuni elementi da guardare e ascoltare:
+
+[Questo podcast in cui Amy Boyd discute l'evoluzione dell'IA](http://runasradio.com/Shows/Show/739)
+
+[![La storia dell'IA di Amy Boyd](https://img.youtube.com/vi/EJt3_bFYKss/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=EJt3_bFYKss "La storia dell'IA di Amy Boyd")
+
+---
+
+## Compito
+
+[Creare una timeline](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un esperto umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md b/translations/it/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..e00ab28dc
--- /dev/null
+++ b/translations/it/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "eb6e4d5afd1b21a57d2b9e6d0aac3969",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:34:09+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Crea una timeline
+
+## Istruzioni
+
+Utilizzando [questo repository](https://github.com/Digital-Humanities-Toolkit/timeline-builder), crea una timeline su un aspetto della storia degli algoritmi, della matematica, della statistica, dell'AI o del ML, o una combinazione di questi. Puoi concentrarti su una persona, un'idea o un lungo periodo di pensiero. Assicurati di aggiungere elementi multimediali.
+
+## Valutazione
+
+| Criteri  | Esemplare                                         | Adeguato                                | Da migliorare                                                   |
+| -------- | ------------------------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
+|          | Una timeline pubblicata è presentata come una pagina GitHub | Il codice è incompleto e non pubblicato | La timeline è incompleta, poco approfondita e non pubblicata     |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/1-Introduction/3-fairness/README.md b/translations/it/1-Introduction/3-fairness/README.md
new file mode 100644
index 000000000..008a0c85f
--- /dev/null
+++ b/translations/it/1-Introduction/3-fairness/README.md
@@ -0,0 +1,170 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "8f819813b2ca08ec7b9f60a2c9336045",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:23:10+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/3-fairness/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Costruire soluzioni di Machine Learning con AI responsabile
+
+![Riassunto dell'AI responsabile nel Machine Learning in uno sketchnote](../../../../translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.it.png)
+> Sketchnote di [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/5/)
+
+## Introduzione
+
+In questo curriculum, inizierai a scoprire come il machine learning può influenzare e sta influenzando la nostra vita quotidiana. Anche ora, sistemi e modelli sono coinvolti in attività decisionali quotidiane, come diagnosi sanitarie, approvazioni di prestiti o rilevamento di frodi. È quindi importante che questi modelli funzionino bene per fornire risultati affidabili. Come qualsiasi applicazione software, i sistemi di AI possono non soddisfare le aspettative o avere risultati indesiderati. Per questo motivo, è essenziale comprendere e spiegare il comportamento di un modello di AI.
+
+Immagina cosa può accadere quando i dati utilizzati per costruire questi modelli mancano di determinate demografie, come razza, genere, opinioni politiche, religione, o rappresentano in modo sproporzionato tali demografie. E se l'output del modello fosse interpretato in modo da favorire alcune demografie? Quali sarebbero le conseguenze per l'applicazione? Inoltre, cosa succede quando il modello ha un risultato negativo e danneggia le persone? Chi è responsabile del comportamento dei sistemi di AI? Queste sono alcune delle domande che esploreremo in questo curriculum.
+
+In questa lezione, imparerai a:
+
+- Comprendere l'importanza dell'equità nel machine learning e i danni correlati all'equità.
+- Familiarizzare con la pratica di esplorare anomalie e scenari insoliti per garantire affidabilità e sicurezza.
+- Capire la necessità di progettare sistemi inclusivi per potenziare tutti.
+- Esplorare quanto sia vitale proteggere la privacy e la sicurezza dei dati e delle persone.
+- Riconoscere l'importanza di un approccio trasparente per spiegare il comportamento dei modelli di AI.
+- Essere consapevoli di come la responsabilità sia essenziale per costruire fiducia nei sistemi di AI.
+
+## Prerequisiti
+
+Come prerequisito, segui il percorso di apprendimento "Principi di AI responsabile" e guarda il video qui sotto sull'argomento:
+
+Scopri di più sull'AI responsabile seguendo questo [Percorso di Apprendimento](https://docs.microsoft.com/learn/modules/responsible-ai-principles/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+[![Approccio di Microsoft all'AI responsabile](https://img.youtube.com/vi/dnC8-uUZXSc/0.jpg)](https://youtu.be/dnC8-uUZXSc "Approccio di Microsoft all'AI responsabile")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video: Approccio di Microsoft all'AI responsabile
+
+## Equità
+
+I sistemi di AI dovrebbero trattare tutti in modo equo ed evitare di influenzare gruppi simili di persone in modi diversi. Ad esempio, quando i sistemi di AI forniscono indicazioni su trattamenti medici, richieste di prestiti o occupazione, dovrebbero fare le stesse raccomandazioni a tutti con sintomi, circostanze finanziarie o qualifiche professionali simili. Ognuno di noi, come esseri umani, porta con sé bias ereditati che influenzano le nostre decisioni e azioni. Questi bias possono essere evidenti nei dati che utilizziamo per addestrare i sistemi di AI. Tale manipolazione può talvolta accadere involontariamente. Spesso è difficile sapere consapevolmente quando si sta introducendo un bias nei dati.
+
+**“Ingiustizia”** comprende impatti negativi, o “danni”, per un gruppo di persone, come quelli definiti in termini di razza, genere, età o stato di disabilità. I principali danni correlati all'equità possono essere classificati come:
+
+- **Allocazione**, se un genere o un'etnia, ad esempio, è favorito rispetto a un altro.
+- **Qualità del servizio**. Se i dati sono addestrati per uno scenario specifico ma la realtà è molto più complessa, si ottiene un servizio di scarsa qualità. Ad esempio, un distributore di sapone che non riesce a rilevare persone con pelle scura. [Riferimento](https://gizmodo.com/why-cant-this-soap-dispenser-identify-dark-skin-1797931773)
+- **Denigrazione**. Criticare ingiustamente e etichettare qualcosa o qualcuno. Ad esempio, una tecnologia di etichettatura delle immagini ha infamemente etichettato immagini di persone con pelle scura come gorilla.
+- **Sovra- o sotto-rappresentazione**. L'idea è che un certo gruppo non sia visibile in una certa professione, e qualsiasi servizio o funzione che continua a promuovere ciò contribuisce al danno.
+- **Stereotipizzazione**. Associare un determinato gruppo a attributi preassegnati. Ad esempio, un sistema di traduzione tra inglese e turco potrebbe avere imprecisioni dovute a parole con associazioni stereotipate di genere.
+
+![traduzione in turco](../../../../translated_images/gender-bias-translate-en-tr.f185fd8822c2d4372912f2b690f6aaddd306ffbb49d795ad8d12a4bf141e7af0.it.png)
+> traduzione in turco
+
+![traduzione di ritorno in inglese](../../../../translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.it.png)
+> traduzione di ritorno in inglese
+
+Quando progettiamo e testiamo sistemi di AI, dobbiamo garantire che l'AI sia equa e non programmata per prendere decisioni discriminatorie o di parte, che anche gli esseri umani sono proibiti dal fare. Garantire l'equità nell'AI e nel machine learning rimane una sfida sociotecnica complessa.
+
+### Affidabilità e sicurezza
+
+Per costruire fiducia, i sistemi di AI devono essere affidabili, sicuri e coerenti in condizioni normali e inattese. È importante sapere come i sistemi di AI si comporteranno in una varietà di situazioni, specialmente quando si tratta di anomalie. Quando si costruiscono soluzioni di AI, è necessario concentrarsi in modo sostanziale su come gestire una vasta gamma di circostanze che le soluzioni di AI potrebbero incontrare. Ad esempio, un'auto a guida autonoma deve mettere la sicurezza delle persone come priorità assoluta. Di conseguenza, l'AI che alimenta l'auto deve considerare tutti gli scenari possibili che l'auto potrebbe incontrare, come notte, temporali o bufere di neve, bambini che attraversano la strada, animali domestici, lavori stradali, ecc. Quanto bene un sistema di AI può gestire una vasta gamma di condizioni in modo affidabile e sicuro riflette il livello di anticipazione che il data scientist o sviluppatore di AI ha considerato durante la progettazione o il test del sistema.
+
+> [🎥 Clicca qui per un video: ](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vvIl)
+
+### Inclusività
+
+I sistemi di AI dovrebbero essere progettati per coinvolgere e potenziare tutti. Quando progettano e implementano sistemi di AI, i data scientist e gli sviluppatori di AI identificano e affrontano potenziali barriere nel sistema che potrebbero escludere involontariamente le persone. Ad esempio, ci sono 1 miliardo di persone con disabilità in tutto il mondo. Con l'avanzamento dell'AI, possono accedere a una vasta gamma di informazioni e opportunità più facilmente nella loro vita quotidiana. Affrontando le barriere, si creano opportunità per innovare e sviluppare prodotti di AI con esperienze migliori che beneficiano tutti.
+
+> [🎥 Clicca qui per un video: inclusività nell'AI](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vl9v)
+
+### Sicurezza e privacy
+
+I sistemi di AI dovrebbero essere sicuri e rispettare la privacy delle persone. Le persone hanno meno fiducia nei sistemi che mettono a rischio la loro privacy, informazioni o vite. Quando addestriamo modelli di machine learning, ci affidiamo ai dati per ottenere i migliori risultati. Facendo ciò, l'origine dei dati e la loro integrità devono essere considerate. Ad esempio, i dati sono stati forniti dagli utenti o sono pubblicamente disponibili? Inoltre, mentre si lavora con i dati, è cruciale sviluppare sistemi di AI che possano proteggere informazioni riservate e resistere agli attacchi. Con l'aumento dell'uso dell'AI, proteggere la privacy e garantire la sicurezza delle informazioni personali e aziendali sta diventando sempre più critico e complesso. Le questioni di privacy e sicurezza dei dati richiedono particolare attenzione per l'AI, poiché l'accesso ai dati è essenziale affinché i sistemi di AI possano fare previsioni e decisioni accurate e informate sulle persone.
+
+> [🎥 Clicca qui per un video: sicurezza nell'AI](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF)
+
+- Come industria, abbiamo fatto significativi progressi nella privacy e sicurezza, alimentati significativamente da regolamenti come il GDPR (Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati).
+- Tuttavia, con i sistemi di AI dobbiamo riconoscere la tensione tra la necessità di più dati personali per rendere i sistemi più personali ed efficaci – e la privacy.
+- Proprio come con la nascita dei computer connessi a Internet, stiamo anche assistendo a un enorme aumento del numero di problemi di sicurezza legati all'AI.
+- Allo stesso tempo, abbiamo visto l'AI essere utilizzata per migliorare la sicurezza. Ad esempio, la maggior parte degli scanner antivirus moderni è guidata da euristiche di AI.
+- Dobbiamo garantire che i nostri processi di Data Science si armonizzino con le ultime pratiche di privacy e sicurezza.
+
+### Trasparenza
+
+I sistemi di AI dovrebbero essere comprensibili. Una parte cruciale della trasparenza è spiegare il comportamento dei sistemi di AI e dei loro componenti. Migliorare la comprensione dei sistemi di AI richiede che gli stakeholder comprendano come e perché funzionano, in modo che possano identificare potenziali problemi di prestazione, preoccupazioni sulla sicurezza e privacy, bias, pratiche esclusive o risultati non intenzionali. Crediamo anche che coloro che utilizzano sistemi di AI dovrebbero essere onesti e trasparenti su quando, perché e come scelgono di implementarli, così come sui limiti dei sistemi che utilizzano. Ad esempio, se una banca utilizza un sistema di AI per supportare le sue decisioni di prestito ai consumatori, è importante esaminare i risultati e capire quali dati influenzano le raccomandazioni del sistema. I governi stanno iniziando a regolamentare l'AI in vari settori, quindi i data scientist e le organizzazioni devono spiegare se un sistema di AI soddisfa i requisiti normativi, specialmente quando c'è un risultato indesiderato.
+
+> [🎥 Clicca qui per un video: trasparenza nell'AI](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF)
+
+- Poiché i sistemi di AI sono così complessi, è difficile capire come funzionano e interpretare i risultati.
+- Questa mancanza di comprensione influisce sul modo in cui questi sistemi vengono gestiti, operativizzati e documentati.
+- Ancora più importante, questa mancanza di comprensione influisce sulle decisioni prese utilizzando i risultati prodotti da questi sistemi.
+
+### Responsabilità
+
+Le persone che progettano e implementano sistemi di AI devono essere responsabili di come i loro sistemi operano. La necessità di responsabilità è particolarmente cruciale con tecnologie sensibili come il riconoscimento facciale. Recentemente, c'è stata una crescente domanda di tecnologia di riconoscimento facciale, soprattutto da parte delle organizzazioni di polizia che vedono il potenziale della tecnologia in usi come trovare bambini scomparsi. Tuttavia, queste tecnologie potrebbero essere utilizzate da un governo per mettere a rischio le libertà fondamentali dei cittadini, ad esempio, consentendo la sorveglianza continua di individui specifici. Pertanto, i data scientist e le organizzazioni devono essere responsabili di come il loro sistema di AI impatta individui o società.
+
+[![Ricercatore di AI avverte dei rischi di sorveglianza di massa attraverso il riconoscimento facciale](../../../../translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.it.png)](https://www.youtube.com/watch?v=Wldt8P5V6D0 "Approccio di Microsoft all'AI responsabile")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video: Avvertimenti sulla sorveglianza di massa attraverso il riconoscimento facciale
+
+Alla fine, una delle domande più grandi per la nostra generazione, come la prima generazione che sta portando l'AI nella società, è come garantire che i computer rimangano responsabili verso le persone e come garantire che le persone che progettano i computer rimangano responsabili verso tutti gli altri.
+
+## Valutazione dell'impatto
+
+Prima di addestrare un modello di machine learning, è importante condurre una valutazione dell'impatto per comprendere lo scopo del sistema di AI; quale sia l'uso previsto; dove sarà implementato; e chi interagirà con il sistema. Questi aspetti sono utili per i revisori o tester che valutano il sistema per sapere quali fattori considerare quando identificano potenziali rischi e conseguenze attese.
+
+Le seguenti aree sono di interesse quando si conduce una valutazione dell'impatto:
+
+* **Impatto negativo sugli individui**. Essere consapevoli di eventuali restrizioni o requisiti, usi non supportati o limitazioni note che ostacolano le prestazioni del sistema è vitale per garantire che il sistema non venga utilizzato in modo da causare danni agli individui.
+* **Requisiti dei dati**. Comprendere come e dove il sistema utilizzerà i dati consente ai revisori di esplorare eventuali requisiti di dati di cui tenere conto (ad esempio, regolamenti GDPR o HIPPA). Inoltre, esaminare se la fonte o la quantità di dati è sufficiente per l'addestramento.
+* **Riepilogo dell'impatto**. Raccogliere un elenco di potenziali danni che potrebbero derivare dall'uso del sistema. Durante il ciclo di vita del ML, verificare se i problemi identificati sono mitigati o affrontati.
+* **Obiettivi applicabili** per ciascuno dei sei principi fondamentali. Valutare se gli obiettivi di ciascun principio sono soddisfatti e se ci sono lacune.
+
+## Debugging con AI responsabile
+
+Simile al debugging di un'applicazione software, il debugging di un sistema di AI è un processo necessario per identificare e risolvere problemi nel sistema. Ci sono molti fattori che possono influenzare un modello che non funziona come previsto o in modo responsabile. La maggior parte delle metriche tradizionali di prestazione del modello sono aggregati quantitativi delle prestazioni del modello, che non sono sufficienti per analizzare come un modello viola i principi di AI responsabile. Inoltre, un modello di machine learning è una scatola nera che rende difficile capire cosa guida il suo risultato o fornire spiegazioni quando commette un errore. Più avanti in questo corso, impareremo come utilizzare il dashboard di AI responsabile per aiutare a fare debugging dei sistemi di AI. Il dashboard fornisce uno strumento olistico per i data scientist e gli sviluppatori di AI per eseguire:
+
+* **Analisi degli errori**. Per identificare la distribuzione degli errori del modello che può influenzare l'equità o l'affidabilità del sistema.
+* **Panoramica del modello**. Per scoprire dove ci sono disparità nelle prestazioni del modello tra i diversi gruppi di dati.
+* **Analisi dei dati**. Per comprendere la distribuzione dei dati e identificare eventuali bias nei dati che potrebbero portare a problemi di equità, inclusività e affidabilità.
+* **Interpretabilità del modello**. Per capire cosa influenza o determina le previsioni del modello. Questo aiuta a spiegare il comportamento del modello, che è importante per la trasparenza e la responsabilità.
+
+## 🚀 Sfida
+
+Per prevenire l'introduzione di danni fin dall'inizio, dovremmo:
+
+- avere una diversità di background e prospettive tra le persone che lavorano sui sistemi
+- investire in dataset che riflettano la diversità della nostra società
+- sviluppare metodi migliori durante il ciclo di vita del machine learning per rilevare e correggere l'AI responsabile quando si verifica
+
+Pensa a scenari reali in cui l'inaffidabilità di un modello è evidente nella costruzione e nell'uso del modello. Cos'altro dovremmo considerare?
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/6/)
+## Revisione e studio autonomo
+In questa lezione, hai appreso alcune basi sui concetti di equità e iniquità nell'apprendimento automatico.  
+
+Guarda questo workshop per approfondire gli argomenti: 
+
+- Alla ricerca di un'IA responsabile: Portare i principi nella pratica di Besmira Nushi, Mehrnoosh Sameki e Amit Sharma
+
+[![Responsible AI Toolbox: Un framework open-source per costruire un'IA responsabile](https://img.youtube.com/vi/tGgJCrA-MZU/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=tGgJCrA-MZU "RAI Toolbox: Un framework open-source per costruire un'IA responsabile")
+
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video: RAI Toolbox: Un framework open-source per costruire un'IA responsabile di Besmira Nushi, Mehrnoosh Sameki e Amit Sharma
+
+Leggi anche: 
+
+- Centro risorse RAI di Microsoft: [Responsible AI Resources – Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai-resources?activetab=pivot1%3aprimaryr4) 
+
+- Gruppo di ricerca FATE di Microsoft: [FATE: Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics in AI - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/research/theme/fate/) 
+
+RAI Toolbox: 
+
+- [Repository GitHub di Responsible AI Toolbox](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox)
+
+Leggi gli strumenti di Azure Machine Learning per garantire l'equità:
+
+- [Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-fairness-ml?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 
+
+## Compito
+
+[Esplora RAI Toolbox](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/1-Introduction/3-fairness/assignment.md b/translations/it/1-Introduction/3-fairness/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..1a771aaab
--- /dev/null
+++ b/translations/it/1-Introduction/3-fairness/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "dbda60e7b1fe5f18974e7858eff0004e",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:24:21+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/3-fairness/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Esplora il Toolbox per l'AI Responsabile
+
+## Istruzioni
+
+In questa lezione hai imparato a conoscere il Toolbox per l'AI Responsabile, un "progetto open-source guidato dalla comunità per aiutare i data scientist ad analizzare e migliorare i sistemi di intelligenza artificiale." Per questo compito, esplora uno dei [notebook](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox/blob/main/notebooks/responsibleaidashboard/getting-started.ipynb) del RAI Toolbox e riporta le tue scoperte in un documento o una presentazione.
+
+## Rubrica
+
+| Criteri | Esemplare | Adeguato | Da Migliorare |
+| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
+|          |  Viene presentato un documento o una presentazione PowerPoint che discute i sistemi di Fairlearn, il notebook eseguito e le conclusioni tratte dall'esecuzione        |   Viene presentato un documento senza conclusioni       |  Non viene presentato alcun documento                 |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md b/translations/it/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9ba9b6c83
--- /dev/null
+++ b/translations/it/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md
@@ -0,0 +1,132 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "dc4575225da159f2b06706e103ddba2a",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:26:44+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Tecniche di Machine Learning
+
+Il processo di costruzione, utilizzo e manutenzione dei modelli di machine learning e dei dati che utilizzano è molto diverso rispetto a molti altri flussi di lavoro di sviluppo. In questa lezione, demistificheremo il processo e delineeremo le principali tecniche che devi conoscere. Imparerai a:
+
+- Comprendere i processi alla base del machine learning a un livello generale.
+- Esplorare concetti di base come "modelli", "previsioni" e "dati di addestramento".
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/7/)
+
+[![ML per principianti - Tecniche di Machine Learning](https://img.youtube.com/vi/4NGM0U2ZSHU/0.jpg)](https://youtu.be/4NGM0U2ZSHU "ML per principianti - Tecniche di Machine Learning")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un breve video che illustra questa lezione.
+
+## Introduzione
+
+A un livello generale, l'arte di creare processi di machine learning (ML) si compone di diversi passaggi:
+
+1. **Decidere la domanda**. La maggior parte dei processi ML inizia ponendo una domanda che non può essere risolta con un semplice programma condizionale o un motore basato su regole. Queste domande spesso riguardano previsioni basate su una raccolta di dati.
+2. **Raccogliere e preparare i dati**. Per poter rispondere alla tua domanda, hai bisogno di dati. La qualità e, a volte, la quantità dei tuoi dati determineranno quanto bene puoi rispondere alla domanda iniziale. La visualizzazione dei dati è un aspetto importante di questa fase. Questa fase include anche la suddivisione dei dati in un gruppo di addestramento e uno di test per costruire un modello.
+3. **Scegliere un metodo di addestramento**. A seconda della tua domanda e della natura dei tuoi dati, devi scegliere come addestrare un modello per riflettere al meglio i tuoi dati e fare previsioni accurate. Questa è la parte del processo ML che richiede competenze specifiche e, spesso, una notevole quantità di sperimentazione.
+4. **Addestrare il modello**. Utilizzando i tuoi dati di addestramento, userai vari algoritmi per addestrare un modello a riconoscere schemi nei dati. Il modello potrebbe sfruttare pesi interni che possono essere regolati per privilegiare alcune parti dei dati rispetto ad altre, al fine di costruire un modello migliore.
+5. **Valutare il modello**. Utilizzi dati mai visti prima (i tuoi dati di test) dal set raccolto per vedere come il modello si comporta.
+6. **Ottimizzazione dei parametri**. In base alle prestazioni del tuo modello, puoi rifare il processo utilizzando parametri o variabili diversi che controllano il comportamento degli algoritmi utilizzati per addestrare il modello.
+7. **Prevedere**. Utilizza nuovi input per testare l'accuratezza del tuo modello.
+
+## Quale domanda porre
+
+I computer sono particolarmente abili nel scoprire schemi nascosti nei dati. Questa capacità è molto utile per i ricercatori che hanno domande su un determinato dominio che non possono essere facilmente risolte creando un motore basato su regole condizionali. Data un'attività attuariale, ad esempio, un data scientist potrebbe essere in grado di costruire regole artigianali sulla mortalità di fumatori rispetto a non fumatori.
+
+Quando molti altri variabili vengono introdotte nell'equazione, tuttavia, un modello ML potrebbe dimostrarsi più efficiente nel prevedere i tassi di mortalità futuri basandosi sulla storia sanitaria passata. Un esempio più allegro potrebbe essere fare previsioni meteorologiche per il mese di aprile in una determinata località basandosi su dati che includono latitudine, longitudine, cambiamenti climatici, vicinanza al mare, schemi del jet stream e altro.
+
+✅ Questo [slide deck](https://www2.cisl.ucar.edu/sites/default/files/2021-10/0900%20June%2024%20Haupt_0.pdf) sui modelli meteorologici offre una prospettiva storica sull'uso del ML nell'analisi meteorologica.  
+
+## Attività preliminari alla costruzione
+
+Prima di iniziare a costruire il tuo modello, ci sono diverse attività che devi completare. Per testare la tua domanda e formulare un'ipotesi basata sulle previsioni di un modello, devi identificare e configurare diversi elementi.
+
+### Dati
+
+Per poter rispondere alla tua domanda con una certa certezza, hai bisogno di una buona quantità di dati del tipo giusto. Ci sono due cose che devi fare a questo punto:
+
+- **Raccogliere dati**. Tenendo a mente la lezione precedente sull'equità nell'analisi dei dati, raccogli i tuoi dati con cura. Sii consapevole delle fonti di questi dati, di eventuali bias intrinseci che potrebbero avere e documenta la loro origine.
+- **Preparare i dati**. Ci sono diversi passaggi nel processo di preparazione dei dati. Potresti dover unire i dati e normalizzarli se provengono da fonti diverse. Puoi migliorare la qualità e la quantità dei dati attraverso vari metodi, come convertire stringhe in numeri (come facciamo in [Clustering](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md)). Potresti anche generare nuovi dati basandoti sull'originale (come facciamo in [Classificazione](../../4-Classification/1-Introduction/README.md)). Puoi pulire e modificare i dati (come faremo prima della lezione [Web App](../../3-Web-App/README.md)). Infine, potresti anche doverli randomizzare e mescolare, a seconda delle tecniche di addestramento.
+
+✅ Dopo aver raccolto e processato i tuoi dati, prenditi un momento per verificare se la loro struttura ti permetterà di affrontare la domanda che hai in mente. Potrebbe essere che i dati non si comportino bene nel tuo compito specifico, come scopriamo nelle lezioni di [Clustering](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md)!
+
+### Caratteristiche e Target
+
+Una [caratteristica](https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/an-introduction-to-variable-and-feature-selection) è una proprietà misurabile dei tuoi dati. In molti dataset è espressa come intestazione di colonna, ad esempio 'data', 'dimensione' o 'colore'. La variabile caratteristica, solitamente rappresentata come `X` nel codice, rappresenta la variabile di input che verrà utilizzata per addestrare il modello.
+
+Un target è ciò che stai cercando di prevedere. Il target, solitamente rappresentato come `y` nel codice, rappresenta la risposta alla domanda che stai cercando di porre ai tuoi dati: a dicembre, di che **colore** saranno le zucche più economiche? A San Francisco, quali quartieri avranno il miglior **prezzo** immobiliare? A volte il target è anche chiamato attributo etichetta.
+
+### Selezione della variabile caratteristica
+
+🎓 **Selezione delle caratteristiche ed estrazione delle caratteristiche** Come fai a sapere quale variabile scegliere quando costruisci un modello? Probabilmente passerai attraverso un processo di selezione delle caratteristiche o estrazione delle caratteristiche per scegliere le variabili giuste per il modello più performante. Tuttavia, non sono la stessa cosa: "L'estrazione delle caratteristiche crea nuove caratteristiche da funzioni delle caratteristiche originali, mentre la selezione delle caratteristiche restituisce un sottoinsieme delle caratteristiche." ([fonte](https://wikipedia.org/wiki/Feature_selection))
+
+### Visualizzare i dati
+
+Un aspetto importante della cassetta degli attrezzi del data scientist è la capacità di visualizzare i dati utilizzando diverse eccellenti librerie come Seaborn o MatPlotLib. Rappresentare i dati visivamente potrebbe permetterti di scoprire correlazioni nascoste che puoi sfruttare. Le tue visualizzazioni potrebbero anche aiutarti a scoprire bias o dati sbilanciati (come scopriamo in [Classificazione](../../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)).
+
+### Suddividere il dataset
+
+Prima dell'addestramento, devi suddividere il tuo dataset in due o più parti di dimensioni disuguali che rappresentino comunque bene i dati.
+
+- **Addestramento**. Questa parte del dataset viene adattata al tuo modello per addestrarlo. Questo set costituisce la maggior parte del dataset originale.
+- **Test**. Un dataset di test è un gruppo indipendente di dati, spesso raccolto dai dati originali, che utilizzi per confermare le prestazioni del modello costruito.
+- **Validazione**. Un set di validazione è un gruppo indipendente più piccolo di esempi che utilizzi per ottimizzare i parametri del modello o la sua architettura, al fine di migliorarlo. A seconda della dimensione dei tuoi dati e della domanda che stai ponendo, potresti non aver bisogno di costruire questo terzo set (come notiamo in [Previsioni di serie temporali](../../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)).
+
+## Costruire un modello
+
+Utilizzando i tuoi dati di addestramento, il tuo obiettivo è costruire un modello, o una rappresentazione statistica dei tuoi dati, utilizzando vari algoritmi per **addestrarlo**. Addestrare un modello lo espone ai dati e gli permette di fare supposizioni sui pattern percepiti che scopre, valida e accetta o rifiuta.
+
+### Decidere un metodo di addestramento
+
+A seconda della tua domanda e della natura dei tuoi dati, sceglierai un metodo per addestrarlo. Esplorando la [documentazione di Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html) - che utilizziamo in questo corso - puoi scoprire molti modi per addestrare un modello. A seconda della tua esperienza, potresti dover provare diversi metodi per costruire il miglior modello. Probabilmente attraverserai un processo in cui i data scientist valutano le prestazioni di un modello alimentandolo con dati mai visti prima, controllando l'accuratezza, i bias e altri problemi che degradano la qualità, e selezionando il metodo di addestramento più appropriato per il compito.
+
+### Addestrare un modello
+
+Con i tuoi dati di addestramento, sei pronto per "adattarli" per creare un modello. Noterai che in molte librerie ML troverai il codice 'model.fit' - è in questo momento che invii la tua variabile caratteristica come un array di valori (solitamente 'X') e una variabile target (solitamente 'y').
+
+### Valutare il modello
+
+Una volta completato il processo di addestramento (può richiedere molte iterazioni, o 'epoche', per addestrare un modello grande), sarai in grado di valutare la qualità del modello utilizzando dati di test per misurarne le prestazioni. Questi dati sono un sottoinsieme dei dati originali che il modello non ha analizzato in precedenza. Puoi stampare una tabella di metriche sulla qualità del modello.
+
+🎓 **Adattamento del modello**
+
+Nel contesto del machine learning, l'adattamento del modello si riferisce all'accuratezza della funzione sottostante del modello mentre tenta di analizzare dati con cui non ha familiarità.
+
+🎓 **Underfitting** e **overfitting** sono problemi comuni che degradano la qualità del modello, poiché il modello si adatta troppo poco o troppo bene. Questo causa previsioni troppo strettamente o troppo vagamente allineate ai dati di addestramento. Un modello overfit prevede i dati di addestramento troppo bene perché ha imparato troppo bene i dettagli e il rumore dei dati. Un modello underfit non è accurato poiché non riesce né ad analizzare accuratamente i dati di addestramento né i dati che non ha ancora "visto".
+
+![modello overfitting](../../../../translated_images/overfitting.1c132d92bfd93cb63240baf63ebdf82c30e30a0a44e1ad49861b82ff600c2b5c.it.png)
+> Infografica di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+## Ottimizzazione dei parametri
+
+Una volta completato il tuo addestramento iniziale, osserva la qualità del modello e considera di migliorarlo modificando i suoi "iperparametri". Leggi di più sul processo [nella documentazione](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
+
+## Previsione
+
+Questo è il momento in cui puoi utilizzare dati completamente nuovi per testare l'accuratezza del tuo modello. In un contesto ML "applicato", dove stai costruendo asset web per utilizzare il modello in produzione, questo processo potrebbe coinvolgere la raccolta di input dell'utente (ad esempio, la pressione di un pulsante) per impostare una variabile e inviarla al modello per l'inferenza o la valutazione.
+
+In queste lezioni, scoprirai come utilizzare questi passaggi per preparare, costruire, testare, valutare e prevedere - tutti i gesti di un data scientist e altro ancora, mentre progredisci nel tuo percorso per diventare un ingegnere ML "full stack".
+
+---
+
+## 🚀Sfida
+
+Disegna un diagramma di flusso che rifletta i passaggi di un praticante ML. Dove ti trovi attualmente nel processo? Dove prevedi di incontrare difficoltà? Cosa ti sembra facile?
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/8/)
+
+## Revisione e studio autonomo
+
+Cerca online interviste con data scientist che discutono del loro lavoro quotidiano. Eccone [una](https://www.youtube.com/watch?v=Z3IjgbbCEfs).
+
+## Compito
+
+[Intervista un data scientist](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md b/translations/it/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..469040939
--- /dev/null
+++ b/translations/it/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "70d65aeddc06170bc1aed5b27805f930",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:27:40+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Intervista a un data scientist
+
+## Istruzioni
+
+Nella tua azienda, in un gruppo di utenti, tra i tuoi amici o compagni di studio, parla con qualcuno che lavora professionalmente come data scientist. Scrivi un breve articolo (500 parole) sulle loro occupazioni quotidiane. Sono specialisti o lavorano in modalità 'full stack'?
+
+## Rubrica
+
+| Criteri  | Esemplare                                                                            | Adeguato                                                           | Da migliorare         |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------ | --------------------- |
+|          | Un saggio della lunghezza corretta, con fonti attribuite, presentato come file .doc  | Il saggio è attribuito in modo insufficiente o più corto del richiesto | Nessun saggio presentato |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/1-Introduction/README.md b/translations/it/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..c55d9afee
--- /dev/null
+++ b/translations/it/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "cf8ecc83f28e5b98051d2179eca08e08",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:19:41+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Introduzione al machine learning
+
+In questa sezione del curriculum, verranno introdotti i concetti di base che stanno alla base del campo del machine learning, cos'è e la sua storia, oltre alle tecniche che i ricercatori utilizzano per lavorarci. Esploriamo insieme questo nuovo mondo del ML!
+
+![globe](../../../translated_images/globe.59f26379ceb40428672b4d9a568044618a2bf6292ecd53a5c481b90e3fa805eb.it.jpg)
+> Foto di <a href="https://unsplash.com/@bill_oxford?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Bill Oxford</a> su <a href="https://unsplash.com/s/photos/globe?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+### Lezioni
+
+1. [Introduzione al machine learning](1-intro-to-ML/README.md)
+1. [La storia del machine learning e dell'AI](2-history-of-ML/README.md)
+1. [Equità e machine learning](3-fairness/README.md)
+1. [Tecniche di machine learning](4-techniques-of-ML/README.md)
+
+### Crediti
+
+"L'introduzione al Machine Learning" è stata scritta con ♥️ da un team di persone tra cui [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan), [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom) e [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+"La storia del Machine Learning" è stata scritta con ♥️ da [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) e [Amy Boyd](https://twitter.com/AmyKateNicho)
+
+"Equità e Machine Learning" è stata scritta con ♥️ da [Tomomi Imura](https://twitter.com/girliemac) 
+
+"Tecniche di Machine Learning" è stata scritta con ♥️ da [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) e [Chris Noring](https://twitter.com/softchris)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/1-Tools/README.md b/translations/it/2-Regression/1-Tools/README.md
new file mode 100644
index 000000000..adbf7e6e1
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/1-Tools/README.md
@@ -0,0 +1,238 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6b1cb0e46d4c5b747eff6e3607642760",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:32:19+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Inizia con Python e Scikit-learn per modelli di regressione
+
+![Riepilogo delle regressioni in uno sketchnote](../../../../translated_images/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e3ace348dec973e133fa5d3680fbc8412b61879507369b98d.it.png)
+
+> Sketchnote di [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/9/)
+
+> ### [Questa lezione è disponibile in R!](../../../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)
+
+## Introduzione
+
+In queste quattro lezioni, scoprirai come costruire modelli di regressione. Discuteremo a cosa servono tra poco. Ma prima di fare qualsiasi cosa, assicurati di avere gli strumenti giusti per iniziare il processo!
+
+In questa lezione, imparerai a:
+
+- Configurare il tuo computer per attività di machine learning in locale.
+- Lavorare con i notebook Jupyter.
+- Usare Scikit-learn, inclusa l'installazione.
+- Esplorare la regressione lineare con un esercizio pratico.
+
+## Installazioni e configurazioni
+
+[![ML per principianti - Configura i tuoi strumenti per costruire modelli di Machine Learning](https://img.youtube.com/vi/-DfeD2k2Kj0/0.jpg)](https://youtu.be/-DfeD2k2Kj0 "ML per principianti - Configura i tuoi strumenti per costruire modelli di Machine Learning")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un breve video su come configurare il tuo computer per il ML.
+
+1. **Installa Python**. Assicurati che [Python](https://www.python.org/downloads/) sia installato sul tuo computer. Userai Python per molte attività di data science e machine learning. La maggior parte dei sistemi operativi include già un'installazione di Python. Sono disponibili anche utili [Pacchetti di Codifica Python](https://code.visualstudio.com/learn/educators/installers?WT.mc_id=academic-77952-leestott) per semplificare la configurazione per alcuni utenti.
+
+   Tuttavia, alcuni utilizzi di Python richiedono una versione specifica del software, mentre altri ne richiedono una diversa. Per questo motivo, è utile lavorare all'interno di un [ambiente virtuale](https://docs.python.org/3/library/venv.html).
+
+2. **Installa Visual Studio Code**. Assicurati di avere Visual Studio Code installato sul tuo computer. Segui queste istruzioni per [installare Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) per l'installazione di base. Userai Python in Visual Studio Code in questo corso, quindi potresti voler ripassare come [configurare Visual Studio Code](https://docs.microsoft.com/learn/modules/python-install-vscode?WT.mc_id=academic-77952-leestott) per lo sviluppo in Python.
+
+   > Familiarizza con Python lavorando attraverso questa raccolta di [moduli Learn](https://docs.microsoft.com/users/jenlooper-2911/collections/mp1pagggd5qrq7?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+   >
+   > [![Configura Python con Visual Studio Code](https://img.youtube.com/vi/yyQM70vi7V8/0.jpg)](https://youtu.be/yyQM70vi7V8 "Configura Python con Visual Studio Code")
+   >
+   > 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video: usare Python all'interno di VS Code.
+
+3. **Installa Scikit-learn**, seguendo [queste istruzioni](https://scikit-learn.org/stable/install.html). Poiché è necessario utilizzare Python 3, si consiglia di utilizzare un ambiente virtuale. Nota che, se stai installando questa libreria su un Mac con chip M1, ci sono istruzioni speciali nella pagina sopra linkata.
+
+4. **Installa Jupyter Notebook**. Dovrai [installare il pacchetto Jupyter](https://pypi.org/project/jupyter/).
+
+## Il tuo ambiente di sviluppo ML
+
+Userai **notebook** per sviluppare il tuo codice Python e creare modelli di machine learning. Questo tipo di file è uno strumento comune per i data scientist e può essere identificato dalla sua estensione `.ipynb`.
+
+I notebook sono un ambiente interattivo che consente al programmatore di scrivere codice e aggiungere note e documentazione intorno al codice, il che è molto utile per progetti sperimentali o orientati alla ricerca.
+
+[![ML per principianti - Configura Jupyter Notebook per iniziare a costruire modelli di regressione](https://img.youtube.com/vi/7E-jC8FLA2E/0.jpg)](https://youtu.be/7E-jC8FLA2E "ML per principianti - Configura Jupyter Notebook per iniziare a costruire modelli di regressione")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un breve video su questo esercizio.
+
+### Esercizio - lavora con un notebook
+
+In questa cartella, troverai il file _notebook.ipynb_.
+
+1. Apri _notebook.ipynb_ in Visual Studio Code.
+
+   Un server Jupyter si avvierà con Python 3+. Troverai aree del notebook che possono essere `eseguite`, ovvero blocchi di codice. Puoi eseguire un blocco di codice selezionando l'icona che sembra un pulsante di riproduzione.
+
+2. Seleziona l'icona `md` e aggiungi un po' di markdown, con il seguente testo **# Benvenuto nel tuo notebook**.
+
+   Successivamente, aggiungi del codice Python.
+
+3. Scrivi **print('hello notebook')** nel blocco di codice.
+4. Seleziona la freccia per eseguire il codice.
+
+   Dovresti vedere la dichiarazione stampata:
+
+    ```output
+    hello notebook
+    ```
+
+![VS Code con un notebook aperto](../../../../translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.it.jpg)
+
+Puoi alternare il tuo codice con commenti per auto-documentare il notebook.
+
+✅ Pensa per un momento a quanto è diverso l'ambiente di lavoro di uno sviluppatore web rispetto a quello di un data scientist.
+
+## Iniziare con Scikit-learn
+
+Ora che Python è configurato nel tuo ambiente locale e ti senti a tuo agio con i notebook Jupyter, familiarizziamo con Scikit-learn (si pronuncia `sci` come in `scienza`). Scikit-learn fornisce un' [API estesa](https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#api-ref) per aiutarti a svolgere attività di ML.
+
+Secondo il loro [sito web](https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html), "Scikit-learn è una libreria open source di machine learning che supporta l'apprendimento supervisionato e non supervisionato. Fornisce anche vari strumenti per il fitting dei modelli, la pre-elaborazione dei dati, la selezione e la valutazione dei modelli, e molte altre utilità."
+
+In questo corso, utilizzerai Scikit-learn e altri strumenti per costruire modelli di machine learning per svolgere quelle che chiamiamo attività di 'machine learning tradizionale'. Abbiamo deliberatamente evitato reti neurali e deep learning, poiché sono meglio trattati nel nostro prossimo curriculum 'AI for Beginners'.
+
+Scikit-learn rende semplice costruire modelli e valutarli per l'uso. Si concentra principalmente sull'uso di dati numerici e contiene diversi dataset preconfezionati da utilizzare come strumenti di apprendimento. Include anche modelli predefiniti per gli studenti da provare. Esploriamo il processo di caricamento di dati preconfezionati e l'uso di un stimatore integrato per il primo modello ML con Scikit-learn con alcuni dati di base.
+
+## Esercizio - il tuo primo notebook con Scikit-learn
+
+> Questo tutorial è stato ispirato dall'[esempio di regressione lineare](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_ols.html#sphx-glr-auto-examples-linear-model-plot-ols-py) sul sito web di Scikit-learn.
+
+[![ML per principianti - Il tuo primo progetto di regressione lineare in Python](https://img.youtube.com/vi/2xkXL5EUpS0/0.jpg)](https://youtu.be/2xkXL5EUpS0 "ML per principianti - Il tuo primo progetto di regressione lineare in Python")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un breve video su questo esercizio.
+
+Nel file _notebook.ipynb_ associato a questa lezione, cancella tutte le celle premendo l'icona del 'cestino'.
+
+In questa sezione, lavorerai con un piccolo dataset sul diabete integrato in Scikit-learn per scopi di apprendimento. Immagina di voler testare un trattamento per pazienti diabetici. I modelli di Machine Learning potrebbero aiutarti a determinare quali pazienti risponderebbero meglio al trattamento, in base a combinazioni di variabili. Anche un modello di regressione molto semplice, quando visualizzato, potrebbe mostrare informazioni sulle variabili che ti aiuterebbero a organizzare i tuoi ipotetici studi clinici.
+
+✅ Esistono molti tipi di metodi di regressione, e quale scegliere dipende dalla risposta che stai cercando. Se vuoi prevedere l'altezza probabile di una persona di una certa età, useresti la regressione lineare, poiché stai cercando un **valore numerico**. Se invece vuoi scoprire se un tipo di cucina dovrebbe essere considerato vegano o meno, stai cercando un **assegnamento di categoria**, quindi useresti la regressione logistica. Immagina alcune domande che puoi porre ai dati e quale di questi metodi sarebbe più appropriato.
+
+Iniziamo con questo compito.
+
+### Importa le librerie
+
+Per questo compito importeremo alcune librerie:
+
+- **matplotlib**. È uno strumento utile per [creare grafici](https://matplotlib.org/) e lo useremo per creare un grafico a linee.
+- **numpy**. [numpy](https://numpy.org/doc/stable/user/whatisnumpy.html) è una libreria utile per gestire dati numerici in Python.
+- **sklearn**. Questa è la libreria [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html).
+
+Importa alcune librerie per aiutarti nei tuoi compiti.
+
+1. Aggiungi gli import digitando il seguente codice:
+
+   ```python
+   import matplotlib.pyplot as plt
+   import numpy as np
+   from sklearn import datasets, linear_model, model_selection
+   ```
+
+   Sopra stai importando `matplotlib`, `numpy` e stai importando `datasets`, `linear_model` e `model_selection` da `sklearn`. `model_selection` è usato per dividere i dati in set di addestramento e test.
+
+### Il dataset sul diabete
+
+Il [dataset sul diabete](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#diabetes-dataset) integrato include 442 campioni di dati relativi al diabete, con 10 variabili caratteristiche, alcune delle quali includono:
+
+- age: età in anni
+- bmi: indice di massa corporea
+- bp: pressione sanguigna media
+- s1 tc: T-Cells (un tipo di globuli bianchi)
+
+✅ Questo dataset include il concetto di 'sesso' come variabile caratteristica importante per la ricerca sul diabete. Molti dataset medici includono questo tipo di classificazione binaria. Rifletti su come categorizzazioni come questa potrebbero escludere alcune parti della popolazione dai trattamenti.
+
+Ora, carica i dati X e y.
+
+> 🎓 Ricorda, questo è apprendimento supervisionato, e abbiamo bisogno di un target 'y' nominato.
+
+In una nuova cella di codice, carica il dataset sul diabete chiamando `load_diabetes()`. L'input `return_X_y=True` segnala che `X` sarà una matrice di dati e `y` sarà il target di regressione.
+
+1. Aggiungi alcuni comandi print per mostrare la forma della matrice di dati e il suo primo elemento:
+
+    ```python
+    X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)
+    print(X.shape)
+    print(X[0])
+    ```
+
+    Quello che ottieni come risposta è una tupla. Quello che stai facendo è assegnare i due primi valori della tupla rispettivamente a `X` e `y`. Scopri di più [sulle tuple](https://wikipedia.org/wiki/Tuple).
+
+    Puoi vedere che questi dati hanno 442 elementi organizzati in array di 10 elementi:
+
+    ```text
+    (442, 10)
+    [ 0.03807591  0.05068012  0.06169621  0.02187235 -0.0442235  -0.03482076
+    -0.04340085 -0.00259226  0.01990842 -0.01764613]
+    ```
+
+    ✅ Rifletti sulla relazione tra i dati e il target di regressione. La regressione lineare prevede relazioni tra la caratteristica X e la variabile target y. Riesci a trovare il [target](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#diabetes-dataset) per il dataset sul diabete nella documentazione? Cosa sta dimostrando questo dataset, dato quel target?
+
+2. Successivamente, seleziona una porzione di questo dataset da tracciare selezionando la terza colonna del dataset. Puoi farlo usando l'operatore `:` per selezionare tutte le righe, e poi selezionando la terza colonna usando l'indice (2). Puoi anche rimodellare i dati in un array 2D - come richiesto per il tracciamento - usando `reshape(n_rows, n_columns)`. Se uno dei parametri è -1, la dimensione corrispondente viene calcolata automaticamente.
+
+   ```python
+   X = X[:, 2]
+   X = X.reshape((-1,1))
+   ```
+
+   ✅ In qualsiasi momento, stampa i dati per controllarne la forma.
+
+3. Ora che hai i dati pronti per essere tracciati, puoi vedere se una macchina può aiutarti a determinare una divisione logica tra i numeri in questo dataset. Per fare ciò, devi dividere sia i dati (X) che il target (y) in set di test e di addestramento. Scikit-learn ha un modo semplice per farlo; puoi dividere i tuoi dati di test in un punto specifico.
+
+   ```python
+   X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.33)
+   ```
+
+4. Ora sei pronto per addestrare il tuo modello! Carica il modello di regressione lineare e addestralo con i tuoi set di addestramento X e y usando `model.fit()`:
+
+    ```python
+    model = linear_model.LinearRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    ```
+
+    ✅ `model.fit()` è una funzione che vedrai in molte librerie di ML come TensorFlow.
+
+5. Poi, crea una previsione usando i dati di test, utilizzando la funzione `predict()`. Questo sarà usato per tracciare la linea tra i gruppi di dati.
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    ```
+
+6. Ora è il momento di mostrare i dati in un grafico. Matplotlib è uno strumento molto utile per questo compito. Crea un grafico a dispersione di tutti i dati di test X e y, e usa la previsione per tracciare una linea nel punto più appropriato, tra i gruppi di dati del modello.
+
+    ```python
+    plt.scatter(X_test, y_test,  color='black')
+    plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)
+    plt.xlabel('Scaled BMIs')
+    plt.ylabel('Disease Progression')
+    plt.title('A Graph Plot Showing Diabetes Progression Against BMI')
+    plt.show()
+    ```
+
+   ![un grafico a dispersione che mostra punti dati relativi al diabete](../../../../translated_images/scatterplot.ad8b356bcbb33be68d54050e09b9b7bfc03e94fde7371f2609ae43f4c563b2d7.it.png)
+✅ Pensa un po' a cosa sta succedendo qui. Una linea retta attraversa molti piccoli punti di dati, ma cosa sta facendo esattamente? Riesci a capire come questa linea dovrebbe permetterti di prevedere dove un nuovo punto dati, mai visto prima, dovrebbe posizionarsi in relazione all'asse y del grafico? Prova a mettere in parole l'utilità pratica di questo modello.
+
+Congratulazioni, hai costruito il tuo primo modello di regressione lineare, creato una previsione con esso e l'hai visualizzata in un grafico!
+
+---
+## 🚀Sfida
+
+Traccia un grafico con una variabile diversa da questo dataset. Suggerimento: modifica questa riga: `X = X[:,2]`. Considerando il target di questo dataset, cosa riesci a scoprire sulla progressione del diabete come malattia?
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/10/)
+
+## Revisione & Studio Autonomo
+
+In questo tutorial, hai lavorato con la regressione lineare semplice, piuttosto che con la regressione univariata o multipla. Leggi un po' sulle differenze tra questi metodi, oppure dai un'occhiata a [questo video](https://www.coursera.org/lecture/quantifying-relationships-regression-models/linear-vs-nonlinear-categorical-variables-ai2Ef).
+
+Leggi di più sul concetto di regressione e pensa a quali tipi di domande possono essere risolte con questa tecnica. Segui [questo tutorial](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-regression-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott) per approfondire la tua comprensione.
+
+## Compito
+
+[Un dataset diverso](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/1-Tools/assignment.md b/translations/it/2-Regression/1-Tools/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..0e66ba243
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/1-Tools/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "74a5cf83e4ebc302afbcbc4f418afd0a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:33:36+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Regressione con Scikit-learn
+
+## Istruzioni
+
+Dai un'occhiata al [dataset Linnerud](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_linnerud.html#sklearn.datasets.load_linnerud) in Scikit-learn. Questo dataset ha diversi [target](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#linnerrud-dataset): 'Consiste in tre variabili di esercizio (dati) e tre variabili fisiologiche (target) raccolte da venti uomini di mezza età in un centro fitness'.
+
+Con parole tue, descrivi come creare un modello di Regressione che rappresenti graficamente la relazione tra la circonferenza della vita e il numero di sit-up eseguiti. Fai lo stesso per gli altri punti dati in questo dataset.
+
+## Rubrica
+
+| Criteri                        | Esemplare                           | Adeguato                      | Da migliorare              |
+| ------------------------------ | ----------------------------------- | ----------------------------- | -------------------------- |
+| Invia un paragrafo descrittivo | Viene inviato un paragrafo ben scritto | Vengono inviate alcune frasi  | Non viene fornita alcuna descrizione |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/1-Tools/notebook.ipynb b/translations/it/2-Regression/1-Tools/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/it/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md b/translations/it/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..c5054de8f
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:33:57+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb b/translations/it/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..5f0bd4f07
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb
@@ -0,0 +1,447 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_1-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c18d3bd0bd8ae3878597e89dcd1fa5c1",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:10:30+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YJUHCXqK57yz"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Introduzione alla Regressione - Lezione 1\n",
+    "\n",
+    "#### Mettiamolo in prospettiva\n",
+    "\n",
+    "✅ Esistono molti tipi di metodi di regressione, e quale scegliere dipende dalla risposta che stai cercando. Se vuoi prevedere l'altezza probabile di una persona di una certa età, useresti la `regressione lineare`, poiché stai cercando un **valore numerico**. Se invece sei interessato a scoprire se un tipo di cucina dovrebbe essere considerato vegano o meno, stai cercando un **assegnamento di categoria**, quindi utilizzeresti la `regressione logistica`. Imparerai di più sulla regressione logistica più avanti. Rifletti un po' su alcune domande che puoi porre ai dati e su quale di questi metodi sarebbe più appropriato.\n",
+    "\n",
+    "In questa sezione, lavorerai con un [piccolo dataset sul diabete](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html). Immagina di voler testare un trattamento per pazienti diabetici. I modelli di Machine Learning potrebbero aiutarti a determinare quali pazienti risponderebbero meglio al trattamento, basandoti su combinazioni di variabili. Anche un modello di regressione molto semplice, se visualizzato, potrebbe mostrare informazioni sulle variabili che ti aiuterebbero a organizzare i tuoi studi clinici teorici.\n",
+    "\n",
+    "Detto ciò, iniziamo con questo compito!\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/encouRage.jpg\"\n",
+    "   width=\"630\"/>\n",
+    "   <figcaption>Illustrazione di @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "<!--![Illustrazione di \\@allison_horst](../../../../../../translated_images/encouRage.e75d5fe0367fb9136b78104baf4e2032a7622bc42a2bc34c0ad36c294eeb83f5.it.jpg)<br>Illustrazione di @allison_horst-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "LWNNzfqd6feZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 1. Caricare il nostro set di strumenti\n",
+    "\n",
+    "Per questo compito, avremo bisogno dei seguenti pacchetti:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: Il [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) è una [collezione di pacchetti R](https://www.tidyverse.org/packages) progettata per rendere la scienza dei dati più veloce, facile e divertente!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: Il framework [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) è una [collezione di pacchetti](https://www.tidymodels.org/packages/) per la modellazione e il machine learning.\n",
+    "\n",
+    "Puoi installarli con il seguente comando:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\"))`\n",
+    "\n",
+    "Lo script qui sotto verifica se hai i pacchetti necessari per completare questo modulo e li installa per te nel caso in cui alcuni siano mancanti.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "FIo2YhO26wI9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "Loading required package: pacman\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "cIA9fz9v7Dss",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "outputId": "2df7073b-86b2-4b32-cb86-0da605a0dc11"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ora, carichiamo questi fantastici pacchetti e rendiamoli disponibili nella nostra sessione R corrente. (Questo è solo a scopo illustrativo, `pacman::p_load()` lo ha già fatto per te)\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "gpO_P_6f9WUG"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# load the core Tidyverse packages\r\n",
+    "library(tidyverse)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# load the core Tidymodels packages\r\n",
+    "library(tidymodels)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "NLMycgG-9ezO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 2. Il dataset sul diabete\n",
+    "\n",
+    "In questo esercizio, metteremo in pratica le nostre competenze di regressione facendo previsioni su un dataset relativo al diabete. Il [dataset sul diabete](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.rwrite1.txt) include `442 campioni` di dati sul diabete, con 10 variabili predittive: `età`, `sesso`, `indice di massa corporea`, `pressione sanguigna media` e `sei misurazioni del siero ematico`, oltre a una variabile di risultato `y`: una misura quantitativa della progressione della malattia un anno dopo la baseline.\n",
+    "\n",
+    "|Numero di osservazioni|442|\n",
+    "|----------------------|:---|\n",
+    "|Numero di predittori|Le prime 10 colonne sono predittive numeriche|\n",
+    "|Risultato/Target|La colonna 11 è una misura quantitativa della progressione della malattia un anno dopo la baseline|\n",
+    "|Informazioni sui predittori|- età in anni\n",
+    "||- sesso\n",
+    "||- bmi indice di massa corporea\n",
+    "||- bp pressione sanguigna media\n",
+    "||- s1 tc, colesterolo totale nel siero\n",
+    "||- s2 ldl, lipoproteine a bassa densità\n",
+    "||- s3 hdl, lipoproteine ad alta densità\n",
+    "||- s4 tch, colesterolo totale / HDL\n",
+    "||- s5 ltg, probabilmente logaritmo del livello di trigliceridi nel siero\n",
+    "||- s6 glu, livello di zucchero nel sangue|\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 Ricorda, questo è apprendimento supervisionato, e abbiamo bisogno di un target denominato 'y'.\n",
+    "\n",
+    "Prima di poter manipolare i dati con R, è necessario importare i dati nella memoria di R o stabilire una connessione ai dati che R possa utilizzare per accedervi in remoto.\n",
+    "\n",
+    "> Il pacchetto [readr](https://readr.tidyverse.org/), che fa parte del Tidyverse, offre un modo rapido e intuitivo per leggere dati rettangolari in R.\n",
+    "\n",
+    "Ora, carichiamo il dataset sul diabete fornito in questo URL sorgente: <https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html>\n",
+    "\n",
+    "Inoltre, eseguiremo un controllo di base sui nostri dati utilizzando `glimpse()` e mostreremo le prime 5 righe con `slice()`.\n",
+    "\n",
+    "Prima di procedere, introduciamo anche qualcosa che incontrerai spesso nel codice R 🥁🥁: l'operatore pipe `%>%`\n",
+    "\n",
+    "L'operatore pipe (`%>%`) esegue operazioni in sequenza logica passando un oggetto a una funzione o a un'espressione di chiamata. Puoi pensare all'operatore pipe come a dire \"e poi\" nel tuo codice.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "KM6iXLH996Cl"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Import the data set\r\n",
+    "diabetes <- read_table2(file = \"https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.rwrite1.txt\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\r\n",
+    "glimpse(diabetes)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Select the first 5 rows of the data\r\n",
+    "diabetes %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Z1geAMhM-bSP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "`glimpse()` ci mostra che questi dati contengono 442 righe e 11 colonne, con tutte le colonne di tipo `double`.\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "> glimpse() e slice() sono funzioni di [`dplyr`](https://dplyr.tidyverse.org/). Dplyr, parte del Tidyverse, è una grammatica per la manipolazione dei dati che offre un insieme coerente di verbi per affrontare le sfide più comuni nella manipolazione dei dati.\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "Ora che abbiamo i dati, concentriamoci su una caratteristica (`bmi`) come obiettivo per questo esercizio. Questo richiederà di selezionare le colonne desiderate. Quindi, come possiamo farlo?\n",
+    "\n",
+    "[`dplyr::select()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/select.html) ci permette di *selezionare* (e opzionalmente rinominare) colonne in un data frame.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UwjVT1Hz-c3Z"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select predictor feature `bmi` and outcome `y`\r\n",
+    "diabetes_select <- diabetes %>% \r\n",
+    "  select(c(bmi, y))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the first 5 rows\r\n",
+    "diabetes_select %>% \r\n",
+    "  slice(1:10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RDY1oAKI-m80"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 3. Dati di addestramento e test\n",
+    "\n",
+    "È una pratica comune nell'apprendimento supervisionato *suddividere* i dati in due sottoinsiemi: un set (tipicamente più grande) con cui addestrare il modello e un set più piccolo \"di riserva\" con cui verificare come si è comportato il modello.\n",
+    "\n",
+    "Ora che abbiamo i dati pronti, possiamo vedere se una macchina può aiutare a determinare una suddivisione logica tra i numeri in questo dataset. Possiamo utilizzare il pacchetto [rsample](https://tidymodels.github.io/rsample/), che fa parte del framework Tidymodels, per creare un oggetto che contiene le informazioni su *come* suddividere i dati, e poi altre due funzioni di rsample per estrarre i set di addestramento e test creati:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "SDk668xK-tc3"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\r\n",
+    "# Split 67% of the data for training and the rest for tesing\r\n",
+    "diabetes_split <- diabetes_select %>% \r\n",
+    "  initial_split(prop = 0.67)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Extract the resulting train and test sets\r\n",
+    "diabetes_train <- training(diabetes_split)\r\n",
+    "diabetes_test <- testing(diabetes_split)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the first 3 rows of the training set\r\n",
+    "diabetes_train %>% \r\n",
+    "  slice(1:10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "EqtHx129-1h-"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 4. Addestrare un modello di regressione lineare con Tidymodels\n",
+    "\n",
+    "Ora siamo pronti per addestrare il nostro modello!\n",
+    "\n",
+    "In Tidymodels, i modelli vengono specificati utilizzando `parsnip()` definendo tre concetti:\n",
+    "\n",
+    "-   Il **tipo** di modello distingue tra modelli come la regressione lineare, la regressione logistica, i modelli ad albero decisionale e così via.\n",
+    "\n",
+    "-   La **modalità** del modello include opzioni comuni come regressione e classificazione; alcuni tipi di modelli supportano entrambe le modalità, mentre altri ne hanno solo una.\n",
+    "\n",
+    "-   Il **motore** del modello è lo strumento computazionale che verrà utilizzato per adattare il modello. Spesso si tratta di pacchetti R, come **`\"lm\"`** o **`\"ranger\"`**.\n",
+    "\n",
+    "Queste informazioni sul modello vengono catturate in una specifica del modello, quindi creiamone una!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "sBOS-XhB-6v7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Build a linear model specification\r\n",
+    "lm_spec <- \r\n",
+    "  # Type\r\n",
+    "  linear_reg() %>% \r\n",
+    "  # Engine\r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \r\n",
+    "  # Mode\r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the model specification\r\n",
+    "lm_spec"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "20OwEw20--t3"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Dopo che un modello è stato *specificato*, il modello può essere `stimato` o `addestrato` utilizzando la funzione [`fit()`](https://parsnip.tidymodels.org/reference/fit.html), tipicamente usando una formula e alcuni dati.\n",
+    "\n",
+    "`y ~ .` significa che adatteremo `y` come quantità/obiettivo previsto, spiegato da tutti i predittori/caratteristiche, cioè `.` (in questo caso, abbiamo solo un predittore: `bmi`).\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "_oDHs89k_CJj"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Build a linear model specification\r\n",
+    "lm_spec <- linear_reg() %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>%\r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Train a linear regression model\r\n",
+    "lm_mod <- lm_spec %>% \r\n",
+    "  fit(y ~ ., data = diabetes_train)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the model\r\n",
+    "lm_mod"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YlsHqd-q_GJQ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Dai risultati del modello, possiamo osservare i coefficienti appresi durante l'addestramento. Essi rappresentano i coefficienti della retta di miglior adattamento che ci fornisce l'errore complessivo più basso tra la variabile reale e quella prevista.\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "## 5. Fare previsioni sul set di test\n",
+    "\n",
+    "Ora che abbiamo addestrato un modello, possiamo utilizzarlo per prevedere la progressione della malattia y per il dataset di test usando [parsnip::predict()](https://parsnip.tidymodels.org/reference/predict.model_fit.html). Questo sarà utilizzato per tracciare la linea tra i gruppi di dati.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kGZ22RQj_Olu"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make predictions for the test set\r\n",
+    "predictions <- lm_mod %>% \r\n",
+    "  predict(new_data = diabetes_test)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print out some of the predictions\r\n",
+    "predictions %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "nXHbY7M2_aao"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Evviva! 💃🕺 Abbiamo appena addestrato un modello e lo abbiamo utilizzato per fare previsioni!\n",
+    "\n",
+    "Quando si effettuano previsioni, la convenzione di tidymodels è di produrre sempre un tibble/data frame di risultati con nomi di colonne standardizzati. Questo rende facile combinare i dati originali e le previsioni in un formato utilizzabile per operazioni successive, come la creazione di grafici.\n",
+    "\n",
+    "`dplyr::bind_cols()` unisce in modo efficiente più data frame per colonna.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "R_JstwUY_bIs"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Combine the predictions and the original test set\r\n",
+    "results <- diabetes_test %>% \r\n",
+    "  bind_cols(predictions)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "results %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RybsMJR7_iI8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 6. Tracciare i risultati del modello\n",
+    "\n",
+    "Ora è il momento di vedere tutto questo visivamente 📈. Creeremo un grafico a dispersione di tutti i valori `y` e `bmi` del set di test, quindi utilizzeremo le previsioni per tracciare una linea nella posizione più appropriata, tra i raggruppamenti di dati del modello.\n",
+    "\n",
+    "R ha diversi sistemi per creare grafici, ma `ggplot2` è uno dei più eleganti e versatili. Questo ti permette di comporre grafici **combinando componenti indipendenti**.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "XJbYbMZW_n_s"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set a theme for the plot\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "# Create a scatter plot\r\n",
+    "results %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = bmi)) +\r\n",
+    "  # Add a scatter plot\r\n",
+    "  geom_point(aes(y = y), size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Add a line plot\r\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"blue\", size = 1.5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "R9tYp3VW_sTn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "✅ Pensa un attimo a cosa sta succedendo qui. Una linea retta attraversa molti piccoli punti di dati, ma cosa sta facendo esattamente? Riesci a capire come potresti usare questa linea per prevedere dove un nuovo punto dati, mai visto prima, dovrebbe posizionarsi in relazione all'asse y del grafico? Prova a mettere in parole l'utilità pratica di questo modello.\n",
+    "\n",
+    "Congratulazioni, hai costruito il tuo primo modello di regressione lineare, hai creato una previsione con esso e l'hai mostrata in un grafico!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zrPtHIxx_tNI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb b/translations/it/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..2590f045b
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,671 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from sklearn import datasets, linear_model, model_selection\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Carica il dataset del diabete, diviso in dati `X` e caratteristiche `y`\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442, 10)\n",
+      "[ 0.03807591  0.05068012  0.06169621  0.02187239 -0.0442235  -0.03482076\n",
+      " -0.04340085 -0.00259226  0.01990749 -0.01764613]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)\n",
+    "print(X.shape)\n",
+    "print(X[0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Seleziona solo una caratteristica da mirare per questo esercizio\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442,)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Selecting the 3rd feature\n",
+    "X = X[:, 2]\n",
+    "print(X.shape)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442, 1)\n",
+      "[[ 0.06169621]\n",
+      " [-0.05147406]\n",
+      " [ 0.04445121]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.08380842]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.02884001]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.04229559]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [-0.05686312]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [ 0.03582872]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.07734155]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [ 0.04445121]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.12528712]\n",
+      " [-0.05039625]\n",
+      " [-0.06332999]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.02289497]\n",
+      " [ 0.01103904]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.06764124]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [ 0.06816308]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.0730303 ]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.0250506 ]\n",
+      " [-0.04931844]\n",
+      " [ 0.04121778]\n",
+      " [-0.06332999]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [-0.01482845]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.07518593]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.04824063]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [ 0.0519959 ]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [-0.01698407]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [ 0.04121778]\n",
+      " [ 0.06492964]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [-0.07626374]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.11019775]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.05846277]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [ 0.08109682]\n",
+      " [ 0.0347509 ]\n",
+      " [ 0.02397278]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.06117437]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [ 0.09618619]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.05362969]\n",
+      " [ 0.0433734 ]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [-0.0816528 ]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [ 0.11127556]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.04768465]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.04660684]\n",
+      " [ 0.12852056]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [ 0.0703187 ]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [-0.04392938]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.0433734 ]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [ 0.06385183]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.07247433]\n",
+      " [-0.0191397 ]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [-0.06009656]\n",
+      " [ 0.06924089]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [-0.02668438]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.07949718]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [ 0.02720622]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.04285156]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [ 0.02397278]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.04229559]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.05901875]\n",
+      " [ 0.0250506 ]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.00349435]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.04660684]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.03690653]\n",
+      " [ 0.00349435]\n",
+      " [-0.07087468]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.09403057]\n",
+      " [ 0.03582872]\n",
+      " [ 0.03151747]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [ 0.03259528]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.00026092]\n",
+      " [ 0.03690653]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.01482845]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [-0.06871905]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [ 0.07462995]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [-0.0816528 ]\n",
+      " [ 0.04768465]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [ 0.09834182]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.16085492]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [ 0.12744274]\n",
+      " [-0.07734155]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.00888341]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [-0.05901875]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.0902753 ]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.05255187]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.01698407]\n",
+      " [ 0.05522933]\n",
+      " [ 0.07678558]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.06117437]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [-0.01375064]\n",
+      " [ 0.07355214]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [ 0.0347509 ]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.06492964]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [ 0.05307371]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.0519959 ]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [ 0.114509  ]\n",
+      " [ 0.06708527]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [ 0.10480869]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [-0.04824063]\n",
+      " [ 0.08540807]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [-0.01375064]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.02181716]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.07195249]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [-0.08488624]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.10480869]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.13714305]\n",
+      " [ 0.17055523]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [ 0.03798434]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [ 0.06816308]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [-0.08919748]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.02884001]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.0191397 ]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.06924089]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [ 0.02289497]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.097264  ]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [ 0.12313149]\n",
+      " [-0.08057499]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [-0.05039625]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.0277622 ]\n",
+      " [ 0.05846277]\n",
+      " [ 0.08540807]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.00888341]\n",
+      " [ 0.08001901]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [ 0.07786339]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [ 0.01103904]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.05686312]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.05522933]\n",
+      " [-0.06009656]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.07410811]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.0730303 ]]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#Reshaping to get a 2D array\n",
+    "X = X.reshape(-1, 1)\n",
+    "print(X.shape)\n",
+    "print(X)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.33)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Seleziona il modello e adattalo ai dati di addestramento\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<style>#sk-container-id-1 {color: black;background-color: white;}#sk-container-id-1 pre{padding: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable {background-color: white;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label {cursor: pointer;display: block;width: 100%;margin-bottom: 0;padding: 0.3em;box-sizing: border-box;text-align: center;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label-arrow:before {content: \"▸\";float: left;margin-right: 0.25em;color: #696969;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label-arrow:hover:before {color: black;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator:hover label.sk-toggleable__label-arrow:before {color: black;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable__content {max-height: 0;max-width: 0;overflow: hidden;text-align: left;background-color: #f0f8ff;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable__content pre {margin: 0.2em;color: black;border-radius: 0.25em;background-color: #f0f8ff;}#sk-container-id-1 input.sk-toggleable__control:checked~div.sk-toggleable__content {max-height: 200px;max-width: 100%;overflow: auto;}#sk-container-id-1 input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label-arrow:before {content: \"▾\";}#sk-container-id-1 div.sk-estimator input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-label input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 input.sk-hidden--visually {border: 0;clip: rect(1px 1px 1px 1px);clip: rect(1px, 1px, 1px, 1px);height: 1px;margin: -1px;overflow: hidden;padding: 0;position: absolute;width: 1px;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator {font-family: monospace;background-color: #f0f8ff;border: 1px dotted black;border-radius: 0.25em;box-sizing: border-box;margin-bottom: 0.5em;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator:hover {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item::after {content: \"\";width: 100%;border-bottom: 1px solid gray;flex-grow: 1;}#sk-container-id-1 div.sk-label:hover label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-serial::before {content: \"\";position: absolute;border-left: 1px solid gray;box-sizing: border-box;top: 0;bottom: 0;left: 50%;z-index: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-serial {display: flex;flex-direction: column;align-items: center;background-color: white;padding-right: 0.2em;padding-left: 0.2em;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-item {position: relative;z-index: 1;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel {display: flex;align-items: stretch;justify-content: center;background-color: white;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-item::before, #sk-container-id-1 div.sk-parallel-item::before {content: \"\";position: absolute;border-left: 1px solid gray;box-sizing: border-box;top: 0;bottom: 0;left: 50%;z-index: -1;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item {display: flex;flex-direction: column;z-index: 1;position: relative;background-color: white;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:first-child::after {align-self: flex-end;width: 50%;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:last-child::after {align-self: flex-start;width: 50%;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:only-child::after {width: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-dashed-wrapped {border: 1px dashed gray;margin: 0 0.4em 0.5em 0.4em;box-sizing: border-box;padding-bottom: 0.4em;background-color: white;}#sk-container-id-1 div.sk-label label {font-family: monospace;font-weight: bold;display: inline-block;line-height: 1.2em;}#sk-container-id-1 div.sk-label-container {text-align: center;}#sk-container-id-1 div.sk-container {/* jupyter's `normalize.less` sets `[hidden] { display: none; }` but bootstrap.min.css set `[hidden] { display: none !important; }` so we also need the `!important` here to be able to override the default hidden behavior on the sphinx rendered scikit-learn.org. See: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/21755 */display: inline-block !important;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-text-repr-fallback {display: none;}</style><div id=\"sk-container-id-1\" class=\"sk-top-container\"><div class=\"sk-text-repr-fallback\"><pre>LinearRegression()</pre><b>In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook. <br />On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.</b></div><div class=\"sk-container\" hidden><div class=\"sk-item\"><div class=\"sk-estimator sk-toggleable\"><input class=\"sk-toggleable__control sk-hidden--visually\" id=\"sk-estimator-id-1\" type=\"checkbox\" checked><label for=\"sk-estimator-id-1\" class=\"sk-toggleable__label sk-toggleable__label-arrow\">LinearRegression</label><div class=\"sk-toggleable__content\"><pre>LinearRegression()</pre></div></div></div></div></div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "LinearRegression()"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "model = linear_model.LinearRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Usa dati di test per prevedere una linea\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Visualizza i risultati in un grafico\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.scatter(X_test, y_test,  color='black')\n",
+    "plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "16ff1a974f6e4348e869e4a7d366b86a",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:06:35+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/2-Data/README.md b/translations/it/2-Regression/2-Data/README.md
new file mode 100644
index 000000000..69d44607e
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/2-Data/README.md
@@ -0,0 +1,226 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a683e1fe430bb0d4a10b68f6ca15e0a6",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:36:35+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Costruire un modello di regressione con Scikit-learn: preparare e visualizzare i dati
+
+![Infografica sulla visualizzazione dei dati](../../../../translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.it.png)
+
+Infografica di [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/11/)
+
+> ### [Questa lezione è disponibile in R!](../../../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)
+
+## Introduzione
+
+Ora che hai configurato gli strumenti necessari per iniziare a costruire modelli di machine learning con Scikit-learn, sei pronto per iniziare a porre domande ai tuoi dati. Quando lavori con i dati e applichi soluzioni di ML, è molto importante sapere come formulare la domanda giusta per sfruttare al meglio il potenziale del tuo dataset.
+
+In questa lezione imparerai:
+
+- Come preparare i dati per la costruzione di un modello.
+- Come utilizzare Matplotlib per la visualizzazione dei dati.
+
+## Porre la domanda giusta ai tuoi dati
+
+La domanda a cui vuoi rispondere determinerà il tipo di algoritmi di ML che utilizzerai. E la qualità della risposta che otterrai dipenderà fortemente dalla natura dei tuoi dati.
+
+Dai un'occhiata ai [dati](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv) forniti per questa lezione. Puoi aprire questo file .csv in VS Code. Una rapida occhiata mostra immediatamente che ci sono spazi vuoti e un mix di stringhe e dati numerici. C'è anche una colonna strana chiamata 'Package' dove i dati sono un mix tra 'sacks', 'bins' e altri valori. I dati, in effetti, sono un po' disordinati.
+
+[![ML per principianti - Come analizzare e pulire un dataset](https://img.youtube.com/vi/5qGjczWTrDQ/0.jpg)](https://youtu.be/5qGjczWTrDQ "ML per principianti - Come analizzare e pulire un dataset")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un breve video che mostra come preparare i dati per questa lezione.
+
+In effetti, non è molto comune ricevere un dataset completamente pronto per essere utilizzato per creare un modello di ML. In questa lezione, imparerai come preparare un dataset grezzo utilizzando librerie standard di Python. Imparerai anche varie tecniche per visualizzare i dati.
+
+## Caso di studio: 'il mercato delle zucche'
+
+In questa cartella troverai un file .csv nella cartella principale `data` chiamato [US-pumpkins.csv](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv) che include 1757 righe di dati sul mercato delle zucche, raggruppati per città. Questi sono dati grezzi estratti dai [Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) distribuiti dal Dipartimento dell'Agricoltura degli Stati Uniti.
+
+### Preparare i dati
+
+Questi dati sono di dominio pubblico. Possono essere scaricati in molti file separati, uno per città, dal sito web dell'USDA. Per evitare troppi file separati, abbiamo concatenato tutti i dati delle città in un unico foglio di calcolo, quindi abbiamo già _preparato_ un po' i dati. Ora, diamo un'occhiata più da vicino ai dati.
+
+### I dati sulle zucche - prime conclusioni
+
+Cosa noti su questi dati? Hai già visto che c'è un mix di stringhe, numeri, spazi vuoti e valori strani che devi interpretare.
+
+Quale domanda puoi porre a questi dati utilizzando una tecnica di regressione? Che ne dici di "Prevedere il prezzo di una zucca in vendita durante un determinato mese". Guardando di nuovo i dati, ci sono alcune modifiche che devi fare per creare la struttura dei dati necessaria per questo compito.
+
+## Esercizio - analizzare i dati sulle zucche
+
+Utilizziamo [Pandas](https://pandas.pydata.org/), (il nome sta per `Python Data Analysis`) uno strumento molto utile per modellare i dati, per analizzare e preparare questi dati sulle zucche.
+
+### Primo, controlla le date mancanti
+
+Per prima cosa, dovrai controllare se ci sono date mancanti:
+
+1. Converti le date in un formato mensile (queste sono date statunitensi, quindi il formato è `MM/DD/YYYY`).
+2. Estrai il mese in una nuova colonna.
+
+Apri il file _notebook.ipynb_ in Visual Studio Code e importa il foglio di calcolo in un nuovo dataframe Pandas.
+
+1. Usa la funzione `head()` per visualizzare le prime cinque righe.
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')
+    pumpkins.head()
+    ```
+
+    ✅ Quale funzione useresti per visualizzare le ultime cinque righe?
+
+1. Controlla se ci sono dati mancanti nel dataframe attuale:
+
+    ```python
+    pumpkins.isnull().sum()
+    ```
+
+    Ci sono dati mancanti, ma forse non saranno rilevanti per il compito da svolgere.
+
+1. Per rendere il tuo dataframe più facile da gestire, seleziona solo le colonne necessarie utilizzando la funzione `loc`, che estrae dal dataframe originale un gruppo di righe (passate come primo parametro) e colonne (passate come secondo parametro). L'espressione `:` nel caso seguente significa "tutte le righe".
+
+    ```python
+    columns_to_select = ['Package', 'Low Price', 'High Price', 'Date']
+    pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]
+    ```
+
+### Secondo, determina il prezzo medio delle zucche
+
+Pensa a come determinare il prezzo medio di una zucca in un determinato mese. Quali colonne sceglieresti per questo compito? Suggerimento: avrai bisogno di 3 colonne.
+
+Soluzione: calcola la media delle colonne `Low Price` e `High Price` per popolare la nuova colonna Price, e converti la colonna Date per mostrare solo il mese. Fortunatamente, secondo il controllo precedente, non ci sono dati mancanti per date o prezzi.
+
+1. Per calcolare la media, aggiungi il seguente codice:
+
+    ```python
+    price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2
+
+    month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month
+
+    ```
+
+   ✅ Sentiti libero di stampare qualsiasi dato che desideri controllare utilizzando `print(month)`.
+
+2. Ora, copia i tuoi dati convertiti in un nuovo dataframe Pandas:
+
+    ```python
+    new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price})
+    ```
+
+    Stampando il tuo dataframe, vedrai un dataset pulito e ordinato su cui puoi costruire il tuo nuovo modello di regressione.
+
+### Ma aspetta! C'è qualcosa di strano qui
+
+Se guardi la colonna `Package`, le zucche sono vendute in molte configurazioni diverse. Alcune sono vendute in misure di '1 1/9 bushel', altre in '1/2 bushel', alcune per zucca, altre per libbra, e altre ancora in grandi scatole di larghezze variabili.
+
+> Le zucche sembrano molto difficili da pesare in modo coerente
+
+Esaminando i dati originali, è interessante notare che tutto ciò che ha `Unit of Sale` uguale a 'EACH' o 'PER BIN' ha anche il tipo `Package` per pollice, per bin, o 'each'. Le zucche sembrano essere molto difficili da pesare in modo coerente, quindi filtriamole selezionando solo le zucche con la stringa 'bushel' nella colonna `Package`.
+
+1. Aggiungi un filtro all'inizio del file, sotto l'importazione iniziale del .csv:
+
+    ```python
+    pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]
+    ```
+
+    Se stampi i dati ora, puoi vedere che stai ottenendo solo le circa 415 righe di dati contenenti zucche per bushel.
+
+### Ma aspetta! C'è ancora una cosa da fare
+
+Hai notato che la quantità di bushel varia per riga? Devi normalizzare i prezzi in modo da mostrare il prezzo per bushel, quindi fai qualche calcolo per standardizzarlo.
+
+1. Aggiungi queste righe dopo il blocco che crea il dataframe new_pumpkins:
+
+    ```python
+    new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9)
+
+    new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)
+    ```
+
+✅ Secondo [The Spruce Eats](https://www.thespruceeats.com/how-much-is-a-bushel-1389308), il peso di un bushel dipende dal tipo di prodotto, poiché è una misura di volume. "Un bushel di pomodori, ad esempio, dovrebbe pesare 56 libbre... Foglie e verdure occupano più spazio con meno peso, quindi un bushel di spinaci pesa solo 20 libbre." È tutto piuttosto complicato! Non preoccupiamoci di fare una conversione bushel-libbra, e invece calcoliamo il prezzo per bushel. Tutto questo studio sui bushel di zucche, tuttavia, dimostra quanto sia importante comprendere la natura dei tuoi dati!
+
+Ora puoi analizzare i prezzi per unità in base alla loro misura in bushel. Se stampi i dati un'altra volta, puoi vedere come sono stati standardizzati.
+
+✅ Hai notato che le zucche vendute a mezzo bushel sono molto costose? Riesci a capire perché? Suggerimento: le zucche piccole sono molto più costose di quelle grandi, probabilmente perché ce ne sono molte di più per bushel, dato lo spazio inutilizzato occupato da una grande zucca vuota per torte.
+
+## Strategie di visualizzazione
+
+Parte del ruolo del data scientist è dimostrare la qualità e la natura dei dati con cui sta lavorando. Per fare ciò, spesso creano visualizzazioni interessanti, come grafici, diagrammi e tabelle, che mostrano diversi aspetti dei dati. In questo modo, possono mostrare visivamente relazioni e lacune che altrimenti sarebbero difficili da individuare.
+
+[![ML per principianti - Come visualizzare i dati con Matplotlib](https://img.youtube.com/vi/SbUkxH6IJo0/0.jpg)](https://youtu.be/SbUkxH6IJo0 "ML per principianti - Come visualizzare i dati con Matplotlib")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un breve video che mostra come visualizzare i dati per questa lezione.
+
+Le visualizzazioni possono anche aiutare a determinare la tecnica di machine learning più appropriata per i dati. Un diagramma a dispersione che sembra seguire una linea, ad esempio, indica che i dati sono un buon candidato per un esercizio di regressione lineare.
+
+Una libreria di visualizzazione dei dati che funziona bene nei notebook Jupyter è [Matplotlib](https://matplotlib.org/) (che hai visto anche nella lezione precedente).
+
+> Ottieni più esperienza con la visualizzazione dei dati in [questi tutorial](https://docs.microsoft.com/learn/modules/explore-analyze-data-with-python?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
+
+## Esercizio - sperimenta con Matplotlib
+
+Prova a creare alcuni grafici di base per visualizzare il nuovo dataframe che hai appena creato. Cosa mostrerebbe un grafico a linee di base?
+
+1. Importa Matplotlib all'inizio del file, sotto l'importazione di Pandas:
+
+    ```python
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    ```
+
+1. Esegui nuovamente l'intero notebook per aggiornare.
+1. Alla fine del notebook, aggiungi una cella per tracciare i dati come un boxplot:
+
+    ```python
+    price = new_pumpkins.Price
+    month = new_pumpkins.Month
+    plt.scatter(price, month)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![Un diagramma a dispersione che mostra la relazione tra prezzo e mese](../../../../translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.it.png)
+
+    Questo grafico è utile? Ti sorprende qualcosa?
+
+    Non è particolarmente utile, poiché tutto ciò che fa è mostrare i tuoi dati come una distribuzione di punti in un determinato mese.
+
+### Rendilo utile
+
+Per ottenere grafici che mostrino dati utili, di solito è necessario raggruppare i dati in qualche modo. Proviamo a creare un grafico in cui l'asse y mostra i mesi e i dati dimostrano la distribuzione dei dati.
+
+1. Aggiungi una cella per creare un grafico a barre raggruppato:
+
+    ```python
+    new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar')
+    plt.ylabel("Pumpkin Price")
+    ```
+
+    ![Un grafico a barre che mostra la relazione tra prezzo e mese](../../../../translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.it.png)
+
+    Questo è una visualizzazione dei dati più utile! Sembra indicare che il prezzo più alto per le zucche si verifica a settembre e ottobre. Questo corrisponde alle tue aspettative? Perché o perché no?
+
+---
+
+## 🚀Sfida
+
+Esplora i diversi tipi di visualizzazioni che Matplotlib offre. Quali tipi sono più appropriati per i problemi di regressione?
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/12/)
+
+## Revisione e studio autonomo
+
+Dai un'occhiata ai molti modi per visualizzare i dati. Fai un elenco delle varie librerie disponibili e annota quali sono le migliori per determinati tipi di compiti, ad esempio visualizzazioni 2D rispetto a visualizzazioni 3D. Cosa scopri?
+
+## Compito
+
+[Esplorare la visualizzazione](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/2-Data/assignment.md b/translations/it/2-Regression/2-Data/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..843693953
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/2-Data/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "4485a1ed4dd1b5647365e3d87456515d",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:37:43+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Esplorare le Visualizzazioni
+
+Esistono diverse librerie disponibili per la visualizzazione dei dati. Crea alcune visualizzazioni utilizzando i dati delle Zucche in questa lezione con matplotlib e seaborn in un notebook di esempio. Quali librerie sono più facili da usare?
+
+## Griglia di Valutazione
+
+| Criteri  | Esemplare | Adeguato | Da Migliorare |
+| -------- | --------- | -------- | -------------- |
+|          | Viene inviato un notebook con due esplorazioni/visualizzazioni         | Viene inviato un notebook con una esplorazione/visualizzazione       | Non viene inviato alcun notebook             |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb b/translations/it/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..197a1d04c
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,46 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3-final"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "1b2ab303ac6c604a34c6ca7a49077fc7",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:10:43+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md b/translations/it/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..b4a545f4d
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:38:03+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb b/translations/it/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..3334d2da8
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb
@@ -0,0 +1,672 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_2-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f3c335f9940cfd76528b3ef918b9b342",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:17:34+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# Costruire un modello di regressione: preparare e visualizzare i dati\n",
+    "\n",
+    "## **Regressione Lineare per le Zucche - Lezione 2**\n",
+    "#### Introduzione\n",
+    "\n",
+    "Ora che hai a disposizione gli strumenti necessari per iniziare a costruire modelli di machine learning con Tidymodels e il Tidyverse, sei pronto per iniziare a porre domande ai tuoi dati. Quando lavori con i dati e applichi soluzioni di ML, è molto importante sapere come formulare la domanda giusta per sbloccare correttamente il potenziale del tuo dataset.\n",
+    "\n",
+    "In questa lezione, imparerai:\n",
+    "\n",
+    "- Come preparare i tuoi dati per la costruzione di modelli.\n",
+    "\n",
+    "- Come utilizzare `ggplot2` per la visualizzazione dei dati.\n",
+    "\n",
+    "La domanda a cui hai bisogno di rispondere determinerà il tipo di algoritmi di ML che utilizzerai. E la qualità della risposta che otterrai dipenderà fortemente dalla natura dei tuoi dati.\n",
+    "\n",
+    "Vediamo questo concetto attraverso un esercizio pratico.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/unruly_data.jpg\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption>Illustrazione di @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Illustrazione di \\@allison_horst](../../../../../../translated_images/unruly_data.0eedc7ced92d2d919cf5ea197bfe0fe9a30780c4bf7cdcf14ff4e9dc5a4c7267.it.jpg)<br>Illustrazione di \\@allison_horst-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Pg5aexcOPqAZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 1. Importare i dati delle zucche e richiamare il Tidyverse\n",
+    "\n",
+    "Avremo bisogno dei seguenti pacchetti per analizzare e manipolare questa lezione:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: Il [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) è una [collezione di pacchetti R](https://www.tidyverse.org/packages) progettata per rendere la scienza dei dati più veloce, semplice e divertente!\n",
+    "\n",
+    "Puoi installarli con il comando:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\"))`\n",
+    "\n",
+    "Lo script qui sotto verifica se hai i pacchetti necessari per completare questo modulo e li installa per te nel caso in cui ne manchi qualcuno.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "dc5WhyVdXAjR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "GqPYUZgfXOBt"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ora, avviamo alcuni pacchetti e carichiamo i [dati](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv) forniti per questa lezione!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kvjDTPDSXRr2"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the pumpkins data\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\n",
+    "glimpse(pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first 50 rows of the data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n =50)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "VMri-t2zXqgD"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Un rapido `glimpse()` mostra immediatamente che ci sono valori mancanti e un mix di stringhe (`chr`) e dati numerici (`dbl`). La colonna `Date` è di tipo carattere e c'è anche una colonna strana chiamata `Package`, dove i dati sono un mix tra `sacks`, `bins` e altri valori. I dati, in effetti, sono un po' un disastro 😤.\n",
+    "\n",
+    "In realtà, non è molto comune ricevere un dataset completamente pronto per essere utilizzato per creare un modello di ML direttamente. Ma non preoccuparti, in questa lezione imparerai come preparare un dataset grezzo utilizzando le librerie standard di R 🧑‍🔧. Imparerai anche diverse tecniche per visualizzare i dati. 📈📊\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "> Un ripasso: L'operatore pipe (`%>%`) esegue operazioni in sequenza logica passando un oggetto avanti in una funzione o espressione. Puoi pensare all'operatore pipe come se dicesse \"e poi\" nel tuo codice.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "REWcIv9yX29v"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 2. Controllare i dati mancanti\n",
+    "\n",
+    "Uno dei problemi più comuni che i data scientist devono affrontare è la presenza di dati incompleti o mancanti. R rappresenta i valori mancanti, o sconosciuti, con un valore sentinella speciale: `NA` (Not Available).\n",
+    "\n",
+    "Quindi, come possiamo sapere se il data frame contiene valori mancanti?  \n",
+    "<br>\n",
+    "-   Un modo semplice sarebbe utilizzare la funzione base di R `anyNA`, che restituisce gli oggetti logici `TRUE` o `FALSE`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Zxfb3AM5YbUe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  anyNA()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "G--DQutAYltj"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ottimo, sembra che manchino alcuni dati! Questo è un buon punto di partenza.\n",
+    "\n",
+    "-   Un altro modo sarebbe utilizzare la funzione `is.na()` che indica quali elementi individuali delle colonne sono mancanti con un valore logico `TRUE`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mU-7-SB6YokF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  is.na() %>% \n",
+    "  head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "W-DxDOR4YxSW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ok, lavoro fatto, ma con un data frame così grande, sarebbe inefficiente e praticamente impossibile esaminare tutte le righe e le colonne singolarmente😴.\n",
+    "\n",
+    "-   Un modo più intuitivo sarebbe calcolare la somma dei valori mancanti per ogni colonna:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "xUWxipKYY0o7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  is.na() %>% \n",
+    "  colSums()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ZRBWV6P9ZArL"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Molto meglio! Mancano alcuni dati, ma forse non sarà un problema per il compito da svolgere. Vediamo cosa porterà avanti un'ulteriore analisi.\n",
+    "\n",
+    "> Oltre ai fantastici set di pacchetti e funzioni, R ha una documentazione molto valida. Ad esempio, usa `help(colSums)` o `?colSums` per scoprire di più sulla funzione.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "9gv-crB6ZD1Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 3. Dplyr: Una grammatica per la manipolazione dei dati\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/dplyr_wrangling.png\"\n",
+    "   width=\"569\"/>\n",
+    "   <figcaption>Illustrazione di @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Illustrazione di \\@allison_horst](../../../../../../translated_images/dplyr_wrangling.f5f99c64fd4580f1377fee3ea428b6f8fd073845ec0f8409d483cfe148f0984e.it.png)<br/>Illustrazione di \\@allison_horst-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "o4jLY5-VZO2C"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "[`dplyr`](https://dplyr.tidyverse.org/), un pacchetto del Tidyverse, è una grammatica per la manipolazione dei dati che offre un insieme coerente di verbi per aiutarti a risolvere le sfide più comuni nella manipolazione dei dati. In questa sezione, esploreremo alcuni dei verbi di dplyr!  \n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "i5o33MQBZWWw"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::select()\n",
+    "\n",
+    "`select()` è una funzione del pacchetto `dplyr` che ti aiuta a scegliere le colonne da mantenere o escludere.\n",
+    "\n",
+    "Per rendere il tuo data frame più facile da gestire, elimina alcune delle sue colonne utilizzando `select()`, mantenendo solo le colonne di cui hai bisogno.\n",
+    "\n",
+    "Ad esempio, in questo esercizio, la nostra analisi riguarderà le colonne `Package`, `Low Price`, `High Price` e `Date`. Selezioniamo queste colonne.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "x3VGMAGBZiUr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(Package, `Low Price`, `High Price`, Date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "F_FgxQnVZnM0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::mutate()\n",
+    "\n",
+    "`mutate()` è una funzione del pacchetto `dplyr` che ti aiuta a creare o modificare colonne, mantenendo intatte le colonne esistenti.\n",
+    "\n",
+    "La struttura generale di `mutate` è:\n",
+    "\n",
+    "`data %>%   mutate(new_column_name = what_it_contains)`\n",
+    "\n",
+    "Proviamo a utilizzare `mutate` con la colonna `Date` eseguendo le seguenti operazioni:\n",
+    "\n",
+    "1. Convertire le date (attualmente di tipo carattere) in un formato mese (si tratta di date statunitensi, quindi il formato è `MM/DD/YYYY`).\n",
+    "\n",
+    "2. Estrarre il mese dalle date in una nuova colonna.\n",
+    "\n",
+    "In R, il pacchetto [lubridate](https://lubridate.tidyverse.org/) semplifica il lavoro con i dati di tipo Date-time. Quindi, utilizziamo `dplyr::mutate()`, `lubridate::mdy()`, `lubridate::month()` e vediamo come raggiungere gli obiettivi sopra indicati. Possiamo eliminare la colonna `Date` poiché non ci servirà più nelle operazioni successive.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "2KKo0Ed9Z1VB"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load lubridate\n",
+    "library(lubridate)\n",
+    "\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  # Convert the Date column to a date object\n",
+    "  mutate(Date = mdy(Date)) %>% \n",
+    "  # Extract month from Date\n",
+    "  mutate(Month = month(Date)) %>% \n",
+    "  # Drop Date column\n",
+    "  select(-Date)\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5joszIVSZ6xe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Evviva! 🤩\n",
+    "\n",
+    "Ora, creiamo una nuova colonna `Price`, che rappresenta il prezzo medio di una zucca. Adesso, calcoliamo la media delle colonne `Low Price` e `High Price` per riempire la nuova colonna Price.\n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "nIgLjNMCZ-6Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create a new column Price\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(Price = (`Low Price` + `High Price`)/2)\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows of the data\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Zo0BsqqtaJw2"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Sììì! 💪\n",
+    "\n",
+    "\"Ma aspetta!\", dirai dopo aver dato un'occhiata all'intero set di dati con `View(pumpkins)`, \"C'è qualcosa di strano qui!\" 🤔\n",
+    "\n",
+    "Se guardi la colonna `Package`, le zucche vengono vendute in molte configurazioni diverse. Alcune sono vendute in misure di `1 1/9 bushel`, altre in misure di `1/2 bushel`, alcune per zucca, altre per libbra, e altre ancora in grandi scatole di larghezze variabili.\n",
+    "\n",
+    "Verifichiamolo:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "p77WZr-9aQAR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Verify the distinct observations in Package column\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  distinct(Package)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "XISGfh0IaUy6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Fantastico!👏\n",
+    "\n",
+    "Le zucche sembrano essere molto difficili da pesare in modo coerente, quindi filtriamole selezionando solo le zucche con la stringa *bushel* nella colonna `Package` e inseriamole in un nuovo data frame `new_pumpkins`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "7sMjiVujaZxY"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::filter() e stringr::str_detect()\n",
+    "\n",
+    "[`dplyr::filter()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/filter.html): crea un sottoinsieme dei dati contenente solo le **righe** che soddisfano le tue condizioni, in questo caso, zucche con la stringa *bushel* nella colonna `Package`.\n",
+    "\n",
+    "[stringr::str_detect()](https://stringr.tidyverse.org/reference/str_detect.html): rileva la presenza o l'assenza di un pattern in una stringa.\n",
+    "\n",
+    "Il pacchetto [`stringr`](https://github.com/tidyverse/stringr) fornisce funzioni semplici per operazioni comuni sulle stringhe.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "L8Qfcs92ageF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Retain only pumpkins with \"bushel\"\n",
+    "new_pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "       filter(str_detect(Package, \"bushel\"))\n",
+    "\n",
+    "# Get the dimensions of the new data\n",
+    "dim(new_pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "# View a few rows of the new data\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "hy_SGYREampd"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Puoi vedere che abbiamo ristretto a circa 415 righe di dati contenenti zucche al moggio.🤩  \n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "VrDwF031avlR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::case_when()\n",
+    "\n",
+    "**Ma aspetta! C'è ancora una cosa da fare**\n",
+    "\n",
+    "Hai notato che la quantità di bushel varia per riga? Devi normalizzare i prezzi in modo da mostrare il prezzo per bushel, non per 1 1/9 o 1/2 bushel. È il momento di fare un po' di calcoli per standardizzarlo.\n",
+    "\n",
+    "Utilizzeremo la funzione [`case_when()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/case_when.html) per *modificare* la colonna Price in base a determinate condizioni. `case_when` ti permette di vettorializzare più istruzioni `if_else()`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mLpw2jH4a0tx"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Convert the price if the Package contains fractional bushel values\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(Price = case_when(\n",
+    "    str_detect(Package, \"1 1/9\") ~ Price/(1 + 1/9),\n",
+    "    str_detect(Package, \"1/2\") ~ Price/(1/2),\n",
+    "    TRUE ~ Price))\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows of the data\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 30)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "P68kLVQmbM6I"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ora possiamo analizzare il prezzo per unità basandoci sulla loro misura in staia. Tutto questo studio sulle staia di zucche, tuttavia, dimostra quanto sia `importante` `comprendere la natura dei propri dati`!\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Secondo [The Spruce Eats](https://www.thespruceeats.com/how-much-is-a-bushel-1389308), il peso di una staia dipende dal tipo di prodotto, poiché si tratta di una misura di volume. \"Una staia di pomodori, ad esempio, dovrebbe pesare 56 libbre... Le foglie e le verdure occupano più spazio con meno peso, quindi una staia di spinaci pesa solo 20 libbre.\" È tutto piuttosto complicato! Non preoccupiamoci di fare una conversione da staia a libbre, e invece calcoliamo il prezzo per staia. Tutto questo studio sulle staia di zucche, tuttavia, dimostra quanto sia importante comprendere la natura dei propri dati!\n",
+    ">\n",
+    "> ✅ Hai notato che le zucche vendute a mezza staia sono molto costose? Riesci a capire il perché? Suggerimento: le zucche piccole sono molto più care di quelle grandi, probabilmente perché ce ne sono molte di più per staia, dato lo spazio inutilizzato occupato da una grande zucca vuota per torte.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "pS2GNPagbSdb"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ora, per puro spirito d'avventura 💁‍♀️, spostiamo anche la colonna Mese nella prima posizione, cioè `prima` della colonna `Pacchetto`.\n",
+    "\n",
+    "Si utilizza `dplyr::relocate()` per modificare la posizione delle colonne.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "qql1SowfbdnP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create a new data frame new_pumpkins\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  relocate(Month, .before = Package)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "JJ1x6kw8bixF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ottimo lavoro!👌 Ora hai un dataset pulito e ordinato su cui puoi costruire il tuo nuovo modello di regressione!\n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "y8TJ0Za_bn5Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 4. Visualizzazione dei dati con ggplot2\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/data-visualization.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infografica di Dasani Madipalli</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Infografica di Dasani Madipalli](../../../../../../translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.it.png){width=\"600\"}-->\n",
+    "\n",
+    "C'è un *saggio* detto che recita così:\n",
+    "\n",
+    "> \"Il semplice grafico ha portato più informazioni alla mente dell'analista di dati di qualsiasi altro strumento.\" --- John Tukey\n",
+    "\n",
+    "Parte del ruolo del data scientist è dimostrare la qualità e la natura dei dati con cui sta lavorando. Per farlo, spesso crea visualizzazioni interessanti, come grafici, diagrammi e chart, che mostrano diversi aspetti dei dati. In questo modo, è in grado di mostrare visivamente relazioni e lacune che altrimenti sarebbero difficili da individuare.\n",
+    "\n",
+    "Le visualizzazioni possono anche aiutare a determinare la tecnica di machine learning più appropriata per i dati. Un diagramma a dispersione che sembra seguire una linea, ad esempio, indica che i dati sono un buon candidato per un esercizio di regressione lineare.\n",
+    "\n",
+    "R offre diversi sistemi per creare grafici, ma [`ggplot2`](https://ggplot2.tidyverse.org/index.html) è uno dei più eleganti e versatili. `ggplot2` consente di comporre grafici **combinando componenti indipendenti**.\n",
+    "\n",
+    "Iniziamo con un semplice diagramma a dispersione per le colonne Price e Month.\n",
+    "\n",
+    "In questo caso, inizieremo con [`ggplot()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/ggplot.html), forniremo un dataset e una mappatura estetica (con [`aes()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/aes.html)) e poi aggiungeremo un livello (come [`geom_point()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_point.html)) per i diagrammi a dispersione.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mYSH6-EtbvNa"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set a theme for the plots\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "\n",
+    "# Create a scatter plot\n",
+    "p <- ggplot(data = new_pumpkins, aes(x = Price, y = Month))\n",
+    "p + geom_point()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "g2YjnGeOcLo4"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "È un grafico utile 🤷? C'è qualcosa che ti sorprende?\n",
+    "\n",
+    "Non è particolarmente utile, dato che tutto ciò che fa è mostrare i tuoi dati come una distribuzione di punti in un determinato mese.\n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Ml7SDCLQcPvE"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "### **Come lo rendiamo utile?**\n",
+    "\n",
+    "Per visualizzare dati utili nei grafici, di solito è necessario raggruppare i dati in qualche modo. Ad esempio, nel nostro caso, calcolare il prezzo medio delle zucche per ogni mese fornirebbe maggiori informazioni sui modelli sottostanti nei nostri dati. Questo ci porta a un'altra panoramica di **dplyr**:\n",
+    "\n",
+    "#### `dplyr::group_by() %>% summarize()`\n",
+    "\n",
+    "L'aggregazione raggruppata in R può essere facilmente calcolata utilizzando\n",
+    "\n",
+    "`dplyr::group_by() %>% summarize()`\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::group_by()` cambia l'unità di analisi dal dataset completo ai singoli gruppi, come per mese.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::summarize()` crea un nuovo data frame con una colonna per ogni variabile di raggruppamento e una colonna per ciascuna delle statistiche di riepilogo che hai specificato.\n",
+    "\n",
+    "Ad esempio, possiamo utilizzare `dplyr::group_by() %>% summarize()` per raggruppare le zucche in base alla colonna **Month** e poi calcolare il **prezzo medio** per ogni mese.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "jMakvJZIcVkh"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the average price of pumpkins per month\r\n",
+    "new_pumpkins %>%\r\n",
+    "  group_by(Month) %>% \r\n",
+    "  summarise(mean_price = mean(Price))"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "6kVSUa2Bcilf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Succinto!✨\n",
+    "\n",
+    "Le caratteristiche categoriche, come i mesi, sono meglio rappresentate utilizzando un grafico a barre 📊. I livelli responsabili per i grafici a barre sono `geom_bar()` e `geom_col()`. Consulta `?geom_bar` per saperne di più.\n",
+    "\n",
+    "Prepariamone uno!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Kds48GUBcj3W"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the average price of pumpkins per month then plot a bar chart\r\n",
+    "new_pumpkins %>%\r\n",
+    "  group_by(Month) %>% \r\n",
+    "  summarise(mean_price = mean(Price)) %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = Month, y = mean_price)) +\r\n",
+    "  geom_col(fill = \"midnightblue\", alpha = 0.7) +\r\n",
+    "  ylab(\"Pumpkin Price\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "VNbU1S3BcrxO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩 Questa è una visualizzazione dei dati più utile! Sembra indicare che il prezzo più alto delle zucche si verifica a settembre e ottobre. Rispecchia le tue aspettative? Perché sì o perché no?\n",
+    "\n",
+    "Congratulazioni per aver completato la seconda lezione 👏! Hai preparato i tuoi dati per la costruzione del modello, poi hai scoperto ulteriori approfondimenti utilizzando le visualizzazioni!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zDm0VOzzcuzR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb b/translations/it/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..8df8cc32d
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,437 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/1/16</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/1/16</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/8/16</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "    City Name Type               Package   Variety Sub Variety  Grade  \\\n",
+       "70  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "71  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "72  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "73  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "74  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "\n",
+       "       Date  Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality  \\\n",
+       "70  9/24/16       15.0        15.0        15.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "71  9/24/16       18.0        18.0        18.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "72  10/1/16       18.0        18.0        18.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "73  10/1/16       17.0        17.0        17.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "74  10/8/16       15.0        15.0        15.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "\n",
+       "   Condition Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  \\\n",
+       "70       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "71       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "72       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "73       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "74       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "\n",
+       "    Unnamed: 25  \n",
+       "70          NaN  \n",
+       "71          NaN  \n",
+       "72          NaN  \n",
+       "73          NaN  \n",
+       "74          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "City Name            0\n",
+       "Type               406\n",
+       "Package              0\n",
+       "Variety              0\n",
+       "Sub Variety        167\n",
+       "Grade              415\n",
+       "Date                 0\n",
+       "Low Price            0\n",
+       "High Price           0\n",
+       "Mostly Low          24\n",
+       "Mostly High         24\n",
+       "Origin               0\n",
+       "Origin District    396\n",
+       "Item Size          114\n",
+       "Color              145\n",
+       "Environment        415\n",
+       "Unit of Sale       404\n",
+       "Quality            415\n",
+       "Condition          415\n",
+       "Appearance         415\n",
+       "Storage            415\n",
+       "Crop               415\n",
+       "Repack               0\n",
+       "Trans Mode         415\n",
+       "Unnamed: 24        415\n",
+       "Unnamed: 25        391\n",
+       "dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pumpkins.isnull().sum()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "      Month               Package  Low Price  High Price  Price\n",
+      "70        9  1 1/9 bushel cartons      15.00        15.0  13.50\n",
+      "71        9  1 1/9 bushel cartons      18.00        18.0  16.20\n",
+      "72       10  1 1/9 bushel cartons      18.00        18.0  16.20\n",
+      "73       10  1 1/9 bushel cartons      17.00        17.0  15.30\n",
+      "74       10  1 1/9 bushel cartons      15.00        15.0  13.50\n",
+      "...     ...                   ...        ...         ...    ...\n",
+      "1738      9    1/2 bushel cartons      15.00        15.0  30.00\n",
+      "1739      9    1/2 bushel cartons      13.75        15.0  28.75\n",
+      "1740      9    1/2 bushel cartons      10.75        15.0  25.75\n",
+      "1741      9    1/2 bushel cartons      12.00        12.0  24.00\n",
+      "1742      9    1/2 bushel cartons      12.00        12.0  24.00\n",
+      "\n",
+      "[415 rows x 5 columns]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "# A set of new columns for a new dataframe. Filter out nonmatching columns\n",
+    "columns_to_select = ['Package', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "# Get an average between low and high price for the base pumpkin price\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "# Convert the date to its month only\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "\n",
+    "# Create a new dataframe with this basic data\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "# Convert the price if the Package contains fractional bushel values\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)\n",
+    "\n",
+    "print(new_pumpkins)\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "price = new_pumpkins.Price\n",
+    "month = new_pumpkins.Month\n",
+    "plt.scatter(price, month)\n",
+    "plt.show()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0, 0.5, 'Pumpkin Price')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar')\n",
+    "plt.ylabel(\"Pumpkin Price\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "95726f0b8283628d5356a4f8eb8b4b76",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:11:03+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/3-Linear/README.md b/translations/it/2-Regression/3-Linear/README.md
new file mode 100644
index 000000000..11c62aff7
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/3-Linear/README.md
@@ -0,0 +1,380 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2f88fbc741d792890ff2f1430fe0dae0",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:18:21+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Costruire un modello di regressione con Scikit-learn: quattro modi di regressione
+
+![Infografica regressione lineare vs polinomiale](../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.it.png)
+> Infografica di [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/13/)
+
+> ### [Questa lezione è disponibile in R!](../../../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)
+### Introduzione 
+
+Finora hai esplorato cosa sia la regressione utilizzando dati di esempio raccolti dal dataset sui prezzi delle zucche che useremo durante questa lezione. Hai anche visualizzato i dati utilizzando Matplotlib.
+
+Ora sei pronto per approfondire la regressione per il Machine Learning. Sebbene la visualizzazione consenta di comprendere i dati, il vero potere del Machine Learning deriva dall'_addestramento dei modelli_. I modelli vengono addestrati su dati storici per catturare automaticamente le dipendenze tra i dati e consentono di prevedere risultati per nuovi dati che il modello non ha mai visto prima.
+
+In questa lezione, imparerai di più su due tipi di regressione: _regressione lineare di base_ e _regressione polinomiale_, insieme ad alcune delle basi matematiche di queste tecniche. Questi modelli ci permetteranno di prevedere i prezzi delle zucche in base a diversi dati di input.
+
+[![ML per principianti - Comprendere la regressione lineare](https://img.youtube.com/vi/CRxFT8oTDMg/0.jpg)](https://youtu.be/CRxFT8oTDMg "ML per principianti - Comprendere la regressione lineare")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per una breve panoramica sulla regressione lineare.
+
+> Durante questo curriculum, assumiamo una conoscenza minima della matematica e cerchiamo di renderla accessibile agli studenti provenienti da altri campi. Presta attenzione a note, 🧮 richiami, diagrammi e altri strumenti di apprendimento per facilitare la comprensione.
+
+### Prerequisiti
+
+A questo punto dovresti essere familiare con la struttura dei dati sulle zucche che stiamo esaminando. Puoi trovarli pre-caricati e pre-puliti nel file _notebook.ipynb_ di questa lezione. Nel file, il prezzo delle zucche è mostrato per bushel in un nuovo data frame. Assicurati di poter eseguire questi notebook nei kernel di Visual Studio Code.
+
+### Preparazione
+
+Come promemoria, stai caricando questi dati per porre domande su di essi.
+
+- Qual è il momento migliore per acquistare zucche? 
+- Quale prezzo posso aspettarmi per una cassa di zucche in miniatura?
+- Dovrei acquistarle in cesti da mezzo bushel o in scatole da 1 1/9 bushel?
+Continuiamo a scavare in questi dati.
+
+Nella lezione precedente, hai creato un data frame Pandas e lo hai popolato con parte del dataset originale, standardizzando i prezzi per bushel. Facendo ciò, tuttavia, sei stato in grado di raccogliere solo circa 400 punti dati e solo per i mesi autunnali.
+
+Dai un'occhiata ai dati che abbiamo pre-caricato nel notebook allegato a questa lezione. I dati sono pre-caricati e un primo scatterplot è stato tracciato per mostrare i dati mensili. Forse possiamo ottenere un po' più di dettaglio sulla natura dei dati pulendoli ulteriormente.
+
+## Una linea di regressione lineare
+
+Come hai appreso nella Lezione 1, l'obiettivo di un esercizio di regressione lineare è quello di tracciare una linea per:
+
+- **Mostrare le relazioni tra variabili**. Mostrare la relazione tra le variabili
+- **Fare previsioni**. Fare previsioni accurate su dove un nuovo punto dati si posizionerebbe rispetto a quella linea. 
+ 
+È tipico della **Regressione dei Minimi Quadrati** tracciare questo tipo di linea. Il termine 'minimi quadrati' significa che tutti i punti dati che circondano la linea di regressione vengono elevati al quadrato e poi sommati. Idealmente, quella somma finale è il più piccola possibile, perché vogliamo un numero basso di errori, o `minimi quadrati`. 
+
+Facciamo ciò poiché vogliamo modellare una linea che abbia la minima distanza cumulativa da tutti i nostri punti dati. Eleviamo anche i termini al quadrato prima di sommarli poiché ci interessa la loro magnitudine piuttosto che la loro direzione.
+
+> **🧮 Mostrami la matematica** 
+> 
+> Questa linea, chiamata _linea di miglior adattamento_, può essere espressa da [un'equazione](https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression): 
+> 
+> ```
+> Y = a + bX
+> ```
+>
+> `X` è la 'variabile esplicativa'. `Y` è la 'variabile dipendente'. La pendenza della linea è `b` e `a` è l'intercetta sull'asse y, che si riferisce al valore di `Y` quando `X = 0`. 
+>
+>![calcolare la pendenza](../../../../translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.it.png)
+>
+> Per prima cosa, calcola la pendenza `b`. Infografica di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+>
+> In altre parole, riferendoci alla domanda originale sui dati delle zucche: "prevedere il prezzo di una zucca per bushel in base al mese", `X` si riferirebbe al prezzo e `Y` al mese di vendita. 
+>
+>![completare l'equazione](../../../../translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.it.png)
+>
+> Calcola il valore di Y. Se stai pagando circa $4, deve essere aprile! Infografica di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+>
+> La matematica che calcola la linea deve dimostrare la pendenza della linea, che dipende anche dall'intercetta, ovvero dove si trova `Y` quando `X = 0`.
+>
+> Puoi osservare il metodo di calcolo per questi valori sul sito web [Math is Fun](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-regression.html). Visita anche [questo calcolatore dei minimi quadrati](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-calculator.html) per vedere come i valori numerici influenzano la linea.
+
+## Correlazione
+
+Un altro termine da comprendere è il **Coefficiente di Correlazione** tra le variabili X e Y date. Utilizzando uno scatterplot, puoi visualizzare rapidamente questo coefficiente. Un grafico con punti dati distribuiti in una linea ordinata ha alta correlazione, ma un grafico con punti dati distribuiti ovunque tra X e Y ha bassa correlazione.
+
+Un buon modello di regressione lineare sarà quello che ha un alto Coefficiente di Correlazione (più vicino a 1 che a 0) utilizzando il metodo dei Minimi Quadrati con una linea di regressione.
+
+✅ Esegui il notebook allegato a questa lezione e osserva lo scatterplot Mese-Prezzo. Secondo la tua interpretazione visiva dello scatterplot, i dati che associano Mese a Prezzo per le vendite di zucche sembrano avere alta o bassa correlazione? Cambia se utilizzi una misura più dettagliata invece di `Mese`, ad esempio *giorno dell'anno* (cioè numero di giorni dall'inizio dell'anno)?
+
+Nel codice seguente, supponiamo di aver pulito i dati e ottenuto un data frame chiamato `new_pumpkins`, simile al seguente:
+
+ID | Mese | GiornoDellAnno | Varietà | Città | Confezione | Prezzo Basso | Prezzo Alto | Prezzo
+---|------|----------------|---------|-------|------------|--------------|-------------|-------
+70 | 9 | 267 | TIPO PER TORTA | BALTIMORA | 1 1/9 bushel cartons | 15.0 | 15.0 | 13.636364
+71 | 9 | 267 | TIPO PER TORTA | BALTIMORA | 1 1/9 bushel cartons | 18.0 | 18.0 | 16.363636
+72 | 10 | 274 | TIPO PER TORTA | BALTIMORA | 1 1/9 bushel cartons | 18.0 | 18.0 | 16.363636
+73 | 10 | 274 | TIPO PER TORTA | BALTIMORA | 1 1/9 bushel cartons | 17.0 | 17.0 | 15.454545
+74 | 10 | 281 | TIPO PER TORTA | BALTIMORA | 1 1/9 bushel cartons | 15.0 | 15.0 | 13.636364
+
+> Il codice per pulire i dati è disponibile in [`notebook.ipynb`](notebook.ipynb). Abbiamo eseguito gli stessi passaggi di pulizia della lezione precedente e abbiamo calcolato la colonna `GiornoDellAnno` utilizzando la seguente espressione: 
+
+```python
+day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)
+```
+
+Ora che hai compreso la matematica dietro la regressione lineare, creiamo un modello di regressione per vedere se possiamo prevedere quale confezione di zucche avrà i migliori prezzi. Qualcuno che acquista zucche per un campo di zucche per le vacanze potrebbe voler avere queste informazioni per ottimizzare i propri acquisti di confezioni di zucche per il campo.
+
+## Cercare la Correlazione
+
+[![ML per principianti - Cercare la Correlazione: La Chiave della Regressione Lineare](https://img.youtube.com/vi/uoRq-lW2eQo/0.jpg)](https://youtu.be/uoRq-lW2eQo "ML per principianti - Cercare la Correlazione: La Chiave della Regressione Lineare")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per una breve panoramica sulla correlazione.
+
+Dalla lezione precedente probabilmente hai visto che il prezzo medio per i diversi mesi appare così:
+
+<img alt="Prezzo medio per mese" src="../2-Data/images/barchart.png" width="50%"/>
+
+Questo suggerisce che dovrebbe esserci una certa correlazione, e possiamo provare ad addestrare un modello di regressione lineare per prevedere la relazione tra `Mese` e `Prezzo`, o tra `GiornoDellAnno` e `Prezzo`. Ecco lo scatterplot che mostra quest'ultima relazione:
+
+<img alt="Scatter plot di Prezzo vs Giorno dell'Anno" src="images/scatter-dayofyear.png" width="50%" /> 
+
+Vediamo se c'è una correlazione utilizzando la funzione `corr`:
+
+```python
+print(new_pumpkins['Month'].corr(new_pumpkins['Price']))
+print(new_pumpkins['DayOfYear'].corr(new_pumpkins['Price']))
+```
+
+Sembra che la correlazione sia piuttosto bassa, -0.15 per `Mese` e -0.17 per `GiornoDellAnno`, ma potrebbe esserci un'altra relazione importante. Sembra che ci siano diversi cluster di prezzi corrispondenti a diverse varietà di zucche. Per confermare questa ipotesi, tracciamo ogni categoria di zucche utilizzando un colore diverso. Passando un parametro `ax` alla funzione di tracciamento `scatter` possiamo tracciare tutti i punti sullo stesso grafico:
+
+```python
+ax=None
+colors = ['red','blue','green','yellow']
+for i,var in enumerate(new_pumpkins['Variety'].unique()):
+    df = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']==var]
+    ax = df.plot.scatter('DayOfYear','Price',ax=ax,c=colors[i],label=var)
+```
+
+<img alt="Scatter plot di Prezzo vs Giorno dell'Anno" src="images/scatter-dayofyear-color.png" width="50%" /> 
+
+La nostra indagine suggerisce che la varietà ha più effetto sul prezzo complessivo rispetto alla data effettiva di vendita. Possiamo vedere questo con un grafico a barre:
+
+```python
+new_pumpkins.groupby('Variety')['Price'].mean().plot(kind='bar')
+```
+
+<img alt="Grafico a barre di prezzo vs varietà" src="images/price-by-variety.png" width="50%" /> 
+
+Concentriamoci per il momento solo su una varietà di zucche, il 'tipo per torta', e vediamo quale effetto ha la data sul prezzo:
+
+```python
+pie_pumpkins = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']=='PIE TYPE']
+pie_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price') 
+```
+<img alt="Scatter plot di Prezzo vs Giorno dell'Anno" src="images/pie-pumpkins-scatter.png" width="50%" /> 
+
+Se ora calcoliamo la correlazione tra `Prezzo` e `GiornoDellAnno` utilizzando la funzione `corr`, otterremo qualcosa come `-0.27` - il che significa che addestrare un modello predittivo ha senso.
+
+> Prima di addestrare un modello di regressione lineare, è importante assicurarsi che i nostri dati siano puliti. La regressione lineare non funziona bene con valori mancanti, quindi ha senso eliminare tutte le celle vuote:
+
+```python
+pie_pumpkins.dropna(inplace=True)
+pie_pumpkins.info()
+```
+
+Un altro approccio sarebbe quello di riempire quei valori mancanti con valori medi della colonna corrispondente.
+
+## Regressione Lineare Semplice
+
+[![ML per principianti - Regressione Lineare e Polinomiale con Scikit-learn](https://img.youtube.com/vi/e4c_UP2fSjg/0.jpg)](https://youtu.be/e4c_UP2fSjg "ML per principianti - Regressione Lineare e Polinomiale con Scikit-learn")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per una breve panoramica sulla regressione lineare e polinomiale.
+
+Per addestrare il nostro modello di regressione lineare, utilizzeremo la libreria **Scikit-learn**.
+
+```python
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
+from sklearn.metrics import mean_squared_error
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+```
+
+Iniziamo separando i valori di input (caratteristiche) e l'output previsto (etichetta) in array numpy separati:
+
+```python
+X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1)
+y = pie_pumpkins['Price']
+```
+
+> Nota che abbiamo dovuto eseguire `reshape` sui dati di input affinché il pacchetto di regressione lineare li interpreti correttamente. La regressione lineare si aspetta un array 2D come input, dove ogni riga dell'array corrisponde a un vettore di caratteristiche di input. Nel nostro caso, poiché abbiamo solo un input, abbiamo bisogno di un array con forma N×1, dove N è la dimensione del dataset.
+
+Poi, dobbiamo dividere i dati in dataset di addestramento e di test, in modo da poter validare il nostro modello dopo l'addestramento:
+
+```python
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+```
+
+Infine, addestrare il modello di regressione lineare effettivo richiede solo due righe di codice. Definiamo l'oggetto `LinearRegression` e lo adattiamo ai nostri dati utilizzando il metodo `fit`:
+
+```python
+lin_reg = LinearRegression()
+lin_reg.fit(X_train,y_train)
+```
+
+L'oggetto `LinearRegression` dopo il `fit` contiene tutti i coefficienti della regressione, che possono essere accessibili utilizzando la proprietà `.coef_`. Nel nostro caso, c'è solo un coefficiente, che dovrebbe essere intorno a `-0.017`. Significa che i prezzi sembrano diminuire un po' con il tempo, ma non troppo, circa 2 centesimi al giorno. Possiamo anche accedere al punto di intersezione della regressione con l'asse Y utilizzando `lin_reg.intercept_` - sarà intorno a `21` nel nostro caso, indicando il prezzo all'inizio dell'anno.
+
+Per vedere quanto è accurato il nostro modello, possiamo prevedere i prezzi su un dataset di test e poi misurare quanto le nostre previsioni siano vicine ai valori previsti. Questo può essere fatto utilizzando la metrica dell'errore quadratico medio (MSE), che è la media di tutte le differenze al quadrato tra il valore previsto e quello atteso.
+
+```python
+pred = lin_reg.predict(X_test)
+
+mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))
+print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')
+```
+Il nostro errore sembra essere intorno ai 2 punti, che corrisponde a circa il 17%. Non troppo buono. Un altro indicatore della qualità del modello è il **coefficiente di determinazione**, che può essere ottenuto in questo modo:
+
+```python
+score = lin_reg.score(X_train,y_train)
+print('Model determination: ', score)
+```
+Se il valore è 0, significa che il modello non tiene conto dei dati di input e agisce come il *peggior predittore lineare*, che è semplicemente il valore medio del risultato. Il valore di 1 significa che possiamo prevedere perfettamente tutti i risultati attesi. Nel nostro caso, il coefficiente è intorno a 0.06, che è piuttosto basso.
+
+Possiamo anche tracciare i dati di test insieme alla linea di regressione per vedere meglio come funziona la regressione nel nostro caso:
+
+```python
+plt.scatter(X_test,y_test)
+plt.plot(X_test,pred)
+```
+
+<img alt="Regressione lineare" src="images/linear-results.png" width="50%" />
+
+## Regressione Polinomiale
+
+Un altro tipo di Regressione Lineare è la Regressione Polinomiale. Sebbene a volte ci sia una relazione lineare tra le variabili - più grande è il volume della zucca, più alto è il prezzo - a volte queste relazioni non possono essere rappresentate come un piano o una linea retta.
+
+✅ Ecco [alcuni esempi](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) di dati che potrebbero utilizzare la Regressione Polinomiale.
+
+Osserva di nuovo la relazione tra Data e Prezzo. Questo scatterplot sembra necessariamente dover essere analizzato con una linea retta? I prezzi non possono fluttuare? In questo caso, puoi provare la regressione polinomiale.
+
+✅ I polinomi sono espressioni matematiche che possono consistere in una o più variabili e coefficienti.
+
+La regressione polinomiale crea una linea curva per adattarsi meglio ai dati non lineari. Nel nostro caso, se includiamo una variabile `DayOfYear` al quadrato nei dati di input, dovremmo essere in grado di adattare i nostri dati con una curva parabolica, che avrà un minimo in un certo punto dell'anno.
+
+Scikit-learn include una comoda [API pipeline](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pipeline.make_pipeline.html?highlight=pipeline#sklearn.pipeline.make_pipeline) per combinare diversi passaggi di elaborazione dei dati. Una **pipeline** è una catena di **stimatori**. Nel nostro caso, creeremo una pipeline che prima aggiunge caratteristiche polinomiali al nostro modello e poi addestra la regressione:
+
+```python
+from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
+from sklearn.pipeline import make_pipeline
+
+pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())
+
+pipeline.fit(X_train,y_train)
+```
+
+Usare `PolynomialFeatures(2)` significa che includeremo tutti i polinomi di secondo grado dai dati di input. Nel nostro caso significherà semplicemente `DayOfYear`<sup>2</sup>, ma dato due variabili di input X e Y, questo aggiungerà X<sup>2</sup>, XY e Y<sup>2</sup>. Possiamo anche utilizzare polinomi di grado superiore se lo desideriamo.
+
+Le pipeline possono essere utilizzate nello stesso modo dell'oggetto originale `LinearRegression`, ovvero possiamo `fit` la pipeline e poi usare `predict` per ottenere i risultati della previsione. Ecco il grafico che mostra i dati di test e la curva di approssimazione:
+
+<img alt="Regressione polinomiale" src="images/poly-results.png" width="50%" />
+
+Usando la Regressione Polinomiale, possiamo ottenere un MSE leggermente più basso e un coefficiente di determinazione più alto, ma non significativamente. Dobbiamo tenere conto di altre caratteristiche!
+
+> Puoi vedere che i prezzi minimi delle zucche si osservano intorno a Halloween. Come puoi spiegare questo? 
+
+🎃 Congratulazioni, hai appena creato un modello che può aiutare a prevedere il prezzo delle zucche per torte. Probabilmente puoi ripetere la stessa procedura per tutti i tipi di zucche, ma sarebbe noioso. Ora impariamo come tenere conto della varietà di zucche nel nostro modello!
+
+## Caratteristiche Categoriali
+
+In un mondo ideale, vorremmo essere in grado di prevedere i prezzi per diverse varietà di zucche utilizzando lo stesso modello. Tuttavia, la colonna `Variety` è un po' diversa dalle colonne come `Month`, perché contiene valori non numerici. Tali colonne sono chiamate **categoriali**.
+
+[![ML per principianti - Previsioni con caratteristiche categoriali usando la Regressione Lineare](https://img.youtube.com/vi/DYGliioIAE0/0.jpg)](https://youtu.be/DYGliioIAE0 "ML per principianti - Previsioni con caratteristiche categoriali usando la Regressione Lineare")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per una breve panoramica video sull'uso delle caratteristiche categoriali.
+
+Qui puoi vedere come il prezzo medio dipende dalla varietà:
+
+<img alt="Prezzo medio per varietà" src="images/price-by-variety.png" width="50%" />
+
+Per tenere conto della varietà, dobbiamo prima convertirla in forma numerica, o **codificarla**. Ci sono diversi modi per farlo:
+
+* La semplice **codifica numerica** costruirà una tabella delle diverse varietà e sostituirà il nome della varietà con un indice in quella tabella. Questo non è l'ideale per la regressione lineare, perché la regressione lineare prende il valore numerico effettivo dell'indice e lo aggiunge al risultato, moltiplicandolo per un coefficiente. Nel nostro caso, la relazione tra il numero dell'indice e il prezzo è chiaramente non lineare, anche se ci assicuriamo che gli indici siano ordinati in un modo specifico.
+* La **codifica one-hot** sostituirà la colonna `Variety` con 4 colonne diverse, una per ogni varietà. Ogni colonna conterrà `1` se la riga corrispondente appartiene a una data varietà, e `0` altrimenti. Questo significa che ci saranno quattro coefficienti nella regressione lineare, uno per ogni varietà di zucca, responsabile del "prezzo iniziale" (o piuttosto "prezzo aggiuntivo") per quella particolare varietà.
+
+Il codice seguente mostra come possiamo codificare una varietà con one-hot encoding:
+
+```python
+pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])
+```
+
+ ID | FAIRYTALE | MINIATURE | MIXED HEIRLOOM VARIETIES | PIE TYPE
+----|-----------|-----------|--------------------------|----------
+70 | 0 | 0 | 0 | 1
+71 | 0 | 0 | 0 | 1
+... | ... | ... | ... | ...
+1738 | 0 | 1 | 0 | 0
+1739 | 0 | 1 | 0 | 0
+1740 | 0 | 1 | 0 | 0
+1741 | 0 | 1 | 0 | 0
+1742 | 0 | 1 | 0 | 0
+
+Per addestrare la regressione lineare usando la varietà codificata one-hot come input, dobbiamo solo inizializzare correttamente i dati `X` e `y`:
+
+```python
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])
+y = new_pumpkins['Price']
+```
+
+Il resto del codice è lo stesso di quello che abbiamo usato sopra per addestrare la Regressione Lineare. Se lo provi, vedrai che l'errore quadratico medio è più o meno lo stesso, ma otteniamo un coefficiente di determinazione molto più alto (~77%). Per ottenere previsioni ancora più accurate, possiamo tenere conto di più caratteristiche categoriali, così come di caratteristiche numeriche, come `Month` o `DayOfYear`. Per ottenere un grande array di caratteristiche, possiamo usare `join`:
+
+```python
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \
+        .join(new_pumpkins['Month']) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))
+y = new_pumpkins['Price']
+```
+
+Qui teniamo conto anche di `City` e del tipo di `Package`, il che ci dà un MSE di 2.84 (10%) e un coefficiente di determinazione di 0.94!
+
+## Mettere tutto insieme
+
+Per creare il miglior modello, possiamo utilizzare dati combinati (categoriali codificati one-hot + numerici) dall'esempio sopra insieme alla Regressione Polinomiale. Ecco il codice completo per tua comodità:
+
+```python
+# set up training data
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \
+        .join(new_pumpkins['Month']) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))
+y = new_pumpkins['Price']
+
+# make train-test split
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+
+# setup and train the pipeline
+pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())
+pipeline.fit(X_train,y_train)
+
+# predict results for test data
+pred = pipeline.predict(X_test)
+
+# calculate MSE and determination
+mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))
+print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')
+
+score = pipeline.score(X_train,y_train)
+print('Model determination: ', score)
+```
+
+Questo dovrebbe darci il miglior coefficiente di determinazione di quasi 97% e MSE=2.23 (~8% di errore di previsione).
+
+| Modello | MSE | Determinazione |
+|---------|-----|----------------|
+| `DayOfYear` Lineare | 2.77 (17.2%) | 0.07 |
+| `DayOfYear` Polinomiale | 2.73 (17.0%) | 0.08 |
+| `Variety` Lineare | 5.24 (19.7%) | 0.77 |
+| Tutte le caratteristiche Lineare | 2.84 (10.5%) | 0.94 |
+| Tutte le caratteristiche Polinomiale | 2.23 (8.25%) | 0.97 |
+
+🏆 Ben fatto! Hai creato quattro modelli di Regressione in una lezione e migliorato la qualità del modello fino al 97%. Nella sezione finale sulla Regressione, imparerai la Regressione Logistica per determinare le categorie.
+
+---
+## 🚀Sfida
+
+Testa diverse variabili in questo notebook per vedere come la correlazione corrisponde alla precisione del modello.
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/14/)
+
+## Revisione & Studio Autonomo
+
+In questa lezione abbiamo imparato la Regressione Lineare. Esistono altri tipi importanti di Regressione. Leggi le tecniche Stepwise, Ridge, Lasso ed Elasticnet. Un buon corso per approfondire è il [corso di Stanford Statistical Learning](https://online.stanford.edu/courses/sohs-ystatslearning-statistical-learning).
+
+## Compito 
+
+[Costruisci un Modello](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/3-Linear/assignment.md b/translations/it/2-Regression/3-Linear/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..e522bc940
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/3-Linear/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "cc471fa89c293bc735dd3a9a0fb79b1b",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:19:47+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Creare un Modello di Regressione
+
+## Istruzioni
+
+In questa lezione ti è stato mostrato come costruire un modello utilizzando sia la Regressione Lineare che quella Polinomiale. Usando queste conoscenze, trova un dataset o utilizza uno dei set integrati di Scikit-learn per costruire un nuovo modello. Spiega nel tuo notebook perché hai scelto la tecnica che hai utilizzato e dimostra l'accuratezza del tuo modello. Se non è accurato, spiega il motivo.
+
+## Rubrica
+
+| Criteri  | Esemplare                                                    | Adeguato                   | Da Migliorare                  |
+| -------- | ------------------------------------------------------------ | -------------------------- | ------------------------------ |
+|          | presenta un notebook completo con una soluzione ben documentata | la soluzione è incompleta  | la soluzione è difettosa o presenta errori |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb b/translations/it/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..a0d463463
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,128 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Prezzi delle Zucche\n",
+    "\n",
+    "Carica le librerie necessarie e il dataset. Converti i dati in un dataframe contenente un sottoinsieme dei dati:\n",
+    "\n",
+    "- Considera solo le zucche con prezzo al bushel\n",
+    "- Converti la data in un mese\n",
+    "- Calcola il prezzo come media tra il prezzo massimo e minimo\n",
+    "- Converti il prezzo per riflettere il costo in base alla quantità per bushel\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from datetime import datetime\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "columns_to_select = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n",
+    "    {'Month': month, \n",
+    "     'DayOfYear' : day_of_year, \n",
+    "     'Variety': pumpkins['Variety'], \n",
+    "     'City': pumpkins['City Name'], \n",
+    "     'Package': pumpkins['Package'], \n",
+    "     'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n",
+    "     'High Price': pumpkins['High Price'], \n",
+    "     'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Un semplice diagramma a dispersione ci ricorda che abbiamo dati mensili solo da agosto a dicembre. Probabilmente abbiamo bisogno di più dati per poter trarre conclusioni in modo lineare.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "plt.scatter('Month','Price',data=new_pumpkins)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\n",
+    "plt.scatter('DayOfYear','Price',data=new_pumpkins)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer (Avvertenza)**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di tenere presente che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali malintesi o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3-final"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "b032d371c75279373507f003439a577e",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:45:36+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md b/translations/it/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..dd8db21e7
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:20:08+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb b/translations/it/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..5d8751fe5
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb
@@ -0,0 +1,1083 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_3-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5015d65d61ba75a223bfc56c273aa174",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:57:26+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "EgQw8osnsUV-"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Regressione Lineare e Polinomiale per il Prezzo delle Zucche - Lezione 3\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infografica di Dasani Madipalli</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Infografica di Dasani Madipalli](../../../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.it.png){width=\"800\"}-->\n",
+    "\n",
+    "#### Introduzione\n",
+    "\n",
+    "Finora hai esplorato cosa sia la regressione utilizzando dati di esempio raccolti dal dataset sui prezzi delle zucche che useremo per tutta questa lezione. Hai anche visualizzato i dati con `ggplot2`. 💪\n",
+    "\n",
+    "Ora sei pronto per approfondire la regressione per il Machine Learning. In questa lezione, imparerai di più su due tipi di regressione: *regressione lineare di base* e *regressione polinomiale*, insieme ad alcune nozioni matematiche alla base di queste tecniche.\n",
+    "\n",
+    "> In tutto questo curriculum, assumiamo una conoscenza minima della matematica e cerchiamo di renderla accessibile agli studenti provenienti da altri campi. Fai attenzione a note, 🧮 richiami, diagrammi e altri strumenti di apprendimento per facilitare la comprensione.\n",
+    "\n",
+    "#### Preparazione\n",
+    "\n",
+    "Come promemoria, stai caricando questi dati per porre loro delle domande.\n",
+    "\n",
+    "-   Qual è il momento migliore per comprare le zucche?\n",
+    "\n",
+    "-   Quale prezzo posso aspettarmi per una cassa di zucche in miniatura?\n",
+    "\n",
+    "-   Dovrei comprarle in cesti da mezzo bushel o in scatole da 1 1/9 di bushel? Continuiamo a scavare in questi dati.\n",
+    "\n",
+    "Nella lezione precedente, hai creato un `tibble` (una moderna reinterpretazione del data frame) e lo hai popolato con una parte del dataset originale, standardizzando i prezzi per bushel. Facendo ciò, tuttavia, sei riuscito a raccogliere solo circa 400 punti dati e solo per i mesi autunnali. Forse possiamo ottenere un po' più di dettagli sulla natura dei dati pulendoli ulteriormente? Vedremo... 🕵️‍♀️\n",
+    "\n",
+    "Per questo compito, avremo bisogno dei seguenti pacchetti:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: Il [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) è una [collezione di pacchetti R](https://www.tidyverse.org/packages) progettata per rendere la scienza dei dati più veloce, facile e divertente!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: Il framework [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) è una [collezione di pacchetti](https://www.tidymodels.org/packages/) per la modellazione e il machine learning.\n",
+    "\n",
+    "-   `janitor`: Il pacchetto [janitor](https://github.com/sfirke/janitor) fornisce semplici strumenti per esaminare e pulire dati disordinati.\n",
+    "\n",
+    "-   `corrplot`: Il pacchetto [corrplot](https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html) offre uno strumento visivo esplorativo per la matrice di correlazione, supportando il riordino automatico delle variabili per aiutare a rilevare schemi nascosti tra le variabili.\n",
+    "\n",
+    "Puoi installarli con il seguente comando:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"janitor\", \"corrplot\"))`\n",
+    "\n",
+    "Lo script qui sotto verifica se hai i pacchetti necessari per completare questo modulo e li installa per te nel caso in cui manchino.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WqQPS1OAsg3H"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, janitor, corrplot)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "tA4C2WN3skCf",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "outputId": "c06cd805-5534-4edc-f72b-d0d1dab96ac0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Caricheremo successivamente questi fantastici pacchetti e li renderemo disponibili nella nostra sessione R corrente. (Questo è solo a scopo illustrativo, `pacman::p_load()` lo ha già fatto per te)\n",
+    "\n",
+    "## 1. Una linea di regressione lineare\n",
+    "\n",
+    "Come hai imparato nella Lezione 1, l'obiettivo di un esercizio di regressione lineare è essere in grado di tracciare una *linea* *di* *miglior adattamento* per:\n",
+    "\n",
+    "-   **Mostrare le relazioni tra variabili**. Mostrare la relazione tra le variabili.\n",
+    "\n",
+    "-   **Fare previsioni**. Fare previsioni accurate su dove un nuovo punto dati potrebbe cadere in relazione a quella linea.\n",
+    "\n",
+    "Per disegnare questo tipo di linea, utilizziamo una tecnica statistica chiamata **Regressione dei Minimi Quadrati**. Il termine `minimi quadrati` significa che tutti i punti dati che circondano la linea di regressione vengono elevati al quadrato e poi sommati. Idealmente, quella somma finale è il più piccola possibile, perché vogliamo un numero basso di errori, o `minimi quadrati`. Pertanto, la linea di miglior adattamento è la linea che ci dà il valore più basso per la somma degli errori al quadrato - da qui il nome *regressione dei minimi quadrati*.\n",
+    "\n",
+    "Facciamo questo perché vogliamo modellare una linea che abbia la minima distanza cumulativa da tutti i nostri punti dati. Inoltre, eleviamo al quadrato i termini prima di sommarli poiché ci interessa la loro grandezza piuttosto che la loro direzione.\n",
+    "\n",
+    "> **🧮 Mostrami la matematica**\n",
+    ">\n",
+    "> Questa linea, chiamata *linea di miglior adattamento*, può essere espressa da [un'equazione](https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression):\n",
+    ">\n",
+    ">     Y = a + bX\n",
+    ">\n",
+    "> `X` è la '`variabile esplicativa` o `predittore`'. `Y` è la '`variabile dipendente` o `risultato`'. La pendenza della linea è `b` e `a` è l'intercetta sull'asse y, che si riferisce al valore di `Y` quando `X = 0`.\n",
+    ">\n",
+    "\n",
+    "> ![](../../../../../../2-Regression/3-Linear/solution/images/slope.png \"pendenza = $y/x$\")\n",
+    "    Infografica di Jen Looper\n",
+    ">\n",
+    "> Per prima cosa, calcola la pendenza `b`.\n",
+    ">\n",
+    "> In altre parole, e riferendoci alla domanda originale sui dati delle zucche: \"prevedere il prezzo di una zucca per bushel in base al mese\", `X` si riferirebbe al prezzo e `Y` si riferirebbe al mese di vendita.\n",
+    ">\n",
+    "> ![](../../../../../../translated_images/calculation.989aa7822020d9d0ba9fc781f1ab5192f3421be86ebb88026528aef33c37b0d8.it.png)\n",
+    "    Infografica di Jen Looper\n",
+    "> \n",
+    "> Calcola il valore di Y. Se stai pagando circa \\$4, deve essere aprile!\n",
+    ">\n",
+    "> La matematica che calcola la linea deve dimostrare la pendenza della linea, che dipende anche dall'intercetta, ovvero dove si trova `Y` quando `X = 0`.\n",
+    ">\n",
+    "> Puoi osservare il metodo di calcolo per questi valori sul sito web [Math is Fun](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-regression.html). Visita anche [questo calcolatore dei minimi quadrati](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-calculator.html) per vedere come i valori numerici influenzano la linea.\n",
+    "\n",
+    "Non così spaventoso, vero? 🤓\n",
+    "\n",
+    "#### Correlazione\n",
+    "\n",
+    "Un altro termine da comprendere è il **Coefficiente di Correlazione** tra le variabili X e Y date. Utilizzando un diagramma a dispersione, puoi visualizzare rapidamente questo coefficiente. Un grafico con punti dati distribuiti in una linea ordinata ha alta correlazione, mentre un grafico con punti dati distribuiti ovunque tra X e Y ha bassa correlazione.\n",
+    "\n",
+    "Un buon modello di regressione lineare sarà quello che ha un alto Coefficiente di Correlazione (più vicino a 1 che a 0) utilizzando il metodo della Regressione dei Minimi Quadrati con una linea di regressione.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "cdX5FRpvsoP5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **2. Una danza con i dati: creare un data frame che verrà utilizzato per la modellazione**\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/janitor.jpg\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption>Opera d'arte di @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Opera d'arte di \\@allison_horst](../../../../../../translated_images/janitor.e4a77dd3d3e6a32e25327090b8a9c00dc7cf459c44fa9f184c5ecb0d48ce3794.it.jpg){width=\"700\"}-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WdUKXk7Bs8-V"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Carica le librerie necessarie e il dataset. Converti i dati in un data frame contenente un sottoinsieme dei dati:\n",
+    "\n",
+    "-   Considera solo le zucche con prezzo al bushel\n",
+    "\n",
+    "-   Converti la data in un mese\n",
+    "\n",
+    "-   Calcola il prezzo come media tra il prezzo massimo e minimo\n",
+    "\n",
+    "-   Converti il prezzo per riflettere la quantità al bushel\n",
+    "\n",
+    "> Abbiamo trattato questi passaggi nella [lezione precedente](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/2-Data/solution/lesson_2-R.ipynb).\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "fMCtu2G2s-p8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "library(lubridate)\n",
+    "\n",
+    "# Import the pumpkins data\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\n",
+    "glimpse(pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first 50 rows of the data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ryMVZEEPtERn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Nello spirito della pura avventura, esploriamo il [`pacchetto janitor`](../../../../../../2-Regression/3-Linear/solution/R/github.com/sfirke/janitor) che fornisce funzioni semplici per esaminare e pulire dati sporchi. Ad esempio, diamo un'occhiata ai nomi delle colonne dei nostri dati:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "xcNxM70EtJjb"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Return column names\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  names()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5XtpaIigtPfW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤔 Possiamo fare meglio. Convertiamo questi nomi di colonna in `friendR` utilizzando la convenzione [snake_case](https://en.wikipedia.org/wiki/Snake_case) con `janitor::clean_names`. Per saperne di più su questa funzione: `?clean_names`\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "IbIqrMINtSHe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Clean names to the snake_case convention\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  clean_names(case = \"snake\")\n",
+    "\n",
+    "# Return column names\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  names()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "a2uYvclYtWvX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Molto tidyR 🧹! Ora, un ballo con i dati usando `dplyr` come nella lezione precedente! 💃\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HfhnuzDDtaDd"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(variety, city_name, package, low_price, high_price, date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Extract the month from the dates to a new column\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>%\n",
+    "  mutate(date = mdy(date),\n",
+    "         month = month(date)) %>% \n",
+    "  select(-date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a new column for average Price\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(price = (low_price + high_price)/2)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Retain only pumpkins with the string \"bushel\"\n",
+    "new_pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  filter(str_detect(string = package, pattern = \"bushel\"))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Normalize the pricing so that you show the pricing per bushel, not per 1 1/9 or 1/2 bushel\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(price = case_when(\n",
+    "    str_detect(package, \"1 1/9\") ~ price/(1.1),\n",
+    "    str_detect(package, \"1/2\") ~ price*2,\n",
+    "    TRUE ~ price))\n",
+    "\n",
+    "# Relocate column positions\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  relocate(month, .before = variety)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Display the first 5 rows\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "X0wU3gQvtd9f"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ottimo lavoro!👌 Ora hai un set di dati pulito e ordinato su cui puoi costruire il tuo nuovo modello di regressione!\n",
+    "\n",
+    "Che ne dici di un grafico a dispersione?\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UpaIwaxqth82"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set theme\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "\n",
+    "# Make a scatter plot of month and price\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = month, y = price)) +\n",
+    "  geom_point(size = 1.6)\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "DXgU-j37tl5K"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Un grafico a dispersione ci ricorda che abbiamo dati mensili solo da agosto a dicembre. Probabilmente abbiamo bisogno di più dati per poter trarre conclusioni in modo lineare.\n",
+    "\n",
+    "Diamo un'occhiata di nuovo ai nostri dati di modellazione:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Ve64wVbwtobI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Display first 5 rows\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "HFQX2ng1tuSJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "E se volessimo prevedere il `prezzo` di una zucca basandoci sulle colonne `città` o `pacchetto`, che sono di tipo carattere? Oppure, ancora più semplicemente, come potremmo trovare la correlazione (che richiede che entrambi i suoi input siano numerici) tra, ad esempio, `pacchetto` e `prezzo`? 🤷🤷\n",
+    "\n",
+    "I modelli di machine learning funzionano meglio con caratteristiche numeriche piuttosto che con valori testuali, quindi in genere è necessario convertire le caratteristiche categoriche in rappresentazioni numeriche.\n",
+    "\n",
+    "Questo significa che dobbiamo trovare un modo per riformattare i nostri predittori per renderli più facili da utilizzare efficacemente da un modello, un processo noto come `feature engineering`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "7hsHoxsStyjJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 3. Pre-elaborazione dei dati per la modellazione con recipes 👩‍🍳👨‍🍳\n",
+    "\n",
+    "Le attività che riformattano i valori dei predittori per renderli più facili da utilizzare efficacemente da un modello sono chiamate `feature engineering`.\n",
+    "\n",
+    "Modelli diversi hanno requisiti di pre-elaborazione differenti. Ad esempio, i minimi quadrati richiedono `l'encoding delle variabili categoriche` come mese, varietà e city_name. Questo implica semplicemente `tradurre` una colonna con `valori categorici` in una o più `colonne numeriche` che sostituiscono l'originale.\n",
+    "\n",
+    "Ad esempio, supponiamo che i tuoi dati includano la seguente caratteristica categorica:\n",
+    "\n",
+    "|  city   |\n",
+    "|:-------:|\n",
+    "| Denver  |\n",
+    "| Nairobi |\n",
+    "|  Tokyo  |\n",
+    "\n",
+    "Puoi applicare l'*ordinal encoding* per sostituire ogni categoria con un valore intero unico, come questo:\n",
+    "\n",
+    "| city |\n",
+    "|:----:|\n",
+    "|  0   |\n",
+    "|  1   |\n",
+    "|  2   |\n",
+    "\n",
+    "Ed è proprio quello che faremo con i nostri dati!\n",
+    "\n",
+    "In questa sezione, esploreremo un altro fantastico pacchetto di Tidymodels: [recipes](https://tidymodels.github.io/recipes/) - progettato per aiutarti a pre-elaborare i tuoi dati **prima** di addestrare il tuo modello. Alla base, una recipe è un oggetto che definisce quali passaggi devono essere applicati a un set di dati per prepararlo alla modellazione.\n",
+    "\n",
+    "Ora, creiamo una recipe che prepara i nostri dati per la modellazione sostituendo un intero unico per tutte le osservazioni nelle colonne dei predittori:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AD5kQbcvt3Xl"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Specify a recipe\n",
+    "pumpkins_recipe <- recipe(price ~ ., data = new_pumpkins) %>% \n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print out the recipe\n",
+    "pumpkins_recipe"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "BNaFKXfRt9TU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Fantastico! 👏 Abbiamo appena creato la nostra prima ricetta che specifica un risultato (prezzo) e i suoi corrispondenti predittori, e che tutte le colonne dei predittori devono essere codificate in un set di numeri interi 🙌! Analizziamola rapidamente:\n",
+    "\n",
+    "-   La chiamata a `recipe()` con una formula indica alla ricetta i *ruoli* delle variabili utilizzando i dati di `new_pumpkins` come riferimento. Ad esempio, la colonna `price` è stata assegnata al ruolo di `outcome`, mentre il resto delle colonne è stato assegnato al ruolo di `predictor`.\n",
+    "\n",
+    "-   `step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)` specifica che tutti i predittori devono essere convertiti in un set di numeri interi, con la numerazione che parte da 0.\n",
+    "\n",
+    "Siamo sicuri che potresti avere pensieri del tipo: \"È fantastico!! Ma cosa succede se avessi bisogno di confermare che le ricette stanno facendo esattamente ciò che mi aspetto? 🤔\"\n",
+    "\n",
+    "È un pensiero eccellente! Vedi, una volta definita la tua ricetta, puoi stimare i parametri necessari per preprocessare effettivamente i dati e poi estrarre i dati elaborati. Non è qualcosa che fai tipicamente quando usi Tidymodels (vedremo la convenzione normale tra poco-\\> `workflows`), ma può essere utile quando vuoi fare un controllo di coerenza per confermare che le ricette stiano facendo ciò che ti aspetti.\n",
+    "\n",
+    "Per questo, avrai bisogno di due verbi aggiuntivi: `prep()` e `bake()`, e come sempre, i nostri piccoli amici di R di [`Allison Horst`](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations) ti aiutano a capire meglio!\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/recipes.png\"\n",
+    "   width=\"550\"/>\n",
+    "   <figcaption>Illustrazione di @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "KEiO0v7kuC9O"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "[`prep()`](https://recipes.tidymodels.org/reference/prep.html): stima i parametri necessari da un set di addestramento che possono essere successivamente applicati ad altri set di dati. Ad esempio, per una determinata colonna predittore, quale osservazione verrà assegnata all'intero 0, 1, 2, ecc.\n",
+    "\n",
+    "[`bake()`](https://recipes.tidymodels.org/reference/bake.html): prende una ricetta preparata e applica le operazioni a qualsiasi set di dati.\n",
+    "\n",
+    "Detto ciò, prepariamo e applichiamo le nostre ricette per confermare davvero che, dietro le quinte, le colonne predittore saranno prima codificate prima che un modello venga adattato.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Q1xtzebuuTCP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Prep the recipe\n",
+    "pumpkins_prep <- prep(pumpkins_recipe)\n",
+    "\n",
+    "# Bake the recipe to extract a preprocessed new_pumpkins data\n",
+    "baked_pumpkins <- bake(pumpkins_prep, new_data = NULL)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the baked data set\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "FGBbJbP_uUUn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Evviva! 🥳 I dati elaborati `baked_pumpkins` hanno tutti i loro predittori codificati, confermando che i passaggi di preprocessing definiti come la nostra ricetta funzioneranno come previsto. Questo li rende più difficili da leggere per te, ma molto più comprensibili per Tidymodels! Prenditi un po' di tempo per scoprire quale osservazione è stata mappata a un intero corrispondente.\n",
+    "\n",
+    "Vale anche la pena menzionare che `baked_pumpkins` è un data frame su cui possiamo eseguire calcoli.\n",
+    "\n",
+    "Ad esempio, proviamo a trovare una buona correlazione tra due punti dei tuoi dati per potenzialmente costruire un buon modello predittivo. Useremo la funzione `cor()` per farlo. Digita `?cor()` per scoprire di più sulla funzione.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "1dvP0LBUueAW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the correlation between the city_name and the price\n",
+    "cor(baked_pumpkins$city_name, baked_pumpkins$price)\n",
+    "\n",
+    "# Find the correlation between the package and the price\n",
+    "cor(baked_pumpkins$package, baked_pumpkins$price)\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "3bQzXCjFuiSV"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "A quanto pare, c'è solo una debole correlazione tra la Città e il Prezzo. Tuttavia, c'è una correlazione un po' migliore tra il Pacchetto e il suo Prezzo. Ha senso, vero? Normalmente, più grande è la scatola di prodotti, più alto è il prezzo.\n",
+    "\n",
+    "Già che ci siamo, proviamo anche a visualizzare una matrice di correlazione di tutte le colonne utilizzando il pacchetto `corrplot`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "BToPWbgjuoZw"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the corrplot package\n",
+    "library(corrplot)\n",
+    "\n",
+    "# Obtain correlation matrix\n",
+    "corr_mat <- cor(baked_pumpkins %>% \n",
+    "                  # Drop columns that are not really informative\n",
+    "                  select(-c(low_price, high_price)))\n",
+    "\n",
+    "# Make a correlation plot between the variables\n",
+    "corrplot(corr_mat, method = \"shade\", shade.col = NA, tl.col = \"black\", tl.srt = 45, addCoef.col = \"black\", cl.pos = \"n\", order = \"original\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ZwAL3ksmutVR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩 Molto meglio.\n",
+    "\n",
+    "Una buona domanda da porre ora a questi dati potrebbe essere: '`Quale prezzo posso aspettarmi per un determinato pacchetto di zucche?`' Andiamo subito al dunque!\n",
+    "\n",
+    "> Nota: Quando **`bake()`** la ricetta preparata **`pumpkins_prep`** con **`new_data = NULL`**, estrai i dati di addestramento elaborati (cioè codificati). Se avessi un altro set di dati, ad esempio un set di test, e volessi vedere come una ricetta lo pre-processerebbe, ti basterebbe fare il bake di **`pumpkins_prep`** con **`new_data = test_set`**.\n",
+    "\n",
+    "## 4. Costruire un modello di regressione lineare\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infografica di Dasani Madipalli</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "YqXjLuWavNxW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ora che abbiamo creato una ricetta e confermato che i dati verranno pre-processati correttamente, passiamo a costruire un modello di regressione per rispondere alla domanda: `Quale prezzo posso aspettarmi per un determinato pacchetto di zucca?`\n",
+    "\n",
+    "#### Addestrare un modello di regressione lineare utilizzando il set di addestramento\n",
+    "\n",
+    "Come avrai già intuito, la colonna *price* è la variabile `outcome`, mentre la colonna *package* è la variabile `predictor`.\n",
+    "\n",
+    "Per fare ciò, inizieremo dividendo i dati in modo che l'80% vada nel set di addestramento e il 20% nel set di test, poi definiremo una ricetta che codificherà la colonna predictor in un insieme di interi, quindi costruiremo una specifica del modello. Non prepareremo e non cuoceremo la nostra ricetta, poiché sappiamo già che pre-processerà i dati come previsto.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Pq0bSzCevW-h"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Split the data into training and test sets\n",
+    "pumpkins_split <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  initial_split(prop = 0.8)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Extract training and test data\n",
+    "pumpkins_train <- training(pumpkins_split)\n",
+    "pumpkins_test <- testing(pumpkins_split)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing the data\n",
+    "lm_pumpkins_recipe <- recipe(price ~ package, data = pumpkins_train) %>% \n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a linear model specification\n",
+    "lm_spec <- linear_reg() %>% \n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"regression\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "CyoEh_wuvcLv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ottimo lavoro! Ora che abbiamo una ricetta e una specifica del modello, dobbiamo trovare un modo per unirle in un oggetto che prima pre-elabori i dati (prep+bake dietro le quinte), adatti il modello ai dati pre-elaborati e consenta anche eventuali attività di post-elaborazione. Che ne dici per la tua tranquillità!🤩\n",
+    "\n",
+    "In Tidymodels, questo pratico oggetto si chiama [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) e contiene comodamente i tuoi componenti di modellazione! Questo è ciò che chiameremmo *pipeline* in *Python*.\n",
+    "\n",
+    "Quindi, mettiamo tutto insieme in un workflow!📦\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "G3zF_3DqviFJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Hold modelling components in a workflow\n",
+    "lm_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(lm_pumpkins_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(lm_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the workflow\n",
+    "lm_wf"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "T3olroU3v-WX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Inoltre, un workflow può essere adattato/allenato nello stesso modo in cui può esserlo un modello.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zd1A5tgOwEPX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Train the model\n",
+    "lm_wf_fit <- lm_wf %>% \n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\n",
+    "\n",
+    "# Print the model coefficients learned \n",
+    "lm_wf_fit"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "NhJagFumwFHf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Dai coefficienti ottenuti durante l'addestramento, possiamo osservare i valori appresi. Essi rappresentano i coefficienti della retta di miglior adattamento che ci fornisce l'errore complessivo più basso tra la variabile reale e quella predetta.\n",
+    "\n",
+    "#### Valutare le prestazioni del modello utilizzando il set di test\n",
+    "\n",
+    "È il momento di vedere come si è comportato il modello 📏! Come possiamo farlo?\n",
+    "\n",
+    "Ora che abbiamo addestrato il modello, possiamo utilizzarlo per fare previsioni sul `test_set` usando `parsnip::predict()`. Successivamente, possiamo confrontare queste previsioni con i valori effettivi delle etichette per valutare quanto bene (o meno!) il modello stia funzionando.\n",
+    "\n",
+    "Iniziamo facendo previsioni per il set di test e poi uniamo le colonne al set di test.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "_4QkGtBTwItF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make predictions for the test set\n",
+    "predictions <- lm_wf_fit %>% \n",
+    "  predict(new_data = pumpkins_test)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Bind predictions to the test set\n",
+    "lm_results <- pumpkins_test %>% \n",
+    "  select(c(package, price)) %>% \n",
+    "  bind_cols(predictions)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first ten rows of the tibble\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "UFZzTG0gwTs9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Sì, hai appena addestrato un modello e lo hai utilizzato per fare previsioni! 🔮 È valido? Valutiamo le prestazioni del modello!\n",
+    "\n",
+    "In Tidymodels, lo facciamo utilizzando `yardstick::metrics()`! Per la regressione lineare, concentriamoci sui seguenti indicatori:\n",
+    "\n",
+    "-   `Root Mean Square Error (RMSE)`: La radice quadrata del [MSE](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error). Questo fornisce una metrica assoluta nella stessa unità dell'etichetta (in questo caso, il prezzo di una zucca). Più piccolo è il valore, migliore è il modello (in termini semplici, rappresenta il prezzo medio di errore delle previsioni!).\n",
+    "\n",
+    "-   `Coefficient of Determination (di solito noto come R-squared o R2)`: Una metrica relativa in cui un valore più alto indica una migliore aderenza del modello. In sostanza, questa metrica rappresenta quanto della varianza tra i valori previsti e quelli reali delle etichette il modello è in grado di spiegare.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "0A5MjzM7wW9M"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Evaluate performance of linear regression\n",
+    "metrics(data = lm_results,\n",
+    "        truth = price,\n",
+    "        estimate = .pred)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "reJ0UIhQwcEH"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ecco che la performance del modello cala. Vediamo se possiamo ottenere un'indicazione migliore visualizzando un grafico a dispersione del pacchetto e del prezzo, quindi utilizzando le previsioni fatte per sovrapporre una linea di miglior adattamento.\n",
+    "\n",
+    "Questo significa che dovremo preparare e trasformare il set di test per codificare la colonna del pacchetto, quindi unire questo alle previsioni fatte dal nostro modello.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "fdgjzjkBwfWt"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Encode package column\n",
+    "package_encode <- lm_pumpkins_recipe %>% \n",
+    "  prep() %>% \n",
+    "  bake(new_data = pumpkins_test) %>% \n",
+    "  select(package)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Bind encoded package column to the results\n",
+    "lm_results <- lm_results %>% \n",
+    "  bind_cols(package_encode %>% \n",
+    "              rename(package_integer = package)) %>% \n",
+    "  relocate(package_integer, .after = package)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print new results data frame\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make a scatter plot\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"orange\", size = 1.2) +\n",
+    "  xlab(\"package\")\n",
+    "  \n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "R0nw719lwkHE"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Fantastico! Come puoi vedere, il modello di regressione lineare non generalizza molto bene la relazione tra un pacchetto e il suo prezzo corrispondente.\n",
+    "\n",
+    "🎃 Congratulazioni, hai appena creato un modello che può aiutarti a prevedere il prezzo di alcune varietà di zucche. Il tuo campo di zucche per le festività sarà splendido. Ma probabilmente puoi creare un modello migliore!\n",
+    "\n",
+    "## 5. Costruisci un modello di regressione polinomiale\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infografica di Dasani Madipalli</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Infografica di Dasani Madipalli](../../../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.it.png){width=\"800\"}-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HOCqJXLTwtWI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "A volte i nostri dati potrebbero non avere una relazione lineare, ma vogliamo comunque prevedere un risultato. La regressione polinomiale può aiutarci a fare previsioni per relazioni non lineari più complesse.\n",
+    "\n",
+    "Prendiamo, ad esempio, la relazione tra il pacchetto e il prezzo nel nostro set di dati sulle zucche. Sebbene a volte ci sia una relazione lineare tra le variabili - più grande è la zucca in volume, più alto è il prezzo - a volte queste relazioni non possono essere rappresentate come un piano o una linea retta.\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Ecco [alcuni altri esempi](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) di dati che potrebbero utilizzare la regressione polinomiale\n",
+    ">\n",
+    "> Dai un'altra occhiata alla relazione tra Varietà e Prezzo nel grafico precedente. Questo scatterplot sembra necessariamente analizzabile con una linea retta? Forse no. In questo caso, puoi provare la regressione polinomiale.\n",
+    ">\n",
+    "> ✅ I polinomi sono espressioni matematiche che possono consistere in una o più variabili e coefficienti\n",
+    "\n",
+    "#### Addestrare un modello di regressione polinomiale utilizzando il set di addestramento\n",
+    "\n",
+    "La regressione polinomiale crea una *linea curva* per adattarsi meglio ai dati non lineari.\n",
+    "\n",
+    "Vediamo se un modello polinomiale offrirà prestazioni migliori nel fare previsioni. Seguiremo una procedura abbastanza simile a quella che abbiamo seguito in precedenza:\n",
+    "\n",
+    "-   Creare una ricetta che specifichi i passaggi di pre-elaborazione da eseguire sui nostri dati per prepararli alla modellazione, ad esempio: codificare i predittori e calcolare i polinomi di grado *n*\n",
+    "\n",
+    "-   Costruire una specifica del modello\n",
+    "\n",
+    "-   Combinare la ricetta e la specifica del modello in un flusso di lavoro\n",
+    "\n",
+    "-   Creare un modello adattando il flusso di lavoro\n",
+    "\n",
+    "-   Valutare quanto bene il modello si comporta sui dati di test\n",
+    "\n",
+    "Iniziamo subito!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "VcEIpRV9wzYr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Specify a recipe\r\n",
+    "poly_pumpkins_recipe <-\r\n",
+    "  recipe(price ~ package, data = pumpkins_train) %>%\r\n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE) %>% \r\n",
+    "  step_poly(all_predictors(), degree = 4)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a model specification\r\n",
+    "poly_spec <- linear_reg() %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Bundle recipe and model spec into a workflow\r\n",
+    "poly_wf <- workflow() %>% \r\n",
+    "  add_recipe(poly_pumpkins_recipe) %>% \r\n",
+    "  add_model(poly_spec)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a model\r\n",
+    "poly_wf_fit <- poly_wf %>% \r\n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print learned model coefficients\r\n",
+    "poly_wf_fit\r\n",
+    "\r\n",
+    "  "
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "63n_YyRXw3CC"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### Valutare le prestazioni del modello\n",
+    "\n",
+    "👏👏Hai creato un modello polinomiale, ora facciamo delle previsioni sul set di test!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "-LHZtztSxDP0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make price predictions on test data\r\n",
+    "poly_results <- poly_wf_fit %>% predict(new_data = pumpkins_test) %>% \r\n",
+    "  bind_cols(pumpkins_test %>% select(c(package, price))) %>% \r\n",
+    "  relocate(.pred, .after = last_col())\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the results\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YUFpQ_dKxJGx"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Woo-hoo, valutiamo come il modello ha performato sul test_set usando `yardstick::metrics()`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "qxdyj86bxNGZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "metrics(data = poly_results, truth = price, estimate = .pred)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "8AW5ltkBxXDm"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩 Prestazioni molto migliori.\n",
+    "\n",
+    "L'`rmse` è diminuito da circa 7 a circa 3, un'indicazione di un errore ridotto tra il prezzo reale e il prezzo previsto. Puoi *liberamente* interpretarlo come se, in media, le previsioni errate sbagliassero di circa 3$. L'`rsq` è aumentato da circa 0,4 a 0,8.\n",
+    "\n",
+    "Tutti questi parametri indicano che il modello polinomiale funziona decisamente meglio rispetto al modello lineare. Ottimo lavoro!\n",
+    "\n",
+    "Vediamo se possiamo visualizzarlo!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "6gLHNZDwxYaS"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Bind encoded package column to the results\r\n",
+    "poly_results <- poly_results %>% \r\n",
+    "  bind_cols(package_encode %>% \r\n",
+    "              rename(package_integer = package)) %>% \r\n",
+    "  relocate(package_integer, .after = package)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print new results data frame\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make a scatter plot\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\r\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"midnightblue\", size = 1.2) +\r\n",
+    "  xlab(\"package\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "A83U16frxdF1"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Puoi vedere una linea curva che si adatta meglio ai tuoi dati! 🤩\n",
+    "\n",
+    "Puoi renderla ancora più fluida passando una formula polinomiale a `geom_smooth` in questo modo:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "4U-7aHOVxlGU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a scatter plot\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\r\n",
+    "  geom_smooth(method = lm, formula = y ~ poly(x, degree = 4), color = \"midnightblue\", size = 1.2, se = FALSE) +\r\n",
+    "  xlab(\"package\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5vzNT0Uexm-w"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Proprio come una curva fluida!🤩\n",
+    "\n",
+    "Ecco come fare una nuova previsione:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "v9u-wwyLxq4G"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a hypothetical data frame\r\n",
+    "hypo_tibble <- tibble(package = \"bushel baskets\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make predictions using linear model\r\n",
+    "lm_pred <- lm_wf_fit %>% predict(new_data = hypo_tibble)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make predictions using polynomial model\r\n",
+    "poly_pred <- poly_wf_fit %>% predict(new_data = hypo_tibble)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Return predictions in a list\r\n",
+    "list(\"linear model prediction\" = lm_pred, \r\n",
+    "     \"polynomial model prediction\" = poly_pred)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "jRPSyfQGxuQv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "La previsione del `modello polinomiale` ha senso, considerando i grafici a dispersione di `price` e `package`! E, se questo è un modello migliore rispetto al precedente, osservando gli stessi dati, dovrai pianificare un budget per queste zucche più costose!\n",
+    "\n",
+    "🏆 Ben fatto! Hai creato due modelli di regressione in una sola lezione. Nella sezione finale sulla regressione, imparerai la regressione logistica per determinare le categorie.\n",
+    "\n",
+    "## **🚀Sfida**\n",
+    "\n",
+    "Prova diverse variabili in questo notebook per vedere come la correlazione corrisponde alla precisione del modello.\n",
+    "\n",
+    "## [**Quiz post-lezione**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/14/)\n",
+    "\n",
+    "## **Revisione & Studio Autonomo**\n",
+    "\n",
+    "In questa lezione abbiamo imparato la Regressione Lineare. Esistono altri tipi importanti di Regressione. Leggi le tecniche Stepwise, Ridge, Lasso ed Elasticnet. Un buon corso per approfondire è il [corso di Stanford Statistical Learning](https://online.stanford.edu/courses/sohs-ystatslearning-statistical-learning).\n",
+    "\n",
+    "Se vuoi imparare di più su come utilizzare il fantastico framework Tidymodels, consulta le seguenti risorse:\n",
+    "\n",
+    "-   Sito web di Tidymodels: [Inizia con Tidymodels](https://www.tidymodels.org/start/)\n",
+    "\n",
+    "-   Max Kuhn e Julia Silge, [*Tidy Modeling with R*](https://www.tmwr.org/)*.*\n",
+    "\n",
+    "###### **GRAZIE A:**\n",
+    "\n",
+    "[Allison Horst](https://twitter.com/allison_horst?lang=en) per aver creato le incredibili illustrazioni che rendono R più accogliente e coinvolgente. Trova altre illustrazioni nella sua [galleria](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "8zOLOWqMxzk5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb b/translations/it/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..eb8e6df69
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1111 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Regressione Lineare e Polinomiale per la Valutazione delle Zucche - Lezione 3\n",
+    "\n",
+    "Carica le librerie necessarie e il dataset. Converti i dati in un dataframe contenente un sottoinsieme dei dati:\n",
+    "\n",
+    "- Considera solo le zucche con prezzo al bushel\n",
+    "- Converti la data in un mese\n",
+    "- Calcola il prezzo come media tra il prezzo massimo e minimo\n",
+    "- Converti il prezzo per riflettere la valutazione in base alla quantità per bushel\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 167,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date  \\\n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17   \n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition  \\\n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 167,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from datetime import datetime\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 168,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Month</th>\n",
+       "      <th>DayOfYear</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>City</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Price</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>9</td>\n",
+       "      <td>267</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>13.636364</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>9</td>\n",
+       "      <td>267</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>16.363636</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>274</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>16.363636</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>274</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>15.454545</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>281</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>13.636364</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "    Month  DayOfYear   Variety       City               Package  Low Price  \\\n",
+       "70      9        267  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       15.0   \n",
+       "71      9        267  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       18.0   \n",
+       "72     10        274  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       18.0   \n",
+       "73     10        274  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       17.0   \n",
+       "74     10        281  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       15.0   \n",
+       "\n",
+       "    High Price      Price  \n",
+       "70        15.0  13.636364  \n",
+       "71        18.0  16.363636  \n",
+       "72        18.0  16.363636  \n",
+       "73        17.0  15.454545  \n",
+       "74        15.0  13.636364  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 168,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "new_columns = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Month', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.drop([c for c in pumpkins.columns if c not in new_columns], axis=1)\n",
+    "\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n",
+    "    {'Month': month, \n",
+    "     'DayOfYear' : day_of_year, \n",
+    "     'Variety': pumpkins['Variety'], \n",
+    "     'City': pumpkins['City Name'], \n",
+    "     'Package': pumpkins['Package'], \n",
+    "     'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n",
+    "     'High Price': pumpkins['High Price'], \n",
+    "     'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Un diagramma a dispersione ci ricorda che abbiamo dati mensili solo da agosto a dicembre. Probabilmente abbiamo bisogno di più dati per poter trarre conclusioni in modo lineare.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 169,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='Month', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 169,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.plot.scatter('Month','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 170,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='DayOfYear', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 170,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 171,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "-0.14878293554077535\n",
+      "-0.16673322492745407\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(new_pumpkins['Month'].corr(new_pumpkins['Price']))\n",
+    "print(new_pumpkins['DayOfYear'].corr(new_pumpkins['Price']))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Sembra che la correlazione sia piuttosto bassa, ma c'è qualche altra relazione più importante - perché i punti di prezzo nel grafico sopra sembrano avere diversi cluster distinti. Facciamo un grafico che mostrerà le diverse varietà di zucca:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 172,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "ax=None\n",
+    "colors = ['red','blue','green','yellow']\n",
+    "for i,var in enumerate(new_pumpkins['Variety'].unique()):\n",
+    "    ax = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']==var].plot.scatter('DayOfYear','Price',ax=ax,c=colors[i],label=var)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 173,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='Variety'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 173,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.groupby('Variety')['Price'].mean().plot(kind='bar')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 174,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "-0.2669192282197318\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='DayOfYear', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 174,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pie_pumpkins = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']=='PIE TYPE']\n",
+    "print(pie_pumpkins['DayOfYear'].corr(pie_pumpkins['Price']))\n",
+    "pie_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Regressione Lineare\n",
+    "\n",
+    "Utilizzeremo Scikit Learn per addestrare un modello di regressione lineare:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 175,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.linear_model import LinearRegression\n",
+    "from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 176,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.77 (17.2%)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1)\n",
+    "y = pie_pumpkins['Price']\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "lin_reg = LinearRegression()\n",
+    "lin_reg.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = lin_reg.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 177,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1a3232f8dc0>]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 177,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.scatter(X_test,y_test)\n",
+    "plt.plot(X_test,pred)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "La pendenza della linea può essere determinata dai coefficienti di regressione lineare:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 178,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(array([-0.01751876]), 21.133734359909326)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 178,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "lin_reg.coef_, lin_reg.intercept_"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 179,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([16.64893156])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 179,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Pumpkin price on programmer's day\n",
+    "\n",
+    "lin_reg.predict([[256]])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Regressione Polinomiale\n",
+    "\n",
+    "A volte la relazione tra le caratteristiche e i risultati è intrinsecamente non lineare. Ad esempio, i prezzi delle zucche potrebbero essere alti in inverno (mesi=1,2), poi scendere in estate (mesi=5-7) e risalire successivamente. La regressione lineare non è in grado di individuare questa relazione con precisione.\n",
+    "\n",
+    "In questo caso, potremmo considerare di aggiungere caratteristiche extra. Un modo semplice è utilizzare polinomi derivati dalle caratteristiche di input, il che porterebbe a una **regressione polinomiale**. In Scikit Learn, possiamo pre-calcolare automaticamente le caratteristiche polinomiali utilizzando le pipeline:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 180,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.73 (17.0%)\n",
+      "Model determination:  0.07639977655280217\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1a323368ac0>]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 180,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n",
+    "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n",
+    "\n",
+    "pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())\n",
+    "\n",
+    "pipeline.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = pipeline.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "score = pipeline.score(X_train,y_train)\n",
+    "print('Model determination: ', score)\n",
+    "\n",
+    "plt.scatter(X_test,y_test)\n",
+    "plt.plot(sorted(X_test),pipeline.predict(sorted(X_test)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Codifica delle varietà\n",
+    "\n",
+    "In un mondo ideale, vorremmo essere in grado di prevedere i prezzi per diverse varietà di zucche utilizzando lo stesso modello. Per tenere conto della varietà, dobbiamo prima convertirla in forma numerica, o **codificarla**. Ci sono diversi modi per farlo:\n",
+    "\n",
+    "* Una semplice codifica numerica che costruirà una tabella delle diverse varietà e poi sostituirà il nome della varietà con un indice in quella tabella. Questa non è la soluzione migliore per la regressione lineare, perché la regressione lineare tiene conto del valore numerico dell'indice, e il valore numerico probabilmente non è correlato numericamente con il prezzo.\n",
+    "* La codifica one-hot, che sostituirà la colonna `Variety` con 4 colonne diverse, una per ogni varietà, che conterranno 1 se la riga corrispondente appartiene a una determinata varietà, e 0 altrimenti.\n",
+    "\n",
+    "Il codice seguente mostra come possiamo codificare una varietà con il metodo one-hot:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 181,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>FAIRYTALE</th>\n",
+       "      <th>MINIATURE</th>\n",
+       "      <th>MIXED HEIRLOOM VARIETIES</th>\n",
+       "      <th>PIE TYPE</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1738</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1739</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1740</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1741</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1742</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>415 rows × 4 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "      FAIRYTALE  MINIATURE  MIXED HEIRLOOM VARIETIES  PIE TYPE\n",
+       "70            0          0                         0         1\n",
+       "71            0          0                         0         1\n",
+       "72            0          0                         0         1\n",
+       "73            0          0                         0         1\n",
+       "74            0          0                         0         1\n",
+       "...         ...        ...                       ...       ...\n",
+       "1738          0          1                         0         0\n",
+       "1739          0          1                         0         0\n",
+       "1740          0          1                         0         0\n",
+       "1741          0          1                         0         0\n",
+       "1742          0          1                         0         0\n",
+       "\n",
+       "[415 rows x 4 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 181,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Regressione Lineare sulla Varietà\n",
+    "\n",
+    "Ora utilizzeremo lo stesso codice di sopra, ma invece di `DayOfYear` useremo la nostra varietà codificata one-hot come input:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 182,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])\n",
+    "y = new_pumpkins['Price']"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 183,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 5.24 (19.7%)\n",
+      "Model determination:  0.774085281105197\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def run_linear_regression(X,y):\n",
+    "    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "    lin_reg = LinearRegression()\n",
+    "    lin_reg.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "    pred = lin_reg.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "    mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "    print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "    score = lin_reg.score(X_train,y_train)\n",
+    "    print('Model determination: ', score)\n",
+    "\n",
+    "run_linear_regression(X,y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Possiamo anche provare a utilizzare altre caratteristiche nello stesso modo e combinarle con caratteristiche numeriche, come `Month` o `DayOfYear`:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 184,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.84 (10.5%)\n",
+      "Model determination:  0.9401096672643048\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \\\n",
+    "        .join(new_pumpkins['Month']) \\\n",
+    "        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \\\n",
+    "        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))\n",
+    "y = new_pumpkins['Price']\n",
+    "\n",
+    "run_linear_regression(X,y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Regressione Polinomiale\n",
+    "\n",
+    "La regressione polinomiale può essere utilizzata anche con caratteristiche categoriche che sono codificate in one-hot. Il codice per addestrare la regressione polinomiale sarebbe essenzialmente lo stesso di quello che abbiamo visto sopra.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 185,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.23 (8.25%)\n",
+      "Model determination:  0.9652870784724543\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n",
+    "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n",
+    "\n",
+    "pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "\n",
+    "pipeline.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = pipeline.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "score = pipeline.score(X_train,y_train)\n",
+    "print('Model determination: ', score)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.9.5"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "d77bd89ae7e79780c68c58bab91f13f8",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:47:49+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/4-Logistic/README.md b/translations/it/2-Regression/4-Logistic/README.md
new file mode 100644
index 000000000..3020808fa
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/4-Logistic/README.md
@@ -0,0 +1,414 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "72b5bae0879baddf6aafc82bb07b8776",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:27:31+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Regressione logistica per prevedere categorie
+
+![Infografica regressione logistica vs lineare](../../../../translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.it.png)
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/15/)
+
+> ### [Questa lezione è disponibile in R!](../../../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)
+
+## Introduzione
+
+In questa ultima lezione sulla regressione, una delle tecniche _classiche_ di ML di base, esamineremo la regressione logistica. Questa tecnica viene utilizzata per scoprire schemi e prevedere categorie binarie. Questa caramella è cioccolato o no? Questa malattia è contagiosa o no? Questo cliente sceglierà questo prodotto o no?
+
+In questa lezione imparerai:
+
+- Una nuova libreria per la visualizzazione dei dati
+- Tecniche per la regressione logistica
+
+✅ Approfondisci la tua comprensione di questo tipo di regressione in questo [modulo di apprendimento](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-classification-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+## Prerequisiti
+
+Avendo lavorato con i dati delle zucche, ora siamo abbastanza familiari con essi da riconoscere che c'è una categoria binaria su cui possiamo lavorare: `Color`.
+
+Costruiamo un modello di regressione logistica per prevedere, date alcune variabili, _di che colore è probabile che sia una determinata zucca_ (arancione 🎃 o bianca 👻).
+
+> Perché stiamo parlando di classificazione binaria in una lezione sulla regressione? Solo per comodità linguistica, poiché la regressione logistica è [in realtà un metodo di classificazione](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression), sebbene basato su un approccio lineare. Scopri altri modi per classificare i dati nel prossimo gruppo di lezioni.
+
+## Definire la domanda
+
+Per i nostri scopi, esprimeremo questa domanda come un binario: 'Bianca' o 'Non Bianca'. Nel nostro dataset c'è anche una categoria 'a strisce', ma ci sono pochi esempi di essa, quindi non la utilizzeremo. Comunque, scompare una volta che rimuoviamo i valori nulli dal dataset.
+
+> 🎃 Curiosità: a volte chiamiamo le zucche bianche 'zucche fantasma'. Non sono molto facili da intagliare, quindi non sono popolari come quelle arancioni, ma hanno un aspetto interessante! Potremmo anche riformulare la nostra domanda come: 'Fantasma' o 'Non Fantasma'. 👻
+
+## Sulla regressione logistica
+
+La regressione logistica differisce dalla regressione lineare, che hai imparato in precedenza, in alcuni modi importanti.
+
+[![ML per principianti - Comprendere la regressione logistica per la classificazione](https://img.youtube.com/vi/KpeCT6nEpBY/0.jpg)](https://youtu.be/KpeCT6nEpBY "ML per principianti - Comprendere la regressione logistica per la classificazione")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per una breve panoramica della regressione logistica.
+
+### Classificazione binaria
+
+La regressione logistica non offre le stesse funzionalità della regressione lineare. La prima offre una previsione su una categoria binaria ("bianca o non bianca"), mentre la seconda è in grado di prevedere valori continui, ad esempio, dato l'origine di una zucca e il momento del raccolto, _quanto aumenterà il suo prezzo_.
+
+![Modello di classificazione delle zucche](../../../../translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.it.png)
+> Infografica di [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+### Altre classificazioni
+
+Esistono altri tipi di regressione logistica, tra cui multinomiale e ordinale:
+
+- **Multinomiale**, che coinvolge più di una categoria - "Arancione, Bianca e a Strisce".
+- **Ordinale**, che coinvolge categorie ordinate, utile se volessimo ordinare i nostri risultati logicamente, come le nostre zucche ordinate per un numero finito di dimensioni (mini, sm, med, lg, xl, xxl).
+
+![Regressione multinomiale vs ordinale](../../../../translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.it.png)
+
+### Le variabili NON devono essere correlate
+
+Ricordi come la regressione lineare funzionava meglio con variabili più correlate? La regressione logistica è l'opposto: le variabili non devono essere allineate. Questo funziona per questi dati che hanno correlazioni piuttosto deboli.
+
+### Hai bisogno di molti dati puliti
+
+La regressione logistica darà risultati più accurati se utilizzi più dati; il nostro piccolo dataset non è ottimale per questo compito, quindi tienilo a mente.
+
+[![ML per principianti - Analisi e preparazione dei dati per la regressione logistica](https://img.youtube.com/vi/B2X4H9vcXTs/0.jpg)](https://youtu.be/B2X4H9vcXTs "ML per principianti - Analisi e preparazione dei dati per la regressione logistica")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per una breve panoramica sulla preparazione dei dati per la regressione lineare.
+
+✅ Pensa ai tipi di dati che si prestano bene alla regressione logistica.
+
+## Esercizio - pulire i dati
+
+Per prima cosa, pulisci un po' i dati, eliminando i valori nulli e selezionando solo alcune colonne:
+
+1. Aggiungi il seguente codice:
+
+    ```python
+  
+    columns_to_select = ['City Name','Package','Variety', 'Origin','Item Size', 'Color']
+    pumpkins = full_pumpkins.loc[:, columns_to_select]
+
+    pumpkins.dropna(inplace=True)
+    ```
+
+    Puoi sempre dare un'occhiata al tuo nuovo dataframe:
+
+    ```python
+    pumpkins.info
+    ```
+
+### Visualizzazione - grafico categorico
+
+A questo punto hai caricato il [notebook iniziale](./notebook.ipynb) con i dati delle zucche e li hai puliti per preservare un dataset contenente alcune variabili, inclusa `Color`. Visualizziamo il dataframe nel notebook utilizzando una libreria diversa: [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/index.html), che è costruita su Matplotlib che abbiamo usato in precedenza.
+
+Seaborn offre modi interessanti per visualizzare i tuoi dati. Ad esempio, puoi confrontare le distribuzioni dei dati per ogni `Variety` e `Color` in un grafico categorico.
+
+1. Crea un grafico di questo tipo utilizzando la funzione `catplot`, usando i dati delle zucche `pumpkins` e specificando una mappatura dei colori per ogni categoria di zucca (arancione o bianca):
+
+    ```python
+    import seaborn as sns
+    
+    palette = {
+    'ORANGE': 'orange',
+    'WHITE': 'wheat',
+    }
+
+    sns.catplot(
+    data=pumpkins, y="Variety", hue="Color", kind="count",
+    palette=palette, 
+    )
+    ```
+
+    ![Una griglia di dati visualizzati](../../../../translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.it.png)
+
+    Osservando i dati, puoi vedere come i dati di Color si relazionano a Variety.
+
+    ✅ Dato questo grafico categorico, quali esplorazioni interessanti puoi immaginare?
+
+### Pre-elaborazione dei dati: codifica delle caratteristiche e delle etichette
+
+Il nostro dataset delle zucche contiene valori stringa per tutte le sue colonne. Lavorare con dati categorici è intuitivo per gli esseri umani, ma non per le macchine. Gli algoritmi di machine learning funzionano bene con i numeri. Ecco perché la codifica è un passaggio molto importante nella fase di pre-elaborazione dei dati, poiché ci consente di trasformare i dati categorici in dati numerici, senza perdere alcuna informazione. Una buona codifica porta alla costruzione di un buon modello.
+
+Per la codifica delle caratteristiche ci sono due tipi principali di encoder:
+
+1. Ordinal encoder: è adatto per variabili ordinali, che sono variabili categoriche i cui dati seguono un ordine logico, come la colonna `Item Size` nel nostro dataset. Crea una mappatura tale che ogni categoria sia rappresentata da un numero, che è l'ordine della categoria nella colonna.
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
+
+    item_size_categories = [['sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo']]
+    ordinal_features = ['Item Size']
+    ordinal_encoder = OrdinalEncoder(categories=item_size_categories)
+    ```
+
+2. Categorical encoder: è adatto per variabili nominali, che sono variabili categoriche i cui dati non seguono un ordine logico, come tutte le caratteristiche diverse da `Item Size` nel nostro dataset. È una codifica one-hot, il che significa che ogni categoria è rappresentata da una colonna binaria: la variabile codificata è uguale a 1 se la zucca appartiene a quella Variety e 0 altrimenti.
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
+
+    categorical_features = ['City Name', 'Package', 'Variety', 'Origin']
+    categorical_encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False)
+    ```
+
+Poi, `ColumnTransformer` viene utilizzato per combinare più encoder in un unico passaggio e applicarli alle colonne appropriate.
+
+```python
+    from sklearn.compose import ColumnTransformer
+    
+    ct = ColumnTransformer(transformers=[
+        ('ord', ordinal_encoder, ordinal_features),
+        ('cat', categorical_encoder, categorical_features)
+        ])
+    
+    ct.set_output(transform='pandas')
+    encoded_features = ct.fit_transform(pumpkins)
+```
+
+D'altra parte, per codificare l'etichetta, utilizziamo la classe `LabelEncoder` di scikit-learn, che è una classe di utilità per normalizzare le etichette in modo che contengano solo valori tra 0 e n_classes-1 (qui, 0 e 1).
+
+```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+
+    label_encoder = LabelEncoder()
+    encoded_label = label_encoder.fit_transform(pumpkins['Color'])
+```
+
+Una volta che abbiamo codificato le caratteristiche e l'etichetta, possiamo unirle in un nuovo dataframe `encoded_pumpkins`.
+
+```python
+    encoded_pumpkins = encoded_features.assign(Color=encoded_label)
+```
+
+✅ Quali sono i vantaggi di utilizzare un ordinal encoder per la colonna `Item Size`?
+
+### Analizzare le relazioni tra variabili
+
+Ora che abbiamo pre-elaborato i nostri dati, possiamo analizzare le relazioni tra le caratteristiche e l'etichetta per avere un'idea di quanto bene il modello sarà in grado di prevedere l'etichetta date le caratteristiche. 
+
+Il modo migliore per eseguire questo tipo di analisi è rappresentare i dati graficamente. Utilizzeremo nuovamente la funzione `catplot` di Seaborn per visualizzare le relazioni tra `Item Size`, `Variety` e `Color` in un grafico categorico. Per rappresentare meglio i dati utilizzeremo la colonna codificata `Item Size` e la colonna non codificata `Variety`.
+
+```python
+    palette = {
+    'ORANGE': 'orange',
+    'WHITE': 'wheat',
+    }
+    pumpkins['Item Size'] = encoded_pumpkins['ord__Item Size']
+
+    g = sns.catplot(
+        data=pumpkins,
+        x="Item Size", y="Color", row='Variety',
+        kind="box", orient="h",
+        sharex=False, margin_titles=True,
+        height=1.8, aspect=4, palette=palette,
+    )
+    g.set(xlabel="Item Size", ylabel="").set(xlim=(0,6))
+    g.set_titles(row_template="{row_name}")
+```
+
+![Un catplot di dati visualizzati](../../../../translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.it.png)
+
+### Utilizzare un swarm plot
+
+Poiché Color è una categoria binaria (Bianca o Non Bianca), necessita di 'un [approccio specializzato](https://seaborn.pydata.org/tutorial/categorical.html?highlight=bar) per la visualizzazione'. Esistono altri modi per visualizzare la relazione di questa categoria con altre variabili.
+
+Puoi visualizzare le variabili fianco a fianco con i grafici di Seaborn.
+
+1. Prova un grafico 'swarm' per mostrare la distribuzione dei valori:
+
+    ```python
+    palette = {
+    0: 'orange',
+    1: 'wheat'
+    }
+    sns.swarmplot(x="Color", y="ord__Item Size", data=encoded_pumpkins, palette=palette)
+    ```
+
+    ![Un swarm di dati visualizzati](../../../../translated_images/swarm_2.efeacfca536c2b577dc7b5f8891f28926663fbf62d893ab5e1278ae734ca104e.it.png)
+
+**Attenzione**: il codice sopra potrebbe generare un avviso, poiché Seaborn non riesce a rappresentare una quantità così elevata di punti dati in un grafico swarm. Una possibile soluzione è ridurre la dimensione del marker, utilizzando il parametro 'size'. Tuttavia, tieni presente che ciò influisce sulla leggibilità del grafico.
+
+> **🧮 Mostrami la matematica**
+>
+> La regressione logistica si basa sul concetto di 'massima verosimiglianza' utilizzando [funzioni sigmoid](https://wikipedia.org/wiki/Sigmoid_function). Una 'Funzione Sigmoid' su un grafico ha una forma a 'S'. Prende un valore e lo mappa tra 0 e 1. La sua curva è anche chiamata 'curva logistica'. La sua formula è la seguente:
+>
+> ![funzione logistica](../../../../translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.it.png)
+>
+> dove il punto medio della sigmoid si trova al punto 0 di x, L è il valore massimo della curva e k è la pendenza della curva. Se il risultato della funzione è maggiore di 0.5, l'etichetta in questione verrà assegnata alla classe '1' della scelta binaria. In caso contrario, verrà classificata come '0'.
+
+## Costruire il tuo modello
+
+Costruire un modello per trovare queste classificazioni binarie è sorprendentemente semplice in Scikit-learn.
+
+[![ML per principianti - Regressione logistica per la classificazione dei dati](https://img.youtube.com/vi/MmZS2otPrQ8/0.jpg)](https://youtu.be/MmZS2otPrQ8 "ML per principianti - Regressione logistica per la classificazione dei dati")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per una breve panoramica sulla costruzione di un modello di regressione lineare.
+
+1. Seleziona le variabili che vuoi utilizzare nel tuo modello di classificazione e dividi i set di addestramento e test chiamando `train_test_split()`:
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    
+    X = encoded_pumpkins[encoded_pumpkins.columns.difference(['Color'])]
+    y = encoded_pumpkins['Color']
+
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+    
+    ```
+
+2. Ora puoi addestrare il tuo modello, chiamando `fit()` con i tuoi dati di addestramento, e stampare il risultato:
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import f1_score, classification_report 
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+
+    model = LogisticRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    predictions = model.predict(X_test)
+
+    print(classification_report(y_test, predictions))
+    print('Predicted labels: ', predictions)
+    print('F1-score: ', f1_score(y_test, predictions))
+    ```
+
+    Dai un'occhiata al punteggio del tuo modello. Non è male, considerando che hai solo circa 1000 righe di dati:
+
+    ```output
+                       precision    recall  f1-score   support
+    
+                    0       0.94      0.98      0.96       166
+                    1       0.85      0.67      0.75        33
+    
+        accuracy                                0.92       199
+        macro avg           0.89      0.82      0.85       199
+        weighted avg        0.92      0.92      0.92       199
+    
+        Predicted labels:  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
+        0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
+        1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0
+        0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0
+        0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
+        0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]
+        F1-score:  0.7457627118644068
+    ```
+
+## Migliore comprensione tramite una matrice di confusione
+
+Mentre puoi ottenere un rapporto sul punteggio [termini](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.classification_report.html?highlight=classification_report#sklearn.metrics.classification_report) stampando gli elementi sopra, potresti essere in grado di comprendere meglio il tuo modello utilizzando una [matrice di confusione](https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#confusion-matrix) per aiutarci a capire come il modello sta funzionando.
+
+> 🎓 Una '[matrice di confusione](https://wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix)' (o 'matrice di errore') è una tabella che esprime i veri e falsi positivi e negativi del tuo modello, valutando così l'accuratezza delle previsioni.
+
+1. Per utilizzare una matrice di confusione, chiama `confusion_matrix()`:
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import confusion_matrix
+    confusion_matrix(y_test, predictions)
+    ```
+
+    Dai un'occhiata alla matrice di confusione del tuo modello:
+
+    ```output
+    array([[162,   4],
+           [ 11,  22]])
+    ```
+
+In Scikit-learn, le righe (asse 0) sono le etichette reali e le colonne (asse 1) sono le etichette previste.
+
+|       |   0   |   1   |
+| :---: | :---: | :---: |
+|   0   |  TN   |  FP   |
+|   1   |  FN   |  TP   |
+
+Cosa sta succedendo qui? Supponiamo che il nostro modello sia chiamato a classificare le zucche tra due categorie binarie, categoria 'bianca' e categoria 'non bianca'.
+
+- Se il tuo modello prevede una zucca come non bianca e appartiene alla categoria 'non bianca' nella realtà, la chiamiamo vero negativo, mostrato dal numero in alto a sinistra.
+- Se il tuo modello prevede una zucca come bianca e appartiene alla categoria 'non bianca' nella realtà, la chiamiamo falso negativo, mostrato dal numero in basso a sinistra.
+- Se il tuo modello prevede una zucca come non bianca e appartiene alla categoria 'bianca' nella realtà, la chiamiamo falso positivo, mostrato dal numero in alto a destra.
+- Se il tuo modello prevede una zucca come bianca e appartiene alla categoria 'bianca' nella realtà, la chiamiamo vero positivo, mostrato dal numero in basso a destra.
+
+Come avrai intuito, è preferibile avere un numero maggiore di veri positivi e veri negativi e un numero minore di falsi positivi e falsi negativi, il che implica che il modello funziona meglio.
+Come si collega la matrice di confusione a precision e recall? Ricorda, il report di classificazione mostrato sopra indicava una precisione (0.85) e un recall (0.67).
+
+Precision = tp / (tp + fp) = 22 / (22 + 4) = 0.8461538461538461
+
+Recall = tp / (tp + fn) = 22 / (22 + 11) = 0.6666666666666666
+
+✅ D: Secondo la matrice di confusione, come si è comportato il modello? R: Non male; ci sono un buon numero di veri negativi, ma anche alcuni falsi negativi.
+
+Rivediamo i termini che abbiamo visto in precedenza con l'aiuto della mappatura TP/TN e FP/FN della matrice di confusione:
+
+🎓 Precision: TP/(TP + FP) La frazione di istanze rilevanti tra quelle recuperate (ad esempio, quali etichette sono state ben classificate).
+
+🎓 Recall: TP/(TP + FN) La frazione di istanze rilevanti che sono state recuperate, indipendentemente dal fatto che siano state ben classificate o meno.
+
+🎓 f1-score: (2 * precision * recall)/(precision + recall) Una media ponderata di precision e recall, con il valore migliore pari a 1 e il peggiore pari a 0.
+
+🎓 Support: Il numero di occorrenze di ciascuna etichetta recuperata.
+
+🎓 Accuracy: (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN) La percentuale di etichette previste correttamente per un campione.
+
+🎓 Macro Avg: Il calcolo della media non ponderata delle metriche per ciascuna etichetta, senza considerare lo sbilanciamento delle etichette.
+
+🎓 Weighted Avg: Il calcolo della media delle metriche per ciascuna etichetta, tenendo conto dello sbilanciamento delle etichette pesandole in base al loro supporto (il numero di istanze vere per ciascuna etichetta).
+
+✅ Riesci a pensare a quale metrica dovresti prestare attenzione se vuoi che il tuo modello riduca il numero di falsi negativi?
+
+## Visualizzare la curva ROC di questo modello
+
+[![ML per principianti - Analisi delle prestazioni della regressione logistica con le curve ROC](https://img.youtube.com/vi/GApO575jTA0/0.jpg)](https://youtu.be/GApO575jTA0 "ML per principianti - Analisi delle prestazioni della regressione logistica con le curve ROC")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per una breve panoramica sulle curve ROC
+
+Facciamo un'altra visualizzazione per osservare la cosiddetta curva 'ROC':
+
+```python
+from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score
+import matplotlib
+import matplotlib.pyplot as plt
+%matplotlib inline
+
+y_scores = model.predict_proba(X_test)
+fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1])
+
+fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
+plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
+plt.plot(fpr, tpr)
+plt.xlabel('False Positive Rate')
+plt.ylabel('True Positive Rate')
+plt.title('ROC Curve')
+plt.show()
+```
+
+Utilizzando Matplotlib, traccia la [Receiving Operating Characteristic](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html?highlight=roc) o ROC del modello. Le curve ROC sono spesso utilizzate per ottenere una visione dell'output di un classificatore in termini di veri positivi rispetto ai falsi positivi. "Le curve ROC presentano tipicamente il tasso di veri positivi sull'asse Y e il tasso di falsi positivi sull'asse X." Pertanto, la pendenza della curva e lo spazio tra la linea mediana e la curva sono importanti: si desidera una curva che salga rapidamente e superi la linea. Nel nostro caso, ci sono falsi positivi all'inizio, e poi la linea sale e supera correttamente:
+
+![ROC](../../../../translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.it.png)
+
+Infine, utilizza l'API [`roc_auc_score` di Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html?highlight=roc_auc#sklearn.metrics.roc_auc_score) per calcolare l'effettiva 'Area Sotto la Curva' (AUC):
+
+```python
+auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1])
+print(auc)
+```
+Il risultato è `0.9749908725812341`. Considerando che l'AUC varia da 0 a 1, si desidera un punteggio elevato, poiché un modello che è corretto al 100% nelle sue previsioni avrà un AUC pari a 1; in questo caso, il modello è _abbastanza buono_.
+
+Nelle lezioni future sulla classificazione, imparerai come iterare per migliorare i punteggi del tuo modello. Ma per ora, congratulazioni! Hai completato queste lezioni sulla regressione!
+
+---
+## 🚀Sfida
+
+C'è molto altro da esplorare sulla regressione logistica! Ma il modo migliore per imparare è sperimentare. Trova un dataset che si presti a questo tipo di analisi e costruisci un modello con esso. Cosa impari? suggerimento: prova [Kaggle](https://www.kaggle.com/search?q=logistic+regression+datasets) per dataset interessanti.
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/16/)
+
+## Revisione e Studio Autonomo
+
+Leggi le prime pagine di [questo articolo di Stanford](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf) su alcuni usi pratici della regressione logistica. Rifletti sui compiti che sono più adatti a uno o all'altro tipo di regressione tra quelli che abbiamo studiato finora. Quale funzionerebbe meglio?
+
+## Compito
+
+[Riprova questa regressione](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/4-Logistic/assignment.md b/translations/it/2-Regression/4-Logistic/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..702578d48
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/4-Logistic/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "8af40209a41494068c1f42b14c0b450d",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:28:56+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Riproviamo con una Regressione
+
+## Istruzioni
+
+Nella lezione, hai utilizzato un sottoinsieme dei dati sulle zucche. Ora, torna ai dati originali e prova a utilizzare tutti i dati, puliti e standardizzati, per costruire un modello di Regressione Logistica.
+
+## Criteri di Valutazione
+
+| Criteri  | Esemplare                                                               | Adeguato                                                     | Da Migliorare                                               |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
+|          | Viene presentato un notebook con un modello ben spiegato e ben funzionante | Viene presentato un notebook con un modello che funziona minimamente | Viene presentato un notebook con un modello poco performante o assente |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb b/translations/it/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..a4af8aa60
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,269 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Varietà di Zucche e Colore\n",
+    "\n",
+    "Carica le librerie necessarie e il dataset. Converti i dati in un dataframe contenente un sottoinsieme dei dati:\n",
+    "\n",
+    "Esaminiamo la relazione tra colore e varietà\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date  \\\n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17   \n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition  \\\n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 1,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "dee08c2b49057b0de8b6752c4dbca368",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:57:48+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md b/translations/it/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..692126301
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:29:17+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb b/translations/it/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..297cfa962
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb
@@ -0,0 +1,686 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Costruire un modello di regressione logistica - Lezione 4\n",
+    "\n",
+    "![Infografica: regressione logistica vs. regressione lineare](../../../../../../translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.it.png)\n",
+    "\n",
+    "#### **[Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/15/)**\n",
+    "\n",
+    "#### Introduzione\n",
+    "\n",
+    "In questa ultima lezione sulla Regressione, una delle tecniche *classiche* di ML di base, daremo uno sguardo alla Regressione Logistica. Utilizzeresti questa tecnica per scoprire schemi utili a prevedere categorie binarie. Questa caramella è al cioccolato o no? Questa malattia è contagiosa o no? Questo cliente sceglierà questo prodotto o no?\n",
+    "\n",
+    "In questa lezione imparerai:\n",
+    "\n",
+    "- Tecniche per la regressione logistica\n",
+    "\n",
+    "✅ Approfondisci la tua comprensione di questo tipo di regressione in questo [modulo di apprendimento](https://learn.microsoft.com/training/modules/introduction-classification-models/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)\n",
+    "\n",
+    "## Prerequisiti\n",
+    "\n",
+    "Avendo lavorato con i dati delle zucche, ora siamo abbastanza familiari con essi da capire che c'è una categoria binaria su cui possiamo lavorare: `Color`.\n",
+    "\n",
+    "Costruiamo un modello di regressione logistica per prevedere, date alcune variabili, *di che colore è probabile che sia una determinata zucca* (arancione 🎃 o bianca 👻).\n",
+    "\n",
+    "> Perché stiamo parlando di classificazione binaria in una lezione dedicata alla regressione? Solo per comodità linguistica, poiché la regressione logistica è [in realtà un metodo di classificazione](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression), sebbene basato su un approccio lineare. Scopri altri modi per classificare i dati nel prossimo gruppo di lezioni.\n",
+    "\n",
+    "Per questa lezione, avremo bisogno dei seguenti pacchetti:\n",
+    "\n",
+    "- `tidyverse`: Il [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) è una [collezione di pacchetti R](https://www.tidyverse.org/packages) progettata per rendere la scienza dei dati più veloce, semplice e divertente!\n",
+    "\n",
+    "- `tidymodels`: Il framework [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) è una [collezione di pacchetti](https://www.tidymodels.org/packages/) per la modellazione e il machine learning.\n",
+    "\n",
+    "- `janitor`: Il pacchetto [janitor](https://github.com/sfirke/janitor) fornisce semplici strumenti per esaminare e pulire dati disordinati.\n",
+    "\n",
+    "- `ggbeeswarm`: Il pacchetto [ggbeeswarm](https://github.com/eclarke/ggbeeswarm) offre metodi per creare grafici in stile \"beeswarm\" utilizzando ggplot2.\n",
+    "\n",
+    "Puoi installarli con il seguente comando:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"janitor\", \"ggbeeswarm\"))`\n",
+    "\n",
+    "In alternativa, lo script qui sotto verifica se hai i pacchetti necessari per completare questo modulo e li installa per te nel caso in cui manchino.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, janitor, ggbeeswarm)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## **Definire la domanda**\n",
+    "\n",
+    "Per i nostri scopi, esprimeremo la domanda come un binario: 'Bianco' o 'Non Bianco'. Nel nostro dataset esiste anche una categoria 'a righe', ma ci sono pochi casi, quindi non la utilizzeremo. Comunque, questa categoria scompare una volta che rimuoviamo i valori nulli dal dataset.\n",
+    "\n",
+    "> 🎃 Curiosità: a volte chiamiamo le zucche bianche 'zucche fantasma'. Non sono molto facili da intagliare, quindi non sono popolari come quelle arancioni, ma hanno un aspetto interessante! Potremmo quindi riformulare la nostra domanda come: 'Fantasma' o 'Non Fantasma'. 👻\n",
+    "\n",
+    "## **A proposito della regressione logistica**\n",
+    "\n",
+    "La regressione logistica si differenzia dalla regressione lineare, che hai già studiato, in alcuni modi importanti.\n",
+    "\n",
+    "#### **Classificazione binaria**\n",
+    "\n",
+    "La regressione logistica non offre le stesse funzionalità della regressione lineare. La prima fornisce una previsione su una `categoria binaria` (\"arancione o non arancione\"), mentre la seconda è in grado di prevedere `valori continui`, ad esempio, dato l'origine di una zucca e il momento del raccolto, *quanto aumenterà il suo prezzo*.\n",
+    "\n",
+    "![Infografica di Dasani Madipalli](../../../../../../translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.it.png)\n",
+    "\n",
+    "### Altre classificazioni\n",
+    "\n",
+    "Esistono altri tipi di regressione logistica, tra cui multinomiale e ordinale:\n",
+    "\n",
+    "- **Multinomiale**, che coinvolge più di una categoria - \"Arancione, Bianco e a Righe\".\n",
+    "\n",
+    "- **Ordinale**, che coinvolge categorie ordinate, utile se volessimo ordinare i nostri risultati in modo logico, come le nostre zucche ordinate per un numero finito di dimensioni (mini, piccola, media, grande, XL, XXL).\n",
+    "\n",
+    "![Regressione multinomiale vs ordinale](../../../../../../translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.it.png)\n",
+    "\n",
+    "#### **Le variabili NON devono essere correlate**\n",
+    "\n",
+    "Ricordi come la regressione lineare funzionava meglio con variabili più correlate? La regressione logistica è l'opposto: le variabili non devono essere allineate. Questo è utile per i nostri dati, che presentano correlazioni piuttosto deboli.\n",
+    "\n",
+    "#### **Hai bisogno di molti dati puliti**\n",
+    "\n",
+    "La regressione logistica fornirà risultati più accurati se utilizzi più dati; il nostro piccolo dataset non è ottimale per questo compito, quindi tienilo a mente.\n",
+    "\n",
+    "✅ Rifletti sui tipi di dati che si prestano bene alla regressione logistica.\n",
+    "\n",
+    "## Esercizio - sistemare i dati\n",
+    "\n",
+    "Per prima cosa, pulisci un po' i dati, eliminando i valori nulli e selezionando solo alcune colonne:\n",
+    "\n",
+    "1. Aggiungi il seguente codice:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the data and clean column names\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\") %>% \n",
+    "  clean_names()\n",
+    "\n",
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins_select <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(c(city_name, package, variety, origin, item_size, color)) \n",
+    "\n",
+    "# Drop rows containing missing values and encode color as factor (category)\n",
+    "pumpkins_select <- pumpkins_select %>% \n",
+    "  drop_na() %>% \n",
+    "  mutate(color = factor(color))\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows\n",
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Puoi sempre dare un'occhiata al tuo nuovo dataframe utilizzando la funzione [*glimpse()*](https://pillar.r-lib.org/reference/glimpse.html) come mostrato di seguito:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  glimpse()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Confermiamo che stiamo effettivamente affrontando un problema di classificazione binaria:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Subset distinct observations in outcome column\n",
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  distinct(color)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Visualizzazione - grafico categorico\n",
+    "A questo punto hai caricato nuovamente i dati sulle zucche e li hai puliti per ottenere un dataset contenente alcune variabili, tra cui il Colore. Visualizziamo il dataframe nel notebook utilizzando la libreria ggplot.\n",
+    "\n",
+    "La libreria ggplot offre modi interessanti per visualizzare i tuoi dati. Ad esempio, puoi confrontare le distribuzioni dei dati per ogni Varietà e Colore in un grafico categorico.\n",
+    "\n",
+    "1. Crea un grafico di questo tipo utilizzando la funzione geombar, i dati delle zucche e specificando una mappatura dei colori per ciascuna categoria di zucca (arancione o bianca):\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "python"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Specify colors for each value of the hue variable\n",
+    "palette <- c(ORANGE = \"orange\", WHITE = \"wheat\")\n",
+    "\n",
+    "# Create the bar plot\n",
+    "ggplot(pumpkins_select, aes(y = variety, fill = color)) +\n",
+    "  geom_bar(position = \"dodge\") +\n",
+    "  scale_fill_manual(values = palette) +\n",
+    "  labs(y = \"Variety\", fill = \"Color\") +\n",
+    "  theme_minimal()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Osservando i dati, puoi vedere come i dati sul Colore siano correlati alla Varietà.\n",
+    "\n",
+    "✅ Considerando questo grafico categoriale, quali esplorazioni interessanti riesci a immaginare?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Pre-elaborazione dei dati: codifica delle caratteristiche\n",
+    "\n",
+    "Il nostro dataset di zucche contiene valori stringa per tutte le sue colonne. Lavorare con dati categorici è intuitivo per gli esseri umani, ma non per le macchine. Gli algoritmi di machine learning funzionano meglio con i numeri. Ecco perché la codifica è un passaggio molto importante nella fase di pre-elaborazione dei dati, poiché ci consente di trasformare i dati categorici in dati numerici senza perdere alcuna informazione. Una buona codifica porta alla costruzione di un buon modello.\n",
+    "\n",
+    "Per la codifica delle caratteristiche esistono due tipi principali di encoder:\n",
+    "\n",
+    "1. **Ordinal encoder**: è adatto per variabili ordinali, che sono variabili categoriche in cui i dati seguono un ordine logico, come la colonna `item_size` nel nostro dataset. Crea una mappatura in cui ogni categoria è rappresentata da un numero, che corrisponde all'ordine della categoria nella colonna.\n",
+    "\n",
+    "2. **Categorical encoder**: è adatto per variabili nominali, che sono variabili categoriche in cui i dati non seguono un ordine logico, come tutte le caratteristiche diverse da `item_size` nel nostro dataset. Si tratta di una codifica one-hot, il che significa che ogni categoria è rappresentata da una colonna binaria: la variabile codificata è uguale a 1 se la zucca appartiene a quella varietà e 0 altrimenti.\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels offre un altro pacchetto interessante: [recipes](https://recipes.tidymodels.org/) - un pacchetto per la pre-elaborazione dei dati. Definiremo una `recipe` che specifica che tutte le colonne predittive devono essere codificate in un insieme di numeri interi, la `prep` per stimare le quantità e le statistiche necessarie per qualsiasi operazione e infine la `bake` per applicare i calcoli ai nuovi dati.\n",
+    "\n",
+    "> Normalmente, recipes viene solitamente utilizzato come preprocessore per la modellazione, dove definisce quali passaggi devono essere applicati a un dataset per prepararlo alla modellazione. In tal caso è **altamente consigliato** utilizzare un `workflow()` invece di stimare manualmente una recipe utilizzando prep e bake. Vedremo tutto questo tra poco.\n",
+    ">\n",
+    "> Tuttavia, per ora, stiamo utilizzando recipes + prep + bake per specificare quali passaggi devono essere applicati a un dataset per prepararlo all'analisi dei dati e quindi estrarre i dati pre-elaborati con i passaggi applicati.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Preprocess and extract data to allow some data analysis\n",
+    "baked_pumpkins <- recipe(color ~ ., data = pumpkins_select) %>%\n",
+    "  # Define ordering for item_size column\n",
+    "  step_mutate(item_size = ordered(item_size, levels = c('sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo'))) %>%\n",
+    "  # Convert factors to numbers using the order defined above (Ordinal encoding)\n",
+    "  step_integer(item_size, zero_based = F) %>%\n",
+    "  # Encode all other predictors using one hot encoding\n",
+    "  step_dummy(all_nominal(), -all_outcomes(), one_hot = TRUE) %>%\n",
+    "  prep(data = pumpkin_select) %>%\n",
+    "  bake(new_data = NULL)\n",
+    "\n",
+    "# Display the first few rows of preprocessed data\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "✅ Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di un ordinal encoder per la colonna Item Size?\n",
+    "\n",
+    "### Analizzare le relazioni tra le variabili\n",
+    "\n",
+    "Ora che abbiamo pre-elaborato i nostri dati, possiamo analizzare le relazioni tra le caratteristiche e l'etichetta per avere un'idea di quanto bene il modello sarà in grado di prevedere l'etichetta a partire dalle caratteristiche. Il modo migliore per effettuare questo tipo di analisi è rappresentare graficamente i dati.  \n",
+    "Utilizzeremo nuovamente la funzione ggplot geom_boxplot_ per visualizzare le relazioni tra Item Size, Variety e Color in un grafico categoriale. Per rappresentare meglio i dati, utilizzeremo la colonna Item Size codificata e la colonna Variety non codificata.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Define the color palette\n",
+    "palette <- c(ORANGE = \"orange\", WHITE = \"wheat\")\n",
+    "\n",
+    "# We need the encoded Item Size column to use it as the x-axis values in the plot\n",
+    "pumpkins_select_plot<-pumpkins_select\n",
+    "pumpkins_select_plot$item_size <- baked_pumpkins$item_size\n",
+    "\n",
+    "# Create the grouped box plot\n",
+    "ggplot(pumpkins_select_plot, aes(x = `item_size`, y = color, fill = color)) +\n",
+    "  geom_boxplot() +\n",
+    "  facet_grid(variety ~ ., scales = \"free_x\") +\n",
+    "  scale_fill_manual(values = palette) +\n",
+    "  labs(x = \"Item Size\", y = \"\") +\n",
+    "  theme_minimal() +\n",
+    "  theme(strip.text = element_text(size = 12)) +\n",
+    "  theme(axis.text.x = element_text(size = 10)) +\n",
+    "  theme(axis.title.x = element_text(size = 12)) +\n",
+    "  theme(axis.title.y = element_blank()) +\n",
+    "  theme(legend.position = \"bottom\") +\n",
+    "  guides(fill = guide_legend(title = \"Color\")) +\n",
+    "  theme(panel.spacing = unit(0.5, \"lines\"))+\n",
+    "  theme(strip.text.y = element_text(size = 4, hjust = 0)) \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### Utilizzare un grafico a sciame\n",
+    "\n",
+    "Poiché il colore è una categoria binaria (Bianco o Non Bianco), necessita di '[un approccio specializzato](https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/main/data-visualization.pdf) per la visualizzazione'.\n",
+    "\n",
+    "Prova un `grafico a sciame` per mostrare la distribuzione del colore rispetto alla dimensione dell'oggetto.\n",
+    "\n",
+    "Utilizzeremo il [pacchetto ggbeeswarm](https://github.com/eclarke/ggbeeswarm), che fornisce metodi per creare grafici in stile sciame utilizzando ggplot2. I grafici a sciame sono un modo per rappresentare punti che normalmente si sovrapporrebbero, disponendoli invece uno accanto all'altro.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create beeswarm plots of color and item_size\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(color = factor(color)) %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = color, y = item_size, color = color)) +\n",
+    "  geom_quasirandom() +\n",
+    "  scale_color_brewer(palette = \"Dark2\", direction = -1) +\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Ora che abbiamo un'idea della relazione tra le categorie binarie di colore e il gruppo più ampio delle dimensioni, esploriamo la regressione logistica per determinare il probabile colore di una determinata zucca.\n",
+    "\n",
+    "## Costruisci il tuo modello\n",
+    "\n",
+    "Seleziona le variabili che desideri utilizzare nel tuo modello di classificazione e suddividi i dati in set di addestramento e di test. [rsample](https://rsample.tidymodels.org/), un pacchetto di Tidymodels, fornisce un'infrastruttura per una suddivisione e un campionamento dei dati efficienti:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Split data into 80% for training and 20% for testing\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "pumpkins_split <- pumpkins_select %>% \n",
+    "  initial_split(prop = 0.8)\n",
+    "\n",
+    "# Extract the data in each split\n",
+    "pumpkins_train <- training(pumpkins_split)\n",
+    "pumpkins_test <- testing(pumpkins_split)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the first 5 rows of the training set\n",
+    "pumpkins_train %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "🙌 Siamo pronti per addestrare un modello adattando le caratteristiche di addestramento all'etichetta di addestramento (colore).\n",
+    "\n",
+    "Inizieremo creando una ricetta che specifichi i passaggi di pre-elaborazione da eseguire sui nostri dati per prepararli alla modellazione, ad esempio: codificare le variabili categoriche in un insieme di interi. Proprio come `baked_pumpkins`, creiamo una `pumpkins_recipe` ma non utilizziamo `prep` e `bake` poiché verrà integrata in un workflow, che vedrai tra pochi passaggi.\n",
+    "\n",
+    "Ci sono diversi modi per specificare un modello di regressione logistica in Tidymodels. Vedi `?logistic_reg()`. Per ora, specificheremo un modello di regressione logistica tramite il motore predefinito `stats::glm()`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create a recipe that specifies preprocessing steps for modelling\n",
+    "pumpkins_recipe <- recipe(color ~ ., data = pumpkins_train) %>% \n",
+    "  step_mutate(item_size = ordered(item_size, levels = c('sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo'))) %>%\n",
+    "  step_integer(item_size, zero_based = F) %>%  \n",
+    "  step_dummy(all_nominal(), -all_outcomes(), one_hot = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "# Create a logistic model specification\n",
+    "log_reg <- logistic_reg() %>% \n",
+    "  set_engine(\"glm\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Ora che abbiamo una ricetta e una specifica del modello, dobbiamo trovare un modo per unirle in un oggetto che prima pre-elabori i dati (prep+bake dietro le quinte), adatti il modello ai dati pre-elaborati e consenta anche eventuali attività di post-elaborazione.\n",
+    "\n",
+    "In Tidymodels, questo pratico oggetto si chiama [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) e contiene comodamente i tuoi componenti di modellazione.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Bundle modelling components in a workflow\n",
+    "log_reg_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(pumpkins_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(log_reg)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the workflow\n",
+    "log_reg_wf\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Dopo che un workflow è stato *specificato*, un modello può essere `addestrato` utilizzando la funzione [`fit()`](https://tidymodels.github.io/parsnip/reference/fit.html). Il workflow stimerà una ricetta e pre-processerà i dati prima dell'addestramento, quindi non sarà necessario farlo manualmente utilizzando prep e bake.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Train the model\n",
+    "wf_fit <- log_reg_wf %>% \n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\n",
+    "\n",
+    "# Print the trained workflow\n",
+    "wf_fit\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Il modello stampa i coefficienti appresi durante l'addestramento.\n",
+    "\n",
+    "Ora che abbiamo addestrato il modello utilizzando i dati di training, possiamo fare previsioni sui dati di test usando [parsnip::predict()](https://parsnip.tidymodels.org/reference/predict.model_fit.html). Iniziamo utilizzando il modello per prevedere le etichette del nostro set di test e le probabilità per ciascuna etichetta. Quando la probabilità è maggiore di 0.5, la classe prevista è `WHITE`, altrimenti è `ORANGE`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make predictions for color and corresponding probabilities\n",
+    "results <- pumpkins_test %>% select(color) %>% \n",
+    "  bind_cols(wf_fit %>% \n",
+    "              predict(new_data = pumpkins_test)) %>%\n",
+    "  bind_cols(wf_fit %>%\n",
+    "              predict(new_data = pumpkins_test, type = \"prob\"))\n",
+    "\n",
+    "# Compare predictions\n",
+    "results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Molto interessante! Questo offre ulteriori spunti su come funziona la regressione logistica.\n",
+    "\n",
+    "### Migliore comprensione tramite una matrice di confusione\n",
+    "\n",
+    "Confrontare ogni previsione con il corrispondente valore reale \"ground truth\" non è un modo molto efficiente per determinare quanto bene il modello stia prevedendo. Fortunatamente, Tidymodels ha qualche altro asso nella manica: [`yardstick`](https://yardstick.tidymodels.org/) - un pacchetto utilizzato per misurare l'efficacia dei modelli tramite metriche di performance.\n",
+    "\n",
+    "Una metrica di performance associata ai problemi di classificazione è la [`matrice di confusione`](https://wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix). Una matrice di confusione descrive quanto bene un modello di classificazione si comporta. Essa riassume quanti esempi di ciascuna classe sono stati classificati correttamente da un modello. Nel nostro caso, ti mostrerà quante zucche arancioni sono state classificate come arancioni e quante zucche bianche sono state classificate come bianche; la matrice di confusione ti mostrerà anche quante sono state classificate nelle categorie **sbagliate**.\n",
+    "\n",
+    "La funzione [**`conf_mat()`**](https://tidymodels.github.io/yardstick/reference/conf_mat.html) di yardstick calcola questa tabulazione incrociata delle classi osservate e previste.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Confusion matrix for prediction results\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = color, estimate = .pred_class)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Interpretiamo la matrice di confusione. Al nostro modello viene chiesto di classificare le zucche in due categorie binarie, categoria `bianca` e categoria `non-bianca`.\n",
+    "\n",
+    "-   Se il tuo modello predice una zucca come bianca e appartiene alla categoria 'bianca' nella realtà, la chiamiamo `vero positivo`, indicato dal numero in alto a sinistra.\n",
+    "\n",
+    "-   Se il tuo modello predice una zucca come non bianca e appartiene alla categoria 'bianca' nella realtà, la chiamiamo `falso negativo`, indicato dal numero in basso a sinistra.\n",
+    "\n",
+    "-   Se il tuo modello predice una zucca come bianca e appartiene alla categoria 'non-bianca' nella realtà, la chiamiamo `falso positivo`, indicato dal numero in alto a destra.\n",
+    "\n",
+    "-   Se il tuo modello predice una zucca come non bianca e appartiene alla categoria 'non-bianca' nella realtà, la chiamiamo `vero negativo`, indicato dal numero in basso a destra.\n",
+    "\n",
+    "| Verità |\n",
+    "|:-----:|\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "|               |        |       |\n",
+    "|---------------|--------|-------|\n",
+    "| **Predetto**  | BIANCA | ARANCIONE |\n",
+    "| BIANCA        | VP     | FP        |\n",
+    "| ARANCIONE     | FN     | VN        |\n",
+    "\n",
+    "Come avrai intuito, è preferibile avere un numero maggiore di veri positivi e veri negativi e un numero minore di falsi positivi e falsi negativi, il che implica che il modello funziona meglio.\n",
+    "\n",
+    "La matrice di confusione è utile perché dà origine ad altre metriche che possono aiutarci a valutare meglio le prestazioni di un modello di classificazione. Esaminiamone alcune:\n",
+    "\n",
+    "🎓 Precisione: `VP/(VP + FP)` definita come la proporzione di positivi predetti che sono effettivamente positivi. Chiamata anche [valore predittivo positivo](https://en.wikipedia.org/wiki/Positive_predictive_value \"Positive predictive value\").\n",
+    "\n",
+    "🎓 Richiamo: `VP/(VP + FN)` definito come la proporzione di risultati positivi sul numero di campioni che erano effettivamente positivi. Conosciuto anche come `sensibilità`.\n",
+    "\n",
+    "🎓 Specificità: `VN/(VN + FP)` definita come la proporzione di risultati negativi sul numero di campioni che erano effettivamente negativi.\n",
+    "\n",
+    "🎓 Accuratezza: `VP + VN/(VP + VN + FP + FN)` La percentuale di etichette predette correttamente per un campione.\n",
+    "\n",
+    "🎓 Misura F: Una media ponderata della precisione e del richiamo, con il valore migliore pari a 1 e il peggiore pari a 0.\n",
+    "\n",
+    "Calcoliamo queste metriche!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Combine metric functions and calculate them all at once\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, recall, spec, f_meas, accuracy)\n",
+    "eval_metrics(data = results, truth = color, estimate = .pred_class)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Visualizzare la curva ROC di questo modello\n",
+    "\n",
+    "Facciamo un'altra visualizzazione per osservare la cosiddetta [`curva ROC`](https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic):\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make a roc_curve\n",
+    "results %>% \n",
+    "  roc_curve(color, .pred_ORANGE) %>% \n",
+    "  autoplot()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Le curve ROC sono spesso utilizzate per ottenere una visione dell'output di un classificatore in termini di veri positivi rispetto ai falsi positivi. Le curve ROC presentano tipicamente il `True Positive Rate`/Sensibilità sull'asse Y e il `False Positive Rate`/1-Specificità sull'asse X. Pertanto, l'inclinazione della curva e lo spazio tra la linea di mezzo e la curva sono importanti: si desidera una curva che salga rapidamente e superi la linea. Nel nostro caso, ci sono falsi positivi all'inizio, e poi la linea sale e supera correttamente.\n",
+    "\n",
+    "Infine, utilizziamo `yardstick::roc_auc()` per calcolare l'effettiva Area Sotto la Curva. Un modo per interpretare l'AUC è come la probabilità che il modello classifichi un esempio positivo casuale più in alto di un esempio negativo casuale.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Calculate area under curve\n",
+    "results %>% \n",
+    "  roc_auc(color, .pred_ORANGE)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Il risultato è circa `0.975`. Considerando che l'AUC varia da 0 a 1, si desidera un punteggio alto, poiché un modello che è corretto al 100% nelle sue previsioni avrà un AUC di 1; in questo caso, il modello è *abbastanza buono*.\n",
+    "\n",
+    "Nelle lezioni future sulle classificazioni, imparerai come migliorare i punteggi del tuo modello (ad esempio, affrontando il problema dei dati sbilanciati in questo caso).\n",
+    "\n",
+    "## 🚀Sfida\n",
+    "\n",
+    "C'è molto di più da scoprire sulla regressione logistica! Ma il modo migliore per imparare è sperimentare. Trova un dataset che si presti a questo tipo di analisi e costruisci un modello con esso. Cosa impari? suggerimento: prova [Kaggle](https://www.kaggle.com/search?q=logistic+regression+datasets) per dataset interessanti.\n",
+    "\n",
+    "## Revisione e Studio Autonomo\n",
+    "\n",
+    "Leggi le prime pagine di [questo articolo di Stanford](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf) su alcuni usi pratici della regressione logistica. Rifletti sui compiti che sono più adatti per uno o l'altro tipo di regressione tra quelli che abbiamo studiato fino a questo punto. Cosa funzionerebbe meglio?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer (Avvertenza)**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di tenere presente che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali malintesi o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "langauge": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "feaf125f481a89c468fa115bf2aed580",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:05:27+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb b/translations/it/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..551442b14
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1255 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Regressione Logistica - Lezione 4\n",
+    "\n",
+    "Carica le librerie necessarie e il dataset. Converti i dati in un dataframe contenente un sottoinsieme dei dati:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 63,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date   \n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17  \\\n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition   \n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN  \\\n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 63,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 64,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Origin</th>\n",
+       "      <th>Item Size</th>\n",
+       "      <th>Color</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>DELAWARE</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>VIRGINIA</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>lge</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>lge</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>36 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name       Package      Variety    Origin Item Size   Color\n",
+       "2  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  DELAWARE       med  ORANGE\n",
+       "3  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  VIRGINIA       med  ORANGE\n",
+       "4  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       lge  ORANGE\n",
+       "5  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       lge  ORANGE\n",
+       "6  BALTIMORE  36 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       med  ORANGE"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 64,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Select the columns we want to use\n",
+    "columns_to_select = ['City Name','Package','Variety', 'Origin','Item Size', 'Color']\n",
+    "pumpkins = full_pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "# Drop rows with missing values\n",
+    "pumpkins.dropna(inplace=True)\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Diamo un'occhiata ai nostri dati!\n",
+    "\n",
+    "Visualizzandoli con Seaborn\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 65,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f8c56d0c650>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 65,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 609.375x500 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import seaborn as sns\n",
+    "# Specify colors for each values of the hue variable\n",
+    "palette = {\n",
+    "    'ORANGE': 'orange',\n",
+    "    'WHITE': 'wheat',\n",
+    "}\n",
+    "# Plot a bar plot to visualize how many pumpkins of each variety are orange or white\n",
+    "sns.catplot(\n",
+    "    data=pumpkins, y=\"Variety\", hue=\"Color\", kind=\"count\",\n",
+    "    palette=palette, \n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Pre-elaborazione dei dati\n",
+    "\n",
+    "Codifichiamo le caratteristiche e le etichette per rappresentare meglio i dati e addestrare il modello\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 66,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array(['med', 'lge', 'sml', 'xlge', 'med-lge', 'jbo', 'exjbo'],\n",
+       "      dtype=object)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 66,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Let's look at the different values of the 'Item Size' column\n",
+    "pumpkins['Item Size'].unique()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 67,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder\n",
+    "# Encode the 'Item Size' column using ordinal encoding\n",
+    "item_size_categories = [['sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo']]\n",
+    "ordinal_features = ['Item Size']\n",
+    "ordinal_encoder = OrdinalEncoder(categories=item_size_categories)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 68,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder\n",
+    "# Encode all the other features using one-hot encoding\n",
+    "categorical_features = ['City Name', 'Package', 'Variety', 'Origin']\n",
+    "categorical_encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 69,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>ord__Item Size</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_ATLANTA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BALTIMORE</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BOSTON</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_CHICAGO</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_COLUMBIA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DALLAS</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DETROIT</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_LOS ANGELES</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_MIAMI</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_MICHIGAN</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW JERSEY</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW YORK</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NORTH CAROLINA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_OHIO</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_PENNSYLVANIA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TENNESSEE</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TEXAS</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VERMONT</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VIRGINIA</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 48 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   ord__Item Size  cat__City Name_ATLANTA  cat__City Name_BALTIMORE   \n",
+       "2             1.0                     0.0                       1.0  \\\n",
+       "3             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "4             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "5             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "6             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_BOSTON  cat__City Name_CHICAGO  cat__City Name_COLUMBIA   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                      0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_DALLAS  cat__City Name_DETROIT  cat__City Name_LOS ANGELES   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                         0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_MIAMI  ...  cat__Origin_MICHIGAN  cat__Origin_NEW JERSEY   \n",
+       "2                   0.0  ...                   0.0                     0.0  \\\n",
+       "3                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "4                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "5                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "6                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_NEW YORK  cat__Origin_NORTH CAROLINA  cat__Origin_OHIO   \n",
+       "2                   0.0                         0.0               0.0  \\\n",
+       "3                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "4                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "5                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "6                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_PENNSYLVANIA  cat__Origin_TENNESSEE  cat__Origin_TEXAS   \n",
+       "2                       0.0                    0.0                0.0  \\\n",
+       "3                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "4                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "5                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "6                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_VERMONT  cat__Origin_VIRGINIA  \n",
+       "2                  0.0                   0.0  \n",
+       "3                  0.0                   1.0  \n",
+       "4                  0.0                   0.0  \n",
+       "5                  0.0                   0.0  \n",
+       "6                  0.0                   0.0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 48 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 69,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.compose import ColumnTransformer\n",
+    "ct = ColumnTransformer(transformers=[\n",
+    "     ('ord', ordinal_encoder, ordinal_features),\n",
+    "     ('cat', categorical_encoder, categorical_features)\n",
+    "     ])\n",
+    "# Get the encoded features as a pandas DataFrame\n",
+    "ct.set_output(transform='pandas')\n",
+    "encoded_features = ct.fit_transform(pumpkins)\n",
+    "encoded_features.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 70,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>ord__Item Size</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_ATLANTA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BALTIMORE</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BOSTON</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_CHICAGO</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_COLUMBIA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DALLAS</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DETROIT</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_LOS ANGELES</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_MIAMI</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW JERSEY</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW YORK</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NORTH CAROLINA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_OHIO</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_PENNSYLVANIA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TENNESSEE</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TEXAS</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VERMONT</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VIRGINIA</th>\n",
+       "      <th>Color</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 49 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   ord__Item Size  cat__City Name_ATLANTA  cat__City Name_BALTIMORE   \n",
+       "2             1.0                     0.0                       1.0  \\\n",
+       "3             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "4             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "5             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "6             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_BOSTON  cat__City Name_CHICAGO  cat__City Name_COLUMBIA   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                      0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_DALLAS  cat__City Name_DETROIT  cat__City Name_LOS ANGELES   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                         0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_MIAMI  ...  cat__Origin_NEW JERSEY  cat__Origin_NEW YORK   \n",
+       "2                   0.0  ...                     0.0                   0.0  \\\n",
+       "3                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "4                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "5                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "6                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_NORTH CAROLINA  cat__Origin_OHIO  cat__Origin_PENNSYLVANIA   \n",
+       "2                         0.0               0.0                       0.0  \\\n",
+       "3                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "4                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "5                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "6                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_TENNESSEE  cat__Origin_TEXAS  cat__Origin_VERMONT   \n",
+       "2                    0.0                0.0                  0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "4                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "5                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "6                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_VIRGINIA  Color  \n",
+       "2                   0.0      0  \n",
+       "3                   1.0      0  \n",
+       "4                   0.0      0  \n",
+       "5                   0.0      0  \n",
+       "6                   0.0      0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 49 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 70,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
+    "# Encode the 'Color' column using label encoding\n",
+    "label_encoder = LabelEncoder()\n",
+    "encoded_label = label_encoder.fit_transform(pumpkins['Color'])\n",
+    "encoded_pumpkins = encoded_features.assign(Color=encoded_label)\n",
+    "encoded_pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 71,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['ORANGE', 'WHITE']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 71,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Let's look at the mapping between the encoded values and the original values\n",
+    "list(label_encoder.inverse_transform([0, 1]))"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 81,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f8c56322210>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 81,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x1620 with 9 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "palette = {\n",
+    "    'ORANGE': 'orange',\n",
+    "    'WHITE': 'wheat',\n",
+    "}\n",
+    "# We need the encoded Item Size column to use it as the x-axis values in the plot\n",
+    "pumpkins['Item Size'] = encoded_pumpkins['ord__Item Size']\n",
+    "\n",
+    "g = sns.catplot(\n",
+    "    data=pumpkins,\n",
+    "    x=\"Item Size\", y=\"Color\", row='Variety',\n",
+    "    kind=\"box\", orient=\"h\",\n",
+    "    sharex=False, margin_titles=True,\n",
+    "    height=1.8, aspect=4, palette=palette,\n",
+    ")\n",
+    "# Defining axis labels \n",
+    "g.set(xlabel=\"Item Size\", ylabel=\"\").set(xlim=(0,6))\n",
+    "g.set_titles(row_template=\"{row_name}\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import warnings\n",
+    "warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='seaborn')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 37,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<Axes: xlabel='Color', ylabel='ord__Item Size'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 37,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Suppressing warning message claiming that a portion of points cannot be placed into the plot due to the high number of data points\n",
+    "import warnings\n",
+    "warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='seaborn')\n",
+    "\n",
+    "palette = {\n",
+    "    0: 'orange',\n",
+    "    1: 'wheat'\n",
+    "}\n",
+    "sns.swarmplot(x=\"Color\", y=\"ord__Item Size\", hue=\"Color\", data=encoded_pumpkins, palette=palette)"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "**Attenzione**: Ignorare gli avvertimenti NON è una buona pratica e dovrebbe essere evitato, quando possibile. Gli avvertimenti spesso contengono messaggi utili che ci permettono di migliorare il nostro codice e risolvere un problema.  \n",
+    "Il motivo per cui stiamo ignorando questo specifico avvertimento è per garantire la leggibilità del grafico. Tracciare tutti i punti dati con una dimensione ridotta del marcatore, mantenendo la coerenza con i colori della palette, genera una visualizzazione poco chiara.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 74,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "# X is the encoded features\n",
+    "X = encoded_pumpkins[encoded_pumpkins.columns.difference(['Color'])]\n",
+    "# y is the encoded label\n",
+    "y = encoded_pumpkins['Color']\n",
+    "\n",
+    "# Split the data into training and test sets\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 75,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "           0       0.94      0.98      0.96       166\n",
+      "           1       0.85      0.67      0.75        33\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.92       199\n",
+      "   macro avg       0.89      0.82      0.85       199\n",
+      "weighted avg       0.92      0.92      0.92       199\n",
+      "\n",
+      "Predicted labels:  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0\n",
+      " 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0\n",
+      " 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0\n",
+      " 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0\n",
+      " 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1\n",
+      " 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]\n",
+      "F1-score:  0.7457627118644068\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import f1_score, classification_report \n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "\n",
+    "# Train a logistic regression model on the pumpkin dataset\n",
+    "model = LogisticRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)\n",
+    "predictions = model.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "# Evaluate the model and print the results\n",
+    "print(classification_report(y_test, predictions))\n",
+    "print('Predicted labels: ', predictions)\n",
+    "print('F1-score: ', f1_score(y_test, predictions))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 76,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([[162,   4],\n",
+       "       [ 11,  22]])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 76,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import confusion_matrix\n",
+    "confusion_matrix(y_test, predictions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 77,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 600x600 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score\n",
+    "import matplotlib\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "%matplotlib inline\n",
+    "\n",
+    "y_scores = model.predict_proba(X_test)\n",
+    "# calculate ROC curve\n",
+    "fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1])\n",
+    "\n",
+    "# plot ROC curve\n",
+    "fig = plt.figure(figsize=(6, 6))\n",
+    "# Plot the diagonal 50% line\n",
+    "plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')\n",
+    "# Plot the FPR and TPR achieved by our model\n",
+    "plt.plot(fpr, tpr)\n",
+    "plt.xlabel('False Positive Rate')\n",
+    "plt.ylabel('True Positive Rate')\n",
+    "plt.title('ROC Curve')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 78,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0.9749908725812341\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Calculate AUC score\n",
+    "auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1])\n",
+    "print(auc)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.16"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "vscode": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "949777d72b0d2535278d3dc13498b2535136f6dfe0678499012e853ee9abcab1"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "ef50cc584e0b79412610cc7da15e1f86",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:58:49+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/2-Regression/README.md b/translations/it/2-Regression/README.md
new file mode 100644
index 000000000..76764580e
--- /dev/null
+++ b/translations/it/2-Regression/README.md
@@ -0,0 +1,54 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "508582278dbb8edd2a8a80ac96ef416c",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:13:39+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Modelli di regressione per il machine learning
+## Argomento regionale: Modelli di regressione per i prezzi delle zucche in Nord America 🎃
+
+In Nord America, le zucche vengono spesso intagliate in facce spaventose per Halloween. Scopriamo di più su questi affascinanti ortaggi!
+
+![jack-o-lanterns](../../../translated_images/jack-o-lanterns.181c661a9212457d7756f37219f660f1358af27554d856e5a991f16b4e15337c.it.jpg)
+> Foto di <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> su <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## Cosa imparerai
+
+[![Introduzione alla Regressione](https://img.youtube.com/vi/5QnJtDad4iQ/0.jpg)](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Video introduttivo alla regressione - Clicca per guardare!")
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un breve video introduttivo a questa lezione
+
+Le lezioni in questa sezione trattano i tipi di regressione nel contesto del machine learning. I modelli di regressione possono aiutare a determinare la _relazione_ tra variabili. Questo tipo di modello può prevedere valori come lunghezza, temperatura o età, rivelando così le relazioni tra le variabili mentre analizza i dati.
+
+In questa serie di lezioni, scoprirai le differenze tra regressione lineare e logistica, e quando è preferibile utilizzare una rispetto all'altra.
+
+[![ML per principianti - Introduzione ai modelli di regressione per il Machine Learning](https://img.youtube.com/vi/XA3OaoW86R8/0.jpg)](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "ML per principianti - Introduzione ai modelli di regressione per il Machine Learning")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un breve video che introduce i modelli di regressione.
+
+In questo gruppo di lezioni, ti preparerai per iniziare attività di machine learning, inclusa la configurazione di Visual Studio Code per gestire i notebook, l'ambiente comune per i data scientist. Scoprirai Scikit-learn, una libreria per il machine learning, e costruirai i tuoi primi modelli, concentrandoti sui modelli di regressione in questo capitolo.
+
+> Esistono utili strumenti low-code che possono aiutarti a imparare a lavorare con i modelli di regressione. Prova [Azure ML per questo compito](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+### Lezioni
+
+1. [Strumenti del mestiere](1-Tools/README.md)
+2. [Gestione dei dati](2-Data/README.md)
+3. [Regressione lineare e polinomiale](3-Linear/README.md)
+4. [Regressione logistica](4-Logistic/README.md)
+
+---
+### Crediti
+
+"ML con la regressione" è stato scritto con ♥️ da [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+♥️ I contributori ai quiz includono: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) e [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)
+
+Il dataset sulle zucche è suggerito da [questo progetto su Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) e i suoi dati provengono dai [Rapporti standard sui mercati terminali delle colture speciali](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) distribuiti dal Dipartimento dell'Agricoltura degli Stati Uniti. Abbiamo aggiunto alcuni punti relativi al colore in base alla varietà per normalizzare la distribuzione. Questi dati sono di dominio pubblico.
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/3-Web-App/1-Web-App/README.md b/translations/it/3-Web-App/1-Web-App/README.md
new file mode 100644
index 000000000..edc75413d
--- /dev/null
+++ b/translations/it/3-Web-App/1-Web-App/README.md
@@ -0,0 +1,359 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2680c691fbdb6367f350761a275e2508",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:37:23+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Costruire un'app web per utilizzare un modello ML
+
+In questa lezione, allenerai un modello ML su un set di dati davvero fuori dal comune: _Avvistamenti UFO nell'ultimo secolo_, provenienti dal database di NUFORC.
+
+Imparerai:
+
+- Come 'pickle' un modello allenato
+- Come utilizzare quel modello in un'app Flask
+
+Continueremo a utilizzare i notebook per pulire i dati e allenare il nostro modello, ma puoi fare un passo ulteriore esplorando l'uso di un modello "nel mondo reale", per così dire: in un'app web.
+
+Per fare ciò, devi costruire un'app web utilizzando Flask.
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/17/)
+
+## Costruire un'app
+
+Ci sono diversi modi per costruire app web che consumano modelli di machine learning. La tua architettura web potrebbe influenzare il modo in cui il tuo modello viene allenato. Immagina di lavorare in un'azienda dove il gruppo di data science ha allenato un modello che vogliono tu utilizzi in un'app.
+
+### Considerazioni
+
+Ci sono molte domande che devi porti:
+
+- **È un'app web o un'app mobile?** Se stai costruendo un'app mobile o hai bisogno di utilizzare il modello in un contesto IoT, potresti usare [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/) e utilizzare il modello in un'app Android o iOS.
+- **Dove risiederà il modello?** Nel cloud o localmente?
+- **Supporto offline.** L'app deve funzionare offline?
+- **Quale tecnologia è stata utilizzata per allenare il modello?** La tecnologia scelta potrebbe influenzare gli strumenti che devi utilizzare.
+    - **Utilizzando TensorFlow.** Se stai allenando un modello con TensorFlow, ad esempio, quell'ecosistema offre la possibilità di convertire un modello TensorFlow per l'uso in un'app web utilizzando [TensorFlow.js](https://www.tensorflow.org/js/).
+    - **Utilizzando PyTorch.** Se stai costruendo un modello utilizzando una libreria come [PyTorch](https://pytorch.org/), hai la possibilità di esportarlo in formato [ONNX](https://onnx.ai/) (Open Neural Network Exchange) per l'uso in app web JavaScript che possono utilizzare [Onnx Runtime](https://www.onnxruntime.ai/). Questa opzione sarà esplorata in una lezione futura per un modello allenato con Scikit-learn.
+    - **Utilizzando Lobe.ai o Azure Custom Vision.** Se stai utilizzando un sistema ML SaaS (Software as a Service) come [Lobe.ai](https://lobe.ai/) o [Azure Custom Vision](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/custom-vision-service/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) per allenare un modello, questo tipo di software offre modi per esportare il modello per molte piattaforme, incluso costruire un'API personalizzata da interrogare nel cloud dalla tua applicazione online.
+
+Hai anche l'opportunità di costruire un'intera app web Flask che sarebbe in grado di allenare il modello direttamente in un browser web. Questo può essere fatto anche utilizzando TensorFlow.js in un contesto JavaScript.
+
+Per i nostri scopi, poiché abbiamo lavorato con notebook basati su Python, esploriamo i passaggi necessari per esportare un modello allenato da un notebook in un formato leggibile da un'app web costruita in Python.
+
+## Strumenti
+
+Per questo compito, hai bisogno di due strumenti: Flask e Pickle, entrambi funzionanti su Python.
+
+✅ Cos'è [Flask](https://palletsprojects.com/p/flask/)? Definito come un 'micro-framework' dai suoi creatori, Flask fornisce le funzionalità di base dei framework web utilizzando Python e un motore di template per costruire pagine web. Dai un'occhiata a [questo modulo di apprendimento](https://docs.microsoft.com/learn/modules/python-flask-build-ai-web-app?WT.mc_id=academic-77952-leestott) per esercitarti a costruire con Flask.
+
+✅ Cos'è [Pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html)? Pickle 🥒 è un modulo Python che serializza e deserializza una struttura di oggetti Python. Quando 'pickle' un modello, ne serializzi o appiattisci la struttura per l'uso sul web. Attenzione: pickle non è intrinsecamente sicuro, quindi fai attenzione se ti viene chiesto di 'un-pickle' un file. Un file pickled ha il suffisso `.pkl`.
+
+## Esercizio - pulire i dati
+
+In questa lezione utilizzerai dati provenienti da 80.000 avvistamenti UFO, raccolti da [NUFORC](https://nuforc.org) (National UFO Reporting Center). Questi dati contengono descrizioni interessanti degli avvistamenti UFO, ad esempio:
+
+- **Descrizione lunga.** "Un uomo emerge da un raggio di luce che illumina un campo erboso di notte e corre verso il parcheggio di Texas Instruments".
+- **Descrizione breve.** "le luci ci inseguivano".
+
+Il foglio di calcolo [ufos.csv](../../../../3-Web-App/1-Web-App/data/ufos.csv) include colonne riguardanti la `città`, lo `stato` e il `paese` dove è avvenuto l'avvistamento, la `forma` dell'oggetto e la sua `latitudine` e `longitudine`.
+
+Nel [notebook](notebook.ipynb) vuoto incluso in questa lezione:
+
+1. importa `pandas`, `matplotlib` e `numpy` come hai fatto nelle lezioni precedenti e importa il foglio di calcolo ufos. Puoi dare un'occhiata a un set di dati di esempio:
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    import numpy as np
+    
+    ufos = pd.read_csv('./data/ufos.csv')
+    ufos.head()
+    ```
+
+1. Converti i dati ufos in un piccolo dataframe con titoli aggiornati. Controlla i valori unici nel campo `Country`.
+
+    ```python
+    ufos = pd.DataFrame({'Seconds': ufos['duration (seconds)'], 'Country': ufos['country'],'Latitude': ufos['latitude'],'Longitude': ufos['longitude']})
+    
+    ufos.Country.unique()
+    ```
+
+1. Ora puoi ridurre la quantità di dati con cui lavorare eliminando i valori nulli e importando solo avvistamenti tra 1-60 secondi:
+
+    ```python
+    ufos.dropna(inplace=True)
+    
+    ufos = ufos[(ufos['Seconds'] >= 1) & (ufos['Seconds'] <= 60)]
+    
+    ufos.info()
+    ```
+
+1. Importa la libreria `LabelEncoder` di Scikit-learn per convertire i valori di testo dei paesi in numeri:
+
+    ✅ LabelEncoder codifica i dati alfabeticamente
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+    
+    ufos['Country'] = LabelEncoder().fit_transform(ufos['Country'])
+    
+    ufos.head()
+    ```
+
+    I tuoi dati dovrebbero apparire così:
+
+    ```output
+    	Seconds	Country	Latitude	Longitude
+    2	20.0	3		53.200000	-2.916667
+    3	20.0	4		28.978333	-96.645833
+    14	30.0	4		35.823889	-80.253611
+    23	60.0	4		45.582778	-122.352222
+    24	3.0		3		51.783333	-0.783333
+    ```
+
+## Esercizio - costruire il modello
+
+Ora puoi prepararti ad allenare un modello dividendo i dati in gruppi di allenamento e test.
+
+1. Seleziona le tre caratteristiche su cui vuoi allenarti come vettore X, e il vettore y sarà il `Country`. Vuoi essere in grado di inserire `Seconds`, `Latitude` e `Longitude` e ottenere un id paese da restituire.
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    
+    Selected_features = ['Seconds','Latitude','Longitude']
+    
+    X = ufos[Selected_features]
+    y = ufos['Country']
+    
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+    ```
+
+1. Allena il tuo modello utilizzando la regressione logistica:
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    model = LogisticRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    predictions = model.predict(X_test)
+    
+    print(classification_report(y_test, predictions))
+    print('Predicted labels: ', predictions)
+    print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, predictions))
+    ```
+
+L'accuratezza non è male **(circa 95%)**, non sorprende, poiché `Country` e `Latitude/Longitude` sono correlati.
+
+Il modello che hai creato non è molto rivoluzionario, poiché dovresti essere in grado di dedurre un `Country` dalla sua `Latitude` e `Longitude`, ma è un buon esercizio per provare ad allenarti partendo da dati grezzi che hai pulito, esportato e poi utilizzato in un'app web.
+
+## Esercizio - 'pickle' il modello
+
+Ora è il momento di _pickle_ il tuo modello! Puoi farlo in poche righe di codice. Una volta _pickled_, carica il tuo modello pickled e testalo con un array di dati di esempio contenente valori per seconds, latitude e longitude.
+
+```python
+import pickle
+model_filename = 'ufo-model.pkl'
+pickle.dump(model, open(model_filename,'wb'))
+
+model = pickle.load(open('ufo-model.pkl','rb'))
+print(model.predict([[50,44,-12]]))
+```
+
+Il modello restituisce **'3'**, che è il codice paese per il Regno Unito. Incredibile! 👽
+
+## Esercizio - costruire un'app Flask
+
+Ora puoi costruire un'app Flask per chiamare il tuo modello e restituire risultati simili, ma in un modo più visivamente piacevole.
+
+1. Inizia creando una cartella chiamata **web-app** accanto al file _notebook.ipynb_ dove risiede il tuo file _ufo-model.pkl_.
+
+1. In quella cartella crea altre tre cartelle: **static**, con una cartella **css** al suo interno, e **templates**. Ora dovresti avere i seguenti file e directory:
+
+    ```output
+    web-app/
+      static/
+        css/
+      templates/
+    notebook.ipynb
+    ufo-model.pkl
+    ```
+
+    ✅ Consulta la cartella soluzione per una vista dell'app completata
+
+1. Il primo file da creare nella cartella _web-app_ è il file **requirements.txt**. Come _package.json_ in un'app JavaScript, questo file elenca le dipendenze richieste dall'app. In **requirements.txt** aggiungi le righe:
+
+    ```text
+    scikit-learn
+    pandas
+    numpy
+    flask
+    ```
+
+1. Ora, esegui questo file navigando in _web-app_:
+
+    ```bash
+    cd web-app
+    ```
+
+1. Nel tuo terminale digita `pip install`, per installare le librerie elencate in _requirements.txt_:
+
+    ```bash
+    pip install -r requirements.txt
+    ```
+
+1. Ora sei pronto per creare altri tre file per completare l'app:
+
+    1. Crea **app.py** nella radice.
+    2. Crea **index.html** nella directory _templates_.
+    3. Crea **styles.css** nella directory _static/css_.
+
+1. Costruisci il file _styles.css_ con alcuni stili:
+
+    ```css
+    body {
+    	width: 100%;
+    	height: 100%;
+    	font-family: 'Helvetica';
+    	background: black;
+    	color: #fff;
+    	text-align: center;
+    	letter-spacing: 1.4px;
+    	font-size: 30px;
+    }
+    
+    input {
+    	min-width: 150px;
+    }
+    
+    .grid {
+    	width: 300px;
+    	border: 1px solid #2d2d2d;
+    	display: grid;
+    	justify-content: center;
+    	margin: 20px auto;
+    }
+    
+    .box {
+    	color: #fff;
+    	background: #2d2d2d;
+    	padding: 12px;
+    	display: inline-block;
+    }
+    ```
+
+1. Successivamente, costruisci il file _index.html_:
+
+    ```html
+    <!DOCTYPE html>
+    <html>
+      <head>
+        <meta charset="UTF-8">
+        <title>🛸 UFO Appearance Prediction! 👽</title>
+        <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='css/styles.css') }}">
+      </head>
+    
+      <body>
+        <div class="grid">
+    
+          <div class="box">
+    
+            <p>According to the number of seconds, latitude and longitude, which country is likely to have reported seeing a UFO?</p>
+    
+            <form action="{{ url_for('predict')}}" method="post">
+              <input type="number" name="seconds" placeholder="Seconds" required="required" min="0" max="60" />
+              <input type="text" name="latitude" placeholder="Latitude" required="required" />
+              <input type="text" name="longitude" placeholder="Longitude" required="required" />
+              <button type="submit" class="btn">Predict country where the UFO is seen</button>
+            </form>
+    
+            <p>{{ prediction_text }}</p>
+    
+          </div>
+    
+        </div>
+    
+      </body>
+    </html>
+    ```
+
+    Dai un'occhiata al templating in questo file. Nota la sintassi 'mustache' attorno alle variabili che saranno fornite dall'app, come il testo della previsione: `{{}}`. C'è anche un modulo che invia una previsione al percorso `/predict`.
+
+    Infine, sei pronto per costruire il file Python che guida il consumo del modello e la visualizzazione delle previsioni:
+
+1. In `app.py` aggiungi:
+
+    ```python
+    import numpy as np
+    from flask import Flask, request, render_template
+    import pickle
+    
+    app = Flask(__name__)
+    
+    model = pickle.load(open("./ufo-model.pkl", "rb"))
+    
+    
+    @app.route("/")
+    def home():
+        return render_template("index.html")
+    
+    
+    @app.route("/predict", methods=["POST"])
+    def predict():
+    
+        int_features = [int(x) for x in request.form.values()]
+        final_features = [np.array(int_features)]
+        prediction = model.predict(final_features)
+    
+        output = prediction[0]
+    
+        countries = ["Australia", "Canada", "Germany", "UK", "US"]
+    
+        return render_template(
+            "index.html", prediction_text="Likely country: {}".format(countries[output])
+        )
+    
+    
+    if __name__ == "__main__":
+        app.run(debug=True)
+    ```
+
+    > 💡 Suggerimento: quando aggiungi [`debug=True`](https://www.askpython.com/python-modules/flask/flask-debug-mode) mentre esegui l'app web utilizzando Flask, qualsiasi modifica apportata alla tua applicazione sarà immediatamente riflessa senza la necessità di riavviare il server. Attenzione! Non abilitare questa modalità in un'app di produzione.
+
+Se esegui `python app.py` o `python3 app.py` - il tuo server web si avvia localmente e puoi compilare un breve modulo per ottenere una risposta alla tua domanda urgente su dove sono stati avvistati gli UFO!
+
+Prima di farlo, dai un'occhiata alle parti di `app.py`:
+
+1. Prima vengono caricate le dipendenze e l'app si avvia.
+1. Poi viene importato il modello.
+1. Successivamente, index.html viene renderizzato sul percorso home.
+
+Sul percorso `/predict`, accadono diverse cose quando il modulo viene inviato:
+
+1. Le variabili del modulo vengono raccolte e convertite in un array numpy. Vengono quindi inviate al modello e viene restituita una previsione.
+2. I Paesi che vogliamo visualizzare vengono ri-renderizzati come testo leggibile dal loro codice paese previsto, e quel valore viene inviato nuovamente a index.html per essere renderizzato nel template.
+
+Utilizzare un modello in questo modo, con Flask e un modello pickled, è relativamente semplice. La cosa più difficile è capire quale forma devono avere i dati che devono essere inviati al modello per ottenere una previsione. Tutto dipende da come il modello è stato allenato. Questo ha tre punti dati da inserire per ottenere una previsione.
+
+In un contesto professionale, puoi vedere quanto sia necessaria una buona comunicazione tra le persone che allenano il modello e quelle che lo consumano in un'app web o mobile. Nel nostro caso, è solo una persona: tu!
+
+---
+
+## 🚀 Sfida
+
+Invece di lavorare in un notebook e importare il modello nell'app Flask, potresti allenare il modello direttamente nell'app Flask! Prova a convertire il tuo codice Python nel notebook, magari dopo che i tuoi dati sono stati puliti, per allenare il modello direttamente nell'app su un percorso chiamato `train`. Quali sono i pro e i contro di perseguire questo metodo?
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/18/)
+
+## Revisione e studio autonomo
+
+Ci sono molti modi per costruire un'app web che consumi modelli ML. Fai un elenco dei modi in cui potresti utilizzare JavaScript o Python per costruire un'app web che sfrutti il machine learning. Considera l'architettura: il modello dovrebbe rimanere nell'app o vivere nel cloud? Se quest'ultimo, come lo accederesti? Disegna un modello architettonico per una soluzione ML web applicata.
+
+## Compito
+
+[Prova un modello diverso](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md b/translations/it/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..c0a83c0e5
--- /dev/null
+++ b/translations/it/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a8e8ae10be335cbc745b75ee552317ff",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:38:16+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Prova un modello diverso
+
+## Istruzioni
+
+Ora che hai creato un'app web utilizzando un modello di Regressione addestrato, utilizza uno dei modelli di una lezione precedente sulla Regressione per rifare questa app web. Puoi mantenere lo stile o progettarlo in modo diverso per riflettere i dati delle zucche. Fai attenzione a modificare gli input per riflettere il metodo di addestramento del tuo modello.
+
+## Rubrica
+
+| Criteri                   | Esemplare                                                 | Adeguato                                                  | Da Migliorare                          |
+| -------------------------- | -------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | -------------------------------------- |
+| | L'app web funziona come previsto ed è distribuita nel cloud | L'app web presenta difetti o risultati inaspettati        | L'app web non funziona correttamente   |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/3-Web-App/1-Web-App/notebook.ipynb b/translations/it/3-Web-App/1-Web-App/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/it/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb b/translations/it/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..4562317cb
--- /dev/null
+++ b/translations/it/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,267 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5fa2e8f4584c78250ca9729b46562ceb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:40:45+00:00",
+   "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "           datetime                  city state country     shape  \\\n",
+       "0  10/10/1949 20:30            san marcos    tx      us  cylinder   \n",
+       "1  10/10/1949 21:00          lackland afb    tx     NaN     light   \n",
+       "2  10/10/1955 17:00  chester (uk/england)   NaN      gb    circle   \n",
+       "3  10/10/1956 21:00                  edna    tx      us    circle   \n",
+       "4  10/10/1960 20:00               kaneohe    hi      us     light   \n",
+       "\n",
+       "   duration (seconds) duration (hours/min)  \\\n",
+       "0              2700.0           45 minutes   \n",
+       "1              7200.0              1-2 hrs   \n",
+       "2                20.0           20 seconds   \n",
+       "3                20.0             1/2 hour   \n",
+       "4               900.0           15 minutes   \n",
+       "\n",
+       "                                            comments date posted   latitude  \\\n",
+       "0  This event took place in early fall around 194...   4/27/2004  29.883056   \n",
+       "1  1949 Lackland AFB&#44 TX.  Lights racing acros...  12/16/2005  29.384210   \n",
+       "2  Green/Orange circular disc over Chester&#44 En...   1/21/2008  53.200000   \n",
+       "3  My older brother and twin sister were leaving ...   1/17/2004  28.978333   \n",
+       "4  AS a Marine 1st Lt. flying an FJ4B fighter/att...   1/22/2004  21.418056   \n",
+       "\n",
+       "    longitude  \n",
+       "0  -97.941111  \n",
+       "1  -98.581082  \n",
+       "2   -2.916667  \n",
+       "3  -96.645833  \n",
+       "4 -157.803611  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>datetime</th>\n      <th>city</th>\n      <th>state</th>\n      <th>country</th>\n      <th>shape</th>\n      <th>duration (seconds)</th>\n      <th>duration (hours/min)</th>\n      <th>comments</th>\n      <th>date posted</th>\n      <th>latitude</th>\n      <th>longitude</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>10/10/1949 20:30</td>\n      <td>san marcos</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>us</td>\n      <td>cylinder</td>\n      <td>2700.0</td>\n      <td>45 minutes</td>\n      <td>This event took place in early fall around 194...</td>\n      <td>4/27/2004</td>\n      <td>29.883056</td>\n      <td>-97.941111</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>10/10/1949 21:00</td>\n      <td>lackland afb</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>NaN</td>\n      <td>light</td>\n      <td>7200.0</td>\n      <td>1-2 hrs</td>\n      <td>1949 Lackland AFB&amp;#44 TX.  Lights racing acros...</td>\n      <td>12/16/2005</td>\n      <td>29.384210</td>\n      <td>-98.581082</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>10/10/1955 17:00</td>\n      <td>chester (uk/england)</td>\n      <td>NaN</td>\n      <td>gb</td>\n      <td>circle</td>\n      <td>20.0</td>\n      <td>20 seconds</td>\n      <td>Green/Orange circular disc over Chester&amp;#44 En...</td>\n      <td>1/21/2008</td>\n      <td>53.200000</td>\n      <td>-2.916667</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>10/10/1956 21:00</td>\n      <td>edna</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>us</td>\n      <td>circle</td>\n      <td>20.0</td>\n      <td>1/2 hour</td>\n      <td>My older brother and twin sister were leaving ...</td>\n      <td>1/17/2004</td>\n      <td>28.978333</td>\n      <td>-96.645833</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>10/10/1960 20:00</td>\n      <td>kaneohe</td>\n      <td>hi</td>\n      <td>us</td>\n      <td>light</td>\n      <td>900.0</td>\n      <td>15 minutes</td>\n      <td>AS a Marine 1st Lt. flying an FJ4B fighter/att...</td>\n      <td>1/22/2004</td>\n      <td>21.418056</td>\n      <td>-157.803611</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "ufos = pd.read_csv('../data/ufos.csv')\n",
+    "ufos.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array(['us', nan, 'gb', 'ca', 'au', 'de'], dtype=object)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "ufos = pd.DataFrame({'Seconds': ufos['duration (seconds)'], 'Country': ufos['country'],'Latitude': ufos['latitude'],'Longitude': ufos['longitude']})\n",
+    "\n",
+    "ufos.Country.unique()\n",
+    "\n",
+    "# 0 au, 1 ca, 2 de, 3 gb, 4 us"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nInt64Index: 25863 entries, 2 to 80330\nData columns (total 4 columns):\n #   Column     Non-Null Count  Dtype  \n---  ------     --------------  -----  \n 0   Seconds    25863 non-null  float64\n 1   Country    25863 non-null  object \n 2   Latitude   25863 non-null  float64\n 3   Longitude  25863 non-null  float64\ndtypes: float64(3), object(1)\nmemory usage: 1010.3+ KB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "ufos.dropna(inplace=True)\n",
+    "\n",
+    "ufos = ufos[(ufos['Seconds'] >= 1) & (ufos['Seconds'] <= 60)]\n",
+    "\n",
+    "ufos.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "    Seconds  Country   Latitude   Longitude\n",
+       "2      20.0        3  53.200000   -2.916667\n",
+       "3      20.0        4  28.978333  -96.645833\n",
+       "14     30.0        4  35.823889  -80.253611\n",
+       "23     60.0        4  45.582778 -122.352222\n",
+       "24      3.0        3  51.783333   -0.783333"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Seconds</th>\n      <th>Country</th>\n      <th>Latitude</th>\n      <th>Longitude</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>20.0</td>\n      <td>3</td>\n      <td>53.200000</td>\n      <td>-2.916667</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>20.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>28.978333</td>\n      <td>-96.645833</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>14</th>\n      <td>30.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>35.823889</td>\n      <td>-80.253611</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>23</th>\n      <td>60.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>45.582778</td>\n      <td>-122.352222</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>24</th>\n      <td>3.0</td>\n      <td>3</td>\n      <td>51.783333</td>\n      <td>-0.783333</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
+    "\n",
+    "ufos['Country'] = LabelEncoder().fit_transform(ufos['Country'])\n",
+    "\n",
+    "ufos.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "\n",
+    "Selected_features = ['Seconds','Latitude','Longitude']\n",
+    "\n",
+    "X = ufos[Selected_features]\n",
+    "y = ufos['Country']\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:432: FutureWarning: Default solver will be changed to 'lbfgs' in 0.22. Specify a solver to silence this warning.\n",
+      "  FutureWarning)\n",
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:469: FutureWarning: Default multi_class will be changed to 'auto' in 0.22. Specify the multi_class option to silence this warning.\n",
+      "  \"this warning.\", FutureWarning)\n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "           0       1.00      1.00      1.00        41\n",
+      "           1       1.00      0.02      0.05       250\n",
+      "           2       0.00      0.00      0.00         8\n",
+      "           3       0.94      1.00      0.97       131\n",
+      "           4       0.95      1.00      0.97      4743\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.95      5173\n",
+      "   macro avg       0.78      0.60      0.60      5173\n",
+      "weighted avg       0.95      0.95      0.93      5173\n",
+      "\n",
+      "Predicted labels:  [4 4 4 ... 3 4 4]\n",
+      "Accuracy:  0.9512855209742895\n",
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/classification.py:1437: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.\n",
+      "  'precision', 'predicted', average, warn_for)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report \n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "model = LogisticRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)\n",
+    "predictions = model.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "print(classification_report(y_test, predictions))\n",
+    "print('Predicted labels: ', predictions)\n",
+    "print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, predictions))\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 29,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[3]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pickle\n",
+    "model_filename = 'ufo-model.pkl'\n",
+    "pickle.dump(model, open(model_filename,'wb'))\n",
+    "\n",
+    "model = pickle.load(open('ufo-model.pkl','rb'))\n",
+    "print(model.predict([[50,44,-12]]))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/3-Web-App/README.md b/translations/it/3-Web-App/README.md
new file mode 100644
index 000000000..979e6a20a
--- /dev/null
+++ b/translations/it/3-Web-App/README.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9836ff53cfef716ddfd70e06c5f43436",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:34:48+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Crea un'app web per utilizzare il tuo modello ML
+
+In questa sezione del curriculum, ti verrà introdotto un argomento applicato di ML: come salvare il tuo modello Scikit-learn come file che può essere utilizzato per fare previsioni all'interno di un'applicazione web. Una volta salvato il modello, imparerai come utilizzarlo in un'app web costruita con Flask. Per prima cosa, creerai un modello utilizzando alcuni dati relativi agli avvistamenti di UFO! Successivamente, costruirai un'app web che ti permetterà di inserire un numero di secondi insieme a un valore di latitudine e longitudine per prevedere quale paese ha segnalato di aver visto un UFO.
+
+![UFO Parking](../../../translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.it.jpg)
+
+Foto di <a href="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Michael Herren</a> su <a href="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+
+## Lezioni
+
+1. [Crea un'app web](1-Web-App/README.md)
+
+## Crediti
+
+"Crea un'app web" è stato scritto con ♥️ da [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper).
+
+♥️ I quiz sono stati scritti da Rohan Raj.
+
+Il dataset proviene da [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings).
+
+L'architettura dell'app web è stata suggerita in parte da [questo articolo](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) e [questo repository](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) di Abhinav Sagar.
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/1-Introduction/README.md b/translations/it/4-Classification/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..17cae2fd8
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,313 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "76438ce4e5d48982d48f1b55c981caac",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:53:08+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Introduzione alla classificazione
+
+In queste quattro lezioni, esplorerai un aspetto fondamentale del machine learning classico: la _classificazione_. Utilizzeremo vari algoritmi di classificazione con un dataset che riguarda tutte le brillanti cucine dell'Asia e dell'India. Speriamo che tu abbia fame!
+
+![solo un pizzico!](../../../../translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.it.png)
+
+> Celebra le cucine pan-asiatiche in queste lezioni! Immagine di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+La classificazione è una forma di [apprendimento supervisionato](https://wikipedia.org/wiki/Supervised_learning) che ha molto in comune con le tecniche di regressione. Se il machine learning riguarda la previsione di valori o nomi utilizzando dataset, allora la classificazione si divide generalmente in due gruppi: _classificazione binaria_ e _classificazione multiclass_.
+
+[![Introduzione alla classificazione](https://img.youtube.com/vi/eg8DJYwdMyg/0.jpg)](https://youtu.be/eg8DJYwdMyg "Introduzione alla classificazione")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video: John Guttag del MIT introduce la classificazione
+
+Ricorda:
+
+- **La regressione lineare** ti ha aiutato a prevedere le relazioni tra variabili e a fare previsioni accurate su dove un nuovo punto dati si posizionerebbe rispetto a quella linea. Ad esempio, potresti prevedere _quanto costerà una zucca a settembre rispetto a dicembre_.
+- **La regressione logistica** ti ha aiutato a scoprire "categorie binarie": a questo prezzo, _questa zucca è arancione o non arancione_?
+
+La classificazione utilizza vari algoritmi per determinare altri modi di assegnare un'etichetta o una classe a un punto dati. Lavoriamo con questi dati sulle cucine per vedere se, osservando un gruppo di ingredienti, possiamo determinare la cucina di origine.
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/19/)
+
+> ### [Questa lezione è disponibile in R!](../../../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)
+
+### Introduzione
+
+La classificazione è una delle attività fondamentali per i ricercatori di machine learning e i data scientist. Dalla classificazione di base di un valore binario ("questa email è spam o no?") alla classificazione e segmentazione complessa di immagini utilizzando la visione artificiale, è sempre utile poter ordinare i dati in classi e porre domande su di essi.
+
+Per esprimere il processo in modo più scientifico, il tuo metodo di classificazione crea un modello predittivo che ti consente di mappare la relazione tra variabili di input e variabili di output.
+
+![classificazione binaria vs. multiclass](../../../../translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.it.png)
+
+> Problemi binari vs. multiclass per gli algoritmi di classificazione. Infografica di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+Prima di iniziare il processo di pulizia dei dati, visualizzarli e prepararli per i nostri compiti di ML, impariamo un po' sui vari modi in cui il machine learning può essere utilizzato per classificare i dati.
+
+Derivata dalla [statistica](https://wikipedia.org/wiki/Statistical_classification), la classificazione utilizzando il machine learning classico utilizza caratteristiche come `smoker`, `weight` e `age` per determinare _la probabilità di sviluppare X malattia_. Come tecnica di apprendimento supervisionato simile agli esercizi di regressione che hai svolto in precedenza, i tuoi dati sono etichettati e gli algoritmi di ML utilizzano quelle etichette per classificare e prevedere classi (o 'caratteristiche') di un dataset e assegnarle a un gruppo o risultato.
+
+✅ Prenditi un momento per immaginare un dataset sulle cucine. A cosa potrebbe rispondere un modello multiclass? E un modello binario? E se volessi determinare se una determinata cucina utilizza probabilmente il fieno greco? E se volessi vedere se, dato un sacchetto di generi alimentari contenente anice stellato, carciofi, cavolfiori e rafano, potresti creare un tipico piatto indiano?
+
+[![Cestini misteriosi](https://img.youtube.com/vi/GuTeDbaNoEU/0.jpg)](https://youtu.be/GuTeDbaNoEU "Cestini misteriosi")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video. L'intero concetto dello show 'Chopped' è il 'cestino misterioso', dove gli chef devono creare un piatto con una scelta casuale di ingredienti. Sicuramente un modello di ML avrebbe aiutato!
+
+## Ciao 'classificatore'
+
+La domanda che vogliamo porre a questo dataset sulle cucine è in realtà una domanda **multiclass**, poiché abbiamo diverse potenziali cucine nazionali con cui lavorare. Dato un gruppo di ingredienti, a quale di queste molte classi appartiene il dato?
+
+Scikit-learn offre diversi algoritmi per classificare i dati, a seconda del tipo di problema che vuoi risolvere. Nelle prossime due lezioni, imparerai alcuni di questi algoritmi.
+
+## Esercizio - pulire e bilanciare i dati
+
+Il primo compito, prima di iniziare questo progetto, è pulire e **bilanciare** i dati per ottenere risultati migliori. Inizia con il file vuoto _notebook.ipynb_ nella radice di questa cartella.
+
+La prima cosa da installare è [imblearn](https://imbalanced-learn.org/stable/). Questo è un pacchetto di Scikit-learn che ti permetterà di bilanciare meglio i dati (imparerai di più su questo compito tra un momento).
+
+1. Per installare `imblearn`, esegui `pip install`, come segue:
+
+    ```python
+    pip install imblearn
+    ```
+
+1. Importa i pacchetti necessari per importare i dati e visualizzarli, e importa anche `SMOTE` da `imblearn`.
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import matplotlib as mpl
+    import numpy as np
+    from imblearn.over_sampling import SMOTE
+    ```
+
+    Ora sei pronto per importare i dati.
+
+1. Il prossimo compito sarà importare i dati:
+
+    ```python
+    df  = pd.read_csv('../data/cuisines.csv')
+    ```
+
+   Utilizzando `read_csv()` leggerai il contenuto del file csv _cusines.csv_ e lo posizionerai nella variabile `df`.
+
+1. Controlla la forma dei dati:
+
+    ```python
+    df.head()
+    ```
+
+   Le prime cinque righe appaiono così:
+
+    ```output
+    |     | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
+    | --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- |
+    | 0   | 65         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 1   | 66         | indian  | 1      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 2   | 67         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 3   | 68         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 4   | 69         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 1      | 0        |
+    ```
+
+1. Ottieni informazioni su questi dati chiamando `info()`:
+
+    ```python
+    df.info()
+    ```
+
+    Il tuo output sarà simile a:
+
+    ```output
+    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
+    RangeIndex: 2448 entries, 0 to 2447
+    Columns: 385 entries, Unnamed: 0 to zucchini
+    dtypes: int64(384), object(1)
+    memory usage: 7.2+ MB
+    ```
+
+## Esercizio - scoprire le cucine
+
+Ora il lavoro inizia a diventare più interessante. Scopriamo la distribuzione dei dati per cucina.
+
+1. Traccia i dati come barre chiamando `barh()`:
+
+    ```python
+    df.cuisine.value_counts().plot.barh()
+    ```
+
+    ![distribuzione dei dati delle cucine](../../../../translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.it.png)
+
+    Ci sono un numero finito di cucine, ma la distribuzione dei dati è disomogenea. Puoi risolvere questo problema! Prima di farlo, esplora un po' di più.
+
+1. Scopri quanta quantità di dati è disponibile per ogni cucina e stampala:
+
+    ```python
+    thai_df = df[(df.cuisine == "thai")]
+    japanese_df = df[(df.cuisine == "japanese")]
+    chinese_df = df[(df.cuisine == "chinese")]
+    indian_df = df[(df.cuisine == "indian")]
+    korean_df = df[(df.cuisine == "korean")]
+    
+    print(f'thai df: {thai_df.shape}')
+    print(f'japanese df: {japanese_df.shape}')
+    print(f'chinese df: {chinese_df.shape}')
+    print(f'indian df: {indian_df.shape}')
+    print(f'korean df: {korean_df.shape}')
+    ```
+
+    L'output appare così:
+
+    ```output
+    thai df: (289, 385)
+    japanese df: (320, 385)
+    chinese df: (442, 385)
+    indian df: (598, 385)
+    korean df: (799, 385)
+    ```
+
+## Scoprire gli ingredienti
+
+Ora puoi approfondire i dati e scoprire quali sono gli ingredienti tipici per ogni cucina. Dovresti eliminare i dati ricorrenti che creano confusione tra le cucine, quindi impariamo a conoscere questo problema.
+
+1. Crea una funzione `create_ingredient()` in Python per creare un dataframe di ingredienti. Questa funzione inizierà eliminando una colonna non utile e ordinando gli ingredienti in base al loro conteggio:
+
+    ```python
+    def create_ingredient_df(df):
+        ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value')
+        ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()]
+        ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False,
+        inplace=False)
+        return ingredient_df
+    ```
+
+   Ora puoi utilizzare questa funzione per avere un'idea dei dieci ingredienti più popolari per cucina.
+
+1. Chiama `create_ingredient()` e traccialo chiamando `barh()`:
+
+    ```python
+    thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df)
+    thai_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![thai](../../../../translated_images/thai.0269dbab2e78bd38a132067759fe980008bdb80b6d778e5313448dbe12bed846.it.png)
+
+1. Fai lo stesso per i dati giapponesi:
+
+    ```python
+    japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df)
+    japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![giapponese](../../../../translated_images/japanese.30260486f2a05c463c8faa62ebe7b38f0961ed293bd9a6db8eef5d3f0cf17155.it.png)
+
+1. Ora per gli ingredienti cinesi:
+
+    ```python
+    chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df)
+    chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![cinese](../../../../translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.it.png)
+
+1. Traccia gli ingredienti indiani:
+
+    ```python
+    indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df)
+    indian_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![indiano](../../../../translated_images/indian.2c4292002af1a1f97a4a24fec6b1459ee8ff616c3822ae56bb62b9903e192af6.it.png)
+
+1. Infine, traccia gli ingredienti coreani:
+
+    ```python
+    korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df)
+    korean_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![coreano](../../../../translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.it.png)
+
+1. Ora, elimina gli ingredienti più comuni che creano confusione tra cucine distinte, chiamando `drop()`:
+
+   Tutti amano il riso, l'aglio e lo zenzero!
+
+    ```python
+    feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1)
+    labels_df = df.cuisine #.unique()
+    feature_df.head()
+    ```
+
+## Bilanciare il dataset
+
+Ora che hai pulito i dati, utilizza [SMOTE](https://imbalanced-learn.org/dev/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html) - "Synthetic Minority Over-sampling Technique" - per bilanciarli.
+
+1. Chiama `fit_resample()`, questa strategia genera nuovi campioni tramite interpolazione.
+
+    ```python
+    oversample = SMOTE()
+    transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df)
+    ```
+
+    Bilanciando i tuoi dati, otterrai risultati migliori durante la classificazione. Pensa a una classificazione binaria. Se la maggior parte dei tuoi dati appartiene a una classe, un modello di ML predirà quella classe più frequentemente, semplicemente perché ci sono più dati per essa. Bilanciare i dati aiuta a rimuovere questo squilibrio.
+
+1. Ora puoi controllare il numero di etichette per ingrediente:
+
+    ```python
+    print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}')
+    print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}')
+    ```
+
+    Il tuo output appare così:
+
+    ```output
+    new label count: korean      799
+    chinese     799
+    indian      799
+    japanese    799
+    thai        799
+    Name: cuisine, dtype: int64
+    old label count: korean      799
+    indian      598
+    chinese     442
+    japanese    320
+    thai        289
+    Name: cuisine, dtype: int64
+    ```
+
+    I dati sono puliti, bilanciati e molto deliziosi!
+
+1. L'ultimo passaggio è salvare i tuoi dati bilanciati, incluse etichette e caratteristiche, in un nuovo dataframe che può essere esportato in un file:
+
+    ```python
+    transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer')
+    ```
+
+1. Puoi dare un'ultima occhiata ai dati utilizzando `transformed_df.head()` e `transformed_df.info()`. Salva una copia di questi dati per usarli nelle lezioni future:
+
+    ```python
+    transformed_df.head()
+    transformed_df.info()
+    transformed_df.to_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
+    ```
+
+    Questo nuovo CSV si trova ora nella cartella dei dati principali.
+
+---
+
+## 🚀Sfida
+
+Questo curriculum contiene diversi dataset interessanti. Esplora le cartelle `data` e verifica se ce ne sono alcuni adatti per una classificazione binaria o multiclass. Quali domande potresti porre a questo dataset?
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/20/)
+
+## Revisione e studio autonomo
+
+Esplora l'API di SMOTE. Per quali casi d'uso è più adatta? Quali problemi risolve?
+
+## Compito
+
+[Esplora i metodi di classificazione](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/1-Introduction/assignment.md b/translations/it/4-Classification/1-Introduction/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..4fd53c453
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/1-Introduction/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b2a01912beb24cfb0007f83594dba801",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:54:12+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Esplora i metodi di classificazione
+
+## Istruzioni
+
+Nella [documentazione di Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html) troverai un'ampia lista di modi per classificare i dati. Fai una piccola caccia al tesoro in questi documenti: il tuo obiettivo è cercare metodi di classificazione e abbinarli a un dataset presente in questo curriculum, una domanda che puoi porre su di esso e una tecnica di classificazione. Crea un foglio di calcolo o una tabella in un file .doc e spiega come il dataset funzionerebbe con l'algoritmo di classificazione.
+
+## Griglia di valutazione
+
+| Criteri  | Esemplare                                                                                                                           | Adeguato                                                                                                                            | Da migliorare                                                                                                                                                  |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+|          | viene presentato un documento che descrive 5 algoritmi insieme a una tecnica di classificazione. La descrizione è ben spiegata e dettagliata. | viene presentato un documento che descrive 3 algoritmi insieme a una tecnica di classificazione. La descrizione è ben spiegata e dettagliata. | viene presentato un documento che descrive meno di tre algoritmi insieme a una tecnica di classificazione e la descrizione non è né ben spiegata né dettagliata. |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb b/translations/it/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..3cce52900
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "d544ef384b7ba73757d830a72372a7f2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:53:00+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/it/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..06968cb0b
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:54:32+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb b/translations/it/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..fc4d6a23c
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb
@@ -0,0 +1,762 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_10-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2621e24705e8100893c9bf84e0fc8aef",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:00:38+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ItETB4tSFprR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Introduzione alla classificazione: Pulisci, prepara e visualizza i tuoi dati\n",
+    "\n",
+    "In queste quattro lezioni, esplorerai un aspetto fondamentale del machine learning classico: *la classificazione*. Utilizzeremo vari algoritmi di classificazione con un dataset che riguarda tutte le brillanti cucine dell'Asia e dell'India. Speriamo che tu abbia fame!\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/pinch.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Festeggia le cucine pan-asiatiche in queste lezioni! Immagine di Jen Looper</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Festeggia le cucine pan-asiatiche in queste lezioni! Immagine di Jen Looper](../../../../../../translated_images/pinch.b33c0ba76f284aad94a3c4e3ed83e13ed1e17fbcf4db8ca8583c3a0c135e2e99.it.png)-->\n",
+    "\n",
+    "La classificazione è una forma di [apprendimento supervisionato](https://wikipedia.org/wiki/Supervised_learning) che ha molto in comune con le tecniche di regressione. Nella classificazione, si addestra un modello per prevedere a quale `categoria` appartiene un elemento. Se il machine learning riguarda la previsione di valori o nomi utilizzando dataset, allora la classificazione si divide generalmente in due gruppi: *classificazione binaria* e *classificazione multiclass*.\n",
+    "\n",
+    "Ricorda:\n",
+    "\n",
+    "-   **La regressione lineare** ti ha aiutato a prevedere le relazioni tra variabili e a fare previsioni accurate su dove un nuovo punto dati si posizionerebbe rispetto a quella linea. Ad esempio, potresti prevedere valori numerici come *il prezzo di una zucca a settembre rispetto a dicembre*.\n",
+    "\n",
+    "-   **La regressione logistica** ti ha aiutato a scoprire \"categorie binarie\": a questo prezzo, *questa zucca è arancione o non arancione*?\n",
+    "\n",
+    "La classificazione utilizza vari algoritmi per determinare altri modi di assegnare un'etichetta o una classe a un punto dati. Lavoriamo con questi dati sulle cucine per vedere se, osservando un gruppo di ingredienti, possiamo determinare la cucina di origine.\n",
+    "\n",
+    "### [**Quiz pre-lezione**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/19/)\n",
+    "\n",
+    "### **Introduzione**\n",
+    "\n",
+    "La classificazione è una delle attività fondamentali per i ricercatori di machine learning e i data scientist. Dalla classificazione di un valore binario di base (\"questa email è spam o no?\") alla classificazione e segmentazione complessa di immagini utilizzando la visione artificiale, è sempre utile essere in grado di ordinare i dati in classi e porre domande su di essi.\n",
+    "\n",
+    "Per esprimere il processo in modo più scientifico, il tuo metodo di classificazione crea un modello predittivo che ti consente di mappare la relazione tra variabili di input e variabili di output.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/binary-multiclass.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Problemi binari vs. multiclass per gli algoritmi di classificazione. Infografica di Jen Looper</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "Prima di iniziare il processo di pulizia dei dati, visualizzarli e prepararli per i nostri compiti di ML, impariamo un po' sui vari modi in cui il machine learning può essere utilizzato per classificare i dati.\n",
+    "\n",
+    "Derivata dalla [statistica](https://wikipedia.org/wiki/Statistical_classification), la classificazione utilizzando il machine learning classico utilizza caratteristiche come `fumatore`, `peso` e `età` per determinare *la probabilità di sviluppare X malattia*. Come tecnica di apprendimento supervisionato simile agli esercizi di regressione che hai svolto in precedenza, i tuoi dati sono etichettati e gli algoritmi di ML utilizzano quelle etichette per classificare e prevedere classi (o 'caratteristiche') di un dataset e assegnarle a un gruppo o risultato.\n",
+    "\n",
+    "✅ Prenditi un momento per immaginare un dataset sulle cucine. A cosa potrebbe rispondere un modello multiclass? A cosa potrebbe rispondere un modello binario? E se volessi determinare se una determinata cucina è probabilmente solita utilizzare il fieno greco? E se volessi vedere se, dato un sacchetto di generi alimentari pieno di anice stellato, carciofi, cavolfiori e rafano, potresti creare un tipico piatto indiano?\n",
+    "\n",
+    "### **Ciao 'classificatore'**\n",
+    "\n",
+    "La domanda che vogliamo porre a questo dataset sulle cucine è effettivamente una domanda **multiclass**, poiché abbiamo diverse potenziali cucine nazionali con cui lavorare. Dato un gruppo di ingredienti, a quale di queste molte classi si adatteranno i dati?\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels offre diversi algoritmi da utilizzare per classificare i dati, a seconda del tipo di problema che vuoi risolvere. Nelle prossime due lezioni, imparerai a conoscere alcuni di questi algoritmi.\n",
+    "\n",
+    "#### **Prerequisiti**\n",
+    "\n",
+    "Per questa lezione, avremo bisogno dei seguenti pacchetti per pulire, preparare e visualizzare i nostri dati:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: Il [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) è una [collezione di pacchetti R](https://www.tidyverse.org/packages) progettata per rendere la scienza dei dati più veloce, facile e divertente!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: Il [framework tidymodels](https://www.tidymodels.org/) è una [collezione di pacchetti](https://www.tidymodels.org/packages/) per la modellazione e il machine learning.\n",
+    "\n",
+    "-   `DataExplorer`: Il [pacchetto DataExplorer](https://cran.r-project.org/web/packages/DataExplorer/vignettes/dataexplorer-intro.html) è pensato per semplificare e automatizzare il processo di EDA e la generazione di report.\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`: Il [pacchetto themis](https://themis.tidymodels.org/) fornisce passaggi extra per gestire dati sbilanciati.\n",
+    "\n",
+    "Puoi installarli con:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"DataExplorer\", \"here\"))`\n",
+    "\n",
+    "In alternativa, lo script qui sotto verifica se hai i pacchetti necessari per completare questo modulo e li installa per te nel caso in cui manchino.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ri5bQxZ-Fz_0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, DataExplorer, themis, here)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "KIPxa4elGAPI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Caricheremo successivamente questi fantastici pacchetti e li renderemo disponibili nella nostra attuale sessione R. (Questo è solo a scopo illustrativo, `pacman::p_load()` lo ha già fatto per te)\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "YkKAxOJvGD4C"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Esercizio - pulire e bilanciare i tuoi dati\n",
+    "\n",
+    "Il primo compito da svolgere, prima di iniziare questo progetto, è pulire e **bilanciare** i tuoi dati per ottenere risultati migliori.\n",
+    "\n",
+    "Facciamo conoscenza con i dati!🕵️\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "PFkQDlk0GN5O"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Import data\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# View the first 5 rows\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Qccw7okxGT0S"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Interessante! A quanto pare, la prima colonna è una sorta di colonna `id`. Cerchiamo di ottenere qualche informazione in più sui dati.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "XrWnlgSrGVmR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Basic information about the data\r\n",
+    "df %>%\r\n",
+    "  introduce()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize basic information above\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  plot_intro(ggtheme = theme_light())"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "4UcGmxRxGieA"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Dall'output, possiamo vedere immediatamente che abbiamo `2448` righe e `385` colonne e `0` valori mancanti. Abbiamo anche 1 colonna discreta, *cuisine*.\n",
+    "\n",
+    "## Esercizio - conoscere le cucine\n",
+    "\n",
+    "Ora il lavoro inizia a diventare più interessante. Scopriamo la distribuzione dei dati, per cucina.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AaPubl__GmH5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Count observations per cuisine\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(n)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Plot the distribution\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = n, y = reorder(cuisine, -n))) +\r\n",
+    "  geom_col(fill = \"midnightblue\", alpha = 0.7) +\r\n",
+    "  ylab(\"cuisine\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "FRsBVy5eGrrv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Esistono un numero finito di cucine, ma la distribuzione dei dati è disomogenea. Puoi risolvere questo problema! Prima di farlo, esplora un po' di più.\n",
+    "\n",
+    "Successivamente, assegniamo ogni cucina al proprio tibble e scopriamo quanti dati sono disponibili (righe, colonne) per ciascuna cucina.\n",
+    "\n",
+    "> Un [tibble](https://tibble.tidyverse.org/) è un moderno data frame.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/dplyr_filter.jpg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Illustrazione di @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "vVvyDb1kG2in"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create individual tibble for the cuisines\r\n",
+    "thai_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"thai\")\r\n",
+    "japanese_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"japanese\")\r\n",
+    "chinese_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"chinese\")\r\n",
+    "indian_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"indian\")\r\n",
+    "korean_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"korean\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Find out how much data is available per cuisine\r\n",
+    "cat(\" thai df:\", dim(thai_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"japanese df:\", dim(japanese_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"chinese_df:\", dim(chinese_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"indian_df:\", dim(indian_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"korean_df:\", dim(korean_df))"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "0TvXUxD3G8Bk"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **Esercizio - Scoprire gli ingredienti principali per cucina usando dplyr**\n",
+    "\n",
+    "Ora puoi approfondire i dati e scoprire quali sono gli ingredienti tipici per ogni cucina. Dovresti eliminare i dati ricorrenti che creano confusione tra le cucine, quindi impariamo a gestire questo problema.\n",
+    "\n",
+    "Crea una funzione `create_ingredient()` in R che restituisca un dataframe di ingredienti. Questa funzione inizierà eliminando una colonna poco utile e ordinerà gli ingredienti in base al loro conteggio.\n",
+    "\n",
+    "La struttura di base di una funzione in R è:\n",
+    "\n",
+    "`myFunction <- function(arglist){`\n",
+    "\n",
+    "**`...`**\n",
+    "\n",
+    "**`return`**`(value)`\n",
+    "\n",
+    "`}`\n",
+    "\n",
+    "Una introduzione chiara alle funzioni in R può essere trovata [qui](https://skirmer.github.io/presentations/functions_with_r.html#1).\n",
+    "\n",
+    "Passiamo subito all'azione! Utilizzeremo i [verbi di dplyr](https://dplyr.tidyverse.org/) che abbiamo imparato nelle lezioni precedenti. Come promemoria:\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::select()`: ti aiuta a scegliere quali **colonne** mantenere o escludere.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::pivot_longer()`: ti aiuta a \"allungare\" i dati, aumentando il numero di righe e diminuendo il numero di colonne.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::group_by()` e `dplyr::summarise()`: ti aiutano a trovare statistiche riassuntive per diversi gruppi e a metterle in una tabella ordinata.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::filter()`: crea un sottoinsieme dei dati contenente solo le righe che soddisfano le tue condizioni.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::mutate()`: ti aiuta a creare o modificare colonne.\n",
+    "\n",
+    "Dai un'occhiata a questo [tutorial learnr pieno di *arte*](https://allisonhorst.shinyapps.io/dplyr-learnr/#section-welcome) di Allison Horst, che introduce alcune funzioni utili per la manipolazione dei dati in dplyr *(parte del Tidyverse)*.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "K3RF5bSCHC76"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Creates a functions that returns the top ingredients by class\r\n",
+    "\r\n",
+    "create_ingredient <- function(df){\r\n",
+    "  \r\n",
+    "  # Drop the id column which is the first colum\r\n",
+    "  ingredient_df = df %>% select(-1) %>% \r\n",
+    "  # Transpose data to a long format\r\n",
+    "    pivot_longer(!cuisine, names_to = \"ingredients\", values_to = \"count\") %>% \r\n",
+    "  # Find the top most ingredients for a particular cuisine\r\n",
+    "    group_by(ingredients) %>% \r\n",
+    "    summarise(n_instances = sum(count)) %>% \r\n",
+    "    filter(n_instances != 0) %>% \r\n",
+    "  # Arrange by descending order\r\n",
+    "    arrange(desc(n_instances)) %>% \r\n",
+    "    mutate(ingredients = factor(ingredients) %>% fct_inorder())\r\n",
+    "  \r\n",
+    "  \r\n",
+    "  return(ingredient_df)\r\n",
+    "} # End of function"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "uB_0JR82HTPa"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ora possiamo usare la funzione per avere un'idea dei dieci ingredienti più popolari per cucina. Proviamola con `thai_df`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "h9794WF8HWmc"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Call create_ingredient and display popular ingredients\r\n",
+    "thai_ingredient_df <- create_ingredient(df = thai_df)\r\n",
+    "\r\n",
+    "thai_ingredient_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "agQ-1HrcHaEA"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Nella sezione precedente, abbiamo utilizzato `geom_col()`, vediamo come puoi usare anche `geom_bar` per creare grafici a barre. Usa `?geom_bar` per ulteriori letture.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kHu9ffGjHdcX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a bar chart for popular thai cuisines\r\n",
+    "thai_ingredient_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"steelblue\") +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "fb3Bx_3DHj6e"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RHP_xgdkHnvM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Japanese cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = japanese_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"darkorange\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "019v8F0XHrRU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ecco la traduzione:\n",
+    "\n",
+    "# Cosa dire della cucina cinese?\n",
+    "\n",
+    "La cucina cinese è una delle più antiche e variegate al mondo. Con una storia che risale a migliaia di anni fa, offre una vasta gamma di sapori, tecniche di cottura e ingredienti. \n",
+    "\n",
+    "## Regioni principali\n",
+    "\n",
+    "La cucina cinese può essere suddivisa in diverse regioni principali, ognuna con le proprie caratteristiche uniche:\n",
+    "\n",
+    "- **Cucina del Sichuan**: Famosa per il suo sapore piccante e speziato, grazie all'uso del pepe del Sichuan.\n",
+    "- **Cucina cantonese**: Conosciuta per la sua delicatezza e l'uso di ingredienti freschi, spesso cotta al vapore o saltata in padella.\n",
+    "- **Cucina dello Shandong**: Caratterizzata da sapori forti e piatti a base di frutti di mare.\n",
+    "- **Cucina dello Jiangsu**: Celebre per la sua raffinatezza e l'attenzione ai dettagli nella presentazione dei piatti.\n",
+    "\n",
+    "## Tecniche di cottura\n",
+    "\n",
+    "Alcune delle tecniche di cottura più comuni includono:\n",
+    "\n",
+    "- **Saltare in padella**: Una tecnica veloce che preserva il sapore e la consistenza degli ingredienti.\n",
+    "- **Cottura al vapore**: Ideale per mantenere la freschezza e il valore nutrizionale degli alimenti.\n",
+    "- **Brasatura**: Utilizzata per creare piatti ricchi e saporiti.\n",
+    "\n",
+    "## Ingredienti tipici\n",
+    "\n",
+    "Gli ingredienti comuni nella cucina cinese includono:\n",
+    "\n",
+    "- Riso e noodles\n",
+    "- Salsa di soia e olio di sesamo\n",
+    "- Tofu e verdure fresche\n",
+    "- Carne di maiale, pollo e anatra\n",
+    "- Spezie come zenzero, aglio e cipollotti\n",
+    "\n",
+    "## Piatti famosi\n",
+    "\n",
+    "Alcuni piatti cinesi famosi che potresti aver già provato:\n",
+    "\n",
+    "- **Anatra alla pechinese**: Un piatto iconico con pelle croccante e carne succosa.\n",
+    "- **Mapo tofu**: Tofu piccante con carne macinata e salsa speziata.\n",
+    "- **Dim sum**: Piccoli bocconcini serviti in cestini di bambù, perfetti per condividere.\n",
+    "\n",
+    "La cucina cinese è un viaggio culinario che vale la pena esplorare!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iIGM7vO8Hu3v"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Chinese cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = chinese_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"cyan4\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "lHd9_gd2HyzU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ir8qyQbNH1c7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Indian cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = indian_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"#041E42FF\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ApukQtKjH5FO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "qv30cwY1H-FM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Korean cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = korean_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"#852419FF\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "lumgk9cHIBie"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Dai visualizzazioni dei dati, possiamo ora eliminare gli ingredienti più comuni che generano confusione tra le diverse cucine, utilizzando `dplyr::select()`.\n",
+    "\n",
+    "Tutti amano il riso, l'aglio e lo zenzero!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iO4veMXuIEta"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\r\n",
+    "df_select <- df %>% \r\n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display new data set\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "iHJPiG6rIUcK"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Pre-elaborazione dei dati usando le ricette 👩‍🍳👨‍🍳 - Gestire i dati sbilanciati ⚖️\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/recipes.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Illustrazione di @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "Dato che questa lezione riguarda le cucine, dobbiamo contestualizzare le `ricette`.\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels offre un altro pacchetto interessante: `recipes` - un pacchetto per la pre-elaborazione dei dati.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kkFd-JxdIaL6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Diamo un'occhiata di nuovo alla distribuzione delle nostre cucine.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "6l2ubtTPJAhY"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Distribution of cuisines\r\n",
+    "old_label_count <- df_select %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))\r\n",
+    "\r\n",
+    "old_label_count"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "1e-E9cb7JDVi"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Come puoi vedere, c'è una distribuzione piuttosto disuguale nel numero di cucine. Le cucine coreane sono quasi 3 volte quelle tailandesi. I dati sbilanciati spesso hanno effetti negativi sulle prestazioni del modello. Pensa a una classificazione binaria. Se la maggior parte dei tuoi dati appartiene a una classe, un modello di machine learning tenderà a prevedere quella classe più frequentemente, semplicemente perché ci sono più dati per essa. Bilanciare i dati serve a correggere eventuali squilibri e aiuta a rimuovere questa disuguaglianza. Molti modelli funzionano meglio quando il numero di osservazioni è uguale e, di conseguenza, tendono a incontrare difficoltà con dati sbilanciati.\n",
+    "\n",
+    "Ci sono principalmente due modi per affrontare set di dati sbilanciati:\n",
+    "\n",
+    "-   aggiungere osservazioni alla classe minoritaria: `Over-sampling`, ad esempio utilizzando un algoritmo SMOTE\n",
+    "\n",
+    "-   rimuovere osservazioni dalla classe maggioritaria: `Under-sampling`\n",
+    "\n",
+    "Ora dimostriamo come affrontare set di dati sbilanciati utilizzando una `ricetta`. Una ricetta può essere considerata come un progetto che descrive quali passaggi devono essere applicati a un set di dati per prepararlo all'analisi dei dati.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "soAw6826JKx9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\r\n",
+    "library(themis)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing data\r\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = df_select) %>% \r\n",
+    "  step_smote(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "HS41brUIJVJy"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Analizziamo i nostri passaggi di pre-elaborazione.\n",
+    "\n",
+    "-   La chiamata a `recipe()` con una formula indica alla ricetta i *ruoli* delle variabili utilizzando i dati di `df_select` come riferimento. Ad esempio, la colonna `cuisine` è stata assegnata al ruolo di `outcome`, mentre il resto delle colonne è stato assegnato al ruolo di `predictor`.\n",
+    "\n",
+    "-   [`step_smote(cuisine)`](https://themis.tidymodels.org/reference/step_smote.html) crea una *specifica* di un passaggio della ricetta che genera sinteticamente nuovi esempi della classe minoritaria utilizzando i vicini più prossimi di questi casi.\n",
+    "\n",
+    "Ora, se volessimo vedere i dati pre-elaborati, dovremmo [**`prep()`**](https://recipes.tidymodels.org/reference/prep.html) e [**`bake()`**](https://recipes.tidymodels.org/reference/bake.html) la nostra ricetta.\n",
+    "\n",
+    "`prep()`: stima i parametri richiesti da un set di addestramento che possono essere successivamente applicati ad altri set di dati.\n",
+    "\n",
+    "`bake()`: applica una ricetta pre-elaborata a qualsiasi set di dati.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Yb-7t7XcJaC8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Prep and bake the recipe\r\n",
+    "preprocessed_df <- cuisines_recipe %>% \r\n",
+    "  prep() %>% \r\n",
+    "  bake(new_data = NULL) %>% \r\n",
+    "  relocate(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display data\r\n",
+    "preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Quick summary stats\r\n",
+    "preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  introduce()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "9QhSgdpxJl44"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ora controlliamo la distribuzione delle nostre cucine e confrontiamola con i dati sbilanciati.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "dmidELh_LdV7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Distribution of cuisines\r\n",
+    "new_label_count <- preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))\r\n",
+    "\r\n",
+    "list(new_label_count = new_label_count,\r\n",
+    "     old_label_count = old_label_count)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "aSh23klBLwDz"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Yum! I dati sono puliti, bilanciati e molto gustosi 😋!\n",
+    "\n",
+    "> Normalmente, una ricetta viene solitamente utilizzata come preprocessore per la modellazione, dove definisce quali passaggi devono essere applicati a un set di dati per renderlo pronto per la modellazione. In tal caso, si utilizza tipicamente un `workflow()` (come abbiamo già visto nelle lezioni precedenti) invece di stimare manualmente una ricetta.\n",
+    ">\n",
+    "> Pertanto, di solito non è necessario **`prep()`** e **`bake()`** le ricette quando si utilizza tidymodels, ma sono funzioni utili da avere nel proprio toolkit per confermare che le ricette stiano facendo ciò che ci si aspetta, come nel nostro caso.\n",
+    ">\n",
+    "> Quando si **`bake()`** una ricetta preparata con **`new_data = NULL`**, si ottengono i dati forniti durante la definizione della ricetta, ma che hanno subito i passaggi di preprocessamento.\n",
+    "\n",
+    "Ora salviamo una copia di questi dati per utilizzarli nelle lezioni future:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HEu80HZ8L7ae"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Save preprocessed data\r\n",
+    "write_csv(preprocessed_df, \"../../../data/cleaned_cuisines_R.csv\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "cBmCbIgrMOI6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Questo nuovo file CSV si trova ora nella cartella principale dei dati.\n",
+    "\n",
+    "**🚀Sfida**\n",
+    "\n",
+    "Questo curriculum contiene diversi dataset interessanti. Esplora le cartelle `data` e verifica se contengono dataset adatti alla classificazione binaria o multi-classe. Quali domande potresti porre a questo dataset?\n",
+    "\n",
+    "## [**Quiz post-lezione**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/20/)\n",
+    "\n",
+    "## **Revisione e Studio Autonomo**\n",
+    "\n",
+    "-   Dai un'occhiata al [pacchetto themis](https://github.com/tidymodels/themis). Quali altre tecniche potremmo utilizzare per gestire dati sbilanciati?\n",
+    "\n",
+    "-   Sito di riferimento per i modelli Tidy: [Tidy models](https://www.tidymodels.org/start/).\n",
+    "\n",
+    "-   H. Wickham e G. Grolemund, [*R for Data Science: Visualize, Model, Transform, Tidy, and Import Data*](https://r4ds.had.co.nz/).\n",
+    "\n",
+    "#### GRAZIE A:\n",
+    "\n",
+    "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) per aver creato le straordinarie illustrazioni che rendono R più accogliente e coinvolgente. Trova altre illustrazioni nella sua [galleria](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n",
+    "\n",
+    "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) e [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) per aver creato la versione originale in Python di questo modulo ♥️\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Illustrazione di @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WQs5621pMGwf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb b/translations/it/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..5453c5ca5
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,726 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Deliziose Cucine Asiatiche e Indiane\n",
+    "\n",
+    "## Introduzione\n",
+    "La cucina asiatica e indiana è famosa per i suoi sapori ricchi, le spezie aromatiche e le tecniche culinarie uniche. In questa guida, esploreremo alcune delle ricette più popolari e i consigli per prepararle a casa.\n",
+    "\n",
+    "## Ricette popolari\n",
+    "### Pollo al curry\n",
+    "Il pollo al curry è un piatto classico che combina pollo tenero con una salsa cremosa e speziata. È perfetto da servire con riso basmati o pane naan.\n",
+    "\n",
+    "#### Ingredienti\n",
+    "- Pollo (tagliato a pezzi)\n",
+    "- Cipolla (tritata)\n",
+    "- Aglio (tritato)\n",
+    "- Zenzero (grattugiato)\n",
+    "- Latte di cocco\n",
+    "- Pasta di curry\n",
+    "- Olio vegetale\n",
+    "- Sale e pepe\n",
+    "\n",
+    "#### Istruzioni\n",
+    "1. Scaldare l'olio in una padella e soffriggere cipolla, aglio e zenzero fino a quando sono dorati.\n",
+    "2. Aggiungere il pollo e cuocere fino a quando è ben dorato.\n",
+    "3. Incorporare la pasta di curry e mescolare bene.\n",
+    "4. Versare il latte di cocco e lasciare cuocere a fuoco lento fino a quando il pollo è tenero.\n",
+    "5. Condire con sale e pepe a piacere.\n",
+    "\n",
+    "### Pad Thai\n",
+    "Il Pad Thai è un piatto di noodle thailandese che combina sapori dolci, salati e acidi. È un piatto veloce e facile da preparare.\n",
+    "\n",
+    "#### Ingredienti\n",
+    "- Noodle di riso\n",
+    "- Uova\n",
+    "- Gamberi o pollo\n",
+    "- Germogli di soia\n",
+    "- Cipollotti (tritati)\n",
+    "- Salsa di tamarindo\n",
+    "- Salsa di pesce\n",
+    "- Zucchero di canna\n",
+    "- Arachidi (tritate)\n",
+    "- Lime\n",
+    "\n",
+    "#### Istruzioni\n",
+    "1. Cuocere i noodle di riso secondo le istruzioni sulla confezione.\n",
+    "2. Scaldare l'olio in una padella e cuocere le uova strapazzandole.\n",
+    "3. Aggiungere gamberi o pollo e cuocere fino a quando sono ben cotti.\n",
+    "4. Incorporare i noodle, la salsa di tamarindo, la salsa di pesce e lo zucchero di canna.\n",
+    "5. Mescolare bene e aggiungere germogli di soia e cipollotti.\n",
+    "6. Servire con arachidi tritate e una fetta di lime.\n",
+    "\n",
+    "## Consigli utili\n",
+    "- [!TIP] Utilizzare spezie fresche per ottenere il massimo sapore nei piatti.\n",
+    "- [!NOTE] La cucina asiatica e indiana spesso richiede preparazione anticipata, quindi pianificate il tempo necessario.\n",
+    "- [!WARNING] Alcune spezie possono essere molto piccanti; regolate la quantità secondo il vostro gusto.\n",
+    "\n",
+    "## Conclusione\n",
+    "Preparare piatti asiatici e indiani a casa può essere un'esperienza divertente e gratificante. Con un po' di pratica, potrete padroneggiare queste ricette e stupire i vostri amici e familiari con sapori autentici. Buon divertimento in cucina!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Installa Imblearn che abiliterà SMOTE. Questo è un pacchetto Scikit-learn che aiuta a gestire dati sbilanciati durante l'esecuzione della classificazione. (https://imbalanced-learn.org/stable/)\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: imblearn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: imbalanced-learn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imblearn) (0.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=0.19.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: scikit-learn>=0.24 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (0.24.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (0.16.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.24->imbalanced-learn->imblearn) (2.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install imblearn"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import matplotlib as mpl\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from imblearn.over_sampling import SMOTE"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "df  = pd.read_csv('../../data/cuisines.csv')"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Questo dataset include 385 colonne che indicano tutti i tipi di ingredienti in varie cucine da un insieme dato di cucine.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0          65  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1          66  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2          67  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3          68  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4          69  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 385 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>65</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>66</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>67</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>68</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>69</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 385 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 2448 entries, 0 to 2447\nColumns: 385 entries, Unnamed: 0 to zucchini\ndtypes: int64(384), object(1)\nmemory usage: 7.2+ MB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "korean      799\n",
+       "indian      598\n",
+       "chinese     442\n",
+       "japanese    320\n",
+       "thai        289\n",
+       "Name: cuisine, dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.cuisine.value_counts()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Mostra le cucine in un grafico a barre\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d18799710>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 401.435938 248.518125\" width=\"401.435938pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 401.435938 248.518125 \nL 401.435938 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 394.235938 224.64 \nL 394.235938 7.2 \nL 59.435938 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 213.768 \nL 378.29308 213.768 \nL 378.29308 192.024 \nL 59.435938 192.024 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 170.28 \nL 298.079957 170.28 \nL 298.079957 148.536 \nL 59.435938 148.536 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 126.792 \nL 235.824995 126.792 \nL 235.824995 105.048 \nL 59.435938 105.048 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 83.304 \nL 187.138423 83.304 \nL 187.138423 61.56 \nL 59.435938 61.56 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 39.816 \nL 174.767244 39.816 \nL 174.767244 18.072 \nL 59.435938 18.072 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4bcc0da96b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(56.254688 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"99.342964\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(89.799214 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"139.249991\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(129.706241 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"179.157017\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(169.613267 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"219.064044\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(209.520294 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"258.971071\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 500 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(249.427321 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.878097\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 600 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(289.334347 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"338.785124\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 700 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(329.241374 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"378.692151\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 800 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(369.148401 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m299eb1dab0\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"202.896\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- korean -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(17.804688 206.695219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"57.863281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"119.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"160.126953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"221.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"282.929688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"159.408\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- indian -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(21.728125 163.207219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"182.421875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"243.701172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"115.92\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- chinese -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.96875 119.719219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"146.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"209.521484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"271.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"323.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"72.432\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- japanese -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 -0.984375 \nQ 18.40625 -11.421875 14.421875 -16.109375 \nQ 10.453125 -20.796875 1.609375 -20.796875 \nL -1.8125 -20.796875 \nL -1.8125 -13.1875 \nL 0.59375 -13.1875 \nQ 5.71875 -13.1875 7.5625 -10.8125 \nQ 9.421875 -8.453125 9.421875 -0.984375 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-106\"/>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 76.231219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-106\"/>\n       <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"89.0625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"152.539062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"213.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"277.197266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"338.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"390.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"28.944\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- thai -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(33.271875 32.743219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"102.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"163.867188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 59.435938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 394.235938 224.64 \nL 394.235938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 394.235938 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path d=\"M 59.435938 7.2 \nL 394.235938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p1be3a3a042\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"59.435938\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.cuisine.value_counts().plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "thai df: (289, 385)\njapanese df: (320, 385)\nchinese df: (442, 385)\nindian df: (598, 385)\nkorean df: (799, 385)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "thai_df = df[(df.cuisine == \"thai\")]\n",
+    "japanese_df = df[(df.cuisine == \"japanese\")]\n",
+    "chinese_df = df[(df.cuisine == \"chinese\")]\n",
+    "indian_df = df[(df.cuisine == \"indian\")]\n",
+    "korean_df = df[(df.cuisine == \"korean\")]\n",
+    "\n",
+    "print(f'thai df: {thai_df.shape}')\n",
+    "print(f'japanese df: {japanese_df.shape}')\n",
+    "print(f'chinese df: {chinese_df.shape}')\n",
+    "print(f'indian df: {indian_df.shape}')\n",
+    "print(f'korean df: {korean_df.shape}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def create_ingredient_df(df):\n",
+    "    # transpose df, drop cuisine and unnamed rows, sum the row to get total for ingredient and add value header to new df\n",
+    "    ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value')\n",
+    "    # drop ingredients that have a 0 sum\n",
+    "    ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()]\n",
+    "    # sort df\n",
+    "    ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False, inplace=False)\n",
+    "    return ingredient_df\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d5917db00>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 362.771608 197.46 \nL 362.771608 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 331.438825 175.716 \nL 331.438825 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 303.792252 153.972 \nL 303.792252 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 290.890518 132.228 \nL 290.890518 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 285.361203 110.484 \nL 285.361203 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 276.145679 88.74 \nL 276.145679 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 274.302574 66.996 \nL 274.302574 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 268.773259 45.252 \nL 268.773259 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 259.557735 23.508 \nL 259.557735 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m33607e4c56\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.854184\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(120.491684 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"172.931806\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(166.569306 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"219.009428\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(212.646928 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"265.08705\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(255.5433 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.164672\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(301.620922 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"357.242293\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(347.698543 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"403.319915\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(393.776165 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m6fe99c5cef\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- fish -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(55.93125 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"35.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"62.988281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"115.087891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.25 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- cilantro -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.109375 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"82.763672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"110.546875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"171.826172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"235.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"274.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"315.496094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- coconut -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(33.946875 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"171.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"232.324219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"295.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"359.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- coriander -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(26.192188 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"157.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"185.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"246.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"309.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"373.193359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"434.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(55.235938 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- chicken -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(35.3875 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"146.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"201.123047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"258.986328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"320.509766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576562 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576562 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pe0c3fae6cb\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df)\r\n",
+    "thai_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d389634a8>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 329.555212 197.46 \nL 329.555212 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 287.508117 175.716 \nL 287.508117 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 276.996343 153.972 \nL 276.996343 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 236.701209 132.228 \nL 236.701209 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 234.949247 110.484 \nL 234.949247 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 229.69336 88.74 \nL 229.69336 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 224.437473 66.996 \nL 224.437473 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 205.165887 45.252 \nL 205.165887 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 192.902151 23.508 \nL 192.902151 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma2c21c9e07\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.575621\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(118.213121 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"168.374679\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(162.012179 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"212.173737\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(205.811237 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"255.972795\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(246.429045 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"299.771853\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(290.228103 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"343.570911\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(334.027161 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"387.369969\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(377.826219 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m313d7e24c6\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.203125 217.428156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- rice -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(55.235938 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- vinegar -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.001563 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"86.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"150.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"211.865234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"275.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"336.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- sake -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.5 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"113.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"171.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- egg -->\n      <g transform=\"translate(54.926563 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"61.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- scallion -->\n      <g transform=\"translate(36.15 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- garlic -->\n      <g transform=\"translate(46.134375 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- wine -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 4.203125 54.6875 \nL 13.1875 54.6875 \nL 24.421875 12.015625 \nL 35.59375 54.6875 \nL 46.1875 54.6875 \nL 57.421875 12.015625 \nL 68.609375 54.6875 \nL 77.59375 54.6875 \nL 63.28125 0 \nL 52.6875 0 \nL 40.921875 44.828125 \nL 29.109375 0 \nL 18.5 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-119\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.329688 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-119\"/>\n       <use x=\"81.787109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"109.570312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"172.949219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576562 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576562 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p34667a1d0a\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df)\r\n",
+    "japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d18817f98>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 329.12734 197.46 \nL 329.12734 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 327.022673 175.716 \nL 327.022673 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 304.923663 153.972 \nL 304.923663 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 264.934978 132.228 \nL 264.934978 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 255.463974 110.484 \nL 255.463974 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 253.359306 88.74 \nL 253.359306 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 213.370622 66.996 \nL 213.370622 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 204.951951 45.252 \nL 204.951951 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 202.847284 23.508 \nL 202.847284 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma3185ec0d8\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"133.393253\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(127.030753 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"186.009943\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(176.466193 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"238.626633\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(229.082883 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.243323\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(281.699573 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"343.860014\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(334.316264 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"396.476704\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(386.932954 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mad85d3a7fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.203125 217.428156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- ginger -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(41.7 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- scallion -->\n      <g transform=\"translate(36.15 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- sesame_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(18.507813 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"113.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"165.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"227.001953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"324.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"385.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"435.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"497.119141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"524.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- starch -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(42.575 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"91.308594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"152.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"193.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"248.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vinegar -->\n      <g transform=\"translate(36.001563 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"86.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"150.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"211.865234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"275.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"336.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(55.235938 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- cayenne -->\n      <g transform=\"translate(31.25 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_18\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p44e792b113\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df)\r\n",
+    "chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d1880a550>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 349.287841 197.46 \nL 349.287841 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 343.988276 175.716 \nL 343.988276 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 333.389147 153.972 \nL 333.389147 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 331.622625 132.228 \nL 331.622625 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 324.556539 110.484 \nL 324.556539 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 301.591758 88.74 \nL 301.591758 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 300.708498 66.996 \nL 300.708498 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 244.179807 45.252 \nL 244.179807 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 232.697417 23.508 \nL 232.697417 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m8ead303ccb\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.939602\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(118.577102 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"169.102641\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(159.558891 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"213.26568\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(203.72193 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"257.428719\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(247.884969 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"301.591758\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(292.048008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"345.754798\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.211048 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"389.917837\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(380.374087 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m41fb35280f\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- cumin -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(43.084375 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"215.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"243.554688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- turmeric -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.128125 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"102.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"143.685547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"241.097656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"302.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"343.734375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"371.517578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- onion -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.085938 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"61.181641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"124.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"152.34375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"213.525391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- coriander -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(26.192188 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"157.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"185.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"246.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"309.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"373.193359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"434.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.25 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- pepper -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(38.314063 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"188.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"251.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"313.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- fenugreek -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.875 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"35.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"96.728516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"160.107422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"223.486328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"286.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"328.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"389.568359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"451.091797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p9c50223dce\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df)\r\n",
+    "indian_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d1896ce80>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 466.64375 248.518125\" width=\"466.64375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 466.64375 248.518125 \nL 466.64375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 459.44375 224.64 \nL 459.44375 7.2 \nL 124.64375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 219.204 \nL 443.500893 219.204 \nL 443.500893 208.332 \nL 124.64375 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 197.46 \nL 407.697019 197.46 \nL 407.697019 186.588 \nL 124.64375 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 175.716 \nL 403.64375 175.716 \nL 403.64375 164.844 \nL 124.64375 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 153.972 \nL 390.808399 153.972 \nL 390.808399 143.1 \nL 124.64375 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 132.228 \nL 358.382249 132.228 \nL 358.382249 121.356 \nL 124.64375 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 110.484 \nL 318.525106 110.484 \nL 318.525106 99.612 \nL 124.64375 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 88.74 \nL 310.418568 88.74 \nL 310.418568 77.868 \nL 124.64375 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 66.996 \nL 290.152225 66.996 \nL 290.152225 56.124 \nL 124.64375 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 45.252 \nL 284.072321 45.252 \nL 284.072321 34.38 \nL 124.64375 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 23.508 \nL 277.316873 23.508 \nL 277.316873 12.636 \nL 124.64375 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m1dd0ffa143\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(121.4625 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"192.198229\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(182.654479 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"259.752709\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(250.208959 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"327.307188\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(317.763438 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"394.861668\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(385.317918 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m7b0dfc3cb4\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(90.001562 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- scallion -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(80.017188 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(75.117188 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.070312 152.196156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- sesame_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(62.375 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"113.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"165.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"227.001953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"324.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"385.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"435.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"497.119141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"524.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- black_pepper -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.6375 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"152.539062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"207.519531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"265.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"315.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"378.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"440.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"503.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"567.382812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"628.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(99.103125 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- soybean -->\n      <g transform=\"translate(75.429688 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"235.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"297.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"358.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- roasted_sesame_seed -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"102.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"163.542969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"215.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"254.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"316.375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"379.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"429.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"481.951172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"543.474609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"595.574219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"656.853516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"754.265625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"815.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"865.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"917.888672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"979.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"1040.935547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vegetable -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(67.742188 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 124.64375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 459.44375 224.64 \nL 459.44375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 459.44375 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 124.64375 7.2 \nL 459.44375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 393.128125 29.878125 \nL 452.44375 29.878125 \nQ 454.44375 29.878125 454.44375 27.878125 \nL 454.44375 14.2 \nQ 454.44375 12.2 452.44375 12.2 \nL 393.128125 12.2 \nQ 391.128125 12.2 391.128125 14.2 \nL 391.128125 27.878125 \nQ 391.128125 29.878125 393.128125 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 395.128125 23.798437 \nL 415.128125 23.798437 \nL 415.128125 16.798437 \nL 395.128125 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(423.128125 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pb424dddb00\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"124.64375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df)\r\n",
+    "korean_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1)\n",
+    "labels_df = df.cuisine #.unique()\n",
+    "feature_df.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Bilancia i dati con l'oversampling SMOTE alla classe più alta. Leggi di più qui: https://imbalanced-learn.org/dev/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "oversample = SMOTE()\n",
+    "transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "new label count: korean      799\nchinese     799\njapanese    799\nindian      799\nthai        799\nName: cuisine, dtype: int64\nold label count: korean      799\nindian      598\nchinese     442\njapanese    320\nthai        289\nName: cuisine, dtype: int64\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}')\r\n",
+    "print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "transformed_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "     cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  \\\n",
+       "0     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "1     indian       1         0      0           0      0             0   \n",
+       "2     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "4     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "...      ...     ...       ...    ...         ...    ...           ...   \n",
+       "3990    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3991    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3992    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3993    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3994    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "\n",
+       "      apricot  armagnac  artemisia  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "...       ...       ...        ...  ...      ...          ...         ...   \n",
+       "3990        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3991        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3992        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3993        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3994        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "      whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                           0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "...                       ...   ...   ...  ...    ...     ...       ...  \n",
+       "3990                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3991                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3992                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3993                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3994                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "\n",
+       "[3995 rows x 381 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>...</th>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3990</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3991</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3992</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3993</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3994</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>3995 rows × 381 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# export transformed data to new df for classification\n",
+    "transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer')\n",
+    "transformed_df"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 3995 entries, 0 to 3994\nColumns: 381 entries, cuisine to zucchini\ndtypes: int64(380), object(1)\nmemory usage: 11.6+ MB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "transformed_df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "transformed_df.to_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "1da12ed6d238756959b8de9cac2a35a2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:54:33+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md b/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md
new file mode 100644
index 000000000..80f2c2fb2
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md
@@ -0,0 +1,253 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9579f42e3ff5114c58379cc9e186a828",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:43:27+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Classificatori di cucine 1
+
+In questa lezione, utilizzerai il dataset che hai salvato dalla lezione precedente, pieno di dati bilanciati e puliti sulle cucine.
+
+Utilizzerai questo dataset con una varietà di classificatori per _prevedere una cucina nazionale specifica in base a un gruppo di ingredienti_. Durante questo processo, imparerai di più su alcuni dei modi in cui gli algoritmi possono essere utilizzati per compiti di classificazione.
+
+## [Quiz preliminare](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)
+# Preparazione
+
+Supponendo che tu abbia completato [Lezione 1](../1-Introduction/README.md), assicurati che un file _cleaned_cuisines.csv_ esista nella cartella radice `/data` per queste quattro lezioni.
+
+## Esercizio - prevedere una cucina nazionale
+
+1. Lavorando nella cartella _notebook.ipynb_ di questa lezione, importa quel file insieme alla libreria Pandas:
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    cuisines_df = pd.read_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
+    cuisines_df.head()
+    ```
+
+    I dati appaiono così:
+
+|     | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
+| --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- |
+| 0   | 0          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 1   | 1          | indian  | 1      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 2   | 2          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 3   | 3          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 4   | 4          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 1      | 0        |
+  
+
+1. Ora, importa altre librerie:
+
+    ```python
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
+    from sklearn.svm import SVC
+    import numpy as np
+    ```
+
+1. Dividi le coordinate X e y in due dataframe per l'addestramento. `cuisine` può essere il dataframe delle etichette:
+
+    ```python
+    cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']
+    cuisines_label_df.head()
+    ```
+
+    Apparirà così:
+
+    ```output
+    0    indian
+    1    indian
+    2    indian
+    3    indian
+    4    indian
+    Name: cuisine, dtype: object
+    ```
+
+1. Elimina la colonna `Unnamed: 0` e la colonna `cuisine`, utilizzando `drop()`. Salva il resto dei dati come caratteristiche addestrabili:
+
+    ```python
+    cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)
+    cuisines_feature_df.head()
+    ```
+
+    Le tue caratteristiche appariranno così:
+
+|      | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | artemisia | artichoke |  ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood |  yam | yeast | yogurt | zucchini |
+| ---: | -----: | -------: | ----: | ---------: | ----: | -----------: | ------: | -------: | --------: | --------: | ---: | ------: | ----------: | ---------: | ----------------------: | ---: | ---: | ---: | ----: | -----: | -------: |
+|    0 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    1 |      1 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    2 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    3 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    4 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      1 |        0 | 0 |
+
+Ora sei pronto per addestrare il tuo modello!
+
+## Scegliere il classificatore
+
+Ora che i tuoi dati sono puliti e pronti per l'addestramento, devi decidere quale algoritmo utilizzare per il compito.
+
+Scikit-learn raggruppa la classificazione sotto l'Apprendimento Supervisionato, e in questa categoria troverai molti modi per classificare. [La varietà](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html) può sembrare inizialmente sconcertante. I seguenti metodi includono tecniche di classificazione:
+
+- Modelli Lineari
+- Support Vector Machines
+- Discesa del Gradiente Stocastico
+- Vicini più Prossimi
+- Processi Gaussiani
+- Alberi Decisionali
+- Metodi Ensemble (voting Classifier)
+- Algoritmi Multiclasse e Multioutput (classificazione multiclasse e multilabel, classificazione multiclass-multioutput)
+
+> Puoi anche utilizzare [reti neurali per classificare i dati](https://scikit-learn.org/stable/modules/neural_networks_supervised.html#classification), ma ciò è al di fuori dell'ambito di questa lezione.
+
+### Quale classificatore scegliere?
+
+Quindi, quale classificatore dovresti scegliere? Spesso, provare diversi algoritmi e cercare un buon risultato è un modo per testare. Scikit-learn offre un [confronto fianco a fianco](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html) su un dataset creato, confrontando KNeighbors, SVC in due modi, GaussianProcessClassifier, DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier, MLPClassifier, AdaBoostClassifier, GaussianNB e QuadraticDiscriminationAnalysis, mostrando i risultati visualizzati:
+
+![confronto tra classificatori](../../../../translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.it.png)
+> Grafici generati dalla documentazione di Scikit-learn
+
+> AutoML risolve questo problema in modo semplice eseguendo questi confronti nel cloud, permettendoti di scegliere il miglior algoritmo per i tuoi dati. Provalo [qui](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+### Un approccio migliore
+
+Un modo migliore rispetto a indovinare a caso è seguire le idee presenti in questo [ML Cheat sheet](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott) scaricabile. Qui scopriamo che, per il nostro problema multiclasse, abbiamo alcune opzioni:
+
+![cheatsheet per problemi multiclasse](../../../../translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.it.png)
+> Una sezione del Cheat Sheet sugli Algoritmi di Microsoft, che dettaglia le opzioni di classificazione multiclasse
+
+✅ Scarica questo cheat sheet, stampalo e appendilo al muro!
+
+### Ragionamento
+
+Vediamo se possiamo ragionare sui diversi approcci dati i vincoli che abbiamo:
+
+- **Le reti neurali sono troppo pesanti**. Dato il nostro dataset pulito ma minimale, e il fatto che stiamo eseguendo l'addestramento localmente tramite notebook, le reti neurali sono troppo pesanti per questo compito.
+- **Nessun classificatore a due classi**. Non utilizziamo un classificatore a due classi, quindi escludiamo il metodo one-vs-all.
+- **Un albero decisionale o una regressione logistica potrebbero funzionare**. Un albero decisionale potrebbe funzionare, oppure una regressione logistica per dati multiclasse.
+- **Gli Alberi Decisionali Potenziati Multiclasse risolvono un problema diverso**. Gli alberi decisionali potenziati multiclasse sono più adatti per compiti non parametrici, ad esempio compiti progettati per costruire classifiche, quindi non sono utili per noi.
+
+### Utilizzare Scikit-learn 
+
+Utilizzeremo Scikit-learn per analizzare i nostri dati. Tuttavia, ci sono molti modi per utilizzare la regressione logistica in Scikit-learn. Dai un'occhiata ai [parametri da passare](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression).  
+
+Essenzialmente ci sono due parametri importanti - `multi_class` e `solver` - che dobbiamo specificare quando chiediamo a Scikit-learn di eseguire una regressione logistica. Il valore di `multi_class` applica un certo comportamento. Il valore del solver indica quale algoritmo utilizzare. Non tutti i solver possono essere abbinati a tutti i valori di `multi_class`.
+
+Secondo la documentazione, nel caso multiclasse, l'algoritmo di addestramento:
+
+- **Utilizza lo schema one-vs-rest (OvR)**, se l'opzione `multi_class` è impostata su `ovr`
+- **Utilizza la perdita di entropia incrociata**, se l'opzione `multi_class` è impostata su `multinomial`. (Attualmente l'opzione `multinomial` è supportata solo dai solver ‘lbfgs’, ‘sag’, ‘saga’ e ‘newton-cg’.)"
+
+> 🎓 Lo 'schema' qui può essere 'ovr' (one-vs-rest) o 'multinomial'. Poiché la regressione logistica è progettata principalmente per supportare la classificazione binaria, questi schemi le permettono di gestire meglio i compiti di classificazione multiclasse. [fonte](https://machinelearningmastery.com/one-vs-rest-and-one-vs-one-for-multi-class-classification/)
+
+> 🎓 Il 'solver' è definito come "l'algoritmo da utilizzare nel problema di ottimizzazione". [fonte](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression).
+
+Scikit-learn offre questa tabella per spiegare come i solver gestiscono le diverse sfide presentate da differenti tipi di strutture dati:
+
+![solvers](../../../../translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.it.png)
+
+## Esercizio - dividere i dati
+
+Possiamo concentrarci sulla regressione logistica per il nostro primo tentativo di addestramento, dato che hai recentemente imparato a riguardo in una lezione precedente.
+Dividi i tuoi dati in gruppi di addestramento e test chiamando `train_test_split()`:
+
+```python
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)
+```
+
+## Esercizio - applicare la regressione logistica
+
+Poiché stai utilizzando il caso multiclasse, devi scegliere quale _schema_ utilizzare e quale _solver_ impostare. Usa LogisticRegression con un'impostazione multiclasse e il solver **liblinear** per l'addestramento.
+
+1. Crea una regressione logistica con `multi_class` impostato su `ovr` e il solver impostato su `liblinear`:
+
+    ```python
+    lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear')
+    model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train))
+    
+    accuracy = model.score(X_test, y_test)
+    print ("Accuracy is {}".format(accuracy))
+    ```
+
+    ✅ Prova un solver diverso come `lbfgs`, che spesso è impostato come predefinito
+> Nota, utilizza la funzione Pandas [`ravel`](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.ravel.html) per appiattire i tuoi dati quando necessario.
+L'accuratezza è buona, oltre **80%**!
+
+1. Puoi vedere questo modello in azione testando una riga di dati (#50):
+
+    ```python
+    print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}')
+    print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}')
+    ```
+
+    Il risultato viene stampato:
+
+   ```output
+   ingredients: Index(['cilantro', 'onion', 'pea', 'potato', 'tomato', 'vegetable_oil'], dtype='object')
+   cuisine: indian
+   ```
+
+   ✅ Prova un numero di riga diverso e controlla i risultati.
+
+1. Approfondendo, puoi verificare l'accuratezza di questa previsione:
+
+    ```python
+    test= X_test.iloc[50].values.reshape(-1, 1).T
+    proba = model.predict_proba(test)
+    classes = model.classes_
+    resultdf = pd.DataFrame(data=proba, columns=classes)
+    
+    topPrediction = resultdf.T.sort_values(by=[0], ascending = [False])
+    topPrediction.head()
+    ```
+
+    Il risultato viene stampato - la cucina indiana è la sua ipotesi migliore, con buona probabilità:
+
+    |          |        0 |
+    | -------: | -------: |
+    |   indian | 0.715851 |
+    |  chinese | 0.229475 |
+    | japanese | 0.029763 |
+    |   korean | 0.017277 |
+    |     thai | 0.007634 |
+
+    ✅ Riesci a spiegare perché il modello è abbastanza sicuro che si tratti di una cucina indiana?
+
+1. Ottieni maggiori dettagli stampando un report di classificazione, come hai fatto nelle lezioni sulla regressione:
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    |              | precisione | richiamo | f1-score | supporto |
+    | ------------ | ---------- | -------- | -------- | -------- |
+    | chinese      | 0.73       | 0.71     | 0.72     | 229      |
+    | indian       | 0.91       | 0.93     | 0.92     | 254      |
+    | japanese     | 0.70       | 0.75     | 0.72     | 220      |
+    | korean       | 0.86       | 0.76     | 0.81     | 242      |
+    | thai         | 0.79       | 0.85     | 0.82     | 254      |
+    | accuratezza  | 0.80       | 1199     |          |          |
+    | media macro  | 0.80       | 0.80     | 0.80     | 1199     |
+    | media pesata | 0.80       | 0.80     | 0.80     | 1199     |
+
+## 🚀Sfida
+
+In questa lezione, hai utilizzato i tuoi dati puliti per costruire un modello di machine learning in grado di prevedere una cucina nazionale basandosi su una serie di ingredienti. Prenditi del tempo per leggere le numerose opzioni che Scikit-learn offre per classificare i dati. Approfondisci il concetto di 'solver' per capire cosa succede dietro le quinte.
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/22/)
+
+## Revisione & Studio Autonomo
+
+Approfondisci un po' di più la matematica dietro la regressione logistica in [questa lezione](https://people.eecs.berkeley.edu/~russell/classes/cs194/f11/lectures/CS194%20Fall%202011%20Lecture%2006.pdf)
+## Compito 
+
+[Studia i solvers](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md b/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..93b33e051
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "de6025f96841498b0577e9d1aee18d1f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:44:40+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Studia i solutori
+## Istruzioni
+
+In questa lezione hai imparato a conoscere i vari solutori che abbinano algoritmi a un processo di machine learning per creare un modello accurato. Esamina i solutori elencati nella lezione e scegline due. Con parole tue, confronta e metti a confronto questi due solutori. Che tipo di problema affrontano? Come lavorano con diverse strutture di dati? Perché sceglieresti uno rispetto all'altro? 
+## Rubrica
+
+| Criteri  | Esemplare                                                                                      | Adeguato                                         | Da migliorare                |
+| -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | ---------------------------- |
+|          | Viene presentato un file .doc con due paragrafi, uno per ciascun solutore, confrontandoli in modo ponderato. | Viene presentato un file .doc con un solo paragrafo | L'assegnazione è incompleta |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb b/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..fda4823dd
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "68829b06b4dcd512d3327849191f4d7f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:41:03+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md b/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..170c42373
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:44:58+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb b/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..f8ef59fde
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb
@@ -0,0 +1,1296 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_11-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "6ea6a5171b1b99b7b5a55f7469c048d2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:46:42+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "zs2woWv_HoE8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Classificatori di cucina 1\n",
+    "\n",
+    "In questa lezione, esploreremo una varietà di classificatori per *predire una cucina nazionale specifica basandoci su un gruppo di ingredienti.* Durante questo processo, approfondiremo alcuni dei modi in cui gli algoritmi possono essere utilizzati per compiti di classificazione.\n",
+    "\n",
+    "### [**Quiz pre-lezione**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)\n",
+    "\n",
+    "### **Preparazione**\n",
+    "\n",
+    "Questa lezione si basa sulla nostra [lezione precedente](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/4-Classification/1-Introduction/solution/lesson_10-R.ipynb) in cui:\n",
+    "\n",
+    "-   Abbiamo fatto una leggera introduzione alle classificazioni utilizzando un dataset sulle meravigliose cucine dell'Asia e dell'India 😋.\n",
+    "\n",
+    "-   Abbiamo esplorato alcuni [verbi di dplyr](https://dplyr.tidyverse.org/) per preparare e pulire i nostri dati.\n",
+    "\n",
+    "-   Abbiamo creato splendide visualizzazioni utilizzando ggplot2.\n",
+    "\n",
+    "-   Abbiamo dimostrato come gestire dati sbilanciati preprocessandoli con [recipes](https://recipes.tidymodels.org/articles/Simple_Example.html).\n",
+    "\n",
+    "-   Abbiamo mostrato come `prep` e `bake` la nostra ricetta per confermare che funzionerà come previsto.\n",
+    "\n",
+    "#### **Prerequisiti**\n",
+    "\n",
+    "Per questa lezione, avremo bisogno dei seguenti pacchetti per pulire, preparare e visualizzare i nostri dati:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: Il [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) è una [collezione di pacchetti R](https://www.tidyverse.org/packages) progettata per rendere la scienza dei dati più veloce, facile e divertente!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: Il framework [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) è una [collezione di pacchetti](https://www.tidymodels.org/packages/) per la modellazione e il machine learning.\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`: Il pacchetto [themis](https://themis.tidymodels.org/) fornisce passaggi extra per la gestione di dati sbilanciati.\n",
+    "\n",
+    "-   `nnet`: Il pacchetto [nnet](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf) offre funzioni per stimare reti neurali feed-forward con un singolo strato nascosto e modelli di regressione logistica multinomiale.\n",
+    "\n",
+    "Puoi installarli come:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iDFOb3ebHwQC"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"DataExplorer\", \"here\"))`\n",
+    "\n",
+    "In alternativa, lo script seguente verifica se hai i pacchetti necessari per completare questo modulo e li installa per te nel caso in cui manchino.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "4V85BGCjII7F"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, themis, here)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "Loading required package: pacman\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "an5NPyyKIKNR",
+    "outputId": "834d5e74-f4b8-49f9-8ab5-4c52ff2d7bc8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 1. Dividi i dati in set di addestramento e di test.\n",
+    "\n",
+    "Inizieremo riprendendo alcuni passaggi dalla nostra lezione precedente.\n",
+    "\n",
+    "### Elimina gli ingredienti più comuni che creano confusione tra le diverse cucine, utilizzando `dplyr::select()`.\n",
+    "\n",
+    "Tutti amano il riso, l'aglio e lo zenzero!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "0ax9GQLBINVv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "source": [
+    "# Load the original cuisines data\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\r\n",
+    "df_select <- df %>% \r\n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger)) %>%\r\n",
+    "  # Encode cuisine column as categorical\r\n",
+    "  mutate(cuisine = factor(cuisine))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display new data set\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display distribution of cuisines\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "New names:\n",
+      "* `` -> ...1\n",
+      "\n",
+      "\u001b[1m\u001b[1mRows: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m2448\u001b[34m\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumns: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m385\u001b[34m\u001b[39m\n",
+      "\n",
+      "\u001b[36m──\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumn specification\u001b[1m\u001b[22m \u001b[36m────────────────────────────────────────────────────────\u001b[39m\n",
+      "\u001b[1mDelimiter:\u001b[22m \",\"\n",
+      "\u001b[31mchr\u001b[39m   (1): cuisine\n",
+      "\u001b[32mdbl\u001b[39m (384): ...1, almond, angelica, anise, anise_seed, apple, apple_brandy, a...\n",
+      "\n",
+      "\n",
+      "\u001b[36mℹ\u001b[39m Use \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`spec()`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to retrieve the full column specification for this data.\n",
+      "\u001b[36mℹ\u001b[39m Specify the column types or set \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`show_col_types = FALSE`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to quiet this message.\n",
+      "\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n",
+       "1 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "2 indian  1      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "3 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "4 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "5 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "  artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n",
+       "1 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "2 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "3 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "4 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "5 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "  yam yeast yogurt zucchini\n",
+       "1 0   0     0      0       \n",
+       "2 0   0     0      0       \n",
+       "3 0   0     0      0       \n",
+       "4 0   0     0      0       \n",
+       "5 0   0     1      0       "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | almond &lt;dbl&gt; | angelica &lt;dbl&gt; | anise &lt;dbl&gt; | anise_seed &lt;dbl&gt; | apple &lt;dbl&gt; | apple_brandy &lt;dbl&gt; | apricot &lt;dbl&gt; | armagnac &lt;dbl&gt; | artemisia &lt;dbl&gt; | ⋯ ⋯ | whiskey &lt;dbl&gt; | white_bread &lt;dbl&gt; | white_wine &lt;dbl&gt; | whole_grain_wheat_flour &lt;dbl&gt; | wine &lt;dbl&gt; | wood &lt;dbl&gt; | yam &lt;dbl&gt; | yeast &lt;dbl&gt; | yogurt &lt;dbl&gt; | zucchini &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n",
+       " cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n",
+       " <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & ⋯ & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 381</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>almond</th><th scope=col>angelica</th><th scope=col>anise</th><th scope=col>anise_seed</th><th scope=col>apple</th><th scope=col>apple_brandy</th><th scope=col>apricot</th><th scope=col>armagnac</th><th scope=col>artemisia</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>whiskey</th><th scope=col>white_bread</th><th scope=col>white_wine</th><th scope=col>whole_grain_wheat_flour</th><th scope=col>wine</th><th scope=col>wood</th><th scope=col>yam</th><th scope=col>yeast</th><th scope=col>yogurt</th><th scope=col>zucchini</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine  n  \n",
+       "1 korean   799\n",
+       "2 indian   598\n",
+       "3 chinese  442\n",
+       "4 japanese 320\n",
+       "5 thai     289"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | n &lt;int&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| korean   | 799 |\n",
+       "| indian   | 598 |\n",
+       "| chinese  | 442 |\n",
+       "| japanese | 320 |\n",
+       "| thai     | 289 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & n\\\\\n",
+       " <fct> & <int>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t korean   & 799\\\\\n",
+       "\t indian   & 598\\\\\n",
+       "\t chinese  & 442\\\\\n",
+       "\t japanese & 320\\\\\n",
+       "\t thai     & 289\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>n</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>korean  </td><td>799</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian  </td><td>598</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese </td><td>442</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>japanese</td><td>320</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>thai    </td><td>289</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 735
+    },
+    "id": "jhCrrH22IWVR",
+    "outputId": "d444a85c-1d8b-485f-bc4f-8be2e8f8217c"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Perfetto! Ora è il momento di suddividere i dati in modo che il 70% vada al training e il 30% al testing. Applicheremo anche una tecnica di `stratificazione` durante la suddivisione dei dati per `mantenere la proporzione di ciascuna cucina` nei dataset di training e validazione.\n",
+    "\n",
+    "[rsample](https://rsample.tidymodels.org/), un pacchetto di Tidymodels, fornisce un'infrastruttura per una suddivisione e un campionamento dei dati efficiente:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AYTjVyajIdny"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidymodels packages into R session\r\n",
+    "library(tidymodels)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create split specification\r\n",
+    "set.seed(2056)\r\n",
+    "cuisines_split <- initial_split(data = df_select,\r\n",
+    "                                strata = cuisine,\r\n",
+    "                                prop = 0.7)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Extract the data in each split\r\n",
+    "cuisines_train <- training(cuisines_split)\r\n",
+    "cuisines_test <- testing(cuisines_split)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the number of cases in each split\r\n",
+    "cat(\"Training cases: \", nrow(cuisines_train), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"Test cases: \", nrow(cuisines_test), sep = \"\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display the first few rows of the training set\r\n",
+    "cuisines_train %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display distribution of cuisines in the training set\r\n",
+    "cuisines_train %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Training cases: 1712\n",
+      "Test cases: 736"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n",
+       "1 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "2 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "3 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "4 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "5 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "  artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n",
+       "1 0         ⋯ 0       0           0          0                       1    0   \n",
+       "2 0         ⋯ 0       0           0          0                       1    0   \n",
+       "3 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "4 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "5 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "  yam yeast yogurt zucchini\n",
+       "1 0   0     0      0       \n",
+       "2 0   0     0      0       \n",
+       "3 0   0     0      0       \n",
+       "4 0   0     0      0       \n",
+       "5 0   0     0      0       "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | almond &lt;dbl&gt; | angelica &lt;dbl&gt; | anise &lt;dbl&gt; | anise_seed &lt;dbl&gt; | apple &lt;dbl&gt; | apple_brandy &lt;dbl&gt; | apricot &lt;dbl&gt; | armagnac &lt;dbl&gt; | artemisia &lt;dbl&gt; | ⋯ ⋯ | whiskey &lt;dbl&gt; | white_bread &lt;dbl&gt; | white_wine &lt;dbl&gt; | whole_grain_wheat_flour &lt;dbl&gt; | wine &lt;dbl&gt; | wood &lt;dbl&gt; | yam &lt;dbl&gt; | yeast &lt;dbl&gt; | yogurt &lt;dbl&gt; | zucchini &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n",
+       " cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n",
+       " <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & ⋯ & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 381</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>almond</th><th scope=col>angelica</th><th scope=col>anise</th><th scope=col>anise_seed</th><th scope=col>apple</th><th scope=col>apple_brandy</th><th scope=col>apricot</th><th scope=col>armagnac</th><th scope=col>artemisia</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>whiskey</th><th scope=col>white_bread</th><th scope=col>white_wine</th><th scope=col>whole_grain_wheat_flour</th><th scope=col>wine</th><th scope=col>wood</th><th scope=col>yam</th><th scope=col>yeast</th><th scope=col>yogurt</th><th scope=col>zucchini</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine  n  \n",
+       "1 korean   559\n",
+       "2 indian   418\n",
+       "3 chinese  309\n",
+       "4 japanese 224\n",
+       "5 thai     202"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | n &lt;int&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| korean   | 559 |\n",
+       "| indian   | 418 |\n",
+       "| chinese  | 309 |\n",
+       "| japanese | 224 |\n",
+       "| thai     | 202 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & n\\\\\n",
+       " <fct> & <int>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t korean   & 559\\\\\n",
+       "\t indian   & 418\\\\\n",
+       "\t chinese  & 309\\\\\n",
+       "\t japanese & 224\\\\\n",
+       "\t thai     & 202\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>n</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>korean  </td><td>559</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian  </td><td>418</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese </td><td>309</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>japanese</td><td>224</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>thai    </td><td>202</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 535
+    },
+    "id": "w5FWIkEiIjdN",
+    "outputId": "2e195fd9-1a8f-4b91-9573-cce5582242df"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 2. Gestire i dati sbilanciati\n",
+    "\n",
+    "Come avrai notato nel set di dati originale così come nel nostro set di addestramento, c'è una distribuzione piuttosto diseguale nel numero di cucine. Le cucine coreane sono *quasi* 3 volte quelle tailandesi. I dati sbilanciati spesso hanno effetti negativi sulle prestazioni del modello. Molti modelli funzionano meglio quando il numero di osservazioni è uguale e, di conseguenza, tendono a incontrare difficoltà con dati non bilanciati.\n",
+    "\n",
+    "Ci sono principalmente due modi per gestire set di dati sbilanciati:\n",
+    "\n",
+    "-   aggiungere osservazioni alla classe minoritaria: `Over-sampling`, ad esempio utilizzando un algoritmo SMOTE che genera sinteticamente nuovi esempi della classe minoritaria utilizzando i vicini più prossimi di questi casi.\n",
+    "\n",
+    "-   rimuovere osservazioni dalla classe maggioritaria: `Under-sampling`\n",
+    "\n",
+    "Nella lezione precedente, abbiamo dimostrato come gestire set di dati sbilanciati utilizzando una `ricetta`. Una ricetta può essere considerata come un piano che descrive quali passaggi devono essere applicati a un set di dati per prepararlo all'analisi. Nel nostro caso, vogliamo ottenere una distribuzione equa nel numero delle nostre cucine per il nostro `set di addestramento`. Entriamo subito nel dettaglio.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "daBi9qJNIwqW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\r\n",
+    "library(themis)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing training data\r\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = cuisines_train) %>% \r\n",
+    "  step_smote(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print recipe\r\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Data Recipe\n",
+       "\n",
+       "Inputs:\n",
+       "\n",
+       "      role #variables\n",
+       "   outcome          1\n",
+       " predictor        380\n",
+       "\n",
+       "Operations:\n",
+       "\n",
+       "SMOTE based on cuisine"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 200
+    },
+    "id": "Az6LFBGxI1X0",
+    "outputId": "29d71d85-64b0-4e62-871e-bcd5398573b6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Puoi ovviamente confermare (usando prep+bake) che la ricetta funzioni come previsto - tutte le etichette di cucina con `559` osservazioni.\n",
+    "\n",
+    "Poiché utilizzeremo questa ricetta come preprocessore per il modello, un `workflow()` si occuperà di tutto il prep e bake per noi, quindi non dovremo stimare manualmente la ricetta.\n",
+    "\n",
+    "Ora siamo pronti per addestrare un modello 👩‍💻👨‍💻!\n",
+    "\n",
+    "## 3. Scegliere il tuo classificatore\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/parsnip.jpg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Illustrazione di @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "NBL3PqIWJBBB"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ora dobbiamo decidere quale algoritmo utilizzare per il lavoro 🤔.\n",
+    "\n",
+    "In Tidymodels, il [`pacchetto parsnip`](https://parsnip.tidymodels.org/index.html) fornisce un'interfaccia coerente per lavorare con i modelli su diversi motori (pacchetti). Consulta la documentazione di parsnip per esplorare [tipi di modelli e motori](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) e i loro corrispondenti [argomenti dei modelli](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#model-args). La varietà può sembrare piuttosto sconcertante a prima vista. Ad esempio, i seguenti metodi includono tecniche di classificazione:\n",
+    "\n",
+    "-   Modelli di classificazione basati su regole C5.0\n",
+    "\n",
+    "-   Modelli di discriminante flessibile\n",
+    "\n",
+    "-   Modelli di discriminante lineare\n",
+    "\n",
+    "-   Modelli di discriminante regolarizzati\n",
+    "\n",
+    "-   Modelli di regressione logistica\n",
+    "\n",
+    "-   Modelli di regressione multinomiale\n",
+    "\n",
+    "-   Modelli di Naive Bayes\n",
+    "\n",
+    "-   Macchine a vettori di supporto\n",
+    "\n",
+    "-   Vicini più prossimi\n",
+    "\n",
+    "-   Alberi decisionali\n",
+    "\n",
+    "-   Metodi di ensemble\n",
+    "\n",
+    "-   Reti neurali\n",
+    "\n",
+    "La lista continua!\n",
+    "\n",
+    "### **Quale classificatore scegliere?**\n",
+    "\n",
+    "Quindi, quale classificatore dovresti scegliere? Spesso, provare diversi e cercare un buon risultato è un modo per testare.\n",
+    "\n",
+    "> AutoML risolve questo problema in modo efficace eseguendo questi confronti nel cloud, permettendoti di scegliere il miglior algoritmo per i tuoi dati. Provalo [qui](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)\n",
+    "\n",
+    "Inoltre, la scelta del classificatore dipende dal nostro problema. Ad esempio, quando il risultato può essere categorizzato in `più di due classi`, come nel nostro caso, è necessario utilizzare un `algoritmo di classificazione multiclass` anziché una `classificazione binaria`.\n",
+    "\n",
+    "### **Un approccio migliore**\n",
+    "\n",
+    "Un approccio migliore rispetto a indovinare casualmente, tuttavia, è seguire le idee contenute in questo [ML Cheat sheet](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott) scaricabile. Qui scopriamo che, per il nostro problema multiclass, abbiamo alcune opzioni:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/cheatsheet.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Una sezione del Cheat Sheet sugli algoritmi di Microsoft, che dettaglia le opzioni di classificazione multiclass</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "a6DLAZ3vJZ14"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "### **Ragionamento**\n",
+    "\n",
+    "Vediamo se possiamo ragionare su diversi approcci dati i vincoli che abbiamo:\n",
+    "\n",
+    "-   **Le reti neurali profonde sono troppo pesanti**. Considerando il nostro dataset pulito ma minimale e il fatto che stiamo eseguendo l'addestramento localmente tramite notebook, le reti neurali profonde sono troppo pesanti per questo compito.\n",
+    "\n",
+    "-   **Nessun classificatore a due classi**. Non utilizziamo un classificatore a due classi, quindi escludiamo l'approccio one-vs-all.\n",
+    "\n",
+    "-   **Un albero decisionale o una regressione logistica potrebbero funzionare**. Un albero decisionale potrebbe funzionare, oppure una regressione multinomiale/regressione logistica multiclass per dati multiclass.\n",
+    "\n",
+    "-   **Gli alberi decisionali potenziati multiclass risolvono un problema diverso**. Gli alberi decisionali potenziati multiclass sono più adatti per compiti non parametrici, ad esempio compiti progettati per costruire classifiche, quindi non sono utili per noi.\n",
+    "\n",
+    "Inoltre, normalmente prima di intraprendere modelli di machine learning più complessi, come i metodi ensemble, è una buona idea costruire il modello più semplice possibile per avere un'idea di cosa sta succedendo. Quindi, per questa lezione, inizieremo con un modello di `regressione multinomiale`.\n",
+    "\n",
+    "> La regressione logistica è una tecnica utilizzata quando la variabile di output è categorica (o nominale). Per la regressione logistica binaria il numero di variabili di output è due, mentre per la regressione logistica multinomiale il numero di variabili di output è maggiore di due. Vedi [Metodi di regressione avanzati](https://bookdown.org/chua/ber642_advanced_regression/multinomial-logistic-regression.html) per ulteriori approfondimenti.\n",
+    "\n",
+    "## 4. Addestrare e valutare un modello di regressione logistica multinomiale.\n",
+    "\n",
+    "In Tidymodels, `parsnip::multinom_reg()` definisce un modello che utilizza predittori lineari per prevedere dati multiclass utilizzando la distribuzione multinomiale. Vedi `?multinom_reg()` per i diversi modi/motori che puoi utilizzare per adattare questo modello.\n",
+    "\n",
+    "Per questo esempio, adatteremo un modello di regressione multinomiale tramite il motore predefinito [nnet](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf).\n",
+    "\n",
+    "> Ho scelto un valore per `penalty` in modo piuttosto casuale. Esistono modi migliori per scegliere questo valore, ovvero utilizzando `resampling` e `tuning` del modello, che discuteremo più avanti.\n",
+    ">\n",
+    "> Vedi [Tidymodels: Get Started](https://www.tidymodels.org/start/tuning/) nel caso tu voglia approfondire come ottimizzare gli iperparametri del modello.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "gWMsVcbBJemu"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "source": [
+    "# Create a multinomial regression model specification\r\n",
+    "mr_spec <- multinom_reg(penalty = 1) %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"nnet\", MaxNWts = 2086) %>% \r\n",
+    "  set_mode(\"classification\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print model specification\r\n",
+    "mr_spec"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n",
+       "\n",
+       "Main Arguments:\n",
+       "  penalty = 1\n",
+       "\n",
+       "Engine-Specific Arguments:\n",
+       "  MaxNWts = 2086\n",
+       "\n",
+       "Computational engine: nnet \n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 166
+    },
+    "id": "Wq_fcyQiJvfG",
+    "outputId": "c30449c7-3864-4be7-f810-72a003743e2d"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ottimo lavoro 🥳! Ora che abbiamo una ricetta e una specifica del modello, dobbiamo trovare un modo per unirle in un unico oggetto che prima pre-elabori i dati, poi adatti il modello sui dati pre-elaborati e consenta anche eventuali attività di post-elaborazione. In Tidymodels, questo pratico oggetto si chiama [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) e contiene comodamente i tuoi componenti di modellazione! Questo è ciò che chiameremmo *pipeline* in *Python*.\n",
+    "\n",
+    "Quindi, mettiamo tutto insieme in un workflow!📦\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "NlSbzDfgJ0zh"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "source": [
+    "# Bundle recipe and model specification\r\n",
+    "mr_wf <- workflow() %>% \r\n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \r\n",
+    "  add_model(mr_spec)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print out workflow\r\n",
+    "mr_wf"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "══ Workflow ════════════════════════════════════════════════════════════════════\n",
+       "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n",
+       "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n",
+       "\n",
+       "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "1 Recipe Step\n",
+       "\n",
+       "• step_smote()\n",
+       "\n",
+       "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n",
+       "\n",
+       "Main Arguments:\n",
+       "  penalty = 1\n",
+       "\n",
+       "Engine-Specific Arguments:\n",
+       "  MaxNWts = 2086\n",
+       "\n",
+       "Computational engine: nnet \n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 333
+    },
+    "id": "Sc1TfPA4Ke3_",
+    "outputId": "82c70013-e431-4e7e-cef6-9fcf8aad4a6c"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Workflows 👌👌! Un **`workflow()`** può essere adattato nello stesso modo in cui può esserlo un modello. Quindi, è ora di addestrare un modello!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "TNQ8i85aKf9L"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "source": [
+    "# Train a multinomial regression model\n",
+    "mr_fit <- fit(object = mr_wf, data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "mr_fit"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "══ Workflow [trained] ══════════════════════════════════════════════════════════\n",
+       "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n",
+       "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n",
+       "\n",
+       "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "1 Recipe Step\n",
+       "\n",
+       "• step_smote()\n",
+       "\n",
+       "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "Call:\n",
+       "nnet::multinom(formula = ..y ~ ., data = data, decay = ~1, MaxNWts = ~2086, \n",
+       "    trace = FALSE)\n",
+       "\n",
+       "Coefficients:\n",
+       "         (Intercept)     almond angelica         anise anise_seed       apple\n",
+       "indian    0.19723325  0.2409661        0 -5.004955e-05 -0.1657635 -0.05769734\n",
+       "japanese  0.13961959 -0.6262400        0 -1.169155e-04 -0.4893596 -0.08585717\n",
+       "korean    0.22377347 -0.1833485        0 -5.560395e-05 -0.2489401 -0.15657804\n",
+       "thai     -0.04336577 -0.6106258        0  4.903828e-04 -0.5782866  0.63451105\n",
+       "         apple_brandy     apricot armagnac   artemisia artichoke   asparagus\n",
+       "indian              0  0.37042636        0 -0.09122797         0 -0.27181970\n",
+       "japanese            0  0.28895643        0 -0.12651100         0  0.14054037\n",
+       "korean              0 -0.07981259        0  0.55756709         0 -0.66979948\n",
+       "thai                0 -0.33160904        0 -0.10725182         0 -0.02602152\n",
+       "             avocado       bacon baked_potato balm     banana     barley\n",
+       "indian   -0.46624197  0.16008055            0    0 -0.2838796  0.2230625\n",
+       "japanese  0.90341344  0.02932727            0    0 -0.4142787  2.0953906\n",
+       "korean   -0.06925382 -0.35804134            0    0 -0.2686963 -0.7233404\n",
+       "thai     -0.21473955 -0.75594439            0    0  0.6784880 -0.4363320\n",
+       "         bartlett_pear      basil        bay       bean         beech\n",
+       "indian               0 -0.7128756  0.1011587 -0.8777275 -0.0004380795\n",
+       "japanese             0  0.1288697  0.9425626 -0.2380748  0.3373437611\n",
+       "korean               0 -0.2445193 -0.4744318 -0.8957870 -0.0048784496\n",
+       "thai                 0  1.5365848  0.1333256  0.2196970 -0.0113078024\n",
+       "               beef beef_broth   beef_liver         beer        beet\n",
+       "indian   -0.7985278  0.2430186 -0.035598065 -0.002173738  0.01005813\n",
+       "japanese  0.2241875 -0.3653020 -0.139551027  0.128905553  0.04923911\n",
+       "korean    0.5366515 -0.6153237  0.213455197 -0.010828645  0.27325423\n",
+       "thai      0.1570012 -0.9364154 -0.008032213 -0.035063746 -0.28279823\n",
+       "         bell_pepper bergamot       berry bitter_orange black_bean\n",
+       "indian    0.49074330        0  0.58947607   0.191256164 -0.1945233\n",
+       "japanese  0.09074167        0 -0.25917977  -0.118915977 -0.3442400\n",
+       "korean   -0.57876763        0 -0.07874180  -0.007729435 -0.5220672\n",
+       "thai      0.92554006        0 -0.07210196  -0.002983296 -0.4614426\n",
+       "         black_currant black_mustard_seed_oil black_pepper black_raspberry\n",
+       "indian               0             0.38935801   -0.4453495               0\n",
+       "japanese             0            -0.05452887   -0.5440869               0\n",
+       "korean               0            -0.03929970    0.8025454               0\n",
+       "thai                 0            -0.21498372   -0.9854806               0\n",
+       "         black_sesame_seed  black_tea   blackberry blackberry_brandy\n",
+       "indian          -0.2759246  0.3079977  0.191256164                 0\n",
+       "japanese        -0.6101687 -0.1671913 -0.118915977                 0\n",
+       "korean           1.5197674 -0.3036261 -0.007729435                 0\n",
+       "thai            -0.1755656 -0.1487033 -0.002983296                 0\n",
+       "         blue_cheese    blueberry   bone_oil bourbon_whiskey      brandy\n",
+       "indian             0  0.216164294 -0.2276744               0  0.22427587\n",
+       "japanese           0 -0.119186087  0.3913019               0 -0.15595599\n",
+       "korean             0 -0.007821986  0.2854487               0 -0.02562342\n",
+       "thai               0 -0.004947048 -0.0253658               0 -0.05715244\n",
+       "\n",
+       "...\n",
+       "and 308 more lines."
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 1000
+    },
+    "id": "GMbdfVmTKkJI",
+    "outputId": "adf9ebdf-d69d-4a64-e9fd-e06e5322292e"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "I coefficienti mostrano i valori che il modello ha appreso durante l'addestramento.\n",
+    "\n",
+    "### Valutare il Modello Addestrato\n",
+    "\n",
+    "È il momento di vedere come si è comportato il modello 📏 valutandolo su un set di test! Iniziamo facendo previsioni sul set di test.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "tt2BfOxrKmcJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "source": [
+    "# Make predictions on the test set\n",
+    "results <- cuisines_test %>% select(cuisine) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test))\n",
+    "\n",
+    "# Print out results\n",
+    "results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine .pred_class\n",
+       "1 indian  thai       \n",
+       "2 indian  indian     \n",
+       "3 indian  indian     \n",
+       "4 indian  indian     \n",
+       "5 indian  indian     "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | .pred_class &lt;fct&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| indian | thai   |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & .pred\\_class\\\\\n",
+       " <fct> & <fct>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & thai  \\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>.pred_class</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;fct&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>thai  </td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 248
+    },
+    "id": "CqtckvtsKqax",
+    "outputId": "e57fe557-6a68-4217-fe82-173328c5436d"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ottimo lavoro! In Tidymodels, la valutazione delle prestazioni del modello può essere effettuata utilizzando [yardstick](https://yardstick.tidymodels.org/) - un pacchetto utilizzato per misurare l'efficacia dei modelli tramite metriche di prestazione. Come abbiamo fatto nella lezione sulla regressione logistica, iniziamo calcolando una matrice di confusione.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "8w5N6XsBKss7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "source": [
+    "# Confusion matrix for categorical data\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class)\n"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "          Truth\n",
+       "Prediction chinese indian japanese korean thai\n",
+       "  chinese       83      1        8     15   10\n",
+       "  indian         4    163        1      2    6\n",
+       "  japanese      21      5       73     25    1\n",
+       "  korean        15      0       11    191    0\n",
+       "  thai          10     11        3      7   70"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 133
+    },
+    "id": "YvODvsLkK0iG",
+    "outputId": "bb69da84-1266-47ad-b174-d43b88ca2988"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "c0HfPL16Lr6U"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "source": [
+    "update_geom_defaults(geom = \"tile\", new = list(color = \"black\", alpha = 0.7))\n",
+    "# Visualize confusion matrix\n",
+    "results %>% \n",
+    "  conf_mat(cuisine, .pred_class) %>% \n",
+    "  autoplot(type = \"heatmap\")"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "plot without title"
+      ],
+      "image/png": "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"
+     },
+     "metadata": {
+      "image/png": {
+       "width": 420,
+       "height": 420
+      }
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 436
+    },
+    "id": "HsAtwukyLsvt",
+    "outputId": "3032a224-a2c8-4270-b4f2-7bb620317400"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "I quadrati più scuri nel grafico della matrice di confusione indicano un numero elevato di casi, e si dovrebbe notare una linea diagonale di quadrati più scuri che rappresenta i casi in cui l'etichetta prevista e quella reale coincidono.\n",
+    "\n",
+    "Calcoliamo ora le statistiche riassuntive per la matrice di confusione.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "oOJC87dkLwPr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "source": [
+    "# Summary stats for confusion matrix\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class) %>% \n",
+    "summary()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   .metric              .estimator .estimate\n",
+       "1  accuracy             multiclass 0.7880435\n",
+       "2  kap                  multiclass 0.7276583\n",
+       "3  sens                 macro      0.7780927\n",
+       "4  spec                 macro      0.9477598\n",
+       "5  ppv                  macro      0.7585583\n",
+       "6  npv                  macro      0.9460080\n",
+       "7  mcc                  multiclass 0.7292724\n",
+       "8  j_index              macro      0.7258524\n",
+       "9  bal_accuracy         macro      0.8629262\n",
+       "10 detection_prevalence macro      0.2000000\n",
+       "11 precision            macro      0.7585583\n",
+       "12 recall               macro      0.7780927\n",
+       "13 f_meas               macro      0.7641862"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 13 × 3\n",
+       "\n",
+       "| .metric &lt;chr&gt; | .estimator &lt;chr&gt; | .estimate &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|\n",
+       "| accuracy             | multiclass | 0.7880435 |\n",
+       "| kap                  | multiclass | 0.7276583 |\n",
+       "| sens                 | macro      | 0.7780927 |\n",
+       "| spec                 | macro      | 0.9477598 |\n",
+       "| ppv                  | macro      | 0.7585583 |\n",
+       "| npv                  | macro      | 0.9460080 |\n",
+       "| mcc                  | multiclass | 0.7292724 |\n",
+       "| j_index              | macro      | 0.7258524 |\n",
+       "| bal_accuracy         | macro      | 0.8629262 |\n",
+       "| detection_prevalence | macro      | 0.2000000 |\n",
+       "| precision            | macro      | 0.7585583 |\n",
+       "| recall               | macro      | 0.7780927 |\n",
+       "| f_meas               | macro      | 0.7641862 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 13 × 3\n",
+       "\\begin{tabular}{lll}\n",
+       " .metric & .estimator & .estimate\\\\\n",
+       " <chr> & <chr> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t accuracy             & multiclass & 0.7880435\\\\\n",
+       "\t kap                  & multiclass & 0.7276583\\\\\n",
+       "\t sens                 & macro      & 0.7780927\\\\\n",
+       "\t spec                 & macro      & 0.9477598\\\\\n",
+       "\t ppv                  & macro      & 0.7585583\\\\\n",
+       "\t npv                  & macro      & 0.9460080\\\\\n",
+       "\t mcc                  & multiclass & 0.7292724\\\\\n",
+       "\t j\\_index              & macro      & 0.7258524\\\\\n",
+       "\t bal\\_accuracy         & macro      & 0.8629262\\\\\n",
+       "\t detection\\_prevalence & macro      & 0.2000000\\\\\n",
+       "\t precision            & macro      & 0.7585583\\\\\n",
+       "\t recall               & macro      & 0.7780927\\\\\n",
+       "\t f\\_meas               & macro      & 0.7641862\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 13 × 3</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>.metric</th><th scope=col>.estimator</th><th scope=col>.estimate</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>accuracy            </td><td>multiclass</td><td>0.7880435</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>kap                 </td><td>multiclass</td><td>0.7276583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>sens                </td><td>macro     </td><td>0.7780927</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>spec                </td><td>macro     </td><td>0.9477598</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>ppv                 </td><td>macro     </td><td>0.7585583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>npv                 </td><td>macro     </td><td>0.9460080</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>mcc                 </td><td>multiclass</td><td>0.7292724</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>j_index             </td><td>macro     </td><td>0.7258524</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>bal_accuracy        </td><td>macro     </td><td>0.8629262</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>detection_prevalence</td><td>macro     </td><td>0.2000000</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>precision           </td><td>macro     </td><td>0.7585583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>recall              </td><td>macro     </td><td>0.7780927</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>f_meas              </td><td>macro     </td><td>0.7641862</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 494
+    },
+    "id": "OYqetUyzL5Wz",
+    "outputId": "6a84d65e-113d-4281-dfc1-16e8b70f37e6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Se ci concentriamo su alcune metriche come accuratezza, sensibilità, ppv, non siamo messi male per iniziare 🥳!\n",
+    "\n",
+    "## 4. Approfondiamo\n",
+    "\n",
+    "Poniamoci una domanda sottile: Quali criteri vengono utilizzati per scegliere un determinato tipo di cucina come risultato previsto?\n",
+    "\n",
+    "Beh, gli algoritmi di apprendimento automatico statistico, come la regressione logistica, si basano sulla `probabilità`; quindi ciò che viene effettivamente previsto da un classificatore è una distribuzione di probabilità su un insieme di possibili risultati. La classe con la probabilità più alta viene quindi scelta come risultato più probabile per le osservazioni date.\n",
+    "\n",
+    "Vediamo questo in azione facendo sia previsioni di classe rigide che probabilità.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "43t7vz8vMJtW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "source": [
+    "# Make hard class prediction and probabilities\n",
+    "results_prob <- cuisines_test %>%\n",
+    "  select(cuisine) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test)) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test, type = \"prob\"))\n",
+    "\n",
+    "# Print out results\n",
+    "results_prob %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine .pred_class .pred_chinese .pred_indian .pred_japanese .pred_korean\n",
+       "1 indian  thai        1.551259e-03  0.4587877    5.988039e-04   2.428503e-04\n",
+       "2 indian  indian      2.637133e-05  0.9999488    6.648651e-07   2.259993e-05\n",
+       "3 indian  indian      1.049433e-03  0.9909982    1.060937e-03   1.644947e-05\n",
+       "4 indian  indian      6.237482e-02  0.4763035    9.136702e-02   3.660913e-01\n",
+       "5 indian  indian      1.431745e-02  0.9418551    2.945239e-02   8.721782e-03\n",
+       "  .pred_thai  \n",
+       "1 5.388194e-01\n",
+       "2 1.577948e-06\n",
+       "3 6.874989e-03\n",
+       "4 3.863391e-03\n",
+       "5 5.653283e-03"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 7\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | .pred_class &lt;fct&gt; | .pred_chinese &lt;dbl&gt; | .pred_indian &lt;dbl&gt; | .pred_japanese &lt;dbl&gt; | .pred_korean &lt;dbl&gt; | .pred_thai &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| indian | thai   | 1.551259e-03 | 0.4587877 | 5.988039e-04 | 2.428503e-04 | 5.388194e-01 |\n",
+       "| indian | indian | 2.637133e-05 | 0.9999488 | 6.648651e-07 | 2.259993e-05 | 1.577948e-06 |\n",
+       "| indian | indian | 1.049433e-03 | 0.9909982 | 1.060937e-03 | 1.644947e-05 | 6.874989e-03 |\n",
+       "| indian | indian | 6.237482e-02 | 0.4763035 | 9.136702e-02 | 3.660913e-01 | 3.863391e-03 |\n",
+       "| indian | indian | 1.431745e-02 | 0.9418551 | 2.945239e-02 | 8.721782e-03 | 5.653283e-03 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 7\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllll}\n",
+       " cuisine & .pred\\_class & .pred\\_chinese & .pred\\_indian & .pred\\_japanese & .pred\\_korean & .pred\\_thai\\\\\n",
+       " <fct> & <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & thai   & 1.551259e-03 & 0.4587877 & 5.988039e-04 & 2.428503e-04 & 5.388194e-01\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 2.637133e-05 & 0.9999488 & 6.648651e-07 & 2.259993e-05 & 1.577948e-06\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 1.049433e-03 & 0.9909982 & 1.060937e-03 & 1.644947e-05 & 6.874989e-03\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 6.237482e-02 & 0.4763035 & 9.136702e-02 & 3.660913e-01 & 3.863391e-03\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 1.431745e-02 & 0.9418551 & 2.945239e-02 & 8.721782e-03 & 5.653283e-03\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 7</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>.pred_class</th><th scope=col>.pred_chinese</th><th scope=col>.pred_indian</th><th scope=col>.pred_japanese</th><th scope=col>.pred_korean</th><th scope=col>.pred_thai</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>thai  </td><td>1.551259e-03</td><td>0.4587877</td><td>5.988039e-04</td><td>2.428503e-04</td><td>5.388194e-01</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>2.637133e-05</td><td>0.9999488</td><td>6.648651e-07</td><td>2.259993e-05</td><td>1.577948e-06</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>1.049433e-03</td><td>0.9909982</td><td>1.060937e-03</td><td>1.644947e-05</td><td>6.874989e-03</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>6.237482e-02</td><td>0.4763035</td><td>9.136702e-02</td><td>3.660913e-01</td><td>3.863391e-03</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>1.431745e-02</td><td>0.9418551</td><td>2.945239e-02</td><td>8.721782e-03</td><td>5.653283e-03</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 248
+    },
+    "id": "xdKNs-ZPMTJL",
+    "outputId": "68f6ac5a-725a-4eff-9ea6-481fef00e008"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Molto meglio!\n",
+    "\n",
+    "✅ Puoi spiegare perché il modello è abbastanza sicuro che la prima osservazione sia tailandese?\n",
+    "\n",
+    "## **🚀Sfida**\n",
+    "\n",
+    "In questa lezione, hai utilizzato i tuoi dati puliti per costruire un modello di machine learning in grado di prevedere una cucina nazionale basandosi su una serie di ingredienti. Prenditi del tempo per leggere le [molte opzioni](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) che Tidymodels offre per classificare i dati e [altri modi](https://parsnip.tidymodels.org/articles/articles/Examples.html#multinom_reg-models) per adattare la regressione multinomiale.\n",
+    "\n",
+    "#### GRAZIE A:\n",
+    "\n",
+    "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) per aver creato le incredibili illustrazioni che rendono R più accogliente e coinvolgente. Trova altre illustrazioni nella sua [galleria](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n",
+    "\n",
+    "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) e [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) per aver creato la versione originale in Python di questo modulo ♥️\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "Avrei inserito qualche battuta, ma non capisco i giochi di parole sul cibo 😅.\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "Buono studio,\n",
+    "\n",
+    "[Eric](https://twitter.com/ericntay), Gold Microsoft Learn Student Ambassador.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "2tWVHMeLMYdM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb b/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..fc60624d0
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,279 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "import numpy as np"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Accuracy is 0.8181818181818182\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear')\n",
+    "model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train))\n",
+    "\n",
+    "accuracy = model.score(X_test, y_test)\n",
+    "print (\"Accuracy is {}\".format(accuracy))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "ingredients: Index(['artemisia', 'black_pepper', 'mushroom', 'shiitake', 'soy_sauce',\n       'vegetable_oil'],\n      dtype='object')\ncuisine: korean\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# test an item\n",
+    "print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}')\n",
+    "print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                 0\n",
+       "korean    0.392231\n",
+       "chinese   0.372872\n",
+       "japanese  0.218825\n",
+       "thai      0.013427\n",
+       "indian    0.002645"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>0</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>korean</th>\n      <td>0.392231</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>chinese</th>\n      <td>0.372872</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>japanese</th>\n      <td>0.218825</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>thai</th>\n      <td>0.013427</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>indian</th>\n      <td>0.002645</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#rehsape to 2d array and transpose\n",
+    "test= X_test.iloc[50].values.reshape(-1, 1).T\n",
+    "# predict with score\n",
+    "proba = model.predict_proba(test)\n",
+    "classes = model.classes_\n",
+    "# create df with classes and scores\n",
+    "resultdf = pd.DataFrame(data=proba, columns=classes)\n",
+    "\n",
+    "# create df to show results\n",
+    "topPrediction = resultdf.T.sort_values(by=[0], ascending = [False])\n",
+    "topPrediction.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n\n     chinese       0.75      0.73      0.74       223\n      indian       0.93      0.88      0.90       255\n    japanese       0.78      0.78      0.78       253\n      korean       0.87      0.86      0.86       236\n        thai       0.76      0.84      0.80       232\n\n    accuracy                           0.82      1199\n   macro avg       0.82      0.82      0.82      1199\nweighted avg       0.82      0.82      0.82      1199\n\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)\r\n",
+    "print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "9408506dd864f2b6e334c62f80c0cfcc",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:41:20+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md b/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md
new file mode 100644
index 000000000..5e2a86240
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md
@@ -0,0 +1,249 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "808a71076f76ae8f5458862a8edd9215",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:49:45+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Classificatori di Cucine 2
+
+In questa seconda lezione sulla classificazione, esplorerai ulteriori modi per classificare dati numerici. Imparerai anche le conseguenze della scelta di un classificatore rispetto a un altro.
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/23/)
+
+### Prerequisiti
+
+Si presume che tu abbia completato le lezioni precedenti e che tu disponga di un dataset pulito nella tua cartella `data` chiamato _cleaned_cuisines.csv_ nella directory principale di questa cartella di 4 lezioni.
+
+### Preparazione
+
+Abbiamo caricato il tuo file _notebook.ipynb_ con il dataset pulito e lo abbiamo diviso in dataframes X e y, pronti per il processo di costruzione del modello.
+
+## Una mappa per la classificazione
+
+In precedenza, hai appreso delle varie opzioni disponibili per classificare i dati utilizzando il cheat sheet di Microsoft. Scikit-learn offre un cheat sheet simile, ma più dettagliato, che può aiutarti ulteriormente a restringere i tuoi stimatori (un altro termine per classificatori):
+
+![Mappa ML di Scikit-learn](../../../../translated_images/map.e963a6a51349425ab107b38f6c7307eb4c0d0c7ccdd2e81a5e1919292bab9ac7.it.png)  
+> Suggerimento: [visita questa mappa online](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/) e clicca lungo il percorso per leggere la documentazione.
+
+### Il piano
+
+Questa mappa è molto utile una volta che hai una chiara comprensione dei tuoi dati, poiché puoi "percorrere" i suoi percorsi per prendere una decisione:
+
+- Abbiamo >50 campioni  
+- Vogliamo prevedere una categoria  
+- Abbiamo dati etichettati  
+- Abbiamo meno di 100K campioni  
+- ✨ Possiamo scegliere un Linear SVC  
+- Se non funziona, dato che abbiamo dati numerici  
+    - Possiamo provare un ✨ KNeighbors Classifier  
+      - Se non funziona, provare ✨ SVC e ✨ Ensemble Classifiers  
+
+Questo è un percorso molto utile da seguire.
+
+## Esercizio - suddividere i dati
+
+Seguendo questo percorso, dovremmo iniziare importando alcune librerie da utilizzare.
+
+1. Importa le librerie necessarie:
+
+    ```python
+    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    from sklearn.svm import SVC
+    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
+    from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
+    import numpy as np
+    ```
+
+1. Suddividi i tuoi dati di addestramento e test:
+
+    ```python
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)
+    ```
+
+## Classificatore Linear SVC
+
+Il clustering Support-Vector (SVC) è un membro della famiglia di tecniche ML Support-Vector Machines (scopri di più su queste tecniche qui sotto). In questo metodo, puoi scegliere un 'kernel' per decidere come raggruppare le etichette. Il parametro 'C' si riferisce alla 'regolarizzazione', che regola l'influenza dei parametri. Il kernel può essere uno tra [diversi](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC); qui lo impostiamo su 'linear' per garantire l'uso di un Linear SVC. La probabilità è impostata di default su 'false'; qui la impostiamo su 'true' per ottenere stime di probabilità. Impostiamo lo stato casuale su '0' per mescolare i dati e ottenere probabilità.
+
+### Esercizio - applicare un Linear SVC
+
+Inizia creando un array di classificatori. Aggiungerai progressivamente a questo array man mano che testiamo.
+
+1. Inizia con un Linear SVC:
+
+    ```python
+    C = 10
+    # Create different classifiers.
+    classifiers = {
+        'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0)
+    }
+    ```
+
+2. Addestra il tuo modello utilizzando il Linear SVC e stampa un report:
+
+    ```python
+    n_classifiers = len(classifiers)
+    
+    for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):
+        classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train))
+    
+        y_pred = classifier.predict(X_test)
+        accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
+        print("Accuracy (train) for %s: %0.1f%% " % (name, accuracy * 100))
+        print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    Il risultato è piuttosto buono:
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for Linear SVC: 78.6% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.71      0.67      0.69       242
+          indian       0.88      0.86      0.87       234
+        japanese       0.79      0.74      0.76       254
+          korean       0.85      0.81      0.83       242
+            thai       0.71      0.86      0.78       227
+    
+        accuracy                           0.79      1199
+       macro avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    weighted avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    ```
+
+## Classificatore K-Neighbors
+
+K-Neighbors fa parte della famiglia "neighbors" di metodi ML, che possono essere utilizzati sia per l'apprendimento supervisionato che non supervisionato. In questo metodo, viene creato un numero predefinito di punti e i dati vengono raccolti attorno a questi punti in modo che possano essere previste etichette generalizzate per i dati.
+
+### Esercizio - applicare il classificatore K-Neighbors
+
+Il classificatore precedente era buono e funzionava bene con i dati, ma forse possiamo ottenere una precisione migliore. Prova un classificatore K-Neighbors.
+
+1. Aggiungi una riga al tuo array di classificatori (aggiungi una virgola dopo l'elemento Linear SVC):
+
+    ```python
+    'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C),
+    ```
+
+    Il risultato è un po' peggiore:
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for KNN classifier: 73.8% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.64      0.67      0.66       242
+          indian       0.86      0.78      0.82       234
+        japanese       0.66      0.83      0.74       254
+          korean       0.94      0.58      0.72       242
+            thai       0.71      0.82      0.76       227
+    
+        accuracy                           0.74      1199
+       macro avg       0.76      0.74      0.74      1199
+    weighted avg       0.76      0.74      0.74      1199
+    ```
+
+    ✅ Scopri di più su [K-Neighbors](https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html#neighbors)
+
+## Classificatore Support Vector
+
+I classificatori Support-Vector fanno parte della famiglia [Support-Vector Machine](https://wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) di metodi ML utilizzati per compiti di classificazione e regressione. Gli SVM "mappano esempi di addestramento su punti nello spazio" per massimizzare la distanza tra due categorie. I dati successivi vengono mappati in questo spazio in modo che la loro categoria possa essere prevista.
+
+### Esercizio - applicare un Support Vector Classifier
+
+Proviamo a ottenere una precisione leggermente migliore con un Support Vector Classifier.
+
+1. Aggiungi una virgola dopo l'elemento K-Neighbors, quindi aggiungi questa riga:
+
+    ```python
+    'SVC': SVC(),
+    ```
+
+    Il risultato è piuttosto buono!
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for SVC: 83.2% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.79      0.74      0.76       242
+          indian       0.88      0.90      0.89       234
+        japanese       0.87      0.81      0.84       254
+          korean       0.91      0.82      0.86       242
+            thai       0.74      0.90      0.81       227
+    
+        accuracy                           0.83      1199
+       macro avg       0.84      0.83      0.83      1199
+    weighted avg       0.84      0.83      0.83      1199
+    ```
+
+    ✅ Scopri di più sui [Support-Vectors](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm)
+
+## Classificatori Ensemble
+
+Seguiamo il percorso fino alla fine, anche se il test precedente era piuttosto buono. Proviamo alcuni 'Classificatori Ensemble', in particolare Random Forest e AdaBoost:
+
+```python
+  'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100),
+  'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100)
+```
+
+Il risultato è molto buono, soprattutto per Random Forest:
+
+```output
+Accuracy (train) for RFST: 84.5% 
+              precision    recall  f1-score   support
+
+     chinese       0.80      0.77      0.78       242
+      indian       0.89      0.92      0.90       234
+    japanese       0.86      0.84      0.85       254
+      korean       0.88      0.83      0.85       242
+        thai       0.80      0.87      0.83       227
+
+    accuracy                           0.84      1199
+   macro avg       0.85      0.85      0.84      1199
+weighted avg       0.85      0.84      0.84      1199
+
+Accuracy (train) for ADA: 72.4% 
+              precision    recall  f1-score   support
+
+     chinese       0.64      0.49      0.56       242
+      indian       0.91      0.83      0.87       234
+    japanese       0.68      0.69      0.69       254
+      korean       0.73      0.79      0.76       242
+        thai       0.67      0.83      0.74       227
+
+    accuracy                           0.72      1199
+   macro avg       0.73      0.73      0.72      1199
+weighted avg       0.73      0.72      0.72      1199
+```
+
+✅ Scopri di più sui [Classificatori Ensemble](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html)
+
+Questo metodo di Machine Learning "combina le previsioni di diversi stimatori di base" per migliorare la qualità del modello. Nel nostro esempio, abbiamo utilizzato Random Trees e AdaBoost.
+
+- [Random Forest](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forest), un metodo di mediazione, costruisce una 'foresta' di 'alberi decisionali' infusi con casualità per evitare l'overfitting. Il parametro n_estimators è impostato sul numero di alberi.
+
+- [AdaBoost](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html) adatta un classificatore a un dataset e poi adatta copie di quel classificatore allo stesso dataset. Si concentra sui pesi degli elementi classificati in modo errato e regola l'adattamento per il classificatore successivo per correggere.
+
+---
+
+## 🚀Sfida
+
+Ognuna di queste tecniche ha un gran numero di parametri che puoi modificare. Studia i parametri predefiniti di ciascuna e pensa a cosa significherebbe modificare questi parametri per la qualità del modello.
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/24/)
+
+## Revisione e Studio Autonomo
+
+Ci sono molti termini tecnici in queste lezioni, quindi prenditi un momento per rivedere [questa lista](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-77952-leestott) di terminologia utile!
+
+## Compito
+
+[Giocare con i parametri](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md b/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..33dec26b9
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "58dfdaf79fb73f7d34b22bdbacf57329",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:50:35+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Gioco dei Parametri
+
+## Istruzioni
+
+Ci sono molti parametri impostati di default quando si lavora con questi classificatori. Intellisense in VS Code può aiutarti a esplorarli. Adotta una delle tecniche di classificazione ML trattate in questa lezione e ritraina i modelli modificando vari valori dei parametri. Crea un notebook che spieghi perché alcune modifiche migliorano la qualità del modello mentre altre la peggiorano. Sii dettagliato nella tua risposta.
+
+## Griglia di Valutazione
+
+| Criteri  | Esemplare                                                                                                              | Adeguato                                              | Da Migliorare                 |
+| -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | ----------------------------- |
+|          | Viene presentato un notebook con un classificatore completamente sviluppato e i suoi parametri modificati, con spiegazioni nei riquadri di testo | Viene presentato un notebook parzialmente sviluppato o spiegato in modo insufficiente | Il notebook presenta errori o difetti |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb b/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..1fd0caae4
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,163 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "15a83277036572e0773229b5f21c1e12",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:30+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md b/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..145fa2435
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:50:54+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb b/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..47465152c
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb
@@ -0,0 +1,648 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_12-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "fab50046ca413a38939d579f8432274f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:52:45+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "jsFutf_ygqSx"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HD54bEefgtNO"
+   },
+   "source": [
+    "## Classificatori di cucina 2\n",
+    "\n",
+    "In questa seconda lezione sulla classificazione, esploreremo `ulteriori modi` per classificare i dati categorici. Impareremo anche le implicazioni della scelta di un classificatore rispetto a un altro.\n",
+    "\n",
+    "### [**Quiz pre-lezione**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/23/)\n",
+    "\n",
+    "### **Prerequisiti**\n",
+    "\n",
+    "Presumiamo che tu abbia completato le lezioni precedenti, poiché riprenderemo alcuni concetti già appresi.\n",
+    "\n",
+    "Per questa lezione, avremo bisogno dei seguenti pacchetti:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: Il [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) è una [collezione di pacchetti R](https://www.tidyverse.org/packages) progettata per rendere la scienza dei dati più veloce, semplice e divertente!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: Il framework [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) è una [collezione di pacchetti](https://www.tidymodels.org/packages/) per la modellazione e il machine learning.\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`: Il pacchetto [themis](https://themis.tidymodels.org/) fornisce passaggi extra per le ricette utili a gestire dati sbilanciati.\n",
+    "\n",
+    "Puoi installarli con il seguente comando:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"kernlab\", \"themis\", \"ranger\", \"xgboost\", \"kknn\"))`\n",
+    "\n",
+    "In alternativa, lo script qui sotto verifica se hai i pacchetti necessari per completare questo modulo e li installa per te nel caso in cui manchino.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "vZ57IuUxgyQt"
+   },
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, themis, kernlab, ranger, xgboost, kknn)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "z22M-pj4g07x"
+   },
+   "source": [
+    "## **1. Una mappa di classificazione**\n",
+    "\n",
+    "Nella nostra [lezione precedente](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/4-Classification/2-Classifiers-1), abbiamo cercato di rispondere alla domanda: come scegliere tra diversi modelli? In gran parte, dipende dalle caratteristiche dei dati e dal tipo di problema che vogliamo risolvere (ad esempio classificazione o regressione?).\n",
+    "\n",
+    "In precedenza, abbiamo imparato le varie opzioni disponibili per classificare i dati utilizzando il cheat sheet di Microsoft. Il framework di Machine Learning di Python, Scikit-learn, offre un cheat sheet simile ma più dettagliato che può aiutare ulteriormente a restringere la scelta dei tuoi stimatori (un altro termine per classificatori):\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/map.png\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption></figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "u1i3xRIVg7vG"
+   },
+   "source": [
+    "> Suggerimento: [visita questa mappa online](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/) e segui il percorso per leggere la documentazione.\n",
+    ">\n",
+    "> Il [sito di riferimento di Tidymodels](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) fornisce anche un'ottima documentazione sui diversi tipi di modelli.\n",
+    "\n",
+    "### **Il piano** 🗺️\n",
+    "\n",
+    "Questa mappa è molto utile una volta che hai una chiara comprensione dei tuoi dati, poiché puoi \"percorrere\" i suoi sentieri per arrivare a una decisione:\n",
+    "\n",
+    "-   Abbiamo \\>50 campioni\n",
+    "\n",
+    "-   Vogliamo prevedere una categoria\n",
+    "\n",
+    "-   Abbiamo dati etichettati\n",
+    "\n",
+    "-   Abbiamo meno di 100K campioni\n",
+    "\n",
+    "-   ✨ Possiamo scegliere un Linear SVC\n",
+    "\n",
+    "-   Se questo non funziona, dato che abbiamo dati numerici\n",
+    "\n",
+    "    -   Possiamo provare un ✨ KNeighbors Classifier\n",
+    "\n",
+    "        -   Se anche questo non funziona, provare ✨ SVC e ✨ Ensemble Classifiers\n",
+    "\n",
+    "Questo è un percorso molto utile da seguire. Ora, entriamo subito nel vivo utilizzando il framework di modellazione [tidymodels](https://www.tidymodels.org/): una collezione coerente e flessibile di pacchetti R sviluppata per promuovere buone pratiche statistiche 😊.\n",
+    "\n",
+    "## 2. Dividere i dati e gestire un dataset sbilanciato.\n",
+    "\n",
+    "Dalle lezioni precedenti, abbiamo appreso che c'era un insieme di ingredienti comuni tra le nostre cucine. Inoltre, c'era una distribuzione piuttosto diseguale nel numero di cucine.\n",
+    "\n",
+    "Affronteremo questi aspetti:\n",
+    "\n",
+    "-   Eliminando gli ingredienti più comuni che creano confusione tra cucine distinte, utilizzando `dplyr::select()`.\n",
+    "\n",
+    "-   Utilizzando una `recipe` che pre-elabora i dati per prepararli alla modellazione applicando un algoritmo di `over-sampling`.\n",
+    "\n",
+    "Abbiamo già visto quanto sopra nella lezione precedente, quindi dovrebbe essere una passeggiata 🥳!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "6tj_rN00hClA"
+   },
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse and Tidymodels packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "library(tidymodels)\n",
+    "\n",
+    "# Load the original cuisines data\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\n",
+    "\n",
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\n",
+    "df_select <- df %>% \n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger)) %>%\n",
+    "  # Encode cuisine column as categorical\n",
+    "  mutate(cuisine = factor(cuisine))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create data split specification\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "cuisines_split <- initial_split(data = df_select,\n",
+    "                                strata = cuisine,\n",
+    "                                prop = 0.7)\n",
+    "\n",
+    "# Extract the data in each split\n",
+    "cuisines_train <- training(cuisines_split)\n",
+    "cuisines_test <- testing(cuisines_split)\n",
+    "\n",
+    "# Display distribution of cuisines in the training set\n",
+    "cuisines_train %>% \n",
+    "  count(cuisine) %>% \n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zFin5yw3hHb1"
+   },
+   "source": [
+    "### Gestire dati sbilanciati\n",
+    "\n",
+    "I dati sbilanciati spesso hanno effetti negativi sulle prestazioni del modello. Molti modelli funzionano meglio quando il numero di osservazioni è uguale e, di conseguenza, tendono a incontrare difficoltà con dati non bilanciati.\n",
+    "\n",
+    "Ci sono principalmente due modi per gestire set di dati sbilanciati:\n",
+    "\n",
+    "-   aggiungere osservazioni alla classe minoritaria: `Over-sampling`, ad esempio utilizzando un algoritmo SMOTE che genera sinteticamente nuovi esempi della classe minoritaria basandosi sui vicini più prossimi di questi casi.\n",
+    "\n",
+    "-   rimuovere osservazioni dalla classe maggioritaria: `Under-sampling`\n",
+    "\n",
+    "Nella nostra lezione precedente, abbiamo dimostrato come gestire set di dati sbilanciati utilizzando una `recipe`. Una recipe può essere considerata come un piano che descrive quali passaggi devono essere applicati a un set di dati per prepararlo all'analisi. Nel nostro caso, vogliamo ottenere una distribuzione equa nel numero delle nostre cucine per il nostro `training set`. Passiamo subito all'azione.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "cRzTnHolhLWd"
+   },
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\n",
+    "library(themis)\n",
+    "\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing training data\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = cuisines_train) %>%\n",
+    "  step_smote(cuisine) \n",
+    "\n",
+    "# Print recipe\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "KxOQ2ORhhO81"
+   },
+   "source": [
+    "Ora siamo pronti per addestrare i modelli 👩‍💻👨‍💻!\n",
+    "\n",
+    "## 3. Oltre i modelli di regressione multinomiale\n",
+    "\n",
+    "Nella lezione precedente, abbiamo esaminato i modelli di regressione multinomiale. Esploriamo ora alcuni modelli più flessibili per la classificazione.\n",
+    "\n",
+    "### Support Vector Machines\n",
+    "\n",
+    "Nel contesto della classificazione, i `Support Vector Machines` sono una tecnica di machine learning che cerca di trovare un *iperpiano* che separi \"al meglio\" le classi. Vediamo un esempio semplice:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/svm.png\"\n",
+    "   width=\"300\"/>\n",
+    "   <figcaption>https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=22877598</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "C4Wsd0vZhXYu"
+   },
+   "source": [
+    "H1~ non separa le classi. H2~ lo fa, ma solo con un piccolo margine. H3~ le separa con il margine massimo.\n",
+    "\n",
+    "#### Classificatore Lineare a Vettori di Supporto\n",
+    "\n",
+    "Il clustering a Vettori di Supporto (SVC) è un membro della famiglia delle macchine a vettori di supporto (SVM) nelle tecniche di apprendimento automatico. Nell'SVC, l'iperpiano viene scelto per separare correttamente `la maggior parte` delle osservazioni di addestramento, ma `potrebbe classificare erroneamente` alcune osservazioni. Consentendo ad alcuni punti di trovarsi sul lato sbagliato, l'SVM diventa più robusto agli outlier e quindi migliora la generalizzazione su nuovi dati. Il parametro che regola questa violazione è chiamato `cost` e ha un valore predefinito di 1 (vedi `help(\"svm_poly\")`).\n",
+    "\n",
+    "Creiamo un SVC lineare impostando `degree = 1` in un modello SVM polinomiale.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "vJpp6nuChlBz"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a linear SVC specification\n",
+    "svc_linear_spec <- svm_poly(degree = 1) %>% \n",
+    "  set_engine(\"kernlab\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle specification and recipe into a worklow\n",
+    "svc_linear_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(svc_linear_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Print out workflow\n",
+    "svc_linear_wf"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "rDs8cWNkhoqu"
+   },
+   "source": [
+    "Ora che abbiamo catturato i passaggi di pre-elaborazione e la specifica del modello in un *workflow*, possiamo procedere con l'addestramento del linear SVC e valutare i risultati nel frattempo. Per quanto riguarda le metriche di performance, creiamo un set di metriche che valuterà: `accuracy`, `sensitivity`, `Positive Predicted Value` e `F Measure`.\n",
+    "\n",
+    "> `augment()` aggiungerà colonna/e per le predizioni ai dati forniti.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "81wiqcwuhrnq"
+   },
+   "source": [
+    "# Train a linear SVC model\n",
+    "svc_linear_fit <- svc_linear_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "# Create a metric set\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, sens, accuracy, f_meas)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "svc_linear_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "0UFQvHf-huo3"
+   },
+   "source": [
+    "#### Support Vector Machine\n",
+    "\n",
+    "La support vector machine (SVM) è un'estensione del support vector classifier per gestire un confine non lineare tra le classi. In sostanza, le SVM utilizzano il *kernel trick* per ampliare lo spazio delle caratteristiche e adattarsi alle relazioni non lineari tra le classi. Una funzione kernel popolare e estremamente flessibile utilizzata dalle SVM è la *funzione di base radiale.* Vediamo come si comporterà sui nostri dati.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "-KX4S8mzhzmp"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "\n",
+    "# Make an RBF SVM specification\n",
+    "svm_rbf_spec <- svm_rbf() %>% \n",
+    "  set_engine(\"kernlab\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle specification and recipe into a worklow\n",
+    "svm_rbf_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(svm_rbf_spec)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Train an RBF model\n",
+    "svm_rbf_fit <- svm_rbf_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "svm_rbf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "QBFSa7WSh4HQ"
+   },
+   "source": [
+    "Molto meglio 🤩!\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Si prega di consultare:\n",
+    ">\n",
+    "> -   [*Support Vector Machines*](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/svm.html), Hands-on Machine Learning with R\n",
+    ">\n",
+    "> -   [*Support Vector Machines*](https://www.statlearning.com/), An Introduction to Statistical Learning with Applications in R\n",
+    ">\n",
+    "> per ulteriori approfondimenti.\n",
+    "\n",
+    "### Classificatori Nearest Neighbor\n",
+    "\n",
+    "Il metodo *K*-nearest neighbor (KNN) è un algoritmo in cui ogni osservazione viene predetta in base alla sua *somiglianza* con altre osservazioni.\n",
+    "\n",
+    "Applichiamolo ai nostri dati.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "k4BxxBcdh9Ka"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a KNN specification\n",
+    "knn_spec <- nearest_neighbor() %>% \n",
+    "  set_engine(\"kknn\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "knn_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(knn_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a boosted tree model\n",
+    "knn_wf_fit <- knn_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "knn_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HaegQseriAcj"
+   },
+   "source": [
+    "Sembra che questo modello non stia funzionando molto bene. Probabilmente modificare i parametri del modello (vedi `help(\"nearest_neighbor\")`) migliorerà le prestazioni del modello. Assicurati di provarlo.\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Consulta:\n",
+    ">\n",
+    "> -   [Hands-on Machine Learning with R](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [An Introduction to Statistical Learning with Applications in R](https://www.statlearning.com/)\n",
+    ">\n",
+    "> per saperne di più sui classificatori *K*-Nearest Neighbors.\n",
+    "\n",
+    "### Classificatori ensemble\n",
+    "\n",
+    "Gli algoritmi ensemble funzionano combinando più stimatori di base per produrre un modello ottimale attraverso:\n",
+    "\n",
+    "`bagging`: applicando una *funzione di media* a una collezione di modelli di base\n",
+    "\n",
+    "`boosting`: costruendo una sequenza di modelli che si basano l'uno sull'altro per migliorare le prestazioni predittive.\n",
+    "\n",
+    "Iniziamo provando un modello Random Forest, che costruisce una vasta collezione di alberi decisionali e poi applica una funzione di media per ottenere un modello complessivo migliore.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "49DPoVs6iK1M"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a random forest specification\n",
+    "rf_spec <- rand_forest() %>% \n",
+    "  set_engine(\"ranger\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "rf_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(rf_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a random forest model\n",
+    "rf_wf_fit <- rf_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "rf_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "RGVYwC_aiUWc"
+   },
+   "source": [
+    "Ottimo lavoro 👏!\n",
+    "\n",
+    "Proviamo anche a sperimentare con un modello Boosted Tree.\n",
+    "\n",
+    "Boosted Tree definisce un metodo ensemble che crea una serie di alberi decisionali sequenziali, dove ogni albero dipende dai risultati degli alberi precedenti nel tentativo di ridurre progressivamente l'errore. Si concentra sui pesi degli elementi classificati in modo errato e regola l'adattamento per il classificatore successivo al fine di correggere.\n",
+    "\n",
+    "Ci sono diversi modi per adattare questo modello (vedi `help(\"boost_tree\")`). In questo esempio, adatteremo i Boosted Tree tramite il motore `xgboost`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Py1YWo-micWs"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a boosted tree specification\n",
+    "boost_spec <- boost_tree(trees = 200) %>% \n",
+    "  set_engine(\"xgboost\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "boost_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(boost_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a boosted tree model\n",
+    "boost_wf_fit <- boost_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "boost_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zNQnbuejigZM"
+   },
+   "source": [
+    "> ✅ Si prega di consultare:\n",
+    ">\n",
+    "> -   [Machine Learning for Social Scientists](https://cimentadaj.github.io/ml_socsci/tree-based-methods.html#random-forests)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [Hands-on Machine Learning with R](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [An Introduction to Statistical Learning with Applications in R](https://www.statlearning.com/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   <https://algotech.netlify.app/blog/xgboost/> - Esplora il modello AdaBoost, che rappresenta una buona alternativa a xgboost.\n",
+    ">\n",
+    "> per saperne di più sui classificatori Ensemble.\n",
+    "\n",
+    "## 4. Extra - confronto tra modelli multipli\n",
+    "\n",
+    "Abbiamo adattato un bel numero di modelli in questo laboratorio 🙌. Può diventare noioso o complicato creare molti workflow da diversi set di preprocessori e/o specifiche di modelli e poi calcolare le metriche di performance una per una.\n",
+    "\n",
+    "Vediamo se possiamo affrontare questo problema creando una funzione che adatta una lista di workflow al set di addestramento e poi restituisce le metriche di performance basate sul set di test. Utilizzeremo `map()` e `map_dfr()` dal pacchetto [purrr](https://purrr.tidyverse.org/) per applicare funzioni a ciascun elemento della lista.\n",
+    "\n",
+    "> Le funzioni [`map()`](https://purrr.tidyverse.org/reference/map.html) ti permettono di sostituire molti cicli for con codice che è sia più conciso che più facile da leggere. Il miglior posto per imparare le funzioni [`map()`](https://purrr.tidyverse.org/reference/map.html) è il [capitolo sull'iterazione](http://r4ds.had.co.nz/iteration.html) in R for data science.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Qzb7LyZnimd2"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "\n",
+    "# Create a metric set\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, sens, accuracy, f_meas)\n",
+    "\n",
+    "# Define a function that returns performance metrics\n",
+    "compare_models <- function(workflow_list, train_set, test_set){\n",
+    "  \n",
+    "  suppressWarnings(\n",
+    "    # Fit each model to the train_set\n",
+    "    map(workflow_list, fit, data = train_set) %>% \n",
+    "    # Make predictions on the test set\n",
+    "      map_dfr(augment, new_data = test_set, .id = \"model\") %>%\n",
+    "    # Select desired columns\n",
+    "      select(model, cuisine, .pred_class) %>% \n",
+    "    # Evaluate model performance\n",
+    "      group_by(model) %>% \n",
+    "      eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class) %>% \n",
+    "      ungroup()\n",
+    "  )\n",
+    "  \n",
+    "} # End of function"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Fwa712sNisDA"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "3i4VJOi2iu-a"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a list of workflows\n",
+    "workflow_list <- list(\n",
+    "  \"svc\" = svc_linear_wf,\n",
+    "  \"svm\" = svm_rbf_wf,\n",
+    "  \"knn\" = knn_wf,\n",
+    "  \"random_forest\" = rf_wf,\n",
+    "  \"xgboost\" = boost_wf)\n",
+    "\n",
+    "# Call the function\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "perf_metrics <- compare_models(workflow_list = workflow_list, train_set = cuisines_train, test_set = cuisines_test)\n",
+    "\n",
+    "# Print out performance metrics\n",
+    "perf_metrics %>% \n",
+    "  group_by(.metric) %>% \n",
+    "  arrange(desc(.estimate)) %>% \n",
+    "  slice_head(n=7)\n",
+    "\n",
+    "# Compare accuracy\n",
+    "perf_metrics %>% \n",
+    "  filter(.metric == \"accuracy\") %>% \n",
+    "  arrange(desc(.estimate))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "KuWK_lEli4nW"
+   },
+   "source": [
+    "Il pacchetto [**workflowset**](https://workflowsets.tidymodels.org/) permette agli utenti di creare e adattare facilmente un gran numero di modelli, ma è principalmente progettato per lavorare con tecniche di campionamento come la `validazione incrociata`, un approccio che dobbiamo ancora trattare.\n",
+    "\n",
+    "## **🚀Sfida**\n",
+    "\n",
+    "Ognuna di queste tecniche ha un gran numero di parametri che puoi modificare, ad esempio `cost` negli SVM, `neighbors` in KNN, `mtry` (Predittori Selezionati Casualmente) in Random Forest.\n",
+    "\n",
+    "Ricerca i parametri predefiniti di ciascuno e pensa a cosa significherebbe modificare questi parametri per la qualità del modello.\n",
+    "\n",
+    "Per saperne di più su un particolare modello e i suoi parametri, usa: `help(\"model\")`, ad esempio `help(\"rand_forest\")`.\n",
+    "\n",
+    "> In pratica, di solito *stimiamo* i *valori migliori* per questi parametri allenando molti modelli su un `set di dati simulato` e misurando quanto bene si comportano tutti questi modelli. Questo processo si chiama **ottimizzazione**.\n",
+    "\n",
+    "### [**Quiz post-lezione**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/24/)\n",
+    "\n",
+    "### **Revisione e Studio Autonomo**\n",
+    "\n",
+    "C'è molto gergo in queste lezioni, quindi prenditi un momento per rivedere [questa lista](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-77952-leestott) di terminologia utile!\n",
+    "\n",
+    "#### GRAZIE A:\n",
+    "\n",
+    "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) per aver creato le incredibili illustrazioni che rendono R più accogliente e coinvolgente. Trova altre illustrazioni nella sua [galleria](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n",
+    "\n",
+    "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) e [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) per aver creato la versione originale in Python di questo modulo ♥️\n",
+    "\n",
+    "Buono studio,\n",
+    "\n",
+    "[Eric](https://twitter.com/ericntay), Gold Microsoft Learn Student Ambassador.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"569\"/>\n",
+    "   <figcaption>Illustrazione di @allison_horst</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb b/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..394a2322a
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,302 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 2
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Prova diversi classificatori\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier\n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve\n",
+    "import numpy as np"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\n",
+    "C = 10\n",
+    "# Create different classifiers.\n",
+    "classifiers = {\n",
+    "    'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0),\n",
+    "    'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C),\n",
+    "    'SVC': SVC(),\n",
+    "    'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100),\n",
+    "    'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100)\n",
+    "    \n",
+    "}\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Accuracy (train) for Linear SVC: 76.4% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.64      0.66      0.65       242\n",
+      "      indian       0.91      0.86      0.89       236\n",
+      "    japanese       0.72      0.73      0.73       245\n",
+      "      korean       0.83      0.75      0.79       234\n",
+      "        thai       0.75      0.82      0.78       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.76      1199\n",
+      "   macro avg       0.77      0.76      0.77      1199\n",
+      "weighted avg       0.77      0.76      0.77      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for KNN classifier: 70.7% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.65      0.63      0.64       242\n",
+      "      indian       0.84      0.81      0.82       236\n",
+      "    japanese       0.60      0.81      0.69       245\n",
+      "      korean       0.89      0.53      0.67       234\n",
+      "        thai       0.69      0.75      0.72       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.71      1199\n",
+      "   macro avg       0.73      0.71      0.71      1199\n",
+      "weighted avg       0.73      0.71      0.71      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for SVC: 80.1% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.71      0.69      0.70       242\n",
+      "      indian       0.92      0.92      0.92       236\n",
+      "    japanese       0.77      0.78      0.77       245\n",
+      "      korean       0.87      0.77      0.82       234\n",
+      "        thai       0.75      0.86      0.80       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.80      1199\n",
+      "   macro avg       0.80      0.80      0.80      1199\n",
+      "weighted avg       0.80      0.80      0.80      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for RFST: 82.8% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.80      0.75      0.77       242\n",
+      "      indian       0.90      0.91      0.90       236\n",
+      "    japanese       0.82      0.78      0.80       245\n",
+      "      korean       0.85      0.82      0.83       234\n",
+      "        thai       0.78      0.89      0.83       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.83      1199\n",
+      "   macro avg       0.83      0.83      0.83      1199\n",
+      "weighted avg       0.83      0.83      0.83      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for ADA: 71.1% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.60      0.57      0.58       242\n",
+      "      indian       0.87      0.84      0.86       236\n",
+      "    japanese       0.71      0.60      0.65       245\n",
+      "      korean       0.68      0.78      0.72       234\n",
+      "        thai       0.70      0.78      0.74       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.71      1199\n",
+      "   macro avg       0.71      0.71      0.71      1199\n",
+      "weighted avg       0.71      0.71      0.71      1199\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "n_classifiers = len(classifiers)\n",
+    "\n",
+    "for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):\n",
+    "    classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train))\n",
+    "\n",
+    "    y_pred = classifier.predict(X_test)\n",
+    "    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)\n",
+    "    print(\"Accuracy (train) for %s: %0.1f%% \" % (name, accuracy * 100))\n",
+    "    print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "7ea2b714669c823a596d986ba2d5739f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:53+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/4-Applied/README.md b/translations/it/4-Classification/4-Applied/README.md
new file mode 100644
index 000000000..70048101f
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/4-Applied/README.md
@@ -0,0 +1,329 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ad2cf19d7490247558d20a6a59650d13",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:47:13+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/4-Applied/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Crea un'app web per raccomandare cucine
+
+In questa lezione, costruirai un modello di classificazione utilizzando alcune delle tecniche apprese nelle lezioni precedenti e il delizioso dataset di cucine utilizzato in questa serie. Inoltre, creerai una piccola app web per utilizzare un modello salvato, sfruttando il runtime web di Onnx.
+
+Uno degli utilizzi pratici più utili del machine learning è la creazione di sistemi di raccomandazione, e oggi puoi fare il primo passo in questa direzione!
+
+[![Presentazione di questa app web](https://img.youtube.com/vi/17wdM9AHMfg/0.jpg)](https://youtu.be/17wdM9AHMfg "Applied ML")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video: Jen Looper crea un'app web utilizzando dati di cucina classificati
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/25/)
+
+In questa lezione imparerai:
+
+- Come costruire un modello e salvarlo come modello Onnx
+- Come utilizzare Netron per ispezionare il modello
+- Come utilizzare il tuo modello in un'app web per fare inferenze
+
+## Crea il tuo modello
+
+Costruire sistemi di machine learning applicati è una parte importante per sfruttare queste tecnologie nei sistemi aziendali. Puoi utilizzare i modelli all'interno delle tue applicazioni web (e quindi usarli in un contesto offline, se necessario) utilizzando Onnx.
+
+In una [lezione precedente](../../3-Web-App/1-Web-App/README.md), hai costruito un modello di regressione sui avvistamenti UFO, lo hai "pickled" e lo hai utilizzato in un'app Flask. Sebbene questa architettura sia molto utile da conoscere, è un'app Python full-stack, e i tuoi requisiti potrebbero includere l'uso di un'applicazione JavaScript.
+
+In questa lezione, puoi costruire un sistema di base basato su JavaScript per fare inferenze. Prima, però, devi allenare un modello e convertirlo per l'uso con Onnx.
+
+## Esercizio - allenare un modello di classificazione
+
+Per prima cosa, allena un modello di classificazione utilizzando il dataset di cucine pulito che abbiamo usato.
+
+1. Inizia importando le librerie utili:
+
+    ```python
+    !pip install skl2onnx
+    import pandas as pd 
+    ```
+
+    Hai bisogno di '[skl2onnx](https://onnx.ai/sklearn-onnx/)' per aiutarti a convertire il tuo modello Scikit-learn in formato Onnx.
+
+1. Poi, lavora con i tuoi dati nello stesso modo in cui hai fatto nelle lezioni precedenti, leggendo un file CSV usando `read_csv()`:
+
+    ```python
+    data = pd.read_csv('../data/cleaned_cuisines.csv')
+    data.head()
+    ```
+
+1. Rimuovi le prime due colonne inutili e salva i dati rimanenti come 'X':
+
+    ```python
+    X = data.iloc[:,2:]
+    X.head()
+    ```
+
+1. Salva le etichette come 'y':
+
+    ```python
+    y = data[['cuisine']]
+    y.head()
+    
+    ```
+
+### Inizia la routine di allenamento
+
+Utilizzeremo la libreria 'SVC', che ha una buona accuratezza.
+
+1. Importa le librerie appropriate da Scikit-learn:
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    from sklearn.svm import SVC
+    from sklearn.model_selection import cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report
+    ```
+
+1. Separa i set di allenamento e test:
+
+    ```python
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)
+    ```
+
+1. Costruisci un modello di classificazione SVC come hai fatto nella lezione precedente:
+
+    ```python
+    model = SVC(kernel='linear', C=10, probability=True,random_state=0)
+    model.fit(X_train,y_train.values.ravel())
+    ```
+
+1. Ora, testa il tuo modello chiamando `predict()`:
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    ```
+
+1. Stampa un report di classificazione per verificare la qualità del modello:
+
+    ```python
+    print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    Come abbiamo visto prima, l'accuratezza è buona:
+
+    ```output
+                    precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.72      0.69      0.70       257
+          indian       0.91      0.87      0.89       243
+        japanese       0.79      0.77      0.78       239
+          korean       0.83      0.79      0.81       236
+            thai       0.72      0.84      0.78       224
+    
+        accuracy                           0.79      1199
+       macro avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    weighted avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    ```
+
+### Converti il tuo modello in Onnx
+
+Assicurati di fare la conversione con il numero corretto di Tensor. Questo dataset ha 380 ingredienti elencati, quindi devi annotare quel numero in `FloatTensorType`:
+
+1. Converti utilizzando un numero di tensor pari a 380.
+
+    ```python
+    from skl2onnx import convert_sklearn
+    from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
+    
+    initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 380]))]
+    options = {id(model): {'nocl': True, 'zipmap': False}}
+    ```
+
+1. Crea il file onx e salvalo come **model.onnx**:
+
+    ```python
+    onx = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type, options=options)
+    with open("./model.onnx", "wb") as f:
+        f.write(onx.SerializeToString())
+    ```
+
+    > Nota, puoi passare [opzioni](https://onnx.ai/sklearn-onnx/parameterized.html) nel tuo script di conversione. In questo caso, abbiamo passato 'nocl' come True e 'zipmap' come False. Poiché questo è un modello di classificazione, hai l'opzione di rimuovere ZipMap che produce una lista di dizionari (non necessaria). `nocl` si riferisce alle informazioni di classe incluse nel modello. Riduci la dimensione del tuo modello impostando `nocl` su 'True'.
+
+Eseguendo l'intero notebook ora costruirai un modello Onnx e lo salverai in questa cartella.
+
+## Visualizza il tuo modello
+
+I modelli Onnx non sono molto visibili in Visual Studio Code, ma c'è un ottimo software gratuito che molti ricercatori usano per visualizzare il modello e assicurarsi che sia costruito correttamente. Scarica [Netron](https://github.com/lutzroeder/Netron) e apri il file model.onnx. Puoi vedere il tuo semplice modello visualizzato, con i suoi 380 input e il classificatore elencato:
+
+![Visualizzazione Netron](../../../../translated_images/netron.a05f39410211915e0f95e2c0e8b88f41e7d13d725faf660188f3802ba5c9e831.it.png)
+
+Netron è uno strumento utile per visualizzare i tuoi modelli.
+
+Ora sei pronto per utilizzare questo modello in un'app web. Creiamo un'app che sarà utile quando guardi nel tuo frigorifero e cerchi di capire quale combinazione di ingredienti avanzati puoi usare per cucinare un determinato piatto, come determinato dal tuo modello.
+
+## Crea un'applicazione web di raccomandazione
+
+Puoi utilizzare il tuo modello direttamente in un'app web. Questa architettura ti consente anche di eseguirla localmente e persino offline, se necessario. Inizia creando un file `index.html` nella stessa cartella in cui hai salvato il file `model.onnx`.
+
+1. In questo file _index.html_, aggiungi il seguente markup:
+
+    ```html
+    <!DOCTYPE html>
+    <html>
+        <header>
+            <title>Cuisine Matcher</title>
+        </header>
+        <body>
+            ...
+        </body>
+    </html>
+    ```
+
+1. Ora, lavorando all'interno dei tag `body`, aggiungi un po' di markup per mostrare un elenco di checkbox che riflettono alcuni ingredienti:
+
+    ```html
+    <h1>Check your refrigerator. What can you create?</h1>
+            <div id="wrapper">
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="4" class="checkbox">
+                    <label>apple</label>
+                </div>
+            
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="247" class="checkbox">
+                    <label>pear</label>
+                </div>
+            
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="77" class="checkbox">
+                    <label>cherry</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="126" class="checkbox">
+                    <label>fenugreek</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="302" class="checkbox">
+                    <label>sake</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="327" class="checkbox">
+                    <label>soy sauce</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="112" class="checkbox">
+                    <label>cumin</label>
+                </div>
+            </div>
+            <div style="padding-top:10px">
+                <button onClick="startInference()">What kind of cuisine can you make?</button>
+            </div> 
+    ```
+
+    Nota che a ogni checkbox viene assegnato un valore. Questo riflette l'indice in cui l'ingrediente si trova secondo il dataset. La mela, ad esempio, in questa lista alfabetica, occupa la quinta colonna, quindi il suo valore è '4' poiché iniziamo a contare da 0. Puoi consultare il [foglio di calcolo degli ingredienti](../../../../4-Classification/data/ingredient_indexes.csv) per scoprire l'indice di un determinato ingrediente.
+
+    Continuando il tuo lavoro nel file index.html, aggiungi un blocco di script dove il modello viene chiamato dopo il tag di chiusura finale `</div>`.
+
+1. Per prima cosa, importa il [Runtime Onnx](https://www.onnxruntime.ai/):
+
+    ```html
+    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/onnxruntime-web@1.9.0/dist/ort.min.js"></script> 
+    ```
+
+    > Onnx Runtime viene utilizzato per eseguire i modelli Onnx su una vasta gamma di piattaforme hardware, includendo ottimizzazioni e un'API da utilizzare.
+
+1. Una volta che il Runtime è in posizione, puoi chiamarlo:
+
+    ```html
+    <script>
+        const ingredients = Array(380).fill(0);
+        
+        const checks = [...document.querySelectorAll('.checkbox')];
+        
+        checks.forEach(check => {
+            check.addEventListener('change', function() {
+                // toggle the state of the ingredient
+                // based on the checkbox's value (1 or 0)
+                ingredients[check.value] = check.checked ? 1 : 0;
+            });
+        });
+
+        function testCheckboxes() {
+            // validate if at least one checkbox is checked
+            return checks.some(check => check.checked);
+        }
+
+        async function startInference() {
+
+            let atLeastOneChecked = testCheckboxes()
+
+            if (!atLeastOneChecked) {
+                alert('Please select at least one ingredient.');
+                return;
+            }
+            try {
+                // create a new session and load the model.
+                
+                const session = await ort.InferenceSession.create('./model.onnx');
+
+                const input = new ort.Tensor(new Float32Array(ingredients), [1, 380]);
+                const feeds = { float_input: input };
+
+                // feed inputs and run
+                const results = await session.run(feeds);
+
+                // read from results
+                alert('You can enjoy ' + results.label.data[0] + ' cuisine today!')
+
+            } catch (e) {
+                console.log(`failed to inference ONNX model`);
+                console.error(e);
+            }
+        }
+               
+    </script>
+    ```
+
+In questo codice, ci sono diverse cose che accadono:
+
+1. Hai creato un array di 380 possibili valori (1 o 0) da impostare e inviare al modello per l'inferenza, a seconda che una checkbox di ingrediente sia selezionata.
+2. Hai creato un array di checkbox e un modo per determinare se sono selezionate in una funzione `init` che viene chiamata quando l'applicazione inizia. Quando una checkbox è selezionata, l'array `ingredients` viene modificato per riflettere l'ingrediente scelto.
+3. Hai creato una funzione `testCheckboxes` che verifica se è stata selezionata almeno una checkbox.
+4. Usi la funzione `startInference` quando il pulsante viene premuto e, se è selezionata almeno una checkbox, inizi l'inferenza.
+5. La routine di inferenza include:
+   1. Configurare un caricamento asincrono del modello
+   2. Creare una struttura Tensor da inviare al modello
+   3. Creare 'feeds' che riflettono l'input `float_input` che hai creato durante l'allenamento del modello (puoi usare Netron per verificare quel nome)
+   4. Inviare questi 'feeds' al modello e attendere una risposta
+
+## Testa la tua applicazione
+
+Apri una sessione terminale in Visual Studio Code nella cartella in cui risiede il tuo file index.html. Assicurati di avere [http-server](https://www.npmjs.com/package/http-server) installato globalmente e digita `http-server` al prompt. Si aprirà un localhost e potrai visualizzare la tua app web. Controlla quale cucina viene raccomandata in base ai vari ingredienti:
+
+![App web degli ingredienti](../../../../translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.it.png)
+
+Congratulazioni, hai creato un'app web di 'raccomandazione' con pochi campi. Prenditi del tempo per sviluppare ulteriormente questo sistema!
+
+## 🚀Sfida
+
+La tua app web è molto minimale, quindi continua a svilupparla utilizzando gli ingredienti e i loro indici dai dati [ingredient_indexes](../../../../4-Classification/data/ingredient_indexes.csv). Quali combinazioni di sapori funzionano per creare un determinato piatto nazionale?
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/26/)
+
+## Revisione & Studio Autonomo
+
+Sebbene questa lezione abbia solo accennato all'utilità di creare un sistema di raccomandazione per gli ingredienti alimentari, quest'area di applicazioni ML è molto ricca di esempi. Leggi di più su come vengono costruiti questi sistemi:
+
+- https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/recommendation-engine
+- https://www.technologyreview.com/2014/08/25/171547/the-ultimate-challenge-for-recommendation-engines/
+- https://www.technologyreview.com/2015/03/23/168831/everything-is-a-recommendation/
+
+## Compito 
+
+[Costruisci un nuovo sistema di raccomandazione](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/4-Applied/assignment.md b/translations/it/4-Classification/4-Applied/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..bae9b1a75
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/4-Applied/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "799ed651e2af0a7cad17c6268db11578",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:48:09+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/4-Applied/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Costruire un sistema di raccomandazione
+
+## Istruzioni
+
+Dopo gli esercizi di questa lezione, ora sai come costruire un'app web basata su JavaScript utilizzando Onnx Runtime e un modello Onnx convertito. Sperimenta creando un nuovo sistema di raccomandazione utilizzando i dati di queste lezioni o provenienti da altre fonti (ricorda di dare il giusto credito). Potresti creare un sistema di raccomandazione per animali domestici basato su vari attributi di personalità, oppure un sistema di raccomandazione di generi musicali basato sull'umore di una persona. Sii creativo!
+
+## Rubrica
+
+| Criteri  | Esemplare                                                              | Adeguato                              | Da Migliorare                     |
+| -------- | ---------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------- | --------------------------------- |
+|          | Vengono presentati un'app web e un notebook, entrambi ben documentati e funzionanti | Uno dei due manca o presenta difetti  | Entrambi mancano o presentano difetti |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb b/translations/it/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..cfb816ae9
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2f3e0d9e9ac5c301558fb8bf733ac0cb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:46:58+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb b/translations/it/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..c2e769c57
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,290 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "49325d6dd12a3628fc64fa7ccb1a80ff",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:14+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 58,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: skl2onnx in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (1.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: protobuf in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (3.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: onnx>=1.2.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.9.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from skl2onnx) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: onnxconverter-common<1.9,>=1.6.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.8.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: scikit-learn>=0.19 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (0.24.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from protobuf->skl2onnx) (45.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.6.2.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from onnx>=1.2.1->skl2onnx) (3.10.0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.19->skl2onnx) (2.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.19->skl2onnx) (0.16.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "!pip install skl2onnx"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 59,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 60,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 60
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "data = pd.read_csv('../../data/cleaned_cuisines.csv')\n",
+    "data.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 61,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 61
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = data.iloc[:,2:]\n",
+    "X.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 62,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine\n",
+       "0  indian\n",
+       "1  indian\n",
+       "2  indian\n",
+       "3  indian\n",
+       "4  indian"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>cuisine</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 62
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "y = data[['cuisine']]\n",
+    "y.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 63,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.model_selection import cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 64,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 65,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "SVC(C=10, kernel='linear', probability=True, random_state=0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 65
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "model = SVC(kernel='linear', C=10, probability=True,random_state=0)\n",
+    "model.fit(X_train,y_train.values.ravel())\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 66,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 67,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n\n     chinese       0.72      0.70      0.71       236\n      indian       0.91      0.88      0.89       243\n    japanese       0.80      0.75      0.77       240\n      korean       0.80      0.81      0.81       230\n        thai       0.76      0.85      0.80       250\n\n    accuracy                           0.80      1199\n   macro avg       0.80      0.80      0.80      1199\nweighted avg       0.80      0.80      0.80      1199\n\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 68,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from skl2onnx import convert_sklearn\n",
+    "from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType\n",
+    "\n",
+    "initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 380]))]\n",
+    "options = {id(model): {'nocl': True, 'zipmap': False}}\n",
+    "onx = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type, options=options)\n",
+    "with open(\"./model.onnx\", \"wb\") as f:\n",
+    "    f.write(onx.SerializeToString())\n",
+    "\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/4-Classification/README.md b/translations/it/4-Classification/README.md
new file mode 100644
index 000000000..e01ea37b3
--- /dev/null
+++ b/translations/it/4-Classification/README.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "74e809ffd1e613a1058bbc3e9600859e",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:40:14+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Introduzione alla classificazione
+
+## Argomento regionale: Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜
+
+In Asia e India, le tradizioni culinarie sono estremamente varie e molto deliziose! Esaminiamo i dati sulle cucine regionali per cercare di comprendere i loro ingredienti.
+
+![Venditore di cibo thailandese](../../../translated_images/thai-food.c47a7a7f9f05c21892a1f9dc7bf30669e6d18dfda420c5c7ebb4153f6a304edd.it.jpg)
+> Foto di <a href="https://unsplash.com/@changlisheng?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Lisheng Chang</a> su <a href="https://unsplash.com/s/photos/asian-food?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## Cosa imparerai
+
+In questa sezione, approfondirai il tuo studio sulla regressione e scoprirai altri classificatori che puoi utilizzare per comprendere meglio i dati.
+
+> Esistono utili strumenti low-code che possono aiutarti a imparare a lavorare con modelli di classificazione. Prova [Azure ML per questo compito](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+## Lezioni
+
+1. [Introduzione alla classificazione](1-Introduction/README.md)
+2. [Altri classificatori](2-Classifiers-1/README.md)
+3. [Ancora altri classificatori](3-Classifiers-2/README.md)
+4. [ML applicato: crea un'app web](4-Applied/README.md)
+
+## Crediti
+
+"Introduzione alla classificazione" è stato scritto con ♥️ da [Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassiebreviu) e [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper)
+
+Il dataset delle deliziose cucine è stato ottenuto da [Kaggle](https://www.kaggle.com/hoandan/asian-and-indian-cuisines).
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/README.md b/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/README.md
new file mode 100644
index 000000000..47840aeac
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/README.md
@@ -0,0 +1,347 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "0ab69b161efd7a41d325ee28b29415d7",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:03:11+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Introduzione al clustering
+
+Il clustering è un tipo di [Apprendimento Non Supervisionato](https://wikipedia.org/wiki/Apprendimento_non_supervisionato) che presuppone che un dataset sia non etichettato o che i suoi input non siano associati a output predefiniti. Utilizza vari algoritmi per analizzare dati non etichettati e fornire raggruppamenti basati sui pattern individuati nei dati.
+
+[![No One Like You by PSquare](https://img.youtube.com/vi/ty2advRiWJM/0.jpg)](https://youtu.be/ty2advRiWJM "No One Like You by PSquare")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video. Mentre studi il machine learning con il clustering, goditi alcune tracce di Dance Hall nigeriana - questa è una canzone molto apprezzata del 2014 di PSquare.
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/27/)
+
+### Introduzione
+
+[Clustering](https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_124) è molto utile per l'esplorazione dei dati. Vediamo se può aiutare a scoprire tendenze e pattern nel modo in cui il pubblico nigeriano consuma musica.
+
+✅ Prenditi un minuto per riflettere sugli utilizzi del clustering. Nella vita reale, il clustering avviene ogni volta che hai un mucchio di bucato e devi separare i vestiti dei membri della tua famiglia 🧦👕👖🩲. In data science, il clustering avviene quando si cerca di analizzare le preferenze di un utente o determinare le caratteristiche di un dataset non etichettato. Il clustering, in un certo senso, aiuta a dare un senso al caos, come un cassetto di calzini.
+
+[![Introduzione al ML](https://img.youtube.com/vi/esmzYhuFnds/0.jpg)](https://youtu.be/esmzYhuFnds "Introduzione al Clustering")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video: John Guttag del MIT introduce il clustering.
+
+In un contesto professionale, il clustering può essere utilizzato per determinare cose come la segmentazione del mercato, ad esempio per capire quali fasce d'età acquistano determinati articoli. Un altro utilizzo potrebbe essere la rilevazione di anomalie, magari per individuare frodi in un dataset di transazioni con carta di credito. Oppure potresti usare il clustering per identificare tumori in un lotto di scansioni mediche.
+
+✅ Prenditi un minuto per riflettere su come potresti aver incontrato il clustering "nel mondo reale", in un contesto bancario, di e-commerce o aziendale.
+
+> 🎓 Curiosamente, l'analisi dei cluster ha avuto origine nei campi dell'Antropologia e della Psicologia negli anni '30. Riesci a immaginare come potrebbe essere stata utilizzata?
+
+In alternativa, potresti usarlo per raggruppare i risultati di ricerca - ad esempio per link di shopping, immagini o recensioni. Il clustering è utile quando hai un grande dataset che vuoi ridurre e su cui vuoi eseguire un'analisi più granulare, quindi la tecnica può essere utilizzata per conoscere i dati prima di costruire altri modelli.
+
+✅ Una volta che i tuoi dati sono organizzati in cluster, assegni loro un Id di cluster, e questa tecnica può essere utile per preservare la privacy di un dataset; puoi invece fare riferimento a un punto dati tramite il suo Id di cluster, piuttosto che tramite dati identificabili più rivelatori. Riesci a pensare ad altri motivi per cui potresti preferire fare riferimento a un Id di cluster piuttosto che ad altri elementi del cluster per identificarlo?
+
+Approfondisci la tua comprensione delle tecniche di clustering in questo [modulo di apprendimento](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-cluster-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
+
+## Introduzione al clustering
+
+[Scikit-learn offre una vasta gamma](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html) di metodi per eseguire il clustering. Il tipo che scegli dipenderà dal tuo caso d'uso. Secondo la documentazione, ogni metodo ha vari vantaggi. Ecco una tabella semplificata dei metodi supportati da Scikit-learn e i loro casi d'uso appropriati:
+
+| Nome del metodo              | Caso d'uso                                                             |
+| :--------------------------- | :--------------------------------------------------------------------- |
+| K-Means                      | scopo generale, induttivo                                              |
+| Affinity propagation         | molti cluster, cluster disomogenei, induttivo                         |
+| Mean-shift                   | molti cluster, cluster disomogenei, induttivo                         |
+| Spectral clustering          | pochi cluster, cluster omogenei, transduttivo                         |
+| Ward hierarchical clustering | molti cluster, cluster vincolati, transduttivo                        |
+| Agglomerative clustering     | molti cluster vincolati, distanze non euclidee, transduttivo           |
+| DBSCAN                       | geometria non piatta, cluster disomogenei, transduttivo               |
+| OPTICS                       | geometria non piatta, cluster disomogenei con densità variabile, transduttivo |
+| Gaussian mixtures            | geometria piatta, induttivo                                           |
+| BIRCH                        | dataset grande con outlier, induttivo                                 |
+
+> 🎓 Come creiamo i cluster dipende molto da come raggruppiamo i punti dati in gruppi. Esploriamo un po' di vocabolario:
+>
+> 🎓 ['Transduttivo' vs. 'induttivo'](https://wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning))
+> 
+> L'inferenza transduttiva è derivata da casi di addestramento osservati che si mappano a casi di test specifici. L'inferenza induttiva è derivata da casi di addestramento che si mappano a regole generali che vengono poi applicate ai casi di test.
+> 
+> Un esempio: Immagina di avere un dataset solo parzialmente etichettato. Alcune cose sono 'dischi', altre 'cd', e alcune sono vuote. Il tuo compito è fornire etichette per i dati vuoti. Se scegli un approccio induttivo, addestreresti un modello cercando 'dischi' e 'cd', e applicheresti quelle etichette ai dati non etichettati. Questo approccio avrà difficoltà a classificare cose che in realtà sono 'cassette'. Un approccio transduttivo, invece, gestisce questi dati sconosciuti più efficacemente poiché lavora per raggruppare elementi simili e poi applica un'etichetta a un gruppo. In questo caso, i cluster potrebbero riflettere 'cose musicali rotonde' e 'cose musicali quadrate'.
+> 
+> 🎓 ['Geometria non piatta' vs. 'piatta'](https://datascience.stackexchange.com/questions/52260/terminology-flat-geometry-in-the-context-of-clustering)
+> 
+> Derivata dalla terminologia matematica, la geometria non piatta vs. piatta si riferisce alla misura delle distanze tra punti utilizzando metodi geometrici 'piatti' ([Euclidei](https://wikipedia.org/wiki/Geometria_euclidea)) o 'non piatti' (non Euclidei).
+>
+>'Piatta' in questo contesto si riferisce alla geometria euclidea (parte della quale viene insegnata come geometria 'piana'), e 'non piatta' si riferisce alla geometria non euclidea. Cosa c'entra la geometria con il machine learning? Bene, essendo due campi radicati nella matematica, deve esserci un modo comune per misurare le distanze tra punti nei cluster, e ciò può essere fatto in modo 'piatto' o 'non piatto', a seconda della natura dei dati. [Le distanze euclidee](https://wikipedia.org/wiki/Distanza_euclidea) sono misurate come la lunghezza di un segmento di linea tra due punti. [Le distanze non euclidee](https://wikipedia.org/wiki/Geometria_non_euclidea) sono misurate lungo una curva. Se i tuoi dati, visualizzati, sembrano non esistere su un piano, potresti dover utilizzare un algoritmo specializzato per gestirli.
+>
+![Infografica Geometria Piatta vs Non Piatta](../../../../translated_images/flat-nonflat.d1c8c6e2a96110c1d57fa0b72913f6aab3c245478524d25baf7f4a18efcde224.it.png)
+> Infografica di [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+> 
+> 🎓 ['Distanze'](https://web.stanford.edu/class/cs345a/slides/12-clustering.pdf)
+> 
+> I cluster sono definiti dalla loro matrice di distanze, ad esempio le distanze tra punti. Questa distanza può essere misurata in diversi modi. I cluster euclidei sono definiti dalla media dei valori dei punti e contengono un 'centroide' o punto centrale. Le distanze sono quindi misurate dalla distanza da quel centroide. Le distanze non euclidee si riferiscono ai 'clustroidi', il punto più vicino agli altri punti. I clustroidi a loro volta possono essere definiti in vari modi.
+> 
+> 🎓 ['Vincolati'](https://wikipedia.org/wiki/Constrained_clustering)
+> 
+> [Il clustering vincolato](https://web.cs.ucdavis.edu/~davidson/Publications/ICDMTutorial.pdf) introduce l'apprendimento 'semi-supervisionato' in questo metodo non supervisionato. Le relazioni tra i punti sono contrassegnate come 'non collegabili' o 'devono essere collegati', quindi alcune regole vengono imposte al dataset.
+>
+> Un esempio: Se un algoritmo viene lasciato libero su un lotto di dati non etichettati o semi-etichettati, i cluster che produce potrebbero essere di scarsa qualità. Nell'esempio sopra, i cluster potrebbero raggruppare 'cose musicali rotonde', 'cose musicali quadrate', 'cose triangolari' e 'biscotti'. Se vengono forniti alcuni vincoli, o regole da seguire ("l'oggetto deve essere fatto di plastica", "l'oggetto deve essere in grado di produrre musica") questo può aiutare a 'vincolare' l'algoritmo a fare scelte migliori.
+> 
+> 🎓 'Densità'
+> 
+> I dati che sono 'rumorosi' sono considerati 'densi'. Le distanze tra i punti in ciascuno dei suoi cluster possono dimostrarsi, all'esame, più o meno dense, o 'affollate', e quindi questi dati devono essere analizzati con il metodo di clustering appropriato. [Questo articolo](https://www.kdnuggets.com/2020/02/understanding-density-based-clustering.html) dimostra la differenza tra l'utilizzo del clustering K-Means e degli algoritmi HDBSCAN per esplorare un dataset rumoroso con densità di cluster disomogenea.
+
+## Algoritmi di clustering
+
+Esistono oltre 100 algoritmi di clustering, e il loro utilizzo dipende dalla natura dei dati a disposizione. Discutiamo alcuni dei principali:
+
+- **Clustering gerarchico**. Se un oggetto viene classificato in base alla sua vicinanza a un oggetto vicino, piuttosto che a uno più lontano, i cluster vengono formati in base alla distanza dei loro membri da e verso altri oggetti. Il clustering agglomerativo di Scikit-learn è gerarchico.
+
+   ![Infografica Clustering Gerarchico](../../../../translated_images/hierarchical.bf59403aa43c8c47493bfdf1cc25230f26e45f4e38a3d62e8769cd324129ac15.it.png)
+   > Infografica di [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+- **Clustering basato sul centroide**. Questo popolare algoritmo richiede la scelta di 'k', ovvero il numero di cluster da formare, dopodiché l'algoritmo determina il punto centrale di un cluster e raccoglie i dati attorno a quel punto. [Il clustering K-means](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) è una versione popolare del clustering basato sul centroide. Il centro è determinato dalla media più vicina, da cui il nome. La distanza quadrata dal cluster viene minimizzata.
+
+   ![Infografica Clustering Centroide](../../../../translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.it.png)
+   > Infografica di [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+- **Clustering basato sulla distribuzione**. Basato sulla modellazione statistica, il clustering basato sulla distribuzione si concentra sulla determinazione della probabilità che un punto dati appartenga a un cluster, assegnandolo di conseguenza. I metodi di miscele gaussiane appartengono a questo tipo.
+
+- **Clustering basato sulla densità**. I punti dati vengono assegnati ai cluster in base alla loro densità, o al loro raggruppamento reciproco. I punti dati lontani dal gruppo sono considerati outlier o rumore. DBSCAN, Mean-shift e OPTICS appartengono a questo tipo di clustering.
+
+- **Clustering basato sulla griglia**. Per dataset multidimensionali, viene creata una griglia e i dati vengono divisi tra le celle della griglia, creando così cluster.
+
+## Esercizio - raggruppa i tuoi dati
+
+Il clustering come tecnica è notevolmente facilitato da una corretta visualizzazione, quindi iniziamo visualizzando i nostri dati musicali. Questo esercizio ci aiuterà a decidere quale dei metodi di clustering utilizzare in modo più efficace per la natura di questi dati.
+
+1. Apri il file [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb) in questa cartella.
+
+1. Importa il pacchetto `Seaborn` per una buona visualizzazione dei dati.
+
+    ```python
+    !pip install seaborn
+    ```
+
+1. Aggiungi i dati delle canzoni da [_nigerian-songs.csv_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv). Carica un dataframe con alcuni dati sulle canzoni. Preparati a esplorare questi dati importando le librerie e visualizzando i dati:
+
+    ```python
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import pandas as pd
+    
+    df = pd.read_csv("../data/nigerian-songs.csv")
+    df.head()
+    ```
+
+    Controlla le prime righe di dati:
+
+    |     | nome                     | album                        | artista              | genere_principale_artista | data_di_rilascio | durata | popolarità | ballabilità | acusticità | energia | strumentalità | vivacità | volume   | parlato     | tempo   | firma_temporale |
+    | --- | ------------------------ | ---------------------------- | ------------------- | ------------------------- | ---------------- | ------ | ---------- | ----------- | ----------- | ------ | ------------- | -------- | -------- | ----------- | ------- | -------------- |
+    | 0   | Sparky                   | Mandy & The Jungle           | Cruel Santino       | alternative r&b          | 2019             | 144000 | 48         | 0.666       | 0.851       | 0.42   | 0.534         | 0.11     | -6.699   | 0.0829      | 133.015 | 5              |
+    | 1   | shuga rush               | EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE | Odunsi (The Engine) | afropop                   | 2020             | 89488  | 30         | 0.71        | 0.0822      | 0.683  | 0.000169      | 0.101    | -5.64    | 0.36        | 129.993 | 3              |
+| 2   | LITT!                    | LITT!                        | AYLØ                | indie r&b        | 2018         | 207758 | 40         | 0.836        | 0.272        | 0.564  | 0.000537         | 0.11     | -7.127   | 0.0424      | 130.005 | 4              |
+| 3   | Confident / Feeling Cool | Enjoy Your Life              | Lady Donli          | nigerian pop     | 2019         | 175135 | 14         | 0.894        | 0.798        | 0.611  | 0.000187         | 0.0964   | -4.961   | 0.113       | 111.087 | 4              |
+| 4   | wanted you               | rare.                        | Odunsi (The Engine) | afropop          | 2018         | 152049 | 25         | 0.702        | 0.116        | 0.833  | 0.91             | 0.348    | -6.044   | 0.0447      | 105.115 | 4              |
+
+1. Ottieni alcune informazioni sul dataframe, chiamando `info()`:
+
+    ```python
+    df.info()
+    ```
+
+   L'output appare così:
+
+    ```output
+    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
+    RangeIndex: 530 entries, 0 to 529
+    Data columns (total 16 columns):
+     #   Column            Non-Null Count  Dtype  
+    ---  ------            --------------  -----  
+     0   name              530 non-null    object 
+     1   album             530 non-null    object 
+     2   artist            530 non-null    object 
+     3   artist_top_genre  530 non-null    object 
+     4   release_date      530 non-null    int64  
+     5   length            530 non-null    int64  
+     6   popularity        530 non-null    int64  
+     7   danceability      530 non-null    float64
+     8   acousticness      530 non-null    float64
+     9   energy            530 non-null    float64
+     10  instrumentalness  530 non-null    float64
+     11  liveness          530 non-null    float64
+     12  loudness          530 non-null    float64
+     13  speechiness       530 non-null    float64
+     14  tempo             530 non-null    float64
+     15  time_signature    530 non-null    int64  
+    dtypes: float64(8), int64(4), object(4)
+    memory usage: 66.4+ KB
+    ```
+
+1. Controlla nuovamente la presenza di valori nulli, chiamando `isnull()` e verificando che la somma sia 0:
+
+    ```python
+    df.isnull().sum()
+    ```
+
+    Tutto sembra a posto:
+
+    ```output
+    name                0
+    album               0
+    artist              0
+    artist_top_genre    0
+    release_date        0
+    length              0
+    popularity          0
+    danceability        0
+    acousticness        0
+    energy              0
+    instrumentalness    0
+    liveness            0
+    loudness            0
+    speechiness         0
+    tempo               0
+    time_signature      0
+    dtype: int64
+    ```
+
+1. Descrivi i dati:
+
+    ```python
+    df.describe()
+    ```
+
+    |       | release_date | length      | popularity | danceability | acousticness | energy   | instrumentalness | liveness | loudness  | speechiness | tempo      | time_signature |
+    | ----- | ------------ | ----------- | ---------- | ------------ | ------------ | -------- | ---------------- | -------- | --------- | ----------- | ---------- | -------------- |
+    | count | 530          | 530         | 530        | 530          | 530          | 530      | 530              | 530      | 530       | 530         | 530        | 530            |
+    | mean  | 2015.390566  | 222298.1698 | 17.507547  | 0.741619     | 0.265412     | 0.760623 | 0.016305         | 0.147308 | -4.953011 | 0.130748    | 116.487864 | 3.986792       |
+    | std   | 3.131688     | 39696.82226 | 18.992212  | 0.117522     | 0.208342     | 0.148533 | 0.090321         | 0.123588 | 2.464186  | 0.092939    | 23.518601  | 0.333701       |
+    | min   | 1998         | 89488       | 0          | 0.255        | 0.000665     | 0.111    | 0                | 0.0283   | -19.362   | 0.0278      | 61.695     | 3              |
+    | 25%   | 2014         | 199305      | 0          | 0.681        | 0.089525     | 0.669    | 0                | 0.07565  | -6.29875  | 0.0591      | 102.96125  | 4              |
+    | 50%   | 2016         | 218509      | 13         | 0.761        | 0.2205       | 0.7845   | 0.000004         | 0.1035   | -4.5585   | 0.09795     | 112.7145   | 4              |
+    | 75%   | 2017         | 242098.5    | 31         | 0.8295       | 0.403        | 0.87575  | 0.000234         | 0.164    | -3.331    | 0.177       | 125.03925  | 4              |
+    | max   | 2020         | 511738      | 73         | 0.966        | 0.954        | 0.995    | 0.91             | 0.811    | 0.582     | 0.514       | 206.007    | 5              |
+
+> 🤔 Se stiamo lavorando con il clustering, un metodo non supervisionato che non richiede dati etichettati, perché stiamo mostrando questi dati con etichette? Nella fase di esplorazione dei dati, sono utili, ma non sono necessari affinché gli algoritmi di clustering funzionino. Potresti anche rimuovere le intestazioni delle colonne e fare riferimento ai dati per numero di colonna.
+
+Osserva i valori generali dei dati. Nota che la popolarità può essere '0', il che indica canzoni che non hanno una classifica. Rimuoviamole a breve.
+
+1. Usa un barplot per scoprire i generi più popolari:
+
+    ```python
+    import seaborn as sns
+    
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+    ![most popular](../../../../translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.it.png)
+
+✅ Se desideri vedere più valori principali, modifica il top `[:5]` con un valore maggiore o rimuovilo per vedere tutto.
+
+Nota che, quando il genere principale è descritto come 'Missing', significa che Spotify non lo ha classificato, quindi rimuoviamolo.
+
+1. Elimina i dati mancanti filtrandoli:
+
+    ```python
+    df = df[df['artist_top_genre'] != 'Missing']
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top.index,y=top.values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+    Ora ricontrolla i generi:
+
+    ![most popular](../../../../translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.it.png)
+
+1. Di gran lunga, i primi tre generi dominano questo dataset. Concentriamoci su `afro dancehall`, `afropop` e `nigerian pop`, filtrando inoltre il dataset per rimuovere qualsiasi valore di popolarità pari a 0 (il che significa che non è stato classificato con una popolarità nel dataset e può essere considerato rumore per i nostri scopi):
+
+    ```python
+    df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]
+    df = df[(df['popularity'] > 0)]
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top.index,y=top.values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+1. Fai un test rapido per vedere se i dati mostrano correlazioni particolarmente forti:
+
+    ```python
+    corrmat = df.corr(numeric_only=True)
+    f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
+    sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True)
+    ```
+
+    ![correlations](../../../../translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.it.png)
+
+    L'unica correlazione forte è tra `energy` e `loudness`, il che non è troppo sorprendente, dato che la musica forte è di solito piuttosto energica. Altrimenti, le correlazioni sono relativamente deboli. Sarà interessante vedere cosa può fare un algoritmo di clustering con questi dati.
+
+    > 🎓 Nota che la correlazione non implica causalità! Abbiamo la prova della correlazione ma non la prova della causalità. Un [sito web divertente](https://tylervigen.com/spurious-correlations) ha alcune visualizzazioni che enfatizzano questo punto.
+
+C'è qualche convergenza in questo dataset attorno alla percezione della popolarità e della ballabilità di una canzone? Un FacetGrid mostra che ci sono cerchi concentrici che si allineano, indipendentemente dal genere. Potrebbe essere che i gusti nigeriani convergano a un certo livello di ballabilità per questo genere?  
+
+✅ Prova diversi punti dati (energy, loudness, speechiness) e più o diversi generi musicali. Cosa puoi scoprire? Dai un'occhiata alla tabella `df.describe()` per vedere la distribuzione generale dei punti dati.
+
+### Esercizio - distribuzione dei dati
+
+Questi tre generi sono significativamente diversi nella percezione della loro ballabilità, in base alla loro popolarità?
+
+1. Esamina la distribuzione dei dati dei nostri tre generi principali per popolarità e ballabilità lungo un dato asse x e y.
+
+    ```python
+    sns.set_theme(style="ticks")
+    
+    g = sns.jointplot(
+        data=df,
+        x="popularity", y="danceability", hue="artist_top_genre",
+        kind="kde",
+    )
+    ```
+
+    Puoi scoprire cerchi concentrici attorno a un punto generale di convergenza, mostrando la distribuzione dei punti.
+
+    > 🎓 Nota che questo esempio utilizza un grafico KDE (Kernel Density Estimate) che rappresenta i dati utilizzando una curva di densità di probabilità continua. Questo ci permette di interpretare i dati quando si lavora con più distribuzioni.
+
+    In generale, i tre generi si allineano vagamente in termini di popolarità e ballabilità. Determinare cluster in questi dati vagamente allineati sarà una sfida:
+
+    ![distribution](../../../../translated_images/distribution.9be11df42356ca958dc8e06e87865e09d77cab78f94fe4fea8a1e6796c64dc4b.it.png)
+
+1. Crea un grafico a dispersione:
+
+    ```python
+    sns.FacetGrid(df, hue="artist_top_genre", height=5) \
+       .map(plt.scatter, "popularity", "danceability") \
+       .add_legend()
+    ```
+
+    Un grafico a dispersione degli stessi assi mostra un modello simile di convergenza
+
+    ![Facetgrid](../../../../translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.it.png)
+
+In generale, per il clustering, puoi utilizzare grafici a dispersione per mostrare cluster di dati, quindi padroneggiare questo tipo di visualizzazione è molto utile. Nella prossima lezione, prenderemo questi dati filtrati e utilizzeremo il clustering k-means per scoprire gruppi in questi dati che sembrano sovrapporsi in modi interessanti.
+
+---
+
+## 🚀Sfida
+
+In preparazione per la prossima lezione, crea un grafico sui vari algoritmi di clustering che potresti scoprire e utilizzare in un ambiente di produzione. Quali tipi di problemi il clustering cerca di affrontare?
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/28/)
+
+## Revisione e studio autonomo
+
+Prima di applicare algoritmi di clustering, come abbiamo imparato, è una buona idea comprendere la natura del tuo dataset. Leggi di più su questo argomento [qui](https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html)
+
+[Questo articolo utile](https://www.freecodecamp.org/news/8-clustering-algorithms-in-machine-learning-that-all-data-scientists-should-know/) ti guida attraverso i diversi modi in cui vari algoritmi di clustering si comportano, dati diversi tipi di forme dei dati.
+
+## Compito
+
+[Esplora altre visualizzazioni per il clustering](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md b/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..8bad76659
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "589fa015a5e7d9e67bd629f7d47b53de",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:04:40+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Ricerca altre visualizzazioni per il clustering
+
+## Istruzioni
+
+In questa lezione, hai lavorato con alcune tecniche di visualizzazione per comprendere come rappresentare graficamente i tuoi dati in preparazione al clustering. I grafici a dispersione, in particolare, sono utili per individuare gruppi di oggetti. Ricerca diversi modi e librerie per creare grafici a dispersione e documenta il tuo lavoro in un notebook. Puoi utilizzare i dati di questa lezione, di altre lezioni, o dati che trovi autonomamente (ricorda però di citare la loro fonte nel tuo notebook). Rappresenta alcuni dati utilizzando grafici a dispersione e spiega cosa scopri.
+
+## Rubrica
+
+| Criteri  | Esemplare                                                     | Adeguato                                                                                 | Da migliorare                      |
+| -------- | ------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------- |
+|          | Viene presentato un notebook con cinque grafici a dispersione ben documentati | Viene presentato un notebook con meno di cinque grafici a dispersione e meno ben documentato | Viene presentato un notebook incompleto |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb b/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..79895b6ff
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,50 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python383jvsc74a57bd0e134e05457d34029b6460cd73bbf1ed73f339b5b6d98c95be70b69eba114fe95",
+   "display_name": "Python 3.8.3 64-bit (conda)"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "40e0707e96b3e1899a912776006264f9",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:25:27+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md b/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..6ce1c79ad
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:04:59+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb b/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..cba4b57a5
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb
@@ -0,0 +1,493 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **Musica Nigeriana estratta da Spotify - un'analisi**\n",
+    "\n",
+    "Il clustering è un tipo di [Apprendimento Non Supervisionato](https://wikipedia.org/wiki/Apprendimento_non_supervisionato) che presuppone che un dataset non sia etichettato o che i suoi input non siano associati a output predefiniti. Utilizza vari algoritmi per analizzare dati non etichettati e fornire raggruppamenti basati sui pattern individuati nei dati.\n",
+    "\n",
+    "[**Quiz pre-lezione**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/27/)\n",
+    "\n",
+    "### **Introduzione**\n",
+    "\n",
+    "Il [clustering](https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_124) è molto utile per l'esplorazione dei dati. Vediamo se può aiutarci a scoprire tendenze e pattern nel modo in cui il pubblico nigeriano consuma musica.\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Prenditi un minuto per riflettere sugli utilizzi del clustering. Nella vita quotidiana, il clustering avviene ogni volta che hai un mucchio di bucato da smistare tra i vestiti dei membri della tua famiglia 🧦👕👖🩲. In data science, il clustering avviene quando si cerca di analizzare le preferenze di un utente o di determinare le caratteristiche di un dataset non etichettato. In un certo senso, il clustering aiuta a dare un senso al caos, come un cassetto di calzini.\n",
+    "\n",
+    "In un contesto professionale, il clustering può essere utilizzato per determinare, ad esempio, la segmentazione del mercato, identificando quali fasce d'età acquistano determinati prodotti. Un altro utilizzo potrebbe essere il rilevamento di anomalie, ad esempio per individuare frodi in un dataset di transazioni con carta di credito. Oppure potresti usarlo per identificare tumori in un lotto di scansioni mediche.\n",
+    "\n",
+    "✅ Rifletti un momento su come potresti aver incontrato il clustering \"nel mondo reale\", in un contesto bancario, di e-commerce o aziendale.\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 Curiosamente, l'analisi dei cluster ha avuto origine nei campi dell'Antropologia e della Psicologia negli anni '30. Riesci a immaginare come potrebbe essere stata utilizzata?\n",
+    "\n",
+    "In alternativa, potresti usarla per raggruppare risultati di ricerca - ad esempio per link di shopping, immagini o recensioni. Il clustering è utile quando hai un grande dataset che vuoi ridurre e su cui vuoi eseguire un'analisi più dettagliata, quindi questa tecnica può essere utilizzata per comprendere i dati prima di costruire altri modelli.\n",
+    "\n",
+    "✅ Una volta che i tuoi dati sono organizzati in cluster, assegni loro un Id di cluster, e questa tecnica può essere utile per preservare la privacy di un dataset; puoi fare riferimento a un punto dati tramite il suo Id di cluster, piuttosto che tramite dati identificativi più rivelatori. Riesci a pensare ad altri motivi per cui potresti preferire fare riferimento a un Id di cluster piuttosto che ad altri elementi del cluster per identificarlo?\n",
+    "\n",
+    "### Iniziare con il clustering\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 Il modo in cui creiamo i cluster dipende molto da come raggruppiamo i punti dati in gruppi. Esploriamo un po' di vocabolario:\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['Transduttivo' vs. 'induttivo'](https://wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning))\n",
+    ">\n",
+    "> L'inferenza transduttiva è derivata da casi di addestramento osservati che si mappano a casi di test specifici. L'inferenza induttiva è derivata da casi di addestramento che si mappano a regole generali, applicate solo successivamente ai casi di test.\n",
+    ">\n",
+    "> Un esempio: Immagina di avere un dataset parzialmente etichettato. Alcuni elementi sono 'dischi', altri 'cd', e altri sono vuoti. Il tuo compito è fornire etichette per i vuoti. Se scegli un approccio induttivo, addestreresti un modello cercando 'dischi' e 'cd', e applicheresti quelle etichette ai dati non etichettati. Questo approccio avrebbe difficoltà a classificare elementi che in realtà sono 'cassette'. Un approccio transduttivo, invece, gestisce questi dati sconosciuti in modo più efficace, lavorando per raggruppare elementi simili e poi applicando un'etichetta a un gruppo. In questo caso, i cluster potrebbero riflettere 'oggetti musicali rotondi' e 'oggetti musicali quadrati'.\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['Geometria non piatta' vs. 'piatta'](https://datascience.stackexchange.com/questions/52260/terminology-flat-geometry-in-the-context-of-clustering)\n",
+    ">\n",
+    "> Derivata dalla terminologia matematica, la geometria non piatta vs. piatta si riferisce alla misura delle distanze tra punti utilizzando metodi geometrici 'piatti' ([Euclidei](https://wikipedia.org/wiki/Geometria_euclidea)) o 'non piatti' (non Euclidei).\n",
+    ">\n",
+    "> 'Piatta' in questo contesto si riferisce alla geometria euclidea (insegnata in parte come 'geometria piana'), mentre 'non piatta' si riferisce alla geometria non euclidea. Cosa c'entra la geometria con il machine learning? Bene, essendo due campi radicati nella matematica, deve esserci un modo comune per misurare le distanze tra punti nei cluster, e ciò può essere fatto in modo 'piatto' o 'non piatto', a seconda della natura dei dati. Le [distanze euclidee](https://wikipedia.org/wiki/Distanza_euclidea) sono misurate come la lunghezza di un segmento di linea tra due punti. Le [distanze non euclidee](https://wikipedia.org/wiki/Geometria_non_euclidea) sono misurate lungo una curva. Se i tuoi dati, visualizzati, sembrano non esistere su un piano, potresti dover utilizzare un algoritmo specializzato per gestirli.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/flat-nonflat.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infografica di Dasani Madipalli</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 ['Distanze'](https://web.stanford.edu/class/cs345a/slides/12-clustering.pdf)\n",
+    ">\n",
+    "> I cluster sono definiti dalla loro matrice di distanze, ad esempio le distanze tra punti. Questa distanza può essere misurata in diversi modi. I cluster euclidei sono definiti dalla media dei valori dei punti e contengono un 'centroide' o punto centrale. Le distanze sono quindi misurate rispetto al centroide. Le distanze non euclidee si riferiscono ai 'clustroidi', il punto più vicino agli altri punti. I clustroidi possono essere definiti in vari modi.\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['Vincolato'](https://wikipedia.org/wiki/Constrained_clustering)\n",
+    ">\n",
+    "> Il [clustering vincolato](https://web.cs.ucdavis.edu/~davidson/Publications/ICDMTutorial.pdf) introduce l'apprendimento 'semi-supervisionato' in questo metodo non supervisionato. Le relazioni tra punti sono contrassegnate come 'non collegabili' o 'devono essere collegate', quindi alcune regole vengono imposte al dataset.\n",
+    ">\n",
+    "> Un esempio: Se un algoritmo viene lasciato libero su un lotto di dati non etichettati o semi-etichettati, i cluster che produce potrebbero essere di scarsa qualità. Nell'esempio sopra, i cluster potrebbero raggruppare 'oggetti musicali rotondi', 'oggetti musicali quadrati', 'oggetti triangolari' e 'biscotti'. Se vengono forniti alcuni vincoli o regole da seguire (\"l'oggetto deve essere fatto di plastica\", \"l'oggetto deve essere in grado di produrre musica\"), ciò può aiutare a 'vincolare' l'algoritmo a fare scelte migliori.\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 'Densità'\n",
+    ">\n",
+    "> I dati che sono 'rumorosi' sono considerati 'densi'. Le distanze tra i punti in ciascuno dei suoi cluster possono risultare, all'esame, più o meno dense, o 'affollate', e quindi questi dati devono essere analizzati con il metodo di clustering appropriato. [Questo articolo](https://www.kdnuggets.com/2020/02/understanding-density-based-clustering.html) dimostra la differenza tra l'utilizzo del clustering K-Means e degli algoritmi HDBSCAN per esplorare un dataset rumoroso con densità di cluster irregolare.\n",
+    "\n",
+    "Approfondisci la tua comprensione delle tecniche di clustering in questo [modulo di apprendimento](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-cluster-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott)\n",
+    "\n",
+    "### **Algoritmi di clustering**\n",
+    "\n",
+    "Esistono oltre 100 algoritmi di clustering, e il loro utilizzo dipende dalla natura dei dati a disposizione. Discutiamo alcuni dei principali:\n",
+    "\n",
+    "-   **Clustering gerarchico**. Se un oggetto viene classificato in base alla sua prossimità a un oggetto vicino, piuttosto che a uno più lontano, i cluster si formano in base alla distanza dei loro membri da e verso altri oggetti. Il clustering gerarchico si caratterizza per la combinazione ripetuta di due cluster.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/hierarchical.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infografica di Dasani Madipalli</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "-   **Clustering basato sul centroide**. Questo algoritmo popolare richiede la scelta di 'k', ovvero il numero di cluster da formare, dopodiché l'algoritmo determina il punto centrale di un cluster e raccoglie i dati attorno a quel punto. Il [clustering K-means](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) è una versione popolare del clustering basato sul centroide che separa un dataset in K gruppi predefiniti. Il centro è determinato dalla media più vicina, da cui il nome. La distanza quadrata dal cluster viene minimizzata.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/centroid.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infografica di Dasani Madipalli</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "-   **Clustering basato sulla distribuzione**. Basato sulla modellazione statistica, il clustering basato sulla distribuzione si concentra sulla determinazione della probabilità che un punto dati appartenga a un cluster, assegnandolo di conseguenza. I metodi di miscelazione gaussiana appartengono a questo tipo.\n",
+    "\n",
+    "-   **Clustering basato sulla densità**. I punti dati vengono assegnati ai cluster in base alla loro densità, o al loro raggruppamento reciproco. I punti dati lontani dal gruppo sono considerati outlier o rumore. DBSCAN, Mean-shift e OPTICS appartengono a questo tipo di clustering.\n",
+    "\n",
+    "-   **Clustering basato su griglia**. Per dataset multidimensionali, viene creata una griglia e i dati vengono divisi tra le celle della griglia, creando così cluster.\n",
+    "\n",
+    "Il modo migliore per imparare il clustering è provarlo tu stesso, ed è proprio quello che farai in questo esercizio.\n",
+    "\n",
+    "Avremo bisogno di alcuni pacchetti per completare questo modulo. Puoi installarli con: `install.packages(c('tidyverse', 'tidymodels', 'DataExplorer', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'corrplot', 'patchwork'))`\n",
+    "\n",
+    "In alternativa, lo script seguente verifica se hai i pacchetti necessari per completare questo modulo e li installa per te nel caso in cui ne manchi qualcuno.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load('tidyverse', 'tidymodels', 'DataExplorer', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'corrplot', 'patchwork')\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Esercizio - raggruppa i tuoi dati\n",
+    "\n",
+    "Il clustering, come tecnica, è notevolmente facilitato da una corretta visualizzazione, quindi iniziamo visualizzando i nostri dati musicali. Questo esercizio ci aiuterà a decidere quale metodo di clustering utilizzare in modo più efficace in base alla natura di questi dati.\n",
+    "\n",
+    "Iniziamo subito importando i dati.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse and make it available in your current R session\r\n",
+    "library(tidyverse)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Import the data into a tibble\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# View the first 5 rows of the data set\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "A volte potremmo desiderare qualche informazione in più sui nostri dati. Possiamo dare un'occhiata ai `dati` e alla `loro struttura` utilizzando la funzione [*glimpse()*](https://pillar.r-lib.org/reference/glimpse.html):\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Glimpse into the data set\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  glimpse()\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ottimo lavoro!💪\n",
+    "\n",
+    "Possiamo osservare che `glimpse()` ti fornirà il numero totale di righe (osservazioni) e colonne (variabili), poi, i primi valori di ciascuna variabile in una riga dopo il nome della variabile. Inoltre, il *tipo di dato* della variabile viene indicato immediatamente dopo il nome della variabile all'interno di `< >`.\n",
+    "\n",
+    "`DataExplorer::introduce()` può riassumere queste informazioni in modo ordinato:\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Describe basic information for our data\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  introduce()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# A visual display of the same\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  plot_intro()\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Fantastico! Abbiamo appena scoperto che i nostri dati non hanno valori mancanti.\n",
+    "\n",
+    "Già che ci siamo, possiamo esplorare le statistiche comuni di tendenza centrale (ad esempio [media](https://en.wikipedia.org/wiki/Arithmetic_mean) e [mediana](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)) e le misure di dispersione (ad esempio [deviazione standard](https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation)) utilizzando `summarytools::descr()`.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Describe common statistics\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  descr(stats = \"common\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Diamo un'occhiata ai valori generali dei dati. Nota che la popolarità può essere `0`, il che indica canzoni che non hanno una classifica. Le rimuoveremo a breve.\n",
+    "\n",
+    "> 🤔 Se stiamo lavorando con il clustering, un metodo non supervisionato che non richiede dati etichettati, perché stiamo mostrando questi dati con etichette? Nella fase di esplorazione dei dati, possono essere utili, ma non sono necessari affinché gli algoritmi di clustering funzionino.\n",
+    "\n",
+    "### 1. Esplora i generi più popolari\n",
+    "\n",
+    "Andiamo avanti e scopriamo i generi più popolari 🎶 contando quante volte compaiono.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Popular genres\r\n",
+    "top_genres <- df %>% \r\n",
+    "  count(artist_top_genre, sort = TRUE) %>% \r\n",
+    "# Encode to categorical and reorder the according to count\r\n",
+    "  mutate(artist_top_genre = factor(artist_top_genre) %>% fct_inorder())\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the top genres\r\n",
+    "top_genres\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "È andata bene! Dicono che un'immagine valga più di mille righe di un data frame (in realtà nessuno lo dice mai 😅). Ma hai capito l'idea, giusto?\n",
+    "\n",
+    "Un modo per visualizzare i dati categorici (variabili di tipo carattere o fattore) è utilizzare i grafici a barre. Creiamo un grafico a barre dei primi 10 generi:\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Change the default gray theme\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "top_genres %>%\r\n",
+    "  slice(1:10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"rcartocolor::Vivid\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),\r\n",
+    "        # Rotates the X markers (so we can read them)\r\n",
+    "    axis.text.x = element_text(angle = 90))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ora è molto più facile identificare che abbiamo generi `mancanti` 🧐!\n",
+    "\n",
+    "> Una buona visualizzazione ti mostrerà cose che non ti aspettavi, o solleverà nuove domande sui dati - Hadley Wickham e Garrett Grolemund, [R For Data Science](https://r4ds.had.co.nz/introduction.html)\n",
+    "\n",
+    "Nota, quando il genere principale è descritto come `Mancante`, significa che Spotify non lo ha classificato, quindi eliminiamolo.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "top_genres %>%\r\n",
+    "  filter(artist_top_genre != \"Missing\") %>% \r\n",
+    "  slice(1:10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"rcartocolor::Vivid\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),\r\n",
+    "        # Rotates the X markers (so we can read them)\r\n",
+    "    axis.text.x = element_text(angle = 90))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Dalla piccola esplorazione dei dati, apprendiamo che i primi tre generi dominano questo dataset. Concentriamoci su `afro dancehall`, `afropop` e `nigerian pop`, filtrando inoltre il dataset per rimuovere tutto ciò che ha un valore di popolarità pari a 0 (il che significa che non è stato classificato con una popolarità nel dataset e può essere considerato rumore per i nostri scopi):\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "nigerian_songs <- df %>% \r\n",
+    "  # Concentrate on top 3 genres\r\n",
+    "  filter(artist_top_genre %in% c(\"afro dancehall\", \"afropop\",\"nigerian pop\")) %>% \r\n",
+    "  # Remove unclassified observations\r\n",
+    "  filter(popularity != 0)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "nigerian_songs %>%\r\n",
+    "  count(artist_top_genre) %>%\r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"ggsci::category10_d3\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Vediamo se esiste una relazione lineare evidente tra le variabili numeriche nel nostro set di dati. Questa relazione è quantificata matematicamente dalla [statistica di correlazione](https://en.wikipedia.org/wiki/Correlation).\n",
+    "\n",
+    "La statistica di correlazione è un valore compreso tra -1 e 1 che indica la forza di una relazione. Valori superiori a 0 indicano una correlazione *positiva* (valori alti di una variabile tendono a coincidere con valori alti dell'altra), mentre valori inferiori a 0 indicano una correlazione *negativa* (valori alti di una variabile tendono a coincidere con valori bassi dell'altra).\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Narrow down to numeric variables and fid correlation\r\n",
+    "corr_mat <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  select(where(is.numeric)) %>% \r\n",
+    "  cor()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize correlation matrix\r\n",
+    "corrplot(corr_mat, order = 'AOE', col = c('white', 'black'), bg = 'gold2')  \r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "I dati non sono fortemente correlati, tranne che tra `energy` e `loudness`, il che ha senso, dato che la musica ad alto volume è solitamente piuttosto energica. `Popularity` ha una corrispondenza con la `release date`, il che è logico, poiché le canzoni più recenti sono probabilmente più popolari. Anche la lunghezza e l'energia sembrano avere una correlazione.\n",
+    "\n",
+    "Sarà interessante vedere cosa può fare un algoritmo di clustering con questi dati!\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 Nota che la correlazione non implica causalità! Abbiamo la prova di una correlazione, ma non di una causalità. Un [sito web divertente](https://tylervigen.com/spurious-correlations) offre alcune visualizzazioni che sottolineano questo concetto.\n",
+    "\n",
+    "### 2. Esplorare la distribuzione dei dati\n",
+    "\n",
+    "Poniamoci alcune domande più sottili. I generi sono significativamente diversi nella percezione della loro ballabilità, in base alla loro popolarità? Esaminiamo la distribuzione dei dati dei nostri tre generi principali per popolarità e ballabilità lungo un dato asse x e y utilizzando i [grafici di densità](https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics/density-curves-normal-distribution-ap/density-curves/v/density-curves).\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Perform 2D kernel density estimation\r\n",
+    "density_estimate_2d <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density_2d(bins = 5, size = 1) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  xlim(-20, 80) +\r\n",
+    "  ylim(0, 1.2)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Density plot based on the popularity\r\n",
+    "density_estimate_pop <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, fill = artist_top_genre, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density(size = 1, alpha = 0.5) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Density plot based on the danceability\r\n",
+    "density_estimate_dance <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = danceability, fill = artist_top_genre, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density(size = 1, alpha = 0.5) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Patch everything together\r\n",
+    "library(patchwork)\r\n",
+    "density_estimate_2d / (density_estimate_pop + density_estimate_dance)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Vediamo che ci sono cerchi concentrici che si allineano, indipendentemente dal genere. Potrebbe essere che i gusti nigeriani convergano a un certo livello di ballabilità per questo genere?\n",
+    "\n",
+    "In generale, i tre generi si allineano in termini di popolarità e ballabilità. Determinare dei cluster in questi dati debolmente allineati sarà una sfida. Vediamo se un grafico a dispersione può supportare questa analisi.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# A scatter plot of popularity and danceability\r\n",
+    "scatter_plot <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = artist_top_genre, shape = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 2, alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"futurevisions::mars\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Add a touch of interactivity\r\n",
+    "ggplotly(scatter_plot)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Un grafico a dispersione degli stessi assi mostra un modello simile di convergenza.\n",
+    "\n",
+    "In generale, per il clustering, puoi utilizzare i grafici a dispersione per mostrare i cluster di dati, quindi padroneggiare questo tipo di visualizzazione è molto utile. Nella prossima lezione, prenderemo questi dati filtrati e utilizzeremo il clustering k-means per scoprire gruppi in questi dati che sembrano sovrapporsi in modi interessanti.\n",
+    "\n",
+    "##  **🚀 Sfida**\n",
+    "\n",
+    "In preparazione per la prossima lezione, crea un grafico sui vari algoritmi di clustering che potresti scoprire e utilizzare in un ambiente di produzione. Quali tipi di problemi il clustering cerca di affrontare?\n",
+    "\n",
+    "## [**Quiz post-lezione**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/28/)\n",
+    "\n",
+    "## **Revisione e Studio Autonomo**\n",
+    "\n",
+    "Prima di applicare gli algoritmi di clustering, come abbiamo appreso, è una buona idea comprendere la natura del tuo dataset. Leggi di più su questo argomento [qui](https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html)\n",
+    "\n",
+    "Approfondisci la tua comprensione delle tecniche di clustering:\n",
+    "\n",
+    "-   [Addestra e valuta modelli di clustering usando Tidymodels e amici](https://rpubs.com/eR_ic/clustering)\n",
+    "\n",
+    "-   Bradley Boehmke & Brandon Greenwell, [*Hands-On Machine Learning with R*](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)*.*\n",
+    "\n",
+    "## **Compito**\n",
+    "\n",
+    "[Esplora altre visualizzazioni per il clustering](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md)\n",
+    "\n",
+    "## GRAZIE A:\n",
+    "\n",
+    "[Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) per aver creato la versione originale in Python di questo modulo ♥️\n",
+    "\n",
+    "[`Dasani Madipalli`](https://twitter.com/dasani_decoded) per aver creato le straordinarie illustrazioni che rendono i concetti di machine learning più comprensibili e facili da capire.\n",
+    "\n",
+    "Buono studio,\n",
+    "\n",
+    "[Eric](https://twitter.com/ericntay), Gold Microsoft Learn Student Ambassador.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "language": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "99c36449cad3708a435f6798cfa39972",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:32:20+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb b/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..81392902c
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,817 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable\n",
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (0.11.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (3.5.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.21.4)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.3.4)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.7.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (4.28.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing>=2.2.1 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.7)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.3.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (8.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.11.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (21.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools-scm>=4 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (6.3.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.8.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.3 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2021.3)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib>=2.2->seaborn) (1.16.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: tomli>=1.0.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from setuptools-scm>=4->matplotlib>=2.2->seaborn) (1.2.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from setuptools-scm>=4->matplotlib>=2.2->seaborn) (59.1.1)\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "!pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>name</th>\n",
+       "      <th>album</th>\n",
+       "      <th>artist</th>\n",
+       "      <th>artist_top_genre</th>\n",
+       "      <th>release_date</th>\n",
+       "      <th>length</th>\n",
+       "      <th>popularity</th>\n",
+       "      <th>danceability</th>\n",
+       "      <th>acousticness</th>\n",
+       "      <th>energy</th>\n",
+       "      <th>instrumentalness</th>\n",
+       "      <th>liveness</th>\n",
+       "      <th>loudness</th>\n",
+       "      <th>speechiness</th>\n",
+       "      <th>tempo</th>\n",
+       "      <th>time_signature</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>Sparky</td>\n",
+       "      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n",
+       "      <td>Cruel Santino</td>\n",
+       "      <td>alternative r&amp;b</td>\n",
+       "      <td>2019</td>\n",
+       "      <td>144000</td>\n",
+       "      <td>48</td>\n",
+       "      <td>0.666</td>\n",
+       "      <td>0.8510</td>\n",
+       "      <td>0.420</td>\n",
+       "      <td>0.534000</td>\n",
+       "      <td>0.1100</td>\n",
+       "      <td>-6.699</td>\n",
+       "      <td>0.0829</td>\n",
+       "      <td>133.015</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>shuga rush</td>\n",
+       "      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n",
+       "      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n",
+       "      <td>afropop</td>\n",
+       "      <td>2020</td>\n",
+       "      <td>89488</td>\n",
+       "      <td>30</td>\n",
+       "      <td>0.710</td>\n",
+       "      <td>0.0822</td>\n",
+       "      <td>0.683</td>\n",
+       "      <td>0.000169</td>\n",
+       "      <td>0.1010</td>\n",
+       "      <td>-5.640</td>\n",
+       "      <td>0.3600</td>\n",
+       "      <td>129.993</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>LITT!</td>\n",
+       "      <td>LITT!</td>\n",
+       "      <td>AYLØ</td>\n",
+       "      <td>indie r&amp;b</td>\n",
+       "      <td>2018</td>\n",
+       "      <td>207758</td>\n",
+       "      <td>40</td>\n",
+       "      <td>0.836</td>\n",
+       "      <td>0.2720</td>\n",
+       "      <td>0.564</td>\n",
+       "      <td>0.000537</td>\n",
+       "      <td>0.1100</td>\n",
+       "      <td>-7.127</td>\n",
+       "      <td>0.0424</td>\n",
+       "      <td>130.005</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n",
+       "      <td>Enjoy Your Life</td>\n",
+       "      <td>Lady Donli</td>\n",
+       "      <td>nigerian pop</td>\n",
+       "      <td>2019</td>\n",
+       "      <td>175135</td>\n",
+       "      <td>14</td>\n",
+       "      <td>0.894</td>\n",
+       "      <td>0.7980</td>\n",
+       "      <td>0.611</td>\n",
+       "      <td>0.000187</td>\n",
+       "      <td>0.0964</td>\n",
+       "      <td>-4.961</td>\n",
+       "      <td>0.1130</td>\n",
+       "      <td>111.087</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>wanted you</td>\n",
+       "      <td>rare.</td>\n",
+       "      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n",
+       "      <td>afropop</td>\n",
+       "      <td>2018</td>\n",
+       "      <td>152049</td>\n",
+       "      <td>25</td>\n",
+       "      <td>0.702</td>\n",
+       "      <td>0.1160</td>\n",
+       "      <td>0.833</td>\n",
+       "      <td>0.910000</td>\n",
+       "      <td>0.3480</td>\n",
+       "      <td>-6.044</td>\n",
+       "      <td>0.0447</td>\n",
+       "      <td>105.115</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 4,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Ottieni informazioni sul dataframe\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
+      "RangeIndex: 530 entries, 0 to 529\n",
+      "Data columns (total 16 columns):\n",
+      " #   Column            Non-Null Count  Dtype  \n",
+      "---  ------            --------------  -----  \n",
+      " 0   name              530 non-null    object \n",
+      " 1   album             530 non-null    object \n",
+      " 2   artist            530 non-null    object \n",
+      " 3   artist_top_genre  530 non-null    object \n",
+      " 4   release_date      530 non-null    int64  \n",
+      " 5   length            530 non-null    int64  \n",
+      " 6   popularity        530 non-null    int64  \n",
+      " 7   danceability      530 non-null    float64\n",
+      " 8   acousticness      530 non-null    float64\n",
+      " 9   energy            530 non-null    float64\n",
+      " 10  instrumentalness  530 non-null    float64\n",
+      " 11  liveness          530 non-null    float64\n",
+      " 12  loudness          530 non-null    float64\n",
+      " 13  speechiness       530 non-null    float64\n",
+      " 14  tempo             530 non-null    float64\n",
+      " 15  time_signature    530 non-null    int64  \n",
+      "dtypes: float64(8), int64(4), object(4)\n",
+      "memory usage: 66.4+ KB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "name                0\n",
+       "album               0\n",
+       "artist              0\n",
+       "artist_top_genre    0\n",
+       "release_date        0\n",
+       "length              0\n",
+       "popularity          0\n",
+       "danceability        0\n",
+       "acousticness        0\n",
+       "energy              0\n",
+       "instrumentalness    0\n",
+       "liveness            0\n",
+       "loudness            0\n",
+       "speechiness         0\n",
+       "tempo               0\n",
+       "time_signature      0\n",
+       "dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.isnull().sum()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Guarda i valori generali dei dati. Nota che la popolarità può essere '0' - e ci sono molte righe con quel valore\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>release_date</th>\n",
+       "      <th>length</th>\n",
+       "      <th>popularity</th>\n",
+       "      <th>danceability</th>\n",
+       "      <th>acousticness</th>\n",
+       "      <th>energy</th>\n",
+       "      <th>instrumentalness</th>\n",
+       "      <th>liveness</th>\n",
+       "      <th>loudness</th>\n",
+       "      <th>speechiness</th>\n",
+       "      <th>tempo</th>\n",
+       "      <th>time_signature</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>count</th>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>mean</th>\n",
+       "      <td>2015.390566</td>\n",
+       "      <td>222298.169811</td>\n",
+       "      <td>17.507547</td>\n",
+       "      <td>0.741619</td>\n",
+       "      <td>0.265412</td>\n",
+       "      <td>0.760623</td>\n",
+       "      <td>0.016305</td>\n",
+       "      <td>0.147308</td>\n",
+       "      <td>-4.953011</td>\n",
+       "      <td>0.130748</td>\n",
+       "      <td>116.487864</td>\n",
+       "      <td>3.986792</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>std</th>\n",
+       "      <td>3.131688</td>\n",
+       "      <td>39696.822259</td>\n",
+       "      <td>18.992212</td>\n",
+       "      <td>0.117522</td>\n",
+       "      <td>0.208342</td>\n",
+       "      <td>0.148533</td>\n",
+       "      <td>0.090321</td>\n",
+       "      <td>0.123588</td>\n",
+       "      <td>2.464186</td>\n",
+       "      <td>0.092939</td>\n",
+       "      <td>23.518601</td>\n",
+       "      <td>0.333701</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>min</th>\n",
+       "      <td>1998.000000</td>\n",
+       "      <td>89488.000000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.255000</td>\n",
+       "      <td>0.000665</td>\n",
+       "      <td>0.111000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.028300</td>\n",
+       "      <td>-19.362000</td>\n",
+       "      <td>0.027800</td>\n",
+       "      <td>61.695000</td>\n",
+       "      <td>3.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>25%</th>\n",
+       "      <td>2014.000000</td>\n",
+       "      <td>199305.000000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.681000</td>\n",
+       "      <td>0.089525</td>\n",
+       "      <td>0.669000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.075650</td>\n",
+       "      <td>-6.298750</td>\n",
+       "      <td>0.059100</td>\n",
+       "      <td>102.961250</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>50%</th>\n",
+       "      <td>2016.000000</td>\n",
+       "      <td>218509.000000</td>\n",
+       "      <td>13.000000</td>\n",
+       "      <td>0.761000</td>\n",
+       "      <td>0.220500</td>\n",
+       "      <td>0.784500</td>\n",
+       "      <td>0.000004</td>\n",
+       "      <td>0.103500</td>\n",
+       "      <td>-4.558500</td>\n",
+       "      <td>0.097950</td>\n",
+       "      <td>112.714500</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>75%</th>\n",
+       "      <td>2017.000000</td>\n",
+       "      <td>242098.500000</td>\n",
+       "      <td>31.000000</td>\n",
+       "      <td>0.829500</td>\n",
+       "      <td>0.403000</td>\n",
+       "      <td>0.875750</td>\n",
+       "      <td>0.000234</td>\n",
+       "      <td>0.164000</td>\n",
+       "      <td>-3.331000</td>\n",
+       "      <td>0.177000</td>\n",
+       "      <td>125.039250</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>max</th>\n",
+       "      <td>2020.000000</td>\n",
+       "      <td>511738.000000</td>\n",
+       "      <td>73.000000</td>\n",
+       "      <td>0.966000</td>\n",
+       "      <td>0.954000</td>\n",
+       "      <td>0.995000</td>\n",
+       "      <td>0.910000</td>\n",
+       "      <td>0.811000</td>\n",
+       "      <td>0.582000</td>\n",
+       "      <td>0.514000</td>\n",
+       "      <td>206.007000</td>\n",
+       "      <td>5.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "       release_date         length  popularity  danceability  acousticness  \\\n",
+       "count    530.000000     530.000000  530.000000    530.000000    530.000000   \n",
+       "mean    2015.390566  222298.169811   17.507547      0.741619      0.265412   \n",
+       "std        3.131688   39696.822259   18.992212      0.117522      0.208342   \n",
+       "min     1998.000000   89488.000000    0.000000      0.255000      0.000665   \n",
+       "25%     2014.000000  199305.000000    0.000000      0.681000      0.089525   \n",
+       "50%     2016.000000  218509.000000   13.000000      0.761000      0.220500   \n",
+       "75%     2017.000000  242098.500000   31.000000      0.829500      0.403000   \n",
+       "max     2020.000000  511738.000000   73.000000      0.966000      0.954000   \n",
+       "\n",
+       "           energy  instrumentalness    liveness    loudness  speechiness  \\\n",
+       "count  530.000000        530.000000  530.000000  530.000000   530.000000   \n",
+       "mean     0.760623          0.016305    0.147308   -4.953011     0.130748   \n",
+       "std      0.148533          0.090321    0.123588    2.464186     0.092939   \n",
+       "min      0.111000          0.000000    0.028300  -19.362000     0.027800   \n",
+       "25%      0.669000          0.000000    0.075650   -6.298750     0.059100   \n",
+       "50%      0.784500          0.000004    0.103500   -4.558500     0.097950   \n",
+       "75%      0.875750          0.000234    0.164000   -3.331000     0.177000   \n",
+       "max      0.995000          0.910000    0.811000    0.582000     0.514000   \n",
+       "\n",
+       "            tempo  time_signature  \n",
+       "count  530.000000      530.000000  \n",
+       "mean   116.487864        3.986792  \n",
+       "std     23.518601        0.333701  \n",
+       "min     61.695000        3.000000  \n",
+       "25%    102.961250        4.000000  \n",
+       "50%    112.714500        4.000000  \n",
+       "75%    125.039250        4.000000  \n",
+       "max    206.007000        5.000000  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 7,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.describe()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Rimuovi i generi 'Missing', poiché non sono classificati su Spotify\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[df['artist_top_genre'] != 'Missing']\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 10,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 864x648 with 2 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "corrmat = df.corr()\n",
+    "f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))\n",
+    "sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True);"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAaQAAAGkCAYAAAB+TFE1AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMCwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8/fFQqAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAEAAElEQVR4nOydd3gc1dWH39m+q9Xuqvde3eTeG7bBdAwm9A6BBEJJvtASSggJCYQk1IQSCBBIqKaYjgvuvTfZktV71/Y+8/2x0tpCkrst28z7PPvM7MydmbNl7m/uveeeI0iSJCEjIyMjIzPAKAbaABkZGRkZGZAFSUZGRkbmJEEWJBkZGRmZkwJZkGRkZGRkTgpkQZKRkZGROSmQBUlGRkZG5qRAFiQZGRkZmZMC1UAbICNzuIiSiD8YwBf04Q368AX9+AKhZfd7b8CHL9j98qNRqjFpIzHrIkmOTMCkjUQQhIH+KDIyMvshC5LMgODyuWlyttLhttLpsdLhtuL0uXAHvLgDHjx+D+6AF4/fgyfg3U9sQgJztBg1EeREZzAsoZCihEFkWFJkgZKRGWAEOVKDzPGm1dXO7pa9lLZVUmtroNbWQIfb2qucVqVFr9KiV+nQqbXoVDr0Ki06lRaNSoNWqUGjVKNVadB0rytD6z22qfbbp9KgUajxBX3YvA7a3Vbq7Y3UWBvY3bqXOlsjAKmmJM7ImsD0zAmYdaYT/RXJyMggC5LMccDld7O1cReb6newq6WUFmcbEBKc1MhEUsyJpJqSSDTGEa23YNGbsehMaJTqE25ru6uTjfXbWVq5hpK2ctRKNWflTGVO4Wyi9OYTbo+MzI8ZWZBkjgl2r4PVNZtYX7eVHc17CIpBIjURDI7PZ1BcLoWxuWRaUlEoTl4/mlpbA/OLF7Csai1KhZI5hbO5uHA2GpVmoE2TkflRIAuSzBHjC/rZVL+dZZVr2dywg6AkkmSMZ0xKEWNThpMfk31SC1B/NDpaeG/7fFZVbyAhIpZbRl/FiKTBA22WjMxpjyxIMoeFJEkUt+xledU6VtdsxOV3E6UzMyVjLFMzxp9WzgE7mnbz+sb3qbM3MjtnGteNuBSt3FqSkTluyIIkc0jYvA6WVqxhYflyGuzNaFVaxqeOYFrGeIbGF5ySLaFDwR/08972+Xy+ZyHJkQn8cuJPyYxKHWizZGROS2RBkukXSZLY3bqXBWUrWFOziYAYoCA2h7NypjIudQQ6lXagTTxh7GjazQtr38Tpc/GzMdcyNXPcQJskI3PaIQuSTC9EUWRt3WY+Lf6Wio4aDGo90zLGc2bOFNItKQNt3oDR6bHxzKrXKG4p5by8GVw74lJUCuVAmyUjc9ogC5JMmIAYZFnlGj7b/R0N9maSjPFcWHgWUzLG/qhaQwciIAZ5Z+vHfFWymEFxufxq0q1Y5HlLMjLHBFmQZJAkic0NO3h7y8fU2RvJikrjkkHnMC5lxGk7NnS0rKhax8vr3yFSY+S+KT8jOzpjoE2SkTnlkQXpR06rs51XN/yXLY27SIqM57rhcxmdXHTaeModTyo6anh6xctYvXZuH3stUzLkcSUZmaNBFqQfKZIk8X3FKt7a/BEiElcOvZCzc6ejUsrhDQ8Hq8fG31f9i+KWvVxUeBZXD7tYblXKyBwhsiD9CPEEvLy07m1W12xkSHw+t4+9jnhj7ECbdcoSCAZ4c/OHfFe2jBGJg7l74s0YNREDbZaMzCmHLEg/MhrtzTy98hVqbQ1cNWwOFxWehUKQn+iPBQvLlvP6pveJM0Rz/5TbSTUnDbRJMjKnFLIg/YjY21bJn5a9CMAvJ95CUeKgAbbo9GN3y17+tvJVfEE/d064kbEpwwfaJBmZUwZZkH4k7GjazV9WvIxJa+ThM+4h0Rg30CadtrS62vnrilco76jmnLwzuHb43AGJZC4jc6ohC9KPgE31O/jbyldIjIznoel3Ea23DLRJpz2+oJ//bfuUr0oWk25O4c7xN5AZlTbQZsnInNTIgnSas6u5hCeWvUiqKZFHpt+DUSsPtp9INjfs4J/r3sbudXBR4Vn8ZPB5cjoLGZl+kAXpNKasvYrHv3+WaIOF38/8NSatcaBN+lHi8Dp5e+vHfF+xiviIGK4ZfgkTUkfJc71kZH6ALEinKY2OFh5a+Bd0Ki1/mHkv0QbLQJv0o2dH0x7e3Pwh1dY68mOyuXLYhQyJL5CFSUamC1mQTkOcPhcPL3waq9fOE2feT1Jk/ECbJNOFKIosqVzD+9vn0+GxkhudycWDzmZ08jCUcqBWmR85siCdZgTEIE8u+wc7W0p4ZPrdDI7PH2iTZPrAF/SzpGI183d/R7OzjWi9hZnZk5iZNZnYiOiBNk9GZkCQBek049+b3ueb0iXcPvY6ZmRPGmhzZA5CUAyysX47i8pXsKVhFwgwInEw0zLHMzZ5uOwAIfOjQhak04hllWt5ce2bnJ8/ixtG/mSgzZE5TFqcbSwqX8nSyjW0uTrQq3VMSB3F9MzxFMblyhE1ZE57ZEE6TajsqOXhRX8hNzqTR864Rx6POIURJZHilr0srVzDmppNeAJe4gzRTM0cx7SM8SSbEgfaRBmZ44IsSKcBDp+T33z3JD7Rz1OzfysnjDuN8AZ8rK/bwrLKtWxtKkaSJPKiM5maOZ7J6WOIlF35ZU4jZEE6xRElkaeWv8S2pmJ+P+P/yI/NHmiTZI4THW4rK6rWs6xyDVXWOtQKFVMzxnF+wSzSzMkDbZ6MzFEjC9Ipzkc7v+SDHV9w86grOCfvjIE2R+YEUdlRy4KyZSytXIMv6Gd44mAuLDiTYQmF8rwmmVMWWZBOYbY07OTPy/7BlIyx3Dn+Rrki+hFi9zpYULacb0qX0OmxURibw2VDL2CoPOFW5hREFqRTlGZnGw989ydi9VH88cz70cruwT9q/EE/i8tX8UnxN7S7OxkUl8tlQy5gaELBQJsmI3PIyIJ0CuIL+nl00V9pdLTw5FkPkihHYpDpwhf0s7h8JZ8Uf0OH28qQ+HyuGHoRhXE5A22ajMxBkQXpFOTl9e+wuHwl90/5OWPkBHAyfeAL+llYtpxPir/F6rExMmkIVwy9iOzo9IE2TUamX2RBOsVYXL6Kl9e/zSWDzuGqojkDbY7MSY4n4OWb0iV8tvs7nD4X41NHcsXQC+X06jInJbIgnUKUt1fxyKK/UhiXy0PT7kKhkGfuyxwaLp+bL0oW8sWeRXiDPqZmjOOyIeeTIGcOljmJkAXpFKHd1clvFj6JUlDy5OzfyLmNZI4Im9fBZ8Xf8s3epYhikJnZk7l08HlyehKZkwJZkE4BPAEvv1v8Nxrszfxx1n2kW1IG2iSZU5x2dycf7/qaReUrUQgKzs6ZxsWDzsakixxo02R+xMiCdJIjiiJ/X/0v1tdt5YEptzMqedhAmyRzGtHsaOWjnV+xtGoNWqWGM7OncF7BTGINcgoMmROPLEgnMZIk8eqG/7GofAU3jryM8/JnDrRJMqcpdbZG5u38ilU1GxGAieljuLDgTLKi0gbaNJkfEbIgnaRIksQ7Wz/m8z0LmTv4HK4cdnw86oJBkU6Hlzarh3abhw6bB5vLh9sTwOUN4PYG8PqCiKLUZReIXX8ZhSCgUSvQqJVdLwUaVWhd27Vdq1ai1SjD65qu99of7NOolSgVB48sIIoSgaCIPyASCIrh9e6XLxDE7xfx+oP4A0F8fhGfP4gvIPZ+7w92lQsd173PH+h5vD8QRBQP7ftUKEClVIReqtBSHV4Xwvu6P7tOq0Kn6VrXdK+r0He912qV6DUqIvRqjHo1Wo3yuEZgaHW281XJYhaWr8AT8DIsoYBz8mYwKmmoHEFe5rgjC9JJiCRJfLDjC+bt+oqzc6dz86grjroS8ngDVDbYqGiwUd/ioLbZQX2Lg8Z2V1hs9ketUqDXqtBrVWg1ShSCgCCA0L0ERJEeFXf3eiB4ZH8phUIgpEn7rkHX9QACAZFgH7YeLoIAalVINNUq5T5RVSm6titRh8U1tO1QxBJCYr2/WAYCUg/h3CegQTy+rpc3cMifS6UUwuJk1GuIMITWTREaok06oiK1RJl0REXqiDJpMUVoD9n2/XH6XCwsW8HXpd/T7u4kRh/FrJzJzMyeTLTectjnk5E5FGRBOskQJZE3N33IN3uXMDNrEreNveawE7OJokRVo40dZW2UVHdQVtdJXbOD7jpPo1aSEhdBcpyR5NgI4qIMxJh0oQqtqxJTq47cpTwoSqFWiD+I1xdqhXi71n1d6/vv6173B8Ww/RBqjUmEBBpCItnd2lB3tz66liqlIiwePxQUjSr0XqtWolYpUSmFky7Omz8g4vUF8PiC4VapZ7/3Trcfh9uPw+XD4fbve+/243T5sTq9uDyBXudVKASiIrXERxlIiDGQEG0gMTqChBgDybERRJt0B/wuujPaLihbxtbGYhSCgjEpRczMmszwxEFyq0nmmCIL0kmEL+jn5XVvs6J6PRcWnMm1w+ceUsUZFCUq6q3sKGtjR1kruyrasLv8AMSYdeSkWMhJNZOTYiYr2UysRY/iCJ6aZU5uPL4AnXYvHTYvHfZQ92uH3Uur1U1Tu4umdhdtnW72b4xF6NWkJ0SS1vVKT4wkPSGSGHNvoWq0N7OwfAXfl6/C7nNi1pmYkj6WaZnjybSknnQiL3PqIQvSSUKzs42/r3yV8o5qri66mDmFs/u9wYNBkbI6KzvKWtle1kZxRRvOrqfjpJgIhubEhF7ZscRHG07kx5A5yfEHRFo6XTS1uahvcVDVZKemyU51ox2b0xcuF6FTkZNqITvFTE6qhdxUM8mxRhQKgUAwwObGnSytXMPG+u0ExSBp5mSmZ45ncvpYYgxRA/gJZU5lZEE6CVhft5WX1r2NKIncOf6GXvHp/AGRvTWd7ChvZUdZG8WVbbi9QQBS4oxdAhTLsJwYYsz6gfgIB0QK+Am6bIg+N5Lfi+j3IPm6lx5EvxcpGABJBFFE+sESQFAoQaEILZXK0FJQIigUoFCiUGsR1FoUGl1o2fU+tK5DUGtCx8j0i9XhpbpLnCobbJTVdlLZYMMfCP0Geq2SrOSQQOWkmMlNtWA2w7r6zSyrXEdJWzkAeTFZjE8dyfjUEXIkCJnDQhakAaTd1cm/N7/PutotZFhS+fWkW0mMjMfl8bO7qoNdFW3sKm9nT3UHPn9IgNITIxmaHRKgodkxRJl0A2K7JEmIHicBa0voZWshYG0l6LKFxMdlI+gOrUs+z1FcqbuVeAycGdRaFFoDCl0ECm0ECp0h/F7Zva17v26/dW2onKDW/ui6pQJBkZomO2W1VspqOymrs1Jeb8XrC/0fNSoFWclmslPNxMYo6FRUU+raRpW1GoBMSyrjUkcwPHEwOVEZcrgrmQMiC9IAYPPY+aJkEd+ULiEgipybcS7p6qGUVHWys6KNijorogQKAbJTzAzOimFIduhlNmpPiI2SJCG6bPg7m7vEpuvV9d5vbUXyunocI6g0KCPMKPQmlIZIlAYTCoMJpcGEUh+JQqtHUOtCrReNLtRy0YRaMChVCIIi1ArqWiIowgIQai0FkcTuZTDUihKDSMEAUsC3r7Xl94aXkt+D6PeFlj43oseF6HEieruXToIeJ6LHBWJvp4AeKJQotPougdonVGFh2/8VFrKe5QXNgZ0ITgWCokRds53yOitldVb21nZSXmcNO1WolAIp8Qb0Ji92ZR2tVCAYbBh1OoYlFDI8YRDDEgcRZ4g+5b8LmWOLLEgnCEmS2NNcwVc717G2pByf3UBkMAWvw4DLHbqRNWolhRlRDM6KYXBWNAUZURh06uNjjxgkaG8nYGsjYG3Bb23eJzrWZgLWVqSAr8cxgtaA2hyHyhyHyhzftYwLb1MYTKdsBSNJElLAFxIs736C1f3yunq++trmdYe6HQ+EoAh1K2r0IbHqWu57b0Ch0XWJlx6FVhfa1lVW2P8Y9ckjbqIo0dju7NGSKqvtDDvXAOgjgohaG0FNJ4LegckE+alxDE7KJD8mi+zoDHSqE/PAJXNyIgvSMUSSJJxuP21WD21WD9XNneysqaOisZO2Dh8Bt5buLiiVUiAzOeT51t0nn51iRqU8ui4NSZKQfO5Q15nTSsDRTtDWRsDW2vUKrQcdnb0qT4XBhMoUh9oSFxab/YVHqYs4KttOd0LfvacPofqhgLlD42k+d3hd9LoQfZ7wtoMKGwBCl0CFBEyhCa0L3evdIvYD8eu9zYCg0YZapsf4+2jpdFNWa6Wy3kpNs4OaJju1zfaec9VUXgStG4XWQ0SERKxFR3KMiYz4WLLj48mMjSc2wiJ39/0IkAWJru4pKfSUFwyK4TkzP1x6fAEcbj82p5dOhwery4PN6cXqCLna2hwBAj/s9VEEUOjcWCwK8pJjGZOVQ0F6LGkJkaiUitAcGzGIFPQjBQKhZdDf1Q3lD73CFZerRwUmda13j9sEnVZElw0p6O/1GQWVBpUpBqUpFpUpBlVk19IUGxYchWZgxqNkehJurXldXb+9p8dvL4X/A/uWkq/7/+HpKhMSONHrOkRxIyRS+7XKBK0ehUoTcghR7XspfvBeUGtQqLTh9X371AgKJYJSCQpV17qKIAKtNj+1rW5qW11UNlmpbu6gpcONwyEhin20+pR+VJoAWp2EwaAkQq/AoFMTodNg1GswGbSY9AZMBi1GvQa9Roteo+5aatCp1aE5a11z2eRpDycnp6QgBQIBGhsbD1jG6vDywgdbcHr8BEWJYFBCEiWCkoQohl5BUULsen+4CIjoFD50gh+d4MOocBOpcGNUeDEpvZiVXqJUoaU6/OQpgtQ10VOSIBgAMcgRDdgLyq6nYy1KnRFBF4nSYAyN1eiMoTEcfSQKgxlVZBSCNuKk6d6ROXFIkgRBf2hczedG9HlDLTG/p2tczbOvZeb3dnk/uhG9XiS/e99DUdCHFPAjBvwQ8IMUPIZWCiAoQBnynHQKejoDeqyiDoeowhnU4BA1OEUNrqAGp6TBJWrwSWpEjrDVJIihCCDCfvde13r39q6gISgEAZPOiFJQ7BetZN+91L3avWV4fhxzz8g9qAmJiYmoVKojs/805ZQUpNraWmbNmjXQZsjIyMgcMYsWLSI1NXWgzTipOCUF6VBaSEdKY2Mj11xzDf/9739JTEw8Ltc4Xsi2Dwyy7QPDqWw7yC2kvjglvw2VSnXcnywSExNP2acX2faBQbZ9YDiVbZfpiey2IiMjIyNzUiALkoyMjIzMSYEsSDIyMjIyJwWyIP0Ak8nEnXfeiclkGmhTDhvZ9oFBtn1gOJVtl+mbU9LLTkZGRkbm9ENuIcnIyMjInBTIgiQjIyMjc1JwSgpSIBCgtraWQK/AcTIyMjKnDz+2uu6UFKTGxkZmzZp13KI1yMjIyJwM/NjquuMuSA6HgwsuuIDa2tpe+xYuXMicOXO46KKLuOOOO7BarcfbHBkZGRmZk5TjKkhbt27lqquuorKystc+h8PBY489xquvvsr8+fMpKCjghRdeOJ7myMjIyMicxBzXWHYffPABv/vd77j//vt77fP7/Tz22GMkJCQAUFBQwOeff96rnM1mw2az9dj2Y2m+ysjI/HiQ67rjLEhPPPFEv/uioqI488wzAfB4PLz66qtcd911vcq99dZbvPjii8fNRhkZGZmTAbmuOwmifdvtdu644w4KCwu55JJLeu2/4YYbem3vDjsvI/Njw+/3U1tbi8fjGWhTZA4BnU5HamoqarX6oGXlum6ABam5uZlbbrmFCRMm8Nvf/rbPMiaTSQ4NIiPTRW1tLZGRkWRmZsoZgE9yJEmira2N2tpasrKyDlperusG0O07GAzy85//nHPPPZeHHnpIvrlkZA4Bj8dDTEyMfL+cAgiCQExMjNyaPQxOeAvp1ltv5e6776axsZFdu3YRDAb59ttvARg6dOgBx51kZGSQxegUQv6tDo8TIkiLFy8Or//rX/8CYNiwYezevftEXF5GRkZG5hTglIzUICMjc+zYtm0bjz76KADbt2/n7rvvPuTyx6KcjEw3siDJyPzI2bt3L01NTUCo5+L5558/5PLHopyMTDcD7vYtIyNzfBBFkT/96U9s3boVp9OJJEn88Y9/5MMPP6Szs5OamhqGDx/OqlWrsNvt/OY3v+Hiiy/mD3/4A1988QUbNmzgySefRBRFAH72s59RVFTE888/Hy7/5z//uc9rNzQ09Cr3/vvv8/bbb6NQKIiNjeWRRx4hKyuLBx98EEEQKCsro729ncmTJ/Pwww8f0FU6GAzyl7/8hcWLFxMZGUlRURFlZWW8/fbb2O12nnjiCUpKSvD7/UycOJH7778flUrFsGHDuO2221i5ciXNzc1cf/313HjjjXz88cd89NFHuN1ujEYjb7/9Nh9++CHvvvsuoihisVh45JFHyMnJOS6/lUwX0ilITU2NlJ+fL9XU1Ay0KTIyJ5Rdu3YdctlNmzZJd911lxQMBiVJkqRXXnlF+tnPfiY98MAD0g033BAuN2/ePOm2226TJEmS1qxZI51//vmSJEnS9ddfL33xxReSJElScXGx9Nhjj/UqfyD2L7dq1SrpzDPPlNra2sL7zj33XEkURemBBx6QLr74YsnhcEher1e65pprpLfffvuA53733Xela665RvJ4PJLX65Vuvvlm6dprr5UkSZIefPBB6T//+Y8kSZIUCASke++9V3r11VclSZKk/Pz88Lm3b98uDR06VPJ4PNK8efOksWPHSna7XZIkSVq7dq109dVXSy6XS5IkSVq+fLl07rnnHvQz98Xh/GY/5MdW18ktJBmZ05SRI0diNpt57733qKmpYe3atURERGCxWBg9evRBjz/33HN5/PHHWbx4MZMmTeL//u//jtiW5cuXc9555xEdHQ3A3LlzeeKJJ8JBly+55BIiIiIAmDNnDosWLeLaa6/t93xLly5lzpw5aLVaAK644grefvttAJYsWcL27dv56KOPAHq5Xc+aNQuAIUOG4PP5cLlcQCh8mdFoDJ+jqqqKK6+8Mnyc1Wqls7MTi8VyxN+DzIGRBUlG5jRlyZIlPPHEE9x0003MmjWL7Oxs5s+fD4DBYDjo8VdeeSUzZsxg5cqVLF++nBdffDF8/OEiSVKf27rz/CiVyh7bFYoDD2+rVD2rrv3Li6LIc889F+5es9lsPdyvu0Wse1u3bft/J6IoMmfOHO67777w++bmZsxm80E+qczRIDs1yMicpqxcuZIZM2Zw9dVXM2zYMBYuXEgwGOxVTqlU9pkA7sorr6S4uJi5c+fyhz/8AZvNhtVq7bf8gc47ZcoUvvrqK9rb2wGYN28eFouFjIwMAL7++mt8Ph9er5dPPvmEGTNmHPDc06dPZ/78+fh8PgKBAJ988kl435QpU3jzzTeRJAmfz8ftt9/OO++8c1B792fy5Ml8+eWXNDc3A/Duu+9yww03HNY5ZA4fWZBkZE5TrrzyStavX8+FF17IFVdcQVpaGrW1tWEnhW5GjhxJeXk5v/jFL3psv/fee3n++ee5+OKLuf7667nzzjtJTU3tt/wP2b/c5MmTufHGG7nhhhs4//zz+fTTT3nllVfCLRudTsfVV1/NhRdeyJgxY7j00ksPeO65c+dSVFTExRdfzJVXXolarUav1wPw0EMP4XK5uPDCC7nwwgvJz8/npz/96WF9d1OnTuXWW2/l5ptv5sILL+SLL77gxRdflCe6HmcEqa+29ElObW0ts2bNYtGiRaSmpg60OTIyJ4zi4mIGDRo00GYcUx588EHy8vK45ZZbDvmYFStW0NbWxpw5cwD44x//iFarDXexnUwczW/2Y6vr5DEkGRmZI6K8vJxf/epXfe7Lysri2WefParzX3311Tidzj73/fOf/+T111/n9ddfJxgMUlhYyGOPPXZU15MZeGRBkpGROSKys7P57LPPjvo8Tz75ZJ/b//e//x3wuDfeeOOory1zciGPIcnIyMjInBTIgiQjIyMjc1IgC5KMjIyMzEmBLEgyMjIyMicFsiDJyMjIyJwUyIIkIyNzTHn++eeZNWuW7AUnc9jIbt8yMjLHlM8++4zXXnuNrKysgTZF5hRDFiQZmVOUxRuqWbCu+ric+6xx6cwck37AMoFAgMcee4zS0lJaW1vJysoiOTmZpqYmfvGLX/C3v/2Nm266iSFDhtDa2spHH33E66+/zvz581EqlUyePJn77ruPhoYGbr/9dtLS0qiqqiI5OZmnn34ai8XC999/z7PPPosoiqSlpfH4448TGxvLzJkzmTlzJhs2bADgT3/6E4MHDz4u34XMiUPuspORkTkiNm/ejFqt5v3332fBggV4vV4mT55MfHw8r776KoMGDaKjo4PbbruNzz77jFWrVrF48WI+/vhjPvnkE6qqqnjvvfcAKCkp4YYbbuDLL78kJyeHF198kba2Nh599FH+8Y9/8PnnnzNq1Cgef/zx8PUtFguffvopd999Nw888MBAfQ0yxxC5hSQjc4oyc8zBWzHHk7Fjx2KxWPjvf/9LeXk5lZWV4dxC+zN8+HAA1qxZw/nnn49OpwPg0ksv5dNPP2X69OlkZmYyfvx4AC6++GLuvfdeJk+eTFFRUTiG2xVXXMGrr74aPu/ll18OwMyZM3nwwQdpb28P51uSOTWRW0gyMjJHxKJFi7j33nvR6XTMnTuXsWPH9pn3qFuAfhhlHAinp9g/v5EkSSiVyl7l98+f9MNjRFHskVNJ5tREFiQZGZkjYvXq1Zx77rlceumlxMbGsn79+j7zLXUzYcIEvvzySzweD4FAgHnz5jFhwgQAKioqKC4uBkK5kqZNm8bw4cPZunVrOKvs+++/H25FAXz55ZcALFiwgJycHDl53mmA3GUnIyNzRFx22WXce++9fPPNN2g0GkaMGBEWj76YMWMGxcXFXHrppQQCAaZOncq1115LY2MjZrOZ559/nurqagoKCvjjH/+IwWDg8ccf584778Tv95OcnMwTTzwRPt+mTZv46KOP0Ov1/QZolTm1kAVJRkbmiCgoKODzzz/vtX3/lBR79uzpse+OO+7gjjvu6HWMXq/npZde6rW925uuL37961//KHIE/ZiQu+xkZGRkZE4K5BaSjIzMgJKamsrixYsP65jDLS9zaiC3kGRkZGRkTgpkQZKRkZGROSmQBUlGRkZG5qRAFiQZGRkZmZMCWZBkZGSOKU1NTdx6663H5FzPPfccixYtOibnkjn5kb3sZGRkjikJCQn861//Oibnuueee47JeWRODWRBkpGROSLWrl3LK6+8gk6no6ysjIKCAv7617/S3NzM9ddfz+LFi2lsbOTee+/FarWSn5/P+vXrWbZsGU6nk8cff5zS0lKCwSC33norF1xwQTgSeGdnJzNmzKC5uZlx48Yxd+5cnnnmGVavXo3VaiUqKooXXniBuLg4pkyZwtlnn83GjRtRKpU8++yzpKWl9bC1v3QVFRUVPProo3R2dmIwGHjooYcoKiriwQcfRBAESkpKcDgc3H777Vx88cUD8C3/uJAFSUbmFMW+bQn2rcdnPk7k8JlEFp1x0HKbN2/m66+/Jj4+nssvv5wVK1aQn58f3v/EE09w7rnncs0117BgwQK++OILAF566SWGDBnCU089hcPh4MorrwxHBW9qauKrr75CpVLx4IMPAlBVVUV5eTnvvfceCoWC+++/n88//5ybb76ZlpYWJk6cyCOPPMKTTz7Jf//73/Bx+9OdrmLx4sU88MADfP7559x3333cdtttzJ49my1btnDPPffw7bffhu147733aGtrY+7cuUyePJm4uLij/WqPiL6C1p6OyGNIMjIyR0xeXh6JiYkoFApycnKwWq099q9cuZI5c+YAcNZZZ2EymQBYtWoV7733HnPmzOGaa67B5XJRWloKwODBg3tE8gbIyMjggQce4MMPP+TJJ59ky5YtPVJdTJ06NWzPD23oZv90FU1NTTQ2NlJdXc3s2bMBGDFiBGazmfLycgDmzp2LWq0mMTGRUaNGsXHjxqP6ro6OH4cgyS0kGZlTlMiiMw6pFXM80Wq14XVBEHo9ySuVyj6f7kVR5Omnn2bIkCEAtLa2Yjab+fzzz8PpKvZnx44d/PrXv+bGG2/k7LPPRqFQ9Dhvtx192dDND9NVBIPBXmUlSQpHLN8/nYUoir1E8oQS8A/ctU8gcgtJRkbmuDFp0qRwANalS5dis9mAUCqKd999F4Dm5mYuuugiGhoa+j3P+vXrGTduHFdddRW5ubmsXLnygKku+uKH6SpSUlJIS0vju+++A2DLli20traSl5cHwNdff40kSdTV1bFt2zZGjx59eB/+GCIGfxyCJLeQZGRkjhu//e1veeCBB/jggw8oLCwMd9ndeeedPPbYY1xwwQUEg0Huu+8+0tPTw04HP+S8887jzjvv5MILL0StVlNQUHDAVBd90Ve6iqeffprHHnuMF154AbVazQsvvIBGowHA4/Fw6aWX4vP5ePzxx4mKijqKb+LocDl6Z+I9LZFOQWpqaqT8/HyppqZmoE2RkTmh7Nq1a6BNOCzeeustqbS0VJIkSdqxY4d0ySWXDIgdM2bMOKz64oEHHpDmzZt3TK59NL9Zd123esnSY2LLyc5xbyF1e9C8/PLLvXKXFBcX8/DDD+NwOBgzZgy///3vB7afVua0R5IkvAEvLr8HT8CDN+jHH/QTlLrHEwRUCiUqhRKNSoNepSNCrUer0iIIwkCbf8qRkZHB//3f/6FQKNBqtfzhD38YaJNOSaxW50CbcEI4rrX/1q1befjhh6msrOxz/3333ccf//hHRowYwW9/+1s++OADrr766uNpksxpjCRJWD02Gh2tNDtbaXW10+7qpNXdQYe7k06PDbvXSUAMHPa51QoVJl0k0XoLcYZo4o2xxEfEkhwZT4opEbPOdBw+0anP9OnTmT59+kCbcdjpKk62DLStVvtAm3BCOK6C9MEHH/C73/2O+++/v9e+uro6PB4PI0aMAEIuls8//3wvQbLZbOGB0G4aGxuPm80yJz+iKNLkbKXGWk+drZE6eyN11kbq7U24A54eZY2aCGIMUUTrzWRYUjFpI4nURBCh0aNTadEoNWiUahSCAoUgIAFBUSQg+vEGfbj9Xlx+Fzavg063jXZ3J+Ud1ayt3UxQEsPXMetMZEelkR2VQU50OnkxWSdUpCRJQpQkRDG0HnrtcxYWAEEIeaEpFAKKrqXMycOB6rqmDlmQjponnnii333Nzc09JpnFxcXR1NTUq9xbb73Fiy++eFzskzn56fTYqLHWU2Otp9paT1VnLTXWenz7eR1F6c2kmpKYnjmBpMh4kiLjiYuIIdYQjValOS52iaJIq7uDelsTtbYGqjprKe+oZkvjrrArcVJkPIPi8hgcl8fg+DxiDdFHdC2vP0hjm5Omdhcqb4DWTjeBoEgwKBEQQ0tRlA57pooggEohoFIqUKkUqLteGpUSjVopC9YJ5kB1XWOnp8/tpxsDNmAj9TFXoK8++htuuIFLLrmkx7bGxkauueaa42abzIlFlETa3Z002JuptzVRbw9V8tWddVi9+54MIzURZFhSOStnGmnmZNLNySSbEjCo9SfcZoVCQXxEDPERMYxIGhze7g34qOiopqStnF0te1lTs4nF5SsBSDTGMTShkCHxeQyJy8eiN4ePkySJDruX6kYb1U126pod1LU4qGt20GrdVxnde2kqnQ4vKoWAUhkSD6VGQKEUUO7X+uluDe1PqBXVNddG7HoFRQJBCY8viMPl79GiUqsV6DQq9BolOq0KjVqJzPHjQHVdu0Ps56jTiwETpISEBFpbW8PvW1paiI+P71XOZDKFXUVlTi0CwQBOvwunz4Xd58TudWD12On02OhwW2l1d9DiaKXJ2dqjxaNVaUmNTGRk8lDSzSlkWFJIMydj1kae9I4FWpWGwrhcCuNyuahwNqIkUt1Zz87mPWxv3sPK6vUsLFsOgEUdQ0QwgYDVQmu9DodVTUgKIEKnIiXeyNDcWFLijCTFRJAQYyDoaCQnxXxcvgdJkvAHRHz+IF5/EK8viNPtx+b0AaBWKYjQqYjQq9FrVSf9b3GqcaC6rsP943gYGDBBSklJQavVsnHjRkaPHs2nn37KtGnTBsocmX5w+z20uTpod3di9dixee04fC6cfhcuvxtPwIs34MXj9+IJeHEHPKGl34P/AM4DkZoIovUWEoxxDE8cTGJXV1tyZALRestpU9lZHT7amtS46tJQ1pvR1+fT6axHEdlGm6mdzsgSiAxAAUQpDKQaU8mPyyQ/PpF0SzKJxnhUin2VUXFx03H7bgRBQKMOddcZu7ZJkoQvIOL2BHB5/FidPjodPpQKgUiDmsgIDTqN7Bl7vHEGdDTZOkkwWQbalOPKCf8n3Xrrrdx9990MGzaMv/71rzz88MM4nU4GDx7M9ddff6LNkemi022lvKOGamsdtbYGGuzNNDpasHsdvcoKCOjVIXdonUqLTqVFq9Ji0kWiU2nRq3To1DoMah0GtZ4ItYFIbQSRWiMmrRGLzoRaqT7un0mSJFx+Nx0eKzaPHbvPidPnxhPw4Au7e4uAhEJQoFKo0Cg16FVaIjSGkK16MzH6qIOORYmiRGO7k/I6K+V1VirqbZTXWWm37etui4/Sk5VsZtqIcWQlm8hKNhNr0VFra6CkrYyS1grKOqr4unwBX5WFOs+UgoJEY3yXV18MI9T5OLzOLtd0FUqF8riKtyAIaNVKtGollkgtoijh8vixu/aJk06jxGzUEmlQh215/vnn+eyzz7j22mu56aabjsqGF154AYC77rrrqD/PgaitrQ1HKT9UZs6cyX/+8x/WrVvHunXrjqN3nsCCbdu4dsrp/dB+QgRp/x94/zwphYWFfPTRRyfCBJn9kCSJBnsTO5r3UNyyl5LWclpc7eH90XoLSZHxjE8ZQbwxllhDNNF6MxadCZM2EoNGj0LoHXVKCvrxNlXha64i0N5AwF6D6HYgBkJdPoJShag1YI0wozLForYkoo5NQR2dhKA4si4JURJpcbZRZ2uk3t5Mo6OZFmcbLc52WlzteAPeAx4vIIBw8GjKJq2RRGOoFZcYkYA2GIXfbqSpOUhFfUiA3N5Qi1CpEEiNN1KUF0tOioWcFDNZKWaM+r5FODMqlcyoVGbnhtyjfQEftbZGam0N1NoaqLc10eRspaS1jLz0VJqc+7q6BUClUIUFSqVQoVaqUCvUqJUhwTqWKBQCRoMGo0FDMCh2CZOXpnYXbVaBqEgdpggNn332Ga+99hpZWVnH9Po/Zlbu2SsLkszpQSAYYEfzHjbUbWNL406anW1AyEOtICaHc/NnkB2VQYYlhQiN4ZDPG3TZcBavxlmyHk/1TqQu8UGhQmW0oNBHIqhDk0pFr4tARyMBpxXJuy8UiqDSoEnMRpeSjy5tELr0wSj1xl7XcvicVHbUUNlZR3VnHTW2emqtDXiDvnAZg1pPQkQsyZEJFCUOIkYfRZTejKmrdWbQGDCodGhUGlQKZVhYQwP9wZCrd8CDw+ui02OnqrWZypYmaq0t1De3Utq0BUm1n8eTT48hMo68kWkMSchnTGYumUnmo3IA0Kg0ZEenkx2d3mvfzl27SDUlERCDLK9cy/LqdSEXb6Twcn8EBBSCIuTu3eXaLnDwFtWMrElMz5pwwDKSJPLXp/5ASUkJra1tJKem8+Cjf+b1l5+lsbGRX/ziF/ztb3/jpptuYsiQIbS2tvLRRx/x+uuvM3/+fJRKJZMnT+a+++7rEcgU4LXXXuODDz4gKioKk8lEUVERAO+88w6fffYZbrcbQRB49tlnycnJYebMmVx00UWsWLECt9vNU089xdChQykuLubRRx/F4/FgNpv561//SmJiIq+++ipff/01wWCQKVOmcN999wGhcEG/+tWvKC0txWQy8Y9//IOoqKh+r3uiMCq9NDRCVWctGZbUgx9wiiIL0mmMKInsbC5hedU61tdtxelzoVVpGRZfwEWFsylKHERCROxBu3yCotTlZizS3ZAINFfg2vgF7j1rQQygjk4icsSZ6NIHoU3IQmWJP2CrJ+hxEmhvwNdag7epEm9dKdYNX2FdOx9JUOBJzqI5KZ0mk4maoIvKzlpaukQUQvN+0s1JzMqeTJo5mRRTEsmmBCI1EYfdheUPiDS2OalttlPT5KCm2U5NU2jd5w8CWgQhlcToAoqSIkmO1hIR5SKg6aDRXc/e9kpKXSspbVjJgjYDQ+LyGZpQQFFCIUmRCce0S00hCGhVGrSAXq1Dreh9C4thgRJD65JEUNoXiFSBAoVCgVJQ9NnSPVQ2b96MWq3mgw8+QBRFrr/+esp3b+L/7nuIDevW8Ps/PUN2Tg4dHR3cdtttjB8/nqVLl7J48WI+/vhjVCoVd911F++9914Pr9nt27czb948PvnkEwRB4IorrqCoqAiHw8HChQt5++230el0PPfcc/zvf//jkUceAUL5jj766CPefvttXnnlFV544QXuvfde7r33XmbMmMH//vc/3nrrLSZOnMiOHTv46KOPEASB++67j/nz5zN69Gja29u56aabKCoq4u677+arr75izpw5B7zuiSBbZ2W3LZt5O7/h/yb/9IRd90QjC9JpSKurncXlK1lSsYZWVzt6tY4xyUVMTBtNUeIgxKBAU5uL6ioXGzsqaLN56LR76XR4sTt9ONx+XJ4AHl8Ary9IUNz31B2jsHORYSMjNNV4JDVrvbms9+fR5opF16xCu8mFXrsHg66MCJ2aCL2aSIOGSIMao0GDKWLfy2xMRR2dgjU1m+qcAio7qqlqKaPG3oRdtEPnToQOidggpOksTE8eQ172WLJjMg866VSURGweO+1uK50eG802Ky02G+1OJ1anC7vLg8Ptx+H243QHkYIKpKAKAipMWiNJ5mhmZSWSlxRHRpKJ9IRIdNr+b5dWZzu7WkrZ0byHnU17WFe3BYBYQ3RYnIYmFGI5hpNlp2dNOGgrphtREvEGQq2/bgcUCQmloCBCY8CoiUB3mOGRxo4di8Vi4b///S/l5eVUVVUR9HtJjTeiVAgEgiI1TaExyGFdLZw1a9Zw/vnnh1NMXHrppXz66ac9BGndunVMnz6diIgIAM455xxEUcRoNPK3v/2NL7/8ksrKSpYvX86gQYPCx+2fE+m7776jvb2dlpYWZsyYARCedP/UU0+xbds25s6dC4RaRcnJyYwePZr4+Phwayw3N5eOjo6DXvdEkK1ppdhbyKqSPZyXX0Zh3IlrnZ1IZEE6TZAkieKWvXxVupgNdduQJImhCYWclXY2OncKNY0uPtti5x/Ni3vMa4HQuIDFqMVi1GKK0BBj1mPQqdBrVWg1StQqJWqlRGL9chJrFiIpFDQkn0ljwmR0aBjf5Srs8QXx+AK4vQFcngBN7S7sbh8unwsPDgSNG4XOhaB1I+icoZfGQ3cdKIhKNKKZCDLJVsYRrzST57WR5CjDXLMH5e5SxJWLqIwZhDN+GPaofDokL62eFjp8LXT627EHOnGLdrw4QTjA3A1JAK0AWglVVM9uLg9QAVR4YUN9BAm2WFLqE0kzJ5MVlUZ2VDpGbUSPY2IjopkWMZ5pmeMBaHK0sLWxmG1Nxayv28qSitUApJqSGBSXS0FsDvmx2YfUQj0WKAQFerUOvVoH+tDEXlfAHXbJt3kdqJWqrkgWRpSKg7ecFi1axPPPP8/111/P3Llz6ejoQJKkcDSIlDgjWkNo3KzVFiBRFUQUe/8mgUBPb0xBEHqUU6lU+Hw+GhoauO6667j22muZNm0asbGxFBcXh8vtnxMJQK3uOWbn9Xppbm4mGAxyww03hJ0tbDYbSqWSjo6OHrE0u3MrHey6J4IsQqk5dO40Xtv4Ln8+64ET4hh0opEF6RRHlEQ21G3jk+JvKGuvQqfUk6Ecga8xlS2bAqwLdAAd6DRK0hIiGZYbS3KckeTYCBKiDcRFGbAYtQeclR+wt9P8yd/x1BQTUTiRmLNuIivCTKfXRqfbRqfHhtVjw+q1d63bET023B4rQbcVAl72T7mmVeowq6OIUMSjk8yo/WYErwm/S4fLHcTh9tPo8VPhDbDUG4kojUCpGEx6ZCWxhgZUUiVtnVU0uVT49rNb8msQfBGoRTNGIRWjMhKT1kS0wUy8yUJSlJnkKDMpcWZMhn2J5URJxB8M4Pa7cfhd2DwOOj1WWl3tNDlaaXS0sKN5D8uq1oaPSTTGkR+bzaDYXIbE55NgjOshLAnGOGbnxjE7dxqiKFLRWcP2pt0Ut5Syono9C7rmIkVqIsiMSiPdnEKaOYkUUyJJkUfW9Xg4KBQKjJoIjJoIREnE6QuFR2pzddDhtoa9IQ/kFLF69WrOPfdcLr30Upqamli/fj0TJ07c7xoCCTEh4Q4ERGqa7YwYNYY3Xv8XV1xxBSqVinnz5jFhQs9W3sSJE7nnnnu466670Gg0LFiwgOnTp7N9+3YyMjK48cYb8fl8vPzyy0RH9x/9IjIyksTERFauXMnkyZP57LPPWLduHeeddx7PP/88l19+OVqtll/84hdccskljBs3rs/zHO51jwcmyUp6QiR48qm2fsb/tn3GDSN/ckJtOBHIgnSKIkoiq6s38v62L2l0NaEKGPHXDcHdnIxdoSY3NYJzJ0WTl2YhN81CUkzEYYWCCYpBGh0tVFZtYe+aebQJIs4Rw7EpPbQvfrJPd3AIjWtYtCYsehOZljRGJg0lWm8hPiKGuK7IBsaDVLa+gI/KzlrK2qsoa6+ivKOaensTjZJIIxChtpCssTDeFyC+vZmEznbi/EHM8VkYcoZhyB2FOikbp9+D1WvH7nXi9Lvw+DtoCDZTUx+K7B1y9VaiVWkxqPVEaiOw6Ewkxcb3WRF3O1Xsba+itK2CrQ27WFYZEql9XXODKEochEm7zylDoVCQE51BTnQGFw86G1EUqbbWU9JWTnlHNZUdNXxXtgz/fpOD9SodsYaoUBw+QxTReksosGswEm/AF3bIOBaipRAURGqNRGqNeANeOj1dDxleOxatCbPO1GeL6bLLLuPee+/lm2++QaPRMGLEiH5zFKUlGGloc5E7eCzjJxZz6aWXEggEmDp1Ktdee22PsoMGDeKGG27gJz/5CSaTieTkZAAmT57Mu+++y3nnnYdGo6GoqCic9rw/uvMd/eUvfyEqKoq//OUvxMfHs3v3bi6//HKCwSBTp07lkksuoa6urs9zHMl1jwfTiuJ4Z0E5s0fP4MuSRRTEZjMhbdQJt+N4IkgH83c9CamtrWXWrFksWrSoV0qL0x1RFPlqxzo+2f0FdqkN0R1BoD6HTEMho/ITGJEfR0FGNNrD8PIKikGqOmspaatgb3slVR211NmbekTFjlDpiDfGEW0IVYxRejMWXcgV3KIzYdZFYtZGojnM2HEun5vKzhoqOmqo6FrW2RoRuwKXmnUmcqLSyezqKsuOTidGHxXu1mmwN1NZt4Pq6q3UtdfQ4nPQqVJgUykIHmFlLQgC0ToLCcZYkk2JpJuTybCkkGVJQ6fe19aTJIl6exM7mvawozn0cvpcCAhkRqWGxakgNgfNQbpXRFGk2dlKvb2JenvIdb3V1R6KWO4OzaOSkLgz5xpSstNCdnanylCqUCtUqJVqNEo1GqWmx2TaI8EX9NPh7sThc6EUlEQbLEfdahNFiaZ2Fw63H4tRQ6xFf9pMgD4QxcXFRzzm1F3XvTk3n/TbXuTnL27hytl5FCu/pKKzht+d8UvyY7OPscUDh9xCOkWwOrzMW72JRXXf4Nc3I3kMpElTmV0wifGXJhIVqTv4SbqQJIk6WyObGnawvWk3e1rL8HTN1+mOWj3EEI9x2wqS9FEMveQBzNHJR2W/w+ekwd5MXdf8mhprA9XWOtpcHeEyFp2JrKh0xqYUdUXNzghHbfAEvFR21LKudgsVHTVUd4Ym8O4fDcISYSIhLokCEYwOB4b2ZiJcdiKCIgatEVNiNsakPAzJ+Wjj0pAUCgLBAJ6u/Eh2376I3i2uNprsLayu2RgO9SMgkGZOJj8mi0FxeQyJzyfFlEiKKZGz86YjiiLlHdVsbdzFtqbdfLFnIZ/t/g61QkVe1zGFcTnkRWdh0PSMv6dQKEiMjCcxMp6+nnkDYpBOj5X68joSjLEExCBBMYhfDBAQAzh8rrCIA6GWn1KDTq1Dr9KhUaoPq/LXKNUkGOMwB7y0uTpocbZh9zqIi4g5qLj2h0IhkBhjoNXqptPuQ5IgLurHIUrHglh9kKE5MSzbVM9ffvkzHl78V55c/k8eOeMesqLSBtq8Y4IsSCc5e2s7mbdsJ+valqGIq0ap1TA+6kxunnQeUcZDDyoqSRKlbRWsqtnI+rqtYRfqFFMi0zLHUxibS2FsDjGGKHxNFdS//QgqcxzJVz2O0nBwzzBPV8XV6mqnxdlGs7ON5q44dU2OVhy+fQnGVAoVKaZEBsXmkmZOJjMqlSxLWjjYaCAYoNpax8b6bextq6KsvZJae2N48qpZG0lmVCrnJJxBmjmZ1C6X7x8GWZUkiUBHA+7KHXhqivFU7yKweyMuwK3SoEnMQpuUQ1RSDolJuaiTMnu5qkuSRIfbSkVnDWVdXXWrajaysHwFEIroPSyhkOGJgxkSn09uTCa5MZlcOuQ83H4PxS2lbG/aw66WEj4u/hppV1ckcGM8GVGpZJhDcfqSIxOIj4jpt4WpUiiJNUTTomzCqInos0xQDOIL+vAG/XgDPrwBL06/O3y8Qa0nQmNAr9IdsgjoVFqSIxOw+5y0uzqotTZ0tY5NRyQkgiAQaw6JUIfNiyDwo2kpHS2i18WM0Wm88MEWGpsDPDz9Lh77/hkeX/Isj0y/m+zojIE28aiRu+xOQiRJYntZKx8sLGFH+1Y0GXsQVH4mp0zi5rGX9PLwOhBNjha+r1jN8sq1tLjaUSlUFCUOYnTSMEYmD+mVEiHg6KDu3/eDoCDlxj+jigzt9/g9NDpaaXK20ORo3a9LKSRCTp+rx3mUgoLYrjGjBGMcica4rmR2ScRHxITHaERRpN7eFB4vKmuvpLKzNtzyMWmN5ERnkhOd3tVll0GU7siDiwZsrXjqSvDW7sFTvxdfY3l4Mq+g1qFJyESbmI02KQdtUjbqmJReIiWKIpWdtexsLmFH8x52tZTiDXhRCgryYrIoShxMUUIhOdEZPcaiXH43e9sqKW2roLyjmqrO2vAE5W4sOhMxhihi9FHhrtHwS2fGUW+lsLAQhUKxX86j0C0s0DvKdyAYwBXw4PK7cfndSJKESqEMhXHSGFEpD/2ZNCAGw7+1TqUlPiLmiD29JEkKt5RizTqiTIfewj+VkCSJ3bt3H5Muu6IbH4b0UVz/2DfMHp/Bz+YW0exo5fffP4Pd5+T/Jt3WI/L8qYgsSCcZu6va+c+XxeyoqcGQuwvR2EJOVCY/H3fNIc/QFkWRDfXb+HbvErY37UEQBIoSBjElfSxjU4f3m65BEoPU/Pd3VLdW4ppxOXWiJ5QEz95Ih9vao6xBrSfOEE1MRDSx+tDge6whmtiIKOIMMUTrLSh+MBDuCXiptYZyB1V21nZFXagNR1rQqrRkR6WTE51BbnQmudEZxEXEHNenZ0kM4m+tw9tYjrexDG9DOb6mCiR/qAtTUGtDApWShy6lAG1qASpjVI9zBIIB9rSVh7rqGoup6KhBQkKv0jEoLpfB8XkUxuaSFZXWqwL3+D3U2ZuotzXR7GylxdlOg72FVkcHNp8dr9jTRf/y1HMoTM5HZ4wAlCAqQFKAqETqWlcoQKlQoFKGch2pVUq0agUajQJf0Ivd58TldyMQSmBo0ZsPuRtOkiQcPhetrnYkJGIN0Uc8tiRJoTElu8tPcmwEEf2EVjpVkSSJtrY27Hb7EYdQ2l+Qhl71f0QWzeCp/6xn295W3vrd2aiUCtpdnfx5+T+osdbz09FXcmbO1GP8SU4ccpfdSUJLh5s3vtjJ8i21RKY2EzlyJwoFXDP8CmbnTjukGfWegJfF5Sv5qmQxzc42YgxRXD70QmZkTSTGENXnMaFupb3sailhR9laqlVWAsmRsOdrtCotaaYkihIGhWK4GeNJNMYSb4ztt9tIkiTsXgel7RXU25qoszdSa2ukztpAs7Mt/DSvV+nIsKQwM3syWVFp5ERnkBKZ2EvEDgdPwEurqz3sumzzOnD6XLj9HnxBH4GuaAUKQYFGoUan1mLURGDSGomKiyUuoyD01K9Q4m+r7xKoMrz1e7Gu/wrrmvkAqKOT0WUMQZ9VhD5zGCp9JEPi8xkSn8/VRRdj8zrY0bSbHU2h1tOmhh0AKBVKMswpZEalkRaZjE6KwufQ0dEGdS0KalsMNLSKuL2R+z6UIojBGMBkEdFFBNlQY0VHExatDoRQNIb9wwUJKFCgROgSK1Gkx8RmpSIU0VutEgjgoy5QiyRJ6FRaItSGQ/7+g6KI3eegNliNVqXBqIk4oqgP3XmgGmolok3aQ5r/dCqh0+mO2UOz2BVua8aYNFZsrWfT7mbGDUkk2mDh8Zm/5tnVr/Hqhv+xt62Sm0dfecRjfQOJLEgDTFCU+Hx5Ge98sxsJH7mTq6jzlzAoNpdfjLuBeGPsQc/hCXj5tnQp8/cswO51UBCbw7XD5zI2ZXif7sv19ibW125lU8N2SlrLCUoiKkFJitvDFH0cKYXnEqNORC+Y8AdCidzwA53Q5lBgUznwCy24JSsO0UqHt51mZyuNjmaaHK24usYtIDRelBQZT050BtOzJpBmTibDnEK8MfaIw9aEPPNqqbbWUd2VxrzB3kSnx9arbPeEUI1SjUro6iaUJHyiH08/KTLiDNGkmpPJtKSSM3g0uVMvJVkdgbepAk/1LjzVu3DsWol98wIQFOhSCzDkjyNi0ATU5nhMWiOT0scwKX0MAFWtLazcu4Pi5nIa2uqpaF2PpNwXf08SFSiJQJ8QSXKamRiDhURzDKmWGNJj4kg0R2PWmfr0nJMkCavHRrW1nsrOGva2VbGntYwOT6hFm25OYWzyCNK1hbQ0CWwva2VraT1ubxCzUcPUMbFIcWUsq1iJUqHkJ4PP4/yCWYfkpSeKIvP3LOD97e9i1pm4c/wNDE0oPLQfcT8a25zc8/clZCaZ+NMdU1DKmWr7RPSEBGlUQTymCA2LN9YwbkgiEJpu8cCUO/hg5+d8vOsbKjpquGfizSSbEgfS5MNG7rIbQOpbHPz93U3sqepg6BA1ttjVtHnauXzoBVxcePZBn1YDYpCFZcuZt+trrB4bwxMHc+ngcymMy+1VttnZxoqqdaysWk+NLTTr26KKI8KfjNgZxcVt3xMlOviz9SJcUtekUUFE0DlR6B0IekdoqXMi6FwIin0eXZIooAgY0EkmIlUW4gyxpEclUpiYzrD0NIx6bS97DhV/0E9FRw2lXS7p5e3VNDiaw/sj1HpSTUkkmRJINMYRHxFDjCGKKJ0Zky7yoAP43oAPm9dOm6uTVlcbjY5W6m2NVFnrqLc1dqWnCIlUYVxoEuzQ+ALiDFF46/fiKtuEq2QDvuZKAJRJ+XTEj2aXkEtpg4fyuk7abfsijsda9GQmR5IYr8Rg8aDUu/EKNto87bQ622lzd4ZdvPdHQMCsiyTGEEVcREzXmFwCqaYk0szJPdJjdHtRbm7Yyfq6LexuLQNgWEIB5+bNZFj8YLaWtLJwfTVrdzSgUCiYPiEKZ/RWtjbtIMOcwu3jrjvkQfLy9iqeW/NvGuzNnJ8/i6uGXXTY7v+LN1TzzLubue3iYVw49fRxYz5awl12lw8jf/oFxJx5IwCvfLyNb9dW8Z/HzukVRX5j/XZeXPsm/qCfa4fPPeQelpMBWZAGiO831vDPj7aiUiqYdZaapS1fYFDr+eWkWxgUl3fQ4zfV7+CtLR/SYG9mSHw+Vw67iILYnvGtAsEA6+q28vWepexpD03kU7qjcTfHI3YkIPn0REVqmWkqZ6p7EWszzqc5Lgar1ESrr5FWT3M4KKeAQIw+hhhdLFGaaIxKC1rJjDIQgd+lpdPuo7XTTVO7i5YOF/v1EoXzAOWkmMlJs5CfFoUlsm+Rsnkd7GktC71ayijrqA7Ph4rWW8iNziQ7Op1MSyoZltTjmszPF/RT2SWGe1rLKW4pDadUj4+IYXBsATHKNALWaNoqGzA0bGawVEKi0opHUlGsHERL8mQSM7PJSTWTlWTCaDh4Rd3t4h2KgmGlw22jw9NJu6uT1i4X7GZXG0Gx67cRBFJNSRTE5jA0Pp9hCYVE7jcxt9XZztLKNSwsW0Gbu4NUUxI/GXIeE9JG0drh4YNFJSxYV41Rr+asszSsbl+AzWvn0iHnc8mgsw8phYUn4OWdrR/z3d5lJEcmcMe46w9rfowkSfzu1dXsqe7glQfP7Pf/8WOju677z7XjyB45kbgL7gCgpLqDXz+3jDsvG8HZE3o/OLS7O3l53dtsadxFUcIgbh93Xb/d9icTsiCdYAJBkdc/28EXKysYnB3NsImdzC/9ioKYbH49+baw63N/tLk6+Pem91lft5WkyHiuH/ETRiUN7VEpO3xOPtq6kMUVy/BILkSvnmBLChGeLIamplGQEUVumgWLRWRP207WrnqXMp0KhxD6KxjUenKiM8iKSg+7JaeYEg7Zo8ofEGlqd4YiZzfZqWywUVFvpa7FEY4WHh9toCDDQkqKgMrUSXuwgZLWcursjUCoqy87Kp382GwKYrPJi84i2mA5/C/8GNE9AL+qZA+baoupdlbgVjchqAJIEqh8FuJUaQyKzWOiyUBCw3rce1ZDMEjE4ElETbkMTdyxmysSFIM0OVuptTZ0ddVVsqetHLffg4BAYVwOE9NGMyl9TDhqRFAMsrpmI5/s+oYaWwPZUencOPJyCuNyqGqw8cIHW9hT3cGZE5OQkrezqmYDhbE53D3x5l7emP2xrbGYl9a/Tburk3PyzuDKYReF4ucdAjVNdu786/ecNzGTn80tOuLv5nSiu65755ZppOcUkHDpvUDo/3j7U4uwROp48hdT+jxWkiQWlC3n7S3zUCqUXDnsIs7KmXrMc2QdS2RBOoG4PH6e+s8GNu1p5qKpWUgp21lYvoIpGeO4fey1B6zwJUliUflK3t4yj6AU5CdDzueC/Fk93HbbnFZeWfEpW9s3ICkCBK2xJElDmJ47krGDk8hIjKTJ0cKqmo2sq91CeUc1AKZAkKFJQxiWMZqCuBySIxOOSxO/3WFnZWkxW+tLqbJWYZWaQNU1lhJQEyHFk2XKZHT6IKYVDiFSN3CuwMGgSEW9jV0VbRRXtlNc2U5bV1BavVZJXloUBRkWTHEunKpGSjpKKWkrJygGEQSBTEsqeaYUUtrbiN6zmRi3B3PRGURNvxpV5PF5UhVFkbKOKjY37GBtzWZqbA2oFCompo3i/PxZ4fxKoiiyono97277jDZ3BzOzJ3Pt8EvQK/W8/XUx877fy5hBCUybAW9seQ+VQsWd429kVPLQQ7LD5Xfz7rbP+G7vMqL0Zm4Y+RMmpI46pJbsix9uYdH6Gl5/+CyiT1NX8MOhu6773+3nkBwfTdLVvwvve3/BHt75ZjevP3QW8dH95zBrtDfz6ob/saN5D2nmZG4aeTlDEwpOhPmHjSxIJwib08fv/rWa8jort186lGJxMatrNnLxoLO5aticA96sVo+Nl9a/w6b67QyNL+BnY68hwRi3b7/TyXPfz2OHbT2SIoDGmcaMtDOYM3YkcVF63H4PK6rW833FKva2VwKQF5PFmITBJH7/EZkJeSRd8dAx/bwev4fKzjoqOqop66iivL2aOltjeGwkOTKB/Jhskgyp4Iiivk6guKKd6iZ7qMWhFMhNtTAoK4aCjCgKM6KIMR/aRGBvwIfVa+/ysHPjFwOIktgVakcV8ijTGDBrI9GrQ2NMHXYPJVUd7KnuYE9VByXVHXh8oS6xuCg9gzKiGZwVzaCsGDKSTH0OvHsCXkpayylu2cvu1r3sbasMu7SrUZDg8REfEElPHUpG4WQSjPHERURj0kYel27Hqs5aFpWvZGnFGtwBDyMSB3PlsDlhYfIEvHy080u+2LMIi87EHeOupyhxEF+vquCf87YxqSiJ6y5O57k1r1PVWcvcwedw+ZALD9kTr6S1nNc2vktlZy1D4vO5YcRlZEYd+H6tb3Xw8ycXccWZBVxzzuE7SJxudNd1795zCQk6iZSbnwrva2xzcuufFnLTBUOYO6P3uPH+SJLEurot/GfzR7S42pmQNorrh19KbMSJDRJ7MGRBOgE43H4eemklNU127r9+NCs7v2Bt7WauHX4JFxXOPuCxxS2lPLvqdRw+J9cMv4Rz8s4It14CgSAvL/mWZY0LQO3B6EvnimEXMnv4EARBoN7exFcli1lWuRZPwEuaOZnpmROYlD6aWEM01nVf0LbgDZJv/DO6lPwj+mzdKcSrrfVUd9ZRZa2jqqOWRkdLWHzMOlMouGhUOnkxWeRGZ/Y7udfh8rGrop2d5aGWSWlNJ4FgyLEgxqwjJ8VCVrKJtEQjmkgXLtppcjVRb2+iydFKq7MtHJ3gUFBIKiSfnoBLj+iOQPBEkmRMYmhKJoMzYxmcFUNc1KFHxNifoBikztYYCqDaWUt1awU1bdVYhWCPcmqFiii9uWsirCW8HmOwEKMPOTFE6c1H5ZX4XdkyPt+9ALvPyRmZE7lm+MXhnFJl7VW8uPZN6myNXFR4FlcOm8MXyyt4ff5Orjt3EBefkcnrm97n+4pVDEso5J4JN2PSRR7kqiFEUWRh+Qre3z4fh8/FjKyJXD7sQqL1ln6Peexfq6lssPH6w7N/9B533XXd+/dfTYyvlbTbX+ix/5fPLEGpEPjbPdMP6Xy+gI/5exbwSfG3CMDFg87mooKzDtsJ5XghC9JxxusP8ugrqyip7uChm8ay1vYdSyvXcP2In3BBwawDHvtN6RLe2vwh8RGx/GrSrT2eLteVlvP8qv/g0zWh8Udz3fCfcPawkUDoyXjezq9ZW7sZpULJlPSxzM6dRk50RvhJXBKD1PzzTlSmGJKv/+MhfRarx0ZVZx011nqqrfXUWOupsTXgDezzIkuIiCXDkkpmVCqZllBA1Cj9kUdW8AeClNVZ2VJRw7b6Emqd1bgUrQgG2z5PP0lAGTCilUwYFJHoBCMaQY9S1CIGlXi94HIHsDq8uHxeUAYRlH4UGh9GcxCd0Y+kduAQO8NOHBqlumsMK4fC2BwK43L6nXt1OEiSRNv2JZQueYs2gviHTsYRHUeH20q7uzO83D8tO4REK9EYR4o5iQxzCjnRGeTFZB1WunmXz83Hxd/wZcki9CodN468jKkZ4xAEAV/Ax5tbPmJh2XIKYnP45cRbeH1eGau21fPMr6aTlWxmcflKXt/4HiZtJL+a9NPDclpw+Jx8vPNrvt67BJWg5IKCM7mo8Kw+x5eWba7l6Xc28uc7JjM05+DTHk5nuuu6Dx+5BXPrbjJ++e8e+z9cVMJ/vio+aLfdD2lxtvH21o9ZU7OJOEM014/8CeNSRgx4CCdZkI4jkiTxt/9uYunmWu6/bgxVwjrm7/6Oy4acz2VDL+j3OFEUeXPLh3xTuoRRycO4e/xN4WCcgaDI0199yib7YgQEzkg+k59NvQClUkmzo5X/bf+MVdUb0Kt1nJN7Bufmz+gzS6mrdCONH/yJ+Ln3Yhw0sdf+dlcne9srKWuvCkfj3n+eT6TWGHZ4SDMnk9710h3iAPbB6PTYwlG0dzWX0OhoAUJCkWVJJ06bhEGMQXKbcNu02BwBbE4fTo8ff0AkKEooBQGtRoleqyLSoCHarCPOoicpNoKUOCOp8UY0+0VFD4pBGuzNVHTUUNZeSWl7JeUd1aFxIQTSLSkMictjcHw+g+PzjkqgAvYOWj5/HnfFNoxFZxB77s9QdD2lSpKE2++h3d1Jq6udZmcbTY4W6u1N1FobaHK2AoSjio9MGsK4lJFkRaUdUoVSa2vglXXvsKetnAlpo/jZmGvCwraiaj2vbPgvepWWn4+6mb/9q5ysZBN//PlkACo6avj7yldpdbVz7fC5nJc/87AqsUZHC//b9ilrajZh0hq5dPB5nJUztcdYqMvj5+pHvubi6TnceMGQQz736Uh3XTfvj3cSUbaSrAff67G/odXJbX9eyK1zhnLRtMPPIruzuYQ3Nn1AtbWOYQkF3DjyctLMRxdI+WiQBek4Mn9ZGf/6bAfXnltIfHYbL61/m9k507hl9JX93sQBMciLa95gVc1Gzs+fxXXD54b77Fttdh747J/YNZWYxCQenv0zMmMS8AV8fFL8LfN3f4cgCJyfP4sLC888YIXZ+OGTeOtKSb/rFVAoQ0nomvaws7mE3a1ltLtDUbgVKIg3xJNmSiE7Oo3c2HQyo1IOmkL8cPEEvOxu2cu2xmK2Ne2m2hrKTWNQ6xkcl8eguDwGxeWSGZV21KkVDgdfwMfe9ip2tZSyq7mEPW3l+IN+BAQyLCkh2+LzKIjNOez05JIk0rHsAzpXfIg2JZ+EnzyAymg56HEuv5vy9iqKW/ayvWk3JW0ViJJIcmQCM7MnMTN78kHFct+k1vnEGqL5v8m3hSNGV3fW8fTKV2hzdTDGOIvvFwo8fddUCjND4w1On4t/rPsPG+q2MjZlOLePu+6wxXlvWyX/3fYJO5tLSDTGcXXRxYxPHRm+L+5/YTmSJPH03dMO67ynG9113cd/uQ/9jq/JeuA9BFVP56efP7mQpFgjv/vpoaWz/yFBMciCsuW8v+Nz3H4P5+RO57KhFxxW6/tYIQvScaKqwcYvn1nKqIJ4rro4gUcX/41Bcbn8dtqd/bpdBsQgz61+vc/xpd31tfx+0QsE1DbGRE3jvtlXoBAU7G4p46X1/6HB3syU9LFcO3zuQd2jg04r5c/fSvOIKawzWNjesgtHsCtWnV9LwBaF6LAgOixIrkiQ9tmrUgrERRlIiTOSlWyiID2KIdkxhzS/Zn+6UzVsayruSoFRTkAMoFaoKIjNoShxEEPjC8iOSj+qcELHGn/Qz972SnY2l7CzuYSStopwYr0EYxx50ZnkRGeQHZ1Ohjm1V5qJvnDuXkPzZ8+hjIwm6apHUEcd3ux6u9fButotLK1cw+7WMrRKDWflTuPiwtkHHespaS3nmVWvYfc5uGPc9eHoEg6vk2dW/4vtTXugOZvxMTP49dVjwsdJksSXJYv479ZPiNZbuGfiLYedl0eSJLY07uSdLR9TY2tgcFweN468nMyoVP716Xa+WVPFh386/7ASS55udNd1nz77CNpNn5Dxy3+jjOg5NeSf87by/YYa3v3jeaiUR36v2LwO3t8+n4VlKzBqI7h62BxmZE06ofefLEjHgaAocd/zy2jucPH0PZP406q/EpCC/GX2b3tMWNwfURJ5ce1brKhaxw0jfsL5+40vbaou4anl/0RC5OpBV3PxqAmIoshHu75k3q6viTVE87Mx11CUePCIwhUdNXy69B22OytxqBRIogLRGoPel0x6RBaZ0UnEWgyYIjTotSqUSgFRlPD4gjhcPtptHpraXdQ2O6husiOKEoIA+elRTByaxPRRqcRaelfCoiRSY63vipBdwq7mknCIoQxLKkUJhRQlDmJQbO5RD7D6gn46PTZsHjvugAdf0B/2stMo1ejVulBQUZ3pkOfI9EcgGKC8o5rdrXspaQ1Fk2h3d4b3xxqiSTMnkRSZQHJXPMD4iBhiDdE9uqk8dSU0vv8EglJD0rWPoYlJOSJ7Kjtq+WLPQpZXr0On0nLZkPM5N2/GAeeedHps/H3lq+xuLePyoRdy6eBzEQSBgBjkjU3vh9Ktdybw+vUPEKnv+duWtlXw3OrXaXV1cMXQC5kzaPZhO18ExSCLy1fx3o75OHxOzs6dTqx7BP/6eDevP3wW8VEn/kn9ZKG7rpv/0p9Rr/4vqT9/AU1Mzy61lVvrefI/6/nr3VMpyDh6r7mKjhre2PQ+u1vLyI5K56ZRl/eadH+8kAXpOPDtmipe/HALv75mNMWB71lSuZrHZ/76gD/qf7d+wme7v+PKYRcxd/C54e2b63bz5LJ/IPnV3D3uZ0wpLMDudfDs6tfZ3rSb6ZkTuHnUFQesWEVRZE3tJt7f8i0N7loUIuQ4g4i6s5hRMJrR+UmH7FK9P15/kJLqDraVtrJhdxN7azoRhFCsrQumZhAZ42ZPWzm7W/ZS3Lo3nKIiISKWoQmFDE0IheE50u6/7lTn3V5sddYGGh0t4WgKh4JBrSc+IoakyATSzElkWEK5mWIMUUc8wNvptlLeUUNVZ23Y8aPB3oRvvxTlAgIWvYlYQzRxhmhiI2KIFgWUaz4nNigw5KrH0cUceV9+ra2Bt7fMY3PDTrKj0rlrwk2kHCCumT/o55X1/2VZ1VpmZk/m1tFXoVQokSSJV5Z/xqL6b0mOSOH3Z97Va/K2y+fm1Q3/ZVXNRobGF3DnhBsP6EXXHw6vk/d2zGfB3uVEqI207cjnz9ddwuCsmMM+1+lCd133xevPolz6Gsk3PYUuuaeLd1O7i58+sYA7Li3i3ElHFlX8h0iSxMrqDbyz9WPa3Z1MyxjPNcMvIeogE/ePFlmQjjE+f5Db/ryQWIue6y6P44mlzzOncDbXDL+k32NWVK3n+TX/5sycqdw6+qpwRbintZzfLXyGgEfLXaN/zvRhuTQ5WvjT0hdpcbXz09FXMTN7Ur/nFSWRlVUbeHfb57S6WxE9BizOLO6xLSN+9AUknHX9MfnMoiTS5GhlQ9UeVpTupNJajajtRFDsS0ZXGJfLoK5YcHERR1bBePweilv3sqNpD8Ute6noqA7HmovURJBqTibJGNflJm3BpDViUOvRqjQoBAWiJOIP+nH5PTh8Tjrc1i6ngdau9A/7opGbtEZyozPJj82mMDaH3OjMo2q5iZJIh9tKk6OVJkcLLa5Q7LruNOWtro4eKeOVUmiuVmZMKHNuYWwOmZa0w+o+kSSJNbWbeG3je/gCPm4dczXTMscfsPz7O+bz8a5vGJcygnsm3oxaqcbl8XPNX99Al7edaIOJ30y7k1RzUq9jv69YzRub3kejVPOL8TcwKnnY4X9RdLW6Vr5Js7uZ4dGjuW/G9SeNW/KJpruu+/LtV1AseIHEqx7FkD28RxlJkrj6ka+ZPDyZOy8bcUyv7/F7+HT3t8zfvRCVQsllQy7g3PwZx20cV472fYxZtL6aNquHu68czr83vUSiMe6AHnV1tkZeWf8OhbE53DzqirAY1dub+OP3LxLwargo5WqmD8ul1tbA498/S0AM8ugZv6Qwrv8WV0lrOa9vei+Um8cVibptDDdMmcnEyHpaP/0ec+G4I/p8oiTS6GihoqOa8vZqyjuqqeioCXe/aZRq8tPSUXvzKNkN1uYIskfkcf3MoYed70aSJKo6a9ncsJMtjbvCkRBUChV5MZlcWHhWV96kzKNyLe/GE/BS3VnX5WUXyg67f+qInKgMBsXlMiguj4LY7MMa9FUIilDiPUMUg+N7xyoUJZFOt41mZys1NTso3TCf5mArOwJulletA0K5i0YkDmZS+mhGJA09aKUgCAIT00ZTEJvD86v/zYtr36TaWs/VRXP67FYTBIErh83BpI3kzc0f8pcVL3Hv5J9j0GlI0eZidKbQplvGw4ue5v4pt/f4HIIgMDN7EgWx2Ty7+nWeXP5PLsifxdXDLznsyisvJotfjb6Hez/8F1vZyMOLmrh/yu0n3STOE4lCE+oBEX+QCBNC331GkomapkPvGThUdGodVw6bwxlZk3hz0we8vXUeSyvX8NPRVx2w/jlSZEE6hkiSxBcrK8hNNdNEMQ32Zh6ceke/eUmCYpAX176JRqnml5N+Gr5xXT43Ty79J15fkBTHbK6ZNZJGRwuPf/8sAI/P/HWvJ9RuvAEf/9v2KV+Xfo+WCHxlRYyIH8Gvfj4Ks1FLy5ffoNAa0KYcPICrJEm0uToo6Yq0XdZeRWVHDe5AKISOWqEi3ZLCpPQx5EZnkB2VQZo5KTxe4Z4V4P0Fe/hkyV62lbXymxvGkptqOeA1nT4X25t2s6lhB1sadoZdzTMtqZyfP4uihEIKYnN6RLc+VuhUWvJjs3sMztu9DkraKkLdji17+aJkEZ/t/g4BgTRzMoWxORTE5pAXk0mCMe6IRVEhKIg2WIg2WCiMy2VyZBqNHz6JIX8sqgvuZ3drGVsbi9lUv50V1esx60zMzpnKufkzDurhFq238PAZ9/DGpveZv/s7Oj1Wbh97Xb/jSuflz0Sv0vHy+nd4cvk/eHDqL8hMMrOzIsBfrrifPy17kT8ufZ67J9zEhLRRPY5NMSXyxJn38/aWeXxRsojStgp+NfnWw+7CUylUBGoKuWTMeBY1f8ZvFjzJb6bdGY4y8WNDodEhApK370nfCdEGtpW2HLfrJxrjeGDqHayv28obmz/g0cV/ZWbWJK4efkk4VuKxQBakY0hZrZXqRjs/u3QQH+96jSHx+YxM6j/+15cliyhrr+KXE38avmElSeLlDe/Q5GzBWzqWO2+ZhNPv5ImlLxAUg/z+AGJUZ2vkbytfpdbWQLZ2BDtXxnLBxDx+evGw8Ix3d9UOdOlDeqXl7qbZ0cq2pt3saN7DnpYy2rrcv9UKFZmWVKZmjiM7KoPsqHRSzUkHfPrVa1XceMEQJgxN4qm3N/DAiyt44PoxjBu8bywjKAYpa69iW1MxWxt2UdJegSRJRKj1FCUOZmTSEIYnDj7ufdf9Eak1Mjp5GKO7up+8AR+lbRXsbt3L7pYyllWt5buyZUCoBZMTHcp4m2lJI8OSSkJE7BF5KRnyRhM963raF75JVFIuUybPZUrGOAJikK2Nu1hQtpwPd37JFyWL+Mng8zkv/8COCyqFkp+OvooovYUPdnyOKEncOf6Gfh0QZmRPQqVQ8eK6N3lq+T/JTTiLpZvdRKrM/GHmvTy14iWeWfUat465qleGUo1SzS2jr2RQXB4vrX+bB7/7M/dN+Tl5MYc+vuELhCYoF1gKmFl0P39a+iK/X/IMD0+/+7DOc7rQLUiiz9Pn/oRoA202D/6AiFp1fLziBEFgXOoIihIK+WjX13y5ZyEb67dz29hrGJsy/OAnOARkQTqGrNhah1IhEDTXYK2x8+uht/X7xNzpsfHRzq8YlTyMifs9Za6oWs+amk0omwYxKnUQOSlmnlj2PO2uDn4341f9itG2xmL+tvJV1EoVV+Vcz7/fbWbmmDRuu2RY2IaAvYNARyOm0WeHjwt1i9WxqmYD6+u2UmcLRduO0pkZFJ9HYWwOeTFZZJhTeniFHQ6FmdH8/ZfTePz1tfzpzTXceFkqisgOdjWXUNyyF3cgFKE6OyqdSwadw4jEIeTFZJ6UUYm1Kg1DEwrCwSmDYpBaW0NXvqYqytqr+LT4O8SusS21Uk1aV86iVFMSKaZEUk2JxB+CUJnHXYC3vpSOpe+iTx+ELm0QKoUyLJBVnbX8b9tnvL11HquqN3DPxJtJjIzv93yCIPCTIeehEATe2z4fo8bAzaOu6Lf81MxxSEi8uPZNnEYJyKShzUlWspmHp9/N31f9i1c3/A9f0M95+TN7HT8pfTSppkT+suIlHvv+GX458ZZDrrhc7tB4WoReTaoplj/MupfHvn+GPy19gT+eef8BHTRORwR1d5dd3y0ks1GLJIHT7T/uqTt0ah3XDr+EaRnj+Mfat3h6xctMyxzPzSOvOKRpDgdCFqRjyMbdzQzOjub7qoXkRmf2mSivm492fok/6OeGET8JC4bD6+TNLR+SpE+hvCqd83+axae7v2V70x5+Pva6fud5rKnZxHOrXyfFlMT9k2/n4Rc3kxIXwR0/Gd5DEL11ewDQpRbi8XtYUrmGRWUrqLLWoRAUDInP48zsKQxPGkxKZOIxCSNi8zrY21ZJSVs5pmFlaBPK+V95qLJJioxnSsbYUAUfX9CvS/yR4Al4aXa00ubuwOoJBVr1Bf1ISCgFZTjtdpTeTKwhihhD9BEN1CoVSjK6cjN1txR8QT811vpwmKUaaz3bGotZWrkmfJxaoSLVnESWJY3s6HRyozPJsKT2EGFBEIg77+d4G8po/vRZUm/9Owrdvu65DEsqv5n2C9bUbOKVDf/lwQVP9hrb6YtLBp2Dw+vki5JFpEQmcnZe/3HQpmWOx+V38+9N76POdFHXPI6sZDNalYb7Jv+MZ9e8zpubP0QhKDgn74xex6dbUvjTmQ/w5PJ/8reVr3Ln+BuZkjH2oN9rpyMUjsoUEeqajTFE8cgZ9/DbBU/y9IqXefKsB49ZVJBTAUGpAoUqnMb8h+g0of+NxxcATkwuqXRLCk+ceT/zdn3NJ8XfUNpawa8n30a65cimLIAsSMcMp9tPVaONM2caWGFv4s7xN/Zbtt3dyeLyVczInkzSfk+0H+36CofPSZ50Dk06D7GJAf628EsmpY1mRlbv8D4Amxt28Nzq18mJzuS30+5kU3E7Da1OfnvjOLTqnhWst6EMr1LJ5+17+Grtyzj9brKi0vjp6CuZkDb6qPuCXX43lR01lLWHInyXtVWGw9woBAUZ5hTOyJrImrVeJHs0j//yHMzGo795XD43e9sr9wt1VEuLs+2wzqFUKEmNTCSrSxwKYrNJMycfUUBTjVIdCib7g4yrTp+LOlsjtbZGam0NVHfWsb5uK4srVgGhMayihEGMSx3BmJQiDGo9Cq2B+Dn3UP/WQ7QtfJO4C37R63oT0kaRHZ3Bn5e9yBNLn+eh6XcxOL7/YLmCIHDt8LnU25t4c8uH5ERnkBuT2W/5c/LOoMXRyed8y5KaZUwZcRUAKqWKX078KX9f9S/+vel9jJqIPsXGpIvk0TPu4cnl/+SFtW+gU2kYc5CWUoc91DW1fwqK+IgYfjXpVh7//lne2foJPx1z1QHPcbqh0OqQ+umy02lDVbnbG+hz//FCpVRxxbALKUos5JlVr/HQwr9w+7jrmZQ++sjOd4zt+9FSXm9FksCqKkev0jEhdWS/ZReWLScoBrmo8KzwtnZ3Jwv2LuOMzIls+x6GZMfy9taP0Km0Pbzv9qfGWs/fV71GujmF306/E4Naz7LNdUSbdIwf0rNLQ5IkVjTt5LOMGOy7vmJMchEXDzr7sGfXd+P2e0KpJbrEp6Kjmgb7vtTisYZosqPTmZUzhfyYLLKjM9CpQuJzdpqVXz+3jH98tJXf3DD2sFpioiTSaG+mtCsh3Z7WMmqtDWF37SRjPHnRmczMmkRiZByxhmgsOhMRGgMapQYFAkFJxB3w4PA66fBYaXG202Bvoqqzlo3121lSsRoIjQkNTxzEqKRhDE8afNSCHaEx9HKakCSJFlc7e9sq2NFcwqb67ayr24JWqeHMnKnMKTwLS0o+lolz6Fz1Ccah09Bn9nanjo+I4fGZv+bRxX/jLyte5snZvyFxvxQlP0ShUHDnhBu579sneGHtGzw9+6EDulZfM+Iivtq4nW3ScopbxoSzGqsUSn458RaeWPoCL637D4nGuD7FTafW8eDUO/j9kmd5bvW/eeLM+w/4JN3a6UGjVvbyzBwSn885eWfwTekSZudOO6qn8VMNhcbQb5edXhOqyj3eYJ/7jzeD4vJ4avZv+fvKV3lu9es4fA5m5x5aBPL9kQXpGFHf4gQkKhyljE4p6vfmFkWRReUrGZE0uEeF8VXJ9wSkIBcVzOabD9eSPzjI6qbd3Djysj7Dv/gCPv6+8l/oVFoemHoHBnWo73ZXRRtjBiX0CLdi9zp4ad3bbBA6yFTo+M2sew74RPxDJEmi3t7E7pa97GkrZ29bZY/cRjGGKLKj0pmWMZ7s6HSyo9IPONk1O8XMdecW8sYXu1i5rZ4pw/uuVDwBL/W2RmqsDVRZQ7mV9ncx16t05MdmMTFtNPkxWeREZxySK7aK0FiQRWfqcz5Nk7OVPS1lbG/ezdaGXays3oBCUDA8cRBT0scxNqXomHUXCYJAfEQM8RExTEofgyiJlLZVsKBsOV+Xfs/i8pX8dPRVTJ5yGY7i1bR+/Sqpt/0doQ/PzUitkd9Mu5MHvn2CF9e8yeOzfn3AFp5RE8Ed467nD0ue49Pd33L50Av7LasQFOSI0ykLfs7za97g7+c8Gp6MrVGquXfybTz43Z95ZtW/ePqch8P/x/3RqXU8MOV27vvuTzy35t88ddZv+h2XbOl0EWfR9/mwctmQ81lSsZpPir/hnom39Gvz6YZCq0Psx8tO26PLbmCI0pt55Ix7+Pvq10Jz34J+Lig487DOIQvSMaLd6kaIsOLwOxl1AM+6nS0ldLit3DTy8vC2QDDA9+UrGZsyHK1kQhQlKoObiNKbe3kwdfPBzi+oszfy8PS7w7HrPL4AVoePlLh9T/K1tgaeWvZP2twdnN9i54LhM4k5BDFy+JxsadjJpoadbG/ajbXL/TpSE0FeTBaT0keHYrYdRHz6Y860HJZuruPV+ZuITvBi83fS7Gyl0dFKk6OZenszba6OcHm1QkW6eZ+LeW50JqmmpGMeZ0sQBBKNcSQa45ieNQFREilvr2Zd3RZWVK3nhbVvoFfrmJU9hXPyziD+CCf59odCUFDQ5Up+6eDzeHn927yw9g06hs/lzNm30Pj+E1jXf4Vlwpw+j4+PiOGGkZfxz3X/YVX1xoOO1wxLKGRS2mjm717A7NzpBwwQm5MUw65Nw2gvXMOHO77g+pE/Ce+L1Bq5Z+ItPLL4r7y3bT43j+7bWcKiN/OzMdfwlxUv8XXpEi4s7LvCau5wE99PHiqjNoIzsiayoGw5Lr+7T/E7HRE0+v5bSF1ddgMpSAAalYZ7J/+M59f8m/9smUdcRAzjD9Bb9ENkQTpGONx+dNGdABQl9J/pcn3dVtRKdQ938K1Nxdh9TmZmTcLtDSDoHDR4q7hq2Jw+5zDV25v4cs8iZmZN6hG/LhgMtVi63T6rO+v4/ZJnUSDw0PCr0H/4d7QHCEfjD/pZX7eNpZVr2Na4i6AkEqk1UpRQyJD4AgbH5ZIUmXBYXWxBMUirq51GRwtNjpZQpAJnK82OVjrSW/EEPTy29Ktw+UhNBInGOIbE5ZMUGR/ySjMnkWSMHxCvO4WgIDcmk9yYTK4cdhF7Wsv4bu8yvipZzNel33N+/ix+Mvjc4zLAnhQZz6Nn/JLn17zBO1s/Jn/mvZhzRtK5ch6Rw2ei1PcdOHVa5ng+2/0dX5YsOiQHgiuGXcTq2k18XfI9VxX1LXQAeekW/EvMTIgfzdd7l3Bu/oweUTfyY7M5K2cq35Ut47z8Gf16/I1JKaIoYRDzd3/HuXln9NlKam53kTOsb49SgPGpI/i69Ht2NpccM5fjkx2FSoMY8PW5T6ftmvs3QF12+6NSKLlz/I20Odt5cc2bpM5OOmSvSFmQjhG+gIjC2ElSZOIBIyzvbNrD4LjcHhM719duQa/WUZQwiKZ2D8qYhlCuo34cGebt/AqVQsWVP6g89FoVKqVAp91Lq6udPy59HrVCxWMzfkVkfSVNgMqS0Ot8br+Hb/cu5auSxXR6bMQYoji/YBbjU0eSE51xSAP7/qCfOlsj1dZ6am0N1NoaabA10ehsISjuu0nUSjXxhhjijbEUxOawu9TD3jIf910xjRHpGUftNno8UQiKrjQYeVwz/BI+2P4F83d/x9bGXTx6xj3H1EuwG6VCyR3jrmdXSylf7FnIXTOupe61e+lc/SkxM6/r184ZWRN5Z+sntLk6iDFEHfAaSZHxjEwaypLK1Vwx7MJ+f++C9FCkhDRGsVnaxNelS7h+xKU9ylw6+DwWl6/im71LuXHkZf1e89z8GTy1/J9sayruFWLI4w3ltjpQUNWc6EwEBKo6a380goRSjeTp28suPIY0wC2kbjRKNfdO+Tn/9/XveX3jezxyxj2H9CArC9IxQgBEnZWsqP6765w+F7W2xnCIfwiNWWxtKqYoYRAqpQqjXo0yqok4TUqfk0E73FZWVW/g7LwzenWvKBQC6QkmSmvbeWblF3gDPp44834SI+Ox2jcBoDLte6KVJIklFav537ZPsXrtDE8cxB3511OUMOiAXWGiKFJtraekrZy97ZWUt1dTZ2sIx5VTCgoSI+NJNiUwJqWIpK4o14nGOCx6U48Kz1rg5fanFvHxV82Mv7PgwF/ySUSsIZo7xoe8iZ5e8TJvb/2YO8YdXmxASZJweUKZbO0uH15/EFGUUCoUGHQqTBFaok1atCoNg+PyKO+oRpuQiXHIFGwbvsEy/qJeqQi6KYwNTTmo6Kg5qCABTE4bw6b67VR01PTyDuwmLkpPfLSB8kofI3OHsrJ6PdcNn9ujoonSmxmZNIQ1NZt6TGn4IcMSClEr1exo2tNLkFo6Q91S/XXZQWgMMFIbQbvbetDPdrogqNRI+wXo3Z/wGNJJ0ELqJkpv5qqiOby28T021m9nTErRQY+RBekYoVKLEHQfsGla0VGDhNTDoaDN3UGbq4M5XbmPRIUbhcGBWew7MOXyqrUEJZHZuX0nLivKi+WrvQtQtlfyq0k/DQ/aBx0dIChQGkIiZvM6+MfaN9ncsJOC2Bzun3r7AWfAt7ra2VS/nS2NxT1SR0RqjeREpTM6eRjplmQyzKkkRsYf8pwes1HLbZcU8bf/buSdr4u54fzBh3TcycKIpCHkx2ZT1lbZbxlJkmjpdFNWa6WiPhTNo67FQVO786BdLAqFQFJMBL6MWrRaJTVNduInX4pj5wqsG74ienrfrs/mrla6w+c8pM8xKD4kYHvbKvsVJIDhubGs2t7ALVOHsaF+Gw32JpJ/8J8fnjiY9XVbaXG2EW/sOwW5RqkmOTKBentTr32tXYIUd5C0EwpBgSiePBXw8UZQqqAfQdJ1tZBc3r73DxSzsqcwb9fXLChbLgvSiUTQecADUbr+n0ZrbQ0APVIEV3bUAJAdFYrRVdpeCYC7ve/B5bU1m8mJyiA5snfXG8CooWa+cZSRpstjYtq+uQBBtw2F3oigUNJgb+aPS5+n023l5lFXMDt3Wp/dNE6fi+VV61hetY7StgoA4iJimJA2isFxoSgOcRExRz2B9oxRqewoa+WjxaUkxhg4e0LmUZ3vRLKudgu7Wko5P29fpAKXx09JdQfFlR3sqWqntKYTmzPU9y8IkBgTSqE+LDeWWLMeS6QWU4QGrUaJQhAIBEVcngCdDi8tHS52teyhXNFER3ked6xcTFJMBLeaC2H911gmzUWh7j2XqzvVx6Hme4rRR6FSqGhxtR+w3Ij8OBasq0bpDbXMam2NvQSp+6GsydnaryBBKPWHJ+Dttb3NGhKkGPOBU6o4fC6Mx6Gb9GRFUKqRgn13ySkUAnqt6oTPQzoYSoWS6ZkT+Gz3dzh8zoPGXTyugvT555/z0ksv4ff7ufHGG7nmmmt67N+5cyePPvoofr+fpKQknn76aUymY5sa+0Sh1YWe1BTB/m+iFmcbaqWaKN2+bpb6rrk73Tdxd+rumkp6xaVy+Jzsba/i0iHn9XuNnfb1CAqRll0ZeM4JhCfMiR4nSl0EzY5WHvv+7+G4eH25f3e4rXy2+zsWla/EG/CSYU7hqmFzGJ864rCdGkRRxOl34faHEuV1p1hQCAq0Kg0GtZ4IjYGfXVJEa6ebFz/cSpvVwxVnFYTj752MBMUgnxR/y4c7vyA9Mo143whe/HALuyvbqW6yI0kh8UlLiGTc4ERy0yzkpJrJTDKFn2YPhZLWcr5ftpwUfSL/d8PNbC/tYPW2Bv5Xmc5dkcW8+/JbjDj/UoZk9/T229NaDoSiORwKgiCgVqh6pMDoi+F5cQgCVNSEhMTudfQqo1WGxkd9/TzNd+PyuYjpI4J3m7X3pNgf0uhoJiAGSD5AqKTTDUGpQgr0/50adCrcnpNLkACGxhfwafG3lLdXHzSJ6HETpKamJp555hk+/vhjNBoNV155JePHjyc3d184nSeeeIK7776b6dOn8+STT/L666/zq1/96niZdFyJMIY83Jy9788wnR4bFp2pR4Xe5upAr9KF58802luIVJto9gjsKm9jeP6+uUpl7VVISAzqJySRP+hncfkqBkcPYeN6Fe8t2MONFwwBQPJ58Ku1PLviJXxBP7+f8X+9JhUGxSCf71nIvJ1fERADTE4fy3n5M8g+QBcOhFKv11obqOysoc7WSIO9mRZnG+3uTmxeR3i+Un8IgoBFayI2M5r0SBUfbqtgZfk2fn7ONIZlnTwxyyRJorXTw5q9u5lf+SlWsRmhI4Xd6/PZLe4kQqeiICOayUXJFGREU5ARddgpN7oJBAPM37OAD3d8QWxEDL+ddidxERbS4iycNymL1s4RNPx7C+mdG3nwHwmMyIvjpguHkJ1iRpREFpavIMOccsDJsfvjC/hwBzwHfYI1G7XkplrYXtYEsfTp+ej0h1pnhgO0zgLBAA2OZob24ZHabvNg1KvRqPvv9t3RXAJwwjKZngyExpD6FxyDToXrJBSkzK6Holpbw8AJ0qpVq5gwYQIWiwWAs88+m2+++YY777wzXEYURZzOUB+32+3GbO49QGuz2bDZbD22NTY2Hi+zjxhTZOjmaW7t2y0TwOl3Y1T37Be3ee09vPI6PJ3EG6OxapQs31rXQ5CqO+sByLKk9Xn+7U27cficXDR+OtEdfj5ZspdxQxIZnBWDFPTzpT5IjbWe3067q5cYtbk6+Puqf1HaVsHYlOFcN3xuv267kiRR0VHD5oYd7GjeQ2lbRfhpWKVQkWCMJT4ilpzoDMw6E5HaCAxqPRqlGqVCiYBAUAriDfhw+d3YvA463Faana0EDE2o0620sIfH1yxBvzKGooQhXDJiKjlxJ25Wvs3po67ZQU2znaoGG5UNNsob2/FG70SZUAUBDVG2iQyLHUb+iGgKM6NIi4/sMSH5SAiIQVZVb+DDnV/S5GhhQtoobht9NUZtT6GItRhQTz2fiO/+zS9mRvGfNZ386pklXDAlm/i8Jmqs9fzyMCaNVnbWApDWT/De/RlVEM9H68rQxNKnw0StNdQ1nWTsv/VS0vWf6SunTofdS9QBWkcAK6s3kGSM77fr+lTkYHXdgbrsAAw6NU73yTWGBIQftp195HL6IcdNkJqbm4mL21eZxsfHs23bth5lHnzwQW666Sb+9Kc/odfr+eCDD3qd56233uLFF188XmYeMzTqrrk/jf03kfxBX695RW6/B4Nq383n8LqIMliYOCyJFVvq+OlFQ8Pdbk3OFiI0hl6VUzebG3aiVWkZllBA4RzYUdbGU/9Zz99/OZ0G0csKlZezc6czIqmn40CdrZE/LHkOl9/NLyfe0sMLcH9aXe0sKlvJ8qq1NDvbEBDItKQyK3sKeTFZZEWlkWiMO+r5Qjavg12NZXyzbRO720tY176UdYuXovHFkBcxgklpY8hIMBMXpcccoT0sEZAkCY8viM3pw+rw0m7z0NbppqXTTXOHm4Y2J42tThz73dhajZL4NAeqwRsJ4mBM/DhuGXspMcZj171s9dj4vmI135Yupc3dQYYlld9Ou5MRSUP6PcY4ZBptC99irK6SKb+5kv98XcyXW9ej8WygIKqgxxjiwVhXtxWFoGBw3MHzZA3Pj2Pezk5g39Pv/uxo3kN8REyvVOf7s6ZmE2qFiqKE3k/MnXYvUQeIWF3ZUUtxSynXFF1yTAIAnywcrK4TlKp+vewg1MVZ23zsk/QdLYIgdD2Eigcte9wEqa/M6Pv/eTweDw899BBvvfUWRUVFvPHGGzzwwAO8+uqrPY654YYbuOSSnum/Gxsbe41HDTTdn620phNJkvq8UURJ6uVOHRCDPSYGeoJetEoNsydksmRjLd9vquXciZkAdLptROv6v8n3tJaRH5OFWqlGrYSHbhrHfS8s4/evrSElyYUaemWvbXd18sclzxOURP4w694+xxxanG18sOMLVlStQ5QkihILuXTweYxKHnpEURoOhklrZELGcCZkDEcUJdaVVvJN8SpKA9vY6V/E9uJVBBbmEGxNQaFQYIrQEKFTo9cqUauUKBQCCkFAlCQCARFfIIjHF8TtCeBw+wkEe98YKqVAXJSBhGgDU0ekkBxnJDkuguRYAwtrv+Wr0qWkmBK5feztRxz/74cExSBbG4v5vmIVG+q2EpREhsTnc8voKxmVPPSg87+UhkgM2SNw7lpJ9MzrGDsBVgQ3I3oi2f59Gt+aqjin679zIDwBL9+Xr2RU8rBDmktVkB6FKqqFSCG2V3mX3822pt3Myprc7/Fuv4elVWsYnzqyT6eLdpuHQZn9Z4edt+sr9CodZ+ZMOaitpxKHVNf1Ua92E2fRs6Wkud/6Z6Bw+z1ISBgPMazXcSEhIYENGzaE3zc3NxMfv68JX1JSglarpago5Ap4xRVX8Nxzz/U6j8lkOiUcHZRdQmNzeahuspOR2NtmhSDg/0FlKAj0+JOJkoRSUDA4K5rcVDOfLNnL7PEZKBUCTr+r31htoihSa2vkvPwZ4W0ZSSYevH4cf3hrOc0pXiYGND0ChIqSyPNr/o3T7+Lxmb/uJUaiJPL57oV8sPMLBODs3OmcVzDrmIfLORAKhcCEgiwmFGQhSVezoW477237ghrtDmIKWhmingmeSJxuPx5fEH8gSFCUQuIvCBh0KixqLVqNEoNOTYROhdGgwRyhwWzUEmXSEmPWYzH2bml5Az7+uvJltjYWc07eGVw7fG6/2X8Ph0Z7M4srVrG0Yg0dHiuRWiPn5s1gZs5kUk0H7zLbn4jCCVjLNvLWqjf4qnY9OVEZ3DX2Nl7x7uEfH22lucPFdecOOmAF9Vnxd9h9Ti7umnpwMFrcLQjGTlT2Eb32rahahz/oZ2rmuH6P/3bvUtx+D+cXzOq1T5Ik2m2efrvsdrfsZW3tZi4bcv5hpZA/FTikuu4Av2OsRY/bG8Tp9mM0HPuMykdKd1ddhHoABWnSpEm88MILtLe3o9fr+e677/jDH/4Q3p+RkUFjYyPl5eVkZ2ezaNEihg3re+7NqYBW2dXFoAyyeU9zn4KkVmqwe3vOC1EqVAT2m0uhFBSIkoggCFw2K58/v7WepZtqmDkmHX8w0G/q7nZ3JwExQOIP+u1HFcZz4XkRfFMPGc0ebE5fOMfM9+Wr2NVSyu1jryMzque4lMfv4ZnVr7O5YQfjUkZw46jLiDX0/9R6IhAEgbGpRYxJGcbyqnW8vWUeqzwfcMOInzA7d9oxfSoUJZFnV7/Gtsbd/HzstczM7v+J/1DPt6l+B1+Xfs/2pt0IgsDIpKHcnDWR0UnDjij5oSRJlJgjeT0tmtba9ZyZM5UbR16GRqnm0ZvH89LH2/hwUSkA15/X9/yu/2fvvMOjKtM+fJ9pmZmUmfTeeyAJCaH3KoioKApi1/WzrH11i72srrruuq517b03RJDeWyChJJCekN57Mpk+5/tjkkBIIaEISO7r8pLMnHPmzWTmPO/7vM/z+xU1lvBTzhomB40Z9MpvRe56JEhpLPbAZhO7A7nNZmNl7kbCXO0WHn3RYdLzc846knxH9Nnv1NZhxmyx9VnybbFZeS/9K9zVriw8Rin/wkHE3oLfN56djcR1zfpzKiDVdlrQePRRUXk8Z3SF9MADD3DDDTdgNptZvHgxCQkJ3Hbbbdx7773Ex8fzj3/8g/vvvx9RFHF3d+f5558/U8M543QJPHp7yNlzuIbLp/WuhFPLVZSZK3s8ppQ5oLcc9ThRSOUYrfbCiPEjfQkP0PD56px+FbG7aO4UP+1L3cHkUIdSlOCr0/PXN7bx1B8m4KZ14LusVUS5h/WSKDJaTDy/9XXyGo7wh9FLmRN+em/2p4ogCEwNGcconzje2PMJ7+/7ipKWCv6QvPS0ia2uyd9CemUmtyQvOaVgZLPZ2FGaxg9Zv1LRVo27ypUlIxcyI3RityjuUBFFkey6fL49vJLDtXl4yBTcYVQzM2VZ9zFSqYQ/LrZL6ny7IR8vV3Wv9F2zoZWXd7yD1sGFm5OvZjBUt9ex5cguopwS2d8ho6HF0H0j3FmWRlV7LQ9OvK3fz8uP2atpN+lY0o+yeF2TfTbtoe2t0vBT9hpKWyp4ePId3VYmFxKiKA4Uj7rfs/pmPaF+/af2f2sqWu3Nz/7OJ66YPaN9SAsXLmThwp4fvHfffbf739OmTWPatKF7ZpyLOHcWGkSEqNm5tZ7mNmMvK2EXhSPtx62QnOTqHtUnKrmKDrM9QEkkAjcvGMFj/9vJ8q2FyCTSfvtEuoKaStZ7ZnmkuYwQuSMeylYamw089N+tLF6koaGjiZuTru5183h/31fk1Bdy/4Q/nLTR1m+Bi9KZv0y5ky8zlrM8Zy06Uwf3jL/5pJxfj8VsNfND1q/Ee0dz0Ul4unSRW1/Ie+lfUdJcTrDGn3vH38L4wOSTHp/VZmVPxQF+yd1AfsMRNEoXbk66mtHl5bSnrsBm1CNxOHojFwSBO69MpK5Jzzs/ZRIT4kaI71Gljr9v/i9txnaenvngoHX4PjnwPTKpnFlBM9nPYbtNhKsKi9XC15krCNb4MzZgVJ/n1uoaWJW3sdOmpO9WgupG+3fB261neqe4qZzvD69kYlDKhaNd1wfCQCsk7dEV0rlERVs1SplDn5Pl4zm92v0XMF2b+wF+CmwibD9Y0ecxeosB4zGKvS5KZ9pNHd1pO2cHxx7NholRnowb4cM36/OQIEdv7tsx0mqz7031dbOraa/HR+GCYOrgxbsmIJdL+WT7JhQSh146YhnV2Ww+sotFsfPO6WDUhUSQcG3iIq5LvIJdZem8uecTbIOo5hmI3PoiWoxtzIuccVIrQ6vNyucHf+SJDf+i3aTj3vG38OJFjzA5eMxJBaNmQys/ZP3K3b88zis736PV0MatyUt5Y8GzzI+agVPwSLBZMVbm9zpXKhF4cFkyjko5r39zAFEUqdU18OTGf1HVXsvDk+84YZ9ZF3srDpJWcZAr4+bj72pXYOhSoFhTsIUaXT3LEi/vtxjj84M/IgjCgIrilXX2z76fx9FKUrPVzOupH+Hk4MStyX3bWlwQdHVb94PWWYlUInRLL50rVLbW4O/sM6jv0nBAOk04KdTIJDJEuYFQPxc2ppX1OsZNpQWg4Rh5FjeVBhGRZoNdJFKrdKHJ0FMw8rbL47GJUFFlpK0fbbKuogrLcdpeFquFDrO+uwTX38nKv++bioO2BX2DC9+sy+9REfnd4ZV4qt1YPIAaxLnIpTFzWBp/KdtL9vB15opTulZFq733o799kIEwWky8sO1NluesZVbYJP497wkmB485KSv0goZi/rv7Q+5c8QhfZf6Mn4s3f558B69e/DQXRU7rNoF08LfblRsq8vq8jsbJgesvjiW3tInv9uzkb+teoFnfwqNT7z5ho2IXbcZ23k37gmCNP5dEz0bRqSBiNttoM7bz3eGVJHjH9rBVOZacugJ2laVzWczcAcVeS6vb8NAoUSuPFo98e3glpS0V3DnmujOiqH7+MHCDuVQi4K5VnZMrJD+XwfWLDWvZnSYkggR3lZb6jkZmjI7ngxWHKatpI9D7aNNrl3dMXUdjt/5X15ezXteEh9oNd5UrOlMHBouxO0/u7aZm6ZwovsjIQilvxSbaet3guo49Xhusq2FVpbKv4Cyt9Tj5u2GVtxOkDePLtblU1LZz39IkmoyN5NQXcm3CIuSnoZrst2ZR7DzqdI38mL2aUNdAxgcmn9R1zDb7ezbUijqrzcrLO/5HRk02t6dcy6yTKEsWRZF9VYf4KXsNufWFqGRK5oRPYV7EtF6acV1IlY7IXH0w1RT3e93JSd58lJ7Pt0dWE6Dx5aFJ/9fv9foa09t7P6PNpOORqXfbU8ed3ltSqcDXmSvQW4zceIxh3/Hnf37wR1yVmhMWIxSUNxPmr+3+uaixlJ9z1jE9dEKv1fwFh8iAKySwp+3qms6dgGQwG2joaBq0H9LwCuk04uXkTl17PdOTA5BIBDbsLe3xvHen0GRNe93Rcxztj3VVonQHLV1Dj3MXTY/ATaXFKlqpbm7ieJw7JV9ajcc1xnV+fgWVfWZpbqxCZ+rAJtqYkxzJjQvi2Hqggife2UV6eTbAoFR5z0UEQeDW5CVEuoXw1t5PqT3uPRwsLg72SUSXS+5g+T5rFQers7ht9LKTCkYZ1dn8dd0/eHHbmzR2NHFT0lW8fek/uCV5yQmDh8IrGFNtSZ/PHag6zF/WPY/FvRBbfRBPT3940MEIYFXeRvZWHOTahMu7qzHbOlN1HTSyrmgbcyOm9hANPpb9VYfJbShi8YgFAxYjtOpMlNe2Ex1sn6TZRBvvpn2Bi4NTL9+lC5OBq+wAPDSqcypl16XVOVhFjeGAdBrxcvSkWlePq4uSsXHebNhbhtlydD/DVaVBLpVT1XZsQHJHQKC63f6H69Ieqz4maAHIpBIun2APFB+vT+N4XDvTgY365h6PKzvL0Y0yGUhkmBoqutN6CqmcxTMjefi60eSWNPLN9n3IJLLzWo5FJpVx38Q/gAhv7fmkzwbtExHQebMubu69D9gf1W21/Ji9hinBY4fcsNmob+al7W/z9y3/RWfq4K6xN/Dqgme4OGrmoNW6Fe7+mJtrekjLlDSX84+tr/P81teRCAKXB1yL8UgcdY39y1sdz+HaPD49+ANj/BNZEHW0b6iqQQeIbK5Zg6NczdUjLun3Gj9mr8ZT7caMsIkDvlZGgf0zPzLcPinbXrKXwqYSrk+88oQaexcCNrMRQT5wObenq4qGFj0229A/92eCyjZ7+nvYMfYs4OvsSZuxHZ2pg4vGh7D7UDWph6u6S7YlggQfR48eKyS5VI6noxuVnaWRvp36cZWtNXBcpXdKWBif5kBqQQFZR1KICz3aoOogU6BxcKa2vb7HORKJBBcHJ5qN7cjd/TDXleEks6eiDJ3FFVOTAnBSKXh+wyFkZhk6gwWnkxQFPRfwcnTnusQreDf9C7YWpzItdPyQzg/U+KOQKjhQmUO4UywmsxWzxYbFasMmit0TValEQCaVIJdJ+LFgDQIC1yYsOuH1jyWt4iBvpH6M2WZhWcLlLIiaeVLpUpnWG2xWLG2N1EisfHd4FbtK01HLlVyfeCXzIqeRX9rKl2ynua235UNfVLXV8q8d7+Dr7MUfx93YY1O6oLwZtVcjeY0F3JK8pF85q6LGEnLrC7kp6aoTFnSkZ9fiqJITHeSK1Wblm0MrCHUNZFJw31JWFxqi2YjkBBMUd40Si1WkrcOExunsl8ZXtNYgCMKgRX6HA9JpxLdzZVHVVktSdDAeWhXrUkt79BD5OHt1B58u/F18Ke/cSHdUqNEqXbq9k47Fy9EduUSG3NXAG98d5NUHpyOTHl3k+rn4dG/IH4u3owfV7bU4eIegLz6Et1yNXCrvsZpKjvEipdyX9JoqXvx4L0/dNh6p9PxdQM8Kn8SmIzv5IvMnJgQmIyCjoUVPXZOe+hY9jS0GmtqMNLcZadHZHVvbOszo9Gb0BjOySBc2tu/j128HsYku2FAm7cHa7MUtT25F46TAzUWJl5saf08ngnxciArU4uvh2H1TF0WRn7LX8GXmcsJdg7l3wi3dk5GTQabxoFoh5ce0z9jTUIBCpuCy2LlcGjOne3Vh7Zw1D8bWo8XQyvNbX0cQBP4y5a7uPruusR/Ir0ERmoe7szezw6f0e50NRTtQSOVMD5nQ7zEAVquNPVnVjI7xQiqVkFq+n1pdAw+NWnxSBSG/R2wmA4Ji4IDUZdnR0GI4RwJSNd6OHoOeZA0HpNNIV6qrsq2GCPcQZo0J5Jv1edQ2deDV6X7p6+zNvqpDWG3WbhHSABcfMmtysNlsSCQSAjV+3YrJxyKVSAlw8cWmspGzqY2ftxZxxYyjDbhBGj+2FO/uVfQQqPFjb8VBFH7TaD+0FWtbI35OXpS39GzSjQvwZ1/DHg4UVfD5mpx+u/vPZdo6TBRX2tW5HZvjKbCt4Na3PqClxLeXDJiDQoqrswMaRwdcnZUEejvjpJSjUsootxk4oNvMLVeE4q52Qy6TIJVKkAgCgmCvwO3SyitoKeCXSgszw8fhEhpAc5uRhhYDJVVtpB6q7g4EWmcHkqI8mZYcQIF5D99nrWJy0BjuGHv9KUkSFTWW8m3RRtKD3HFoOsJlsXO5JGpWDxV5gJoGe4WmxwDW4GD33Xpuy2s06Zt5Yvr9vWa3RRUt1AsFKCQtXJOwpN+Vj81mY3f5flL8E1ErBn7N9NxaWnUmpo6yT962FKfiqtSQ4nd+7meeCUSzAcmJAlKnwkVjq4Ew/7PfHFvcXEaQZvAq/cMB6TTi7ejRYz9o9pggvl6Xx4a9ZVwzNxoAf2dvrDYrtbqG7hmxv4svFpuFWl09Ps5eBGn8WVe4tTtAHUuwawD7KjMZHTuZr9blMjMlsLsBN8w1iDUFW6hsq+mhiRbuFsLGIztpcbcHTENFLuFuwaSW7+/xGl2utaNHy/l+Yz4T4n2JDOy/RPdsI4oiFXXtZBTUc7iogdySJmoajzYZq1Uy5DGuSD3LWRI5HW83NZ5aFe5aJW4uPUuLj6e0WcOBNZtx8+tgaujAN8UjB1ORVkn4w+xpvTbtzRYb5bVt5JU2kVnQwN6sGraW7EYRdohIx3juGnsjMunJNcqWNJfzdeYK0iozUMuUzGrUsXDsUvwS+i7ZP1TUgJNKjo97//sx7UYdz219jfLWav48+Y4+5YR+3VWE3L+QEE0gY/1H9XutI81ltBnbSRlEddyvO4vROjswOtYbk9XMweosZoVOOm3KG78HbCZDn+7Ax3LsCuls027SUd1e10sJZiCGA9JpRCaV4a52pbpzH8fH3ZGECA82pZWxdE4UgiB0b+5VtFZ3B6SuTfTy1qrOgOSHyWqmRlffK40T5hrE5iO7uHJuAPtfq+PrdbncfoX9hhndefPIrSvsEZDivOyWArliB5FyJYaSw8THjWLjkZ3kNRzp9qSJ9ghHJVPi6tuES7Yv7y0/xAt/nHxOyQaJokhuSRNb9peTeri6u8TVzUVJbIgb8yaEEOanIdjXGTcXJSty5Xx28EcWTPdDOwRl8gAXXxykCo40lzGNgfegcuoKCHML7rOCTC6TEOqnIdRPw0XjQ8irO8KTm1YhN/iQsceXx0t38bcbx3brCw6GRn0zX2YsZ2txKiq5kiUjFzI3IIW61+/EsZ/NbKPZyu5D1YyJ8+43Zdesb+G5ra9T0VrNgxNv69P6oqnVwOaiVCQhepYkLBzws5FbXwhAnGfUgL9PWU0badk1XDM3GplUQnZdIWarmQSf3uZ9FzKiyYCgHvgz3GXb0dI+uH3CM0lho73qsy/Nwv4YDkinGW8njx6FBTNGB/Dq1wfIL2smKsi1R0DqKq8O6DRFK2upIsU/sds8r6S5vFdA6vrjdkjqmTM2iNW7S7hyZiQeWhW+zt5olC4crs3rUXbs5+yNl6M76VWHiQ+KRX8kg6RZ1yGXyNhRurc7IMmlciYGpbCtJJVFs8bw0U+FZBTUkxg5uA3JM4nRbGVdagkrthVRWa9DIZOQFO3FVbOiSIz0wNfdsc+bY1cpcnVb3ZACkkQiwcvRvVf5/fGYLCYKmkpYEDXzhNc0WUy8ufdjtEoXXrz0QfbENPHm9wd55M3tvHzf1BNam9tsNn7N38RXh1ZgtVlZGDOby2MvwknhiM2gow4QbX2rVKxPLUGnN3PRuL5vDmUtlbyw9Q1aje38ZcqdJPr0na79Yk0OeBfh6+hDcj9NsF2UtlTi7OB0Qs2+7zbmo5BLuXhiKAAlndWNg1WQuFCwmY1ITpD6lMukyKQCeuPZd449UJWFXCIbkqvv8Hr4NOPp6N7dUwR2gVSpRGBnhn2/pqtooaLtaPGBWq7CXe1KWWchQ6CLL4IgUNrSu+w4RBuATCIjr76Iq2dFYRNFlm+1z0QFQSDeO4aMmuwe8jmCIDAuIMn+eHAc5sZK5O0tjAtIYmtxKh2mo30LC6NnYbFZaVBmoHFS8Mv2otP7Bg0RURTZsLeU255bx/9+zMTZUcF9S5L49Ol5PHbLOOZPCMHPw6nfmbrebJ8pnswejVLmgMk6cIl0Vl0BVpuVEV4DrwLArjhQ2VbDnWOvx0XpzOyxQTx681hKqtv4bkNv2Z9jqW6v44mN/+LjA98R5xnBK/Of4LrEK7oLFrrK2/t6H3R6M1+tzyMu1I0RYb2tQ3aX7ePR9S9htll4auaD/Qaj/LIm1mWnIVG1c8WIi064cq7T1Z+wuqq4qpVN6WVcPDGkO/Vcq2tAIZXjOoD314WIaDIgnCBlB6BykJ31gGSz2dhTvp8RXlFDEsIdDkinGS9HD5oNrd0KCU5qBfERHuw+dLRIwc/Zu1elXaCLb3eRgUKmwM/Ju88+GLlUTphrEHn1RXi5qZmU4Me6PaUYTPYPYLLvCFqN7RQ0FPc4b2rIOKw2K+lK+02kIz+NS6Jno7cYWJW/8ejYXHy4KGIaG4q2kzhKQlp2DW0dg+9bOZ3o9Gae/SCV/3y1Hy83Nf+4axIv3zuV2WODBtz/6UIURTYf2YmTwpGgfpo2B6LVpDuhh0taxUEUUvkJ01LFTeWsyF3PjNCJPeR6Rsd4M26ED+v2lPbbM7W7bB9/WfM85a1V3DPuZv465Y94H3ejFztL+IU+7Ek+/OUwre1G/nDZyJ4mmWYD7+z9nH/vfJdAjR8vzPlbv+kVo9nKK1/uR+lfjouDM5P6cRU+lmZ964BBRRRF3v0pEyeVnKtnH33/Wg1taBycz6lU8bmAbRBFDXBuBKQD1VnUdTSesPfseIYD0mnGs9MzqKHjqJrCmDhvKup0VHdWOfk6e1PVWfjQRYDGj4q2GmydKZdgrT8lTb318ABiPMMpbCrFZDExf0IIOr2Z3Zn2gJfkOxKpRMru8v09zgnWBhDlHsa6in1IPAPR5ewmzC2Isf6jWJ6zjvpj9PWuib8UX2cvsmzrsMraST3Uu5T8TNNhMPPImzvYl1PLbZeP5KW7pzAy3GPQ59tEG58e+J4D1VlcGTd/yH5DTfoWatrr+nTQ7cJoMbGjLI0Uv4R+farAPlt8J+1znBRqrk+8otfzsSFuNLYaet1EbKKNrzNX8O+d7xLg4sPLFz3GlJCxfbsRG+yipBJlz4KF7QcrWLO7hEXTI3oUqByszuJPa/7OhqIdXBozl6dnPNhvak0URf73QwblTTXYnGqZHT55UO9n+wCGkgCb0svIKKjn+vmxOB/j39NhMaD+nZnvnSqiKCKajINaIUkkdrfks4VNtPH94ZW4qbSMGaDopS+GA9Jpxr3zS32sgOqozj2YjAJ7Ks/byYM2Y3sP5e4AF1/MVnN3ui/ENZC6jkba+xBTjfWMxGKzkN9YzIgwdzw0SrYfPJoSTPSOZVdpei/V60tj5lCjqycrOAxDWTaW1nq7JIso8vaez7qPV8qV/HnKnUgkoIpLY2t2zml6dwbPf77aT0l1K4/dMo5Lp4T3cnMdiIKGYh5f/09+ydvAvIjpzD/GRXewrM7fDMC4fqwUADYUbbc3QUcObFHxS94GChqLuSnp6j4bSHUGMxIBFPKj1XYWq4XXd3/E91mrmBE6kadn/mlAgzNLu30CJHXUdj9WVNHCq1/tJzrYlWvn2Vdlte31/GvHOzy35TVkgpSnZj7AdYmLBgwwK3ccYd2eUkaMbUciCMwZoO/oWI7VYzye+mY97/x0iNgQNy4aH9LjOZPFhIP03DGYOyewmADxhHtIYO83G0yv2Zlie8le8huLWRp/6ZDV7YcD0mmmS9G7SX9UBy3Q2xknlZzcEvtNw7PzxnLshrl/pxpuRZs9lRfcWdhQ2kfaLsYjHEEQOFybZ7f4HunL/rw6TGa7JNDUkHE06Js4VJPb47wU/wTCXINYYajEJED7oW14OXlwY9JiMmqy+ebQL93H+jl78/j0+5DJIUe+gu3FveWKzhQ5xY3syqxi2UUxpMQOTsbIYDawtTiVJzf+i0fWv0htRyN3j7uJm5OvHnJj5ZGmMn7JXc/EoJR+Nd9aDW18f3gVI7yiiPHobcbYhb00+2dS/BP7THOJokhadg2Rga7dTc4Gi5EXt7/J9tK9LI2/lDvGXHfCFYml2b7ilmk6pacadDz93m6c1Ar+duMYDNYOPjnwPff/+jT7qw5x9ciF/HPeY8R6Rg543V2Zlbz7UyYpI9ypFrMZGzBqQLXuY3+v/gKS1Sby7y/2YbXauP+apF6TDZPVhPwkHHR/z3SnZAchJWW1ikjOUrqzur2O9/d9RaRbCFNDxg35/OGAdJrp8kVqMR4NSIIgEBGgpaiiGQBPtX1juf6YtN6xKg9Ad6qopI+A5KhQE6YN4lCNfeWSFO2FyWztDnhj/BNxVjiytmBrj/MkgoQbkxbTYGhhY3AQbQc3Ioois8ImMzN0Ij9k/cqqvKP7SSGugdwQeRs2vSP/TX2ff25/u5fG3plgZ2YVMqmEhVMGttSu1TWwvnAbL2x7k1uX/5nXUz+iUd/CdYlX8OrFTzE1ZNyQ9yFKmyt4fuvrODs4cXPSVX0eYxNtvLX3UzosBm5JXtLva3SY9byy8z0cFWpuT1nW53F7s2s4UtnKnHH2HjCdqYPnNv+XjJoc7hhzPVfEzR/U72CqK0OQOyDTeFDb1MFjb+/EZLby15uS2Fy+ibtXPs7KvA1MDhrDqxc/zeIRF5+w0GNfTi0vfZpOVJArCWN16Mx6LjlGz24gjFYToij2qcX3+epsMgvruX1RAn4evZUwjFYTiuEVUg9spk7TTsWJU3YWq62HgstvRYdZz793vIMEgfsm/uGkFDYGNQ1ZtGgRy5Yt45JLLkGlOvGS8UJGLVchFSS0HmOyBxDk68zqXSXYbGJ3rv7YfSZnhSOOclV3U62rUoOTwpHS49QUuoj3iWFFzjo6zHriQu0rrqziBuIj7DIds8InszxnLdXtdT0qnWI9I5kTPoX1hdsI1zfhUXoYVfBI/pCyjHZzBx/t/5YmfQvXxF+GRCJh2ohI3vlmAuGjG8moPsD9q55iQmAyF0VMI7pzpXa6aWjR46FVonI4+vG02KyUt1SR33CE7PoCcuoKuve9PB3dmR02mXEBo4jxjDipL4JNtLH5yC4+3P8tarmSx6bf2z25OBZRFPki4yfSKzO5KemqfhWurTYr/9n5nr06bvr9fV6rpd3IW99nEOjtxMyUIJoNrTy35TXKW6t4YMIfhmSfYawqQOEVQlVDB4+/vZN2g4F5lwi8lP6SvTnVP5GlIxd2txSciLTsGp7/aA9B3s48eEM8j216jnjvmD4bZfui1WBXndc49FSL2La/gm835HPR+GBmjw3q81y92dA9QRvGTvcK6QRFDVabSHuHaUh9bacDg8XIP7a+QVlLJX+ecidejr2rOQfDoALS448/ztdff82rr77K3Llzueaaa4iMHHipf6EiCAKOCjXtx9iSA/h7OmEyW2lqM+DqrEFA6KElJwgC3k6e3cKrgiAQpPHrs/QbYJRPHD9lr+FQTS5jA0bh7+lIfunR682PnMHK3A38mLWaO8de3+Pc60ddSXZdPl/YRHz2LicxeCQyiZQHJvyBD/Z9zfKcteQ1HOGusdfj7eTJ6Bhfsg858O+HL2N1wSbWF25nR2kaHmo3UvwTSPCOIco9rJdUzckgiiJqZyuN1gp+ydlIZVsVR5rLKG2uwNxp365RuhDrEcGlMXMY4RVFQGeZ/Mlgs9k4UH2Ybw+tpLCphJFe0fxx3I19pqVsoo3PD/7Iitz1zI2YyvzIvvembDYbb+z5hAPVWfxfyrXdjcnHYjRb+cfHe2lpN/LITZNpMjTy9y3/pVHfzF8m38Uo38HLNtlMeoyVhYixc3jy9a1YXEpwHlHMryWtxHvHsDT+UiLdQwd9va37y3nly30E+7rw9G0T+Pzw1+jM+iFZQHTthR6775V9pJFXvtpHbIgbty/qX72h1diOywVtxNcbm9mIACcUV23vMGET+U117FqN7by8/W3yGoq4f8Kt/Zo0DoZBBaTk5GSSk5NpbW1lxYoV3HnnnXh5eXH99dczf/78k37x3ytquYoOc09Pki4tu7omPe4aFS5K517OsD5OnhQ2HfVQCtL6s/nIrj4N+aI8wlHLVaRXZjI2YBRh/lpyS44WUriqNMwJn8KvBZtZEDWzx8xYKXPgr1P+yCOrnuG/xhIeL8skJDAeqUTKH0ZfQ5R7GB/s+5oHf7VbIExMTmRXZhXZ+R1cn3QlV41YwO7y/aSW72dj0Y7uAgB3lSsBGh+8HT1xU2vRODjjqFCjkCq6Nzdtog2T1YzBYkRn6qDN1E6zvpUGfTP1ugZqdQ0YrSakUfDJwVQcFWpCtYFcFDmdMNcgItyC8XbyPKWVmdVmpaiplL0VB9lRspe6jkY81G7cNfYGpoaM63OF1W7S8WbqJ6RVZnBRxDRuTr66zzFYrBZe3/MxO0vTuCb+sj6tKDoMZp7/aA9ZRxp46NrRSBxbeXTDm1hsFp6Yfv+gVyHd1yvcj2iz8O/cZszhuYiKdnycw3gg4dZB9Ud1IXb2tH2w4jBxoe48dss4dpTvZHPxLq6Imz9gxeHxFDeXA/Z2BoDS6lae/WA3nloVj948Frms783uDpOeDrMej0HsU11IiF0B6QQrpC4vpC5NuzNNZWs1/+j077pv/K1MCBx9Stcb9M5ha2sry5cv57vvvsPZ2Zn58+ezfPlyNm3axEsvvXRKg/i9oZIpMZh7akl1SXo0ttofd1W60HycAZyXkwe7y/d3C68Ga/wxWIzU6hp6NRjKJFKSfEeQVpmBzWYj1M+FbQcq0OnNOHZaR1w54mK2lKTywb6veWLG/T1utF5OHjw26Q6e2fwqT+38H/dPtc/KBUFgWuh44r1j+CLjJ37OWYdcuglNrD+fbTMyIf4KlHIl00MnMD10AiarmYKGYgoaiylpLqeitZqCxhJ0x60Q+0NAwNnBETeVFm8nT+K9Y/B28mT99kZKim389dZZRAf3X102EFablWZDK3W6Bqrb6yhvraKosZSCxmIMFiMSQUKCdwzXJi5irP+oPgsHRFEkrTKD99K/pNXQxs1JVzMvcnqfwajdqONfO9/hcG0e1yYs4rLYub2OqarX8fxHeyitaeP+pcnIPWp4cuPHaByceXLG/T0knwaDzSayeevPbPJzo05diI+jF9cnXUeKX8KQgrbFauPtHzJYs7uESQl+PLAsmW2lO/lg/9ck+8UP6HfUF5k1uXg7eaJVaaiq1/H4/3Yhk0p4+v8mDDh7L2u1p6jPZ0+uM4HY2eB9oqKGslr7VkGA55lfYe4sTeN/aZ8jl8h4csYDQ55I9cWgAtKf/vQntm7dyvTp03nqqadISkoC4JprrmHixKE1Pl0IOMgUGI/r8O/qQm/pdNrUKF16OZL6OHlhE23UdzTi7eTZ7c5Z3FTWZ8f7uIAkdpSmcag2lxBf+4yyuKq1uxvf2cGJ6xOv4O29n7EqbyOXRM/ucX6IfxwPu8TyVvNhnt/6GvMiprM04VLUchVuai13j7+Jy+MuYmXuRrbYUml2LubWH/cwPjiBkV7RRLmH4u3kSZxXZK+0lMliotXYjs7cgdFiwipaERAQBAG5RI5S7oCTXI2jQt2ten4s430MPPzaNp58Zxd/vXEMo6K8MFnNtBrbaDPqaDO202psp91k/3ebUUebyf7/FmMbLYZWWoxtPZpNZRIZQRo/poWMJ9YzgnjvGJwHSA0VNpbwRcZPZNbkEKjx4y+T7+xXzqagoZhXdr5Lk6GVu8fd1KvCyK44Uca7yzORSgQeu3UMucZd/LxzHdHuYTw0+fY+95kGorShhhdWvUe9tgWlzYGbR13F3MjJfb6fA9HcZuTFT/dyqLCBxTMjWTw7lI8PfMX6ou0k+Y7ggQl/GJLIaauhjYyabOZHTKemsYNH396B2WLjH3dNGlDYFSC/4QgwLBt0PDazESknLmoor2lDIoCf55kzNDRYjHy8/zs2FG0nyj2M+ybc0u10faoMKiBFRkby6KOP4ubWc6Yqk8n48ssvT8tAfk8opAr0lp4rJKfOxr/2jq6A5NzL86gr6FS11eHt5Emgxg+pIKGoqbTPDe5k35Go5Sq2FO9mWexSAAormnvIw8wInci+ykN8fvBHQrSBjPSO7nGNiMlLuet/97IxOoY1BVvYUZbGZTFzmR02GbVCRYCLL7ePuZbrE6/g8S9/oqQjn93CfjYf2QXYV4MBLj74Onvj6eiOm0qLRumMk8IRtVyFUqawBx1BigDYELHZbJhtFpoMLVS116I3G+kw69GZOtCZO7oDTOD4ZnIranhu1wZk+y1YMff7njvKVTg5OOGicMRD7Uq4axBalQY3lRYvR3e8nDzwdvQ44c3aarOyv+oQq/I2cag2FyeFIzclXcXciGl99lRYrBZ+zF7N91m/4qbS8szMPxHhHtLjmNLqVv73YyYZBfWMCHPnhstD+CL7M/IaipgbPpUbkxYPyZTPYDbw3u7lbC3fikRmY3qTnmuveg6N++Bl/rvIKWnkhY/30tZh5v5rEhHcKnlwzdM061u5LGYuS+MvHXKAW12wGavNyki3JP725nb0Bgt/v2Miwb4nDrgHqrLwd/bpbp8Yxs7Rsu+Bi8ryy5sJ8HbuNyV6quyrPMT76V9S39HE5bEXcfXIhUPuNRqIQQWktLQ07rjjjh6PXX311XzzzTeEhw9eOO9CQS6V0WrsefNUyCTIpAI6vf1xrVJDi8E+g+9KrXQJqVa11TDKNw6FVE6Q1p/CxuI+X0chUzApKIXNxbu5cdRiXJ0dyC9r7nGMIAjcNfYGHtvwT17a/haPTbu3x9Ja7uqDe8Is5h3cyOxlf+GbI9v57OAPfHd4JRODUpgclEKMZyRqhYqnrrqSP726ldYKI/dcF4ZZ0ciRpjLKW6s4XJdHY2nzSVmG937/5LgonHBxcCI6wJO6OiuV1WaUUjVjo4MYGxWEm9oFJwdHnBWOOCkch3zTPBaL1UJOfSF7Kw6ysyydFkMrrioN1yYsYk7ElB7mdMeSVZvHe+lfUd5axeTgsdyavKSHMkFVvY6v1+eyKa0MlVLO7YviUfpW8sLulxEEgfsm3MKkoDGDHqfVZmVj4S4+2f8jRrEDrc6d2xtyCR17+ZCDkSiK/LytiI9+OYyrG1w818Z3le/QUNhEhFsIf5r4fyeVgqnTNbAiZz0JnvG8+lE+ZovI3++YSHiA9oTnthraOFyb22slPwzYTPaU3UB7SFabSG5xI1OSBr/XN1ia9S18uP9bdpWlE+Diy9MzHyTGs//+u5NlwIB07733cuTIEcrKyli4cGH34xaLZdinZADkEnl3RVgXgiCgcpDT0SkPo1W6YLFZaDfputNGWqULarmqh+trpFso20r29OmNBHBRxDTWFW5jbeE24kI9OVTY0CPIAagVKh6bdi9Pbvo3z25+lXvG38zYYxQIXKdcRXvmZjT7NvPYogcpbCxhdf5mdpSmsbFoB2q5ihFeUcR6RnDj1T6893UJr31SyAPXjObW0ZO6r2OxWe2pMkMb7SYdBosRg8WI2WrGeoxqhEwiRS6RI5fKUMocUMmVqOUqHDtTeH3J8GQdaeCjX7LYsLqR9B21zJ+gZs5YLRrl0NoQRFGkQd9EaXMlR5pKya0vJLu+EKPFiFwiI8lvJNNCxpPkO7LfmV9FazVfZi5nT/kBPNVu/GXKXYzu9Pyx2UQyC+tZueMIuw9VIZdKWDglnGnjtXyV/T2ZaTmM8IrirrE3DDrNIYoi+6oO8WH699R21GBr1zBGOYcl7auQanzRTl48pPegpd3Iy99sI7P+MK6jmtBJa1lTIjLCK4o/pFxDsu/IkyoasdisvJ76MaIIWTu8kYrwjz9OIthncKnIjUd2YhVtTAkeO+TX/r1zdA+p/3Lu0upWdAYLsSEnt+faFzbRxsaiHXx+8EdMVjNLRi7kspi5Q5biGiwDXvXPf/4zFRUVPP744zz++OPdj0ul0uGy7wGQS2WYrb3TS04qOR16e0A6KjHU3B2QBEEgwMW3RyovxjOctYVbKW4u6zOvHqT1J9kvnpV5G7gs4jZ2ZFRSWtPW6ybgptby7KyHeGnbW7y843/MjZjKsoTLUctVyJzd0Iy/jObt32JImU94YCx/HHcjt45eSkZ1NvuqDnG4Jpe9FQftFwsHqVXFy7t34ZflybioULyd3bpTdY4KFT5OnihlDsilcuQSGVKJtNdNThRFRFHEIlqx2uz/6c162oztWGwWLDZr9/+lzlZuXOJNXqmCnZkVfJ26nW/2bCfQx4m4EFfCAjQ4OUqx2uxVfCarCb3ZQIdZT5tRR5OhhcaOpu4qvi4CXHyZFjKOBO9YErxjUA6waVzeWsVPWWvYVroHhVTBkpELuSR6NgqpnMLyZnZkVLJlXzm1TXqc1XIWz4xkznh/tlVu5amta5FJZPxh9FJmh08ZdK9UVm0enx9cTn5jEaJBjUPDGO6ZMhG/fW9hMenxuuaxE5q2gb1p8XBtHpty9pNeeQjRUYfCEVxdfLk48GKmBI/F5xQs1G2ijXfTviC7Lh9KRuEsOPPsHyfiN8jNdYPFyMrcDcR7xwy6V+pCQrQYEWQKhAEyAXuz7CoviZGD13wciPKWKt5J+5yc+kJGeEVxW8qyM15sMmBACggIICAggDVr1gwr7w4BB6kCYx8ByVEtp11vvxm6q+xFCI36JkJcjy6xg7T+7CpN617ljPSy7/lk1OT0u9G7dOSl/GXt81RJ9yERHNmyr7xP+3Gt0oWnZj7IlxnLWZW3kdSy/SyKm8essMloJy6iLWMT9avfxf/WfyJIpChlDowNGNW9mmrWt1DUVEpxczllLVUcLi+j2lDMz7m5MIiPhyAICJ0Hiognn95Tg0PnVlgNUNMImxr7PrQr/adROuPt7EWCTxy+zl4EuPgSog04obW2TbRxqCaXVfmb2FeZiUIqZ0HkTCZ4T6G8ysTb3x1mf14tDS0GJAKMivLi+vmxjIv3YW/lPp7Z/iIN+iYmBaVww6jFuKoGZ6mQU1fIt4d+IbM2B8xKTOVxzAqfxHVTHWlb+R8sumZ8lj6Gg3dIn+dbbVbyG4rJqMkiozqHgsZibKIN0SpBYfHiougZzI0dc0pB6NjXejf9SzYd2Ym1MgJvInn2ngm4awa/el2evZYWYxtLRi488cEXIKLJeMKm2D1Z1UQGaof0vveFyWrmx6zV/JSzBpVMyV1jb2BayPjfJAYMGJCuueYavvzyS5KTk3sMputmuW/fvjM+wPMRpcyhV9k3gIujorvKritdU3ucAVyYaxDrC7dR3V6Hr7MXWpWGMNcg9lYc5PLYi/p8vRDXAOZGTGVtwVaiR8xlXWopS+dE9xDr7EIhlXNj0mImB4/hkwPf89H+b/nu8CqmBo8leeIlqFd/RMuelWjHX9rrXK1KQ7IqnuRjLKmPVLbw7vIMMksq0Whg/Cg34iI0CFILRqsJk9XUudKx2m+Ix/j2SAQBiSBBKkiRSqTIuv+TIZPIkEokR/8tSJFKJJ3H2/8vdJ5f26gnt7iZ3JImCsta0RsAmwS1QkmAj5ZAb2f8XZzwclbjrlWidXLAxVGBSt7/x7+ypY5NhbvZXpZKg6EBB4maUEkK1IXw6wEj3+p3A/ZVb2KkJymx3qTEeqNxUrC/6hBPbPqEkuZywlyDuG/CLYPKt4uiyKHaXH7I+tWuU2h1wFwRTbA8njuujMarYitNXy1H6qjB97qnUfr37DFqNrSyv/IQ+6oOkVmTQ4dZb3cpdvTHoTmK5kpn5o4cxa2LE05oBjhYWg1t/Hf3h2TUZGOpDCNUksJTd0/ood59IkqbK/gpZw2Tg8acltLh3yM2i2nAptj6Zj15pU0su+jUXHYP1+bxTtrnVLXVMjV4HDeMuvK0NLwPlgE/la+++ioAv/zyy0CHDXMcaoUaY+eN+Nh9CFdnB0qq7KXeWqULSplDt3ZdFzGd7orZdfndRQ7jA5P5IuMnatrrevngdHFtwuUcrM6iXraDZmMKq3Ye4fJp/d8Ew92CeXrmg+TUFbAqfxNrC7exymbBOcKHiMPLGaUWiA5IIFDjN2AFWKifhufumExGQT3fb8xnzfo6NmwyMDHBl9ljIkiI9EB6hnW1wt1gQuevarXaOFLVSkFZM0UVLZRUt7Izo6pPTyeJAA4KGXKZxC7ZL2vH4liNzaUSwcku62RtdcVal4C+0QejQkGQj5xJie5EBGiJDnYlyMcFqURAFEUya3L4JvUX8hqK8Hb04L4JtzAhcPQJ03M20UZaRQbLs9eQ31iM1KbCVBaDxhjBH6d4EWvJpv3nj2k26HAaORX3OTcjVbsgiiIVbdXsLT9IWsVB8juLX9xUWsYHJjPCM4acTIFfNlfg5uzAk9ckkRx96iuiLtIqMng37QtaDO2YikaS4JbEIzeNRekw+GBnMBt4ddf73dWMw/SNzWwYcIW0fm8pogjTk0+uoEFn6uDTgz+wsWgH3o4ePDbt3h6+Xb8VA35yDhw4MODJ/v7Dud6+cO508WwztvdI0XhoVTS1GjBbbMhlEgJcfHtJA/m7+OCq1HCgOouZYfaCgcnBY/gyczkbi3ZyTcJlfb6mUq7koUm38/iGl9EmHOCLDTImxvvh5Tawr0yMZwQxnhHoTB2kV2ayr3QfGeUH2J+9CrJXIREkeDt54OvkhZejBx6ObriptLiqNGgcnHF2sFe5JUZ6khjpSUlVK6t3F7MpvZyt+yvQOjkwMcGXiQl+jAhzP+Oij1KphIgALRHHVXW1d5iobdLT0KKnuc1IW4eZxo4WaozlNFjKaRDLMdIMgLPgRrBqIrGakQTEeuOhVeGpVaF1duhzH2xfZSbfZ/1KfsMR3FWu3DZ6GTPCJp6wHNZkNbO1eDcrctdT1VaLzOqEvDyMOL2SOYFmfExrsOyooFWQ4Bg9Fu3EK1H4hFLUVEpqwUb2lB+gslMdPtwtmCUjFzLaL55gbQCHihp446sDVNTpmDM2iFsuHYmTauiuuX1R3VbLpwd/YG/FQZwl7nRkjmNSVAwPLhuNXDb4v6/NZuP11I8pb6vm0an3/KYz8fMN0WxEoup7r9BmE1mXWsKoSM8T9nn1xd6Kg7yX9iUtxjYujZnLVSMWDOjvdSYZMCB9+umn/T4nCAJz5/buRB8GtCp7QUFzZ/lwF77ujthEuzVAoLczoa6BbC/d20MaSBAEkv3i2VG6F5PVjEIqt2vG+SWwrnAbi2Iv6nfjPUjrz8OT7+CFrW9CxE6e/ULOv25f0Gfq7ngcFWqmhoxjasg4Wg9sIHfN27SkzKbBy4/y1iqq22rJrivo1V/VxbGVcioXJfGzHejogMZmMxsqD7K2RIJCqiDQU0u4rzuR/h64OTmilDngIHOwV9vJlJ0/K06pjPt4DBYjjaZ66sRaysUqSiwVFOlKutOlCqmcWM8IRvnMZrRf/KD2VSw2K7vL0lmes46S5nI81W7cNnoZ00PH91hRilYzNkMHVoMOm7EDm0FHS3s9G6sPsbG5kDbRjIdBYF6DhfEdJSiFIpCBUKdAHhSLJnku6piJHDE1s6ZsH6lp71PX0YhEkDDCK5L5kTMY45/YLdjb0m7kv18fYP3eUrzd1Dx7+wRGRZ2eVVFNex3Ls9ey6chOZFI5kbLxZOxyYe7YUO5anDgkDx5RFHl/31fsqTjATUlXnZXZ+PmEaDYh0Wj7fO5gfh21TXpuWjBiSNdsMbTywb5v2FWWTrA2gL9M6b/x+7fipAPSMP3joT7qdxTaqbYAdFe+lVS3EujtTLRHOOsKt1HaXNGtygAwITCZDUXbSavIYGKQXRtqUew89la8yC95G1g8YkG/rz3SO5onZtzH85vfpFq2loe/aOTFa65FqRj87Ng5cSaBBem479nIlJuexyHevtEsiiJ6s4FGfTPNhhZajG20GtppM+nQmTroMNt1yPRmA+0mHXoM2JwMODrYy79FREqB0lrYVDvwGORSOapjgpRS3hmspAoUUjlyqRyZRNodyLuq9UxWMwazAZ25g1ZjO82G1l4yRt6OHoS6BjE3YirRHuGEuQYNujG1w6xnY9FOVuVtpL6jEV+llpu9kkgRVYhZ+6nfswmrrgWrvg2bob27XBegXi5lm1ZFurMKi0QgWmdkTKMZb7MaR3dfPEZOROkZiIN3CHKvIIpaKllXmsauLS/T0NGETCIjwTuGxSMWMMY/sYfZn9VqY01qCZ+uykZvtHDljAiWzo0+5b0iURTJqS/g1/zNpJbvRypImR0+BUNZKKu3VXPJpFBuuzx+SAaKNpuN9/d9xbrCbVwWM5eLo2ae0hgvBESzsV/ZoLWpJTir5YyP79u7qy8OVB3mjdSP0Zn1LI2/lEtj5p7WBteTZcBP63PPPcejjz7aqym2i7fffvuMDOp856jiQs+7brCvMzKphNySJiYn+nerJhyozuoRkEZ6ReOhdmNd4dbugBThHsL4gGR+yl7DlOCx/e4lAUR5hPHvBY/x9Jq3qTKmctu3+dw+4SomhSYOqlJGEAQ8F9xJ+XsPUfPjvwm45SUkSkcEQUCtUNkVHDRD01wTRRGzzUKHyUBeeR0ZRdVkldRRXNOIFQsSmRUvdzleHg64aWU4O0uwCRYMZgMGixGj1UiHqYNGSxMmqxmzzYLFZum2ahYEAZkgRSGVo5QrcZSr8HfxYaRXNO5qVzwd3fBx8sLf2XvA0u7+qGyqYNXB5WytzcIgWgk1WLm4sY2Yjlok5NEmkSJzckXq5IrMxR2FTyhSlTMSpSNFNgPLGwrIMdYgiAKyBk/UjaH4xMQTOyesh7V4aXMF20v3smPfR9TpGpBKpIzyieOa+MsY7RffpyX4gbxa3lt+iJLqNhIiPLh9UTxBg+z96Y9mQyvbS/awqWgnZa1VOMpVLIyezcVRM1m1uYqftuWxcEoYt102tJ4lo8XEG6kfs7t8H5fFzGVZwuWnNM4LBZvF2GdTbEu7kd2Hqrh4Uuig1BksVgufZ/zEyrwNBGr8eHz6fedUmf2AAWnChAkAXHRR39Vdw/SNo0KNm0pLyXH7Q3KZlJgQVzLy7dL8biqtvYKu/ECPCjqJRML8yBl8evB78uqLuiuPbkxazMGaLF5P/ZgnZzww4IzGTaXlP5f9hXe3rGFd6Rr+u/d/fJnpxYLYaUwMSkF7At00qcoZ78sfoPLTx6ld8Treix9GOAmfoS4EQUAhlaNQyRkb6czYSPvvZDBZyC1uIrOwnszCeg7tbsZitTfR+rq7ER3iSlyQK5GhWkL9NINKP54urGYje/b9zNriXWSJHQhAQruJGTJXIr2jUYwMRu4RgNzVB6mTtkePSE2jjuUZqWwv20q7pAbRIkesi2CkJplZk6MYE+fdvXpp0rewvWQvW4p3U9pSgUSQEO8dw1WdK6G+ghBAYXkzn6zKZl9uLV5uav56wxgmJpy8FYfO1GFXQC9NI7MmB5toI9IthDvGXMfEoBSUMgdWbi/i6/V5zB0XPORgVK9r5F873qGoqZQbRl05rMgwBPor+96UXobFKjJ37IlTbS2GVv69812y6wqYFzGd6xIXoThLe0X9MWBAmjnTvpRetGgRTU1NHDhwAJlMRmJiIi4upzYD+70T7hZMQadQ5LGMjvHm45VZ1DZ14OWq7q6gq2qr7a6qA5gTPpmfc9by2cEfeHrmnxAEAXe1K/+XsoxXd33AR/u+4dbRSwe8IQiCwP9Nn8eM8jH8Y/mP1Kjy+Wj/t3y8/zsi3EOI944hxiOCcLegPkVGlYExuM++kYZ1H9K8/Xtcp5z+KiilQkZilCeJUfYVn8lsJb+smZziRnJKGjmYV8fmdLuVgVQiEOjtTJi/hlA/DSG+zgT5uODaR7HBqdDUVMnqnZ+xpbmQRpkEJ6vIfLUfc6Jm4BuRguS43iWj2UpReSv5pU1klzaQUXuIDk02EnUbWFWEMIGLR0xlbIw/aqU9NWi1WUmrOMj6oh3srzqEKIpEuoVwS/ISJgQmDyi0WlzVyldrc9mRUYmTSs6tl47g4omhJxWsW43tpFVkkFq+n4yabKw2K56O7lwaM4epweN6rIT35dTyzk+ZjBvhw11XDk1NfF/lId7Y8zEWm4WHJ99Oin/ikMd6IWMv++5Z1CCKImtTS4gOdj2hTmBpcwX/2PYGbcZ27h1/C5ODBy9Z9VsyqATz5s2b+ctf/kJkZCQ2m43S0lJeeeUVxow5N3+pc4FYzwj2VhykoaOph9nbpAQ/Pl6ZxZZ95Vw1K4ppIeP5OvNn1hRs6VH2qpQrWRJ/Ke+kfc7mI7uYEWZXVZ8UNIYjTWX8nLMOR4WapfGXnvDGEBngzv9uv4UfNxfw3c50TE6VVNhaKGhYg8ivwFEvIx8nL7ydPPBQ26vptHHjcajMp2nrVyg8A3GMGX8G3q2jKORSRoS5dwvEiqJIfbOBgvIm8suaKaxoYX9uLRvTyrrPcVTJCfB0wtfTET93R7zd1Xi6qvHQqHDTKHEYxI3aJtrIrDzM6vTvONBRg1UQCJepuDpsElOSLkMQZDS2Gsgu76C6oY6qeh3lte2UVLdSWa/DZrMhdavGIbAQ0bcdrdSNeeFXc1nCFOTHyKy0GtpYX7SdtQVbadQ3o1W6cFnMXKaHjMfPZeA9gLzSJr7dkMfuQ9WoHGQsmRPF5dMihlw9V9tez96Kg+ypOEhOfQGiKOKpdmN+5AwmBCYT4RbS6zNV16Tn5c/TCPJx4U/Xjh50Kb/RYuKLjJ/4NX8TQRp/Hpx027C1xMlg7r1CyiluoqymnXuuHjXgqXn1Rfxj6+s4yBx4ZuZDhLn17dR7LjCogPTqq6/y2WefdcsFHT58mMcff5wffvjhjA7ufKZLYSGzJofpoRO6H/f1cGREmDtrU0u4YkYkrioNE4NS2FC0gyvi5vdwypwZNpFtJXv4aP+3xHhGdK+gliVcjs6k58fs1bSZdNySvOSEG5JymYSrZ0dx0fhglm8tZNXOYjqMejz8jASF2VA6d9BibCCvIRV9H0296nBvHPd+gPuRDbhpvNEqXdCqNLgqNbirtbir3XBXu6IYgmr1YBAEAU9XFZ6uKibEH7ULb24zUlLdSml1G2W1bVTWtXO4qIEt+8o5XgBCrZShcXTASS3HUSVH5SBDqZCikEsxCW3UkE+N5RAdgh6V1Ua8XgXWcbSYAviuxMT7KzbQ1mHqcV2JAN7ujgR6OxEea6TIlkq9sRZ/F18Wj1jK+ICkHtqDNe11rMhZz6biXZitZhK8Y7kleQnJfvED/u0sVhu7D1Xx89YisosbcVTJWTInisumhg+6+VQURY40lZFWeZC95Qe7U8mBLr5cETufsQGjCNEG9DuxEUWR177Zj9li4283julhLT8QOXUFvLX3U6raapkXOZ3rEq847Z+PCwex1wpp3Z4SVA5Spozqfw8op66Q57a+hlbpwuPT7ztpa/HfikF9sgRB6KFdN2LEiNOi6vx7Jkjrj5tKy96Kgz0CEsDCyWG88MledmZUMmWUP4vi5rG9dC8/Zq3mxqSjQpkSQcI9427iL2uf5+Xtb/PMrIdwVKiRCBJuS7kGZwdHfspeQ1lLJfeMuwkvpxNrWGmcHLjh4jiunhXFjoxKNqaVcWBbPTbRGXdNMImRHkSFOOHpBTKlkRZjG036Fhrb6qjJ201rXSmF5g5azHbx1ONxU2nxcfLEz8WHABcfgjR+BGkDTrsltdbZAa2zvffpWMwWK3XNemobO6hvNtDUZqCpzUhLu5H2DjM6vZm61jY6HEoxOZVic6wHEcL1JuJaRIraJlAiC0XpIMNJJSHAy5mRYQ5onR1w1yjxdFXj7abGy1VNaWsZnxz4jj11Bfg4eXJv0i1MDBzdIxDV6Rr49vBKthTvRipImRoyjkuiZp2wKKSmsYN1e0pYl1pKY6sBbzc1t102ktljg7rTfgNhsVrIqssnrTKje6UuCALR7mHcMOpKUvwT+/TY6ovdh6rYn1fH/10ePyhtug6zni8yfmJdwTY8HN14fPp9xHufmoLAMD3N+QxGC9sPVjA50b/fCUJ5SxUvbn8TN5WGp2Y8OGjZqrPJgAGpubkZgJEjR/L++++zdOlSJBIJP/zwA+PHn9nUzfmORJAwPiCJtYXbaDO299ijGR/vS6C3E5+vzmFCvC8BLr7MCJ3I6vxNzAid0KPqxcPRjQcm/oHntr7Oi9ve5JGpd6OUK5EIEpYlXE6Qxp9307/gT2v+zlUjLubiyJmDUuJVOsiYNSaIWWOCaG4zsjermvScWtKyatmUZt+zcVTJCffXEOoXRKjvCKaOGoNi3UtI2xrxu/7vWNRONOlbaOhooqGjibqORmra66hqq2VXWXqPcmtPtRsR7qFEuYcS7RFOiGvgGSkzlcuk+Hk44efR88ZpsBg5UHWYHaWZ7KvMxGyz4OPkSYrBkxEF2QREjMNz2V1IHAZuJAb75vB7+z5n05GdaByc+cPoa5gZNqnH76M3G/gxezW/5G5AAOZHzuDSmDkD+vy0683szKhkc3o5mYX1CAIkR3vxx8WJjI71PmGfT4dZz8HqLPZWZLCvMpMOsx65VE6idyxLRi4k2XfkkJtPRVHkq3V5+Hs6cfHEkBMeu7t8Hx/t+5ZmQyvzIqdzTfylJ1XVOExvjlX63plZhd5oZdaYvtNv7UYd/9j6OnKJjEen3nNeBCMAQRxgqRMTE4MgCH2uhgRBIDs7+4wOrj/Ky8uZNWsWGzZsICDg9Ht/nC5Kmyt4aM3fuS7xCi6NmdPjuT2Hq3n2g1RuWTiCRdMjaDW288CvT+OhduW5WX/uFVR2laXz6q4PCHcN4i9T/9hjxVGna+D9fV+zrzITT0d3roybz5TgsUMyfevCZhMpq20jp7iJgvJmCsqbKa1uw2S2AhAkredul3XopM6kBt6Am5cXvu5qvN3sezddBQaiKNJiaKW0pZLi5nIKGospaCimvsOuguogcyDWI5wRXtGM8Ioi1DXwtDbDgn2/5kB1FnsrDrK/6hAmqxmN0oUJgclMDkjGecsP6PP24Dp1CdrJV51wL04URTYf2cUnB77DYDGyIHoWV8TN7+WXtK/yEO+mfUGDvompweNYmnBpd2/a8TS3GdmTVc2uzCoO5NVisYr4eTgyMyWQGSmBeLkOHCCb9C2kV2ayt+IgmTU5WGwWnBWOjPZLYExAIgnesafUdV9S1crdL2/ijkXxLJjcv85cTXsd76d/xYHqLEK1gdyWsqyXUeEwQ6frXvfRFVHEX/dnnEZMAeCxt3dQ09jBO3+b3ad6yD+3v83+6sM8O/Oh8+rvMOBUOicn55QuvmLFCt566y3MZjM33XQT1157bY/ni4qKePLJJ2lpacHT05N///vfaDTnRyQfDEFaf2I8wllbsIUFUTN73HDHxHkzJs6bz1bnMHaED/6eTtyeci0v7/gfnx38gZuSr+5xrQmBo5EKUl7d/QGPrHuBhybd3t275Onozl+n3MWBqiy+ylzO23s/48uM5UwPncC0kPFD6hmSSASCfVwI9nHhIuylpFabSE2DjtKaNipq29lX6sGYis9JLv6EVw/MRicenQErZBI8XdX4ejji46bG290RH/eRJISOw2e0mg5bOzl1hWTV5XG4No/PM34E7M6zMZ4RxHpGEOkeSphrEKohzqxbDW0UNJaQU19AZnUORU2liIi4KjVMD53A+IBk4jwjEQSoXf4qurw9uM+9Bc2Y/huNu2jsaOatvZ9ysDqLGI9w/m/MtQS49HxfzVYznxz4njUFWwhw8eXvEx/uJRZqtdrIL29mf04t6Tm15JU1IYrg5aZm4ZRwJif6ERmoHTA41ukaSC0/QGr5fvLqixAR8XJ0Z17ENMYEJBLlHnbagvuhIruaxZi4vgsuLFYLv+Rt4NvDK5EKEm5KuoqLIqad9snFMCDI7HtITW0GMgrqWTonus/PyeYju0irzODGUYvPq2AEg9xDMplMbNmyBZ1OB4DVaqW0tJQHHnig33Nqamp45ZVX+OGHH1AoFCxdupRx48YREWFXwRRFkTvvvJNHH32UqVOn8vLLL/POO+/w8MMPn4Zf69xhYcwc/rn9bbaV7OmxlyQIAn9cnMjd/9zEy5+l8eLdUxgbMIr5kTNYlb+JQI0fs8In97jW2IBRPDXjAf614x0eXf8S1yRcxsVRM7vVCkb5xpHoE0tmTQ6r8zezInc9y3PWEujiy2j/BEb5xBHlHjZkcy2pRMDP0+mY/YNIOo6EIP/mBV6K3AVzH6LWIKemQUd1Ywc1jR3UNHSQfaQBnaGnUaGrswO+Ho74ekQzwWM02gjokFVTZSglr6GQ/VWH7O8PAl5OHvi7+OCldkercsFJoUYukSMCJqsJnamDJn0LNbp6yluqaNDbBVGlgoQItxCuGrmAJN+RhLoG9hA4bdz0GbrD23Gbce2ggtH+qkO8vvsjTFYztyQvYW7E1F6CqW3Gdv65/W1y6gtZEDWLZQmXIZfKMVusFFa0kFXUSGZhPVlHGugwWBAEiAzUsuyiGMbG+RDq5zJgEDJYjOwqTWdL8W6y6vIBCNL4c9XISxjrn0igxu+M2AM0tRoQBPB07W1pUNRYwlt7PqWkpYKxAaO4JWlJt4TRMKcfobOoIS2rBlGECfG9J5rtJh2fZfxItEf4eamAMag70wMPPEBZWRl1dXXExcVx8OBBxo4d2NVx586djB8/Hq1WC9iba1evXs3dd98N2Cv11Go1U6dOBeCOO+6gtbW113VaW1t7PV5dXd3ruHOV0X7xhLsG882hX5gYlNKjyshdo+L+pUn8/cM9vPV9BvcuGcX1o66ksq2Gd9O/xMnBkXEBST2uF+keyotz/8b/9n7OJwe+Z0dpGrcmL+2eCQmCQIJPLAk+sTTrW9hVto89FQf4OWcdP2WvQS6VE+kWQpRHGGGuQYS5BuHp6D7km5k6NBGfq/9G9bcvIFv9IqOWPYEstndKp73DRFWDjur6DqobdVTV66is17E/t5YNe8uOOdIZd814wrxkOLrrENStGKVNVLXUkV2b36+GnqNCjbejB7GeEYS4BhDhFkK4W0i/aar2nF007/wR56Q5aCYsGvB3FEWRH7NX81XmzwRr/Hmgn5LldpOOZza/SkVrNctiluFiDubDFTnklTZRWN7S3ejr7+nIlFH+jIryJCHCExfHE6fSDGYDq/I3sTJ3A20mHb5OXiyNv5SJgaNPi5fRiVArZYiifX+rq6rParPyU/Yavj28Eo2DMw9PvoMxw31Fp8yJ7nVdVXaph6vxdFUR0kfv0c8562g36rh12pLz0sNuUAEpOzubtWvX8tRTT3HzzTcjiiJPP/30gOfU1tbi6Xm0isfLy4uMjIzun0tLS/Hw8OAvf/kLWVlZREVF9XCl7eLjjz/m9ddfH+zvc84hESRcm3g5z2x+lRU567hyxMU9nh830pelc6L5al0uvh6OXD07ij9NvI2/b3mN/+x8j/sm3Mr4wOQe52iULjw8+Q52lO7l4wPf88j6F5kYOJrFIxf0SCNpVRrmR81gftQMdKYOsuryOVybR05dASty1nXbijvKVQRpA+wVcRp/grR+BGsDUMoGdiJVhSbge83jVH/9PBUfP4rvNY+h8Oy5yeqkVhCpVvSQx+lCb7RQWddOZb2Oyrp2Kjr/O3xAis7gDDgDQUgkAl5uDnh6yvB0dcDLVY2PqzMB7q74urvgrJYP6stnbq6l7pc3cfCLxGPurQOeY7PZeCf9CzYW7WBy0BjuGHMdCpkCURRp6zBT0xlcy2vb2Nj4Ha1CNZb8ZN7f3Qg04qCQEhGg5ZLJocSEuBEX4oary9BSkEWNJbyy631q2utI8h3J5bFzifGI+E1vNNHB9r2vtOwaZowOpNXQxqu73yezJpeJQSn8YfRSnBRDV5gepjcnutcJcgVGs5X9eXXMGRvU63OgM3WwpmAL4wOTe0iRnU8MKiB5eXkhk8kICQkhLy+P+fPno9frBzynv0KILiwWC3v27OGzzz4jPj6e//znP7zwwgu88MILPc658cYbWbSo50y2urq6137UucxI7xjGBybzQ9avTAhM7tUAec3caKobdXz6azZOajkXTwzlkal3849tb/DKzve4Kekq5kfN6HGOIAhMDh5Lsl88P+esZWXuRnaV7SPFP4EFUTOJ9Yzs8X47KtSM8U/snsmarGZKmysobi6jqKmM0uYKthandq9EBAT8XLwJdw0mwj2EGI9wgrT+vVJVysBYfK9/luovn6Xyk8fwXvxnVMEjB/W+qBxkhAdoCT/OKkIURVp1JirrdFTUtVPVoOsOXEVHWtAZepoaKuRS3DVK3DVKXJ2VaJwUuDg64NLZd6RWyVHJJKi2/BuJzYZl8v9R0WhAEIzYbCI2m4jZasNktmIwWekwmFlV9iMFusOEy1KwFCfybEYaDS0G6ps70But3a8t8ypFHlKJn2ECo5JGE+LrQpi/Bn8v5yGpXx9PZVsNT2/+D2q5iqdmPECcV9SJTzoDxIS4EeDlxLcb8ggPk/LPHW/RaGjhjjHXM7OzWXuY08OJ7nWC3IG80iZMZmufvlbbS/aiNxu47LgCqvOJQQUktVrNihUriImJ4ZtvviEsLKy7JLw/vL29SUtL6/65trYWL6+jb6KnpyfBwcHEx9vdRy+55BLuvffeXtdxcXH5XcgU3ZJ0NZnV2byR+jHPzHqox6avRCJw35IkOvQW3vo+A0EQmD8hhMem3curu97nw/3fUNZSyc3JV/eqnFPLVSyNv4yLo2axKm8Dawu2sbfiYHcp+ZTgMWj7KPlUSOVEuIf02PQURZH6jkZKmsspairjSFMpGTXZbC1JBcDZwYkE7xhG+9ldY7uqyxy8Q/C7+R9Uf/UcVV88i+fFt+OcePL5a0EQ0Dg5oHFyIDa0Z3WaKIq0683UNHRQ29RBXbOe+mY9DS0GGlsNFJY309Ju7LV3Nc0hmysc8/msfRJ7384c8PVlgbnIfY9gLo8kt9aLGucGXJ0dCPByYlSUJ16uqs6qQiUv7H0BP+dInpxx/WlduXxy4HukgpRnZv6p2134bCCVCNx66Uie+WwDj6xdidJBytMzHjzvNsvPB050r5PIHcgpse+TRgf3zjhsK9lDoMbvrFtInAqDCkhPPPEE33zzDQ8//DDfffcd1113HQ8++OCA50ycOJHXXnuNxsZGVCoVa9eu5dlnn+1+PikpicbGRnJycoiJiWHjxo2MGDE0P4/zCa1Kw20py/jPrvf55tAvvYz2ZFIJf70xhec/2sub3x1Eb7BwxYwIHpp0O18d+pmfstdQ1FTK/RNu7XPvwMXBiaXxl7Eodj47S9NYX7iNTw9+z2cZP5DgHcP4gGTGBozqU7OuC0EQ8HR0x9PRvVtrrCtIZdXmk1mTw8HqLHaUpiGXyhnjl8CMsInEe8cg13jhd+Pz1P7wMnW/vIGptgS3WTf0EBw9HQiCgLNagbNaQUSgtt/jLFYbbR0mOgwWdLWVSFd8hclzJLNTljDDBlZRBFG0q4RLJUilAgq5lIK2LL4rPMKUwInccukS1Mr+04E5dYU0G1q5Ofnq0xqMrDYrB6oOc3HkjLMajLqICXfCNeEgHWYr872Hy7nPFoLMgZziRnw9HNE49Uyn17TXkddQdN6rpw8qIIWEhPDnP/+Z1tZW/vOf/wzqwt7e3jzwwAPccMMNmM1mFi9eTEJCArfddhv33nsv8fHxvPHGGzz22GPo9Xp8fHx46aWXTuV3OeeZGJRCRnU2P2avJtI9lBT/hB7Py2VSHrlpLK98uY8PfzlMc7uRmxbEsSzhciLdQ3kz9WMeXvs8N41azMywSX3eBB1kCmaETWRG2EQqWqvZWpzKztI0/pf2Oe+mf8kIryjG+CcyNmDUgE2aXXQFqWmh7kwLHY9NtJHfcITtJXvZUZrGzrJ0/Jy9uThqJtNDJ+Cz9DEa1n1Ey55fMNYcwevyB5E5nfh1TjcyqQRXZyVaJ5Hq9V9jkEqIuOoeZC79q1k0G1p57dcVRLqHcuf4ZSds3O1yaw1zPb3aYHqzAZto66GBeDb5eP93mIR2ws3z+PqXCnydvJiZcu7qof1eEeQK8suaeqmTAByszgLoVQR1vjGogFRUVMQ999xDa2sr3333HTfddBOvv/464eHhA563cOFCFi5c2OOxd999t/vfiYmJfPfddycx7POXW5KXUNxczmu7P+S5OX/u1csil0n407WjcXFU8OPmAuqb9dy/NIkx/on8c95jvJH6Mf9L+5w9FQe4bfQyPBz7brgEux36NQmXsTT+Uo40lbG7fB+p5fv5YN/XfLjvGyLdQxkXkMSEoOR+GzePRyJIiPYIJ9ojnBtGXUlq+X5W5m7kvfQv+f7wKi6Lncvs2Tfg4BtO/a//o+L9h/C6/P5B7yudbnTZO9EXHcB97i0DBiOAbzJXYLAYuWvsDYNSkZB27qdZbdYTHDk0lHIlAgI688D7tL8F5S1VbCnezWUxc1kcdzHPvr+b/3y1H4lEwvTkc7cp/feIzizQ2GrsNvo8lqza/G7ZrvOZQUn2/v3vf+eRRx7B3d0db29vrrvuOp544okzPbbfJQqZgocm345CpuCFrW/QYuhd6i6VCNy+KJ6bFsSx7UAFj729k5Z2Ix5quy7YLclLyKrN50+rn2VN/hZsndVy/SEIAmFuQSxLuJxXL36af89/gqtGXoLJauLTg9/zxxWP8dTGf7OxaEef+nT9IZfKmRw8lufn/IUnpt+Pn4s3H+3/lvtWPkmqowzvG55DolBR9dlTNG7+AtFqOfFFTyNWfRsNa9/HwTccl9HzBjy2Sd/CpiM7mRU2Cf8TqG53Edwp8ZTXh83IqSCTSHFVaajTNZz44DPM9tI9SAQJC6Nn4yCX8tgt4xgZ5sErX6SzM6PybA/vwkGmoKre3gfal55gdl1BZ9P3+VfqfSyDCkjNzc1MmjSp++drr72W9vb2Mzao3zseajf+MvlOmg2tvLjtLYwWU69jBEHgypmR/PWGMRSWN/Pwf7dRUdeORJAwL3I6/5r3OBHuIby/7yue3vQKla2D780KcPFl8YiLeemiR/nvgme4auQlNBtaeXvvZ9z+81/5YN/X1LbXD/p6giAw0juaJ2c8wBPT78NNreWdtM/5276PKbnoGtTx02ne8T0VH/0NU23poK97qjSs+whrRxseC+464V7WluLdWEUbl0TNGvT1g7UBeDt6sK5w22kXG/ZUu3XLLJ1NipsrCHDx7dbAUypkPH7rOCKDXPnnZ+lkHTn7QfNCQJApqOwMSP6ePcvsWwytNBlaCD+Pixm6GLQFqNFo7I6+dXV12GwDz8qHGZgI9xDuHX8LhY0lvLrr/X7TPpMS/XjurknoDGYe/u9Wso/Yb1JeTh48Nu1e7hxzPaUtlTy89nlW5Kw/4WrpeHycPFk84mJemf8kz8x8iNF+Cawr3Ma9q57kjdSPhxSYwF7i/vdZD/PnyXcgl8r5795PeVnRTNmsqzC11lP+wcM0bf8O0Woe0nWHii5nN+2Zm9FOvAIH75ATHp9emUm4a/CQmk0FQeDSmLnkNxwhtXz/yQ+2D1yUzrQZdaf1mieDVJBgsfVc2aocZDxx63i8XFU8/9EeGlrOfmrx944gtSuhAPi49wxIpS32lWqgxq/XeecbgwpIy5Yt49Zbb6WhoYF//etfLFmyhGuuueZMj+13z9iAUdycfDVplRl8uO+bfmfZMcFuvHzvVJzUCh57ewd7s+yrIUEQmBE2kX/Pe4JEnzg+Pfg9z25+lSZ9y5DHIggCMZ7h3Dv+Zt5Y8HfmR85gZ1k69//6NJ8d/AFDHx5JA10rxT+Rl+Y+wr3jb8FsM/NGyRbeiA4mKyKW+i1fUv7un9AXD1x+fbKYm2uoW/UWCp/wQbnc2mw2ihpLiPWMGPJrzQybSLA2gA/3fUO76fQFEJlE1isQnA1iPSOobKshr76ox+Mujgoeu2UcBpOV1789OGxHc4YRZDKa242olbJezsAVndmRoWhWnqsMKiAtXryY++67j4ULF2KxWHj22WdZtmzZmR7bBcG8yOlcGjOXtYVb+TV/U7/H+Xo48s97phDk48xzH+5hx8Gj+XtXlYaHJ93OHWOuo6ChmL+u/QcFDcUnPSY3tZYbkxbz2sXPMDloDD/nrOOBX58hrSLjxCcfg0QiYXLwGF6Z9yT3jLsZBAmfWGt4OTaE9Qoz+V8+Tc33/8TcePr2ImxGPTXfvgiiiPeiBxAGodvXZGjBbLPgexJOplKJlDvHXE+rsY330r86mSH3icFiOCWV7tPFrLDJuKm0/HPH/yhqLOnxXKC3M9fPjyUtu4a07JqzNMILA0EipbXdhMaxt3pKi6ENAQGtw/nfrzmogNTe3s6+fft4+OGHue6669i8eTMdHR0nPnGYQbEs4TLG+CfyyYHvOVST2+9xGicHnrtzElFBrrz0WRq7D1V1PycIAjPDJvHc7D8jl8p4evN/yKw5NbV2N7WWu8bdwLOzHkKtUPHS9rd4ffdHQ14JSCQSpoSM5Z/zHuOvU+4iwC2QXx3hH2FevNuSy/pPHqZm5dtYWupOabw2k57qr5/DVFeG1+UPIHcb3IyxyyHXUdFbQHQwhLkFsXjEAnaWprGzNP2krnE89bpG3FVnv+xbJVfy+PT7kAlSHln/Eu+lf9kjjbtgUihebmp+2FxwFkf5+0eQymnRGXFx6j1JaTG04uzg2MMY8nxlUL/B3/72t25lBhcXuypxX7pzw5wcEkHC3eNuwsfJk9d2f0ibsf+CEbVSzlO3jSciQMNLn6Z17yl1EaT15++zHsbL0Z2Xtr9NcVP5KY8v2iOcF+f8jSvjLmZ76V4eXv1cd9/DUJAIEpL94nl8+v38e94TXBQ5nSKtCx/6uvBI837e+Pphdv/4AvqK/CFf29xUTeXHj2Eoz8Xr8vtRhw++H6Pri2w5hfLty2MvItw1mA/3fX3KqTuDxUhFWw1B2nNjT8DfxYd/znuU2WGT2VC4nXtWPcFL294irSIDQRCZPSaIQ4UNtLQPvkJzmKEhSGW09LdCMrahcRia8eK5yqD6kIqLi3nttdcAcHZ25pFHHuHSSy89owO70FDJldw/4Vb+tu4FPj3wA3eNu6HfY9VKOU/cOp6HX9vG8x/t4ZUHpuGhPTq716o0PDrtHv627gX+s+s9Xrro0R4q4yeDTCpjSfxCUvwTeD31I57b8hpzwqdwXeIVQ/YtAnu++6bkq7k2cRHplZlsK9xOak0OO0wluGz+JyNtDozxTyRx5FwcPQP7LWe16lpoSVtFy+6fEWQKfJY8MqRgBODcKQ460ERgIAxGC01tRub4XcLbh9/glQ3fEOcwGZ3BjN5gwWCyYrJYsVhtiCIIgr1xV6mQ4aSSo3FywNNVRaC3M/6eTuTUFWATbcR4RJ7UeM4ETgpH/pByDVfEzWdNwRY2HtlJWmUGrkoNI7SjQC5wpLKFUVFnXoH8QkSQymltMRLZhzpJq6ENjfL8T9fBIAOSxWKhvb0dJyd7/btOpxvexDwDhLgGsiB6Fity1nNJ9KweVubHo3Fy4PFbxvGnV7fw8ufpPHfnpB5inm4qLXeOuYHnt77GuoKtLIgefDnzQIS7BfPinL/x1aEVrMzdwP6qw9w6eimj/eJP6npyqZzxgcmMD0ymw6xnb/FeduVuJq29ip116cg3pBFphpFKDxJcg/Fy8gRRxKprxlh9BEN5DtisOMZOwH32zchchi6146RwxEHmQO1xfT8ms5XGVoNdJ6/FQEPrUc28xlYDTa0GGluN6I1Hiw/kYX5kWNPZc8AZiahA7SBDqZAil0uRSSVIBLCJdmkjg9FCu96M2XK0MlIuk6CNzUWqkqM0eSJ2yhudK7iptVyTcBlXjbyE/VWH2FC4nR1VW1Emwk9FzQQGXH3OKEz8rpBIadWZ+rQsaTG2ndf6dccyqIB0+eWXc9VVVzFv3jwEQWDdunVcccUVZ3psFySXx1zEmvwtrMrbyB1jrx/w2EBvZ25flMB/vtrPyu1FXDq1p3LGKN84oj3CWV+4/bQFJLA3994w6krGBYzinb2f8+K2N0nxS+CGUVeekkePWq5iWuRUpkVOxWQxcfBIKnsLdpLRWk6W2MA3jQ14VFuI7DARZRKJVnvjOm4hzgkzUHgMXjXAbLHS2GqkscVAY5s92ChsTuzOK6A4bVd3EGrr6N0fppBLcXNxwM1FSaifhtExSrTO9p+1zg60ieG8mfEGd93qybyoqYOyRe8wWKht6qC0uo2csjo2dqzDUu/Jw//dSYivC/MmhDBrTCBKxdCMFc8kMom0Wz1+Y0YOr2/+kVxpJvetOszS+Et7GEcOc+oYkWOxir007MBe1KC9kFJ2t99+OxEREezatQuZTMZDDz3EtGnTzvTYLkicHBwZF5hEavl+bktZdkIr6JkpgWw7UMFnq7OZPMoft+M8dyYEJvPR/m9p6Gg67TPXaI9wXpz7CCvzNvJ91ioe+PVpZodPYVHcvEHp5A2EQqZgTOQUxkROQRRFqtpq2F91mIyqLPbVF7DLakIqdBBFLaNqD5EkFQnWBmA0Walt6qC2SU9dpxp4V4Bp6lzZtHX07oFSREmRKVtQd5jwdlMTG+qGm4sSdxcl7hqV3d5Cq8JRKRswyIiiF1/nu5LTkM984cTfEUEQcFTJCVVpCPXTYHQpREw388ilV1Fb5sDaPaW8/UMGX63N5erZUcybEIJcdm7d6EtLrVjLRvD8spv5NvtHPjnwPVl1Bdw/4dZTThUPY0cn2gOR5riiBpPFhN5i6G5cPt8Z9JRrypQppKSkdKfqmpubu91ghzm9JHjHsrU4laq22hP2FgiCwP8tiuePL23k89U53HP1qB7PdzXLVbfXnZFUikwq47LYuUwLGce3h1eyvnAbG4t2MCtsMpfGzBlQa2+wCIKAn4sPfi4+LIiehdlqZl9ZLjuLD5LdkEt23XK+zFwOZgcsTZ5Ym7yxtbqBKEUiEXB1dsBdo8TXw5G4MHfcXZS4uijtAafTQ+nDzDqKm8t45cZTm2gJgkCoWxDlLUMvZbfarKzI3UC4WzDJAdEIgQLzJ4ZyuKiBz1fn8M5PmazccYT/WxTfpx/O2aCtw8Sa3SWMifUm1MOHhyffwaq8jXx84Dv+s+t9Hpr0f8MrpdNAh80eiFyOK2po7dz3vKCKGj7++GP+9a9/YTbbZ5Zdee3s7OwzOrgLlS6BxLqOhkE1u/l5ODF/YigrtxexaHo4AV5HP5xyiX2Gaj7DOnJd9hqXxszhh6zVrCvcytrCrUwMHM2C6FmnJGsiiiJV9ToO5NdxuKiB3JImaho7ACdgNBqtiMa3BZtzDS1e5Vi8ylFIFIz0imNKSAqj/UagHKDwQhRFKttqTnlV14WLgxMFJ6Fvt61kDzXtdVw/6fYeq7ARYe48d+dE0rJreHf5IZ58ZxeTE/34w2UjcdecXKn66UAURV7/9gB6o4Vr58UA9oDclR7++MB3bCrayazwyWdtjL8X2q327/HxK6QWY5v98QupqOHTTz/lyy+//F37FZ1LdKU5hhJErp4VxbrUEr5ck8vD16d0P95uss+gnBTq0zvIfvB28uTOsddz1YgFrMzbyMaiHWwv3Uu0RzjzI2cwNmDUoJS0bTaRnJJGdmRUsudwNdUN9r43NxclsSFuXDwxhHB/LSF+Lj3y6marmUO1ueytyGBP+X72VR9ALpWT6BNHil88CT6xPZTNbaKNX/M2UdJczi3JS07Le2Cz2U6Yaj0ek9XMN4d+Idw1uNvV91gEQWBMnA+jojz5YVMBX6/PIz2nhmvmxnDJ5LDfPI1ns4m8+1MmOzOquPmSOEL9eppAXhw1kx2laazIXT8ckE4DXQFJ69RzYtUlzqy5kFJ2np6ew8HoN6Sj03ZgKOXUWmcHFk4J47uN+SyeFdl9gyjvlBX5rWXpPRzduDFpMVeNXMCmop2szt/Mf3a9h6tKw9zwqcwOn9znrK6uSc/a1BI2ppVS26RHLpOQGOnJ5dMiSIryxNfDccA9HLlUTpLvSJJ8R/KH5KVk1xeQWr6fvRUHSas4CICrUoOPsycyiZTKtloaOppI9IllVtikfq87FOo7GnFT9nbpHYhf8zZR39HInWMHdp6Vy6QsmRPN1KQA3vkpkw9WHGb1rmJuWBDHhJG+SE7BNn2wtLQb+e/XB9iTVc3l08JZNL235JIgCEwOHsNH+7+lSd+Cax+uxcMMHp3FfqvWOh+3QjJ0rpAupJTdpEmT+OKLL5g1axYODkdno8N7SGeGms5O+MF6FHVxxfQIft1ZzAc/H+aZ2ycgCAL5DUfwdvTAycHxxBc4A6jlKhZEz2J+5Az2Vx9mdf4mvj60gu+zfmVSUAoXR80k1DWQrCMN/LSlkNRDVYhAYqQn186LZfxIH9TKk9sYl0gkjPCKYoRXFDcnXU1ZSyWHanM50lRGna4Bg8VEtHsYKQkJTAoac1rKq202G0eayxgfkDzoc5r1LfyQ9SvJfvHEe8cM6hxfD0eeuHUc6Tm1fLDiEC98vJcwPw1XzIhgUqIfMunpXzGZLTbW7y3ls1+z6TBYuH1RPAsmhfb7vjl19nfpLQZcGQ5Ip0KbRYqTSo5c1nPl3dy9QrqAUnbvvPMOJpOJZ555pvux4T2kM8eR5jIcpAq8HQc2lDseJ7WCay6K5t2fDrEjo5KJCb7k1BUw2i/hxCefYSQSCaP94hntF09FazW/5m9iS3EqW4p342DyorU4ALXJj0XTI5g/MRRvt9ObYhQEgSCt/4C9XaeDgsZidKYORngNvqn184yfMNnM3Dhq8ZBeSxAEUmK9SYr2Yuv+cr5el8vLn6fz/s+HmDUmiKlJ/oT4upxyoG1o0bMpvZxVO49Q16QnNsSNP16V2KdR3LEUNBYjk8iGPLEapjdtZila594l3436ZhzlqnNC9/B0MKiAlJExNFHNYU6N7LoCIt1DT0qbasHEUDallfHW9xk4uXXQZtIx0jv6DIzy5PFz9ibeYTqZZe6UmrMQfEtxiNqHt3MlIbFuuGt7f/HOF7aX7kUmkZHkOziH3Oy6fLYU7+by2IvwPckeLqlEYMboQKYlBZCWU8PqXcX8sLmA7zbl4uZrxC/QjMrZhEJpw1Elx1Xlgr+zDzGeEb1eUxRFmtuMFFa0kFPSyMG8OnJKmgAYGe7OXVcmMjrG64RBrrGjmS3Fuxnrnzhc+n0aaDcLuDr3TuE36Jtx+x01Ig8qIJlMJrZs2YJOZ9foslqtlJaW8sADD5zRwV2ItBhaKWkuZ2n8yUkzSaUSHlw2mgf/s4U3Vm8EF86ZgGSziew+VMXX6/MoqmjBx13NXbMWMSXZj7TK/SzPWcebez7h20O/cFnsXGaETkR+Ht3MOkx6thTvZlzAKBwHUURisVl5L/0rPNRuXBE3/5RfXyIRSIn1QuHaiCoqgwNVh9GLJgpFEJukiBY5AiDITSCxq0MorC64mMNQd4TS0SalvlmP3mjX9JMIEB6g5bp5MUwZ5d+nU2lftJt0vLT9LWyiyJKT/BwP05N2o0BoHyukpo7m01Ydei4wqID0wAMPUFZWRl1dHXFxcRw8eJCxY8ee6bFdkHQpdCd4x570NQK9nXlw2Whe3rEXpdUZpXB29o+6sFhtbDtQwXcb8ymtbsPXw5H7lyYxPTkAaedex+TgsUwKGsP+qsP8kPUr76V/xY9Za1gUN4+ZoRORDcJG4myzKn8TerOBhdGzB3X8L7nrKWup5M+T70ApO7VVoc1mY3vpXn7MWk1FWzVOCkemho4lyXcE4a4htLcKFFe1UVbbZm8cbq+lyVaBzqGMeuUBcDiIRhPAqPAERniOIMxfS7i/Zsj7d7n1hbye+jENHU08NOn2k171DdOTNpPQZ8quQd90xtPQvyWD+pZnZ2ezdu1annrqKW6++WZEUeTpp58+02O7IDlYnY2zwpEw16BTus6EeF+0eSaaa5346xvb+fP1KT36k34LWnUm1qWW8MuOI9Q36wnyceZP145myij/Hrp7XQiCQLLfSJJ8R5BZk8O3h37hvfQv+TlnLVePXMjkoDHnrMR+Y0czP+esZYx/4qB0xarbavn28ErGBowipY8y76GQXZfP++lfU9pSQbA2gHvG3cz4wKQeq0t3Rwj27buwoKa9jg1FO9hYtIMDxpWUNe9kkiYFpS6JcEXwCd9zq83Kodpcfs3fzL7KTDwd3Xl8+r3Eep474rDnOwYLvVRYOkx6mg2tv3kF7ZlkUAHJy8sLmUxGSEgIeXl5zJ8/H71+2Lb4dCOKIpk1OYzwjj7lG68oinRYW5kUM5K0jXru+/cWls6J4rKp4b0cJ08nVpvIocJ6NuwtZcfBSkwWG/HhHtx1ZQKjY7wHVZYsCAIJPrHEe8dwoPowX2X8zOupH/FzzjqWJVxGku/Ic0pwVBRF3k3/Aqto44ZRV57weJto439pnyOTSE+p98lgMfLZwR9YW7AVD7Ub90+4lfGByUNWRvB28mRZwuVcNWIBeysOsqU4lZW5G/g5Zx1quYpwtyACXPzwdHTDUa5GEAT0ZgMN+mbKWirIqS9EbzbgrHBkyciFXBw186QU4IcZGHdNz/e0vNXuh/Z7sC7vYlABSa1Ws2LFCmJiYvjmm28ICwvr9kca5vRR015Ho76ZkV6nvucjImIVbQR4arjxoRm89X0Gn6zKZuWOI1wyOYzZY4L6TAGcDGaLlcNFDaQermZXZhUNLQbUShmzxgRx8aRQQnxPriRVEASSfEeS6BPH7rJ9fJn5My9se5MRXlFcn3jFOaNwvKZgC+mVmdwwajHeg5itri/czuHaPG5Pufak8//lrVX8a8c7VLbWsCBqFkvjLz3lSiu5VM7EoBQmBqXQbtRxoDqLrLp8ihpL2HhkJ0ZLT78jmUSGn7M3k4LGkOgTS7LvyPNqz+984/iAVNopTxX4O7Au72JQAemJJ57g22+/5eGHH+b777/n+uuvHy5oOAPkdcrNxHiEn+DIEyMRJDg7OFHf0Yi7RsVjt4wjo6COr9fl8fHKLD79NZuECA+SoryIC3MjzE8zqJWTKIrUNesprmqloKyZ7OJGsosbMZqsKGQSkqK9uHVhAGNH+uBwmlZiEkHCxKAUxvqPYn3Rdr49vJK/rnuByUFjWJpwGV6OQ7ecOF1k1uTw8f5vSfYdycVRM054fE17HZ8d/IEE71hmnmQj7v6qQ7yy8z0cpAoen34vIwfZuzQUnBwcmRw8hsnBYwD7311n7qDDbABRxEGmwFnhdM6mUH+PHC8TVdJcjoPMAc+z+Pk/3QwYkK6/vmfX+A033IAoikRHR/Prr79yzTXXnPEBXkiUNJcjl8jwd/E5LdeL84xkX2UmJosJhUxBQoQnCRGelFS3sjm9nNTDVXz4y2HAXlHl4arGQ6NE4+SAykGGRBCwiSJGk5W2DhNNbQZqm/QYTfYqLEGAYB8X5owJIinGi4RwD5QOZ674QCaVMS9yOlNDxrE8ey0r8zawu3w/8yKmsShuHs4Og6sCO13k1BXw0va38XP25t7xt5wwVWaz2Xg99WMEQeCOsdedVNpxU9FO3k77jBBNAH+Zchduau1Jjn5oCIKAk8Kxu9l1mN8e9+P2kHLqC4lyD/ldidcOePe47rrrAFi3bh3t7e1ceeWVSKVSli9fjovL76Mz+FyiRlePl6PHkHXQ+mN+5HRSy/fzZebP3DDqyu4bYLCPCzcuiOPGBXE0tOjJK22iqKKVqnodDa16ymvbMZos2GwigkRAqZDipFIQ4OVMcrQ3fp6OBPu4EOrnctIqCqeCWq7imoTLmBsxla8PrWBl/kY2FO1gYcxsLo6aiVp+5gVH95Qf4LXdH+Km1vLY9PtQK078mt9lrSK3vpB7xt18Us2iq/M388G+r0n0ieVPE/9vQMHYYX5fKOVCj8leh0lPaXMFi0dcfBZHdfoZMCBddNFFALz//vt89dVX3cvz6dOns2TJ6RGiHOYobcZ2tKrTF+jjvKK4KGIaK/M20GHWc/2oK3rNcN01KibEq5gQf/5tjLqrXblr7A0sjJ7NV5k/882hX1iVt4kFUTOZFzl9UL1AQ8VsNfP1oRX8nLOOCLcQ/jzlTrSDkG3JqM7m+8OrmBoyjikhQ2+ZWFewjQ/2fU2KfyIPTLh1eK/mAkPr2PNWndtQiIhIjGdvHcHzmUHlV5qamjAajahU9lmgTqejpaXljA7sQsRitQxqpj0Ubk6+GkeFmh+yfmVXWTpTg8cxyncEYa5BaFUufS73bTYbbaZ2WgxtNBlaaNK30GxopVnfQrOxjTZjO+0mHQazEaPVhMVmVyWXSqQopArUciUuDk64KrV4OLrh6+RFgMYXfxefM9K1H6jx4+HJd1DYWMK3h1fy9aEV/JSzlpmhE5kbMfW0pEBFUWR/1WE+OfAdlW01zA6fwk2jFqMYRCFBra6BV3e9j7+LD38YPfQ0987SdN5L/5Jkv3genPCH86Ina5jTi1bd829+sCoLuURGpHvoWRrRmWFQn+xLLrmEq6++mjlz5iCKIqtXr+bqq68+02O74FDIFBjMxhMfOAQkgoSl8ZcyITCZ5Tnr2FK8m7WFWwF7lZSzgyMOUvtN1Wy1oLcY0JsNiIi9rqWSKdEonXFxcEar1KByVuIgVXTbSVhFGyaLCZ1ZT6uxjbKWKpr0Ld3XkgoSgjT+RHmEEecVyQivaFxO475PuFswf51yF8VNZfySu4G1hVv5NX8T0R7hTAkeQ4p/4pCr2vRmA6nl+/k1fxNHmsrwdfLikan3MMo3blDn60wdvLD1DWyijYdPogE2qzaP11M/ItojbDgYXcBonY7+3UVRJK0yg3jvmFNuqD7XGNSn+7777mPEiBHs3r0bgL/+9a/DFuZnAHeVK5m1OWfk2sHaAO4dfzMmi4nCphJKmiuo72ik3ajDaDUB9rJfpcwBJ4UaFwdnNEpntEoXXJUatEqXk9qzMFnN1LTXUdZSRXFzGYWNxWwu3s2agi0ICIS7BZPin8BY/1GDMiMcDCGugdw9/iauG3UFm4/sYmtxKu+lf8V76V8RqPEjxiOcUNcg/Jy9cVNpUMtVSCVSzDYLrYY2anX1lLZUkl2Xz+HafCw2C37O3twx5jqmBo8bdFAwWky8tP0tqtpreXTq3UNWLShvreKf29/G28mDP0+5c1CrsWF+n2jVRzMLZS2V1OoauDz2orM4ojPDoKdbs2fPZvbswUmiDHNyhLgGsrUklYaOpjNiNw72VVisZ+Rv1kWvkMoJ1PgRqPFjYtBowK7hVtRYQkZNNvsqD/FV5s98lfkzgS6+TA4ey5SQsadFIVqrdOHy2Iu4LGYuFa3VpFVmcKgml+2le1lXuO2E5we4+DIvYhpjA5KI9ggbUlWcwWLkn9vfIqeukHsn3Dzk0uxWYzsvbn0TmUTG36bePVzddoHjfExA2tvp63UuqPifbobX/+cQo3zi+ARILd/PxVEzz/ZwzhgyiZQojzCiPMJYPGIBjfpm9pQfYEdpGl9mLuerzJ9J8IlldvhkRvslDMphdiAEQSBA40uAxpfLYy/CJtqo1zVS1V5Lk74FvdmAVbQil8hxdnDCQ+1KgIvvSe/ntRnbeXHbW+Q3HuGusTcwKWjMkM43W828vP1tGvXNPDnjgbPaZzXMuYGz6uitOq0yg0i3kN+l6eFwQDqHCND4Eu4azJqCLcyLmH7BNB26qbTMi5zOvMjp1LTXsaV4N5uKdvGvHe/gqtIwJ3wKs8OnDKqabTBIBAleTh54OQ3Nb2owlDZX8M/OYPLAhD8wPnDwRn1g3x/4X9rn5NQXcv+EW4nyCDvtYxzm/EOttqdrG/XNFDaWnLQbwLnOhXHHO4+4LHYuVW21g0op/R7xdvLk6pELeeOSv/PnyXcSpPHnm0O/cNeKR3kj9WOKm8rO9hD7RBRF1hdu55H1L2KwmnhyxgNDDkYA3x1eydbiVK4eeQkTg1LOwEiHOR9xUtlTdukVmQCMOUVB3nOV4RXSOca4gCTivWP47OAPxHlF/q6EE4eCRCIhxT+BFP8EKttq+DVvE5uLd7OleDcjvKKYHzmDFL+Ec2IVWdlWwwfpX5NRk028dwz3jLsJ7UmkU9YX2mWRpodM4Mq431fD4zCnhrPKvkJKqzyIt6MHAS6/H/26Yzn73+ZheiAIAn8ceyMquZJ/bH2DWl3D2R7SWcfP2ZtbRy/l7YXPc13iFdS01/Pyjv9xz6on+Cl7DS2G1rMyrmZ9Cx/u+4Y/rX6W/IYj3Jq8lEen3XNSwWh32T7eTf+CJN8R/N+Ya88pNfNhzj5OjgoMZgOZNbmk+Cf+bj8fwyukcxA3tZa/Tb2bZza9wuMb/smfJ99J+DmibH02cVSouTRmDguiZrK34iBrCrbwRcZPfH1oBSl+CUwLGcconxFnvFfnSFMZawq2sK04FatoY0boRJbELzzpPa69FQd5ddf7RLqF8sDE2065iGOY3x9KBzkZNTlYbBZG+8Wf7eGcMYYD0jlKqGsgT8/8Ey9se5PHNvyTJSMXcknUrOHGSOyKEOMDkxkfmEx5axUbC3ewtSSV1PL9OMpVjPZLYLR/PPFeMTg5nHq5tCiKlLZUkF6Zya7SdEpaKpBL5UwLGc+lMXPwOQVX1J2laby2+0PCXIN4ZOrdv7tGx2FOD4JExr7KdFRy5e9OLuhYhu9u5zBBWn9enPs33kn7gi8yfmLTkZ0sjlvAxKDRp02A9XwnwMWXG5IWsyxxERnVWewsS2df5SG2lqQiIBCk8SPCPZRQ1wACXHzxcvJAq9T0uwoxWIzUdzRS3VZHaUsFRY2l5NYX0mJsAyDKPYxbkpcwOXjMKfcG/Zq3iY/2f0uMZzh/mXLXbyIKO8x5iiBhf9VhEr3jftcr6OGAdI7j7ODEnyb9H/sqD/H5wR94LfVDvsj8iRmhE5gQOJoAF98zmk82Wc006ptp7GimxdhKi6ENnakDvcWAyWrGZrMBdmsIlUyJs4MjWqULHmo3/Jy9T8sKZTDIJFKS/eJJ9ovHarNS2FhCRk0OOXUF7C5LZ0PR9h7HO8pVKOVKZBIZomjDbLPQYdJ3q1Z04ePkSYJPLCO8oknyHXFaej8sNisf7/+WNQVbSPFP5P7xtwyrMAwzIBW6WpoMLST7jTzbQzmjnNGAtGLFCt566y3MZjM33XQT1157bZ/Hbd68mWeeeYaNGzeeyeGc1yT7jWSUbxz7KjNZU7CF7w//yneHV+Hp6M4Irygi3UIJ1vrj6+yFk8JxUEHKJtpoN+po1LfQqG+ivqOROl0jdboG6nQN1OoaulcGxyOXyFDIFN3irGarGaPF1EsDT6t0IcwtmGj3MEZ4RRHuFnzGV3fSYxpvwZ5ya9A3UdlaQ62uniZ9C21GHQaLEYvNgiAIyCUy1HIVLkpn3FRafJw8T6k5tj/qOxp5ddcH5NYXckn0bK5LWHROVAoOc26TVV8IwCjfEWd5JGeWMxaQampqeOWVV/jhhx9QKBQsXbqUcePGERHRM/9ZX1/Piy++eKaG8btCIkhI8U8kxT+RJn0LeysOcKA6m/SKDDYf2dV9nIPMAa3SBSe5GgeZAqlEioCAxWbBZDWjNxtoN+loM+mwibYeryGVSPFQu+Hl6MZo/wQ81G54qF1xU2nRKl1wcXDCSeHY516WTbShM3XQpG+hVtdAVVstJS3lFDaUsK/S3j+hkitJ8h3JuIBRJPmO/E32TARB6Pw9Tl2O6GQRRZFtJXv4cN/XWEUb90+4dbjPaJhBk99QTJDG/7Q1h5+rnLGAtHPnTsaPH49WqwXs3kqrV6/m7rvv7nHcY489xt13382//vWvPq/T2tpKa2vPst7q6uozMubzCVeVhrkR05gbMQ1RFKnV1VPWUkl1ez0NHU00G1rQmTowHbNykUmkOCrUeKjd7AKqSic0Di64qjS4qexWEVoHl5OesXfZpjs7OBGk9e/xXKuxnazaPPZXHSa9MoOdpWk4yBwY5z+K6aHjifOK+l05Xx5LdVstH+7/hv1Vh4lyD+Pu8Tfh4+R5toc1zDnGQPe6Iy1lzAmbcTaG9ZtyxgJSbW0tnp5Hv3ReXl5kZGT0OOaTTz4hLi6OxMT+u44//vhjXn/99TM1zN8FgiDg7eSJ9zl8k3NxcOqujLPZbGTV5bO9dC+7ytLZWpKKl6M7s8ImMyN0wkn18ZyLtBnb+TF7DavzNyOTSLkp6aoLShJqmKEx0L3OaDER4/H7ra7r4owFJFHs7adz7L5GXl4ea9eu5aOPPhpwxXPjjTeyaNGiHo9VV1f3ux81zLmPRCJhpHc0I72juSXpavZUHGB94Xa+zFzON4dWMDYgibkRU4nzjDwvGwBbDK2sytvE6vzNGCxGpoWM55qEy36XYpjDnD5OdK+L8Qg/G8P6TTljAcnb25u0tLTun2tra/HyOtqvsXr1aurq6rjyyisxm83U1taybNkyvvjiix7XcXFxwcXl9503vZBRyBRMDh7L5OCxVLZWs65wO5uLd7GrLB0/Z29mhk1iasi4cz53LooihY0lrCvcxvaSPVhsVsYFJrE47uJe6cthhumLge51KrnqjFnSnEucsYA0ceJEXnvtNRobG1GpVKxdu5Znn322+/l7772Xe++9F4Dy8nJuuOGGXsFomAsLPxcfbkxazDXxl7KrbB/ri7bz2cEf+DLjJ0b5jmBK8FiS/eLPqebRmvY6dpXtY1vJHspaKnGQOTA9dAILombidxqs04cZBuzfjfMxWzBUzugK6YEHHuCGG27AbDazePFiEhISuO2227j33nuJj//9yl8Mc2ooZAqmhY5nWuh4ylur2HxkN9tKUkmvzEQhlZPoE8dovwRG+cYN2ZL8VDFZTOQ2FJFZk8O+ykOUtlQA9obZ20YvY1JQymkvFR9mGP9TUAM5nxDEvjZ7znHKy8uZNWsWGzZsICAg4GwPZ5jfAJvNRk59ATvL0kmryKBR3wyAv4sPsR4RRLiHEuYaRICLz2mTVzJbzVS21VDSXEFRUymFDcUUNpVisVmQChKiPcJJ8U9kbMCoYRO9Yc4IXfe6J95/jmsnLz7bwznjDCs1DHNeIJFIiPOKIs4riluTl1LaUsHB6mwO1+ayqyyd9Z1KDFJBgreTJz5Onnio3dCqNLg4OOKoUOMgdUAhlSMRBETo0ZelM3XQamynydBCQ0cjte0N1HY0dBfnyKVywrSBXBw1g7hOC3iVXHkW35FhLiR+60zA2WI4IA1z3iEIAsHa/2/vTmOjKhs2jl8DbdlKKYUuPKC8AbENYYuC7CU8ULpRdkNZLAqCgCyWSNjEQMSASFKIJGyi4UNRSkGwBAHZZGmDghrW+kLCIn0ZSi1SaEs7Mz3vBx4m1hateRznHvr/JU2Yc8+cueZOOdec6cw9rdQ6uJWGRMWowqqQ/X6+rv76s278+n/Ku29X/oMC/e8vV/WgvLjG+61jq6Mm9RurWYOmatvsf9Sn9Ut6pkkLPdvk0QoYrB8Ib2lav3a8Q5NCgs+rY6ujfwVF6F9BEer9bOUxp8up++XFKnaUqMxZLofLoYr/nPX41amrgLoBauBfT438G6phQIOn9sO58G215SMDFBKean51/dS0QZNa8x8aT6fashI8TwcBwHC14S3fEoUEADAEhQQAMAKFBAAwAoUEADAChQQAMAKFBAAwAoUEADAChQQAMAKFBAAwAoUEADAChQQAMAKFBAAwAoUEADAChQQAMAKFBAAwAoUEADAChQQAMAKFBAAwAoUEADAChQQAMAKFBAAwAoUEADAChQQAMAKFBAAwAoUEADAChQQAMAKFBAAwAoUEADAChQQAMAKFBAAwAoUEADAChQQAMAKFBAAwAoUEADAChQQAMIJHCykrK0sJCQmKiYlRenp6lfGDBw9q6NChGjJkiKZPn6579+55Mg4AwGAeK6Tbt28rLS1NW7du1e7du7VtEpZtFQAADjxJREFU2zZduXLFPf7gwQMtWbJEGzdu1JdffqnIyEh99NFHnooDADCcn6d2nJ2drR49eig4OFiSFBsbq3379mnGjBmSJIfDoSVLlig8PFySFBkZqaysrCr7KSoqUlFRUaVtdrvdU7EBwCs41nmwkPLz8xUaGuq+HBYWprNnz7ovN23aVAMHDpQkPXz4UBs3btQrr7xSZT9btmzR2rVrPRUTAIzAsc6DhWRZVpVtNputyrb79+9r+vTpioqK0vDhw6uMT5gwocp2u92ucePG/X1hAcDLONZ5sJDCw8N1+vRp9+X8/HyFhYVVuk5+fr4mTZqkHj16aOHChdXuJygoSEFBQZ6KCQBG4FjnwTc19OrVSzk5OSosLFRpaakOHDig6Oho97jL5dLUqVMVHx+vRYsWVXv2BACoPTx6hpSamqqUlBQ5HA6NGjVKnTp10uTJkzVr1izZ7XZdvHhRLpdL+/fvlyR16NBB77//vqciAQAM5rFCkqSkpCQlJSVV2rZp0yZJUseOHZWbm+vJuwcA+BBWagAAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGMGjhZSVlaWEhATFxMQoPT29yvilS5c0cuRIxcbGatGiRXI6nZ6MAwAwmMcK6fbt20pLS9PWrVu1e/dubdu2TVeuXKl0nblz52rx4sXav3+/LMtSRkaGp+IAAAznsULKzs5Wjx49FBwcrIYNGyo2Nlb79u1zj+fl5enhw4fq0qWLJGnEiBGVxh8rKirSzZs3K/3Y7XZPxQYAr+BYJ/l5asf5+fkKDQ11Xw4LC9PZs2efOB4aGqrbt29X2c+WLVu0du1aT8UEACNwrPNgIVmWVWWbzWar8fhjEyZM0PDhwytts9vtGjdu3N+QEgDMwLHOg4UUHh6u06dPuy/n5+crLCys0nhBQYH78p07dyqNPxYUFKSgoCBPxQQAI3Cs8+DfkHr16qWcnBwVFhaqtLRUBw4cUHR0tHu8ZcuWqlevns6cOSNJ2rVrV6VxAEDt4rFCCg8PV2pqqlJSUjRs2DANHjxYnTp10uTJk3Xu3DlJ0qpVq7R8+XLFx8ertLRUKSkpnooDADCcx16yk6SkpCQlJSVV2rZp0yb3v6OiopSZmenJCAAAH8FKDQAAI1BIAAAjUEgAACN49G9InuJyuSSp1n2KGcDTIyIiQn5+PnkI9hifnI07d+5IUq36wBiAp8uhQ4fUqlUrb8cwis2qbskEwz18+FDnz59XaGio6tat+7fu+/Eno9PT0xUREfG37tvTyO4dZPcOX84u1ewMyel0ym6315qzKZ98hPXr11fXrl09eh8RERE+++yF7N5Bdu/w5ex/xs/P76l9bNXhTQ0AACNQSAAAI1BIAAAjUEi/ExQUpBkzZvjkqrtk9w6ye4cvZ0f1fPJddgCApw9nSAAAI1BIAAAjUEj/cebMGY0cOVJDhw7VhAkTlJeXJ0kqKirSlClTFB8fr3HjxrlXiTBNVlaWEhISFBMTo/T0dG/H+VNr165VYmKiEhMTtXLlSklSdna2kpKSNGjQIKWlpXk54Z/74IMPNH/+fEnSpUuXNHLkSMXGxmrRokVyOp1eTle9w4cPa8SIEYqLi9OyZcsk+c6879692/0788EHH0jynXlHDVmwLMuy+vfvb126dMmyLMvavn27NXXqVMuyLGvp0qXWhg0bLMuyrC+++MKaPXu2tyI+kd1ut/r372/dvXvXKi4utpKSkqzLly97O9YTnTx50ho9erRVVlZmlZeXWykpKVZWVpbVr18/68aNG5bD4bAmTpxoHT161NtRnyg7O9vq3r27NW/ePMuyLCsxMdH64YcfLMuyrAULFljp6eleTFe9GzduWH369LFu3bpllZeXW2PGjLGOHj3qE/NeUlJidevWzfrll18sh8NhjRo1yjp58qRPzDtqjjMkSeXl5Zo9e7aioqIkSZGRkbp165Yk6ejRo+4vGRw8eLCOHTsmh8PhtazVyc7OVo8ePRQcHKyGDRsqNjZW+/bt83asJwoNDdX8+fMVEBAgf39/tW3bVteuXVPr1q31zDPPyM/PT0lJScY+hl9//VVpaWmaOnWqJCkvL08PHz5Uly5dJEkjRowwMvvXX3+thIQERUREyN/fX2lpaWrQoIFPzLvL5VJFRYVKS0vldDrldDrl5+fnE/OOmqOQJAUEBGjo0KGSpIqKCq1du1YDBw6UJOXn5ys0NFTSo2U8AgMDVVhY6LWs1fltRkkKCwvT7du3vZjoj7Vr1859ELl27Zr27t0rm83mM4/h3XffVWpqqvvtxr+f/9DQUCOzX79+XS6XS5MmTdKQIUO0detWn/ndCQwM1OzZsxUfH6/o6Gi1bNlS/v7+PjHvqLlaV0hfffWVoqOjK/28+uqrkh6dKb399ttyOp164403nriPOnXMmjarmnfu22w2LyT5ay5fvqyJEydq3rx5evbZZ6uMm/gYtm/frhYtWqhnz57ubb4y/y6XSzk5Ofrwww+VkZGhc+fO6ebNm1WuZ2L23Nxc7dixQ0eOHNGJEydUp04dnTx5ssr1TMyOmvPJxVX/G/Hx8YqPj6+yvbi4WNOmTVNwcLDWrVsnf39/SY+eMRYUFCgiIkJOp1MPHjxQcHDwP5z6j4WHh+v06dPuy/n5+QoLC/Nioj935swZzZo1SwsXLlRiYqK+/fZbFRQUuMdNfQx79+7VnTt3NHToUN27d08lJSWy2WyVst+5c8fI7M2bN1fPnj0VEhIiSRowYID27dtXacV8U+f9xIkT6tmzp5o1aybp0ctzmzdv9ol5R82Z9VTfi+bOnavWrVtrzZo1CggIcG/v16+fdu3aJenRwahr167usjJFr169lJOTo8LCQpWWlurAgQOKjo72dqwnunXrlt58802tWrVKiYmJkqTOnTvr6tWr7peV9uzZY+Rj+PTTT7Vnzx7t3r1bs2bN0r///W8tX75c9erV05kzZyRJu3btMjJ7//79deLECRUVFcnlcun48eOKi4vziXmPiopSdna2SkpKZFmWDh8+rJdeeskn5h01V+vOkKpz8eJFHTp0SM8995yGDRsm6dGZ0aZNmzR79mzNnz9fiYmJaty4sVatWuXdsNUIDw9XamqqUlJS5HA4NGrUKHXq1MnbsZ5o8+bNKisr04oVK9zbkpOTtWLFCs2cOVNlZWXq16+f4uLivJjyr1m1apXeeecdFRcXq3379kpJSfF2pCo6d+6s119/XWPHjpXD4VDv3r01ZswYtWnTxvh579Onjy5evKgRI0bI399fHTt21JQpUxQTE2P8vKPmWDoIAGAEXrIDABiBQgIAGIFCAgAYgUICABiBQgIAGIFCAp5g/vz52rx581+6zaFDh9yraB89elRr1qzxRDTgqcTnkIC/0YABAzRgwABJ0rlz53Tv3j0vJwJ8B4UEn3Pq1CmtXLlS4eHh+vnnn1W/fn2tWLFCYWFhWrp0qXJzc2Wz2dS3b1/NmTNHfn5+at++vSZMmKBTp06ppKREc+bM0aBBg7Rz507t379fGzZskKQqlx/LzMzUtm3b5HA4dO/ePU2ePFljx47Vzp07lZmZqdLSUgUGBmr48OHav3+/pk+frs8//1wul0uNGzfW2bNnFRcXp9GjR0uS1q1bp7t372rhwoX/+PwBpqKQ4JMuXryoBQsWqGvXrvrss880d+5ctWvXTsHBwcrKypLD4dC0adP0ySefaMqUKXK5XGrSpIl27typ3NxcjR8/Xl27dq3RfRUXF2v79u3auHGjmjZtqh9//FGvvfaaxo4dK0m6cuWKDh8+rMDAQO3cuVPSo1URkpOTdffuXaWmpurgwYNav369Ro8erYqKCm3fvl0ff/yxx+YH8EX8DQk+KSoqyl0oI0eO1KVLl7Rnzx6NHz9eNptNAQEBSk5O1rFjx9y3GT9+vPu2zz//vL777rsa3VejRo20fv16ffPNN1q9erXWr1+vkpIS93hkZKQCAwP/cB/9+/dXQUGBcnNzdfz4cbVq1Upt2rT5qw8beKpRSPBJv12hWnr0FRC/XwWroqKi0lda//Y2FRUVqlu3rmw2W6XbVffli3a7XcOGDVNeXp5efPFFvfXWW5XGGzZsWKO8ycnJyszM1I4dO5ScnPyntwFqGwoJPik3N1e5ubmSpG3btumFF15QfHy80tPTZVmWysvLlZGRoV69erlv83jV9gsXLujq1avq1q2bQkJCdPnyZZWVlcnpdOrIkSNV7uv8+fMKCQnR9OnT1bdvX/d1XC7XH2asW7dupUJ8+eWXdfDgQV24cEExMTH/7RQATx3+hgSf1Lx5c61evVp5eXkKCQnRypUr1ahRIy1btkxJSUlyOBzq27ev+2vGJen7779XRkaGKioqlJaWpiZNmqh3797q1q2b4uPjFRoaqu7du+unn36qdF+9e/dWZmam4uLi1KBBA3Xq1EkhISG6fv36H2bs2bOnZs6cKX9/fy1evFjNmjVThw4d1LZtW+O+wgQwAat9w+ecOnVK7733nvbs2VPj20RGRionJ8f95XTeUFhYqFGjRik9PV0tWrTwWg7AVLxkB/wDMjIylJCQoJSUFMoIeALOkAAARuAMCQBgBAoJAGAECgkAYAQKCQBgBAoJAGAECgkAYIT/B5VRJ992K6JTAAAAAElFTkSuQmCC",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x432 with 3 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "sns.set_theme(style=\"ticks\")\n",
+    "\n",
+    "# Show the joint distribution using kernel density estimation\n",
+    "g = sns.jointplot(\n",
+    "    data=df,\n",
+    "    x=\"popularity\", y=\"danceability\", hue=\"artist_top_genre\",\n",
+    "    kind=\"kde\",\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "/Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages/seaborn/axisgrid.py:337: UserWarning: The `size` parameter has been renamed to `height`; please update your code.\n",
+      "  warnings.warn(msg, UserWarning)\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x1350b1a90>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 468.975x360 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "sns.FacetGrid(df, hue=\"artist_top_genre\", size=5) \\\n",
+    "   .map(plt.scatter, \"popularity\", \"danceability\") \\\n",
+    "   .add_legend()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.9"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c61deff2839902ac8cb4ed411eb10fee",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:26:39+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/README.md b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9e57db5f1
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/README.md
@@ -0,0 +1,261 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "085d571097d201810720df4cd379f8c2",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:06:45+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Clustering K-Means
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/29/)
+
+In questa lezione, imparerai a creare cluster utilizzando Scikit-learn e il dataset di musica nigeriana che hai importato in precedenza. Tratteremo le basi del K-Means per il clustering. Tieni presente che, come hai appreso nella lezione precedente, ci sono molti modi per lavorare con i cluster e il metodo che utilizzi dipende dai tuoi dati. Proveremo il K-Means poiché è la tecnica di clustering più comune. Iniziamo!
+
+Termini che imparerai:
+
+- Punteggio silhouette
+- Metodo del gomito
+- Inerzia
+- Varianza
+
+## Introduzione
+
+[Clustering K-Means](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) è un metodo derivato dal campo dell'elaborazione del segnale. Viene utilizzato per dividere e raggruppare gruppi di dati in 'k' cluster utilizzando una serie di osservazioni. Ogni osservazione lavora per raggruppare un determinato punto dati al centroide più vicino, ovvero il punto centrale di un cluster.
+
+I cluster possono essere visualizzati come [diagrammi di Voronoi](https://wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram), che includono un punto (o 'seme') e la sua regione corrispondente.
+
+![diagramma di voronoi](../../../../translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.it.png)
+
+> Infografica di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+Il processo di clustering K-Means [si esegue in tre passaggi](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means):
+
+1. L'algoritmo seleziona un numero k di punti centrali campionandoli dal dataset. Successivamente, esegue un ciclo:
+    1. Assegna ogni campione al centroide più vicino.
+    2. Crea nuovi centroidi calcolando il valore medio di tutti i campioni assegnati ai centroidi precedenti.
+    3. Calcola la differenza tra i nuovi e i vecchi centroidi e ripete il processo fino a quando i centroidi si stabilizzano.
+
+Uno svantaggio dell'utilizzo del K-Means è che è necessario stabilire 'k', ovvero il numero di centroidi. Fortunatamente, il 'metodo del gomito' aiuta a stimare un buon valore iniziale per 'k'. Lo proverai tra poco.
+
+## Prerequisiti
+
+Lavorerai nel file [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb) di questa lezione, che include l'importazione dei dati e la pulizia preliminare che hai effettuato nella lezione precedente.
+
+## Esercizio - preparazione
+
+Inizia dando un'altra occhiata ai dati delle canzoni.
+
+1. Crea un boxplot, chiamando `boxplot()` per ogni colonna:
+
+    ```python
+    plt.figure(figsize=(20,20), dpi=200)
+    
+    plt.subplot(4,3,1)
+    sns.boxplot(x = 'popularity', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,2)
+    sns.boxplot(x = 'acousticness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,3)
+    sns.boxplot(x = 'energy', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,4)
+    sns.boxplot(x = 'instrumentalness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,5)
+    sns.boxplot(x = 'liveness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,6)
+    sns.boxplot(x = 'loudness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,7)
+    sns.boxplot(x = 'speechiness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,8)
+    sns.boxplot(x = 'tempo', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,9)
+    sns.boxplot(x = 'time_signature', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,10)
+    sns.boxplot(x = 'danceability', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,11)
+    sns.boxplot(x = 'length', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,12)
+    sns.boxplot(x = 'release_date', data = df)
+    ```
+
+    Questi dati sono un po' rumorosi: osservando ogni colonna come boxplot, puoi vedere i valori anomali.
+
+    ![outliers](../../../../translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.it.png)
+
+Potresti esaminare il dataset e rimuovere questi valori anomali, ma ciò renderebbe i dati piuttosto ridotti.
+
+1. Per ora, scegli quali colonne utilizzare per il tuo esercizio di clustering. Seleziona quelle con intervalli simili e codifica la colonna `artist_top_genre` come dati numerici:
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+    le = LabelEncoder()
+    
+    X = df.loc[:, ('artist_top_genre','popularity','danceability','acousticness','loudness','energy')]
+    
+    y = df['artist_top_genre']
+    
+    X['artist_top_genre'] = le.fit_transform(X['artist_top_genre'])
+    
+    y = le.transform(y)
+    ```
+
+1. Ora devi scegliere quanti cluster targetizzare. Sai che ci sono 3 generi musicali che abbiamo estratto dal dataset, quindi proviamo con 3:
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    
+    nclusters = 3 
+    seed = 0
+    
+    km = KMeans(n_clusters=nclusters, random_state=seed)
+    km.fit(X)
+    
+    # Predict the cluster for each data point
+    
+    y_cluster_kmeans = km.predict(X)
+    y_cluster_kmeans
+    ```
+
+Vedrai stampato un array con i cluster previsti (0, 1 o 2) per ogni riga del dataframe.
+
+1. Usa questo array per calcolare un 'punteggio silhouette':
+
+    ```python
+    from sklearn import metrics
+    score = metrics.silhouette_score(X, y_cluster_kmeans)
+    score
+    ```
+
+## Punteggio silhouette
+
+Cerca un punteggio silhouette vicino a 1. Questo punteggio varia da -1 a 1, e se il punteggio è 1, il cluster è denso e ben separato dagli altri cluster. Un valore vicino a 0 rappresenta cluster sovrapposti con campioni molto vicini al confine decisionale dei cluster vicini. [(Fonte)](https://dzone.com/articles/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-exam)
+
+Il nostro punteggio è **0.53**, quindi a metà strada. Questo indica che i nostri dati non sono particolarmente adatti a questo tipo di clustering, ma continuiamo.
+
+### Esercizio - costruire un modello
+
+1. Importa `KMeans` e avvia il processo di clustering.
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    wcss = []
+    
+    for i in range(1, 11):
+        kmeans = KMeans(n_clusters = i, init = 'k-means++', random_state = 42)
+        kmeans.fit(X)
+        wcss.append(kmeans.inertia_)
+    
+    ```
+
+    Ci sono alcune parti qui che meritano una spiegazione.
+
+    > 🎓 range: Queste sono le iterazioni del processo di clustering.
+
+    > 🎓 random_state: "Determina la generazione di numeri casuali per l'inizializzazione dei centroidi." [Fonte](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans)
+
+    > 🎓 WCSS: "Somma dei quadrati intra-cluster" misura la distanza media quadrata di tutti i punti all'interno di un cluster rispetto al centroide del cluster. [Fonte](https://medium.com/@ODSC/unsupervised-learning-evaluating-clusters-bd47eed175ce).
+
+    > 🎓 Inerzia: Gli algoritmi K-Means tentano di scegliere i centroidi per minimizzare l'inerzia, "una misura di quanto siano coerenti internamente i cluster." [Fonte](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html). Il valore viene aggiunto alla variabile wcss a ogni iterazione.
+
+    > 🎓 k-means++: In [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means) puoi utilizzare l'ottimizzazione 'k-means++', che "inizializza i centroidi in modo che siano (generalmente) distanti tra loro, portando probabilmente a risultati migliori rispetto all'inizializzazione casuale."
+
+### Metodo del gomito
+
+In precedenza, hai ipotizzato che, poiché hai targetizzato 3 generi musicali, dovresti scegliere 3 cluster. Ma è davvero così?
+
+1. Usa il 'metodo del gomito' per esserne sicuro.
+
+    ```python
+    plt.figure(figsize=(10,5))
+    sns.lineplot(x=range(1, 11), y=wcss, marker='o', color='red')
+    plt.title('Elbow')
+    plt.xlabel('Number of clusters')
+    plt.ylabel('WCSS')
+    plt.show()
+    ```
+
+    Usa la variabile `wcss` che hai costruito nel passaggio precedente per creare un grafico che mostri dove si trova la 'curvatura' nel gomito, che indica il numero ottimale di cluster. Forse è davvero **3**!
+
+    ![metodo del gomito](../../../../translated_images/elbow.72676169eed744ff03677e71334a16c6b8f751e9e716e3d7f40dd7cdef674cca.it.png)
+
+## Esercizio - visualizzare i cluster
+
+1. Prova di nuovo il processo, questa volta impostando tre cluster, e visualizza i cluster come uno scatterplot:
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    kmeans = KMeans(n_clusters = 3)
+    kmeans.fit(X)
+    labels = kmeans.predict(X)
+    plt.scatter(df['popularity'],df['danceability'],c = labels)
+    plt.xlabel('popularity')
+    plt.ylabel('danceability')
+    plt.show()
+    ```
+
+1. Controlla l'accuratezza del modello:
+
+    ```python
+    labels = kmeans.labels_
+    
+    correct_labels = sum(y == labels)
+    
+    print("Result: %d out of %d samples were correctly labeled." % (correct_labels, y.size))
+    
+    print('Accuracy score: {0:0.2f}'. format(correct_labels/float(y.size)))
+    ```
+
+    L'accuratezza di questo modello non è molto buona, e la forma dei cluster ti dà un indizio sul perché.
+
+    ![cluster](../../../../translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.it.png)
+
+    Questi dati sono troppo sbilanciati, poco correlati e c'è troppa varianza tra i valori delle colonne per formare cluster ben definiti. Infatti, i cluster che si formano sono probabilmente fortemente influenzati o distorti dalle tre categorie di genere che abbiamo definito sopra. È stato un processo di apprendimento!
+
+    Nella documentazione di Scikit-learn, puoi vedere che un modello come questo, con cluster non molto ben definiti, ha un problema di 'varianza':
+
+    ![modelli problematici](../../../../translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.it.png)
+    > Infografica da Scikit-learn
+
+## Varianza
+
+La varianza è definita come "la media delle differenze al quadrato rispetto alla media" [(Fonte)](https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html). Nel contesto di questo problema di clustering, si riferisce al fatto che i numeri del nostro dataset tendono a divergere un po' troppo dalla media.
+
+✅ Questo è un ottimo momento per pensare a tutti i modi in cui potresti correggere questo problema. Modificare un po' i dati? Usare colonne diverse? Utilizzare un algoritmo diverso? Suggerimento: prova a [scalare i tuoi dati](https://www.mygreatlearning.com/blog/learning-data-science-with-k-means-clustering/) per normalizzarli e testare altre colonne.
+
+> Prova questo '[calcolatore di varianza](https://www.calculatorsoup.com/calculators/statistics/variance-calculator.php)' per comprendere meglio il concetto.
+
+---
+
+## 🚀Sfida
+
+Dedica un po' di tempo a questo notebook, modificando i parametri. Riesci a migliorare l'accuratezza del modello pulendo ulteriormente i dati (ad esempio, rimuovendo i valori anomali)? Puoi usare pesi per dare maggiore importanza a determinati campioni di dati. Cos'altro puoi fare per creare cluster migliori?
+
+Suggerimento: prova a scalare i tuoi dati. Nel notebook c'è del codice commentato che aggiunge la scalatura standard per far sì che le colonne dei dati si somiglino di più in termini di intervallo. Scoprirai che, mentre il punteggio silhouette diminuisce, la 'curvatura' nel grafico del gomito si appiana. Questo perché lasciare i dati non scalati consente ai dati con meno varianza di avere un peso maggiore. Leggi un po' di più su questo problema [qui](https://stats.stackexchange.com/questions/21222/are-mean-normalization-and-feature-scaling-needed-for-k-means-clustering/21226#21226).
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/30/)
+
+## Revisione e studio autonomo
+
+Dai un'occhiata a un simulatore di K-Means [come questo](https://user.ceng.metu.edu.tr/~akifakkus/courses/ceng574/k-means/). Puoi utilizzare questo strumento per visualizzare punti dati di esempio e determinare i loro centroidi. Puoi modificare la casualità dei dati, il numero di cluster e il numero di centroidi. Ti aiuta a capire come i dati possono essere raggruppati?
+
+Inoltre, dai un'occhiata a [questo documento sul K-Means](https://stanford.edu/~cpiech/cs221/handouts/kmeans.html) di Stanford.
+
+## Compito
+
+[Prova metodi di clustering diversi](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..af1eecc4b
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b8e17eff34ad1680eba2a5d3cf9ffc41",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:07:44+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Prova metodi di clustering diversi
+
+## Istruzioni
+
+In questa lezione hai imparato il clustering K-Means. A volte il K-Means non è adatto ai tuoi dati. Crea un notebook utilizzando dati provenienti da queste lezioni o da altre fonti (cita la tua fonte) e mostra un metodo di clustering diverso che NON utilizzi il K-Means. Cosa hai imparato? 
+
+## Rubrica
+
+| Criteri  | Esemplare                                                      | Adeguato                                                             | Da Migliorare               |
+| -------- | -------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------- | --------------------------- |
+|          | Viene presentato un notebook con un modello di clustering ben documentato | Viene presentato un notebook senza una buona documentazione e/o incompleto | Viene presentato un lavoro incompleto |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..ca110e22f
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,229 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "3e5c8ab363e8d88f566d4365efc7e0bd",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:32:48+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Ci concentreremo solo su 3 generi. Forse possiamo creare 3 cluster!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"mb1e94ec236\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mff1e083e3c\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p7b6b825212\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d98d4f135
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:08:04+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..73bb96443
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb
@@ -0,0 +1,640 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "language": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "colab": {
+   "name": "lesson_14.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "ad65fb4aad0a156b42216e4929f490fc",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:40:29+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "GULATlQXLXyR"
+   },
+   "source": [
+    "## Esplora il clustering K-Means utilizzando R e i principi dei dati Tidy.\n",
+    "\n",
+    "### [**Quiz pre-lezione**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/29/)\n",
+    "\n",
+    "In questa lezione, imparerai a creare cluster utilizzando il pacchetto Tidymodels e altri pacchetti dell'ecosistema R (li chiameremo amici 🧑‍🤝‍🧑), insieme al dataset di musica nigeriana che hai importato in precedenza. Tratteremo le basi del K-Means per il clustering. Tieni presente che, come hai appreso nella lezione precedente, ci sono molti modi per lavorare con i cluster e il metodo che utilizzi dipende dai tuoi dati. Proveremo il K-Means poiché è la tecnica di clustering più comune. Iniziamo!\n",
+    "\n",
+    "Termini che imparerai:\n",
+    "\n",
+    "-   Punteggio silhouette\n",
+    "\n",
+    "-   Metodo del gomito\n",
+    "\n",
+    "-   Inerzia\n",
+    "\n",
+    "-   Varianza\n",
+    "\n",
+    "### **Introduzione**\n",
+    "\n",
+    "[Il clustering K-Means](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) è un metodo derivato dal campo dell'elaborazione del segnale. Viene utilizzato per dividere e raggruppare gruppi di dati in `k cluster` basandosi sulle somiglianze delle loro caratteristiche.\n",
+    "\n",
+    "I cluster possono essere visualizzati come [diagrammi di Voronoi](https://wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram), che includono un punto (o 'seme') e la sua corrispondente regione.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/voronoi.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infografica di Jen Looper</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "Il clustering K-Means segue i seguenti passaggi:\n",
+    "\n",
+    "1.  Lo scienziato dei dati inizia specificando il numero desiderato di cluster da creare.\n",
+    "\n",
+    "2.  Successivamente, l'algoritmo seleziona casualmente K osservazioni dal dataset per fungere da centri iniziali per i cluster (cioè, i centroidi).\n",
+    "\n",
+    "3.  Ogni osservazione rimanente viene quindi assegnata al suo centroide più vicino.\n",
+    "\n",
+    "4.  Successivamente, vengono calcolate le nuove medie di ciascun cluster e il centroide viene spostato verso la media.\n",
+    "\n",
+    "5.  Ora che i centri sono stati ricalcolati, ogni osservazione viene nuovamente controllata per verificare se potrebbe essere più vicina a un cluster diverso. Tutti gli oggetti vengono riassegnati utilizzando le medie dei cluster aggiornate. I passaggi di assegnazione dei cluster e aggiornamento dei centroidi vengono ripetuti iterativamente fino a quando le assegnazioni dei cluster smettono di cambiare (cioè, quando si raggiunge la convergenza). Tipicamente, l'algoritmo termina quando ogni nuova iterazione comporta uno spostamento trascurabile dei centroidi e i cluster diventano statici.\n",
+    "\n",
+    "<div>\n",
+    "\n",
+    "> Nota che, a causa della randomizzazione delle k osservazioni iniziali utilizzate come centroidi di partenza, possiamo ottenere risultati leggermente diversi ogni volta che applichiamo la procedura. Per questo motivo, la maggior parte degli algoritmi utilizza diversi *avvii casuali* e sceglie l'iterazione con il WCSS più basso. Pertanto, è fortemente consigliato eseguire sempre il K-Means con diversi valori di *nstart* per evitare un *ottimo locale indesiderato.*\n",
+    "\n",
+    "</div>\n",
+    "\n",
+    "Questa breve animazione, utilizzando le [illustrazioni](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations) di Allison Horst, spiega il processo di clustering:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/kmeans.gif\"\n",
+    "   width=\"550\"/>\n",
+    "   <figcaption>Illustrazione di @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "Una domanda fondamentale che sorge nel clustering è questa: come si fa a sapere in quanti cluster separare i dati? Uno svantaggio dell'utilizzo del K-Means è che sarà necessario stabilire `k`, ovvero il numero di `centroidi`. Fortunatamente, il `metodo del gomito` aiuta a stimare un buon valore iniziale per `k`. Lo proverai tra poco.\n",
+    "\n",
+    "### \n",
+    "\n",
+    "**Prerequisiti**\n",
+    "\n",
+    "Riprenderemo esattamente da dove ci siamo fermati nella [lezione precedente](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb), dove abbiamo analizzato il dataset, creato molte visualizzazioni e filtrato il dataset per osservazioni di interesse. Assicurati di dare un'occhiata!\n",
+    "\n",
+    "Avremo bisogno di alcuni pacchetti per completare questo modulo. Puoi installarli con: `install.packages(c('tidyverse', 'tidymodels', 'cluster', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'factoextra', 'patchwork'))`\n",
+    "\n",
+    "In alternativa, lo script qui sotto verifica se hai i pacchetti necessari per completare questo modulo e li installa per te nel caso in cui ne manchino alcuni.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "ah_tBi58LXyi"
+   },
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load('tidyverse', 'tidymodels', 'cluster', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'factoextra', 'patchwork')\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "7e--UCUTLXym"
+   },
+   "source": [
+    "## 1. Un ballo con i dati: Restringi ai 3 generi musicali più popolari\n",
+    "\n",
+    "Questo è un riepilogo di ciò che abbiamo fatto nella lezione precedente. Analizziamo un po' di dati!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Ycamx7GGLXyn"
+   },
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse and make it available in your current R session\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the data into a tibble\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv\", show_col_types = FALSE)\n",
+    "\n",
+    "# Narrow down to top 3 popular genres\n",
+    "nigerian_songs <- df %>% \n",
+    "  # Concentrate on top 3 genres\n",
+    "  filter(artist_top_genre %in% c(\"afro dancehall\", \"afropop\",\"nigerian pop\")) %>% \n",
+    "  # Remove unclassified observations\n",
+    "  filter(popularity != 0)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Visualize popular genres using bar plots\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "nigerian_songs %>%\n",
+    "  count(artist_top_genre) %>%\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"ggsci::category10_d3\") +\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "b5h5zmkPLXyp"
+   },
+   "source": [
+    "🤩 È andata bene!\n",
+    "\n",
+    "## 2. Ulteriore esplorazione dei dati.\n",
+    "\n",
+    "Quanto sono puliti questi dati? Controlliamo la presenza di valori anomali utilizzando i box plot. Ci concentreremo sulle colonne numeriche con meno valori anomali (anche se potresti eliminare i valori anomali). I box plot possono mostrare l'intervallo dei dati e aiutare a scegliere quali colonne utilizzare. Nota, i box plot non mostrano la varianza, un elemento importante per dati ben clusterizzabili. Consulta [questa discussione](https://stats.stackexchange.com/questions/91536/deduce-variance-from-boxplot) per ulteriori approfondimenti.\n",
+    "\n",
+    "I [box plot](https://en.wikipedia.org/wiki/Box_plot) vengono utilizzati per rappresentare graficamente la distribuzione dei dati `numerici`, quindi iniziamo *selezionando* tutte le colonne numeriche insieme ai generi musicali più popolari.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "HhNreJKLLXyq"
+   },
+   "source": [
+    "# Select top genre column and all other numeric columns\n",
+    "df_numeric <- nigerian_songs %>% \n",
+    "  select(artist_top_genre, where(is.numeric)) \n",
+    "\n",
+    "# Display the data\n",
+    "df_numeric %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "uYXrwJRaLXyq"
+   },
+   "source": [
+    "Vedi come il selettore `where` rende tutto più semplice 💁? Esplora altre funzioni simili [qui](https://tidyselect.r-lib.org/).\n",
+    "\n",
+    "Poiché creeremo un boxplot per ogni caratteristica numerica e vogliamo evitare di usare cicli, riformattiamo i nostri dati in un formato *più lungo* che ci permetterà di sfruttare i `facets` - sottotrame che mostrano ciascuna un sottoinsieme dei dati.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "gd5bR3f8LXys"
+   },
+   "source": [
+    "# Pivot data from wide to long\n",
+    "df_numeric_long <- df_numeric %>% \n",
+    "  pivot_longer(!artist_top_genre, names_to = \"feature_names\", values_to = \"values\") \n",
+    "\n",
+    "# Print out data\n",
+    "df_numeric_long %>% \n",
+    "  slice_head(n = 15)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "-7tE1swnLXyv"
+   },
+   "source": [
+    "Molto più lungo! Ora è il momento di alcuni `ggplots`! Quindi quale `geom` useremo?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "r88bIsyuLXyy"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a box plot\n",
+    "df_numeric_long %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = feature_names, y = values, fill = feature_names)) +\n",
+    "  geom_boxplot() +\n",
+    "  facet_wrap(~ feature_names, ncol = 4, scales = \"free\") +\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "EYVyKIUELXyz"
+   },
+   "source": [
+    "Facile-gg!\n",
+    "\n",
+    "Ora possiamo vedere che questi dati sono un po' rumorosi: osservando ogni colonna come un boxplot, si possono notare dei valori anomali. Potresti esaminare il dataset e rimuovere questi valori anomali, ma ciò renderebbe i dati piuttosto ridotti.\n",
+    "\n",
+    "Per il momento, scegliamo quali colonne utilizzare per il nostro esercizio di clustering. Selezioniamo le colonne numeriche con intervalli simili. Potremmo codificare `artist_top_genre` come numerico, ma per ora lo escluderemo.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "-wkpINyZLXy0"
+   },
+   "source": [
+    "# Select variables with similar ranges\n",
+    "df_numeric_select <- df_numeric %>% \n",
+    "  select(popularity, danceability, acousticness, loudness, energy) \n",
+    "\n",
+    "# Normalize data\n",
+    "# df_numeric_select <- scale(df_numeric_select)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "D7dLzgpqLXy1"
+   },
+   "source": [
+    "## 3. Calcolo del clustering k-means in R\n",
+    "\n",
+    "Possiamo calcolare il k-means in R utilizzando la funzione integrata `kmeans`, consulta `help(\"kmeans()\")`. La funzione `kmeans()` accetta un data frame con tutte le colonne numeriche come suo argomento principale.\n",
+    "\n",
+    "Il primo passo nell'utilizzo del clustering k-means è specificare il numero di cluster (k) che verranno generati nella soluzione finale. Sappiamo che ci sono 3 generi musicali che abbiamo estratto dal dataset, quindi proviamo con 3:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "uC4EQ5w7LXy5"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Kmeans clustering for 3 clusters\n",
+    "kclust <- kmeans(\n",
+    "  df_numeric_select,\n",
+    "  # Specify the number of clusters\n",
+    "  centers = 3,\n",
+    "  # How many random initial configurations\n",
+    "  nstart = 25\n",
+    ")\n",
+    "\n",
+    "# Display clustering object\n",
+    "kclust\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "hzfhscWrLXy-"
+   },
+   "source": [
+    "L'oggetto kmeans contiene diverse informazioni ben spiegate in `help(\"kmeans()\")`. Per ora, concentriamoci su alcune di esse. Vediamo che i dati sono stati raggruppati in 3 cluster di dimensioni 65, 110, 111. L'output contiene anche i centri dei cluster (medie) per i 3 gruppi rispetto alle 5 variabili.\n",
+    "\n",
+    "Il vettore di clustering rappresenta l'assegnazione del cluster per ogni osservazione. Utilizziamo la funzione `augment` per aggiungere l'assegnazione del cluster al set di dati originale.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "0XwwpFGQLXy_"
+   },
+   "source": [
+    "# Add predicted cluster assignment to data set\n",
+    "augment(kclust, df_numeric_select) %>% \n",
+    "  relocate(.cluster) %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "NXIVXXACLXzA"
+   },
+   "source": [
+    "Perfetto, abbiamo appena suddiviso il nostro set di dati in un insieme di 3 gruppi. Quindi, quanto è buono il nostro clustering 🤷? Diamo un'occhiata al `Silhouette score`.\n",
+    "\n",
+    "### **Silhouette score**\n",
+    "\n",
+    "[L'analisi del silhouette](https://en.wikipedia.org/wiki/Silhouette_(clustering)) può essere utilizzata per studiare la distanza di separazione tra i cluster risultanti. Questo punteggio varia da -1 a 1, e se il punteggio è vicino a 1, il cluster è denso e ben separato dagli altri cluster. Un valore vicino a 0 rappresenta cluster sovrapposti con campioni molto vicini al confine decisionale dei cluster vicini. [fonte](https://dzone.com/articles/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-exam).\n",
+    "\n",
+    "Il metodo della silhouette media calcola la silhouette media delle osservazioni per diversi valori di *k*. Un punteggio medio di silhouette alto indica un buon clustering.\n",
+    "\n",
+    "La funzione `silhouette` nel pacchetto cluster serve per calcolare la larghezza media della silhouette.\n",
+    "\n",
+    "> La silhouette può essere calcolata con qualsiasi [metrica di distanza](https://en.wikipedia.org/wiki/Distance \"Distance\"), come la [distanza euclidea](https://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance \"Euclidean distance\") o la [distanza di Manhattan](https://en.wikipedia.org/wiki/Manhattan_distance \"Manhattan distance\") di cui abbiamo discusso nella [lezione precedente](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb).\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Jn0McL28LXzB"
+   },
+   "source": [
+    "# Load cluster package\n",
+    "library(cluster)\n",
+    "\n",
+    "# Compute average silhouette score\n",
+    "ss <- silhouette(kclust$cluster,\n",
+    "                 # Compute euclidean distance\n",
+    "                 dist = dist(df_numeric_select))\n",
+    "mean(ss[, 3])\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "QyQRn97nLXzC"
+   },
+   "source": [
+    "Il nostro punteggio è **.549**, quindi esattamente a metà. Questo indica che i nostri dati non sono particolarmente adatti a questo tipo di clustering. Vediamo se possiamo confermare questa ipotesi visivamente. Il [pacchetto factoextra](https://rpkgs.datanovia.com/factoextra/index.html) fornisce funzioni (`fviz_cluster()`) per visualizzare il clustering.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "7a6Km1_FLXzD"
+   },
+   "source": [
+    "library(factoextra)\n",
+    "\n",
+    "# Visualize clustering results\n",
+    "fviz_cluster(kclust, df_numeric_select)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IBwCWt-0LXzD"
+   },
+   "source": [
+    "La sovrapposizione nei cluster indica che i nostri dati non sono particolarmente adatti a questo tipo di clustering, ma continuiamo comunque.\n",
+    "\n",
+    "## 4. Determinare il numero ottimale di cluster\n",
+    "\n",
+    "Una domanda fondamentale che spesso emerge nel clustering K-Means è questa: senza etichette di classe conosciute, come si può sapere in quanti cluster suddividere i dati?\n",
+    "\n",
+    "Un modo per scoprirlo è utilizzare un campione di dati per `creare una serie di modelli di clustering` con un numero crescente di cluster (ad esempio da 1 a 10) e valutare metriche di clustering come il **Silhouette score.**\n",
+    "\n",
+    "Determiniamo il numero ottimale di cluster calcolando l'algoritmo di clustering per diversi valori di *k* e valutando il **Within Cluster Sum of Squares** (WCSS). La somma totale dei quadrati all'interno del cluster (WCSS) misura la compattezza del clustering e vogliamo che sia il più piccolo possibile, poiché valori più bassi indicano che i punti dati sono più vicini tra loro.\n",
+    "\n",
+    "Esploriamo l'effetto di diverse scelte di `k`, da 1 a 10, su questo clustering.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "hSeIiylDLXzE"
+   },
+   "source": [
+    "# Create a series of clustering models\n",
+    "kclusts <- tibble(k = 1:10) %>% \n",
+    "  # Perform kmeans clustering for 1,2,3 ... ,10 clusters\n",
+    "  mutate(model = map(k, ~ kmeans(df_numeric_select, centers = .x, nstart = 25)),\n",
+    "  # Farm out clustering metrics eg WCSS\n",
+    "         glanced = map(model, ~ glance(.x))) %>% \n",
+    "  unnest(cols = glanced)\n",
+    "  \n",
+    "\n",
+    "# View clustering rsulsts\n",
+    "kclusts\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "m7rS2U1eLXzE"
+   },
+   "source": [
+    "Ora che abbiamo il totale della somma dei quadrati intra-cluster (tot.withinss) per ciascun algoritmo di clustering con centro *k*, utilizziamo il [metodo del gomito](https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_method_(clustering)) per trovare il numero ottimale di cluster. Il metodo consiste nel tracciare il WCSS in funzione del numero di cluster e scegliere il [gomito della curva](https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_of_the_curve \"Elbow of the curve\") come il numero di cluster da utilizzare.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "o_DjHGItLXzF"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Use elbow method to determine optimum number of clusters\n",
+    "kclusts %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = k, y = tot.withinss)) +\n",
+    "  geom_line(size = 1.2, alpha = 0.8, color = \"#FF7F0EFF\") +\n",
+    "  geom_point(size = 2, color = \"#FF7F0EFF\")\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "pLYyt5XSLXzG"
+   },
+   "source": [
+    "Il grafico mostra una grande riduzione in WCSS (quindi maggiore *compattezza*) man mano che il numero di cluster aumenta da uno a due, e una ulteriore riduzione evidente da due a tre cluster. Dopo di ciò, la riduzione è meno marcata, risultando in un `gomito` 💪 nel grafico intorno a tre cluster. Questo è un buon indicatore che ci sono due o tre cluster di punti dati ragionevolmente ben separati.\n",
+    "\n",
+    "Possiamo ora procedere ed estrarre il modello di clustering dove `k = 3`:\n",
+    "\n",
+    "> `pull()`: utilizzato per estrarre una singola colonna\n",
+    ">\n",
+    "> `pluck()`: utilizzato per indicizzare strutture dati come liste\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "JP_JPKBILXzG"
+   },
+   "source": [
+    "# Extract k = 3 clustering\n",
+    "final_kmeans <- kclusts %>% \n",
+    "  filter(k == 3) %>% \n",
+    "  pull(model) %>% \n",
+    "  pluck(1)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "final_kmeans\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "l_PDTu8tLXzI"
+   },
+   "source": [
+    "Fantastico! Procediamo a visualizzare i cluster ottenuti. Ti interessa un po' di interattività utilizzando `plotly`?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "dNcleFe-LXzJ"
+   },
+   "source": [
+    "# Add predicted cluster assignment to data set\n",
+    "results <-  augment(final_kmeans, df_numeric_select) %>% \n",
+    "  bind_cols(df_numeric %>% select(artist_top_genre)) \n",
+    "\n",
+    "# Plot cluster assignments\n",
+    "clust_plt <- results %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = .cluster, shape = artist_top_genre)) +\n",
+    "  geom_point(size = 2, alpha = 0.8) +\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"ggthemes::Tableau_10\")\n",
+    "\n",
+    "ggplotly(clust_plt)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "6JUM_51VLXzK"
+   },
+   "source": [
+    "Forse ci saremmo aspettati che ogni cluster (rappresentato da colori diversi) avesse generi distinti (rappresentati da forme diverse).\n",
+    "\n",
+    "Diamo un'occhiata alla precisione del modello.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "HdIMUGq7LXzL"
+   },
+   "source": [
+    "# Assign genres to predefined integers\n",
+    "label_count <- results %>% \n",
+    "  group_by(artist_top_genre) %>% \n",
+    "  mutate(id = cur_group_id()) %>% \n",
+    "  ungroup() %>% \n",
+    "  summarise(correct_labels = sum(.cluster == id))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print results  \n",
+    "cat(\"Result:\", label_count$correct_labels, \"out of\", nrow(results), \"samples were correctly labeled.\")\n",
+    "\n",
+    "cat(\"\\nAccuracy score:\", label_count$correct_labels/nrow(results))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "C50wvaAOLXzM"
+   },
+   "source": [
+    "La precisione di questo modello non è male, ma nemmeno eccezionale. Potrebbe essere che i dati non si prestino bene al clustering con K-Means. Questi dati sono troppo sbilanciati, poco correlati e presentano troppa varianza tra i valori delle colonne per essere clusterizzati in modo efficace. Infatti, i cluster che si formano sono probabilmente fortemente influenzati o distorti dalle tre categorie di genere che abbiamo definito sopra.\n",
+    "\n",
+    "Tuttavia, è stato un processo di apprendimento interessante!\n",
+    "\n",
+    "Nella documentazione di Scikit-learn, si può vedere che un modello come questo, con cluster non molto ben definiti, presenta un problema di \"varianza\":\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/problems.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Infografica da Scikit-learn</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "## **Varianza**\n",
+    "\n",
+    "La varianza è definita come \"la media delle differenze al quadrato rispetto alla media\" [fonte](https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html). Nel contesto di questo problema di clustering, si riferisce al fatto che i numeri del nostro dataset tendono a divergere un po' troppo dalla media.\n",
+    "\n",
+    "✅ Questo è un ottimo momento per pensare a tutti i modi in cui potresti correggere questo problema. Modificare un po' i dati? Usare colonne diverse? Utilizzare un algoritmo differente? Suggerimento: prova a [scalare i tuoi dati](https://www.mygreatlearning.com/blog/learning-data-science-with-k-means-clustering/) per normalizzarli e testare altre colonne.\n",
+    "\n",
+    "> Prova questo '[calcolatore di varianza](https://www.calculatorsoup.com/calculators/statistics/variance-calculator.php)' per comprendere meglio il concetto.\n",
+    "\n",
+    "------------------------------------------------------------------------\n",
+    "\n",
+    "## **🚀Sfida**\n",
+    "\n",
+    "Dedica un po' di tempo a questo notebook, modificando i parametri. Riesci a migliorare la precisione del modello pulendo ulteriormente i dati (ad esempio, rimuovendo i valori anomali)? Puoi utilizzare pesi per dare maggiore importanza a determinati campioni di dati. Cos'altro puoi fare per creare cluster migliori?\n",
+    "\n",
+    "Suggerimento: prova a scalare i tuoi dati. Nel notebook c'è del codice commentato che aggiunge una scalatura standard per far sì che le colonne dei dati si somiglino di più in termini di intervallo. Noterai che, mentre il punteggio silhouette diminuisce, il \"gomito\" nel grafico del gomito si appiana. Questo accade perché lasciare i dati non scalati permette ai dati con minore varianza di avere un peso maggiore. Leggi di più su questo problema [qui](https://stats.stackexchange.com/questions/21222/are-mean-normalization-and-feature-scaling-needed-for-k-means-clustering/21226#21226).\n",
+    "\n",
+    "## [**Quiz post-lezione**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/30/)\n",
+    "\n",
+    "## **Revisione e Studio Autonomo**\n",
+    "\n",
+    "-   Dai un'occhiata a un simulatore di K-Means [come questo](https://user.ceng.metu.edu.tr/~akifakkus/courses/ceng574/k-means/). Puoi utilizzare questo strumento per visualizzare punti dati di esempio e determinare i loro centroidi. Puoi modificare la casualità dei dati, il numero di cluster e il numero di centroidi. Questo ti aiuta a farti un'idea di come i dati possono essere raggruppati?\n",
+    "\n",
+    "-   Consulta anche [questo documento su K-Means](https://stanford.edu/~cpiech/cs221/handouts/kmeans.html) di Stanford.\n",
+    "\n",
+    "Vuoi mettere alla prova le tue nuove competenze di clustering con dataset che si prestano bene al clustering con K-Means? Consulta:\n",
+    "\n",
+    "-   [Addestrare e Valutare Modelli di Clustering](https://rpubs.com/eR_ic/clustering) utilizzando Tidymodels e altri strumenti\n",
+    "\n",
+    "-   [Analisi dei Cluster con K-Means](https://uc-r.github.io/kmeans_clustering), Guida alla Programmazione R per l'Analisi Aziendale dell'UC\n",
+    "\n",
+    "- [Clustering con K-Means e principi di dati ordinati](https://www.tidymodels.org/learn/statistics/k-means/)\n",
+    "\n",
+    "## **Compito**\n",
+    "\n",
+    "[Prova metodi di clustering diversi](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md)\n",
+    "\n",
+    "## GRAZIE A:\n",
+    "\n",
+    "[Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) per aver creato la versione originale in Python di questo modulo ♥️\n",
+    "\n",
+    "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) per aver creato le incredibili illustrazioni che rendono R più accogliente e coinvolgente. Trova altre illustrazioni nella sua [galleria](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n",
+    "\n",
+    "Buono studio,\n",
+    "\n",
+    "[Eric](https://twitter.com/ericntay), Gold Microsoft Learn Student Ambassador.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Illustrazione di @allison_horst</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un esperto umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..ad54f99e0
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,544 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "e867e87e3129c8875423a82945f4ad5e",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:34:11+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Ci concentreremo solo su 3 generi. Forse possiamo creare 3 cluster!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m25e6aaa0af\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"me42b912ca6\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p3897eb18a2\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Quanto sono puliti questi dati? Controlla la presenza di valori anomali utilizzando i box plot. Ci concentreremo sulle colonne con meno valori anomali (anche se potresti eliminare i valori anomali). I box plot possono mostrare l'intervallo dei dati e aiutare a scegliere quali colonne utilizzare. Nota, i box plot non mostrano la varianza, un elemento importante per dati ben raggruppabili (https://stats.stackexchange.com/questions/91536/deduce-variance-from-boxplot).\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fbc18790a20>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 4000x4000 with 12 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"1132.234375pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 1136.475526 1132.234375\" width=\"1136.475526pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 1132.234375 \nL 1136.475526 1132.234375 \nL 1136.475526 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 338.935294 243.547826 \nL 338.935294 7.2 \nL 10.7 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 79.496791 30.834783 \nL 79.496791 219.913043 \nL 190.359091 219.913043 \nL 190.359091 30.834783 \nL 79.496791 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m68c942961f\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"21.475401\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(18.294151 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"62.919251\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(56.556751 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"104.363102\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 20 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(98.000602 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"145.806952\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 30 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(139.444452 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"187.250802\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 40 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.888302 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"228.694652\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(222.332152 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"270.138503\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 60 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(263.776003 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.582353\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 70 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(305.219853 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_9\">\n     <!-- popularity -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(149.423897 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"124.658203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"251.513672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"279.296875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"340.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"381.689453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"409.472656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"448.681641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m9c301120db\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 79.496791 125.373913 \nL 25.619786 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 190.359091 125.373913 \nL 324.015508 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 25.619786 78.104348 \nL 25.619786 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 324.015508 78.104348 \nL 324.015508 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\"/>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 135.445989 30.834783 \nL 135.445989 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 10.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 338.935294 243.547826 \nL 338.935294 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 338.935294 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 10.7 7.2 \nL 338.935294 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_2\">\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 732.817647 243.547826 \nL 732.817647 7.2 \nL 404.582353 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 449.736505 30.834783 \nL 449.736505 219.913043 \nL 554.957652 219.913043 \nL 554.957652 30.834783 \nL 449.736505 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_3\">\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"419.274143\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.6875 12.40625 \nL 21 12.40625 \nL 21 0 \nL 10.6875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-46\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(411.32258 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_10\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"487.844457\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(479.892894 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_11\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"556.414771\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(548.463209 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_12\">\n     <g id=\"line2d_19\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"624.985085\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(617.033523 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_13\">\n     <g id=\"line2d_20\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"693.555399\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(685.603837 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- acousticness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(536.500781 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"177.441406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"240.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"292.919922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"332.128906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"359.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"414.892578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"478.271484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"539.794922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"591.894531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_4\">\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_21\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_22\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 449.736505 125.373913 \nL 419.502139 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_23\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 554.957652 125.373913 \nL 711.04083 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_24\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 419.502139 78.104348 \nL 419.502139 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_25\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 711.04083 78.104348 \nL 711.04083 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_26\">\n    <defs>\n     <path d=\"M -0 3.535534 \nL 2.12132 0 \nL -0 -3.535534 \nL -2.12132 -0 \nz\n\" id=\"m0f3e24e280\" style=\"stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_27\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 497.615727 30.834783 \nL 497.615727 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 404.582353 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path d=\"M 732.817647 243.547826 \nL 732.817647 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 732.817647 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 404.582353 7.2 \nL 732.817647 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_3\">\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 1126.7 243.547826 \nL 1126.7 7.2 \nL 798.464706 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1004.016827 30.834783 \nL 1004.016827 219.913043 \nL 1070.514516 219.913043 \nL 1070.514516 30.834783 \nL 1004.016827 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_5\">\n    <g id=\"xtick_14\">\n     <g id=\"line2d_28\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"843.426595\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(835.475033 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_15\">\n     <g id=\"line2d_29\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"910.93694\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(902.985377 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_16\">\n     <g id=\"line2d_30\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"978.447284\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(970.495721 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_17\">\n     <g id=\"line2d_31\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1045.957628\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_19\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(1038.006066 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_18\">\n     <g id=\"line2d_32\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1113.467973\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_20\">\n      <!-- 1.0 -->\n      <g transform=\"translate(1105.51641 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_21\">\n     <!-- energy -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(945.072197 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"61.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"124.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"186.425781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"227.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"291\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_6\">\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_33\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_34\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1004.016827 125.373913 \nL 906.211215 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_35\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1070.514516 125.373913 \nL 1111.780214 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_36\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 906.211215 78.104348 \nL 906.211215 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_37\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1111.780214 78.104348 \nL 1111.780214 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_38\">\n    <g clip-path=\"url(#p3900e6581f)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"877.181767\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"863.342147\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_39\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1039.544145 30.834783 \nL 1039.544145 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 798.464706 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_17\">\n    <path d=\"M 1126.7 243.547826 \nL 1126.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_18\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 1126.7 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_19\">\n    <path d=\"M 798.464706 7.2 \nL 1126.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_4\">\n   <g id=\"patch_20\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 338.935294 527.165217 \nL 338.935294 290.817391 \nL 10.7 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_21\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 314.452174 \nL 25.619786 503.530435 \nL 25.696434 503.530435 \nL 25.696434 314.452174 \nL 25.619786 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_7\">\n    <g id=\"xtick_19\">\n     <g id=\"line2d_40\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"25.619786\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_22\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(17.668224 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_20\">\n     <g id=\"line2d_41\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"91.201263\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_23\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(83.249701 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_21\">\n     <g id=\"line2d_42\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"156.782741\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_24\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(148.831178 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_22\">\n     <g id=\"line2d_43\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"222.364218\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_25\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(214.412656 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_23\">\n     <g id=\"line2d_44\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"287.945695\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_26\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(279.994133 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_27\">\n     <!-- instrumentalness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(131.487178 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"143.261719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"182.470703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"223.583984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"286.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"384.375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"445.898438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"509.277344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"548.486328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"609.765625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"637.548828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"700.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"762.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"814.550781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_8\">\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_45\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_46\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 408.991304 \nL 25.619786 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_47\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.696434 408.991304 \nL 25.774886 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_48\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 361.721739 \nL 25.619786 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_49\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.774886 361.721739 \nL 25.774886 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_50\">\n    <g clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"324.015508\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.09209\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"178.752536\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.606787\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.764183\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.901459\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.009996\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"29.259558\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.902442\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"35.719334\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"56.508662\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.626462\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.183787\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.508533\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"35.09631\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.593789\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.954252\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.580672\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"30.571188\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"87.594282\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.164112\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.02323\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.760904\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.954252\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"31.325375\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"77.757061\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.954369\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.836861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.406764\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"48.245396\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.916214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.885509\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.085532\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.937974\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"28.68572\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.941253\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"28.803767\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"38.736082\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"44.671205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.118205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"34.440495\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"85.29893\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.902442\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.046066\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.905393\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"32.44026\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.822433\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"29.685838\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.06574\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"292.536399\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.973926\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"86.282653\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.508415\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"30.964676\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"88.905912\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_51\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.621447 314.452174 \nL 25.621447 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_22\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 10.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_23\">\n    <path d=\"M 338.935294 527.165217 \nL 338.935294 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_24\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 338.935294 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_25\">\n    <path d=\"M 10.7 290.817391 \nL 338.935294 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_5\">\n   <g id=\"patch_26\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 732.817647 527.165217 \nL 732.817647 290.817391 \nL 404.582353 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_27\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 441.443001 314.452174 \nL 441.443001 503.530435 \nL 483.467735 503.530435 \nL 483.467735 314.452174 \nL 441.443001 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_9\">\n    <g id=\"xtick_24\">\n     <g id=\"line2d_52\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"406.112891\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_28\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(398.161328 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_25\">\n     <g id=\"line2d_53\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"453.424722\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_29\">\n      <!-- 0.1 -->\n      <g transform=\"translate(445.47316 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_26\">\n     <g id=\"line2d_54\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"500.736554\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_30\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(492.784991 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_27\">\n     <g id=\"line2d_55\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"548.048386\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_31\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(540.096823 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_28\">\n     <g id=\"line2d_56\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"595.360217\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_32\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(587.408655 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_29\">\n     <g id=\"line2d_57\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"642.672049\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_33\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(634.720486 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_30\">\n     <g id=\"line2d_58\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"689.98388\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_34\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(682.032318 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_35\">\n     <!-- liveness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(548.43125 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"55.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"114.746094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"176.269531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"239.648438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"301.171875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"353.271484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_10\">\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_59\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_60\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 441.443001 408.991304 \nL 419.502139 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_61\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 483.467735 408.991304 \nL 543.317202 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_62\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 419.502139 361.721739 \nL 419.502139 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_63\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 543.317202 361.721739 \nL 543.317202 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_64\">\n    <g clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"570.758065\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"685.252697\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"567.919355\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"700.392483\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"556.564515\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"607.188175\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"585.897851\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"568.392473\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"571.704301\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"558.930107\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"584.951614\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"635.575274\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"575.962366\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"554.672042\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"692.82259\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"569.811828\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"640.306457\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"573.596775\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"606.715057\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"565.080645\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"666.801083\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"552.30645\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"700.392483\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"563.66129\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"586.370969\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"672.951621\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_65\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 454.844077 314.452174 \nL 454.844077 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_28\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 404.582353 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_29\">\n    <path d=\"M 732.817647 527.165217 \nL 732.817647 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_30\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 732.817647 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_31\">\n    <path d=\"M 404.582353 290.817391 \nL 732.817647 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_6\">\n   <g id=\"patch_32\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 1126.7 527.165217 \nL 1126.7 290.817391 \nL 798.464706 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_33\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1019.359093 314.452174 \nL 1019.359093 503.530435 \nL 1062.457165 503.530435 \nL 1062.457165 314.452174 \nL 1019.359093 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_11\">\n    <g id=\"xtick_31\">\n     <g id=\"line2d_66\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"803.49275\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_36\">\n      <!-- −20.0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.59375 35.5 \nL 73.1875 35.5 \nL 73.1875 27.203125 \nL 10.59375 27.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-8722\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(788.170094 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_32\">\n     <g id=\"line2d_67\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"842.253495\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_37\">\n      <!-- −17.5 -->\n      <g transform=\"translate(826.930839 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_33\">\n     <g id=\"line2d_68\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"881.01424\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_38\">\n      <!-- −15.0 -->\n      <g transform=\"translate(865.691584 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_34\">\n     <g id=\"line2d_69\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"919.774986\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_39\">\n      <!-- −12.5 -->\n      <g transform=\"translate(904.45233 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_35\">\n     <g id=\"line2d_70\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"958.535731\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_40\">\n      <!-- −10.0 -->\n      <g transform=\"translate(943.213075 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_36\">\n     <g id=\"line2d_71\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"997.296476\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_41\">\n      <!-- −7.5 -->\n      <g transform=\"translate(985.15507 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_37\">\n     <g id=\"line2d_72\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1036.057222\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_42\">\n      <!-- −5.0 -->\n      <g transform=\"translate(1023.915816 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_38\">\n     <g id=\"line2d_73\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1074.817967\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_43\">\n      <!-- −2.5 -->\n      <g transform=\"translate(1062.676561 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_39\">\n     <g id=\"line2d_74\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1113.578712\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_44\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(1105.62715 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_45\">\n     <!-- loudness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(940.336259 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"152.34375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"215.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"279.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"340.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"392.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_12\">\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_75\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_76\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1019.359093 408.991304 \nL 956.442651 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_77\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1062.457165 408.991304 \nL 1111.780214 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_78\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 956.442651 361.721739 \nL 956.442651 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_79\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1111.780214 361.721739 \nL 1111.780214 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_80\">\n    <g clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"939.729017\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"950.59753\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"953.69839\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"938.11657\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"938.488674\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"941.248439\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"904.937372\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_81\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1043.0109 314.452174 \nL 1043.0109 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_34\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 798.464706 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_35\">\n    <path d=\"M 1126.7 527.165217 \nL 1126.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_36\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 1126.7 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_37\">\n    <path d=\"M 798.464706 290.817391 \nL 1126.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_7\">\n   <g id=\"patch_38\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 338.935294 810.782609 \nL 338.935294 574.434783 \nL 10.7 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_39\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 41.83225 598.069565 \nL 41.83225 787.147826 \nL 115.922131 787.147826 \nL 115.922131 598.069565 \nL 41.83225 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_13\">\n    <g id=\"xtick_40\">\n     <g id=\"line2d_82\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"68.565076\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_46\">\n      <!-- 0.1 -->\n      <g transform=\"translate(60.613514 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_41\">\n     <g id=\"line2d_83\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"130.268079\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_47\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(122.316516 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_42\">\n     <g id=\"line2d_84\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"191.971082\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_48\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(184.019519 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_43\">\n     <g id=\"line2d_85\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"253.674085\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_49\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(245.722522 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_44\">\n     <g id=\"line2d_86\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"315.377088\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_50\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(307.425525 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_51\">\n     <!-- speechiness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(144.123897 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"115.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"177.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"238.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"293.603516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      <use x=\"356.982422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"384.765625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"448.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"509.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"561.767578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_14\">\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_87\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_88\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 41.83225 692.608696 \nL 25.619786 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_89\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 115.922131 692.608696 \nL 225.907733 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_90\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 25.619786 645.33913 \nL 25.619786 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_91\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 225.907733 645.33913 \nL 225.907733 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_92\">\n    <g clip-path=\"url(#p800948b533)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"228.992884\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"256.142205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"324.015508\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"241.950514\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"228.992884\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"250.588935\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"298.100247\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"276.504196\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_93\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 66.18951 598.069565 \nL 66.18951 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_40\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 10.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_41\">\n    <path d=\"M 338.935294 810.782609 \nL 338.935294 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_42\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 338.935294 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_43\">\n    <path d=\"M 10.7 574.434783 \nL 338.935294 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_8\">\n   <g id=\"patch_44\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 732.817647 810.782609 \nL 732.817647 574.434783 \nL 404.582353 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_45\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 492.986952 598.069565 \nL 492.986952 787.147826 \nL 541.111687 787.147826 \nL 541.111687 598.069565 \nL 492.986952 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_15\">\n    <g id=\"xtick_45\">\n     <g id=\"line2d_94\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"442.899691\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_52\">\n      <!-- 80 -->\n      <g transform=\"translate(436.537191 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_46\">\n     <g id=\"line2d_95\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"486.54777\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_53\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(477.00402 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_47\">\n     <g id=\"line2d_96\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"530.195848\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_54\">\n      <!-- 120 -->\n      <g transform=\"translate(520.652098 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_48\">\n     <g id=\"line2d_97\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"573.843926\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_55\">\n      <!-- 140 -->\n      <g transform=\"translate(564.300176 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_49\">\n     <g id=\"line2d_98\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"617.492004\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_56\">\n      <!-- 160 -->\n      <g transform=\"translate(607.948254 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_50\">\n     <g id=\"line2d_99\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"661.140082\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_57\">\n      <!-- 180 -->\n      <g transform=\"translate(651.596332 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_51\">\n     <g id=\"line2d_100\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"704.788161\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_58\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(695.244411 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_59\">\n     <!-- tempo -->\n     <g transform=\"translate(552.559375 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"100.732422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"198.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"261.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_16\">\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_101\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_102\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 492.986952 692.608696 \nL 422.468026 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_103\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 541.111687 692.608696 \nL 609.022095 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_104\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 422.468026 645.33913 \nL 422.468026 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_105\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 609.022095 645.33913 \nL 609.022095 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_106\">\n    <g clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"419.502139\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"656.755633\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"660.8651\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"621.793522\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.506631\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"693.500768\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"644.704399\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.951841\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"622.101241\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"643.331667\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"617.428715\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"652.565417\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"682.959757\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"709.150786\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.781613\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"620.494992\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"694.105294\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.705809\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"616.529564\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.205459\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.80562\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_107\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 508.440554 598.069565 \nL 508.440554 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_46\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 404.582353 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_47\">\n    <path d=\"M 732.817647 810.782609 \nL 732.817647 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_48\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 732.817647 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_49\">\n    <path d=\"M 404.582353 574.434783 \nL 732.817647 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_9\">\n   <g id=\"patch_50\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 1126.7 810.782609 \nL 1126.7 574.434783 \nL 798.464706 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_51\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 787.147826 \nL 962.582353 787.147826 \nL 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_17\">\n    <g id=\"xtick_52\">\n     <g id=\"line2d_108\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_60\">\n      <!-- 3.00 -->\n      <g transform=\"translate(802.251679 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_53\">\n     <g id=\"line2d_109\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"850.683957\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_61\">\n      <!-- 3.25 -->\n      <g transform=\"translate(839.551145 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_54\">\n     <g id=\"line2d_110\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"887.983422\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_62\">\n      <!-- 3.50 -->\n      <g transform=\"translate(876.85061 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_55\">\n     <g id=\"line2d_111\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"925.282888\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_63\">\n      <!-- 3.75 -->\n      <g transform=\"translate(914.150075 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_56\">\n     <g id=\"line2d_112\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"962.582353\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_64\">\n      <!-- 4.00 -->\n      <g transform=\"translate(951.44954 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_57\">\n     <g id=\"line2d_113\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"999.881818\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_65\">\n      <!-- 4.25 -->\n      <g transform=\"translate(988.749006 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_58\">\n     <g id=\"line2d_114\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1037.181283\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_66\">\n      <!-- 4.50 -->\n      <g transform=\"translate(1026.048471 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_59\">\n     <g id=\"line2d_115\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1074.480749\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_67\">\n      <!-- 4.75 -->\n      <g transform=\"translate(1063.347936 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_60\">\n     <g id=\"line2d_116\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_68\">\n      <!-- 5.00 -->\n      <g transform=\"translate(1100.647401 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_69\">\n     <!-- time_signature -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(925.126103 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n      <use x=\"275.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"328.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"355.810547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"419.287109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"482.666016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"543.945312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"583.154297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"646.533203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_18\">\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_117\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_118\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 692.608696 \nL 962.582353 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_119\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 692.608696 \nL 962.582353 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_120\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 645.33913 \nL 962.582353 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_121\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 645.33913 \nL 962.582353 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_122\">\n    <g clip-path=\"url(#p32579c8c03)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_123\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_52\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 798.464706 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_53\">\n    <path d=\"M 1126.7 810.782609 \nL 1126.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_54\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 1126.7 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_55\">\n    <path d=\"M 798.464706 574.434783 \nL 1126.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_10\">\n   <g id=\"patch_56\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 338.935294 1094.4 \nL 338.935294 858.052174 \nL 10.7 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_57\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 210.938106 881.686957 \nL 210.938106 1070.765217 \nL 272.032058 1070.765217 \nL 272.032058 881.686957 \nL 210.938106 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_19\">\n    <g id=\"xtick_61\">\n     <g id=\"line2d_124\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"44.912613\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_70\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(36.96105 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_62\">\n     <g id=\"line2d_125\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"87.785561\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_71\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(79.833999 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_63\">\n     <g id=\"line2d_126\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"130.65851\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_72\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(122.706948 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_64\">\n     <g id=\"line2d_127\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"173.531459\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_73\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(165.579896 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_65\">\n     <g id=\"line2d_128\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"216.404407\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_74\">\n      <!-- 0.7 -->\n      <g transform=\"translate(208.452845 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_66\">\n     <g id=\"line2d_129\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"259.277356\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_75\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(251.325793 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_67\">\n     <g id=\"line2d_130\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"302.150304\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_76\">\n      <!-- 0.9 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.984375 1.515625 \nL 10.984375 10.5 \nQ 14.703125 8.734375 18.5 7.8125 \nQ 22.3125 6.890625 25.984375 6.890625 \nQ 35.75 6.890625 40.890625 13.453125 \nQ 46.046875 20.015625 46.78125 33.40625 \nQ 43.953125 29.203125 39.59375 26.953125 \nQ 35.25 24.703125 29.984375 24.703125 \nQ 19.046875 24.703125 12.671875 31.3125 \nQ 6.296875 37.9375 6.296875 49.421875 \nQ 6.296875 60.640625 12.9375 67.421875 \nQ 19.578125 74.21875 30.609375 74.21875 \nQ 43.265625 74.21875 49.921875 64.515625 \nQ 56.59375 54.828125 56.59375 36.375 \nQ 56.59375 19.140625 48.40625 8.859375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.421875 -1.421875 \nQ 22.703125 -1.421875 18.890625 -0.6875 \nQ 15.09375 0.046875 10.984375 1.515625 \nz\nM 30.609375 32.421875 \nQ 37.25 32.421875 41.125 36.953125 \nQ 45.015625 41.5 45.015625 49.421875 \nQ 45.015625 57.28125 41.125 61.84375 \nQ 37.25 66.40625 30.609375 66.40625 \nQ 23.96875 66.40625 20.09375 61.84375 \nQ 16.21875 57.28125 16.21875 49.421875 \nQ 16.21875 41.5 20.09375 36.953125 \nQ 23.96875 32.421875 30.609375 32.421875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-57\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(294.198742 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-57\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_77\">\n     <!-- danceability -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(144.259835 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"243.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"304.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"365.917969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"429.394531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"457.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"484.960938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"512.744141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"551.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_20\">\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_131\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_132\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 210.938106 976.226087 \nL 119.511543 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_133\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 272.032058 976.226087 \nL 324.015508 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_134\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 119.511543 928.956522 \nL 119.511543 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_135\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 324.015508 928.956522 \nL 324.015508 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_136\">\n    <g clip-path=\"url(#p009c9d6657)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"117.796625\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"101.933635\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.619786\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"96.788881\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"110.508224\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_137\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 242.556906 881.686957 \nL 242.556906 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_58\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 10.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_59\">\n    <path d=\"M 338.935294 1094.4 \nL 338.935294 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_60\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 338.935294 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_61\">\n    <path d=\"M 10.7 858.052174 \nL 338.935294 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_11\">\n   <g id=\"patch_62\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 732.817647 1094.4 \nL 732.817647 858.052174 \nL 404.582353 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_63\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 525.567606 881.686957 \nL 525.567606 1070.765217 \nL 572.557165 1070.765217 \nL 572.557165 881.686957 \nL 525.567606 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_21\">\n    <g id=\"xtick_68\">\n     <g id=\"line2d_138\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"429.728247\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_78\">\n      <!-- 100000 -->\n      <g transform=\"translate(410.640747 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_69\">\n     <g id=\"line2d_139\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"478.368409\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_79\">\n      <!-- 150000 -->\n      <g transform=\"translate(459.280909 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_70\">\n     <g id=\"line2d_140\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"527.008571\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_80\">\n      <!-- 200000 -->\n      <g transform=\"translate(507.921071 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_71\">\n     <g id=\"line2d_141\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"575.648734\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_81\">\n      <!-- 250000 -->\n      <g transform=\"translate(556.561234 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_72\">\n     <g id=\"line2d_142\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"624.288896\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_82\">\n      <!-- 300000 -->\n      <g transform=\"translate(605.201396 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_73\">\n     <g id=\"line2d_143\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"672.929058\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_83\">\n      <!-- 350000 -->\n      <g transform=\"translate(653.841558 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_74\">\n     <g id=\"line2d_144\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"721.56922\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_84\">\n      <!-- 400000 -->\n      <g transform=\"translate(702.48172 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_85\">\n     <!-- length -->\n     <g transform=\"translate(552.7625 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"89.306641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"152.685547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"255.371094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_22\">\n    <g id=\"ytick_11\">\n     <g id=\"line2d_145\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_146\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 525.567606 976.226087 \nL 470.520805 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_147\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 572.557165 976.226087 \nL 633.186154 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_148\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 470.520805 928.956522 \nL 470.520805 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_149\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 633.186154 928.956522 \nL 633.186154 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_150\">\n    <g clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"419.502139\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"426.878906\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"440.533172\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"712.814964\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_151\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 545.66256 881.686957 \nL 545.66256 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_64\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 404.582353 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_65\">\n    <path d=\"M 732.817647 1094.4 \nL 732.817647 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_66\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 732.817647 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_67\">\n    <path d=\"M 404.582353 858.052174 \nL 732.817647 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_12\">\n   <g id=\"patch_68\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 1126.7 1094.4 \nL 1126.7 858.052174 \nL 798.464706 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_69\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1017.549986 881.686957 \nL 1017.549986 1070.765217 \nL 1080.370138 1070.765217 \nL 1080.370138 881.686957 \nL 1017.549986 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_23\">\n    <g id=\"xtick_75\">\n     <g id=\"line2d_152\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"836.942049\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_86\">\n      <!-- 2002.5 -->\n      <g transform=\"translate(819.446736 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_76\">\n     <g id=\"line2d_153\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"876.204644\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_87\">\n      <!-- 2005.0 -->\n      <g transform=\"translate(858.709331 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_77\">\n     <g id=\"line2d_154\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"915.467239\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_88\">\n      <!-- 2007.5 -->\n      <g transform=\"translate(897.971926 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_78\">\n     <g id=\"line2d_155\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"954.729834\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_89\">\n      <!-- 2010.0 -->\n      <g transform=\"translate(937.234521 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_79\">\n     <g id=\"line2d_156\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"993.992429\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_90\">\n      <!-- 2012.5 -->\n      <g transform=\"translate(976.497116 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_80\">\n     <g id=\"line2d_157\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1033.255024\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_91\">\n      <!-- 2015.0 -->\n      <g transform=\"translate(1015.759711 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_81\">\n     <g id=\"line2d_158\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1072.517619\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_92\">\n      <!-- 2017.5 -->\n      <g transform=\"translate(1055.022306 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_82\">\n     <g id=\"line2d_159\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_93\">\n      <!-- 2020.0 -->\n      <g transform=\"translate(1094.284901 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_94\">\n     <!-- release_date -->\n     <g transform=\"translate(930.465947 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"41.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"102.605469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"130.388672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"191.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"253.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"305.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"366.814453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n      <use x=\"416.814453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"480.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"541.570312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"580.779297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_24\">\n    <g id=\"ytick_12\">\n     <g id=\"line2d_160\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_161\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1017.549986 976.226087 \nL 923.319758 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_162\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1080.370138 976.226087 \nL 1111.780214 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_163\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 923.319758 928.956522 \nL 923.319758 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_164\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1111.780214 928.956522 \nL 1111.780214 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_165\">\n    <g clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"907.61472\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"844.794568\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"844.794568\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"860.499606\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"891.909682\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"860.499606\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_166\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1048.960062 881.686957 \nL 1048.960062 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_70\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 798.464706 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_71\">\n    <path d=\"M 1126.7 1094.4 \nL 1126.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_72\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 1126.7 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_73\">\n    <path d=\"M 798.464706 858.052174 \nL 1126.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p2eb0fe637d\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p5a1f167d67\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p3900e6581f\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pf2c1880af4\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p6be797a8b0\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pf823cbe9f3\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p800948b533\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p7a5fd4a7d6\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p32579c8c03\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p009c9d6657\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p71cba14ba8\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pfb0fefec1b\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(20,20), dpi=200)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,1)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'popularity', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,2)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'acousticness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,3)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'energy', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,4)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'instrumentalness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,5)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'liveness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,6)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'loudness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,7)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'speechiness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,8)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'tempo', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,9)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'time_signature', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,10)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'danceability', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,11)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'length', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,12)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'release_date', data = df)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler\n",
+    "le = LabelEncoder()\n",
+    "\n",
+    "# scaler = StandardScaler()\n",
+    "\n",
+    "X = df.loc[:, ('artist_top_genre','popularity','danceability','acousticness','loudness','energy')]\n",
+    "\n",
+    "y = df['artist_top_genre']\n",
+    "\n",
+    "X['artist_top_genre'] = le.fit_transform(X['artist_top_genre'])\n",
+    "\n",
+    "# X = scaler.fit_transform(X)\n",
+    "\n",
+    "y = le.transform(y)\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 0, 2, 1, 1, 0, 1, 0, 0,\n",
+       "       0, 1, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 0, 2, 0, 2, 0,\n",
+       "       2, 0, 0, 1, 1, 2, 1, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 2, 2,\n",
+       "       1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2,\n",
+       "       2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 0,\n",
+       "       1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 2,\n",
+       "       1, 2, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 2,\n",
+       "       2, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2,\n",
+       "       0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 1, 1, 0,\n",
+       "       1, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0,\n",
+       "       2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2,\n",
+       "       1, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2,\n",
+       "       1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1],\n",
+       "      dtype=int32)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "\n",
+    "nclusters = 3 \n",
+    "seed = 0\n",
+    "\n",
+    "km = KMeans(n_clusters=nclusters, random_state=seed)\n",
+    "km.fit(X)\n",
+    "\n",
+    "# Predict the cluster for each data point\n",
+    "\n",
+    "y_cluster_kmeans = km.predict(X)\n",
+    "y_cluster_kmeans"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Quei numeri non significano molto per noi, quindi otteniamo un 'silhouette score' per vedere l'accuratezza. Il nostro punteggio è nella media.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.5466747351275563"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn import metrics\n",
+    "score = metrics.silhouette_score(X, y_cluster_kmeans)\n",
+    "score"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "wcss = []\n",
+    "\n",
+    "for i in range(1, 11):\n",
+    "    kmeans = KMeans(n_clusters = i, init = 'k-means++', random_state = 42)\n",
+    "    kmeans.fit(X)\n",
+    "    wcss.append(kmeans.inertia_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Usa quel modello per decidere, utilizzando il Metodo del Gomito, il miglior numero di cluster da costruire\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/seaborn/_decorators.py:43: FutureWarning: Pass the following variables as keyword args: x, y. From version 0.12, the only valid positional argument will be `data`, and passing other arguments without an explicit keyword will result in an error or misinterpretation.\n  FutureWarning\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x360 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"331.674375pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 624.890625 331.674375\" width=\"624.890625pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 331.674375 \nL 624.890625 331.674375 \nL 624.890625 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 617.690625 294.118125 \nL 617.690625 22.318125 \nL 59.690625 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m5626e93e8a\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"141.417898\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 2 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(138.236648 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"254.14517\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 4 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(250.96392 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"366.872443\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 6 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(363.691193 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"479.599716\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(476.418466 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"592.326989\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(585.964489 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_6\">\n     <!-- Number of clusters -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 23.09375 72.90625 \nL 55.421875 11.921875 \nL 55.421875 72.90625 \nL 64.984375 72.90625 \nL 64.984375 0 \nL 51.703125 0 \nL 19.390625 60.984375 \nL 19.390625 0 \nL 9.8125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-78\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(290.998438 322.394687)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-78\"/>\n      <use x=\"74.804688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"138.183594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"235.595703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"299.072266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"360.595703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"401.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n      <use x=\"433.496094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"494.677734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n      <use x=\"529.882812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n      <use x=\"561.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"616.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"644.433594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"707.8125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"759.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"799.121094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"860.644531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"901.757812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mce2cdb37ff\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"289.597738\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(46.328125 293.396957)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"233.807303\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 20000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 237.606522)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"178.016868\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 40000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 181.816087)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"122.226433\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 60000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 126.025651)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"66.435997\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 80000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 70.235216)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_12\">\n     <!-- WCSS -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 3.328125 72.90625 \nL 13.28125 72.90625 \nL 28.609375 11.28125 \nL 43.890625 72.90625 \nL 54.984375 72.90625 \nL 70.3125 11.28125 \nL 85.59375 72.90625 \nL 95.609375 72.90625 \nL 77.296875 0 \nL 64.890625 0 \nL 49.515625 63.28125 \nL 33.984375 0 \nL 21.578125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-87\"/>\n      <path d=\"M 64.40625 67.28125 \nL 64.40625 56.890625 \nQ 59.421875 61.53125 53.78125 63.8125 \nQ 48.140625 66.109375 41.796875 66.109375 \nQ 29.296875 66.109375 22.65625 58.46875 \nQ 16.015625 50.828125 16.015625 36.375 \nQ 16.015625 21.96875 22.65625 14.328125 \nQ 29.296875 6.6875 41.796875 6.6875 \nQ 48.140625 6.6875 53.78125 8.984375 \nQ 59.421875 11.28125 64.40625 15.921875 \nL 64.40625 5.609375 \nQ 59.234375 2.09375 53.4375 0.328125 \nQ 47.65625 -1.421875 41.21875 -1.421875 \nQ 24.65625 -1.421875 15.125 8.703125 \nQ 5.609375 18.84375 5.609375 36.375 \nQ 5.609375 53.953125 15.125 64.078125 \nQ 24.65625 74.21875 41.21875 74.21875 \nQ 47.75 74.21875 53.53125 72.484375 \nQ 59.328125 70.75 64.40625 67.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-67\"/>\n      <path d=\"M 53.515625 70.515625 \nL 53.515625 60.890625 \nQ 47.90625 63.578125 42.921875 64.890625 \nQ 37.9375 66.21875 33.296875 66.21875 \nQ 25.25 66.21875 20.875 63.09375 \nQ 16.5 59.96875 16.5 54.203125 \nQ 16.5 49.359375 19.40625 46.890625 \nQ 22.3125 44.4375 30.421875 42.921875 \nL 36.375 41.703125 \nQ 47.40625 39.59375 52.65625 34.296875 \nQ 57.90625 29 57.90625 20.125 \nQ 57.90625 9.515625 50.796875 4.046875 \nQ 43.703125 -1.421875 29.984375 -1.421875 \nQ 24.8125 -1.421875 18.96875 -0.25 \nQ 13.140625 0.921875 6.890625 3.21875 \nL 6.890625 13.375 \nQ 12.890625 10.015625 18.65625 8.296875 \nQ 24.421875 6.59375 29.984375 6.59375 \nQ 38.421875 6.59375 43.015625 9.90625 \nQ 47.609375 13.234375 47.609375 19.390625 \nQ 47.609375 24.75 44.3125 27.78125 \nQ 41.015625 30.8125 33.5 32.328125 \nL 27.484375 33.5 \nQ 16.453125 35.6875 11.515625 40.375 \nQ 6.59375 45.0625 6.59375 53.421875 \nQ 6.59375 63.09375 13.40625 68.65625 \nQ 20.21875 74.21875 32.171875 74.21875 \nQ 37.3125 74.21875 42.625 73.28125 \nQ 47.953125 72.359375 53.515625 70.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-83\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(14.798438 173.001719)rotate(-90)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-87\"/>\n      <use x=\"98.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-67\"/>\n      <use x=\"168.701172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-83\"/>\n      <use x=\"232.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-83\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p420c916f99)\" d=\"M 85.054261 34.67267 \nL 141.417898 209.722 \nL 197.781534 253.053471 \nL 254.14517 265.578261 \nL 310.508807 272.878511 \nL 366.872443 276.83446 \nL 423.23608 278.566713 \nL 479.599716 279.951582 \nL 535.963352 280.960508 \nL 592.326989 281.76358 \n\" style=\"fill:none;stroke:#ff0000;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    <defs>\n     <path d=\"M 0 3 \nC 0.795609 3 1.55874 2.683901 2.12132 2.12132 \nC 2.683901 1.55874 3 0.795609 3 0 \nC 3 -0.795609 2.683901 -1.55874 2.12132 -2.12132 \nC 1.55874 -2.683901 0.795609 -3 0 -3 \nC -0.795609 -3 -1.55874 -2.683901 -2.12132 -2.12132 \nC -2.683901 -1.55874 -3 -0.795609 -3 0 \nC -3 0.795609 -2.683901 1.55874 -2.12132 2.12132 \nC -1.55874 2.683901 -0.795609 3 0 3 \nz\n\" id=\"m42343114e8\" style=\"stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p420c916f99)\">\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"85.054261\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"34.67267\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"141.417898\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"209.722\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"197.781534\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"253.053471\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"254.14517\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"265.578261\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"310.508807\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"272.878511\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"366.872443\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"276.83446\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"423.23608\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"278.566713\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"479.599716\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"279.951582\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"535.963352\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"280.960508\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"592.326989\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"281.76358\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 59.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 617.690625 294.118125 \nL 617.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 617.690625 294.118125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 59.690625 22.318125 \nL 617.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Elbow -->\n    <defs>\n     <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 55.90625 72.90625 \nL 55.90625 64.59375 \nL 19.671875 64.59375 \nL 19.671875 43.015625 \nL 54.390625 43.015625 \nL 54.390625 34.71875 \nL 19.671875 34.71875 \nL 19.671875 8.296875 \nL 56.78125 8.296875 \nL 56.78125 0 \nL 9.8125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-69\"/>\n     <path d=\"M 4.203125 54.6875 \nL 13.1875 54.6875 \nL 24.421875 12.015625 \nL 35.59375 54.6875 \nL 46.1875 54.6875 \nL 57.421875 12.015625 \nL 68.609375 54.6875 \nL 77.59375 54.6875 \nL 63.28125 0 \nL 52.6875 0 \nL 40.921875 44.828125 \nL 29.109375 0 \nL 18.5 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-119\"/>\n    </defs>\n    <g transform=\"translate(320.845313 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-69\"/>\n     <use x=\"63.183594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n     <use x=\"90.966797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n     <use x=\"154.443359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"215.625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-119\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p420c916f99\">\n   <rect height=\"271.8\" width=\"558\" x=\"59.690625\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,5))\n",
+    "sns.lineplot(range(1, 11), wcss,marker='o',color='red')\n",
+    "plt.title('Elbow')\n",
+    "plt.xlabel('Number of clusters')\n",
+    "plt.ylabel('WCSS')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Looks like 3 is a good number after all. Fit the model again and create a scatterplot of your clusters. They do group in bunches, but they are pretty close together."
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"265.728679pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 385.78125 265.728679\" width=\"385.78125pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 265.728679 \nL 385.78125 265.728679 \nL 385.78125 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 378.58125 228.172429 \nL 378.58125 10.732429 \nL 43.78125 10.732429 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"PathCollection_1\">\n    <defs>\n     <path d=\"M 0 3 \nC 0.795609 3 1.55874 2.683901 2.12132 2.12132 \nC 2.683901 1.55874 3 0.795609 3 0 \nC 3 -0.795609 2.683901 -1.55874 2.12132 -2.12132 \nC 1.55874 -2.683901 0.795609 -3 0 -3 \nC -0.795609 -3 -1.55874 -2.683901 -2.12132 -2.12132 \nC -2.683901 -1.55874 -3 -0.795609 -3 0 \nC -3 0.795609 -2.683901 1.55874 -2.12132 2.12132 \nC -1.55874 2.683901 -0.795609 3 0 3 \nz\n\" id=\"C0_0_cb5f23d3e7\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.221967\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"39.956499\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.407422\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"64.816051\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.718323\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"168.919042\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.450142\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"53.06923\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.881061\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"124.916067\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"95.685605\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"113.715609\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.402421\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.061516\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.049227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.216966\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.562872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.796048\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.738326\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.327409\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.733325\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"97.051514\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"321.062991\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.041513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.866059\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.903778\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"81.753328\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.826053\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"278.800783\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.943784\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.314694\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.582876\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"58.532868\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"295.705666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"24.385131\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.053802\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.415136\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"79.841055\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"155.785621\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"106.61288\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.149243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.445141\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"112.896064\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.094234\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"253.443458\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.883775\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"79.294691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"57.166958\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"30.668315\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.738326\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"118.359702\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.650599\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.861058\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"37.771044\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"274.574562\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"125.735613\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"65.908779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"126.82834\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"111.803336\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"143.561717\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.036512\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"138.30198\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.364702\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.620594\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.149243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"97.597878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"125.462431\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.084232\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"84.758329\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"232.312354\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.793335\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.868772\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.054227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"40.776045\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"149.775619\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"101.299509\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.856057\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"67.489743\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"111.256972\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.630596\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.6556\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"165.893351\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.971502\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"143.561717\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.337411\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.537868\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.289691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.319695\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"154.692893\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"129.013795\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.495149\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"33.673316\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"135.570161\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.695606\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.680604\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.091521\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.788334\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"116.174247\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.347413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"115.081519\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"43.507864\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.289691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.873773\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.851057\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.352413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.24197\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.191962\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.938783\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"95.412423\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.50015\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"104.154243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.60788\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.963787\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"146.224254\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.053802\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.50015\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"29.848769\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"131.472432\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.39742\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.625595\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.883775\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"140.214253\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.016509\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.309694\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"168.919042\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.031511\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.495149\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.091521\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"214.519727\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"66.455142\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.064229\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.60788\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"55.801049\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.490148\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"51.156957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.552871\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"304.158108\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.81105\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.425138\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.971502\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.9615\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.104235\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.074231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"151.141528\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.144242\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.319695\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"28.209678\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"131.472432\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.723324\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.357414\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"34.492861\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.733325\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.600591\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.226968\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.109236\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"333.741653\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.778332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"142.126526\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"32.307406\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.873773\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"329.515432\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"363.325199\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"329.515432\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"66.181961\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"45.420137\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.893776\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.928782\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.520153\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"64.542869\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"274.574562\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"38.317408\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.562872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"253.443458\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"133.111524\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"232.312354\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.231969\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.723324\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"53.342412\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"35.858771\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"32.85377\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"40.776045\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.17696\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.046513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"100.329697\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.322409\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"240.764796\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.520153\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"99.783333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.610593\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"65.908779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.084232\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.76333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.144242\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"278.800783\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"45.693319\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.743327\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.50515\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"346.420316\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.059228\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"144.038799\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.708321\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.445141\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.708321\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.873347\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.605592\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"49.244683\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.610593\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"116.72061\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.572874\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"57.166958\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"43.234682\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.557872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.357414\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"106.886062\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"169.171533\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"140.487435\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.913779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.279689\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.171959\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.665602\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.773332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.046513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.743327\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"160.429713\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.119238\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"240.764796\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.119238\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.996505\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.913779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.417424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"333.741653\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"144.858345\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"321.062991\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"100.329697\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.928782\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.605592\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"129.286977\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.868772\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.347413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.387419\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"81.206965\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.279689\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.522866\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.675603\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"67.489743\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.577875\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.963787\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"30.668315\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"99.783333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"84.211965\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"108.251972\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"138.028798\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.124239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.680604\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.933783\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"51.70332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.171959\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.796048\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"55.254685\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.460143\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.054227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.425138\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.39242\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4f46e88de4\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.81108\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(51.62983 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(90.710788 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 20 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(132.972996 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 30 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(175.235204 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 40 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(217.497412 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(259.75962 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 60 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(302.021828 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"350.646536\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 70 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(344.284036 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_9\">\n     <!-- popularity -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(185.7875 256.448992)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"124.658203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"251.513672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"279.296875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"340.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"381.689453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"409.472656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"448.681641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m1aafdc834b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"202.226542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.6875 12.40625 \nL 21 12.40625 \nL 21 0 \nL 10.6875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-46\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 206.025761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"174.908353\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 178.707572)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"147.590164\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 151.389383)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"120.271975\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 124.071194)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"92.953786\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 0.7 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 96.753005)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"65.635597\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 69.434816)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"38.317408\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 0.9 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.984375 1.515625 \nL 10.984375 10.5 \nQ 14.703125 8.734375 18.5 7.8125 \nQ 22.3125 6.890625 25.984375 6.890625 \nQ 35.75 6.890625 40.890625 13.453125 \nQ 46.046875 20.015625 46.78125 33.40625 \nQ 43.953125 29.203125 39.59375 26.953125 \nQ 35.25 24.703125 29.984375 24.703125 \nQ 19.046875 24.703125 12.671875 31.3125 \nQ 6.296875 37.9375 6.296875 49.421875 \nQ 6.296875 60.640625 12.9375 67.421875 \nQ 19.578125 74.21875 30.609375 74.21875 \nQ 43.265625 74.21875 49.921875 64.515625 \nQ 56.59375 54.828125 56.59375 36.375 \nQ 56.59375 19.140625 48.40625 8.859375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.421875 -1.421875 \nQ 22.703125 -1.421875 18.890625 -0.6875 \nQ 15.09375 0.046875 10.984375 1.515625 \nz\nM 30.609375 32.421875 \nQ 37.25 32.421875 41.125 36.953125 \nQ 45.015625 41.5 45.015625 49.421875 \nQ 45.015625 57.28125 41.125 61.84375 \nQ 37.25 66.40625 30.609375 66.40625 \nQ 23.96875 66.40625 20.09375 61.84375 \nQ 16.21875 57.28125 16.21875 49.421875 \nQ 16.21875 41.5 20.09375 36.953125 \nQ 23.96875 32.421875 30.609375 32.421875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-57\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 42.116627)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-57\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 1.0 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_18\">\n     <!-- danceability -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(14.798438 150.010242)rotate(-90)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"243.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"304.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"365.917969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"429.394531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"457.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"484.960938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"512.744141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"551.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 43.78125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 378.58125 228.172429 \nL 378.58125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 378.58125 228.172429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 43.78125 10.732429 \nL 378.58125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p9fb0d779e7\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"43.78125\" y=\"10.732429\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "kmeans = KMeans(n_clusters = 3)\n",
+    "kmeans.fit(X)\n",
+    "labels = kmeans.predict(X)\n",
+    "plt.scatter(df['popularity'],df['danceability'],c = labels)\n",
+    "plt.xlabel('popularity')\n",
+    "plt.ylabel('danceability')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "L'accuratezza di questo modello non è male, ma non è eccezionale. Potrebbe essere che i dati non si prestino bene al clustering K-Means. Potresti provare un metodo diverso.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 811,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Result: 109 out of 286 samples were correctly labeled.\nAccuracy score: 0.38\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "labels = kmeans.labels_\n",
+    "\n",
+    "correct_labels = sum(y == labels)\n",
+    "\n",
+    "print(\"Result: %d out of %d samples were correctly labeled.\" % (correct_labels, y.size))\n",
+    "\n",
+    "print('Accuracy score: {0:0.2f}'. format(correct_labels/float(y.size)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..fc04ae210
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb
@@ -0,0 +1,341 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "6f92868513e59d321245137c1c4c5311",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:34:39+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 104,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 105,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 105
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Ci concentreremo solo su 3 generi. Forse possiamo creare 3 cluster!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 106,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 106
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m85c8933980\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m0570926463\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p0704da7660\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 107,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 107
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 108,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
+    "\n",
+    "scaler = StandardScaler()\n",
+    "\n",
+    "# X = df.loc[:, ('danceability','energy')]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 110,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "ValueError",
+     "evalue": "Unknown label type: 'continuous'",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m                                Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-110-3756ba7b0bc1>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     20\u001b[0m \u001b[0;31m# we create an instance of SVM and fit out data. We do not scale our\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     21\u001b[0m \u001b[0;31m# data since we want to plot the support vectors\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 22\u001b[0;31m \u001b[0mls30\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_30\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_30\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 30% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m     23\u001b[0m \u001b[0mls50\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_50\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_50\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 50% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     24\u001b[0m \u001b[0mls100\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 100% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/semi_supervised/_label_propagation.py\u001b[0m in \u001b[0;36mfit\u001b[0;34m(self, X, y)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    228\u001b[0m         \u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_validate_data\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    229\u001b[0m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mX_\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 230\u001b[0;31m         \u001b[0mcheck_classification_targets\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m    231\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    232\u001b[0m         \u001b[0;31m# actual graph construction (implementations should override this)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/multiclass.py\u001b[0m in \u001b[0;36mcheck_classification_targets\u001b[0;34m(y)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    181\u001b[0m     if y_type not in ['binary', 'multiclass', 'multiclass-multioutput',\n\u001b[1;32m    182\u001b[0m                       'multilabel-indicator', 'multilabel-sequences']:\n\u001b[0;32m--> 183\u001b[0;31m         \u001b[0;32mraise\u001b[0m \u001b[0mValueError\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m\"Unknown label type: %r\"\u001b[0m \u001b[0;34m%\u001b[0m \u001b[0my_type\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m    184\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    185\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: Unknown label type: 'continuous'"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.semi_supervised import LabelSpreading\n",
+    "from sklearn.semi_supervised import SelfTrainingClassifier\n",
+    "from sklearn import datasets\n",
+    "\n",
+    "X = df[['danceability','acousticness']].values\n",
+    "y = df['energy'].values\n",
+    "\n",
+    "# X = scaler.fit_transform(X)\n",
+    "\n",
+    "# step size in the mesh\n",
+    "h = .02\n",
+    "\n",
+    "rng = np.random.RandomState(0)\n",
+    "y_rand = rng.rand(y.shape[0])\n",
+    "y_30 = np.copy(y)\n",
+    "y_30[y_rand < 0.3] = -1  # set random samples to be unlabeled\n",
+    "y_50 = np.copy(y)\n",
+    "y_50[y_rand < 0.5] = -1\n",
+    "# we create an instance of SVM and fit out data. We do not scale our\n",
+    "# data since we want to plot the support vectors\n",
+    "ls30 = (LabelSpreading().fit(X, y_30), y_30, 'Label Spreading 30% data')\n",
+    "ls50 = (LabelSpreading().fit(X, y_50), y_50, 'Label Spreading 50% data')\n",
+    "ls100 = (LabelSpreading().fit(X, y), y, 'Label Spreading 100% data')\n",
+    "\n",
+    "# the base classifier for self-training is identical to the SVC\n",
+    "base_classifier = SVC(kernel='rbf', gamma=.5, probability=True)\n",
+    "st30 = (SelfTrainingClassifier(base_classifier).fit(X, y_30),\n",
+    "        y_30, 'Self-training 30% data')\n",
+    "st50 = (SelfTrainingClassifier(base_classifier).fit(X, y_50),\n",
+    "        y_50, 'Self-training 50% data')\n",
+    "\n",
+    "rbf_svc = (SVC(kernel='rbf', gamma=.5).fit(X, y), y, 'SVC with rbf kernel')\n",
+    "\n",
+    "# create a mesh to plot in\n",
+    "x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1\n",
+    "y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1\n",
+    "xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),\n",
+    "                     np.arange(y_min, y_max, h))\n",
+    "\n",
+    "color_map = {-1: (1, 1, 1), 0: (0, 0, .9), 1: (1, 0, 0), 2: (.8, .6, 0)}\n",
+    "\n",
+    "classifiers = (ls30, st30, ls50, st50, ls100, rbf_svc)\n",
+    "for i, (clf, y_train, title) in enumerate(classifiers):\n",
+    "    # Plot the decision boundary. For that, we will assign a color to each\n",
+    "    # point in the mesh [x_min, x_max]x[y_min, y_max].\n",
+    "    plt.subplot(3, 2, i + 1)\n",
+    "    Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])\n",
+    "\n",
+    "    # Put the result into a color plot\n",
+    "    Z = Z.reshape(xx.shape)\n",
+    "    plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)\n",
+    "    plt.axis('off')\n",
+    "\n",
+    "    # Plot also the training points\n",
+    "    colors = [color_map[y] for y in y_train]\n",
+    "    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=colors, edgecolors='black')\n",
+    "\n",
+    "    plt.title(title)\n",
+    "\n",
+    "plt.suptitle(\"Unlabeled points are colored white\", y=0.1)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/5-Clustering/README.md b/translations/it/5-Clustering/README.md
new file mode 100644
index 000000000..508462449
--- /dev/null
+++ b/translations/it/5-Clustering/README.md
@@ -0,0 +1,42 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b28a3a4911584062772c537b653ebbc7",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:52:51+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Modelli di clustering per il machine learning
+
+Il clustering è un compito di machine learning che cerca di individuare oggetti simili tra loro e raggrupparli in gruppi chiamati cluster. Ciò che distingue il clustering da altri approcci nel machine learning è che tutto avviene automaticamente; infatti, si può dire che sia l'opposto dell'apprendimento supervisionato.
+
+## Argomento regionale: modelli di clustering per i gusti musicali del pubblico nigeriano 🎧
+
+Il pubblico nigeriano, molto variegato, ha gusti musicali altrettanto diversificati. Utilizzando dati raccolti da Spotify (ispirati a [questo articolo](https://towardsdatascience.com/country-wise-visual-analysis-of-music-taste-using-spotify-api-seaborn-in-python-77f5b749b421)), analizziamo alcune delle canzoni popolari in Nigeria. Questo dataset include informazioni su vari brani, come il punteggio di 'danceability', 'acousticness', volume, 'speechiness', popolarità ed energia. Sarà interessante scoprire i pattern presenti in questi dati!
+
+![Un giradischi](../../../translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.it.jpg)
+
+> Foto di <a href="https://unsplash.com/@marcelalaskoski?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Marcela Laskoski</a> su <a href="https://unsplash.com/s/photos/nigerian-music?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+In questa serie di lezioni, scoprirai nuovi modi per analizzare i dati utilizzando tecniche di clustering. Il clustering è particolarmente utile quando il tuo dataset non ha etichette. Se invece il dataset ha etichette, allora tecniche di classificazione come quelle che hai imparato nelle lezioni precedenti potrebbero essere più utili. Ma nei casi in cui vuoi raggruppare dati non etichettati, il clustering è un ottimo metodo per scoprire pattern.
+
+> Esistono strumenti low-code utili per imparare a lavorare con modelli di clustering. Prova [Azure ML per questo compito](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-clustering-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+## Lezioni
+
+1. [Introduzione al clustering](1-Visualize/README.md)
+2. [Clustering con K-Means](2-K-Means/README.md)
+
+## Crediti
+
+Queste lezioni sono state scritte con 🎶 da [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) con utili revisioni di [Rishit Dagli](https://rishit_dagli) e [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan).
+
+Il dataset [Nigerian Songs](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify) è stato ottenuto da Kaggle e raccolto da Spotify.
+
+Esempi utili di K-Means che hanno aiutato nella creazione di questa lezione includono questa [esplorazione dell'iris](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering), questo [notebook introduttivo](https://www.kaggle.com/prashant111/k-means-clustering-with-python) e questo [esempio ipotetico di ONG](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering).
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md b/translations/it/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md
new file mode 100644
index 000000000..3bc80ecbc
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md
@@ -0,0 +1,179 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "89e923cf3e8bdff9662536e8bf9516e6",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:32:33+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale
+
+Questa lezione tratta una breve storia e i concetti fondamentali dell'*elaborazione del linguaggio naturale*, un sottocampo della *linguistica computazionale*.
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/31/)
+
+## Introduzione
+
+L'NLP, come è comunemente noto, è uno dei settori più conosciuti in cui il machine learning è stato applicato e utilizzato in software di produzione.
+
+✅ Riesci a pensare a un software che usi ogni giorno e che probabilmente abbia incorporato qualche funzionalità di NLP? Che dire dei tuoi programmi di elaborazione testi o delle app mobili che usi regolarmente?
+
+Imparerai:
+
+- **L'idea delle lingue**. Come si sono sviluppate le lingue e quali sono stati i principali ambiti di studio.
+- **Definizioni e concetti**. Imparerai anche definizioni e concetti su come i computer elaborano il testo, inclusi il parsing, la grammatica e l'identificazione di nomi e verbi. In questa lezione ci sono alcuni compiti di programmazione e vengono introdotti diversi concetti importanti che imparerai a programmare nelle lezioni successive.
+
+## Linguistica computazionale
+
+La linguistica computazionale è un'area di ricerca e sviluppo che, per molti decenni, ha studiato come i computer possano lavorare con le lingue, comprenderle, tradurle e persino comunicare con esse. L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un campo correlato che si concentra su come i computer possano elaborare le lingue "naturali", ovvero quelle umane.
+
+### Esempio - dettatura al telefono
+
+Se hai mai dettato al tuo telefono invece di digitare o hai fatto una domanda a un assistente virtuale, il tuo discorso è stato convertito in forma testuale e poi elaborato o *analizzato* dalla lingua che hai parlato. Le parole chiave rilevate sono state poi trasformate in un formato che il telefono o l'assistente poteva comprendere e su cui agire.
+
+![comprensione](../../../../translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.it.png)
+> La vera comprensione linguistica è difficile! Immagine di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+### Come è resa possibile questa tecnologia?
+
+Questo è possibile perché qualcuno ha scritto un programma per farlo. Alcuni decenni fa, alcuni scrittori di fantascienza avevano previsto che le persone avrebbero parlato principalmente ai loro computer e che i computer avrebbero sempre capito esattamente cosa intendessero. Purtroppo, si è rivelato un problema più difficile di quanto molti immaginassero e, sebbene oggi sia un problema molto meglio compreso, ci sono sfide significative nel raggiungere una comprensione "perfetta" del linguaggio naturale, soprattutto quando si tratta di comprendere il significato di una frase. Questo è particolarmente difficile quando si tratta di capire l'umorismo o rilevare emozioni come il sarcasmo in una frase.
+
+A questo punto, potresti ricordare le lezioni scolastiche in cui l'insegnante trattava le parti della grammatica in una frase. In alcuni paesi, agli studenti viene insegnata la grammatica e la linguistica come materia dedicata, ma in molti altri questi argomenti sono inclusi nell'apprendimento di una lingua: sia la tua lingua madre nella scuola primaria (imparare a leggere e scrivere) sia forse una seconda lingua nella scuola secondaria. Non preoccuparti se non sei un esperto nel distinguere i nomi dai verbi o gli avverbi dagli aggettivi!
+
+Se hai difficoltà a distinguere tra il *presente semplice* e il *presente progressivo*, non sei solo. Questo è un argomento difficile per molte persone, anche per i madrelingua di una lingua. La buona notizia è che i computer sono davvero bravi ad applicare regole formali, e imparerai a scrivere codice che può *analizzare* una frase bene quanto un essere umano. La sfida più grande che esaminerai in seguito è comprendere il *significato* e il *sentimento* di una frase.
+
+## Prerequisiti
+
+Per questa lezione, il principale prerequisito è essere in grado di leggere e comprendere la lingua di questa lezione. Non ci sono problemi matematici o equazioni da risolvere. Sebbene l'autore originale abbia scritto questa lezione in inglese, è anche tradotta in altre lingue, quindi potresti leggere una traduzione. Ci sono esempi in cui vengono utilizzate diverse lingue (per confrontare le diverse regole grammaticali delle lingue). Questi *non* sono tradotti, ma il testo esplicativo sì, quindi il significato dovrebbe essere chiaro.
+
+Per i compiti di programmazione, utilizzerai Python e gli esempi sono basati su Python 3.8.
+
+In questa sezione, avrai bisogno e utilizzerai:
+
+- **Comprensione di Python 3**. Comprensione del linguaggio di programmazione Python 3, questa lezione utilizza input, cicli, lettura di file, array.
+- **Visual Studio Code + estensione**. Utilizzeremo Visual Studio Code e la sua estensione Python. Puoi anche utilizzare un IDE Python a tua scelta.
+- **TextBlob**. [TextBlob](https://github.com/sloria/TextBlob) è una libreria semplificata per l'elaborazione del testo in Python. Segui le istruzioni sul sito di TextBlob per installarlo sul tuo sistema (installa anche i corpora, come mostrato di seguito):
+
+   ```bash
+   pip install -U textblob
+   python -m textblob.download_corpora
+   ```
+
+> 💡 Suggerimento: Puoi eseguire Python direttamente negli ambienti di VS Code. Consulta i [documenti](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python?WT.mc_id=academic-77952-leestott) per ulteriori informazioni.
+
+## Parlare con le macchine
+
+La storia di tentare di far comprendere ai computer il linguaggio umano risale a decenni fa, e uno dei primi scienziati a considerare l'elaborazione del linguaggio naturale fu *Alan Turing*.
+
+### Il 'test di Turing'
+
+Quando Turing stava studiando l'*intelligenza artificiale* negli anni '50, si chiedeva se fosse possibile somministrare un test conversazionale a un essere umano e a un computer (tramite corrispondenza scritta) in cui l'essere umano nella conversazione non fosse sicuro se stesse conversando con un altro essere umano o con un computer.
+
+Se, dopo una certa durata della conversazione, l'essere umano non riusciva a determinare se le risposte provenissero da un computer o meno, allora si poteva dire che il computer stesse *pensando*?
+
+### L'ispirazione - 'il gioco dell'imitazione'
+
+L'idea per questo venne da un gioco di società chiamato *Il gioco dell'imitazione*, in cui un interrogatore è da solo in una stanza e ha il compito di determinare quale delle due persone (in un'altra stanza) sia rispettivamente maschio e femmina. L'interrogatore può inviare note e deve cercare di pensare a domande in cui le risposte scritte rivelino il genere della persona misteriosa. Ovviamente, i giocatori nell'altra stanza cercano di ingannare l'interrogatore rispondendo alle domande in modo tale da fuorviare o confondere l'interrogatore, pur dando l'impressione di rispondere onestamente.
+
+### Sviluppare Eliza
+
+Negli anni '60, uno scienziato del MIT chiamato *Joseph Weizenbaum* sviluppò [*Eliza*](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA), un "terapeuta" computerizzato che poneva domande all'essere umano e dava l'impressione di comprendere le sue risposte. Tuttavia, mentre Eliza poteva analizzare una frase e identificare determinati costrutti grammaticali e parole chiave per dare una risposta ragionevole, non si poteva dire che *comprendesse* la frase. Se a Eliza veniva presentata una frase con il formato "**Io sono** <u>triste</u>", poteva riorganizzare e sostituire le parole nella frase per formare la risposta "Da quanto tempo **sei** <u>triste</u>?".
+
+Questo dava l'impressione che Eliza comprendesse l'affermazione e stesse ponendo una domanda di approfondimento, mentre in realtà stava cambiando il tempo verbale e aggiungendo alcune parole. Se Eliza non riusciva a identificare una parola chiave per cui aveva una risposta, dava invece una risposta casuale che poteva essere applicabile a molte affermazioni diverse. Eliza poteva essere facilmente ingannata, ad esempio se un utente scriveva "**Tu sei** una <u>bicicletta</u>", poteva rispondere con "Da quanto tempo **sono** una <u>bicicletta</u>?", invece di una risposta più ragionata.
+
+[![Conversare con Eliza](https://img.youtube.com/vi/RMK9AphfLco/0.jpg)](https://youtu.be/RMK9AphfLco "Conversare con Eliza")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video sul programma originale ELIZA
+
+> Nota: Puoi leggere la descrizione originale di [Eliza](https://cacm.acm.org/magazines/1966/1/13317-elizaa-computer-program-for-the-study-of-natural-language-communication-between-man-and-machine/abstract) pubblicata nel 1966 se hai un account ACM. In alternativa, leggi di Eliza su [Wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA).
+
+## Esercizio - programmare un bot conversazionale di base
+
+Un bot conversazionale, come Eliza, è un programma che raccoglie input dall'utente e sembra comprendere e rispondere in modo intelligente. A differenza di Eliza, il nostro bot non avrà diverse regole che gli danno l'apparenza di avere una conversazione intelligente. Invece, il nostro bot avrà una sola abilità: mantenere la conversazione con risposte casuali che potrebbero funzionare in quasi qualsiasi conversazione banale.
+
+### Il piano
+
+I tuoi passaggi per costruire un bot conversazionale:
+
+1. Stampare istruzioni che consigliano all'utente come interagire con il bot
+2. Avviare un ciclo
+   1. Accettare input dall'utente
+   2. Se l'utente ha chiesto di uscire, allora uscire
+   3. Elaborare l'input dell'utente e determinare la risposta (in questo caso, la risposta è una scelta casuale da un elenco di possibili risposte generiche)
+   4. Stampare la risposta
+3. Tornare al passaggio 2
+
+### Costruire il bot
+
+Creiamo il bot. Inizieremo definendo alcune frasi.
+
+1. Crea questo bot in Python con le seguenti risposte casuali:
+
+    ```python
+    random_responses = ["That is quite interesting, please tell me more.",
+                        "I see. Do go on.",
+                        "Why do you say that?",
+                        "Funny weather we've been having, isn't it?",
+                        "Let's change the subject.",
+                        "Did you catch the game last night?"]
+    ```
+
+    Ecco un esempio di output per guidarti (l'input dell'utente è sulle righe che iniziano con `>`):
+
+    ```output
+    Hello, I am Marvin, the simple robot.
+    You can end this conversation at any time by typing 'bye'
+    After typing each answer, press 'enter'
+    How are you today?
+    > I am good thanks
+    That is quite interesting, please tell me more.
+    > today I went for a walk     
+    Did you catch the game last night?
+    > I did, but my team lost
+    Funny weather we've been having, isn't it?
+    > yes but I hope next week is better
+    Let's change the subject.
+    > ok, lets talk about music
+    Why do you say that?
+    > because I like music!
+    Why do you say that?
+    > bye
+    It was nice talking to you, goodbye!
+    ```
+
+    Una possibile soluzione al compito è [qui](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/solution/bot.py)
+
+    ✅ Fermati e rifletti
+
+    1. Pensi che le risposte casuali potrebbero "ingannare" qualcuno facendogli credere che il bot capisca davvero?
+    2. Quali caratteristiche dovrebbe avere il bot per essere più efficace?
+    3. Se un bot potesse davvero "comprendere" il significato di una frase, dovrebbe anche "ricordare" il significato delle frasi precedenti in una conversazione?
+
+---
+
+## 🚀Sfida
+
+Scegli uno degli elementi "fermati e rifletti" sopra e prova a implementarlo in codice o scrivi una soluzione su carta usando pseudocodice.
+
+Nella prossima lezione, imparerai diversi approcci per analizzare il linguaggio naturale e il machine learning.
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/32/)
+
+## Revisione e studio autonomo
+
+Dai un'occhiata ai riferimenti qui sotto come opportunità di lettura aggiuntiva.
+
+### Riferimenti
+
+1. Schubert, Lenhart, "Computational Linguistics", *The Stanford Encyclopedia of Philosophy* (Spring 2020 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = <https://plato.stanford.edu/archives/spr2020/entries/computational-linguistics/>.
+2. Princeton University "About WordNet." [WordNet](https://wordnet.princeton.edu/). Princeton University. 2010. 
+
+## Compito 
+
+[Cerca un bot](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md b/translations/it/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..9acbf180b
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1d7583e8046dacbb0c056d5ba0a71b16",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:33:27+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Cerca un bot
+
+## Istruzioni
+
+I bot sono ovunque. Il tuo compito: trovarne uno e adottarlo! Puoi trovarli su siti web, nelle applicazioni bancarie e al telefono, ad esempio quando chiami le società di servizi finanziari per ricevere consigli o informazioni sul conto. Analizza il bot e verifica se riesci a confonderlo. Se riesci a confonderlo, perché pensi che sia successo? Scrivi un breve documento sulla tua esperienza.
+
+## Valutazione
+
+| Criteri  | Esemplare                                                                                                     | Adeguato                                    | Da migliorare         |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------ | --------------------- |
+|          | È stato scritto un documento completo di una pagina, che spiega la presunta architettura del bot e descrive la tua esperienza con esso | Il documento è incompleto o non ben approfondito | Nessun documento è stato presentato |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/2-Tasks/README.md b/translations/it/6-NLP/2-Tasks/README.md
new file mode 100644
index 000000000..90d887e56
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/2-Tasks/README.md
@@ -0,0 +1,228 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6534e145d52a3890590d27be75386e5d",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:20:40+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/2-Tasks/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Compiti e tecniche comuni di elaborazione del linguaggio naturale
+
+Per la maggior parte dei compiti di *elaborazione del linguaggio naturale*, il testo da elaborare deve essere suddiviso, esaminato e i risultati devono essere archiviati o confrontati con regole e set di dati. Questi compiti permettono al programmatore di derivare il _significato_ o l'_intento_ o solo la _frequenza_ dei termini e delle parole in un testo.
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/33/)
+
+Scopriamo le tecniche comuni utilizzate nell'elaborazione del testo. Combinate con il machine learning, queste tecniche ti aiutano ad analizzare grandi quantità di testo in modo efficiente. Prima di applicare il ML a questi compiti, tuttavia, cerchiamo di comprendere i problemi che un esperto di NLP potrebbe incontrare.
+
+## Compiti comuni nell'NLP
+
+Esistono diversi modi per analizzare un testo su cui stai lavorando. Ci sono compiti che puoi svolgere e, attraverso questi, puoi ottenere una comprensione del testo e trarre conclusioni. Di solito, questi compiti vengono eseguiti in sequenza.
+
+### Tokenizzazione
+
+Probabilmente la prima cosa che la maggior parte degli algoritmi di NLP deve fare è suddividere il testo in token, o parole. Sebbene possa sembrare semplice, tenere conto della punteggiatura e dei delimitatori di parole e frasi di lingue diverse può renderlo complicato. Potresti dover utilizzare vari metodi per determinare le demarcazioni.
+
+![tokenizzazione](../../../../translated_images/tokenization.1641a160c66cd2d93d4524e8114e93158a9ce0eba3ecf117bae318e8a6ad3487.it.png)
+> Tokenizzazione di una frase da **Orgoglio e Pregiudizio**. Infografica di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+### Embeddings
+
+[Word embeddings](https://wikipedia.org/wiki/Word_embedding) sono un modo per convertire i dati testuali in numeri. Gli embeddings vengono effettuati in modo tale che parole con significati simili o parole utilizzate insieme si raggruppino.
+
+![word embeddings](../../../../translated_images/embedding.2cf8953c4b3101d188c2f61a5de5b6f53caaa5ad4ed99236d42bc3b6bd6a1fe2.it.png)
+> "Ho il massimo rispetto per i tuoi nervi, sono miei vecchi amici." - Word embeddings per una frase in **Orgoglio e Pregiudizio**. Infografica di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+✅ Prova [questo strumento interessante](https://projector.tensorflow.org/) per sperimentare con i word embeddings. Cliccando su una parola vengono mostrati cluster di parole simili: 'giocattolo' si raggruppa con 'disney', 'lego', 'playstation' e 'console'.
+
+### Parsing e Tagging delle Parti del Discorso
+
+Ogni parola che è stata tokenizzata può essere etichettata come parte del discorso - un sostantivo, un verbo o un aggettivo. La frase `la veloce volpe rossa saltò sopra il cane marrone pigro` potrebbe essere etichettata come fox = sostantivo, jumped = verbo.
+
+![parsing](../../../../translated_images/parse.d0c5bbe1106eae8fe7d60a183cd1736c8b6cec907f38000366535f84f3036101.it.png)
+
+> Parsing di una frase da **Orgoglio e Pregiudizio**. Infografica di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+Il parsing consiste nel riconoscere quali parole sono correlate tra loro in una frase - ad esempio `la veloce volpe rossa saltò` è una sequenza aggettivo-sostantivo-verbo che è separata dalla sequenza `cane marrone pigro`.
+
+### Frequenze di Parole e Frasi
+
+Una procedura utile quando si analizza un grande corpo di testo è costruire un dizionario di ogni parola o frase di interesse e quante volte appare. La frase `la veloce volpe rossa saltò sopra il cane marrone pigro` ha una frequenza di 2 per la parola "la".
+
+Osserviamo un esempio di testo in cui contiamo la frequenza delle parole. La poesia "The Winners" di Rudyard Kipling contiene il seguente verso:
+
+```output
+What the moral? Who rides may read.
+When the night is thick and the tracks are blind
+A friend at a pinch is a friend, indeed,
+But a fool to wait for the laggard behind.
+Down to Gehenna or up to the Throne,
+He travels the fastest who travels alone.
+```
+
+Poiché le frequenze delle frasi possono essere sensibili o meno alla distinzione tra maiuscole e minuscole, la frase `un amico` ha una frequenza di 2, `il` ha una frequenza di 6 e `viaggia` ha una frequenza di 2.
+
+### N-grams
+
+Un testo può essere suddiviso in sequenze di parole di una lunghezza prestabilita: una singola parola (unigram), due parole (bigram), tre parole (trigram) o qualsiasi numero di parole (n-grams).
+
+Ad esempio, `la veloce volpe rossa saltò sopra il cane marrone pigro` con un punteggio n-gram di 2 produce i seguenti n-grams:
+
+1. la veloce  
+2. veloce rossa  
+3. rossa volpe  
+4. volpe saltò  
+5. saltò sopra  
+6. sopra il  
+7. il cane  
+8. cane marrone  
+9. marrone pigro  
+
+Potrebbe essere più facile visualizzarlo come una finestra scorrevole sulla frase. Ecco un esempio per n-grams di 3 parole, con il n-gram evidenziato in grassetto in ogni frase:
+
+1.   <u>**la veloce rossa**</u> volpe saltò sopra il cane marrone pigro  
+2.   la **<u>veloce rossa volpe</u>** saltò sopra il cane marrone pigro  
+3.   la veloce **<u>rossa volpe saltò</u>** sopra il cane marrone pigro  
+4.   la veloce rossa **<u>volpe saltò sopra</u>** il cane marrone pigro  
+5.   la veloce rossa volpe **<u>saltò sopra il</u>** cane marrone pigro  
+6.   la veloce rossa volpe saltò **<u>sopra il cane</u>** marrone pigro  
+7.   la veloce rossa volpe saltò sopra <u>**il cane marrone**</u> pigro  
+8.   la veloce rossa volpe saltò sopra il **<u>cane marrone pigro</u>**
+
+![finestra scorrevole n-grams](../../../../6-NLP/2-Tasks/images/n-grams.gif)
+
+> Valore n-gram di 3: Infografica di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+### Estrazione di Frasi Nominali
+
+Nella maggior parte delle frasi, c'è un sostantivo che è il soggetto o l'oggetto della frase. In inglese, spesso è identificabile perché preceduto da 'a', 'an' o 'the'. Identificare il soggetto o l'oggetto di una frase attraverso l'estrazione della frase nominale è un compito comune nell'NLP quando si cerca di comprendere il significato di una frase.
+
+✅ Nella frase "Non riesco a fissare l'ora, o il luogo, o lo sguardo o le parole, che hanno posto le fondamenta. È passato troppo tempo. Ero nel mezzo prima di rendermi conto che avevo iniziato.", riesci a identificare le frasi nominali?
+
+Nella frase `la veloce volpe rossa saltò sopra il cane marrone pigro` ci sono 2 frasi nominali: **veloce volpe rossa** e **cane marrone pigro**.
+
+### Analisi del Sentimento
+
+Una frase o un testo possono essere analizzati per il sentimento, ovvero quanto è *positivo* o *negativo*. Il sentimento viene misurato in termini di *polarità* e *oggettività/soggettività*. La polarità è misurata da -1.0 a 1.0 (negativo a positivo) e da 0.0 a 1.0 (più oggettivo a più soggettivo).
+
+✅ Più avanti imparerai che ci sono diversi modi per determinare il sentimento utilizzando il machine learning, ma un modo è avere un elenco di parole e frasi categorizzate come positive o negative da un esperto umano e applicare quel modello al testo per calcolare un punteggio di polarità. Riesci a vedere come questo potrebbe funzionare in alcune circostanze e meno bene in altre?
+
+### Inflessione
+
+L'inflessione ti permette di prendere una parola e ottenere la forma singolare o plurale della parola.
+
+### Lemmatizzazione
+
+Un *lemma* è la radice o la parola principale per un insieme di parole, ad esempio *volò*, *vola*, *volando* hanno come lemma il verbo *volare*.
+
+Sono inoltre disponibili database utili per i ricercatori NLP, in particolare:
+
+### WordNet
+
+[WordNet](https://wordnet.princeton.edu/) è un database di parole, sinonimi, contrari e molti altri dettagli per ogni parola in molte lingue diverse. È incredibilmente utile quando si cerca di costruire traduzioni, correttori ortografici o strumenti linguistici di qualsiasi tipo.
+
+## Librerie NLP
+
+Fortunatamente, non devi costruire tutte queste tecniche da zero, poiché ci sono eccellenti librerie Python disponibili che rendono l'NLP molto più accessibile agli sviluppatori che non sono specializzati in elaborazione del linguaggio naturale o machine learning. Le prossime lezioni includono più esempi di queste librerie, ma qui imparerai alcuni esempi utili per aiutarti con il prossimo compito.
+
+### Esercizio - utilizzo della libreria `TextBlob`
+
+Usiamo una libreria chiamata TextBlob, che contiene API utili per affrontare questi tipi di compiti. TextBlob "si basa sulle solide fondamenta di [NLTK](https://nltk.org) e [pattern](https://github.com/clips/pattern), e funziona bene con entrambi." Ha una quantità considerevole di ML integrato nella sua API.
+
+> Nota: È disponibile una [Guida Rapida](https://textblob.readthedocs.io/en/dev/quickstart.html#quickstart) utile per TextBlob, consigliata agli sviluppatori Python esperti.
+
+Quando si cerca di identificare *frasi nominali*, TextBlob offre diverse opzioni di estrattori per trovarle.
+
+1. Dai un'occhiata a `ConllExtractor`.
+
+    ```python
+    from textblob import TextBlob
+    from textblob.np_extractors import ConllExtractor
+    # import and create a Conll extractor to use later 
+    extractor = ConllExtractor()
+    
+    # later when you need a noun phrase extractor:
+    user_input = input("> ")
+    user_input_blob = TextBlob(user_input, np_extractor=extractor)  # note non-default extractor specified
+    np = user_input_blob.noun_phrases                                    
+    ```
+
+    > Cosa sta succedendo qui? [ConllExtractor](https://textblob.readthedocs.io/en/dev/api_reference.html?highlight=Conll#textblob.en.np_extractors.ConllExtractor) è "Un estrattore di frasi nominali che utilizza il parsing a chunk addestrato con il corpus di addestramento ConLL-2000." ConLL-2000 si riferisce alla Conferenza del 2000 sull'Apprendimento Computazionale del Linguaggio Naturale. Ogni anno la conferenza ospitava un workshop per affrontare un problema spinoso dell'NLP, e nel 2000 si trattava del chunking delle frasi nominali. Un modello è stato addestrato sul Wall Street Journal, con "le sezioni 15-18 come dati di addestramento (211727 token) e la sezione 20 come dati di test (47377 token)". Puoi consultare le procedure utilizzate [qui](https://www.clips.uantwerpen.be/conll2000/chunking/) e i [risultati](https://ifarm.nl/erikt/research/np-chunking.html).
+
+### Sfida - migliorare il tuo bot con l'NLP
+
+Nella lezione precedente hai costruito un bot di domande e risposte molto semplice. Ora, renderai Marvin un po' più empatico analizzando il tuo input per il sentimento e stampando una risposta che corrisponda al sentimento. Dovrai anche identificare una `frase nominale` e chiedere ulteriori informazioni su di essa.
+
+I tuoi passaggi per costruire un bot conversazionale migliore:
+
+1. Stampa istruzioni che consigliano all'utente come interagire con il bot  
+2. Avvia il ciclo  
+   1. Accetta l'input dell'utente  
+   2. Se l'utente ha chiesto di uscire, allora esci  
+   3. Elabora l'input dell'utente e determina una risposta appropriata basata sul sentimento  
+   4. Se viene rilevata una frase nominale nel sentimento, pluralizzala e chiedi ulteriori informazioni su quell'argomento  
+   5. Stampa la risposta  
+3. Torna al passaggio 2  
+
+Ecco il frammento di codice per determinare il sentimento utilizzando TextBlob. Nota che ci sono solo quattro *gradazioni* di risposta basata sul sentimento (puoi aggiungerne altre se lo desideri):
+
+```python
+if user_input_blob.polarity <= -0.5:
+  response = "Oh dear, that sounds bad. "
+elif user_input_blob.polarity <= 0:
+  response = "Hmm, that's not great. "
+elif user_input_blob.polarity <= 0.5:
+  response = "Well, that sounds positive. "
+elif user_input_blob.polarity <= 1:
+  response = "Wow, that sounds great. "
+```
+
+Ecco un esempio di output per guidarti (l'input dell'utente è sulle righe che iniziano con >):
+
+```output
+Hello, I am Marvin, the friendly robot.
+You can end this conversation at any time by typing 'bye'
+After typing each answer, press 'enter'
+How are you today?
+> I am ok
+Well, that sounds positive. Can you tell me more?
+> I went for a walk and saw a lovely cat
+Well, that sounds positive. Can you tell me more about lovely cats?
+> cats are the best. But I also have a cool dog
+Wow, that sounds great. Can you tell me more about cool dogs?
+> I have an old hounddog but he is sick
+Hmm, that's not great. Can you tell me more about old hounddogs?
+> bye
+It was nice talking to you, goodbye!
+```
+
+Una possibile soluzione al compito è [qui](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/2-Tasks/solution/bot.py)
+
+✅ Verifica della Conoscenza
+
+1. Pensi che le risposte empatiche potrebbero 'ingannare' qualcuno facendogli credere che il bot li capisca davvero?  
+2. Identificare la frase nominale rende il bot più 'credibile'?  
+3. Perché estrarre una 'frase nominale' da una frase è una cosa utile da fare?  
+
+---
+
+Implementa il bot nella verifica della conoscenza precedente e testalo su un amico. Può ingannarli? Puoi rendere il tuo bot più 'credibile'?
+
+## 🚀Sfida
+
+Prendi un compito nella verifica della conoscenza precedente e prova a implementarlo. Testa il bot su un amico. Può ingannarli? Puoi rendere il tuo bot più 'credibile'?
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/34/)
+
+## Revisione e Studio Autonomo
+
+Nelle prossime lezioni imparerai di più sull'analisi del sentimento. Ricerca questa tecnica interessante in articoli come questi su [KDNuggets](https://www.kdnuggets.com/tag/nlp)
+
+## Compito 
+
+[Fai parlare un bot](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/2-Tasks/assignment.md b/translations/it/6-NLP/2-Tasks/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..fae0f2008
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/2-Tasks/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2efc4c2aba5ed06c780c05539c492ae3",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:21:41+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/2-Tasks/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Fai parlare un Bot
+
+## Istruzioni
+
+Nelle lezioni precedenti, hai programmato un bot di base con cui chattare. Questo bot dà risposte casuali finché non dici 'bye'. Riesci a rendere le risposte un po' meno casuali e a far scattare risposte specifiche se dici determinate cose, come 'perché' o 'come'? Rifletti su come il machine learning potrebbe rendere questo tipo di lavoro meno manuale mentre estendi il tuo bot. Puoi utilizzare le librerie NLTK o TextBlob per semplificare i tuoi compiti.
+
+## Valutazione
+
+| Criteri  | Esemplare                                    | Adeguato                                         | Da Migliorare           |
+| -------- | -------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | ----------------------- |
+|          | Viene presentato e documentato un nuovo file bot.py | Viene presentato un nuovo file bot ma contiene errori | Non viene presentato un file |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md b/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ad1638d3e
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md
@@ -0,0 +1,200 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6396d5d8617572cd2ac1de74fb0deb22",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:37:15+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Traduzione e analisi del sentiment con ML
+
+Nelle lezioni precedenti hai imparato a costruire un bot di base utilizzando `TextBlob`, una libreria che incorpora il machine learning dietro le quinte per eseguire compiti NLP di base come l'estrazione di frasi nominali. Un'altra sfida importante nella linguistica computazionale è la _traduzione_ accurata di una frase da una lingua parlata o scritta a un'altra.
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/35/)
+
+La traduzione è un problema molto complesso, aggravato dal fatto che esistono migliaia di lingue, ognuna con regole grammaticali molto diverse. Un approccio consiste nel convertire le regole grammaticali formali di una lingua, come l'inglese, in una struttura indipendente dalla lingua, per poi tradurla riconvertendola in un'altra lingua. Questo approccio prevede i seguenti passaggi:
+
+1. **Identificazione**. Identificare o etichettare le parole nella lingua di input come sostantivi, verbi, ecc.
+2. **Creare la traduzione**. Produrre una traduzione diretta di ogni parola nel formato della lingua di destinazione.
+
+### Esempio di frase, dall'inglese all'irlandese
+
+In 'inglese', la frase _I feel happy_ è composta da tre parole nell'ordine:
+
+- **soggetto** (I)
+- **verbo** (feel)
+- **aggettivo** (happy)
+
+Tuttavia, nella lingua 'irlandese', la stessa frase ha una struttura grammaticale molto diversa: emozioni come "*felice*" o "*triste*" sono espresse come se fossero *su di te*.
+
+La frase inglese `I feel happy` in irlandese sarebbe `Tá athas orm`. Una traduzione *letterale* sarebbe `La felicità è su di me`.
+
+Un parlante irlandese che traduce in inglese direbbe `I feel happy`, non `Happy is upon me`, perché comprende il significato della frase, anche se le parole e la struttura della frase sono diverse.
+
+L'ordine formale della frase in irlandese è:
+
+- **verbo** (Tá o is)
+- **aggettivo** (athas, o happy)
+- **soggetto** (orm, o upon me)
+
+## Traduzione
+
+Un programma di traduzione ingenuo potrebbe tradurre solo le parole, ignorando la struttura della frase.
+
+✅ Se hai imparato una seconda (o terza o più) lingua da adulto, potresti aver iniziato pensando nella tua lingua madre, traducendo un concetto parola per parola nella tua testa nella seconda lingua, e poi pronunciando la tua traduzione. Questo è simile a ciò che fanno i programmi di traduzione ingenua. È importante superare questa fase per raggiungere la fluidità!
+
+La traduzione ingenua porta a traduzioni errate (e talvolta esilaranti): `I feel happy` si traduce letteralmente in `Mise bhraitheann athas` in irlandese. Questo significa (letteralmente) `io sento felicità` e non è una frase valida in irlandese. Anche se inglese e irlandese sono lingue parlate su due isole vicine, sono lingue molto diverse con strutture grammaticali differenti.
+
+> Puoi guardare alcuni video sulle tradizioni linguistiche irlandesi come [questo](https://www.youtube.com/watch?v=mRIaLSdRMMs)
+
+### Approcci di machine learning
+
+Finora hai imparato l'approccio basato su regole formali per l'elaborazione del linguaggio naturale. Un altro approccio è ignorare il significato delle parole e _usare invece il machine learning per rilevare schemi_. Questo può funzionare nella traduzione se hai molti testi (un *corpus*) o testi (*corpora*) sia nella lingua di origine che in quella di destinazione.
+
+Ad esempio, considera il caso di *Orgoglio e Pregiudizio*, un famoso romanzo inglese scritto da Jane Austen nel 1813. Se consulti il libro in inglese e una traduzione umana del libro in *francese*, potresti rilevare frasi in una lingua che sono tradotte _idiomaticamente_ nell'altra. Lo farai tra poco.
+
+Ad esempio, quando una frase inglese come `I have no money` viene tradotta letteralmente in francese, potrebbe diventare `Je n'ai pas de monnaie`. "Monnaie" è un falso amico francese, poiché 'money' e 'monnaie' non sono sinonimi. Una traduzione migliore che un umano potrebbe fare sarebbe `Je n'ai pas d'argent`, perché trasmette meglio il significato che non hai soldi (piuttosto che 'spiccioli', che è il significato di 'monnaie').
+
+![monnaie](../../../../translated_images/monnaie.606c5fa8369d5c3b3031ef0713e2069485c87985dd475cd9056bdf4c76c1f4b8.it.png)
+
+> Immagine di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+Se un modello ML ha abbastanza traduzioni umane su cui costruire un modello, può migliorare l'accuratezza delle traduzioni identificando schemi comuni nei testi precedentemente tradotti da esperti parlanti umani di entrambe le lingue.
+
+### Esercizio - traduzione
+
+Puoi usare `TextBlob` per tradurre frasi. Prova la famosa prima riga di **Orgoglio e Pregiudizio**:
+
+```python
+from textblob import TextBlob
+
+blob = TextBlob(
+    "It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife!"
+)
+print(blob.translate(to="fr"))
+
+```
+
+`TextBlob` fa un ottimo lavoro nella traduzione: "C'est une vérité universellement reconnue, qu'un homme célibataire en possession d'une bonne fortune doit avoir besoin d'une femme!". 
+
+Si può sostenere che la traduzione di TextBlob sia molto più precisa, in effetti, rispetto alla traduzione francese del 1932 del libro di V. Leconte e Ch. Pressoir:
+
+"C'est une vérité universelle qu'un célibataire pourvu d'une belle fortune doit avoir envie de se marier, et, si peu que l'on sache de son sentiment à cet egard, lorsqu'il arrive dans une nouvelle résidence, cette idée est si bien fixée dans l'esprit de ses voisins qu'ils le considèrent sur-le-champ comme la propriété légitime de l'une ou l'autre de leurs filles."
+
+In questo caso, la traduzione informata dal ML fa un lavoro migliore rispetto al traduttore umano che aggiunge inutilmente parole alla bocca dell'autore originale per 'chiarezza'.
+
+> Cosa sta succedendo qui? E perché TextBlob è così bravo nella traduzione? Bene, dietro le quinte, sta usando Google Translate, un'IA sofisticata in grado di analizzare milioni di frasi per prevedere le stringhe migliori per il compito in questione. Non c'è nulla di manuale qui e hai bisogno di una connessione internet per usare `blob.translate`.
+
+✅ Prova altre frasi. Quale è migliore, ML o traduzione umana? In quali casi?
+
+## Analisi del sentiment
+
+Un'altra area in cui il machine learning può funzionare molto bene è l'analisi del sentiment. Un approccio non basato su ML al sentiment è identificare parole e frasi che sono 'positive' e 'negative'. Poi, dato un nuovo testo, calcolare il valore totale delle parole positive, negative e neutre per identificare il sentiment complessivo. 
+
+Questo approccio è facilmente ingannabile, come potresti aver visto nel compito di Marvin: la frase `Great, that was a wonderful waste of time, I'm glad we are lost on this dark road` è una frase sarcastica con sentiment negativo, ma l'algoritmo semplice rileva 'great', 'wonderful', 'glad' come positive e 'waste', 'lost' e 'dark' come negative. Il sentiment complessivo è influenzato da queste parole contrastanti.
+
+✅ Fermati un attimo e pensa a come esprimiamo il sarcasmo come parlanti umani. L'inflessione del tono gioca un ruolo importante. Prova a dire la frase "Well, that film was awesome" in modi diversi per scoprire come la tua voce trasmette il significato.
+
+### Approcci ML
+
+L'approccio ML consisterebbe nel raccogliere manualmente testi negativi e positivi - tweet, recensioni di film o qualsiasi cosa in cui l'umano abbia dato un punteggio *e* un'opinione scritta. Poi si possono applicare tecniche NLP alle opinioni e ai punteggi, in modo che emergano schemi (ad esempio, le recensioni positive di film tendono ad avere la frase 'Oscar worthy' più delle recensioni negative, o le recensioni positive di ristoranti dicono 'gourmet' molto più di 'disgusting').
+
+> ⚖️ **Esempio**: Se lavorassi nell'ufficio di un politico e ci fosse una nuova legge in discussione, i cittadini potrebbero scrivere all'ufficio con email a favore o contro la particolare nuova legge. Supponiamo che ti venga assegnato il compito di leggere le email e di classificarle in 2 pile, *a favore* e *contro*. Se ci fossero molte email, potresti sentirti sopraffatto nel tentativo di leggerle tutte. Non sarebbe bello se un bot potesse leggerle tutte per te, capirle e dirti in quale pila appartiene ogni email? 
+> 
+> Un modo per ottenere ciò è utilizzare il Machine Learning. Addestreresti il modello con una parte delle email *contro* e una parte delle email *a favore*. Il modello tenderebbe ad associare frasi e parole al lato contro e al lato a favore, *ma non comprenderebbe alcun contenuto*, solo che certe parole e schemi erano più probabili in un'email *contro* o *a favore*. Potresti testarlo con alcune email che non avevi usato per addestrare il modello e vedere se giunge alla stessa conclusione a cui sei giunto tu. Poi, una volta soddisfatto dell'accuratezza del modello, potresti elaborare email future senza doverle leggere tutte.
+
+✅ Questo processo ti sembra simile a processi che hai usato in lezioni precedenti?
+
+## Esercizio - frasi sentimentali
+
+Il sentiment è misurato con una *polarità* da -1 a 1, dove -1 è il sentiment più negativo e 1 è il più positivo. Il sentiment è anche misurato con un punteggio da 0 a 1 per oggettività (0) e soggettività (1).
+
+Dai un'altra occhiata a *Orgoglio e Pregiudizio* di Jane Austen. Il testo è disponibile qui su [Project Gutenberg](https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-h/1342-h.htm). L'esempio seguente mostra un breve programma che analizza il sentiment delle prime e ultime frasi del libro e ne visualizza la polarità del sentiment e il punteggio di soggettività/oggettività.
+
+Dovresti usare la libreria `TextBlob` (descritta sopra) per determinare il `sentiment` (non devi scrivere il tuo calcolatore di sentiment) nel seguente compito.
+
+```python
+from textblob import TextBlob
+
+quote1 = """It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife."""
+
+quote2 = """Darcy, as well as Elizabeth, really loved them; and they were both ever sensible of the warmest gratitude towards the persons who, by bringing her into Derbyshire, had been the means of uniting them."""
+
+sentiment1 = TextBlob(quote1).sentiment
+sentiment2 = TextBlob(quote2).sentiment
+
+print(quote1 + " has a sentiment of " + str(sentiment1))
+print(quote2 + " has a sentiment of " + str(sentiment2))
+```
+
+Vedrai il seguente output:
+
+```output
+It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want # of a wife. has a sentiment of Sentiment(polarity=0.20952380952380953, subjectivity=0.27142857142857146)
+
+Darcy, as well as Elizabeth, really loved them; and they were
+     both ever sensible of the warmest gratitude towards the persons
+      who, by bringing her into Derbyshire, had been the means of
+      uniting them. has a sentiment of Sentiment(polarity=0.7, subjectivity=0.8)
+```
+
+## Sfida - controlla la polarità del sentiment
+
+Il tuo compito è determinare, utilizzando la polarità del sentiment, se *Orgoglio e Pregiudizio* ha più frasi assolutamente positive rispetto a quelle assolutamente negative. Per questo compito, puoi assumere che un punteggio di polarità di 1 o -1 sia assolutamente positivo o negativo rispettivamente.
+
+**Passaggi:**
+
+1. Scarica una [copia di Orgoglio e Pregiudizio](https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-h/1342-h.htm) da Project Gutenberg come file .txt. Rimuovi i metadati all'inizio e alla fine del file, lasciando solo il testo originale.
+2. Apri il file in Python ed estrai i contenuti come stringa.
+3. Crea un TextBlob utilizzando la stringa del libro.
+4. Analizza ogni frase del libro in un ciclo.
+   1. Se la polarità è 1 o -1, memorizza la frase in un array o lista di messaggi positivi o negativi.
+5. Alla fine, stampa tutte le frasi positive e negative (separatamente) e il numero di ciascuna.
+
+Ecco una [soluzione di esempio](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb).
+
+✅ Verifica delle conoscenze
+
+1. Il sentiment si basa sulle parole usate nella frase, ma il codice *comprende* le parole?
+2. Pensi che la polarità del sentiment sia accurata, o in altre parole, sei *d'accordo* con i punteggi?
+   1. In particolare, sei d'accordo o in disaccordo con la polarità assolutamente **positiva** delle seguenti frasi?
+      * “What an excellent father you have, girls!” said she, when the door was shut.
+      * “Your examination of Mr. Darcy is over, I presume,” said Miss Bingley; “and pray what is the result?” “I am perfectly convinced by it that Mr. Darcy has no defect.
+      * How wonderfully these sort of things occur!
+      * I have the greatest dislike in the world to that sort of thing.
+      * Charlotte is an excellent manager, I dare say.
+      * “This is delightful indeed!
+      * I am so happy!
+      * Your idea of the ponies is delightful.
+   2. Le seguenti 3 frasi sono state valutate con un sentiment assolutamente positivo, ma a una lettura attenta, non sono frasi positive. Perché l'analisi del sentiment ha pensato che fossero frasi positive?
+      * Happy shall I be, when his stay at Netherfield is over!” “I wish I could say anything to comfort you,” replied Elizabeth; “but it is wholly out of my power.
+      * If I could but see you as happy!
+      * Our distress, my dear Lizzy, is very great.
+   3. Sei d'accordo o in disaccordo con la polarità assolutamente **negativa** delle seguenti frasi?
+      - Everybody is disgusted with his pride.
+      - “I should like to know how he behaves among strangers.” “You shall hear then—but prepare yourself for something very dreadful.
+      - The pause was to Elizabeth’s feelings dreadful.
+      - It would be dreadful!
+
+✅ Qualsiasi appassionato di Jane Austen capirà che spesso usa i suoi libri per criticare gli aspetti più ridicoli della società inglese della Reggenza. Elizabeth Bennett, il personaggio principale in *Orgoglio e Pregiudizio*, è un'acuta osservatrice sociale (come l'autrice) e il suo linguaggio è spesso fortemente sfumato. Anche Mr. Darcy (l'interesse amoroso nella storia) nota l'uso giocoso e ironico del linguaggio da parte di Elizabeth: "Ho avuto il piacere della tua conoscenza abbastanza a lungo da sapere che trovi grande divertimento nel professare occasionalmente opinioni che in realtà non sono le tue."
+
+---
+
+## 🚀Sfida
+
+Puoi migliorare Marvin estraendo altre caratteristiche dall'input dell'utente?
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/36/)
+
+## Revisione e studio autonomo
+Ci sono molti modi per estrarre il sentimento da un testo. Pensa alle applicazioni aziendali che potrebbero utilizzare questa tecnica. Rifletti su come potrebbe andare storto. Leggi di più sui sistemi sofisticati e pronti per le imprese che analizzano il sentimento, come [Azure Text Analysis](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/Text-Analytics/how-tos/text-analytics-how-to-sentiment-analysis?tabs=version-3-1?WT.mc_id=academic-77952-leestott). Prova alcune delle frasi di Orgoglio e Pregiudizio sopra e verifica se riesce a rilevare le sfumature.
+
+## Compito
+
+[Licenza poetica](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md b/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..26d49dcd6
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9d2a734deb904caff310d1a999c6bd7a",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:38:31+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Licenza poetica
+
+## Istruzioni
+
+In [questo notebook](https://www.kaggle.com/jenlooper/emily-dickinson-word-frequency) puoi trovare oltre 500 poesie di Emily Dickinson precedentemente analizzate per il sentiment utilizzando Azure text analytics. Utilizzando questo dataset, analizzalo utilizzando le tecniche descritte nella lezione. Il sentiment suggerito di una poesia corrisponde alla decisione del servizio Azure più sofisticato? Perché sì o perché no, secondo te? C'è qualcosa che ti sorprende?
+
+## Rubrica
+
+| Criteri  | Esemplare                                                                  | Adeguato                                                | Da migliorare           |
+| -------- | -------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ------------------------ |
+|          | Viene presentato un notebook con un'analisi solida del campione di output dell'autore | Il notebook è incompleto o non esegue l'analisi         | Non viene presentato alcun notebook |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md b/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..3958d1bd3
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:39:09+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md b/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..3102f2ac9
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:38:54+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb b/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..42986c1d3
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,100 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "27de2abc0235ebd22080fc8f1107454d",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:52+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from textblob import TextBlob\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# You should download the book text, clean it, and import it here\n",
+    "with open(\"pride.txt\", encoding=\"utf8\") as f:\n",
+    "    file_contents = f.read()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "book_pride = TextBlob(file_contents)\n",
+    "positive_sentiment_sentences = []\n",
+    "negative_sentiment_sentences = []"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "for sentence in book_pride.sentences:\n",
+    "    if sentence.sentiment.polarity == 1:\n",
+    "        positive_sentiment_sentences.append(sentence)\n",
+    "    if sentence.sentiment.polarity == -1:\n",
+    "        negative_sentiment_sentences.append(sentence)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(\"The \" + str(len(positive_sentiment_sentences)) + \" most positive sentences:\")\n",
+    "for sentence in positive_sentiment_sentences:\n",
+    "    print(\"+ \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\"      \", \" \")))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(\"The \" + str(len(negative_sentiment_sentences)) + \" most negative sentences:\")\n",
+    "for sentence in negative_sentiment_sentences:\n",
+    "    print(\"- \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\"      \", \" \")))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md b/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md
new file mode 100644
index 000000000..0ffbad47e
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md
@@ -0,0 +1,418 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "3c4738bb0836dd838c552ab9cab7e09d",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:27:31+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Analisi del sentiment con recensioni di hotel - elaborazione dei dati
+
+In questa sezione utilizzerai le tecniche apprese nelle lezioni precedenti per eseguire un'analisi esplorativa dei dati su un ampio dataset. Una volta acquisita una buona comprensione dell'utilità delle varie colonne, imparerai:
+
+- come rimuovere le colonne non necessarie
+- come calcolare nuovi dati basandoti sulle colonne esistenti
+- come salvare il dataset risultante per utilizzarlo nella sfida finale
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/37/)
+
+### Introduzione
+
+Finora hai imparato che i dati testuali sono molto diversi dai dati numerici. Se il testo è stato scritto o pronunciato da un essere umano, può essere analizzato per trovare schemi, frequenze, sentiment e significato. Questa lezione ti introduce a un dataset reale con una sfida concreta: **[515K Hotel Reviews Data in Europe](https://www.kaggle.com/jiashenliu/515k-hotel-reviews-data-in-europe)**, che include una [licenza CC0: Public Domain](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/). I dati sono stati estratti da Booking.com da fonti pubbliche. Il creatore del dataset è Jiashen Liu.
+
+### Preparazione
+
+Avrai bisogno di:
+
+* La capacità di eseguire notebook .ipynb utilizzando Python 3
+* pandas
+* NLTK, [che dovresti installare localmente](https://www.nltk.org/install.html)
+* Il dataset disponibile su Kaggle [515K Hotel Reviews Data in Europe](https://www.kaggle.com/jiashenliu/515k-hotel-reviews-data-in-europe). È di circa 230 MB una volta decompresso. Scaricalo nella cartella principale `/data` associata a queste lezioni di NLP.
+
+## Analisi esplorativa dei dati
+
+Questa sfida presuppone che tu stia costruendo un bot di raccomandazione per hotel utilizzando l'analisi del sentiment e i punteggi delle recensioni degli ospiti. Il dataset che utilizzerai include recensioni di 1493 hotel in 6 città.
+
+Utilizzando Python, un dataset di recensioni di hotel e l'analisi del sentiment di NLTK, potresti scoprire:
+
+* Quali sono le parole e le frasi più frequentemente utilizzate nelle recensioni?
+* I *tag* ufficiali che descrivono un hotel sono correlati ai punteggi delle recensioni (ad esempio, ci sono più recensioni negative per un particolare hotel da parte di *Famiglie con bambini piccoli* rispetto a *Viaggiatori solitari*, indicando forse che è più adatto ai *Viaggiatori solitari*)?
+* I punteggi di sentiment di NLTK "concordano" con il punteggio numerico del recensore?
+
+#### Dataset
+
+Esploriamo il dataset che hai scaricato e salvato localmente. Apri il file in un editor come VS Code o anche Excel.
+
+Le intestazioni del dataset sono le seguenti:
+
+*Hotel_Address, Additional_Number_of_Scoring, Review_Date, Average_Score, Hotel_Name, Reviewer_Nationality, Negative_Review, Review_Total_Negative_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews, Positive_Review, Review_Total_Positive_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given, Reviewer_Score, Tags, days_since_review, lat, lng*
+
+Ecco come possono essere raggruppate per facilitarne l'esame: 
+##### Colonne relative agli hotel
+
+* `Hotel_Name`, `Hotel_Address`, `lat` (latitudine), `lng` (longitudine)
+  * Utilizzando *lat* e *lng* potresti creare una mappa con Python che mostra le posizioni degli hotel (magari codificate per colore in base alle recensioni positive e negative)
+  * Hotel_Address non sembra essere particolarmente utile e probabilmente lo sostituiremo con il paese per facilitare l'ordinamento e la ricerca
+
+**Colonne meta-recensione dell'hotel**
+
+* `Average_Score`
+  * Secondo il creatore del dataset, questa colonna rappresenta il *Punteggio medio dell'hotel, calcolato in base all'ultimo commento dell'ultimo anno*. Questo metodo di calcolo sembra insolito, ma dato che i dati sono stati estratti, per ora possiamo prenderli per buoni.
+  
+  ✅ Basandoti sulle altre colonne di questo dataset, riesci a pensare a un altro modo per calcolare il punteggio medio?
+
+* `Total_Number_of_Reviews`
+  * Il numero totale di recensioni ricevute da questo hotel - non è chiaro (senza scrivere del codice) se si riferisca alle recensioni presenti nel dataset.
+* `Additional_Number_of_Scoring`
+  * Questo indica che è stato dato un punteggio ma il recensore non ha scritto una recensione positiva o negativa
+
+**Colonne relative alle recensioni**
+
+- `Reviewer_Score`
+  - Questo è un valore numerico con al massimo 1 cifra decimale, compreso tra i valori minimi e massimi di 2.5 e 10
+  - Non è spiegato perché il punteggio minimo possibile sia 2.5
+- `Negative_Review`
+  - Se un recensore non ha scritto nulla, questo campo conterrà "**No Negative**"
+  - Nota che un recensore potrebbe scrivere una recensione positiva nella colonna delle recensioni negative (ad esempio "non c'è nulla di negativo in questo hotel")
+- `Review_Total_Negative_Word_Counts`
+  - Un numero maggiore di parole negative indica un punteggio più basso (senza controllare il sentiment)
+- `Positive_Review`
+  - Se un recensore non ha scritto nulla, questo campo conterrà "**No Positive**"
+  - Nota che un recensore potrebbe scrivere una recensione negativa nella colonna delle recensioni positive (ad esempio "non c'è nulla di buono in questo hotel")
+- `Review_Total_Positive_Word_Counts`
+  - Un numero maggiore di parole positive indica un punteggio più alto (senza controllare il sentiment)
+- `Review_Date` e `days_since_review`
+  - Si potrebbe applicare una misura di freschezza o obsolescenza a una recensione (le recensioni più vecchie potrebbero non essere accurate perché la gestione dell'hotel è cambiata, sono state fatte ristrutturazioni, è stata aggiunta una piscina, ecc.)
+- `Tags`
+  - Questi sono brevi descrittori che un recensore può selezionare per descrivere il tipo di ospite che era (ad esempio, solitario o in famiglia), il tipo di stanza che aveva, la durata del soggiorno e come è stata inviata la recensione.
+  - Sfortunatamente, l'uso di questi tag è problematico, controlla la sezione sottostante che discute la loro utilità
+
+**Colonne relative ai recensori**
+
+- `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given`
+  - Questo potrebbe essere un fattore in un modello di raccomandazione, ad esempio, se si potesse determinare che i recensori più prolifici con centinaia di recensioni tendono ad essere più negativi che positivi. Tuttavia, il recensore di una particolare recensione non è identificato con un codice univoco e quindi non può essere collegato a un set di recensioni. Ci sono 30 recensori con 100 o più recensioni, ma è difficile vedere come questo possa aiutare il modello di raccomandazione.
+- `Reviewer_Nationality`
+  - Alcune persone potrebbero pensare che certe nazionalità siano più inclini a dare recensioni positive o negative a causa di un'inclinazione nazionale. Fai attenzione a costruire tali visioni aneddotiche nei tuoi modelli. Questi sono stereotipi nazionali (e talvolta razziali), e ogni recensore è un individuo che ha scritto una recensione basandosi sulla propria esperienza. Questa potrebbe essere stata filtrata attraverso molteplici lenti, come i soggiorni precedenti in hotel, la distanza percorsa e il loro temperamento personale. Pensare che la loro nazionalità sia stata la ragione di un punteggio di recensione è difficile da giustificare.
+
+##### Esempi
+
+| Average  Score | Total Number   Reviews | Reviewer   Score | Negative <br />Review                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | Positive   Review                 | Tags                                                                                      |
+| -------------- | ---------------------- | ---------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
+| 7.8            | 1945                   | 2.5              | Questo non è attualmente un hotel ma un cantiere. Sono stato disturbato fin dal mattino presto e per tutto il giorno da rumori di costruzione inaccettabili mentre cercavo di riposare dopo un lungo viaggio e lavorare nella stanza. Le persone lavoravano tutto il giorno, ad esempio con martelli pneumatici nelle stanze adiacenti. Ho chiesto di cambiare stanza, ma non c'era una stanza silenziosa disponibile. Per peggiorare le cose, mi hanno addebitato un costo eccessivo. Ho lasciato l'hotel la sera poiché avevo un volo molto presto e ho ricevuto una fattura adeguata. Un giorno dopo, l'hotel ha effettuato un altro addebito senza il mio consenso, superiore al prezzo prenotato. È un posto terribile. Non punirti prenotando qui. | Nulla. Posto terribile. Stanne lontano. | Viaggio di lavoro, Coppia, Camera doppia standard, Soggiorno di 2 notti |
+
+Come puoi vedere, questo ospite non ha avuto un soggiorno felice in questo hotel. L'hotel ha un buon punteggio medio di 7.8 e 1945 recensioni, ma questo recensore gli ha dato 2.5 e ha scritto 115 parole su quanto negativa sia stata la sua esperienza. Se non avesse scritto nulla nella colonna Positive_Review, potresti dedurre che non ci fosse nulla di positivo, ma invece ha scritto 7 parole di avvertimento. Se contassimo solo le parole invece del significato o del sentiment delle parole, potremmo avere una visione distorta dell'intento del recensore. Stranamente, il loro punteggio di 2.5 è confuso, perché se il soggiorno in quell'hotel è stato così pessimo, perché assegnare comunque dei punti? Esaminando attentamente il dataset, vedrai che il punteggio minimo possibile è 2.5, non 0. Il punteggio massimo possibile è 10.
+
+##### Tags
+
+Come accennato sopra, a prima vista, l'idea di utilizzare i `Tags` per categorizzare i dati sembra sensata. Sfortunatamente, questi tag non sono standardizzati, il che significa che in un determinato hotel le opzioni potrebbero essere *Camera singola*, *Camera doppia*, e *Camera matrimoniale*, ma in un altro hotel potrebbero essere *Camera singola deluxe*, *Camera queen classica*, e *Camera king executive*. Potrebbero essere la stessa cosa, ma ci sono così tante variazioni che la scelta diventa:
+
+1. Tentare di uniformare tutti i termini a uno standard unico, il che è molto difficile, perché non è chiaro quale sarebbe il percorso di conversione in ogni caso (ad esempio, *Camera singola classica* si mappa a *Camera singola*, ma *Camera queen superiore con vista sul giardino o sulla città* è molto più difficile da mappare)
+
+2. Possiamo adottare un approccio NLP e misurare la frequenza di determinati termini come *Solitario*, *Viaggiatore d'affari*, o *Famiglia con bambini piccoli* per ogni hotel, e includere questo fattore nel modello di raccomandazione  
+
+I tag sono di solito (ma non sempre) un singolo campo contenente un elenco di 5-6 valori separati da virgole che si riferiscono a *Tipo di viaggio*, *Tipo di ospiti*, *Tipo di stanza*, *Numero di notti*, e *Tipo di dispositivo utilizzato per inviare la recensione*. Tuttavia, poiché alcuni recensori non compilano ogni campo (potrebbero lasciarne uno vuoto), i valori non sono sempre nello stesso ordine.
+
+Ad esempio, prendi il *Tipo di gruppo*. Ci sono 1025 possibilità uniche in questo campo nella colonna `Tags`, e sfortunatamente solo alcune di esse si riferiscono a un gruppo (alcune sono il tipo di stanza, ecc.). Se filtri solo quelle che menzionano famiglia, i risultati contengono molti risultati relativi a *Camera familiare*. Se includi il termine *con*, ad esempio conti i valori *Famiglia con*, i risultati sono migliori, con oltre 80.000 dei 515.000 risultati che contengono la frase "Famiglia con bambini piccoli" o "Famiglia con bambini più grandi".
+
+Questo significa che la colonna dei tag non è completamente inutile, ma richiederà del lavoro per renderla utile.
+
+##### Punteggio medio dell'hotel
+
+Ci sono alcune stranezze o discrepanze nel dataset che non riesco a spiegare, ma che sono illustrate qui affinché tu ne sia consapevole quando costruisci i tuoi modelli. Se riesci a capirle, faccelo sapere nella sezione di discussione!
+
+Il dataset ha le seguenti colonne relative al punteggio medio e al numero di recensioni: 
+
+1. Hotel_Name
+2. Additional_Number_of_Scoring
+3. Average_Score
+4. Total_Number_of_Reviews
+5. Reviewer_Score  
+
+L'hotel con il maggior numero di recensioni in questo dataset è *Britannia International Hotel Canary Wharf* con 4789 recensioni su 515.000. Ma se guardiamo il valore di `Total_Number_of_Reviews` per questo hotel, è 9086. Potresti dedurre che ci siano molti più punteggi senza recensioni, quindi forse dovremmo aggiungere il valore della colonna `Additional_Number_of_Scoring`. Quel valore è 2682, e aggiungendolo a 4789 otteniamo 7471, che è comunque 1615 in meno rispetto a `Total_Number_of_Reviews`. 
+
+Se prendi la colonna `Average_Score`, potresti supporre che sia la media delle recensioni nel dataset, ma la descrizione su Kaggle è "*Punteggio medio dell'hotel, calcolato in base all'ultimo commento dell'ultimo anno*". Questo non sembra molto utile, ma possiamo calcolare la nostra media basandoci sui punteggi delle recensioni nel dataset. Usando lo stesso hotel come esempio, il punteggio medio dell'hotel è dato come 7.1, ma il punteggio calcolato (media dei punteggi dei recensori *nel* dataset) è 6.8. Questo è vicino, ma non lo stesso valore, e possiamo solo ipotizzare che i punteggi dati nelle recensioni `Additional_Number_of_Scoring` abbiano aumentato la media a 7.1. Sfortunatamente, senza un modo per testare o dimostrare questa affermazione, è difficile utilizzare o fidarsi di `Average_Score`, `Additional_Number_of_Scoring` e `Total_Number_of_Reviews` quando si basano su, o si riferiscono a, dati che non abbiamo.
+
+Per complicare ulteriormente le cose, l'hotel con il secondo maggior numero di recensioni ha un punteggio medio calcolato di 8.12 e il punteggio `Average_Score` del dataset è 8.1. Questo punteggio corretto è una coincidenza o la discrepanza riguarda solo il primo hotel?
+Sulla possibilità che questi hotel possano essere un'eccezione, e che forse la maggior parte dei valori corrispondano (ma alcuni no per qualche motivo), scriveremo un breve programma per esplorare i valori nel dataset e determinare il corretto utilizzo (o non utilizzo) dei valori.
+
+> 🚨 Una nota di cautela
+>
+> Quando lavori con questo dataset, scriverai codice che calcola qualcosa dal testo senza dover leggere o analizzare il testo tu stesso. Questa è l'essenza dell'NLP: interpretare il significato o il sentimento senza che un essere umano debba farlo. Tuttavia, è possibile che tu legga alcune recensioni negative. Ti esorto a non farlo, perché non è necessario. Alcune di esse sono sciocche o irrilevanti, come "Il tempo non era bello", qualcosa al di fuori del controllo dell'hotel, o di chiunque altro. Ma c'è anche un lato oscuro in alcune recensioni. A volte le recensioni negative sono razziste, sessiste o discriminatorie per età. Questo è spiacevole ma prevedibile in un dataset estratto da un sito web pubblico. Alcuni recensori lasciano recensioni che potresti trovare di cattivo gusto, scomode o sconvolgenti. Meglio lasciare che il codice misuri il sentimento piuttosto che leggerle tu stesso e rimanerne turbato. Detto ciò, è una minoranza a scrivere tali cose, ma esistono comunque.
+
+## Esercizio - Esplorazione dei dati
+### Caricare i dati
+
+Basta esaminare i dati visivamente, ora scriverai del codice per ottenere delle risposte! Questa sezione utilizza la libreria pandas. Il tuo primo compito è assicurarti di poter caricare e leggere i dati CSV. La libreria pandas ha un caricatore CSV veloce, e il risultato viene posizionato in un dataframe, come nelle lezioni precedenti. Il CSV che stiamo caricando ha oltre mezzo milione di righe, ma solo 17 colonne. Pandas ti offre molti modi potenti per interagire con un dataframe, inclusa la possibilità di eseguire operazioni su ogni riga.
+
+Da qui in avanti in questa lezione, ci saranno frammenti di codice, alcune spiegazioni del codice e alcune discussioni su cosa significano i risultati. Usa il file _notebook.ipynb_ incluso per il tuo codice.
+
+Iniziamo caricando il file di dati che utilizzerai:
+
+```python
+# Load the hotel reviews from CSV
+import pandas as pd
+import time
+# importing time so the start and end time can be used to calculate file loading time
+print("Loading data file now, this could take a while depending on file size")
+start = time.time()
+# df is 'DataFrame' - make sure you downloaded the file to the data folder
+df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')
+end = time.time()
+print("Loading took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+```
+
+Ora che i dati sono caricati, possiamo eseguire alcune operazioni su di essi. Tieni questo codice all'inizio del tuo programma per la prossima parte.
+
+## Esplorare i dati
+
+In questo caso, i dati sono già *puliti*, il che significa che sono pronti per essere utilizzati e non contengono caratteri in altre lingue che potrebbero confondere gli algoritmi che si aspettano solo caratteri in inglese.
+
+✅ Potresti dover lavorare con dati che richiedono una elaborazione iniziale per essere formattati prima di applicare tecniche NLP, ma non questa volta. Se dovessi farlo, come gestiresti i caratteri non in inglese?
+
+Prenditi un momento per assicurarti che, una volta caricati i dati, tu possa esplorarli con il codice. È molto facile voler concentrarsi sulle colonne `Negative_Review` e `Positive_Review`. Sono piene di testo naturale per i tuoi algoritmi NLP da processare. Ma aspetta! Prima di immergerti nell'NLP e nel sentimento, segui il codice qui sotto per verificare se i valori forniti nel dataset corrispondono ai valori che calcoli con pandas.
+
+## Operazioni sui dataframe
+
+Il primo compito in questa lezione è verificare se le seguenti affermazioni sono corrette scrivendo del codice che esamina il dataframe (senza modificarlo).
+
+> Come in molti compiti di programmazione, ci sono diversi modi per completare questo, ma un buon consiglio è farlo nel modo più semplice e facile possibile, specialmente se sarà più facile da capire quando tornerai su questo codice in futuro. Con i dataframe, c'è un'API completa che spesso avrà un modo per fare ciò che desideri in modo efficiente.
+
+Tratta le seguenti domande come compiti di programmazione e prova a rispondere senza guardare la soluzione.
+
+1. Stampa la *forma* del dataframe che hai appena caricato (la forma è il numero di righe e colonne).
+2. Calcola la frequenza delle nazionalità dei recensori:
+   1. Quanti valori distinti ci sono nella colonna `Reviewer_Nationality` e quali sono?
+   2. Qual è la nazionalità del recensore più comune nel dataset (stampa il paese e il numero di recensioni)?
+   3. Quali sono le successive 10 nazionalità più frequenti e il loro conteggio?
+3. Qual è stato l'hotel più recensito per ciascuna delle 10 nazionalità di recensori più comuni?
+4. Quante recensioni ci sono per hotel (conteggio delle frequenze degli hotel) nel dataset?
+5. Sebbene ci sia una colonna `Average_Score` per ogni hotel nel dataset, puoi anche calcolare un punteggio medio (ottenendo la media di tutti i punteggi dei recensori nel dataset per ogni hotel). Aggiungi una nuova colonna al tuo dataframe con l'intestazione `Calc_Average_Score` che contiene quella media calcolata.
+6. Ci sono hotel che hanno lo stesso valore (arrotondato a 1 decimale) per `Average_Score` e `Calc_Average_Score`?
+   1. Prova a scrivere una funzione Python che prende una Serie (riga) come argomento e confronta i valori, stampando un messaggio quando i valori non sono uguali. Quindi usa il metodo `.apply()` per elaborare ogni riga con la funzione.
+7. Calcola e stampa quante righe hanno valori della colonna `Negative_Review` pari a "No Negative".
+8. Calcola e stampa quante righe hanno valori della colonna `Positive_Review` pari a "No Positive".
+9. Calcola e stampa quante righe hanno valori della colonna `Positive_Review` pari a "No Positive" **e** valori della colonna `Negative_Review` pari a "No Negative".
+
+### Risposte in codice
+
+1. Stampa la *forma* del dataframe che hai appena caricato (la forma è il numero di righe e colonne).
+
+   ```python
+   print("The shape of the data (rows, cols) is " + str(df.shape))
+   > The shape of the data (rows, cols) is (515738, 17)
+   ```
+
+2. Calcola la frequenza delle nazionalità dei recensori:
+
+   1. Quanti valori distinti ci sono nella colonna `Reviewer_Nationality` e quali sono?
+   2. Qual è la nazionalità del recensore più comune nel dataset (stampa il paese e il numero di recensioni)?
+
+   ```python
+   # value_counts() creates a Series object that has index and values in this case, the country and the frequency they occur in reviewer nationality
+   nationality_freq = df["Reviewer_Nationality"].value_counts()
+   print("There are " + str(nationality_freq.size) + " different nationalities")
+   # print first and last rows of the Series. Change to nationality_freq.to_string() to print all of the data
+   print(nationality_freq) 
+   
+   There are 227 different nationalities
+    United Kingdom               245246
+    United States of America      35437
+    Australia                     21686
+    Ireland                       14827
+    United Arab Emirates          10235
+                                  ...  
+    Comoros                           1
+    Palau                             1
+    Northern Mariana Islands          1
+    Cape Verde                        1
+    Guinea                            1
+   Name: Reviewer_Nationality, Length: 227, dtype: int64
+   ```
+
+   3. Quali sono le successive 10 nazionalità più frequenti e il loro conteggio?
+
+      ```python
+      print("The highest frequency reviewer nationality is " + str(nationality_freq.index[0]).strip() + " with " + str(nationality_freq[0]) + " reviews.")
+      # Notice there is a leading space on the values, strip() removes that for printing
+      # What is the top 10 most common nationalities and their frequencies?
+      print("The next 10 highest frequency reviewer nationalities are:")
+      print(nationality_freq[1:11].to_string())
+      
+      The highest frequency reviewer nationality is United Kingdom with 245246 reviews.
+      The next 10 highest frequency reviewer nationalities are:
+       United States of America     35437
+       Australia                    21686
+       Ireland                      14827
+       United Arab Emirates         10235
+       Saudi Arabia                  8951
+       Netherlands                   8772
+       Switzerland                   8678
+       Germany                       7941
+       Canada                        7894
+       France                        7296
+      ```
+
+3. Qual è stato l'hotel più recensito per ciascuna delle 10 nazionalità di recensori più comuni?
+
+   ```python
+   # What was the most frequently reviewed hotel for the top 10 nationalities
+   # Normally with pandas you will avoid an explicit loop, but wanted to show creating a new dataframe using criteria (don't do this with large amounts of data because it could be very slow)
+   for nat in nationality_freq[:10].index:
+      # First, extract all the rows that match the criteria into a new dataframe
+      nat_df = df[df["Reviewer_Nationality"] == nat]   
+      # Now get the hotel freq
+      freq = nat_df["Hotel_Name"].value_counts()
+      print("The most reviewed hotel for " + str(nat).strip() + " was " + str(freq.index[0]) + " with " + str(freq[0]) + " reviews.") 
+      
+   The most reviewed hotel for United Kingdom was Britannia International Hotel Canary Wharf with 3833 reviews.
+   The most reviewed hotel for United States of America was Hotel Esther a with 423 reviews.
+   The most reviewed hotel for Australia was Park Plaza Westminster Bridge London with 167 reviews.
+   The most reviewed hotel for Ireland was Copthorne Tara Hotel London Kensington with 239 reviews.
+   The most reviewed hotel for United Arab Emirates was Millennium Hotel London Knightsbridge with 129 reviews.
+   The most reviewed hotel for Saudi Arabia was The Cumberland A Guoman Hotel with 142 reviews.
+   The most reviewed hotel for Netherlands was Jaz Amsterdam with 97 reviews.
+   The most reviewed hotel for Switzerland was Hotel Da Vinci with 97 reviews.
+   The most reviewed hotel for Germany was Hotel Da Vinci with 86 reviews.
+   The most reviewed hotel for Canada was St James Court A Taj Hotel London with 61 reviews.
+   ```
+
+4. Quante recensioni ci sono per hotel (conteggio delle frequenze degli hotel) nel dataset?
+
+   ```python
+   # First create a new dataframe based on the old one, removing the uneeded columns
+   hotel_freq_df = df.drop(["Hotel_Address", "Additional_Number_of_Scoring", "Review_Date", "Average_Score", "Reviewer_Nationality", "Negative_Review", "Review_Total_Negative_Word_Counts", "Positive_Review", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given", "Reviewer_Score", "Tags", "days_since_review", "lat", "lng"], axis = 1)
+   
+   # Group the rows by Hotel_Name, count them and put the result in a new column Total_Reviews_Found
+   hotel_freq_df['Total_Reviews_Found'] = hotel_freq_df.groupby('Hotel_Name').transform('count')
+   
+   # Get rid of all the duplicated rows
+   hotel_freq_df = hotel_freq_df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"])
+   display(hotel_freq_df) 
+   ```
+   |                 Nome_Hotel                 | Numero_Totale_Recensioni | Recensioni_Trovate |
+   | :----------------------------------------: | :-----------------------: | :----------------: |
+   | Britannia International Hotel Canary Wharf |          9086            |        4789        |
+   |    Park Plaza Westminster Bridge London    |          12158           |        4169        |
+   |   Copthorne Tara Hotel London Kensington   |          7105            |        3578        |
+   |                    ...                     |           ...            |         ...        |
+   |       Mercure Paris Porte d Orleans        |           110            |         10         |
+   |                Hotel Wagner                |           135            |         10         |
+   |            Hotel Gallitzinberg             |           173            |          8         |
+
+   Potresti notare che i risultati *conteggiati nel dataset* non corrispondono al valore in `Total_Number_of_Reviews`. Non è chiaro se questo valore nel dataset rappresentasse il numero totale di recensioni che l'hotel aveva, ma non tutte sono state estratte, o qualche altro calcolo. `Total_Number_of_Reviews` non viene utilizzato nel modello a causa di questa incertezza.
+
+5. Sebbene ci sia una colonna `Average_Score` per ogni hotel nel dataset, puoi anche calcolare un punteggio medio (ottenendo la media di tutti i punteggi dei recensori nel dataset per ogni hotel). Aggiungi una nuova colonna al tuo dataframe con l'intestazione `Calc_Average_Score` che contiene quella media calcolata. Stampa le colonne `Hotel_Name`, `Average_Score` e `Calc_Average_Score`.
+
+   ```python
+   # define a function that takes a row and performs some calculation with it
+   def get_difference_review_avg(row):
+     return row["Average_Score"] - row["Calc_Average_Score"]
+   
+   # 'mean' is mathematical word for 'average'
+   df['Calc_Average_Score'] = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)
+   
+   # Add a new column with the difference between the two average scores
+   df["Average_Score_Difference"] = df.apply(get_difference_review_avg, axis = 1)
+   
+   # Create a df without all the duplicates of Hotel_Name (so only 1 row per hotel)
+   review_scores_df = df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"])
+   
+   # Sort the dataframe to find the lowest and highest average score difference
+   review_scores_df = review_scores_df.sort_values(by=["Average_Score_Difference"])
+   
+   display(review_scores_df[["Average_Score_Difference", "Average_Score", "Calc_Average_Score", "Hotel_Name"]])
+   ```
+
+   Potresti anche chiederti del valore `Average_Score` e perché a volte è diverso dal punteggio medio calcolato. Poiché non possiamo sapere perché alcuni valori corrispondono, ma altri hanno una differenza, è più sicuro in questo caso utilizzare i punteggi delle recensioni che abbiamo per calcolare la media noi stessi. Detto ciò, le differenze sono di solito molto piccole, ecco gli hotel con la maggiore deviazione tra la media del dataset e la media calcolata:
+
+   | Differenza_Media_Punteggio | Media_Punteggio | Media_Calcolata |                                  Nome_Hotel |
+   | :------------------------: | :-------------: | :-------------: | ------------------------------------------: |
+   |           -0.8             |      7.7        |      8.5        |                  Best Western Hotel Astoria |
+   |           -0.7             |      8.8        |      9.5        | Hotel Stendhal Place Vend me Paris MGallery |
+   |           -0.7             |      7.5        |      8.2        |               Mercure Paris Porte d Orleans |
+   |           -0.7             |      7.9        |      8.6        |             Renaissance Paris Vendome Hotel |
+   |           -0.5             |      7.0        |      7.5        |                         Hotel Royal Elys es |
+   |           ...              |      ...        |      ...        |                                         ... |
+   |           0.7              |      7.5        |      6.8        |     Mercure Paris Op ra Faubourg Montmartre |
+   |           0.8              |      7.1        |      6.3        |      Holiday Inn Paris Montparnasse Pasteur |
+   |           0.9              |      6.8        |      5.9        |                               Villa Eugenie |
+   |           0.9              |      8.6        |      7.7        |   MARQUIS Faubourg St Honor Relais Ch teaux |
+   |           1.3              |      7.2        |      5.9        |                          Kube Hotel Ice Bar |
+
+   Con solo 1 hotel che ha una differenza di punteggio maggiore di 1, significa che probabilmente possiamo ignorare la differenza e utilizzare il punteggio medio calcolato.
+
+6. Calcola e stampa quante righe hanno valori della colonna `Negative_Review` pari a "No Negative".
+
+7. Calcola e stampa quante righe hanno valori della colonna `Positive_Review` pari a "No Positive".
+
+8. Calcola e stampa quante righe hanno valori della colonna `Positive_Review` pari a "No Positive" **e** valori della colonna `Negative_Review` pari a "No Negative".
+
+   ```python
+   # with lambdas:
+   start = time.time()
+   no_negative_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" else False , axis=1)
+   print("Number of No Negative reviews: " + str(len(no_negative_reviews[no_negative_reviews == True].index)))
+   
+   no_positive_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1)
+   print("Number of No Positive reviews: " + str(len(no_positive_reviews[no_positive_reviews == True].index)))
+   
+   both_no_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" and x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1)
+   print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(len(both_no_reviews[both_no_reviews == True].index)))
+   end = time.time()
+   print("Lambdas took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+   
+   Number of No Negative reviews: 127890
+   Number of No Positive reviews: 35946
+   Number of both No Negative and No Positive reviews: 127
+   Lambdas took 9.64 seconds
+   ```
+
+## Un altro modo
+
+Un altro modo per contare gli elementi senza Lambdas, e usare sum per contare le righe:
+
+   ```python
+   # without lambdas (using a mixture of notations to show you can use both)
+   start = time.time()
+   no_negative_reviews = sum(df.Negative_Review == "No Negative")
+   print("Number of No Negative reviews: " + str(no_negative_reviews))
+   
+   no_positive_reviews = sum(df["Positive_Review"] == "No Positive")
+   print("Number of No Positive reviews: " + str(no_positive_reviews))
+   
+   both_no_reviews = sum((df.Negative_Review == "No Negative") & (df.Positive_Review == "No Positive"))
+   print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(both_no_reviews))
+   
+   end = time.time()
+   print("Sum took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+   
+   Number of No Negative reviews: 127890
+   Number of No Positive reviews: 35946
+   Number of both No Negative and No Positive reviews: 127
+   Sum took 0.19 seconds
+   ```
+
+   Potresti aver notato che ci sono 127 righe che hanno sia "No Negative" che "No Positive" come valori per le colonne `Negative_Review` e `Positive_Review` rispettivamente. Ciò significa che il recensore ha dato all'hotel un punteggio numerico, ma ha deciso di non scrivere né una recensione positiva né una negativa. Fortunatamente, si tratta di una piccola quantità di righe (127 su 515738, ovvero 0,02%), quindi probabilmente non influenzerà il nostro modello o i risultati in una direzione particolare, ma potresti non aspettarti che un dataset di recensioni contenga righe senza recensioni, quindi vale la pena esplorare i dati per scoprire righe come questa.
+
+Ora che hai esplorato il dataset, nella prossima lezione filtrerai i dati e aggiungerai un'analisi del sentimento.
+
+---
+## 🚀Sfida
+
+Questa lezione dimostra, come abbiamo visto nelle lezioni precedenti, quanto sia fondamentale comprendere i tuoi dati e le loro peculiarità prima di eseguire operazioni su di essi. I dati basati su testo, in particolare, richiedono un'analisi attenta. Esplora vari dataset ricchi di testo e vedi se riesci a scoprire aree che potrebbero introdurre bias o sentimenti distorti in un modello.
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/38/)
+
+## Revisione e studio autonomo
+
+Segui [questo percorso di apprendimento sull'NLP](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) per scoprire strumenti da provare quando costruisci modelli basati su testo e voce.
+
+## Compito
+
+[NLTK](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md b/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..d5b39d08e
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md
@@ -0,0 +1,19 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "bf39bceb833cd628f224941dca8041df",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:08+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# NLTK
+
+## Istruzioni
+
+NLTK è una libreria ben nota per l'uso nella linguistica computazionale e nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Approfitta di questa opportunità per leggere il '[libro di NLTK](https://www.nltk.org/book/)' e provare i suoi esercizi. In questo compito non valutato, avrai modo di conoscere più a fondo questa libreria.
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/notebook.ipynb b/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md b/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..16727ef81
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:45+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md b/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..69b9254fa
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:27+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb b/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..752569c05
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,174 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2d05e7db439376aa824f4b387f8324ca",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:40+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# EDA\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import time"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def get_difference_review_avg(row):\n",
+    "    return row[\"Average_Score\"] - row[\"Calc_Average_Score\"]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "print(\"Loading data file now, this could take a while depending on file size\")\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Loading took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What shape is the data (rows, columns)?\n",
+    "print(\"The shape of the data (rows, cols) is \" + str(df.shape))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# value_counts() creates a Series object that has index and values\n",
+    "#                in this case, the country and the frequency they occur in reviewer nationality\n",
+    "nationality_freq = df[\"Reviewer_Nationality\"].value_counts()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What reviewer nationality is the most common in the dataset?\n",
+    "print(\"The highest frequency reviewer nationality is \" + str(nationality_freq.index[0]).strip() + \" with \" + str(nationality_freq[0]) + \" reviews.\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What is the top 10 most common nationalities and their frequencies?\n",
+    "print(\"The top 10 highest frequency reviewer nationalities are:\")\n",
+    "print(nationality_freq[0:10].to_string())\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# How many unique nationalities are there?\n",
+    "print(\"There are \" + str(nationality_freq.index.size) + \" unique nationalities in the dataset\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What was the most frequently reviewed hotel for the top 10 nationalities - print the hotel and number of reviews\n",
+    "for nat in nationality_freq[:10].index:\n",
+    "   # First, extract all the rows that match the criteria into a new dataframe\n",
+    "   nat_df = df[df[\"Reviewer_Nationality\"] == nat]   \n",
+    "   # Now get the hotel freq\n",
+    "   freq = nat_df[\"Hotel_Name\"].value_counts()\n",
+    "   print(\"The most reviewed hotel for \" + str(nat).strip() + \" was \" + str(freq.index[0]) + \" with \" + str(freq[0]) + \" reviews.\") \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# How many reviews are there per hotel (frequency count of hotel) and do the results match the value in `Total_Number_of_Reviews`?\n",
+    "# First create a new dataframe based on the old one, removing the uneeded columns\n",
+    "hotel_freq_df = df.drop([\"Hotel_Address\", \"Additional_Number_of_Scoring\", \"Review_Date\", \"Average_Score\", \"Reviewer_Nationality\", \"Negative_Review\", \"Review_Total_Negative_Word_Counts\", \"Positive_Review\", \"Review_Total_Positive_Word_Counts\", \"Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given\", \"Reviewer_Score\", \"Tags\", \"days_since_review\", \"lat\", \"lng\"], axis = 1)\n",
+    "# Group the rows by Hotel_Name, count them and put the result in a new column Total_Reviews_Found\n",
+    "hotel_freq_df['Total_Reviews_Found'] = hotel_freq_df.groupby('Hotel_Name').transform('count')\n",
+    "# Get rid of all the duplicated rows\n",
+    "hotel_freq_df = hotel_freq_df.drop_duplicates(subset = [\"Hotel_Name\"])\n",
+    "print()\n",
+    "print(hotel_freq_df.to_string())\n",
+    "print(str(hotel_freq_df.shape))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# While there is an `Average_Score` for each hotel according to the dataset, \n",
+    "# you can also calculate an average score (getting the average of all reviewer scores in the dataset for each hotel)\n",
+    "# Add a new column to your dataframe with the column header `Calc_Average_Score` that contains that calculated average. \n",
+    "df['Calc_Average_Score'] = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)\n",
+    "# Add a new column with the difference between the two average scores\n",
+    "df[\"Average_Score_Difference\"] = df.apply(get_difference_review_avg, axis = 1)\n",
+    "# Create a df without all the duplicates of Hotel_Name (so only 1 row per hotel)\n",
+    "review_scores_df = df.drop_duplicates(subset = [\"Hotel_Name\"])\n",
+    "# Sort the dataframe to find the lowest and highest average score difference\n",
+    "review_scores_df = review_scores_df.sort_values(by=[\"Average_Score_Difference\"])\n",
+    "print(review_scores_df[[\"Average_Score_Difference\", \"Average_Score\", \"Calc_Average_Score\", \"Hotel_Name\"]])\n",
+    "# Do any hotels have the same (rounded to 1 decimal place) `Average_Score` and `Calc_Average_Score`?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md
new file mode 100644
index 000000000..20e424a71
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md
@@ -0,0 +1,389 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a2aa4e9b91b9640db2c15363c4299d8b",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:42:40+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Analisi del sentiment con recensioni di hotel
+
+Ora che hai esplorato il dataset in dettaglio, è il momento di filtrare le colonne e utilizzare tecniche di NLP sul dataset per ottenere nuove informazioni sugli hotel.
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/39/)
+
+### Operazioni di filtraggio e analisi del sentiment
+
+Come avrai notato, il dataset presenta alcuni problemi. Alcune colonne contengono informazioni inutili, altre sembrano errate. Anche se fossero corrette, non è chiaro come siano state calcolate, e le risposte non possono essere verificate indipendentemente con i tuoi calcoli.
+
+## Esercizio: un po' più di elaborazione dei dati
+
+Pulisci ulteriormente i dati. Aggiungi colonne che saranno utili in seguito, modifica i valori in altre colonne e elimina completamente alcune colonne.
+
+1. Elaborazione iniziale delle colonne
+
+   1. Elimina `lat` e `lng`
+
+   2. Sostituisci i valori di `Hotel_Address` con i seguenti valori (se l'indirizzo contiene il nome della città e del paese, cambialo con solo la città e il paese).
+
+      Queste sono le uniche città e paesi presenti nel dataset:
+
+      Amsterdam, Paesi Bassi
+
+      Barcellona, Spagna
+
+      Londra, Regno Unito
+
+      Milano, Italia
+
+      Parigi, Francia
+
+      Vienna, Austria 
+
+      ```python
+      def replace_address(row):
+          if "Netherlands" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Amsterdam, Netherlands"
+          elif "Barcelona" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Barcelona, Spain"
+          elif "United Kingdom" in row["Hotel_Address"]:
+              return "London, United Kingdom"
+          elif "Milan" in row["Hotel_Address"]:        
+              return "Milan, Italy"
+          elif "France" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Paris, France"
+          elif "Vienna" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Vienna, Austria" 
+      
+      # Replace all the addresses with a shortened, more useful form
+      df["Hotel_Address"] = df.apply(replace_address, axis = 1)
+      # The sum of the value_counts() should add up to the total number of reviews
+      print(df["Hotel_Address"].value_counts())
+      ```
+
+      Ora puoi interrogare i dati a livello di paese:
+
+      ```python
+      display(df.groupby("Hotel_Address").agg({"Hotel_Name": "nunique"}))
+      ```
+
+      | Hotel_Address          | Hotel_Name |
+      | :--------------------- | :--------: |
+      | Amsterdam, Paesi Bassi |    105     |
+      | Barcellona, Spagna     |    211     |
+      | Londra, Regno Unito    |    400     |
+      | Milano, Italia         |    162     |
+      | Parigi, Francia        |    458     |
+      | Vienna, Austria        |    158     |
+
+2. Elaborazione delle colonne meta-recensione degli hotel
+
+   1. Elimina `Additional_Number_of_Scoring`
+
+   2. Sostituisci `Total_Number_of_Reviews` con il numero totale di recensioni per quell'hotel effettivamente presenti nel dataset 
+
+   3. Sostituisci `Average_Score` con il punteggio calcolato da noi
+
+   ```python
+  # Drop `Additional_Number_of_Scoring`
+  df.drop(["Additional_Number_of_Scoring"], axis = 1, inplace=True)
+  # Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values
+  df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count')
+  df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)
+  ```
+
+3. Elaborazione delle colonne delle recensioni
+
+   1. Elimina `Review_Total_Negative_Word_Counts`, `Review_Total_Positive_Word_Counts`, `Review_Date` e `days_since_review`
+
+   2. Mantieni `Reviewer_Score`, `Negative_Review` e `Positive_Review` così come sono
+     
+   3. Mantieni `Tags` per ora
+
+     - Effettueremo ulteriori operazioni di filtraggio sui tag nella prossima sezione e poi i tag verranno eliminati
+
+4. Elaborazione delle colonne dei recensori
+
+   1. Elimina `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given`
+  
+   2. Mantieni `Reviewer_Nationality`
+
+### Colonne dei tag
+
+La colonna `Tag` è problematica poiché è una lista (in formato testo) memorizzata nella colonna. Purtroppo l'ordine e il numero di sottosezioni in questa colonna non sono sempre gli stessi. È difficile per un essere umano identificare le frasi corrette di interesse, perché ci sono 515.000 righe e 1427 hotel, e ciascuno ha opzioni leggermente diverse che un recensore potrebbe scegliere. Qui entra in gioco il NLP. Puoi analizzare il testo e trovare le frasi più comuni, contando la loro frequenza.
+
+Purtroppo, non siamo interessati a singole parole, ma a frasi composte da più parole (ad esempio *Viaggio di lavoro*). Eseguire un algoritmo di distribuzione di frequenza su frasi composte su una quantità così grande di dati (6762646 parole) potrebbe richiedere un tempo straordinario, ma senza guardare i dati, sembrerebbe una spesa necessaria. Qui l'analisi esplorativa dei dati è utile, perché hai visto un campione dei tag come `[' Viaggio di lavoro  ', ' Viaggiatore solitario ', ' Camera singola ', ' Soggiornato 5 notti ', ' Inviato da un dispositivo mobile ']`, puoi iniziare a chiederti se è possibile ridurre notevolmente l'elaborazione necessaria. Fortunatamente, è possibile - ma prima devi seguire alcuni passaggi per determinare i tag di interesse.
+
+### Filtraggio dei tag
+
+Ricorda che l'obiettivo del dataset è aggiungere sentiment e colonne che ti aiutino a scegliere il miglior hotel (per te stesso o magari per un cliente che ti chiede di creare un bot per raccomandare hotel). Devi chiederti se i tag sono utili o meno nel dataset finale. Ecco un'interpretazione (se avessi bisogno del dataset per altri motivi, potrebbero esserci tag diversi da includere/escludere):
+
+1. Il tipo di viaggio è rilevante e dovrebbe rimanere
+2. Il tipo di gruppo di ospiti è importante e dovrebbe rimanere
+3. Il tipo di camera, suite o studio in cui l'ospite ha soggiornato è irrilevante (tutti gli hotel hanno sostanzialmente le stesse camere)
+4. Il dispositivo su cui è stata inviata la recensione è irrilevante
+5. Il numero di notti di soggiorno *potrebbe* essere rilevante se attribuisci soggiorni più lunghi al fatto che l'ospite abbia apprezzato di più l'hotel, ma è un'ipotesi debole e probabilmente irrilevante
+
+In sintesi, **mantieni 2 tipi di tag e rimuovi gli altri**.
+
+Per prima cosa, non vuoi contare i tag finché non sono in un formato migliore, quindi ciò significa rimuovere le parentesi quadre e le virgolette. Puoi farlo in diversi modi, ma vuoi il più veloce possibile poiché potrebbe richiedere molto tempo per elaborare una grande quantità di dati. Fortunatamente, pandas offre un modo semplice per eseguire ciascuno di questi passaggi.
+
+```Python
+# Remove opening and closing brackets
+df.Tags = df.Tags.str.strip("[']")
+# remove all quotes too
+df.Tags = df.Tags.str.replace(" ', '", ",", regex = False)
+```
+
+Ogni tag diventa qualcosa come: `Viaggio di lavoro, Viaggiatore solitario, Camera singola, Soggiornato 5 notti, Inviato da un dispositivo mobile`. 
+
+Successivamente troviamo un problema. Alcune recensioni, o righe, hanno 5 colonne, altre 3, altre 6. Questo è il risultato di come è stato creato il dataset ed è difficile da correggere. Vuoi ottenere un conteggio di frequenza di ogni frase, ma sono in ordine diverso in ogni recensione, quindi il conteggio potrebbe essere errato e un hotel potrebbe non ricevere un tag assegnato che meriterebbe.
+
+Invece userai l'ordine diverso a nostro vantaggio, poiché ogni tag è composto da più parole ma anche separato da una virgola! Il modo più semplice per farlo è creare 6 colonne temporanee con ciascun tag inserito nella colonna corrispondente al suo ordine nel tag. Puoi quindi unire le 6 colonne in una grande colonna e eseguire il metodo `value_counts()` sulla colonna risultante. Stampando il risultato, vedrai che ci sono 2428 tag unici. Ecco un piccolo campione:
+
+| Tag                            | Conteggio |
+| ------------------------------ | --------- |
+| Viaggio di piacere             | 417778    |
+| Inviato da un dispositivo mobile | 307640 |
+| Coppia                         | 252294    |
+| Soggiornato 1 notte            | 193645    |
+| Soggiornato 2 notti            | 133937    |
+| Viaggiatore solitario          | 108545    |
+| Soggiornato 3 notti            | 95821     |
+| Viaggio di lavoro              | 82939     |
+| Gruppo                         | 65392     |
+| Famiglia con bambini piccoli   | 61015     |
+| Soggiornato 4 notti            | 47817     |
+| Camera doppia                  | 35207     |
+| Camera doppia standard         | 32248     |
+| Camera doppia superior         | 31393     |
+| Famiglia con bambini grandi    | 26349     |
+| Camera doppia deluxe           | 24823     |
+| Camera doppia o twin           | 22393     |
+| Soggiornato 5 notti            | 20845     |
+| Camera doppia o twin standard  | 17483     |
+| Camera doppia classica         | 16989     |
+| Camera doppia o twin superior  | 13570     |
+| 2 camere                       | 12393     |
+
+Alcuni dei tag comuni come `Inviato da un dispositivo mobile` non sono utili per noi, quindi potrebbe essere intelligente rimuoverli prima di contare l'occorrenza delle frasi, ma è un'operazione così veloce che puoi lasciarli e ignorarli.
+
+### Rimozione dei tag relativi alla durata del soggiorno
+
+Rimuovere questi tag è il primo passo, riduce leggermente il numero totale di tag da considerare. Nota che non li rimuovi dal dataset, ma scegli di non considerarli come valori da contare/mantenere nel dataset delle recensioni.
+
+| Durata del soggiorno | Conteggio |
+| --------------------- | --------- |
+| Soggiornato 1 notte   | 193645    |
+| Soggiornato 2 notti   | 133937    |
+| Soggiornato 3 notti   | 95821     |
+| Soggiornato 4 notti   | 47817     |
+| Soggiornato 5 notti   | 20845     |
+| Soggiornato 6 notti   | 9776      |
+| Soggiornato 7 notti   | 7399      |
+| Soggiornato 8 notti   | 2502      |
+| Soggiornato 9 notti   | 1293      |
+| ...                   | ...       |
+
+Ci sono una grande varietà di camere, suite, studi, appartamenti e così via. Tutti significano più o meno la stessa cosa e non sono rilevanti per te, quindi rimuovili dalla considerazione.
+
+| Tipo di camera                  | Conteggio |
+| ------------------------------- | --------- |
+| Camera doppia                   | 35207     |
+| Camera doppia standard          | 32248     |
+| Camera doppia superior          | 31393     |
+| Camera doppia deluxe            | 24823     |
+| Camera doppia o twin            | 22393     |
+| Camera doppia o twin standard   | 17483     |
+| Camera doppia classica          | 16989     |
+| Camera doppia o twin superior   | 13570     |
+
+Infine, e questo è interessante (perché non ha richiesto molta elaborazione), rimarrai con i seguenti tag *utili*:
+
+| Tag                                           | Conteggio |
+| --------------------------------------------- | --------- |
+| Viaggio di piacere                            | 417778    |
+| Coppia                                        | 252294    |
+| Viaggiatore solitario                         | 108545    |
+| Viaggio di lavoro                             | 82939     |
+| Gruppo (combinato con Viaggiatori con amici)  | 67535     |
+| Famiglia con bambini piccoli                  | 61015     |
+| Famiglia con bambini grandi                   | 26349     |
+| Con un animale domestico                      | 1405      |
+
+Si potrebbe sostenere che `Viaggiatori con amici` sia più o meno lo stesso di `Gruppo`, e sarebbe giusto combinarli come sopra. Il codice per identificare i tag corretti si trova nel [notebook dei tag](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb).
+
+L'ultimo passo è creare nuove colonne per ciascuno di questi tag. Poi, per ogni riga di recensione, se la colonna `Tag` corrisponde a una delle nuove colonne, aggiungi un 1, altrimenti aggiungi uno 0. Il risultato finale sarà un conteggio di quanti recensori hanno scelto questo hotel (in aggregato) per, ad esempio, lavoro vs piacere, o per portare un animale domestico, e queste sono informazioni utili per raccomandare un hotel.
+
+```python
+# Process the Tags into new columns
+# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags
+# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, 
+# Family with young children, Family with older children, With a pet
+df["Leisure_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Leisure trip" in tag else 0)
+df["Couple"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Couple" in tag else 0)
+df["Solo_traveler"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Solo traveler" in tag else 0)
+df["Business_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Business trip" in tag else 0)
+df["Group"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Group" in tag or "Travelers with friends" in tag else 0)
+df["Family_with_young_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with young children" in tag else 0)
+df["Family_with_older_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with older children" in tag else 0)
+df["With_a_pet"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "With a pet" in tag else 0)
+
+```
+
+### Salva il tuo file
+
+Infine, salva il dataset così com'è ora con un nuovo nome.
+
+```python
+df.drop(["Review_Total_Negative_Word_Counts", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "days_since_review", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given"], axis = 1, inplace=True)
+
+# Saving new data file with calculated columns
+print("Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv")
+df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)
+```
+
+## Operazioni di analisi del sentiment
+
+In questa sezione finale, applicherai l'analisi del sentiment alle colonne delle recensioni e salverai i risultati in un dataset.
+
+## Esercizio: carica e salva i dati filtrati
+
+Nota che ora stai caricando il dataset filtrato che è stato salvato nella sezione precedente, **non** il dataset originale.
+
+```python
+import time
+import pandas as pd
+import nltk as nltk
+from nltk.corpus import stopwords
+from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
+nltk.download('vader_lexicon')
+
+# Load the filtered hotel reviews from CSV
+df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')
+
+# You code will be added here
+
+
+# Finally remember to save the hotel reviews with new NLP data added
+print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
+df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_NLP.csv', index = False)
+```
+
+### Rimozione delle stop words
+
+Se dovessi eseguire l'analisi del sentiment sulle colonne delle recensioni negative e positive, potrebbe richiedere molto tempo. Testato su un potente laptop con CPU veloce, ha impiegato 12-14 minuti a seconda della libreria di sentiment utilizzata. È un tempo (relativamente) lungo, quindi vale la pena indagare se può essere accelerato.
+
+Rimuovere le stop words, ovvero parole comuni in inglese che non cambiano il sentiment di una frase, è il primo passo. Rimuovendole, l'analisi del sentiment dovrebbe essere più veloce, ma non meno accurata (poiché le stop words non influenzano il sentiment, ma rallentano l'analisi).
+
+La recensione negativa più lunga era di 395 parole, ma dopo la rimozione delle stop words, è di 195 parole.
+
+Rimuovere le stop words è anche un'operazione veloce: rimuovere le stop words da 2 colonne di recensioni su 515.000 righe ha impiegato 3,3 secondi sul dispositivo di test. Potrebbe richiedere leggermente più o meno tempo a seconda della velocità della CPU del tuo dispositivo, della RAM, se hai un SSD o meno, e di altri fattori. La relativa brevità dell'operazione significa che, se migliora il tempo dell'analisi del sentiment, allora vale la pena farlo.
+
+```python
+from nltk.corpus import stopwords
+
+# Load the hotel reviews from CSV
+df = pd.read_csv("../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv")
+
+# Remove stop words - can be slow for a lot of text!
+# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches
+# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends
+start = time.time()
+cache = set(stopwords.words("english"))
+def remove_stopwords(review):
+    text = " ".join([word for word in review.split() if word not in cache])
+    return text
+
+# Remove the stop words from both columns
+df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)   
+df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)
+```
+
+### Esecuzione dell'analisi del sentiment
+Ora dovresti calcolare l'analisi del sentiment per entrambe le colonne delle recensioni negative e positive, e memorizzare il risultato in 2 nuove colonne. Il test del sentiment sarà confrontarlo con il punteggio dato dal recensore per la stessa recensione. Ad esempio, se l'analisi del sentiment rileva che una recensione negativa ha un sentiment di 1 (sentiment estremamente positivo) e una recensione positiva ha un sentiment di 1, ma il recensore ha dato all'hotel il punteggio più basso possibile, allora o il testo della recensione non corrisponde al punteggio, oppure l'analizzatore di sentiment non è stato in grado di riconoscere correttamente il sentiment. Dovresti aspettarti che alcuni punteggi di sentiment siano completamente sbagliati, e spesso ciò sarà spiegabile, ad esempio la recensione potrebbe essere estremamente sarcastica: "Ovviamente ADORO dormire in una stanza senza riscaldamento", e l'analizzatore di sentiment potrebbe interpretarlo come un sentiment positivo, anche se un essere umano leggendo capirebbe che si tratta di sarcasmo.
+
+NLTK fornisce diversi analizzatori di sentiment con cui fare pratica, e puoi sostituirli per vedere se il sentiment è più o meno accurato. Qui viene utilizzata l'analisi del sentiment VADER.
+
+> Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, Giugno 2014.
+
+```python
+from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
+
+# Create the vader sentiment analyser (there are others in NLTK you can try too)
+vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()
+# Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.
+
+# There are 3 possibilities of input for a review:
+# It could be "No Negative", in which case, return 0
+# It could be "No Positive", in which case, return 0
+# It could be a review, in which case calculate the sentiment
+def calc_sentiment(review):    
+    if review == "No Negative" or review == "No Positive":
+        return 0
+    return vader_sentiment.polarity_scores(review)["compound"]    
+```
+
+Successivamente, nel tuo programma, quando sei pronto per calcolare il sentiment, puoi applicarlo a ogni recensione come segue:
+
+```python
+# Add a negative sentiment and positive sentiment column
+print("Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews")
+start = time.time()
+df["Negative_Sentiment"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)
+df["Positive_Sentiment"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)
+end = time.time()
+print("Calculating sentiment took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+```
+
+Questo richiede circa 120 secondi sul mio computer, ma il tempo può variare a seconda del computer. Se vuoi stampare i risultati e verificare se il sentiment corrisponde alla recensione:
+
+```python
+df = df.sort_values(by=["Negative_Sentiment"], ascending=True)
+print(df[["Negative_Review", "Negative_Sentiment"]])
+df = df.sort_values(by=["Positive_Sentiment"], ascending=True)
+print(df[["Positive_Review", "Positive_Sentiment"]])
+```
+
+L'ultima cosa da fare con il file prima di utilizzarlo nella sfida è salvarlo! Dovresti anche considerare di riordinare tutte le nuove colonne in modo che siano facili da gestire (per un essere umano, è un cambiamento puramente estetico).
+
+```python
+# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)
+df = df.reindex(["Hotel_Name", "Hotel_Address", "Total_Number_of_Reviews", "Average_Score", "Reviewer_Score", "Negative_Sentiment", "Positive_Sentiment", "Reviewer_Nationality", "Leisure_trip", "Couple", "Solo_traveler", "Business_trip", "Group", "Family_with_young_children", "Family_with_older_children", "With_a_pet", "Negative_Review", "Positive_Review"], axis=1)
+
+print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
+df.to_csv(r"../data/Hotel_Reviews_NLP.csv", index = False)
+```
+
+Dovresti eseguire l'intero codice per [il notebook di analisi](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb) (dopo aver eseguito [il notebook di filtraggio](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb) per generare il file Hotel_Reviews_Filtered.csv).
+
+Per ricapitolare, i passaggi sono:
+
+1. Il file del dataset originale **Hotel_Reviews.csv** è stato esplorato nella lezione precedente con [il notebook di esplorazione](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb)
+2. Hotel_Reviews.csv è stato filtrato con [il notebook di filtraggio](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb) risultando in **Hotel_Reviews_Filtered.csv**
+3. Hotel_Reviews_Filtered.csv è stato elaborato con [il notebook di analisi del sentiment](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb) risultando in **Hotel_Reviews_NLP.csv**
+4. Usa Hotel_Reviews_NLP.csv nella sfida NLP qui sotto
+
+### Conclusione
+
+Quando hai iniziato, avevi un dataset con colonne e dati, ma non tutto poteva essere verificato o utilizzato. Hai esplorato i dati, filtrato ciò che non ti serviva, convertito tag in qualcosa di utile, calcolato le tue medie, aggiunto alcune colonne di sentiment e, si spera, imparato alcune cose interessanti sull'elaborazione del testo naturale.
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/40/)
+
+## Sfida
+
+Ora che hai analizzato il tuo dataset per il sentiment, vedi se riesci a utilizzare le strategie che hai imparato in questo corso (ad esempio il clustering) per determinare schemi relativi al sentiment.
+
+## Revisione e studio autonomo
+
+Segui [questo modulo Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/classify-user-feedback-with-the-text-analytics-api/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) per saperne di più e utilizzare strumenti diversi per esplorare il sentiment nel testo.
+
+## Compito
+
+[Prova un dataset diverso](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..41792d7e7
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "daf144daa552da6a7d442aff6f3e77d8",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:43:51+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Prova un dataset diverso
+
+## Istruzioni
+
+Ora che hai imparato a utilizzare NLTK per assegnare il sentiment al testo, prova un dataset diverso. Probabilmente sarà necessario fare un po' di elaborazione dei dati, quindi crea un notebook e documenta il tuo processo di pensiero. Cosa scopri?
+
+## Griglia di valutazione
+
+| Criteri  | Esemplare                                                                                                         | Adeguato                                 | Da migliorare          |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------- | ---------------------- |
+|          | Vengono presentati un notebook completo e un dataset con celle ben documentate che spiegano come viene assegnato il sentiment | Il notebook manca di buone spiegazioni  | Il notebook presenta difetti |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/notebook.ipynb b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..2cc420a9b
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,172 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "033cb89c85500224b3c63fd04f49b4aa",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:15:05+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import time\n",
+    "import ast"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def replace_address(row):\n",
+    "    if \"Netherlands\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Amsterdam, Netherlands\"\n",
+    "    elif \"Barcelona\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Barcelona, Spain\"\n",
+    "    elif \"United Kingdom\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"London, United Kingdom\"\n",
+    "    elif \"Milan\" in row[\"Hotel_Address\"]:        \n",
+    "        return \"Milan, Italy\"\n",
+    "    elif \"France\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Paris, France\"\n",
+    "    elif \"Vienna\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Vienna, Austria\" \n",
+    "    else:\n",
+    "        return row.Hotel_Address\n",
+    "    "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# dropping columns we will not use:\n",
+    "df.drop([\"lat\", \"lng\"], axis = 1, inplace=True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Replace all the addresses with a shortened, more useful form\n",
+    "df[\"Hotel_Address\"] = df.apply(replace_address, axis = 1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Drop `Additional_Number_of_Scoring`\n",
+    "df.drop([\"Additional_Number_of_Scoring\"], axis = 1, inplace=True)\n",
+    "# Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values\n",
+    "df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count')\n",
+    "df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Process the Tags into new columns\n",
+    "# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags\n",
+    "# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, \n",
+    "# Family with young children, Family with older children, With a pet\n",
+    "df[\"Leisure_trip\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Leisure trip\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Couple\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Couple\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Solo_traveler\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Solo traveler\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Business_trip\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Business trip\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Group\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Group\" in tag or \"Travelers with friends\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Family_with_young_children\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Family with young children\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Family_with_older_children\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Family with older children\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"With_a_pet\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"With a pet\" in tag else 0)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# No longer need any of these columns\n",
+    "df.drop([\"Review_Date\", \"Review_Total_Negative_Word_Counts\", \"Review_Total_Positive_Word_Counts\", \"days_since_review\", \"Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given\"], axis = 1, inplace=True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv\n",
+      "Filtering took 23.74 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Saving new data file with calculated columns\n",
+    "print(\"Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv\")\n",
+    "df.to_csv(r'../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Filtering took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..3f32b44dc
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,137 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "341efc86325ec2a214f682f57a189dfd",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:15:18+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV (you can )\n",
+    "import pandas as pd \n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# We want to find the most useful tags to keep\n",
+    "# Remove opening and closing brackets\n",
+    "df.Tags = df.Tags.str.strip(\"[']\")\n",
+    "# remove all quotes too\n",
+    "df.Tags = df.Tags.str.replace(\" ', '\", \",\", regex = False)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# removing this to take advantage of the 'already a phrase' fact of the dataset \n",
+    "# Now split the strings into a list\n",
+    "tag_list_df = df.Tags.str.split(',', expand = True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove leading and trailing spaces\n",
+    "df[\"Tag_1\"] = tag_list_df[0].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_2\"] = tag_list_df[1].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_3\"] = tag_list_df[2].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_4\"] = tag_list_df[3].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_5\"] = tag_list_df[4].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_6\"] = tag_list_df[5].str.strip()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Merge the 6 columns into one with melt\n",
+    "df_tags = df.melt(value_vars=[\"Tag_1\", \"Tag_2\", \"Tag_3\", \"Tag_4\", \"Tag_5\", \"Tag_6\"])\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "The shape of the tags with no filtering: (2514684, 2)\n",
+      "                        index   count\n",
+      "0                Leisure trip  338423\n",
+      "1                      Couple  205305\n",
+      "2               Solo traveler   89779\n",
+      "3               Business trip   68176\n",
+      "4                       Group   51593\n",
+      "5  Family with young children   49318\n",
+      "6  Family with older children   21509\n",
+      "7      Travelers with friends    1610\n",
+      "8                  With a pet    1078\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Get the value counts\n",
+    "tag_vc = df_tags.value.value_counts()\n",
+    "# print(tag_vc)\n",
+    "print(\"The shape of the tags with no filtering:\", str(df_tags.shape))\n",
+    "# Drop rooms, suites, and length of stay, mobile device and anything with less count than a 1000\n",
+    "df_tags = df_tags[~df_tags.value.str.contains(\"Standard|room|Stayed|device|Beds|Suite|Studio|King|Superior|Double\", na=False, case=False)]\n",
+    "tag_vc = df_tags.value.value_counts().reset_index(name=\"count\").query(\"count > 1000\")\n",
+    "# Print the top 10 (there should only be 9 and we'll use these in the filtering section)\n",
+    "print(tag_vc[:10])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..376663358
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,260 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "705bf02633759f689abc37b19749a16d",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:15:31+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "[nltk_data] Downloading package vader_lexicon to\n[nltk_data]     /Users/jenlooper/nltk_data...\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import time\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import nltk as nltk\n",
+    "from nltk.corpus import stopwords\n",
+    "from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer\n",
+    "nltk.download('vader_lexicon')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# There are 3 possibilities of input for a review:\n",
+    "# It could be \"No Negative\", in which case, return 0\n",
+    "# It could be \"No Positive\", in which case, return 0\n",
+    "# It could be a review, in which case calculate the sentiment\n",
+    "def calc_sentiment(review):    \n",
+    "    if review == \"No Negative\" or review == \"No Positive\":\n",
+    "        return 0\n",
+    "    return vader_sentiment.polarity_scores(review)[\"compound\"]    \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove stop words - can be slow for a lot of text!\n",
+    "# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches\n",
+    "# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "cache = set(stopwords.words(\"english\"))\n",
+    "def remove_stopwords(review):\n",
+    "    text = \" \".join([word for word in review.split() if word not in cache])\n",
+    "    return text\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove the stop words from both columns\n",
+    "df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)   \n",
+    "df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Removing stop words took 5.77 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Removing stop words took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews\n",
+      "Calculating sentiment took 201.07 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Add a negative sentiment and positive sentiment column\n",
+    "print(\"Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews\")\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df[\"Negative_Sentiment\"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)\n",
+    "df[\"Positive_Sentiment\"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Calculating sentiment took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "                                          Negative_Review  Negative_Sentiment\n",
+      "186584  So bad experience memories I hotel The first n...             -0.9920\n",
+      "129503  First charged twice room booked booking second...             -0.9896\n",
+      "307286  The staff Had bad experience even booking Janu...             -0.9889\n",
+      "452092  No WLAN room Incredibly rude restaurant staff ...             -0.9884\n",
+      "201293  We usually traveling Paris 2 3 times year busi...             -0.9873\n",
+      "...                                                   ...                 ...\n",
+      "26899   I would say however one night expensive even d...              0.9933\n",
+      "138365  Wifi terribly slow I speed test network upload...              0.9938\n",
+      "79215   I find anything hotel first I walked past hote...              0.9938\n",
+      "278506  The property great location There bakery next ...              0.9945\n",
+      "339189  Guys I like hotel I wish return next year Howe...              0.9948\n",
+      "\n",
+      "[515738 rows x 2 columns]\n",
+      "                                          Positive_Review  Positive_Sentiment\n",
+      "137893  Bathroom Shower We going stay twice hotel 2 ni...             -0.9820\n",
+      "5839    I completely disappointed mad since reception ...             -0.9780\n",
+      "64158   get everything extra internet parking breakfas...             -0.9751\n",
+      "124178  I didnt like anythig Room small Asked upgrade ...             -0.9721\n",
+      "489137  Very rude manager abusive staff reception Dirt...             -0.9703\n",
+      "...                                                   ...                 ...\n",
+      "331570  Everything This recently renovated hotel class...              0.9984\n",
+      "322920  From moment stepped doors Guesthouse Hotel sta...              0.9985\n",
+      "293710  This place surprise expected good actually gre...              0.9985\n",
+      "417442  We celebrated wedding night Langham I commend ...              0.9985\n",
+      "132492  We arrived super cute boutique hotel area expl...              0.9987\n",
+      "\n",
+      "[515738 rows x 2 columns]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df.sort_values(by=[\"Negative_Sentiment\"], ascending=True)\n",
+    "print(df[[\"Negative_Review\", \"Negative_Sentiment\"]])\n",
+    "df = df.sort_values(by=[\"Positive_Sentiment\"], ascending=True)\n",
+    "print(df[[\"Positive_Review\", \"Positive_Sentiment\"]])\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)\n",
+    "df = df.reindex([\"Hotel_Name\", \"Hotel_Address\", \"Total_Number_of_Reviews\", \"Average_Score\", \"Reviewer_Score\", \"Negative_Sentiment\", \"Positive_Sentiment\", \"Reviewer_Nationality\", \"Leisure_trip\", \"Couple\", \"Solo_traveler\", \"Business_trip\", \"Group\", \"Family_with_young_children\", \"Family_with_older_children\", \"With_a_pet\", \"Negative_Review\", \"Positive_Review\"], axis=1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(\"Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv\")\n",
+    "df.to_csv(r\"../../data/Hotel_Reviews_NLP.csv\", index = False)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..b0cf2d0ef
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:44:27+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..1f89729a4
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:44:11+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/README.md b/translations/it/6-NLP/README.md
new file mode 100644
index 000000000..84afd08cd
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/README.md
@@ -0,0 +1,38 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1eb379dc2d0c9940b320732d16083778",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:18:02+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Introduzione al processamento del linguaggio naturale
+
+Il processamento del linguaggio naturale (NLP) è la capacità di un programma informatico di comprendere il linguaggio umano così come viene parlato e scritto, noto come linguaggio naturale. È una componente dell'intelligenza artificiale (AI). L'NLP esiste da più di 50 anni e ha radici nel campo della linguistica. L'intero settore è orientato ad aiutare le macchine a comprendere e elaborare il linguaggio umano. Questo può essere utilizzato per svolgere compiti come il controllo ortografico o la traduzione automatica. Ha una varietà di applicazioni pratiche in diversi ambiti, tra cui la ricerca medica, i motori di ricerca e l'intelligence aziendale.
+
+## Argomento regionale: Lingue e letteratura europee e hotel romantici d'Europa ❤️
+
+In questa sezione del curriculum, verrà introdotto uno degli utilizzi più diffusi del machine learning: il processamento del linguaggio naturale (NLP). Derivato dalla linguistica computazionale, questa categoria di intelligenza artificiale rappresenta il ponte tra esseri umani e macchine attraverso la comunicazione vocale o testuale.
+
+In queste lezioni impareremo le basi dell'NLP costruendo piccoli bot conversazionali per capire come il machine learning contribuisca a rendere queste conversazioni sempre più "intelligenti". Faremo un viaggio nel tempo, chiacchierando con Elizabeth Bennett e Mr. Darcy dal classico romanzo di Jane Austen, **Orgoglio e Pregiudizio**, pubblicato nel 1813. Successivamente, approfondiremo la conoscenza imparando l'analisi del sentiment attraverso le recensioni di hotel in Europa.
+
+![Libro Orgoglio e Pregiudizio e tè](../../../translated_images/p&p.279f1c49ecd889419e4ce6206525e9aa30d32a976955cd24daa636c361c6391f.it.jpg)
+> Foto di <a href="https://unsplash.com/@elaineh?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Elaine Howlin</a> su <a href="https://unsplash.com/s/photos/pride-and-prejudice?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## Lezioni
+
+1. [Introduzione al processamento del linguaggio naturale](1-Introduction-to-NLP/README.md)
+2. [Compiti e tecniche comuni dell'NLP](2-Tasks/README.md)
+3. [Traduzione e analisi del sentiment con il machine learning](3-Translation-Sentiment/README.md)
+4. [Preparare i tuoi dati](4-Hotel-Reviews-1/README.md)
+5. [NLTK per l'analisi del sentiment](5-Hotel-Reviews-2/README.md)
+
+## Crediti 
+
+Queste lezioni sul processamento del linguaggio naturale sono state scritte con ☕ da [Stephen Howell](https://twitter.com/Howell_MSFT)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di tenere presente che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/6-NLP/data/README.md b/translations/it/6-NLP/data/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7b5bb4d9f
--- /dev/null
+++ b/translations/it/6-NLP/data/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ee0670655c89e4719319764afb113624",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:30:04+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/data/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+Scarica i dati delle recensioni dell'hotel in questa cartella.
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di tenere presente che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md b/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..09d66dd81
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,199 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "3150d40f36a77857316ecaed5f31e856",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:46:30+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Introduzione alla previsione delle serie temporali
+
+![Riepilogo delle serie temporali in uno sketchnote](../../../../translated_images/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c59090030080b5d1911ff336427bec31dbaf1ad08193812e9.it.png)
+
+> Sketchnote di [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+In questa lezione e nella successiva, imparerai qualcosa sulla previsione delle serie temporali, una parte interessante e preziosa del repertorio di uno scienziato ML che è un po' meno conosciuta rispetto ad altri argomenti. La previsione delle serie temporali è una sorta di "palla di cristallo": basandosi sulle prestazioni passate di una variabile, come il prezzo, puoi prevedere il suo potenziale valore futuro.
+
+[![Introduzione alla previsione delle serie temporali](https://img.youtube.com/vi/cBojo1hsHiI/0.jpg)](https://youtu.be/cBojo1hsHiI "Introduzione alla previsione delle serie temporali")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video sulla previsione delle serie temporali
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/41/)
+
+È un campo utile e interessante con un valore reale per il business, dato che ha un'applicazione diretta ai problemi di prezzi, inventario e gestione della catena di approvvigionamento. Sebbene le tecniche di deep learning abbiano iniziato a essere utilizzate per ottenere maggiori informazioni e prevedere meglio le prestazioni future, la previsione delle serie temporali rimane un campo fortemente influenzato dalle tecniche classiche di ML.
+
+> Il curriculum utile sulle serie temporali della Penn State è disponibile [qui](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1)
+
+## Introduzione
+
+Supponiamo che tu gestisca una serie di parchimetri intelligenti che forniscono dati su quanto spesso vengono utilizzati e per quanto tempo nel tempo.
+
+> E se potessi prevedere, basandoti sulle prestazioni passate del parchimetro, il suo valore futuro secondo le leggi della domanda e dell'offerta?
+
+Prevedere accuratamente quando agire per raggiungere il tuo obiettivo è una sfida che potrebbe essere affrontata con la previsione delle serie temporali. Non renderebbe felici le persone essere addebitate di più nei momenti di maggiore affluenza quando cercano un parcheggio, ma sarebbe sicuramente un modo per generare entrate per pulire le strade!
+
+Esploriamo alcuni tipi di algoritmi per le serie temporali e iniziamo un notebook per pulire e preparare alcuni dati. I dati che analizzerai provengono dalla competizione di previsione GEFCom2014. Consistono in 3 anni di valori orari di carico elettrico e temperatura tra il 2012 e il 2014. Dati i modelli storici di carico elettrico e temperatura, puoi prevedere i valori futuri del carico elettrico.
+
+In questo esempio, imparerai come prevedere un passo temporale in avanti, utilizzando solo i dati storici del carico. Prima di iniziare, tuttavia, è utile capire cosa succede dietro le quinte.
+
+## Alcune definizioni
+
+Quando incontri il termine "serie temporali", devi comprenderne l'uso in diversi contesti.
+
+🎓 **Serie temporali**
+
+In matematica, "una serie temporale è una serie di punti dati indicizzati (o elencati o rappresentati graficamente) in ordine temporale. Più comunemente, una serie temporale è una sequenza presa a intervalli successivi equidistanti nel tempo." Un esempio di serie temporale è il valore di chiusura giornaliero del [Dow Jones Industrial Average](https://wikipedia.org/wiki/Time_series). L'uso di grafici delle serie temporali e della modellazione statistica è frequentemente incontrato nell'elaborazione dei segnali, nella previsione meteorologica, nella previsione dei terremoti e in altri campi in cui si verificano eventi e i punti dati possono essere rappresentati nel tempo.
+
+🎓 **Analisi delle serie temporali**
+
+L'analisi delle serie temporali è l'analisi dei dati delle serie temporali sopra menzionati. I dati delle serie temporali possono assumere forme distinte, inclusa la "serie temporale interrotta", che rileva modelli nell'evoluzione di una serie temporale prima e dopo un evento di interruzione. Il tipo di analisi necessaria per la serie temporale dipende dalla natura dei dati. I dati delle serie temporali stessi possono assumere la forma di serie di numeri o caratteri.
+
+L'analisi da eseguire utilizza una varietà di metodi, inclusi dominio della frequenza e dominio del tempo, lineare e non lineare, e altro ancora. [Scopri di più](https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4.htm) sui molti modi per analizzare questo tipo di dati.
+
+🎓 **Previsione delle serie temporali**
+
+La previsione delle serie temporali è l'uso di un modello per prevedere valori futuri basati su modelli mostrati dai dati raccolti in precedenza. Sebbene sia possibile utilizzare modelli di regressione per esplorare i dati delle serie temporali, con indici temporali come variabili x su un grafico, tali dati sono meglio analizzati utilizzando tipi speciali di modelli.
+
+I dati delle serie temporali sono un elenco di osservazioni ordinate, a differenza dei dati che possono essere analizzati tramite regressione lineare. Il più comune è ARIMA, un acronimo che sta per "Autoregressive Integrated Moving Average".
+
+I [modelli ARIMA](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1/1.1) "relazionano il valore presente di una serie ai valori passati e agli errori di previsione passati." Sono più appropriati per analizzare i dati nel dominio del tempo, dove i dati sono ordinati nel tempo.
+
+> Esistono diversi tipi di modelli ARIMA, che puoi imparare [qui](https://people.duke.edu/~rnau/411arim.htm) e che affronterai nella prossima lezione.
+
+Nella prossima lezione, costruirai un modello ARIMA utilizzando [Serie Temporali Univariate](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc44.htm), che si concentra su una variabile che cambia il suo valore nel tempo. Un esempio di questo tipo di dati è [questo dataset](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4411.htm) che registra la concentrazione mensile di CO2 presso l'Osservatorio Mauna Loa:
+
+|   CO2   | YearMonth | Year  | Month |
+| :-----: | :-------: | :---: | :---: |
+| 330.62  |  1975.04  | 1975  |   1   |
+| 331.40  |  1975.13  | 1975  |   2   |
+| 331.87  |  1975.21  | 1975  |   3   |
+| 333.18  |  1975.29  | 1975  |   4   |
+| 333.92  |  1975.38  | 1975  |   5   |
+| 333.43  |  1975.46  | 1975  |   6   |
+| 331.85  |  1975.54  | 1975  |   7   |
+| 330.01  |  1975.63  | 1975  |   8   |
+| 328.51  |  1975.71  | 1975  |   9   |
+| 328.41  |  1975.79  | 1975  |  10   |
+| 329.25  |  1975.88  | 1975  |  11   |
+| 330.97  |  1975.96  | 1975  |  12   |
+
+✅ Identifica la variabile che cambia nel tempo in questo dataset
+
+## Caratteristiche dei dati delle serie temporali da considerare
+
+Quando osservi i dati delle serie temporali, potresti notare che hanno [certe caratteristiche](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1/1.1) che devi prendere in considerazione e mitigare per comprendere meglio i loro modelli. Se consideri i dati delle serie temporali come potenzialmente fornitori di un "segnale" che vuoi analizzare, queste caratteristiche possono essere considerate "rumore". Spesso sarà necessario ridurre questo "rumore" compensando alcune di queste caratteristiche utilizzando tecniche statistiche.
+
+Ecco alcuni concetti che dovresti conoscere per lavorare con le serie temporali:
+
+🎓 **Trend**
+
+I trend sono definiti come aumenti e diminuzioni misurabili nel tempo. [Leggi di più](https://machinelearningmastery.com/time-series-trends-in-python). Nel contesto delle serie temporali, si tratta di come utilizzare e, se necessario, rimuovere i trend dalla tua serie temporale.
+
+🎓 **[Stagionalità](https://machinelearningmastery.com/time-series-seasonality-with-python/)**
+
+La stagionalità è definita come fluttuazioni periodiche, come i picchi di vendite durante le festività, ad esempio. [Dai un'occhiata](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc443.htm) a come diversi tipi di grafici mostrano la stagionalità nei dati.
+
+🎓 **Outlier**
+
+Gli outlier sono punti lontani dalla varianza standard dei dati.
+
+🎓 **Ciclo a lungo termine**
+
+Indipendentemente dalla stagionalità, i dati potrebbero mostrare un ciclo a lungo termine, come una recessione economica che dura più di un anno.
+
+🎓 **Varianza costante**
+
+Nel tempo, alcuni dati mostrano fluttuazioni costanti, come il consumo energetico giornaliero e notturno.
+
+🎓 **Cambiamenti improvvisi**
+
+I dati potrebbero mostrare un cambiamento improvviso che potrebbe richiedere ulteriori analisi. La chiusura improvvisa delle attività a causa del COVID, ad esempio, ha causato cambiamenti nei dati.
+
+✅ Ecco un [esempio di grafico delle serie temporali](https://www.kaggle.com/kashnitsky/topic-9-part-1-time-series-analysis-in-python) che mostra la spesa giornaliera in valuta di gioco nel corso di alcuni anni. Riesci a identificare alcune delle caratteristiche elencate sopra in questi dati?
+
+![Spesa in valuta di gioco](../../../../translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.it.png)
+
+## Esercizio - iniziare con i dati sull'uso dell'energia
+
+Iniziamo a creare un modello di serie temporali per prevedere il consumo energetico futuro dato il consumo passato.
+
+> I dati in questo esempio provengono dalla competizione di previsione GEFCom2014. Consistono in 3 anni di valori orari di carico elettrico e temperatura tra il 2012 e il 2014.
+>
+> Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli e Rob J. Hyndman, "Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, luglio-settembre, 2016.
+
+1. Nella cartella `working` di questa lezione, apri il file _notebook.ipynb_. Inizia aggiungendo le librerie che ti aiuteranno a caricare e visualizzare i dati:
+
+    ```python
+    import os
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    from common.utils import load_data
+    %matplotlib inline
+    ```
+
+    Nota, stai utilizzando i file dalla cartella `common` inclusa, che configurano il tuo ambiente e gestiscono il download dei dati.
+
+2. Successivamente, esamina i dati come dataframe chiamando `load_data()` e `head()`:
+
+    ```python
+    data_dir = './data'
+    energy = load_data(data_dir)[['load']]
+    energy.head()
+    ```
+
+    Puoi vedere che ci sono due colonne che rappresentano data e carico:
+
+    |                     |  load  |
+    | :-----------------: | :----: |
+    | 2012-01-01 00:00:00 | 2698.0 |
+    | 2012-01-01 01:00:00 | 2558.0 |
+    | 2012-01-01 02:00:00 | 2444.0 |
+    | 2012-01-01 03:00:00 | 2402.0 |
+    | 2012-01-01 04:00:00 | 2403.0 |
+
+3. Ora, rappresenta graficamente i dati chiamando `plot()`:
+
+    ```python
+    energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![grafico energia](../../../../translated_images/energy-plot.5fdac3f397a910bc6070602e9e45bea8860d4c239354813fa8fc3c9d556f5bad.it.png)
+
+4. Ora, rappresenta graficamente la prima settimana di luglio 2014, fornendola come input a `energy` nel pattern `[da data]:[a data]`:
+
+    ```python
+    energy['2014-07-01':'2014-07-07'].plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![luglio](../../../../translated_images/july-2014.9e1f7c318ec6d5b30b0d7e1e20be3643501f64a53f3d426d7c7d7b62addb335e.it.png)
+
+    Un grafico bellissimo! Dai un'occhiata a questi grafici e vedi se riesci a determinare alcune delle caratteristiche elencate sopra. Cosa possiamo dedurre visualizzando i dati?
+
+Nella prossima lezione, creerai un modello ARIMA per generare alcune previsioni.
+
+---
+
+## 🚀Sfida
+
+Fai un elenco di tutte le industrie e aree di ricerca che ti vengono in mente che potrebbero beneficiare della previsione delle serie temporali. Riesci a pensare a un'applicazione di queste tecniche nelle arti? In econometria? Ecologia? Vendita al dettaglio? Industria? Finanza? Dove altro?
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/42/)
+
+## Revisione e studio autonomo
+
+Sebbene non li tratteremo qui, le reti neurali sono talvolta utilizzate per migliorare i metodi classici di previsione delle serie temporali. Leggi di più su di loro [in questo articolo](https://medium.com/microsoftazure/neural-networks-for-forecasting-financial-and-economic-time-series-6aca370ff412)
+
+## Compito
+
+[Visualizza altre serie temporali](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md b/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..c7ab03508
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "d1781b0b92568ea1d119d0a198b576b4",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:48:12+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Visualizza altre serie temporali
+
+## Istruzioni
+
+Hai iniziato a imparare la previsione delle serie temporali osservando il tipo di dati che richiedono questa modellazione speciale. Hai visualizzato alcuni dati relativi all'energia. Ora, cerca altri dati che potrebbero beneficiare della previsione delle serie temporali. Trova tre esempi (prova [Kaggle](https://kaggle.com) e [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)) e crea un notebook per visualizzarli. Annotare nel notebook eventuali caratteristiche speciali che presentano (stagionalità, cambiamenti improvvisi o altre tendenze).
+
+## Rubrica
+
+| Criteri  | Esemplare                                              | Adeguato                                             | Da migliorare                                                                            |
+| -------- | ------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- |
+|          | Tre dataset sono tracciati e spiegati in un notebook   | Due dataset sono tracciati e spiegati in un notebook | Pochi dataset sono tracciati o spiegati in un notebook o i dati presentati sono insufficienti |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..da145a3be
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:48:47+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md b/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..baca4d68c
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:48:31+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb b/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..29d01e308
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,170 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Configurazione dei Dati\n",
+    "\n",
+    "In questo notebook, mostriamo come:\n",
+    "- configurare i dati delle serie temporali per questo modulo\n",
+    "- visualizzare i dati\n",
+    "\n",
+    "I dati in questo esempio provengono dalla competizione di previsione GEFCom2014. Consistono in 3 anni di valori orari di consumo elettrico e temperatura tra il 2012 e il 2014.\n",
+    "\n",
+    "Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli e Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, luglio-settembre, 2016.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "from common.utils import load_data\n",
+    "%matplotlib inline"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Carica i dati dal csv in un dataframe Pandas\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>load</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n      <td>2698.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n      <td>2558.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n      <td>2444.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n      <td>2402.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n      <td>2403.0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "data_dir = './data'\n",
+    "energy = load_data(data_dir)[['load']]\n",
+    "energy.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Traccia tutti i dati di carico disponibili (gennaio 2012 a dicembre 2014)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"465.658661pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 904.55375 465.658661\" width=\"904.55375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 465.658661 \nL 904.55375 465.658661 \nL 904.55375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \nL 60.35375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m409c2e72f7\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- Jan -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 19.671875 72.90625 \nL 19.671875 5.078125 \nQ 19.671875 -8.109375 14.671875 -14.0625 \nQ 9.671875 -20.015625 -1.421875 -20.015625 \nL -5.171875 -20.015625 \nL -5.171875 -11.71875 \nL -2.09375 -11.71875 \nQ 4.4375 -11.71875 7.125 -8.046875 \nQ 9.8125 -4.390625 9.8125 5.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-74\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.366863 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2012 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.657522 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"339.873501\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- Jan -->\n      <g transform=\"translate(315.886613 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2013 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(312.177272 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"618.629536\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- Jan -->\n      <g transform=\"translate(594.642649 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2014 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(590.933308 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"897.35375\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 2 \n\" id=\"mfa5122264d\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"84.02892\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"106.17666\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"129.85183\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"152.763285\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"176.438455\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_10\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"199.34991\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- Jul -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(192.110535 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_11\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"223.02508\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_12\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"246.70025\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_13\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"269.611705\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_14\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"293.286875\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_15\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"316.19833\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_16\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"363.548671\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_17\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"384.932695\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_18\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"408.607866\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_19\">\n     <g id=\"line2d_19\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"431.51932\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_20\">\n     <g id=\"line2d_20\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"455.194491\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_21\">\n     <g id=\"line2d_21\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"478.105946\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- Jul -->\n      <g transform=\"translate(470.866571 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_22\">\n     <g id=\"line2d_22\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"501.781116\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_23\">\n     <g id=\"line2d_23\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"525.456286\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_24\">\n     <g id=\"line2d_24\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"548.367741\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_25\">\n     <g id=\"line2d_25\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"572.042911\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_26\">\n     <g id=\"line2d_26\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"594.954366\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_27\">\n     <g id=\"line2d_27\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"642.304706\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_28\">\n     <g id=\"line2d_28\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"663.688731\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_29\">\n     <g id=\"line2d_29\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"687.363901\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_30\">\n     <g id=\"line2d_30\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"710.275356\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_31\">\n     <g id=\"line2d_31\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"733.950526\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_32\">\n     <g id=\"line2d_32\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"756.861981\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- Jul -->\n      <g transform=\"translate(749.622606 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_33\">\n     <g id=\"line2d_33\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"780.537151\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_34\">\n     <g id=\"line2d_34\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"804.212321\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_35\">\n     <g id=\"line2d_35\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"827.123776\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_36\">\n     <g id=\"line2d_36\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"850.798946\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_37\">\n     <g id=\"line2d_37\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"873.710401\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_7\">\n     <!-- timestamp -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(446.490313 455.963036)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"278.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"317.236328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"378.515625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"475.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_38\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m3a6f53e1c1\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"378.772041\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 2000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 383.331103)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_39\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"323.907214\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 2500 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.81375 328.466276)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_40\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"269.042387\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 3000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 273.601449)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_41\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"214.17756\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 3500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 218.736622)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_42\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"159.312733\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 163.871795)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_43\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"104.447906\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 4500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 109.006968)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_44\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"49.583079\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 5000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 54.142141)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- load -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(16.318125 215.864062)rotate(-90)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_45\">\n    <path clip-path=\"url(#p2e4c21510e)\" d=\"M 60.35375 302.180742 \nL 60.449214 334.66072 \nL 60.512857 329.064508 \nL 60.735608 248.852131 \nL 60.799251 255.655369 \nL 60.831072 254.009424 \nL 60.894715 190.366225 \nL 60.958358 212.751074 \nL 61.21293 347.169901 \nL 61.244751 340.037473 \nL 61.65843 145.596526 \nL 61.690252 152.290035 \nL 61.944823 306.02128 \nL 62.008466 291.098047 \nL 62.199395 166.44516 \nL 62.231216 167.652187 \nL 62.326681 175.333262 \nL 62.358502 169.84678 \nL 62.422145 106.42304 \nL 62.485788 120.578165 \nL 62.708538 261.909959 \nL 62.772181 251.266183 \nL 62.867646 142.633825 \nL 62.96311 145.815985 \nL 63.026753 151.521927 \nL 63.090396 155.801384 \nL 63.122217 154.045709 \nL 63.18586 103.679798 \nL 63.249503 122.992217 \nL 63.472254 282.868323 \nL 63.535897 273.212114 \nL 63.695004 165.018675 \nL 63.726825 165.347864 \nL 63.82229 173.248399 \nL 63.854111 177.088937 \nL 63.885933 175.223533 \nL 63.949576 123.540866 \nL 64.013219 135.940317 \nL 64.26779 284.294809 \nL 64.299612 276.174814 \nL 64.49054 165.677053 \nL 64.522362 170.066239 \nL 64.617826 189.817577 \nL 64.649648 186.635417 \nL 64.713291 147.352201 \nL 64.776934 167.432727 \nL 65.031505 312.49533 \nL 65.063327 309.31317 \nL 65.158791 254.996991 \nL 65.254256 213.628912 \nL 65.286077 217.140261 \nL 65.381542 231.295386 \nL 65.413363 225.808903 \nL 65.477006 179.39326 \nL 65.540649 202.217028 \nL 65.763399 323.468295 \nL 65.858863 311.617493 \nL 66.081614 213.409452 \nL 66.113435 216.262423 \nL 66.145257 216.811072 \nL 66.177078 211.653778 \nL 66.240721 151.631657 \nL 66.304364 171.712184 \nL 66.527114 297.681827 \nL 66.590757 285.392105 \nL 66.781686 167.981376 \nL 66.813507 171.602454 \nL 66.940793 189.927306 \nL 67.004436 129.685726 \nL 67.068079 147.023012 \nL 67.322651 292.305074 \nL 67.354472 284.404538 \nL 67.545401 173.687318 \nL 67.577223 176.430559 \nL 67.672687 193.767844 \nL 67.704508 193.438655 \nL 67.768151 139.341936 \nL 67.831794 152.619224 \nL 68.054545 294.719126 \nL 68.118188 281.441838 \nL 68.213652 173.02894 \nL 68.309116 178.844611 \nL 68.436402 192.999737 \nL 68.468224 189.927306 \nL 68.531867 138.903017 \nL 68.595509 154.594358 \nL 68.81826 305.582362 \nL 68.881903 296.69426 \nL 69.104653 161.836515 \nL 69.136474 164.140838 \nL 69.231939 177.527855 \nL 69.295582 131.77059 \nL 69.359225 153.058143 \nL 69.581975 309.752089 \nL 69.645618 300.315338 \nL 69.836547 175.113803 \nL 69.868368 175.772181 \nL 69.995654 197.059734 \nL 70.059297 149.327334 \nL 70.12294 164.689486 \nL 70.377512 297.133178 \nL 70.441154 280.67373 \nL 70.600262 179.612719 \nL 70.663905 188.171632 \nL 70.727548 195.962437 \nL 70.759369 192.890007 \nL 70.823012 132.099779 \nL 70.886655 146.254904 \nL 71.141227 267.725631 \nL 71.20487 254.996991 \nL 71.363977 164.360297 \nL 71.459441 174.345695 \nL 71.491263 176.320829 \nL 71.523084 173.467858 \nL 71.586727 110.921955 \nL 71.65037 131.55113 \nL 71.87312 256.533206 \nL 71.936763 246.108889 \nL 72.127692 132.758157 \nL 72.159514 138.793288 \nL 72.286799 163.592189 \nL 72.350442 111.799793 \nL 72.414085 134.074912 \nL 72.668657 296.145611 \nL 72.700479 286.708861 \nL 72.827764 183.124068 \nL 72.891407 185.53812 \nL 72.923229 185.867309 \nL 73.018693 193.658115 \nL 73.050515 189.159199 \nL 73.114158 142.524096 \nL 73.1778 162.165704 \nL 73.400551 319.408298 \nL 73.464194 307.118577 \nL 73.686944 190.695414 \nL 73.782408 194.206763 \nL 73.81423 190.914873 \nL 73.909694 120.248976 \nL 73.941516 129.027348 \nL 74.164266 266.518605 \nL 74.227909 253.570506 \nL 74.323373 144.170041 \nL 74.418838 151.412198 \nL 74.546123 178.734882 \nL 74.577945 175.004073 \nL 74.641588 119.04195 \nL 74.705231 132.538697 \nL 74.927981 285.721294 \nL 74.991624 274.089951 \nL 75.182553 167.542457 \nL 75.214374 170.175969 \nL 75.34166 183.672716 \nL 75.405303 135.172209 \nL 75.468946 149.217605 \nL 75.723518 282.539134 \nL 75.787161 268.05482 \nL 75.946268 162.055974 \nL 76.009911 166.66462 \nL 76.105375 180.819745 \nL 76.169018 139.012747 \nL 76.232661 159.093274 \nL 76.487233 279.356974 \nL 76.550876 266.738064 \nL 76.709983 183.124068 \nL 76.773626 195.19433 \nL 76.86909 204.411621 \nL 76.932733 156.89868 \nL 76.996376 167.871646 \nL 77.219127 303.716958 \nL 77.28277 291.975885 \nL 77.50552 170.395428 \nL 77.600984 185.208931 \nL 77.632806 183.782446 \nL 77.696449 140.439232 \nL 77.760091 161.068407 \nL 78.014663 320.834784 \nL 78.046485 310.300737 \nL 78.237413 201.119731 \nL 78.269235 202.107298 \nL 78.364699 213.628912 \nL 78.396521 213.080263 \nL 78.460164 161.068407 \nL 78.523807 176.650018 \nL 78.746557 321.602891 \nL 78.8102 309.971548 \nL 79.03295 192.451088 \nL 79.128414 206.057565 \nL 79.160236 205.508917 \nL 79.2557 147.57166 \nL 79.287522 159.203003 \nL 79.510272 305.362902 \nL 79.573915 293.40237 \nL 79.669379 184.770013 \nL 79.764844 193.658115 \nL 79.89213 211.544048 \nL 79.923951 210.556481 \nL 79.987594 155.911114 \nL 80.051237 167.981376 \nL 80.305809 316.445597 \nL 80.33763 306.02128 \nL 80.56038 175.113803 \nL 80.687666 194.426222 \nL 80.751309 161.178137 \nL 80.814952 183.562986 \nL 81.069524 323.358566 \nL 81.101345 319.847217 \nL 81.292274 220.761339 \nL 81.387739 239.52511 \nL 81.451381 245.99916 \nL 81.515024 189.378658 \nL 81.578667 204.52135 \nL 81.833239 325.22397 \nL 81.896882 311.836952 \nL 82.087811 223.065662 \nL 82.151454 230.417549 \nL 82.183275 235.794302 \nL 82.215097 234.477546 \nL 82.310561 169.517591 \nL 82.342382 184.550553 \nL 82.565133 312.714789 \nL 82.628776 298.449934 \nL 82.819704 179.832178 \nL 82.851526 183.343527 \nL 82.94699 198.26676 \nL 82.978812 195.19433 \nL 83.074276 135.830587 \nL 83.106098 148.998145 \nL 83.360669 296.58453 \nL 83.392491 286.269943 \nL 83.58342 176.650018 \nL 83.615241 177.857044 \nL 83.742527 195.962437 \nL 83.837991 148.230038 \nL 83.869813 161.617056 \nL 84.092563 314.141275 \nL 84.156206 304.046147 \nL 84.378956 188.061902 \nL 84.506242 207.92297 \nL 84.601707 158.873814 \nL 84.633528 171.382995 \nL 84.856278 323.687755 \nL 84.919921 312.60506 \nL 85.11085 190.805144 \nL 85.142671 192.121899 \nL 85.238136 198.595949 \nL 85.269957 197.937571 \nL 85.365422 150.095442 \nL 85.397243 159.641922 \nL 85.619993 299.437501 \nL 85.683636 287.806158 \nL 85.810922 179.39326 \nL 85.874565 183.233797 \nL 86.033672 208.691077 \nL 86.065494 196.291626 \nL 86.129137 164.140838 \nL 86.160958 174.784614 \nL 86.41553 312.166141 \nL 86.479173 297.133178 \nL 86.63828 206.606214 \nL 86.670102 211.763507 \nL 86.765566 233.599709 \nL 86.797388 232.831601 \nL 86.892852 171.382995 \nL 86.956495 197.388923 \nL 87.179245 301.412635 \nL 87.242888 288.354806 \nL 87.401995 205.728377 \nL 87.465638 212.641345 \nL 87.529281 226.577011 \nL 87.561103 223.394851 \nL 87.624746 169.956509 \nL 87.688389 203.753243 \nL 87.94296 312.49533 \nL 87.974782 303.497498 \nL 88.102068 192.670548 \nL 88.165711 195.742978 \nL 88.324818 223.72404 \nL 88.356639 210.666211 \nL 88.420282 165.457594 \nL 88.452104 179.832178 \nL 88.674854 324.565592 \nL 88.738497 313.373167 \nL 88.929426 202.875406 \nL 88.961247 205.508917 \nL 89.056712 216.372153 \nL 89.088533 214.397019 \nL 89.183998 154.155439 \nL 89.24764 180.490556 \nL 89.438569 296.035882 \nL 89.470391 295.048315 \nL 89.534034 251.485642 \nL 89.597677 175.333262 \nL 89.661319 181.148934 \nL 89.820427 213.080263 \nL 89.852248 211.10513 \nL 89.947713 153.716521 \nL 90.011356 182.46569 \nL 90.202284 308.435333 \nL 90.234106 308.215873 \nL 90.297749 265.640768 \nL 90.361392 191.682981 \nL 90.425035 198.815408 \nL 90.615963 224.711607 \nL 90.711428 166.884079 \nL 90.775071 192.560818 \nL 90.966 312.60506 \nL 90.997821 311.398033 \nL 91.061464 268.384009 \nL 91.125107 195.962437 \nL 91.18875 202.875406 \nL 91.284214 219.005665 \nL 91.379679 231.185656 \nL 91.475143 185.318661 \nL 91.506964 197.827841 \nL 91.761536 330.381263 \nL 91.825179 313.153708 \nL 91.984286 214.726208 \nL 92.047929 223.065662 \nL 92.143394 231.953764 \nL 92.238858 182.026771 \nL 92.302501 208.252159 \nL 92.525251 302.290472 \nL 92.557073 297.901286 \nL 92.652537 247.645104 \nL 92.779823 197.169464 \nL 92.811645 201.229461 \nL 92.875287 210.446752 \nL 92.907109 207.81324 \nL 93.002573 138.13491 \nL 93.066216 169.84678 \nL 93.257145 279.905623 \nL 93.288967 277.820759 \nL 93.352609 237.440247 \nL 93.416252 165.896512 \nL 93.479895 170.175969 \nL 93.670824 198.925138 \nL 93.702646 189.488388 \nL 93.766288 144.3895 \nL 93.79811 156.679221 \nL 94.052682 299.65696 \nL 94.084503 288.245076 \nL 94.179968 188.500821 \nL 94.275432 193.109466 \nL 94.434539 214.506749 \nL 94.466361 204.850539 \nL 94.530004 162.714352 \nL 94.561825 175.881911 \nL 94.816397 318.969379 \nL 94.848218 308.545062 \nL 95.039147 197.169464 \nL 95.134611 205.947836 \nL 95.198254 212.970534 \nL 95.293719 165.238134 \nL 95.32554 177.308396 \nL 95.548291 323.578025 \nL 95.611933 311.288304 \nL 95.739219 205.947836 \nL 95.802862 208.581348 \nL 95.96197 221.090528 \nL 96.057434 169.078672 \nL 96.089255 180.819745 \nL 96.312006 327.638022 \nL 96.375649 318.420731 \nL 96.566577 201.997568 \nL 96.598399 206.386754 \nL 96.725685 225.040796 \nL 96.757506 216.591612 \nL 96.821149 183.892175 \nL 96.852971 196.511086 \nL 97.107542 326.650455 \nL 97.171185 309.31317 \nL 97.330293 220.651609 \nL 97.362114 223.72404 \nL 97.457578 247.974293 \nL 97.4894 247.425645 \nL 97.584864 193.658115 \nL 97.648507 221.419717 \nL 97.871258 323.687755 \nL 97.903079 320.176406 \nL 97.998543 272.553736 \nL 98.094008 231.185656 \nL 98.125829 231.405116 \nL 98.221294 247.754834 \nL 98.253115 246.328349 \nL 98.348579 178.076504 \nL 98.412222 210.007833 \nL 98.603151 314.470464 \nL 98.634973 312.49533 \nL 98.698616 281.222378 \nL 98.857723 193.328926 \nL 98.921366 202.546217 \nL 99.01683 215.933234 \nL 99.112295 153.82625 \nL 99.175938 190.146766 \nL 99.366866 308.874251 \nL 99.398688 306.350469 \nL 99.462331 265.860227 \nL 99.557795 193.438655 \nL 99.589617 196.181897 \nL 99.65326 203.972702 \nL 99.748724 214.506749 \nL 99.780545 213.409452 \nL 99.87601 158.544625 \nL 99.939653 195.413789 \nL 100.162403 323.578025 \nL 100.226046 283.96562 \nL 100.385153 202.875406 \nL 100.544261 229.320252 \nL 100.576082 220.871069 \nL 100.639725 175.552722 \nL 100.671546 185.757579 \nL 100.894297 332.575857 \nL 100.95794 321.82235 \nL 101.148868 197.937571 \nL 101.18069 198.15703 \nL 101.307976 217.579179 \nL 101.339797 212.970534 \nL 101.40344 170.505158 \nL 101.435262 181.148934 \nL 101.658012 326.979644 \nL 101.721655 316.555327 \nL 101.944405 195.523519 \nL 102.071691 204.301891 \nL 102.167155 173.138669 \nL 102.198977 187.403524 \nL 102.453549 332.246668 \nL 102.48537 327.308833 \nL 102.70812 224.162958 \nL 102.835406 234.806735 \nL 102.93087 184.550553 \nL 102.994513 217.908368 \nL 103.185442 317.433164 \nL 103.249085 313.043978 \nL 103.34455 265.969957 \nL 103.440014 221.529447 \nL 103.471835 222.078095 \nL 103.5673 241.500244 \nL 103.630943 227.564578 \nL 103.694586 176.869478 \nL 103.758229 210.9954 \nL 103.949157 311.617493 \nL 103.980979 309.642359 \nL 104.044622 268.274279 \nL 104.171908 192.121899 \nL 104.203729 192.890007 \nL 104.362836 209.459185 \nL 104.394658 200.680812 \nL 104.458301 163.043541 \nL 104.490122 176.320829 \nL 104.744694 320.066676 \nL 104.776515 310.081277 \nL 104.935623 201.55865 \nL 104.967444 203.204594 \nL 105.062909 216.591612 \nL 105.126552 224.492147 \nL 105.158373 216.701342 \nL 105.222016 167.322998 \nL 105.285659 193.658115 \nL 105.476588 309.4229 \nL 105.508409 309.093711 \nL 105.572052 268.822928 \nL 105.731159 197.718112 \nL 105.890267 202.985135 \nL 105.985731 157.995977 \nL 106.049374 189.378658 \nL 106.240303 308.325603 \nL 106.272124 307.447766 \nL 106.335767 272.882925 \nL 106.526696 171.602454 \nL 106.558518 171.821913 \nL 106.653982 187.293795 \nL 106.685803 182.794879 \nL 106.749446 146.693823 \nL 106.781268 159.751651 \nL 107.004018 306.899118 \nL 107.067661 296.255341 \nL 107.25859 192.670548 \nL 107.417697 214.616478 \nL 107.449519 208.142429 \nL 107.513161 174.894344 \nL 107.544983 185.208931 \nL 107.799555 318.420731 \nL 107.863198 305.472632 \nL 108.054126 207.374321 \nL 108.085948 214.945667 \nL 108.181412 246.108889 \nL 108.213234 240.073758 \nL 108.276877 196.181897 \nL 108.34052 222.187825 \nL 108.56327 330.929912 \nL 108.595091 327.857481 \nL 108.690556 282.100216 \nL 108.817842 233.489979 \nL 108.849663 236.45268 \nL 108.945127 248.742401 \nL 109.040592 189.159199 \nL 109.104235 220.102961 \nL 109.295164 319.518028 \nL 109.358806 304.375335 \nL 109.549735 190.146766 \nL 109.6452 205.947836 \nL 109.708843 214.835938 \nL 109.740664 205.618647 \nL 109.804307 152.728954 \nL 109.86795 179.39326 \nL 110.058879 298.011016 \nL 110.0907 296.145611 \nL 110.154343 252.034291 \nL 110.217986 185.867309 \nL 110.281629 191.79271 \nL 110.408915 211.10513 \nL 110.472558 219.334854 \nL 110.504379 213.080263 \nL 110.568022 160.629489 \nL 110.631665 184.879742 \nL 110.822594 306.679658 \nL 110.854415 306.350469 \nL 110.918058 264.543471 \nL 110.981701 199.583516 \nL 111.045344 206.935403 \nL 111.17263 224.601877 \nL 111.236273 235.135924 \nL 111.268094 228.881334 \nL 111.331737 174.894344 \nL 111.39538 204.082432 \nL 111.61813 328.625589 \nL 111.681773 287.367239 \nL 111.777238 218.895935 \nL 111.809059 219.334854 \nL 111.872702 220.54188 \nL 111.999988 231.295386 \nL 112.095452 184.550553 \nL 112.159095 214.06783 \nL 112.350024 337.074772 \nL 112.381846 336.855313 \nL 112.445489 296.4748 \nL 112.604596 215.494316 \nL 112.763703 234.806735 \nL 112.795525 229.97863 \nL 112.859168 192.999737 \nL 112.922811 216.481883 \nL 113.145561 326.211537 \nL 113.177382 320.615324 \nL 113.368311 227.125659 \nL 113.463775 244.901863 \nL 113.527418 252.912128 \nL 113.55924 245.88943 \nL 113.622883 202.546217 \nL 113.686526 225.918633 \nL 113.909276 325.11424 \nL 113.941097 326.430996 \nL 114.00474 309.4229 \nL 114.132026 242.70727 \nL 114.195669 247.096456 \nL 114.291134 269.481306 \nL 114.322955 266.847794 \nL 114.418419 211.653778 \nL 114.450241 223.285121 \nL 114.64117 339.269365 \nL 114.672991 337.84288 \nL 114.736634 296.69426 \nL 114.832098 212.312156 \nL 114.86392 215.165127 \nL 114.895741 214.397019 \nL 114.927563 214.835938 \nL 115.08667 241.061325 \nL 115.182135 201.44892 \nL 115.213956 215.494316 \nL 115.404885 348.047738 \nL 115.436706 347.718549 \nL 115.500349 309.532629 \nL 115.659457 220.54188 \nL 115.754921 227.564578 \nL 115.818564 234.916464 \nL 115.850385 233.05106 \nL 115.94585 202.107298 \nL 115.977671 214.06783 \nL 116.1686 348.157467 \nL 116.200421 346.840712 \nL 116.264064 309.31317 \nL 116.423172 217.140261 \nL 116.454993 215.823505 \nL 116.582279 228.991063 \nL 116.709565 195.413789 \nL 116.741386 209.568914 \nL 116.964137 337.73315 \nL 117.02778 297.572097 \nL 117.186887 209.129996 \nL 117.282351 220.212691 \nL 117.345994 231.405116 \nL 117.377816 229.97863 \nL 117.47328 192.670548 \nL 117.505102 203.643513 \nL 117.727852 329.283967 \nL 117.759673 321.712621 \nL 117.982424 197.498652 \nL 118.109709 212.970534 \nL 118.173352 209.678644 \nL 118.236995 199.254327 \nL 118.491567 340.366662 \nL 118.55521 326.650455 \nL 118.714317 237.769435 \nL 118.77796 249.839697 \nL 118.873425 274.638599 \nL 118.937067 268.05482 \nL 119.00071 241.829433 \nL 119.032532 247.754834 \nL 119.255282 350.352061 \nL 119.287104 347.27963 \nL 119.382568 302.290472 \nL 119.478032 259.386177 \nL 119.541675 265.750497 \nL 119.63714 281.990486 \nL 119.668961 274.967788 \nL 119.764426 231.075927 \nL 119.796247 240.622406 \nL 119.987176 360.447189 \nL 120.018997 359.459622 \nL 120.08264 317.762353 \nL 120.241748 227.784037 \nL 120.273569 227.015929 \nL 120.30539 228.881334 \nL 120.337212 229.649441 \nL 120.432676 241.829433 \nL 120.464498 237.879165 \nL 120.528141 211.763507 \nL 120.559962 224.492147 \nL 120.782712 353.095302 \nL 120.846355 313.263437 \nL 121.005463 233.489979 \nL 121.196392 237.988895 \nL 121.260034 230.307819 \nL 121.291856 210.9954 \nL 121.323677 220.322421 \nL 121.514606 353.863409 \nL 121.546428 352.656383 \nL 121.610071 316.226138 \nL 121.769178 227.015929 \nL 121.864642 220.871069 \nL 121.896464 222.626743 \nL 121.960107 226.467281 \nL 122.02375 225.479714 \nL 122.055571 205.508917 \nL 122.087393 216.481883 \nL 122.310143 350.57152 \nL 122.373786 316.774786 \nL 122.532893 223.943499 \nL 122.628357 216.372153 \nL 122.660179 217.24999 \nL 122.755643 222.187825 \nL 122.787465 221.639176 \nL 122.819286 203.862972 \nL 122.851108 211.544048 \nL 123.073858 349.693683 \nL 123.137501 316.335868 \nL 123.296608 228.332685 \nL 123.32843 229.100793 \nL 123.55118 250.717535 \nL 123.583001 234.916464 \nL 123.614823 243.804566 \nL 123.837573 363.739078 \nL 123.869395 360.118 \nL 123.964859 303.278039 \nL 124.060323 254.119154 \nL 124.092145 255.765099 \nL 124.219431 278.259678 \nL 124.251252 272.992654 \nL 124.346717 247.315915 \nL 124.378538 256.533206 \nL 124.601288 363.30016 \nL 124.63311 360.337459 \nL 124.728574 316.335868 \nL 124.887681 243.585107 \nL 124.983146 258.947259 \nL 125.014967 251.814831 \nL 125.110432 225.699174 \nL 125.142253 239.086191 \nL 125.333182 350.57152 \nL 125.365003 349.145034 \nL 125.428646 307.667225 \nL 125.587754 215.055397 \nL 125.746861 231.075927 \nL 125.778683 226.467281 \nL 125.874147 188.391091 \nL 125.905968 196.730545 \nL 126.096897 316.116408 \nL 126.128719 314.580193 \nL 126.192362 272.773195 \nL 126.256004 202.655946 \nL 126.319647 206.386754 \nL 126.446933 220.980798 \nL 126.510576 233.05106 \nL 126.574219 225.260255 \nL 126.637862 195.962437 \nL 126.669684 202.875406 \nL 126.892434 330.271534 \nL 126.956077 292.414803 \nL 127.115184 205.508917 \nL 127.178827 212.970534 \nL 127.274291 224.053229 \nL 127.306113 219.773772 \nL 127.401577 194.865141 \nL 127.433399 209.568914 \nL 127.624328 337.184502 \nL 127.656149 336.196935 \nL 127.719792 296.803989 \nL 127.878899 205.069999 \nL 127.910721 205.289458 \nL 128.038007 221.858636 \nL 128.069828 218.127827 \nL 128.165292 194.97487 \nL 128.197114 205.179728 \nL 128.388043 329.613156 \nL 128.419864 327.967211 \nL 128.483507 287.915887 \nL 128.642614 216.042964 \nL 128.833543 247.974293 \nL 128.897186 241.390514 \nL 128.929008 223.285121 \nL 128.992651 245.011593 \nL 129.183579 337.513691 \nL 129.247222 321.82235 \nL 129.40633 234.148357 \nL 129.469972 247.535375 \nL 129.565437 273.651032 \nL 129.62908 265.311579 \nL 129.692723 243.475378 \nL 129.756366 260.922392 \nL 129.947294 343.329363 \nL 130.010937 330.052075 \nL 130.170045 253.789965 \nL 130.265509 264.87266 \nL 130.297331 268.05482 \nL 130.329152 264.76293 \nL 130.456438 223.50458 \nL 130.488259 237.111058 \nL 130.679188 345.962874 \nL 130.71101 343.878011 \nL 130.774653 300.754257 \nL 130.93376 219.883502 \nL 131.029224 229.97863 \nL 131.092867 240.073758 \nL 131.124689 239.964029 \nL 131.220153 207.154862 \nL 131.251975 210.556481 \nL 131.442903 334.112072 \nL 131.474725 331.917479 \nL 131.538368 290.32994 \nL 131.602011 218.347287 \nL 131.665654 220.761339 \nL 131.729297 226.138092 \nL 131.856582 246.657537 \nL 131.888404 244.682404 \nL 131.983868 214.17756 \nL 132.01569 216.701342 \nL 132.206618 342.341796 \nL 132.23844 340.366662 \nL 132.302083 299.547231 \nL 132.365726 232.063493 \nL 132.429369 232.612142 \nL 132.46119 230.08836 \nL 132.493012 230.307819 \nL 132.620298 239.195921 \nL 132.652119 238.647273 \nL 132.747583 212.641345 \nL 132.779405 219.225124 \nL 132.970334 340.91531 \nL 133.002155 339.818014 \nL 133.065798 296.035882 \nL 133.224905 221.639176 \nL 133.256727 222.407284 \nL 133.384013 241.719703 \nL 133.415834 238.318084 \nL 133.511299 212.202426 \nL 133.54312 214.06783 \nL 133.734049 338.391528 \nL 133.76587 337.294232 \nL 133.829513 298.888853 \nL 133.956799 222.955932 \nL 133.988621 225.479714 \nL 134.147728 258.50834 \nL 134.211371 253.680235 \nL 134.243192 250.717535 \nL 134.306835 236.672139 \nL 134.338657 256.972125 \nL 134.529585 346.730982 \nL 134.62505 311.507763 \nL 134.752336 252.692668 \nL 134.784157 256.752666 \nL 134.879622 273.321843 \nL 134.911443 272.114817 \nL 135.038729 241.609973 \nL 135.07055 245.121322 \nL 135.293301 357.045569 \nL 135.325122 353.53422 \nL 135.420586 300.863987 \nL 135.547872 252.912128 \nL 135.579694 257.081855 \nL 135.675158 285.940754 \nL 135.738801 277.930489 \nL 135.802444 249.400779 \nL 135.834266 249.839697 \nL 136.025194 352.985572 \nL 136.057016 352.107735 \nL 136.120659 307.776955 \nL 136.279766 216.042964 \nL 136.343409 219.225124 \nL 136.438873 234.587276 \nL 136.470695 233.27052 \nL 136.566159 208.910536 \nL 136.597981 214.835938 \nL 136.788909 346.840712 \nL 136.820731 345.414226 \nL 136.884374 303.716958 \nL 136.979838 226.357551 \nL 137.043481 228.442415 \nL 137.202589 245.121322 \nL 137.23441 240.293218 \nL 137.298053 231.844034 \nL 137.329874 218.018098 \nL 137.361696 220.980798 \nL 137.552625 348.157467 \nL 137.584446 346.730982 \nL 137.648089 305.911551 \nL 137.743553 227.125659 \nL 137.807196 230.746738 \nL 137.934482 244.682404 \nL 137.966304 247.974293 \nL 137.998125 246.438078 \nL 138.09359 220.980798 \nL 138.125411 223.175392 \nL 138.31634 350.352061 \nL 138.348161 349.145034 \nL 138.411804 305.472632 \nL 138.507269 231.624575 \nL 138.53909 231.953764 \nL 138.730019 245.88943 \nL 138.793662 239.854299 \nL 138.857305 220.871069 \nL 138.889126 221.529447 \nL 139.080055 347.38936 \nL 139.111876 346.292063 \nL 139.175519 305.143443 \nL 139.334627 233.928898 \nL 139.589198 261.141852 \nL 139.652841 244.353215 \nL 139.684663 265.201849 \nL 139.875592 359.788811 \nL 139.939235 341.354229 \nL 140.098342 263.994823 \nL 140.161985 275.077518 \nL 140.257449 289.452103 \nL 140.289271 286.489402 \nL 140.416557 266.189416 \nL 140.639307 371.420154 \nL 140.671128 368.237994 \nL 140.766593 324.016944 \nL 140.893879 275.845625 \nL 140.9257 278.698596 \nL 140.989343 287.14778 \nL 141.021164 285.721294 \nL 141.180272 253.460776 \nL 141.3712 365.165564 \nL 141.403022 364.507186 \nL 141.466665 328.735319 \nL 141.657594 220.871069 \nL 141.721237 218.457016 \nL 141.753058 218.786205 \nL 141.880344 223.065662 \nL 141.943987 213.080263 \nL 142.166737 353.64395 \nL 142.23038 319.408298 \nL 142.421309 225.369985 \nL 142.45313 225.808903 \nL 142.484952 224.162958 \nL 142.516773 226.577011 \nL 142.644059 235.794302 \nL 142.675881 230.307819 \nL 142.707702 227.564578 \nL 142.930452 357.484488 \nL 142.994095 323.248836 \nL 143.153203 243.585107 \nL 143.185024 242.268351 \nL 143.344131 254.777532 \nL 143.375953 252.034291 \nL 143.471417 233.489979 \nL 143.662346 354.521787 \nL 143.694167 353.973139 \nL 143.75781 317.213705 \nL 143.916918 239.964029 \nL 143.948739 239.195921 \nL 144.076025 250.717535 \nL 144.171489 249.729968 \nL 144.235132 233.16079 \nL 144.457883 352.217465 \nL 144.489704 343.439092 \nL 144.712454 236.891598 \nL 144.744276 238.427813 \nL 144.776097 238.537543 \nL 144.935205 255.765099 \nL 144.967026 251.595372 \nL 144.998848 245.121322 \nL 145.221598 362.861241 \nL 145.253419 359.020703 \nL 145.348884 306.679658 \nL 145.444348 259.825096 \nL 145.507991 265.860227 \nL 145.571634 271.785628 \nL 145.603455 270.029954 \nL 145.762563 252.14402 \nL 145.985313 365.055834 \nL 146.017134 363.0807 \nL 146.112599 320.725054 \nL 146.271706 257.411044 \nL 146.335349 265.421308 \nL 146.367171 263.665634 \nL 146.462635 239.744569 \nL 146.526278 249.949427 \nL 146.717207 351.339627 \nL 146.749028 349.693683 \nL 146.812671 310.739655 \nL 146.971778 211.544048 \nL 147.0036 210.446752 \nL 147.130886 226.247822 \nL 147.162707 221.309987 \nL 147.194529 215.823505 \nL 147.258172 222.626743 \nL 147.321814 258.61807 \nL 147.512743 351.998005 \nL 147.576386 316.774786 \nL 147.735494 229.759171 \nL 147.767315 230.198089 \nL 147.926422 245.88943 \nL 147.958244 241.500244 \nL 148.021887 234.148357 \nL 148.053708 228.113226 \nL 148.276458 351.888276 \nL 148.340101 313.153708 \nL 148.499209 235.684572 \nL 148.53103 235.574842 \nL 148.658316 251.705102 \nL 148.690137 250.827264 \nL 148.817423 231.953764 \nL 149.008352 350.022872 \nL 149.040174 348.486656 \nL 149.103817 310.191007 \nL 149.262924 240.073758 \nL 149.422031 248.852131 \nL 149.453853 247.096456 \nL 149.549317 227.454848 \nL 149.581139 232.063493 \nL 149.803889 354.412058 \nL 149.867532 319.847217 \nL 150.026639 223.61431 \nL 150.05846 225.150525 \nL 150.217568 246.328349 \nL 150.249389 245.340782 \nL 150.281211 244.682404 \nL 150.344854 231.514845 \nL 150.567604 345.194767 \nL 150.599425 339.379095 \nL 150.790354 249.949427 \nL 150.885819 269.591035 \nL 150.949462 280.67373 \nL 150.981283 276.174814 \nL 151.108569 250.278616 \nL 151.331319 352.436924 \nL 151.394962 343.219633 \nL 151.585891 264.543471 \nL 151.649534 274.41914 \nL 151.713177 279.905623 \nL 151.744998 272.444006 \nL 151.872284 238.866732 \nL 152.063213 348.596386 \nL 152.095034 346.401793 \nL 152.158677 306.24074 \nL 152.317785 231.514845 \nL 152.413249 238.537543 \nL 152.476892 247.864564 \nL 152.540535 243.475378 \nL 152.635999 225.040796 \nL 152.826928 352.985572 \nL 152.858749 352.327194 \nL 152.922392 313.263437 \nL 153.0815 213.189993 \nL 153.113321 207.593781 \nL 153.176964 213.189993 \nL 153.240607 220.54188 \nL 153.272428 217.24999 \nL 153.367893 208.252159 \nL 153.399714 214.06783 \nL 153.622465 345.194767 \nL 153.686108 307.996414 \nL 153.845215 222.297554 \nL 153.877036 222.626743 \nL 154.004322 237.220787 \nL 154.036144 233.16079 \nL 154.131608 216.591612 \nL 154.16343 218.018098 \nL 154.38618 347.060171 \nL 154.449823 309.752089 \nL 154.60893 218.566746 \nL 154.640751 218.566746 \nL 154.768037 235.135924 \nL 154.799859 234.806735 \nL 154.927145 218.786205 \nL 155.149895 351.559087 \nL 155.181716 342.780714 \nL 155.372645 215.823505 \nL 155.404467 219.005665 \nL 155.531753 237.879165 \nL 155.659038 237.549976 \nL 155.69086 237.111058 \nL 155.91361 358.581785 \nL 155.945432 355.289895 \nL 156.040896 296.255341 \nL 156.13636 257.959692 \nL 156.168182 258.61807 \nL 156.295468 281.661297 \nL 156.359111 275.845625 \nL 156.390932 276.504003 \nL 156.454575 262.129419 \nL 156.486396 276.394274 \nL 156.677325 363.739078 \nL 156.740968 356.606651 \nL 156.900076 275.845625 \nL 157.027361 287.367239 \nL 157.059183 287.367239 \nL 157.21829 246.657537 \nL 157.250112 271.23698 \nL 157.409219 362.532052 \nL 157.44104 362.312593 \nL 157.504683 324.894781 \nL 157.663791 236.013761 \nL 157.695612 234.477546 \nL 157.727434 236.34295 \nL 157.759255 236.013761 \nL 157.854719 247.754834 \nL 157.918362 246.438078 \nL 157.982005 231.844034 \nL 158.204756 362.422322 \nL 158.236577 352.217465 \nL 158.459327 223.72404 \nL 158.491149 224.162958 \nL 158.52297 222.626743 \nL 158.586613 230.198089 \nL 158.618435 223.394851 \nL 158.650256 214.616478 \nL 158.713899 218.457016 \nL 158.777542 255.545639 \nL 158.968471 357.045569 \nL 159.032114 319.627757 \nL 159.191221 222.517014 \nL 159.223042 221.968365 \nL 159.350328 234.367816 \nL 159.38215 230.856467 \nL 159.477614 222.297554 \nL 159.509436 224.162958 \nL 159.732186 352.546654 \nL 159.764007 343.329363 \nL 159.986758 218.786205 \nL 160.018579 223.285121 \nL 160.114044 235.026194 \nL 160.209508 231.953764 \nL 160.273151 224.931066 \nL 160.495901 352.107735 \nL 160.527723 342.780714 \nL 160.750473 231.295386 \nL 160.973223 254.996991 \nL 161.005045 255.32618 \nL 161.036866 245.121322 \nL 161.068687 259.166718 \nL 161.259616 358.142866 \nL 161.323259 345.853145 \nL 161.482367 261.361311 \nL 161.546009 268.493739 \nL 161.609652 277.381841 \nL 161.673295 271.34671 \nL 161.800581 256.204017 \nL 162.023331 368.567183 \nL 162.118796 349.803412 \nL 162.277903 268.16455 \nL 162.309725 270.029954 \nL 162.373368 276.833192 \nL 162.405189 275.955355 \nL 162.564296 242.487811 \nL 162.755225 361.325026 \nL 162.818868 350.352061 \nL 163.041618 218.566746 \nL 163.07344 221.200258 \nL 163.105261 221.529447 \nL 163.168904 229.429982 \nL 163.200726 227.674307 \nL 163.328011 222.736473 \nL 163.51894 353.095302 \nL 163.550762 352.766113 \nL 163.614405 316.665057 \nL 163.773512 213.409452 \nL 163.805333 211.982967 \nL 163.837155 213.628912 \nL 163.900798 219.554313 \nL 163.932619 224.053229 \nL 163.996262 220.651609 \nL 164.028084 219.225124 \nL 164.091727 219.444583 \nL 164.314477 351.668816 \nL 164.346298 342.341796 \nL 164.60087 209.568914 \nL 164.632692 210.117563 \nL 164.696334 215.933234 \nL 164.759977 212.421885 \nL 164.82362 211.982967 \nL 164.855442 208.471618 \nL 165.078192 347.608819 \nL 165.110014 339.818014 \nL 165.332764 222.955932 \nL 165.364585 225.479714 \nL 165.396407 226.138092 \nL 165.555514 237.001328 \nL 165.587336 237.111058 \nL 165.619157 224.821336 \nL 165.650978 243.146189 \nL 165.841907 350.681249 \nL 165.90555 321.163973 \nL 166.064658 229.8689 \nL 166.096479 228.881334 \nL 166.1283 230.746738 \nL 166.414694 255.21645 \nL 166.605622 359.788811 \nL 166.669265 350.022872 \nL 166.860194 257.959692 \nL 166.892016 260.044555 \nL 166.955659 266.189416 \nL 166.98748 264.98239 \nL 167.146587 250.168886 \nL 167.242052 320.176406 \nL 167.369338 364.397456 \nL 167.401159 363.30016 \nL 167.432981 362.093133 \nL 167.814838 240.951595 \nL 167.910302 229.320252 \nL 168.133053 353.53422 \nL 168.164874 345.633685 \nL 168.451267 197.498652 \nL 168.483089 200.351623 \nL 168.642196 209.239725 \nL 168.674018 207.045132 \nL 168.896768 343.439092 \nL 168.928589 335.209368 \nL 169.183161 205.947836 \nL 169.214983 205.399188 \nL 169.278625 212.202426 \nL 169.342268 208.471618 \nL 169.437733 213.848371 \nL 169.660483 346.511523 \nL 169.692305 337.73315 \nL 169.978698 194.535952 \nL 170.169627 208.471618 \nL 170.201448 203.424054 \nL 170.424198 348.596386 \nL 170.487841 317.652624 \nL 170.67877 197.498652 \nL 170.710591 198.047301 \nL 170.742413 195.633248 \nL 170.774234 196.291626 \nL 170.996985 223.394851 \nL 171.187913 342.561255 \nL 171.251556 315.019112 \nL 171.442485 205.399188 \nL 171.7607 233.928898 \nL 171.951629 347.060171 \nL 171.98345 344.536389 \nL 172.047093 321.493162 \nL 172.2062 225.918633 \nL 172.238022 226.79647 \nL 172.301665 232.721871 \nL 172.333486 230.198089 \nL 172.397129 224.162958 \nL 172.428951 224.931066 \nL 172.556236 274.748329 \nL 172.715344 356.93584 \nL 172.747165 356.71638 \nL 172.778987 356.167732 \nL 173.001737 255.874828 \nL 173.129023 256.972125 \nL 173.256309 251.046724 \nL 173.479059 360.447189 \nL 173.574523 342.232066 \nL 173.765452 244.901863 \nL 173.797274 247.425645 \nL 173.860916 243.036459 \nL 173.956381 225.479714 \nL 174.020024 225.808903 \nL 174.210953 350.790979 \nL 174.274596 341.13477 \nL 174.497346 186.635417 \nL 174.560989 188.83001 \nL 174.624632 200.022435 \nL 174.656453 196.620815 \nL 174.688275 191.024603 \nL 174.720096 191.90244 \nL 174.81556 242.487811 \nL 175.006489 340.695851 \nL 175.070132 309.31317 \nL 175.229239 200.022435 \nL 175.324704 191.244062 \nL 175.388347 194.755411 \nL 175.420168 194.426222 \nL 175.515633 201.55865 \nL 175.547454 196.620815 \nL 175.770204 339.488825 \nL 175.833847 311.288304 \nL 176.024776 192.999737 \nL 176.088419 189.488388 \nL 176.120241 191.573251 \nL 176.342991 227.454848 \nL 176.53392 347.938008 \nL 176.597562 321.93208 \nL 176.75667 218.676476 \nL 176.852134 214.726208 \nL 176.883956 217.140261 \nL 177.106706 247.425645 \nL 177.297635 356.496921 \nL 177.361278 345.962874 \nL 177.552206 240.622406 \nL 177.647671 250.388346 \nL 177.679492 250.388346 \nL 177.743135 238.318084 \nL 177.806778 242.70727 \nL 177.870421 264.433741 \nL 178.06135 360.776378 \nL 178.124993 354.302328 \nL 178.538672 237.220787 \nL 178.602315 240.951595 \nL 178.793244 352.875843 \nL 178.856887 342.232066 \nL 179.079637 205.179728 \nL 179.111458 207.81324 \nL 179.175101 215.823505 \nL 179.206923 219.115394 \nL 179.238744 215.274856 \nL 179.270566 209.898103 \nL 179.334209 217.24999 \nL 179.36603 220.761339 \nL 179.58878 344.09747 \nL 179.620602 336.526124 \nL 179.843352 213.299723 \nL 179.875173 214.835938 \nL 179.906995 214.616478 \nL 179.970638 223.833769 \nL 180.034281 219.005665 \nL 180.161567 237.549976 \nL 180.352495 348.706116 \nL 180.416138 317.213705 \nL 180.575246 219.773772 \nL 180.607067 218.127827 \nL 180.67071 219.005665 \nL 180.861639 230.637008 \nL 180.89346 225.808903 \nL 181.116211 349.364494 \nL 181.179853 317.872083 \nL 181.338961 213.519182 \nL 181.402604 217.140261 \nL 181.434425 216.042964 \nL 181.625354 230.198089 \nL 181.657175 223.50458 \nL 181.688997 236.34295 \nL 181.879926 349.364494 \nL 181.943569 320.286135 \nL 182.134497 208.142429 \nL 182.229962 210.556481 \nL 182.452712 247.535375 \nL 182.643641 353.863409 \nL 182.675462 352.985572 \nL 182.739105 325.882348 \nL 182.898213 241.500244 \nL 182.930034 244.353215 \nL 182.993677 252.473209 \nL 183.05732 248.193753 \nL 183.089141 245.231052 \nL 183.120963 246.876997 \nL 183.216427 253.789965 \nL 183.439178 359.349892 \nL 183.470999 358.033136 \nL 183.852857 233.928898 \nL 183.884678 231.405116 \nL 183.916499 234.148357 \nL 183.948321 231.844034 \nL 184.011964 280.234812 \nL 184.171071 348.047738 \nL 184.234714 317.872083 \nL 184.425643 195.304059 \nL 184.489286 192.231629 \nL 184.58475 193.658115 \nL 184.616572 194.426222 \nL 184.743858 219.444583 \nL 184.934786 339.708284 \nL 184.998429 310.849385 \nL 185.189358 195.0846 \nL 185.253001 189.598117 \nL 185.316644 193.987304 \nL 185.380287 195.304059 \nL 185.475751 204.63108 \nL 185.698502 335.209368 \nL 185.730323 329.174237 \nL 185.953073 187.513254 \nL 186.016716 193.548385 \nL 186.207645 208.032699 \nL 186.239466 208.691077 \nL 186.462217 342.451525 \nL 186.52586 314.031545 \nL 186.716788 199.802975 \nL 186.74861 199.912705 \nL 186.780431 197.937571 \nL 186.812253 198.595949 \nL 187.035003 223.285121 \nL 187.225932 344.2072 \nL 187.289575 319.408298 \nL 187.480504 198.486219 \nL 187.671432 207.70351 \nL 187.83054 264.324012 \nL 187.989647 348.925575 \nL 188.05329 344.31693 \nL 188.244219 237.111058 \nL 188.307862 245.7797 \nL 188.371505 252.692668 \nL 188.403326 250.059157 \nL 188.435148 245.7797 \nL 188.466969 247.754834 \nL 188.594255 283.526701 \nL 188.753362 357.923407 \nL 188.785184 357.155299 \nL 188.817005 357.484488 \nL 189.007934 255.43591 \nL 189.13522 262.458608 \nL 189.294327 245.7797 \nL 189.35797 287.915887 \nL 189.517077 350.790979 \nL 189.58072 319.956946 \nL 189.771649 197.608382 \nL 190.026221 216.042964 \nL 190.058042 215.823505 \nL 190.121685 268.932657 \nL 190.280793 345.194767 \nL 190.344435 316.445597 \nL 190.535364 190.037036 \nL 190.599007 184.879742 \nL 190.66265 187.293795 \nL 190.694472 187.403524 \nL 190.726293 186.525687 \nL 190.853579 199.364057 \nL 191.044508 320.834784 \nL 191.108151 293.841289 \nL 191.362722 85.245216 \nL 191.458187 75.040359 \nL 191.490008 75.808466 \nL 191.617294 106.642499 \nL 191.808223 263.116986 \nL 191.840044 260.044555 \nL 191.903687 199.473786 \nL 192.094616 70.431713 \nL 192.126438 68.895498 \nL 192.19008 69.224687 \nL 192.285545 80.746301 \nL 192.381009 111.031685 \nL 192.571938 275.955355 \nL 192.635581 257.630503 \nL 192.890153 73.284684 \nL 192.985617 89.744132 \nL 193.176546 191.463522 \nL 193.367475 301.302905 \nL 193.399296 297.791556 \nL 193.622046 170.285698 \nL 193.685689 175.223533 \nL 193.90844 229.759171 \nL 194.099368 337.294232 \nL 194.13119 336.745583 \nL 194.163011 336.306665 \nL 194.57669 192.560818 \nL 194.703976 246.986726 \nL 194.863084 324.455862 \nL 194.926726 298.011016 \nL 195.117655 169.73705 \nL 195.21312 181.368393 \nL 195.43587 220.871069 \nL 195.626799 337.184502 \nL 195.690442 309.20344 \nL 195.88137 189.378658 \nL 195.913192 189.598117 \nL 195.945013 187.952173 \nL 195.976835 191.353792 \nL 196.199585 229.320252 \nL 196.390514 338.391528 \nL 196.454157 313.482897 \nL 196.645086 195.962437 \nL 196.708729 193.219196 \nL 196.9633 222.736473 \nL 197.154229 336.526124 \nL 197.217872 308.106144 \nL 197.440622 167.981376 \nL 197.59973 160.410029 \nL 197.727015 185.318661 \nL 197.917944 322.480728 \nL 197.981587 297.352638 \nL 198.236159 139.122477 \nL 198.331623 119.919787 \nL 198.363445 120.578165 \nL 198.490731 168.420294 \nL 198.713481 322.261269 \nL 198.745302 321.383432 \nL 199.063517 158.325166 \nL 199.12716 147.791119 \nL 199.158981 152.290035 \nL 199.286267 213.519182 \nL 199.477196 317.542894 \nL 199.509017 319.847217 \nL 199.604482 229.539711 \nL 199.763589 153.82625 \nL 199.827232 152.180305 \nL 199.890875 142.194907 \nL 199.922697 149.437064 \nL 200.049982 220.212691 \nL 200.20909 311.398033 \nL 200.272733 292.305074 \nL 200.495483 131.441401 \nL 200.527304 126.064648 \nL 200.590947 133.965183 \nL 200.622769 133.087346 \nL 200.65459 133.306805 \nL 200.781876 176.2111 \nL 200.972805 319.627757 \nL 201.036448 302.94885 \nL 201.227377 151.851116 \nL 201.259198 152.399765 \nL 201.29102 152.180305 \nL 201.322841 152.619224 \nL 201.354662 152.948413 \nL 201.386484 151.083009 \nL 201.418305 153.387332 \nL 201.577413 228.552145 \nL 201.73652 321.712621 \nL 201.768341 318.74992 \nL 201.831984 302.619661 \nL 202.118378 170.285698 \nL 202.182021 159.203003 \nL 202.213842 164.031108 \nL 202.372949 259.276448 \nL 202.500235 311.507763 \nL 202.532057 307.338036 \nL 202.5957 256.862395 \nL 202.786628 140.658692 \nL 202.850271 133.745723 \nL 202.945736 135.391668 \nL 203.009379 150.205172 \nL 203.073022 169.407861 \nL 203.26395 310.191007 \nL 203.327593 295.267774 \nL 203.582165 114.213845 \nL 203.677629 109.934389 \nL 203.709451 112.5679 \nL 203.868558 186.415957 \nL 204.059487 290.000751 \nL 204.12313 270.249413 \nL 204.314059 152.948413 \nL 204.34588 158.544625 \nL 204.409523 165.018675 \nL 204.441345 160.519759 \nL 204.473166 157.886247 \nL 204.504988 159.971111 \nL 204.664095 251.375913 \nL 204.823202 319.518028 \nL 204.855024 321.82235 \nL 204.950488 238.976462 \nL 205.077774 183.124068 \nL 205.109595 183.672716 \nL 205.141417 183.124068 \nL 205.236881 168.749483 \nL 205.268703 171.821913 \nL 205.395989 238.976462 \nL 205.555096 330.381263 \nL 205.618739 309.20344 \nL 205.841489 163.811649 \nL 205.873311 160.410029 \nL 205.968775 161.178137 \nL 206.000596 159.422463 \nL 206.127882 202.655946 \nL 206.318811 334.880179 \nL 206.382454 314.251004 \nL 206.605204 166.66462 \nL 206.73249 155.143006 \nL 206.764312 155.472195 \nL 206.891597 191.024603 \nL 207.082526 326.869915 \nL 207.146169 308.106144 \nL 207.368919 143.621392 \nL 207.496205 128.259241 \nL 207.528027 128.58843 \nL 207.655313 173.248399 \nL 207.846241 316.445597 \nL 207.909884 291.975885 \nL 208.164456 105.545202 \nL 208.25992 101.046287 \nL 208.291742 102.582502 \nL 208.387206 125.40627 \nL 208.482671 231.624575 \nL 208.609957 299.76669 \nL 208.641778 297.462367 \nL 208.737242 200.900272 \nL 208.959993 76.796033 \nL 208.991814 77.015492 \nL 209.055457 83.270083 \nL 209.214564 173.797047 \nL 209.405493 293.29264 \nL 209.437315 289.561832 \nL 209.819172 114.104115 \nL 209.946458 145.377067 \nL 210.169208 297.352638 \nL 210.20103 298.998582 \nL 210.264673 252.363479 \nL 210.42378 123.540866 \nL 210.455601 124.089514 \nL 210.519244 127.052215 \nL 210.551066 124.857622 \nL 210.582887 122.663028 \nL 210.614709 126.613296 \nL 210.710173 158.215436 \nL 210.901102 282.429405 \nL 210.964745 257.630503 \nL 211.219317 61.8728 \nL 211.251138 59.678207 \nL 211.28296 63.079826 \nL 211.442067 94.901426 \nL 211.664817 273.870492 \nL 211.72846 250.717535 \nL 211.95121 91.828996 \nL 212.078496 63.847934 \nL 212.110318 65.274419 \nL 212.237604 119.590598 \nL 212.428532 259.825096 \nL 212.492175 235.026194 \nL 212.683104 85.684135 \nL 212.714926 86.013324 \nL 212.746747 91.060888 \nL 212.81039 83.928461 \nL 212.842211 84.03819 \nL 212.905854 100.497638 \nL 213.064962 236.123491 \nL 213.192248 300.205609 \nL 213.224069 295.158045 \nL 213.319533 209.898103 \nL 213.510462 147.900849 \nL 213.828677 273.431573 \nL 213.955963 325.662888 \nL 213.987784 319.627757 \nL 214.274177 177.747315 \nL 214.33782 181.148934 \nL 214.465106 204.850539 \nL 214.496928 204.082432 \nL 214.560571 248.193753 \nL 214.719678 337.074772 \nL 214.751499 336.526124 \nL 214.783321 332.466127 \nL 215.006071 208.691077 \nL 215.101535 208.910536 \nL 215.165178 199.034868 \nL 215.197 201.229461 \nL 215.547036 339.269365 \nL 215.578857 325.992077 \nL 215.865251 180.271097 \nL 215.928894 161.726785 \nL 215.992536 169.84678 \nL 216.024358 169.73705 \nL 216.119822 257.081855 \nL 216.247108 305.143443 \nL 216.27893 297.133178 \nL 216.660787 79.539274 \nL 216.72443 91.499807 \nL 217.010823 277.930489 \nL 217.074466 254.119154 \nL 217.297217 85.793865 \nL 217.329038 90.40251 \nL 217.647253 257.191584 \nL 217.774539 315.238571 \nL 217.80636 309.971548 \nL 218.188218 149.766253 \nL 218.25186 158.873814 \nL 218.410968 266.628335 \nL 218.538254 315.458031 \nL 218.570075 309.4229 \nL 218.856468 159.751651 \nL 218.88829 162.165704 \nL 218.920111 163.811649 \nL 218.983754 162.055974 \nL 219.015576 162.385163 \nL 219.11104 187.622984 \nL 219.301969 310.300737 \nL 219.365612 281.880756 \nL 219.556541 157.995977 \nL 219.683826 161.726785 \nL 219.620183 157.666788 \nL 219.715648 160.410029 \nL 219.747469 161.178137 \nL 219.874755 183.562986 \nL 220.065684 319.737487 \nL 220.097505 319.079109 \nL 220.161148 297.462367 \nL 220.352077 172.80948 \nL 220.383899 175.442992 \nL 220.63847 211.763507 \nL 220.829399 325.22397 \nL 220.861221 324.016944 \nL 220.924864 310.191007 \nL 221.115792 208.471618 \nL 221.147614 210.117563 \nL 221.179435 211.214859 \nL 221.211257 210.88567 \nL 221.2749 200.461353 \nL 221.306721 201.44892 \nL 221.434007 256.533206 \nL 221.593114 330.271534 \nL 221.656757 303.168309 \nL 221.911329 131.55113 \nL 222.006793 125.40627 \nL 222.038615 127.052215 \nL 222.165901 168.420294 \nL 222.356829 309.861818 \nL 222.420472 285.392105 \nL 222.675044 125.845188 \nL 222.738687 129.246808 \nL 222.865973 155.252736 \nL 222.897794 153.058143 \nL 223.120545 305.362902 \nL 223.152366 298.120745 \nL 223.470581 120.139246 \nL 223.502402 120.248976 \nL 223.534224 119.700328 \nL 223.629688 138.683558 \nL 223.66151 134.73329 \nL 223.88426 287.915887 \nL 223.947903 261.141852 \nL 224.202474 89.414943 \nL 224.297939 79.429545 \nL 224.32976 82.611705 \nL 224.457046 130.892752 \nL 224.647975 279.905623 \nL 224.679796 276.174814 \nL 224.807082 153.93598 \nL 224.998011 62.860367 \nL 225.061654 59.239288 \nL 225.18894 92.048455 \nL 225.443512 278.479137 \nL 225.507155 261.6905 \nL 225.729905 106.31331 \nL 225.761726 103.570069 \nL 225.793548 106.093851 \nL 225.984477 158.654355 \nL 226.175405 290.439669 \nL 226.207227 290.000751 \nL 226.27087 275.735896 \nL 226.557263 118.493302 \nL 226.589084 117.286275 \nL 226.620906 118.93222 \nL 226.748192 152.838683 \nL 226.93912 275.187248 \nL 227.002763 252.363479 \nL 227.225514 109.934389 \nL 227.257335 106.31331 \nL 227.320978 110.702496 \nL 227.416442 133.416535 \nL 227.543728 220.43215 \nL 227.702836 315.238571 \nL 227.766479 291.427236 \nL 228.02105 135.391668 \nL 228.116515 126.503566 \nL 228.148336 128.039781 \nL 228.275622 168.200835 \nL 228.466551 311.727222 \nL 228.530194 285.831024 \nL 228.784765 105.764662 \nL 228.848408 100.278179 \nL 228.912051 102.143583 \nL 229.039337 142.085177 \nL 229.230266 295.377504 \nL 229.262087 291.536966 \nL 229.548481 84.696568 \nL 229.643945 97.864127 \nL 229.803052 143.182474 \nL 229.993981 278.369407 \nL 230.057624 251.156453 \nL 230.280374 103.789528 \nL 230.344017 117.396005 \nL 230.598589 209.239725 \nL 230.757696 299.108312 \nL 230.789518 298.559664 \nL 230.853161 280.564001 \nL 231.075911 157.666788 \nL 231.26684 168.310565 \nL 231.298661 167.761916 \nL 231.553233 301.632094 \nL 231.585054 296.4748 \nL 231.648697 262.239148 \nL 231.839626 164.908945 \nL 231.935091 146.254904 \nL 231.966912 138.573828 \nL 232.030555 148.120308 \nL 232.062376 146.035445 \nL 232.285127 300.863987 \nL 232.316948 295.048315 \nL 232.635163 98.961423 \nL 232.698806 100.168449 \nL 232.730627 101.704665 \nL 232.857913 151.302468 \nL 233.048842 295.487234 \nL 233.080663 291.207777 \nL 233.367056 101.046287 \nL 233.430699 107.191147 \nL 233.557985 130.014915 \nL 233.589807 127.710593 \nL 233.812557 294.280207 \nL 233.844378 289.561832 \nL 234.194415 111.690063 \nL 234.258057 119.480868 \nL 234.385343 155.801384 \nL 234.576272 292.414803 \nL 234.608094 288.245076 \nL 234.894487 125.625729 \nL 234.926308 127.491133 \nL 235.085416 148.559227 \nL 235.117237 147.68139 \nL 235.339987 312.166141 \nL 235.371809 306.569929 \nL 235.721845 120.687895 \nL 235.753666 121.346273 \nL 235.880952 144.608959 \nL 236.135524 304.046147 \nL 236.167345 296.4748 \nL 236.549203 193.877574 \nL 236.676489 220.322421 \nL 236.899239 337.513691 \nL 236.962882 327.528292 \nL 237.185632 225.589444 \nL 237.217454 226.79647 \nL 237.249275 224.272688 \nL 237.408383 203.314324 \nL 237.631133 332.466127 \nL 237.662954 326.211537 \nL 237.949347 160.958678 \nL 238.01299 163.592189 \nL 238.076633 163.921378 \nL 238.203919 202.985135 \nL 238.394848 321.273702 \nL 238.458491 289.122914 \nL 238.681241 151.083009 \nL 238.713063 147.791119 \nL 238.808527 148.778686 \nL 238.903991 167.871646 \nL 238.935813 165.786782 \nL 239.158563 329.283967 \nL 239.190385 321.93208 \nL 239.508599 152.948413 \nL 239.604064 156.459762 \nL 239.73135 197.059734 \nL 239.922278 324.236403 \nL 239.9541 319.188839 \nL 240.304136 128.36897 \nL 240.367779 132.428968 \nL 240.495065 176.430559 \nL 240.685993 307.996414 \nL 240.749636 280.89319 \nL 241.004208 127.052215 \nL 241.03603 127.710593 \nL 241.226958 154.594358 \nL 241.449709 319.408298 \nL 241.513352 309.532629 \nL 241.895209 177.088937 \nL 242.022495 208.361888 \nL 242.213424 332.136938 \nL 242.245245 331.039641 \nL 242.34071 290.988318 \nL 242.531638 190.256495 \nL 242.658924 164.799216 \nL 242.754389 172.260832 \nL 242.977139 315.896949 \nL 243.040782 285.062916 \nL 243.295354 120.029517 \nL 243.327175 116.298709 \nL 243.390818 120.468435 \nL 243.518104 134.84302 \nL 243.740854 294.170478 \nL 243.772676 286.489402 \nL 244.059069 111.251144 \nL 244.09089 111.580333 \nL 244.281819 151.412198 \nL 244.504569 329.503426 \nL 244.536391 322.919647 \nL 244.790962 184.660283 \nL 244.918248 175.772181 \nL 244.95007 175.881911 \nL 245.077356 217.35972 \nL 245.268284 339.049906 \nL 245.331927 305.582362 \nL 245.522856 180.271097 \nL 245.681964 164.908945 \nL 245.713785 165.457594 \nL 245.841071 197.498652 \nL 246.032 323.797484 \nL 246.095643 290.439669 \nL 246.318393 159.203003 \nL 246.350214 156.679221 \nL 246.382036 160.08084 \nL 246.413857 162.933811 \nL 246.4775 159.532192 \nL 246.509322 161.946245 \nL 246.541143 162.494893 \nL 246.572965 166.993809 \nL 246.827536 321.163973 \nL 246.859358 313.482897 \nL 246.954822 242.926729 \nL 247.082108 210.337022 \nL 247.177572 215.604045 \nL 247.209394 213.628912 \nL 247.241215 213.080263 \nL 247.368501 241.719703 \nL 247.55943 346.401793 \nL 247.591251 345.414226 \nL 247.654894 330.600723 \nL 247.845823 238.208354 \nL 247.877645 242.048892 \nL 247.941288 246.438078 \nL 247.973109 242.59754 \nL 248.068573 234.916464 \nL 248.100395 239.41538 \nL 248.323145 354.192598 \nL 248.354967 351.120168 \nL 248.482252 275.296977 \nL 248.577717 229.539711 \nL 248.64136 231.075927 \nL 248.673181 230.966197 \nL 248.736824 220.651609 \nL 248.832289 201.010001 \nL 248.86411 206.496484 \nL 249.08686 340.586121 \nL 249.150503 302.94885 \nL 249.309611 191.573251 \nL 249.405075 187.513254 \nL 249.468718 192.01217 \nL 249.500539 189.378658 \nL 249.596004 178.844611 \nL 249.691468 261.6905 \nL 249.850575 324.785051 \nL 249.914218 283.526701 \nL 250.073326 161.507326 \nL 250.16879 158.764085 \nL 250.264255 163.043541 \nL 250.296076 161.946245 \nL 250.327897 161.507326 \nL 250.359719 153.387332 \nL 250.39154 165.567323 \nL 250.614291 321.602891 \nL 250.677934 284.953187 \nL 250.868862 168.420294 \nL 250.996148 160.958678 \nL 251.02797 161.946245 \nL 251.091613 166.44516 \nL 251.123434 154.923547 \nL 251.155256 164.031108 \nL 251.378006 320.834784 \nL 251.441649 286.379672 \nL 251.632578 152.509494 \nL 251.728042 140.878151 \nL 251.759863 142.304637 \nL 251.823506 155.472195 \nL 251.982614 235.135924 \nL 252.141721 317.433164 \nL 252.205364 301.412635 \nL 252.428114 181.039204 \nL 252.491757 185.318661 \nL 252.5554 187.184065 \nL 252.587221 185.977039 \nL 252.650864 180.819745 \nL 252.746329 254.887262 \nL 252.937258 337.403961 \nL 253.032722 300.863987 \nL 253.191829 239.41538 \nL 253.255472 243.585107 \nL 253.287294 241.939162 \nL 253.41458 213.628912 \nL 253.446401 225.260255 \nL 253.63733 351.229898 \nL 253.669151 351.120168 \nL 253.732794 312.60506 \nL 253.891902 212.202426 \nL 253.923723 209.568914 \nL 253.987366 211.763507 \nL 254.051009 221.419717 \nL 254.114652 216.152694 \nL 254.178295 203.533783 \nL 254.210116 217.35972 \nL 254.432866 352.656383 \nL 254.496509 311.178574 \nL 254.655617 224.711607 \nL 254.751081 216.591612 \nL 254.814724 217.46945 \nL 254.910188 212.312156 \nL 254.94201 199.144597 \nL 254.973831 212.312156 \nL 255.196582 354.082869 \nL 255.260225 316.555327 \nL 255.419332 221.200258 \nL 255.514796 205.838106 \nL 255.578439 207.81324 \nL 255.673904 204.850539 \nL 255.705725 192.780277 \nL 255.737547 205.728377 \nL 255.960297 346.730982 \nL 256.02394 310.849385 \nL 256.214869 196.511086 \nL 256.373976 180.490556 \nL 256.437619 184.879742 \nL 256.46944 172.260832 \nL 256.501262 185.318661 \nL 256.724012 339.927743 \nL 256.787655 304.704524 \nL 256.978584 188.061902 \nL 257.042227 175.881911 \nL 257.10587 178.076504 \nL 257.264977 196.840275 \nL 257.487727 333.563423 \nL 257.519549 332.685586 \nL 257.710477 228.113226 \nL 257.837763 243.475378 \nL 257.869585 245.7797 \nL 257.901406 243.585107 \nL 257.996871 230.527278 \nL 258.028692 241.719703 \nL 258.251442 359.130433 \nL 258.283264 357.594218 \nL 258.378728 313.592626 \nL 258.537835 257.959692 \nL 258.601478 263.116986 \nL 258.6333 261.58077 \nL 258.760586 219.334854 \nL 258.792407 237.659706 \nL 258.983336 356.058003 \nL 259.015157 355.180165 \nL 259.0788 314.141275 \nL 259.237908 219.225124 \nL 259.365194 213.299723 \nL 259.397015 213.628912 \nL 259.428836 212.751074 \nL 259.524301 189.817577 \nL 259.556122 208.252159 \nL 259.747051 346.401793 \nL 259.778873 346.072604 \nL 259.842516 307.886684 \nL 260.001623 202.875406 \nL 260.097087 198.925138 \nL 260.128909 200.571083 \nL 260.16073 201.119731 \nL 260.256195 178.515422 \nL 260.288016 179.612719 \nL 260.542588 336.416394 \nL 260.574409 329.174237 \nL 260.797159 204.192161 \nL 260.988088 218.237557 \nL 261.051731 199.144597 \nL 261.083553 215.055397 \nL 261.306303 349.035305 \nL 261.369946 309.31317 \nL 261.529053 223.833769 \nL 261.592696 226.028363 \nL 261.624518 225.369985 \nL 261.688161 231.405116 \nL 261.751803 227.893767 \nL 261.815446 202.655946 \nL 261.847268 216.372153 \nL 262.038197 347.38936 \nL 262.070018 347.27963 \nL 262.133661 309.093711 \nL 262.292768 220.102961 \nL 262.32459 219.005665 \nL 262.356411 220.54188 \nL 262.483697 230.856467 \nL 262.515519 230.198089 \nL 262.579162 211.324589 \nL 262.610983 224.382418 \nL 262.833733 355.838543 \nL 262.865555 353.53422 \nL 262.992841 267.725631 \nL 263.056484 244.243485 \nL 263.120126 247.425645 \nL 263.215591 257.740233 \nL 263.247412 253.899695 \nL 263.342877 228.991063 \nL 263.374698 242.926729 \nL 263.597448 360.337459 \nL 263.62927 358.910974 \nL 263.756556 287.03805 \nL 263.85202 258.179151 \nL 263.883842 260.373744 \nL 263.947485 265.750497 \nL 263.979306 264.98239 \nL 264.106592 224.162958 \nL 264.138413 242.70727 \nL 264.361164 362.751511 \nL 264.424807 321.163973 \nL 264.583914 222.407284 \nL 264.679378 218.566746 \nL 264.774843 226.79647 \nL 264.870307 194.316493 \nL 264.902129 216.481883 \nL 265.093057 348.815845 \nL 265.124879 348.047738 \nL 265.188522 307.996414 \nL 265.347629 221.968365 \nL 265.443093 225.918633 \nL 265.506736 231.075927 \nL 265.538558 226.9062 \nL 265.634022 196.291626 \nL 265.665844 218.018098 \nL 265.888594 352.546654 \nL 265.952237 310.629926 \nL 266.111344 206.606214 \nL 266.143166 203.424054 \nL 266.206809 203.753243 \nL 266.270452 211.324589 \nL 266.302273 207.484051 \nL 266.397737 186.415957 \nL 266.652309 345.962874 \nL 266.684131 337.95261 \nL 266.906881 220.651609 \nL 267.034167 229.8689 \nL 267.065988 228.771604 \nL 267.129631 210.227292 \nL 267.161453 196.950004 \nL 267.193274 215.384586 \nL 267.416024 349.803412 \nL 267.479667 312.275871 \nL 267.638775 214.726208 \nL 267.670596 213.299723 \nL 267.702417 215.384586 \nL 267.734239 214.506749 \nL 267.797882 220.322421 \nL 267.829703 216.811072 \nL 267.893346 200.680812 \nL 267.925168 206.277025 \nL 268.179739 353.863409 \nL 268.243382 338.062339 \nL 268.40249 234.258087 \nL 268.466133 240.402947 \nL 268.561597 255.545639 \nL 268.593418 250.607805 \nL 268.657061 227.125659 \nL 268.688883 230.637008 \nL 268.943455 363.519619 \nL 269.007098 351.668816 \nL 269.229848 235.026194 \nL 269.293491 248.193753 \nL 269.325312 251.156453 \nL 269.357134 243.914296 \nL 269.420777 219.554313 \nL 269.452598 220.322421 \nL 269.70717 358.691514 \nL 269.738991 350.022872 \nL 269.961741 217.140261 \nL 270.089027 228.661874 \nL 270.120849 228.003496 \nL 270.216313 193.219196 \nL 270.248135 214.506749 \nL 270.439063 352.107735 \nL 270.470885 350.790979 \nL 270.534528 312.934248 \nL 270.693635 220.322421 \nL 270.725457 217.24999 \nL 270.7891 218.895935 \nL 270.852743 225.369985 \nL 270.884564 223.943499 \nL 270.980028 196.840275 \nL 271.01185 218.347287 \nL 271.202779 350.681249 \nL 271.2346 349.145034 \nL 271.298243 312.49533 \nL 271.45735 212.202426 \nL 271.489172 210.556481 \nL 271.616458 220.54188 \nL 271.648279 217.579179 \nL 271.711922 188.83001 \nL 271.775565 210.88567 \nL 271.966494 347.718549 \nL 271.998315 347.49909 \nL 272.061958 311.946682 \nL 272.221066 207.154862 \nL 272.252887 204.960269 \nL 272.284708 208.032699 \nL 272.31653 209.129996 \nL 272.380173 219.334854 \nL 272.411994 214.835938 \nL 272.475637 190.914873 \nL 272.507459 194.316493 \nL 272.730209 348.267197 \nL 272.793852 338.720717 \nL 273.016602 212.970534 \nL 273.048424 215.604045 \nL 273.080245 214.17756 \nL 273.175709 225.369985 \nL 273.207531 225.260255 \nL 273.271174 205.179728 \nL 273.302995 221.200258 \nL 273.525746 346.182334 \nL 273.557567 344.646119 \nL 273.653031 288.354806 \nL 273.780317 237.659706 \nL 273.812139 240.512677 \nL 273.907603 245.560241 \nL 274.003068 219.444583 \nL 274.034889 224.272688 \nL 274.257639 352.875843 \nL 274.353104 344.536389 \nL 274.575854 256.533206 \nL 274.639497 258.727799 \nL 274.671318 258.069421 \nL 274.766783 217.24999 \nL 274.830426 241.171055 \nL 275.021354 357.265029 \nL 275.053176 356.167732 \nL 275.116819 324.675321 \nL 275.275926 217.140261 \nL 275.307748 217.688909 \nL 275.435034 236.34295 \nL 275.466855 233.819168 \nL 275.530498 194.645681 \nL 275.594141 216.481883 \nL 275.78507 350.900709 \nL 275.816891 349.035305 \nL 275.880534 306.679658 \nL 276.039641 217.46945 \nL 276.071463 217.579179 \nL 276.198749 229.649441 \nL 276.23057 226.357551 \nL 276.294213 189.159199 \nL 276.357856 212.202426 \nL 276.548785 347.27963 \nL 276.580606 346.950441 \nL 276.644249 308.215873 \nL 276.803357 213.628912 \nL 276.835178 211.653778 \nL 276.866999 212.970534 \nL 276.962464 219.225124 \nL 277.057928 182.026771 \nL 277.08975 190.695414 \nL 277.3125 345.085037 \nL 277.376143 334.002342 \nL 277.53525 220.651609 \nL 277.598893 221.748906 \nL 277.726179 237.769435 \nL 277.758 235.794302 \nL 277.853465 193.109466 \nL 277.885286 211.10513 \nL 278.108037 344.536389 \nL 278.17168 305.582362 \nL 278.330787 208.581348 \nL 278.426251 224.272688 \nL 278.489894 237.440247 \nL 278.521716 234.697005 \nL 278.585359 199.364057 \nL 278.649001 215.713775 \nL 278.871752 337.513691 \nL 278.903573 332.136938 \nL 279.094502 239.744569 \nL 279.158145 254.887262 \nL 279.253609 269.920224 \nL 279.285431 263.226715 \nL 279.349074 219.005665 \nL 279.412717 237.659706 \nL 279.635467 351.998005 \nL 279.667288 350.790979 \nL 279.762753 298.120745 \nL 279.890039 230.417549 \nL 279.92186 231.514845 \nL 280.017324 241.500244 \nL 280.049146 235.355383 \nL 280.112789 206.825673 \nL 280.14461 211.982967 \nL 280.367361 346.621252 \nL 280.431004 335.648287 \nL 280.653754 206.606214 \nL 280.78104 215.274856 \nL 280.812861 212.751074 \nL 280.876504 178.405693 \nL 280.908326 187.184065 \nL 281.162897 345.743415 \nL 281.194719 337.73315 \nL 281.417469 209.349455 \nL 281.544755 229.539711 \nL 281.576576 225.589444 \nL 281.640219 181.039204 \nL 281.703862 205.728377 \nL 281.894791 334.77045 \nL 281.926612 334.112072 \nL 281.990255 293.40237 \nL 282.08572 216.591612 \nL 282.117541 219.334854 \nL 282.244827 230.637008 \nL 282.30847 239.195921 \nL 282.340291 236.781869 \nL 282.403934 191.79271 \nL 282.467577 214.945667 \nL 282.658506 342.780714 \nL 282.690328 342.341796 \nL 282.753971 301.741824 \nL 282.849435 219.773772 \nL 282.881256 220.980798 \nL 282.944899 221.968365 \nL 283.072185 235.904031 \nL 283.104007 233.380249 \nL 283.16765 193.877574 \nL 283.231292 214.397019 \nL 283.454043 346.072604 \nL 283.517686 309.752089 \nL 283.676793 207.264592 \nL 283.708614 206.825673 \nL 283.8359 221.858636 \nL 283.867722 215.604045 \nL 283.931365 191.024603 \nL 283.963186 204.082432 \nL 284.217758 348.815845 \nL 284.281401 335.758017 \nL 284.440508 236.891598 \nL 284.504151 243.475378 \nL 284.599615 259.715366 \nL 284.631437 254.996991 \nL 284.69508 222.517014 \nL 284.758723 246.767267 \nL 284.981473 356.606651 \nL 285.013295 353.424491 \nL 285.076937 329.832615 \nL 285.267866 257.191584 \nL 285.331509 261.909959 \nL 285.363331 261.141852 \nL 285.458795 208.800807 \nL 285.522438 239.086191 \nL 285.713367 355.728814 \nL 285.77701 342.561255 \nL 285.99976 219.115394 \nL 286.127046 235.465113 \nL 286.158867 232.282953 \nL 286.22251 188.171632 \nL 286.286153 219.444583 \nL 286.477082 351.559087 \nL 286.508903 348.376927 \nL 286.572546 308.874251 \nL 286.668011 227.345118 \nL 286.699832 227.454848 \nL 286.731654 227.125659 \nL 286.763475 227.784037 \nL 286.890761 241.939162 \nL 286.922582 238.976462 \nL 286.986225 190.585684 \nL 287.049868 218.566746 \nL 287.240797 344.646119 \nL 287.272619 344.536389 \nL 287.336262 302.94885 \nL 287.399904 221.200258 \nL 287.463547 223.285121 \nL 287.622655 238.757002 \nL 287.654476 241.280784 \nL 287.686298 238.427813 \nL 287.749941 191.90244 \nL 287.813583 218.566746 \nL 288.004512 344.646119 \nL 288.036334 343.000174 \nL 288.099977 303.936417 \nL 288.227263 226.247822 \nL 288.259084 226.357551 \nL 288.418191 241.061325 \nL 288.450013 237.440247 \nL 288.513656 192.451088 \nL 288.577299 216.042964 \nL 288.768227 342.232066 \nL 288.800049 341.683418 \nL 288.863692 304.923984 \nL 289.022799 218.018098 \nL 289.086442 226.79647 \nL 289.181906 243.036459 \nL 289.213728 242.158622 \nL 289.277371 208.691077 \nL 289.341014 235.355383 \nL 289.563764 353.095302 \nL 289.595586 348.815845 \nL 289.722871 265.092119 \nL 289.786514 246.547808 \nL 289.850157 255.874828 \nL 289.945622 268.274279 \nL 289.977443 262.678067 \nL 290.041086 222.626743 \nL 290.104729 250.168886 \nL 290.327479 357.594218 \nL 290.359301 355.728814 \nL 290.454765 307.008847 \nL 290.613872 243.914296 \nL 290.709337 250.498075 \nL 290.804801 196.730545 \nL 290.868444 231.185656 \nL 291.059373 348.047738 \nL 291.091194 346.950441 \nL 291.154837 308.435333 \nL 291.313945 196.511086 \nL 291.345766 193.219196 \nL 291.377588 195.742978 \nL 291.568516 224.711607 \nL 291.85491 381.076364 \nL 291.918552 350.681249 \nL 292.109481 236.672139 \nL 292.173124 235.904031 \nL 292.236767 239.086191 \nL 292.332232 202.107298 \nL 292.364053 213.958101 \nL 292.586803 351.339627 \nL 292.650446 343.000174 \nL 292.841375 220.871069 \nL 292.873196 221.419717 \nL 293.000482 232.502412 \nL 293.032304 226.79647 \nL 293.095947 212.860804 \nL 293.127768 221.639176 \nL 293.191411 257.849962 \nL 293.350518 349.803412 \nL 293.38234 349.474223 \nL 293.445983 310.520196 \nL 293.60509 221.200258 \nL 293.700555 230.08836 \nL 293.764197 238.976462 \nL 293.796019 232.392682 \nL 293.859662 189.598117 \nL 293.923305 216.701342 \nL 294.114234 346.401793 \nL 294.146055 346.182334 \nL 294.209698 308.983981 \nL 294.368805 225.808903 \nL 294.400627 226.467281 \nL 294.527913 238.757002 \nL 294.623377 202.655946 \nL 294.655199 213.628912 \nL 294.90977 348.157467 \nL 294.973413 331.36883 \nL 295.13252 241.500244 \nL 295.196163 248.193753 \nL 295.291628 262.568337 \nL 295.323449 252.582939 \nL 295.387092 214.726208 \nL 295.450735 239.52511 \nL 295.673485 353.973139 \nL 295.705307 346.730982 \nL 296.118986 189.049469 \nL 296.182629 212.641345 \nL 296.405379 336.416394 \nL 296.437201 334.002342 \nL 296.500843 284.843457 \nL 296.659951 201.55865 \nL 296.691772 201.778109 \nL 296.787237 209.678644 \nL 296.819058 207.593781 \nL 296.882701 157.447329 \nL 296.946344 174.674884 \nL 297.169094 316.335868 \nL 297.232737 301.302905 \nL 297.328202 205.399188 \nL 297.423666 212.092696 \nL 297.550952 224.382418 \nL 297.582773 222.955932 \nL 297.678238 161.507326 \nL 297.710059 172.370562 \nL 297.932809 309.4229 \nL 297.996452 298.230475 \nL 298.187381 188.391091 \nL 298.219203 189.049469 \nL 298.251024 192.670548 \nL 298.314667 191.463522 \nL 298.346488 188.391091 \nL 298.410131 141.646259 \nL 298.473774 163.811649 \nL 298.696525 314.251004 \nL 298.728346 313.263437 \nL 298.791989 269.261846 \nL 298.951096 182.136501 \nL 298.982918 182.136501 \nL 299.078382 192.780277 \nL 299.110204 189.159199 \nL 299.173847 153.82625 \nL 299.237489 172.260832 \nL 299.46024 320.615324 \nL 299.523883 308.983981 \nL 299.651169 210.775941 \nL 299.714811 212.860804 \nL 299.842097 233.489979 \nL 299.873919 231.295386 \nL 299.937562 184.331094 \nL 300.001205 204.63108 \nL 300.255776 336.087205 \nL 300.319419 316.445597 \nL 300.446705 246.218619 \nL 300.510348 251.705102 \nL 300.605813 270.249413 \nL 300.637634 265.531038 \nL 300.701277 205.728377 \nL 300.76492 222.846203 \nL 301.019492 343.878011 \nL 301.051313 340.147203 \nL 301.146777 293.29264 \nL 301.242242 248.193753 \nL 301.305885 252.25375 \nL 301.369528 264.653201 \nL 301.401349 262.897526 \nL 301.464992 203.094865 \nL 301.528635 226.9062 \nL 301.751385 345.962874 \nL 301.815028 335.867746 \nL 302.005957 220.651609 \nL 302.037778 225.040796 \nL 302.133243 233.819168 \nL 302.165064 232.941331 \nL 302.228707 177.747315 \nL 302.29235 200.022435 \nL 302.546922 352.546654 \nL 302.578743 342.122336 \nL 302.801494 215.384586 \nL 302.865137 218.237557 \nL 302.896958 221.858636 \nL 302.928779 218.566746 \nL 302.992422 169.62732 \nL 303.056065 186.415957 \nL 303.278816 322.370999 \nL 303.342459 307.996414 \nL 303.437923 201.33919 \nL 303.533387 209.898103 \nL 303.660673 225.808903 \nL 303.692495 220.54188 \nL 303.756138 161.836515 \nL 303.81978 175.99164 \nL 304.042531 312.60506 \nL 304.106174 299.108312 \nL 304.201638 195.304059 \nL 304.297102 202.217028 \nL 304.424388 220.980798 \nL 304.45621 215.384586 \nL 304.519853 162.824082 \nL 304.583496 174.016507 \nL 304.806246 313.592626 \nL 304.869889 299.327771 \nL 304.997175 196.511086 \nL 305.060818 200.351623 \nL 305.188103 226.247822 \nL 305.219925 221.309987 \nL 305.283568 175.772181 \nL 305.347211 191.134333 \nL 305.601783 321.273702 \nL 305.665425 300.754257 \nL 305.792711 229.539711 \nL 305.856354 238.098624 \nL 305.951819 257.849962 \nL 305.98364 250.827264 \nL 306.047283 190.366225 \nL 306.110926 211.214859 \nL 306.365498 319.737487 \nL 306.429141 304.046147 \nL 306.588248 234.477546 \nL 306.651891 243.475378 \nL 306.715534 252.912128 \nL 306.747355 243.585107 \nL 306.810998 176.979207 \nL 306.874641 195.304059 \nL 307.097391 315.67749 \nL 307.161034 300.863987 \nL 307.28832 194.865141 \nL 307.351963 203.753243 \nL 307.479249 227.564578 \nL 307.51107 223.285121 \nL 307.606535 161.068407 \nL 307.638356 173.02894 \nL 307.861107 311.398033 \nL 307.92475 298.449934 \nL 308.052035 196.950004 \nL 308.115678 205.069999 \nL 308.242964 227.235389 \nL 308.274786 223.50458 \nL 308.338429 167.432727 \nL 308.402071 183.124068 \nL 308.656643 327.857481 \nL 308.688465 317.213705 \nL 308.847572 201.33919 \nL 308.911215 205.508917 \nL 309.038501 222.517014 \nL 309.102144 174.565155 \nL 309.165787 192.121899 \nL 309.420358 337.84288 \nL 309.484001 316.335868 \nL 309.643109 217.579179 \nL 309.706752 244.572674 \nL 309.802216 290.439669 \nL 309.834037 274.858059 \nL 309.89768 259.715366 \nL 309.961323 267.506172 \nL 310.152252 342.890444 \nL 310.215895 333.673153 \nL 310.406824 251.375913 \nL 310.470467 260.812663 \nL 310.53411 269.042387 \nL 310.565931 263.885093 \nL 310.629574 210.117563 \nL 310.693217 228.991063 \nL 310.947789 353.863409 \nL 311.011432 337.623421 \nL 311.170539 232.721871 \nL 311.234182 235.904031 \nL 311.297825 243.475378 \nL 311.329646 237.330517 \nL 311.393289 183.453257 \nL 311.456932 199.473786 \nL 311.711504 318.420731 \nL 311.775147 304.704524 \nL 312.157004 142.853285 \nL 312.188826 150.973279 \nL 312.443398 306.679658 \nL 312.50704 295.596963 \nL 312.666148 186.635417 \nL 312.697969 188.171632 \nL 312.825255 203.314324 \nL 312.857077 199.254327 \nL 312.92072 136.708424 \nL 312.984362 148.778686 \nL 313.207113 302.290472 \nL 313.270756 287.915887 \nL 313.398042 177.857044 \nL 313.461684 179.612719 \nL 313.493506 180.710015 \nL 313.58897 192.999737 \nL 313.620792 189.159199 \nL 313.684435 136.818154 \nL 313.748078 151.302468 \nL 313.970828 305.253173 \nL 314.034471 292.853722 \nL 314.129935 180.819745 \nL 314.2254 183.233797 \nL 314.352685 195.0846 \nL 314.384507 189.159199 \nL 314.44815 131.66086 \nL 314.511793 148.010579 \nL 314.734543 296.58453 \nL 314.798186 284.733727 \nL 314.89365 176.2111 \nL 314.989115 182.136501 \nL 315.116401 198.705679 \nL 315.148222 191.90244 \nL 315.211865 135.501398 \nL 315.275508 148.778686 \nL 315.498258 298.779123 \nL 315.561901 283.96562 \nL 315.721008 170.505158 \nL 315.75283 171.382995 \nL 315.880116 189.488388 \nL 315.911937 182.026771 \nL 315.97558 135.281939 \nL 316.039223 155.252736 \nL 316.134688 222.955932 \nL 316.293795 295.487234 \nL 316.357438 280.125082 \nL 316.516545 184.221364 \nL 316.548367 185.977039 \nL 316.643831 197.279193 \nL 316.675652 191.682981 \nL 316.739295 154.704087 \nL 316.802938 177.198666 \nL 317.05751 323.578025 \nL 317.152974 296.4748 \nL 317.312082 212.531615 \nL 317.343903 215.165127 \nL 317.407546 223.065662 \nL 317.439368 216.262423 \nL 317.503011 165.238134 \nL 317.566653 190.256495 \nL 317.789404 338.610988 \nL 317.853047 324.785051 \nL 318.043975 214.28729 \nL 318.171261 228.332685 \nL 318.203083 224.272688 \nL 318.266726 161.397596 \nL 318.330369 174.674884 \nL 318.553119 330.381263 \nL 318.616762 319.518028 \nL 318.807691 200.790542 \nL 318.839512 203.424054 \nL 318.934976 209.349455 \nL 318.966798 204.411621 \nL 319.030441 154.923547 \nL 319.094084 172.480291 \nL 319.348656 336.745583 \nL 319.380477 327.089374 \nL 319.475941 219.993232 \nL 319.603227 220.212691 \nL 319.635049 220.871069 \nL 319.66687 219.225124 \nL 319.698692 219.334854 \nL 319.825978 144.27977 \nL 319.88962 169.956509 \nL 320.080549 296.145611 \nL 320.112371 295.158045 \nL 320.176014 248.852131 \nL 320.239657 173.906777 \nL 320.303299 176.979207 \nL 320.462407 199.583516 \nL 320.494228 195.413789 \nL 320.557871 129.246808 \nL 320.621514 138.13491 \nL 320.844264 294.719126 \nL 320.907907 283.087783 \nL 321.003372 177.308396 \nL 321.098836 183.233797 \nL 321.226122 204.74081 \nL 321.257943 199.144597 \nL 321.321586 157.227869 \nL 321.385229 179.722449 \nL 321.639801 331.039641 \nL 321.703444 314.360734 \nL 321.862551 207.264592 \nL 321.926194 212.641345 \nL 321.989837 222.297554 \nL 322.021659 217.46945 \nL 322.085302 175.881911 \nL 322.148944 200.900272 \nL 322.403516 336.196935 \nL 322.467159 323.248836 \nL 322.658088 232.392682 \nL 322.689909 235.245653 \nL 322.753552 243.475378 \nL 322.785374 235.026194 \nL 322.849017 160.08084 \nL 322.91266 177.966774 \nL 323.13541 325.443429 \nL 323.199053 312.824519 \nL 323.389982 181.258664 \nL 323.421803 182.246231 \nL 323.517267 192.670548 \nL 323.549089 185.757579 \nL 323.612732 140.987881 \nL 323.676375 160.410029 \nL 323.930947 331.36883 \nL 323.962768 318.74992 \nL 324.153697 195.633248 \nL 324.185518 196.950004 \nL 324.280983 202.875406 \nL 324.312804 195.633248 \nL 324.376447 130.673293 \nL 324.44009 142.963014 \nL 324.66284 299.108312 \nL 324.726483 284.843457 \nL 324.853769 172.590021 \nL 324.917412 181.587853 \nL 325.044698 199.693246 \nL 325.076519 193.328926 \nL 325.140162 127.600863 \nL 325.203805 137.257072 \nL 325.426555 297.352638 \nL 325.490198 284.843457 \nL 325.585663 175.772181 \nL 325.681127 189.927306 \nL 325.808413 209.129996 \nL 325.840234 204.301891 \nL 325.935699 133.416535 \nL 325.96752 143.182474 \nL 326.094806 259.715366 \nL 326.190271 296.58453 \nL 326.222092 296.145611 \nL 326.285735 252.912128 \nL 326.349378 175.004073 \nL 326.413021 183.014338 \nL 326.572128 206.496484 \nL 326.60395 202.436487 \nL 326.667593 146.474363 \nL 326.731235 164.470027 \nL 326.985807 311.507763 \nL 327.04945 291.975885 \nL 327.176736 199.583516 \nL 327.240379 205.179728 \nL 327.335843 221.639176 \nL 327.367665 213.409452 \nL 327.431308 149.217605 \nL 327.494951 166.44516 \nL 327.749522 298.449934 \nL 327.813165 284.843457 \nL 328.099558 173.906777 \nL 328.195023 117.396005 \nL 328.258666 138.244639 \nL 328.513238 299.108312 \nL 328.545059 286.050483 \nL 328.767809 157.776518 \nL 328.863274 170.285698 \nL 328.895095 166.115971 \nL 328.958738 122.333839 \nL 329.022381 140.658692 \nL 329.276953 314.689923 \nL 329.308774 304.814254 \nL 329.499703 184.111635 \nL 329.531524 184.221364 \nL 329.626989 192.999737 \nL 329.65881 188.061902 \nL 329.722453 138.573828 \nL 329.786096 155.691654 \nL 330.040668 325.882348 \nL 330.072489 314.470464 \nL 330.263418 193.767844 \nL 330.29524 195.523519 \nL 330.390704 201.55865 \nL 330.422525 195.523519 \nL 330.486168 138.683558 \nL 330.549811 149.875983 \nL 330.677097 273.431573 \nL 330.772562 313.592626 \nL 330.804383 312.824519 \nL 330.868026 268.274279 \nL 330.96349 186.854876 \nL 330.995312 187.403524 \nL 331.154419 198.815408 \nL 331.186241 191.79271 \nL 331.249884 139.341936 \nL 331.313526 150.534361 \nL 331.377169 191.353792 \nL 331.536277 313.153708 \nL 331.568098 307.447766 \nL 331.631741 269.481306 \nL 331.790848 175.333262 \nL 331.82267 175.113803 \nL 331.949956 198.925138 \nL 332.013599 161.617056 \nL 332.077242 184.331094 \nL 332.331813 328.2964 \nL 332.395456 312.166141 \nL 332.586385 206.057565 \nL 332.650028 211.434319 \nL 332.713671 203.972702 \nL 332.777314 149.875983 \nL 332.840957 160.958678 \nL 332.968243 249.949427 \nL 333.095529 293.951018 \nL 333.12735 292.305074 \nL 333.222814 239.195921 \nL 333.318279 195.523519 \nL 333.3501 197.498652 \nL 333.445565 209.129996 \nL 333.477386 206.277025 \nL 333.541029 145.706256 \nL 333.604672 158.544625 \nL 333.731958 260.702933 \nL 333.859244 306.569929 \nL 333.891065 301.302905 \nL 334.081994 188.061902 \nL 334.145637 200.571083 \nL 334.20928 211.544048 \nL 334.241101 207.374321 \nL 334.304744 166.115971 \nL 334.336566 181.587853 \nL 334.622959 310.739655 \nL 334.686602 297.681827 \nL 334.845709 205.289458 \nL 334.909352 213.299723 \nL 334.972995 235.684572 \nL 335.004816 235.245653 \nL 335.068459 195.413789 \nL 335.132102 199.583516 \nL 335.195745 222.846203 \nL 335.354853 305.143443 \nL 335.386674 302.94885 \nL 335.450317 267.067253 \nL 335.609424 172.91921 \nL 335.73671 184.989472 \nL 335.768532 181.368393 \nL 335.832175 127.271674 \nL 335.895817 141.975448 \nL 336.150389 298.888853 \nL 336.214032 270.907791 \nL 336.404961 155.581925 \nL 336.468604 161.068407 \nL 336.500425 170.395428 \nL 336.532247 169.73705 \nL 336.59589 117.944653 \nL 336.659533 145.157608 \nL 336.882283 305.692091 \nL 336.945926 294.719126 \nL 337.136855 181.478123 \nL 337.200498 189.049469 \nL 337.26414 196.401356 \nL 337.295962 195.19433 \nL 337.359605 135.501398 \nL 337.423248 154.704087 \nL 337.677819 302.83912 \nL 337.741462 286.599132 \nL 337.932391 186.525687 \nL 337.964213 189.488388 \nL 338.027856 197.498652 \nL 338.059677 192.560818 \nL 338.12332 139.232206 \nL 338.186963 161.397596 \nL 338.441535 304.265606 \nL 338.505178 290.549399 \nL 338.727928 185.099202 \nL 338.759749 190.256495 \nL 338.791571 193.987304 \nL 338.823392 190.585684 \nL 338.887035 125.954918 \nL 338.950678 146.254904 \nL 339.20525 287.14778 \nL 339.268893 261.032122 \nL 339.428 169.62732 \nL 339.459822 174.345695 \nL 339.555286 192.341359 \nL 339.587107 191.573251 \nL 339.65075 146.035445 \nL 339.682572 162.714352 \nL 339.968965 316.555327 \nL 340.000786 313.373167 \nL 340.128072 253.460776 \nL 340.223537 209.349455 \nL 340.28718 216.701342 \nL 340.319001 216.042964 \nL 340.350823 209.568914 \nL 340.414466 136.598694 \nL 340.478108 154.045709 \nL 340.700859 288.245076 \nL 340.764502 271.34671 \nL 340.923609 150.973279 \nL 340.95543 151.083009 \nL 341.082716 162.933811 \nL 341.114538 159.312733 \nL 341.178181 98.741964 \nL 341.241824 109.38574 \nL 341.464574 253.460776 \nL 341.528217 240.293218 \nL 341.623681 133.087346 \nL 341.719146 138.464099 \nL 341.846431 158.434896 \nL 341.878253 156.350032 \nL 341.941896 100.05872 \nL 342.005539 111.141415 \nL 342.26011 265.201849 \nL 342.291932 254.448343 \nL 342.451039 145.377067 \nL 342.482861 145.596526 \nL 342.641968 174.674884 \nL 342.705611 132.209508 \nL 342.769254 155.362465 \nL 343.023826 302.619661 \nL 343.087469 286.489402 \nL 343.246576 199.802975 \nL 343.310219 208.910536 \nL 343.373862 219.225124 \nL 343.405683 214.616478 \nL 343.469326 153.716521 \nL 343.532969 171.053806 \nL 343.787541 298.011016 \nL 343.851184 287.476969 \nL 344.010291 198.705679 \nL 344.073934 203.862972 \nL 344.137577 216.372153 \nL 344.169398 214.17756 \nL 344.233041 148.668956 \nL 344.296684 173.138669 \nL 344.519435 307.228306 \nL 344.551256 304.375335 \nL 344.614899 260.593204 \nL 344.774006 175.662451 \nL 344.901292 193.658115 \nL 344.933114 188.83001 \nL 345.028578 123.650595 \nL 345.060399 137.695991 \nL 345.28315 282.868323 \nL 345.346793 271.456439 \nL 345.474078 169.298131 \nL 345.537721 177.418126 \nL 345.665007 199.473786 \nL 345.696829 196.291626 \nL 345.760472 135.940317 \nL 345.824115 150.973279 \nL 346.046865 299.87642 \nL 346.110508 287.03805 \nL 346.205972 176.10137 \nL 346.301437 181.148934 \nL 346.428722 187.952173 \nL 346.460544 184.550553 \nL 346.524187 138.354369 \nL 346.58783 157.557058 \nL 346.842401 309.532629 \nL 346.874223 297.681827 \nL 347.065152 190.146766 \nL 347.192438 207.264592 \nL 347.224259 204.960269 \nL 347.287902 148.339767 \nL 347.351545 162.494893 \nL 347.574295 305.801821 \nL 347.637938 294.170478 \nL 347.797045 186.196498 \nL 347.828867 187.513254 \nL 347.956153 199.583516 \nL 347.987974 199.473786 \nL 348.051617 159.641922 \nL 348.11526 183.014338 \nL 348.369832 324.565592 \nL 348.433475 308.654792 \nL 348.592582 208.032699 \nL 348.656225 214.945667 \nL 348.719868 227.784037 \nL 348.751689 226.357551 \nL 348.815332 178.954341 \nL 348.878975 203.424054 \nL 349.133547 338.172069 \nL 349.19719 328.076941 \nL 349.41994 220.761339 \nL 349.483583 226.68674 \nL 349.515405 222.297554 \nL 349.579047 178.734882 \nL 349.64269 205.728377 \nL 349.865441 338.062339 \nL 349.929084 324.565592 \nL 350.120012 203.204594 \nL 350.151834 205.947836 \nL 350.247298 220.322421 \nL 350.27912 218.457016 \nL 350.374584 157.557058 \nL 350.406406 171.053806 \nL 350.660977 314.141275 \nL 350.692799 301.741824 \nL 350.883728 184.221364 \nL 351.011013 194.865141 \nL 351.042835 194.316493 \nL 351.106478 139.012747 \nL 351.170121 153.497061 \nL 351.392871 300.863987 \nL 351.456514 290.11048 \nL 351.679264 163.37273 \nL 351.742907 168.420294 \nL 351.80655 174.455425 \nL 351.870193 126.832755 \nL 351.933836 148.230038 \nL 352.156586 296.365071 \nL 352.220229 283.96562 \nL 352.315694 175.881911 \nL 352.411158 180.161367 \nL 352.538444 190.146766 \nL 352.570265 186.086768 \nL 352.633908 126.723026 \nL 352.697551 136.818154 \nL 352.920301 271.675899 \nL 352.983944 259.495907 \nL 353.11123 147.68139 \nL 353.174873 148.120308 \nL 353.302159 170.614887 \nL 353.33398 169.407861 \nL 353.397623 122.004651 \nL 353.461266 136.379235 \nL 353.715838 280.015352 \nL 353.779481 270.798061 \nL 353.938588 184.221364 \nL 354.002231 197.169464 \nL 354.097696 214.28729 \nL 354.161338 164.908945 \nL 354.224981 189.598117 \nL 354.479553 321.82235 \nL 354.543196 310.410466 \nL 354.765946 217.908368 \nL 354.797768 221.309987 \nL 354.829589 224.162958 \nL 354.861411 222.187825 \nL 354.925054 161.287867 \nL 354.988697 187.842443 \nL 355.211447 292.305074 \nL 355.27509 277.6013 \nL 355.466019 148.449497 \nL 355.49784 153.93598 \nL 355.625126 165.347864 \nL 355.688769 116.408438 \nL 355.752412 136.927883 \nL 356.006983 277.052652 \nL 356.038805 267.067253 \nL 356.229734 152.509494 \nL 356.325198 162.385163 \nL 356.35702 164.140838 \nL 356.388841 162.604622 \nL 356.452484 109.056551 \nL 356.516127 120.468435 \nL 356.738877 256.094288 \nL 356.80252 242.158622 \nL 356.993449 134.184642 \nL 357.088913 145.047878 \nL 357.120735 148.998145 \nL 357.152556 146.474363 \nL 357.248021 88.098187 \nL 357.279842 100.607368 \nL 357.502592 239.195921 \nL 357.566235 225.918633 \nL 357.6617 116.408438 \nL 357.757164 121.126813 \nL 357.916271 139.012747 \nL 358.011736 87.988458 \nL 358.043557 100.497638 \nL 358.298129 244.572674 \nL 358.32995 232.941331 \nL 358.457236 127.052215 \nL 358.520879 130.344104 \nL 358.679987 181.148934 \nL 358.711808 162.165704 \nL 358.743629 123.101947 \nL 358.807272 138.903017 \nL 359.061844 272.334277 \nL 359.125487 252.034291 \nL 359.252773 166.993809 \nL 359.316416 171.492724 \nL 359.41188 192.231629 \nL 359.443702 186.854876 \nL 359.507345 129.795456 \nL 359.570988 146.693823 \nL 359.825559 270.029954 \nL 359.889202 259.166718 \nL 360.04831 178.295963 \nL 360.111952 184.660283 \nL 360.175595 198.37649 \nL 360.207417 194.97487 \nL 360.302881 126.942485 \nL 360.334703 142.633825 \nL 360.557453 272.992654 \nL 360.621096 260.044555 \nL 360.780203 149.546794 \nL 360.812025 150.314901 \nL 360.939311 163.921378 \nL 360.971132 160.848948 \nL 361.034775 119.261409 \nL 361.098418 149.107875 \nL 361.35299 288.683995 \nL 361.416633 247.206186 \nL 361.480275 172.91921 \nL 361.543918 174.016507 \nL 361.57574 174.235966 \nL 361.703026 187.184065 \nL 361.734847 185.757579 \nL 361.830312 137.695991 \nL 361.862133 152.180305 \nL 362.116705 306.899118 \nL 362.148526 299.437501 \nL 362.339455 182.136501 \nL 362.371277 183.014338 \nL 362.466741 195.413789 \nL 362.498562 194.865141 \nL 362.562205 153.497061 \nL 362.625848 173.138669 \nL 362.88042 323.907214 \nL 362.912241 314.799653 \nL 363.10317 206.715943 \nL 363.134992 209.568914 \nL 363.230456 219.993232 \nL 363.294099 194.97487 \nL 363.357742 150.534361 \nL 363.389563 159.861381 \nL 363.612314 292.853722 \nL 363.675957 281.002919 \nL 363.866885 170.505158 \nL 363.96235 181.478123 \nL 364.025993 187.952173 \nL 364.121457 139.451665 \nL 364.153279 150.095442 \nL 364.40785 275.187248 \nL 364.471493 258.61807 \nL 364.630601 179.064071 \nL 364.662422 182.026771 \nL 364.757886 197.827841 \nL 364.789708 195.633248 \nL 364.853351 150.534361 \nL 364.916994 166.774349 \nL 365.171565 292.524533 \nL 365.235208 280.125082 \nL 365.426137 192.560818 \nL 365.48978 199.802975 \nL 365.521602 202.436487 \nL 365.553423 196.511086 \nL 365.617066 144.060311 \nL 365.680709 175.772181 \nL 365.903459 291.427236 \nL 365.967102 276.613733 \nL 366.158031 168.420294 \nL 366.189852 168.091105 \nL 366.285317 178.954341 \nL 366.317138 176.979207 \nL 366.412603 119.480868 \nL 366.476246 149.107875 \nL 366.667174 268.493739 \nL 366.698996 267.835361 \nL 366.762639 222.626743 \nL 366.826282 150.973279 \nL 366.889925 159.971111 \nL 367.01721 180.161367 \nL 367.049032 186.635417 \nL 367.080853 185.318661 \nL 367.176318 124.199244 \nL 367.239961 155.362465 \nL 367.462711 281.771027 \nL 367.526354 239.63484 \nL 367.621818 165.786782 \nL 367.65364 166.55489 \nL 367.812747 188.83001 \nL 367.844569 188.61055 \nL 367.940033 130.563564 \nL 368.003676 155.691654 \nL 368.194605 271.34671 \nL 368.226426 270.139683 \nL 368.290069 219.993232 \nL 368.385533 144.938148 \nL 368.417355 150.64409 \nL 368.608284 179.722449 \nL 368.703748 123.321406 \nL 368.767391 146.803552 \nL 368.990141 271.785628 \nL 369.053784 232.612142 \nL 369.244713 127.710593 \nL 369.371999 152.399765 \nL 369.40382 143.950581 \nL 369.435642 115.85979 \nL 369.499285 146.254904 \nL 369.753856 282.209945 \nL 369.817499 270.139683 \nL 370.008428 178.625152 \nL 370.04025 181.478123 \nL 370.135714 192.231629 \nL 370.231178 138.244639 \nL 370.263 154.594358 \nL 370.517572 282.209945 \nL 370.549393 278.369407 \nL 370.7085 200.241894 \nL 370.803965 214.397019 \nL 370.867608 230.746738 \nL 370.899429 227.125659 \nL 370.994894 154.155439 \nL 371.058537 188.171632 \nL 371.249465 288.354806 \nL 371.281287 287.14778 \nL 371.34493 244.353215 \nL 371.504037 160.3003 \nL 371.535859 159.312733 \nL 371.663144 176.650018 \nL 371.694966 168.420294 \nL 371.758609 137.366802 \nL 371.79043 155.911114 \nL 372.01318 308.654792 \nL 372.045002 306.350469 \nL 372.108645 263.007256 \nL 372.204109 193.109466 \nL 372.235931 193.328926 \nL 372.267752 192.670548 \nL 372.395038 202.655946 \nL 372.42686 199.034868 \nL 372.522324 151.851116 \nL 372.554145 164.250567 \nL 372.776896 307.338036 \nL 372.840539 293.951018 \nL 372.936003 192.341359 \nL 373.031467 196.730545 \nL 373.190575 214.616478 \nL 373.286039 157.00841 \nL 373.349682 187.074335 \nL 373.540611 308.654792 \nL 373.572432 307.996414 \nL 373.636075 262.568337 \nL 373.699718 189.268928 \nL 373.763361 193.438655 \nL 373.890647 211.873237 \nL 373.95429 218.676476 \nL 373.986111 209.898103 \nL 374.049754 163.37273 \nL 374.113397 188.391091 \nL 374.304326 307.118577 \nL 374.336147 306.460199 \nL 374.39979 265.640768 \nL 374.495255 191.353792 \nL 374.527076 191.573251 \nL 374.718005 223.065662 \nL 374.749826 216.262423 \nL 374.813469 176.430559 \nL 374.845291 188.061902 \nL 375.099863 320.395865 \nL 375.163506 301.412635 \nL 375.322613 212.312156 \nL 375.354434 213.628912 \nL 375.449899 229.759171 \nL 375.48172 228.332685 \nL 375.577185 174.894344 \nL 375.640828 203.643513 \nL 375.831756 306.02128 \nL 375.895399 301.741824 \nL 376.022685 212.751074 \nL 376.118149 174.565155 \nL 376.149971 175.772181 \nL 376.245435 190.146766 \nL 376.3409 134.294372 \nL 376.372721 149.985712 \nL 376.595471 277.162381 \nL 376.627293 276.504003 \nL 376.690936 240.622406 \nL 376.818222 160.08084 \nL 376.850043 160.629489 \nL 376.977329 189.817577 \nL 377.040972 175.881911 \nL 377.104615 127.161944 \nL 377.136436 141.426799 \nL 377.359187 285.721294 \nL 377.42283 274.41914 \nL 377.550115 177.527855 \nL 377.613758 185.318661 \nL 377.741044 198.705679 \nL 377.772866 197.498652 \nL 377.86833 150.314901 \nL 377.900152 164.250567 \nL 378.122902 314.470464 \nL 378.154723 307.228306 \nL 378.218366 268.274279 \nL 378.377474 179.502989 \nL 378.504759 188.83001 \nL 378.536581 193.767844 \nL 378.568402 183.233797 \nL 378.632045 141.31707 \nL 378.663867 153.387332 \nL 378.886617 296.035882 \nL 378.95026 281.112649 \nL 379.141189 171.821913 \nL 379.300296 188.61055 \nL 379.363939 149.107875 \nL 379.39576 133.965183 \nL 379.427582 144.718689 \nL 379.650332 293.182911 \nL 379.713975 282.539134 \nL 379.841261 187.074335 \nL 379.904904 189.378658 \nL 380.064011 217.798638 \nL 380.095833 211.763507 \nL 380.159476 171.931643 \nL 380.191297 182.57542 \nL 380.445869 313.921815 \nL 380.509512 298.011016 \nL 380.668619 205.289458 \nL 380.732262 210.117563 \nL 380.827726 221.200258 \nL 380.923191 181.807312 \nL 380.955012 197.059734 \nL 381.209584 325.882348 \nL 381.241405 322.700188 \nL 381.33687 276.394274 \nL 381.464156 204.082432 \nL 381.495977 205.399188 \nL 381.591442 218.127827 \nL 381.623263 210.88567 \nL 381.686906 170.724617 \nL 381.718727 186.854876 \nL 381.941478 316.884516 \nL 381.973299 315.019112 \nL 382.036942 274.41914 \nL 382.164228 197.169464 \nL 382.196049 197.937571 \nL 382.227871 198.486219 \nL 382.355157 209.239725 \nL 382.450621 159.093274 \nL 382.514264 192.231629 \nL 382.705193 314.689923 \nL 382.737014 314.360734 \nL 382.800657 275.077518 \nL 382.959765 203.533783 \nL 383.118872 214.945667 \nL 383.214336 163.043541 \nL 383.277979 195.0846 \nL 383.500729 316.226138 \nL 383.564372 274.30941 \nL 383.72348 182.685149 \nL 383.755301 179.502989 \nL 383.818944 182.35596 \nL 383.882587 187.184065 \nL 383.978051 146.584093 \nL 384.009873 162.933811 \nL 384.232623 312.49533 \nL 384.296266 301.741824 \nL 384.519016 198.595949 \nL 384.646302 214.945667 \nL 384.741767 166.774349 \nL 384.80541 195.413789 \nL 385.02816 316.774786 \nL 385.091803 278.588867 \nL 385.25091 195.19433 \nL 385.410017 212.970534 \nL 385.441839 205.618647 \nL 385.505482 178.515422 \nL 385.537303 188.83001 \nL 385.791875 320.395865 \nL 385.855518 303.168309 \nL 386.014625 222.736473 \nL 386.046447 227.235389 \nL 386.141911 243.585107 \nL 386.173733 243.036459 \nL 386.269197 195.633248 \nL 386.33284 221.529447 \nL 386.55559 326.760185 \nL 386.587412 323.797484 \nL 387.032912 184.660283 \nL 387.064734 196.511086 \nL 387.287484 320.944513 \nL 387.319305 317.542894 \nL 387.382948 272.334277 \nL 387.542056 189.488388 \nL 387.573877 189.927306 \nL 387.669341 201.33919 \nL 387.701163 201.010001 \nL 387.796627 152.290035 \nL 387.86027 185.099202 \nL 388.051199 312.60506 \nL 388.08302 312.49533 \nL 388.146663 270.578602 \nL 388.273949 201.119731 \nL 388.433057 218.676476 \nL 388.464878 221.419717 \nL 388.528521 189.268928 \nL 388.560342 168.091105 \nL 388.623985 197.279193 \nL 388.814914 320.944513 \nL 388.846736 318.969379 \nL 388.910379 274.967788 \nL 389.069486 198.15703 \nL 389.16495 205.179728 \nL 389.196772 208.142429 \nL 389.228593 206.277025 \nL 389.324058 159.203003 \nL 389.3877 188.72028 \nL 389.578629 316.884516 \nL 389.610451 316.555327 \nL 389.674094 271.12725 \nL 389.833201 188.61055 \nL 389.865022 189.488388 \nL 389.992308 201.55865 \nL 390.087773 157.337599 \nL 390.151416 185.099202 \nL 390.342344 310.959115 \nL 390.374166 310.520196 \nL 390.437809 269.152117 \nL 390.596916 186.745146 \nL 390.660559 196.181897 \nL 390.756024 215.494316 \nL 390.787845 210.666211 \nL 390.851488 177.747315 \nL 390.883309 188.939739 \nL 391.10606 317.981813 \nL 391.201524 297.462367 \nL 391.32881 229.320252 \nL 391.392453 237.111058 \nL 391.519739 263.007256 \nL 391.55156 256.094288 \nL 391.615203 206.606214 \nL 391.678846 227.015929 \nL 391.901596 326.211537 \nL 391.933418 325.22397 \nL 392.028882 286.92832 \nL 392.156168 237.440247 \nL 392.187989 242.158622 \nL 392.283454 261.141852 \nL 392.315275 256.423477 \nL 392.41074 198.486219 \nL 392.442561 210.446752 \nL 392.63349 331.47856 \nL 392.665311 330.161804 \nL 392.728954 288.793725 \nL 392.888062 207.045132 \nL 392.983526 220.43215 \nL 393.047169 227.345118 \nL 393.07899 222.078095 \nL 393.174455 181.807312 \nL 393.206276 196.511086 \nL 393.429027 329.283967 \nL 393.49267 289.232643 \nL 393.651777 198.37649 \nL 393.683598 194.097033 \nL 393.747241 199.254327 \nL 393.810884 210.117563 \nL 393.842706 202.875406 \nL 393.93817 178.625152 \nL 393.969991 193.548385 \nL 394.192742 330.929912 \nL 394.256385 290.11048 \nL 394.415492 207.154862 \nL 394.542778 223.394851 \nL 394.574599 229.8689 \nL 394.606421 226.9062 \nL 394.701885 188.391091 \nL 394.733707 197.059734 \nL 394.924635 317.542894 \nL 394.956457 316.006679 \nL 395.0201 274.748329 \nL 395.147386 195.633248 \nL 395.179207 195.19433 \nL 395.338314 210.446752 \nL 395.370136 207.045132 \nL 395.4656 164.908945 \nL 395.497422 172.041373 \nL 395.688351 294.170478 \nL 395.720172 293.621829 \nL 395.783815 253.460776 \nL 395.879279 177.966774 \nL 395.911101 178.734882 \nL 395.974744 187.622984 \nL 396.10203 221.309987 \nL 396.133851 219.334854 \nL 396.229316 190.256495 \nL 396.261137 199.473786 \nL 396.483887 312.275871 \nL 396.515709 308.106144 \nL 396.706638 212.970534 \nL 396.802102 232.502412 \nL 396.865745 239.964029 \nL 396.897566 238.208354 \nL 396.993031 204.52135 \nL 397.024852 212.860804 \nL 397.215781 315.019112 \nL 397.279424 311.617493 \nL 397.374888 259.495907 \nL 397.470353 213.080263 \nL 397.533996 215.823505 \nL 397.62946 232.173223 \nL 397.661281 228.222956 \nL 397.756746 182.57542 \nL 397.788567 190.146766 \nL 397.947675 298.888853 \nL 398.011318 296.145611 \nL 398.074961 252.473209 \nL 398.138603 173.906777 \nL 398.202246 180.051637 \nL 398.297711 197.059734 \nL 398.393175 214.506749 \nL 398.424997 210.227292 \nL 398.520461 171.821913 \nL 398.552282 183.782446 \nL 398.775033 309.31317 \nL 398.838676 271.23698 \nL 399.029604 164.031108 \nL 399.15689 180.490556 \nL 399.220533 172.480291 \nL 399.284176 162.165704 \nL 399.506926 307.447766 \nL 399.570569 296.365071 \nL 399.79332 192.121899 \nL 399.920605 208.361888 \nL 399.952427 206.386754 \nL 400.047891 171.163536 \nL 400.079713 179.1738 \nL 400.270642 302.290472 \nL 400.302463 301.302905 \nL 400.366106 256.204017 \nL 400.429749 181.697582 \nL 400.493392 188.83001 \nL 400.588856 206.277025 \nL 400.684321 222.846203 \nL 400.747964 212.531615 \nL 400.811607 182.46569 \nL 400.843428 189.159199 \nL 401.066178 308.654792 \nL 401.129821 269.042387 \nL 401.225286 191.353792 \nL 401.257107 192.341359 \nL 401.448036 222.517014 \nL 401.479857 222.407284 \nL 401.575322 194.426222 \nL 401.607143 199.144597 \nL 401.829893 312.714789 \nL 401.861715 306.679658 \nL 402.052644 210.9954 \nL 402.148108 233.928898 \nL 402.211751 240.841866 \nL 402.243572 237.330517 \nL 402.339037 207.045132 \nL 402.370858 213.189993 \nL 402.593609 325.662888 \nL 402.62543 322.700188 \nL 402.720894 275.735896 \nL 402.816359 230.966197 \nL 402.84818 234.148357 \nL 402.975466 254.448343 \nL 403.007288 249.839697 \nL 403.102752 207.374321 \nL 403.134573 214.726208 \nL 403.325502 326.650455 \nL 403.389145 311.617493 \nL 403.548253 204.411621 \nL 403.580074 204.960269 \nL 403.739181 222.078095 \nL 403.771003 218.018098 \nL 403.866467 185.099202 \nL 403.898289 194.206763 \nL 404.089217 324.016944 \nL 404.121039 322.151539 \nL 404.184682 278.259678 \nL 404.248325 201.997568 \nL 404.311968 208.142429 \nL 404.343789 208.691077 \nL 404.502896 232.502412 \nL 404.534718 229.320252 \nL 404.630182 193.548385 \nL 404.662004 199.254327 \nL 404.852933 321.163973 \nL 404.884754 317.213705 \nL 404.948397 272.553736 \nL 405.01204 203.424054 \nL 405.075683 208.252159 \nL 405.139326 212.970534 \nL 405.266612 233.928898 \nL 405.393898 190.914873 \nL 405.425719 199.144597 \nL 405.616648 330.490993 \nL 405.648469 329.064508 \nL 405.712112 287.14778 \nL 405.839398 206.167295 \nL 405.871219 205.289458 \nL 405.998505 227.674307 \nL 406.062148 225.918633 \nL 406.157613 194.097033 \nL 406.189434 197.718112 \nL 406.380363 326.869915 \nL 406.412184 324.455862 \nL 406.475827 286.708861 \nL 406.571292 209.459185 \nL 406.634935 213.628912 \nL 406.825863 237.549976 \nL 406.857685 233.489979 \nL 406.921328 218.237557 \nL 406.953149 221.858636 \nL 407.1759 334.66072 \nL 407.207721 329.613156 \nL 407.303185 269.152117 \nL 407.39865 234.367816 \nL 407.430471 239.086191 \nL 407.557757 268.822928 \nL 407.589579 267.067253 \nL 407.716864 232.612142 \nL 407.748686 252.802398 \nL 407.907793 339.269365 \nL 407.939615 337.84288 \nL 408.003258 323.139106 \nL 408.130544 242.378081 \nL 408.194186 248.742401 \nL 408.321472 283.526701 \nL 408.353294 278.149948 \nL 408.448758 234.258087 \nL 408.48058 239.195921 \nL 408.671508 342.890444 \nL 408.70333 340.91531 \nL 408.766973 294.499667 \nL 408.92608 203.314324 \nL 408.989723 209.788374 \nL 409.085187 219.664043 \nL 409.117009 217.24999 \nL 409.212473 185.53812 \nL 409.244295 191.353792 \nL 409.467045 316.555327 \nL 409.530688 271.456439 \nL 409.689795 193.877574 \nL 409.848903 211.544048 \nL 409.976189 173.906777 \nL 410.00801 177.747315 \nL 410.23076 312.275871 \nL 410.294403 266.738064 \nL 410.389868 194.316493 \nL 410.421689 197.388923 \nL 410.548975 211.873237 \nL 410.612618 223.50458 \nL 410.644439 220.54188 \nL 410.739904 185.53812 \nL 410.771725 187.952173 \nL 410.962654 313.153708 \nL 410.994475 312.275871 \nL 411.058118 268.16455 \nL 411.121761 194.645681 \nL 411.185404 197.388923 \nL 411.249047 205.069999 \nL 411.376333 235.355383 \nL 411.439976 228.003496 \nL 411.53544 201.010001 \nL 411.726369 329.722886 \nL 411.758191 328.076941 \nL 411.821833 285.501835 \nL 411.917298 208.471618 \nL 411.949119 212.092696 \nL 412.012762 218.237557 \nL 412.17187 243.365648 \nL 412.235513 235.904031 \nL 412.299155 221.200258 \nL 412.490084 332.795316 \nL 412.521906 332.575857 \nL 412.585549 310.520196 \nL 412.744656 221.639176 \nL 412.776477 225.369985 \nL 412.903763 258.727799 \nL 412.967406 251.485642 \nL 413.062871 226.79647 \nL 413.094692 247.864564 \nL 413.285621 333.782883 \nL 413.349264 319.737487 \nL 413.540193 227.564578 \nL 413.603836 244.024026 \nL 413.667478 254.119154 \nL 413.6993 249.400779 \nL 413.794764 219.883502 \nL 413.826586 221.748906 \nL 414.017515 342.561255 \nL 414.049336 341.463959 \nL 414.112979 295.926152 \nL 414.272086 212.860804 \nL 414.463015 243.255918 \nL 414.494837 237.659706 \nL 414.558479 213.409452 \nL 414.590301 214.06783 \nL 414.78123 341.244499 \nL 414.813051 340.91531 \nL 414.876694 297.572097 \nL 415.035801 207.264592 \nL 415.099444 211.982967 \nL 415.22673 231.075927 \nL 415.290373 222.846203 \nL 415.322195 208.471618 \nL 415.354016 210.007833 \nL 415.544945 343.658552 \nL 415.576766 343.329363 \nL 415.640409 301.741824 \nL 415.767695 215.823505 \nL 415.799517 216.701342 \nL 415.958624 234.367816 \nL 415.990445 231.734305 \nL 416.08591 204.850539 \nL 416.117731 213.738641 \nL 416.30866 345.194767 \nL 416.340482 343.768281 \nL 416.404124 299.327771 \nL 416.53141 221.858636 \nL 416.563232 221.968365 \nL 416.595053 222.517014 \nL 416.722339 231.844034 \nL 416.754161 229.429982 \nL 416.849625 202.655946 \nL 416.881446 207.484051 \nL 417.072375 334.331531 \nL 417.104197 332.356397 \nL 417.16784 292.414803 \nL 417.326947 189.598117 \nL 417.358768 186.854876 \nL 417.39059 189.378658 \nL 417.486054 201.668379 \nL 417.581519 196.950004 \nL 417.61334 196.840275 \nL 417.676983 231.624575 \nL 417.867912 331.917479 \nL 417.931555 315.128842 \nL 418.090662 225.699174 \nL 418.154305 239.41538 \nL 418.249769 261.471041 \nL 418.281591 259.166718 \nL 418.377055 237.769435 \nL 418.408877 240.073758 \nL 418.631627 348.267197 \nL 418.663449 344.975307 \nL 418.790734 273.321843 \nL 418.854377 247.315915 \nL 418.91802 252.14402 \nL 418.981663 261.80023 \nL 419.013485 261.032122 \nL 419.172592 227.893767 \nL 419.363521 337.513691 \nL 419.395342 335.319098 \nL 419.458985 294.609396 \nL 419.586271 220.761339 \nL 419.618092 222.407284 \nL 419.681735 230.307819 \nL 419.809021 247.974293 \nL 419.840843 242.817 \nL 419.936307 217.35972 \nL 420.127236 340.366662 \nL 420.159057 340.037473 \nL 420.2227 298.669393 \nL 420.381808 221.968365 \nL 420.540915 231.514845 \nL 420.668201 211.873237 \nL 420.700022 214.616478 \nL 420.890951 336.855313 \nL 420.922773 336.745583 \nL 420.986415 297.901286 \nL 421.145523 222.187825 \nL 421.30463 240.622406 \nL 421.368273 236.672139 \nL 421.463737 215.274856 \nL 421.654666 338.391528 \nL 421.686488 337.074772 \nL 421.750131 293.621829 \nL 421.909238 216.372153 \nL 421.941059 216.152694 \nL 422.068345 229.320252 \nL 422.100167 227.235389 \nL 422.195631 207.264592 \nL 422.227453 208.361888 \nL 422.450203 336.965043 \nL 422.513846 301.632094 \nL 422.672953 213.958101 \nL 422.704775 214.945667 \nL 422.863882 233.599709 \nL 422.895703 233.16079 \nL 422.927525 233.599709 \nL 422.991168 226.79647 \nL 423.213918 348.376927 \nL 423.24574 346.840712 \nL 423.436668 237.879165 \nL 423.563954 263.336445 \nL 423.595776 265.750497 \nL 423.627597 263.446175 \nL 423.754883 238.427813 \nL 423.977633 339.927743 \nL 424.009455 336.306665 \nL 424.104919 290.878588 \nL 424.200383 250.827264 \nL 424.232205 253.131587 \nL 424.359491 273.431573 \nL 424.391312 268.603468 \nL 424.518598 228.881334 \nL 424.709527 335.867746 \nL 424.741348 333.234234 \nL 424.804991 288.464536 \nL 424.932277 214.28729 \nL 424.964099 214.397019 \nL 425.059563 225.040796 \nL 425.155027 239.63484 \nL 425.186849 234.148357 \nL 425.282313 209.129996 \nL 425.505064 325.11424 \nL 425.568706 285.062916 \nL 425.727814 204.082432 \nL 425.759635 203.533783 \nL 425.886921 210.446752 \nL 425.918743 207.593781 \nL 426.014207 193.987304 \nL 426.046028 200.022435 \nL 426.236957 329.064508 \nL 426.268779 328.625589 \nL 426.332422 290.000751 \nL 426.491529 213.958101 \nL 426.682458 236.45268 \nL 426.746101 234.148357 \nL 426.809744 218.895935 \nL 427.000672 343.329363 \nL 427.032494 343.219633 \nL 427.096137 308.215873 \nL 427.255244 219.773772 \nL 427.350709 229.320252 \nL 427.446173 243.585107 \nL 427.509816 242.268351 \nL 427.573459 223.065662 \nL 427.764388 335.867746 \nL 427.796209 335.209368 \nL 427.859852 298.120745 \nL 428.018959 223.394851 \nL 428.273531 245.99916 \nL 428.305352 240.402947 \nL 428.337174 233.05106 \nL 428.559924 342.451525 \nL 428.591746 337.73315 \nL 428.782674 257.081855 \nL 428.878139 275.077518 \nL 428.941782 281.661297 \nL 428.973603 278.588867 \nL 429.100889 252.25375 \nL 429.323639 355.619084 \nL 429.355461 352.546654 \nL 429.450925 309.4229 \nL 429.54639 269.042387 \nL 429.578211 270.798061 \nL 429.705497 287.476969 \nL 429.737318 282.868323 \nL 429.864604 247.864564 \nL 430.055533 364.836375 \nL 430.087355 363.30016 \nL 430.150997 322.480728 \nL 430.310105 234.587276 \nL 430.341926 233.709438 \nL 430.469212 245.7797 \nL 430.532855 242.048892 \nL 430.596498 234.916464 \nL 430.628319 228.332685 \nL 430.819248 361.763945 \nL 430.85107 360.666648 \nL 430.914713 323.797484 \nL 431.07382 242.268351 \nL 431.105641 241.939162 \nL 431.264749 248.193753 \nL 431.29657 248.522942 \nL 431.328392 247.974293 \nL 431.392035 232.173223 \nL 431.582963 356.167732 \nL 431.646606 344.865578 \nL 431.869357 232.941331 \nL 432.092107 242.70727 \nL 432.15575 225.479714 \nL 432.346679 353.53422 \nL 432.410321 343.439092 \nL 432.633072 225.369985 \nL 432.792179 237.769435 \nL 432.855822 235.904031 \nL 432.919465 223.50458 \nL 433.110394 348.925575 \nL 433.142215 348.706116 \nL 433.205858 313.592626 \nL 433.364965 235.684572 \nL 433.396787 234.038627 \nL 433.428608 235.904031 \nL 433.46043 237.001328 \nL 433.619537 252.582939 \nL 433.651359 251.266183 \nL 433.68318 237.988895 \nL 433.715002 256.752666 \nL 433.90593 355.070436 \nL 433.969573 341.573688 \nL 434.128681 259.825096 \nL 434.192324 264.543471 \nL 434.287788 275.955355 \nL 434.319609 273.431573 \nL 434.446895 246.767267 \nL 434.669646 356.167732 \nL 434.733288 346.840712 \nL 434.892396 267.94509 \nL 434.98786 278.259678 \nL 435.019682 281.990486 \nL 435.051503 280.67373 \nL 435.21061 244.682404 \nL 435.401539 358.581785 \nL 435.433361 358.033136 \nL 435.497004 319.737487 \nL 435.656111 229.649441 \nL 435.687932 227.235389 \nL 435.719754 230.527278 \nL 435.751575 230.08836 \nL 435.84704 237.001328 \nL 435.878861 235.355383 \nL 435.942504 230.198089 \nL 435.974326 220.54188 \nL 436.165254 352.327194 \nL 436.197076 351.559087 \nL 436.260719 314.251004 \nL 436.419826 221.968365 \nL 436.515291 217.140261 \nL 436.547112 218.676476 \nL 436.674398 222.955932 \nL 436.706219 221.419717 \nL 436.738041 210.446752 \nL 436.769862 236.123491 \nL 436.960791 348.376927 \nL 437.024434 315.128842 \nL 437.183541 214.506749 \nL 437.215363 211.434319 \nL 437.279006 211.544048 \nL 437.37447 219.444583 \nL 437.438113 218.786205 \nL 437.501756 213.299723 \nL 437.692685 345.085037 \nL 437.756328 336.416394 \nL 437.947256 214.06783 \nL 437.979078 214.28729 \nL 438.106364 223.285121 \nL 438.138185 221.309987 \nL 438.265471 216.701342 \nL 438.488221 352.875843 \nL 438.520043 345.194767 \nL 438.742793 216.811072 \nL 438.774615 216.920801 \nL 438.838257 221.309987 \nL 438.997365 238.537543 \nL 439.029186 229.759171 \nL 439.061008 249.510508 \nL 439.251937 356.71638 \nL 439.315579 345.414226 \nL 439.474687 240.951595 \nL 439.570151 250.278616 \nL 439.633794 257.520773 \nL 439.665616 253.460776 \nL 439.792901 245.7797 \nL 440.015652 361.434756 \nL 440.079295 354.302328 \nL 440.238402 262.678067 \nL 440.365688 275.845625 \nL 440.397509 277.381841 \nL 440.429331 274.30941 \nL 440.556617 247.754834 \nL 440.747545 355.948273 \nL 440.811188 344.755848 \nL 441.033939 221.968365 \nL 441.193046 235.465113 \nL 441.256689 230.198089 \nL 441.320332 218.018098 \nL 441.543082 341.793147 \nL 441.574903 337.184502 \nL 441.797654 227.235389 \nL 441.92494 240.402947 \nL 441.956761 238.427813 \nL 442.084047 220.212691 \nL 442.274976 343.109903 \nL 442.338619 331.039641 \nL 442.561369 224.931066 \nL 442.656833 231.185656 \nL 442.688655 230.527278 \nL 442.784119 209.020266 \nL 442.847762 212.751074 \nL 443.038691 343.987741 \nL 443.070512 343.329363 \nL 443.134155 308.874251 \nL 443.293263 216.920801 \nL 443.325084 215.165127 \nL 443.356906 217.46945 \nL 443.388727 216.811072 \nL 443.516013 226.028363 \nL 443.547834 224.711607 \nL 443.579656 223.50458 \nL 443.611477 216.372153 \nL 443.834228 348.596386 \nL 443.866049 340.366662 \nL 444.056978 225.479714 \nL 444.120621 229.100793 \nL 444.311549 246.438078 \nL 444.343371 248.852131 \nL 444.375192 238.098624 \nL 444.407014 253.241317 \nL 444.597943 356.71638 \nL 444.661586 344.646119 \nL 444.820693 259.276448 \nL 444.884336 265.531038 \nL 444.9798 276.504003 \nL 445.011622 273.102384 \nL 445.138908 255.43591 \nL 445.361658 363.409889 \nL 445.425301 357.265029 \nL 445.61623 266.738064 \nL 445.711694 273.980221 \nL 445.743515 271.675899 \nL 445.902623 242.926729 \nL 446.093552 358.581785 \nL 446.125373 357.594218 \nL 446.189016 319.298568 \nL 446.348123 205.508917 \nL 446.379945 203.533783 \nL 446.443588 205.179728 \nL 446.634516 218.237557 \nL 446.666338 210.117563 \nL 446.889088 350.900709 \nL 446.92091 341.354229 \nL 447.14366 206.496484 \nL 447.175481 208.252159 \nL 447.207303 208.032699 \nL 447.302767 218.127827 \nL 447.36641 217.35972 \nL 447.430053 216.481883 \nL 447.652803 353.973139 \nL 447.716446 315.348301 \nL 447.875554 216.152694 \nL 447.907375 215.165127 \nL 447.939197 216.701342 \nL 447.971018 216.372153 \nL 448.034661 223.285121 \nL 448.066482 219.993232 \nL 448.130125 213.848371 \nL 448.193768 216.481883 \nL 448.416519 346.182334 \nL 448.44834 337.403961 \nL 448.67109 210.775941 \nL 448.702912 211.873237 \nL 448.734733 210.666211 \nL 448.766555 211.763507 \nL 448.798376 213.299723 \nL 448.830198 210.007833 \nL 448.89384 205.728377 \nL 448.957483 206.386754 \nL 449.180234 344.426659 \nL 449.212055 335.648287 \nL 449.434805 202.546217 \nL 449.466627 206.167295 \nL 449.75302 250.827264 \nL 449.943949 353.64395 \nL 450.007592 341.13477 \nL 450.198521 229.8689 \nL 450.262163 239.086191 \nL 450.325806 246.328349 \nL 450.357628 242.268351 \nL 450.484914 235.026194 \nL 450.707664 349.803412 \nL 450.771307 343.329363 \nL 450.962236 246.547808 \nL 451.025879 257.191584 \nL 451.089522 264.214282 \nL 451.121343 261.471041 \nL 451.248629 248.522942 \nL 451.471379 351.010438 \nL 451.535022 342.670985 \nL 451.694129 256.972125 \nL 451.757772 265.750497 \nL 451.853237 280.015352 \nL 451.885058 272.992654 \nL 452.012344 244.024026 \nL 452.203273 356.058003 \nL 452.266916 344.755848 \nL 452.553309 215.055397 \nL 452.744238 227.015929 \nL 452.776059 217.579179 \nL 452.807881 237.330517 \nL 452.998809 343.000174 \nL 453.062452 308.654792 \nL 453.22156 209.459185 \nL 453.253381 207.154862 \nL 453.317024 208.471618 \nL 453.380667 216.262423 \nL 453.412489 211.324589 \nL 453.44431 207.045132 \nL 453.507953 210.556481 \nL 453.539774 211.214859 \nL 453.762525 343.109903 \nL 453.794346 335.977476 \nL 454.112561 172.480291 \nL 454.176204 168.859213 \nL 454.208025 170.614887 \nL 454.30349 170.285698 \nL 454.335311 185.099202 \nL 454.52624 325.443429 \nL 454.589883 296.803989 \nL 454.780812 140.110043 \nL 454.908097 122.11438 \nL 454.939919 122.553299 \nL 455.099026 159.422463 \nL 455.321776 309.093711 \nL 455.353598 306.460199 \nL 455.671813 138.903017 \nL 455.735456 135.611128 \nL 455.862741 167.652187 \nL 456.085492 302.400202 \nL 456.117313 302.729391 \nL 456.371885 139.341936 \nL 456.499171 152.509494 \nL 456.626457 201.44892 \nL 456.817385 311.288304 \nL 456.881028 279.795893 \nL 457.040136 174.235966 \nL 457.1356 161.068407 \nL 457.231064 161.397596 \nL 457.294707 170.285698 \nL 457.421993 250.498075 \nL 457.5811 334.112072 \nL 457.644743 306.569929 \nL 457.803851 209.568914 \nL 457.835672 207.70351 \nL 457.867494 210.446752 \nL 457.899315 209.349455 \nL 458.058422 217.140261 \nL 458.153887 233.489979 \nL 458.344816 343.329363 \nL 458.408459 316.116408 \nL 458.567566 219.005665 \nL 458.758495 209.020266 \nL 458.853959 217.798638 \nL 458.885781 212.531615 \nL 459.108531 339.598554 \nL 459.172174 307.776955 \nL 459.331281 203.424054 \nL 459.426745 199.912705 \nL 459.617674 217.46945 \nL 459.649496 213.519182 \nL 459.872246 346.511523 \nL 459.904067 337.73315 \nL 460.126818 212.531615 \nL 460.158639 215.274856 \nL 460.445032 253.351046 \nL 460.635961 348.596386 \nL 460.699604 337.84288 \nL 460.890533 231.953764 \nL 460.954176 241.500244 \nL 461.017819 248.084023 \nL 461.04964 245.231052 \nL 461.081462 240.293218 \nL 461.113283 245.011593 \nL 461.208748 261.141852 \nL 461.399676 359.89854 \nL 461.463319 355.948273 \nL 461.654248 242.926729 \nL 461.749712 251.705102 \nL 461.781534 250.717535 \nL 461.940641 228.442415 \nL 462.036106 311.507763 \nL 462.163391 347.718549 \nL 462.227034 316.884516 \nL 462.417963 201.997568 \nL 462.449785 202.436487 \nL 462.481606 200.241894 \nL 462.513428 204.960269 \nL 462.577071 210.9954 \nL 462.608892 204.850539 \nL 462.640713 203.533783 \nL 462.704356 210.775941 \nL 462.927107 345.523956 \nL 462.958928 337.95261 \nL 463.181678 207.484051 \nL 463.2135 210.007833 \nL 463.245321 210.775941 \nL 463.308964 217.579179 \nL 463.340786 212.531615 \nL 463.372607 206.496484 \nL 463.43625 211.10513 \nL 463.499893 240.512677 \nL 463.659 342.890444 \nL 463.690822 342.122336 \nL 463.754465 308.983981 \nL 463.913572 208.032699 \nL 463.945394 204.411621 \nL 464.009036 208.252159 \nL 464.104501 216.481883 \nL 464.136322 215.165127 \nL 464.168144 213.958101 \nL 464.263608 235.026194 \nL 464.454537 343.768281 \nL 464.51818 312.166141 \nL 464.677287 208.910536 \nL 464.74093 209.239725 \nL 464.772752 207.045132 \nL 464.96368 220.102961 \nL 464.995502 218.018098 \nL 465.218252 344.865578 \nL 465.250074 336.306665 \nL 465.472824 209.459185 \nL 465.536467 210.117563 \nL 465.791039 235.465113 \nL 465.981967 349.145034 \nL 466.013789 348.596386 \nL 466.04561 344.536389 \nL 466.236539 242.487811 \nL 466.268361 245.7797 \nL 466.332003 253.021857 \nL 466.363825 252.14402 \nL 466.427468 241.829433 \nL 466.491111 247.425645 \nL 466.522932 246.986726 \nL 466.554754 252.363479 \nL 466.745682 356.496921 \nL 466.777504 356.277462 \nL 466.809325 356.387191 \nL 467.032076 247.754834 \nL 467.095719 253.789965 \nL 467.12754 252.692668 \nL 467.286647 232.063493 \nL 467.509398 342.561255 \nL 467.541219 335.428828 \nL 467.827612 166.335431 \nL 467.891255 174.674884 \nL 468.082184 217.688909 \nL 468.273113 336.416394 \nL 468.336756 309.4229 \nL 468.527685 193.877574 \nL 468.845899 237.330517 \nL 469.036828 345.743415 \nL 469.100471 319.079109 \nL 469.2914 205.947836 \nL 469.323221 205.618647 \nL 469.355043 202.655946 \nL 469.450507 203.204594 \nL 469.51415 208.691077 \nL 469.609614 228.991063 \nL 469.800543 349.364494 \nL 469.864186 322.480728 \nL 470.055115 200.571083 \nL 470.118758 197.279193 \nL 470.182401 199.364057 \nL 470.246044 201.010001 \nL 470.37333 221.639176 \nL 470.564258 342.122336 \nL 470.627901 317.103975 \nL 470.81883 184.660283 \nL 470.850651 184.331094 \nL 470.977937 178.954341 \nL 471.04158 187.622984 \nL 471.168866 245.99916 \nL 471.327973 337.623421 \nL 471.359795 336.855313 \nL 471.391616 332.795316 \nL 471.646188 200.900272 \nL 471.67801 201.778109 \nL 471.709831 201.010001 \nL 471.773474 192.670548 \nL 471.805295 193.987304 \nL 471.932581 245.88943 \nL 472.12351 330.052075 \nL 472.155332 328.076941 \nL 472.537189 152.290035 \nL 472.600832 161.836515 \nL 472.664475 185.318661 \nL 472.855404 298.559664 \nL 472.919047 269.481306 \nL 473.173618 67.359283 \nL 473.237261 65.713338 \nL 473.269083 67.578742 \nL 473.332726 86.232783 \nL 473.460012 185.099202 \nL 473.619119 283.96562 \nL 473.682762 261.361311 \nL 473.905512 75.259818 \nL 473.969155 67.139824 \nL 474.000977 69.444146 \nL 474.096441 95.230615 \nL 474.223727 192.451088 \nL 474.382834 286.708861 \nL 474.446477 262.678067 \nL 474.637406 120.797624 \nL 474.891978 167.432727 \nL 474.955621 196.072167 \nL 475.146549 318.091542 \nL 475.210192 289.561832 \nL 475.401121 171.273265 \nL 475.432942 170.614887 \nL 475.464764 167.213268 \nL 475.496585 169.956509 \nL 475.719336 203.424054 \nL 475.910264 324.455862 \nL 475.973907 298.230475 \nL 476.164836 179.064071 \nL 476.292122 190.914873 \nL 476.323944 190.256495 \nL 476.355765 184.331094 \nL 476.387586 187.952173 \nL 476.483051 215.055397 \nL 476.67398 329.174237 \nL 476.705801 327.638022 \nL 476.769444 300.644527 \nL 476.992194 187.403524 \nL 477.11948 175.442992 \nL 477.151302 178.844611 \nL 477.278587 232.282953 \nL 477.469516 322.700188 \nL 477.501338 321.054243 \nL 477.628624 208.032699 \nL 477.755909 161.068407 \nL 477.787731 161.507326 \nL 477.883195 146.145174 \nL 477.915017 149.107875 \nL 478.010481 179.39326 \nL 478.20141 300.863987 \nL 478.265053 276.723463 \nL 478.487803 127.161944 \nL 478.519625 128.4787 \nL 478.615089 140.548962 \nL 478.64691 136.927883 \nL 478.678732 138.02518 \nL 478.774196 172.370562 \nL 478.965125 298.449934 \nL 478.996947 296.58453 \nL 479.251518 148.998145 \nL 479.28334 150.75382 \nL 479.537912 205.179728 \nL 479.72884 323.029377 \nL 479.792483 294.719126 \nL 480.047055 128.039781 \nL 480.142519 113.774926 \nL 480.206162 118.273842 \nL 480.333448 182.685149 \nL 480.524377 294.719126 \nL 480.556198 290.659129 \nL 480.938056 99.619801 \nL 481.03352 125.625729 \nL 481.256271 268.274279 \nL 481.351735 226.68674 \nL 481.574485 62.092259 \nL 481.606307 61.8728 \nL 481.638128 62.311719 \nL 481.66995 60.556044 \nL 481.701771 61.324152 \nL 481.829057 105.874391 \nL 482.051807 262.458608 \nL 482.083629 261.251581 \nL 482.306379 99.510071 \nL 482.433665 99.94899 \nL 482.465486 96.547371 \nL 482.497308 102.253313 \nL 482.624594 171.273265 \nL 482.815522 292.085614 \nL 482.847344 294.060748 \nL 482.942808 207.264592 \nL 483.133737 117.396005 \nL 483.229201 99.83926 \nL 483.261023 102.911691 \nL 483.388309 175.442992 \nL 483.547416 269.700765 \nL 483.611059 243.804566 \nL 483.801988 101.594935 \nL 483.833809 102.143583 \nL 483.865631 102.801961 \nL 484.088381 146.693823 \nL 484.311131 301.412635 \nL 484.374774 274.748329 \nL 484.597524 141.09761 \nL 484.629346 137.695991 \nL 484.692989 140.329503 \nL 484.788453 148.010579 \nL 484.883918 177.857044 \nL 485.074846 306.679658 \nL 485.138489 278.259678 \nL 485.329418 152.509494 \nL 485.520347 139.890584 \nL 485.552168 141.865718 \nL 485.647633 170.724617 \nL 485.838562 294.828856 \nL 485.902205 266.408875 \nL 486.124955 124.199244 \nL 486.156776 115.420871 \nL 486.252241 117.615464 \nL 486.379527 140.329503 \nL 486.443169 194.535952 \nL 486.602277 307.557495 \nL 486.634098 304.814254 \nL 487.015956 144.608959 \nL 487.047777 148.778686 \nL 487.206885 224.162958 \nL 487.365992 323.687755 \nL 487.397813 323.358566 \nL 487.461456 300.095879 \nL 487.652385 188.281362 \nL 487.684207 189.159199 \nL 487.74785 183.782446 \nL 487.811492 170.724617 \nL 487.875135 179.064071 \nL 487.938778 187.403524 \nL 488.161529 309.971548 \nL 488.19335 309.532629 \nL 488.288814 220.43215 \nL 488.479743 126.942485 \nL 488.607029 100.717098 \nL 488.638851 109.056551 \nL 488.670672 111.690063 \nL 488.734315 170.175969 \nL 488.893422 271.456439 \nL 488.957065 249.18132 \nL 489.211637 39.926869 \nL 489.338923 32.904171 \nL 489.434387 59.897666 \nL 489.657137 255.106721 \nL 489.72078 232.941331 \nL 489.975352 33.45282 \nL 490.166281 57.373884 \nL 490.229924 85.135487 \nL 490.420853 257.081855 \nL 490.484496 236.891598 \nL 490.739067 34.989035 \nL 490.834532 30.380389 \nL 490.866353 31.148497 \nL 490.993639 75.918196 \nL 491.184568 240.732136 \nL 491.216389 238.318084 \nL 491.280032 178.295963 \nL 491.470961 37.732276 \nL 491.502782 32.026334 \nL 491.534604 34.111198 \nL 491.725533 89.305214 \nL 491.948283 257.520773 \nL 492.011926 232.173223 \nL 492.266498 28.185796 \nL 492.361962 25.003636 \nL 492.489248 57.483614 \nL 492.584712 159.422463 \nL 492.74382 245.560241 \nL 492.775641 244.243485 \nL 493.030213 86.781432 \nL 493.125677 88.976025 \nL 493.18932 103.350609 \nL 493.348427 221.968365 \nL 493.507535 298.779123 \nL 493.539356 300.534798 \nL 493.634821 228.222956 \nL 493.762106 184.440824 \nL 493.793928 188.83001 \nL 493.825749 192.560818 \nL 493.857571 191.682981 \nL 493.921214 175.772181 \nL 493.984857 184.770013 \nL 494.016678 184.440824 \nL 494.080321 233.599709 \nL 494.239428 312.056411 \nL 494.303071 284.843457 \nL 494.494 153.277602 \nL 494.684929 140.768421 \nL 494.812215 175.881911 \nL 495.003144 303.278039 \nL 495.066787 275.296977 \nL 495.257715 151.521927 \nL 495.385001 157.995977 \nL 495.448644 151.302468 \nL 495.480466 151.631657 \nL 495.607751 211.763507 \nL 495.766859 301.412635 \nL 495.830502 275.626166 \nL 496.053252 118.822491 \nL 496.085073 116.957086 \nL 496.307824 168.310565 \nL 496.530574 329.832615 \nL 496.594217 304.814254 \nL 496.785146 192.121899 \nL 496.88061 194.645681 \nL 496.912432 198.486219 \nL 496.976074 194.316493 \nL 497.039717 200.461353 \nL 497.071539 199.364057 \nL 497.294289 326.869915 \nL 497.326111 320.725054 \nL 497.548861 179.1738 \nL 497.644325 185.757579 \nL 497.867075 213.738641 \nL 498.058004 331.58829 \nL 498.089826 330.381263 \nL 498.153469 308.435333 \nL 498.344397 190.914873 \nL 498.376219 191.024603 \nL 498.439862 185.099202 \nL 498.503505 173.797047 \nL 498.535326 177.418126 \nL 498.662612 228.661874 \nL 498.853541 322.151539 \nL 498.917184 307.886684 \nL 499.171756 188.171632 \nL 499.203577 190.037036 \nL 499.26722 177.637585 \nL 499.330863 181.039204 \nL 499.362684 183.233797 \nL 499.585435 312.824519 \nL 499.617256 303.716958 \nL 499.935471 127.381404 \nL 499.967292 128.039781 \nL 499.999114 127.600863 \nL 500.1264 151.192738 \nL 500.34915 310.849385 \nL 500.412793 287.696428 \nL 500.635543 147.791119 \nL 500.79465 143.072744 \nL 500.921936 184.331094 \nL 501.112865 318.530461 \nL 501.176508 292.743992 \nL 501.399258 149.875983 \nL 501.526544 138.573828 \nL 501.558365 140.439232 \nL 501.685651 179.832178 \nL 501.87658 315.896949 \nL 501.940223 291.317507 \nL 502.162973 136.269506 \nL 502.194795 131.66086 \nL 502.226616 135.830587 \nL 502.449366 185.977039 \nL 502.640295 309.20344 \nL 502.703938 282.758594 \nL 502.926688 148.559227 \nL 502.990331 143.621392 \nL 503.022153 146.474363 \nL 503.149439 175.881911 \nL 503.18126 175.004073 \nL 503.40401 322.04181 \nL 503.499475 300.095879 \nL 503.658582 201.668379 \nL 503.690404 202.217028 \nL 503.754047 207.81324 \nL 503.785868 207.264592 \nL 503.849511 196.401356 \nL 503.881332 198.37649 \nL 504.008618 251.266183 \nL 504.199547 336.416394 \nL 504.26319 325.333699 \nL 504.454119 215.494316 \nL 504.48594 216.372153 \nL 504.549583 218.018098 \nL 504.613226 204.960269 \nL 504.708691 209.788374 \nL 504.931441 334.441261 \nL 504.963262 327.857481 \nL 505.249655 186.086768 \nL 505.281477 188.72028 \nL 505.313298 190.585684 \nL 505.34512 188.281362 \nL 505.376941 184.001905 \nL 505.408763 188.061902 \nL 505.504227 217.688909 \nL 505.695156 337.074772 \nL 505.758799 309.532629 \nL 505.981549 181.258664 \nL 506.013371 176.650018 \nL 506.108835 177.088937 \nL 506.140656 176.759748 \nL 506.267942 209.898103 \nL 506.458871 333.124505 \nL 506.522514 306.02128 \nL 506.745264 175.552722 \nL 506.808907 170.395428 \nL 506.87255 171.821913 \nL 506.904372 172.041373 \nL 507.031657 201.010001 \nL 507.222586 319.408298 \nL 507.286229 289.013184 \nL 507.508979 148.998145 \nL 507.668087 134.84302 \nL 507.795373 162.714352 \nL 507.986301 289.342373 \nL 508.049944 262.897526 \nL 508.240873 135.172209 \nL 508.463623 158.983544 \nL 508.559088 179.1738 \nL 508.750017 309.093711 \nL 508.781838 308.215873 \nL 508.845481 288.354806 \nL 509.004588 192.451088 \nL 509.03641 195.633248 \nL 509.100053 205.069999 \nL 509.163696 201.33919 \nL 509.195517 197.608382 \nL 509.227339 202.655946 \nL 509.354624 257.959692 \nL 509.513732 344.09747 \nL 509.545553 342.890444 \nL 509.609196 330.490993 \nL 509.800125 226.68674 \nL 509.831946 227.235389 \nL 509.863768 227.345118 \nL 510.054697 203.204594 \nL 510.277447 333.453694 \nL 510.309268 325.882348 \nL 510.627483 155.143006 \nL 510.659304 156.569492 \nL 510.722947 153.387332 \nL 510.78659 167.103538 \nL 510.818412 162.714352 \nL 511.041162 317.652624 \nL 511.072984 311.068844 \nL 511.295734 161.068407 \nL 511.391198 166.55489 \nL 511.42302 170.285698 \nL 511.518484 169.62732 \nL 511.550306 171.273265 \nL 511.582127 168.859213 \nL 511.804877 317.652624 \nL 511.836699 310.081277 \nL 512.123092 173.577588 \nL 512.314021 190.914873 \nL 512.345842 186.196498 \nL 512.568592 333.124505 \nL 512.600414 327.418563 \nL 512.886807 179.502989 \nL 512.918629 181.258664 \nL 513.077736 193.658115 \nL 513.109557 188.500821 \nL 513.332308 335.428828 \nL 513.364129 329.393697 \nL 513.650522 179.502989 \nL 513.714165 183.343527 \nL 513.777808 185.318661 \nL 513.905094 216.481883 \nL 514.096023 336.196935 \nL 514.127844 334.989909 \nL 514.191487 314.689923 \nL 514.350594 216.591612 \nL 514.382416 217.35972 \nL 514.47788 221.529447 \nL 514.541523 210.007833 \nL 514.636988 211.324589 \nL 514.859738 340.805581 \nL 514.923381 336.416394 \nL 514.987024 302.509931 \nL 515.146131 217.798638 \nL 515.177953 219.444583 \nL 515.209774 221.858636 \nL 515.241595 219.773772 \nL 515.400703 197.279193 \nL 515.623453 328.18667 \nL 515.655275 319.847217 \nL 515.973489 145.157608 \nL 516.005311 145.377067 \nL 516.068954 141.865718 \nL 516.132597 151.631657 \nL 516.164418 148.888416 \nL 516.387168 311.617493 \nL 516.41899 307.447766 \nL 516.800847 115.96952 \nL 516.832669 116.957086 \nL 516.959955 163.37273 \nL 517.150883 305.801821 \nL 517.214526 279.466704 \nL 517.50092 95.998723 \nL 517.564562 93.365211 \nL 517.691848 115.96952 \nL 517.914599 296.365071 \nL 517.94642 289.122914 \nL 518.264635 83.599272 \nL 518.328278 89.085754 \nL 518.487385 142.853285 \nL 518.678314 288.245076 \nL 518.710135 284.733727 \nL 518.996528 150.095442 \nL 519.02835 153.716521 \nL 519.2511 211.544048 \nL 519.442029 337.513691 \nL 519.47385 335.977476 \nL 519.569315 286.160213 \nL 519.696601 224.492147 \nL 519.728422 224.821336 \nL 519.792065 228.661874 \nL 519.823886 226.79647 \nL 519.887529 214.945667 \nL 519.982994 218.347287 \nL 520.205744 348.157467 \nL 520.237566 346.621252 \nL 520.301208 333.014775 \nL 520.492137 226.138092 \nL 520.523959 227.345118 \nL 520.55578 226.577011 \nL 520.714888 199.693246 \nL 520.746709 199.802975 \nL 520.969459 328.735319 \nL 521.033102 295.048315 \nL 521.255852 149.875983 \nL 521.287674 146.035445 \nL 521.351317 151.521927 \nL 521.383138 152.180305 \nL 521.41496 150.64409 \nL 521.478603 146.913282 \nL 521.510424 152.728954 \nL 521.733174 304.375335 \nL 521.764996 295.816422 \nL 522.115032 107.300877 \nL 522.146853 106.093851 \nL 522.178675 107.520336 \nL 522.305961 157.11814 \nL 522.49689 299.437501 \nL 522.560532 269.152117 \nL 522.783283 113.555467 \nL 522.878747 104.777095 \nL 522.910569 108.068984 \nL 523.037854 129.905186 \nL 523.260605 300.425068 \nL 523.324248 266.847794 \nL 523.483355 166.55489 \nL 523.515176 164.470027 \nL 523.546998 166.884079 \nL 523.737927 180.051637 \nL 523.80157 179.941908 \nL 524.02432 325.22397 \nL 524.056141 317.872083 \nL 524.374356 148.120308 \nL 524.437999 146.145174 \nL 524.46982 148.449497 \nL 524.597106 179.502989 \nL 524.788035 308.983981 \nL 524.819857 307.886684 \nL 524.915321 259.934826 \nL 525.074428 176.869478 \nL 525.10625 177.198666 \nL 525.138071 177.198666 \nL 525.297179 162.165704 \nL 525.329 168.968942 \nL 525.583572 307.118577 \nL 525.615393 301.632094 \nL 525.679036 267.835361 \nL 525.838143 165.238134 \nL 525.869965 165.677053 \nL 525.997251 155.472195 \nL 526.060894 158.215436 \nL 526.124537 190.256495 \nL 526.315465 303.278039 \nL 526.379108 292.743992 \nL 526.760966 159.422463 \nL 526.792787 159.861381 \nL 526.824609 156.130573 \nL 526.920073 243.146189 \nL 527.079181 313.702356 \nL 527.142823 275.955355 \nL 527.333752 147.68139 \nL 527.397395 142.085177 \nL 527.429217 145.596526 \nL 527.556503 155.362465 \nL 527.588324 152.290035 \nL 527.651967 198.37649 \nL 527.842896 318.420731 \nL 527.906539 284.623998 \nL 528.065646 182.57542 \nL 528.256575 168.639753 \nL 528.288396 168.639753 \nL 528.352039 166.66462 \nL 528.383861 176.2111 \nL 528.606611 328.625589 \nL 528.670254 294.389937 \nL 528.829361 206.057565 \nL 528.861183 203.972702 \nL 528.924826 205.508917 \nL 528.988468 210.666211 \nL 529.083933 210.007833 \nL 529.115754 200.790542 \nL 529.147576 207.374321 \nL 529.370326 349.913142 \nL 529.433969 315.56776 \nL 529.593076 224.382418 \nL 529.688541 222.187825 \nL 529.784005 230.966197 \nL 529.847648 229.97863 \nL 529.879469 222.517014 \nL 529.911291 228.442415 \nL 530.134041 351.449357 \nL 530.165863 348.376927 \nL 530.261327 296.58453 \nL 530.388613 240.841866 \nL 530.420434 241.061325 \nL 530.515899 245.560241 \nL 530.643185 222.078095 \nL 530.675006 231.734305 \nL 530.897756 350.46179 \nL 530.929578 348.486656 \nL 531.025042 307.776955 \nL 531.18415 239.195921 \nL 531.279614 254.228884 \nL 531.311435 247.315915 \nL 531.4069 224.272688 \nL 531.438721 234.477546 \nL 531.62965 357.484488 \nL 531.661472 357.045569 \nL 531.725114 315.128842 \nL 531.884222 221.639176 \nL 531.979686 219.334854 \nL 532.043329 225.260255 \nL 532.075151 224.272688 \nL 532.170615 199.802975 \nL 532.202436 213.189993 \nL 532.425187 347.828278 \nL 532.48883 312.056411 \nL 532.647937 202.985135 \nL 532.743401 198.595949 \nL 532.807044 202.546217 \nL 532.838866 197.279193 \nL 532.93433 173.138669 \nL 532.966152 186.196498 \nL 533.188902 320.725054 \nL 533.252545 281.002919 \nL 533.443474 120.797624 \nL 533.602581 79.319815 \nL 533.634402 82.831164 \nL 533.698045 82.063056 \nL 533.729867 103.789528 \nL 533.952617 287.03805 \nL 533.984439 281.880756 \nL 534.207189 129.795456 \nL 534.270832 134.95275 \nL 534.334475 148.230038 \nL 534.398118 141.426799 \nL 534.429939 141.31707 \nL 534.46176 142.633825 \nL 534.589046 263.116986 \nL 534.716332 309.532629 \nL 534.748154 302.290472 \nL 534.970904 168.420294 \nL 535.002725 170.066239 \nL 535.034547 171.163536 \nL 535.32094 269.042387 \nL 535.480047 344.755848 \nL 535.54369 332.466127 \nL 535.702798 240.183488 \nL 535.766441 243.694837 \nL 535.861905 255.106721 \nL 535.893726 250.827264 \nL 535.989191 231.514845 \nL 536.021012 239.744569 \nL 536.243763 362.202863 \nL 536.275584 360.00827 \nL 536.371048 315.787219 \nL 536.530156 259.276448 \nL 536.593799 263.007256 \nL 536.62562 260.264015 \nL 536.752906 219.773772 \nL 536.784727 235.794302 \nL 536.975656 355.070436 \nL 537.007478 354.302328 \nL 537.071121 316.994246 \nL 537.230228 212.751074 \nL 537.262049 209.898103 \nL 537.325692 213.958101 \nL 537.389335 225.918633 \nL 537.452978 217.688909 \nL 537.516621 197.279193 \nL 537.548443 213.738641 \nL 537.739371 352.327194 \nL 537.771193 350.681249 \nL 537.834836 308.983981 \nL 537.993943 230.307819 \nL 538.025765 230.746738 \nL 538.15305 241.061325 \nL 538.184872 235.684572 \nL 538.280336 201.010001 \nL 538.312158 214.726208 \nL 538.534908 352.217465 \nL 538.598551 311.398033 \nL 538.757658 225.699174 \nL 538.853123 222.407284 \nL 538.884944 224.382418 \nL 538.916766 225.150525 \nL 538.948587 223.61431 \nL 539.044051 198.815408 \nL 539.075873 214.397019 \nL 539.298623 348.596386 \nL 539.362266 309.20344 \nL 539.521373 215.823505 \nL 539.616838 209.239725 \nL 539.648659 210.117563 \nL 539.680481 211.324589 \nL 539.712302 209.239725 \nL 539.807767 190.805144 \nL 539.839588 205.728377 \nL 540.062338 348.157467 \nL 540.125981 312.824519 \nL 540.285089 212.751074 \nL 540.380553 206.496484 \nL 540.412374 210.556481 \nL 540.507839 214.397019 \nL 540.53966 213.409452 \nL 540.571482 203.972702 \nL 540.603303 220.102961 \nL 540.857875 351.888276 \nL 540.953339 294.828856 \nL 541.080625 248.193753 \nL 541.112447 250.168886 \nL 541.17609 258.179151 \nL 541.207911 257.191584 \nL 541.335197 221.858636 \nL 541.367018 234.806735 \nL 541.589769 346.292063 \nL 541.62159 345.743415 \nL 541.717055 304.155876 \nL 541.876162 235.684572 \nL 541.971626 245.450511 \nL 542.003448 240.402947 \nL 542.098912 214.835938 \nL 542.130734 234.258087 \nL 542.321662 354.192598 \nL 542.353484 353.205032 \nL 542.417127 312.824519 \nL 542.576234 215.274856 \nL 542.608056 213.628912 \nL 542.735341 229.759171 \nL 542.767163 225.808903 \nL 542.862627 192.670548 \nL 542.894449 213.738641 \nL 543.117199 344.755848 \nL 543.180842 304.155876 \nL 543.339949 217.798638 \nL 543.499057 226.138092 \nL 543.530878 221.968365 \nL 543.626342 188.500821 \nL 543.658164 210.775941 \nL 543.880914 346.511523 \nL 543.944557 307.228306 \nL 544.103664 219.773772 \nL 544.135486 219.773772 \nL 544.167307 220.212691 \nL 544.199129 219.225124 \nL 544.262772 225.369985 \nL 544.294593 222.736473 \nL 544.390058 189.817577 \nL 544.421879 210.227292 \nL 544.644629 345.853145 \nL 544.708272 304.814254 \nL 544.86738 214.726208 \nL 544.899201 214.506749 \nL 545.026487 225.808903 \nL 545.058308 224.272688 \nL 545.153773 192.780277 \nL 545.185594 209.678644 \nL 545.376523 345.633685 \nL 545.408345 344.975307 \nL 545.471987 307.776955 \nL 545.631095 215.055397 \nL 545.662916 214.17756 \nL 545.790202 228.991063 \nL 545.853845 225.479714 \nL 545.917488 211.434319 \nL 545.949309 227.015929 \nL 546.17206 353.973139 \nL 546.203881 351.668816 \nL 546.39481 248.193753 \nL 546.522096 261.471041 \nL 546.553917 261.141852 \nL 546.681203 229.100793 \nL 546.713025 245.88943 \nL 546.935775 361.325026 \nL 546.967596 358.910974 \nL 547.063061 308.215873 \nL 547.190347 255.545639 \nL 547.222168 257.740233 \nL 547.285811 265.201849 \nL 547.317632 262.458608 \nL 547.444918 213.189993 \nL 547.47674 231.844034 \nL 547.667669 352.985572 \nL 547.69949 352.327194 \nL 547.763133 311.398033 \nL 547.92224 218.676476 \nL 548.017705 215.933234 \nL 548.081348 223.72404 \nL 548.113169 220.761339 \nL 548.208633 186.086768 \nL 548.240455 207.593781 \nL 548.463205 347.169901 \nL 548.526848 306.679658 \nL 548.685955 214.616478 \nL 548.78142 209.129996 \nL 548.813241 210.9954 \nL 548.845063 211.982967 \nL 548.876884 209.678644 \nL 548.972349 183.782446 \nL 549.22692 344.865578 \nL 549.258742 335.867746 \nL 549.513314 203.204594 \nL 549.576956 198.26676 \nL 549.608778 200.461353 \nL 549.640599 202.326757 \nL 549.672421 201.997568 \nL 549.736064 181.917042 \nL 549.767885 200.900272 \nL 549.990636 349.474223 \nL 550.054278 312.714789 \nL 550.213386 219.005665 \nL 550.30885 214.397019 \nL 550.340672 216.701342 \nL 550.372493 219.334854 \nL 550.436136 216.372153 \nL 550.499779 193.548385 \nL 550.5316 211.873237 \nL 550.754351 348.267197 \nL 550.817994 312.60506 \nL 550.977101 213.848371 \nL 551.104387 225.150525 \nL 551.16803 231.405116 \nL 551.199851 226.467281 \nL 551.263494 210.117563 \nL 551.295316 226.68674 \nL 551.518066 353.973139 \nL 551.549887 350.352061 \nL 551.645352 290.22021 \nL 551.740816 247.754834 \nL 551.772638 250.278616 \nL 551.899923 265.531038 \nL 551.931745 260.483474 \nL 551.995388 229.320252 \nL 552.059031 246.657537 \nL 552.281781 358.362325 \nL 552.313602 356.71638 \nL 552.409067 309.971548 \nL 552.568174 244.024026 \nL 552.631817 248.632671 \nL 552.663639 247.206186 \nL 552.759103 204.960269 \nL 552.790924 215.713775 \nL 553.013675 353.424491 \nL 553.077318 341.793147 \nL 553.300068 199.144597 \nL 553.427354 202.436487 \nL 553.522818 178.405693 \nL 553.55464 191.90244 \nL 553.809211 346.511523 \nL 553.841033 338.940176 \nL 554.031962 220.651609 \nL 554.063783 222.078095 \nL 554.191069 234.258087 \nL 554.22289 232.612142 \nL 554.318355 195.0846 \nL 554.350176 212.312156 \nL 554.572927 347.38936 \nL 554.636569 304.375335 \nL 554.763855 223.833769 \nL 554.827498 227.564578 \nL 554.954784 236.562409 \nL 554.986606 232.941331 \nL 555.08207 196.072167 \nL 555.113891 211.653778 \nL 555.30482 344.536389 \nL 555.336642 344.31693 \nL 555.400285 301.741824 \nL 555.559392 217.46945 \nL 555.718499 229.539711 \nL 555.750321 227.125659 \nL 555.813964 191.90244 \nL 555.877607 210.556481 \nL 556.100357 345.853145 \nL 556.164 308.215873 \nL 556.323107 219.883502 \nL 556.450393 229.649441 \nL 556.482214 235.465113 \nL 556.545857 228.332685 \nL 556.577679 207.70351 \nL 556.641322 225.808903 \nL 556.864072 354.850976 \nL 556.895893 350.57152 \nL 556.991358 286.489402 \nL 557.086822 239.52511 \nL 557.118644 242.048892 \nL 557.24593 255.43591 \nL 557.341394 213.958101 \nL 557.405037 237.659706 \nL 557.627787 355.289895 \nL 557.659609 352.766113 \nL 557.755073 303.387769 \nL 557.850537 251.485642 \nL 557.91418 258.069421 \nL 557.977823 267.067253 \nL 558.009645 264.543471 \nL 558.105109 211.10513 \nL 558.168752 234.148357 \nL 558.359681 351.229898 \nL 558.391502 350.242331 \nL 558.455145 316.884516 \nL 558.614253 208.581348 \nL 558.646074 213.189993 \nL 558.77336 228.881334 \nL 558.805181 223.50458 \nL 558.868824 182.246231 \nL 558.932467 212.641345 \nL 559.123396 349.693683 \nL 559.155218 349.254764 \nL 559.21886 308.106144 \nL 559.377968 216.262423 \nL 559.537075 229.210522 \nL 559.568897 225.808903 \nL 559.632539 186.745146 \nL 559.696182 210.666211 \nL 559.887111 346.730982 \nL 559.918933 345.633685 \nL 559.982576 305.692091 \nL 560.141683 218.127827 \nL 560.173504 218.237557 \nL 560.30079 226.68674 \nL 560.364433 208.471618 \nL 560.396255 185.977039 \nL 560.459898 212.202426 \nL 560.650826 348.486656 \nL 560.682648 347.828278 \nL 560.746291 308.654792 \nL 560.905398 216.262423 \nL 560.93722 214.17756 \nL 561.000862 216.701342 \nL 561.096327 224.272688 \nL 561.15997 190.585684 \nL 561.223613 213.299723 \nL 561.414542 346.730982 \nL 561.446363 346.072604 \nL 561.510006 307.996414 \nL 561.669113 215.494316 \nL 561.732756 221.968365 \nL 561.796399 228.003496 \nL 561.860042 235.574842 \nL 561.891864 228.771604 \nL 561.923685 208.252159 \nL 561.987328 231.185656 \nL 562.210078 354.412058 \nL 562.2419 349.693683 \nL 562.432828 250.607805 \nL 562.528293 266.079686 \nL 562.591936 271.785628 \nL 562.6874 225.918633 \nL 562.751043 250.607805 \nL 562.973793 361.325026 \nL 563.005615 359.240162 \nL 563.101079 311.068844 \nL 563.228365 259.166718 \nL 563.260187 259.386177 \nL 563.323829 269.042387 \nL 563.355651 268.16455 \nL 563.451115 208.581348 \nL 563.514758 237.988895 \nL 563.705687 353.095302 \nL 563.737509 351.339627 \nL 563.801151 305.362902 \nL 563.960259 217.46945 \nL 564.119366 234.367816 \nL 564.151188 231.514845 \nL 564.21483 184.001905 \nL 564.278473 214.726208 \nL 564.501224 346.730982 \nL 564.564867 305.472632 \nL 564.723974 215.384586 \nL 564.755795 213.299723 \nL 564.819438 215.274856 \nL 564.883081 222.187825 \nL 564.914903 216.042964 \nL 564.978546 179.39326 \nL 565.010367 189.049469 \nL 565.264939 342.670985 \nL 565.29676 332.027208 \nL 565.392225 210.88567 \nL 565.487689 215.933234 \nL 565.646796 231.075927 \nL 565.678618 223.50458 \nL 565.742261 179.502989 \nL 565.805904 210.007833 \nL 566.028654 342.561255 \nL 566.092297 297.791556 \nL 566.187761 214.945667 \nL 566.219583 216.042964 \nL 566.251404 215.274856 \nL 566.283226 215.713775 \nL 566.410512 226.68674 \nL 566.474155 196.181897 \nL 566.505976 174.894344 \nL 566.569619 201.997568 \nL 566.792369 335.867746 \nL 566.856012 293.841289 \nL 566.951476 212.970534 \nL 566.983298 214.726208 \nL 567.015119 212.531615 \nL 567.046941 214.17756 \nL 567.174227 236.45268 \nL 567.206048 231.844034 \nL 567.269691 192.341359 \nL 567.333334 214.616478 \nL 567.556084 334.441261 \nL 567.587906 330.490993 \nL 567.778835 227.893767 \nL 567.874299 245.011593 \nL 567.90612 247.974293 \nL 567.937942 247.315915 \nL 568.033406 206.167295 \nL 568.065228 216.811072 \nL 568.3198 346.511523 \nL 568.351621 346.182334 \nL 568.447085 292.743992 \nL 568.54255 246.328349 \nL 568.606193 250.278616 \nL 568.669836 255.984558 \nL 568.701657 254.667802 \nL 568.797121 193.767844 \nL 568.860764 225.260255 \nL 569.051693 339.488825 \nL 569.083515 337.184502 \nL 569.147158 292.414803 \nL 569.242622 205.179728 \nL 569.274443 205.728377 \nL 569.306265 204.082432 \nL 569.338086 205.728377 \nL 569.465372 221.419717 \nL 569.497194 214.506749 \nL 569.560837 166.006242 \nL 569.62448 196.840275 \nL 569.815408 322.151539 \nL 569.84723 320.615324 \nL 569.910873 275.626166 \nL 569.974516 190.037036 \nL 570.038159 197.827841 \nL 570.197266 223.61431 \nL 570.229087 227.125659 \nL 570.260909 219.444583 \nL 570.324552 164.689486 \nL 570.388195 190.037036 \nL 570.610945 322.04181 \nL 570.674588 280.234812 \nL 570.738231 193.109466 \nL 570.801874 195.633248 \nL 570.833695 195.523519 \nL 570.992803 226.68674 \nL 571.024624 222.407284 \nL 571.088267 172.480291 \nL 571.15191 197.498652 \nL 571.342839 325.333699 \nL 571.37466 325.00451 \nL 571.438303 282.539134 \nL 571.59741 195.962437 \nL 571.629232 195.852708 \nL 571.756518 203.094865 \nL 571.820161 186.086768 \nL 571.883804 197.388923 \nL 571.979268 275.845625 \nL 572.138375 340.476392 \nL 572.202018 305.143443 \nL 572.361126 204.192161 \nL 572.392947 204.850539 \nL 572.552054 230.966197 \nL 572.615697 199.254327 \nL 572.647519 214.06783 \nL 572.90209 352.436924 \nL 572.965733 333.782883 \nL 573.124841 247.535375 \nL 573.156662 250.498075 \nL 573.283948 267.835361 \nL 573.31577 258.947259 \nL 573.379412 216.701342 \nL 573.443055 246.108889 \nL 573.633984 350.46179 \nL 573.697627 344.31693 \nL 573.76127 317.323435 \nL 573.920377 241.939162 \nL 573.98402 255.984558 \nL 574.015842 255.545639 \nL 574.143128 178.954341 \nL 574.206771 221.309987 \nL 574.397699 325.882348 \nL 574.429521 322.700188 \nL 574.493164 269.481306 \nL 574.556807 197.388923 \nL 574.62045 202.655946 \nL 574.684093 207.593781 \nL 574.779557 220.54188 \nL 574.811378 215.823505 \nL 574.875021 149.437064 \nL 574.938664 167.652187 \nL 575.161415 314.360734 \nL 575.225057 298.230475 \nL 575.320522 196.072167 \nL 575.415986 208.910536 \nL 575.543272 226.467281 \nL 575.575094 222.297554 \nL 575.638737 162.275434 \nL 575.702379 177.418126 \nL 575.92513 330.271534 \nL 575.988773 314.470464 \nL 576.084237 208.800807 \nL 576.179701 214.616478 \nL 576.306987 229.759171 \nL 576.338809 226.247822 \nL 576.402452 172.480291 \nL 576.466095 189.598117 \nL 576.688845 340.476392 \nL 576.752488 329.064508 \nL 576.975238 207.92297 \nL 577.070702 216.262423 \nL 577.102524 212.202426 \nL 577.166167 172.91921 \nL 577.22981 191.134333 \nL 577.45256 329.283967 \nL 577.516203 316.116408 \nL 577.707132 205.728377 \nL 577.738953 206.386754 \nL 577.834418 213.080263 \nL 577.866239 210.007833 \nL 577.929882 162.385163 \nL 577.993525 183.892175 \nL 578.248097 323.687755 \nL 578.279918 317.981813 \nL 578.439025 231.844034 \nL 578.53449 240.073758 \nL 578.598133 251.156453 \nL 578.629954 246.986726 \nL 578.693597 194.097033 \nL 578.75724 217.688909 \nL 578.97999 340.147203 \nL 579.043633 334.331531 \nL 579.457312 181.917042 \nL 579.489134 193.987304 \nL 579.743706 334.441261 \nL 579.807348 322.590458 \nL 579.998277 204.301891 \nL 580.030099 206.386754 \nL 580.125563 219.334854 \nL 580.157385 215.384586 \nL 580.221027 157.00841 \nL 580.28467 180.819745 \nL 580.507421 328.40613 \nL 580.571064 310.520196 \nL 580.761992 181.917042 \nL 580.793814 182.794879 \nL 580.889278 191.463522 \nL 580.9211 188.500821 \nL 580.984743 132.648427 \nL 581.048386 149.327334 \nL 581.271136 295.926152 \nL 581.334779 280.454271 \nL 581.430243 179.28353 \nL 581.525708 185.867309 \nL 581.652993 198.925138 \nL 581.716636 162.165704 \nL 581.748458 134.074912 \nL 581.812101 147.68139 \nL 582.034851 297.462367 \nL 582.098494 285.282376 \nL 582.193958 187.732713 \nL 582.289423 200.571083 \nL 582.416709 219.773772 \nL 582.44853 215.604045 \nL 582.512173 160.519759 \nL 582.575816 173.797047 \nL 582.798566 314.251004 \nL 582.862209 301.083446 \nL 582.989495 197.279193 \nL 583.053138 204.74081 \nL 583.180424 227.125659 \nL 583.212245 222.736473 \nL 583.275888 175.99164 \nL 583.339531 196.401356 \nL 583.594103 327.199104 \nL 583.657746 307.557495 \nL 583.785032 227.784037 \nL 583.848675 236.781869 \nL 583.944139 260.483474 \nL 583.97596 255.106721 \nL 584.039603 194.97487 \nL 584.103246 218.127827 \nL 584.357818 335.319098 \nL 584.421461 321.383432 \nL 584.61239 225.040796 \nL 584.707854 229.539711 \nL 584.739676 222.846203 \nL 584.803318 176.320829 \nL 584.866961 205.838106 \nL 585.089712 342.232066 \nL 585.153355 329.503426 \nL 585.344283 212.202426 \nL 585.471569 232.063493 \nL 585.503391 230.746738 \nL 585.567034 173.797047 \nL 585.630677 192.999737 \nL 585.853427 331.259101 \nL 585.91707 316.226138 \nL 586.107999 200.571083 \nL 586.13982 200.022435 \nL 586.171641 202.985135 \nL 586.235284 202.546217 \nL 586.267106 198.15703 \nL 586.330749 137.476532 \nL 586.394392 154.813817 \nL 586.617142 296.365071 \nL 586.680785 283.636431 \nL 586.776249 181.807312 \nL 586.871714 191.463522 \nL 586.999 207.92297 \nL 587.030821 201.887839 \nL 587.094464 141.975448 \nL 587.158107 154.155439 \nL 587.380857 293.182911 \nL 587.4445 276.723463 \nL 587.539965 171.163536 \nL 587.603607 183.892175 \nL 587.762715 213.628912 \nL 587.794536 206.496484 \nL 587.858179 154.045709 \nL 587.921822 167.761916 \nL 588.144572 314.360734 \nL 588.208215 302.400202 \nL 588.399144 188.500821 \nL 588.430966 189.488388 \nL 588.52643 200.351623 \nL 588.558251 198.37649 \nL 588.621894 165.896512 \nL 588.653716 173.797047 \nL 588.940109 325.22397 \nL 589.003752 304.704524 \nL 589.162859 221.090528 \nL 589.194681 223.065662 \nL 589.258324 230.527278 \nL 589.290145 230.198089 \nL 589.353788 186.745146 \nL 589.385609 165.238134 \nL 589.449252 187.732713 \nL 589.703824 296.145611 \nL 589.767467 280.78346 \nL 589.958396 181.478123 \nL 590.022039 191.024603 \nL 590.05386 194.206763 \nL 590.085682 186.196498 \nL 590.149325 127.930052 \nL 590.212968 148.559227 \nL 590.435718 272.992654 \nL 590.499361 258.069421 \nL 590.626647 153.387332 \nL 590.69029 158.325166 \nL 590.817575 178.515422 \nL 590.849397 172.480291 \nL 590.91304 119.15168 \nL 590.976683 132.319238 \nL 591.199433 289.122914 \nL 591.263076 278.259678 \nL 591.454005 168.530024 \nL 591.581291 183.562986 \nL 591.613112 180.929475 \nL 591.676755 142.194907 \nL 591.740398 162.604622 \nL 591.99497 315.56776 \nL 592.058613 281.332108 \nL 592.21772 177.418126 \nL 592.249541 177.527855 \nL 592.376827 189.159199 \nL 592.44047 163.263 \nL 592.472292 172.480291 \nL 592.599577 261.58077 \nL 592.726863 326.211537 \nL 592.758685 325.443429 \nL 592.822328 302.729391 \nL 592.981435 180.710015 \nL 593.045078 201.33919 \nL 593.140542 239.854299 \nL 593.172364 221.419717 \nL 593.204185 212.092696 \nL 593.29965 215.604045 \nL 593.490578 290.32994 \nL 593.554221 281.551567 \nL 593.74515 201.887839 \nL 593.776972 202.765676 \nL 593.872436 212.312156 \nL 593.936079 168.968942 \nL 593.9679 149.437064 \nL 594.031543 163.043541 \nL 594.158829 247.864564 \nL 594.254294 279.466704 \nL 594.286115 277.162381 \nL 594.349758 261.909959 \nL 594.477044 186.964606 \nL 594.540687 196.401356 \nL 594.636151 208.800807 \nL 594.667973 200.461353 \nL 594.731616 147.57166 \nL 594.795259 172.370562 \nL 594.890723 237.220787 \nL 595.04983 304.923984 \nL 595.081652 304.923984 \nL 595.177116 257.959692 \nL 595.336223 201.668379 \nL 595.399866 206.496484 \nL 595.431688 200.461353 \nL 595.495331 155.252736 \nL 595.558974 179.28353 \nL 595.781724 316.555327 \nL 595.845367 303.05858 \nL 596.036296 183.672716 \nL 596.068117 183.892175 \nL 596.163582 190.256495 \nL 596.195403 185.099202 \nL 596.259046 138.903017 \nL 596.322689 158.105707 \nL 596.577261 316.774786 \nL 596.609082 306.350469 \nL 596.736368 196.840275 \nL 596.800011 199.693246 \nL 596.927297 210.556481 \nL 596.959118 205.947836 \nL 597.022761 145.815985 \nL 597.086404 157.557058 \nL 597.309154 306.899118 \nL 597.372797 294.060748 \nL 597.468262 183.014338 \nL 597.563726 194.426222 \nL 597.595548 194.097033 \nL 597.691012 204.411621 \nL 597.722833 201.668379 \nL 597.786476 142.633825 \nL 597.850119 153.716521 \nL 598.072869 307.008847 \nL 598.168334 263.446175 \nL 598.327441 177.198666 \nL 598.359263 177.527855 \nL 598.454727 184.550553 \nL 598.550191 139.890584 \nL 598.613834 158.215436 \nL 598.836585 319.847217 \nL 598.900228 310.081277 \nL 599.091156 187.842443 \nL 599.122978 189.268928 \nL 599.218442 199.583516 \nL 599.250264 194.755411 \nL 599.313907 153.497061 \nL 599.37755 173.467858 \nL 599.473014 239.63484 \nL 599.6003 308.874251 \nL 599.632121 308.654792 \nL 599.695764 288.025617 \nL 599.82305 200.132164 \nL 599.886693 203.533783 \nL 599.982157 212.641345 \nL 600.0458 165.018675 \nL 600.077622 143.731122 \nL 600.141265 161.068407 \nL 600.236729 223.285121 \nL 600.395836 288.464536 \nL 600.427658 285.831024 \nL 600.841337 116.518168 \nL 600.90498 135.172209 \nL 601.12773 283.197512 \nL 601.191373 268.274279 \nL 601.382302 143.731122 \nL 601.414123 144.938148 \nL 601.509588 156.569492 \nL 601.541409 154.813817 \nL 601.605052 111.580333 \nL 601.668695 132.099779 \nL 601.891445 295.816422 \nL 601.955088 280.78346 \nL 602.146017 160.519759 \nL 602.20966 174.016507 \nL 602.273303 166.335431 \nL 602.305124 163.811649 \nL 602.368767 111.470604 \nL 602.43241 122.772758 \nL 602.527875 213.519182 \nL 602.65516 275.296977 \nL 602.686982 273.321843 \nL 602.750625 226.9062 \nL 602.814268 153.167872 \nL 602.877911 159.312733 \nL 603.037018 171.712184 \nL 603.06884 165.457594 \nL 603.132482 102.582502 \nL 603.196125 114.323575 \nL 603.29159 204.411621 \nL 603.418876 268.16455 \nL 603.450697 266.079686 \nL 603.51434 218.018098 \nL 603.577983 143.840852 \nL 603.641626 148.559227 \nL 603.705269 153.93598 \nL 603.800733 161.178137 \nL 603.864376 116.957086 \nL 603.928019 93.804129 \nL 603.959841 104.557636 \nL 604.055305 190.914873 \nL 604.182591 259.715366 \nL 604.214412 257.959692 \nL 604.278055 216.811072 \nL 604.37352 139.561395 \nL 604.405341 139.671125 \nL 604.564448 158.764085 \nL 604.59627 153.058143 \nL 604.659913 104.886824 \nL 604.723556 119.371139 \nL 604.81902 182.026771 \nL 604.946306 251.266183 \nL 604.978127 250.936994 \nL 605.009949 247.974293 \nL 605.169056 145.925715 \nL 605.296342 165.018675 \nL 605.328164 164.470027 \nL 605.391806 119.261409 \nL 605.423628 107.739795 \nL 605.455449 121.894921 \nL 605.741843 267.94509 \nL 605.837307 242.487811 \nL 606.028236 148.888416 \nL 606.060057 154.484628 \nL 606.091879 159.971111 \nL 606.1237 159.093274 \nL 606.187343 103.24088 \nL 606.250986 127.710593 \nL 606.473736 278.698596 \nL 606.537379 260.264015 \nL 606.632844 150.314901 \nL 606.728308 152.948413 \nL 606.855594 162.714352 \nL 606.887415 154.813817 \nL 606.951058 90.073321 \nL 607.014701 101.814394 \nL 607.110166 186.745146 \nL 607.237451 253.131587 \nL 607.269273 251.924561 \nL 607.332916 200.571083 \nL 607.396559 122.11438 \nL 607.460202 123.431136 \nL 607.492023 123.211677 \nL 607.619309 131.441401 \nL 607.682952 90.841429 \nL 607.714773 72.297117 \nL 607.778416 87.659269 \nL 608.001167 255.545639 \nL 608.096631 210.775941 \nL 608.160274 142.194907 \nL 608.223917 142.853285 \nL 608.383024 164.031108 \nL 608.414846 159.751651 \nL 608.478489 101.814394 \nL 608.542132 114.433304 \nL 608.637596 199.693246 \nL 608.796703 272.334277 \nL 608.860346 229.97863 \nL 608.923989 152.728954 \nL 608.987632 155.143006 \nL 609.051275 162.494893 \nL 609.146739 179.941908 \nL 609.178561 174.565155 \nL 609.242204 119.04195 \nL 609.305847 129.905186 \nL 609.401311 218.018098 \nL 609.560418 294.938585 \nL 609.624061 253.680235 \nL 609.719526 174.565155 \nL 609.783169 175.113803 \nL 609.910455 193.219196 \nL 609.942276 187.184065 \nL 610.005919 143.840852 \nL 610.069562 162.494893 \nL 610.196848 266.957523 \nL 610.324134 313.702356 \nL 610.355955 309.642359 \nL 610.769634 157.447329 \nL 610.801456 165.677053 \nL 610.960563 276.613733 \nL 611.087849 317.323435 \nL 611.11967 314.470464 \nL 611.215135 262.678067 \nL 611.374242 187.184065 \nL 611.437885 195.742978 \nL 611.469706 190.037036 \nL 611.533349 147.242471 \nL 611.596992 166.993809 \nL 611.851564 312.60506 \nL 611.915207 278.698596 \nL 612.074314 170.724617 \nL 612.106136 173.687318 \nL 612.2016 187.293795 \nL 612.233422 182.685149 \nL 612.297064 149.985712 \nL 612.360707 168.530024 \nL 612.456172 240.512677 \nL 612.615279 312.166141 \nL 612.678922 282.758594 \nL 612.838029 182.685149 \nL 612.869851 187.952173 \nL 612.965315 205.399188 \nL 612.997137 201.997568 \nL 613.06078 165.896512 \nL 613.092601 181.478123 \nL 613.347173 285.611565 \nL 613.410816 283.087783 \nL 613.569923 197.169464 \nL 613.665387 210.007833 \nL 613.72903 224.601877 \nL 613.760852 219.334854 \nL 613.824495 176.650018 \nL 613.888138 182.794879 \nL 613.951781 206.715943 \nL 614.110888 282.978053 \nL 614.142709 282.648864 \nL 614.206352 256.752666 \nL 614.397281 142.853285 \nL 614.492746 152.838683 \nL 614.524567 152.728954 \nL 614.58821 106.31331 \nL 614.651853 122.333839 \nL 614.906425 274.967788 \nL 614.970068 243.146189 \nL 615.097353 155.362465 \nL 615.129175 156.020843 \nL 615.256461 172.91921 \nL 615.288282 170.944076 \nL 615.351925 113.774926 \nL 615.415568 133.526264 \nL 615.542854 241.171055 \nL 615.67014 280.67373 \nL 615.701961 277.272111 \nL 615.797426 222.407284 \nL 615.89289 175.004073 \nL 615.924711 178.954341 \nL 616.020176 204.301891 \nL 616.051997 200.571083 \nL 616.11564 150.095442 \nL 616.179283 168.310565 \nL 616.433855 306.789388 \nL 616.497498 294.938585 \nL 616.688427 192.999737 \nL 616.783891 195.852708 \nL 616.879355 137.476532 \nL 616.942998 164.470027 \nL 617.038463 249.400779 \nL 617.165749 307.886684 \nL 617.19757 305.692091 \nL 617.293034 232.502412 \nL 617.42032 166.44516 \nL 617.452142 167.322998 \nL 617.515785 177.418126 \nL 617.547606 176.2111 \nL 617.579428 168.968942 \nL 617.643071 101.924124 \nL 617.706714 114.104115 \nL 617.929464 258.61807 \nL 618.024928 220.761339 \nL 618.184036 129.246808 \nL 618.343143 151.960846 \nL 618.406786 102.801961 \nL 618.438607 116.298709 \nL 618.725 263.226715 \nL 618.756822 260.593204 \nL 619.170501 113.116549 \nL 619.234144 128.36897 \nL 619.456894 260.044555 \nL 619.520537 245.340782 \nL 619.743287 107.300877 \nL 619.775109 108.617633 \nL 619.80693 108.068984 \nL 619.870573 111.141415 \nL 619.934216 62.970097 \nL 619.997859 88.866295 \nL 620.220609 236.23322 \nL 620.284252 226.357551 \nL 620.475181 109.934389 \nL 620.538824 117.944653 \nL 620.634288 129.466267 \nL 620.697931 80.417112 \nL 620.761574 98.193316 \nL 620.984324 235.465113 \nL 621.079789 218.566746 \nL 621.238896 135.720857 \nL 621.270718 140.000314 \nL 621.366182 168.749483 \nL 621.398004 166.774349 \nL 621.461646 111.909522 \nL 621.525289 134.294372 \nL 621.779861 270.249413 \nL 621.875325 242.048892 \nL 622.002611 183.014338 \nL 622.034433 186.525687 \nL 622.129897 202.436487 \nL 622.161719 193.767844 \nL 622.225362 131.990049 \nL 622.289005 159.312733 \nL 622.511755 300.754257 \nL 622.575398 290.988318 \nL 622.798148 169.956509 \nL 622.893612 182.57542 \nL 622.925434 177.966774 \nL 622.989077 128.039781 \nL 623.05272 146.693823 \nL 623.27547 277.820759 \nL 623.339113 260.922392 \nL 623.561863 142.524096 \nL 623.657328 146.913282 \nL 623.689149 141.975448 \nL 623.752792 81.733867 \nL 623.816435 93.913859 \nL 624.039185 239.41538 \nL 624.102828 226.577011 \nL 624.198292 122.443569 \nL 624.293757 131.880319 \nL 624.421043 155.362465 \nL 624.452864 152.619224 \nL 624.548329 93.036022 \nL 624.58015 103.570069 \nL 624.8029 250.498075 \nL 624.866543 237.988895 \nL 624.962008 133.197075 \nL 625.057472 140.658692 \nL 625.184758 164.470027 \nL 625.216579 161.068407 \nL 625.312044 102.692231 \nL 625.343865 111.909522 \nL 625.566615 244.024026 \nL 625.630258 231.953764 \nL 625.725723 129.905186 \nL 625.821187 131.55113 \nL 625.853009 133.635994 \nL 625.980295 161.617056 \nL 626.043937 122.333839 \nL 626.10758 143.731122 \nL 626.362152 289.891021 \nL 626.425795 276.394274 \nL 626.616724 169.84678 \nL 626.680367 178.844611 \nL 626.712188 185.208931 \nL 626.74401 184.440824 \nL 626.807653 155.581925 \nL 626.839474 166.66462 \nL 627.125867 323.248836 \nL 627.18951 311.178574 \nL 627.41226 214.616478 \nL 627.444082 216.811072 \nL 627.475903 218.566746 \nL 627.507725 212.092696 \nL 627.571368 152.180305 \nL 627.635011 175.662451 \nL 627.857761 305.692091 \nL 627.921404 290.768858 \nL 628.016868 180.600286 \nL 628.112333 188.61055 \nL 628.239619 202.436487 \nL 628.27144 200.900272 \nL 628.335083 144.49923 \nL 628.398726 160.410029 \nL 628.621476 310.629926 \nL 628.685119 298.120745 \nL 628.876048 179.832178 \nL 628.907869 179.941908 \nL 628.971512 181.039204 \nL 629.003334 186.306228 \nL 629.035155 181.587853 \nL 629.098798 142.853285 \nL 629.162441 161.178137 \nL 629.385191 306.899118 \nL 629.448834 294.060748 \nL 629.544299 189.159199 \nL 629.639763 196.072167 \nL 629.735227 208.691077 \nL 629.79887 204.850539 \nL 629.894335 145.596526 \nL 629.926156 158.983544 \nL 630.148906 298.559664 \nL 630.212549 284.733727 \nL 630.4353 165.347864 \nL 630.530764 175.772181 \nL 630.562585 174.894344 \nL 630.626228 135.391668 \nL 630.689871 149.217605 \nL 630.944443 296.913719 \nL 630.976265 285.721294 \nL 631.10355 178.515422 \nL 631.199015 183.233797 \nL 631.294479 202.326757 \nL 631.326301 202.217028 \nL 631.389944 154.374898 \nL 631.453587 169.407861 \nL 631.580872 261.141852 \nL 631.708158 301.302905 \nL 631.73998 296.4748 \nL 632.153659 150.205172 \nL 632.18548 156.89868 \nL 632.471873 306.789388 \nL 632.535516 295.267774 \nL 632.758267 191.463522 \nL 632.82191 194.206763 \nL 632.853731 194.97487 \nL 632.917374 155.143006 \nL 632.981017 172.260832 \nL 633.203767 295.487234 \nL 633.26741 283.307242 \nL 633.458339 160.08084 \nL 633.521982 171.821913 \nL 633.585625 176.430559 \nL 633.617446 175.552722 \nL 633.681089 121.456002 \nL 633.744732 137.147343 \nL 633.967482 259.386177 \nL 634.031125 243.914296 \nL 634.222054 134.074912 \nL 634.34934 144.3895 \nL 634.381161 139.780854 \nL 634.444804 88.866295 \nL 634.508447 104.667365 \nL 634.731197 239.744569 \nL 634.79484 225.479714 \nL 634.953948 117.176546 \nL 634.985769 117.286275 \nL 635.144876 140.110043 \nL 635.240341 84.916027 \nL 635.272162 97.315478 \nL 635.494913 237.659706 \nL 635.558556 222.297554 \nL 635.685841 124.199244 \nL 635.749484 131.331671 \nL 635.87677 155.252736 \nL 635.908592 153.716521 \nL 636.004056 97.315478 \nL 636.067699 122.11438 \nL 636.258628 242.378081 \nL 636.290449 240.293218 \nL 636.354092 198.37649 \nL 636.417735 126.284107 \nL 636.481378 131.66086 \nL 636.640485 161.178137 \nL 636.672307 160.519759 \nL 636.73595 113.445737 \nL 636.799593 127.052215 \nL 636.926879 224.492147 \nL 637.054164 263.775363 \nL 637.085986 260.483474 \nL 637.276915 160.08084 \nL 637.372379 177.857044 \nL 637.436022 184.111635 \nL 637.499665 144.170041 \nL 637.563308 167.103538 \nL 637.81788 288.903454 \nL 637.881522 271.456439 \nL 638.072451 175.442992 \nL 638.104273 176.979207 \nL 638.167916 185.318661 \nL 638.199737 178.844611 \nL 638.26338 118.93222 \nL 638.327023 139.451665 \nL 638.549773 276.504003 \nL 638.613416 266.408875 \nL 638.804345 153.82625 \nL 638.836166 154.374898 \nL 638.931631 169.298131 \nL 638.963452 168.749483 \nL 639.058917 114.762493 \nL 639.090738 129.027348 \nL 639.313488 269.152117 \nL 639.377131 251.046724 \nL 639.472596 142.194907 \nL 639.56806 146.803552 \nL 639.695346 167.761916 \nL 639.727167 164.579756 \nL 639.822632 104.886824 \nL 639.886275 132.319238 \nL 640.077204 260.812663 \nL 640.109025 259.166718 \nL 640.172668 216.042964 \nL 640.236311 142.414366 \nL 640.299954 146.145174 \nL 640.459061 175.442992 \nL 640.490883 173.358129 \nL 640.586347 108.617633 \nL 640.64999 135.281939 \nL 640.840919 258.288881 \nL 640.87274 256.642936 \nL 640.936383 211.10513 \nL 641.000026 139.561395 \nL 641.063669 149.766253 \nL 641.222776 180.819745 \nL 641.254598 174.126236 \nL 641.350062 118.712761 \nL 641.413705 143.731122 \nL 641.636455 275.516436 \nL 641.700098 237.220787 \nL 641.763741 163.811649 \nL 641.827384 166.44516 \nL 641.859206 167.871646 \nL 642.018313 190.695414 \nL 642.113777 150.314901 \nL 642.145599 163.043541 \nL 642.400171 292.195344 \nL 642.463813 276.723463 \nL 642.591099 197.388923 \nL 642.654742 206.277025 \nL 642.750207 221.968365 \nL 642.782028 215.604045 \nL 642.845671 170.614887 \nL 642.909314 187.513254 \nL 643.163886 317.433164 \nL 643.227529 305.692091 \nL 643.450279 203.972702 \nL 643.4821 205.508917 \nL 643.513922 208.032699 \nL 643.545743 203.972702 \nL 643.609386 162.933811 \nL 643.641208 174.235966 \nL 643.895779 311.946682 \nL 643.927601 309.093711 \nL 643.991244 265.092119 \nL 644.150351 173.906777 \nL 644.182173 174.345695 \nL 644.277637 186.086768 \nL 644.309458 185.757579 \nL 644.404923 132.099779 \nL 644.468566 161.946245 \nL 644.659495 282.758594 \nL 644.691316 281.002919 \nL 644.754959 231.514845 \nL 644.818602 158.654355 \nL 644.882245 170.724617 \nL 645.041352 196.291626 \nL 645.073174 193.109466 \nL 645.168638 132.209508 \nL 645.232281 161.287867 \nL 645.42321 291.317507 \nL 645.455031 290.22021 \nL 645.550496 211.214859 \nL 645.709603 144.828419 \nL 645.741424 147.46193 \nL 645.836889 161.397596 \nL 645.86871 152.728954 \nL 645.900532 122.333839 \nL 645.964175 140.439232 \nL 646.155103 280.344541 \nL 646.250568 265.640768 \nL 646.346032 160.519759 \nL 646.441497 168.968942 \nL 646.568783 190.585684 \nL 646.600604 188.72028 \nL 646.696068 127.820322 \nL 646.759711 152.180305 \nL 646.95064 267.396442 \nL 646.982462 265.311579 \nL 647.046104 220.871069 \nL 647.109747 150.424631 \nL 647.17339 158.215436 \nL 647.364319 187.513254 \nL 647.396141 176.540289 \nL 647.459784 139.561395 \nL 647.491605 151.521927 \nL 647.587069 213.738641 \nL 647.714355 275.406707 \nL 647.746177 274.30941 \nL 647.80982 252.582939 \nL 647.937106 178.186233 \nL 648.000748 187.622984 \nL 648.096213 213.409452 \nL 648.128034 210.337022 \nL 648.223499 157.776518 \nL 648.287142 185.318661 \nL 648.509892 289.671562 \nL 648.573535 277.930489 \nL 648.732642 202.875406 \nL 648.796285 208.142429 \nL 648.828107 214.506749 \nL 648.891749 207.045132 \nL 648.955392 148.668956 \nL 649.019035 166.006242 \nL 649.241786 288.464536 \nL 649.273607 286.379672 \nL 649.33725 243.804566 \nL 649.432714 170.285698 \nL 649.464536 170.395428 \nL 649.496357 170.505158 \nL 649.591822 177.198666 \nL 649.623643 181.148934 \nL 649.655465 179.502989 \nL 649.750929 124.199244 \nL 649.814572 151.741387 \nL 650.005501 263.665634 \nL 650.037322 261.471041 \nL 650.100965 216.481883 \nL 650.164608 148.010579 \nL 650.228251 157.447329 \nL 650.41918 182.136501 \nL 650.514644 115.201412 \nL 650.578287 140.110043 \nL 650.769216 257.081855 \nL 650.801037 253.570506 \nL 650.86468 208.252159 \nL 650.928323 140.110043 \nL 650.991966 153.716521 \nL 651.151073 190.366225 \nL 651.182895 188.72028 \nL 651.278359 125.954918 \nL 651.342002 146.364634 \nL 651.532931 265.860227 \nL 651.564753 263.665634 \nL 651.628395 226.9062 \nL 651.787503 141.755988 \nL 651.819324 140.219773 \nL 651.94661 152.180305 \nL 652.010253 125.954918 \nL 652.073896 142.633825 \nL 652.296646 290.000751 \nL 652.360289 279.466704 \nL 652.583039 172.91921 \nL 652.614861 176.320829 \nL 652.710325 182.136501 \nL 652.742147 177.088937 \nL 652.80579 148.010579 \nL 652.837611 162.604622 \nL 653.092183 294.938585 \nL 653.155826 278.369407 \nL 653.283112 194.316493 \nL 653.346755 198.815408 \nL 653.442219 210.337022 \nL 653.47404 208.032699 \nL 653.569505 162.824082 \nL 653.601326 175.99164 \nL 653.855898 294.938585 \nL 653.919541 283.416972 \nL 654.078648 200.241894 \nL 654.142291 206.277025 \nL 654.205934 217.908368 \nL 654.237756 213.299723 \nL 654.33322 143.401933 \nL 654.396863 174.894344 \nL 654.587792 277.162381 \nL 654.619613 275.077518 \nL 654.683256 237.988895 \nL 654.810542 157.447329 \nL 654.842363 157.995977 \nL 654.969649 182.794879 \nL 655.001471 181.368393 \nL 655.096935 123.101947 \nL 655.160578 148.998145 \nL 655.351507 262.348878 \nL 655.383328 260.154285 \nL 655.446971 218.895935 \nL 655.606079 143.840852 \nL 655.765186 156.350032 \nL 655.797007 149.875983 \nL 655.86065 118.603031 \nL 655.892472 134.623561 \nL 656.115222 283.746161 \nL 656.178865 270.688332 \nL 656.369794 172.480291 \nL 656.528901 175.113803 \nL 656.592544 145.157608 \nL 656.624366 136.598694 \nL 656.656187 150.75382 \nL 656.878937 298.449934 \nL 656.94258 285.501835 \nL 657.069866 190.366225 \nL 657.133509 196.181897 \nL 657.260795 214.17756 \nL 657.292616 210.9954 \nL 657.388081 158.764085 \nL 657.451724 184.989472 \nL 657.674474 308.545062 \nL 657.738117 270.468872 \nL 657.897224 176.2111 \nL 657.929046 175.223533 \nL 658.056331 192.890007 \nL 658.119974 166.993809 \nL 658.183617 182.46569 \nL 658.438189 316.994246 \nL 658.501832 298.779123 \nL 658.629118 226.028363 \nL 658.692761 231.075927 \nL 658.788225 250.717535 \nL 658.820047 249.18132 \nL 658.915511 194.645681 \nL 658.979154 219.225124 \nL 659.170083 321.82235 \nL 659.201904 321.712621 \nL 659.265547 309.861818 \nL 659.424654 228.991063 \nL 659.488297 232.941331 \nL 659.55194 245.99916 \nL 659.583762 245.231052 \nL 659.679226 184.660283 \nL 659.742869 216.591612 \nL 659.933798 316.555327 \nL 659.965619 314.251004 \nL 660.029262 269.700765 \nL 660.18837 193.767844 \nL 660.347477 203.204594 \nL 660.442941 144.608959 \nL 660.506584 174.565155 \nL 660.697513 285.501835 \nL 660.729335 283.96562 \nL 660.792977 241.061325 \nL 660.920263 177.308396 \nL 660.952085 177.747315 \nL 661.111192 185.64785 \nL 661.206657 131.77059 \nL 661.270299 161.287867 \nL 661.461228 275.955355 \nL 661.49305 273.870492 \nL 661.556693 229.759171 \nL 661.652157 160.629489 \nL 661.7158 163.921378 \nL 661.874907 185.867309 \nL 661.970372 130.234375 \nL 662.034015 155.143006 \nL 662.224943 270.029954 \nL 662.256765 268.05482 \nL 662.320408 222.846203 \nL 662.415872 160.958678 \nL 662.447694 164.579756 \nL 662.479515 165.457594 \nL 662.606801 182.46569 \nL 662.638622 181.697582 \nL 662.702265 152.509494 \nL 662.734087 136.159776 \nL 662.79773 159.422463 \nL 662.988659 266.738064 \nL 663.02048 265.860227 \nL 663.084123 227.125659 \nL 663.179587 160.848948 \nL 663.211409 162.933811 \nL 663.275052 169.84678 \nL 663.402338 191.573251 \nL 663.497802 140.658692 \nL 663.561445 163.153271 \nL 663.784195 263.885093 \nL 663.816017 259.056988 \nL 664.006945 179.28353 \nL 664.070588 194.206763 \nL 664.134231 211.324589 \nL 664.197874 201.778109 \nL 664.261517 169.517591 \nL 664.293339 181.917042 \nL 664.54791 305.253173 \nL 664.611553 294.170478 \nL 664.802482 205.289458 \nL 664.834304 209.788374 \nL 664.897946 224.162958 \nL 664.929768 223.065662 \nL 665.025232 163.48246 \nL 665.088875 192.121899 \nL 665.279804 290.11048 \nL 665.343447 270.359143 \nL 665.470733 168.859213 \nL 665.534376 168.968942 \nL 665.62984 181.039204 \nL 665.661662 186.306228 \nL 665.693483 184.989472 \nL 665.757126 149.546794 \nL 665.788948 126.503566 \nL 665.85259 152.180305 \nL 666.043519 263.116986 \nL 666.075341 259.715366 \nL 666.138984 212.202426 \nL 666.202627 151.960846 \nL 666.266269 161.068407 \nL 666.329912 174.565155 \nL 666.425377 191.79271 \nL 666.457198 190.146766 \nL 666.552663 137.476532 \nL 666.616306 166.55489 \nL 666.807234 283.746161 \nL 666.839056 281.880756 \nL 666.902699 235.355383 \nL 666.998163 163.921378 \nL 667.029985 164.031108 \nL 667.093628 167.542457 \nL 667.220913 183.124068 \nL 667.316378 133.745723 \nL 667.380021 155.143006 \nL 667.539128 260.922392 \nL 667.602771 258.179151 \nL 667.666414 210.007833 \nL 667.730057 148.559227 \nL 667.7937 160.08084 \nL 667.984629 199.802975 \nL 668.01645 191.353792 \nL 668.080093 142.963014 \nL 668.143736 161.617056 \nL 668.334665 267.176983 \nL 668.366486 265.640768 \nL 668.430129 219.444583 \nL 668.493772 156.569492 \nL 668.557415 167.322998 \nL 668.748344 210.117563 \nL 668.780165 201.778109 \nL 668.843808 160.519759 \nL 668.907451 179.722449 \nL 669.09838 294.280207 \nL 669.130201 292.524533 \nL 669.193844 273.212114 \nL 669.32113 205.618647 \nL 669.384773 217.688909 \nL 669.480237 240.951595 \nL 669.512059 240.622406 \nL 669.607523 189.817577 \nL 669.671166 211.434319 \nL 669.893917 306.13101 \nL 669.957559 295.816422 \nL 670.148488 216.262423 \nL 670.212131 227.125659 \nL 670.275774 235.904031 \nL 670.307596 230.198089 \nL 670.40306 175.333262 \nL 670.434881 186.415957 \nL 670.62581 297.791556 \nL 670.657632 297.462367 \nL 670.721275 255.765099 \nL 670.880382 174.784614 \nL 671.039489 203.753243 \nL 671.071311 200.022435 \nL 671.166775 160.629489 \nL 671.198597 174.235966 \nL 671.389525 304.594795 \nL 671.421347 303.826687 \nL 671.48499 265.531038 \nL 671.548633 191.90244 \nL 671.612276 192.341359 \nL 671.675919 198.705679 \nL 671.803204 217.030531 \nL 671.835026 214.726208 \nL 671.93049 177.966774 \nL 671.962312 190.695414 \nL 672.153241 308.545062 \nL 672.185062 307.667225 \nL 672.248705 268.274279 \nL 672.407812 180.929475 \nL 672.439634 178.076504 \nL 672.471455 181.587853 \nL 672.535098 185.977039 \nL 672.56692 185.53812 \nL 672.662384 156.350032 \nL 672.694205 160.958678 \nL 672.916956 296.255341 \nL 672.980599 282.978053 \nL 673.203349 151.192738 \nL 673.23517 154.704087 \nL 673.330635 174.235966 \nL 673.362456 169.956509 \nL 673.457921 139.671125 \nL 673.489742 151.083009 \nL 673.712492 272.005088 \nL 673.776135 233.05106 \nL 673.8716 163.48246 \nL 673.903421 164.140838 \nL 673.967064 174.674884 \nL 674.09435 200.461353 \nL 674.126171 199.034868 \nL 674.221636 172.590021 \nL 674.253457 182.685149 \nL 674.476208 306.02128 \nL 674.508029 302.071013 \nL 674.603493 247.535375 \nL 674.698958 210.666211 \nL 674.730779 213.958101 \nL 674.858065 240.512677 \nL 674.889887 236.562409 \nL 674.985351 208.252159 \nL 675.017172 215.933234 \nL 675.239923 313.592626 \nL 675.271744 310.849385 \nL 675.367209 260.044555 \nL 675.494494 210.007833 \nL 675.526316 212.641345 \nL 675.62178 228.661874 \nL 675.653602 221.858636 \nL 675.749066 171.053806 \nL 675.780888 179.502989 \nL 675.971816 281.551567 \nL 676.003638 278.808326 \nL 676.067281 235.574842 \nL 676.162745 157.337599 \nL 676.194567 158.873814 \nL 676.385495 201.010001 \nL 676.449138 188.171632 \nL 676.512781 158.105707 \nL 676.544603 164.689486 \nL 676.735532 273.980221 \nL 676.767353 272.882925 \nL 676.830996 229.210522 \nL 676.894639 158.544625 \nL 676.958282 170.834347 \nL 677.149211 212.751074 \nL 677.212854 201.010001 \nL 677.276496 165.567323 \nL 677.308318 173.138669 \nL 677.499247 290.000751 \nL 677.531068 288.135347 \nL 677.594711 245.560241 \nL 677.658354 174.016507 \nL 677.721997 186.964606 \nL 677.849283 196.291626 \nL 677.881104 200.680812 \nL 677.912926 200.241894 \nL 678.040212 164.908945 \nL 678.072033 177.966774 \nL 678.262962 303.168309 \nL 678.294783 302.729391 \nL 678.358426 266.189416 \nL 678.517534 180.490556 \nL 678.612998 195.742978 \nL 678.676641 206.715943 \nL 678.740284 199.254327 \nL 678.803927 175.552722 \nL 678.835748 184.879742 \nL 679.058499 308.106144 \nL 679.122141 268.932657 \nL 679.281249 191.024603 \nL 679.472178 218.895935 \nL 679.503999 215.384586 \nL 679.567642 192.670548 \nL 679.599463 197.279193 \nL 679.822214 306.789388 \nL 679.854035 303.607228 \nL 680.044964 197.608382 \nL 680.140428 211.214859 \nL 680.235893 226.68674 \nL 680.267714 223.065662 \nL 680.331357 204.192161 \nL 680.363179 211.434319 \nL 680.554107 315.56776 \nL 680.61775 312.934248 \nL 680.713215 263.885093 \nL 680.808679 219.554313 \nL 680.840501 221.419717 \nL 680.935965 240.402947 \nL 680.999608 233.928898 \nL 681.095072 181.258664 \nL 681.126894 185.867309 \nL 681.286001 288.025617 \nL 681.317823 286.489402 \nL 681.381465 272.224547 \nL 681.47693 164.689486 \nL 681.572394 173.02894 \nL 681.731502 204.960269 \nL 681.795145 191.682981 \nL 681.858787 160.958678 \nL 681.890609 167.981376 \nL 682.081538 281.880756 \nL 682.113359 278.808326 \nL 682.177002 231.734305 \nL 682.240645 161.726785 \nL 682.304288 173.797047 \nL 682.495217 211.873237 \nL 682.527038 207.154862 \nL 682.622503 166.335431 \nL 682.654324 173.577588 \nL 682.845253 297.023449 \nL 682.877074 295.267774 \nL 682.940717 253.680235 \nL 683.099825 166.55489 \nL 683.195289 175.333262 \nL 683.258932 182.685149 \nL 683.290753 181.039204 \nL 683.386218 153.277602 \nL 683.418039 162.275434 \nL 683.608968 278.918056 \nL 683.64079 276.504003 \nL 683.704432 234.806735 \nL 683.768075 167.761916 \nL 683.831718 175.333262 \nL 684.022647 212.312156 \nL 684.08629 201.668379 \nL 684.149933 174.784614 \nL 684.181754 180.490556 \nL 684.372683 305.582362 \nL 684.404505 305.362902 \nL 684.468148 268.16455 \nL 684.627255 183.014338 \nL 684.754541 204.301891 \nL 684.786362 209.568914 \nL 684.850005 206.496484 \nL 684.881827 206.167295 \nL 684.913648 200.571083 \nL 684.94547 207.154862 \nL 685.16822 314.251004 \nL 685.231863 307.447766 \nL 685.359149 226.467281 \nL 685.422792 232.173223 \nL 685.518256 253.460776 \nL 685.581899 246.876997 \nL 685.677363 216.701342 \nL 685.709185 223.61431 \nL 685.931935 323.468295 \nL 685.963756 321.273702 \nL 686.059221 269.042387 \nL 686.186507 199.034868 \nL 686.218328 200.132164 \nL 686.313793 211.763507 \nL 686.345614 206.496484 \nL 686.441078 186.086768 \nL 686.4729 194.426222 \nL 686.663829 312.056411 \nL 686.69565 309.31317 \nL 686.759293 263.665634 \nL 686.9184 172.91921 \nL 686.950222 172.480291 \nL 687.077508 194.865141 \nL 687.109329 189.488388 \nL 687.204794 166.774349 \nL 687.236615 181.587853 \nL 687.459365 302.509931 \nL 687.523008 262.897526 \nL 687.586651 195.304059 \nL 687.650294 201.55865 \nL 687.713937 208.361888 \nL 687.841223 230.966197 \nL 687.873044 228.661874 \nL 687.968509 197.279193 \nL 688.00033 202.107298 \nL 688.159438 312.49533 \nL 688.22308 309.642359 \nL 688.286723 268.384009 \nL 688.350366 199.144597 \nL 688.414009 206.057565 \nL 688.445831 206.277025 \nL 688.541295 217.46945 \nL 688.604938 228.771604 \nL 688.668581 221.748906 \nL 688.732224 197.279193 \nL 688.764045 198.047301 \nL 688.954974 311.178574 \nL 688.986796 310.629926 \nL 689.050439 265.311579 \nL 689.114082 197.169464 \nL 689.177724 203.314324 \nL 689.30501 222.187825 \nL 689.368653 234.806735 \nL 689.400475 231.075927 \nL 689.495939 195.962437 \nL 689.527761 198.26676 \nL 689.718689 311.398033 \nL 689.750511 310.300737 \nL 689.814154 269.042387 \nL 689.877797 199.802975 \nL 689.94144 205.179728 \nL 690.005083 213.189993 \nL 690.132368 229.649441 \nL 690.259654 203.094865 \nL 690.291476 210.446752 \nL 690.514226 315.348301 \nL 690.546047 312.056411 \nL 690.736976 209.129996 \nL 690.832441 232.282953 \nL 690.896084 240.073758 \nL 690.927905 237.549976 \nL 691.023369 214.506749 \nL 691.055191 219.883502 \nL 691.277941 322.480728 \nL 691.309763 319.188839 \nL 691.405227 272.334277 \nL 691.500691 235.684572 \nL 691.532513 238.427813 \nL 691.659799 261.58077 \nL 691.69162 255.874828 \nL 691.818906 217.35972 \nL 692.009835 320.725054 \nL 692.041656 317.872083 \nL 692.105299 273.980221 \nL 692.168942 206.386754 \nL 692.232585 213.628912 \nL 692.264407 212.970534 \nL 692.423514 225.589444 \nL 692.455335 220.43215 \nL 692.5508 196.511086 \nL 692.582621 204.74081 \nL 692.77355 327.199104 \nL 692.805371 325.662888 \nL 692.869014 285.172646 \nL 693.028122 203.643513 \nL 693.187229 223.175392 \nL 693.219051 217.798638 \nL 693.314515 197.718112 \nL 693.346336 206.606214 \nL 693.537265 325.443429 \nL 693.569087 321.493162 \nL 693.63273 277.71103 \nL 693.760015 206.386754 \nL 693.791837 206.606214 \nL 693.919123 221.858636 \nL 693.950944 226.357551 \nL 693.982766 225.369985 \nL 694.110052 198.26676 \nL 694.30098 312.934248 \nL 694.332802 310.849385 \nL 694.396445 266.628335 \nL 694.460088 201.229461 \nL 694.523731 207.92297 \nL 694.714659 233.819168 \nL 694.778302 226.9062 \nL 694.873767 204.960269 \nL 695.096517 328.625589 \nL 695.16016 286.92832 \nL 695.255624 214.616478 \nL 695.287446 217.798638 \nL 695.351089 223.72404 \nL 695.478375 242.487811 \nL 695.542017 237.549976 \nL 695.60566 226.79647 \nL 695.637482 228.661874 \nL 695.828411 340.476392 \nL 695.892054 335.648287 \nL 696.051161 243.804566 \nL 696.146625 257.081855 \nL 696.24209 271.23698 \nL 696.273911 268.384009 \nL 696.401197 244.024026 \nL 696.592126 346.511523 \nL 696.655769 344.975307 \nL 696.751233 293.182911 \nL 696.878519 221.968365 \nL 696.910341 223.285121 \nL 697.005805 239.964029 \nL 697.069448 234.806735 \nL 697.133091 219.225124 \nL 697.164912 219.993232 \nL 697.387662 337.074772 \nL 697.451305 293.731559 \nL 697.610413 219.334854 \nL 697.642234 220.212691 \nL 697.76952 234.148357 \nL 697.801342 233.709438 \nL 697.928627 211.982967 \nL 698.119556 343.439092 \nL 698.151378 341.573688 \nL 698.215021 304.046147 \nL 698.374128 205.838106 \nL 698.405949 205.618647 \nL 698.533235 211.982967 \nL 698.660521 200.571083 \nL 698.755985 276.065085 \nL 698.883271 328.625589 \nL 698.915093 325.992077 \nL 698.978736 286.269943 \nL 699.137843 206.277025 \nL 699.169665 207.484051 \nL 699.29695 226.138092 \nL 699.328772 224.162958 \nL 699.456058 191.79271 \nL 699.646987 309.20344 \nL 699.678808 305.692091 \nL 699.742451 267.396442 \nL 699.806094 200.132164 \nL 699.869737 201.44892 \nL 699.901558 202.655946 \nL 700.092487 234.148357 \nL 700.124308 227.125659 \nL 700.219773 197.718112 \nL 700.251594 221.639176 \nL 700.410702 316.335868 \nL 700.474345 305.582362 \nL 700.633452 213.299723 \nL 700.665273 214.397019 \nL 700.792559 240.183488 \nL 700.888024 235.026194 \nL 700.983488 220.212691 \nL 701.206238 327.747752 \nL 701.23806 324.126673 \nL 701.397167 235.574842 \nL 701.524453 258.179151 \nL 701.588096 265.201849 \nL 701.619917 262.787797 \nL 701.747203 235.794302 \nL 701.779025 254.448343 \nL 701.969953 335.758017 \nL 702.033596 319.079109 \nL 702.160882 246.438078 \nL 702.256347 262.897526 \nL 702.351811 290.878588 \nL 702.415454 287.806158 \nL 702.510918 250.168886 \nL 702.54274 270.907791 \nL 702.701847 339.379095 \nL 702.733669 337.184502 \nL 702.797312 301.961283 \nL 702.956419 215.604045 \nL 703.020062 209.788374 \nL 703.051883 211.653778 \nL 703.179169 229.649441 \nL 703.210991 226.028363 \nL 703.274634 212.751074 \nL 703.497384 336.745583 \nL 703.592848 266.628335 \nL 703.720134 223.285121 \nL 703.84742 231.624575 \nL 703.879241 235.574842 \nL 703.911063 234.916464 \nL 704.006527 216.152694 \nL 704.038349 221.968365 \nL 704.229278 340.256932 \nL 704.261099 337.403961 \nL 704.324742 302.94885 \nL 704.483849 218.895935 \nL 704.515671 217.24999 \nL 704.547492 219.005665 \nL 704.579314 218.457016 \nL 704.642957 228.332685 \nL 704.674778 222.846203 \nL 704.770242 208.252159 \nL 704.802064 212.421885 \nL 704.992993 329.283967 \nL 705.024814 326.650455 \nL 705.088457 288.464536 \nL 705.247564 212.312156 \nL 705.438493 241.171055 \nL 705.502136 233.380249 \nL 705.565779 215.384586 \nL 705.756708 332.356397 \nL 705.788529 331.039641 \nL 705.883994 259.056988 \nL 706.01128 224.601877 \nL 706.23403 254.119154 \nL 706.265851 252.25375 \nL 706.329494 233.380249 \nL 706.361316 254.448343 \nL 706.552244 342.561255 \nL 706.615887 328.18667 \nL 706.806816 230.966197 \nL 706.870459 237.111058 \nL 706.934102 243.804566 \nL 706.965924 242.378081 \nL 707.061388 237.549976 \nL 707.093209 239.63484 \nL 707.31596 343.329363 \nL 707.347781 339.818014 \nL 707.443245 293.731559 \nL 707.53871 240.293218 \nL 707.602353 243.365648 \nL 707.697817 257.740233 \nL 707.729639 249.839697 \nL 707.856925 227.893767 \nL 708.047853 338.062339 \nL 708.079675 334.66072 \nL 708.143318 293.621829 \nL 708.302425 218.566746 \nL 708.461532 233.489979 \nL 708.493354 229.649441 \nL 708.588818 213.738641 \nL 708.62064 214.616478 \nL 708.84339 336.635854 \nL 708.907033 300.425068 \nL 709.034319 224.272688 \nL 709.06614 225.589444 \nL 709.225248 245.99916 \nL 709.28889 238.866732 \nL 709.384355 216.701342 \nL 709.607105 343.878011 \nL 709.670748 303.497498 \nL 709.829855 209.568914 \nL 709.92532 215.933234 \nL 709.988963 221.419717 \nL 710.020784 216.701342 \nL 710.116249 201.33919 \nL 710.14807 205.728377 \nL 710.338999 329.722886 \nL 710.37082 328.515859 \nL 710.434463 290.000751 \nL 710.593571 208.910536 \nL 710.657213 216.481883 \nL 710.752678 232.502412 \nL 710.848142 231.514845 \nL 710.911785 218.127827 \nL 711.102714 340.91531 \nL 711.166357 331.259101 \nL 711.357286 232.941331 \nL 711.389107 233.819168 \nL 711.611857 256.752666 \nL 711.6755 241.171055 \nL 711.707322 255.106721 \nL 711.898251 345.962874 \nL 711.961894 333.343964 \nL 712.121001 255.984558 \nL 712.184644 263.775363 \nL 712.248287 274.089951 \nL 712.31193 270.578602 \nL 712.439216 250.607805 \nL 712.661966 354.302328 \nL 712.693787 352.327194 \nL 712.789252 308.764522 \nL 712.916538 252.473209 \nL 712.948359 253.460776 \nL 713.043823 260.702933 \nL 713.202931 237.879165 \nL 713.393859 344.31693 \nL 713.425681 342.341796 \nL 713.489324 302.290472 \nL 713.648431 219.773772 \nL 713.680253 220.102961 \nL 713.807539 240.402947 \nL 713.871181 235.245653 \nL 713.934824 229.97863 \nL 713.966646 220.322421 \nL 714.157575 340.805581 \nL 714.189396 338.391528 \nL 714.253039 301.522364 \nL 714.412146 231.514845 \nL 714.443968 229.649441 \nL 714.475789 234.148357 \nL 714.571254 240.841866 \nL 714.603075 239.63484 \nL 714.730361 218.566746 \nL 714.92129 339.927743 \nL 714.984933 325.772618 \nL 715.112219 234.367816 \nL 715.175862 237.001328 \nL 715.36679 245.121322 \nL 715.462255 236.562409 \nL 715.494076 222.626743 \nL 715.525898 245.560241 \nL 715.685005 343.439092 \nL 715.716826 342.122336 \nL 715.780469 302.83912 \nL 715.939577 234.038627 \nL 715.971398 233.489979 \nL 716.162327 245.450511 \nL 716.194148 244.792133 \nL 716.257791 224.711607 \nL 716.480542 348.047738 \nL 716.512363 340.256932 \nL 716.703292 227.235389 \nL 716.766935 232.502412 \nL 716.862399 240.293218 \nL 716.926042 236.123491 \nL 716.957864 236.562409 \nL 717.021507 235.355383 \nL 717.244257 356.93584 \nL 717.276078 354.631517 \nL 717.371543 291.646696 \nL 717.467007 243.146189 \nL 717.498829 246.657537 \nL 717.626114 269.481306 \nL 717.657936 268.603468 \nL 717.785222 248.632671 \nL 718.007972 367.030968 \nL 718.071615 361.325026 \nL 718.230722 276.504003 \nL 718.326187 289.452103 \nL 718.358008 292.085614 \nL 718.38983 290.32994 \nL 718.548937 247.974293 \nL 718.580758 268.822928 \nL 718.771687 360.447189 \nL 718.83533 325.00451 \nL 718.994437 222.297554 \nL 719.089902 217.688909 \nL 719.121723 219.993232 \nL 719.249009 224.272688 \nL 719.280831 222.517014 \nL 719.312652 214.616478 \nL 719.535402 356.606651 \nL 719.567224 346.292063 \nL 719.789974 233.380249 \nL 719.91726 243.914296 \nL 719.980903 239.086191 \nL 720.044546 236.23322 \nL 720.076367 226.357551 \nL 720.108189 250.827264 \nL 720.267296 353.973139 \nL 720.299117 353.863409 \nL 720.36276 316.884516 \nL 720.521868 231.624575 \nL 720.553689 230.966197 \nL 720.680975 239.744569 \nL 720.840082 224.382418 \nL 721.031011 349.693683 \nL 721.094654 339.269365 \nL 721.317404 219.334854 \nL 721.349226 220.212691 \nL 721.381047 217.908368 \nL 721.412869 222.297554 \nL 721.540155 227.015929 \nL 721.603798 215.933234 \nL 721.826548 346.950441 \nL 721.858369 338.391528 \nL 722.049298 210.775941 \nL 722.112941 216.701342 \nL 722.30387 231.295386 \nL 722.367513 228.881334 \nL 722.590263 352.107735 \nL 722.653906 341.463959 \nL 722.813013 240.732136 \nL 722.876656 247.974293 \nL 722.972121 262.787797 \nL 723.003942 259.605637 \nL 723.099406 260.483474 \nL 723.131228 253.351046 \nL 723.3858 362.641782 \nL 723.449443 343.768281 \nL 723.60855 270.029954 \nL 723.640371 272.005088 \nL 723.704014 277.6013 \nL 723.735836 276.284544 \nL 723.894943 245.231052 \nL 724.117693 360.556918 \nL 724.149515 351.229898 \nL 724.372265 223.394851 \nL 724.404086 225.369985 \nL 724.499551 234.587276 \nL 724.531372 231.405116 \nL 724.563194 225.808903 \nL 724.658658 227.564578 \nL 724.849587 356.606651 \nL 724.881408 356.167732 \nL 724.945051 321.163973 \nL 725.104159 230.527278 \nL 725.167802 232.612142 \nL 725.263266 238.098624 \nL 725.390552 236.891598 \nL 725.422373 228.113226 \nL 725.613302 359.788811 \nL 725.676945 349.474223 \nL 725.931517 227.893767 \nL 725.963338 226.467281 \nL 725.99516 227.235389 \nL 726.154267 235.904031 \nL 726.186089 226.9062 \nL 726.408839 357.155299 \nL 726.44066 347.060171 \nL 726.66341 218.127827 \nL 726.695232 220.871069 \nL 726.727053 221.200258 \nL 726.790696 230.198089 \nL 726.854339 224.821336 \nL 726.949804 221.639176 \nL 727.140732 350.790979 \nL 727.204375 342.122336 \nL 727.427126 219.115394 \nL 727.458947 222.955932 \nL 727.681697 237.988895 \nL 727.713519 234.806735 \nL 727.936269 350.790979 \nL 727.968091 348.596386 \nL 728.063555 290.000751 \nL 728.159019 245.450511 \nL 728.190841 249.291049 \nL 728.318127 264.87266 \nL 728.349948 259.715366 \nL 728.477234 245.560241 \nL 728.699984 354.741247 \nL 728.763627 346.511523 \nL 728.922735 260.593204 \nL 729.018199 270.798061 \nL 729.05002 274.638599 \nL 729.081842 274.089951 \nL 729.240949 253.680235 \nL 729.463699 355.289895 \nL 729.527342 345.633685 \nL 729.718271 244.243485 \nL 729.813736 259.495907 \nL 729.845557 259.166718 \nL 730.004664 231.514845 \nL 730.195593 353.75368 \nL 730.227415 350.900709 \nL 730.291058 314.909382 \nL 730.450165 216.811072 \nL 730.481986 215.274856 \nL 730.513808 218.127827 \nL 730.545629 218.457016 \nL 730.609272 224.492147 \nL 730.641094 221.200258 \nL 730.672915 215.823505 \nL 730.736558 219.993232 \nL 730.800201 254.448343 \nL 730.959308 344.865578 \nL 730.99113 343.878011 \nL 731.054773 306.460199 \nL 731.21388 216.152694 \nL 731.245701 214.726208 \nL 731.277523 217.688909 \nL 731.309344 218.566746 \nL 731.372987 229.210522 \nL 731.43663 223.72404 \nL 731.500273 224.931066 \nL 731.532095 217.35972 \nL 731.723023 345.523956 \nL 731.786666 333.563423 \nL 732.009417 227.345118 \nL 732.136703 240.512677 \nL 732.200345 239.854299 \nL 732.232167 240.732136 \nL 732.263988 239.52511 \nL 732.29581 228.003496 \nL 732.327631 245.121322 \nL 732.51856 351.888276 \nL 732.582203 319.847217 \nL 732.74131 220.871069 \nL 732.773132 219.554313 \nL 732.804953 222.736473 \nL 733.091346 254.009424 \nL 733.282275 350.900709 \nL 733.345918 337.73315 \nL 733.505026 252.363479 \nL 733.568668 260.483474 \nL 733.664133 273.212114 \nL 733.695954 272.224547 \nL 733.82324 259.276448 \nL 733.918705 317.433164 \nL 734.04599 355.838543 \nL 734.077812 354.302328 \nL 734.109633 351.668816 \nL 734.300562 260.264015 \nL 734.364205 264.324012 \nL 734.396027 265.750497 \nL 734.427848 263.885093 \nL 734.586955 236.123491 \nL 734.777884 347.608819 \nL 734.841527 337.623421 \nL 735.12792 197.279193 \nL 735.318849 204.850539 \nL 735.350671 200.351623 \nL 735.573421 331.807749 \nL 735.605242 324.236403 \nL 735.891635 184.001905 \nL 736.146207 220.871069 \nL 736.337136 326.869915 \nL 736.400779 295.048315 \nL 736.559886 204.960269 \nL 736.655351 201.887839 \nL 736.846279 213.189993 \nL 736.878101 211.214859 \nL 737.100851 334.66072 \nL 737.132673 327.089374 \nL 737.355423 206.277025 \nL 737.387244 207.154862 \nL 737.609995 220.761339 \nL 737.641816 217.140261 \nL 737.864566 333.892612 \nL 737.896388 327.308833 \nL 738.119138 208.471618 \nL 738.150959 212.531615 \nL 738.182781 212.641345 \nL 738.437353 235.684572 \nL 738.628281 345.194767 \nL 738.691924 336.526124 \nL 738.914675 236.781869 \nL 738.946496 237.879165 \nL 738.978318 237.659706 \nL 739.073782 225.260255 \nL 739.169246 228.003496 \nL 739.201068 232.392682 \nL 739.423818 345.633685 \nL 739.45564 344.2072 \nL 739.837497 207.264592 \nL 739.90114 207.70351 \nL 739.932961 202.765676 \nL 740.028426 289.671562 \nL 740.155712 329.283967 \nL 740.187533 321.383432 \nL 740.473926 159.861381 \nL 740.505748 161.178137 \nL 740.664855 181.039204 \nL 740.696677 180.490556 \nL 740.919427 322.700188 \nL 740.951248 315.67749 \nL 741.237642 177.198666 \nL 741.492213 223.943499 \nL 741.683142 340.147203 \nL 741.746785 312.166141 \nL 741.905892 206.057565 \nL 742.001357 200.022435 \nL 742.096821 210.007833 \nL 742.128643 209.568914 \nL 742.160464 210.117563 \nL 742.255928 231.624575 \nL 742.415036 336.635854 \nL 742.446857 336.526124 \nL 742.5105 304.704524 \nL 742.669608 205.289458 \nL 742.701429 200.571083 \nL 742.765072 201.997568 \nL 742.828715 210.007833 \nL 742.892358 205.069999 \nL 742.956001 207.264592 \nL 742.987822 210.007833 \nL 743.178751 334.880179 \nL 743.242394 325.992077 \nL 743.433323 201.010001 \nL 743.496966 205.728377 \nL 743.751537 229.320252 \nL 743.974288 343.000174 \nL 744.037931 331.47856 \nL 744.197038 229.429982 \nL 744.292502 239.63484 \nL 744.356145 246.547808 \nL 744.387967 244.353215 \nL 744.45161 237.440247 \nL 744.515252 240.073758 \nL 744.578895 274.967788 \nL 744.738003 347.938008 \nL 744.769824 347.38936 \nL 744.801646 344.09747 \nL 744.992574 247.096456 \nL 745.056217 254.667802 \nL 745.088039 256.752666 \nL 745.11986 253.899695 \nL 745.278968 232.831601 \nL 745.469896 343.439092 \nL 745.565361 313.373167 \nL 745.75629 196.401356 \nL 745.788111 197.718112 \nL 745.947218 189.598117 \nL 746.074504 213.738641 \nL 746.265433 329.174237 \nL 746.329076 299.437501 \nL 746.520005 171.602454 \nL 746.679112 147.791119 \nL 746.742755 154.594358 \nL 746.838219 179.39326 \nL 747.029148 310.520196 \nL 747.092791 284.294809 \nL 747.28372 152.070576 \nL 747.315541 151.412198 \nL 747.347363 147.57166 \nL 747.379184 149.546794 \nL 747.601935 189.159199 \nL 747.792863 319.298568 \nL 747.856506 292.634263 \nL 748.047435 168.749483 \nL 748.079257 168.968942 \nL 748.111078 165.567323 \nL 748.174721 170.505158 \nL 748.270185 182.35596 \nL 748.397471 249.729968 \nL 748.556579 328.18667 \nL 748.620222 305.692091 \nL 748.81115 197.059734 \nL 749.002079 213.848371 \nL 749.161186 267.506172 \nL 749.320294 345.633685 \nL 749.383937 337.623421 \nL 749.543044 241.609973 \nL 749.606687 245.011593 \nL 749.702151 254.119154 \nL 749.733973 251.046724 \nL 749.797616 245.340782 \nL 749.829437 250.168886 \nL 749.861259 249.07159 \nL 749.89308 254.667802 \nL 750.084009 352.766113 \nL 750.11583 352.327194 \nL 750.147652 350.242331 \nL 750.370402 247.645104 \nL 750.465866 249.729968 \nL 750.561331 228.661874 \nL 750.624974 232.831601 \nL 750.688617 276.613733 \nL 750.847724 343.658552 \nL 750.911367 317.433164 \nL 751.102296 182.46569 \nL 751.165939 173.577588 \nL 751.261403 176.540289 \nL 751.293225 175.333262 \nL 751.42051 209.898103 \nL 751.611439 326.321266 \nL 751.675082 301.193176 \nL 751.866011 169.84678 \nL 751.929654 164.579756 \nL 751.961475 167.322998 \nL 752.184226 202.765676 \nL 752.375154 321.054243 \nL 752.438797 292.305074 \nL 752.661548 138.354369 \nL 752.693369 130.892752 \nL 752.757012 135.391668 \nL 752.820655 136.050046 \nL 752.884298 148.998145 \nL 752.947941 182.904608 \nL 753.13887 306.24074 \nL 753.202512 276.394274 \nL 753.393441 159.203003 \nL 753.552549 172.151102 \nL 753.711656 205.838106 \nL 753.902585 331.149371 \nL 753.966228 307.996414 \nL 754.157156 180.929475 \nL 754.316264 177.747315 \nL 754.379907 186.745146 \nL 754.507193 246.328349 \nL 754.6663 331.47856 \nL 754.729943 327.089374 \nL 754.952693 195.304059 \nL 755.016336 195.633248 \nL 755.1118 183.562986 \nL 755.143622 185.867309 \nL 755.270908 243.036459 \nL 755.461837 331.807749 \nL 755.493658 332.356397 \nL 755.907337 169.188402 \nL 756.034623 227.235389 \nL 756.19373 316.665057 \nL 756.257373 292.195344 \nL 756.511945 111.031685 \nL 756.639231 99.729531 \nL 756.671052 103.899258 \nL 756.798338 182.46569 \nL 756.957445 287.257509 \nL 757.021088 266.738064 \nL 757.27566 75.918196 \nL 757.371124 70.212254 \nL 757.402946 71.090091 \nL 757.530232 107.300877 \nL 757.721161 263.446175 \nL 757.784803 242.59754 \nL 758.039375 45.632811 \nL 758.103018 61.104693 \nL 758.484876 283.307242 \nL 758.548519 263.116986 \nL 758.771269 95.450074 \nL 758.834912 89.195484 \nL 758.866733 91.499807 \nL 759.057662 159.971111 \nL 759.248591 299.437501 \nL 759.312234 292.634263 \nL 759.503163 184.001905 \nL 759.566806 192.231629 \nL 759.66227 207.045132 \nL 759.694091 203.862972 \nL 759.725913 204.74081 \nL 759.853199 261.58077 \nL 760.044128 338.062339 \nL 760.10777 318.420731 \nL 760.266878 237.769435 \nL 760.298699 242.487811 \nL 760.362342 251.595372 \nL 760.394164 249.291049 \nL 760.489628 233.16079 \nL 760.52145 239.086191 \nL 760.553271 239.854299 \nL 760.616914 265.860227 \nL 760.776021 340.256932 \nL 760.807843 339.927743 \nL 760.839664 337.84288 \nL 760.96695 244.462944 \nL 761.126057 213.519182 \nL 761.253343 184.001905 \nL 761.316986 193.109466 \nL 761.380629 239.854299 \nL 761.539736 317.433164 \nL 761.603379 293.29264 \nL 761.857951 116.737627 \nL 761.921594 113.994386 \nL 761.953415 114.762493 \nL 762.04888 130.014915 \nL 762.080701 134.84302 \nL 762.303452 289.561832 \nL 762.367094 265.421308 \nL 762.621666 76.576574 \nL 762.685309 71.30955 \nL 762.717131 73.943062 \nL 762.780774 80.417112 \nL 762.908059 173.906777 \nL 763.067167 280.454271 \nL 763.13081 259.056988 \nL 763.35356 102.033853 \nL 763.480846 93.804129 \nL 763.512667 94.901426 \nL 763.639953 149.766253 \nL 763.830882 296.58453 \nL 763.894525 275.845625 \nL 764.117275 146.364634 \nL 764.149097 142.524096 \nL 764.244561 143.840852 \nL 764.276382 144.170041 \nL 764.371847 169.62732 \nL 764.43549 224.382418 \nL 764.594597 320.286135 \nL 764.65824 299.218042 \nL 764.88099 167.542457 \nL 764.912812 163.811649 \nL 765.008276 164.470027 \nL 765.071919 173.358129 \nL 765.231026 272.773195 \nL 765.358312 331.259101 \nL 765.390134 330.490993 \nL 765.421955 327.089374 \nL 765.74017 185.208931 \nL 765.803813 170.395428 \nL 765.835634 172.80948 \nL 765.96292 225.918633 \nL 766.153849 318.420731 \nL 766.18567 317.872083 \nL 766.312956 213.409452 \nL 766.503885 165.567323 \nL 766.599349 153.058143 \nL 766.631171 157.557058 \nL 766.662992 160.848948 \nL 766.885743 294.828856 \nL 766.917564 288.793725 \nL 767.2676 78.222519 \nL 767.331243 85.135487 \nL 767.458529 134.404101 \nL 767.649458 275.516436 \nL 767.713101 247.754834 \nL 767.935851 92.706833 \nL 767.967672 84.586838 \nL 768.031315 93.255481 \nL 768.254066 192.999737 \nL 768.413173 284.404538 \nL 768.476816 258.947259 \nL 768.667745 139.341936 \nL 768.731388 136.050046 \nL 768.79503 154.045709 \nL 768.858673 143.511663 \nL 768.890495 144.49923 \nL 768.985959 172.80948 \nL 769.176888 303.387769 \nL 769.240531 279.466704 \nL 769.463281 151.192738 \nL 769.526924 144.828419 \nL 769.558746 145.596526 \nL 769.717853 172.80948 \nL 769.781496 227.784037 \nL 769.940603 318.74992 \nL 770.004246 297.462367 \nL 770.226996 168.530024 \nL 770.290639 158.544625 \nL 770.354282 161.287867 \nL 770.417925 173.467858 \nL 770.545211 237.330517 \nL 770.704318 330.820182 \nL 770.73614 329.942345 \nL 770.799783 306.789388 \nL 770.990712 205.179728 \nL 771.086176 210.775941 \nL 771.117997 208.910536 \nL 771.149819 204.74081 \nL 771.18164 206.715943 \nL 771.308926 249.291049 \nL 771.499855 328.2964 \nL 771.563498 316.335868 \nL 771.786248 212.860804 \nL 771.81807 213.299723 \nL 771.913534 191.79271 \nL 771.977177 201.668379 \nL 772.008998 203.314324 \nL 772.231749 328.076941 \nL 772.295392 300.095879 \nL 772.518142 151.521927 \nL 772.677249 135.830587 \nL 772.804535 177.857044 \nL 772.963642 311.507763 \nL 772.995464 311.398033 \nL 773.059107 285.611565 \nL 773.313679 102.472772 \nL 773.440964 91.938725 \nL 773.536429 107.849525 \nL 773.759179 267.067253 \nL 773.822822 248.96186 \nL 774.077394 56.166858 \nL 774.172858 60.665774 \nL 774.300144 100.497638 \nL 774.522894 279.137515 \nL 774.554716 274.638599 \nL 774.841109 141.31707 \nL 774.87293 143.840852 \nL 775.000216 154.045709 \nL 775.159324 267.396442 \nL 775.286609 321.82235 \nL 775.318431 317.323435 \nL 775.700288 155.801384 \nL 775.73211 156.569492 \nL 775.891217 228.113226 \nL 776.050325 321.602891 \nL 776.082146 321.493162 \nL 776.145789 301.632094 \nL 776.368539 195.304059 \nL 776.400361 197.827841 \nL 776.432182 194.97487 \nL 776.495825 184.879742 \nL 776.527647 186.306228 \nL 776.654932 238.976462 \nL 776.81404 323.907214 \nL 776.845861 323.139106 \nL 776.877683 320.725054 \nL 776.973147 251.814831 \nL 777.100433 196.950004 \nL 777.132254 201.33919 \nL 777.164076 201.55865 \nL 777.25954 181.807312 \nL 777.355005 189.268928 \nL 777.545933 309.752089 \nL 777.609576 301.193176 \nL 777.89597 136.159776 \nL 777.927791 137.91545 \nL 777.959612 138.573828 \nL 777.991434 136.598694 \nL 778.023255 138.793288 \nL 778.182363 239.52511 \nL 778.34147 315.787219 \nL 778.405113 290.878588 \nL 778.596042 178.076504 \nL 778.691506 171.821913 \nL 778.755149 175.552722 \nL 778.786971 175.772181 \nL 778.914256 207.045132 \nL 779.105185 326.650455 \nL 779.168828 299.76669 \nL 779.391578 180.819745 \nL 779.4234 174.565155 \nL 779.487043 176.2111 \nL 779.614329 188.500821 \nL 779.64615 187.293795 \nL 779.8689 324.785051 \nL 779.900722 316.994246 \nL 780.187115 163.37273 \nL 780.218936 168.749483 \nL 780.378044 182.246231 \nL 780.409865 180.161367 \nL 780.632616 321.054243 \nL 780.696258 295.267774 \nL 780.95083 149.875983 \nL 781.014473 153.93598 \nL 781.205402 192.999737 \nL 781.396331 313.043978 \nL 781.459974 303.168309 \nL 781.682724 192.780277 \nL 781.778188 199.693246 \nL 781.841831 194.865141 \nL 781.969117 221.748906 \nL 782.160046 330.710452 \nL 782.191867 330.600723 \nL 782.25551 317.103975 \nL 782.478261 212.751074 \nL 782.510082 213.299723 \nL 782.573725 203.753243 \nL 782.701011 190.475955 \nL 782.89194 316.335868 \nL 782.955582 308.215873 \nL 783.273797 132.648427 \nL 783.305619 133.087346 \nL 783.369262 130.892752 \nL 783.464726 143.621392 \nL 783.687476 298.669393 \nL 783.719298 292.743992 \nL 784.037512 109.934389 \nL 784.132977 116.079249 \nL 784.260263 164.250567 \nL 784.451191 295.267774 \nL 784.514834 269.700765 \nL 784.737585 140.658692 \nL 784.769406 137.037613 \nL 784.833049 141.31707 \nL 784.896692 141.865718 \nL 785.023978 182.35596 \nL 785.214907 315.56776 \nL 785.278549 291.866155 \nL 785.5013 171.931643 \nL 785.533121 167.761916 \nL 785.564943 174.784614 \nL 785.787693 213.848371 \nL 785.978622 329.503426 \nL 786.042265 303.497498 \nL 786.265015 171.931643 \nL 786.328658 166.006242 \nL 786.392301 168.639753 \nL 786.424122 168.420294 \nL 786.551408 204.960269 \nL 786.742337 328.40613 \nL 786.774158 327.747752 \nL 786.837801 304.155876 \nL 787.02873 199.364057 \nL 787.092373 202.985135 \nL 787.124194 199.583516 \nL 787.187837 187.732713 \nL 787.219659 188.500821 \nL 787.346945 244.792133 \nL 787.537873 334.331531 \nL 787.601516 320.286135 \nL 787.856088 197.059734 \nL 787.951553 175.004073 \nL 788.047017 177.418126 \nL 788.269767 316.006679 \nL 788.301589 309.861818 \nL 788.587982 125.845188 \nL 788.683446 127.710593 \nL 788.715268 125.845188 \nL 788.747089 130.124645 \nL 788.842554 168.749483 \nL 789.033482 305.253173 \nL 789.097125 277.49157 \nL 789.319876 144.49923 \nL 789.351697 138.244639 \nL 789.41534 141.646259 \nL 789.510804 152.509494 \nL 789.606269 182.026771 \nL 789.797198 294.609396 \nL 789.86084 265.421308 \nL 790.051769 151.960846 \nL 790.338162 183.453257 \nL 790.529091 315.787219 \nL 790.592734 310.520196 \nL 790.879127 176.759748 \nL 790.910949 179.612719 \nL 791.070056 193.767844 \nL 791.101878 190.037036 \nL 791.324628 331.039641 \nL 791.356449 324.126673 \nL 791.5792 189.927306 \nL 791.642842 193.658115 \nL 791.833771 213.958101 \nL 791.865593 211.324589 \nL 792.088343 338.062339 \nL 792.151986 327.747752 \nL 792.342915 225.589444 \nL 792.438379 236.45268 \nL 792.502022 230.307819 \nL 792.597486 224.492147 \nL 792.629308 224.711607 \nL 792.852058 340.91531 \nL 792.88388 340.037473 \nL 792.947523 324.565592 \nL 793.10663 221.968365 \nL 793.170273 227.125659 \nL 793.202094 231.185656 \nL 793.233916 229.8689 \nL 793.393023 214.616478 \nL 793.583952 337.074772 \nL 793.615773 336.745583 \nL 793.679416 303.05858 \nL 793.870345 183.892175 \nL 794.124917 196.291626 \nL 794.156738 194.426222 \nL 794.379489 336.855313 \nL 794.41131 328.735319 \nL 794.697703 187.952173 \nL 794.729525 188.83001 \nL 794.824989 181.478123 \nL 794.85681 182.35596 \nL 794.952275 213.519182 \nL 795.143204 327.199104 \nL 795.206847 299.437501 \nL 795.429597 168.859213 \nL 795.588704 156.679221 \nL 795.71599 196.730545 \nL 795.906919 315.67749 \nL 795.970562 286.599132 \nL 796.161491 168.749483 \nL 796.225133 167.652187 \nL 796.384241 180.710015 \nL 796.416062 179.941908 \nL 796.447884 184.001905 \nL 796.670634 319.627757 \nL 796.702455 313.043978 \nL 796.925206 174.235966 \nL 796.988849 177.857044 \nL 797.275242 252.582939 \nL 797.434349 329.064508 \nL 797.497992 316.335868 \nL 797.688921 214.835938 \nL 797.784385 224.601877 \nL 797.816207 225.150525 \nL 797.975314 215.055397 \nL 798.198064 336.855313 \nL 798.229886 336.416394 \nL 798.293529 323.029377 \nL 798.516279 216.481883 \nL 798.579922 210.227292 \nL 798.739029 181.807312 \nL 798.929958 321.163973 \nL 798.96178 320.505595 \nL 799.025422 289.781291 \nL 799.248173 136.269506 \nL 799.40728 118.93222 \nL 799.502744 134.294372 \nL 799.725495 309.752089 \nL 799.757316 304.375335 \nL 800.139174 108.507903 \nL 800.170995 110.263578 \nL 800.298281 164.579756 \nL 800.48921 296.365071 \nL 800.552853 262.897526 \nL 800.775603 108.068984 \nL 800.902889 92.597103 \nL 800.93471 93.804129 \nL 801.061996 144.3895 \nL 801.252925 281.112649 \nL 801.284746 276.723463 \nL 801.507497 147.352201 \nL 801.539318 148.888416 \nL 801.57114 148.998145 \nL 801.79389 177.857044 \nL 802.01664 323.358566 \nL 802.048462 317.542894 \nL 802.334855 186.086768 \nL 802.589427 225.479714 \nL 802.780355 336.855313 \nL 802.843998 325.00451 \nL 803.034927 226.357551 \nL 803.162213 232.282953 \nL 803.289499 213.189993 \nL 803.32132 213.958101 \nL 803.54407 331.807749 \nL 803.607713 324.455862 \nL 803.703178 257.301314 \nL 803.894107 182.794879 \nL 804.053214 162.714352 \nL 804.085035 173.687318 \nL 804.307786 304.046147 \nL 804.339607 303.05858 \nL 804.435072 261.58077 \nL 804.626 146.474363 \nL 804.657822 146.584093 \nL 804.753286 125.625729 \nL 804.816929 127.710593 \nL 804.880572 177.088937 \nL 805.071501 302.180742 \nL 805.135144 265.531038 \nL 805.357894 106.42304 \nL 805.389715 99.071153 \nL 805.421537 104.228447 \nL 805.453358 112.019252 \nL 805.517001 103.02142 \nL 805.580644 102.801961 \nL 805.612466 114.872223 \nL 805.835216 284.733727 \nL 805.898859 254.777532 \nL 806.089788 149.437064 \nL 806.248895 139.890584 \nL 806.280717 140.878151 \nL 806.376181 158.654355 \nL 806.598931 319.956946 \nL 806.662574 283.416972 \nL 806.853503 166.115971 \nL 807.044432 142.414366 \nL 807.139896 152.948413 \nL 807.362646 314.360734 \nL 807.426289 275.626166 \nL 807.64904 122.004651 \nL 807.744504 104.118717 \nL 807.776325 105.545202 \nL 807.935433 154.594358 \nL 808.126361 284.294809 \nL 808.190004 271.017521 \nL 808.380933 127.930052 \nL 808.540041 139.890584 \nL 808.730969 237.111058 \nL 808.890077 318.640191 \nL 808.921898 318.091542 \nL 808.985541 303.936417 \nL 809.17647 222.187825 \nL 809.208291 223.065662 \nL 809.240113 224.711607 \nL 809.271934 221.090528 \nL 809.39922 197.059734 \nL 809.431042 206.825673 \nL 809.62197 337.184502 \nL 809.653792 335.977476 \nL 809.717435 295.706693 \nL 809.876542 197.827841 \nL 809.972006 190.037036 \nL 810.003828 192.341359 \nL 810.035649 193.987304 \nL 810.099292 193.767844 \nL 810.131114 192.341359 \nL 810.162935 182.246231 \nL 810.194757 196.181897 \nL 810.385686 336.635854 \nL 810.417507 336.087205 \nL 810.48115 299.108312 \nL 810.640257 213.519182 \nL 810.735722 209.349455 \nL 810.799365 213.958101 \nL 810.831186 213.409452 \nL 810.92665 193.438655 \nL 810.958472 205.947836 \nL 811.149401 335.428828 \nL 811.181222 334.989909 \nL 811.244865 295.596963 \nL 811.403972 204.082432 \nL 811.658544 194.316493 \nL 811.690366 181.917042 \nL 811.722187 196.401356 \nL 811.913116 331.698019 \nL 811.944937 331.149371 \nL 812.00858 289.891021 \nL 812.167688 187.293795 \nL 812.199509 185.64785 \nL 812.263152 187.842443 \nL 812.294973 189.707847 \nL 812.358616 186.964606 \nL 812.454081 176.540289 \nL 812.517724 220.871069 \nL 812.676831 332.575857 \nL 812.708652 332.136938 \nL 812.772295 296.69426 \nL 812.931403 212.860804 \nL 812.963224 213.299723 \nL 813.154153 228.881334 \nL 813.185974 226.577011 \nL 813.217796 215.494316 \nL 813.249617 224.492147 \nL 813.472368 349.803412 \nL 813.504189 345.085037 \nL 813.599654 289.671562 \nL 813.726939 241.609973 \nL 813.758761 243.255918 \nL 813.822404 249.510508 \nL 813.854225 248.742401 \nL 813.981511 222.736473 \nL 814.013333 235.794302 \nL 814.267904 353.314761 \nL 814.363369 307.447766 \nL 814.458833 257.740233 \nL 814.522476 259.056988 \nL 814.586119 267.396442 \nL 814.61794 266.957523 \nL 814.745226 222.955932 \nL 814.777048 237.001328 \nL 814.967977 352.875843 \nL 814.999798 350.790979 \nL 815.063441 308.545062 \nL 815.222548 226.138092 \nL 815.381656 231.295386 \nL 815.47712 209.788374 \nL 815.508941 196.620815 \nL 815.540763 214.17756 \nL 815.763513 346.292063 \nL 815.827156 310.849385 \nL 815.986263 214.397019 \nL 816.018085 213.409452 \nL 816.145371 225.040796 \nL 816.177192 222.078095 \nL 816.240835 210.556481 \nL 816.272657 197.608382 \nL 816.304478 214.616478 \nL 816.527228 345.633685 \nL 816.590871 305.362902 \nL 816.749979 222.187825 \nL 816.813621 224.382418 \nL 816.845443 224.162958 \nL 816.909086 228.661874 \nL 816.940907 224.601877 \nL 817.036372 196.181897 \nL 817.068193 212.531615 \nL 817.259122 343.000174 \nL 817.290943 341.573688 \nL 817.354586 302.290472 \nL 817.513694 212.970534 \nL 817.545515 212.751074 \nL 817.609158 214.726208 \nL 817.704623 224.492147 \nL 817.736444 221.639176 \nL 817.800087 200.132164 \nL 817.831908 213.189993 \nL 818.022837 341.793147 \nL 818.054659 340.91531 \nL 818.118302 302.290472 \nL 818.213766 222.955932 \nL 818.277409 226.79647 \nL 818.436516 246.876997 \nL 818.500159 239.52511 \nL 818.563802 216.481883 \nL 818.595624 227.784037 \nL 818.818374 346.072604 \nL 818.850195 341.02504 \nL 819.041124 236.891598 \nL 819.16841 258.39861 \nL 819.200231 257.520773 \nL 819.327517 226.357551 \nL 819.359339 240.183488 \nL 819.582089 351.449357 \nL 819.61391 349.145034 \nL 819.709375 300.863987 \nL 819.868482 236.23322 \nL 819.932125 238.647273 \nL 819.963947 236.891598 \nL 820.091232 202.875406 \nL 820.345804 337.184502 \nL 820.377626 327.638022 \nL 820.600376 202.655946 \nL 820.727662 220.54188 \nL 820.759483 218.895935 \nL 820.854948 193.109466 \nL 820.886769 214.726208 \nL 821.077698 342.561255 \nL 821.109519 342.122336 \nL 821.173162 304.814254 \nL 821.33227 222.846203 \nL 821.364091 220.980798 \nL 821.427734 221.858636 \nL 821.491377 226.79647 \nL 821.523198 224.162958 \nL 821.618663 192.999737 \nL 821.650484 212.751074 \nL 821.841413 346.511523 \nL 821.873234 344.975307 \nL 821.936877 303.607228 \nL 822.064163 223.943499 \nL 822.095985 225.699174 \nL 822.127806 217.140261 \nL 822.191449 220.761339 \nL 822.255092 228.552145 \nL 822.286914 226.138092 \nL 822.382378 196.181897 \nL 822.414199 214.06783 \nL 822.63695 344.09747 \nL 822.700593 305.911551 \nL 822.8597 220.43215 \nL 823.018807 227.784037 \nL 823.050629 226.68674 \nL 823.146093 193.877574 \nL 823.177915 212.202426 \nL 823.368843 336.745583 \nL 823.400665 336.635854 \nL 823.464308 299.437501 \nL 823.623415 215.494316 \nL 823.718879 212.531615 \nL 823.782522 218.127827 \nL 823.846165 215.604045 \nL 823.909808 202.765676 \nL 823.94163 217.140261 \nL 824.16438 342.451525 \nL 824.196201 339.159636 \nL 824.323487 256.972125 \nL 824.418952 237.220787 \nL 824.450773 237.659706 \nL 824.514416 239.195921 \nL 824.641702 213.628912 \nL 824.673523 206.825673 \nL 824.705345 222.297554 \nL 824.928095 343.439092 \nL 824.959917 342.451525 \nL 825.055381 300.315338 \nL 825.214488 233.380249 \nL 825.341774 213.519182 \nL 825.405417 186.745146 \nL 825.437239 188.171632 \nL 825.69181 334.441261 \nL 825.723632 324.785051 \nL 825.946382 194.865141 \nL 826.010025 192.560818 \nL 826.041846 194.535952 \nL 826.073668 196.840275 \nL 826.105489 196.511086 \nL 826.169132 176.759748 \nL 826.200954 179.1738 \nL 826.423704 336.745583 \nL 826.487347 326.869915 \nL 826.710097 203.862972 \nL 826.837383 216.811072 \nL 826.869205 214.06783 \nL 826.964669 184.660283 \nL 826.99649 207.593781 \nL 827.187419 336.416394 \nL 827.219241 335.867746 \nL 827.282884 299.65696 \nL 827.441991 205.289458 \nL 827.473812 204.960269 \nL 827.601098 213.958101 \nL 827.63292 211.982967 \nL 827.696563 188.72028 \nL 827.728384 189.817577 \nL 827.951134 335.648287 \nL 828.014777 325.992077 \nL 828.173885 214.726208 \nL 828.237528 217.579179 \nL 828.364813 225.699174 \nL 828.396635 223.833769 \nL 828.492099 193.328926 \nL 828.523921 210.88567 \nL 828.714849 338.610988 \nL 828.746671 337.184502 \nL 828.810314 300.863987 \nL 828.9376 216.152694 \nL 828.969421 218.127827 \nL 829.128529 236.45268 \nL 829.16035 232.173223 \nL 829.255814 208.910536 \nL 829.287636 223.285121 \nL 829.510386 341.13477 \nL 829.542208 338.501258 \nL 829.637672 280.564001 \nL 829.764958 226.577011 \nL 829.796779 228.771604 \nL 829.892244 235.904031 \nL 829.987708 211.763507 \nL 830.01953 220.761339 \nL 830.274101 348.486656 \nL 830.337744 338.940176 \nL 830.496852 252.363479 \nL 830.592316 262.568337 \nL 830.624137 266.079686 \nL 830.655959 263.446175 \nL 830.751423 217.46945 \nL 830.815066 231.624575 \nL 831.005995 343.219633 \nL 831.037816 341.463959 \nL 831.101459 299.65696 \nL 831.260567 218.566746 \nL 831.292388 218.895935 \nL 831.419674 224.711607 \nL 831.451496 223.50458 \nL 831.54696 189.817577 \nL 831.578781 212.531615 \nL 831.76971 339.159636 \nL 831.801532 337.623421 \nL 831.865175 299.327771 \nL 832.024282 203.753243 \nL 832.087925 208.581348 \nL 832.119746 208.142429 \nL 832.183389 217.46945 \nL 832.215211 214.17756 \nL 832.278854 188.83001 \nL 832.342497 209.020266 \nL 832.565247 336.965043 \nL 832.62889 296.035882 \nL 832.787997 204.63108 \nL 832.819819 204.082432 \nL 832.85164 205.399188 \nL 832.947104 216.701342 \nL 833.010747 209.349455 \nL 833.042569 190.695414 \nL 833.106212 210.88567 \nL 833.328962 337.074772 \nL 833.392605 298.230475 \nL 833.551712 221.968365 \nL 833.583534 221.639176 \nL 833.71082 232.392682 \nL 833.742641 227.345118 \nL 833.838105 194.865141 \nL 833.869927 211.214859 \nL 834.060856 337.513691 \nL 834.092677 337.074772 \nL 834.15632 300.973716 \nL 834.251784 218.786205 \nL 834.315427 219.883502 \nL 834.37907 224.053229 \nL 834.474535 234.806735 \nL 834.506356 234.148357 \nL 834.569999 204.850539 \nL 834.633642 221.090528 \nL 834.856392 341.13477 \nL 834.888214 337.73315 \nL 835.0155 250.607805 \nL 835.079143 228.332685 \nL 835.142785 239.41538 \nL 835.23825 262.348878 \nL 835.270071 256.423477 \nL 835.333714 219.554313 \nL 835.397357 235.684572 \nL 835.588286 339.598554 \nL 835.651929 335.977476 \nL 835.747393 285.392105 \nL 835.811036 245.88943 \nL 835.874679 254.777532 \nL 835.970144 270.578602 \nL 836.001965 269.920224 \nL 836.097429 215.494316 \nL 836.161072 235.026194 \nL 836.383823 340.366662 \nL 836.447466 308.654792 \nL 836.606573 211.324589 \nL 836.76568 228.113226 \nL 836.797502 223.61431 \nL 836.861145 186.415957 \nL 836.892966 193.767844 \nL 837.147538 345.523956 \nL 837.179359 334.880179 \nL 837.40211 216.262423 \nL 837.497574 219.225124 \nL 837.529395 221.858636 \nL 837.561217 219.554313 \nL 837.62486 186.854876 \nL 837.688503 213.189993 \nL 837.879431 339.379095 \nL 837.911253 339.269365 \nL 837.974896 301.193176 \nL 838.134003 204.082432 \nL 838.229468 202.436487 \nL 838.293111 208.142429 \nL 838.324932 206.825673 \nL 838.388575 175.004073 \nL 838.452218 200.241894 \nL 838.643147 331.47856 \nL 838.674968 331.039641 \nL 838.738611 293.182911 \nL 838.897718 188.391091 \nL 838.92954 186.745146 \nL 838.961361 188.500821 \nL 838.993183 187.622984 \nL 839.056826 192.999737 \nL 839.088647 191.463522 \nL 839.15229 169.62732 \nL 839.184112 180.271097 \nL 839.438683 330.820182 \nL 839.470505 323.907214 \nL 839.693255 202.875406 \nL 839.852362 225.918633 \nL 839.884184 220.212691 \nL 839.916005 203.862972 \nL 839.979648 226.247822 \nL 840.202398 345.414226 \nL 840.23422 341.902877 \nL 840.425149 237.549976 \nL 840.552435 250.827264 \nL 840.584256 253.021857 \nL 840.616077 249.07159 \nL 840.67972 219.444583 \nL 840.711542 229.210522 \nL 840.966114 351.120168 \nL 841.029757 341.793147 \nL 841.220685 250.498075 \nL 841.284328 256.423477 \nL 841.31615 259.056988 \nL 841.347971 253.131587 \nL 841.443436 197.059734 \nL 841.507079 226.68674 \nL 841.698007 337.95261 \nL 841.729829 336.965043 \nL 841.793472 293.5121 \nL 841.888936 210.775941 \nL 841.920758 211.434319 \nL 841.952579 210.007833 \nL 841.9844 213.409452 \nL 842.111686 232.721871 \nL 842.143508 223.72404 \nL 842.207151 181.148934 \nL 842.270794 207.92297 \nL 842.461722 335.428828 \nL 842.493544 335.319098 \nL 842.557187 301.741824 \nL 842.716294 210.666211 \nL 842.748116 209.788374 \nL 842.84358 216.920801 \nL 842.875402 216.262423 \nL 842.970866 178.405693 \nL 843.002687 190.366225 \nL 843.225438 340.476392 \nL 843.289081 329.174237 \nL 843.480009 202.765676 \nL 843.511831 205.508917 \nL 843.607295 213.189993 \nL 843.639117 210.337022 \nL 843.734581 176.430559 \nL 843.766403 189.707847 \nL 844.020974 337.623421 \nL 844.052796 326.869915 \nL 844.275546 193.767844 \nL 844.402832 206.825673 \nL 844.498296 178.625152 \nL 844.530118 190.585684 \nL 844.752868 334.55099 \nL 844.816511 324.675321 \nL 845.039261 201.887839 \nL 845.166547 220.43215 \nL 845.198368 217.24999 \nL 845.262011 196.730545 \nL 845.293833 206.057565 \nL 845.389297 271.23698 \nL 845.548405 343.109903 \nL 845.612048 326.869915 \nL 845.739333 250.388346 \nL 845.802976 251.485642 \nL 845.898441 269.920224 \nL 845.962084 260.483474 \nL 846.025727 225.260255 \nL 846.08937 249.620238 \nL 846.31212 348.376927 \nL 846.343941 347.169901 \nL 846.439406 300.754257 \nL 846.566691 244.462944 \nL 846.598513 245.011593 \nL 846.662156 257.411044 \nL 846.693977 254.667802 \nL 846.789442 200.461353 \nL 846.853085 229.320252 \nL 847.044013 342.561255 \nL 847.075835 340.91531 \nL 847.139478 298.998582 \nL 847.298585 211.324589 \nL 847.457693 233.489979 \nL 847.489514 225.260255 \nL 847.553157 183.562986 \nL 847.6168 210.9954 \nL 847.807729 337.294232 \nL 847.83955 337.074772 \nL 847.903193 295.816422 \nL 848.030479 208.361888 \nL 848.0623 211.544048 \nL 848.125943 217.24999 \nL 848.221408 225.918633 \nL 848.253229 222.626743 \nL 848.316872 181.258664 \nL 848.380515 210.337022 \nL 848.571444 338.172069 \nL 848.603265 337.294232 \nL 848.666908 297.791556 \nL 848.826016 207.045132 \nL 848.985123 219.225124 \nL 849.080587 184.770013 \nL 849.112409 194.645681 \nL 849.335159 337.513691 \nL 849.398802 325.443429 \nL 849.557909 210.337022 \nL 849.621552 219.993232 \nL 849.748838 230.527278 \nL 849.812481 207.92297 \nL 849.844302 188.83001 \nL 849.907945 206.825673 \nL 850.098874 331.36883 \nL 850.130696 330.600723 \nL 850.194339 289.561832 \nL 850.289803 209.788374 \nL 850.321624 212.092696 \nL 850.480732 237.549976 \nL 850.512553 236.891598 \nL 850.608018 217.908368 \nL 850.639839 228.003496 \nL 850.703482 253.460776 \nL 850.894411 336.855313 \nL 850.958054 321.712621 \nL 851.148982 218.127827 \nL 851.212625 224.382418 \nL 851.244447 226.357551 \nL 851.276268 224.931066 \nL 851.371733 199.144597 \nL 851.403554 213.738641 \nL 851.626304 333.673153 \nL 851.721769 315.128842 \nL 851.912698 206.606214 \nL 851.944519 211.873237 \nL 852.008162 224.821336 \nL 852.039984 222.626743 \nL 852.103626 191.682981 \nL 852.135448 200.461353 \nL 852.39002 332.356397 \nL 852.421841 330.052075 \nL 852.485484 283.85589 \nL 852.61277 217.908368 \nL 852.644591 218.127827 \nL 852.676413 219.444583 \nL 852.771877 228.881334 \nL 852.83552 202.217028 \nL 852.867342 172.480291 \nL 852.930985 188.939739 \nL 853.153735 324.016944 \nL 853.217378 310.191007 \nL 853.408307 208.032699 \nL 853.535592 220.761339 \nL 853.567414 217.140261 \nL 853.631057 177.308396 \nL 853.6947 192.451088 \nL 853.91745 332.356397 \nL 853.981093 320.725054 \nL 854.108379 216.481883 \nL 854.203843 220.980798 \nL 854.299308 232.831601 \nL 854.331129 231.624575 \nL 854.394772 181.258664 \nL 854.458415 197.169464 \nL 854.681165 338.940176 \nL 854.744808 325.882348 \nL 854.872094 210.9954 \nL 854.935737 211.214859 \nL 854.967558 210.775941 \nL 854.99938 215.274856 \nL 855.063023 214.06783 \nL 855.126666 188.281362 \nL 855.158487 172.041373 \nL 855.22213 193.109466 \nL 855.44488 330.052075 \nL 855.508523 320.834784 \nL 855.699452 202.875406 \nL 855.731273 204.850539 \nL 855.826738 214.506749 \nL 855.858559 211.653778 \nL 855.922202 171.931643 \nL 855.985845 192.341359 \nL 856.240417 316.555327 \nL 856.30406 296.365071 \nL 856.431346 226.028363 \nL 856.494989 233.489979 \nL 856.590453 250.498075 \nL 856.622275 243.914296 \nL 856.685917 189.268928 \nL 856.74956 213.738641 \nL 857.004132 334.002342 \nL 857.067775 323.468295 \nL 857.258704 241.500244 \nL 857.290525 247.645104 \nL 857.354168 254.996991 \nL 857.38599 247.535375 \nL 857.449633 187.952173 \nL 857.513276 210.117563 \nL 857.736026 333.782883 \nL 857.799669 320.615324 \nL 857.990598 211.434319 \nL 858.117883 227.015929 \nL 858.149705 226.028363 \nL 858.213348 175.772181 \nL 858.276991 193.877574 \nL 858.499741 328.625589 \nL 858.563384 316.116408 \nL 858.754313 219.554313 \nL 858.786134 224.492147 \nL 858.881599 231.734305 \nL 858.91342 228.661874 \nL 858.977063 177.308396 \nL 859.040706 198.486219 \nL 859.263456 338.610988 \nL 859.327099 326.979644 \nL 859.518028 214.945667 \nL 859.549849 215.055397 \nL 859.645314 221.748906 \nL 859.740778 178.186233 \nL 859.804421 197.608382 \nL 859.899885 276.284544 \nL 860.027171 324.126673 \nL 860.058993 320.725054 \nL 860.122636 276.284544 \nL 860.2181 209.020266 \nL 860.249922 210.007833 \nL 860.313564 214.28729 \nL 860.345386 219.554313 \nL 860.409029 218.566746 \nL 860.44085 213.080263 \nL 860.504493 163.592189 \nL 860.568136 178.734882 \nL 860.822708 314.031545 \nL 860.854529 302.509931 \nL 860.981815 194.535952 \nL 861.045458 198.815408 \nL 861.172744 208.910536 \nL 861.204565 205.618647 \nL 861.268208 161.507326 \nL 861.331851 181.478123 \nL 861.459137 270.249413 \nL 861.586423 307.008847 \nL 861.618245 300.973716 \nL 861.809173 214.616478 \nL 861.872816 225.479714 \nL 861.904638 231.624575 \nL 861.936459 231.075927 \nL 862.000102 191.90244 \nL 862.031924 171.053806 \nL 862.095567 190.037036 \nL 862.222852 272.114817 \nL 862.350138 302.071013 \nL 862.38196 298.340205 \nL 862.795639 165.567323 \nL 862.82746 176.869478 \nL 862.954746 271.34671 \nL 863.082032 319.737487 \nL 863.113853 318.201272 \nL 863.177496 272.005088 \nL 863.336604 175.99164 \nL 863.368425 175.113803 \nL 863.400247 176.869478 \nL 863.46389 180.380826 \nL 863.495711 176.979207 \nL 863.559354 151.960846 \nL 863.591175 160.739218 \nL 863.845747 316.335868 \nL 863.90939 299.87642 \nL 864.100319 195.0846 \nL 864.163962 200.900272 \nL 864.227605 199.912705 \nL 864.291248 161.287867 \nL 864.323069 135.281939 \nL 864.386712 151.192738 \nL 864.482176 229.210522 \nL 864.609462 280.234812 \nL 864.641284 279.027785 \nL 864.704927 235.794302 \nL 864.76857 166.44516 \nL 864.832213 176.650018 \nL 864.99132 193.767844 \nL 865.023141 186.525687 \nL 865.086784 137.037613 \nL 865.150427 147.242471 \nL 865.245892 229.8689 \nL 865.373177 289.671562 \nL 865.404999 288.025617 \nL 865.468642 244.133755 \nL 865.532285 173.138669 \nL 865.595928 179.832178 \nL 865.755035 192.890007 \nL 865.818678 161.178137 \nL 865.850499 143.511663 \nL 865.914142 156.350032 \nL 866.009607 231.185656 \nL 866.136893 284.843457 \nL 866.168714 283.307242 \nL 866.232357 238.318084 \nL 866.296 168.639753 \nL 866.359643 168.859213 \nL 866.423286 172.480291 \nL 866.51875 181.807312 \nL 866.550572 176.320829 \nL 866.614215 138.244639 \nL 866.677858 157.557058 \nL 866.773322 219.005665 \nL 866.932429 278.149948 \nL 866.996072 260.154285 \nL 867.123358 180.380826 \nL 867.187001 187.622984 \nL 867.282465 208.361888 \nL 867.314287 205.947836 \nL 867.37793 168.968942 \nL 867.409751 180.271097 \nL 867.696144 320.505595 \nL 867.759787 307.557495 \nL 867.918895 230.966197 \nL 867.982538 236.23322 \nL 868.046181 245.340782 \nL 868.078002 236.781869 \nL 868.141645 179.28353 \nL 868.205288 203.533783 \nL 868.428038 326.869915 \nL 868.491681 313.812086 \nL 868.68261 186.635417 \nL 868.714431 191.573251 \nL 868.809896 205.508917 \nL 868.841717 202.985135 \nL 868.90536 170.944076 \nL 868.969003 189.159199 \nL 869.191753 336.965043 \nL 869.255396 326.430996 \nL 869.446325 218.457016 \nL 869.478146 219.554313 \nL 869.573611 227.893767 \nL 869.605432 223.833769 \nL 869.669075 173.577588 \nL 869.732718 186.525687 \nL 869.955468 323.687755 \nL 870.019111 307.228306 \nL 870.273683 167.761916 \nL 870.305505 165.238134 \nL 870.337326 166.225701 \nL 870.369147 169.517591 \nL 870.400969 156.569492 \nL 870.464612 173.577588 \nL 870.751005 346.511523 \nL 870.782827 343.987741 \nL 870.941934 252.582939 \nL 871.005577 232.941331 \nL 871.037398 240.293218 \nL 871.132863 266.518605 \nL 871.164684 253.021857 \nL 871.196506 247.096456 \nL 871.260149 248.193753 \nL 871.323791 263.336445 \nL 871.482899 316.335868 \nL 871.51472 314.909382 \nL 871.578363 292.743992 \nL 871.769292 214.397019 \nL 871.864756 223.50458 \nL 871.896578 215.713775 \nL 871.960221 170.834347 \nL 872.023864 180.819745 \nL 872.15115 260.264015 \nL 872.278435 293.841289 \nL 872.342078 276.833192 \nL 872.501186 199.693246 \nL 872.533007 203.862972 \nL 872.628472 215.494316 \nL 872.660293 207.92297 \nL 872.723936 158.654355 \nL 872.787579 173.906777 \nL 872.883043 234.258087 \nL 873.042151 305.801821 \nL 873.073972 304.375335 \nL 873.169436 262.568337 \nL 873.296722 207.154862 \nL 873.328544 212.092696 \nL 873.392187 220.43215 \nL 873.424008 211.324589 \nL 873.487651 168.639753 \nL 873.551294 191.573251 \nL 873.805866 325.882348 \nL 873.837687 314.470464 \nL 874.028616 201.119731 \nL 874.060437 204.52135 \nL 874.155902 208.252159 \nL 874.187723 204.301891 \nL 874.251366 151.851116 \nL 874.315009 163.811649 \nL 874.442295 267.835361 \nL 874.537759 295.048315 \nL 874.569581 292.305074 \nL 874.633224 246.328349 \nL 874.728688 172.699751 \nL 874.76051 174.455425 \nL 874.855974 184.111635 \nL 874.919617 181.148934 \nL 874.98326 140.878151 \nL 875.015081 124.199244 \nL 875.078724 140.658692 \nL 875.333296 295.267774 \nL 875.396939 257.411044 \nL 875.556046 178.844611 \nL 875.587868 178.295963 \nL 875.683332 187.184065 \nL 875.715154 181.587853 \nL 875.778797 144.49923 \nL 875.84244 162.714352 \nL 876.06519 303.716958 \nL 876.128833 289.671562 \nL 876.319761 182.026771 \nL 876.415226 191.79271 \nL 876.447047 191.244062 \nL 876.542512 133.087346 \nL 876.637976 158.105707 \nL 876.828905 278.588867 \nL 876.860726 276.394274 \nL 876.924369 231.734305 \nL 876.988012 157.776518 \nL 877.051655 163.811649 \nL 877.210763 182.46569 \nL 877.242584 176.320829 \nL 877.306227 140.329503 \nL 877.36987 161.617056 \nL 877.465334 229.100793 \nL 877.624442 306.02128 \nL 877.656263 303.607228 \nL 877.783549 217.908368 \nL 877.879013 190.805144 \nL 877.910835 193.987304 \nL 877.974478 202.655946 \nL 878.006299 198.815408 \nL 878.069942 160.958678 \nL 878.101764 172.480291 \nL 878.356335 312.275871 \nL 878.4518 296.913719 \nL 878.610907 205.728377 \nL 878.67455 214.506749 \nL 878.738193 209.678644 \nL 878.801836 154.484628 \nL 878.833657 126.174377 \nL 878.8973 140.658692 \nL 879.12005 270.139683 \nL 879.183693 254.448343 \nL 879.310979 146.693823 \nL 879.374622 150.424631 \nL 879.470087 158.434896 \nL 879.501908 158.105707 \nL 879.597372 102.143583 \nL 879.661015 119.810057 \nL 879.915587 283.307242 \nL 879.97923 244.133755 \nL 880.138337 160.739218 \nL 880.170159 159.422463 \nL 880.265623 163.48246 \nL 880.361088 119.371139 \nL 880.42473 149.107875 \nL 880.679302 311.617493 \nL 880.711124 301.193176 \nL 880.933874 179.39326 \nL 880.997517 179.1738 \nL 881.029338 181.917042 \nL 881.092981 154.704087 \nL 881.124803 141.755988 \nL 881.156624 148.339767 \nL 881.28391 254.996991 \nL 881.411196 320.066676 \nL 881.443017 317.762353 \nL 881.50666 277.381841 \nL 881.665768 194.97487 \nL 881.697589 194.426222 \nL 881.729411 195.523519 \nL 881.761232 196.181897 \nL 881.793054 196.072167 \nL 881.856696 160.958678 \nL 881.888518 143.840852 \nL 881.952161 158.215436 \nL 882.047625 242.70727 \nL 882.206733 307.667225 \nL 882.270375 265.969957 \nL 882.429483 185.64785 \nL 882.461304 186.635417 \nL 882.524947 193.328926 \nL 882.556769 193.109466 \nL 882.620412 159.861381 \nL 882.652233 146.474363 \nL 882.715876 162.824082 \nL 882.970448 302.509931 \nL 883.034091 285.611565 \nL 883.193198 195.19433 \nL 883.225019 198.815408 \nL 883.320484 214.945667 \nL 883.352305 207.484051 \nL 883.415948 161.397596 \nL 883.479591 183.343527 \nL 883.606877 270.029954 \nL 883.734163 310.629926 \nL 883.765984 308.325603 \nL 883.861449 255.765099 \nL 883.956913 214.06783 \nL 883.988735 217.798638 \nL 884.084199 226.79647 \nL 884.147842 180.819745 \nL 884.179663 154.704087 \nL 884.243306 175.223533 \nL 884.466057 311.617493 \nL 884.5297 296.255341 \nL 884.625164 184.111635 \nL 884.720628 187.074335 \nL 884.847914 199.583516 \nL 884.879736 193.219196 \nL 884.943379 134.73329 \nL 885.007021 147.68139 \nL 885.229772 302.071013 \nL 885.325236 258.288881 \nL 885.420701 179.612719 \nL 885.452522 180.380826 \nL 885.484343 180.051637 \nL 885.516165 180.490556 \nL 885.611629 187.403524 \nL 885.643451 181.039204 \nL 885.707094 137.147343 \nL 885.770737 154.923547 \nL 885.898023 276.942922 \nL 885.993487 315.896949 \nL 886.025308 315.67749 \nL 886.088951 272.224547 \nL 886.248059 182.46569 \nL 886.375344 196.620815 \nL 886.407166 192.560818 \nL 886.470809 145.486796 \nL 886.534452 159.093274 \nL 886.661738 277.272111 \nL 886.757202 316.665057 \nL 886.789024 316.445597 \nL 886.852666 270.359143 \nL 887.011774 186.086768 \nL 887.043595 186.745146 \nL 887.075417 191.90244 \nL 887.13906 191.353792 \nL 887.202703 153.606791 \nL 887.234524 135.281939 \nL 887.298167 149.546794 \nL 887.393631 229.539711 \nL 887.552739 296.69426 \nL 887.616382 254.119154 \nL 887.743667 171.712184 \nL 887.775489 172.80948 \nL 887.902775 192.231629 \nL 887.934596 187.074335 \nL 887.998239 138.244639 \nL 888.061882 153.387332 \nL 888.157347 218.018098 \nL 888.316454 288.683995 \nL 888.380097 270.029954 \nL 888.507383 183.124068 \nL 888.571026 194.206763 \nL 888.66649 209.459185 \nL 888.698311 199.802975 \nL 888.761954 148.559227 \nL 888.825597 167.652187 \nL 888.921062 226.138092 \nL 889.080169 294.828856 \nL 889.143812 283.307242 \nL 889.302919 186.525687 \nL 889.398384 196.181897 \nL 889.430205 199.364057 \nL 889.462027 195.633248 \nL 889.52567 141.31707 \nL 889.589312 157.447329 \nL 889.812063 302.400202 \nL 889.875706 290.22021 \nL 890.034813 174.565155 \nL 890.098456 180.819745 \nL 890.19392 192.451088 \nL 890.225742 187.952173 \nL 890.289385 140.000314 \nL 890.353028 155.801384 \nL 890.480314 273.321843 \nL 890.575778 314.031545 \nL 890.607599 313.812086 \nL 890.671242 275.955355 \nL 890.83035 177.527855 \nL 890.957635 189.378658 \nL 890.989457 183.343527 \nL 891.0531 146.474363 \nL 891.116743 166.006242 \nL 891.244029 278.369407 \nL 891.371315 328.076941 \nL 891.403136 321.93208 \nL 891.594065 186.525687 \nL 891.689529 200.790542 \nL 891.721351 203.972702 \nL 891.753172 202.985135 \nL 891.784994 189.159199 \nL 891.816815 192.560818 \nL 892.13503 347.27963 \nL 892.166851 344.536389 \nL 892.389601 238.976462 \nL 892.453244 261.361311 \nL 892.485066 268.713198 \nL 892.516887 265.531038 \nL 892.58053 233.928898 \nL 892.644173 245.560241 \nL 892.739638 290.22021 \nL 892.866923 344.09747 \nL 892.898745 343.109903 \nL 892.962388 318.74992 \nL 893.121495 226.138092 \nL 893.153317 227.454848 \nL 893.248781 242.378081 \nL 893.280602 235.245653 \nL 893.344245 179.1738 \nL 893.407888 196.291626 \nL 893.66246 329.174237 \nL 893.726103 314.689923 \nL 893.88521 229.320252 \nL 893.948853 236.562409 \nL 894.012496 250.827264 \nL 894.044318 245.121322 \nL 894.107961 190.695414 \nL 894.171603 207.484051 \nL 894.298889 295.816422 \nL 894.426175 339.379095 \nL 894.457997 337.294232 \nL 894.553461 288.354806 \nL 894.680747 222.846203 \nL 894.712568 224.053229 \nL 894.776211 229.8689 \nL 894.808033 225.040796 \nL 894.871676 171.053806 \nL 894.935319 191.79271 \nL 895.158069 316.994246 \nL 895.221712 302.290472 \nL 895.412641 178.625152 \nL 895.444462 179.064071 \nL 895.508105 188.500821 \nL 895.539926 187.842443 \nL 895.571748 182.026771 \nL 895.635391 122.333839 \nL 895.699034 139.232206 \nL 895.953606 281.551567 \nL 896.017248 247.206186 \nL 896.176356 160.08084 \nL 896.303642 173.687318 \nL 896.367285 139.451665 \nL 896.399106 113.994386 \nL 896.462749 129.685726 \nL 896.590035 234.697005 \nL 896.685499 267.506172 \nL 896.717321 266.299146 \nL 896.780964 232.063493 \nL 896.908249 150.86355 \nL 896.940071 151.302468 \nL 897.067357 171.053806 \nL 897.099178 168.968942 \nL 897.162821 124.308973 \nL 897.194643 137.476532 \nL 897.35375 231.185656 \nL 897.35375 231.185656 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 60.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 60.35375 7.2 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_7\">\n     <path d=\"M 836.980312 29.878125 \nL 890.35375 29.878125 \nQ 892.35375 29.878125 892.35375 27.878125 \nL 892.35375 14.2 \nQ 892.35375 12.2 890.35375 12.2 \nL 836.980312 12.2 \nQ 834.980312 12.2 834.980312 14.2 \nL 834.980312 27.878125 \nQ 834.980312 29.878125 836.980312 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_46\">\n     <path d=\"M 838.980312 20.298437 \nL 858.980312 20.298437 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_47\"/>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- load -->\n     <g transform=\"translate(866.980312 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p2e4c21510e\">\n   <rect height=\"391.68\" width=\"837\" x=\"60.35375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA4kAAAHVCAYAAABc/b7wAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nOy9d5xfVZ3//zopEBGwIOiu7Bp0bYuIBXdtYMOKosh3VwHLuqv+lNXVdReNuCgdpBuahNBNQkASIKQnpPdJnfRkJtOSTO8zmfb5nN8fn8+duZ/7Obff+7n3fu7r6SMyc8u5Z255n/M+7yaklCCEEEIIIYQQQgBgXNQdIIQQQgghhBASH6gkEkIIIYQQQggZhUoiIYQQQgghhJBRqCQSQgghhBBCCBmFSiIhhBBCCCGEkFGoJBJCCCGEEEIIGWVC1B2Igje96U1y8uTJUXeDEEIIIYQQQiJh69atrVLKM1X7UqkkTp48GRUVFVF3gxBCCCGEEEIiQQhRa7aP7qaEEEIIIYQQQkahkkgIIYQQQgghZBQqiYQQQgghhBBCRkllTCIhhBBCCCGEAMDw8DAaGhowMDAQdVdCYdKkSTj77LMxceJEx+dQSSSEEEIIIYSkloaGBpx22mmYPHkyhBBRdydQpJRoa2tDQ0MDzjnnHMfn0d2UEEIIIYQQkloGBgZwxhlnlJ2CCABCCJxxxhmuraRUEgkhhBBCCCGpphwVRA0vfxuVREIIIYQQQgiJkFNPPTWQdq6//nrcddddvtuhkkgIIYQQQgghZBQqiYQQQgghhBASA6SUuOaaa/C+970P5513HmbPng0A6O3txec+9zl86EMfwnnnnYeXXnpp9JxbbrkF73rXu/DJT34SBw4cCKQfzG5KCCGEEEIIIQBumLcHe491B9rmP/7t6fjD1851dOycOXOwY8cO7Ny5E62trfjIRz6Ciy66CGeeeSbmzp2L008/Ha2trfjoRz+KSy+9FNu2bcOzzz6LHTt2YGRkBB/60Ifw4Q9/2HefaUkkhBBCCCGEkBiwdu1aXHHFFRg/fjze/OY341Of+hS2bNkCKSWuvfZavP/978fFF1+Mo0ePoqmpCWvWrMFll12GU045BaeffjouvfTSQPpBSyIhhBBCCCGEAI4tfqVmxowZaGlpwdatWzFx4kRMnjzZdVkLN9CSSAghhBBCCCEx4MILL8Ts2bORyWTQ0tKC1atX45/+6Z/Q1dWFs846CxMnTsSKFStQW1sLALjooovw4osv4sSJE+jp6cG8efMC6QctiYQQQkgCGMlkcbxrAH/3xlOi7gohhJCQuOyyy7Bhwwacf/75EELgjjvuwFve8hZcddVV+NrXvobzzjsPF1xwAd7znvcAAD70oQ/hW9/6Fs4//3ycddZZ+MhHPhJIP4SUMpCGksQFF1wgKyoqou4GIYQQ4pjrX96DJ9fXoOL/LsabTj056u4QQkjZsG/fPrz3ve+NuhuhovobhRBbpZQXqI6nuykhhBCSAJbvbwIA9A2ORNwTQggh5Q6VREIIISQBDI1kAQAnTeDQTQghJFw40hBCCCEJYDiTCw8ZP05E3BNCCCHlDpVEQgghJAGM5hBIXyoBQggJnXLO0+Llb6OSSAghhMScq6ZvREf/MADqiIQQEjSTJk1CW1tbWSqKUkq0tbVh0qRJrs5jCQxCCCEk5qw73Db6cxnOYQghJFLOPvtsNDQ0oKWlJequhMKkSZNw9tlnuzqHSiIhhBASU04MZXCouadgm6QtkRBCAmXixIk455xzou5GrKCSSAghhMSU/569A4v2NBZsoyWREEJI2DAmkRBCCIkpW+s6irZRRySEEBI2VBIJIYSQmJLJFquE5ZhYgRBCSLygkkgIIYTEFLWSGEFHCCGEpAoqiYQQQkhMUSmJhBBCSNhQSSSEEEJiykg2W7SNlkRCCCFhQyWREEIIiSkKHZElMAghhIQOlURCCCEkpmQUZkNaEgkhhIQNlURCCCEkQVBHJIQQEjZUEgkhhJAEwRIYhBBCwoZKIiGEEBJThGIbVURCCCFhQyWREEIISRA0JBJCCAkbKomEEEJITBEqUyJtiYQQE1YdbMGK/c1Rd4OUAROi7gAhhBBC1AgIGJVCWhIJIWZ8//HNAICa2y+JuCck6ZTMkiiEWCmEGBBC9Ob/HdDtu1IIUSuE6BNCvCiEeKNu3xuFEHPz+2qFEFca2jU9lxBCCCk3qCMSQggJm1K7m/5MSnlq/t+7AUAIcS6ARwB8F8CbAfQDeEh3zoMAhvL7rgLwcP4cJ+cSQgghyUXhbkpLIiGEkLCJg7vpVQDmSSlXA4AQ4joA+4QQpwHIArgcwPuklL0A1gohXkZOKZxida6UsieCv4UQQggJDHV2U2qJhBBCwqXUlsTbhBCtQoh1QohP57edC2CndoCUsgo5y+G78v9GpJQHdW3szJ9jd24BQogfCyEqhBAVLS0tAf5JhBBCSDioEtfQkkgIISRsSqkk/gbA2wG8FcA0APOEEO8AcCqALsOxXQBOy+/rNtkHm3MLkFJOk1JeIKW84Mwzz/TzdxBCCCGRQSWREEJI2JTM3VRKuUn361NCiCsAfAVAL4DTDYefDqAHOXdTs32wOZcQQghJNELhcEp3U0IIIWETZZ1EiVy4xR4A52sbhRBvB3AygIP5fxOEEO/UnXd+/hzYnEsIIYQkGrqbEkIIiYKSKIlCiNcLIb4ohJgkhJgghLgKwEUAFgGYAeBrQogLhRCvBXAjgDlSyh4pZR+AOQBuFEK8VgjxCQBfB/BMvmnTc0vxdxFCCCGEEEJIuVEqS+JEADcDaAHQCuDnAL4hpTwopdwD4CfIKXzNyMUTXq0792oAr8nvmwXgp/lz4OBcQgghJLEos5vSkkgICRFJIUNQophEKWULgI9Y7J8JYKbJvnYA3/ByLiGEEFJuZDmBI4SExJfuW4269n7svfFLUXeFREwc6iQSQgghxCFUEQkhYbG/kRFbJEeUiWsIIYQQYoFQZa4hhBBCQoZKIiEBcaS1D3O2Nbg+79vTNuBL960OoUeEkKRDFZEQQkgUUEkkJCC+dN9q/Oq5na7P21jdTvcOQlJKNitx0yt70dDRH3VXCCGEkFGoJBISEIMj2ai7QAhJGJVHu/DY2iP4z5nb1QfQlEgIISQCqCQSQgghEbG1tgMAsLO+U32AIksN09Onk8auAXT1D0fdDUJISqCSSEjAHKDrKCHEIeec+VoAwIff9oaIe0LizkdvW46P3rY86m4QQlIClURCAuaLTEJDCHGI5k16yknjrQ8gBMCJ4UzUXSCEpAQqiYQQQkhI1Lb1YUHlcdP9LHFBCCEkjkyIugOEEEJIufL5e1djaCSLqlu/gvHjPCiEqphE/90ihBBCLKElkRBCCAmJoXzW4y/cuyrinhBCCCHOoZJIUk1T9wAON/dG3Q1CSJlT1dKn3G5rW6Q3KiGEkAigkkhSzRfuXY2L7+EKPyEkWkyrWtC3lBBCSARQSSSppusEa04RQqLDS94alkkkhKiYvaUu6i6QMoJKIiGEEBJX6G5KCHHI0xtqi7b1DY7gnN/Ox5I9jRH0iCQZKomEEEJIxEgzv1JaDcuSgeEMJk+Zjxe3H426K6SMyCrkxZHWPkgJ3LfsUOk7RBINlURCANwwb0/UXSCEpBCRNxXShTRdtPQMAgDuXHwg4p6QciKTzUbdBVJGUEkkqUXqZmVPrKuJriOEEOIKapSEkGIyKlNiHkoN4hYqiSS1PFdRH3UXCCGEEEICwUpJZHgzccuEqDtASFRsPtIRSDs76jtx6sn8lAgh7tGym9LdNF14yWpLiB0ZChISIJzZktRimijCJd94cF0g7RBCCEkXkpN6UiL4phG30N2UpBaOzYSQ2EOLU1kiaEokISAUAmOc0JJjjU167l5yAJOnzC9Zv0gyoZJIUkspVnAzWYnrX96Dho5+5f7VB1tC7wMhJL7YqgoKMRXnBa7m7gFMnjIf2+qCcecvd2L8KEkCUa09jMvP9LM6wXH/q4dL1COSZKgkktRSisF5W10Hnlxfg1/N3qnc/6OnK0rQC0JI3AnK/T1q1le1AQCeZMZoS7S5vBeFf0tNe6B9IeWNZklU5bShuzOxgkoiSS2llI0MJieEKLEzJSbMK1GzZFhlWST+Etf8dk4lAOCVXcfQ3D0QUI9IOaB6rcYWJIq/SX6mxAoqiSS1BC0bxymkc8Lmd4SQuJGwSVxr7xAAYH7l8Yh7kgy8WJCllOgbHMHPZm7HVdM3hdArklRUsa5Wb1iWC9jEAiqJJLUELRz1wrl3cCS/Lfe7mUsHxTMhBHDn2RC23Njf2I3pa6o9nXv6JCZNd4IqwYgbtPHrWOeJILpDUgYt/sQJVBJJeglRNv7LnzfkfxKWl1IpjyOZLKavqcbQSDaczhFCYoOwkRFRcMnUtbh5/j5P55552skAgAvf+aYgu1S2eF2r1BYlnZ7edWIYB5t6vF2MlB1anOLKA80R94TEGSqJJLUEbknU/bzveHfBvu11nSZ9KN42a0s9bp6/D4+sqgqwd4QQ4gzNuuAnqQVLPFjj5/ZIuE98861HNuAL9672flGSCFSvleod0Y77yV+2hdkdknCoJBISEKpBX79tYDhTtF+lqPbnXVV78v8lhBA9e452leQ6XjzR4mQRTQKe7pfUhTI4bGF/I62IZAyu4RAnUEkkqSVoIamKMdFvUSmEqhW+0XTVjBVIJZmsRENHPzr6hqLuCikBo3LIxed+/by9ofTFyEjWu8s756DW+L0/o27KHCaIHn54JEAYYU5Si9/EAYoGizfpNFGng/nYCjFJI//17HbM35XLDFlz+yUR94aETRzndONEzoroSUek4HKFFyVPQp8Uzf744Qzj29OC0t1U8VHm5j/8WIk1tCQSEhBW9YkA9zGQXCFOJ5qCSEhUaN4MXuq7ahNSurNZ0zdUHH7gFCmlq/HhT8sOeb4WSS7Xzq2Mugsk4VBJJOklaEOiTUyiU+9RzfrI+kWEpAcv9fLCwq50j6M2AupLufKZu1YC8K9MO3lvqlt7/V2EJAa999LMTXUR9oSUA1QSSWoJehKjjkl0f5VxnF0RkhrioxoGA9e23OHV3VTDyeJj4KEVJLY4zW5qBnMhED1UEklqCTpFu50l0SnjaEkkJHXE8XP30iXt72AJDGd4uU36d8VRMXQ+CuKQB1ccLun1nttSj81H2kt6TeIcKomEBIR+HHaTVKConfy5VBIJIaXmeNcJDGe0Oone26FeUsz2ug7UtPYF0pbezXRhJeOYiT1VLX22LuSVJSqvo/HrF3bhXx/ZUNJrEudQSSSpJWi3Ti+ZTJXtBNAGISQZxO07f2WnTuFgncRAueyh9fh0PhbRD8Y4xB31nZbHU2FPDyrLtF7GLNzdmD9QfT69TYkeKokktQQfkxhQO3kpT1lNSHqIy/c+4nOWqFkq6G0aHm4XFuj6SzRaewct9/tJVkXKDyqJhMSMIDILEkKSxdbaDgyOeC+LEBQZXXHEOGVcJYTYY5ekaLyNC5X+i+cchFBJJKml5KurDuWtlriG8pmQ8keviBW4ekZEUG7zJDykLHw2do9JP9L98tntYXSJxBi9jBmf/77NZj/6XAj8/gmVRJJa4uqAo/VLE9b7G7uZljpBVLf0YtXBlqi7QYhv/EmduErY9KFfD31xx7HoOkJCx27te5ydJdHF4kMYSCnR0TcUwZWJCiqJhMQMvZA/2NSDL923BvctOxhdh4grPnv3Knz/8c0YGI7edZDEn3k66+G2uo4IexIMXM4iJBqklNjf2GN5zAQbJbHQklj6r/mhlVX44E1LcbzrRMmvTYqhkkjSSwAL3UMjWfuDXPKbFyoB5Fb0tBW1ebuid0Mj7vhsAFkMSfkza3Pd6M8zNtUV7JNSomdwpKT9GVfgbup+kjhWJzGoHhG/8FGkA7N6g/rP2C4mseA8vx3ywJK9TQCA410DEVydGCm5kiiEeKcQYkAI8Zf8758WQmSFEL26f9/XHf9GIcRcIUSfEKJWCHGlob0r89v7hBAvCiHeWOq/iSQTuwBvJ/x81jbHx7pNAiEBnDQh94keae1Dcw+FZpI4xkGOeGDvse7Rn5ftay759fXKnZ9JIhUTZ7T0DNoq47saOjGSKVyQdJNghNlN00HfkP2CkqYkmr0SUddnZgkw5wxngjdSGInCkvgggC2GbceklKfq/j1lOH4IwJsBXAXgYSHEuQCQ/+8jAL6b398P4KGw/wBCNBbvaQq1ff2qX2sP/fQJKXe+MnXN6M/9DiZ9QeNfneDsTsX6w62m+zTriYp9x7tx6QPr8IX7Vpse8/zWBl99I+lhvM2CQTZ8vcMRYXhplROHmnrwzt8txILKcL3MSqokCiG+DaATwHKHx78WwOUArpNS9kop1wJ4GTmlEMgpjfOklKullL0ArgPwTSHEaU7a39/YHfoNJvGl5MlNbeZOBwyxBKsOthRYO6Ne4SOElD8FlkQPIofupmqunL5p9Offza0s2NfWa74A2NKTq2tX3dJnekxn/zC6B4ZN9/NRpINymCLsqO8EADxXUY+B4QyT9plQebQLALBkT2Oo1ymZkiiEOB3AjQB+pdh9lhCiSQhxRAhxb145BIB3ARiRUuqzduwEcG7+53PzvwMApJRVyFkd3+WkT1+6bw2unuHcXZCUF3EbOP/fn9cX/K5NDjSoJBJCwka/MKV3kd9Q1Ya6tv4oulR2GGNPrWS7mbJtdDG1nEybtLHnWBc6++mhUi4EMUXwu0gUFFUtvXjPdYtw28J90XUixpRqEa6UlsSbADwmpTT6RewH8AEAfwPgswA+DOCe/L5TAXQbju8CcJpuf5fF/lGEED8WQlQIISpaWpienpQeO3mrcq/QT9K4oEZIuohiklYw+chff2gkiyse3YiL7lxhe77W5SBivklhIqGguWTqWnzzofX2B5JEkAlAYMTFA0CbDz27uT7insSbsIeIkiiJQogPALgYwL3GfVLKRinlXillVkp5BMCvkXMxBYBeAKcbTjkdQI/D/frrTJNSXiClvODMM8/EvuNG3ZOkjVIIQzfJagZHsrjg5mWF5+tOpyWREBIF33x4neNj6W7qHqNkP9Z5ApOnzMeO+k7HqrbV8GClsFe3mruxkmRhlsBItdnsnYjL4s6E8bl+cN6jplTPqVSWxE8DmAygTgjRCOB/AVwuhFD5ekpdvw4CmCCEeKdu//kA9uR/3pP/HQAghHg7gJPz51ly+8L97v4CUnaUWhiqBLhxItXaW+hiqj+DvvmEkLDRZ8LUJM7uo+4XVakkusAwNqw5lPN2mrGxNorekITiJNml3SyiMLtxdHOOscUmCpIoKZWSOA3AO5BzK/0AgD8DmA/gi0KIzwgh3iZy/B2A2wG8BABSyj4AcwDcKIR4rRDiEwC+DuCZfLszAHxNCHFhPo7xRgBzpJTW1UTBAYwkD6qI5U8UxYsJ0TPOb+IaSirXGNf/tAVMCfNJsvEu+7nrPRZJb0hyCMLqVkqlLOykK2kg7ClDSZREKWV/3q20UUrZiJyb6ICUsgXABwGsB9CX/28lgP/SnX41gNcAaAYwC8BPpZR78u3uAfAT5JTFZuRiEa920ifqiMQLe451eU7N7OVb1isN1B/Kn1mMvyA6olC4CkMS3V9/1ALAUdY7ultXijn7HYsOhH8REjpmSqLqOw7ivWrqHkCjj3rAP35mq+k+znesKZUuP6E0lylESnm97ud7MJaoRnVsO4BvWOyfCWCm2z44XS3ZXteB889+PcaN44CXdura+nHJ1LX4/sfehhu+/r6i/SqZZjdREibnaehXmGllKn/WV5nXUiPpI8ykJWYEZkngkOkYq1gy1W082nki0OsPDGcCbY9EQ9Dxe3bN/fOtuWp2NbdfEuh1AX0CLGJFWSSuSSrrDrfisofW4zuPbbI/mJQ9rX25eMGdDcaEuuboV/C8ye+xkxbutnfN+OFTFfjq/WtsjyPxhPEXRE8U74PvOonBdaUsGM5k8Z3p1nOIYnfTHBLS8TvARUSSNXFy4qtBvJJaJdGJ2G3oyNWEWl/V5sukTsoDLXGMmVE5jOmcXrg/ub7G9vhl+5o8JZkg8YAqItET9fvgx0U+6r7HhcV7GrH2sLWHgPE+6xVDMx1xQ1WbZRuEqEiKwjj5jFNyP1CQWBL24lB6lUQHq3N6V0G6Y5CRvJI4YZz6sxmxyT6qjguwfg8TIs9JQNCQmC6qW3ot90fx/RdkN/UxAaFVPEfGR1bqxbsbTRcljxlcTt3c7U3VbfYHkbKhpWewaFtcv85vXfB3AID3vfV1AOLbz6gJQr5mshK1bdYlcFKsJDo5aOxHTtaJNtiPNxm1T4SwkJCUVT8SDFHEoJHo+Ozdqyz3R+FCyDcwWJxM5ozPWTujbyiD4yF4MV09Yxv2HHMeNkGSzQ+froi6C47RPheW/HKGn7t037KD+NSdKy2PSa2SSIhbtHHcxJDooAEv16SgTBNeJujDmSzWHmLCm3Li2c11uOb5nZFcuz4fZgF4jEkczW5KvKLXKweGvWXTNmsPyA1Fl0xdW/C7FRU17Zg8ZT52H6VimXSSUqKGOqI1o5+0j/u00YFHQWqVRA5gxCtB6m1276GbS/11a4OfrpCIGRzJYM72o67Pu2vxAXznsU3YWtseQq9IFEyZU4nntzbYypq23sHA4+UfWVUdSDs0iud44NVDvs63ynzqvA1fXcDSfU0AgDVcjCobnFm4S9ARs2vnZz90W1cTxG1xUqYovUqigxtcUC+KFh3iE29JIJwfe/vC/R6uQKyYuakOP3zK2lVn99GuQFxjqpqtYwNMz2vJndfWO+S7DyRe2K36f/jmZfjobcvDu76n7KYcK/UcbLKOO1XhZH7ip9yB1/kMny0pFZxylwAHcia9SqKDu2NcwWjqHqCySEqKm0GZpTyD59q5lViWX0VXsam6DV+9fy0eX3ekhL1SQ8lUfpiltI8zaXE3zWZlYHFT7X2FCzz6+UkQlhRjE72DIwW/23mhmM2XZm6qw476Tl99I+lkJGMt3EbrJJa7IIk5qVUS3XKktQ//fOtyTFsdjCsOiTcnhjJFgf1ehJV+TcG4vjCcydpmRHWDWUIdEh71HbkMg3uP+y87YvZ+XTFtI/71zxsKth1p7cNP/7IVgyPMukzCw4vlaFRJLPPZ3duvXYArp28MpK2HVlYV/F5YqzL45Z/hTHGbRw3ZUp1w7dxKfOPBdUF0icSQMC3Hdyw+YH1tltJxxPzK456rLzi5t6lVEt2OX/+Rdzmzq3dEkoPVO/CbF3bhkqlri1Z4g+S3cypdnzNzUx2au9UxSMyMGSEhmvE2VLdhc01hvOHv5lZi4e5GVNR0hHdhEjhuB/OorcN+9JM0SKON1dHFAQetOw6P2Jut6UhVPkT9fe40sUBr7xjfNWv01v0GXbIxV23Q3dQctzGJGnxxywerZ7mtLjf57h0YMT/IAQUrwoYp32tPGm/fgKGP186txPce32x7LVIagrjlmaxEfXu/Z0s1n3s4DAxnMGzjEuWWG+btdXV81OENnuKoA+9F+iioVemzraGRrO+kZpQxJGjs3mvGv8aD1CqJTlAJRr646UL5DgT0Ckwcb//5qS7VrCiMC9CSGCbXv7wntLbvW3YQF96xAnVtxauBbmKeuIAVLO+5bhH+xeDm6xe3K76JfqQURyXl57O2K7cfaOxx3dblD6/HPUus3QGHHFgeSfwoZVZc68bVm0frJCZa+MWfjr4hR54QVBIBLNtrnpjCCCdi6UD1nP3OeYxtOtHpVP0wsy5QRwyPJ9fXWO63EgurD7Zg9cEW0/3rq3K1ilTK/83z91led2A4g6Uu5BdxR+RJOSIeb3xZMjlWeqZAlJvcR+OCtSZHitryMC5sre3A1FcPWx7z2btXum+YEBs4xy4N2+udhaqkVknU+/P+8GnrFPd6+AITN1i9L04SO6jSnJs1SUtiPPne45tNXYQB68WHF7ZZu4m5kV0ketyOH5kEupsS/zi576WytAxnsnjYkFgHABo63Ce6IeGSpCkAvfLc8ak7V+CL964e/d3v/XNS4QFIsZLo5AbT3ZQAuYLVQaB/c25dsC/wTLlJGiDKkfr2fnSdGHZ9ntVzc2fJoWyKO27HDz+18ILA1+Upj2KB03HB7FGf0CVb2ljdhhaTcAeSMJx4MrlsUkqJW+bvdTQOmsmW2RX1lvvTSm1bPw40uXcdN8WhXEitkugEp5o2KT+0yfnqQy348M3LsPJAc6DtO1UQVXLSKDx7B0fQNzhCS2IEaLdcSokL71iBz9+zytX5O+o7sSWfoVT1rAeG1XE/bh61lDLyBCgkR2FJHPtnkui4nCT3PQL074P+847TwvSaQ634yC3LXJ93y/y92FobXSZYMkaYb9OcbUfx6JojOP+GJZ76cWKoOPtzfN7+ePGzmeoYZKc4nUKkVkn0qgByrpUuttflYpL0sUleB20vE3Wlu6lh2/v+sBjn37AELJMYDJuq2xxnA/zVczsLfjdLKmRGQY0xxbMeCiC75qUPrMM5v13gux3iH+0Rrz7Y4uiZuC3W/u7/W4hvPhRk3ToOeCrCKI3kdkGg26HXgp/F7t5Bf9m9NR5dcwSXPxxsEigSP5p61OW5VDidD3X2u/fOIcGRWiXRK1QS04GTx1zZ0BV6P1Qd0W9aWHkcADCSlbR8B8S3pm3E/z6/0/7AhFB5tATvKXGEtsC0wqFnglt308GRLLbVeU+2Y5y40d1UzYV/fDXwNt0uIj6kiBNU4cfB5Fezd3g/mcQaJ6+F23fy3W8+zfGxSi8p3Vb9z6rM38QfTnJiAFQSC1h3uBVbdEWrGZOYXjTZOE4U/q5n3q5j4ffDRku85q+7Rn+mt6l7DjX1YPKU+aN1MZMMF7Dij/aMJjg0+0f9TP1cflOEhebDpk/hFueXqD9flUJQ3dpXzrp+Kgkz9ODUkycAAD4y+Q0O+uFsGwC09TEONmjobuqBq6ZvCrwuFkk2mnVO5n4pwK2w9SKblYJU97N+rsmYRPesypemmL8rZ5Ft9ZikKIhhN+pJIgkf7Rk7XcUtdeKaIC6n/WVHO5n90g1mz9rvM4liWPjUnSssMz7OJVwAACAASURBVDqT4NhW14GB4eAXLexQXXNcfkLiNZba7LSoE3iVI07lQnqVRIsb1NIziGV7m9RBtHxXU0GRBU8ZG+ikHZ/9sKmTOGH82Cc8Lr1fsy09A8N4aOXhohgvbbKuDUK/eNZfMLgfKFtSQP4ZO8446fGd2He8Gy/tOOrtZJ/X52scLH7vp5swBCklegb8xYDVt/ejtq3fsjYsCYZjnSfwzYfW49o5laG0b/Xu+b2mOimfVB4QQGg+8ciEqDsQR66avhEHm3qV+zgApgNpMZnT9pUi86Dab3+M8TpTIi2J5tz0yl48V9GAd551Gj7/j28e3W50Jw46SP7pDTWBtkeSjbb45HTi7jW84ct/WgMA+PoH3urqPOPV0hhesXxfE045aQI+9o4zou5KILgpgfHEuhrc+MresW0eVgk+c9dK1+cQb/TlEwvt8hB37tSbwYw5230uQrmoAZ1JdJrnYOk6MYzXvWai73ZYJ9EHNa3mQbJMJZ8uavMB089srMWqA4Uro05cIPy+L3bn6z9zv0K/nNGy9A2OFHoHaHdMe5b6W/jY2iOO2zd7TE+uq3Hchhu8JCkayWRxuDnAOkvENVaLTyqinht5EV9Jl0L/8VQFrnh0Yyonpov2NPpuY8Tivmlu/SQYRt07Y/Kuuvn2nZT30qC76Rjn37AEK/b7L8lGd1M/WNw8TsTTgSaSNEvd4EgWjzisbWjapgc5p5L9Zu2wBIY5o7GlhnunDbKjk3fdx3+TbkXdK1EPbXO3j5XyuHPxAVx8z2rUtPZF2KN0o70PTr/VoCdHaw61KMMoNIJYBI36nQ+KP7y8u6TXC2seHPWwoH+n/nPmNkeF1okzNO+hTEgvj1Wzp08K3hFR/67oL53GBRsrNh0xTwq2/nAr9h3vtm2DiWtCYmttB5q61bVgjrT2YX+j/cMh8UeTVef+7ekAgG9+qNhty8mEKowpl94FTL9mEfVkINbkb87PZ23Hz2ZuM25WWhLd8PJO+0y3VpPzIFC9a3ctPjj6c0VtLoNri8fkPGmlti04pVqTGY7dTQOcGx1q6sF3H9uM9/5+kfn1Qrx+0nhpR/jZq8Oie2AYn75zBXYf7Yo067VqjOSEPzjGa0qiz3s6ogv6U8WSZrOy6FmecpK5kuhkbqSuAa0+NiwlOGqe3VyHyVPmY2gkuKDLK6dvwpf/tAZTlx/CuRay3ilUEj1Q3aKeNHzmrpX40n1rStwb4hU3g6dKRrmVy17ie9ykiSZqVhxoLnBzekX3s+YZMJp1MuBr6wfLq2dstTzWr9WILjnh8P0AszS6tSQGGd7gxYLjRWaVzWJVgj+njVVtqGnrx33LDtofnMfPq9beN6Tcft+yQ94bJbZMGJ/72rTYRK9ocahVLepcHG+/dgHO+e2Cgm16GTbsIbNMVnGK/hXUy75MJsEfowV3LD4AwH0maCdy+Z6lB61L9dDd1Dt2985vMP9IJsvVtBjgd/7l5D3wfw1n24g5P3hii+k+zV1ndEAKcdl9Q3Wb5X67K1ebDOAamazEZ+9eiVdKUL8zTQwGuMqrvWaHmq2fpfH4IHAy5Biv5ze7aZJj+PWLLjvrO/HLZ7eXLPZLL4b+uGi/h/P1bvTOZZrxSKd/7e9fUrvmzthUy0XNENFurd/XcuneJgBAt3EhyaJdfejV/zy30/U1bbOb6ijXBVDtDrpO9hTA7WDiGh/YTQpae9WrZk459w+L8ck/vuqrDRI2Uvf/homP9l+3lkQPH/acbQ3FG8tTXkaCNs5pq5pWFp7fzqn0tbgzMJxFXdtYUiy3qeY/d8+q0Z9Vuuwvnt2B6pY+XPP8LuX5ZWPhKTHjAwz21d4eM8uLkSB1kigUtnKZ2/3w6Qq8uOOYrat298Cwo3ggO/T3zUvG5VJ/60G6yxHnaN/0qBu7xwc/brQUlLfz51ceL7j+trpOW+umqqtmly9bJVF3EyZPmY+VB/wnpDFy1fSNvs5PrZLoR4j+1yx/tdQGR7I43qWOayTxwIlMciZQ/Qm3ZfuKhUZBTCKn/r4w3j2ruzlrcx3ece0CiyOKMT79F3W16z5+m7uFIilzMQy3Ldzn6jxVO8Q5DR0n0D/kz51rlPzNd1quJsjJkSNLYsArUEl+1fR9156W3eO46tFcPJCUEhuq2iK3pPq9enVLH4Z9uPpJqYpzLdzSOziCP6+qik2GziTiZuFadcz4cQaPGgfoRZhKTtnNcdWWxLGf9xwbW2yxypibbArHgdlb6h2d5eZurDvchsGRTJFLK7Obhsx3pm/C9rqOqLtBIsTtBCAoMedn3rG1tsN3/EI5cyTkzJ/6Z9fj4TlMmVOJR1b5y7JL3BPUe+E6jtniY3frVlyQOdChEPHtLp/gFQkvXa/M16ubX3kcVzy6EbM2O5v0GfHr9V6Q0MxnWwsq7ctWmF2jrW/INl7t9oX7cPvC/VgcQPmN1OLzM9OURDfySb/QpfpWvHjd6Bep1leNhWcwPKuQaS4z7f9i1g584vZXC+4js5uGzNrDrfj1X9VuXST5GAe9AiEoFdtKiNfLdvUP4/KH1+PnPi3hUdDeN4SHVh4ObdIpIbGroRMdHly7koKW3ZS4R5VkwQ+fe+9Zjo6zett/NtPdd6yfZ5lNuurbC2sEW1kWpZTosvleegaSuyClyiLd3OPMA6i+Pbdq7yYzbpCiTeuvO3kZTjzY8xXWirL2jgQZ+5sWjI/G64KA9p4Yn/VDKw+bnqO+1thGO8VO6W5qckq5lp4L6s+yKokBjNU/9aJsU0n0Adc2yp+xFZvip+02cU1QCo7XdobyK7o76zsD6UcpmfLCLtyx6AA22whDI8e7nGcNqzNMkIOgKBEIpUYiCcrtU3v+kyaOD6Q9N+j/BrO5wsX3rHbc3rTV1Tj/xiU4ZpGZL8kLE6pHfukD64q2zdpcV7RtxqbaXBserz047F1hqm/vx6GmXGKkOBhgBgx/S1N3YVxngo3NscHNLZy+NjenUc0jjJusakPbuczbyUw7d9PC7eX5khQlivL4Z/5urrOarl7mH1QSCfFIVANwQaxMeS6wFdGbd810Gx/zMYdxfyL/v7AJaqzzmzyLWGOclASlJAZtkbRDX/OsUEn0726quQcalUT9V5RkN7HCmERz2TBzU7GS2NCRuyeVDV2Or6d3ab5+3h7H5xm58I4VuG2h+4yoZqjeAWMtPav7Y5yYfmWqukxYWsayMHCjRO0+WpxYqSafUM1VTKLjI53DRVTvuFkQdwOVRB/4Xd1YtNve159ERTAiUJUVNSo0AZzEwTisPk+ZUwkgvMEprHaDyKBInBOUruO2meWKxFVu+J6uxqN+uAozW6C+5QATw5Ye3R/iVf7Ylb3Ro1eevLrp7j1WKBdcOZu6sOJc81d1yYPO/uLFK6evWpkai0pCELcum5Xu5JzNN+FFxqTtHSgKa/LxJD9+u/2CuJf7m1olUV9QOyr+a9aOqLtAHBIn4WU6mNueqP2Q5Jlb9Axnsnhs7RFHad/bXFj8SvWKlavrTpgE7SrutL29AS4G6CcgbiaDxvfcTeHsJMcSFWaRTgY/eHKz/UEmBPGorn/ZuwWUeCcI8TRrS13kpSbSNjIF6b0U1qNLpZLYF1Q6c5+4XTV4vqI+NJMyscbrB1gYkxhMX/R4ETEJnreF6o7i9L78ZWMtbnplLx5be8T22P6hTMHvVr0P6rHY/R36iftLO45ixf7gazMlHeO3GrTX5HUvlX4yrf+bnLqBSgC/eq5wMfOdv1uIGotsr8Lk56Th2AIWo6mtcdIZxOKGmxaM8Yduzyfu8D4vKT7xWOeJAJREbwtRGoPDGfuDiClVLb2W+6evcZ8ZPZVKokpqLd3b5LqZqpY+/HlVVQAdsqdnYBjX/HUXrpq+qSTXI+Y4nRSEbbFZsqcR3Tq3JLsJWZIH61LECzq9guYK1j2Q/Eyov3h2B37w5JaouxF7AktcE+FHmC1YsHLeEZXXzeFm88lIkuWMnsLYb2vpIKXEPUsP+r7m5CnzXcUxGlF1043kVJ2velXCyESa5MXLUvDo6mpc//IedcIZl1+d6pmOE8JVK3aPy63MrG/vVy4ylDNGd3y/48O1+fAZM+5aMiajnHp5pFNJVHDTK3s9nXe7IkD8Bh9B52ZoCQ9aegatDySB4MRX3O4TW7i70SDQg5s+tfcN4cfPbB1N6OKkdU1ocyz2h/ZIvQj0qcsPmU7Q6zvoJRBXgs5uGgVOsps6Zfx4MZrd0Kqtkycmd4rhRpFu6R3E1OWHArnu0r3e6wX6yZZoduyrCk+DThelgujd7p/Dzb24ZcE+PLm+RpmF23X9VcU2gVxcop82Cva7fPDzdh3DSROSKy+8kAR3/HQ9EQuCHLyfWFeDHgdWBgrP5ODlWRlrjq077DyJgR1erJSa/E+AXDIlrG9GSuf3ZWeDvxIiZq5+TtxXSTQE9d5FKfP1MsOpu6lV3O2Ykmje1htfe5LD3pWe3/x1F+ZsazDdr5/A2ckG1WKxVxoCXCwKYl6z9nBrAD0xh9Mge07owhYKPAJGiza7a085fxDCkbJ5uLnHtOxNYXIsd30aGMog7W+D378+jLkdlcSQOO/6JWjvY5r6cqHzhH/Xwj8EGNTvxRKgrRKWwnUzaOKk2Gor614nYOkeBpOB8RkFZ0mMB04Xmf71kQ2m+8blZw9G64O+7TgvhM6uqMevnlNn6QSc3yMpgTnbjgbVLczZ7r0to2Vi3eE2fPbuVY7O/da0jZ6va0WcYjaTiv6xKmWRy/HRzJLo5J2/+J7VoWTSHE5wuZy4EIa8TaeSqPig6tuDd/UK1DU0RpPkNKKKWXWiuIQh9oSwF+ZWhXLjpHC5JaxhxNM9CSCZURj0D2WYwTRgAiuBEelzGXvJM377IYHx+YAa320lACv5UC5/vp9FbavySnb3Z97OY46OIzmUr6JrS6KiXeFfzulPb+oecN2ntL0DR00sskbCMDg5nfOkUkmMyxzZ0/eQP2nR7uNo6Cj2TSfO8aosaUkborTIeXl30jCZ80ru1rh7nl6tS6VYWX/Bo2XjPdctxKOr3WdAK3fcxOroOdTUU/B7pCpigTXCf3vHu3KTwC01Hf4bizlJ8b5wOukMmiDuT5IXL0vJxPFj03bP2U0hC5LehcHPZ2237oOh82mzOKuyips9z//38PqQe2NOKpXEUiOlxOqDLdh91DprWW1bn+0xGj/5yzZcMnVtEN1LLVYC1mq86ugfRr/DMiphxtC5Yf3hVnz+npzbUZLH4p31/uIB40ApdPXjHieLA8NZ3LJgX8C9SR5BWfwW7TYkIYlwHqT/7odGsvjSfaux6mCL7Xn/cNapRdskJKpbcmUwnt1cZ9hXfugVmIESpOm/8J1vCv0aSWPR7uOYPGU+ugII/Uga+vcvCGVaNc+MfA056uuXGLtyFXqqLUoO6QnjFlJJLAE/enorvvf4Znz1fmul7lN3rrQ9Rk8ahWVcGBrJYjhrna45Tiuj//fSbozkzQdJlsVBpJkHcq4wxpqjbp9X5IMqiT3FWZKjQx+vdrzzBPY39timTAeASQnOUBoGpShD9f6zXxf6NUpFUAsuD6/KeThUu5hclyNB3M4DjcX3MIin5KZvxvjZrEyXLVGd2dTfHTB6rgTBhMBbTCGNXQN4y+smFW3XXvll+9Q1GN0IT+19StNHFGcGhrOOkhWUUuzpRY5Vts4kKjdBp4r+3mObccCnQPV6G5N4/9OO1+9YNRGKA4fzE22v7onTdC7Jp5w0PpA+xRn9U9xaW+heG48nmnxsZXxMvp2o0d8G4x1x6varkmdm81Enmfq9UORuysfrmw4XpWmcUvIlQiHEO4UQA0KIv+i2XSmEqBVC9AkhXhRCvFG3741CiLn5fbVCiCsN7ZmeWyo+etvyUl+ShIzdeNXn0N00LJRCXvdzc88gntlYW7oOJYzmHndB9SriHJN43GXSAFJIOc5X9CJt77FuX21trG4f/fmnn36Hr7bihL7UgFPKKUmU19hCt4l9NJfdsBSQcqNQMfT/vqmeidnCsmlsobIN875lshLTVleZhupkLRLXlNEnZon2dx7vOoFbF+zzHAsfJFH4kTwIYIv2ixDiXACPAPgugDcD6AfwkOH4ofy+qwA8nD/HybmREuSL3d7LchpxwmmdMaMgnfLCLnSXYGD88TMVuO7F3WPJjQIeZErJdS/uxmoHsVN+eH5rA4Yz1u7DQSFlcQ3NoJm5qc7XAPOHl3bjh09VBNijdFLkbhplTKKuLx/4u9cDcOZKatfnSRMNlsRkiZcCrpoeThkIt5TTpFj1pzxXUQ8A2N9Y6M1x37KD+PKf1qgbilP8RoQU1En0vFCp2iaVSwRaoj6/vLLrGG5dsB93L8mFjBgtx0mbl/jF6m3+n+d2Ytrqamytiz4pWEmVRCHEtwF0AtCb3q4CME9KuVpK2QvgOgDfFEKcJoR4LYDLAVwnpeyVUq4F8DJySqHluVb9iPuruKGquOj6p+9aWfqOEFNUmamc8OyWerz/+iW+r283NrTlFxW0sMkjbc4Cn+NIqSyifYPurMNeJ3JZKfGzmdu8newCu+5ZxTQ/taHW1E0+jXh91kbLTJQTIf2cbEI+Q+I7zixOShMkSVN2ttWNJcbSdz1od3c7EnbbsNCYoEmH6h0YyeRLZhi237fsEPYd7w4s9rxckA4VQ8fyRdHGgyuqQn3vevPjq2ZJVLmbpklRtPpLtQVrKYEn1x0J5fpOJVrJlEQhxOkAbgTwK8OucwGMVrSVUlYhZzl8V/7fiJRSLzF25s+xOzexXPFoPFYz04yd281tC/c7aiMqkdfWl6vROTiSc+tJ2mQtCnoHw89aCACv7m/GcKb4gZRyHvp8RT3Ov8H/YkW5EtT3EitLok6maa7STvpDAw5xwv5GtQuzXWiEhv41m7r8UDCdShiZrLT1mlHdu6FMFq29zutym332QyP+vGmsxIlmAR1nIlDiEq8dJ5q6B3D9vL2R9qGUlsSbADwmpWwwbD8VgDEfbxeA0/L7jJJH22d3bgFCiB8LISqEEBVdnc7KTPgljHfeuPri1vpB7OnsH0JjADFdYa6KaTXKzBgYzgn7Odu91ctLKm29g45ccFRH3PRKaYTxL57dodxuNniGwcqQ3XfLjR6PNcWMTzQu8yCtX04yZNv12bi/XKwBUo5ZP6K4dtLodxHPubG6DdvrOvDSjmOj26zEX317P3pTEL84bXU1vvf4Ziw3eHHovyn9+KZ/TY609vmuVxmmoqb122ycS+I77werJ6U9R8dhTSFSEiVRCPEBABcDuFexuxfA6YZtpwPosdlnd24BUsppUsoLpJQXvO71waeXVrlHhDHnM7q9/CmlK25hsnRvcG52aw61BtaWhgBwucPiquUueDdWt6Ern9Fr77FufPjmZaPxLlZ0hpAFzC9BDwjllFAjan45W63Y26EaA0ZKFPtqpGCimf/v0c4TofYn6Qrj0xtqbI8JZTE4ofdN9b6r7s/SvU247KH1jkMJLrxjBapakhsy4RQth8AxQ9bhQndT9bluxg+zNlQeLm6w+ha0/o0zmRdnpSz7+QqQy458m8NaxHHw4iiVJfHTACYDqBNCNAL4XwCXCyG2AdgD4HztQCHE2wGcDOBg/t8EIcQ7dW2dnz8HNueWlCfWuvcbzkrYJsuQUqLJwqpVisK+aSOoybqAwJ9XVQXSllcyNrUck8zAcAbfnrYR59+4BFJKHGrOrQ2tPVwc00vGMC+N4u69v/mVvZg8ZX5ZKqNBTdKLYhKlRCYO90vXhSGbMchuohKHiYwfVhxoxs9nbceDKw4X7YvDoyolu4+VxsvKD+X8SDQrm9UUxGyfGyug2RxH1UZQ3/eokmiiJUoA23UxwYX7yuepX/7wejyiKyEUFU6fa6mUxGkA3gHgA/l/fwYwH8AXAcwA8DUhxIX5RDU3ApgjpeyRUvYBmAPgRiHEa4UQnwDwdQDP5Ns1PbdEf5clTpSNp9bXWO5/dks9/vlWltgoJSMhm/g/+vbSVWl56+tfU7JrlRr99/V8xZgXezkqLV74rUmh9KBuz3QPC2NpwzgQW6V594Ofd96v9cBI0j6/J9bVYN7OY7hz8QHTY6zmU37rrSqJ6B56dau24qkNNY6OW+bQgyfhaxKWaPpTUVKXgp/1rqdj292sB9eaJLKzkyOP+5D5WtPjTd1NJa6dqx6zygXH7usxeslLoiRKKfullI3aP+TcRAeklC1Syj0AfoKcwteMXDzh1brTrwbwmvy+WQB+mj8HDs4tGapP66v3r7U9z04ob6ymVaTUhO0H7ncSZXa6fhXuda+ZCAA4+w2n+LtYjNGPNU3dAyXPQOiHUnT1+a3G8G9r7N7LbFZia2279UEkEpzIFLNaa3GIewmbxq4BzN5Sp9znNYY5TMrpiTh17X9RF58IjLleGmtXJknOu0WYWBL176heGXx+61hohRtL4lMbvGUMv9Embt/K4qf1z9SSWE4vvQl6bwUnf24c3vUo6iRCSnm9lPI7ut9nSin/Xkr5Winl16WU7bp97VLKb+T3/b2UcqahLdNz44BdjZk/LT/ka5BOw4dVasK2JJbikWkJKVTXKpd3pjBbY+mvn1RXb6/jzrQ11bj84Q1Yf7gwzrZc3qdSIBFO3I2fJkdsTBB++huXd+Mzd63Eb16oRHufu3rDUXklmFl60sQn/7gCQK52op7op83hoclm41un/10fc//IqjG3xSDc2FVNOG12tCazCVr/zMafNGQ31cd/P7zSPBRp85H2ouOjIhIlMU3cMG9Pwe/GVTHAfpAmpSX0OD6fstDNIJkGwQtEE7Pw7Bb7BDlJob1vyPYOHsy71R01JFUoR7x+Np+7eyUes3DJCmsxw5E1zCT5hV9L4pM2IRNRs+ZQC07kF3TcjrXarSm1YrJ4T/JqlLb2DPrOrqmix8RFr769H+sOB58YLkq0+6eqIahh9r1lAxAuflr45B9XWHrG2bub+rh4QtBbBp2ULOlzkTHYQ28cHUUlscT8z/PusuSV86pZXAnfklg6aVjOglc/1uj/zld2HY/FClyS+METm22PMZsAlvEr5pqqlj7LUiotPYOobrX2LvGCW5GVdaEk2lmet9d1FiwcxO19ONBoHTNYzjKylPz4ma2htGtUKlp6cpPrT9+1EldN3xTKNaNC88Q0Lu46WQQKwm1cdRnTRGeKbVZKota/uSZluVLg9R4znN3wdCqJESYOqDxanD1sYMj7hLacsj6VGjPhlwkokYN5FslAmic6JAoXVJp6nBcWThuq96+2vd+xDEvD69sS4vuztbYj8DbdjgP640ds5J2T18LMOvDI6mizOzvB6t5RVkfPeEMM2w+frgBQnrG02t9q/NOc/KlBeA35baN/yFxJ1No2q/FsNf6Uy3doZ/SpajEsIMbgD0+nkhgCZmZhu1VMADj/xiVBd4c4wPj97TvejfVVraEnFYn+sy8PCupZelh5jZIYxKO7ZrTP8b61gXDhHSuKtsX9nbJD33v9pHPqq/5r7U4cr36hF1Q2+m47UFzGXHERNnqSKCs948OSmJXe67kGRd+guXuknaIbty9ta20HXjSxenrG5l2uaesv8MoIdyGE7qaxoNnjivT/Pr/TtoYiCZYv/2kNrnx0U+gZpdISJxg2P5+1ffTnokB/3mJThADm7zpesE1K+0Ha7KtIuvLklKAG7CBih7zwo7wFBih8ZnO2+Z8I6f+icnodyulvSSrjUqQlan+r8b1zIjICcTdVbXPR7Kknj/d87bjNiy5/eH0kSndlw1iW+oCrExXQPeAs6zCVxJjy160NSrckozk/Zt9Voohq7In6mZXjKxO3ASbOvLq/2df5ErJA0fngTUv9dilVjB8f/LDr9vXXP78L3vaGkl+/lNgt+llbErVGAusOcYnR3bScGXXW8GRJVB/jZhEvzAU/u6cYZxnihRNDGVQ2dKFNl6DGSWKnn/xl2+jPVvHtfvnBE1scHUclMcaoYkXK0A0/MsyEUtjK4476TvuDSsSm6jZMnjIfdW3W6atJ+WCWettukB5Nzy6BGZvG6myFUYC7nInDnFf/qP/jk+dYHutWHoaeHdoHD68qfvc3WNUiLreZawKhJdHZwm4QlkSVl4Ob2++0CypltFwWem9buA9L9zbhq/evwdceWIuP3f7q6L4kvspUEkuMm+/gO4/ZZ+4qj88qXoSRxjuuaAXXNx6xmCglACnNs52SYNDuqRDA7qPdrs6ta+tHo0nCgqQQ1CsVhrtpVkq8vPOY+X7DNfW/zrGJu3HyLelj9657aY/FkdHyxLoa1+dIKVHdwrqFURGHRZVSIUZjEu2P3WRY3AhizHPj3qhS9JxaIlV/X7kM2Y+sqsaPnq5AVV5mDI3Ed9HMCVQSY47KVUb/Ie5qiI9VipCoMA46f90a7xqGpVqIcFrTUAjnSToEBGZXuLu/F925Ah+9bbmrc8oBlfwOwxvksTVH8F+6GF0jxkLb+jGkIAGUV2I2w5NSYmN1G6SUvr40CWCeIX6XlJYkWl+8oskLoyxW6V7fmrbRUZulXDBt6xtydNzVM4rLpcQpu2lYCWOS+CpTSUwg+kFr99FudPY7+zCJM9I0KGnCt7492e6mKwxxdlNfPRxRT0i5EtRERe+qGxRNPdZWWuOkJ2jXrpjpiJixqQ7fnrYRC3f7y656tOME2h0UvSbhUNnQlSp3U+0v9aKjBPEN+o1JvN9i3NU/xsV7ihem4uSlfveSA4G219DRj7WHws+cHwZUEmPOlpr2om3GCf3AcIy+rjIggd+xb6yEexI40NSDhg5nVjOihi66peFgU6/9QS6xs0w/urq64Pegn3Xc3p2a1pyr11GfMmHO9qO4fl54ySOINV97YG2qxuNx+sBvl5gpeFF+mtp3CNjLKCeeLK29g7h2bqVrF84jrX1Yd7jV8fHrqorDbzJZie8+tgnrq5y3o/HZP5TmDwAAIABJREFUu1Y5Ch+LI1QSY4JZnIqTiS9rOQVLUKs9S4Jw4wqZJK5sAWrL5+0L90fQE2/E7Zs1m5OoEho5TZ1N4sPdSw8W/J6WBGhx+86IB5I6SHlAi780esI4eY/nV/p3i3ajmzopFfbpu1Y6bs+JTLpx3l7M3FSHRXvceQh85q6VuGq6PyWtvW8Iaw61Wrr1mzGUL2f34Ap10rg4QyUxJtyxOFjzNvFOUPFim48UW4GDIMw6jltrO3Dn4mCVratnbA3cxe7z964KtL1S4zbxS9h0nRhG32BxltKL7swVlZ+38xg2570abp6/r6R9iwtuFY7GrgG098XTVTFJmQSPdp7AZ+9e6SrxkZ2IZIhGSIQwNKVHRfSnD6880OL7+m5kXNDlMpw0p7nNR5HM6LoXdwMAWnuHEp+Mxg1UEmPCggBWgUgwlNvC5coDhfF6VsL48ofX48EVVYEOAAsqG/G7ubsDaw+gi3UYzNhUZ7rv57O2o5ZlUlzx0duWl2zl+JmN7hZhjN/3h29a6qsMTpgWuxkba1Hd0uc4GdVv51Ti0TVHLI+58I8rgugaKQHlNh5bYbYA7Gc4dlcn0ft1SoG2uBVFnKreeuk2cVuceGRVFSZPme/4eCqJJSaIj7C40Kr/Nkn50txTaM1o7R3EwHAGAHC4WR0fFcY7FWahXkLCppxeX+Pf0tY3hF+/sDOazjjEqQfFrM2Fix2q03oUVnMST9JUkirqMTLMqweh140pif7bcoPxuQwn2JLodkGRSmKJGQzg5SqnyUqUpGWFUhXv+t18EPWO+uBLqPQMDKPrRHHc2jRD8gwSL8zkSkOHvYUp6skN8U9Yad+9sOdYF04MZaLuBokB9y47aH9QmdDZH228t0qMt/YE45p9jyEuen9jj+s2djV0AQg35AYodnH+z5nblMc9vaEGk6fMT5T7qdtbRyWxxLQynXZsMJvXllvKbdXcb0tNh+U5fqaL512/BOffsKRo+1oX2cVI6TFzGfykA9e8WxekM04xqaie9IgPJTHINYKegWFcMnUtfvFsLkGEWdPvuW7haJxQKfpF4kO5Lkq99Q2vUW7389f6vVMnhkuzWGM17fr1C7swecp8HM/HJZd6jragsjBRjnZ5TfFVxfPHFbeWeSqJMUFleSHRUGY6Ymoz/O07Hq/kMHHHz7zLLgaMRMdIpniVW/Ws42JJ3FSdS5C0rc56IWtgOFvkOqWyPpaZOCcAHl1THl4pzT0DoSsYAy6UvLDmCgccWA2txh+jbIoicY2RE0OZUctvPCRnOFBJjAlulETjC/lcgoNoo2TjkeJaOOWH9FaYN8YrtTe/4qxu2bVzK0PuSXnhpo6UGSeGMkqlhESHKnO2ajLox2UqSGnxw6cr8j+5nwl++9GNAfaEuGX+rtIk4Asrc3ip+adbluMrU9eEeo3zri/26jEjrGH/i/etDrQ9r5ZEVd1xr+gztu8MIWwnLOhumgKM6cvvW3Yoop4kl/VVrabZGmOwSBUocVb4vDB9rTOrVbk9x7CpqLW23Djhvb9fhH97YkvBNv2EzsmKclxJ6me0SpEaX/W3BBEv75dhh1ZPPVUtY8m3jJM1pVstFzEST0yM3oHgJGt0uY3hKnpc1N/16u31L3/e4O1EBXrr5g+e3GJxZLKhkphA0pTty4z+oRHcs/Sg59Xvlh7z2NCwg6JLiZTqxDUaH3v7GY7a2dXQiUsfWJuoZBLl9ByThDH29F8fGRuYr1BYevqHRrChKg1W/Wg40ORMMY9D7cR/t5hsmX3On7t7FWpa+xxfwywJBUkOr+5vtj8o4UShGLoqlxHwtTe5sA67sSS6UT6BnHwII6FfXGjvdZeIiEpiAklrjJmeh1dWYeryQ3h2i3ltNz1Pra/BQl0tylaLD6W9r7wKLde1nyjadtqkCQDMJ4bGrde/vAe7Grqw51iX536Uesyjihg/VFac/31+J654dCOOdxW/p3GinOSu6i8pVS02K9YcGltgcLPG4yYh3OI9TW66REgk6Nd2SyV5YrBO5Ag3SqJdcisjpXKZjgq35X+oJCaQID7kHz61Bc9sqPHfUEQMZ3I3oWfA2Qv/h5f34KczxlaQ3/XmU02P/dPy8nHflQAeX1fsnvm9j70tt9/hu6QdZpTNaw+1FqzUOZ0s/s9zOx0VdE2S5ZLYozJqa6nQ+wb5rEtGDGaDgyMZ/PfsHTjaab044EQ5j/6vISRYIrEklvyK3pg43rmSaDQI6I0A7X1D2FTt3otFoHgu1Nw94LqdJEAlMYEEocQs29eM617aE0BvouGkvJB4vqIe020yne09VpzlstzKXLhF+/v1lkS9W6r5+DR235q7B/CdxzbhF8/uGN1228L9jq7/wrYGy/0zNtViR30nPnPXSkftqUj5I44l1o8kKVOU5KO0JJb4/q860IK524/iojvUJVaM74rXMAu6nZMkov8aX9p+tHBfSApkGM2G0dcJLpRE4+d/9YytAHL9+tBNS/GtacEku/pCwMl54kIqlcQjLuIXSEzJf/k1bf24eb51jbaws4clmYxOgM/YbO66q5LzWv0kfXzIk+tqzNuAREffUEHK71f3q12/fjd3N77x4Do0+lidY+xudOxqcB7ToT2lGBi3LIl7/9wQ9N/itL31h1vR3JP7prVTMlmJQw7jJs2YZSK7yumZkXShX8B9ccexCHuixknCHQB4wmJO4JWJ472rLsc6c/JnzrYxxTuImHitHEa5kUolkeNG8mlzEYOiIi3qg90kSe/+19Q1ppCZWRXMFuXXHCrOoGhk3eE2fPCmpQXWwX9/siJRhWiJMy59YB2qdVknrdCs2pTLpUP1fZdCobpy+iZc9uD6ou29VjJA16/9jd3oUkzG9BM+QlQMjmQwb+exxGQKtepmWH9CRW3wpUX2NwZfr9iPJ5h2alPP2HxHlVDNC9ttarsmkVQqieVI/9BIwc8Pr6yKTXHkMOh2GItYYVIXhy5IOZzW97F7kxo6iuOKzFLNNxsyy577h8XhJAviI46UDtXKquKZaJ9iHLJrWhHv3plz5mknF217dI2zMjJhoMUgzts5Zh1xWr/sS/etwbemOU9j/8dF++l2TgAA9yw5iJ/P2o5VB+0XNONAFOJQnzgqKEZKPA8dGM6gqqXXdjEgjPt72UPFC2BJh0pimfBN3ct51+KD+OOi/QWDcFpZvKcx6i4EjhvlX0Li6x/4W+U+Y8IIy5ikvETVVvCue3E3PnXnytHdoxN83YTsR6NFse2ZvaUeT2+oweQp8wsWPPzAuWG0DAw7S0Qzakm0eP3aegfRkaCsw3G3VqhKB5W6y6/osgjeuqA4lrm5ZxAnhjJFSbP2u6y1uSIF5RKIPdp413UiGW6BVuNxvKVLIWEYK6xk1XuuW4TP3b0Kty7Yh4MKN/batn40dDhzlTVDCJGacBYqiWWCfuDsHcwJwcER+0nakj2NsU89DwCzt9Rh0e6xSYXTz/M1E8eH06EywDiJ1wte/c8X37MKOxtypS+0+/7MxtqCc7NZicGRTMHkc4WiiLcZEhLTVucSELX2BKMM0IJQWuoMMSpXTd9UdIwqG7FQJFEy8uGbl+GDNy312cPS8det1omZSkmSP4OZuljDXofeI0bcyCFS/iTFi6hcHMFKbUnUeHTNEXzhXnUymWV7i3Mh+A1hKlcmWO0UQjwDB4sWUsrvBdYj4ovhTBbPVeQmKE5Whn/8TC7TU83tl4TZLd/85oVKAMDqaz6Dvz/jFN/tlVPNMyvM3gHVMGl2Rw43O4ste3xtjaPjzNDG7rQ8m3Ljz6urPJ2XnMQ1zjtYr3C/LmfCenZSytH7/sCKw+FchCSa7XUdmDRxPN77N6dbHhdz8VKElbyJu6eCnqT09av3r8WG334u6m7EDjtL4mEAVfl/XQC+AWA8gIb8uV8H4DyNHQmd+nZ/ZvS4820X8ShA8gaGMHC6bupElpvWNBNiNNupV+rbTzjuhxPS4g4SF/w+NyeeD3FGmpniI8YYAxwVXiaLQog43UoSQy57aD2+/Kc1WHGgGb2DI/jV7B3o7Fd4oxRHRMQa7bXPKixxWp3oJBBKWQ1InBjK4M7F+/Hx25bjE7e/6up8lTX5eJc6k7pKbs2vPJ4aTyVLJVFKeYP2D8C7AFwipbxKSnmtlPI7AC4B8O5SdJS458Udyc/41tg1gF88u33092MmH7IZxu9Yy6T5WISJG0qNmYz2IryvnrHNdJ8fmRnGQJIWIR4XvK4Y7z2ey34XRqr0IHHz1019NXlWL7ui9l7Ze6wbk6fMxyGHHgmEeKGquRd/2ViLOduPmroZAsBShathFEx5YVfRtoJ1pnzkxqAiflir9ZcEwkpI9tDKw3hwRRWOdQ2EJrsAYMam4vI6m48EnwU2rriJSfwoAGOe2E0APhZcd0iQbKxO/ot88/y9eElRI8ix2DFoCuf+YTG6TgxjeUqSGVjdJ+OkXu/mGWVm3OSskRI9ficDh5qSrUSk2eJl5SI+b1dOfj/gUXEul9gsEi76Mau5ZxAfvXV5wX7tHX05Jgn9nt1Sb7lf6+84xSw9SXG2YX2/ThOjqeSymwXktSFkfE0SbpTE7QBuFUK8BgDy/70FwI4wOkYIUFwP5/RJlmG0Rahkwdxt8UkqESWft1htff8NS1y1JaAWvF5qJAUVw+CnlhJxj0nFE8eMGxfv55XJSGwrwzpYduw55vwb3n20y3Sf18n54+vS4/VBvGMsw9TY7c7rKA7oh6zuEzmvp6QvPoURk6hqUuWWa91Gwm9siXCjJP4bgE8A6BJCNCEXo/hJAExaEyPK7bUfb5g4Thife2X/7g2vcXS+Sk+IKttWFEgp0dztMCZJd1usLIl7XUwan/CQzCY9T6e88JtwaHzMc23fvfQAvvnQeuw+2oVN1W2YPGU+qluSbf0Miu11udQEX71/bdE+P3OxeC8bkDhhzLitJ5uVWFCZrHJYF925AusOJ9+KVarp1m/nVJbmQnlunr+vpNeLCsfDspSyRkr5cQD/AOBSAP8gpfy4lLImrM4Rd7y04yh+/ddiP/ckY7QGaS5t737LaY7OVyUvGfJr8kgYG6rbijf6sLJ9Zeoax8d6URz6B5OdwCS1OHzU+lI2esbH3PJbmS8D0943hBfy3gh6l/40L278cjYdikj80MrybHXpAXDrgn34/uObw+iSElXdUiBXRmjfcffeOHEijJhEVYuzK6zdd4k3XK/dSinrAGwG0CCEGCeEiPn6b3r4xbM7sLW2vNyhJhgsiW5dCpSWxARlBislxrtyuNld0eqgsol+7YFia4QXYq5zlB1Ovyoz98Uvvu8twXXGBc09A/j9S7sxbLN4pGUUnDBOjJYZqmnrC71/SYclbUhUVNTmFnHsvm0j01ZXY9XB0sX93bYwZ5VSJUSpbUt2xvpSOm6psvurvD0EnHs4DCQ867ZfHCt4Qoi/FULMFUK0ARgBMKz7RxLAzvpOtPcFU6i8VIwfXzjTdytvVHrCSMosiSrWK9xYjD76VhninOJUEDM+IPk4fYZmuvtZp03y1a4batv68IeXdiOTlfj9i3vw9IZavGqTzEpzwR43TuAT/3AGgMIYab7DznH8rgjgg3//+pB7Q8oVTUHJxnzIP9iUW5BduLvYJTbp4TGllIsX3rGiaJtZRnynvVqZoCRBYeDGCvgIgCEAnwPQC+BDAF4G8JMQ+kVC4OsPrsM3H1oXdTdcMdFgSQxC3gwnXOgGQYXC4my8t25uE612pKXXYeyr7mWpc7BK3pMvWxMk/z17B57aUIvKo12jli67yYzmNjVOiNG43LuWHMSjq6sD71+5M9sms6OerhNchybe0OolhlWGISjGq1KY5nHrPRU3QnE39dumyYQlyqzuccWNkvhxAP8updwBQEopdwL4DwD/E0rPSKDM3a65RyXLdcEoPHsHR9DVr540fPX+NTjv+sUF21SyYNjE/78ccSNL/YjH383dHXibJFmsO6yIfbXhojuLV35LgVZMeTiTHXUrs5sfaPHRmawsOPaWBTlXMb7rznGaMXU4k0V1C116iTe05CJNMc90apXYORNzBdeOuFtx9UxfwwU/I27qCWSQczMFgE4hxJkAugG8NfBekcD579k7bY+RUkLKeKWinzC+uC9rTTJ+7T5aPPEQCi0x6e4bcUWlkNcyZosYiIN00UTc/a8exsBwbhajrXibrVJrclFKWZR12W3MU6pQ3E6nE1/KauKGJ0zKpVwT84R+Kw+0oM/EYyLp30BYVly/zarOr+9IlhGlFLixJG4C8JX8z4sBzAYwB0BF0J0i0fDL2Tvw9msXBN7uusOto5ZMtzQrVgCdTDCyWWkae5imCZ2bpBG+PTgU27bUOEuklPDFUuKB70zfZLrv1gX78H6DV0CQaEreal1yCu0dPOe3ahmoLXhkpCzKunzN8zv5Dpugui1+MzY6LaRN0kWT03JPMaROkXQFSH6scxjdT/YdSRZulMTvAliV//mXAFYA2A3gyqA7RaLhpR3qYsdba9t9Caqrpm/Cf8/eiZ4BZ7ElN87bi6V7mwAAzT3FQt9JX741bQP+4XcLldYt+p3Hj7nbj0bdBVIi5uWLqpt5BAC57ILdA/li0gGt6TR3D2Awn6nOaAkE7Cce/UO5czNZWVTT8UUT2UnUGJVst9y1+EDRtn97onQlC0h5kM1KTJ4yH4+sqjLdXyruXnJQuT3p85U4xoMeanKXuT3NuKmT2CmlbM//fEJKeZOU8jdSSnXRK1IWLN/XhMsf3mBZqNYpxzrt4wKGRrJ4fN0R/OjpnIH69EkTi45xInQ0C5aqLEMMZVYsiDJVfXVr8G6ptDZEz/GuE0Xb3D7r37+sjnd1yz/duhw/n7kdgDpRhNOFMCnVNR27HS6CpQ3V4qDTmphm9ePmKBaV0p6FkLhjz7Gu0djYOxWLDgDwSAmTUi3b16TcTiUxeJ7eUKuc78Swq5HjpgTGRCHEDUKII0KIASFEdf73k8LsIPGPn8myVnfmcHNxrRkjU5cfsgz8dTIveHV/oaBUpT/PZtWxhk6vmaa6XU5iUTXKTUA6dXUl4fHAq4d9t2Hm4aAim5X44VNbsKm6MImOpgAuyXsotCo9FBxeQ0pl3PZft3pzqS93Zm0uzmRqkcyxgPuWHVJuH+QCEPHJJVPXjtbkNfv0Dzq0OO091o3Khq6AelZIHJUsN4Sh4yb8liQKN+6mdwC4GMD/B+B85EpffBbAH52cLIT4ixDiuBCiWwhxUAjxw/z2yUIIKYTo1f27TnfeyUKIx/PnNQohfmVo93NCiP1CiH4hxAohxNtc/E1lTyYr8Z7rFnk+36kyBgD3LD04mk1MhZN8OA0dxZYHI3YxiUn34Y8K1X3bfdT5wMcyGMSIl1Vwo4Lnho7+ISzb14xvTdtYsN34ah9TWDidLh5lJfDevzm9aHuasib7RSWiZ26qc3x+3xCVRBI+ThW0r0xdM6pwBt+HUJotGTvqO0Np1+9tUcVFtygWD9OOGyXxXwBcKqVcIqU8IKVcAuAyAP/q8PzbAEyWUp4O4FIANwshPqzb/3op5an5fzfptl8P4J0A3gbgMwB+LYT4EgAIId6EXPKc6wC8EbkkOrNd/E1lz188uIn+fNZ2TJ4y33JlrH9oZDS+xzn2WoSVkqlhpwTqd6sUU+qQalS3ZYaLiRvvKzFipiRq9cv0SClR1dJbpOC5QX81vZww9kIVE+f0/X1y/RF8ZPIbirYnPVV9KVHdqWvnVpa8H4QA5nIqDp900t1Nw+B41wnfz2bxnmL33g0+FijLFTdKotkM35H9QEq5R0qpqeky/+8dDk79PoCbpJQdUsp9AB4F8G/5fd8EsEdK+byUcgA5hfJ8IcR7nPQpDbT1FU/G7NASS6w+VJz5T+Mff78YX7h3tat27SxNTi2AdslJfzZr29g1VTGJjq6SPhbtboy6C6TMMJvgfOm+NcrtxsLpZhmKzdCLkL26lWKjbFEmrnEoGMzqQXIu5xyzWENCSsHaQ+qkWVLKAot2HFw9S5k8Jyn8bOb2UMKG/CbUKkfcKInPA5gnhPiiEOK9eWvei/ntjhBCPCSE6AewH8BxAPpc47VCiAYhxBN5CyGEEG8A8DcA9IFVOwGcm//5XP0+KWUfgCrdfuKDTFZaKna1be5qyuibymYl7l16EK29Y+Z9NzFBRqpbxmImF1RS2fHCyRPdiANC7DGzrjWaFLc2ihujZ8Gqg86Tk1wydcz9yzjPUnoYOG5ZDSdzzgnLBY0QJzyyWp3NdPGepgKLttUXXdPah2km7aiob+/Hot3u8zzSQ6F0xKhEeGxwMyv8NYBlAB4EsBXA/ciVwbjGaQNSyqsBnAbgQuTcRAcBtAL4CHLupB/O75+RP+XU/H/1fo9d+WO0/UafSP3+UYQQPxZCVAghUl/XUTVAm1nxhjP5AtMBrNoMjmSx8kAzAKCitgN/Wn4I1zzvPLGKhqqvn717leJIk8Q1lLlK/lERZ8WFNeIHv9/aRoP7z5EW6wRaZnJKv31gOKPMrimlxPoq87IcdsTB6kAIsWcko15oPjFcWNDeyrvpykc34tYF+9HVb5/VeGttBy68YwV+8pdttsca4eKTmjDEbYeDZ5k2JljtFEJ81rBpZf6fwNgiyycBvOr0glLKDIC1QojvAPiplHIqcrGEANAkhPgZgONCiNMAaDOC0wEM6H7WUk715n/Xo9+vv+40ANMA4OS/eWeqvzpVxq5pilTPAsBNr+zN/+xfW/jyn3IuZiv/99OjE6q+wbG4RtVDUW3z66OfpuymbhhWDJxu4F0lRtwqTsajjae7/fS7+ofxulMmFrSz6Ui7MjuplLkshV7hXI6Q5PL0hlq8/+zXFWzLWnhF9wzmFMotNe22bd++0D7XghmUKyRKLJVEAI+ZbNdeW01ZfLvHa6tiErW2x0kpO4QQx5HLpro0v/18AHvyP+9BLmYx1xkhXptvU9tPFKj8rlWFrfWHHe20zzrqlN7BEUzIT9LMXCnOOu1k0/PdCE032VnTzrDL+C8j9yxVFwMm6cXt/OZHTxU6ehgXdOza21BVaHn87uOb8MJPP47GrjH31l//dScmTRxfdK6EVMYqOoWWRELih8oaqFooFqJ4UWrEYrLRM5BTEo+Y1H0dGM7g5AnjIIQYPRYAatv68LYzXuuk6wDobkqixdLdVEp5jsm/t+f/nSOltFUQhRBnCSG+LYQ4VQgxXgjxRQBXAFguhPhnIcS7hRDjhBBnAJgKYKWUUnMjfRrA/wkh3pBPSPMjAE/m980F8D4hxOVCiEkAfg9gl5Ryv6e7kRK8ZPx8dX/zaFFkv+4P+jpj2+s6cKAxZ9lcqPPXt9LtslI6tmsqj6PMVaJSEjk+ET/M3+UuBseYaMsoaroUWVH1rD5YuNi1/3gPrp1TiU/ftXJ021mnTcLrTyku7yulwyxsJjALISHxQ/VZqsY1KYu9rLQC91JK3L3kAKoU7u63LCi2EjZ2DeA91y3Cn1flPLROmjA21X6+wl09VbqbqmGps9JQqkwVEsBPATQA6ABwF4BfSilfRs4KuQg5F9HdyMUpXqE79w/IJaOpBbAKwJ1SykUAIKVsAXA5gFvy7f4zgG+X4O9JNMr07w40p968e4U+2YwXsrrJWFYCX7wvlyX1ZzO3OzyfbpFhsLG62G1m8xGmhCbRYfzWp7562NX5GSlHJ3oaEhIXvK24hIWEOuupU2hJJCR+fHvahqJtytAWKfGIIuwGAB5bewT3v3oY33tss6NrNnTkkvr9cdF+1LT24TU6z4UHVhx25dbOxSc1vCulwc7dNBDyytynTPbNAjDL4txBAP+e/6favwwAS164wGsylxX7W/CFc9/s20deSn9RgUFcnzhD7yZDSJioJ27u2nhhW+EqfSZbLGvMvKql9OeezhV/QuLHlpqOom2bjxQviJp9vXuPdY9mWR6xClLUoY95rmrpxYTxhXLl8ofXO2oHoLupGbwtpYE571OI00LSxgnTtXMrcfE9qxwLSjP8zqXcrNirjqVscY7fOEVCnLJEUdw4iAWdTkPGOmnirp6V/mIS0z6Z67RxBSYkzph9vvqMp04T+J00fmxqnZXFcy431sGUixUSMVQSU4iykLRCderoKx70O/uHAxBaEgNDGcsjmrrNXVq5Yl86VKnCCQmD3sHi9ONhfOpmEzQJKEtjOCXtYukDNy61P4iQmGLu3zQmE/5/9u47TK6y7B/4957tve8mm81ms8luyibZ9E3vCamUhIRAKCHEEIo0aUpCkRZpgl2UpqIvivhTRFGxoLzWCK8FRTESQARF6R2S5/fHzJk9M3POzDlnTpuZ7+e6cmV35pwzz0555qn3/dwrb1kaOC1J6CRaC5xjhstNjX3rd/8MuggFgZ3EAtNYVWoYuMZoP9rnH3rC8eM88Kd/4Yd/Tp0ZAKKNqY/96PGM1zDLP5Qu4ljqYxlU0KxzLSv02RHyj9XBqzlX/zDh9888uA/ff/Q5y49j+p5WKqu8oBy8IspdZtVCcp3w1b1Pm17j10+8gEM++lO8895gR9JoNYSdqoLfwcZefpM5Df3ATmKBqa8ocTUthNkG7O1f2IuTksLZa5Qy7pQme9Fk+dKNDzyOf79qLXgO69fsvJFhxpfILUZLuYxWtv9Tl84CAPZ89zHs+OJvs378g4qBa4gK1Q///G/D25NrhG8+Yj6Ddem3HsVf/vVqQhTUAwdTl5va2jLDwScKEDuJhUaAR595OfNxaejrtx//xbhi1fzt36+m3KaUwsRhdQZHJ7o6TQLay7/9p4znAybhry2dSUR+MsrVmqkx9T+/fsr24/z9eeO8ZirLPYlsyxHlrudeecvw9uRB9V/vNx/g1uqPd3RLUg8ohRV9bQnH2RlP4uATBYmdxDz39rupM0F2w8ink2m9/JP/fSPlNqsj9maNOTuMl5uy0iXKBc++bNxw01x4zx88qc2IAAAgAElEQVRceywF46BeVnHEnyj/2KkR/hAbgD//7t/Hbztw8GDCHkW77GyvIXIbO4l5zizvTzb0+4Tefi+1E/pv3YicYdJaWNv749WGbVa5RPnnlbey26OiFFBZWpT5QBPcO0SUf4zaKl+xsYIh2wDhHHyiILGTWGDcmJ3T++SP96XcNvOqwcAShtWbxTrv7/95Pes9haxgifLPC6+/g56LvpNw29MvpK5asEMBCUmv07nqO4+l3Maqhij/GO2V/uyDqe0eMwcCThlGlA12EslTZpG9kqtdsyWgH7k/tTFm6/Et30hEueI3+1/Au0npWbIdUHr0ny9nVTVwQIoo/xjNJNpZNZDtTCJTPVCQ2Ekk2+w0xowOVVBoqSlzrTzpZJujiIjCx6gOeifL1tg9Dz+T1fkMMEFUGOxMDnIZOuUydhLJU0YpMpQChjdUJtz2lV+b5x7Kxo0PpOZjZJ1NlH/qK0qyvkY2dYM+NxoR5QejmUS7KSy++htv2jdEXmMnkWxLrh7TRQu96YcGnTQAn3/oiYTbrrjPWkoLIiKjNQrFkWC/zn74WPp0QESUe4z2JNqJOPreQYW9T77oZpGIfMNOImVt5Ae/k/kgHaNROD+XanEmkSi37TMIwJVF9oo4LkUnIr1/v5qahsdOGi3uVaZcxk4i2fbSG+9kdf57Bww6iVypRUQWXfu9v6Tc9vSL2UU3JSJK9tIbqal17PT7XsyyvUQUJHYSKa2e1uqU2954JzU3oh1/+/drKbf5OpPI2QKivPPcy6kj/nb95okXXCgJEeULo/bCC68bd/xmdTem3Papn1hPl0EUNuwkUlpdzVUptxkluX/TRsfxXYMohH5GAHvrXU5bEuUbN1Z1PW4wgEVEhctO02RIbbl3BSEKADuJlNYb77yXcpvRrN8HvvZ/lq/55V89lXKbn/sEH/zr8/49GBH54s13s1vhAABFERc2NhJ5aMnY1qCLUFD+89rblo/lGiXKN+wkkm1GHbqHn3zJ+vmsSonIZVd823qE5P+aLBdjJ5HCbmBk6pJG8s5V33ks6CIQBYadRErLKPyz0UziS29a35y9bFxbVmUiIkr2to08hf96xXj/IjuJFHZuRPElbxgNoG+bO9L/ghC5hJ1Ess1o74+dfX6cRySiMCpiC5yIHDKKsMxxJ8pl7CRSWg/97T8ptxkFrrGDeQqJKIw4k0hhZ7S6h8Lhkaesb7shygXsJJJtdhLJEhGFzVMvGOdUFM4kUh6rKCkKughElEPYSSTbsg81z04mEQXnHy++aXj7K2+mJs4mCpNsxjG+fcY89wpCRHmPnUSy7Rd/T12CSkSU6+77w7NBF4HIM6NaqoMuQsFxIzUPUVDYSSTbvvTL1DyHRERERDToToO80ES5gp1E8t1jz70adBGIQq2qlHuH0uHzQ4WK+2aJyC/sJJLvGAGMKD02BNOrKisOughEgWDNQER+YSeRiChk2BBM79+vvh10EYgCwfEjIvILO4lERGHDhiARGWDVQER+YSeRiIiIKAdwKToR+YWdRCKikGEzkIiMJPcRT5g9IpiCEFHeYyeRiIiIKAckDyCdtawXE4fVBVIWIspv7CQSEYVMJMK5RCIywOWmROQTdhKJiEKGzUAiMpJcN7DPSEReYSeRiIiIKAewU0hEfmEnkYgoZAZGNgVdBCLy2PDGCtvnRJJ6icJ1B0TkEXYSiYhC5sbNk4MuAhF5bOuckbbPYZeQiPzCTiIRUciUlxQFXQQKme+eOR+XrhuPzsbKoItCAUpZbspeIxF5pDjoAhAREVF644bWYtzQWvzz5bdw80//HnRxyAVO+ndcXkpEfuFMIhERUY5gF6GwdTVXJfxuNZDNl04a8KA0RJTP2EkkIiIi8sENm/rjPzuJVDqls97R484c2ejoPCIqXOwkEhEREflAqcGf7fYRW2rKUm6zeg2zDun1G/uN7yCigsdOIhEREZHPxOZU4uiW6pROod1rpJYhq9OJKI8xcA0RERGRD3QTibY6aLedOANTOxtSbrc8kxj7f+7oJvzv3/5r/YGJqGBxJpGIiIjIB0q33tTOJN7iMa2oqyhJmTm0OxN4x4kz7Z0Q8/4lox2dR0S5y7dOooh8SUSeFZFXROSvIrJdd99SEXlMRN4QkR+LyAjdfWUicmvsvOdE5Jyk65qeS0QUhMpS5jkkj3B5YE5TmQ+xxW5KDKedzLmjm209DhHlPj9nEq8G0KWUqgVwKIArRGSaiDQDuAfAbgCNAPYCuEt33qUAegCMALAYwPkishIALJxLROS7hsrSoItARCFUpO+VOdgQmLon0eJ5sQNTzrfYyZza2YCmKtZrRIXEt06iUupRpdTb2q+xf6MArAfwqFLqa0qptxDtFPaLyNjYsScAuFwp9aJS6s8APgdga+y+TOcSERERhUJnU2X853yfFL7s0L6gi0BEWfB1T6KIfEpE3gDwGIBnAXwHQB+A32nHKKVeB7APQJ+INAAYqr8/9rNW85ie61aZL1473q1LERERpRg3tDboIpBPZnQ1Yl1/u+Pzk2cOLc8kmhxfUmStGcgoqESFx9dOolLqVAA1AOYjukz0bQDVAF5OOvTl2HHVut+T70OGcxOIyA4R2Ssie7P5G4iIiNy0ZGxL0EUgH0zprAcAVJdFA8u70fGyuydRb/LwelSWcf80ERnzPbqpUuqAUuohAB0ATgHwGoDkYdRaAK/G7kPS/dp9yHBu8uPerJSarpSant1fQEREROQ/EcH0EQ263+2fr9E6rZbOs/cwOHtZr80ziChsgkyBUYzonsRHAfRrN4pIlXa7UupFRJel9uvO64+dg3TnelpyIqI0uDSL3HTXjlnxn7OZOaKwyC7G6cLewZlny3kSDQ708r3UVluWkO6DiHKPL51EEWkVkc0iUi0iRSJyCICjAfwQwDcATBCRDSJSDuBiAL9XSj0WO/0LAHaJSEMsIM37ANweuy/TuUREOenrp8y2lJvsisMn+FAaCtJAd1PQRSAXJPeZBIK+9uD2o3Iwi4jS8WsmUSG6tPQfAF4EcB2As5RS31JKPQ9gA4ArY/cNANisO/cSRIPRPAngQQDXKqXuBwAL5xIR5aRpIxrxgRVjUFqcvppmQ48oNxRFoh9WfWfxsMnOg9gAqXkP7Rxnp+qw+jhElD+K/XiQWGduYZr7HwBgmLYiljZjW+yfrXPdwMUSRBSkoXXlePK/bwRdDAoJttVz19C6cgCDnUR3Atc4F4l492Yq8vDaROSPIPck5gRWc0Rkl58Nee5RI8oNV6+fmPC7G5/cbOoaATBvdLPp/WVJqxjsDJozrQtR7mMnkQpeR0NF0EUgIqI8V1Ne4vo1RQTK4ZqnUxePRklRxLSjePKC7sHHsXHd2vJiTBhW56hMRBQe7CRmwOWm+a++0v0vbips2czuPbx7ua3jnTYQKTw4G1xY3P7MOg0iWlfhzXdfQ1WpJ9clIn+xk5gBv7qJyK5sloA1soFFlNeOn92F4ohg0ZjWrK5z+uLM0Y+tMOu06m8VAVNaEBUYXwLX5DJWiUQUZmy3EeWWCcPq8LerVjs+P/kj71UdwLqFqLBxJpGIyGV2JxLXThrq+LHYjissXN2SX9xYapxtHWDUGTxyWofrj0O5I1PqJSoMfBdkwC9kIvKaFhrfidndjS6WhIjCYl2/tRyKXiwDXT6+LWEZqoj4MrNYUVLk/YMQEQDg+o39ae9nJzED5qQiO+7eOTvoIlAI+JV4ev+eNRjdWoMvnTTgy+MRUf4x6vwplXq71c5oNp3JjdNTZzCJyBsbDFYM6BV8J7GlpizoIlAemd7FWR2yvwIh2xH6eT3muc6IKPfcvXO2aT3i9hCU1WiryfXUJhsdutLiCC5YOdZOsYgojZV9Qzx/jILvJH7ztLlp7+dEIhEFiXUQUeFJF+XY7cA1RueLGDxO0u/XHGm8VM1oP9ufLjsEpywalbEsrO+IrJnf6/3gcMF3Etvr0ydST142tnVOl4elIaK84GJLh8EiiArP8MZKy8d6kSs1m+WmNx83LeU2v5bgE+WiGzal3xsYlILvJGair9duOWE6Lj20L7jCEBFRQWNbO78YvZ5rJg5FSVHEctcv65lE09uVpeOSdbdUOy4LO5NE4cFOog2su8gLs7ubgi4CuWyEjVmATKxWO1WljApIVIi8WG0gknrhbDqjbD755wdnLwi6COQDN9LnZMJOIlHAvnjSzKCLQC67cfMU1661a814S8fd+/55rj0mEQXH7vJRJykwDp+sS69hFt009rO2PzKbZa1WB9kPHEx9jIW9LY4ftxD1tNUEXQSyqbgonN2xcJaKqICEtXIg5+oqSly71rLxbZaOy2aJF+UOP0aPKTOrn/Fl41o9K4PW8Tpy2nBb5/31ilW4YdPkjMdtnjEcdRUl8QGobKIpWl1G2j+8PuW2bPLIEoVde105Rof0+5utU6IQuHvnbOxcmDnyGxERBa+h0upAkHedem0CcefCblvnlRZHEIkMlstohrC2vBjdLdX43SUrMCwW4M8smmkms7qtp4ZaO2moo8eg9Ni+CK+ff3ApKhxsF/EiYFUydhKJQmB6VyOOmdkZdDEoh3xt5+ygi0AuiXByMKfVlhf7+nha51B732Qb7KW7OXEW44rDJ2D2qNS98kapLawYY2P5I2M/EFnjx6oSf2s2IiIyNTAy84j70TM70dFQgRld1kfnKdwY0TH36F8zv9PUHNR6iS69by47rA937X06/vuxs0a4cl0KDz9mnci5sH4DsJNoA/eCEJEXtK/vZeMy7z+8ev1EbwtDvouwk5i3vHhptfrCrUuXl3gbGdlO98SonZVtig9i+zUfcbkpEcWVOVzqQ0ThtrZ/KB66YDGKuO604Ew2CNSSUazXFMTgQnssiMz8nuaMxxp1Zu8/a777hSJH1vW3Zz6IfBHWcUK2OpOcsbQn4ff6ytKASkKFRj8q1N9Rl3DfRzZMRHsseAAR5Y+mqlKMaqlGR0MlKi0ELwhrY6LQTBhWl/mgmKKI4LDJxg3y6V2NpjlOzVJbHLS52nSYi98dPz5vER7ZvRy3bp2R8djBVbGDBR07pDbtOXx/++fjR7uXqonCaccCe0GtkrGTmCS5fpoyvB41Pm9KJzpyWkfC74dPGRZQSfLfKYuCjfp24tyu+M9eN5CWW0ynQdTTGs6Q7GFxzYZJlo/dd9Vq3JQmd2pNuXGkVLPFZNqAotXq4mSb0U/TKSsuQkNVKUospG6yuhjOyqwkZc9p4CHynpPlwFaWYW9MakvaxXdMkvVTBxvjwxsrMLyxEtNGNARYIipISb0F7ifwzsimqkAff9UE/0K+V5dxwCvUQrT3aqKNmbJ8YyUap9WQ9V7U3Hbj1gT17aHNhGYqZ5euDjY79NcfWmorSiqlum6jsxQmXrKeSoaSZVpuXlYcQU+Wnxl2EpOM0FVW/R3RvQLcNJ3fDh4MugSpkrcmcQmOd4w2f+tn97zm52trtnyNvPW546e7di1WBd5bOcFm0nivPlYm143v9UtTebTVlg3+4mElk7zqxYgbg5ytteUod5BLjsKNkZ2d8+OpYyeRCt5BFxrOt26djod3LwcAlJc4+1jpi1ESiSTMagvYwHfD/j1rLB33odXjPC7JIMYqyX9uLvMttrDMj7LjZuMrm2uZRS+0MpN47ooxg2VwXoSMtgyY5/d1kqmDnQZ33HfGvKCLQB7L9Elxo8XIb5s0vKyszlrWk/kg8kVrbXnW11gytg2NVdEgRz8+d1HW1wMSlzwxRL6/9Ptt3OjEvX/JaNP7Ohv9W+7KYYbw0X+0qywsBz5hTpd3hdHheyV4ZuOC6/qjS9RXpBl8KNOltQj664PfXv7ra09dLs6B5vzCmcSApTz/Lr4gDYyaGho3HTXZ1esNrXMnktwRU4ahu7kKPzt/MSKcbsppZq/e1M56tNSUcUl7ATp3RW/Kbf+zY1bG8+oqgtnD01xdlvkgcpVZvdDXXof9e9ZgdKv5fqNh9eXxtElB7WmPB9ixM5NodBu//rLG5zD/+PG5ZicxDS/b5cfOGuHdxcmWhqpwdNiT2wOtteX40bmLMLyxMpDyUHasRE31e2kVO6PhYfRadDUHG0SJnPFuS2I2VxYcPjm6ZSGoDoJRCgzD45L+zn4nuSMpJxm9M46eOdz3cuQki5/r5JRqdrCTmIZZxXbByrFZXhdMmkyU5y5YOZbLyslTayb6Fxm3voCiENodoU93dDaj/dkM6ojYT5XhNqvFP6g7UAS43UIORnLHvacHu3fR6D0yqYODBEbWJ6VCy/i5jj25x6TZN5wJO4lpaC9A8ps46LxqVAA4hpBzPnpUanhxqyPpfuFEYn4Z354+Mbmb7tg207fHykUzRzYa3p5d4BrnosHOsi9DNhpj22paMixVTu4Mm63u4di6+yZmMcvkhuSXdOnYVsfB//LdDUdNdjVSthUF/UpkSiwaloYd5ba5o5tM77twVXaz0mTNyQu68f2zFzg6N11DrbGqFFM76/GB5b04YkpqKHgtcm6QgYdmdDHPaxgNvq9y43tmWL07e63z1e0nuj/7ld1MogymygjoPXbktA589Kh+bJs3MuW+Kl06iym65aXp2l1Xr5/obgHJE3ZWOCS/3txek15Hg7/1cEF3En9+4RLD26/ZMAkAN/qSO8YPNR/tXzbOvdD4ZO7khaPQa5JUNpuG2NTOetxz6ly8f6nxstKWmugIemut8Uj64GqF9IXoy2LG6IsnDcR/ZnS78NvqU/TSdO6yEECHdAQoNUlNkk074pgB53uzhtVXxNMoDXQbz3J6LRIRHDGlI2V7zQPnLMCD5y+O/75xeuZciwAwdoh/M+f5yK/q384KB7az09u1JjEd17ihtaiMDbBY3eubzSBRQXcSq03CjZut4w/be3kPR9VygpMZaaMzDrJ978iQ2vJ4ehK3XBTPo5j+tT12YAQ+ccwUHDU9u43438pi30h5CRNQ55JLD+3Dnz58SKBlYDRl+/T1fLrUFHYsGduG+T3Nts9b0NuClpoyzBnVjP171mBEU7gCIo1urUmIlstVW94TZBsIyRt85dMz+mxoqzr8qKYLupNoRhtt0ZaIaaPvQVdkycsWWa/mPv1rmGmWJ4wVfC7w4nNiNbR7JCJYO6k960a31UBXx87qxOqJQ9BeZ5z70+130LD6Cpy8oNvlqxaGdB/3ytJiTLYQ4dGrmeFM7zY/A+bkIv2g1JqJ7Vld644TZ2LfVattnWM2q+mFCcOc72m7+bhpOHtZaioYAPjVh5bijDT5ZSk/MAd0lJ32ndGRRjER3FDQnUSz9+bc0dGRu00zoksg4pu/s3is0a3V8Z+dfq/ftjUxcEBQ+wzIPdpyRCu4UjAYbj3vpy32PuDVFYdPxKe2TMPPP7jU88f6+NFT8LWds/HB1eMyH5yjVk0YEthje/Vx15YgppOp3fZRl3PLho2TATmzp2zNpOw61JGI2I6G7me7u6QogpV9zj4nK/qG4EyTCNBtteUYyn2wee8cg3yxhcisnWH0UR6cuBq87cBB69e0o6A7iWaGN1Zi/541mDYicR1/kAMeNeXFqYF22Ef0nZNGo9nLtH7qMNSWG4eVN5q1ZifRGS8+JlM7o8FgTrSxf+y8Q8ZikkkkOd+ioLr4HlrX3472PG/E9ZjsY3WD1dlot6OK9qRJwK4RkbSzlJmCvgHh2Fvpl5StKTY/xgddrNx7WqtxznI2vCk4dt7/m7LcilGIjGqLBo9SFBV0J9HqTJwbmz+9EK7SFIbrN3kzpQ8kfvCNIqL6Ge4+nzjteH1kw0R88piphvc1V5dh/541mDPa3n6hTG1BfqbDJ+jgUrXlqXvnp3ZGl6J6NXCULthWIbD7XZ/6MmR3/shm53sIf3DOQozL4vVzknibWyFyg9X64mNHT/HlcWiQ2VNm1HzR9iTq80lGRPCjDyzE2CHuDmwWdCdRkykAzMHYNK7dtuaXtw8kjKZuySKhpZGg90gWmqrSIlSWGgc7SsvmyzSyuQpD61JnaG48ajK+tnO2/ccnR46a0Wm6VMzpR8+sMWW0fMQLbMzZIwCWjWv15NoZG1Jp9sJ/afsAfqaLDummJWNbCz7YkZPPYVb5EHXvhY3TOkz36fnhazvnBPbYyTJ9Rm47cQYuXjvel6X8heTQ/uz20R7MIsqeUqogO5l29pd//Ogp+MQxUzCqpRoLe1vit3e3VOP+swZTfcWvmEXdVNCdRK1SP3xK5j0agP3nec7oZhwT6xgKEN+7w74dAfZHq6vKijGjK5hQ5vksyO8jbcR/MJ+Zt5aO9WZW7KbNmfeoHT2Ty4rcUllaHHg+sWNcHvTMZdkuN7143fj4z9du7Eexj4FnkllZSuyFm4+bltI5eS82Ql9i8nwsHtOKbfNGFmSnwi4/2518OdKbOTK1HWfnOauvLMXaSdY78vqYKHYVdifR4nF2Rt9/8cHE3IuDe42yawAancu+pr+cztxa7QxWxEbvRzQxmayRGoNldwBwzZGT0p6X7Zej/vrDG6MzvE6Xnic3ZnatHZdwu1erA+7YNhN71k/EhmnW8pGlM21Eg6Pzupudf1GRsSAbY1cdkb8pmATAeoPB43vTpKLJ5rOb7cxNPljRNyRlmeM770U7ifqO64PnLUo5t8oknRkl8qszfYD5utK640R395lnMrWzId6+tKugO4lW2WnAJS8T1Dak6xuVTr5KjB6bM5K5QQT47HHTsC5DQ6C9vgKfP3561vsB8tWK8cZBg7L9GGT64tRvrHf7S7asOFpxWw1i4tTC3hZsnunOzM+XThrAry/yPnpqGIh41xHza/aYnJnfm7rfeGLSfr0dTP8CwLvOx8Zpw7GgtyUhzY5Rzsft80d6UwDK6PPHT0+5bblLeUKPsLjKL9dUlKZ22Mw+Q2bBDdOpMRg0cbrPuaA7iVZH/uJf5g6+zRNmEtkayGlmL983T5ub8dxD+obg40mdP6MZ6mXj2xxVCpqTF+Zno+WE2SMsrdm//PAJKbdl+tw5Cndvcs0LVo7FNRvMZzbN/gQ30uzY1ddei08eMxUzbS5hrigtQmuNcR7GdFYGmE4ilDLmRc3OrG4uTXfK6nf1qYsS98LN7o4GHDOahcxnc0YNBlq70cX0KHWVJfjCtplorU1f35QVF6HYj8ziOaw44n5z//6z5mNZUofw8MntmDCsDkMyvGZWeJUHNkweOGdh7CfjvzXTdjijuurhi5dj4rA6S9tAMuEcPSx8IaR5n1aVFuH1dw6kOTW7N/molirse/71rK5B3uq3kPTaL0V5OhKxbHwbvvHwM4b36Qd7jP76yhL3qrlM31mnLHIWQGFwg7l/r9+9p89DJCJYM2koui68L+X+lpoyPP/q2wm3mUV7zaSvvbbgl4Rl+q4w4/QdEbZo3LnE7tJR7fiv7Jjl+DG/edpcvPb2e47Pz9bdO2fj7w7bGifM6cKl9/4JgPUYD+SNK49IHSgFgJ0LR+E7f3jW+oUsNF3HDkmNomsn9zMN7hc0aluUFkUy5kg1Oq+kKIJ732++NF5z3cbM0foLeybR4nHa1HBJkdGST2svoIg4+tI+OmmJmH4Dap72B8LLaURL0ySp7r+A+TzuZhoiOsN5t2xNXQ6TcF0fnzSzhwpiJjGS4cvnp+elRs90mhicdRXw0AVLMh9kwO5z96ktU7FrzThLA5S71owzvc/Kx4Kzle7pH16PuTZT6rhpelcjNs1wFlyKkdbDr6K0KOEzfdysEfGf6w1y7IUhEraImMYioChtS1umzqTRR7S+IvOqtYLuJGq0xrrZc3zdxn6cs7w3nkA78Vyrj6H7OfZqWQnbXBbbsD0v9uVxgi6lhrafibylreXO9CG0Il/X2PvBLOG0vvLraEhNHdLRkD4QkJOvQvfbRP6kwLDDaN+EU7m6asjNgZyGqtKE3y1mwLB9zOqJQ7F9frfhfTO6nAUdMpM8iJlP3HjPHsVE4b4x+37IJ06Dhmn0HS59ELPvnDE/5VinT6cbL8OYWK6/uaOb8zZGw/qpwwyjnNo1ObaSbWhd9st7jfjSSRSRMhG5RUSeFJFXReT/RGRV7L4uEVEi8pru3+6kc28VkVdE5DkROSfp2ktF5DEReUNEfiwiI5If37xcKeU0PK6lpgxnLO1JuL9O64Fn2u8U+8BEIqmPZ2XvWXlJEX587qKUJO4MP+6OxqSGW7K22rJ4bsKICy34j7q4X6OQKAWcsbTH8D7tc3TSvJHO8lja+FbLdo+E2fmDM4nudUru2jELnznW2vLQ3rbEyKOruH8wzuu2p1cDA0bFttKpC9E4Reile2/s37MGH8kQeZncUwgBNVf2ZVcvrzAJKGP01Dl9OjPVZ5m+WxSAvvY6PLJ7OY50IRp3WN2waTK+evJg3utRLc6if5+1rBc/OHsBetpq3CpaAr9mEosBPA1gIYA6ALsAfFVEunTH1CulqmP/LtfdfimAHgAjACwGcL6IrAQAEWkGcA+A3QAaAewFcJfdwmnT6nYmih7ZvRwLe1vw6S3TLF3bKLqp1Q/hyOaqgk9u7BWjcNp6I5urUFdRgpqyYly8dnzaY3PB4Cbp3GNWiS4d14rrNvbjvEPGOLqus5lEd5vSWs4jN0YWNQPdTVg5wdry0C0D0bG19VOG4Y+XHZISZInc58bKhOQlYfr9QAMuvpfsujXDEu9cUAATU67aPm+kK+9pp4y2A+Ubo68dLdeutfMF/UkRes2cvni05esmP4ZVPzs/dUuDJnnlRb6LRATLxrXaPq8oIpY6iEYvi5UqzpdOolLqdaXUpUqp/Uqpg0qpbwN4AkD6HlbUCQAuV0q9qJT6M4DPAdgau289gEeVUl9TSr2FaIeyX0TGWimX9mbWvgzsLN+MRAR3bJuJeT3p9xDoo5ua3UfBSVehbRnoxGeOnYaSogj+cNkh8Q356fbxhF02SVXDqKasGCKCI6d1+DKQ4hN5q48AACAASURBVNVHdl5PM/bvWRP461NdXozqsuJAk3kXirWx/Z0Le1sM7zcaYMzk/jMHl42dtaw34/HpUivlf5PbXJiWfeeKXWvH429Xrgrs8f/faXNxxhJnHZtc1p2U2sCt1ShnL+/F/j1rXLmWnr7da7REMqX0bCe7wml/I5CWgIi0AegF8Kju5idF5B8icltshhAi0gBgKIDf6Y77HYC+2M99+vuUUq8D2Ke7X/+YO0Rkr4jsTb6vvKQIZy/rxddPmePo79FPGQPApI46fGh1tJ86mCdRX5bo/5uTNomfv3KMq+GjKTtXHjER9ZW5NZpVaAMPRyV9hqwsB71odWIn38lz5vRrONvXZ55HgS2yXUZbCPuB3DR2SA1Gt9bgoQsW44rDjZPSX7ByLNpqyzCq1Xp+q6bqwZlE57M6scFTh2eHVXeLszxhVoShU/nDDyx03IZxi18BbPasn4gvbEtMSN7XXoczLQyMkH2HT06f41kvc7KAwZpFe7/cduIM3f2Fy8uv0ZzpJIpICYA7AdyhlHoMwH8AzEB0Oek0ADWx+wFAG1Z/WXeJl2PHaPfr70u+P04pdbNSarpSynAdzJnLeuKbZe3Slog1xCJEfev0edixIBqUpq+9DivGt+EjR05K+SJpqCqNnwMApy4anRI+Ol2lG4LvpZznx3NoFiXMre/Tn5y7yPCx9qxPbHyeNC//Ew5bqQe3JT0PdjpI2VbiNxyVOeS0mb9esQp3JDWM3KLt53G67/bgwcGfL1hpaSFHTih2eQnb8bMTt8x3NFSitNj4a3h+Twt+9aFlaffZZvt+9LL+C0PHSa/NRm5Pq7MxYWrQjmqpzjqwSa7YPLMTC0xm4POZG50Iu5f4yxUrcf2mwcmL5DoshWiPk/mRtHGsuaOadbclBwuxVMyc8f2zF5jeF6b6RONrJ1FEIgC+COAdAKcDgFLqNaXUXqXUe0qpf8VuXyEiNQBei52qX3RdC+DV2M+vJd2XfL9v7toxC/eflfrilxZHcPPx0xPyyei/gML4pigkXjVk9MmFk22Y6u5m7C79chPdGyr5b9udB3sqg9JWW5YwoOP0fdPXbm0/iJHS4sw5k6xYMzF1n6I2E+i0k7hwzGCDrbEqc0CuXLFtrrsDK8kz336z8vKmO+Z7Zy3A9wy+51KuEcKWnZ3E0iLm383fOn1ufGBOy0s71uEAM7krfO867xmlr3BTWXFRwvfOhw8zzsNolUpoo0js/3QnZPVwoTOsPjUCuybdgHXyykO7DIMTWRh18K2TKNF3wy0A2gBsUEq9a3KoVuqIUupFAM8C0A+/92Nwmeqj+vtEpArAKCQuY/XFQHcT2mrTj1QavR4HY0P4i8dkNypWCJu2c8kn0iQdH/Awt1ie1aeeSP6kWHnOfnHhUvx21/JQ5I7K1ieOmYJ9V61OuG3x2OiG+cOnJC4rshoMqLm6DLecMB29bdU5t0TbTETcTQMSRnbHBMYMqXG84iZorUnfz/2x0PFmmqqN38eTOurjA3N1lSX44kkz8dnjcj9QTz4ZbyOYS667yIUYCVY6C2ct67G07FQbIDK7ZKZHciOKfK46NPn5jT0V+65ajavXG29LsMrplhI/ZxI/DWAcgHVKqTe1G0VkQETGiEhERJoAfAzAT5RS2jLSLwDYJSINsYA07wNwe+y+bwCYICIbRKQcwMUAfh9bxhpeus/AjZsno7+jDp8/YUamQ9PiLJEz2Y54/+aiZY7P9WL9ub4iCONovteSN/G7JRIRRCKCoXXRUcDiSO4GdhGRlBnJUS3V2L9nDSZ1JDac+zvSN6T1lo5rw/fPXohig9lOblmMUlku6025nitXSTTSo89Q2Bi9TzWlRREssriccX5Py2BKLApUJCK4a8cs3Ll9wPQYp1E7w6DNINCL3bRPg6tGBm+zUj+ftawXN262HvXa6JKXH9aX8bHyvY+Yru4/YorxKrOiiGS933dGl7PJCb/yJI4AcDKAyQCe0+VD3AKgG8D9iC4R/SOAtwEcrTv9EkSD0TwJ4EEA1yql7gcApdTzADYAuBLAiwAGAGz2429yy5Kxbfjm6fNMl5Elvy+0TkCRCOZmiKxK3lBplnTGb0/42b9az6/AAWHVWluORRlm5bN5ij5/wnTctHlyQqoBsua9AwczHxRCbs4eV5VFG3R2wtZ7yeijcO6K1NnjNZOMU6ks6rUfsj0XbJnVCRFBT55Fgy4EA91NaKgqNVwFccXhE3Cuw1RJYbDO5HNoR6aBqh/rYhw4oV3WqDM4vr0OUzpTBx71JQkwi4ovgmqiOZ1I8isFxpNKKVFKletyIVYrpe5USn1FKTVSKVWllBqqlDpeKfWc7ty3lVLblFK1Sqk2pdQNSdd+QCk1VilVoZRapJTa78fflI16G6OOyW8obXlqRKJJxPkllh0nH9jyEnsfm+RGppb8PduORmdjZcqI6Wn6UdI8qmztNNPtzlrZOb65ugyHTR6W+cACdsAkq3U2y1DzZaZmZHMVvvy+AVx5RHb7ejTZblMweqWMAuncsMk44FJdZUne7cerKSuOp8PiBHjuOs1gxvDYWRmCroSAWfChjdM6ICJp97RZoVXPRm2fYfUVjlYS7Fk/EX3t0YGvdBE3RIBTFo5Ke618D1xji4sVkFG9Hpo8iRRVXlKEyw+fgLt3Wg9TnTwLNSm2j2KuC6HwV00YkvU1CtHmmZ3xn53UX4f0teHaIyfh7OU9WZVjVEtVyvsgXxrTfhrWkN2Xbj474GCd6OKxrTh2VmfK7aXFEWx3GGG3KoC9gW7Nyn/lfbMSfp8zqtm1nJ5TOhts5TIrxCXo6WgRoLuaKgdvTFiGN/j+T7c8lcgtZkHvpnS6E7l2WH10yWpN2WBbQUtcv3Nht6VrXLpuPKbqZgQ3z+yMtye1anOhwSoDQXRJcMrturo2pd7N4ZEaoxWCubbn0t5iZsracTZHsuqSIldN7WzAHy87BNVl2b90c0Y14bt/fC7zgZSgpCiChsoSvPjGu6YNyXT1gIhg4/TsoxzqE553NlbiqRfeyPqahSD5Nettq0F7XTn++fJb2DqnC4fZyAmV7+aOasLWOV3YsaAbjVXWZgJLiiK44vCJ+NIvn/K4dLmhtdb7pcm71ozD628fsHRsQp4yi9fP187ljFj6qoRGqsmx2S7DI8pGpqjDh9z4UwCZVzpdv3Eyfr7vP+jUDYxUlxXbGmzaOncktmaI/Hz1+on4+sP/SLjNysDbIX1tlssRdqNbqvGXfyUmW8ixPiI7iWF00ryRGDOkBuUlRYab593oIJK3/AjUoV+y9s3T5uLfr76dVIYcHoLzWWdTJf758ltYMb7NtRHbfFBcFMGlh/a5dr21/e34/ENPuHY9ito+39oMwJC6cjzzUjxuHIY3VqY5Ojthr34Eg2U0a7fp/wQvnysK1pi2mpTGfC4ZM6QGj12+Erf9734c2p9+kLOusgSrDNIgZWvwsxT9NJnlfzWi//zlw/fv2ct68dEH/mrYIcyxPiKXm4bR7rXjsWn6cBza355x5CXk38Oh53RUJ9Pz7sfr0qpLDt1QVZqzoendZve5F9NfyC3aazJ5eD0uXDXW9vlBBmQa3pBd5yBMy4tmdQ8uZYtINCKtGSsBunJfai8xIe0Jv2ALwsbp7uYuzobTj1p5SRFOWTQqYYWRn7SgXDXl5pMYblQjWwZStzKEyTdOnYPl483rVVvfBx7Xu1YG8thJpILmdBnVsQPRZcOVJnulDoZgGD0ERXBNkY2K1ckMavIoKGVvl0n+rp0GgQs2TE3fSAsy48gCi6kQzITlHaUFOdM+H9rrYCVQRZg6um4ymknU7yFtZhRj8tjpi0dbXsofZsfNHoFda8bhxAzLUPPdlM6GhCX9v7tkBf5w6Yr477lWlbKTmONy7P2WNz6wohf7rlptGoAinzpoYaAtXZlqED7bDd0tseTYDPzjGv0SyEz1lFmwBs2WAf+jEuoHG4Y3Og9uFLYOVrxjFCvWHSfOzHiOk78g7MvdRQYnCvUz1d0tgxHDP71lqs+lIj+EqZ4/95Ax+MTRmfMPhqsWSVVSFMH2+d1pl5mapgxL88fpO1ybpnfkxOT+YB0rqKsoQU354Pst19KUsZOY47Tolk4qvdoQVZRBMfu8plsuED0vNSG5np31+F7JhcrUqumxsOBfPMk8SbJTbbXluGRdH24/cQbGt4cjf12+yfa9ePICa3vu3OTWl3mQs6DfOn0uzlneC2AwSEu8YxRrdnY2VeLB8xalnKuPbJtj7Zq4IbWpycf1Mu1JbKrmTGI++tbpc4Mugm3aZzBXP4sA0BFbum+2cmSHQT2vb9tedmh2qYO2zunK6vxMlo1LjOjq5KWa0eXnnszM38yMgJLjPrh6LLYMdOL5197OfHCSKcMbcMe2mTioFE687TcelC533HfGPLz61nvYfPMvAUSXgGSjrqIEG6Z2pET3csNFq8ehp815fswtA52481e5E3ly/NDaeNjsKgtBm46c1oGfPf4fS9fWR3RbNMbfxODdDvJRFaogRl/1j5jNpFimjoqXJnXUY1JHPVZPHILOxuj7LXkmEQBGNKW+Fy9eOx73/f7Z2LH2n/9cGKTSZilyueFN9iWncg160ltfHu3H8UNr8adnX0k5NuiyOvXE1avj9cj1m/px3cZJ8ftExDS66rQRjbj9xBmYO7oZJVnst9y/Zw2eeelN3P7z/Sn3nbm0Bzf98HFL1ykpErx7IPVF0P99RnWsVV/aPoCX3ngXA1f90P7JNlmp14Of7qCslBUXoaetJmXZ4/GzrS3PWtjbgsU+N47DRPuI9LXXYVZ3E/buWoYLVo7FpI66rK+tjQg1ubzf4H0LutN2aOb3RGeXzb5M1kxyP7JZmFhJdr9kbCtuPm6aD6VJ9fMLl+DWrdPxzRwczfbLeYeMCboIrtg6pyuwQBJ6o1tr4qsb4h2jDOe0Zdm5zYXGLPciF6Z0KS9Ptpgr0E3KoyGV31y0zJPrWvXI7uXxn5M7JHYGnhaNac2qg6hpM9hjPKWzHmfHVltY8YEVid9Nd2ybib9ftTrh72mriz7Oal0U2ZuPm4YlYzO3tcuKiwaD/3hch1rJ1xv8txe5YmpS2ODKUk4SO9FcXYZTFo1yZeZi0/ThuPbISdjm80buzx0/HT87f7Gvj5lrbt06Ayv6hgTy2O31FVgyti1hn0K+2r12vKPzTtPN5A+tC2YmLmx7CV3n5d8n3jV8nTh/pfGgg/YUFBfl+WtNCUY0VSXUTfr3aksAS4z1M4na8kqzrQ92guJpA9SdAaVvaQhZQJ7iokjKIMAd24z3ZH/zNGuDuAt7W+IrnTStNeX4/aUrcOqiwSBtK/qG4NatMyxd049Bq/NXjsH82Ha1dNiTyCPze5rjy+zOXNqDzzy4L+AShccRU4bhG488k3K7l8vYIhHBxunDPbu+mfKSIgxvrEz44ls/NfPsGpHbBmL74KyqKS/GtUf2J9z24HkBDXjkab8h3T68Y9wKLx+e/iEA4PDY6oIvbJuJ42/9dfz23tYa7FjQjeNmjcB7B1Uo9pKTe6Z01uORp14yvO+keSOxasIQ7Hv+NfzZYFmnn/Qdv46GSnz9lNnoa6/D3b8d3K6idRzszNBHIoJbTpiOiS6sjMqGlRk0v3QlLa2v1Q3W6peS9g9PDJJ3z6lz8JsnXrBctdW6MQjs4XfQqYusbalijZinKkxSM1h12uLUMPVhdPYya8sESgp8pDiXl+/l+4ROPtMaP8Xp1nfpTB5ej5UTEmd4c7nhPqolfPtOByN6Jt6+f88aXHXERPceJ2QdRSA1nUkkIvjQ6nEY3liJkc1VGFbvPIothc/JC9K3Y9rrKzC/pyXhvaqtIFg9MbEeuuzQPtfLF5f0WZk2otF0KaDd9FpLx7Ul5FT222OXr8Tnjp/u2vWybQ5snmE8cP/9sxfgVx8yX547tbMBJy8cFcp6zUu5++1LnogI8MljpqIoyJB8HvjQauOcbfnc/yiEysysAzmr294MFnljaF200Z08k33JuvFZpZXwg34WtNnhErRjZ/mfuiMTLTWF10uagq5+Lna41DnZA+csxL2nz3PlWhROm2cMzqBrA8rJbSAvByutdPy0aOpBf67sKi8pShsJ3ksVBh1tETHck9rbVmMpX+XI5sGlu17tXw3TwHh+9QTIsYtinajRrdV5GdikvrIUzdWpFUCYPoxuC9uXybr+dleuU2ZhZunL22dlPIa811JThsevXJUSevzEuSNx98458d+tjEnduX0Ad+2Y5Uu00K+fMhuf1QU2+tzx03HNhklpzjAWxpxYI2NRdXuziJCsZ9a+DXKQateacdg2z5294KNbqwNfrkfZqS4rxg2b+k3vr6sswS8/uBTXbezHnNg+rZVJe9anDPcuNYHZZ+XnFy6J/3zo5PbYsYMHX36Yh7ObOeTYWYOd/PVTBgckT5o3Etdt7MeX35eYOkt7Br9zxnzbj7VywmD7+CSX6hi/tdvY589OIgEA5oyOJrPOtxlEve+cmVoh5PVsW8B/3EyL+9EqbS6N/rWFiG3JG8kpOCVFEcPOUltteXy2rrw483tg7uhmDHQ3OSyD4I+XHWL5+GkjGhOCf7XUlGGTyTIlfaMkFxwxZRi+edpcrJro7WDgxunGudDCIowdeHJb9DtwzqgmrDfJzacZUleOI6d1YFRLNfZdtTplsHxiR517e3aTNFQl7ovTaEFsSosj8eie+q/142Z3eVKeXGO20uOsZT04cloH5oxKDNCiPYdOB8qcriyxSptZ9qoZ890zF1g+Nn97BJSRUUSv5NGzsLMTQS95Xf6iMalRqfJJkKH35/c044wlPQm3TRqWOhp/2aF9+OCqsbauXV4y+HexoZfbbj5+Ov5nxyyUxwYKvHo9BYJqCzk27br5uGm44ajJCbctDVGQBiMikhKUwQvJEbeDkG4/ax5X/RTz9nsHAdiP0ZC8PLLf45nkaSMacd4hY9DVVGk4uKovznVpZkQLgVGLb5NJgMBMbSCj75tbTpgeb5MEtcxci3Zb7NGkTV2l9aA6BdlJtBpEoZC01pbjkd3L8f4l0YhH6/JwyWmyGV35vW9tQ4aRU80mD0b8ZyY9t3+5YqVrSzPKiotwyqLcCKxE6dVVlGBWd1N8CZVnVbNL101uwBmlUbnFYpjzvGbx+d46pwtfOmkg84ExOxZY2wO0bFwbAOCzx03DtrkjDdOo5H2KE8IhfUOwcVoHdq1xtj81+b2Z7eKcdN9bpy0ejZ+ctzghNZL2cPr3aiHntQYSl9sCwK8+tBTt9RU4Y+ngoPQ5y3vxPzsybzkx+r5ZOq4NJy+Mvk7my8y9XaVVVVqEHQu6cdfJwW+bKchOYk9bTV5uRE9umNvVUFUan1nraatBVZYRUt20MBaV7oKVibNO+d7Ry0ZpcSS+fyvdl9s1SSkH3Hjdd+q+DOeMakJZcZH5rG2GxprR3doyHMoPVbGlnVqgG7ele4fZCXK0M4BE20FqNUg+bcXYITWWjtuxoBvzejLn6gKiS8fOWtaT8bhh9RXoiu27HDe0FhevG284Y8BOYv4rLynCtRv70eLwfVxdnrj6YJLLM4q3bk0f9VOb0DjKZKl7IUpuy7TF2jj6XJBnLO3BrDRbE7SPvtOVK1p6i1KPVmuJRKMu97W7+377wdkL8JX32et4FmQnsTgiebkR/dTFo3HXjlm4/yz7m3HD7qI14zB9RAPW9SfOcM4d3Zwx+Izd5YyFbrHN5XKfOXZaym0lJpXncUnRHkVg2oPVZg38SCxLwZo5shEfPao/ISLl/WfNTxtsIp2+pETUWh2RbZQ9fcMjUwNPvyw6V33nzPm47wx7A6rzRjdn1dkfP9Q4ifhZy3oT9olqTpjtLIIs+4hkl1n6BKeWjG1Le395SRH+cOkK7HY4E5qPzAa8tY+zlTm+e0+fhzOXZh5wMnPHtpm4/LA+1FdmjoYaJj1tNZg9yt6+/tz/FqO4oohgoLsJY4dEv2QzzQjZ2bPmViQ8p3rbanD3KXMMGwnJe43uOXVOQr6rIbqlRv938XLvCpknrt/Uj4cusJ7APDmvXTqXHz4h4XcRMa3UtdnjdI05tvPyg4jgiCkdCXuHxg6pzRhswsz0EYn74bSBhhuT9g/aVVlajEVjWlJuT+5IXbex31ZwgLBqri7LOJp92BTrUYu17QyZ3LCpH+NMOot6zdWluOywCRmPM2IlSjKRXhB74GvKS/I6doJdh002rm8OxLcsZH6uJgyrw9nLreXYNjK8sbJgggaxlsxj92UI72snlPztJ87E1evdS7TsqqRextTOBlxvMgOhD2SwJOQBJrzSkGH0q6y4CB0NlWmPSUeLAKcFFUpXZxeJ4ODB1G7iSfNGoipNoJG8jkpLWUt+e2jvQa/eNlpaCc2R0zpSbstXpyx0f3/w+qkdWD4uc/18zylzHT/GVWH9PqOcc9URfC/5RUtRkkzrHJblwQqOMOGzmce6khop+un1VROG2Fp61V5fgaNnZhf++eNHT7F87Ke3TDW8XV/iyw6N5giy0/DTL120MlKd67RQyvrX2s2/+55T56TcdkVsZF9bcqbNCBpZ1z/U8PU7d8WY+M9p36UcYCUDyYMI8aVIHF1wnYjgy9sHLOVBtbPH0WDsKEVnU+pgltWAgMnRronMZHorDmswXl59RdLKmfkmHRzK3qH97Thp3siUuBXZ+ul5i/HrDy119Zq5hJ3EAuLHRv2fX7gEf7tyVfz3c1dEp/Tn9zRbTqZ+0+bJlpZ1xGcHdA0/bc+b6br1AutUaJ3E5L/7W6fbG4FfPXFIQnJxjRbmXp/MVlsaM7q1Gr/44BK8b75xsI9h9RWoKS9BV1PqjEtFaVHaBv0xA504pK8NJy9glNNCkyntzdY5XViaNAvl5jIxoysV+r7ZOaObM0ZJvnTdeGwZGIG/XbkKbbXmncUVfdF9WgczdOgXmAw+zexKv+fmmg2T8NWTZ6c9hgjQ56tL//meM6rJsG2R/A6eM7oZj+vaR06t629P2XddSJqro6uh9AGySosj2L12vOtB7TqbKtFqY9VdvnE/cRSF1oLeZnz0gb9aPl6r4H5lYxSlXbcXMCLA6Ut6sGVgBCrLrEfMPGzyMNz/x2fjv+vzjmWqiD98WHR2savZ+XLJfDJmSA3+87f/oiwpWfmkjnqMaKrEk/99w9J1zlnei9GtNVgxvg3f/9O/ACRGE7v8sAn40i+fSjkvXQAL7bU0C5Sj7SVdOi51c39dRQk+e1z6wCEAMKXT+3xw5K9MM0xLxramdCAGZxJTj180phVD6yowqqUK133fev1IiTJN0m6dG02BE4Ggt60G/3rl7XhU20kddfj9P14GgHh+VX2exU8ek7qypMik3X7V+vR7FDcxUiRZpEWvzLQ1JyKC/o56/N/TLyXeYfChMAvqZoedVVn56P+dNhePPPUS1hZAqragsZNYIJ64erXt0XRtFK2m3P7b5MOH9cUjATZUWY8AVRL75tc3BHea5BYyavhpf+PQugqsnTQU3/79s6knFpBPHzsNjz7ziuHo2r3vn4eXXn/X1vVuPn46ui68L+V2JzM1+lOG1VfgmZfeTLh/aF0FfrtrWcY9lGb271nj6DwKt+QZ5qOmD8dde59Of1J8T2LiuXt3LUNTVWn8/eu0k1hoKxSy9cktU6P1Uiyp81dPno2xu+8HMLgSYdn4wcEho/3jbbqG+7ffPw9rP/4QAKQMiBE5NWFYHa7ZMAkrJ5oHZ9sy0ImiiHEANv0gqdFKHHKmo6Eyq7gJZB2XmxYIJ414rS3mZJnq8bO70NtmLVeWnrZsy2xUOuH2WLnYQDNXW15iGvK4trzEcE+PVdk+7+cdMrh3wGxpWVN1GSO7UYIbj0ocRR/RXJkxIfsRU4YBSK1XmqvLEupGK1GcuavRWLr64Le7liX8nlwvlZcYd+y0QGP6az9x9Wpcs2ESLl43mBZgwrD8S2lF4bBpxvB4XjwjjWkGwStLi/DY5SuxZ/1ErNANeowdUoPhjd7khCVyEzuJZGrxmOjobba5xdJJaViYjPhr9JGrtFPv3pkaPCV6bXYu7Hp492CKkE8c482SlpMXduPCVWNxqG6P6gErUSqIgJTk6ycvGIV5Pc3xVQiaS3SdiEvWRZehz80QOOKeU+fify9ckvYY7b1apIuQUlYcQWVpEW7anF2KjVymDfAZfV80VTtLZm70NSAi2DRjuGE6JCKvrUla4rhlIJan02Cgs6GqFOUlRdg8szOhPXL/WQvws/PT1zNEYcBOYoGy0n+6cfNk/Oz8xaZr6I+c1oHbT5yRVTn+b/eKhA3Y6fYOAdE8Zdo6dO1vGG+ygdso8InWgJk8nHvVjDRUOt/0fe/p8/Dt92dOvP3BVeOwMyls/ieOmYrFBvnniDLRPtMzuhoBDNYLJ8b2wOmPaastx6QO81mn6rLihByrRuKdRF0lKiL404dX4rDJw+z/AXliVncjjps1AtccOcm1a9bH6iM39nERueEmXa7V4ogk5GHWa6wqLYgI6pTfWPOSqfKSIgxvNF+OuGWgE4vG2Ms1OD9pFqCusgRf3j4r/ruVfGbaHslMEQWrY3n29HsqS4oi+POHV+KeU4xnHwvVhGHRLzP9aGemQBQXrR6X8PvEjjrHy75mjmzEbSfOdHQuERBNibN4TEu8s2hG6+Q5HZQYnEnkSgW94qIILj98QsJewWzdvXMOrtkwic81hUaxxQGLgZHp6yGiXMD1GgUqqHRhH1w1Dj97/GcJt9XpZq+0jt/UNFEptVHl4gwNh4vWjMPo1ur4sllNRSkDGyS7c/ss/DMpcIy2H8jMij7zzfxEfutpq7E00KCtbP6ALhenHWsnDcWvnniBEZR90NlUmdW+aSIvlem+I5ObVEcxii7lAXYS89zHjp6CKoNOkdOciXduH8CWz//KcXky5b7Slm50NFRi2ogGT3xSTgAAE95JREFU/PbJF1OO+cCKMSgtiuDwKYNLuxb0tuDlN95JOK6mvATbTXL0UaK6ipKUCKjLDVJPEOU6ZTH3mZljZ43AphnDGUWTqMB947TUfMNLxrbi1q3ZbcMhCgt2EvPcoSYJ7IOK6ZJpBvPL7xuMUqg15pKLWldRgl1rxyfc9oVtXKrotkhEMKqlCvuefz3oohAZOmtZT9r7P3PstJQVB/EE2Q43W4gIO4gWdTRU4B8vvpn5QAB3bJuJJhvpkpLduX0gvsWAyA9GEdzPWJq+TiLKJdyTWKCanUabM7BhaoflY/VRSy87tC/lfn1eIe79CZ72had/XYjC4qxlvWnvXzlhSEK+PQCoiEXFLHbaSyTLvnHqXHxt52xLxy7sbckqlcXc0c3oZ0AyCsjuteMxurUaYxyk/iIKKw67FZjm6jIURwQXrhqb+WCLrt/Uj68//A9Lx45srgIQHeFfOSH9nrayWO4s7iEMzmGTh6VEbLx03XgMYaeRctRnjp2Kex5+BqNaqoIuSt5rqSlDS417A5JEYTWjqxEPnLMw6GIQuYqdxAKzNympcTYaKu0vDaopL8H+PWssHfvxo6fgnoef4chcyGzVpRYgCkJfey1eeuNdR+cOravAaYtHu1wiIiKi/MJOIjlSHBF0NQ+OxP/momUZo43a1VZbjlMWjcp8IBEVlPvOmB90EYiIiPIaO4nkyMykHEBcUkRERERElB/YSSRHgsqzSERERBSUR3YvDyxCPJGf2EkkW7INH29m15pxENa6REREFGINWaRqIcol7CSSLbGsFI4TUZth0nsiIiIionBgoiiypSjWOawoYVoKIiIiIqJ8xJlEsmXOqCacsWQ0TpjTFXRRiIiIiIjIA+wkki2RiOCcFWOCLgYREREREXmEy02JiIiIiIgojp1EIiIiIiIiivOlkygiZSJyi4g8KSKvisj/icgq3f1LReQxEXlDRH4sIiOSzr1VRF4RkedE5Jyka5ueS0RERERERPb4NZNYDOBpAAsB1AHYBeCrItIlIs0A7gGwG0AjgL0A7tKdeymAHgAjACwGcL6IrAQAC+cSERERERGRDb4ErlFKvY5oZ0/zbRF5AsA0AE0AHlVKfQ0ARORSAP8RkbFKqccAnABgq1LqRQAvisjnAGwFcD+A9RnOJSIiIiIiIhsC2ZMoIm0AegE8CqAPwO+0+2Idyn0A+kSkAcBQ/f2xn/tiP5uea/CYO0Rkr4jsff755939g4iIiIiIiPKE751EESkBcCeAO2KzfdUAXk467GUANbH7kHS/dh8ynJtAKXWzUmq6Ump6S0tLdn8EERERERFRnvK1kygiEQBfBPAOgNNjN78GoDbp0FoAr8buQ9L92n2ZziWiHDSqpSroIhAREREVNF/2JAKAiAiAWwC0AVitlHo3dtejiO471I6rAjAK0b2GL4rIswD6Afwgdkh/7Jy053r4pxCRR352/mLUVZYEXQwiIiKigubnTOKnAYwDsE4p9abu9m8AmCAiG0SkHMDFAH6vCzzzBQC7RKRBRMYCeB+A2y2eS0Q5ZHhjJWrL2UkkIiIiCpJfeRJHADgZwGQAz4nIa7F/W5RSzwPYAOBKAC8CGACwWXf6JYgGo3kSwIMArlVK3Q8AFs4lIiIiIiIiG0QpFXQZfDd9+nS1d+/eoItBREREREQUCBH5rVJqutF9gaTAICIiIiIionBiJ5GIiIiIiIji2EkkIiIiIiKiOHYSiYiIiIiIKI6dRCIiIiIiIopjJ5GIiIiIiIji2EkkIiIiIiKiOHYSiYiIiIiIKI6dRCIiIiIiIopjJ5GIiIiIiIji2EkkIiIiIiKiOHYSiYiIiIiIKI6dRCIiIiIiIooTpVTQZfCdiLwK4C8ePkQdgJdz6Lp+XJ/Xzr/r89rGmgH8x8Pre1H+XH0f5mq5vb6219fP1Wt7ff1crlty8TOaq9f2+vosu//X9vr6Xl57jFKqxvAepVTB/QOw1+Pr35xL1/Xj+rx2/l2f1za9fs7VL7n6PszVcrPsfF4cXt+zuiUXP6O5em2WPf+unctlT1evcLmpN+7Nsev6cX1eO/+uz2sHw4vy5+r7MFfL7fW1vb5+rl7b6+vnct2Si5/RXL2219dn2f2/ttfXD6RuKdTlpnuVUtODLgcR5R/WL0TkBdYtROS2dPVKoc4k3hx0AYgob7F+ISIvsG4hIreZ1isFOZNIRERERERExgp1JpHIERG5XUSuCLocRJRfWLcQkRdYt5BT7CQSARCRn4jI9qDLQUT5hXULEXmBdQt5jZ1EIiIiIiIiimMnkUhHRLaKyENJtykRGR1UmYgo97FuISIvsG4hr+RcJ1FEcq7MRJQbWL8QkdtYrxBRLsqpiktEipRSB4MuBxHlH9YvROQ21itElKtyopMoIkUAoJQ6ICLNIvIxETlbRPqCLhsR5TbWL0TkNtYrRJTrcqKTqJQ6AAAiMhfAgwDaABwK4FoRmRy7Lyf+Fgq91wFUar+IyJAAy0I+YP1CPmHdUkBYr5CPWLeQJ0JZQYmIJP1eJiJfBnAJgI8rpY4CcDqAfQDOBwAu5yCX/A5An4hMFpFyAJcGXB5yGesXCgjrljzGeoUCxLqFPBGqTqJEFSmllP52pdTbAH4KYCKAmthtjwL4LoDhInJk7PxQ/T2Uc5RS6q8APgzgAQCPA3go/SmUK1i/UIBYt+Qp1isUMNYt5BlJqteCKYRIRD+iJiLVAC4C8CqA3yqlvhcbpfsmgMcA3KSUekZEWgCcCmABgDVKqbcCKD7lARF5GMCHlVL/L+iykLtYv1CQWLfkJ9YrFDTWLeS1wEewRGQlgCtFpDP2+3YAfwcwDkA/gI+LyHGxUbpbAMyK/YNS6nkAPwYgAOYFUHzKA7FAAuMAPBJ0WchdrF8oSKxb8hPrFQoa6xbyQ+CdRADFAJYBmCkilQCmA3i/Uurw2Br+HwG4EgCUUt8E8FcAK0VkfOz8XwPYoJR6wP+iU64TkY8A+D6AC5RSTwZdHnId6xcKBOuWvMZ6hQLDuoX8Epblpp8EUAvgCgCvKqX+KSI9AD4PoAPR9fxfUUqdKSJTAXwF0c3gd2n7ALRN48n7AoiosLF+ISK3sV4honwX6EyiLhrYTQC6ACwB8IKIdAP4KoBfKKVGAbgZwOkiMlIp9TCA7Uqp/9FXrCrG37+AiMKK9QsRuY31ChEVikA7iUopJSISi8z0XQBrEF1jPQrAC0qpC2OHliG68XtD7LyfAakhp4mINKxfiMhtrFeIqFCEYrkpEI8M9g1E1/K/BWA9ohXsAgB7AZyqlHo5uBISUa5i/UJEbmO9QkT5LAyBa7RQ0q8B+CKAuQCeQ3SdfwmA65RSW5RSL8fyEaUts4iU6q/rZbmJKPxcrl+q9df1stxEFF5u1iux63WLSG3sZ842ElHgQjOTqBGRuwA8D+ASpdR/dbcXKaUOpDmvE8AeAO8A+IdSapfnhSWinJJl/XITgPcQzYO2Qyn1ntflJaLwc1qv6I47DcC1AI5XSt3tXUmJiKwLzUi4buTsYwBmILq+HyJSBAAZGnA7EV3a8Syiyz6OEpFbY/eF5m8komBkWb9cBOBhAE8D+DCA5QA+mXRdIiow2dQrSfoBvIhoSo0et8tJROREaDpQsc3gEaXU/yKaZPaQ2O1pK1kRqQfQA+B0pdQHlFJfALARwHoRqVVKHfS67EQUblnULwLgIICVSqkzlFJ/APAQgNpY8IpwLcUgIt84rVc0WmcSwOMA7gIwAGCeiJR5UV4iIjtC00kEAKXUwVhi2jcB/MXsOK0CjTXg3kY0/9D9sdsiAOoB/BnRSpuIyEn9UhzrBN6glNorItNE5C8ADgXwdwCH6/dAE1HhsVqvAAl1S/JM42wAtwH4NoDDAIz0rMBERBaFqpMYcziARwDck3yHiDTElpF+BojnGHpTKbVXKfVKbGT/IKKhp18F8JqfBSei0LNTv7wX+//t2CHtAD6hlKoCcAOiibEvEpEaPwpORKFlWq8AhnXLgdjtWhvsaQDDAdwCoBzA0SJyhYhM8rrgRERmwhi4xnAJl4hMBPBxAE0AXgFwvVLqHqON4SLyaQDvKqXO8KXQRJQTXKpfJLbM7EgA1wMYr5R63Y/yE1H4pFt6nqZuiWjbYUTkpwBOVErtE5F7AawCcB+ALbEIqkREvgvdTGKaPT6liIaa3grghwDeJyKlSqkD2uZxEYnElnFMQ3R9P0Rku4ic4n3JiSjssqlfdIpj/7+KaLCJWi/KSkS5IcPeZLO65aBuufqvAFwmIn9AtD55CMB+AFWeFZqIKIPQdRI1IjJWRBaKSGvspj8AuFsp9VsA3wOgAJyuHR77XyFawf4bQIeI/AjAlYgu5SAiAuC4ftFC2r8rIuMQzYn2XaXUs36WnYjCy07dopR6J7bkdCiAPgA3KqUWAvgIgEb/S09ENCiMy02LEF23vwnAbxGtPM9XSt2rO6YawEkANgA4Tin1pLZ0Q0SWI1oRvwDgY0qpD/v+RxBRKGVRvwiAakQDTJwGYAGAa5VSV/n8JxBRCDmtW2K3jwTwL6XUG74XnIjIRBhnEvsAjEY039AKALcDuElEFmgHxNbo/xDAPwGcHbvtYKySfgnApQC62EEkoiRO6xeFaCCsxxHdK9TJDiIR6TiqW2KeVkq9oQWyYf5VIgqDUHQSRaROF+VrFoARSqn/ADiolPoIouv1TxCRbt1pf0U09cUEEblKRH4BYKFS6jdKqQ9zszcRAa7WL8uUUk8opW5WSr3q6x9BRKHjUt3yvwCWAtHB7tj/4VriRUQFKdBOooj0iMj3ANwJ4OsiMgLAnwA8JSKTtQoTwNUA+gHEw0Erpd4BcADRivkEAJ9VSv3I1z+AiELLg/rlB77+AUQUSi7XLZ9TSn3P1z+AiMiCwDqJInISgB8hmlvofEQ3ae9GNHLgvxBdrgEAUEr9HtHN38fFzi2K7T28G8CnlFLDlFK3+/oHEFFosX4hIi+wbiGiQhFY4BoRuQLAk0qpz8V+7wDwGIBeRCvUqdDNDorIOgB7AMyIrd0fBuB1pdRLgfwBRBRarF+IyAusW4ioUBRnPsQznwHwNgCISBmANwDsA1AB4GuIbv4+S0T2xSKAzQDwfS36l1LqmUBKTUS5gPULEXmBdQsRFYTAOolKqX8A0SheSqm3RWQ8ostfn47lDvoYonnI7hORlwCMAbAlqPISUe5g/UJEXmDdQkSFIsiZRAAJUbwWAfhLbFM3lFJ/FJENAKYA6FNK3RFQEYkoR7F+ISIvsG4honwXeCdRRIqUUgcAzARwf+y2UxAdfbtSKbUXwN4Ai0hEOYr1CxF5gXULEeW7wDuJSqkDIlKMaISwVhH5KYAuANuUUs8HWjgiymmsX4jIC6xbiCjfBRbdNKEQIhMB/A7R8NHXK6WuC7hIRJQnWL8QkRdYtxBRPgtLJ7EUwOmI5g16K+jyEFH+YP1CRF5g3UJE+SwUnUQiIiIiIiIKh0jQBSAiIiIiIqLwYCeRiIiIiIiI4thJJCIiIiIiojh2EomIiIiIiCiOnUQiIiIiIiKKYyeRiIgIgIh0ishrIlIUdFmIiIiCxE4iEREVLBHZLyLLAEAp9ZRSqlopdcDHx18kIv/w6/GIiIisYCeRiIiIiIiI4thJJCKigiQiXwTQCeDe2DLT80VEiUhx7P6fiMgVIvLz2P33ikiTiNwpIq+IyG9EpEt3vbEi8gMReUFE/iIim3T3rRaRP4nIqyLyjIicKyJVAL4LoD12/ddEpF1EZorIL0TkJRF5VkQ+ISKlumspETlVRB6PXe9yERkVK+crIvJV7XhtplJEPiQi/4nNnG7x5xkmIqJcxU4iEREVJKXUcQCeArBOKVUN4KsGh20GcByAYQBGAfgFgNsANAL4M4BLACDW4fsBgC8DaI2d9ykRGR+7zi0ATlZK1QCYAOBHSqnXAawC8M/YMtdqpdQ/ARwAcDaAZgCzASwFcGpSuQ4BMA3ALADnA7gZwLEAhseuf7Tu2CGxaw0DcAKAm0VkjK0ni4iICgo7iUREROZuU0rtU0q9jOis3z6l1ANKqfcAfA3AlNhxawHsV0rdppR6Tyn1CICvA9gYu/9dAONFpFYp9aJS6mGzB1RK/VYp9cvYdfYD+CyAhUmHXaOUekUp9SiAPwL4vlLq77pyTkk6frdS6m2l1IMA7gOwCURERCbYSSQiIjL3L93Pbxr8Xh37eQSAgdgS0ZdE5CUAWxCdxQOA/9/OHbJmGUZhHP9fwVnUKbYhBsExP4DBIJgMFoMmZX3rJllZUfwEBqsiYjHsCyz7BZbEIYzXNNhsgsfw3Lt9w1bePaDu/f/gbg/nnHo4F88j4AGwm2Q7yZ2TGiZZTrKVZJLkAHjBcAmcZS6A/Xa1PLILLJ3UX5Ikl0RJ0jyrkep8A7ar6vLUu1BV6wBV9bmqHjJEUT/xJ9p6XP/XwA5ws6ouAc+BnGK2Ky0Oe+Q6sHeKepKkM84lUZI0z74DN0aoswUsJ1lNcq6920luJVlI8jTJYlX9BA6AX1P9ryZZnKp1sX3zI8kKsD7CfJttjrsM0diPI9SUJJ1RLomSpHn2Etho8dDHsxapqkPgPsMPa/aACfAKON8+WQW+tvjoGkMUlaraAd4DX1pMdQl4BjwBDoE3wIdZ52omwH6b6x2w1vpKknSsVI2VtJEkSf+SJPeAt1V17W/PIkn6f3hJlCRJkiR1LomSJEmSpM64qSRJkiSp85IoSZIkSepcEiVJkiRJnUuiJEmSJKlzSZQkSZIkdS6JkiRJkqTOJVGSJEmS1P0G8XdW8bXHiqkAAAAASUVORK5CYII=\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"477.295769pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 904.55375 477.295769\" width=\"904.55375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 477.295769 \nL 904.55375 477.295769 \nL 904.55375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \nL 60.35375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"me07e2e9870\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#me07e2e9870\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 01 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.444355 421.411528)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n      <!-- Jul -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 19.671875 72.90625 \nL 19.671875 5.078125 \nQ 19.671875 -8.109375 14.671875 -14.0625 \nQ 9.671875 -20.015625 -1.421875 -20.015625 \nL -5.171875 -20.015625 \nL -5.171875 -11.71875 \nL -2.09375 -11.71875 \nQ 4.4375 -11.71875 7.125 -8.046875 \nQ 9.8125 -4.390625 9.8125 5.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-74\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(39.848285 432.653011)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n      <!-- 2014 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.657522 452.320744)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"897.35375\" xlink:href=\"#me07e2e9870\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 2 \n\" id=\"m3d8acd7239\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"180.641175\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 02 -->\n      <g transform=\"translate(173.006175 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"300.9286\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 03 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(293.2936 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"421.216025\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 04 -->\n      <g transform=\"translate(413.581025 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"541.503451\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 05 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(533.868451 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"661.790876\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 06 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(654.155876 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"782.078301\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 07 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(774.443301 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_8\">\n     <!-- timestamp -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(446.490313 467.600144)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"278.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"317.236328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"378.515625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"475.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m56e71a6073\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"361.316648\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 2500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 365.875711)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"295.008878\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 3000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 299.56794)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"228.701107\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 3500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 233.26017)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"162.393337\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 166.952399)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"96.085566\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 4500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 100.644629)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"29.777796\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 5000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 34.336858)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- load -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(16.318125 215.864062)rotate(-90)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#pe1fe9c4150)\" d=\"M 60.35375 276.044855 \nL 65.365726 297.92642 \nL 70.377702 310.790127 \nL 75.389678 317.023057 \nL 80.401654 311.187974 \nL 85.41363 292.223951 \nL 95.437582 193.955835 \nL 100.449558 153.242864 \nL 105.461534 123.006521 \nL 110.47351 99.135724 \nL 115.485487 81.497857 \nL 120.497463 71.021229 \nL 125.509439 61.605526 \nL 130.521415 57.892291 \nL 135.533391 55.505211 \nL 140.545367 54.709518 \nL 145.557343 55.770442 \nL 150.569319 62.931681 \nL 155.581295 76.325851 \nL 160.593271 79.773855 \nL 165.605247 99.53357 \nL 170.617223 156.027791 \nL 175.629199 209.604469 \nL 180.641175 245.808512 \nL 185.653151 265.037765 \nL 190.665127 279.095013 \nL 195.677103 288.245485 \nL 200.689079 283.33871 \nL 205.701055 263.048532 \nL 210.713031 215.041706 \nL 215.725007 163.586877 \nL 220.736984 124.730523 \nL 225.74896 90.383098 \nL 230.760936 65.05353 \nL 235.772912 45.824276 \nL 240.784888 33.623647 \nL 245.796864 25.003636 \nL 250.80884 29.512565 \nL 255.820816 43.702428 \nL 260.832792 62.799066 \nL 265.844768 74.999695 \nL 270.856744 89.056943 \nL 275.86872 106.429578 \nL 280.880696 117.436668 \nL 285.892672 144.490239 \nL 295.916624 244.08451 \nL 300.9286 275.116546 \nL 305.940576 294.3458 \nL 310.952552 306.811661 \nL 315.964528 312.248898 \nL 320.976504 308.005201 \nL 325.988481 287.847638 \nL 331.000457 238.514657 \nL 336.012433 190.905678 \nL 341.024409 156.558253 \nL 346.036385 130.830838 \nL 351.048361 107.623118 \nL 356.060337 91.974485 \nL 361.072313 85.211092 \nL 366.084289 79.110777 \nL 371.096265 77.652006 \nL 376.108241 80.436932 \nL 381.120217 91.178791 \nL 386.132193 100.992341 \nL 391.144169 108.816658 \nL 396.156145 130.300376 \nL 401.168121 139.185617 \nL 406.180097 163.18903 \nL 411.192073 212.25678 \nL 416.204049 258.93745 \nL 421.216025 293.417491 \nL 426.228001 313.575053 \nL 431.239978 325.377836 \nL 436.251954 331.743382 \nL 441.26393 329.091072 \nL 446.275906 323.521219 \nL 451.287882 302.567963 \nL 456.299858 271.535927 \nL 461.311834 235.862346 \nL 466.32381 207.880467 \nL 471.335786 195.945069 \nL 476.347762 192.231833 \nL 481.359738 193.955835 \nL 486.371714 202.177999 \nL 491.38369 212.522011 \nL 496.395666 219.68325 \nL 501.407642 220.081097 \nL 506.419618 216.235246 \nL 511.431594 217.296171 \nL 516.44357 228.701107 \nL 521.455546 237.055886 \nL 526.467522 256.019909 \nL 531.479499 285.991021 \nL 536.491475 319.012291 \nL 541.503451 345.004937 \nL 546.515427 362.377572 \nL 551.527403 371.395429 \nL 556.539379 377.62836 \nL 561.551355 378.424053 \nL 566.563331 371.395429 \nL 571.575307 354.685871 \nL 576.587283 325.775683 \nL 581.599259 289.57164 \nL 586.611235 264.109457 \nL 591.623211 257.213448 \nL 596.635187 257.213448 \nL 601.647163 262.915917 \nL 606.659139 270.475003 \nL 611.671115 273.923007 \nL 616.683091 271.13808 \nL 626.707043 252.439289 \nL 631.719019 251.643596 \nL 636.730996 258.804835 \nL 641.742972 259.733144 \nL 646.754948 268.220538 \nL 651.766924 291.163027 \nL 656.7789 323.388603 \nL 661.790876 348.983403 \nL 666.802852 364.897268 \nL 671.814828 375.373895 \nL 676.826804 381.076364 \nL 681.83878 380.678517 \nL 686.850756 378.158822 \nL 691.862732 363.04065 \nL 696.874708 333.467384 \nL 701.886684 296.865495 \nL 706.89866 265.302996 \nL 711.910636 245.808512 \nL 716.922612 238.116811 \nL 721.934588 233.607882 \nL 726.946564 231.353418 \nL 731.95854 227.905414 \nL 736.970516 219.152788 \nL 741.982493 207.350005 \nL 746.994469 195.01676 \nL 752.006445 192.231833 \nL 757.018421 200.188766 \nL 762.030397 203.238923 \nL 767.042373 217.03094 \nL 777.066325 301.507039 \nL 782.078301 327.36707 \nL 787.090277 343.811397 \nL 792.102253 352.166176 \nL 797.114229 353.492331 \nL 802.126205 346.065861 \nL 807.138181 324.316912 \nL 812.150157 280.421168 \nL 817.162133 232.944804 \nL 822.174109 195.547222 \nL 827.186085 169.687191 \nL 832.198061 146.346856 \nL 837.210037 130.963454 \nL 842.222013 121.54775 \nL 847.23399 110.938507 \nL 852.245966 107.755734 \nL 857.257942 107.623118 \nL 862.269918 108.551427 \nL 867.281894 111.7342 \nL 872.29387 117.967131 \nL 877.305846 126.984987 \nL 882.317822 132.820071 \nL 887.329798 159.873641 \nL 892.341774 213.317704 \nL 897.35375 256.948217 \nL 897.35375 256.948217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 60.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 60.35375 7.2 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_7\">\n     <path d=\"M 836.980312 29.878125 \nL 890.35375 29.878125 \nQ 892.35375 29.878125 892.35375 27.878125 \nL 892.35375 14.2 \nQ 892.35375 12.2 890.35375 12.2 \nL 836.980312 12.2 \nQ 834.980312 12.2 834.980312 14.2 \nL 834.980312 27.878125 \nQ 834.980312 29.878125 836.980312 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_16\">\n     <path d=\"M 838.980312 20.298437 \nL 858.980312 20.298437 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_17\"/>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- load -->\n     <g transform=\"translate(866.980312 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pe1fe9c4150\">\n   <rect height=\"391.68\" width=\"837\" x=\"60.35375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA4kAAAHiCAYAAABFgonlAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nOzdeXhb5ZU/8O+r3bYkO7bl3YljZ3dCnJBASCCQFkqBgUDpBrRMZ6YLMJ2l26/TTjtDmelMp09nOtNOaUt31tKFtRToQAkpSUhIiJPY2Z14X+VFkiVL1vL+/pBkjHESL5Ku7r3fz/P4IbF07z1Gsa1z3/OeI6SUICIiIiIiIgIAg9IBEBERERERUfZgkkhEREREREQTmCQSERERERHRBCaJRERERERENIFJIhEREREREU1gkkhEREREREQTTEoHoITi4mJZU1OjdBhERERERESKOHDggFtK6ZruMV0miTU1Ndi/f7/SYRARERERESlCCNF2rsdYbkpEREREREQTmCQSERERERHRBCaJRERERERENEGXexKJiIiIiIgAIBwOo7OzE8FgUOlQ0sJms6Gqqgpms3nGxzBJJCIiIiIi3ers7ITD4UBNTQ2EEEqHk1JSSgwODqKzsxOLFy+e8XEsNyUiIiIiIt0KBoMoKirSXIIIAEIIFBUVzXqVlEkiERERERHpmhYTxKS5fG1MEomIiIiIiBRkt9tTcp57770X3/rWt+Z9HiaJRERERERENIFJIhERERERURaQUuILX/gCVq9ejTVr1uDxxx8HAIyOjuLd73431q9fjzVr1uDpp5+eOObrX/86li1bhssvvxwnTpxISRzsbkpERERERATga88242i3N6XnXFXhxD/fWD+j5z7xxBNobGzEoUOH4Ha7sXHjRmzduhUulwtPPvkknE4n3G43Nm3ahJtuuglvvvkmfvnLX6KxsRGRSATr16/HxRdfPO+YuZJIRERERESUBV577TXcdtttMBqNKC0txZVXXok33ngDUkp8+ctfxkUXXYSrr74aXV1d6Ovrw5/+9CfccsstyM3NhdPpxE033ZSSOLiSSEREREREBMx4xS/THnnkEQwMDODAgQMwm82oqamZ9ViL2eBKIhERERERURa44oor8PjjjyMajWJgYAA7d+7EJZdcAo/Hg5KSEpjNZrzyyitoa2sDAGzduhVPPfUUxsbG4PP58Oyzz6YkDq4kEmnQSGAcDpsZRoN2Z/4QERERac0tt9yCPXv2YO3atRBC4Jvf/CbKyspwxx134MYbb8SaNWuwYcMGrFixAgCwfv16fOhDH8LatWtRUlKCjRs3piQOIaVMyYnUZMOGDXL//v1Kh0GUFj2eMbznv3ZiZbkTP7pzA/JzzUqHRERERJS1jh07hpUrVyodRlpN9zUKIQ5IKTdM93yWmxJpzL///jhC0RgaO0bwgR/uRo9nTOmQiIiIiEhFMpYkCiF2CCGCQojRxMeJSY/dLoRoE0L4hRBPCSEKJz1WKIR4MvFYmxDi9innPeexRHrzRusQnjnUjbu21uLnf7ER3SNB3Hr/bpzq8ykdGhERERGpRKZXEj8tpbQnPpYDgBCiHsAPAXwUQCmAAID7Jx3zPQDjicfuAPD9xDEzOZZIN6IxiXufaUZ5vg13XVWHzUuK8finNiEck3j/D/Zgf+uQ0iESERERkQpkQ7npHQCelVLulFKOAvgqgPcJIRxCiDwAtwL4qpRyVEr5GoBnEE8Kz3usAl8HkaJ+tb8Dzd1efOn6lci1xHtS1Vfk44m7N6Mwz4I7frwXe1oGFY6SiIiIKPtouU/LXL62TCeJ/y6EcAshdgkhrkp8rh7AoeQTpJQtiK8cLkt8RKSUJyed41DimAsd+zZCiE8KIfYLIfYPDAyk8EsiUp5nLIxvvXgCl9QU4saLyt/2WHVhLn5z12UoyrPg/h2nFYqQiIiIKDvZbDYMDg5qMlGUUmJwcBA2m21Wx2VyBMYXARxFPIn7MIBnhRANAOwAPFOe6wHgABAF4D3HY7jAsW8jpXwAwANAvLvpnL8Koiz0nZdPYSgwjl/cuApCvHPsRZHdilsvrsL3XjmNfl8QJY7Z/aAgIiIi0qqqqip0dnZCqwtJNpsNVVVVszomY0milHLvpL/+QghxG4DrAYwCcE55uhOAD0DsPI/hAscS6cLpfh9+sbsVH964EKsr88/5vO0NFfjuH0/jd4d68JeXL85ghERERETZy2w2Y/FivjeaTMk9iRKAANAMYG3yk0KIWgBWACcTHyYhxNJJx61NHIMLHEukC//yu2PIsRjx+fe8o8r6bZaUOFBf4cTTh7ozFBkRERERqVFGkkQhRIEQ4lohhE0IYRJC3AFgK4AXADwC4EYhxBWJRjX3AXhCSumTUvoBPAHgPiFEnhBiC4DtAB5KnPqcx2bi6yJSWlOXB6+eHMCnty1Bkd16wedvb6jAoY4RnHX7MxAdEREREalRplYSzQD+FcAAADeAvwFws5TypJSyGcBdiCd8/YjvJ7xn0rH3AMhJPPYYgLsTx2AGxxJp2iN722AzG/DhSxbO6Pk3rq2AEMAzjVxNJCIiIqLpZWRPopRyAMDG8zz+KIBHz/HYEICb53IskZZ5g2E8dbAbN62tQH6OeUbHlOfn4NLFhXj6UBf+9t1Lpm1yQ0RERET6lg1zEoloDp58swtj4Sg+smnRrI7b3lCJMwN+NHVNbRxMRERERMQkkUiVpJR4+PU2XFSVj4uqCmZ17PWry2E2Cjzd2JWm6IiIiIhIzZgkEqnQvrNDONU/OutVRADIzzXjquUlePZwN6IxjgwlIiIiordjkkikQg+93ganzYQbL6qY0/HbGyrQ5w1h75nBFEdGRERERGrHJJFIZQZ8IbzY3Iv3X1yNHItxTue4emUp8ixGPM0up0REREQ0BZNEIpX51f4OhKMSd2ya2diL6djMRly7ugy/b+pBMBxNYXREREREpHZMEolUJBqTeHRvOzbXFaHOZZ/XuW5uqIQvGMGOEwMpio6IiIiItIBJIpGK7DjRj66RsTk1rJlqc10RFuSa8YejvSmIjIiIiIi0gkkikYo8/HobShxWXLOqdN7nMhkN2LykGLtPD0JKdjklIiIiojgmiUQqMRIYx46TA/jghmqYjan51t1SV4xebxBn3P6UnI+IiIiI1I9JIpFK7GkZhJTAthWulJ1zy5IiAMDu0+6UnZOIiIiI1I1JIpFK7GpxI89ixEVVBSk758LCXFQW5OA1JolERERElMAkkUgldp8exCWLC1NWagoAQghsWVKEPS2DiMa4L5GIiIiImCQSqUKPZwxn3H5sWVKc8nNvWVIMbzCC5m5Pys9NREREROrDJJFIBXafHgQAbK5LfZKYPOeuxDWIiIiISN+YJBKpwK4WNwrzLFhR5kj5uV0OK5aXOrC7hfsSiYiIiIhJIlHWk1Ji9+lBXFZbBINBpOUam5cUYd/ZIQTD0bScn4iIiIjUg0kizUgwHMWxHi9+d7gbD+xswcvH+uAeDSkdli6ccfvR6w1ic2JcRTpsqStGKBLDm+3DabsGEREREamDSekAKDtJKfHKiX48tq8DJ/t86BgKYLrml1ULcrC2ugAbFy3AbZcuhNVkzHywGre7Jb5XcEsa9iMmXVpbCKNBYPfpwbTseyQiIiIi9WCSSG8TjUk8d6QH979yGsd7fShz2nDxogXY3lCJJSV2LHHZUZ5vw6n+URzqGEFjxwga20fw3OEetA4GcO9N9Up/CZqz+7QbFfk2LCrKTds1HDYz1lblY1eLG5/H8rRdh4iIiIiyH5NEAhBPDn9zoAPf39GC1sEA6lx5+M8PrMVNDRXTzuW7ZHEhLllcOPH3e59pxs93t+JdK0qwdZkrk6FrWiwmsefMIK5eWQoh0rMfMWnLkmLcv6MF3mAYTps5rdciIiIiouzFPYmEPm8QH/nxXnzxt0fgsJnxg4+sx/995krcenHVjAe3/8N1K7CkxI7P//oQhv3jaY5YP472eDESCGNLGvcjJm2uK0Y0JrH3zFDar0VERERE2YtJos69enIA1//Pn9DYMYJvvv8iPPPpLXjv6vJZd9G0mY347w81YMg/jn986giknGYDI81acixFJvYJrl9UAJvZgF2nOQqDiIiISM+YJOpUOBrDN54/jj//6T4U26149m+24IMbqudV0ri6Mh+fuWYZfn+kF0+82ZXCaPVr1+lB1LnyUOq0pf1aVpMRG2sKOS+RiIiISOeYJOqQJxDGh364Bz94tQW3X7oQT396C5aUpGZI+11X1mFjzQL88zPN6BgKpOScejUeiWHf2SFsWZK5bqNblhTjZN8o+n3BjF2TiIiIiLILk0Qd+u4fT6GxYwTfuW0d/u2WNbCZUze2wmgQ+K8PNgAAPverQ4hONzeDZqSxYwRj4WhGR1Ikx2zsSYzdICIiIiL9YZKoM10jY3jw9Tbcur4KN62tSMs1qgtz8c83rsK+1iE8d6QnLdfQg90tbggBbKotvPCTU2RVhROFeRY8f6Q3Y9ckIiIiouzCJFFn/uelkwCAv79mWVqvc+v6KlQW5OA3BzrTeh0t2316EKsr8lGQa8nYNY0GgQ9cXIX/O9aHPi9LTomIiIj0iEmijpzq8+E3Bzpx56ZFqCzISeu1DAaBW9dX4rVTA+j1MNmYrWA4ioMdw9hcl/7RF1PdfulCRGMSj+1rz/i1iYiIiEh5TBJ15Ft/OIE8iwn3bFuSkeu9b30VYhJ48iA7nc7W8V4fwlGJdQsLMn7tRUV52LrMhV/u60AkGsv49YmIiIhIWUwSdeJg+zBebO7DJ7fWojAvM+WLNcV52FizAL850MG5ibN0pMsDAKivyFfk+h+5dCF6vUG8dKxfkesTERERkXKYJOqAlBL/8cJxFNst+MvLF2f02u+/uAotA340doxk9Lpq19TpQUGuGVUL0lsWfC7vWlGC8nwbHtnbpsj1iYiIiEg5TBJ1YOcpN14/M4S/eddS5FlNGb329WvKYTMb2MBmlpq6PVhTmQ8hhCLXNxkNuP2ShfjTKTfOuv2KxEBEREREymCSqHGxmMQ3XziO6sIc3HbJwoxf32Ez47rV5Xj2UDeC4WjGr69GoUgUJ/t8ipWaJn3okmqYDAKPvM7VRCIiIiI9YZKocS8296K524vPXrMMFpMyL/et66vgDUbw0rE+Ra6vNicSTWvWVCqbJJY4bLi2vgy/PtDJBJ+IiIhIR5gkapiUEv/7ymnUFufhprWVisVxWV0RKvJtLDmdoaYuLwAoniQCwB2bFsIzFsbvDvcoHQoRERERZQiTRA3bcXIAzd1e3HVVHYwGZfa2AfEB7e9bX4WdJwc4oH0GjnR54LSZUF2oTNOayS6rLUKdKw8Ps+SUiIiISDeYJGrY/a+cRmVBDm5Zp9wqYtKtF3Nm4kw1dXmwWsGmNZMJIfCRTYvQ2DGCpsRYDiIiIiLSNiaJGrX3zCDeaB3GJ7fWwmxU/mVeXJyHDYsW4DcHOjkz8TzGIzGc6PVlRalp0vvWV8FmNuCxfe1Kh0JEREREGaB89kBp8b0dLSi2W/ChjdVKhzLh/RdX4XT/KB7Z285E8RxO9vkwHo2hPouSxPwcM66tL8NzR3owHokpHQ4RERERpRmTRA063DmCnScH8FeX18JmNiodzoSbGiqwqbYQX3mqCZ986ADcoyGlQ8o6yZLObFpJBICbGyoxEgjj1ZMDSodC0+gcDuDh19vw6/0dCEeZyBMREdH8ZHayOmXE/a+0wGkz4SObMj8X8XxyLSY8+vFN+Omus/jmiydw7bd34uu3rMF7V5cpHVrWaOr2wGE1YVFhrtKhvM3lS4tRmGfBU41duGZVqdLh6F4kGsP+tmG8crwfr5zox8m+0YnHfvBqC7503Uq8e2VJVuxrJSIiIvXhSqLGnOrz4YXmXnxscw0cNrPS4byDwSDw8Stq8bu/uRxl+Tbc9fABfO5XhxCKcA4fABzp8mJVhRMGBbvRTsdsNODPLirHS0f74AuGlQ5H18YjMXzkJ3vx4Qdex093nYXLYcVXbliJlz57JX505wZICXz8wf247Uev40gnmw0RERHR7DFJ1Jjv72hBjtmIj21ZrHQo57Ws1IEn79mCe66qw2/f7MTTjd1Kh6S4cDSGYz3erCs1Tbp5XSVCkRheaOpVOhTdklLin55uwutnhvDPN67CwX96Dx75+CZ8/IpaLCmx45pVpXjxM1tx3/Z6nOwbxY3/+xq+8fxxpcMmIiIilWGSqCEdQwE8fagbd1y6EIV5FqXDuSCLyYAvXLscRXkW7GkZVDocxZ3uH8V4JIY1VdmZJK6rLsCiolwm9Ap6cE8bfvlGB/56Wx3+Ysti2K3v3DFgNhpw52U12PGFq7C9oQI/3NmCloHRac5GREREND0miRryfFMPojGJj22pUTqUGRNCYFNtEfa0DOq+4+mRRNOa+orsTBKFENi+tgK7Wtzo8waVDkd3dp12477fHcXVK0vxuWuWX/D5TpsZX/2zVbAYDXjg1TMZiJCIiIi0gkmihuw4MYDlpQ5ULciupicXsqmuCL3eIFoHA0qHoqjmLg/yLEbUFucpHco5bV9XCSmBZw9xNTGTWt1+3PPIm6hz5eG/P9ww4z2rxXYrPrihGk8c7ESvh4k9ERERzQyTRI0YDUXwRusQrlruUjqUWbustggAdF9yeqTLg/qK/KxrWjNZncuOi6ry8VRjl9Kh6IYvGMbHH9wPIYAf37lx2hLT8/nk1lrEJPDTXWfTFCERERFpDZNEjdh92o1wVOLKZepLEutceXA5rNhzRr9JYiQaw9EeL+ornUqHckHbGyrR1OXF6X6f0qFonpQSn/3VIZx1+3H/HeuxsGj2VQLVhbm4YU05Hnm9DZ4AO9MSERHRhTFJ1IhXTw4gz2LEhppCpUOZNSEELtP5vsQzbj+C4VjWdjad7Ma15TAI4KmDLDlNt5/tasX/He3Dl69fic11xXM+z11X1sE/HsXDe9tSGB0RERFpFZNEDZBSYseJAWxeUgyLSZ0v6WV1RXCPhnTbhTE5z04NSWKJw4YtS4rx9KEu3Sb1mXC4cwT//vwxXL2yFH85z2ZUqyqcuHKZCz/bdRbBMGeSEhER0fmpM6Ogt2kZGEXXyJgq9yMmTexLPDOkcCTKONLlQY7ZiFqXXelQZuTmhkp0DI3hzfZhpUPRJG8wjE8/ehAuuxXf+sBFEGL++1TvvqoO7tFx/PpAZwoiJCIiIi1jkqgBO04MAIAq9yMmLSrKRXm+Da/rtHlNc7cHqyqcMGZx05rJrl1dBpvZgGc4MzHlpJT40hNH0DUyhu/ctg4FuamZeXrp4kI0VBfgRzvPIBKNpeScREREpE1MEjXg1ZMDWFJiV93oi8mS+xJfP6O/fYmxmERztxerK7K/aU2S3WrClrpivHJiQHevV7o9tq8Dzx3uwefesyyle4yFELj7qjq0DwXwfFNvys5LRERE2sMkUeUC4xHsPTOEq1S8ipi0qa4Ig/5xnOzT177ErpExBMajWF6mniQRAK5aUYL2oQDOuP1Kh6IZx3q8+NqzzbhiaTHu2lqX8vNfs7IUda483L+jBbEYk3siIiKaHpNEldvTMojxaAxXLS9ROpR5e2teolvhSDKrdTCeZC0uzlM4ktlJ3ph45Xi/wpFox33PHoXDZsa3P9SQlnmZBoPAX29bgmM9XrzYzNVEIiIiml7Gk0QhxFIhRFAI8XDi71cJIWJCiNFJH38+6fmFQognhRB+IUSbEOL2Kee7PfF5vxDiKSGE+mZAzMOOEwPIMRuxcfECpUOZt+rCXFQtyNHdvMRWtzqTxOrCXCwtsU/siaX5cY+GsPfsIG6/pBrFdmvarrO9oRJ1rjx8+6WTiHI1kYiIiKahxEri9wC8MeVz3VJK+6SPX0x5/jiAUgB3APi+EKIeABL//SGAjyYeDwC4P91fQLaQUmLHyX5sriuC1WRUOpyUuKy2CHvPDumqFO6M248csxGlzvQlBuly1XIX9p0dgj8UUToU1XvpaB9iMt4UKJ2MBoG/v3oZTvaN4rkjPWm9FhEREalTRpNEIcSHAYwAeHmGz88DcCuAr0opR6WUrwF4BvGkEIgnjc9KKXdKKUcBfBXA+4QQjtRHn33Ouv3oGFL36IupLqsrwkggjGO9XqVDyZhWtx81xXkpGXOQaduWl2A8GsNunXalTaUXmntRXZiDVeXp35t6w5pyLC914L9fOslOp0RERPQOGUsShRBOAPcB+Ow0D5cIIfqEEGeFEN9OJIcAsAxAREp5ctJzDwGoT/y5PvF3AICUsgXxVcdlKf8CslCyzE8L+xGTLqtL7kvUT9LROhjA4mJ1dqbdUFOIPIsRr5zgvsT58AbD2HXajffWl2XkZoHBIPCZa5bizIAfT3OMCREREU2RyZXEfwHwEynl1EnOxwE0ACgH8C4AFwP4r8RjdgBTl5Q8AByTHvec5/EJQohPCiH2CyH2DwxoYw/VjpMDqHXlobpQnQnGdMrzc1BTlIvXdbIvMRyNoX0ogJoide1HTLKYDLh8aTF2HO/nKIx5eOV4P8JRifemudR0smvry1Bf4cR3/ngKYa4mEhER0SQZSRKFEA0Argbw7amPSSl7pZRHpZQxKeVZAP8P8RJTABgFMLX2ygnAN8PHJ1/nASnlBinlBpdL/eWZwXAUe88M4koNjL6Y6rK6+L5EPTTV6BweQzQmVde0ZrJty0vQ7QnqbnRJKr3Q1AuXw4p11ZlrQCWEwGeuXoa2wQCeeHPqvTsiIiLSs0ytJF4FoAZAuxCiF8DnAdwqhHhzmufKSXGdBGASQiyd9PhaAM2JPzcn/g4AEELUArAmjtO0vWeHEIpoY/TFVJtqi+ALRtDcPXWRWHvU2tl0suS/QZaczs3YeBQ7Tgzg2vrStIy9OJ93ryzB2qp8fOfl0xiPcDWRiIiI4jKVJD4AoA7xstIGAD8A8ByAa4UQ24QQi0RcNYBvAHgaAKSUfgBPALhPCJEnhNgCYDuAhxLnfQTAjUKIKxL7GO8D8ISU8h0riVpzsH0YQgAXL1L/6IupLqoqAACc0sHK1BkNJIll+TasLHdyXuIc7Tw1gLFwFO+tL8/4tYUQ+Mw1y9A1MobH93dk/PpERESUnTKSJEopA4my0l4pZS/iZaJBKeUAgHUAdgPwJ/57BMDfTjr8HgA5APoBPAbgbillc+K8zQDuQjxZ7Ed8L+I9mfialHa404OlJXbYrSalQ0m5YrsFADDoDykcSfq1uv1w2EwozLMoHcq8bFvuwv62YXiDYaVDUZ0Xm3qRn2PGpbXKjHi9cpkLGxYtwHdePgXPGF8/IiIiUmZOIqSU90opP5L4839JKSullLlSymop5d9OXgmUUg5JKW+WUuZJKRdKKR+dcq5HE5/Pk1Jul1IOZfrryTQpJQ51jGBtYsVNa+xWE6wmA9yj40qHknatg34sVun4i8m2rShBNCax65Rb6VBUZTwSw0vH+nD1ylKYjYr8OIYQAvfeVI8h/zi+8fwxRWIgIiKi7KLMuxKal87hMQz6x3FRtTaTRCEEiu1WuH3aX0k8M+BXdalp0rrqAjhtJu5LnKXXzwzCG4xktKvpdFZX5uPjly/GY/s6dDV+hoiIiKbHJFGFDnWOAAAaNLqSCMRLTgdGtZ0kBsNRdHvGVDv+YjKT0YArlrnwyokBjsKYhReae5FrMeKKpcVKh4K/v3oZFhbm4stPHkEwHFU6HCIiIlIQk0QVOtzpgcVkwPKyd4yD1IxiuxWDGi83bR8KQEp1N62ZbNvyEgz4QmjunjralKYTjUn8obkP25aXwGY2Kh0OcixG/Pv71uCs24/vvHxK6XCIiIhIQUwSVaixYwSryp2wmLT78hXbrXBrfCXxrAY6m06WnNn5R3Y5nZE324fhHg3hWoVLTSfbsqQYH7i4Cj/ceQZHmewTERHplvZaY2pcJBrDkU4PPrSxWulQ0qrYYcGgfxyxmMz47LhMSc5IrNFIkuhyWLGpthC/3NeOu6+qU6wRi1q80NQLi9GAbctdSofyNv94w0q8cqIf//DEYTxx92aY+DoSERGd15mBUfzxeD9CkRhCkRjC0RjGIzFYTAasKHNgVbkTi4vzVPU7lUmiypweGMVYOIq11flKh5JWRXlWRGMSnrEwFqh8PMS5nHX7UZhnQX6OWelQUuYTV9Tir36xH78/0oPtDZVKh5PVdp1249LaQjhs2fX6F+RacO9N9fj0owfxs12t+MTWWqVDIiIiykrjkRh+8GoL/vePpzEejU183mI0wGIyIBSJIhyN92qwJraKbawpxKe3Lcn697dMElXmcIcHADQ7/iKp2GEFALhHQ1n/TTRXZ93a6Gw62bblJahz5eGHr57BTWsrVD/aI11GQxGc6PPh2vrsKTWd7IY15fjVsk78cGcLPn7FYr6OREREUxxoG8I//PYITvWP4sa1FfjSdStQZLfAYjRM/N4MR2NoGRjFsR4vjnZ7cbTHi1/sbsVTB7vwTzeuyur3SupZ8yQAQGPnCBw2kyY6Yp5PsT2eGGq5w2nroF9zr6PBIPDJrbU42uPFrtMcpXAuhztHICXQsDA7b/YIIXDd6jK4R8cn9s4SERFR/EbvV546glu/vweB8Sh+9rGN+O5t61BRkAOryfi2pM9sNGBFmRO3rKvCP96wCo98fBOe/ZvLUVWYi7/7ZSM+9rM30DEUUPCrOTcmiSpzqGMEa6sKNLtPL6nYnlxJ1GaHU38ogj5vCIuLc5UOJeW2N1Si2G7FA386o3QoWauxI/vH2GysWQAA2N86rHAkRERE2ePeZ5rx6N52/OWWxfjDZ7Zi24qSWR2/styJJ+7ejH++cRXeaB3Ce769Ez/fdTZN0c4dk0QVCYajON7r0/x+ROCtJHFQoyuJrYPJzqZ2hSNJPZvZiL/YUoOdJwdwrIcdMqfT2D6CmqLcrC6lrnPZsSDXjP1tQ0qHQkRElBU6hwN46mAXPrZ5Mf7pxlXIs85t557RIPAXWxbj/z57JTbVFuLeZ4/iV290pDja+WGSqCLN3V5EYxIXZfHqQ6oU5JhhNAjNjsFodcdLC2o0uJIIAHdcuhC5FiN+xNXEd5BS4mDHCNYtXKB0KMnIF7IAACAASURBVOclhMDFixZwJZGIiCjhRzvPQAjgE1sXp+R8lQU5+NGdG3DF0mJ85akmHGzPnt+5TBJV5FCyRK1a+0miwSBQmGeB26fNctOz7lEA0NyexKSCXAs+uKEazzR2o8czpnQ4WaXbE8SAL6SK7+MNNYU44/Zr9mYNERHRTLlHQ/jlGx24ZV0lyvNzUnZek9GA7962DmX5Ntz18AH0e4MpO/d8MElUkUOdIyhz2lDqtCkdSkYU260Y9GvzzelZdwClTuucyxTU4K8uXwwJ4Oe7WpUOJas0tqvnZk9yX+KBtuy5s0lERKSEn+06i/FoDJ+6si7l5y7IteCBOy+GdyyCux4+gFAkmvJrzBaTRBU53OnRxX7EpGK7BQMabVyjxc6mU1UX5uL6NeV4dG87fMGw0uFkjYPtw7CYDFhZ7lQ6lAtaXZkPi8mA/a3cl0hERPrlC4bx4J42XLe6DHWu9PSTWFHmxH9+cC3ebB/Bvc8cTcs1ZoNJokqMBOKt6PWwHzGp2G6F26fVlUQ/al3aThIB4JNX1MIXiuDxLNuMraTGjhGsrnDCYsr+H79WkxFrq/LxBvclEhGRjj38ejt8wQjuuWpJWq9z/Zpy/PW2Ojy2rx2P7G1L67UuJPvfpRCA+CoioI4StVQptlsw6A9BSql0KCnlGQtjyD+u+ZVEAFhTlY/lpQ7sOu1WOpSsEI7GcKTLg4bq7G5aM9mGmkI0dXkwNq586QsREVGmBcNR/OS1s7hiaTFWV6a/ou+z1yzHtuUu3PtMM9oGlZtVzCRRJZJNa9ZU6anc1IpgOAa/xt6ctiaGk9cUaz9JBID6CieOchQGAOBErw+hSAwNC9Vzs2djzQJEYhKHOkeUDoWIiCjjfn2gE+7REO6+KvV7EadjNAj8x60XwWQw4JsvnMjINafDJFElDnV6UOfKg9NmVjqUjEnOStRayenZRJJYq5MkcWW5E33ekGZnXs5GsrX1OhVVBKxPjOrgvkQiItKbSDSGB3a2oKG6AJfVFmXsuiVOGz51ZS2eO9KjWPM4JokqIKVEY8cI1upoPyIAFNnjg8a11n7/rNsPIeKNXfRgVUW8QcuxHp/CkSjvYMcIiu0WVC1IXevsdCvItWBZqZ37EomISHd+d7gHHUNjuOeqOgghMnrtT26tRYnDin997qgiW6+YJKpAjycI92gIa1W0+pAKEyuJGutwetbtR0V+Dmxmo9KhZESyi+cxlpyisWMEDdUFGf9FM18bagrxZvswojFt7Q8mIiI6l3A0hv9+6SRWlDlw9crSjF8/12LC59+zHAfbR/D7I70Zvz6TRBVINq25SEf7EQHA5UgmidpaSWwd1Edn06TCPAvKnDbdJ4meQBhnBvxYt1A9TWuSNtYsgC8Ywck+rgYTEZE+/Gp/B1oHA/jCtcthMChzc/fWi6uwosyB/3jheMZnJzJJVIFTiTdmy0odCkeSWYV52is3lVLirFv7MxKnWlnu0H3zmsZE4xc1dijesKgQAPclEhGRPoyNR/E/L53ChkUL8K4VJYrFYTQIfPn6lWgfCuChPZkdicEkUQVO9o+iakEO8qwmpUPJKLPRgIJcMwY1VG46HAjDF4xgUZE+9iMmrSx34nT/aMbvgmWTxvYRCKHOioCqBTkodVqxX6HN80RERJn0892t6PeF8MXrVii+RWTrMhe2LnPhu388jZFA5t4TM0lUgVN9PiwtsSsdhiKK7VZNrSR2DAUAAAt10rQmaVWFE5GYxKm+UaVDUUxjxzCWltjhUGGHYiEENtQUYj+b1xARkcZ5AmF8f8dpvGtFCTbWFCodDgDgy9evgC8Yxnf/eDpj12SSmOUi0RjODPh1V2qaVJRn0VaSOBxPEvXS2TRJ781rkh2K1VhqmrRx0QJ0jYyhe2RM6VCIiIjS5vuvtsAXiuAL1y5XOpQJK8qc+OCGavxidyt2t7gzck0miVmufSiA8WgMS/S6kuiwaqq7afuQPpPEmqI85JiNuh2D0TYYwHAgjIZq9TWtSdqQuJvKklMiItKqXk8QP9t1Fjc3VE7c4M4WX7p+JRYX5+Guhw7gdH/6K7OYJGa5U4l/BEt1upLo0ly56RgW5Jph19n+UqNBYHmZA0d7PEqHoojGDvU2rUlaUeZAnsXI5jVERKRZ3/njKcSkxGevWaZ0KO+Qn2PGTz+2ERaTAX/x830YTPP7YyaJWS7Z2VS3K4l2C3zBCIJhbTQ86RwO6G4VMWlluRPHenyKDIRVWmPHCHItRiwrVe/3sclowPpFC7DrtBsxzkskIiKNOTMwisff6MAdly7K2vdq1YW5+PGfb0S/N4RPPLg/re+PmSRmuVP9o6gsyNHdylNSkT0+K3HQr42S046hAKoXZOcPnnRbVeGEZyyMbk9Q6VAyrrFjBKsr82EyqvtH7vaGSrQM+PHs4W6lQyEiIkqpH/3pLCxGA/562xKlQzmvhuoC/PeHGnCwYwSf+/WhtN24Vfc7Fh042TeKpSpefZiv4mSSqIGS02hMomtkDFWFOUqHoohV5fGS6WPd+mpeE4nGcKzHizWV6ht9MdX71lWivsKJ/3j+uGZW94mIiCLRGF5s7sU1q0rhcliVDueCrltTji9dtwLPHe7Bt/5wIi3XYJKYxaIxiZaBUd2OvwDi5aYANLEvsc8bRDgqdbuSuLzMCSH01+G0ZcCPUCSG1ZXZtQF+LgwGga/csArdniB+8tpZpcMhIiJKiX2tQxjyj+O61WVKhzJjn7iiFu+/uArff7UFQ2mouGOSmMXahwIYj8R027QGeGsl0e1Tf7lph047mybZrSYsKszFUZ0lic3d8WY9qyvUv5IIAJfVFeE9q0px/yun0e/TX+kwERFpz/NHemEzG3DlcpfSocyYEAI3N1RCyvTcgGeSmMWSTWv0vZIYTxIHNLCS2DEcny9XvUCf5aZAfF+i3lYSm7q8sJkNqHVp5/v4S9evxHg0hv/6w0mlQyEiIpqXWEziheZebFteglyLunqArExu5WGSqC96H38BADkWI/IsRgxqYFZix1AAQgCVOk4SV5Y50ToYwGgoonQoGdPU7cGqcieMBqF0KCmzuDgPd15Wg8f3d+CozvaYEhGRthxoH8aAL4T3qqjUNKnIbkWJw5qWKi0miVnsVJ8PFfk23XY2TSrSyKzEjuEASh02WE1GpUNRTHIw7YlefSQWsZjE0W4vVmugac1Uf/uupcjPMeNfnzuqy7EmRESkDc8f6YXFZMC7VpQoHcqcrKpwpuWGLZPELHaqfxRLdLyKmFRst2giSewcGkO1TjubJq2qiCeJR3t8CkeSGW1D8VVTrexHnCw/14y/f/dS7G4ZxMvH+pUOh4iIaNaklHihqQdblxbDYTMrHc6crCx3omVgFOORWErPyyQxS0VjEqf7R7FMx/sRk4rtVm2Umw7rd0ZiUnm+Dfk5Zt2UKDZ1xZvW1Gugs+l07ti0CLWuvLS13yYiIkqnQ50edHuCeO/qcqVDmbNV5U6EoxKn+lN7A55JYpbqHA4gFInpekZiUrFD/eWmoUgUvd4gqnTa2TRJCIFV5fppXtPU7YHZKLC0RJsVAWajAe+/uArHe30YCaj/Rg4REenL8009MBkErllZqnQoc5bcynMsxVVaTBKz1Kk+Nq1JKs6zYCgwjkg0tcvomdQ9EoSU+u5smrSy3InjvV5EY9rfx3a024vlZQ5YTNr9Ubu2qgAAcLjTo3AkREREMyelxPNHerF5STHyc9VZagrEm8nZzIaUV2lp952Lyp1MLBkvYbkpih1WSAkMqXilQu8zEidbWe5AMBxD66Bf6VDSSkqJpi6PJvcjTpZsynO4c0ThSIiIiGbuaI8X7UMBXK/CrqaTGQ0Cy8tSX6XFJDFLne4bRXm+DU6VbqJNpeSsRDXvS+wYZpKYlGxeo/WS025PEMOBMOo12Nl0svwcM2pdeWjs4EoiERGpxwtNvTAI4JpV6i01TVpV7sCxXm9Ku40zScxSJ/t9XEVMKMqzAICq9yV2DI3BbBQoc9qUDkVxS0rsMBmE5pvXJJvWrK7QZtOaydZWFeBQ5whHYRARkWr8/kgPNtUWoSixGKFmq8qdGAmE0eMJpuycTBKzUCzZ2ZT7EQHEy00BlSeJwwFUFORoaqD6XFlNRiwszEVbogRXq5q7PDAaxMSGci1bW5WPAV8Ivd7U/XIiIiJKl1N9PrQM+HGdyktNk95qXpO6G/BMErNQ5/AYguEYlnIlEYA2yk07hzj+YrISpxX9Gk8omrq9WOKyw2Y2Kh1K2l1UHW9ec4glp0REpAIvNPVCCODaem0kiSsSSWIqq7SYJGah5JwTjr+Ic9pMsBgNGFD1SuIYqgvZ2TSp1GlDn1e9r+dMNHV5NDsfcapV5U6YDAKH2LyGiIhUYF/rEFaWOVGikW1AdqsJi4pycayXSaKmneqPj79YotHZarMlhECR3QK3T50rif5QBEP+cTatmaTUaUO/L6jZPWz9viD6fSHNdzZNspmNWFHuYIdTIiLKerGYRGPHCBoWFigdSkqtKndyJVHrTvb5UOq0Ij+HnU2Tiu1W1e5JnOhsynLTCSUOK4LhGLzBiNKhpEVz4od0vQ6a1iStrSrA4Q4PYjqYf0lEROp1xu2HLxhBQ7W2ksSV5U60DQXgD6XmvRWTxCzEpjXvVGy3YNCv0iRxaAwAx19Mlizv0Oq+xOZEZ9NVOksSfaEIzmp8/iUREalbY0e86mWdBpNEKYHjvb6UnI9JYpaJxSRO9Y1y/MUURXarastNO4aSK4nck5hUmuhYq9V9iU1dXiwuzoNDR3NO1yZ+2bLklIiIslljxzAcVhPqXNp6r528MX00RR1OmSRmma6RMYyFo1xJnKLYbsWgP6TKPWwdwwHkWowoTMx7pPieRCC+d0+Lmro9uio1BeLzL3MtRnY4JSKirNbYMYKLqvNh0NhYsop8G5w2U8rGYDBJzDKnJ5rWaOvuxnwV2y0IRyW8Y+rbw9YxNIbqBbkQQls/jOajxKndlcSRwDg6h8ewulIfTWuSjAaB1RX57HBKRERZKxiO4niPT3P7EYF4o8dVFalrXsMkMcu0J0oTa4ryFI4kuyRnJapxDEbncIDjL6bItZjgsJrQp8E9icmmNXrpbDrZ2up8NHd7MR6JKR0KERHROzR1eRCJSTRUL1A6lLRYWe7EiV4foiloIsckMct0DgdgNRlQbGdp4mTJJFFtHU6llOgYCqCKnU3focRp1WS5aXN3vNxSb+WmAHBRVQHGIzGc7EvNpnkiIqJUSjat0eJKIhAfgzEWjqItBU3kmCRmma6RMVQuyGFp4hTFjnjSrLYkcTgQhn88ys6m0yh12jRZbtrU5UVlQQ4W6HAPavKXbvKXMBERUTY52DGCyoIcuBIN9LRmZXnqmtcwScwyncNjXHWahiu5kuhTV1LBzqbnVuq0aXIl8WSfDyvK9Nl4qmpBDhbkmtnhlIiIslJj+wgaFmpzFREAlpbaYTKIlDSvYZKYZbqGx1BZwIRiqgW5FhgNQnV7EjuGE0kiVxLfocRhRZ9XnR1rzyUWk2gd9GNxsT73FAshsLa6gB1OiYgo6wz4QugaGdPcfMTJrCYjlpTYU9K8JuNJohBiqRAiKIR4eNLnbhdCtAkh/EKIp4QQhZMeKxRCPJl4rE0IcfuU853zWLUJjEcw6B9HFVed3sFgECi2WzCgupXEMQBMEqdT4rRhPBKDZyysdCgp0+sNIhiOYbFLn0kiEN+XeKrfB39IfZ2IiYhIu7S+HzFpZbkTx3rm3xtAiZXE7wF4I/kXIUQ9gB8C+CiAUgABAPdPef544rE7AHw/ccxMjlWV7pF4QsEkcXouh1V9SeJwAAtyzbBbTUqHknVKNTgGo9Ud3yi+WMfdiRuq8xGT8Q5yRERE2aKxYxgmg9D8iKrlZQ70eoPwBud3Ez6jSaIQ4sMARgC8POnTdwB4Vkq5U0o5CuCrAN4nhHAIIfIA3Argq1LKUSnlawCeQTwpPO+xmfqaUqljmEni+bjsVvWVmw4FuIp4DqVOGwBoal/i2UQ3sRqdlpsC8ZVEADjcySSRiIiyR2PHCFaUO2AzG5UOJa3K8+Pvr+a7sJKxJFEI4QRwH4DPTnmoHsCh5F+klC2IrxwuS3xEpJQnJz3/UOKYCx2rOl2JJLGygEnFdFS5kjgUQDUbEU2rxKG9lcSzA37YzAaUJRJgPSq2W1FZkINGNq8hIqIsEYtJHO7waL7UFHir2aNqkkQA/wLgJ1LKzimftwOYesvZA8CReGzqzsvkYxc69m2EEJ8UQuwXQuwfGBiYQ/jp1zk8BrNRTLx5prdzOaxwj44jloIBoZkQjUl0jYyhqpArw9MpccQTqT6vdlYSWwf9qCnKg8Gg7xE2a6vzcYQriURElCVaBkbhC0XQUL1A6VDSLjneQxVJohCiAcDVAL49zcOjAKZOnXYC8F3gsQsd+zZSygeklBuklBtcLtfsvoAM6RoZQ0VBju7fYJ5Lsd2KaExiODCudCgzMjgaQjgq2a32HHIsRjhtJvRrKEk8444niXq3qCgPPZ4x1dzQISIibTuok6Y1QOqSxEx107gKQA2A9sSQeDsAoxBiFYAXAKxNPlEIUQvACuAkgBgAkxBiqZTyVOIpawE0J/7cfJ5jVadzOMD9iOcx8Y9+NIQie/avtvYnvjmTK2b0TvFZidooN41EY+gYCuDa+jKlQ1FcqcOKcDR+Q0cN36tERKRtjR0jcNhMqNVBz4D8HDPMxvmPjctUuekDAOoANCQ+fgDgOQDXAngEwI1CiCsSjWruA/CElNInpfQDeALAfUKIPCHEFgDbATyUOO85j83Q15VSnJF4fqmqsc6UZEOWEiffJJ9LidOqmXLT7pEgwlGp686mScmmRL0aeW2JiEjdGttH0FBdoItqPSFEvNmjGspNpZQBKWVv8gPxMtGglHJAStkM4C7EE75+xPcT3jPp8HsA5CQeewzA3YljMINjVSMYjqLfF0IVm5ycU3Il0a2SDqf93uRKIpPEcyl12DTTuOaMexQAdD0jMak00VmtXyOvLRERqdfYeBQn+ny6KDVNSkWzR0WGt0kp753y90cBPHqO5w4BuPk85zrnsWrS44nfcedK4rmlqsY6U5JllC4miedU4rSh3xeElBKJUnTVSs5I5J7Et1YStbJKTERE6nWky4NoTOouSewemd/v4IzOSaRz6xwOAOCMxPOxW02wmQ0qShKDKMg1w2rS9jye+Sh1JveuzW/gazZoHQzAbjWh2G5ROhTFJUvDtbJKTERE6tXYMQxAH01rklyO+c8WZ5KYJToTMxKrOHj9nIQQqpqV2O8NTbxZpuklV5yS+zfV7Izbj8XFeapfEU0Fi8mAojwL+jTwuhIRkbod6vSgakGOrhqpuexWDI6GEJ1Hl3EmiVmia3gMRoNAKUsTz8tln/+dkUwZGA2xac0FJPdramHFqdXtR40OuqbNVInTpqnxJkREpE5Hu71YXZGvdBgZ5XJYEZPAkH/uY+OYJGaJzuEAyvNtMBn5kpyP2lYSOf7i/LSyd208EkPncACLi1gJkFTqtLK7KRERKcoXDOOs24/VlVPHqmtbKvp4MCPJEl0jHH8xE2pJEqWUGPCF2Nn0ApI/xNS+4tQ+FEBMsrPpZFrqXEtEROp0tNsLAKjX4UoigHlV3zFJzBKdw2McfzEDLrsNw4EwxiMxpUM5L89YGOPRGDubXoDNbERBrnmiE6xasbPpO5Xm2+AeDSESze7vVSIi0q7mZJKot5VEe7xSiyuJKjceiaHPG0QlO5teUDLpGvRnd1KRTHpKnCw3vZASh1X15aZnE0niYu5JnFDqtEJKwD069/0QRERE89HU7UGJw6q77T/FjnindSaJKtfrCSImOf5iJtQyKzE5RJzlphdW6lR/WeLZQT8W5JpRkMvxF0mlDm3sNyUiIvU62u1FfYW+VhEBINdigt1qYpKodp0jiRmJ3JN4QapJEhOt/5kkXliJQ/1dMNnZ9J200pSIiIjUKRiO4lT/KFZX6ms/YtJ8ZyUyScwCEzMSuSfxgtSTJLLcdKZKnVb0+0KIzWOWj9LOuv1YzP2Ib1OaGP/Sl+Xfq0REpE3He32IxqQuVxKBxNi4ecwrZpKYBbqGxyAEUJbPhOJCiu3zr7HOhH5vCLkWI+xWk9KhZL0ShxWRmMRwQJ1718bGo+jxBLkfcYoiuxVGg0CfhyuJRESUec3dHgD662yaNN+JAEwSs0Dn8BjKnDZYTHw5LsRqMiI/xzyv5fNM6PcFWWo6Q2+VJWb3a3ourYOJzqZMEt/GaBBw2dXflIiIiNSpqcuL/Byzbnt+MEnUgK6RAGckzoIaZiX2+0K666Q1V8mS3L55lEQoqZWdTc+p1GlluSkRESniaLcH9RVOCCGUDkURLocV3mAEwXB0TsczScwC8RmJTBJnKl5jnd1vPAd8IbicXEmcieTeNbU2rznLlcRzKnGqvykRERGpTzgaw7Fen26b1gDx98sA4J5j9R2TRIVFojH0ejgjcTZcDuuc/8FnSr+X5aYzlWxG1K/SctOzA364HFbuP51GqZPlpkRElHmn+0cxHonptmkNMP9mj0wSFdbnCyESk+xsOgvZXm7qD0XgH4+y3HSGrCYjFuSa1VtuOuhnqek5lDpsGA6EEYrMrdSFiIhoLpq7vQD027QGYJKoel0T4y+4kjhTLocV/vEo/KGI0qFMK/nNyJXEmSt12lTbuIbjL84t2ZRIravERESkTk1dHuSYjbq+iTuRJLLcVJ06hwMAwMY1szDfGut0e2tGIpPEmVLr3jVfMAz36Dj3I55D8nuAJadERJRJR7u9WFXhhNGgz6Y1AFCYZ4EQXElUreRKYgWTxBmb7/J5uvUnyiZdXEmcsVKHdSK5VpNWd/wmj57vVJ5PcvarWleJiYhIfWIxieZuD1breD8iAJiNBhTmWpgkqlXn8BhcDitsZqPSoahGsT3Lk0RvstyUexJnqsQZTxJjMal0KLNyxj0KgEniuZQ6kkkiVxKJiCgzWgf98I9Hdb0fMWk+fTyYJCqsa4TjL2ZrvjXW6dbvC8FsFFiQa1Y6FNUoddoQjUkM+seVDmVWkiuJi4rYeGo6BblmWIwG1TYlIiIi9ZloWlOp75VEIJEkck+iOnUOB7gfcZYK8ywwzKPGOt36fUG47FbdDm+dixKVrji1DvpRWZDDSoBzEELEV4lZbkpERBnS1O2B2SiwtMShdCiKm89scSaJCorFJLpHghx/MUtGg0DRPP7Rp9uALwSXk6Wms1GaaHDSr7IVp9ZBP1cRLyDeuVZdrysREanX0W4vlpc5YDExzUmWm0o5++08/L+noIHREMajMVSy3HTW5nNnJN36vSGOv5ilEpWOSujzBCeas9D0Sp1WJokAxiMx/Pvvj+GKb/4RX3riMHafdiOqsj24RJQddre48b77d+Hzvz6kdChZR0qJpi4PVnM/IoB4khiKxOCbw9g4UxrioRnq5IzEOZtPjXW69fuC2FCzQOkwVCU51kRNXTBjMYl+XwhlXDU+rxKHDTtPupUOQ1EdQwF8+rGDONQxgksWF+Lpxm48tq8DLocVN6wpx63rq7Cmim9oiOj8Tvf78I3nj+OlY/3IsxjxZvsIrl5ZiveuLlM6tKzR7QliOBBGvc47myZNngjgtM2uVwaTRAV1jcSTRO5JnD2Xw4qTfT6lw3iH8UgMw4EwO5vOksVkQFGeRVUNTtz+ECIxyZXECyjLt2E0FMFoKAK7VX+/cp4/0oP/99vDgATuv2M9rl9TjrHxKF450Y9nD3Xj0X3teHBPK35792asW8ibS0T0ToOjIXz7pZN4bF8Hcs1GfPG9K/DRyxbh/d/fjXufacaWJUVwzDIB0KrmLg8AoL6SN96At27CD/hCqHPZZ3XseX9jCyEeAnDBehgp5Z2zuioBiJeqAeCbzDlwOaxwj8ZHJhiyaFBqcnUzOUScZq7EaUO/isoS+zzx17qUK4nnNbHf1BuEfZa/oNQsFIni688dw4N72rC2ugD/e9s6VBfG96/mWIy4fk05rl9TjmH/ON77Pzvxlaea8MynL9f14GcieicpJT72szdwtMeLOy5diL9791IUJd74f+PWi3DL/bvwrRdP4GvbVyscaXZo6vbCIICVZVxJBOY3W/xCexJPA2hJfHgA3AzACKAzcex2ACOzvioBiHdyzDEb4dDh3fX5ctmtCEclPGNhpUN5m2SSwz2Js1fiiM9KVIvexGvNctPze2tWonpe21S4/5UWPLinDZ+4YjF+/anLJhLEqRbkWfDVP1uF5m4vHn69LcNRElG2e7N9BEe6PLj3pnrct331RIIIAA3VBbhz0yI8+HobDrYPKxhl9jjd78OiojzkWNh1HEhjkiil/FryA8AyADdIKe+QUn5ZSvkRADcAWD77kAkA+nwhlDo5KmEusnVWYjLJYbnp7KmtwclEkshKgPOaaEqkolLi+RqPxPDI3na8e0UJ/vGGVRfssHfDmnJcsbQY33rxhK7+PxHRhT2ytw12qwm3rKuc9vHPX7scpQ4bvvTEEYSjsQxHl33ahwJYeI6bcnqUn2OG2Sjm9H55Nt1NNwF4fcrn9gK4bNZXJQDxlcQSrkLMSTJJdGfZytNEkshy01krddow4AuppuNjnycIo0Gg2M7X+nyS5aZqugEwX8839cA9GsKdm2tm9HwhBL52Uz1CkRj+7blj6Q2OiFRjJDCO3x3uwc3rKs65p9thM+Nr2+txvNeHH//pbIYjzD7tg0wSJxNCzHkiwGySxIMA/k0IkZO4aA6ArwNonPVVCUC8NJGlanOTrSuJA94ghACK8ixKh6I6JU4bYjK+QV8Ner1BuOxW7iG7ALvVhFyLEb0edbyuqfDQnjbUFOXiiiXFMz6m1mXHXVfW4qnGbuxu0Xc3WCKK+82BToxHYrj9kkXnfd619WV4z6pS/M/LJ9E+AeO7GwAAIABJREFUGMhQdNnHEwjDG4xwfvEUyVmJszWbJPFjALYA8Agh+hDfo3g5ADatmQMpJfq8oYm77DQ786mxTqeB0RCK8qwwGTmCdLZKHeoag9HnDaKUpaYXJIRAqdOmqs6189Hc7cH+tmF8ZNOiWTfVumfbElQX5uCrTzVhPMKyMSI9k1Li0b3tWL+wAKtmMM7ha9vrYTIY8Fe/eAMH2vS5P7FtyA8A59wDrldpTxKllK1Sys0AlgC4CcASKeVmKWXrrK9K8IUiGAtH2RlxjhxWE6wmQ9Ylif3eEJvWzJHa9q71eoIo402eGSl1WlXVuXY+HtrThhyzER+4uHrWx9rMRtx302q0DPjx49fOpCE6IlKLPWcGccbtxx2Xnn8VMak8Pwffu2M9fMEIbv3+bnzxN4cx5B9Pc5TZpX0ovorKctO3m+ts8Vkvd0gp2wHsA9AphDAIIbhkMgcTXTCZJM6JEGLOd0bSqd8X4n7EOXpr71p2vabn0sty8RkrddpU87rOhycQxlONXbh5XQXyc+c2s2zbihJcW1+K77x8SjeJNRG90yN721GQa8YNF5XP+Jgrl7nw8ueuxKe21uK3b3biXf+5A7/c146YSvb6zxeTxOm57FYMjs6+58OMEzwhRIUQ4kkhxCCACIDwpA+apeQbplKuOs3ZXO+MpFO/LzgxuJRmp9huhRDqaHASGI/AF4yw3HSG4kliEFJq+43Krw90IBiO4aObauZ1ni9fvxLjkRh+9CeuJhLp0YAvhBebevH+9VWwmWc3yiHPasKXrl+J5/72CiwrceAfnjiCL/72cJoizS7tgwEU2y3I42i5t3E5rIhJzHpleTargD8EMA7g3QBGAawH8AyAu2Z1RQIQL1UDOIh7PubarSldojEJ9+g4VxLnyGw0oCjPqopy0+T3L1cSZ6bEYUUoEoN3LKJ0KGkTi0k89HobNtYsmNH+ofNZVJSH7Q2VePj1dt2VixER8Kv9HYjEJG67dOGcz7G8zIHHP7UJt1+6EE8e7NLFz5L2oQD3I05jrn08ZpMkbgbwl1LKRgBSSnkIwF8B+NysrkgAMNHEgQnF3GVbuemQfxzRmOSMxHkocVjRr4KyxIkZiUwSZyR5M0zLzWtePTWAtsEA7rysJiXnu+eqOgQjUfz0Nba0J9KTaEzisX3t2FxXhDqXfV7nEkLgo5sWIRKT+N3h7hRFmL3ahwJYxCTxHeY6EWA2SWIU8TJTABgRQrgA+AFMP92TzqvfG4LDZkKuhUvic+VyWDEUGM+a4bHJFTA2rpm7UqdVFYlEsiSW5aYzk0wSkyuwWvTg7la4HFZcW1+WkvMtLXXgutVl+MXuVnjGuKuDSC92nhpA5/DYjBvWXMjKcidWlDnwxJtdKTlfthqPxNA9Msb9iNNw2eO/g9O5krgXwPWJP78I4HEATwDYP6srEoBE+3yuQsyLy2GFnEONdbr0J775uDo8d2ppcJKc+cfv4Zl5qymRNpPEtkE/dpwcwO2XLITFlLpebn+9bQl8oQge3N2asnMSUXZ75PU2FNutuGZVacrO+b71lWjsGMGZgdGUnTPbdI+MISY5/mI6xY747O50JokfBfBq4s9/D+AVAE0Abp/VFQlAMklkMjEfyQYx2VJyOpBIblhuOnclThvcoyFEsmR1+Fz6vEHYrSbYuTl+Rkonxptkx/dqqv3ucA+kBG6fx/6h6dRX5OPdK0rwk11n4Q9pdz8nEcV1DAXw8vF+fHhjdUpvOG1vqIRBAE8d1O5qYrKz6aKiPIUjyT65lvj7lbQliVLKESnlUOLPY1LKf5FS/n/27jy8zbPKG//31m7ttmXZlvclq90szdq00JbSBei0tEBLYYBSBjoF5jcsA7zDDMsLww868w4wzFtm2AtlK2UoOwUKbWmzJ03TJI0d77skW7K1Wvv9/iHJMSGJJevZZJ3PdeW6Umt57lSW9JznnPucj3DOZ4pcK0G2uyllIUqz2o24YsmXm9ZRuemqOXPZYZ9CssOXQhd5imPQqmGr0q7ZTOLZmSBaaqpE+Ux/zyu6sRBN4nuHxwR/bkKIsnz30BhUjOHNe4W94FRvNeDqbgcef2FqzXaZHqPxF5e1mokAxYzA0DLG/jdjbIQxFmOMDef+W1f0Sisc5xzeEJWblqohtx9sOrAo80qyvKE4rAZN0e2qyXlLDU4UHky4g7Gl3z9SmHqrXvGv62r1uUPY2FBaR9NLubK1Gtd0O/DVP40glkyLcgxCiPwWE2n88OgEbulpQKOtSvDnv2N7Eyb8izg2Ni/4cyvBhD8KnUZFfSEuITsRoLjv4GJy2f8K4JUA7gewFdnRF68A8GBRRySYjyaRTHOakViieosBOo0K476o3EsBkG1G5KTAvyTn964pIzt8KZ4AXeQpVrnsNy1WLJnG8GwYmxosoh3jva/oxlw4jkePToh2DEKIvH72whQCi0m89SphGtZc6OaeBlRp1fjJ85OiPL/cxn1RtFRXQaVici9FkVYzEaCYIPENAG7jnP+Oc97POf8dgDsA3FXUEcn5zoh0klkSlYqhtcaIUV9E7qUAyJab0hWs0pRDJjGT4fCG4jT+okhOi0HRr+tqDXrDyHBgY6M4mUQA2NNRg13t1fjvZ4Yom0jIGsQ5x8MHRrGxwYLdHTWiHMOk1+CW3gb88sWZNfk5MuaP0n7EyxA7SLxUaE4he5HyM9Yo61S69lojxpSSSQzFKUgsUa1JB8YAr4KDiblIHKkMp3LTIjXY9PCG4khn1tZ+mLMzQQDARhEziYwxfODGDZgJxPC53/SJdhxCiDyOjs6jzx3CvfvawZh4p9V3bG9CKJbCH/u8oh1DDpxzTPijtB/xMuosegRjqaIuEBQTJD4G4BeMsZsZY5sYY7cA+Gnu56QI3qVMIgUUpWqtMWHcH5V9IzbnHLMhKjctlUatgsOsV3QXTA+Nv1iVBqsB6QyHr8iN80rX5w7BoFWJfgX7qq5a3LuvHQ8fGMWzA7OiHosQIq1vHxiFrUqL27eJO3r86m4HnBb9mpuZOB9NIhxP0fiLy8gnMYqp6CkmSPwwgCcBPATgOID/RHYMxoeKeA6C8/utqAtm6dpqjYgm0kV3bBJaMJZCPJWhTKIAlN7gJF8JQOWmxWnINWKYCSj3tV2NPncQG+otUEuwD+Z/vWoj1jnN+IfHTmIhquwOwISQwswEFvHEGTfu3tWCKp24je/UKobbt7nwdL9XMTOmhTCW23bURkHiJTXZs9/BUwuFN3u8bJDIGHtF/g+AawA8DeBdAP4K2QY2T+V+TorgCcZQY9JBr6EumKVqq81+IMhdcuqhEmLB1FuU3eBkKUikctOi5INqt4IvAKxGv4idTS9k0Krxhbu3wR9J4J8eP11QBUUmw/HQU4PY+///Afd89RA+95s+PHF6BjMK6QpNSKX7/uFxZDjHW/aK07DmQndsb0Yqw/HLF6clOZ4U8jMSW2spSLyUxlyQOLNQ+HfwSpOgv3GJn+e/mVju750FH5HAE6S9a0LJl3iN+aLY1S7OZu9CuAOUXRKK02rAyckFuZdxSZ5ADGoVg8NM7+Fi5INq9xrKJM6G4pgLJ7BBxP2IF+ptsuH9N67Hvz7RjxtOOHHnlc2XvO9CNIEP/Ogk/tjnxVWdtYgkUvjGc8NIprNf4V11JvzwXVdRVQshMomn0vjBkXHcsNEpWankZpcV6+vNeOK0G2+9ql2SY4ptIhcktlRTkHgpjfmxcUVkEi8bJHLOO0pbErkYmpEonCZ7FdQqhnGZO5x6qARRME6LHr5IAsl0Blp1MRXx0nAHY6gz6yUpL1xLak06aNVsTWUS+9y5pjWN0gWJAHD/y7vwdN8sPvGzM9jdUYPmi5wYvTi5gHd/73l4gjF86vYevGVvGxhjiCXTODsTxPGxeXzm12fxyMFRfOCmDZKunxCS9asXZzAXTuBt+9olPW6Py4YjI35JjymmMV8UTote9HLdcmbQqlFr0mG6iAu1K2USiQg8wRg2SVSetNbpNCq47AaMKqbclK7Il6reagDnwFw4LspA4VJ5gjHUU6lp0VQqBqfFsKYyiX0zIQCQrNw0T61i+Pe7tuJV//Es3vO953HH9iZUm3SoNelRbdLi+bF5fPqXZ1Fn0eOxv92HbS32pccatGpsb63G9tZqHBr24buHx/Hu67th0NLJFSFSymQ4vv7sCDrrTLim2yHpsV12A9zBGNIZviYueI5TZ9OCNNoNwmUSifDSmWwXTOpsKpz2WhPG/PIGie5gDHajlk60BJB/b3iCygwS3YEYOutoFtNqNNjWVpB41h1EvVWPGpNO8mO31Bjx2TuvwAcfO4mTv3jpL26/bkMdvnDXNlRfZm33Xd2BJ88exs9emMLdu1rFXC4h5AI/fn4SL80E8cW7t4k69uJimuxGpDMcnmAMLrvyvmeLNeGPYm9nrdzLUDyXraqo2eIUJEpsLhxHhlODEyG11hjxq1Mzsq7BHaDh6kLJl2IrtcOpOxjDvi76MlqNBpsBL00H5V6GYPpmpGtaczF/tdWFV1/RiIVoAvPRBPyRJPyRBNQqhhs2OqFaIUNwVVctNjZY8M3nRnHXzhbJT1QJqVTheAr/9tt+bG+14/ZtLsmP77Kf359W7kFiPJXGTDBGTWsK4LJX4eCQr+D7K2/DzxrnWZqRSAGFUNprTViIJhGIJmVbA+0zFU6+qZNXgUFiNJFCKJaictNVarBmM4lyzzUVQjKdwaA3LPl+xAupVQy1Zj26nRbs7qjBLb0NuHFz/YoBIgAwxnDfNR3o94Swf7DwEwdCSGm+/NQgZkNxfPzWzbJcnFnNOASlmpxfBOegctMCuOwGhOIpBGOFnS9TkCixfGt/KjcVTv7q0ZhfvuY17kCMXlOB1Jr1UDHAG1LeGAzqYluaRpsBi8k0gospuZdSstG5CBLpTNnvL79tqwsOsw7f3D8i91IIqQgT/ii+/twI7tjehO2t1bKswbWGgsSl8RcUJK4ov4Wn0DEYFCRKjDKJwpN7VmIqncFcmMpNhaJWMdRZ9IosN3XT+7ck9WtoVuJZd7ZpjZTjL8Rg0Krx5j1t+GOfF0OzYbmXQ8ia99nfnIWaMXz4Fvm6Cpv0GtiN2qKamCjVuI+CxEItLzMuBAWJEvMGY1CxbDt4Ioz8B8O4TM1r5sIJZDioBFFA9VbDUtZdSbxLlQD0Wq9Gfk7TWggS+2aC0KgYuurMci+lZH+9tw06tQoP7x+VeymErGmHhn349Sk3/vbaLtkbs7lsVZiaXwNBoj8Kg1ZF814LkM8gTwcUFiQyxr7LGJthjAUZY+cYY3+T+3k7Y4wzxsLL/nxs2eP0jLFv5h7nZox94ILnvYEx1scYizLGnmKMtUn1b1oNTzAOh1kPjQLnv5Uro04Dp0WP0Tl5yk2XsksWChyE4lR4JrGBLgisylImscAvKCXrc4fQ7TRDpyn/z/I6ix63bXPhx8cnsRBNyL0cQtakdIbj0798CS6bAe96eafcy0FTdRWmCyw7VLL8+AtqvLUyp8UAtYopstz0swDaOedWALcB+BfG2I5lt9s55+bcn08v+/knAawD0AbgegAfZozdAgCMMQeAnwD4GIAaAMcAPCr6v6QEHmpwIgo5x2As7VOjwEEwTqsBswrdk2jWa2DWU2Po1TgfJCrvtS1W30wQG8u81HS5+67uwGIyjR8enZB7KYSsST8+PoEz00F85FUbFTH0vcletWbKTanUtDBqFUODtfBZiZIFiZzzM5zz/JkBz/3pKuChbwPwac75POf8LICvAbg3d9udAM5wzh/jnMeQDSi3MsY2Crp4AXmCcQoSRdBaa8RYEbNfhET7TIVXbzHAF0kgkcrIvZQ/4wlSg6JS6DQqOMw6uIPlfWISiCYxHYhhY2N5N61ZbrPLiqs6a/HtA6NIppX1viOknKUzHF9+ehD//NPT2NlWjdu2Sj/y4mKa7FUIxVMILMrXGb5UnPNcJpFmFxeq0WZQXrkpADDGvswYiwLoAzAD4NfLbh5jjE0yxr6VyxCCMVYNoBHAyWX3OwmgJ/f3nuW3cc4jAIaW3b782O9ijB1jjB2bnZ0V8p9VFC+dZIqivdYITzCOxURa8mN7gjFoVIz2mQoo/x6ZDSsr4+QOxihjXKIGm2Ep+16u+tzZWY9rKZMIAO96eSdmAjE8cnBM7qUQsiaMzkVw11cO4l+f6MeNm+vxtbfuVExZ5NL+tDLOJs6FE1hMptFaU96zHqXUaC+8zFjSIJFz/m4AFgAvQ7ZMNA5gDsAuZMtJd+Ru/17uIfmOAIFlTxPI3Sd/+/LbLrx9+bG/yjnfyTnfWVdXV/o/ZhXiqTR8kQRlnETQWpu9iiRH8xp3MAanRV/QXDJSmPx7RGn7Ej0BKhcvVYPVgJmyDxKznU03raFMIgBct6EO166vwxd+fw7eUHm/RoTIiXOO7x4aw6v+41kMeEL4jzduw0NvuhLVCrqYnO90Wc7Na8Zzo8/yo9DIylz27IXaTGblecWS77jnnKc5588BaAbwAOc8zDk/xjlPcc49AN4L4CbGmAVAvh/38m9iK4BQ7u/hC2678HZFye+xokyi8NqXxmBIX3LqCcaos6nA8l3KvArqcJrJcHhDNOqkVA02g+KC/2L1uUOwG7VwrrFueowxfPK2HsRTGXzu131yL4eQssM5x9P9Xrzxq4fwzz89jR1t1fjt+1+O27c1KSaDmNdUXVynSyU6PyORyk0L5bJVIZHOwBdZuUmZnG3ZNLj4nsR8aKvinM8jW5a6ddntWwGcyf39zPLbGGOm3HOegQLlW/o76SRTcG25Dwg5ZiV6ghQ4CC2frVNSNmMuEkcqw6nctEQNVgPmo0nEktKXhgulz51tWqO0kz4hdDhMeNfLO/GTE1M4POyTezmElIV4Ko0fHZvALV98Fvd+6yhG5iL49Gt78Z37dss+6uJSHCY9dGoVpsq43HTcl117c7Uy/x8rUTFlxpIEiYwxJ2PsjYwxM2NMzRi7GcA9AP7AGNvDGNvAGFMxxmoBfAnA05zzfBnpdwD8M2OsOteQ5p0AHs7d9jiAXsbY6xhjBgAfB/Ai51yRl0C9NCpBNDajFnajFmN+GTKJVIIouFqTDmoVU1TGyROgGYlCaMidMCnptS1GJsPR7w5hY8PaKjVd7j3Xd6PJXoVP/PwMUtTEhpBL4pzj2wdGcc2DT+HDP34RjAH//oateO4jr8Bb9rYpehuKSsXgshvKutx0Yj6KeqseBq383WLLRX5e8UwBGWSpMokcwAMAJgHMA/g/AN7HOf85gE4ATyBbInoa2X2K9yx77CeQbUYzBuAZAP/GOX8CADjnswBeB+AzuefdA+CNEvx7VuV8F8y1VaKkFG01RskziZF4CqF4igIHgalULDcrUTnlpkszEum1Lkn+/1+57kucmI8imkhjU+PaalqzXJVOjY/duhl97hC+Q01sCLmodIbjYz87jU/8/AzWOc145B278Zu/fxlet6O5bOanusp8DIY7EFNsplap8pnEqQKa10gy7CsXzF17idt+AOAHl3lsHMB9uT8Xu/1JAIodebGcJxSHVs1QbVTOxuW1pLXWhJMTC5Ie8/xwdQr8hZYNEpUTSJx/rSlILEX+vaKk17YYZ2eyW97XciYRAG7uqV9qYnPr1kY4qQKGkCWxZBrv++ELeOKMG/df24mP3LxR0VnDS3HZq/DcwJzcy1g1dzCG7jrzynckS6qNWhi0KswopdyUZHmCMTgthrL8ICkH7bVGTC0sSjrji2YkisdpNSw1e1ICTyAGtYrBYaYLAqXIl5uWaybxnCcbJK6rX9snJtTEhpCLC0STeOs3juCJM2587NbN+MdXbSrb87omexU8oZjiZhIXyhOgsVTFYozBZasqqGERBYkS8gbjcFKpqWhaa4xIZ7ik9fUUJIqn3qq8TGKdWQ91mZ4MKIVZr4FZrynbWYmjvggabQYYdZIU4siqw2HCO1/egZ+cmMKgV5FNwwmR1ExgEXd95SBOTMzjS/dsxzuu6ZB7SSVpsleB8/Ks7AjTdp9VcxU4K5GCRAm5gzHazySidkeuw6mEsxLduWYm9LoKr96S7YIZTymjCyaNOhFOg81QtkHimC+KtgqayfWmPW0AgGfOlW9JGiFCWEyk8eavHcbUwiIefvtu3LbVJfeSSpbfnzZZhs1r8t8htN2neI02g6Ia1xDkTjIpmBBNW430sxI9wRgseg1M+rWfVZBaPuuulFmJnmAM9WtsLp5cGqyGpT2e5WbMF0F7beXM5GqyV6HDYcKBQQoSSWX7wpPnMDwXwVfesgNXdzvkXo4glmYllmHzGqrkWr1GexW8ofiKZcYUJEokmkghFEtRuamI6ix6VGnVknY4peySeJxLsxKVEiTGae+DQMo1kxiOpzAXTqCtgoJEALi6uxaHhn2S7vcmRElOTizg688O457drWsmQATOj0MoxyBxKZNIQWLRmuyGgsqMKUiUSD4bQjMSxcMYQ1utUdJMojsYo5EmIsm/V7wKyDjFkmkEFpN0xVIgDVYDZsPxspvBl/9saa+gclMAuLrLgUgiLXn3aEKUIJHK4MM/fhFOiwH/+OqyaKZfMINWDYdZj6lyDBKp4/iq5ceGrHRxgIJEiVBaXBrZIFG6TKI3GKfXVCT54FsJG+rzF3mcVG4qiAabAekMx1w4IfdSipL/bKm0TOJVXbVgDNg/6JN7KYRI7qGnBtHvCeEzd/TCatDKvRzBNdkNZRkkeoIxWAyaimgiJrT8XtSVuoxTkCgRT65kjrJO4mqrNWHcH0Umw0U/VibD4aFmRKKpNuqgUbGl946cPCG6yCOk/Hum3PYljuYyiZXUuAYA7EYdrmiyYT/tSyQVps8dxENPDeL2bS7csKle7uWIItvpsvyCRHeAzr9Wy2XPlRmv0LyGgkSJ5EvmnPQLLarWGiPiqczSSb2YfJEEUhlOpQ4iUakYnBa9IvauUSWAsPLvGSW8tsUYm4uizqKvyEZV+7oceH58HpF4Su6lECKJVDpbZmqr0uITf9Uj93JE02SvwtTCIjgX/+K6kDxBmpG4WkadBrYqLZWbKoUnGINBq4LVUHknF1LKdx2UouQ0Hzg4aZ+paDrqTBiek26P6aV4glQJIKTzQWJ5Xb0e9UUqbj9i3jXdDqQyHEdG/XIvhRBJfHP/CF6cDOCTt/WgxqSTezmicdmrEEtmMB9Nyr2UorhpYkBJXPYqzKwwK5GCRIl4cnvXGKNB3GLqrMsGiX0zQdGP5aFN06LrrjNjyBuW/QqnNxiDTqOCrWrt7UeRQ41RB51aBbdCxpsUKjsjsbL2I+btbK+GTqPC/gEqOSVrXybD8V9PD+G6DXW4dUuj3MsRVX4MxlQZzUpMpTOYDcWp3LQELtvKe1EpSJSIOxijzqYScNmr0FxdhYPD4jdYWOqsRR9Soul2mhGOp2Tfu+bJdbGlizzCUKkYnFZ9WWUSFxNpuIOxis0kGrRq7GyrxnO0L5FUgLPuIOajSdy21bXmP/ebck1Myql5zVw4gQwHjSArgcteRY1rlMJL8/Qkc3WXAweHfEiL3LzGE4hBxQCHee2Wocit22kBAAx6w7KuwxOM00UegTXaDLIH/8UY91dmZ9Plru52oM8dwly4vDLAhBTr4FD2QvNVXbUyr0R8+U6X5dS8hi7Sl67RbkBg8fIlxhQkSoBznjvJpP1MUtjXXYtgLIUz0wFRj+MJxuEw66FR09tILN1OMwBgwCNzkBiivQ9Cq7cayqpxzejSjMTKDhIB4MAQjcIga9vBIR86HaaleXJrWbVRiyqtuqwyifnvDgoSV89VwO82nd1KIBRPYTGZppNMieSv/Ik908tNnbVE5zDrYKvSYnBW3iDRG4zDSU1rBJXPJMq937RQY7kgsbVCy00B4IomGywGDe1LJGtaKp3B4RE/9lZAFhEAGGNw2Q1llUlc6jhuo+/l1cpnkC+HgkQJnB9/Qb/MUnBaDFhfb8aBIXFPZDzUWUt0jDGsc5plLTcNx1MIx1P0Wgus3mpALJlZsdxFKUZ9UdSYdBXdvEitYriqsxbPDc6VTXBfaYKxJE6Mz+OxYxP4/O/6MeEXv9P3WnNqKoBwPIV9FRIkAuU3K9EdjEGjYnCY6Lx6tRoLSHLQPAYJnG+fTyeZUtnX5cAPj44jnkpDr1GLcgx3MIad7dWiPDc5r9tpxu9e8sh2fO/SjET6MhJSvozLHYzBblT+vt4xXwRtFZxFzLtmnQO/e8mDcX/ldnpVmlgyjQ/9+EUcHvbBG/rz/aJP9c/ifx7YB52GcgKFypdT7+2snCCxuboKv5egK7xQPIEYnBY9VKq13VRITA02A1bqyUSfGhKgQdzS29dVi1gygxPjC6I8fyyZxkI0SfXwEuh2muGPJOCPJGQ5/tJFHmpcI6iGXJnQSt3VlGJ0LlrR+xHz8vsSqcupcjxycAy/ODmNvZ21+MgtG/G1t+7EHz94LR5605U4NRXAl/4wIPcSy8rBIR82NljgMFfOhUGXrQpz4QRiybTcSymIm5pBlkyrVsG5Qq8UChIlkD/JXOnFIMLZ01kLFQMOiHQi46XssGTyzWvkKjn1hvLl4vRaCyn/3vGUQZAYT6UxHVikTCKATocJDVYDDoi855sUJhhL4qGnB/GydQ586Z7teOC6Lty4uR6ddWa8ZksjXr+jGV9+ehDHx/xyL7UsxFNpHBvzV0RX0+XysxLLpeTUHYzRRXoBrNSYiYJECXiCMVj0Gpj0VN0rFVuVFlc027FfpC58bsoOS2apw6k3JMvxPVRuKgqnJVvqUg6ZxAn/Ijiv7M6meYwxXN3twP6hOWREHjNEVvaVZ4awEE3iI7dsvOjtn/irzXDZq/D+R08iHE9JvLry88L4AmLJDPZ1OeReiqTOj8FQ/ucxkL24SOdfpWtaoXkNBYkS8ARj1LRGBld31eLkxIIoX4z5wIG6m4rPZathi8JhAAAgAElEQVRClVYtWybRE4zDqFPDTBd5BKXTqFBr0i+9l5Qs39mUMolZV3fXYiGaRL9Hngs3JMsbjOEbz43gtq0u9DbZLnofi0GLL9y9DZPzUXzqF2ckXmH5OTDkg4oBuztq5F6KpJrKaFZiKJZEJJGm8y8BrNS8hs56JOChUQmy2NflwJefHsLRET+u3+gU9Llpn6l0VCqGbhk7nOa72LKVdniTojXaDGWRSRz1ZTtEUiYxq8eVDUj63SFsarTKvBp59LmDeNs3j8AX/vO90nqNCp9+bS/uvLJZ9DV88Q8DSKU5PnjT+sveb1d7DR64rgsPPTWEV2x04pbeRtHXVq4ODvnQ22SruC7G+SYmk2UQJC5dpKfzr5KtNAaDgkQJeIJx7Kmwq1JKsLO9GjqNCvsH5wQPEt2BGKq0algN9BaSQrfTjEPD8uyB8gbjtJ9YJPVWAybnld+if8wXgdWggd1YWSeOl9LhMEGjYjhXoZnExUQaf/f9E0hngPuv7fyz2w4O+fDhH7+IOoseL1tXJ9oahmfDePToBN68p7WgLrN/f8N6PHNuFv/4k1Mw6TXoddlQbVJ+V2EpLSbSODExj/uu6ZB7KZLTqlWot5THrER3gHpCCOWW3obL3k5nuCLjnMMbilHTCxkYtGrsaK0WZV+iOxhDvVVP2SWJdDvNePzEFMLxlORln55QDFub7ZIes1K47AYcHvGBc67o99KoL4p2h0nRa5SSTqNCu8OEARnnl8rp0796CQPeMB55x+6/CASDsSTu+u+DeOC7z+NH91+FzS5xMq3//rtz0GtU+LtXrCvo/jqNCl+8ezte+9B+vOUbRwBkM/mbGq3ocVlx77521FZQN8+LOTbmRzLNK24/Yl5TdXnMSnTTdh/BrJRJpD2JIpuPJpFMc2p6IZN9XbU4OxOELxxf+c5F8AbjdBVLQvnmNUMSn5RyznPlpvT+FUNrjRGhWArz0aTcS7ms7IxEKjVdbp3TjIEKzCT+5tQMvn94HPdf23nRTKHVoMW33r4LZr0Gb3/4iCgn3ScnFvCrUzP4m5d1oq6IKodupxnPfeR6PPKO3fjHV23Eno4aTM5H8dBTg/jgYyfBeWU3Ijow5INGxbCrQucfu+xVmCqDIJHKTaVDQaLIaO+avPblZnodGha2/beb9plK6nyHU2mDxGAshVgyQ+9fkXQ4soHXyFxE5pVcWjKdweT8ItpqqGnNcuvqLRjzR8tmrpoQphYW8ZH/eRFbm2344I0bLnm/RlsVvvX2XYjG07j3W0cQWBTuIgjnHA8+0Ycakw7vfFnxZZF2ow4vW1eH+6/twhffuB2/e/+1+OirN+Hp/ln84axXsHWWowNDPmxrscOoq8wiO5fdgJmFmOK7FrsDMVgNGlTp1HIvZc2jIFFk1D5fXlubbTDrNdg/JNy8RM45zeiRWFuNEVo1k7x5jTdIMxLFlA8SRxUcJE7NLyKd4dTZ9ALr683gXL75pVJLpTN43w9PIMOBL92zHTrN5U+fNjVa8d9v2YHh2Qj+9pHjiKeECaafHZjDgSEf3nt9NywGYfbIvm1fO7qdZnzqly9VVNC/XDCWxKnJBeyrsPmIyzXbq5BIZzAncOWV0OgivXQoSBRZfui600K/0HLQqFXY01GDA4PCBYmz4TgSKcouSUmjVqHDYZL8hNSTe//WU+MaUbTUGKFWMUVnEkdz4y/aHVRuutz6egsA+eaXSu0//ziIo6Pz+JfX9hZcenx1twP/+votODjsw+d/f67kNWQy2Sxic3UV3ry3teTny9OqVfjkX/Vg3B/F158dFux5y8mRYT8yHLiqQvcjAuf3pym95DTfcZyIj4JEkbmXMhF0kimXq7pqMeqLCvbBd3x0HgCwteXic6mIOLqdZgzNSh0kUrm4mLRqFZqrqzDiU26QOJYbf0GZxD/XXpvtcDrgWfuZxAl/FP/5xwHceWUTXru9qajH3nllM964qwVf+9MwXphYKGkdvzw1gzPTQXzgxvXQa4QttbtmnQOv6m3AQ08NlUXzEqEdHPZBr1Fhe2vlNilzLc1KVPZYIneAKrmkQkGiyDzBGKqNWsE/0EnhrlmXvTL4TP+sIM93eMSPKq0aVzRV7peJHLqdFoz5IpKWQ3lCdJFHbO21JkWXm475ojDq1Kir8M6PF9Jpstn9cxUQJD4/Po8MB975ss6V73wRH33NJtRbDfjQYydX/fmVSGXw77/rx8YGC27fVlygWqh/es0mcHB85tdnRXl+JTs45MPO9moYtJV7rtZUnc8kKncsUSpXDkvlptKgIFFkHuqCKbsN9RZ0OEz4+ckpQZ7v0LAPO9qqV9yTQoTV7TQjw8+X/0nBG4zDYtBUbCMDKXQ4skGiUjsr5jub0viLv7Su3lwR5aZnpoPQaVRLDbSKZTVo8dk7r8CAN4wv/WFgVc/xw6PjGPNF8ZFbNkKtEud3sbnaiAeu7cavXpwRdIuG0iXTGZzzhLClwkcdWQ1aWPQaRWcSZ8NxZDiNv5AKneWKzBui2mm5McZw+zYXDo/4MRMorYxmIZpAvyeEPR01Aq2OFKq7LnuCJuW+RNr7IL4OhwmRRBqzIWU2Sxj1RdBOpaYXtc5pwbg/isXE2m52cmoygE2NVmjVqz9lum6DE3ftbMZ/PzOEk0WWnUbiKXzpDwPY3VGD6zb85dgNId1/bSeaq6vwyV+cQTKdEfVYSjHujyKV4UvfMZWsqVrZYzDcARp/ISUKEkVGM9aU4bXbmsA58PMXpkt6nsMjfnAO7K3gDmhy6awzQcUg6R4oev+Kr13BYzDSGY4J/yLNSLyE9fUWcA7J9wpLiXOO09MB9LqsJT/XP71mM+osenzoxyeL6nb6jedGMBdO4H+9aqPoGW2DVo2P3boZ5zxh/OT5SVGPpRT5C49dq8wUryUuexWm5pUbJFKfAGlRkCiidIZjNkTlpkrQ7jBha4sdj58oreT08LAfeo0KW5qpaY3UDFo1WmqMGJTwhNQTjKOeOhOLqiMXgElZRlyomcAiEukMZRIvYX19fn7p2i05HfdHEYql0NtU+me+rSpbdnrOE8b//eNgQY/xheP46p+GcXNPPa5slWbI+02b69FoM2D/oE+S48ltKUiso4tBLrsB0yVWXIlpKZNI5aaSoCBRRL5c7TTNWFOGO7a50OcOod+9+hOawyM+XNlaTY2IZNJdZ8aQROWmnHN4QzF6/4rMZTdAq2YYmVNes4TznU3p5PFi2h0maNVsTTevOT0VBABcIUCQCACv2FiP113ZjC8/PYQ/nPWseP+HnhpCNJHCh27eIMjxC8EYw/ZWO05MzEt2TDkNzYbRYDUINneynDXZjViIJhGJp+ReykW5g3Fo1Qw1Rp3cS6kIFCSKiGasKcutW11Qqxh++sLqsomBxSRemgliTyftR5RLd70Zw7MRpCTYKzMfTSKZ5lRuKjKNWoXWGqMiO5yen5FImcSL0ebmlw541m4m8fR0AFo1w7p64UoRP37rZqxzmvGObx/DRx8/ddET8mAsiQef6MN3Do7iDTta0O20CHb8QmxvqcaEf1Gxe4WFNOQNo8tJF4KA7EU7AIodg+IJxuC0GKASqXkT+XMUJIqIaqeVxWHW45puB37+wjQymeI7KR7N70fspP2IcumuMyORzmBCgj0T9P6VTofDpMg9icOzERi0Kio5vox1TssazyQGsKHBImj1iM2oxU/fczXuf3knfnBkHK/6j2dxbNQPINtp85GDo7ju357Gfz09hNu2uvDRV28S7NiFys8LLHW2o9JxzjE0G6GmNTnNS2MwlBkkugMxKjWVEAWJInLTSabi3LG9CVMLizia+0IuxuERH3QaFba1VHabbDnlW9BL0eH0fJBImUSxtdeaMOqLrOrijZgGvGF0O8101foy1tWbMTG/Njuccs5xeiqAXpfwe9ANWjX+8dWb8Oi7rgIHx11fOYiPPn4KN3/xT/jYz85gfb0Zv3jvNfj83dtgM0pfBtnbZINGxXBifG2XnHqCcYTjqVWPN1lrXHZlB4meYIw6m0qIgkQReYMxMAY4zFQ7rRQ3bq5HlVaNn66iy+nhET+2tdgretiu3PJf5FI0yvDmysWdlEUSXbvDhHgqs3RhTSmGvGHKMKxgLXc4nVpYxHw0iR6B9iNezO6OGvzm71+Ou3e14PuHxwEAX3/rTvzgnXtxhYwN0gxaNTa7rDgxvrYzieeb1tD7HMh+32lUTJHlppxzuGkslaQqMkiMJaW54ukJxuEw66EpYbYSEZZJr8FNPfX49akZJFKF72sLxZI4PRWgUlOZWQxaNNoMOFdC86FC5TOJTsokiq4jNwZDSfsSI/EUphYWKcOwgnyH03NrcF+i0E1rLsWs1+Czd27BU/9wHX77vpfjlZvrRR91UYjtLXacnFxAWmEZfiHlL27Q+zxLrWJosBkwvaCsC3YAEIqnEE2k0WCj72SpVGT0MuANYz6SEP04nhClxZXotdubEFhM4ul+b8GPOTY6jwwH9nZQ0xq5XdlWnZtXKe6JiycUQ7VRS51sJZAPEocVFCSeP3mUtmFIuWmrXbsdTs9MB6BWMWxskOZ3oMNhglZBF5W3t1YjmkivyQsAeYPeMCx6DeqoweASpc5K9ARoC5fUlPNpJLHnJaiz9wTjtJ9JgV7W7UCtSVdUl9NDIz5o1QzbJZpTRS5tX1ctZgIx0RudZN+/9GUkhQarAXqNSlGZxHwZGmUYLk+rVqHTYV6THU5PTQWwzmmu2C0G+eY1a7nkdNAbRpfTrIjMrVI02asUuScxvx2Bki/SqcggkQE4NiZ+kOgN0ow1JdKoVbh1SyOePOtFMJYs6DGHh/3Y2mxHla4yTxaU5OouBwBg/5C4g57p/SsdlYotNa9RikFvGBoVQ1stjb9YSXe9Geck2CcspaWmNSKXmipZa40RNSbdmm5eMzQbpgtBF2iyV8EdjEkyaqoY7lwmkbqbSqcig0SDVo3jo+J+6CVSGfgiCWqdrlCv3d6ERCqDx59fOZsYiadwivYjKkZbrRFN9iocGJwT9TieYJxmnEqo3WFU1BiMAW9YceV/SrXeacHk/CKiCWUO4F4NbyiOuXACvS6r3EuRDWMM21vsa3YMRjCWhDcUp6Y1F3DZq5DOcHgVNiOTxlJJryK//Ux6DU5OLhTVuKRYs+Hsm4vKTZVpW4sduztq8J9/HED4IoOMlzs2No90hmNPJ+1HVALGGPZ11eLgsE+0kQnpDMdsmMpNpdThMGPcH1XM1eshL2UYCrW+3pztcOpVTpBfqlOTAQCQtcOoEmxrsWPAG0ZgsbCqm3JCJeUX15Sblai0DqfuYAx2o7Ziy7/lUJFBolGnRjyVwZnpgGjHcNMGW0VjjOGjr96EuXACX/3T8GXve3jYB42KYUcb7UdUin3dtViIJvHSTFCU5/dF4khnOF3kkVCHw4hkmiuiq148lcaoL0InjwVaV59t7LKWGpycng5AxYBNjZWbSQSwtA//xcm1l00coiDxoprs2fNWpe1LnFmgZpBSq8gg0aTTAACOi7gv0Uvt8xVvW4sdr9nSiK/9aXjp9bqYwyN+bGm2wZj7vSHy25fbl3hgSJyS06UZifSFJJn22myH0xEF7EscnYsiw+nksVDttUbo1Ko1tS/x9FQAXXXmiv/c39JiA2Nrs3nN4GwYOrUKLbnMGcly2bP/P5QWJE4HYktrI9KoyCBRo2ZoqakSNUik2uny8OGbNyCVyeALTw5c9PZxXxQvTi5gD+1HVJR6qwHdTjP2D4rTvIbev9JT0qxEKkMrjkatQmedCQNraAzG6algRTetybMatFjnNK/J5jVD3gjaHUaaZX0Bo06DaqNWceWmM4FFNFLTGklV7DtjZ1sNjo3NizZrzROKQ6NiqDHqRHl+Ioy2WhP+em8bHj06/hct3EfmIrjrKwdh1mvwhh3NMq2QXMq+rlocHfWLsrfYE6Q9xVKrs+hh0qkV0bxmwBsCY6CGFkXodpoxsEYyibOhONzBGHoquGnNcttbqnFiYkH02bRSo86ml6a0WYnRRAoL0SRlEiVWsUHilW3VmA3FMSnSm8ATjMFp0UOlotk7Svd3r1gHk06DB5/oW/rZoDeMu79yEMl0Bj9411500smi4uzrciCaSOOkCHtlPMEYGAMcZgoSpcIYQ7vDpIggcdAbRku1kRokFGF9vQUT/rXR4fR0rl/BFZRJBJCdl7gQTWLUF5V7KYKJp9IY80XoQtAlNNmrFLE/PC+/FpedMolSqtggcWeuCcmxMb8oz+8NxlFPafGyUGPS4YHru/DkWS8ODftwzhPCG796EBkO/PBde7Gxga4mK9FVnbVQMWC/CKMwvKEYak16Gn8gsXaHMmYlDlJn06Ktr8/+/8qX6pazM1PZIHEzZRIBnG9es5ZKTsd8tO/4clz2KkwtLComezwTyCZ0Gm2USZRSxZ4Bra+3wKLX4JhI8xI9wRjNSCwj913dgUabAR//2Wm88auHoFYxPHr/3qWufUR5bEYteptsODAk/L5ETzBOpaYy6Kg1YXJ+EUkZx2CkMxzDc9TZtFj5jMzwrPxBfqlOTQXQ6TDBYtDKvRRF6HaaYdZr1lTzmvzFDMokXlyTvQrheArBmDIqA2bymUQKEiVVsUGiWsWwrdUuWvMaTzBGJ5llxKBV44M3bcA5TxgGjQqPvusq+vIoA1d11eLE+LzgJW6jcxHa+yCDdocJ6QzHhF++srYJfxSJVIaCxCK11hqhYsCwAsqFS3V6KogeKjVdolYxbG2x4cTE2skk5oPEzjqTzCtRJqXNSpwOLIIxoN5G59VSqtggEcg2r+n3hBCMCTskdjGRRjCWovb5ZeaO7U34l9f24kd/exXaHfTFUQ6u7nIgmeY4KmBFgDcUw/BcZKkknUgn3+FUzn2J1Nl0dfQaNZqrjRieLe9y0/lIAlMLi+ilUtM/s72lGmdnQlhMpOVeiiCGZsNosldV/IiTS1kag6GQ5jUzCzE4zHroNbRPXEoVHSTuaKsG58LP/6H2+eVJrWL4671taK42yr0UUqBd7TXQqVU4IOC+xCMj2X3KNPZEekoIEgcoSFy1zjpT2Zeb5l//jY0UJC63vdWOdIbjVG6/Zrkb9IbRRe/xS8o3iJkOKCNInA4swkV9PiRX0UHitlY7VAyCl5yeDxIpLU6ImKp0amxvtQu6L/HQsA8mnZoyCTKoNmphNWhkbV4z6A2j3qqHlfajFa3TYcbIXASZjDKaXaxG/nevvZYuFi63rcUOAHhhDZScZjI8O/6CtpRcksOkh06jwpRSyk0XFqlpjQwkCxIZY99ljM0wxoKMsXOMsb9ZdtsNjLE+xliUMfYUY6xt2W16xtg3c49zM8Y+cMHzXvKxKzHrNdjUaMVxgTuczgQok0iIVPZ1OXB6OoCFaEKQ5zs07MfO9hoasCwDxhg6HCaMzsm3J3HQG6Is4ip11pmwmEzDHVRO6/xijfui0KgYmmhP8p+pNetRZ9FjwFPe5cRANisVS9K+48tRqRhcNoMiyk0555gJxKhPgAykPAv6LIB2zrkVwG0A/oUxtoMx5gDwEwAfA1AD4BiAR5c97pMA1gFoA3A9gA8zxm4BgAIeu6IdbdU4Mb6AlIDd9I6N+WHSqZdKpwgh4rm6uxacZzOApZoLxzHoDWMvlZrKpt1hkm1fG+ccQ7MRyjCsUr4JSDmXnI76ImiqrqKLRBfRVWfCUJnvOQWWdzalc7TLaaquUkTjmuBiCtFEmmYkykCyT0HO+RnOeTz/n7k/XQDuBHCGc/4Y5zyGbFC4lTG2MXfftwH4NOd8nnN+FsDXANybu22lx65oR1s1ook0+tyh0v6ByxwY9GFPZy3NWCNEAltb7DDp1Hh2oPR9iYeHs1UFeztrSn4usjqbG62YDsTgDUmfjXIHYwjHU+im0Ter0unIjcGYK99AYtwfRVstBQ8X01VnxtBsRDGz81aLmlMVxmWrUkS5aX4NVG4qPUmjGMbYlxljUQB9AGYA/BpAD4CT+ftwziMAhgD0MMaqATQuvz33957c3y/52ELXtLM9ezIo1L7EqYVFDM9FsK+LMhGESEGrVuH6jU788sUZxJKldd47NOyDUadGL7W/l00+i5sP2KWUL6WjTOLq1Fv1MOnU5Z1JnIugrYb2I15MV50ZgcUkfBFhSvvlMjQbQbVRi1oz9Y24HJe9Ct5QHImUfHNrAWAm1zynkTKJkpM0SOScvxuABcDLkC0TjQMwA7iwXVYgdz/zsv++8Das8Ng/wxh7F2PsGGPs2Ozs7NLPXTYDGqwGHBMoSNyf67J4zTqHIM9HCFnZm3a3IrCYxK9PzZT0PIdHfNjZXkNVADLqcVlh1msEKR8uFmUYSsMYQ0edqWxnJS5EEwjGUmijpjUXtRbKiQFgyBumOcgFaKquAufnmzHKZTrX58NFmUTJSX4mxDlPc86fA9AM4AEAYQAXthG0AgjlbsMFt+dvwwqPvfC4X+Wc7+Sc76yrq1v6OWMMO9qr8bxAQeKBwTk4zDpsoHIlQiRzVVctOhwmfP/w+KqfYy4cxzlPmEpNZaZRq7CzvRqHR6TPJA7OhmE3auEw6yQ/9lrR6TCX7azEUV+2YRKVm15cPrAq932Jw3MUJBYi37xpUubmNTMLi9CoGOoslPmVmpyXyzXI7kk8A2Br/oeMMVP+55zzeWTLUrcue9zW3GNwuccWs5BdbdWYWlgs+YOPc479Qz7s63KAMVbScxFCCscYwz27W3BsbB7nPKvbX7w0H7GDSsXltrezFoPeMGZD8ZXvLKBBT7YtPn1+r15nnQlTC4sll37LYSw3/oIyiRfXZK+CXqPCkLd8g8RwPIW5cAJtDnqNV5IPEuVuXjO9sIh6qwFqFX0uS02SIJEx5mSMvZExZmaMqRljNwO4B8AfADwOoJcx9jrGmAHAxwG8yDnvyz38OwD+mTFWnWtI804AD+duW+mxBXn1lkaoVQw/OjZR0r9zIHdSc003lZoSIrXX72iBTq1adTbx8LAPVVo1tjTTfkS57enIZnMPj0hbcjo4G6ZS0xJ11pnBOWSddbla47lMYivtSbwolYqhs85c1pnEpQsBNZQtXklDbni97EFiIEadTWUiVSaRI1taOglgHsD/AfA+zvnPOeezAF4H4DO52/YAeOOyx34C2WY0YwCeAfBvnPMnAKCAxxbEaTHgho1O/M/xSSRLGIXxXK674tW0H5EQydWYdLi5twH/8/wkFhPFZzGy8xGraT+iAvQ22WDSqSVtXuMLx+GPJChILFGno3z3rY36omiwGmDQquVeimJlx2CU32ubN75UUkwXAlZi0KrhMOtl73A6E1ikzqYykeRsiHM+yzm/lnNu55xbOedXcM6/tuz2JznnGznnVZzz6zjno8tui3PO78s9rp5z/vkLnvuSjy3G3btaMBdO4A9nvav9Z2L/4Bzaa400hJcQmbxpdytCsRR++eJ0UY/zRxLo94RoPqJCaNUq7GyvkbR5DTWtEUbHUpBYftmmcX+EgocVdNaZMTkfLctyYgAY8+eyxfQ6F6SpWt4xGJkMhzsQg4vOq2VBl8xzrl1fh3qrftUlp8l0BodH/LiaSk0Jkc3ezhp01pnw/SPFlZweyZU1UtMa5djTWYMBbxhzYWn2JQ7OUpAoBJNegwaroWwziRQkXl5XnQkZDozlMnLlZswXRbVRC6tBK/dSykJ7rVHWPahz4TiSaU7lpjKhIDFHo1bhDTta8HS/d2kmSzFenFxAOJ6i/YiEyIgxhjftbsWJ8QWcnQkW/LhDw35UadW4osku4upIMfJZ3SMSdTk9NRmA1aChNusC6CzDMRjRRAqzoTh1Nl1BuXc4HfdH0EqvccF6XTZMB2LwyzQbMz/+gspN5UFB4jJ37WxBhgM/PjZZ9GOfG/CBsWwrfkKIfF53ZTN0muIa2Bwa9mFHWzV0GvpIVIormmww6tSSlZweGfVjZ3sNVNRBr2SddSYMz4bBOZd7KQUbo71qBcnPSizXDqdjvijaqDFRwXpc2SlzZ6YvHEkujZlcqWujjTKJcqAzomVaa43Y11WLR49NIJMp7stt/9Acel022I00X4sQOVWbdHh1bwN+emIK0URqxfvPRxLoc4eo1FRhtGoVdrRVSxIkzoXjGJ6NYHcH/Q4IodNhRjCWgk+m7MNqLAWJ1PXysow6DZrsVWWZSUykMpheWEQ7XQgoWI8r2+379FThlTlCymcSaU+iPChIvMDdu1owOb+Ig0WcmETiKZwYn6f9iIQoxJv2tCEUT+EXJ1duYJMf2k5Na5Rnb2ctznnC8Im8L/Fo7ndgVzsFiULIZ5vKaV9ifjQCNTRZWTmWEwPA1MIiMhxUbloEm1GLlpoqnJYxk2jQqlBtpD2kcqAg8QI39zTAVqXFD48W3sDmyKgfyTTH1d10kkmIEuxqr8bGBgsefKJ/xSveh4Z9MGhV2NJM+xGVRqp9iUdG/TBoVbiiiWZkCqHTkd23Vk4dTsf82YYmtio6GV1JV50ZQ97yKicGls1IpAsBRelptOGlabkyiYtw2arAGG0DkAMFiRcwaNW4Y3sTfnvajfkCS2UODM5Bp1HRVWhCFIIxhv/66x1gAN7y9cOXbEZ1bNSPn74whV3tNbQfUYG2NNtQpRV/X+LRUT+2tdjpd0AgTdVV0GlUZZVtGvNFqGlNgbrqTIgk0vAEpek8LJRxf76kmILEYvQ2WTEyF0EolpT82NMLMTRSZ1PZ0DfiRdy9qwWJdAaPn5gq6P7PDfqws62aBvASoiAdDhO+fd9uhGIpvOUbR/7ios9PT0zhTV87jGqjDp+6vVemVZLLyc5LrF4qCRZDKJbES9NB7O6gShChqFUM7bXG8sok0viLgpVrh9MxXxRVWjXqLHq5l1JW8vsS5cgmzgQWqbOpjChIvIhNjVZsbbbh0aMTK5ZTzIXjODsTpP2IhChQb5MNX3vbToz7o2+OHqYAACAASURBVLj34aOIxFPgnOPzv+vH+x59Adtb7Xj83fuWBoAT5dnbWYs+d0i0FuzHx+aR4cBuqgQRVKfDXDaZxHxDE8owFabLWb5BYmuNkUoXi9TTlO9wKm2QmExn4A3FqWmNjChIvIQ372lDvyeEb+0fvez9fvJ8dlzGPhp9QYgi7e2sxUNvuhKnpwL42+8ex//3wxfwpT8O4g07mvHIO/ZQR2KF25PrOHpkRJyS06OjfqhVDNtbaU+qkDrrTBj3RZFMZ+Reyoom56PIcFC5aYGcFj3Mek1ZNSYC8jMS6UJAsZwWA5wWveTNa9yBGDgHXDT+QjYUJF7C63c046bN9fjMr8/iwNDcRe/zVL8Xn/tNH27Y6MS2FjrBIESpbtxcjwdftwXPDszhFyen8ZFbNuJfX7+F9qCVgS3Ndhi0KhwaFqfk9OjIPHpdVpj0GlGev1J11pmRynBM5PaBKdmYn2YkFoMxhq46U1llEjnnGPfTjMTV6nFZJS83ncmNv2ikTKJs6AzpElQqhs/fvQ2dDhPe873n/+KL7qXpIN77veexqdGKL92zncoXCFG41+9oxn+9+Up8577deOC6LnrPlgmdRoWdbTWiNK+Jp9J4YXKB5iOKIF/CXQ7ZprG5fNdLyiQWqjPX4bRceENxxJIZuhCwSr1NNgx4w4gl05IdM99wjjKJ8qEg8TLMeg2++tadSGU47n/kOBYT2TeHJxjDO759FBaDFt942y66Ak1ImXjVFY14+fo6uZdBinTt+jr0uUPocwt7JfvFyQASqQx1phZBV35W4pzyA4kxfxRGnRoOM5WeF6qrzoTpQAyReErupRRkdC4/B5MuBKxGj8uKdIajzx2S7JjTC5RJlBsFiSvocJjwpXu246w7iI/8z4uIxFO47+GjCC4m8c17d6GBrnAQQoioXr+jGXqNCt8+MCbo8+bnL1KQKDy7UYcak648Mom+KNpqTVRdUIR8h9ORMmlONEbjL0qS73B6RsJ9idMLi7AaNDBTIkY2FCQW4PoNTvzDTRvw85PTeNV/PIuzM0H83zddic0uq9xLI4SQNa/apMPt21z46YkpBKLCzeo6MuLHOqcZ1SbKIImh02EqkyAxQsFDkcqtw+m4Lwq1iqGpmrJSq9FcXQVblRanp6TblzgTWKTOpjKjILFA776uC6++ogHj/ij+9209uH6jU+4lEUJIxXjrVe1YTKbx2PEJQZ4vneF4fmye9iOKqLPOpPgxGOkMx4R/kfaqFamt1ggVA4bK4CIAkM0kuuwGaNV02rsajLFc8xopM4kxNFK1nqzo3VIgxhi+cPc2/Py9V+MtV7XLvRxCCKkovU027GyrxncOjiGdufz82kKcnQkiFE9RkCiizjoz5sJxBGPCZX+F5g7GkEhnqGlNkfQaNVpqjGWUSYygnV7jkvQ22XDWHZJsrM1MYJH2I8qMgsQi6DVqbGmmUReEECKHt+1rx7g/iqf7vSU/F+1HFF9nrsPpoIK7YJ7vbEqZxGJ1lVGH0zF/FK1UUlySHpcViVRGkvfzYiKN+WgSTRQkyoqCREIIIWXhlt4GOC16fPtg6Q1sjo760WSvoj0vItrUmN23L/V8tWLQjMTV66ozYWQugowAmX0xBRaTWIgm6TUu0fnmNeK/n6dz4y+o3FReFCQSQggpC1q1Cm/e04Y/nZstqcyNc46jo37soVJTUeWbXUhxUrlao74ItGqGRhtdLChWV50Z8VQGUwuLci/lssZ92QsBrTVUblqKDocJRp0ap6fE35c4kx9/Qe9LWVGQSAghpGzcs6cFWjXDIyVkE0fmIpgLJ7CLgkRR5ZtdSNk2v1jjvihaqo1Qq2j8RbHKpcPpmJ9KioWgVjFsapTm/ZzPJLrslEmUEwWJhBBCyobTYsBrrmjEj49PIrzKQd77B+cA0H5EKfS4rOiTsNlFsUZ9UQoeVik/K1HJe06B7BxMALQnUQC9Litemg6KXmKczyTSLHJ5UZBICCGkrLx1XzvC8RR+8vxk0Y89NRnA537Th94mK7rqqPxMbD0uGxKpjCKzTZxzjPsi1Nl0lWpMOjjMevS5Q3Iv5bLGfVE4zHqYaCh7yXpcNkQSaYz6xB19MrWQfc30GrWoxyGXR0EiIYSQsrK9xY4tzTZ8a/8oYsl0wY8b80Xw9oePwG7U4Rtv2wXGqMRQbL1N2eY1Ug7hLpQvkkAkkaZMYgl6m6yS7FErxZg/Qq+xQHpy72ex9xmfngpiQ4NZ1GOQlVGQSAghpKwwxvD+G9djZC6Cj//sNDhfufRpNhTHW795BOkMx3fesRv1VipjkkKHw4wqrVqR+xJHcuMvaH7e6vW6bBjwhou6WCO1cV8UbVRqKoh1Tgt0ahVOi/h+DsdT6HMHsaONtgPIjYJEQgghZef6DU689/pu/OjYJH5wZOKy9w3HU7jv4aPwBGP4xr27lvZSEfFlm11YFNnhNF8mub7BIvNKyldvkxXpDEe/QktO46k0ZoIxtFImURA6jQrrG8yiZo9PjM8jw4GdbdWiHYMUhoJEQgghZen9N67Hy9fX4RM/P40T4/MXvU8ilcED3z2Ol2aC+PKbr8SVrXTiIbUel02SZhfFOucOwaLXwEXNMVYtPztPzMxSKSb8i+CcOpsKaXd7LY6OziOaWF3jsJUcG52HigHbW+2iPD8pHAWJhBBCypJaxfClN25Dg82AB777PGZD8aXbOOd4qs+L2x/aj2cH5vDZO6/AKzbWy7jaytXjsiIcT2E8N7heKfo9IaxvsNDe1BLkZ2Eqcc8pAIznxl/QjEThvHKzE4lUBs8OzIny/MfH5rGhwQqLQSvK85PCUZBICCGkbNmNOvzXm3dgPprA3/3geaTSGRwb9ePurxzC2x8+ikg8hYfedCXu2tki91IrVm9TNtukpJJTzrMlkuvrqdS0FIwxXNFkU2zzmvz4C8okCmdXew2sBg2efMkj+HOn0hmcGJ+nUlOFoCCREEJIWettsuGzd16BQ8N+3PTFP+H1/30QI74IPv3aXjz5gWvxmi2Nci+xoq2rN0OjYooqSfSG4ggsJrGR9iOWrKfJin53CImU8mZhjvmiMOs1qDXp5F7KmqFVq3D9Rif+2OdFWuAS8j53CJFEGjvbKUhUAgoSCSGElL07r2zG31zTAV84gQ/fsgHPfOg6vGVvG3Qa+pqTm16jxrp6ZTWvyTdaoUxi6XpdNiTSGQx4lde8ZswXQWuNkUqKBfbKTfXwRRJ4YeLie8FX6/hY9vl2UCZREejbkxBCyJrwz7duxomP3Yh3X9cNo44GZytJr8uKM1OBgsaVSCEfJG6gTGLJlsqJFbgvccwfpVJTEVy7oQ4aFcPvX/IK+rzHxubRYDWgyV4l6POS1aEgkRBCyJqhUlHGQIl6XFb4Igl4gvGV7yyBfk8IdRY9aqgMsWRtNUaY9RpFlRMD2c7G474oOhzUtEZoVoMWeztr8eRZYfclHh/1Y0d7NWV+FYKCREIIIYSIqmepeY0yAol+dwgbqNRUECoVw2aXVXHNa0Z9EaQynEqKRfLKTU4MesMYmYsI8nzTC4uYDsSoaY2CUJBICCGEEFFtarSCMWV0OE1nOAa8ISo1FVCvy4aXZoKCNzIpxTkP7TsV0w2bsiOF/iBQNvFYbj/izrYaQZ6PlI6CREIIIYSIyqzXoKPWpIhs04Q/ilgyQ5lEAV3RbEUsmcHwbFjupSw55w5BxYDOOio3FUNLjREbGyz4vUCjMI6P+mHUqbGpkd6XSkFBIiGEEEJE19NkU0QmsS/f2ZQyiYLpdWXLiZW0L/GcJ4z2WhMMWrXcS1mzbtxcj6OjfsxHEiU/17GxeWxrsUOjptBEKeiVIIQQQojoelxWTC0sYiFa+gllKc6XIZplXcda0llnhkGrwqlJ+S8C5J3zhqjUVGSv3FSPDAee6i+ty2k4nsLZmSDtR1QYChIJIYQQIroelxWA/PsS+z0htNYYaUyKgNQqhs2NVsVkEmPJNEbnInQhQGRXNNngtOhL7nL6wvgCMhzY0U77EZWEgkRCCCGEiK7HpYwOp/1ualojht4mG16aDiKjgOY1w7MRZDiwjjKJolKpGG7YVI9n+mcRT6VX/TzHxvxgDNjeahdwdaRUFCQSQgghRHQ1Jh1cNoOsmcR4Ko2RuQg1rRFBr8uGcDyFMX9U7qVgwJstKaaLAeK7cbMTkUQah4b9q36O42Pz2FBvgdWgFXBlpFQUJBJCCCFEEptdNlk7nA7PRpDOcGpaI4Kepmw5sRI62Pa7Q9CoGNprqbOp2PZ1OVClVePJVXY5TWc4TowvYGc77UdUGgoSCSGEECKJ3iYrhuciiCZSshy/P9fZdCMFiYJbX2+BTq1SxL7Ec54wOutM0GnoNFdsBq0a12+sw09fmMJcOF704/vcQYTjKZqPqED07iGEEEKIJHpdNnAOnJqUJ5Do94SgVTN0OCjDJDStWoWNjRacmZK/w+k5T4j2I0roAzeux2IijQd/01f0Y4+PzQMAdlBnU8WhIJEQQgghktjdWQONiuGZc7OyHL/fHUJXnRlamsUmih6XDaenA+BcvuY1i4k0JuajWO+kIFEq3U4L3nFNBx47PrkU9BWCc45fn5pBg9WA5uoqEVdIVoM+JQkhhBAiCatBix1t1XiqX74gkWbniae3yYqFaBKT84uyrWHQGwbnwIYGGn8hpb+7YR0arAZ8/GenkS6ww+33j4zj0LAf73lFNxhjIq+QFIuCREIIIYRI5vqNTpydCcIdiEl63FAsiamFRep4KaJeBYw56fdk951Suam0zHoN/uk1m3BmOojvHx5b8f4T/ig+86uzuKbbgb/e0yrBCkmxKEgkhBBCiGSu3+AEADxzzivpcc95wgBA4y9EtKHBAq2a4fnxBdnWMOAJQadWoa3GKNsaKtWtWxqxr6sW//bbfvgu08Qmk+H4h8dOQsUYHnz9FsoiKhQFiYQQQgiRzPp6M1w2A57qk7bk9JyHZueJzaBVY29nLZ58ySPbvsR+TwhdTjM0tO9UcowxfOr2HkQTaTz4xKWb2Hz74CgOj/jxsVs3oclOexGVit5BhBBCCJEMYwzXbXTiucE5JFIZyY7b7w7BqFPTSanIbuppwPBcBIPesCzHH/CEsb6e9iPKJd/E5kfHLt7EZmQuggef6MP1G+pw184WGVZICkVBIiGEEEIkdf0GJ8LxFI6N+SU7Zr5pjUpFpW1iumlzPQDgd6scrl6K/L5Tak4kr3wTm3u/eQT3P3IMjxwcxfBsGOlcmalOrcLnXkdlpkqnkXsBhBBCCKks+7pqoVOr8HT/LPZ1OSQ55jlPCK/cVC/JsSpZvdWAbS12/PaMG++5vlvSYw/kspcUJMrLrNfgm/fuwncOjuLZgTn89kz2gkG1UYv5aBJfuHsr6q0GeRdJVkRBIiGEEEIkZdJrsLujBk/1efHRV28S/Xhz4Th8kQTtR5TIzT0NePCJPkwvLMIlYXnvQG7fKZWbym+zy4rPvW4LOOcY90fx3OAc9g/OocFahddua5J7eaQAVG5KCCGEEMldt6EOA94wJvxR0Y91bDS7N6rHZRX9WAS4qSebsf29xCWn5zxhGLQqtFRTZ1OlYIyhrdaEN+9p+3/t3XmU3VWV6PHvTmUkEwkZCIGEKQMQmiGAIE8IIDg1zVOUp9KIz25A1O7WFlkuZwXn7nZoWxREBARFUZ8KikpAUEAlqCEMSRiSAGYmY2WqpGq/P+6viktIVZLKrXtvVX0/a9VK1W84v31z1q/q7nvObx++fv50Pnb24U4z7SZMEiVJUtWdNrW0FMZv53d9ldOZjy9j6MC+HDtxRJdfS3DI6CEcOmYIv3p0aVWvO3/ZeiaN8blTqRJMEiVJUtUdPGowE0buxT3zuna9xJaW5O55y5kxZQz9XBahal51xFj+uGAVqzc0Ve2a85etZ5JTTaWKqMpvy4gYEBHXRsSiiFgfEX+NiNcU+w6MiIyIxrKvj2537rcjYl1ELI2If9+u7TMiYm5EbIyIuyNiYjVekyRJ6ryI4LQpo7nvyefZvLW5y64z+7k1rGxs4pWHjemya+ilzjp8X5pbkrvmdu2HAK3WbtzKsnVbmGLRGqkiqvWRWl/gWeBUYDjwEeAHEXFg2TF7Z+aQ4uuKsu2fACYBE4HTgMsj4tUAETEK+DHwUWAkMAu4pUtfiSRJqogZU8ewaWszf1rQdUthzHx8OQ19glMnj+6ya+il/m7/4YwbPrBqU07nL28tWmOSKFVCVZLEzNyQmZ/IzIWZ2ZKZtwELgOm7cPqFwBWZuTozHweuAd5e7HsD8Ghm/jAzN1NKKI+KiKmVfxWSJKmSTjp4Hwb07cPdXTjl9M7HlzF94gj23qt/l11DLxURnHX4WO59YgWbmrpupLjV/KKyqdNNpcqoyeT8iBgLTAYeLdu8KCKei4jrihFCImIEMA6YXXbcbOCI4vsjyvdl5gbgqbL9kiSpTg3s18BJh+zDb+d1TfGa51ZvZO7S9U41rZGzjtiXzVtbuPeJri9ONH/pegb3b2B8FZfckHqyqieJEdEPuAm4PjPnAiuB4ylNJ50ODC32A7R+HLS2rIm1xTGt+8v3bb+//LoXR8SsiJi1YkXX/7KSJEk7d9qUMSxYuYEni+mCldT6PNwZh42teNvauRMOGsnwQf2qMuV0/rJGJo0d6vIKUoVUNUmMiD7AjUAT8B6AzGzMzFmZuS0zlxXbz4qIoUBjcWr5wkbDgNa/JI3b7dt+f5vMvDozj8vM40aP9rkESZLqwWuO3JdB/Rr48p1PVLztmY8v56BRgzlktFMQa6FfQx/OmDqGmY8vZ2tzS5ddZ1tzC48tWWfRGqmCqpYkRumjnWuBscC5mbm1nUOz+LdPZq4GlgBHle0/ihemqT5avi8iBgOH8OJprJIkqU6NGTqQi085mNseXsKfn1ldsXY3bNnGA089z+lTnWpaS2cdsS9rN23lwS4sTvSnBatYu2krM6Y4CCBVSjVHEq8CDgPOzsxNrRsj4mURMSUi+kTEPsBXgd9mZus00huAj0TEiKIgzUXAd4p9PwGmRcS5ETEQ+BjwcDGNVZIkdQMXn3Iwo4cO4NO3P05m7vyEXfC7J1bS1NzCGT6PWFOnTh7NoH4N3Prn57rsGrfPWcKgfg3MmGJfS5VSrXUSJwKXAEcDS8vWQzwfOBi4g9IU0UeALcBbyk7/OKViNIuAe4AvZuYdAJm5AjgX+DSwGngZ8OZqvCZJklQZgwf05f1nTuahRau545HKPL828/FlDB3Yl+MPHFmR9tQ5g/o38JYTJvDTvy7m2VUbK95+c0vyq0eXcvrUMQzq31Dx9qXeqlpLYCzKzMjMgWVrIQ7JzJsy83uZeVBmDs7McZn5tsxcWnbulsx8R2YOy8yxmflf27V9Z2ZOzcxBmTkjMxdW4zVJkqTKedNxBzBl7FA+d8dcmrbt2fNrLS3J3fOWM2PKGPo11KSQu8pcdMpB9Am4+t6nK972Hxc8z8rGJl575LiKty31Zv7mlCRJNdfQJ/jQ6w5j0fMbufEPi/aordnPrWFlYxNn+DxiXRg3fBBvnL4/t8x6luXrNle07V/MWcLAfn04barPI0qVZJIoSZLqwqmTR/OKSaP46swnWLOxqdPtzHx8OQ19wkImdeSSUw5hW3ML1/5+QcXabG5J7nhkGadPHcNe/ftWrF1JJomSJKmOfOi1h7Fu81a+dteTnW7jzseXMX3iCPbeq38FI9OeOHDUYM4+aj+++4dFe/QBQLk/LVjFysYtTjWVuoBJoiRJqhuHjRvGm6bvz/UPLOSJZS9Z9ninnl7RyNyl63mlVU3rzrtmHMqGpma+c//CirT3y0dKU01d5kSqPJNESZJUVy47awrDBvbjkhsfYt3m9pZVfqltzS184NaHGTqgL/9w1PgujFCdMWXfoZx5+Fiuu28hjVu27VFbzS3JLx9ZymlTnGoqdQWTREmSVFfGDBvI188/lmdWbeS93/8rLS27tnbi1+5+kocWrebK109j3+EDuzhKdca7ZhzC2k1bufmPe1acaNbCVaxY71RTqauYJEqSpLrzsoP34WNnH85dc5fzpTvn7/T4hxat4qszn+D1x4znnKMdRaxXx0wYwcmH7sM1v1vA5q3NnW7nF3OWMKCvU02lrmKSKEmS6tIFJ07kvOP257/vepI7HlnS7nHrN2/lvbf8lfEjBvGpc46oYoTqjHefdigr1m/p9LOJLcVU0xlTRjN4gFNNpa5gkihJkupSRPCpc6Zx9AF78+8/mM28pTsuZPPxnz7K4jWb+fL/OZqhA/tVOUrtrpMO3oczDx/LF+6Yy52PLdvt82ctWs1yp5pKXcokUZIk1a2B/Rr4xj9OZ/CAvlx0wyyuv38h9z25kmXrNpOZ/PSvf+PHf/kb/3L6oUyfOLLW4WoXRARfefPRTBs/nH/53l+Y/eya3Tr/F3OW0L9vH844bGwXRSgpMnftYfCe5LjjjstZs2bVOgxJkrSLHlq0mktunMXKxhfW2Bs6oC9NzS1MGz+cWy4+kb4NfvbdnaxYv4U3XHUfm5qa+fGlJzNhn706PH7Dlm3c8MAivnbXE5x86CiufttxVYpU6pki4qHM3OGNZJIoSZK6hcxk+fotPLW8kSdXNPLU8kaWrdvCh193GAeM7DjBUH16akUj5151PyP36s+PLn05Iwb3f8kxG5u2ceMDi/jmvU+zakMTp04ezRXnTNtpUimpYyaJ2zFJlCRJqg+zFq7ird/6I0eOH84V50xjzcYmVm1sYvWGJhav3cwPZz3LysYmXjFpFO995WSmTxxR65ClHsEkcTsmiZIkSfXjF3OW8O6b/8yO3paWksNJPnMqVVhHSaJ1gyVJklRTrz1yHLe+8+UsW7eZkYP7M3Jwf0bs1Z8Re/XzWVOpBkwSJUmSVHNOI5Xqhx/NSJIkSZLamCRKkiRJktqYJEqSJEmS2pgkSpIkSZLamCRKkiRJktqYJEqSJEmS2pgkSpIkSZLamCRKkiRJktqYJEqSJEmS2pgkSpIkSZLamCRKkiRJktqYJEqSJEmS2pgkSpIkSZLamCRKkiRJktqYJEqSJEmS2kRm1jqGqouI9cC8WsehLjUcWFvrINRl7N+ezf7t2ezfns8+7tns355jSmYO3dGOvtWOpE7My8zjah2Euk5EXJ2ZF9c6DnUN+7dns397Nvu357OPezb7t+eIiFnt7XO6qXqqn9c6AHUp+7dns397Nvu357OPezb7txfordNNZzmSKEmSJKm36ign6q0jiVfXOgBJkiRJqqF2c6JeOZIoSZIkSdqx3jqSKEmSJEnaAZNEdWsRMTIifhIRGyJiUUS8tdj+uoj4fUSsiYilEfGtiNhhiV/Vrw7697SImFP07/PFMeNrHa92T3v9u90x346IjIhDaxGj9kwH9/CMiGiJiMayrwtrHa92T0f3cESMjoibI2JtRKyOiJtqGat2Xwf374e2u3c3FffzqFrHrMrprUtgqOf4H6AJGAscDdweEbMpreFzJXAvMAC4Gfgi8M4axanOaa9/HwNelZmLI2IAcAVwFfAPNYtUnbHD/s3MRwEi4n8Bh9QwPu259u5hgMWZuX/NIlMldHQP/xh4EJgAbASm1SxKdVZ7/fsZ4DOtB0XEJ4BTMnNlTaJUl/CZRHVbETEYWA1My8z5xbYbgb9l5ge3O/YNwCcz88jqR6rO2NX+LZLETwDnZObhtYhVu29n/RsRfSm9wbwQmA1MyswnaxawdltHfQzcAXzXJLH72kn/3kWpIMYhmdlcuyjVWbvxNziApyi9x7q+JsGqS9TddNOIGF7rGNRtTAa2tf7yKswGjtjBsacAj1YlKlVKh/0bERMiYg2wCbgM+EL1Q9Qe2Nn9+z7g3sx8uOqRqVJ21sdjImJZRCyIiC8Vb0rVfXTUvycC84Dri0cCHoyIU2sRpDptV99jvQIYA/yoWoGpOuomSYyIQRFxLfB0REyodTzqFoYA67bbthZ40bOHEXEmpdGIj1UpLlVGh/2bmc9k5t7AKOAjwNzqhqc91G7/RsQBwCV4z3Z3Hd3DcylNXxsHnA5MB/6rqtFpT3XUv/sDZwF3A/sC/wn81GfWupVdeo9F6f3VrZnZWJWoVDV1kSRGxBBKzxONApZTer5I2plGYNh224YB61t/iIgTKT2P+MbtPg1T/dtp/wJk5irgekpvQHzOuvvoqH+/DHwqM9dWPSpVUrt9nJlLM/OxzGzJzAXA5cC5VY9Qe6Kje3gTsDAzr83MrZn5feBZ4OQqx6jO25X3WHsBb6L0N1g9TE2TxIgYFRH9ik8ffgJ8GDgHuCAiXl7L2NQtzAf6RsSksm1HUUwrjYhjgJ8B78jMmTWIT3umw/7dTl9K0122/4Om+tVR/54BfLGoTLy02PfAjqqfqq7tzj2c1MkH19plHfXvw5T6tJxFMLqXXbl/Xw+sAn5bxbhUJTUpXBMRBwKtpZDXAR8E5mXm5mL/NcBRmXlC1YNTtxIR36f0h+efKU1d+gXwciCAmcC/ZuYttYtQe6KD/p1C6Q/VE8A+lCqwHZqZx9YoVHVCB/27ghcnDEuAk4DZmbmp2nGq8zro4zHA08AzlKYm3kBp5On/1ihUdUIH/buEUjGT9wLfpZRMXA1MtgJm99Fe/5ZVoP418IfM9NGAHqjqn9pFxCDgW8BDwBsoDWd/AnhL2WHvBo4oXzMpIvyEUTvyLmAQpWnK3wMuLX55vR8YDVxbto6PhWu6n/b6dzyl6ojrgTlAC6U3Iepedti/mbm8mI64NDNbRxJXmiB2S+3dw8cA9wMbin/nAP9aqyDVae3dw6soLUl0GaXn2D5IqQK1CWL30t79S7E28emUPuBRD1T1kcRi2Po64J8zc25EDAP+DTgNuLi1xHlEvA+4PDPHFT8Pzcz1ERHpuh2SJEmS1CVqMToXlBZUXQuQmesoLbi6GLgUSqOGQZwyKgAACatJREFUmfklYFVE/CwiNgKfLY43QZQkSZKkLlL1JLGoMDmHF5c2n0tpusmBEXFwZrZExBhKCeWxwPsz8z3VjlWSJEmSeptaPef3OeD1ETEZIDObgceASbywJsts4M+ZuX9mXlWbMCVJkiSpd6nVmmJ3Fl83ACcW2x4p/h0OrAQmuTCnJEmSJFVXTZbAgLYFOGdTWofld8AFwCzgosxs6uC8ccBFwN2Z+TsL2UiSJElS5dRqJJHM3BgRZ1Na++o1wLeKYjU7szdwMhARMcuS6JIkSZJUOTUbSXxRELs4Gth6XERcCpwBfCczb+v6CCVJkiSpd6iLBep3J0EsfrwFaATOjIh9W/d3YYiSJEmS1CvURZJYrr1krxhBnBwRZ2TmKuBnwIHAq1v3Vy9KSZIkSeqZ6i5JLJLB9uI6D7g9IvoDPwEWAqdExOHgaKIkSZIk7am6SxIj4tXAlRGxX/HzKa37MvNKYDHw0WLk8BZgBKXCN44mSpIkSdIeqrskEWgAzgJOjojXAddExKll+/8N+EBETMjM+yktm3FsRJxWg1glSZIkqUepuyQxM28H/gS8EmihNK30PWX7f17s/2yx6fvAaGB6RDRUN1pJkiRJ6lnqKkkse6bwK8BhwETgAWDviHhb2aH3AG8uitg8BVyWmf+Rmc3VjViSJEmSepa6ShKLojWRmfOAX1NaC3Fr8f3FETG8OHQt8CBwcnHewwAdFLyRJEmSJO2CqNdaLxExFPgxcBfwG+AKYBylQjWzgLdn5vraRShJkiRJPU/fWgewIxHRJzPXR8QNwNspjRqeB/w90JyZP9ju2JbaRCpJkiRJPUvdjiS2iojvA88Dn8zM5WXbG3wGUZIkSZIqq26f4SsrYvPfwHTgwPLtJoiSJEmSVHl1myQWRWz6ZOZ9lOJ8Vev2nZ0bEQdHxLDi+9jZ8ZIkSZKkkrpNEgEysyUi9gI2AfN25ZyIeDfwCHBW0UZ9z6eVJEmSpDpS10li4X8Df6FU6XRXHAWsBk6IiEldFpUkSZIk9UDdoXBN7OIU04bMbI6ID1BaKmM68B3g5szc0sVhSpIkSVKPUPcjie0liBExoPi3oTiutZDNScB1wG3AOcBBVQhTkiRJknqEuk8StxcRIyLi28A34IXkMCJaX8uzwAHAtcBA4C0RcWVE/F0t4pUkSZKk7qRbJYkRcSTwE+B4YHJEvKHY3iczW4rDjgHmZeYqYCvwYeBI4OkahCxJkiRJ3Uq3ShKB/sCNwNuBmcBFEdG/qILavzjmj8AnI2IOMAz4PbAQGFz9cCVJkiSpe6nrJDEipkbEqRExptg0B7g1Mx8CfgUk8B6AzGwqppyOA44AvpyZpwKfB0ZWP3pJkiRJ6n7qsrppUYzmG8B5wEOUEr/LM/PnZccMAf4JOBe4IDMXFdsPApZl5saqBy5JkiRJ3Vy9jiQeARwKHAKcRWkpi69ExCmtB2RmI6Upp4uB95Wd+2xmbmwtZBMRUa2gJUmSJKm7q5skMSKGl1UoPRGYmJkrgZbM/DylZw0vjIiDy06bD3wPmBYRn4mI+4AzAFoL2ezKGouSJEmSpJKaJ4kRMSkifgXcBPwoIiYCjwHPRMTRZVVLPwscBbQtZZGZTUAzpaTyQuCazPxVVV+AJEmSJPUgNU0SI+KfgLuAvwCXUyow81GgL7CM0lRTADLzYUqFay4ozm2IiDOBW4GvZ+b4zPxOVV+AJEmSJPUwNS1cExFXAosy85ri5/2BucBkSsngscA3M/OuYv/ZwOeA44vnDscDGzJzTU1egCRJkiT1MH1rfP1vAFsAImIAsBF4ChgE/JBS4Zr3RsRTRfXS44Fft1Yuzcy/1SRqSZIkSeqhapokZuZzUKpAmplbIuJwSlNgny3WPfwqcCVwe0SsAaYA59cuYkmSJEnq2Wo9kgi8qALpDGBeUZCGzHwkIs4FjgGOyMzraxSiJEmSJPUKdZEkRkRDZjYDJwB3FNsupTRy+OnMnAXMqmGIkiRJktQr1EWSmJnNEdGXUnXTMRFxL3Ag8I7MXFHT4CRJkiSpF6lpddNyEXEkMJvS0hf/mZn/UeOQJEmSJKnXqacksT/wHkprHm6udTySJEmS1BvVTZIoSZIkSaq9PrUOQJIkSZJUP0wSJUmSJEltTBIlSZIkSW1MEiVJkiRJbUwSJUmSJEltTBIlSQIiYkJENEZEQ61jkSSplkwSJUm9VkQsjIhXAmTmM5k5JDObq3j9GRHxXLWuJ0nSrjBJlCRJkiS1MUmUJPVKEXEjMAH4eTHN9PKIyIjoW+z/bURcGRH3F/t/HhH7RMRNEbEuIh6MiAPL2psaEb+JiFURMS8izivb99qIeCwi1kfE3yLisogYDPwS2K9ovzEi9ouIEyLigYhYExFLIuJrEdG/rK2MiHdFxBNFe1dExCFFnOsi4getx7eOVEbEhyJiZTFyen51/oclSd2VSaIkqVfKzAuAZ4CzM3MI8IMdHPZm4AJgPHAI8ABwHTASeBz4OECR8P0GuBkYU5z39Yg4vGjnWuCSzBwKTAPuyswNwGuAxcU01yGZuRhoBt4HjAJOAs4A3rVdXK8CpgMnApcDVwP/CBxQtP+WsmP3LdoaD1wIXB0RU3brP0uS1KuYJEqS1L7rMvOpzFxLadTvqcy8MzO3AT8EjimO+3tgYWZel5nbMvMvwI+ANxX7twKHR8SwzFydmX9u74KZ+VBm/qFoZyHwTeDU7Q77Qmauy8xHgUeAX2fm02VxHrPd8R/NzC2ZeQ9wO3AekiS1wyRRkqT2LSv7ftMOfh5SfD8ReFkxRXRNRKwBzqc0igdwLvBaYFFE3BMRJ7V3wYiYHBG3RcTSiFgHfIbSSGBn4gJYXYxatloE7Nfe9SVJMkmUJPVmWaF2ngXuycy9y76GZOalAJn5YGaeQ2kq6v/jhamtO7r+VcBcYFJmDgM+BMQexDaimA7bagKweA/akyT1cCaJkqTebBlwcAXauQ2YHBEXRES/4uv4iDgsIvpHxPkRMTwztwLrgJay6+8TEcPL2hpaHNMYEVOBSysQ3yeLOF5BaWrsDyvQpiSphzJJlCT1Zp8FPlJMD31jZxvJzPXAWZQK1iwGlgKfBwYUh1wALCymj76T0lRUMnMu8D3g6WKa6n7AZcBbgfXANcAtnY2rsBRYXcR1E/DO4rqSJO1QZFZqpo0kSaonETED+G5m7l/rWCRJ3YcjiZIkSZKkNiaJkiRJkqQ2TjeVJEmSJLVxJFGSJEmS1MYkUZIkSZLUxiRRkiRJktTGJFGSJEmS1MYkUZIkSZLUxiRRkiRJktTm/wOL0q2viKFO9gAAAABJRU5ErkJggg==\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy['2014-07-01':'2014-07-07'].plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "dddca9ad9e34435494e0933c218e1579",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:21:17+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb b/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..9bbd64491
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,63 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Configurazione dei Dati\n",
+    "\n",
+    "In questo notebook, mostriamo come:\n",
+    "\n",
+    "configurare i dati delle serie temporali per questo modulo  \n",
+    "visualizzare i dati  \n",
+    "I dati in questo esempio provengono dalla competizione di previsione GEFCom2014. Consistono in 3 anni di valori orari di carico elettrico e temperatura tra il 2012 e il 2014.\n",
+    "\n",
+    "1Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli e Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, luglio-settembre, 2016.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5e2bbe594906dce3aaaa736d6dac6683",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:21:48+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md b/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md
new file mode 100644
index 000000000..3a58f7b0e
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md
@@ -0,0 +1,407 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2f400075e003e749fdb0d6b3b4787a99",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:42:02+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Previsione di serie temporali con ARIMA
+
+Nella lezione precedente, hai appreso qualcosa sulla previsione di serie temporali e hai caricato un dataset che mostra le fluttuazioni del carico elettrico in un determinato periodo di tempo.
+
+[![Introduzione ad ARIMA](https://img.youtube.com/vi/IUSk-YDau10/0.jpg)](https://youtu.be/IUSk-YDau10 "Introduzione ad ARIMA")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video: Una breve introduzione ai modelli ARIMA. L'esempio è fatto in R, ma i concetti sono universali.
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/43/)
+
+## Introduzione
+
+In questa lezione, scoprirai un modo specifico per costruire modelli con [ARIMA: *A*uto*R*egressive *I*ntegrated *M*oving *A*verage](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average). I modelli ARIMA sono particolarmente adatti per adattarsi a dati che mostrano [non-stazionarietà](https://wikipedia.org/wiki/Stationary_process).
+
+## Concetti generali
+
+Per lavorare con ARIMA, ci sono alcuni concetti che devi conoscere:
+
+- 🎓 **Stazionarietà**. In un contesto statistico, la stazionarietà si riferisce a dati la cui distribuzione non cambia quando vengono traslati nel tempo. I dati non stazionari, invece, mostrano fluttuazioni dovute a tendenze che devono essere trasformate per essere analizzate. La stagionalità, ad esempio, può introdurre fluttuazioni nei dati e può essere eliminata attraverso un processo di 'differenziazione stagionale'.
+
+- 🎓 **[Differenziazione](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average#Differencing)**. La differenziazione dei dati, sempre in un contesto statistico, si riferisce al processo di trasformazione dei dati non stazionari per renderli stazionari rimuovendo la loro tendenza non costante. "La differenziazione rimuove i cambiamenti nel livello di una serie temporale, eliminando tendenza e stagionalità e stabilizzando di conseguenza la media della serie temporale." [Articolo di Shixiong et al](https://arxiv.org/abs/1904.07632)
+
+## ARIMA nel contesto delle serie temporali
+
+Analizziamo le parti di ARIMA per capire meglio come ci aiuta a modellare le serie temporali e a fare previsioni.
+
+- **AR - per AutoRegressivo**. I modelli autoregressivi, come suggerisce il nome, guardano 'indietro' nel tempo per analizzare i valori precedenti nei tuoi dati e fare ipotesi su di essi. Questi valori precedenti sono chiamati 'lag'. Un esempio potrebbe essere un dato che mostra le vendite mensili di matite. Il totale delle vendite di ogni mese sarebbe considerato una 'variabile evolutiva' nel dataset. Questo modello è costruito come "la variabile di interesse è regressa sui suoi valori ritardati (cioè, precedenti)." [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average)
+
+- **I - per Integrato**. A differenza dei modelli simili 'ARMA', la 'I' in ARIMA si riferisce al suo aspetto *[integrato](https://wikipedia.org/wiki/Order_of_integration)*. I dati sono 'integrati' quando vengono applicati passaggi di differenziazione per eliminare la non-stazionarietà.
+
+- **MA - per Media Mobile**. L'aspetto della [media mobile](https://wikipedia.org/wiki/Moving-average_model) di questo modello si riferisce alla variabile di output che è determinata osservando i valori attuali e passati dei lag.
+
+In sintesi: ARIMA viene utilizzato per adattare un modello alla forma speciale dei dati di serie temporali nel modo più preciso possibile.
+
+## Esercizio - costruire un modello ARIMA
+
+Apri la cartella [_/working_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/working) in questa lezione e trova il file [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb).
+
+1. Esegui il notebook per caricare la libreria Python `statsmodels`; ti servirà per i modelli ARIMA.
+
+1. Carica le librerie necessarie.
+
+1. Ora, carica altre librerie utili per la visualizzazione dei dati:
+
+    ```python
+    import os
+    import warnings
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import numpy as np
+    import pandas as pd
+    import datetime as dt
+    import math
+
+    from pandas.plotting import autocorrelation_plot
+    from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
+    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
+    from common.utils import load_data, mape
+    from IPython.display import Image
+
+    %matplotlib inline
+    pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format
+    np.set_printoptions(precision=2)
+    warnings.filterwarnings("ignore") # specify to ignore warning messages
+    ```
+
+1. Carica i dati dal file `/data/energy.csv` in un dataframe Pandas e dai un'occhiata:
+
+    ```python
+    energy = load_data('./data')[['load']]
+    energy.head(10)
+    ```
+
+1. Traccia tutti i dati energetici disponibili da gennaio 2012 a dicembre 2014. Non ci dovrebbero essere sorprese, poiché abbiamo visto questi dati nella lezione precedente:
+
+    ```python
+    energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    Ora, costruiamo un modello!
+
+### Creare dataset di addestramento e test
+
+Ora che i tuoi dati sono caricati, puoi separarli in set di addestramento e test. Addestrerai il tuo modello sul set di addestramento. Come al solito, dopo che il modello ha terminato l'addestramento, valuterai la sua accuratezza utilizzando il set di test. Devi assicurarti che il set di test copra un periodo successivo rispetto al set di addestramento per garantire che il modello non ottenga informazioni da periodi futuri.
+
+1. Assegna un periodo di due mesi dal 1° settembre al 31 ottobre 2014 al set di addestramento. Il set di test includerà il periodo di due mesi dal 1° novembre al 31 dicembre 2014:
+
+    ```python
+    train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'
+    test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'
+    ```
+
+    Poiché questi dati riflettono il consumo giornaliero di energia, c'è un forte schema stagionale, ma il consumo è più simile al consumo dei giorni più recenti.
+
+1. Visualizza le differenze:
+
+    ```python
+    energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \
+        .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \
+        .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![dati di addestramento e test](../../../../translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.it.png)
+
+    Pertanto, utilizzare una finestra temporale relativamente piccola per addestrare i dati dovrebbe essere sufficiente.
+
+    > Nota: Poiché la funzione che utilizziamo per adattare il modello ARIMA utilizza la validazione in-sample durante l'adattamento, ometteremo i dati di validazione.
+
+### Preparare i dati per l'addestramento
+
+Ora devi preparare i dati per l'addestramento eseguendo il filtraggio e la scalatura dei tuoi dati. Filtra il tuo dataset per includere solo i periodi di tempo e le colonne necessarie, e scala i dati per assicurarne la proiezione nell'intervallo 0,1.
+
+1. Filtra il dataset originale per includere solo i periodi di tempo sopra menzionati per set e includendo solo la colonna 'load' necessaria più la data:
+
+    ```python
+    train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]
+    test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]
+
+    print('Training data shape: ', train.shape)
+    print('Test data shape: ', test.shape)
+    ```
+
+    Puoi vedere la forma dei dati:
+
+    ```output
+    Training data shape:  (1416, 1)
+    Test data shape:  (48, 1)
+    ```
+
+1. Scala i dati per essere nell'intervallo (0, 1).
+
+    ```python
+    scaler = MinMaxScaler()
+    train['load'] = scaler.fit_transform(train)
+    train.head(10)
+    ```
+
+1. Visualizza i dati originali rispetto a quelli scalati:
+
+    ```python
+    energy[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'original load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)
+    train.rename(columns={'load':'scaled load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![originale](../../../../translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.it.png)
+
+    > I dati originali
+
+    ![scalati](../../../../translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.it.png)
+
+    > I dati scalati
+
+1. Ora che hai calibrato i dati scalati, puoi scalare i dati di test:
+
+    ```python
+    test['load'] = scaler.transform(test)
+    test.head()
+    ```
+
+### Implementare ARIMA
+
+È il momento di implementare ARIMA! Ora utilizzerai la libreria `statsmodels` che hai installato in precedenza.
+
+Ora devi seguire diversi passaggi:
+
+   1. Definisci il modello chiamando `SARIMAX()` e passando i parametri del modello: parametri p, d e q, e parametri P, D e Q.
+   2. Prepara il modello per i dati di addestramento chiamando la funzione `fit()`.
+   3. Fai previsioni chiamando la funzione `forecast()` e specificando il numero di passi (l'orizzonte) da prevedere.
+
+> 🎓 A cosa servono tutti questi parametri? In un modello ARIMA ci sono 3 parametri utilizzati per modellare gli aspetti principali di una serie temporale: stagionalità, tendenza e rumore. Questi parametri sono:
+
+`p`: il parametro associato all'aspetto autoregressivo del modello, che incorpora i valori *passati*.
+`d`: il parametro associato alla parte integrata del modello, che influisce sulla quantità di *differenziazione* (🎓 ricordi la differenziazione 👆?) da applicare a una serie temporale.
+`q`: il parametro associato alla parte della media mobile del modello.
+
+> Nota: Se i tuoi dati hanno un aspetto stagionale - come in questo caso -, utilizziamo un modello ARIMA stagionale (SARIMA). In tal caso, devi utilizzare un altro set di parametri: `P`, `D` e `Q`, che descrivono le stesse associazioni di `p`, `d` e `q`, ma corrispondono alle componenti stagionali del modello.
+
+1. Inizia impostando il valore preferito per l'orizzonte. Proviamo con 3 ore:
+
+    ```python
+    # Specify the number of steps to forecast ahead
+    HORIZON = 3
+    print('Forecasting horizon:', HORIZON, 'hours')
+    ```
+
+    Selezionare i migliori valori per i parametri di un modello ARIMA può essere impegnativo, poiché è in parte soggettivo e richiede tempo. Potresti considerare di utilizzare una funzione `auto_arima()` dalla libreria [`pyramid`](https://alkaline-ml.com/pmdarima/0.9.0/modules/generated/pyramid.arima.auto_arima.html).
+
+1. Per ora prova alcune selezioni manuali per trovare un buon modello.
+
+    ```python
+    order = (4, 1, 0)
+    seasonal_order = (1, 1, 0, 24)
+
+    model = SARIMAX(endog=train, order=order, seasonal_order=seasonal_order)
+    results = model.fit()
+
+    print(results.summary())
+    ```
+
+    Viene stampata una tabella di risultati.
+
+Hai costruito il tuo primo modello! Ora dobbiamo trovare un modo per valutarlo.
+
+### Valutare il tuo modello
+
+Per valutare il tuo modello, puoi eseguire la cosiddetta validazione `walk forward`. In pratica, i modelli di serie temporali vengono ri-addestrati ogni volta che sono disponibili nuovi dati. Questo consente al modello di fare la migliore previsione a ogni passo temporale.
+
+Partendo dall'inizio della serie temporale utilizzando questa tecnica, addestra il modello sul set di dati di addestramento. Poi fai una previsione sul passo temporale successivo. La previsione viene valutata rispetto al valore noto. Il set di addestramento viene quindi ampliato per includere il valore noto e il processo viene ripetuto.
+
+> Nota: Dovresti mantenere la finestra del set di addestramento fissa per un addestramento più efficiente, in modo che ogni volta che aggiungi una nuova osservazione al set di addestramento, rimuovi l'osservazione dall'inizio del set.
+
+Questo processo fornisce una stima più robusta di come il modello si comporterà in pratica. Tuttavia, comporta un costo computazionale per la creazione di così tanti modelli. Questo è accettabile se i dati sono piccoli o se il modello è semplice, ma potrebbe essere un problema su larga scala.
+
+La validazione walk-forward è lo standard d'oro per la valutazione dei modelli di serie temporali ed è raccomandata per i tuoi progetti.
+
+1. Per prima cosa, crea un punto dati di test per ogni passo HORIZON.
+
+    ```python
+    test_shifted = test.copy()
+
+    for t in range(1, HORIZON+1):
+        test_shifted['load+'+str(t)] = test_shifted['load'].shift(-t, freq='H')
+
+    test_shifted = test_shifted.dropna(how='any')
+    test_shifted.head(5)
+    ```
+
+    |            |          | load | load+1 | load+2 |
+    | ---------- | -------- | ---- | ------ | ------ |
+    | 2014-12-30 | 00:00:00 | 0.33 | 0.29   | 0.27   |
+    | 2014-12-30 | 01:00:00 | 0.29 | 0.27   | 0.27   |
+    | 2014-12-30 | 02:00:00 | 0.27 | 0.27   | 0.30   |
+    | 2014-12-30 | 03:00:00 | 0.27 | 0.30   | 0.41   |
+    | 2014-12-30 | 04:00:00 | 0.30 | 0.41   | 0.57   |
+
+    I dati vengono spostati orizzontalmente in base al loro punto di orizzonte.
+
+1. Fai previsioni sui tuoi dati di test utilizzando questo approccio a finestra scorrevole in un ciclo della lunghezza dei dati di test:
+
+    ```python
+    %%time
+    training_window = 720 # dedicate 30 days (720 hours) for training
+
+    train_ts = train['load']
+    test_ts = test_shifted
+
+    history = [x for x in train_ts]
+    history = history[(-training_window):]
+
+    predictions = list()
+
+    order = (2, 1, 0)
+    seasonal_order = (1, 1, 0, 24)
+
+    for t in range(test_ts.shape[0]):
+        model = SARIMAX(endog=history, order=order, seasonal_order=seasonal_order)
+        model_fit = model.fit()
+        yhat = model_fit.forecast(steps = HORIZON)
+        predictions.append(yhat)
+        obs = list(test_ts.iloc[t])
+        # move the training window
+        history.append(obs[0])
+        history.pop(0)
+        print(test_ts.index[t])
+        print(t+1, ': predicted =', yhat, 'expected =', obs)
+    ```
+
+    Puoi osservare l'addestramento in corso:
+
+    ```output
+    2014-12-30 00:00:00
+    1 : predicted = [0.32 0.29 0.28] expected = [0.32945389435989236, 0.2900626678603402, 0.2739480752014323]
+
+    2014-12-30 01:00:00
+    2 : predicted = [0.3  0.29 0.3 ] expected = [0.2900626678603402, 0.2739480752014323, 0.26812891674127126]
+
+    2014-12-30 02:00:00
+    3 : predicted = [0.27 0.28 0.32] expected = [0.2739480752014323, 0.26812891674127126, 0.3025962399283795]
+    ```
+
+1. Confronta le previsioni con il carico effettivo:
+
+    ```python
+    eval_df = pd.DataFrame(predictions, columns=['t+'+str(t) for t in range(1, HORIZON+1)])
+    eval_df['timestamp'] = test.index[0:len(test.index)-HORIZON+1]
+    eval_df = pd.melt(eval_df, id_vars='timestamp', value_name='prediction', var_name='h')
+    eval_df['actual'] = np.array(np.transpose(test_ts)).ravel()
+    eval_df[['prediction', 'actual']] = scaler.inverse_transform(eval_df[['prediction', 'actual']])
+    eval_df.head()
+    ```
+
+    Output
+    |     |            | timestamp | h   | prediction | actual   |
+    | --- | ---------- | --------- | --- | ---------- | -------- |
+    | 0   | 2014-12-30 | 00:00:00  | t+1 | 3,008.74   | 3,023.00 |
+    | 1   | 2014-12-30 | 01:00:00  | t+1 | 2,955.53   | 2,935.00 |
+    | 2   | 2014-12-30 | 02:00:00  | t+1 | 2,900.17   | 2,899.00 |
+    | 3   | 2014-12-30 | 03:00:00  | t+1 | 2,917.69   | 2,886.00 |
+    | 4   | 2014-12-30 | 04:00:00  | t+1 | 2,946.99   | 2,963.00 |
+
+    Osserva la previsione dei dati orari rispetto al carico effettivo. Quanto è accurata?
+
+### Controlla l'accuratezza del modello
+
+Controlla l'accuratezza del tuo modello testando il suo errore percentuale medio assoluto (MAPE) su tutte le previsioni.
+> **🧮 Mostrami la matematica**
+>
+> ![MAPE](../../../../translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.it.png)
+>
+> [MAPE](https://www.linkedin.com/pulse/what-mape-mad-msd-time-series-allameh-statistics/) viene utilizzato per mostrare l'accuratezza delle previsioni come rapporto definito dalla formula sopra. La differenza tra il valore reale e quello previsto viene divisa per il valore reale. 
+>
+> "Il valore assoluto in questo calcolo viene sommato per ogni punto previsto nel tempo e diviso per il numero di punti adattati n." [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error)
+1. Esprimere l'equazione nel codice:
+
+    ```python
+    if(HORIZON > 1):
+        eval_df['APE'] = (eval_df['prediction'] - eval_df['actual']).abs() / eval_df['actual']
+        print(eval_df.groupby('h')['APE'].mean())
+    ```
+
+1. Calcolare il MAPE di un singolo passo:
+
+    ```python
+    print('One step forecast MAPE: ', (mape(eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['prediction'], eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['actual']))*100, '%')
+    ```
+
+    MAPE della previsione di un singolo passo:  0.5570581332313952 %
+
+1. Stampare il MAPE della previsione multi-passo:
+
+    ```python
+    print('Multi-step forecast MAPE: ', mape(eval_df['prediction'], eval_df['actual'])*100, '%')
+    ```
+
+    ```output
+    Multi-step forecast MAPE:  1.1460048657704118 %
+    ```
+
+    Un numero basso è preferibile: considera che una previsione con un MAPE di 10 è errata del 10%.
+
+1. Ma come sempre, è più facile vedere questo tipo di misurazione di accuratezza visivamente, quindi tracciamolo:
+
+    ```python
+     if(HORIZON == 1):
+        ## Plotting single step forecast
+        eval_df.plot(x='timestamp', y=['actual', 'prediction'], style=['r', 'b'], figsize=(15, 8))
+
+    else:
+        ## Plotting multi step forecast
+        plot_df = eval_df[(eval_df.h=='t+1')][['timestamp', 'actual']]
+        for t in range(1, HORIZON+1):
+            plot_df['t+'+str(t)] = eval_df[(eval_df.h=='t+'+str(t))]['prediction'].values
+
+        fig = plt.figure(figsize=(15, 8))
+        ax = plt.plot(plot_df['timestamp'], plot_df['actual'], color='red', linewidth=4.0)
+        ax = fig.add_subplot(111)
+        for t in range(1, HORIZON+1):
+            x = plot_df['timestamp'][(t-1):]
+            y = plot_df['t+'+str(t)][0:len(x)]
+            ax.plot(x, y, color='blue', linewidth=4*math.pow(.9,t), alpha=math.pow(0.8,t))
+
+        ax.legend(loc='best')
+
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![un modello di serie temporale](../../../../translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.it.png)
+
+🏆 Un grafico molto bello, che mostra un modello con buona accuratezza. Ben fatto!
+
+---
+
+## 🚀Sfida
+
+Esplora i modi per testare l'accuratezza di un modello di serie temporale. In questa lezione abbiamo parlato del MAPE, ma ci sono altri metodi che potresti utilizzare? Ricercali e annotali. Un documento utile può essere trovato [qui](https://otexts.com/fpp2/accuracy.html)
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/44/)
+
+## Revisione & Studio Autonomo
+
+Questa lezione tratta solo le basi della previsione di serie temporali con ARIMA. Dedica del tempo ad approfondire la tua conoscenza esplorando [questo repository](https://microsoft.github.io/forecasting/) e i suoi vari tipi di modelli per imparare altri modi di costruire modelli di serie temporali.
+
+## Compito
+
+[Un nuovo modello ARIMA](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md b/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..e0c904adf
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1c814013e10866dfd92cdb32caaae3ac",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:43:18+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Un nuovo modello ARIMA
+
+## Istruzioni
+
+Ora che hai costruito un modello ARIMA, creane uno nuovo con dati freschi (prova uno di [questi dataset di Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html). Annota il tuo lavoro in un notebook, visualizza i dati e il tuo modello, e testa la sua accuratezza utilizzando MAPE.
+
+## Rubrica
+
+| Criteri  | Esemplare                                                                                                           | Adeguato                                                 | Da migliorare                       |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
+|          | Viene presentato un notebook con un nuovo modello ARIMA costruito, testato e spiegato con visualizzazioni e accuratezza dichiarata. | Il notebook presentato non è annotato o contiene errori  | Viene presentato un notebook incompleto |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un esperto umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md b/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ecbd2a8d0
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:44:00+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md b/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7e4803902
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:43:37+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb b/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..2f8ef5035
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1118 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# Previsione di serie temporali con ARIMA\n",
+    "\n",
+    "In questo notebook, dimostriamo come:\n",
+    "- preparare i dati di serie temporali per l'addestramento di un modello di previsione ARIMA\n",
+    "- implementare un semplice modello ARIMA per prevedere i prossimi passi HORIZON (dal tempo *t+1* al tempo *t+HORIZON*) nella serie temporale\n",
+    "- valutare il modello\n",
+    "\n",
+    "I dati in questo esempio sono presi dalla competizione di previsione GEFCom2014. Consistono in 3 anni di valori orari di carico elettrico e temperatura tra il 2012 e il 2014. Il compito è prevedere i valori futuri del carico elettrico. In questo esempio, mostriamo come prevedere un passo temporale avanti, utilizzando solo i dati storici del carico.\n",
+    "\n",
+    "Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli e Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, luglio-settembre, 2016.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Installare le Dipendenze\n",
+    "Inizia installando alcune delle dipendenze necessarie. Queste librerie con le rispettive versioni sono note per funzionare con la soluzione:\n",
+    "\n",
+    "* `statsmodels == 0.12.2`\n",
+    "* `matplotlib == 3.4.2`\n",
+    "* `scikit-learn == 0.24.2`\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "source": [
+    "!pip install statsmodels"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "/bin/sh: pip: command not found\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from pandas.plotting import autocorrelation_plot\n",
+    "from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape\n",
+    "from IPython.display import Image\n",
+    "\n",
+    "%matplotlib inline\n",
+    "pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format\n",
+    "np.set_printoptions(precision=2)\n",
+    "warnings.filterwarnings(\"ignore\") # specify to ignore warning messages\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "source": [
+    "energy = load_data('./data')[['load']]\n",
+    "energy.head(10)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,698.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,558.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,444.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,402.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,403.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 05:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,453.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 06:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,560.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 07:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,719.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 08:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,916.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 09:00:00</th>\n",
+       "      <td>3,105.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                        load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00 2,698.00\n",
+       "2012-01-01 01:00:00 2,558.00\n",
+       "2012-01-01 02:00:00 2,444.00\n",
+       "2012-01-01 03:00:00 2,402.00\n",
+       "2012-01-01 04:00:00 2,403.00\n",
+       "2012-01-01 05:00:00 2,453.00\n",
+       "2012-01-01 06:00:00 2,560.00\n",
+       "2012-01-01 07:00:00 2,719.00\n",
+       "2012-01-01 08:00:00 2,916.00\n",
+       "2012-01-01 09:00:00 3,105.00"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Traccia tutti i dati di carico disponibili (gennaio 2012 a dicembre 2014)\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Creare set di dati per l'addestramento e il test\n",
+    "\n",
+    "### Suddividere i dati in set di addestramento e test\n",
+    "Per valutare il modello, è importante suddividere i dati in due set distinti: uno per l'addestramento e uno per il test. Questo consente di verificare le prestazioni del modello su dati che non ha mai visto prima.\n",
+    "\n",
+    "### Dimensione del set di test\n",
+    "La dimensione del set di test dipende dalla quantità totale di dati disponibili. Una regola generale è utilizzare il 20-30% dei dati per il test e il resto per l'addestramento.\n",
+    "\n",
+    "### Esempio di suddivisione\n",
+    "Ecco un esempio di come suddividere i dati utilizzando @@INLINE_CODE_1@@:\n",
+    "\n",
+    "```python\n",
+    "@@CODE_BLOCK_1@@\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "[!TIP] Assicurati che i dati siano mescolati prima di suddividerli, per evitare bias dovuti all'ordine dei dati.\n",
+    "\n",
+    "### Validazione incrociata\n",
+    "La validazione incrociata è un'altra tecnica utile per valutare il modello. Invece di avere un singolo set di test, i dati vengono suddivisi in più sottoinsiemi e il modello viene testato su ciascuno di essi. Questo approccio fornisce una valutazione più robusta delle prestazioni del modello.\n",
+    "\n",
+    "### Considerazioni finali\n",
+    "- Utilizza una suddivisione casuale per garantire che il set di test sia rappresentativo.\n",
+    "- Se i dati sono sbilanciati, considera tecniche di campionamento per bilanciare i set di addestramento e test.\n",
+    "- Documenta sempre il processo di suddivisione per garantire la riproducibilità.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'    "
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Training data shape:  (1416, 1)\n",
+      "Test data shape:  (48, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(10)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.10</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.07</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.05</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.04</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.06</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 05:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.10</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 06:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.19</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 07:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.31</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 08:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.40</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 09:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.48</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load\n",
+       "2014-11-01 00:00:00  0.10\n",
+       "2014-11-01 01:00:00  0.07\n",
+       "2014-11-01 02:00:00  0.05\n",
+       "2014-11-01 03:00:00  0.04\n",
+       "2014-11-01 04:00:00  0.06\n",
+       "2014-11-01 05:00:00  0.10\n",
+       "2014-11-01 06:00:00  0.19\n",
+       "2014-11-01 07:00:00  0.31\n",
+       "2014-11-01 08:00:00  0.40\n",
+       "2014-11-01 09:00:00  0.48"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Originale vs dati scalati:\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "source": [
+    "energy[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'original load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)\n",
+    "train.rename(columns={'load':'scaled load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Scaliamo anche i dati di test\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.33</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.33\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.29\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.27\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.27\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.30"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "source": [
+    "# Specify the number of steps to forecast ahead\n",
+    "HORIZON = 3\n",
+    "print('Forecasting horizon:', HORIZON, 'hours')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Forecasting horizon: 3 hours\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "source": [
+    "order = (4, 1, 0)\n",
+    "seasonal_order = (1, 1, 0, 24)\n",
+    "\n",
+    "model = SARIMAX(endog=train, order=order, seasonal_order=seasonal_order)\n",
+    "results = model.fit()\n",
+    "\n",
+    "print(results.summary())\n"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "                                     SARIMAX Results                                      \n",
+      "==========================================================================================\n",
+      "Dep. Variable:                               load   No. Observations:                 1416\n",
+      "Model:             SARIMAX(4, 1, 0)x(1, 1, 0, 24)   Log Likelihood                3477.239\n",
+      "Date:                            Thu, 30 Sep 2021   AIC                          -6942.477\n",
+      "Time:                                    14:36:28   BIC                          -6911.050\n",
+      "Sample:                                11-01-2014   HQIC                         -6930.725\n",
+      "                                     - 12-29-2014                                         \n",
+      "Covariance Type:                              opg                                         \n",
+      "==============================================================================\n",
+      "                 coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]\n",
+      "------------------------------------------------------------------------------\n",
+      "ar.L1          0.8403      0.016     52.226      0.000       0.809       0.872\n",
+      "ar.L2         -0.5220      0.034    -15.388      0.000      -0.588      -0.456\n",
+      "ar.L3          0.1536      0.044      3.470      0.001       0.067       0.240\n",
+      "ar.L4         -0.0778      0.036     -2.158      0.031      -0.148      -0.007\n",
+      "ar.S.L24      -0.2327      0.024     -9.718      0.000      -0.280      -0.186\n",
+      "sigma2         0.0004   8.32e-06     47.358      0.000       0.000       0.000\n",
+      "===================================================================================\n",
+      "Ljung-Box (L1) (Q):                   0.05   Jarque-Bera (JB):              1464.60\n",
+      "Prob(Q):                              0.83   Prob(JB):                         0.00\n",
+      "Heteroskedasticity (H):               0.84   Skew:                             0.14\n",
+      "Prob(H) (two-sided):                  0.07   Kurtosis:                         8.02\n",
+      "===================================================================================\n",
+      "\n",
+      "Warnings:\n",
+      "[1] Covariance matrix calculated using the outer product of gradients (complex-step).\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Crea un punto dati di test per ogni passo HORIZON.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "source": [
+    "test_shifted = test.copy()\n",
+    "\n",
+    "for t in range(1, HORIZON):\n",
+    "    test_shifted['load+'+str(t)] = test_shifted['load'].shift(-t, freq='H')\n",
+    "    \n",
+    "test_shifted = test_shifted.dropna(how='any')\n",
+    "test_shifted.head(5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "      <th>load+1</th>\n",
+       "      <th>load+2</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.33</td>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "      <td>0.41</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "      <td>0.41</td>\n",
+       "      <td>0.57</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load  load+1  load+2\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.33    0.29    0.27\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.29    0.27    0.27\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.27    0.27    0.30\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.27    0.30    0.41\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.30    0.41    0.57"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 28
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 29,
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "training_window = 720 # dedicate 30 days (720 hours) for training\n",
+    "\n",
+    "train_ts = train['load']\n",
+    "test_ts = test_shifted\n",
+    "\n",
+    "history = [x for x in train_ts]\n",
+    "history = history[(-training_window):]\n",
+    "\n",
+    "predictions = list()\n",
+    "\n",
+    "# let's user simpler model for demonstration\n",
+    "order = (2, 1, 0)\n",
+    "seasonal_order = (1, 1, 0, 24)\n",
+    "\n",
+    "for t in range(test_ts.shape[0]):\n",
+    "    model = SARIMAX(endog=history, order=order, seasonal_order=seasonal_order)\n",
+    "    model_fit = model.fit()\n",
+    "    yhat = model_fit.forecast(steps = HORIZON)\n",
+    "    predictions.append(yhat)\n",
+    "    obs = list(test_ts.iloc[t])\n",
+    "    # move the training window\n",
+    "    history.append(obs[0])\n",
+    "    history.pop(0)\n",
+    "    print(test_ts.index[t])\n",
+    "    print(t+1, ': predicted =', yhat, 'expected =', obs)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "2014-12-30 00:00:00\n",
+      "1 : predicted = [0.32 0.29 0.28] expected = [0.32945389435989236, 0.2900626678603402, 0.2739480752014323]\n",
+      "2014-12-30 01:00:00\n",
+      "2 : predicted = [0.3  0.29 0.3 ] expected = [0.2900626678603402, 0.2739480752014323, 0.26812891674127126]\n",
+      "2014-12-30 02:00:00\n",
+      "3 : predicted = [0.27 0.28 0.32] expected = [0.2739480752014323, 0.26812891674127126, 0.3025962399283795]\n",
+      "2014-12-30 03:00:00\n",
+      "4 : predicted = [0.28 0.32 0.42] expected = [0.26812891674127126, 0.3025962399283795, 0.40823634735899716]\n",
+      "2014-12-30 04:00:00\n",
+      "5 : predicted = [0.3  0.39 0.54] expected = [0.3025962399283795, 0.40823634735899716, 0.5689346463742166]\n",
+      "2014-12-30 05:00:00\n",
+      "6 : predicted = [0.4  0.55 0.66] expected = [0.40823634735899716, 0.5689346463742166, 0.6799462846911368]\n",
+      "2014-12-30 06:00:00\n",
+      "7 : predicted = [0.57 0.68 0.75] expected = [0.5689346463742166, 0.6799462846911368, 0.7309758281110115]\n",
+      "2014-12-30 07:00:00\n",
+      "8 : predicted = [0.68 0.75 0.8 ] expected = [0.6799462846911368, 0.7309758281110115, 0.7511190689346463]\n",
+      "2014-12-30 08:00:00\n",
+      "9 : predicted = [0.75 0.8  0.82] expected = [0.7309758281110115, 0.7511190689346463, 0.7636526410026856]\n",
+      "2014-12-30 09:00:00\n",
+      "10 : predicted = [0.77 0.78 0.78] expected = [0.7511190689346463, 0.7636526410026856, 0.7381378692927483]\n",
+      "2014-12-30 10:00:00\n",
+      "11 : predicted = [0.76 0.75 0.74] expected = [0.7636526410026856, 0.7381378692927483, 0.7188898836168307]\n",
+      "2014-12-30 11:00:00\n",
+      "12 : predicted = [0.77 0.76 0.75] expected = [0.7381378692927483, 0.7188898836168307, 0.7090420769919425]\n",
+      "2014-12-30 12:00:00\n",
+      "13 : predicted = [0.7  0.68 0.69] expected = [0.7188898836168307, 0.7090420769919425, 0.7081468218442255]\n",
+      "2014-12-30 13:00:00\n",
+      "14 : predicted = [0.72 0.73 0.76] expected = [0.7090420769919425, 0.7081468218442255, 0.7385854968666068]\n",
+      "2014-12-30 14:00:00\n",
+      "15 : predicted = [0.71 0.73 0.86] expected = [0.7081468218442255, 0.7385854968666068, 0.8478066248880931]\n",
+      "2014-12-30 15:00:00\n",
+      "16 : predicted = [0.73 0.85 0.97] expected = [0.7385854968666068, 0.8478066248880931, 0.9516562220232765]\n",
+      "2014-12-30 16:00:00\n",
+      "17 : predicted = [0.87 0.99 0.97] expected = [0.8478066248880931, 0.9516562220232765, 0.934198746642793]\n",
+      "2014-12-30 17:00:00\n",
+      "18 : predicted = [0.94 0.92 0.86] expected = [0.9516562220232765, 0.934198746642793, 0.8876454789615038]\n",
+      "2014-12-30 18:00:00\n",
+      "19 : predicted = [0.94 0.89 0.82] expected = [0.934198746642793, 0.8876454789615038, 0.8294538943598924]\n",
+      "2014-12-30 19:00:00\n",
+      "20 : predicted = [0.88 0.82 0.71] expected = [0.8876454789615038, 0.8294538943598924, 0.7197851387645477]\n",
+      "2014-12-30 20:00:00\n",
+      "21 : predicted = [0.83 0.72 0.58] expected = [0.8294538943598924, 0.7197851387645477, 0.5747538048343777]\n",
+      "2014-12-30 21:00:00\n",
+      "22 : predicted = [0.72 0.58 0.47] expected = [0.7197851387645477, 0.5747538048343777, 0.4592658907788718]\n",
+      "2014-12-30 22:00:00\n",
+      "23 : predicted = [0.58 0.47 0.39] expected = [0.5747538048343777, 0.4592658907788718, 0.3858549686660697]\n",
+      "2014-12-30 23:00:00\n",
+      "24 : predicted = [0.46 0.38 0.34] expected = [0.4592658907788718, 0.3858549686660697, 0.34377797672336596]\n",
+      "2014-12-31 00:00:00\n",
+      "25 : predicted = [0.38 0.34 0.33] expected = [0.3858549686660697, 0.34377797672336596, 0.32542524619516544]\n",
+      "2014-12-31 01:00:00\n",
+      "26 : predicted = [0.36 0.34 0.34] expected = [0.34377797672336596, 0.32542524619516544, 0.33034914950760963]\n",
+      "2014-12-31 02:00:00\n",
+      "27 : predicted = [0.32 0.32 0.35] expected = [0.32542524619516544, 0.33034914950760963, 0.3706356311548791]\n",
+      "2014-12-31 03:00:00\n",
+      "28 : predicted = [0.32 0.36 0.47] expected = [0.33034914950760963, 0.3706356311548791, 0.470008952551477]\n",
+      "2014-12-31 04:00:00\n",
+      "29 : predicted = [0.37 0.48 0.65] expected = [0.3706356311548791, 0.470008952551477, 0.6145926589077886]\n",
+      "2014-12-31 05:00:00\n",
+      "30 : predicted = [0.48 0.64 0.75] expected = [0.470008952551477, 0.6145926589077886, 0.7247090420769919]\n",
+      "2014-12-31 06:00:00\n",
+      "31 : predicted = [0.63 0.73 0.79] expected = [0.6145926589077886, 0.7247090420769919, 0.786034019695613]\n",
+      "2014-12-31 07:00:00\n",
+      "32 : predicted = [0.71 0.76 0.79] expected = [0.7247090420769919, 0.786034019695613, 0.8012533572068039]\n",
+      "2014-12-31 08:00:00\n",
+      "33 : predicted = [0.79 0.82 0.83] expected = [0.786034019695613, 0.8012533572068039, 0.7994628469113696]\n",
+      "2014-12-31 09:00:00\n",
+      "34 : predicted = [0.82 0.83 0.81] expected = [0.8012533572068039, 0.7994628469113696, 0.780214861235452]\n",
+      "2014-12-31 10:00:00\n",
+      "35 : predicted = [0.8  0.78 0.76] expected = [0.7994628469113696, 0.780214861235452, 0.7587287376902416]\n",
+      "2014-12-31 11:00:00\n",
+      "36 : predicted = [0.77 0.75 0.74] expected = [0.780214861235452, 0.7587287376902416, 0.7367949865711727]\n",
+      "2014-12-31 12:00:00\n",
+      "37 : predicted = [0.77 0.76 0.76] expected = [0.7587287376902416, 0.7367949865711727, 0.7188898836168307]\n",
+      "2014-12-31 13:00:00\n",
+      "38 : predicted = [0.75 0.75 0.78] expected = [0.7367949865711727, 0.7188898836168307, 0.7273948075201431]\n",
+      "2014-12-31 14:00:00\n",
+      "39 : predicted = [0.73 0.75 0.87] expected = [0.7188898836168307, 0.7273948075201431, 0.8299015219337511]\n",
+      "2014-12-31 15:00:00\n",
+      "40 : predicted = [0.74 0.85 0.96] expected = [0.7273948075201431, 0.8299015219337511, 0.909579230080573]\n",
+      "2014-12-31 16:00:00\n",
+      "41 : predicted = [0.83 0.94 0.93] expected = [0.8299015219337511, 0.909579230080573, 0.855863921217547]\n",
+      "2014-12-31 17:00:00\n",
+      "42 : predicted = [0.94 0.93 0.88] expected = [0.909579230080573, 0.855863921217547, 0.7721575649059982]\n",
+      "2014-12-31 18:00:00\n",
+      "43 : predicted = [0.87 0.82 0.77] expected = [0.855863921217547, 0.7721575649059982, 0.7023276633840643]\n",
+      "2014-12-31 19:00:00\n",
+      "44 : predicted = [0.79 0.73 0.63] expected = [0.7721575649059982, 0.7023276633840643, 0.6195165622202325]\n",
+      "2014-12-31 20:00:00\n",
+      "45 : predicted = [0.7  0.59 0.46] expected = [0.7023276633840643, 0.6195165622202325, 0.5425246195165621]\n",
+      "2014-12-31 21:00:00\n",
+      "46 : predicted = [0.6  0.47 0.36] expected = [0.6195165622202325, 0.5425246195165621, 0.4735899731423454]\n",
+      "CPU times: user 12min 15s, sys: 2min 39s, total: 14min 54s\n",
+      "Wall time: 2min 36s\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "scrolled": true
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Confronta le previsioni con il carico effettivo\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 30,
+   "source": [
+    "eval_df = pd.DataFrame(predictions, columns=['t+'+str(t) for t in range(1, HORIZON+1)])\n",
+    "eval_df['timestamp'] = test.index[0:len(test.index)-HORIZON+1]\n",
+    "eval_df = pd.melt(eval_df, id_vars='timestamp', value_name='prediction', var_name='h')\n",
+    "eval_df['actual'] = np.array(np.transpose(test_ts)).ravel()\n",
+    "eval_df[['prediction', 'actual']] = scaler.inverse_transform(eval_df[['prediction', 'actual']])\n",
+    "eval_df.head()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>timestamp</th>\n",
+       "      <th>h</th>\n",
+       "      <th>prediction</th>\n",
+       "      <th>actual</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 00:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>3,008.74</td>\n",
+       "      <td>3,023.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 01:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,955.53</td>\n",
+       "      <td>2,935.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 02:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,900.17</td>\n",
+       "      <td>2,899.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 03:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,917.69</td>\n",
+       "      <td>2,886.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 04:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,946.99</td>\n",
+       "      <td>2,963.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "            timestamp    h  prediction   actual\n",
+       "0 2014-12-30 00:00:00  t+1    3,008.74 3,023.00\n",
+       "1 2014-12-30 01:00:00  t+1    2,955.53 2,935.00\n",
+       "2 2014-12-30 02:00:00  t+1    2,900.17 2,899.00\n",
+       "3 2014-12-30 03:00:00  t+1    2,917.69 2,886.00\n",
+       "4 2014-12-30 04:00:00  t+1    2,946.99 2,963.00"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 30
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Calcola l'**errore percentuale assoluto medio (MAPE)** su tutte le previsioni\n",
+    "\n",
+    "$$MAPE = \\frac{1}{n} \\sum_{t=1}^{n}|\\frac{actual_t - predicted_t}{actual_t}|$$\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 31,
+   "source": [
+    "if(HORIZON > 1):\n",
+    "    eval_df['APE'] = (eval_df['prediction'] - eval_df['actual']).abs() / eval_df['actual']\n",
+    "    print(eval_df.groupby('h')['APE'].mean())"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "h\n",
+      "t+1   0.01\n",
+      "t+2   0.01\n",
+      "t+3   0.02\n",
+      "Name: APE, dtype: float64\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 32,
+   "source": [
+    "print('One step forecast MAPE: ', (mape(eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['prediction'], eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['actual']))*100, '%')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "One step forecast MAPE:  0.5570581332313952 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 33,
+   "source": [
+    "print('Multi-step forecast MAPE: ', mape(eval_df['prediction'], eval_df['actual'])*100, '%')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Multi-step forecast MAPE:  1.1460048657704118 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Traccia le previsioni rispetto ai valori effettivi per la prima settimana del set di test\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 34,
+   "source": [
+    "if(HORIZON == 1):\n",
+    "    ## Plotting single step forecast\n",
+    "    eval_df.plot(x='timestamp', y=['actual', 'prediction'], style=['r', 'b'], figsize=(15, 8))\n",
+    "\n",
+    "else:\n",
+    "    ## Plotting multi step forecast\n",
+    "    plot_df = eval_df[(eval_df.h=='t+1')][['timestamp', 'actual']]\n",
+    "    for t in range(1, HORIZON+1):\n",
+    "        plot_df['t+'+str(t)] = eval_df[(eval_df.h=='t+'+str(t))]['prediction'].values\n",
+    "\n",
+    "    fig = plt.figure(figsize=(15, 8))\n",
+    "    ax = plt.plot(plot_df['timestamp'], plot_df['actual'], color='red', linewidth=4.0)\n",
+    "    ax = fig.add_subplot(111)\n",
+    "    for t in range(1, HORIZON+1):\n",
+    "        x = plot_df['timestamp'][(t-1):]\n",
+    "        y = plot_df['t+'+str(t)][0:len(x)]\n",
+    "        ax.plot(x, y, color='blue', linewidth=4*math.pow(.9,t), alpha=math.pow(0.8,t))\n",
+    "    \n",
+    "    ax.legend(loc='best')\n",
+    "    \n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "No handles with labels found to put in legend.\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c193140200b9684da27e3890211391b6",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:19:56+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb b/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..55a2bf004
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,59 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "523ec472196307b3c4235337353c9ceb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:20:30+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Previsione di serie temporali con ARIMA\n",
+    "\n",
+    "In questo notebook, dimostriamo come:\n",
+    "- preparare i dati di serie temporali per l'addestramento di un modello di previsione ARIMA\n",
+    "- implementare un semplice modello ARIMA per prevedere i prossimi passi HORIZON (dal tempo *t+1* al tempo *t+HORIZON*) nella serie temporale\n",
+    "- valutare il modello\n",
+    "\n",
+    "I dati in questo esempio sono presi dalla competizione di previsione GEFCom2014. Consistono in 3 anni di valori orari di carico elettrico e temperatura tra il 2012 e il 2014. Il compito è prevedere i valori futuri del carico elettrico. In questo esempio, mostriamo come prevedere un passo temporale avanti, utilizzando solo i dati storici del carico.\n",
+    "\n",
+    "Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli e Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, luglio-settembre, 2016.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pip install statsmodels"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/3-SVR/README.md b/translations/it/7-TimeSeries/3-SVR/README.md
new file mode 100644
index 000000000..55d0ca08f
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/3-SVR/README.md
@@ -0,0 +1,393 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "f80e513b3279869e7661e3190cc83076",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:50:52+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Previsione di Serie Temporali con Support Vector Regressor
+
+Nella lezione precedente, hai imparato a utilizzare il modello ARIMA per fare previsioni su serie temporali. Ora esaminerai il modello Support Vector Regressor, un modello di regressione utilizzato per prevedere dati continui.
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/51/) 
+
+## Introduzione
+
+In questa lezione, scoprirai un modo specifico per costruire modelli con [**SVM**: **S**upport **V**ector **M**achine](https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) per la regressione, o **SVR: Support Vector Regressor**. 
+
+### SVR nel contesto delle serie temporali [^1]
+
+Prima di comprendere l'importanza di SVR nella previsione delle serie temporali, ecco alcuni concetti fondamentali che devi conoscere:
+
+- **Regressione:** Tecnica di apprendimento supervisionato per prevedere valori continui da un insieme di input forniti. L'idea è di adattare una curva (o linea) nello spazio delle caratteristiche che contenga il maggior numero di punti dati. [Clicca qui](https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis) per ulteriori informazioni.
+- **Support Vector Machine (SVM):** Un tipo di modello di apprendimento supervisionato utilizzato per classificazione, regressione e rilevamento di anomalie. Il modello è un iperpiano nello spazio delle caratteristiche, che nel caso della classificazione agisce come un confine, e nel caso della regressione agisce come la linea di miglior adattamento. In SVM, una funzione Kernel viene generalmente utilizzata per trasformare il dataset in uno spazio con un numero maggiore di dimensioni, in modo che possano essere facilmente separabili. [Clicca qui](https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) per ulteriori informazioni sugli SVM.
+- **Support Vector Regressor (SVR):** Un tipo di SVM, utilizzato per trovare la linea di miglior adattamento (che nel caso di SVM è un iperpiano) che contenga il maggior numero di punti dati.
+
+### Perché SVR? [^1]
+
+Nella lezione precedente hai imparato l'ARIMA, che è un metodo statistico lineare molto efficace per prevedere dati di serie temporali. Tuttavia, in molti casi, i dati delle serie temporali presentano *non-linearità*, che non possono essere mappate da modelli lineari. In tali casi, la capacità di SVM di considerare la non-linearità nei dati per compiti di regressione rende SVR efficace nella previsione delle serie temporali.
+
+## Esercizio - costruire un modello SVR
+
+I primi passi per la preparazione dei dati sono gli stessi della lezione precedente su [ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA). 
+
+Apri la cartella [_/working_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/3-SVR/working) in questa lezione e trova il file [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb). [^2]
+
+1. Esegui il notebook e importa le librerie necessarie: [^2]
+
+   ```python
+   import sys
+   sys.path.append('../../')
+   ```
+
+   ```python
+   import os
+   import warnings
+   import matplotlib.pyplot as plt
+   import numpy as np
+   import pandas as pd
+   import datetime as dt
+   import math
+   
+   from sklearn.svm import SVR
+   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
+   from common.utils import load_data, mape
+   ```
+
+2. Carica i dati dal file `/data/energy.csv` in un dataframe Pandas e dai un'occhiata: [^2]
+
+   ```python
+   energy = load_data('../../data')[['load']]
+   ```
+
+3. Traccia tutti i dati energetici disponibili da gennaio 2012 a dicembre 2014: [^2]
+
+   ```python
+   energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+   plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+   plt.ylabel('load', fontsize=12)
+   plt.show()
+   ```
+
+   ![dati completi](../../../../translated_images/full-data.a82ec9957e580e976f651a4fc38f280b9229c6efdbe3cfe7c60abaa9486d2cbe.it.png)
+
+   Ora, costruiamo il nostro modello SVR.
+
+### Creare dataset di addestramento e test
+
+Ora i tuoi dati sono caricati, quindi puoi separarli in set di addestramento e test. Successivamente, riformatterai i dati per creare un dataset basato su time-step, necessario per SVR. Addestrerai il tuo modello sul set di addestramento. Dopo che il modello ha terminato l'addestramento, valuterai la sua accuratezza sul set di addestramento, sul set di test e poi sull'intero dataset per vedere le prestazioni complessive. Devi assicurarti che il set di test copra un periodo successivo nel tempo rispetto al set di addestramento per garantire che il modello non acquisisca informazioni da periodi futuri [^2] (una situazione nota come *Overfitting*).
+
+1. Assegna un periodo di due mesi dal 1° settembre al 31 ottobre 2014 al set di addestramento. Il set di test includerà il periodo di due mesi dal 1° novembre al 31 dicembre 2014: [^2]
+
+   ```python
+   train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'
+   test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'
+   ```
+
+2. Visualizza le differenze: [^2]
+
+   ```python
+   energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \
+       .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \
+       .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)
+   plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+   plt.ylabel('load', fontsize=12)
+   plt.show()
+   ```
+
+   ![dati di addestramento e test](../../../../translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.it.png)
+
+### Preparare i dati per l'addestramento
+
+Ora devi preparare i dati per l'addestramento eseguendo il filtraggio e la scalatura dei dati. Filtra il tuo dataset per includere solo i periodi di tempo e le colonne necessarie, e scala i dati per garantire che siano proiettati nell'intervallo 0,1.
+
+1. Filtra il dataset originale per includere solo i periodi di tempo sopra menzionati per ogni set e includendo solo la colonna necessaria 'load' più la data: [^2]
+
+   ```python
+   train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]
+   test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]
+   
+   print('Training data shape: ', train.shape)
+   print('Test data shape: ', test.shape)
+   ```
+
+   ```output
+   Training data shape:  (1416, 1)
+   Test data shape:  (48, 1)
+   ```
+   
+2. Scala i dati di addestramento per essere nell'intervallo (0, 1): [^2]
+
+   ```python
+   scaler = MinMaxScaler()
+   train['load'] = scaler.fit_transform(train)
+   ```
+   
+4. Ora, scala i dati di test: [^2]
+
+   ```python
+   test['load'] = scaler.transform(test)
+   ```
+
+### Creare dati con time-step [^1]
+
+Per SVR, trasformi i dati di input in una forma `[batch, timesteps]`. Quindi, riformatti i dati esistenti `train_data` e `test_data` in modo che ci sia una nuova dimensione che si riferisce ai time-step. 
+
+```python
+# Converting to numpy arrays
+train_data = train.values
+test_data = test.values
+```
+
+Per questo esempio, prendiamo `timesteps = 5`. Quindi, gli input al modello sono i dati per i primi 4 time-step, e l'output sarà i dati per il 5° time-step.
+
+```python
+timesteps=5
+```
+
+Convertire i dati di addestramento in un tensore 2D utilizzando una list comprehension annidata:
+
+```python
+train_data_timesteps=np.array([[j for j in train_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(train_data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+train_data_timesteps.shape
+```
+
+```output
+(1412, 5)
+```
+
+Convertire i dati di test in un tensore 2D:
+
+```python
+test_data_timesteps=np.array([[j for j in test_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(test_data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+test_data_timesteps.shape
+```
+
+```output
+(44, 5)
+```
+
+Selezionare input e output dai dati di addestramento e test:
+
+```python
+x_train, y_train = train_data_timesteps[:,:timesteps-1],train_data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+x_test, y_test = test_data_timesteps[:,:timesteps-1],test_data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+
+print(x_train.shape, y_train.shape)
+print(x_test.shape, y_test.shape)
+```
+
+```output
+(1412, 4) (1412, 1)
+(44, 4) (44, 1)
+```
+
+### Implementare SVR [^1]
+
+Ora è il momento di implementare SVR. Per leggere di più su questa implementazione, puoi fare riferimento a [questa documentazione](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVR.html). Per la nostra implementazione, seguiamo questi passaggi:
+
+  1. Definisci il modello chiamando `SVR()` e passando i parametri iper del modello: kernel, gamma, c ed epsilon
+  2. Prepara il modello per i dati di addestramento chiamando la funzione `fit()`
+  3. Effettua previsioni chiamando la funzione `predict()`
+
+Ora creiamo un modello SVR. Qui utilizziamo il [kernel RBF](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#parameters-of-the-rbf-kernel), e impostiamo i parametri iper gamma, C ed epsilon rispettivamente a 0.5, 10 e 0.05.
+
+```python
+model = SVR(kernel='rbf',gamma=0.5, C=10, epsilon = 0.05)
+```
+
+#### Adattare il modello ai dati di addestramento [^1]
+
+```python
+model.fit(x_train, y_train[:,0])
+```
+
+```output
+SVR(C=10, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.05, gamma=0.5,
+    kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)
+```
+
+#### Effettuare previsioni con il modello [^1]
+
+```python
+y_train_pred = model.predict(x_train).reshape(-1,1)
+y_test_pred = model.predict(x_test).reshape(-1,1)
+
+print(y_train_pred.shape, y_test_pred.shape)
+```
+
+```output
+(1412, 1) (44, 1)
+```
+
+Hai costruito il tuo SVR! Ora dobbiamo valutarlo.
+
+### Valutare il tuo modello [^1]
+
+Per la valutazione, prima scaleremo indietro i dati alla nostra scala originale. Poi, per verificare le prestazioni, tracceremo il grafico della serie temporale originale e prevista, e stamperemo anche il risultato MAPE.
+
+Scala l'output previsto e originale:
+
+```python
+# Scaling the predictions
+y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)
+y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)
+
+print(len(y_train_pred), len(y_test_pred))
+```
+
+```python
+# Scaling the original values
+y_train = scaler.inverse_transform(y_train)
+y_test = scaler.inverse_transform(y_test)
+
+print(len(y_train), len(y_test))
+```
+
+#### Verificare le prestazioni del modello sui dati di addestramento e test [^1]
+
+Estraiamo i timestamp dal dataset per mostrarli sull'asse x del nostro grafico. Nota che stiamo utilizzando i primi ```timesteps-1``` valori come input per il primo output, quindi i timestamp per l'output inizieranno dopo.
+
+```python
+train_timestamps = energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)].index[timesteps-1:]
+test_timestamps = energy[test_start_dt:].index[timesteps-1:]
+
+print(len(train_timestamps), len(test_timestamps))
+```
+
+```output
+1412 44
+```
+
+Traccia le previsioni per i dati di addestramento:
+
+```python
+plt.figure(figsize=(25,6))
+plt.plot(train_timestamps, y_train, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(train_timestamps, y_train_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.title("Training data prediction")
+plt.show()
+```
+
+![previsione dati di addestramento](../../../../translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.it.png)
+
+Stampa MAPE per i dati di addestramento
+
+```python
+print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE for training data: 1.7195710200875551 %
+```
+
+Traccia le previsioni per i dati di test
+
+```python
+plt.figure(figsize=(10,3))
+plt.plot(test_timestamps, y_test, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(test_timestamps, y_test_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.show()
+```
+
+![previsione dati di test](../../../../translated_images/test-data-predict.8afc47ee7e52874f514ebdda4a798647e9ecf44a97cc927c535246fcf7a28aa9.it.png)
+
+Stampa MAPE per i dati di test
+
+```python
+print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE for testing data:  1.2623790187854018 %
+```
+
+🏆 Hai ottenuto un ottimo risultato sul dataset di test!
+
+### Verificare le prestazioni del modello sull'intero dataset [^1]
+
+```python
+# Extracting load values as numpy array
+data = energy.copy().values
+
+# Scaling
+data = scaler.transform(data)
+
+# Transforming to 2D tensor as per model input requirement
+data_timesteps=np.array([[j for j in data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+print("Tensor shape: ", data_timesteps.shape)
+
+# Selecting inputs and outputs from data
+X, Y = data_timesteps[:,:timesteps-1],data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+print("X shape: ", X.shape,"\nY shape: ", Y.shape)
+```
+
+```output
+Tensor shape:  (26300, 5)
+X shape:  (26300, 4) 
+Y shape:  (26300, 1)
+```
+
+```python
+# Make model predictions
+Y_pred = model.predict(X).reshape(-1,1)
+
+# Inverse scale and reshape
+Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred)
+Y = scaler.inverse_transform(Y)
+```
+
+```python
+plt.figure(figsize=(30,8))
+plt.plot(Y, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(Y_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.show()
+```
+
+![previsione dati completi](../../../../translated_images/full-data-predict.4f0fed16a131c8f3bcc57a3060039dc7f2f714a05b07b68c513e0fe7fb3d8964.it.png)
+
+```python
+print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE:  2.0572089029888656 %
+```
+
+🏆 Ottimi grafici, che mostrano un modello con buona accuratezza. Ben fatto!
+
+---
+
+## 🚀Sfida
+
+- Prova a modificare gli iperparametri (gamma, C, epsilon) durante la creazione del modello e valuta i dati per vedere quale set di iperparametri offre i migliori risultati sui dati di test. Per saperne di più su questi iperparametri, puoi fare riferimento al documento [qui](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#parameters-of-the-rbf-kernel). 
+- Prova a utilizzare diverse funzioni kernel per il modello e analizza le loro prestazioni sul dataset. Un documento utile può essere trovato [qui](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#kernel-functions).
+- Prova a utilizzare diversi valori per `timesteps` per il modello per guardare indietro e fare previsioni.
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/52/)
+
+## Revisione & Studio Autonomo
+
+Questa lezione è stata introduttiva all'applicazione di SVR per la previsione di serie temporali. Per leggere di più su SVR, puoi fare riferimento a [questo blog](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/03/support-vector-regression-tutorial-for-machine-learning/). Questa [documentazione su scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html) fornisce una spiegazione più completa sugli SVM in generale, [SVR](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#regression) e anche altri dettagli di implementazione come le diverse [funzioni kernel](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#kernel-functions) che possono essere utilizzate e i loro parametri.
+
+## Compito
+
+[Un nuovo modello SVR](assignment.md)
+
+## Crediti
+
+[^1]: Il testo, il codice e l'output in questa sezione sono stati contribuiti da [@AnirbanMukherjeeXD](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD)
+[^2]: Il testo, il codice e l'output in questa sezione sono stati presi da [ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md b/translations/it/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..19a07c750
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "94aa2fc6154252ae30a3f3740299707a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:51:51+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Un nuovo modello SVR
+
+## Istruzioni [^1]
+
+Ora che hai costruito un modello SVR, creane uno nuovo utilizzando dati freschi (prova uno di [questi dataset di Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). Annota il tuo lavoro in un notebook, visualizza i dati e il tuo modello, e testa la sua accuratezza utilizzando grafici appropriati e il MAPE. Prova anche a modificare i diversi iperparametri e a utilizzare valori differenti per i timesteps.
+
+## Griglia di valutazione [^1]
+
+| Criteri  | Esemplare                                                   | Adeguato                                                  | Da Migliorare                      |
+| -------- | ----------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
+|          | Viene presentato un notebook con un modello SVR costruito, testato e spiegato con visualizzazioni e accuratezza dichiarata. | Il notebook presentato non è annotato o contiene errori.  | Viene presentato un notebook incompleto. |
+
+[^1]: Il testo in questa sezione è basato sull'[assegnazione di ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un esperto umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb b/translations/it/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..be0218ea6
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1015 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fv9OoQsMFk5A"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "In questo notebook, dimostriamo come:\n",
+    "\n",
+    "- preparare dati di serie temporali 2D per l'addestramento di un modello regressore SVM\n",
+    "- implementare SVR utilizzando il kernel RBF\n",
+    "- valutare il modello utilizzando grafici e MAPE\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Importazione dei moduli\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "sys.path.append('../../')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "id": "M687KNlQFp0-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from sklearn.svm import SVR\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Cj-kfVdMGjWP"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8fywSjC6GsRz"
+   },
+   "source": [
+    "### Carica dati\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "aBDkEB11Fumg",
+    "outputId": "99cf7987-0509-4b73-8cc2-75d7da0d2740"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2698.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2558.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2444.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2402.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2403.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy = load_data('../../data')[['load']]\n",
+    "energy.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "O0BWP13rGnh4"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 486
+    },
+    "id": "hGaNPKu_Gidk",
+    "outputId": "7f89b326-9057-4f49-efbe-cb100ebdf76d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IPuNor4eGwYY"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "id": "ysvsNyONGt0Q"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 548
+    },
+    "id": "SsfdLoPyGy9w",
+    "outputId": "d6d6c25b-b1f4-47e5-91d1-707e043237d7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XbFTqBw6G1Ch"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Ora, è necessario preparare i dati per l'addestramento effettuando il filtraggio e la scalatura dei dati.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cYivRdQpHDj3",
+    "outputId": "a138f746-461c-4fd6-bfa6-0cee094c4aa1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Training data shape:  (1416, 1)\n",
+      "Test data shape:  (48, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Scala i dati per essere nell'intervallo (0, 1).\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "3DNntGQnZX8G",
+    "outputId": "210046bc-7a66-4ccd-d70d-aa4a7309949c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.101611</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.065801</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.046106</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.042525</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.059087</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                         load\n",
+       "2014-11-01 00:00:00  0.101611\n",
+       "2014-11-01 01:00:00  0.065801\n",
+       "2014-11-01 02:00:00  0.046106\n",
+       "2014-11-01 03:00:00  0.042525\n",
+       "2014-11-01 04:00:00  0.059087"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 206
+    },
+    "id": "26Yht-rzZexe",
+    "outputId": "20326077-a38a-4e78-cc5b-6fd7af95d301"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.329454</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.290063</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.273948</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.268129</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.302596</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                         load\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.329454\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.290063\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.273948\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.268129\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.302596"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "x0n6jqxOQ41Z"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fdmxTZtOQ8xs"
+   },
+   "source": [
+    "Per il nostro SVR, trasformiamo i dati di input nella forma `[batch, timesteps]`. Quindi, ristrutturiamo i dati esistenti `train_data` e `test_data` in modo che ci sia una nuova dimensione che si riferisce ai timesteps. Per il nostro esempio, prendiamo `timesteps = 5`. Quindi, gli input al modello sono i dati dei primi 4 timesteps, e l'output sarà i dati del 5 timestep.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {
+    "id": "Rpju-Sc2HFm0"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting to numpy arrays\n",
+    "\n",
+    "train_data = train.values\n",
+    "test_data = test.values"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Selecting the timesteps\n",
+    "\n",
+    "timesteps=5"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "O-JrsrsVJhUQ",
+    "outputId": "c90dbe71-bacc-4ec4-b452-f82fe5aefaef"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(1412, 5)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 12,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Converting data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "train_data_timesteps=np.array([[j for j in train_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(train_data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "train_data_timesteps.shape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "exJD8AI7KE4g",
+    "outputId": "ce90260c-f327-427d-80f2-77307b5a6318"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(44, 5)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Converting test data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "test_data_timesteps=np.array([[j for j in test_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(test_data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "test_data_timesteps.shape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {
+    "id": "2u0R2sIsLuq5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1412, 4) (1412, 1)\n",
+      "(44, 4) (44, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "x_train, y_train = train_data_timesteps[:,:timesteps-1],train_data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "x_test, y_test = test_data_timesteps[:,:timesteps-1],test_data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "\n",
+    "print(x_train.shape, y_train.shape)\n",
+    "print(x_test.shape, y_test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8wIPOtAGLZlh"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {
+    "id": "EhA403BEPEiD"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create model using RBF kernel\n",
+    "\n",
+    "model = SVR(kernel='rbf',gamma=0.5, C=10, epsilon = 0.05)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GS0UA3csMbqp",
+    "outputId": "d86b6f05-5742-4c1d-c2db-c40510bd4f0d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "SVR(C=10, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.05, gamma=0.5,\n",
+       "    kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 16,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Fit model on training data\n",
+    "\n",
+    "model.fit(x_train, y_train[:,0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Rz_x8S3UrlcF"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XR0gnt3MnuYS",
+    "outputId": "157e40ab-9a23-4b66-a885-0d52a24b2364"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1412, 1) (44, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Making predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = model.predict(x_train).reshape(-1,1)\n",
+    "y_test_pred = model.predict(x_test).reshape(-1,1)\n",
+    "\n",
+    "print(y_train_pred.shape, y_test_pred.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "_2epncg-SGzr"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Scaling the predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)\n",
+    "y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)\n",
+    "\n",
+    "print(len(y_train_pred), len(y_test_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xmm_YLXhq7gV",
+    "outputId": "18392f64-4029-49ac-c71a-a4e2411152a1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Scaling the original values\n",
+    "\n",
+    "y_train = scaler.inverse_transform(y_train)\n",
+    "y_test = scaler.inverse_transform(y_test)\n",
+    "\n",
+    "print(len(y_train), len(y_test))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "u3LBj93coHEi",
+    "outputId": "d4fd49e8-8c6e-4bb0-8ef9-ca0b26d725b4"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Extract the timesteps for x-axis\n",
+    "\n",
+    "train_timestamps = energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)].index[timesteps-1:]\n",
+    "test_timestamps = energy[test_start_dt:].index[timesteps-1:]\n",
+    "\n",
+    "print(len(train_timestamps), len(test_timestamps))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1800x432 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(25,6))\n",
+    "plt.plot(train_timestamps, y_train, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(train_timestamps, y_train_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.title(\"Training data prediction\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "LnhzcnYtXHCm",
+    "outputId": "f5f0d711-f18b-4788-ad21-d4470ea2c02b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE for training data:  1.7195710200875551 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 225
+    },
+    "id": "53Q02FoqQH4V",
+    "outputId": "53e2d59b-5075-4765-ad9e-aed56c966583"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x216 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,3))\n",
+    "plt.plot(test_timestamps, y_test, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(test_timestamps, y_test_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "clOAUH-SXCJG",
+    "outputId": "a3aa85ff-126a-4a4a-cd9e-90b9cc465ef5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE for testing data:  1.2623790187854018 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "DHlKvVCId5ue"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cOFJ45vreO0N",
+    "outputId": "35628e33-ecf9-4966-8036-f7ea86db6f16"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Tensor shape:  (26300, 5)\n",
+      "X shape:  (26300, 4) \n",
+      "Y shape:  (26300, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Extracting load values as numpy array\n",
+    "data = energy.copy().values\n",
+    "\n",
+    "# Scaling\n",
+    "data = scaler.transform(data)\n",
+    "\n",
+    "# Transforming to 2D tensor as per model input requirement\n",
+    "data_timesteps=np.array([[j for j in data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "print(\"Tensor shape: \", data_timesteps.shape)\n",
+    "\n",
+    "# Selecting inputs and outputs from data\n",
+    "X, Y = data_timesteps[:,:timesteps-1],data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "print(\"X shape: \", X.shape,\"\\nY shape: \", Y.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {
+    "id": "ESSAdQgwexIi"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make model predictions\n",
+    "Y_pred = model.predict(X).reshape(-1,1)\n",
+    "\n",
+    "# Inverse scale and reshape\n",
+    "Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred)\n",
+    "Y = scaler.inverse_transform(Y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 328
+    },
+    "id": "M_qhihN0RVVX",
+    "outputId": "a89cb23e-1d35-437f-9d63-8b8907e12f80"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 2160x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(30,8))\n",
+    "plt.plot(Y, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(Y_pred, color = 'blue', linewidth=1)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AcN7pMYXVGTK",
+    "outputId": "7e1c2161-47ce-496c-9d86-7ad9ae0df770"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE:  2.0572089029888656 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "accelerator": "GPU",
+  "colab": {
+   "collapsed_sections": [],
+   "name": "Recurrent_Neural_Networks.ipynb",
+   "provenance": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f8f3967282314d3995245835bdaa8418",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:23:30+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb b/translations/it/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..2af1c4063
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,691 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fv9OoQsMFk5A"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "In questo notebook, dimostriamo come:\n",
+    "\n",
+    "- preparare dati di serie temporali 2D per l'addestramento di un modello regressore SVM\n",
+    "- implementare SVR utilizzando il kernel RBF\n",
+    "- valutare il modello utilizzando grafici e MAPE\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Importazione dei moduli\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "sys.path.append('../../')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "id": "M687KNlQFp0-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from sklearn.svm import SVR\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Cj-kfVdMGjWP"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8fywSjC6GsRz"
+   },
+   "source": [
+    "### Carica dati\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "aBDkEB11Fumg",
+    "outputId": "99cf7987-0509-4b73-8cc2-75d7da0d2740"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2698.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2558.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2444.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2402.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2403.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy = load_data('../../data')[['load']]\n",
+    "energy.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "O0BWP13rGnh4"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 486
+    },
+    "id": "hGaNPKu_Gidk",
+    "outputId": "7f89b326-9057-4f49-efbe-cb100ebdf76d"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IPuNor4eGwYY"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ysvsNyONGt0Q"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 548
+    },
+    "id": "SsfdLoPyGy9w",
+    "outputId": "d6d6c25b-b1f4-47e5-91d1-707e043237d7"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XbFTqBw6G1Ch"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Ora, è necessario preparare i dati per l'addestramento effettuando il filtraggio e la scalatura dei dati.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cYivRdQpHDj3",
+    "outputId": "a138f746-461c-4fd6-bfa6-0cee094c4aa1"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Scala i dati per essere nell'intervallo (0, 1).\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "3DNntGQnZX8G",
+    "outputId": "210046bc-7a66-4ccd-d70d-aa4a7309949c"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 206
+    },
+    "id": "26Yht-rzZexe",
+    "outputId": "20326077-a38a-4e78-cc5b-6fd7af95d301"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "x0n6jqxOQ41Z"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fdmxTZtOQ8xs"
+   },
+   "source": [
+    "Per il nostro SVR, trasformiamo i dati di input nella forma `[batch, timesteps]`. Quindi, rimodelliamo i dati esistenti `train_data` e `test_data` in modo che ci sia una nuova dimensione che si riferisce ai timesteps. Per il nostro esempio, prendiamo `timesteps = 5`. Quindi, gli input al modello sono i dati dei primi 4 timesteps, e l'output sarà i dati per il 5 timestep.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Rpju-Sc2HFm0"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting to numpy arrays\n",
+    "\n",
+    "train_data = train.values\n",
+    "test_data = test.values"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Selecting the timesteps\n",
+    "\n",
+    "timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "O-JrsrsVJhUQ",
+    "outputId": "c90dbe71-bacc-4ec4-b452-f82fe5aefaef"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "train_data_timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "exJD8AI7KE4g",
+    "outputId": "ce90260c-f327-427d-80f2-77307b5a6318"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting test data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "test_data_timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "2u0R2sIsLuq5"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "x_train, y_train = None\n",
+    "x_test, y_test = None\n",
+    "\n",
+    "print(x_train.shape, y_train.shape)\n",
+    "print(x_test.shape, y_test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8wIPOtAGLZlh"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "EhA403BEPEiD"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create model using RBF kernel\n",
+    "\n",
+    "model = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GS0UA3csMbqp",
+    "outputId": "d86b6f05-5742-4c1d-c2db-c40510bd4f0d"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Fit model on training data"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Rz_x8S3UrlcF"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XR0gnt3MnuYS",
+    "outputId": "157e40ab-9a23-4b66-a885-0d52a24b2364"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Making predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = None\n",
+    "y_test_pred = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "_2epncg-SGzr"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Scaling the predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)\n",
+    "y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xmm_YLXhq7gV",
+    "outputId": "18392f64-4029-49ac-c71a-a4e2411152a1"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Scaling the original values\n",
+    "\n",
+    "y_train = scaler.inverse_transform(y_train)\n",
+    "y_test = scaler.inverse_transform(y_test)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "u3LBj93coHEi",
+    "outputId": "d4fd49e8-8c6e-4bb0-8ef9-ca0b26d725b4"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Extract the timesteps for x-axis\n",
+    "\n",
+    "train_timestamps = None\n",
+    "test_timestamps = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(25,6))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.title(\"Training data prediction\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "LnhzcnYtXHCm",
+    "outputId": "f5f0d711-f18b-4788-ad21-d4470ea2c02b"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 225
+    },
+    "id": "53Q02FoqQH4V",
+    "outputId": "53e2d59b-5075-4765-ad9e-aed56c966583"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,3))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "clOAUH-SXCJG",
+    "outputId": "a3aa85ff-126a-4a4a-cd9e-90b9cc465ef5"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "DHlKvVCId5ue"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cOFJ45vreO0N",
+    "outputId": "35628e33-ecf9-4966-8036-f7ea86db6f16"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Extracting load values as numpy array\n",
+    "data = None\n",
+    "\n",
+    "# Scaling\n",
+    "data = None\n",
+    "\n",
+    "# Transforming to 2D tensor as per model input requirement\n",
+    "data_timesteps=None\n",
+    "\n",
+    "# Selecting inputs and outputs from data\n",
+    "X, Y = None, None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ESSAdQgwexIi"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make model predictions\n",
+    "\n",
+    "# Inverse scale and reshape\n",
+    "Y_pred = None\n",
+    "Y = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 328
+    },
+    "id": "M_qhihN0RVVX",
+    "outputId": "a89cb23e-1d35-437f-9d63-8b8907e12f80"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(30,8))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AcN7pMYXVGTK",
+    "outputId": "7e1c2161-47ce-496c-9d86-7ad9ae0df770"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "accelerator": "GPU",
+  "colab": {
+   "collapsed_sections": [],
+   "name": "Recurrent_Neural_Networks.ipynb",
+   "provenance": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "e86ce102239a14c44585623b9b924a74",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:25:12+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/7-TimeSeries/README.md b/translations/it/7-TimeSeries/README.md
new file mode 100644
index 000000000..c5b56eb39
--- /dev/null
+++ b/translations/it/7-TimeSeries/README.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "61342603bad8acadbc6b2e4e3aab3f66",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:38:45+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Introduzione alla previsione delle serie temporali
+
+Cos'è la previsione delle serie temporali? Si tratta di prevedere eventi futuri analizzando le tendenze del passato.
+
+## Argomento regionale: utilizzo mondiale dell'elettricità ✨
+
+In queste due lezioni, verrà introdotta la previsione delle serie temporali, un'area del machine learning meno conosciuta ma estremamente preziosa per applicazioni industriali e aziendali, tra altri campi. Sebbene le reti neurali possano essere utilizzate per migliorare l'utilità di questi modelli, li studieremo nel contesto del machine learning classico, poiché i modelli aiutano a prevedere le prestazioni future basandosi sul passato.
+
+Il nostro focus regionale è l'utilizzo dell'elettricità nel mondo, un dataset interessante per imparare a prevedere il consumo energetico futuro basandosi sui modelli di carico passati. Puoi vedere come questo tipo di previsione possa essere estremamente utile in un contesto aziendale.
+
+![rete elettrica](../../../translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.it.jpg)
+
+Foto di [Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) di torri elettriche su una strada in Rajasthan su [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)
+
+## Lezioni
+
+1. [Introduzione alla previsione delle serie temporali](1-Introduction/README.md)
+2. [Costruzione di modelli ARIMA per serie temporali](2-ARIMA/README.md)
+3. [Costruzione di Support Vector Regressor per la previsione delle serie temporali](3-SVR/README.md)
+
+## Crediti
+
+"Introduzione alla previsione delle serie temporali" è stato scritto con ⚡️ da [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) e [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper). I notebook sono apparsi per la prima volta online nel [repo Azure "Deep Learning For Time Series"](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting) originariamente scritto da Francesca Lazzeri. La lezione sul SVR è stata scritta da [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD).
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md
new file mode 100644
index 000000000..afb1cf7a5
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md
@@ -0,0 +1,256 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "0ffe994d1cc881bdeb49226a064116e5",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:08:57+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Introduzione al Reinforcement Learning e al Q-Learning
+
+![Riassunto del reinforcement learning in machine learning in uno sketchnote](../../../../translated_images/ml-reinforcement.94024374d63348dbb3571c343ca7ddabef72adac0b8086d47164b769ba3a8a1d.it.png)
+> Sketchnote di [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+Il reinforcement learning coinvolge tre concetti fondamentali: l'agente, alcuni stati e un insieme di azioni per stato. Eseguendo un'azione in uno stato specifico, l'agente riceve una ricompensa. Immagina di nuovo il videogioco Super Mario. Tu sei Mario, ti trovi in un livello di gioco, vicino al bordo di un precipizio. Sopra di te c'è una moneta. Essere Mario, in un livello di gioco, in una posizione specifica... quello è il tuo stato. Muoversi di un passo a destra (un'azione) ti porterebbe oltre il bordo, e ciò ti darebbe un punteggio numerico basso. Tuttavia, premendo il pulsante di salto, guadagneresti un punto e rimarresti vivo. Questo è un risultato positivo e dovrebbe assegnarti un punteggio numerico positivo.
+
+Utilizzando il reinforcement learning e un simulatore (il gioco), puoi imparare a giocare per massimizzare la ricompensa, che consiste nel rimanere vivo e accumulare il maggior numero di punti possibile.
+
+[![Introduzione al Reinforcement Learning](https://img.youtube.com/vi/lDq_en8RNOo/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=lDq_en8RNOo)
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per ascoltare Dmitry parlare del Reinforcement Learning
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/45/)
+
+## Prerequisiti e Configurazione
+
+In questa lezione, sperimenteremo del codice in Python. Dovresti essere in grado di eseguire il codice del Jupyter Notebook di questa lezione, sia sul tuo computer che in cloud.
+
+Puoi aprire [il notebook della lezione](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb) e seguire questa lezione per costruire.
+
+> **Nota:** Se stai aprendo questo codice dal cloud, devi anche recuperare il file [`rlboard.py`](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py), che viene utilizzato nel codice del notebook. Aggiungilo alla stessa directory del notebook.
+
+## Introduzione
+
+In questa lezione, esploreremo il mondo di **[Pierino e il Lupo](https://it.wikipedia.org/wiki/Pierino_e_il_lupo)**, ispirato a una fiaba musicale di un compositore russo, [Sergei Prokofiev](https://it.wikipedia.org/wiki/Sergej_Prokof%27ev). Utilizzeremo il **Reinforcement Learning** per permettere a Pierino di esplorare il suo ambiente, raccogliere mele gustose ed evitare di incontrare il lupo.
+
+Il **Reinforcement Learning** (RL) è una tecnica di apprendimento che ci consente di apprendere un comportamento ottimale di un **agente** in un determinato **ambiente** eseguendo molti esperimenti. Un agente in questo ambiente dovrebbe avere un **obiettivo**, definito da una **funzione di ricompensa**.
+
+## L'ambiente
+
+Per semplicità, consideriamo il mondo di Pierino come una scacchiera di dimensioni `larghezza` x `altezza`, come questa:
+
+![Ambiente di Pierino](../../../../translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.it.png)
+
+Ogni cella di questa scacchiera può essere:
+
+* **terra**, su cui Pierino e altre creature possono camminare.
+* **acqua**, su cui ovviamente non si può camminare.
+* un **albero** o **erba**, un luogo dove puoi riposarti.
+* una **mela**, che rappresenta qualcosa che Pierino sarebbe felice di trovare per nutrirsi.
+* un **lupo**, che è pericoloso e dovrebbe essere evitato.
+
+Esiste un modulo Python separato, [`rlboard.py`](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py), che contiene il codice per lavorare con questo ambiente. Poiché questo codice non è importante per comprendere i nostri concetti, importeremo il modulo e lo utilizzeremo per creare la scacchiera di esempio (blocco di codice 1):
+
+```python
+from rlboard import *
+
+width, height = 8,8
+m = Board(width,height)
+m.randomize(seed=13)
+m.plot()
+```
+
+Questo codice dovrebbe stampare un'immagine dell'ambiente simile a quella sopra.
+
+## Azioni e politica
+
+Nel nostro esempio, l'obiettivo di Pierino sarebbe trovare una mela, evitando il lupo e altri ostacoli. Per fare ciò, può essenzialmente camminare fino a trovare una mela.
+
+Pertanto, in qualsiasi posizione, può scegliere tra una delle seguenti azioni: su, giù, sinistra e destra.
+
+Definiremo queste azioni come un dizionario e le mapperemo a coppie di modifiche delle coordinate corrispondenti. Ad esempio, muoversi a destra (`R`) corrisponderebbe a una coppia `(1,0)`. (blocco di codice 2):
+
+```python
+actions = { "U" : (0,-1), "D" : (0,1), "L" : (-1,0), "R" : (1,0) }
+action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }
+```
+
+Riassumendo, la strategia e l'obiettivo di questo scenario sono i seguenti:
+
+- **La strategia**, del nostro agente (Pierino) è definita da una cosiddetta **politica**. Una politica è una funzione che restituisce l'azione in uno stato dato. Nel nostro caso, lo stato del problema è rappresentato dalla scacchiera, inclusa la posizione attuale del giocatore.
+
+- **L'obiettivo**, del reinforcement learning è imparare alla fine una buona politica che ci permetta di risolvere il problema in modo efficiente. Tuttavia, come base di partenza, consideriamo la politica più semplice chiamata **camminata casuale**.
+
+## Camminata casuale
+
+Per prima cosa risolviamo il nostro problema implementando una strategia di camminata casuale. Con la camminata casuale, sceglieremo casualmente la prossima azione tra quelle consentite, fino a raggiungere la mela (blocco di codice 3).
+
+1. Implementa la camminata casuale con il codice seguente:
+
+    ```python
+    def random_policy(m):
+        return random.choice(list(actions))
+    
+    def walk(m,policy,start_position=None):
+        n = 0 # number of steps
+        # set initial position
+        if start_position:
+            m.human = start_position 
+        else:
+            m.random_start()
+        while True:
+            if m.at() == Board.Cell.apple:
+                return n # success!
+            if m.at() in [Board.Cell.wolf, Board.Cell.water]:
+                return -1 # eaten by wolf or drowned
+            while True:
+                a = actions[policy(m)]
+                new_pos = m.move_pos(m.human,a)
+                if m.is_valid(new_pos) and m.at(new_pos)!=Board.Cell.water:
+                    m.move(a) # do the actual move
+                    break
+            n+=1
+    
+    walk(m,random_policy)
+    ```
+
+    La chiamata a `walk` dovrebbe restituire la lunghezza del percorso corrispondente, che può variare da un'esecuzione all'altra.
+
+1. Esegui l'esperimento di camminata un certo numero di volte (ad esempio, 100) e stampa le statistiche risultanti (blocco di codice 4):
+
+    ```python
+    def print_statistics(policy):
+        s,w,n = 0,0,0
+        for _ in range(100):
+            z = walk(m,policy)
+            if z<0:
+                w+=1
+            else:
+                s += z
+                n += 1
+        print(f"Average path length = {s/n}, eaten by wolf: {w} times")
+    
+    print_statistics(random_policy)
+    ```
+
+    Nota che la lunghezza media di un percorso è di circa 30-40 passi, che è piuttosto elevata, considerando che la distanza media dalla mela più vicina è di circa 5-6 passi.
+
+    Puoi anche vedere come si muove Pierino durante la camminata casuale:
+
+    ![Camminata casuale di Pierino](../../../../8-Reinforcement/1-QLearning/images/random_walk.gif)
+
+## Funzione di ricompensa
+
+Per rendere la nostra politica più intelligente, dobbiamo capire quali mosse sono "migliori" rispetto ad altre. Per fare ciò, dobbiamo definire il nostro obiettivo.
+
+L'obiettivo può essere definito in termini di una **funzione di ricompensa**, che restituirà un valore di punteggio per ogni stato. Più alto è il numero, migliore è la funzione di ricompensa. (blocco di codice 5)
+
+```python
+move_reward = -0.1
+goal_reward = 10
+end_reward = -10
+
+def reward(m,pos=None):
+    pos = pos or m.human
+    if not m.is_valid(pos):
+        return end_reward
+    x = m.at(pos)
+    if x==Board.Cell.water or x == Board.Cell.wolf:
+        return end_reward
+    if x==Board.Cell.apple:
+        return goal_reward
+    return move_reward
+```
+
+Una cosa interessante delle funzioni di ricompensa è che nella maggior parte dei casi, *riceviamo una ricompensa significativa solo alla fine del gioco*. Ciò significa che il nostro algoritmo dovrebbe in qualche modo ricordare i "passi buoni" che portano a una ricompensa positiva alla fine e aumentarne l'importanza. Allo stesso modo, tutte le mosse che portano a risultati negativi dovrebbero essere scoraggiate.
+
+## Q-Learning
+
+L'algoritmo che discuteremo qui si chiama **Q-Learning**. In questo algoritmo, la politica è definita da una funzione (o una struttura dati) chiamata **Q-Table**. Essa registra la "bontà" di ciascuna delle azioni in uno stato dato.
+
+Si chiama Q-Table perché è spesso conveniente rappresentarla come una tabella o un array multidimensionale. Poiché la nostra scacchiera ha dimensioni `larghezza` x `altezza`, possiamo rappresentare la Q-Table utilizzando un array numpy con forma `larghezza` x `altezza` x `len(actions)`: (blocco di codice 6)
+
+```python
+Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)
+```
+
+Nota che inizializziamo tutti i valori della Q-Table con un valore uguale, nel nostro caso - 0.25. Questo corrisponde alla politica di "camminata casuale", poiché tutte le mosse in ogni stato sono ugualmente buone. Possiamo passare la Q-Table alla funzione `plot` per visualizzare la tabella sulla scacchiera: `m.plot(Q)`.
+
+![Ambiente di Pierino](../../../../translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.it.png)
+
+Al centro di ogni cella c'è una "freccia" che indica la direzione preferita di movimento. Poiché tutte le direzioni sono uguali, viene visualizzato un punto.
+
+Ora dobbiamo eseguire la simulazione, esplorare il nostro ambiente e apprendere una migliore distribuzione dei valori della Q-Table, che ci permetterà di trovare il percorso verso la mela molto più velocemente.
+
+## Essenza del Q-Learning: Equazione di Bellman
+
+Una volta che iniziamo a muoverci, ogni azione avrà una ricompensa corrispondente, cioè teoricamente possiamo selezionare la prossima azione basandoci sulla ricompensa immediata più alta. Tuttavia, nella maggior parte degli stati, la mossa non raggiungerà il nostro obiettivo di trovare la mela, e quindi non possiamo decidere immediatamente quale direzione sia migliore.
+
+> Ricorda che non è il risultato immediato che conta, ma piuttosto il risultato finale, che otterremo alla fine della simulazione.
+
+Per tenere conto di questa ricompensa ritardata, dobbiamo utilizzare i principi della **[programmazione dinamica](https://it.wikipedia.org/wiki/Programmazione_dinamica)**, che ci permettono di pensare al nostro problema in modo ricorsivo.
+
+Supponiamo di trovarci ora nello stato *s*, e vogliamo passare al prossimo stato *s'*. Facendo ciò, riceveremo la ricompensa immediata *r(s,a)*, definita dalla funzione di ricompensa, più una ricompensa futura. Se supponiamo che la nostra Q-Table rifletta correttamente l'"attrattività" di ciascuna azione, allora nello stato *s'* sceglieremo un'azione *a* che corrisponde al valore massimo di *Q(s',a')*. Pertanto, la migliore ricompensa futura possibile che potremmo ottenere nello stato *s* sarà definita come `max`
+
+## Verifica della politica
+
+Poiché la Q-Table elenca l'"attrattività" di ogni azione in ogni stato, è abbastanza semplice utilizzarla per definire la navigazione efficiente nel nostro mondo. Nel caso più semplice, possiamo selezionare l'azione corrispondente al valore più alto della Q-Table: (blocco di codice 9)
+
+```python
+def qpolicy_strict(m):
+        x,y = m.human
+        v = probs(Q[x,y])
+        a = list(actions)[np.argmax(v)]
+        return a
+
+walk(m,qpolicy_strict)
+```
+
+> Se provi il codice sopra più volte, potresti notare che a volte "si blocca" e devi premere il pulsante STOP nel notebook per interromperlo. Questo accade perché potrebbero esserci situazioni in cui due stati "puntano" l'uno all'altro in termini di valore Q ottimale, nel qual caso l'agente finisce per muoversi tra quegli stati indefinitamente.
+
+## 🚀Sfida
+
+> **Compito 1:** Modifica la funzione `walk` per limitare la lunghezza massima del percorso a un certo numero di passi (ad esempio, 100), e osserva il codice sopra restituire questo valore di tanto in tanto.
+
+> **Compito 2:** Modifica la funzione `walk` in modo che non torni nei luoghi in cui è già stato in precedenza. Questo impedirà a `walk` di entrare in un ciclo, tuttavia, l'agente potrebbe comunque finire "intrappolato" in una posizione da cui non riesce a uscire.
+
+## Navigazione
+
+Una politica di navigazione migliore sarebbe quella che abbiamo utilizzato durante l'addestramento, che combina sfruttamento ed esplorazione. In questa politica, selezioneremo ogni azione con una certa probabilità, proporzionale ai valori nella Q-Table. Questa strategia potrebbe comunque portare l'agente a tornare in una posizione già esplorata, ma, come puoi vedere dal codice qui sotto, risulta in un percorso medio molto breve verso la posizione desiderata (ricorda che `print_statistics` esegue la simulazione 100 volte): (blocco di codice 10)
+
+```python
+def qpolicy(m):
+        x,y = m.human
+        v = probs(Q[x,y])
+        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]
+        return a
+
+print_statistics(qpolicy)
+```
+
+Dopo aver eseguito questo codice, dovresti ottenere una lunghezza media del percorso molto più breve rispetto a prima, nell'intervallo di 3-6.
+
+## Indagare il processo di apprendimento
+
+Come abbiamo menzionato, il processo di apprendimento è un equilibrio tra esplorazione e sfruttamento delle conoscenze acquisite sulla struttura dello spazio del problema. Abbiamo visto che i risultati dell'apprendimento (la capacità di aiutare un agente a trovare un percorso breve verso l'obiettivo) sono migliorati, ma è anche interessante osservare come si comporta la lunghezza media del percorso durante il processo di apprendimento:
+
+## Le osservazioni possono essere riassunte come:
+
+- **La lunghezza media del percorso aumenta**. Quello che vediamo qui è che inizialmente la lunghezza media del percorso aumenta. Questo probabilmente è dovuto al fatto che, quando non sappiamo nulla dell'ambiente, è probabile che rimaniamo intrappolati in stati sfavorevoli, come acqua o lupo. Man mano che apprendiamo di più e iniziamo a utilizzare queste conoscenze, possiamo esplorare l'ambiente più a lungo, ma ancora non sappiamo molto bene dove si trovano le mele.
+
+- **La lunghezza del percorso diminuisce, man mano che apprendiamo di più**. Una volta che apprendiamo abbastanza, diventa più facile per l'agente raggiungere l'obiettivo, e la lunghezza del percorso inizia a diminuire. Tuttavia, siamo ancora aperti all'esplorazione, quindi spesso ci allontaniamo dal percorso migliore ed esploriamo nuove opzioni, rendendo il percorso più lungo del necessario.
+
+- **La lunghezza aumenta improvvisamente**. Quello che osserviamo anche in questo grafico è che a un certo punto la lunghezza aumenta improvvisamente. Questo indica la natura stocastica del processo, e che possiamo a un certo punto "rovinare" i coefficienti della Q-Table sovrascrivendoli con nuovi valori. Questo idealmente dovrebbe essere minimizzato diminuendo il tasso di apprendimento (ad esempio, verso la fine dell'addestramento, regoliamo i valori della Q-Table solo di una piccola quantità).
+
+In generale, è importante ricordare che il successo e la qualità del processo di apprendimento dipendono significativamente dai parametri, come il tasso di apprendimento, la decadenza del tasso di apprendimento e il fattore di sconto. Questi sono spesso chiamati **iperparametri**, per distinguerli dai **parametri**, che ottimizziamo durante l'addestramento (ad esempio, i coefficienti della Q-Table). Il processo di trovare i migliori valori degli iperparametri si chiama **ottimizzazione degli iperparametri**, e merita un argomento a parte.
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/46/)
+
+## Compito 
+[Un mondo più realistico](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un esperto umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..48bb2e55d
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "68394b2102d3503882e5e914bd0ff5c1",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:11:12+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Un Mondo Più Realistico
+
+Nella nostra situazione, Peter era in grado di muoversi quasi senza stancarsi o avere fame. In un mondo più realistico, deve sedersi e riposarsi di tanto in tanto, e anche nutrirsi. Rendiamo il nostro mondo più realistico implementando le seguenti regole:
+
+1. Spostandosi da un luogo all'altro, Peter perde **energia** e accumula **fatica**.
+2. Peter può recuperare energia mangiando mele.
+3. Peter può eliminare la fatica riposandosi sotto un albero o sull'erba (cioè camminando in una posizione della mappa con un albero o dell'erba - campo verde).
+4. Peter deve trovare e uccidere il lupo.
+5. Per uccidere il lupo, Peter deve avere determinati livelli di energia e fatica, altrimenti perderà la battaglia.
+
+## Istruzioni
+
+Usa il [notebook.ipynb](notebook.ipynb) originale come punto di partenza per la tua soluzione.
+
+Modifica la funzione di ricompensa sopra in base alle regole del gioco, esegui l'algoritmo di apprendimento per rinforzo per apprendere la migliore strategia per vincere il gioco e confronta i risultati della camminata casuale con il tuo algoritmo in termini di numero di partite vinte e perse.
+
+> **Nota**: Nel tuo nuovo mondo, lo stato è più complesso e, oltre alla posizione di Peter, include anche i livelli di fatica ed energia. Puoi scegliere di rappresentare lo stato come una tupla (Mappa, energia, fatica), oppure definire una classe per lo stato (potresti anche volerla derivare da `Board`), o persino modificare la classe originale `Board` all'interno di [rlboard.py](../../../../8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py).
+
+Nella tua soluzione, mantieni il codice responsabile della strategia di camminata casuale e confronta i risultati del tuo algoritmo con la camminata casuale alla fine.
+
+> **Nota**: Potresti dover regolare gli iperparametri per far funzionare il tutto, specialmente il numero di epoche. Poiché il successo del gioco (combattere il lupo) è un evento raro, puoi aspettarti tempi di addestramento molto più lunghi.
+
+## Valutazione
+
+| Criteri  | Esemplare                                                                                                                                                                                             | Adeguato                                                                                                                                                                                | Da Migliorare                                                                                                                              |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
+|          | Viene presentato un notebook con la definizione delle nuove regole del mondo, l'algoritmo di Q-Learning e alcune spiegazioni testuali. Il Q-Learning è in grado di migliorare significativamente i risultati rispetto alla camminata casuale. | Viene presentato un notebook, il Q-Learning è implementato e migliora i risultati rispetto alla camminata casuale, ma non in modo significativo; oppure il notebook è scarsamente documentato e il codice non è ben strutturato. | Viene fatto qualche tentativo di ridefinire le regole del mondo, ma l'algoritmo di Q-Learning non funziona, o la funzione di ricompensa non è completamente definita. |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..fab98bd74
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,411 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "17e5a668646eabf5aabd0e9bfcf17876",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:04:06+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Pietro e il Lupo: Introduzione al Reinforcement Learning\n",
+    "\n",
+    "In questo tutorial, impareremo come applicare il Reinforcement Learning a un problema di ricerca del percorso. L'ambientazione è ispirata alla fiaba musicale [Pietro e il Lupo](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) del compositore russo [Sergei Prokofiev](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev). È la storia di un giovane pioniere, Pietro, che coraggiosamente esce di casa per andare nella radura della foresta a caccia di un lupo. Addestreremo algoritmi di apprendimento automatico che aiuteranno Pietro a esplorare l'area circostante e a costruire una mappa di navigazione ottimale.\n",
+    "\n",
+    "Per prima cosa, importiamo una serie di librerie utili:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Panoramica dell'Apprendimento per Rinforzo\n",
+    "\n",
+    "**Apprendimento per Rinforzo** (RL) è una tecnica di apprendimento che ci permette di apprendere un comportamento ottimale di un **agente** in un certo **ambiente** eseguendo molti esperimenti. Un agente in questo ambiente dovrebbe avere un **obiettivo**, definito da una **funzione di ricompensa**.\n",
+    "\n",
+    "## L'Ambiente\n",
+    "\n",
+    "Per semplicità, consideriamo il mondo di Peter come una scacchiera di dimensioni `width` x `height`. Ogni cella di questa scacchiera può essere:\n",
+    "* **terra**, su cui Peter e altre creature possono camminare\n",
+    "* **acqua**, su cui ovviamente non si può camminare\n",
+    "* **un albero** o **erba** - un luogo dove ci si può riposare\n",
+    "* **una mela**, che rappresenta qualcosa che Peter sarebbe felice di trovare per nutrirsi\n",
+    "* **un lupo**, che è pericoloso e dovrebbe essere evitato\n",
+    "\n",
+    "Per lavorare con l'ambiente, definiremo una classe chiamata `Board`. Per non appesantire troppo questo notebook, abbiamo spostato tutto il codice per lavorare con la scacchiera in un modulo separato chiamato `rlboard`, che ora importeremo. Puoi guardare dentro questo modulo per ottenere maggiori dettagli sugli aspetti interni dell'implementazione.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Creiamo ora una scacchiera casuale e vediamo come appare:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Azioni e Politica\n",
+    "\n",
+    "Nel nostro esempio, l'obiettivo di Peter sarebbe trovare una mela, evitando il lupo e altri ostacoli. Definisci queste azioni come un dizionario e mappale a coppie di corrispondenti cambiamenti di coordinate.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 2"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "La strategia del nostro agente (Peter) è definita da una cosiddetta **politica**. Consideriamo la politica più semplice chiamata **camminata casuale**.\n",
+    "\n",
+    "## Camminata casuale\n",
+    "\n",
+    "Iniziamo a risolvere il nostro problema implementando una strategia di camminata casuale.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "# Let's run a random walk experiment several times and see the average number of steps taken: code block 3"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 4"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Funzione di Ricompensa\n",
+    "\n",
+    "Per rendere la nostra politica più intelligente, dobbiamo capire quali mosse sono \"migliori\" rispetto ad altre.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 5"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Q-Learning\n",
+    "\n",
+    "Costruisci una Q-Table, o un array multidimensionale. Poiché il nostro tabellone ha dimensioni `width` x `height`, possiamo rappresentare la Q-Table con un array numpy di forma `width` x `height` x `len(actions)`:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 6"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Passa la Q-Table alla funzione `plot` per visualizzare la tabella sulla scacchiera:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "NameError",
+     "evalue": "name 'm' is not defined",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-10-8b8a9e4cb2b8>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mm\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mQ\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'm' is not defined"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Essenza del Q-Learning: Equazione di Bellman e Algoritmo di Apprendimento\n",
+    "\n",
+    "Scrivi un pseudo-codice per il nostro algoritmo di apprendimento:\n",
+    "\n",
+    "* Inizializza la Q-Table Q con numeri uguali per tutti gli stati e le azioni\n",
+    "* Imposta il tasso di apprendimento $\\alpha\\leftarrow 1$\n",
+    "* Ripeti la simulazione molte volte\n",
+    "   1. Inizia da una posizione casuale\n",
+    "   1. Ripeti\n",
+    "        1. Seleziona un'azione $a$ nello stato $s$\n",
+    "        2. Esegui l'azione spostandoti in un nuovo stato $s'$\n",
+    "        3. Se incontriamo una condizione di fine gioco o il totale della ricompensa è troppo basso - esci dalla simulazione  \n",
+    "        4. Calcola la ricompensa $r$ nel nuovo stato\n",
+    "        5. Aggiorna la Q-Function secondo l'equazione di Bellman: $Q(s,a)\\leftarrow (1-\\alpha)Q(s,a)+\\alpha(r+\\gamma\\max_{a'}Q(s',a'))$\n",
+    "        6. $s\\leftarrow s'$\n",
+    "        7. Aggiorna la ricompensa totale e diminuisci $\\alpha$.\n",
+    "\n",
+    "## Sfruttare vs. Esplorare\n",
+    "\n",
+    "Il miglior approccio è bilanciare tra esplorazione e sfruttamento. Man mano che impariamo di più sul nostro ambiente, saremo più propensi a seguire il percorso ottimale, tuttavia, scegliendo di tanto in tanto un percorso inesplorato.\n",
+    "\n",
+    "## Implementazione in Python\n",
+    "\n",
+    "Ora siamo pronti per implementare l'algoritmo di apprendimento. Prima di ciò, abbiamo anche bisogno di una funzione che converta numeri arbitrari nella Q-Table in un vettore di probabilità per le azioni corrispondenti:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 7"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Aggiungiamo una piccola quantità di `eps` al vettore originale per evitare la divisione per 0 nel caso iniziale, quando tutti i componenti del vettore sono identici.\n",
+    "\n",
+    "L'algoritmo di apprendimento effettivo che eseguiremo per 5000 esperimenti, chiamati anche **epoche**:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 56,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "# code block 8"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Dopo l'esecuzione di questo algoritmo, la Q-Table dovrebbe essere aggiornata con valori che definiscono l'attrattività delle diverse azioni a ogni passo. Visualizza la tabella qui:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 43,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 360.646265 \r\nL 366.6475 360.646265 \r\nL 366.6475 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 359.4475 336.76814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\nL 33.2875 10.60814 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g clip-path=\"url(#p03670b802c)\">\r\n    <image height=\"327\" id=\"imagefd2c98b8a1\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\r\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\" y=\"-9.76814\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"m79531393d3\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_8\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_9\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m95a78e1f45\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"10.999219\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"50.107132\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"89.215046\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"128.32296\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_14\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"167.430873\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_14\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_15\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"206.538787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_15\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_16\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"245.646701\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_16\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_8\">\r\n     <g id=\"line2d_17\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"284.754614\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_17\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_9\">\r\n     <g id=\"line2d_18\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"323.862528\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_18\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 33.2875 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 359.4475 336.76814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p03670b802c\">\r\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Verifica della Politica\n",
+    "\n",
+    "Poiché la Q-Table elenca l'\"attrattività\" di ogni azione in ogni stato, è abbastanza semplice utilizzarla per definire la navigazione efficiente nel nostro mondo. Nel caso più semplice, possiamo semplicemente selezionare l'azione corrispondente al valore più alto nella Q-Table:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# code block 9"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Se provi il codice sopra diverse volte, potresti notare che a volte si \"blocca\" e devi premere il pulsante STOP nel notebook per interromperlo.\n",
+    "\n",
+    "> **Attività 1:** Modifica la funzione `walk` per limitare la lunghezza massima del percorso a un certo numero di passi (ad esempio, 100), e osserva come il codice sopra restituisce questo valore di tanto in tanto.\n",
+    "\n",
+    "> **Attività 2:** Modifica la funzione `walk` in modo che non torni nei luoghi in cui è già stato in precedenza. Questo impedirà a `walk` di entrare in un ciclo, tuttavia, l'agente potrebbe comunque finire \"intrappolato\" in una posizione da cui non è in grado di uscire.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 58,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 5.31, eaten by wolf: 0 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "# code block 10"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 57,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x26dab295a48>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 57
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 382.368508 248.518125\" width=\"382.368508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M -0 248.518125 \r\nL 382.368508 248.518125 \r\nL 382.368508 0 \r\nL -0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 374.45 224.64 \r\nL 374.45 7.2 \r\nL 39.65 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"m9289ace8dd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.868182\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(51.686932 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"115.746997\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 2000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(103.021997 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"176.625812\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 4000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(163.900812 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"237.504627\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 6000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(224.779627 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.383442\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 8000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(285.658442 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"359.262258\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 10000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(343.356008 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"mac0d9b03a1\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"214.756364\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(26.2875 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"172.854355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 2000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 176.653573)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"130.952346\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 4000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 134.751564)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"89.050337\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 6000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 92.849556)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"47.148328\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 8000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 50.947547)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_12\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p46c120979b)\" d=\"M 54.868182 214.211638 \r\nL 55.081258 214.756364 \r\nL 55.172576 214.525903 \r\nL 55.203015 214.756364 \r\nL 55.263894 214.735413 \r\nL 55.294334 187.98098 \r\nL 55.324773 214.756364 \r\nL 55.355212 213.918323 \r\nL 55.385652 214.756364 \r\nL 55.47697 214.693511 \r\nL 55.629167 214.756364 \r\nL 55.781364 214.756364 \r\nL 55.903122 205.768383 \r\nL 55.964 214.756364 \r\nL 56.024879 211.508958 \r\nL 56.055319 207.507316 \r\nL 56.085758 214.756364 \r\nL 56.268395 214.756364 \r\nL 56.359713 211.320399 \r\nL 56.420592 207.38161 \r\nL 56.451031 214.714462 \r\nL 56.48147 209.958584 \r\nL 56.51191 214.756364 \r\nL 56.542349 214.67256 \r\nL 56.572789 214.546854 \r\nL 56.603228 211.96988 \r\nL 56.664107 214.735413 \r\nL 56.816304 214.714462 \r\nL 56.846743 214.756364 \r\nL 56.877183 58.692331 \r\nL 56.938062 214.756364 \r\nL 56.968501 211.865125 \r\nL 57.02938 214.735413 \r\nL 57.090259 214.714462 \r\nL 57.120698 209.916682 \r\nL 57.181577 214.756364 \r\nL 57.242456 212.095586 \r\nL 57.272895 214.756364 \r\nL 57.303334 214.211638 \r\nL 57.333774 183.497465 \r\nL 57.364213 214.756364 \r\nL 57.394653 214.358295 \r\nL 57.425092 214.756364 \r\nL 57.51641 207.318757 \r\nL 57.638168 214.756364 \r\nL 57.668607 177.191213 \r\nL 57.729486 214.756364 \r\nL 57.759926 214.609707 \r\nL 57.790365 196.885157 \r\nL 57.820804 214.756364 \r\nL 57.851244 214.756364 \r\nL 58.094759 214.714462 \r\nL 58.186077 187.98098 \r\nL 58.216517 196.277578 \r\nL 58.277395 214.756364 \r\nL 58.338274 214.693511 \r\nL 58.429593 214.756364 \r\nL 58.460032 214.693511 \r\nL 58.490471 192.925417 \r\nL 58.520911 214.756364 \r\nL 58.55135 214.735413 \r\nL 58.642668 214.756364 \r\nL 58.673108 212.242243 \r\nL 58.703547 214.756364 \r\nL 58.825305 190.89317 \r\nL 58.916623 186.388704 \r\nL 58.947062 214.756364 \r\nL 58.977502 214.756364 \r\nL 59.007941 214.358295 \r\nL 59.06882 214.756364 \r\nL 59.129699 158.481966 \r\nL 59.160138 214.756364 \r\nL 59.251457 214.693511 \r\nL 59.281896 213.499303 \r\nL 59.312335 214.735413 \r\nL 59.342775 183.497465 \r\nL 59.373214 214.756364 \r\nL 59.403654 189.845619 \r\nL 59.525411 214.735413 \r\nL 59.555851 207.989189 \r\nL 59.616729 214.756364 \r\nL 59.647169 214.756364 \r\nL 59.677608 211.613713 \r\nL 59.738487 212.326047 \r\nL 59.768926 214.756364 \r\nL 59.799366 210.440457 \r\nL 59.829805 210.2938 \r\nL 59.951563 214.756364 \r\nL 59.982002 192.841613 \r\nL 60.042881 214.756364 \r\nL 60.134199 211.425154 \r\nL 60.255957 214.756364 \r\nL 60.347275 209.183396 \r\nL 60.438593 205.956942 \r\nL 60.469033 214.756364 \r\nL 60.499472 161.247498 \r\nL 60.560351 198.791698 \r\nL 60.59079 214.756364 \r\nL 60.62123 214.735413 \r\nL 60.651669 123.389033 \r\nL 60.712548 213.813568 \r\nL 60.742987 214.756364 \r\nL 60.773427 193.113976 \r\nL 60.834306 214.756364 \r\nL 60.956063 212.095586 \r\nL 61.016942 214.756364 \r\nL 61.077821 68.68596 \r\nL 61.1387 214.735413 \r\nL 61.199579 193.889163 \r\nL 61.321336 214.756364 \r\nL 61.412654 214.735413 \r\nL 61.443094 210.042388 \r\nL 61.503973 214.756364 \r\nL 61.564851 214.756364 \r\nL 61.686609 212.284145 \r\nL 61.717049 214.756364 \r\nL 61.747488 214.735413 \r\nL 61.777927 206.941639 \r\nL 61.808367 214.756364 \r\nL 61.838806 214.735413 \r\nL 61.930124 214.714462 \r\nL 61.991003 213.541205 \r\nL 62.021443 206.794982 \r\nL 62.051882 214.756364 \r\nL 62.082321 214.735413 \r\nL 62.17364 214.756364 \r\nL 62.204079 182.806082 \r\nL 62.264958 214.46305 \r\nL 62.295397 214.127834 \r\nL 62.325837 202.122908 \r\nL 62.386715 211.34135 \r\nL 62.417155 214.756364 \r\nL 62.508473 214.735413 \r\nL 62.569352 214.735413 \r\nL 62.599791 202.437173 \r\nL 62.630231 214.756364 \r\nL 62.66067 214.735413 \r\nL 62.69111 214.756364 \r\nL 62.812867 199.923052 \r\nL 62.934625 214.756364 \r\nL 62.965064 214.756364 \r\nL 62.995504 202.625732 \r\nL 63.056382 214.756364 \r\nL 63.117261 212.745067 \r\nL 63.147701 214.756364 \r\nL 63.299898 214.756364 \r\nL 63.391216 207.905385 \r\nL 63.482534 207.339708 \r\nL 63.512974 214.756364 \r\nL 63.604292 207.004492 \r\nL 63.726049 214.756364 \r\nL 63.817368 214.735413 \r\nL 63.847807 213.457401 \r\nL 63.908686 198.770747 \r\nL 63.939125 214.609707 \r\nL 63.969565 211.257546 \r\nL 64.000004 214.756364 \r\nL 64.030443 214.756364 \r\nL 64.121762 214.756364 \r\nL 64.152201 213.729764 \r\nL 64.21308 214.756364 \r\nL 64.243519 214.756364 \r\nL 64.304398 194.852909 \r\nL 64.334838 214.756364 \r\nL 64.365277 214.756364 \r\nL 64.456595 210.000486 \r\nL 64.487035 211.278497 \r\nL 64.608792 214.756364 \r\nL 64.639232 210.985183 \r\nL 64.70011 214.379246 \r\nL 64.821868 214.756364 \r\nL 64.943626 202.541928 \r\nL 65.034944 213.331695 \r\nL 65.065383 212.200341 \r\nL 65.156702 214.756364 \r\nL 65.187141 214.46305 \r\nL 65.24802 158.817182 \r\nL 65.278459 214.756364 \r\nL 65.339338 211.571811 \r\nL 65.369777 212.095586 \r\nL 65.430656 214.756364 \r\nL 65.491535 198.058413 \r\nL 65.582853 201.682937 \r\nL 65.643732 214.756364 \r\nL 65.73505 212.661263 \r\nL 65.76549 211.425154 \r\nL 65.795929 214.756364 \r\nL 65.826369 209.309102 \r\nL 65.887247 213.687862 \r\nL 65.917687 214.756364 \r\nL 65.948126 211.110889 \r\nL 65.978566 184.670721 \r\nL 66.009005 214.756364 \r\nL 66.039444 214.756364 \r\nL 66.161202 214.756364 \r\nL 66.191641 212.870773 \r\nL 66.25252 213.415499 \r\nL 66.343838 214.756364 \r\nL 66.404717 200.027807 \r\nL 66.435157 212.095586 \r\nL 66.465596 214.756364 \r\nL 66.496036 211.676566 \r\nL 66.526475 208.63867 \r\nL 66.556914 214.756364 \r\nL 66.587354 213.625009 \r\nL 66.648233 214.735413 \r\nL 66.678672 214.714462 \r\nL 66.739551 201.201064 \r\nL 66.76999 209.120543 \r\nL 66.830869 206.815933 \r\nL 66.861308 214.756364 \r\nL 66.952627 195.837607 \r\nL 67.043945 214.567805 \r\nL 67.074384 205.412216 \r\nL 67.104824 185.843977 \r\nL 67.135263 214.756364 \r\nL 67.165702 214.756364 \r\nL 67.28746 197.869854 \r\nL 67.3179 213.750715 \r\nL 67.348339 195.649048 \r\nL 67.409218 212.828871 \r\nL 67.500536 214.756364 \r\nL 67.530975 214.714462 \r\nL 67.561415 214.337344 \r\nL 67.591854 211.508958 \r\nL 67.652733 214.379246 \r\nL 67.683172 214.756364 \r\nL 67.713612 208.533915 \r\nL 67.774491 214.756364 \r\nL 67.835369 214.735413 \r\nL 67.865809 187.310548 \r\nL 67.896248 214.756364 \r\nL 67.926688 205.684579 \r\nL 68.048445 214.756364 \r\nL 68.139764 199.064061 \r\nL 68.231082 214.756364 \r\nL 68.261521 214.484001 \r\nL 68.291961 214.756364 \r\nL 68.383279 207.947287 \r\nL 68.413718 214.735413 \r\nL 68.444158 204.092302 \r\nL 68.474597 202.981899 \r\nL 68.565915 214.756364 \r\nL 68.596355 205.49602 \r\nL 68.626794 200.614436 \r\nL 68.657233 214.756364 \r\nL 68.687673 196.487088 \r\nL 68.748552 209.770025 \r\nL 68.870309 214.756364 \r\nL 68.900749 214.127834 \r\nL 68.931188 212.556508 \r\nL 68.961628 214.735413 \r\nL 68.992067 194.077722 \r\nL 69.083385 207.130198 \r\nL 69.113825 201.766741 \r\nL 69.144264 214.756364 \r\nL 69.296461 201.976251 \r\nL 69.387779 199.67164 \r\nL 69.418219 214.756364 \r\nL 69.448658 214.756364 \r\nL 69.479097 193.784408 \r\nL 69.539976 214.735413 \r\nL 69.570416 214.756364 \r\nL 69.600855 197.974609 \r\nL 69.661734 214.756364 \r\nL 69.692173 214.756364 \r\nL 69.722613 200.111612 \r\nL 69.813931 208.471062 \r\nL 69.84437 206.33406 \r\nL 69.935689 205.28651 \r\nL 69.966128 214.756364 \r\nL 70.027007 214.756364 \r\nL 70.057446 214.504952 \r\nL 70.118325 214.756364 \r\nL 70.179204 214.756364 \r\nL 70.209643 214.609707 \r\nL 70.270522 214.756364 \r\nL 70.422719 208.261552 \r\nL 70.544477 214.756364 \r\nL 70.574916 214.735413 \r\nL 70.696674 210.251898 \r\nL 70.757553 214.756364 \r\nL 70.787992 214.211638 \r\nL 70.818431 207.360659 \r\nL 70.87931 212.59841 \r\nL 71.001068 214.756364 \r\nL 71.031507 199.985905 \r\nL 71.092386 214.169736 \r\nL 71.122825 214.756364 \r\nL 71.153265 191.123631 \r\nL 71.244583 199.378326 \r\nL 71.39678 214.756364 \r\nL 71.42722 208.471062 \r\nL 71.488098 210.880428 \r\nL 71.548977 214.756364 \r\nL 71.579417 208.282503 \r\nL 71.640295 208.450111 \r\nL 71.701174 214.735413 \r\nL 71.731614 212.200341 \r\nL 71.762053 210.419506 \r\nL 71.792492 214.756364 \r\nL 71.822932 214.756364 \r\nL 71.853371 214.46305 \r\nL 71.883811 214.756364 \r\nL 71.91425 210.314751 \r\nL 71.975129 213.01743 \r\nL 72.005568 214.756364 \r\nL 72.036008 208.764376 \r\nL 72.096887 214.504952 \r\nL 72.157765 214.756364 \r\nL 72.188205 207.402561 \r\nL 72.279523 209.45576 \r\nL 72.309962 214.756364 \r\nL 72.401281 214.400197 \r\nL 72.43172 209.05769 \r\nL 72.462159 214.735413 \r\nL 72.523038 210.817575 \r\nL 72.644796 214.756364 \r\nL 72.736114 214.756364 \r\nL 72.766553 191.584553 \r\nL 72.827432 207.255904 \r\nL 72.857872 213.562156 \r\nL 72.888311 195.418587 \r\nL 72.918751 214.735413 \r\nL 72.94919 214.337344 \r\nL 73.070948 214.756364 \r\nL 73.131826 211.844174 \r\nL 73.223145 214.756364 \r\nL 73.253584 190.138933 \r\nL 73.344902 214.46305 \r\nL 73.375342 213.268842 \r\nL 73.43622 214.756364 \r\nL 73.46666 209.330053 \r\nL 73.527539 207.109247 \r\nL 73.557978 214.756364 \r\nL 73.588417 209.811927 \r\nL 73.649296 214.756364 \r\nL 73.740615 214.651609 \r\nL 73.771054 190.956023 \r\nL 73.831933 214.756364 \r\nL 73.862372 214.735413 \r\nL 73.892812 212.849822 \r\nL 73.923251 177.903547 \r\nL 73.98413 204.804637 \r\nL 74.014569 205.49602 \r\nL 74.136327 214.756364 \r\nL 74.166766 214.756364 \r\nL 74.197206 214.232589 \r\nL 74.258084 214.756364 \r\nL 74.379842 214.735413 \r\nL 74.47116 179.831039 \r\nL 74.5016 194.077722 \r\nL 74.562479 214.756364 \r\nL 74.592918 181.213805 \r\nL 74.623357 213.625009 \r\nL 74.714676 214.735413 \r\nL 74.775554 194.66435 \r\nL 74.805994 197.848903 \r\nL 74.836433 214.484001 \r\nL 74.866873 177.002654 \r\nL 74.927751 214.085931 \r\nL 74.958191 194.014869 \r\nL 75.049509 196.801353 \r\nL 75.171267 214.756364 \r\nL 75.201706 204.385616 \r\nL 75.262585 207.570169 \r\nL 75.353903 214.756364 \r\nL 75.384343 196.340431 \r\nL 75.445221 214.735413 \r\nL 75.5061 214.756364 \r\nL 75.597418 207.695875 \r\nL 75.627858 192.024524 \r\nL 75.688737 214.756364 \r\nL 75.719176 214.211638 \r\nL 75.749615 198.62409 \r\nL 75.810494 214.379246 \r\nL 75.840934 213.625009 \r\nL 75.871373 214.756364 \r\nL 75.901812 214.756364 \r\nL 75.932252 214.756364 \r\nL 75.962691 187.415303 \r\nL 76.02357 203.00285 \r\nL 76.054009 214.756364 \r\nL 76.145328 214.735413 \r\nL 76.206207 214.756364 \r\nL 76.236646 214.106882 \r\nL 76.267085 194.182477 \r\nL 76.297525 214.756364 \r\nL 76.327964 214.002127 \r\nL 76.388843 214.756364 \r\nL 76.419282 158.544819 \r\nL 76.480161 214.756364 \r\nL 76.510601 206.815933 \r\nL 76.571479 214.735413 \r\nL 76.601919 214.735413 \r\nL 76.632358 172.12107 \r\nL 76.693237 200.069709 \r\nL 76.784555 214.756364 \r\nL 76.814995 204.951294 \r\nL 76.875873 214.735413 \r\nL 76.906313 200.509681 \r\nL 76.936752 214.756364 \r\nL 76.967192 212.59841 \r\nL 77.05851 214.756364 \r\nL 77.088949 204.741783 \r\nL 77.149828 214.735413 \r\nL 77.180268 213.625009 \r\nL 77.271586 214.756364 \r\nL 77.302025 197.807001 \r\nL 77.332465 214.756364 \r\nL 77.423783 214.400197 \r\nL 77.454222 214.756364 \r\nL 77.484662 205.642677 \r\nL 77.54554 214.358295 \r\nL 77.57598 214.756364 \r\nL 77.728177 190.809366 \r\nL 77.758616 214.756364 \r\nL 77.849935 207.528267 \r\nL 77.910813 214.756364 \r\nL 77.941253 197.178471 \r\nL 78.002132 199.692591 \r\nL 78.09345 191.647406 \r\nL 78.123889 214.756364 \r\nL 78.184768 214.756364 \r\nL 78.215207 214.211638 \r\nL 78.276086 214.756364 \r\nL 78.397844 200.69824 \r\nL 78.458723 214.756364 \r\nL 78.489162 191.291239 \r\nL 78.550041 214.756364 \r\nL 78.671799 214.630658 \r\nL 78.702238 196.193774 \r\nL 78.732677 214.735413 \r\nL 78.763117 204.071351 \r\nL 78.793556 214.756364 \r\nL 78.854435 212.451753 \r\nL 78.915314 214.756364 \r\nL 79.006632 203.589478 \r\nL 79.067511 214.756364 \r\nL 79.12839 214.044029 \r\nL 79.189268 214.756364 \r\nL 79.219708 208.492013 \r\nL 79.280587 214.735413 \r\nL 79.341466 214.756364 \r\nL 79.402344 211.173742 \r\nL 79.432784 194.601497 \r\nL 79.463223 214.756364 \r\nL 79.493663 207.193051 \r\nL 79.554541 214.756364 \r\nL 79.61542 214.735413 \r\nL 79.64586 214.735413 \r\nL 79.676299 214.127834 \r\nL 79.767617 186.409655 \r\nL 79.798057 214.756364 \r\nL 79.828496 178.59493 \r\nL 79.889375 208.994837 \r\nL 79.919814 201.368672 \r\nL 79.950254 214.756364 \r\nL 79.980693 214.735413 \r\nL 80.072011 208.366307 \r\nL 80.102451 213.499303 \r\nL 80.13289 214.127834 \r\nL 80.16333 165.353895 \r\nL 80.224208 202.018153 \r\nL 80.285087 214.756364 \r\nL 80.345966 214.379246 \r\nL 80.437284 214.756364 \r\nL 80.467724 174.237121 \r\nL 80.559042 174.42568 \r\nL 80.589481 214.756364 \r\nL 80.680799 208.387258 \r\nL 80.711239 208.785327 \r\nL 80.772118 183.078445 \r\nL 80.802557 213.373597 \r\nL 80.832996 202.646683 \r\nL 80.893875 214.756364 \r\nL 80.954754 210.629016 \r\nL 80.985194 204.197057 \r\nL 81.015633 214.756364 \r\nL 81.046072 207.947287 \r\nL 81.16783 214.756364 \r\nL 81.198269 212.053684 \r\nL 81.259148 214.756364 \r\nL 81.289588 214.609707 \r\nL 81.320027 214.756364 \r\nL 81.411345 212.284145 \r\nL 81.472224 214.756364 \r\nL 81.502663 212.326047 \r\nL 81.563542 214.735413 \r\nL 81.65486 214.756364 \r\nL 81.6853 202.520977 \r\nL 81.807058 214.756364 \r\nL 81.837497 214.756364 \r\nL 81.867936 200.383975 \r\nL 81.959255 209.581466 \r\nL 81.989694 199.504032 \r\nL 82.020133 151.48433 \r\nL 82.050573 214.651609 \r\nL 82.081012 214.295442 \r\nL 82.20277 214.756364 \r\nL 82.233209 214.756364 \r\nL 82.263649 210.524261 \r\nL 82.324527 214.756364 \r\nL 82.385406 158.942888 \r\nL 82.507164 214.756364 \r\nL 82.537603 210.063339 \r\nL 82.598482 214.756364 \r\nL 82.72024 214.756364 \r\nL 82.750679 201.766741 \r\nL 82.811558 205.935991 \r\nL 82.872437 196.214725 \r\nL 82.933316 214.756364 \r\nL 82.963755 214.421148 \r\nL 83.055073 207.423512 \r\nL 83.115952 207.674924 \r\nL 83.176831 214.190687 \r\nL 83.20727 194.161526 \r\nL 83.268149 214.756364 \r\nL 83.298588 214.735413 \r\nL 83.329028 210.901379 \r\nL 83.359467 214.756364 \r\nL 83.389907 212.954577 \r\nL 83.511664 214.756364 \r\nL 83.542104 214.756364 \r\nL 83.572543 207.507316 \r\nL 83.633422 214.756364 \r\nL 83.663861 214.756364 \r\nL 83.694301 207.863483 \r\nL 83.785619 211.089938 \r\nL 83.816058 214.504952 \r\nL 83.846498 193.260633 \r\nL 83.907377 198.749796 \r\nL 83.998695 212.514606 \r\nL 83.968255 187.059136 \r\nL 84.029134 212.305096 \r\nL 84.120452 209.183396 \r\nL 84.24221 214.756364 \r\nL 84.303089 214.756364 \r\nL 84.333528 153.747039 \r\nL 84.394407 214.756364 \r\nL 84.424847 195.041468 \r\nL 84.485725 214.714462 \r\nL 84.546604 214.756364 \r\nL 84.637922 212.116537 \r\nL 84.668362 214.735413 \r\nL 84.698801 193.470143 \r\nL 84.75968 209.413857 \r\nL 84.790119 208.931984 \r\nL 84.820559 214.756364 \r\nL 84.850998 208.659621 \r\nL 84.881438 194.601497 \r\nL 84.911877 214.735413 \r\nL 84.942317 214.525903 \r\nL 85.033635 214.735413 \r\nL 85.064074 199.441179 \r\nL 85.124953 214.756364 \r\nL 85.185832 207.779679 \r\nL 85.216271 214.756364 \r\nL 85.246711 187.226744 \r\nL 85.338029 202.416222 \r\nL 85.459786 214.756364 \r\nL 85.490226 212.3889 \r\nL 85.520665 213.394548 \r\nL 85.551105 196.235676 \r\nL 85.581544 214.756364 \r\nL 85.611983 212.409851 \r\nL 85.703302 214.756364 \r\nL 85.733741 208.701523 \r\nL 85.79462 214.756364 \r\nL 85.855499 204.972245 \r\nL 85.885938 214.756364 \r\nL 85.946817 214.735413 \r\nL 86.038135 196.151872 \r\nL 86.007696 214.756364 \r\nL 86.068575 203.778037 \r\nL 86.190332 214.735413 \r\nL 86.220772 202.835242 \r\nL 86.251211 214.756364 \r\nL 86.28165 214.735413 \r\nL 86.31209 214.756364 \r\nL 86.342529 198.288874 \r\nL 86.403408 214.630658 \r\nL 86.525166 214.756364 \r\nL 86.555605 214.295442 \r\nL 86.616484 195.48144 \r\nL 86.646923 214.756364 \r\nL 86.677363 214.525903 \r\nL 86.707802 192.862564 \r\nL 86.768681 214.756364 \r\nL 86.79912 214.504952 \r\nL 86.82956 214.756364 \r\nL 86.859999 197.178471 \r\nL 86.920878 214.735413 \r\nL 86.951317 214.756364 \r\nL 86.981757 202.856193 \r\nL 87.042636 212.3889 \r\nL 87.073075 214.756364 \r\nL 87.133954 214.735413 \r\nL 87.194833 171.597294 \r\nL 87.255711 204.490371 \r\nL 87.377469 214.756364 \r\nL 87.407909 201.263917 \r\nL 87.499227 208.994837 \r\nL 87.529666 214.756364 \r\nL 87.560106 204.029449 \r\nL 87.620984 211.215644 \r\nL 87.651424 193.030172 \r\nL 87.712303 213.247891 \r\nL 87.773181 214.756364 \r\nL 87.8645 204.008498 \r\nL 87.925378 214.756364 \r\nL 87.955818 195.90046 \r\nL 88.016697 204.029449 \r\nL 88.108015 214.756364 \r\nL 88.138454 207.821581 \r\nL 88.168894 212.849822 \r\nL 88.199333 192.338789 \r\nL 88.260212 214.756364 \r\nL 88.321091 207.444463 \r\nL 88.35153 212.619361 \r\nL 88.473288 214.756364 \r\nL 88.595045 200.593485 \r\nL 88.716803 214.756364 \r\nL 88.808121 210.545212 \r\nL 88.899439 214.756364 \r\nL 88.960318 191.856916 \r\nL 88.990758 205.118902 \r\nL 89.082076 214.756364 \r\nL 89.112515 208.072993 \r\nL 89.173394 210.71282 \r\nL 89.264712 214.67256 \r\nL 89.325591 209.602417 \r\nL 89.356031 214.714462 \r\nL 89.38647 214.735413 \r\nL 89.477788 214.756364 \r\nL 89.508228 203.757086 \r\nL 89.599546 214.756364 \r\nL 89.629985 212.284145 \r\nL 89.660425 214.756364 \r\nL 89.690864 211.613713 \r\nL 89.751743 213.708813 \r\nL 89.782182 214.756364 \r\nL 89.812622 201.389623 \r\nL 89.873501 214.756364 \r\nL 89.90394 214.735413 \r\nL 89.934379 214.567805 \r\nL 89.964819 208.659621 \r\nL 89.995258 214.735413 \r\nL 90.025698 210.168094 \r\nL 90.117016 214.756364 \r\nL 90.147455 200.111612 \r\nL 90.208334 214.567805 \r\nL 90.269213 214.756364 \r\nL 90.299652 212.80792 \r\nL 90.360531 213.394548 \r\nL 90.451849 214.756364 \r\nL 90.482289 202.814291 \r\nL 90.573607 207.905385 \r\nL 90.634486 214.735413 \r\nL 90.664925 180.941442 \r\nL 90.725804 214.316393 \r\nL 90.756243 214.693511 \r\nL 90.817122 214.756364 \r\nL 90.90844 200.509681 \r\nL 90.93888 214.735413 \r\nL 90.999759 212.682214 \r\nL 91.030198 186.556312 \r\nL 91.091077 214.756364 \r\nL 91.121516 214.756364 \r\nL 91.212834 211.257546 \r\nL 91.334592 214.756364 \r\nL 91.365032 214.756364 \r\nL 91.547668 196.7385 \r\nL 91.578107 214.756364 \r\nL 91.638986 195.209076 \r\nL 91.669426 213.604058 \r\nL 91.699865 198.561237 \r\nL 91.730304 214.756364 \r\nL 91.760744 212.053684 \r\nL 91.791183 214.735413 \r\nL 91.821623 210.126192 \r\nL 91.852062 209.434808 \r\nL 91.882501 193.260633 \r\nL 91.912941 214.756364 \r\nL 91.94338 214.756364 \r\nL 91.97382 214.756364 \r\nL 92.095577 201.305819 \r\nL 92.217335 214.756364 \r\nL 92.247774 214.421148 \r\nL 92.278214 207.151149 \r\nL 92.308653 214.735413 \r\nL 92.339093 214.442099 \r\nL 92.399971 206.857835 \r\nL 92.430411 214.735413 \r\nL 92.552168 214.756364 \r\nL 92.582608 192.715907 \r\nL 92.643487 214.756364 \r\nL 92.704365 214.756364 \r\nL 92.765244 213.457401 \r\nL 92.795684 214.714462 \r\nL 92.826123 214.693511 \r\nL 92.917441 211.613713 \r\nL 92.947881 213.562156 \r\nL 93.00876 209.66527 \r\nL 93.069638 207.088296 \r\nL 93.130517 214.756364 \r\nL 93.221835 214.651609 \r\nL 93.252275 199.776395 \r\nL 93.343593 206.292158 \r\nL 93.465351 214.756364 \r\nL 93.49579 214.693511 \r\nL 93.526229 213.897372 \r\nL 93.556669 193.365388 \r\nL 93.587108 214.756364 \r\nL 93.617548 209.581466 \r\nL 93.739305 214.756364 \r\nL 93.769745 208.973886 \r\nL 93.830624 212.912675 \r\nL 93.861063 214.735413 \r\nL 93.921942 214.232589 \r\nL 94.01326 214.756364 \r\nL 94.043699 201.703888 \r\nL 94.165457 214.756364 \r\nL 94.195896 214.651609 \r\nL 94.226336 214.756364 \r\nL 94.256775 199.902101 \r\nL 94.348093 209.560515 \r\nL 94.378533 211.173742 \r\nL 94.408972 206.12455 \r\nL 94.439412 214.106882 \r\nL 94.53073 214.756364 \r\nL 94.561169 191.186484 \r\nL 94.622048 214.756364 \r\nL 94.835124 214.735413 \r\nL 94.896003 214.756364 \r\nL 94.926442 213.939274 \r\nL 94.987321 214.756364 \r\nL 95.0482 214.756364 \r\nL 95.139518 203.00285 \r\nL 95.261276 214.756364 \r\nL 95.291715 209.979535 \r\nL 95.352594 213.708813 \r\nL 95.383033 214.735413 \r\nL 95.443912 214.756364 \r\nL 95.474352 204.25991 \r\nL 95.56567 214.756364 \r\nL 95.596109 201.410574 \r\nL 95.687427 207.570169 \r\nL 95.748306 214.756364 \r\nL 95.778746 188.986628 \r\nL 95.839624 213.85547 \r\nL 95.870064 213.85547 \r\nL 95.900503 212.703165 \r\nL 95.991821 214.756364 \r\nL 96.022261 195.711901 \r\nL 96.174458 214.735413 \r\nL 96.265776 212.514606 \r\nL 96.296216 214.756364 \r\nL 96.326655 214.714462 \r\nL 96.417973 204.176106 \r\nL 96.387534 214.756364 \r\nL 96.448413 211.089938 \r\nL 96.539731 214.756364 \r\nL 96.57017 191.815014 \r\nL 96.631049 214.756364 \r\nL 96.661488 214.714462 \r\nL 96.722367 214.756364 \r\nL 96.783246 193.952016 \r\nL 96.813685 214.756364 \r\nL 96.874564 214.67256 \r\nL 96.905004 185.760173 \r\nL 96.935443 214.756364 \r\nL 96.965882 192.15023 \r\nL 97.057201 214.756364 \r\nL 97.08764 214.588756 \r\nL 97.11808 214.756364 \r\nL 97.148519 214.693511 \r\nL 97.178958 213.457401 \r\nL 97.209398 214.756364 \r\nL 97.239837 214.756364 \r\nL 97.270277 199.923052 \r\nL 97.331155 214.756364 \r\nL 97.361595 210.524261 \r\nL 97.422474 214.756364 \r\nL 97.452913 213.981176 \r\nL 97.513792 214.756364 \r\nL 97.544231 214.609707 \r\nL 97.574671 214.735413 \r\nL 97.696428 211.027085 \r\nL 97.726868 189.154236 \r\nL 97.818186 195.816656 \r\nL 98.000822 214.756364 \r\nL 98.061701 214.714462 \r\nL 98.153019 191.479798 \r\nL 98.213898 214.756364 \r\nL 98.274777 209.05769 \r\nL 98.366095 214.756364 \r\nL 98.396535 214.358295 \r\nL 98.426974 191.856916 \r\nL 98.457413 214.756364 \r\nL 98.487853 211.613713 \r\nL 98.609611 214.756364 \r\nL 98.731368 214.756364 \r\nL 98.853126 211.55086 \r\nL 98.914005 211.781321 \r\nL 98.974883 214.756364 \r\nL 99.005323 211.739419 \r\nL 99.035762 190.034178 \r\nL 99.096641 209.351004 \r\nL 99.15752 214.756364 \r\nL 99.187959 206.899737 \r\nL 99.218399 214.25354 \r\nL 99.248838 211.907027 \r\nL 99.309717 214.735413 \r\nL 99.340156 172.707698 \r\nL 99.370596 214.756364 \r\nL 99.401035 214.735413 \r\nL 99.431475 214.756364 \r\nL 99.461914 214.127834 \r\nL 99.522793 195.313831 \r\nL 99.553232 214.756364 \r\nL 99.614111 202.101957 \r\nL 99.67499 214.756364 \r\nL 99.705429 211.718468 \r\nL 99.735869 188.022882 \r\nL 99.766308 214.756364 \r\nL 99.827187 198.770747 \r\nL 99.918505 214.714462 \r\nL 99.948944 207.234953 \r\nL 99.979384 214.756364 \r\nL 100.040263 205.349363 \r\nL 100.253339 214.756364 \r\nL 100.375096 185.06879 \r\nL 100.405536 197.241324 \r\nL 100.435975 214.756364 \r\nL 100.527293 211.257546 \r\nL 100.557733 214.756364 \r\nL 100.588172 207.1721 \r\nL 100.649051 213.310744 \r\nL 100.67949 209.728123 \r\nL 100.740369 214.756364 \r\nL 100.862127 214.25354 \r\nL 100.892566 214.316393 \r\nL 100.923005 214.127834 \r\nL 100.953445 214.735413 \r\nL 100.983884 188.902824 \r\nL 101.044763 210.587114 \r\nL 101.136081 214.756364 \r\nL 101.166521 214.546854 \r\nL 101.19696 186.158243 \r\nL 101.257839 214.756364 \r\nL 101.349157 206.627374 \r\nL 101.379597 212.954577 \r\nL 101.440475 210.000486 \r\nL 101.501354 214.756364 \r\nL 101.531794 214.484001 \r\nL 101.562233 204.846539 \r\nL 101.623112 213.394548 \r\nL 101.683991 214.756364 \r\nL 101.71443 214.525903 \r\nL 101.775309 214.756364 \r\nL 101.805748 198.456482 \r\nL 101.927506 214.525903 \r\nL 102.018824 206.208354 \r\nL 101.988385 214.756364 \r\nL 102.049264 210.335702 \r\nL 102.110142 214.756364 \r\nL 102.140582 211.927978 \r\nL 102.171021 201.9553 \r\nL 102.201461 214.756364 \r\nL 102.2319 214.735413 \r\nL 102.323218 209.141494 \r\nL 102.353658 214.756364 \r\nL 102.444976 214.714462 \r\nL 102.475415 195.984264 \r\nL 102.536294 214.756364 \r\nL 102.597173 214.756364 \r\nL 102.627612 212.912675 \r\nL 102.688491 214.756364 \r\nL 102.718931 214.756364 \r\nL 102.74937 202.248614 \r\nL 102.810249 214.756364 \r\nL 102.840688 211.529909 \r\nL 102.901567 214.756364 \r\nL 102.932006 214.756364 \r\nL 102.962446 213.939274 \r\nL 102.992885 214.735413 \r\nL 103.023325 201.850545 \r\nL 103.084203 208.994837 \r\nL 103.114643 214.756364 \r\nL 103.205961 213.143136 \r\nL 103.2364 214.442099 \r\nL 103.327719 214.756364 \r\nL 103.358158 205.244608 \r\nL 103.449476 214.714462 \r\nL 103.479916 209.330053 \r\nL 103.601673 214.756364 \r\nL 103.75387 192.632103 \r\nL 103.875628 214.756364 \r\nL 103.906067 214.735413 \r\nL 103.966946 207.486365 \r\nL 103.997386 214.756364 \r\nL 104.119143 214.756364 \r\nL 104.210462 190.159884 \r\nL 104.27134 198.267923 \r\nL 104.393098 214.756364 \r\nL 104.423537 214.756364 \r\nL 104.453977 209.979535 \r\nL 104.514856 214.756364 \r\nL 104.545295 214.714462 \r\nL 104.575734 180.229108 \r\nL 104.636613 214.756364 \r\nL 104.667053 214.25354 \r\nL 104.727931 214.756364 \r\nL 104.758371 214.756364 \r\nL 104.78881 209.916682 \r\nL 104.849689 214.756364 \r\nL 104.910568 214.756364 \r\nL 105.032326 213.394548 \r\nL 105.093204 214.756364 \r\nL 105.123644 193.323486 \r\nL 105.184523 214.756364 \r\nL 105.33672 214.756364 \r\nL 105.367159 193.281584 \r\nL 105.428038 212.493655 \r\nL 105.458477 213.897372 \r\nL 105.488917 205.663628 \r\nL 105.519356 214.735413 \r\nL 105.549795 208.596768 \r\nL 105.641114 214.756364 \r\nL 105.610674 204.86749 \r\nL 105.671553 214.714462 \r\nL 105.701992 214.295442 \r\nL 105.732432 214.756364 \r\nL 105.762871 206.96259 \r\nL 105.85419 211.697517 \r\nL 105.945508 214.756364 \r\nL 105.975947 211.110889 \r\nL 106.036826 214.756364 \r\nL 106.067265 214.756364 \r\nL 106.097705 214.06498 \r\nL 106.189023 204.46942 \r\nL 106.219462 208.575817 \r\nL 106.34122 214.756364 \r\nL 106.432538 214.756364 \r\nL 106.462978 207.947287 \r\nL 106.554296 212.053684 \r\nL 106.676054 214.756364 \r\nL 106.767372 214.735413 \r\nL 106.797811 214.567805 \r\nL 106.85869 211.194693 \r\nL 106.889129 185.864928 \r\nL 106.950008 214.756364 \r\nL 106.980448 209.811927 \r\nL 107.041326 212.891724 \r\nL 107.071766 214.756364 \r\nL 107.102205 208.890082 \r\nL 107.163084 214.756364 \r\nL 107.193523 214.756364 \r\nL 107.254402 209.162445 \r\nL 107.315281 213.750715 \r\nL 107.34572 214.756364 \r\nL 107.37616 208.492013 \r\nL 107.437039 214.756364 \r\nL 107.467478 214.756364 \r\nL 107.589236 201.284868 \r\nL 107.650115 214.735413 \r\nL 107.710993 208.659621 \r\nL 107.741433 201.452476 \r\nL 107.771872 214.756364 \r\nL 107.802312 214.756364 \r\nL 107.832751 213.478352 \r\nL 107.86319 203.317115 \r\nL 107.924069 214.756364 \r\nL 108.045827 214.756364 \r\nL 108.106706 208.785327 \r\nL 108.137145 214.756364 \r\nL 108.167584 214.46305 \r\nL 108.198024 203.023801 \r\nL 108.258903 214.735413 \r\nL 108.350221 214.756364 \r\nL 108.38066 197.555589 \r\nL 108.471979 204.427518 \r\nL 108.593736 214.756364 \r\nL 108.624176 214.756364 \r\nL 108.776373 206.96259 \r\nL 108.837251 214.756364 \r\nL 108.89813 211.215644 \r\nL 108.92857 212.367949 \r\nL 108.959009 208.952935 \r\nL 108.989448 213.939274 \r\nL 109.019888 214.756364 \r\nL 109.050327 211.278497 \r\nL 109.111206 214.756364 \r\nL 109.141646 214.756364 \r\nL 109.172085 207.968238 \r\nL 109.232964 214.756364 \r\nL 109.263403 214.085931 \r\nL 109.293843 201.703888 \r\nL 109.385161 202.919046 \r\nL 109.44604 214.756364 \r\nL 109.476479 192.192132 \r\nL 109.537358 214.735413 \r\nL 109.598237 214.756364 \r\nL 109.719994 198.100315 \r\nL 109.811312 214.756364 \r\nL 109.841752 210.230947 \r\nL 109.872191 214.735413 \r\nL 109.93307 208.63867 \r\nL 110.054828 214.756364 \r\nL 110.085267 200.509681 \r\nL 110.146146 208.052042 \r\nL 110.207025 214.756364 \r\nL 110.267904 213.268842 \r\nL 110.298343 193.470143 \r\nL 110.328782 214.756364 \r\nL 110.359222 209.811927 \r\nL 110.420101 214.756364 \r\nL 110.480979 214.044029 \r\nL 110.541858 214.756364 \r\nL 110.572298 212.032733 \r\nL 110.633176 214.756364 \r\nL 110.663616 214.756364 \r\nL 110.694055 199.441179 \r\nL 110.785374 202.981899 \r\nL 110.907131 214.756364 \r\nL 110.937571 211.110889 \r\nL 110.998449 214.756364 \r\nL 111.089768 209.916682 \r\nL 111.181086 214.756364 \r\nL 111.211525 203.882792 \r\nL 111.272404 207.842532 \r\nL 111.302843 214.756364 \r\nL 111.363722 211.529909 \r\nL 111.424601 212.619361 \r\nL 111.455041 206.669276 \r\nL 111.515919 205.91504 \r\nL 111.576798 214.756364 \r\nL 111.607238 214.756364 \r\nL 111.637677 214.379246 \r\nL 111.789874 196.31948 \r\nL 111.850753 190.369394 \r\nL 111.911632 214.756364 \r\nL 111.942071 214.756364 \r\nL 112.00295 206.522619 \r\nL 112.033389 214.756364 \r\nL 112.155147 214.756364 \r\nL 112.185586 204.804637 \r\nL 112.246465 214.651609 \r\nL 112.276905 214.25354 \r\nL 112.337783 214.756364 \r\nL 112.368223 214.756364 \r\nL 112.398662 214.106882 \r\nL 112.429102 214.756364 \r\nL 112.459541 203.736135 \r\nL 112.52042 214.756364 \r\nL 112.550859 214.651609 \r\nL 112.611738 214.756364 \r\nL 112.672617 211.802272 \r\nL 112.703056 189.426599 \r\nL 112.733496 214.735413 \r\nL 112.763935 205.097951 \r\nL 112.885693 214.756364 \r\nL 112.946571 206.627374 \r\nL 112.977011 214.756364 \r\nL 113.129208 214.756364 \r\nL 113.159647 213.520254 \r\nL 113.190087 201.515329 \r\nL 113.220526 214.023078 \r\nL 113.250966 213.708813 \r\nL 113.311844 214.756364 \r\nL 113.372723 204.86749 \r\nL 113.403163 209.330053 \r\nL 113.433602 214.735413 \r\nL 113.464041 199.692591 \r\nL 113.494481 214.756364 \r\nL 113.52492 213.729764 \r\nL 113.55536 214.756364 \r\nL 113.616238 209.87478 \r\nL 113.646678 214.546854 \r\nL 113.677117 214.735413 \r\nL 113.707557 211.048036 \r\nL 113.798875 212.766018 \r\nL 113.829314 213.038381 \r\nL 113.859754 214.756364 \r\nL 113.981511 188.169539 \r\nL 114.103269 214.756364 \r\nL 114.133708 190.474149 \r\nL 114.194587 214.756364 \r\nL 114.316345 212.933626 \r\nL 114.346784 214.756364 \r\nL 114.377224 210.71282 \r\nL 114.407663 199.713542 \r\nL 114.438102 214.756364 \r\nL 114.468542 214.756364 \r\nL 114.590299 214.756364 \r\nL 114.620739 200.195416 \r\nL 114.712057 208.722474 \r\nL 114.803375 214.756364 \r\nL 114.833815 214.735413 \r\nL 114.925133 211.655615 \r\nL 114.955572 213.666911 \r\nL 114.986012 214.756364 \r\nL 115.016451 213.43645 \r\nL 115.046891 214.46305 \r\nL 115.07733 207.339708 \r\nL 115.168648 209.66527 \r\nL 115.229527 213.268842 \r\nL 115.290406 211.215644 \r\nL 115.320845 205.642677 \r\nL 115.351285 214.756364 \r\nL 115.381724 209.749074 \r\nL 115.533921 214.756364 \r\nL 115.564361 213.687862 \r\nL 115.655679 206.606423 \r\nL 115.746997 214.756364 \r\nL 115.716558 193.700604 \r\nL 115.777436 214.735413 \r\nL 115.838315 193.763457 \r\nL 115.868755 193.910114 \r\nL 115.899194 214.756364 \r\nL 115.990512 212.346998 \r\nL 116.051391 210.754722 \r\nL 116.11227 214.756364 \r\nL 116.142709 211.76037 \r\nL 116.203588 214.756364 \r\nL 116.234027 214.756364 \r\nL 116.264467 213.478352 \r\nL 116.294906 214.756364 \r\nL 116.325346 184.670721 \r\nL 116.386225 214.756364 \r\nL 116.416664 214.044029 \r\nL 116.447103 214.756364 \r\nL 116.477543 196.047117 \r\nL 116.538422 212.786969 \r\nL 116.5993 210.964232 \r\nL 116.690619 214.756364 \r\nL 116.812376 200.404926 \r\nL 116.903694 214.756364 \r\nL 116.934134 196.403284 \r\nL 116.995013 214.756364 \r\nL 117.055891 214.756364 \r\nL 117.086331 213.939274 \r\nL 117.11677 199.650689 \r\nL 117.177649 212.158439 \r\nL 117.208089 214.756364 \r\nL 117.238528 213.939274 \r\nL 117.268967 205.684579 \r\nL 117.329846 214.756364 \r\nL 117.360286 214.484001 \r\nL 117.421164 195.774754 \r\nL 117.451604 210.000486 \r\nL 117.512483 214.756364 \r\nL 117.542922 176.709339 \r\nL 117.63424 184.64977 \r\nL 117.725558 183.874583 \r\nL 117.755998 214.756364 \r\nL 117.786437 214.756364 \r\nL 117.877756 198.959306 \r\nL 117.908195 210.566163 \r\nL 117.938634 212.766018 \r\nL 117.969074 206.522619 \r\nL 118.029953 214.756364 \r\nL 118.060392 214.756364 \r\nL 118.18215 199.399277 \r\nL 118.273468 214.756364 \r\nL 118.303907 205.035098 \r\nL 118.364786 214.756364 \r\nL 118.456104 214.232589 \r\nL 118.486544 214.756364 \r\nL 118.516983 209.476711 \r\nL 118.577862 214.756364 \r\nL 118.608301 213.352646 \r\nL 118.66918 214.735413 \r\nL 118.69962 186.786773 \r\nL 118.760498 214.735413 \r\nL 118.821377 214.756364 \r\nL 118.882256 194.391987 \r\nL 119.034453 214.756364 \r\nL 119.064892 186.409655 \r\nL 119.125771 212.912675 \r\nL 119.156211 214.756364 \r\nL 119.18665 207.025443 \r\nL 119.247529 214.735413 \r\nL 119.277968 213.520254 \r\nL 119.308408 213.562156 \r\nL 119.338847 200.90775 \r\nL 119.399726 213.85547 \r\nL 119.430165 214.756364 \r\nL 119.460605 213.64596 \r\nL 119.491044 208.492013 \r\nL 119.521484 214.756364 \r\nL 119.582362 211.13184 \r\nL 119.673681 214.756364 \r\nL 119.734559 201.766741 \r\nL 119.764999 214.756364 \r\nL 119.795438 214.756364 \r\nL 119.825878 194.685301 \r\nL 119.886756 214.358295 \r\nL 119.917196 214.756364 \r\nL 119.947635 194.999566 \r\nL 120.008514 213.981176 \r\nL 120.069393 214.756364 \r\nL 120.099832 213.687862 \r\nL 120.160711 214.735413 \r\nL 120.19115 193.239682 \r\nL 120.282469 214.714462 \r\nL 120.312908 211.194693 \r\nL 120.343348 180.019598 \r\nL 120.373787 214.358295 \r\nL 120.404226 207.004492 \r\nL 120.465105 200.90775 \r\nL 120.495545 214.756364 \r\nL 120.617302 181.423316 \r\nL 120.678181 214.756364 \r\nL 120.73906 211.13184 \r\nL 120.769499 187.247695 \r\nL 120.830378 208.931984 \r\nL 120.891257 214.756364 \r\nL 120.921696 195.544293 \r\nL 121.013014 204.888441 \r\nL 121.043454 214.735413 \r\nL 121.134772 213.583107 \r\nL 121.165212 209.979535 \r\nL 121.22609 214.756364 \r\nL 121.25653 214.148785 \r\nL 121.286969 210.92233 \r\nL 121.347848 214.756364 \r\nL 121.560924 214.756364 \r\nL 121.621803 198.728845 \r\nL 121.652242 209.686221 \r\nL 121.713121 214.756364 \r\nL 121.74356 207.779679 \r\nL 121.774 203.610429 \r\nL 121.895757 214.756364 \r\nL 121.926197 182.785131 \r\nL 121.987076 214.693511 \r\nL 122.017515 214.756364 \r\nL 122.078394 212.954577 \r\nL 122.108833 214.756364 \r\nL 122.230591 203.694233 \r\nL 122.352348 214.756364 \r\nL 122.382788 214.756364 \r\nL 122.413227 183.979338 \r\nL 122.474106 205.621726 \r\nL 122.504545 214.756364 \r\nL 122.534985 200.090661 \r\nL 122.595864 211.927978 \r\nL 122.687182 211.383252 \r\nL 122.717621 214.756364 \r\nL 122.7785 214.756364 \r\nL 122.80894 210.335702 \r\nL 122.900258 212.493655 \r\nL 122.930697 214.756364 \r\nL 123.022015 183.958387 \r\nL 123.052455 208.533915 \r\nL 123.082894 214.756364 \r\nL 123.113334 201.703888 \r\nL 123.143773 210.482359 \r\nL 123.174212 210.419506 \r\nL 123.265531 200.48873 \r\nL 123.29597 214.756364 \r\nL 123.326409 214.735413 \r\nL 123.356849 187.017234 \r\nL 123.417728 214.756364 \r\nL 123.569925 191.291239 \r\nL 123.691682 214.756364 \r\nL 123.722122 214.735413 \r\nL 123.783001 205.579824 \r\nL 123.81344 189.279942 \r\nL 123.874319 214.735413 \r\nL 123.935198 214.735413 \r\nL 123.996076 214.756364 \r\nL 124.026516 206.669276 \r\nL 124.148273 214.756364 \r\nL 124.178713 214.756364 \r\nL 124.239592 209.581466 \r\nL 124.270031 211.96988 \r\nL 124.300471 214.023078 \r\nL 124.33091 201.201064 \r\nL 124.422228 208.471062 \r\nL 124.513546 214.756364 \r\nL 124.543986 212.326047 \r\nL 124.604865 199.818297 \r\nL 124.635304 207.360659 \r\nL 124.726622 214.756364 \r\nL 124.787501 174.467582 \r\nL 124.81794 214.756364 \r\nL 124.909259 214.735413 \r\nL 124.939698 211.173742 \r\nL 124.970137 186.283949 \r\nL 125.031016 211.907027 \r\nL 125.091895 214.756364 \r\nL 125.152774 214.735413 \r\nL 125.274532 173.252424 \r\nL 125.36585 214.756364 \r\nL 125.396289 214.127834 \r\nL 125.426729 214.735413 \r\nL 125.457168 198.267923 \r\nL 125.518047 214.106882 \r\nL 125.548486 210.775673 \r\nL 125.609365 214.756364 \r\nL 125.639804 211.006134 \r\nL 125.731123 214.735413 \r\nL 125.761562 214.421148 \r\nL 125.822441 214.735413 \r\nL 125.913759 173.399081 \r\nL 125.974638 214.756364 \r\nL 126.035517 206.648325 \r\nL 126.065956 206.585472 \r\nL 126.187714 214.756364 \r\nL 126.248593 214.756364 \r\nL 126.309471 213.562156 \r\nL 126.339911 205.852187 \r\nL 126.37035 214.735413 \r\nL 126.40079 212.996479 \r\nL 126.431229 214.756364 \r\nL 126.461668 214.588756 \r\nL 126.522547 198.41458 \r\nL 126.552987 213.059332 \r\nL 126.705184 214.756364 \r\nL 126.735623 192.192132 \r\nL 126.796502 213.750715 \r\nL 126.91826 214.756364 \r\nL 126.979138 210.021437 \r\nL 127.009578 214.756364 \r\nL 127.040017 214.756364 \r\nL 127.131335 210.461408 \r\nL 127.192214 207.402561 \r\nL 127.253093 214.756364 \r\nL 127.283532 210.377604 \r\nL 127.344411 214.735413 \r\nL 127.374851 214.756364 \r\nL 127.40529 214.46305 \r\nL 127.466169 214.756364 \r\nL 127.527048 199.524983 \r\nL 127.557487 214.735413 \r\nL 127.587927 211.404203 \r\nL 127.618366 177.673086 \r\nL 127.648805 214.756364 \r\nL 127.679245 184.251701 \r\nL 127.801002 214.756364 \r\nL 127.861881 214.756364 \r\nL 127.953199 207.612071 \r\nL 128.014078 214.756364 \r\nL 128.044518 204.532273 \r\nL 128.074957 198.309825 \r\nL 128.105396 214.756364 \r\nL 128.166275 214.756364 \r\nL 128.257593 210.105241 \r\nL 128.348912 214.756364 \r\nL 128.501109 186.430606 \r\nL 128.531548 210.314751 \r\nL 128.592427 206.459766 \r\nL 128.622866 168.349889 \r\nL 128.683745 214.756364 \r\nL 128.714185 214.756364 \r\nL 128.744624 209.749074 \r\nL 128.805503 214.358295 \r\nL 128.835942 214.756364 \r\nL 128.866382 204.993196 \r\nL 128.9577 205.977893 \r\nL 128.988139 214.756364 \r\nL 129.018579 179.537725 \r\nL 129.079457 205.726481 \r\nL 129.170776 214.756364 \r\nL 129.140336 194.727203 \r\nL 129.201215 214.735413 \r\nL 129.231655 214.756364 \r\nL 129.262094 214.169736 \r\nL 129.292533 207.716826 \r\nL 129.322973 214.756364 \r\nL 129.353412 214.756364 \r\nL 129.383852 214.756364 \r\nL 129.414291 214.085931 \r\nL 129.44473 214.358295 \r\nL 129.505609 162.253146 \r\nL 129.536049 191.982622 \r\nL 129.566488 214.735413 \r\nL 129.657806 202.981899 \r\nL 129.688246 193.093025 \r\nL 129.718685 214.756364 \r\nL 129.779564 214.756364 \r\nL 129.810003 188.441902 \r\nL 129.870882 213.164087 \r\nL 129.99264 205.223657 \r\nL 129.931761 214.714462 \r\nL 130.053519 206.166452 \r\nL 130.144837 214.756364 \r\nL 130.175276 214.693511 \r\nL 130.236155 214.735413 \r\nL 130.297034 204.972245 \r\nL 130.388352 214.756364 \r\nL 130.449231 190.620806 \r\nL 130.47967 213.331695 \r\nL 130.540549 214.756364 \r\nL 130.601428 214.358295 \r\nL 130.692746 203.547576 \r\nL 130.753625 197.953658 \r\nL 130.814504 214.756364 \r\nL 130.844943 210.649967 \r\nL 130.905822 211.425154 \r\nL 130.936261 214.756364 \r\nL 130.99714 214.546854 \r\nL 131.058019 203.945645 \r\nL 131.088458 213.939274 \r\nL 131.149337 214.756364 \r\nL 131.179777 207.653973 \r\nL 131.240655 214.756364 \r\nL 131.51461 214.756364 \r\nL 131.54505 182.827033 \r\nL 131.605928 214.106882 \r\nL 131.636368 214.756364 \r\nL 131.758125 205.998844 \r\nL 131.788565 214.756364 \r\nL 131.819004 200.111612 \r\nL 131.849444 213.813568 \r\nL 131.879883 194.643399 \r\nL 131.910322 214.756364 \r\nL 131.940762 212.849822 \r\nL 131.971201 214.756364 \r\nL 132.092959 153.16041 \r\nL 132.184277 214.756364 \r\nL 132.214716 191.752161 \r\nL 132.306035 214.756364 \r\nL 132.336474 205.475069 \r\nL 132.397353 203.568527 \r\nL 132.458232 214.400197 \r\nL 132.488671 202.122908 \r\nL 132.519111 214.714462 \r\nL 132.54955 209.749074 \r\nL 132.671308 214.756364 \r\nL 132.701747 214.735413 \r\nL 132.732186 181.046197 \r\nL 132.793065 214.756364 \r\nL 132.884383 214.756364 \r\nL 132.914823 212.870773 \r\nL 132.945262 214.756364 \r\nL 132.975702 195.942362 \r\nL 133.03658 209.895731 \r\nL 133.06702 213.918323 \r\nL 133.097459 196.214725 \r\nL 133.127899 214.756364 \r\nL 133.158338 199.797346 \r\nL 133.280096 214.735413 \r\nL 133.310535 208.63867 \r\nL 133.340975 209.225298 \r\nL 133.371414 167.260436 \r\nL 133.401853 214.756364 \r\nL 133.432293 214.756364 \r\nL 133.462732 202.730487 \r\nL 133.55405 210.08429 \r\nL 133.645369 214.756364 \r\nL 133.614929 205.600775 \r\nL 133.675808 213.876421 \r\nL 133.736687 214.756364 \r\nL 133.767126 214.735413 \r\nL 133.888884 201.515329 \r\nL 133.828005 214.756364 \r\nL 133.919323 203.861841 \r\nL 133.980202 214.735413 \r\nL 134.010642 214.400197 \r\nL 134.041081 200.949652 \r\nL 134.07152 214.525903 \r\nL 134.10196 203.652331 \r\nL 134.193278 203.128556 \r\nL 134.223717 214.756364 \r\nL 134.345475 198.603139 \r\nL 134.406354 214.756364 \r\nL 134.436793 177.191213 \r\nL 134.497672 211.886076 \r\nL 134.528111 213.876421 \r\nL 134.61943 212.766018 \r\nL 134.680308 214.756364 \r\nL 134.710748 189.02853 \r\nL 134.771627 214.756364 \r\nL 134.802066 214.693511 \r\nL 134.862945 214.756364 \r\nL 134.893384 197.807001 \r\nL 134.954263 214.756364 \r\nL 134.984703 214.735413 \r\nL 135.015142 200.090661 \r\nL 135.076021 212.766018 \r\nL 135.10646 214.756364 \r\nL 135.1369 211.76037 \r\nL 135.167339 206.878786 \r\nL 135.197778 214.756364 \r\nL 135.228218 214.756364 \r\nL 135.258657 170.277381 \r\nL 135.319536 214.358295 \r\nL 135.380415 214.756364 \r\nL 135.441294 214.714462 \r\nL 135.532612 214.735413 \r\nL 135.593491 177.673086 \r\nL 135.684809 214.756364 \r\nL 135.715248 214.735413 \r\nL 135.776127 200.802995 \r\nL 135.806567 214.756364 \r\nL 135.837006 214.735413 \r\nL 135.867445 200.006856 \r\nL 135.928324 204.804637 \r\nL 136.050082 214.756364 \r\nL 136.080521 197.57654 \r\nL 136.1414 202.018153 \r\nL 136.202279 214.756364 \r\nL 136.232718 213.43645 \r\nL 136.293597 214.756364 \r\nL 136.354476 190.956023 \r\nL 136.384915 214.756364 \r\nL 136.476234 213.64596 \r\nL 136.537112 212.284145 \r\nL 136.567552 214.756364 \r\nL 136.597991 209.895731 \r\nL 136.689309 210.356653 \r\nL 136.719749 214.735413 \r\nL 136.811067 212.849822 \r\nL 136.902385 214.756364 \r\nL 136.963264 207.633022 \r\nL 137.024143 211.823223 \r\nL 137.054582 214.735413 \r\nL 137.085022 208.240601 \r\nL 137.115461 214.484001 \r\nL 137.17634 214.756364 \r\nL 137.267658 187.289597 \r\nL 137.389416 214.756364 \r\nL 137.419855 189.02853 \r\nL 137.480734 189.803717 \r\nL 137.572052 214.756364 \r\nL 137.602492 208.827229 \r\nL 137.632931 207.486365 \r\nL 137.754689 214.756364 \r\nL 137.785128 212.3889 \r\nL 137.815567 198.561237 \r\nL 137.876446 214.756364 \r\nL 137.906886 207.067345 \r\nL 137.967765 195.271929 \r\nL 138.028643 214.756364 \r\nL 138.059083 198.540286 \r\nL 138.119962 214.756364 \r\nL 138.21128 204.25991 \r\nL 138.272159 214.756364 \r\nL 138.333037 212.095586 \r\nL 138.363477 211.173742 \r\nL 138.393916 214.546854 \r\nL 138.424356 206.250256 \r\nL 138.454795 213.64596 \r\nL 138.515674 214.756364 \r\nL 138.606992 199.524983 \r\nL 138.69831 214.735413 \r\nL 138.72875 196.10997 \r\nL 138.789629 207.067345 \r\nL 138.820068 211.467056 \r\nL 138.850507 200.865848 \r\nL 138.880947 192.56925 \r\nL 138.911386 214.756364 \r\nL 138.941826 147.231276 \r\nL 139.002704 206.983541 \r\nL 139.033144 214.756364 \r\nL 139.094023 205.831236 \r\nL 139.124462 214.148785 \r\nL 139.154901 202.122908 \r\nL 139.185341 214.756364 \r\nL 139.21578 211.927978 \r\nL 139.276659 214.756364 \r\nL 139.398417 194.811007 \r\nL 139.459295 214.756364 \r\nL 139.520174 210.901379 \r\nL 139.581053 206.480717 \r\nL 139.672371 214.756364 \r\nL 139.702811 212.891724 \r\nL 139.73325 214.756364 \r\nL 139.76369 205.831236 \r\nL 139.824568 211.529909 \r\nL 139.915887 214.756364 \r\nL 139.976765 209.246249 \r\nL 140.007205 214.756364 \r\nL 140.037644 214.379246 \r\nL 140.098523 214.756364 \r\nL 140.128962 214.756364 \r\nL 140.220281 211.76037 \r\nL 140.25072 212.954577 \r\nL 140.311599 214.756364 \r\nL 140.342038 209.246249 \r\nL 140.402917 214.735413 \r\nL 140.463796 209.728123 \r\nL 140.494235 214.735413 \r\nL 140.524675 214.756364 \r\nL 140.555114 185.927781 \r\nL 140.615993 214.735413 \r\nL 140.646432 214.756364 \r\nL 140.76819 211.048036 \r\nL 140.798629 214.756364 \r\nL 140.829069 199.483081 \r\nL 140.889948 206.920688 \r\nL 140.920387 214.756364 \r\nL 140.950826 214.693511 \r\nL 140.981266 193.868212 \r\nL 141.011705 214.756364 \r\nL 141.072584 203.107605 \r\nL 141.163902 214.756364 \r\nL 141.194342 212.556508 \r\nL 141.255221 214.756364 \r\nL 141.316099 205.579824 \r\nL 141.346539 214.756364 \r\nL 141.376978 213.080283 \r\nL 141.407418 214.756364 \r\nL 141.529175 199.357375 \r\nL 141.590054 208.554866 \r\nL 141.620493 214.756364 \r\nL 141.742251 183.287955 \r\nL 141.77269 211.236595 \r\nL 141.80313 170.25643 \r\nL 141.864009 206.774031 \r\nL 141.894448 214.756364 \r\nL 141.985766 214.735413 \r\nL 142.046645 201.829594 \r\nL 142.077085 214.756364 \r\nL 142.107524 212.619361 \r\nL 142.137963 159.969487 \r\nL 142.198842 214.756364 \r\nL 142.259721 193.281584 \r\nL 142.29016 214.756364 \r\nL 142.3206 214.421148 \r\nL 142.351039 214.735413 \r\nL 142.472797 203.191409 \r\nL 142.533676 214.756364 \r\nL 142.594554 212.367949 \r\nL 142.685873 202.688585 \r\nL 142.80763 214.756364 \r\nL 142.83807 211.96988 \r\nL 142.898949 214.190687 \r\nL 142.959827 214.756364 \r\nL 142.990267 214.127834 \r\nL 143.051146 214.756364 \r\nL 143.081585 195.062419 \r\nL 143.112024 214.756364 \r\nL 143.172903 183.81173 \r\nL 143.203343 213.268842 \r\nL 143.264221 210.754722 \r\nL 143.294661 211.990831 \r\nL 143.416418 214.756364 \r\nL 143.446858 214.756364 \r\nL 143.477297 213.520254 \r\nL 143.507737 206.836884 \r\nL 143.599055 210.566163 \r\nL 143.629494 210.524261 \r\nL 143.690373 206.250256 \r\nL 143.751252 201.578182 \r\nL 143.781691 214.756364 \r\nL 143.84257 180.815736 \r\nL 143.87301 214.756364 \r\nL 143.903449 214.756364 \r\nL 143.933888 214.421148 \r\nL 143.994767 214.756364 \r\nL 144.025207 214.735413 \r\nL 144.055646 212.472704 \r\nL 144.086085 214.756364 \r\nL 144.116525 161.729371 \r\nL 144.177404 214.756364 \r\nL 144.207843 212.912675 \r\nL 144.238282 184.733574 \r\nL 144.268722 214.735413 \r\nL 144.299161 210.063339 \r\nL 144.36004 204.406567 \r\nL 144.39048 214.756364 \r\nL 144.420919 191.961671 \r\nL 144.481798 205.642677 \r\nL 144.573116 214.756364 \r\nL 144.542677 202.772389 \r\nL 144.603555 214.735413 \r\nL 144.633995 214.735413 \r\nL 144.755752 201.159162 \r\nL 144.87751 214.756364 \r\nL 144.907949 189.112334 \r\nL 144.968828 214.756364 \r\nL 145.060146 207.046394 \r\nL 145.090586 210.964232 \r\nL 145.151465 209.015788 \r\nL 145.181904 214.756364 \r\nL 145.273222 211.299448 \r\nL 145.334101 214.756364 \r\nL 145.364541 209.45576 \r\nL 145.39498 214.735413 \r\nL 145.425419 214.756364 \r\nL 145.455859 214.044029 \r\nL 145.516738 214.756364 \r\nL 145.547177 214.735413 \r\nL 145.577616 192.171181 \r\nL 145.608056 214.756364 \r\nL 145.668935 204.490371 \r\nL 145.699374 190.578904 \r\nL 145.729813 214.756364 \r\nL 145.760253 212.284145 \r\nL 145.821132 214.756364 \r\nL 145.91245 196.508039 \r\nL 145.973329 214.756364 \r\nL 146.034208 212.3889 \r\nL 146.064647 214.756364 \r\nL 146.155965 202.939997 \r\nL 146.186405 203.861841 \r\nL 146.308162 214.756364 \r\nL 146.338602 214.756364 \r\nL 146.42992 198.226021 \r\nL 146.460359 205.873138 \r\nL 146.521238 214.756364 \r\nL 146.582117 195.711901 \r\nL 146.612556 214.756364 \r\nL 146.673435 212.472704 \r\nL 146.703874 214.756364 \r\nL 146.734314 205.726481 \r\nL 146.795193 214.609707 \r\nL 146.825632 214.232589 \r\nL 146.856072 214.756364 \r\nL 146.91695 205.600775 \r\nL 146.977829 209.937633 \r\nL 147.008269 172.079168 \r\nL 147.038708 214.756364 \r\nL 147.069147 206.501668 \r\nL 147.130026 203.882792 \r\nL 147.190905 214.756364 \r\nL 147.221344 214.421148 \r\nL 147.251784 201.9553 \r\nL 147.312663 212.577459 \r\nL 147.373541 214.756364 \r\nL 147.43442 206.857835 \r\nL 147.46486 188.064784 \r\nL 147.495299 213.01743 \r\nL 147.525738 211.634664 \r\nL 147.556178 200.970603 \r\nL 147.586617 214.756364 \r\nL 147.617057 207.821581 \r\nL 147.677936 214.756364 \r\nL 147.738814 214.735413 \r\nL 147.769254 210.587114 \r\nL 147.830133 211.173742 \r\nL 147.921451 214.756364 \r\nL 147.95189 214.735413 \r\nL 148.043208 179.956745 \r\nL 148.164966 214.756364 \r\nL 148.195405 213.43645 \r\nL 148.256284 214.756364 \r\nL 148.286724 187.645764 \r\nL 148.408481 214.756364 \r\nL 148.4998 209.183396 \r\nL 148.530239 210.880428 \r\nL 148.560678 214.651609 \r\nL 148.591118 199.294522 \r\nL 148.651997 214.735413 \r\nL 148.712875 214.756364 \r\nL 148.743315 207.653973 \r\nL 148.773754 214.651609 \r\nL 148.834633 214.756364 \r\nL 148.865072 187.247695 \r\nL 148.895512 214.756364 \r\nL 148.98683 200.970603 \r\nL 149.108588 214.756364 \r\nL 149.139027 187.35245 \r\nL 149.199906 213.22694 \r\nL 149.291224 203.00285 \r\nL 149.382542 214.756364 \r\nL 149.352103 201.494378 \r\nL 149.412982 212.137488 \r\nL 149.443421 214.756364 \r\nL 149.473861 189.908472 \r\nL 149.534739 210.168094 \r\nL 149.565179 210.754722 \r\nL 149.595618 214.756364 \r\nL 149.717376 160.24185 \r\nL 149.839133 214.756364 \r\nL 149.869573 179.705333 \r\nL 149.930452 214.756364 \r\nL 149.960891 214.756364 \r\nL 150.052209 195.711901 \r\nL 150.143528 190.976974 \r\nL 150.173967 214.756364 \r\nL 150.204406 214.756364 \r\nL 150.295725 170.926862 \r\nL 150.326164 193.595849 \r\nL 150.387043 214.756364 \r\nL 150.447922 212.996479 \r\nL 150.478361 214.756364 \r\nL 150.5088 211.676566 \r\nL 150.53924 178.657783 \r\nL 150.569679 214.756364 \r\nL 150.600119 211.215644 \r\nL 150.721876 214.756364 \r\nL 150.752316 214.651609 \r\nL 150.782755 214.756364 \r\nL 150.813195 207.716826 \r\nL 150.874073 214.756364 \r\nL 150.904513 212.891724 \r\nL 150.965392 213.415499 \r\nL 150.995831 214.756364 \r\nL 151.02627 200.069709 \r\nL 151.117589 207.905385 \r\nL 151.178467 214.756364 \r\nL 151.208907 190.557953 \r\nL 151.269786 214.756364 \r\nL 151.300225 214.756364 \r\nL 151.330664 204.553224 \r\nL 151.391543 211.508958 \r\nL 151.421983 214.756364 \r\nL 151.482861 214.735413 \r\nL 151.57418 207.570169 \r\nL 151.695937 214.756364 \r\nL 151.756816 214.735413 \r\nL 151.787256 208.533915 \r\nL 151.817695 214.756364 \r\nL 151.848134 214.735413 \r\nL 151.969892 214.756364 \r\nL 152.09165 208.471062 \r\nL 152.213407 214.756364 \r\nL 152.243847 214.756364 \r\nL 152.335165 209.099592 \r\nL 152.365604 210.649967 \r\nL 152.456923 214.756364 \r\nL 152.426483 208.366307 \r\nL 152.487362 212.724116 \r\nL 152.548241 189.992276 \r\nL 152.57868 204.846539 \r\nL 152.700438 214.756364 \r\nL 152.791756 194.685301 \r\nL 152.822195 214.756364 \r\nL 152.913514 214.735413 \r\nL 152.943953 214.756364 \r\nL 152.974392 193.470143 \r\nL 153.035271 214.735413 \r\nL 153.09615 213.038381 \r\nL 153.126589 213.771666 \r\nL 153.157029 214.756364 \r\nL 153.187468 214.735413 \r\nL 153.278787 212.17939 \r\nL 153.370105 214.756364 \r\nL 153.491862 210.000486 \r\nL 153.522302 214.106882 \r\nL 153.552741 212.996479 \r\nL 153.583181 180.208157 \r\nL 153.644059 186.807724 \r\nL 153.704938 209.811927 \r\nL 153.765817 197.031814 \r\nL 153.857135 214.148785 \r\nL 153.887575 203.400919 \r\nL 154.039772 214.756364 \r\nL 154.161529 209.309102 \r\nL 154.222408 214.756364 \r\nL 154.283287 195.565244 \r\nL 154.313726 210.901379 \r\nL 154.374605 208.994837 \r\nL 154.465923 214.756364 \r\nL 154.61812 153.495627 \r\nL 154.678999 214.756364 \r\nL 154.739878 214.714462 \r\nL 154.770317 214.735413 \r\nL 154.831196 214.756364 \r\nL 154.861636 198.959306 \r\nL 154.952954 214.756364 \r\nL 155.074712 200.823946 \r\nL 155.16603 214.756364 \r\nL 155.196469 214.735413 \r\nL 155.257348 214.735413 \r\nL 155.379106 197.869854 \r\nL 155.500863 214.756364 \r\nL 155.531303 209.141494 \r\nL 155.622621 211.634664 \r\nL 155.65306 209.204347 \r\nL 155.6835 214.756364 \r\nL 155.713939 211.383252 \r\nL 155.744379 213.813568 \r\nL 155.774818 195.167174 \r\nL 155.805257 214.756364 \r\nL 155.835697 213.729764 \r\nL 155.866136 214.756364 \r\nL 156.018333 198.770747 \r\nL 156.048773 210.398555 \r\nL 156.079212 135.854881 \r\nL 156.109651 214.756364 \r\nL 156.140091 195.984264 \r\nL 156.20097 214.756364 \r\nL 156.231409 210.754722 \r\nL 156.261848 183.706975 \r\nL 156.322727 214.756364 \r\nL 156.353167 214.756364 \r\nL 156.474924 196.466137 \r\nL 156.627121 214.756364 \r\nL 156.657561 214.756364 \r\nL 156.688 192.485446 \r\nL 156.748879 214.735413 \r\nL 156.779318 213.520254 \r\nL 156.840197 214.735413 \r\nL 156.870637 214.735413 \r\nL 156.901076 213.289793 \r\nL 156.961955 201.180113 \r\nL 157.022834 208.806278 \r\nL 157.053273 205.956942 \r\nL 157.175031 214.756364 \r\nL 157.23591 214.756364 \r\nL 157.266349 213.64596 \r\nL 157.296788 214.756364 \r\nL 157.357667 189.175187 \r\nL 157.388107 214.735413 \r\nL 157.418546 214.735413 \r\nL 157.509864 208.659621 \r\nL 157.540304 209.749074 \r\nL 157.662061 214.756364 \r\nL 157.692501 214.25354 \r\nL 157.72294 191.794063 \r\nL 157.783819 208.659621 \r\nL 157.844698 205.475069 \r\nL 157.936016 214.756364 \r\nL 157.966455 178.846342 \r\nL 158.027334 204.092302 \r\nL 158.057774 205.307461 \r\nL 158.088213 214.756364 \r\nL 158.179531 209.560515 \r\nL 158.209971 203.652331 \r\nL 158.24041 214.756364 \r\nL 158.270849 207.255904 \r\nL 158.362168 214.756364 \r\nL 158.392607 211.676566 \r\nL 158.483925 214.756364 \r\nL 158.514365 207.234953 \r\nL 158.575243 214.735413 \r\nL 158.605683 214.756364 \r\nL 158.666562 206.732129 \r\nL 158.72744 211.425154 \r\nL 158.849198 214.756364 \r\nL 158.910077 214.735413 \r\nL 158.970956 214.756364 \r\nL 159.031835 211.215644 \r\nL 159.092713 214.756364 \r\nL 159.153592 198.540286 \r\nL 159.184032 214.756364 \r\nL 159.214471 214.756364 \r\nL 159.27535 196.780402 \r\nL 159.305789 208.701523 \r\nL 159.336229 214.756364 \r\nL 159.397107 207.444463 \r\nL 159.427547 211.13184 \r\nL 159.488426 214.756364 \r\nL 159.549304 213.541205 \r\nL 159.579744 172.644845 \r\nL 159.610183 214.756364 \r\nL 159.671062 198.435531 \r\nL 159.76238 214.756364 \r\nL 159.823259 214.609707 \r\nL 159.853699 207.612071 \r\nL 159.914577 214.756364 \r\nL 160.005896 214.735413 \r\nL 160.158093 197.953658 \r\nL 160.249411 214.756364 \r\nL 160.31029 177.233115 \r\nL 160.371168 209.770025 \r\nL 160.432047 207.716826 \r\nL 160.492926 214.756364 \r\nL 160.523366 214.735413 \r\nL 160.553805 175.640838 \r\nL 160.614684 214.756364 \r\nL 160.645123 214.609707 \r\nL 160.675563 213.01743 \r\nL 160.706002 214.756364 \r\nL 160.736441 214.756364 \r\nL 160.858199 187.310548 \r\nL 160.979957 214.756364 \r\nL 161.101714 214.756364 \r\nL 161.193032 214.756364 \r\nL 161.223472 163.300697 \r\nL 161.284351 203.191409 \r\nL 161.436548 214.756364 \r\nL 161.527866 203.149507 \r\nL 161.558305 210.314751 \r\nL 161.588745 213.520254 \r\nL 161.619184 179.705333 \r\nL 161.680063 214.190687 \r\nL 161.710502 214.735413 \r\nL 161.740942 183.099396 \r\nL 161.83226 200.467779 \r\nL 161.862699 201.075358 \r\nL 161.954018 214.756364 \r\nL 161.923578 197.974609 \r\nL 161.984457 211.13184 \r\nL 162.014896 211.571811 \r\nL 162.045336 214.337344 \r\nL 162.075775 183.371759 \r\nL 162.106215 214.756364 \r\nL 162.136654 198.121266 \r\nL 162.227972 214.756364 \r\nL 162.258412 212.870773 \r\nL 162.319291 212.786969 \r\nL 162.380169 214.756364 \r\nL 162.441048 214.588756 \r\nL 162.471488 214.735413 \r\nL 162.501927 212.619361 \r\nL 162.532366 214.274491 \r\nL 162.562806 186.011585 \r\nL 162.593245 214.756364 \r\nL 162.623685 208.512964 \r\nL 162.715003 214.756364 \r\nL 162.745442 214.735413 \r\nL 162.83676 214.756364 \r\nL 162.897639 198.016511 \r\nL 162.988958 214.756364 \r\nL 163.019397 209.392906 \r\nL 163.049836 209.351004 \r\nL 163.080276 211.508958 \r\nL 163.141155 204.951294 \r\nL 163.171594 214.735413 \r\nL 163.232473 214.756364 \r\nL 163.262912 211.299448 \r\nL 163.323791 210.649967 \r\nL 163.35423 214.756364 \r\nL 163.415109 201.641035 \r\nL 163.445549 214.735413 \r\nL 163.506427 214.756364 \r\nL 163.536867 213.729764 \r\nL 163.597746 214.756364 \r\nL 163.628185 214.756364 \r\nL 163.719503 191.815014 \r\nL 163.780382 214.756364 \r\nL 163.841261 214.023078 \r\nL 163.8717 202.688585 \r\nL 163.932579 208.743425 \r\nL 163.963019 214.756364 \r\nL 164.023897 212.912675 \r\nL 164.054337 202.939997 \r\nL 164.084776 214.756364 \r\nL 164.145655 205.097951 \r\nL 164.206534 214.756364 \r\nL 164.236973 202.541928 \r\nL 164.267413 189.971325 \r\nL 164.297852 214.756364 \r\nL 164.328291 205.852187 \r\nL 164.38917 214.756364 \r\nL 164.480489 212.870773 \r\nL 164.510928 212.59841 \r\nL 164.541367 192.611152 \r\nL 164.602246 213.520254 \r\nL 164.632686 213.64596 \r\nL 164.663125 208.827229 \r\nL 164.693564 214.756364 \r\nL 164.724004 209.937633 \r\nL 164.815322 214.756364 \r\nL 164.90664 193.658702 \r\nL 164.93708 202.143859 \r\nL 165.058837 214.756364 \r\nL 165.089277 214.735413 \r\nL 165.180595 214.756364 \r\nL 165.211034 195.544293 \r\nL 165.271913 210.461408 \r\nL 165.393671 214.756364 \r\nL 165.42411 196.675647 \r\nL 165.484989 204.071351 \r\nL 165.545868 214.735413 \r\nL 165.576307 199.504032 \r\nL 165.667625 208.994837 \r\nL 165.728504 214.756364 \r\nL 165.758944 212.221292 \r\nL 165.819822 192.317838 \r\nL 165.880701 206.313109 \r\nL 166.032898 214.756364 \r\nL 166.154656 198.770747 \r\nL 166.245974 214.756364 \r\nL 166.276414 208.764376 \r\nL 166.306853 214.756364 \r\nL 166.337292 200.635387 \r\nL 166.367732 208.031091 \r\nL 166.398171 192.77876 \r\nL 166.45905 214.756364 \r\nL 166.702565 214.756364 \r\nL 166.733005 185.005937 \r\nL 166.793883 186.221096 \r\nL 166.824323 214.735413 \r\nL 166.915641 208.554866 \r\nL 166.946081 214.756364 \r\nL 166.97652 214.002127 \r\nL 167.006959 195.711901 \r\nL 167.098278 201.74579 \r\nL 167.189596 214.756364 \r\nL 167.220035 209.560515 \r\nL 167.250475 209.853829 \r\nL 167.311353 214.756364 \r\nL 167.341793 184.272652 \r\nL 167.402672 210.356653 \r\nL 167.433111 214.735413 \r\nL 167.49399 214.756364 \r\nL 167.554869 188.525706 \r\nL 167.646187 214.148785 \r\nL 167.676626 208.533915 \r\nL 167.707066 214.756364 \r\nL 167.737505 195.523342 \r\nL 167.798384 213.64596 \r\nL 167.889702 198.519335 \r\nL 167.950581 201.976251 \r\nL 168.041899 214.756364 \r\nL 168.072339 210.419506 \r\nL 168.102778 211.299448 \r\nL 168.133217 210.796624 \r\nL 168.163657 192.862564 \r\nL 168.194096 214.756364 \r\nL 168.224536 199.441179 \r\nL 168.285414 214.756364 \r\nL 168.346293 210.629016 \r\nL 168.407172 190.956023 \r\nL 168.437611 204.888441 \r\nL 168.52893 214.756364 \r\nL 168.559369 214.735413 \r\nL 168.589809 199.88115 \r\nL 168.650687 214.756364 \r\nL 168.772445 205.056049 \r\nL 168.833324 207.255904 \r\nL 168.955081 214.756364 \r\nL 169.076839 204.720832 \r\nL 169.168157 214.756364 \r\nL 169.198597 212.912675 \r\nL 169.289915 214.756364 \r\nL 169.320354 214.735413 \r\nL 169.442112 194.287232 \r\nL 169.56387 214.756364 \r\nL 169.685627 181.884238 \r\nL 169.807385 214.756364 \r\nL 169.837824 200.048758 \r\nL 169.898703 208.072993 \r\nL 169.959582 214.756364 \r\nL 169.990021 207.695875 \r\nL 170.020461 210.189045 \r\nL 170.111779 214.756364 \r\nL 170.142218 187.059136 \r\nL 170.203097 213.059332 \r\nL 170.233537 210.796624 \r\nL 170.263976 213.331695 \r\nL 170.324855 211.404203 \r\nL 170.385734 214.756364 \r\nL 170.446612 214.756364 \r\nL 170.477052 210.733771 \r\nL 170.537931 214.735413 \r\nL 170.629249 214.756364 \r\nL 170.659688 204.406567 \r\nL 170.720567 208.21965 \r\nL 170.842325 214.756364 \r\nL 170.933643 196.298529 \r\nL 170.964082 211.446105 \r\nL 170.994522 214.756364 \r\nL 171.024961 211.655615 \r\nL 171.08584 214.756364 \r\nL 171.116279 197.597491 \r\nL 171.207598 214.756364 \r\nL 171.238037 201.159162 \r\nL 171.298916 205.894089 \r\nL 171.359795 214.756364 \r\nL 171.420673 214.190687 \r\nL 171.451113 214.756364 \r\nL 171.511992 210.314751 \r\nL 171.57287 213.164087 \r\nL 171.60331 214.756364 \r\nL 171.633749 213.352646 \r\nL 171.664189 190.599855 \r\nL 171.725068 214.735413 \r\nL 171.846825 200.530632 \r\nL 171.907704 213.268842 \r\nL 171.938143 192.56925 \r\nL 171.999022 205.621726 \r\nL 172.029462 206.522619 \r\nL 172.09034 195.334782 \r\nL 172.151219 214.756364 \r\nL 172.242537 206.187403 \r\nL 172.272977 211.55086 \r\nL 172.303416 208.492013 \r\nL 172.333856 210.901379 \r\nL 172.364295 188.420951 \r\nL 172.425174 209.811927 \r\nL 172.455613 214.546854 \r\nL 172.486053 210.985183 \r\nL 172.546932 214.756364 \r\nL 172.60781 194.119624 \r\nL 172.760007 214.756364 \r\nL 172.820886 199.839248 \r\nL 172.851326 214.756364 \r\nL 172.881765 214.756364 \r\nL 172.973083 173.776199 \r\nL 173.064401 214.756364 \r\nL 173.094841 212.095586 \r\nL 173.12528 186.744871 \r\nL 173.15572 214.756364 \r\nL 173.186159 213.164087 \r\nL 173.216598 213.352646 \r\nL 173.277477 214.735413 \r\nL 173.368796 214.756364 \r\nL 173.399235 165.521503 \r\nL 173.520993 214.756364 \r\nL 173.551432 214.756364 \r\nL 173.581871 209.05769 \r\nL 173.64275 212.032733 \r\nL 173.67319 214.756364 \r\nL 173.703629 164.997728 \r\nL 173.764508 204.783686 \r\nL 173.794947 214.756364 \r\nL 173.886265 211.027085 \r\nL 174.008023 214.756364 \r\nL 174.038462 214.756364 \r\nL 174.16022 193.6168 \r\nL 174.251538 214.756364 \r\nL 174.281978 213.205989 \r\nL 174.342857 214.756364 \r\nL 174.464614 191.333141 \r\nL 174.555932 214.756364 \r\nL 174.586372 210.775673 \r\nL 174.647251 208.890082 \r\nL 174.708129 214.756364 \r\nL 174.738569 209.162445 \r\nL 174.769008 183.099396 \r\nL 174.799448 214.756364 \r\nL 174.829887 196.235676 \r\nL 174.951645 214.756364 \r\nL 174.982084 208.722474 \r\nL 175.042963 214.546854 \r\nL 175.073402 213.289793 \r\nL 175.103842 191.815014 \r\nL 175.19516 199.88115 \r\nL 175.408236 214.756364 \r\nL 175.469115 214.525903 \r\nL 175.499554 214.756364 \r\nL 175.529993 214.232589 \r\nL 175.621312 205.307461 \r\nL 175.71263 214.756364 \r\nL 175.743069 208.869131 \r\nL 175.864827 214.756364 \r\nL 176.017024 194.685301 \r\nL 176.077903 193.993918 \r\nL 176.138782 214.756364 \r\nL 176.260539 214.756364 \r\nL 176.290979 199.147865 \r\nL 176.351857 214.756364 \r\nL 176.443176 209.288151 \r\nL 176.473615 198.226021 \r\nL 176.504054 214.756364 \r\nL 176.534494 209.330053 \r\nL 176.564933 213.101234 \r\nL 176.595373 188.106686 \r\nL 176.625812 214.756364 \r\nL 176.656252 214.735413 \r\nL 176.686691 214.756364 \r\nL 176.71713 204.197057 \r\nL 176.778009 212.870773 \r\nL 176.808449 212.409851 \r\nL 176.838888 214.525903 \r\nL 176.869327 213.01743 \r\nL 176.899767 202.688585 \r\nL 176.930206 214.756364 \r\nL 176.960646 214.756364 \r\nL 177.051964 213.960225 \r\nL 177.082403 214.756364 \r\nL 177.112843 194.769105 \r\nL 177.173721 214.316393 \r\nL 177.204161 214.756364 \r\nL 177.2346 195.271929 \r\nL 177.295479 198.058413 \r\nL 177.386797 214.756364 \r\nL 177.417237 204.46942 \r\nL 177.447676 214.756364 \r\nL 177.538994 208.869131 \r\nL 177.569434 208.785327 \r\nL 177.660752 214.756364 \r\nL 177.630313 206.96259 \r\nL 177.691191 214.735413 \r\nL 177.721631 207.214002 \r\nL 177.78251 214.756364 \r\nL 177.812949 214.756364 \r\nL 177.873828 182.575621 \r\nL 177.904267 213.960225 \r\nL 177.934707 214.735413 \r\nL 177.965146 211.383252 \r\nL 177.995585 188.420951 \r\nL 178.026025 213.583107 \r\nL 178.056464 196.424235 \r\nL 178.117343 214.756364 \r\nL 178.178222 214.735413 \r\nL 178.239101 214.756364 \r\nL 178.26954 177.819743 \r\nL 178.360858 214.756364 \r\nL 178.391298 211.383252 \r\nL 178.421737 214.756364 \r\nL 178.452177 212.954577 \r\nL 178.482616 197.765099 \r\nL 178.573934 205.726481 \r\nL 178.604374 206.019795 \r\nL 178.695692 214.756364 \r\nL 178.726131 205.077 \r\nL 178.78701 214.693511 \r\nL 178.847889 214.756364 \r\nL 178.878328 214.421148 \r\nL 178.908768 214.714462 \r\nL 178.939207 211.844174 \r\nL 178.969647 193.051123 \r\nL 179.030525 214.756364 \r\nL 179.060965 207.255904 \r\nL 179.121844 214.756364 \r\nL 179.213162 211.027085 \r\nL 179.274041 192.548299 \r\nL 179.30448 213.750715 \r\nL 179.334919 214.756364 \r\nL 179.426238 214.358295 \r\nL 179.456677 214.756364 \r\nL 179.487116 214.609707 \r\nL 179.547995 189.887521 \r\nL 179.578435 214.756364 \r\nL 179.639313 214.756364 \r\nL 179.669753 214.504952 \r\nL 179.700192 205.349363 \r\nL 179.730632 214.756364 \r\nL 179.761071 214.756364 \r\nL 179.882829 200.237318 \r\nL 179.913268 214.756364 \r\nL 180.004586 206.564521 \r\nL 180.065465 205.097951 \r\nL 180.095905 195.062419 \r\nL 180.126344 208.994837 \r\nL 180.156783 203.715184 \r\nL 180.278541 214.756364 \r\nL 180.400299 206.145501 \r\nL 180.430738 214.756364 \r\nL 180.461177 208.114895 \r\nL 180.491617 186.577263 \r\nL 180.552496 214.735413 \r\nL 180.643814 214.756364 \r\nL 180.735132 204.783686 \r\nL 180.85689 214.756364 \r\nL 180.887329 214.756364 \r\nL 180.978647 210.92233 \r\nL 181.100405 179.055852 \r\nL 181.191723 214.756364 \r\nL 181.222163 209.853829 \r\nL 181.252602 214.756364 \r\nL 181.283041 196.466137 \r\nL 181.37436 199.692591 \r\nL 181.465678 195.041468 \r\nL 181.526557 214.756364 \r\nL 181.556996 214.735413 \r\nL 181.587436 200.27922 \r\nL 181.648314 214.756364 \r\nL 181.709193 214.756364 \r\nL 181.739633 204.25991 \r\nL 181.800511 214.756364 \r\nL 181.830951 214.756364 \r\nL 181.86139 158.607672 \r\nL 181.922269 201.9553 \r\nL 181.952708 198.037462 \r\nL 181.983148 208.198699 \r\nL 182.013587 208.911033 \r\nL 182.044027 201.829594 \r\nL 182.074466 214.756364 \r\nL 182.104905 214.756364 \r\nL 182.135345 199.713542 \r\nL 182.196224 207.193051 \r\nL 182.226663 214.756364 \r\nL 182.257103 182.659425 \r\nL 182.317981 210.042388 \r\nL 182.348421 214.756364 \r\nL 182.4093 208.63867 \r\nL 182.439739 210.775673 \r\nL 182.470178 208.408209 \r\nL 182.531057 205.768383 \r\nL 182.622375 214.756364 \r\nL 182.652815 204.155155 \r\nL 182.713694 207.004492 \r\nL 182.744133 213.960225 \r\nL 182.774572 211.718468 \r\nL 182.805012 202.122908 \r\nL 182.835451 214.756364 \r\nL 182.89633 207.528267 \r\nL 183.018088 214.756364 \r\nL 183.109406 214.756364 \r\nL 183.139845 211.299448 \r\nL 183.170285 193.470143 \r\nL 183.200724 213.771666 \r\nL 183.261603 193.574898 \r\nL 183.292042 192.317838 \r\nL 183.322482 214.756364 \r\nL 183.4138 210.964232 \r\nL 183.444239 214.756364 \r\nL 183.535558 188.253343 \r\nL 183.626876 214.756364 \r\nL 183.657315 212.346998 \r\nL 183.687755 214.756364 \r\nL 183.718194 209.036739 \r\nL 183.748633 214.735413 \r\nL 183.809512 207.989189 \r\nL 183.839952 214.756364 \r\nL 183.870391 209.916682 \r\nL 183.992149 214.756364 \r\nL 184.083467 206.857835 \r\nL 184.144346 214.756364 \r\nL 184.174785 211.613713 \r\nL 184.205225 200.551583 \r\nL 184.266103 214.756364 \r\nL 184.296543 214.756364 \r\nL 184.387861 203.191409 \r\nL 184.509619 214.756364 \r\nL 184.540058 208.994837 \r\nL 184.600937 214.756364 \r\nL 184.631376 214.756364 \r\nL 184.661816 195.523342 \r\nL 184.722695 214.756364 \r\nL 184.783573 214.756364 \r\nL 184.93577 200.404926 \r\nL 184.96621 214.735413 \r\nL 185.057528 213.541205 \r\nL 185.118407 214.044029 \r\nL 185.240164 192.275936 \r\nL 185.331483 187.373401 \r\nL 185.361922 214.756364 \r\nL 185.392362 203.882792 \r\nL 185.45324 213.981176 \r\nL 185.48368 214.756364 \r\nL 185.544559 180.103402 \r\nL 185.574998 214.756364 \r\nL 185.605437 214.756364 \r\nL 185.757634 190.599855 \r\nL 185.788074 192.171181 \r\nL 185.818513 181.695679 \r\nL 185.909831 214.756364 \r\nL 185.940271 203.149507 \r\nL 185.97071 214.756364 \r\nL 186.031589 202.16481 \r\nL 186.062028 213.22694 \r\nL 186.092468 195.271929 \r\nL 186.153347 207.130198 \r\nL 186.214226 214.756364 \r\nL 186.244665 207.402561 \r\nL 186.305544 213.981176 \r\nL 186.396862 211.236595 \r\nL 186.427301 207.758728 \r\nL 186.457741 214.756364 \r\nL 186.48818 212.661263 \r\nL 186.51862 210.733771 \r\nL 186.609938 214.756364 \r\nL 186.640377 168.035624 \r\nL 186.701256 210.461408 \r\nL 186.762135 208.303454 \r\nL 186.792574 195.942362 \r\nL 186.823014 214.756364 \r\nL 186.853453 198.184119 \r\nL 186.975211 214.756364 \r\nL 187.00565 191.668357 \r\nL 187.066529 209.476711 \r\nL 187.096968 214.756364 \r\nL 187.188287 170.486891 \r\nL 187.310044 214.756364 \r\nL 187.340484 214.756364 \r\nL 187.431802 200.928701 \r\nL 187.462241 214.316393 \r\nL 187.492681 199.294522 \r\nL 187.553559 208.84818 \r\nL 187.614438 210.901379 \r\nL 187.644878 194.978615 \r\nL 187.705756 212.80792 \r\nL 187.736196 210.042388 \r\nL 187.857954 183.853632 \r\nL 187.827514 210.92233 \r\nL 187.888393 186.996283 \r\nL 187.949272 214.756364 \r\nL 187.979711 214.735413 \r\nL 188.010151 192.024524 \r\nL 188.04059 214.756364 \r\nL 188.071029 214.756364 \r\nL 188.162348 206.648325 \r\nL 188.192787 164.432051 \r\nL 188.253666 208.701523 \r\nL 188.284105 207.653973 \r\nL 188.314545 213.897372 \r\nL 188.344984 202.332418 \r\nL 188.405863 210.000486 \r\nL 188.436302 214.756364 \r\nL 188.466742 190.055129 \r\nL 188.52762 214.756364 \r\nL 188.55806 214.044029 \r\nL 188.588499 214.756364 \r\nL 188.710257 204.993196 \r\nL 188.801575 214.756364 \r\nL 188.832015 214.735413 \r\nL 188.862454 214.567805 \r\nL 188.892893 199.105963 \r\nL 188.984212 206.585472 \r\nL 189.136409 214.756364 \r\nL 189.166848 164.369198 \r\nL 189.227727 214.756364 \r\nL 189.319045 200.048758 \r\nL 189.440803 214.756364 \r\nL 189.471242 214.023078 \r\nL 189.501682 204.322763 \r\nL 189.56256 212.724116 \r\nL 189.623439 214.756364 \r\nL 189.653879 194.475791 \r\nL 189.714757 214.756364 \r\nL 189.836515 194.203428 \r\nL 189.866954 205.894089 \r\nL 189.927833 194.894811 \r\nL 189.958273 214.756364 \r\nL 189.988712 193.931065 \r\nL 190.049591 214.274491 \r\nL 190.08003 214.756364 \r\nL 190.11047 202.772389 \r\nL 190.201788 207.59112 \r\nL 190.323546 214.756364 \r\nL 190.353985 214.421148 \r\nL 190.384424 214.756364 \r\nL 190.414864 197.953658 \r\nL 190.475743 209.183396 \r\nL 190.62794 214.756364 \r\nL 190.658379 214.756364 \r\nL 190.688818 189.824668 \r\nL 190.749697 214.714462 \r\nL 190.810576 214.756364 \r\nL 190.932334 201.578182 \r\nL 191.023652 214.756364 \r\nL 191.084531 211.802272 \r\nL 191.175849 214.756364 \r\nL 191.236728 206.836884 \r\nL 191.267167 213.771666 \r\nL 191.328046 214.756364 \r\nL 191.419364 208.680572 \r\nL 191.480243 214.756364 \r\nL 191.541122 214.735413 \r\nL 191.571561 214.756364 \r\nL 191.63244 180.962393 \r\nL 191.662879 212.3889 \r\nL 191.693319 214.756364 \r\nL 191.815077 180.627177 \r\nL 191.936834 214.756364 \r\nL 191.967274 214.756364 \r\nL 191.997713 214.190687 \r\nL 192.028152 179.831039 \r\nL 192.058592 214.756364 \r\nL 192.089031 214.756364 \r\nL 192.14991 210.2938 \r\nL 192.180349 213.331695 \r\nL 192.271668 214.756364 \r\nL 192.362986 189.971325 \r\nL 192.393425 202.269565 \r\nL 192.454304 214.735413 \r\nL 192.484743 207.067345 \r\nL 192.515183 185.655418 \r\nL 192.576062 209.183396 \r\nL 192.636941 209.141494 \r\nL 192.697819 214.756364 \r\nL 192.728259 214.756364 \r\nL 192.758698 210.230947 \r\nL 192.819577 214.756364 \r\nL 192.880456 214.735413 \r\nL 192.941335 206.606423 \r\nL 192.971774 177.798792 \r\nL 193.002213 213.01743 \r\nL 193.032653 208.764376 \r\nL 193.123971 214.735413 \r\nL 193.15441 211.467056 \r\nL 193.18485 211.152791 \r\nL 193.215289 202.79334 \r\nL 193.245729 214.756364 \r\nL 193.276168 214.756364 \r\nL 193.306607 214.756364 \r\nL 193.337047 213.64596 \r\nL 193.397926 214.756364 \r\nL 193.580562 214.756364 \r\nL 193.67188 201.180113 \r\nL 193.793638 214.756364 \r\nL 193.824077 200.132563 \r\nL 193.915396 204.46942 \r\nL 193.976274 214.756364 \r\nL 194.006714 210.901379 \r\nL 194.037153 199.336424 \r\nL 194.098032 214.756364 \r\nL 194.18935 203.338066 \r\nL 194.280669 214.756364 \r\nL 194.311108 208.931984 \r\nL 194.341547 208.177748 \r\nL 194.463305 214.756364 \r\nL 194.493744 194.203428 \r\nL 194.585063 195.586195 \r\nL 194.73726 214.756364 \r\nL 194.767699 212.053684 \r\nL 194.828578 214.756364 \r\nL 194.859017 214.756364 \r\nL 194.919896 191.144582 \r\nL 194.950335 195.020517 \r\nL 194.980775 214.756364 \r\nL 195.072093 202.479075 \r\nL 195.193851 214.756364 \r\nL 195.315608 201.515329 \r\nL 195.376487 201.431525 \r\nL 195.467805 214.756364 \r\nL 195.589563 203.966596 \r\nL 195.650442 196.382333 \r\nL 195.74176 214.756364 \r\nL 195.833078 206.606423 \r\nL 195.863518 213.562156 \r\nL 195.893957 214.756364 \r\nL 195.924397 213.43645 \r\nL 195.954836 211.425154 \r\nL 195.985275 212.640312 \r\nL 196.015715 194.685301 \r\nL 196.076594 214.756364 \r\nL 196.167912 214.756364 \r\nL 196.25923 192.736858 \r\nL 196.289669 206.711178 \r\nL 196.380988 202.79334 \r\nL 196.411427 214.756364 \r\nL 196.502745 214.756364 \r\nL 196.624503 197.932707 \r\nL 196.715821 214.756364 \r\nL 196.837579 186.388704 \r\nL 196.898458 214.756364 \r\nL 196.959336 209.728123 \r\nL 197.081094 214.756364 \r\nL 197.111533 214.756364 \r\nL 197.141973 201.201064 \r\nL 197.202852 213.310744 \r\nL 197.233291 213.499303 \r\nL 197.26373 208.84818 \r\nL 197.324609 214.567805 \r\nL 197.355049 146.749403 \r\nL 197.415928 214.756364 \r\nL 197.446367 213.604058 \r\nL 197.476806 202.185761 \r\nL 197.507246 214.756364 \r\nL 197.537685 211.571811 \r\nL 197.598564 211.110889 \r\nL 197.659443 214.274491 \r\nL 197.689882 205.49602 \r\nL 197.750761 207.004492 \r\nL 197.81164 214.756364 \r\nL 197.842079 197.932707 \r\nL 197.902958 214.756364 \r\nL 197.994276 214.735413 \r\nL 198.116034 182.051846 \r\nL 198.207352 214.756364 \r\nL 198.237792 210.000486 \r\nL 198.268231 214.756364 \r\nL 198.29867 206.082648 \r\nL 198.32911 213.708813 \r\nL 198.359549 197.283226 \r\nL 198.389989 214.735413 \r\nL 198.450867 207.884434 \r\nL 198.572625 214.756364 \r\nL 198.694383 204.657979 \r\nL 198.755261 214.756364 \r\nL 198.785701 212.619361 \r\nL 198.81614 188.798069 \r\nL 198.877019 214.756364 \r\nL 198.937898 214.756364 \r\nL 198.998777 194.769105 \r\nL 199.029216 210.817575 \r\nL 199.059656 214.735413 \r\nL 199.090095 186.891528 \r\nL 199.150974 208.911033 \r\nL 199.272731 214.735413 \r\nL 199.303171 210.629016 \r\nL 199.33361 214.756364 \r\nL 199.36405 212.724116 \r\nL 199.394489 179.810088 \r\nL 199.455368 214.756364 \r\nL 199.485807 200.258269 \r\nL 199.577125 214.756364 \r\nL 199.698883 191.794063 \r\nL 199.729322 201.242966 \r\nL 199.790201 191.207435 \r\nL 199.85108 214.756364 \r\nL 199.911959 174.593288 \r\nL 199.972838 201.180113 \r\nL 200.003277 212.367949 \r\nL 200.033717 159.759977 \r\nL 200.064156 214.756364 \r\nL 200.094595 214.756364 \r\nL 200.125035 214.756364 \r\nL 200.155474 212.409851 \r\nL 200.216353 135.792028 \r\nL 200.277232 204.343714 \r\nL 200.36855 214.756364 \r\nL 200.398989 200.48873 \r\nL 200.459868 214.735413 \r\nL 200.490308 214.756364 \r\nL 200.520747 199.441179 \r\nL 200.612065 203.023801 \r\nL 200.703384 214.67256 \r\nL 200.672944 201.368672 \r\nL 200.733823 208.533915 \r\nL 200.764262 205.077 \r\nL 200.794702 214.756364 \r\nL 200.825141 195.104321 \r\nL 200.855581 160.87038 \r\nL 200.88602 214.756364 \r\nL 200.916459 207.423512 \r\nL 200.977338 214.735413 \r\nL 201.038217 177.777841 \r\nL 201.129535 212.17939 \r\nL 201.159975 210.126192 \r\nL 201.251293 214.232589 \r\nL 201.281732 184.545015 \r\nL 201.40349 213.604058 \r\nL 201.464369 208.911033 \r\nL 201.494808 198.393629 \r\nL 201.525248 214.756364 \r\nL 201.555687 214.756364 \r\nL 201.586126 214.421148 \r\nL 201.738323 146.89606 \r\nL 201.829642 214.756364 \r\nL 201.860081 208.63867 \r\nL 201.89052 206.040746 \r\nL 201.92096 212.053684 \r\nL 201.951399 212.493655 \r\nL 201.981839 214.756364 \r\nL 202.012278 214.735413 \r\nL 202.042717 142.140182 \r\nL 202.103596 159.843781 \r\nL 202.164475 214.756364 \r\nL 202.225354 211.844174 \r\nL 202.255793 157.664876 \r\nL 202.286233 214.756364 \r\nL 202.316672 213.85547 \r\nL 202.377551 205.642677 \r\nL 202.40799 214.756364 \r\nL 202.43843 214.484001 \r\nL 202.468869 188.588559 \r\nL 202.499309 214.756364 \r\nL 202.529748 214.484001 \r\nL 202.651506 198.330776 \r\nL 202.681945 214.756364 \r\nL 202.742824 212.849822 \r\nL 202.773263 182.994641 \r\nL 202.834142 190.055129 \r\nL 202.92546 214.756364 \r\nL 202.9559 214.735413 \r\nL 202.986339 170.067871 \r\nL 203.047218 214.756364 \r\nL 203.077657 208.869131 \r\nL 203.168976 211.089938 \r\nL 203.229854 214.337344 \r\nL 203.260294 211.739419 \r\nL 203.321173 211.948929 \r\nL 203.351612 193.449192 \r\nL 203.382051 214.756364 \r\nL 203.47337 202.311467 \r\nL 203.503809 203.547576 \r\nL 203.534248 214.735413 \r\nL 203.564688 165.66816 \r\nL 203.656006 192.715907 \r\nL 203.686445 193.009221 \r\nL 203.716885 214.400197 \r\nL 203.747324 206.627374 \r\nL 203.777764 170.549744 \r\nL 203.808203 214.756364 \r\nL 203.838643 214.756364 \r\nL 203.869082 208.198699 \r\nL 203.929961 209.288151 \r\nL 203.99084 214.756364 \r\nL 204.021279 210.964232 \r\nL 204.082158 176.353172 \r\nL 204.112597 214.756364 \r\nL 204.173476 213.918323 \r\nL 204.203915 214.756364 \r\nL 204.234355 210.482359 \r\nL 204.295234 214.567805 \r\nL 204.356112 211.96988 \r\nL 204.386552 214.756364 \r\nL 204.447431 186.975332 \r\nL 204.47787 211.446105 \r\nL 204.508309 212.870773 \r\nL 204.538749 209.2672 \r\nL 204.569188 207.989189 \r\nL 204.599628 190.159884 \r\nL 204.660507 214.756364 \r\nL 204.690946 214.756364 \r\nL 204.721385 211.907027 \r\nL 204.782264 214.379246 \r\nL 204.812704 192.213083 \r\nL 204.843143 214.756364 \r\nL 204.904022 205.91504 \r\nL 204.934461 205.244608 \r\nL 204.99534 214.756364 \r\nL 205.056219 211.488007 \r\nL 205.086658 213.771666 \r\nL 205.117098 213.352646 \r\nL 205.147537 171.052568 \r\nL 205.208416 207.549218 \r\nL 205.238855 213.394548 \r\nL 205.299734 204.86749 \r\nL 205.360613 214.442099 \r\nL 205.391052 157.74868 \r\nL 205.421492 214.756364 \r\nL 205.451931 214.756364 \r\nL 205.51281 202.688585 \r\nL 205.543249 213.373597 \r\nL 205.604128 211.865125 \r\nL 205.634568 214.756364 \r\nL 205.665007 199.734493 \r\nL 205.725886 214.756364 \r\nL 205.756325 213.310744 \r\nL 205.786765 193.428241 \r\nL 205.847643 214.756364 \r\nL 205.878083 212.849822 \r\nL 205.908522 212.975528 \r\nL 205.969401 188.777118 \r\nL 206.03028 199.650689 \r\nL 206.091159 214.756364 \r\nL 206.152037 205.077 \r\nL 206.212916 214.756364 \r\nL 206.243356 182.76418 \r\nL 206.304235 214.756364 \r\nL 206.425992 191.354092 \r\nL 206.456432 214.756364 \r\nL 206.51731 204.427518 \r\nL 206.54775 198.142217 \r\nL 206.578189 214.756364 \r\nL 206.669507 197.031814 \r\nL 206.760826 214.756364 \r\nL 206.791265 196.256627 \r\nL 206.852144 210.943281 \r\nL 206.882583 214.756364 \r\nL 206.913023 188.588559 \r\nL 207.004341 205.28651 \r\nL 207.03478 214.756364 \r\nL 207.06522 213.373597 \r\nL 207.095659 198.435531 \r\nL 207.156538 205.768383 \r\nL 207.278296 214.756364 \r\nL 207.308735 213.268842 \r\nL 207.339174 214.756364 \r\nL 207.369614 198.498384 \r\nL 207.430493 211.048036 \r\nL 207.521811 214.609707 \r\nL 207.58269 214.756364 \r\nL 207.613129 199.126914 \r\nL 207.704447 214.756364 \r\nL 207.734887 214.442099 \r\nL 207.765326 208.806278 \r\nL 207.795765 214.735413 \r\nL 207.826205 214.232589 \r\nL 207.856644 214.756364 \r\nL 207.887084 200.509681 \r\nL 207.947963 214.46305 \r\nL 208.008841 214.756364 \r\nL 208.06972 210.314751 \r\nL 208.10016 176.164613 \r\nL 208.130599 212.493655 \r\nL 208.161038 212.200341 \r\nL 208.221917 195.271929 \r\nL 208.252357 213.394548 \r\nL 208.282796 214.756364 \r\nL 208.313235 214.735413 \r\nL 208.343675 204.280861 \r\nL 208.374114 214.756364 \r\nL 208.404554 214.756364 \r\nL 208.465432 214.756364 \r\nL 208.495872 209.623368 \r\nL 208.526311 159.257153 \r\nL 208.556751 214.756364 \r\nL 208.617629 180.0615 \r\nL 208.648069 214.735413 \r\nL 208.739387 213.583107 \r\nL 208.769827 214.756364 \r\nL 208.800266 191.584553 \r\nL 208.861145 210.105241 \r\nL 208.891584 206.75308 \r\nL 208.922024 214.756364 \r\nL 208.952463 185.760173 \r\nL 209.013342 214.756364 \r\nL 209.10466 192.275936 \r\nL 209.135099 209.853829 \r\nL 209.165539 214.756364 \r\nL 209.226418 209.644319 \r\nL 209.317736 200.572534 \r\nL 209.348175 183.036543 \r\nL 209.378615 214.756364 \r\nL 209.409054 210.147143 \r\nL 209.439493 214.756364 \r\nL 209.469933 198.477433 \r\nL 209.530812 214.735413 \r\nL 209.561251 212.305096 \r\nL 209.591691 214.756364 \r\nL 209.62213 213.625009 \r\nL 209.683009 214.756364 \r\nL 209.774327 156.428767 \r\nL 209.896085 214.756364 \r\nL 209.926524 213.394548 \r\nL 209.956963 193.113976 \r\nL 210.017842 214.756364 \r\nL 210.048282 214.756364 \r\nL 210.10916 206.585472 \r\nL 210.1396 212.200341 \r\nL 210.230918 214.756364 \r\nL 210.322236 206.711178 \r\nL 210.352676 183.350808 \r\nL 210.383115 214.756364 \r\nL 210.413555 214.756364 \r\nL 210.474433 190.537002 \r\nL 210.504873 214.735413 \r\nL 210.596191 214.756364 \r\nL 210.717949 186.388704 \r\nL 210.839706 214.756364 \r\nL 210.870146 211.508958 \r\nL 210.931024 214.756364 \r\nL 210.961464 214.756364 \r\nL 211.052782 206.313109 \r\nL 211.083222 193.134927 \r\nL 211.113661 211.446105 \r\nL 211.1441 193.868212 \r\nL 211.296297 214.756364 \r\nL 211.326737 212.263194 \r\nL 211.387616 214.756364 \r\nL 211.478934 214.756364 \r\nL 211.509373 211.96988 \r\nL 211.539813 214.756364 \r\nL 211.570252 149.431132 \r\nL 211.631131 213.352646 \r\nL 211.66157 211.299448 \r\nL 211.752888 157.036346 \r\nL 211.722449 212.766018 \r\nL 211.783328 175.934152 \r\nL 211.905086 214.756364 \r\nL 211.935525 214.756364 \r\nL 211.965964 208.659621 \r\nL 212.026843 214.756364 \r\nL 212.087722 214.756364 \r\nL 212.17904 204.804637 \r\nL 212.20948 214.421148 \r\nL 212.239919 182.282307 \r\nL 212.300798 206.836884 \r\nL 212.361677 205.70553 \r\nL 212.392116 214.735413 \r\nL 212.452995 214.756364 \r\nL 212.513874 204.762734 \r\nL 212.544313 127.139263 \r\nL 212.574752 214.756364 \r\nL 212.605192 214.25354 \r\nL 212.69651 214.756364 \r\nL 212.818268 197.408932 \r\nL 212.909586 214.756364 \r\nL 212.879147 183.581269 \r\nL 212.940025 207.465414 \r\nL 212.970465 205.014147 \r\nL 213.000904 212.849822 \r\nL 213.031344 203.338066 \r\nL 213.092222 212.535557 \r\nL 213.122662 202.018153 \r\nL 213.183541 214.735413 \r\nL 213.21398 214.756364 \r\nL 213.244419 177.735939 \r\nL 213.335738 182.051846 \r\nL 213.396616 195.146223 \r\nL 213.457495 214.756364 \r\nL 213.518374 214.232589 \r\nL 213.579253 206.103599 \r\nL 213.609692 188.651412 \r\nL 213.640132 214.756364 \r\nL 213.670571 214.756364 \r\nL 213.701011 213.771666 \r\nL 213.761889 190.956023 \r\nL 213.792329 204.385616 \r\nL 213.883647 214.756364 \r\nL 213.914086 212.221292 \r\nL 213.974965 214.735413 \r\nL 214.035844 214.756364 \r\nL 214.096723 205.160804 \r\nL 214.127162 214.735413 \r\nL 214.188041 214.693511 \r\nL 214.24892 192.401642 \r\nL 214.309799 210.377604 \r\nL 214.340238 214.756364 \r\nL 214.370678 147.650296 \r\nL 214.431556 214.756364 \r\nL 214.461996 214.756364 \r\nL 214.492435 186.200145 \r\nL 214.553314 212.933626 \r\nL 214.583753 207.779679 \r\nL 214.614193 214.756364 \r\nL 214.675072 209.204347 \r\nL 214.73595 214.756364 \r\nL 214.796829 212.849822 \r\nL 214.918587 214.735413 \r\nL 214.979466 214.714462 \r\nL 215.040344 210.08429 \r\nL 215.070784 214.756364 \r\nL 215.162102 214.756364 \r\nL 215.28386 148.886406 \r\nL 215.375178 214.756364 \r\nL 215.405617 195.104321 \r\nL 215.436057 170.926862 \r\nL 215.466496 213.22694 \r\nL 215.557814 214.756364 \r\nL 215.588254 212.912675 \r\nL 215.618693 173.482885 \r\nL 215.679572 214.756364 \r\nL 215.77089 201.32677 \r\nL 215.862208 212.870773 \r\nL 215.892648 208.931984 \r\nL 215.923087 212.263194 \r\nL 215.953527 205.244608 \r\nL 215.983966 187.310548 \r\nL 216.014406 214.735413 \r\nL 216.044845 207.926336 \r\nL 216.136163 214.756364 \r\nL 216.105724 199.25262 \r\nL 216.166603 213.708813 \r\nL 216.227481 213.205989 \r\nL 216.28836 214.756364 \r\nL 216.379678 200.949652 \r\nL 216.410118 201.9553 \r\nL 216.440557 214.756364 \r\nL 216.501436 209.246249 \r\nL 216.562315 167.469947 \r\nL 216.592754 107.214858 \r\nL 216.623194 211.55086 \r\nL 216.653633 214.756364 \r\nL 216.684072 190.348443 \r\nL 216.744951 207.926336 \r\nL 216.775391 214.756364 \r\nL 216.80583 190.956023 \r\nL 216.866709 214.756364 \r\nL 216.897148 214.735413 \r\nL 216.988467 180.752883 \r\nL 217.018906 201.222015 \r\nL 217.140664 214.756364 \r\nL 217.079785 189.887521 \r\nL 217.171103 212.933626 \r\nL 217.231982 189.363746 \r\nL 217.262421 214.756364 \r\nL 217.3233 214.735413 \r\nL 217.353739 202.730487 \r\nL 217.384179 214.756364 \r\nL 217.414618 204.637028 \r\nL 217.445058 214.756364 \r\nL 217.475497 197.660344 \r\nL 217.505937 188.965677 \r\nL 217.597255 214.756364 \r\nL 217.627694 214.504952 \r\nL 217.658134 214.756364 \r\nL 217.688573 202.919046 \r\nL 217.779891 207.842532 \r\nL 217.810331 201.661986 \r\nL 217.871209 207.758728 \r\nL 217.901649 214.735413 \r\nL 217.932088 185.383055 \r\nL 217.962528 214.756364 \r\nL 218.023406 201.180113 \r\nL 218.053846 212.346998 \r\nL 218.084285 204.280861 \r\nL 218.114725 171.681098 \r\nL 218.145164 214.756364 \r\nL 218.175603 210.356653 \r\nL 218.236482 212.661263 \r\nL 218.266922 190.914121 \r\nL 218.35824 214.756364 \r\nL 218.388679 195.062419 \r\nL 218.449558 212.828871 \r\nL 218.571316 214.756364 \r\nL 218.601755 106.858691 \r\nL 218.662634 214.756364 \r\nL 218.753952 214.735413 \r\nL 218.814831 187.77147 \r\nL 218.84527 214.756364 \r\nL 218.87571 214.756364 \r\nL 218.997467 194.559595 \r\nL 219.088786 214.756364 \r\nL 219.119225 179.370117 \r\nL 219.180104 196.654696 \r\nL 219.240983 214.756364 \r\nL 219.271422 214.358295 \r\nL 219.301862 181.088099 \r\nL 219.36274 214.756364 \r\nL 219.484498 209.581466 \r\nL 219.514937 189.552305 \r\nL 219.575816 214.756364 \r\nL 219.606256 208.42916 \r\nL 219.697574 210.545212 \r\nL 219.758453 214.756364 \r\nL 219.849771 187.373401 \r\nL 219.91065 214.756364 \r\nL 219.971529 214.735413 \r\nL 220.154165 195.565244 \r\nL 220.184604 199.504032 \r\nL 220.245483 214.756364 \r\nL 220.275923 211.362301 \r\nL 220.306362 201.012505 \r\nL 220.367241 212.346998 \r\nL 220.42812 214.756364 \r\nL 220.549877 189.300893 \r\nL 220.580317 190.516051 \r\nL 220.610756 214.714462 \r\nL 220.702074 211.236595 \r\nL 220.732514 214.756364 \r\nL 220.762953 214.735413 \r\nL 220.793393 196.864206 \r\nL 220.823832 214.756364 \r\nL 220.884711 202.709536 \r\nL 220.91515 192.77876 \r\nL 220.976029 204.155155 \r\nL 221.006468 213.247891 \r\nL 221.036908 181.988993 \r\nL 221.067347 214.756364 \r\nL 221.097787 190.767464 \r\nL 221.219544 214.756364 \r\nL 221.280423 204.092302 \r\nL 221.310862 164.809169 \r\nL 221.341302 214.756364 \r\nL 221.371741 210.08429 \r\nL 221.402181 210.901379 \r\nL 221.463059 209.87478 \r\nL 221.493499 214.756364 \r\nL 221.523938 198.938355 \r\nL 221.584817 214.735413 \r\nL 221.615257 214.756364 \r\nL 221.737014 133.194103 \r\nL 221.828332 214.756364 \r\nL 221.858772 192.317838 \r\nL 221.95009 189.363746 \r\nL 221.980529 214.756364 \r\nL 222.071848 211.676566 \r\nL 222.102287 214.735413 \r\nL 222.132726 210.629016 \r\nL 222.163166 150.080613 \r\nL 222.193605 214.693511 \r\nL 222.254484 179.558676 \r\nL 222.345802 214.756364 \r\nL 222.376242 214.735413 \r\nL 222.406681 214.714462 \r\nL 222.437121 205.956942 \r\nL 222.497999 214.735413 \r\nL 222.528439 214.295442 \r\nL 222.558878 214.756364 \r\nL 222.650196 188.944726 \r\nL 222.711075 214.756364 \r\nL 222.771954 206.54357 \r\nL 222.802393 176.604584 \r\nL 222.863272 214.756364 \r\nL 222.893712 213.205989 \r\nL 222.95459 214.735413 \r\nL 223.015469 164.117786 \r\nL 223.137227 214.756364 \r\nL 223.198106 214.756364 \r\nL 223.258985 206.229305 \r\nL 223.319863 209.246249 \r\nL 223.350303 214.588756 \r\nL 223.380742 212.367949 \r\nL 223.411182 143.250585 \r\nL 223.441621 214.756364 \r\nL 223.47206 213.918323 \r\nL 223.532939 203.861841 \r\nL 223.563379 213.771666 \r\nL 223.593818 164.222541 \r\nL 223.624257 214.756364 \r\nL 223.685136 193.030172 \r\nL 223.776454 214.756364 \r\nL 223.806894 183.329857 \r\nL 223.867773 212.891724 \r\nL 223.959091 186.619165 \r\nL 223.928652 214.756364 \r\nL 223.98953 206.040746 \r\nL 224.050409 211.152791 \r\nL 224.080849 186.682018 \r\nL 224.141727 214.735413 \r\nL 224.172167 203.715184 \r\nL 224.202606 214.756364 \r\nL 224.263485 209.351004 \r\nL 224.293924 214.756364 \r\nL 224.324364 187.457205 \r\nL 224.385243 205.202706 \r\nL 224.446121 213.289793 \r\nL 224.507 210.50331 \r\nL 224.567879 206.774031 \r\nL 224.628758 214.756364 \r\nL 224.659197 214.735413 \r\nL 224.720076 214.756364 \r\nL 224.750516 212.17939 \r\nL 224.780955 214.756364 \r\nL 224.841834 203.547576 \r\nL 224.902713 205.621726 \r\nL 224.933152 209.183396 \r\nL 224.963591 111.153646 \r\nL 224.994031 211.13184 \r\nL 225.02447 209.141494 \r\nL 225.146228 214.756364 \r\nL 225.176667 199.399277 \r\nL 225.237546 214.756364 \r\nL 225.267985 214.735413 \r\nL 225.298425 202.960948 \r\nL 225.328864 214.756364 \r\nL 225.359304 204.720832 \r\nL 225.389743 213.080283 \r\nL 225.450622 206.187403 \r\nL 225.511501 206.690227 \r\nL 225.54194 189.950374 \r\nL 225.57238 214.756364 \r\nL 225.633258 213.415499 \r\nL 225.663698 191.479798 \r\nL 225.724577 211.027085 \r\nL 225.755016 212.472704 \r\nL 225.785455 168.810811 \r\nL 225.846334 211.697517 \r\nL 225.937652 214.756364 \r\nL 225.998531 203.715184 \r\nL 226.028971 214.735413 \r\nL 226.05941 214.756364 \r\nL 226.120289 167.972771 \r\nL 226.150728 200.383975 \r\nL 226.181168 214.756364 \r\nL 226.211607 206.648325 \r\nL 226.242046 190.997925 \r\nL 226.302925 209.45576 \r\nL 226.333365 214.316393 \r\nL 226.363804 186.744871 \r\nL 226.424683 205.412216 \r\nL 226.455122 214.756364 \r\nL 226.516001 204.448469 \r\nL 226.546441 210.901379 \r\nL 226.57688 200.467779 \r\nL 226.668198 204.951294 \r\nL 226.759516 214.756364 \r\nL 226.729077 203.317115 \r\nL 226.789956 214.735413 \r\nL 226.820395 197.136569 \r\nL 226.850835 214.756364 \r\nL 226.881274 214.023078 \r\nL 226.942153 208.345356 \r\nL 227.003032 212.346998 \r\nL 227.033471 212.766018 \r\nL 227.124789 178.951097 \r\nL 227.185668 187.331499 \r\nL 227.246547 214.756364 \r\nL 227.276986 204.888441 \r\nL 227.307426 180.291961 \r\nL 227.368305 214.756364 \r\nL 227.398744 214.735413 \r\nL 227.459623 202.667634 \r\nL 227.490062 214.756364 \r\nL 227.520502 208.869131 \r\nL 227.58138 214.756364 \r\nL 227.61182 205.139853 \r\nL 227.642259 212.933626 \r\nL 227.703138 214.756364 \r\nL 227.764017 185.90683 \r\nL 227.824896 185.445908 \r\nL 227.977093 214.67256 \r\nL 228.007532 183.350808 \r\nL 228.068411 214.714462 \r\nL 228.159729 196.151872 \r\nL 228.12929 214.756364 \r\nL 228.251047 200.572534 \r\nL 228.281487 214.756364 \r\nL 228.342366 192.35974 \r\nL 228.372805 214.46305 \r\nL 228.464123 200.991554 \r\nL 228.494563 211.739419 \r\nL 228.555441 214.756364 \r\nL 228.585881 212.011782 \r\nL 228.61632 138.201393 \r\nL 228.677199 214.756364 \r\nL 228.798957 213.143136 \r\nL 228.829396 214.148785 \r\nL 228.920714 214.756364 \r\nL 228.951154 200.153514 \r\nL 229.042472 214.756364 \r\nL 229.072911 210.189045 \r\nL 229.103351 182.596572 \r\nL 229.16423 214.756364 \r\nL 229.225108 175.661789 \r\nL 229.285987 204.993196 \r\nL 229.316427 214.756364 \r\nL 229.377305 203.547576 \r\nL 229.407745 213.247891 \r\nL 229.468624 214.756364 \r\nL 229.499063 214.735413 \r\nL 229.559942 206.250256 \r\nL 229.590381 210.649967 \r\nL 229.6817 213.457401 \r\nL 229.712139 193.972967 \r\nL 229.742578 214.756364 \r\nL 229.773018 212.724116 \r\nL 229.833897 214.756364 \r\nL 229.864336 182.261356 \r\nL 229.955654 194.433889 \r\nL 230.046972 191.395994 \r\nL 230.077412 214.756364 \r\nL 230.107851 203.778037 \r\nL 230.16873 205.852187 \r\nL 230.290488 214.756364 \r\nL 230.320927 199.001208 \r\nL 230.381806 213.059332 \r\nL 230.412245 212.430802 \r\nL 230.473124 214.756364 \r\nL 230.503564 194.601497 \r\nL 230.564442 210.398555 \r\nL 230.625321 207.046394 \r\nL 230.655761 214.756364 \r\nL 230.777518 177.233115 \r\nL 230.807958 201.033456 \r\nL 230.899276 214.756364 \r\nL 230.868836 192.15023 \r\nL 230.929715 206.229305 \r\nL 230.990594 214.756364 \r\nL 231.021033 194.014869 \r\nL 231.081912 212.011782 \r\nL 231.142791 214.756364 \r\nL 231.173231 193.19778 \r\nL 231.234109 214.756364 \r\nL 231.264549 214.756364 \r\nL 231.294988 210.335702 \r\nL 231.355867 214.756364 \r\nL 231.386306 214.756364 \r\nL 231.416746 212.954577 \r\nL 231.477625 160.03234 \r\nL 231.508064 173.357179 \r\nL 231.538503 214.735413 \r\nL 231.629822 209.979535 \r\nL 231.6907 207.318757 \r\nL 231.72114 214.756364 \r\nL 231.751579 201.075358 \r\nL 231.842897 204.553224 \r\nL 231.903776 193.637751 \r\nL 231.934216 214.735413 \r\nL 231.964655 203.547576 \r\nL 232.025534 214.756364 \r\nL 232.055973 214.756364 \r\nL 232.20817 197.199422 \r\nL 232.23861 214.756364 \r\nL 232.329928 214.735413 \r\nL 232.360367 207.507316 \r\nL 232.421246 213.289793 \r\nL 232.451686 214.756364 \r\nL 232.482125 194.87386 \r\nL 232.543004 210.189045 \r\nL 232.664761 214.756364 \r\nL 232.695201 211.613713 \r\nL 232.72564 167.595653 \r\nL 232.786519 214.756364 \r\nL 232.816959 214.735413 \r\nL 232.847398 194.915762 \r\nL 232.877837 214.756364 \r\nL 232.908277 197.890805 \r\nL 233.030034 214.756364 \r\nL 233.151792 214.756364 \r\nL 233.182231 201.347721 \r\nL 233.27355 205.747432 \r\nL 233.303989 214.714462 \r\nL 233.334428 182.868935 \r\nL 233.395307 214.756364 \r\nL 233.456186 214.756364 \r\nL 233.577944 207.109247 \r\nL 233.608383 211.299448 \r\nL 233.638823 210.000486 \r\nL 233.669262 192.380691 \r\nL 233.730141 214.735413 \r\nL 233.76058 214.756364 \r\nL 233.912777 205.998844 \r\nL 233.973656 214.756364 \r\nL 234.004095 187.478156 \r\nL 234.095414 204.448469 \r\nL 234.125853 214.756364 \r\nL 234.186732 207.612071 \r\nL 234.217171 164.054933 \r\nL 234.27805 214.756364 \r\nL 234.308489 214.756364 \r\nL 234.369368 180.354814 \r\nL 234.399808 214.756364 \r\nL 234.430247 214.735413 \r\nL 234.460687 183.748877 \r\nL 234.521565 207.570169 \r\nL 234.582444 214.756364 \r\nL 234.612884 214.044029 \r\nL 234.643323 189.112334 \r\nL 234.673762 214.756364 \r\nL 234.704202 210.587114 \r\nL 234.765081 214.756364 \r\nL 234.856399 182.491817 \r\nL 234.947717 214.756364 \r\nL 234.978156 214.735413 \r\nL 235.039035 193.386339 \r\nL 235.069475 213.792617 \r\nL 235.160793 214.756364 \r\nL 235.252111 177.777841 \r\nL 235.31299 178.930146 \r\nL 235.404308 214.756364 \r\nL 235.434748 208.617719 \r\nL 235.465187 206.941639 \r\nL 235.526066 214.756364 \r\nL 235.556505 209.225298 \r\nL 235.678263 187.603862 \r\nL 235.708702 212.849822 \r\nL 235.739142 151.714791 \r\nL 235.80002 208.366307 \r\nL 235.860899 214.756364 \r\nL 235.891339 207.297806 \r\nL 235.921778 211.676566 \r\nL 235.952217 211.048036 \r\nL 236.073975 213.981176 \r\nL 236.134854 209.497662 \r\nL 236.165293 214.756364 \r\nL 236.195733 214.693511 \r\nL 236.256612 214.756364 \r\nL 236.31749 203.819939 \r\nL 236.34793 170.570695 \r\nL 236.408809 208.512964 \r\nL 236.530566 214.756364 \r\nL 236.591445 214.756364 \r\nL 236.621884 176.835046 \r\nL 236.682763 214.756364 \r\nL 236.713203 212.242243 \r\nL 236.743642 193.763457 \r\nL 236.774081 214.756364 \r\nL 236.804521 214.756364 \r\nL 236.8654 214.756364 \r\nL 236.895839 197.492736 \r\nL 236.956718 214.756364 \r\nL 237.078476 202.081006 \r\nL 237.169794 200.237318 \r\nL 237.200233 214.756364 \r\nL 237.230673 214.756364 \r\nL 237.261112 206.501668 \r\nL 237.35243 208.890082 \r\nL 237.443748 207.549218 \r\nL 237.474188 214.735413 \r\nL 237.565506 214.756364 \r\nL 237.595946 213.478352 \r\nL 237.626385 214.756364 \r\nL 237.717703 188.735216 \r\nL 237.839461 214.756364 \r\nL 237.8699 214.756364 \r\nL 237.930779 212.766018 \r\nL 238.022097 178.154959 \r\nL 238.052537 203.652331 \r\nL 238.082976 214.756364 \r\nL 238.113415 179.139656 \r\nL 238.174294 214.756364 \r\nL 238.204734 214.735413 \r\nL 238.296052 199.713542 \r\nL 238.326491 204.67893 \r\nL 238.356931 214.756364 \r\nL 238.41781 209.832878 \r\nL 238.478688 212.200341 \r\nL 238.509128 169.544096 \r\nL 238.600446 214.756364 \r\nL 238.630885 197.199422 \r\nL 238.661325 214.756364 \r\nL 238.722204 214.609707 \r\nL 238.752643 202.16481 \r\nL 238.813522 207.046394 \r\nL 238.90484 214.756364 \r\nL 238.935279 214.714462 \r\nL 238.965719 174.299974 \r\nL 239.026598 214.358295 \r\nL 239.148355 164.306345 \r\nL 239.270113 214.756364 \r\nL 239.300552 214.756364 \r\nL 239.330992 169.062223 \r\nL 239.391871 214.756364 \r\nL 239.483189 206.019795 \r\nL 239.513628 197.010863 \r\nL 239.544068 210.126192 \r\nL 239.574507 202.353369 \r\nL 239.604946 214.756364 \r\nL 239.635386 189.740864 \r\nL 239.665825 212.640312 \r\nL 239.696265 173.063865 \r\nL 239.757143 213.205989 \r\nL 239.787583 178.071155 \r\nL 239.90934 214.504952 \r\nL 239.93978 214.714462 \r\nL 239.970219 201.410574 \r\nL 240.000659 214.756364 \r\nL 240.031098 214.756364 \r\nL 240.061538 214.588756 \r\nL 240.091977 214.756364 \r\nL 240.122416 175.096112 \r\nL 240.183295 214.735413 \r\nL 240.213735 213.918323 \r\nL 240.244174 175.724642 \r\nL 240.305053 214.756364 \r\nL 240.42681 208.84818 \r\nL 240.45725 209.581466 \r\nL 240.487689 135.540616 \r\nL 240.518129 212.828871 \r\nL 240.548568 211.739419 \r\nL 240.609447 214.756364 \r\nL 240.639886 214.735413 \r\nL 240.670326 181.779483 \r\nL 240.731204 214.756364 \r\nL 240.761644 198.498384 \r\nL 240.792083 214.756364 \r\nL 240.822523 211.194693 \r\nL 240.852962 182.093748 \r\nL 240.883402 214.756364 \r\nL 240.913841 214.735413 \r\nL 240.94428 213.85547 \r\nL 241.035599 214.379246 \r\nL 241.066038 208.512964 \r\nL 241.096477 209.476711 \r\nL 241.157356 214.756364 \r\nL 241.187796 213.478352 \r\nL 241.218235 190.243688 \r\nL 241.279114 214.756364 \r\nL 241.309553 213.771666 \r\nL 241.339993 187.331499 \r\nL 241.400871 214.756364 \r\nL 241.522629 214.756364 \r\nL 241.766144 182.051846 \r\nL 241.887902 214.756364 \r\nL 241.948781 185.005937 \r\nL 241.97922 214.756364 \r\nL 242.00966 214.735413 \r\nL 242.040099 191.898818 \r\nL 242.100978 201.53628 \r\nL 242.222735 214.756364 \r\nL 242.374932 184.377407 \r\nL 242.49669 214.756364 \r\nL 242.557569 214.756364 \r\nL 242.618448 211.697517 \r\nL 242.648887 213.310744 \r\nL 242.679327 214.756364 \r\nL 242.770645 197.555589 \r\nL 242.801084 214.735413 \r\nL 242.831524 183.057494 \r\nL 242.861963 182.701327 \r\nL 242.922842 214.756364 \r\nL 242.953281 214.085931 \r\nL 243.044599 179.768186 \r\nL 243.166357 214.756364 \r\nL 243.196796 214.735413 \r\nL 243.227236 211.089938 \r\nL 243.257675 172.917208 \r\nL 243.318554 214.756364 \r\nL 243.348994 205.621726 \r\nL 243.440312 208.994837 \r\nL 243.622948 214.756364 \r\nL 243.653388 193.700604 \r\nL 243.744706 206.732129 \r\nL 243.836024 214.756364 \r\nL 243.896903 182.680376 \r\nL 243.957782 144.402891 \r\nL 243.988221 214.756364 \r\nL 244.018661 133.592172 \r\nL 244.079539 214.756364 \r\nL 244.170858 189.384697 \r\nL 244.201297 214.651609 \r\nL 244.231736 112.662119 \r\nL 244.262176 214.756364 \r\nL 244.292615 213.64596 \r\nL 244.383933 214.756364 \r\nL 244.414373 205.810285 \r\nL 244.444812 214.756364 \r\nL 244.475252 85.844833 \r\nL 244.53613 196.654696 \r\nL 244.749206 214.756364 \r\nL 244.779646 146.707501 \r\nL 244.870964 175.389426 \r\nL 244.901403 143.543899 \r\nL 244.931843 214.756364 \r\nL 244.962282 201.305819 \r\nL 245.023161 211.592762 \r\nL 245.0536 111.467912 \r\nL 245.08404 214.735413 \r\nL 245.114479 214.316393 \r\nL 245.144919 214.735413 \r\nL 245.205797 214.148785 \r\nL 245.236237 212.80792 \r\nL 245.327555 160.011389 \r\nL 245.449313 214.756364 \r\nL 245.479752 214.756364 \r\nL 245.510191 213.750715 \r\nL 245.57107 214.735413 \r\nL 245.60151 214.756364 \r\nL 245.662389 210.440457 \r\nL 245.692828 214.714462 \r\nL 245.723267 199.399277 \r\nL 245.784146 213.268842 \r\nL 245.814586 214.756364 \r\nL 245.905904 196.026166 \r\nL 245.936343 208.575817 \r\nL 245.997222 214.756364 \r\nL 246.027661 151.69384 \r\nL 246.08854 183.015592 \r\nL 246.179858 214.756364 \r\nL 246.149419 174.111415 \r\nL 246.210298 214.274491 \r\nL 246.271177 198.246972 \r\nL 246.301616 205.600775 \r\nL 246.392934 214.756364 \r\nL 246.423374 209.45576 \r\nL 246.514692 214.735413 \r\nL 246.60601 214.756364 \r\nL 246.63645 200.740142 \r\nL 246.666889 214.756364 \r\nL 246.727768 197.78605 \r\nL 246.758207 211.425154 \r\nL 246.788647 205.91504 \r\nL 246.819086 211.110889 \r\nL 246.849525 163.070236 \r\nL 246.910404 212.535557 \r\nL 247.001722 200.949652 \r\nL 247.093041 195.795705 \r\nL 247.12348 214.756364 \r\nL 247.153919 214.127834 \r\nL 247.184359 199.04311 \r\nL 247.245238 214.756364 \r\nL 247.275677 205.516971 \r\nL 247.336556 189.112334 \r\nL 247.427874 214.756364 \r\nL 247.458314 212.326047 \r\nL 247.519192 199.357375 \r\nL 247.549632 214.756364 \r\nL 247.610511 214.735413 \r\nL 247.671389 212.891724 \r\nL 247.793147 164.222541 \r\nL 247.884465 214.756364 \r\nL 247.914905 200.363024 \r\nL 247.945344 188.693314 \r\nL 247.975783 214.756364 \r\nL 248.006223 207.59112 \r\nL 248.036662 17.083636 \r\nL 248.067102 214.756364 \r\nL 248.097541 179.516774 \r\nL 248.219299 214.756364 \r\nL 248.249738 214.106882 \r\nL 248.341056 214.735413 \r\nL 248.371496 205.684579 \r\nL 248.432375 214.756364 \r\nL 248.462814 203.275213 \r\nL 248.523693 211.152791 \r\nL 248.584572 212.828871 \r\nL 248.64545 178.322567 \r\nL 248.706329 155.213609 \r\nL 248.767208 214.756364 \r\nL 248.797647 214.735413 \r\nL 248.828087 194.056771 \r\nL 248.888966 207.360659 \r\nL 248.949845 214.756364 \r\nL 248.980284 205.663628 \r\nL 249.071602 180.648128 \r\nL 249.19336 214.756364 \r\nL 249.223799 204.951294 \r\nL 249.284678 214.756364 \r\nL 249.315117 214.756364 \r\nL 249.375996 206.292158 \r\nL 249.406436 214.358295 \r\nL 249.436875 149.850152 \r\nL 249.497754 213.897372 \r\nL 249.528193 214.756364 \r\nL 249.649951 179.370117 \r\nL 249.741269 214.756364 \r\nL 249.771709 180.375765 \r\nL 249.832587 214.67256 \r\nL 249.893466 213.687862 \r\nL 249.954345 104.952149 \r\nL 249.984784 214.756364 \r\nL 250.015224 187.289597 \r\nL 250.106542 214.756364 \r\nL 250.136981 213.604058 \r\nL 250.167421 175.138014 \r\nL 250.2283 214.756364 \r\nL 250.258739 214.756364 \r\nL 250.289178 173.839052 \r\nL 250.380497 185.760173 \r\nL 250.502254 214.756364 \r\nL 250.532694 214.756364 \r\nL 250.593573 172.079168 \r\nL 250.624012 214.756364 \r\nL 250.654451 212.975528 \r\nL 250.684891 160.493262 \r\nL 250.74577 194.852909 \r\nL 250.837088 190.222737 \r\nL 250.867527 214.756364 \r\nL 251.019724 180.27101 \r\nL 251.050164 214.756364 \r\nL 251.141482 212.430802 \r\nL 251.202361 214.756364 \r\nL 251.293679 133.592172 \r\nL 251.354558 214.756364 \r\nL 251.415437 186.849626 \r\nL 251.476315 214.756364 \r\nL 251.537194 211.55086 \r\nL 251.567634 184.901182 \r\nL 251.598073 57.016251 \r\nL 251.628512 214.756364 \r\nL 251.658952 213.960225 \r\nL 251.689391 214.756364 \r\nL 251.780709 147.796953 \r\nL 251.872028 214.756364 \r\nL 251.902467 210.566163 \r\nL 251.932906 181.528071 \r\nL 252.024225 197.702246 \r\nL 252.115543 214.756364 \r\nL 252.145982 209.895731 \r\nL 252.26774 214.756364 \r\nL 252.298179 214.756364 \r\nL 252.328619 164.159688 \r\nL 252.419937 180.794785 \r\nL 252.450376 168.475595 \r\nL 252.541695 214.756364 \r\nL 252.572134 211.236595 \r\nL 252.633013 214.756364 \r\nL 252.693892 212.514606 \r\nL 252.815649 214.756364 \r\nL 252.876528 214.756364 \r\nL 252.906968 198.875502 \r\nL 252.967846 214.756364 \r\nL 252.998286 214.421148 \r\nL 253.028725 214.756364 \r\nL 253.059165 152.783292 \r\nL 253.120043 214.756364 \r\nL 253.150483 214.735413 \r\nL 253.211362 214.756364 \r\nL 253.27224 163.36355 \r\nL 253.393998 213.583107 \r\nL 253.454877 186.849626 \r\nL 253.485316 48.86631 \r\nL 253.515756 214.169736 \r\nL 253.546195 195.858558 \r\nL 253.576634 214.756364 \r\nL 253.637513 194.748154 \r\nL 253.667953 177.75689 \r\nL 253.698392 214.735413 \r\nL 253.78971 207.779679 \r\nL 253.881029 214.756364 \r\nL 253.972347 200.048758 \r\nL 254.063665 214.756364 \r\nL 254.094104 212.661263 \r\nL 254.185423 214.756364 \r\nL 254.215862 214.735413 \r\nL 254.246301 214.735413 \r\nL 254.33762 214.756364 \r\nL 254.368059 143.606752 \r\nL 254.428938 214.735413 \r\nL 254.489817 212.242243 \r\nL 254.550696 214.756364 \r\nL 254.642014 192.98827 \r\nL 254.672453 207.1721 \r\nL 254.702893 189.971325 \r\nL 254.763771 214.756364 \r\nL 254.794211 214.756364 \r\nL 254.82465 150.394878 \r\nL 254.885529 214.756364 \r\nL 255.007287 214.756364 \r\nL 255.068165 176.436976 \r\nL 255.098605 214.756364 \r\nL 255.189923 212.912675 \r\nL 255.220362 214.756364 \r\nL 255.34212 165.060581 \r\nL 255.433438 214.756364 \r\nL 255.463878 211.927978 \r\nL 255.494317 172.393433 \r\nL 255.524757 214.756364 \r\nL 255.555196 214.756364 \r\nL 255.585635 214.756364 \r\nL 255.737832 152.636635 \r\nL 255.829151 214.316393 \r\nL 255.85959 175.89225 \r\nL 256.011787 214.756364 \r\nL 256.042226 186.325851 \r\nL 256.103105 205.768383 \r\nL 256.133545 213.604058 \r\nL 256.163984 192.694956 \r\nL 256.224863 214.735413 \r\nL 256.316181 214.756364 \r\nL 256.346621 157.497268 \r\nL 256.407499 204.092302 \r\nL 256.437939 205.433167 \r\nL 256.468378 214.735413 \r\nL 256.498818 185.131643 \r\nL 256.559696 211.257546 \r\nL 256.590136 214.735413 \r\nL 256.651015 157.811533 \r\nL 256.681454 214.756364 \r\nL 256.772772 198.645041 \r\nL 256.803212 210.063339 \r\nL 256.833651 213.960225 \r\nL 256.86409 212.263194 \r\nL 256.924969 214.756364 \r\nL 256.955409 195.313831 \r\nL 256.985848 214.756364 \r\nL 257.077166 205.831236 \r\nL 257.107606 201.410574 \r\nL 257.138045 212.409851 \r\nL 257.168485 206.187403 \r\nL 257.259803 214.756364 \r\nL 257.290242 214.316393 \r\nL 257.412 179.872941 \r\nL 257.351121 214.756364 \r\nL 257.442439 191.982622 \r\nL 257.472879 208.01014 \r\nL 257.503318 149.473034 \r\nL 257.564197 199.545934 \r\nL 257.685955 214.756364 \r\nL 257.716394 198.749796 \r\nL 257.777273 213.457401 \r\nL 257.807712 211.927978 \r\nL 257.838152 214.735413 \r\nL 257.868591 214.756364 \r\nL 257.89903 210.817575 \r\nL 257.92947 136.839578 \r\nL 257.990349 213.059332 \r\nL 258.020788 186.954381 \r\nL 258.112106 197.660344 \r\nL 258.142546 214.756364 \r\nL 258.233864 214.735413 \r\nL 258.264303 214.756364 \r\nL 258.325182 177.12836 \r\nL 258.386061 208.952935 \r\nL 258.4165 205.852187 \r\nL 258.477379 214.169736 \r\nL 258.507819 178.783489 \r\nL 258.629576 214.756364 \r\nL 258.660016 209.686221 \r\nL 258.690455 184.272652 \r\nL 258.751334 211.634664 \r\nL 258.781773 200.719191 \r\nL 258.873091 214.714462 \r\nL 258.903531 191.584553 \r\nL 258.994849 202.206712 \r\nL 259.025288 214.714462 \r\nL 259.116607 214.316393 \r\nL 259.207925 214.756364 \r\nL 259.268804 200.677289 \r\nL 259.299243 206.313109 \r\nL 259.390561 214.756364 \r\nL 259.421001 213.101234 \r\nL 259.45144 210.859477 \r\nL 259.48188 212.409851 \r\nL 259.512319 214.756364 \r\nL 259.542758 195.753803 \r\nL 259.634077 203.00285 \r\nL 259.664516 200.530632 \r\nL 259.725395 214.756364 \r\nL 259.786274 211.299448 \r\nL 259.816713 211.676566 \r\nL 259.877592 214.756364 \r\nL 259.908031 197.387981 \r\nL 259.96891 214.756364 \r\nL 259.999349 214.756364 \r\nL 260.029789 197.869854 \r\nL 260.090668 209.204347 \r\nL 260.121107 214.735413 \r\nL 260.181986 209.288151 \r\nL 260.242865 213.813568 \r\nL 260.273304 212.724116 \r\nL 260.303744 208.701523 \r\nL 260.364622 214.756364 \r\nL 260.425501 212.095586 \r\nL 260.455941 214.756364 \r\nL 260.547259 214.756364 \r\nL 260.699456 199.399277 \r\nL 260.760335 213.939274 \r\nL 260.821213 211.257546 \r\nL 260.851653 211.362301 \r\nL 260.942971 210.859477 \r\nL 260.973411 214.756364 \r\nL 261.00385 200.111612 \r\nL 261.064729 214.756364 \r\nL 261.216926 203.778037 \r\nL 261.277805 214.756364 \r\nL 261.369123 214.232589 \r\nL 261.399562 214.106882 \r\nL 261.430002 191.605504 \r\nL 261.460441 214.756364 \r\nL 261.49088 192.862564 \r\nL 261.582199 214.756364 \r\nL 261.612638 208.031091 \r\nL 261.764835 214.756364 \r\nL 261.886593 214.756364 \r\nL 261.917032 211.907027 \r\nL 262.03879 196.382333 \r\nL 262.130108 214.756364 \r\nL 262.160547 214.379246 \r\nL 262.221426 214.756364 \r\nL 262.251866 214.211638 \r\nL 262.312744 214.756364 \r\nL 262.343184 208.387258 \r\nL 262.373623 214.756364 \r\nL 262.404063 207.779679 \r\nL 262.434502 212.032733 \r\nL 262.495381 213.981176 \r\nL 262.52582 198.20507 \r\nL 262.647578 214.756364 \r\nL 262.678017 214.756364 \r\nL 262.769336 206.606423 \r\nL 262.830214 214.756364 \r\nL 262.891093 213.185038 \r\nL 262.921533 214.756364 \r\nL 262.982411 199.336424 \r\nL 263.04329 209.623368 \r\nL 263.104169 214.756364 \r\nL 263.134608 214.735413 \r\nL 263.256366 209.309102 \r\nL 263.286805 214.714462 \r\nL 263.317245 211.655615 \r\nL 263.439003 188.043833 \r\nL 263.469442 214.756364 \r\nL 263.56076 213.708813 \r\nL 263.5912 213.373597 \r\nL 263.621639 205.998844 \r\nL 263.682518 209.811927 \r\nL 263.804275 214.756364 \r\nL 263.834715 210.587114 \r\nL 263.895594 210.754722 \r\nL 263.926033 214.756364 \r\nL 263.986912 211.844174 \r\nL 264.047791 214.756364 \r\nL 264.10867 203.379968 \r\nL 264.199988 199.734493 \r\nL 264.230427 214.756364 \r\nL 264.260867 207.109247 \r\nL 264.321745 214.756364 \r\nL 264.352185 214.651609 \r\nL 264.413064 205.70553 \r\nL 264.473942 212.849822 \r\nL 264.504382 214.756364 \r\nL 264.534821 204.427518 \r\nL 264.5957 214.023078 \r\nL 264.717458 208.596768 \r\nL 264.747897 195.020517 \r\nL 264.808776 212.3889 \r\nL 264.900094 214.756364 \r\nL 264.930534 207.444463 \r\nL 265.021852 210.482359 \r\nL 265.052291 211.990831 \r\nL 265.11317 181.025246 \r\nL 265.143609 214.756364 \r\nL 265.174049 201.305819 \r\nL 265.295806 214.756364 \r\nL 265.356685 214.756364 \r\nL 265.387125 210.71282 \r\nL 265.478443 212.933626 \r\nL 265.508882 212.59841 \r\nL 265.539322 214.756364 \r\nL 265.661079 189.782766 \r\nL 265.721958 214.735413 \r\nL 265.782837 214.546854 \r\nL 265.874155 209.309102 \r\nL 265.904595 214.756364 \r\nL 265.995913 213.038381 \r\nL 266.026352 212.074635 \r\nL 266.056792 214.756364 \r\nL 266.14811 192.946368 \r\nL 266.239428 214.756364 \r\nL 266.269867 213.22694 \r\nL 266.300307 213.813568 \r\nL 266.330746 196.885157 \r\nL 266.391625 214.756364 \r\nL 266.422064 214.756364 \r\nL 266.452504 214.316393 \r\nL 266.482943 210.419506 \r\nL 266.513383 190.788415 \r\nL 266.574262 214.756364 \r\nL 266.604701 214.358295 \r\nL 266.66558 214.756364 \r\nL 266.787337 201.32677 \r\nL 266.817777 204.762734 \r\nL 266.939534 214.756364 \r\nL 267.000413 212.095586 \r\nL 267.030853 214.379246 \r\nL 267.091731 214.756364 \r\nL 267.213489 209.371955 \r\nL 267.243928 214.756364 \r\nL 267.304807 214.735413 \r\nL 267.426565 201.096309 \r\nL 267.487444 214.756364 \r\nL 267.548323 213.939274 \r\nL 267.578762 213.771666 \r\nL 267.639641 214.756364 \r\nL 267.67008 209.330053 \r\nL 267.761398 211.383252 \r\nL 267.822277 214.756364 \r\nL 267.852717 208.324405 \r\nL 267.913595 214.756364 \r\nL 267.974474 214.46305 \r\nL 268.004914 214.756364 \r\nL 268.035353 214.337344 \r\nL 268.065792 190.976974 \r\nL 268.126671 214.211638 \r\nL 268.248429 214.756364 \r\nL 268.339747 214.756364 \r\nL 268.400626 210.566163 \r\nL 268.431065 214.714462 \r\nL 268.461505 214.379246 \r\nL 268.491944 214.756364 \r\nL 268.522384 214.756364 \r\nL 268.552823 214.756364 \r\nL 268.735459 198.686943 \r\nL 268.826778 214.756364 \r\nL 268.857217 202.79334 \r\nL 268.918096 214.756364 \r\nL 268.948535 214.756364 \r\nL 269.009414 194.308183 \r\nL 269.039854 213.939274 \r\nL 269.070293 214.756364 \r\nL 269.131172 210.838526 \r\nL 269.192051 212.493655 \r\nL 269.252929 214.756364 \r\nL 269.283369 206.836884 \r\nL 269.344248 209.078641 \r\nL 269.435566 214.756364 \r\nL 269.466005 213.01743 \r\nL 269.496445 213.101234 \r\nL 269.557323 214.756364 \r\nL 269.618202 207.884434 \r\nL 269.73996 214.756364 \r\nL 269.861718 189.698962 \r\nL 270.013915 214.756364 \r\nL 270.044354 203.233311 \r\nL 270.105233 213.960225 \r\nL 270.166112 214.756364 \r\nL 270.196551 214.735413 \r\nL 270.25743 193.093025 \r\nL 270.318309 204.657979 \r\nL 270.470506 214.756364 \r\nL 270.500945 209.686221 \r\nL 270.561824 214.756364 \r\nL 270.622703 214.735413 \r\nL 270.653142 213.247891 \r\nL 270.714021 185.508761 \r\nL 270.74446 214.756364 \r\nL 270.7749 201.850545 \r\nL 270.805339 214.756364 \r\nL 270.896657 210.189045 \r\nL 270.927097 214.044029 \r\nL 271.018415 212.221292 \r\nL 271.079294 214.67256 \r\nL 271.109733 195.460489 \r\nL 271.231491 214.756364 \r\nL 271.353249 208.596768 \r\nL 271.444567 214.756364 \r\nL 271.475006 214.735413 \r\nL 271.535885 197.744148 \r\nL 271.596764 198.477433 \r\nL 271.688082 214.756364 \r\nL 271.718521 213.01743 \r\nL 271.748961 212.786969 \r\nL 271.7794 212.954577 \r\nL 271.901158 214.756364 \r\nL 272.022915 207.339708 \r\nL 272.114234 214.756364 \r\nL 272.083794 207.088296 \r\nL 272.144673 213.499303 \r\nL 272.266431 204.720832 \r\nL 272.388188 213.771666 \r\nL 272.479507 204.532273 \r\nL 272.449067 214.756364 \r\nL 272.509946 210.147143 \r\nL 272.570825 209.707172 \r\nL 272.631704 214.756364 \r\nL 272.753461 199.839248 \r\nL 272.844779 214.756364 \r\nL 272.875219 209.728123 \r\nL 272.936098 202.101957 \r\nL 272.996977 214.756364 \r\nL 273.057855 212.011782 \r\nL 273.149174 214.735413 \r\nL 273.179613 213.22694 \r\nL 273.240492 214.756364 \r\nL 273.301371 214.735413 \r\nL 273.362249 209.853829 \r\nL 273.392689 212.430802 \r\nL 273.423128 214.756364 \r\nL 273.453568 213.185038 \r\nL 273.484007 203.903743 \r\nL 273.514446 214.756364 \r\nL 273.544886 209.078641 \r\nL 273.575325 214.504952 \r\nL 273.605765 204.218008 \r\nL 273.636204 210.838526 \r\nL 273.666643 209.66527 \r\nL 273.697083 212.074635 \r\nL 273.818841 214.756364 \r\nL 273.879719 214.735413 \r\nL 273.910159 214.442099 \r\nL 273.971038 214.756364 \r\nL 274.031916 205.831236 \r\nL 274.092795 214.756364 \r\nL 274.123235 214.46305 \r\nL 274.153674 172.623894 \r\nL 274.184113 214.756364 \r\nL 274.214553 213.834519 \r\nL 274.275432 214.756364 \r\nL 274.305871 212.346998 \r\nL 274.427629 214.756364 \r\nL 274.579826 180.019598 \r\nL 274.671144 214.756364 \r\nL 274.701583 213.038381 \r\nL 274.732023 212.451753 \r\nL 274.762462 213.771666 \r\nL 274.823341 214.756364 \r\nL 274.85378 200.69824 \r\nL 274.945099 214.756364 \r\nL 274.975538 212.451753 \r\nL 275.036417 214.756364 \r\nL 275.066856 212.305096 \r\nL 275.097296 213.43645 \r\nL 275.158174 212.409851 \r\nL 275.219053 214.588756 \r\nL 275.249493 214.756364 \r\nL 275.279932 214.190687 \r\nL 275.310371 207.905385 \r\nL 275.37125 214.756364 \r\nL 275.40169 210.880428 \r\nL 275.432129 214.546854 \r\nL 275.462569 188.022882 \r\nL 275.493008 214.756364 \r\nL 275.523447 192.066426 \r\nL 275.584326 214.756364 \r\nL 275.645205 211.194693 \r\nL 275.675644 213.394548 \r\nL 275.706084 207.067345 \r\nL 275.736523 213.415499 \r\nL 275.766963 212.367949 \r\nL 275.858281 214.756364 \r\nL 276.040917 199.04311 \r\nL 276.071357 214.756364 \r\nL 276.162675 210.608065 \r\nL 276.193114 214.756364 \r\nL 276.223554 196.989912 \r\nL 276.284433 214.46305 \r\nL 276.314872 214.714462 \r\nL 276.375751 214.756364 \r\nL 276.43663 213.038381 \r\nL 276.467069 214.756364 \r\nL 276.497508 204.825588 \r\nL 276.588827 206.878786 \r\nL 276.619266 204.888441 \r\nL 276.649705 213.750715 \r\nL 276.741024 210.230947 \r\nL 276.801902 206.250256 \r\nL 276.832342 214.756364 \r\nL 276.862781 205.789334 \r\nL 276.92366 214.67256 \r\nL 277.014978 205.056049 \r\nL 277.075857 214.756364 \r\nL 277.106297 200.27922 \r\nL 277.136736 191.437896 \r\nL 277.167175 214.756364 \r\nL 277.228054 203.882792 \r\nL 277.258494 214.756364 \r\nL 277.349812 214.756364 \r\nL 277.380251 206.187403 \r\nL 277.44113 209.644319 \r\nL 277.471569 214.756364 \r\nL 277.532448 213.666911 \r\nL 277.562888 199.67164 \r\nL 277.623766 214.756364 \r\nL 277.684645 214.756364 \r\nL 277.775964 204.0504 \r\nL 277.867282 214.756364 \r\nL 277.9586 196.151872 \r\nL 277.989039 214.756364 \r\nL 278.080358 214.085931 \r\nL 278.141236 191.898818 \r\nL 278.171676 214.756364 \r\nL 278.202115 214.756364 \r\nL 278.262994 209.371955 \r\nL 278.293433 214.756364 \r\nL 278.323873 213.771666 \r\nL 278.354312 214.735413 \r\nL 278.415191 189.007579 \r\nL 278.44563 214.148785 \r\nL 278.47607 214.756364 \r\nL 278.506509 196.591843 \r\nL 278.567388 214.756364 \r\nL 278.597828 214.735413 \r\nL 278.628267 199.860199 \r\nL 278.689146 214.756364 \r\nL 278.719585 214.756364 \r\nL 278.750025 199.629738 \r\nL 278.810903 214.756364 \r\nL 278.841343 214.756364 \r\nL 278.871782 194.45484 \r\nL 278.932661 213.038381 \r\nL 278.99354 214.756364 \r\nL 279.023979 205.328412 \r\nL 279.054419 214.756364 \r\nL 279.084858 195.837607 \r\nL 279.115297 214.588756 \r\nL 279.145737 201.201064 \r\nL 279.206616 213.185038 \r\nL 279.237055 211.613713 \r\nL 279.267494 214.756364 \r\nL 279.328373 214.756364 \r\nL 279.389252 210.105241 \r\nL 279.450131 213.960225 \r\nL 279.51101 214.756364 \r\nL 279.541449 212.891724 \r\nL 279.571889 200.530632 \r\nL 279.602328 213.541205 \r\nL 279.663207 208.554866 \r\nL 279.693646 214.756364 \r\nL 279.724086 204.113253 \r\nL 279.754525 200.509681 \r\nL 279.784964 214.756364 \r\nL 279.845843 197.639393 \r\nL 280.058919 214.756364 \r\nL 280.119798 195.565244 \r\nL 280.150237 207.528267 \r\nL 280.180677 213.708813 \r\nL 280.241556 213.059332 \r\nL 280.332874 214.588756 \r\nL 280.363313 201.913398 \r\nL 280.51551 214.756364 \r\nL 280.54595 200.404926 \r\nL 280.606828 214.756364 \r\nL 280.637268 214.756364 \r\nL 280.667707 203.400919 \r\nL 280.728586 214.756364 \r\nL 280.789465 213.205989 \r\nL 280.819904 206.878786 \r\nL 280.880783 214.756364 \r\nL 280.911222 213.792617 \r\nL 280.972101 214.756364 \r\nL 281.002541 214.756364 \r\nL 281.03298 205.181755 \r\nL 281.124298 206.564521 \r\nL 281.154738 213.478352 \r\nL 281.185177 208.177748 \r\nL 281.215617 190.243688 \r\nL 281.276495 214.756364 \r\nL 281.306935 214.735413 \r\nL 281.337374 214.546854 \r\nL 281.398253 205.49602 \r\nL 281.428692 210.545212 \r\nL 281.459132 214.756364 \r\nL 281.55045 213.939274 \r\nL 281.611329 210.754722 \r\nL 281.641768 214.756364 \r\nL 281.672208 214.714462 \r\nL 281.702647 214.756364 \r\nL 281.733086 212.933626 \r\nL 281.763526 190.264639 \r\nL 281.824405 211.320399 \r\nL 281.854844 214.756364 \r\nL 281.915723 211.865125 \r\nL 281.946162 212.053684 \r\nL 281.976602 211.404203 \r\nL 282.037481 209.371955 \r\nL 282.06792 214.756364 \r\nL 282.098359 201.808643 \r\nL 282.159238 214.756364 \r\nL 282.220117 202.919046 \r\nL 282.250556 214.756364 \r\nL 282.280996 214.756364 \r\nL 282.402753 202.039104 \r\nL 282.494072 198.267923 \r\nL 282.524511 214.693511 \r\nL 282.55495 214.232589 \r\nL 282.58539 214.756364 \r\nL 282.615829 193.574898 \r\nL 282.676708 214.421148 \r\nL 282.768026 202.311467 \r\nL 282.798466 214.756364 \r\nL 282.889784 213.289793 \r\nL 282.920223 195.041468 \r\nL 283.011542 203.589478 \r\nL 283.07242 200.802995 \r\nL 283.194178 214.756364 \r\nL 283.285496 207.234953 \r\nL 283.315936 211.110889 \r\nL 283.376814 206.501668 \r\nL 283.407254 214.756364 \r\nL 283.437693 195.90046 \r\nL 283.498572 205.956942 \r\nL 283.529012 214.756364 \r\nL 283.58989 210.377604 \r\nL 283.62033 185.927781 \r\nL 283.650769 214.756364 \r\nL 283.711648 193.972967 \r\nL 283.802966 214.756364 \r\nL 283.833406 213.708813 \r\nL 283.863845 213.604058 \r\nL 283.955163 214.756364 \r\nL 283.985603 214.148785 \r\nL 284.016042 212.263194 \r\nL 284.046481 214.25354 \r\nL 284.076921 214.106882 \r\nL 284.10736 214.085931 \r\nL 284.168239 214.756364 \r\nL 284.198679 211.027085 \r\nL 284.289997 214.756364 \r\nL 284.320436 214.504952 \r\nL 284.503073 195.523342 \r\nL 284.594391 211.823223 \r\nL 284.62483 205.70553 \r\nL 284.685709 214.756364 \r\nL 284.746588 213.918323 \r\nL 284.807467 214.756364 \r\nL 284.837906 209.87478 \r\nL 284.898785 211.068987 \r\nL 284.929224 214.735413 \r\nL 284.959664 212.682214 \r\nL 285.050982 196.172823 \r\nL 285.17274 214.735413 \r\nL 285.203179 214.442099 \r\nL 285.233618 212.200341 \r\nL 285.264058 214.756364 \r\nL 285.294497 213.01743 \r\nL 285.355376 180.291961 \r\nL 285.385815 214.358295 \r\nL 285.416255 202.185761 \r\nL 285.538012 214.756364 \r\nL 285.568452 214.756364 \r\nL 285.690209 206.229305 \r\nL 285.720649 207.067345 \r\nL 285.842407 214.756364 \r\nL 285.872846 203.359017 \r\nL 285.933725 214.756364 \r\nL 285.964164 214.756364 \r\nL 286.025043 200.069709 \r\nL 286.055482 201.766741 \r\nL 286.146801 214.756364 \r\nL 286.268558 192.925417 \r\nL 286.298998 214.756364 \r\nL 286.390316 212.3889 \r\nL 286.420755 202.101957 \r\nL 286.481634 211.299448 \r\nL 286.512073 210.482359 \r\nL 286.542513 211.173742 \r\nL 286.572952 212.849822 \r\nL 286.633831 214.232589 \r\nL 286.69471 194.496742 \r\nL 286.755589 214.756364 \r\nL 286.816468 214.148785 \r\nL 286.846907 214.023078 \r\nL 286.938225 199.189767 \r\nL 286.907786 214.735413 \r\nL 286.968665 207.779679 \r\nL 287.029543 214.735413 \r\nL 287.059983 199.04311 \r\nL 287.120862 212.556508 \r\nL 287.18174 209.895731 \r\nL 287.21218 214.756364 \r\nL 287.333937 176.332221 \r\nL 287.455695 214.756364 \r\nL 287.486135 186.09539 \r\nL 287.547013 214.67256 \r\nL 287.577453 214.756364 \r\nL 287.607892 188.106686 \r\nL 287.668771 214.756364 \r\nL 287.69921 214.756364 \r\nL 287.760089 207.905385 \r\nL 287.790529 193.553947 \r\nL 287.820968 214.756364 \r\nL 287.851407 214.735413 \r\nL 287.881847 214.756364 \r\nL 287.912286 189.908472 \r\nL 287.973165 214.756364 \r\nL 288.034044 214.756364 \r\nL 288.064483 210.629016 \r\nL 288.155801 211.508958 \r\nL 288.24712 214.756364 \r\nL 288.277559 201.74579 \r\nL 288.338438 208.84818 \r\nL 288.368877 213.122185 \r\nL 288.399317 212.828871 \r\nL 288.429756 204.113253 \r\nL 288.460196 214.756364 \r\nL 288.490635 212.828871 \r\nL 288.521074 214.756364 \r\nL 288.551514 196.340431 \r\nL 288.612393 213.247891 \r\nL 288.673271 214.127834 \r\nL 288.73415 209.204347 \r\nL 288.76459 214.756364 \r\nL 288.825468 213.771666 \r\nL 288.855908 210.377604 \r\nL 288.916787 214.735413 \r\nL 289.008105 210.042388 \r\nL 289.038544 212.933626 \r\nL 289.099423 214.756364 \r\nL 289.129863 214.67256 \r\nL 289.25162 206.774031 \r\nL 289.28206 214.756364 \r\nL 289.312499 214.169736 \r\nL 289.342938 195.879509 \r\nL 289.403817 214.756364 \r\nL 289.434257 211.886076 \r\nL 289.464696 173.294326 \r\nL 289.495135 214.756364 \r\nL 289.525575 211.529909 \r\nL 289.556014 210.754722 \r\nL 289.586454 214.756364 \r\nL 289.616893 208.994837 \r\nL 289.647332 203.652331 \r\nL 289.677772 214.756364 \r\nL 289.708211 214.756364 \r\nL 289.799529 209.078641 \r\nL 289.829969 214.756364 \r\nL 289.921287 214.400197 \r\nL 290.012605 214.756364 \r\nL 290.043045 211.76037 \r\nL 290.134363 212.954577 \r\nL 290.164802 211.446105 \r\nL 290.195242 214.756364 \r\nL 290.225681 211.613713 \r\nL 290.256121 200.342073 \r\nL 290.28656 214.756364 \r\nL 290.316999 214.756364 \r\nL 290.347439 214.756364 \r\nL 290.408318 209.581466 \r\nL 290.469196 213.960225 \r\nL 290.530075 212.996479 \r\nL 290.560515 214.756364 \r\nL 290.651833 211.068987 \r\nL 290.682272 214.274491 \r\nL 290.773591 187.582911 \r\nL 290.895348 214.735413 \r\nL 290.925788 178.972048 \r\nL 290.986666 214.756364 \r\nL 291.017106 214.756364 \r\nL 291.047545 202.143859 \r\nL 291.138863 206.271207 \r\nL 291.199742 214.756364 \r\nL 291.260621 214.442099 \r\nL 291.29106 206.438815 \r\nL 291.351939 214.756364 \r\nL 291.382379 214.756364 \r\nL 291.412818 203.778037 \r\nL 291.473697 210.545212 \r\nL 291.595455 214.756364 \r\nL 291.656333 211.215644 \r\nL 291.686773 214.756364 \r\nL 291.717212 214.756364 \r\nL 291.869409 205.579824 \r\nL 291.899849 201.263917 \r\nL 291.991167 214.756364 \r\nL 292.021606 189.573256 \r\nL 292.082485 214.756364 \r\nL 292.143364 198.058413 \r\nL 292.173803 214.756364 \r\nL 292.295561 211.257546 \r\nL 292.326 214.735413 \r\nL 292.35644 204.67893 \r\nL 292.386879 214.756364 \r\nL 292.447758 210.398555 \r\nL 292.508637 214.756364 \r\nL 292.539076 208.261552 \r\nL 292.691273 214.756364 \r\nL 292.721713 205.831236 \r\nL 292.782591 213.666911 \r\nL 292.84347 214.756364 \r\nL 292.965228 183.581269 \r\nL 293.086986 214.756364 \r\nL 293.117425 213.918323 \r\nL 293.178304 214.756364 \r\nL 293.208743 214.756364 \r\nL 293.330501 195.816656 \r\nL 293.421819 214.756364 \r\nL 293.452258 208.743425 \r\nL 293.513137 207.821581 \r\nL 293.574016 214.756364 \r\nL 293.604455 202.018153 \r\nL 293.665334 206.355011 \r\nL 293.695774 214.756364 \r\nL 293.787092 214.714462 \r\nL 293.817531 213.415499 \r\nL 293.847971 214.756364 \r\nL 293.87841 199.189767 \r\nL 293.939289 214.756364 \r\nL 293.969728 214.714462 \r\nL 294.091486 196.361382 \r\nL 294.121925 205.475069 \r\nL 294.182804 214.756364 \r\nL 294.213244 203.42187 \r\nL 294.243683 198.037462 \r\nL 294.274122 211.467056 \r\nL 294.304562 214.484001 \r\nL 294.365441 199.713542 \r\nL 294.426319 204.574175 \r\nL 294.487198 214.190687 \r\nL 294.548077 212.053684 \r\nL 294.578516 198.435531 \r\nL 294.608956 214.756364 \r\nL 294.639395 214.756364 \r\nL 294.700274 204.553224 \r\nL 294.730714 214.756364 \r\nL 294.761153 213.85547 \r\nL 294.791592 214.735413 \r\nL 294.822032 207.59112 \r\nL 294.852471 214.756364 \r\nL 294.91335 212.095586 \r\nL 294.974229 214.756364 \r\nL 295.065547 198.791698 \r\nL 295.156865 214.756364 \r\nL 295.187305 208.785327 \r\nL 295.217744 191.668357 \r\nL 295.248183 214.693511 \r\nL 295.278623 214.421148 \r\nL 295.309062 203.861841 \r\nL 295.339502 214.756364 \r\nL 295.369941 207.046394 \r\nL 295.43082 214.756364 \r\nL 295.491699 213.687862 \r\nL 295.552578 214.756364 \r\nL 295.674335 211.152791 \r\nL 295.704775 214.756364 \r\nL 295.735214 196.256627 \r\nL 295.796093 214.756364 \r\nL 295.826532 209.183396 \r\nL 295.887411 214.735413 \r\nL 295.94829 214.337344 \r\nL 295.978729 206.33406 \r\nL 296.039608 214.756364 \r\nL 296.070047 211.802272 \r\nL 296.130926 212.912675 \r\nL 296.191805 214.756364 \r\nL 296.313563 201.075358 \r\nL 296.344002 214.756364 \r\nL 296.43532 214.735413 \r\nL 296.496199 211.592762 \r\nL 296.526639 214.756364 \r\nL 296.557078 214.714462 \r\nL 296.587517 200.258269 \r\nL 296.617957 214.735413 \r\nL 296.648396 206.878786 \r\nL 296.739714 206.774031 \r\nL 296.770154 214.756364 \r\nL 296.831033 214.756364 \r\nL 296.861472 214.421148 \r\nL 296.922351 214.735413 \r\nL 296.98323 214.756364 \r\nL 297.074548 184.251701 \r\nL 297.196306 214.756364 \r\nL 297.226745 214.756364 \r\nL 297.348503 202.060055 \r\nL 297.47026 214.756364 \r\nL 297.622457 193.281584 \r\nL 297.744215 214.756364 \r\nL 297.774654 210.147143 \r\nL 297.835533 208.931984 \r\nL 297.865973 214.525903 \r\nL 297.896412 205.537922 \r\nL 297.926851 214.756364 \r\nL 297.957291 214.756364 \r\nL 298.109488 214.756364 \r\nL 298.139927 199.818297 \r\nL 298.231245 202.353369 \r\nL 298.322564 212.284145 \r\nL 298.383442 207.737777 \r\nL 298.413882 204.0504 \r\nL 298.444321 214.756364 \r\nL 298.5052 214.211638 \r\nL 298.535639 199.608787 \r\nL 298.596518 208.575817 \r\nL 298.626958 209.644319 \r\nL 298.657397 193.386339 \r\nL 298.687837 214.735413 \r\nL 298.748715 200.572534 \r\nL 298.809594 214.756364 \r\nL 298.870473 206.899737 \r\nL 298.931352 214.756364 \r\nL 298.961791 212.535557 \r\nL 298.992231 202.269565 \r\nL 299.02267 214.756364 \r\nL 299.083549 207.737777 \r\nL 299.235746 214.756364 \r\nL 299.327064 203.903743 \r\nL 299.357503 212.011782 \r\nL 299.387943 214.358295 \r\nL 299.418382 194.769105 \r\nL 299.448822 214.756364 \r\nL 299.479261 214.023078 \r\nL 299.54014 214.504952 \r\nL 299.601019 203.63138 \r\nL 299.722776 214.756364 \r\nL 299.753216 214.756364 \r\nL 299.783655 209.309102 \r\nL 299.844534 210.901379 \r\nL 299.874973 214.106882 \r\nL 299.935852 209.351004 \r\nL 299.966292 212.640312 \r\nL 299.996731 196.864206 \r\nL 300.02717 214.756364 \r\nL 300.05761 207.444463 \r\nL 300.148928 214.756364 \r\nL 300.179367 195.628097 \r\nL 300.270686 201.997202 \r\nL 300.331565 214.756364 \r\nL 300.362004 207.821581 \r\nL 300.392443 190.07608 \r\nL 300.453322 214.756364 \r\nL 300.514201 206.899737 \r\nL 300.57508 210.880428 \r\nL 300.605519 214.316393 \r\nL 300.635959 214.25354 \r\nL 300.666398 198.875502 \r\nL 300.727277 207.067345 \r\nL 300.757716 214.756364 \r\nL 300.788156 213.687862 \r\nL 300.818595 200.195416 \r\nL 300.879474 213.185038 \r\nL 300.909913 214.756364 \r\nL 301.001231 190.537002 \r\nL 301.031671 210.209996 \r\nL 301.09255 213.813568 \r\nL 301.122989 205.391265 \r\nL 301.183868 214.756364 \r\nL 301.244747 213.22694 \r\nL 301.275186 214.735413 \r\nL 301.366504 208.345356 \r\nL 301.396944 210.063339 \r\nL 301.457823 214.756364 \r\nL 301.518701 202.814291 \r\nL 301.549141 212.828871 \r\nL 301.640459 214.756364 \r\nL 301.61002 210.943281 \r\nL 301.670898 214.567805 \r\nL 301.701338 214.756364 \r\nL 301.731777 207.130198 \r\nL 301.823095 209.351004 \r\nL 301.914414 214.756364 \r\nL 301.944853 192.317838 \r\nL 302.036171 205.558873 \r\nL 302.066611 214.756364 \r\nL 302.157929 210.964232 \r\nL 302.218808 206.96259 \r\nL 302.279687 214.756364 \r\nL 302.371005 211.676566 \r\nL 302.401444 200.572534 \r\nL 302.462323 214.756364 \r\nL 302.492762 214.148785 \r\nL 302.553641 214.232589 \r\nL 302.584081 208.764376 \r\nL 302.644959 214.756364 \r\nL 302.797157 211.320399 \r\nL 302.827596 213.771666 \r\nL 302.858035 213.205989 \r\nL 302.888475 198.163168 \r\nL 302.949354 214.756364 \r\nL 303.040672 202.479075 \r\nL 303.101551 210.608065 \r\nL 303.13199 212.724116 \r\nL 303.162429 197.681295 \r\nL 303.192869 213.834519 \r\nL 303.223308 213.625009 \r\nL 303.284187 210.230947 \r\nL 303.314626 213.918323 \r\nL 303.345066 213.834519 \r\nL 303.375505 214.106882 \r\nL 303.466824 212.430802 \r\nL 303.497263 214.756364 \r\nL 303.527702 201.724839 \r\nL 303.588581 214.756364 \r\nL 303.710339 206.857835 \r\nL 303.832096 214.756364 \r\nL 303.801657 204.741783 \r\nL 303.862536 214.190687 \r\nL 303.892975 192.799711 \r\nL 303.923415 214.756364 \r\nL 303.953854 212.745067 \r\nL 304.014733 214.756364 \r\nL 304.045172 201.892447 \r\nL 304.106051 214.756364 \r\nL 304.13649 214.756364 \r\nL 304.16693 212.17939 \r\nL 304.227809 214.756364 \r\nL 304.258248 214.484001 \r\nL 304.288688 214.756364 \r\nL 304.319127 205.894089 \r\nL 304.380006 211.718468 \r\nL 304.471324 214.756364 \r\nL 304.501763 209.162445 \r\nL 304.562642 214.756364 \r\nL 304.593082 214.756364 \r\nL 304.623521 214.609707 \r\nL 304.65396 195.334782 \r\nL 304.714839 214.714462 \r\nL 304.745279 195.90046 \r\nL 304.897476 214.756364 \r\nL 304.927915 197.220373 \r\nL 304.988794 211.027085 \r\nL 305.049673 214.756364 \r\nL 305.080112 207.38161 \r\nL 305.17143 209.392906 \r\nL 305.20187 214.756364 \r\nL 305.232309 208.722474 \r\nL 305.262749 201.242966 \r\nL 305.293188 210.587114 \r\nL 305.323627 214.756364 \r\nL 305.354067 188.169539 \r\nL 305.414946 211.697517 \r\nL 305.445385 210.524261 \r\nL 305.475824 214.756364 \r\nL 305.536703 213.01743 \r\nL 305.567143 209.728123 \r\nL 305.628021 214.735413 \r\nL 305.658461 214.756364 \r\nL 305.71934 214.148785 \r\nL 305.749779 191.458847 \r\nL 305.780218 214.735413 \r\nL 305.810658 214.651609 \r\nL 305.841097 214.06498 \r\nL 305.871537 202.060055 \r\nL 305.901976 214.756364 \r\nL 305.932416 212.326047 \r\nL 306.023734 214.756364 \r\nL 306.054173 214.714462 \r\nL 306.084613 203.233311 \r\nL 306.115052 214.756364 \r\nL 306.145491 211.404203 \r\nL 306.175931 214.756364 \r\nL 306.20637 201.284868 \r\nL 306.297688 206.878786 \r\nL 306.328128 210.733771 \r\nL 306.358567 186.975332 \r\nL 306.389007 214.756364 \r\nL 306.449885 198.854551 \r\nL 306.480325 214.756364 \r\nL 306.571643 213.876421 \r\nL 306.602082 214.693511 \r\nL 306.693401 214.756364 \r\nL 306.72384 201.871496 \r\nL 306.75428 214.756364 \r\nL 306.845598 211.152791 \r\nL 306.876037 206.54357 \r\nL 306.906477 214.735413 \r\nL 306.936916 214.756364 \r\nL 306.967355 208.680572 \r\nL 307.028234 211.990831 \r\nL 307.058674 212.891724 \r\nL 307.089113 204.825588 \r\nL 307.119552 214.756364 \r\nL 307.149992 212.284145 \r\nL 307.210871 214.756364 \r\nL 307.24131 200.593485 \r\nL 307.332628 209.225298 \r\nL 307.363068 212.242243 \r\nL 307.393507 193.260633 \r\nL 307.454386 214.756364 \r\nL 307.484825 200.174465 \r\nL 307.545704 214.756364 \r\nL 307.606583 214.002127 \r\nL 307.637022 214.756364 \r\nL 307.667462 189.196138 \r\nL 307.728341 211.006134 \r\nL 307.789219 212.472704 \r\nL 307.880538 203.505674 \r\nL 307.910977 210.587114 \r\nL 307.971856 209.602417 \r\nL 308.093613 214.756364 \r\nL 308.124053 214.085931 \r\nL 308.184932 202.898095 \r\nL 308.215371 209.916682 \r\nL 308.306689 209.183396 \r\nL 308.337129 214.756364 \r\nL 308.458886 206.145501 \r\nL 308.580644 214.651609 \r\nL 308.732841 203.023801 \r\nL 308.854599 214.274491 \r\nL 308.885038 206.501668 \r\nL 308.945917 213.85547 \r\nL 308.976356 214.756364 \r\nL 309.006796 195.816656 \r\nL 309.067674 214.756364 \r\nL 309.098114 214.756364 \r\nL 309.28075 195.942362 \r\nL 309.372069 214.756364 \r\nL 309.341629 192.024524 \r\nL 309.402508 207.716826 \r\nL 309.432947 202.751438 \r\nL 309.463387 214.714462 \r\nL 309.493826 214.756364 \r\nL 309.524266 200.048758 \r\nL 309.615584 207.004492 \r\nL 309.706902 202.814291 \r\nL 309.82866 214.756364 \r\nL 309.950417 208.21965 \r\nL 310.072175 214.756364 \r\nL 310.041736 207.968238 \r\nL 310.102614 214.714462 \r\nL 310.193933 210.545212 \r\nL 310.224372 211.404203 \r\nL 310.254811 205.118902 \r\nL 310.31569 211.865125 \r\nL 310.376569 209.770025 \r\nL 310.407008 213.268842 \r\nL 310.437448 210.649967 \r\nL 310.467887 200.614436 \r\nL 310.498327 214.756364 \r\nL 310.528766 214.756364 \r\nL 310.650524 205.935991 \r\nL 310.680963 214.756364 \r\nL 310.711403 189.363746 \r\nL 310.772281 210.817575 \r\nL 310.802721 214.756364 \r\nL 310.83316 211.529909 \r\nL 310.8636 203.715184 \r\nL 310.894039 214.756364 \r\nL 310.954918 207.737777 \r\nL 310.985357 208.450111 \r\nL 311.046236 214.756364 \r\nL 311.076675 202.227663 \r\nL 311.137554 207.025443 \r\nL 311.228872 214.756364 \r\nL 311.198433 203.736135 \r\nL 311.259312 209.790976 \r\nL 311.289751 214.735413 \r\nL 311.320191 203.023801 \r\nL 311.502827 214.756364 \r\nL 311.594145 195.711901 \r\nL 311.624585 214.756364 \r\nL 311.685464 195.565244 \r\nL 311.715903 212.221292 \r\nL 311.746342 204.218008 \r\nL 311.807221 214.714462 \r\nL 311.8681 214.756364 \r\nL 311.898539 197.492736 \r\nL 312.020297 214.756364 \r\nL 312.111615 200.719191 \r\nL 312.142055 206.396913 \r\nL 312.202933 214.756364 \r\nL 312.263812 212.409851 \r\nL 312.294252 208.261552 \r\nL 312.355131 211.488007 \r\nL 312.416009 211.236595 \r\nL 312.446449 214.756364 \r\nL 312.476888 195.795705 \r\nL 312.537767 214.756364 \r\nL 312.598646 208.575817 \r\nL 312.629085 214.756364 \r\nL 312.659525 196.654696 \r\nL 312.720403 213.247891 \r\nL 312.750843 213.22694 \r\nL 312.8726 214.756364 \r\nL 312.994358 182.408013 \r\nL 313.055237 214.756364 \r\nL 313.116116 214.735413 \r\nL 313.146555 208.01014 \r\nL 313.207434 214.693511 \r\nL 313.237873 214.756364 \r\nL 313.268313 169.858361 \r\nL 313.359631 189.154236 \r\nL 313.450949 214.756364 \r\nL 313.481389 212.409851 \r\nL 313.511828 212.221292 \r\nL 313.542267 209.078641 \r\nL 313.572707 214.756364 \r\nL 313.603146 213.813568 \r\nL 313.633586 213.876421 \r\nL 313.694464 204.846539 \r\nL 313.724904 214.756364 \r\nL 313.755343 210.50331 \r\nL 313.816222 214.756364 \r\nL 313.877101 212.577459 \r\nL 313.90754 214.756364 \r\nL 313.93798 213.331695 \r\nL 313.998859 195.146223 \r\nL 314.029298 214.735413 \r\nL 314.059737 208.345356 \r\nL 314.090177 214.06498 \r\nL 314.120616 190.725561 \r\nL 314.211934 204.218008 \r\nL 314.303253 214.756364 \r\nL 314.333692 214.400197 \r\nL 314.364131 214.756364 \r\nL 314.394571 213.122185 \r\nL 314.42501 214.400197 \r\nL 314.45545 200.572534 \r\nL 314.485889 214.756364 \r\nL 314.516328 207.465414 \r\nL 314.638086 214.756364 \r\nL 314.759844 193.512045 \r\nL 314.851162 214.756364 \r\nL 314.881601 211.006134 \r\nL 314.97292 197.450834 \r\nL 315.003359 206.627374 \r\nL 315.155556 214.756364 \r\nL 315.185995 211.781321 \r\nL 315.246874 213.625009 \r\nL 315.307753 212.912675 \r\nL 315.338192 214.756364 \r\nL 315.45995 209.371955 \r\nL 315.520829 214.148785 \r\nL 315.612147 203.254262 \r\nL 315.703465 214.756364 \r\nL 315.733905 213.373597 \r\nL 315.794784 214.756364 \r\nL 315.946981 202.646683 \r\nL 316.068738 214.756364 \r\nL 316.099178 203.254262 \r\nL 316.190496 210.2938 \r\nL 316.281814 214.756364 \r\nL 316.312253 212.724116 \r\nL 316.342693 208.512964 \r\nL 316.373132 214.127834 \r\nL 316.403572 210.754722 \r\nL 316.434011 214.756364 \r\nL 316.49489 214.358295 \r\nL 316.555769 207.758728 \r\nL 316.586208 214.484001 \r\nL 316.647087 214.756364 \r\nL 316.677526 197.618442 \r\nL 316.768845 208.261552 \r\nL 316.799284 214.756364 \r\nL 316.829723 214.735413 \r\nL 316.860163 203.086654 \r\nL 316.890602 214.756364 \r\nL 316.921042 214.756364 \r\nL 316.951481 214.735413 \r\nL 317.103678 183.665073 \r\nL 317.194996 214.756364 \r\nL 317.225436 209.916682 \r\nL 317.255875 207.570169 \r\nL 317.316754 210.859477 \r\nL 317.347193 214.756364 \r\nL 317.408072 211.571811 \r\nL 317.468951 212.430802 \r\nL 317.52983 203.610429 \r\nL 317.560269 212.284145 \r\nL 317.651587 209.288151 \r\nL 317.682027 213.834519 \r\nL 317.712466 204.825588 \r\nL 317.742906 198.372678 \r\nL 317.773345 214.756364 \r\nL 317.895103 211.634664 \r\nL 317.986421 214.756364 \r\nL 318.01686 212.284145 \r\nL 318.0473 213.750715 \r\nL 318.108179 173.042914 \r\nL 318.138618 213.792617 \r\nL 318.169057 214.484001 \r\nL 318.199497 205.49602 \r\nL 318.260376 206.75308 \r\nL 318.290815 214.756364 \r\nL 318.321254 188.420951 \r\nL 318.382133 200.006856 \r\nL 318.443012 214.756364 \r\nL 318.473451 203.673282 \r\nL 318.503891 202.416222 \r\nL 318.625648 214.756364 \r\nL 318.656088 214.06498 \r\nL 318.747406 214.756364 \r\nL 318.777846 206.292158 \r\nL 318.808285 214.756364 \r\nL 318.899603 209.916682 \r\nL 319.021361 214.756364 \r\nL 319.0518 214.756364 \r\nL 319.173558 207.989189 \r\nL 319.264876 214.756364 \r\nL 319.295315 214.735413 \r\nL 319.356194 208.596768 \r\nL 319.386634 214.756364 \r\nL 319.417073 214.756364 \r\nL 319.447512 213.625009 \r\nL 319.508391 202.227663 \r\nL 319.56927 206.208354 \r\nL 319.630149 207.80063 \r\nL 319.751907 214.756364 \r\nL 319.873664 200.593485 \r\nL 319.904104 208.785327 \r\nL 319.964982 208.63867 \r\nL 320.025861 214.756364 \r\nL 320.056301 214.756364 \r\nL 320.147619 209.246249 \r\nL 320.178058 212.59841 \r\nL 320.208498 214.756364 \r\nL 320.238937 211.634664 \r\nL 320.269376 214.714462 \r\nL 320.421574 199.88115 \r\nL 320.482452 214.756364 \r\nL 320.543331 211.927978 \r\nL 320.60421 214.756364 \r\nL 320.665089 177.505478 \r\nL 320.725968 214.756364 \r\nL 320.786846 214.735413 \r\nL 320.817286 214.756364 \r\nL 320.878165 185.48781 \r\nL 320.908604 214.085931 \r\nL 320.969483 213.960225 \r\nL 320.999922 214.756364 \r\nL 321.030362 197.304177 \r\nL 321.09124 211.948929 \r\nL 321.12168 210.189045 \r\nL 321.152119 214.756364 \r\nL 321.182559 214.756364 \r\nL 321.243438 211.110889 \r\nL 321.273877 208.471062 \r\nL 321.304316 212.451753 \r\nL 321.395635 214.756364 \r\nL 321.426074 209.518613 \r\nL 321.486953 214.756364 \r\nL 321.517392 214.735413 \r\nL 321.547832 206.899737 \r\nL 321.60871 214.169736 \r\nL 321.63915 214.337344 \r\nL 321.669589 202.604781 \r\nL 321.730468 214.756364 \r\nL 321.852226 204.574175 \r\nL 321.882665 172.623894 \r\nL 321.913104 212.891724 \r\nL 321.943544 207.151149 \r\nL 321.973983 214.756364 \r\nL 322.034862 213.960225 \r\nL 322.065302 193.051123 \r\nL 322.095741 214.756364 \r\nL 322.12618 212.724116 \r\nL 322.15662 209.707172 \r\nL 322.217499 212.17939 \r\nL 322.247938 182.596572 \r\nL 322.308817 214.379246 \r\nL 322.369696 208.617719 \r\nL 322.400135 214.756364 \r\nL 322.521893 206.166452 \r\nL 322.582771 209.141494 \r\nL 322.613211 214.756364 \r\nL 322.67409 213.22694 \r\nL 322.704529 205.49602 \r\nL 322.734968 213.394548 \r\nL 322.765408 207.674924 \r\nL 322.826287 214.756364 \r\nL 322.917605 214.25354 \r\nL 322.948044 214.756364 \r\nL 322.978484 208.408209 \r\nL 323.069802 210.775673 \r\nL 323.100241 214.756364 \r\nL 323.130681 206.438815 \r\nL 323.16112 210.461408 \r\nL 323.282878 214.756364 \r\nL 323.343757 205.160804 \r\nL 323.404635 207.255904 \r\nL 323.435075 207.109247 \r\nL 323.556833 214.756364 \r\nL 323.587272 214.735413 \r\nL 323.67859 214.756364 \r\nL 323.70903 193.763457 \r\nL 323.830787 214.756364 \r\nL 323.922105 205.244608 \r\nL 323.952545 208.911033 \r\nL 323.982984 208.827229 \r\nL 324.013424 214.421148 \r\nL 324.074302 212.975528 \r\nL 324.165621 200.153514 \r\nL 324.19606 210.92233 \r\nL 324.317818 214.756364 \r\nL 324.348257 205.726481 \r\nL 324.409136 214.044029 \r\nL 324.530894 214.756364 \r\nL 324.652651 206.711178 \r\nL 324.774409 214.609707 \r\nL 324.804848 214.756364 \r\nL 324.926606 205.642677 \r\nL 325.048363 214.756364 \r\nL 325.078803 214.442099 \r\nL 325.139682 214.756364 \r\nL 325.170121 214.735413 \r\nL 325.200561 187.960029 \r\nL 325.261439 213.708813 \r\nL 325.383197 194.266281 \r\nL 325.444076 190.976974 \r\nL 325.504955 214.756364 \r\nL 325.657152 207.674924 \r\nL 325.687591 214.756364 \r\nL 325.71803 202.122908 \r\nL 325.74847 213.64596 \r\nL 325.778909 188.651412 \r\nL 325.809349 214.756364 \r\nL 325.870227 200.300171 \r\nL 325.900667 214.756364 \r\nL 325.991985 211.676566 \r\nL 326.022425 211.948929 \r\nL 326.083303 214.756364 \r\nL 326.113743 205.056049 \r\nL 326.205061 210.92233 \r\nL 326.2355 209.162445 \r\nL 326.357258 214.756364 \r\nL 326.387697 214.735413 \r\nL 326.418137 184.922133 \r\nL 326.448576 214.756364 \r\nL 326.479016 214.756364 \r\nL 326.509455 214.756364 \r\nL 326.539894 195.921411 \r\nL 326.600773 214.756364 \r\nL 326.661652 209.623368 \r\nL 326.75297 211.508958 \r\nL 326.78341 214.546854 \r\nL 326.813849 210.901379 \r\nL 326.844289 211.488007 \r\nL 326.874728 211.425154 \r\nL 326.905167 199.566885 \r\nL 326.966046 212.996479 \r\nL 326.996486 211.173742 \r\nL 327.026925 211.529909 \r\nL 327.118243 214.756364 \r\nL 327.148683 214.735413 \r\nL 327.179122 202.898095 \r\nL 327.240001 214.756364 \r\nL 327.30088 214.693511 \r\nL 327.392198 214.756364 \r\nL 327.422637 205.265559 \r\nL 327.544395 214.756364 \r\nL 327.574834 204.825588 \r\nL 327.635713 214.693511 \r\nL 327.727031 210.859477 \r\nL 327.696592 214.714462 \r\nL 327.757471 213.22694 \r\nL 327.78791 196.361382 \r\nL 327.848789 213.64596 \r\nL 327.879228 214.358295 \r\nL 327.909668 213.122185 \r\nL 327.970547 205.244608 \r\nL 328.000986 214.044029 \r\nL 328.031425 208.806278 \r\nL 328.061865 214.735413 \r\nL 328.122744 214.714462 \r\nL 328.153183 204.343714 \r\nL 328.183622 214.756364 \r\nL 328.244501 208.994837 \r\nL 328.274941 206.648325 \r\nL 328.366259 203.338066 \r\nL 328.396698 214.756364 \r\nL 328.427138 214.756364 \r\nL 328.548895 207.109247 \r\nL 328.670653 214.756364 \r\nL 328.701092 209.288151 \r\nL 328.792411 209.560515 \r\nL 328.914168 214.756364 \r\nL 328.975047 207.947287 \r\nL 329.035926 213.625009 \r\nL 329.066365 214.756364 \r\nL 329.127244 214.295442 \r\nL 329.218562 210.021437 \r\nL 329.279441 214.756364 \r\nL 329.309881 208.093944 \r\nL 329.34032 214.588756 \r\nL 329.401199 212.724116 \r\nL 329.431638 214.756364 \r\nL 329.462078 190.516051 \r\nL 329.522956 214.756364 \r\nL 329.553396 214.756364 \r\nL 329.614275 203.652331 \r\nL 329.705593 204.071351 \r\nL 329.82735 214.756364 \r\nL 329.918669 206.878786 \r\nL 330.040426 214.756364 \r\nL 330.101305 211.571811 \r\nL 330.192623 214.148785 \r\nL 330.223063 191.416945 \r\nL 330.283942 214.756364 \r\nL 330.34482 210.147143 \r\nL 330.405699 185.823026 \r\nL 330.436139 209.66527 \r\nL 330.527457 214.756364 \r\nL 330.557896 211.739419 \r\nL 330.588336 196.424235 \r\nL 330.649214 213.415499 \r\nL 330.710093 204.301812 \r\nL 330.770972 206.941639 \r\nL 330.801412 214.714462 \r\nL 330.831851 204.071351 \r\nL 330.89273 214.484001 \r\nL 331.014487 208.596768 \r\nL 331.075366 214.756364 \r\nL 331.136245 213.813568 \r\nL 331.166684 191.437896 \r\nL 331.227563 214.756364 \r\nL 331.258003 205.118902 \r\nL 331.349321 214.756364 \r\nL 331.37976 214.735413 \r\nL 331.471078 214.735413 \r\nL 331.501518 193.574898 \r\nL 331.531957 214.756364 \r\nL 331.592836 205.621726 \r\nL 331.623276 203.568527 \r\nL 331.653715 207.1721 \r\nL 331.684154 214.504952 \r\nL 331.714594 209.895731 \r\nL 331.745033 187.520058 \r\nL 331.805912 214.484001 \r\nL 331.836351 203.191409 \r\nL 331.866791 214.756364 \r\nL 331.89723 212.305096 \r\nL 331.958109 214.756364 \r\nL 331.988548 200.111612 \r\nL 332.049427 201.850545 \r\nL 332.171185 214.756364 \r\nL 332.201624 210.000486 \r\nL 332.262503 210.168094 \r\nL 332.323382 214.756364 \r\nL 332.384261 211.781321 \r\nL 332.4147 201.599133 \r\nL 332.475579 211.823223 \r\nL 332.506018 214.358295 \r\nL 332.536458 213.604058 \r\nL 332.627776 202.37432 \r\nL 332.658215 214.756364 \r\nL 332.688655 198.456482 \r\nL 332.749534 212.221292 \r\nL 332.779973 214.756364 \r\nL 332.901731 201.305819 \r\nL 333.023488 214.756364 \r\nL 333.053928 214.651609 \r\nL 333.084367 214.756364 \r\nL 333.114806 196.549941 \r\nL 333.175685 208.408209 \r\nL 333.206125 214.756364 \r\nL 333.236564 213.625009 \r\nL 333.267004 202.143859 \r\nL 333.327882 214.756364 \r\nL 333.44964 205.412216 \r\nL 333.510519 214.756364 \r\nL 333.540958 194.496742 \r\nL 333.601837 214.756364 \r\nL 333.632276 214.756364 \r\nL 333.693155 213.85547 \r\nL 333.723595 203.987547 \r\nL 333.754034 214.756364 \r\nL 333.814913 205.244608 \r\nL 333.845352 206.627374 \r\nL 333.93667 202.458124 \r\nL 333.96711 214.756364 \r\nL 333.997549 214.756364 \r\nL 334.027989 212.493655 \r\nL 334.058428 213.792617 \r\nL 334.088868 198.959306 \r\nL 334.149746 210.964232 \r\nL 334.210625 214.756364 \r\nL 334.241065 213.64596 \r\nL 334.301943 214.756364 \r\nL 334.332383 198.561237 \r\nL 334.393262 214.588756 \r\nL 334.45414 206.229305 \r\nL 334.575898 214.756364 \r\nL 334.697656 209.560515 \r\nL 334.758534 212.242243 \r\nL 334.788974 214.756364 \r\nL 334.819413 212.975528 \r\nL 334.880292 207.193051 \r\nL 334.910732 214.735413 \r\nL 335.00205 211.886076 \r\nL 335.032489 214.546854 \r\nL 335.062929 208.282503 \r\nL 335.093368 214.400197 \r\nL 335.123807 205.28651 \r\nL 335.154247 214.756364 \r\nL 335.184686 214.085931 \r\nL 335.215126 213.478352 \r\nL 335.245565 210.063339 \r\nL 335.306444 214.756364 \r\nL 335.336883 214.756364 \r\nL 335.367323 194.559595 \r\nL 335.428201 212.137488 \r\nL 335.458641 212.200341 \r\nL 335.48908 189.929423 \r\nL 335.549959 213.478352 \r\nL 335.610838 214.756364 \r\nL 335.671717 198.812649 \r\nL 335.702156 214.567805 \r\nL 335.763035 214.756364 \r\nL 335.793474 187.56196 \r\nL 335.854353 205.831236 \r\nL 335.915232 214.148785 \r\nL 335.945671 206.794982 \r\nL 335.976111 194.329134 \r\nL 336.03699 214.756364 \r\nL 336.158747 205.600775 \r\nL 336.189187 208.931984 \r\nL 336.310944 214.735413 \r\nL 336.341384 213.918323 \r\nL 336.371823 207.130198 \r\nL 336.432702 213.771666 \r\nL 336.463141 212.451753 \r\nL 336.493581 214.756364 \r\nL 336.52402 201.620084 \r\nL 336.584899 210.71282 \r\nL 336.706657 214.735413 \r\nL 336.767535 212.346998 \r\nL 336.828414 203.275213 \r\nL 336.858854 214.735413 \r\nL 336.889293 214.756364 \r\nL 336.980611 208.575817 \r\nL 337.071929 214.756364 \r\nL 337.193687 207.318757 \r\nL 337.254566 202.981899 \r\nL 337.376324 214.756364 \r\nL 337.467642 203.589478 \r\nL 337.498081 212.116537 \r\nL 337.528521 214.756364 \r\nL 337.55896 211.006134 \r\nL 337.589399 204.176106 \r\nL 337.619839 214.756364 \r\nL 337.650278 214.756364 \r\nL 337.680718 212.032733 \r\nL 337.741596 214.735413 \r\nL 337.802475 210.566163 \r\nL 337.832915 214.756364 \r\nL 337.863354 211.152791 \r\nL 337.893793 195.355733 \r\nL 337.954672 214.756364 \r\nL 337.985112 214.546854 \r\nL 338.045991 205.537922 \r\nL 338.106869 211.488007 \r\nL 338.167748 214.756364 \r\nL 338.198188 207.402561 \r\nL 338.259066 214.756364 \r\nL 338.350385 214.735413 \r\nL 338.411263 204.804637 \r\nL 338.441703 209.958584 \r\nL 338.472142 214.379246 \r\nL 338.502582 191.94072 \r\nL 338.533021 214.756364 \r\nL 338.5939 193.134927 \r\nL 338.624339 214.756364 \r\nL 338.715657 211.907027 \r\nL 338.776536 214.756364 \r\nL 338.806976 214.002127 \r\nL 338.867855 214.06498 \r\nL 338.928733 203.736135 \r\nL 338.959173 214.756364 \r\nL 339.020052 213.64596 \r\nL 339.050491 205.265559 \r\nL 339.11137 214.756364 \r\nL 339.141809 214.756364 \r\nL 339.233127 203.128556 \r\nL 339.263567 214.756364 \r\nL 339.324446 197.618442 \r\nL 339.354885 207.80063 \r\nL 339.385324 214.756364 \r\nL 339.415764 202.018153 \r\nL 339.446203 208.114895 \r\nL 339.476643 187.666715 \r\nL 339.507082 214.714462 \r\nL 339.537521 209.728123 \r\nL 339.567961 214.484001 \r\nL 339.5984 200.237318 \r\nL 339.659279 214.756364 \r\nL 339.689719 211.865125 \r\nL 339.750597 214.756364 \r\nL 339.781037 213.876421 \r\nL 339.841916 214.756364 \r\nL 339.872355 205.077 \r\nL 339.963673 205.621726 \r\nL 340.054991 214.756364 \r\nL 340.085431 213.939274 \r\nL 340.11587 214.756364 \r\nL 340.14631 211.194693 \r\nL 340.207188 214.756364 \r\nL 340.237628 214.756364 \r\nL 340.298507 213.939274 \r\nL 340.328946 204.427518 \r\nL 340.389825 211.488007 \r\nL 340.420264 211.299448 \r\nL 340.481143 214.756364 \r\nL 340.511583 207.695875 \r\nL 340.572461 209.518613 \r\nL 340.63334 214.756364 \r\nL 340.694219 213.583107 \r\nL 340.724658 201.431525 \r\nL 340.785537 206.983541 \r\nL 340.907295 214.756364 \r\nL 340.937734 204.67893 \r\nL 340.998613 214.525903 \r\nL 341.029052 214.756364 \r\nL 341.059492 203.170458 \r\nL 341.120371 213.247891 \r\nL 341.15081 214.693511 \r\nL 341.242128 214.756364 \r\nL 341.303007 164.599659 \r\nL 341.363886 212.284145 \r\nL 341.424765 202.081006 \r\nL 341.455204 214.756364 \r\nL 341.546522 214.023078 \r\nL 341.576962 214.756364 \r\nL 341.607401 199.126914 \r\nL 341.66828 208.21965 \r\nL 341.790038 214.756364 \r\nL 341.820477 214.442099 \r\nL 341.881356 214.735413 \r\nL 341.911795 182.030895 \r\nL 341.972674 214.421148 \r\nL 342.003113 209.162445 \r\nL 342.063992 212.221292 \r\nL 342.124871 214.756364 \r\nL 342.155311 213.604058 \r\nL 342.18575 209.66527 \r\nL 342.246629 210.754722 \r\nL 342.368386 214.735413 \r\nL 342.398826 213.185038 \r\nL 342.429265 214.756364 \r\nL 342.459705 214.756364 \r\nL 342.490144 182.009944 \r\nL 342.551023 214.756364 \r\nL 342.67278 198.980257 \r\nL 342.794538 214.756364 \r\nL 342.855417 207.947287 \r\nL 342.885856 213.478352 \r\nL 342.916296 214.756364 \r\nL 342.977175 199.126914 \r\nL 343.007614 213.059332 \r\nL 343.038053 213.059332 \r\nL 343.068493 212.263194 \r\nL 343.098932 202.730487 \r\nL 343.129372 214.756364 \r\nL 343.159811 214.756364 \r\nL 343.22069 205.537922 \r\nL 343.251129 214.756364 \r\nL 343.281569 188.148588 \r\nL 343.342447 197.932707 \r\nL 343.433766 214.756364 \r\nL 343.464205 212.409851 \r\nL 343.525084 200.928701 \r\nL 343.555523 210.566163 \r\nL 343.585963 212.430802 \r\nL 343.616402 207.423512 \r\nL 343.646842 214.756364 \r\nL 343.677281 210.356653 \r\nL 343.70772 174.00666 \r\nL 343.768599 214.756364 \r\nL 343.799039 214.756364 \r\nL 343.829478 213.708813 \r\nL 343.890357 175.808446 \r\nL 343.920796 188.567608 \r\nL 343.951236 214.756364 \r\nL 344.042554 207.737777 \r\nL 344.103433 214.756364 \r\nL 344.164311 193.051123 \r\nL 344.286069 214.756364 \r\nL 344.377387 214.756364 \r\nL 344.438266 194.014869 \r\nL 344.468706 214.735413 \r\nL 344.499145 214.379246 \r\nL 344.560024 201.703888 \r\nL 344.620903 205.181755 \r\nL 344.74266 214.756364 \r\nL 344.803539 202.688585 \r\nL 344.833978 207.947287 \r\nL 344.894857 214.756364 \r\nL 344.925297 212.703165 \r\nL 344.955736 202.332418 \r\nL 344.986175 213.038381 \r\nL 345.016615 211.027085 \r\nL 345.047054 214.525903 \r\nL 345.077494 212.640312 \r\nL 345.107933 205.223657 \r\nL 345.168812 211.089938 \r\nL 345.29057 214.756364 \r\nL 345.229691 209.141494 \r\nL 345.321009 214.693511 \r\nL 345.381888 214.756364 \r\nL 345.442767 205.998844 \r\nL 345.564524 213.939274 \r\nL 345.594964 211.299448 \r\nL 345.625403 214.756364 \r\nL 345.686282 212.493655 \r\nL 345.716721 214.756364 \r\nL 345.7776 211.068987 \r\nL 345.808039 211.655615 \r\nL 345.899358 209.853829 \r\nL 345.929797 214.756364 \r\nL 345.990676 212.346998 \r\nL 346.051555 213.331695 \r\nL 346.173312 197.78605 \r\nL 346.29507 214.756364 \r\nL 346.325509 214.756364 \r\nL 346.355949 208.21965 \r\nL 346.416828 209.2672 \r\nL 346.447267 214.756364 \r\nL 346.477706 206.983541 \r\nL 346.508146 198.854551 \r\nL 346.538585 214.756364 \r\nL 346.569025 212.17939 \r\nL 346.599464 212.724116 \r\nL 346.660343 214.735413 \r\nL 346.690782 205.558873 \r\nL 346.751661 213.834519 \r\nL 346.7821 205.49602 \r\nL 346.81254 213.080283 \r\nL 346.903858 214.756364 \r\nL 346.964737 214.735413 \r\nL 347.086495 200.593485 \r\nL 347.116934 204.071351 \r\nL 347.147373 214.085931 \r\nL 347.238692 211.990831 \r\nL 347.269131 214.756364 \r\nL 347.29957 206.941639 \r\nL 347.390889 211.257546 \r\nL 347.451767 214.756364 \r\nL 347.482207 193.218731 \r\nL 347.603964 214.756364 \r\nL 347.634404 211.13184 \r\nL 347.725722 213.101234 \r\nL 347.786601 214.756364 \r\nL 347.84748 202.185761 \r\nL 347.877919 214.756364 \r\nL 347.969237 214.756364 \r\nL 348.090995 212.766018 \r\nL 348.151874 211.194693 \r\nL 348.212753 214.756364 \r\nL 348.243192 213.415499 \r\nL 348.304071 213.85547 \r\nL 348.33451 214.735413 \r\nL 348.36495 203.505674 \r\nL 348.425828 207.570169 \r\nL 348.456268 211.55086 \r\nL 348.486707 210.964232 \r\nL 348.517147 201.473427 \r\nL 348.578026 208.198699 \r\nL 348.608465 214.756364 \r\nL 348.699783 212.849822 \r\nL 348.730223 213.520254 \r\nL 348.821541 214.756364 \r\nL 348.85198 205.412216 \r\nL 348.88242 210.377604 \r\nL 348.912859 113.646816 \r\nL 348.943298 212.409851 \r\nL 348.973738 189.552305 \r\nL 349.004177 212.137488 \r\nL 349.095495 208.973886 \r\nL 349.186814 214.756364 \r\nL 349.217253 135.310155 \r\nL 349.339011 214.756364 \r\nL 349.36945 179.85199 \r\nL 349.430329 214.756364 \r\nL 349.460768 211.404203 \r\nL 349.521647 213.960225 \r\nL 349.582526 214.756364 \r\nL 349.643405 162.274097 \r\nL 349.765162 214.756364 \r\nL 349.826041 214.756364 \r\nL 349.856481 151.086261 \r\nL 349.917359 189.44755 \r\nL 349.978238 173.147669 \r\nL 350.039117 214.756364 \r\nL 350.069557 179.307264 \r\nL 350.130435 212.577459 \r\nL 350.191314 214.756364 \r\nL 350.221754 203.526625 \r\nL 350.313072 208.764376 \r\nL 350.373951 204.972245 \r\nL 350.434829 214.756364 \r\nL 350.465269 187.289597 \r\nL 350.526148 210.147143 \r\nL 350.556587 212.786969 \r\nL 350.587026 197.827952 \r\nL 350.647905 206.836884 \r\nL 350.678345 214.756364 \r\nL 350.739223 214.06498 \r\nL 350.800102 178.343518 \r\nL 350.830542 198.812649 \r\nL 350.92186 214.756364 \r\nL 350.952299 211.110889 \r\nL 350.982739 214.756364 \r\nL 351.013178 199.776395 \r\nL 351.104496 204.448469 \r\nL 351.134936 214.756364 \r\nL 351.165375 207.339708 \r\nL 351.195815 161.771273 \r\nL 351.226254 214.756364 \r\nL 351.287133 173.001012 \r\nL 351.348012 214.756364 \r\nL 351.378451 159.948536 \r\nL 351.40889 152.008105 \r\nL 351.500209 214.756364 \r\nL 351.530648 146.937962 \r\nL 351.621966 186.72392 \r\nL 351.743724 214.756364 \r\nL 351.865482 199.105963 \r\nL 351.9568 214.756364 \r\nL 351.92636 192.694956 \r\nL 351.987239 207.528267 \r\nL 352.048118 214.756364 \r\nL 352.078557 212.472704 \r\nL 352.108997 185.613516 \r\nL 352.169876 214.756364 \r\nL 352.200315 188.064784 \r\nL 352.291633 214.756364 \r\nL 352.322073 212.17939 \r\nL 352.352512 214.756364 \r\nL 352.382951 208.093944 \r\nL 352.413391 174.886602 \r\nL 352.44383 214.756364 \r\nL 352.47427 214.756364 \r\nL 352.565588 214.756364 \r\nL 352.596027 203.170458 \r\nL 352.626467 149.012112 \r\nL 352.656906 208.827229 \r\nL 352.687346 168.78986 \r\nL 352.809103 214.756364 \r\nL 352.839543 214.630658 \r\nL 352.869982 201.913398 \r\nL 352.900421 214.756364 \r\nL 352.930861 204.67893 \r\nL 352.9613 82.86979 \r\nL 352.99174 214.756364 \r\nL 353.022179 214.295442 \r\nL 353.083058 214.756364 \r\nL 353.143937 195.376684 \r\nL 353.174376 213.331695 \r\nL 353.235255 186.430606 \r\nL 353.265694 179.64248 \r\nL 353.387452 214.756364 \r\nL 353.417891 214.756364 \r\nL 353.448331 190.453198 \r\nL 353.50921 208.806278 \r\nL 353.539649 208.533915 \r\nL 353.570088 182.931788 \r\nL 353.630967 214.756364 \r\nL 353.661407 199.483081 \r\nL 353.691846 214.756364 \r\nL 353.783164 214.735413 \r\nL 353.813604 214.756364 \r\nL 353.965801 176.080809 \r\nL 353.99624 214.756364 \r\nL 354.057119 198.498384 \r\nL 354.087558 184.775476 \r\nL 354.117998 214.756364 \r\nL 354.239755 190.976974 \r\nL 354.270195 207.276855 \r\nL 354.331074 214.756364 \r\nL 354.361513 135.729175 \r\nL 354.452831 176.436976 \r\nL 354.51371 214.756364 \r\nL 354.574589 205.768383 \r\nL 354.635468 199.105963 \r\nL 354.696346 214.756364 \r\nL 354.726786 214.756364 \r\nL 354.787665 150.792947 \r\nL 354.818104 214.756364 \r\nL 354.848543 214.211638 \r\nL 355.000741 151.002457 \r\nL 354.909422 214.756364 \r\nL 355.03118 173.566689 \r\nL 355.122498 214.735413 \r\nL 355.152938 212.745067 \r\nL 355.183377 214.756364 \r\nL 355.244256 97.493592 \r\nL 355.335574 100.615291 \r\nL 355.366013 214.756364 \r\nL 355.457332 184.44026 \r\nL 355.51821 214.756364 \r\nL 355.54865 212.80792 \r\nL 355.579089 175.850348 \r\nL 355.639968 212.745067 \r\nL 355.670407 202.437173 \r\nL 355.731286 214.316393 \r\nL 355.792165 214.756364 \r\nL 355.822605 207.80063 \r\nL 355.853044 167.972771 \r\nL 355.883483 214.756364 \r\nL 355.913923 176.981703 \r\nL 355.944362 214.756364 \r\nL 356.005241 210.251898 \r\nL 356.03568 164.075884 \r\nL 356.096559 214.693511 \r\nL 356.126999 214.756364 \r\nL 356.157438 208.701523 \r\nL 356.187877 148.36263 \r\nL 356.218317 214.756364 \r\nL 356.248756 206.920688 \r\nL 356.370514 214.756364 \r\nL 356.400953 196.026166 \r\nL 356.461832 213.562156 \r\nL 356.58359 214.756364 \r\nL 356.614029 197.429883 \r\nL 356.674908 214.756364 \r\nL 356.766226 207.214002 \r\nL 356.796666 212.996479 \r\nL 356.857544 214.756364 \r\nL 356.887984 212.074635 \r\nL 356.918423 214.567805 \r\nL 356.979302 214.756364 \r\nL 357.040181 172.686747 \r\nL 357.10106 214.756364 \r\nL 357.161938 211.55086 \r\nL 357.222817 214.756364 \r\nL 357.253257 142.747761 \r\nL 357.314136 195.209076 \r\nL 357.344575 214.756364 \r\nL 357.405454 214.127834 \r\nL 357.466333 171.345882 \r\nL 357.496772 203.00285 \r\nL 357.527211 210.356653 \r\nL 357.557651 184.482162 \r\nL 357.58809 214.756364 \r\nL 357.61853 198.20507 \r\nL 357.648969 214.756364 \r\nL 357.679408 127.306871 \r\nL 357.740287 214.756364 \r\nL 357.770727 214.735413 \r\nL 357.801166 196.31948 \r\nL 357.892484 206.564521 \r\nL 357.922924 214.756364 \r\nL 357.953363 214.609707 \r\nL 358.044681 150.43678 \r\nL 358.075121 186.807724 \r\nL 358.136 207.989189 \r\nL 358.166439 191.416945 \r\nL 358.196878 58.67138 \r\nL 358.257757 212.933626 \r\nL 358.288197 214.714462 \r\nL 358.318636 210.775673 \r\nL 358.349075 209.309102 \r\nL 358.409954 189.091383 \r\nL 358.440394 204.804637 \r\nL 358.470833 214.756364 \r\nL 358.501272 212.451753 \r\nL 358.562151 214.756364 \r\nL 358.62303 125.00226 \r\nL 358.744788 214.756364 \r\nL 358.775227 168.517497 \r\nL 358.836106 211.634664 \r\nL 358.896985 209.979535 \r\nL 358.927424 214.756364 \r\nL 358.988303 182.093748 \r\nL 359.018742 202.751438 \r\nL 359.049182 214.756364 \r\nL 359.1405 211.948929 \r\nL 359.170939 157.790582 \r\nL 359.231818 204.280861 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 39.65 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 374.45 224.64 \r\nL 374.45 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 374.45 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 39.65 7.2 \r\nL 374.45 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p46c120979b\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"39.65\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Esercizio\n",
+    "## Un mondo più realistico di Peter e il Lupo\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..53e580959
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:11:54+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..80c153e0f
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:11:38+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..21f0d8cf8
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb
@@ -0,0 +1,466 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "eadbd20d2a075efb602615ad90b1e97a",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:10:15+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Peter e il Lupo: Ambiente Realistico\n",
+    "\n",
+    "Nella nostra situazione, Peter è stato in grado di muoversi quasi senza stancarsi o avere fame. In un mondo più realistico, deve sedersi e riposare di tanto in tanto, oltre a nutrirsi. Rendiamo il nostro mondo più realistico implementando le seguenti regole:\n",
+    "\n",
+    "1. Spostandosi da un luogo all'altro, Peter perde **energia** e accumula **fatica**.\n",
+    "2. Peter può recuperare energia mangiando mele.\n",
+    "3. Peter può eliminare la fatica riposando sotto un albero o sull'erba (cioè entrando in una posizione sulla mappa con un albero o un prato - campo verde).\n",
+    "4. Peter deve trovare e uccidere il lupo.\n",
+    "5. Per uccidere il lupo, Peter deve avere determinati livelli di energia e fatica, altrimenti perde la battaglia.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math\n",
+    "from rlboard import *"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#pb71df41202)\">\n    <image height=\"327\" id=\"imagec1d069daa2\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"meb0d5f73e9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mda7a3c4b3d\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pb71df41202\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "width, height = 8,8\n",
+    "m = Board(width,height)\n",
+    "m.randomize(seed=13)\n",
+    "m.plot()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "actions = { \"U\" : (0,-1), \"D\" : (0,1), \"L\" : (-1,0), \"R\" : (1,0) }\n",
+    "action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Definire lo stato\n",
+    "\n",
+    "Nelle nuove regole del nostro gioco, dobbiamo tenere traccia dell'energia e della fatica in ogni stato del tabellone. Pertanto, creeremo un oggetto `state` che conterrà tutte le informazioni necessarie sullo stato attuale del problema, inclusi lo stato del tabellone, i livelli attuali di energia e fatica, e se possiamo sconfiggere il lupo quando siamo nello stato terminale:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class state:\n",
+    "    def __init__(self,board,energy=10,fatigue=0,init=True):\n",
+    "        self.board = board\n",
+    "        self.energy = energy\n",
+    "        self.fatigue = fatigue\n",
+    "        self.dead = False\n",
+    "        if init:\n",
+    "            self.board.random_start()\n",
+    "        self.update()\n",
+    "\n",
+    "    def at(self):\n",
+    "        return self.board.at()\n",
+    "\n",
+    "    def update(self):\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.water:\n",
+    "            self.dead = True\n",
+    "            return\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.tree:\n",
+    "            self.fatigue = 0\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.apple:\n",
+    "            self.energy = 10\n",
+    "\n",
+    "    def move(self,a):\n",
+    "        self.board.move(a)\n",
+    "        self.energy -= 1\n",
+    "        self.fatigue += 1\n",
+    "        self.update()\n",
+    "\n",
+    "    def is_winning(self):\n",
+    "        return self.energy > self.fatigue"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def random_policy(state):\n",
+    "    return random.choice(list(actions))\n",
+    "\n",
+    "def walk(board,policy):\n",
+    "    n = 0 # number of steps\n",
+    "    s = state(board)\n",
+    "    while True:\n",
+    "        if s.at() == Board.Cell.wolf:\n",
+    "            if s.is_winning():\n",
+    "                return n # success!\n",
+    "            else:\n",
+    "                return -n # failure!\n",
+    "        if s.at() == Board.Cell.water:\n",
+    "            return 0 # died\n",
+    "        a = actions[policy(m)]\n",
+    "        s.move(a)\n",
+    "        n+=1\n",
+    "\n",
+    "walk(m,random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Killed by wolf = 5, won: 1 times, drown: 94 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def print_statistics(policy):\n",
+    "    s,w,n = 0,0,0\n",
+    "    for _ in range(100):\n",
+    "        z = walk(m,policy)\n",
+    "        if z<0:\n",
+    "            w+=1\n",
+    "        elif z==0:\n",
+    "            n+=1\n",
+    "        else:\n",
+    "            s+=1\n",
+    "    print(f\"Killed by wolf = {w}, won: {s} times, drown: {n} times\")\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Funzione di Ricompensa\n",
+    "\n",
+    "La funzione di ricompensa è un componente fondamentale per il successo del tuo modello. Essa guida il comportamento dell'agente, incentivandolo a raggiungere gli obiettivi desiderati.\n",
+    "\n",
+    "### Obiettivi della Funzione di Ricompensa\n",
+    "\n",
+    "- **Definire il comportamento desiderato:** La funzione di ricompensa deve riflettere chiaramente ciò che vuoi che l'agente faccia.\n",
+    "- **Evitare comportamenti indesiderati:** È importante penalizzare azioni che portano a risultati non voluti.\n",
+    "- **Bilanciare incentivi:** Assicurati che le ricompense siano proporzionate e non causino squilibri nel comportamento dell'agente.\n",
+    "\n",
+    "### Linee Guida per Scrivere una Funzione di Ricompensa\n",
+    "\n",
+    "1. **Sii specifico:** Definisci chiaramente quali azioni meritano una ricompensa e quali una penalità.\n",
+    "2. **Mantieni la semplicità:** Una funzione di ricompensa troppo complessa può rendere difficile l'addestramento del modello.\n",
+    "3. **Testa e ottimizza:** Prova diverse configurazioni per trovare quella che produce i migliori risultati.\n",
+    "\n",
+    "### Esempio di Funzione di Ricompensa\n",
+    "\n",
+    "```python\n",
+    "def reward_function(state, action):\n",
+    "    if action == \"goal_reached\":\n",
+    "        return 10  # Ricompensa per aver raggiunto l'obiettivo\n",
+    "    elif action == \"undesired_action\":\n",
+    "        return -5  # Penalità per azioni indesiderate\n",
+    "    else:\n",
+    "        return 0  # Nessuna ricompensa o penalità\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "### [!TIP] Suggerimenti Utili\n",
+    "\n",
+    "- **Usa valori scalari:** Mantieni le ricompense e penalità semplici, come numeri interi o decimali.\n",
+    "- **Evita ambiguità:** Assicurati che ogni azione abbia una ricompensa o penalità ben definita.\n",
+    "- **Monitora i risultati:** Analizza il comportamento dell'agente per verificare che la funzione di ricompensa stia funzionando come previsto.\n",
+    "\n",
+    "### [!WARNING] Errori Comuni\n",
+    "\n",
+    "- **Ricompense troppo alte o basse:** Possono causare problemi di convergenza durante l'addestramento.\n",
+    "- **Ignorare penalità:** Senza penalità, l'agente potrebbe adottare comportamenti non ottimali.\n",
+    "- **Non testare la funzione:** Una funzione di ricompensa non testata può portare a risultati imprevedibili.\n",
+    "\n",
+    "### Conclusione\n",
+    "\n",
+    "La funzione di ricompensa è uno strumento potente per modellare il comportamento dell'agente. Investi tempo nella sua progettazione e ottimizzazione per garantire il successo del tuo modello.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def reward(s):\n",
+    "    r = s.energy-s.fatigue\n",
+    "    if s.at()==Board.Cell.wolf:\n",
+    "        return 100 if s.is_winning() else -100\n",
+    "    if s.at()==Board.Cell.water:\n",
+    "        return -100\n",
+    "    return r"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Algoritmo Q-Learning\n",
+    "\n",
+    "L'algoritmo di apprendimento vero e proprio rimane praticamente invariato, utilizziamo semplicemente `state` invece della sola posizione sulla scacchiera.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "for epoch in range(10000):\n",
+    "    clear_output(wait=True)\n",
+    "    print(f\"Epoch = {epoch}\",end='')\n",
+    "\n",
+    "    # Pick initial point\n",
+    "    s = state(m)\n",
+    "    \n",
+    "    # Start travelling\n",
+    "    n=0\n",
+    "    cum_reward = 0\n",
+    "    while True:\n",
+    "        x,y = s.board.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        while True:\n",
+    "            a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "            dpos = actions[a]\n",
+    "            if s.board.is_valid(s.board.move_pos(s.board.human,dpos)):\n",
+    "                break \n",
+    "        s.move(dpos)\n",
+    "        r = reward(s)\n",
+    "        if abs(r)==100: # end of game\n",
+    "            print(f\" {n} steps\",end='\\r')\n",
+    "            lpath.append(n)\n",
+    "            break\n",
+    "        alpha = np.exp(-n / 3000)\n",
+    "        gamma = 0.5\n",
+    "        ai = action_idx[a]\n",
+    "        Q[x,y,ai] = (1 - alpha) * Q[x,y,ai] + alpha * (r + gamma * Q[x+dpos[0], y+dpos[1]].max())\n",
+    "        n+=1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p3155e0caf7)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image3956b3e364\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma56c249c3c\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"md388440172\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p3155e0caf7\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAW4AAAFpCAYAAAC8p8I3AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nOzdd3xUVd7H8c+Zmt5J6CC9qVQpKoqIoggIuouCoojCIkXQXUV3F0XEh10bYAFBUQFBwRXXroggIjYiKkWE0EsI6Zle7j3PH5mMsBBqkjsJ580rr2Tu3Mz9zoT8cubcc88RUkoURVGU6sNkdABFURTlzKjCrSiKUs2owq0oilLNqMKtKIpSzajCrSiKUs2owq0oilLNVFrhFkL0FUL8LoTIEkJMrqzjKIqinG9EZYzjFkKYge1AH+AA8CNwq5Rya4UfTFEU5TxTWS3uS4AsKeUuKaUfeAsYWEnHUhRFOa9UVuGuB+w/6vaB0DZFURTlHFmMOrAQYhQwCsBqtXa66KKLjIpySj6fD4fDQVpamtFRylVUVITVaiU2NtboKOXKzs4mPT0ds9lsdJRy7du3j4YNGxodo1zBYJDc3Fzq1KljdJRyOZ1OgsEgSUlJRkcpV25uLgkJCdjtdqOjlGvLli14PB5xwjullBX+AXQHPjvq9sPAw+Xtn56eLiPZjh075Lx584yOcVIrVqyQ69evNzrGSU2bNk0WFBQYHaNcuq7LcePGGR3jpPLz8+X06dONjnFS69atk++9957RMU5q7ty5cseOHUbHOKlQXTxhzaysrpIfgeZCiAuEEDbgFuD9SjqWoijKeaVSukqklEEhxDjgM8AMLJBSbqmMYymKopxvKq2PW0r5MfBxZT2+oijK+UpdOakoilLNqMKtKIpSzajCrSiKUs2owq0oilLNqMKtKIpSzajCrSiKUs3U2MK9cOHCsqs2FaXKeb1eli9fbnSM0/L222/j9/uNjlGut956K6LzGaHGFe6VK1cycOBAgsEggwYNYvHixYbkkFJy3333GXJsxVhPPfUUw4cPJzc3l4EDB7Jp0yajI53QTz/9xMCBAyksLGTo0KHMnDnT6EjHyMzMZODAgRQVFTF06FBmzZpldKSIUaMKdzAYJCsrixtuuIF+/foxatQotm3bhs/nq9IcL7zwAq1ateKWW26hZcuWzJkzp0qPX9mklBQUFBgdIyK53W42bdrEI488wk033cTFF1/Mnj170HXd6GjH0HWdPXv20LlzZwYNGsTkyZPZvHkzbrfb6GhAab7du3fTtWtXBg0axIMPPsjmzZvxeDxGR4sINapwHz58mF27dtG3b1/69u1Lly5dsNlsbN68ucoyFBQUUFRUxKJFi/D5fCxcuJCCggIKCwurLENlW716NdOnTzc6RkRavXo1HTt2JD09ndtvv52hQ4fy0Ucf4fV6jY52DJfLxRdffMGQIUO45ZZbqF+/Pq1bt2bdunVGRwNKZxhcvXo1f/rTnxgyZAiNGjWiVatWfP3110ZHiwiGTetaGerXr0/Lli0ZPXo0hw4dYvz48TRt2pROnTpVWQaPx4OmacTFxfH999+zb98+4uLi8Hg8JCcnV1mOyrJixQq2b9/Ov//9b6OjRKR+/foxZMgQfv/9d6644gruuusupk+fTkxMjNHRjhEfH8+AAQMYOXIke/fu5aGHHkJKyQMPPGB0NAASEhLo168fI0eOZM+ePTz44IMAEZPPaDWqcAP079+fNm3acOeddzJ+/HgaNGhQpcevV68eMTEx/OlPf2LZsmVcdNFFNG7cmMGDB5ORkRHRc1GXR0qJrut8+eWX7Ny5k3HjxlXJ8whPYWmqXm8Mp02bxv79+5k4cSLdunWjY8eORkc6oa5du/Kvf/2LcePGcfvtt9OoUSOjIx2je/fuzJgxg3HjxvHll1/y5ZdfGh0pYlSv34jTkJGRQY8ePYiNjaV79+6GTIo/ceJEfvjhB6ZOnYrD4WDTpk38+9//ZtCgQWRnZ1d5nnO1f/9+rrzySj7//HPuu+++KlmsYf/+/Xz33Xfce++9bNu2rVr1bbZo0YKrrrqKWbNm0aBBAyyWyGwfJScn06NHDxITE+natSvNmzc3OtIxyvKtW7eOtLS0iMhXUFCAw+EwOkbNa3FHAqvVitVqZdmyZeFtixYt4uDBgzz//PM0adKEP//5zyQkJBiY8vT89NNPvPnmm3z66adVurrOqFGjaNq0Kffccw8333wzr7/+Op07d66y458rIQRXXXUVq1ev5ocffqBXr15GR6q2oqKijI5AMBhk4cKFHDx4ELvdTt26dRk2bBhCnHiBmsqmCncVqlevHnfeeSfffvstjz76KM8++6xhP/jTsXXrVt5//30eeOCBKi3aH3zwAX369GHo0KE89NBD6LrOY489Rmpq6nH7Dho0iBtvvLHKsinnp2AwyIwZM3jzzTdxOp2MGjWKYcOGHbPP119/zSuvvHLC7+/cuTPjx4+vsDw1snA/+OCDzJ49OyKLYosWLWjRogVdu3Zl5MiRzJo1i+jo6Ih7O33kyBFmzJjBc889d8KCWZkuvfRSlixZwk033cTkyZN54oknuPnmm2nXrt1x+y5fvpypU6ee9PE+++wz0tPTKyvuSU2cOJHRo0fTuXNn4uPjDclwKgsXLuTWW2/lww8/NDrKCQkhmDVrFg8++KBhJ8VHjBjBf//7XzZs2MCzzz7LgQMHjjt30atXL/7xj3+c8Pvj4uIqNE9kVYsKkpOTQ+3atSOycJdp2bIl48ePp3///gwfPpzbb78dq9VqdCwAtm3bxrRp01i0aJEhJwZTUlKoX78+48aN4/rrr+fAgQO0adPmhH2cDz/8MJMnTz7p4xn5/yA1NZXCwsKIG8d9tHr16nHw4EGjY5RLCEHt2rXJyckxLMOrr75K9+7deffdd+nQoQM333wzmZmZx+1XVb8vNbJwVwdCCDp06MCaNWt4/fXX+de//kWbNm0YPHiwYZmOHDnC/Pnz8fv9PP/884aO5njqqacoKSnhww8/5Kuvvip3PyFERP+BBhg6dCiLFi1i3LhxRkdRzpLVamXAgAHhqTSGDx9u6P89VbgjwB133MGqVavCfcr9+/evkv8QUkrWr1/PkSNH6N+/P5MnT+ZPf/oTF198MSkpKZV+/FNJSEhg6NChRsc4ZyNGjKBjx46qcJ8jIQRSSkOKpdVqZdq0aezevZuYmBgyMjKqPMPRatxwwOpICMHVV1/N6NGjyczMpFOnTpX+1lVKSZs2bVi6dCnr1q2jXr16/N///R/XXXcddevWrdRjn2+EEKSmpqppAs5B06ZNueyyy3jzzTcNzXHBBRcYXrRBFe6IYrfbmTp1Kj/88APPP/98pR5r/fr19O7dm4cffpioqCh69uzJxo0bK/WY5yshBPPnz6/QUQXnG7PZjNVqjbipA4xSI7tKhg0bRq1atYyOcdYsFgszZsyo1GPk5eWRlpaGx+Ph5ptvZvXq1eTm5lbqMc9nqamp3H777UbHOCEhBH/729+MjnFKXbp0UVM1h9TIwn3NNdcYHSHiDRgwgAkTJuDxeMjIyODJJ5/kwIEDRseqsRITE+nbt6/RMU5ICFEtziW0adPG6AgRo0YWbuXUhBDs2LGDNWvWkJOTw8GDB7HZbEbHUhTlNKjCfR6z2Wzq3YmiVEPq5KSiKEo1owq3oihKNaMKt6IoSjWjCreiKEo1owq3oihKNXNOo0qEEHsAB6ABQSllZyFECvA20BjYA/xZSllzVspVFEUxWEW0uHtJKdtLKcuWJ5kMrJJSNgdWhW4riqIoFaQyukoGAm+Evn4DUMuTKIqiVKBzLdwS+FwIkSmEGBXaliGlLFsR9zBg/FRaiqIoNci5Xjl5mZTyoBAiHVgphNh29J1SSimEOOGsMKFCPwpKl/XZsWPHOUapPAcOHKCoqCiiM+bl5aHrekRndLlc7N69m7y8PKOjlMvv90f0a1hSUoLL5YrojIcPH47435eioiL2798f0ZNWnWzVpHMq3FLKg6HPR4QQK4BLgBwhRB0pZbYQog5wpJzvnQfMA0hNTZVr1qw5lyiVqqioiAMHDhDJGXfu3ElMTAz5+flGRylXXl4e69evx263Gx2lXE6nM6J/zl6vl29zv+W/a/5rdJRyxWTH0NvTO6KXazt48CCZmZlkZWUZHaVcJ339pJRn9QHEAvFHfb0e6As8BUwObZ8M/PtUj5Weni4j2Y4dO+S8efOMjnFSK1askOvXrzc6xklNmzZNFhQUGB2jXLquy3Hjxhkd46Ty8/Nlp+mdJBH8r/a62vK9994z+qU6qblz58odO3YYHeOkQnXxhDXzXFrcGcCK0DJCFmCJlPJTIcSPwDIhxEhgL/DncziGoiiK8j/OunBLKXcBF59gez7Q+1xCKYqiKOVTV04qiqJUM6pwK4qiVDOqcCuKolQzqnAriqJUM6pwK4qiVDOqcCuKolQzqnAriqJUM6pwK4qiVDM1rnBLKZk5cyaHDh2K6AlkFEVRzlaNKtw7duzgggsuIC0tjbvuuosbb1RTgSuKUvPUmMItpeSHH37gr3/9K23atGHx4sXUqVOH3377zehoNcaBAwfYtWuX0TEU5bx3rvNxRwwpJYcPH6ZBgwbMmjWLBx98kJSUlIie5rS6kFIyZcoUpJSYTCZ8Ph9PPvkkZrPZ6Gh89tlnNGnShObNmxsdRVGqTI0p3CaTiX79+tGrVy80TeOXX34hOTmZJ5980uhoQGnx03U9IordmdJ1nXfffZcVK1ZgsVgYNGgQU6dONfS5OBwOrrnmGq677jqWLl1KcXExK1asMCyPolSlGtNVAtCiRQt27drFNddcw+LFi/n000+NjgSUrgiyadMmhgwZwpYtWygqKjI60hmZMGECc+fO5euvv2bDhg0sWrSI0aNHG5pp586dtG7dmrvvvptnnnmGYDDIgQMHDM2kKFWlRhVuk8lEdHQ0ZrMZu90eMSutPPXUUzz22GM888wzjBkzhg8++MDoSGfk+uuvp2/fvqxcuZJ69eoxaNAg5s+fb2imd955h5tuuomXX36ZjRs30r9/f0P/UGuaxiuvvMI333xjWIaaYNOmTRF/HuXzzz/H5XIZmqHGdJVEqszMTJKSkpgzZw6PPPIIl156KZs3byYnJ4eMjMhfR3nFihXs3buXuXPncvjwYb766isef/xxLBZj/+uUnYSuVasW69evZ+/evWzfvt2wPEIIoqOj+eqrr5g7dy6xsbHMmTOH0EIjyikEAgHuuece6tevj9frxe128+KLL0bU67dz504ee+wx2rdvz7Jly2jdujUPPPCAIVlqZOGOjo7G6/UipTT8B9+qVSuWLVtGVlYWkydP5r333uOpp55i9erVrFy5MvwuwehC+L+klHz11Vds3bqVSZMmERMTg8PhQNd1EhMTjY5HfHw8q1ev5sUXX6Rbt25ceumlhuYxmUwMGzaM4uJicnNzcblcdOzYEYCZM2fSsWNHLBYL0dHRuFwuNm/ezJdffsm4ceOIjY3FZKpRb37PmNPpZMeOHTz55JO4XC4GDBiAw+EI//7u37+fYcOGnfB7V61aRUpKSqXmk1Jy8OBB4uPjueOOO9i6dSvTp09n1KhR4X0+/vhjZsyYcdz3pqWlsXLlygrNE1nVooLMmTOHTp06sWHDBsMLd2xsLI0aNWLKlCmMHDmSjz/+mEWLFnHZZZcxYMAApJQMHTqUtm3b0r17d0OzHm3t2rV88MEHPP300+HXMD4+3uBUfzCbzRw4cIDU1FRuvfVWw3/OZRITE0lMTERKSWZmJlD67mDq1Km0a9eOwYMHc/fdd9OnTx969epF06ZN+fnnn6lbt67ByY01efJknn32Wb799ltefPFF9u/ff8x1GPXq1Qu/nv+rKn72gUCAV199lX/84x/Mnj2bL7/8km3btjFw4MDwPtdee225GStajSzcQoiIumry3nvv5S9/+Qsvv/wyq1evDm9ftWoVAG+88Qbr1q2LiML9008/8fHHHwMcU7QjUdnPOBIzCiHCuZ599lkAfvnlF0aMGEHv3r2pV68eycnJzJw5k6VLl3L//fdH5POoKrNnz6Zly5bMmzePe++9lz179rBq1aqIeU1sNhv33nsvd955J6+++ipRUVEkJiby0UcfGZKnRhbuSGQymRgzZswJ77vjjjuqOM3xpJTs2bOHpUuXcvXVV3P55ZdHzC9NeSI93/+6+OKLWbx4MTNmzKBTp040aNCA9evX06lTJ6OjGc5qtTJ//nw2bNhAfHw8r776qtGRjtOqVSumTJnC888/T+/evenbt69hWVThVoDSUREPPfQQr732GrGxsUbHOS09e/akR48eRsc4I23atCE7O5sFCxbQs2dPFi5cyF/+8pdq90eooplMJvr06cPll1+OyWTCZrMZHek4iYmJXHvttfTo0cPw8xKqcCsAWCwWli1bZnSMM2K1WrFarUbHOGMrV64kKyuL9evXs3PnTqPjRJSoqCijI5xSJJzrUYVbUQzQrFkzmjVrZnQMpZqqsWOQlixZct6//VQUpWaqsS3u1q1bGx1BURSlUtTYFreiKEpNpQq3oihKNaMKt6IoSjWjCreiKEo1owq3oihKNXPKwi2EWCCEOCKE2HzUthQhxEohxI7Q5+TQdiGEmC2EyBJC/CqE6FiZ4RVFUc5Hp9Pifh3434vyJwOrpJTNgVWh2wDXAc1DH6OAORUTU1GU6kRdQ1G5Tlm4pZRrgYL/2TwQeCP09RvAjUdtXyhLfQckCSHqVFRYRVGqh0ianbMmOts+7gwpZXbo68NA2VIu9YD9R+13ILRNURRFqSDnfHJSlv5pPeM/r0KIUUKIDUKIDR6P51xjKIqinDfOtnDnlHWBhD4fCW0/CDQ4ar/6oW3HkVLOk1J2llJ2jo6OPssYiqIo55+znavkfeAOYEbo83+P2j5OCPEW0BUoPqpLpVyapvHee++dZZTKl5eXx86dOyM64+bNm9m7dy85OTlGRynX4cOH+fTTT4nkP9QlJSUR/XN2u93EZsfS5L0mRkcpV/yeeDa7Nkd0P/euXbuwWCxs3rz51DsbRNO0cu87ZeEWQiwFrgTShBAHgEcpLdjLhBAjgb3An0O7fwxcD2QBbmDE6QT0+wVjxkTuiucxMTp33BET0auy7927l8TExIjOaLfbqVWrVkQv1GCxWCL6NXQ6nXSxd2FGxvGL0kaKbYXbcJgcEf06xsTE8GTKk7gz3EZHKZdf+Mu975SFW0p5azl39T7BvhIYe9rJwt9n4vBh49dbLE9iYhZ16uRHxJqQ5cnJySEjI+OsM0op+f777xk8ePAx20ePHs3DDz9cISuSrFq1ik6dOmGz2XA4HCSnJJFTeIj42ERKAkf4vHAhu9xbMAUs2EUcQjeT7ThEt+S+XHPBLfjdPurXakhJSQmxsbEUFhYSExNDIBBA0zRiY2ORUhIdHU1BQQFxcXE4HA4SExPDt30+H4mJifh8PqSUREVFYTKZwuuULlmyJKJ/zgUFBfz4448RnVHXdfLy8iI646+//kr+hfkUNys2Okq54kxx5d5XY6d1VU5fMBhk/fr1XHPNNfh8vmPue+yxx7BarUycOJGYmJhzPpaUOvmBQ+xybcGEzvvZL9EstiN+3Y+NaFrYunLIt49iTxGtkjrQKPUiEqzJ/G31MOKtqYzt8A9q2epgC9gwmUzoug6ULn2laRpSSnw+H0IINE1DCEEgEAjfL4TA7/eH34YGg8GIXCZLUU5GFe7znKZprFixgokTJx5XtMs8+uijFBcX88QTT5zzUmESycYj3zNr43QyYjNomNiI4mCAX3ZvZc+h/bRp1gBrwMb2XVnktSjigsTWCA5glwlEiwSW/ryAlikXcm2z/kTZohFCYDab0XU93KcaCASwWq1omobFYkHTNOx2O0IILBYLwWCwNIuUBAIBVbiVakfNVXKeE0Lw3XffkZ1d/jnkYDDIO++8UyGLo5qEmc5pV1En0Iktvxfw65ZcNv6aTckhG3Z3bVz7Yzi43c+Wjbl8v3EjW3b9yNqf1uBxBVm/81uOOPKZu/5FCnx5OBwOoPStucfjwWKxYDIJYmKi8Xo9WK1WfD4fUVFRuFyucGs7NjY2XMQr4l2EolQ11eI+z2VnZ/P777+fcgRASUkJGzZsoGvXrud0PF3XiTXHMLv/bO5aMYJPNn+M7oNoGYVN2vgpS+NPl9zEyD5dKHYVYfPYOOD+BG9JPnkFhezQdhIMmBk4pz8rx68GwGazERUVhdfjZvOqGWT9uJhgUKN19zvodMPjOBwOUlNT8Xq9REdHk5eXh91uJxgM4na7SU1NPafnpChVTbW4z3Nms/m0ugpOd79TMZlM2O12vE4PL980l+tb9cNiNtOkVhO6NevGRY3bsTd3L1sObibfUUB2fjax+Y1w/Z7IhQmt8RTnge5FKxbcPftuhBB4vV4KCvJx5Gxh55Z1FJZ4qdduAEl12+MoKSEuLo7c3FyEELhcLtLS0rBYLFgsFpKSks75OSlKVVMt7vNcrVq1aNCgwSn3s9vttG3b9pyPJ6XE7/eTnJxMIBBgzk0v8Y/of/Ju5rsUOYuINccSI6LxCT9H8rdRXFhMvDWBgd0H4nQ4iSaF/NwjmJIP4c8JoGlBrFYrq1fM5MiebyjM3k+HqyZx+YBJBIOl93k8HpKTk9E0jZiYGIqLizGbzUgpcTqdJCYmnvPzUpSqpFrc5zmTycSIESNo1qzZSfd76qmnsFgq5u+8yWTCZDIhpSQ5OoXHr32cIZ1vxRlwsSt3N5sPbuXH3T+yr3A/Teo3pWHdhuzK3oXD6yBepHJJw57kbfBhb32Y1957hYDfy49r/oPXZ2Hg6AV06TMq/Phlw/zMZjNA+HYZNYudUh2pFvd5TghBu3btuOyyyzCZTGzfvv2Y+zMyMmjUqBG9e/eukJOTUFq4nU4nsbGxuFwuEuwJzOj3JI9f9yiDXhxMYUkhWft3kR6fRoEznzhrPF63FwKS3Nx84qyx9Ok0gAMHtvO1XMF3Y14jWZP07XUbjVp3x2q14na7sdvt4ZOTTqcTm82G3+8nJiYGTdPQdf2cR8mcqaysLOrUqRPRFyEpkU8VbgWz2cycOXO4++67ycrKCo+NBmjYsCHz588nJSWlQo5VNs46NTWVgoICkpKScLlc2Kw2/E4/H479kD0Fe/gg8wNcXhemoIlYWwwlRSUgBR63F7vZxpCrh9D54s6s/fVz5q+fwhX9hnBxtxvQNA2n00lKSgolJSUkJiZSVFREWloaDoeD6Oho8vPziYmJQUqJy+Wqkiv8ioqKmDt3bvgPSoMGDRg+fHilH1epmVThPs9JKZFSMnnyZJYuXXpM0Qb48ccfGTVqFCtXriQuLu6cuxaEENjtdgoKCoiOjqa4uBir1UowGCQuLg4pJc3SmzG+z3iklNgsZg6v+4LDP7xLjD2K1F7XkdS9N1a7ncLCQgKHg3iKBJdefRM2mw0pJUlJSeTt2cOPr75AwYF9JDdtTac77iEpvVa4v1vXdXRdr7J5UwoKCvjss894/fXX2bFjB//85z+5/fbbVVeNclZU4T5PlRXs/fv388gjj7B8+fLjinaZ77//ni5duvD666/TuXNnzGbzWRecshZ3YmIixcXFJCQk4Ha7sVgs4bHY+L2YfF62TRmP9HupP2gYnR/+P3Rhwmo2sXvev8j/JZOgppOVV4Q99wi+zT+y4Zu1HPn1JwKaRushd9Fh8C34fV40r4+lo27HWeJkwJSpJFzQlIwGDTGZTLhcLux2+7m8lKf1nCdNmsQbb7zBrFmzGDlyJA899BDPPPMMf/3rXyv12KcjPz+f5OTkCusKUyqfKtznISkluq7z7rvvsnz5ct59992TzkQG8Pvvv/OXv/yFUaNGMWTIEFJSUs66eJvNZgKBQPgqxrITiWazGc1RzKF5T+Hal0Xr+x/HGp9AoKgQ764dIMAnod7g22g0fCxBl4N6X62i8/bfyP9mLY0vv4oLh95NMOjHVViI31GMJkFHMuDvjxHUdL5+cyG/rlvH6Fdep0nHTuGTlpVJCMFzzz3HbbfdRvfu3Vm7di1vvPEG3377baUf+2RycnL45ptvWLlyJVdeeSVNmzalc+fOhmZSTo8q3OeZspb2vHnzuP/++8OTLZ2OX375hbFjx7J+/XoWLFiA1Wo94+IthDhmHpGyPxhSSggG2Tvn/9ByDtFk2F/w5x4mmHsYgaTsMEKCf99uvFKiAwktW5PUvhOaP4inKJ+SvTvRpESToEmJLiWaDrqUBHVJxxsGENB13vzr/dzyf/+m+TleUHS6UlNTadiwIZmZmaSmpjJhwoQqOe7JbNy4kVdeeYWXX36ZBQsW8NFHH7Fw4UKjYymnQRXu84ymabz66qs8/PDDeL3es3qMJUuWoGkar732GlFRUWf0vVJKgsEgycnJx5yctFgs7F+xGE/Wb1xw218g4EXoIETo45jHKC3gINHcLvxSlhbrUIHWdIkuCRfvoCbRpE4wtE+7nr3wef3MHTOaSW8vp3XHjmf1OpyJsvHiEyZMoF27doZfal9SUsLbb7/NvHnzmD59Ok888QRLlizh/fffZ8CAAYZmU05NFe7ziK7rvPXWW4wdO/aUXSMnI6XkP//5DykpKTz55JNndAGLyWQiKiqK7OxsUlNTycvLIzY2Fp/bRcEX79Ny2Fg0dzHSBAiBKdRCN4k/ji2lLF0sT0ooK9K6RNclQamj6RJNg2CocAd0naCEoK6j6QJN12nd41KOHDiAJy/vrF+H0yWlZMeOHcTFxXHJJZdU+vFOR3x8PDfffDPPPPMMmZmZrFmzhszMTMaMGWN0NOU0qMJ9HlmyZAnDhw8/pmuk7GKYshnzymMymcJ901A6A99LL72Epmk8/fTTxMWVP3fw0cpa3NHR0QQCgfCJwfx1X2CLjcObdxCzSWAyl54oE2YwH1W4dVnaqpa6AE1HlzpSgtRDLW29rEBLAnpp90hQlwQlpQVcL+1GCQR1Uus34qX7JjB/y1ZEJfZ1SymZOHEiP//8c6Ud40wJIWjcuDEej4eDBw/y8ccfc+WVV1bYRVZK5VKnkSPQo48+espCehHdQoQAACAASURBVKYWLFjAhAkTjuvP7tKlC/369TtlX3VGRgZjxx6/Rsb8+fO57777zmiZqrJjlX2WUuL4aT0xjZuheVzoHhfS7QKvCzxuhNeN2efB7PMgvKW3pdeF9LrRPW50txvd7UJ3u9DcTjS3m4DbddSHE7/rjw+vw4HX5aBu86ZovrPrLqoJ2rZty9y5c2nRogUzZ87kzjvvNDqScppU4Y4gH330Ea1bt6ZHjx506dKFKVOmnPNjlnWP3H///RQWFoa3R0VF0aRJE959911atGhxyseJi4tj2rRprF+/njZt2hzz+G+88QYjRow4rT82ZfNne71eLBYLfr8/tM2E1Pzhwq17XEiPC+lxQ6hYC2/p13g8cNR+utdF0BP6cLsJup0EQ0Xb73bhczrxuxz4XE68TjdepxOv04mnuLjcIZAV6bbbbuPtt9+u9ONUZw6Hgx9++IEnnniC4hP8XDRNo7i4+JiPOXPm0L59e3r3Pm4xrhpPvS+qZLm5uWzatOm09v3++++5+uqrsdlsvP3227zyyivhJcnOhpSSnJwcXnrpJYqL/1iiqW7duvzrX//ixhtvPKNLr+Pi4ujWrRvLly/n1ltvZdOmTUgp0TSNL774gk8//fSUrXdd1/H5fCQlJeF2u0lISMDv9+P3+ZH5OdhDXTfCLDCZBMIsECYTpW0MSRDQdJ2grhPUSrtBAqGvA1IS0EIfusQf1AnqUFJSjDkmFr8m8etH3R+6CKcy7dq1i+joaOrXr1+pxzkXHTp0IDMzkyuvvNKwDD179qRr16706dOHFi1a8Pzzz5OWlha+v6CggDlz5hzzPUOGDGHjxo1VHTUiqMJdyfLz81mzZs1p7bt161ZcLhdr167l7rvvJiYmhtzc3HO6JFvXdQKBQHhypfT0dKZMmcKgQYPOar4MIQStW7fmhRde4K9//Ss//PBD+D6/v/zFTcuYTCZsNhv5+fnUqlWLwsJC4uPjiUpIJPurT7GZTJCUBKHijal0SEnQ70PYo9Ep67cGn8uBOy8Xv6bjC+r4dYlP0/EFJZrJgiUtgwCC4kMHiKldD7+uE9DAp2kEdcjNPoz/LEfWnK7XXnuN2267LaLnJnn66afp1KmTYUXwo48+YtCgQdx1110sWLCAtLQ07rzzzmMuTkpNTWXVqlWG5ItEqnBXslatWvH444+f1r7Lli3j0Ucf5dlnn+XWW2/loosuol27dmd9bCEE6enpTJs2jb/97W9kZWXxn//8hw4dOpxTIRFC0L17d1577TXGjRvH999/z6OPPkrv3r1P2Veu6zp+v59atUovP09KSsLv91Nn8HByv1lF0e+b0Oo1JDYtHd0k0E2CoIDg/p1YGzRFAp6cQwRKivH6fKXdHkENvybxBCW+oIZX0/Ej0Pfvw4+Z6AYNKc7ORsTGEtDAq+kUFxSwa8tW2t9wI1TSZeeZmZlYLBYuvvjiSnn8mqJJkyYsX76cmJgYunXrxsqVK3n88ccZPHiwmhKgHKpwR5Abb7yRPn36cO+99/LOO++c9kiNk7FarfTq1YvVq1cTDAZJTU095peh7CrKUymb26PssmiLxUKbNm147733wl0fpzvTnq7r4XUiy94J2Os2RLfYCLjcsHsHaBq2uDgCUsMM+EuKEb/+UDpWW9MIaDp+Tcev/dE9EpR6aOw2BDQNb1EBvqBOfl4enoCGH0FCg8YUFhZy5OBhvP4gN4wZU2nFIT8/H5PJVGETdNVUrVu3Jjs7m3vuuYdevXqRnZ3NpZdeqor2SajCHUFsNhs2m42lS5dW6OOazeZyV3rRNI1GjRoRHx9PSUlJuY/RsWPHY4bvlUlISDijLEIIbDYbDocDu92Ox+MJF3HNHo1fl8iAhrmkmKAWQDu0PzQcUCAADRm+yMav6wQ1gV8/uu9aD/d5B/XSC26CWgBNg0BQw+N0UpCdgy4BYSI6rnK6MPx+P7///nuFLD5xPvjss8/YtWsXX3/9NVlZWUbHiXhqVMl5zmKxMHjwYBo2bFjuPkIIHnjggQqZjKlsBZykpCQ8Hg/x8fHouo7FYqHxsLvxhfqpXQUFuJ0OfJqOV9PxaDpuTccb1PEES2/7NfCFWt3HtLx1vfSKSb3s5GXpNl1CSUFh6YrwJhNdbhqMiKqc2QFdLhcffPABgwcPrpTHr4maNGnCHXfcYXSMakG1uJXTmu2voiZjKpvWNS8vj7i4OIqKirDZbAQCAepe2oeNOuhSR5cBdIcbgnrp+UlR2saQUg9dhAPB0MU2/tDJSr9eNlpE4tdK7w+UFXApEVFReD2+0n20IO2vvJKGTZpUyPP6XyNHjjxuFESkEkLw1ltvGR1DOQOqxa1UKSklgUCAtLQ03G43iYmJ4ZVoHC438V16lraygxpOhxN3oLSF7Q7ooa9laYs7qOMJanhCI0q8QQ1fUMOnafiDEr+m4dd0AqFiHgjquJxu/D4/8bVqce1fRmOOiqagoKDCn+OuXbuA0hZkdSCEoGXLlkbHUM6AKtxKlSq7AMftdmO1WvF6veFZAqPj42kxdCTeoAwVaA1vaLSIN6jhDWpHFe3SLhRvUIa7V3yaxBfqLvFrAr8Ofk0eM947ICUZzZtTUlBI9/4DKmUhhYcffpiZM2eqk2tKpVGFW6lyZRftCCHCI1qklFgsFpKbtaT+NQNChTrUqg6W9m3/0b8t8QRK7/eF9vOFRpkEQsW7tLtEKy3iusSvQ1DTadPzSjRhocdNN2OxWCplzclJkyYdc/GIolQ0VbiVKlVWtGNiYggEAkRHR4cXUfB4PJhi40ht1x4/ptJWt1baNeIOarjDRTxYerIyfLu0Ne7VSsdw+3SJN1h6sY1f1/CFWtu6MJFcrx4ORwkX9uyJpmm4XK4Kf47dunUzfNpWpWZTJyeVKlU2reuRI0dITU0lPz+fuLg4AoEASUlJaJpGiyHD2bluDXvXrkIgwnNyA0gpwhNaBeUfQwMDUhLUQicjQ5e0+8r6uDUdabHRrmcvfly1hhe//QZbVBRSyjMezqgokUC1uJUqVXZyMi4uDp/PR2xsbPiCHK/Xi9/vxyQErQfcjGaNwqOF+rYDGp7AH61r99F93prEG5Slre1Qt8nRwwSDmGhwUQcCCC6/+SY0q41gMEgwGMTpdBr9kijKGTtl4RZCLBBCHBFCbD5q22NCiINCiJ9DH9cfdd/DQogsIcTvQohrKyu4Un2ZzWY0TcNqtR4zj4rFYgkPO2x41bXEtGqLNyhxByXuoI776BOToe1l/d++QGl/ty980vKPfu/0Zi2ISU5hz5atXNirF7FxceF5yNX800p1dDot7teBvifY/pyUsn3o42MAIUQb4Bagbeh7XhJCVP5qrMo5OZO5tM9V2ZqTZdO5lp2klFKGiymUXhbfb9rTmJJTjyrYWqiAS1yhk5LewB/F3KOBJ1S0vZqGbrGSUL8Rlrh4igsKGHzfBFpeckl43LoQolJOTipKZTtl4ZZSrgVOd7DrQOAtKaVPSrkbyAIiY60mpVx2uz1cMKG0RXx0QZNSVtiwuf/tKomJiQnPgeLxeMIr7NhsNuo2a84tLy0gvmFjPAE99FHaReIrG99ddjWlpodHoviCEl9Q4pcCrz9ASUEhHa7uw9UjRhAVHY3D4UDTtEo7Oakole1c+rjHCSF+DXWlJIe21QP2H7XPgdC24wghRgkhNgghNgQCnnOIoZyrpKQkkpNLf4Rms5nRo0fz/PPPhy9xj42NpXbt2hVyrLIrJ4uKioiKigrPjxIMBomNjcVutyOlxOv14nA4aHZJN254/P/oMPjP+KQIjzLxmy1ccPmV4SGC3qBGVFo6cbXr4tW00svhfQFsMTEMGj+ePnfdhRACr9dLUlISZrMZi8VCfHx8hTwvRalKZ9vBNweYRumSrdOAZ4C7zuQBpJTzgHkA8fEZ0uc7yyTKORNC8Prrr+NyuRBCULduXeLi4rjiiivCJw7PZEHgU7HZbKSnp2M2m6lVq1b4QpWjZx4sG05nMpno1Kcv7bpfRv+/TQZCq7ybBDFJSTiPuvLRYrODEMfMsW2LiiK9YUP00JDD6OhohBDhdxDqIhmlOjqrwi2lzCn7WggxH/gwdPMg0OCoXeuHtikRTAhBo0aNjtveqlWrSjne0X3ZR3fRlPnfeVFMJhPW5GTikpOP2zc54/TeCZQ9YtnxVMFWqrOz6ioRQtQ56uYgoGzEyfvALUIIuxDiAqA58MP/fr+iKIpy9sSpRhQIIZYCVwJpQA7waOh2e0q7SvYAo6WU2aH9/05pt0kQmCil/ORUIRITU2SLFvef7XOodFari7Zt807YKo0Uhw8fxm63h/uqI9H27du54IILInokx6ZNm7jwwguNjlGuQCDAnj17aN68udFRylVQUIDf76+w8yKVYc+ePWyttZVAbMDoKOXa/ux2iguKT/jW8JSFuyrEx6dLv/93o2OUKyFhD3XrfsO2bcOMjlKuRo0+5aWXatGpUyejo5Rr5syZjBgxokL7yyva3//+d6ZPn250jHIVFRWxcOFCJkyYYHSUcm3YsIH8/HyuvTZyL+NYtGgRPXv2jOjGWMuWLTly5MgJC3eEXH0g8Psjt6UYCOSjafaIzqhp0cTGxkZ0i9tqtZKYmBixGcvmTInUfFCa0Wq1RnTGmJgY3G53RGe02+3ExcVFdMaTnYdRl7wriqJUM6pwK4qiVDOqcCuKolQzqnAriqJUM6pwK4qiVDOqcCuKolQzqnCfpzZv3hyeiU9RlOolQsZxK1Vl//79LFy4EJ/Ph81mo1WrVtx8881Gx1IU5QyoFvd5RErJ3r17+eWXXxg3bhwtW7Zk6dKlVbqQgqIo504V7vOI1+tl9uzZzJo1i8cff5zWrVtz/fXXs3jxYqOjnRWv1xuez1tRzieqq+Q8Eh0dzYQJE7j33nt56aWXuOiii7j88st59913jY52xj755BN27dpFbm4uF154If3798dmsxkdS1GqhGpxn2eaNGnClVdeyezZs3n44Yfp3Lkza9asMTrWGbv//vupU6cOffv25ZFHHsHtdhsdqVwvvPACHk9krvL00UcfkZWVZXQM5Qypwn2eqVu3Lvfddx933XUX48ePZ8yYMXz++ef8+uuv1aav+5///CczZ86kfv36/Prrr6xYsYJ7773X6FjlWrFiBX6/3+gYJ/Ttt99y8GDkr3Wyb98+HnvsMaNjlGvPnj1MnTq1yo6nCvd5qnnz5uFZ5h5//HGee+45tmzZYnSs0zJlyhQmT57Mxo0b2bhxI6NHj2bWrFlGx6qWateuzeHDh9E0zegoJ+X1etm9e7fRMcrl9XrZu3dvlR1PFW4Fi8XCK6+8wsKFC6tFt4nVauWGG27g448/JjMzk4suuojY2FijY1VL48aNY+7cuRHd1aQcTxVuBShd5/GRRx7hu+++Y926dUbHOaVp06Yxfvx4+vXrx4svvhheXFhRzgeqcCthSUlJjB07lmXLlrFt27Zq0+etKEar6sWnVeFWjhEfH8+sWbN46qmn+Omnn4yOoyjVQlU3clThVo4jhODFF1/kww8/ZPXq1UbHKVeTJk2QUrJr1y6jo5Tryy+/pGfPntjtdqOjlOuOO+5gwYIFRscol5SS5cuXM2jQIKOjlCstLY2GDRuycePGKjmeKtzKCUVFRTF+/HjWrl3Lhg0bIrLbpDoU7tWrV9OzZ0+ioqKMjlKu4cOH8/rrrxsdo1xSSt555x1uvPFGo6OUq6xw//zzz1VyPFW4lXKlpKTw0EMPMXfuXLZt22Z0HEVRQlThVk4qKiqK+fPnM2fOHL755huj4yiKgircymkQQjB9+nTWrl1bLcZ5K2cuNzeXN954w+gYx3nvvfcYO3YsBw4cYMyYMRHZeNB1nYkTJ7Jo0SIWLVrExIkT0XW9Uo+pCrdyWuLj4xkzZgyffPIJmzdvjsg+70hSUlJChw4dePXVVxkzZgzXX3+90ZHKdffdd5OXl8cDDzxAhw4d2Llzp9GRgNKC+P3333PJJZeQmppKgwYN2Lp1a6UXxTPl9/tZs2YNvXr1olevXqxZs6bSpzhQhVs5bUlJSTz55JM888wzbN682eg4ANSrV4+EhASjYxxny5Yt9OjRgxEjRjB79myio6Mj8iTqwYMH8fl8rF+/nuuuu47Bgwfz22+/RcQf5u+++47Y2FgGDRpEp06duPvuu9myZQv79u0zOtoxJk2axLx582jfvj3t27dn3rx5TJo0qVKPqQq3ckbMZjPz589nyZIlEdFtMmrUKC655BKjYxzniy++oHfv3lx66aU0btyYK664IiLf5v/yyy9cdNFF1K5dm759+9K9e3fWr18fEYW7R48euFwupkyZwnPPPcekSZNo164djRs3NjraMV544QWGDBlCdHQ0drudIUOG8MILL1TqMdV83MoZs1gsPPjgg8yZMwe73U737t2NjhRxxo0bR+vWrXn++ed58803Wbp0Kdu3bzc61nGuv/56/v3vf7Nr1y5uvfVWRowYwUcffYTJFBltumHDhrFt2zb+/ve/h1vekcZkMvHcc8+FhwI+99xzlf76qcKtnJXk5GQmTJjAQw89xAUXXEDt2rWNjhRREhMTyczMZNGiRXTr1i2ip51955132LNnD0uWLGHdunWkp6cbHSmsXbt2tG3blp49e0ZUrqMJIbjxxhvDE3VVxbw5qnArZy0uLq7S3xJWVyaTiXr16vHQQw8BVT+XxZlIS0sjNTWVTp06RWROIUTEFu2jVeVEZ6dszwshGgghVgshtgohtggh7gttTxFCrBRC7Ah9Tg5tF0KI2UKILCHEr0KIjpX9JBTjCCEi8pc9UlSX16e65FRKnU5HTBB4QErZBugGjBVCtAEmA6uklM2BVaHbANcBzUMfo4A5FZ5aURTlPHbKwi2lzJZS/hT62gH8BtQDBgJlI/bfAMomEhgILJSlvgOShBB1Kjy5oijKeeqMTn0KIRoDHYDvgQwpZXborsNARujresD+o77tQGjb/z7WKCHEBiHEhkAgMhdSVRRFiUSnXbiFEHHAf4CJUsqSo++TpYM+z2jgp5RynpSys5Sys9UafSbfqiiKcl47rcIthLBSWrTflFK+G9qcU9YFEvp8JLT9INDgqG+vH9qmKIqiVIDTGVUigFeB36SUzx511/vAHaGv7wD+e9T24aHRJd2A4qO6VBRFUZRzdDrjuC8Fbgc2CSHKZgl/BJgBLBNCjAT2An8O3fcxcD2QBbiBERWaWFEU5Tx3ysItpVwHlDfAs/cJ9pfA2DOPYvzcCKcW+RkjYY6JU4n0jJGeD1TGilIdMp6IiITgiYnJsn3724yOUS6z2U9iohObLcXoKOUKBktISrJU6dVbZ+rIkSOkpqZiNpuNjlKuAwcOYbHUNTrGSWgETIewpluNDlIu3a0TF4yLyFkbyxQUFBAXF4fNZjM6SrkWL15MYWHhCRvNEVG44+MzpNOZY3SMciUmZvHUU6u55557jI5Srvfee4+MjAy6du2Kz+fDarX+MW+xSeewby+FwRykLrFgAwSegJsYcwJNE9oidDM2mxVN0xBCEAwGEUJgMpkIBoPYbLbw57LHDwaDmM3mY/YtuwIvGAxitZYWl7Ir8p544gnGjh1LcnKyQa/SyUkp+fOfJ/DOO88bHaVcdnsB7aZcQ+YjmUZHKVftb2ozN28uAwcONDpKuV5++WV69+5Ns2bNjI5SroyMDHJyck5YuNVcJTWMpmnk5+cTFW/jh8IPSY9qRNDkZafzF7L9e3F4nTi8xdSNborH7yHdWp8dUb+xOz+LcV3/jt8XQAiB0+lECIHdbsfpdJKWlobT6SQlJYXi4mJSUlIoKSkhNjaWoqIirFYrNpsNm82GxWLB6XRGbIFWlOpOFe4aJqvoF/5T+ByiWHDYtxerjCIYlMSSTJq9HkkkU+R24dEDpNjrg27lk53vEm2JZ9qXD3JLu5HUjWlAfHw8UkqCwSCpqam4XC7sdjt5eXnExcVRUlJCdHQ0Pp+PpKQkpJRomhaeIc1ms5Gfn09SUhIWi/pvpigVSf1G1TC1Yhrx1qqNpESlcFGti2iS3opdh/bwxrqlNGuRSK3YOHb8mo25XpBL2/TEHIwi2pJEgSMPe0w8C36YQ7/WN9I2+WIsFitWq5Xc3FzS09NxuVykpKZSkJ9PYmIixcXFxMbGUlJSgtVaum9sbCwmkwmXy0VycnLEzOusKDWJKtw1TDQxzOu3gAc//xsfbf2EzzZ/gV23kZFcG3+uHZ8jjebpjThUtButSOfbn7+lfrsUsg4folmqnyJ3MV6fRtMrWpFkiUYIQVxcHH6/H58jm+3b3sdR4iAlvS5pTXqjaRpRUVHhfuyytfZMJhNer5fo6Gg165yiVDDVHKphTCYTLVKa8Y+r/o7JItiZv5NCTyFxUbG4/W7cARcN0hvQOq09CZ5mNE5og2O7RPh1zPjYd+QQn21axfQPnwBKT9jpug5S4+DWz1jz1kQyP/4HmZ8/gwid19Z1HV3Xw0OrTCYTUspqO9RKUSKdKtw1jNVqJeAP0L1+d/4z9D+kxaViMpsp8hZjtVnwaX62HthCriOX3/dt4+sN39Ioph0DMm7nl1W/06VVA2IcZpZ/spxAMACAo6SII3t/ZO1Hz1PkttPl5lfpc9ebBLTSUSV+vz88gqXsJKWu66q1rSiVRHWV1DDFxcXh/ujWtdvwzYR1DH7lZrLzs7FLGzZpJwo7ufm5SL9ORnJtNKmRcySPAR2HUPRbEYn2InyJ0ezcv51WF7TlqxVPsy3zQxpc0JrLrh5Fu0tuoKSkhLiYGLxeLykpKWiaRiAQwOl0IqUkJiaGvLw8UlNT1clJRalg6jeqhik7WWixWPB6vWTE1GbBrQv4YNMHzPlyDocKssEvibfE06ZeG2zCxpGiI8RYonGUOBAaxBc3xpFQxNT/TuRPTYeQ9duvJNVuQ/+RM0nNaITX6yUmJga/34/VasXtdofHb0dHl870qGka8fHx6uSkolQCVbhrmLITgoFAIHwRTstaLWjRaxKX1OtCjiuHJ995koN5h9iVs5OUqFRs2MjPy8PnDuB1ehhz4xjG9xhHccwBXn/uXyQf0Xhg2nySazXA7XYTHR2N1+vFbreHL8op6+cuOzlZVtDtdrvBr4ii1DyqcNcwuq5jsVjw+/3HnCSUEro36U5UdBR92/TFarPidDixmQUHd22nVmIqPgkxKbWIskWRnJRMSUkhv1/wM73u6kfj5u0RQqBpGiaTCWdeLgGLmYCmk1q3HiaTKVy8gfC+6gSlcq6OHDlCWlqaevd2FFW4a5ioqKjwuGqfzwcQnhvEbrfj9/uJj4onb8N6ogIeHEdyiD+0l5KiQpIu7EBC+24492Sx2+Nh/+EjbPr6G7p1vIzAwX0c2rGNqOhoSuKS2fv1KvZt/oW4WnWIadKCuNQ06rVtS0bzluHL4BMTE9Uvm3LWsrOzWbt2LWvXrqVHjx40a9aMrl27Gh0rIqjCXcO4XC5SU1NxOp1ERUWh6zo+nw8hBB6PhyiPg91vziU2ORV/dAyJtWqT0OMKpBAIwHNgL7K4ALseJHb3dnr43MhVH3Lo4B6EyUJhwE90ej1a9O5L097XIjWd379Zy+HNv7BvYyYOj5cbH/knyWlpFBcXk5qaqoq3clY2btzIm2++yZw5c1iwYAGff/65KtwhqnDXMAkJCaVzlURF4Xa7MZlMWK1WpJTEWs38PP4eEps0J7nnNZjMFpAa/oP7SifulRKz2UJis1boUhLboCnNBt+Cpun43CVYouPQpE4gEMRTXIAuQdMl9dtdTB0pKc7P5/1Zz/LqvaMZ9/pikpKSKm0mwEAggMViUcMNa6iioiKWL1/OnDlzmDp1KjNmzGDx4sW8//77DBgwwOh4hlNNoRqmpKSEtLS08JA8q9VKIBDAW5jP93ffSEzdetS57iZ0RzF6cQHSUYzwOhEeJ3hdSFcJWkEuwYJcdJeDYHE+mqMQ4ffjLyogUFhI0FFC0OUi6HYRcLvwOx34nKXdMwMnPoDzcDYv3Dmc/Tt3omlahT6/vLw8Nm7cyC233MLPP//M4cOHK/TxlciQmJjI4MGDefrpp/npp59YuXIlGzdupF+/fkZHiwiqcNcwUVFRuFwuhBAEAgE0TcNsNpP7wTJSGjSl3rWDCORlg9eN8Loxed0Irwfh82LyehAeF8JTeh8eJ9LtRHM7CHrcBN1Ogh4nuidUtJ1Ogk4nPpcTv8uJz+Ui4PHS45ah5OzeyZbVX1Z4i3jZsmU89NBDzJo1i6lTp/Lyyy9X6OMrkUEIQZMmTQgEAhw6dIjRo0dz1VVXRfRc7lVJFe4aJiYmhqKiIgA8Hk/pKA+fB8f2X0lq1Y5g3mHwuksLt8+FyefG7Hdj9rkx+T0Inxvhc4PHhfS6kV4X0u1GelxoHjdBt4ugy0XA5SDgcuJ3Owm6XPidLvwuBz63AxPQ+MKL+f6//6U4N7fCntvevXvZv38/r7zyCrNnz2bu3LlIKdm0aVOFHUOJHG3btuWFF15g0aJFNGjQgNtvv93oSBFDFe4IIKWkqKiIFStWsHTp0nN6rOLiYjIyMpBSEhcXh8ViIXvNZ+Dzo2sBNI8L6SktzKUtbhdmnxuLz4XJ60L4QsXa60G63eguN7rHheZxoLtLi3fA80c3ScDlxOd24nM58LuceJ0uPM4SajdrhqOgAGdhYQW9SlCnTh1q167NunXrGDFiRPhEVfPmzSvsGErk6dWrV7W8+tbr9VJYWMjgwYMpLCzE6/VW2GNXv1ejhtm5cydZWVm89NJLXHLJJTzyyCPn9HiJiYnk5OQQHx+Py+XCbDYTY7fisJnR/V70IEiTCUwgTQJMApPZhBAgdRC6BF0idYmuaeh66QlITdfRdAhqkoCU+HVJUJMEdZ2ADgFdJxC67dd1grpADwagAsdx22w2mjRpwgsvvICu66SnpyOEICoqqsKOUNx5nAAAIABJREFUoSgVZebMmSxfvpzly5dz1VVXMXz4cCZNmlQhj60Kt0F8Ph/Tp0/HZDJh/n/2zjxMiur63++t3qene1b2fTMoRECWQNxQIqIRlyRuuH0JKjHiL0YFJLgnGjdcokYkiiARxYhbNCFxjcEFRVAEkQAyyLDNMHvvtdzfH91dzigDA0zTPXjf5+mnq6uqqz59u/vUrXPPPcfh4Nlnn7Wnix8I0WiUQCAAYM9ajMViWPFYsuesgUNzYGlgOQSWpmFpAg2BJVMG27IwLYllSttoG5ZMGmgzuWyYSYOdMK2UsZboJuiWTBlxC1PXD/jzfJvx48czfvx45syZwx//+Efee++9Vj+HQrE/rFixghdffNF+/f7773PYYYfx/PPPs3DhQhYtWkR5eTldu3Y94HMpw51B0rMWH3vsMY4//nj69+8PwF133cW7777L1KlT6dmzJ7179261czocDrs6TXpg0ulw0bB+Lb5AAcLnw3BoCEey1y00AcKBACySRtewwLRMdFMmH5ZElxa6AQnTxJBJg50woWLzJvLad0TXHOgmyZ64BQkjmXQqU1x++eVUV1ezdOlSVqxYwVFHHZWxcymyixCCm266iTvvvJPrr78+23K46aabdtthGDRoEOPHj7df79y5k549e3L00UdTWVmJx+NptQLKynBnkIqKCgYPHsytt97Kr3/9a1avXk3Xrl2ZOXMmV155JYFAoNWjLtKj7kIIO5e2p7QduNzUr/0c0acf0uNBahrSIZBCkgg3IDx54HJhGgZ6wiAei1D75RoShkHMkMQtScwwiZkWcRMC/QZiut248vKIhSMYQqCbkriZdJls+3ozdZWViAxGARQXF1NYWMimTZsYNGiQijjIIVrzdy2EYMCAAbz00kutdswD4frrr99tp8Ttdje5a163bh0PP/wwo0aNYsqUKVx77bXKcLcF3njjDaZNm8bQoUNZtWoV/fv35//+7/8YOXJkxs6ZTuva0NCA3+/HMAw4cgQlo05k5z+fx4yGKezZBzMvD1MTOITE3LkV4fSA202ioY74rgoSZtKPHTctDFOSMCS6aWIYEt202LrqY+IGOEs7ENcN8OeD20tCCmp3VbN5/XpG//Iyijt1ythnBbj66qv5yU9+wpgxYygsLMzouRQt51DOUZOXl9ei/X71q18xefJkZs6cyZo1a1pVg4oqyRBSSjuDXiKRYObMmQQCATt7XqbIy8ujrq4OIQSxWAzDSBY7iMYTGJYkHgnTsHMbsVA99V9vor7sK8I1tYS2fk39pg2EK5JGO91z1k1JIjXoaFgSw5KYMj1gaVK3bSt1O3aw43//o2b7dio2l7H9q41YFvT+4ZH48vMz+nkhabxnzZqV8fMoFPuKEII77rij1Y+retwZQgjBaaedxg9/+EPuvvtuHn30UdasWcM999yT0fMmEgny8/OJRqO43W5M08Q0TXxdumA4XGDoiIYGpNuNrKrEIS2E0JIz3gFTJgcm9bSv2pIkUhEjugW6tFKRJSR94VJikhzEjMdiRENRLCHw5AeJxeNYlpXxXCU//elP7fEDxaGJpmlomoZhGG0yNLC1UT3uDNK+fXu2bdtGXV0d1113HcuWLTso503fpja+Xe194a/RSjsSMU0ikRjhujqiuklUt4jqFhHDIqKbRAyLqCGJGxA3LOKGRcIgFTWSjBbRLYlpfNMLT5gWFoJwfZhoNIphWAz66TiOu2DCQfm8Qgj69u17UM6lyA59+vTh+OOP56mnnsq2lJxAXboyiBACp9PJb37zm4N2TrfbTTQatXsn8E3xXq2wHcbXm5DSxAxF0EwLh5AIJKQHMwFLymTMtmXZPe94ymgnrORApW5Z6DJp0E0LDMAk6ULpf/RxONDI8/pUZkBFq5CusJTO9/59RxnuQ4x0Dch0WlfDMNB1Hcuy6HnxFXz824/RLAvDSqAhcGiSZELXJBYyOelGSgxJKn5bohvJiTUJ08IwIWGRmnCT8oNbJnHDwuH1oHlcjLt8MvX19Xi9XmW8Fa3C6NGjD+lBz31BGe5DjEAgwK5du/B6vYRCIYQQuFwuHA4HvX50NMvy8kk01KEJcGoCzRIIIdNZXTFlssdtkexxmxYYqZmSycHKpNFOWCZxE3QzuV/ClEinix+ffR7rVn5Kj4ED8fv9yh+paDV69OiRbQk5w167QkKIbkKIt4UQXwgh1gghfpNaf4sQYqsQ4tPU49RG75khhNgghFgnhDg5kx9A0ZRQKERBQQFSSrxeLy6XC9M0sSyLiK5z4oNP2vHYETPp247qFpGUnztqmkQNk6huEjOs5EM3SRhmctJNKkQwYaSnt5vELTBMi/4/PoZP3n6bKY/Nwe12EwqF1K2tQpEBWtIdMoBrpZQrhBAB4BMhxOupbfdLKe9tvLMQ4gjgPGAA0Bl4QwhxmJSydRMzK3aL2+0mFos1qfmYdlW43W487TvQ8egT+fq/b6Kl/IaCpJ9boiGRqZ530ndtWhaGlN9Mebe+CRFMWBZxM+nv9gQLiMYS/OjUU+nYowemaeJyuVShA4UiA+y1xy2l3C6lXJFabgDWAl328JYzgGellHEp5SZgAzCiNcQq9o7X66WhoQEhBIlEAsuycDgcyWRTeXk4C4vpPOLHxA2ZiipJ9qyjhkw+p6JMooZF3DSJmZKYSeqR7G3HzeQAZdJVYmEJJwNO/AnRRIIfn34mgWAQ0zTx+/3KcCsUGWCfRo2EED2BIUA6rm2KEGKVEGKuEKIota4LsKXR28rZs6FXtCL19fW0a9cOy7KShtrpRNd1dF2npqYGf14eA867hK4njCVqJV0hYd0knDCJpMIDIylXSThlwGO6ScwwiOsmcd1KulqM5ECl6XDxg2OOp3pXFUf95CS6DBxIbW0tLpeLXbt2tXoFHIVCsQ+GWwiRDywGrpZS1gOPAn2AwcB2YJ+mrgkhLhdCLBdCLNf16L68VbEHgsEg1dXVaJpGJBJB13VcLhcul4vCwkIikQgOl4vuJ52K4fLZcdtRUyZjuc3Ua0MSNSz7ETMkMVMSTfu4LQleL+379EU6HUTq6+jSvz/BggIKCwvRdZ3i4mKVP0ShyAAtGvIXQrhIGu2npZQvAEgpdzba/hfg1dTLrUC3Rm/vmlrXBCnlHGAOQCDQQcbj+yNf8W0ikQjBlKsiXeU9Hc+dSCTwer2YpsmIs84mWl3Fq7fcQFNvxjfx3KYlkwWBU1PcDZnMHKhbFlI4yA8WgdvD9k1lXH7PPQw49lii0agdv97Q0EAwGFTGW6FoZVoSVSKAJ4C1Usr7Gq1vnD3oLGB1avkV4DwhhEcI0QvoB3zUepIVe8Ln81FfX2/nSjEMw54u7Pf7icViSCmpr6/n+F9OZuwNt2A4XMnetGEl/d6GRUI4iDZaFzMtElIjZpjEDUkcQSQaY0fZ11x08630+9GPkpkIPR47flz5uBWKzNCSHvfRwEXA50KIT1PrfgecL4QYTDLFRRkwGUBKuUYI8RzwBcmIlCtVRMnBw+Fw4HQ6cTqd9mSF9HLjbU6nE7fHw6gL/o++Q0fy+qMPU78rWR9SAqMmXMB/n/4rUoJlSZy+PLr98Ies/eADLAkSQXGnjlzwu99R3K0bTpfLPm76nE6nUxluhSID7NVwSymXArv79/1jD++5Hbj9AHQp9hNN0ygtLW12e0FBAQB+vx9I5lNp3749A4477jv7jp146X7rcLlc+/1ehUKxZ9RcZIVCoWhj5Mh8ZInHU51tEc3idtcTi8Wors5djZFIhFAolNMadV2ntrY2x/NNmDn9W/R4anHoDjzVnmxLaRZ3yE0kEsnp32IsFqO+vj6nNe7pfyJy4U9UXFwsr7vuumzLaJZwOExlZSU9e/bMtpRm2b59Ox6Ph+Li4mxLaZZ169bRu3fvnHajfPbZZwwaNCjbMppF13WWLv2KmpofZFtKs3i91QwZEqdThqsfHQibNm2iffv2tsswF7n33nuprq7e/SBRuqBtNh/t27eXucz69evlnDlzsi1jj7z44ovy/fffz7aMPfL73/9eVldXZ1tGs1iWJadMmZJtGXukqqpKDh16u0ymBMvNR8eOS+VLL72U7abaI7Nnz5br16/Ptow9krKLu7WZysetUCgUbQxluBUKhaKNoQy3QqFQtDGU4VYoFIo2hjLcCoVC0cZQhluhUCjaGMpwKxQKRRtDGW6FQqFoYyjDrWhCKBQiHA5nW4ZCodgDOZKrRJFtLMti8eLFbNy4EafTSa9evfjZz36m0rIqFDmI6nErADBNk+nTpzNy5EgGDRrE1KlTsy1JoVA0gzLcCgAmT57M4sWL2bVrF7qu88wzzzBlypRsy1IoFLtBuUoUADzyyCOMGjWKSy65BI/Hw/Tp01mxYkW2Ze2Vbdu2kZ+fTzAYzLaU3bJt2zYCgQCBQCDbUhSHEKrHrQDA7XYzZswYqqurmTt3LkcffbRdhiyXeeyxx/joo9wtafroo4+yfPnybMtQHGIow60AkrUqZ82axcSJE/H5fEybNk0NTCraBLW1tdx1113ZlnFQUYb7IGIYBqFQKNsy9kjv3r156aWXuOyyy3K8Uo1CARMnTuT000+nT58+9OvX76C597JdyUkZ7oPEhx9+yKJFi7j11ltZsmQJkUgk25KapaSkhD59+vDxxx9nW4pC0SxfffUVPp+Pq6++mt69ezN16lQ+//xzTNPM2DnLyspYsmQJU6ZM4V//+hdfffVVxs61J9q04Q6FQixYsGCv+0kpuf3225k5cybvv//+QVD2Xa655hpqa2uZMGECM2bMYNu2bVnR0VLuueceZsyYkW0ZCsV3SCQS3HDDDVx66aXs2rWLL774go0bN9KtWze2bNmCZVkZO/cLL7zAggULmDVrFgsXLuS5557L2Ln2RO6PPjXDzJkz+eyzzzj99NMZPXo0Dz30EAMGDLC3X3zxxWzdutV+PW3aNPLy8ujevftB1/roo49y5ZVXMnLkSC699FK2b9/OZZddxhtvvGH7kYUQOedTFkIgpcw5XWnSt6q5qk9xYKTLdAGUl5dzySWXAOByuZgxYwYnnXQSv/vd74hGo4wePZoJEybwt7/9LWM1TdeuXUtlZSUPPPAAV1xxBf/73/947733+Ne//gXAuHHjdjv/IRP/7TZpuGtra/n666958MEH0XWd9957j5EjR9K3b180LXkTsXDhQrp27Wq/x+/329sONhMnTuTUU09l2LBh/PWvf2Xy5MnMnDmT4cOH2z/Md955h4KCgqzo2x3BYJBrr72WO+64g5kzZ2Zbzm75z3/+g6ZpHH/88dmW0izFxcVUV1djWVbWfn9tidraWnbt2gXAypUrueOOOwDo2rUrr7zyir1ffn4+Qghef/11Kisruffee1mzZg15eXkZ03bYYYdRUlLCSy+9xJw5c3j66aeprq7mmmuuAeAf//gHQ4cO/c773nrrLYqKilpVS5s03B988AGDBw8mPz+fqVOnsmLFCkaPHs0LL7yAx+PJtrzv4PV6Of7443nwwQfp1q0bxcXF9O7dO6fjpIUQeDwe4vF4tqU0i2EYADkdtvjb3/6WMWPG8JOf/CSnLsy5hmmaLFy4kM2bN/O///0PgEGDBrFy5co9vi8vL48ePXrw0EMPZVyjw+Fg4MCBLFy4EF3X+fjjjznnnHPsGP1zzz2Xc889N+M6oI0a7lNOOYXZs2ezYcMGrrnmGi655BJmzpyZk0Y7zc0330xNTQ2rV69uM77j/v378+677/LFF19wxBFHZFuO4hAnkUgwZswYbrjhhmxLaZZx48Yxbtw4Fi9ezPz587PmpmuThhvg4Ycfpry8nEceeYRnnnmGnj17ZlvSXikqKuLYY4/NtowW07lzZ9xuN2VlZRx++OE55UuOxWIkEgl0XScajeL1enNKn2LfcDgcTJo0KdsyWszPf/7zrJ6/zRrubt260bVrV0aMGIHD4ci2nEOW66+/nlNPPZVRo0a1up/uQDjyyCNxu93U19fz6KOPsnHjRgoLC7Mtqwm1tbV8+eWX1NXVsXz5cnr06EHfvn2zLUtxCNBmDTck/bDKaGcWTdMyGl61P7z66qtMmDCBY445hvfee4+OHTuyaNEiJk+enG1pTfjoo4+47bbbqKio4KmnnsIwDJ5++ulsy1IcAqhhbsVeueWWW3IqsqRjx45s27aNI488knPPPZetW7c2iSDKBUKhEC+99BJPPPEE/fr1484772To0KF26JhCcSDs1XALIbxCiI+EEJ8JIdYIIW5Nre8lhFgmhNgghFgkhHCn1ntSrzektvfM7EdQZJpRo0bx5ZdfZluGzbBhw1i5ciVTp07l73//O/PmzeOYY47Jtqwm5OXlMXbsWBYtWsTChQvZtm0bq1evblNjHIrcpSWukjhwopQyJIRwAUuFEP8ErgHul1I+K4SYDUwCHk0910gp+wohzgPuAg5OjIwiIwghePPNN7MtowkfffQRq1at4osvvmDz5s05NzCpaRo9evRg7ty5tG/fnjfeeINRo0ZlNM5Y8f1hr4ZbJmeIpDMjuVIPCZwITEitnw/cQtJwn5FaBngeeFgIIaTKWNSmyTXDKIRg0KBBDBo0KNtSmmXIkCG88sorLFq0iKeffjqnw1UVbYsW+biFEA4hxKdABfA6sBGolVIaqV3KgS6p5S7AFoDU9jqgpDVFKxRtiXPPPVcZbUWr0iLDLaU0pZSDga7ACKD/gZ5YCHG5EGK5EGJ5NBo90MMpFArF94Z9iiqRUtYCbwOjgEIhRNrV0hVIZ3TaCnQDSG0vAKp2c6w5UsphUsphPp9vP+UrFArF94+WRJW0E0IUppZ9wEnAWpIG/Bep3S4BXk4tv5J6TWr7W8q/rVAoFK1HS6JKOgHzhRAOkob+OSnlq0KIL4BnhRB/AFYCT6T2fwJYIITYAFQD52VAt0KhUHxvaUlUySpgyG7Wf0XS3/3t9THg7FZRp1AoFIrvoGZOKhQKRRtDGW6FQqFoYyjDrVAoFG2MnMgOaFkW7733XrZlNMuOHTvYvn17TmssKyujpqYm5zL5Naa6upqPP/4Yv9+fbSnNEolEcvp7DoVCeL3VdOyYuxqLitZRVtaQ0+24fft2Vq1axc6dO7MtpVn29F/OCcMtpaSq6juh3jlDXV0d0Wg0pzWGw2GefFKjoSF3NXbvnuBHP6ohFotlW0qz1NQYXHRR7rah0xmh07iP8U17IdtSmsW9KUg4fE5O/19isRg31N5AzJm7v8W4bL5sYE4YbofDwemnn55tGc2yYcMGTNPMaY2WZVFR0YEdO0ZlW0qzlJSsYuzYsTlVkKExUkoWLHidTZty93v2eKoJdryXTadvyraUZun4XkcG7BqQ0/+X7du3s+24bdT1rcu2lGbJd+Q3u035uBUKhaKNoQy3QqFQtDGU4VYoFIo2hjLcCoVC0cZQhluhUCjaGMpwKxQKRRtDGW6FQqFoYyjDrVAoFG0MZbgVCoWijXHIGO5Zs2aRSCSyLUOhUCgyTps33O+88w5HHXUUPXv2ZPTo0dxyyy3ZlqRQKBQZpU0bbl3X2bhxI//v//0/jjjiCObNm0dNTQ27du3KtjSFQqHIGG3acMdiMTZu3MjAgQP597//zWuvvUa7du346quvsi1tryQSCZ5//vlsy1AoFG2QNm24A4EAI0eOZOLEiZx00knMnDmTsrIyRoz4TinMnCMej/PII49kW4ZCkXPce++9VFdXZ1tGTtOmDTfA2LFjWbJkCX/4wx946aWXsi1HoVDsJ6tWraJPnz50796dn/3sZ1x00UXZlpSztHnD7fV66dKlC08//TSHH344hYWFlJeXZ1uWQqHYByzL4tNPP2XatGn07duX5557jvz8fDZu3JhtaTlJmzfcaYQQdOvWjf79+/Pmm29mW44iy5SXl/Pqq69mW4aihViWxdatW+nSpQtlZWU88MADlJaWUlFRkW1pOckhY7jT/PSnP2XFihWq1/09ZuLEiUybNo01a9Zw/PHHqyijNoDT6WTs2LFcccUVFBcX89RTT/Hoo48yY8YMPv3005yupZoNcqJ0WWvSqVMnvF4vmzZtokuXLgghsi1pt2zZsoUuXbpkW0ab4euvv25xrcrly5czb948OnXqRFlZGZs2baKkpCRnfwuKJIMHD2bt2rXceOONLF26lNLSUgCmTJlCRUUFDzzwAB06dKCgoCDLSrPPIWe4Ae666y6GDBnCJ598krN/1gsuuIBPPvkk2zLaDHPnzmXTppbVWdy+fTsPPvggJ598Mueccw7PPvssw4YNy7BCxYHicDjIz8/n/vvvb7J+3rx57Nixg+nTp9O/f3+6devGhAkT0LRDzmHQYg5Jww0wffp07rnnHqZPn55tKYpWYF9mxA4ZMoTevXvTvn17fvnLX7J06dKcvYArWkbHjh2ZP38+S5cuZe3atVx22WWMGzeOs88+O9vSssIhe8k67bTTeOONN1T+ku8hL7zwAiNGjOCdd97hn//8J+3bt8+2JEUrccwxxzBp0iSmTp1KWVkZ7777brYlZYVDtsft9/u54YYbuO222/jDH/6QbTk2O3bsYOPGjYTDYd5//326detGjx49si3rkKJXr1707NmTcePGfa9vpw9VNE2jf//+HHbYYd/bO6lD9ledDg90Op05NQX+lVde4Y9//CN1dXU88sgj/OUvf8m2pEMSIYQy2oc4mqYpw90cQgivEOIjIcRnQog1QohbU+vnCSE2CSE+TT0Gp9YLIcSfhBAbhBCrhBBHZfpDNEfv3r1xuVysW7cuWxKasHnzZjZs2MDs2bPp3Lkzf/rTn3C73axYsSLb0hQKRRuiJV2SOHCilHIQMBgYJ4QYmdo2VUo5OPX4NLXuFKBf6nE58Ghri94Xrr76ahYvXkxNTU02ZQDQpUsXevTowZIlS1iyZAnLli1D13UGDBiQbWkKhaINsVcft5RSAqHUS1fqIffwljOAp1Lv+1AIUSiE6CSl3H7AavcDv9/P448/no1Tfwen00nfvn3585//jKZpvPLKK5x99tl4PJ5sS1MoFG2IFjkBhRAOIcSnQAXwupRyWWrT7Sl3yP1CiLT16QJsafT28tQ6BXDyySfz8ssv43Q6efHFF7nggguyLUmhULQxWmS4pZSmlHIw0BUYIYQYCMwA+gPDgWJgnwKmhRCXCyGWCyGWR6PRfZTd9rn44ou/twMrCoXiwNinYXcpZS3wNjBOSrldJokDTwLpJNhbgW6N3tY1te7bx5ojpRwmpRzm8/n2T71CoVB8D2lJVEk7IURhatkHnAR8KYTolFongDOB1am3vAJcnIouGQnUZcu/rVAoFIciLZmA0wmYL4RwkDT0z0kpXxVCvCWEaAcI4FPgV6n9/wGcCmwAIsDE1petUCgU319aElWyChiym/UnNrO/BK48cGkKhUKh2B1qaplCoVC0MZThVigUijaGMtwKhULRxlCGW6FQKNoYynArFApFGyMn8nEbhsFjjz2WbRnNUldXR3l5eU5r/Oqrr+jePY/S0lXZltIswWAZCxYsyOncLIZRzcCBufs9OxwxCjYVMPCxgdmW0ix52/P4IPYBO3bsyLaUZlm9ejV96vqQKMjdQitfG183uy0nDLfD4WDMmDHZltEs5eXlaJqW0xqdTicjRxbzwx/+MNtSmuWJJ8r4/e+PRdcD2ZbSLCedtIIXX8zd77m+vp7FiyuYOGb30yMkEomFlBKBsNcBaMJhr8skq1atora2luOOOy7j59pf6urqmDViFl27ds22lGYZpY1qdltOGG4hBH379s22jD2yfv36nNa4evVqOnTokNMa/X4/DQ09iceLsi2lGSSa5m7VNty+fTv5+fkEAq1zsaqursbv99OrVy+qqqqSK3069eFaCgoK+azibd6LvEpDrAbLEPi1YsLxMJF4mEm9b8Xr8tEpvytF/hLq6upwuVyEQiFKS0vZtWsXwWCQSCRCaWkp4XAYh8OBruuYponD4SAcDtvbCgoKqKystKuxpwtX7Ny5E4fDkdO/xYKCArp27Uq3bt0IhUL4fD7C4TAulwun00k0GiUQCNjb4vE4QghcLheRSIRgMEhDQwM+nw9d1/F4PCSnsIDb7SYUCpGfn084HCYvLw/DMLAsC4/HQ0NDA4FAgEgkgtfrxbIsDMPA6XTi9XrtHEZ7KgSSE4ZboThU+fOf/8yJJ57ICSec0KrHjRohPo++Q8ioo7x+DVWxHXirAwjLSXutF118P+SLXR/jdAQYGBiMlu/gs+oPeHXDIk7ucTZjepxGB28XpJR4vV7i8bhtRNLGybIs2xiljUh6XyEEkUgEt9ttP7vd7lb9jAeDUChEQUEBoVCIoqIiDMNA13WKi4upqamhqKjINsJSSuLxOKWlpdTU1FBcXEwkEiEvL49oNIoQAsuy7GNWVVVRUFBAXV0dTqcTTdOorq6msLCQqqoqgsEg9fX1CCHweDxEo1E8Hk+Lks8pw61QtEE0ofGnjx5BN+N0DXald1FvPA4/895aQDDg5rAenajaHKYqvoZBA2spdrdHNy06+fqwZscqMJy083Tg5MNOB7CNTnpZ0zQsy0LTNAzDaHJuIUST0nBtuYSYz+cjFArhdDqpr6/H4XCgaRp1dXVcddVVDBs2jMmTJxOJROzPXFtbi9frpb6+HqfTSSwWw+lMmlJN0+yLW0FBAYlEAr/fj2VZzJ8/nzfffJPHHnuMgoICdF23t0kpW2y0QRluhaJN4nHk8Yfhf+bMRWdQ4TbZ4KwmT+RRLHqQF/MQKctn19YoX+6owJP3Od6qYmqKd+F3FuPU3NTVx4glEozsehxO6cLv9xMOhxFCJG/9XZJELIzL6QDhxZISh8NBPB7H7/djGAYul4twOEwgEGizhjscDlNUVER9fT35+fmYpomu6wSDQf7xj3/w8ssvY5omF198MYWFhcTjcYLBoN3jDoVCuN2O+SXYAAAgAElEQVRuYrEYgN3jLiwspLa2loKCArZu3cqbb77J9OnTicfjPPnkk9TW1hIMBgmFkjVq0sbe5/O1qC1VOKBC0QaJxWL0bteT5855jnq9lrc3vMO/1/6bL3as4eOvVvD6Z+9wyUmXcsbgczg2eD7VO6Czv4ianZXUh+r4onwdX5Sv54+v34Hm1QiHwwSDQUzTxCVj/PXGH7D4D0fw7K2HoYercLvdCCEoLCwkHA7bvdK8vDxqampsw5Vp1qxZYxu71sDlcmEYBg6HA9M0k4O6qTsKgGg0yvTp0+nRowfLli1DCGH7ow3DQNM0pJRomobD4cDhcNj+brfbzapVqxg+fDhXXHEF4XAYSAZjpN1KLpcLl8tl9+ZVj1uhOITJy8ujsrKSLv7OPPqz2Vz13FVU1FTQt6QfDunASpj87b1F+B1+orEIbqeLnR856d9jGNsqNlJfUkGp3o1n/rWIsT3HceqPTqWyshKvGz7514PUhXTadx9Gv8E/QbjyiMfjOBwOqqur7cHJ4uJiKisrKSkpyXiPu6qqigceeACn04lpmnTr1o3LLrvsgI/rdDrRdR1N09B13f4cc+fObXIxSiQSTJgwgYsuuoizzjqLnj17ctdddyGlTF7sXC4gaYgvu+wydu7cycKFC3n22Wepq6uzj2OaJnPmzOGyyy7DsiycTqc9juBwOFqu+4A/uUKhOOhEIhHy8/MBGOYdxjMXLeSMv5zJlxXrCDgD+ISPuIhTGd/FjsrtVO+q5qfDT6PU3RkLB0fmD+Pfn/2TYo8Tj+aioaGBuooN/P2VB6jYvJz2XY7i2HNmUdi+J5oQOBwOLMuipKSEcDiM0+mkqqqKQCBATU0NeXl55OXlZeSzSimpqqri448/Zu7cuaxfv54bbriBSy+99IAvGNFolOLiYurr6wkGgxiGQSKRYOHChSQSTWO8t23bxl133cVrr72G3+9n+fLlmKbZZB9N03jttdeQUrJy5crdfpY5c+Zw3nnnUVhYSCgUQgiB1+slkUjYPf69oVwlCkUbJN07k1KiCY2+xf1481dv0rfjYdTH6lm3438s37yCVVtWEcgPMnzAcKJ6lK93bkY4Neq3Jhjd5xTy85zc+NcpbNq2ga83rObLzz/h2NNn8PMpCyjp2BtBcjAybVDSYYFCCJxOJ5Zl2S6CxrRmD1xKyfTp05kzZw533HEHHTp04De/+Q0PPvjgAR87feHxeDxUV1cTiUQA0HXd3ue+++5rModj9erVLFu27DtGG5I+7hUrVjQx2h06dGD+/Pn2a6fTSbt27dB1nYKCAvx+P5C8i1KuEoXiEEbTNGKxGCLVG9Z1nY4FHVky+VVe+/w1Xv38H3yw5n12VO0kkghTZTmIOxJYCQsMWLvuC8YOP5njSn9B+1GCq+47nx9UOhg8bAyHDT2FvPwC20inox6EECQSCVwuF6Zp4na77UHKbxuc9O1/a33Wu+66iwsuuACHw8Hzzz/PkiVLWLp06QEfOx0GWF9fT3Fxsd3jTrs+IGnEX3zxRYqKinZrrPfGmDFjmlwIDMNg165dFBYWUldXZ/e4VTigQnGIE4vFbNdENBrF7/dTW1tLIBDgxL5j+PnwX7BkxRJ2NOwgEUsQ8OYTjUSJRxMgBcYJBt07dOPEESdSXFRMcEcxW97/jJN+diWl7TtTVVWF3+9H13WcTqdtpNPxyV6vl9raWnviTiAQyGgcd4cOHbjwwgtZsGABpmly3XXXtcpx0+GALlfSXZQeIGxsoH0+H/tb0PyXv/wld999N//+97/tdQ6Hg2Aw2CQcELAHgFvCIWe4DcOweyEKxaFKXl4e9fX1QPIPn56Nl/bZhsNhTh5yMnW1teS53URrq/h6/sPENqzF26kL/X/7exIuFw5g147t7Fi5DY+/Pd2696W+upqiQICErrPh7y/wyd8WIFxe+p9+Dn1Gn0hRSQmmaVJaWkooFKKkpMSOY84UBQUFdOzYkXPOOYfJkye3Wr6beDxOfn4+kUgEn89nz2L0er32PolEAo/HY0ee7AtnnHEGQJOBTikl4XAYv99vr3e73U165XvjkDHcUkqWL1/OBx98gKZpjBw5kqFDh7bZ+FKFYk+Ew2F7Nl80GiU/P9+OG04/71y5DFG+ibLXnsPl83PkrfeD5kI4NMxdO1h74/WYQsOKWVhrP6f9kUdR9vw8trz7NpGGevK79eIHZ57P+NtmYRk6X7z1On+deD7ugiJO/H/XkN+xMz369aOurg6fz2cPlmaK2tpa8vLyWjVJWWP/vZTSdvG89NJLdOzYkYaGBjZv3syKFSu+MxGpJWzYsIGhQ4eyYcMG+3xnnXWW3bFsHHq4L7bqkDHclmVx1llnMWvWLHt58+bNynArDkk8Hk8TH3cikcDr9aLrOl6vl13v/ovNs26k23mXMmDaHQgB4XVrSf8dpBAMvPE+pIDYju0UfbiURCKBQ2gMmzINnC7i0QiJaIRIVQWWlPQYOpzuQ0dQV13N4ptmEuzWnUvufQBfMJjxHnemcLlcxONxNE2zp/ILIZr0kB966CEeeuih/Tr+tddey7Zt25g1axaQ9NdfffXVeDweLMvC7XbbF4t9acNDJqrkxhtv5PHHH6ekpISOHTvy2GOPcdNNN2VbVpslEolw8803Z1uGohnS0RyNJ4BYloUQgsp3lrD+gVvoOWEywd6HEd9aRrx8MyIWRsTCEAtDNEx045dE1q/FaKil/YhRdD7meAq69yJauYPw1i3EqnZhhMMY0Qh6JEK8IUSsvg6Hw8HxF11M/ZYtPP7rK+wwtrZIOqwy7W9OG9JZs2btt1/726SNNiS/txtvvJG6umQ7hkIhotGonQelpe3YNi+Tu+Hqq6/m/PPPZ/z48TidThYvXsxzzz2XbVltFl3XW2XUXpEZ0lEdjWfyRSIRRNVOdr70V7qfeQGe4lKsuio0NIRIzQgEBGAhwUouY0kSkRCmlBgWmJbEkhJLJpeN9LMlMbHQTXB7fBwz4UJefvB+Hv7lRK5b+EzGP28ikcDn87XqcdPT171eLzU1NUgpeeSRR7j33nubuEaKiopwOBxNwiJramp2e8yCggJcLpd9IbUsy95XSsnjjz+Ow+Hg5ptvtiNVTNPcp3DAQ6bHXVpaSmFhIU8++SRXXXUVPp+PkpKSbMtSKDJC2qedzjxXV1dHYUEBOz5fSbC0I/7CEqxQLcQiiHgILR7BEQ+jxSPJR7r3HQ1DLATRMFYkjIyEMCMhjEgII9xAIhxCDzWQCDWQCDcQb0g+x0L1WIbOSZMupaa8nIaKiox+3o0bN7J06VIuuOCCVj1uQ0MDhYWFJBIJAoEAjz32GLfddluTyTdHHHEEK1asoLy8nI0bN1JRUcHy5csZPnz4d453+OGH89Zbb1FeXs7nn39OeXk5H330EYMGDbL3MU2TP//5z9x9991s27bNngofiURa3OM+ZAy3pmksXryYp556iqOOOooHH3xwj/lsc5WXX36ZrVu3ZluGIsdJJyTyeDyYppkMa6urpfY/S9B8XvSGGohFkNEIxJKGWotHcMbDOOIRRCwC8Yi9jxkJI6MRrGgYKxrBikQwIhGMSAg9EiaRfg6HSYRDJMIh4uEQeiyBy5/PO89mtsedprXHrHw+H5FIBKfTyc6dO7/jXh0wYACzZ8+muLjY9oXX19fTrl07Zs2aRb9+/ex9PR4P1113Hf369SMejxMIBNB1nQ4dOvDEE08wYsSIJseeNWsW4XDYHmz9XocDDho0iIEDc7esU3Ps3LmTn//855x55pk888wzeL1e5s2bl21Zihwl7RqB5B8+kUjg0QSxr76gZMxpWNEwpqbh0ESye6aBQ3OgaWBJEJYESyItibQspCmxLDAtC8sCw5LolkSXFrqZdKEYlpVcZ0kMM7UsoWPPHuit5A8+2Oi6Tl5eHrFYjF/96ld2dEma7du3M23aNEzTpH///jz88MN4vV4ikQhDhgxh7NixrF+/HoCxY8dywgkn2C6dSCTCLbfcwsqVK7Esi82bNzc5txCCK6+8khdeeAG3271PoYaHnOFuK1iWxfr16+0fyY4dO/D5fIwbN45LLrmESZMmsXPnTjp06JBlpYpcpHH4mh3SpgmkZWLFIhgaaJoDSxNITYAmkA4BacNkgbQklmVhmclnwwLDtDAk6IaFIZN+7YRpJQ25aWFYFglLoJsS3bLQTYtYuPWy9R1s0gUMnE4nTzzxBP/5z3+YMGGCvb26upoPP/yQPn36cOedd+JwOIhEIng8HuLxeJNIkEAgQLt27ewoH7/fz0033cQpp5zCihUrvnPuP/3pT5x//vlNCli0lEPScB933HG8/fbb9O3bN+vhgJs3b+aNN974znrTNFm2bJn9OhwOs2HDBu6//35uuOEGTj75ZN54441W9+kpDg0SiYQ9U9E0TbxeL7G6WsxwhNjObfiCBZiaA80hEBoIhwChYaFhITGkxLSSBtkw071qiSEtEibo6R61mRyMjEajxHUdPD4SlkwZbtAtk3gkQiZjSqSUvP322xmpYdk4qZPD4eDdd9/9zj6HH344ixYtIj8/H6fTyeuvv05FRQWFhYUMGjSISy65BMMw+NGPfsSyZcsoKyvD5/Nx5pln4vV6efnllznttNP47LPPmhz3448/5uyzz7Y7b/sSmXNIGu5JkyYxZMiQVskedqA0rhTSGI/Hw+OPP27r27JlC8cddxznn38+Tz75JK+99hqffPLJwZZr4/P5GD9+PC+++CJnnXVW1nS0dc466ywWLFjAyJEjWzUiwuv1UlFRgRACv9+frIMYyMeSUP/lGhz9+iN8XtC0VE87FUmiGwiPF1NaScNrGIS3bSEWDhMzLRKmJG5I4pZJ3ABXSQcIBIlFosQTCYRhkkjtp1uShGGyefVq+g4fsXfR+4mUktmzZ+82215rkK70EwqFmD17Nqeffjrr1q1j3bp19vlnzZrFPffcgxCCqqoqrrnmGn784x/z/PPPc9ZZZ9npWSdPnszzzz/PfffdByRnct94441NjHKXLl0YM2YMf/3rX5k+fTp5eXktzgqY5pA03LlE9+7dmThx9xW5G9OxY0eWLFnCvHnzGD16NJMmTToI6prH7XZz5JFH8s477yjDfQAcddRRTJ06tdVD2dLFetOTRQKBAA2hBo6Yfjtrbr0a8/MwpT8YiPS4MTWBKUDEI1i1NTg6dMYyTBo2rME0JLF4nLiuEzct4gZEDZO4YREzLfQd29BxIP0FOAoKkZEYhsOJbkLCtNjw+So0dx5HHHNsq322g0m6sK/X68Xr9fLRRx9RWlrKhRdeaO/z5Zdfsm7dOt59913OPfdcJk2aRHFxsR3uZ5qmXTzBNE3y8/MZP348c+fO5f7776esrMzORwJQWFjI/fffz1VXXUWvXr3sqkP7MgFHGe4cweVy8YMf/IDbb7+9yTRYhaI5TNO07+aSvUYHIlCEblho4TDVX3xKQd/+aKaBwzIRehy9citsL0/GalugWxYJK9mDThjJXrRJKnZbQiKeIKabxOoaiG/ZQsy0MFwe/B07s61sMw0NEXqOOIyBGXBjHAzShX3j8TjFxcUUFRWxZcsWYrGYPakJkr3uTZs2ceedd7JmzRpeeeUVnnzySaSU+Hw+O3xw4MCBXHfddVx//fUsWrToO+4PTdOIRqNs376dww8/3J7k43K5iMViLZ7O32LDLYRwAMuBrVLK04QQvYBngRLgE+AiKWVCCOEBngKGAlXAuVLKspaep7W44IILeOaZZ9qcj7gthjAqDj7pqdpp451OrxoCLK+XRDwGukG4tgbC9YhQA5om0BBIJKa0sGTScBsWKZ/1N75rI+3/tpL+cMuSmFJiWmDqOqGaWmKRKA6PFylbP0zvYJGfn29XY6+trcXtdrNx40Z+/OMfc/LJJ1NfX28PYM6ePRspJX//+98ZNWoU06dPt6vd+/1+pJRce+21LFiwoInRnjJlit0jTycH27BhA507d7bLxe3rHdm+9Lh/A6wFgqnXdwH3SymfFULMBiYBj6aea6SUfYUQ56X2O3cfztMqTJ48mfHjx7c5w50rTJo0iTVr1lBVVcUnn3xiD84ocoN4PG5nsItEIuTl5SXTrB7+Q4qOGcvOf72EhYGsqsIpLDTDQmgCkTLclmxkiKVM+rZN2cSAG40GLw2ZHLA0pcTQJfGaOiwJDq+X8dOm2jlSMsGMGTO4++67M3LstMspkUhQUFCAlJJjjz2WE088kVgsZlem0TSNfv36cc011wDwwAMP8Nvf/tYOJ0wkEvYsyfvuu8822jfffDNXXHEFXq/XnuXq9XqJxWJ2VkfArhbf0tS4LereCSG6Aj8FHk+9FsCJwPOpXeYDZ6aWz0i9JrV9jMjC5VgIoWZO7ic1NTVs3LiRadOmccYZZ+D1etmxY0e2ZSka4ff7CYVCTXJJFxQUEBcOgj36YlgQ1y2ikSjRaIKIaRE1LCJG8jlqWMSMpLGO6jI5MGlZJFLhf7qUxC2JYUoMKUikety6ZaH585OuBLcP3TAYddLJGStbBrBs2TJGjRqVkWPn5eU1acO0y6O+vh6fz0d9fb1d3f7www+332cYhl1LMhaL4XK5mhQBTtOvXz+KiopwuVxomkYwGCQajVJQUGDnR0n3tPcln3lLe9wPANOAQOp1CVArpUxP5i8HuqSWuwBbAKSUhhCiLrX/rharagXy8/NZvHjxwTzlIcP8+fO5/PLL6du3L4lEgjPPPJMHH3xwvzOkKVqfSCRCIBBoslxXV0cgEEDr2Q+tXWdiO8rRZQIHAodGKjNgsq8mZdNed3pyjR0tYproZtJ4J6x0PLfEMCFWU4sl4MgxJ+AtLqGyspLCwkJbT1sineclHUeddlWmixK7XC6klDgcjiaDh0IIO+46ncOk8SNNuhp8ep2u63acd9rFlfajNx7A3Bt77XELIU4DKqSUrRqbJoS4XAixXAixvLWycClah6uvvprbbruN//73vxQVFXHhhRdy2223ZVuWohFpv2s0GrUHvNK39T2OHo23S3eipkUsFR2S7GFbxAyDmGEQNUyihvnNdttIpwYqTZmM504b81Sct24lXSilPXvx1eo1nPbrKQSDwYxWv8kk6VDAtHFuHNOdzsCYzr7Yq1evJoUR0vMz0i6StP+7qqoKSJYsGzhwoL0tHXWiaRqmaTZ5H7R+HPfRwOlCiFMBL0kf94NAoRDCmep1dwXSCTa2At2AciGEEyggOUjZBCnlHGAOQIcOHdpmTshDmEWLFrF69Wo+/PBDnnvuuTbZmzqUSf/x03/+dARE2uAMm3obf79wPNFoCIcQyYFJmex1S8ACrHQWQCSGkYwkSRpnC8OEhJU05rplpaJPkgbcEwjSvu8PaNe3L8WdOtnlvjL1OTM5YJ8uEhwMBqmrq8PtduNyuexKQtXV1QQCASKRCIWFhRx77LG8/PLLhMNhpkyZQrdu3WzDDlBeXm5nAhw6dCidOnWy86Snc8rU1NTYleXTpcsSiUTrhgNKKWcAMwCEEKOB66SUFwgh/gb8gmRkySXAy6m3vJJ6/UFq+1uyrSbr/R6Tzvmyr1NxFd8lEz9/0zTtP3r6lj4SieB2u4lGoxT27kNe915UrPkUTWg47JSuFhINKVI9wNTgpGnJVArXdD4SYfe0dcsiZiZdJgnLJBAsRHO76TVoEIHCQurr69E0LSO97ltuuYUbbrjBroTe2qSzA8ZiMQoLC7EsC9M0KS4utsuyRaNRAoEAUko7PwxAZWUllZWVzR47fReUzr2taRo1NTX4/X6qq6ttH3ra7ZIuFtwSDuRSNh24RgixgaQP+4nU+ieAktT6a4DrD+AciizicDiU0W4FMtEb9fv9NDQ0EAqFcDqddjxyJBKhpKSESCTCKY88SVy3iBsmUd1MuUdk8jlhEdWT7pN42o1iSqImxAxBzLBImBZxM7leNy0ShklRl+70O/pYvHl+xp53Hg0NDZSWlmZscDLtg85Ujz4QCFBTU4Pb7aampsaOq04XQN61axcOh4P6+noikQjDhw+nW7duez1ux44dOeGEE+wLgsfjQdM0ux5oaWmpHcmSvijtSxvuk+GWUr4jpTwttfyVlHKElLKvlPJsKWU8tT6Wet03tf2rfTmHQqHYO9FolLy8PHw+n52EPz0DsK6uDq/Xi3S6GXTRpUlDbSYNd0T/xredjC4xk/5vUzYy4slp7XHDIm77uyXBjl3oPWwE28rK+MnEidQ1hPD5fNTW1jYp9dWWiEQidsX1YDBohzQWFhba7hHTNPH7/Xi9Xo4++mjmz59PYWFhs8d0u908/vjjjB49Go/HQ0NDA7quI6W0o1VqamqScfepCjjAPrWhmu2hULRBPB4Puq7bUQrRaNSewZefn58sDFBUTOmo49DadSJqSCKGRcRMhgR+ExYov1k2LWK6mexlG8kQwbhpkrAk7mAB7fv2o6piJ5GGEL0HDyYQCBCPx/H7/Rm7M5s6dep38li3Jl6vl3A4jNPpJBwO2+GA6YtgQ0MDDoeDWCxm16Q8/PDDWblyJfPmzSMYDBIIBAgGgwSDQe6//37WrVvHqFGjCAQCJBIJ8vLy7LuGdGX3QCCAYRhNih9nIhxQoVDkEI2nYqcjIhrnzkgPWvYaMYphF1/KW/ffgx4J2++XqYk4UiYHKU3S/m6S6VztCTgW3uJS8jt0IhKN4vF4uev1f9saGg+KZoLi4uKMHDdN4/JiaRqXJ2u8LZ0+V9M02rdvzymnnMLXX3+NYRj2zEjAHm9I59e2LMuOHmn8HUFyfKJx1ElLUYZboWiDmKZph6qlDadhGGiahq7r9rPb7ebYSb/ClJJX/3ArsomBSkaYmJJkTHd6Wrv8Ji+3IQWaKamrqaFnp05ces89aKlMePF43I5JFkK0yUrvjY1uenYjJHvi6XS50LQ3nN7WeOJM45A+XddxuVx2pIiu6/Z7E4mEvS39nTW+ULQU5SpRKNog6ZjtWCxmJ/dPr0tXLU/f6muaxogJF/OLe/9E1yHDk/7s1KPLsBF4O3QkZlqph6TfcaOJWySnwFsQi0Q56qSfMPGPfySvqAiPx4NlWeTn5xOPx8nPz2+zcdxpw5qeDJM2no2NbnqqeroHns7kl3arpEMW0ymcXS6XXczZsiycTqe93eVyYRhGk23pC96+3LW0vUukQtFGiEajVFZWEovFKC8vR9d1SktLW+34aTeCEAKfz4cQwl5XVFSEEILOnTvb20+8+P849uxzMRv1AB0uF5ZlYpnf9MSdbjd6o2K5AG6vF7fXa/cOg8GgnVairSaYguQF0OPxNGlD+MZdkt7WmHQ19t1tS7Mnv/X++LS/jTLcCkWG+O9//8u1115LRUUF1157LSUlJTz99NOtdvzGE1PSBmRvz44WJgrzNhM33dxx2yqNUyg3/ix7+ny58NmVq0ShyACRSIQ333yTuXPnMnDgQP7yl78wYMAAli5dmm1pikMAkQuTGouKiuRFF12UbRnNEo/H7VlUuUpdXR1OpzNjM8xag507d7JzZylSZiYCoTUoLNxKjx5d9r7jXjBNk82bN9O7d282btxIz549qa+vx7KsA/odmaZJVVUV7du3P2CNmSIcDmOaJsFgcO87Z4mqqiry8/NbPFMxGyxYsICamprddutzwnALISqBMAc5g+A+UIrStj8obfuH0rZ/HGraekgp2+1uQ04YbgAhxHIp5bBs69gdStv+obTtH0rb/vF90qZ83AqFQtHGUIZboVAo2hi5ZLjnZFvAHlDa9g+lbf9Q2vaP7422nPFxKxQKhaJl5FKPW6FQKBQtIOuGWwgxTgixTgixQQiR9aILQogyIcTnQohPhRDLU+uKhRCvCyHWp56LDpKWuUKICiHE6kbrdqtFJPlTqh1XCSGOypK+W4QQW1Pt92mq5F1624yUvnVCiJMzqKubEOJtIcQXQog1QojfpNZnve32oC3r7ZY6l1cI8ZEQ4rOUvltT63sJIZaldCwSQrhT6z2p1xtS23tmQds8IcSmRm03OLU+G/8JhxBipRDi1dTrzLTbt6sTH8wH4AA2Ar0BN/AZcESWNZUBpd9adzdwfWr5euCug6TlOOAoYPXetACnAv8EBDASWJYlfbeQLG/37X2PSH2/HqBX6nt3ZEhXJ+Co1HIA+F/q/Flvuz1oy3q7pc4ngPzUsgtYlmqT54DzUutnA1ekln8NzE4tnwcsyoK2ecAvdrN/Nv4T1wALgVdTrzPSbtnucY8ANshkNZ0EyfqVZ2RZ0+44A5ifWp4PnHkwTiqlfBeobqGWM4CnZJIPSRZz7pQFfc1xBvCslDIupdwEbCD5/WdC13Yp5YrUcgOwFuhCDrTdHrQ1x0Frt5QmKaUMpV66Ug8JnAg8n1r/7bZLt+nzwBghMpPEYw/amuOg/ieEEF2BnwKPp14LMtRu2TbcXYAtjV6Xs+cf8cFAAv8WQnwihLg8ta6DlHJ7ankH0CE70vaoJZfackrq1nRuI7dSVvSlbkGHkOyd5VTbfUsb5Ei7pW73PwUqgNdJ9vJrpZTGbjTY+lLb60jWoD0o2qSU6ba7PdV29wsh0vPYD3bbPQBMA9KpFkvIULtl23DnIsdIKY8CTgGuFEIc13ijTN7b5EQoTi5pacSjQB9gMLAdmJUtIUKIfGAxcLWUsr7xtmy33W605Uy7SSlNKeVgoCvJ3n3/bGn5Nt/WJoQYCMwgqXE4UEyykPlBRQhxGlAhpfzkYJwv24Z7K9C4ZHLX1LqsIaXcmnquAF4k+cPdmb7FSj1XZE9hs1pyoi2llDtTfy4L+Avf3NYfVH1CCBdJw/i0lPKF1OqcaLvdacuVdmuMlLIWeBsYRdLNkE4D3ViDrS+1vQCoOojaxqXcT1ImC5Y/SXba7mjgdCFEGUmX74nAg2So3bJtuD8G+qVGXt0knfSvZEuMEMIvhAikl4GxwOqUpktSu10CvJwdhR0Bo5UAAAF0SURBVLAHLa8AF6dG0kcCdY3cAgeNb/kQzyLZfml956VG03sB/YCPMqRBAE8Aa6WU9zXalPW2a05bLrRbSkc7IURhatkHnETSD/828IvUbt9uu3Sb/gJ4K3U3c7C0fdnoYixI+pAbt91B+V6llDOklF2llD1J2rG3pJQXkKl2+//t2z1uwkAQhuG3g5qOlgNQpUxBC9fIMZByi5wgkVJwBeAANBAgRX5ukibFDIIGJBf2stL7SC7ASPtphEfyjt3GZLXJQUx+v4l9tHnhLCNigv8BfJ7yEHtPK+AHWAKDjvK8E7fNf8T+2NO1LMTk/CXreAAeCuV7zfX3+eccXvx+nvm+gGmLuR6JbZA9sMtjdg+1u5GteN1yrTGwzRxH4Pni2tgQw9EF0Mvv+/n5N8+PCmRbZ+2OwBvnJ086vyZy3Qnnp0paqZtvTkpSZUpvlUiSGrJxS1JlbNySVBkbtyRVxsYtSZWxcUtSZWzcklQZG7ckVeYf2tkbinO+r1AAAAAASUVORK5CYII=\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Risultati\n",
+    "\n",
+    "Vediamo se siamo riusciti ad addestrare Peter a combattere il lupo!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Killed by wolf = 1, won: 9 times, drown: 90 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def qpolicy(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(qpolicy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Ora vediamo molti meno casi di annegamento, ma Peter non riesce ancora sempre a uccidere il lupo. Prova a sperimentare e vedi se puoi migliorare questo risultato giocando con gli iperparametri.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fe0987e7dd8>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 395.093508 248.518125\" width=\"395.093508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 395.093508 248.518125 \nL 395.093508 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 387.175 224.64 \nL 387.175 7.2 \nL 52.375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m95b0a9fb88\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"67.593182\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(64.411932 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"128.471997\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 2000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(115.746997 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"189.350812\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 4000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(176.625812 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"250.229627\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 6000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(237.504627 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.108442\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 8000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(298.383442 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"371.987258\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 10000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(356.081008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mfaed8288f7\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"214.756364\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(39.0125 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"188.738578\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 20000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 192.537797)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"162.720793\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 40000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 166.520011)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"136.703007\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 60000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 140.502226)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"110.685222\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 80000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 114.48444)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"84.667436\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 88.466655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"58.649651\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 120000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 62.448869)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"32.631865\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 140000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 36.431084)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p166d3f566c)\" d=\"M 67.593182 214.756364 \nL 69.541304 214.747257 \nL 69.571743 134.625487 \nL 69.602183 214.756364 \nL 69.632622 214.755063 \nL 69.75438 214.752461 \nL 69.784819 17.083636 \nL 69.845698 214.756364 \nL 70.089213 214.755063 \nL 70.119653 210.434809 \nL 70.180531 214.755063 \nL 70.210971 214.670505 \nL 70.27185 214.732948 \nL 70.454486 214.756364 \nL 71.732941 214.740753 \nL 71.976457 214.75116 \nL 72.585245 214.708231 \nL 72.615684 214.656195 \nL 72.646123 214.756364 \nL 72.676563 214.740753 \nL 72.859199 214.524805 \nL 72.889639 214.747257 \nL 73.072275 214.738151 \nL 73.102715 214.631478 \nL 73.163593 214.745957 \nL 73.194033 214.755063 \nL 73.224472 214.615868 \nL 73.285351 214.755063 \nL 75.172594 214.755063 \nL 75.294352 214.75116 \nL 75.324791 214.756364 \nL 75.355231 214.639284 \nL 75.41611 214.725142 \nL 75.568307 214.745957 \nL 75.690064 214.755063 \nL 76.237974 214.682213 \nL 76.268413 214.56123 \nL 76.298852 214.752461 \nL 76.329292 214.749859 \nL 76.481489 214.70693 \nL 76.511928 214.748558 \nL 76.725004 214.717337 \nL 76.846762 214.700425 \nL 76.968519 214.756364 \nL 77.120716 214.749859 \nL 77.94258 214.756364 \nL 87.622312 214.75116 \nL 87.652751 214.621071 \nL 87.71363 214.748558 \nL 88.139782 214.756364 \nL 88.26154 214.748558 \nL 88.961646 214.747257 \nL 88.992085 214.64839 \nL 89.052964 214.756364 \nL 89.722631 214.739452 \nL 89.966146 214.752461 \nL 90.179222 214.70693 \nL 90.331419 214.756364 \nL 90.574935 214.696523 \nL 90.696692 214.756364 \nL 91.061965 214.756364 \nL 95.688755 214.735549 \nL 95.719194 214.576841 \nL 95.749634 214.75116 \nL 95.780073 214.752461 \nL 99.341484 214.738151 \nL 99.371923 214.631478 \nL 99.432802 214.75116 \nL 99.737196 214.713434 \nL 99.858954 214.748558 \nL 100.04159 214.682213 \nL 100.102469 214.650992 \nL 100.163348 214.744656 \nL 100.528621 214.753762 \nL 100.680818 214.755063 \nL 102.050591 214.752461 \nL 102.081031 214.636682 \nL 102.141909 214.739452 \nL 102.385425 214.739452 \nL 102.507182 214.755063 \nL 103.024652 214.756364 \nL 103.968274 214.732948 \nL 104.18135 214.75116 \nL 104.69882 214.734249 \nL 104.942335 214.753762 \nL 105.155411 214.740753 \nL 105.398926 214.752461 \nL 106.129472 214.752461 \nL 106.159911 214.686116 \nL 106.22079 214.756364 \nL 113.43493 214.756364 \nL 113.465369 214.457159 \nL 113.526248 214.747257 \nL 113.556687 214.665301 \nL 113.648005 214.713434 \nL 114.226354 214.748558 \nL 114.256794 214.641885 \nL 114.317672 214.756364 \nL 115.626567 214.75116 \nL 116.357113 214.755063 \nL 116.50931 214.744656 \nL 116.813704 214.753762 \nL 117.057219 214.743355 \nL 117.452931 214.75116 \nL 118.092159 214.743355 \nL 118.366114 214.749859 \nL 119.187978 214.755063 \nL 121.349176 214.749859 \nL 121.62313 214.738151 \nL 121.988403 214.753762 \nL 122.505873 214.735549 \nL 122.718949 214.756364 \nL 126.128163 214.735549 \nL 126.158602 214.496186 \nL 126.219481 214.745957 \nL 126.371678 214.747257 \nL 126.828269 214.738151 \nL 127.010905 214.709532 \nL 127.163102 214.738151 \nL 127.345739 214.755063 \nL 127.467497 214.748558 \nL 128.654633 214.753762 \nL 129.659134 214.744656 \nL 129.811331 214.752461 \nL 130.785392 214.755063 \nL 130.937589 214.713434 \nL 131.089786 214.740753 \nL 131.39418 214.735549 \nL 131.576817 214.752461 \nL 132.307362 214.75116 \nL 132.520438 214.709532 \nL 132.672635 214.748558 \nL 139.308426 214.753762 \nL 139.338865 214.556027 \nL 139.399744 214.756364 \nL 139.491063 214.609363 \nL 139.551941 214.756364 \nL 140.038972 214.73685 \nL 140.282487 214.744656 \nL 140.465124 214.613266 \nL 140.495563 214.756364 \nL 141.926215 214.716036 \nL 142.078412 214.755063 \nL 142.443685 214.756364 \nL 142.6872 214.755063 \nL 142.71764 214.597655 \nL 142.778519 214.756364 \nL 142.900276 214.730346 \nL 143.113352 214.739452 \nL 143.387307 214.753762 \nL 143.843898 214.75116 \nL 147.009596 214.732948 \nL 147.040036 214.639284 \nL 147.100914 214.756364 \nL 148.440248 214.739452 \nL 148.714203 214.752461 \nL 149.170794 214.727744 \nL 149.353431 214.755063 \nL 151.149356 214.732948 \nL 151.271113 214.729045 \nL 151.42331 214.753762 \nL 151.788583 214.708231 \nL 151.849462 214.747257 \nL 151.879901 214.608062 \nL 151.94078 214.756364 \nL 152.214735 214.752461 \nL 152.884402 214.745957 \nL 153.006159 214.722541 \nL 153.158357 214.727744 \nL 153.432311 214.734249 \nL 156.019661 214.743355 \nL 156.0501 214.587248 \nL 156.08054 214.756364 \nL 156.110979 214.747257 \nL 156.171858 214.756364 \nL 156.202297 214.63408 \nL 156.293615 214.722541 \nL 156.537131 214.745957 \nL 156.658888 214.726443 \nL 156.841525 214.756364 \nL 156.871964 214.615868 \nL 156.932843 214.756364 \nL 157.60251 214.722541 \nL 157.754707 214.755063 \nL 159.063602 214.688717 \nL 159.185359 214.756364 \nL 159.702829 214.723841 \nL 159.855026 214.730346 \nL 160.037663 214.753762 \nL 160.311617 214.713434 \nL 160.433375 214.738151 \nL 160.585572 214.753762 \nL 161.072602 214.755063 \nL 161.103042 214.645788 \nL 161.163921 214.752461 \nL 161.498754 214.727744 \nL 161.529194 214.610664 \nL 161.590072 214.755063 \nL 162.290179 214.756364 \nL 162.320618 214.543018 \nL 162.381497 214.747257 \nL 162.838088 214.732948 \nL 162.990285 214.732948 \nL 163.172922 214.735549 \nL 163.538195 214.75116 \nL 165.729832 214.745957 \nL 165.882029 214.697824 \nL 166.003787 214.75116 \nL 166.216862 214.745957 \nL 166.460378 214.719939 \nL 166.490817 214.654894 \nL 166.551696 214.738151 \nL 167.677954 214.753762 \nL 167.708393 214.544319 \nL 167.769272 214.756364 \nL 170.356622 214.75116 \nL 170.874092 214.756364 \nL 170.995849 214.756364 \nL 171.148046 214.735549 \nL 171.300243 214.725142 \nL 171.787274 214.740753 \nL 171.909032 214.744656 \nL 171.939471 214.686116 \nL 172.030789 214.73685 \nL 172.152547 214.712133 \nL 172.304744 214.744656 \nL 172.48738 214.744656 \nL 172.791774 214.753762 \nL 180.097232 214.739452 \nL 180.127672 214.601558 \nL 180.158111 214.755063 \nL 180.18855 214.723841 \nL 180.371187 214.75116 \nL 182.928097 214.725142 \nL 183.080294 214.744656 \nL 183.689082 214.755063 \nL 183.81084 214.716036 \nL 183.963037 214.75116 \nL 184.602265 214.755063 \nL 184.754462 214.755063 \nL 186.154674 214.75116 \nL 186.185114 214.530009 \nL 186.245993 214.753762 \nL 186.459068 214.714735 \nL 186.580826 214.755063 \nL 186.733023 214.744656 \nL 189.107297 214.753762 \nL 190.416191 214.735549 \nL 190.537949 214.744656 \nL 190.872783 214.756364 \nL 193.460132 214.755063 \nL 194.008041 214.748558 \nL 194.038481 214.566434 \nL 194.09936 214.734249 \nL 194.312436 214.75116 \nL 194.708148 214.752461 \nL 194.738587 214.623673 \nL 194.799466 214.735549 \nL 195.10386 214.756364 \nL 195.256057 214.73685 \nL 195.651769 214.731647 \nL 195.682209 214.566434 \nL 195.712648 214.755063 \nL 195.743088 214.753762 \nL 197.051982 214.742054 \nL 197.325937 214.75116 \nL 197.934725 214.744656 \nL 197.965164 214.543018 \nL 198.026043 214.753762 \nL 199.304498 214.748558 \nL 199.548014 214.756364 \nL 199.578453 214.691319 \nL 199.669771 214.752461 \nL 201.069984 214.755063 \nL 201.100423 214.690018 \nL 201.191742 214.735549 \nL 201.28306 214.732948 \nL 201.374378 214.664 \nL 201.496136 214.755063 \nL 202.135363 214.756364 \nL 204.814031 214.691319 \nL 204.905349 214.753762 \nL 204.935789 214.719939 \nL 205.118425 214.752461 \nL 206.518638 214.756364 \nL 206.549077 214.566434 \nL 206.609956 214.745957 \nL 207.066547 214.743355 \nL 207.096987 214.677009 \nL 207.157866 214.755063 \nL 213.61102 214.755063 \nL 213.641459 214.563832 \nL 213.702338 214.744656 \nL 214.006732 214.745957 \nL 216.411445 214.75116 \nL 217.263749 214.747257 \nL 217.294188 214.647089 \nL 217.355067 214.75116 \nL 246.120307 214.756364 \nL 246.150747 214.569036 \nL 246.211625 214.729045 \nL 246.48558 214.755063 \nL 246.607338 214.723841 \nL 246.759535 214.743355 \nL 247.094368 214.756364 \nL 247.733596 214.739452 \nL 247.946672 214.756364 \nL 248.098869 214.731647 \nL 248.403263 214.755063 \nL 249.012051 214.712133 \nL 249.04249 214.636682 \nL 249.07293 214.753762 \nL 249.103369 214.749859 \nL 250.07743 214.743355 \nL 250.10787 214.611965 \nL 250.168748 214.731647 \nL 251.021052 214.570336 \nL 251.081931 214.755063 \nL 251.14281 214.743355 \nL 251.416764 214.75116 \nL 251.447204 214.686116 \nL 251.538522 214.75116 \nL 252.847416 214.719939 \nL 252.999613 214.744656 \nL 253.304007 214.738151 \nL 253.66928 214.748558 \nL 253.912796 214.755063 \nL 254.552023 214.735549 \nL 254.765099 214.752461 \nL 255.434766 214.703027 \nL 255.586963 214.753762 \nL 255.708721 214.740753 \nL 255.891357 214.743355 \nL 255.921796 214.67831 \nL 255.982675 214.744656 \nL 256.287069 214.752461 \nL 256.469706 214.753762 \nL 256.682782 214.75116 \nL 256.713221 214.654894 \nL 256.7741 214.756364 \nL 257.26113 214.745957 \nL 257.474206 214.753762 \nL 257.504646 214.644487 \nL 257.565525 214.742054 \nL 257.900358 214.75116 \nL 257.930797 214.684815 \nL 258.022116 214.730346 \nL 258.570025 214.743355 \nL 258.81354 214.743355 \nL 258.965737 214.738151 \nL 259.513647 214.756364 \nL 259.818041 214.739452 \nL 260.000677 214.730346 \nL 260.152874 214.723841 \nL 260.305071 214.753762 \nL 260.579026 214.753762 \nL 261.796602 214.756364 \nL 262.100996 214.73685 \nL 262.314072 214.749859 \nL 263.775164 214.756364 \nL 263.805603 214.591151 \nL 263.866482 214.756364 \nL 264.566588 214.701726 \nL 264.688346 214.752461 \nL 264.901422 214.677009 \nL 265.053619 214.743355 \nL 265.084058 214.631478 \nL 265.144937 214.749859 \nL 266.240756 214.755063 \nL 266.362513 214.756364 \nL 267.762726 214.732948 \nL 268.036681 214.755063 \nL 268.706348 214.738151 \nL 268.888984 214.743355 \nL 269.071621 214.755063 \nL 270.776227 214.747257 \nL 270.806667 214.673107 \nL 270.867546 214.756364 \nL 273.515774 214.749859 \nL 273.972365 214.756364 \nL 274.002805 214.684815 \nL 274.094123 214.75116 \nL 274.73335 214.73685 \nL 274.885547 214.723841 \nL 275.098623 214.756364 \nL 275.403017 214.742054 \nL 275.737851 214.756364 \nL 276.194442 214.704328 \nL 276.346639 214.756364 \nL 276.620594 214.626275 \nL 276.742351 214.756364 \nL 277.168503 214.75116 \nL 277.868609 214.756364 \nL 278.020806 214.743355 \nL 278.416519 214.747257 \nL 278.446958 214.667903 \nL 278.507837 214.752461 \nL 286.117689 214.755063 \nL 286.148128 214.610664 \nL 286.209007 214.747257 \nL 286.361204 214.756364 \nL 286.391643 214.682213 \nL 286.482962 214.727744 \nL 286.665598 214.755063 \nL 286.848235 214.674408 \nL 286.969992 214.756364 \nL 289.739978 214.708231 \nL 289.892175 214.742054 \nL 290.227009 214.756364 \nL 291.322828 214.748558 \nL 291.353267 214.543018 \nL 291.414146 214.710833 \nL 291.566343 214.752461 \nL 293.453586 214.756364 \nL 293.484025 214.654894 \nL 293.544904 214.756364 \nL 294.884238 214.742054 \nL 295.066875 214.745957 \nL 295.249511 214.699125 \nL 295.31039 214.756364 \nL 295.340829 214.72124 \nL 295.371269 214.64839 \nL 295.401708 214.755063 \nL 295.432148 214.72124 \nL 295.584345 214.729045 \nL 295.82786 214.756364 \nL 296.162693 214.738151 \nL 296.193133 214.627576 \nL 296.223572 214.756364 \nL 296.254012 214.738151 \nL 313.81755 214.738151 \nL 313.847989 214.609363 \nL 313.908868 214.748558 \nL 314.30458 214.752461 \nL 314.33502 214.639284 \nL 314.395898 214.749859 \nL 314.882929 214.740753 \nL 315.096005 214.755063 \nL 316.009187 214.75116 \nL 316.039626 214.652292 \nL 316.100505 214.756364 \nL 317.287642 214.753762 \nL 317.318082 214.628876 \nL 317.37896 214.752461 \nL 319.144446 214.75116 \nL 319.174885 214.69262 \nL 319.266204 214.75116 \nL 319.44884 214.626275 \nL 319.47928 214.745957 \nL 319.722795 214.753762 \nL 319.814113 214.709532 \nL 319.844552 214.748558 \nL 320.240265 214.755063 \nL 320.362022 214.755063 \nL 321.701356 214.748558 \nL 321.731796 214.632779 \nL 321.792674 214.749859 \nL 321.883993 214.749859 \nL 321.914432 214.566434 \nL 321.975311 214.753762 \nL 324.532221 214.735549 \nL 324.745297 214.756364 \nL 324.927933 214.755063 \nL 326.389025 214.744656 \nL 326.419464 214.677009 \nL 326.510783 214.744656 \nL 327.363086 214.756364 \nL 327.393525 214.693921 \nL 327.484844 214.739452 \nL 327.728359 214.756364 \nL 327.880556 214.755063 \nL 328.306708 214.745957 \nL 328.337147 214.558628 \nL 328.398026 214.752461 \nL 328.611102 214.697824 \nL 328.732859 214.756364 \nL 328.854617 214.756364 \nL 329.311208 214.719939 \nL 329.463405 214.748558 \nL 329.493845 214.602859 \nL 329.554723 214.744656 \nL 329.859118 214.756364 \nL 330.711421 214.743355 \nL 330.894057 214.713434 \nL 330.985376 214.748558 \nL 331.350648 214.755063 \nL 331.381088 214.67831 \nL 331.472406 214.748558 \nL 332.720422 214.735549 \nL 332.963937 214.756364 \nL 333.237892 214.729045 \nL 333.390089 214.755063 \nL 333.633604 214.756364 \nL 336.251393 214.755063 \nL 337.803803 214.756364 \nL 337.834242 214.695222 \nL 337.925561 214.749859 \nL 338.382152 214.749859 \nL 338.534349 214.752461 \nL 338.747425 214.70693 \nL 338.808303 214.598956 \nL 338.899622 214.756364 \nL 341.517411 214.748558 \nL 341.882683 214.740753 \nL 342.06532 214.747257 \nL 342.308835 214.756364 \nL 342.339275 214.656195 \nL 342.400153 214.686116 \nL 342.55235 214.756364 \nL 342.765426 214.755063 \nL 344.348276 214.755063 \nL 344.378715 214.684815 \nL 344.439594 214.72124 \nL 344.591791 214.752461 \nL 345.444094 214.738151 \nL 345.474534 214.587248 \nL 345.504973 214.755063 \nL 345.535412 214.755063 \nL 346.022443 214.727744 \nL 346.17464 214.755063 \nL 346.296398 214.739452 \nL 346.539913 214.755063 \nL 348.914187 214.752461 \nL 349.188141 214.755063 \nL 349.614293 214.748558 \nL 349.918687 214.73685 \nL 350.040445 214.745957 \nL 350.497036 214.756364 \nL 350.527475 214.669204 \nL 350.588354 214.749859 \nL 351.197142 214.755063 \nL 351.227582 214.679611 \nL 351.3189 214.740753 \nL 351.562415 214.735549 \nL 351.958127 214.755063 \nL 354.515038 214.756364 \nL 355.519538 214.717337 \nL 355.549977 214.639284 \nL 355.580417 214.75116 \nL 355.610856 214.749859 \nL 358.898312 214.744656 \nL 358.928752 214.550823 \nL 358.989631 214.700425 \nL 359.141828 214.743355 \nL 359.294025 214.756364 \nL 359.324464 214.675709 \nL 359.415782 214.723841 \nL 359.963692 214.753762 \nL 359.994131 214.644487 \nL 360.05501 214.747257 \nL 360.481162 214.749859 \nL 360.602919 214.749859 \nL 360.968192 214.749859 \nL 360.998631 214.543018 \nL 361.05951 214.755063 \nL 362.398844 214.72124 \nL 362.520602 214.755063 \nL 362.551041 214.666602 \nL 362.642359 214.73685 \nL 363.12939 214.747257 \nL 363.251148 214.756364 \nL 364.560042 214.745957 \nL 364.925315 214.755063 \nL 365.290588 214.745957 \nL 365.747179 214.755063 \nL 367.269149 214.747257 \nL 367.299589 214.636682 \nL 367.360468 214.725142 \nL 367.634422 214.756364 \nL 369.004196 214.744656 \nL 369.339029 214.752461 \nL 369.704302 214.753762 \nL 370.982757 214.734249 \nL 371.195833 214.743355 \nL 371.956818 214.693921 \nL 371.956818 214.693921 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 52.375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 387.175 224.64 \nL 387.175 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 387.175 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 52.375 7.2 \nL 387.175 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p166d3f566c\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"52.375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..55a4112ea
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,577 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "488431336543f71f14d4aaf0399e3381",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:08:32+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Peter e il Lupo: Introduzione al Reinforcement Learning\n",
+    "\n",
+    "In questo tutorial, impareremo come applicare il Reinforcement Learning a un problema di ricerca del percorso. L'ambientazione è ispirata alla fiaba musicale [Peter e il Lupo](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) del compositore russo [Sergei Prokofiev](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev). È la storia del giovane pioniere Peter, che coraggiosamente esce di casa per raggiungere la radura nella foresta e inseguire il lupo. Addestreremo algoritmi di machine learning che aiuteranno Peter a esplorare l'area circostante e a costruire una mappa di navigazione ottimale.\n",
+    "\n",
+    "Per prima cosa, importiamo alcune librerie utili:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Panoramica dell'Apprendimento per Rinforzo\n",
+    "\n",
+    "**L'Apprendimento per Rinforzo** (RL) è una tecnica di apprendimento che ci permette di apprendere un comportamento ottimale di un **agente** in un determinato **ambiente** eseguendo molti esperimenti. Un agente in questo ambiente dovrebbe avere un **obiettivo**, definito da una **funzione di ricompensa**.\n",
+    "\n",
+    "## L'Ambiente\n",
+    "\n",
+    "Per semplicità, consideriamo il mondo di Peter come una scacchiera di dimensioni `width` x `height`. Ogni cella di questa scacchiera può essere:\n",
+    "* **terra**, su cui Peter e altre creature possono camminare\n",
+    "* **acqua**, su cui ovviamente non si può camminare\n",
+    "* **un albero** o **erba** - un luogo dove ci si può riposare\n",
+    "* **una mela**, che rappresenta qualcosa che Peter sarebbe felice di trovare per nutrirsi\n",
+    "* **un lupo**, che è pericoloso e dovrebbe essere evitato\n",
+    "\n",
+    "Per lavorare con l'ambiente, definiremo una classe chiamata `Board`. Per non appesantire troppo questo notebook, abbiamo spostato tutto il codice per lavorare con la scacchiera in un modulo separato chiamato `rlboard`, che importeremo ora. Puoi dare un'occhiata a questo modulo per ottenere maggiori dettagli sugli aspetti interni dell'implementazione.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from rlboard import *"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Creiamo ora una scacchiera casuale e vediamo come appare:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#pa5c3528530)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image7eb26753ab\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m68b070af30\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m7328ea8c2e\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pa5c3528530\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "width, height = 8,8\n",
+    "m = Board(width,height)\n",
+    "m.randomize(seed=13)\n",
+    "m.plot()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Azioni e Politica\n",
+    "\n",
+    "Nel nostro esempio, l'obiettivo di Peter sarebbe trovare una mela, evitando il lupo e altri ostacoli. Per fare ciò, può essenzialmente camminare in giro finché non trova una mela. Pertanto, in qualsiasi posizione può scegliere tra una delle seguenti azioni: su, giù, sinistra e destra. Definiremo queste azioni come un dizionario e le mapperemo a coppie di corrispondenti cambiamenti di coordinate. Ad esempio, muoversi a destra (`R`) corrisponderebbe a una coppia `(1,0)`.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "actions = { \"U\" : (0,-1), \"D\" : (0,1), \"L\" : (-1,0), \"R\" : (1,0) }\n",
+    "action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "La strategia del nostro agente (Peter) è definita da quella che viene chiamata **policy**. Consideriamo la policy più semplice, chiamata **cammino casuale**.\n",
+    "\n",
+    "## Cammino casuale\n",
+    "\n",
+    "Iniziamo risolvendo il nostro problema implementando una strategia di cammino casuale.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "18"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def random_policy(m):\n",
+    "    return random.choice(list(actions))\n",
+    "\n",
+    "def walk(m,policy,start_position=None):\n",
+    "    n = 0 # number of steps\n",
+    "    # set initial position\n",
+    "    if start_position:\n",
+    "        m.human = start_position \n",
+    "    else:\n",
+    "        m.random_start()\n",
+    "    while True:\n",
+    "        if m.at() == Board.Cell.apple:\n",
+    "            return n # success!\n",
+    "        if m.at() in [Board.Cell.wolf, Board.Cell.water]:\n",
+    "            return -1 # eaten by wolf or drowned\n",
+    "        while True:\n",
+    "            a = actions[policy(m)]\n",
+    "            new_pos = m.move_pos(m.human,a)\n",
+    "            if m.is_valid(new_pos) and m.at(new_pos)!=Board.Cell.water:\n",
+    "                m.move(a) # do the actual move\n",
+    "                break\n",
+    "        n+=1\n",
+    "\n",
+    "walk(m,random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Facciamo l'esperimento di passeggiata casuale più volte e vediamo il numero medio di passi effettuati:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 32.87096774193548, eaten by wolf: 7 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def print_statistics(policy):\n",
+    "    s,w,n = 0,0,0\n",
+    "    for _ in range(100):\n",
+    "        z = walk(m,policy)\n",
+    "        if z<0:\n",
+    "            w+=1\n",
+    "        else:\n",
+    "            s += z\n",
+    "            n += 1\n",
+    "    print(f\"Average path length = {s/n}, eaten by wolf: {w} times\")\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Funzione di Ricompensa\n",
+    "\n",
+    "Per rendere la nostra politica più intelligente, dobbiamo capire quali mosse sono \"migliori\" rispetto ad altre.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "move_reward = -0.1\n",
+    "goal_reward = 10\n",
+    "end_reward = -10\n",
+    "\n",
+    "def reward(m,pos=None):\n",
+    "    pos = pos or m.human\n",
+    "    if not m.is_valid(pos):\n",
+    "        return end_reward\n",
+    "    x = m.at(pos)\n",
+    "    if x==Board.Cell.water or x == Board.Cell.wolf:\n",
+    "        return end_reward\n",
+    "    if x==Board.Cell.apple:\n",
+    "        return goal_reward\n",
+    "    return move_reward"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Apprendimento Q\n",
+    "\n",
+    "Costruisci una Q-Table, o un array multidimensionale. Poiché la nostra griglia ha dimensioni `width` x `height`, possiamo rappresentare la Q-Table con un array numpy di forma `width` x `height` x `len(actions)`:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Passa la Q-Table alla funzione di plot per visualizzare la tabella sulla board:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p267d475764)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image00b8757863\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4a30fd26ed\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m28a95af906\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p267d475764\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAW4AAAFpCAYAAAC8p8I3AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nOzdeXhU5f3+8fczk8m+BwIYBGQRZIkoiKIsIm6tuwVEZSkiqC1SXHAB259VYhUVqrUVUURA3FGwFLQKrsAXxJZNBQIkICEEkpBl9plznt8fmaRESEBJODPh8/LKlcmZ5dwkmduT5yyP0lojhBAictisDiCEEOLnkeIWQogII8UthBARRopbCCEijBS3EEJEGCluIYSIMI1W3EqpK5VS25RSO5RSDzXWeoQQ4lSjGuM4bqWUHdgOXAbsBb4BbtZaf9/gKxNCiFNMY21x9wF2aK13aa39wFvAdY20LiGEOKU0VnFnAT8e9vXe0DIhhBAnKMqqFSulxgPjARwOR6/s7GyrohyTz+ejsrKSZs2aWR2lTmVlZTgcDhISEqyOUqfCwkIyMzOx2+1WR6nTnj17aNOmjdUx6hQMBjl48CCtWrWyOkqdnE4nwWCQ1NRUq6PU6eDBgyQnJxMTE2N1lDp99913eDweddQ7tdYN/gH0BT4+7OuHgYfrenxmZqYOZ7m5uXr27NlWx6jXBx98oFevXm11jHo9/vjjurS01OoYdTJNU0+YMMHqGPUqKSnROTk5Vseo19dff60XL15sdYx6zZo1S+fm5lodo16hXjxqZzbWUMk3QCel1BlKqWhgOPBhI61LCCFOKY0yVKK1DiqlJgAfA3bgVa31d42xLiGEONU02hi31noZsKyxXl8IIU5VcuakEEJEGCluIYSIMFLcQggRYaS4hRAiwkhxCyFEhJHiFkKICCPFLYQQEUaKWwghIowUtxBCRBgpbiGEiDBS3EIIEWGkuIUQIsI02eLOy8urvhZ4WDIMgz179lgdo14ul4uDBw9aHaNeBw8exOVyWR2jXnv27MEwDKtj1ElrTV5entUx6uX3+9m3b5/VMepVVlZGWVnZSVmXZTPgNJZt27bx1VdfsXnzZnr06EHPnj3p3bu31bFq+fzzz9m2bRvbtm2ja9euXHnllbRu3drqWLW8/fbbFBQUUFFRQevWrRk5cmRYzRbi8/lYsGABe/fuJSkpiaysLIYPH251rFoKCgpYvnw533//PZ07d+bMM89k0KBBVseqZf369WzYsIFNmzaRnZ1Nv3796NKli9Wxalm6dCn5+fkUFBTQoUMHhgwZElaz62itmTdvHoWFhQC0atWK0aNHo9TRJ69pCE1ui/urr75i7dq1/OlPf2LXrl188MEHVkc6wpw5c3C73TzwwAMsX76cLVu2WB3pCI899hjdunXjhhtu4K9//Stut9vqSLV4PB5mzpzJ9ddfT/fu3XnsscesjnSE7777jmXLljF58mS8Xi+vvPKK1ZGOsHjxYnbt2sWjjz7KunXr+Oqrr6yOdISnn36ajIwMxo4dy4IFC9i/f7/VkWoxTZNp06YxYMAA+vfvz7Rp0zBNs1HX2aSKOy8vj82bNxMTE8O1117LQw89RGxsLKtWrbI6Wo1FixbRt29fPvroIx555BH+/ve/s3DhQsrLy62OVmPKlCn85S9/4aGHHmL16tUsXryY22+/3epYtdx+++1MmTKFMWPGkJqayt///ncefvhhq2PVqKioYP78+XTv3p2rrrqKkSNH0q9fP9577z2ro9VYvXo10dHR7Nq1i9GjR/Pkk0+yZcsWdu3aZXW0Gs8//zx33XUXzz33HPPnz2fBggVMmTIlrIaexo8fzzPPPMOECRMoLS3lvffeY/z48Y26ziY1VNKuXTt69OjBzp07Wb58OfPnz8fr9XLhhRdaHa3GjTfeyOjRo7ntttu4/PLLeeCBB7jllltITk62OlqNadOm0bNnT+bNm0daWho33XQTy5aF15wYL7/8Mpdffjnvv/8+FRUV3H777WzcuNHqWDWSkpIYNWoUb7/9Np9++ikrV65k1apVLFiwwOpoNfr27cuyZcu48MIL+e1vf8tTTz1F9+7dOeOMM6yOVuPuu+9m0KBBPPnkk3Tu3Jnx48fz1FNPYbOFzzbnSy+9RHZ2Nu+//z5Q9R7ftGlTo66zSRW3UoqePXuSl5fHc889h9fr5eKLL27UsaafSynFNddcw8aNG9m2bRuZmZl06NAhrDLabDZGjRrFBx98gM1m49JLLyU+Pt7qWLXExsZy+eWXM2/ePEzTZNSoUWH1ZlZK0b59e1q2bMkLL7yA3+/n2muvDaufs1KKgQMH8vnnn/Pcc88B0LNnz7DLeOutt/Lpp5/yxRdfkJ2dTfPmzcMqo81mY9iwYbz55psADBs2rNF/F5tUcQP07t2b3r17s2rVKi688MKw+gFXGzp0KDfccAPffvst559/vtVxjur++++npKSE0tJSOnXqZHWcI8TFxZGTk0Nubi5paWk0a9bM6khH6NixIzk5Oaxbt45zzjkHh8NhdaQjXHbZZVx66aWsXr2aiy66yOo4RzVu3DhcLhc7d+4kOzvb6jhHsNlsPProo+zduxfgpBxo0OSKu1q4/hJWi4qKCtvSrpaRkUFGRobVMeoVjv9T+ak+ffpYHaFeSqmwf78kJCSEZWkf7mQeGRY+f1sKIYQ4LlLcQggRYaS4hRAiwkhxCyFEhJHiFkKICCPFLYQQEUaKWwghIowUtxBCRBgpbiGEiDBS3EIIEWFO6JR3pVQ+UAkYQFBr3VsplQ68DbQD8oFhWutDJxZTCCFEtYbY4h6kte6pta6eZuYhYIXWuhOwIvS1EEKIBtIYQyXXAfNCt+cB1zfCOoQQ4pR1osWtgX8rpb5VSlVP+dBCa10Yur0faHGC6xBCCHGYE72saz+tdYFSKhP4RCm19fA7tdZaKXXUqdZDRT8eIDExkdzc3BOM0nj27t1LWVlZWGcsLi7GNM2wzuhyucjLy6O4uNjqKHXy+/1h/T2sqKjA5XKFdcb9+/eH/fulrKyMH3/8Ea2PWk9hob55K0+ouLXWBaHPB5RSHwB9gCKlVCutdaFSqhVwoI7nzgZmA2RkZOjPP//8RKI0qrKyMvbu3Us4Z9y5cyfx8fGUlJRYHaVOxcXFrF69Oqxmi/8pp9MZ1j9nr9fLmoNrWPL5Equj1Cm+MJ7BnsGNPmHuiSgoKODbb79lx44dVkepU73fP631L/oAEoCkw26vBq4EngYeCi1/CJh+rNfKzMzU4Sw3N1fPnj3b6hj1+uCDD/Tq1autjlGvxx9/XJeWllodo06maeoJEyZYHaNeJSUluldOL00Y/9fy65Z68eLFVn+r6jVr1iydm5trdYx6hXrxqJ15IlvcLYAPQlODRQFvaK0/Ukp9A7yjlBoL7AaGncA6hBBC/MQvLm6t9S7g7KMsLwEGn0goIYQQdZMzJ4UQIsJIcQshRISR4hZCiAgjxS2EEBFGilsIISKMFLcQQkQYKW4hhIgwUtxCCBFhpLiFECLCSHELIUSEkeIWQogII8UthBARRopbCCEijBS3EEJEmCZb3IsWLQrraYn8fj9Lly61Oka9CgoKWL9+vdUx6vXtt99SUFBgdYx6LV26FL/fb3WMiFZeXh7WMxMBbNu2jW3btp2UdZ3onJNh5/PPP2fOnDn07duX0aNHc8011zB06FCrY9Uya9Ys1q5dS8+ePRk5ciSTJ08mOzvb6li13HvvvRiGQVpaGs8//zwvvvgiCQkJVseq4Xa7ufPOO2nfvj1lZWUopZg5c6bVsWrZvHkz06dPp3fv3txxxx306dOHu+66y+pYEScnJ4c9e/bQvn175syZw1NPPcVpp51mdawapmkyfvx4mjVrhtaakpISZs+ejc3WeNvFTWqL2zAMtm3bRteuXbnpppu4+uqr2bhxI8Fg0OpoNfx+P2vXrmXo0KGMGDGCrKws8vPzw+qvA4/Hw9dff81dd93FnXfeWTP5azipnux1zJgx3HvvvaxatQqPx2N1rBpaa3bv3k2zZs24+eabue222/i///s/2fL+mXw+H1988QXjxo1jzJgxKKUoKioKq/eL2+1m48aNjBs3jokTJ7J582bcbnejrrNJFXdBQQHbtm2jqKiIUaNGcemllxIdHc1//vMfq6PV+Pe//03Pnj2ZM2cOjz/+OHfeeSf//Oc/qaystDpajRkzZnDPPffwu9/9juXLlzN9+nSmTp1qdaxapk6dyogRIxgzZgwHDx7kj3/8I88++6zVsWo4nU4WL15McnIyw4cP56yzzqJXr158/PHHVkeLKPPnz+fmm29m6tSpvPrqq0yZMoUZM2aE1UTEU6dO5Z577mHcuHFs3ryZZ555ptHfL01qqKRNmzZ07dqV5cuXM2fOHB588EEyMzPp06eP1dFqXH311YwcOZJOnTpx5513cvvtt3P//feTnJxsdbQaU6dO5ayzzmLKlCm0bduWoUOHsm7dOqtj1TJz5kx69+7Nq6++yg8//MC0adPYunWr1bFqJCUlMWzYMKZPn86rr77KjBkz2L17NxMnTrQ6WkQZN24cAwcO5IYbbmDQoEGMGDGC119/HbvdbnW0GjNmzKB9+/a88MIL+P1+7rjjDnbt2tWo62xSxQ1w5ZVXcvrppzN58mRuvfVWOnToYHWkIzzwwAPk5+czbdo0Jk+eTK9evayOdISXXnqJ7du3s2LFCl544QUSExOtjlRLQkICf//731m5ciVZWVnMnj3b6khHOPfcc5k8eTI5OTlce+21DB8+3OpIEenpp58mLy+PefPmkZOTQ+vWra2OVIvNZmPOnDls2rQJgDlz5jTq+DY0weJu3bo1rVu35oILLiA5OZnQLPRhpUePHnTv3p2BAweG1Zb24QYMGEDfvn0JBoPExcVZHecIDoeDK664ggEDBhAVFYXD4bA60hGaNWvGFVdcQd++fUlKSgrL38VI0KdPH3r16sVVV10VdhsQAEopLr30Uvr37w9ATExMo6+zyRV3tZSUFKsj1EspFbalXc3hcIRlIR4uHP+n8lPh/nOOBHa7PSxL+3Ano7CrNamdk0IIcSqQ4hZCiAgjxS2EEBFGilsIISKMFLcQQkQYKW4hhIgwUtxCCBFhpLiFECLCHLO4lVKvKqUOKKW2HLYsXSn1iVIqN/Q5LbRcKaWeV0rtUEptUkqd25jhhRDiVHQ8W9yvAVf+ZNlDwAqtdSdgRehrgF8BnUIf44EXGyamECKSyOn9jeuYxa21/hIo/cni64B5odvzgOsPWz5fV/k/IFUp1aqhwgohIkM4XS+7KfqlY9wttNaFodv7gRah21nAj4c9bm9omRBCiAZywjsnddX/Wn/2/16VUuOVUuuVUuvDaeYSIYQId7+0uIuqh0BCnw+ElhcApx/2uNahZUfQWs/WWvfWWveOhCu8CSFEuPill3X9EBgNPBn6vOSw5ROUUm8B5wPlhw2p1MkwDBYvXvwLozS+4uJidu7cGdYZt2zZwu7duykqKrI6Sp3279/PRx99FNaXYq2oqAjrn7Pb7SahMIH2i9tbHaVOSflJbHFtCetx7l27dhEVFcWWLVuO/WCLGIZR533HLG6l1JvAxUAzpdRe4P9RVdjvKKXGAruBYaGHLwN+DewA3MCY4wno9yvuuqvFsR9okfh4k9Gj42nRInwz7t69m1mzUigrC9+MHTvGcP31zcNqtvifioqKCuufs9Pp5LyY83iyxZNWR6nT1kNbqbRVhvX3MT4+nifSn8DdonEn9T0RflX3xNLHLG6t9c113DX4KI/VwO+PO1nN82zs39/35z7tpElJ2UGrViX07Ru+GYuKiigraxHW38fWrVfQq1cv0tLSftHzg8Egs2bN4oknnqi1fPbs2fz6178+4emitNa88cYbYf1zLi0t5ZtvvgnrjKZpUlxcHNYZN23aREmPEso7llsdpU6JtronjmiyM+CIpsXv9/Pqq68yceLEI/4Ev/baa/nwww+58soriYqSX2nR9Mkp7yLsBQIBZsyYwaRJk446bqq1ZtSoUSxYsIBgMGhBQiFOLiluEfZsNhuLFy/G5/PV+ZhDhw6xcuXKRp9dW4hwIL/lIuxt2bKFgwcPHvNx+fn55OXlnYREQlhLiluEPYfDcVxj18f7OCEinRS3CHudOnUiKSnpmI9r0aIFWVlyhQXR9Elxi7Bnt9vJycnB4XDU+ZjmzZszadIk7Hb7SUwmhDWkuEXYs9ls9O/fn/PPP/+oW9Tt27fnwgsv5Nxzz5XLiYpTghS3iAhxcXHMnz+fDh061CpnpRTdu3dn3rx5Mr4tThlS3CLsaa0JBoOMGzeOL7/8stax3FprPvzwQ+6++2601mF9fQwhGooUtwhbWmsMw2DDhg1cdNFFrFixos7HvvHGG1x33XXk5uZimqYUuGjS5G9LEZa01rhcLt544w1ee+011q9fX+/jDcNg2bJlaK256aabuPnmm7Hb7TLmLZokKW4RdrTWmKbJww8/zAsvvHDczzNNk2XLlvHRRx9RUFDA5MmTsdlsUt6iyZGhEhF2/H4/d999N7NmzfrZz60eXnn88ceZPn26XLtENElS3CKsuFwuHn74YV566aUTKl23280TTzzBnDlzCAQCDZhQCOtJcYuwEQgE+POf/8zMmTMxTbNmeVRU1HFdPCoqKqrWCThOp5O77rqLWbNmyc5K0aRIcVvE4/GQk5NjdYywMmXKFJ599tkjlo8YMYIzzzzzmM/v378/gwcPPmJM+6GHHuK5555rsJw/1xNPPIHbHb4zrWitmTJlitUx6rV///5fNHTWVElxW+Dee+/l4osvJjs7m7POOosvvvjC6kiWCgaD3H///Tz//PO1trTj4+O5/vrrmTFjBunp6fW+hlKKNm3asHDhQpYtW0Zi4v9mD3G73TzyyCP8/e9/r/X6je2rr76iS5cudO/enUsuuYRJkyadtHUfr2effZbs7GwuvfRSunbtyltvvWV1pCPcdNNNjBkzhujoaDp37szOnTutjmQ5Ke6TrKCgAMMwmDx5MllZWUyZMoXt27efsuOwWmvWrFnDhx9+iN9fNceeUorOnTuzcuVK3nrrLVJTU4/79Zo1a8Zll13GG2+8Qdu2bWu2vl0uF6+99hq5ubknZdgkEAiwbds2br75ZhITE3nnnXcwTZOCgoJGX/fxKikpoby8nHvvvZfY2FhmzpxJQUEBLpfL6mg1du7cSXx8PBMnTuSCCy5g3LhxbNiw4ZQf+pLiPskKCwtJS0tj8+bNbNiwgbZt27J3795T+uiHQCBQa0u4R48e/PWvf6V3797ExMT87MP57HY7l112GTk5ObRp06ZmeTAYrHfm7IYUDAb58ccf0VrzxRdfEB0dTXp6OoWFhSdl/cejtLQUm81Gfn4+69ato2XLllRWVoZVce/atYt27dqxZs0atm7dSufOnfnhhx+kuK0OcKrp3bs3u3btYs2aNZx77rmMHTuWvn37EhcXZ3U0Syil6NOnD48++igZGRmcc845LFiwgEsuueSErvQXGxvLjTfeyDvvvEOLFi3o1KkTjz32GO3btz8px3XHxcVx0UUX8frrr3P99dczevRocnNz6d27d6Ov+3h16tSJYDDI8uXLufrqqxkxYgRZWVlkZmZaHa3GZZddxsqVK8nPzycxMZG77rqLIUOGnPIzHckJOBZ48cUXKSsrY8qUKaxbt67WeOypKDExkZtuuqlmst+fDo2YpnnMsenqk3a01jXFHBcXR58+ffjuu+9QSpGcnHxSL0Q1aNAgvvnmG+69917mzJnzi2e3b0xTp07lnnvuYfz48Xz55ZfEx8dbHekIS5cuJT8/nwULFrB582aSk5OtjmQ5KW4LJCQkkJCQwLx586yOEjYcDgfNmjU76n3BYJCzzz6bdevW1VngsbGxNVuQP71ud0ZGRoPnPR4Oh4O0tDTmzp1ryfqPR1xcHHFxcSxatMjqKHVKSkqiR48eTJ8+3eooYePU/ntDRITo6GgmTpxY79Zyeno6o0aNqneyBSGaCiluERGONcShlJLZb8QpQ4pbCCEijBS3EEJEGCluIYSIMFLcQggRYaS4hRAiwkhxCyFEhDlmcSulXlVKHVBKbTls2aNKqQKl1IbQx68Pu+9hpdQOpdQ2pdQVjRVcCCFOVcezxf0acOVRls/UWvcMfSwDUEp1BYYD3ULP+YdSSg6uFSfsWBcVOtUvOiROLccsbq31l0Dpcb7edcBbWmuf1joP2AH0OYF8QgAccQ2NqKioWifl2Gw2YmJiTnYsISxxImPcE5RSm0JDKdVXz8kCfjzsMXtDy46glBqvlFqvlFofCHhOIIY4FWRmZtZcjMvhcPDUU09x//3315R3SkqKZdckEeJk+6UXmXoReBzQoc/PArf9nBfQWs8GZgMkJbXQPt8vTCJOCQ6HgzVr1hAMBlFK0bFjR/x+P6NGjUJrTWxs7Em5XKsQ4eAXFbfWuqj6tlLqZWBp6MsC4PTDHto6tEyIE2Kz2Y6Yd9LhcHDWWWdZlEgI6/yioRKlVKvDvrwBqD7i5ENguFIqRil1BtAJWHdiEYUQQhxOHWtvvFLqTeBioBlQBPy/0Nc9qRoqyQfu0FoXhh4/laphkyAwSWu9/FghUlLS9Zln3vtL/w2NzuFw0a1bMW3btrU6Sp3279/Pxo0xeL3hd7H+amlp2+nb94ywvvTq5s2b6dGjh9Ux6hQIBMjPz6dTp05WR6lTaWkpfr+fli1bWh2lTvn5+Xzf/HsCCeE71+v2GdspLy0/6vjfMYv7ZEhKytR+/zarY9QpOTmf005bxdatt1odpU5t237EP/7RnF69elkdpU5//etfGTNmDCkpKVZHqdPUqVPJycmxOkadysrKmD9/PhMnTrQ6Sp3Wr19PSUkJV1wRvqdxLFiwgAEDBoT1xljnzp05cODAUYs7TGbAUfj94bulGAiUYBgxYZ3RMOJISEgIy+mxqjkcDlJSUsI2o9Yau90etvmgKmP1zDrhKj4+HrfbHdYZY2JiSExMDOuM9e1sl1PehRAiwkhxCyFEhJHiFkKICCPFLYQQEUaKWwghIowUtxBCRBgpbiGEiDBS3EIIEWGkuIUQIsJIcQshRISR4hZCiAgjxS2EEBFGilsIISKMFLcQQkQYKW4hhIgwUtxCCBFhpLjFUVVUVLBy5UpmzJhBWVkZpmlaHakWrTVlZWXMnDmTFStWUFFRYXWkIwQCAcrKyhgzZgwFBQW4XC6rIx3B6/Vy6NAhhgwZQllZGT6fz+pIR3A6nWzZsoUHH3yQsrIyDMOwOlItWmvKy8t58803efPNNykvL6exZxaT4hZH1bt3b5YtW0bz5s3p2LEj5eXlVkeqpby8nI4dO5KRkcFHH30UllO2ff755/Tu3Zu7776bMWPGcMcdd1gd6Qg5OTlcfvnlPPnkk/Tr14/58+dbHekIV111FU8++SSXXHIJ3bp1Izc31+pItZimSadOndi7dy979+6lU6dOjb6hI8UtjrBo0SJuueUWEhISaN26NTNnzmTu3LlWx6pl7ty5TJgwgZ07d3LnnXcyduxY3nvvPatj1fB4PKxatYoRI0bw4YcfMn/+fDp27Mj69eutjlZjx44d2O12rrrqKv71r3+xcOFCCgoKOHDggNXRanz66acMGjSIDh064Ha7efHFF1m0aFFY/QX42muv8bvf/Q6n08mll17Kn/70J1577bVGXacUtzhC586d2b59O/369aNNmzZs2bKF7Oxsq2PVkp2dzY8//kj//v1JTU3l+++/p0uXLlbHqhEVFUXr1q1RStG/f38CgQCHDh2iVatWVkerkZaWhmmatGnThvPOO4+ioiKSkpKIj4+3OlqNdu3asWfPHs4//3zOPPNMtm/fTufOneudj/Fky87OJjc3l/79+9OiRQs2btzY6O8XKW5xhO7du1NQUMD8+fN57733eP/99znvvPOsjlXLeeedx5dffsn69eu55557yMvLo3v37lbHquFwOOjcuTNvvvkmLpeLoUOHopQiKyvL6mg1MjIySElJYebMmXi9XiZNmkRWVhaJiYlWR6vRsWNHXC4Xf/vb31i7di0vv/wy55xzTlgVd69evdi4cSPLly/nmWeeYc2aNY0+dBcms7yLcPPFF1/w3Xff8cMPP4TdmCJAcnIyubm5vPfee1x99dVhVdrV+vfvz9atW8nJyWHlypVhtSVb7b777uPee+9lypQpfP/991bHOaq3336bwsJClixZwrZt26yOcwSbzcaWLVv4/PPPUUoxY8aMRl+nFLeoU7du3ejWrZvVMeo1ZMgQqyMc09SpU62OUC+lFH/5y1+sjlGvVq1aceedd1odo14XX3zxSVuXDJUIIUSEkeIWQogII8UthBARRopbCCEijBS3EEJEGCluIYSIMMcsbqXU6Uqpz5RS3yulvlNK/SG0PF0p9YlSKjf0OS20XCmlnldK7VBKbVJKndvY/wghhDiVHM8WdxC4T2vdFbgA+L1SqivwELBCa90JWBH6GuBXQKfQx3jgxQZPLYQQp7BjFrfWulBr/Z/Q7UrgByALuA6YF3rYPOD60O3rgPm6yv8BqUqp8LlAgxBCRLifNcatlGoHnAOsBVporQtDd+0HWoRuZwE/Hva0vaFlP32t8Uqp9Uqp9YGA52fGFkKIU9dxF7dSKhFYBEzSWte6ar2uumr4z7pyuNZ6tta6t9a6t8MR93OeKoQQp7TjKm6llIOq0l6otX4/tLioeggk9Ln6Ir4FwOmHPb11aJkQQogGcDxHlShgDvCD1vrwy159CIwO3R4NLDls+ajQ0SUXAOWHDakIIYQ4QcdzdcCLgJHAZqXUhtCyKcCTwDtKqbHAbmBY6L5lwK+BHYAbGNOgiYUQ4hR3zOLWWn8N1HXV8sFHebwGfv/zozTu5JoNI/wzNvYkpQ0h3DOGez6QjA0lEjIejQqH4CkpabpnzxFWx6iT3e4nJcVJdHS61VHqFAxWkJoaFZYX66924MABMjIysNvtVkep0969+4iKOs3qGPUwCNj24ch0WB2kTqbbJDGYSHJystVR6lRaWkpiYiLR0dFWR6nT66+/zqFDh4660RDZX9YAACAASURBVBwWxZ2U1EI7nUVWx6hTSsoOnn76M8aNG2d1lDotXryYFi1acP755+Pz+XA4HP+bUNVmst+3m0PBIrSpiSIaUHgCbuLtyXRI7oYy7URHOzAMA6UUwWAQpRQ2m41gMEh0dHTN5+rXDwaD2O32Wo9VStU83+GoKpfqaaamTZvG73//e9LS0iz6LtVPa82wYRN5772/WR2lTjExpXT/0+V8O+Vbq6PUqeWqlswqnsV1111ndZQ6vfTSSwwePJiOHTtaHaVOLVq0oKio6KjFLTPgNDGGYVBSUkJsUjTrDi0lM7YtQZuXnc6NFPp3U+l1Uukt57S4Dnj8HjIdrcmN/YG8kh1MOH8qfl8ApRROpxOlFDExMTidTpo1a4bT6SQ9PZ3y8nLS09OpqKggISGBsrIyHA4H0dHRREdHExUVhdPpDNuCFiLSSXE3MTvKNrLo0ExUuWK/bzcOHUswqEkgjWYxWaSSRpnbhccMkB7TGkwHy3e+T1xUEo+vfIDh3cdyWvzpJCUlobUmGAySkZGBy+UiJiaG4uJiEhMTqaioIC4uDp/PR2pqKlprDMPA7XYDEB0dTUlJCampqURFya+ZEA1J3lFNTPP4try14r+kx6aT3Tyb9pld2LUvn3lfv0nHM1NonpBI7qZC7FlBLuo6AHswlrioVEori4mJT+LVdS9y1VnX0y3tbKKiHDgcDg4ePEhmZiYul4v0jAxKS0pISUmhvLychIQEKioqcDiqHpuQkIDNZsPlcpGWlobNJhegFKKhSXE3MXHEM/uqV3ng35P51/fL+XjLp8SY0bRIa4n/YAy+ymZ0ymzLvrI8jDKTNRvW0Lp7Ojv276Njhp8ydzlen0GHgV1IjYpDKUViYiJ+vx9fZSHbt35IZUUl6Zmn0az9YAzDIDY2tmYc2+/3A1UzX3u9XuLi4mruE0I0DNkcamJsNhtnpnfkkUumYotS7CzZySHPIRJjE3D73bgDLk7PPJ2zmvUk2dORdsldqdyuUX4TOz72HNjHx5tXkLN0GlC1w840TdAGBd9/zOdvTeLbZY/w7b+fRYX2a5umiWmaNYdW2Ww2tNYRe6iVEOFOiruJcTgcBPwB+rbuy6JbFtEsMQOb3U6ZtxxHdBQ+w8/3e7/jYOVBtu3Zylfr19A2vjvXthjJxhXbOK/L6cRX2nl3+bsEggEAKivKOLD7G778198oc8dw3pA5XHbbQgJG1VElfr+/5giW6p2UpmnK1rYQjUSGSpqY8vLymvHos1p2ZdXEr7nxlSEUlhQSo6OJ1jHEEsPBkoNov0mLtJYY2qDoQDHXnnsTZT+UkRJThi8ljp0/bqfLGd344oNn2PrtUk4/4yz6XTqe7n2upqKigsT4eLxeL+np6RiGQSAQwOl0orUmPj6e4uJiMjIyZOekEA1M3lFNTPXOwqioKLxeLy3iW/Lqza/yz83/5MWVL7KvtBD8mqSoJLpmdSVaRXOg7ADxUXFUVlSiDEgqb0dlchl/XjKJoR1uYscPm0ht2ZVrxv6VjBZt8Xq9xMfH4/f7cTgcuN3umuO34+KqrvRoGAZJSUmyc1KIRiDF3cRU7xAMBAI1J+F0bn4mZw66hz5Z51HkKuKJ956goHgfu4p2kh6bQTTRlBQX43MH8Do93HX9Xdx94QTK4/fy2synSDtgcN/jL5PW/HTcbjdxcXF4vV5iYmJqTsqpHueu3jlZXegxMTEWf0eEaHqkuJsY0zSJiorC7/fX2kmoNfRt35fYuFiu7HoljmgHzkon0XZFwa7tNE/JwKchPr05sdGxpKWmUVFxiG1nbGDQbVfRrlNPlFIYhoHNZsNZfJBAlJ2AYZJxWhY2m62mvIGax8oOSiEanhR3ExMbG1tzXLXP5wOouTZITEwMfr+fpNgkitevJjbgofJAEUn7dlNRdojUHueQ3PMCnPk7yPN4+HH/ATZ/tYoLzu1HoGAP+3K3EhsXR0ViGru/WsGeLRtJbN6K+PZnkpjRjKxu3WjRqXPNafApKSkyVCJEI5DibmJcLhcZGRk4nU5iY2MxTROfz4dSCo/HQ6ynkryFs0hIy8AfF09K85YkXzgQrRQK8OzdjS4vJcYMkpC3nQt9bvSKpewryEfZojgU8BOXmcWZg6+kw+Ar0IbJtlVfsn/LRvb891sqPV6un/JH0po1o7y8nIyMDClvIRqYFHcTk5ycXHWtkthY3G43NpsNh8OB1poEh50Nd48jpX0n0gZcjs0eBdrAX7Cn6sK9WmO3R5HSsQum1iSc3oGONw7HMEx87gqi4hIxtEkgEMRTXoqpwTA1rbufTSutKS8p4cPnZjDnd3cw4bXXSU1NDesrAQoRqWRTqImpqKigWbNmNYfkORwOAoEA3kMlrL39euJPy6LVr36DWVmOWV6KrixHeZ0ojxO8LrSrAqP0IMHSg5iuSoLlJRiVh1B+P/6yUgKHDhGsrCDochF0uwi4XfidlficVcMz1026D+f+Ql747Sh+3LkTwzCs/pYI0eTIFncTExsbi8vlQilFIBBAa43dbqfwn++QfnoHTrviWgLFhdhDh+/ZVGiWDKVQWmNqDVqh0GCaaA2G1gRNMEwTU2tMTehrjWFqAlpjaJOgqTBNzYXDb+GTua/y3WcrOaNzZ6u/JUI0OVLcTUx8fDyFhYWkpKTg8XiIjo7GFvBRuX0TLc7qSbB4PzabqipqG9hC5U1VVaNNE7QKlXboiBSj6tT3qqI2MU0ImCaGCUGtMUJfB7XG0Bob0K7H2axdsoT+vxlCesuW1n5ThGhipLgtorXG6XSSlJTUoK9bXl5OixYt8Hg8JCYmYpomBZ98CD4/phHA8LhQNhsoUPaq0rbbqnZMGpqqLWoTtAnaMDHNqq1wQxuYhgptfWuChknQhKBpEtAQMAwMDQGz6nbLjh3ZnZuL89ChRi1uj8dDVFRUzaQNomkyDAOv10tCQoLVUepUfRTXyTh3QYrbAps3byY/P58lS5YwdOhQevXqRbNmzRrktVNSUigqKiIpKQmXy4Xdbic+xkFltB3T78UMgrbZwAbapsCmsNltKFVV1srUYGq0qTENA7NmSCS0hW1UDY34TU3Q0FXFHdriDoS+9puhYZNgABrpOO5AIMDKlStZs2YNWVlZdO7cmQEDBjTKuoS11q1bR15eHmvXruWKK67goosuIjEx0epYNbTWrFixgk2bNgGQnZ3N4MGDG/U6PbJz0gLTp0/n66+/5pFHHuHpp59m/fr1DfbaHo+nZis+Jiam5tR30+fF9LgwPC5Mj7vqw+vG9HowPW60O/TZ4z7scR4MjxvD4yLocRPwuAl4qnZKBl1OAm4XPpcLv6sSn8uJz+XC63Ljc7nxOisxAoEG+3f9lMvl4ve//z2DBg0iNjaW8ePHN9q6hLUmT57Mvn37GD16NFOmTGHv3r1WR6rFNE3Gjh1Lx44d6dixI2PHjv3ftIGNRIr7JFu6dCm9e/dmx44dPPfcc7zyyissWrSIioqKBnl9u92O2+2umb1Ga02U3UFl7g/4SosxXC6CbidBj7uqgN1OAi43/pqjRJwE3W4Mt5OA20nA5STgqloecDrxOyvxu5z4XU58TidFW7/DU3YIr7MSr7MSj7MSr9OFp9JJoBGL+5577uHhhx/mscceo1u3bkyfPp2cnJxGW5+wxiuvvMJvf/tbPv74Yz766CNef/11cnJywupopfvuu4+//OUvPPfcc0RHR/P6669z3333Neo6ZajkJLv88su54447uP322znvvPOYMWMG11xzTYONdVcfN62UqrmWdkyz5uCIpuKHzagOndAxMWibDW1XaKXxuypRMfHgcGAEgwT8QXxeN2Vbv8MfDOINanymxhs08BomPgOSOnXHiI7GER+P1+UmqBQBQ+MzqoZM9u3ZTfnBg6hGOo572rRpjBw5krlz52Kz2bjrrrv47LPPGmVd4udrqGGCESNGcN1115GTk0ObNm144IEHuOeee8LqpK7HH3+cwYMH8+abbxIbG8tvfvMbPvnkk0ZdpxT3SRYdHc3555/P22+/TW5uLnv27GH48OEN9otefVnXyspKEhISCAaDkN2HjL6XULT8PQyPi9R2HTDi4zFsCrvSGEUFqKgYiI7GX1mOr/gAfqNqHNtnmAQNjT+oCRgGwaAmYJgUbPoGXxCimrXAFwhCQiJEx+LXirLiUnbn5nLxbeNIb9WqQf5dP5WWlkZWVhZz587l0KFD9O3bl/j4+EZZl/j5GuoaNbGxsfTv35+XX36Z9u3bEwwGadmyZVhd5z0hIYEePXowe/ZsALp169boO1GluC1w5513ctttt/Hxxx8zceLEBn3t+Ph4ysvLsdvteL1eoGor3OPzEzQ1PreLyqJ9xDfPxFNWil2b4HWD34dJ1Y5IU4cK24SAofGHdjoGzaojSgz9vx2Wrn0F+AyNxzCJyWiOy+enpOggpgnte2QT10g7keLj41mwYAHr16+nVatWZGVlNcp6hPUeeeQRysvL+c9//sODDz5odZwj2Gw25syZw9atW1FK0fkknLsgxW2R6OhorrnmmgZ/Xb/fT2JiYs0x3IZhYBgGcVlZBO0OCAZQlZXo6Gh0yUHs2kQpW9UZ74ChzaqTasyqk278psYfOmIkYEJAm6EjS0In4WiNQdUx3j6vF4/Tg6kUMYnJeH0+TNNs1D9re/fu3WivLcJHSkoKgwYNsjpGvbp06XLS1hU+A0WiwVT/mXr4n6vtR/wOW7OWuA0Dt9uLq7wcT8DAEzDxBEzcQRN3wMAdNPEENb4g+IImvqCJP1hV4AHDrPowNUbwf1vhfsPEROGqcOHxeAgGTc6+6koG3HqLVd8CIZo02eJuYqKjo/F4PNhstqrxbf43ea8ttTnBPXlobWA43dgME7vSVedMVu/MpOokHKP65JrQlrcvVNp+s2pHZSB04o3fDD0WMKgaQuly0QDs2IiPjQurnUhCNBXyrmpivF4vycnJQNWOnaioKEzTxDAM2o26C5+h8AZNPF5/1dZ2MPQRMPAGzaojRwKhz4bGZ2i8hok/aOILfQ4GNf7Q+HfQ1FXj4IEgXq8Xe2wMthgHV46/g4qKirA6bEuIpkK2uJuYpKQkiouLiY2Nxel0opTC4XBgt9s54/yLWBufiL+yHJuCKJvCZiqU0tVXdf3fae9UbXFXX4/EHyrogAF+E/ymgc+AgFH1OL+h0VEOLhw6nG3/3UDb7t1JSEiQiYKFaATH3OJWSp2ulPpMKfW9Uuo7pdQfQssfVUoVKKU2hD5+fdhzHlZK7VBKbVNKXdGY/wBRm9PpJCUlBa01sbGxOBwODMPANE3cgQCXPDe35nhst1E1tu0JmLhD49wew8ATNA7bAjfxBgz8QQN/9VCJYeIPVp/ebuAzIWiYdLmwH99+9hkTXppNdHQ0Tqez0c8gE+JUdDybQ0HgPq31f5RSScC3Sqnqo8tnaq2fOfzBSqmuwHCgG3Aa8KlS6kyttfzNfBJER0fj9XprzflYPc4cHR1NTGYLWl50CXu+WoEtdGlXRdU4t8aGRtdcytUIXco1GLqwVNU1SXTNIYJ+08RnVI13xySn4PH6Of/Xv6Zl27YYhoHD4Qir422FaCqOucWttS7UWv8ndLsS+AGo76DZ64C3tNY+rXUesAPo0xBhxbHFxsZSWVmJUgq/349pmtjt9qqLTcXHE5Wazml9LsQX1KGjSqq2rD1BXfU5dJSJJ2jiM6rGub0GoY+qrW2fUbWDsmqoxMRUUXS75FI8fj8XXns9ScnJGIZBQkKCFLcQjeBn7ZxUSrUDzgHWhhZNUEptUkq9qpRKCy3LAn487Gl7qb/oRQOqqKigefPmmKZZVdRRUQQCAQKBAIcOHSIhPp5uw0fTetDleMyqoRBXwMDlN3CHDg90h4ZKXKEC9wYMvMEgvoCBr3rHZdDEb5gYdged+w2ktLiEcy+9jKzu3SkrK8PhcFBcXCw7J4VoBMdd3EqpRGARMElrXQG8CHQAegKFwLM/Z8VKqfFKqfVKqfWBgOfnPFXUIzk5mdLSUmw2G263m0AggMPhwOFwkJqaitvtxu5w0OayXxN0xNUct+0xdNWx3Ebo66D+3xEnQRNvUOM1NJ7qMW5TQ2wsmR06oqPsuCvKyerSheSUFFJTUwkEAqSnp8uck0I0guPa5a+UclBV2gu11u8DaK2LDrv/ZWBp6MsC4PTDnt46tKwWrfVsYDZAUlILHboGuThBbreb5NBQRfUs79XHc/v9fmJjYzEMgz43DMVTWsLSRx+h9mjG/47nrjr9nZpT3IM6dBq8aaKVncTkNIiOoTAvn/FPP023/v3xeDwopYiKiqKyspLk5GQpbyEa2PEcVaKAOcAPWusZhy0//OpBNwBbQrc/BIYrpWKUUmcAnYB1DRdZ1CcuLo6Kigq01ni9XoLBIDabDZvNRkJCAl6vF601FRUVDLztDi5/5FGCdkfV1nToeG5P0MSv7HgOW+Y1TPzahjdo4AtqfCjcHi/78/cw8v/9mU7nn191JcKYGGJjYwkGgzLGLUQjOZ4t7ouAkcBmpdSG0LIpwM1KqZ5UXeIiH7gDQGv9nVLqHeB7qo5I+b0cUXLy2O12oqKiiIqKqjnlvfr24fdFRUURHRND31t/S8deF/DJiy9QUXwQqPqB9r3lVr5a+Dpag2lqouLiOb1HD35YswZTg0aR3qolt06ZQvrppxPlcNS8bvU6o6KipLiFaATHLG6t9deEJgL/iWX1PCcHkKvaW8Bms9U7DVpKSgpAzWUnMzMzyczMpNtRpv26fMztvziHzAEpROORU96FECLChMn5yJqYmFKrQ9QpOroCr9dLaWn4ZnS73TidzrDOGAgEKCsra7CL7DcOI6x/F2NiyrAH7MSUNv5M4r9UtDMat9sd1r+LXq+XioqKsM5Y3/tEhcObKD09Xd9///1Wx6iTy+Xi4MGDtGvXzuoodSosLCQmJob09HSro9Rp27ZttG/fPqyHUTZu3MjZZ59tdYw6BQIBvv56F4cONf7F+n+p2NhSzjnHR6tGmv2oIeTl5ZGZmdnoM9WciGeeeYbS0tKj7yTSWlv+kZmZqcNZbm6unj17ttUx6vXBBx/o1atXWx2jXo8//rguLS21OkadTNPUEyZMsDpGvUpKSnSvXjm66pJg4fnRsuXXevHixVZ/q+o1a9YsnZuba3WMeoV68aidKWPcQggRYaS4hRAiwkhxCyFEhJHiFkKICCPFLYQQEUaKWwghIowUtxBCRBgpbiGEiDBS3EIIEWGkuIUQIsJIcQshRISR4hZCiAgjxS2EEBFGilsIISKMFLcQQkQYKW4hhIgwTba4V69eHdZTZAWDQdatW2d1jHqVlJSQm5trdYx67dixg5KSEqtj1Oubb74hGAxaHSOiuVwuNm/ebHWMeu3du5eCgoKTsq4wmXOy4axfv54PPviA2NhY/vWvf3HxxRdz2WWXWR2rlnfffZeNGzcSHR3NkiVLGD16NGeeeabVsWp55plnqKiowGazEQgEeOSRR4iLi7M6Vg2Px8O0adNwOByYpklSUhKTJ0+2OlYtO3bsYO7cucTExLBkyRKys7MZNmyY1bEizssvv8zu3btxOBy89dZbTJo0iebNm1sdq4Zpmjz22GM1G4pKKf70pz9hszXednGT2uLWWrNhwwZM0+QPf/gDLVu25PPPPw+rLW+tNf/85z/p3r07d999N0VFRezatSvsMs6bN48bbriB3/72t3zyySe43W6rY9Xi9Xr597//zejRo7nxxhuZP39+2H0Pd+3axf79+5kwYQJnn302H374YVhljARaaxYuXMill17K+PHj2bhxI8XFxWH1fTRNk7fffpvhw4dz8803884772CaZqOus0kVd35+Pps2baKyspJf/epXjB49mtjYWFavXm11tBrvv/8+F1xwAXPnzmXy5MlMmzaNhQsXUlFRYXW0GlOnTiUnJ4fbbruN5cuX88YbbzB+/HirY9Uybtw4Jk2axI033ojP5+P5559nypQpVseqUVlZyfz588nKymLw4MEMHjyYiy66iEWLFlkdLaL87W9/48477+Shhx7ixRdf5B//+AdTp05t9GL8OcaPH8+TTz7JLbfcwvbt20/K+6VJDZWcccYZZGdns27dOv75z3/y1FNPAXDRRRdZnOx/fvOb3zBy5Eh+9atfMXz4cCZMmMDtt99OSkqK1dFqPPHEE3Tr1o0ZM2bQsmVLbrjhBr788kurY9Xyyiuv0K9fPxYuXEhRURGTJk3i+++/tzpWjeTkZEaNGsVLL73EsmXLeP3111m7di0LFy60OlpEmThxIgMHDmTSpEmcd955jBw5kpdeegm73W51tBovv/wynTt3Zt68eQAMGTKEbdu2Neo6m1RxA/Tr1w+tNX/+85/p3r07PXv2tDrSEcaOHcvWrVt5+umnueKKK+jWrZvVkY7wxz/+kS1btrBmzRomTpxIfHy81ZFqiYuL4w9/+AMffPABSUlJ/PGPf7Q60hG6du3KlVdeyTPPPEOnTp24/fbbrY4Uke6//37y8/N55ZVXGDFiBC1btrQ6Ui02m42pU6fyxRdfoJRi6tSpjTq+DU2wuLt06UKXLl3YtWsXZ5xxBkopqyMd4eKLL6Z///78+OOPtGvXzuo4RzV8+HBcLhcul4vMzEyr4xwhJiaGcePGceDAAeLj40lMTLQ60hFat27NuHHjyM/P5/TTTw+rrcRIcs011+Dz+SguLiYrK8vqOEdQSjFmzBjKysoASE1NbfR1Nrnirta+fXurI9TLbreHbWlXS0hIICEhweoY9QrH/6n8VLj/nCNBTExMWJb24U5GYVdrUjsnhRDiVCDFLYQQEeaYxa2UilVKrVNKbVRKfaeU+nNo+RlKqbVKqR1KqbeVUtGh5TGhr3eE7m/XuP8EIYQ4tRzPFrcPuERrfTbQE7hSKXUB8BQwU2vdETgEjA09fixwKLR8ZuhxQgghGsgxi1tXcYa+dIQ+NHAJ8F5o+Tzg+tDt60JfE7p/sArHQzuEECJCHdcYt1LKrpTaABwAPgF2AmVa6+or5+wFqnf5ZgE/AoTuLwcyGjK0EEKcyo6ruLXWhta6J9Aa6AN0OdEVK6XGK6XWK6XWezyeE305IYQ4Zfyso0q01mXAZ0BfIFUpVX0ceGug+nqGBcDpAKH7U4AjrruptZ6tte6tte4dTledE0KIcHc8R5U0V0qlhm7HAZcBP1BV4ENCDxsNLAnd/jD0NaH7V+pwupSXEEJEuOM5c7IVME8pZaeq6N/RWi9VSn0PvKWUmgb8F5gTevwcYIFSagdQCgxvhNxCCHHKOmZxa603AeccZfkuqsa7f7rcCwxtkHRCCCGOIGdOCiFEhJHiFkKICCPFLYQQESYsLutqmiarVq2yOkad9u/fT2FhYVhnzM/P59ChQ2E1pdNPlZaW8s0334T1pWLdbndY/5ydTiexsaW0bBm+GdPStpGfXxnW38fCwkI2bdpEUVGR1VHqVN97OSyKW2tNSckRh3qHjfLycjweT1hndLlczJ1ro7IyfDO2aePn/PMP4fV6rY5Sp0OHgowcGb7fw6goN62u/Ia4B963OkqdovOScbmGhfX7xev18kjZI3ijwvd30ad9dd4XFsVtt9u59tprrY5Rpx07dmAYRlhnNE2TAwdasH9/X6uj1CkjYxOXX345aWlpVkc5Kq01CxZ8Ql5e+P6cY2JKSW75DHnX5lkdpU4tV7WkW3G3sH6/FBYWsm/APso7llsdpU6J9rpndZIxbiGEiDBS3EIIEWGkuIUQIsJIcQshRISR4hZCiAgjxS2EEBFGilsIISKMFLcQQkQYKW4hhIgwUtxCCBFhpLiFECLCSHELIUSEkeIWQogII8UthBARRopbCCEijBS3EEJEmCZb3M8//zxaa6tj1Mnn8/Hyyy9bHSPiffrpp+zYscPqGKKRFRcX8+6771odI2w0ueJeunQpAwcOpEWLFgwaNCgsyzEnJ4drrrmG6OhoBg4cyNq1a62OFHGcTicDBw5k1apVPPHEEwwbNszqSKKR3H333dxxxx3s27ePgQMHsnv3bqsjWS4spi5rKH6/n/z8fG644QbOOeccHnvsMf7973/jcrnCZoLa8vJy9uzZw7333stZZ53FoUOHyMvLo3fv3tjtdqvjRYz8/HyaNWvGkCFDaNmyJbfeeiuFhYW0atXK6miiARUXF1NQUMCDDz5IVlYWBQUF5OXl0aZNG5RSVsezTJPa4q7+Ie/fv59nn32WTp064XA42Llzp9XRavz3v/+lffv2LF68mDfeeINBgwaxbt06PB6P1dEiyoIFC+jXrx/Tp09n//79DBs2jCVLllgdSzSwzz77jAEDBvDSSy+xfPlyrr/+ehYvXhzWw6AnQ5Pa4j7ttNPo0KED8+fP5/XXX2fcuHGcffbZZGdnWx2txsUXX8ycOXMAuOGGG7j11lvJyckhMbHuiUHFkR5++GG6devGP/7xD5YvX87s2bPZvn271bFEAxs6dCgDBw6kT58+dO3alTFjxrBkyRJstia1zfmzNaniBhgyZAj9+vVj0qRJTJ8+nebNm1sd6QhPPfUURUVFTJs2jYULF9K6dWurI0WcpKQkVqxYwaJFi+jcuTPLli2zOpJoJPPnzycvL493332XJUuWcMYZZ1gdyXJNrrhTU1NJTU3l3XffxWazheU42GmnnUarVq2YP3/+Kb/l8EvZ7Xa6dOnCww8/jFIqLH/OomG0bduWNm3aMGDAAHm/hDS54q4W7jv6pGwahryRTw3yfqntmL/1SqlYpdQ6pdRGpdR3Sqk/h5a/ppTKU0ptCH30DC1XSqnnlVI7lFKblFLnNvY/QgghTiXHs8XtAy7RWjuVUg7ga6XU8tB9k7XW7/3k8b8COoU+zgdeDH0WQgjRAI65xa2rOENfOkIf9R2Lcx0wP/S8/wNSlVJycK0QQjSQ4xogVErZEnWskwAAIABJREFUlVIbgAPAJ1rr6lP9ckLDITOVUjGhZVnAj4c9fW9omRBCiAZwXMWttTa01j2B1kAfpVR34GGgC3AekA48+HNWrJQar5Rar5RaLyefCCHE8ftZu+S11v+/vTOPs6OqEv/31tvXfr1kIwtJSIyBsCeRiCAkEMBBFmUUdYAfi6BjQAWGwDgBZUYENBBxcADZQhBBkQgCKkhAPsPIEgJkkURCSEhn6e708paq9+rVcn9/1EJ3yNKJSV4/qO/n8z5Vr+7tqtP3vXfq1LnnntMDPA+cLKXc5LpDdOA+YKrbbQMwstefjXCPbX2uu6SUk6WUkxOJxO5JHxAQEPAxpD9RJYOEEDl3PwGcCKz0/NbCidE5A1ju/skTwLludMlRQF5KuWmvSB8QEBDwMaQ/USXDgPlCiBCOov+1lPJJIcQiIcQgQABvAt9w+z8NfA5YDWjA+Xte7ICAgICPLztV3FLKpcDh2zg+fTv9JfCtf1y0gICAgIBtESw7CwgICKgzAsUdEBAQUGcEijsgICCgzggUd0BAQECdESjugICAgDpjQKR1NU2TO++8s9ZibJd8Pk9ra+uAlnHNmjWMGpWkpWVprUXZLtnsWhYsWEAsFtt55xphml1MmjRwP+dQqELDew1MunNSrUXZLslNSf5a+SubN2+utSjbZfny5RyQP4BqQ7XWomyX9833t9s2IBR3KBRixowZtRZju7S2tqIoyoCWMRwOc9RRTRx88MG1FmW73HPPWv7zP4/BMDK1FmW7nHjiEhYuHLifc6FQ4Le/bef8GdteHiGRSGyklAiEfwxAESH/2N5k6dKl9PT0cOyxx+71a+0u+XyeuVPnDujqU9OUadttGxCKWwjBuHHjai3GDnnnnXcGtIzLly9nyJAhA1rGVCpFsTgaXW+stSjbQaIo0QE9hl1dXaRSKcaMGUNnZ6dzMGFQUHtoaMjxVvvzvKQ9SbHSjW0KUkoTqq6i6SoXjv0B8UiCYekRNKaayefzRCIRSqUSLS0tbNmyhWw2i6ZptLS0oKoqoVAIwzCwLItQKISqqn5bQ0MDHR0dtLS0AB8UtWhrayMUCg3ocWxoaGDEiBGMHDmSUqlEIpFAVVUikQjhcJhyuUwmk/HbdF1HCEEkEkHTNLLZLMVikUQigWEYxGIxv4BxNBqlVCqRTqdRVZVkMolpmti2TSwWo1gskslk0DSNeDyObduYpkk4HCYej/sFI3ZUJGRAKO6AgIBdo2yWWFZ+gZKZp7Wwgs7KZuJdGYQdZrAyhuGJg/nbltcIhzJMyhyGkg7xVtdfeXL1I5y0/z8zY/9TGRIfjpSSeDyOruu+EvGUk23bvjLylIjXVwiBpmlEo1F/G41Gazkku0WpVKKhoYFSqURjYyOmaWIYBk1NTXR3d9PY2OgrYSkluq7T0tJCd3c3TU1NaJpGMpmkXC4jhMC2bf+cnZ2dNDQ0kM/nCYfDKIpCV1cXuVyOzs5OstkshUIBIQSxWIxyuUwsFutXpZ9AcQcE1CGKULjt1dsxLJ0R2RGMbRxLLJTi/kULyGaifGL/YXSuU+nUV3DopB6aooMxLJthiQNYsXkpmGEGxYZw0idOA/CVjrevKAq2baMoCqZp9rm2V0bMU+YDtbZrf0gkEpRKJcLhMIVCgVAohKIo5PN5Lr30UiZPnswll1yCpmn+/9zT00M8HqdQKBAOh6lUKoTDjipVFMW/uTU0NFCtVkmlUti2zfz583nuuee48847aWhowDAMv01K2W+lDYHiDgioS2KhJP815eec8cjptEctVoe7SIokTWJ/kpUY2to0WzaUWbm5nVhyGfHOJrqbtpAKNxFWouQLFSrVKkeNOJawjJBKpVBVFSGE8+gfkVQrKpFwCEQcW0pCoRC6rpNKpTBNk0gkgqqqZDKZulXcqqrS2NhIoVAgnU5jWRaGYZDNZnn66ad5/PHHsSyLc889l1wuh67rZLNZ3+IulUpEo1EqlQqAb3Hncjl6enpoaGhgw4YNPPfcc8yePRtd17nvvvvo6ekhm81SKjk1ajxln0gkAos7IOCjSqVSYeyg0fz6S7/mK7/5Mq+vfZ2IGaY52oSsgl21+dFXbuTlZX9lVHYUf1rxJ4aPbGTt+x3EMmk2dXRSqZr86NkbuO7UH6CqKtlsFl3XicgKD845EtusgJB84d/eIJEbim3b5HI5VFUlHA6Tz+dJJpN0d3eTTCZJJpO1HpZdJhKJYJomoVAIy7KcSd1ehYnL5TKzZ89mzpw5PPPMMxx++OG+P9o0TRRFQUrpP3V4bg8pJdFolKVLl3LyySeTz+cBJ4ggFAr5bqVIJAJ88JQTWNwBAR9hkskkHR0dDE/tx/984Q4u/fWltHe3M655PCEZwq5a/OalR0iFUpQrGtFwhLZXw3xy/8lsbH+XQnM7LcZIfvWnR5g5+mQ+96nP0dHRQTwKr//pp+RLBoNHTWb8YScgIkl0XScUCtHV1eVPTjY1NdHR0UFzc3PdWtzhcBjDMFAUBcMw/P/j3nvv9a1ogGq1yle/+lXOOecczjzzTEaPHs1NN92ElBLLsnwFHIlE+PrXv05bWxsPPfQQDz/8sK+0ASzL4q677uLrX/86tm0TDof9eYRQKNR/uffEPx8QELBv0TSNdDoNwOT4ZH51zkOc/oszWNm+ikw4Q0Ik0IVOh76FzR2b6NrSxT9NOZWW6H7YhDgkPZln3voDTbEwMSVCsVgk376a3z8xj/Z1ixk8/AiO+dJccoNHowhBKBTCtm2am5t9i7uzs5NMJlPXFne5XKapqYlCoUA2m8U0TarVKg899BDVat8Y740bN3LTTTfx1FNPkUqlWLx4MZZl9emjKApPPfUUUkreeOOND11PSsldd93F2WefTS6Xo1QqIYQgHo9TrVZ9i39nBCsnAwLqEM86k1KiCIVxTeN57hvPMW7oJyhUCqza/HcWr1vC0vVLyaSzTDloCmWjzPtt6xBhhcKGKscdcArpZJg5D87ivY2reX/1clYue51jTruGL85aQPPQsQicx3hPoXhhgUIIwuEwtm0TCoU+ZC3WiwXu3XhisRhdXV1omgaAYRh+n1tuuaXPGo7ly5fzyiuvfEhpg+PjXrJkSR+lPWTIEObPn++/D4fDDBo0CMMwaGhoIJVKAc5TVOAqCQj4CKMoCpVKBeFaw4ZhMLRhKH+85EmeWvYUTy57mr+u+D82d7ahVVU67RB6qIpdtcGEt1f9jZlTTuLYlrMYPE1w6S1fYUJHiMMmz+ATR55CMt3gK2kv6kEIQbVaJRKJYFkW0WjUn6TcWuF4j/8DHS8MsFAo0NTU5FvcnusDHCW+cOFCGhsbt6msd8aMGTP63AhM02TLli3kcjny+bxvcQfhgAEBH3EqlYrvmiiXy6RSKXp6eshkMkwfN4MvTjmLPy75I5uLm6lWqmTiacpaGb1cBSkwjzcZNWQk06dOp6mxiezmJtb/31uc+IVv0TJ4Pzo7O0mlUhiGQTgc9pW0F58cj8fp6enxF+5kMpm6jOP2wgEjEcdd5E0Q9lbQiUSC3S1ofsEFF3DzzTfzzDPP+MdCoRDZbLZPOCA4C3cCizsg4CNMMpmkUCgAzg/eW43n+WxVVeWkw08i39NDMhql3NPJ+/P/m8rqt4kPG84nv/ufVCMRQsCWzZvY/MZGYqnBjBw1jkJXF42ZDFXDYPXvH+P13yxAROJ88rQvccBx02lsbsayLFpaWiiVSjQ3N/txzPWGruuk02k0TSORSPirGOPxuN+nWq0Si8X8yJNd4fTTTwfoM9EppURVVVKplH88Go32scp3Rn2OdkDAxxxVVf3VfOVymXQ67ccNe9u2N15BtL7H2qd+TSSR4pAf3ApKBBFSsLZs5u05V2MJBbtiY7+9jMGHHMHaR+9n/YvPoxULpEeOYcIZX+Hz18/FNg3+tuhZHjz/K0QbGpl+2eWkh+7H/uPHk8/nSSQS/mRpPdHbfy+l9F08v/vd7xg6dCjFYpF169axZMmSDy1E6g+rV6/myCOPZPXq1f71zjzzTH9OoHfo4a7MCwSKOyCgDonFYn183NVqlXg8jmEYxONxtrz4J9bNncPIsy/ioKtuQAhQV72NpxukEEyacwtSQGXzJhpf/l+q1SohoTB51lUQjqCXNaplDa2zHVtK9j9yCqOOnEq+q4vfXvs9siNHcd5P5pHIZuvW4o5EIui6jqIo/lJ+IUQfC/lnP/sZP/vZz3br/FdccQUbN25k7ty5gDM38Z3vfIdYLIZt20SjUf9msStjGESVBATUIV40R+8FILZtI4Sg44U/8s687zP6q5eQHfsJ9A1r0VvXISoqoqJCRYWySvndlWjvvI1Z7GHw1Gns95nP0jBqDOWOzagb1lPp3IKpqphlDUPT0IslKoU8oVCIz55zLoX167n7X7/ph7HVI15Ypedv9hTp3Llzd9uvvTWe0gbnc5szZw75vDOOpVKJcrns50Hp7zjW520yIOBjjhfVIYTwV/JpmobobKPtdw8y6oyvEWtqwc53oqAghLsiEBCAjQTb2ceWVLUSlpSYNli2xJYSWzr7pre1JRY2hgXRWILPfPVfePynt/LfF5zPlQ/9qrYDspt4y9fj8Tjd3d1IKbn99tv5yU9+0sc10tjYSCgU6hMW2d3dvc1zNjQ0EIlE/Bupbdt+Xykld999N6FQiOuuu86PVLEsa5fCAQOLOyCgDvF82l7muXw+T66hgc3L3iDbMpRUrhm71AMVDaGXUHSNkK6i6Jrz8qzvsgqVEpRVbE1FaiUsrYSplTDVIlW1hFEqUi0VqapF9KKzrZQK2KbBiRdeRHdrK8X29loPyW5RLBbJ5XJUq1UymQx33nkn119/fZ/FNwceeCBLliyhtbWVd999l/b2dhYvXsyUKVM+dL6JEyeyaNEiWltbWbZsGa2trbz66qsceuihfh/Lsvj5z3/OzTffzMaNG1FVFXCs//5a3IHiDgioQ7yERLFYDMuynLC2fA89f/kjSiKOUeyGioYsa1BxFLWia4R1lZCuISoa6Jrfx9JUZFnDLqvYZQ1b0zA1DVMrYWgqVW+rqlTVElW1hK6WMCpVIqk0LzxcnxZ3IpFA0zTC4TBtbW1ce+21fdoPOugg7rjjDpqamnxfeKFQYNCgQcydO5fx48f7fWOxGFdeeSXjx49H13UymQyGYTBkyBDuuecepk6d2ufcc+fORVVVvyLUroQDfuQUt5c74IILLvCTlw80bNumWCxy2WWX+YltBhqWZfHaa69x9913D1gZBzred/Hb3/42hUJhj34XvSRHXqKjarVKRBFU1vyNaHMLdlnFKmuORV12/NqhSplQtYyiawi97Cjtiuq8XIvb0pytqakYmopR9pS25ihsTUVXVfRSiUqphF7RGDp6f4w95A/eFrZts27dOn74wx/u8e+iYRhEo1Fs2+Yb3/jGhxTnpk2buOqqqzjhhBOYNWuWn7/cNE0OP/xwZs6c6fedOXMmxx9/PNVqlXA4jK7rXHPNNZx88snMmjWLdevW9Tm3EIJvfetbfhjgroQafuQU9/z585kwYQKXXXYZhxxyCNdff32tRfoQF198MSeccAJf+tKXGDt2LH/+859rLdKHOOyww7jzzjvRdZ1hw4bR09NTa5HqjkWLFjF27FjOOussZs6cyUUXXbTHzu2Fr3l+VD+kzbawKxpmueQo47JjSVMuIysqlDVk2du6FrbmbM2yo7DNsoqheu4Sz8IuopeKVEsFV2mrVEolKoUCFbW0x/6vbeEpvgkTJjBy5Ej+/ve/77FzewUMQqEQ99xzD7/85S/7tHd1dfHyyy/T1dXFjTfeSCgUQtM0YrGYvzjJI5PJMGjQIJLJpD/Zee2111KpVHj55Zdpa2vrc+7bbruNxx57zI8Z771ac2d8pBR3T08PGzdu5MILL2Tp0qUsXLgQKSWtra21Fs1n5cqVtLS0cO6555LP57n99ttZunQpuq7XWjSfF154geOPP55p06Yxbdo0Zs+ezdNPP11rseoKXdd56623uOCCC3jnnXd47LHHGDx4MCtXrtwj569Wq0SjUd9VEo/HqZQrWKpGpW0jlqo6L011FHC5hKGqGCUNU9UwNdX1ZTvthqpiqk6/qlrC0JxttVTEKKlonZ2UOtpdhV10XyoVtYSuaeyt57HFixdz0EEHcdpppzF48GBuuOEGnn/++T329NI7qVMoFOLFF1/8UJ+JEyeycOFC0uk04XCYv/zlLzz44IM8++yzHHrooZx33nl87Wtf46ijjuKVV17hoYce8hNNxeNxHn/88T4+bo/XXnsN0zT9J4hdeZL4yEWV9K7OMRAf7z3rSFGUD6WSHCj0rn7S25oL2DV61w70FnfsqXGMx+O0t7cjhCCVSjl1EDNpbAmFlSsIjf8kIhEHRUGGBAg3ksQwEbE4lrQxbDBME3XjeiqqSsWyqVoS3ZTotoVuQqR5CGSyVLQyerWKMC2qbj/DllRNi3XLlzNuytSdC70b9P69eBEae/q76H3XS6USd9xxB6eddhqrVq1i1apVAH544I9//GOEEHR2dnL55Zfz6U9/mkcffZQzzzzTT896ySWX8Oijj3LLLbcATl6SOXPm9NFFw4cPZ8aMGTz44IPMnj2bZDK5y9+Nj5TFncvlGDZsGL/4xS846KCD+MIXvoCiKAOqkvOECRPo7OzkvvvuI51Oc+mll3LwwQf7ExQDgWOPPZYXX3yRl156iZdeeombb76ZU045pdZi1RWxWIxDDjmEe++9l7Fjx/LFL36Rjo4OJkyYsEfO7xXrbWhowDRNMpkMRb3KgbN/iNbVwZZlr6Pn875PuqKqaF1bKK1/D62Yp9zTQ/eSl8gveZnSujWom1rRNrWibtxAceN6iq2tFDa8z+YVb7D+5f9ly7ur0QoFSp2daMUi5WIJrVBk5Ssvo0SiHPiZY/bI/7U1Rx55JG+//TYLFy6kra2N//iP/+C4447bYSHdXSEajfo+6Xg8zquvvsq8efNobm72+6xcuZIHHniAT33qU9xwww189rOfpampyb+JeMm4vCXx6XSaz3/+89x7771MmTKFBx54gKVLl/rny+Vy3HrrrbzyyiuMGTPGT9K1KwtwPnIW93nnncc555zDxRdfzNKlS/fYB7wnueuuu9A0jX//939nzZo1A1LGN998kyVLlvDWW2+xadOmASnjQGf69OmsWbOGK664gmeffdZP37mnsCzL/1wcqzGEyDRimDaKqtL1tzdpGPdJFMskZFsIQ8fo2ACbWp1YbRsM26ZqOxZ01XSsaAs3dltCVa9SMSwq+SL6+vVULBszEiM1dD82rl1HsagxeuonmHTssXv0f+vNH/7wB1pbW1mwYAHr16/fo99Fr7Cvrus0NTXR2NjI+vXrqVQq/pMnOFb3e++9x4033siKFSt44oknuO+++5BSkkgk/PDBSZMmceWVV3L11VfzyCOPfOipX1EUyuUymzZtYuLEif4in0gkQqVS6bcB12/FLYQIAYuBDVLKU4UQY4CHgWbgdeAcKWVVCBEDHgCOBDqBL0sp1/b3Ov8o3hLge+65Z19dcpdRFIV0Os1tt91Wa1G2i6IoTJ48mcmTJ9dalLrF+y7Omzdvj5/bW6rtKW8vvWoJsONxqnoFDBO1pxvUAqJURFEECgKJxJI2tnQUt2mD4bo+nC2Yto3pLroxpcS2JZaUWDZYhkGpu4eKViYUiyPl3s2/rSgKo0aN4nvf+94eP3c6nfarsff09BCNRnn33Xf59Kc/zUknnUShUPAnMO+44w6klPz+97/35368avepVAopJVdccQULFizoo7RnzZrllzPzkoOtXr2a/fbbj2w2i2VZVKtVEolEv+XeFYv728DbQNZ9fxNwq5TyYSHEHcCFwP+4224p5TghxNluvy/vwnUCAgJ2gq7rfjSCpmkkk0knzerEg2n8zEza/vQ7bExkZydhYaOYNkIRCFdx27KXIpbS8W1bso8C95W3ZWNKMCzbWV1pSPTuPLaEUDzO56/6Nz9HSr3huZyq1SoNDQ1IKTnmmGOYPn06lUrFr0yjKArjx4/n8ssvB2DevHl897vfxTAMkskk1WrV98HfcsstvtK+7rrr+OY3v0k8HvdXucbjcSqVip/VEfCrxfc3NW6/njmEECOAfwLudt8LYDrwqNtlPnCGu3+6+x63fYYIZrYCAvYoqVSKUqnUJ5d0Q0MDugiR3X8cpg26YVPWypTLVTTLpmzaaKazLZs2FdNR1mVDOhOTtk3VllQtG0NKdFtiWhJTCqquxW3YNkoq7bgSogkM02TaiSfVZdkycNLj9h5Dz+VRKBRIJBIUCgW/uv3EiRP9vzNN068lWalUiEQifYoAe4wfP57GxkYikQiKopDNZimXyzQ0NPghg56lvSv5zPtrcc8DrgIy7vtmoEdK6S3mbwWGu/vDgfUAUkpTCJF3+2/pt1QBAQE7RNM0MplMn/18Pk8mk0EZPR5l0H5UNrdiyCohBCEFNzOgY6tJ2dfqNm3biRLxokUsC8NylHfVdZlULYlpQaW7B1vAITOOJ97UTEdHB7lczpennvDyvNi27StXcCxgrwiwlJJQKNRn8lAI4cddezlMer88vIVS3jHDMPxsjp6Ly/Oj70qI404tbiHEqUC7lPL1fp+1HwghLhZCLBZCLN5TWbgCAj4ueH7XcrnsT3h5j/X7H30c8eGjKFs2FdOmYnkWtk3FNKmYJmXTomxaH7T7StqdqLQkVYsPlLnlKG/DdlwoLaPHsGb5Ck7911lks9m6rH4DH4QCesq5d0y3l4HRC0ccM2ZMn8II3sI5z0Xi+b87OzsBp2TZpEmT/DZvJa2iKFiW1efvYM/HcR8NnCaE+BwQx/Fx/xTICSHCrtU9Atjg9t8AjARahRBhoAFnkrIPUsq7gLsAhgwZMvACrgMCBjDeD9/78XsREJ7Cmfxv1/P7f/k85XKJkBDOxKR0rG4J2IDtZQFEYppOJImjnG1MC6q2o8wN23ajTxwFHstkGTxuAoPGjaNp2DA/xroe8YoEZ7NZ8vk80WiUSCTiVxLq6uoik8mgaRq5XI5jjjmGxx9/HFVVmTVrFiNHjvQVO0Bra6ufCfDII49k2LBhfp50L6dMd3e3X1neK13mhST2l532lFJeA1wDIIQ4DrhSSvk1IcRvgLNwIkvOAx53/+QJ9/1f3fZFciCuhAkIqGMsy/J/6N4jvaZpRKNRyuUyubEHkBw1hvYVb6IIhZCf0tVGoiCFawG6k5OWLd0Uro7LxLCFb2kbtk3FclwmVdsik82hRKOMOfRQMrkchUIBRVHq0ur2sgNWKhVyuRy2bWNZFk1NTX5ZtnK5TCaTQUrpV4EH6OjooKOjY7vn9p6CvNzbiqLQ3d1NKpWiq6vL96F7bhevWHB/+EcCImcDlwshVuP4sL34u3uAZvf45cDV/8A1AgICtkEqlaJYLFIqlQiHw348sqZpNDc3o2kap9x+H7pho5sWZcNy3SPS2VZtyobjPtE9N4olKVtQMQUV06Zq2eiWc9ywbKqmRePwUYw/+hjiyRQzzz6bYrFIS0tL3U5OZjIZuru7iUajdHd3+3HVXgHkLVu2EAqFKBQKaJrGlClTGDly5E7PO3ToUI4//nj/hhCLxVAUxa8H2tLS4keyePH9uzKGu6S4pZQvSClPdffXSCmnSinHSSn/WUqpu8cr7vtxbvuaXblGQEDAzimXyySTSRKJhJ+Ev1Qq+RZePB5HhqMces5FjqK2HMWtGR/4tp3oEsvxf1uylxJ3lrXrpo3u+7sl2aHDGTt5KhvXruWE888nXyyRSCTo6enpU+qrntA0za+4ns1m/ZDGXC7nu0csyyKVShGPxzn66KOZP38+uVxuu+eMRqPcfffdHHfcccRiMYrFIoZhIKX0o1W6u7uduHu3Ag6wS2MYLIcLCKhDvOx0XpRCuVz2V/Cl02mnMEBjEy3TjkUZNIyyKdFMG81yQgI/CAuUH+xbNhXDcqxs0wkR1C2Lqi2JZhsYPG48ne1taMUSYw87jEwmg67rpFKpXcpsN5CIx+Ooqko4HEZVVT8c0LsJFotFQqEQlUrFr0k5ceJE3njjDe6//36y2SyZTIZsNks2m+XWW29l1apVTJs2jUwmQ7VaJZlMEg6H/bwylUqFTCaDaZokk8k++bj7y0duyXtAwMeB3kuxvYiI3rkzvEnLMVOnMfnci1h0648xNNX/e+kuxJHSmaS08PzdYEo3ftu2MW2beFML6SHD0MplYrE4Nz37jC9D70nReqR3eTGP3uXJerf1Tng1ePBgTjnlFN5//31M0/RXRgL+fIOXX9u2bT96pPdnBM78RO+ok/4SKO6AgDrES2zkKYNQKOQXVTAMw99Go1GOufAbWFLy5H/9ANlHQTkRJpbEien2lrVL/NWSphQoliTf3c3oYcO46Mc/RnEz4em67sck72qSpIFCb6XrrW4ExxL30uVCX2vYa+u9cKZ3SJ9hGEQiET9SxCuUAE46Xq/N+8x63yj6S+AqCQioQ7yY7Uql4if39455Vcu9R31FUZj61XM56ye3MeLwKY4/230NnzyV+JChVCzbfUnGH3scuo2zBN6GilbmiBNP4Pwf/YhkYyOxWAzbtkmn0+i6TjqdrsuIEsBXrN5iGE959la63lJ1zwL3Cih4bhUvNttLJx2JRPxizrZtEw6H/fZIJIJpmn3avBverjy11N8tMiAgAICmpibAeYRPJBIIIfxjjY2NCCHYb7/9/Pbp5/4/jvnnL2P1sgBDkQi2bWFbH1ji4WgUo1exXIBoPE40Hvetw2w2ixCC5ubmuo3hBucGGIvF+owhfOAu8dp641Vj31abx4781rvj096aQHEHBNQpvdObegpkZ9tQOt2vc8e3k4J2e+etV7xFTN5+7+NbH+tP274icJUEBAQE1BliICxqbGxslOecc06txdguuq77q6iTozRIAAAFj0lEQVQGKvl8nnA4vMeT9e9J2traaGtrQcqBG4GQy21g//2H77xjjbAsi87OTgYPHlxrUbaLqqpYlkU2m9155xrR2dlJOp0eUJWntmbBggV0d3dv06wfEIpbCNEBqAzcDIItBLLtDoFsu0cg2+7xUZNtfynloG01DAjFDSCEWCylHJDlVgLZdo9Att0jkG33+DjJFvi4AwICAuqMQHEHBAQE1BkDSXHfVWsBdkAg2+4RyLZ7BLLtHh8b2QaMjzsgICAgoH8MJIs7ICAgIKAf1FxxCyFOFkKsEkKsFkLUvOiCEGKtEGKZEOJNIcRi91iTEOJZIcQ77rZxH8lyrxCiXQixvNexbcoiHG5zx3GpEOKIGsn3fSHEBnf83nRL3nlt17jyrRJCnLQX5RophHheCPE3IcQKIcS33eM1H7sdyFbzcXOvFRdCvCqEeMuV7wfu8TFCiFdcOR4RQkTd4zH3/Wq3fXQNZLtfCPFer7E7zD1ei99ESAjxhhDiSff93hm3rasT78sXEALeBcYCUeAt4MAay7QWaNnq2M3A1e7+1cBN+0iWY4EjgOU7kwX4HPAHQABHAa/USL7v45S327rvge7nGwPGuJ97aC/JNQw4wt3PAH93r1/zsduBbDUfN/d6Aki7+xHgFXdMfg2c7R6/A/imu/+vwB3u/tnAIzWQ7X7grG30r8Vv4nLgIeBJ9/1eGbdaW9xTgdXSqaZTxalfeXqNZdoWpwPz3f35wBn74qJSyheBrn7KcjrwgHR4GaeY87AayLc9TgcellLqUsr3gNU4n//ekGuTlHKJu18E3gaGMwDGbgeybY99Nm6uTFJKWXLfRtyXBKYDj7rHtx47b0wfBWYIsXeSeOxAtu2xT38TQogRwD8Bd7vvBXtp3GqtuIcD63u9b2XHX+J9gQSeEUK8LoS42D02REq5yd3fDAypjWg7lGUgjeUs99H03l5upZrI5z6CHo5jnQ2osdtKNhgg4+Y+7r8JtAPP4lj5PVJKcxsy+PK57XmcGrT7RDYppTd2P3TH7lYhhLeOfV+P3TzgKsBLtdjMXhq3WivugchnpJRHAKcA3xJCHNu7UTrPNgMiFGcgydKL/wEOAA4DNgFzayWIECIN/Bb4jpSy0Lut1mO3DdkGzLhJKS0p5WHACBzr/pO1kmVrtpZNCDEJuAZHxilAE04h832KEOJUoF1K+fq+uF6tFfcGoHfJ5BHusZohpdzgbtuBhThf3DbvEcvdttdOwu3KMiDGUkrZ5v64bOAXfPBYv0/lE0JEcBTjL6WUj7mHB8TYbUu2gTJuvZFS9gDPA9Nw3AxeGujeMvjyue0NQOc+lO1k1/0kpVOw/D5qM3ZHA6cJIdbiuHynAz9lL41brRX3a8B4d+Y1iuOkf6JWwgghUkKIjLcPzASWuzKd53Y7D3i8NhLCDmR5AjjXnUk/Csj3cgvsM7byIZ6JM36efGe7s+ljgPHAq3tJBgHcA7wtpbylV1PNx257sg2EcXPlGCSEyLn7CeBEHD/888BZbretx84b07OARe7TzL6SbWWvm7HA8SH3Hrt98rlKKa+RUo6QUo7G0WOLpJRfY2+N296YWd2VF87M799x/Gjfq7EsY3Fm8N8CVnjy4PiengPeAf4MNO0jeX6F89hs4PjHLtyeLDgz57e747gMmFwj+Ra411/qfjmH9er/PVe+VcApe1Guz+C4QZYCb7qvzw2EsduBbDUfN/dahwBvuHIsB67t9dt4FWdy9DdAzD0ed9+vdtvH1kC2Re7YLQce5IPIk33+m3CvexwfRJXslXELVk4GBAQE1Bm1dpUEBAQEBOwigeIOCAgIqDMCxR0QEBBQZwSKOyAgIKDOCBR3QEBAQJ0RKO6AgICAOiNQ3AEBAQF1RqC4AwICAuqM/w9pIihoDh14YgAAAABJRU5ErkJggg==\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Essenza del Q-Learning: Equazione di Bellman e Algoritmo di Apprendimento\n",
+    "\n",
+    "Scrivi un pseudo-codice per il nostro algoritmo di apprendimento:\n",
+    "\n",
+    "* Inizializza la Q-Table Q con numeri uguali per tutti gli stati e le azioni\n",
+    "* Imposta il tasso di apprendimento $\\alpha\\leftarrow 1$\n",
+    "* Ripeti la simulazione molte volte\n",
+    "   1. Inizia da una posizione casuale\n",
+    "   1. Ripeti\n",
+    "        1. Seleziona un'azione $a$ nello stato $s$\n",
+    "        2. Esegui l'azione spostandoti in un nuovo stato $s'$\n",
+    "        3. Se si verifica una condizione di fine gioco, o il totale del premio è troppo basso - esci dalla simulazione  \n",
+    "        4. Calcola il premio $r$ nel nuovo stato\n",
+    "        5. Aggiorna la funzione Q secondo l'equazione di Bellman: $Q(s,a)\\leftarrow (1-\\alpha)Q(s,a)+\\alpha(r+\\gamma\\max_{a'}Q(s',a'))$\n",
+    "        6. $s\\leftarrow s'$\n",
+    "        7. Aggiorna il totale del premio e diminuisci $\\alpha$.\n",
+    "\n",
+    "## Sfruttare vs. Esplorare\n",
+    "\n",
+    "L'approccio migliore è bilanciare tra esplorazione e sfruttamento. Man mano che impariamo di più sul nostro ambiente, saremo più propensi a seguire il percorso ottimale, tuttavia, scegliendo di tanto in tanto una strada inesplorata.\n",
+    "\n",
+    "## Implementazione in Python\n",
+    "\n",
+    "Ora siamo pronti per implementare l'algoritmo di apprendimento. Prima di farlo, abbiamo anche bisogno di una funzione che converta numeri arbitrari nella Q-Table in un vettore di probabilità per le azioni corrispondenti:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Aggiungiamo una piccola quantità di `eps` al vettore originale per evitare la divisione per 0 nel caso iniziale, quando tutti i componenti del vettore sono identici.\n",
+    "\n",
+    "L'algoritmo di apprendimento effettivo che eseguiremo per 5000 esperimenti, chiamati anche **epoche**:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "for epoch in range(10000):\n",
+    "    clear_output(wait=True)\n",
+    "    print(f\"Epoch = {epoch}\",end='')\n",
+    "\n",
+    "    # Pick initial point\n",
+    "    m.random_start()\n",
+    "    \n",
+    "    # Start travelling\n",
+    "    n=0\n",
+    "    cum_reward = 0\n",
+    "    while True:\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        dpos = actions[a]\n",
+    "        m.move(dpos,check_correctness=False) # we allow player to move outside the board, which terminates episode\n",
+    "        r = reward(m)\n",
+    "        cum_reward += r\n",
+    "        if r==end_reward or cum_reward < -1000:\n",
+    "            print(f\" {n} steps\",end='\\r')\n",
+    "            lpath.append(n)\n",
+    "            break\n",
+    "        alpha = np.exp(-n / 3000)\n",
+    "        gamma = 0.5\n",
+    "        ai = action_idx[a]\n",
+    "        Q[x,y,ai] = (1 - alpha) * Q[x,y,ai] + alpha * (r + gamma * Q[x+dpos[0], y+dpos[1]].max())\n",
+    "        n+=1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Dopo l'esecuzione di questo algoritmo, la Q-Table dovrebbe essere aggiornata con valori che definiscono l'attrattiva delle diverse azioni in ogni fase. Visualizza la tabella qui:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p31952a86ca)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image3fd90cd4cb\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m32673975ec\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m019fd15495\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p31952a86ca\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Verifica della Politica\n",
+    "\n",
+    "Poiché la Q-Table elenca l'\"attrattività\" di ogni azione in ogni stato, è abbastanza semplice utilizzarla per definire la navigazione efficiente nel nostro mondo. Nel caso più semplice, possiamo semplicemente selezionare l'azione corrispondente al valore più alto nella Q-Table:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def qpolicy_strict(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = list(actions)[np.argmax(v)]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "walk(m,qpolicy_strict)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Se provi il codice sopra diverse volte, potresti notare che a volte si \"blocca\" e devi premere il pulsante STOP nel notebook per interromperlo.\n",
+    "\n",
+    "> **Attività 1:** Modifica la funzione `walk` per limitare la lunghezza massima del percorso a un certo numero di passi (ad esempio, 100), e osserva come il codice sopra restituisce questo valore di tanto in tanto.\n",
+    "\n",
+    "> **Attività 2:** Modifica la funzione `walk` in modo che non torni nei luoghi in cui è già stato in precedenza. Questo impedirà a `walk` di entrare in un ciclo, tuttavia, l'agente potrebbe comunque finire \"intrappolato\" in una posizione da cui non è in grado di uscire.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 3.45, eaten by wolf: 0 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "def qpolicy(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(qpolicy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fbab852fd68>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 382.368508 248.518125\" width=\"382.368508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M -0 248.518125 \nL 382.368508 248.518125 \nL 382.368508 0 \nL -0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 374.45 224.64 \nL 374.45 7.2 \nL 39.65 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m2c059e3741\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.868182\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(51.686932 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"115.746997\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 2000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(103.021997 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"176.625812\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 4000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(163.900812 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"237.504627\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 6000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(224.779627 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.383442\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 8000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(285.658442 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"359.262258\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 10000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(343.356008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m0279ebb0ad\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"214.756364\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(26.2875 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"167.758568\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 2000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.557787)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"120.760773\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 124.559992)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"73.762978\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 6000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 77.562196)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"26.765182\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 8000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 30.564401)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pa8fdede5a3)\" d=\"M 54.868182 214.732865 \nL 54.898621 214.521375 \nL 54.9595 214.709366 \nL 55.081258 214.732865 \nL 55.111697 214.168891 \nL 55.142136 214.732865 \nL 55.172576 50.757557 \nL 55.233455 214.732865 \nL 55.263894 201.432489 \nL 55.294334 214.756364 \nL 55.324773 214.662368 \nL 55.355212 214.521375 \nL 55.416091 214.732865 \nL 55.537849 214.756364 \nL 55.659606 210.902544 \nL 55.690046 202.066959 \nL 55.720485 122.664184 \nL 55.750925 214.756364 \nL 55.781364 212.805955 \nL 55.811803 214.685867 \nL 55.842243 181.481925 \nL 55.872682 214.732865 \nL 55.903122 213.933902 \nL 55.964 187.450645 \nL 55.99444 214.756364 \nL 56.024879 211.396021 \nL 56.085758 214.756364 \nL 56.146637 214.685867 \nL 56.177076 214.333383 \nL 56.237955 214.685867 \nL 56.268395 208.529156 \nL 56.359713 214.756364 \nL 56.390152 213.534421 \nL 56.51191 214.756364 \nL 56.542349 214.732865 \nL 56.572789 201.056506 \nL 56.603228 214.756364 \nL 56.664107 206.649244 \nL 56.755425 214.756364 \nL 56.785864 214.732865 \nL 56.816304 214.074896 \nL 56.846743 209.751098 \nL 56.907622 214.756364 \nL 56.938062 214.756364 \nL 56.99894 209.257622 \nL 57.02938 214.756364 \nL 57.059819 214.756364 \nL 57.120698 213.957401 \nL 57.151137 214.638869 \nL 57.181577 214.756364 \nL 57.242456 214.685867 \nL 57.303334 214.027898 \nL 57.333774 214.756364 \nL 57.364213 212.312478 \nL 57.425092 214.756364 \nL 57.455531 214.756364 \nL 57.485971 212.876452 \nL 57.54685 214.756364 \nL 57.577289 214.756364 \nL 57.607729 212.946949 \nL 57.668607 214.756364 \nL 57.699047 214.732865 \nL 57.729486 214.145392 \nL 57.759926 209.187125 \nL 57.790365 214.756364 \nL 57.820804 214.756364 \nL 57.851244 212.71196 \nL 57.942562 214.027898 \nL 58.003441 211.936496 \nL 58.03388 213.886904 \nL 58.125198 214.756364 \nL 58.155638 207.495204 \nL 58.246956 212.006993 \nL 58.307835 209.845094 \nL 58.338274 214.756364 \nL 58.368714 212.312478 \nL 58.429593 214.756364 \nL 58.520911 214.709366 \nL 58.58179 214.756364 \nL 58.703547 213.017445 \nL 58.764426 214.756364 \nL 58.794865 212.194984 \nL 58.825305 209.633604 \nL 58.855744 214.756364 \nL 58.886184 214.756364 \nL 59.007941 212.594465 \nL 59.038381 214.756364 \nL 59.129699 213.581419 \nL 59.221017 214.756364 \nL 59.312335 210.808549 \nL 59.373214 214.756364 \nL 59.434093 213.111441 \nL 59.464532 212.758957 \nL 59.525411 214.756364 \nL 59.58629 214.709366 \nL 59.616729 214.756364 \nL 59.708048 213.13494 \nL 59.738487 208.85814 \nL 59.768926 214.756364 \nL 59.799366 214.732865 \nL 59.860245 214.756364 \nL 59.921123 213.275933 \nL 60.042881 214.756364 \nL 60.134199 211.231529 \nL 60.255957 214.756364 \nL 60.286396 214.40388 \nL 60.347275 214.756364 \nL 60.408154 202.724928 \nL 60.469033 211.701507 \nL 60.529912 214.756364 \nL 60.560351 210.315072 \nL 60.712548 214.756364 \nL 60.742987 210.221076 \nL 60.803866 213.604918 \nL 60.834306 214.756364 \nL 60.864745 213.416926 \nL 60.956063 207.471705 \nL 61.047382 214.756364 \nL 61.077821 212.124487 \nL 61.290897 214.756364 \nL 61.321336 214.732865 \nL 61.382215 214.497876 \nL 61.412654 214.756364 \nL 61.443094 214.756364 \nL 61.473533 210.973041 \nL 61.564851 211.654509 \nL 61.686609 214.756364 \nL 61.717049 214.756364 \nL 61.838806 208.85814 \nL 61.930124 214.756364 \nL 61.960564 211.819001 \nL 61.991003 212.124487 \nL 62.082321 211.020039 \nL 62.112761 214.756364 \nL 62.17364 214.004399 \nL 62.204079 214.756364 \nL 62.234518 206.038273 \nL 62.295397 214.756364 \nL 62.417155 211.161032 \nL 62.478034 214.756364 \nL 62.538913 214.427379 \nL 62.569352 214.756364 \nL 62.599791 209.492611 \nL 62.66067 214.709366 \nL 62.721549 214.756364 \nL 62.751988 208.106176 \nL 62.812867 214.756364 \nL 62.843307 214.027898 \nL 62.904185 214.756364 \nL 62.965064 214.732865 \nL 62.995504 212.147986 \nL 63.056382 214.756364 \nL 63.086822 212.876452 \nL 63.147701 214.756364 \nL 63.17814 209.093129 \nL 63.269458 211.20803 \nL 63.391216 214.756364 \nL 63.421655 206.249763 \nL 63.482534 206.625745 \nL 63.604292 214.756364 \nL 63.634731 214.61537 \nL 63.665171 213.534421 \nL 63.69561 214.756364 \nL 63.726049 214.756364 \nL 63.786928 214.756364 \nL 63.817368 214.286386 \nL 63.847807 211.067037 \nL 63.878246 214.756364 \nL 63.939125 212.570966 \nL 63.969565 214.756364 \nL 64.000004 200.140049 \nL 64.060883 214.732865 \nL 64.091322 213.933902 \nL 64.182641 196.803206 \nL 64.273959 214.756364 \nL 64.304398 211.795503 \nL 64.334838 210.973041 \nL 64.456595 214.756364 \nL 64.608792 211.255028 \nL 64.639232 212.594465 \nL 64.669671 214.756364 \nL 64.70011 213.393428 \nL 64.73055 210.808549 \nL 64.760989 214.262887 \nL 64.791429 212.899951 \nL 64.821868 214.756364 \nL 64.882747 212.570966 \nL 64.913186 214.497876 \nL 64.943626 214.215889 \nL 64.974065 214.756364 \nL 65.004505 214.756364 \nL 65.034944 207.706694 \nL 65.095823 213.299432 \nL 65.21758 214.756364 \nL 65.278459 214.756364 \nL 65.339338 210.597059 \nL 65.369777 214.756364 \nL 65.491535 214.709366 \nL 65.521974 213.534421 \nL 65.552414 214.756364 \nL 65.582853 214.756364 \nL 65.613293 214.756364 \nL 65.643732 213.181937 \nL 65.674172 214.027898 \nL 65.704611 199.811065 \nL 65.73505 214.756364 \nL 65.76549 213.698913 \nL 65.826369 214.756364 \nL 65.856808 214.145392 \nL 65.887247 204.534343 \nL 65.948126 214.732865 \nL 65.978566 213.064443 \nL 66.039444 214.732865 \nL 66.069884 214.756364 \nL 66.191641 211.537015 \nL 66.222081 205.309807 \nL 66.25252 214.709366 \nL 66.28296 213.440425 \nL 66.313399 211.325525 \nL 66.374278 214.098395 \nL 66.404717 214.756364 \nL 66.435157 214.685867 \nL 66.556914 211.137533 \nL 66.648233 214.756364 \nL 66.678672 213.628417 \nL 66.739551 212.617964 \nL 66.830869 214.756364 \nL 66.80043 210.36207 \nL 66.861308 214.309885 \nL 66.891748 213.933902 \nL 66.922187 210.056584 \nL 66.952627 214.756364 \nL 66.983066 214.568372 \nL 67.013505 213.651915 \nL 67.043945 214.61537 \nL 67.074384 208.270668 \nL 67.135263 214.756364 \nL 67.165702 213.745911 \nL 67.226581 214.591871 \nL 67.257021 214.756364 \nL 67.28746 213.369929 \nL 67.348339 214.756364 \nL 67.378778 214.756364 \nL 67.409218 214.61537 \nL 67.470097 214.756364 \nL 67.500536 207.894686 \nL 67.530975 214.756364 \nL 67.591854 214.380381 \nL 67.622294 206.155767 \nL 67.683172 214.756364 \nL 67.713612 214.756364 \nL 67.80493 209.234123 \nL 67.865809 212.829454 \nL 67.926688 211.936496 \nL 68.078885 214.756364 \nL 68.200642 209.140127 \nL 68.291961 214.756364 \nL 68.352839 214.662368 \nL 68.444158 214.756364 \nL 68.474597 209.234123 \nL 68.596355 214.756364 \nL 68.626794 214.756364 \nL 68.657233 213.534421 \nL 68.718112 214.756364 \nL 68.83987 214.756364 \nL 68.992067 197.555171 \nL 69.113825 214.756364 \nL 69.144264 214.098395 \nL 69.205143 214.286386 \nL 69.3269 214.756364 \nL 69.479097 203.382897 \nL 69.570416 214.685867 \nL 69.600855 212.382975 \nL 69.631294 208.928637 \nL 69.661734 214.262887 \nL 69.692173 214.756364 \nL 69.783492 209.328118 \nL 69.813931 209.93909 \nL 69.84437 210.174079 \nL 69.87481 214.756364 \nL 69.966128 212.476971 \nL 70.087886 214.756364 \nL 70.118325 214.756364 \nL 70.148764 207.307213 \nL 70.209643 214.756364 \nL 70.36184 207.518703 \nL 70.483598 214.756364 \nL 70.635795 211.936496 \nL 70.666234 213.628417 \nL 70.727113 214.756364 \nL 70.757553 209.704101 \nL 70.818431 211.678008 \nL 70.940189 214.756364 \nL 70.970628 211.043538 \nL 71.061947 212.288979 \nL 71.092386 214.756364 \nL 71.153265 211.654509 \nL 71.183704 213.299432 \nL 71.244583 211.912997 \nL 71.305462 214.756364 \nL 71.335901 213.675414 \nL 71.366341 201.690977 \nL 71.42722 206.696242 \nL 71.457659 214.756364 \nL 71.548977 213.745911 \nL 71.579417 214.756364 \nL 71.640295 214.591871 \nL 71.670735 209.257622 \nL 71.701174 214.756364 \nL 71.731614 214.756364 \nL 71.822932 214.756364 \nL 71.853371 204.60484 \nL 71.91425 214.756364 \nL 71.944689 211.654509 \nL 72.005568 214.262887 \nL 72.127326 214.756364 \nL 72.157765 209.657103 \nL 72.218644 212.335977 \nL 72.249084 214.756364 \nL 72.309962 211.372522 \nL 72.340402 210.221076 \nL 72.370841 211.396021 \nL 72.462159 214.756364 \nL 72.43172 210.268074 \nL 72.492599 214.121893 \nL 72.523038 204.60484 \nL 72.583917 214.756364 \nL 72.705675 209.328118 \nL 72.827432 214.756364 \nL 72.857872 214.756364 \nL 72.918751 212.899951 \nL 72.94919 214.474377 \nL 72.979629 214.756364 \nL 73.010069 214.427379 \nL 73.040508 213.369929 \nL 73.101387 214.685867 \nL 73.131826 214.756364 \nL 73.223145 211.043538 \nL 73.314463 214.756364 \nL 73.344902 212.523968 \nL 73.405781 214.756364 \nL 73.43622 214.732865 \nL 73.46666 212.523968 \nL 73.557978 213.228935 \nL 73.588417 211.819001 \nL 73.618857 214.756364 \nL 73.831933 214.756364 \nL 73.862372 208.317666 \nL 73.923251 214.19239 \nL 73.95369 214.756364 \nL 74.075448 211.912997 \nL 74.105887 214.756364 \nL 74.136327 204.722334 \nL 74.197206 214.756364 \nL 74.227645 212.993946 \nL 74.258084 202.513438 \nL 74.288524 214.756364 \nL 74.318963 214.756364 \nL 74.349403 214.685867 \nL 74.440721 208.317666 \nL 74.410281 214.756364 \nL 74.47116 212.359476 \nL 74.5016 214.756364 \nL 74.562479 212.335977 \nL 74.592918 214.709366 \nL 74.623357 214.756364 \nL 74.653797 214.732865 \nL 74.714676 201.737974 \nL 74.745115 214.450878 \nL 74.805994 213.933902 \nL 74.836433 214.756364 \nL 74.866873 214.638869 \nL 74.958191 209.328118 \nL 74.98863 211.772004 \nL 75.01907 214.098395 \nL 75.049509 208.740646 \nL 75.079948 206.061771 \nL 75.171267 214.732865 \nL 75.201706 207.965182 \nL 75.232145 214.756364 \nL 75.262585 214.333383 \nL 75.293024 214.756364 \nL 75.323464 213.863406 \nL 75.353903 212.547467 \nL 75.384343 213.205436 \nL 75.414782 214.756364 \nL 75.445221 211.819001 \nL 75.5061 214.427379 \nL 75.566979 210.949542 \nL 75.597418 211.41952 \nL 75.627858 214.756364 \nL 75.658297 211.114034 \nL 75.719176 213.440425 \nL 75.780055 214.756364 \nL 75.840934 214.427379 \nL 75.871373 214.709366 \nL 76.02357 203.171407 \nL 76.054009 207.025226 \nL 76.084449 214.756364 \nL 76.145328 211.537015 \nL 76.175767 208.43516 \nL 76.206207 214.756364 \nL 76.236646 214.709366 \nL 76.267085 209.304619 \nL 76.297525 214.756364 \nL 76.327964 214.756364 \nL 76.358404 214.568372 \nL 76.419282 209.422114 \nL 76.480161 213.76941 \nL 76.510601 214.756364 \nL 76.54104 214.286386 \nL 76.571479 211.772004 \nL 76.601919 214.756364 \nL 76.632358 214.756364 \nL 76.662798 213.698913 \nL 76.693237 207.636198 \nL 76.754116 214.732865 \nL 76.784555 212.077489 \nL 76.875873 212.735458 \nL 76.906313 211.748505 \nL 76.936752 214.756364 \nL 76.967192 203.006915 \nL 77.028071 211.443019 \nL 77.05851 213.604918 \nL 77.088949 207.683195 \nL 77.119389 214.756364 \nL 77.149828 214.756364 \nL 77.180268 214.215889 \nL 77.241146 214.756364 \nL 77.271586 214.685867 \nL 77.332465 214.756364 \nL 77.393343 201.502985 \nL 77.423783 210.949542 \nL 77.57598 214.756364 \nL 77.606419 214.756364 \nL 77.667298 210.761551 \nL 77.728177 211.772004 \nL 77.849935 214.756364 \nL 77.941253 207.706694 \nL 78.032571 214.756364 \nL 78.06301 212.194984 \nL 78.09345 210.009586 \nL 78.123889 213.463924 \nL 78.154329 213.205436 \nL 78.184768 212.241982 \nL 78.215207 214.756364 \nL 78.276086 212.100988 \nL 78.306526 214.19239 \nL 78.367404 214.756364 \nL 78.428283 206.226264 \nL 78.489162 210.57356 \nL 78.519602 210.832048 \nL 78.550041 213.792909 \nL 78.641359 213.416926 \nL 78.671799 214.756364 \nL 78.702238 210.973041 \nL 78.763117 214.262887 \nL 78.854435 213.064443 \nL 78.884874 214.756364 \nL 78.915314 211.701507 \nL 78.945753 198.589122 \nL 78.976193 212.993946 \nL 79.006632 207.730193 \nL 79.158829 214.756364 \nL 79.250147 211.936496 \nL 79.280587 200.281043 \nL 79.341466 214.756364 \nL 79.371905 202.607434 \nL 79.463223 214.756364 \nL 79.493663 211.748505 \nL 79.554541 210.503063 \nL 79.61542 214.756364 \nL 79.706738 214.756364 \nL 79.737178 209.210624 \nL 79.798057 209.492611 \nL 79.858935 214.756364 \nL 79.889375 214.40388 \nL 79.950254 214.450878 \nL 80.011132 205.192312 \nL 80.041572 214.756364 \nL 80.13289 214.521375 \nL 80.16333 214.756364 \nL 80.193769 214.262887 \nL 80.285087 214.756364 \nL 80.315527 207.847688 \nL 80.437284 214.756364 \nL 80.467724 214.756364 \nL 80.498163 213.581419 \nL 80.559042 214.756364 \nL 80.589481 214.756364 \nL 80.619921 211.983494 \nL 80.711239 213.55792 \nL 80.741678 212.523968 \nL 80.772118 214.756364 \nL 80.802557 214.638869 \nL 80.863436 210.221076 \nL 80.893875 214.333383 \nL 80.924315 214.145392 \nL 80.985194 211.41952 \nL 81.015633 214.756364 \nL 81.046072 214.61537 \nL 81.076512 214.756364 \nL 81.106951 210.526562 \nL 81.198269 210.902544 \nL 81.289588 214.756364 \nL 81.320027 210.808549 \nL 81.380906 213.55792 \nL 81.472224 212.782456 \nL 81.502663 214.756364 \nL 81.593982 214.756364 \nL 81.624421 212.194984 \nL 81.6853 214.756364 \nL 81.776618 214.074896 \nL 81.867936 214.756364 \nL 81.959255 210.620558 \nL 82.020133 214.756364 \nL 82.081012 214.709366 \nL 82.111452 214.756364 \nL 82.141891 209.257622 \nL 82.233209 211.490017 \nL 82.263649 210.902544 \nL 82.415846 214.756364 \nL 82.446285 214.756364 \nL 82.476724 211.325525 \nL 82.537603 212.876452 \nL 82.598482 214.756364 \nL 82.628922 210.714553 \nL 82.6898 211.255028 \nL 82.781119 214.756364 \nL 82.811558 214.051397 \nL 82.841997 214.756364 \nL 82.933316 204.745833 \nL 83.055073 214.756364 \nL 83.146391 213.886904 \nL 83.176831 208.505657 \nL 83.23771 213.205436 \nL 83.268149 213.252434 \nL 83.298588 214.474377 \nL 83.329028 211.936496 \nL 83.359467 214.19239 \nL 83.450786 211.490017 \nL 83.420346 214.756364 \nL 83.481225 213.416926 \nL 83.511664 212.100988 \nL 83.542104 214.756364 \nL 83.572543 214.333383 \nL 83.602983 214.756364 \nL 83.663861 210.197577 \nL 83.694301 214.732865 \nL 83.75518 214.756364 \nL 83.785619 213.111441 \nL 83.816058 207.988681 \nL 83.846498 214.756364 \nL 83.876937 214.756364 \nL 83.907377 214.168891 \nL 83.937816 214.756364 \nL 83.968255 198.565623 \nL 84.029134 210.78505 \nL 84.059574 214.756364 \nL 84.120452 214.732865 \nL 84.150892 211.607511 \nL 84.181331 214.756364 \nL 84.211771 212.758957 \nL 84.24221 213.957401 \nL 84.27265 205.897279 \nL 84.303089 214.756364 \nL 84.333528 212.241982 \nL 84.363968 213.816408 \nL 84.455286 214.756364 \nL 84.485725 208.22367 \nL 84.698801 214.756364 \nL 84.850998 212.641463 \nL 84.881438 213.816408 \nL 84.911877 211.795503 \nL 84.942317 213.510922 \nL 84.972756 210.57356 \nL 85.003195 214.756364 \nL 85.033635 214.756364 \nL 85.094514 214.756364 \nL 85.124953 214.568372 \nL 85.246711 208.764145 \nL 85.368468 214.756364 \nL 85.398908 208.764145 \nL 85.459786 210.832048 \nL 85.581544 214.756364 \nL 85.611983 206.249763 \nL 85.672862 214.756364 \nL 85.764181 214.756364 \nL 85.885938 211.443019 \nL 85.916378 214.756364 \nL 85.946817 214.732865 \nL 85.977256 205.991275 \nL 86.038135 211.231529 \nL 86.068575 214.098395 \nL 86.129453 212.993946 \nL 86.159893 212.147986 \nL 86.190332 203.876374 \nL 86.251211 213.13494 \nL 86.28165 207.565701 \nL 86.372969 214.756364 \nL 86.403408 213.440425 \nL 86.433847 214.756364 \nL 86.464287 199.411583 \nL 86.525166 214.756364 \nL 86.555605 214.756364 \nL 86.586045 214.215889 \nL 86.646923 214.333383 \nL 86.738242 214.756364 \nL 86.79912 209.163626 \nL 86.82956 214.756364 \nL 86.859999 214.168891 \nL 86.890439 207.213217 \nL 86.920878 214.638869 \nL 86.951317 207.918184 \nL 86.981757 214.756364 \nL 87.042636 211.231529 \nL 87.073075 206.437754 \nL 87.103514 214.262887 \nL 87.164393 214.756364 \nL 87.255711 212.406474 \nL 87.286151 214.756364 \nL 87.31659 212.476971 \nL 87.34703 210.855547 \nL 87.377469 211.325525 \nL 87.529666 214.756364 \nL 87.560106 214.756364 \nL 87.620984 207.001727 \nL 87.651424 212.147986 \nL 87.773181 214.756364 \nL 87.8645 212.05399 \nL 87.894939 214.756364 \nL 87.955818 211.983494 \nL 87.986257 210.902544 \nL 88.108015 214.756364 \nL 88.168894 214.051397 \nL 88.229773 214.521375 \nL 88.260212 204.698835 \nL 88.35153 214.756364 \nL 88.38197 214.004399 \nL 88.412409 214.756364 \nL 88.442848 213.34643 \nL 88.473288 213.299432 \nL 88.564606 214.756364 \nL 88.534167 212.641463 \nL 88.595045 214.40388 \nL 88.655924 212.641463 \nL 88.686364 214.756364 \nL 88.808121 211.184531 \nL 88.838561 208.43516 \nL 88.869 211.607511 \nL 88.929879 214.756364 \nL 88.960318 208.247169 \nL 89.021197 214.756364 \nL 89.142955 212.453472 \nL 89.203834 213.792909 \nL 89.234273 209.774597 \nL 89.295152 214.756364 \nL 89.416909 210.78505 \nL 89.477788 208.787644 \nL 89.508228 214.756364 \nL 89.538667 210.667555 \nL 89.599546 214.756364 \nL 89.660425 211.255028 \nL 89.690864 214.004399 \nL 89.812622 214.756364 \nL 89.843061 206.672743 \nL 89.90394 208.834641 \nL 89.934379 214.756364 \nL 90.025698 213.886904 \nL 90.086576 213.76941 \nL 90.147455 214.756364 \nL 90.238773 210.456065 \nL 90.269213 214.756364 \nL 90.360531 212.782456 \nL 90.451849 214.756364 \nL 90.482289 208.881639 \nL 90.543167 214.756364 \nL 90.634486 212.758957 \nL 90.664925 213.910403 \nL 90.695365 205.474299 \nL 90.725804 214.756364 \nL 90.756243 213.369929 \nL 90.786683 214.756364 \nL 90.817122 209.210624 \nL 90.90844 212.641463 \nL 90.969319 214.309885 \nL 91.030198 214.591871 \nL 91.060637 211.912997 \nL 91.182395 214.756364 \nL 91.212834 214.756364 \nL 91.243274 211.090536 \nL 91.304153 214.756364 \nL 91.42591 212.899951 \nL 91.45635 214.168891 \nL 91.486789 210.832048 \nL 91.547668 214.756364 \nL 91.578107 214.709366 \nL 91.608547 211.725006 \nL 91.638986 214.756364 \nL 91.699865 212.429973 \nL 91.730304 214.450878 \nL 91.760744 209.962589 \nL 91.791183 211.490017 \nL 91.821623 206.08527 \nL 91.852062 214.756364 \nL 91.882501 213.275933 \nL 91.94338 211.372522 \nL 91.97382 214.756364 \nL 92.034698 211.41952 \nL 92.065138 207.495204 \nL 92.095577 214.239388 \nL 92.156456 214.19239 \nL 92.217335 214.756364 \nL 92.308653 209.539608 \nL 92.430411 214.756364 \nL 92.521729 206.038273 \nL 92.643487 214.756364 \nL 92.673926 209.28112 \nL 92.734805 214.756364 \nL 92.765244 214.40388 \nL 92.826123 214.756364 \nL 92.887002 204.040866 \nL 93.00876 214.756364 \nL 93.130517 208.082677 \nL 93.191396 211.184531 \nL 93.282714 214.756364 \nL 93.313154 209.06963 \nL 93.374032 214.756364 \nL 93.404472 214.756364 \nL 93.434911 214.427379 \nL 93.465351 205.756286 \nL 93.49579 214.756364 \nL 93.526229 212.735458 \nL 93.556669 211.748505 \nL 93.587108 212.335977 \nL 93.647987 211.560514 \nL 93.678426 214.756364 \nL 93.708866 201.949464 \nL 93.769745 210.338571 \nL 93.800184 210.714553 \nL 93.891502 214.756364 \nL 93.921942 213.76941 \nL 93.982821 214.756364 \nL 94.043699 214.262887 \nL 94.074139 211.607511 \nL 94.165457 213.158439 \nL 94.195896 213.13494 \nL 94.287215 214.756364 \nL 94.256775 212.500469 \nL 94.317654 214.709366 \nL 94.408972 211.936496 \nL 94.439412 214.756364 \nL 94.469851 214.732865 \nL 94.50029 202.325447 \nL 94.561169 213.910403 \nL 94.591609 213.722412 \nL 94.622048 214.756364 \nL 94.652488 207.636198 \nL 94.713366 214.756364 \nL 94.743806 214.732865 \nL 94.774245 213.13494 \nL 94.804685 214.756364 \nL 94.835124 214.732865 \nL 94.865563 214.521375 \nL 94.896003 212.594465 \nL 94.926442 214.756364 \nL 94.956882 214.40388 \nL 94.987321 214.756364 \nL 95.078639 203.053913 \nL 95.109079 214.756364 \nL 95.200397 213.76941 \nL 95.230836 213.604918 \nL 95.261276 211.349023 \nL 95.322154 214.450878 \nL 95.352594 214.497876 \nL 95.383033 214.262887 \nL 95.413473 214.709366 \nL 95.443912 211.865999 \nL 95.504791 214.333383 \nL 95.53523 213.745911 \nL 95.56567 214.732865 \nL 95.596109 214.756364 \nL 95.687427 203.476893 \nL 95.748306 214.756364 \nL 95.809185 212.147986 \nL 95.870064 214.61537 \nL 95.900503 211.8425 \nL 95.930943 214.19239 \nL 95.961382 213.886904 \nL 95.991821 214.521375 \nL 96.022261 208.341165 \nL 96.0527 214.638869 \nL 96.08314 213.440425 \nL 96.113579 214.286386 \nL 96.144018 211.936496 \nL 96.174458 214.756364 \nL 96.235337 212.406474 \nL 96.265776 214.756364 \nL 96.296216 211.584012 \nL 96.326655 206.931231 \nL 96.387534 211.678008 \nL 96.448413 210.268074 \nL 96.509291 214.756364 \nL 96.539731 207.730193 \nL 96.60061 214.544874 \nL 96.631049 214.756364 \nL 96.691928 214.027898 \nL 96.752807 214.756364 \nL 96.783246 205.4508 \nL 96.844125 214.756364 \nL 96.874564 212.735458 \nL 96.935443 205.568295 \nL 96.965882 214.756364 \nL 97.057201 214.756364 \nL 97.08764 206.414255 \nL 97.148519 214.756364 \nL 97.178958 214.756364 \nL 97.331155 210.338571 \nL 97.392034 212.993946 \nL 97.483352 214.756364 \nL 97.513792 204.299354 \nL 97.574671 214.19239 \nL 97.665989 213.792909 \nL 97.696428 193.51336 \nL 97.757307 211.795503 \nL 97.787747 214.756364 \nL 97.818186 208.552655 \nL 97.848625 211.654509 \nL 97.909504 197.155689 \nL 97.939944 212.547467 \nL 97.970383 213.839907 \nL 98.000822 206.766738 \nL 98.031262 214.756364 \nL 98.061701 213.745911 \nL 98.12258 214.756364 \nL 98.213898 203.429895 \nL 98.244338 209.704101 \nL 98.274777 214.168891 \nL 98.305216 203.547389 \nL 98.335656 210.761551 \nL 98.396535 208.082677 \nL 98.457413 202.442941 \nL 98.518292 214.756364 \nL 98.670489 208.082677 \nL 98.731368 214.756364 \nL 98.761808 212.05399 \nL 98.792247 207.37771 \nL 98.822686 213.698913 \nL 98.883565 209.022633 \nL 98.944444 214.756364 \nL 99.005323 214.333383 \nL 99.035762 213.839907 \nL 99.066202 214.756364 \nL 99.096641 204.040866 \nL 99.15752 214.756364 \nL 99.187959 214.756364 \nL 99.309717 210.056584 \nL 99.370596 214.756364 \nL 99.431475 214.004399 \nL 99.461914 201.784972 \nL 99.522793 214.756364 \nL 99.553232 214.756364 \nL 99.583672 210.526562 \nL 99.67499 213.111441 \nL 99.705429 214.121893 \nL 99.735869 213.957401 \nL 99.766308 207.354211 \nL 99.827187 214.756364 \nL 99.857626 211.184531 \nL 99.888066 214.309885 \nL 99.918505 194.500314 \nL 99.979384 214.756364 \nL 100.131581 210.691054 \nL 100.222899 212.218483 \nL 100.283778 214.309885 \nL 100.314217 214.145392 \nL 100.344657 206.061771 \nL 100.375096 214.756364 \nL 100.405536 214.756364 \nL 100.527293 204.205359 \nL 100.557733 214.756364 \nL 100.649051 213.816408 \nL 100.740369 214.756364 \nL 100.831687 212.006993 \nL 100.862127 214.756364 \nL 100.892566 214.239388 \nL 100.923005 209.586606 \nL 100.983884 213.9809 \nL 101.044763 210.36207 \nL 101.105642 213.13494 \nL 101.19696 214.756364 \nL 101.2274 213.087942 \nL 101.318718 214.098395 \nL 101.349157 214.756364 \nL 101.440475 208.482158 \nL 101.470915 214.756364 \nL 101.531794 206.179266 \nL 101.562233 213.416926 \nL 101.592672 214.756364 \nL 101.623112 202.489939 \nL 101.71443 209.657103 \nL 101.775309 203.429895 \nL 101.836188 214.756364 \nL 101.988385 193.583857 \nL 102.110142 214.756364 \nL 102.140582 210.902544 \nL 102.2319 211.701507 \nL 102.292779 214.756364 \nL 102.323218 202.654431 \nL 102.384097 204.980822 \nL 102.414536 214.756364 \nL 102.505855 214.145392 \nL 102.597173 214.756364 \nL 102.627612 208.623151 \nL 102.688491 213.205436 \nL 102.74937 214.756364 \nL 102.779809 212.547467 \nL 102.810249 214.709366 \nL 102.962446 204.628339 \nL 102.871128 214.756364 \nL 102.992885 206.837235 \nL 103.084203 214.074896 \nL 103.145082 212.429973 \nL 103.205961 214.756364 \nL 103.2364 209.7276 \nL 103.327719 211.912997 \nL 103.419037 214.756364 \nL 103.479916 198.236639 \nL 103.510355 214.756364 \nL 103.571234 214.732865 \nL 103.632113 200.422036 \nL 103.662552 207.777191 \nL 103.75387 214.756364 \nL 103.78431 213.064443 \nL 103.845189 203.335899 \nL 103.966946 214.756364 \nL 103.997386 209.657103 \nL 104.058264 213.9809 \nL 104.119143 214.756364 \nL 104.149583 207.095723 \nL 104.210462 213.910403 \nL 104.27134 212.758957 \nL 104.332219 214.756364 \nL 104.393098 214.756364 \nL 104.423537 207.683195 \nL 104.514856 210.949542 \nL 104.606174 214.756364 \nL 104.636613 214.685867 \nL 104.727931 214.756364 \nL 104.758371 209.234123 \nL 104.78881 214.732865 \nL 104.81925 196.380226 \nL 104.880128 214.756364 \nL 104.941007 206.931231 \nL 104.971447 213.181937 \nL 105.032326 214.756364 \nL 105.062765 213.017445 \nL 105.093204 214.427379 \nL 105.154083 213.9809 \nL 105.184523 214.756364 \nL 105.30628 205.615292 \nL 105.33672 214.756364 \nL 105.428038 210.36207 \nL 105.458477 214.756364 \nL 105.549795 213.9809 \nL 105.580235 214.756364 \nL 105.610674 203.923372 \nL 105.701992 209.586606 \nL 105.82375 214.61537 \nL 105.884629 214.756364 \nL 105.945508 202.325447 \nL 105.975947 214.662368 \nL 106.067265 214.380381 \nL 106.128144 214.756364 \nL 106.219462 211.912997 \nL 106.249902 204.698835 \nL 106.310781 213.393428 \nL 106.371659 214.756364 \nL 106.493417 206.696242 \nL 106.523856 214.756364 \nL 106.554296 206.08527 \nL 106.615175 212.92345 \nL 106.645614 208.317666 \nL 106.706493 214.662368 \nL 106.797811 214.756364 \nL 106.828251 212.406474 \nL 106.889129 213.76941 \nL 106.980448 214.756364 \nL 107.010887 214.497876 \nL 107.041326 214.756364 \nL 107.132645 208.059178 \nL 107.163084 213.34643 \nL 107.254402 212.852953 \nL 107.284842 214.756364 \nL 107.315281 204.957323 \nL 107.37616 214.756364 \nL 107.406599 214.756364 \nL 107.528357 213.581419 \nL 107.558796 214.756364 \nL 107.650115 210.15058 \nL 107.680554 212.970447 \nL 107.832751 214.756364 \nL 107.924069 211.819001 \nL 107.954509 214.756364 \nL 107.984948 205.497798 \nL 108.045827 212.617964 \nL 108.076266 212.92345 \nL 108.137145 214.756364 \nL 108.167584 214.732865 \nL 108.198024 203.053913 \nL 108.228463 214.756364 \nL 108.258903 210.197577 \nL 108.38066 214.756364 \nL 108.4111 214.756364 \nL 108.441539 208.411661 \nL 108.502418 214.756364 \nL 108.532857 214.427379 \nL 108.593736 208.670149 \nL 108.624176 214.309885 \nL 108.685054 214.756364 \nL 108.745933 207.142721 \nL 108.806812 212.993946 \nL 108.837251 212.288979 \nL 108.92857 214.756364 \nL 109.050327 211.020039 \nL 109.172085 214.756364 \nL 109.202524 214.685867 \nL 109.263403 214.756364 \nL 109.293843 210.761551 \nL 109.385161 211.396021 \nL 109.44604 214.732865 \nL 109.476479 184.066803 \nL 109.537358 212.71196 \nL 109.567797 214.756364 \nL 109.598237 213.34643 \nL 109.659115 214.756364 \nL 109.689555 207.683195 \nL 109.719994 214.756364 \nL 109.811312 212.077489 \nL 109.872191 214.756364 \nL 109.902631 212.852953 \nL 109.96351 212.993946 \nL 109.993949 209.492611 \nL 110.054828 214.756364 \nL 110.115707 212.05399 \nL 110.146146 211.184531 \nL 110.176585 214.756364 \nL 110.267904 214.215889 \nL 110.298343 214.756364 \nL 110.45054 202.88942 \nL 110.480979 214.638869 \nL 110.511419 198.142643 \nL 110.541858 209.563107 \nL 110.572298 203.641385 \nL 110.602737 213.628417 \nL 110.633176 214.756364 \nL 110.663616 213.440425 \nL 110.694055 184.160799 \nL 110.724495 214.756364 \nL 110.754934 214.732865 \nL 110.815813 214.756364 \nL 110.846252 200.093051 \nL 110.907131 211.959995 \nL 110.96801 209.210624 \nL 110.998449 214.756364 \nL 111.028889 192.573404 \nL 111.089768 214.756364 \nL 111.120207 214.756364 \nL 111.150646 205.02782 \nL 111.211525 211.819001 \nL 111.241965 214.544874 \nL 111.333283 213.76941 \nL 111.363722 213.55792 \nL 111.455041 214.756364 \nL 111.48548 213.698913 \nL 111.576798 204.910326 \nL 111.607238 206.719741 \nL 111.728995 214.756364 \nL 111.789874 211.513516 \nL 111.820313 211.537015 \nL 111.881192 214.756364 \nL 111.911632 214.638869 \nL 111.942071 202.137456 \nL 112.00295 206.649244 \nL 112.033389 212.100988 \nL 112.063829 196.450722 \nL 112.124707 214.756364 \nL 112.246465 203.570888 \nL 112.307344 214.732865 \nL 112.337783 214.239388 \nL 112.368223 203.594387 \nL 112.398662 214.756364 \nL 112.429102 211.63101 \nL 112.459541 211.725006 \nL 112.48998 212.71196 \nL 112.52042 208.364663 \nL 112.550859 214.756364 \nL 112.611738 210.973041 \nL 112.703056 213.9809 \nL 112.763935 214.051397 \nL 112.794374 208.458659 \nL 112.824814 214.756364 \nL 112.916132 210.973041 \nL 112.946571 214.732865 \nL 112.977011 207.330712 \nL 113.00745 209.821595 \nL 113.068329 214.497876 \nL 113.098769 203.265403 \nL 113.220526 214.756364 \nL 113.250966 214.544874 \nL 113.372723 206.155767 \nL 113.342284 214.756364 \nL 113.403163 212.100988 \nL 113.464041 209.163626 \nL 113.52492 214.756364 \nL 113.55536 198.072146 \nL 113.616238 214.756364 \nL 113.646678 214.756364 \nL 113.737996 214.004399 \nL 113.768435 214.756364 \nL 113.829314 208.200171 \nL 113.859754 213.816408 \nL 113.890193 214.756364 \nL 113.920633 212.993946 \nL 113.951072 211.63101 \nL 113.981511 212.288979 \nL 114.07283 214.756364 \nL 114.103269 214.474377 \nL 114.225027 210.291573 \nL 114.285905 214.756364 \nL 114.346784 206.179266 \nL 114.377224 210.667555 \nL 114.438102 214.756364 \nL 114.498981 214.286386 \nL 114.590299 210.808549 \nL 114.681618 214.756364 \nL 114.803375 205.497798 \nL 114.894694 214.756364 \nL 114.925133 200.398537 \nL 114.986012 214.756364 \nL 115.016451 214.756364 \nL 115.046891 202.513438 \nL 115.107769 212.218483 \nL 115.138209 210.714553 \nL 115.229527 214.756364 \nL 115.259966 213.181937 \nL 115.290406 213.111441 \nL 115.381724 214.756364 \nL 115.412163 214.474377 \nL 115.442603 214.756364 \nL 115.473042 214.732865 \nL 115.5948 209.986087 \nL 115.716558 214.756364 \nL 115.777436 214.027898 \nL 115.838315 214.40388 \nL 115.929633 214.756364 \nL 115.960073 190.552499 \nL 116.020952 214.756364 \nL 116.11227 206.931231 \nL 116.142709 210.338571 \nL 116.173149 207.777191 \nL 116.294906 214.756364 \nL 116.325346 214.756364 \nL 116.447103 212.359476 \nL 116.477543 212.547467 \nL 116.538422 214.756364 \nL 116.568861 196.521219 \nL 116.660179 205.685789 \nL 116.781937 214.756364 \nL 116.812376 209.445613 \nL 116.873255 214.756364 \nL 116.903694 214.309885 \nL 116.995013 214.756364 \nL 117.055891 210.432566 \nL 117.177649 214.756364 \nL 117.299407 213.463924 \nL 117.329846 214.756364 \nL 117.360286 212.429973 \nL 117.390725 212.688461 \nL 117.451604 213.275933 \nL 117.482043 204.957323 \nL 117.542922 214.756364 \nL 117.603801 211.067037 \nL 117.63424 202.325447 \nL 117.695119 214.168891 \nL 117.725558 208.85814 \nL 117.755998 214.756364 \nL 117.786437 214.756364 \nL 117.816877 214.756364 \nL 117.847316 198.918107 \nL 117.908195 213.792909 \nL 117.969074 214.756364 \nL 117.999513 212.641463 \nL 118.090831 214.756364 \nL 118.18215 205.074818 \nL 118.303907 214.756364 \nL 118.395225 214.756364 \nL 118.486544 208.881639 \nL 118.516983 212.899951 \nL 118.638741 214.756364 \nL 118.69962 213.087942 \nL 118.730059 214.756364 \nL 118.760498 214.756364 \nL 118.790938 210.620558 \nL 118.851817 214.756364 \nL 118.882256 214.756364 \nL 119.004014 205.850281 \nL 119.125771 214.756364 \nL 119.217089 198.589122 \nL 119.247529 213.228935 \nL 119.308408 211.936496 \nL 119.369286 214.756364 \nL 119.399726 211.725006 \nL 119.460605 214.756364 \nL 119.491044 214.356882 \nL 119.521484 211.090536 \nL 119.551923 214.427379 \nL 119.612802 212.218483 \nL 119.643241 213.510922 \nL 119.673681 211.490017 \nL 119.70412 210.99654 \nL 119.764999 214.756364 \nL 119.825878 212.500469 \nL 119.856317 211.819001 \nL 119.886756 213.463924 \nL 119.917196 214.732865 \nL 119.978075 206.813736 \nL 120.008514 213.369929 \nL 120.038953 214.450878 \nL 120.099832 208.717147 \nL 120.130272 213.416926 \nL 120.160711 213.722412 \nL 120.19115 212.359476 \nL 120.22159 214.756364 \nL 120.252029 214.732865 \nL 120.312908 214.756364 \nL 120.404226 210.197577 \nL 120.434666 194.946793 \nL 120.465105 214.756364 \nL 120.495545 202.936418 \nL 120.617302 214.756364 \nL 120.647742 214.756364 \nL 120.678181 209.022633 \nL 120.73906 212.547467 \nL 120.860817 214.756364 \nL 120.952136 204.040866 \nL 121.073893 214.756364 \nL 121.104333 214.756364 \nL 121.195651 204.745833 \nL 121.22609 210.926043 \nL 121.286969 214.756364 \nL 121.317409 211.795503 \nL 121.347848 211.607511 \nL 121.408727 214.756364 \nL 121.439166 209.915591 \nL 121.469606 213.792909 \nL 121.500045 212.876452 \nL 121.530484 213.040944 \nL 121.621803 214.756364 \nL 121.652242 209.7276 \nL 121.713121 214.756364 \nL 121.74356 213.181937 \nL 121.804439 214.756364 \nL 121.834878 214.450878 \nL 121.865318 210.57356 \nL 121.926197 214.756364 \nL 121.956636 214.61537 \nL 121.987076 214.756364 \nL 122.078394 208.740646 \nL 122.108833 214.756364 \nL 122.169712 204.980822 \nL 122.200151 199.364586 \nL 122.29147 214.756364 \nL 122.321909 213.534421 \nL 122.352348 214.756364 \nL 122.382788 202.912919 \nL 122.443667 213.393428 \nL 122.504545 214.709366 \nL 122.534985 213.9809 \nL 122.626303 200.586528 \nL 122.656742 211.959995 \nL 122.717621 214.756364 \nL 122.748061 202.67793 \nL 122.839379 208.717147 \nL 122.961137 214.756364 \nL 123.022015 211.701507 \nL 123.052455 214.756364 \nL 123.082894 214.756364 \nL 123.143773 201.878968 \nL 123.204652 210.385569 \nL 123.356849 214.756364 \nL 123.387288 213.698913 \nL 123.448167 214.756364 \nL 123.478606 204.980822 \nL 123.569925 210.738052 \nL 123.630804 214.756364 \nL 123.661243 213.322931 \nL 123.752561 214.732865 \nL 123.783001 207.612699 \nL 123.874319 214.756364 \nL 123.843879 204.980822 \nL 123.904758 214.427379 \nL 123.935198 214.756364 \nL 123.996076 210.268074 \nL 124.026516 184.889265 \nL 124.087395 212.335977 \nL 124.117834 201.502985 \nL 124.178713 214.756364 \nL 124.209152 214.756364 \nL 124.239592 214.568372 \nL 124.270031 213.487423 \nL 124.300471 195.816252 \nL 124.361349 214.756364 \nL 124.391789 214.004399 \nL 124.452668 214.756364 \nL 124.483107 214.756364 \nL 124.513546 214.333383 \nL 124.543986 214.756364 \nL 124.574425 205.215811 \nL 124.635304 214.756364 \nL 124.665743 214.685867 \nL 124.726622 214.756364 \nL 124.757062 210.409068 \nL 124.81794 213.933902 \nL 124.878819 214.756364 \nL 124.970137 210.902544 \nL 125.061456 214.756364 \nL 125.091895 213.205436 \nL 125.122335 214.756364 \nL 125.152774 191.586451 \nL 125.213653 213.816408 \nL 125.274532 213.76941 \nL 125.33541 214.756364 \nL 125.426729 212.100988 \nL 125.457168 214.756364 \nL 125.518047 214.262887 \nL 125.548486 209.351617 \nL 125.609365 214.756364 \nL 125.792001 214.756364 \nL 125.85288 211.325525 \nL 125.913759 212.641463 \nL 126.005077 214.756364 \nL 126.035517 213.416926 \nL 126.096396 199.764067 \nL 126.126835 214.756364 \nL 126.157274 211.748505 \nL 126.187714 214.756364 \nL 126.218153 205.004321 \nL 126.279032 214.756364 \nL 126.431229 211.302026 \nL 126.461668 202.67793 \nL 126.492108 214.756364 \nL 126.522547 213.816408 \nL 126.583426 214.427379 \nL 126.644305 208.740646 \nL 126.766063 214.756364 \nL 126.796502 210.714553 \nL 126.857381 214.756364 \nL 126.91826 209.868593 \nL 126.979138 213.275933 \nL 127.009578 214.756364 \nL 127.040017 214.215889 \nL 127.100896 204.957323 \nL 127.131335 212.077489 \nL 127.161775 214.709366 \nL 127.192214 212.946949 \nL 127.222654 196.168736 \nL 127.283532 212.453472 \nL 127.313972 214.333383 \nL 127.344411 203.641385 \nL 127.40529 211.349023 \nL 127.466169 213.322931 \nL 127.496608 203.617886 \nL 127.527048 214.756364 \nL 127.557487 211.325525 \nL 127.618366 214.756364 \nL 127.648805 204.39335 \nL 127.709684 214.61537 \nL 127.740124 211.20803 \nL 127.801002 214.685867 \nL 127.831442 214.521375 \nL 127.861881 212.030492 \nL 127.892321 214.756364 \nL 127.92276 214.756364 \nL 127.953199 214.098395 \nL 128.014078 214.756364 \nL 128.044518 214.756364 \nL 128.074957 209.563107 \nL 128.166275 210.644057 \nL 128.196715 210.409068 \nL 128.257593 213.933902 \nL 128.318472 212.077489 \nL 128.379351 201.502985 \nL 128.409791 210.57356 \nL 128.531548 214.756364 \nL 128.592427 213.087942 \nL 128.622866 208.411661 \nL 128.653306 214.756364 \nL 128.683745 214.450878 \nL 128.714185 214.756364 \nL 128.744624 209.210624 \nL 128.805503 214.756364 \nL 128.896821 212.594465 \nL 128.92726 213.651915 \nL 128.9577 214.756364 \nL 128.988139 208.85814 \nL 129.049018 214.756364 \nL 129.079457 214.756364 \nL 129.201215 209.093129 \nL 129.231655 214.756364 \nL 129.292533 214.121893 \nL 129.322973 207.659697 \nL 129.353412 214.685867 \nL 129.414291 208.834641 \nL 129.566488 214.756364 \nL 129.596927 201.127003 \nL 129.657806 214.756364 \nL 129.688246 210.902544 \nL 129.749124 214.756364 \nL 129.779564 214.756364 \nL 129.901321 210.385569 \nL 130.023079 214.756364 \nL 130.114397 214.756364 \nL 130.144837 196.967698 \nL 130.205716 209.328118 \nL 130.236155 214.450878 \nL 130.266594 171.236405 \nL 130.327473 214.756364 \nL 130.357913 212.406474 \nL 130.418791 214.756364 \nL 130.449231 214.756364 \nL 130.47967 196.521219 \nL 130.540549 214.756364 \nL 130.662307 213.228935 \nL 130.692746 213.510922 \nL 130.753625 214.756364 \nL 130.784064 202.325447 \nL 130.875383 207.659697 \nL 130.936261 214.756364 \nL 130.966701 201.949464 \nL 131.02758 214.356882 \nL 131.058019 214.732865 \nL 131.118898 203.923372 \nL 131.149337 214.756364 \nL 131.179777 214.568372 \nL 131.301534 191.656947 \nL 131.331974 214.756364 \nL 131.423292 207.706694 \nL 131.484171 206.108769 \nL 131.54505 214.756364 \nL 131.575489 214.756364 \nL 131.666807 205.427301 \nL 131.697247 213.158439 \nL 131.788565 214.756364 \nL 131.910322 203.805877 \nL 131.940762 205.074818 \nL 132.062519 214.756364 \nL 132.184277 208.599652 \nL 132.336474 214.756364 \nL 132.366914 205.568295 \nL 132.427792 210.99654 \nL 132.54955 214.756364 \nL 132.579989 201.972963 \nL 132.640868 212.970447 \nL 132.701747 212.006993 \nL 132.732186 214.756364 \nL 132.762626 209.680602 \nL 132.793065 208.64665 \nL 132.884383 214.756364 \nL 132.914823 210.949542 \nL 132.945262 204.863328 \nL 132.975702 214.756364 \nL 133.006141 214.709366 \nL 133.06702 213.017445 \nL 133.097459 214.756364 \nL 133.158338 214.756364 \nL 133.310535 209.28112 \nL 133.340975 214.756364 \nL 133.401853 208.458659 \nL 133.432293 211.278527 \nL 133.462732 209.633604 \nL 133.55405 207.072224 \nL 133.58449 214.756364 \nL 133.614929 214.756364 \nL 133.645369 201.127003 \nL 133.706247 214.756364 \nL 133.736687 213.440425 \nL 133.797566 202.137456 \nL 133.828005 205.356805 \nL 133.949763 214.756364 \nL 133.980202 214.756364 \nL 134.132399 206.226264 \nL 134.254157 214.756364 \nL 134.284596 214.685867 \nL 134.315036 198.00165 \nL 134.345475 214.756364 \nL 134.375914 199.106098 \nL 134.436793 214.756364 \nL 134.528111 214.497876 \nL 134.558551 214.309885 \nL 134.58899 214.756364 \nL 134.649869 214.685867 \nL 134.680308 213.252434 \nL 134.710748 214.756364 \nL 134.741187 214.756364 \nL 134.802066 212.946949 \nL 134.832506 214.756364 \nL 134.954263 193.184376 \nL 135.076021 214.756364 \nL 135.10646 212.594465 \nL 135.167339 214.756364 \nL 135.289097 214.756364 \nL 135.502172 214.756364 \nL 135.532612 206.766738 \nL 135.593491 214.756364 \nL 135.62393 214.662368 \nL 135.65437 214.756364 \nL 135.745688 195.722257 \nL 135.806567 214.756364 \nL 135.867445 203.923372 \nL 135.989203 214.756364 \nL 136.050082 213.111441 \nL 136.080521 214.756364 \nL 136.110961 214.756364 \nL 136.202279 206.837235 \nL 136.293597 214.756364 \nL 136.324036 213.510922 \nL 136.384915 211.819001 \nL 136.445794 214.756364 \nL 136.567552 210.879046 \nL 136.65887 214.756364 \nL 136.689309 213.534421 \nL 136.719749 214.521375 \nL 136.750188 210.291573 \nL 136.780628 214.756364 \nL 136.811067 213.252434 \nL 136.963264 214.756364 \nL 137.054582 208.693648 \nL 137.085022 214.756364 \nL 137.1459 212.782456 \nL 137.17634 196.9207 \nL 137.206779 214.756364 \nL 137.237219 214.756364 \nL 137.267658 214.333383 \nL 137.298098 207.518703 \nL 137.328537 214.756364 \nL 137.358976 212.147986 \nL 137.389416 212.194984 \nL 137.480734 214.756364 \nL 137.511173 213.675414 \nL 137.541613 212.194984 \nL 137.572052 214.732865 \nL 137.602492 214.732865 \nL 137.632931 211.63101 \nL 137.69381 211.983494 \nL 137.724249 214.756364 \nL 137.754689 208.975635 \nL 137.785128 207.307213 \nL 137.846007 214.756364 \nL 137.876446 204.957323 \nL 137.906886 213.792909 \nL 137.937325 212.570966 \nL 137.967765 213.13494 \nL 137.998204 214.756364 \nL 138.028643 199.505579 \nL 138.089522 211.537015 \nL 138.150401 209.375116 \nL 138.21128 214.756364 \nL 138.363477 206.672743 \nL 138.454795 214.756364 \nL 138.485234 205.967776 \nL 138.546113 210.338571 \nL 138.576553 214.732865 \nL 138.637431 211.41952 \nL 138.667871 207.659697 \nL 138.69831 213.604918 \nL 138.789629 213.299432 \nL 138.820068 214.756364 \nL 138.911386 201.737974 \nL 139.002704 214.756364 \nL 139.033144 213.322931 \nL 139.094023 214.756364 \nL 139.124462 210.033085 \nL 139.21578 210.503063 \nL 139.276659 209.7276 \nL 139.337538 214.756364 \nL 139.398417 212.92345 \nL 139.428856 214.756364 \nL 139.459295 214.756364 \nL 139.520174 204.863328 \nL 139.611493 211.114034 \nL 139.641932 211.255028 \nL 139.672371 210.738052 \nL 139.702811 214.756364 \nL 139.794129 213.957401 \nL 139.824568 214.756364 \nL 139.855008 213.581419 \nL 139.885447 207.119222 \nL 139.915887 214.756364 \nL 139.946326 214.004399 \nL 140.037644 211.325525 \nL 140.128962 214.756364 \nL 140.159402 207.260215 \nL 140.220281 214.380381 \nL 140.25072 214.427379 \nL 140.342038 202.113957 \nL 140.372478 214.756364 \nL 140.463796 211.513516 \nL 140.555114 214.756364 \nL 140.585554 197.484674 \nL 140.646432 214.286386 \nL 140.707311 212.805955 \nL 140.737751 207.659697 \nL 140.798629 208.881639 \nL 140.859508 207.753692 \nL 140.889948 214.756364 \nL 140.920387 208.270668 \nL 140.981266 214.474377 \nL 141.042145 214.756364 \nL 141.072584 213.745911 \nL 141.103023 209.116628 \nL 141.133463 214.756364 \nL 141.163902 214.756364 \nL 141.224781 214.756364 \nL 141.316099 213.252434 \nL 141.376978 214.544874 \nL 141.437857 202.630932 \nL 141.559615 214.756364 \nL 141.681372 205.826783 \nL 141.80313 214.756364 \nL 141.864009 200.680524 \nL 141.924887 212.970447 \nL 141.955327 214.756364 \nL 141.985766 214.521375 \nL 142.016206 208.999134 \nL 142.107524 210.244575 \nL 142.229282 214.756364 \nL 142.381479 211.137533 \nL 142.472797 211.020039 \nL 142.503236 214.004399 \nL 142.533676 205.145314 \nL 142.564115 214.756364 \nL 142.594554 214.756364 \nL 142.624994 214.685867 \nL 142.685873 214.756364 \nL 142.716312 214.756364 \nL 142.83807 213.181937 \nL 142.959827 214.756364 \nL 142.990267 214.756364 \nL 143.020706 209.304619 \nL 143.081585 214.474377 \nL 143.203343 212.077489 \nL 143.172903 214.756364 \nL 143.233782 212.805955 \nL 143.385979 214.756364 \nL 143.446858 210.597059 \nL 143.507737 212.453472 \nL 143.538176 214.732865 \nL 143.599055 211.090536 \nL 143.629494 211.325525 \nL 143.690373 214.756364 \nL 143.751252 213.792909 \nL 143.84257 204.81633 \nL 143.964328 214.756364 \nL 144.086085 204.134862 \nL 144.116525 208.270668 \nL 144.207843 214.756364 \nL 144.238282 204.534343 \nL 144.299161 214.756364 \nL 144.329601 214.756364 \nL 144.451358 213.252434 \nL 144.481798 205.121816 \nL 144.512237 214.756364 \nL 144.542677 212.26548 \nL 144.725313 214.756364 \nL 144.755752 214.497876 \nL 144.786192 214.756364 \nL 144.816631 193.583857 \nL 144.907949 204.81633 \nL 144.938389 214.380381 \nL 145.029707 213.13494 \nL 145.060146 214.145392 \nL 145.121025 214.732865 \nL 145.151465 208.294167 \nL 145.181904 214.544874 \nL 145.212344 206.931231 \nL 145.273222 213.158439 \nL 145.425419 214.756364 \nL 145.455859 201.643979 \nL 145.516738 210.855547 \nL 145.638495 214.756364 \nL 145.699374 213.087942 \nL 145.729813 196.662212 \nL 145.760253 213.910403 \nL 145.790692 201.127003 \nL 145.942889 214.756364 \nL 145.973329 214.756364 \nL 146.003768 210.291573 \nL 146.064647 214.380381 \nL 146.155965 214.685867 \nL 146.186405 211.865999 \nL 146.308162 214.756364 \nL 146.338602 214.40388 \nL 146.369041 214.756364 \nL 146.490799 209.046132 \nL 146.612556 214.756364 \nL 146.673435 209.586606 \nL 146.703874 214.004399 \nL 146.734314 214.756364 \nL 146.764753 213.675414 \nL 146.795193 209.704101 \nL 146.825632 214.756364 \nL 146.886511 210.973041 \nL 146.91695 208.552655 \nL 146.94739 212.429973 \nL 147.008269 214.756364 \nL 147.038708 202.46644 \nL 147.099587 213.440425 \nL 147.190905 214.756364 \nL 147.160466 212.970447 \nL 147.221344 214.591871 \nL 147.312663 210.57356 \nL 147.373541 211.231529 \nL 147.403981 214.756364 \nL 147.495299 214.19239 \nL 147.525738 214.732865 \nL 147.556178 208.317666 \nL 147.617057 214.262887 \nL 147.677936 213.816408 \nL 147.799693 214.756364 \nL 147.95189 201.502985 \nL 148.043208 214.756364 \nL 148.073648 211.513516 \nL 148.104087 210.78505 \nL 148.134527 197.79016 \nL 148.164966 214.756364 \nL 148.195405 214.568372 \nL 148.225845 214.756364 \nL 148.347602 211.8425 \nL 148.438921 214.756364 \nL 148.46936 209.093129 \nL 148.530239 212.617964 \nL 148.651997 214.756364 \nL 148.682436 201.549983 \nL 148.743315 214.756364 \nL 148.773754 213.698913 \nL 148.804194 214.756364 \nL 148.834633 202.724928 \nL 148.895512 212.335977 \nL 149.017269 214.756364 \nL 149.047709 214.662368 \nL 149.078148 213.698913 \nL 149.108588 207.213217 \nL 149.169466 214.027898 \nL 149.199906 211.137533 \nL 149.291224 208.787644 \nL 149.321664 214.756364 \nL 149.352103 214.756364 \nL 149.382542 188.484596 \nL 149.443421 206.860734 \nL 149.534739 214.756364 \nL 149.565179 207.401209 \nL 149.626058 214.756364 \nL 149.656497 212.547467 \nL 149.717376 214.756364 \nL 149.778255 214.756364 \nL 149.869573 212.312478 \nL 149.900012 214.262887 \nL 149.930452 207.518703 \nL 149.99133 214.685867 \nL 150.02177 208.740646 \nL 150.052209 206.226264 \nL 150.082649 209.7276 \nL 150.234846 214.756364 \nL 150.265285 201.573482 \nL 150.326164 213.9809 \nL 150.356603 213.792909 \nL 150.387043 214.756364 \nL 150.417482 209.539608 \nL 150.478361 213.651915 \nL 150.5088 213.487423 \nL 150.53924 214.756364 \nL 150.569679 208.811143 \nL 150.630558 214.051397 \nL 150.660997 214.756364 \nL 150.691437 207.659697 \nL 150.752316 214.756364 \nL 150.843634 212.852953 \nL 150.904513 213.628417 \nL 150.934952 214.756364 \nL 151.02627 208.388162 \nL 151.05671 209.116628 \nL 151.117589 214.756364 \nL 151.148028 213.463924 \nL 151.178467 204.275855 \nL 151.239346 214.732865 \nL 151.269786 208.01218 \nL 151.300225 211.889498 \nL 151.330664 190.435005 \nL 151.361104 214.756364 \nL 151.391543 211.748505 \nL 151.421983 212.429973 \nL 151.452422 204.322853 \nL 151.482861 214.756364 \nL 151.513301 207.80069 \nL 151.665498 214.756364 \nL 151.726377 208.975635 \nL 151.756816 210.15058 \nL 151.787256 214.756364 \nL 151.817695 211.748505 \nL 151.848134 206.155767 \nL 151.909013 214.521375 \nL 151.969892 214.756364 \nL 152.000331 214.145392 \nL 152.06121 214.756364 \nL 152.182968 197.625667 \nL 152.243847 214.756364 \nL 152.304725 213.181937 \nL 152.335165 212.71196 \nL 152.365604 214.756364 \nL 152.426483 205.897279 \nL 152.456923 214.756364 \nL 152.548241 208.458659 \nL 152.57868 213.111441 \nL 152.60912 214.756364 \nL 152.700438 214.19239 \nL 152.730877 214.215889 \nL 152.822195 214.756364 \nL 152.852635 208.364663 \nL 152.913514 214.121893 \nL 152.943953 184.654276 \nL 153.065711 214.756364 \nL 153.09615 210.926043 \nL 153.157029 214.756364 \nL 153.187468 214.756364 \nL 153.248347 206.320259 \nL 153.309226 207.706694 \nL 153.370105 214.756364 \nL 153.430984 213.158439 \nL 153.461423 213.816408 \nL 153.491862 207.518703 \nL 153.522302 214.756364 \nL 153.552741 212.617964 \nL 153.644059 214.756364 \nL 153.674499 214.356882 \nL 153.704938 214.756364 \nL 153.735378 213.839907 \nL 153.765817 207.542202 \nL 153.796256 214.756364 \nL 153.826696 214.239388 \nL 153.887575 214.756364 \nL 153.918014 204.839829 \nL 153.978893 213.792909 \nL 154.039772 214.756364 \nL 154.070211 213.322931 \nL 154.100651 188.790082 \nL 154.161529 214.215889 \nL 154.191969 214.756364 \nL 154.222408 200.11655 \nL 154.283287 202.630932 \nL 154.405045 214.756364 \nL 154.435484 214.756364 \nL 154.465923 214.591871 \nL 154.496363 208.975635 \nL 154.526802 214.756364 \nL 154.557242 214.756364 \nL 154.587681 214.756364 \nL 154.678999 213.698913 \nL 154.739878 214.756364 \nL 154.770317 214.145392 \nL 154.800757 213.13494 \nL 154.831196 214.756364 \nL 154.861636 214.756364 \nL 154.892075 205.02782 \nL 154.952954 214.756364 \nL 155.013833 213.534421 \nL 155.044272 206.461253 \nL 155.105151 214.756364 \nL 155.16603 214.756364 \nL 155.196469 204.487345 \nL 155.257348 214.756364 \nL 155.379106 213.228935 \nL 155.439984 211.959995 \nL 155.561742 214.756364 \nL 155.622621 214.756364 \nL 155.713939 205.215811 \nL 155.805257 214.756364 \nL 155.835697 202.865921 \nL 155.896576 212.641463 \nL 156.018333 214.756364 \nL 156.048773 213.322931 \nL 156.109651 214.756364 \nL 156.140091 196.356727 \nL 156.261848 214.756364 \nL 156.322727 207.777191 \nL 156.353167 213.040944 \nL 156.414045 214.756364 \nL 156.566243 204.017367 \nL 156.657561 214.756364 \nL 156.688 214.239388 \nL 156.748879 214.756364 \nL 156.779318 208.035679 \nL 156.840197 207.80069 \nL 156.870637 214.756364 \nL 156.961955 202.912919 \nL 157.022834 214.756364 \nL 157.083712 214.356882 \nL 157.175031 200.539531 \nL 157.23591 214.756364 \nL 157.296788 207.847688 \nL 157.357667 214.756364 \nL 157.388107 204.463846 \nL 157.418546 211.278527 \nL 157.448985 210.103582 \nL 157.479425 213.816408 \nL 157.570743 213.534421 \nL 157.631622 214.756364 \nL 157.692501 207.988681 \nL 157.753379 214.756364 \nL 157.814258 214.521375 \nL 157.844698 214.756364 \nL 157.996895 205.403802 \nL 158.027334 205.521297 \nL 158.149092 214.732865 \nL 158.179531 214.756364 \nL 158.209971 204.510844 \nL 158.270849 211.983494 \nL 158.392607 214.756364 \nL 158.453486 214.756364 \nL 158.483925 212.970447 \nL 158.544804 213.416926 \nL 158.605683 214.756364 \nL 158.666562 210.503063 \nL 158.697001 214.756364 \nL 158.72744 213.816408 \nL 158.788319 214.756364 \nL 158.818759 214.756364 \nL 158.940516 210.832048 \nL 158.970956 211.372522 \nL 159.092713 192.620402 \nL 159.031835 213.76941 \nL 159.123153 200.32804 \nL 159.24491 214.756364 \nL 159.366668 212.194984 \nL 159.397107 212.805955 \nL 159.427547 212.335977 \nL 159.457986 214.756364 \nL 159.518865 212.852953 \nL 159.549304 212.429973 \nL 159.640623 214.756364 \nL 159.671062 214.709366 \nL 159.701502 213.675414 \nL 159.731941 214.756364 \nL 159.76238 214.685867 \nL 159.79282 202.25495 \nL 159.853699 210.855547 \nL 159.975456 214.756364 \nL 160.066774 211.865999 \nL 160.158093 214.756364 \nL 160.27985 211.325525 \nL 160.340729 207.565701 \nL 160.371168 214.756364 \nL 160.492926 200.657025 \nL 160.584244 214.168891 \nL 160.614684 209.28112 \nL 160.736441 214.732865 \nL 160.675563 208.670149 \nL 160.766881 214.568372 \nL 160.858199 214.756364 \nL 160.888638 197.155689 \nL 161.010396 214.756364 \nL 161.071275 214.756364 \nL 161.101714 208.905138 \nL 161.162593 214.756364 \nL 161.284351 211.678008 \nL 161.375669 211.231529 \nL 161.406108 214.756364 \nL 161.527866 209.892092 \nL 161.588745 208.411661 \nL 161.649624 214.756364 \nL 161.740942 213.416926 \nL 161.771381 214.756364 \nL 161.801821 213.440425 \nL 161.83226 207.142721 \nL 161.893139 214.756364 \nL 162.045336 214.756364 \nL 162.167094 208.153173 \nL 162.319291 214.662368 \nL 162.410609 214.756364 \nL 162.441048 205.192312 \nL 162.593245 214.756364 \nL 162.745442 205.591794 \nL 162.775882 214.756364 \nL 162.8672 212.899951 \nL 162.958518 214.756364 \nL 162.928079 212.171485 \nL 162.988958 213.675414 \nL 163.049836 214.756364 \nL 163.080276 213.55792 \nL 163.110715 210.949542 \nL 163.171594 214.756364 \nL 163.202033 214.662368 \nL 163.232473 213.040944 \nL 163.262912 197.696164 \nL 163.323791 214.756364 \nL 163.35423 208.693648 \nL 163.415109 213.910403 \nL 163.445549 214.756364 \nL 163.567306 207.119222 \nL 163.719503 214.756364 \nL 163.749943 214.638869 \nL 163.780382 208.059178 \nL 163.841261 214.756364 \nL 163.8717 212.852953 \nL 163.90214 214.756364 \nL 163.932579 199.670071 \nL 163.993458 209.234123 \nL 164.023897 213.76941 \nL 164.115216 212.476971 \nL 164.145655 214.61537 \nL 164.176094 211.63101 \nL 164.206534 212.735458 \nL 164.236973 212.641463 \nL 164.328291 214.756364 \nL 164.358731 213.510922 \nL 164.38917 214.40388 \nL 164.480489 209.915591 \nL 164.510928 211.725006 \nL 164.541367 214.40388 \nL 164.571807 207.424708 \nL 164.602246 212.735458 \nL 164.663125 209.915591 \nL 164.693564 212.71196 \nL 164.724004 212.970447 \nL 164.784883 211.255028 \nL 164.845761 214.756364 \nL 164.876201 214.756364 \nL 165.028398 193.983338 \nL 165.119716 214.756364 \nL 165.150155 213.393428 \nL 165.180595 211.889498 \nL 165.211034 213.487423 \nL 165.241474 214.756364 \nL 165.271913 207.683195 \nL 165.363231 212.147986 \nL 165.393671 214.756364 \nL 165.42411 200.915513 \nL 165.484989 214.756364 \nL 165.515428 214.756364 \nL 165.576307 210.291573 \nL 165.637186 212.382975 \nL 165.758944 214.756364 \nL 165.819822 212.241982 \nL 165.850262 214.756364 \nL 165.880701 214.756364 \nL 165.911141 213.581419 \nL 165.972019 214.662368 \nL 166.032898 214.756364 \nL 166.063338 214.309885 \nL 166.124217 214.756364 \nL 166.154656 214.61537 \nL 166.185095 214.756364 \nL 166.215535 212.006993 \nL 166.276414 213.487423 \nL 166.306853 214.756364 \nL 166.337292 211.912997 \nL 166.367732 214.239388 \nL 166.428611 214.709366 \nL 166.45905 206.273262 \nL 166.580808 214.756364 \nL 166.611247 212.288979 \nL 166.672126 213.55792 \nL 166.733005 214.756364 \nL 166.885202 209.445613 \nL 167.037399 214.756364 \nL 167.159156 212.500469 \nL 167.220035 214.756364 \nL 167.250475 204.957323 \nL 167.311353 214.756364 \nL 167.433111 212.547467 \nL 167.46355 214.40388 \nL 167.49399 207.80069 \nL 167.585308 207.965182 \nL 167.615747 214.756364 \nL 167.646187 195.22878 \nL 167.707066 214.756364 \nL 167.767945 214.756364 \nL 167.798384 211.865999 \nL 167.859263 214.098395 \nL 167.920142 214.756364 \nL 167.950581 213.299432 \nL 168.01146 214.756364 \nL 168.041899 214.732865 \nL 168.072339 214.333383 \nL 168.163657 193.818846 \nL 168.285414 214.756364 \nL 168.315854 208.787644 \nL 168.376733 211.184531 \nL 168.407172 214.756364 \nL 168.437611 214.450878 \nL 168.468051 203.429895 \nL 168.52893 214.756364 \nL 168.589809 212.100988 \nL 168.620248 212.147986 \nL 168.650687 214.756364 \nL 168.681127 211.513516 \nL 168.742006 213.463924 \nL 168.772445 210.526562 \nL 168.802884 184.325291 \nL 168.863763 214.685867 \nL 168.924642 214.756364 \nL 168.955081 214.027898 \nL 168.985521 209.351617 \nL 169.0464 214.756364 \nL 169.076839 214.756364 \nL 169.107278 207.612699 \nL 169.168157 214.591871 \nL 169.198597 213.628417 \nL 169.229036 214.756364 \nL 169.259475 214.756364 \nL 169.320354 214.027898 \nL 169.442112 200.398537 \nL 169.381233 214.756364 \nL 169.472551 206.132268 \nL 169.56387 214.756364 \nL 169.685627 200.586528 \nL 169.807385 214.756364 \nL 169.868264 214.756364 \nL 169.898703 214.568372 \nL 169.929142 207.824189 \nL 169.959582 214.756364 \nL 169.990021 214.756364 \nL 170.0509 211.396021 \nL 170.081339 214.756364 \nL 170.233537 195.886749 \nL 170.263976 214.756364 \nL 170.355294 213.228935 \nL 170.416173 212.26548 \nL 170.446612 213.76941 \nL 170.477052 213.510922 \nL 170.56837 200.563029 \nL 170.629249 203.782378 \nL 170.751006 214.756364 \nL 170.842325 206.907732 \nL 170.872764 207.824189 \nL 170.994522 214.756364 \nL 171.024961 207.753692 \nL 171.08584 214.662368 \nL 171.116279 214.756364 \nL 171.268476 212.71196 \nL 171.298916 214.638869 \nL 171.329355 210.738052 \nL 171.359795 209.351617 \nL 171.481552 214.709366 \nL 171.511992 214.756364 \nL 171.542431 214.286386 \nL 171.57287 206.884233 \nL 171.60331 214.756364 \nL 171.664189 209.116628 \nL 171.755507 214.756364 \nL 171.785946 214.286386 \nL 171.877265 214.756364 \nL 171.907704 212.124487 \nL 171.938143 214.756364 \nL 171.968583 206.437754 \nL 172.059901 211.396021 \nL 172.09034 213.651915 \nL 172.12078 213.534421 \nL 172.151219 205.756286 \nL 172.181659 214.756364 \nL 172.212098 214.756364 \nL 172.272977 214.756364 \nL 172.303416 213.252434 \nL 172.364295 214.333383 \nL 172.394734 214.756364 \nL 172.486053 208.43516 \nL 172.577371 206.343758 \nL 172.60781 214.756364 \nL 172.63825 191.680446 \nL 172.699129 214.756364 \nL 172.729568 214.333383 \nL 172.760007 214.756364 \nL 172.790447 211.466518 \nL 172.851326 214.756364 \nL 172.912204 214.756364 \nL 172.942644 208.623151 \nL 173.033962 211.772004 \nL 173.12528 214.756364 \nL 173.15572 212.030492 \nL 173.216598 214.756364 \nL 173.338356 214.709366 \nL 173.368796 202.724928 \nL 173.429674 214.756364 \nL 173.460114 214.756364 \nL 173.581871 205.709288 \nL 173.703629 214.756364 \nL 173.734068 214.756364 \nL 173.764508 214.544874 \nL 173.855826 214.662368 \nL 173.977584 214.756364 \nL 174.129781 210.855547 \nL 174.16022 204.134862 \nL 174.19066 214.638869 \nL 174.221099 214.215889 \nL 174.251538 210.620558 \nL 174.281978 214.756364 \nL 174.312417 214.756364 \nL 174.342857 214.756364 \nL 174.464614 204.745833 \nL 174.495054 207.871187 \nL 174.616811 214.756364 \nL 174.647251 214.709366 \nL 174.67769 214.145392 \nL 174.708129 214.709366 \nL 174.769008 203.429895 \nL 174.799448 214.756364 \nL 174.890766 214.756364 \nL 174.982084 213.416926 \nL 175.012524 214.756364 \nL 175.042963 211.560514 \nL 175.073402 208.85814 \nL 175.103842 214.121893 \nL 175.134281 212.688461 \nL 175.164721 214.756364 \nL 175.19516 207.072224 \nL 175.256039 214.662368 \nL 175.316918 214.756364 \nL 175.377796 201.902467 \nL 175.408236 187.427146 \nL 175.438675 213.722412 \nL 175.469115 214.756364 \nL 175.529993 214.685867 \nL 175.71263 205.591794 \nL 175.834388 214.756364 \nL 175.864827 214.756364 \nL 175.986585 209.586606 \nL 176.077903 214.756364 \nL 176.108342 212.758957 \nL 176.169221 214.732865 \nL 176.19966 210.667555 \nL 176.260539 214.380381 \nL 176.290979 213.651915 \nL 176.351857 214.756364 \nL 176.382297 214.756364 \nL 176.412736 202.372445 \nL 176.473615 214.756364 \nL 176.504054 214.098395 \nL 176.534494 214.756364 \nL 176.564933 207.683195 \nL 176.625812 214.638869 \nL 176.686691 210.597059 \nL 176.71713 205.826783 \nL 176.74757 212.100988 \nL 176.778009 210.338571 \nL 176.808449 214.756364 \nL 176.838888 198.777113 \nL 176.899767 214.756364 \nL 177.021524 211.090536 \nL 177.082403 211.41952 \nL 177.112843 214.756364 \nL 177.143282 214.027898 \nL 177.173721 208.270668 \nL 177.2346 208.811143 \nL 177.295479 214.756364 \nL 177.356358 212.241982 \nL 177.417237 214.756364 \nL 177.447676 214.568372 \nL 177.508555 208.106176 \nL 177.538994 214.756364 \nL 177.569434 212.359476 \nL 177.599873 212.335977 \nL 177.660752 214.756364 \nL 177.691191 200.022555 \nL 177.78251 214.756364 \nL 177.812949 213.087942 \nL 177.843388 214.756364 \nL 177.873828 214.638869 \nL 177.904267 196.427223 \nL 177.965146 214.756364 \nL 177.995585 208.599652 \nL 178.056464 209.892092 \nL 178.178222 214.756364 \nL 178.208661 214.756364 \nL 178.29998 208.482158 \nL 178.421737 214.756364 \nL 178.482616 211.443019 \nL 178.513055 214.756364 \nL 178.573934 212.030492 \nL 178.634813 213.158439 \nL 178.665252 214.756364 \nL 178.756571 205.380303 \nL 178.847889 214.756364 \nL 178.878328 207.683195 \nL 178.939207 214.756364 \nL 178.969647 214.756364 \nL 179.030525 210.879046 \nL 179.060965 214.19239 \nL 179.121844 212.993946 \nL 179.182722 210.78505 \nL 179.213162 214.756364 \nL 179.243601 210.432566 \nL 179.274041 202.395943 \nL 179.30448 214.756364 \nL 179.334919 214.756364 \nL 179.365359 214.756364 \nL 179.395798 208.129674 \nL 179.456677 214.215889 \nL 179.487116 214.756364 \nL 179.517556 211.114034 \nL 179.578435 214.756364 \nL 179.608874 214.756364 \nL 179.669753 196.544718 \nL 179.730632 212.05399 \nL 179.791511 214.732865 \nL 179.82195 214.168891 \nL 179.852389 200.821517 \nL 179.913268 214.756364 \nL 180.035026 208.576154 \nL 180.126344 214.756364 \nL 180.156783 214.732865 \nL 180.187223 214.427379 \nL 180.217662 214.756364 \nL 180.278541 203.735381 \nL 180.30898 213.158439 \nL 180.369859 214.756364 \nL 180.400299 214.239388 \nL 180.430738 204.769332 \nL 180.491617 213.933902 \nL 180.552496 214.756364 \nL 180.674253 205.920778 \nL 180.735132 214.756364 \nL 180.765572 211.748505 \nL 180.796011 204.275855 \nL 180.82645 214.756364 \nL 180.85689 211.278527 \nL 180.887329 213.910403 \nL 180.917769 197.931153 \nL 180.948208 214.145392 \nL 180.978647 212.570966 \nL 181.009087 214.756364 \nL 181.039526 210.221076 \nL 181.069966 214.685867 \nL 181.161284 214.709366 \nL 181.191723 208.834641 \nL 181.222163 214.756364 \nL 181.283041 211.231529 \nL 181.313481 207.636198 \nL 181.34392 214.756364 \nL 181.37436 210.503063 \nL 181.465678 214.074896 \nL 181.496117 208.693648 \nL 181.556996 214.732865 \nL 181.587436 214.309885 \nL 181.617875 214.756364 \nL 181.648314 214.756364 \nL 181.678754 214.591871 \nL 181.709193 214.756364 \nL 181.770072 201.925966 \nL 181.830951 210.479564 \nL 181.86139 214.756364 \nL 181.952708 213.369929 \nL 181.983148 214.756364 \nL 182.135345 198.048647 \nL 182.287542 214.756364 \nL 182.317981 214.756364 \nL 182.439739 201.174001 \nL 182.531057 214.756364 \nL 182.561497 214.591871 \nL 182.591936 212.641463 \nL 182.622375 198.542124 \nL 182.683254 214.051397 \nL 182.744133 211.184531 \nL 182.774572 214.427379 \nL 182.805012 212.735458 \nL 182.835451 214.756364 \nL 182.865891 198.84761 \nL 182.926769 212.688461 \nL 182.957209 210.127081 \nL 183.018088 214.145392 \nL 183.048527 214.568372 \nL 183.078967 207.189719 \nL 183.139845 207.659697 \nL 183.231164 214.756364 \nL 183.261603 213.111441 \nL 183.292042 196.662212 \nL 183.352921 214.756364 \nL 183.444239 214.756364 \nL 183.565997 212.688461 \nL 183.596436 214.732865 \nL 183.626876 214.333383 \nL 183.687755 205.098317 \nL 183.718194 214.709366 \nL 183.748633 208.129674 \nL 183.870391 214.756364 \nL 183.961709 191.891936 \nL 184.083467 214.756364 \nL 184.113906 214.756364 \nL 184.235664 180.283481 \nL 184.296543 214.333383 \nL 184.357422 210.268074 \nL 184.387861 209.610105 \nL 184.509619 214.756364 \nL 184.540058 211.490017 \nL 184.600937 213.393428 \nL 184.661816 212.547467 \nL 184.722695 214.756364 \nL 184.753134 214.61537 \nL 184.783573 214.756364 \nL 184.814013 208.999134 \nL 184.874892 212.429973 \nL 184.93577 214.756364 \nL 184.96621 212.570966 \nL 184.996649 207.448206 \nL 185.027089 214.732865 \nL 185.057528 213.910403 \nL 185.087967 212.382975 \nL 185.118407 198.918107 \nL 185.148846 214.732865 \nL 185.179286 203.288902 \nL 185.301043 214.756364 \nL 185.331483 214.756364 \nL 185.361922 213.369929 \nL 185.392362 214.756364 \nL 185.422801 199.012102 \nL 185.48368 209.798096 \nL 185.514119 214.756364 \nL 185.574998 213.698913 \nL 185.605437 210.103582 \nL 185.635877 214.756364 \nL 185.666316 213.393428 \nL 185.696756 214.756364 \nL 185.727195 214.027898 \nL 185.788074 211.537015 \nL 185.818513 212.946949 \nL 185.909831 214.756364 \nL 185.940271 210.103582 \nL 186.031589 212.476971 \nL 186.062028 212.335977 \nL 186.092468 214.756364 \nL 186.183786 213.675414 \nL 186.275104 214.756364 \nL 186.396862 207.37771 \nL 186.427301 211.184531 \nL 186.549059 214.756364 \nL 186.609938 210.385569 \nL 186.640377 214.497876 \nL 186.762135 214.756364 \nL 186.823014 213.322931 \nL 186.883892 211.41952 \nL 186.914332 211.513516 \nL 186.975211 214.756364 \nL 187.00565 204.299354 \nL 187.066529 210.879046 \nL 187.218726 214.756364 \nL 187.340484 211.748505 \nL 187.370923 214.380381 \nL 187.431802 201.808471 \nL 187.462241 214.756364 \nL 187.492681 211.137533 \nL 187.52312 214.756364 \nL 187.553559 209.06963 \nL 187.614438 214.709366 \nL 187.644878 195.369773 \nL 187.736196 196.403725 \nL 187.827514 214.756364 \nL 187.857954 213.675414 \nL 187.888393 214.756364 \nL 188.010151 209.892092 \nL 188.04059 214.544874 \nL 188.101469 187.732631 \nL 188.131908 214.756364 \nL 188.162348 213.017445 \nL 188.192787 202.88942 \nL 188.223226 214.427379 \nL 188.253666 213.158439 \nL 188.344984 214.756364 \nL 188.405863 200.069553 \nL 188.466742 212.359476 \nL 188.52762 214.756364 \nL 188.588499 187.591638 \nL 188.679818 214.756364 \nL 188.710257 214.380381 \nL 188.771136 211.63101 \nL 188.801575 214.286386 \nL 188.832015 214.756364 \nL 188.862454 214.732865 \nL 188.923333 214.756364 \nL 188.984212 202.771926 \nL 189.07553 214.756364 \nL 189.105969 211.278527 \nL 189.166848 207.424708 \nL 189.258166 214.756364 \nL 189.288606 214.662368 \nL 189.319045 208.599652 \nL 189.349484 214.756364 \nL 189.379924 214.756364 \nL 189.410363 214.544874 \nL 189.471242 214.709366 \nL 189.501682 198.354133 \nL 189.623439 214.756364 \nL 189.653879 201.784972 \nL 189.714757 209.398615 \nL 189.775636 205.756286 \nL 189.866954 214.756364 \nL 189.927833 203.3124 \nL 189.958273 210.667555 \nL 190.08003 214.756364 \nL 190.11047 212.805955 \nL 190.140909 202.630932 \nL 190.201788 213.534421 \nL 190.232227 213.651915 \nL 190.293106 214.756364 \nL 190.353985 199.552577 \nL 190.384424 214.756364 \nL 190.414864 214.756364 \nL 190.445303 213.839907 \nL 190.506182 214.756364 \nL 190.567061 205.474299 \nL 190.5975 211.701507 \nL 190.658379 204.581341 \nL 190.688818 211.607511 \nL 190.719258 211.889498 \nL 190.749697 214.756364 \nL 190.780137 197.038195 \nL 190.841015 202.04346 \nL 190.871455 214.756364 \nL 190.901894 208.176672 \nL 190.932334 185.923216 \nL 190.993213 214.756364 \nL 191.023652 214.356882 \nL 191.054091 201.385491 \nL 191.084531 214.568372 \nL 191.14541 208.64665 \nL 191.267167 214.732865 \nL 191.328046 211.959995 \nL 191.358485 214.756364 \nL 191.388925 214.427379 \nL 191.449804 214.638869 \nL 191.541122 203.594387 \nL 191.571561 213.675414 \nL 191.63244 202.701429 \nL 191.662879 198.283636 \nL 191.784637 214.732865 \nL 191.815077 208.200171 \nL 191.845516 214.756364 \nL 191.906395 210.291573 \nL 191.936834 214.756364 \nL 191.967274 210.174079 \nL 191.997713 199.294089 \nL 192.058592 214.756364 \nL 192.119471 213.205436 \nL 192.14991 214.756364 \nL 192.210789 214.309885 \nL 192.241228 214.756364 \nL 192.271668 203.805877 \nL 192.332546 210.197577 \nL 192.454304 214.756364 \nL 192.606501 208.928637 \nL 192.728259 214.756364 \nL 192.789138 214.286386 \nL 192.819577 201.1975 \nL 192.850016 214.756364 \nL 192.880456 213.651915 \nL 192.941335 211.231529 \nL 192.971774 212.26548 \nL 193.032653 214.756364 \nL 193.15441 190.622996 \nL 193.245729 214.756364 \nL 193.276168 209.28112 \nL 193.397926 214.098395 \nL 193.458805 209.516109 \nL 193.489244 205.474299 \nL 193.519683 213.463924 \nL 193.550123 214.756364 \nL 193.580562 191.539453 \nL 193.641441 210.832048 \nL 193.67188 210.103582 \nL 193.70232 214.756364 \nL 193.793638 212.26548 \nL 193.824077 213.910403 \nL 193.945835 205.380303 \nL 194.006714 214.756364 \nL 194.067593 212.359476 \nL 194.098032 207.001727 \nL 194.128471 214.145392 \nL 194.158911 209.751098 \nL 194.18935 214.756364 \nL 194.250229 207.236716 \nL 194.280669 214.568372 \nL 194.311108 214.756364 \nL 194.402426 211.607511 \nL 194.524184 214.756364 \nL 194.554623 214.568372 \nL 194.585063 214.61537 \nL 194.645941 214.756364 \nL 194.676381 190.435005 \nL 194.767699 214.756364 \nL 194.798138 214.685867 \nL 194.950335 200.022555 \nL 195.072093 214.756364 \nL 195.132972 210.503063 \nL 195.163411 214.19239 \nL 195.193851 214.380381 \nL 195.285169 199.834564 \nL 195.346048 214.098395 \nL 195.406927 209.774597 \nL 195.467805 208.881639 \nL 195.498245 214.756364 \nL 195.528684 205.944277 \nL 195.589563 214.638869 \nL 195.680881 206.508251 \nL 195.711321 214.756364 \nL 195.802639 211.490017 \nL 195.833078 214.756364 \nL 195.863518 188.837079 \nL 195.924397 214.544874 \nL 196.046154 181.411428 \nL 196.167912 214.756364 \nL 196.289669 200.281043 \nL 196.380988 214.756364 \nL 196.350548 179.696008 \nL 196.411427 213.181937 \nL 196.441866 211.114034 \nL 196.472306 214.756364 \nL 196.502745 212.641463 \nL 196.533185 212.547467 \nL 196.563624 213.76941 \nL 196.594063 211.983494 \nL 196.624503 210.385569 \nL 196.685382 214.756364 \nL 196.746261 213.393428 \nL 196.807139 214.756364 \nL 196.837579 214.568372 \nL 196.898458 214.756364 \nL 196.928897 209.304619 \nL 197.020215 214.756364 \nL 197.050655 212.171485 \nL 197.141973 214.756364 \nL 197.172412 183.526329 \nL 197.29417 214.756364 \nL 197.415928 213.675414 \nL 197.476806 214.756364 \nL 197.507246 214.333383 \nL 197.568125 205.051319 \nL 197.598564 206.555248 \nL 197.629003 214.756364 \nL 197.689882 207.260215 \nL 197.720322 196.803206 \nL 197.750761 214.756364 \nL 197.7812 214.756364 \nL 197.81164 211.302026 \nL 197.872519 214.756364 \nL 197.902958 214.756364 \nL 197.933397 175.842189 \nL 197.994276 213.487423 \nL 198.055155 212.382975 \nL 198.116034 214.756364 \nL 198.176913 187.168658 \nL 198.237792 204.910326 \nL 198.268231 214.756364 \nL 198.32911 206.061771 \nL 198.359549 203.594387 \nL 198.389989 186.111207 \nL 198.450867 214.756364 \nL 198.542186 202.654431 \nL 198.572625 213.55792 \nL 198.603064 213.463924 \nL 198.633504 214.756364 \nL 198.663943 207.542202 \nL 198.724822 214.568372 \nL 198.81614 214.756364 \nL 198.877019 206.320259 \nL 198.907458 214.521375 \nL 198.998777 213.886904 \nL 199.029216 200.516032 \nL 199.090095 201.291495 \nL 199.181413 214.756364 \nL 199.211853 213.087942 \nL 199.242292 214.756364 \nL 199.272731 213.863406 \nL 199.303171 189.753537 \nL 199.394489 205.004321 \nL 199.485807 214.756364 \nL 199.516247 201.714475 \nL 199.577125 214.756364 \nL 199.698883 202.301948 \nL 199.729322 213.111441 \nL 199.820641 210.855547 \nL 199.85108 213.675414 \nL 199.88152 201.808471 \nL 199.942398 210.691054 \nL 200.033717 208.22367 \nL 200.064156 214.756364 \nL 200.094595 207.001727 \nL 200.155474 214.756364 \nL 200.185914 214.756364 \nL 200.277232 209.704101 \nL 200.36855 214.756364 \nL 200.520747 195.134784 \nL 200.642505 214.756364 \nL 200.672944 214.756364 \nL 200.825141 212.570966 \nL 200.88602 214.756364 \nL 200.977338 204.252356 \nL 201.007778 214.756364 \nL 201.068656 213.487423 \nL 201.129535 194.030336 \nL 201.190414 208.740646 \nL 201.251293 214.756364 \nL 201.37305 192.338415 \nL 201.464369 214.756364 \nL 201.494808 212.617964 \nL 201.525248 212.312478 \nL 201.555687 210.808549 \nL 201.586126 214.756364 \nL 201.616566 212.664962 \nL 201.707884 214.756364 \nL 201.738323 186.722179 \nL 201.829642 189.283559 \nL 201.860081 214.756364 \nL 201.951399 213.604918 \nL 202.012278 214.756364 \nL 202.073157 207.730193 \nL 202.134036 203.782378 \nL 202.194914 214.756364 \nL 202.377551 203.147908 \nL 202.40799 214.756364 \nL 202.499309 214.709366 \nL 202.529748 214.756364 \nL 202.560187 205.474299 \nL 202.621066 208.740646 \nL 202.773263 214.756364 \nL 202.834142 213.487423 \nL 202.864581 214.239388 \nL 203.016778 203.241904 \nL 203.077657 214.756364 \nL 203.138536 213.722412 \nL 203.199415 213.839907 \nL 203.290733 203.288902 \nL 203.321173 214.756364 \nL 203.382051 214.19239 \nL 203.44293 198.025148 \nL 203.47337 214.450878 \nL 203.503809 214.756364 \nL 203.534248 201.549983 \nL 203.595127 213.275933 \nL 203.625567 214.756364 \nL 203.656006 204.205359 \nL 203.716885 210.080083 \nL 203.777764 214.756364 \nL 203.808203 208.881639 \nL 203.899521 214.756364 \nL 203.99084 194.664806 \nL 204.021279 214.756364 \nL 204.082158 212.805955 \nL 204.112597 187.685634 \nL 204.143037 214.756364 \nL 204.173476 190.575998 \nL 204.264794 213.275933 \nL 204.295234 205.02782 \nL 204.325673 202.536937 \nL 204.447431 214.756364 \nL 204.47787 214.756364 \nL 204.508309 211.114034 \nL 204.569188 212.664962 \nL 204.660507 214.756364 \nL 204.751825 206.484752 \nL 204.843143 214.756364 \nL 204.873582 213.322931 \nL 204.904022 211.20803 \nL 204.934461 214.756364 \nL 204.964901 183.338337 \nL 205.025779 214.756364 \nL 205.056219 214.521375 \nL 205.117098 214.756364 \nL 205.147537 201.455988 \nL 205.208416 214.756364 \nL 205.360613 214.756364 \nL 205.391052 199.0591 \nL 205.451931 214.756364 \nL 205.482371 213.722412 \nL 205.543249 214.709366 \nL 205.573689 214.756364 \nL 205.665007 207.448206 \nL 205.695446 189.988525 \nL 205.756325 212.617964 \nL 205.786765 214.756364 \nL 205.817204 203.852875 \nL 205.878083 211.443019 \nL 205.938962 214.756364 \nL 205.99984 214.662368 \nL 206.03028 214.756364 \nL 206.152037 191.492455 \nL 206.273795 214.756364 \nL 206.304235 197.625667 \nL 206.365113 214.685867 \nL 206.395553 214.544874 \nL 206.425992 208.411661 \nL 206.456432 214.756364 \nL 206.51731 210.033085 \nL 206.54775 207.941683 \nL 206.639068 214.756364 \nL 206.669507 213.111441 \nL 206.699947 207.683195 \nL 206.760826 214.662368 \nL 206.821704 212.664962 \nL 206.852144 214.756364 \nL 206.882583 214.756364 \nL 206.913023 171.659385 \nL 206.973901 206.578747 \nL 207.03478 214.756364 \nL 207.095659 213.816408 \nL 207.126099 214.450878 \nL 207.217417 201.385491 \nL 207.186977 214.756364 \nL 207.247856 210.221076 \nL 207.278296 214.074896 \nL 207.308735 212.359476 \nL 207.339174 199.576076 \nL 207.400053 206.08527 \nL 207.430493 213.957401 \nL 207.460932 213.534421 \nL 207.491371 200.892014 \nL 207.521811 214.756364 \nL 207.55225 214.756364 \nL 207.58269 214.709366 \nL 207.613129 196.615215 \nL 207.674008 211.161032 \nL 207.734887 208.764145 \nL 207.795765 214.756364 \nL 207.826205 202.442941 \nL 207.887084 209.586606 \nL 208.039281 214.756364 \nL 208.130599 211.114034 \nL 208.161038 214.098395 \nL 208.191478 214.756364 \nL 208.343675 209.657103 \nL 208.404554 214.756364 \nL 208.434993 210.268074 \nL 208.465432 207.941683 \nL 208.495872 213.416926 \nL 208.556751 214.756364 \nL 208.58719 203.500392 \nL 208.678508 207.354211 \nL 208.708948 206.29676 \nL 208.800266 213.463924 \nL 208.830705 212.429973 \nL 208.861145 203.946871 \nL 208.891584 214.732865 \nL 208.952463 208.317666 \nL 208.982902 213.792909 \nL 209.013342 207.777191 \nL 209.043781 212.899951 \nL 209.135099 214.756364 \nL 209.165539 194.688305 \nL 209.226418 214.756364 \nL 209.287296 212.899951 \nL 209.317736 214.756364 \nL 209.348175 209.586606 \nL 209.409054 213.463924 \nL 209.439493 214.756364 \nL 209.469933 201.573482 \nL 209.530812 213.534421 \nL 209.561251 214.286386 \nL 209.591691 204.064365 \nL 209.652569 209.774597 \nL 209.713448 207.424708 \nL 209.774327 214.756364 \nL 209.804766 206.578747 \nL 209.865645 214.450878 \nL 209.896085 214.756364 \nL 209.987403 208.670149 \nL 210.017842 214.756364 \nL 210.10916 214.215889 \nL 210.1396 208.082677 \nL 210.200479 212.312478 \nL 210.261357 214.756364 \nL 210.291797 213.628417 \nL 210.322236 197.625667 \nL 210.352676 214.756364 \nL 210.383115 214.756364 \nL 210.413555 208.22367 \nL 210.474433 214.544874 \nL 210.504873 214.756364 \nL 210.535312 214.121893 \nL 210.596191 208.85814 \nL 210.62663 210.244575 \nL 210.717949 214.756364 \nL 210.748388 193.066881 \nL 210.809267 214.756364 \nL 210.931024 206.108769 \nL 211.052782 214.756364 \nL 211.113661 214.756364 \nL 211.204979 209.328118 \nL 211.296297 214.756364 \nL 211.326737 209.022633 \nL 211.418055 210.244575 \nL 211.448494 211.701507 \nL 211.509373 213.275933 \nL 211.539813 189.965027 \nL 211.570252 214.756364 \nL 211.66157 201.573482 \nL 211.69201 214.732865 \nL 211.722449 191.915435 \nL 211.752888 211.396021 \nL 211.813767 195.722257 \nL 211.844207 214.756364 \nL 211.874646 214.40388 \nL 211.905086 206.014774 \nL 211.935525 214.756364 \nL 211.965964 214.027898 \nL 211.996404 213.252434 \nL 212.026843 214.756364 \nL 212.057283 198.84761 \nL 212.118161 212.899951 \nL 212.148601 211.701507 \nL 212.17904 199.411583 \nL 212.20948 214.756364 \nL 212.239919 214.333383 \nL 212.300798 214.756364 \nL 212.331237 199.952058 \nL 212.392116 208.85814 \nL 212.422555 211.983494 \nL 212.452995 182.468878 \nL 212.483434 213.158439 \nL 212.513874 203.194906 \nL 212.544313 214.756364 \nL 212.635631 212.735458 \nL 212.666071 206.437754 \nL 212.72695 210.409068 \nL 212.757389 214.756364 \nL 212.818268 213.322931 \nL 212.848707 211.725006 \nL 212.879147 198.236639 \nL 212.909586 214.756364 \nL 212.940025 199.223592 \nL 213.000904 214.756364 \nL 213.061783 212.171485 \nL 213.092222 207.307213 \nL 213.122662 214.756364 \nL 213.153101 210.009586 \nL 213.183541 214.756364 \nL 213.244419 208.341165 \nL 213.274859 214.568372 \nL 213.335738 214.756364 \nL 213.396616 213.510922 \nL 213.427056 214.756364 \nL 213.457495 212.735458 \nL 213.487935 213.9809 \nL 213.518374 209.234123 \nL 213.579253 214.756364 \nL 213.609692 214.756364 \nL 213.761889 197.155689 \nL 213.883647 214.756364 \nL 213.914086 214.756364 \nL 213.944526 214.497876 \nL 214.005405 214.756364 \nL 214.035844 214.756364 \nL 214.066283 214.61537 \nL 214.127162 214.756364 \nL 214.188041 209.422114 \nL 214.309799 214.756364 \nL 214.370678 209.539608 \nL 214.401117 214.662368 \nL 214.431556 214.756364 \nL 214.522875 194.218327 \nL 214.553314 210.244575 \nL 214.614193 209.539608 \nL 214.675072 214.756364 \nL 214.76639 213.275933 \nL 214.857708 214.756364 \nL 214.827269 212.92345 \nL 214.888147 214.450878 \nL 214.918587 204.087864 \nL 215.009905 210.197577 \nL 215.101223 214.756364 \nL 215.131663 214.732865 \nL 215.192542 214.756364 \nL 215.25342 206.484752 \nL 215.28386 212.05399 \nL 215.314299 195.745755 \nL 215.375178 203.006915 \nL 215.496936 214.756364 \nL 215.527375 206.531749 \nL 215.588254 214.756364 \nL 215.618693 214.756364 \nL 215.649133 206.790237 \nL 215.710011 214.732865 \nL 215.77089 214.756364 \nL 215.831769 213.534421 \nL 215.862208 199.90506 \nL 215.923087 208.717147 \nL 216.014406 214.756364 \nL 216.044845 212.92345 \nL 216.105724 202.842423 \nL 216.136163 214.756364 \nL 216.227481 206.978229 \nL 216.257921 214.756364 \nL 216.349239 214.709366 \nL 216.440557 202.372445 \nL 216.410118 214.756364 \nL 216.470997 211.889498 \nL 216.531875 209.868593 \nL 216.592754 214.215889 \nL 216.684072 205.544796 \nL 216.775391 214.756364 \nL 216.80583 206.790237 \nL 216.866709 214.756364 \nL 216.927588 211.396021 \nL 216.958027 186.628183 \nL 216.988467 214.591871 \nL 217.018906 212.758957 \nL 217.049345 209.398615 \nL 217.110224 213.863406 \nL 217.262421 214.756364 \nL 217.292861 201.549983 \nL 217.353739 213.463924 \nL 217.384179 213.675414 \nL 217.414618 200.398537 \nL 217.445058 214.521375 \nL 217.475497 211.560514 \nL 217.505937 214.756364 \nL 217.597255 212.735458 \nL 217.658134 214.756364 \nL 217.719012 202.489939 \nL 217.779891 212.077489 \nL 217.84077 210.832048 \nL 217.932088 214.756364 \nL 217.962528 211.349023 \nL 218.023406 212.876452 \nL 218.114725 214.756364 \nL 218.145164 214.732865 \nL 218.206043 214.756364 \nL 218.297361 200.610027 \nL 218.388679 214.756364 \nL 218.419119 207.095723 \nL 218.540876 214.756364 \nL 218.571316 214.591871 \nL 218.632195 203.077411 \nL 218.662634 211.678008 \nL 218.693073 214.756364 \nL 218.723513 201.385491 \nL 218.784392 211.043538 \nL 218.87571 214.756364 \nL 218.936589 201.878968 \nL 218.967028 214.756364 \nL 218.997467 214.756364 \nL 219.027907 201.737974 \nL 219.088786 214.756364 \nL 219.149665 214.756364 \nL 219.180104 197.696164 \nL 219.240983 214.756364 \nL 219.271422 213.087942 \nL 219.301862 214.450878 \nL 219.332301 195.581263 \nL 219.39318 210.503063 \nL 219.423619 210.080083 \nL 219.454059 212.030492 \nL 219.514937 202.771926 \nL 219.545377 214.756364 \nL 219.575816 212.547467 \nL 219.636695 214.756364 \nL 219.697574 214.756364 \nL 219.819331 213.487423 \nL 219.91065 214.756364 \nL 219.971529 195.722257 \nL 220.001968 214.732865 \nL 220.032407 214.756364 \nL 220.062847 188.790082 \nL 220.123726 214.756364 \nL 220.306362 196.027742 \nL 220.39768 214.756364 \nL 220.42812 212.735458 \nL 220.610756 214.756364 \nL 220.641195 211.983494 \nL 220.702074 214.756364 \nL 220.732514 187.145159 \nL 220.793393 212.71196 \nL 220.854271 195.957245 \nL 220.91515 205.920778 \nL 220.976029 214.756364 \nL 221.006468 190.74049 \nL 221.067347 212.782456 \nL 221.097787 213.393428 \nL 221.128226 211.983494 \nL 221.158665 209.962589 \nL 221.189105 211.701507 \nL 221.219544 214.756364 \nL 221.280423 214.098395 \nL 221.371741 214.756364 \nL 221.402181 207.706694 \nL 221.43262 214.756364 \nL 221.523938 214.450878 \nL 221.554378 214.756364 \nL 221.615257 209.821595 \nL 221.645696 211.63101 \nL 221.676135 214.286386 \nL 221.706575 200.022555 \nL 221.767454 214.756364 \nL 221.828332 208.881639 \nL 221.858772 214.756364 \nL 221.919651 214.756364 \nL 221.980529 213.017445 \nL 222.010969 203.547389 \nL 222.041408 214.756364 \nL 222.071848 214.756364 \nL 222.102287 214.756364 \nL 222.132726 213.228935 \nL 222.193605 214.756364 \nL 222.224045 197.437676 \nL 222.284923 211.889498 \nL 222.345802 210.78505 \nL 222.406681 214.756364 \nL 222.437121 214.497876 \nL 222.46756 212.406474 \nL 222.497999 214.756364 \nL 222.528439 213.722412 \nL 222.650196 214.756364 \nL 222.680636 214.004399 \nL 222.802393 203.147908 \nL 222.832833 206.08527 \nL 222.863272 214.685867 \nL 222.924151 208.64665 \nL 222.95459 206.437754 \nL 223.076348 214.756364 \nL 223.106787 214.732865 \nL 223.137227 213.205436 \nL 223.167666 194.241826 \nL 223.228545 211.278527 \nL 223.289424 210.597059 \nL 223.350303 214.756364 \nL 223.380742 189.236561 \nL 223.47206 204.722334 \nL 223.532939 211.114034 \nL 223.563379 189.941528 \nL 223.593818 214.732865 \nL 223.624257 211.63101 \nL 223.715576 214.756364 \nL 223.746015 203.735381 \nL 223.806894 211.584012 \nL 223.837333 214.756364 \nL 223.867773 206.08527 \nL 223.928652 209.798096 \nL 223.98953 214.756364 \nL 224.01997 197.672665 \nL 224.080849 199.834564 \nL 224.202606 214.756364 \nL 224.233046 214.262887 \nL 224.293924 198.21314 \nL 224.324364 214.732865 \nL 224.354803 214.685867 \nL 224.385243 214.756364 \nL 224.415682 204.863328 \nL 224.507 208.247169 \nL 224.53744 214.756364 \nL 224.567879 201.855469 \nL 224.598318 212.852953 \nL 224.628758 194.735303 \nL 224.659197 214.756364 \nL 224.689637 208.270668 \nL 224.811394 213.275933 \nL 224.841834 195.933747 \nL 224.872273 214.756364 \nL 224.902713 208.364663 \nL 224.933152 213.299432 \nL 225.02447 190.082521 \nL 225.115788 214.756364 \nL 225.146228 214.662368 \nL 225.267985 214.756364 \nL 225.298425 211.443019 \nL 225.359304 212.829454 \nL 225.389743 214.756364 \nL 225.420182 206.555248 \nL 225.481061 214.756364 \nL 225.602819 212.288979 \nL 225.633258 214.756364 \nL 225.663698 212.030492 \nL 225.694137 212.077489 \nL 225.785455 214.756364 \nL 225.815895 193.72485 \nL 225.876774 214.756364 \nL 225.907213 214.474377 \nL 225.968092 214.756364 \nL 225.998531 214.756364 \nL 226.05941 208.85814 \nL 226.120289 211.349023 \nL 226.150728 193.536859 \nL 226.211607 203.876374 \nL 226.272486 214.756364 \nL 226.333365 212.782456 \nL 226.363804 212.547467 \nL 226.455122 193.912841 \nL 226.424683 214.756364 \nL 226.485562 199.317588 \nL 226.546441 214.709366 \nL 226.607319 209.469112 \nL 226.637759 200.892014 \nL 226.668198 214.756364 \nL 226.698638 214.756364 \nL 226.759516 214.756364 \nL 226.789956 213.181937 \nL 226.850835 214.756364 \nL 226.881274 214.756364 \nL 226.911713 210.056584 \nL 226.972592 212.030492 \nL 227.033471 214.732865 \nL 227.06391 214.356882 \nL 227.124789 214.756364 \nL 227.185668 209.116628 \nL 227.307426 214.756364 \nL 227.337865 211.278527 \nL 227.398744 214.168891 \nL 227.429183 214.591871 \nL 227.459623 182.797863 \nL 227.490062 214.756364 \nL 227.520502 198.00165 \nL 227.58138 214.756364 \nL 227.642259 206.74324 \nL 227.703138 205.591794 \nL 227.794456 214.756364 \nL 227.824896 214.756364 \nL 227.946653 194.641307 \nL 228.068411 214.756364 \nL 228.09885 210.291573 \nL 228.159729 214.756364 \nL 228.190169 214.756364 \nL 228.220608 214.380381 \nL 228.251047 199.505579 \nL 228.281487 214.756364 \nL 228.311926 211.560514 \nL 228.342366 212.852953 \nL 228.372805 190.998978 \nL 228.433684 214.521375 \nL 228.464123 214.61537 \nL 228.494563 214.239388 \nL 228.555441 214.756364 \nL 228.61632 203.335899 \nL 228.677199 192.808393 \nL 228.738078 214.756364 \nL 228.890275 207.330712 \nL 228.920714 213.087942 \nL 228.951154 197.437676 \nL 228.981593 214.756364 \nL 229.012033 208.458659 \nL 229.042472 214.756364 \nL 229.13379 213.322931 \nL 229.225108 214.756364 \nL 229.255548 213.440425 \nL 229.285987 214.756364 \nL 229.346866 203.335899 \nL 229.377305 208.43516 \nL 229.468624 214.756364 \nL 229.529502 191.844938 \nL 229.559942 196.192234 \nL 229.6817 214.756364 \nL 229.712139 213.181937 \nL 229.773018 214.732865 \nL 229.864336 213.228935 \nL 229.894775 214.40388 \nL 229.925215 214.732865 \nL 229.955654 207.307213 \nL 230.016533 213.581419 \nL 230.077412 208.317666 \nL 230.107851 213.299432 \nL 230.138291 184.959761 \nL 230.199169 214.756364 \nL 230.260048 197.414177 \nL 230.290488 214.215889 \nL 230.320927 214.756364 \nL 230.351367 213.933902 \nL 230.381806 195.064287 \nL 230.412245 214.427379 \nL 230.442685 211.537015 \nL 230.503564 214.756364 \nL 230.534003 206.014774 \nL 230.594882 214.756364 \nL 230.625321 214.756364 \nL 230.655761 195.064287 \nL 230.716639 214.756364 \nL 230.747079 208.952136 \nL 230.807958 213.534421 \nL 230.838397 214.756364 \nL 230.960155 195.01729 \nL 231.051473 214.756364 \nL 231.081912 211.396021 \nL 231.112352 212.547467 \nL 231.142791 205.074818 \nL 231.173231 214.756364 \nL 231.20367 214.732865 \nL 231.234109 214.051397 \nL 231.264549 214.756364 \nL 231.355867 195.134784 \nL 231.386306 214.756364 \nL 231.477625 213.910403 \nL 231.538503 214.709366 \nL 231.568943 206.95473 \nL 231.629822 214.756364 \nL 231.660261 210.667555 \nL 231.6907 205.403802 \nL 231.72114 210.221076 \nL 231.782019 214.756364 \nL 231.812458 213.76941 \nL 231.903776 200.892014 \nL 231.934216 212.382975 \nL 231.964655 214.756364 \nL 232.055973 213.910403 \nL 232.086413 214.168891 \nL 232.177731 214.239388 \nL 232.20817 196.450722 \nL 232.23861 214.756364 \nL 232.329928 214.286386 \nL 232.360367 214.732865 \nL 232.451686 200.633526 \nL 232.421246 214.756364 \nL 232.482125 208.43516 \nL 232.543004 214.756364 \nL 232.603883 213.745911 \nL 232.664761 213.275933 \nL 232.72564 197.155689 \nL 232.786519 206.132268 \nL 232.877837 214.756364 \nL 232.847398 198.518625 \nL 232.908277 213.252434 \nL 232.999595 214.756364 \nL 233.030034 211.278527 \nL 233.121353 213.275933 \nL 233.24311 200.563029 \nL 233.27355 210.479564 \nL 233.303989 214.756364 \nL 233.395307 212.570966 \nL 233.425747 208.200171 \nL 233.456186 186.581185 \nL 233.517065 211.20803 \nL 233.547504 214.756364 \nL 233.608383 209.140127 \nL 233.638823 207.871187 \nL 233.669262 188.249607 \nL 233.730141 214.756364 \nL 233.76058 214.756364 \nL 233.851898 205.87378 \nL 233.912777 210.197577 \nL 234.034535 214.756364 \nL 234.064974 201.62048 \nL 234.125853 211.865999 \nL 234.156292 214.756364 \nL 234.217171 194.829298 \nL 234.247611 204.534343 \nL 234.308489 214.756364 \nL 234.369368 209.657103 \nL 234.460687 214.756364 \nL 234.491126 212.852953 \nL 234.552005 212.241982 \nL 234.582444 214.756364 \nL 234.612884 205.145314 \nL 234.673762 210.902544 \nL 234.734641 214.756364 \nL 234.765081 210.526562 \nL 234.79552 207.988681 \nL 234.856399 211.865999 \nL 234.947717 214.756364 \nL 235.039035 201.244497 \nL 235.130353 214.756364 \nL 235.099914 189.988525 \nL 235.160793 208.670149 \nL 235.191232 209.28112 \nL 235.252111 214.756364 \nL 235.31299 213.510922 \nL 235.343429 209.398615 \nL 235.404308 214.732865 \nL 235.495626 214.756364 \nL 235.526066 206.790237 \nL 235.556505 214.756364 \nL 235.647823 212.100988 \nL 235.678263 208.834641 \nL 235.708702 213.299432 \nL 235.739142 210.36207 \nL 235.769581 214.756364 \nL 235.83046 211.772004 \nL 235.860899 211.020039 \nL 235.891339 199.364586 \nL 235.921778 214.756364 \nL 235.952217 207.706694 \nL 236.013096 214.756364 \nL 236.104415 214.732865 \nL 236.134854 214.756364 \nL 236.165293 211.983494 \nL 236.226172 212.641463 \nL 236.287051 214.756364 \nL 236.31749 212.641463 \nL 236.34793 211.137533 \nL 236.408809 213.440425 \nL 236.469687 214.756364 \nL 236.591445 196.756208 \nL 236.652324 214.756364 \nL 236.713203 204.839829 \nL 236.83496 214.756364 \nL 236.895839 213.111441 \nL 236.956718 209.563107 \nL 236.987157 213.064443 \nL 237.017597 214.756364 \nL 237.048036 208.22367 \nL 237.108915 214.756364 \nL 237.139354 164.868204 \nL 237.261112 214.756364 \nL 237.291551 202.231451 \nL 237.35243 206.625745 \nL 237.38287 214.756364 \nL 237.474188 212.876452 \nL 237.535067 214.756364 \nL 237.565506 181.834408 \nL 237.626385 212.876452 \nL 237.687264 214.709366 \nL 237.717703 212.617964 \nL 237.748143 211.137533 \nL 237.778582 214.756364 \nL 237.839461 199.881561 \nL 237.8699 214.756364 \nL 237.90034 214.685867 \nL 238.052537 203.382897 \nL 238.143855 214.756364 \nL 238.174294 205.615292 \nL 238.235173 211.137533 \nL 238.296052 214.756364 \nL 238.326491 212.547467 \nL 238.356931 198.84761 \nL 238.38737 214.756364 \nL 238.41781 205.967776 \nL 238.539567 214.756364 \nL 238.661325 198.072146 \nL 238.691764 214.756364 \nL 238.783082 212.241982 \nL 238.813522 200.093051 \nL 238.874401 214.756364 \nL 238.90484 203.547389 \nL 239.057037 214.756364 \nL 239.087476 207.213217 \nL 239.148355 211.090536 \nL 239.270113 214.756364 \nL 239.361431 191.539453 \nL 239.42231 214.756364 \nL 239.483189 205.87378 \nL 239.544068 214.756364 \nL 239.604946 210.009586 \nL 239.635386 214.427379 \nL 239.665825 201.385491 \nL 239.696265 214.756364 \nL 239.726704 211.41952 \nL 239.787583 214.450878 \nL 239.818022 209.445613 \nL 239.878901 214.756364 \nL 240.000659 209.375116 \nL 240.031098 191.492455 \nL 240.091977 214.662368 \nL 240.122416 214.61537 \nL 240.244174 209.751098 \nL 240.274613 211.231529 \nL 240.42681 214.756364 \nL 240.518129 214.756364 \nL 240.609447 208.975635 \nL 240.731204 214.756364 \nL 240.761644 214.450878 \nL 240.792083 214.497876 \nL 240.822523 203.946871 \nL 240.852962 214.756364 \nL 240.913841 207.189719 \nL 240.97472 214.756364 \nL 241.005159 214.685867 \nL 241.035599 171.118911 \nL 241.096477 214.497876 \nL 241.187796 204.322853 \nL 241.157356 214.756364 \nL 241.218235 211.889498 \nL 241.248674 214.756364 \nL 241.309553 211.161032 \nL 241.370432 214.756364 \nL 241.400871 213.792909 \nL 241.431311 209.06963 \nL 241.46175 214.521375 \nL 241.49219 211.090536 \nL 241.613947 214.756364 \nL 241.705266 208.059178 \nL 241.766144 214.756364 \nL 241.796584 213.205436 \nL 241.827023 205.944277 \nL 241.887902 207.894686 \nL 241.918341 213.416926 \nL 241.97922 205.967776 \nL 242.00966 201.103504 \nL 242.040099 213.510922 \nL 242.070538 203.124409 \nL 242.192296 214.756364 \nL 242.222735 214.756364 \nL 242.283614 209.821595 \nL 242.314054 214.756364 \nL 242.344493 214.685867 \nL 242.405372 214.756364 \nL 242.52713 200.234045 \nL 242.588008 214.474377 \nL 242.648887 212.030492 \nL 242.709766 214.756364 \nL 242.801084 204.205359 \nL 242.861963 207.048725 \nL 242.922842 214.756364 \nL 242.983721 214.544874 \nL 243.01416 208.43516 \nL 243.044599 214.756364 \nL 243.075039 214.427379 \nL 243.135918 212.288979 \nL 243.166357 213.181937 \nL 243.196796 192.24442 \nL 243.227236 213.863406 \nL 243.288115 200.798018 \nL 243.348994 214.756364 \nL 243.409872 207.001727 \nL 243.53163 214.756364 \nL 243.562069 202.325447 \nL 243.622948 203.335899 \nL 243.653388 214.756364 \nL 243.744706 212.688461 \nL 243.805585 214.756364 \nL 243.836024 212.876452 \nL 243.927342 214.544874 \nL 243.957782 204.416849 \nL 243.988221 214.685867 \nL 244.079539 210.644057 \nL 244.170858 214.756364 \nL 244.201297 212.805955 \nL 244.231736 196.897201 \nL 244.292615 204.675337 \nL 244.353494 214.756364 \nL 244.414373 213.322931 \nL 244.444812 210.949542 \nL 244.475252 214.262887 \nL 244.505691 214.262887 \nL 244.53613 214.756364 \nL 244.56657 213.886904 \nL 244.597009 204.040866 \nL 244.627449 214.756364 \nL 244.657888 214.756364 \nL 244.688327 214.756364 \nL 244.779646 202.372445 \nL 244.840525 213.910403 \nL 244.901403 208.200171 \nL 244.931843 207.189719 \nL 244.992722 214.756364 \nL 245.0536 214.098395 \nL 245.08404 206.061771 \nL 245.144919 214.121893 \nL 245.236237 214.756364 \nL 245.266676 201.972963 \nL 245.327555 214.756364 \nL 245.357994 214.19239 \nL 245.418873 209.398615 \nL 245.449313 214.756364 \nL 245.479752 214.662368 \nL 245.510191 205.309807 \nL 245.57107 214.497876 \nL 245.631949 214.756364 \nL 245.753707 207.518703 \nL 245.784146 213.463924 \nL 245.814586 206.837235 \nL 245.875464 211.607511 \nL 245.966783 214.756364 \nL 245.997222 189.495049 \nL 246.058101 214.732865 \nL 246.11898 214.756364 \nL 246.149419 204.299354 \nL 246.210298 214.756364 \nL 246.240737 211.161032 \nL 246.332055 183.056351 \nL 246.423374 214.756364 \nL 246.453813 214.732865 \nL 246.484253 210.973041 \nL 246.545131 214.756364 \nL 246.60601 214.756364 \nL 246.63645 184.748271 \nL 246.697328 214.756364 \nL 246.727768 213.064443 \nL 246.758207 205.02782 \nL 246.819086 212.71196 \nL 246.849525 214.756364 \nL 246.879965 208.975635 \nL 246.971283 211.114034 \nL 247.093041 214.756364 \nL 247.184359 204.722334 \nL 247.214798 214.756364 \nL 247.306117 214.61537 \nL 247.397435 214.756364 \nL 247.519192 192.338415 \nL 247.610511 211.912997 \nL 247.64095 208.176672 \nL 247.671389 214.756364 \nL 247.732268 190.998978 \nL 247.762708 191.868437 \nL 247.854026 214.756364 \nL 247.884465 211.372522 \nL 247.914905 210.550061 \nL 248.006223 214.756364 \nL 248.036662 210.127081 \nL 248.097541 213.651915 \nL 248.15842 214.756364 \nL 248.219299 211.41952 \nL 248.249738 214.756364 \nL 248.280178 214.756364 \nL 248.371496 193.72485 \nL 248.401935 213.487423 \nL 248.493253 214.756364 \nL 248.523693 210.879046 \nL 248.554132 211.701507 \nL 248.584572 196.967698 \nL 248.64545 214.756364 \nL 248.67589 204.39335 \nL 248.706329 208.200171 \nL 248.736769 203.406396 \nL 248.797647 207.683195 \nL 248.828087 191.656947 \nL 248.888966 214.756364 \nL 248.919405 197.625667 \nL 248.980284 213.064443 \nL 249.041163 205.638791 \nL 249.19336 214.756364 \nL 249.223799 214.756364 \nL 249.406436 192.925888 \nL 249.497754 214.756364 \nL 249.528193 204.228857 \nL 249.589072 214.756364 \nL 249.619511 211.748505 \nL 249.649951 202.583935 \nL 249.68039 214.756364 \nL 249.71083 212.453472 \nL 249.741269 214.756364 \nL 249.771709 209.986087 \nL 249.802148 186.416693 \nL 249.832587 212.758957 \nL 249.863027 212.617964 \nL 249.893466 212.71196 \nL 249.984784 212.664962 \nL 250.015224 214.756364 \nL 250.045663 210.808549 \nL 250.106542 214.051397 \nL 250.136981 214.756364 \nL 250.167421 213.369929 \nL 250.19786 210.644057 \nL 250.289178 213.34643 \nL 250.319618 140.546845 \nL 250.441376 214.756364 \nL 250.471815 214.333383 \nL 250.593573 193.113879 \nL 250.624012 214.756364 \nL 250.654451 214.521375 \nL 250.684891 139.301403 \nL 250.74577 164.022244 \nL 250.867527 214.756364 \nL 250.897967 141.063821 \nL 250.958845 212.359476 \nL 251.080603 214.756364 \nL 251.111042 214.756364 \nL 251.141482 166.090147 \nL 251.202361 214.051397 \nL 251.2328 212.006993 \nL 251.26324 214.756364 \nL 251.324118 185.899717 \nL 251.384997 193.818846 \nL 251.476315 214.756364 \nL 251.506755 204.886827 \nL 251.598073 214.474377 \nL 251.628512 80.084181 \nL 251.811149 214.756364 \nL 251.841588 212.218483 \nL 251.872028 139.630388 \nL 251.932906 214.756364 \nL 251.963346 214.756364 \nL 251.993785 214.074896 \nL 252.024225 214.756364 \nL 252.054664 199.999056 \nL 252.085104 214.756364 \nL 252.115543 47.632203 \nL 252.176422 214.709366 \nL 252.206861 214.168891 \nL 252.237301 214.662368 \nL 252.26774 167.923061 \nL 252.328619 212.876452 \nL 252.419937 214.756364 \nL 252.511255 207.213217 \nL 252.541695 212.970447 \nL 252.572134 172.881328 \nL 252.602573 214.756364 \nL 252.633013 194.14783 \nL 252.724331 214.662368 \nL 252.693892 188.249607 \nL 252.75477 210.315072 \nL 252.78521 214.732865 \nL 252.815649 211.795503 \nL 252.876528 214.756364 \nL 252.998286 162.165831 \nL 253.150483 214.756364 \nL 253.180922 149.194439 \nL 253.241801 214.756364 \nL 253.27224 213.745911 \nL 253.333119 214.145392 \nL 253.363559 214.756364 \nL 253.454877 178.004088 \nL 253.515756 214.756364 \nL 253.546195 155.163159 \nL 253.698392 214.756364 \nL 253.728832 191.797941 \nL 253.78971 192.24442 \nL 253.881029 214.756364 \nL 253.911468 207.213217 \nL 253.941907 214.756364 \nL 254.002786 212.241982 \nL 254.063665 214.756364 \nL 254.094104 189.636042 \nL 254.154983 186.158205 \nL 254.215862 214.756364 \nL 254.276741 214.756364 \nL 254.368059 188.625589 \nL 254.398498 214.756364 \nL 254.489817 206.249763 \nL 254.520256 214.756364 \nL 254.550696 212.805955 \nL 254.581135 152.57828 \nL 254.642014 214.756364 \nL 254.672453 204.698835 \nL 254.733332 214.756364 \nL 254.763771 214.756364 \nL 254.794211 198.730115 \nL 254.885529 206.813736 \nL 254.946408 214.756364 \nL 254.976847 213.487423 \nL 255.007287 141.345807 \nL 255.068165 214.756364 \nL 255.098605 213.886904 \nL 255.159484 196.239232 \nL 255.189923 212.664962 \nL 255.220362 210.808549 \nL 255.250802 212.735458 \nL 255.281241 212.030492 \nL 255.311681 214.662368 \nL 255.34212 201.925966 \nL 255.402999 214.756364 \nL 255.463878 211.513516 \nL 255.494317 199.599575 \nL 255.555196 214.756364 \nL 255.616075 214.756364 \nL 255.646514 213.275933 \nL 255.676954 213.698913 \nL 255.707393 201.033007 \nL 255.737832 214.732865 \nL 255.768272 211.067037 \nL 255.798711 214.145392 \nL 255.829151 194.194828 \nL 255.85959 214.756364 \nL 255.890029 214.756364 \nL 255.920469 214.756364 \nL 255.950908 191.210468 \nL 256.011787 212.71196 \nL 256.042226 208.811143 \nL 256.103105 212.946949 \nL 256.133545 214.756364 \nL 256.163984 214.638869 \nL 256.224863 167.923061 \nL 256.255302 168.839518 \nL 256.285742 214.333383 \nL 256.316181 135.823566 \nL 256.37706 201.737974 \nL 256.498818 214.756364 \nL 256.529257 183.902311 \nL 256.620575 186.228702 \nL 256.651015 203.10091 \nL 256.681454 192.267919 \nL 256.711893 154.552188 \nL 256.742333 209.046132 \nL 256.772772 193.372367 \nL 256.89453 214.756364 \nL 256.985848 214.756364 \nL 257.016288 212.077489 \nL 257.046727 214.709366 \nL 257.077166 177.510611 \nL 257.138045 210.855547 \nL 257.198924 214.756364 \nL 257.229363 213.698913 \nL 257.290242 171.001416 \nL 257.320682 214.756364 \nL 257.351121 214.732865 \nL 257.412 205.779785 \nL 257.442439 214.732865 \nL 257.503318 214.756364 \nL 257.533757 210.315072 \nL 257.564197 214.756364 \nL 257.594636 176.218171 \nL 257.655515 214.756364 \nL 257.685955 214.756364 \nL 257.716394 202.654431 \nL 257.807712 209.539608 \nL 257.838152 214.756364 \nL 257.868591 148.395477 \nL 257.92947 214.756364 \nL 257.959909 209.798096 \nL 258.020788 214.756364 \nL 258.081667 214.732865 \nL 258.172985 200.234045 \nL 258.203424 69.0162 \nL 258.233864 214.756364 \nL 258.264303 214.756364 \nL 258.355621 214.756364 \nL 258.386061 213.698913 \nL 258.4165 205.638791 \nL 258.477379 214.756364 \nL 258.538258 213.487423 \nL 258.568697 207.753692 \nL 258.629576 214.756364 \nL 258.660016 132.416226 \nL 258.720894 209.140127 \nL 258.781773 152.343291 \nL 258.812213 214.756364 \nL 258.842652 154.669682 \nL 258.93397 214.756364 \nL 258.96441 214.732865 \nL 258.994849 207.706694 \nL 259.055728 214.756364 \nL 259.086167 214.756364 \nL 259.207925 147.831503 \nL 259.268804 214.756364 \nL 259.329683 212.946949 \nL 259.360122 179.508017 \nL 259.390561 214.756364 \nL 259.421001 214.756364 \nL 259.45144 214.756364 \nL 259.603637 187.403647 \nL 259.694955 214.756364 \nL 259.725395 214.497876 \nL 259.755834 126.494504 \nL 259.816713 214.756364 \nL 259.877592 214.756364 \nL 259.908031 214.568372 \nL 259.938471 214.756364 \nL 259.96891 172.293856 \nL 260.029789 214.756364 \nL 260.060228 212.758957 \nL 260.121107 214.756364 \nL 260.151547 175.959684 \nL 260.212425 213.651915 \nL 260.242865 214.145392 \nL 260.273304 212.006993 \nL 260.303744 196.450722 \nL 260.364622 214.756364 \nL 260.425501 214.756364 \nL 260.455941 214.004399 \nL 260.48638 208.64665 \nL 260.547259 214.756364 \nL 260.577698 158.547 \nL 260.638577 214.756364 \nL 260.669016 204.933824 \nL 260.729895 214.756364 \nL 260.821213 212.218483 \nL 260.851653 180.142487 \nL 260.912532 207.683195 \nL 260.942971 212.006993 \nL 260.973411 187.380148 \nL 261.034289 202.489939 \nL 261.095168 212.876452 \nL 261.125608 161.460864 \nL 261.216926 181.035445 \nL 261.308244 214.497876 \nL 261.338683 208.411661 \nL 261.369123 206.508251 \nL 261.399562 157.889031 \nL 261.460441 214.756364 \nL 261.49088 214.732865 \nL 261.52132 193.607356 \nL 261.582199 214.756364 \nL 261.673517 212.241982 \nL 261.703956 213.34643 \nL 261.734396 131.875752 \nL 261.795275 210.033085 \nL 261.825714 214.756364 \nL 261.856153 210.902544 \nL 261.886593 61.802039 \nL 261.917032 212.429973 \nL 261.947472 211.396021 \nL 261.977911 214.756364 \nL 262.00835 196.28623 \nL 262.069229 214.756364 \nL 262.099669 214.756364 \nL 262.221426 131.335277 \nL 262.312744 214.756364 \nL 262.373623 200.563029 \nL 262.55626 214.756364 \nL 262.617139 195.487268 \nL 262.678017 211.889498 \nL 262.738896 167.523579 \nL 262.769336 212.899951 \nL 262.799775 207.213217 \nL 262.860654 214.756364 \nL 262.921533 214.756364 \nL 262.951972 201.385491 \nL 263.04329 208.576154 \nL 263.195487 214.756364 \nL 263.286805 214.568372 \nL 263.317245 214.756364 \nL 263.347684 214.474377 \nL 263.408563 214.756364 \nL 263.469442 184.372289 \nL 263.56076 214.756364 \nL 263.5912 99.306279 \nL 263.652078 171.071913 \nL 263.712957 158.664495 \nL 263.773836 214.756364 \nL 263.804275 187.662135 \nL 263.865154 211.41952 \nL 263.895594 214.356882 \nL 263.926033 213.228935 \nL 263.986912 214.756364 \nL 264.017351 170.296449 \nL 264.047791 214.756364 \nL 264.07823 121.371744 \nL 264.139109 192.526406 \nL 264.199988 214.756364 \nL 264.260867 200.375038 \nL 264.291306 214.145392 \nL 264.321745 158.359009 \nL 264.352185 214.756364 \nL 264.382624 214.004399 \nL 264.413064 203.664884 \nL 264.443503 214.756364 \nL 264.473942 214.756364 \nL 264.504382 213.393428 \nL 264.565261 150.67487 \nL 264.5957 214.709366 \nL 264.626139 200.469034 \nL 264.656579 212.194984 \nL 264.687018 179.508017 \nL 264.717458 212.92345 \nL 264.747897 207.965182 \nL 264.808776 214.756364 \nL 264.900094 213.064443 \nL 264.991412 124.23861 \nL 265.021852 199.646572 \nL 265.082731 214.756364 \nL 265.11317 214.662368 \nL 265.143609 129.032385 \nL 265.204488 213.628417 \nL 265.234928 214.756364 \nL 265.265367 212.876452 \nL 265.295806 184.889265 \nL 265.326246 214.756364 \nL 265.356685 214.756364 \nL 265.387125 211.114034 \nL 265.448003 214.756364 \nL 265.539322 214.756364 \nL 265.569761 90.776179 \nL 265.63064 214.756364 \nL 265.691519 144.001183 \nL 265.721958 204.134862 \nL 265.752398 210.832048 \nL 265.782837 127.810442 \nL 265.813276 214.685867 \nL 265.843716 195.769254 \nL 265.935034 214.756364 \nL 265.965473 208.952136 \nL 265.995913 206.038273 \nL 266.056792 214.756364 \nL 266.14811 151.873313 \nL 266.178549 167.923061 \nL 266.239428 214.756364 \nL 266.300307 206.555248 \nL 266.452504 214.756364 \nL 266.513383 118.316888 \nL 266.574262 202.865921 \nL 266.604701 202.46644 \nL 266.63514 212.570966 \nL 266.66558 185.688227 \nL 266.726459 214.450878 \nL 266.756898 209.257622 \nL 266.787337 214.756364 \nL 266.817777 210.36207 \nL 266.909095 214.756364 \nL 267.030853 180.588966 \nL 267.061292 185.923216 \nL 267.18305 214.474377 \nL 267.304807 194.35932 \nL 267.426565 214.756364 \nL 267.457004 214.309885 \nL 267.487444 190.552499 \nL 267.517883 214.756364 \nL 267.548323 208.22367 \nL 267.609201 214.732865 \nL 267.639641 214.638869 \nL 267.761398 187.192157 \nL 267.791838 214.756364 \nL 267.852717 187.897124 \nL 267.883156 163.951747 \nL 267.913595 189.377554 \nL 267.944035 214.756364 \nL 268.065792 135.447584 \nL 268.157111 214.756364 \nL 268.18755 213.651915 \nL 268.248429 214.756364 \nL 268.278868 206.907732 \nL 268.339747 214.568372 \nL 268.370187 89.624733 \nL 268.431065 214.756364 \nL 268.461505 214.756364 \nL 268.491944 146.304075 \nL 268.552823 213.064443 \nL 268.644141 214.756364 \nL 268.674581 212.476971 \nL 268.70502 214.756364 \nL 268.796338 159.815941 \nL 268.918096 214.756364 \nL 268.978975 175.6072 \nL 269.009414 214.756364 \nL 269.039854 212.594465 \nL 269.131172 214.756364 \nL 269.161611 17.083636 \nL 269.22249 214.756364 \nL 269.283369 210.714553 \nL 269.313808 214.756364 \nL 269.344248 214.662368 \nL 269.435566 164.609716 \nL 269.466005 175.513205 \nL 269.587763 214.756364 \nL 269.618202 214.309885 \nL 269.648642 205.709288 \nL 269.679081 214.756364 \nL 269.70952 214.756364 \nL 269.73996 126.776491 \nL 269.800839 214.756364 \nL 269.831278 196.380226 \nL 269.922596 208.035679 \nL 269.953036 202.372445 \nL 269.983475 214.756364 \nL 270.135672 214.756364 \nL 270.196551 211.748505 \nL 270.25743 205.215811 \nL 270.379187 213.957401 \nL 270.440066 214.756364 \nL 270.470506 195.205281 \nL 270.531385 214.756364 \nL 270.561824 181.340931 \nL 270.622703 212.641463 \nL 270.714021 214.756364 \nL 270.835779 145.575609 \nL 270.927097 214.568372 \nL 270.957536 200.398537 \nL 270.987976 202.395943 \nL 271.048854 214.756364 \nL 271.079294 97.073884 \nL 271.140173 213.55792 \nL 271.170612 214.756364 \nL 271.201051 212.570966 \nL 271.26193 214.709366 \nL 271.322809 191.257466 \nL 271.353249 172.364352 \nL 271.383688 202.395943 \nL 271.444567 194.829298 \nL 271.505446 214.756364 \nL 271.596764 203.006915 \nL 271.627203 214.756364 \nL 271.657643 192.6674 \nL 271.718521 212.124487 \nL 271.748961 123.980122 \nL 271.80984 214.756364 \nL 271.840279 214.756364 \nL 271.962037 152.930764 \nL 271.992476 212.500469 \nL 272.083794 211.067037 \nL 272.175113 214.756364 \nL 272.205552 177.675103 \nL 272.266431 214.756364 \nL 272.29687 207.683195 \nL 272.357749 214.756364 \nL 272.418628 41.381497 \nL 272.449067 201.714475 \nL 272.479507 214.756364 \nL 272.540385 200.704023 \nL 272.662143 177.393116 \nL 272.601264 207.142721 \nL 272.692582 180.612465 \nL 272.723022 214.756364 \nL 272.753461 152.57828 \nL 272.81434 214.427379 \nL 272.875219 214.756364 \nL 272.905658 211.819001 \nL 272.966537 213.205436 \nL 272.996977 135.941061 \nL 273.027416 214.756364 \nL 273.057855 214.262887 \nL 273.118734 209.351617 \nL 273.179613 209.492611 \nL 273.210052 214.756364 \nL 273.270931 213.957401 \nL 273.301371 211.278527 \nL 273.362249 156.197111 \nL 273.392689 214.756364 \nL 273.423128 213.9809 \nL 273.453568 214.309885 \nL 273.544886 207.37771 \nL 273.605765 214.756364 \nL 273.697083 190.482002 \nL 273.788401 214.756364 \nL 273.818841 214.732865 \nL 273.910159 214.756364 \nL 274.031916 188.602091 \nL 274.153674 214.756364 \nL 274.184113 210.879046 \nL 274.214553 168.816019 \nL 274.244992 214.756364 \nL 274.275432 214.756364 \nL 274.305871 214.756364 \nL 274.33631 214.61537 \nL 274.36675 183.643823 \nL 274.397189 214.756364 \nL 274.427629 208.928637 \nL 274.458068 214.756364 \nL 274.488507 188.602091 \nL 274.549386 214.591871 \nL 274.579826 214.756364 \nL 274.701583 96.039933 \nL 274.792902 214.756364 \nL 274.823341 97.825849 \nL 274.88422 160.755897 \nL 274.914659 197.743162 \nL 274.945099 189.001572 \nL 274.975538 54.869864 \nL 275.036417 214.756364 \nL 275.066856 214.756364 \nL 275.097296 214.239388 \nL 275.158174 214.756364 \nL 275.188614 175.372211 \nL 275.279932 184.066803 \nL 275.340811 170.225953 \nL 275.40169 214.756364 \nL 275.462569 213.604918 \nL 275.493008 214.756364 \nL 275.553887 214.709366 \nL 275.675644 180.94145 \nL 275.706084 214.756364 \nL 275.736523 210.691054 \nL 275.766963 69.791664 \nL 275.827841 214.756364 \nL 275.949599 214.756364 \nL 275.980038 213.487423 \nL 276.010478 214.756364 \nL 276.040917 177.017134 \nL 276.101796 214.756364 \nL 276.162675 212.523968 \nL 276.223554 214.756364 \nL 276.253993 176.45316 \nL 276.345311 213.299432 \nL 276.375751 212.124487 \nL 276.43663 214.756364 \nL 276.467069 122.922672 \nL 276.527948 171.612387 \nL 276.619266 214.756364 \nL 276.649705 212.664962 \nL 276.741024 214.756364 \nL 276.771463 169.332994 \nL 276.832342 213.55792 \nL 276.92366 214.051397 \nL 276.9541 206.249763 \nL 277.075857 150.439881 \nL 277.014978 213.76941 \nL 277.106297 157.348557 \nL 277.228054 214.591871 \nL 277.258494 199.529078 \nL 277.319372 213.886904 \nL 277.349812 214.756364 \nL 277.380251 176.265169 \nL 277.44113 214.40388 \nL 277.471569 210.338571 \nL 277.532448 214.756364 \nL 277.593327 214.756364 \nL 277.715085 167.758568 \nL 277.806403 214.756364 \nL 277.836842 214.709366 \nL 277.867282 184.466285 \nL 277.928161 214.756364 \nL 277.9586 214.756364 \nL 277.989039 211.748505 \nL 278.080358 83.186036 \nL 278.141236 214.756364 \nL 278.202115 214.61537 \nL 278.232555 211.513516 \nL 278.262994 214.756364 \nL 278.323873 170.907421 \nL 278.354312 214.756364 \nL 278.415191 214.756364 \nL 278.44563 214.309885 \nL 278.47607 214.756364 \nL 278.506509 157.043071 \nL 278.597828 187.262653 \nL 278.689146 214.756364 \nL 278.719585 193.325369 \nL 278.780464 214.756364 \nL 278.902222 214.756364 \nL 278.932661 209.680602 \nL 278.99354 214.215889 \nL 279.023979 214.756364 \nL 279.084858 100.927703 \nL 279.115297 214.756364 \nL 279.145737 214.19239 \nL 279.176176 205.121816 \nL 279.237055 213.393428 \nL 279.267494 214.709366 \nL 279.450131 107.295905 \nL 279.571889 214.756364 \nL 279.632767 214.756364 \nL 279.693646 164.656714 \nL 279.724086 213.275933 \nL 279.815404 214.756364 \nL 279.845843 189.213062 \nL 279.906722 208.599652 \nL 279.937161 208.082677 \nL 279.967601 195.86325 \nL 279.99804 214.756364 \nL 280.02848 214.756364 \nL 280.058919 211.043538 \nL 280.119798 212.641463 \nL 280.150237 214.380381 \nL 280.211116 165.949153 \nL 280.241556 198.871109 \nL 280.271995 214.027898 \nL 280.302434 193.677852 \nL 280.393753 157.513049 \nL 280.485071 214.756364 \nL 280.51551 160.567906 \nL 280.576389 205.967776 \nL 280.606828 213.393428 \nL 280.637268 186.346196 \nL 280.698147 214.756364 \nL 280.728586 214.756364 \nL 280.759025 180.189485 \nL 280.819904 214.756364 \nL 280.911222 210.36207 \nL 280.941662 214.756364 \nL 280.972101 214.709366 \nL 281.03298 157.70104 \nL 281.06342 206.249763 \nL 281.154738 214.756364 \nL 281.185177 197.249685 \nL 281.246056 210.57356 \nL 281.276495 210.244575 \nL 281.367814 212.664962 \nL 281.428692 214.756364 \nL 281.489571 208.599652 \nL 281.611329 214.756364 \nL 281.641768 214.756364 \nL 281.672208 204.087864 \nL 281.763526 210.244575 \nL 281.915723 214.756364 \nL 281.946162 209.422114 \nL 282.007041 211.020039 \nL 282.128799 214.756364 \nL 282.159238 211.020039 \nL 282.220117 214.756364 \nL 282.311435 214.027898 \nL 282.433193 214.756364 \nL 282.463632 214.756364 \nL 282.58539 199.106098 \nL 282.615829 206.790237 \nL 282.646269 213.792909 \nL 282.707148 209.798096 \nL 282.737587 198.894608 \nL 282.798466 211.20803 \nL 282.828905 214.709366 \nL 282.859345 212.124487 \nL 282.950663 214.756364 \nL 283.011542 195.369773 \nL 283.07242 214.756364 \nL 283.133299 212.312478 \nL 283.163739 214.19239 \nL 283.194178 199.999056 \nL 283.224617 214.756364 \nL 283.285496 200.704023 \nL 283.315936 201.244497 \nL 283.407254 214.756364 \nL 283.437693 214.732865 \nL 283.468133 214.756364 \nL 283.498572 200.375038 \nL 283.58989 207.518703 \nL 283.62033 214.756364 \nL 283.650769 204.769332 \nL 283.681209 209.210624 \nL 283.711648 176.923138 \nL 283.772527 213.205436 \nL 283.802966 186.06421 \nL 283.863845 214.215889 \nL 283.924724 211.466518 \nL 283.985603 202.348946 \nL 284.016042 212.547467 \nL 284.076921 214.756364 \nL 284.198679 200.868515 \nL 284.350876 214.756364 \nL 284.411754 214.756364 \nL 284.533512 200.892014 \nL 284.563951 214.732865 \nL 284.62483 197.954652 \nL 284.777027 214.450878 \nL 284.807467 205.497798 \nL 284.868345 214.286386 \nL 284.929224 214.756364 \nL 284.959664 211.8425 \nL 285.020543 214.756364 \nL 285.050982 213.9809 \nL 285.081421 198.871109 \nL 285.111861 214.756364 \nL 285.1423 214.004399 \nL 285.17274 214.756364 \nL 285.203179 210.57356 \nL 285.294497 212.476971 \nL 285.324937 213.252434 \nL 285.385815 203.876374 \nL 285.416255 209.398615 \nL 285.446694 214.756364 \nL 285.507573 214.591871 \nL 285.568452 214.756364 \nL 285.598891 200.98601 \nL 285.720649 214.756364 \nL 285.751088 212.899951 \nL 285.811967 214.756364 \nL 285.842407 214.732865 \nL 285.872846 214.544874 \nL 285.903285 203.171407 \nL 285.933725 214.756364 \nL 285.964164 214.756364 \nL 285.994604 214.756364 \nL 286.116361 212.500469 \nL 286.17724 214.756364 \nL 286.238119 196.897201 \nL 286.329437 202.301948 \nL 286.390316 214.756364 \nL 286.451195 210.244575 \nL 286.481634 214.756364 \nL 286.512073 206.414255 \nL 286.542513 213.510922 \nL 286.603392 214.756364 \nL 286.664271 206.273262 \nL 286.786028 214.756364 \nL 286.816468 214.732865 \nL 286.877346 202.019961 \nL 286.907786 203.053913 \nL 286.968665 196.944199 \nL 287.029543 214.756364 \nL 287.059983 210.409068 \nL 287.120862 214.19239 \nL 287.151301 214.756364 \nL 287.242619 203.899873 \nL 287.273059 205.474299 \nL 287.394816 214.756364 \nL 287.425256 206.95473 \nL 287.486135 213.34643 \nL 287.516574 213.064443 \nL 287.577453 203.265403 \nL 287.607892 208.22367 \nL 287.638332 214.756364 \nL 287.668771 205.826783 \nL 287.72965 214.521375 \nL 287.820968 202.724928 \nL 287.851407 214.756364 \nL 287.912286 210.99654 \nL 287.973165 201.385491 \nL 288.034044 208.905138 \nL 288.155801 214.756364 \nL 288.186241 208.529156 \nL 288.277559 210.949542 \nL 288.307999 210.832048 \nL 288.338438 214.756364 \nL 288.399317 213.863406 \nL 288.460196 204.534343 \nL 288.490635 209.7276 \nL 288.521074 213.792909 \nL 288.581953 211.748505 \nL 288.612393 211.137533 \nL 288.673271 213.675414 \nL 288.703711 201.103504 \nL 288.76459 214.756364 \nL 288.825468 210.456065 \nL 288.855908 214.756364 \nL 288.886347 184.630777 \nL 288.947226 213.064443 \nL 288.977665 214.756364 \nL 289.038544 214.215889 \nL 289.099423 204.111363 \nL 289.129863 208.811143 \nL 289.190741 214.756364 \nL 289.25162 212.876452 \nL 289.28206 214.756364 \nL 289.434257 196.521219 \nL 289.556014 214.756364 \nL 289.586454 212.218483 \nL 289.677772 212.735458 \nL 289.708211 189.04857 \nL 289.76909 212.852953 \nL 289.829969 214.756364 \nL 289.860408 205.051319 \nL 289.951727 211.231529 \nL 289.982166 210.526562 \nL 290.012605 211.043538 \nL 290.043045 212.735458 \nL 290.073484 208.059178 \nL 290.103924 214.732865 \nL 290.134363 212.030492 \nL 290.195242 214.286386 \nL 290.225681 207.213217 \nL 290.28656 214.756364 \nL 290.408318 199.552577 \nL 290.469196 198.283636 \nL 290.530075 214.756364 \nL 290.621394 214.685867 \nL 290.651833 203.523891 \nL 290.712712 214.756364 \nL 290.743151 214.756364 \nL 290.864909 204.557842 \nL 290.925788 214.756364 \nL 291.017106 214.427379 \nL 291.047545 214.356882 \nL 291.077985 190.834486 \nL 291.108424 214.732865 \nL 291.138863 207.189719 \nL 291.199742 214.756364 \nL 291.260621 213.816408 \nL 291.29106 214.497876 \nL 291.3215 214.309885 \nL 291.412818 196.991197 \nL 291.443258 214.756364 \nL 291.534576 212.664962 \nL 291.656333 214.756364 \nL 291.717212 214.756364 \nL 291.80853 204.839829 \nL 291.899849 214.756364 \nL 291.930288 200.234045 \nL 291.991167 207.471705 \nL 292.082485 214.544874 \nL 292.143364 213.55792 \nL 292.204243 214.756364 \nL 292.234682 208.834641 \nL 292.326 214.756364 \nL 292.35644 208.670149 \nL 292.417319 214.756364 \nL 292.539076 212.735458 \nL 292.569516 192.220921 \nL 292.630394 208.85814 \nL 292.660834 213.463924 \nL 292.691273 212.26548 \nL 292.721713 196.685711 \nL 292.752152 214.756364 \nL 292.782591 214.732865 \nL 292.813031 214.662368 \nL 292.904349 204.745833 \nL 292.934788 207.565701 \nL 293.026107 214.709366 \nL 293.056546 207.189719 \nL 293.086986 159.698446 \nL 293.147864 214.756364 \nL 293.239183 203.594387 \nL 293.269622 210.291573 \nL 293.36094 214.732865 \nL 293.39138 201.40899 \nL 293.421819 214.756364 \nL 293.452258 203.476893 \nL 293.513137 214.756364 \nL 293.574016 212.946949 \nL 293.695774 214.286386 \nL 293.787092 205.944277 \nL 293.756652 214.756364 \nL 293.817531 212.92345 \nL 293.847971 214.756364 \nL 293.87841 203.735381 \nL 293.939289 210.291573 \nL 294.030607 214.756364 \nL 294.061047 206.907732 \nL 294.152365 210.761551 \nL 294.182804 213.087942 \nL 294.213244 201.761473 \nL 294.304562 202.301948 \nL 294.365441 192.690899 \nL 294.426319 214.756364 \nL 294.487198 207.001727 \nL 294.517638 214.051397 \nL 294.548077 214.756364 \nL 294.578516 213.581419 \nL 294.608956 206.578747 \nL 294.669835 214.756364 \nL 294.761153 214.756364 \nL 294.791592 209.210624 \nL 294.852471 214.756364 \nL 294.882911 214.756364 \nL 295.035108 201.455988 \nL 295.187305 214.756364 \nL 295.248183 214.756364 \nL 295.278623 209.06963 \nL 295.369941 210.103582 \nL 295.43082 214.756364 \nL 295.461259 209.06963 \nL 295.491699 197.766661 \nL 295.522138 210.221076 \nL 295.552578 207.636198 \nL 295.583017 213.698913 \nL 295.613456 194.218327 \nL 295.674335 214.756364 \nL 295.826532 214.756364 \nL 295.856972 202.489939 \nL 295.91785 212.100988 \nL 295.978729 214.756364 \nL 296.070047 199.999056 \nL 296.161366 214.732865 \nL 296.191805 214.497876 \nL 296.222244 203.429895 \nL 296.283123 214.756364 \nL 296.313563 207.119222 \nL 296.344002 214.756364 \nL 296.374442 205.568295 \nL 296.404881 214.732865 \nL 296.46576 214.756364 \nL 296.496199 205.23931 \nL 296.526639 213.698913 \nL 296.557078 200.727522 \nL 296.587517 195.839751 \nL 296.617957 214.756364 \nL 296.648396 187.33315 \nL 296.709275 212.547467 \nL 296.739714 212.523968 \nL 296.800593 214.756364 \nL 296.95279 194.030336 \nL 296.98323 214.756364 \nL 297.074548 202.88942 \nL 297.104987 213.534421 \nL 297.165866 199.505579 \nL 297.196306 208.881639 \nL 297.348503 214.756364 \nL 297.378942 201.267996 \nL 297.439821 204.017367 \nL 297.47026 214.756364 \nL 297.561578 209.351617 \nL 297.592018 214.756364 \nL 297.622457 201.174001 \nL 297.652897 213.322931 \nL 297.805094 203.899873 \nL 297.896412 214.756364 \nL 297.926851 203.194906 \nL 298.01817 209.962589 \nL 298.139927 214.756364 \nL 298.170367 205.192312 \nL 298.231245 214.756364 \nL 298.261685 214.756364 \nL 298.292124 205.779785 \nL 298.353003 206.696242 \nL 298.383442 214.121893 \nL 298.474761 213.181937 \nL 298.535639 214.756364 \nL 298.566079 211.325525 \nL 298.626958 214.544874 \nL 298.687837 214.756364 \nL 298.748715 213.205436 \nL 298.809594 214.756364 \nL 298.840034 213.886904 \nL 298.870473 203.194906 \nL 298.931352 208.176672 \nL 299.02267 214.756364 \nL 299.053109 208.035679 \nL 299.113988 214.756364 \nL 299.144428 214.662368 \nL 299.235746 207.424708 \nL 299.327064 214.756364 \nL 299.357503 211.772004 \nL 299.387943 211.41952 \nL 299.418382 206.531749 \nL 299.448822 207.612699 \nL 299.479261 214.756364 \nL 299.509701 202.019961 \nL 299.54014 212.641463 \nL 299.601019 214.756364 \nL 299.661898 198.730115 \nL 299.753216 214.756364 \nL 299.783655 197.461175 \nL 299.844534 212.688461 \nL 299.874973 214.756364 \nL 299.905413 192.479409 \nL 299.966292 195.205281 \nL 300.05761 214.756364 \nL 300.02717 191.915435 \nL 300.088049 203.359398 \nL 300.118489 201.784972 \nL 300.148928 214.756364 \nL 300.240246 212.476971 \nL 300.331565 207.16622 \nL 300.362004 214.756364 \nL 300.392443 206.367257 \nL 300.422883 190.153018 \nL 300.483762 214.756364 \nL 300.514201 201.502985 \nL 300.57508 205.098317 \nL 300.605519 214.756364 \nL 300.666398 207.142721 \nL 300.696837 208.364663 \nL 300.727277 214.756364 \nL 300.788156 214.286386 \nL 300.818595 204.346352 \nL 300.849034 214.756364 \nL 300.909913 204.886827 \nL 301.001231 214.756364 \nL 300.970792 204.769332 \nL 301.031671 208.811143 \nL 301.06211 207.072224 \nL 301.09255 209.398615 \nL 301.122989 214.61537 \nL 301.214307 212.617964 \nL 301.244747 212.782456 \nL 301.275186 214.756364 \nL 301.305626 207.119222 \nL 301.366504 207.777191 \nL 301.396944 214.756364 \nL 301.427383 211.090536 \nL 301.457823 202.583935 \nL 301.488262 212.218483 \nL 301.518701 203.923372 \nL 301.640459 214.756364 \nL 301.670898 214.098395 \nL 301.701338 214.756364 \nL 301.731777 196.779707 \nL 301.823095 204.534343 \nL 301.883974 214.756364 \nL 301.914414 211.161032 \nL 301.944853 199.247091 \nL 302.005732 214.732865 \nL 302.036171 209.892092 \nL 302.066611 214.756364 \nL 302.12749 211.137533 \nL 302.157929 210.926043 \nL 302.188368 197.061694 \nL 302.249247 211.748505 \nL 302.279687 208.975635 \nL 302.310126 214.756364 \nL 302.340565 213.910403 \nL 302.401444 214.756364 \nL 302.431884 202.25495 \nL 302.492762 207.918184 \nL 302.553641 214.756364 \nL 302.584081 208.811143 \nL 302.61452 196.004243 \nL 302.644959 214.756364 \nL 302.705838 202.513438 \nL 302.736278 202.536937 \nL 302.888475 214.756364 \nL 303.010232 203.453394 \nL 303.13199 214.756364 \nL 303.192869 206.061771 \nL 303.223308 211.278527 \nL 303.314626 214.756364 \nL 303.345066 180.400975 \nL 303.436384 202.04346 \nL 303.527702 214.756364 \nL 303.558142 192.126925 \nL 303.619021 200.140049 \nL 303.64946 212.171485 \nL 303.710339 198.072146 \nL 303.740778 199.435082 \nL 303.771218 214.756364 \nL 303.801657 214.333383 \nL 303.832096 174.291262 \nL 303.892975 214.732865 \nL 303.923415 214.756364 \nL 304.045172 205.615292 \nL 304.075612 212.735458 \nL 304.16693 210.36207 \nL 304.197369 191.468956 \nL 304.227809 214.356882 \nL 304.258248 206.061771 \nL 304.319127 214.756364 \nL 304.349566 210.056584 \nL 304.410445 203.500392 \nL 304.471324 214.756364 \nL 304.532203 210.761551 \nL 304.562642 214.709366 \nL 304.593082 204.698835 \nL 304.623521 204.18186 \nL 304.6844 198.871109 \nL 304.745279 214.756364 \nL 304.867036 200.845016 \nL 304.897476 214.732865 \nL 304.927915 198.142643 \nL 304.988794 211.325525 \nL 305.110552 214.756364 \nL 305.140991 205.356805 \nL 305.20187 205.779785 \nL 305.262749 214.756364 \nL 305.293188 209.821595 \nL 305.323627 207.048725 \nL 305.384506 214.756364 \nL 305.414946 214.732865 \nL 305.445385 202.818924 \nL 305.475824 214.756364 \nL 305.506264 214.756364 \nL 305.628021 209.093129 \nL 305.71934 214.756364 \nL 305.749779 214.19239 \nL 305.810658 189.89453 \nL 305.841097 208.834641 \nL 305.962855 214.756364 \nL 306.115052 190.74049 \nL 306.145491 203.3124 \nL 306.23681 214.756364 \nL 306.267249 186.322697 \nL 306.328128 194.241826 \nL 306.419446 214.756364 \nL 306.449885 212.71196 \nL 306.541204 204.557842 \nL 306.662961 214.756364 \nL 306.693401 213.275933 \nL 306.75428 214.732865 \nL 306.784719 194.030336 \nL 306.845598 212.688461 \nL 306.876037 214.756364 \nL 306.906477 203.899873 \nL 306.997795 207.941683 \nL 307.089113 214.756364 \nL 307.119552 212.782456 \nL 307.180431 212.453472 \nL 307.210871 214.756364 \nL 307.302189 204.228857 \nL 307.363068 211.513516 \nL 307.423946 214.756364 \nL 307.515265 199.012102 \nL 307.545704 214.756364 \nL 307.637022 205.098317 \nL 307.697901 214.756364 \nL 307.728341 198.260137 \nL 307.789219 214.756364 \nL 307.850098 199.787566 \nL 307.880538 212.359476 \nL 307.971856 214.756364 \nL 308.002295 214.356882 \nL 308.063174 211.819001 \nL 308.093613 214.756364 \nL 308.124053 214.239388 \nL 308.184932 203.688383 \nL 308.215371 208.43516 \nL 308.306689 214.756364 \nL 308.337129 214.521375 \nL 308.367568 214.756364 \nL 308.458886 191.092974 \nL 308.550205 214.756364 \nL 308.580644 210.902544 \nL 308.611083 214.756364 \nL 308.702402 214.732865 \nL 308.824159 211.865999 \nL 308.915477 214.756364 \nL 308.945917 191.562952 \nL 309.037235 205.074818 \nL 309.067674 213.651915 \nL 309.158993 212.218483 \nL 309.189432 212.26548 \nL 309.250311 214.756364 \nL 309.28075 209.116628 \nL 309.341629 214.145392 \nL 309.402508 214.756364 \nL 309.463387 211.513516 \nL 309.493826 213.76941 \nL 309.524266 203.735381 \nL 309.554705 214.756364 \nL 309.585144 214.756364 \nL 309.615584 214.756364 \nL 309.676463 210.99654 \nL 309.706902 202.818924 \nL 309.767781 214.756364 \nL 309.79822 206.038273 \nL 309.82866 214.756364 \nL 309.859099 211.325525 \nL 309.889538 199.69357 \nL 309.950417 208.505657 \nL 309.980857 214.756364 \nL 310.041736 210.714553 \nL 310.072175 204.18186 \nL 310.133054 209.257622 \nL 310.163493 214.756364 \nL 310.254811 214.732865 \nL 310.31569 214.756364 \nL 310.34613 210.99654 \nL 310.437448 214.756364 \nL 310.498327 205.709288 \nL 310.559205 208.388162 \nL 310.589645 211.372522 \nL 310.620084 198.495126 \nL 310.650524 214.756364 \nL 310.680963 209.398615 \nL 310.772281 214.756364 \nL 310.83316 207.518703 \nL 310.8636 213.34643 \nL 310.894039 214.380381 \nL 310.924478 203.077411 \nL 310.954918 214.756364 \nL 310.985357 211.819001 \nL 311.015797 213.111441 \nL 311.046236 209.375116 \nL 311.107115 213.534421 \nL 311.167994 214.756364 \nL 311.198433 184.513282 \nL 311.259312 203.617886 \nL 311.35063 214.756364 \nL 311.381069 210.056584 \nL 311.411509 213.34643 \nL 311.441948 212.71196 \nL 311.533267 214.756364 \nL 311.563706 200.32804 \nL 311.624585 214.756364 \nL 311.655024 189.89453 \nL 311.715903 214.756364 \nL 311.837661 205.591794 \nL 311.8681 207.612699 \nL 311.898539 214.756364 \nL 311.928979 207.283714 \nL 311.989858 212.523968 \nL 312.111615 210.244575 \nL 312.172494 214.756364 \nL 312.202933 208.341165 \nL 312.263812 195.205281 \nL 312.294252 212.124487 \nL 312.324691 214.756364 \nL 312.355131 199.646572 \nL 312.446449 203.476893 \nL 312.598646 214.756364 \nL 312.629085 200.093051 \nL 312.689964 214.756364 \nL 312.811722 208.85814 \nL 312.8726 204.745833 \nL 312.933479 214.756364 \nL 312.994358 214.756364 \nL 313.024797 213.910403 \nL 313.085676 214.756364 \nL 313.116116 214.756364 \nL 313.146555 213.369929 \nL 313.176995 206.226264 \nL 313.207434 214.380381 \nL 313.237873 208.999134 \nL 313.268313 214.732865 \nL 313.359631 213.722412 \nL 313.39007 200.892014 \nL 313.42051 214.756364 \nL 313.450949 214.756364 \nL 313.542267 204.487345 \nL 313.603146 214.756364 \nL 313.633586 185.641229 \nL 313.694464 214.450878 \nL 313.785783 206.437754 \nL 313.846661 212.382975 \nL 313.90754 214.756364 \nL 314.029298 185.805722 \nL 314.151056 214.756364 \nL 314.272813 198.448129 \nL 314.303253 214.756364 \nL 314.364131 211.090536 \nL 314.394571 196.027742 \nL 314.42501 214.756364 \nL 314.45545 212.26548 \nL 314.485889 209.351617 \nL 314.516328 214.004399 \nL 314.546768 214.709366 \nL 314.577207 212.523968 \nL 314.638086 214.756364 \nL 314.668525 194.312323 \nL 314.759844 202.04346 \nL 314.881601 214.756364 \nL 315.003359 202.160954 \nL 315.125117 214.19239 \nL 315.155556 213.55792 \nL 315.185995 206.273262 \nL 315.246874 214.756364 \nL 315.277314 214.756364 \nL 315.307753 201.033007 \nL 315.368632 214.756364 \nL 315.399071 214.732865 \nL 315.45995 214.756364 \nL 315.551268 197.602168 \nL 315.673026 214.756364 \nL 315.733905 214.756364 \nL 315.825223 202.25495 \nL 315.855662 210.103582 \nL 315.886102 214.756364 \nL 315.946981 214.732865 \nL 315.97742 206.461253 \nL 316.038299 214.756364 \nL 316.068738 214.756364 \nL 316.099178 199.341087 \nL 316.160056 213.158439 \nL 316.281814 214.756364 \nL 316.312253 214.756364 \nL 316.464451 194.453316 \nL 316.49489 214.756364 \nL 316.586208 214.732865 \nL 316.616648 208.670149 \nL 316.677526 214.756364 \nL 316.707966 214.756364 \nL 316.738405 214.309885 \nL 316.799284 202.46644 \nL 316.829723 212.852953 \nL 316.951481 214.756364 \nL 317.073239 204.910326 \nL 317.134118 199.0591 \nL 317.194996 214.756364 \nL 317.255875 208.153173 \nL 317.286315 212.899951 \nL 317.377633 214.756364 \nL 317.468951 200.210546 \nL 317.560269 192.338415 \nL 317.590709 214.756364 \nL 317.621148 214.756364 \nL 317.651587 204.886827 \nL 317.742906 209.351617 \nL 317.773345 214.756364 \nL 317.834224 213.55792 \nL 317.864663 205.521297 \nL 317.895103 214.756364 \nL 317.925542 214.756364 \nL 317.955982 213.628417 \nL 318.01686 214.756364 \nL 318.077739 202.113957 \nL 318.169057 214.709366 \nL 318.138618 200.868515 \nL 318.199497 209.633604 \nL 318.290815 214.756364 \nL 318.321254 203.006915 \nL 318.382133 214.756364 \nL 318.412573 214.756364 \nL 318.56477 196.685711 \nL 318.656088 214.662368 \nL 318.686527 212.735458 \nL 318.716967 190.341009 \nL 318.777846 214.756364 \nL 318.808285 214.098395 \nL 318.838724 201.83197 \nL 318.899603 214.756364 \nL 318.930043 214.756364 \nL 319.112679 198.189641 \nL 319.264876 214.756364 \nL 319.325755 209.28112 \nL 319.386634 211.137533 \nL 319.417073 209.680602 \nL 319.447512 214.756364 \nL 319.508391 212.641463 \nL 319.538831 210.456065 \nL 319.56927 214.756364 \nL 319.59971 214.756364 \nL 319.721467 208.270668 \nL 319.843225 214.756364 \nL 319.873664 214.756364 \nL 319.904104 199.764067 \nL 319.964982 214.756364 \nL 319.995422 213.440425 \nL 320.056301 201.314994 \nL 320.08674 214.732865 \nL 320.147619 214.756364 \nL 320.178058 212.688461 \nL 320.208498 214.756364 \nL 320.238937 202.066959 \nL 320.330255 203.218405 \nL 320.421574 214.756364 \nL 320.452013 207.001727 \nL 320.512892 214.756364 \nL 320.573771 212.993946 \nL 320.60421 211.372522 \nL 320.634649 214.756364 \nL 320.665089 214.662368 \nL 320.695528 209.704101 \nL 320.725968 214.756364 \nL 320.756407 214.756364 \nL 320.786846 214.756364 \nL 320.847725 200.680524 \nL 320.908604 205.615292 \nL 320.999922 214.756364 \nL 321.030362 210.291573 \nL 321.09124 205.568295 \nL 321.152119 214.756364 \nL 321.182559 188.3906 \nL 321.243438 212.124487 \nL 321.365195 214.756364 \nL 321.456513 207.565701 \nL 321.486953 212.030492 \nL 321.60871 214.756364 \nL 321.700029 196.215733 \nL 321.730468 212.570966 \nL 321.791347 212.077489 \nL 321.821786 195.22878 \nL 321.913104 199.364586 \nL 322.004423 214.756364 \nL 322.034862 214.121893 \nL 322.095741 207.565701 \nL 322.15662 211.443019 \nL 322.217499 214.756364 \nL 322.278377 194.970292 \nL 322.308817 214.756364 \nL 322.339256 214.756364 \nL 322.369696 214.380381 \nL 322.430574 202.842423 \nL 322.461014 214.756364 \nL 322.491453 213.722412 \nL 322.521893 203.711882 \nL 322.552332 214.756364 \nL 322.582771 214.756364 \nL 322.704529 204.839829 \nL 322.826287 214.756364 \nL 322.948044 210.338571 \nL 322.978484 212.805955 \nL 323.008923 214.756364 \nL 323.039363 213.322931 \nL 323.069802 200.516032 \nL 323.130681 212.829454 \nL 323.19156 204.205359 \nL 323.221999 206.484752 \nL 323.252438 214.756364 \nL 323.282878 205.098317 \nL 323.343757 211.607511 \nL 323.404635 208.035679 \nL 323.435075 214.756364 \nL 323.465514 203.265403 \nL 323.526393 211.912997 \nL 323.587272 209.633604 \nL 323.648151 214.756364 \nL 323.70903 214.756364 \nL 323.769908 211.513516 \nL 323.800348 212.570966 \nL 323.891666 214.756364 \nL 324.013424 208.106176 \nL 324.135181 214.756364 \nL 324.165621 214.591871 \nL 324.256939 214.756364 \nL 324.287378 208.64665 \nL 324.439575 214.756364 \nL 324.470015 212.476971 \nL 324.530894 214.756364 \nL 324.561333 214.732865 \nL 324.652651 214.756364 \nL 324.71353 210.409068 \nL 324.835288 214.756364 \nL 324.957045 214.756364 \nL 324.987485 201.1975 \nL 325.048363 212.970447 \nL 325.109242 209.516109 \nL 325.231 214.756364 \nL 325.383197 201.643979 \nL 325.474515 214.756364 \nL 325.504955 210.973041 \nL 325.565833 206.367257 \nL 325.596273 214.756364 \nL 325.626712 189.612543 \nL 325.687591 202.560436 \nL 325.71803 214.756364 \nL 325.74847 183.643823 \nL 325.900667 214.756364 \nL 325.931106 213.816408 \nL 325.991985 214.756364 \nL 326.083303 205.427301 \nL 326.113743 212.547467 \nL 326.144182 214.756364 \nL 326.205061 187.685634 \nL 326.26594 207.495204 \nL 326.326819 212.664962 \nL 326.357258 202.019961 \nL 326.418137 210.36207 \nL 326.479016 214.756364 \nL 326.509455 213.933902 \nL 326.539894 194.14783 \nL 326.570334 214.756364 \nL 326.600773 214.756364 \nL 326.631213 214.756364 \nL 326.661652 208.529156 \nL 326.722531 214.756364 \nL 326.75297 214.756364 \nL 326.813849 211.654509 \nL 326.844289 214.756364 \nL 326.874728 197.437676 \nL 326.935607 210.949542 \nL 327.026925 214.756364 \nL 327.057364 210.36207 \nL 327.118243 212.359476 \nL 327.209561 210.879046 \nL 327.240001 214.756364 \nL 327.27044 214.756364 \nL 327.422637 200.469034 \nL 327.483516 198.84761 \nL 327.544395 214.756364 \nL 327.574834 210.808549 \nL 327.635713 214.756364 \nL 327.696592 214.756364 \nL 327.727031 209.539608 \nL 327.78791 210.949542 \nL 327.909668 214.756364 \nL 327.940107 214.756364 \nL 328.031425 210.879046 \nL 328.061865 211.184531 \nL 328.092304 214.756364 \nL 328.122744 191.351462 \nL 328.183622 211.772004 \nL 328.274941 208.85814 \nL 328.366259 214.756364 \nL 328.335819 207.424708 \nL 328.396698 213.017445 \nL 328.488017 212.26548 \nL 328.518456 214.756364 \nL 328.548895 214.756364 \nL 328.579335 205.521297 \nL 328.640214 206.884233 \nL 328.761971 214.756364 \nL 328.792411 214.145392 \nL 328.82285 209.633604 \nL 328.883729 214.756364 \nL 328.944608 211.959995 \nL 328.975047 214.756364 \nL 329.005486 201.878968 \nL 329.066365 214.756364 \nL 329.157683 212.05399 \nL 329.188123 214.356882 \nL 329.34032 204.18186 \nL 329.462078 214.756364 \nL 329.492517 214.756364 \nL 329.522956 214.638869 \nL 329.553396 204.39335 \nL 329.614275 214.756364 \nL 329.644714 214.756364 \nL 329.736032 208.458659 \nL 329.766472 214.427379 \nL 329.796911 202.207952 \nL 329.85779 213.416926 \nL 329.888229 214.286386 \nL 329.979548 208.317666 \nL 330.040426 214.756364 \nL 330.070866 211.819001 \nL 330.101305 209.962589 \nL 330.131745 210.174079 \nL 330.162184 214.756364 \nL 330.253502 213.863406 \nL 330.283942 214.356882 \nL 330.405699 200.798018 \nL 330.436139 203.077411 \nL 330.557896 214.756364 \nL 330.649214 200.939012 \nL 330.679654 214.756364 \nL 330.770972 212.476971 \nL 330.801412 202.724928 \nL 330.831851 213.581419 \nL 330.86229 208.035679 \nL 330.89273 210.926043 \nL 330.953609 213.487423 \nL 330.984048 201.385491 \nL 331.105806 214.756364 \nL 331.136245 203.75888 \nL 331.197124 208.270668 \nL 331.258003 202.04346 \nL 331.318881 214.756364 \nL 331.349321 214.521375 \nL 331.471078 211.184531 \nL 331.531957 214.756364 \nL 331.562397 208.623151 \nL 331.623276 214.756364 \nL 331.653715 214.756364 \nL 331.684154 185.218249 \nL 331.745033 214.544874 \nL 331.805912 214.756364 \nL 331.866791 208.599652 \nL 331.92767 214.756364 \nL 331.958109 203.523891 \nL 332.018988 214.756364 \nL 332.049427 211.325525 \nL 332.110306 213.792909 \nL 332.140745 214.756364 \nL 332.232064 211.396021 \nL 332.292942 206.837235 \nL 332.323382 214.756364 \nL 332.384261 200.375038 \nL 332.4147 203.97037 \nL 332.44514 214.756364 \nL 332.536458 214.286386 \nL 332.566897 213.675414 \nL 332.597337 204.369851 \nL 332.658215 205.215811 \nL 332.779973 214.262887 \nL 332.810412 213.393428 \nL 332.840852 200.469034 \nL 332.871291 214.638869 \nL 332.901731 214.286386 \nL 332.93217 211.63101 \nL 332.962609 184.677775 \nL 333.023488 202.607434 \nL 333.084367 200.868515 \nL 333.114806 214.756364 \nL 333.145246 204.60484 \nL 333.236564 207.37771 \nL 333.267004 208.22367 \nL 333.358322 214.756364 \nL 333.388761 208.552655 \nL 333.44964 214.756364 \nL 333.510519 211.889498 \nL 333.540958 182.398382 \nL 333.601837 214.756364 \nL 333.632276 214.756364 \nL 333.784473 192.831892 \nL 333.875792 214.756364 \nL 333.906231 211.090536 \nL 333.96711 214.756364 \nL 334.058428 199.411583 \nL 334.088868 214.756364 \nL 334.180186 204.81633 \nL 334.210625 204.651838 \nL 334.332383 214.756364 \nL 334.362822 207.918184 \nL 334.423701 211.466518 \nL 334.45414 214.380381 \nL 334.48458 209.986087 \nL 334.515019 208.717147 \nL 334.606337 214.756364 \nL 334.636777 211.255028 \nL 334.667216 206.202765 \nL 334.697656 214.756364 \nL 334.728095 214.756364 \nL 334.758534 210.503063 \nL 334.849853 212.194984 \nL 334.910732 214.756364 \nL 334.941171 214.309885 \nL 334.97161 189.236561 \nL 335.00205 214.756364 \nL 335.032489 214.756364 \nL 335.093368 214.756364 \nL 335.123807 214.380381 \nL 335.184686 214.756364 \nL 335.276004 214.756364 \nL 335.367323 184.34879 \nL 335.48908 214.756364 \nL 335.610838 204.111363 \nL 335.702156 214.380381 \nL 335.671717 194.288824 \nL 335.732596 214.145392 \nL 335.763035 210.99654 \nL 335.823914 213.933902 \nL 335.854353 214.756364 \nL 335.884793 213.651915 \nL 335.915232 204.886827 \nL 335.945671 214.756364 \nL 335.976111 213.393428 \nL 336.067429 214.756364 \nL 336.189187 203.241904 \nL 336.250065 198.471628 \nL 336.310944 214.756364 \nL 336.341384 210.103582 \nL 336.402262 210.338571 \nL 336.493581 214.756364 \nL 336.615338 199.576076 \nL 336.645778 207.847688 \nL 336.706657 201.737974 \nL 336.797975 214.756364 \nL 336.919732 199.106098 \nL 336.980611 195.792753 \nL 337.04149 214.756364 \nL 337.132808 206.437754 \nL 337.193687 214.756364 \nL 337.254566 214.638869 \nL 337.315445 214.756364 \nL 337.376324 207.095723 \nL 337.437202 210.479564 \nL 337.467642 209.445613 \nL 337.498081 204.39335 \nL 337.528521 214.756364 \nL 337.55896 214.756364 \nL 337.680718 193.818846 \nL 337.802475 214.756364 \nL 337.832915 214.756364 \nL 337.863354 214.450878 \nL 337.893793 200.939012 \nL 337.954672 214.662368 \nL 338.015551 214.756364 \nL 338.045991 214.309885 \nL 338.07643 207.095723 \nL 338.137309 213.158439 \nL 338.228627 214.756364 \nL 338.259066 189.730038 \nL 338.350385 196.168736 \nL 338.472142 214.756364 \nL 338.56346 207.706694 \nL 338.685218 214.756364 \nL 338.746097 203.171407 \nL 338.776536 214.756364 \nL 338.837415 206.696242 \nL 338.867855 214.756364 \nL 338.928733 214.756364 \nL 339.020052 211.560514 \nL 339.050491 212.124487 \nL 339.11137 214.756364 \nL 339.172249 186.675181 \nL 339.202688 214.756364 \nL 339.233127 214.662368 \nL 339.263567 209.422114 \nL 339.294006 214.756364 \nL 339.324446 214.756364 \nL 339.476643 205.544796 \nL 339.507082 207.095723 \nL 339.62884 214.756364 \nL 339.659279 212.26548 \nL 339.689719 198.777113 \nL 339.720158 214.756364 \nL 339.750597 205.145314 \nL 339.781037 214.380381 \nL 339.841916 199.717069 \nL 339.902794 214.756364 \nL 339.994113 206.649244 \nL 340.085431 211.936496 \nL 340.054991 204.81633 \nL 340.11587 208.623151 \nL 340.14631 206.578747 \nL 340.268067 214.756364 \nL 340.298507 203.476893 \nL 340.359385 211.8425 \nL 340.481143 214.756364 \nL 340.511583 209.06963 \nL 340.572461 214.756364 \nL 340.602901 214.756364 \nL 340.63334 208.364663 \nL 340.694219 213.698913 \nL 340.724658 213.745911 \nL 340.755098 208.364663 \nL 340.785537 214.732865 \nL 340.815977 213.55792 \nL 340.846416 214.756364 \nL 340.876855 212.476971 \nL 340.968174 192.408912 \nL 341.059492 214.756364 \nL 341.089931 212.92345 \nL 341.120371 214.756364 \nL 341.181249 212.476971 \nL 341.211689 211.63101 \nL 341.303007 214.756364 \nL 341.272568 211.490017 \nL 341.333447 213.040944 \nL 341.363886 213.863406 \nL 341.394325 211.560514 \nL 341.424765 214.756364 \nL 341.455204 213.416926 \nL 341.516083 214.756364 \nL 341.576962 202.066959 \nL 341.637841 205.215811 \nL 341.66828 214.427379 \nL 341.759598 211.20803 \nL 341.790038 210.714553 \nL 341.881356 213.722412 \nL 341.911795 203.641385 \nL 341.942235 214.756364 \nL 341.972674 214.732865 \nL 342.003113 214.215889 \nL 342.094432 201.385491 \nL 342.18575 214.756364 \nL 342.216189 208.035679 \nL 342.277068 207.236716 \nL 342.337947 214.756364 \nL 342.368386 214.004399 \nL 342.429265 214.756364 \nL 342.459705 199.811065 \nL 342.520583 209.492611 \nL 342.581462 214.756364 \nL 342.611902 208.576154 \nL 342.70322 200.187047 \nL 342.67278 214.756364 \nL 342.733659 206.461253 \nL 342.764099 214.756364 \nL 342.794538 194.124331 \nL 342.855417 213.933902 \nL 342.885856 214.756364 \nL 342.916296 211.349023 \nL 343.007614 213.440425 \nL 343.038053 214.756364 \nL 343.068493 213.369929 \nL 343.129372 214.027898 \nL 343.159811 201.455988 \nL 343.19025 214.309885 \nL 343.281569 210.432566 \nL 343.312008 208.764145 \nL 343.342447 210.855547 \nL 343.372887 214.756364 \nL 343.403326 207.918184 \nL 343.464205 212.876452 \nL 343.494644 211.490017 \nL 343.525084 203.453394 \nL 343.555523 214.756364 \nL 343.585963 209.657103 \nL 343.646842 214.756364 \nL 343.70772 213.910403 \nL 343.73816 211.466518 \nL 343.799039 214.732865 \nL 343.829478 214.309885 \nL 343.951236 198.706617 \nL 343.920796 214.756364 \nL 343.981675 209.821595 \nL 344.012114 214.756364 \nL 344.072993 211.701507 \nL 344.133872 211.043538 \nL 344.164311 202.160954 \nL 344.22519 214.756364 \nL 344.316508 203.923372 \nL 344.346948 212.71196 \nL 344.377387 213.064443 \nL 344.407827 214.756364 \nL 344.438266 212.523968 \nL 344.468706 212.876452 \nL 344.499145 212.547467 \nL 344.560024 203.124409 \nL 344.590463 214.732865 \nL 344.620903 205.920778 \nL 344.712221 204.510844 \nL 344.803539 214.756364 \nL 344.833978 214.756364 \nL 344.925297 194.171329 \nL 345.047054 213.111441 \nL 345.077494 214.756364 \nL 345.138372 212.876452 \nL 345.168812 213.017445 \nL 345.229691 214.756364 \nL 345.29057 203.876374 \nL 345.321009 214.756364 \nL 345.351448 202.630932 \nL 345.412327 212.641463 \nL 345.534085 214.756364 \nL 345.564524 214.709366 \nL 345.594964 214.61537 \nL 345.655842 209.234123 \nL 345.686282 211.349023 \nL 345.808039 214.756364 \nL 345.838479 196.004243 \nL 345.899358 202.771926 \nL 345.990676 214.756364 \nL 346.021115 212.664962 \nL 346.081994 214.756364 \nL 346.112434 193.771848 \nL 346.203752 212.124487 \nL 346.234191 205.967776 \nL 346.325509 214.756364 \nL 346.355949 212.782456 \nL 346.386388 202.607434 \nL 346.447267 213.55792 \nL 346.477706 212.547467 \nL 346.508146 213.698913 \nL 346.569025 214.756364 \nL 346.721222 204.722334 \nL 346.751661 214.756364 \nL 346.81254 204.722334 \nL 346.842979 203.899873 \nL 346.934298 214.756364 \nL 346.964737 212.71196 \nL 347.025616 214.756364 \nL 347.056055 210.15058 \nL 347.147373 213.111441 \nL 347.208252 214.756364 \nL 347.238692 208.505657 \nL 347.29957 214.756364 \nL 347.360449 213.252434 \nL 347.451767 212.970447 \nL 347.482207 214.756364 \nL 347.634404 209.93909 \nL 347.664843 213.745911 \nL 347.695283 210.291573 \nL 347.725722 182.21039 \nL 347.786601 213.910403 \nL 347.908359 214.756364 \nL 347.969237 199.129597 \nL 347.999677 214.709366 \nL 348.060556 208.576154 \nL 348.090995 198.095645 \nL 348.121434 214.756364 \nL 348.151874 214.756364 \nL 348.243192 199.717069 \nL 348.33451 214.756364 \nL 348.36495 213.55792 \nL 348.395389 214.756364 \nL 348.425828 207.37771 \nL 348.517147 209.046132 \nL 348.547586 205.756286 \nL 348.578026 212.735458 \nL 348.638904 214.756364 \nL 348.669344 207.941683 \nL 348.730223 203.688383 \nL 348.791101 214.756364 \nL 348.821541 214.756364 \nL 348.943298 202.771926 \nL 349.034617 214.756364 \nL 349.065056 212.453472 \nL 349.217253 214.756364 \nL 349.247692 212.382975 \nL 349.308571 214.591871 \nL 349.339011 214.756364 \nL 349.36945 212.500469 \nL 349.39989 189.166064 \nL 349.430329 214.756364 \nL 349.460768 214.450878 \nL 349.491208 207.307213 \nL 349.552087 214.709366 \nL 349.582526 214.756364 \nL 349.643405 201.972963 \nL 349.673844 210.526562 \nL 349.765162 214.756364 \nL 349.795602 208.43516 \nL 349.856481 214.004399 \nL 349.88692 214.427379 \nL 349.917359 210.832048 \nL 349.978238 212.030492 \nL 350.039117 214.756364 \nL 350.069557 211.819001 \nL 350.130435 202.090458 \nL 350.160875 202.348946 \nL 350.282632 214.756364 \nL 350.313072 214.474377 \nL 350.343511 214.756364 \nL 350.373951 208.599652 \nL 350.465269 209.821595 \nL 350.495708 209.563107 \nL 350.556587 203.3124 \nL 350.647905 214.756364 \nL 350.678345 206.179266 \nL 350.769663 209.774597 \nL 350.800102 214.756364 \nL 350.830542 209.422114 \nL 350.860981 196.356727 \nL 350.891421 214.756364 \nL 350.92186 214.756364 \nL 351.013178 214.756364 \nL 351.043618 203.688383 \nL 351.134936 209.351617 \nL 351.195815 214.19239 \nL 351.256693 214.027898 \nL 351.287133 201.314994 \nL 351.348012 214.756364 \nL 351.378451 209.046132 \nL 351.43933 214.756364 \nL 351.500209 212.617964 \nL 351.530648 214.685867 \nL 351.561087 213.158439 \nL 351.621966 193.93634 \nL 351.652406 214.756364 \nL 351.682845 214.756364 \nL 351.774163 202.066959 \nL 351.895921 214.756364 \nL 351.92636 208.059178 \nL 352.017679 211.983494 \nL 352.078557 209.657103 \nL 352.139436 214.756364 \nL 352.169876 212.876452 \nL 352.200315 203.077411 \nL 352.230754 214.756364 \nL 352.261194 214.756364 \nL 352.291633 214.215889 \nL 352.322073 214.756364 \nL 352.352512 200.234045 \nL 352.413391 212.218483 \nL 352.504709 214.756364 \nL 352.535149 206.132268 \nL 352.626467 210.221076 \nL 352.656906 214.756364 \nL 352.717785 207.753692 \nL 352.778664 212.735458 \nL 352.809103 206.061771 \nL 352.869982 214.756364 \nL 352.900421 214.756364 \nL 353.022179 208.64665 \nL 353.083058 208.928637 \nL 353.204815 214.756364 \nL 353.296134 204.60484 \nL 353.326573 214.474377 \nL 353.387452 204.252356 \nL 353.417891 213.745911 \nL 353.448331 209.751098 \nL 353.50921 214.756364 \nL 353.539649 210.902544 \nL 353.570088 213.111441 \nL 353.600528 211.349023 \nL 353.630967 197.508173 \nL 353.691846 214.732865 \nL 353.722285 214.239388 \nL 353.752725 192.714398 \nL 353.813604 214.638869 \nL 353.844043 214.756364 \nL 353.874482 212.241982 \nL 353.965801 213.55792 \nL 353.99624 214.756364 \nL 354.026679 213.440425 \nL 354.057119 210.691054 \nL 354.087558 191.139971 \nL 354.148437 209.915591 \nL 354.178877 204.369851 \nL 354.209316 214.756364 \nL 354.239755 212.92345 \nL 354.300634 212.359476 \nL 354.361513 214.756364 \nL 354.452831 210.479564 \nL 354.51371 214.756364 \nL 354.544149 213.604918 \nL 354.574589 197.508173 \nL 354.605028 214.356882 \nL 354.635468 209.657103 \nL 354.726786 214.756364 \nL 354.757225 211.372522 \nL 354.818104 214.732865 \nL 354.848543 214.474377 \nL 354.878983 214.756364 \nL 354.909422 214.756364 \nL 355.03118 202.748427 \nL 355.122498 214.756364 \nL 355.152938 205.944277 \nL 355.213816 214.756364 \nL 355.335574 213.792909 \nL 355.396453 214.756364 \nL 355.426892 209.915591 \nL 355.487771 214.756364 \nL 355.700847 206.508251 \nL 355.822605 214.756364 \nL 355.913923 208.22367 \nL 355.974802 214.756364 \nL 356.03568 212.335977 \nL 356.096559 202.771926 \nL 356.157438 209.774597 \nL 356.248756 214.756364 \nL 356.218317 207.824189 \nL 356.279196 214.521375 \nL 356.340074 214.756364 \nL 356.370514 213.698913 \nL 356.431393 214.756364 \nL 356.461832 214.591871 \nL 356.522711 201.573482 \nL 356.55315 206.860734 \nL 356.644469 214.756364 \nL 356.674908 202.607434 \nL 356.735787 213.581419 \nL 356.766226 212.429973 \nL 356.796666 214.756364 \nL 356.827105 214.756364 \nL 356.857544 191.868437 \nL 356.918423 214.027898 \nL 356.948863 213.792909 \nL 356.979302 180.565468 \nL 357.009741 214.732865 \nL 357.07062 193.278371 \nL 357.131499 214.756364 \nL 357.192378 214.450878 \nL 357.253257 207.988681 \nL 357.283696 214.61537 \nL 357.314136 214.168891 \nL 357.344575 208.811143 \nL 357.375014 214.756364 \nL 357.405454 211.795503 \nL 357.466333 213.299432 \nL 357.496772 211.396021 \nL 357.527211 213.13494 \nL 357.61853 213.581419 \nL 357.648969 197.860656 \nL 357.770727 214.756364 \nL 357.801166 205.568295 \nL 357.892484 207.777191 \nL 357.922924 204.628339 \nL 358.014242 214.756364 \nL 357.983802 204.158361 \nL 358.044681 213.76941 \nL 358.075121 214.756364 \nL 358.10556 194.923294 \nL 358.166439 214.756364 \nL 358.318636 208.834641 \nL 358.379515 200.892014 \nL 358.440394 214.756364 \nL 358.562151 194.053835 \nL 358.653469 214.756364 \nL 358.683909 213.34643 \nL 358.714348 214.756364 \nL 358.744788 209.046132 \nL 358.836106 212.735458 \nL 358.927424 214.756364 \nL 358.957864 210.526562 \nL 359.018742 210.691054 \nL 359.049182 214.756364 \nL 359.110061 212.429973 \nL 359.1405 209.751098 \nL 359.170939 214.239388 \nL 359.201379 213.040944 \nL 359.231818 214.756364 \nL 359.231818 214.756364 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 39.65 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 374.45 224.64 \nL 374.45 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 374.45 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 39.65 7.2 \nL 374.45 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pa8fdede5a3\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"39.65\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Quello che osserviamo qui è che inizialmente la lunghezza media del percorso è aumentata. Questo probabilmente è dovuto al fatto che, quando non sappiamo nulla sull'ambiente, è più probabile rimanere intrappolati in stati sfavorevoli, come acqua o lupi. Man mano che impariamo di più e iniziamo a utilizzare queste conoscenze, possiamo esplorare l'ambiente per periodi più lunghi, ma non sappiamo ancora bene dove si trovano le mele.\n",
+    "\n",
+    "Una volta che abbiamo imparato abbastanza, diventa più facile per l'agente raggiungere l'obiettivo, e la lunghezza del percorso inizia a diminuire. Tuttavia, siamo ancora aperti all'esplorazione, quindi spesso ci allontaniamo dal percorso migliore ed esploriamo nuove opzioni, rendendo il percorso più lungo rispetto all'ottimale.\n",
+    "\n",
+    "Osserviamo anche in questo grafico che, a un certo punto, la lunghezza è aumentata bruscamente. Questo indica la natura stocastica del processo e il fatto che, a un certo punto, possiamo \"rovinare\" i coefficienti della Q-Table sovrascrivendoli con nuovi valori. Idealmente, questo dovrebbe essere minimizzato riducendo il tasso di apprendimento (cioè, verso la fine dell'addestramento, si dovrebbero regolare i valori della Q-Table solo di una piccola quantità).\n",
+    "\n",
+    "In generale, è importante ricordare che il successo e la qualità del processo di apprendimento dipendono significativamente dai parametri, come il tasso di apprendimento, la decadenza del tasso di apprendimento e il fattore di sconto. Questi sono spesso chiamati **iperparametri**, per distinguerli dai **parametri** che ottimizziamo durante l'addestramento (ad esempio, i coefficienti della Q-Table). Il processo di ricerca dei migliori valori per gli iperparametri si chiama **ottimizzazione degli iperparametri**, e merita un argomento a sé stante.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Esercizio\n",
+    "#### Un mondo più realistico di Peter e il Lupo\n",
+    "\n",
+    "Nella nostra situazione, Peter è stato in grado di muoversi quasi senza stancarsi o avere fame. In un mondo più realistico, deve sedersi e riposarsi di tanto in tanto, e anche nutrirsi. Rendiamo il nostro mondo più realistico implementando le seguenti regole:\n",
+    "\n",
+    "1. Spostandosi da un luogo all'altro, Peter perde **energia** e accumula un po' di **fatica**.\n",
+    "2. Peter può recuperare energia mangiando mele.\n",
+    "3. Peter può eliminare la fatica riposandosi sotto l'albero o sull'erba (cioè camminando in una posizione della griglia con un albero o dell'erba - campo verde).\n",
+    "4. Peter deve trovare e uccidere il lupo.\n",
+    "5. Per uccidere il lupo, Peter deve avere determinati livelli di energia e fatica, altrimenti perde la battaglia.\n",
+    "\n",
+    "Modifica la funzione di ricompensa sopra in base alle regole del gioco, esegui l'algoritmo di apprendimento per rinforzo per apprendere la strategia migliore per vincere il gioco e confronta i risultati del cammino casuale con il tuo algoritmo in termini di numero di partite vinte e perse.\n",
+    "\n",
+    "> **Nota**: Potresti dover regolare gli iperparametri per far funzionare il tutto, in particolare il numero di epoche. Poiché il successo del gioco (combattere il lupo) è un evento raro, puoi aspettarti tempi di addestramento molto più lunghi.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatizzate possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un esperto umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/README.md b/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7ca964f13
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/README.md
@@ -0,0 +1,333 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9660fbd80845c59c15715cb418cd6e23",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:15:12+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+## Prerequisiti
+
+In questa lezione utilizzeremo una libreria chiamata **OpenAI Gym** per simulare diversi **ambienti**. Puoi eseguire il codice di questa lezione localmente (ad esempio da Visual Studio Code), nel qual caso la simulazione si aprirà in una nuova finestra. Quando esegui il codice online, potrebbe essere necessario apportare alcune modifiche al codice, come descritto [qui](https://towardsdatascience.com/rendering-openai-gym-envs-on-binder-and-google-colab-536f99391cc7).
+
+## OpenAI Gym
+
+Nella lezione precedente, le regole del gioco e lo stato erano definiti dalla classe `Board` che abbiamo creato noi stessi. Qui utilizzeremo un **ambiente di simulazione** speciale, che simulerà la fisica dietro il bilanciamento del palo. Uno degli ambienti di simulazione più popolari per l'addestramento di algoritmi di apprendimento per rinforzo è chiamato [Gym](https://gym.openai.com/), mantenuto da [OpenAI](https://openai.com/). Utilizzando questo Gym possiamo creare diversi **ambienti**, dalla simulazione del cartpole ai giochi Atari.
+
+> **Nota**: Puoi vedere altri ambienti disponibili su OpenAI Gym [qui](https://gym.openai.com/envs/#classic_control).
+
+Per prima cosa, installiamo Gym e importiamo le librerie necessarie (blocco di codice 1):
+
+```python
+import sys
+!{sys.executable} -m pip install gym 
+
+import gym
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+import random
+```
+
+## Esercizio - inizializzare un ambiente cartpole
+
+Per lavorare con il problema del bilanciamento del cartpole, dobbiamo inizializzare l'ambiente corrispondente. Ogni ambiente è associato a:
+
+- **Observation space** che definisce la struttura delle informazioni che riceviamo dall'ambiente. Per il problema del cartpole, riceviamo la posizione del palo, la velocità e altri valori.
+
+- **Action space** che definisce le azioni possibili. Nel nostro caso, lo spazio delle azioni è discreto e consiste in due azioni: **sinistra** e **destra**. (blocco di codice 2)
+
+1. Per inizializzare, digita il seguente codice:
+
+    ```python
+    env = gym.make("CartPole-v1")
+    print(env.action_space)
+    print(env.observation_space)
+    print(env.action_space.sample())
+    ```
+
+Per vedere come funziona l'ambiente, eseguiamo una breve simulazione di 100 passi. Ad ogni passo, forniamo una delle azioni da intraprendere: in questa simulazione selezioniamo casualmente un'azione da `action_space`.
+
+1. Esegui il codice qui sotto e osserva cosa succede.
+
+    ✅ Ricorda che è preferibile eseguire questo codice su un'installazione locale di Python! (blocco di codice 3)
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    for i in range(100):
+       env.render()
+       env.step(env.action_space.sample())
+    env.close()
+    ```
+
+    Dovresti vedere qualcosa di simile a questa immagine:
+
+    ![cartpole senza bilanciamento](../../../../8-Reinforcement/2-Gym/images/cartpole-nobalance.gif)
+
+1. Durante la simulazione, dobbiamo ottenere osservazioni per decidere come agire. Infatti, la funzione step restituisce le osservazioni attuali, una funzione di ricompensa e il flag "done" che indica se ha senso continuare la simulazione o meno: (blocco di codice 4)
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    done = False
+    while not done:
+       env.render()
+       obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())
+       print(f"{obs} -> {rew}")
+    env.close()
+    ```
+
+    Vedrai qualcosa di simile a questo nell'output del notebook:
+
+    ```text
+    [ 0.03403272 -0.24301182  0.02669811  0.2895829 ] -> 1.0
+    [ 0.02917248 -0.04828055  0.03248977  0.00543839] -> 1.0
+    [ 0.02820687  0.14636075  0.03259854 -0.27681916] -> 1.0
+    [ 0.03113408  0.34100283  0.02706215 -0.55904489] -> 1.0
+    [ 0.03795414  0.53573468  0.01588125 -0.84308041] -> 1.0
+    ...
+    [ 0.17299878  0.15868546 -0.20754175 -0.55975453] -> 1.0
+    [ 0.17617249  0.35602306 -0.21873684 -0.90998894] -> 1.0
+    ```
+
+    Il vettore di osservazione restituito ad ogni passo della simulazione contiene i seguenti valori:
+    - Posizione del carrello
+    - Velocità del carrello
+    - Angolo del palo
+    - Velocità di rotazione del palo
+
+1. Ottieni il valore minimo e massimo di questi numeri: (blocco di codice 5)
+
+    ```python
+    print(env.observation_space.low)
+    print(env.observation_space.high)
+    ```
+
+    Potresti anche notare che il valore della ricompensa ad ogni passo della simulazione è sempre 1. Questo perché il nostro obiettivo è sopravvivere il più a lungo possibile, ovvero mantenere il palo in una posizione ragionevolmente verticale per il periodo di tempo più lungo.
+
+    ✅ Infatti, la simulazione del CartPole è considerata risolta se riusciamo a ottenere una ricompensa media di 195 su 100 prove consecutive.
+
+## Discretizzazione dello stato
+
+Nel Q-Learning, dobbiamo costruire una Q-Table che definisca cosa fare in ogni stato. Per poterlo fare, lo stato deve essere **discreto**, più precisamente, deve contenere un numero finito di valori discreti. Pertanto, dobbiamo in qualche modo **discretizzare** le nostre osservazioni, mappandole a un insieme finito di stati.
+
+Ci sono alcuni modi per farlo:
+
+- **Dividere in intervalli**. Se conosciamo l'intervallo di un determinato valore, possiamo dividere questo intervallo in un numero di **intervalli**, e poi sostituire il valore con il numero dell'intervallo a cui appartiene. Questo può essere fatto utilizzando il metodo [`digitize`](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.digitize.html) di numpy. In questo caso, conosceremo esattamente la dimensione dello stato, poiché dipenderà dal numero di intervalli che selezioniamo per la digitalizzazione.
+
+✅ Possiamo utilizzare l'interpolazione lineare per portare i valori a un intervallo finito (ad esempio, da -20 a 20), e poi convertire i numeri in interi arrotondandoli. Questo ci dà un po' meno controllo sulla dimensione dello stato, soprattutto se non conosciamo gli intervalli esatti dei valori di input. Ad esempio, nel nostro caso 2 dei 4 valori non hanno limiti superiori/inferiori, il che potrebbe portare a un numero infinito di stati.
+
+Nel nostro esempio, utilizzeremo il secondo approccio. Come potrai notare più avanti, nonostante i limiti superiori/inferiori non definiti, quei valori raramente assumono valori al di fuori di certi intervalli finiti, quindi quegli stati con valori estremi saranno molto rari.
+
+1. Ecco la funzione che prenderà l'osservazione dal nostro modello e produrrà una tupla di 4 valori interi: (blocco di codice 6)
+
+    ```python
+    def discretize(x):
+        return tuple((x/np.array([0.25, 0.25, 0.01, 0.1])).astype(np.int))
+    ```
+
+1. Esploriamo anche un altro metodo di discretizzazione utilizzando gli intervalli: (blocco di codice 7)
+
+    ```python
+    def create_bins(i,num):
+        return np.arange(num+1)*(i[1]-i[0])/num+i[0]
+    
+    print("Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n",create_bins((-5,5),10))
+    
+    ints = [(-5,5),(-2,2),(-0.5,0.5),(-2,2)] # intervals of values for each parameter
+    nbins = [20,20,10,10] # number of bins for each parameter
+    bins = [create_bins(ints[i],nbins[i]) for i in range(4)]
+    
+    def discretize_bins(x):
+        return tuple(np.digitize(x[i],bins[i]) for i in range(4))
+    ```
+
+1. Ora eseguiamo una breve simulazione e osserviamo quei valori discreti dell'ambiente. Sentiti libero di provare sia `discretize` che `discretize_bins` e vedere se c'è una differenza.
+
+    ✅ `discretize_bins` restituisce il numero dell'intervallo, che è basato su 0. Quindi per valori della variabile di input intorno a 0 restituisce il numero dal centro dell'intervallo (10). In `discretize`, non ci siamo preoccupati dell'intervallo dei valori di output, permettendo loro di essere negativi, quindi i valori dello stato non sono spostati e 0 corrisponde a 0. (blocco di codice 8)
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    done = False
+    while not done:
+       #env.render()
+       obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())
+       #print(discretize_bins(obs))
+       print(discretize(obs))
+    env.close()
+    ```
+
+    ✅ Decommenta la riga che inizia con `env.render` se vuoi vedere come l'ambiente viene eseguito. Altrimenti puoi eseguirlo in background, il che è più veloce. Utilizzeremo questa esecuzione "invisibile" durante il nostro processo di Q-Learning.
+
+## La struttura della Q-Table
+
+Nella lezione precedente, lo stato era una semplice coppia di numeri da 0 a 8, e quindi era conveniente rappresentare la Q-Table con un tensore numpy con una forma di 8x8x2. Se utilizziamo la discretizzazione con intervalli, la dimensione del nostro vettore di stato è anche nota, quindi possiamo utilizzare lo stesso approccio e rappresentare lo stato con un array di forma 20x20x10x10x2 (qui 2 è la dimensione dello spazio delle azioni, e le prime dimensioni corrispondono al numero di intervalli che abbiamo selezionato per ciascuno dei parametri nello spazio delle osservazioni).
+
+Tuttavia, a volte le dimensioni precise dello spazio delle osservazioni non sono note. Nel caso della funzione `discretize`, non possiamo mai essere sicuri che il nostro stato rimanga entro certi limiti, perché alcuni dei valori originali non sono limitati. Pertanto, utilizzeremo un approccio leggermente diverso e rappresenteremo la Q-Table con un dizionario.
+
+1. Usa la coppia *(state,action)* come chiave del dizionario, e il valore corrisponderà al valore della Q-Table. (blocco di codice 9)
+
+    ```python
+    Q = {}
+    actions = (0,1)
+    
+    def qvalues(state):
+        return [Q.get((state,a),0) for a in actions]
+    ```
+
+    Qui definiamo anche una funzione `qvalues()`, che restituisce un elenco di valori della Q-Table per un determinato stato che corrisponde a tutte le azioni possibili. Se la voce non è presente nella Q-Table, restituiremo 0 come valore predefinito.
+
+## Iniziamo il Q-Learning
+
+Ora siamo pronti per insegnare a Peter a bilanciarsi!
+
+1. Per prima cosa, impostiamo alcuni iperparametri: (blocco di codice 10)
+
+    ```python
+    # hyperparameters
+    alpha = 0.3
+    gamma = 0.9
+    epsilon = 0.90
+    ```
+
+    Qui, `alpha` è il **learning rate** che definisce in che misura dovremmo regolare i valori attuali della Q-Table ad ogni passo. Nella lezione precedente abbiamo iniziato con 1, e poi abbiamo ridotto `alpha` a valori più bassi durante l'addestramento. In questo esempio lo manterremo costante per semplicità, e potrai sperimentare con l'aggiustamento dei valori di `alpha` più tardi.
+
+    `gamma` è il **discount factor** che mostra in che misura dovremmo dare priorità alla ricompensa futura rispetto a quella attuale.
+
+    `epsilon` è il **exploration/exploitation factor** che determina se dovremmo preferire l'esplorazione o lo sfruttamento. Nel nostro algoritmo, in una percentuale di casi determinata da `epsilon` selezioneremo la prossima azione in base ai valori della Q-Table, e nel restante numero di casi eseguiremo un'azione casuale. Questo ci permetterà di esplorare aree dello spazio di ricerca che non abbiamo mai visto prima.
+
+    ✅ In termini di bilanciamento - scegliere un'azione casuale (esplorazione) agirebbe come un colpo casuale nella direzione sbagliata, e il palo dovrebbe imparare a recuperare l'equilibrio da questi "errori".
+
+### Migliorare l'algoritmo
+
+Possiamo anche apportare due miglioramenti al nostro algoritmo rispetto alla lezione precedente:
+
+- **Calcolare la ricompensa cumulativa media**, su un numero di simulazioni. Stampiamo i progressi ogni 5000 iterazioni e calcoliamo la media della ricompensa cumulativa su quel periodo di tempo. Significa che se otteniamo più di 195 punti, possiamo considerare il problema risolto, con una qualità anche superiore a quella richiesta.
+
+- **Calcolare il massimo risultato cumulativo medio**, `Qmax`, e memorizzeremo la Q-Table corrispondente a quel risultato. Quando esegui l'addestramento noterai che a volte il risultato cumulativo medio inizia a diminuire, e vogliamo mantenere i valori della Q-Table che corrispondono al miglior modello osservato durante l'addestramento.
+
+1. Raccogli tutte le ricompense cumulative ad ogni simulazione nel vettore `rewards` per ulteriori grafici. (blocco di codice 11)
+
+    ```python
+    def probs(v,eps=1e-4):
+        v = v-v.min()+eps
+        v = v/v.sum()
+        return v
+    
+    Qmax = 0
+    cum_rewards = []
+    rewards = []
+    for epoch in range(100000):
+        obs = env.reset()
+        done = False
+        cum_reward=0
+        # == do the simulation ==
+        while not done:
+            s = discretize(obs)
+            if random.random()<epsilon:
+                # exploitation - chose the action according to Q-Table probabilities
+                v = probs(np.array(qvalues(s)))
+                a = random.choices(actions,weights=v)[0]
+            else:
+                # exploration - randomly chose the action
+                a = np.random.randint(env.action_space.n)
+    
+            obs, rew, done, info = env.step(a)
+            cum_reward+=rew
+            ns = discretize(obs)
+            Q[(s,a)] = (1 - alpha) * Q.get((s,a),0) + alpha * (rew + gamma * max(qvalues(ns)))
+        cum_rewards.append(cum_reward)
+        rewards.append(cum_reward)
+        # == Periodically print results and calculate average reward ==
+        if epoch%5000==0:
+            print(f"{epoch}: {np.average(cum_rewards)}, alpha={alpha}, epsilon={epsilon}")
+            if np.average(cum_rewards) > Qmax:
+                Qmax = np.average(cum_rewards)
+                Qbest = Q
+            cum_rewards=[]
+    ```
+
+Cosa puoi notare da questi risultati:
+
+- **Vicini al nostro obiettivo**. Siamo molto vicini a raggiungere l'obiettivo di ottenere 195 ricompense cumulative su 100+ esecuzioni consecutive della simulazione, o potremmo averlo effettivamente raggiunto! Anche se otteniamo numeri più piccoli, non lo sappiamo con certezza, perché facciamo la media su 5000 esecuzioni, e solo 100 esecuzioni sono richieste nei criteri formali.
+
+- **La ricompensa inizia a diminuire**. A volte la ricompensa inizia a diminuire, il che significa che possiamo "distruggere" i valori già appresi nella Q-Table con quelli che peggiorano la situazione.
+
+Questa osservazione è più chiaramente visibile se tracciamo i progressi dell'addestramento.
+
+## Tracciare i progressi dell'addestramento
+
+Durante l'addestramento, abbiamo raccolto il valore della ricompensa cumulativa ad ogni iterazione nel vettore `rewards`. Ecco come appare quando lo tracciamo rispetto al numero di iterazioni:
+
+```python
+plt.plot(rewards)
+```
+
+![progressi grezzi](../../../../translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.it.png)
+
+Da questo grafico, non è possibile dedurre molto, perché a causa della natura del processo di addestramento stocastico la lunghezza delle sessioni di addestramento varia notevolmente. Per dare più senso a questo grafico, possiamo calcolare la **media mobile** su una serie di esperimenti, diciamo 100. Questo può essere fatto comodamente usando `np.convolve`: (blocco di codice 12)
+
+```python
+def running_average(x,window):
+    return np.convolve(x,np.ones(window)/window,mode='valid')
+
+plt.plot(running_average(rewards,100))
+```
+
+![progressi dell'addestramento](../../../../translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.it.png)
+
+## Variazione degli iperparametri
+
+Per rendere l'apprendimento più stabile, ha senso regolare alcuni dei nostri iperparametri durante l'addestramento. In particolare:
+
+- **Per il learning rate**, `alpha`, possiamo iniziare con valori vicini a 1 e poi continuare a diminuire il parametro. Con il tempo, otterremo buone probabilità nella Q-Table, e quindi dovremmo regolarle leggermente, senza sovrascrivere completamente con nuovi valori.
+
+- **Aumentare epsilon**. Potremmo voler aumentare lentamente `epsilon`, per esplorare meno e sfruttare di più. Probabilmente ha senso iniziare con un valore basso di `epsilon` e aumentarlo fino a quasi 1.
+> **Attività 1**: Prova a modificare i valori degli iperparametri e verifica se riesci a ottenere una ricompensa cumulativa più alta. Riesci a superare 195?
+> **Compito 2**: Per risolvere formalmente il problema, è necessario ottenere una ricompensa media di 195 in 100 esecuzioni consecutive. Misura questo valore durante l'addestramento e assicurati di aver risolto formalmente il problema!
+
+## Osservare il risultato in azione
+
+Sarebbe interessante vedere effettivamente come si comporta il modello addestrato. Eseguiamo la simulazione e seguiamo la stessa strategia di selezione delle azioni utilizzata durante l'addestramento, campionando in base alla distribuzione di probabilità nella Q-Table: (blocco di codice 13)
+
+```python
+obs = env.reset()
+done = False
+while not done:
+   s = discretize(obs)
+   env.render()
+   v = probs(np.array(qvalues(s)))
+   a = random.choices(actions,weights=v)[0]
+   obs,_,done,_ = env.step(a)
+env.close()
+```
+
+Dovresti vedere qualcosa del genere:
+
+![un carrello in equilibrio](../../../../8-Reinforcement/2-Gym/images/cartpole-balance.gif)
+
+---
+
+## 🚀Sfida
+
+> **Compito 3**: Qui abbiamo utilizzato la copia finale della Q-Table, che potrebbe non essere la migliore. Ricorda che abbiamo salvato la Q-Table con le migliori prestazioni nella variabile `Qbest`! Prova lo stesso esempio con la Q-Table con le migliori prestazioni copiando `Qbest` su `Q` e verifica se noti differenze.
+
+> **Compito 4**: Qui non stavamo selezionando la migliore azione a ogni passo, ma piuttosto campionando in base alla distribuzione di probabilità corrispondente. Avrebbe più senso selezionare sempre l'azione migliore, con il valore più alto nella Q-Table? Questo può essere fatto utilizzando la funzione `np.argmax` per trovare il numero dell'azione corrispondente al valore più alto nella Q-Table. Implementa questa strategia e verifica se migliora l'equilibrio.
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/48/)
+
+## Compito
+[Addestra una Mountain Car](assignment.md)
+
+## Conclusione
+
+Abbiamo ora imparato come addestrare agenti per ottenere buoni risultati semplicemente fornendo loro una funzione di ricompensa che definisce lo stato desiderato del gioco e dando loro l'opportunità di esplorare in modo intelligente lo spazio di ricerca. Abbiamo applicato con successo l'algoritmo di Q-Learning nei casi di ambienti discreti e continui, ma con azioni discrete.
+
+È importante anche studiare situazioni in cui lo stato delle azioni è continuo e quando lo spazio di osservazione è molto più complesso, come un'immagine dello schermo di un gioco Atari. In questi problemi spesso è necessario utilizzare tecniche di machine learning più potenti, come le reti neurali, per ottenere buoni risultati. Questi argomenti più avanzati saranno trattati nel nostro prossimo corso avanzato di intelligenza artificiale.
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md b/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..e9dbf6cf8
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md
@@ -0,0 +1,55 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1f2b7441745eb52e25745423b247016b",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:16:40+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Allenare Mountain Car
+
+[OpenAI Gym](http://gym.openai.com) è stato progettato in modo tale che tutti gli ambienti forniscano la stessa API - ovvero gli stessi metodi `reset`, `step` e `render`, e le stesse astrazioni di **spazio delle azioni** e **spazio delle osservazioni**. Pertanto, dovrebbe essere possibile adattare gli stessi algoritmi di apprendimento per rinforzo a diversi ambienti con modifiche minime al codice.
+
+## Un ambiente Mountain Car
+
+[L'ambiente Mountain Car](https://gym.openai.com/envs/MountainCar-v0/) contiene un'auto bloccata in una valle:
+
+L'obiettivo è uscire dalla valle e catturare la bandiera, compiendo ad ogni passo una delle seguenti azioni:
+
+| Valore | Significato |
+|---|---|
+| 0 | Accelerare a sinistra |
+| 1 | Non accelerare |
+| 2 | Accelerare a destra |
+
+Il principale trucco di questo problema, tuttavia, è che il motore dell'auto non è abbastanza potente da scalare la montagna in un unico passaggio. Pertanto, l'unico modo per riuscire è guidare avanti e indietro per accumulare slancio.
+
+Lo spazio delle osservazioni consiste in soli due valori:
+
+| Num | Osservazione  | Min | Max |
+|-----|--------------|-----|-----|
+|  0  | Posizione dell'auto | -1.2| 0.6 |
+|  1  | Velocità dell'auto | -0.07 | 0.07 |
+
+Il sistema di ricompensa per Mountain Car è piuttosto complicato:
+
+ * Una ricompensa di 0 viene assegnata se l'agente raggiunge la bandiera (posizione = 0.5) in cima alla montagna.
+ * Una ricompensa di -1 viene assegnata se la posizione dell'agente è inferiore a 0.5.
+
+L'episodio termina se la posizione dell'auto supera 0.5, o se la lunghezza dell'episodio è maggiore di 200.
+## Istruzioni
+
+Adatta il nostro algoritmo di apprendimento per rinforzo per risolvere il problema di Mountain Car. Parti dal codice esistente [notebook.ipynb](notebook.ipynb), sostituisci il nuovo ambiente, modifica le funzioni di discretizzazione dello stato e cerca di far allenare l'algoritmo esistente con modifiche minime al codice. Ottimizza il risultato regolando gli iperparametri.
+
+> **Nota**: È probabile che sia necessario regolare gli iperparametri per far convergere l'algoritmo. 
+## Valutazione
+
+| Criteri | Esemplare | Adeguato | Da migliorare |
+| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
+|          | L'algoritmo Q-Learning è stato adattato con successo dall'esempio CartPole, con modifiche minime al codice, ed è in grado di risolvere il problema di catturare la bandiera in meno di 200 passi. | Un nuovo algoritmo Q-Learning è stato adottato da Internet, ma è ben documentato; oppure l'algoritmo esistente è stato adottato, ma non raggiunge i risultati desiderati. | Lo studente non è stato in grado di adottare con successo alcun algoritmo, ma ha compiuto passi significativi verso la soluzione (implementazione della discretizzazione dello stato, struttura dati Q-Table, ecc.) |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb b/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..4d3cb92d7
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,392 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.4"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.4 64-bit ('base': conda)"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f22f8f3daed4b6d34648d1254763105b",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:12:28+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "## Pattinaggio con CartPole\n",
+    "\n",
+    "> **Problema**: Se Peter vuole sfuggire al lupo, deve essere in grado di muoversi più velocemente di lui. Vedremo come Peter può imparare a pattinare, in particolare a mantenere l'equilibrio, utilizzando il Q-Learning.\n",
+    "\n",
+    "Per prima cosa, installiamo la libreria gym e importiamo le librerie necessarie:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Crea un ambiente cartpole\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 2"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Per vedere come funziona l'ambiente, eseguiamo una breve simulazione per 100 passi.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 3"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Durante la simulazione, dobbiamo ottenere osservazioni per decidere come agire. Infatti, la funzione `step` ci restituisce le osservazioni attuali, la funzione di ricompensa e il flag `done` che indica se ha senso continuare la simulazione o meno:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 4"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Possiamo ottenere il valore minimo e massimo di quei numeri:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]\n[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 5"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 6"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Esploriamo anche un altro metodo di discretizzazione usando i bin:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 7"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Eseguiamo ora una breve simulazione e osserviamo quei valori discreti dell'ambiente.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "(0, 0, -2, -2)\n(0, 1, -2, -5)\n(0, 2, -3, -8)\n(0, 3, -5, -11)\n(0, 3, -7, -14)\n(0, 4, -10, -17)\n(0, 3, -14, -15)\n(0, 3, -17, -12)\n(0, 3, -20, -16)\n(0, 4, -23, -19)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 8"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 9"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 10"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "0: 22.0, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "5000: 70.1384, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "10000: 121.8586, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "15000: 149.6368, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "20000: 168.2782, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "25000: 196.7356, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "30000: 220.7614, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "35000: 233.2138, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "40000: 248.22, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "45000: 264.636, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "50000: 276.926, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "55000: 277.9438, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "60000: 248.881, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "65000: 272.529, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "70000: 281.7972, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "75000: 284.2844, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "80000: 269.667, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "85000: 273.8652, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "90000: 278.2466, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "95000: 269.1736, alpha=0.3, epsilon=0.9\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 11"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814bb79788>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.159862 248.518125\" width=\"379.159862pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.159862 248.518125 \r\nL 379.159862 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"ma0dcf872fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.379018\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.472768 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.252354\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.346104 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.12569\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.21944 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.999026\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.092776 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"352.872362\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(333.784862 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"med2e77fdd9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"217.970554\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 221.769773)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"177.793171\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 181.592389)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"137.615787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 141.415006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"97.438404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 101.237622)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"57.26102\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 61.060239)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"17.083636\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 500 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 20.882855)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_13\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p856ccda7d2)\" d=\"M 48.505682 209.13153 \r\nL 48.557424 214.35459 \r\nL 48.600035 199.890732 \r\nL 48.606123 204.712018 \r\nL 48.630472 186.632195 \r\nL 48.712651 213.149268 \r\nL 48.752219 214.35459 \r\nL 48.733957 195.069446 \r\nL 48.782655 205.917339 \r\nL 48.791786 187.033969 \r\nL 48.797874 213.952816 \r\nL 48.889184 208.327982 \r\nL 48.892228 208.327982 \r\nL 48.995712 191.051707 \r\nL 48.919621 213.952816 \r\nL 48.998756 205.515565 \r\nL 49.096153 213.952816 \r\nL 49.090066 182.614457 \r\nL 49.111372 209.533304 \r\nL 49.150939 191.453481 \r\nL 49.138765 214.35459 \r\nL 49.223987 203.506696 \r\nL 49.324428 213.952816 \r\nL 49.266599 193.864124 \r\nL 49.333559 206.720887 \r\nL 49.336603 206.720887 \r\nL 49.434 213.952816 \r\nL 49.34269 196.676541 \r\nL 49.437044 209.935078 \r\nL 49.440088 185.0251 \r\nL 49.494874 214.35459 \r\nL 49.546616 213.952816 \r\nL 49.54966 213.952816 \r\nL 49.552703 178.596718 \r\nL 49.659232 201.497827 \r\nL 49.698799 174.980754 \r\nL 49.701843 214.35459 \r\nL 49.768804 197.078315 \r\nL 49.875332 213.149268 \r\nL 49.796197 187.033969 \r\nL 49.881419 209.13153 \r\nL 49.911856 213.149268 \r\nL 49.994035 191.453481 \r\nL 50.000122 197.881863 \r\nL 50.064039 214.35459 \r\nL 50.07317 179.80204 \r\nL 50.109694 197.881863 \r\nL 50.201004 213.551042 \r\nL 50.158393 183.016231 \r\nL 50.204048 206.720887 \r\nL 50.207092 181.409135 \r\nL 50.213179 213.952816 \r\nL 50.316664 187.033969 \r\nL 50.389712 213.952816 \r\nL 50.37145 178.998492 \r\nL 50.429279 210.336851 \r\nL 50.523633 182.614457 \r\nL 50.465803 213.551042 \r\nL 50.538851 205.515565 \r\nL 50.596681 213.952816 \r\nL 50.544939 183.418004 \r\nL 50.64538 213.551042 \r\nL 50.751908 167.347051 \r\nL 50.742777 214.35459 \r\nL 50.757995 197.881863 \r\nL 50.767126 174.177206 \r\nL 50.831043 214.35459 \r\nL 50.858436 205.917339 \r\nL 50.95279 213.952816 \r\nL 50.922353 187.837517 \r\nL 50.968008 209.533304 \r\nL 51.047144 185.0251 \r\nL 51.041056 213.952816 \r\nL 51.080624 196.274767 \r\nL 51.138454 213.149268 \r\nL 51.104973 177.391397 \r\nL 51.19324 210.738625 \r\nL 51.241938 180.203814 \r\nL 51.235851 213.551042 \r\nL 51.305855 191.453481 \r\nL 51.412384 213.952816 \r\nL 51.345423 186.230421 \r\nL 51.421515 213.149268 \r\nL 51.494563 171.364789 \r\nL 51.436733 214.35459 \r\nL 51.53413 189.444612 \r\nL 51.622397 179.80204 \r\nL 51.561523 213.952816 \r\nL 51.634571 204.712018 \r\nL 51.698488 212.747494 \r\nL 51.658921 168.150599 \r\nL 51.738056 209.13153 \r\nL 51.7411 179.400266 \r\nL 51.762405 212.345721 \r\nL 51.850672 181.007361 \r\nL 51.926763 212.345721 \r\nL 51.929807 174.980754 \r\nL 51.960244 193.864124 \r\nL 52.063728 175.382528 \r\nL 51.972418 210.336851 \r\nL 52.066772 192.257029 \r\nL 52.094165 212.747494 \r\nL 52.112427 176.186075 \r\nL 52.161126 190.24816 \r\nL 52.176344 138.419335 \r\nL 52.212868 211.140399 \r\nL 52.270698 169.757694 \r\nL 52.340702 213.551042 \r\nL 52.334615 152.079645 \r\nL 52.386357 191.051707 \r\nL 52.456361 212.345721 \r\nL 52.404619 138.821109 \r\nL 52.489842 202.301375 \r\nL 52.59637 162.927539 \r\nL 52.523322 212.345721 \r\nL 52.599414 206.720887 \r\nL 52.669418 213.952816 \r\nL 52.648112 160.91867 \r\nL 52.699855 209.935078 \r\nL 52.809427 122.750155 \r\nL 52.815514 174.57898 \r\nL 52.833776 212.345721 \r\nL 52.864213 158.106253 \r\nL 52.931173 197.078315 \r\nL 53.004221 213.149268 \r\nL 53.028571 158.508027 \r\nL 53.116837 214.35459 \r\nL 53.141186 198.68541 \r\nL 53.183798 167.347051 \r\nL 53.162492 213.551042 \r\nL 53.247715 200.694279 \r\nL 53.287282 211.943947 \r\nL 53.29337 166.945277 \r\nL 53.345112 188.641064 \r\nL 53.348156 158.508027 \r\nL 53.421204 211.943947 \r\nL 53.454684 199.087184 \r\nL 53.488164 178.596718 \r\nL 53.512514 211.943947 \r\nL 53.564256 150.47255 \r\nL 53.622086 200.292506 \r\nL 53.689046 160.115122 \r\nL 53.667741 209.935078 \r\nL 53.72557 202.301375 \r\nL 53.807749 211.140399 \r\nL 53.762094 149.669002 \r\nL 53.810793 196.676541 \r\nL 53.871666 154.892062 \r\nL 53.917321 213.551042 \r\nL 53.920365 176.989623 \r\nL 54.02385 170.963016 \r\nL 54.032981 213.149268 \r\nL 54.127334 169.35592 \r\nL 54.072548 213.952816 \r\nL 54.145596 179.80204 \r\nL 54.191251 213.952816 \r\nL 54.157771 152.079645 \r\nL 54.264299 195.872993 \r\nL 54.27343 168.150599 \r\nL 54.29778 213.551042 \r\nL 54.376915 183.418004 \r\nL 54.462138 159.311574 \r\nL 54.386046 211.542173 \r\nL 54.471269 173.373659 \r\nL 54.474312 213.952816 \r\nL 54.516924 148.865455 \r\nL 54.580841 206.720887 \r\nL 54.583884 164.936408 \r\nL 54.586928 213.149268 \r\nL 54.690413 196.676541 \r\nL 54.760417 157.302705 \r\nL 54.772592 214.756364 \r\nL 54.803028 178.596718 \r\nL 54.876076 214.35459 \r\nL 54.854771 156.097384 \r\nL 54.9126 211.140399 \r\nL 54.933906 160.516896 \r\nL 54.946081 211.943947 \r\nL 55.025216 194.265898 \r\nL 55.06174 119.535965 \r\nL 55.086089 210.336851 \r\nL 55.137832 181.810909 \r\nL 55.183487 214.35459 \r\nL 55.180443 152.883193 \r\nL 55.250447 202.703149 \r\nL 55.329583 161.320443 \r\nL 55.305233 209.935078 \r\nL 55.363063 187.435743 \r\nL 55.3935 209.935078 \r\nL 55.442198 160.91867 \r\nL 55.469591 202.703149 \r\nL 55.560901 136.410466 \r\nL 55.487853 212.747494 \r\nL 55.582207 172.168337 \r\nL 55.646124 210.336851 \r\nL 55.64308 147.660133 \r\nL 55.694823 179.80204 \r\nL 55.725259 211.943947 \r\nL 55.789176 159.713348 \r\nL 55.813526 194.667672 \r\nL 55.834831 139.222882 \r\nL 55.907879 213.952816 \r\nL 55.91701 178.194945 \r\nL 55.920054 213.551042 \r\nL 55.987015 135.205144 \r\nL 56.026582 177.793171 \r\nL 56.105718 209.13153 \r\nL 56.057019 158.9098 \r\nL 56.127023 188.23929 \r\nL 56.154416 123.955477 \r\nL 56.172678 211.140399 \r\nL 56.236595 180.203814 \r\nL 56.291381 147.258359 \r\nL 56.257901 213.551042 \r\nL 56.346167 171.766563 \r\nL 56.410084 211.943947 \r\nL 56.382691 158.9098 \r\nL 56.45574 180.203814 \r\nL 56.504438 162.927539 \r\nL 56.474002 211.140399 \r\nL 56.550093 195.47122 \r\nL 56.553137 211.140399 \r\nL 56.635316 112.304035 \r\nL 56.656622 200.292506 \r\nL 56.680971 124.357251 \r\nL 56.70532 212.345721 \r\nL 56.769237 154.088514 \r\nL 56.817936 213.551042 \r\nL 56.805761 138.017561 \r\nL 56.88794 210.738625 \r\nL 56.985338 140.428204 \r\nL 57.0036 192.257029 \r\nL 57.064473 214.35459 \r\nL 57.046211 158.508027 \r\nL 57.107084 203.506696 \r\nL 57.12839 212.747494 \r\nL 57.222744 131.58918 \r\nL 57.228831 213.952816 \r\nL 57.335359 211.140399 \r\nL 57.377971 119.937738 \r\nL 57.414495 212.747494 \r\nL 57.447975 186.632195 \r\nL 57.499717 131.990953 \r\nL 57.463193 214.35459 \r\nL 57.545372 206.720887 \r\nL 57.597115 213.149268 \r\nL 57.603202 149.267228 \r\nL 57.633639 196.274767 \r\nL 57.737123 154.490288 \r\nL 57.700599 210.738625 \r\nL 57.746254 174.980754 \r\nL 57.776691 213.149268 \r\nL 57.764516 149.267228 \r\nL 57.861914 198.68541 \r\nL 57.962355 147.660133 \r\nL 57.925831 212.747494 \r\nL 57.971486 178.194945 \r\nL 58.056708 210.336851 \r\nL 58.065839 139.222882 \r\nL 58.081058 191.855255 \r\nL 58.09932 153.284967 \r\nL 58.138887 213.952816 \r\nL 58.172368 189.846386 \r\nL 58.181499 211.140399 \r\nL 58.245416 140.428204 \r\nL 58.278896 192.257029 \r\nL 58.364119 135.606918 \r\nL 58.3489 211.140399 \r\nL 58.388468 199.087184 \r\nL 58.415861 160.516896 \r\nL 58.46456 212.345721 \r\nL 58.501084 176.186075 \r\nL 58.540651 209.13153 \r\nL 58.561957 159.311574 \r\nL 58.610656 182.614457 \r\nL 58.671529 209.13153 \r\nL 58.665442 150.874324 \r\nL 58.717184 181.409135 \r\nL 58.793276 156.499157 \r\nL 58.73849 213.551042 \r\nL 58.814581 208.729756 \r\nL 58.817625 209.13153 \r\nL 58.835887 103.866785 \r\nL 58.911979 213.952816 \r\nL 58.930241 124.759024 \r\nL 59.030682 212.345721 \r\nL 59.042856 174.980754 \r\nL 59.058075 209.935078 \r\nL 59.106773 168.954146 \r\nL 59.155472 195.872993 \r\nL 59.262 140.829978 \r\nL 59.258957 208.327982 \r\nL 59.265044 198.68541 \r\nL 59.359398 210.738625 \r\nL 59.383747 145.651264 \r\nL 59.44462 213.551042 \r\nL 59.441577 125.160798 \r\nL 59.496363 191.051707 \r\nL 59.59376 159.713348 \r\nL 59.526799 209.533304 \r\nL 59.605935 204.310244 \r\nL 59.666808 128.374989 \r\nL 59.645502 213.551042 \r\nL 59.721594 161.320443 \r\nL 59.77638 139.624656 \r\nL 59.761162 209.935078 \r\nL 59.822035 164.936408 \r\nL 59.895083 212.345721 \r\nL 59.910301 137.214013 \r\nL 59.931607 183.418004 \r\nL 59.983349 124.759024 \r\nL 59.980306 211.943947 \r\nL 60.044223 163.731086 \r\nL 60.08379 211.140399 \r\nL 60.123358 150.874324 \r\nL 60.147707 179.80204 \r\nL 60.211624 129.58031 \r\nL 60.202493 204.712018 \r\nL 60.260323 164.534634 \r\nL 60.336415 208.729756 \r\nL 60.305978 126.36612 \r\nL 60.369895 181.810909 \r\nL 60.424681 136.812239 \r\nL 60.470336 213.551042 \r\nL 60.479467 172.168337 \r\nL 60.485554 209.13153 \r\nL 60.522078 148.865455 \r\nL 60.579908 175.382528 \r\nL 60.592083 141.231752 \r\nL 60.628607 213.952816 \r\nL 60.68948 185.426874 \r\nL 60.78079 151.677871 \r\nL 60.789921 212.747494 \r\nL 60.796008 181.409135 \r\nL 60.902537 211.140399 \r\nL 60.884275 130.383858 \r\nL 60.90558 188.641064 \r\nL 60.917755 134.401596 \r\nL 60.948192 212.345721 \r\nL 61.015152 187.435743 \r\nL 61.045589 213.952816 \r\nL 61.033414 146.053038 \r\nL 61.124724 186.632195 \r\nL 61.127768 187.033969 \r\nL 61.130812 186.632195 \r\nL 61.139943 148.865455 \r\nL 61.161248 210.738625 \r\nL 61.23734 199.488958 \r\nL 61.240384 209.935078 \r\nL 61.307344 152.883193 \r\nL 61.343868 197.480089 \r\nL 61.346912 133.999823 \r\nL 61.374305 211.943947 \r\nL 61.45344 204.712018 \r\nL 61.486921 140.428204 \r\nL 61.563012 212.747494 \r\nL 61.566056 162.123991 \r\nL 61.642148 211.943947 \r\nL 61.605624 79.760355 \r\nL 61.669541 181.007361 \r\nL 61.672584 113.107583 \r\nL 61.779113 212.345721 \r\nL 61.864335 144.044169 \r\nL 61.891728 170.159468 \r\nL 61.998257 212.345721 \r\nL 61.970864 145.651264 \r\nL 62.007388 192.257029 \r\nL 62.040868 211.542173 \r\nL 62.120003 152.079645 \r\nL 62.180877 139.222882 \r\nL 62.232619 210.738625 \r\nL 62.244794 93.018891 \r\nL 62.345235 146.053038 \r\nL 62.354366 210.738625 \r\nL 62.39089 98.241951 \r\nL 62.45785 196.676541 \r\nL 62.473069 137.214013 \r\nL 62.543073 210.738625 \r\nL 62.567422 189.042838 \r\nL 62.649601 213.551042 \r\nL 62.600903 146.053038 \r\nL 62.670907 184.221552 \r\nL 62.75613 129.58031 \r\nL 62.716562 208.327982 \r\nL 62.783523 174.177206 \r\nL 62.820047 210.738625 \r\nL 62.877876 125.964346 \r\nL 62.896138 199.890732 \r\nL 62.935706 66.501818 \r\nL 62.960055 211.542173 \r\nL 63.00571 194.667672 \r\nL 63.081802 208.327982 \r\nL 63.036147 130.383858 \r\nL 63.112239 180.203814 \r\nL 63.115282 158.106253 \r\nL 63.15485 209.533304 \r\nL 63.218767 171.766563 \r\nL 63.258335 211.542173 \r\nL 63.310077 110.69694 \r\nL 63.328339 175.784302 \r\nL 63.373994 209.13153 \r\nL 63.377038 118.732417 \r\nL 63.434867 205.917339 \r\nL 63.450086 136.008692 \r\nL 63.514003 209.935078 \r\nL 63.547483 172.570111 \r\nL 63.562701 208.729756 \r\nL 63.614444 131.187406 \r\nL 63.641837 187.435743 \r\nL 63.745321 213.952816 \r\nL 63.751409 120.339512 \r\nL 63.766627 211.140399 \r\nL 63.864024 171.766563 \r\nL 63.949247 213.551042 \r\nL 63.894461 141.633525 \r\nL 63.973596 178.596718 \r\nL 64.080125 138.821109 \r\nL 64.037514 213.149268 \r\nL 64.083169 186.632195 \r\nL 64.165348 209.13153 \r\nL 64.168391 150.070776 \r\nL 64.189697 175.784302 \r\nL 64.223177 131.58918 \r\nL 64.238396 211.542173 \r\nL 64.299269 178.596718 \r\nL 64.305356 187.033969 \r\nL 64.311444 164.534634 \r\nL 64.329706 211.943947 \r\nL 64.421016 106.277428 \r\nL 64.45754 213.952816 \r\nL 64.533631 180.605588 \r\nL 64.591461 211.140399 \r\nL 64.58233 75.742616 \r\nL 64.627985 197.881863 \r\nL 64.631029 112.304035 \r\nL 64.679727 207.926208 \r\nL 64.737557 177.391397 \r\nL 64.841042 210.738625 \r\nL 64.746688 148.463681 \r\nL 64.847129 174.57898 \r\nL 64.932352 204.310244 \r\nL 64.94757 145.651264 \r\nL 65.051055 213.149268 \r\nL 65.048011 74.135521 \r\nL 65.060186 201.497827 \r\nL 65.118015 70.92133 \r\nL 65.127146 212.747494 \r\nL 65.169758 181.810909 \r\nL 65.25498 206.720887 \r\nL 65.200194 90.206475 \r\nL 65.273242 148.061907 \r\nL 65.276286 60.475211 \r\nL 65.318897 212.345721 \r\nL 65.382814 177.391397 \r\nL 65.401076 211.943947 \r\nL 65.416295 123.955477 \r\nL 65.492386 183.819778 \r\nL 65.571522 112.304035 \r\nL 65.519779 207.524435 \r\nL 65.601958 180.203814 \r\nL 65.608046 180.605588 \r\nL 65.64457 212.747494 \r\nL 65.656744 144.445942 \r\nL 65.720661 197.881863 \r\nL 65.824146 145.651264 \r\nL 65.82719 201.497827 \r\nL 65.836321 151.276098 \r\nL 65.839364 152.079645 \r\nL 65.915456 209.935078 \r\nL 65.948936 136.410466 \r\nL 65.95198 191.051707 \r\nL 65.958067 143.240621 \r\nL 66.00981 208.327982 \r\nL 66.064596 181.007361 \r\nL 66.073727 207.926208 \r\nL 66.091989 143.642395 \r\nL 66.158949 176.587849 \r\nL 66.247216 120.339512 \r\nL 66.201561 213.551042 \r\nL 66.265478 152.079645 \r\nL 66.268521 209.935078 \r\nL 66.359831 150.874324 \r\nL 66.37505 165.739956 \r\nL 66.378093 165.338182 \r\nL 66.405486 209.935078 \r\nL 66.460272 137.615787 \r\nL 66.490709 181.409135 \r\nL 66.53332 212.345721 \r\nL 66.603325 91.411796 \r\nL 66.652023 211.542173 \r\nL 66.685504 55.252151 \r\nL 66.71594 195.47122 \r\nL 66.822469 34.761685 \r\nL 66.779857 211.140399 \r\nL 66.825512 159.311574 \r\nL 66.916822 213.149268 \r\nL 66.834643 105.875654 \r\nL 66.938128 189.444612 \r\nL 66.977696 78.555033 \r\nL 67.017263 197.078315 \r\nL 67.044656 184.623326 \r\nL 67.0477 208.729756 \r\nL 67.114661 119.535965 \r\nL 67.148141 189.444612 \r\nL 67.205971 125.964346 \r\nL 67.202927 209.935078 \r\nL 67.260757 155.293836 \r\nL 67.315543 205.113792 \r\nL 67.330761 25.119113 \r\nL 67.373372 167.347051 \r\nL 67.403809 210.336851 \r\nL 67.485988 69.314235 \r\nL 67.498163 36.36878 \r\nL 67.598604 205.917339 \r\nL 67.616866 136.812239 \r\nL 67.677739 209.13153 \r\nL 67.711219 183.016231 \r\nL 67.817748 89.804701 \r\nL 67.747743 211.943947 \r\nL 67.820791 175.784302 \r\nL 67.829922 186.632195 \r\nL 67.826879 146.053038 \r\nL 67.848184 169.35592 \r\nL 67.875577 91.411796 \r\nL 67.878621 211.943947 \r\nL 67.9608 109.491619 \r\nL 67.982106 207.122661 \r\nL 68.073416 169.35592 \r\nL 68.125158 209.13153 \r\nL 68.119071 144.847716 \r\nL 68.179944 177.391397 \r\nL 68.231686 82.170998 \r\nL 68.280385 212.747494 \r\nL 68.29256 99.045499 \r\nL 68.301691 208.729756 \r\nL 68.405175 168.552373 \r\nL 68.423437 128.374989 \r\nL 68.41735 203.506696 \r\nL 68.456918 180.605588 \r\nL 68.481267 214.35459 \r\nL 68.536053 136.008692 \r\nL 68.56649 180.203814 \r\nL 68.581708 149.267228 \r\nL 68.575621 189.042838 \r\nL 68.59997 173.775432 \r\nL 68.663887 213.149268 \r\nL 68.627363 151.276098 \r\nL 68.709542 195.47122 \r\nL 68.767372 137.214013 \r\nL 68.715629 208.327982 \r\nL 68.822158 178.998492 \r\nL 68.8739 108.688071 \r\nL 68.910424 209.935078 \r\nL 68.928686 167.347051 \r\nL 68.93173 204.310244 \r\nL 69.001734 139.624656 \r\nL 69.038258 199.488958 \r\nL 69.14783 78.555033 \r\nL 69.105219 206.319113 \r\nL 69.153917 169.35592 \r\nL 69.217834 199.890732 \r\nL 69.193485 77.751486 \r\nL 69.257402 178.998492 \r\nL 69.309144 125.160798 \r\nL 69.318275 211.140399 \r\nL 69.366974 172.168337 \r\nL 69.449153 211.140399 \r\nL 69.415673 137.615787 \r\nL 69.473502 177.793171 \r\nL 69.555681 210.738625 \r\nL 69.589162 134.80337 \r\nL 69.628729 206.319113 \r\nL 69.598293 107.080976 \r\nL 69.701777 164.936408 \r\nL 69.768738 74.135521 \r\nL 69.799175 207.926208 \r\nL 69.811349 154.892062 \r\nL 69.890485 102.25969 \r\nL 69.84483 209.13153 \r\nL 69.905703 123.553703 \r\nL 69.93614 208.729756 \r\nL 69.978751 63.689401 \r\nL 70.018319 176.186075 \r\nL 70.045712 84.581641 \r\nL 70.115716 213.149268 \r\nL 70.127891 164.534634 \r\nL 70.137022 203.104922 \r\nL 70.143109 66.501818 \r\nL 70.237463 171.766563 \r\nL 70.252681 89.804701 \r\nL 70.289205 209.13153 \r\nL 70.353122 120.339512 \r\nL 70.429214 199.488958 \r\nL 70.441388 17.083636 \r\nL 70.468781 197.881863 \r\nL 70.480956 211.140399 \r\nL 70.496174 118.732417 \r\nL 70.557048 168.552373 \r\nL 70.657489 63.689401 \r\nL 70.611834 203.104922 \r\nL 70.66662 135.205144 \r\nL 70.712275 202.703149 \r\nL 70.684882 17.083636 \r\nL 70.779235 174.57898 \r\nL 70.858371 99.447273 \r\nL 70.864458 209.935078 \r\nL 70.873589 160.516896 \r\nL 70.925331 205.917339 \r\nL 70.94055 127.973215 \r\nL 70.986205 195.872993 \r\nL 70.989248 195.872993 \r\nL 71.037947 121.14306 \r\nL 71.053165 199.890732 \r\nL 71.09882 154.490288 \r\nL 71.110995 211.943947 \r\nL 71.147519 67.305366 \r\nL 71.208392 164.534634 \r\nL 71.220567 97.438404 \r\nL 71.272309 205.113792 \r\nL 71.302746 140.02643 \r\nL 71.324052 210.336851 \r\nL 71.415362 207.926208 \r\nL 71.506672 17.083636 \r\nL 71.482322 211.943947 \r\nL 71.524934 189.846386 \r\nL 71.601025 214.35459 \r\nL 71.604069 78.555033 \r\nL 71.628419 172.570111 \r\nL 71.649724 68.912461 \r\nL 71.652768 205.917339 \r\nL 71.731903 158.106253 \r\nL 71.734947 211.140399 \r\nL 71.817126 131.990953 \r\nL 71.841475 209.13153 \r\nL 71.932785 17.083636 \r\nL 71.868868 211.943947 \r\nL 71.954091 174.57898 \r\nL 72.024095 72.9302 \r\nL 72.014964 200.292506 \r\nL 72.063663 178.998492 \r\nL 72.081925 210.336851 \r\nL 72.0941 104.670333 \r\nL 72.167148 156.097384 \r\nL 72.179322 115.518226 \r\nL 72.234108 212.345721 \r\nL 72.279763 137.214013 \r\nL 72.364986 196.676541 \r\nL 72.304113 70.519557 \r\nL 72.389335 152.481419 \r\nL 72.483689 139.222882 \r\nL 72.398466 207.524435 \r\nL 72.49282 166.945277 \r\nL 72.596305 210.336851 \r\nL 72.55065 86.992284 \r\nL 72.599348 114.714678 \r\nL 72.70892 213.551042 \r\nL 72.721095 44.806031 \r\nL 72.818492 175.784302 \r\nL 72.845885 211.140399 \r\nL 72.885453 134.401596 \r\nL 72.894584 183.418004 \r\nL 72.988938 124.357251 \r\nL 72.928064 204.712018 \r\nL 73.0072 158.508027 \r\nL 73.061986 96.233082 \r\nL 73.086335 213.952816 \r\nL 73.116772 159.713348 \r\nL 73.208082 205.113792 \r\nL 73.192863 129.58031 \r\nL 73.232431 201.497827 \r\nL 73.238518 29.538625 \r\nL 73.296348 211.542173 \r\nL 73.342003 203.104922 \r\nL 73.369396 89.804701 \r\nL 73.402876 208.729756 \r\nL 73.457662 170.561242 \r\nL 73.460706 211.943947 \r\nL 73.482012 117.527095 \r\nL 73.567234 192.257029 \r\nL 73.58854 114.312905 \r\nL 73.64637 213.149268 \r\nL 73.676806 159.713348 \r\nL 73.765073 210.336851 \r\nL 73.73768 109.491619 \r\nL 73.789422 198.283636 \r\nL 73.795509 121.544834 \r\nL 73.82899 212.345721 \r\nL 73.898994 183.819778 \r\nL 73.902038 212.747494 \r\nL 73.950736 131.187406 \r\nL 74.01161 209.533304 \r\nL 74.023784 144.044169 \r\nL 74.054221 210.738625 \r\nL 74.133356 170.963016 \r\nL 74.230754 204.310244 \r\nL 74.157706 124.357251 \r\nL 74.245972 187.435743 \r\nL 74.340326 209.935078 \r\nL 74.322064 134.401596 \r\nL 74.3525 168.954146 \r\nL 74.44381 212.747494 \r\nL 74.385981 144.847716 \r\nL 74.446854 150.070776 \r\nL 74.498596 209.533304 \r\nL 74.550339 120.741286 \r\nL 74.599037 211.943947 \r\nL 74.623387 119.937738 \r\nL 74.662954 206.720887 \r\nL 74.702522 211.542173 \r\nL 74.681216 154.490288 \r\nL 74.71774 171.364789 \r\nL 74.772526 111.500488 \r\nL 74.729915 212.345721 \r\nL 74.830356 155.293836 \r\nL 74.918622 210.336851 \r\nL 74.90036 119.134191 \r\nL 74.939928 175.382528 \r\nL 75.012976 117.527095 \r\nL 75.006889 199.890732 \r\nL 75.046456 159.311574 \r\nL 75.052544 211.943947 \r\nL 75.110373 35.565233 \r\nL 75.159072 181.007361 \r\nL 75.162116 181.007361 \r\nL 75.207771 142.035299 \r\nL 75.256469 211.140399 \r\nL 75.268644 146.454812 \r\nL 75.271688 208.327982 \r\nL 75.372129 56.055698 \r\nL 75.378216 127.571441 \r\nL 75.439089 210.738625 \r\nL 75.457351 104.268559 \r\nL 75.493875 175.382528 \r\nL 75.530399 17.083636 \r\nL 75.579098 197.078315 \r\nL 75.606491 157.302705 \r\nL 75.633884 211.140399 \r\nL 75.661277 68.510687 \r\nL 75.719107 181.007361 \r\nL 75.764762 111.500488 \r\nL 75.804329 203.104922 \r\nL 75.831722 173.775432 \r\nL 75.856072 208.729756 \r\nL 75.880421 123.151929 \r\nL 75.944338 198.68541 \r\nL 75.950425 40.386519 \r\nL 76.047823 209.533304 \r\nL 76.05391 128.776763 \r\nL 76.11174 211.943947 \r\nL 76.114783 38.779424 \r\nL 76.166526 156.097384 \r\nL 76.218268 203.90847 \r\nL 76.196962 113.107583 \r\nL 76.276098 164.13286 \r\nL 76.300447 56.055698 \r\nL 76.297403 211.542173 \r\nL 76.38567 155.69561 \r\nL 76.461761 204.712018 \r\nL 76.470892 60.475211 \r\nL 76.495242 171.766563 \r\nL 76.513504 102.661463 \r\nL 76.580464 205.917339 \r\nL 76.604814 179.400266 \r\nL 76.632207 211.542173 \r\nL 76.69308 113.911131 \r\nL 76.711342 185.426874 \r\nL 76.732648 44.806031 \r\nL 76.735691 211.140399 \r\nL 76.81787 127.973215 \r\nL 76.881787 213.149268 \r\nL 76.893962 78.555033 \r\nL 76.927442 199.890732 \r\nL 76.96701 57.26102 \r\nL 77.02484 212.345721 \r\nL 77.040058 160.115122 \r\nL 77.076582 210.738625 \r\nL 77.088757 48.823769 \r\nL 77.140499 146.454812 \r\nL 77.143543 59.671663 \r\nL 77.24094 212.747494 \r\nL 77.250071 162.123991 \r\nL 77.268333 205.515565 \r\nL 77.29877 92.215344 \r\nL 77.359643 154.088514 \r\nL 77.362687 89.402927 \r\nL 77.377905 210.336851 \r\nL 77.466171 162.525765 \r\nL 77.560525 200.292506 \r\nL 77.493564 126.36612 \r\nL 77.575743 158.508027 \r\nL 77.578787 157.704479 \r\nL 77.657922 199.890732 \r\nL 77.609224 122.750155 \r\nL 77.688359 166.141729 \r\nL 77.721839 88.197605 \r\nL 77.694446 196.274767 \r\nL 77.767494 164.936408 \r\nL 77.776625 213.551042 \r\nL 77.816193 119.535965 \r\nL 77.88011 188.641064 \r\nL 77.883154 198.68541 \r\nL 77.940983 121.544834 \r\nL 77.974464 195.47122 \r\nL 78.038381 83.778093 \r\nL 77.980551 213.551042 \r\nL 78.084036 140.428204 \r\nL 78.166215 212.747494 \r\nL 78.138822 89.001153 \r\nL 78.193608 117.527095 \r\nL 78.306223 208.729756 \r\nL 78.227088 116.723548 \r\nL 78.309267 192.658803 \r\nL 78.376228 200.292506 \r\nL 78.421883 73.733747 \r\nL 78.525367 209.935078 \r\nL 78.534498 143.642395 \r\nL 78.604503 204.310244 \r\nL 78.592328 41.190067 \r\nL 78.650158 182.614457 \r\nL 78.7019 38.779424 \r\nL 78.698856 202.703149 \r\nL 78.75973 123.553703 \r\nL 78.784079 212.345721 \r\nL 78.823647 17.083636 \r\nL 78.872345 166.945277 \r\nL 78.878433 177.793171 \r\nL 78.88452 160.115122 \r\nL 78.94235 91.81357 \r\nL 78.969743 210.738625 \r\nL 78.994092 171.364789 \r\nL 79.012354 58.064568 \r\nL 79.030616 211.542173 \r\nL 79.10062 178.596718 \r\nL 79.176712 201.497827 \r\nL 79.134101 103.866785 \r\nL 79.210192 174.980754 \r\nL 79.219324 93.018891 \r\nL 79.30759 210.336851 \r\nL 79.319765 154.892062 \r\nL 79.344114 209.935078 \r\nL 79.334983 33.556364 \r\nL 79.426293 144.445942 \r\nL 79.465861 46.8149 \r\nL 79.511516 210.738625 \r\nL 79.532821 145.24949 \r\nL 79.630219 211.140399 \r\nL 79.569345 77.349712 \r\nL 79.645437 189.444612 \r\nL 79.712398 119.134191 \r\nL 79.685005 209.533304 \r\nL 79.755009 162.123991 \r\nL 79.815882 213.952816 \r\nL 79.809795 124.357251 \r\nL 79.852406 181.409135 \r\nL 79.870668 24.315565 \r\nL 79.904149 209.533304 \r\nL 79.965022 145.651264 \r\nL 79.968066 145.651264 \r\nL 80.044157 208.729756 \r\nL 80.068507 129.982084 \r\nL 80.080681 199.087184 \r\nL 80.175035 70.117783 \r\nL 80.108074 212.345721 \r\nL 80.190253 156.097384 \r\nL 80.263301 198.283636 \r\nL 80.25417 121.946608 \r\nL 80.296782 166.141729 \r\nL 80.378961 83.376319 \r\nL 80.360699 206.720887 \r\nL 80.406354 170.159468 \r\nL 80.421572 201.899601 \r\nL 80.476358 82.974545 \r\nL 80.512882 195.069446 \r\nL 80.537231 17.083636 \r\nL 80.546362 206.720887 \r\nL 80.625498 148.061907 \r\nL 80.71072 209.533304 \r\nL 80.671153 49.627317 \r\nL 80.73507 195.872993 \r\nL 80.805074 59.269889 \r\nL 80.753332 213.952816 \r\nL 80.847685 117.928869 \r\nL 80.899428 209.13153 \r\nL 80.905515 90.608248 \r\nL 80.957257 187.435743 \r\nL 81.015087 97.03663 \r\nL 80.999869 209.533304 \r\nL 81.066829 111.902262 \r\nL 81.130746 208.729756 \r\nL 81.103353 102.661463 \r\nL 81.179445 167.748825 \r\nL 81.28293 125.964346 \r\nL 81.243362 208.729756 \r\nL 81.285973 157.302705 \r\nL 81.386414 202.703149 \r\nL 81.319454 50.029091 \r\nL 81.398589 180.203814 \r\nL 81.505117 123.151929 \r\nL 81.453375 205.515565 \r\nL 81.508161 167.748825 \r\nL 81.553816 212.345721 \r\nL 81.517292 105.47388 \r\nL 81.614689 190.24816 \r\nL 81.721218 128.374989 \r\nL 81.651213 206.720887 \r\nL 81.724261 134.401596 \r\nL 81.77296 211.943947 \r\nL 81.824702 65.698271 \r\nL 81.833833 193.060576 \r\nL 81.879488 82.170998 \r\nL 81.894707 211.943947 \r\nL 81.946449 160.516896 \r\nL 81.952536 209.533304 \r\nL 81.976886 130.383858 \r\nL 82.052977 187.435743 \r\nL 82.159506 93.822439 \r\nL 82.062108 199.890732 \r\nL 82.165593 149.669002 \r\nL 82.168637 150.47255 \r\nL 82.17168 78.555033 \r\nL 82.253859 207.122661 \r\nL 82.278209 162.123991 \r\nL 82.281252 213.952816 \r\nL 82.366475 92.215344 \r\nL 82.387781 182.614457 \r\nL 82.448654 125.562572 \r\nL 82.433436 203.104922 \r\nL 82.497353 175.382528 \r\nL 82.552139 123.955477 \r\nL 82.530833 203.104922 \r\nL 82.579532 150.874324 \r\nL 82.582575 209.13153 \r\nL 82.625187 17.083636 \r\nL 82.689104 146.454812 \r\nL 82.695191 131.990953 \r\nL 82.698235 168.150599 \r\nL 82.774326 206.319113 \r\nL 82.728671 76.546164 \r\nL 82.804763 157.704479 \r\nL 82.807807 118.732417 \r\nL 82.841287 205.113792 \r\nL 82.914335 161.722217 \r\nL 82.981296 203.104922 \r\nL 82.956946 17.083636 \r\nL 83.026951 184.623326 \r\nL 83.136523 129.58031 \r\nL 83.057387 211.542173 \r\nL 83.139566 163.731086 \r\nL 83.14261 164.13286 \r\nL 83.145654 154.892062 \r\nL 83.243051 207.122661 \r\nL 83.255226 17.083636 \r\nL 83.297837 205.113792 \r\nL 83.367841 174.980754 \r\nL 83.38306 151.677871 \r\nL 83.413496 198.68541 \r\nL 83.504806 60.475211 \r\nL 83.47437 208.729756 \r\nL 83.526112 149.267228 \r\nL 83.550461 192.257029 \r\nL 83.556549 38.779424 \r\nL 83.638728 182.212683 \r\nL 83.681339 89.402927 \r\nL 83.705688 202.301375 \r\nL 83.7483 168.954146 \r\nL 83.806129 206.720887 \r\nL 83.836566 113.911131 \r\nL 83.860915 202.703149 \r\nL 83.949182 125.562572 \r\nL 83.927876 204.310244 \r\nL 83.973531 158.106253 \r\nL 84.064841 211.542173 \r\nL 83.988749 104.670333 \r\nL 84.080059 142.437073 \r\nL 84.095278 124.357251 \r\nL 84.104409 213.149268 \r\nL 84.174413 155.69561 \r\nL 84.1805 205.515565 \r\nL 84.186588 100.25082 \r\nL 84.280941 145.651264 \r\nL 84.332684 90.608248 \r\nL 84.372251 211.140399 \r\nL 84.384426 113.911131 \r\nL 84.399644 213.551042 \r\nL 84.439212 37.574102 \r\nL 84.493998 191.051707 \r\nL 84.597483 17.083636 \r\nL 84.500085 205.917339 \r\nL 84.606614 101.054368 \r\nL 84.713142 207.926208 \r\nL 84.6614 17.083636 \r\nL 84.719229 164.936408 \r\nL 84.764884 209.935078 \r\nL 84.743579 67.305366 \r\nL 84.81967 123.553703 \r\nL 84.822714 78.956807 \r\nL 84.895762 210.738625 \r\nL 84.926199 173.775432 \r\nL 84.984028 60.073437 \r\nL 84.987072 205.113792 \r\nL 85.038814 170.159468 \r\nL 85.041858 206.319113 \r\nL 85.047945 121.946608 \r\nL 85.15143 188.641064 \r\nL 85.163605 116.321774 \r\nL 85.200129 210.738625 \r\nL 85.264046 162.927539 \r\nL 85.337094 209.13153 \r\nL 85.291439 125.160798 \r\nL 85.340137 137.615787 \r\nL 85.343181 113.107583 \r\nL 85.373618 211.140399 \r\nL 85.446666 174.177206 \r\nL 85.525801 208.327982 \r\nL 85.504495 142.035299 \r\nL 85.531888 174.57898 \r\nL 85.534932 110.69694 \r\nL 85.562325 197.480089 \r\nL 85.64146 144.445942 \r\nL 85.711465 209.935078 \r\nL 85.650591 111.902262 \r\nL 85.744945 166.543503 \r\nL 85.747989 91.81357 \r\nL 85.772338 204.310244 \r\nL 85.854517 174.177206 \r\nL 85.918434 130.383858 \r\nL 85.894085 206.319113 \r\nL 85.967133 163.329313 \r\nL 86.040181 204.712018 \r\nL 86.061486 31.145721 \r\nL 86.076705 174.57898 \r\nL 86.079748 174.980754 \r\nL 86.134534 109.491619 \r\nL 86.110185 209.935078 \r\nL 86.18932 167.748825 \r\nL 86.225844 146.454812 \r\nL 86.207582 191.453481 \r\nL 86.228888 150.874324 \r\nL 86.231932 211.140399 \r\nL 86.274543 77.751486 \r\nL 86.33846 155.293836 \r\nL 86.341504 154.490288 \r\nL 86.344547 174.177206 \r\nL 86.347591 210.738625 \r\nL 86.368897 48.020222 \r\nL 86.451076 158.106253 \r\nL 86.508905 120.741286 \r\nL 86.484556 203.90847 \r\nL 86.518036 165.338182 \r\nL 86.52108 204.310244 \r\nL 86.57891 108.286297 \r\nL 86.627608 146.856585 \r\nL 86.715875 212.747494 \r\nL 86.673263 108.286297 \r\nL 86.734137 156.900931 \r\nL 86.79501 17.083636 \r\nL 86.785879 204.712018 \r\nL 86.840665 169.35592 \r\nL 86.88632 206.720887 \r\nL 86.846753 100.652594 \r\nL 86.922844 174.57898 \r\nL 86.925888 102.25969 \r\nL 87.005023 210.738625 \r\nL 87.032416 151.276098 \r\nL 87.108508 123.553703 \r\nL 87.090246 193.864124 \r\nL 87.141988 141.633525 \r\nL 87.254604 210.738625 \r\nL 87.199818 123.955477 \r\nL 87.257648 202.703149 \r\nL 87.281997 91.411796 \r\nL 87.355045 209.533304 \r\nL 87.370263 144.847716 \r\nL 87.446355 210.738625 \r\nL 87.391569 17.083636 \r\nL 87.482879 177.391397 \r\nL 87.488966 205.113792 \r\nL 87.495054 119.535965 \r\nL 87.58332 181.810909 \r\nL 87.598538 88.599379 \r\nL 87.677674 200.694279 \r\nL 87.692892 175.382528 \r\nL 87.695936 204.712018 \r\nL 87.756809 52.439734 \r\nL 87.802464 179.400266 \r\nL 87.896818 65.296497 \r\nL 87.842032 199.890732 \r\nL 87.91508 138.419335 \r\nL 87.945516 205.917339 \r\nL 87.985084 103.465011 \r\nL 88.030739 182.212683 \r\nL 88.061176 54.850377 \r\nL 88.082481 195.872993 \r\nL 88.143355 150.874324 \r\nL 88.155529 205.917339 \r\nL 88.161617 116.723548 \r\nL 88.237708 133.999823 \r\nL 88.240752 93.018891 \r\nL 88.274232 209.935078 \r\nL 88.344237 172.971885 \r\nL 88.417285 198.283636 \r\nL 88.414241 120.339512 \r\nL 88.453809 161.722217 \r\nL 88.523813 199.087184 \r\nL 88.517726 126.767894 \r\nL 88.545119 157.302705 \r\nL 88.575555 60.475211 \r\nL 88.605992 211.140399 \r\nL 88.651647 155.293836 \r\nL 88.654691 208.327982 \r\nL 88.709477 93.420665 \r\nL 88.761219 149.267228 \r\nL 88.767306 129.982084 \r\nL 88.797743 211.140399 \r\nL 88.846442 60.073437 \r\nL 88.876878 176.186075 \r\nL 88.946883 106.679202 \r\nL 88.916446 203.506696 \r\nL 88.983407 155.293836 \r\nL 89.007756 213.952816 \r\nL 89.016887 65.296497 \r\nL 89.092979 203.506696 \r\nL 89.117328 211.542173 \r\nL 89.208638 17.083636 \r\nL 89.211682 209.935078 \r\nL 89.321254 200.292506 \r\nL 89.412564 89.001153 \r\nL 89.397345 203.506696 \r\nL 89.433869 171.766563 \r\nL 89.506917 123.955477 \r\nL 89.464306 209.13153 \r\nL 89.549529 127.973215 \r\nL 89.610402 79.358581 \r\nL 89.662144 205.113792 \r\nL 89.77476 54.046829 \r\nL 89.884332 207.524435 \r\nL 89.881288 39.181197 \r\nL 89.887376 191.855255 \r\nL 89.969555 95.429534 \r\nL 89.948249 209.935078 \r\nL 89.996948 176.989623 \r\nL 90.076083 210.738625 \r\nL 90.054777 39.181197 \r\nL 90.094345 192.257029 \r\nL 90.161306 30.743947 \r\nL 90.112607 211.542173 \r\nL 90.203917 136.008692 \r\nL 90.298271 206.720887 \r\nL 90.280009 119.937738 \r\nL 90.316533 179.80204 \r\nL 90.3561 105.072106 \r\nL 90.325664 201.497827 \r\nL 90.426105 164.13286 \r\nL 90.483934 193.46235 \r\nL 90.508284 103.866785 \r\nL 90.532633 165.338182 \r\nL 90.566113 121.14306 \r\nL 90.626987 194.667672 \r\nL 90.639161 158.9098 \r\nL 90.678729 210.738625 \r\nL 90.727428 87.795831 \r\nL 90.748733 157.704479 \r\nL 90.770039 202.703149 \r\nL 90.864393 17.083636 \r\nL 90.913091 207.524435 \r\nL 90.977008 183.016231 \r\nL 90.998314 70.519557 \r\nL 91.031794 207.524435 \r\nL 91.08658 133.196275 \r\nL 91.171803 197.480089 \r\nL 91.174847 65.296497 \r\nL 91.196152 157.704479 \r\nL 91.278331 17.083636 \r\nL 91.229633 209.533304 \r\nL 91.299637 167.347051 \r\nL 91.393991 205.917339 \r\nL 91.378772 51.636186 \r\nL 91.406165 177.391397 \r\nL 91.427471 17.083636 \r\nL 91.473126 214.35459 \r\nL 91.515737 176.587849 \r\nL 91.616178 73.733747 \r\nL 91.610091 202.301375 \r\nL 91.628353 128.776763 \r\nL 91.677052 206.720887 \r\nL 91.63444 17.083636 \r\nL 91.737925 196.676541 \r\nL 91.740969 76.546164 \r\nL 91.744012 211.943947 \r\nL 91.847497 129.58031 \r\nL 91.902283 205.113792 \r\nL 91.93272 109.893392 \r\nL 91.960113 155.69561 \r\nL 91.972287 90.608248 \r\nL 92.039248 193.060576 \r\nL 92.072728 137.615787 \r\nL 92.142733 202.301375 \r\nL 92.084903 88.599379 \r\nL 92.173169 136.812239 \r\nL 92.264479 213.149268 \r\nL 92.282741 47.216674 \r\nL 92.343615 198.283636 \r\nL 92.395357 184.623326 \r\nL 92.48058 197.881863 \r\nL 92.507973 90.608248 \r\nL 92.608414 209.13153 \r\nL 92.620588 167.347051 \r\nL 92.666243 206.720887 \r\nL 92.63885 142.035299 \r\nL 92.675374 189.444612 \r\nL 92.769728 66.501818 \r\nL 92.763641 213.149268 \r\nL 92.78799 98.241951 \r\nL 92.839732 212.345721 \r\nL 92.900606 152.079645 \r\nL 92.976697 197.078315 \r\nL 93.007134 137.615787 \r\nL 93.013221 182.614457 \r\nL 93.071051 123.955477 \r\nL 93.058876 197.480089 \r\nL 93.128881 146.856585 \r\nL 93.156274 203.104922 \r\nL 93.195841 131.187406 \r\nL 93.238453 141.633525 \r\nL 93.348025 193.864124 \r\nL 93.24454 86.59051 \r\nL 93.351068 170.159468 \r\nL 93.366287 70.117783 \r\nL 93.408898 189.444612 \r\nL 93.463684 127.973215 \r\nL 93.561081 208.729756 \r\nL 93.554994 121.14306 \r\nL 93.573256 122.750155 \r\nL 93.631086 23.110244 \r\nL 93.649348 209.13153 \r\nL 93.679784 168.150599 \r\nL 93.768051 211.943947 \r\nL 93.746745 117.928869 \r\nL 93.786313 205.113792 \r\nL 93.828924 114.312905 \r\nL 93.898928 153.284967 \r\nL 93.938496 117.527095 \r\nL 93.920234 204.310244 \r\nL 93.996326 158.9098 \r\nL 94.06633 83.778093 \r\nL 94.115029 205.917339 \r\nL 94.206339 81.36745 \r\nL 94.148509 213.149268 \r\nL 94.227644 150.874324 \r\nL 94.303736 207.926208 \r\nL 94.279387 102.25969 \r\nL 94.321998 178.194945 \r\nL 94.343304 75.742616 \r\nL 94.334173 205.917339 \r\nL 94.43157 133.196275 \r\nL 94.486356 208.729756 \r\nL 94.477225 53.645055 \r\nL 94.541142 189.042838 \r\nL 94.54723 84.983415 \r\nL 94.632452 200.292506 \r\nL 94.653758 145.651264 \r\nL 94.681151 105.875654 \r\nL 94.717675 205.917339 \r\nL 94.742024 119.937738 \r\nL 94.827247 201.096053 \r\nL 94.79681 77.349712 \r\nL 94.85464 196.676541 \r\nL 94.866815 114.714678 \r\nL 94.967256 144.847716 \r\nL 95.028129 208.327982 \r\nL 94.994649 108.688071 \r\nL 95.076828 150.874324 \r\nL 95.089002 129.58031 \r\nL 95.140745 212.747494 \r\nL 95.171181 157.704479 \r\nL 95.174225 210.738625 \r\nL 95.25336 95.831308 \r\nL 95.283797 185.0251 \r\nL 95.286841 201.899601 \r\nL 95.295972 92.617118 \r\nL 95.384238 176.186075 \r\nL 95.457286 92.215344 \r\nL 95.393369 207.926208 \r\nL 95.49381 142.437073 \r\nL 95.575989 205.113792 \r\nL 95.579033 99.849047 \r\nL 95.597295 160.516896 \r\nL 95.655124 85.385188 \r\nL 95.694692 191.855255 \r\nL 95.706867 125.562572 \r\nL 95.773827 200.694279 \r\nL 95.819482 180.203814 \r\nL 95.926011 17.083636 \r\nL 95.865137 209.935078 \r\nL 95.932098 160.516896 \r\nL 96.023408 74.135521 \r\nL 95.996015 212.747494 \r\nL 96.047757 138.017561 \r\nL 96.078194 208.327982 \r\nL 96.069063 18.690732 \r\nL 96.157329 145.651264 \r\nL 96.160373 109.893392 \r\nL 96.178635 209.533304 \r\nL 96.263858 168.954146 \r\nL 96.324731 211.140399 \r\nL 96.291251 79.760355 \r\nL 96.370386 159.713348 \r\nL 96.443434 81.36745 \r\nL 96.437347 207.122661 \r\nL 96.455609 155.69561 \r\nL 96.516482 209.533304 \r\nL 96.479958 84.581641 \r\nL 96.565181 206.319113 \r\nL 96.656491 50.430865 \r\nL 96.674753 154.088514 \r\nL 96.744757 197.078315 \r\nL 96.750844 17.083636 \r\nL 96.784325 169.35592 \r\nL 96.823892 32.351042 \r\nL 96.82998 211.943947 \r\nL 96.89694 98.643725 \r\nL 96.924333 205.917339 \r\nL 97.009556 160.115122 \r\nL 97.07956 205.917339 \r\nL 97.04608 127.169667 \r\nL 97.109997 156.097384 \r\nL 97.155652 105.875654 \r\nL 97.17087 212.747494 \r\nL 97.219569 148.865455 \r\nL 97.307835 74.537295 \r\nL 97.332185 208.729756 \r\nL 97.350447 17.083636 \r\nL 97.356534 210.738625 \r\nL 97.4448 121.14306 \r\nL 97.450888 190.24816 \r\nL 97.481324 107.884523 \r\nL 97.554372 123.151929 \r\nL 97.572634 206.720887 \r\nL 97.636551 104.670333 \r\nL 97.666988 139.222882 \r\nL 97.688294 201.096053 \r\nL 97.736992 93.822439 \r\nL 97.779604 176.587849 \r\nL 97.877001 88.599379 \r\nL 97.880045 203.506696 \r\nL 97.889176 148.463681 \r\nL 97.931787 88.599379 \r\nL 97.989617 209.13153 \r\nL 97.998748 110.69694 \r\nL 98.099189 155.69561 \r\nL 98.102232 201.497827 \r\nL 98.157018 71.323104 \r\nL 98.208761 192.257029 \r\nL 98.220935 108.688071 \r\nL 98.245285 209.935078 \r\nL 98.318333 180.605588 \r\nL 98.400512 199.890732 \r\nL 98.348769 123.151929 \r\nL 98.41573 172.971885 \r\nL 98.418774 109.089845 \r\nL 98.497909 200.694279 \r\nL 98.522258 199.890732 \r\nL 98.561826 82.572772 \r\nL 98.607481 210.738625 \r\nL 98.644005 63.287627 \r\nL 98.720097 136.008692 \r\nL 98.726184 78.555033 \r\nL 98.808363 200.694279 \r\nL 98.829669 136.008692 \r\nL 98.878367 102.661463 \r\nL 98.850974 210.336851 \r\nL 98.933153 152.079645 \r\nL 98.957503 204.712018 \r\nL 99.000114 124.357251 \r\nL 99.042725 164.534634 \r\nL 99.0549 19.494279 \r\nL 99.079249 195.47122 \r\nL 99.155341 133.598049 \r\nL 99.261869 200.292506 \r\nL 99.207083 87.795831 \r\nL 99.264913 145.24949 \r\nL 99.353179 206.720887 \r\nL 99.307524 35.163459 \r\nL 99.365354 158.508027 \r\nL 99.465795 66.100044 \r\nL 99.374485 209.13153 \r\nL 99.47797 121.14306 \r\nL 99.490144 35.163459 \r\nL 99.529712 209.13153 \r\nL 99.584498 170.963016 \r\nL 99.654502 208.327982 \r\nL 99.642328 108.688071 \r\nL 99.681895 161.320443 \r\nL 99.684939 96.233082 \r\nL 99.788424 212.747494 \r\nL 99.794511 128.374989 \r\nL 99.864515 210.336851 \r\nL 99.824948 82.974545 \r\nL 99.91017 191.453481 \r\nL 99.93452 42.797162 \r\nL 99.919301 203.104922 \r\nL 100.02583 150.070776 \r\nL 100.050179 199.890732 \r\nL 100.129314 103.465011 \r\nL 100.135402 148.865455 \r\nL 100.20845 209.533304 \r\nL 100.156707 68.108914 \r\nL 100.244974 208.327982 \r\nL 100.318022 67.70714 \r\nL 100.290629 213.149268 \r\nL 100.354546 135.205144 \r\nL 100.388026 204.310244 \r\nL 100.442812 82.572772 \r\nL 100.464118 144.847716 \r\nL 100.552384 205.113792 \r\nL 100.488467 75.742616 \r\nL 100.567602 142.035299 \r\nL 100.582821 108.688071 \r\nL 100.579777 195.872993 \r\nL 100.671087 153.686741 \r\nL 100.674131 201.497827 \r\nL 100.762397 110.295166 \r\nL 100.780659 178.194945 \r\nL 100.786746 113.107583 \r\nL 100.862838 199.890732 \r\nL 100.893275 149.669002 \r\nL 100.923711 193.864124 \r\nL 100.990672 80.162129 \r\nL 101.00589 181.409135 \r\nL 101.081982 93.018891 \r\nL 101.109375 191.453481 \r\nL 101.118506 133.999823 \r\nL 101.167205 69.314235 \r\nL 101.136768 211.943947 \r\nL 101.225034 105.875654 \r\nL 101.316344 212.747494 \r\nL 101.298082 55.653925 \r\nL 101.334606 162.525765 \r\nL 101.33765 107.482749 \r\nL 101.352868 199.488958 \r\nL 101.447222 119.134191 \r\nL 101.526357 88.197605 \r\nL 101.453309 203.506696 \r\nL 101.547663 151.276098 \r\nL 101.623755 207.926208 \r\nL 101.587231 88.599379 \r\nL 101.660279 195.069446 \r\nL 101.757676 120.339512 \r\nL 101.708977 201.899601 \r\nL 101.769851 148.463681 \r\nL 101.7942 214.35459 \r\nL 101.788113 40.386519 \r\nL 101.876379 139.624656 \r\nL 101.882466 38.37765 \r\nL 101.897685 204.712018 \r\nL 101.985951 137.214013 \r\nL 102.065087 201.096053 \r\nL 102.031606 105.072106 \r\nL 102.09248 127.973215 \r\nL 102.129004 92.215344 \r\nL 102.147266 176.587849 \r\nL 102.180746 119.535965 \r\nL 102.272056 199.890732 \r\nL 102.235532 119.134191 \r\nL 102.293362 159.311574 \r\nL 102.296405 158.9098 \r\nL 102.299449 117.928869 \r\nL 102.317711 189.042838 \r\nL 102.405977 163.329313 \r\nL 102.497287 122.750155 \r\nL 102.424239 205.113792 \r\nL 102.518593 129.982084 \r\nL 102.58251 200.292506 \r\nL 102.606859 98.241951 \r\nL 102.634252 169.35592 \r\nL 102.716431 99.849047 \r\nL 102.664689 206.319113 \r\nL 102.746868 139.624656 \r\nL 102.762086 199.488958 \r\nL 102.759043 107.884523 \r\nL 102.859484 164.936408 \r\nL 102.899051 211.140399 \r\nL 102.966012 124.759024 \r\nL 103.057322 201.096053 \r\nL 102.984274 97.438404 \r\nL 103.078628 199.890732 \r\nL 103.133414 117.125322 \r\nL 103.102977 209.533304 \r\nL 103.191243 170.963016 \r\nL 103.22168 17.083636 \r\nL 103.227767 213.551042 \r\nL 103.300815 149.669002 \r\nL 103.355601 202.703149 \r\nL 103.306903 18.690732 \r\nL 103.410387 138.821109 \r\nL 103.465173 207.122661 \r\nL 103.468217 109.491619 \r\nL 103.507785 143.240621 \r\nL 103.544309 76.14439 \r\nL 103.532134 209.13153 \r\nL 103.617357 150.070776 \r\nL 103.714754 194.265898 \r\nL 103.708667 105.072106 \r\nL 103.720841 134.80337 \r\nL 103.815195 185.426874 \r\nL 103.833457 52.03796 \r\nL 103.927811 208.729756 \r\nL 103.900418 37.574102 \r\nL 103.946073 156.097384 \r\nL 103.961291 110.295166 \r\nL 104.006946 188.641064 \r\nL 104.052601 151.677871 \r\nL 104.1013 211.140399 \r\nL 104.125649 93.018891 \r\nL 104.153042 123.955477 \r\nL 104.247396 17.083636 \r\nL 104.229134 190.24816 \r\nL 104.25957 154.490288 \r\nL 104.271745 174.57898 \r\nL 104.274789 140.02643 \r\nL 104.332618 208.327982 \r\nL 104.305225 17.083636 \r\nL 104.384361 117.527095 \r\nL 104.387404 116.723548 \r\nL 104.430016 200.292506 \r\nL 104.436103 101.857916 \r\nL 104.50002 143.240621 \r\nL 104.512195 88.197605 \r\nL 104.509151 163.329313 \r\nL 104.551762 151.677871 \r\nL 104.563937 186.632195 \r\nL 104.630898 46.413126 \r\nL 104.658291 159.311574 \r\nL 104.725251 65.296497 \r\nL 104.676553 210.738625 \r\nL 104.767863 171.766563 \r\nL 104.810474 87.394058 \r\nL 104.83178 202.301375 \r\nL 104.880478 154.892062 \r\nL 104.883522 156.900931 \r\nL 104.892653 103.063237 \r\nL 104.89874 156.499157 \r\nL 104.901784 61.680532 \r\nL 104.968745 212.345721 \r\nL 105.008312 172.971885 \r\nL 105.102666 89.804701 \r\nL 105.026574 207.122661 \r\nL 105.133103 127.571441 \r\nL 105.187889 200.694279 \r\nL 105.181801 89.804701 \r\nL 105.242675 175.784302 \r\nL 105.327897 60.475211 \r\nL 105.337028 193.46235 \r\nL 105.35529 113.911131 \r\nL 105.428338 211.542173 \r\nL 105.422251 109.089845 \r\nL 105.467906 133.196275 \r\nL 105.483124 39.582971 \r\nL 105.480081 211.542173 \r\nL 105.577478 119.134191 \r\nL 105.647482 199.087184 \r\nL 105.620089 70.117783 \r\nL 105.68705 174.57898 \r\nL 105.693137 66.100044 \r\nL 105.784447 191.051707 \r\nL 105.799666 146.856585 \r\nL 105.848364 43.198936 \r\nL 105.820971 199.488958 \r\nL 105.851408 150.070776 \r\nL 105.854452 209.13153 \r\nL 105.894019 56.055698 \r\nL 105.957936 160.91867 \r\nL 106.034028 71.724878 \r\nL 105.991417 197.480089 \r\nL 106.070552 114.312905 \r\nL 106.1436 201.497827 \r\nL 106.155775 68.510687 \r\nL 106.180124 133.999823 \r\nL 106.222735 210.738625 \r\nL 106.225779 109.491619 \r\nL 106.259259 124.759024 \r\nL 106.317089 99.447273 \r\nL 106.280565 201.497827 \r\nL 106.362744 127.169667 \r\nL 106.423617 207.524435 \r\nL 106.399268 99.447273 \r\nL 106.47536 168.552373 \r\nL 106.575801 117.125322 \r\nL 106.517971 210.738625 \r\nL 106.584932 142.838847 \r\nL 106.612325 208.327982 \r\nL 106.591019 112.304035 \r\nL 106.697547 163.329313 \r\nL 106.706678 45.207805 \r\nL 106.761464 203.104922 \r\nL 106.807119 146.454812 \r\nL 106.834512 210.336851 \r\nL 106.852774 81.769224 \r\nL 106.913648 125.562572 \r\nL 107.001914 198.68541 \r\nL 106.941041 99.447273 \r\nL 107.020176 126.36612 \r\nL 107.02322 89.001153 \r\nL 107.11453 209.13153 \r\nL 107.126704 168.150599 \r\nL 107.199752 199.488958 \r\nL 107.141923 115.518226 \r\nL 107.230189 184.623326 \r\nL 107.284975 99.849047 \r\nL 107.248451 188.641064 \r\nL 107.339761 131.187406 \r\nL 107.382372 196.274767 \r\nL 107.348892 105.47388 \r\nL 107.449333 171.766563 \r\nL 107.504119 112.304035 \r\nL 107.45542 203.506696 \r\nL 107.555861 171.364789 \r\nL 107.558905 196.676541 \r\nL 107.613691 42.797162 \r\nL 107.665433 183.819778 \r\nL 107.756743 64.091175 \r\nL 107.741525 198.283636 \r\nL 107.778049 150.874324 \r\nL 107.799355 207.122661 \r\nL 107.796311 90.206475 \r\nL 107.881534 135.205144 \r\nL 107.988062 108.688071 \r\nL 107.960669 200.292506 \r\nL 107.991106 124.759024 \r\nL 108.030673 207.122661 \r\nL 108.021542 31.949268 \r\nL 108.100678 144.044169 \r\nL 108.179813 103.063237 \r\nL 108.125027 209.533304 \r\nL 108.207206 114.714678 \r\nL 108.225468 183.016231 \r\nL 108.292429 95.429534 \r\nL 108.316778 154.490288 \r\nL 108.359389 67.305366 \r\nL 108.331996 195.872993 \r\nL 108.42635 140.02643 \r\nL 108.532878 201.096053 \r\nL 108.505485 117.125322 \r\nL 108.535922 150.070776 \r\nL 108.563315 90.206475 \r\nL 108.618101 199.087184 \r\nL 108.645494 123.955477 \r\nL 108.675931 111.098714 \r\nL 108.75811 203.90847 \r\nL 108.855507 101.456142 \r\nL 108.870725 152.883193 \r\nL 108.8829 201.096053 \r\nL 108.885944 102.25969 \r\nL 108.931599 110.69694 \r\nL 108.965079 67.70714 \r\nL 108.998559 209.533304 \r\nL 109.016821 157.302705 \r\nL 109.086826 203.104922 \r\nL 109.083782 85.786962 \r\nL 109.117262 140.829978 \r\nL 109.19031 17.083636 \r\nL 109.181179 201.096053 \r\nL 109.226834 167.347051 \r\nL 109.333363 211.542173 \r\nL 109.239009 110.69694 \r\nL 109.342494 210.738625 \r\nL 109.406411 121.946608 \r\nL 109.455109 139.222882 \r\nL 109.564681 208.729756 \r\nL 109.540332 117.527095 \r\nL 109.567725 166.141729 \r\nL 109.659035 74.537295 \r\nL 109.640773 211.542173 \r\nL 109.680341 152.883193 \r\nL 109.76252 211.140399 \r\nL 109.741214 110.69694 \r\nL 109.789913 152.883193 \r\nL 109.856874 212.747494 \r\nL 109.890354 91.81357 \r\nL 109.981664 210.336851 \r\nL 110.00297 190.649933 \r\nL 110.042537 102.25969 \r\nL 110.112542 169.35592 \r\nL 110.212983 195.872993 \r\nL 110.139935 103.465011 \r\nL 110.216026 145.651264 \r\nL 110.243419 95.831308 \r\nL 110.270812 211.542173 \r\nL 110.325598 112.705809 \r\nL 110.34386 197.881863 \r\nL 110.352991 107.080976 \r\nL 110.43517 127.973215 \r\nL 110.471694 116.723548 \r\nL 110.444301 191.453481 \r\nL 110.474738 148.061907 \r\nL 110.483869 212.345721 \r\nL 110.523437 66.903592 \r\nL 110.58431 125.562572 \r\nL 110.684751 208.327982 \r\nL 110.599528 113.911131 \r\nL 110.699969 168.552373 \r\nL 110.769974 93.822439 \r\nL 110.727362 196.274767 \r\nL 110.812585 133.999823 \r\nL 110.897808 212.345721 \r\nL 110.843022 55.653925 \r\nL 110.922157 129.982084 \r\nL 110.967812 109.893392 \r\nL 110.961725 176.989623 \r\nL 110.998249 119.937738 \r\nL 111.001292 209.13153 \r\nL 111.049991 109.491619 \r\nL 111.107821 112.705809 \r\nL 111.202174 206.319113 \r\nL 111.217393 162.927539 \r\nL 111.235655 100.25082 \r\nL 111.250873 191.855255 \r\nL 111.330008 138.821109 \r\nL 111.339139 143.642395 \r\nL 111.336096 115.518226 \r\nL 111.34827 139.222882 \r\nL 111.357401 98.241951 \r\nL 111.366532 197.881863 \r\nL 111.457842 138.017561 \r\nL 111.466973 212.747494 \r\nL 111.479148 95.027761 \r\nL 111.570458 170.159468 \r\nL 111.655681 98.241951 \r\nL 111.582633 182.212683 \r\nL 111.683074 159.713348 \r\nL 111.743947 107.080976 \r\nL 111.71351 191.051707 \r\nL 111.750034 176.989623 \r\nL 111.774384 195.069446 \r\nL 111.765253 126.36612 \r\nL 111.789602 135.205144 \r\nL 111.850475 102.25969 \r\nL 111.823082 210.336851 \r\nL 111.899174 123.955477 \r\nL 111.978309 195.47122 \r\nL 111.923523 103.465011 \r\nL 112.008746 119.535965 \r\nL 112.030052 207.122661 \r\nL 112.066576 56.457472 \r\nL 112.118318 171.364789 \r\nL 112.191366 76.947938 \r\nL 112.185279 197.881863 \r\nL 112.230934 115.92 \r\nL 112.276589 207.524435 \r\nL 112.337462 101.054368 \r\nL 112.349637 153.284967 \r\nL 112.370942 74.135521 \r\nL 112.367899 203.506696 \r\nL 112.459209 153.284967 \r\nL 112.489645 199.488958 \r\nL 112.556606 78.555033 \r\nL 112.562693 130.383858 \r\nL 112.599217 78.153259 \r\nL 112.571824 191.453481 \r\nL 112.666178 102.25969 \r\nL 112.772706 209.533304 \r\nL 112.769663 17.083636 \r\nL 112.778794 159.713348 \r\nL 112.812274 79.358581 \r\nL 112.803143 211.140399 \r\nL 112.894453 127.169667 \r\nL 112.976632 211.943947 \r\nL 112.912715 82.974545 \r\nL 113.004025 154.088514 \r\nL 113.070986 90.206475 \r\nL 113.067942 212.345721 \r\nL 113.110553 168.552373 \r\nL 113.171427 204.310244 \r\nL 113.159252 93.822439 \r\nL 113.210994 126.36612 \r\nL 113.226213 46.8149 \r\nL 113.256649 203.506696 \r\nL 113.311435 139.222882 \r\nL 113.408833 207.926208 \r\nL 113.390571 44.404257 \r\nL 113.421007 168.552373 \r\nL 113.436226 94.224213 \r\nL 113.497099 192.257029 \r\nL 113.530579 136.812239 \r\nL 113.603627 205.917339 \r\nL 113.588409 32.351042 \r\nL 113.634064 158.106253 \r\nL 113.637108 72.528426 \r\nL 113.734505 190.649933 \r\nL 113.743636 158.508027 \r\nL 113.801466 196.274767 \r\nL 113.758854 49.627317 \r\nL 113.850164 150.874324 \r\nL 113.862339 94.224213 \r\nL 113.898863 210.336851 \r\nL 113.956693 115.116452 \r\nL 113.984086 194.667672 \r\nL 114.002348 86.188736 \r\nL 114.069308 161.320443 \r\nL 114.102789 199.087184 \r\nL 114.139313 70.117783 \r\nL 114.163662 134.401596 \r\nL 114.215404 82.170998 \r\nL 114.251928 203.90847 \r\nL 114.273234 158.106253 \r\nL 114.32802 109.089845 \r\nL 114.358457 195.47122 \r\nL 114.382806 133.196275 \r\nL 114.422374 198.68541 \r\nL 114.449767 113.509357 \r\nL 114.486291 127.973215 \r\nL 114.56847 17.083636 \r\nL 114.538033 202.301375 \r\nL 114.592819 111.098714 \r\nL 114.620212 213.551042 \r\nL 114.611081 59.269889 \r\nL 114.702391 180.605588 \r\nL 114.711522 82.572772 \r\nL 114.708478 203.90847 \r\nL 114.815007 132.794501 \r\nL 114.827181 191.051707 \r\nL 114.903273 56.859246 \r\nL 114.921535 177.793171 \r\nL 114.982408 70.519557 \r\nL 114.930666 213.149268 \r\nL 115.031107 174.980754 \r\nL 115.095024 17.083636 \r\nL 115.076762 208.327982 \r\nL 115.137635 196.274767 \r\nL 115.204596 91.81357 \r\nL 115.14981 203.506696 \r\nL 115.259382 159.311574 \r\nL 115.286775 101.456142 \r\nL 115.36591 207.926208 \r\nL 115.466351 84.581641 \r\nL 115.478526 124.759024 \r\nL 115.578967 201.899601 \r\nL 115.524181 17.887184 \r\nL 115.588098 112.304035 \r\nL 115.652015 205.113792 \r\nL 115.603316 17.083636 \r\nL 115.69767 171.364789 \r\nL 115.782893 92.617118 \r\nL 115.709845 203.104922 \r\nL 115.807242 185.426874 \r\nL 115.91377 88.599379 \r\nL 115.877246 196.274767 \r\nL 115.922901 105.875654 \r\nL 115.968556 199.087184 \r\nL 115.932032 82.572772 \r\nL 116.035517 172.168337 \r\nL 116.038561 201.497827 \r\nL 116.068997 70.92133 \r\nL 116.145089 193.864124 \r\nL 116.21205 78.153259 \r\nL 116.239443 210.336851 \r\nL 116.257705 124.357251 \r\nL 116.300316 189.846386 \r\nL 116.288141 46.8149 \r\nL 116.352058 179.400266 \r\nL 116.431194 39.582971 \r\nL 116.391626 188.641064 \r\nL 116.46163 80.162129 \r\nL 116.507285 212.345721 \r\nL 116.510329 39.181197 \r\nL 116.574246 152.883193 \r\nL 116.592508 205.917339 \r\nL 116.61077 17.083636 \r\nL 116.680774 142.437073 \r\nL 116.686862 36.770554 \r\nL 116.695993 209.935078 \r\nL 116.787303 112.705809 \r\nL 116.887744 212.345721 \r\nL 116.799477 17.083636 \r\nL 116.899918 168.150599 \r\nL 116.902962 206.720887 \r\nL 116.954704 95.429534 \r\nL 117.003403 160.115122 \r\nL 117.006447 31.949268 \r\nL 117.027752 210.738625 \r\nL 117.112975 104.670333 \r\nL 117.225591 204.712018 \r\nL 117.176892 56.457472 \r\nL 117.228635 138.821109 \r\nL 117.30777 87.795831 \r\nL 117.262115 199.488958 \r\nL 117.335163 130.785632 \r\nL 117.414298 190.649933 \r\nL 117.368643 86.59051 \r\nL 117.441691 128.776763 \r\nL 117.517783 35.163459 \r\nL 117.484303 200.292506 \r\nL 117.551263 114.312905 \r\nL 117.5817 212.345721 \r\nL 117.563438 89.001153 \r\nL 117.669966 123.955477 \r\nL 117.724752 17.083636 \r\nL 117.676054 183.418004 \r\nL 117.779538 123.955477 \r\nL 117.785626 176.587849 \r\nL 117.803888 17.083636 \r\nL 117.870848 77.349712 \r\nL 117.873892 27.93153 \r\nL 117.943896 178.998492 \r\nL 117.974333 86.188736 \r\nL 117.977377 193.864124 \r\nL 117.989551 17.083636 \r\nL 118.086949 163.329313 \r\nL 118.120429 21.904922 \r\nL 118.175215 197.078315 \r\nL 118.190433 188.641064 \r\nL 118.233045 205.515565 \r\nL 118.223914 34.359911 \r\nL 118.284787 130.785632 \r\nL 118.318267 78.956807 \r\nL 118.324355 190.649933 \r\nL 118.394359 100.25082 \r\nL 118.497844 200.292506 \r\nL 118.415665 99.447273 \r\nL 118.503931 107.482749 \r\nL 118.506975 108.688071 \r\nL 118.531324 211.943947 \r\nL 118.589154 34.761685 \r\nL 118.616547 100.25082 \r\nL 118.680464 197.078315 \r\nL 118.665245 21.503149 \r\nL 118.726119 141.231752 \r\nL 118.796123 64.091175 \r\nL 118.805254 195.47122 \r\nL 118.835691 132.392727 \r\nL 118.939175 163.731086 \r\nL 118.89352 80.965676 \r\nL 118.945263 149.267228 \r\nL 118.966568 21.503149 \r\nL 119.033529 212.747494 \r\nL 119.051791 169.35592 \r\nL 119.143101 203.90847 \r\nL 119.127883 45.609579 \r\nL 119.155276 163.329313 \r\nL 119.252673 17.083636 \r\nL 119.161363 209.13153 \r\nL 119.270935 82.170998 \r\nL 119.307459 194.265898 \r\nL 119.334852 74.537295 \r\nL 119.383551 133.196275 \r\nL 119.392682 31.949268 \r\nL 119.435293 190.649933 \r\nL 119.487035 123.553703 \r\nL 119.59052 200.292506 \r\nL 119.55704 75.340843 \r\nL 119.596607 134.80337 \r\nL 119.630088 189.444612 \r\nL 119.605738 93.822439 \r\nL 119.703136 122.750155 \r\nL 119.706179 122.348381 \r\nL 119.71531 133.999823 \r\nL 119.748791 201.096053 \r\nL 119.727485 67.70714 \r\nL 119.824882 143.642395 \r\nL 119.919236 106.277428 \r\nL 119.858363 203.104922 \r\nL 119.934454 146.856585 \r\nL 120.034895 204.310244 \r\nL 119.958804 84.179867 \r\nL 120.037939 125.160798 \r\nL 120.089681 86.59051 \r\nL 120.044026 207.524435 \r\nL 120.114031 119.937738 \r\nL 120.153598 202.703149 \r\nL 120.168817 61.278758 \r\nL 120.226646 196.676541 \r\nL 120.275345 72.9302 \r\nL 120.342306 81.36745 \r\nL 120.418397 196.274767 \r\nL 120.448834 46.8149 \r\nL 120.457965 178.194945 \r\nL 120.467096 21.904922 \r\nL 120.552319 211.140399 \r\nL 120.567537 168.954146 \r\nL 120.631454 46.8149 \r\nL 120.658847 173.775432 \r\nL 120.683196 105.072106 \r\nL 120.692327 194.265898 \r\nL 120.737982 17.083636 \r\nL 120.792768 151.276098 \r\nL 120.893209 76.546164 \r\nL 120.862773 205.515565 \r\nL 120.90234 154.088514 \r\nL 120.941908 189.042838 \r\nL 120.984519 49.225543 \r\nL 120.999738 105.47388 \r\nL 121.002781 60.475211 \r\nL 121.097135 191.051707 \r\nL 121.103222 127.973215 \r\nL 121.164096 208.729756 \r\nL 121.133659 91.411796 \r\nL 121.212794 144.847716 \r\nL 121.252362 66.501818 \r\nL 121.270624 196.676541 \r\nL 121.32541 104.268559 \r\nL 121.401502 193.060576 \r\nL 121.407589 61.680532 \r\nL 121.422807 111.500488 \r\nL 121.495855 64.894723 \r\nL 121.462375 187.435743 \r\nL 121.526292 104.670333 \r\nL 121.611515 180.203814 \r\nL 121.614558 68.108914 \r\nL 121.635864 80.563902 \r\nL 121.745436 203.90847 \r\nL 121.644995 74.537295 \r\nL 121.751523 181.810909 \r\nL 121.763698 44.404257 \r\nL 121.842833 190.24816 \r\nL 121.861095 138.419335 \r\nL 121.903707 206.319113 \r\nL 121.918925 34.359911 \r\nL 121.955449 107.482749 \r\nL 121.958493 37.975876 \r\nL 121.991973 208.729756 \r\nL 122.061977 119.535965 \r\nL 122.098501 185.0251 \r\nL 122.138069 28.735078 \r\nL 122.171549 153.284967 \r\nL 122.275034 76.14439 \r\nL 122.177637 195.069446 \r\nL 122.281121 150.070776 \r\nL 122.372431 95.831308 \r\nL 122.293296 201.497827 \r\nL 122.393737 98.241951 \r\nL 122.463741 206.720887 \r\nL 122.427217 86.992284 \r\nL 122.503309 94.224213 \r\nL 122.515484 198.283636 \r\nL 122.57027 44.002483 \r\nL 122.615925 167.748825 \r\nL 122.701147 69.314235 \r\nL 122.722453 194.667672 \r\nL 122.731584 77.751486 \r\nL 122.768108 199.890732 \r\nL 122.780283 54.448603 \r\nL 122.847243 161.722217 \r\nL 122.880724 50.430865 \r\nL 122.853331 187.837517 \r\nL 122.956815 72.528426 \r\nL 122.962903 205.917339 \r\nL 123.02682 64.492949 \r\nL 123.069431 175.784302 \r\nL 123.121173 73.733747 \r\nL 123.154654 209.935078 \r\nL 123.179003 150.47255 \r\nL 123.18509 200.694279 \r\nL 123.200309 60.073437 \r\nL 123.282488 151.677871 \r\nL 123.285531 57.26102 \r\nL 123.361623 207.524435 \r\nL 123.395103 101.054368 \r\nL 123.489457 197.480089 \r\nL 123.422496 71.323104 \r\nL 123.504675 163.329313 \r\nL 123.547287 90.206475 \r\nL 123.586854 193.060576 \r\nL 123.614247 133.999823 \r\nL 123.647728 75.742616 \r\nL 123.723819 203.104922 \r\nL 123.763387 81.36745 \r\nL 123.836435 114.714678 \r\nL 123.897308 197.480089 \r\nL 123.942963 17.083636 \r\nL 124.028186 198.68541 \r\nL 124.052535 136.410466 \r\nL 124.152976 65.296497 \r\nL 124.107321 200.292506 \r\nL 124.165151 95.429534 \r\nL 124.171238 110.69694 \r\nL 124.177326 78.956807 \r\nL 124.232112 211.140399 \r\nL 124.286898 166.543503 \r\nL 124.393426 94.625987 \r\nL 124.350815 183.016231 \r\nL 124.39647 180.605588 \r\nL 124.475605 77.349712 \r\nL 124.451256 194.265898 \r\nL 124.515173 99.849047 \r\nL 124.609526 197.881863 \r\nL 124.530391 54.850377 \r\nL 124.630832 176.186075 \r\nL 124.661269 65.698271 \r\nL 124.728229 198.283636 \r\nL 124.743448 95.831308 \r\nL 124.828671 205.515565 \r\nL 124.801278 62.885854 \r\nL 124.856064 127.169667 \r\nL 124.8865 70.117783 \r\nL 124.929112 198.68541 \r\nL 124.962592 141.231752 \r\nL 125.041727 203.506696 \r\nL 124.983898 74.939069 \r\nL 125.06912 117.125322 \r\nL 125.133037 66.501818 \r\nL 125.12695 197.480089 \r\nL 125.181736 97.438404 \r\nL 125.206085 201.899601 \r\nL 125.230435 78.153259 \r\nL 125.294352 142.437073 \r\nL 125.300439 201.497827 \r\nL 125.306526 82.170998 \r\nL 125.406967 181.409135 \r\nL 125.449579 20.297827 \r\nL 125.510452 204.712018 \r\nL 125.519583 121.946608 \r\nL 125.595675 199.087184 \r\nL 125.601762 81.769224 \r\nL 125.629155 129.982084 \r\nL 125.64133 17.083636 \r\nL 125.656548 212.345721 \r\nL 125.738727 132.392727 \r\nL 125.811775 195.872993 \r\nL 125.805688 47.216674 \r\nL 125.817862 130.383858 \r\nL 125.820906 33.958137 \r\nL 125.924391 194.667672 \r\nL 125.991351 17.083636 \r\nL 125.970046 202.301375 \r\nL 126.046137 122.750155 \r\nL 126.137447 186.230421 \r\nL 126.122229 70.519557 \r\nL 126.155709 132.794501 \r\nL 126.16484 85.786962 \r\nL 126.177015 195.069446 \r\nL 126.259194 131.187406 \r\nL 126.271369 203.104922 \r\nL 126.353548 85.786962 \r\nL 126.37181 178.998492 \r\nL 126.453989 86.992284 \r\nL 126.472251 209.533304 \r\nL 126.55443 81.769224 \r\nL 126.584866 133.196275 \r\nL 126.633565 199.087184 \r\nL 126.603128 63.689401 \r\nL 126.694438 104.268559 \r\nL 126.706613 209.13153 \r\nL 126.7127 70.117783 \r\nL 126.807054 158.9098 \r\nL 126.886189 78.153259 \r\nL 126.840534 201.497827 \r\nL 126.916626 132.392727 \r\nL 127.001849 201.497827 \r\nL 126.931844 82.974545 \r\nL 127.023154 138.017561 \r\nL 127.074897 102.661463 \r\nL 127.111421 205.917339 \r\nL 127.13577 107.080976 \r\nL 127.150988 168.954146 \r\nL 127.199687 74.135521 \r\nL 127.248386 141.231752 \r\nL 127.26056 193.864124 \r\nL 127.312303 88.599379 \r\nL 127.354914 184.623326 \r\nL 127.370132 44.806031 \r\nL 127.418831 195.872993 \r\nL 127.464486 155.69561 \r\nL 127.50101 210.336851 \r\nL 127.546665 41.59184 \r\nL 127.567971 136.410466 \r\nL 127.589276 62.082306 \r\nL 127.59232 204.310244 \r\nL 127.677543 115.518226 \r\nL 127.695805 77.349712 \r\nL 127.74146 185.0251 \r\nL 127.759722 17.083636 \r\nL 127.851032 68.510687 \r\nL 127.878425 199.087184 \r\nL 127.887556 17.083636 \r\nL 127.963647 145.24949 \r\nL 128.061045 41.59184 \r\nL 128.064088 212.747494 \r\nL 128.073219 42.395388 \r\nL 128.109743 184.623326 \r\nL 128.1067 17.083636 \r\nL 128.185835 143.240621 \r\nL 128.201053 89.001153 \r\nL 128.252796 195.47122 \r\nL 128.295407 111.098714 \r\nL 128.3228 189.042838 \r\nL 128.383673 41.190067 \r\nL 128.404979 152.481419 \r\nL 128.462809 32.351042 \r\nL 128.423241 194.265898 \r\nL 128.514551 142.035299 \r\nL 128.56325 208.729756 \r\nL 128.566293 51.234412 \r\nL 128.624123 150.47255 \r\nL 128.730651 46.011353 \r\nL 128.715433 208.327982 \r\nL 128.736739 103.465011 \r\nL 128.751957 172.971885 \r\nL 128.74587 80.162129 \r\nL 128.803699 140.428204 \r\nL 128.858485 33.958137 \r\nL 128.864573 204.712018 \r\nL 128.913271 151.276098 \r\nL 128.919359 192.658803 \r\nL 128.998494 63.287627 \r\nL 129.016756 110.295166 \r\nL 129.077629 60.876984 \r\nL 129.025887 186.230421 \r\nL 129.114153 117.928869 \r\nL 129.117197 166.945277 \r\nL 129.175027 50.832639 \r\nL 129.223725 161.320443 \r\nL 129.321123 63.287627 \r\nL 129.308948 199.890732 \r\nL 129.333297 84.983415 \r\nL 129.357647 198.283636 \r\nL 129.409389 53.243282 \r\nL 129.442869 145.24949 \r\nL 129.518961 20.297827 \r\nL 129.491568 197.078315 \r\nL 129.549398 161.722217 \r\nL 129.640708 202.301375 \r\nL 129.610271 33.556364 \r\nL 129.655926 179.80204 \r\nL 129.716799 19.092506 \r\nL 129.668101 187.033969 \r\nL 129.765498 82.974545 \r\nL 129.786804 205.917339 \r\nL 129.811153 61.278758 \r\nL 129.878114 181.409135 \r\nL 129.890288 42.797162 \r\nL 129.957249 202.703149 \r\nL 129.990729 58.064568 \r\nL 130.097258 194.667672 \r\nL 130.02421 18.690732 \r\nL 130.100301 80.162129 \r\nL 130.109432 212.345721 \r\nL 130.152044 17.083636 \r\nL 130.212917 136.812239 \r\nL 130.249441 31.145721 \r\nL 130.258572 210.738625 \r\nL 130.316402 155.69561 \r\nL 130.419886 212.747494 \r\nL 130.395537 67.305366 \r\nL 130.429017 174.980754 \r\nL 130.465541 62.885854 \r\nL 130.520327 207.122661 \r\nL 130.541633 144.847716 \r\nL 130.63903 197.078315 \r\nL 130.611637 53.243282 \r\nL 130.648161 132.392727 \r\nL 130.715122 78.153259 \r\nL 130.727297 199.488958 \r\nL 130.757733 112.705809 \r\nL 130.818607 52.03796 \r\nL 130.876436 197.480089 \r\nL 130.97079 55.252151 \r\nL 130.989052 158.106253 \r\nL 131.034707 17.083636 \r\nL 131.086449 188.23929 \r\nL 131.098624 167.748825 \r\nL 131.122973 60.475211 \r\nL 131.126017 205.515565 \r\nL 131.214283 135.205144 \r\nL 131.317768 203.90847 \r\nL 131.253851 54.046829 \r\nL 131.323855 123.151929 \r\nL 131.378641 57.662794 \r\nL 131.409078 177.391397 \r\nL 131.430384 158.508027 \r\nL 131.512563 93.822439 \r\nL 131.451689 196.676541 \r\nL 131.536912 97.840177 \r\nL 131.558218 195.47122 \r\nL 131.582567 62.48408 \r\nL 131.649528 157.704479 \r\nL 131.722576 17.083636 \r\nL 131.658659 197.881863 \r\nL 131.762143 79.358581 \r\nL 131.783449 198.68541 \r\nL 131.768231 17.083636 \r\nL 131.871715 150.874324 \r\nL 131.874759 31.145721 \r\nL 131.969113 200.694279 \r\nL 131.981287 168.552373 \r\nL 132.029986 17.083636 \r\nL 132.090859 193.46235 \r\nL 132.093903 92.617118 \r\nL 132.15782 54.850377 \r\nL 132.203475 199.488958 \r\nL 132.28261 66.100044 \r\nL 132.279567 207.926208 \r\nL 132.313047 154.088514 \r\nL 132.36479 206.720887 \r\nL 132.370877 113.911131 \r\nL 132.389139 175.382528 \r\nL 132.43175 21.904922 \r\nL 132.428707 207.524435 \r\nL 132.498711 84.179867 \r\nL 132.568715 196.274767 \r\nL 132.516973 70.519557 \r\nL 132.61437 176.186075 \r\nL 132.626545 80.162129 \r\nL 132.653938 203.506696 \r\nL 132.733073 105.875654 \r\nL 132.775685 207.926208 \r\nL 132.800034 66.903592 \r\nL 132.842645 109.089845 \r\nL 132.882213 194.265898 \r\nL 132.906562 74.939069 \r\nL 132.943086 139.222882 \r\nL 132.955261 48.020222 \r\nL 133.013091 185.426874 \r\nL 133.052658 84.581641 \r\nL 133.156143 212.747494 \r\nL 133.089182 34.359911 \r\nL 133.165274 159.311574 \r\nL 133.174405 85.786962 \r\nL 133.250497 191.855255 \r\nL 133.268759 170.159468 \r\nL 133.271802 211.943947 \r\nL 133.350938 54.046829 \r\nL 133.375287 117.125322 \r\nL 133.472684 45.609579 \r\nL 133.387462 212.345721 \r\nL 133.484859 105.875654 \r\nL 133.490946 188.23929 \r\nL 133.548776 17.083636 \r\nL 133.594431 131.58918 \r\nL 133.679654 19.092506 \r\nL 133.664435 192.658803 \r\nL 133.700959 170.963016 \r\nL 133.704003 201.497827 \r\nL 133.761833 56.859246 \r\nL 133.810531 173.775432 \r\nL 133.868361 52.439734 \r\nL 133.898798 185.0251 \r\nL 133.920103 89.402927 \r\nL 133.971846 204.712018 \r\nL 133.993151 76.546164 \r\nL 134.032719 195.872993 \r\nL 134.111854 32.351042 \r\nL 134.148378 114.312905 \r\nL 134.157509 60.475211 \r\nL 134.203164 184.221552 \r\nL 134.242732 97.840177 \r\nL 134.321867 203.104922 \r\nL 134.267081 54.046829 \r\nL 134.352304 198.283636 \r\nL 134.382741 17.887184 \r\nL 134.46492 135.205144 \r\nL 134.53188 31.145721 \r\nL 134.486225 194.667672 \r\nL 134.574492 113.911131 \r\nL 134.592754 199.488958 \r\nL 134.662758 33.15459 \r\nL 134.68102 115.92 \r\nL 134.684064 25.922661 \r\nL 134.735806 184.623326 \r\nL 134.787548 82.974545 \r\nL 134.790592 204.310244 \r\nL 134.842334 65.698271 \r\nL 134.89712 125.964346 \r\nL 134.95495 43.60071 \r\nL 134.991474 203.104922 \r\nL 135.009736 79.760355 \r\nL 135.098002 203.506696 \r\nL 135.085828 50.029091 \r\nL 135.119308 113.107583 \r\nL 135.204531 46.011353 \r\nL 135.201487 158.9098 \r\nL 135.222793 119.937738 \r\nL 135.280622 203.104922 \r\nL 135.32019 52.03796 \r\nL 135.335408 162.123991 \r\nL 135.371932 201.899601 \r\nL 135.359758 49.627317 \r\nL 135.420631 152.481419 \r\nL 135.448024 17.887184 \r\nL 135.460199 196.274767 \r\nL 135.533247 37.172328 \r\nL 135.551509 211.542173 \r\nL 135.584989 26.726208 \r\nL 135.645862 183.016231 \r\nL 135.654993 56.457472 \r\nL 135.755434 201.899601 \r\nL 135.804133 39.984745 \r\nL 135.861963 212.345721 \r\nL 135.865006 188.23929 \r\nL 135.86805 209.533304 \r\nL 135.898487 61.680532 \r\nL 135.965447 116.723548 \r\nL 136.035452 199.087184 \r\nL 135.998928 20.297827 \r\nL 136.05067 85.385188 \r\nL 136.132849 17.083636 \r\nL 136.08415 191.453481 \r\nL 136.157198 71.323104 \r\nL 136.227203 207.926208 \r\nL 136.184591 38.37765 \r\nL 136.26677 125.562572 \r\nL 136.272858 195.47122 \r\nL 136.379386 33.556364 \r\nL 136.409823 210.336851 \r\nL 136.394604 17.083636 \r\nL 136.492002 89.402927 \r\nL 136.543744 193.864124 \r\nL 136.574181 32.351042 \r\nL 136.601574 148.061907 \r\nL 136.616792 17.083636 \r\nL 136.653316 211.140399 \r\nL 136.711146 138.017561 \r\nL 136.772019 188.641064 \r\nL 136.74767 64.492949 \r\nL 136.817674 136.008692 \r\nL 136.90594 69.716009 \r\nL 136.881591 182.212683 \r\nL 136.924202 111.500488 \r\nL 136.978988 195.47122 \r\nL 137.009425 56.055698 \r\nL 137.033774 76.546164 \r\nL 137.097691 51.234412 \r\nL 137.106822 195.47122 \r\nL 137.152477 17.083636 \r\nL 137.219438 93.822439 \r\nL 137.2377 206.319113 \r\nL 137.286399 22.306696 \r\nL 137.325966 68.912461 \r\nL 137.395971 17.887184 \r\nL 137.347272 191.453481 \r\nL 137.435538 42.797162 \r\nL 137.459888 193.060576 \r\nL 137.548154 87.795831 \r\nL 137.599896 66.903592 \r\nL 137.581634 211.542173 \r\nL 137.621202 141.633525 \r\nL 137.721643 209.935078 \r\nL 137.691206 17.083636 \r\nL 137.72773 114.312905 \r\nL 137.809909 193.46235 \r\nL 137.840346 66.501818 \r\nL 137.898176 205.515565 \r\nL 137.952962 166.141729 \r\nL 138.004704 29.940399 \r\nL 137.974267 202.301375 \r\nL 138.065577 105.072106 \r\nL 138.141669 199.488958 \r\nL 138.102101 73.733747 \r\nL 138.147756 113.911131 \r\nL 138.196455 17.083636 \r\nL 138.214717 207.926208 \r\nL 138.257328 56.055698 \r\nL 138.327333 200.694279 \r\nL 138.269503 17.083636 \r\nL 138.3669 191.855255 \r\nL 138.369944 71.724878 \r\nL 138.439948 197.480089 \r\nL 138.479516 107.884523 \r\nL 138.48256 190.649933 \r\nL 138.500822 45.609579 \r\nL 138.592132 148.865455 \r\nL 138.598219 22.306696 \r\nL 138.601263 210.738625 \r\nL 138.704747 119.535965 \r\nL 138.723009 210.336851 \r\nL 138.786926 91.81357 \r\nL 138.814319 165.739956 \r\nL 138.875193 80.162129 \r\nL 138.844756 194.265898 \r\nL 138.923891 154.892062 \r\nL 138.987808 213.149268 \r\nL 138.993896 75.742616 \r\nL 139.036507 191.453481 \r\nL 139.060856 71.323104 \r\nL 139.146079 183.418004 \r\nL 139.173472 67.305366 \r\nL 139.152166 196.274767 \r\nL 139.276957 143.642395 \r\nL 139.359136 195.069446 \r\nL 139.286088 25.520887 \r\nL 139.383485 125.562572 \r\nL 139.416965 66.100044 \r\nL 139.39566 206.720887 \r\nL 139.477839 72.528426 \r\nL 139.569149 17.083636 \r\nL 139.590454 204.310244 \r\nL 139.593498 206.319113 \r\nL 139.596542 164.13286 \r\nL 139.64524 17.083636 \r\nL 139.706114 189.042838 \r\nL 139.709157 111.500488 \r\nL 139.773074 17.083636 \r\nL 139.721332 195.872993 \r\nL 139.800467 132.392727 \r\nL 139.897865 197.480089 \r\nL 139.82786 89.804701 \r\nL 139.906996 171.766563 \r\nL 139.910039 58.868115 \r\nL 139.937432 197.881863 \r\nL 140.019612 79.760355 \r\nL 140.113965 195.872993 \r\nL 140.110922 17.083636 \r\nL 140.138315 172.168337 \r\nL 140.141358 74.135521 \r\nL 140.241799 213.952816 \r\nL 140.247887 101.456142 \r\nL 140.263105 208.729756 \r\nL 140.323978 19.494279 \r\nL 140.357459 101.857916 \r\nL 140.360502 103.465011 \r\nL 140.363546 77.751486 \r\nL 140.467031 212.747494 \r\nL 140.372677 46.413126 \r\nL 140.473118 127.571441 \r\nL 140.537035 65.296497 \r\nL 140.488336 195.872993 \r\nL 140.576603 182.212683 \r\nL 140.649651 195.069446 \r\nL 140.613127 74.135521 \r\nL 140.652694 174.57898 \r\nL 140.704437 51.636186 \r\nL 140.674 201.096053 \r\nL 140.76531 133.598049 \r\nL 140.832271 195.872993 \r\nL 140.847489 76.14439 \r\nL 140.874882 188.23929 \r\nL 140.887057 55.252151 \r\nL 140.963148 203.90847 \r\nL 140.987498 135.205144 \r\nL 141.087939 206.720887 \r\nL 141.002716 22.70847 \r\nL 141.09707 189.042838 \r\nL 141.197511 62.885854 \r\nL 141.194467 194.265898 \r\nL 141.206642 74.537295 \r\nL 141.218816 183.819778 \r\nL 141.319257 136.812239 \r\nL 141.352738 17.083636 \r\nL 141.419698 199.087184 \r\nL 141.498834 17.083636 \r\nL 141.489703 211.140399 \r\nL 141.532314 80.965676 \r\nL 141.608406 199.890732 \r\nL 141.611449 17.887184 \r\nL 141.641886 78.956807 \r\nL 141.675366 210.336851 \r\nL 141.672323 17.083636 \r\nL 141.751458 115.92 \r\nL 141.787982 17.083636 \r\nL 141.839724 205.917339 \r\nL 141.864074 99.849047 \r\nL 141.964515 189.846386 \r\nL 141.897554 48.020222 \r\nL 141.973646 169.757694 \r\nL 141.98582 37.574102 \r\nL 142.064956 184.221552 \r\nL 142.089305 38.779424 \r\nL 142.159309 194.265898 \r\nL 142.119742 31.949268 \r\nL 142.201921 134.80337 \r\nL 142.241488 46.413126 \r\nL 142.232357 203.506696 \r\nL 142.265838 93.420665 \r\nL 142.320624 199.087184 \r\nL 142.332798 48.823769 \r\nL 142.37541 111.098714 \r\nL 142.478894 199.890732 \r\nL 142.396715 48.020222 \r\nL 142.484982 120.741286 \r\nL 142.488025 21.503149 \r\nL 142.503244 201.497827 \r\nL 142.59151 74.939069 \r\nL 142.597597 203.506696 \r\nL 142.701082 53.645055 \r\nL 142.704126 146.454812 \r\nL 142.743693 44.002483 \r\nL 142.801523 186.230421 \r\nL 142.813698 87.394058 \r\nL 142.868484 199.890732 \r\nL 142.850222 52.841508 \r\nL 142.926313 193.46235 \r\nL 142.944575 65.698271 \r\nL 142.965881 193.864124 \r\nL 143.035885 142.437073 \r\nL 143.066322 194.265898 \r\nL 143.072409 66.501818 \r\nL 143.142414 93.822439 \r\nL 143.215462 202.301375 \r\nL 143.233724 80.965676 \r\nL 143.255029 187.435743 \r\nL 143.35547 208.729756 \r\nL 143.370689 33.15459 \r\nL 143.373732 205.515565 \r\nL 143.431562 31.145721 \r\nL 143.483304 125.964346 \r\nL 143.586789 60.876984 \r\nL 143.577658 195.069446 \r\nL 143.59592 73.733747 \r\nL 143.662881 195.47122 \r\nL 143.605051 23.913792 \r\nL 143.708536 147.660133 \r\nL 143.77854 32.752816 \r\nL 143.732885 207.926208 \r\nL 143.818108 68.108914 \r\nL 143.878981 204.310244 \r\nL 143.875937 39.181197 \r\nL 143.930723 164.13286 \r\nL 143.985509 67.70714 \r\nL 143.967247 208.327982 \r\nL 144.043339 105.875654 \r\nL 144.107256 209.13153 \r\nL 144.076819 17.083636 \r\nL 144.152911 91.81357 \r\nL 144.253352 194.265898 \r\nL 144.241177 17.083636 \r\nL 144.256396 85.786962 \r\nL 144.259439 35.565233 \r\nL 144.280745 196.274767 \r\nL 144.35988 162.123991 \r\nL 144.365968 207.122661 \r\nL 144.381186 17.083636 \r\nL 144.463365 105.875654 \r\nL 144.515107 28.735078 \r\nL 144.512064 182.212683 \r\nL 144.572937 118.732417 \r\nL 144.615548 187.837517 \r\nL 144.621636 17.083636 \r\nL 144.661203 99.045499 \r\nL 144.664247 30.743947 \r\nL 144.706858 209.935078 \r\nL 144.767732 185.828647 \r\nL 144.852954 25.520887 \r\nL 144.792081 211.140399 \r\nL 144.889478 27.127982 \r\nL 144.971657 191.453481 \r\nL 144.956439 17.083636 \r\nL 145.005138 191.051707 \r\nL 145.0234 46.413126 \r\nL 145.096448 194.265898 \r\nL 145.11471 140.02643 \r\nL 145.136015 58.466341 \r\nL 145.145146 171.766563 \r\nL 145.14819 29.136851 \r\nL 145.193845 208.729756 \r\nL 145.254718 129.982084 \r\nL 145.279068 17.083636 \r\nL 145.367334 207.926208 \r\nL 145.42212 37.172328 \r\nL 145.47995 88.197605 \r\nL 145.580391 182.212683 \r\nL 145.525605 17.083636 \r\nL 145.589522 140.02643 \r\nL 145.680832 61.680532 \r\nL 145.668657 191.051707 \r\nL 145.699094 138.017561 \r\nL 145.702137 138.017561 \r\nL 145.741705 52.03796 \r\nL 145.784316 200.292506 \r\nL 145.808666 65.698271 \r\nL 145.896932 195.47122 \r\nL 145.823884 37.574102 \r\nL 145.921281 181.007361 \r\nL 146.012591 72.528426 \r\nL 145.985198 191.453481 \r\nL 146.030853 103.063237 \r\nL 146.088683 209.13153 \r\nL 146.116076 49.225543 \r\nL 146.140425 113.107583 \r\nL 146.164775 198.283636 \r\nL 146.201299 38.779424 \r\nL 146.24391 139.222882 \r\nL 146.268259 17.083636 \r\nL 146.332176 202.703149 \r\nL 146.350438 97.03663 \r\nL 146.408268 203.104922 \r\nL 146.42653 19.494279 \r\nL 146.46001 80.563902 \r\nL 146.466098 189.846386 \r\nL 146.511753 51.234412 \r\nL 146.57567 104.268559 \r\nL 146.606106 23.913792 \r\nL 146.676111 183.819778 \r\nL 146.685242 99.447273 \r\nL 146.755246 195.872993 \r\nL 146.749159 57.662794 \r\nL 146.797857 171.364789 \r\nL 146.840469 22.306696 \r\nL 146.910473 125.160798 \r\nL 146.977434 49.627317 \r\nL 146.91656 200.292506 \r\nL 147.017001 83.376319 \r\nL 147.111355 203.104922 \r\nL 147.035263 17.887184 \r\nL 147.129617 192.257029 \r\nL 147.135704 17.083636 \r\nL 147.239189 52.03796 \r\nL 147.309193 193.060576 \r\nL 147.254407 19.494279 \r\nL 147.348761 97.03663 \r\nL 147.391372 212.747494 \r\nL 147.385285 17.083636 \r\nL 147.461377 125.964346 \r\nL 147.540512 37.172328 \r\nL 147.543556 198.283636 \r\nL 147.570949 97.438404 \r\nL 147.659215 203.506696 \r\nL 147.674434 27.93153 \r\nL 147.680521 199.890732 \r\nL 147.683565 52.841508 \r\nL 147.695739 209.533304 \r\nL 147.790093 151.677871 \r\nL 147.829661 209.935078 \r\nL 147.811399 105.47388 \r\nL 147.850966 138.821109 \r\nL 147.85401 39.582971 \r\nL 147.896621 207.524435 \r\nL 147.963582 85.786962 \r\nL 148.00315 201.497827 \r\nL 148.054892 52.03796 \r\nL 148.076198 153.284967 \r\nL 148.137071 199.087184 \r\nL 148.09446 65.698271 \r\nL 148.152289 125.964346 \r\nL 148.197944 44.806031 \r\nL 148.25273 194.265898 \r\nL 148.261861 70.117783 \r\nL 148.267949 185.828647 \r\nL 148.337953 44.806031 \r\nL 148.374477 148.061907 \r\nL 148.465787 44.404257 \r\nL 148.456656 201.899601 \r\nL 148.484049 76.14439 \r\nL 148.514486 199.087184 \r\nL 148.560141 17.083636 \r\nL 148.590577 73.331973 \r\nL 148.657538 18.288958 \r\nL 148.64232 205.515565 \r\nL 148.700149 66.903592 \r\nL 148.806678 198.68541 \r\nL 148.770154 21.101375 \r\nL 148.815809 180.605588 \r\nL 148.843202 203.90847 \r\nL 148.852333 17.083636 \r\nL 148.901031 105.875654 \r\nL 148.989298 17.083636 \r\nL 148.964948 200.292506 \r\nL 149.00756 42.797162 \r\nL 149.111044 194.265898 \r\nL 149.019734 41.59184 \r\nL 149.117132 146.454812 \r\nL 149.159743 32.351042 \r\nL 149.150612 213.551042 \r\nL 149.226704 101.857916 \r\nL 149.229747 179.80204 \r\nL 149.290621 64.894723 \r\nL 149.336276 169.35592 \r\nL 149.3728 17.083636 \r\nL 149.397149 188.641064 \r\nL 149.445848 114.312905 \r\nL 149.448891 203.104922 \r\nL 149.482372 52.03796 \r\nL 149.55542 138.419335 \r\nL 149.573682 48.421996 \r\nL 149.561507 203.90847 \r\nL 149.664992 146.856585 \r\nL 149.750214 201.096053 \r\nL 149.73804 53.645055 \r\nL 149.768476 105.072106 \r\nL 149.844568 198.283636 \r\nL 149.808044 58.868115 \r\nL 149.856743 122.750155 \r\nL 149.957184 59.269889 \r\nL 149.911529 195.872993 \r\nL 149.966315 129.178537 \r\nL 149.969358 130.383858 \r\nL 150.01197 27.93153 \r\nL 150.027188 193.864124 \r\nL 150.081974 56.457472 \r\nL 150.161109 195.069446 \r\nL 150.17024 52.439734 \r\nL 150.19459 179.400266 \r\nL 150.246332 20.699601 \r\nL 150.206764 195.47122 \r\nL 150.307205 131.187406 \r\nL 150.392428 205.113792 \r\nL 150.374166 39.582971 \r\nL 150.395472 178.998492 \r\nL 150.398515 61.278758 \r\nL 150.453301 207.122661 \r\nL 150.505044 156.499157 \r\nL 150.590266 196.676541 \r\nL 150.568961 60.876984 \r\nL 150.608528 123.553703 \r\nL 150.705926 47.216674 \r\nL 150.68462 195.47122 \r\nL 150.708969 80.563902 \r\nL 150.794192 211.542173 \r\nL 150.800279 25.520887 \r\nL 150.818541 150.47255 \r\nL 150.90072 82.974545 \r\nL 150.891589 204.712018 \r\nL 150.934201 109.893392 \r\nL 151.001161 186.632195 \r\nL 151.043773 60.475211 \r\nL 151.135083 207.122661 \r\nL 151.153345 119.134191 \r\nL 151.23248 17.083636 \r\nL 151.159432 203.506696 \r\nL 151.259873 129.178537 \r\nL 151.345096 62.082306 \r\nL 151.369445 191.855255 \r\nL 151.430318 67.70714 \r\nL 151.405969 203.104922 \r\nL 151.482061 122.750155 \r\nL 151.488148 17.083636 \r\nL 151.53989 200.694279 \r\nL 151.585545 125.562572 \r\nL 151.606851 181.810909 \r\nL 151.649462 48.421996 \r\nL 151.692074 138.419335 \r\nL 151.704248 50.430865 \r\nL 151.755991 195.47122 \r\nL 151.801646 129.58031 \r\nL 151.807733 144.445942 \r\nL 151.810777 106.277428 \r\nL 151.819908 122.750155 \r\nL 151.92948 26.726208 \r\nL 151.83817 194.265898 \r\nL 151.932523 68.108914 \r\nL 151.966004 182.212683 \r\nL 151.993397 53.645055 \r\nL 152.042095 83.778093 \r\nL 152.127318 46.011353 \r\nL 152.072532 208.327982 \r\nL 152.148624 66.501818 \r\nL 152.20341 187.837517 \r\nL 152.154711 28.333304 \r\nL 152.261239 131.187406 \r\nL 152.346462 196.274767 \r\nL 152.309938 46.413126 \r\nL 152.367768 115.92 \r\nL 152.410379 68.510687 \r\nL 152.425597 194.265898 \r\nL 152.474296 103.866785 \r\nL 152.47734 213.551042 \r\nL 152.501689 46.011353 \r\nL 152.583868 96.233082 \r\nL 152.687353 189.846386 \r\nL 152.623436 42.395388 \r\nL 152.696484 168.150599 \r\nL 152.799968 43.60071 \r\nL 152.775619 202.301375 \r\nL 152.806056 162.927539 \r\nL 152.809099 164.13286 \r\nL 152.921715 17.083636 \r\nL 152.90954 205.515565 \r\nL 152.924759 21.503149 \r\nL 153.031287 205.515565 \r\nL 153.037374 178.194945 \r\nL 153.040418 17.083636 \r\nL 153.110422 212.747494 \r\nL 153.146946 60.475211 \r\nL 153.180427 182.614457 \r\nL 153.159121 27.529756 \r\nL 153.259562 125.964346 \r\nL 153.277824 189.846386 \r\nL 153.311304 62.082306 \r\nL 153.347828 105.875654 \r\nL 153.353916 37.172328 \r\nL 153.369134 183.016231 \r\nL 153.454357 150.874324 \r\nL 153.469575 17.083636 \r\nL 153.512186 193.864124 \r\nL 153.57306 78.555033 \r\nL 153.624802 183.016231 \r\nL 153.667413 17.083636 \r\nL 153.670457 144.847716 \r\nL 153.69785 17.083636 \r\nL 153.688719 200.694279 \r\nL 153.780029 93.822439 \r\nL 153.862208 205.113792 \r\nL 153.84699 17.083636 \r\nL 153.889601 106.277428 \r\nL 153.965693 23.512018 \r\nL 153.923081 208.327982 \r\nL 153.996129 126.767894 \r\nL 154.075265 189.042838 \r\nL 154.02961 57.662794 \r\nL 154.099614 153.686741 \r\nL 154.136138 54.046829 \r\nL 154.169618 198.68541 \r\nL 154.209186 113.509357 \r\nL 154.273103 197.881863 \r\nL 154.233535 39.582971 \r\nL 154.318758 97.840177 \r\nL 154.397893 27.529756 \r\nL 154.364413 190.649933 \r\nL 154.419199 49.627317 \r\nL 154.434417 201.497827 \r\nL 154.51964 17.083636 \r\nL 154.531815 179.80204 \r\nL 154.534858 189.444612 \r\nL 154.559208 42.395388 \r\nL 154.604863 170.159468 \r\nL 154.699216 23.512018 \r\nL 154.613994 208.729756 \r\nL 154.714435 98.643725 \r\nL 154.775308 207.122661 \r\nL 154.76009 61.278758 \r\nL 154.824007 84.179867 \r\nL 154.890967 17.083636 \r\nL 154.924448 205.515565 \r\nL 154.927491 146.454812 \r\nL 154.930535 196.676541 \r\nL 154.951841 17.083636 \r\nL 155.037063 140.829978 \r\nL 155.110111 17.083636 \r\nL 155.046194 199.488958 \r\nL 155.131417 40.788293 \r\nL 155.170985 203.104922 \r\nL 155.146636 17.083636 \r\nL 155.244033 202.301375 \r\nL 155.265339 17.083636 \r\nL 155.253164 206.720887 \r\nL 155.353605 185.0251 \r\nL 155.444915 19.494279 \r\nL 155.438828 204.712018 \r\nL 155.466221 144.445942 \r\nL 155.49057 196.274767 \r\nL 155.505788 17.083636 \r\nL 155.572749 128.776763 \r\nL 155.606229 18.690732 \r\nL 155.670146 193.864124 \r\nL 155.685365 54.046829 \r\nL 155.758413 197.078315 \r\nL 155.691452 17.083636 \r\nL 155.79798 155.69561 \r\nL 155.813199 195.872993 \r\nL 155.858854 35.163459 \r\nL 155.88929 98.643725 \r\nL 155.892334 97.840177 \r\nL 155.895378 116.723548 \r\nL 155.995819 195.069446 \r\nL 155.937989 17.887184 \r\nL 156.00495 87.795831 \r\nL 156.099303 195.47122 \r\nL 156.068867 17.083636 \r\nL 156.117565 164.13286 \r\nL 156.172351 17.083636 \r\nL 156.190613 195.069446 \r\nL 156.227137 41.993614 \r\nL 156.324535 196.676541 \r\nL 156.236268 17.083636 \r\nL 156.339753 130.383858 \r\nL 156.446281 49.225543 \r\nL 156.440194 199.087184 \r\nL 156.449325 75.742616 \r\nL 156.452369 211.140399 \r\nL 156.464543 17.083636 \r\nL 156.558897 89.001153 \r\nL 156.595421 196.676541 \r\nL 156.638032 25.119113 \r\nL 156.674556 160.516896 \r\nL 156.732386 21.101375 \r\nL 156.680644 188.641064 \r\nL 156.787172 75.742616 \r\nL 156.811521 19.092506 \r\nL 156.817609 210.336851 \r\nL 156.866307 73.331973 \r\nL 156.869351 201.497827 \r\nL 156.911962 17.083636 \r\nL 156.978923 147.258359 \r\nL 157.027622 31.145721 \r\nL 157.051971 172.168337 \r\nL 157.088495 74.939069 \r\nL 157.115888 197.881863 \r\nL 157.152412 58.064568 \r\nL 157.204154 165.739956 \r\nL 157.301552 39.181197 \r\nL 157.231547 199.488958 \r\nL 157.313726 58.466341 \r\nL 157.31677 176.989623 \r\nL 157.325901 17.887184 \r\nL 157.426342 150.47255 \r\nL 157.444604 17.083636 \r\nL 157.505477 208.729756 \r\nL 157.542001 62.48408 \r\nL 157.575482 204.712018 \r\nL 157.584613 17.083636 \r\nL 157.651573 81.769224 \r\nL 157.688097 18.690732 \r\nL 157.672879 209.533304 \r\nL 157.755058 74.939069 \r\nL 157.83115 211.140399 \r\nL 157.858543 17.083636 \r\nL 157.867674 118.330643 \r\nL 157.919416 48.823769 \r\nL 157.928547 193.46235 \r\nL 157.965071 138.821109 \r\nL 157.968115 206.720887 \r\nL 158.025944 56.457472 \r\nL 158.071599 125.160798 \r\nL 158.083774 187.837517 \r\nL 158.181171 30.342173 \r\nL 158.284656 201.497827 \r\nL 158.190302 22.70847 \r\nL 158.296831 172.971885 \r\nL 158.299874 194.265898 \r\nL 158.333355 17.083636 \r\nL 158.397272 143.642395 \r\nL 158.455101 18.288958 \r\nL 158.409446 203.104922 \r\nL 158.5038 122.348381 \r\nL 158.506844 201.497827 \r\nL 158.512931 27.529756 \r\nL 158.613372 194.265898 \r\nL 158.640765 29.136851 \r\nL 158.725988 50.832639 \r\nL 158.838603 181.810909 \r\nL 158.747293 17.083636 \r\nL 158.841647 148.061907 \r\nL 158.914695 17.083636 \r\nL 158.945132 193.060576 \r\nL 158.957306 82.974545 \r\nL 159.036442 191.051707 \r\nL 158.996874 17.083636 \r\nL 159.069922 122.750155 \r\nL 159.167319 17.083636 \r\nL 159.149057 177.391397 \r\nL 159.173407 124.357251 \r\nL 159.197756 189.846386 \r\nL 159.261673 17.083636 \r\nL 159.289066 186.632195 \r\nL 159.368201 17.083636 \r\nL 159.398638 41.190067 \r\nL 159.477773 23.913792 \r\nL 159.50821 187.837517 \r\nL 159.587345 23.512018 \r\nL 159.620826 65.296497 \r\nL 159.623869 54.448603 \r\nL 159.681699 170.963016 \r\nL 159.706048 95.831308 \r\nL 159.712136 178.998492 \r\nL 159.809533 27.93153 \r\nL 159.81562 77.349712 \r\nL 159.818664 17.083636 \r\nL 159.827795 198.283636 \r\nL 159.922149 142.035299 \r\nL 159.986066 17.083636 \r\nL 159.995197 191.855255 \r\nL 160.019546 145.24949 \r\nL 160.02259 212.747494 \r\nL 160.028677 28.735078 \r\nL 160.129118 129.58031 \r\nL 160.229559 17.083636 \r\nL 160.235646 209.533304 \r\nL 160.342175 17.083636 \r\nL 160.351306 138.017561 \r\nL 160.448703 201.096053 \r\nL 160.38783 54.448603 \r\nL 160.460878 191.051707 \r\nL 160.466965 17.083636 \r\nL 160.567406 203.506696 \r\nL 160.573493 73.331973 \r\nL 160.576537 73.331973 \r\nL 160.585668 203.104922 \r\nL 160.689153 183.418004 \r\nL 160.774375 72.126652 \r\nL 160.798725 169.757694 \r\nL 160.850467 72.126652 \r\nL 160.883947 198.68541 \r\nL 160.905253 140.428204 \r\nL 160.981345 201.497827 \r\nL 160.91134 62.48408 \r\nL 161.017869 171.364789 \r\nL 161.051349 198.283636 \r\nL 161.030043 35.565233 \r\nL 161.124397 153.686741 \r\nL 161.188314 31.949268 \r\nL 161.20962 184.623326 \r\nL 161.233969 129.178537 \r\nL 161.240056 199.890732 \r\nL 161.27658 17.083636 \r\nL 161.33441 150.47255 \r\nL 161.42572 17.083636 \r\nL 161.395283 194.667672 \r\nL 161.443982 83.376319 \r\nL 161.450069 200.292506 \r\nL 161.465288 17.083636 \r\nL 161.556598 151.677871 \r\nL 161.635733 21.503149 \r\nL 161.660082 188.23929 \r\nL 161.669213 71.724878 \r\nL 161.705737 194.667672 \r\nL 161.714868 17.083636 \r\nL 161.781829 176.989623 \r\nL 161.891401 46.8149 \r\nL 161.818353 189.042838 \r\nL 161.894445 99.447273 \r\nL 161.930969 201.899601 \r\nL 161.918794 17.083636 \r\nL 162.004017 107.482749 \r\nL 162.037497 17.083636 \r\nL 162.09837 211.140399 \r\nL 162.116632 22.70847 \r\nL 162.147069 204.310244 \r\nL 162.217073 17.083636 \r\nL 162.229248 141.231752 \r\nL 162.314471 17.083636 \r\nL 162.274903 204.712018 \r\nL 162.332733 202.703149 \r\nL 162.375344 17.083636 \r\nL 162.451436 140.428204 \r\nL 162.548833 202.703149 \r\nL 162.539702 56.859246 \r\nL 162.551877 162.525765 \r\nL 162.591444 35.163459 \r\nL 162.57927 202.301375 \r\nL 162.664492 93.822439 \r\nL 162.710147 197.881863 \r\nL 162.716235 17.083636 \r\nL 162.774065 121.14306 \r\nL 162.777108 65.296497 \r\nL 162.841025 200.694279 \r\nL 162.883637 140.02643 \r\nL 162.935379 212.345721 \r\nL 162.965816 57.26102 \r\nL 162.996252 185.0251 \r\nL 163.017558 60.876984 \r\nL 163.011471 210.336851 \r\nL 163.105824 84.581641 \r\nL 163.145392 210.336851 \r\nL 163.194091 79.358581 \r\nL 163.21844 180.605588 \r\nL 163.30975 203.90847 \r\nL 163.328012 17.083636 \r\nL 163.437584 210.738625 \r\nL 163.440628 100.652594 \r\nL 163.468021 203.90847 \r\nL 163.519763 56.055698 \r\nL 163.5502 197.881863 \r\nL 163.574549 17.083636 \r\nL 163.604986 203.90847 \r\nL 163.662815 71.724878 \r\nL 163.690208 206.720887 \r\nL 163.684121 17.083636 \r\nL 163.772387 103.866785 \r\nL 163.854566 32.752816 \r\nL 163.805868 199.488958 \r\nL 163.878916 133.196275 \r\nL 163.979357 195.872993 \r\nL 163.976313 30.743947 \r\nL 163.988488 113.509357 \r\nL 164.09806 193.46235 \r\nL 164.031099 17.083636 \r\nL 164.101103 135.606918 \r\nL 164.201544 31.145721 \r\nL 164.113278 207.926208 \r\nL 164.210675 71.323104 \r\nL 164.31416 207.122661 \r\nL 164.216763 18.690732 \r\nL 164.323291 140.428204 \r\nL 164.390252 21.904922 \r\nL 164.344597 204.310244 \r\nL 164.423732 126.36612 \r\nL 164.499824 198.283636 \r\nL 164.472431 34.761685 \r\nL 164.533304 129.178537 \r\nL 164.606352 201.899601 \r\nL 164.591134 47.216674 \r\nL 164.609396 197.078315 \r\nL 164.694618 18.690732 \r\nL 164.655051 206.319113 \r\nL 164.718968 191.453481 \r\nL 164.725055 25.520887 \r\nL 164.764623 203.506696 \r\nL 164.822452 191.855255 \r\nL 164.82854 211.943947 \r\nL 164.871151 17.083636 \r\nL 164.913762 175.382528 \r\nL 165.020291 17.083636 \r\nL 164.980723 203.104922 \r\nL 165.023334 95.429534 \r\nL 165.07812 189.444612 \r\nL 165.126819 17.083636 \r\nL 165.132906 76.546164 \r\nL 165.199867 205.515565 \r\nL 165.166387 17.083636 \r\nL 165.239435 132.794501 \r\nL 165.263784 17.083636 \r\nL 165.291177 188.23929 \r\nL 165.349007 118.330643 \r\nL 165.419011 207.926208 \r\nL 165.358138 28.735078 \r\nL 165.458579 129.982084 \r\nL 165.476841 20.699601 \r\nL 165.470753 195.069446 \r\nL 165.571194 69.314235 \r\nL 165.671635 195.47122 \r\nL 165.629024 30.743947 \r\nL 165.680766 82.974545 \r\nL 165.756858 17.083636 \r\nL 165.711203 196.676541 \r\nL 165.769033 118.330643 \r\nL 165.772076 200.694279 \r\nL 165.842081 17.083636 \r\nL 165.878605 103.465011 \r\nL 165.963827 17.083636 \r\nL 165.933391 200.694279 \r\nL 165.988177 51.234412 \r\nL 166.091661 189.846386 \r\nL 166.01557 17.083636 \r\nL 166.100792 82.170998 \r\nL 166.119054 17.083636 \r\nL 166.170797 193.46235 \r\nL 166.179928 45.207805 \r\nL 166.182971 196.274767 \r\nL 166.23167 38.37765 \r\nL 166.2895 113.911131 \r\nL 166.319936 17.083636 \r\nL 166.332111 196.274767 \r\nL 166.402115 41.59184 \r\nL 166.5056 199.087184 \r\nL 166.408203 34.761685 \r\nL 166.517775 165.739956 \r\nL 166.545168 44.002483 \r\nL 166.557342 201.096053 \r\nL 166.63039 140.829978 \r\nL 166.694307 37.975876 \r\nL 166.730831 197.480089 \r\nL 166.74605 45.609579 \r\nL 166.843447 193.060576 \r\nL 166.831272 17.083636 \r\nL 166.858665 127.169667 \r\nL 166.96215 17.083636 \r\nL 166.919539 183.819778 \r\nL 166.968237 71.724878 \r\nL 166.974325 201.096053 \r\nL 167.035198 33.556364 \r\nL 167.080853 124.357251 \r\nL 167.083897 194.667672 \r\nL 167.150857 28.735078 \r\nL 167.190425 117.928869 \r\nL 167.254342 23.512018 \r\nL 167.245211 198.283636 \r\nL 167.296953 108.286297 \r\nL 167.370001 198.68541 \r\nL 167.330434 17.083636 \r\nL 167.406525 97.03663 \r\nL 167.479573 17.083636 \r\nL 167.513054 202.703149 \r\nL 167.516097 70.92133 \r\nL 167.549578 209.935078 \r\nL 167.625669 125.160798 \r\nL 167.689586 203.104922 \r\nL 167.637844 44.002483 \r\nL 167.735241 160.91867 \r\nL 167.850901 29.538625 \r\nL 167.771765 197.881863 \r\nL 167.853944 87.394058 \r\nL 167.860032 195.069446 \r\nL 167.863075 42.395388 \r\nL 167.963516 84.983415 \r\nL 167.972647 190.24816 \r\nL 168.030477 54.448603 \r\nL 168.070045 87.795831 \r\nL 168.076132 209.935078 \r\nL 168.179617 17.083636 \r\nL 168.210053 185.426874 \r\nL 168.292232 103.866785 \r\nL 168.316582 206.720887 \r\nL 168.347018 34.359911 \r\nL 168.410935 171.364789 \r\nL 168.496158 17.083636 \r\nL 168.490071 201.899601 \r\nL 168.532682 112.705809 \r\nL 168.544857 200.694279 \r\nL 168.623992 33.15459 \r\nL 168.63921 108.286297 \r\nL 168.733564 59.269889 \r\nL 168.721389 200.694279 \r\nL 168.748782 74.939069 \r\nL 168.815743 193.46235 \r\nL 168.764001 39.984745 \r\nL 168.861398 144.044169 \r\nL 168.940533 35.163459 \r\nL 168.964883 184.221552 \r\nL 168.97097 88.599379 \r\nL 169.037931 199.087184 \r\nL 169.010538 41.190067 \r\nL 169.083586 150.874324 \r\nL 169.092717 48.421996 \r\nL 169.174896 193.46235 \r\nL 169.199245 86.59051 \r\nL 169.284468 196.676541 \r\nL 169.2449 56.055698 \r\nL 169.308817 91.81357 \r\nL 169.366647 63.689401 \r\nL 169.397083 197.881863 \r\nL 169.409258 78.153259 \r\nL 169.506655 191.855255 \r\nL 169.439695 23.913792 \r\nL 169.521874 136.008692 \r\nL 169.534048 30.743947 \r\nL 169.57666 207.524435 \r\nL 169.634489 36.36878 \r\nL 169.710581 194.265898 \r\nL 169.646664 17.083636 \r\nL 169.747105 191.051707 \r\nL 169.847546 27.529756 \r\nL 169.862764 50.430865 \r\nL 169.877983 195.47122 \r\nL 169.957118 17.083636 \r\nL 169.972336 129.982084 \r\nL 170.027122 17.083636 \r\nL 170.036253 193.864124 \r\nL 170.084952 73.331973 \r\nL 170.151913 207.926208 \r\nL 170.121476 17.083636 \r\nL 170.194524 141.231752 \r\nL 170.285834 17.083636 \r\nL 170.206699 183.016231 \r\nL 170.304096 109.893392 \r\nL 170.386275 196.676541 \r\nL 170.355839 62.082306 \r\nL 170.416712 177.391397 \r\nL 170.428887 20.297827 \r\nL 170.52324 205.515565 \r\nL 170.526284 90.206475 \r\nL 170.54759 202.301375 \r\nL 170.605419 58.466341 \r\nL 170.635856 79.760355 \r\nL 170.648031 202.301375 \r\nL 170.708904 59.269889 \r\nL 170.748472 168.552373 \r\nL 170.791083 41.59184 \r\nL 170.845869 201.497827 \r\nL 170.861087 82.572772 \r\nL 170.864131 84.179867 \r\nL 170.867175 192.257029 \r\nL 170.876306 29.136851 \r\nL 170.973703 76.546164 \r\nL 170.97979 148.865455 \r\nL 170.985878 60.876984 \r\nL 171.00414 112.304035 \r\nL 171.022402 210.336851 \r\nL 171.049795 44.404257 \r\nL 171.113712 104.670333 \r\nL 171.183716 17.083636 \r\nL 171.125886 194.667672 \r\nL 171.214153 69.716009 \r\nL 171.217196 203.506696 \r\nL 171.27807 49.627317 \r\nL 171.323725 178.194945 \r\nL 171.34503 31.145721 \r\nL 171.338943 200.292506 \r\nL 171.433297 126.767894 \r\nL 171.515476 194.667672 \r\nL 171.491126 32.752816 \r\nL 171.536781 186.632195 \r\nL 171.573305 37.975876 \r\nL 171.555043 193.060576 \r\nL 171.649397 112.304035 \r\nL 171.743751 203.104922 \r\nL 171.737663 28.333304 \r\nL 171.752882 82.572772 \r\nL 171.755925 17.083636 \r\nL 171.853323 197.480089 \r\nL 171.862454 87.394058 \r\nL 171.956807 17.083636 \r\nL 171.938545 182.614457 \r\nL 171.962895 144.445942 \r\nL 171.981157 197.078315 \r\nL 172.038986 17.083636 \r\nL 172.063336 39.984745 \r\nL 172.069423 83.778093 \r\nL 172.072467 17.083636 \r\nL 172.084641 205.917339 \r\nL 172.185082 127.169667 \r\nL 172.197257 34.359911 \r\nL 172.248999 193.060576 \r\nL 172.294654 109.089845 \r\nL 172.297698 200.694279 \r\nL 172.328135 17.083636 \r\nL 172.401183 174.57898 \r\nL 172.504667 17.083636 \r\nL 172.462056 197.881863 \r\nL 172.513798 84.983415 \r\nL 172.516842 83.376319 \r\nL 172.599021 191.051707 \r\nL 172.58989 17.083636 \r\nL 172.62337 127.973215 \r\nL 172.644676 17.083636 \r\nL 172.723811 188.23929 \r\nL 172.732942 22.306696 \r\nL 172.778597 212.747494 \r\nL 172.83034 17.083636 \r\nL 172.845558 163.329313 \r\nL 172.903388 17.083636 \r\nL 172.912519 193.46235 \r\nL 172.95513 89.001153 \r\nL 172.976436 211.943947 \r\nL 172.985567 17.083636 \r\nL 173.061658 97.840177 \r\nL 173.119488 17.083636 \r\nL 173.143837 192.257029 \r\nL 173.168187 101.857916 \r\nL 173.219929 203.90847 \r\nL 173.259497 17.083636 \r\nL 173.277759 136.410466 \r\nL 173.323414 45.207805 \r\nL 173.28689 198.283636 \r\nL 173.387331 123.955477 \r\nL 173.46951 43.198936 \r\nL 173.399505 203.90847 \r\nL 173.496903 72.528426 \r\nL 173.600387 199.087184 \r\nL 173.530383 27.93153 \r\nL 173.609518 168.954146 \r\nL 173.713003 193.46235 \r\nL 173.71909 17.083636 \r\nL 173.728221 195.47122 \r\nL 173.831706 114.714678 \r\nL 173.846924 17.083636 \r\nL 173.929103 197.480089 \r\nL 173.944322 72.528426 \r\nL 174.041719 189.444612 \r\nL 173.983889 17.083636 \r\nL 174.069112 156.499157 \r\nL 174.072156 17.083636 \r\nL 174.148247 207.122661 \r\nL 174.178684 195.872993 \r\nL 174.23347 40.788293 \r\nL 174.19999 200.694279 \r\nL 174.303474 55.653925 \r\nL 174.306518 208.729756 \r\nL 174.364348 17.083636 \r\nL 174.413046 103.063237 \r\nL 174.443483 190.649933 \r\nL 174.431308 49.225543 \r\nL 174.525662 122.348381 \r\nL 174.574361 17.083636 \r\nL 174.562186 181.409135 \r\nL 174.63219 144.847716 \r\nL 174.711326 194.265898 \r\nL 174.708282 56.055698 \r\nL 174.7235 102.25969 \r\nL 174.753937 28.333304 \r\nL 174.763068 161.320443 \r\nL 174.833072 110.69694 \r\nL 174.912208 50.832639 \r\nL 174.857422 207.524435 \r\nL 174.936557 115.518226 \r\nL 174.988299 203.104922 \r\nL 175.024823 40.788293 \r\nL 175.043085 181.810909 \r\nL 175.046129 47.216674 \r\nL 175.155701 75.742616 \r\nL 175.240924 201.497827 \r\nL 175.189181 39.181197 \r\nL 175.268317 130.785632 \r\nL 175.36267 29.136851 \r\nL 175.280491 166.543503 \r\nL 175.377889 125.562572 \r\nL 175.426587 24.315565 \r\nL 175.396151 199.890732 \r\nL 175.487461 84.983415 \r\nL 175.56964 181.007361 \r\nL 175.539203 17.083636 \r\nL 175.600076 123.151929 \r\nL 175.621382 17.887184 \r\nL 175.648775 200.694279 \r\nL 175.709648 122.348381 \r\nL 175.797915 205.113792 \r\nL 175.730954 25.922661 \r\nL 175.816177 203.90847 \r\nL 175.855744 26.726208 \r\nL 175.925749 104.670333 \r\nL 176.02619 187.435743 \r\nL 176.004884 17.083636 \r\nL 176.038364 172.971885 \r\nL 176.074888 20.699601 \r\nL 176.096194 201.899601 \r\nL 176.15098 83.376319 \r\nL 176.224028 21.101375 \r\nL 176.190548 172.168337 \r\nL 176.263596 39.984745 \r\nL 176.370124 195.872993 \r\nL 176.281858 17.083636 \r\nL 176.376211 185.0251 \r\nL 176.455347 17.083636 \r\nL 176.485783 115.518226 \r\nL 176.534482 204.310244 \r\nL 176.491871 17.083636 \r\nL 176.595355 94.224213 \r\nL 176.656229 44.002483 \r\nL 176.634923 205.515565 \r\nL 176.701884 73.331973 \r\nL 176.768844 208.327982 \r\nL 176.711015 43.60071 \r\nL 176.811456 140.02643 \r\nL 176.899722 28.333304 \r\nL 176.890591 196.676541 \r\nL 176.921028 98.241951 \r\nL 177.009294 208.327982 \r\nL 176.933202 17.083636 \r\nL 177.027556 137.214013 \r\nL 177.033643 17.083636 \r\nL 177.036687 208.327982 \r\nL 177.137128 99.447273 \r\nL 177.191914 212.747494 \r\nL 177.167565 34.761685 \r\nL 177.249744 183.819778 \r\nL 177.350185 17.083636 \r\nL 177.316704 199.890732 \r\nL 177.362359 86.59051 \r\nL 177.417145 207.122661 \r\nL 177.411058 37.975876 \r\nL 177.444538 119.134191 \r\nL 177.535848 17.083636 \r\nL 177.481062 203.506696 \r\nL 177.55411 83.778093 \r\nL 177.602809 201.096053 \r\nL 177.566285 17.083636 \r\nL 177.663682 152.883193 \r\nL 177.691075 26.324435 \r\nL 177.748905 201.899601 \r\nL 177.776298 133.999823 \r\nL 177.79456 61.278758 \r\nL 177.800647 201.096053 \r\nL 177.873695 125.160798 \r\nL 177.876739 209.13153 \r\nL 177.971093 41.59184 \r\nL 177.986311 184.623326 \r\nL 178.065447 17.083636 \r\nL 178.016748 205.113792 \r\nL 178.095883 83.376319 \r\nL 178.114145 192.257029 \r\nL 178.168931 17.083636 \r\nL 178.205455 82.572772 \r\nL 178.232848 202.301375 \r\nL 178.229805 17.083636 \r\nL 178.302853 46.8149 \r\nL 178.360682 17.083636 \r\nL 178.34242 181.409135 \r\nL 178.36677 128.776763 \r\nL 178.415468 209.533304 \r\nL 178.403294 17.48541 \r\nL 178.476342 150.47255 \r\nL 178.488516 17.083636 \r\nL 178.485473 183.819778 \r\nL 178.585914 36.36878 \r\nL 178.643743 198.68541 \r\nL 178.649831 29.940399 \r\nL 178.698529 155.293836 \r\nL 178.701573 17.083636 \r\nL 178.762446 193.060576 \r\nL 178.808101 192.257029 \r\nL 178.811145 195.069446 \r\nL 178.89028 17.083636 \r\nL 178.859844 204.310244 \r\nL 178.923761 58.466341 \r\nL 178.957241 180.203814 \r\nL 179.015071 17.083636 \r\nL 179.042464 121.946608 \r\nL 179.0729 210.738625 \r\nL 179.145948 50.029091 \r\nL 179.148992 201.096053 \r\nL 179.25552 119.134191 \r\nL 179.264651 41.190067 \r\nL 179.267695 200.292506 \r\nL 179.359005 44.806031 \r\nL 179.459446 194.265898 \r\nL 179.468577 99.849047 \r\nL 179.483795 17.083636 \r\nL 179.538581 205.515565 \r\nL 179.581193 41.190067 \r\nL 179.599455 197.078315 \r\nL 179.608586 37.172328 \r\nL 179.693808 189.444612 \r\nL 179.699896 17.083636 \r\nL 179.775987 205.113792 \r\nL 179.80338 92.617118 \r\nL 179.903821 207.122661 \r\nL 179.845992 17.083636 \r\nL 179.912952 198.283636 \r\nL 179.992088 33.15459 \r\nL 179.943389 202.703149 \r\nL 180.022524 42.395388 \r\nL 180.083398 202.301375 \r\nL 180.049917 17.083636 \r\nL 180.13514 99.045499 \r\nL 180.211232 193.060576 \r\nL 180.162533 21.904922 \r\nL 180.22645 189.042838 \r\nL 180.28428 17.083636 \r\nL 180.244712 193.864124 \r\nL 180.339066 94.224213 \r\nL 180.418201 178.194945 \r\nL 180.402983 17.083636 \r\nL 180.451681 123.553703 \r\nL 180.527773 197.480089 \r\nL 180.53386 37.975876 \r\nL 180.576472 17.083636 \r\nL 180.564297 196.676541 \r\nL 180.628214 73.331973 \r\nL 180.661694 201.096053 \r\nL 180.734742 19.494279 \r\nL 180.74083 191.855255 \r\nL 180.819965 39.984745 \r\nL 180.853445 113.107583 \r\nL 180.862576 190.24816 \r\nL 180.868664 19.494279 \r\nL 180.953886 105.072106 \r\nL 181.039109 17.083636 \r\nL 180.999541 191.855255 \r\nL 181.063458 70.92133 \r\nL 181.130419 188.641064 \r\nL 181.090851 17.083636 \r\nL 181.17303 70.117783 \r\nL 181.218685 17.083636 \r\nL 181.206511 199.087184 \r\nL 181.276515 149.267228 \r\nL 181.309995 37.975876 \r\nL 181.376956 199.087184 \r\nL 181.486528 17.083636 \r\nL 181.404349 199.488958 \r\nL 181.489572 28.735078 \r\nL 181.556532 199.488958 \r\nL 181.498703 17.083636 \r\nL 181.602187 153.284967 \r\nL 181.638711 24.315565 \r\nL 181.635668 213.551042 \r\nL 181.708716 78.555033 \r\nL 181.769589 199.890732 \r\nL 181.733065 41.190067 \r\nL 181.821331 163.731086 \r\nL 181.912641 17.083636 \r\nL 181.833506 211.542173 \r\nL 181.933947 89.804701 \r\nL 181.958296 37.574102 \r\nL 181.949165 168.954146 \r\nL 181.970471 52.03796 \r\nL 182.061781 196.676541 \r\nL 182.064825 17.083636 \r\nL 182.080043 97.438404 \r\nL 182.128742 17.083636 \r\nL 182.168309 197.480089 \r\nL 182.186571 149.267228 \r\nL 182.26875 196.274767 \r\nL 182.238314 17.083636 \r\nL 182.271794 119.937738 \r\nL 182.366148 192.658803 \r\nL 182.378322 17.083636 \r\nL 182.411803 205.515565 \r\nL 182.487894 172.971885 \r\nL 182.515287 17.083636 \r\nL 182.497025 211.140399 \r\nL 182.60051 90.206475 \r\nL 182.688776 191.855255 \r\nL 182.703995 28.333304 \r\nL 182.707038 88.599379 \r\nL 182.798348 193.060576 \r\nL 182.810523 17.083636 \r\nL 182.850091 203.506696 \r\nL 182.920095 83.778093 \r\nL 182.938357 179.400266 \r\nL 183.026623 17.083636 \r\nL 183.124021 192.257029 \r\nL 183.136195 162.123991 \r\nL 183.163588 19.896053 \r\nL 183.236636 194.667672 \r\nL 183.245767 31.547494 \r\nL 183.27316 19.494279 \r\nL 183.358383 198.68541 \r\nL 183.431431 17.083636 \r\nL 183.467955 173.775432 \r\nL 183.541003 195.47122 \r\nL 183.489261 19.494279 \r\nL 183.556221 179.80204 \r\nL 183.632313 17.083636 \r\nL 183.589702 203.90847 \r\nL 183.668837 103.465011 \r\nL 183.723623 212.747494 \r\nL 183.738841 21.904922 \r\nL 183.778409 116.321774 \r\nL 183.814933 17.083636 \r\nL 183.833195 204.310244 \r\nL 183.881894 168.150599 \r\nL 183.884937 201.096053 \r\nL 183.915374 17.083636 \r\nL 183.976247 95.027761 \r\nL 183.979291 17.083636 \r\nL 184.037121 203.104922 \r\nL 184.085819 60.475211 \r\nL 184.164955 200.694279 \r\nL 184.101038 36.36878 \r\nL 184.201479 117.928869 \r\nL 184.280614 17.083636 \r\nL 184.228872 206.720887 \r\nL 184.311051 76.14439 \r\nL 184.317138 207.122661 \r\nL 184.420623 165.338182 \r\nL 184.432797 31.547494 \r\nL 184.469321 196.676541 \r\nL 184.530195 190.24816 \r\nL 184.591068 200.694279 \r\nL 184.645854 17.083636 \r\nL 184.648898 203.506696 \r\nL 184.75847 184.221552 \r\nL 184.852823 17.083636 \r\nL 184.770644 207.122661 \r\nL 184.868042 201.899601 \r\nL 184.983701 17.083636 \r\nL 184.931959 210.336851 \r\nL 184.986745 82.572772 \r\nL 185.050662 17.083636 \r\nL 185.093273 197.881863 \r\nL 185.096317 30.743947 \r\nL 185.202845 96.233082 \r\nL 185.260675 17.083636 \r\nL 185.315461 191.453481 \r\nL 185.382421 198.283636 \r\nL 185.428076 17.083636 \r\nL 185.528518 201.497827 \r\nL 185.540692 155.293836 \r\nL 185.558954 193.060576 \r\nL 185.647221 17.083636 \r\nL 185.732443 211.943947 \r\nL 185.759836 119.937738 \r\nL 185.814622 195.47122 \r\nL 185.848103 17.083636 \r\nL 185.869408 127.571441 \r\nL 185.930282 17.083636 \r\nL 185.884627 179.400266 \r\nL 185.969849 52.841508 \r\nL 185.972893 196.274767 \r\nL 185.97898 17.083636 \r\nL 186.079421 141.633525 \r\nL 186.182906 17.083636 \r\nL 186.170731 196.676541 \r\nL 186.192037 31.547494 \r\nL 186.246823 197.480089 \r\nL 186.204212 17.083636 \r\nL 186.304653 138.821109 \r\nL 186.362482 213.149268 \r\nL 186.417268 17.083636 \r\nL 186.469011 202.703149 \r\nL 186.52684 50.430865 \r\nL 186.545102 199.087184 \r\nL 186.566408 21.503149 \r\nL 186.657718 171.364789 \r\nL 186.752072 17.083636 \r\nL 186.666849 206.319113 \r\nL 186.76729 95.027761 \r\nL 186.855556 183.819778 \r\nL 186.797727 17.083636 \r\nL 186.873818 80.965676 \r\nL 186.980347 17.083636 \r\nL 186.965128 209.533304 \r\nL 186.98339 25.119113 \r\nL 187.089919 196.676541 \r\nL 187.050351 17.083636 \r\nL 187.092962 156.900931 \r\nL 187.129486 17.083636 \r\nL 187.19036 194.667672 \r\nL 187.202534 74.939069 \r\nL 187.254277 205.917339 \r\nL 187.211665 17.083636 \r\nL 187.31515 120.339512 \r\nL 187.327325 211.943947 \r\nL 187.333412 17.083636 \r\nL 187.424722 178.596718 \r\nL 187.500814 17.083636 \r\nL 187.433853 209.935078 \r\nL 187.540381 42.395388 \r\nL 187.613429 198.68541 \r\nL 187.607342 17.083636 \r\nL 187.656041 172.971885 \r\nL 187.662128 17.083636 \r\nL 187.710827 188.23929 \r\nL 187.768656 73.331973 \r\nL 187.7717 189.846386 \r\nL 187.853879 17.083636 \r\nL 187.878228 57.26102 \r\nL 187.957364 17.083636 \r\nL 187.936058 203.90847 \r\nL 187.978669 93.420665 \r\nL 188.039543 199.087184 \r\nL 188.009106 17.083636 \r\nL 188.091285 166.945277 \r\nL 188.133896 195.872993 \r\nL 188.118678 17.083636 \r\nL 188.152158 78.956807 \r\nL 188.155202 17.083636 \r\nL 188.200857 196.676541 \r\nL 188.255643 188.641064 \r\nL 188.368259 17.083636 \r\nL 188.301298 209.935078 \r\nL 188.380433 20.297827 \r\nL 188.471743 189.444612 \r\nL 188.413914 17.083636 \r\nL 188.490005 88.599379 \r\nL 188.584359 17.083636 \r\nL 188.496093 198.283636 \r\nL 188.59349 167.347051 \r\nL 188.602621 189.444612 \r\nL 188.611752 103.465011 \r\nL 188.614796 17.083636 \r\nL 188.715237 199.890732 \r\nL 188.721324 58.868115 \r\nL 188.785241 192.658803 \r\nL 188.782197 42.797162 \r\nL 188.830896 120.339512 \r\nL 188.83394 25.119113 \r\nL 188.910031 194.265898 \r\nL 188.937424 188.641064 \r\nL 188.943512 190.24816 \r\nL 188.949599 153.686741 \r\nL 189.007429 74.135521 \r\nL 189.034822 198.283636 \r\nL 189.05004 124.759024 \r\nL 189.08352 197.881863 \r\nL 189.120044 17.083636 \r\nL 189.159612 155.293836 \r\nL 189.171787 17.083636 \r\nL 189.202223 193.060576 \r\nL 189.269184 156.900931 \r\nL 189.272228 192.257029 \r\nL 189.360494 49.627317 \r\nL 189.372669 91.81357 \r\nL 189.47311 17.083636 \r\nL 189.409193 213.952816 \r\nL 189.479197 119.535965 \r\nL 189.518765 198.283636 \r\nL 189.530939 30.743947 \r\nL 189.549201 146.454812 \r\nL 189.652686 17.083636 \r\nL 189.576594 191.051707 \r\nL 189.658773 186.632195 \r\nL 189.683123 17.083636 \r\nL 189.774433 63.287627 \r\nL 189.874874 212.747494 \r\nL 189.810957 17.083636 \r\nL 189.884005 86.59051 \r\nL 189.899223 17.083636 \r\nL 189.908354 197.078315 \r\nL 189.944878 185.0251 \r\nL 189.947922 195.872993 \r\nL 189.969227 17.083636 \r\nL 190.030101 136.812239 \r\nL 190.121411 17.083636 \r\nL 190.094018 205.515565 \r\nL 190.139673 154.892062 \r\nL 190.252288 17.083636 \r\nL 190.227939 211.140399 \r\nL 190.258376 52.439734 \r\nL 190.279681 191.855255 \r\nL 190.27055 17.083636 \r\nL 190.374035 170.159468 \r\nL 190.377079 174.177206 \r\nL 190.380122 54.046829 \r\nL 190.413603 17.083636 \r\nL 190.422734 191.453481 \r\nL 190.486651 50.029091 \r\nL 190.532306 202.703149 \r\nL 190.501869 17.083636 \r\nL 190.60231 187.435743 \r\nL 190.644921 26.726208 \r\nL 190.711882 169.35592 \r\nL 190.7271 19.896053 \r\nL 190.809279 190.24816 \r\nL 190.827541 91.411796 \r\nL 190.885371 17.887184 \r\nL 190.873196 205.917339 \r\nL 190.894502 157.704479 \r\nL 190.90972 190.649933 \r\nL 190.961463 27.127982 \r\nL 190.964506 119.535965 \r\nL 191.067991 17.083636 \r\nL 190.979725 201.497827 \r\nL 191.077122 31.547494 \r\nL 191.089297 17.083636 \r\nL 191.095384 157.302705 \r\nL 191.125821 89.804701 \r\nL 191.147126 185.0251 \r\nL 191.162345 17.083636 \r\nL 191.235393 78.956807 \r\nL 191.293222 17.083636 \r\nL 191.311484 210.738625 \r\nL 191.344965 26.726208 \r\nL 191.36627 186.230421 \r\nL 191.454537 22.306696 \r\nL 191.45758 89.001153 \r\nL 191.54889 17.083636 \r\nL 191.494104 206.319113 \r\nL 191.564109 160.115122 \r\nL 191.570196 198.68541 \r\nL 191.673681 17.083636 \r\nL 191.682812 89.804701 \r\nL 191.701074 202.703149 \r\nL 191.69803 17.083636 \r\nL 191.792384 109.089845 \r\nL 191.834995 17.083636 \r\nL 191.819777 201.497827 \r\nL 191.883694 92.215344 \r\nL 191.892825 190.649933 \r\nL 191.93848 17.083636 \r\nL 191.993266 86.59051 \r\nL 192.102838 17.083636 \r\nL 192.051095 210.738625 \r\nL 192.105881 27.93153 \r\nL 192.172842 198.283636 \r\nL 192.18806 21.904922 \r\nL 192.224584 173.775432 \r\nL 192.261108 17.083636 \r\nL 192.258065 210.738625 \r\nL 192.3372 75.340843 \r\nL 192.367637 32.752816 \r\nL 192.343287 179.80204 \r\nL 192.391986 115.518226 \r\nL 192.492427 207.524435 \r\nL 192.431554 23.512018 \r\nL 192.498514 56.055698 \r\nL 192.5533 19.494279 \r\nL 192.510689 200.292506 \r\nL 192.592868 58.868115 \r\nL 192.665916 185.426874 \r\nL 192.653741 17.083636 \r\nL 192.70244 133.196275 \r\nL 192.784619 17.083636 \r\nL 192.766357 178.998492 \r\nL 192.808968 175.382528 \r\nL 192.936802 17.083636 \r\nL 192.875929 198.283636 \r\nL 192.945933 31.949268 \r\nL 193.0342 190.649933 \r\nL 193.00985 17.083636 \r\nL 193.055505 127.973215 \r\nL 193.116379 201.096053 \r\nL 193.171165 17.083636 \r\nL 193.238126 211.542173 \r\nL 193.283781 119.535965 \r\nL 193.286824 194.265898 \r\nL 193.320305 17.083636 \r\nL 193.390309 174.57898 \r\nL 193.45727 39.582971 \r\nL 193.408571 197.881863 \r\nL 193.502925 56.859246 \r\nL 193.52423 188.641064 \r\nL 193.554667 17.083636 \r\nL 193.618584 144.847716 \r\nL 193.712938 17.083636 \r\nL 193.685545 192.257029 \r\nL 193.7312 62.082306 \r\nL 193.743374 19.494279 \r\nL 193.749462 138.821109 \r\nL 193.758593 25.119113 \r\nL 193.807291 205.113792 \r\nL 193.789029 17.083636 \r\nL 193.868165 46.8149 \r\nL 193.968606 178.194945 \r\nL 193.883383 17.083636 \r\nL 193.977737 59.269889 \r\nL 194.011217 191.051707 \r\nL 194.062959 34.359911 \r\nL 194.081221 120.741286 \r\nL 194.1634 17.083636 \r\nL 194.154269 162.123991 \r\nL 194.190793 129.178537 \r\nL 194.291234 184.623326 \r\nL 194.22123 17.083636 \r\nL 194.297322 178.596718 \r\nL 194.379501 17.083636 \r\nL 194.306453 209.533304 \r\nL 194.406894 111.500488 \r\nL 194.482985 184.221552 \r\nL 194.449505 24.315565 \r\nL 194.49516 102.661463 \r\nL 194.556033 17.083636 \r\nL 194.537771 203.506696 \r\nL 194.601688 176.989623 \r\nL 194.604732 185.0251 \r\nL 194.632125 17.083636 \r\nL 194.665605 116.723548 \r\nL 194.686911 17.083636 \r\nL 194.67778 207.122661 \r\nL 194.775177 41.190067 \r\nL 194.872575 181.409135 \r\nL 194.793439 17.083636 \r\nL 194.884749 123.955477 \r\nL 194.988234 48.823769 \r\nL 194.976059 196.274767 \r\nL 194.997365 75.742616 \r\nL 195.067369 209.935078 \r\nL 195.036933 17.083636 \r\nL 195.106937 208.729756 \r\nL 195.201291 23.110244 \r\nL 195.222596 60.475211 \r\nL 195.295644 17.083636 \r\nL 195.313906 192.658803 \r\nL 195.329125 80.563902 \r\nL 195.383911 198.283636 \r\nL 195.420435 17.083636 \r\nL 195.438697 140.02643 \r\nL 195.542181 17.083636 \r\nL 195.469133 193.060576 \r\nL 195.548269 133.999823 \r\nL 195.551312 202.301375 \r\nL 195.645666 17.083636 \r\nL 195.654797 62.48408 \r\nL 195.71567 17.083636 \r\nL 195.700452 192.257029 \r\nL 195.74002 84.179867 \r\nL 195.813068 197.480089 \r\nL 195.776544 20.297827 \r\nL 195.849592 154.892062 \r\nL 195.950033 33.15459 \r\nL 195.937858 209.935078 \r\nL 195.959164 102.661463 \r\nL 195.962207 199.087184 \r\nL 196.04743 17.083636 \r\nL 196.068736 76.947938 \r\nL 196.147871 17.083636 \r\nL 196.099172 200.292506 \r\nL 196.175264 82.572772 \r\nL 196.199613 195.47122 \r\nL 196.184395 17.083636 \r\nL 196.284836 72.126652 \r\nL 196.312229 198.283636 \r\nL 196.293967 17.083636 \r\nL 196.400495 152.883193 \r\nL 196.406583 17.083636 \r\nL 196.482674 200.292506 \r\nL 196.510067 71.323104 \r\nL 196.531373 207.926208 \r\nL 196.543548 27.93153 \r\nL 196.619639 162.927539 \r\nL 196.729211 17.083636 \r\nL 196.62877 213.952816 \r\nL 196.732255 58.064568 \r\nL 196.814434 203.104922 \r\nL 196.753561 17.083636 \r\nL 196.841827 174.177206 \r\nL 196.911831 17.083636 \r\nL 196.893569 194.265898 \r\nL 196.951399 64.894723 \r\nL 196.969661 199.488958 \r\nL 196.987923 17.083636 \r\nL 197.060971 96.634856 \r\nL 197.112713 17.083636 \r\nL 197.146194 204.310244 \r\nL 197.170543 68.912461 \r\nL 197.237504 205.917339 \r\nL 197.261853 22.306696 \r\nL 197.286202 159.713348 \r\nL 197.350119 17.083636 \r\nL 197.380556 195.47122 \r\nL 197.395774 154.490288 \r\nL 197.401862 161.722217 \r\nL 197.404905 83.376319 \r\nL 197.499259 17.083636 \r\nL 197.484041 199.488958 \r\nL 197.511434 171.364789 \r\nL 197.617962 17.083636 \r\nL 197.538827 191.855255 \r\nL 197.627093 109.089845 \r\nL 197.65753 192.257029 \r\nL 197.642311 17.083636 \r\nL 197.736665 97.438404 \r\nL 197.776233 194.667672 \r\nL 197.742752 17.083636 \r\nL 197.843193 157.302705 \r\nL 197.846237 17.083636 \r\nL 197.913198 186.230421 \r\nL 197.952765 151.276098 \r\nL 198.059294 24.717339 \r\nL 198.007551 204.310244 \r\nL 198.071468 76.546164 \r\nL 198.153647 197.881863 \r\nL 198.165822 17.083636 \r\nL 198.184084 137.214013 \r\nL 198.290612 209.13153 \r\nL 198.27235 25.520887 \r\nL 198.293656 177.391397 \r\nL 198.308874 64.492949 \r\nL 198.314962 198.68541 \r\nL 198.403228 166.141729 \r\nL 198.497582 17.083636 \r\nL 198.461058 205.515565 \r\nL 198.515844 65.698271 \r\nL 198.537149 197.480089 \r\nL 198.573673 28.333304 \r\nL 198.625416 73.331973 \r\nL 198.628459 34.761685 \r\nL 198.689333 198.283636 \r\nL 198.725857 68.510687 \r\nL 198.731944 194.265898 \r\nL 198.801948 17.083636 \r\nL 198.835429 141.231752 \r\nL 198.908477 19.494279 \r\nL 198.899346 207.122661 \r\nL 198.951088 62.885854 \r\nL 199.015005 190.649933 \r\nL 198.960219 17.083636 \r\nL 199.042398 164.534634 \r\nL 199.097184 17.083636 \r\nL 199.054573 209.13153 \r\nL 199.15197 153.284967 \r\nL 199.237193 17.083636 \r\nL 199.212843 209.533304 \r\nL 199.261542 166.945277 \r\nL 199.304153 17.083636 \r\nL 199.291979 205.113792 \r\nL 199.374158 50.029091 \r\nL 199.413725 191.453481 \r\nL 199.395463 17.083636 \r\nL 199.48373 170.963016 \r\nL 199.547647 17.083636 \r\nL 199.511123 195.069446 \r\nL 199.596345 116.321774 \r\nL 199.669393 35.967007 \r\nL 199.632869 199.087184 \r\nL 199.705917 142.035299 \r\nL 199.815489 17.083636 \r\nL 199.803315 186.230421 \r\nL 199.82462 66.100044 \r\nL 199.873319 190.649933 \r\nL 199.870275 17.083636 \r\nL 199.934192 39.181197 \r\nL 199.995066 17.083636 \r\nL 199.964629 212.345721 \r\nL 200.025502 88.197605 \r\nL 200.132031 191.051707 \r\nL 200.043764 23.512018 \r\nL 200.135074 61.278758 \r\nL 200.150293 211.943947 \r\nL 200.144205 17.083636 \r\nL 200.250734 183.819778 \r\nL 200.30552 198.283636 \r\nL 200.366393 17.083636 \r\nL 200.402917 191.453481 \r\nL 200.485096 125.964346 \r\nL 200.588581 203.506696 \r\nL 200.594668 17.083636 \r\nL 200.64641 177.391397 \r\nL 200.70424 156.900931 \r\nL 200.807725 197.881863 \r\nL 200.816856 17.083636 \r\nL 200.829031 194.265898 \r\nL 200.926428 104.268559 \r\nL 200.999476 17.083636 \r\nL 201.014694 207.524435 \r\nL 201.036 108.688071 \r\nL 201.081655 191.453481 \r\nL 201.045131 17.083636 \r\nL 201.145572 131.58918 \r\nL 201.224707 17.083636 \r\nL 201.194271 187.033969 \r\nL 201.2521 99.447273 \r\nL 201.255144 201.096053 \r\nL 201.282537 41.993614 \r\nL 201.361672 76.947938 \r\nL 201.428633 197.480089 \r\nL 201.419502 17.083636 \r\nL 201.45907 150.070776 \r\nL 201.471244 24.315565 \r\nL 201.498637 203.104922 \r\nL 201.571685 43.198936 \r\nL 201.605166 196.676541 \r\nL 201.577773 17.083636 \r\nL 201.681257 171.364789 \r\nL 201.736043 17.083636 \r\nL 201.714738 203.506696 \r\nL 201.790829 141.633525 \r\nL 201.894314 211.943947 \r\nL 201.869965 17.083636 \r\nL 201.900401 136.410466 \r\nL 201.909532 49.627317 \r\nL 201.930838 197.480089 \r\nL 201.973449 104.268559 \r\nL 202.00693 189.444612 \r\nL 202.049541 18.690732 \r\nL 202.079978 95.027761 \r\nL 202.116502 17.083636 \r\nL 202.119545 195.872993 \r\nL 202.18955 108.688071 \r\nL 202.283903 17.083636 \r\nL 202.262598 179.400266 \r\nL 202.296078 70.117783 \r\nL 202.320427 17.083636 \r\nL 202.408694 190.649933 \r\nL 202.518266 17.083636 \r\nL 202.46348 203.506696 \r\nL 202.521309 100.25082 \r\nL 202.533484 24.315565 \r\nL 202.551746 162.525765 \r\nL 202.585226 17.083636 \r\nL 202.6461 207.122661 \r\nL 202.661318 103.465011 \r\nL 202.716104 199.488958 \r\nL 202.682624 17.083636 \r\nL 202.773934 162.123991 \r\nL 202.780021 77.349712 \r\nL 202.783065 17.083636 \r\nL 202.813501 171.766563 \r\nL 202.886549 49.627317 \r\nL 202.901768 179.80204 \r\nL 202.913942 17.083636 \r\nL 202.999165 107.884523 \r\nL 203.008296 17.083636 \r\nL 203.108737 202.301375 \r\nL 203.130043 17.083636 \r\nL 203.218309 111.902262 \r\nL 203.254833 195.872993 \r\nL 203.267008 23.913792 \r\nL 203.330925 173.775432 \r\nL 203.391798 30.342173 \r\nL 203.343099 189.042838 \r\nL 203.44354 121.544834 \r\nL 203.470933 17.083636 \r\nL 203.486152 186.632195 \r\nL 203.556156 58.064568 \r\nL 203.620073 202.301375 \r\nL 203.653553 17.887184 \r\nL 203.665728 56.055698 \r\nL 203.744863 17.083636 \r\nL 203.690077 212.747494 \r\nL 203.772256 36.36878 \r\nL 203.863566 204.712018 \r\nL 203.790518 17.083636 \r\nL 203.881828 78.956807 \r\nL 203.982269 17.083636 \r\nL 203.90009 199.488958 \r\nL 203.9914 48.020222 \r\nL 204.04923 204.712018 \r\nL 204.085754 17.083636 \r\nL 204.110103 183.819778 \r\nL 204.210544 35.565233 \r\nL 204.192282 207.524435 \r\nL 204.219675 138.821109 \r\nL 204.250112 201.899601 \r\nL 204.310985 17.083636 \r\nL 204.326204 129.982084 \r\nL 204.423601 17.083636 \r\nL 204.411426 203.90847 \r\nL 204.435776 74.537295 \r\nL 204.478387 195.872993 \r\nL 204.520998 17.083636 \r\nL 204.545348 81.36745 \r\nL 204.615352 17.083636 \r\nL 204.575784 189.846386 \r\nL 204.65492 58.868115 \r\nL 204.724924 189.042838 \r\nL 204.758404 17.083636 \r\nL 204.764492 61.680532 \r\nL 204.770579 18.288958 \r\nL 204.776666 99.447273 \r\nL 204.77971 75.340843 \r\nL 204.797972 175.382528 \r\nL 204.828409 17.083636 \r\nL 204.886238 68.108914 \r\nL 204.895369 17.083636 \r\nL 204.956243 199.890732 \r\nL 204.992767 66.903592 \r\nL 205.071902 195.47122 \r\nL 205.090164 17.083636 \r\nL 205.102339 150.47255 \r\nL 205.20278 17.083636 \r\nL 205.123644 200.694279 \r\nL 205.211911 114.312905 \r\nL 205.214954 114.312905 \r\nL 205.281915 17.083636 \r\nL 205.263653 199.087184 \r\nL 205.321483 168.954146 \r\nL 205.431055 17.083636 \r\nL 205.403662 176.989623 \r\nL 205.446273 76.14439 \r\nL 205.467579 193.46235 \r\nL 205.501059 17.083636 \r\nL 205.558889 133.598049 \r\nL 205.656286 17.083636 \r\nL 205.628893 193.46235 \r\nL 205.668461 185.828647 \r\nL 205.738465 17.083636 \r\nL 205.744552 204.310244 \r\nL 205.778033 53.243282 \r\nL 205.823688 206.319113 \r\nL 205.793251 17.083636 \r\nL 205.887605 118.330643 \r\nL 205.936303 17.083636 \r\nL 205.988046 193.46235 \r\nL 205.997177 48.020222 \r\nL 206.042832 191.855255 \r\nL 206.088487 17.083636 \r\nL 206.106749 110.69694 \r\nL 206.204146 33.958137 \r\nL 206.18284 157.704479 \r\nL 206.216321 59.269889 \r\nL 206.289369 209.13153 \r\nL 206.261976 38.779424 \r\nL 206.325893 158.9098 \r\nL 206.411115 17.083636 \r\nL 206.347198 197.480089 \r\nL 206.438508 62.48408 \r\nL 206.465901 45.609579 \r\nL 206.447639 195.872993 \r\nL 206.5146 68.108914 \r\nL 206.517644 194.667672 \r\nL 206.587648 17.083636 \r\nL 206.627216 143.642395 \r\nL 206.7307 17.083636 \r\nL 206.685045 200.694279 \r\nL 206.739831 66.100044 \r\nL 206.837229 198.283636 \r\nL 206.806792 25.922661 \r\nL 206.852447 148.463681 \r\nL 206.898102 41.993614 \r\nL 206.867665 192.658803 \r\nL 206.962019 137.615787 \r\nL 206.97115 195.069446 \r\nL 207.059416 34.359911 \r\nL 207.065504 64.492949 \r\nL 207.108115 17.083636 \r\nL 207.092897 181.409135 \r\nL 207.172032 88.197605 \r\nL 207.248124 36.770554 \r\nL 207.202469 171.364789 \r\nL 207.263342 71.724878 \r\nL 207.36987 191.855255 \r\nL 207.30291 60.876984 \r\nL 207.372914 144.847716 \r\nL 207.421613 49.225543 \r\nL 207.470311 192.257029 \r\nL 207.48553 96.233082 \r\nL 207.497704 201.497827 \r\nL 207.567709 47.618448 \r\nL 207.601189 193.864124 \r\nL 207.722936 17.083636 \r\nL 207.744241 122.750155 \r\nL 207.799027 195.872993 \r\nL 207.756416 57.26102 \r\nL 207.85077 109.491619 \r\nL 207.853813 17.083636 \r\nL 207.875119 189.846386 \r\nL 207.960342 122.348381 \r\nL 208.048608 35.967007 \r\nL 207.999909 203.90847 \r\nL 208.063826 143.240621 \r\nL 208.142962 196.274767 \r\nL 208.139918 55.653925 \r\nL 208.164267 164.936408 \r\nL 208.267752 206.720887 \r\nL 208.276883 25.119113 \r\nL 208.282971 58.466341 \r\nL 208.328626 195.47122 \r\nL 208.346888 36.770554 \r\nL 208.395586 176.186075 \r\nL 208.39863 176.186075 \r\nL 208.496027 46.413126 \r\nL 208.48994 195.872993 \r\nL 208.508202 80.563902 \r\nL 208.611687 17.083636 \r\nL 208.617774 206.720887 \r\nL 208.63908 29.940399 \r\nL 208.727346 152.481419 \r\nL 208.769957 208.729756 \r\nL 208.779088 44.806031 \r\nL 208.791263 112.304035 \r\nL 208.885617 200.694279 \r\nL 208.903879 17.083636 \r\nL 209.007363 196.676541 \r\nL 209.019538 96.233082 \r\nL 209.028669 28.333304 \r\nL 209.056062 154.490288 \r\nL 209.065193 17.083636 \r\nL 209.110848 197.078315 \r\nL 209.165634 32.351042 \r\nL 209.238682 203.104922 \r\nL 209.208245 17.083636 \r\nL 209.275206 84.983415 \r\nL 209.284337 17.083636 \r\nL 209.348254 192.257029 \r\nL 209.372603 60.876984 \r\nL 209.476088 199.488958 \r\nL 209.378691 17.083636 \r\nL 209.482175 36.36878 \r\nL 209.500437 140.02643 \r\nL 209.573485 17.083636 \r\nL 209.686101 189.042838 \r\nL 209.750018 17.083636 \r\nL 209.798717 73.331973 \r\nL 209.908289 207.122661 \r\nL 209.816979 17.083636 \r\nL 209.914376 197.881863 \r\nL 209.932638 17.083636 \r\nL 210.014817 199.890732 \r\nL 210.023948 50.832639 \r\nL 210.060472 192.257029 \r\nL 210.127433 17.083636 \r\nL 210.13352 126.36612 \r\nL 210.227874 21.503149 \r\nL 210.170044 199.488958 \r\nL 210.243092 58.466341 \r\nL 210.246136 197.480089 \r\nL 210.249179 17.083636 \r\nL 210.352664 17.083636 \r\nL 210.434843 185.828647 \r\nL 210.46528 74.537295 \r\nL 210.550502 17.083636 \r\nL 210.49876 189.042838 \r\nL 210.553546 35.163459 \r\nL 210.650943 192.257029 \r\nL 210.574852 17.083636 \r\nL 210.663118 34.359911 \r\nL 210.745297 193.060576 \r\nL 210.684424 17.083636 \r\nL 210.784865 172.971885 \r\nL 210.864 46.011353 \r\nL 210.793996 203.506696 \r\nL 210.89748 96.634856 \r\nL 210.982703 17.083636 \r\nL 210.903568 196.676541 \r\nL 211.000965 69.716009 \r\nL 211.0801 203.104922 \r\nL 211.010096 17.083636 \r\nL 211.110537 133.196275 \r\nL 211.17141 17.083636 \r\nL 211.122712 198.68541 \r\nL 211.214022 140.02643 \r\nL 211.259677 207.122661 \r\nL 211.308375 36.770554 \r\nL 211.311419 141.231752 \r\nL 211.314463 32.752816 \r\nL 211.390554 204.310244 \r\nL 211.420991 60.876984 \r\nL 211.50317 178.596718 \r\nL 211.475777 20.297827 \r\nL 211.530563 76.947938 \r\nL 211.533607 31.547494 \r\nL 211.609698 202.703149 \r\nL 211.634048 185.426874 \r\nL 211.679703 17.083636 \r\nL 211.728401 194.265898 \r\nL 211.74362 159.713348 \r\nL 211.746663 189.444612 \r\nL 211.798406 17.083636 \r\nL 211.847104 95.027761 \r\nL 211.886672 22.70847 \r\nL 211.892759 198.283636 \r\nL 211.947545 77.751486 \r\nL 211.965807 195.069446 \r\nL 212.032768 22.70847 \r\nL 212.057117 105.47388 \r\nL 212.090598 17.083636 \r\nL 212.145384 209.935078 \r\nL 212.157558 115.92 \r\nL 212.17582 200.292506 \r\nL 212.169733 17.083636 \r\nL 212.264087 112.304035 \r\nL 212.282349 199.087184 \r\nL 212.373659 17.083636 \r\nL 212.452794 203.90847 \r\nL 212.486274 107.482749 \r\nL 212.513667 56.055698 \r\nL 212.528886 187.033969 \r\nL 212.56541 91.411796 \r\nL 212.611065 205.917339 \r\nL 212.653676 52.439734 \r\nL 212.674982 163.329313 \r\nL 212.720637 17.083636 \r\nL 212.78151 193.46235 \r\nL 212.787597 85.786962 \r\nL 212.790641 86.59051 \r\nL 212.793685 17.083636 \r\nL 212.842383 204.712018 \r\nL 212.897169 166.543503 \r\nL 212.96413 17.083636 \r\nL 212.994567 207.926208 \r\nL 213.012829 108.286297 \r\nL 213.082833 199.890732 \r\nL 213.085877 17.083636 \r\nL 213.125444 179.400266 \r\nL 213.155881 17.083636 \r\nL 213.195449 209.935078 \r\nL 213.23806 89.402927 \r\nL 213.344588 189.042838 \r\nL 213.259366 33.556364 \r\nL 213.347632 54.448603 \r\nL 213.390243 185.828647 \r\nL 213.353719 42.395388 \r\nL 213.457204 103.866785 \r\nL 213.493728 32.752816 \r\nL 213.472422 202.301375 \r\nL 213.566776 93.420665 \r\nL 213.673304 201.497827 \r\nL 213.642868 37.574102 \r\nL 213.676348 149.669002 \r\nL 213.743309 17.083636 \r\nL 213.69461 195.069446 \r\nL 213.788964 56.055698 \r\nL 213.816357 186.230421 \r\nL 213.813313 17.083636 \r\nL 213.898536 156.097384 \r\nL 213.971584 17.083636 \r\nL 213.91071 203.90847 \r\nL 214.008108 158.508027 \r\nL 214.047675 30.342173 \r\nL 214.084199 185.0251 \r\nL 214.120723 88.197605 \r\nL 214.126811 197.078315 \r\nL 214.193771 17.083636 \r\nL 214.233339 184.221552 \r\nL 214.327693 17.083636 \r\nL 214.294212 213.149268 \r\nL 214.342911 135.606918 \r\nL 214.382479 205.113792 \r\nL 214.409872 20.297827 \r\nL 214.440308 148.865455 \r\nL 214.498138 17.083636 \r\nL 214.449439 205.113792 \r\nL 214.552924 76.947938 \r\nL 214.601623 204.310244 \r\nL 214.60771 22.306696 \r\nL 214.662496 198.283636 \r\nL 214.668583 25.119113 \r\nL 214.671627 211.542173 \r\nL 214.775112 50.832639 \r\nL 214.817723 17.083636 \r\nL 214.793374 189.846386 \r\nL 214.842072 145.651264 \r\nL 214.899902 195.872993 \r\nL 214.93947 17.083636 \r\nL 214.948601 136.812239 \r\nL 215.003387 17.083636 \r\nL 215.009474 173.373659 \r\nL 215.061216 39.181197 \r\nL 215.091653 188.641064 \r\nL 215.116002 17.083636 \r\nL 215.173832 146.454812 \r\nL 215.268186 17.083636 \r\nL 215.256011 206.319113 \r\nL 215.283404 33.958137 \r\nL 215.368627 193.46235 \r\nL 215.313841 17.083636 \r\nL 215.39602 83.376319 \r\nL 215.469068 17.083636 \r\nL 215.423413 180.605588 \r\nL 215.490373 83.778093 \r\nL 215.599945 173.373659 \r\nL 215.548203 17.083636 \r\nL 215.602989 150.070776 \r\nL 215.657775 17.083636 \r\nL 215.679081 196.274767 \r\nL 215.712561 116.723548 \r\nL 215.770391 203.104922 \r\nL 215.73691 17.083636 \r\nL 215.822133 148.061907 \r\nL 215.870832 17.083636 \r\nL 215.88605 203.506696 \r\nL 215.934749 77.751486 \r\nL 216.010841 194.265898 \r\nL 215.998666 50.430865 \r\nL 216.047365 191.453481 \r\nL 216.06867 28.735078 \r\nL 216.138675 197.078315 \r\nL 216.15998 92.617118 \r\nL 216.202592 212.345721 \r\nL 216.187373 17.083636 \r\nL 216.269552 146.454812 \r\nL 216.351731 29.940399 \r\nL 216.369993 192.257029 \r\nL 216.373037 125.160798 \r\nL 216.376081 201.096053 \r\nL 216.379124 17.083636 \r\nL 216.482609 119.134191 \r\nL 216.537395 195.069446 \r\nL 216.567832 46.8149 \r\nL 216.592181 174.57898 \r\nL 216.631749 60.876984 \r\nL 216.668273 205.113792 \r\nL 216.701753 160.91867 \r\nL 216.738277 37.574102 \r\nL 216.744364 195.069446 \r\nL 216.814369 78.956807 \r\nL 216.923941 197.881863 \r\nL 216.853936 63.689401 \r\nL 216.926984 139.222882 \r\nL 217.027425 193.46235 \r\nL 217.0396 17.083636 \r\nL 217.115692 208.729756 \r\nL 217.152216 181.409135 \r\nL 217.237438 44.002483 \r\nL 217.200914 189.042838 \r\nL 217.261788 101.456142 \r\nL 217.359185 193.864124 \r\nL 217.273962 17.083636 \r\nL 217.377447 156.097384 \r\nL 217.456582 186.632195 \r\nL 217.410927 19.092506 \r\nL 217.480932 132.392727 \r\nL 217.578329 27.127982 \r\nL 217.511368 191.855255 \r\nL 217.593547 107.884523 \r\nL 217.666595 30.743947 \r\nL 217.663552 208.729756 \r\nL 217.67877 71.724878 \r\nL 217.693988 193.864124 \r\nL 217.687901 17.083636 \r\nL 217.788342 173.775432 \r\nL 217.800517 35.163459 \r\nL 217.794429 183.418004 \r\nL 217.897914 56.859246 \r\nL 217.970962 203.90847 \r\nL 217.907045 17.083636 \r\nL 218.007486 137.214013 \r\nL 218.098796 29.136851 \r\nL 218.068359 192.658803 \r\nL 218.117058 46.413126 \r\nL 218.177931 183.819778 \r\nL 218.13532 31.145721 \r\nL 218.229674 171.364789 \r\nL 218.257067 39.582971 \r\nL 218.293591 196.676541 \r\nL 218.339246 142.838847 \r\nL 218.424468 35.967007 \r\nL 218.445774 203.506696 \r\nL 218.512735 17.083636 \r\nL 218.555346 89.402927 \r\nL 218.640569 204.712018 \r\nL 218.59187 17.083636 \r\nL 218.667962 151.276098 \r\nL 218.74101 41.190067 \r\nL 218.728835 185.0251 \r\nL 218.77449 61.680532 \r\nL 218.780577 44.002483 \r\nL 218.887106 198.283636 \r\nL 218.99059 17.083636 \r\nL 218.999721 103.063237 \r\nL 219.002765 203.104922 \r\nL 219.005809 17.083636 \r\nL 219.112337 172.971885 \r\nL 219.151905 23.913792 \r\nL 219.188429 205.113792 \r\nL 219.224953 132.392727 \r\nL 219.249302 189.444612 \r\nL 219.279739 50.430865 \r\nL 219.328437 172.570111 \r\nL 219.389311 37.574102 \r\nL 219.38018 188.641064 \r\nL 219.438009 135.606918 \r\nL 219.441053 203.104922 \r\nL 219.462359 17.083636 \r\nL 219.544538 134.80337 \r\nL 219.617586 25.119113 \r\nL 219.614542 200.292506 \r\nL 219.651066 121.946608 \r\nL 219.663241 195.069446 \r\nL 219.730201 32.752816 \r\nL 219.757594 56.457472 \r\nL 219.827599 185.426874 \r\nL 219.775856 37.975876 \r\nL 219.879341 158.106253 \r\nL 219.90369 30.743947 \r\nL 219.958476 197.480089 \r\nL 219.988913 119.535965 \r\nL 220.074136 167.748825 \r\nL 220.058917 53.645055 \r\nL 220.095441 121.544834 \r\nL 220.104572 35.967007 \r\nL 220.107616 184.221552 \r\nL 220.208057 88.599379 \r\nL 220.278061 209.935078 \r\nL 220.26893 41.190067 \r\nL 220.287192 111.500488 \r\nL 220.332847 17.083636 \r\nL 220.369371 195.47122 \r\nL 220.396764 85.385188 \r\nL 220.436332 25.119113 \r\nL 220.405895 183.016231 \r\nL 220.494162 84.179867 \r\nL 220.506336 181.810909 \r\nL 220.564166 17.083636 \r\nL 220.606777 165.338182 \r\nL 220.643301 38.779424 \r\nL 220.664607 203.506696 \r\nL 220.716349 68.510687 \r\nL 220.780266 199.890732 \r\nL 220.752873 43.198936 \r\nL 220.825921 119.937738 \r\nL 220.87462 54.850377 \r\nL 220.923319 155.69561 \r\nL 220.93245 89.001153 \r\nL 220.947668 192.658803 \r\nL 221.026803 38.779424 \r\nL 221.042022 95.027761 \r\nL 221.102895 191.855255 \r\nL 221.063327 63.287627 \r\nL 221.133332 146.856585 \r\nL 221.151594 17.083636 \r\nL 221.200292 194.667672 \r\nL 221.242904 168.150599 \r\nL 221.261166 29.940399 \r\nL 221.264209 203.90847 \r\nL 221.376825 59.269889 \r\nL 221.477266 196.676541 \r\nL 221.428567 17.083636 \r\nL 221.489441 152.481419 \r\nL 221.583794 19.494279 \r\nL 221.550314 196.676541 \r\nL 221.599013 156.900931 \r\nL 221.611187 207.524435 \r\nL 221.659886 56.457472 \r\nL 221.702497 179.80204 \r\nL 221.796851 46.011353 \r\nL 221.775545 193.46235 \r\nL 221.812069 99.447273 \r\nL 221.87903 188.23929 \r\nL 221.854681 17.083636 \r\nL 221.921641 156.900931 \r\nL 221.991646 17.083636 \r\nL 221.942947 193.060576 \r\nL 222.034257 104.268559 \r\nL 222.049475 94.224213 \r\nL 222.055563 161.722217 \r\nL 222.079912 78.153259 \r\nL 222.165135 203.506696 \r\nL 222.235139 213.149268 \r\nL 222.274707 59.269889 \r\nL 222.320362 41.993614 \r\nL 222.384279 191.453481 \r\nL 222.487763 39.582971 \r\nL 222.448196 192.658803 \r\nL 222.493851 174.177206 \r\nL 222.600379 21.904922 \r\nL 222.502982 177.391397 \r\nL 222.615597 80.563902 \r\nL 222.70082 190.649933 \r\nL 222.712995 44.404257 \r\nL 222.728213 95.429534 \r\nL 222.819523 192.658803 \r\nL 222.749519 51.234412 \r\nL 222.82561 154.088514 \r\nL 222.898658 17.083636 \r\nL 222.868222 211.542173 \r\nL 222.935182 151.677871 \r\nL 223.026492 197.078315 \r\nL 222.959532 17.083636 \r\nL 223.035623 110.69694 \r\nL 223.105628 54.448603 \r\nL 223.09954 176.587849 \r\nL 223.114759 127.571441 \r\nL 223.117802 208.327982 \r\nL 223.126933 23.512018 \r\nL 223.224331 150.874324 \r\nL 223.269986 55.252151 \r\nL 223.263898 189.846386 \r\nL 223.333903 133.999823 \r\nL 223.385645 39.582971 \r\nL 223.449562 192.257029 \r\nL 223.525654 24.717339 \r\nL 223.550003 198.68541 \r\nL 223.562178 120.339512 \r\nL 223.659575 42.797162 \r\nL 223.63827 200.292506 \r\nL 223.67175 72.528426 \r\nL 223.747842 200.694279 \r\nL 223.714361 31.145721 \r\nL 223.784366 97.03663 \r\nL 223.79654 17.083636 \r\nL 223.848283 193.46235 \r\nL 223.893938 32.351042 \r\nL 223.970029 208.729756 \r\nL 223.918287 17.083636 \r\nL 224.009597 158.508027 \r\nL 224.018728 17.083636 \r\nL 224.052208 191.051707 \r\nL 224.113082 166.945277 \r\nL 224.195261 207.122661 \r\nL 224.137431 51.234412 \r\nL 224.213523 144.044169 \r\nL 224.326138 17.083636 \r\nL 224.317007 190.649933 \r\nL 224.329182 88.599379 \r\nL 224.356575 201.497827 \r\nL 224.374837 56.457472 \r\nL 224.420492 193.060576 \r\nL 224.426579 31.949268 \r\nL 224.484409 201.096053 \r\nL 224.530064 112.304035 \r\nL 224.575719 180.605588 \r\nL 224.566588 39.984745 \r\nL 224.639636 118.732417 \r\nL 224.691378 35.565233 \r\nL 224.737033 209.935078 \r\nL 224.743121 118.330643 \r\nL 224.785732 207.926208 \r\nL 224.797907 21.904922 \r\nL 224.849649 119.134191 \r\nL 224.852693 29.136851 \r\nL 224.877042 185.426874 \r\nL 224.959221 86.59051 \r\nL 224.974439 194.667672 \r\nL 224.986614 65.698271 \r\nL 225.065749 141.633525 \r\nL 225.090099 56.457472 \r\nL 225.071837 185.828647 \r\nL 225.178365 68.912461 \r\nL 225.245326 185.0251 \r\nL 225.242282 17.083636 \r\nL 225.290981 103.465011 \r\nL 225.324461 17.083636 \r\nL 225.367072 181.409135 \r\nL 225.397509 117.125322 \r\nL 225.400553 201.497827 \r\nL 225.449251 55.653925 \r\nL 225.507081 159.713348 \r\nL 225.552736 43.198936 \r\nL 225.586216 197.881863 \r\nL 225.607522 79.760355 \r\nL 225.668395 187.435743 \r\nL 225.656221 17.083636 \r\nL 225.720138 142.437073 \r\nL 225.82971 35.163459 \r\nL 225.735356 196.274767 \r\nL 225.832753 53.243282 \r\nL 225.838841 189.846386 \r\nL 225.936238 31.949268 \r\nL 225.942325 39.582971 \r\nL 225.975806 191.453481 \r\nL 226.006242 37.975876 \r\nL 226.054941 74.537295 \r\nL 226.097552 50.430865 \r\nL 226.070159 204.310244 \r\nL 226.161469 81.769224 \r\nL 226.167557 186.230421 \r\nL 226.255823 36.770554 \r\nL 226.271041 142.437073 \r\nL 226.289303 17.083636 \r\nL 226.344089 211.140399 \r\nL 226.383657 51.636186 \r\nL 226.435399 204.310244 \r\nL 226.438443 35.163459 \r\nL 226.493229 58.064568 \r\nL 226.56019 17.083636 \r\nL 226.572364 209.935078 \r\nL 226.599757 48.823769 \r\nL 226.669762 207.524435 \r\nL 226.605845 17.083636 \r\nL 226.709329 126.767894 \r\nL 226.803683 17.083636 \r\nL 226.764115 193.060576 \r\nL 226.818901 84.983415 \r\nL 226.879775 193.864124 \r\nL 226.840207 20.297827 \r\nL 226.928473 147.258359 \r\nL 227.025871 17.083636 \r\nL 227.001521 190.24816 \r\nL 227.038045 163.329313 \r\nL 227.095875 200.694279 \r\nL 227.150661 20.699601 \r\nL 227.171967 206.319113 \r\nL 227.260233 128.374989 \r\nL 227.333281 32.752816 \r\nL 227.327194 196.274767 \r\nL 227.369805 112.304035 \r\nL 227.427635 210.738625 \r\nL 227.406329 39.582971 \r\nL 227.479377 135.606918 \r\nL 227.497639 39.582971 \r\nL 227.494595 207.122661 \r\nL 227.591993 72.126652 \r\nL 227.661997 195.47122 \r\nL 227.674172 25.520887 \r\nL 227.704608 133.999823 \r\nL 227.777656 37.574102 \r\nL 227.750263 186.632195 \r\nL 227.817224 67.70714 \r\nL 227.899403 196.274767 \r\nL 227.917665 24.717339 \r\nL 227.926796 86.992284 \r\nL 228.012019 55.653925 \r\nL 227.969407 199.488958 \r\nL 228.024193 73.331973 \r\nL 228.124634 205.515565 \r\nL 228.078979 52.439734 \r\nL 228.136809 174.177206 \r\nL 228.231163 38.37765 \r\nL 228.200726 190.649933 \r\nL 228.249425 115.116452 \r\nL 228.264643 205.917339 \r\nL 228.322473 17.083636 \r\nL 228.358997 186.632195 \r\nL 228.456394 38.779424 \r\nL 228.392477 195.872993 \r\nL 228.471612 68.108914 \r\nL 228.553791 211.943947 \r\nL 228.535529 21.503149 \r\nL 228.584228 176.989623 \r\nL 228.599446 17.083636 \r\nL 228.654232 206.319113 \r\nL 228.696844 45.207805 \r\nL 228.809459 192.658803 \r\nL 228.84294 17.083636 \r\nL 228.915988 204.712018 \r\nL 228.922075 95.831308 \r\nL 228.955555 200.292506 \r\nL 229.00121 57.662794 \r\nL 229.031647 160.115122 \r\nL 229.11687 20.297827 \r\nL 229.129044 204.310244 \r\nL 229.141219 154.088514 \r\nL 229.223398 202.703149 \r\nL 229.171656 17.083636 \r\nL 229.24166 81.769224 \r\nL 229.272097 17.083636 \r\nL 229.256878 186.632195 \r\nL 229.339057 72.528426 \r\nL 229.342101 191.855255 \r\nL 229.357319 27.529756 \r\nL 229.448629 76.947938 \r\nL 229.45776 203.506696 \r\nL 229.494284 46.011353 \r\nL 229.564289 108.688071 \r\nL 229.57342 19.092506 \r\nL 229.634293 187.033969 \r\nL 229.673861 67.305366 \r\nL 229.725603 192.658803 \r\nL 229.695166 17.083636 \r\nL 229.783433 173.775432 \r\nL 229.810826 35.967007 \r\nL 229.795607 193.060576 \r\nL 229.893005 56.859246 \r\nL 229.950834 192.658803 \r\nL 229.908223 17.083636 \r\nL 230.002577 108.688071 \r\nL 230.014751 35.163459 \r\nL 230.090843 191.051707 \r\nL 230.112149 50.832639 \r\nL 230.133454 203.506696 \r\nL 230.194328 23.110244 \r\nL 230.227808 136.812239 \r\nL 230.273463 28.333304 \r\nL 230.3039 205.917339 \r\nL 230.334336 189.846386 \r\nL 230.340424 42.797162 \r\nL 230.446952 71.724878 \r\nL 230.550437 202.703149 \r\nL 230.46217 17.083636 \r\nL 230.559568 128.374989 \r\nL 230.638703 28.333304 \r\nL 230.620441 198.283636 \r\nL 230.66914 66.903592 \r\nL 230.714795 190.649933 \r\nL 230.693489 56.055698 \r\nL 230.778712 186.632195 \r\nL 230.857847 17.083636 \r\nL 230.842629 200.292506 \r\nL 230.891327 63.689401 \r\nL 230.900458 188.641064 \r\nL 230.915677 62.48408 \r\nL 231.000899 113.911131 \r\nL 231.049598 17.083636 \r\nL 231.016118 179.80204 \r\nL 231.101341 59.269889 \r\nL 231.137865 191.453481 \r\nL 231.143952 17.083636 \r\nL 231.213956 127.169667 \r\nL 231.238306 34.761685 \r\nL 231.293092 165.739956 \r\nL 231.363096 197.881863 \r\nL 231.338747 17.083636 \r\nL 231.381358 159.311574 \r\nL 231.384402 23.110244 \r\nL 231.481799 206.319113 \r\nL 231.49093 79.358581 \r\nL 231.539629 189.444612 \r\nL 231.554847 17.083636 \r\nL 231.606589 132.392727 \r\nL 231.646157 23.110244 \r\nL 231.700943 207.524435 \r\nL 231.719205 48.421996 \r\nL 231.755729 210.336851 \r\nL 231.786166 28.333304 \r\nL 231.828777 139.222882 \r\nL 231.871388 17.083636 \r\nL 231.910956 208.729756 \r\nL 231.935305 170.561242 \r\nL 231.984004 193.864124 \r\nL 232.00531 17.083636 \r\nL 232.023572 101.054368 \r\nL 232.050965 17.083636 \r\nL 232.066183 194.667672 \r\nL 232.133144 104.268559 \r\nL 232.22141 38.37765 \r\nL 232.209235 191.051707 \r\nL 232.236628 135.205144 \r\nL 232.251847 205.515565 \r\nL 232.245759 17.083636 \r\nL 232.343157 164.936408 \r\nL 232.397943 17.083636 \r\nL 232.446641 194.667672 \r\nL 232.458816 70.117783 \r\nL 232.547082 203.506696 \r\nL 232.516646 17.083636 \r\nL 232.568388 69.716009 \r\nL 232.574475 53.243282 \r\nL 232.577519 75.340843 \r\nL 232.64448 207.926208 \r\nL 232.687091 17.083636 \r\nL 232.690135 180.605588 \r\nL 232.693178 201.497827 \r\nL 232.76927 50.832639 \r\nL 232.787532 127.571441 \r\nL 232.872755 25.520887 \r\nL 232.833187 196.676541 \r\nL 232.897104 147.660133 \r\nL 232.945803 17.083636 \r\nL 232.91841 199.087184 \r\nL 233.00972 131.990953 \r\nL 233.07668 17.083636 \r\nL 233.079724 192.257029 \r\nL 233.110161 72.9302 \r\nL 233.143641 204.310244 \r\nL 233.13451 33.556364 \r\nL 233.222776 193.864124 \r\nL 233.289737 17.083636 \r\nL 233.295824 208.729756 \r\nL 233.335392 142.838847 \r\nL 233.37496 202.301375 \r\nL 233.414527 17.083636 \r\nL 233.44192 117.928869 \r\nL 233.511925 51.234412 \r\nL 233.524099 203.506696 \r\nL 233.536274 72.528426 \r\nL 233.539318 199.087184 \r\nL 233.542361 17.083636 \r\nL 233.645846 117.928869 \r\nL 233.68237 198.283636 \r\nL 233.755418 17.083636 \r\nL 233.871077 201.497827 \r\nL 233.919776 17.083636 \r\nL 233.883252 203.506696 \r\nL 233.98978 37.574102 \r\nL 234.032392 202.301375 \r\nL 234.102396 158.9098 \r\nL 234.120658 197.078315 \r\nL 234.163269 17.083636 \r\nL 234.193706 128.776763 \r\nL 234.28806 17.083636 \r\nL 234.218055 181.810909 \r\nL 234.303278 95.027761 \r\nL 234.361108 209.13153 \r\nL 234.364151 17.083636 \r\nL 234.409806 107.080976 \r\nL 234.461549 17.083636 \r\nL 234.507204 199.087184 \r\nL 234.519378 113.911131 \r\nL 234.549815 17.083636 \r\nL 234.583295 208.729756 \r\nL 234.671562 17.083636 \r\nL 234.695911 48.421996 \r\nL 234.77809 187.033969 \r\nL 234.732435 24.717339 \r\nL 234.802439 135.606918 \r\nL 234.805483 17.083636 \r\nL 234.866356 199.488958 \r\nL 234.915055 58.466341 \r\nL 235.024627 205.515565 \r\nL 234.933317 25.119113 \r\nL 235.033758 163.329313 \r\nL 235.131155 35.967007 \r\nL 235.064195 195.069446 \r\nL 235.14333 149.267228 \r\nL 235.213334 208.327982 \r\nL 235.222465 31.547494 \r\nL 235.237684 138.821109 \r\nL 235.319863 17.083636 \r\nL 235.246815 196.274767 \r\nL 235.350299 63.287627 \r\nL 235.374649 211.140399 \r\nL 235.389867 17.083636 \r\nL 235.462915 177.793171 \r\nL 235.5664 17.083636 \r\nL 235.548138 200.292506 \r\nL 235.575531 138.419335 \r\nL 235.679015 196.676541 \r\nL 235.645535 17.083636 \r\nL 235.682059 154.490288 \r\nL 235.706408 193.060576 \r\nL 235.791631 17.083636 \r\nL 235.889028 204.712018 \r\nL 235.904247 121.14306 \r\nL 235.922509 193.864124 \r\nL 235.934683 62.082306 \r\nL 236.010775 124.759024 \r\nL 236.095998 30.743947 \r\nL 236.08991 210.336851 \r\nL 236.117303 83.376319 \r\nL 236.162958 192.658803 \r\nL 236.141653 40.386519 \r\nL 236.229919 189.444612 \r\nL 236.23905 17.083636 \r\nL 236.321229 200.292506 \r\nL 236.342535 74.537295 \r\nL 236.403408 197.078315 \r\nL 236.439932 50.430865 \r\nL 236.452107 94.224213 \r\nL 236.491674 62.082306 \r\nL 236.509936 207.122661 \r\nL 236.555591 63.689401 \r\nL 236.579941 206.720887 \r\nL 236.616465 31.145721 \r\nL 236.665163 125.964346 \r\nL 236.768648 17.083636 \r\nL 236.719949 199.488958 \r\nL 236.777779 44.404257 \r\nL 236.82039 188.641064 \r\nL 236.783866 17.083636 \r\nL 236.887351 102.661463 \r\nL 236.939093 44.404257 \r\nL 236.945181 200.292506 \r\nL 236.984748 85.385188 \r\nL 237.069971 197.881863 \r\nL 237.09432 64.091175 \r\nL 237.109539 199.488958 \r\nL 237.161281 17.083636 \r\nL 237.20998 179.80204 \r\nL 237.231285 17.083636 \r\nL 237.307377 190.24816 \r\nL 237.325639 55.653925 \r\nL 237.398687 184.623326 \r\nL 237.432167 91.010022 \r\nL 237.532608 17.083636 \r\nL 237.480866 205.917339 \r\nL 237.541739 70.117783 \r\nL 237.617831 17.083636 \r\nL 237.599569 192.257029 \r\nL 237.630006 66.100044 \r\nL 237.703054 189.042838 \r\nL 237.721316 17.083636 \r\nL 237.739578 84.179867 \r\nL 237.782189 17.083636 \r\nL 237.806538 169.35592 \r\nL 237.809582 59.671663 \r\nL 237.894805 195.47122 \r\nL 237.855237 35.163459 \r\nL 237.919154 60.475211 \r\nL 238.00742 203.104922 \r\nL 237.934372 24.717339 \r\nL 238.028726 68.108914 \r\nL 238.101774 205.515565 \r\nL 238.083512 17.083636 \r\nL 238.135254 113.509357 \r\nL 238.147429 17.083636 \r\nL 238.150473 179.400266 \r\nL 238.244826 84.179867 \r\nL 238.278307 201.096053 \r\nL 238.257001 17.083636 \r\nL 238.354398 139.624656 \r\nL 238.375704 43.60071 \r\nL 238.454839 194.265898 \r\nL 238.467014 62.885854 \r\nL 238.485276 209.533304 \r\nL 238.552237 17.083636 \r\nL 238.582673 167.347051 \r\nL 238.652678 25.922661 \r\nL 238.628328 190.24816 \r\nL 238.695289 106.277428 \r\nL 238.771381 17.083636 \r\nL 238.759206 209.935078 \r\nL 238.804861 101.054368 \r\nL 238.862691 207.926208 \r\nL 238.826167 17.083636 \r\nL 238.914433 170.561242 \r\nL 239.0027 17.083636 \r\nL 238.969219 192.257029 \r\nL 239.024005 168.552373 \r\nL 239.075748 199.890732 \r\nL 239.051398 25.119113 \r\nL 239.106184 96.634856 \r\nL 239.124446 17.083636 \r\nL 239.12749 187.033969 \r\nL 239.212713 126.36612 \r\nL 239.234018 183.418004 \r\nL 239.249237 49.627317 \r\nL 239.313154 166.141729 \r\nL 239.392289 21.904922 \r\nL 239.361852 197.881863 \r\nL 239.425769 92.215344 \r\nL 239.495774 32.752816 \r\nL 239.437944 152.079645 \r\nL 239.514036 83.376319 \r\nL 239.61752 189.846386 \r\nL 239.547516 17.083636 \r\nL 239.623608 86.188736 \r\nL 239.705787 206.319113 \r\nL 239.684481 28.333304 \r\nL 239.721005 176.186075 \r\nL 239.760573 17.083636 \r\nL 239.797097 185.828647 \r\nL 239.833621 48.020222 \r\nL 239.89145 185.828647 \r\nL 239.867101 39.984745 \r\nL 239.94928 181.007361 \r\nL 240.055808 17.083636 \r\nL 239.994935 200.292506 \r\nL 240.061896 19.092506 \r\nL 240.071027 192.257029 \r\nL 240.1319 17.083636 \r\nL 240.171468 35.967007 \r\nL 240.28104 195.47122 \r\nL 240.18973 17.083636 \r\nL 240.290171 127.973215 \r\nL 240.366262 17.887184 \r\nL 240.354088 199.087184 \r\nL 240.399743 49.627317 \r\nL 240.506271 200.694279 \r\nL 240.418005 17.083636 \r\nL 240.512358 161.722217 \r\nL 240.615843 17.083636 \r\nL 240.576275 186.230421 \r\nL 240.62193 95.429534 \r\nL 240.655411 209.13153 \r\nL 240.649323 17.083636 \r\nL 240.73759 163.731086 \r\nL 240.749764 17.083636 \r\nL 240.77107 207.926208 \r\nL 240.847162 171.766563 \r\nL 240.883686 191.855255 \r\nL 240.89586 51.234412 \r\nL 240.904991 183.418004 \r\nL 240.996301 17.083636 \r\nL 240.984127 205.917339 \r\nL 241.014563 135.205144 \r\nL 241.069349 199.488958 \r\nL 241.032825 17.083636 \r\nL 241.07848 114.312905 \r\nL 241.081524 17.083636 \r\nL 241.127179 186.632195 \r\nL 241.188052 70.117783 \r\nL 241.267188 212.747494 \r\nL 241.215445 17.083636 \r\nL 241.300668 209.533304 \r\nL 241.361541 17.083636 \r\nL 241.413284 142.035299 \r\nL 241.416327 207.926208 \r\nL 241.50155 17.083636 \r\nL 241.522856 135.606918 \r\nL 241.580685 17.083636 \r\nL 241.550249 203.90847 \r\nL 241.635471 50.430865 \r\nL 241.714607 201.899601 \r\nL 241.665908 44.404257 \r\nL 241.748087 136.008692 \r\nL 241.845484 30.342173 \r\nL 241.793742 185.0251 \r\nL 241.857659 162.525765 \r\nL 241.86679 17.083636 \r\nL 241.961144 208.327982 \r\nL 242.04941 17.083636 \r\nL 242.073759 53.645055 \r\nL 242.146807 187.837517 \r\nL 242.104196 17.083636 \r\nL 242.186375 156.900931 \r\nL 242.280729 17.083636 \r\nL 242.192462 184.623326 \r\nL 242.298991 55.252151 \r\nL 242.393344 199.087184 \r\nL 242.341602 50.430865 \r\nL 242.41465 174.57898 \r\nL 242.435956 17.083636 \r\nL 242.496829 183.819778 \r\nL 242.524222 99.045499 \r\nL 242.527266 179.400266 \r\nL 242.618576 17.083636 \r\nL 242.633794 60.475211 \r\nL 242.719017 208.729756 \r\nL 242.661187 17.083636 \r\nL 242.743366 76.947938 \r\nL 242.843807 17.083636 \r\nL 242.795108 185.828647 \r\nL 242.852938 101.054368 \r\nL 242.859025 196.274767 \r\nL 242.919899 17.083636 \r\nL 242.959466 121.946608 \r\nL 243.059907 17.083636 \r\nL 242.977728 193.864124 \r\nL 243.069038 56.055698 \r\nL 243.172523 190.649933 \r\nL 243.148174 21.904922 \r\nL 243.17861 187.837517 \r\nL 243.257746 17.083636 \r\nL 243.245571 188.641064 \r\nL 243.291226 27.529756 \r\nL 243.333837 203.506696 \r\nL 243.315575 25.922661 \r\nL 243.403842 101.857916 \r\nL 243.406885 28.333304 \r\nL 243.41906 188.23929 \r\nL 243.516457 53.645055 \r\nL 243.559069 210.738625 \r\nL 243.525588 24.315565 \r\nL 243.629073 116.321774 \r\nL 243.705165 36.770554 \r\nL 243.674728 189.846386 \r\nL 243.738645 130.785632 \r\nL 243.829955 62.885854 \r\nL 243.823868 203.506696 \r\nL 243.851261 74.135521 \r\nL 243.912134 193.060576 \r\nL 243.887785 17.083636 \r\nL 243.957789 69.314235 \r\nL 243.994313 24.717339 \r\nL 244.043012 189.846386 \r\nL 244.061274 44.806031 \r\nL 244.152584 195.872993 \r\nL 244.128234 30.743947 \r\nL 244.173889 136.812239 \r\nL 244.237806 17.083636 \r\nL 244.18302 191.051707 \r\nL 244.286505 83.376319 \r\nL 244.347378 172.971885 \r\nL 244.33216 17.083636 \r\nL 244.396077 67.70714 \r\nL 244.45695 179.80204 \r\nL 244.426514 28.333304 \r\nL 244.505649 56.457472 \r\nL 244.511736 59.671663 \r\nL 244.618265 152.481419 \r\nL 244.581741 18.690732 \r\nL 244.624352 104.670333 \r\nL 244.685225 17.083636 \r\nL 244.694356 195.069446 \r\nL 244.73088 110.69694 \r\nL 244.813059 196.676541 \r\nL 244.758273 17.083636 \r\nL 244.837409 77.349712 \r\nL 244.883064 17.083636 \r\nL 244.919588 209.533304 \r\nL 244.943937 19.494279 \r\nL 244.962199 185.426874 \r\nL 245.056553 148.061907 \r\nL 245.156994 17.083636 \r\nL 245.080902 172.168337 \r\nL 245.163081 146.454812 \r\nL 245.226998 193.46235 \r\nL 245.172212 17.083636 \r\nL 245.263522 167.347051 \r\nL 245.367007 17.083636 \r\nL 245.339614 172.971885 \r\nL 245.376138 48.020222 \r\nL 245.400487 185.0251 \r\nL 245.424836 17.083636 \r\nL 245.48571 131.58918 \r\nL 245.583107 17.083636 \r\nL 245.589194 205.917339 \r\nL 245.595282 85.385188 \r\nL 245.686592 171.766563 \r\nL 245.604413 17.083636 \r\nL 245.704854 130.785632 \r\nL 245.753552 17.083636 \r\nL 245.79312 190.24816 \r\nL 245.817469 75.742616 \r\nL 245.911823 197.881863 \r\nL 245.863124 17.083636 \r\nL 245.930085 129.58031 \r\nL 246.003133 17.083636 \r\nL 246.012264 189.846386 \r\nL 246.03357 84.581641 \r\nL 246.079225 203.90847 \r\nL 246.085312 17.083636 \r\nL 246.143142 167.347051 \r\nL 246.15836 17.083636 \r\nL 246.210102 193.46235 \r\nL 246.252714 47.216674 \r\nL 246.255758 178.596718 \r\nL 246.356199 17.083636 \r\nL 246.36533 168.552373 \r\nL 246.377504 42.797162 \r\nL 246.453596 212.747494 \r\nL 246.477945 112.304035 \r\nL 246.514469 17.083636 \r\nL 246.566212 190.649933 \r\nL 246.590561 37.172328 \r\nL 246.630129 200.694279 \r\nL 246.675784 17.083636 \r\nL 246.703177 112.304035 \r\nL 246.727526 198.68541 \r\nL 246.715351 17.083636 \r\nL 246.806661 82.170998 \r\nL 246.809705 17.083636 \r\nL 246.879709 197.881863 \r\nL 246.916233 85.786962 \r\nL 247.016674 203.104922 \r\nL 246.964932 17.083636 \r\nL 247.022762 178.194945 \r\nL 247.098853 17.083636 \r\nL 247.065373 196.274767 \r\nL 247.132334 53.243282 \r\nL 247.141465 199.890732 \r\nL 247.138421 17.083636 \r\nL 247.241906 121.946608 \r\nL 247.296692 17.083636 \r\nL 247.25408 208.327982 \r\nL 247.351478 93.822439 \r\nL 247.458006 189.444612 \r\nL 247.415395 29.538625 \r\nL 247.46105 127.973215 \r\nL 247.506705 17.083636 \r\nL 247.518879 198.283636 \r\nL 247.570622 71.724878 \r\nL 247.604102 208.327982 \r\nL 247.652801 23.512018 \r\nL 247.680194 128.374989 \r\nL 247.783678 29.940399 \r\nL 247.777591 199.890732 \r\nL 247.786722 94.224213 \r\nL 247.865857 205.515565 \r\nL 247.798897 17.083636 \r\nL 247.896294 166.141729 \r\nL 247.954124 17.083636 \r\nL 248.002822 192.257029 \r\nL 248.005866 131.187406 \r\nL 248.10022 195.872993 \r\nL 248.072827 42.395388 \r\nL 248.109351 143.240621 \r\nL 248.173268 17.083636 \r\nL 248.136744 188.23929 \r\nL 248.221966 70.117783 \r\nL 248.288927 49.627317 \r\nL 248.255447 197.480089 \r\nL 248.31632 114.312905 \r\nL 248.422848 207.122661 \r\nL 248.383281 42.395388 \r\nL 248.428936 124.759024 \r\nL 248.514158 19.092506 \r\nL 248.505027 210.336851 \r\nL 248.541551 34.761685 \r\nL 248.584163 197.881863 \r\nL 248.568944 17.083636 \r\nL 248.654167 141.633525 \r\nL 248.742433 21.503149 \r\nL 248.733302 184.221552 \r\nL 248.760695 144.445942 \r\nL 248.855049 195.872993 \r\nL 248.809394 17.083636 \r\nL 248.86418 158.106253 \r\nL 248.92201 17.083636 \r\nL 248.973752 193.46235 \r\nL 249.043756 17.083636 \r\nL 249.052887 193.864124 \r\nL 249.086368 63.689401 \r\nL 249.189852 187.435743 \r\nL 249.150285 17.083636 \r\nL 249.19594 143.240621 \r\nL 249.198983 38.37765 \r\nL 249.296381 181.007361 \r\nL 249.305512 69.716009 \r\nL 249.326817 187.033969 \r\nL 249.317686 17.083636 \r\nL 249.418127 117.928869 \r\nL 249.475957 17.083636 \r\nL 249.46987 196.676541 \r\nL 249.527699 96.634856 \r\nL 249.582485 194.667672 \r\nL 249.533787 17.083636 \r\nL 249.640315 153.686741 \r\nL 249.670752 17.083636 \r\nL 249.731625 188.23929 \r\nL 249.755974 53.645055 \r\nL 249.765105 191.855255 \r\nL 249.798586 17.083636 \r\nL 249.865546 46.011353 \r\nL 249.86859 19.896053 \r\nL 249.950769 180.203814 \r\nL 249.969031 55.653925 \r\nL 250.042079 191.453481 \r\nL 249.978162 21.503149 \r\nL 250.078603 127.169667 \r\nL 250.121214 17.083636 \r\nL 250.115127 196.274767 \r\nL 250.191219 97.438404 \r\nL 250.227743 211.542173 \r\nL 250.209481 50.430865 \r\nL 250.246005 74.939069 \r\nL 250.322096 17.083636 \r\nL 250.316009 206.319113 \r\nL 250.355577 37.172328 \r\nL 250.462105 191.453481 \r\nL 250.459061 23.913792 \r\nL 250.471236 136.410466 \r\nL 250.498629 17.083636 \r\nL 250.532109 186.632195 \r\nL 250.583852 85.385188 \r\nL 250.647769 201.497827 \r\nL 250.596026 20.297827 \r\nL 250.693424 93.420665 \r\nL 250.757341 183.418004 \r\nL 250.790821 18.288958 \r\nL 250.802996 103.866785 \r\nL 250.848651 20.699601 \r\nL 250.812127 202.703149 \r\nL 250.912568 48.421996 \r\nL 250.955179 199.488958 \r\nL 250.949092 32.351042 \r\nL 251.025183 70.92133 \r\nL 251.079969 200.694279 \r\nL 251.037358 17.083636 \r\nL 251.137799 193.060576 \r\nL 251.210847 41.190067 \r\nL 251.241284 197.480089 \r\nL 251.250415 93.018891 \r\nL 251.311288 55.252151 \r\nL 251.27172 187.033969 \r\nL 251.347812 70.92133 \r\nL 251.399554 193.060576 \r\nL 251.429991 27.529756 \r\nL 251.457384 86.188736 \r\nL 251.527388 20.297827 \r\nL 251.47869 185.426874 \r\nL 251.560869 104.268559 \r\nL 251.649135 197.881863 \r\nL 251.600436 32.351042 \r\nL 251.667397 178.596718 \r\nL 251.734358 41.190067 \r\nL 251.710008 207.122661 \r\nL 251.780013 111.098714 \r\nL 251.813493 205.515565 \r\nL 251.895672 48.823769 \r\nL 251.977851 206.319113 \r\nL 251.980895 17.083636 \r\nL 252.014375 159.311574 \r\nL 252.069161 53.243282 \r\nL 252.102641 186.230421 \r\nL 252.114816 84.179867 \r\nL 252.163515 206.720887 \r\nL 252.221344 49.627317 \r\nL 252.224388 75.340843 \r\nL 252.306567 192.658803 \r\nL 252.233519 45.609579 \r\nL 252.330916 74.537295 \r\nL 252.376571 44.404257 \r\nL 252.358309 189.042838 \r\nL 252.431357 97.438404 \r\nL 252.522667 197.480089 \r\nL 252.504405 31.547494 \r\nL 252.540929 120.339512 \r\nL 252.556148 54.046829 \r\nL 252.583541 201.096053 \r\nL 252.644414 70.519557 \r\nL 252.726593 201.899601 \r\nL 252.6992 21.904922 \r\nL 252.753986 99.447273 \r\nL 252.845296 23.110244 \r\nL 252.793554 184.221552 \r\nL 252.866602 79.760355 \r\nL 252.897038 172.168337 \r\nL 252.9153 18.690732 \r\nL 252.970086 189.042838 \r\nL 252.942693 17.083636 \r\nL 253.027916 130.785632 \r\nL 253.055309 31.547494 \r\nL 253.049222 194.265898 \r\nL 253.140532 64.492949 \r\nL 253.207492 207.122661 \r\nL 253.195318 46.413126 \r\nL 253.253147 160.91867 \r\nL 253.332283 23.913792 \r\nL 253.307933 203.90847 \r\nL 253.37185 74.537295 \r\nL 253.414462 44.404257 \r\nL 253.411418 192.257029 \r\nL 253.454029 125.160798 \r\nL 253.475335 187.837517 \r\nL 253.493597 17.083636 \r\nL 253.560558 181.810909 \r\nL 253.594038 47.618448 \r\nL 253.609256 190.649933 \r\nL 253.673173 67.305366 \r\nL 253.724916 209.935078 \r\nL 253.779702 28.333304 \r\nL 253.782745 150.070776 \r\nL 253.871012 195.069446 \r\nL 253.892318 21.904922 \r\nL 253.962322 190.24816 \r\nL 254.004933 82.974545 \r\nL 254.108418 205.515565 \r\nL 254.071894 17.083636 \r\nL 254.114505 66.100044 \r\nL 254.199728 25.922661 \r\nL 254.181466 177.391397 \r\nL 254.21799 101.857916 \r\nL 254.236252 186.632195 \r\nL 254.230165 25.922661 \r\nL 254.330606 148.865455 \r\nL 254.379304 178.596718 \r\nL 254.364086 17.083636 \r\nL 254.43409 124.357251 \r\nL 254.49192 17.083636 \r\nL 254.473658 198.283636 \r\nL 254.546706 18.690732 \r\nL 254.622798 196.274767 \r\nL 254.659322 97.840177 \r\nL 254.701933 36.770554 \r\nL 254.668453 190.24816 \r\nL 254.774981 40.788293 \r\nL 254.778025 39.582971 \r\nL 254.781068 56.859246 \r\nL 254.872378 207.122661 \r\nL 254.869335 17.083636 \r\nL 254.893684 101.857916 \r\nL 254.954557 210.738625 \r\nL 254.908902 17.083636 \r\nL 254.997169 64.091175 \r\nL 255.000212 40.386519 \r\nL 255.048911 163.329313 \r\nL 255.091522 130.785632 \r\nL 255.13109 203.90847 \r\nL 255.112828 33.556364 \r\nL 255.198051 117.125322 \r\nL 255.28023 37.975876 \r\nL 255.271099 200.292506 \r\nL 255.310666 91.81357 \r\nL 255.353278 203.90847 \r\nL 255.325885 17.083636 \r\nL 255.420238 108.286297 \r\nL 255.487199 33.556364 \r\nL 255.468937 177.391397 \r\nL 255.523723 86.188736 \r\nL 255.572422 202.703149 \r\nL 255.541985 28.333304 \r\nL 255.633295 78.153259 \r\nL 255.660688 32.752816 \r\nL 255.657644 194.265898 \r\nL 255.700256 95.027761 \r\nL 255.703299 198.68541 \r\nL 255.721561 17.083636 \r\nL 255.812871 172.168337 \r\nL 255.888963 21.101375 \r\nL 255.9194 209.935078 \r\nL 255.925487 119.134191 \r\nL 255.965055 17.083636 \r\nL 255.934618 189.444612 \r\nL 256.035059 114.312905 \r\nL 256.038103 199.488958 \r\nL 256.114194 35.967007 \r\nL 256.144631 168.150599 \r\nL 256.254203 17.083636 \r\nL 256.16898 201.899601 \r\nL 256.257247 44.806031 \r\nL 256.315076 186.632195 \r\nL 256.312033 21.101375 \r\nL 256.366819 77.349712 \r\nL 256.388124 31.949268 \r\nL 256.430736 178.596718 \r\nL 256.461172 150.47255 \r\nL 256.46726 197.480089 \r\nL 256.53422 33.958137 \r\nL 256.567701 95.831308 \r\nL 256.655967 17.083636 \r\nL 256.576832 181.810909 \r\nL 256.668142 121.14306 \r\nL 256.759452 183.016231 \r\nL 256.753364 17.083636 \r\nL 256.777714 130.383858 \r\nL 256.86598 35.967007 \r\nL 256.805107 197.480089 \r\nL 256.890329 96.634856 \r\nL 256.963377 213.149268 \r\nL 256.920766 19.896053 \r\nL 256.999901 165.338182 \r\nL 257.088168 33.556364 \r\nL 257.01512 187.837517 \r\nL 257.112517 62.885854 \r\nL 257.142954 190.649933 \r\nL 257.170347 17.083636 \r\nL 257.225133 175.382528 \r\nL 257.307312 19.092506 \r\nL 257.331661 188.23929 \r\nL 257.337748 58.466341 \r\nL 257.340792 185.0251 \r\nL 257.383403 17.083636 \r\nL 257.44732 35.163459 \r\nL 257.559936 203.90847 \r\nL 257.47167 17.083636 \r\nL 257.56298 162.525765 \r\nL 257.590373 17.083636 \r\nL 257.581242 201.497827 \r\nL 257.672552 189.444612 \r\nL 257.675595 189.846386 \r\nL 257.739512 17.887184 \r\nL 257.727338 209.533304 \r\nL 257.788211 63.287627 \r\nL 257.81256 201.497827 \r\nL 257.809517 17.083636 \r\nL 257.900827 136.812239 \r\nL 257.909958 196.676541 \r\nL 257.964744 17.083636 \r\nL 257.989093 58.868115 \r\nL 258.11084 194.265898 \r\nL 258.05301 17.083636 \r\nL 258.113883 106.679202 \r\nL 258.214324 17.887184 \r\nL 258.14432 195.872993 \r\nL 258.220412 123.553703 \r\nL 258.305634 201.096053 \r\nL 258.232586 17.083636 \r\nL 258.323896 71.724878 \r\nL 258.342158 17.083636 \r\nL 258.393901 212.747494 \r\nL 258.433468 28.735078 \r\nL 258.506516 200.292506 \r\nL 258.512604 21.904922 \r\nL 258.546084 142.035299 \r\nL 258.56739 189.846386 \r\nL 258.60087 59.671663 \r\nL 258.646525 103.465011 \r\nL 258.716529 208.327982 \r\nL 258.753053 17.083636 \r\nL 258.862625 195.47122 \r\nL 258.896106 17.083636 \r\nL 258.975241 39.181197 \r\nL 258.990459 193.46235 \r\nL 259.033071 31.949268 \r\nL 259.087857 113.509357 \r\nL 259.170036 35.565233 \r\nL 259.18221 194.667672 \r\nL 259.200472 73.331973 \r\nL 259.246127 177.793171 \r\nL 259.29787 17.083636 \r\nL 259.303957 77.751486 \r\nL 259.316132 19.092506 \r\nL 259.361787 175.382528 \r\nL 259.407442 91.81357 \r\nL 259.462228 17.083636 \r\nL 259.517014 184.623326 \r\nL 259.593105 18.288958 \r\nL 259.523101 198.283636 \r\nL 259.629629 55.252151 \r\nL 259.693546 207.122661 \r\nL 259.736158 17.083636 \r\nL 259.830511 180.203814 \r\nL 259.84573 69.314235 \r\nL 259.933996 17.083636 \r\nL 259.891385 190.24816 \r\nL 259.952258 28.333304 \r\nL 260.049655 180.203814 \r\nL 259.991826 17.083636 \r\nL 260.067917 152.481419 \r\nL 260.11966 21.503149 \r\nL 260.165315 198.283636 \r\nL 260.177489 97.438404 \r\nL 260.247494 213.952816 \r\nL 260.198795 46.8149 \r\nL 260.284018 74.537295 \r\nL 260.329673 44.806031 \r\nL 260.36924 214.35459 \r\nL 260.378371 119.535965 \r\nL 260.439245 194.667672 \r\nL 260.399677 17.083636 \r\nL 260.4849 82.170998 \r\nL 260.579253 178.596718 \r\nL 260.570122 22.70847 \r\nL 260.594472 76.14439 \r\nL 260.612734 18.690732 \r\nL 260.60969 134.80337 \r\nL 260.618821 63.689401 \r\nL 260.621865 173.775432 \r\nL 260.707087 33.15459 \r\nL 260.728393 71.724878 \r\nL 260.819703 183.418004 \r\nL 260.73448 17.083636 \r\nL 260.841009 93.018891 \r\nL 260.953624 17.083636 \r\nL 260.88362 209.935078 \r\nL 260.959712 48.020222 \r\nL 260.962755 205.917339 \r\nL 260.97493 27.93153 \r\nL 261.069284 84.179867 \r\nL 261.114939 197.480089 \r\nL 261.154506 17.083636 \r\nL 261.166681 103.063237 \r\nL 261.169725 35.163459 \r\nL 261.212336 197.881863 \r\nL 261.276253 58.868115 \r\nL 261.324952 207.524435 \r\nL 261.346257 29.538625 \r\nL 261.388869 199.087184 \r\nL 261.495397 17.083636 \r\nL 261.507572 80.563902 \r\nL 261.58062 166.543503 \r\nL 261.583664 30.342173 \r\nL 261.620188 160.115122 \r\nL 261.650624 17.083636 \r\nL 261.687148 178.194945 \r\nL 261.72976 106.679202 \r\nL 261.744978 55.653925 \r\nL 261.735847 178.194945 \r\nL 261.760196 56.457472 \r\nL 261.802808 199.087184 \r\nL 261.833244 25.520887 \r\nL 261.869768 50.029091 \r\nL 261.872812 35.565233 \r\nL 261.875856 181.810909 \r\nL 261.954991 75.742616 \r\nL 262.046301 181.007361 \r\nL 262.034126 17.083636 \r\nL 262.064563 84.179867 \r\nL 262.122393 17.083636 \r\nL 262.165004 189.444612 \r\nL 262.174135 58.064568 \r\nL 262.183266 183.819778 \r\nL 262.195441 17.887184 \r\nL 262.289794 109.893392 \r\nL 262.308056 27.127982 \r\nL 262.34458 197.480089 \r\nL 262.393279 83.376319 \r\nL 262.432847 213.551042 \r\nL 262.429803 17.083636 \r\nL 262.505895 168.954146 \r\nL 262.597205 17.083636 \r\nL 262.569812 198.283636 \r\nL 262.61851 47.216674 \r\nL 262.648947 185.828647 \r\nL 262.627641 17.083636 \r\nL 262.731126 125.964346 \r\nL 262.834611 17.083636 \r\nL 262.795043 183.418004 \r\nL 262.843742 26.726208 \r\nL 262.962445 206.319113 \r\nL 262.868091 17.083636 \r\nL 262.965488 160.91867 \r\nL 263.011143 23.110244 \r\nL 263.065929 203.104922 \r\nL 263.078104 95.831308 \r\nL 263.114628 183.819778 \r\nL 263.142021 23.110244 \r\nL 263.163327 115.518226 \r\nL 263.193763 17.083636 \r\nL 263.236375 192.658803 \r\nL 263.272899 128.374989 \r\nL 263.324641 185.426874 \r\nL 263.342903 17.083636 \r\nL 263.370296 73.331973 \r\nL 263.455519 17.083636 \r\nL 263.379427 205.515565 \r\nL 263.473781 73.331973 \r\nL 263.476824 188.23929 \r\nL 263.482912 37.172328 \r\nL 263.586396 144.445942 \r\nL 263.644226 189.042838 \r\nL 263.695968 17.083636 \r\nL 263.71423 198.68541 \r\nL 263.808584 181.007361 \r\nL 263.884676 17.083636 \r\nL 263.851195 212.345721 \r\nL 263.9212 141.633525 \r\nL 264.003379 17.083636 \r\nL 264.006422 172.971885 \r\nL 264.015553 40.788293 \r\nL 264.049034 191.051707 \r\nL 264.100776 18.288958 \r\nL 264.125125 91.81357 \r\nL 264.210348 199.890732 \r\nL 264.198173 51.234412 \r\nL 264.225566 156.097384 \r\nL 264.26209 34.359911 \r\nL 264.249916 197.881863 \r\nL 264.338182 87.394058 \r\nL 264.344269 193.864124 \r\nL 264.362531 17.48541 \r\nL 264.447754 131.58918 \r\nL 264.545151 37.172328 \r\nL 264.517758 213.551042 \r\nL 264.557326 66.100044 \r\nL 264.624287 204.310244 \r\nL 264.62733 26.726208 \r\nL 264.666898 86.188736 \r\nL 264.688204 154.088514 \r\nL 264.694291 31.547494 \r\nL 264.697335 201.096053 \r\nL 264.797776 29.940399 \r\nL 264.803863 60.475211 \r\nL 264.822125 196.274767 \r\nL 264.852562 26.324435 \r\nL 264.922566 185.426874 \r\nL 264.956046 17.083636 \r\nL 264.971265 201.899601 \r\nL 265.035182 143.240621 \r\nL 265.111273 185.0251 \r\nL 265.047356 17.083636 \r\nL 265.132579 103.063237 \r\nL 265.138666 17.083636 \r\nL 265.163016 198.283636 \r\nL 265.229976 109.491619 \r\nL 265.303024 196.274767 \r\nL 265.254326 17.083636 \r\nL 265.336505 63.287627 \r\nL 265.339548 50.430865 \r\nL 265.363898 197.480089 \r\nL 265.430858 79.760355 \r\nL 265.446077 182.614457 \r\nL 265.528256 17.887184 \r\nL 265.54043 76.947938 \r\nL 265.558692 17.083636 \r\nL 265.595216 200.292506 \r\nL 265.643915 115.518226 \r\nL 265.720007 213.551042 \r\nL 265.68957 17.083636 \r\nL 265.753487 170.561242 \r\nL 265.805229 35.163459 \r\nL 265.820448 212.345721 \r\nL 265.866103 47.618448 \r\nL 265.875234 193.060576 \r\nL 265.914801 17.083636 \r\nL 265.978718 129.178537 \r\nL 266.045679 17.083636 \r\nL 266.036548 180.203814 \r\nL 266.08829 66.903592 \r\nL 266.140033 196.274767 \r\nL 266.167426 17.083636 \r\nL 266.200906 101.054368 \r\nL 266.289172 41.190067 \r\nL 266.273954 186.632195 \r\nL 266.307434 43.198936 \r\nL 266.350046 207.926208 \r\nL 266.322653 31.547494 \r\nL 266.42005 192.658803 \r\nL 266.523535 17.083636 \r\nL 266.456574 203.506696 \r\nL 266.54484 45.609579 \r\nL 266.651369 199.488958 \r\nL 266.596583 17.083636 \r\nL 266.654412 186.632195 \r\nL 266.706155 17.083636 \r\nL 266.669631 195.47122 \r\nL 266.767028 62.48408 \r\nL 266.849207 17.083636 \r\nL 266.812683 183.418004 \r\nL 266.864425 97.438404 \r\nL 266.888775 197.078315 \r\nL 266.903993 17.083636 \r\nL 266.973997 123.955477 \r\nL 266.998347 17.083636 \r\nL 267.013565 211.542173 \r\nL 267.086613 91.81357 \r\nL 267.153574 17.083636 \r\nL 267.135312 185.426874 \r\nL 267.193141 106.277428 \r\nL 267.296626 207.926208 \r\nL 267.29967 24.717339 \r\nL 267.302713 17.083636 \r\nL 267.339237 177.391397 \r\nL 267.354456 102.661463 \r\nL 267.436635 196.676541 \r\nL 267.412285 17.083636 \r\nL 267.467071 156.499157 \r\nL 267.537076 17.083636 \r\nL 267.512726 192.658803 \r\nL 267.579687 89.804701 \r\nL 267.66491 183.819778 \r\nL 267.667953 17.083636 \r\nL 267.689259 78.153259 \r\nL 267.765351 17.083636 \r\nL 267.713608 197.480089 \r\nL 267.798831 32.351042 \r\nL 267.820137 201.497827 \r\nL 267.853617 17.083636 \r\nL 267.908403 66.501818 \r\nL 267.926665 21.904922 \r\nL 267.944927 177.793171 \r\nL 268.0058 88.599379 \r\nL 268.008844 211.943947 \r\nL 268.072761 17.083636 \r\nL 268.115372 82.170998 \r\nL 268.182333 206.319113 \r\nL 268.161027 21.904922 \r\nL 268.224944 74.939069 \r\nL 268.227988 71.724878 \r\nL 268.231032 168.954146 \r\nL 268.234075 188.641064 \r\nL 268.27973 26.726208 \r\nL 268.325385 121.946608 \r\nL 268.346691 39.181197 \r\nL 268.416695 182.614457 \r\nL 268.438001 56.859246 \r\nL 268.441045 198.283636 \r\nL 268.46235 17.083636 \r\nL 268.550617 156.499157 \r\nL 268.571922 17.083636 \r\nL 268.651058 200.694279 \r\nL 268.663232 64.894723 \r\nL 268.769761 188.641064 \r\nL 268.739324 17.083636 \r\nL 268.772804 107.482749 \r\nL 268.778892 33.958137 \r\nL 268.797154 194.667672 \r\nL 268.876289 118.732417 \r\nL 268.900638 193.864124 \r\nL 268.979774 30.342173 \r\nL 268.988905 183.819778 \r\nL 268.991948 183.418004 \r\nL 269.013254 213.149268 \r\nL 269.022385 45.207805 \r\nL 269.083259 181.810909 \r\nL 269.09239 17.083636 \r\nL 269.186743 209.533304 \r\nL 269.192831 55.653925 \r\nL 269.287184 200.292506 \r\nL 269.25066 21.904922 \r\nL 269.305446 90.206475 \r\nL 269.329796 177.793171 \r\nL 269.351101 64.492949 \r\nL 269.369363 193.864124 \r\nL 269.378494 40.788293 \r\nL 269.460673 86.992284 \r\nL 269.576333 199.890732 \r\nL 269.54894 44.002483 \r\nL 269.579376 138.821109 \r\nL 269.597638 17.083636 \r\nL 269.603726 196.274767 \r\nL 269.691992 96.634856 \r\nL 269.743734 195.47122 \r\nL 269.710254 17.083636 \r\nL 269.801564 101.456142 \r\nL 269.853306 191.855255 \r\nL 269.816782 32.351042 \r\nL 269.908092 86.59051 \r\nL 269.923311 29.940399 \r\nL 269.993315 191.855255 \r\nL 270.011577 104.268559 \r\nL 270.078538 195.069446 \r\nL 270.084625 17.887184 \r\nL 270.115062 50.832639 \r\nL 270.157673 193.46235 \r\nL 270.121149 30.342173 \r\nL 270.215503 48.421996 \r\nL 270.22159 17.083636 \r\nL 270.285507 194.265898 \r\nL 270.3129 101.054368 \r\nL 270.407254 206.720887 \r\nL 270.373773 22.306696 \r\nL 270.428559 185.426874 \r\nL 270.434647 181.007361 \r\nL 270.43769 187.435743 \r\nL 270.529 17.083636 \r\nL 270.544219 197.480089 \r\nL 270.550306 66.501818 \r\nL 270.617267 17.083636 \r\nL 270.583786 186.230421 \r\nL 270.650747 56.457472 \r\nL 270.73597 213.551042 \r\nL 270.748144 17.083636 \r\nL 270.763363 192.257029 \r\nL 270.866847 17.083636 \r\nL 270.809018 205.515565 \r\nL 270.872935 168.150599 \r\nL 270.979463 17.083636 \r\nL 270.912502 206.720887 \r\nL 270.988594 114.312905 \r\nL 271.0099 203.506696 \r\nL 271.028162 17.083636 \r\nL 271.098166 110.69694 \r\nL 271.186432 205.515565 \r\nL 271.13469 36.36878 \r\nL 271.195563 57.662794 \r\nL 271.286873 208.729756 \r\nL 271.232087 17.083636 \r\nL 271.302092 128.776763 \r\nL 271.305135 46.8149 \r\nL 271.40862 198.283636 \r\nL 271.411664 78.555033 \r\nL 271.475581 204.310244 \r\nL 271.46645 17.083636 \r\nL 271.515148 93.822439 \r\nL 271.612546 17.083636 \r\nL 271.527323 195.47122 \r\nL 271.62472 92.215344 \r\nL 271.630808 187.837517 \r\nL 271.71603 17.083636 \r\nL 271.725161 88.599379 \r\nL 271.825602 203.90847 \r\nL 271.837777 17.083636 \r\nL 271.923 206.319113 \r\nL 271.950393 200.292506 \r\nL 271.95648 17.083636 \r\nL 272.063008 48.823769 \r\nL 272.111707 31.145721 \r\nL 272.178668 205.113792 \r\nL 272.190842 44.002483 \r\nL 272.251716 207.524435 \r\nL 272.291283 74.939069 \r\nL 272.333895 203.90847 \r\nL 272.367375 29.940399 \r\nL 272.400855 142.437073 \r\nL 272.501296 180.203814 \r\nL 272.513471 29.538625 \r\nL 272.528689 199.488958 \r\nL 272.586519 17.083636 \r\nL 272.623043 93.018891 \r\nL 272.714353 17.083636 \r\nL 272.65348 183.418004 \r\nL 272.732615 75.742616 \r\nL 272.750877 30.743947 \r\nL 272.784357 211.943947 \r\nL 272.817838 68.510687 \r\nL 272.924366 204.310244 \r\nL 272.830012 17.083636 \r\nL 272.92741 144.847716 \r\nL 273.033938 17.083636 \r\nL 272.963934 203.104922 \r\nL 273.036982 56.859246 \r\nL 273.040025 196.274767 \r\nL 273.058287 17.083636 \r\nL 273.149597 162.525765 \r\nL 273.253082 17.083636 \r\nL 273.167859 197.078315 \r\nL 273.262213 77.349712 \r\nL 273.329174 207.122661 \r\nL 273.295693 38.37765 \r\nL 273.38396 176.587849 \r\nL 273.438746 17.083636 \r\nL 273.429615 195.872993 \r\nL 273.493532 107.482749 \r\nL 273.496575 209.533304 \r\nL 273.593973 39.984745 \r\nL 273.603104 101.456142 \r\nL 273.670064 17.083636 \r\nL 273.654846 205.515565 \r\nL 273.709632 101.456142 \r\nL 273.770505 191.051707 \r\nL 273.72485 17.083636 \r\nL 273.81616 160.91867 \r\nL 273.895296 17.083636 \r\nL 273.892252 196.274767 \r\nL 273.928776 65.296497 \r\nL 273.992693 199.890732 \r\nL 273.983562 17.083636 \r\nL 274.050523 176.587849 \r\nL 274.09009 17.083636 \r\nL 274.157051 200.292506 \r\nL 274.163138 87.394058 \r\nL 274.208793 206.720887 \r\nL 274.260536 46.8149 \r\nL 274.27271 67.305366 \r\nL 274.33054 17.083636 \r\nL 274.342715 203.90847 \r\nL 274.382282 24.717339 \r\nL 274.400544 207.926208 \r\nL 274.473592 17.083636 \r\nL 274.494898 158.508027 \r\nL 274.534466 17.083636 \r\nL 274.525335 201.096053 \r\nL 274.60447 103.063237 \r\nL 274.616645 200.694279 \r\nL 274.689693 20.699601 \r\nL 274.710998 184.623326 \r\nL 274.726217 17.083636 \r\nL 274.811439 194.667672 \r\nL 274.823614 57.662794 \r\nL 274.835789 212.345721 \r\nL 274.884487 17.083636 \r\nL 274.933186 26.324435 \r\nL 275.015365 17.083636 \r\nL 275.042758 203.506696 \r\nL 275.121893 17.083636 \r\nL 275.064064 207.524435 \r\nL 275.155374 37.172328 \r\nL 275.231465 200.694279 \r\nL 275.216247 29.940399 \r\nL 275.264946 73.331973 \r\nL 275.27712 17.083636 \r\nL 275.353212 201.497827 \r\nL 275.365387 115.116452 \r\nL 275.456697 185.426874 \r\nL 275.414085 17.083636 \r\nL 275.474959 118.330643 \r\nL 275.493221 38.779424 \r\nL 275.48409 189.846386 \r\nL 275.587574 71.724878 \r\nL 275.633229 184.623326 \r\nL 275.678884 17.083636 \r\nL 275.694103 117.125322 \r\nL 275.803675 17.083636 \r\nL 275.748889 206.720887 \r\nL 275.806718 56.055698 \r\nL 275.82498 193.060576 \r\nL 275.821937 17.083636 \r\nL 275.907159 130.383858 \r\nL 275.964989 17.083636 \r\nL 275.983251 211.542173 \r\nL 276.019775 42.797162 \r\nL 276.028906 17.083636 \r\nL 276.06543 189.042838 \r\nL 276.114129 155.69561 \r\nL 276.129347 187.435743 \r\nL 276.120216 17.083636 \r\nL 276.153696 116.723548 \r\nL 276.24805 17.083636 \r\nL 276.241963 174.980754 \r\nL 276.263268 111.500488 \r\nL 276.366753 17.083636 \r\nL 276.290661 187.435743 \r\nL 276.37284 96.233082 \r\nL 276.385015 191.453481 \r\nL 276.400233 19.896053 \r\nL 276.482412 88.599379 \r\nL 276.573722 17.083636 \r\nL 276.570679 197.881863 \r\nL 276.585897 156.499157 \r\nL 276.607203 208.729756 \r\nL 276.628509 88.197605 \r\nL 276.72895 17.083636 \r\nL 276.640683 191.855255 \r\nL 276.738081 35.565233 \r\nL 276.792867 189.846386 \r\nL 276.765474 17.083636 \r\nL 276.847653 41.59184 \r\nL 276.948094 198.68541 \r\nL 276.938963 27.93153 \r\nL 276.957225 79.760355 \r\nL 277.048535 17.083636 \r\nL 277.033316 195.872993 \r\nL 277.066797 72.9302 \r\nL 277.16115 203.104922 \r\nL 277.072884 33.958137 \r\nL 277.176369 50.832639 \r\nL 277.270722 192.257029 \r\nL 277.182456 17.083636 \r\nL 277.288984 63.287627 \r\nL 277.292028 62.082306 \r\nL 277.328552 186.632195 \r\nL 277.319421 25.922661 \r\nL 277.404644 102.661463 \r\nL 277.483779 17.083636 \r\nL 277.465517 203.104922 \r\nL 277.517259 48.421996 \r\nL 277.623788 205.917339 \r\nL 277.541609 17.083636 \r\nL 277.64205 76.947938 \r\nL 277.678574 17.083636 \r\nL 277.648137 194.667672 \r\nL 277.702923 91.010022 \r\nL 277.785102 195.872993 \r\nL 277.806408 33.556364 \r\nL 277.812495 40.788293 \r\nL 277.852063 192.658803 \r\nL 277.885543 17.083636 \r\nL 277.931198 118.732417 \r\nL 277.955547 17.083636 \r\nL 277.967722 193.46235 \r\nL 278.037726 83.778093 \r\nL 278.059032 197.078315 \r\nL 278.104687 62.082306 \r\nL 278.147298 119.535965 \r\nL 278.247739 17.083636 \r\nL 278.16556 192.658803 \r\nL 278.250783 73.733747 \r\nL 278.253827 209.533304 \r\nL 278.278176 17.083636 \r\nL 278.360355 81.769224 \r\nL 278.427316 193.46235 \r\nL 278.369486 49.225543 \r\nL 278.466883 75.340843 \r\nL 278.5308 17.083636 \r\nL 278.488189 194.667672 \r\nL 278.564281 68.108914 \r\nL 278.649503 196.274767 \r\nL 278.619067 32.351042 \r\nL 278.676896 172.570111 \r\nL 278.734726 46.011353 \r\nL 278.725595 193.864124 \r\nL 278.789512 74.537295 \r\nL 278.792556 178.998492 \r\nL 278.871691 47.618448 \r\nL 278.899084 107.482749 \r\nL 278.956914 21.101375 \r\nL 278.944739 192.257029 \r\nL 278.98735 93.822439 \r\nL 279.069529 191.855255 \r\nL 279.090835 34.359911 \r\nL 279.096922 105.072106 \r\nL 279.142577 63.689401 \r\nL 279.166927 203.104922 \r\nL 279.197363 124.357251 \r\nL 279.203451 190.24816 \r\nL 279.246062 46.011353 \r\nL 279.303892 96.634856 \r\nL 279.309979 17.083636 \r\nL 279.316066 185.828647 \r\nL 279.416507 78.956807 \r\nL 279.434769 195.069446 \r\nL 279.456075 32.351042 \r\nL 279.532167 141.633525 \r\nL 279.583909 17.083636 \r\nL 279.553472 184.221552 \r\nL 279.641739 161.320443 \r\nL 279.666088 17.083636 \r\nL 279.647826 199.087184 \r\nL 279.757398 96.233082 \r\nL 279.793922 176.186075 \r\nL 279.806097 50.832639 \r\nL 279.812184 61.680532 \r\nL 279.815228 44.404257 \r\nL 279.879145 181.810909 \r\nL 279.90045 161.320443 \r\nL 279.909581 194.265898 \r\nL 279.985673 55.653925 \r\nL 280.000891 140.02643 \r\nL 280.089158 17.083636 \r\nL 280.058721 192.257029 \r\nL 280.110463 123.151929 \r\nL 280.17438 184.221552 \r\nL 280.153075 18.690732 \r\nL 280.216992 178.596718 \r\nL 280.317433 28.333304 \r\nL 280.29004 203.104922 \r\nL 280.329607 85.786962 \r\nL 280.344826 197.078315 \r\nL 280.41483 46.011353 \r\nL 280.436136 110.295166 \r\nL 280.463529 46.011353 \r\nL 280.518315 209.13153 \r\nL 280.548751 80.563902 \r\nL 280.579188 191.855255 \r\nL 280.573101 47.618448 \r\nL 280.637018 91.411796 \r\nL 280.68876 37.975876 \r\nL 280.670498 195.069446 \r\nL 280.74659 76.546164 \r\nL 280.847031 213.149268 \r\nL 280.777026 31.949268 \r\nL 280.859205 177.793171 \r\nL 280.941384 26.324435 \r\nL 280.92921 205.515565 \r\nL 280.971821 87.795831 \r\nL 281.050956 52.03796 \r\nL 281.072262 200.694279 \r\nL 281.154441 17.083636 \r\nL 281.184878 59.269889 \r\nL 281.187921 195.069446 \r\nL 281.197052 17.083636 \r\nL 281.297493 171.364789 \r\nL 281.355323 17.083636 \r\nL 281.343148 185.828647 \r\nL 281.410109 119.937738 \r\nL 281.413153 118.330643 \r\nL 281.416196 156.499157 \r\nL 281.461851 17.48541 \r\nL 281.458808 206.319113 \r\nL 281.525768 78.555033 \r\nL 281.528812 192.257029 \r\nL 281.604904 29.940399 \r\nL 281.63534 84.581641 \r\nL 281.638384 17.083636 \r\nL 281.674908 195.069446 \r\nL 281.744912 91.81357 \r\nL 281.790567 198.283636 \r\nL 281.751 17.083636 \r\nL 281.827091 165.338182 \r\nL 281.836222 17.083636 \r\nL 281.897096 185.426874 \r\nL 281.939707 85.786962 \r\nL 281.994493 201.096053 \r\nL 281.979275 49.225543 \r\nL 282.021886 78.153259 \r\nL 282.02493 32.752816 \r\nL 282.082759 208.729756 \r\nL 282.125371 88.599379 \r\nL 282.213637 197.480089 \r\nL 282.201462 53.645055 \r\nL 282.234943 101.456142 \r\nL 282.311034 203.104922 \r\nL 282.247117 42.797162 \r\nL 282.320165 96.634856 \r\nL 282.36582 17.083636 \r\nL 282.417563 200.292506 \r\nL 282.429737 41.190067 \r\nL 282.487567 181.007361 \r\nL 282.542353 175.382528 \r\nL 282.636707 51.234412 \r\nL 282.578877 185.426874 \r\nL 282.654969 74.135521 \r\nL 282.658012 74.135521 \r\nL 282.679318 38.37765 \r\nL 282.69758 204.310244 \r\nL 282.715842 75.742616 \r\nL 282.728017 213.551042 \r\nL 282.734104 61.278758 \r\nL 282.828458 174.980754 \r\nL 282.831501 192.658803 \r\nL 282.889331 50.029091 \r\nL 282.916724 107.482749 \r\nL 282.941073 189.042838 \r\nL 283.026296 38.779424 \r\nL 283.02934 195.872993 \r\nL 283.132824 17.083636 \r\nL 283.138912 175.382528 \r\nL 283.233265 54.046829 \r\nL 283.163261 185.828647 \r\nL 283.260658 84.983415 \r\nL 283.285008 176.989623 \r\nL 283.37023 67.70714 \r\nL 283.373274 128.776763 \r\nL 283.415885 187.033969 \r\nL 283.388492 38.779424 \r\nL 283.476759 142.437073 \r\nL 283.479802 40.386519 \r\nL 283.516326 203.104922 \r\nL 283.589374 83.778093 \r\nL 283.625898 183.016231 \r\nL 283.674597 17.083636 \r\nL 283.70199 104.670333 \r\nL 283.775038 42.797162 \r\nL 283.723296 183.016231 \r\nL 283.796344 166.141729 \r\nL 283.814606 187.837517 \r\nL 283.823737 74.135521 \r\nL 283.893741 97.438404 \r\nL 283.896785 98.643725 \r\nL 283.997226 201.096053 \r\nL 283.94244 75.340843 \r\nL 284.006357 106.277428 \r\nL 284.039837 191.453481 \r\nL 284.036793 63.287627 \r\nL 284.06723 123.955477 \r\nL 284.140278 53.243282 \r\nL 284.161584 191.855255 \r\nL 284.176802 143.642395 \r\nL 284.201152 195.47122 \r\nL 284.252894 45.609579 \r\nL 284.255938 103.465011 \r\nL 284.313767 17.083636 \r\nL 284.316811 184.623326 \r\nL 284.36551 69.314235 \r\nL 284.405077 195.069446 \r\nL 284.453776 54.448603 \r\nL 284.478125 140.829978 \r\nL 284.505518 44.806031 \r\nL 284.551173 185.426874 \r\nL 284.590741 112.304035 \r\nL 284.654658 188.23929 \r\nL 284.636396 42.395388 \r\nL 284.703357 144.044169 \r\nL 284.779448 188.23929 \r\nL 284.745968 51.234412 \r\nL 284.806841 109.491619 \r\nL 284.873802 17.083636 \r\nL 284.879889 212.345721 \r\nL 284.91337 72.528426 \r\nL 284.955981 199.087184 \r\nL 284.989461 32.752816 \r\nL 285.022942 154.490288 \r\nL 285.092946 43.198936 \r\nL 285.108164 193.46235 \r\nL 285.135557 53.243282 \r\nL 285.199474 190.649933 \r\nL 285.214693 52.841508 \r\nL 285.245129 121.946608 \r\nL 285.299915 54.046829 \r\nL 285.251217 187.435743 \r\nL 285.354701 57.662794 \r\nL 285.424706 207.122661 \r\nL 285.430793 56.859246 \r\nL 285.464273 152.079645 \r\nL 285.561671 17.083636 \r\nL 285.522103 194.265898 \r\nL 285.573845 103.866785 \r\nL 285.668199 208.729756 \r\nL 285.674286 17.083636 \r\nL 285.686461 197.078315 \r\nL 285.695592 17.083636 \r\nL 285.808208 109.491619 \r\nL 285.908649 46.011353 \r\nL 285.91778 189.042838 \r\nL 286.012133 63.689401 \r\nL 286.030395 110.295166 \r\nL 286.054745 68.108914 \r\nL 286.048657 194.667672 \r\nL 286.130836 91.010022 \r\nL 286.188666 188.23929 \r\nL 286.228234 33.556364 \r\nL 286.240408 74.537295 \r\nL 286.243452 71.323104 \r\nL 286.255627 121.946608 \r\nL 286.261714 33.556364 \r\nL 286.368242 196.274767 \r\nL 286.480858 64.492949 \r\nL 286.508251 187.033969 \r\nL 286.486945 31.949268 \r\nL 286.596517 150.070776 \r\nL 286.629998 29.940399 \r\nL 286.693915 185.426874 \r\nL 286.709133 62.885854 \r\nL 286.724351 191.855255 \r\nL 286.763919 45.207805 \r\nL 286.821749 144.044169 \r\nL 286.882622 17.083636 \r\nL 286.843054 191.855255 \r\nL 286.928277 133.196275 \r\nL 287.028718 211.140399 \r\nL 286.943495 17.083636 \r\nL 287.037849 120.741286 \r\nL 287.040893 17.083636 \r\nL 287.135246 189.846386 \r\nL 287.147421 103.866785 \r\nL 287.190032 205.113792 \r\nL 287.247862 17.083636 \r\nL 287.256993 85.786962 \r\nL 287.266124 21.904922 \r\nL 287.305692 197.078315 \r\nL 287.351347 98.643725 \r\nL 287.35439 187.837517 \r\nL 287.369609 46.8149 \r\nL 287.460919 93.018891 \r\nL 287.552229 211.140399 \r\nL 287.521792 17.083636 \r\nL 287.573534 176.989623 \r\nL 287.658757 17.083636 \r\nL 287.585709 195.069446 \r\nL 287.683106 142.437073 \r\nL 287.704412 181.810909 \r\nL 287.731805 17.083636 \r\nL 287.783547 131.58918 \r\nL 287.847464 30.743947 \r\nL 287.838333 196.676541 \r\nL 287.893119 116.321774 \r\nL 287.911381 51.234412 \r\nL 287.923556 194.265898 \r\nL 287.987473 128.374989 \r\nL 288.048346 203.90847 \r\nL 288.057477 17.083636 \r\nL 288.100089 180.203814 \r\nL 288.203573 17.083636 \r\nL 288.212704 109.893392 \r\nL 288.255316 187.435743 \r\nL 288.273578 17.083636 \r\nL 288.313145 69.716009 \r\nL 288.389237 17.083636 \r\nL 288.322276 195.872993 \r\nL 288.413586 181.409135 \r\nL 288.41663 211.140399 \r\nL 288.459241 17.083636 \r\nL 288.523158 174.177206 \r\nL 288.529246 99.849047 \r\nL 288.574901 55.653925 \r\nL 288.562726 188.23929 \r\nL 288.620556 145.651264 \r\nL 288.696647 203.506696 \r\nL 288.687516 53.645055 \r\nL 288.730128 150.874324 \r\nL 288.757521 43.60071 \r\nL 288.821438 187.837517 \r\nL 288.842743 55.252151 \r\nL 288.882311 185.828647 \r\nL 288.861005 42.797162 \r\nL 288.958403 131.58918 \r\nL 289.001014 191.855255 \r\nL 288.970577 44.806031 \r\nL 289.064931 99.447273 \r\nL 289.077106 37.172328 \r\nL 289.071018 204.310244 \r\nL 289.156241 172.570111 \r\nL 289.162328 180.605588 \r\nL 289.174503 64.492949 \r\nL 289.177547 98.241951 \r\nL 289.18059 17.083636 \r\nL 289.268857 185.828647 \r\nL 289.287119 97.03663 \r\nL 289.338861 187.435743 \r\nL 289.317555 17.083636 \r\nL 289.396691 186.632195 \r\nL 289.51235 17.083636 \r\nL 289.579311 178.998492 \r\nL 289.624966 142.035299 \r\nL 289.649315 17.083636 \r\nL 289.646271 199.890732 \r\nL 289.734538 138.821109 \r\nL 289.81976 17.083636 \r\nL 289.771062 198.68541 \r\nL 289.853241 29.538625 \r\nL 289.929332 210.336851 \r\nL 289.868459 17.083636 \r\nL 289.965856 196.274767 \r\nL 290.078472 17.083636 \r\nL 290.108909 184.623326 \r\nL 290.191088 136.008692 \r\nL 290.227612 75.742616 \r\nL 290.273267 182.614457 \r\nL 290.30066 87.394058 \r\nL 290.410232 211.943947 \r\nL 290.328053 33.556364 \r\nL 290.413275 181.409135 \r\nL 290.510673 17.083636 \r\nL 290.428494 209.13153 \r\nL 290.528935 26.324435 \r\nL 290.531978 197.480089 \r\nL 290.623288 17.083636 \r\nL 290.64155 140.428204 \r\nL 290.687205 18.288958 \r\nL 290.711555 195.069446 \r\nL 290.754166 99.849047 \r\nL 290.799821 197.881863 \r\nL 290.805908 52.03796 \r\nL 290.863738 197.480089 \r\nL 290.964179 33.15459 \r\nL 290.979397 41.993614 \r\nL 290.997659 184.623326 \r\nL 291.034183 34.359911 \r\nL 291.095057 144.044169 \r\nL 291.165061 42.395388 \r\nL 291.174192 193.060576 \r\nL 291.201585 87.795831 \r\nL 291.225934 209.935078 \r\nL 291.259415 17.083636 \r\nL 291.311157 111.098714 \r\nL 291.33855 17.887184 \r\nL 291.368987 189.846386 \r\nL 291.417685 93.822439 \r\nL 291.472471 205.917339 \r\nL 291.438991 17.083636 \r\nL 291.524214 197.881863 \r\nL 291.560738 17.083636 \r\nL 291.636829 84.179867 \r\nL 291.73727 189.444612 \r\nL 291.691615 17.083636 \r\nL 291.749445 164.936408 \r\nL 291.801188 17.083636 \r\nL 291.816406 188.641064 \r\nL 291.862061 95.831308 \r\nL 291.925978 17.083636 \r\nL 291.868148 179.400266 \r\nL 291.971633 54.448603 \r\nL 291.974677 209.533304 \r\nL 291.97772 17.083636 \r\nL 292.081205 70.519557 \r\nL 292.099467 197.881863 \r\nL 292.154253 17.083636 \r\nL 292.187733 160.91867 \r\nL 292.269912 34.761685 \r\nL 292.227301 189.846386 \r\nL 292.297305 117.125322 \r\nL 292.40079 204.310244 \r\nL 292.358179 34.761685 \r\nL 292.406877 95.831308 \r\nL 292.428183 201.497827 \r\nL 292.43427 66.501818 \r\nL 292.504275 141.231752 \r\nL 292.507318 31.547494 \r\nL 292.519493 191.855255 \r\nL 292.61689 62.48408 \r\nL 292.647327 190.24816 \r\nL 292.668633 21.503149 \r\nL 292.726462 103.866785 \r\nL 292.814729 17.083636 \r\nL 292.76603 192.658803 \r\nL 292.832991 79.358581 \r\nL 292.939519 198.68541 \r\nL 292.878646 17.083636 \r\nL 292.942563 54.448603 \r\nL 292.951694 199.087184 \r\nL 293.046047 17.083636 \r\nL 293.055178 174.177206 \r\nL 293.103877 17.083636 \r\nL 293.134314 212.345721 \r\nL 293.167794 115.518226 \r\nL 293.210405 21.904922 \r\nL 293.176925 201.497827 \r\nL 293.277366 78.555033 \r\nL 293.28041 78.153259 \r\nL 293.283453 89.402927 \r\nL 293.350414 34.761685 \r\nL 293.383894 176.186075 \r\nL 293.389982 137.214013 \r\nL 293.472161 36.36878 \r\nL 293.493466 193.46235 \r\nL 293.578689 17.083636 \r\nL 293.511728 202.703149 \r\nL 293.606082 40.788293 \r\nL 293.642606 181.810909 \r\nL 293.660868 17.083636 \r\nL 293.709567 133.196275 \r\nL 293.80392 17.083636 \r\nL 293.758265 203.90847 \r\nL 293.819139 144.044169 \r\nL 293.901318 51.234412 \r\nL 293.876968 192.257029 \r\nL 293.916536 106.679202 \r\nL 293.928711 199.890732 \r\nL 294.020021 17.083636 \r\nL 294.026108 115.116452 \r\nL 294.099156 17.083636 \r\nL 294.086981 200.292506 \r\nL 294.132636 122.348381 \r\nL 294.181335 174.177206 \r\nL 294.178291 26.324435 \r\nL 294.236121 100.652594 \r\nL 294.281776 33.15459 \r\nL 294.254383 194.667672 \r\nL 294.336562 123.553703 \r\nL 294.339606 202.301375 \r\nL 294.379173 17.083636 \r\nL 294.446134 84.581641 \r\nL 294.507007 44.002483 \r\nL 294.522226 178.998492 \r\nL 294.549619 82.974545 \r\nL 294.647016 205.113792 \r\nL 294.577012 19.092506 \r\nL 294.659191 54.850377 \r\nL 294.747457 190.24816 \r\nL 294.677453 17.48541 \r\nL 294.77485 125.964346 \r\nL 294.847898 17.083636 \r\nL 294.875291 168.150599 \r\nL 294.884422 160.115122 \r\nL 294.890509 123.151929 \r\nL 294.997038 17.083636 \r\nL 294.92399 210.336851 \r\nL 295.003125 85.786962 \r\nL 295.057911 175.382528 \r\nL 295.018343 17.083636 \r\nL 295.112697 96.233082 \r\nL 295.200963 17.083636 \r\nL 295.164439 213.149268 \r\nL 295.222269 84.581641 \r\nL 295.292273 198.283636 \r\nL 295.277055 17.083636 \r\nL 295.313579 84.983415 \r\nL 295.410976 17.083636 \r\nL 295.368365 160.516896 \r\nL 295.41402 142.838847 \r\nL 295.417064 195.47122 \r\nL 295.496199 17.083636 \r\nL 295.523592 118.732417 \r\nL 295.569247 39.181197 \r\nL 295.575334 176.989623 \r\nL 295.608815 72.9302 \r\nL 295.63012 185.828647 \r\nL 295.703168 31.547494 \r\nL 295.72143 170.159468 \r\nL 295.727518 148.061907 \r\nL 295.730561 187.435743 \r\nL 295.739692 17.083636 \r\nL 295.831002 188.641064 \r\nL 295.843177 73.331973 \r\nL 295.934487 34.359911 \r\nL 295.949705 207.122661 \r\nL 296.01971 24.315565 \r\nL 296.059277 126.767894 \r\nL 296.153631 178.596718 \r\nL 296.107976 20.699601 \r\nL 296.162762 82.974545 \r\nL 296.241897 17.083636 \r\nL 296.220592 186.230421 \r\nL 296.26929 93.018891 \r\nL 296.281465 205.917339 \r\nL 296.32712 45.207805 \r\nL 296.378862 157.704479 \r\nL 296.406255 42.797162 \r\nL 296.461041 208.327982 \r\nL 296.491478 101.054368 \r\nL 296.50974 206.720887 \r\nL 296.576701 33.958137 \r\nL 296.60105 131.58918 \r\nL 296.637574 29.136851 \r\nL 296.695404 195.872993 \r\nL 296.710622 137.214013 \r\nL 296.78367 208.327982 \r\nL 296.762364 17.083636 \r\nL 296.81715 117.928869 \r\nL 296.914548 17.083636 \r\nL 296.850631 205.113792 \r\nL 296.926722 105.875654 \r\nL 296.984552 181.810909 \r\nL 296.996727 53.243282 \r\nL 297.033251 101.857916 \r\nL 297.078906 20.297827 \r\nL 297.112386 186.632195 \r\nL 297.133692 70.519557 \r\nL 297.225002 189.846386 \r\nL 297.185434 17.083636 \r\nL 297.243264 77.349712 \r\nL 297.328486 170.963016 \r\nL 297.285875 32.351042 \r\nL 297.346748 162.927539 \r\nL 297.453277 17.083636 \r\nL 297.407622 205.917339 \r\nL 297.459364 82.170998 \r\nL 297.471539 27.529756 \r\nL 297.48067 199.488958 \r\nL 297.553718 89.402927 \r\nL 297.651115 193.060576 \r\nL 297.617635 23.110244 \r\nL 297.666333 146.856585 \r\nL 297.760687 23.512018 \r\nL 297.721119 198.68541 \r\nL 297.778949 56.859246 \r\nL 297.873303 205.113792 \r\nL 297.830691 20.699601 \r\nL 297.888521 122.750155 \r\nL 297.955482 25.520887 \r\nL 297.995049 198.283636 \r\nL 297.998093 134.80337 \r\nL 298.037661 23.512018 \r\nL 298.022442 169.35592 \r\nL 298.11984 58.064568 \r\nL 298.220281 194.265898 \r\nL 298.21115 42.395388 \r\nL 298.229412 95.429534 \r\nL 298.326809 72.126652 \r\nL 298.262892 189.042838 \r\nL 298.329853 74.939069 \r\nL 298.381595 192.257029 \r\nL 298.442468 108.688071 \r\nL 298.466818 201.497827 \r\nL 298.472905 66.100044 \r\nL 298.515516 111.902262 \r\nL 298.51856 39.984745 \r\nL 298.585521 184.221552 \r\nL 298.622045 134.401596 \r\nL 298.6677 187.033969 \r\nL 298.679874 54.448603 \r\nL 298.725529 175.784302 \r\nL 298.807708 26.726208 \r\nL 298.755966 181.409135 \r\nL 298.835101 148.865455 \r\nL 298.929455 191.855255 \r\nL 298.862494 41.59184 \r\nL 298.938586 164.936408 \r\nL 298.953804 54.046829 \r\nL 299.029896 191.051707 \r\nL 299.051202 92.617118 \r\nL 299.057289 88.197605 \r\nL 299.060333 95.429534 \r\nL 299.090769 197.480089 \r\nL 299.136424 73.733747 \r\nL 299.172948 159.311574 \r\nL 299.185123 38.37765 \r\nL 299.276433 208.327982 \r\nL 299.279477 171.364789 \r\nL 299.28252 205.515565 \r\nL 299.352525 23.512018 \r\nL 299.389049 176.989623 \r\nL 299.459053 17.083636 \r\nL 299.425573 192.257029 \r\nL 299.501665 129.58031 \r\nL 299.596018 195.47122 \r\nL 299.562538 17.083636 \r\nL 299.611237 187.033969 \r\nL 299.690372 24.315565 \r\nL 299.644717 189.042838 \r\nL 299.726896 28.735078 \r\nL 299.836468 204.712018 \r\nL 299.766464 23.913792 \r\nL 299.845599 142.035299 \r\nL 299.94604 27.93153 \r\nL 299.88821 190.24816 \r\nL 299.955171 40.386519 \r\nL 299.970389 201.497827 \r\nL 299.994739 17.083636 \r\nL 300.067787 103.465011 \r\nL 300.131704 196.676541 \r\nL 300.079961 38.779424 \r\nL 300.143878 74.939069 \r\nL 300.238232 17.083636 \r\nL 300.201708 194.667672 \r\nL 300.247363 133.999823 \r\nL 300.338673 187.033969 \r\nL 300.31128 17.083636 \r\nL 300.356935 159.713348 \r\nL 300.36911 17.083636 \r\nL 300.381284 194.265898 \r\nL 300.466507 167.347051 \r\nL 300.55173 203.506696 \r\nL 300.539555 17.083636 \r\nL 300.563904 93.420665 \r\nL 300.624778 17.083636 \r\nL 300.588254 175.784302 \r\nL 300.636952 165.739956 \r\nL 300.639996 185.0251 \r\nL 300.658258 17.083636 \r\nL 300.743481 146.053038 \r\nL 300.846965 17.083636 \r\nL 300.828703 205.515565 \r\nL 300.856096 97.840177 \r\nL 300.898708 197.480089 \r\nL 300.886533 17.083636 \r\nL 300.953494 95.027761 \r\nL 301.04176 17.083636 \r\nL 301.029585 188.23929 \r\nL 301.063066 40.386519 \r\nL 301.151332 197.078315 \r\nL 301.169594 17.083636 \r\nL 301.178725 174.57898 \r\nL 301.273079 17.083636 \r\nL 301.193943 191.453481 \r\nL 301.291341 85.385188 \r\nL 301.303515 187.435743 \r\nL 301.31569 33.958137 \r\nL 301.379607 170.963016 \r\nL 301.446568 17.083636 \r\nL 301.477004 193.060576 \r\nL 301.489179 125.562572 \r\nL 301.553096 179.400266 \r\nL 301.49831 17.083636 \r\nL 301.595707 88.197605 \r\nL 301.641362 17.083636 \r\nL 301.699192 199.087184 \r\nL 301.702236 135.205144 \r\nL 301.744847 203.104922 \r\nL 301.796589 66.903592 \r\nL 301.802677 106.679202 \r\nL 301.909205 17.083636 \r\nL 301.848332 199.890732 \r\nL 301.912249 91.81357 \r\nL 301.973122 196.676541 \r\nL 302.009646 17.083636 \r\nL 302.021821 70.92133 \r\nL 302.064432 190.649933 \r\nL 302.091825 17.083636 \r\nL 302.134436 114.714678 \r\nL 302.140524 167.748825 \r\nL 302.234877 208.729756 \r\nL 302.183135 17.083636 \r\nL 302.240965 178.194945 \r\nL 302.335318 17.083636 \r\nL 302.338362 200.292506 \r\nL 302.350537 40.386519 \r\nL 302.454021 195.872993 \r\nL 302.384017 17.083636 \r\nL 302.460109 139.222882 \r\nL 302.557506 20.297827 \r\nL 302.484458 204.712018 \r\nL 302.569681 91.411796 \r\nL 302.670122 210.336851 \r\nL 302.664034 17.083636 \r\nL 302.676209 81.36745 \r\nL 302.758388 17.083636 \r\nL 302.71882 197.078315 \r\nL 302.785781 109.893392 \r\nL 302.864916 17.083636 \r\nL 302.825349 185.426874 \r\nL 302.886222 37.574102 \r\nL 302.977532 194.667672 \r\nL 302.941008 20.297827 \r\nL 302.998838 156.097384 \r\nL 303.087104 17.083636 \r\nL 303.020143 205.917339 \r\nL 303.10841 172.971885 \r\nL 303.187545 17.083636 \r\nL 303.169283 202.301375 \r\nL 303.217982 23.512018 \r\nL 303.287986 195.47122 \r\nL 303.239287 17.083636 \r\nL 303.330597 162.525765 \r\nL 303.424951 205.515565 \r\nL 303.351903 17.083636 \r\nL 303.427995 118.330643 \r\nL 303.525392 17.083636 \r\nL 303.528436 187.033969 \r\nL 303.537567 74.939069 \r\nL 303.552785 191.051707 \r\nL 303.555829 17.083636 \r\nL 303.647139 70.92133 \r\nL 303.695837 17.083636 \r\nL 303.662357 166.945277 \r\nL 303.74758 126.767894 \r\nL 303.808453 188.641064 \r\nL 303.820628 17.083636 \r\nL 303.851064 101.456142 \r\nL 303.921069 19.896053 \r\nL 303.896719 187.837517 \r\nL 303.9302 54.850377 \r\nL 304.033684 176.989623 \r\nL 303.939331 17.083636 \r\nL 304.039772 84.179867 \r\nL 304.11282 190.649933 \r\nL 304.05499 17.083636 \r\nL 304.149344 78.555033 \r\nL 304.176737 17.083636 \r\nL 304.170649 187.033969 \r\nL 304.210217 99.849047 \r\nL 304.277178 181.409135 \r\nL 304.225435 19.092506 \r\nL 304.316745 70.92133 \r\nL 304.338051 17.083636 \r\nL 304.374575 187.837517 \r\nL 304.42023 39.984745 \r\nL 304.481103 194.265898 \r\nL 304.475016 17.083636 \r\nL 304.532846 140.829978 \r\nL 304.538933 190.649933 \r\nL 304.560239 44.404257 \r\nL 304.584588 160.516896 \r\nL 304.599806 17.083636 \r\nL 304.608937 207.122661 \r\nL 304.69416 35.967007 \r\nL 304.773295 190.649933 \r\nL 304.745902 17.083636 \r\nL 304.803732 61.278758 \r\nL 304.806776 63.287627 \r\nL 304.91026 187.837517 \r\nL 304.864605 22.70847 \r\nL 304.919391 117.928869 \r\nL 304.974177 17.083636 \r\nL 305.00157 175.784302 \r\nL 305.028963 164.534634 \r\nL 305.080706 21.503149 \r\nL 305.09288 191.051707 \r\nL 305.141579 121.544834 \r\nL 305.175059 197.480089 \r\nL 305.181147 62.885854 \r\nL 305.217671 76.947938 \r\nL 305.312024 17.083636 \r\nL 305.308981 208.729756 \r\nL 305.324199 75.340843 \r\nL 305.378985 192.658803 \r\nL 305.372898 23.512018 \r\nL 305.433771 149.669002 \r\nL 305.48247 47.618448 \r\nL 305.442902 193.060576 \r\nL 305.543343 64.894723 \r\nL 305.616391 196.676541 \r\nL 305.558561 17.083636 \r\nL 305.652915 152.883193 \r\nL 305.744225 17.083636 \r\nL 305.674221 202.301375 \r\nL 305.765531 98.643725 \r\nL 305.768574 98.241951 \r\nL 305.865972 199.087184 \r\nL 305.786836 17.083636 \r\nL 305.878146 147.660133 \r\nL 305.935976 208.327982 \r\nL 305.993806 17.083636 \r\nL 306.039461 205.917339 \r\nL 306.103378 144.445942 \r\nL 306.106421 17.083636 \r\nL 306.149033 196.676541 \r\nL 306.215993 47.216674 \r\nL 306.322522 199.488958 \r\nL 306.313391 19.494279 \r\nL 306.325565 180.203814 \r\nL 306.368177 17.083636 \r\nL 306.331653 193.060576 \r\nL 306.438181 91.411796 \r\nL 306.508185 17.083636 \r\nL 306.447312 203.506696 \r\nL 306.538622 78.555033 \r\nL 306.629932 195.47122 \r\nL 306.623845 17.083636 \r\nL 306.648194 138.419335 \r\nL 306.684718 37.574102 \r\nL 306.70298 196.676541 \r\nL 306.76081 90.206475 \r\nL 306.85212 60.876984 \r\nL 306.785159 191.855255 \r\nL 306.858207 86.59051 \r\nL 306.861251 176.587849 \r\nL 306.964735 17.083636 \r\nL 306.970823 139.222882 \r\nL 307.025609 17.083636 \r\nL 307.031696 208.327982 \r\nL 307.083439 63.689401 \r\nL 307.123006 194.265898 \r\nL 307.168661 17.083636 \r\nL 307.196054 111.098714 \r\nL 307.278233 17.083636 \r\nL 307.229535 190.24816 \r\nL 307.305626 88.197605 \r\nL 307.390849 195.069446 \r\nL 307.317801 31.547494 \r\nL 307.415198 131.58918 \r\nL 307.485203 71.323104 \r\nL 307.479115 188.23929 \r\nL 307.527814 104.670333 \r\nL 307.600862 25.922661 \r\nL 307.585644 181.409135 \r\nL 307.625211 81.769224 \r\nL 307.628255 197.480089 \r\nL 307.698259 17.083636 \r\nL 307.734783 84.179867 \r\nL 307.7987 192.658803 \r\nL 307.756089 17.083636 \r\nL 307.841312 96.634856 \r\nL 307.85653 36.770554 \r\nL 307.871748 193.060576 \r\nL 307.935665 185.828647 \r\nL 307.938709 193.864124 \r\nL 307.975233 55.653925 \r\nL 307.993495 93.822439 \r\nL 308.087849 17.083636 \r\nL 308.051325 194.667672 \r\nL 308.103067 106.277428 \r\nL 308.106111 199.488958 \r\nL 308.112198 17.083636 \r\nL 308.212639 142.838847 \r\nL 308.294818 17.083636 \r\nL 308.252207 186.632195 \r\nL 308.325255 31.949268 \r\nL 308.413521 189.846386 \r\nL 308.443958 168.150599 \r\nL 308.492656 17.083636 \r\nL 308.498744 183.819778 \r\nL 308.556573 68.510687 \r\nL 308.626578 204.310244 \r\nL 308.629621 17.083636 \r\nL 308.663102 85.385188 \r\nL 308.763543 17.083636 \r\nL 308.672233 193.060576 \r\nL 308.766586 97.03663 \r\nL 308.775717 193.46235 \r\nL 308.824416 31.145721 \r\nL 308.873115 178.998492 \r\nL 308.876158 17.083636 \r\nL 308.937032 189.846386 \r\nL 308.982687 90.206475 \r\nL 308.994861 205.917339 \r\nL 309.052691 29.940399 \r\nL 309.092259 150.874324 \r\nL 309.110521 38.779424 \r\nL 309.128783 195.872993 \r\nL 309.201831 52.439734 \r\nL 309.22618 199.890732 \r\nL 309.238355 44.404257 \r\nL 309.311403 177.391397 \r\nL 309.4088 47.618448 \r\nL 309.384451 209.533304 \r\nL 309.424018 86.59051 \r\nL 309.427062 40.788293 \r\nL 309.527503 199.488958 \r\nL 309.530547 95.027761 \r\nL 309.627944 39.984745 \r\nL 309.637075 162.525765 \r\nL 309.734472 18.690732 \r\nL 309.707079 201.899601 \r\nL 309.749691 56.055698 \r\nL 309.86535 189.042838 \r\nL 309.816651 17.083636 \r\nL 309.886656 89.402927 \r\nL 309.950573 17.083636 \r\nL 309.917092 174.980754 \r\nL 309.95666 83.778093 \r\nL 309.959704 205.917339 \r\nL 309.999271 72.9302 \r\nL 310.066232 175.382528 \r\nL 310.145367 17.083636 \r\nL 310.154498 197.881863 \r\nL 310.178848 121.544834 \r\nL 310.239721 202.301375 \r\nL 310.191022 17.083636 \r\nL 310.28842 128.374989 \r\nL 310.327987 36.36878 \r\nL 310.3219 193.864124 \r\nL 310.397992 69.716009 \r\nL 310.449734 199.488958 \r\nL 310.404079 17.083636 \r\nL 310.510607 184.623326 \r\nL 310.620179 190.649933 \r\nL 310.623223 17.083636 \r\nL 310.732795 211.943947 \r\nL 310.738882 136.008692 \r\nL 310.814974 17.083636 \r\nL 310.772363 190.24816 \r\nL 310.830192 95.027761 \r\nL 310.915415 206.720887 \r\nL 310.878891 63.287627 \r\nL 310.942808 146.856585 \r\nL 311.028031 17.083636 \r\nL 310.976288 184.623326 \r\nL 311.055424 89.804701 \r\nL 311.058467 189.444612 \r\nL 311.088904 25.119113 \r\nL 311.168039 150.070776 \r\nL 311.250218 17.083636 \r\nL 311.222825 190.24816 \r\nL 311.280655 70.92133 \r\nL 311.320223 187.837517 \r\nL 311.289786 17.083636 \r\nL 311.393271 172.168337 \r\nL 311.487624 17.083636 \r\nL 311.4511 186.230421 \r\nL 311.502843 150.874324 \r\nL 311.515017 184.221552 \r\nL 311.551541 17.083636 \r\nL 311.612415 170.963016 \r\nL 311.715899 203.104922 \r\nL 311.728074 17.083636 \r\nL 311.813297 196.274767 \r\nL 311.84069 54.046829 \r\nL 311.843733 22.70847 \r\nL 311.871126 195.47122 \r\nL 311.950262 61.278758 \r\nL 312.02331 194.265898 \r\nL 312.062877 128.374989 \r\nL 312.084183 31.547494 \r\nL 312.111576 193.46235 \r\nL 312.172449 110.295166 \r\nL 312.230279 190.649933 \r\nL 312.227235 52.03796 \r\nL 312.282021 172.971885 \r\nL 312.367244 30.743947 \r\nL 312.294196 188.641064 \r\nL 312.397681 36.36878 \r\nL 312.400724 34.359911 \r\nL 312.485947 193.46235 \r\nL 312.47986 17.083636 \r\nL 312.51334 82.572772 \r\nL 312.598563 18.690732 \r\nL 312.540733 190.24816 \r\nL 312.613781 105.072106 \r\nL 312.705091 186.230421 \r\nL 312.686829 40.788293 \r\nL 312.723353 164.936408 \r\nL 312.778139 48.020222 \r\nL 312.72944 193.864124 \r\nL 312.835969 98.241951 \r\nL 312.866405 195.47122 \r\nL 312.869449 60.876984 \r\nL 312.933366 171.766563 \r\nL 312.939453 28.333304 \r\nL 313.006414 205.515565 \r\nL 313.045982 117.125322 \r\nL 313.122073 209.13153 \r\nL 313.140335 29.538625 \r\nL 313.158597 170.159468 \r\nL 313.176859 204.712018 \r\nL 313.268169 17.083636 \r\nL 313.307737 191.453481 \r\nL 313.380785 84.179867 \r\nL 313.389916 193.060576 \r\nL 313.414265 23.110244 \r\nL 313.493401 131.990953 \r\nL 313.514706 38.37765 \r\nL 313.51775 189.444612 \r\nL 313.602973 95.027761 \r\nL 313.657759 197.480089 \r\nL 313.630366 40.788293 \r\nL 313.706457 101.456142 \r\nL 313.709501 39.582971 \r\nL 313.715588 198.283636 \r\nL 313.819073 64.492949 \r\nL 313.831248 176.186075 \r\nL 313.867772 50.029091 \r\nL 313.928645 112.304035 \r\nL 313.931689 42.797162 \r\nL 313.980387 189.444612 \r\nL 314.035173 81.769224 \r\nL 314.096047 191.051707 \r\nL 314.086916 17.083636 \r\nL 314.144745 107.884523 \r\nL 314.175182 60.073437 \r\nL 314.233012 178.596718 \r\nL 314.336496 45.609579 \r\nL 314.254317 195.872993 \r\nL 314.345627 95.027761 \r\nL 314.357802 203.104922 \r\nL 314.446068 27.529756 \r\nL 314.506942 194.265898 \r\nL 314.543466 18.690732 \r\nL 314.55564 108.286297 \r\nL 314.656082 27.93153 \r\nL 314.625645 203.506696 \r\nL 314.668256 58.868115 \r\nL 314.716955 194.667672 \r\nL 314.686518 17.083636 \r\nL 314.777828 165.739956 \r\nL 314.878269 17.083636 \r\nL 314.817396 185.828647 \r\nL 314.890444 41.993614 \r\nL 314.933055 189.846386 \r\nL 314.948274 17.083636 \r\nL 315.000016 40.788293 \r\nL 315.024365 17.083636 \r\nL 315.115675 211.140399 \r\nL 315.133937 22.70847 \r\nL 315.228291 75.742616 \r\nL 315.234378 24.315565 \r\nL 315.307426 198.68541 \r\nL 315.322645 95.027761 \r\nL 315.34395 195.47122 \r\nL 315.353081 41.993614 \r\nL 315.43526 147.660133 \r\nL 315.508308 17.083636 \r\nL 315.483959 198.68541 \r\nL 315.547876 70.117783 \r\nL 315.633099 32.752816 \r\nL 315.566138 194.265898 \r\nL 315.636142 66.501818 \r\nL 315.693972 206.720887 \r\nL 315.700059 39.984745 \r\nL 315.748758 132.794501 \r\nL 315.754845 29.538625 \r\nL 315.849199 207.926208 \r\nL 315.861374 64.091175 \r\nL 315.964858 199.890732 \r\nL 315.910072 22.306696 \r\nL 315.967902 130.785632 \r\nL 316.071387 17.083636 \r\nL 316.043994 208.327982 \r\nL 316.077474 84.983415 \r\nL 316.144435 206.720887 \r\nL 316.09878 28.333304 \r\nL 316.187046 174.177206 \r\nL 316.22357 196.274767 \r\nL 316.299662 17.083636 \r\nL 316.400103 203.506696 \r\nL 316.409234 150.874324 \r\nL 316.494456 17.083636 \r\nL 316.427496 192.257029 \r\nL 316.521849 34.359911 \r\nL 316.567504 195.872993 \r\nL 316.594897 17.083636 \r\nL 316.634465 157.302705 \r\nL 316.670989 17.083636 \r\nL 316.677076 191.453481 \r\nL 316.744037 120.741286 \r\nL 316.792736 204.712018 \r\nL 316.801867 22.70847 \r\nL 316.853609 172.570111 \r\nL 316.947963 201.899601 \r\nL 316.966225 17.083636 \r\nL 317.057535 192.257029 \r\nL 317.075797 182.212683 \r\nL 317.07884 34.359911 \r\nL 317.087971 209.533304 \r\nL 317.188412 73.733747 \r\nL 317.255373 17.887184 \r\nL 317.212762 209.533304 \r\nL 317.297984 29.940399 \r\nL 317.364945 182.614457 \r\nL 317.383207 17.083636 \r\nL 317.407556 95.831308 \r\nL 317.514085 17.083636 \r\nL 317.453211 187.435743 \r\nL 317.517128 34.359911 \r\nL 317.568871 207.524435 \r\nL 317.581045 17.083636 \r\nL 317.6267 155.69561 \r\nL 317.641919 30.342173 \r\nL 317.724098 189.444612 \r\nL 317.733229 151.677871 \r\nL 317.736272 192.257029 \r\nL 317.788015 17.083636 \r\nL 317.836713 101.054368 \r\nL 317.839757 17.083636 \r\nL 317.92498 181.409135 \r\nL 317.946285 127.973215 \r\nL 317.99194 194.667672 \r\nL 317.952373 17.083636 \r\nL 318.046726 105.072106 \r\nL 318.122818 17.083636 \r\nL 318.058901 195.872993 \r\nL 318.150211 162.123991 \r\nL 318.153255 209.533304 \r\nL 318.162386 17.083636 \r\nL 318.253696 49.225543 \r\nL 318.256739 19.092506 \r\nL 318.320656 194.265898 \r\nL 318.360224 58.466341 \r\nL 318.405879 194.265898 \r\nL 318.393704 17.083636 \r\nL 318.47284 168.954146 \r\nL 318.512407 43.60071 \r\nL 318.478927 185.828647 \r\nL 318.585455 97.840177 \r\nL 318.588499 96.634856 \r\nL 318.591543 188.23929 \r\nL 318.691984 17.083636 \r\nL 318.698071 80.563902 \r\nL 318.707202 186.632195 \r\nL 318.792425 17.083636 \r\nL 318.804599 101.456142 \r\nL 318.835036 17.083636 \r\nL 318.886778 210.336851 \r\nL 318.911128 122.750155 \r\nL 318.932433 205.515565 \r\nL 318.990263 25.922661 \r\nL 319.0207 197.881863 \r\nL 319.023743 22.70847 \r\nL 319.090704 199.488958 \r\nL 319.133315 68.912461 \r\nL 319.136359 44.404257 \r\nL 319.139403 193.060576 \r\nL 319.239844 71.323104 \r\nL 319.300717 193.46235 \r\nL 319.346372 19.092506 \r\nL 319.349416 138.821109 \r\nL 319.41942 17.083636 \r\nL 319.437682 192.658803 \r\nL 319.462031 49.627317 \r\nL 319.525948 210.738625 \r\nL 319.507686 17.083636 \r\nL 319.574647 125.964346 \r\nL 319.644651 26.324435 \r\nL 319.611171 166.945277 \r\nL 319.681175 46.8149 \r\nL 319.769442 208.729756 \r\nL 319.687263 17.083636 \r\nL 319.793791 163.731086 \r\nL 319.903363 17.083636 \r\nL 319.848577 185.0251 \r\nL 319.906407 33.556364 \r\nL 319.912494 191.051707 \r\nL 319.997717 17.48541 \r\nL 320.015979 164.534634 \r\nL 320.085983 17.083636 \r\nL 320.061634 190.649933 \r\nL 320.128594 80.965676 \r\nL 320.162075 22.306696 \r\nL 320.204686 185.0251 \r\nL 320.235123 116.321774 \r\nL 320.320345 194.667672 \r\nL 320.286865 17.083636 \r\nL 320.338607 38.779424 \r\nL 320.402524 17.083636 \r\nL 320.387306 184.221552 \r\nL 320.432961 155.69561 \r\nL 320.51514 50.430865 \r\nL 320.442092 205.515565 \r\nL 320.554708 56.055698 \r\nL 320.652105 196.274767 \r\nL 320.566882 17.083636 \r\nL 320.66428 80.162129 \r\nL 320.691673 17.083636 \r\nL 320.703847 188.23929 \r\nL 320.75559 124.759024 \r\nL 320.840812 202.301375 \r\nL 320.776895 17.083636 \r\nL 320.859074 93.018891 \r\nL 320.959515 17.083636 \r\nL 320.941253 188.23929 \r\nL 320.97169 53.243282 \r\nL 321.047782 191.453481 \r\nL 321.063 17.083636 \r\nL 321.081262 67.305366 \r\nL 321.09648 188.641064 \r\nL 321.178659 17.083636 \r\nL 321.184747 71.323104 \r\nL 321.2791 198.68541 \r\nL 321.291275 17.083636 \r\nL 321.330843 183.418004 \r\nL 321.403891 92.617118 \r\nL 321.483026 17.083636 \r\nL 321.501288 176.989623 \r\nL 321.510419 66.501818 \r\nL 321.613904 187.033969 \r\nL 321.528681 46.011353 \r\nL 321.619991 48.020222 \r\nL 321.656515 189.042838 \r\nL 321.720432 45.207805 \r\nL 321.729563 115.116452 \r\nL 321.73565 44.002483 \r\nL 321.79348 202.301375 \r\nL 321.842179 67.305366 \r\nL 321.88479 191.855255 \r\nL 321.906096 17.083636 \r\nL 321.960882 120.741286 \r\nL 321.997406 43.198936 \r\nL 321.988275 190.24816 \r\nL 322.070454 68.108914 \r\nL 322.173939 207.926208 \r\nL 322.103934 58.064568 \r\nL 322.18307 161.320443 \r\nL 322.210463 37.172328 \r\nL 322.225681 198.68541 \r\nL 322.292642 81.36745 \r\nL 322.344384 191.453481 \r\nL 322.329166 39.984745 \r\nL 322.405257 185.426874 \r\nL 322.429607 43.60071 \r\nL 322.514829 114.312905 \r\nL 322.618314 206.720887 \r\nL 322.533091 17.083636 \r\nL 322.624401 98.643725 \r\nL 322.682231 29.940399 \r\nL 322.670056 189.042838 \r\nL 322.73093 78.153259 \r\nL 322.749192 197.480089 \r\nL 322.737017 45.207805 \r\nL 322.840502 193.060576 \r\nL 322.852676 40.386519 \r\nL 322.950074 41.190067 \r\nL 323.029209 176.587849 \r\nL 323.053558 32.351042 \r\nL 323.059646 80.162129 \r\nL 323.068777 206.720887 \r\nL 323.157043 32.752816 \r\nL 323.166174 186.632195 \r\nL 323.266615 180.203814 \r\nL 323.333576 35.565233 \r\nL 323.34575 206.319113 \r\nL 323.379231 86.992284 \r\nL 323.424886 62.885854 \r\nL 323.443148 177.793171 \r\nL 323.482715 72.528426 \r\nL 323.52837 183.418004 \r\nL 323.574025 58.868115 \r\nL 323.595331 122.348381 \r\nL 323.698816 46.011353 \r\nL 323.628811 195.069446 \r\nL 323.707947 79.358581 \r\nL 323.714034 197.480089 \r\nL 323.759689 31.547494 \r\nL 323.820562 150.47255 \r\nL 323.927091 35.967007 \r\nL 323.832737 209.533304 \r\nL 323.933178 77.349712 \r\nL 324.039706 181.409135 \r\nL 324.003182 21.101375 \r\nL 324.045794 126.36612 \r\nL 324.143191 17.083636 \r\nL 324.127973 197.078315 \r\nL 324.152322 82.572772 \r\nL 324.176671 195.069446 \r\nL 324.228414 22.70847 \r\nL 324.261894 73.331973 \r\nL 324.298418 193.060576 \r\nL 324.362335 17.083636 \r\nL 324.365379 62.885854 \r\nL 324.386684 17.083636 \r\nL 324.37451 178.596718 \r\nL 324.471907 73.331973 \r\nL 324.520606 203.104922 \r\nL 324.508431 26.324435 \r\nL 324.581479 101.456142 \r\nL 324.596697 17.083636 \r\nL 324.599741 199.890732 \r\nL 324.694095 67.305366 \r\nL 324.697138 67.305366 \r\nL 324.797579 203.104922 \r\nL 324.712357 37.574102 \r\nL 324.812798 126.36612 \r\nL 324.867584 33.556364 \r\nL 324.879758 192.257029 \r\nL 324.919326 45.207805 \r\nL 325.007592 207.524435 \r\nL 324.968025 19.494279 \r\nL 325.031942 103.063237 \r\nL 325.095859 70.92133 \r\nL 325.050204 203.506696 \r\nL 325.141514 87.394058 \r\nL 325.190212 198.283636 \r\nL 325.181081 79.358581 \r\nL 325.251086 95.429534 \r\nL 325.272391 195.872993 \r\nL 325.275435 50.029091 \r\nL 325.366745 161.320443 \r\nL 325.473273 43.60071 \r\nL 325.4124 195.069446 \r\nL 325.476317 146.856585 \r\nL 325.479361 146.053038 \r\nL 325.521972 60.475211 \r\nL 325.509797 195.069446 \r\nL 325.585889 117.527095 \r\nL 325.665024 203.90847 \r\nL 325.668068 17.083636 \r\nL 325.695461 153.284967 \r\nL 325.789815 60.073437 \r\nL 325.731985 205.113792 \r\nL 325.808077 118.330643 \r\nL 325.884168 31.949268 \r\nL 325.917649 203.506696 \r\nL 325.938954 53.243282 \r\nL 325.969391 208.327982 \r\nL 326.027221 105.875654 \r\nL 326.057657 195.069446 \r\nL 326.100269 41.993614 \r\nL 326.136793 91.411796 \r\nL 326.179404 202.301375 \r\nL 326.158098 52.841508 \r\nL 326.258539 177.793171 \r\nL 326.310282 17.083636 \r\nL 326.270714 207.524435 \r\nL 326.371155 93.822439 \r\nL 326.398548 196.676541 \r\nL 326.410723 46.011353 \r\nL 326.483771 140.829978 \r\nL 326.511164 23.913792 \r\nL 326.590299 200.694279 \r\nL 326.596386 105.072106 \r\nL 326.693784 192.658803 \r\nL 326.681609 50.430865 \r\nL 326.702915 84.179867 \r\nL 326.705958 84.179867 \r\nL 326.730308 183.418004 \r\nL 326.733351 26.726208 \r\nL 326.824661 174.177206 \r\nL 326.861185 17.083636 \r\nL 326.900753 197.480089 \r\nL 326.934233 98.241951 \r\nL 327.031631 207.524435 \r\nL 326.946408 17.083636 \r\nL 327.040762 43.198936 \r\nL 327.129028 17.083636 \r\nL 327.059024 195.47122 \r\nL 327.135115 104.670333 \r\nL 327.138159 201.096053 \r\nL 327.168596 26.726208 \r\nL 327.244687 148.061907 \r\nL 327.265993 35.967007 \r\nL 327.308604 189.042838 \r\nL 327.372521 81.769224 \r\nL 327.47905 195.069446 \r\nL 327.42122 60.876984 \r\nL 327.482093 81.769224 \r\nL 327.539923 17.083636 \r\nL 327.488181 195.47122 \r\nL 327.585578 54.850377 \r\nL 327.664713 207.524435 \r\nL 327.634277 33.15459 \r\nL 327.69515 146.454812 \r\nL 327.783416 17.083636 \r\nL 327.78646 211.542173 \r\nL 327.804722 147.660133 \r\nL 327.880814 213.952816 \r\nL 327.835159 17.083636 \r\nL 327.899076 160.91867 \r\nL 327.929512 19.494279 \r\nL 327.926469 200.694279 \r\nL 328.011691 66.903592 \r\nL 328.06039 198.68541 \r\nL 328.112132 54.850377 \r\nL 328.127351 129.58031 \r\nL 328.139525 179.400266 \r\nL 328.176049 37.172328 \r\nL 328.20953 115.92 \r\nL 328.252141 17.083636 \r\nL 328.270403 194.265898 \r\nL 328.319102 76.546164 \r\nL 328.410412 209.13153 \r\nL 328.325189 49.627317 \r\nL 328.428674 89.804701 \r\nL 328.48346 49.627317 \r\nL 328.480416 198.68541 \r\nL 328.535202 61.680532 \r\nL 328.562595 183.418004 \r\nL 328.623468 20.699601 \r\nL 328.644774 166.141729 \r\nL 328.675211 17.083636 \r\nL 328.705647 186.632195 \r\nL 328.75739 59.671663 \r\nL 328.815219 200.694279 \r\nL 328.784783 23.913792 \r\nL 328.863918 62.48408 \r\nL 328.894355 17.083636 \r\nL 328.870005 192.257029 \r\nL 328.970446 34.359911 \r\nL 329.013058 207.926208 \r\nL 329.083062 174.980754 \r\nL 329.128717 27.93153 \r\nL 329.165241 189.444612 \r\nL 329.192634 155.69561 \r\nL 329.210896 200.292506 \r\nL 329.226114 37.574102 \r\nL 329.2809 154.088514 \r\nL 329.283944 36.770554 \r\nL 329.344817 193.864124 \r\nL 329.393516 84.581641 \r\nL 329.442215 190.24816 \r\nL 329.414822 52.439734 \r\nL 329.506132 174.980754 \r\nL 329.567005 17.083636 \r\nL 329.52135 196.676541 \r\nL 329.618747 104.670333 \r\nL 329.688752 17.083636 \r\nL 329.679621 195.47122 \r\nL 329.713101 107.884523 \r\nL 329.746581 191.051707 \r\nL 329.798324 17.083636 \r\nL 329.81963 99.447273 \r\nL 329.865285 17.083636 \r\nL 329.913983 178.194945 \r\nL 329.929202 91.010022 \r\nL 329.941376 207.122661 \r\nL 330.032686 51.234412 \r\nL 330.038774 145.24949 \r\nL 330.041817 60.475211 \r\nL 330.063123 199.890732 \r\nL 330.151389 88.599379 \r\nL 330.227481 184.623326 \r\nL 330.212263 19.092506 \r\nL 330.260961 88.197605 \r\nL 330.273136 27.529756 \r\nL 330.321835 200.694279 \r\nL 330.36749 47.216674 \r\nL 330.370533 195.47122 \r\nL 330.446625 17.083636 \r\nL 330.477062 65.296497 \r\nL 330.486193 49.627317 \r\nL 330.489236 84.581641 \r\nL 330.498367 209.533304 \r\nL 330.501411 17.083636 \r\nL 330.595765 168.552373 \r\nL 330.644463 17.083636 \r\nL 330.623158 192.658803 \r\nL 330.705337 181.810909 \r\nL 330.811865 17.083636 \r\nL 330.754035 198.283636 \r\nL 330.820996 82.974545 \r\nL 330.91535 204.712018 \r\nL 330.830127 51.636186 \r\nL 330.930568 164.13286 \r\nL 330.994485 63.689401 \r\nL 330.970136 197.881863 \r\nL 331.043184 113.911131 \r\nL 331.101013 59.269889 \r\nL 331.13145 192.257029 \r\nL 331.143625 140.02643 \r\nL 331.213629 200.292506 \r\nL 331.22276 49.627317 \r\nL 331.234935 174.980754 \r\nL 331.317114 38.779424 \r\nL 331.262328 199.488958 \r\nL 331.344507 81.36745 \r\nL 331.435817 199.890732 \r\nL 331.444948 50.832639 \r\nL 331.454079 185.0251 \r\nL 331.551476 43.198936 \r\nL 331.536258 208.729756 \r\nL 331.566694 101.456142 \r\nL 331.578869 193.864124 \r\nL 331.633655 76.14439 \r\nL 331.64583 93.018891 \r\nL 331.648873 21.503149 \r\nL 331.664092 202.703149 \r\nL 331.755402 46.8149 \r\nL 331.816275 210.336851 \r\nL 331.831493 46.011353 \r\nL 331.868017 153.284967 \r\nL 331.962371 17.083636 \r\nL 331.910629 201.096053 \r\nL 331.977589 82.974545 \r\nL 332.059768 194.265898 \r\nL 331.989764 58.064568 \r\nL 332.090205 170.963016 \r\nL 332.117598 23.512018 \r\nL 332.141947 188.23929 \r\nL 332.202821 102.661463 \r\nL 332.236301 199.488958 \r\nL 332.306305 31.547494 \r\nL 332.358048 17.083636 \r\nL 332.415877 204.712018 \r\nL 332.522406 17.083636 \r\nL 332.491969 209.533304 \r\nL 332.531537 43.60071 \r\nL 332.635021 209.533304 \r\nL 332.543711 17.083636 \r\nL 332.644152 87.795831 \r\nL 332.711113 44.002483 \r\nL 332.662414 199.890732 \r\nL 332.735462 117.928869 \r\nL 332.738506 196.274767 \r\nL 332.750681 17.083636 \r\nL 332.841991 81.769224 \r\nL 332.863296 192.257029 \r\nL 332.930257 17.083636 \r\nL 332.954606 193.864124 \r\nL 333.039829 80.965676 \r\nL 333.042873 17.083636 \r\nL 333.061135 206.720887 \r\nL 333.149401 39.582971 \r\nL 333.161576 180.605588 \r\nL 333.240711 17.083636 \r\nL 333.258973 87.795831 \r\nL 333.262017 17.083636 \r\nL 333.344196 193.46235 \r\nL 333.365501 76.546164 \r\nL 333.462899 206.319113 \r\nL 333.371589 17.083636 \r\nL 333.475073 121.14306 \r\nL 333.578558 47.618448 \r\nL 333.560296 195.872993 \r\nL 333.587689 55.653925 \r\nL 333.685086 199.087184 \r\nL 333.639431 26.726208 \r\nL 333.697261 81.36745 \r\nL 333.72161 193.060576 \r\nL 333.712479 17.083636 \r\nL 333.785527 147.660133 \r\nL 333.87075 17.083636 \r\nL 333.809877 187.033969 \r\nL 333.895099 185.828647 \r\nL 333.898143 187.033969 \r\nL 333.949885 17.083636 \r\nL 333.955973 197.480089 \r\nL 334.010759 78.956807 \r\nL 334.062501 17.083636 \r\nL 334.065545 203.90847 \r\nL 334.095981 86.188736 \r\nL 334.175117 195.069446 \r\nL 334.105112 17.083636 \r\nL 334.205553 70.92133 \r\nL 334.275558 197.881863 \r\nL 334.23599 17.083636 \r\nL 334.302951 47.618448 \r\nL 334.354693 197.078315 \r\nL 334.403392 17.083636 \r\nL 334.47644 189.042838 \r\nL 334.512964 66.501818 \r\nL 334.592099 189.042838 \r\nL 334.573837 17.083636 \r\nL 334.619492 83.376319 \r\nL 334.689496 17.083636 \r\nL 334.69254 199.087184 \r\nL 334.719933 97.438404 \r\nL 334.722977 202.301375 \r\nL 334.738195 17.083636 \r\nL 334.826461 126.36612 \r\nL 334.893422 17.083636 \r\nL 334.917771 193.864124 \r\nL 334.93299 84.581641 \r\nL 334.990819 192.658803 \r\nL 334.996907 23.913792 \r\nL 335.042562 86.188736 \r\nL 335.127784 198.68541 \r\nL 335.082129 17.083636 \r\nL 335.155177 144.044169 \r\nL 335.228225 17.083636 \r\nL 335.203876 202.301375 \r\nL 335.261706 65.698271 \r\nL 335.362147 196.274767 \r\nL 335.307361 17.083636 \r\nL 335.371278 166.141729 \r\nL 335.453457 17.083636 \r\nL 335.380409 208.729756 \r\nL 335.483893 78.153259 \r\nL 335.587378 195.069446 \r\nL 335.520417 40.386519 \r\nL 335.593465 81.36745 \r\nL 335.617815 192.658803 \r\nL 335.690863 17.083636 \r\nL 335.794347 198.283636 \r\nL 335.803478 147.258359 \r\nL 335.84609 195.069446 \r\nL 335.818697 33.15459 \r\nL 335.891745 115.116452 \r\nL 335.967836 17.083636 \r\nL 335.995229 209.13153 \r\nL 335.998273 163.731086 \r\nL 336.077408 32.752816 \r\nL 336.007404 205.515565 \r\nL 336.123063 69.314235 \r\nL 336.199155 191.051707 \r\nL 336.156544 25.520887 \r\nL 336.235679 101.456142 \r\nL 336.269159 33.15459 \r\nL 336.314814 207.122661 \r\nL 336.345251 62.082306 \r\nL 336.387862 199.087184 \r\nL 336.436561 17.083636 \r\nL 336.454823 175.382528 \r\nL 336.509609 29.538625 \r\nL 336.564395 195.069446 \r\nL 336.567439 105.47388 \r\nL 336.594832 17.083636 \r\nL 336.616137 189.444612 \r\nL 336.677011 79.760355 \r\nL 336.70136 209.533304 \r\nL 336.725709 23.913792 \r\nL 336.743971 42.395388 \r\nL 336.756146 17.083636 \r\nL 336.798757 205.917339 \r\nL 336.838325 109.893392 \r\nL 336.847456 207.122661 \r\nL 336.932679 17.083636 \r\nL 336.947897 94.224213 \r\nL 337.042251 17.083636 \r\nL 337.039207 187.033969 \r\nL 337.057469 84.179867 \r\nL 337.151823 180.203814 \r\nL 337.118342 17.083636 \r\nL 337.167041 69.314235 \r\nL 337.218783 55.252151 \r\nL 337.224871 167.347051 \r\nL 337.243133 101.857916 \r\nL 337.294875 197.480089 \r\nL 337.255307 17.083636 \r\nL 337.355749 174.980754 \r\nL 337.462277 17.083636 \r\nL 337.450102 202.301375 \r\nL 337.465321 84.179867 \r\nL 337.474452 191.855255 \r\nL 337.477495 17.083636 \r\nL 337.574893 43.198936 \r\nL 337.650984 193.060576 \r\nL 337.602286 17.083636 \r\nL 337.687508 166.945277 \r\nL 337.754469 17.083636 \r\nL 337.794037 201.096053 \r\nL 337.800124 124.357251 \r\nL 337.824473 17.083636 \r\nL 337.812299 181.007361 \r\nL 337.906652 77.751486 \r\nL 337.909696 198.68541 \r\nL 338.007093 17.083636 \r\nL 338.016224 91.81357 \r\nL 338.067967 196.274767 \r\nL 338.043617 21.101375 \r\nL 338.113622 176.186075 \r\nL 338.22015 190.649933 \r\nL 338.226237 37.975876 \r\nL 338.281023 185.0251 \r\nL 338.27798 17.083636 \r\nL 338.338853 101.857916 \r\nL 338.439294 17.083636 \r\nL 338.384508 195.47122 \r\nL 338.445381 84.179867 \r\nL 338.466687 206.319113 \r\nL 338.539735 17.083636 \r\nL 338.554953 119.937738 \r\nL 338.600608 43.60071 \r\nL 338.615827 197.078315 \r\nL 338.661482 177.793171 \r\nL 338.76801 17.083636 \r\nL 338.764966 188.23929 \r\nL 338.774097 149.669002 \r\nL 338.792359 200.292506 \r\nL 338.786272 40.788293 \r\nL 338.844102 92.617118 \r\nL 338.883669 36.36878 \r\nL 338.935412 203.90847 \r\nL 338.95063 56.457472 \r\nL 338.953674 193.060576 \r\nL 338.996285 51.636186 \r\nL 339.063246 173.775432 \r\nL 339.09977 17.083636 \r\nL 339.081508 192.257029 \r\nL 339.175861 60.475211 \r\nL 339.227604 201.096053 \r\nL 339.261084 17.083636 \r\nL 339.294564 145.651264 \r\nL 339.303695 37.172328 \r\nL 339.34935 199.890732 \r\nL 339.404136 103.866785 \r\nL 339.486315 194.265898 \r\nL 339.501534 32.752816 \r\nL 339.513708 179.80204 \r\nL 339.577625 36.36878 \r\nL 339.595887 197.881863 \r\nL 339.62328 169.35592 \r\nL 339.659804 17.083636 \r\nL 339.650673 208.729756 \r\nL 339.726765 109.893392 \r\nL 339.748071 190.649933 \r\nL 339.793726 37.172328 \r\nL 339.836337 101.857916 \r\nL 339.89721 195.872993 \r\nL 339.86373 46.8149 \r\nL 339.939822 106.277428 \r\nL 340.015913 29.136851 \r\nL 340.006782 186.230421 \r\nL 340.04635 86.188736 \r\nL 340.088961 187.837517 \r\nL 340.155922 41.190067 \r\nL 340.158966 180.203814 \r\nL 340.174184 201.497827 \r\nL 340.186359 78.555033 \r\nL 340.204621 95.831308 \r\nL 340.302018 48.823769 \r\nL 340.232014 203.506696 \r\nL 340.308105 189.846386 \r\nL 340.326367 205.113792 \r\nL 340.359848 66.903592 \r\nL 340.362891 72.126652 \r\nL 340.399415 194.667672 \r\nL 340.438983 55.252151 \r\nL 340.442027 29.136851 \r\nL 340.454201 183.819778 \r\nL 340.53638 114.312905 \r\nL 340.642909 201.899601 \r\nL 340.615516 25.119113 \r\nL 340.645952 175.784302 \r\nL 340.746393 43.60071 \r\nL 340.719 190.24816 \r\nL 340.758568 104.268559 \r\nL 340.81031 39.984745 \r\nL 340.837703 191.051707 \r\nL 340.862053 74.537295 \r\nL 340.865096 183.418004 \r\nL 340.880315 27.529756 \r\nL 340.971625 154.892062 \r\nL 341.008149 33.958137 \r\nL 340.983799 181.810909 \r\nL 341.081197 100.25082 \r\nL 341.111633 201.497827 \r\nL 341.17555 25.520887 \r\nL 341.190769 86.59051 \r\nL 341.288166 192.257029 \r\nL 341.300341 49.225543 \r\nL 341.364258 204.310244 \r\nL 341.370345 40.386519 \r\nL 341.409913 170.963016 \r\nL 341.440349 30.342173 \r\nL 341.486004 200.292506 \r\nL 341.522528 93.018891 \r\nL 341.525572 194.265898 \r\nL 341.534703 23.512018 \r\nL 341.6321 42.797162 \r\nL 341.720367 210.336851 \r\nL 341.708192 26.726208 \r\nL 341.74776 178.194945 \r\nL 341.784284 43.198936 \r\nL 341.790371 201.899601 \r\nL 341.857332 182.614457 \r\nL 341.918205 186.632195 \r\nL 341.976035 40.386519 \r\nL 342.009515 186.230421 \r\nL 342.052126 36.770554 \r\nL 342.085607 49.225543 \r\nL 342.08865 41.993614 \r\nL 342.125174 192.257029 \r\nL 342.155611 96.634856 \r\nL 342.201266 211.542173 \r\nL 342.225615 27.127982 \r\nL 342.268227 161.320443 \r\nL 342.310838 47.216674 \r\nL 342.36258 200.292506 \r\nL 342.380842 101.456142 \r\nL 342.447803 17.083636 \r\nL 342.490414 204.712018 \r\nL 342.599986 33.15459 \r\nL 342.60303 69.314235 \r\nL 342.657816 208.327982 \r\nL 342.612161 17.083636 \r\nL 342.718689 168.150599 \r\nL 342.767388 29.538625 \r\nL 342.736951 204.712018 \r\nL 342.828261 177.793171 \r\nL 342.925659 17.083636 \r\nL 342.931746 185.426874 \r\nL 342.937833 74.537295 \r\nL 343.038274 195.872993 \r\nL 342.962183 38.779424 \r\nL 343.047405 157.302705 \r\nL 343.053493 43.198936 \r\nL 343.108279 201.899601 \r\nL 343.156977 119.134191 \r\nL 343.160021 197.881863 \r\nL 343.193501 32.351042 \r\nL 343.263506 83.376319 \r\nL 343.348728 17.083636 \r\nL 343.324379 194.667672 \r\nL 343.354816 95.429534 \r\nL 343.415689 205.515565 \r\nL 343.436995 22.306696 \r\nL 343.464388 116.723548 \r\nL 343.500912 17.083636 \r\nL 343.503955 203.104922 \r\nL 343.570916 82.170998 \r\nL 343.637877 196.676541 \r\nL 343.601353 21.503149 \r\nL 343.683532 159.311574 \r\nL 343.765711 56.859246 \r\nL 343.744405 200.694279 \r\nL 343.793104 89.402927 \r\nL 343.850933 210.738625 \r\nL 343.84789 42.395388 \r\nL 343.905719 187.033969 \r\nL 343.908763 199.890732 \r\nL 343.923981 44.002483 \r\nL 343.990942 130.383858 \r\nL 344.003117 27.127982 \r\nL 344.073121 204.712018 \r\nL 344.09747 67.305366 \r\nL 344.164431 185.426874 \r\nL 344.106601 17.083636 \r\nL 344.210086 140.829978 \r\nL 344.222261 17.083636 \r\nL 344.28009 199.488958 \r\nL 344.319658 41.190067 \r\nL 344.417055 197.480089 \r\nL 344.353138 28.735078 \r\nL 344.42923 135.205144 \r\nL 344.535758 17.083636 \r\nL 344.505322 185.828647 \r\nL 344.541846 72.9302 \r\nL 344.572282 193.46235 \r\nL 344.593588 17.887184 \r\nL 344.654461 142.838847 \r\nL 344.76099 17.083636 \r\nL 344.700116 205.515565 \r\nL 344.767077 81.36745 \r\nL 344.870562 209.13153 \r\nL 344.855343 40.788293 \r\nL 344.879693 154.088514 \r\nL 344.925348 21.101375 \r\nL 344.928391 197.078315 \r\nL 344.995352 47.618448 \r\nL 345.0684 199.087184 \r\nL 345.077531 35.163459 \r\nL 345.111012 149.669002 \r\nL 345.156667 35.967007 \r\nL 345.153623 187.837517 \r\nL 345.226671 97.438404 \r\nL 345.266239 177.391397 \r\nL 345.25102 67.70714 \r\nL 345.272326 106.277428 \r\nL 345.27537 38.779424 \r\nL 345.281457 210.336851 \r\nL 345.381898 118.330643 \r\nL 345.391029 17.083636 \r\nL 345.464077 190.24816 \r\nL 345.49147 54.046829 \r\nL 345.594955 17.083636 \r\nL 345.604086 199.087184 \r\nL 345.689308 17.083636 \r\nL 345.716701 69.716009 \r\nL 345.734963 17.083636 \r\nL 345.826273 191.453481 \r\nL 345.878016 17.083636 \r\nL 345.865841 207.122661 \r\nL 345.935845 134.80337 \r\nL 345.978457 197.480089 \r\nL 345.951064 17.083636 \r\nL 346.030199 121.14306 \r\nL 346.121509 17.083636 \r\nL 346.112378 208.729756 \r\nL 346.139771 113.509357 \r\nL 346.179339 17.083636 \r\nL 346.148902 205.113792 \r\nL 346.25543 66.501818 \r\nL 346.301085 199.890732 \r\nL 346.352828 17.083636 \r\nL 346.365002 191.855255 \r\nL 346.422832 19.896053 \r\nL 346.43805 193.864124 \r\nL 346.474574 44.806031 \r\nL 346.489793 27.93153 \r\nL 346.58719 210.738625 \r\nL 346.6785 17.083636 \r\nL 346.696762 191.855255 \r\nL 346.763723 17.083636 \r\nL 346.748504 197.881863 \r\nL 346.812421 136.410466 \r\nL 346.833727 203.90847 \r\nL 346.873295 19.092506 \r\nL 346.921993 133.196275 \r\nL 346.982867 29.136851 \r\nL 346.995041 190.24816 \r\nL 347.031565 86.59051 \r\nL 347.034609 204.310244 \r\nL 347.138094 29.538625 \r\nL 347.141137 69.716009 \r\nL 347.144181 17.083636 \r\nL 347.205054 196.274767 \r\nL 347.250709 68.510687 \r\nL 347.338976 192.658803 \r\nL 347.311583 32.351042 \r\nL 347.363325 123.151929 \r\nL 347.415067 17.083636 \r\nL 347.469853 203.90847 \r\nL 347.472897 47.216674 \r\nL 347.545945 183.819778 \r\nL 347.530727 17.083636 \r\nL 347.582469 54.046829 \r\nL 347.594644 36.770554 \r\nL 347.618993 183.418004 \r\nL 347.646386 70.92133 \r\nL 347.719434 187.033969 \r\nL 347.667692 17.083636 \r\nL 347.755958 133.598049 \r\nL 347.819875 17.083636 \r\nL 347.789438 173.373659 \r\nL 347.868574 94.625987 \r\nL 347.92336 202.301375 \r\nL 347.984233 17.083636 \r\nL 348.060325 199.890732 \r\nL 348.096849 117.125322 \r\nL 348.148591 39.984745 \r\nL 348.145547 197.881863 \r\nL 348.206421 70.92133 \r\nL 348.26425 208.729756 \r\nL 348.297731 28.333304 \r\nL 348.312949 198.283636 \r\nL 348.315993 17.48541 \r\nL 348.410346 199.890732 \r\nL 348.425565 69.314235 \r\nL 348.519918 17.083636 \r\nL 348.477307 207.926208 \r\nL 348.522962 91.010022 \r\nL 348.565573 17.083636 \r\nL 348.62949 199.488958 \r\nL 348.732975 39.984745 \r\nL 348.742106 95.027761 \r\nL 348.787761 17.083636 \r\nL 348.763412 185.828647 \r\nL 348.851678 28.333304 \r\nL 348.918639 201.096053 \r\nL 348.96125 17.083636 \r\nL 349.01908 206.720887 \r\nL 349.082997 145.651264 \r\nL 349.107346 17.48541 \r\nL 349.189525 197.078315 \r\nL 349.195612 80.563902 \r\nL 349.219962 17.083636 \r\nL 349.2017 190.649933 \r\nL 349.244311 60.876984 \r\nL 349.347796 201.899601 \r\nL 349.253442 31.949268 \r\nL 349.353883 98.643725 \r\nL 349.454324 17.083636 \r\nL 349.405625 184.221552 \r\nL 349.460411 106.277428 \r\nL 349.506066 189.846386 \r\nL 349.503023 17.083636 \r\nL 349.56694 25.520887 \r\nL 349.636944 207.524435 \r\nL 349.612595 17.083636 \r\nL 349.676512 130.785632 \r\nL 349.706948 17.083636 \r\nL 349.740429 211.140399 \r\nL 349.789127 43.198936 \r\nL 349.801302 17.083636 \r\nL 349.904787 193.864124 \r\nL 350.008271 17.083636 \r\nL 349.916961 207.524435 \r\nL 350.017402 95.831308 \r\nL 350.020446 95.027761 \r\nL 350.063057 19.494279 \r\nL 350.035664 201.096053 \r\nL 350.130018 70.117783 \r\nL 350.136105 210.336851 \r\nL 350.178717 17.083636 \r\nL 350.23959 103.063237 \r\nL 350.294376 20.699601 \r\nL 350.288289 205.917339 \r\nL 350.346118 99.447273 \r\nL 350.367424 190.24816 \r\nL 350.391773 35.565233 \r\nL 350.452647 163.329313 \r\nL 350.45569 17.083636 \r\nL 350.473952 209.533304 \r\nL 350.562219 36.770554 \r\nL 350.617005 197.881863 \r\nL 350.629179 34.761685 \r\nL 350.674834 100.652594 \r\nL 350.677878 45.609579 \r\nL 350.699184 205.917339 \r\nL 350.78745 72.9302 \r\nL 350.790494 43.60071 \r\nL 350.869629 193.864124 \r\nL 350.897022 74.537295 \r\nL 350.973114 198.283636 \r\nL 350.927459 33.15459 \r\nL 350.979201 53.243282 \r\nL 351.049205 17.083636 \r\nL 350.985288 193.864124 \r\nL 351.070511 163.329313 \r\nL 351.073555 191.855255 \r\nL 351.082686 37.574102 \r\nL 351.167908 125.160798 \r\nL 351.216607 17.083636 \r\nL 351.265306 202.703149 \r\nL 351.27748 97.840177 \r\nL 351.387052 209.533304 \r\nL 351.292699 17.083636 \r\nL 351.390096 198.68541 \r\nL 351.457057 46.011353 \r\nL 351.499668 95.027761 \r\nL 351.584891 191.453481 \r\nL 351.569672 17.083636 \r\nL 351.612284 189.042838 \r\nL 351.651851 44.002483 \r\nL 351.648808 195.069446 \r\nL 351.724899 91.81357 \r\nL 351.767511 200.694279 \r\nL 351.800991 17.083636 \r\nL 351.831428 137.615787 \r\nL 351.941 17.083636 \r\nL 351.855777 195.069446 \r\nL 351.944043 41.190067 \r\nL 352.041441 190.649933 \r\nL 352.026222 17.083636 \r\nL 352.056659 122.348381 \r\nL 352.147969 18.690732 \r\nL 352.1571 198.68541 \r\nL 352.169275 69.716009 \r\nL 352.19058 187.435743 \r\nL 352.196668 25.520887 \r\nL 352.278847 158.508027 \r\nL 352.345807 17.083636 \r\nL 352.318414 181.409135 \r\nL 352.391462 80.965676 \r\nL 352.418855 37.574102 \r\nL 352.400593 187.837517 \r\nL 352.48886 137.615787 \r\nL 352.491903 184.623326 \r\nL 352.58017 21.503149 \r\nL 352.598432 157.704479 \r\nL 352.61365 25.119113 \r\nL 352.680611 195.872993 \r\nL 352.714091 55.252151 \r\nL 352.717135 54.850377 \r\nL 352.732353 197.078315 \r\nL 352.802358 17.083636 \r\nL 352.829751 137.615787 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\nL 352.860187 193.46235 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p856ccda7d2\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(rewards)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Da questo grafico, non è possibile dedurre nulla, perché a causa della natura del processo di addestramento stocastico la durata delle sessioni di addestramento varia notevolmente. Per dare più senso a questo grafico, possiamo calcolare la **media mobile** su una serie di esperimenti, diciamo 100. Questo può essere fatto comodamente usando `np.convolve`:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814cc63488>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.461486 248.518125\" width=\"379.461486pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.461486 248.518125 \r\nL 379.461486 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"mb0fbef4acd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.439343\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.533093 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.373004\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.466754 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.306665\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.400415 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"292.240326\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.334076 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"353.173986\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(334.086486 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m5a5a115a9b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"200.372467\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 204.171686)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"170.128782\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 173.928)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"139.885096\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 143.684315)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"109.641411\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 113.44063)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"79.397726\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 83.196944)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"49.15404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 52.953259)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"18.910355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 22.709574)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_14\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p49207e09be)\" d=\"M 48.505682 214.121246 \r\nL 48.581849 213.280472 \r\nL 48.627549 213.607104 \r\nL 48.648876 214.115198 \r\nL 48.694576 213.316764 \r\nL 48.70067 213.33491 \r\nL 48.79207 212.584867 \r\nL 48.743323 213.818809 \r\nL 48.822537 212.723988 \r\nL 48.932217 213.165546 \r\nL 48.883471 212.603013 \r\nL 48.938311 213.00223 \r\nL 48.965731 212.869158 \r\nL 49.005338 213.95793 \r\nL 49.069318 213.322813 \r\nL 49.127205 214.756364 \r\nL 49.200326 214.066808 \r\nL 49.246026 214.405537 \r\nL 49.249072 214.514414 \r\nL 49.328286 213.486129 \r\nL 49.349613 213.268374 \r\nL 49.340473 213.57686 \r\nL 49.35266 213.33491 \r\nL 49.48062 211.320681 \r\nL 49.483667 211.42351 \r\nL 49.544601 209.899228 \r\nL 49.550694 209.965764 \r\nL 49.657328 209.530255 \r\nL 49.584208 210.46176 \r\nL 49.663421 209.820594 \r\nL 49.678655 209.433475 \r\nL 49.699982 208.671334 \r\nL 49.797475 209.022161 \r\nL 49.800522 209.137087 \r\nL 49.873643 207.73378 \r\nL 49.904109 208.042265 \r\nL 49.934576 207.213589 \r\nL 49.937623 207.213589 \r\nL 50.00465 207.600708 \r\nL 50.074724 205.689307 \r\nL 50.196591 207.624903 \r\nL 50.211824 208.253971 \r\nL 50.266665 207.376904 \r\nL 50.306271 207.667244 \r\nL 50.309318 207.516025 \r\nL 50.379392 208.526164 \r\nL 50.409859 208.030168 \r\nL 50.443372 208.574554 \r\nL 50.461652 207.485782 \r\nL 50.513446 204.473511 \r\nL 50.580473 207.098663 \r\nL 50.58352 207.068419 \r\nL 50.607893 207.637 \r\nL 50.61094 207.576513 \r\nL 50.70234 208.380995 \r\nL 50.650547 207.455538 \r\nL 50.726714 208.193484 \r\nL 50.748041 207.437392 \r\nL 50.802881 209.681473 \r\nL 50.812021 209.415329 \r\nL 50.818114 209.820594 \r\nL 50.888188 206.112718 \r\nL 50.894281 206.185303 \r\nL 50.936935 206.203449 \r\nL 51.031382 204.751753 \r\nL 51.046615 204.515852 \r\nL 51.113643 205.749794 \r\nL 51.116689 205.592527 \r\nL 51.138016 205.822379 \r\nL 51.156296 204.794094 \r\nL 51.192856 205.017897 \r\nL 51.275117 201.322119 \r\nL 51.320817 201.370509 \r\nL 51.445731 198.358237 \r\nL 51.339097 201.715287 \r\nL 51.451824 198.745357 \r\nL 51.454871 198.721162 \r\nL 51.464011 199.344182 \r\nL 51.497525 199.156671 \r\nL 51.543225 200.366418 \r\nL 51.610252 199.616375 \r\nL 51.722979 198.660674 \r\nL 51.683372 200.088176 \r\nL 51.732119 198.763503 \r\nL 51.972807 194.644313 \r\nL 52.106861 190.386002 \r\nL 52.116001 190.555367 \r\nL 52.186075 192.793399 \r\nL 52.231775 191.057412 \r\nL 52.414576 195.781475 \r\nL 52.256149 190.573513 \r\nL 52.441996 194.136219 \r\nL 52.612611 187.065245 \r\nL 52.627844 187.567291 \r\nL 52.752758 190.373905 \r\nL 52.761898 190.246881 \r\nL 52.780178 191.232825 \r\nL 52.798458 190.960632 \r\nL 52.929466 196.737176 \r\nL 53.066566 193.095836 \r\nL 53.069613 193.107934 \r\nL 53.19148 195.690744 \r\nL 53.075706 192.920423 \r\nL 53.264601 195.013286 \r\nL 53.298114 193.531345 \r\nL 53.371235 195.745183 \r\nL 53.383421 196.265374 \r\nL 53.416935 194.263242 \r\nL 53.419982 194.414461 \r\nL 53.493102 192.0736 \r\nL 53.532709 193.60393 \r\nL 53.572316 194.42051 \r\nL 53.633249 193.047446 \r\nL 53.636296 193.07769 \r\nL 53.685043 191.680432 \r\nL 53.75207 193.761197 \r\nL 53.785584 195.545575 \r\nL 53.873937 191.982869 \r\nL 53.928778 193.295445 \r\nL 53.992758 192.738961 \r\nL 54.084158 191.49897 \r\nL 54.004945 193.374078 \r\nL 54.117672 192.170379 \r\nL 54.135952 193.737002 \r\nL 54.221259 191.765114 \r\nL 54.224306 192.037307 \r\nL 54.3218 190.954583 \r\nL 54.28524 192.267159 \r\nL 54.337033 191.408239 \r\nL 54.34008 191.819553 \r\nL 54.428434 189.998883 \r\nL 54.434527 190.023078 \r\nL 54.464994 188.837525 \r\nL 54.525928 191.940527 \r\nL 54.614281 190.688439 \r\nL 54.550301 192.666376 \r\nL 54.647795 191.075558 \r\nL 54.745289 192.630083 \r\nL 54.672168 191.045314 \r\nL 54.760522 191.825601 \r\nL 55.049957 181.464115 \r\nL 55.086517 184.31307 \r\nL 55.199244 186.157935 \r\nL 55.162684 183.54488 \r\nL 55.214478 186.049058 \r\nL 55.327205 182.552888 \r\nL 55.257131 186.666029 \r\nL 55.351579 183.369467 \r\nL 55.382045 184.294924 \r\nL 55.409466 182.73435 \r\nL 55.470399 184.11951 \r\nL 55.558753 182.504498 \r\nL 55.528286 184.367509 \r\nL 55.57094 184.173949 \r\nL 55.62578 187.107587 \r\nL 55.674527 183.732391 \r\nL 55.677574 183.853366 \r\nL 55.768974 181.403627 \r\nL 55.796394 181.857283 \r\nL 55.811628 182.849276 \r\nL 55.875608 179.855151 \r\nL 55.896935 180.109198 \r\nL 55.924355 179.105107 \r\nL 55.979195 183.06703 \r\nL 55.982242 182.903714 \r\nL 55.988335 183.484393 \r\nL 56.064502 180.605194 \r\nL 56.079736 181.204019 \r\nL 56.16809 183.242444 \r\nL 56.110203 180.326952 \r\nL 56.207697 182.431913 \r\nL 56.219883 181.718162 \r\nL 56.265584 183.901756 \r\nL 56.308237 183.278736 \r\nL 56.381357 186.496664 \r\nL 56.424011 184.917944 \r\nL 56.585485 177.236048 \r\nL 56.594625 177.822775 \r\nL 56.606812 179.413593 \r\nL 56.686026 176.927562 \r\nL 56.698213 177.441705 \r\nL 56.704306 176.625125 \r\nL 56.79266 180.199929 \r\nL 56.8932 183.647709 \r\nL 56.91148 182.486351 \r\nL 57.054674 176.945708 \r\nL 57.066861 178.04053 \r\nL 57.149122 174.048363 \r\nL 57.155215 174.362898 \r\nL 57.213102 171.901062 \r\nL 57.252709 175.342793 \r\nL 57.38981 180.599145 \r\nL 57.395903 179.945882 \r\nL 57.54519 185.994619 \r\nL 57.572611 185.184088 \r\nL 57.645731 181.839137 \r\nL 57.700571 182.389572 \r\nL 57.831579 179.280521 \r\nL 57.874232 177.980042 \r\nL 57.913839 182.752496 \r\nL 57.919932 183.302931 \r\nL 57.938213 182.292792 \r\nL 58.017426 177.508241 \r\nL 58.075313 178.639355 \r\nL 58.1789 179.679737 \r\nL 58.108827 178.258284 \r\nL 58.184994 179.038571 \r\nL 58.200227 177.381217 \r\nL 58.258114 182.468205 \r\nL 58.273348 181.724211 \r\nL 58.297721 183.919902 \r\nL 58.373888 181.452017 \r\nL 58.416542 183.411808 \r\nL 58.425682 182.710155 \r\nL 58.504896 184.803018 \r\nL 58.520129 183.859415 \r\nL 58.526222 184.464288 \r\nL 58.562783 180.29066 \r\nL 58.599343 181.022557 \r\nL 58.736443 176.776344 \r\nL 58.62067 181.143532 \r\nL 58.73949 176.927562 \r\nL 58.861357 181.397579 \r\nL 58.888778 180.974167 \r\nL 58.891824 180.447927 \r\nL 58.983225 183.804976 \r\nL 59.095952 182.165768 \r\nL 59.108139 182.504498 \r\nL 59.141652 183.472296 \r\nL 59.150792 181.252409 \r\nL 59.202586 181.675821 \r\nL 59.239146 182.425864 \r\nL 59.31836 181.161678 \r\nL 59.348827 183.429954 \r\nL 59.39148 180.423732 \r\nL 59.421947 180.804802 \r\nL 59.428041 180.974167 \r\nL 59.431087 180.550756 \r\nL 59.552955 178.258284 \r\nL 59.568188 179.389398 \r\nL 59.632168 176.764246 \r\nL 59.641308 176.854977 \r\nL 59.690055 177.713898 \r\nL 59.766222 173.026127 \r\nL 59.772316 173.401148 \r\nL 59.805829 171.314334 \r\nL 59.863716 171.399016 \r\nL 59.90637 172.076475 \r\nL 59.994724 168.090357 \r\nL 60.119638 173.957632 \r\nL 60.125731 173.691488 \r\nL 60.250645 177.719947 \r\nL 60.134871 173.274125 \r\nL 60.253692 177.471948 \r\nL 60.302439 175.064551 \r\nL 60.348139 178.427649 \r\nL 60.354232 177.99214 \r\nL 60.390792 179.685786 \r\nL 60.457819 176.455761 \r\nL 60.491333 175.348842 \r\nL 60.561407 177.012244 \r\nL 60.564453 176.558589 \r\nL 60.5675 176.776344 \r\nL 60.634527 174.054412 \r\nL 60.683274 171.392968 \r\nL 60.747254 173.334612 \r\nL 60.750301 173.068468 \r\nL 60.829515 175.657327 \r\nL 61.054969 185.885742 \r\nL 61.076296 184.434045 \r\nL 61.140276 181.839137 \r\nL 61.170743 182.323035 \r\nL 61.271284 178.820817 \r\nL 61.27433 178.972035 \r\nL 61.313937 176.69771 \r\nL 61.417525 166.360418 \r\nL 61.438851 167.8847 \r\nL 61.466271 169.675126 \r\nL 61.539392 167.654848 \r\nL 61.554625 169.451323 \r\nL 61.563765 168.900888 \r\nL 61.627746 175.772253 \r\nL 61.652119 177.477997 \r\nL 61.731333 182.359328 \r\nL 61.670399 177.236048 \r\nL 61.773986 180.230172 \r\nL 61.777033 180.072905 \r\nL 61.82578 182.310938 \r\nL 61.865387 180.792705 \r\nL 61.868434 181.48831 \r\nL 61.938507 176.788441 \r\nL 61.953741 177.205804 \r\nL 62.057328 170.842533 \r\nL 62.072561 172.645056 \r\nL 62.115215 170.092489 \r\nL 62.081701 172.717641 \r\nL 62.203569 171.223603 \r\nL 62.43207 185.335307 \r\nL 62.218802 170.812289 \r\nL 62.538704 182.812983 \r\nL 62.748925 166.705196 \r\nL 62.751972 167.183047 \r\nL 62.782439 165.82813 \r\nL 62.822045 169.445274 \r\nL 62.889072 168.368599 \r\nL 62.940866 171.054238 \r\nL 62.943913 170.503803 \r\nL 62.99266 178.04053 \r\nL 63.007893 178.016335 \r\nL 63.02008 179.722079 \r\nL 63.10234 175.560547 \r\nL 63.105387 175.717815 \r\nL 63.208974 172.832567 \r\nL 63.11148 175.790399 \r\nL 63.233348 174.078607 \r\nL 63.321701 173.376953 \r\nL 63.352168 175.524255 \r\nL 63.431382 177.477997 \r\nL 63.367402 174.520165 \r\nL 63.467942 176.352932 \r\nL 63.592856 170.407023 \r\nL 63.595903 170.509852 \r\nL 63.659883 168.17504 \r\nL 63.67207 170.648973 \r\nL 63.696443 170.225561 \r\nL 63.778704 174.169338 \r\nL 63.73605 169.112594 \r\nL 63.818311 174.054412 \r\nL 63.931038 178.361113 \r\nL 63.830498 173.891096 \r\nL 63.943225 177.598972 \r\nL 64.065092 172.499887 \r\nL 63.961505 178.173602 \r\nL 64.092512 173.001932 \r\nL 64.381947 156.367905 \r\nL 64.397181 157.734919 \r\nL 64.519048 165.531741 \r\nL 64.543421 164.775649 \r\nL 64.552561 164.58209 \r\nL 64.583028 168.144796 \r\nL 64.589122 167.872603 \r\nL 64.671382 175.391183 \r\nL 64.726222 172.511984 \r\nL 65.006517 152.811247 \r\nL 64.756689 172.850713 \r\nL 65.064404 156.234833 \r\nL 65.067451 158.182526 \r\nL 65.134478 153.688314 \r\nL 65.174085 155.781177 \r\nL 65.204552 153.174172 \r\nL 65.244158 159.428566 \r\nL 65.271579 157.63814 \r\nL 65.277672 157.353849 \r\nL 65.329466 160.729044 \r\nL 65.356886 159.452761 \r\nL 65.451333 164.993404 \r\nL 65.487893 163.529609 \r\nL 65.606714 166.862464 \r\nL 65.548827 163.257416 \r\nL 65.624994 166.469296 \r\nL 65.743814 164.787747 \r\nL 65.658507 167.098364 \r\nL 65.749908 165.035745 \r\nL 65.874822 169.548103 \r\nL 65.880915 168.707328 \r\nL 65.899195 167.709287 \r\nL 65.908335 167.763725 \r\nL 65.975362 163.23927 \r\nL 65.920522 168.731523 \r\nL 66.051529 164.654675 \r\nL 66.054576 165.193012 \r\nL 66.09723 163.051759 \r\nL 66.155117 163.735266 \r\nL 66.280031 168.168991 \r\nL 66.176443 162.586006 \r\nL 66.322684 166.16081 \r\nL 66.444552 155.775129 \r\nL 66.459785 157.093753 \r\nL 66.517672 158.950715 \r\nL 66.532905 155.442448 \r\nL 66.554232 150.657897 \r\nL 66.642586 156.186443 \r\nL 66.670006 159.876172 \r\nL 66.797967 158.878131 \r\nL 66.810154 157.910333 \r\nL 66.846714 163.408635 \r\nL 66.852807 162.997321 \r\nL 66.855854 164.309897 \r\nL 66.938114 158.345842 \r\nL 66.953348 159.26525 \r\nL 67.044748 161.648452 \r\nL 66.977721 157.553457 \r\nL 67.059982 159.192665 \r\nL 67.066075 159.089836 \r\nL 67.133102 155.406156 \r\nL 67.175756 158.424475 \r\nL 67.187942 159.676564 \r\nL 67.245829 154.438358 \r\nL 67.349416 148.123476 \r\nL 67.389023 151.855547 \r\nL 67.39207 151.819254 \r\nL 67.395117 152.448323 \r\nL 67.529171 161.848061 \r\nL 67.541357 160.74719 \r\nL 67.584011 159.851977 \r\nL 67.617525 163.565902 \r\nL 67.644945 162.1384 \r\nL 67.651038 163.311855 \r\nL 67.739392 157.759114 \r\nL 67.742439 158.170428 \r\nL 67.836886 153.065294 \r\nL 67.885633 155.121865 \r\nL 67.9161 159.114031 \r\nL 67.977033 153.204415 \r\nL 67.986173 154.057287 \r\nL 68.013593 152.841491 \r\nL 68.050154 157.692578 \r\nL 68.065387 156.924389 \r\nL 68.111087 157.269167 \r\nL 68.114134 156.10176 \r\nL 68.132414 155.140011 \r\nL 68.205534 159.833831 \r\nL 68.211628 158.968862 \r\nL 68.382242 169.330348 \r\nL 68.388335 169.148886 \r\nL 68.391382 168.961375 \r\nL 68.430989 172.747885 \r\nL 68.446222 174.508067 \r\nL 68.510203 169.681175 \r\nL 68.531529 170.884874 \r\nL 68.555903 169.312202 \r\nL 68.638163 171.084482 \r\nL 68.64121 170.909069 \r\nL 68.662537 171.786136 \r\nL 68.680817 168.919034 \r\nL 68.683864 169.03396 \r\nL 68.747844 164.24336 \r\nL 68.808778 166.711245 \r\nL 68.860571 168.870644 \r\nL 68.912365 166.003543 \r\nL 69.034232 161.854109 \r\nL 69.046419 162.023474 \r\nL 69.052512 161.769427 \r\nL 69.137819 157.432482 \r\nL 69.070792 161.854109 \r\nL 69.17438 159.737051 \r\nL 69.22922 160.995189 \r\nL 69.213986 159.228957 \r\nL 69.296247 160.977042 \r\nL 69.509515 149.06103 \r\nL 69.512561 149.63566 \r\nL 69.634429 156.513074 \r\nL 69.643569 155.206547 \r\nL 69.683176 157.305459 \r\nL 69.759343 153.845581 \r\nL 69.987844 141.83279 \r\nL 69.792856 154.256896 \r\nL 70.045731 145.262424 \r\nL 70.054871 146.732267 \r\nL 70.106665 142.11708 \r\nL 70.161505 135.626785 \r\nL 70.213299 142.389273 \r\nL 70.216345 141.917472 \r\nL 70.332119 144.488185 \r\nL 70.265092 141.16138 \r\nL 70.338213 144.203895 \r\nL 70.40524 141.627133 \r\nL 70.435706 145.607202 \r\nL 70.4418 145.050718 \r\nL 70.56976 152.599542 \r\nL 70.5789 149.550978 \r\nL 70.652021 156.011029 \r\nL 70.673348 155.369863 \r\nL 70.706861 158.732961 \r\nL 70.728188 162.725127 \r\nL 70.813495 156.283222 \r\nL 71.023716 145.395496 \r\nL 71.04809 148.286792 \r\nL 71.203471 167.648799 \r\nL 71.224797 163.759461 \r\nL 71.340571 158.230916 \r\nL 71.346665 158.920472 \r\nL 71.392365 151.831352 \r\nL 71.395412 151.849498 \r\nL 71.398458 151.819254 \r\nL 71.511186 140.326654 \r\nL 71.538606 144.149456 \r\nL 71.617819 149.859464 \r\nL 71.651333 147.742406 \r\nL 71.66352 145.389447 \r\nL 71.742733 149.218298 \r\nL 71.761014 147.996453 \r\nL 71.767107 147.155678 \r\nL 71.803667 150.639751 \r\nL 71.837181 149.587271 \r\nL 71.864601 150.301021 \r\nL 71.907254 145.431788 \r\nL 71.916394 144.603111 \r\nL 71.974281 153.119733 \r\nL 72.108335 149.581222 \r\nL 71.998655 154.456504 \r\nL 72.117475 149.907854 \r\nL 72.221063 156.476782 \r\nL 72.239343 155.793275 \r\nL 72.272856 154.317383 \r\nL 72.318557 157.759114 \r\nL 72.327697 157.378044 \r\nL 72.431284 163.904631 \r\nL 72.443471 160.722995 \r\nL 72.452611 161.962987 \r\nL 72.507451 158.309549 \r\nL 72.547058 160.79558 \r\nL 72.583618 161.594014 \r\nL 72.687205 154.244798 \r\nL 72.748139 155.109767 \r\nL 72.735952 152.218471 \r\nL 72.790792 153.119733 \r\nL 72.851726 151.758767 \r\nL 72.860866 153.331439 \r\nL 72.900473 152.980612 \r\nL 72.91266 153.779045 \r\nL 72.961407 150.966383 \r\nL 72.97664 148.4864 \r\nL 73.019294 151.395843 \r\nL 73.071087 150.089316 \r\nL 73.125928 152.17613 \r\nL 73.162488 147.325043 \r\nL 73.214281 145.558812 \r\nL 73.250842 150.234485 \r\nL 73.403176 162.319862 \r\nL 73.421456 161.140358 \r\nL 73.430596 160.771385 \r\nL 73.476296 165.743447 \r\nL 73.488483 165.301889 \r\nL 73.512856 167.975431 \r\nL 73.595117 165.078086 \r\nL 73.60121 165.495449 \r\nL 73.790104 172.282132 \r\nL 73.61035 165.199061 \r\nL 73.802291 170.552193 \r\nL 73.887598 168.398843 \r\nL 73.823618 170.80624 \r\nL 73.911972 169.977563 \r\nL 74.021652 174.036266 \r\nL 73.936345 168.846449 \r\nL 74.036886 173.812462 \r\nL 74.094773 170.612681 \r\nL 74.158753 171.181262 \r\nL 74.17094 170.098538 \r\nL 74.192267 170.201366 \r\nL 74.301947 162.265423 \r\nL 74.347647 161.696842 \r\nL 74.426861 166.935048 \r\nL 74.554822 162.477129 \r\nL 74.463421 167.697189 \r\nL 74.573102 163.209026 \r\nL 74.594429 164.527651 \r\nL 74.667549 162.04162 \r\nL 74.838163 150.863554 \r\nL 74.679736 162.76142 \r\nL 74.902144 152.393884 \r\nL 74.91433 151.976522 \r\nL 74.926517 152.992709 \r\nL 74.929564 154.160116 \r\nL 75.033151 151.74667 \r\nL 75.042291 152.877783 \r\nL 75.066665 151.117601 \r\nL 75.094085 151.547061 \r\nL 75.106271 147.573041 \r\nL 75.145878 154.033092 \r\nL 75.203765 152.285007 \r\nL 75.206812 152.635834 \r\nL 75.261652 146.913729 \r\nL 75.295166 144.264382 \r\nL 75.3561 148.516644 \r\nL 75.462733 155.859811 \r\nL 75.487107 154.813379 \r\nL 75.51148 153.234659 \r\nL 75.563274 161.702891 \r\nL 75.566321 161.473039 \r\nL 75.633348 164.273604 \r\nL 75.672955 161.733135 \r\nL 75.770448 151.922083 \r\nL 75.794822 154.020995 \r\nL 75.977623 138.760031 \r\nL 75.822242 155.067426 \r\nL 76.020276 145.159595 \r\nL 76.023323 145.982223 \r\nL 76.11777 142.891319 \r\nL 76.123864 143.453851 \r\nL 76.12691 142.316689 \r\nL 76.187844 149.405808 \r\nL 76.224404 145.413642 \r\nL 76.373692 158.001064 \r\nL 76.395018 157.009071 \r\nL 76.455952 161.303674 \r\nL 76.471186 159.07169 \r\nL 76.507746 160.680654 \r\nL 76.492512 156.265076 \r\nL 76.580866 158.950715 \r\nL 76.626566 156.107809 \r\nL 76.717967 151.801108 \r\nL 76.66008 156.82156 \r\nL 76.748434 152.65398 \r\nL 76.812414 161.255284 \r\nL 76.870301 154.287139 \r\nL 76.964748 150.663946 \r\nL 76.989122 151.547061 \r\nL 77.010448 153.597583 \r\nL 77.053102 149.25459 \r\nL 77.114036 142.655418 \r\nL 77.159736 149.690099 \r\nL 77.162783 149.454198 \r\nL 77.202389 154.04519 \r\nL 77.272463 150.167949 \r\nL 77.27551 149.248541 \r\nL 77.360817 154.607722 \r\nL 77.369957 154.135921 \r\nL 77.479638 152.412031 \r\nL 77.403471 158.085746 \r\nL 77.491824 152.70237 \r\nL 77.500964 152.36969 \r\nL 77.507058 153.700412 \r\nL 77.610645 157.813553 \r\nL 77.516198 153.434267 \r\nL 77.631972 155.914249 \r\nL 77.705092 149.133615 \r\nL 77.641112 156.422343 \r\nL 77.744699 155.684397 \r\nL 77.921407 143.4599 \r\nL 77.756886 156.791316 \r\nL 77.99148 147.712162 \r\nL 78.00976 149.01264 \r\nL 78.049367 144.143407 \r\nL 78.095068 146.937924 \r\nL 78.162095 142.286445 \r\nL 78.116394 147.355287 \r\nL 78.213888 145.407593 \r\nL 78.229122 148.595278 \r\nL 78.314429 144.881353 \r\nL 78.317475 145.80681 \r\nL 78.430203 137.737795 \r\nL 78.436296 138.415253 \r\nL 78.47895 137.259944 \r\nL 78.463716 140.68353 \r\nL 78.539883 139.014078 \r\nL 78.558163 136.570388 \r\nL 78.609957 140.459726 \r\nL 78.622144 138.820519 \r\nL 78.737918 144.143407 \r\nL 78.792758 146.193929 \r\nL 78.853692 138.899152 \r\nL 78.935952 141.965862 \r\nL 78.887205 138.487838 \r\nL 78.966419 140.06051 \r\nL 78.984699 140.840797 \r\nL 79.030399 138.433399 \r\nL 79.063913 137.132921 \r\nL 79.127893 141.427524 \r\nL 79.1675 143.738142 \r\nL 79.20406 138.427351 \r\nL 79.210154 137.096628 \r\nL 79.252807 140.127046 \r\nL 79.313741 137.7136 \r\nL 79.414281 144.911597 \r\nL 79.435608 143.465949 \r\nL 79.453888 141.360988 \r\nL 79.527009 146.351196 \r\nL 79.542242 144.627306 \r\nL 79.545289 144.675696 \r\nL 79.548335 143.496192 \r\nL 79.600129 140.762163 \r\nL 79.581849 144.917645 \r\nL 79.651923 144.373259 \r\nL 79.78293 148.15372 \r\nL 79.706763 142.219909 \r\nL 79.789023 147.663772 \r\nL 79.798163 147.155678 \r\nL 79.871284 151.637792 \r\nL 79.87433 151.286966 \r\nL 79.987058 149.786879 \r\nL 79.907844 154.595625 \r\nL 79.990104 150.065121 \r\nL 80.008385 151.353502 \r\nL 80.075412 144.905548 \r\nL 80.151579 146.18788 \r\nL 80.200326 141.953764 \r\nL 80.203372 142.189665 \r\nL 80.239932 139.074565 \r\nL 80.258213 139.383051 \r\nL 80.331333 128.912687 \r\nL 80.377033 134.380746 \r\nL 80.38922 135.94132 \r\nL 80.4532 131.120476 \r\nL 80.553741 127.944889 \r\nL 80.483667 131.58018 \r\nL 80.565928 129.396586 \r\nL 80.629908 139.96373 \r\nL 80.687795 135.130789 \r\nL 80.693888 134.066211 \r\nL 80.742635 140.423434 \r\nL 80.757869 139.649196 \r\nL 80.882783 148.244451 \r\nL 80.891923 147.554895 \r\nL 80.894969 147.361335 \r\nL 80.94067 150.97848 \r\nL 80.965043 149.865512 \r\nL 80.989416 153.887923 \r\nL 81.06863 149.115469 \r\nL 81.08691 147.869429 \r\nL 81.138704 152.744711 \r\nL 81.144797 152.393884 \r\nL 81.193544 154.184311 \r\nL 81.245338 151.35955 \r\nL 81.348925 145.933833 \r\nL 81.254478 151.752718 \r\nL 81.364158 149.811074 \r\nL 81.367205 149.811074 \r\nL 81.370252 149.623563 \r\nL 81.391579 152.097496 \r\nL 81.446419 151.202283 \r\nL 81.449466 151.734572 \r\nL 81.495166 148.921909 \r\nL 81.553053 151.141796 \r\nL 81.577426 152.345495 \r\nL 81.668827 147.216166 \r\nL 81.68406 148.062989 \r\nL 81.705387 145.316862 \r\nL 81.754134 143.03044 \r\nL 81.802881 145.716079 \r\nL 81.815068 144.578916 \r\nL 81.927795 148.050891 \r\nL 81.906468 144.36721 \r\nL 81.946075 147.458115 \r\nL 81.967402 145.371301 \r\nL 82.016149 147.687967 \r\nL 82.058802 147.077045 \r\nL 82.278163 157.353849 \r\nL 82.351284 154.317383 \r\nL 82.470104 143.865165 \r\nL 82.518851 148.075086 \r\nL 82.540178 147.204068 \r\nL 82.564552 148.970299 \r\nL 82.570645 148.885617 \r\nL 82.662045 157.117948 \r\nL 82.692512 152.424128 \r\nL 82.747353 146.568951 \r\nL 82.811333 146.992362 \r\nL 82.857033 149.39976 \r\nL 82.908827 142.322737 \r\nL 82.954527 140.332703 \r\nL 82.963667 139.576611 \r\nL 83.015461 144.258333 \r\nL 83.018507 144.010335 \r\nL 83.052021 145.837054 \r\nL 83.082488 141.022259 \r\nL 83.088581 141.554548 \r\nL 83.167795 137.405114 \r\nL 83.137328 142.480004 \r\nL 83.213495 139.612903 \r\nL 83.225682 141.439622 \r\nL 83.274429 136.606681 \r\nL 83.289662 132.439101 \r\nL 83.381063 137.755941 \r\nL 83.432856 134.991668 \r\nL 83.509023 142.346932 \r\nL 83.518163 141.276306 \r\nL 83.55777 147.573041 \r\nL 83.57605 146.23627 \r\nL 83.719244 158.152282 \r\nL 83.722291 157.468775 \r\nL 83.725338 157.650237 \r\nL 83.777131 154.90411 \r\nL 83.810645 156.585659 \r\nL 83.847205 152.381787 \r\nL 83.929466 153.531047 \r\nL 83.962979 155.732787 \r\nL 84.017819 151.250673 \r\nL 84.103127 146.605243 \r\nL 84.030006 151.916034 \r\nL 84.13664 149.030787 \r\nL 84.139687 149.079177 \r\nL 84.142733 147.736357 \r\nL 84.368188 125.011252 \r\nL 84.383421 128.75542 \r\nL 84.438262 120.214603 \r\nL 84.474822 122.773219 \r\nL 84.66981 139.848804 \r\nL 84.480915 122.646196 \r\nL 84.68809 137.816428 \r\nL 84.727697 144.300674 \r\nL 84.79777 137.701502 \r\nL 84.855657 134.616646 \r\nL 85.023225 146.913729 \r\nL 85.029318 145.492276 \r\nL 85.102439 152.012814 \r\nL 85.120719 151.426087 \r\nL 85.230399 154.480699 \r\nL 85.239539 152.980612 \r\nL 85.355313 148.310987 \r\nL 85.364453 148.637619 \r\nL 85.3675 149.000543 \r\nL 85.425387 145.982223 \r\nL 85.4589 146.943972 \r\nL 85.504601 144.076871 \r\nL 85.468041 147.040752 \r\nL 85.592955 145.014425 \r\nL 85.669122 147.155678 \r\nL 85.608188 144.264382 \r\nL 85.705682 145.90359 \r\nL 85.757475 140.804504 \r\nL 85.711775 146.242319 \r\nL 85.842783 143.066732 \r\nL 85.891529 142.183616 \r\nL 85.958557 144.530526 \r\nL 86.01035 142.45581 \r\nL 86.049957 146.33305 \r\nL 86.068237 144.336967 \r\nL 86.101751 145.873346 \r\nL 86.092611 142.129178 \r\nL 86.153544 143.399412 \r\nL 86.247991 140.042363 \r\nL 86.272365 140.3448 \r\nL 86.363765 143.750239 \r\nL 86.391186 142.383225 \r\nL 86.464306 143.036488 \r\nL 86.510006 140.036315 \r\nL 86.513053 140.278264 \r\nL 86.53438 133.195193 \r\nL 86.61664 124.890277 \r\nL 86.6989 130.134532 \r\nL 86.887795 146.012467 \r\nL 86.893888 145.667689 \r\nL 86.896935 145.619299 \r\nL 86.918262 146.931875 \r\nL 86.927402 146.829046 \r\nL 86.942635 147.355287 \r\nL 86.982242 144.343015 \r\nL 87.055362 136.824435 \r\nL 87.003569 145.050718 \r\nL 87.101063 142.800588 \r\nL 87.113249 143.484095 \r\nL 87.161996 135.971563 \r\nL 87.165043 135.65098 \r\nL 87.225977 139.631049 \r\nL 87.253397 137.489796 \r\nL 87.332611 138.245889 \r\nL 87.308237 135.396933 \r\nL 87.356984 136.649022 \r\nL 87.360031 136.794192 \r\nL 87.396591 133.527874 \r\nL 87.411824 131.132574 \r\nL 87.451431 139.891145 \r\nL 87.457525 139.504026 \r\nL 87.460571 139.467733 \r\nL 87.463618 140.889187 \r\nL 87.530645 136.213513 \r\nL 87.564158 136.836533 \r\nL 87.637279 124.974959 \r\nL 87.728679 125.894367 \r\nL 87.868827 120.982793 \r\nL 87.890154 123.511165 \r\nL 87.972414 135.41508 \r\nL 88.045534 134.029919 \r\nL 88.048581 133.963383 \r\nL 88.063814 135.84454 \r\nL 88.082095 135.12474 \r\nL 88.173495 144.08292 \r\nL 88.213102 141.814643 \r\nL 88.219195 141.167429 \r\nL 88.283176 144.687793 \r\nL 88.298409 144.421649 \r\nL 88.304502 145.395496 \r\nL 88.38981 141.433573 \r\nL 88.39895 142.225957 \r\nL 88.47207 137.181311 \r\nL 88.52691 138.560423 \r\nL 88.529957 139.092712 \r\nL 88.584797 131.011599 \r\nL 88.590891 131.858422 \r\nL 88.612217 128.08401 \r\nL 88.642684 133.30407 \r\nL 88.703618 130.443018 \r\nL 88.709711 131.362426 \r\nL 88.813299 136.298195 \r\nL 88.831579 134.283966 \r\nL 88.852905 133.237534 \r\nL 88.901652 138.735836 \r\nL 88.922979 137.126872 \r\nL 88.938213 137.695453 \r\nL 88.962586 134.773913 \r\nL 89.017426 135.711468 \r\nL 89.05094 133.201242 \r\nL 89.081407 137.52004 \r\nL 89.121014 136.086489 \r\nL 89.15148 135.741711 \r\nL 89.267254 144.839012 \r\nL 89.291628 142.147324 \r\nL 89.346468 147.687967 \r\nL 89.376935 144.893451 \r\nL 89.407402 147.585139 \r\nL 89.468335 142.631223 \r\nL 89.480522 143.641362 \r\nL 89.483569 143.74419 \r\nL 89.507942 141.778351 \r\nL 89.510989 142.232006 \r\nL 89.62067 132.590319 \r\nL 89.63895 132.783879 \r\nL 89.641996 132.608466 \r\nL 89.67551 136.509901 \r\nL 89.68465 136.394975 \r\nL 89.769957 142.111031 \r\nL 89.71207 135.675175 \r\nL 89.800424 140.157289 \r\nL 89.803471 139.794365 \r\nL 89.840031 147.760552 \r\nL 89.925338 153.428219 \r\nL 89.846124 147.28875 \r\nL 89.958851 150.700238 \r\nL 89.971038 149.690099 \r\nL 90.038065 153.633876 \r\nL 90.053299 152.454372 \r\nL 90.108139 157.63814 \r\nL 90.172119 155.375912 \r\nL 90.208679 156.652195 \r\nL 90.199539 153.543145 \r\nL 90.24524 154.613771 \r\nL 90.415854 141.802546 \r\nL 90.428041 143.205853 \r\nL 90.750989 113.300897 \r\nL 90.434134 143.36312 \r\nL 90.757082 113.736406 \r\nL 90.790596 115.792977 \r\nL 90.827156 112.593195 \r\nL 90.839343 113.403725 \r\nL 90.900276 110.488234 \r\nL 90.936837 115.454247 \r\nL 90.939883 115.424004 \r\nL 91.058704 121.412253 \r\nL 91.177525 116.270827 \r\nL 91.104404 121.672349 \r\nL 91.183618 116.887798 \r\nL 91.311579 125.555638 \r\nL 91.192758 116.6398 \r\nL 91.317672 125.035447 \r\nL 91.409072 120.976744 \r\nL 91.351186 127.243236 \r\nL 91.421259 125.380225 \r\nL 91.509613 133.370606 \r\nL 91.451726 123.111948 \r\nL 91.543127 132.233444 \r\nL 91.579687 130.878527 \r\nL 91.628434 132.923 \r\nL 91.64062 132.324175 \r\nL 91.695461 138.415253 \r\nL 91.655854 131.828178 \r\nL 91.756394 133.691189 \r\nL 91.859982 130.188971 \r\nL 91.786861 134.798108 \r\nL 91.878262 133.092365 \r\nL 91.942242 134.683182 \r\nL 91.963569 132.687099 \r\nL 92.000129 134.259771 \r\nL 92.14637 141.125087 \r\nL 92.185977 139.249979 \r\nL 92.195117 137.907159 \r\nL 92.268237 143.490144 \r\nL 92.277377 143.278438 \r\nL 92.408385 149.048933 \r\nL 92.323077 139.733878 \r\nL 92.411431 148.558985 \r\nL 92.417525 149.290882 \r\nL 92.499785 146.677828 \r\nL 92.551579 138.530179 \r\nL 92.508925 147.155678 \r\nL 92.627746 142.256201 \r\nL 92.639932 143.496192 \r\nL 92.713053 139.274174 \r\nL 92.737426 142.207811 \r\nL 92.75266 140.774261 \r\nL 92.8075 144.010335 \r\nL 92.831873 143.726044 \r\nL 92.859294 145.885443 \r\nL 92.886714 142.782441 \r\nL 92.938507 143.490144 \r\nL 93.115215 128.047718 \r\nL 93.127402 128.646543 \r\nL 93.200522 130.582139 \r\nL 93.148729 127.872304 \r\nL 93.224896 128.126351 \r\nL 93.230989 127.938841 \r\nL 93.276689 130.872478 \r\nL 93.279736 130.666821 \r\nL 93.313249 134.26582 \r\nL 93.37723 128.295716 \r\nL 93.380276 128.313862 \r\nL 93.389416 125.803636 \r\nL 93.483864 129.995411 \r\nL 93.489957 129.100198 \r\nL 93.532611 131.277743 \r\nL 93.587451 127.388405 \r\nL 93.593544 126.83797 \r\nL 93.648385 130.684967 \r\nL 93.742832 141.536401 \r\nL 93.782439 139.715732 \r\nL 93.837279 133.491581 \r\nL 93.889072 139.413295 \r\nL 93.998753 141.7844 \r\nL 93.980473 138.130963 \r\nL 94.004846 140.647237 \r\nL 94.007893 140.641188 \r\nL 94.135854 143.816775 \r\nL 94.02922 139.231833 \r\nL 94.148041 143.393364 \r\nL 94.361308 127.721086 \r\nL 94.388729 128.289667 \r\nL 94.474036 132.505637 \r\nL 94.507549 131.864471 \r\nL 94.510596 131.495498 \r\nL 94.574576 137.011946 \r\nL 94.583716 139.080614 \r\nL 94.68121 136.679266 \r\nL 94.687303 137.961598 \r\nL 94.72691 136.739753 \r\nL 94.763471 139.19554 \r\nL 94.793937 138.57252 \r\nL 94.815264 139.413295 \r\nL 94.836591 136.007856 \r\nL 94.870104 136.878874 \r\nL 94.882291 135.021912 \r\nL 94.964552 139.080614 \r\nL 94.970645 139.467733 \r\nL 94.985878 138.596715 \r\nL 95.077279 135.112643 \r\nL 95.101652 137.362773 \r\nL 95.138213 141.276306 \r\nL 95.199146 135.336446 \r\nL 95.27836 129.844193 \r\nL 95.317967 132.29998 \r\nL 95.3332 133.231485 \r\nL 95.394134 128.537666 \r\nL 95.397181 128.779615 \r\nL 95.452021 123.753114 \r\nL 95.503814 129.420781 \r\nL 95.628729 137.126872 \r\nL 95.674429 131.350328 \r\nL 95.750596 134.671085 \r\nL 95.753643 135.02796 \r\nL 95.793249 127.358162 \r\nL 95.799343 127.575916 \r\nL 95.933397 117.504769 \r\nL 95.969957 119.331488 \r\nL 96.012611 125.289494 \r\nL 96.094871 124.73301 \r\nL 96.100964 124.581791 \r\nL 96.104011 125.144324 \r\nL 96.107058 124.890277 \r\nL 96.125338 130.213166 \r\nL 96.198458 124.678571 \r\nL 96.219785 125.45281 \r\nL 96.308139 122.331661 \r\nL 96.335559 123.220826 \r\nL 96.369072 126.801678 \r\nL 96.430006 121.424351 \r\nL 96.442193 122.543367 \r\nL 96.49094 124.962862 \r\nL 96.493986 125.839929 \r\nL 96.570154 118.145935 \r\nL 96.579294 118.817345 \r\nL 96.667647 117.637841 \r\nL 96.631087 121.097719 \r\nL 96.685928 119.192367 \r\nL 96.896149 145.322911 \r\nL 96.899195 145.310813 \r\nL 97.014969 141.838838 \r\nL 96.950989 147.028655 \r\nL 97.018016 142.365078 \r\nL 97.252611 124.866082 \r\nL 97.030203 142.915514 \r\nL 97.292217 127.618257 \r\nL 97.377525 129.632487 \r\nL 97.334871 125.585882 \r\nL 97.395805 127.497283 \r\nL 97.453692 126.329876 \r\nL 97.404945 129.487317 \r\nL 97.505485 127.382357 \r\nL 97.602979 129.311904 \r\nL 97.70352 130.945063 \r\nL 97.624306 127.805768 \r\nL 97.718753 130.376482 \r\nL 97.7218 129.965167 \r\nL 97.79492 134.64689 \r\nL 97.861947 139.274174 \r\nL 97.901554 134.919083 \r\nL 97.910694 132.910902 \r\nL 98.002095 139.618952 \r\nL 98.017328 142.008203 \r\nL 98.041701 139.032224 \r\nL 98.111775 139.431441 \r\nL 98.114822 139.552416 \r\nL 98.136149 136.443365 \r\nL 98.154429 137.084531 \r\nL 98.166615 135.856637 \r\nL 98.215362 141.318647 \r\nL 98.242783 139.044322 \r\nL 98.245829 139.655244 \r\nL 98.30981 131.332182 \r\nL 98.398163 123.741017 \r\nL 98.434724 124.466865 \r\nL 98.660178 116.379704 \r\nL 98.675412 119.059295 \r\nL 98.940473 131.858422 \r\nL 98.98008 130.231312 \r\nL 99.07148 125.029398 \r\nL 99.104994 129.632487 \r\nL 99.190301 132.753635 \r\nL 99.138507 127.612209 \r\nL 99.211628 129.063906 \r\nL 99.245141 124.599938 \r\nL 99.284748 129.699023 \r\nL 99.324355 128.198936 \r\nL 99.357869 127.787622 \r\nL 99.498016 134.906986 \r\nL 99.501063 134.235576 \r\nL 99.54981 142.171519 \r\nL 99.589416 138.711641 \r\nL 99.67777 143.308681 \r\nL 99.70519 140.864992 \r\nL 99.854478 133.491581 \r\nL 99.738704 141.01621 \r\nL 99.857525 133.812164 \r\nL 99.866665 133.945236 \r\nL 99.875805 132.354419 \r\nL 99.891038 132.789928 \r\nL 99.918458 130.297848 \r\nL 99.970252 134.665036 \r\nL 99.973299 134.132747 \r\nL 100.052512 140.713773 \r\nL 100.110399 138.512033 \r\nL 100.116493 138.19145 \r\nL 100.168286 142.16547 \r\nL 100.171333 141.663425 \r\nL 100.22008 144.802719 \r\nL 100.26578 137.538186 \r\nL 100.384601 131.307987 \r\nL 100.390694 131.568083 \r\nL 100.454674 129.366342 \r\nL 100.488188 132.880659 \r\nL 100.494281 132.197151 \r\nL 100.591775 135.644932 \r\nL 100.515608 131.453157 \r\nL 100.607009 133.939188 \r\nL 100.610055 133.588361 \r\nL 100.680129 137.278091 \r\nL 100.689269 137.223652 \r\nL 100.710596 138.421302 \r\nL 100.771529 132.886707 \r\nL 100.878163 127.866256 \r\nL 100.896443 128.495324 \r\nL 100.978704 124.902375 \r\nL 100.911677 129.481268 \r\nL 101.006124 128.580007 \r\nL 101.045731 129.130442 \r\nL 101.054871 126.753288 \r\nL 101.060964 126.438754 \r\nL 101.115805 130.703113 \r\nL 101.225485 135.136838 \r\nL 101.240719 133.794018 \r\nL 101.338213 125.725003 \r\nL 101.380866 129.239319 \r\nL 101.40524 129.868388 \r\nL 101.390006 127.805768 \r\nL 101.444846 127.932792 \r\nL 101.447893 127.134359 \r\nL 101.50578 131.066038 \r\nL 101.545387 130.255507 \r\nL 101.691628 142.891319 \r\nL 101.700768 142.111031 \r\nL 101.703814 142.431615 \r\nL 101.773888 138.415253 \r\nL 101.776935 138.530179 \r\nL 101.932316 120.214603 \r\nL 101.819588 138.947542 \r\nL 101.974969 121.037232 \r\nL 102.02067 118.877832 \r\nL 102.090743 122.664342 \r\nL 102.230891 132.179005 \r\nL 102.12121 122.28932 \r\nL 102.291824 130.533749 \r\nL 102.294871 130.539797 \r\nL 102.355805 133.195193 \r\nL 102.407598 130.914819 \r\nL 102.416738 131.695106 \r\nL 102.441112 129.402635 \r\nL 102.483765 129.420781 \r\nL 102.511186 126.880312 \r\nL 102.578213 131.689058 \r\nL 102.584306 130.920868 \r\nL 102.843274 143.187707 \r\nL 102.855461 142.437663 \r\nL 102.974281 136.981702 \r\nL 102.907254 142.88527 \r\nL 102.983421 138.034183 \r\nL 103.013888 136.939361 \r\nL 103.050448 140.453678 \r\nL 103.053495 140.471824 \r\nL 103.056542 140.453678 \r\nL 103.160129 136.104636 \r\nL 103.172316 136.697412 \r\nL 103.178409 136.872825 \r\nL 103.196689 136.116733 \r\nL 103.199736 136.243757 \r\nL 103.272856 132.656855 \r\nL 103.291136 136.56434 \r\nL 103.312463 135.082399 \r\nL 103.31551 135.445323 \r\nL 103.400817 132.723392 \r\nL 103.403864 132.916951 \r\nL 103.690252 115.339321 \r\nL 103.726812 115.502637 \r\nL 103.809072 118.097545 \r\nL 103.735952 115.436101 \r\nL 103.845633 117.686231 \r\nL 103.848679 117.111601 \r\nL 103.891333 121.732836 \r\nL 103.952267 117.480574 \r\nL 103.991873 122.585708 \r\nL 104.010154 117.329356 \r\nL 104.061947 117.752767 \r\nL 104.180768 99.219437 \r\nL 104.208188 100.604598 \r\nL 104.317869 109.115171 \r\nL 104.351382 108.552638 \r\nL 104.360522 109.278487 \r\nL 104.430596 126.450851 \r\nL 104.485436 122.700634 \r\nL 104.488483 121.037232 \r\nL 104.570743 124.890277 \r\nL 104.59207 124.085795 \r\nL 104.61035 126.971043 \r\nL 104.659097 123.595847 \r\nL 104.704797 125.144324 \r\nL 104.710891 124.400329 \r\nL 104.802291 128.380398 \r\nL 104.808385 129.287709 \r\nL 104.851038 124.218867 \r\nL 104.854085 124.382183 \r\nL 104.982045 117.389843 \r\nL 104.997279 118.853637 \r\nL 105.052119 112.006467 \r\nL 105.064306 112.333099 \r\nL 105.088679 109.780532 \r\nL 105.167893 112.810949 \r\nL 105.173986 112.381489 \r\nL 105.177033 112.399635 \r\nL 105.18008 112.097198 \r\nL 105.201407 116.325265 \r\nL 105.28062 109.429705 \r\nL 105.286714 110.536624 \r\nL 105.408581 117.420087 \r\nL 105.423814 116.149852 \r\nL 105.509122 111.722176 \r\nL 105.484748 117.347502 \r\nL 105.539588 114.637668 \r\nL 105.591382 122.894194 \r\nL 105.655362 118.291105 \r\nL 105.682783 122.410295 \r\nL 105.789416 119.803289 \r\nL 105.81379 122.331661 \r\nL 105.90519 117.752767 \r\nL 106.011824 120.946501 \r\nL 105.935657 115.926049 \r\nL 106.017918 119.912166 \r\nL 106.145878 124.726961 \r\nL 106.081898 118.291105 \r\nL 106.148925 124.037405 \r\nL 106.337819 139.449587 \r\nL 106.155018 123.39019 \r\nL 106.353053 137.985793 \r\nL 106.3561 137.09058 \r\nL 106.398753 145.111205 \r\nL 106.450547 141.693669 \r\nL 106.526714 142.667515 \r\nL 106.4932 139.141102 \r\nL 106.560227 141.59084 \r\nL 106.563274 141.44567 \r\nL 106.605928 144.584965 \r\nL 106.621161 143.405461 \r\nL 106.660768 145.994321 \r\nL 106.712561 140.629091 \r\nL 106.855756 130.364384 \r\nL 106.767402 144.300674 \r\nL 106.858802 130.769649 \r\nL 106.892316 131.882617 \r\nL 106.907549 129.390537 \r\nL 106.968483 131.217256 \r\nL 107.07207 125.942757 \r\nL 106.977623 131.495498 \r\nL 107.096443 129.451025 \r\nL 107.139097 133.957334 \r\nL 107.196984 128.108205 \r\nL 107.206124 129.511512 \r\nL 107.285338 124.273306 \r\nL 107.212217 129.656682 \r\nL 107.334085 126.124219 \r\nL 107.358458 129.880485 \r\nL 107.440719 126.063732 \r\nL 107.553446 122.156248 \r\nL 107.477279 128.1324 \r\nL 107.565633 123.638188 \r\nL 107.72406 131.205159 \r\nL 107.766714 127.430747 \r\nL 107.781947 124.521304 \r\nL 107.858114 131.495498 \r\nL 107.870301 128.979223 \r\nL 108.080522 116.663995 \r\nL 107.894674 129.741364 \r\nL 108.083569 118.539103 \r\nL 108.101849 120.075482 \r\nL 108.141456 115.53893 \r\nL 108.153643 116.192193 \r\nL 108.156689 114.946153 \r\nL 108.25723 118.817345 \r\nL 108.263323 118.055204 \r\nL 108.305977 123.323654 \r\nL 108.33035 122.803463 \r\nL 108.440031 126.98314 \r\nL 108.443077 127.424698 \r\nL 108.519244 122.670391 \r\nL 108.580178 122.246979 \r\nL 108.552758 125.198763 \r\nL 108.601505 123.426483 \r\nL 108.674625 126.698849 \r\nL 108.702045 122.742975 \r\nL 108.711186 123.263167 \r\nL 108.741652 119.863777 \r\nL 108.814773 123.789407 \r\nL 108.820866 122.658293 \r\nL 108.826959 123.849894 \r\nL 108.89094 117.317258 \r\nL 108.979294 110.826963 \r\nL 109.00976 114.184012 \r\nL 109.283962 149.460247 \r\nL 109.302242 148.976348 \r\nL 109.427156 139.225784 \r\nL 109.357082 149.133615 \r\nL 109.454576 141.233965 \r\nL 109.47895 143.568777 \r\nL 109.545977 138.6693 \r\nL 109.549023 139.183443 \r\nL 109.683077 132.983487 \r\nL 109.725731 136.84863 \r\nL 109.731824 137.544235 \r\nL 109.786665 132.850415 \r\nL 109.814085 133.298022 \r\nL 109.820178 133.370606 \r\nL 109.829318 131.610424 \r\nL 109.859785 132.741538 \r\nL 110.070006 124.557597 \r\nL 110.08524 123.021217 \r\nL 110.106566 125.924611 \r\nL 110.182733 123.559555 \r\nL 110.243667 124.551548 \r\nL 110.277181 122.392149 \r\nL 110.280227 123.075656 \r\nL 110.359441 119.029051 \r\nL 110.389908 123.184533 \r\nL 110.408188 121.134011 \r\nL 110.444748 124.787449 \r\nL 110.496542 122.845804 \r\nL 110.499588 123.825699 \r\nL 110.584896 117.88584 \r\nL 110.594036 119.252854 \r\nL 110.816443 112.980314 \r\nL 110.600129 119.779094 \r\nL 110.831677 114.323133 \r\nL 110.959638 124.370086 \r\nL 110.962684 124.279355 \r\nL 111.078458 128.8522 \r\nL 111.108925 127.249285 \r\nL 111.242979 122.271174 \r\nL 111.303913 125.132227 \r\nL 111.267353 121.962688 \r\nL 111.3618 122.990974 \r\nL 111.504994 117.855596 \r\nL 111.514134 119.228659 \r\nL 111.547647 120.238798 \r\nL 111.532414 118.006814 \r\nL 111.572021 118.611688 \r\nL 111.581161 115.672002 \r\nL 111.596394 119.343585 \r\nL 111.684748 117.268868 \r\nL 111.739588 122.603854 \r\nL 111.815756 121.490887 \r\nL 111.931529 116.615605 \r\nL 111.943716 116.905944 \r\nL 111.94981 117.746719 \r\nL 112.035117 115.109469 \r\nL 112.047303 115.266736 \r\nL 112.123471 112.321001 \r\nL 112.163077 113.972307 \r\nL 112.166124 113.996502 \r\nL 112.169171 113.47631 \r\nL 112.205731 111.377398 \r\nL 112.245338 115.2002 \r\nL 112.278851 113.101289 \r\nL 112.281898 113.149678 \r\nL 112.309318 111.921785 \r\nL 112.452512 102.382926 \r\nL 112.461652 103.102726 \r\nL 112.479932 103.501943 \r\nL 112.528679 99.96948 \r\nL 112.531726 97.57418 \r\nL 112.632267 101.759907 \r\nL 112.63836 100.846547 \r\nL 112.793741 114.565083 \r\nL 112.799834 113.881576 \r\nL 112.857721 120.61382 \r\nL 112.872955 119.682314 \r\nL 112.985682 123.813602 \r\nL 112.988729 122.295369 \r\nL 113.080129 113.440018 \r\nL 113.019195 123.1059 \r\nL 113.119736 114.462254 \r\nL 113.168483 111.843151 \r\nL 113.223323 115.290931 \r\nL 113.22637 115.817171 \r\nL 113.28121 111.564909 \r\nL 113.320817 112.992411 \r\nL 113.35433 108.431664 \r\nL 113.409171 116.8757 \r\nL 113.418311 115.82322 \r\nL 113.488385 110.597111 \r\nL 113.579785 112.37544 \r\nL 113.665092 121.345717 \r\nL 113.713839 117.172089 \r\nL 113.89664 130.745455 \r\nL 113.902733 129.196978 \r\nL 113.954527 133.158901 \r\nL 114.055068 123.39019 \r\nL 114.070301 126.257292 \r\nL 114.143421 121.254986 \r\nL 114.280522 112.647633 \r\nL 114.286615 113.016606 \r\nL 114.317082 117.559208 \r\nL 114.292709 112.974265 \r\nL 114.405436 115.926049 \r\nL 114.414576 114.921958 \r\nL 114.472463 122.948632 \r\nL 114.496837 121.708641 \r\nL 114.646124 132.959292 \r\nL 114.649171 132.68105 \r\nL 114.688778 131.604375 \r\nL 114.743618 136.685314 \r\nL 114.749711 135.451372 \r\nL 114.862439 130.043801 \r\nL 114.792365 135.687273 \r\nL 114.868532 133.195193 \r\nL 114.959932 141.040405 \r\nL 114.993446 138.530179 \r\nL 115.151873 130.691016 \r\nL 115.161014 132.439101 \r\nL 115.167107 134.755767 \r\nL 115.252414 121.412253 \r\nL 115.285928 124.442671 \r\nL 115.435215 109.145414 \r\nL 115.438262 109.338974 \r\nL 115.471775 105.250028 \r\nL 115.493102 105.81256 \r\nL 115.505289 104.28223 \r\nL 115.535756 108.788539 \r\nL 115.593643 108.4982 \r\nL 115.599736 106.689627 \r\nL 115.66067 114.159818 \r\nL 115.66981 112.157686 \r\nL 115.773397 120.898111 \r\nL 115.78863 119.458511 \r\nL 115.870891 126.245194 \r\nL 115.913544 124.164429 \r\nL 116.132905 110.578965 \r\nL 116.135952 110.585014 \r\nL 116.138999 112.012516 \r\nL 116.224306 101.923222 \r\nL 116.31266 96.81204 \r\nL 116.273053 102.630925 \r\nL 116.34008 99.080316 \r\nL 116.35836 103.108775 \r\nL 116.434527 95.100247 \r\nL 116.446714 97.066087 \r\nL 116.452807 95.445025 \r\nL 116.483274 98.027836 \r\nL 116.501554 97.979446 \r\nL 116.608188 108.867173 \r\nL 116.629515 106.707773 \r\nL 116.650842 101.911125 \r\nL 116.717869 111.068913 \r\nL 116.723962 109.859165 \r\nL 116.757475 113.470261 \r\nL 116.781849 107.512255 \r\nL 116.833643 110.421698 \r\nL 116.97379 100.967522 \r\nL 116.979883 101.257861 \r\nL 117.092611 107.246111 \r\nL 117.120031 106.3388 \r\nL 117.135264 104.941542 \r\nL 117.184011 116.434143 \r\nL 117.187058 116.440191 \r\nL 117.260178 117.625744 \r\nL 117.244945 114.298938 \r\nL 117.287598 115.678051 \r\nL 117.336345 105.95773 \r\nL 117.403372 110.669696 \r\nL 117.406419 110.669696 \r\nL 117.500866 98.608515 \r\nL 117.421652 111.812908 \r\nL 117.58008 100.30821 \r\nL 117.613593 105.570611 \r\nL 117.66234 97.441108 \r\nL 117.677574 97.586278 \r\nL 117.756787 86.80138 \r\nL 117.829908 93.442893 \r\nL 117.988335 105.752073 \r\nL 117.991382 103.889062 \r\nL 118.076689 113.905771 \r\nL 118.088876 110.488234 \r\nL 118.119343 112.61739 \r\nL 118.161996 108.54659 \r\nL 118.180276 108.570784 \r\nL 118.183323 108.334884 \r\nL 118.229023 113.137581 \r\nL 118.253397 115.901854 \r\nL 118.28691 109.919653 \r\nL 118.326517 111.982272 \r\nL 118.442291 101.83854 \r\nL 118.366124 113.542846 \r\nL 118.460571 103.495894 \r\nL 118.463618 103.876965 \r\nL 118.524552 97.997592 \r\nL 118.673839 87.884104 \r\nL 118.536738 98.348419 \r\nL 118.698213 90.708864 \r\nL 118.85664 106.768261 \r\nL 118.859687 106.683579 \r\nL 118.899294 103.949549 \r\nL 118.932807 110.960036 \r\nL 118.966321 120.595674 \r\nL 119.051628 113.433969 \r\nL 119.094281 114.480401 \r\nL 119.139982 110.814866 \r\nL 119.152168 111.65564 \r\nL 119.267942 95.953119 \r\nL 119.207009 113.349287 \r\nL 119.286222 100.290063 \r\nL 119.465977 111.050767 \r\nL 119.469023 109.998286 \r\nL 119.511677 108.117129 \r\nL 119.548237 112.677877 \r\nL 119.660964 116.845457 \r\nL 119.612217 110.578965 \r\nL 119.673151 115.974439 \r\nL 119.761505 114.2445 \r\nL 119.694478 118.496762 \r\nL 119.779785 116.101462 \r\nL 119.804158 118.285056 \r\nL 119.880326 114.861471 \r\nL 119.990006 111.776615 \r\nL 119.926026 119.198415 \r\nL 120.00524 112.865388 \r\nL 120.03266 113.343238 \r\nL 120.063127 109.217999 \r\nL 120.081407 109.804727 \r\nL 120.224601 96.805991 \r\nL 120.300768 90.636279 \r\nL 120.346468 94.773615 \r\nL 120.349515 95.160734 \r\nL 120.407402 88.482929 \r\nL 120.413495 87.751031 \r\nL 120.462242 91.186714 \r\nL 120.486615 90.866131 \r\nL 120.489662 92.075878 \r\nL 120.510989 86.692503 \r\nL 120.599343 91.985147 \r\nL 120.718163 95.729316 \r\nL 120.64809 86.166262 \r\nL 120.727303 94.767566 \r\nL 120.840031 89.263216 \r\nL 120.858311 89.946723 \r\nL 120.995412 97.525791 \r\nL 120.904011 87.956689 \r\nL 121.001505 97.283841 \r\nL 121.022832 96.461213 \r\nL 121.031972 98.58432 \r\nL 121.175166 108.607077 \r\nL 121.178213 107.609035 \r\nL 121.303127 96.309994 \r\nL 121.312267 97.380621 \r\nL 121.315313 97.846374 \r\nL 121.379294 93.823964 \r\nL 121.40976 95.475269 \r\nL 121.525534 103.653161 \r\nL 121.458507 92.196853 \r\nL 121.586468 102.36478 \r\nL 121.592561 101.052204 \r\nL 121.662635 106.048461 \r\nL 121.693102 103.066434 \r\nL 121.711382 106.314606 \r\nL 121.790596 102.721656 \r\nL 121.796689 103.362822 \r\nL 121.875903 103.393066 \r\nL 121.927697 96.394677 \r\nL 122.098311 109.756337 \r\nL 122.101357 109.006294 \r\nL 122.128778 114.044892 \r\nL 122.192758 113.833186 \r\nL 122.198851 113.772698 \r\nL 122.235412 124.902375 \r\nL 122.308532 128.676786 \r\nL 122.275018 122.972827 \r\nL 122.342045 124.20677 \r\nL 122.345092 124.370086 \r\nL 122.375559 120.093629 \r\nL 122.6132 91.797637 \r\nL 122.625387 94.332057 \r\nL 122.716787 90.382232 \r\nL 122.728974 88.113956 \r\nL 122.786861 94.301814 \r\nL 122.808188 93.932841 \r\nL 122.908729 98.808123 \r\nL 122.829515 93.690891 \r\nL 122.927009 97.580229 \r\nL 122.930055 96.104337 \r\nL 123.024502 103.08458 \r\nL 123.027549 102.334537 \r\nL 123.13723 109.732142 \r\nL 123.16465 108.933709 \r\nL 123.167697 107.439671 \r\nL 123.26519 112.677877 \r\nL 123.310891 116.754726 \r\nL 123.353544 111.510471 \r\nL 123.371824 111.939931 \r\nL 123.393151 114.304987 \r\nL 123.426665 107.385232 \r\nL 123.438851 107.385232 \r\nL 123.582045 96.672919 \r\nL 123.447991 107.699766 \r\nL 123.639932 97.652814 \r\nL 123.655166 101.052204 \r\nL 123.7161 94.555861 \r\nL 123.74352 95.922875 \r\nL 123.75266 94.912736 \r\nL 123.82578 104.022134 \r\nL 123.83492 101.602639 \r\nL 123.920227 107.445719 \r\nL 123.947647 103.03619 \r\nL 123.950694 102.89102 \r\nL 123.972021 106.223874 \r\nL 123.975068 106.169436 \r\nL 124.051235 109.012342 \r\nL 123.999441 104.143109 \r\nL 124.084748 107.246111 \r\nL 124.124355 105.068566 \r\nL 124.103028 108.165519 \r\nL 124.194429 107.088844 \r\nL 124.200522 107.482012 \r\nL 124.206615 106.15129 \r\nL 124.212709 106.786407 \r\nL 124.310203 103.75599 \r\nL 124.255362 108.849026 \r\nL 124.328483 104.475789 \r\nL 124.343716 103.18136 \r\nL 124.39551 109.078878 \r\nL 124.401603 108.921611 \r\nL 124.407697 109.242194 \r\nL 124.41379 110.373308 \r\nL 124.48691 103.489845 \r\nL 124.489957 103.719697 \r\nL 124.648385 112.502464 \r\nL 124.50519 103.374919 \r\nL 124.654478 111.558861 \r\nL 124.718458 107.7784 \r\nL 124.748925 112.829095 \r\nL 124.761112 111.298765 \r\nL 124.764158 112.091149 \r\nL 124.846419 107.125136 \r\nL 124.858606 107.802595 \r\nL 124.925633 111.292716 \r\nL 124.9561 107.500158 \r\nL 124.97438 108.607077 \r\nL 125.044453 104.4274 \r\nL 124.986566 110.742281 \r\nL 125.07492 109.175658 \r\nL 125.190694 114.190061 \r\nL 125.196787 113.579139 \r\nL 125.215068 113.869478 \r\nL 125.208974 112.357294 \r\nL 125.221161 112.448025 \r\nL 125.230301 109.036537 \r\nL 125.327795 114.522742 \r\nL 125.428335 108.770393 \r\nL 125.373495 117.256771 \r\nL 125.452709 110.034579 \r\nL 125.483176 112.454074 \r\nL 125.544109 107.941716 \r\nL 125.550203 106.659384 \r\nL 125.577623 115.405857 \r\nL 125.65379 107.887277 \r\nL 125.72691 111.746371 \r\nL 125.693397 104.360863 \r\nL 125.766517 108.534492 \r\nL 125.803077 103.501943 \r\nL 125.860964 112.115344 \r\nL 125.873151 110.022481 \r\nL 125.882291 108.558687 \r\nL 125.888385 111.964126 \r\nL 125.952365 110.530575 \r\nL 125.991972 113.633577 \r\nL 126.031579 108.794588 \r\nL 126.062045 110.923743 \r\nL 126.068139 110.657599 \r\nL 126.126026 116.174047 \r\nL 126.180866 112.532707 \r\nL 126.190006 112.193978 \r\nL 126.211333 116.821262 \r\nL 126.244846 114.395718 \r\nL 126.247893 115.980487 \r\nL 126.302733 111.583056 \r\nL 126.348434 111.788713 \r\nL 126.458114 108.806685 \r\nL 126.363667 114.383621 \r\nL 126.464208 110.016433 \r\nL 126.485534 112.435927 \r\nL 126.528188 107.917521 \r\nL 126.558655 108.25625 \r\nL 126.595215 106.810602 \r\nL 126.653102 109.98014 \r\nL 126.656149 110.089017 \r\nL 126.665289 107.421524 \r\nL 126.753643 104.288279 \r\nL 126.704896 109.326877 \r\nL 126.778016 105.455685 \r\nL 126.905977 110.476137 \r\nL 126.787156 103.677356 \r\nL 126.918163 109.278487 \r\nL 127.009564 102.401073 \r\nL 127.040031 105.280272 \r\nL 127.058311 106.756163 \r\nL 127.122291 103.253945 \r\nL 127.216738 93.878402 \r\nL 127.247205 96.037801 \r\nL 127.311186 101.493762 \r\nL 127.362979 98.354468 \r\nL 127.381259 96.122484 \r\nL 127.451333 99.310168 \r\nL 127.466566 98.82022 \r\nL 127.51836 100.49572 \r\nL 127.54578 92.626314 \r\nL 127.624994 87.466741 \r\nL 127.658507 90.388281 \r\nL 127.661554 90.400378 \r\nL 127.734674 80.19011 \r\nL 127.780375 82.68219 \r\nL 127.816935 80.359475 \r\nL 127.844355 85.494853 \r\nL 127.896149 80.885715 \r\nL 127.920522 79.385628 \r\nL 127.993643 84.037107 \r\nL 128.13379 98.215347 \r\nL 128.310498 89.414434 \r\nL 128.209957 101.614737 \r\nL 128.313544 90.00721 \r\nL 128.429318 82.331363 \r\nL 128.328778 91.386322 \r\nL 128.490252 86.190457 \r\nL 128.514625 83.057212 \r\nL 128.615166 92.686801 \r\nL 128.6761 84.472616 \r\nL 128.73094 89.105949 \r\nL 128.773593 92.838019 \r\nL 128.746173 88.089761 \r\nL 128.852807 91.144373 \r\nL 128.855854 90.049552 \r\nL 128.941161 98.541978 \r\nL 128.944208 98.917 \r\nL 128.996001 91.658516 \r\nL 129.075215 85.658168 \r\nL 129.096542 91.918611 \r\nL 129.102635 91.864173 \r\nL 129.163569 94.156644 \r\nL 129.111775 89.632189 \r\nL 129.194036 90.013259 \r\nL 129.230596 86.450553 \r\nL 129.264109 92.577924 \r\nL 129.34637 97.979446 \r\nL 129.306763 91.229055 \r\nL 129.38293 95.426879 \r\nL 129.398163 89.015218 \r\nL 129.498704 93.043676 \r\nL 129.559638 87.914347 \r\nL 129.605338 92.432754 \r\nL 129.651038 89.67453 \r\nL 129.721112 95.838193 \r\nL 129.803372 85.779143 \r\nL 129.836886 92.813824 \r\nL 129.861259 93.442893 \r\nL 129.882586 86.093678 \r\nL 129.97094 76.657648 \r\nL 129.900866 88.755122 \r\nL 130.004453 77.673836 \r\nL 130.028827 76.331016 \r\nL 130.07148 87.206645 \r\nL 130.242095 120.027092 \r\nL 130.245141 118.883881 \r\nL 130.333495 129.826047 \r\nL 130.373102 121.980835 \r\nL 130.528483 98.935146 \r\nL 130.531529 99.298071 \r\nL 130.601603 94.682884 \r\nL 130.635117 88.277272 \r\nL 130.699097 99.419045 \r\nL 130.702144 99.11056 \r\nL 130.711284 102.945459 \r\nL 130.796591 94.440935 \r\nL 130.799638 95.106296 \r\nL 130.827058 91.356079 \r\nL 130.918458 91.725052 \r\nL 130.921505 92.825922 \r\nL 130.979392 87.593764 \r\nL 131.025092 91.537541 \r\nL 131.079932 89.015218 \r\nL 131.098213 93.563868 \r\nL 131.119539 93.430796 \r\nL 131.131726 94.99137 \r\nL 131.186566 88.343808 \r\nL 131.22008 91.622223 \r\nL 131.226173 90.835887 \r\nL 131.27492 95.106296 \r\nL 131.360227 98.560125 \r\nL 131.317574 93.104164 \r\nL 131.390694 96.406774 \r\nL 131.402881 94.31996 \r\nL 131.451628 100.205381 \r\nL 131.485141 99.122657 \r\nL 131.488188 99.709385 \r\nL 131.555215 93.787671 \r\nL 131.567402 94.07801 \r\nL 131.674036 80.359475 \r\nL 131.713643 81.000641 \r\nL 131.80809 90.212867 \r\nL 131.747156 79.506603 \r\nL 131.838557 85.767046 \r\nL 131.841603 85.724705 \r\nL 131.847697 86.65621 \r\nL 131.984797 98.475442 \r\nL 131.987844 96.727357 \r\nL 132.060964 107.391281 \r\nL 132.088385 102.388975 \r\nL 132.091431 102.31639 \r\nL 132.106665 104.318522 \r\nL 132.112758 102.739802 \r\nL 132.243765 122.204638 \r\nL 132.246812 120.341627 \r\nL 132.252905 118.02496 \r\nL 132.277279 123.831748 \r\nL 132.350399 123.620042 \r\nL 132.356493 123.795456 \r\nL 132.359539 123.081705 \r\nL 132.40524 128.344106 \r\nL 132.49664 117.365648 \r\nL 132.499687 117.795108 \r\nL 132.56976 112.175832 \r\nL 132.825682 93.406601 \r\nL 132.575854 113.028704 \r\nL 132.831775 95.172832 \r\nL 132.837869 95.553902 \r\nL 132.840915 94.434886 \r\nL 132.871382 91.610126 \r\nL 132.947549 95.753511 \r\nL 132.996296 88.827707 \r\nL 133.06637 93.557819 \r\nL 133.300964 105.425441 \r\nL 133.087697 92.100073 \r\nL 133.319244 105.032273 \r\nL 133.361898 94.828054 \r\nL 133.441112 100.277966 \r\nL 133.450252 100.973571 \r\nL 133.456345 98.493589 \r\nL 133.462439 95.795852 \r\nL 133.520326 106.375093 \r\nL 133.553839 103.090629 \r\nL 133.556886 102.897069 \r\nL 133.575166 107.990106 \r\nL 133.578213 107.736059 \r\nL 133.715313 120.964647 \r\nL 133.733593 119.053246 \r\nL 133.767107 129.033662 \r\nL 133.840227 118.248764 \r\nL 133.855461 119.295195 \r\nL 133.879834 113.016606 \r\nL 133.882881 113.167825 \r\nL 134.071775 97.955251 \r\nL 134.093102 101.723614 \r\nL 134.105289 103.27814 \r\nL 134.190596 100.011822 \r\nL 134.196689 97.646765 \r\nL 134.294183 101.772004 \r\nL 134.29723 101.40908 \r\nL 134.464797 76.923792 \r\nL 134.571431 72.012218 \r\nL 134.540964 77.135498 \r\nL 134.583618 73.234063 \r\nL 134.623225 75.756386 \r\nL 134.601898 71.963828 \r\nL 134.690252 73.923619 \r\nL 134.699392 72.012218 \r\nL 134.778606 82.464435 \r\nL 134.888286 90.624182 \r\nL 134.827353 81.974488 \r\nL 134.900473 88.712781 \r\nL 135.037574 80.123574 \r\nL 135.04062 80.395767 \r\nL 135.071087 84.696419 \r\nL 135.110694 79.028753 \r\nL 135.165534 84.000815 \r\nL 135.189908 82.319266 \r\nL 135.226468 87.80547 \r\nL 135.272168 85.482755 \r\nL 135.290448 85.017002 \r\nL 135.305682 89.214826 \r\nL 135.360522 87.865957 \r\nL 135.366615 89.505165 \r\nL 135.439736 85.452511 \r\nL 135.467156 84.490762 \r\nL 135.494576 88.997071 \r\nL 135.531136 88.960779 \r\nL 135.66519 109.992238 \r\nL 135.668237 108.87927 \r\nL 135.683471 107.548548 \r\nL 135.747451 117.293063 \r\nL 135.765731 113.506554 \r\nL 135.768778 113.597285 \r\nL 135.780964 111.208034 \r\nL 135.927205 89.487019 \r\nL 136.055166 70.481887 \r\nL 136.070399 73.572792 \r\nL 136.149613 84.871833 \r\nL 136.186173 76.107213 \r\nL 136.19836 73.959911 \r\nL 136.274527 85.355732 \r\nL 136.518262 107.076746 \r\nL 136.283667 83.033017 \r\nL 136.530448 104.070524 \r\nL 136.637082 98.269785 \r\nL 136.652316 98.638758 \r\nL 136.676689 103.489845 \r\nL 136.731529 94.89459 \r\nL 136.835117 84.279056 \r\nL 136.874724 88.035322 \r\nL 136.87777 89.202728 \r\nL 136.956984 82.077316 \r\nL 136.969171 82.416045 \r\nL 136.984404 81.351468 \r\nL 137.042291 89.359996 \r\nL 137.109318 93.775574 \r\nL 137.084945 85.912215 \r\nL 137.158065 90.787497 \r\nL 137.267746 95.112344 \r\nL 137.182439 89.553555 \r\nL 137.298213 91.92466 \r\nL 137.404846 79.464262 \r\nL 137.423127 83.940327 \r\nL 137.46578 87.678447 \r\nL 137.490154 82.10756 \r\nL 137.535854 85.083538 \r\nL 137.593741 83.97662 \r\nL 137.566321 87.684495 \r\nL 137.599834 86.438456 \r\nL 137.694281 94.840151 \r\nL 137.627254 85.688412 \r\nL 137.721701 90.231014 \r\nL 137.724748 88.984974 \r\nL 137.797869 95.100247 \r\nL 137.825289 91.622223 \r\nL 137.931923 95.735364 \r\nL 137.916689 91.513346 \r\nL 137.941063 94.138498 \r\nL 138.069023 79.252556 \r\nL 137.956296 95.330099 \r\nL 138.093397 81.726489 \r\nL 138.227451 93.182797 \r\nL 138.291431 96.71526 \r\nL 138.239638 91.622223 \r\nL 138.340178 93.769525 \r\nL 138.343225 93.588063 \r\nL 138.361505 98.445199 \r\nL 138.373692 99.794067 \r\nL 138.449859 92.590021 \r\nL 138.492512 87.055427 \r\nL 138.556493 92.807776 \r\nL 138.775854 109.865214 \r\nL 138.788041 107.850985 \r\nL 138.794134 107.965911 \r\nL 138.797181 107.554597 \r\nL 139.083569 87.255035 \r\nL 139.098802 88.132102 \r\nL 139.202389 93.340065 \r\nL 139.129269 84.817394 \r\nL 139.22067 93.049725 \r\nL 139.24809 91.283494 \r\nL 139.269416 94.731274 \r\nL 139.403471 107.0586 \r\nL 139.290743 93.21909 \r\nL 139.412611 105.274223 \r\nL 139.504011 98.578271 \r\nL 139.531431 101.342544 \r\nL 139.537525 103.689454 \r\nL 139.583225 95.318002 \r\nL 139.635018 99.431143 \r\nL 139.708139 97.132623 \r\nL 139.671579 102.328488 \r\nL 139.732512 100.683231 \r\nL 139.897033 117.268868 \r\nL 139.915313 114.323133 \r\nL 139.988434 119.36778 \r\nL 140.006714 116.966432 \r\nL 140.061554 118.956466 \r\nL 140.0189 115.944195 \r\nL 140.070694 118.732663 \r\nL 140.092021 124.757205 \r\nL 140.165141 117.438233 \r\nL 140.186468 121.702593 \r\nL 140.414969 105.165345 \r\nL 140.192561 122.355856 \r\nL 140.454576 107.82679 \r\nL 140.472856 111.964126 \r\nL 140.49723 105.364954 \r\nL 140.56121 105.588757 \r\nL 140.667844 112.079052 \r\nL 140.680031 109.756337 \r\nL 140.740964 115.284883 \r\nL 140.789711 110.754379 \r\nL 140.838458 110.808817 \r\nL 140.908532 106.411385 \r\nL 140.911579 106.598896 \r\nL 140.954232 102.927313 \r\nL 140.963372 103.151116 \r\nL 141.088286 92.571875 \r\nL 141.09438 94.235278 \r\nL 141.100473 96.04385 \r\nL 141.161407 85.325488 \r\nL 141.179687 87.624008 \r\nL 141.19492 87.872006 \r\nL 141.304601 79.542895 \r\nL 141.307647 80.214305 \r\nL 141.396001 75.224097 \r\nL 141.399048 75.925751 \r\nL 141.499588 71.685586 \r\nL 141.450842 81.938195 \r\nL 141.517869 72.86509 \r\nL 141.542242 75.345072 \r\nL 141.587942 70.530277 \r\nL 141.618409 70.826665 \r\nL 141.721996 66.556257 \r\nL 141.676296 72.859041 \r\nL 141.72809 69.647161 \r\nL 141.804257 75.393462 \r\nL 141.743323 68.50395 \r\nL 141.86519 73.512304 \r\nL 141.880424 68.038197 \r\nL 141.956591 75.218048 \r\nL 141.971824 74.758344 \r\nL 141.990104 70.893201 \r\nL 142.017525 76.627404 \r\nL 142.038851 75.605167 \r\nL 142.151579 84.623834 \r\nL 142.154625 83.274966 \r\nL 142.233839 91.954904 \r\nL 142.255166 86.426358 \r\nL 142.437967 103.290237 \r\nL 142.261259 86.402163 \r\nL 142.468434 98.669002 \r\nL 142.535461 96.019655 \r\nL 142.483667 100.175137 \r\nL 142.559834 99.183145 \r\nL 142.565928 99.497679 \r\nL 142.602488 94.495373 \r\nL 142.645141 85.41017 \r\nL 142.721308 90.460866 \r\nL 142.742635 88.3801 \r\nL 142.861456 98.191152 \r\nL 142.867549 96.382579 \r\nL 142.94981 105.830707 \r\nL 142.955903 105.141151 \r\nL 142.95895 105.165345 \r\nL 142.961996 104.754031 \r\nL 143.07777 97.822179 \r\nL 143.007697 104.766129 \r\nL 143.083864 97.906861 \r\nL 143.08691 98.977487 \r\nL 143.163077 89.934626 \r\nL 143.175264 91.380274 \r\nL 143.181357 91.410517 \r\nL 143.312365 83.051163 \r\nL 143.415952 77.456081 \r\nL 143.339785 84.073399 \r\nL 143.428139 82.016829 \r\nL 143.452512 80.758691 \r\nL 143.568286 91.87627 \r\nL 143.577426 87.509082 \r\nL 143.650547 93.672745 \r\nL 143.67492 92.475095 \r\nL 143.766321 99.431143 \r\nL 143.845534 96.757601 \r\nL 143.949122 87.696593 \r\nL 143.970448 91.337933 \r\nL 144.013102 93.763476 \r\nL 144.067942 86.238847 \r\nL 144.070989 84.369787 \r\nL 144.168483 92.487193 \r\nL 144.18067 95.263563 \r\nL 144.26293 87.793373 \r\nL 144.35433 80.680058 \r\nL 144.400031 81.690197 \r\nL 144.403077 82.785018 \r\nL 144.473151 68.116831 \r\nL 144.546271 66.913132 \r\nL 144.494478 71.740024 \r\nL 144.561505 70.312523 \r\nL 144.662045 87.121963 \r\nL 144.689466 81.96239 \r\nL 144.695559 79.899771 \r\nL 144.771726 85.331537 \r\nL 144.7961 82.48863 \r\nL 144.86008 86.625966 \r\nL 144.808286 81.248639 \r\nL 144.908827 84.091546 \r\nL 144.972807 76.318918 \r\nL 145.006321 84.926271 \r\nL 145.021554 83.099553 \r\nL 145.109908 96.249507 \r\nL 145.027647 82.512825 \r\nL 145.176935 93.878402 \r\nL 145.307942 85.512999 \r\nL 145.314036 86.982842 \r\nL 145.317082 87.932494 \r\nL 145.368876 76.185846 \r\nL 145.399343 80.04494 \r\nL 145.414576 76.397552 \r\nL 145.454183 81.62971 \r\nL 145.515117 77.450032 \r\nL 145.643077 93.884451 \r\nL 145.664404 92.626314 \r\nL 145.734478 89.934626 \r\nL 145.755805 93.981231 \r\nL 145.767991 92.59607 \r\nL 145.871579 96.098289 \r\nL 145.789318 91.531492 \r\nL 145.883765 95.711169 \r\nL 145.917279 90.031405 \r\nL 145.996493 92.045635 \r\nL 146.051333 93.896548 \r\nL 146.093986 87.055427 \r\nL 146.15492 80.220354 \r\nL 146.215854 83.081406 \r\nL 146.2189 83.166089 \r\nL 146.231087 81.381711 \r\nL 146.362095 69.302383 \r\nL 146.368188 71.516221 \r\nL 146.371235 72.084802 \r\nL 146.432168 63.120574 \r\nL 146.517475 62.497554 \r\nL 146.505289 65.540069 \r\nL 146.526615 64.95939 \r\nL 146.627156 67.3063 \r\nL 146.596689 63.513742 \r\nL 146.636296 65.43724 \r\nL 146.639343 65.110609 \r\nL 146.672856 70.143158 \r\nL 146.703323 69.574577 \r\nL 146.755117 78.962217 \r\nL 146.822144 74.292592 \r\nL 146.931824 71.818658 \r\nL 146.852611 75.816873 \r\nL 146.934871 71.897292 \r\nL 147.011038 79.167874 \r\nL 146.947058 71.891243 \r\nL 147.056738 74.480102 \r\nL 147.059785 73.603035 \r\nL 147.135952 83.232625 \r\nL 147.138999 81.726489 \r\nL 147.142045 82.192242 \r\nL 147.221259 78.61139 \r\nL 147.227353 79.633626 \r\nL 147.337033 71.770268 \r\nL 147.251726 81.883757 \r\nL 147.34922 74.758344 \r\nL 147.468041 82.458387 \r\nL 147.480227 79.748552 \r\nL 147.522881 86.438456 \r\nL 147.641701 109.417608 \r\nL 147.687402 108.250201 \r\nL 147.809269 117.075309 \r\nL 147.854969 111.734274 \r\nL 148.296738 84.448421 \r\nL 147.882389 112.139539 \r\nL 148.321112 87.527228 \r\nL 148.330252 88.065566 \r\nL 148.382045 82.228535 \r\nL 148.385092 83.498769 \r\nL 148.391186 80.14172 \r\nL 148.482586 88.174443 \r\nL 148.485633 88.168394 \r\nL 148.577033 74.389371 \r\nL 148.610547 83.075358 \r\nL 148.695854 97.997592 \r\nL 148.741554 91.610126 \r\nL 148.805534 81.00669 \r\nL 148.762881 93.733232 \r\nL 148.857328 86.172311 \r\nL 148.878655 90.424573 \r\nL 148.930448 77.014523 \r\nL 149.012709 68.715656 \r\nL 149.055362 73.463915 \r\nL 149.14067 86.498943 \r\nL 149.067549 73.397378 \r\nL 149.198557 81.666002 \r\nL 149.283864 78.115393 \r\nL 149.22293 83.30521 \r\nL 149.308237 81.811172 \r\nL 149.402684 87.061475 \r\nL 149.335657 81.526881 \r\nL 149.424011 83.607647 \r\nL 149.430104 82.385802 \r\nL 149.475805 88.507124 \r\nL 149.497131 91.821832 \r\nL 149.579392 87.206645 \r\nL 149.646419 88.555514 \r\nL 149.707353 81.018787 \r\nL 149.753053 85.45856 \r\nL 149.81094 79.754601 \r\nL 149.813986 80.631668 \r\nL 149.817033 79.379579 \r\nL 149.844453 84.466567 \r\nL 149.923667 80.613522 \r\nL 149.935854 81.926098 \r\nL 149.941947 79.579188 \r\nL 149.957181 75.853166 \r\nL 150.024208 88.035322 \r\nL 150.036394 87.248986 \r\nL 150.170448 95.451074 \r\nL 150.066861 84.78715 \r\nL 150.173495 94.434886 \r\nL 150.179588 93.545722 \r\nL 150.222242 102.449463 \r\nL 150.493397 123.898284 \r\nL 150.237475 102.013953 \r\nL 150.520817 120.486796 \r\nL 150.660964 104.530228 \r\nL 150.673151 105.534318 \r\nL 150.727991 108.25625 \r\nL 150.755412 101.941369 \r\nL 150.779785 103.647112 \r\nL 150.901652 95.42083 \r\nL 150.831579 104.003988 \r\nL 150.913839 97.453206 \r\nL 150.941259 100.084406 \r\nL 150.999146 92.263389 \r\nL 151.011333 94.07801 \r\nL 151.03266 91.912563 \r\nL 151.102733 96.23741 \r\nL 151.117967 95.094198 \r\nL 151.209367 99.691238 \r\nL 151.166714 93.164651 \r\nL 151.230694 96.291848 \r\nL 151.334281 85.55534 \r\nL 151.367795 90.557645 \r\nL 151.468335 97.114476 \r\nL 151.507942 92.559777 \r\nL 151.623716 88.700683 \r\nL 151.63895 91.7311 \r\nL 151.718163 79.645724 \r\nL 151.803471 72.447727 \r\nL 151.849171 74.123227 \r\nL 151.873544 78.526707 \r\nL 151.910104 81.29098 \r\nL 151.967991 75.357169 \r\nL 151.983225 78.067003 \r\nL 151.998458 76.131408 \r\nL 152.047205 82.579361 \r\nL 152.053299 81.768831 \r\nL 152.062439 80.915959 \r\nL 152.144699 94.1264 \r\nL 152.181259 92.765435 \r\nL 152.2818 108.709905 \r\nL 152.330547 103.507992 \r\nL 152.403667 104.058427 \r\nL 152.473741 95.033711 \r\nL 152.415854 104.064475 \r\nL 152.549908 98.239542 \r\nL 152.665682 101.366739 \r\nL 152.583421 95.596243 \r\nL 152.683962 101.179228 \r\nL 152.830203 82.053121 \r\nL 152.842389 82.912042 \r\nL 152.845436 83.184235 \r\nL 152.891136 77.667787 \r\nL 153.01605 67.034107 \r\nL 153.02519 67.409129 \r\nL 153.147058 78.677926 \r\nL 153.150104 78.073052 \r\nL 153.174478 75.181756 \r\nL 153.207991 84.158082 \r\nL 153.229318 81.853513 \r\nL 153.232365 83.861694 \r\nL 153.287205 77.177839 \r\nL 153.335952 80.486498 \r\nL 153.470006 67.766004 \r\nL 153.55836 69.024142 \r\nL 153.53094 62.273751 \r\nL 153.5675 66.622793 \r\nL 153.60406 64.499686 \r\nL 153.643667 71.123053 \r\nL 153.661947 68.975752 \r\nL 153.826468 82.549118 \r\nL 153.844748 79.071094 \r\nL 153.856935 76.621355 \r\nL 153.908729 84.950466 \r\nL 153.945289 83.105601 \r\nL 154.103716 99.025877 \r\nL 154.10981 97.295939 \r\nL 154.179883 103.840672 \r\nL 154.195117 102.31639 \r\nL 154.25605 104.348766 \r\nL 154.231677 100.404989 \r\nL 154.304797 101.977661 \r\nL 154.429711 97.447157 \r\nL 154.341357 104.046329 \r\nL 154.432758 98.088323 \r\nL 154.481505 99.703336 \r\nL 154.502832 92.233146 \r\nL 154.527205 95.566 \r\nL 154.578999 99.812213 \r\nL 154.649072 91.325835 \r\nL 154.652119 91.186714 \r\nL 154.661259 94.005426 \r\nL 154.664306 93.400552 \r\nL 154.73438 96.733406 \r\nL 154.700866 90.15238 \r\nL 154.77094 92.142415 \r\nL 154.786173 90.24916 \r\nL 154.83492 95.46922 \r\nL 154.874527 93.388454 \r\nL 154.908041 98.43915 \r\nL 154.883667 91.192763 \r\nL 154.984208 93.146505 \r\nL 155.042095 86.214652 \r\nL 155.005534 94.22318 \r\nL 155.099982 90.364086 \r\nL 155.118262 93.098115 \r\nL 155.194429 89.118046 \r\nL 155.252316 81.115567 \r\nL 155.298016 90.110039 \r\nL 155.310203 85.924313 \r\nL 155.331529 88.761171 \r\nL 155.407697 84.424226 \r\nL 155.419883 82.48863 \r\nL 155.47777 91.634321 \r\nL 155.499097 89.372093 \r\nL 155.733692 107.143283 \r\nL 155.742832 104.124963 \r\nL 155.822045 88.882145 \r\nL 155.898213 95.46922 \r\nL 155.916493 98.572222 \r\nL 155.950006 94.253424 \r\nL 156.044453 89.275313 \r\nL 155.986566 94.471178 \r\nL 156.06578 89.807602 \r\nL 156.087107 91.114129 \r\nL 156.07492 89.420483 \r\nL 156.090154 90.436671 \r\nL 156.099294 94.398594 \r\nL 156.175461 86.196506 \r\nL 156.196787 87.400205 \r\nL 156.199834 87.581667 \r\nL 156.212021 82.809213 \r\nL 156.221161 79.258605 \r\nL 156.257721 86.408212 \r\nL 156.324748 81.786977 \r\nL 156.443569 75.254341 \r\nL 156.416149 82.555166 \r\nL 156.461849 77.74642 \r\nL 156.525829 83.607647 \r\nL 156.553249 72.435629 \r\nL 156.559343 73.766351 \r\nL 156.61723 61.880583 \r\nL 156.675117 68.9818 \r\nL 156.836591 49.111699 \r\nL 156.851824 53.152255 \r\nL 156.955412 64.705343 \r\nL 156.998065 61.874534 \r\nL 157.004158 60.580105 \r\nL 157.043765 69.756039 \r\nL 157.046812 69.713698 \r\nL 157.080326 73.173575 \r\nL 157.135166 67.348641 \r\nL 157.156493 69.32053 \r\nL 157.162586 67.439372 \r\nL 157.21438 73.67562 \r\nL 157.26008 71.479929 \r\nL 157.311873 75.97414 \r\nL 157.363667 69.205604 \r\nL 157.372807 68.485804 \r\nL 157.381947 69.719746 \r\nL 157.384994 69.629015 \r\nL 157.455068 76.101164 \r\nL 157.497721 70.989981 \r\nL 157.503814 71.57066 \r\nL 157.546468 64.548076 \r\nL 157.573888 67.457519 \r\nL 157.616542 61.687023 \r\nL 157.653102 67.778102 \r\nL 157.692709 62.600383 \r\nL 157.851136 80.498596 \r\nL 157.701849 62.576188 \r\nL 157.860276 78.169832 \r\nL 157.95777 75.405559 \r\nL 157.915117 82.379753 \r\nL 157.96691 78.375489 \r\nL 157.98519 82.034975 \r\nL 158.043077 75.919702 \r\nL 158.064404 75.943897 \r\nL 158.100964 74.256299 \r\nL 158.073544 77.474227 \r\nL 158.104011 75.587021 \r\nL 158.137525 77.704079 \r\nL 158.195412 67.028058 \r\nL 158.253299 70.808519 \r\nL 158.283765 64.614612 \r\nL 158.286812 65.062219 \r\nL 158.289859 63.640766 \r\nL 158.347746 72.804602 \r\nL 158.390399 68.370878 \r\nL 158.405633 69.108824 \r\nL 158.399539 66.229625 \r\nL 158.414773 66.816353 \r\nL 158.417819 65.788067 \r\nL 158.487893 77.758518 \r\nL 158.588434 80.087282 \r\nL 158.55492 75.151512 \r\nL 158.603667 79.954209 \r\nL 158.6189 75.048684 \r\nL 158.692021 80.903861 \r\nL 158.716394 78.550902 \r\nL 158.759048 79.034801 \r\nL 158.749908 74.758344 \r\nL 158.792561 77.425837 \r\nL 158.893102 70.445595 \r\nL 158.801701 78.127491 \r\nL 158.914429 72.955821 \r\nL 159.063716 63.017746 \r\nL 159.072856 63.144769 \r\nL 159.07895 62.697163 \r\nL 159.091136 65.497728 \r\nL 159.130743 75.64146 \r\nL 159.219097 71.673488 \r\nL 159.237377 69.979842 \r\nL 159.301357 74.498249 \r\nL 159.316591 73.0526 \r\nL 159.380571 82.252729 \r\nL 159.322684 72.931626 \r\nL 159.432365 74.909563 \r\nL 159.435412 73.361086 \r\nL 159.523765 82.349509 \r\nL 159.545092 85.07749 \r\nL 159.621259 77.401642 \r\nL 159.673053 65.848555 \r\nL 159.724846 61.693072 \r\nL 159.77664 67.136936 \r\nL 159.78578 64.923098 \r\nL 159.801014 60.02967 \r\nL 159.880227 67.20952 \r\nL 159.895461 65.207388 \r\nL 160.002095 76.427796 \r\nL 159.901554 64.681148 \r\nL 160.035608 72.846943 \r\nL 160.041701 70.155255 \r\nL 160.105682 77.800859 \r\nL 160.145289 73.463915 \r\nL 160.34637 103.7076 \r\nL 160.151382 72.992113 \r\nL 160.349416 102.691412 \r\nL 160.385977 98.191152 \r\nL 160.43777 108.443761 \r\nL 160.462144 113.403725 \r\nL 160.550498 108.939757 \r\nL 160.562684 107.330793 \r\nL 160.620571 110.464039 \r\nL 160.644945 110.439844 \r\nL 160.693692 116.633751 \r\nL 160.757672 112.000418 \r\nL 160.769859 110.663647 \r\nL 160.800326 116.083316 \r\nL 160.803372 114.952202 \r\nL 160.836886 119.773046 \r\nL 160.882586 113.016606 \r\nL 160.913053 114.510644 \r\nL 160.9161 114.837276 \r\nL 160.97094 109.030488 \r\nL 160.973986 109.580924 \r\nL 161.175068 84.490762 \r\nL 161.184208 85.60373 \r\nL 161.205534 89.680579 \r\nL 161.281701 81.024836 \r\nL 161.287795 83.226576 \r\nL 161.290842 81.24259 \r\nL 161.336542 87.968786 \r\nL 161.394429 84.557298 \r\nL 161.397475 85.452511 \r\nL 161.467549 75.363218 \r\nL 161.485829 79.609431 \r\nL 161.565043 73.43972 \r\nL 161.601603 76.893548 \r\nL 161.65949 73.173575 \r\nL 161.711284 75.841068 \r\nL 161.763077 80.069135 \r\nL 161.811824 73.488109 \r\nL 161.814871 74.29864 \r\nL 161.927598 71.237979 \r\nL 161.869711 79.464262 \r\nL 161.933692 72.151339 \r\nL 162.009859 78.538805 \r\nL 161.967205 69.562479 \r\nL 162.043372 74.032496 \r\nL 162.049466 71.352905 \r\nL 162.122586 93.134407 \r\nL 162.128679 92.698898 \r\nL 162.363274 115.133664 \r\nL 162.17438 91.041544 \r\nL 162.375461 113.458164 \r\nL 162.421161 103.072482 \r\nL 162.491235 109.484144 \r\nL 162.494281 109.998286 \r\nL 162.558262 102.255903 \r\nL 162.677082 96.709211 \r\nL 162.689269 98.154859 \r\nL 162.695362 96.99955 \r\nL 162.722783 102.104685 \r\nL 162.823323 110.209992 \r\nL 162.847697 109.284535 \r\nL 162.91777 102.419219 \r\nL 162.859883 110.040628 \r\nL 162.966517 108.558687 \r\nL 162.996984 111.903639 \r\nL 163.036591 105.485929 \r\nL 163.054871 106.127095 \r\nL 163.127991 97.459254 \r\nL 163.182832 99.219437 \r\nL 163.237672 107.772351 \r\nL 163.191972 99.001682 \r\nL 163.301652 102.310342 \r\nL 163.347353 95.408733 \r\nL 163.310792 102.618827 \r\nL 163.41438 101.300203 \r\nL 163.493593 106.750115 \r\nL 163.429613 100.761865 \r\nL 163.527107 102.122831 \r\nL 163.603274 89.777358 \r\nL 163.639834 101.16713 \r\nL 163.648974 102.485755 \r\nL 163.679441 95.941021 \r\nL 163.685534 96.461213 \r\nL 163.688581 96.388628 \r\nL 163.691628 98.136713 \r\nL 163.737328 99.691238 \r\nL 163.789122 94.634494 \r\nL 163.795215 94.70103 \r\nL 163.843962 90.696766 \r\nL 163.801308 96.068045 \r\nL 163.871382 90.769351 \r\nL 164.008483 75.11522 \r\nL 164.011529 75.351121 \r\nL 164.035903 69.780234 \r\nL 164.096837 64.088372 \r\nL 164.051136 70.106865 \r\nL 164.145584 68.249903 \r\nL 164.18519 76.820964 \r\nL 164.249171 62.975404 \r\nL 164.346665 79.80904 \r\nL 164.383225 74.625272 \r\nL 164.495952 65.019878 \r\nL 164.422832 77.89159 \r\nL 164.514232 68.685412 \r\nL 164.6818 82.053121 \r\nL 164.78234 72.387239 \r\nL 164.797574 77.806908 \r\nL 164.806714 79.113435 \r\nL 164.840227 69.822575 \r\nL 164.885928 71.153297 \r\nL 165.062635 50.557347 \r\nL 164.916394 72.762261 \r\nL 165.090055 52.426407 \r\nL 165.102242 51.434414 \r\nL 165.236296 64.590417 \r\nL 165.239343 64.233542 \r\nL 165.263716 74.310738 \r\nL 165.266763 73.270355 \r\nL 165.394724 86.015044 \r\nL 165.400817 84.605688 \r\nL 165.42519 78.599292 \r\nL 165.492217 85.597681 \r\nL 165.522684 82.210388 \r\nL 165.525731 83.069309 \r\nL 165.577525 72.707822 \r\nL 165.617131 77.613348 \r\nL 165.620178 77.51052 \r\nL 165.626271 80.33528 \r\nL 165.647598 85.567437 \r\nL 165.717672 75.387413 \r\nL 165.873053 54.658391 \r\nL 165.729859 76.524575 \r\nL 165.8761 56.442768 \r\nL 165.882193 57.604126 \r\nL 165.89438 50.623883 \r\nL 165.943127 43.806957 \r\nL 165.906566 51.634022 \r\nL 166.010154 49.287112 \r\nL 166.125928 58.928799 \r\nL 166.068041 47.605564 \r\nL 166.135068 56.497207 \r\nL 166.144208 54.222882 \r\nL 166.369662 73.978057 \r\nL 166.497623 87.666349 \r\nL 166.607303 81.115567 \r\nL 166.558557 91.483102 \r\nL 166.61949 84.109692 \r\nL 166.640817 84.569396 \r\nL 166.677377 78.121442 \r\nL 166.683471 78.411781 \r\nL 166.744404 78.810998 \r\nL 166.811431 67.953515 \r\nL 166.924158 74.528492 \r\nL 166.936345 72.931626 \r\nL 167.039932 66.314307 \r\nL 166.951579 73.355037 \r\nL 167.055166 70.13106 \r\nL 167.213593 91.979099 \r\nL 167.22578 91.809734 \r\nL 167.256247 90.097941 \r\nL 167.28062 97.14472 \r\nL 167.304994 96.279751 \r\nL 167.375068 101.433275 \r\nL 167.326321 96.031753 \r\nL 167.423814 98.699246 \r\nL 167.509122 92.940848 \r\nL 167.451235 101.784101 \r\nL 167.548729 97.295939 \r\nL 167.643176 102.993849 \r\nL 167.582242 96.654772 \r\nL 167.661456 99.340412 \r\nL 167.889957 70.935542 \r\nL 167.899097 71.994071 \r\nL 167.990498 76.306821 \r\nL 167.950891 69.169311 \r\nL 168.008778 72.29046 \r\nL 168.139785 81.62971 \r\nL 168.020964 71.721878 \r\nL 168.145878 80.885715 \r\nL 168.206812 73.72401 \r\nL 168.246419 82.077316 \r\nL 168.249466 81.659953 \r\nL 168.258606 84.635932 \r\nL 168.350006 80.534888 \r\nL 168.3561 80.9583 \r\nL 168.444453 72.949772 \r\nL 168.39266 82.506776 \r\nL 168.47492 77.153644 \r\nL 168.508434 83.571354 \r\nL 168.563274 71.346857 \r\nL 168.566321 72.217875 \r\nL 168.584601 68.183367 \r\nL 168.651628 76.02253 \r\nL 168.679048 70.953689 \r\nL 168.791775 78.599292 \r\nL 168.825289 76.730233 \r\nL 168.922783 73.578841 \r\nL 168.901456 79.095289 \r\nL 168.938016 75.169658 \r\nL 168.947156 77.202034 \r\nL 169.03551 71.274272 \r\nL 169.038557 72.296508 \r\nL 169.09035 66.102602 \r\nL 169.151284 71.661391 \r\nL 169.264011 64.723489 \r\nL 169.230498 73.113088 \r\nL 169.285338 65.261827 \r\nL 169.404158 75.121268 \r\nL 169.416345 69.483846 \r\nL 169.526026 58.747337 \r\nL 169.431579 71.322662 \r\nL 169.580866 64.185152 \r\nL 169.590006 65.987676 \r\nL 169.644846 58.154561 \r\nL 169.6875 62.461262 \r\nL 169.70578 61.318051 \r\nL 169.754527 66.719573 \r\nL 169.76976 73.379232 \r\nL 169.848974 64.820269 \r\nL 169.870301 71.237979 \r\nL 169.882488 69.731844 \r\nL 169.952561 74.595028 \r\nL 169.964748 73.463915 \r\nL 169.998262 78.998509 \r\nL 170.068335 71.461783 \r\nL 170.074429 69.550382 \r\nL 170.153643 77.032669 \r\nL 170.165829 75.901556 \r\nL 170.29379 93.079969 \r\nL 170.181063 75.877361 \r\nL 170.299883 92.674703 \r\nL 170.30293 91.646418 \r\nL 170.37605 104.288279 \r\nL 170.449171 107.87518 \r\nL 170.488778 107.433622 \r\nL 170.662439 82.627751 \r\nL 170.671579 83.825401 \r\nL 170.808679 77.704079 \r\nL 170.738606 85.609779 \r\nL 170.814773 78.302904 \r\nL 170.930547 81.944244 \r\nL 170.87266 75.381364 \r\nL 170.939687 81.750684 \r\nL 171.034134 75.042635 \r\nL 170.948827 82.240632 \r\nL 171.052414 79.56709 \r\nL 171.073741 82.216437 \r\nL 171.122488 76.675794 \r\nL 171.149908 78.08515 \r\nL 171.174281 82.77897 \r\nL 171.244355 77.788762 \r\nL 171.262635 78.956168 \r\nL 171.372316 67.941418 \r\nL 171.396689 69.090678 \r\nL 171.427156 73.542548 \r\nL 171.491136 66.036065 \r\nL 171.503323 68.044246 \r\nL 171.576443 61.596292 \r\nL 171.509416 68.141026 \r\nL 171.649564 63.634717 \r\nL 171.673937 64.705343 \r\nL 171.734871 56.7694 \r\nL 171.756198 54.670488 \r\nL 171.801898 63.749643 \r\nL 171.844552 56.714962 \r\nL 171.850645 57.259348 \r\nL 171.865878 54.694683 \r\nL 171.920719 45.476408 \r\nL 171.881112 55.051559 \r\nL 171.999932 49.92223 \r\nL 172.006026 50.260959 \r\nL 172.012119 50.176277 \r\nL 172.08524 55.807651 \r\nL 172.124846 53.230889 \r\nL 172.127893 52.41431 \r\nL 172.201014 60.834152 \r\nL 172.341161 81.702294 \r\nL 172.344208 81.508735 \r\nL 172.438655 74.655516 \r\nL 172.459982 78.569049 \r\nL 172.493495 87.32762 \r\nL 172.542242 78.242417 \r\nL 172.569662 78.780754 \r\nL 172.618409 73.221965 \r\nL 172.688483 75.925751 \r\nL 172.697623 76.591112 \r\nL 172.712856 71.050468 \r\nL 172.721996 72.901382 \r\nL 172.731136 69.725795 \r\nL 172.813397 75.187805 \r\nL 172.831677 72.502165 \r\nL 172.84691 75.11522 \r\nL 172.920031 67.530103 \r\nL 172.926124 68.0261 \r\nL 172.980964 64.215396 \r\nL 173.023618 70.608911 \r\nL 173.029711 70.252035 \r\nL 173.057131 73.385281 \r\nL 173.102832 65.800165 \r\nL 173.133299 68.709607 \r\nL 173.279539 75.429754 \r\nL 173.175952 66.743768 \r\nL 173.313053 73.125185 \r\nL 173.319146 71.050468 \r\nL 173.340473 77.014523 \r\nL 173.419687 73.427622 \r\nL 173.504994 82.748726 \r\nL 173.535461 79.216263 \r\nL 173.541554 77.782713 \r\nL 173.623814 86.837672 \r\nL 173.626861 87.031232 \r\nL 173.648188 81.914 \r\nL 173.666468 85.089587 \r\nL 173.742635 75.907604 \r\nL 173.782242 78.653731 \r\nL 173.785289 78.629536 \r\nL 173.806615 76.754428 \r\nL 173.864502 88.870048 \r\nL 173.873643 87.248986 \r\nL 174.044257 109.780532 \r\nL 174.217918 83.220527 \r\nL 174.227058 84.273008 \r\nL 174.418999 58.378364 \r\nL 174.434232 59.152603 \r\nL 174.559146 70.046378 \r\nL 174.568286 69.03019 \r\nL 174.650547 57.876319 \r\nL 174.6932 62.666919 \r\nL 174.818114 55.166485 \r\nL 174.726714 65.146901 \r\nL 174.824208 55.783456 \r\nL 174.970448 68.576535 \r\nL 174.842488 55.099949 \r\nL 175.007009 65.304168 \r\nL 175.013102 64.681148 \r\nL 175.046615 67.796248 \r\nL 175.052709 67.20952 \r\nL 175.092316 74.165568 \r\nL 175.165436 68.165221 \r\nL 175.265977 59.539722 \r\nL 175.305584 66.671183 \r\nL 175.357377 68.891069 \r\nL 175.396984 64.269834 \r\nL 175.412217 65.110609 \r\nL 175.457918 61.65678 \r\nL 175.491431 71.746073 \r\nL 175.494478 70.869006 \r\nL 175.540178 74.401469 \r\nL 175.591972 67.814394 \r\nL 175.759539 75.375315 \r\nL 175.619392 65.745726 \r\nL 175.771726 74.377274 \r\nL 175.844846 61.517659 \r\nL 175.899687 63.247598 \r\nL 175.930154 69.344725 \r\nL 175.90578 62.691114 \r\nL 176.024601 68.165221 \r\nL 176.158655 54.634196 \r\nL 176.161701 54.3741 \r\nL 176.195215 60.513568 \r\nL 176.198262 60.180888 \r\nL 176.210448 62.679016 \r\nL 176.253102 52.178409 \r\nL 176.292709 52.420358 \r\nL 176.332316 48.887896 \r\nL 176.365829 57.622272 \r\nL 176.46637 70.391156 \r\nL 176.487697 66.598598 \r\nL 176.53949 59.158651 \r\nL 176.603471 64.245639 \r\nL 176.661357 70.766178 \r\nL 176.722291 67.651078 \r\nL 176.740571 65.062219 \r\nL 176.825878 69.036239 \r\nL 176.862439 74.437761 \r\nL 176.935559 68.594681 \r\nL 177.060473 60.26557 \r\nL 177.09094 61.687023 \r\nL 177.20062 66.937327 \r\nL 177.170154 60.332106 \r\nL 177.206714 65.370704 \r\nL 177.212807 64.663002 \r\nL 177.249367 71.510172 \r\nL 177.252414 70.748032 \r\nL 177.307254 78.284758 \r\nL 177.365141 73.760303 \r\nL 177.447402 68.897118 \r\nL 177.432168 73.832888 \r\nL 177.477869 71.153297 \r\nL 177.480915 71.885194 \r\nL 177.560129 65.933237 \r\nL 177.566222 66.423185 \r\nL 177.572316 65.158999 \r\nL 177.645436 72.695725 \r\nL 177.657623 72.514263 \r\nL 177.791677 82.754775 \r\nL 177.80691 79.954209 \r\nL 177.82519 78.333148 \r\nL 177.876984 84.720614 \r\nL 177.880031 83.468526 \r\nL 177.989711 88.62205 \r\nL 177.931824 79.083191 \r\nL 177.995805 86.904208 \r\nL 177.998851 87.351815 \r\nL 178.047598 78.89568 \r\nL 178.050645 79.766699 \r\nL 178.193839 59.001384 \r\nL 178.218213 61.953168 \r\nL 178.227353 63.543986 \r\nL 178.279146 54.083761 \r\nL 178.3218 60.229278 \r\nL 178.34008 57.688808 \r\nL 178.410154 63.416962 \r\nL 178.428434 61.517659 \r\nL 178.565534 73.058649 \r\nL 178.608188 69.084629 \r\nL 178.641701 75.732191 \r\nL 178.678262 71.794463 \r\nL 178.690448 74.716003 \r\nL 178.730055 66.259869 \r\nL 178.851923 59.576014 \r\nL 178.967697 66.229625 \r\nL 178.897623 57.876319 \r\nL 178.976837 66.15704 \r\nL 178.99207 64.638807 \r\nL 179.01035 70.51818 \r\nL 179.07433 82.192242 \r\nL 179.141357 80.111477 \r\nL 179.232758 89.759212 \r\nL 179.302832 88.162346 \r\nL 179.330252 83.619744 \r\nL 179.397279 91.77949 \r\nL 179.409466 89.632189 \r\nL 179.491726 90.364086 \r\nL 179.424699 86.12997 \r\nL 179.510006 88.440588 \r\nL 179.647107 80.165915 \r\nL 179.668434 81.708343 \r\nL 179.674527 78.266612 \r\nL 179.720227 71.498075 \r\nL 179.787254 76.905646 \r\nL 179.793348 77.226229 \r\nL 179.799441 76.687891 \r\nL 179.802488 77.214132 \r\nL 179.826861 74.020398 \r\nL 179.875608 82.869701 \r\nL 179.903028 79.343287 \r\nL 179.906075 79.361433 \r\nL 179.909122 78.683975 \r\nL 179.930448 86.819526 \r\nL 179.982242 85.990849 \r\nL 180.024896 89.323703 \r\nL 180.082783 81.829318 \r\nL 180.098016 80.734496 \r\nL 180.128483 86.32353 \r\nL 180.131529 87.720788 \r\nL 180.216837 76.210041 \r\nL 180.329564 66.92523 \r\nL 180.335657 67.487762 \r\nL 180.356984 69.731844 \r\nL 180.411824 61.360392 \r\nL 180.466665 53.472839 \r\nL 180.417918 62.213264 \r\nL 180.518458 61.003516 \r\nL 180.548925 68.322488 \r\nL 180.640326 63.973446 \r\nL 180.661652 58.100122 \r\nL 180.728679 67.530103 \r\nL 180.737819 66.20543 \r\nL 180.746959 68.927362 \r\nL 180.823127 58.771532 \r\nL 180.948041 45.379628 \r\nL 180.957181 47.647905 \r\nL 180.972414 49.281064 \r\nL 181.030301 31.606654 \r\nL 181.036394 33.076497 \r\nL 181.076001 26.822103 \r\nL 181.118655 36.965835 \r\nL 181.334969 54.942682 \r\nL 181.347156 52.777234 \r\nL 181.371529 49.414136 \r\nL 181.441603 54.646294 \r\nL 181.548237 67.554298 \r\nL 181.569564 66.405038 \r\nL 181.584797 63.416962 \r\nL 181.657918 74.758344 \r\nL 181.685338 80.885715 \r\nL 181.740178 66.592549 \r\nL 181.813299 48.379802 \r\nL 181.865092 52.081629 \r\nL 181.892512 56.303647 \r\nL 181.959539 46.250646 \r\nL 181.965633 48.19834 \r\nL 181.980866 43.970273 \r\nL 182.057033 58.154561 \r\nL 182.06008 57.598077 \r\nL 182.136247 64.560174 \r\nL 182.090547 56.497207 \r\nL 182.166714 57.005301 \r\nL 182.175854 54.51927 \r\nL 182.212414 59.8845 \r\nL 182.288581 71.485978 \r\nL 182.343421 65.624751 \r\nL 182.370842 59.073969 \r\nL 182.443962 67.342593 \r\nL 182.480522 73.633279 \r\nL 182.547549 64.856562 \r\nL 182.578016 66.078407 \r\nL 182.63895 60.918834 \r\nL 182.687697 61.729365 \r\nL 182.760817 50.932369 \r\nL 182.763864 52.136068 \r\nL 182.846124 40.976148 \r\nL 182.849171 41.665704 \r\nL 182.916198 35.532284 \r\nL 182.937525 36.766227 \r\nL 183.220866 63.882715 \r\nL 183.248286 59.902646 \r\nL 183.36406 49.450428 \r\nL 183.306173 63.13872 \r\nL 183.379294 52.692551 \r\nL 183.504208 63.495596 \r\nL 183.568188 67.699468 \r\nL 183.607795 61.777755 \r\nL 183.610842 60.876493 \r\nL 183.668729 72.508214 \r\nL 183.693102 68.848728 \r\nL 183.802783 79.385628 \r\nL 183.811923 75.798727 \r\nL 183.814969 75.006342 \r\nL 183.863716 91.223007 \r\nL 183.866763 91.120178 \r\nL 183.87895 94.017523 \r\nL 183.91551 95.729316 \r\nL 183.949023 91.102032 \r\nL 183.985584 93.182797 \r\nL 184.113544 79.500554 \r\nL 184.064797 93.914695 \r\nL 184.131824 80.571181 \r\nL 184.134871 80.825228 \r\nL 184.168385 75.272487 \r\nL 184.171431 75.363218 \r\nL 184.174478 74.691808 \r\nL 184.220178 87.775226 \r\nL 184.323765 101.687322 \r\nL 184.348139 98.929098 \r\nL 184.369466 94.144547 \r\nL 184.424306 107.403378 \r\nL 184.445633 104.052378 \r\nL 184.448679 104.512082 \r\nL 184.479146 93.225139 \r\nL 184.482193 93.588063 \r\nL 184.537033 70.85086 \r\nL 184.54008 71.032322 \r\nL 184.643667 60.519617 \r\nL 184.661947 62.055996 \r\nL 184.805141 74.957953 \r\nL 184.689367 59.231236 \r\nL 184.817328 70.935542 \r\nL 184.820375 70.560521 \r\nL 184.838655 79.772747 \r\nL 184.844748 79.373531 \r\nL 184.957475 83.281015 \r\nL 184.884355 77.17179 \r\nL 184.960522 82.954383 \r\nL 185.054969 90.82379 \r\nL 184.972709 81.454296 \r\nL 185.076296 85.367829 \r\nL 185.10981 76.494332 \r\nL 185.185977 82.664044 \r\nL 185.280424 87.878055 \r\nL 185.20121 80.571181 \r\nL 185.301751 87.27923 \r\nL 185.359638 80.964349 \r\nL 185.399244 88.62205 \r\nL 185.402291 87.103817 \r\nL 185.466271 83.891937 \r\nL 185.518065 91.452859 \r\nL 185.618606 76.609258 \r\nL 185.655166 81.236542 \r\nL 185.661259 81.907951 \r\nL 185.685633 74.649467 \r\nL 185.694773 75.078927 \r\nL 185.804453 58.940897 \r\nL 185.82578 60.156693 \r\nL 185.847107 61.372489 \r\nL 185.895854 48.446338 \r\nL 185.8989 48.930237 \r\nL 185.920227 50.914223 \r\nL 185.984208 44.339246 \r\nL 185.990301 45.591334 \r\nL 186.054281 38.417532 \r\nL 186.014674 47.242639 \r\nL 186.106075 42.554868 \r\nL 186.170055 33.711615 \r\nL 186.224896 38.804651 \r\nL 186.294969 44.139637 \r\nL 186.273643 37.746122 \r\nL 186.337623 40.649516 \r\nL 186.34067 39.070796 \r\nL 186.42293 50.206521 \r\nL 186.425977 49.837548 \r\nL 186.556984 85.948508 \r\nL 186.581357 83.982668 \r\nL 186.630104 87.109865 \r\nL 186.663618 81.653905 \r\nL 186.672758 82.131755 \r\nL 186.910399 37.032371 \r\nL 186.931726 40.976148 \r\nL 187.041407 53.974884 \r\nL 187.053593 48.748775 \r\nL 187.059687 46.462352 \r\nL 187.12976 55.777407 \r\nL 187.154134 53.097817 \r\nL 187.218114 64.439199 \r\nL 187.272955 58.329974 \r\nL 187.282095 56.085893 \r\nL 187.324748 60.967224 \r\nL 187.358262 60.386545 \r\nL 187.373495 63.193159 \r\nL 187.446615 52.626015 \r\nL 187.455756 53.527277 \r\nL 187.531923 46.909959 \r\nL 187.556296 55.704823 \r\nL 187.559343 55.595945 \r\nL 187.656837 64.366614 \r\nL 187.565436 54.791463 \r\nL 187.687303 60.156693 \r\nL 187.71777 54.579757 \r\nL 187.775657 62.110435 \r\nL 187.800031 57.785588 \r\nL 187.934085 72.913479 \r\nL 187.973692 66.229625 \r\nL 188.058999 67.439372 \r\nL 188.177819 77.601251 \r\nL 188.083372 67.185325 \r\nL 188.180866 77.280668 \r\nL 188.183913 77.480276 \r\nL 188.199146 72.852992 \r\nL 188.238753 63.610522 \r\nL 188.30578 74.074837 \r\nL 188.311873 74.909563 \r\nL 188.317967 70.173402 \r\nL 188.34234 71.455734 \r\nL 188.464208 64.469443 \r\nL 188.394134 75.484193 \r\nL 188.467254 65.648946 \r\nL 188.598262 74.607126 \r\nL 188.488581 60.501471 \r\nL 188.607402 72.14529 \r\nL 188.616542 70.070573 \r\nL 188.662242 76.93589 \r\nL 188.704896 75.810825 \r\nL 188.951677 116.307119 \r\nL 188.753643 69.090678 \r\nL 188.960817 112.448025 \r\nL 188.96691 111.165693 \r\nL 188.997377 120.801331 \r\nL 189.052217 116.180096 \r\nL 189.073544 121.823567 \r\nL 189.149711 110.433795 \r\nL 189.152758 110.645501 \r\nL 189.183225 106.43558 \r\nL 189.311186 84.557298 \r\nL 189.332512 84.593591 \r\nL 189.338606 84.641981 \r\nL 189.369072 76.978231 \r\nL 189.493986 56.454866 \r\nL 189.506173 59.811915 \r\nL 189.51836 61.662829 \r\nL 189.58234 50.515006 \r\nL 189.597574 48.065268 \r\nL 189.637181 53.890201 \r\nL 189.673741 52.480846 \r\nL 189.798655 61.995509 \r\nL 189.701161 49.716573 \r\nL 189.801701 61.197076 \r\nL 189.847402 49.87384 \r\nL 189.929662 51.863874 \r\nL 190.045436 58.487242 \r\nL 190.021063 51.283196 \r\nL 190.048483 58.11222 \r\nL 190.11551 46.347426 \r\nL 190.066763 59.721184 \r\nL 190.19777 48.57941 \r\nL 190.307451 56.908521 \r\nL 190.20691 47.442248 \r\nL 190.319638 52.541333 \r\nL 190.411038 39.929716 \r\nL 190.450645 42.700038 \r\nL 190.462832 40.347079 \r\nL 190.517672 45.839332 \r\nL 190.535952 45.186069 \r\nL 190.718753 67.409129 \r\nL 190.7218 67.330495 \r\nL 190.746173 64.300078 \r\nL 190.797967 72.102949 \r\nL 190.828434 68.12288 \r\nL 190.843667 72.556604 \r\nL 190.907647 62.818137 \r\nL 191.078262 35.247994 \r\nL 191.111775 39.542597 \r\nL 191.148335 29.308134 \r\nL 191.178802 32.586549 \r\nL 191.184896 30.644905 \r\nL 191.233643 44.309002 \r\nL 191.245829 41.085025 \r\nL 191.37379 57.289592 \r\nL 191.303716 36.31862 \r\nL 191.376837 55.8137 \r\nL 191.453004 68.715656 \r\nL 191.413397 53.986981 \r\nL 191.510891 60.041767 \r\nL 191.513937 57.555736 \r\nL 191.611431 66.332454 \r\nL 191.614478 65.286022 \r\nL 191.617525 66.265917 \r\nL 191.657131 54.301516 \r\nL 191.705878 59.315919 \r\nL 191.757672 48.276973 \r\nL 191.815559 58.73524 \r\nL 191.821652 59.824012 \r\nL 191.876493 53.327669 \r\nL 191.910006 55.493117 \r\nL 191.964846 48.34351 \r\nL 192.01664 56.013308 \r\nL 192.0989 60.719226 \r\nL 192.126321 55.759261 \r\nL 192.162881 50.097643 \r\nL 192.214674 56.612133 \r\nL 192.229908 56.509305 \r\nL 192.290842 66.991766 \r\nL 192.342635 58.190853 \r\nL 192.345682 58.06383 \r\nL 192.354822 61.826144 \r\nL 192.467549 70.17945 \r\nL 192.427942 60.586153 \r\nL 192.479736 67.493811 \r\nL 192.592463 57.876319 \r\nL 192.63207 59.043725 \r\nL 192.653397 64.469443 \r\nL 192.708237 55.408434 \r\nL 192.741751 59.672794 \r\nL 192.860571 50.49686 \r\nL 192.872758 51.615876 \r\nL 192.942832 55.317703 \r\nL 192.970252 46.982544 \r\nL 193.046419 40.673711 \r\nL 192.985485 51.029149 \r\nL 193.076886 46.52284 \r\nL 193.207893 70.953689 \r\nL 193.217033 70.512131 \r\nL 193.244453 67.669224 \r\nL 193.277967 79.343287 \r\nL 193.28406 78.32105 \r\nL 193.366321 94.150595 \r\nL 193.427254 83.153991 \r\nL 193.466861 83.214479 \r\nL 193.646615 56.926667 \r\nL 193.652709 60.199034 \r\nL 193.738016 46.843423 \r\nL 193.741063 46.958349 \r\nL 193.838557 27.965314 \r\nL 193.887303 38.127193 \r\nL 193.89035 40.498298 \r\nL 193.963471 32.640988 \r\nL 193.996984 38.405435 \r\nL 194.097525 34.637071 \r\nL 194.067058 41.568924 \r\nL 194.109711 36.36701 \r\nL 194.182832 30.439248 \r\nL 194.155412 39.681718 \r\nL 194.228532 32.326454 \r\nL 194.447893 66.332454 \r\nL 194.240719 32.193382 \r\nL 194.45094 64.390809 \r\nL 194.511873 55.801602 \r\nL 194.46922 65.594508 \r\nL 194.56976 57.924709 \r\nL 194.615461 63.568181 \r\nL 194.673348 56.630279 \r\nL 194.676394 58.281585 \r\nL 194.709908 48.597556 \r\nL 194.792168 54.216833 \r\nL 194.868335 61.493464 \r\nL 194.904896 56.382281 \r\nL 194.917082 54.198687 \r\nL 194.996296 65.219486 \r\nL 195.014576 69.616918 \r\nL 195.07551 54.543465 \r\nL 195.078557 55.027364 \r\nL 195.151677 42.482283 \r\nL 195.206517 50.460567 \r\nL 195.212611 52.898209 \r\nL 195.267451 45.70626 \r\nL 195.294871 46.891813 \r\nL 195.307058 42.917792 \r\nL 195.392365 53.406302 \r\nL 195.416738 57.561785 \r\nL 195.492905 48.440289 \r\nL 195.623913 34.872972 \r\nL 195.6361 38.175583 \r\nL 195.651333 37.492075 \r\nL 195.952955 96.322092 \r\nL 196.071775 66.755865 \r\nL 196.083962 67.49986 \r\nL 196.193643 55.372142 \r\nL 196.31551 70.500033 \r\nL 196.318557 69.514089 \r\nL 196.373397 66.471574 \r\nL 196.34293 72.810651 \r\nL 196.42519 70.112914 \r\nL 196.537918 82.815262 \r\nL 196.547058 81.182103 \r\nL 196.656738 62.606432 \r\nL 196.559244 82.228535 \r\nL 196.681112 65.473533 \r\nL 196.687205 65.67919 \r\nL 196.702439 60.398642 \r\nL 196.851726 41.919751 \r\nL 196.93094 54.985023 \r\nL 196.973593 47.908 \r\nL 196.979687 44.151735 \r\nL 197.019294 55.124144 \r\nL 197.074134 53.539375 \r\nL 197.192955 63.622619 \r\nL 197.128974 51.863874 \r\nL 197.202095 62.261653 \r\nL 197.223421 60.205083 \r\nL 197.247795 67.620835 \r\nL 197.253888 66.44738 \r\nL 197.342242 84.678273 \r\nL 197.384896 81.321224 \r\nL 197.497623 62.352385 \r\nL 197.515903 65.999773 \r\nL 197.52809 66.39899 \r\nL 197.534183 63.610522 \r\nL 197.53723 63.640766 \r\nL 197.640817 52.396163 \r\nL 197.659097 57.555736 \r\nL 197.66519 55.601994 \r\nL 197.799244 67.439372 \r\nL 197.899785 79.319092 \r\nL 197.924158 76.421747 \r\nL 197.927205 74.516395 \r\nL 198.009466 89.493068 \r\nL 198.015559 88.458734 \r\nL 198.088679 100.483623 \r\nL 198.140473 98.451247 \r\nL 198.146566 96.303946 \r\nL 198.222733 110.167651 \r\nL 198.231873 109.508339 \r\nL 198.24406 110.778573 \r\nL 198.27148 106.665432 \r\nL 198.338507 109.671655 \r\nL 198.524355 96.231361 \r\nL 198.417721 111.159644 \r\nL 198.533495 98.463345 \r\nL 198.536542 100.429184 \r\nL 198.618802 89.753163 \r\nL 198.630989 89.995113 \r\nL 198.722389 74.558736 \r\nL 198.78637 79.827186 \r\nL 198.789416 80.867569 \r\nL 198.856443 67.536152 \r\nL 198.862537 68.419268 \r\nL 198.871677 68.860826 \r\nL 198.883864 62.352385 \r\nL 198.935657 63.38067 \r\nL 199.057525 54.077712 \r\nL 199.005731 65.842506 \r\nL 199.060571 56.938765 \r\nL 199.084945 55.831846 \r\nL 199.115412 67.584542 \r\nL 199.188532 73.500207 \r\nL 199.136738 64.602515 \r\nL 199.234232 70.869006 \r\nL 199.39266 86.571528 \r\nL 199.246419 69.907257 \r\nL 199.4018 83.196332 \r\nL 199.48406 71.098858 \r\nL 199.532807 75.357169 \r\nL 199.910596 50.756956 \r\nL 199.548041 77.431886 \r\nL 199.928876 54.845902 \r\nL 200.05379 66.25382 \r\nL 199.956296 54.362003 \r\nL 200.056837 65.382802 \r\nL 200.133004 60.93698 \r\nL 200.163471 66.913132 \r\nL 200.166517 65.473533 \r\nL 200.196984 67.959564 \r\nL 200.181751 62.521749 \r\nL 200.276198 65.177145 \r\nL 200.358458 53.823665 \r\nL 200.388925 62.969356 \r\nL 200.391972 64.082323 \r\nL 200.474232 54.156346 \r\nL 200.477279 54.071664 \r\nL 200.504699 55.880236 \r\nL 200.611333 57.827929 \r\nL 200.556493 49.976669 \r\nL 200.620473 57.809783 \r\nL 200.711873 52.117921 \r\nL 200.657033 60.646641 \r\nL 200.7332 56.303647 \r\nL 200.827647 61.36644 \r\nL 200.797181 53.853909 \r\nL 200.852021 59.001384 \r\nL 200.879441 57.029496 \r\nL 200.940375 65.999773 \r\nL 200.946468 66.804255 \r\nL 200.967795 61.46322 \r\nL 200.979982 61.614439 \r\nL 200.983028 59.569966 \r\nL 201.083569 66.338502 \r\nL 201.132316 63.707302 \r\nL 201.159736 70.088719 \r\nL 201.190203 66.616744 \r\nL 201.196296 66.126796 \r\nL 201.199343 67.118789 \r\nL 201.309023 70.118963 \r\nL 201.24809 63.126623 \r\nL 201.31207 67.868833 \r\nL 201.315117 67.893028 \r\nL 201.324257 64.856562 \r\nL 201.391284 78.569049 \r\nL 201.397377 77.831103 \r\nL 201.400424 79.893722 \r\nL 201.494871 70.354864 \r\nL 201.586271 64.511784 \r\nL 201.564945 71.957779 \r\nL 201.610645 68.534194 \r\nL 201.613692 68.316439 \r\nL 201.628925 74.280494 \r\nL 201.729466 73.778449 \r\nL 201.756886 81.96239 \r\nL 201.762979 78.296855 \r\nL 201.830006 86.148116 \r\nL 201.869613 78.89568 \r\nL 202.192561 42.149603 \r\nL 201.89094 85.857777 \r\nL 202.262635 48.748775 \r\nL 202.314429 56.81779 \r\nL 202.378409 52.087678 \r\nL 202.652611 73.028405 \r\nL 202.421063 51.083587 \r\nL 202.734871 68.21966 \r\nL 202.871972 53.745032 \r\nL 202.780571 71.691635 \r\nL 202.884158 56.255258 \r\nL 202.999932 61.820096 \r\nL 202.932905 52.257042 \r\nL 203.002979 61.275709 \r\nL 203.027353 58.747337 \r\nL 203.073053 69.139068 \r\nL 203.088286 66.985717 \r\nL 203.091333 67.02201 \r\nL 203.20406 73.578841 \r\nL 203.210154 73.016308 \r\nL 203.414281 51.803387 \r\nL 203.237574 73.076795 \r\nL 203.438655 54.319662 \r\nL 203.490448 57.791637 \r\nL 203.453888 50.000863 \r\nL 203.536149 53.206694 \r\nL 203.539195 52.6986 \r\nL 203.590989 62.340287 \r\nL 203.639736 62.836284 \r\nL 203.645829 59.533673 \r\nL 203.688483 57.138373 \r\nL 203.71895 63.646814 \r\nL 203.749416 60.307911 \r\nL 203.758557 63.640766 \r\nL 203.84691 56.001211 \r\nL 203.853004 56.624231 \r\nL 203.886517 50.883979 \r\nL 203.950498 59.703038 \r\nL 204.075412 73.457866 \r\nL 204.087598 72.653384 \r\nL 204.151579 76.095115 \r\nL 204.108925 69.858867 \r\nL 204.203372 73.512304 \r\nL 204.306959 67.699468 \r\nL 204.322193 69.495943 \r\nL 204.34352 72.344898 \r\nL 204.410547 63.634717 \r\nL 204.44406 55.789505 \r\nL 204.544601 57.719052 \r\nL 204.550694 58.069879 \r\nL 204.568974 54.132151 \r\nL 204.596394 54.416442 \r\nL 204.770055 38.719969 \r\nL 204.794429 41.399559 \r\nL 204.931529 55.481019 \r\nL 204.937623 55.130193 \r\nL 204.983323 49.480672 \r\nL 205.047303 55.136241 \r\nL 205.05035 53.636154 \r\nL 205.08691 56.134283 \r\nL 205.138704 47.889854 \r\nL 205.141751 48.089463 \r\nL 205.239244 41.260438 \r\nL 205.178311 51.398122 \r\nL 205.263618 43.994468 \r\nL 205.275805 47.14586 \r\nL 205.309318 41.369316 \r\nL 205.376345 46.190159 \r\nL 205.379392 44.351343 \r\nL 205.449466 58.118269 \r\nL 205.470792 55.989113 \r\nL 205.501259 64.796074 \r\nL 205.613986 73.524402 \r\nL 205.531726 64.735587 \r\nL 205.62008 71.788414 \r\nL 205.708434 72.102949 \r\nL 205.751087 62.418921 \r\nL 205.839441 48.863701 \r\nL 205.769367 62.927015 \r\nL 205.921701 55.366093 \r\nL 205.952168 57.773491 \r\nL 206.013102 50.273057 \r\nL 206.025289 52.039288 \r\nL 206.31777 73.699815 \r\nL 206.046615 51.634022 \r\nL 206.329957 72.248118 \r\nL 206.521898 50.944466 \r\nL 206.384797 72.973967 \r\nL 206.537131 53.158304 \r\nL 206.634625 66.834499 \r\nL 206.662045 62.884673 \r\nL 206.680326 58.323926 \r\nL 206.783913 60.072011 \r\nL 206.826566 61.318051 \r\nL 206.857033 54.452734 \r\nL 206.9332 47.369663 \r\nL 206.96062 55.66853 \r\nL 206.963667 54.017225 \r\nL 207.082488 64.294029 \r\nL 207.088581 63.38067 \r\nL 207.103814 62.195117 \r\nL 207.170842 68.35878 \r\nL 207.179982 67.100643 \r\nL 207.198262 70.167353 \r\nL 207.210448 69.22375 \r\nL 207.341456 84.611737 \r\nL 207.344502 84.26091 \r\nL 207.42067 92.4509 \r\nL 207.374969 83.849596 \r\nL 207.45723 84.902076 \r\nL 207.472463 87.533277 \r\nL 207.53035 79.173922 \r\nL 207.633937 69.477797 \r\nL 207.670498 71.546465 \r\nL 207.679638 73.094942 \r\nL 207.725338 63.695204 \r\nL 207.764945 64.360565 \r\nL 207.798458 59.878451 \r\nL 207.865485 67.49986 \r\nL 208.093986 80.323182 \r\nL 207.880719 65.951383 \r\nL 208.133593 77.450032 \r\nL 208.243274 70.548423 \r\nL 208.2189 78.381538 \r\nL 208.252414 71.546465 \r\nL 208.301161 73.796595 \r\nL 208.279834 68.231757 \r\nL 208.352955 69.459651 \r\nL 208.386468 68.014002 \r\nL 208.444355 71.994071 \r\nL 208.462635 69.55643 \r\nL 208.465682 70.46979 \r\nL 208.526615 62.878625 \r\nL 208.554036 65.29812 \r\nL 208.590596 65.352558 \r\nL 208.675903 57.180714 \r\nL 208.745977 61.596292 \r\nL 208.727697 56.067747 \r\nL 208.785584 57.235153 \r\nL 208.931824 39.300648 \r\nL 208.947058 40.697906 \r\nL 208.959244 43.153693 \r\nL 208.968385 46.674058 \r\nL 209.047598 34.346732 \r\nL 209.056738 35.925452 \r\nL 209.084158 33.282154 \r\nL 209.120719 44.865486 \r\nL 209.160326 36.693642 \r\nL 209.227353 44.442074 \r\nL 209.181652 36.578716 \r\nL 209.273053 37.975974 \r\nL 209.291333 36.276279 \r\nL 209.3218 42.941987 \r\nL 209.379687 38.913528 \r\nL 209.388827 40.776539 \r\nL 209.425387 24.336072 \r\nL 209.455854 29.241598 \r\nL 209.568581 23.168666 \r\nL 209.574674 24.686899 \r\nL 209.599048 27.475367 \r\nL 209.638655 18.384115 \r\nL 209.641701 17.083636 \r\nL 209.714822 32.882938 \r\nL 209.720915 32.846645 \r\nL 209.931136 53.926494 \r\nL 209.739195 32.054261 \r\nL 209.943323 52.976842 \r\nL 209.970743 50.133936 \r\nL 209.952463 54.489026 \r\nL 209.97379 50.502909 \r\nL 210.086517 38.417532 \r\nL 210.098704 40.413615 \r\nL 210.101751 40.226104 \r\nL 210.138311 44.635634 \r\nL 210.165731 46.752692 \r\nL 210.226665 41.87741 \r\nL 210.251038 45.37358 \r\nL 210.257131 43.879542 \r\nL 210.266271 46.413962 \r\nL 210.360719 66.574403 \r\nL 210.406419 64.638807 \r\nL 210.470399 56.606084 \r\nL 210.427746 65.322314 \r\nL 210.5161 64.402906 \r\nL 210.519146 65.812262 \r\nL 210.59836 54.458783 \r\nL 210.6075 55.529409 \r\nL 210.641014 61.057955 \r\nL 210.738507 63.731497 \r\nL 210.665387 56.81779 \r\nL 210.753741 62.618529 \r\nL 210.823814 57.174666 \r\nL 210.775068 65.400948 \r\nL 210.848188 63.102428 \r\nL 210.887795 70.675447 \r\nL 210.948729 60.785762 \r\nL 210.967009 58.420705 \r\nL 210.991382 61.184978 \r\nL 211.003569 59.26148 \r\nL 211.122389 71.637196 \r\nL 211.192463 60.229278 \r\nL 211.253397 66.30221 \r\nL 211.27777 69.677405 \r\nL 211.323471 60.803908 \r\nL 211.411824 42.681892 \r\nL 211.466665 47.103518 \r\nL 211.506271 50.502909 \r\nL 211.542832 43.813005 \r\nL 211.573299 45.101386 \r\nL 211.582439 43.413789 \r\nL 211.622045 52.855867 \r\nL 211.634232 52.632064 \r\nL 211.716493 70.814568 \r\nL 211.762193 66.749816 \r\nL 211.868827 75.393462 \r\nL 211.77438 64.009739 \r\nL 211.908434 68.921313 \r\nL 212.002881 62.243507 \r\nL 212.033348 64.082323 \r\nL 212.054674 68.69751 \r\nL 212.100375 60.682933 \r\nL 212.143028 64.886805 \r\nL 212.164355 63.737545 \r\nL 212.222242 70.560521 \r\nL 212.225289 70.542375 \r\nL 212.307549 76.554819 \r\nL 212.249662 70.203645 \r\nL 212.338016 71.213784 \r\nL 212.353249 69.840721 \r\nL 212.39895 81.303078 \r\nL 212.42637 76.827012 \r\nL 212.539097 84.545201 \r\nL 212.557377 82.73058 \r\nL 212.627451 72.447727 \r\nL 212.563471 83.244722 \r\nL 212.685338 75.145463 \r\nL 212.697525 71.752122 \r\nL 212.779785 77.195985 \r\nL 212.904699 89.686627 \r\nL 212.791972 76.845159 \r\nL 212.910792 89.456775 \r\nL 212.913839 87.992981 \r\nL 212.977819 103.054336 \r\nL 212.993053 101.98371 \r\nL 213.002193 105.116956 \r\nL 213.090547 94.459081 \r\nL 213.093593 95.021613 \r\nL 213.102733 95.910778 \r\nL 213.121014 92.112171 \r\nL 213.264208 67.064351 \r\nL 213.267254 67.772053 \r\nL 213.370842 58.209 \r\nL 213.401308 61.172881 \r\nL 213.410448 60.404691 \r\nL 213.547549 76.615307 \r\nL 213.550596 76.566917 \r\nL 213.559736 77.619397 \r\nL 213.596296 81.115567 \r\nL 213.623716 75.816873 \r\nL 213.672463 78.442025 \r\nL 213.73949 74.008301 \r\nL 213.69379 79.524749 \r\nL 213.79433 74.625272 \r\nL 213.797377 76.488283 \r\nL 213.867451 67.481714 \r\nL 213.894871 70.699642 \r\nL 213.900964 69.247945 \r\nL 213.931431 74.002252 \r\nL 214.004552 71.026274 \r\nL 214.086812 61.596292 \r\nL 214.022832 73.221965 \r\nL 214.117279 69.768136 \r\nL 214.123372 72.550555 \r\nL 214.193446 59.600209 \r\nL 214.214773 63.156867 \r\nL 214.38234 88.077663 \r\nL 214.226959 62.75765 \r\nL 214.4189 86.238847 \r\nL 214.428041 85.392024 \r\nL 214.467647 94.120352 \r\nL 214.473741 93.436844 \r\nL 214.525534 103.743892 \r\nL 214.583421 94.011474 \r\nL 214.732709 80.522791 \r\nL 214.738802 80.885715 \r\nL 214.741849 82.343461 \r\nL 214.821063 67.590591 \r\nL 214.824109 68.177318 \r\nL 214.885043 58.78363 \r\nL 214.891136 61.578146 \r\nL 215.022144 48.222535 \r\nL 215.076984 36.869055 \r\nL 215.037377 49.244771 \r\nL 215.147058 44.962265 \r\nL 215.153151 46.976495 \r\nL 215.214085 35.393163 \r\nL 215.238458 37.546514 \r\nL 215.314625 27.541903 \r\nL 215.354232 32.798255 \r\nL 215.390792 36.65735 \r\nL 215.448679 26.489422 \r\nL 215.457819 25.170798 \r\nL 215.470006 29.671058 \r\nL 215.930055 103.048288 \r\nL 215.479146 29.489596 \r\nL 215.933102 101.336495 \r\nL 215.957475 97.501596 \r\nL 216.039736 102.836582 \r\nL 216.042783 103.683405 \r\nL 216.064109 95.481317 \r\nL 216.125043 95.862388 \r\nL 216.225584 83.958473 \r\nL 216.149416 98.348419 \r\nL 216.259097 86.498943 \r\nL 216.26519 84.799248 \r\nL 216.329171 90.212867 \r\nL 216.350498 89.795505 \r\nL 216.368778 95.190978 \r\nL 216.420571 88.247028 \r\nL 216.469318 92.335974 \r\nL 216.515018 90.382232 \r\nL 216.551579 95.100247 \r\nL 216.554625 94.713128 \r\nL 216.572905 99.06217 \r\nL 216.606419 92.777532 \r\nL 216.664306 94.096157 \r\nL 216.828827 104.590715 \r\nL 216.859294 99.999724 \r\nL 216.874527 95.184929 \r\nL 216.908041 101.778053 \r\nL 216.978114 98.185103 \r\nL 216.999441 100.290063 \r\nL 217.054281 94.07801 \r\nL 217.069515 94.198985 \r\nL 217.218802 77.740372 \r\nL 217.255362 79.936063 \r\nL 217.276689 74.552687 \r\nL 217.298016 74.697857 \r\nL 217.334576 72.072705 \r\nL 217.346763 76.010433 \r\nL 217.40465 73.542548 \r\nL 217.529564 86.535235 \r\nL 217.593544 78.671877 \r\nL 217.651431 79.657821 \r\nL 217.660571 82.186193 \r\nL 217.730645 73.518353 \r\nL 217.742832 74.734149 \r\nL 217.870792 60.74342 \r\nL 217.876886 61.039809 \r\nL 217.968286 54.446685 \r\nL 218.041407 56.237111 \r\nL 218.196787 76.240285 \r\nL 218.202881 75.084976 \r\nL 218.312561 79.288848 \r\nL 218.263814 72.931626 \r\nL 218.324748 78.41783 \r\nL 218.339982 78.889632 \r\nL 218.364355 73.578841 \r\nL 218.367402 71.939633 \r\nL 218.397869 77.540763 \r\nL 218.470989 74.661564 \r\nL 218.501456 78.599292 \r\nL 218.605043 83.764914 \r\nL 218.614183 81.974488 \r\nL 218.650743 77.075011 \r\nL 218.723864 80.250598 \r\nL 218.763471 85.325488 \r\nL 218.815264 78.327099 \r\nL 218.833544 79.651773 \r\nL 218.860964 77.020572 \r\nL 218.921898 82.718482 \r\nL 218.937131 80.625619 \r\nL 218.964552 86.390066 \r\nL 219.037672 79.403774 \r\nL 219.043765 81.200249 \r\nL 219.068139 78.750511 \r\nL 219.138213 87.99903 \r\nL 219.235706 96.969307 \r\nL 219.159539 87.164304 \r\nL 219.272267 94.120352 \r\nL 219.512955 70.669398 \r\nL 219.308827 96.370482 \r\nL 219.543421 72.986064 \r\nL 219.586075 76.300772 \r\nL 219.643962 71.189589 \r\nL 219.650055 71.613001 \r\nL 219.659195 74.29864 \r\nL 219.714036 67.439372 \r\nL 219.717082 66.840547 \r\nL 219.805436 70.80247 \r\nL 219.95777 83.341502 \r\nL 219.969957 83.202381 \r\nL 220.305092 50.006912 \r\nL 219.98519 85.17427 \r\nL 220.332512 53.521228 \r\nL 220.384306 55.341898 \r\nL 220.414773 49.68028 \r\nL 220.433053 50.490811 \r\nL 220.457426 47.363614 \r\nL 220.487893 51.700559 \r\nL 220.588434 58.069879 \r\nL 220.524453 51.325537 \r\nL 220.612807 57.96705 \r\nL 220.640227 53.599862 \r\nL 220.713348 59.654648 \r\nL 220.716394 59.672794 \r\nL 220.832168 70.258084 \r\nL 220.859588 69.423358 \r\nL 220.862635 68.280147 \r\nL 220.944896 76.240285 \r\nL 220.957082 73.330842 \r\nL 221.085043 79.561042 \r\nL 221.039343 73.203819 \r\nL 221.094183 78.018614 \r\nL 221.155117 75.59307 \r\nL 221.200817 79.954209 \r\nL 221.313544 72.871138 \r\nL 221.222144 82.319266 \r\nL 221.325731 76.917743 \r\nL 221.423225 86.450553 \r\nL 221.453692 84.45447 \r\nL 221.456738 84.055253 \r\nL 221.484158 89.111997 \r\nL 221.542045 85.615827 \r\nL 221.648679 97.489498 \r\nL 221.663913 94.084059 \r\nL 221.73094 84.956515 \r\nL 221.697426 94.307862 \r\nL 221.79492 89.402337 \r\nL 221.834527 94.053816 \r\nL 221.889367 85.265001 \r\nL 221.898507 85.924313 \r\nL 221.950301 82.803165 \r\nL 221.980768 90.097941 \r\nL 222.032561 95.795852 \r\nL 222.038655 97.846374 \r\nL 222.117869 90.67862 \r\nL 222.133102 92.753337 \r\nL 222.148335 89.753163 \r\nL 222.184896 96.128532 \r\nL 222.251923 90.013259 \r\nL 222.254969 91.719003 \r\nL 222.343323 85.131928 \r\nL 222.35551 86.916306 \r\nL 222.486517 69.89516 \r\nL 222.37379 87.061475 \r\nL 222.492611 70.233889 \r\nL 222.574871 76.197944 \r\nL 222.614478 74.697857 \r\nL 222.617525 74.806734 \r\nL 222.623618 71.413393 \r\nL 222.629711 72.090851 \r\nL 222.638851 69.877013 \r\nL 222.693692 76.258431 \r\nL 222.736345 73.451817 \r\nL 222.858213 85.912215 \r\nL 222.861259 84.605688 \r\nL 222.992267 92.795678 \r\nL 222.99836 90.224965 \r\nL 223.056247 96.99955 \r\nL 223.07148 89.239021 \r\nL 223.083667 89.644286 \r\nL 223.205534 79.028753 \r\nL 223.111087 90.406427 \r\nL 223.217721 80.90991 \r\nL 223.266468 85.45856 \r\nL 223.299982 79.119484 \r\nL 223.339588 84.418177 \r\nL 223.351775 82.821311 \r\nL 223.391382 91.858124 \r\nL 223.424896 89.0999 \r\nL 223.510203 94.822005 \r\nL 223.534576 89.118046 \r\nL 223.561996 91.071788 \r\nL 223.59551 86.299335 \r\nL 223.598557 86.347724 \r\nL 223.683864 71.256126 \r\nL 223.726517 76.173749 \r\nL 223.814871 66.665134 \r\nL 223.936738 71.117005 \r\nL 224.18352 91.712954 \r\nL 224.186566 89.583799 \r\nL 224.235313 96.648724 \r\nL 224.290154 92.910604 \r\nL 224.2932 93.02553 \r\nL 224.31148 89.910431 \r\nL 224.317574 90.720961 \r\nL 224.369367 91.531492 \r\nL 224.442488 82.881798 \r\nL 224.509515 87.70869 \r\nL 224.561308 86.759039 \r\nL 224.564355 86.365871 \r\nL 224.616149 93.352162 \r\nL 224.637475 97.126574 \r\nL 224.680129 88.900292 \r\nL 224.865977 73.935716 \r\nL 224.87207 75.847117 \r\nL 224.90863 77.117352 \r\nL 224.95433 72.223923 \r\nL 224.963471 69.889111 \r\nL 225.009171 75.072879 \r\nL 225.036591 74.92166 \r\nL 225.149318 79.887673 \r\nL 225.158458 78.980363 \r\nL 225.213299 70.663349 \r\nL 225.265092 79.246507 \r\nL 225.3961 94.422788 \r\nL 225.41438 93.872353 \r\nL 225.5332 86.982842 \r\nL 225.49664 93.902597 \r\nL 225.536247 87.890152 \r\nL 225.54234 88.398246 \r\nL 225.575854 79.597334 \r\nL 225.706861 69.193506 \r\nL 225.655068 82.319266 \r\nL 225.719048 71.752122 \r\nL 225.874429 81.157908 \r\nL 225.764748 71.594855 \r\nL 225.920129 76.633453 \r\nL 225.956689 70.288328 \r\nL 226.008483 79.343287 \r\nL 226.02981 81.901903 \r\nL 226.109023 74.044593 \r\nL 226.145584 79.633626 \r\nL 226.19433 70.89925 \r\nL 226.203471 72.012218 \r\nL 226.328385 62.721358 \r\nL 226.334478 63.537937 \r\nL 226.553839 80.371572 \r\nL 226.605633 75.883409 \r\nL 226.608679 74.183714 \r\nL 226.642193 80.934105 \r\nL 226.715313 76.500381 \r\nL 226.821947 74.056691 \r\nL 226.779294 79.899771 \r\nL 226.824994 75.478144 \r\nL 226.828041 76.718135 \r\nL 226.907254 66.574403 \r\nL 226.919441 68.727753 \r\nL 226.956001 62.503603 \r\nL 227.019982 70.627057 \r\nL 227.147942 79.415872 \r\nL 227.026075 69.247945 \r\nL 227.160129 78.351294 \r\nL 227.190596 77.982321 \r\nL 227.202783 82.053121 \r\nL 227.233249 86.535235 \r\nL 227.281996 80.250598 \r\nL 227.312463 82.797116 \r\nL 227.31551 82.373704 \r\nL 227.376443 88.882145 \r\nL 227.40691 95.626487 \r\nL 227.568385 110.778573 \r\nL 227.620178 113.591236 \r\nL 227.687205 106.242021 \r\nL 227.93094 91.150422 \r\nL 227.943127 93.527575 \r\nL 227.97664 87.726837 \r\nL 228.034527 90.182624 \r\nL 228.061947 90.370135 \r\nL 228.162488 80.655863 \r\nL 228.165534 81.478491 \r\nL 228.223421 72.689676 \r\nL 228.269122 80.087282 \r\nL 228.360522 71.540416 \r\nL 228.299588 80.171964 \r\nL 228.387942 76.947987 \r\nL 228.430596 80.589327 \r\nL 228.406222 75.417657 \r\nL 228.497623 77.8432 \r\nL 228.57379 76.397552 \r\nL 228.534183 84.436324 \r\nL 228.607303 77.861346 \r\nL 228.659097 82.53702 \r\nL 228.701751 75.441852 \r\nL 228.738311 72.363044 \r\nL 228.793151 78.587195 \r\nL 228.805338 77.419789 \r\nL 228.820571 75.121268 \r\nL 228.857131 86.51104 \r\nL 228.975952 93.031579 \r\nL 228.884552 85.664217 \r\nL 228.978999 92.505339 \r\nL 228.994232 90.666523 \r\nL 229.015559 95.197027 \r\nL 229.042979 99.6368 \r\nL 229.097819 91.954904 \r\nL 229.119146 95.832144 \r\nL 229.247107 74.800685 \r\nL 229.268434 77.734323 \r\nL 229.283667 80.897812 \r\nL 229.350694 73.530451 \r\nL 229.375068 77.008474 \r\nL 229.472561 73.324794 \r\nL 229.402488 80.2385 \r\nL 229.490842 74.746247 \r\nL 229.521308 78.073052 \r\nL 229.582242 69.919355 \r\nL 229.664502 61.789852 \r\nL 229.606615 70.46979 \r\nL 229.719343 62.630626 \r\nL 229.725436 63.779887 \r\nL 229.774183 70.923445 \r\nL 229.844257 64.735587 \r\nL 229.893004 59.061872 \r\nL 229.862537 66.084455 \r\nL 229.950891 65.080365 \r\nL 229.969171 71.074663 \r\nL 230.066665 67.046205 \r\nL 230.109318 62.267702 \r\nL 230.148925 67.530103 \r\nL 230.170252 67.191374 \r\nL 230.295166 80.371572 \r\nL 230.301259 77.927882 \r\nL 230.307353 80.153818 \r\nL 230.359146 72.520312 \r\nL 230.46578 68.788241 \r\nL 230.43836 74.58898 \r\nL 230.47492 69.072531 \r\nL 230.599834 61.862437 \r\nL 230.514527 69.979842 \r\nL 230.605928 62.479408 \r\nL 230.612021 62.043899 \r\nL 230.788729 86.468699 \r\nL 230.843569 79.052948 \r\nL 230.913643 81.297029 \r\nL 231.166517 57.815832 \r\nL 231.169564 59.134456 \r\nL 231.279244 65.884847 \r\nL 231.218311 57.513395 \r\nL 231.288385 65.134804 \r\nL 231.321898 61.197076 \r\nL 231.379785 73.379232 \r\nL 231.382832 72.199728 \r\nL 231.522979 89.499117 \r\nL 231.391972 72.060608 \r\nL 231.544306 87.914347 \r\nL 231.565633 84.327446 \r\nL 231.644846 93.370308 \r\nL 231.657033 94.936931 \r\nL 231.730154 84.678273 \r\nL 231.745387 89.329752 \r\nL 231.781947 85.45856 \r\nL 231.803274 89.983015 \r\nL 231.858114 88.005078 \r\nL 231.873348 91.906514 \r\nL 231.943421 76.1677 \r\nL 231.949515 76.482234 \r\nL 232.053102 71.358954 \r\nL 232.004355 77.068962 \r\nL 232.074429 73.179624 \r\nL 232.092709 75.133366 \r\nL 232.107942 70.608911 \r\nL 232.123176 72.471922 \r\nL 232.187156 66.193333 \r\nL 232.217623 75.768483 \r\nL 232.22981 74.861173 \r\nL 232.232856 74.092983 \r\nL 232.27551 80.474401 \r\nL 232.315117 80.250598 \r\nL 232.379097 86.063434 \r\nL 232.415657 77.46213 \r\nL 232.418704 78.030711 \r\nL 232.604552 94.567958 \r\nL 232.467451 72.332801 \r\nL 232.619785 90.799595 \r\nL 232.683765 87.460692 \r\nL 232.711186 94.398594 \r\nL 232.793446 102.993849 \r\nL 232.826959 96.134581 \r\nL 233.0189 70.51818 \r\nL 233.073741 79.2828 \r\nL 233.229122 106.169436 \r\nL 233.098114 78.048857 \r\nL 233.241308 104.772178 \r\nL 233.253495 103.126921 \r\nL 233.293102 112.992411 \r\nL 233.338802 107.463866 \r\nL 233.341849 107.566694 \r\nL 233.360129 105.455685 \r\nL 233.52465 81.726489 \r\nL 233.719638 58.057781 \r\nL 233.725731 59.563917 \r\nL 233.777525 76.107213 \r\nL 233.850645 69.447553 \r\nL 234.002979 84.285105 \r\nL 233.871972 67.161131 \r\nL 234.027353 81.514784 \r\nL 234.082193 64.856562 \r\nL 234.161407 68.298293 \r\nL 234.313741 52.928452 \r\nL 234.17664 68.770095 \r\nL 234.350301 56.999252 \r\nL 234.414281 61.263612 \r\nL 234.453888 55.62014 \r\nL 234.459982 57.174666 \r\nL 234.505682 61.499513 \r\nL 234.569662 59.285675 \r\nL 234.581849 56.975057 \r\nL 234.612316 61.348294 \r\nL 234.679343 58.081976 \r\nL 234.758557 69.647161 \r\nL 234.813397 69.332627 \r\nL 234.84691 66.241722 \r\nL 234.907844 76.585063 \r\nL 234.910891 76.107213 \r\nL 234.913937 75.580973 \r\nL 234.962684 83.250771 \r\nL 234.977918 82.567264 \r\nL 235.017525 80.71635 \r\nL 235.099785 86.976793 \r\nL 235.139392 88.616001 \r\nL 235.169859 83.607647 \r\nL 235.185092 84.539152 \r\nL 235.285633 74.885368 \r\nL 235.194232 85.379927 \r\nL 235.313053 76.64555 \r\nL 235.3161 76.609258 \r\nL 235.319146 77.571007 \r\nL 235.32524 77.280668 \r\nL 235.474527 103.169262 \r\nL 235.492807 101.100594 \r\nL 235.535461 96.04385 \r\nL 235.596394 101.923222 \r\nL 235.605534 99.285973 \r\nL 235.614674 103.471699 \r\nL 235.678655 83.01487 \r\nL 235.681701 83.934278 \r\nL 235.748729 75.980189 \r\nL 235.712168 84.025009 \r\nL 235.806615 81.073226 \r\nL 235.852316 89.868089 \r\nL 235.916296 81.303078 \r\nL 236.044257 71.032322 \r\nL 236.05035 71.836804 \r\nL 236.08691 74.534541 \r\nL 236.141751 66.834499 \r\nL 236.306271 83.504818 \r\nL 236.156984 63.108477 \r\nL 236.370252 81.575271 \r\nL 236.428139 84.896028 \r\nL 236.385485 78.351294 \r\nL 236.489072 82.736628 \r\nL 236.6018 73.185673 \r\nL 236.62008 75.145463 \r\nL 236.824208 67.094594 \r\nL 236.650547 76.040677 \r\nL 236.842488 68.927362 \r\nL 237.013102 83.922181 \r\nL 236.854674 67.294203 \r\nL 237.016149 83.444331 \r\nL 237.046615 77.819005 \r\nL 237.101456 85.500901 \r\nL 237.122783 83.752816 \r\nL 237.128876 86.142067 \r\nL 237.195903 77.214132 \r\nL 237.412217 55.977016 \r\nL 237.415264 56.364135 \r\nL 237.445731 48.785067 \r\nL 237.473151 49.686329 \r\nL 237.576738 42.536722 \r\nL 237.521898 50.01901 \r\nL 237.595018 42.996426 \r\nL 237.598065 43.825103 \r\nL 237.671186 33.796297 \r\nL 237.881407 49.504867 \r\nL 237.680326 33.669273 \r\nL 237.911873 48.978627 \r\nL 237.921014 46.668009 \r\nL 238.000227 58.209 \r\nL 238.003274 57.071837 \r\nL 238.134281 67.729712 \r\nL 238.146468 67.294203 \r\nL 238.231775 61.148686 \r\nL 238.259195 65.794116 \r\nL 238.323176 58.396511 \r\nL 238.289662 67.741809 \r\nL 238.378016 61.596292 \r\nL 238.423716 67.923271 \r\nL 238.46637 72.919528 \r\nL 238.50293 66.169138 \r\nL 238.536443 71.153297 \r\nL 238.658311 60.277668 \r\nL 238.670498 61.384587 \r\nL 238.725338 49.607696 \r\nL 238.828925 42.512527 \r\nL 238.850252 43.437984 \r\nL 238.889859 42.579063 \r\nL 238.984306 57.271445 \r\nL 239.011726 56.206868 \r\nL 239.051333 60.725274 \r\nL 239.05438 60.247424 \r\nL 239.14578 70.983932 \r\nL 239.185387 66.332454 \r\nL 239.215854 63.416962 \r\nL 239.264601 72.471922 \r\nL 239.288974 69.205604 \r\nL 239.316394 77.649641 \r\nL 239.386468 68.201513 \r\nL 239.392561 69.489894 \r\nL 239.474822 62.443116 \r\nL 239.423028 70.554472 \r\nL 239.514429 64.378711 \r\nL 239.651529 36.699691 \r\nL 239.755117 44.968314 \r\nL 239.959244 73.010259 \r\nL 239.962291 72.260216 \r\nL 239.971431 69.374968 \r\nL 240.017131 79.046899 \r\nL 240.068925 74.177666 \r\nL 240.071972 74.691808 \r\nL 240.145092 68.45556 \r\nL 240.236493 65.884847 \r\nL 240.248679 71.244028 \r\nL 240.2761 73.258257 \r\nL 240.3218 66.193333 \r\nL 240.346173 68.516048 \r\nL 240.35836 66.870791 \r\nL 240.37664 72.810651 \r\nL 240.419294 81.932146 \r\nL 240.489367 75.720093 \r\nL 240.583814 67.566396 \r\nL 240.528974 76.355211 \r\nL 240.605141 71.310564 \r\nL 240.663028 78.236368 \r\nL 240.614281 71.008127 \r\nL 240.717869 72.556604 \r\nL 240.727009 70.348815 \r\nL 240.775756 86.03319 \r\nL 240.778802 86.075531 \r\nL 240.815362 91.846026 \r\nL 240.861063 78.03676 \r\nL 240.885436 83.746768 \r\nL 240.891529 85.07749 \r\nL 240.931136 77.734323 \r\nL 240.934183 78.024662 \r\nL 240.94637 74.008301 \r\nL 241.031677 83.970571 \r\nL 241.03777 82.561215 \r\nL 241.098704 71.437588 \r\nL 241.159638 80.226403 \r\nL 241.278458 92.632362 \r\nL 241.184011 79.397726 \r\nL 241.293692 90.63023 \r\nL 241.403372 89.05151 \r\nL 241.342439 92.674703 \r\nL 241.406419 89.535409 \r\nL 241.412512 91.846026 \r\nL 241.494773 83.039065 \r\nL 241.52524 80.311085 \r\nL 241.586173 85.440414 \r\nL 241.601407 83.994766 \r\nL 241.62578 84.35769 \r\nL 241.637967 80.14172 \r\nL 241.647107 76.36126 \r\nL 241.729367 83.371746 \r\nL 241.741554 83.123748 \r\nL 241.747647 82.579361 \r\nL 241.805534 87.593764 \r\nL 241.823814 85.785192 \r\nL 241.829908 88.349856 \r\nL 241.909122 82.809213 \r\nL 241.918262 83.3536 \r\nL 242.034036 64.699295 \r\nL 242.049269 67.638981 \r\nL 242.052316 67.766004 \r\nL 242.058409 64.058128 \r\nL 242.070596 64.378711 \r\nL 242.238163 37.238028 \r\nL 242.085829 67.766004 \r\nL 242.283864 46.202257 \r\nL 242.31433 52.033239 \r\nL 242.353937 44.944119 \r\nL 242.393544 43.571056 \r\nL 242.427058 48.942334 \r\nL 242.430104 48.349558 \r\nL 242.463618 56.848034 \r\nL 242.548925 53.690593 \r\nL 242.606812 39.887375 \r\nL 242.564158 54.434588 \r\nL 242.676886 43.450081 \r\nL 242.679932 44.65378 \r\nL 242.743913 36.536375 \r\nL 242.77438 39.38533 \r\nL 242.786566 37.08681 \r\nL 242.83836 41.907653 \r\nL 242.91148 52.009044 \r\nL 242.86578 40.171666 \r\nL 242.972414 47.551125 \r\nL 242.975461 46.407914 \r\nL 243.048581 55.807651 \r\nL 243.063814 54.827756 \r\nL 243.203962 61.13054 \r\nL 243.127795 52.511089 \r\nL 243.213102 58.11222 \r\nL 243.331923 49.317356 \r\nL 243.334969 49.486721 \r\nL 243.43551 58.995335 \r\nL 243.374576 47.889854 \r\nL 243.478163 57.483151 \r\nL 243.496443 52.426407 \r\nL 243.566517 58.571924 \r\nL 243.590891 55.160436 \r\nL 243.715805 60.174839 \r\nL 243.740178 56.981106 \r\nL 243.804158 62.334238 \r\nL 243.828532 58.801776 \r\nL 243.877279 55.408434 \r\nL 243.843765 59.926841 \r\nL 243.932119 58.209 \r\nL 243.935166 59.098164 \r\nL 244.020473 52.480846 \r\nL 244.026566 53.472839 \r\nL 244.102733 53.726886 \r\nL 244.15148 48.524972 \r\nL 244.209367 53.569618 \r\nL 244.245928 48.446338 \r\nL 244.264208 51.125929 \r\nL 244.355608 42.827061 \r\nL 244.383028 43.298863 \r\nL 244.489662 29.096428 \r\nL 244.535362 32.834548 \r\nL 244.538409 33.046253 \r\nL 244.562783 27.904827 \r\nL 244.565829 27.021711 \r\nL 244.641996 34.933459 \r\nL 244.654183 32.943425 \r\nL 244.660276 34.564486 \r\nL 244.696837 27.330197 \r\nL 244.751677 30.566271 \r\nL 244.763864 28.412921 \r\nL 244.812611 34.074539 \r\nL 244.840031 32.15104 \r\nL 244.843077 32.090553 \r\nL 244.846124 32.640988 \r\nL 244.955805 42.790769 \r\nL 244.964945 40.286592 \r\nL 244.967991 39.71801 \r\nL 245.028925 47.714441 \r\nL 245.038065 47.260786 \r\nL 245.123372 61.856388 \r\nL 245.239146 54.192638 \r\nL 245.367107 39.857131 \r\nL 245.376247 44.363441 \r\nL 245.461554 31.987724 \r\nL 245.467647 32.882938 \r\nL 245.492021 36.99003 \r\nL 245.540768 30.771928 \r\nL 245.583421 34.425366 \r\nL 245.619982 28.812138 \r\nL 245.671775 36.058525 \r\nL 245.687009 35.550431 \r\nL 245.723569 39.246209 \r\nL 245.793643 33.723712 \r\nL 245.796689 32.44138 \r\nL 245.872856 46.637766 \r\nL 245.95207 54.289418 \r\nL 245.991677 48.887896 \r\nL 246.058704 44.732413 \r\nL 246.080031 50.811394 \r\nL 246.101357 48.736677 \r\nL 246.116591 52.378017 \r\nL 246.195805 47.980585 \r\nL 246.211038 48.089463 \r\nL 246.253692 44.345294 \r\nL 246.533986 85.355732 \r\nL 246.55836 92.335974 \r\nL 246.771628 59.951036 \r\nL 246.805141 67.917223 \r\nL 246.863028 56.085893 \r\nL 246.881308 60.477276 \r\nL 246.917869 65.406997 \r\nL 247.000129 58.130366 \r\nL 247.058016 69.326578 \r\nL 247.115903 62.207215 \r\nL 247.222537 59.255431 \r\nL 247.17379 69.616918 \r\nL 247.22863 61.723316 \r\nL 247.234724 60.525666 \r\nL 247.301751 67.638981 \r\nL 247.320031 65.406997 \r\nL 247.353544 73.488109 \r\nL 247.429711 65.933237 \r\nL 247.460178 61.553951 \r\nL 247.502832 71.401295 \r\nL 247.508925 70.953689 \r\nL 247.630792 86.396114 \r\nL 247.639932 83.807255 \r\nL 247.658213 81.944244 \r\nL 247.688679 87.575618 \r\nL 247.73438 85.053295 \r\nL 247.77094 95.311953 \r\nL 247.850154 89.378142 \r\nL 247.959834 101.136887 \r\nL 247.972021 95.190978 \r\nL 247.978114 91.646418 \r\nL 248.032955 101.705468 \r\nL 248.081701 94.265521 \r\nL 248.170055 100.997766 \r\nL 248.191382 95.874485 \r\nL 248.255362 85.809387 \r\nL 248.316296 90.599987 \r\nL 248.425977 100.271917 \r\nL 248.444257 97.779838 \r\nL 248.517377 99.376704 \r\nL 248.611824 88.265174 \r\nL 248.614871 88.33171 \r\nL 248.620964 86.450553 \r\nL 248.730645 78.817047 \r\nL 248.660571 87.932494 \r\nL 248.748925 80.184061 \r\nL 248.782439 85.065392 \r\nL 248.825092 73.748205 \r\nL 248.849466 74.734149 \r\nL 248.901259 82.053121 \r\nL 248.858606 74.601077 \r\nL 248.9561 75.121268 \r\nL 249.090154 60.525666 \r\nL 249.218114 49.813353 \r\nL 249.132807 62.890722 \r\nL 249.236394 54.277321 \r\nL 249.248581 56.055649 \r\nL 249.315608 49.97062 \r\nL 249.333888 51.0231 \r\nL 249.349122 48.428192 \r\nL 249.419195 56.509305 \r\nL 249.428335 56.430671 \r\nL 249.464896 52.420358 \r\nL 249.522783 58.959043 \r\nL 249.547156 52.498992 \r\nL 249.647697 53.805519 \r\nL 249.59895 48.470533 \r\nL 249.656837 53.164353 \r\nL 249.659883 51.857826 \r\nL 249.757377 57.567834 \r\nL 249.873151 59.394552 \r\nL 249.803077 51.900167 \r\nL 249.876198 58.717094 \r\nL 249.937131 56.055649 \r\nL 249.909711 59.920792 \r\nL 249.958458 59.073969 \r\nL 249.961505 59.59416 \r\nL 250.025485 52.855867 \r\nL 250.031579 51.446512 \r\nL 250.049859 57.241202 \r\nL 250.129072 56.110088 \r\nL 250.193053 63.683107 \r\nL 250.156493 55.208826 \r\nL 250.2418 60.017572 \r\nL 250.266173 55.275362 \r\nL 250.31492 60.096206 \r\nL 250.357574 56.267355 \r\nL 250.372807 56.975057 \r\nL 250.436787 51.198513 \r\nL 250.439834 51.277147 \r\nL 250.442881 51.204562 \r\nL 250.458114 52.934501 \r\nL 250.579982 63.973446 \r\nL 250.592168 61.614439 \r\nL 250.613495 60.126449 \r\nL 250.683569 65.431192 \r\nL 250.735362 72.792505 \r\nL 250.774969 64.753733 \r\nL 250.899883 57.374274 \r\nL 250.905977 58.674752 \r\nL 250.973004 49.607696 \r\nL 250.997377 52.825624 \r\nL 251.000424 52.813526 \r\nL 251.006517 51.367878 \r\nL 251.064404 61.009565 \r\nL 251.079638 60.259522 \r\nL 251.082684 60.398642 \r\nL 251.097918 56.43672 \r\nL 251.158851 55.583848 \r\nL 251.177131 60.186937 \r\nL 251.180178 59.78772 \r\nL 251.183225 59.781671 \r\nL 251.186271 59.793769 \r\nL 251.369072 45.821186 \r\nL 251.384306 47.998732 \r\nL 251.6189 70.560521 \r\nL 251.44524 47.303127 \r\nL 251.652414 65.001731 \r\nL 251.658507 63.271793 \r\nL 251.734674 72.859041 \r\nL 251.798655 70.977884 \r\nL 251.813888 75.68985 \r\nL 251.819982 75.103122 \r\nL 251.823028 76.040677 \r\nL 251.899195 66.749816 \r\nL 251.902242 67.427275 \r\nL 252.021063 59.170749 \r\nL 252.033249 61.687023 \r\nL 252.045436 59.219139 \r\nL 252.072856 63.241549 \r\nL 252.100276 63.035892 \r\nL 252.209957 66.894986 \r\nL 252.167303 60.707128 \r\nL 252.21605 66.465526 \r\nL 252.243471 62.055996 \r\nL 252.273937 70.070573 \r\nL 252.322684 67.384934 \r\nL 252.386665 71.800512 \r\nL 252.420178 63.701253 \r\nL 252.429318 66.114699 \r\nL 252.548139 70.923445 \r\nL 252.456738 64.995683 \r\nL 252.557279 68.286196 \r\nL 252.691333 60.005475 \r\nL 252.569466 68.679364 \r\nL 252.715706 64.947293 \r\nL 252.718753 65.661044 \r\nL 252.791873 57.446859 \r\nL 252.79492 58.215048 \r\nL 252.837574 55.819749 \r\nL 252.855854 52.22075 \r\nL 252.928974 59.182846 \r\nL 252.941161 56.33994 \r\nL 252.965534 58.626363 \r\nL 253.035608 52.002995 \r\nL 253.038655 52.178409 \r\nL 253.041701 51.918313 \r\nL 253.075215 57.428713 \r\nL 253.163569 65.358607 \r\nL 253.105682 56.503256 \r\nL 253.184896 58.880409 \r\nL 253.270203 47.980585 \r\nL 253.306763 50.363788 \r\nL 253.379883 58.656606 \r\nL 253.422537 53.345815 \r\nL 253.43777 51.712656 \r\nL 253.510891 62.128581 \r\nL 253.516984 60.477276 \r\nL 253.523077 60.561958 \r\nL 253.657131 70.088719 \r\nL 253.766812 62.370531 \r\nL 253.775952 65.183194 \r\nL 253.788139 66.20543 \r\nL 253.849072 57.749296 \r\nL 253.870399 63.592376 \r\nL 253.92524 64.167006 \r\nL 254.0075 51.851777 \r\nL 254.0532 55.601994 \r\nL 254.104994 50.357739 \r\nL 254.114134 51.204562 \r\nL 254.229908 47.889854 \r\nL 254.153741 55.444727 \r\nL 254.232955 49.293161 \r\nL 254.336542 58.202951 \r\nL 254.257328 46.879715 \r\nL 254.348729 52.226799 \r\nL 254.351775 52.130019 \r\nL 254.360915 54.404344 \r\nL 254.437082 58.475144 \r\nL 254.473643 55.52336 \r\nL 254.54067 52.74699 \r\nL 254.525436 57.785588 \r\nL 254.580276 56.43672 \r\nL 254.583323 56.503256 \r\nL 254.589416 55.698774 \r\nL 254.683864 47.569271 \r\nL 254.711284 49.87384 \r\nL 254.717377 52.22075 \r\nL 254.738704 46.704302 \r\nL 254.808778 46.843423 \r\nL 254.945878 31.588508 \r\nL 254.948925 30.336419 \r\nL 255.040326 37.673537 \r\nL 255.226173 62.255605 \r\nL 255.064699 37.062615 \r\nL 255.241407 61.717267 \r\nL 255.357181 57.658565 \r\nL 255.287107 64.38476 \r\nL 255.363274 58.281585 \r\nL 255.408974 51.204562 \r\nL 255.372414 58.868312 \r\nL 255.472955 57.549687 \r\nL 255.558262 61.070052 \r\nL 255.527795 53.51518 \r\nL 255.585682 58.844117 \r\nL 255.637475 57.24725 \r\nL 255.658802 61.336197 \r\nL 255.695362 63.925056 \r\nL 255.744109 59.854256 \r\nL 255.771529 63.550034 \r\nL 255.832463 68.534194 \r\nL 255.801996 62.364482 \r\nL 255.865977 63.126623 \r\nL 255.966517 60.882541 \r\nL 255.893397 65.987676 \r\nL 255.972611 63.265744 \r\nL 256.015264 67.917223 \r\nL 255.978704 62.352385 \r\nL 256.073151 63.308085 \r\nL 256.195018 57.779539 \r\nL 256.112758 65.310217 \r\nL 256.198065 58.329974 \r\nL 256.201112 58.323926 \r\nL 256.204158 58.547729 \r\nL 256.207205 58.360218 \r\nL 256.237672 61.064004 \r\nL 256.298606 53.128061 \r\nL 256.301652 53.32162 \r\nL 256.313839 51.779192 \r\nL 256.380866 58.584021 \r\nL 256.386959 57.676711 \r\nL 256.499687 62.927015 \r\nL 256.444846 52.771185 \r\nL 256.50578 62.437067 \r\nL 256.508827 62.195117 \r\nL 256.554527 66.568354 \r\nL 256.575854 64.935195 \r\nL 256.627647 70.312523 \r\nL 256.685534 64.650905 \r\nL 256.688581 64.747684 \r\nL 256.706861 62.013655 \r\nL 256.709908 63.562132 \r\nL 256.804355 58.723142 \r\nL 256.752561 63.997641 \r\nL 256.825682 60.192985 \r\nL 256.828729 60.108303 \r\nL 256.834822 62.920966 \r\nL 256.837869 62.249556 \r\nL 256.962783 67.886979 \r\nL 257.063323 61.602341 \r\nL 257.078557 62.781845 \r\nL 257.081603 64.856562 \r\nL 257.154724 56.969009 \r\nL 257.182144 59.104213 \r\nL 257.188237 59.908695 \r\nL 257.224797 50.950515 \r\nL 257.377131 31.177194 \r\nL 257.240031 51.45256 \r\nL 257.380178 33.530152 \r\nL 257.395412 38.278411 \r\nL 257.441112 28.600432 \r\nL 257.489859 33.264008 \r\nL 257.495952 32.024017 \r\nL 257.538606 42.228236 \r\nL 257.553839 41.514485 \r\nL 257.733593 72.278362 \r\nL 257.843274 68.558389 \r\nL 257.937721 61.614439 \r\nL 257.849367 69.822575 \r\nL 257.974281 64.711392 \r\nL 258.007795 59.461088 \r\nL 258.108335 73.161478 \r\nL 258.196689 57.023447 \r\nL 258.254576 65.661044 \r\nL 258.367303 74.159519 \r\nL 258.376443 70.306474 \r\nL 258.501357 84.496811 \r\nL 258.403864 66.005822 \r\nL 258.562291 77.534715 \r\nL 258.671972 71.824707 \r\nL 258.601898 78.266612 \r\nL 258.690252 72.29046 \r\nL 258.699392 75.54468 \r\nL 258.763372 64.542027 \r\nL 259.086321 41.871361 \r\nL 258.775559 65.140852 \r\nL 259.095461 44.502561 \r\nL 259.192955 49.10565 \r\nL 259.168581 44.381587 \r\nL 259.208188 46.317183 \r\nL 259.211235 46.311134 \r\nL 259.275215 44.369489 \r\nL 259.302635 48.470533 \r\nL 259.314822 47.14586 \r\nL 259.403176 43.498471 \r\nL 259.433643 51.815485 \r\nL 259.485436 46.970446 \r\nL 259.52809 53.37001 \r\nL 259.552463 49.686329 \r\nL 259.625584 58.221097 \r\nL 259.57379 47.853562 \r\nL 259.683471 51.428365 \r\nL 259.771824 42.68794 \r\nL 259.704797 52.378017 \r\nL 259.811431 47.387809 \r\nL 259.878458 48.506825 \r\nL 259.896738 41.750386 \r\nL 259.930252 29.731546 \r\nL 260.030792 33.632981 \r\nL 260.076493 38.018315 \r\nL 260.046026 31.67319 \r\nL 260.146566 37.957828 \r\nL 260.15266 37.292467 \r\nL 260.210547 43.655738 \r\nL 260.213593 43.546861 \r\nL 260.335461 52.922403 \r\nL 260.241014 42.718184 \r\nL 260.353741 51.767095 \r\nL 260.484748 38.871187 \r\nL 260.506075 40.044642 \r\nL 260.573102 42.948036 \r\nL 260.597475 37.395295 \r\nL 260.606615 37.842902 \r\nL 260.655362 34.413268 \r\nL 260.682783 39.81479 \r\nL 260.685829 40.425713 \r\nL 260.765043 35.320579 \r\nL 260.792463 39.95996 \r\nL 260.798557 40.147471 \r\nL 260.902144 46.813179 \r\nL 260.86863 39.990204 \r\nL 260.923471 44.302953 \r\nL 261.051431 57.102081 \r\nL 260.987451 43.643641 \r\nL 261.097131 52.922403 \r\nL 261.127598 49.474623 \r\nL 261.173299 54.918487 \r\nL 261.209859 50.787199 \r\nL 261.234232 56.007259 \r\nL 261.319539 51.875972 \r\nL 261.359146 44.998558 \r\nL 261.395706 53.454692 \r\nL 261.435313 50.605737 \r\nL 261.43836 51.089636 \r\nL 261.481014 43.183937 \r\nL 261.505387 46.014746 \r\nL 261.526714 39.953911 \r\nL 261.618114 42.905695 \r\nL 261.633348 41.647558 \r\nL 261.770448 53.472839 \r\nL 261.925829 45.403823 \r\nL 261.928876 46.432109 \r\nL 261.931923 48.276973 \r\nL 262.01723 33.499909 \r\nL 262.102537 44.200125 \r\nL 262.148237 37.292467 \r\nL 262.172611 35.931501 \r\nL 262.196984 38.925626 \r\nL 262.209171 38.248167 \r\nL 262.318851 47.611612 \r\nL 262.327991 46.516791 \r\nL 262.334085 46.976495 \r\nL 262.480326 61.505561 \r\nL 262.340178 46.619619 \r\nL 262.489466 58.614265 \r\nL 262.586959 54.688635 \r\nL 262.532119 59.59416 \r\nL 262.602193 57.465005 \r\nL 262.620473 59.225187 \r\nL 262.690547 52.964745 \r\nL 262.69664 53.811568 \r\nL 262.836787 44.992509 \r\nL 262.71492 57.120227 \r\nL 262.842881 45.954258 \r\nL 262.891628 53.787373 \r\nL 262.864208 43.819054 \r\nL 262.979982 49.704475 \r\nL 263.022635 45.446164 \r\nL 263.083569 51.7429 \r\nL 263.095756 54.380149 \r\nL 263.144502 45.216312 \r\nL 263.174969 47.889854 \r\nL 263.287697 43.849298 \r\nL 263.190203 48.391899 \r\nL 263.290743 45.536896 \r\nL 263.32121 40.703955 \r\nL 263.406517 44.266661 \r\nL 263.449171 53.285328 \r\nL 263.522291 49.831499 \r\nL 263.549711 47.599515 \r\nL 263.610645 53.672447 \r\nL 263.671579 65.564264 \r\nL 263.732512 57.29564 \r\nL 263.84524 52.498992 \r\nL 263.775166 59.418747 \r\nL 263.857426 53.442595 \r\nL 263.9732 40.232153 \r\nL 263.878753 54.259174 \r\nL 264.037181 45.186069 \r\nL 264.149908 53.037329 \r\nL 264.079834 44.22432 \r\nL 264.152955 52.84377 \r\nL 264.219982 61.46322 \r\nL 264.186468 52.111873 \r\nL 264.271775 58.11222 \r\nL 264.296149 55.021315 \r\nL 264.369269 60.398642 \r\nL 264.372316 59.8845 \r\nL 264.47895 66.3506 \r\nL 264.491136 65.618703 \r\nL 264.52465 64.445248 \r\nL 264.518557 67.076448 \r\nL 264.53379 66.429233 \r\nL 264.643471 77.208083 \r\nL 264.539883 66.320356 \r\nL 264.658704 75.659606 \r\nL 264.698311 73.621182 \r\nL 264.759244 76.730233 \r\nL 264.762291 77.31696 \r\nL 264.823225 67.723663 \r\nL 264.835412 68.824533 \r\nL 264.878065 63.168964 \r\nL 264.984699 55.160436 \r\nL 264.902439 64.324273 \r\nL 264.996886 58.190853 \r\nL 265.066959 50.714614 \r\nL 265.002979 58.475144 \r\nL 265.109613 57.210958 \r\nL 265.146173 59.569966 \r\nL 265.210154 51.857826 \r\nL 265.22234 56.557694 \r\nL 265.301554 49.740768 \r\nL 265.316787 51.40417 \r\nL 265.456935 39.064747 \r\nL 265.371628 53.527277 \r\nL 265.484355 45.85143 \r\nL 265.74637 64.838415 \r\nL 265.795117 61.765657 \r\nL 265.84691 51.367878 \r\nL 265.923077 52.626015 \r\nL 265.956591 54.670488 \r\nL 265.990104 45.760699 \r\nL 266.032758 52.130019 \r\nL 266.145485 56.370184 \r\nL 266.093692 48.373753 \r\nL 266.157672 54.51927 \r\nL 266.261259 38.695774 \r\nL 266.294773 44.266661 \r\nL 266.337426 50.339593 \r\nL 266.404453 44.780803 \r\nL 266.450154 37.582806 \r\nL 266.508041 46.90391 \r\nL 266.514134 45.046948 \r\nL 266.587254 50.859784 \r\nL 266.605534 43.40774 \r\nL 266.706075 30.596515 \r\nL 266.730448 33.790248 \r\nL 266.849269 48.379802 \r\nL 266.961996 53.974884 \r\nL 266.898016 43.740421 \r\nL 266.96809 53.94464 \r\nL 267.083864 67.215569 \r\nL 267.102144 64.735587 \r\nL 267.111284 62.558042 \r\nL 267.181357 70.572618 \r\nL 267.220964 81.678099 \r\nL 267.297131 75.780581 \r\nL 267.443372 56.702864 \r\nL 267.623127 34.576584 \r\nL 267.6475 41.786679 \r\nL 267.72062 48.174145 \r\nL 267.65664 41.78063 \r\nL 267.766321 46.940203 \r\nL 267.775461 46.057087 \r\nL 267.824208 53.085719 \r\nL 267.857721 50.738809 \r\nL 267.939982 63.846423 \r\nL 267.885141 49.389941 \r\nL 268.000915 62.019704 \r\nL 268.119736 52.89216 \r\nL 268.010055 63.114525 \r\nL 268.144109 55.499165 \r\nL 268.159343 61.009565 \r\nL 268.24465 55.360045 \r\nL 268.256837 58.178756 \r\nL 268.387844 68.401122 \r\nL 268.26293 55.8137 \r\nL 268.473151 65.43724 \r\nL 268.479244 62.382628 \r\nL 268.500571 68.975752 \r\nL 268.582832 64.632758 \r\nL 268.616345 66.25382 \r\nL 268.649859 61.469269 \r\nL 268.658999 62.03785 \r\nL 268.674232 58.148512 \r\nL 268.750399 63.33228 \r\nL 268.771726 60.574056 \r\nL 268.811333 58.608216 \r\nL 268.853986 63.132672 \r\nL 268.866173 63.120574 \r\nL 268.899687 61.136588 \r\nL 268.988041 73.500207 \r\nL 269.000227 74.032496 \r\nL 269.128188 64.796074 \r\nL 269.164748 67.372836 \r\nL 269.219588 60.924883 \r\nL 269.228729 62.872576 \r\nL 269.274429 53.878104 \r\nL 269.344502 59.315919 \r\nL 269.463323 69.145116 \r\nL 269.408483 58.874361 \r\nL 269.472463 68.207562 \r\nL 269.48465 66.526013 \r\nL 269.53949 75.828971 \r\nL 269.55777 75.701947 \r\nL 269.579097 77.89159 \r\nL 269.649171 70.451643 \r\nL 269.652217 70.016134 \r\nL 269.704011 77.8432 \r\nL 269.707058 77.262521 \r\nL 269.710104 77.8432 \r\nL 269.755805 65.82436 \r\nL 269.865485 55.384239 \r\nL 269.886812 56.382281 \r\nL 269.889859 56.206868 \r\nL 269.914232 60.997467 \r\nL 269.953839 62.636675 \r\nL 269.929466 59.473186 \r\nL 269.962979 61.838242 \r\nL 270.011726 58.819922 \r\nL 269.981259 63.731497 \r\nL 270.07266 62.449164 \r\nL 270.078753 62.503603 \r\nL 270.188434 58.100122 \r\nL 270.130547 63.749643 \r\nL 270.194527 59.448991 \r\nL 270.206714 61.239417 \r\nL 270.279834 55.245119 \r\nL 270.288974 55.62014 \r\nL 270.304208 51.410219 \r\nL 270.356001 61.916875 \r\nL 270.389515 59.533673 \r\nL 270.438262 56.775449 \r\nL 270.413888 63.023794 \r\nL 270.508335 56.890375 \r\nL 270.587549 53.436546 \r\nL 270.633249 64.275883 \r\nL 270.68809 62.90282 \r\nL 270.69723 66.767963 \r\nL 270.72465 65.158999 \r\nL 270.843471 77.141547 \r\nL 270.767303 64.390809 \r\nL 270.849564 76.627404 \r\nL 270.852611 76.591112 \r\nL 271.004945 49.287112 \r\nL 270.861751 77.22018 \r\nL 271.014085 51.21666 \r\nL 271.105485 56.479061 \r\nL 271.038458 48.174145 \r\nL 271.123765 51.888069 \r\nL 271.166419 45.536896 \r\nL 271.218213 55.922577 \r\nL 271.230399 54.380149 \r\nL 271.239539 52.825624 \r\nL 271.28524 60.707128 \r\nL 271.397967 72.0969 \r\nL 271.434527 71.649293 \r\nL 271.44062 70.348815 \r\nL 271.498507 78.70817 \r\nL 271.525928 74.897465 \r\nL 271.556394 76.246334 \r\nL 271.617328 69.139068 \r\nL 271.736149 56.333891 \r\nL 271.742242 57.156519 \r\nL 271.745289 59.969182 \r\nL 271.763569 50.442421 \r\nL 271.848876 53.84786 \r\nL 271.897623 47.369663 \r\nL 271.921996 54.809609 \r\nL 272.04691 61.390635 \r\nL 272.089564 58.717094 \r\nL 272.107844 63.072184 \r\nL 272.156591 61.650731 \r\nL 272.269318 71.04442 \r\nL 272.281505 69.695551 \r\nL 272.290645 69.840721 \r\nL 272.293692 69.326578 \r\nL 272.409466 63.181062 \r\nL 272.308925 69.967745 \r\nL 272.412512 63.568181 \r\nL 272.467353 67.094594 \r\nL 272.513053 61.027711 \r\nL 272.53438 65.146901 \r\nL 272.57094 57.277494 \r\nL 272.586173 59.654648 \r\nL 272.677574 54.942682 \r\nL 272.601407 61.305953 \r\nL 272.695854 58.644509 \r\nL 272.811628 67.614786 \r\nL 272.772021 54.942682 \r\nL 272.817721 65.963481 \r\nL 272.826861 65.739677 \r\nL 272.842095 68.655169 \r\nL 272.976149 87.079622 \r\nL 273.012709 82.996724 \r\nL 273.055362 90.436671 \r\nL 273.094969 84.853686 \r\nL 273.101063 86.22675 \r\nL 273.16809 71.080712 \r\nL 273.189416 64.935195 \r\nL 273.238163 76.59716 \r\nL 273.24121 75.73824 \r\nL 273.378311 92.06983 \r\nL 273.408778 85.047246 \r\nL 273.478851 93.194895 \r\nL 273.491038 98.777879 \r\nL 273.573299 90.164478 \r\nL 273.582439 90.854034 \r\nL 273.682979 66.846596 \r\nL 273.762193 74.891416 \r\nL 273.76524 76.458039 \r\nL 273.844453 60.434935 \r\nL 273.88406 51.065441 \r\nL 273.954134 58.656606 \r\nL 273.990694 68.014002 \r\nL 274.045534 53.285328 \r\nL 274.057721 57.24725 \r\nL 274.063814 55.390288 \r\nL 274.066861 55.408434 \r\nL 274.069908 53.182499 \r\nL 274.161308 64.52993 \r\nL 274.173495 70.433497 \r\nL 274.197869 64.076275 \r\nL 274.270989 66.568354 \r\nL 274.304502 58.571924 \r\nL 274.353249 73.463915 \r\nL 274.365436 73.076795 \r\nL 274.487303 81.042982 \r\nL 274.49035 80.843374 \r\nL 274.502537 86.384017 \r\nL 274.51777 86.12997 \r\nL 274.621357 90.479012 \r\nL 274.600031 85.101685 \r\nL 274.636591 88.23493 \r\nL 274.712758 71.981974 \r\nL 274.779785 79.66387 \r\nL 274.782832 79.778796 \r\nL 274.788925 77.46213 \r\nL 274.865092 56.134283 \r\nL 274.932119 56.261306 \r\nL 274.965633 56.503256 \r\nL 274.983913 53.569618 \r\nL 274.990006 54.585806 \r\nL 275.0875 43.498471 \r\nL 275.11492 45.990551 \r\nL 275.148434 49.426233 \r\nL 275.166714 53.569618 \r\nL 275.230694 43.976321 \r\nL 275.248974 47.206347 \r\nL 275.255068 45.857479 \r\nL 275.319048 57.229104 \r\nL 275.340375 52.716746 \r\nL 275.361701 58.075927 \r\nL 275.450055 53.357913 \r\nL 275.474429 50.551299 \r\nL 275.529269 58.233195 \r\nL 275.535362 59.64255 \r\nL 275.605436 46.534937 \r\nL 275.617623 49.547208 \r\nL 275.736443 39.681718 \r\nL 275.632856 50.472665 \r\nL 275.73949 41.889507 \r\nL 275.980178 22.963009 \r\nL 275.76691 42.675843 \r\nL 276.007598 29.156916 \r\nL 276.138606 48.875798 \r\nL 276.144699 48.252778 \r\nL 276.260473 61.777755 \r\nL 276.284846 59.678843 \r\nL 276.3732 49.323405 \r\nL 276.455461 54.289418 \r\nL 276.583421 76.766525 \r\nL 276.598655 74.82488 \r\nL 276.699195 65.292071 \r\nL 276.738802 68.050295 \r\nL 276.744896 68.939459 \r\nL 276.781456 59.872402 \r\nL 276.89723 42.579063 \r\nL 276.91551 48.107609 \r\nL 276.930743 47.357565 \r\nL 276.93379 48.6278 \r\nL 276.936837 48.119706 \r\nL 276.95207 44.684024 \r\nL 277.031284 55.099949 \r\nL 277.089171 63.320182 \r\nL 277.037377 53.956738 \r\nL 277.131824 55.14229 \r\nL 277.226271 51.246903 \r\nL 277.156198 57.555736 \r\nL 277.247598 51.851777 \r\nL 277.253692 54.495075 \r\nL 277.335952 43.117401 \r\nL 277.338999 44.073101 \r\nL 277.360326 45.216312 \r\nL 277.396886 38.175583 \r\nL 277.406026 39.125234 \r\nL 277.500473 31.437289 \r\nL 277.543127 32.423234 \r\nL 277.796001 68.800338 \r\nL 277.890448 58.741289 \r\nL 277.805141 69.229799 \r\nL 277.914822 63.652863 \r\nL 277.917869 62.340287 \r\nL 278.006222 68.461609 \r\nL 278.021456 64.777928 \r\nL 278.030596 61.844291 \r\nL 278.079343 68.848728 \r\nL 278.085436 68.425317 \r\nL 278.189023 75.980189 \r\nL 278.21035 73.016308 \r\nL 278.310891 59.249382 \r\nL 278.222537 74.328884 \r\nL 278.374871 66.888937 \r\nL 278.387058 69.762087 \r\nL 278.405338 63.937154 \r\nL 278.484552 67.015961 \r\nL 278.490645 64.415004 \r\nL 278.557672 76.046725 \r\nL 278.572905 75.411608 \r\nL 278.627746 83.311258 \r\nL 278.588139 74.092983 \r\nL 278.676493 74.582931 \r\nL 278.740473 68.594681 \r\nL 278.783127 74.945855 \r\nL 278.786173 74.558736 \r\nL 278.795313 76.02253 \r\nL 278.810547 70.17945 \r\nL 278.847107 58.196902 \r\nL 278.932414 63.386719 \r\nL 278.947647 64.584369 \r\nL 278.956787 60.676884 \r\nL 278.959834 58.771532 \r\nL 279.048188 66.507867 \r\nL 279.060375 65.213437 \r\nL 279.063421 65.279973 \r\nL 279.078655 63.416962 \r\nL 279.084748 62.606432 \r\nL 279.130448 72.399337 \r\nL 279.136542 72.030364 \r\nL 279.224896 74.177666 \r\nL 279.185289 68.848728 \r\nL 279.243176 71.322662 \r\nL 279.355903 61.46322 \r\nL 279.383323 66.622793 \r\nL 279.392463 68.570486 \r\nL 279.435117 61.723316 \r\nL 279.489957 66.278015 \r\nL 279.642291 49.710524 \r\nL 279.645338 50.242813 \r\nL 279.654478 52.015093 \r\nL 279.724552 44.236417 \r\nL 279.742832 44.829193 \r\nL 279.794625 42.772623 \r\nL 279.822045 53.376059 \r\nL 279.9561 64.820269 \r\nL 279.959146 64.427101 \r\nL 279.96524 63.229451 \r\nL 280.044453 71.32871 \r\nL 280.0475 71.733976 \r\nL 280.090154 64.124665 \r\nL 280.105387 64.898903 \r\nL 280.141947 56.013308 \r\nL 280.212021 66.030017 \r\nL 280.215068 65.225535 \r\nL 280.327795 70.300425 \r\nL 280.260768 65.044073 \r\nL 280.330842 69.647161 \r\nL 280.349122 65.685239 \r\nL 280.422242 71.661391 \r\nL 280.437475 71.026274 \r\nL 280.467942 78.248466 \r\nL 280.568483 75.520485 \r\nL 280.629416 70.639154 \r\nL 280.67207 79.597334 \r\nL 280.696443 86.039239 \r\nL 280.769564 79.706211 \r\nL 280.772611 78.738413 \r\nL 280.809171 85.567437 \r\nL 280.873151 82.077316 \r\nL 280.885338 83.897986 \r\nL 280.906665 78.03676 \r\nL 280.955412 79.107386 \r\nL 280.995018 73.022357 \r\nL 281.025485 80.329231 \r\nL 281.071186 76.415698 \r\nL 281.077279 76.076969 \r\nL 281.193053 64.378711 \r\nL 281.20524 65.794116 \r\nL 281.22352 63.28389 \r\nL 281.272267 68.836631 \r\nL 281.317967 65.165047 \r\nL 281.3789 58.299731 \r\nL 281.430694 66.979668 \r\nL 281.433741 65.836457 \r\nL 281.512955 72.229972 \r\nL 281.525141 71.721878 \r\nL 281.555608 75.181756 \r\nL 281.583028 68.080539 \r\nL 281.619588 70.415351 \r\nL 281.628729 66.907084 \r\nL 281.677475 77.008474 \r\nL 281.723176 73.62723 \r\nL 281.796296 70.542375 \r\nL 281.756689 74.867222 \r\nL 281.823716 73.645377 \r\nL 281.83895 76.923792 \r\nL 281.860276 68.739851 \r\nL 281.93949 75.865263 \r\nL 281.96691 69.913306 \r\nL 282.021751 77.31696 \r\nL 282.052217 74.437761 \r\nL 282.061357 72.810651 \r\nL 282.097918 79.978404 \r\nL 282.161898 82.180145 \r\nL 282.140571 76.881451 \r\nL 282.204552 78.460171 \r\nL 282.317279 72.127144 \r\nL 282.225878 79.458213 \r\nL 282.332512 75.992287 \r\nL 282.350792 79.034801 \r\nL 282.411726 71.056517 \r\nL 282.44524 76.827012 \r\nL 282.460473 73.929667 \r\nL 282.515313 82.645897 \r\nL 282.548827 80.607473 \r\nL 282.615854 75.532583 \r\nL 282.5732 83.420136 \r\nL 282.661554 80.341329 \r\nL 282.682881 83.20843 \r\nL 282.746861 77.831103 \r\nL 282.807795 80.353426 \r\nL 282.792561 76.881451 \r\nL 282.841308 78.333148 \r\nL 282.859588 75.986238 \r\nL 282.923569 86.063434 \r\nL 282.944896 80.510693 \r\nL 282.950989 80.788935 \r\nL 282.978409 74.885368 \r\nL 283.033249 69.967745 \r\nL 283.15207 63.126623 \r\nL 283.155117 63.592376 \r\nL 283.18863 58.844117 \r\nL 283.261751 63.743594 \r\nL 283.264797 61.959217 \r\nL 283.371431 75.429754 \r\nL 283.398851 73.705864 \r\nL 283.423225 72.332801 \r\nL 283.468925 83.147943 \r\nL 283.471972 81.986585 \r\nL 283.505485 88.446636 \r\nL 283.548139 81.490589 \r\nL 283.584699 83.129796 \r\nL 283.599932 83.474574 \r\nL 283.615166 81.091372 \r\nL 283.71266 73.24616 \r\nL 283.624306 81.200249 \r\nL 283.74008 75.024489 \r\nL 283.746173 75.387413 \r\nL 283.752267 73.046552 \r\nL 283.755313 73.403427 \r\nL 283.791873 69.27214 \r\nL 283.852807 75.308779 \r\nL 283.855854 75.417657 \r\nL 283.874134 72.86509 \r\nL 283.889367 70.415351 \r\nL 283.953348 79.633626 \r\nL 283.959441 78.617439 \r\nL 284.011235 86.958647 \r\nL 284.075215 81.266785 \r\nL 284.148335 78.520659 \r\nL 284.093495 83.522964 \r\nL 284.190989 79.379579 \r\nL 284.200129 80.359475 \r\nL 284.264109 73.082844 \r\nL 284.367697 66.241722 \r\nL 284.379883 69.804429 \r\nL 284.501751 75.091025 \r\nL 284.41949 67.130887 \r\nL 284.507844 74.782539 \r\nL 284.584011 73.536499 \r\nL 284.550498 77.788762 \r\nL 284.623618 74.340981 \r\nL 284.626665 74.328884 \r\nL 284.629711 74.764393 \r\nL 284.663225 78.145637 \r\nL 284.730252 73.137283 \r\nL 284.733299 73.282452 \r\nL 284.846026 64.711392 \r\nL 284.748532 74.939806 \r\nL 284.900866 67.45147 \r\nL 284.910006 70.493985 \r\nL 284.97094 60.326058 \r\nL 284.99836 63.501645 \r\nL 285.02578 59.775623 \r\nL 285.101947 64.142811 \r\nL 285.108041 63.28389 \r\nL 285.150694 66.907084 \r\nL 285.181161 61.312002 \r\nL 285.220768 64.118616 \r\nL 285.330448 74.4922 \r\nL 285.357869 72.604994 \r\nL 285.379195 70.058476 \r\nL 285.427942 79.313043 \r\nL 285.430989 78.986411 \r\nL 285.434036 79.022704 \r\nL 285.534576 75.59307 \r\nL 285.476689 79.482408 \r\nL 285.543716 78.000467 \r\nL 285.68691 88.537367 \r\nL 285.552856 77.540763 \r\nL 285.693004 87.974835 \r\nL 285.738704 77.46213 \r\nL 285.817918 80.976446 \r\nL 285.833151 82.234583 \r\nL 285.976345 68.927362 \r\nL 285.994625 67.058302 \r\nL 285.982439 69.913306 \r\nL 286.040326 68.951557 \r\nL 286.153053 73.24616 \r\nL 286.082979 67.45147 \r\nL 286.1561 72.332801 \r\nL 286.162193 71.298467 \r\nL 286.244453 74.849075 \r\nL 286.344994 83.680231 \r\nL 286.26578 72.683627 \r\nL 286.369367 82.028926 \r\nL 286.430301 78.526707 \r\nL 286.390694 83.837499 \r\nL 286.479048 80.674009 \r\nL 286.485141 82.083365 \r\nL 286.564355 76.796769 \r\nL 286.576542 77.595202 \r\nL 286.664896 67.003863 \r\nL 286.585682 78.109345 \r\nL 286.707549 68.764046 \r\nL 286.713643 69.120921 \r\nL 286.716689 68.007954 \r\nL 286.725829 71.195638 \r\nL 286.774576 65.467484 \r\nL 286.829416 69.665308 \r\nL 286.869023 73.010259 \r\nL 286.84465 67.493811 \r\nL 286.89949 67.729712 \r\nL 286.93605 72.417483 \r\nL 287.027451 60.392594 \r\nL 287.070104 64.118616 \r\nL 287.100571 57.192812 \r\nL 287.140178 61.880583 \r\nL 287.164552 67.421226 \r\nL 287.228532 60.924883 \r\nL 287.286419 57.05974 \r\nL 287.329072 64.142811 \r\nL 287.356493 65.751775 \r\nL 287.3961 61.039809 \r\nL 287.426566 63.622619 \r\nL 287.466173 58.311828 \r\nL 287.527107 68.014002 \r\nL 287.624601 74.195812 \r\nL 287.548434 67.161131 \r\nL 287.652021 70.385107 \r\nL 287.786075 57.543639 \r\nL 287.801308 61.191027 \r\nL 287.807402 61.535805 \r\nL 287.865289 58.547729 \r\nL 287.874429 56.430671 \r\nL 287.956689 64.257737 \r\nL 288.09379 76.917743 \r\nL 288.115117 74.601077 \r\nL 288.252217 52.801429 \r\nL 288.261357 55.922577 \r\nL 288.294871 54.210784 \r\nL 288.553839 99.927139 \r\nL 288.611726 107.475963 \r\nL 288.660473 100.441282 \r\nL 288.812807 78.363392 \r\nL 288.666566 100.459428 \r\nL 288.815854 78.913827 \r\nL 288.8189 79.415872 \r\nL 288.867647 71.008127 \r\nL 288.919441 65.812262 \r\nL 288.977328 70.264133 \r\nL 288.980375 70.233889 \r\nL 289.041308 66.63489 \r\nL 289.007795 71.860999 \r\nL 289.090055 69.314481 \r\nL 289.218016 78.381538 \r\nL 289.312463 63.120574 \r\nL 289.364257 64.572271 \r\nL 289.37035 65.58241 \r\nL 289.419097 57.023447 \r\nL 289.440424 60.144596 \r\nL 289.534871 51.198513 \r\nL 289.565338 53.339766 \r\nL 289.568385 52.79538 \r\nL 289.617131 58.59007 \r\nL 289.644552 56.932716 \r\nL 289.711579 64.38476 \r\nL 289.760326 60.078059 \r\nL 289.775559 64.52993 \r\nL 289.833446 58.142464 \r\nL 289.873053 61.184978 \r\nL 289.90352 61.916875 \r\nL 290.001014 49.226625 \r\nL 290.080227 43.88559 \r\nL 290.037574 50.430324 \r\nL 290.128974 48.119706 \r\nL 290.336149 82.53702 \r\nL 290.339195 80.401816 \r\nL 290.427549 97.713301 \r\nL 290.473249 87.720788 \r\nL 290.589023 65.902993 \r\nL 290.66519 68.183367 \r\nL 290.771824 71.256126 \r\nL 290.704797 62.642724 \r\nL 290.777918 68.969703 \r\nL 290.787058 67.439372 \r\nL 290.835805 76.318918 \r\nL 290.866271 75.810825 \r\nL 290.869318 75.943897 \r\nL 290.905878 72.689676 \r\nL 291.076493 52.111873 \r\nL 291.082586 53.333718 \r\nL 291.17094 56.019357 \r\nL 291.140473 50.103692 \r\nL 291.192267 53.660349 \r\nL 291.259294 50.896077 \r\nL 291.22578 56.503256 \r\nL 291.27148 54.507173 \r\nL 291.414674 66.864742 \r\nL 291.2989 51.69451 \r\nL 291.420768 63.979495 \r\nL 291.515215 48.022926 \r\nL 291.551775 49.583501 \r\nL 291.743716 32.030066 \r\nL 291.618802 53.339766 \r\nL 291.80465 37.18359 \r\nL 291.810743 39.905521 \r\nL 291.86863 31.933286 \r\nL 291.908237 34.957654 \r\nL 291.938704 31.419143 \r\nL 291.978311 37.854999 \r\nL 292.005731 36.276279 \r\nL 292.127598 53.678496 \r\nL 292.133692 52.571577 \r\nL 292.139785 51.470707 \r\nL 292.148925 55.71692 \r\nL 292.164158 55.426581 \r\nL 292.292119 72.484019 \r\nL 292.295166 72.284411 \r\nL 292.316493 66.489721 \r\nL 292.4018 73.191721 \r\nL 292.541947 87.666349 \r\nL 292.453593 72.441678 \r\nL 292.554134 86.045288 \r\nL 292.688188 69.005995 \r\nL 292.694281 70.512131 \r\nL 292.825289 54.809609 \r\nL 292.706468 70.70569 \r\nL 292.846615 55.081803 \r\nL 293.005043 64.318224 \r\nL 292.858802 52.874014 \r\nL 293.029416 63.168964 \r\nL 293.084257 66.3506 \r\nL 293.056837 62.031801 \r\nL 293.10863 62.539895 \r\nL 293.233544 52.898209 \r\nL 293.139097 66.967571 \r\nL 293.236591 53.678496 \r\nL 293.273151 51.343683 \r\nL 293.294478 55.886285 \r\nL 293.343225 52.789331 \r\nL 293.361505 59.110261 \r\nL 293.449859 51.676364 \r\nL 293.458999 55.735066 \r\nL 293.522979 52.595772 \r\nL 293.477279 58.027538 \r\nL 293.568679 56.055649 \r\nL 293.5961 58.971141 \r\nL 293.60524 55.843943 \r\nL 293.684453 57.719052 \r\nL 293.69664 57.277494 \r\nL 293.699687 58.825971 \r\nL 293.882488 76.343113 \r\nL 293.894674 72.641286 \r\nL 293.900768 70.911348 \r\nL 293.986075 76.59716 \r\nL 293.989122 76.107213 \r\nL 294.040915 71.727927 \r\nL 293.995215 76.36126 \r\nL 294.107942 74.649467 \r\nL 294.162783 76.869354 \r\nL 294.178016 71.3771 \r\nL 294.187156 68.364829 \r\nL 294.254183 72.296508 \r\nL 294.290743 69.901208 \r\nL 294.391284 62.382628 \r\nL 294.305977 71.310564 \r\nL 294.415657 66.380843 \r\nL 294.622832 55.033413 \r\nL 294.424797 67.25791 \r\nL 294.631972 59.1647 \r\nL 294.698999 64.650905 \r\nL 294.653299 58.06383 \r\nL 294.741652 59.503429 \r\nL 294.799539 48.016878 \r\nL 294.848286 59.944987 \r\nL 294.851333 61.039809 \r\nL 294.897033 54.180541 \r\nL 294.93664 54.906389 \r\nL 295.021947 44.417879 \r\nL 295.052414 49.861743 \r\nL 295.061554 48.186242 \r\nL 295.110301 59.207041 \r\nL 295.143814 53.618008 \r\nL 295.177328 47.278932 \r\nL 295.244355 53.624057 \r\nL 295.256542 50.835589 \r\nL 295.265682 51.083587 \r\nL 295.271775 48.948383 \r\nL 295.277869 49.214528 \r\nL 295.354036 40.818881 \r\nL 295.405829 43.667836 \r\nL 295.509416 48.422143 \r\nL 295.46067 41.907653 \r\nL 295.521603 47.284981 \r\nL 295.673937 68.637022 \r\nL 295.686124 65.812262 \r\nL 295.740964 60.035718 \r\nL 295.783618 67.058302 \r\nL 295.786665 66.580452 \r\nL 295.804945 69.247945 \r\nL 295.841505 63.586327 \r\nL 295.917672 55.958869 \r\nL 295.856738 64.505735 \r\nL 295.966419 56.321794 \r\nL 295.978606 51.718705 \r\nL 295.996886 58.928799 \r\nL 296.036493 63.404865 \r\nL 296.088286 54.525319 \r\nL 296.097426 54.803561 \r\nL 296.237574 63.295988 \r\nL 296.109613 54.749122 \r\nL 296.252807 61.959217 \r\nL 296.338114 58.033586 \r\nL 296.268041 63.610522 \r\nL 296.365534 60.180888 \r\nL 296.405141 65.503777 \r\nL 296.411235 64.850513 \r\nL 296.502635 81.659953 \r\nL 296.548335 79.155776 \r\nL 296.551382 79.149727 \r\nL 296.627549 71.812609 \r\nL 296.667156 78.375489 \r\nL 296.807303 60.259522 \r\nL 296.910891 65.48563 \r\nL 296.935264 67.826492 \r\nL 297.002291 61.638634 \r\nL 297.160719 49.92223 \r\nL 297.014478 62.340287 \r\nL 297.166812 51.192465 \r\nL 297.197279 53.242987 \r\nL 297.215559 49.480672 \r\nL 297.279539 52.607869 \r\nL 297.282586 51.863874 \r\nL 297.34352 56.424622 \r\nL 297.38008 54.51927 \r\nL 297.468434 60.211132 \r\nL 297.419687 54.168443 \r\nL 297.523274 57.876319 \r\nL 297.581161 50.121838 \r\nL 297.626861 58.408608 \r\nL 297.636001 56.176624 \r\nL 297.681701 60.144596 \r\nL 297.733495 55.656433 \r\nL 297.748729 58.081976 \r\nL 297.751775 57.803734 \r\nL 297.791382 63.949251 \r\nL 297.891923 74.226055 \r\nL 297.925436 68.582584 \r\nL 297.992463 67.651078 \r\nL 297.94981 73.615133 \r\nL 298.007697 69.931452 \r\nL 298.035117 75.671704 \r\nL 298.07777 68.262001 \r\nL 298.120424 72.502165 \r\nL 298.156984 68.800338 \r\nL 298.217918 77.153644 \r\nL 298.220964 76.724184 \r\nL 298.275805 74.407518 \r\nL 298.315412 78.109345 \r\nL 298.385485 88.482929 \r\nL 298.449466 85.470658 \r\nL 298.519539 82.161998 \r\nL 298.461652 87.80547 \r\nL 298.5561 84.581493 \r\nL 298.613986 90.351988 \r\nL 298.653593 82.047072 \r\nL 298.662733 83.026968 \r\nL 298.72976 76.760476 \r\nL 298.671873 83.250771 \r\nL 298.793741 79.821137 \r\nL 298.821161 81.708343 \r\nL 298.854674 75.665655 \r\nL 298.897328 77.546812 \r\nL 298.912561 75.707996 \r\nL 298.991775 80.165915 \r\nL 299.107549 88.210736 \r\nL 299.007009 79.421921 \r\nL 299.131923 87.037281 \r\nL 299.141063 84.182277 \r\nL 299.159343 89.281362 \r\nL 299.238557 87.061475 \r\nL 299.27207 91.525443 \r\nL 299.329957 83.619744 \r\nL 299.339097 85.289196 \r\nL 299.430498 69.961696 \r\nL 299.467058 71.631147 \r\nL 299.518851 72.296508 \r\nL 299.527991 68.516048 \r\nL 299.643765 59.793769 \r\nL 299.649859 61.535805 \r\nL 299.652905 61.729365 \r\nL 299.674232 57.688808 \r\nL 299.695559 53.872055 \r\nL 299.750399 61.148686 \r\nL 299.780866 57.676711 \r\nL 299.908827 71.540416 \r\nL 299.911873 70.409302 \r\nL 299.988041 83.268917 \r\nL 300.082488 90.672571 \r\nL 300.039834 82.561215 \r\nL 300.112955 86.17836 \r\nL 300.268335 71.014176 \r\nL 300.298802 75.175707 \r\nL 300.341456 77.867395 \r\nL 300.393249 67.766004 \r\nL 300.399343 69.641113 \r\nL 300.405436 67.953515 \r\nL 300.432856 77.704079 \r\nL 300.496837 72.598945 \r\nL 300.569957 76.591112 \r\nL 300.527303 70.844811 \r\nL 300.603471 72.955821 \r\nL 300.636984 68.606779 \r\nL 300.710104 75.381364 \r\nL 300.807598 66.023968 \r\nL 300.835018 67.905125 \r\nL 300.841112 67.215569 \r\nL 300.886812 72.895333 \r\nL 300.920326 71.383149 \r\nL 300.984306 74.165568 \r\nL 300.953839 68.056344 \r\nL 301.011726 69.005995 \r\nL 301.014773 68.509999 \r\nL 301.066566 77.41374 \r\nL 301.07266 76.960085 \r\nL 301.078753 77.062913 \r\nL 301.18234 71.050468 \r\nL 301.112267 80.637717 \r\nL 301.197574 74.189763 \r\nL 301.212807 77.141547 \r\nL 301.365141 58.63846 \r\nL 301.471775 50.629932 \r\nL 301.490055 55.19068 \r\nL 301.624109 67.124838 \r\nL 301.514429 54.694683 \r\nL 301.630203 65.558215 \r\nL 301.633249 63.937154 \r\nL 301.703323 84.230667 \r\nL 301.712463 87.079622 \r\nL 301.80691 81.938195 \r\nL 302.044552 57.936806 \r\nL 301.852611 86.359822 \r\nL 302.056738 63.423011 \r\nL 302.099392 74.25025 \r\nL 302.157279 62.545944 \r\nL 302.166419 64.790026 \r\nL 302.169466 62.993551 \r\nL 302.263913 70.687544 \r\nL 302.266959 70.379059 \r\nL 302.288286 76.318918 \r\nL 302.370547 68.292244 \r\nL 302.571628 84.031058 \r\nL 302.425387 62.939112 \r\nL 302.599048 82.766872 \r\nL 302.720915 69.907257 \r\nL 302.641701 88.700683 \r\nL 302.757475 72.67153 \r\nL 302.760522 72.568701 \r\nL 302.772709 75.750337 \r\nL 302.775756 76.046725 \r\nL 302.806222 69.768136 \r\nL 302.815362 70.010086 \r\nL 302.897623 50.986808 \r\nL 302.98293 57.706954 \r\nL 303.068237 72.919528 \r\nL 303.104797 63.023794 \r\nL 303.235805 49.504867 \r\nL 303.254085 52.287286 \r\nL 303.299785 56.376232 \r\nL 303.324158 50.188374 \r\nL 303.360719 50.611786 \r\nL 303.372905 43.946078 \r\nL 303.467353 51.210611 \r\nL 303.470399 51.131977 \r\nL 303.531333 61.396684 \r\nL 303.482586 49.111699 \r\nL 303.595313 52.886111 \r\nL 303.695854 40.589029 \r\nL 303.726321 46.395816 \r\nL 303.802488 51.9788 \r\nL 303.832955 45.567139 \r\nL 303.890842 41.617314 \r\nL 303.857328 49.764963 \r\nL 303.933495 47.284981 \r\nL 304.000522 55.995162 \r\nL 303.948729 46.335329 \r\nL 304.070596 51.283196 \r\nL 304.161996 46.589376 \r\nL 304.125436 54.579757 \r\nL 304.183323 50.587591 \r\nL 304.229023 53.043378 \r\nL 304.28691 47.932195 \r\nL 304.347844 52.565528 \r\nL 304.399638 44.12754 \r\nL 304.622045 61.680975 \r\nL 304.411824 42.536722 \r\nL 304.640326 61.070052 \r\nL 304.646419 59.660697 \r\nL 304.713446 68.201513 \r\nL 304.722586 67.034107 \r\nL 304.786566 71.994071 \r\nL 304.82008 64.378711 \r\nL 304.82922 64.826318 \r\nL 304.975461 47.363614 \r\nL 304.990694 46.032892 \r\nL 305.063814 56.170575 \r\nL 305.066861 55.71692 \r\nL 305.121701 63.737545 \r\nL 305.249662 71.086761 \r\nL 305.176542 61.209173 \r\nL 305.255756 70.197597 \r\nL 305.365436 61.396684 \r\nL 305.283176 70.239938 \r\nL 305.38067 62.267702 \r\nL 305.386763 63.894813 \r\nL 305.392856 63.888764 \r\nL 305.49949 70.046378 \r\nL 305.45379 61.166832 \r\nL 305.514724 67.028058 \r\nL 305.529957 64.929147 \r\nL 305.606124 71.346857 \r\nL 305.618311 69.344725 \r\nL 305.621357 68.546291 \r\nL 305.670104 75.931799 \r\nL 305.721898 69.102775 \r\nL 305.727991 70.784324 \r\nL 305.807205 58.535631 \r\nL 305.822439 63.931105 \r\nL 305.849859 69.253994 \r\nL 305.907746 63.078233 \r\nL 305.990006 47.914049 \r\nL 306.053986 52.36592 \r\nL 306.072267 53.297425 \r\nL 306.136247 46.450255 \r\nL 306.139294 46.686156 \r\nL 306.166714 40.716052 \r\nL 306.203274 38.145339 \r\nL 306.239834 51.053344 \r\nL 306.261161 50.521055 \r\nL 306.285534 56.684718 \r\nL 306.404355 67.49986 \r\nL 306.407402 65.540069 \r\nL 306.410448 65.53402 \r\nL 306.501849 76.409649 \r\nL 306.428729 65.237632 \r\nL 306.574969 74.903514 \r\nL 306.608483 66.199381 \r\nL 306.690743 70.917396 \r\nL 306.76691 76.391503 \r\nL 306.709023 69.780234 \r\nL 306.806517 72.284411 \r\nL 306.818704 74.328884 \r\nL 306.821751 75.242243 \r\nL 306.879638 69.374968 \r\nL 306.919244 71.395246 \r\nL 306.922291 71.304515 \r\nL 306.937525 74.080886 \r\nL 306.958851 79.155776 \r\nL 306.983225 72.296508 \r\nL 307.044158 73.96596 \r\nL 307.178213 63.822228 \r\nL 307.202586 65.473533 \r\nL 307.223913 70.941591 \r\nL 307.275706 60.21718 \r\nL 307.297033 60.725274 \r\nL 307.324453 56.96296 \r\nL 307.370154 65.479582 \r\nL 307.397574 64.663002 \r\nL 307.504208 82.403948 \r\nL 307.540768 79.688065 \r\nL 307.543814 78.194027 \r\nL 307.632168 86.89816 \r\nL 307.635215 85.990849 \r\nL 307.641308 87.521179 \r\nL 307.705289 79.107386 \r\nL 307.708335 79.391677 \r\nL 307.824109 67.705517 \r\nL 307.836296 71.3771 \r\nL 307.912463 74.232104 \r\nL 307.88809 68.032149 \r\nL 307.930743 69.090678 \r\nL 308.003864 62.32819 \r\nL 308.052611 63.731497 \r\nL 308.064797 64.015787 \r\nL 308.058704 62.497554 \r\nL 308.070891 62.497554 \r\nL 308.183618 58.795727 \r\nL 308.122684 65.304168 \r\nL 308.186665 60.289765 \r\nL 308.189711 60.350253 \r\nL 308.195805 58.825971 \r\nL 308.290252 51.156172 \r\nL 308.211038 59.751428 \r\nL 308.317672 53.787373 \r\nL 308.415166 73.29455 \r\nL 308.457819 68.141026 \r\nL 308.466959 64.911 \r\nL 308.555313 72.175534 \r\nL 308.55836 71.57066 \r\nL 308.591873 73.82079 \r\nL 308.625387 67.409129 \r\nL 308.634527 67.989807 \r\nL 308.674134 58.717094 \r\nL 308.677181 58.910653 \r\nL 308.719834 43.855347 \r\nL 308.805141 50.3033 \r\nL 308.808188 50.164179 \r\nL 308.820375 54.513221 \r\nL 308.853888 52.65021 \r\nL 309.024502 76.137456 \r\nL 309.064109 75.006342 \r\nL 309.198163 64.167006 \r\nL 309.24691 70.451643 \r\nL 309.313937 66.792158 \r\nL 309.429711 62.043899 \r\nL 309.341357 69.302383 \r\nL 309.447991 63.362524 \r\nL 309.484552 67.608737 \r\nL 309.551579 62.606432 \r\nL 309.554625 62.860478 \r\nL 309.633839 65.413046 \r\nL 309.588139 59.557868 \r\nL 309.642979 62.412872 \r\nL 309.646026 60.519617 \r\nL 309.731333 66.120748 \r\nL 309.749613 62.957258 \r\nL 309.755706 64.699295 \r\nL 309.819687 54.76122 \r\nL 309.84406 58.021489 \r\nL 309.914134 55.577799 \r\nL 309.892807 61.142637 \r\nL 309.956787 56.660523 \r\nL 310.087795 70.657301 \r\nL 309.972021 55.396337 \r\nL 310.090842 69.955647 \r\nL 310.179195 65.431192 \r\nL 310.121308 71.165394 \r\nL 310.200522 69.387066 \r\nL 310.212709 73.058649 \r\nL 310.298016 65.588459 \r\nL 310.45035 50.369836 \r\nL 310.45949 52.970793 \r\nL 310.544797 56.781498 \r\nL 310.520424 50.587591 \r\nL 310.572217 53.624057 \r\nL 310.584404 52.214701 \r\nL 310.614871 61.342245 \r\nL 310.770252 81.297029 \r\nL 310.645338 60.658738 \r\nL 310.779392 79.131581 \r\nL 310.870792 76.69394 \r\nL 310.831186 81.86561 \r\nL 310.882979 78.006516 \r\nL 310.892119 80.686107 \r\nL 310.940866 73.72401 \r\nL 310.99266 77.026621 \r\nL 311.151087 51.192465 \r\nL 311.184601 55.71692 \r\nL 311.248581 49.438331 \r\nL 311.257721 50.787199 \r\nL 311.321701 47.194249 \r\nL 311.361308 54.930584 \r\nL 311.480129 78.593244 \r\nL 311.507549 75.357169 \r\nL 311.69949 59.321967 \r\nL 311.577623 78.236368 \r\nL 311.705584 59.346162 \r\nL 311.751284 61.112393 \r\nL 311.796984 49.704475 \r\nL 311.812217 45.911917 \r\nL 311.900571 54.162395 \r\nL 312.074232 72.24207 \r\nL 312.077279 70.4214 \r\nL 312.126026 78.012565 \r\nL 312.180866 73.826839 \r\nL 312.281407 80.686107 \r\nL 312.186959 72.538458 \r\nL 312.302733 75.980189 \r\nL 312.397181 62.945161 \r\nL 312.445928 65.600556 \r\nL 312.452021 67.330495 \r\nL 312.482488 61.65678 \r\nL 312.491628 62.255605 \r\nL 312.576935 52.41431 \r\nL 312.500768 63.066136 \r\nL 312.616542 55.118095 \r\nL 312.619588 54.56766 \r\nL 312.665289 63.646814 \r\nL 312.680522 62.122533 \r\nL 312.799343 67.796248 \r\nL 312.707942 61.505561 \r\nL 312.802389 67.348641 \r\nL 312.808483 64.832367 \r\nL 312.84809 70.034281 \r\nL 312.909023 67.735761 \r\nL 312.95777 67.475665 \r\nL 313.030891 71.52227 \r\nL 313.259392 103.024093 \r\nL 313.036984 70.300425 \r\nL 313.289859 99.794067 \r\nL 313.433053 88.634147 \r\nL 313.4361 88.839804 \r\nL 313.47266 84.170179 \r\nL 313.56406 72.544507 \r\nL 313.597574 74.461956 \r\nL 313.640227 69.17536 \r\nL 313.695068 76.869354 \r\nL 313.710301 72.725969 \r\nL 313.792561 80.244549 \r\nL 313.847402 78.931973 \r\nL 313.853495 79.682016 \r\nL 313.859588 78.169832 \r\nL 313.883962 73.361086 \r\nL 313.944896 79.875576 \r\nL 313.972316 77.601251 \r\nL 313.975362 79.506603 \r\nL 314.066763 69.532235 \r\nL 314.10637 63.471401 \r\nL 314.17949 68.395073 \r\nL 314.243471 73.348989 \r\nL 314.191677 68.056344 \r\nL 314.304404 70.869006 \r\nL 314.316591 68.141026 \r\nL 314.383618 79.724357 \r\nL 314.389711 78.272661 \r\nL 314.401898 83.123748 \r\nL 314.453692 77.135498 \r\nL 314.502439 79.440067 \r\nL 314.569466 69.822575 \r\nL 314.511579 79.573139 \r\nL 314.630399 70.022183 \r\nL 314.801014 50.273057 \r\nL 314.828434 50.787199 \r\nL 314.837574 55.009218 \r\nL 314.892414 50.055302 \r\nL 314.941161 52.432456 \r\nL 315.066075 64.408955 \r\nL 314.947254 51.894118 \r\nL 315.114822 58.977189 \r\nL 315.212316 48.283022 \r\nL 315.133102 59.866354 \r\nL 315.254969 51.537243 \r\nL 315.264109 52.390115 \r\nL 315.376837 63.356475 \r\nL 315.389023 63.023794 \r\nL 315.416443 65.074316 \r\nL 315.535264 82.246681 \r\nL 315.571824 81.188152 \r\nL 315.693692 68.764046 \r\nL 315.696738 70.621008 \r\nL 315.715018 68.35878 \r\nL 315.782045 56.321794 \r\nL 315.721112 68.413219 \r\nL 315.852119 60.174839 \r\nL 315.864306 62.558042 \r\nL 315.940473 58.420705 \r\nL 315.958753 60.047816 \r\nL 315.9618 57.688808 \r\nL 316.050154 70.530277 \r\nL 316.0532 70.167353 \r\nL 316.138507 76.210041 \r\nL 316.065387 69.695551 \r\nL 316.162881 71.104907 \r\nL 316.272561 62.763699 \r\nL 316.205534 73.016308 \r\nL 316.284748 64.390809 \r\nL 316.287795 65.165047 \r\nL 316.330448 54.803561 \r\nL 316.357869 55.741115 \r\nL 316.476689 44.98646 \r\nL 316.482783 47.151908 \r\nL 316.510203 43.8372 \r\nL 316.494969 49.589549 \r\nL 316.537623 48.488679 \r\nL 316.601603 59.684892 \r\nL 316.680817 58.965092 \r\nL 316.744797 53.27323 \r\nL 316.778311 60.973273 \r\nL 316.833151 65.667092 \r\nL 316.860571 56.938765 \r\nL 316.878851 60.616397 \r\nL 316.909318 55.124144 \r\nL 316.955018 66.943376 \r\nL 316.985485 61.541854 \r\nL 317.052512 65.951383 \r\nL 317.092119 59.249382 \r\nL 317.204846 75.06683 \r\nL 317.262733 66.132845 \r\nL 317.317574 59.860305 \r\nL 317.341947 67.052253 \r\nL 317.378507 62.763699 \r\nL 317.384601 64.832367 \r\nL 317.393741 61.227319 \r\nL 317.405928 62.23141 \r\nL 317.546075 42.83311 \r\nL 317.549122 43.069011 \r\nL 317.558262 41.066879 \r\nL 317.759343 63.259695 \r\nL 317.87207 68.479755 \r\nL 317.78067 60.676884 \r\nL 317.878163 67.518006 \r\nL 317.92691 71.395246 \r\nL 317.887303 65.443289 \r\nL 317.972611 66.997815 \r\nL 318.106665 49.087504 \r\nL 318.158458 54.888243 \r\nL 318.213299 48.555215 \r\nL 318.216345 48.906042 \r\nL 318.231579 46.002648 \r\nL 318.307746 56.249209 \r\nL 318.316886 52.904257 \r\nL 318.444846 68.945508 \r\nL 318.338213 50.49686 \r\nL 318.457033 65.999773 \r\nL 318.463127 63.707302 \r\nL 318.527107 69.816526 \r\nL 318.56062 68.594681 \r\nL 318.56976 70.239938 \r\nL 318.655068 66.435282 \r\nL 318.761701 57.743247 \r\nL 318.691628 67.130887 \r\nL 318.779982 58.25739 \r\nL 318.783028 60.440984 \r\nL 318.871382 52.390115 \r\nL 318.883569 54.90034 \r\nL 318.895756 52.323579 \r\nL 318.941456 60.634543 \r\nL 318.959736 58.233195 \r\nL 318.981063 60.846249 \r\nL 319.041996 51.821533 \r\nL 319.069416 59.194944 \r\nL 319.090743 55.402386 \r\nL 319.118163 61.154735 \r\nL 319.179097 59.920792 \r\nL 319.227844 51.40417 \r\nL 319.322291 54.797512 \r\nL 319.419785 57.973099 \r\nL 319.374085 49.72867 \r\nL 319.435018 57.077886 \r\nL 319.453299 52.438505 \r\nL 319.511186 60.199034 \r\nL 319.523372 59.134456 \r\nL 319.526419 60.695031 \r\nL 319.572119 51.652169 \r\nL 319.623913 54.368052 \r\nL 319.66352 56.382281 \r\nL 319.687893 49.160089 \r\nL 319.693986 50.146033 \r\nL 319.852414 31.261876 \r\nL 319.882881 35.26614 \r\nL 319.895068 38.514312 \r\nL 319.965141 30.790075 \r\nL 319.977328 33.100692 \r\nL 319.986468 31.957481 \r\nL 320.007795 35.278237 \r\nL 320.083962 33.554347 \r\nL 320.181456 43.462179 \r\nL 320.199736 35.973842 \r\nL 320.202783 35.798429 \r\nL 320.218016 40.365225 \r\nL 320.233249 39.312745 \r\nL 320.318557 53.037329 \r\nL 320.349023 43.6013 \r\nL 320.394724 38.834895 \r\nL 320.446517 48.222535 \r\nL 320.452611 46.129672 \r\nL 320.473937 50.666225 \r\nL 320.556198 42.016531 \r\nL 320.559244 44.60539 \r\nL 320.571431 45.234459 \r\nL 320.601898 36.064573 \r\nL 320.604945 37.08681 \r\nL 320.607991 35.955696 \r\nL 320.687205 46.994641 \r\nL 320.690252 46.099428 \r\nL 320.699392 48.863701 \r\nL 320.751186 40.232153 \r\nL 320.781652 42.597209 \r\nL 320.784699 41.810873 \r\nL 320.860866 49.72867 \r\nL 320.873053 47.47854 \r\nL 320.897426 56.170575 \r\nL 320.94008 46.90391 \r\nL 320.997967 53.424449 \r\nL 321.00406 53.309523 \r\nL 321.019294 58.559826 \r\nL 321.107647 48.730629 \r\nL 321.144208 52.632064 \r\nL 321.122881 46.305085 \r\nL 321.180768 46.782935 \r\nL 321.232561 48.597556 \r\nL 321.305682 40.710003 \r\nL 321.308729 41.925799 \r\nL 321.345289 34.800387 \r\nL 321.403176 36.506131 \r\nL 321.458016 34.292293 \r\nL 321.476296 40.038594 \r\nL 321.485436 39.669621 \r\nL 321.616443 49.819401 \r\nL 321.771824 64.318224 \r\nL 321.622537 49.402039 \r\nL 321.793151 62.721358 \r\nL 321.860178 65.515874 \r\nL 321.911972 59.479234 \r\nL 322.024699 67.971661 \r\nL 322.036886 66.495769 \r\nL 322.058213 64.838415 \r\nL 322.122193 69.60482 \r\nL 322.140473 69.284237 \r\nL 322.24406 77.050816 \r\nL 322.259294 75.514436 \r\nL 322.26234 73.875229 \r\nL 322.350694 81.121616 \r\nL 322.359834 80.450206 \r\nL 322.384208 78.956168 \r\nL 322.393348 80.71635 \r\nL 322.396394 79.313043 \r\nL 322.487795 82.670092 \r\nL 322.509122 76.246334 \r\nL 322.557869 78.968265 \r\nL 322.606615 70.252035 \r\nL 322.774183 57.071837 \r\nL 322.612709 70.554472 \r\nL 322.792463 57.53759 \r\nL 322.835117 63.683107 \r\nL 322.911284 63.28389 \r\nL 323.042291 52.855867 \r\nL 323.182439 64.33637 \r\nL 323.188532 63.773838 \r\nL 323.191579 63.011697 \r\nL 323.261652 72.67153 \r\nL 323.340866 86.329578 \r\nL 323.380473 80.050989 \r\nL 323.471873 75.605167 \r\nL 323.432267 82.942286 \r\nL 323.508434 76.131408 \r\nL 323.514527 77.214132 \r\nL 323.593741 70.748032 \r\nL 323.599834 72.108997 \r\nL 323.730842 65.558215 \r\nL 323.615068 74.129276 \r\nL 323.733888 65.721531 \r\nL 323.807009 68.788241 \r\nL 323.840522 64.856562 \r\nL 323.974576 54.126102 \r\nL 323.858802 66.852645 \r\nL 323.983716 55.595945 \r\nL 324.06293 61.46322 \r\nL 324.09949 58.269487 \r\nL 324.200031 51.40417 \r\nL 324.218311 54.210784 \r\nL 324.221357 54.76122 \r\nL 324.242684 50.152082 \r\nL 324.312758 53.315571 \r\nL 324.367598 48.264876 \r\nL 324.349318 54.476929 \r\nL 324.428532 49.426233 \r\nL 324.468139 45.627627 \r\nL 324.437672 50.720663 \r\nL 324.504699 49.764963 \r\nL 324.547353 53.763178 \r\nL 324.608286 46.262744 \r\nL 324.635706 44.557 \r\nL 324.663127 48.234632 \r\nL 324.711873 46.764789 \r\nL 324.775854 51.029149 \r\nL 324.818507 46.462352 \r\nL 324.824601 47.278932 \r\nL 324.909908 51.652169 \r\nL 324.848974 46.244598 \r\nL 324.952561 49.898035 \r\nL 324.958655 48.452387 \r\nL 325.028729 61.027711 \r\nL 325.147549 78.829144 \r\nL 325.178016 78.798901 \r\nL 325.181063 78.393635 \r\nL 325.226763 85.930362 \r\nL 325.232856 85.900118 \r\nL 325.245043 90.376183 \r\nL 325.33949 84.781102 \r\nL 325.458311 80.510693 \r\nL 325.351677 85.585584 \r\nL 325.467451 81.762782 \r\nL 325.510104 82.476533 \r\nL 325.494871 80.292939 \r\nL 325.546665 81.623661 \r\nL 325.656345 77.36535 \r\nL 325.580178 83.982668 \r\nL 325.665485 78.048857 \r\nL 325.808679 88.132102 \r\nL 325.915313 77.528666 \r\nL 325.93664 79.869527 \r\nL 325.970154 86.80138 \r\nL 326.064601 84.369787 \r\nL 326.232168 97.187061 \r\nL 326.113348 80.807081 \r\nL 326.244355 96.775747 \r\nL 326.393643 89.378142 \r\nL 326.396689 90.043503 \r\nL 326.463716 82.325314 \r\nL 326.46981 82.567264 \r\nL 326.765338 50.599688 \r\nL 326.789711 53.75108 \r\nL 326.804945 57.047642 \r\nL 326.868925 50.666225 \r\nL 326.902439 54.525319 \r\nL 327.006026 60.205083 \r\nL 326.935952 49.819401 \r\nL 327.027353 57.749296 \r\nL 327.045633 56.454866 \r\nL 327.082193 63.392767 \r\nL 327.1218 62.878625 \r\nL 327.155313 66.096553 \r\nL 327.1675 60.537763 \r\nL 327.170547 61.209173 \r\nL 327.197967 56.829888 \r\nL 327.23148 63.423011 \r\nL 327.280227 60.295814 \r\nL 327.502635 80.940154 \r\nL 327.313741 58.807825 \r\nL 327.533102 72.980016 \r\nL 327.612316 71.564611 \r\nL 327.566615 76.149554 \r\nL 327.636689 73.0526 \r\nL 327.670203 75.254341 \r\nL 327.731136 65.304168 \r\nL 327.734183 65.467484 \r\nL 327.77379 60.434935 \r\nL 327.831677 68.12288 \r\nL 327.83777 66.810304 \r\nL 327.962684 75.012391 \r\nL 327.974871 71.104907 \r\nL 328.054085 82.791067 \r\nL 328.084552 83.571354 \r\nL 328.090645 81.091372 \r\nL 328.093692 81.726489 \r\nL 328.178999 75.199902 \r\nL 328.115018 83.891937 \r\nL 328.209466 78.877534 \r\nL 328.328286 68.382975 \r\nL 328.38008 70.445595 \r\nL 328.48062 73.633279 \r\nL 328.422733 67.959564 \r\nL 328.495854 71.189589 \r\nL 328.511087 66.090504 \r\nL 328.596394 74.649467 \r\nL 328.599441 73.808693 \r\nL 328.620768 75.992287 \r\nL 328.639048 70.923445 \r\nL 328.712168 74.806734 \r\nL 328.715215 74.770442 \r\nL 328.721308 75.720093 \r\nL 328.821849 82.373704 \r\nL 328.776149 72.381191 \r\nL 328.840129 80.964349 \r\nL 328.904109 86.740892 \r\nL 328.952856 77.8432 \r\nL 329.065584 82.246681 \r\nL 328.98637 74.806734 \r\nL 329.06863 81.351468 \r\nL 329.080817 80.244549 \r\nL 329.129564 71.600904 \r\nL 329.193544 76.79072 \r\nL 329.257525 83.020919 \r\nL 329.202684 75.441852 \r\nL 329.315412 81.218395 \r\nL 329.632267 67.741809 \r\nL 329.321505 81.914 \r\nL 329.650547 70.137109 \r\nL 329.668827 69.193506 \r\nL 329.772414 75.701947 \r\nL 329.879048 57.241202 \r\nL 329.930842 61.17893 \r\nL 330.016149 66.30221 \r\nL 329.943028 59.944987 \r\nL 330.043569 61.898729 \r\nL 330.074036 60.531715 \r\nL 330.110596 70.040329 \r\nL 330.113643 69.949598 \r\nL 330.186763 76.869354 \r\nL 330.223323 70.094768 \r\nL 330.22637 70.306474 \r\nL 330.250743 64.814221 \r\nL 330.284257 55.843943 \r\nL 330.390891 57.380323 \r\nL 330.393937 57.948904 \r\nL 330.427451 50.847687 \r\nL 330.464011 50.890028 \r\nL 330.467058 50.847687 \r\nL 330.470104 52.07558 \r\nL 330.473151 51.767095 \r\nL 330.585878 70.040329 \r\nL 330.482291 51.379976 \r\nL 330.619392 66.513916 \r\nL 330.662045 58.880409 \r\nL 330.729072 65.279973 \r\nL 330.771726 77.099206 \r\nL 330.853986 72.423532 \r\nL 330.87836 69.774185 \r\nL 330.936247 79.458213 \r\nL 330.948434 78.853339 \r\nL 331.033741 86.184409 \r\nL 331.070301 84.26091 \r\nL 331.079441 80.534888 \r\nL 331.152561 89.52936 \r\nL 331.179982 83.982668 \r\nL 331.186075 84.16413 \r\nL 331.198262 81.853513 \r\nL 331.265289 80.09333 \r\nL 331.283569 85.107733 \r\nL 331.304896 82.754775 \r\nL 331.371923 75.453949 \r\nL 331.46637 78.962217 \r\nL 331.603471 92.704947 \r\nL 331.661357 99.58841 \r\nL 331.716198 93.757427 \r\nL 331.841112 85.712607 \r\nL 331.956886 80.837325 \r\nL 331.847205 86.583625 \r\nL 332.005633 82.174096 \r\nL 332.069613 93.902597 \r\nL 332.1275 87.769178 \r\nL 332.148827 89.735017 \r\nL 332.197574 81.448247 \r\nL 332.203667 81.05508 \r\nL 332.252414 88.355905 \r\nL 332.258507 88.845853 \r\nL 332.310301 81.315175 \r\nL 332.441308 62.769747 \r\nL 332.322488 81.33937 \r\nL 332.462635 64.898903 \r\nL 332.505289 71.673488 \r\nL 332.554036 58.916702 \r\nL 332.560129 58.263438 \r\nL 332.584502 64.52993 \r\nL 332.685043 71.401295 \r\nL 332.700276 68.764046 \r\nL 332.852611 77.903688 \r\nL 332.785584 68.12288 \r\nL 332.867844 75.490241 \r\nL 332.922684 60.997467 \r\nL 333.011038 61.342245 \r\nL 333.017131 61.892681 \r\nL 333.023225 58.63846 \r\nL 333.172512 51.283196 \r\nL 333.053692 62.110435 \r\nL 333.184699 54.694683 \r\nL 333.187746 56.460915 \r\nL 333.2761 45.579237 \r\nL 333.279146 45.917966 \r\nL 333.297426 51.035198 \r\nL 333.34008 55.747164 \r\nL 333.382733 49.093553 \r\nL 333.416247 53.648252 \r\nL 333.501554 49.275015 \r\nL 333.477181 55.269313 \r\nL 333.522881 53.152255 \r\nL 333.626468 63.350426 \r\nL 333.641701 60.422837 \r\nL 333.696542 57.39242 \r\nL 333.730055 61.578146 \r\nL 333.760522 58.813873 \r\nL 333.806222 64.904952 \r\nL 333.854969 53.255084 \r\nL 333.864109 55.789505 \r\nL 334.059097 70.693593 \r\nL 333.912856 55.456824 \r\nL 334.092611 67.064351 \r\nL 334.132217 61.795901 \r\nL 334.177918 73.173575 \r\nL 334.199244 68.322488 \r\nL 334.220571 73.875229 \r\nL 334.293692 64.923098 \r\nL 334.299785 66.586501 \r\nL 334.418606 59.491332 \r\nL 334.348532 70.608911 \r\nL 334.424699 61.70517 \r\nL 334.442979 66.526013 \r\nL 334.519146 57.217007 \r\nL 334.52524 58.323926 \r\nL 334.57094 54.870097 \r\nL 334.595313 62.61248 \r\nL 334.619687 67.040156 \r\nL 334.656247 55.19068 \r\nL 334.704994 62.225361 \r\nL 334.714134 64.312175 \r\nL 334.762881 58.886458 \r\nL 334.814674 62.164874 \r\nL 334.939588 52.287286 \r\nL 334.954822 55.517312 \r\nL 335.015756 44.12754 \r\nL 335.018802 43.819054 \r\nL 335.073643 48.143901 \r\nL 335.094969 46.353475 \r\nL 335.128483 52.65021 \r\nL 335.107156 45.391726 \r\nL 335.207697 47.926147 \r\nL 335.22293 45.046948 \r\nL 335.271677 52.492943 \r\nL 335.308237 51.754997 \r\nL 335.369171 54.561611 \r\nL 335.378311 50.085546 \r\nL 335.411824 51.416268 \r\nL 335.445338 43.069011 \r\nL 335.530645 46.026843 \r\nL 335.536738 44.587244 \r\nL 335.615952 53.007086 \r\nL 335.673839 49.504867 \r\nL 335.631186 54.833804 \r\nL 335.704306 52.559479 \r\nL 335.853593 76.306821 \r\nL 335.862733 75.635411 \r\nL 336.021161 89.952772 \r\nL 335.881014 75.556778 \r\nL 336.057721 85.216611 \r\nL 336.200915 63.453255 \r\nL 336.270989 66.586501 \r\nL 336.237475 61.36644 \r\nL 336.301456 62.479408 \r\nL 336.328876 58.136415 \r\nL 336.371529 70.856909 \r\nL 336.39895 66.175186 \r\nL 336.484257 72.877187 \r\nL 336.432463 65.933237 \r\nL 336.511677 68.086587 \r\nL 336.520817 65.667092 \r\nL 336.533004 70.772227 \r\nL 336.627451 66.217528 \r\nL 336.633544 68.782192 \r\nL 336.676198 56.067747 \r\nL 336.712758 61.771706 \r\nL 336.743225 58.463047 \r\nL 336.801112 66.265917 \r\nL 336.883372 73.107039 \r\nL 336.913839 68.328537 \r\nL 337.011333 59.854256 \r\nL 337.029613 61.928973 \r\nL 337.05094 67.142984 \r\nL 337.108827 54.864048 \r\nL 337.181947 49.764963 \r\nL 337.197181 54.706781 \r\nL 337.325141 65.425143 \r\nL 337.218507 54.386198 \r\nL 337.331235 64.475491 \r\nL 337.358655 61.021662 \r\nL 337.422635 67.384934 \r\nL 337.431775 65.739677 \r\nL 337.434822 67.947466 \r\nL 337.504896 61.717267 \r\nL 337.538409 62.551993 \r\nL 337.550596 66.187284 \r\nL 337.626763 54.410393 \r\nL 337.73949 50.871882 \r\nL 337.70293 57.652516 \r\nL 337.742537 51.537243 \r\nL 337.800424 57.755344 \r\nL 337.852217 52.17236 \r\nL 337.888778 49.837548 \r\nL 337.910104 54.688635 \r\nL 337.952758 52.964745 \r\nL 337.974085 53.672447 \r\nL 338.001505 49.643988 \r\nL 338.028925 50.763004 \r\nL 338.111186 44.647731 \r\nL 338.144699 47.545076 \r\nL 338.208679 52.722795 \r\nL 338.159932 46.28089 \r\nL 338.266566 50.666225 \r\nL 338.357967 39.917619 \r\nL 338.388434 40.540639 \r\nL 338.428041 36.838812 \r\nL 338.461554 43.244424 \r\nL 338.470694 42.597209 \r\nL 338.482881 44.835242 \r\nL 338.556001 38.943772 \r\nL 338.583421 43.171839 \r\nL 338.586468 43.165791 \r\nL 338.735756 65.237632 \r\nL 338.757082 62.479408 \r\nL 338.830203 69.810477 \r\nL 338.833249 68.915264 \r\nL 338.86067 73.96596 \r\nL 338.842389 68.425317 \r\nL 338.95207 72.707822 \r\nL 339.028237 70.064524 \r\nL 339.00691 73.844985 \r\nL 339.064797 71.600904 \r\nL 339.067844 72.163436 \r\nL 339.110498 65.346509 \r\nL 339.140964 65.890896 \r\nL 339.268925 58.251341 \r\nL 339.174478 66.405038 \r\nL 339.278065 60.79181 \r\nL 339.415166 75.103122 \r\nL 339.418213 73.838936 \r\nL 339.482193 71.479929 \r\nL 339.51266 78.538805 \r\nL 339.5218 76.089066 \r\nL 339.543127 78.03676 \r\nL 339.591873 71.256126 \r\nL 339.619294 73.488109 \r\nL 339.710694 64.935195 \r\nL 339.637574 75.907604 \r\nL 339.744208 70.645203 \r\nL 339.753348 72.296508 \r\nL 339.823421 66.991766 \r\nL 339.841701 67.173228 \r\nL 339.948335 63.731497 \r\nL 339.902635 71.231931 \r\nL 339.957475 64.511784 \r\nL 339.969662 63.326231 \r\nL 339.978802 66.030017 \r\nL 339.984896 65.636849 \r\nL 340.015362 69.840721 \r\nL 340.058016 62.213264 \r\nL 340.091529 65.975578 \r\nL 340.143323 60.229278 \r\nL 340.185977 68.588632 \r\nL 340.207303 63.078233 \r\nL 340.414478 81.200249 \r\nL 340.216443 62.418921 \r\nL 340.426665 79.361433 \r\nL 340.447991 79.881625 \r\nL 340.566812 68.044246 \r\nL 340.697819 51.107782 \r\nL 340.600326 68.546291 \r\nL 340.728286 54.228931 \r\nL 340.841014 70.4214 \r\nL 340.86234 69.260042 \r\nL 340.865387 69.435456 \r\nL 340.895854 65.273925 \r\nL 340.968974 64.167006 \r\nL 340.911087 67.378885 \r\nL 341.002488 65.080365 \r\nL 341.032955 67.106692 \r\nL 341.084748 56.454866 \r\nL 341.087795 57.458956 \r\nL 341.142635 48.766921 \r\nL 341.106075 57.531541 \r\nL 341.197475 56.805693 \r\nL 341.224896 54.114005 \r\nL 341.276689 59.793769 \r\nL 341.282783 59.352211 \r\nL 341.45949 76.802817 \r\nL 341.288876 59.30987 \r\nL 341.480817 74.256299 \r\nL 341.645338 66.532062 \r\nL 341.648385 66.68328 \r\nL 341.657525 62.685065 \r\nL 341.697131 63.737545 \r\nL 341.703225 61.312002 \r\nL 341.791579 68.7459 \r\nL 341.794625 68.564438 \r\nL 341.797672 68.316439 \r\nL 341.843372 73.113088 \r\nL 341.855559 72.453775 \r\nL 341.858606 72.484019 \r\nL 341.864699 72.163436 \r\nL 341.867746 72.217875 \r\nL 341.886026 68.957605 \r\nL 341.962193 75.429754 \r\nL 341.971333 75.248292 \r\nL 342.007893 78.817047 \r\nL 342.059687 72.29046 \r\nL 342.06578 72.980016 \r\nL 342.0932 70.233889 \r\nL 342.126714 75.242243 \r\nL 342.178507 72.060608 \r\nL 342.181554 72.090851 \r\nL 342.187647 71.848902 \r\nL 342.202881 74.58898 \r\nL 342.285141 67.161131 \r\nL 342.288188 67.584542 \r\nL 342.330842 62.975404 \r\nL 342.391775 70.330669 \r\nL 342.394822 69.187457 \r\nL 342.416149 70.681495 \r\nL 342.452709 64.390809 \r\nL 342.501456 68.395073 \r\nL 342.507549 66.677232 \r\nL 342.58067 73.851034 \r\nL 342.583716 75.266438 \r\nL 342.61723 69.629015 \r\nL 342.687303 72.895333 \r\nL 342.723864 70.300425 \r\nL 342.772611 75.792678 \r\nL 342.793937 73.669572 \r\nL 342.921898 79.627578 \r\nL 342.800031 72.980016 \r\nL 342.924945 79.022704 \r\nL 343.022439 72.67153 \r\nL 342.940178 79.179971 \r\nL 343.055952 73.778449 \r\nL 343.077279 73.215916 \r\nL 343.065092 75.611216 \r\nL 343.092512 75.490241 \r\nL 343.174773 79.101337 \r\nL 343.138213 73.494158 \r\nL 343.199146 76.155603 \r\nL 343.202193 75.169658 \r\nL 343.244846 78.94407 \r\nL 343.299687 78.823096 \r\nL 343.366714 81.309127 \r\nL 343.345387 74.836978 \r\nL 343.388041 78.006516 \r\nL 343.485534 71.727927 \r\nL 343.424601 78.454123 \r\nL 343.500768 75.847117 \r\nL 343.506861 77.1234 \r\nL 343.549515 67.747858 \r\nL 343.589122 68.038197 \r\nL 343.610448 65.763872 \r\nL 343.643962 73.427622 \r\nL 343.692709 72.157387 \r\nL 343.796296 73.838936 \r\nL 343.729269 64.160957 \r\nL 343.805436 72.732017 \r\nL 343.811529 71.57066 \r\nL 343.88465 79.56709 \r\nL 343.90293 85.664217 \r\nL 343.988237 78.835193 \r\nL 343.99433 78.859388 \r\nL 344.036984 83.317307 \r\nL 344.094871 77.111303 \r\nL 344.228925 62.588285 \r\nL 344.262439 57.985196 \r\nL 344.298999 65.158999 \r\nL 344.332512 63.683107 \r\nL 344.44524 73.603035 \r\nL 344.372119 59.098164 \r\nL 344.469613 67.481714 \r\nL 344.4818 66.39899 \r\nL 344.53664 73.288501 \r\nL 344.557967 70.711739 \r\nL 344.56406 73.536499 \r\nL 344.603667 65.044073 \r\nL 344.664601 69.840721 \r\nL 344.725534 66.931279 \r\nL 344.670694 71.32871 \r\nL 344.740768 70.016134 \r\nL 344.862635 86.75299 \r\nL 344.752955 68.60073 \r\nL 344.871775 86.148116 \r\nL 344.963176 84.152033 \r\nL 344.954036 87.696593 \r\nL 344.978409 86.468699 \r\nL 344.993643 88.609952 \r\nL 345.033249 78.302904 \r\nL 345.075903 82.422094 \r\nL 345.185584 75.732191 \r\nL 345.12465 85.319439 \r\nL 345.200817 78.871485 \r\nL 345.319638 90.932667 \r\nL 345.255657 78.115393 \r\nL 345.334871 90.72701 \r\nL 345.417131 86.232798 \r\nL 345.374478 92.293633 \r\nL 345.453692 87.654252 \r\nL 345.496345 92.293633 \r\nL 345.511579 85.198464 \r\nL 345.563372 89.226923 \r\nL 345.746173 64.935195 \r\nL 345.572512 90.031405 \r\nL 345.752267 66.356648 \r\nL 345.75836 65.697336 \r\nL 345.886321 54.283369 \r\nL 345.907647 55.946772 \r\nL 346.014281 61.475318 \r\nL 345.965534 55.178582 \r\nL 346.023421 59.279626 \r\nL 346.087402 55.995162 \r\nL 346.053888 61.420879 \r\nL 346.130055 59.817964 \r\nL 346.160522 64.281932 \r\nL 346.139195 58.650557 \r\nL 346.242783 60.816005 \r\nL 346.261063 57.785588 \r\nL 346.30981 70.85086 \r\nL 346.312856 69.592723 \r\nL 346.407303 78.030711 \r\nL 346.35551 69.205604 \r\nL 346.43777 76.79072 \r\nL 346.468237 70.403254 \r\nL 346.480424 79.833235 \r\nL 346.550498 75.605167 \r\nL 346.568778 77.17179 \r\nL 346.599244 71.316613 \r\nL 346.602291 71.3771 \r\nL 346.620571 66.919181 \r\nL 346.654085 74.679711 \r\nL 346.715018 70.784324 \r\nL 346.718065 70.814568 \r\nL 346.763765 77.250424 \r\nL 346.785092 70.614959 \r\nL 346.830792 73.935716 \r\nL 346.95266 64.469443 \r\nL 346.967893 65.546118 \r\nL 347.229908 48.228584 \r\nL 347.232955 49.535111 \r\nL 347.257328 53.436546 \r\nL 347.327402 47.412004 \r\nL 347.330448 47.484589 \r\nL 347.333495 47.309175 \r\nL 347.357869 51.337634 \r\nL 347.391382 50.176277 \r\nL 347.400522 50.297252 \r\nL 347.409662 47.345468 \r\nL 347.415756 47.641856 \r\nL 347.418802 46.250646 \r\nL 347.501063 56.763352 \r\nL 347.507156 55.565702 \r\nL 347.510203 56.297599 \r\nL 347.574183 46.026843 \r\nL 347.689957 38.38124 \r\nL 347.61379 48.603605 \r\nL 347.699097 40.516444 \r\nL 347.702144 40.419664 \r\nL 347.711284 42.790769 \r\nL 347.750891 50.115789 \r\nL 347.814871 38.901431 \r\nL 347.817918 38.677628 \r\nL 347.860571 43.704128 \r\nL 347.933692 53.315571 \r\nL 347.866665 43.147644 \r\nL 347.988532 49.686329 \r\nL 348.037279 43.274668 \r\nL 348.082979 50.980759 \r\nL 348.217033 61.348294 \r\nL 348.098213 50.085546 \r\nL 348.22008 60.36235 \r\nL 348.232267 56.14638 \r\nL 348.308434 66.568354 \r\nL 348.317574 66.150991 \r\nL 348.326714 71.945682 \r\nL 348.415068 61.578146 \r\nL 348.524748 52.408261 \r\nL 348.539982 53.769227 \r\nL 348.543028 54.083761 \r\nL 348.570448 47.254737 \r\nL 348.594822 48.204389 \r\nL 348.607009 46.577278 \r\nL 348.603962 48.301168 \r\nL 348.610055 46.958349 \r\nL 348.640522 40.226104 \r\nL 348.619195 48.107609 \r\nL 348.719736 45.694163 \r\nL 348.753249 48.730629 \r\nL 348.814183 41.018489 \r\nL 348.823323 42.675843 \r\nL 348.83551 39.197819 \r\nL 348.920817 49.432282 \r\nL 348.923864 47.587417 \r\nL 349.021357 52.529236 \r\nL 348.975657 45.397775 \r\nL 349.039638 49.486721 \r\nL 349.067058 45.089289 \r\nL 349.134085 53.587765 \r\nL 349.143225 50.563396 \r\nL 349.198065 56.811741 \r\nL 349.240719 46.607522 \r\nL 349.249859 49.383892 \r\nL 349.265092 52.359871 \r\nL 349.304699 41.441901 \r\nL 349.313839 44.188027 \r\nL 349.329072 38.895382 \r\nL 349.356493 45.010655 \r\nL 349.426566 40.703955 \r\nL 349.429613 41.859263 \r\nL 349.52406 35.858916 \r\nL 349.624601 32.386941 \r\nL 349.545387 37.280369 \r\nL 349.630694 35.235896 \r\nL 349.743421 41.695947 \r\nL 349.746468 40.722101 \r\nL 349.837869 45.972405 \r\nL 349.807402 37.691684 \r\nL 349.874429 44.593293 \r\nL 349.877475 43.565007 \r\nL 349.920129 53.212743 \r\nL 349.971923 49.093553 \r\nL 350.032856 51.912264 \r\nL 350.072463 46.063136 \r\nL 350.078557 48.216486 \r\nL 350.127303 45.192118 \r\nL 350.169957 54.458783 \r\nL 350.179097 52.589723 \r\nL 350.285731 64.173054 \r\nL 350.212611 50.521055 \r\nL 350.300964 58.940897 \r\nL 350.310104 61.08215 \r\nL 350.364945 70.784324 \r\nL 350.459392 66.719573 \r\nL 350.508139 69.332627 \r\nL 350.590399 55.601994 \r\nL 350.593446 55.33585 \r\nL 350.620866 61.100296 \r\nL 350.657426 59.30987 \r\nL 350.74578 64.463394 \r\nL 350.669613 58.402559 \r\nL 350.7732 63.695204 \r\nL 350.812807 57.749296 \r\nL 350.876787 65.225535 \r\nL 350.879834 63.543986 \r\nL 350.882881 65.025926 \r\nL 350.968188 54.271272 \r\nL 350.971235 55.517312 \r\nL 351.047402 52.680454 \r\nL 350.998655 58.196902 \r\nL 351.068729 57.05974 \r\nL 351.071775 58.553778 \r\nL 351.163176 54.083761 \r\nL 351.172316 54.51927 \r\nL 351.193643 52.456651 \r\nL 351.254576 62.727406 \r\nL 351.285043 66.223576 \r\nL 351.303323 60.531715 \r\nL 351.312463 60.695031 \r\nL 351.373397 55.626189 \r\nL 351.40691 61.771706 \r\nL 351.419097 61.251514 \r\nL 351.528778 69.447553 \r\nL 351.428237 59.824012 \r\nL 351.544011 62.769747 \r\nL 351.574478 54.803561 \r\nL 351.647598 67.112741 \r\nL 351.818213 58.952994 \r\nL 351.671972 69.931452 \r\nL 351.827353 61.021662 \r\nL 351.873053 68.776143 \r\nL 351.927893 59.364308 \r\nL 351.943127 56.412525 \r\nL 352.007107 60.779713 \r\nL 352.04062 58.989287 \r\nL 352.156394 67.699468 \r\nL 352.061947 54.1382 \r\nL 352.168581 65.612654 \r\nL 352.186861 67.227667 \r\nL 352.278262 69.562479 \r\nL 352.220375 64.251688 \r\nL 352.293495 66.078407 \r\nL 352.296542 66.066309 \r\nL 352.299588 66.211479 \r\nL 352.342242 73.615133 \r\nL 352.397082 63.047989 \r\nL 352.403176 63.604473 \r\nL 352.485436 48.047121 \r\nL 352.53723 50.194423 \r\nL 352.552463 53.267181 \r\nL 352.585977 44.50861 \r\nL 352.63777 46.510742 \r\nL 352.756591 51.222708 \r\nL 352.659097 44.357392 \r\nL 352.777918 49.214528 \r\nL 352.857131 45.32519 \r\nL 352.866271 49.426233 \r\nL 352.869318 48.367704 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p49207e09be\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXsAAAD4CAYAAAANbUbJAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nO2dd3gVZfbHvycdAiGUAKEZelGqkY4gICDo4rr6U3dVVKxrWdeKde2ylnXX1bWiYu8FpYmAKCol9AABAgQIBAglQALp7++PO3Mzd+70O7fk3vN5njyZeeedmXfu3HvmzHlPISEEGIZhmOgmLtwDYBiGYYIPC3uGYZgYgIU9wzBMDMDCnmEYJgZgYc8wDBMDJIR7AADQokULkZWVFe5hMAzD1CtWrVp1SAiRYaVvRAj7rKws5OTkhHsYDMMw9Qoi2mW1L5txGIZhYgAW9gzDMDEAC3uGYZgYgIU9wzBMDMDCnmEYJgZgYc8wDBMDsLBnGIaJAUyFPRGlENEKIlpHRBuJ6DGp/V0i2klEa6W/flI7EdFLRJRPROuJaECwL4JhwoUQAp/n7EFldW24h8IwhlgJqqoAMFoIUUpEiQCWEtFcads9QogvVP3PA9BV+hsE4FXpP8NEHXNz9+OeL9aj4HAZ7hnfI9zDYRhdTDV74aFUWk2U/owqnkwG8J603zIA6USUGfhQGSbyOHaqCgBw6ERlmEfCMMZYstkTUTwRrQVwEMACIcRyadNTkqnmRSJKltraAtij2L1QalMf8wYiyiGinOLi4gAugWHCB4V7AAxjEUvCXghRI4ToB6AdgIFEdAaA+wH0AHAWgGYA7pO6a33//d4EhBBvCCGyhRDZGRmW8vgwDMMwDrHljSOEKAHwE4AJQogiyVRTAeAdAAOlboUA2it2awdgnwtjZRiGYRxixRsng4jSpeUGAMYCyJPt8EREAC4EkCvtMgvAVZJXzmAAx4QQRUEZPcOEmVrpnVUYTmPFBt+v34dVu46GexiMDlY0+0wAi4loPYCV8NjsvwfwIRFtALABQAsAT0r95wDYASAfwJsA/ur6qBkmQnjn150AgFnr+OX11o/W4E+v/hbuYTA6mLpeCiHWA+iv0T5ap78AcEvgQ2OYyGfbQY+jWnmVr599eVUNVhYcwYiuPB/FRAYcQcswQeDRWRtx5YwVyNt/PNxDYRgALOyZKOPD5bvw2co95h2DjKzxnyivDtk5K6pr8I9vc1FVw9G8jD8s7Jmo4sGvc3Hvl+tt7fPBsl3YeajM1XHIE5Wh9MO/94v1mPn7Lpz97OIQnpWpL7CwZ2KSkpOVKD5RASEEHvomFxe+8mtAx5twemvNdgqhtP9l2yEAQNGxchwqrbC0z9wNRciaNtsbCcxELyzsmZhkwBMLcNZTP3pdJwMVdh2aN9Rs31tSHtBx7XCkrC5lw/8WbzfsW3yiAmUV1XhtiaffzkNluPWj1fh4xe6gjpEJHyzsmZjE6x8vAvOPv3poFgCgVVqK5vZtB04EdHynmD28znrqR5z/36UorfDMKdQKge/XF+H+rzb49T1cWoGsabOxcPMBS+cuq3A2T3Gqsiak8w3Xv5cTUw83FvZMTBNoKJRsptETrtW14Qm2+s6C3//OQ2XYXuyZqyg1mEjeVOTxKHrn1wJL5z79H/ORf9D+Q67nI/PQ9cG55h1dYsGmA5oPt2Bj1cTmNizsmZimNkDN/rf8wwCAlxZu09xeFaY895U2NeSftribjHDjPnsup1v2h+cNKNQs33EY2U/+iHm5oU8qwMKeiXpeXrQNd362VnNbgLIeW0zMNG5r9vtKTiFr2mx8u3avq8dtmZbsXe720FzNCetgpoQ4WRk6F1XA13zn5C3EKTmSl9a6wmMhO6cMC3sm6nn+h634arW5cHzw6w2ue6XY1bDNeG7+FgDA3z7Rfng5JbNJ3ZxDZXUt1u4p8a6T5ED6a/5h3dw3gc591ITY3KU83dh//YwCl11v9ZAfag0S40NyPiUs7JmoJGvabNz3hbm/vdKM8+Hy3brmGKe4bcZJSdT/yd43wXmlrMR4a6JAby5ALazJps9pqOc21Oa7/cdD4zU1e73HfPP1GnffzKzAwp6JWj7N8Y2k3V5c6tdHrZAGatZR47YMS06o0wgHPf0j8vYfR8GhMmRNm42PVuxyfNz4OGvCOU5HiKuFtcXDeQl11K/64ZSU4FwU7iguxUPfbECthZtdcPgkAGD/sdC55MqwsGdihjEvLPFrU/88F2856Oo50xsmunq8FMXr/4HjFXjz550Y9fxPAIA9R045Pq6eEAeA2RvqJhP1uqmFNdmMHS456dx8tufISaxTmJ2soH6ot0hN1u5ogZs+WIUPlu3GVhPbf/GJCnTKSAUAnKqqcXw+p7CwZ2Ia9eu8kfWhsroWk176Bb/mH7J8/GqXNdZklQYaqDeRTFqKdgLcE+VVPr7oeh9PpcpcdeSkvZq8pQ598wFgxLOLMdlmBLRbnxsAlFV4BHd1jf4xtx44gbOe+hE7ikMzN6AFC3sm5thz5KR3Wf2bH9lNPyXxvpJT2LjvuC3f7CqX7TjJicER9o00hP2O4lJMfTfHp03vYaiM3gX0Hx56lIdY01V/biWnnBeM31vieaP6YlWhbp/cvaH3vlHDwp6JOUYoEoXd+tFqn21G5gdZPOxWPCzMqDHQ9pyg9uLQe5b8aUA7W8fVemaMfmEJVhQc8WnTM/esUZlRGibZE/bqCeK1e0rwyLe5ul4+xSc8Ub2L8qxF9cpU1dTio+W7/Wz26jcTJ5yq1H9gac0XhRoW9kxMIycPk3n7151+Oej3HDmJDQ79oqtq3fbG8RX2esLQonONl2cll04zCo9qzwscV7ms2nXFVNv8L3zlV7z3+y6/ojAysqZ8rerNw4zXl2zHA19vwOc5vlp4WoPA51aM5me27GdhzzARx6SXlvqsj3h2MS54ealO7zpOf2SenznCyI7rBPVEpJ4Zx6p3jczPW61F0Cona5WotdpaIXD9eznIUb0Z6KGnWS/bcdjS/laRbeay6UXG7n06dqoKX632fWAcLtM3BVVUh35CVg0LeybieG5+HuZv3B+047dpop20TMZKgI+W5lpWWYN3fyvwaat2WbP/RFWYRe/wahu6kkADoLR4YcFWn/XiExVYsOkArn/PXPP+bt0+fLNW23//pI5ppOCw/0RnTa3Aw9/k+szJKDl4vBxfSf7tB1R+9XbnPvo+9gPu/GwdNu6re+NTH1NJhc7DbF/JqaDcDy1Y2DMRxyuLt+PG91f5tdfUCld+GOkNkxztpzy3nvfI9Ll5PutVLmv2TVTmBr0UBvM36tuyQyFb5DQSRy24VN728RpsLtLOpaPnovjYd5v82tbsPor3l+3C3z/Vji6+Q9HevplvSuqaWoH8g6XImjYby228TWzcWzfuHq0b6/ar0LiO938vwNDpi3Drx2ssny8QWNgz9YbOD8zBzR+sNu9owiYdwWIHPWHfv0O6z7rbrpcNk6xN0KrZUHgMD3/jmfB0w4PnyhnLMeCJBbrbW0spnxPsRlepsOOPLkft1kjX98rifOQfrLOV/7a9TojLkawyNULgmTmbAQCv/7xD9xzPzN2MborMnD9trYvLGNalhe5+WuUpP1qxR3MswcJU2BNRChGtIKJ1RLSRiB6T2jsS0XIi2kZEnxJRktSeLK3nS9uzgnsJTCwxL0DzTiBeF0rBeqqyRtNdsEtGI591ZWRpba0wfNW3NgZfQW1Vbl/y+m94f9kulFZUY6mNOAE9ftl2CEfKKnVt0bLg7dgiNaDznLKRIE1+rtTWCuwrOYXn5m/BJa/9ptlXbbOvqRVYmOcR3Ivy9APrXl+ywyff0dDOdQLeaJ5kh0buncY23VMDxYpmXwFgtBCiL4B+ACYQ0WAA/wTwohCiK4CjAKZK/acCOCqE6ALgRakfw0QE3wSQk0QpaEe/sASXvv67Rh/fdeXE3yuL8zHo6YW6NmUr2H1Y1dQKHC+v8nq1LNx8EFe/s9Lx+dVco3Msed7DKDLXCqcqrV+vLGxrhMDlby7z7C89kI+ZmJOcJmLLaFwXeWv3EFbSK7iJqbAXHuR3oUTpTwAYDeALqX0mgAul5cnSOqTtY8huViQmavlpy0EUn3CneMPGfcfw8iJ7ics+DKAykVogrCs85memUNvQlRO0SySPl0CSbvnbwI0FxqSXfkGfR3/wrt+hY892itI0okR+MDr55Zcoom+bNUqyLBTlB0tNLbBLykEjP59HPm9chN2p4FW+WdUKgRlLd+K5+Xn6OyjI0ckgGiws2eyJKJ6I1gI4CGABgO0ASoQQ8jtWIYC20nJbAHsAQNp+DEBzjWPeQEQ5RJRTXOxu4QQmMhFC4Op3VuKyN/w1Yidc8N+leP6HrYZ91JpwUYn1/DGnKmt8smC+9ctOvz5+9m/VqnKCVv5xV+j4jjvBzIyTF6aiIAelB7qT9ABK09fD3+Si0wNzLAljWdgfVXgiyZ+PWe6d71R28xcXbLVUhvGmDxSOBAJ44vtNeMWk/m+4sCTshRA1Qoh+ANoBGAigp1Y36b/Ws9zvTgkh3hBCZAshsjMy9EPUmehB/r1q2S9lRktJvewczwi1Nn7QxltFz0fm4V8Kl8IvV/uHw6vH0CzV19NHy/UykND8Sb0zHe/rFupJ5x83+QvFuZI/vlk+fy3ziVbZPjmD6c9bi5E1bbbmseT9lG9OAsJSKoZftvkqnP9ZuA1TZ3rcRn/NP4SsabNNJ9vdzLcTDGx54wghSgD8BGAwgHQikmcY2gGQHWULAbQHAGl7EwDWIiuYqMb7am/Qx+hBoIeRO6bd4KJAGdTJ9yVWK1gnkPS2Qzr7vSSHnNtUroLXafjSWw1SeusXf8+XCf/+xa/tsCTI//dTvu6xrnp7hV9bVY2wlD5Zzw8eAP7y1nIAwAfLjFNIq1NLRBpWvHEyiChdWm4AYCyAzQAWA7hY6jYFwLfS8ixpHdL2RSJUUQNMRFNnx3VXAMvfLq2vmVNty2nZP2WQDaBdlGOrSSlDNXn7j+OdXz0mJPXRwvHDmptr7hE1tIvnoWRUkWnBpgN4Zq41+7b8nXFiWtebV1BiZR5pywHjlAdHDQLZjLhueEdH+9nFiu9PJoCZRBQPz8PhMyHE90S0CcAnRPQkgDUAZkj9ZwB4n4jy4dHoLwvCuJl6iMvBpF4Kj57CjkOl2FfirzEfL3eWJ/3Vn5zZXZXeGYDH5FFRXYN4xQPOivBRImu61wzr6Gekj1Q9qpmUH753uya6faxE18pU1wg8Omujo7eitTZz3euR1sBYXOq9zew+bOx91ad9uuF2tzAV9kKI9QD6a7TvgMd+r24vB3CJK6NjogorZhw91HZXZaTq6Bd+QnWtwMCsZv47OpSFTic2m6uKYFTXCnR/aB7OPK2pt00vmZgVIkGzt4a7I3t/2S5NW74V1u62J+yzmjf0VpRSYpbBVK94ydnPGXsCZSu+G8GEI2iZkBHIBNYuxY/vVGUNXltSp3nLppKaCNRyZW1Pr1C3HY6drLKl2RYdc/5QCRR54nXFTnfs2E4FPQD8bjOZml49XrM6uQePOxtjqBzTWdgzISOQGBKl//oJHdOMlmdHuMW/m7VVNxYdw3u/+04SGj3fLvivvepNbmImGJduCzyKN1jojd0sqZ3Te223hKNTWNgzIcOJfVkIgQWbDvjYQ4+d0hb2WrbZUCv7ZRXVPuMwE3p6ZE2b7edi+MrifNw6uovlYwSiDQfKGoXppEDDw+qKGctDORxbqEs/ymjlt1GiDnjL23/c0kR/qBzGQpucgYlpnMi9GUt34snZmzFU4XJ47os/W95/9e7QRine9fk6n3Ut3+zz+xj7yiv91pVFU37NP+xXNtHtZ9nbV2fbLgiixU6FgB/1/E946fL+OHSiAteGyPMkGHyrk4ZZDy0XUk1Y2DPRhmyzlwXUF6sKMbxLC7Q2yC//5GxPJkK7Hiwyf/0w8CyZgaBVg9aozi3g67depkoE5nISTT9G92gVlOPeLvnmbztYig6q9MKRhtIcGIr8NWzGYaIOWdjLybnu/nxdRL/Ou4GWZm9nolrd1T/rpfvCKJjeIR+v2I1/zrPmW+8WRoF1fTVcQ5XC/sUfjdNx6GHnIREqMw4Le8YV9L7cQghvoJGydJ1snlDmG49GtD4WI+28TJUnXy3MQ6FpntFW3ze+PmKU0fLu8d392pR1g79Y5Z8iwwr/WWg9QV+o8kSysGcCZs6GInR6YI5m6t73ft+FSS8txW/5h/Dh8rqMk3IIuhJ19Gm0onYRnbOhCFnTZuO6mSv9hItSTt00srPfHMRelc9+kt1K4xo8MLEnLh/YPuDjuMnoHi2Dclx1MRjA15/eaaUxW8Le0Rnsw8KeCZj7vlwPAPhcQwvK2++pCrXzcJmpa5q60He0otbW5XmFHzcfRO5e3wee0uX0tSXbsXiLb8Ku3YoH7PIHxmDj4+NxaXZggjopIQ4jutpPTtiiUbJ5J4cESyAmJ/gLe6UHlds1hLXQ8y5zGxb2TMDILmk/aFSRypVqdC7bcSTkbpCRipFZQZ2Qy+wzi1MYfFulpSAxPk63Lm2wCaY1wqkLqxmZGs4BynkRvYLnbtKicfAekkpY2DOuoZViYIOkqS42KPWmh7KIRTRhJOzV+ffNkqZZqVyVZrH8nbKEoLqwuRXcKkqjRbA07OYabyNK000gZSz1yGru643EZhwmIjlUWoGsabPx3bp9OF5ehSe/3+Td1qJRku5+aSkJttMl9Htcv6B1faZWCNTUCgx5ZqFfmcRyVU1X2fU0EBIs2vHH9apzuxwaAamUlVRVh+5txWmJQquo8+4EWrrRKizsGVtskbT36XPz8MycPLy1tK56U28DL47z+7aJWjPOZzcOsdW/tLwaldW1KDpW7p3vkLFSaMMuWsLkvDNa+7UpTUiRVkk0GLni9dIvh8JOr4Rz4zARyQGpCtDeklPe/N1yHdbzemfins/XadaF/WHj/rDZkoON3QIpLy3K934Wai2y3IWShWkpviYYLcVeK9mX+s2rbXqDgMcSyXRt1UizPdiafbhgYc/oIoTw8xzZXHTcuyxPmsn/5+Xux+erCjXrwhYcPomhnVtonqf/4z/gjk/WaG6rDxxxULSi1yPzAfhPPBpVTDJiYu86TT1O9fDR0uzj4wjjT/eNllULuQYabolGhLgoWMDozTEEazJYD9bsmbDT+9EfcI6qJux36+oKM/+oKshcWmGcKEqtccocPVmFb2zmHXGbu8d1c7yvmxPJLR16ZijNLuoHtJawv/Ss9pg6vJNPmzrRl16qXz3s9jdjapDz6Dx/SV/N9mCbG9VzW2yzZ8JGaUU1sqbNRmlFtd9k0sET+vnU1bnLlfbnsT1bRrQZZ4jOW4cVurdu7No4lmwtNu+kgZHASIj33fbjnWdjcKfmGNixGWZMyfa2b1NFMyfpZH/Uw+lbiR7BNKe0SkvGsC6ee948Vd+xIBh8fP1g/H1snXLB3jhM2DjjH/N1tyl/fyO66gvI8qoa9Hh4nnd9cKfmPtkcI4U2kp91IIXJu7RshC9vHurWkByhHL16cjVBdW2dM+ps1crUCEoTHQAkxYfXLuM0VYEVFtw50rusNnsFkxFdW6Brq8b429iu3jZOl8BEPOkNPRqRlqDUCg5atsN9jwqnvHbFAKx8cKz3XSM+gB9cw6QEDOgQmjqiehjJq8Nllbhy8GnedaVwaZWmn3HULH97sLGS5O2/l/tVTLWE0qQYaHyAnYLh708d5F1u38wzAc6aPVNvsPK6LSBw48hOpv1CxYiuGchonOy1z8bZ+CXcf14Pv7Zwuyoanb/kZBUenNTT9jG3mAR0BZvINfoBtymKyDx0fi9Hx/j8xqF47YoBIXuzYGHP4EhZJY7rlPpzyk9b/CNmX9Dw0gkWPTPTDLfLNm55HsHOJNmNIzujkyLaNBIwG32lg0T46RpRtI0tRuO6QSA1i43o0lLb5RKw7hlz1zj/bJl2ad0kBRPOMC5k4yamwp6I2hPRYiLaTEQbiehvUvujRLSXiNZKfxMV+9xPRPlEtIWIxgfzApjAGfDEAvR59Afb+2nlapf52ydrfdZnLN2JvSXuFsD+6e5RutvMfrPqH7WVH/n401uhhzQZG2la51drjMvfNUryCOnbbJQ1/EPfNn5tTtIoOMXK/OzI7vYTtv2osNeridbAP8CaZl8N4C4hRE8AgwHcQkTye8uLQoh+0t8cAJC2XQbgdAATAPyPiOw57DJhxWjiVcncXP/EZ3ocOO5+3pQsA+3a6oSrnOjKimb/+pXZmHfH2dYGF2TsCt24OELB9Em2NNLxp3t895VvMWYxBdcN74ibRna2NTYtRvdoaclmn5aSiB1Pe/VM3DyqMz5Q2MXVPOTAnBUtmAp7IUSREGK1tHwCwGYAbQ12mQzgEyFEhRBiJ4B8AAPdGCzjLsdOVaGi2j88f3An37woe46c9EbORhp6KRrMZL0s2+VJSLtm02BUiLLD97cNd/2Y6jmVoV1a4Pf7R/t4rsjLKYnaouOh83uhUbI13U7P5XFsz1Z4++qz0L6ptfKFSpv39+v3GZp/AvG6knnnmrP82sxKTQLASw4nk93Cls2eiLIA9AcgV564lYjWE9HbRCTXMmsLYI9it0IYPxyYMNH3sR9w0f9+865nTZuNmb8V+PUb8exiDHp6YQhHZh09bwyt6M9hXeoeYuq6n+GeYLVLexfruA7q2AyAtsDKbNLAR0C2TW+AgumTsPyBsbqBaLLw7WpgGwf0I3RrpNw0vTVKBpqx58gpNG2o7zfvxl0epfE5vXlVXbyC3ptxqs2IZLexLOyJqBGALwHcIYQ4DuBVAJ0B9ANQBOAFuavG7n6PWiK6gYhyiCinuNhZIAnjnG2Sp8XGfb6+1f+YtTEcw3FMok7gT8Mk/4nEBIXLjSy/5PS/ekLg+hHBjeIMBKMso3aQg67s5P9q0iARt47u6tP2x/4enU42iZlNsOoVs1Gn4bBD4+QEpFp8s3CKlmKgDEB79A+na+53tgXtP5hYEvZElAiPoP9QCPEVAAghDgghaoQQtQDeRJ2pphCAslROOwB+sfBCiDeEENlCiOyMjPB+CLFIcWnwco87wUwL1EPrrXxsz5Z4WMMdTlkFSv7BJkuZD/Vs9r3bafvPy/t/fpO9jJdu4pYlSb72QLM9pjf0zCPEe4W9cX+9eRzZlVcvvYYR8fFkrNkH8Q1umuSSm9E4GZec2c5nW9v0Bq6nk7CLFW8cAjADwGYhxL8U7UqfoT8CyJWWZwG4jIiSiagjgK4AVrg3ZMYNjL54Rn7z/YMUPETkzJ6qtc9bU87yKxABAGWVdUFC8l7HpZJwejKgfVPjzI+h9E5R888/9XHlOHKErdF9//624XjtigGGx5Ft8LIZx+zhcUZbbfdYWaN/aFJPPGLRh13O0NmuaQOkN0zE+X0yNR/EWt/fyf38vY6ccOPZnbDj6YlIS0nEMxf19tlmN/VEMLAygmEArgQwWuVm+SwRbSCi9QDOAfB3ABBCbATwGYBNAOYBuEUIEfzaXowtWjXWj5w0ErqntzH2X7fCoxf0woWqH1gcEZo5yFGSoVP3VEuDG9WtpWK7578c6aun2evVVd15qMyvrbVBNGowOPO0puadLBAvmbeMhP0ZbZtY9gk/Q/qO9G9vPL42TbQfpLXSOFKTE3CtxehUeXK5b7t0EBFe/vMAnJXVzKdPzkNj0UfjTe2JC8+wdA4ziMj7oFMXjFGnrAgHVrxxlgohSAjRR+lmKYS4UgjRW2r/gxCiSLHPU0KIzkKI7kKIucG9BMYJRknJ9IT920t3ouRk4MFXU4ZmITXZ16ZeUV3ryMPFzmv5PEWNXHm/RtI4GupMniXreJ3IKGMH/jKog+WxuIHepdsVK3KQUdMAE4LJz4pBnZpj+QNjfNIua6FV/xUAaix+D/oqJnDJGySnzZJ7Ruk+uPXMRaMc+PDrYbVaWDAJ/wiYoCGEwKK8A5rBT0a/Jz0l5PHvN+H79UXaG21ARLhYZdOsrK7VtPEqPWiCid5Dw8yMfbKi7qX15lGB+5e7gd1H5l3juuH9qQP9NGG7KD25jHLuyOgJdavZLpVxFrKicEqnQLiTNMLPumQmA/yTzIUDFvZRRnVNLW7/eA027TuOV5dsx7Xv5uAJRZ1YGSNPCbVbYjDo38H3Fb9FoyTU1Aq/4tjn9vQtsBEIsouhFnoPuETJU2WgjiBUCqxQa29W71Oyib04MT4OI7oGrsUeVgVcDeroeVC/8mdtW79aB5FNHVZ81gHf5HVyLd+vdSKJzfLPTOrtb6IKdDJX77rDBQv7KGPHoTLMWrcPE1/6Bc/O2wIAmPn7LszLLUKZorjI+sJjeocIC/FxhFoh8CeVxq/8kVqN7NXjuhH6idi0BOel2e3RvFEyCqZPwmc6XjdWA4jcpGD6JM+CjixSm8OSwmRCaJqahILpkzCpT6amSadG9dok55dXpmA2QvnduELK6qlnSjMzmb94aT+seHCM3z5P/7G34wC2SX1Cl/fGCizsowy97/RNH6zGtK82eNeX79RPNzw3N3BTjV2ICEJ4XrevHprl0y5z7bCO+G3aaEfHv/+8HprauSwYSeOXcG4v/bcK2QunV6Z54I+ebdpNOiiCrNQvbZP7u+NtYkYPgyIu3Vt5Jm1lU9fAjs1QXeM70LvGdcODE3viAo2cPEr+fWk/AHXzLYDHx/+tq7LxmI6Pu555RyYpIQ4tVU4L8XGEPw/q4JPzvz7Dwj7KMHrz3H2kruqU0WTo6t0luttG92ipuy0QjpRVorSiGodKK5CSWKctKzWyuDhCG40i2B9ep58LRaZVWophGmOtj23fMf3EbfKErpXJxFJFXninWSO1JpCV9/rZi/Xty+eFKLOiUVKyW0d3wZc3D8V9E3rgzauy8f7UgX5BU8kJ8bj+7E5+DgK3j/EN3jq/TybuHtcN94yvy/NDRBjbq5WuKa2Rg8/9pMkDor7Bwj7qMJD2CsFkZQJN+xDByQkjuzJ+u3afz+u9cmJN71Vcfv0HgDeuPFP3HHYn6YwmCmWBVGthMvGEwnw2pJP2hLPaD1vtpy3nAFIH68go507BDLIAAB5KSURBVGDUIwpVJoi2Gg9imfg48rqKnturFZIT4i1PxGarXEwT4uNw6+iufh5dRlg1ZXXKqJv0VR5f+WCRuXxgB812La4ZlmWpXzBhYR9lGP2wjygKYzv10Q5iWVAvyrwvPpq9wcWdJgVR6b1yt0pLMfxstCbjurbUN0skeAOH7H0getegFkbqdXm/sxSTzMojpSrSQ6ifx6EoaD2sS3NcMeg0844K1MJezx1YmWbgkxsG2x8crJcenHVrnX1emcvmNI0gvWcu6o1bzrGWMtrouxQqWNhHGUZf6T1H6swSTos5Oy2IbQel0FAKLiOZNfOagbh9TFdN+/hzF/fBkM7NbQs9I/kgexPp+efroTeERJN6r17ThuLzUNqse2TWCZN+qijRUCj2fxrQznbFJav+9ACw4oEx+PLmoX4ZWa1iteyk8jNVmpMCVXL0ooVDSejKzjAhwaq72M/bIjf5nFJoLMqrq3hl5GqY1SIVd56rnYUxo7EnmMaugmv0WT5zUW9cMyzLtjlMT76ZuW2SV9YLRRvhg6mD8P6yAiQn1D10/tC3DVo1Tsalbyzz9gsWk/pkYvb6Ikdup2qFw+j+tkxLQcsAIpSdpOJQfm5OzZf5T52HgsMnDatjhQrW7KOI4+VVun7GMq8t2Q4AeOfXghCMKHDi4wj92ns0VacR57JA1hImsneIli+6kYxMSYzXDL03Q8scAAAX9PH1QFGfW09YDe/aAq9fme3XrpzIDmbuffnYTu6NOuulUVR3oITClKVFQnxcRAh6gDX7qMJKacHpc/NcqSQUKpQTl04LM8sapNbut47u6peq13u+IAiIjhrVtQZ0SEc7VcK1MT1bIS0lAcclTx5ZMFo1JyhTAARzmkWeS3fyWQWrxqwWgeamkYeqVaqxvsCaPeMKcnpbtyk8esorrALNJWXFnKFMtbxi5+HATqg5Bv+27q3T/K6tSYNEzL59hHf913zPWL5b55ctXJMmivsRTJlaG4Bm73TeyAlOFYVogoV9PWb5jsPImjYbBRoZGENF89QkbHlyQtBCw1ftOqpYc/aDlQWs2e99zcPn+nhjHCo1rrdqh/sm9ECvzDS0VmR6bCNNJv+hbxvNB5GWgDqh8Nm3SqVBYfhAkeW1k3kBdVCV1UnUYBMsxSXcsBkngjlwvBylFdW64ePfrPVoeb9uP2RYfDuYpCTGIzkh3kcMd2jW0CeAyy2cygLZVm8mkNRZH7cXlzo7oQY3j+rsnR8474zWmHBGa0zuV1etM2+/f6IsrdE6sWuv31NiOd+MXWQvIidmEqXb6gMTe0SMbXvtI+PCPYSgwMI+gpHrvnpzoahIkn5oVdXB09zMGCj5fSsF6ZmnNdUV9p0znD+UQq33bZVKN7rNq1f4B35pmVq0nk25e+1nT3QaQGeFJy48A+2aNsCo7vYjq5U2+xvOjux5pLQGHlHZKk07TXJ9gIV9PaZK0ozCWWJQjvRUCiYj7w+tdAdK1JWfOrZIDdjobJQmwYhQBsLIV9gzMw3T5c/Upcfb6J7BSXEBeIq7PDjJWjUpNS0b1x/BeU73lvjX//WNuORmdmCbfT1mzgZPwrJXFm8P2xjkPDZKsbS5SF8jNpuUO3bKtziK0uUwmP7iWgQrD5AW8gNySKfm6Bugq6kavaId4SZbSkx3ncVqVOGEiHDRgHY+8Qz1DRb29Ri5apS6xJ8dPphqnkTMCsrJxC0G5g8zd7uemZ5Iw2uHeQRAIAU1ZN95py8GoawbKrwTnYpGDWFvZ/Lwrauy8anD9AKhxEnAE2MfFvZRQEJ8nKWEXDJZ02Z7l4cHmCNexurP1UzwPj7Zk6L2ppGd0LRhok+6Y7s4qWmrxKzoh1WsJOHScmFs1rBu/PIEq53Sh2N7tcIgh+kFooV7xnc3TL0cS7Cwr8dcdlZ7AJ6MiP/7KT9o51ELXPm8SqxaWJSavVYmQNkdr2VaCtY8Mg7dFT9Uu5GgRcfKAQB7j+qnKjYiOdH5K/tfR3X2ZuDsoBM1q6QulqDug1SmIHj9yjPx0fWDcPc4a1kWGQ+3nNMF8+44O9zDiAh4grYekxAvuxQCz/+wNWjnaZPu682hLNwtY2RP3/T4eCzZUoybP1ztEwGqFU2qDqEH6kxEdmNwZBfQds2MJ4X1cKLZt01vgN5tm+DeCT0AeEwpfdqbF7/wPgT1iogTMLSzO29hkUboQqtiGxb2UUKz1CQcKXMvCEhJlSr4peRkFR6c2NNH6zZS7BsmJXiTWCknaLX20cqEKAfb2I24TEmMk87jzCbsRNj/qqqkNdag2pUdIiXgyE2i74oiG9NvMxG1J6LFRLSZiDYS0d+k9mZEtICItkn/m0rtREQvEVE+Ea0nosiquhtFyHKxvKomaIIe0M59f/3ZnXzyjJt5yshavFwrFAC+X+9f/vBsjcLX8gSeXWEve3uo3TmtEsoJWjPClcgrmLSV8gEp6xcwwcOKZl8N4C4hxGoiagxgFREtAHA1gIVCiOlENA3ANAD3ATgPQFfpbxCAV6X/jENOVlajYZL/rZJF39Nz8oJ6/gwL/tC5e40LmDeTik8r2bTPP0BIyzPj6Yt64+VF+bYLrjx6wem4emgWWjusAevWBK0bRGNul0m9M9HsuiQM6Rzbk8ihwvTbLIQoEkKslpZPANgMoC2AyQBmSt1mArhQWp4M4D3hYRmAdCKqv5EILiGEcJxqttcj83WOGciIrJNoISpJq/jGvRO64zmD2qhWldXOGY3w4qX9bGvaSQlx6NbKuSdGUnz99amuDxARhnZpEfL4iVjF1q+HiLIA9AewHEArIUQR4HkgAJAjUNoC2KPYrVBqUx/rBiLKIaKc4uLILaThFh3vn4O7PlsX8HFeX7IdP0gTpBVVdQWRz8pyVmbQCu2aNsDFOrVPZZR1YGW6t2qMS7L9PXdkjjtI6gUA/7msH2ZM8c/h7jaJCaETQt55BZ6tZIKEZWFPRI0AfAngDiGEUYIO7fxN6gYh3hBCZAshsjMygpOkKdL4yqSwiBHHpACqZ+bm4Yb3V/kdzzc7pDWmDDGvGdqjdWPExZGhhg5om1+ClcJ2cr+2GNPTnYlP7eN7gtQymzjz4nECK7dMsLEk7IkoER5B/6EQ4iup+YBsnpH+y/XjCgEo1bl2AKwl4Y5S7AQ86fHb9kM+6+8v2+V7DgensFLPU37FNnvV1hL2ai8eM+6T3BXDzX8u64+C6ZMcT+w6Qf74QlnQg4ktrHjjEIAZADYLIf6l2DQLwBRpeQqAbxXtV0leOYMBHJPNPbHKzsOB55tX1/h8+JvcgI95pgXTz+Yi/5c4rYhE2TWwqSKcv1xhZtIiSxVs9OeB1qNDo41mqZ5JcHWa5Wcu6o2+7cz99BnGDCveOMMAXAlgAxGtldoeADAdwGdENBXAbgCXSNvmAJgIIB/ASQDXuDriesjyHUcCPsb+4+V+2n2gNE4211wzNTxZtLR42TVQqZdWmKRevnNcd9z+8RrveiS5Ooaai/q3hRACF/b3nd66fGAHXB7DD0HGPUyFvRBiKfTjH8Zo9BcAbglwXFGFVlSomoMnypHRKNlrLlHb4P+7cBsOnnA3lXGDJHNvk/SG/vllxvVq7dcmW3mUJqvKamPNvqzCd4JWy6MnVoiLI8PJbIYJlNhVpUKIme03d+8xDHxqIT7PKfS2qQtnuCXo7SYH03IXvW10F782cqDZK/OZF0yf5GeqYhjGPfjXFQIqdDTcrGmzkTVtNj5cvhsAsKKgztwTjBzkfx/bDRdKpfCmnWdtMnScRri/VoBPqvSWoJxkNRP2IzSiZRmGCQ6cGycEmAm9j1d4hH2ipNl+tnIPdh1xPqk7Y0o2ps7M8WufOqIjGibG465x3ZCabH7rVz98LtIteqQkxMd5I2QfkiaP9R5yMpzHnGFCBwt7FymvqsHGfcf9wvorqqzViJWLNt/75fqAxqH0QR/ZLQNLtnqC1uLIo5VbEfRA4Pngza5blvWRlJaAYaIV/pW5yKOzNuJPr/6GXZKr5Wc5e5B/sNRUw5UJhqL77jVneZfdqmlqFbO5CiLCfRN6YNatw0M0IoaJXVizd5FNkk96yckqnNYcuPeL9UhOiMP1Izp5++wrOaVbdNvNHCEfXz8YLdOSfY7ptPC2Xc48rSlW7TqKszqalxS8eVTnEIyIYRgW9i6yvtCT+fFwWYU3VUBFda2PZp9g4F7oZhpbrUyCdo7fVueBZIUGUoUnKy6noeaFS/oikc1GTAzCwj4IrCw4iiGd6hKDKSdodxSXoWXjFM2UwMEOlQ+VEUf2l49EYf8nk4RuDBOtsIoTBI6dqsI9X9RluFSmDZCXH9JId/DubwX4dOVuW+d6aFJPy31DVQDjkQtOx9ndMnweeAzDhBfW7IPAR8t9BbZSs1+ytRiz1u7TzQh535cbbJ1rytAsPDl7s6W+ZgUwWqelYP9xT5FurefCm1dlW8rJ37FFKt67dqClMTEMExpY2IcApQviO78WAACSXIoWVdcm/UPfNo6PpXwWaAn7c12qp8owTOhhM04AlFVU47n5eag0CZoqq/Qv0lHpkj1bra2/eGk/x8dSeu6E2k2TYZjgwsI+AK6bmYNXFm/HN2uNi5L8ss3dbJVGaEWlWk0wdk4PZQFx14bEMEwEwMI+AH7fcRgAsGZ3ScjPTQTT6lEyP/x9JF68tK9pv39ccDoW3TUSDZPiMS1CCokwDOMObLN3gd0B5LExY94dIzDh37/4tV8x6DTLKXE7tkhFxxaputu/u3U45m/cj8T4OHTKaIRNj09wPF6GYSIT1uxdoE2TBkGrt9o8VTv75Ucr7LloGtG7XRPcPb67a8djGCbyYGHvAkO7NMftn6wx7+gAoarV3q99OoDgFfNmGCY6YWHvAmUVNZi9PjhldlMSfatJrd0T+vkBhmHqPyzsXeDRWRuDduyGiealA7+8eUjQzs8wTHTAwl6DaV+uxyWv/Wa5f3UQTSpWSvWVW8yXzzBM7MLeOBp8snKP4facgiO4+LXfvetxBITThB6MEoYMw0QXpmojEb1NRAeJKFfR9igR7SWitdLfRMW2+4kon4i2ENH4YA08nCgFPRCe8nqt0uoEfLdWjUJ+foZh6hdWNPt3AbwM4D1V+4tCiOeVDUTUC8BlAE4H0AbAj0TUTQhhrVRThPPIt7nomZnm1x7kzMSa3DWuzlXSzaInDMNEJ6bCXgjxMxFlWTzeZACfCCEqAOwkonwAAwH8brxbZLLrcBlOa14XjPTe77s0+wXTZq9HUUl5yM/JMEz9JZAJ2luJaL1k5pErbLcFoDR4F0ptfhDRDUSUQ0Q5xcXFAQwjeIx87iesL4xMV8fOLfUjYhmGYdQ4FfavAugMoB+AIgAvSO1a9gRNtVcI8YYQIlsIkZ2RkaHVJSLYfeSkX1v/Duk+6/dOCH30aeHRUz7rvds24XquDMPo4kjYCyEOCCFqhBC1AN6Ex1QDeDR5ZcKWdgD2BTbEyEOd+OyLnEJHx9kcQA6aU5W+0yDf3TYc93HyMoZhdHAk7IkoU7H6RwCyp84sAJcRUTIRdQTQFcCKwIYYXuS87ifKq3T77DjkLBFag6S6gKl5d4zwLmc09njaZDVvqLuv3IdhGMYKphO0RPQxgFEAWhBRIYB/ABhFRP3gMdEUALgRAIQQG4noMwCbAFQDuKW+e+I8Oz8Pk/pk4vI3l7l63LvHdfNZ79G6zstn5YNjTfcf2rm5q+NhGCa6seKNc7lG8wyD/k8BeCqQQUUSuw6fRL/Hf0DJSX3N3gm3ju7q1/bhdYOQf7DUrz37tKbI2XUUo3u0xKK8gwCAZAtpFBiGYWQ4XYIF3Bb0rdNSNNuHdWmBKUOz/Npfv/JMNE9Nwp3n1r0NWK0+xTAMA3C6BC+HSyuwcd9xnN0t+J5BN43s5F3u2z4dI7q0MOzfvFEyVj18rk9bYhw/pxmGsQ4Le4m/vLUceftPIPcxdzI8/HjnSGQ2ScGO4jJc8PJSn23tm9VNvH57yzBHx09MYGHPMIx1WGJIbDlwAgDw1OzNrhyvY4tUpCYnoHe7Jt422bumVxv/lAt2SWFhzzCMDVizB5C3/7g3v82+klPGnS2ilRxt0V2jcOxUFZqmJjk+7tpHzsX+4+WWUh8zDMPIsLAH8MmKugwPp6qC5ykaF0cBCXoASG+YhPSGgR2DYZjYI+aF/UPfbMAHy+qKd6/YeSSMo2EYhgkOMW8LUAp6hmGYaCXmhT3DMEwsENPCvromsNqt7107EL/ce45f+9y/jdDozTAMEz5i2mb/yKyNAe2vF4ClVc2KYRgmnMS0Zj9nQ5HjfXu3rfOfb8kZKBmGiXBiWrMPpHbsjKuzvctL7jkHOw6VYtJLS/GPC3r59f3qr0NRXROGQrUMwzASMS3sA6Fl47pkZg2S4nF6myYomD5Js++ADk012xmGYUJFTJtxGIZhYoWYFvbCoR1nbM+WLo+EYRgmuMS0sHfCiK4t8MaV2eYdGYZhIoiYFvZ6ev3401vp7pPVPBVxGknOGIZhIpmYFvYnyqs12+dvPKC7zxCu/cowTD0k5oR9Ta3A/mPleOTbXL9tZlWqLj6zHSb2zgzW0BiGYYJGzLle/nNeHt74eYfmtkbJxkW8OygqTDEMw9QnTDV7InqbiA4SUa6irRkRLSCibdL/plI7EdFLRJRPROuJaEAwB2+XlQVHdAU9ACSZFATp3yHd7SExDMOEBCtmnHcBTFC1TQOwUAjRFcBCaR0AzgPQVfq7AcCr7gzTHS557XfD7ftKyr3Lc24fgXeuPguXD+zgbRtuUhicYRgmUjEV9kKInwGoK3pMBjBTWp4J4EJF+3vCwzIA6URUb4zcKwrqLrNXmzSc06MlhnWpm5AlYi8chmHqJ04naFsJIYoAQPovRxm1BbBH0a9QavODiG4gohwiyikuLnY4DPdY8cAYzfZmXAKQYZgowG1vHC3VV9OdXQjxhhAiWwiRnZFh7AUTCL9tP4SPlu9GZbVx7vqWaSma7a2baLczDMPUJ5wK+wOyeUb6f1BqLwTQXtGvHYB9zocXOH9+czke+HoDKi0UKpHTFr91VV2EbAanL2YYJgpwKuxnAZgiLU8B8K2i/SrJK2cwgGOyuSfcHCmt1N3WOSMVABAvRcY2Ta0z3TROSQzuwBiGYUKAFdfLjwH8DqA7ERUS0VQA0wGcS0TbAJwrrQPAHAA7AOQDeBPAX4MyagekJOlfavfWjQEAXVs2AgA0aeAv4FulsYbPMEz9xTSoSghxuc4mvxlN4UkjeUuggwoGRsVD+rbz+M8/ceEZmNyvLbpIQl9GL089wzBMfSGq0yUcKq3wLg+dvki33/UjOgEAUhLjMbwr+9IzDBN9RLWwv+Kt5Zb6cRZLhmGinagW9nn7T4R7CAzDMBFBVAt7K2x8bHy4h8AwDBN0olbYV1vwq7+wXxukJsdc4k+GYWKQqBX2XR6ca9qndzvOYskwTGwQtcLeCuVVNeEeAsMwTEiIaWE/4YzW4R4CwzBMSIhpYS/046wYhmGiipgS9lufPM9nPS2FJ2cZhokNokra1dQKfLJyN/4vu71Pe3JCHH6+9xwkJcThgYk90CApAWN6tNRNa8wwDBNtRJWw/2LVHjz4dS5KTlZ52+4/rwduHNnZu37D2Z21dmUYholqosqMU1rh8a5Zs7sEAHDjyE4+gp5hGCZWiSphXyUFUv24+QAAYN2eknAOh2EYJmKIKmE/fW6ez3r+wbIwjYRhGCayiCphr0aZ4phhGCaWiWphzzAMw3iIamGf89DYcA+BYRgmIohqYd+iEdeNZRiGAaJY2PeQiogzDMMwUSzs371mYLiHwDAMEzEEFEFLRAUATgCoAVAthMgmomYAPgWQBaAAwP8JIY4GNkxz5HTF7Zs1wPSL+qB1E06FwDAMI+OGZn+OEKKfECJbWp8GYKEQoiuAhdJ60Bn+z0UAgPQGSRjWpUUoTskwDFNvCIYZZzKAmdLyTAAXBuEcfhwqrQQAbNh7LBSnYxiGqVcEKuwFgB+IaBUR3SC1tRJCFAGA9L9lgOewxcTeXJCEYRhGTaBZL4cJIfYRUUsAC4goz3QPCenhcAMAdOjQIcBh1PHipf1cOxbDMEy0EJBmL4TYJ/0/COBrAAMBHCCiTACQ/h/U2fcNIUS2ECI7IyMjkGEAAAZ08BQPT06ID/hYDMMw0YZjYU9EqUTUWF4GMA5ALoBZAKZI3aYA+DbQQVqhY4tGaM3FSBiGYTQJxIzTCsDXRCQf5yMhxDwiWgngMyKaCmA3gEsCH6YxczYU4cvVhcE+DcMwTL3FsbAXQuwA0Fej/TCAMYEMyi5//XB1KE/HMAxT74jaCFqGYRimDhb2DMMwMUC9F/alFdXhHgLDMEzEU++F/Wcr94R7CAzDMBFPvRf2S7YWe5ffuirboCfDMEzsEmgEbdhp3igJAPDtLcPQt316mEfDMAwTmdRrzf5kZTW+Wr0XANC+WcMwj4ZhGCZyqdfC/pFvN3qXGyXX+5cUhmGYoFGvhf1pCm0+KaFeXwrDMExQqdfq8G1juiI1OQF7S06FeygMwzARTb0W9gBw7fCO4R4CwzBMxMO2D4ZhmBiAhT3DMEwMwMKeYRgmBmBhzzAMEwOwsGcYhokBWNgzDMPEACzsGYZhYgAW9gzDMDEACSHCPQYQUTGAXQ53bwHgkIvDqQ/wNccGfM2xQSDXfJoQIsNKx4gQ9oFARDlCiJhKZM/XHBvwNccGobpmNuMwDMPEACzsGYZhYoBoEPZvhHsAYYCvOTbga44NQnLN9d5mzzAMw5gTDZo9wzAMYwILe4ZhmBigXgt7IppARFuIKJ+IpoV7PHYgovZEtJiINhPRRiL6m9TejIgWENE26X9TqZ2I6CXpWtcT0QDFsaZI/bcR0RRF+5lEtEHa5yUiotBfqT9EFE9Ea4joe2m9IxEtl8b/KRElSe3J0nq+tD1LcYz7pfYtRDRe0R5x3wkiSieiL4goT7rfQ6L9PhPR36XvdS4RfUxEKdF2n4nobSI6SES5irag31e9c5gihKiXfwDiAWwH0AlAEoB1AHqFe1w2xp8JYIC03BjAVgC9ADwLYJrUPg3AP6XliQDmAiAAgwEsl9qbAdgh/W8qLTeVtq0AMETaZy6A88J93dK47gTwEYDvpfXPAFwmLb8G4GZp+a8AXpOWLwPwqbTcS7rfyQA6St+D+Ej9TgCYCeA6aTkJQHo032cAbQHsBNBAcX+vjrb7DOBsAAMA5Cragn5f9c5hOt5w/xAC+KCHAJivWL8fwP3hHlcA1/MtgHMBbAGQKbVlAtgiLb8O4HJF/y3S9ssBvK5of11qywSQp2j36RfG62wHYCGA0QC+l77IhwAkqO8rgPkAhkjLCVI/Ut9ruV8kficApEmCj1TtUXuf4RH2eyQBliDd5/HReJ8BZMFX2Af9vuqdw+yvPptx5C+UTKHUVu+QXlv7A1gOoJUQoggApP8tpW5612vUXqjRHm7+DeBeALXSenMAJUKIamldOU7vtUnbj0n97X4W4aQTgGIA70imq7eIKBVRfJ+FEHsBPA9gN4AieO7bKkT3fZYJxX3VO4ch9VnYa9kl650fKRE1AvAlgDuEEMeNumq0CQftYYOIzgdwUAixStms0VWYbKs31wyPpjoAwKtCiP4AyuB59daj3l+zZEOeDI/ppQ2AVADnaXSNpvtsRtivsT4L+0IA7RXr7QDsC9NYHEFEifAI+g+FEF9JzQeIKFPangngoNSud71G7e002sPJMAB/IKICAJ/AY8r5N4B0IkqQ+ijH6b02aXsTAEdg/7MIJ4UACoUQy6X1L+AR/tF8n8cC2CmEKBZCVAH4CsBQRPd9lgnFfdU7hyH1WdivBNBVmuFPgmdiZ1aYx2QZaWZ9BoDNQoh/KTbNAiDPyE+Bx5Yvt18lzeoPBnBMeoWbD2AcETWVNKpx8NgziwCcIKLB0rmuUhwrLAgh7hdCtBNCZMFzvxYJIf4CYDGAi6Vu6muWP4uLpf5Car9M8uLoCKArPJNZEfedEELsB7CHiLpLTWMAbEIU32d4zDeDiaihNCb5mqP2PisIxX3VO4cx4ZzIcWFyZCI8XizbATwY7vHYHPtweF7L1gNYK/1NhMdWuRDANul/M6k/AXhFutYNALIVx7oWQL70d42iPRtArrTPy1BNEob5+kehzhunEzw/4nwAnwNIltpTpPV8aXsnxf4PSte1BQrvk0j8TgDoByBHutffwON1EdX3GcBjAPKkcb0Pj0dNVN1nAB/DMydRBY8mPjUU91XvHGZ/nC6BYRgmBqjPZhyGYRjGIizsGYZhYgAW9gzDMDEAC3uGYZgYgIU9wzBMDMDCnmEYJgZgYc8wDBMD/D9pwksMstgtRgAAAABJRU5ErkJggg==\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 12"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Variare gli Iperparametri e Osservare il Risultato in Azione\n",
+    "\n",
+    "Ora sarebbe interessante vedere effettivamente come si comporta il modello addestrato. Eseguiamo la simulazione, seguendo la stessa strategia di selezione delle azioni utilizzata durante l'addestramento: campionamento in base alla distribuzione di probabilità nella Q-Table:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 13"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Salvare il risultato in una GIF animata\n",
+    "\n",
+    "Se vuoi stupire i tuoi amici, potresti voler inviare loro l'immagine GIF animata del bilanciere. Per fare ciò, possiamo utilizzare `env.render` per produrre un fotogramma dell'immagine e poi salvarli in una GIF animata usando la libreria PIL:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "360\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from PIL import Image\n",
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "i=0\n",
+    "ims = []\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   img=env.render(mode='rgb_array')\n",
+    "   ims.append(Image.fromarray(img))\n",
+    "   v = probs(np.array([Qbest.get((s,a),0) for a in actions]))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "   i+=1\n",
+    "env.close()\n",
+    "ims[0].save('images/cartpole-balance.gif',save_all=True,append_images=ims[1::2],loop=0,duration=5)\n",
+    "print(i)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md b/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..098aa8efb
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:17:22+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md b/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..8d2743028
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:17:05+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb b/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..48846a5b9
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,524 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5c0e485e58d63c506f1791c4dbf990ce",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:27+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "## Pattinaggio CartPole\n",
+    "\n",
+    "> **Problema**: Se Peter vuole sfuggire al lupo, deve essere in grado di muoversi più velocemente di lui. Vedremo come Peter può imparare a pattinare, in particolare a mantenere l'equilibrio, utilizzando il Q-Learning.\n",
+    "\n",
+    "Per prima cosa, installiamo la libreria gym e importiamo le librerie necessarie:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: gym in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.18.3)\n",
+      "Requirement already satisfied: Pillow<=8.2.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (7.0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.10.4 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: cloudpickle<1.7.0,>=1.2.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.6.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyglet<=1.5.15,>=1.4.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.5.15)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "!pip install gym \n",
+    "\n",
+    "import gym\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Crea un ambiente cartpole\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env = gym.make(\"CartPole-v1\")\n",
+    "print(env.action_space)\n",
+    "print(env.observation_space)\n",
+    "print(env.action_space.sample())"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Discrete(2)\nBox(-3.4028234663852886e+38, 3.4028234663852886e+38, (4,), float32)\n0\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Per vedere come funziona l'ambiente, eseguiamo una breve simulazione per 100 passi.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "for i in range(100):\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "env.close()"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/gym/logger.py:30: UserWarning: \u001b[33mWARN: You are calling 'step()' even though this environment has already returned done = True. You should always call 'reset()' once you receive 'done = True' -- any further steps are undefined behavior.\u001b[0m\n  warnings.warn(colorize('%s: %s'%('WARN', msg % args), 'yellow'))\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Durante la simulazione, dobbiamo ottenere osservazioni per decidere come agire. Infatti, la funzione `step` ci restituisce le osservazioni attuali, la funzione di ricompensa e il flag `done` che indica se ha senso continuare la simulazione o meno:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "   print(f\"{obs} -> {rew}\")\n",
+    "env.close()"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 4,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[ 0.03044442 -0.19543914 -0.04496216  0.28125618] -> 1.0\n",
+      "[ 0.02653564 -0.38989186 -0.03933704  0.55942606] -> 1.0\n",
+      "[ 0.0187378  -0.19424049 -0.02814852  0.25461393] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01485299 -0.38894946 -0.02305624  0.53828712] -> 1.0\n",
+      "[ 0.007074   -0.19351108 -0.0122905   0.23842953] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00320378  0.00178427 -0.00752191 -0.05810469] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00323946  0.19701326 -0.008684   -0.35315131] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00717973  0.00201587 -0.01574703 -0.06321931] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00722005  0.19736001 -0.01701141 -0.36082863] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01116725  0.39271958 -0.02422798 -0.65882671] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01902164  0.19794307 -0.03740452 -0.37387001] -> 1.0\n",
+      "[ 0.0229805   0.39357584 -0.04488192 -0.67810827] -> 1.0\n",
+      "[ 0.03085202  0.58929164 -0.05844408 -0.98457719] -> 1.0\n",
+      "[ 0.04263785  0.78514572 -0.07813563 -1.2950295 ] -> 1.0\n",
+      "[ 0.05834076  0.98116859 -0.10403622 -1.61111521] -> 1.0\n",
+      "[ 0.07796413  0.78741784 -0.13625852 -1.35259196] -> 1.0\n",
+      "[ 0.09371249  0.98396202 -0.16331036 -1.68461179] -> 1.0\n",
+      "[ 0.11339173  0.79106371 -0.1970026  -1.44691436] -> 1.0\n",
+      "[ 0.12921301  0.59883361 -0.22594088 -1.22169133] -> 1.0\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Possiamo ottenere il valore minimo e massimo di quei numeri:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]\n[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(env.observation_space.low)\n",
+    "print(env.observation_space.high)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def discretize(x):\n",
+    "    return tuple((x/np.array([0.25, 0.25, 0.01, 0.1])).astype(np.int))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Esploriamo anche un altro metodo di discretizzazione usando i bin:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def create_bins(i,num):\n",
+    "    return np.arange(num+1)*(i[1]-i[0])/num+i[0]\n",
+    "\n",
+    "print(\"Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\\n\",create_bins((-5,5),10))\n",
+    "\n",
+    "ints = [(-5,5),(-2,2),(-0.5,0.5),(-2,2)] # intervals of values for each parameter\n",
+    "nbins = [20,20,10,10] # number of bins for each parameter\n",
+    "bins = [create_bins(ints[i],nbins[i]) for i in range(4)]\n",
+    "\n",
+    "def discretize_bins(x):\n",
+    "    return tuple(np.digitize(x[i],bins[i]) for i in range(4))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Facciamo ora una breve simulazione e osserviamo quei valori discreti dell'ambiente.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "(0, 0, -1, -3)\n(0, 0, -2, 0)\n(0, 0, -2, -3)\n(0, 1, -3, -6)\n(0, 2, -4, -9)\n(0, 3, -6, -12)\n(0, 2, -8, -9)\n(0, 3, -10, -13)\n(0, 4, -13, -16)\n(0, 4, -16, -19)\n(0, 4, -20, -17)\n(0, 4, -24, -20)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   #env.render()\n",
+    "   obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "   #print(discretize_bins(obs))\n",
+    "   print(discretize(obs))\n",
+    "env.close()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = {}\n",
+    "actions = (0,1)\n",
+    "\n",
+    "def qvalues(state):\n",
+    "    return [Q.get((state,a),0) for a in actions]"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# hyperparameters\n",
+    "alpha = 0.3\n",
+    "gamma = 0.9\n",
+    "epsilon = 0.90"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "0: 108.0, alpha=0.3, epsilon=0.9\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v\n",
+    "\n",
+    "Qmax = 0\n",
+    "cum_rewards = []\n",
+    "rewards = []\n",
+    "for epoch in range(100000):\n",
+    "    obs = env.reset()\n",
+    "    done = False\n",
+    "    cum_reward=0\n",
+    "    # == do the simulation ==\n",
+    "    while not done:\n",
+    "        s = discretize(obs)\n",
+    "        if random.random()<epsilon:\n",
+    "            # exploitation - chose the action according to Q-Table probabilities\n",
+    "            v = probs(np.array(qvalues(s)))\n",
+    "            a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "        else:\n",
+    "            # exploration - randomly chose the action\n",
+    "            a = np.random.randint(env.action_space.n)\n",
+    "\n",
+    "        obs, rew, done, info = env.step(a)\n",
+    "        cum_reward+=rew\n",
+    "        ns = discretize(obs)\n",
+    "        Q[(s,a)] = (1 - alpha) * Q.get((s,a),0) + alpha * (rew + gamma * max(qvalues(ns)))\n",
+    "    cum_rewards.append(cum_reward)\n",
+    "    rewards.append(cum_reward)\n",
+    "    # == Periodically print results and calculate average reward ==\n",
+    "    if epoch%5000==0:\n",
+    "        print(f\"{epoch}: {np.average(cum_rewards)}, alpha={alpha}, epsilon={epsilon}\")\n",
+    "        if np.average(cum_rewards) > Qmax:\n",
+    "            Qmax = np.average(cum_rewards)\n",
+    "            Qbest = Q\n",
+    "        cum_rewards=[]"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814bb79788>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.159862 248.518125\" width=\"379.159862pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.159862 248.518125 \r\nL 379.159862 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"ma0dcf872fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.379018\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.472768 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.252354\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.346104 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.12569\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.21944 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.999026\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.092776 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"352.872362\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(333.784862 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"med2e77fdd9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"217.970554\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 221.769773)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"177.793171\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 181.592389)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"137.615787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 141.415006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"97.438404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 101.237622)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"57.26102\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 61.060239)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"17.083636\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 500 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 20.882855)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_13\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p856ccda7d2)\" d=\"M 48.505682 209.13153 \r\nL 48.557424 214.35459 \r\nL 48.600035 199.890732 \r\nL 48.606123 204.712018 \r\nL 48.630472 186.632195 \r\nL 48.712651 213.149268 \r\nL 48.752219 214.35459 \r\nL 48.733957 195.069446 \r\nL 48.782655 205.917339 \r\nL 48.791786 187.033969 \r\nL 48.797874 213.952816 \r\nL 48.889184 208.327982 \r\nL 48.892228 208.327982 \r\nL 48.995712 191.051707 \r\nL 48.919621 213.952816 \r\nL 48.998756 205.515565 \r\nL 49.096153 213.952816 \r\nL 49.090066 182.614457 \r\nL 49.111372 209.533304 \r\nL 49.150939 191.453481 \r\nL 49.138765 214.35459 \r\nL 49.223987 203.506696 \r\nL 49.324428 213.952816 \r\nL 49.266599 193.864124 \r\nL 49.333559 206.720887 \r\nL 49.336603 206.720887 \r\nL 49.434 213.952816 \r\nL 49.34269 196.676541 \r\nL 49.437044 209.935078 \r\nL 49.440088 185.0251 \r\nL 49.494874 214.35459 \r\nL 49.546616 213.952816 \r\nL 49.54966 213.952816 \r\nL 49.552703 178.596718 \r\nL 49.659232 201.497827 \r\nL 49.698799 174.980754 \r\nL 49.701843 214.35459 \r\nL 49.768804 197.078315 \r\nL 49.875332 213.149268 \r\nL 49.796197 187.033969 \r\nL 49.881419 209.13153 \r\nL 49.911856 213.149268 \r\nL 49.994035 191.453481 \r\nL 50.000122 197.881863 \r\nL 50.064039 214.35459 \r\nL 50.07317 179.80204 \r\nL 50.109694 197.881863 \r\nL 50.201004 213.551042 \r\nL 50.158393 183.016231 \r\nL 50.204048 206.720887 \r\nL 50.207092 181.409135 \r\nL 50.213179 213.952816 \r\nL 50.316664 187.033969 \r\nL 50.389712 213.952816 \r\nL 50.37145 178.998492 \r\nL 50.429279 210.336851 \r\nL 50.523633 182.614457 \r\nL 50.465803 213.551042 \r\nL 50.538851 205.515565 \r\nL 50.596681 213.952816 \r\nL 50.544939 183.418004 \r\nL 50.64538 213.551042 \r\nL 50.751908 167.347051 \r\nL 50.742777 214.35459 \r\nL 50.757995 197.881863 \r\nL 50.767126 174.177206 \r\nL 50.831043 214.35459 \r\nL 50.858436 205.917339 \r\nL 50.95279 213.952816 \r\nL 50.922353 187.837517 \r\nL 50.968008 209.533304 \r\nL 51.047144 185.0251 \r\nL 51.041056 213.952816 \r\nL 51.080624 196.274767 \r\nL 51.138454 213.149268 \r\nL 51.104973 177.391397 \r\nL 51.19324 210.738625 \r\nL 51.241938 180.203814 \r\nL 51.235851 213.551042 \r\nL 51.305855 191.453481 \r\nL 51.412384 213.952816 \r\nL 51.345423 186.230421 \r\nL 51.421515 213.149268 \r\nL 51.494563 171.364789 \r\nL 51.436733 214.35459 \r\nL 51.53413 189.444612 \r\nL 51.622397 179.80204 \r\nL 51.561523 213.952816 \r\nL 51.634571 204.712018 \r\nL 51.698488 212.747494 \r\nL 51.658921 168.150599 \r\nL 51.738056 209.13153 \r\nL 51.7411 179.400266 \r\nL 51.762405 212.345721 \r\nL 51.850672 181.007361 \r\nL 51.926763 212.345721 \r\nL 51.929807 174.980754 \r\nL 51.960244 193.864124 \r\nL 52.063728 175.382528 \r\nL 51.972418 210.336851 \r\nL 52.066772 192.257029 \r\nL 52.094165 212.747494 \r\nL 52.112427 176.186075 \r\nL 52.161126 190.24816 \r\nL 52.176344 138.419335 \r\nL 52.212868 211.140399 \r\nL 52.270698 169.757694 \r\nL 52.340702 213.551042 \r\nL 52.334615 152.079645 \r\nL 52.386357 191.051707 \r\nL 52.456361 212.345721 \r\nL 52.404619 138.821109 \r\nL 52.489842 202.301375 \r\nL 52.59637 162.927539 \r\nL 52.523322 212.345721 \r\nL 52.599414 206.720887 \r\nL 52.669418 213.952816 \r\nL 52.648112 160.91867 \r\nL 52.699855 209.935078 \r\nL 52.809427 122.750155 \r\nL 52.815514 174.57898 \r\nL 52.833776 212.345721 \r\nL 52.864213 158.106253 \r\nL 52.931173 197.078315 \r\nL 53.004221 213.149268 \r\nL 53.028571 158.508027 \r\nL 53.116837 214.35459 \r\nL 53.141186 198.68541 \r\nL 53.183798 167.347051 \r\nL 53.162492 213.551042 \r\nL 53.247715 200.694279 \r\nL 53.287282 211.943947 \r\nL 53.29337 166.945277 \r\nL 53.345112 188.641064 \r\nL 53.348156 158.508027 \r\nL 53.421204 211.943947 \r\nL 53.454684 199.087184 \r\nL 53.488164 178.596718 \r\nL 53.512514 211.943947 \r\nL 53.564256 150.47255 \r\nL 53.622086 200.292506 \r\nL 53.689046 160.115122 \r\nL 53.667741 209.935078 \r\nL 53.72557 202.301375 \r\nL 53.807749 211.140399 \r\nL 53.762094 149.669002 \r\nL 53.810793 196.676541 \r\nL 53.871666 154.892062 \r\nL 53.917321 213.551042 \r\nL 53.920365 176.989623 \r\nL 54.02385 170.963016 \r\nL 54.032981 213.149268 \r\nL 54.127334 169.35592 \r\nL 54.072548 213.952816 \r\nL 54.145596 179.80204 \r\nL 54.191251 213.952816 \r\nL 54.157771 152.079645 \r\nL 54.264299 195.872993 \r\nL 54.27343 168.150599 \r\nL 54.29778 213.551042 \r\nL 54.376915 183.418004 \r\nL 54.462138 159.311574 \r\nL 54.386046 211.542173 \r\nL 54.471269 173.373659 \r\nL 54.474312 213.952816 \r\nL 54.516924 148.865455 \r\nL 54.580841 206.720887 \r\nL 54.583884 164.936408 \r\nL 54.586928 213.149268 \r\nL 54.690413 196.676541 \r\nL 54.760417 157.302705 \r\nL 54.772592 214.756364 \r\nL 54.803028 178.596718 \r\nL 54.876076 214.35459 \r\nL 54.854771 156.097384 \r\nL 54.9126 211.140399 \r\nL 54.933906 160.516896 \r\nL 54.946081 211.943947 \r\nL 55.025216 194.265898 \r\nL 55.06174 119.535965 \r\nL 55.086089 210.336851 \r\nL 55.137832 181.810909 \r\nL 55.183487 214.35459 \r\nL 55.180443 152.883193 \r\nL 55.250447 202.703149 \r\nL 55.329583 161.320443 \r\nL 55.305233 209.935078 \r\nL 55.363063 187.435743 \r\nL 55.3935 209.935078 \r\nL 55.442198 160.91867 \r\nL 55.469591 202.703149 \r\nL 55.560901 136.410466 \r\nL 55.487853 212.747494 \r\nL 55.582207 172.168337 \r\nL 55.646124 210.336851 \r\nL 55.64308 147.660133 \r\nL 55.694823 179.80204 \r\nL 55.725259 211.943947 \r\nL 55.789176 159.713348 \r\nL 55.813526 194.667672 \r\nL 55.834831 139.222882 \r\nL 55.907879 213.952816 \r\nL 55.91701 178.194945 \r\nL 55.920054 213.551042 \r\nL 55.987015 135.205144 \r\nL 56.026582 177.793171 \r\nL 56.105718 209.13153 \r\nL 56.057019 158.9098 \r\nL 56.127023 188.23929 \r\nL 56.154416 123.955477 \r\nL 56.172678 211.140399 \r\nL 56.236595 180.203814 \r\nL 56.291381 147.258359 \r\nL 56.257901 213.551042 \r\nL 56.346167 171.766563 \r\nL 56.410084 211.943947 \r\nL 56.382691 158.9098 \r\nL 56.45574 180.203814 \r\nL 56.504438 162.927539 \r\nL 56.474002 211.140399 \r\nL 56.550093 195.47122 \r\nL 56.553137 211.140399 \r\nL 56.635316 112.304035 \r\nL 56.656622 200.292506 \r\nL 56.680971 124.357251 \r\nL 56.70532 212.345721 \r\nL 56.769237 154.088514 \r\nL 56.817936 213.551042 \r\nL 56.805761 138.017561 \r\nL 56.88794 210.738625 \r\nL 56.985338 140.428204 \r\nL 57.0036 192.257029 \r\nL 57.064473 214.35459 \r\nL 57.046211 158.508027 \r\nL 57.107084 203.506696 \r\nL 57.12839 212.747494 \r\nL 57.222744 131.58918 \r\nL 57.228831 213.952816 \r\nL 57.335359 211.140399 \r\nL 57.377971 119.937738 \r\nL 57.414495 212.747494 \r\nL 57.447975 186.632195 \r\nL 57.499717 131.990953 \r\nL 57.463193 214.35459 \r\nL 57.545372 206.720887 \r\nL 57.597115 213.149268 \r\nL 57.603202 149.267228 \r\nL 57.633639 196.274767 \r\nL 57.737123 154.490288 \r\nL 57.700599 210.738625 \r\nL 57.746254 174.980754 \r\nL 57.776691 213.149268 \r\nL 57.764516 149.267228 \r\nL 57.861914 198.68541 \r\nL 57.962355 147.660133 \r\nL 57.925831 212.747494 \r\nL 57.971486 178.194945 \r\nL 58.056708 210.336851 \r\nL 58.065839 139.222882 \r\nL 58.081058 191.855255 \r\nL 58.09932 153.284967 \r\nL 58.138887 213.952816 \r\nL 58.172368 189.846386 \r\nL 58.181499 211.140399 \r\nL 58.245416 140.428204 \r\nL 58.278896 192.257029 \r\nL 58.364119 135.606918 \r\nL 58.3489 211.140399 \r\nL 58.388468 199.087184 \r\nL 58.415861 160.516896 \r\nL 58.46456 212.345721 \r\nL 58.501084 176.186075 \r\nL 58.540651 209.13153 \r\nL 58.561957 159.311574 \r\nL 58.610656 182.614457 \r\nL 58.671529 209.13153 \r\nL 58.665442 150.874324 \r\nL 58.717184 181.409135 \r\nL 58.793276 156.499157 \r\nL 58.73849 213.551042 \r\nL 58.814581 208.729756 \r\nL 58.817625 209.13153 \r\nL 58.835887 103.866785 \r\nL 58.911979 213.952816 \r\nL 58.930241 124.759024 \r\nL 59.030682 212.345721 \r\nL 59.042856 174.980754 \r\nL 59.058075 209.935078 \r\nL 59.106773 168.954146 \r\nL 59.155472 195.872993 \r\nL 59.262 140.829978 \r\nL 59.258957 208.327982 \r\nL 59.265044 198.68541 \r\nL 59.359398 210.738625 \r\nL 59.383747 145.651264 \r\nL 59.44462 213.551042 \r\nL 59.441577 125.160798 \r\nL 59.496363 191.051707 \r\nL 59.59376 159.713348 \r\nL 59.526799 209.533304 \r\nL 59.605935 204.310244 \r\nL 59.666808 128.374989 \r\nL 59.645502 213.551042 \r\nL 59.721594 161.320443 \r\nL 59.77638 139.624656 \r\nL 59.761162 209.935078 \r\nL 59.822035 164.936408 \r\nL 59.895083 212.345721 \r\nL 59.910301 137.214013 \r\nL 59.931607 183.418004 \r\nL 59.983349 124.759024 \r\nL 59.980306 211.943947 \r\nL 60.044223 163.731086 \r\nL 60.08379 211.140399 \r\nL 60.123358 150.874324 \r\nL 60.147707 179.80204 \r\nL 60.211624 129.58031 \r\nL 60.202493 204.712018 \r\nL 60.260323 164.534634 \r\nL 60.336415 208.729756 \r\nL 60.305978 126.36612 \r\nL 60.369895 181.810909 \r\nL 60.424681 136.812239 \r\nL 60.470336 213.551042 \r\nL 60.479467 172.168337 \r\nL 60.485554 209.13153 \r\nL 60.522078 148.865455 \r\nL 60.579908 175.382528 \r\nL 60.592083 141.231752 \r\nL 60.628607 213.952816 \r\nL 60.68948 185.426874 \r\nL 60.78079 151.677871 \r\nL 60.789921 212.747494 \r\nL 60.796008 181.409135 \r\nL 60.902537 211.140399 \r\nL 60.884275 130.383858 \r\nL 60.90558 188.641064 \r\nL 60.917755 134.401596 \r\nL 60.948192 212.345721 \r\nL 61.015152 187.435743 \r\nL 61.045589 213.952816 \r\nL 61.033414 146.053038 \r\nL 61.124724 186.632195 \r\nL 61.127768 187.033969 \r\nL 61.130812 186.632195 \r\nL 61.139943 148.865455 \r\nL 61.161248 210.738625 \r\nL 61.23734 199.488958 \r\nL 61.240384 209.935078 \r\nL 61.307344 152.883193 \r\nL 61.343868 197.480089 \r\nL 61.346912 133.999823 \r\nL 61.374305 211.943947 \r\nL 61.45344 204.712018 \r\nL 61.486921 140.428204 \r\nL 61.563012 212.747494 \r\nL 61.566056 162.123991 \r\nL 61.642148 211.943947 \r\nL 61.605624 79.760355 \r\nL 61.669541 181.007361 \r\nL 61.672584 113.107583 \r\nL 61.779113 212.345721 \r\nL 61.864335 144.044169 \r\nL 61.891728 170.159468 \r\nL 61.998257 212.345721 \r\nL 61.970864 145.651264 \r\nL 62.007388 192.257029 \r\nL 62.040868 211.542173 \r\nL 62.120003 152.079645 \r\nL 62.180877 139.222882 \r\nL 62.232619 210.738625 \r\nL 62.244794 93.018891 \r\nL 62.345235 146.053038 \r\nL 62.354366 210.738625 \r\nL 62.39089 98.241951 \r\nL 62.45785 196.676541 \r\nL 62.473069 137.214013 \r\nL 62.543073 210.738625 \r\nL 62.567422 189.042838 \r\nL 62.649601 213.551042 \r\nL 62.600903 146.053038 \r\nL 62.670907 184.221552 \r\nL 62.75613 129.58031 \r\nL 62.716562 208.327982 \r\nL 62.783523 174.177206 \r\nL 62.820047 210.738625 \r\nL 62.877876 125.964346 \r\nL 62.896138 199.890732 \r\nL 62.935706 66.501818 \r\nL 62.960055 211.542173 \r\nL 63.00571 194.667672 \r\nL 63.081802 208.327982 \r\nL 63.036147 130.383858 \r\nL 63.112239 180.203814 \r\nL 63.115282 158.106253 \r\nL 63.15485 209.533304 \r\nL 63.218767 171.766563 \r\nL 63.258335 211.542173 \r\nL 63.310077 110.69694 \r\nL 63.328339 175.784302 \r\nL 63.373994 209.13153 \r\nL 63.377038 118.732417 \r\nL 63.434867 205.917339 \r\nL 63.450086 136.008692 \r\nL 63.514003 209.935078 \r\nL 63.547483 172.570111 \r\nL 63.562701 208.729756 \r\nL 63.614444 131.187406 \r\nL 63.641837 187.435743 \r\nL 63.745321 213.952816 \r\nL 63.751409 120.339512 \r\nL 63.766627 211.140399 \r\nL 63.864024 171.766563 \r\nL 63.949247 213.551042 \r\nL 63.894461 141.633525 \r\nL 63.973596 178.596718 \r\nL 64.080125 138.821109 \r\nL 64.037514 213.149268 \r\nL 64.083169 186.632195 \r\nL 64.165348 209.13153 \r\nL 64.168391 150.070776 \r\nL 64.189697 175.784302 \r\nL 64.223177 131.58918 \r\nL 64.238396 211.542173 \r\nL 64.299269 178.596718 \r\nL 64.305356 187.033969 \r\nL 64.311444 164.534634 \r\nL 64.329706 211.943947 \r\nL 64.421016 106.277428 \r\nL 64.45754 213.952816 \r\nL 64.533631 180.605588 \r\nL 64.591461 211.140399 \r\nL 64.58233 75.742616 \r\nL 64.627985 197.881863 \r\nL 64.631029 112.304035 \r\nL 64.679727 207.926208 \r\nL 64.737557 177.391397 \r\nL 64.841042 210.738625 \r\nL 64.746688 148.463681 \r\nL 64.847129 174.57898 \r\nL 64.932352 204.310244 \r\nL 64.94757 145.651264 \r\nL 65.051055 213.149268 \r\nL 65.048011 74.135521 \r\nL 65.060186 201.497827 \r\nL 65.118015 70.92133 \r\nL 65.127146 212.747494 \r\nL 65.169758 181.810909 \r\nL 65.25498 206.720887 \r\nL 65.200194 90.206475 \r\nL 65.273242 148.061907 \r\nL 65.276286 60.475211 \r\nL 65.318897 212.345721 \r\nL 65.382814 177.391397 \r\nL 65.401076 211.943947 \r\nL 65.416295 123.955477 \r\nL 65.492386 183.819778 \r\nL 65.571522 112.304035 \r\nL 65.519779 207.524435 \r\nL 65.601958 180.203814 \r\nL 65.608046 180.605588 \r\nL 65.64457 212.747494 \r\nL 65.656744 144.445942 \r\nL 65.720661 197.881863 \r\nL 65.824146 145.651264 \r\nL 65.82719 201.497827 \r\nL 65.836321 151.276098 \r\nL 65.839364 152.079645 \r\nL 65.915456 209.935078 \r\nL 65.948936 136.410466 \r\nL 65.95198 191.051707 \r\nL 65.958067 143.240621 \r\nL 66.00981 208.327982 \r\nL 66.064596 181.007361 \r\nL 66.073727 207.926208 \r\nL 66.091989 143.642395 \r\nL 66.158949 176.587849 \r\nL 66.247216 120.339512 \r\nL 66.201561 213.551042 \r\nL 66.265478 152.079645 \r\nL 66.268521 209.935078 \r\nL 66.359831 150.874324 \r\nL 66.37505 165.739956 \r\nL 66.378093 165.338182 \r\nL 66.405486 209.935078 \r\nL 66.460272 137.615787 \r\nL 66.490709 181.409135 \r\nL 66.53332 212.345721 \r\nL 66.603325 91.411796 \r\nL 66.652023 211.542173 \r\nL 66.685504 55.252151 \r\nL 66.71594 195.47122 \r\nL 66.822469 34.761685 \r\nL 66.779857 211.140399 \r\nL 66.825512 159.311574 \r\nL 66.916822 213.149268 \r\nL 66.834643 105.875654 \r\nL 66.938128 189.444612 \r\nL 66.977696 78.555033 \r\nL 67.017263 197.078315 \r\nL 67.044656 184.623326 \r\nL 67.0477 208.729756 \r\nL 67.114661 119.535965 \r\nL 67.148141 189.444612 \r\nL 67.205971 125.964346 \r\nL 67.202927 209.935078 \r\nL 67.260757 155.293836 \r\nL 67.315543 205.113792 \r\nL 67.330761 25.119113 \r\nL 67.373372 167.347051 \r\nL 67.403809 210.336851 \r\nL 67.485988 69.314235 \r\nL 67.498163 36.36878 \r\nL 67.598604 205.917339 \r\nL 67.616866 136.812239 \r\nL 67.677739 209.13153 \r\nL 67.711219 183.016231 \r\nL 67.817748 89.804701 \r\nL 67.747743 211.943947 \r\nL 67.820791 175.784302 \r\nL 67.829922 186.632195 \r\nL 67.826879 146.053038 \r\nL 67.848184 169.35592 \r\nL 67.875577 91.411796 \r\nL 67.878621 211.943947 \r\nL 67.9608 109.491619 \r\nL 67.982106 207.122661 \r\nL 68.073416 169.35592 \r\nL 68.125158 209.13153 \r\nL 68.119071 144.847716 \r\nL 68.179944 177.391397 \r\nL 68.231686 82.170998 \r\nL 68.280385 212.747494 \r\nL 68.29256 99.045499 \r\nL 68.301691 208.729756 \r\nL 68.405175 168.552373 \r\nL 68.423437 128.374989 \r\nL 68.41735 203.506696 \r\nL 68.456918 180.605588 \r\nL 68.481267 214.35459 \r\nL 68.536053 136.008692 \r\nL 68.56649 180.203814 \r\nL 68.581708 149.267228 \r\nL 68.575621 189.042838 \r\nL 68.59997 173.775432 \r\nL 68.663887 213.149268 \r\nL 68.627363 151.276098 \r\nL 68.709542 195.47122 \r\nL 68.767372 137.214013 \r\nL 68.715629 208.327982 \r\nL 68.822158 178.998492 \r\nL 68.8739 108.688071 \r\nL 68.910424 209.935078 \r\nL 68.928686 167.347051 \r\nL 68.93173 204.310244 \r\nL 69.001734 139.624656 \r\nL 69.038258 199.488958 \r\nL 69.14783 78.555033 \r\nL 69.105219 206.319113 \r\nL 69.153917 169.35592 \r\nL 69.217834 199.890732 \r\nL 69.193485 77.751486 \r\nL 69.257402 178.998492 \r\nL 69.309144 125.160798 \r\nL 69.318275 211.140399 \r\nL 69.366974 172.168337 \r\nL 69.449153 211.140399 \r\nL 69.415673 137.615787 \r\nL 69.473502 177.793171 \r\nL 69.555681 210.738625 \r\nL 69.589162 134.80337 \r\nL 69.628729 206.319113 \r\nL 69.598293 107.080976 \r\nL 69.701777 164.936408 \r\nL 69.768738 74.135521 \r\nL 69.799175 207.926208 \r\nL 69.811349 154.892062 \r\nL 69.890485 102.25969 \r\nL 69.84483 209.13153 \r\nL 69.905703 123.553703 \r\nL 69.93614 208.729756 \r\nL 69.978751 63.689401 \r\nL 70.018319 176.186075 \r\nL 70.045712 84.581641 \r\nL 70.115716 213.149268 \r\nL 70.127891 164.534634 \r\nL 70.137022 203.104922 \r\nL 70.143109 66.501818 \r\nL 70.237463 171.766563 \r\nL 70.252681 89.804701 \r\nL 70.289205 209.13153 \r\nL 70.353122 120.339512 \r\nL 70.429214 199.488958 \r\nL 70.441388 17.083636 \r\nL 70.468781 197.881863 \r\nL 70.480956 211.140399 \r\nL 70.496174 118.732417 \r\nL 70.557048 168.552373 \r\nL 70.657489 63.689401 \r\nL 70.611834 203.104922 \r\nL 70.66662 135.205144 \r\nL 70.712275 202.703149 \r\nL 70.684882 17.083636 \r\nL 70.779235 174.57898 \r\nL 70.858371 99.447273 \r\nL 70.864458 209.935078 \r\nL 70.873589 160.516896 \r\nL 70.925331 205.917339 \r\nL 70.94055 127.973215 \r\nL 70.986205 195.872993 \r\nL 70.989248 195.872993 \r\nL 71.037947 121.14306 \r\nL 71.053165 199.890732 \r\nL 71.09882 154.490288 \r\nL 71.110995 211.943947 \r\nL 71.147519 67.305366 \r\nL 71.208392 164.534634 \r\nL 71.220567 97.438404 \r\nL 71.272309 205.113792 \r\nL 71.302746 140.02643 \r\nL 71.324052 210.336851 \r\nL 71.415362 207.926208 \r\nL 71.506672 17.083636 \r\nL 71.482322 211.943947 \r\nL 71.524934 189.846386 \r\nL 71.601025 214.35459 \r\nL 71.604069 78.555033 \r\nL 71.628419 172.570111 \r\nL 71.649724 68.912461 \r\nL 71.652768 205.917339 \r\nL 71.731903 158.106253 \r\nL 71.734947 211.140399 \r\nL 71.817126 131.990953 \r\nL 71.841475 209.13153 \r\nL 71.932785 17.083636 \r\nL 71.868868 211.943947 \r\nL 71.954091 174.57898 \r\nL 72.024095 72.9302 \r\nL 72.014964 200.292506 \r\nL 72.063663 178.998492 \r\nL 72.081925 210.336851 \r\nL 72.0941 104.670333 \r\nL 72.167148 156.097384 \r\nL 72.179322 115.518226 \r\nL 72.234108 212.345721 \r\nL 72.279763 137.214013 \r\nL 72.364986 196.676541 \r\nL 72.304113 70.519557 \r\nL 72.389335 152.481419 \r\nL 72.483689 139.222882 \r\nL 72.398466 207.524435 \r\nL 72.49282 166.945277 \r\nL 72.596305 210.336851 \r\nL 72.55065 86.992284 \r\nL 72.599348 114.714678 \r\nL 72.70892 213.551042 \r\nL 72.721095 44.806031 \r\nL 72.818492 175.784302 \r\nL 72.845885 211.140399 \r\nL 72.885453 134.401596 \r\nL 72.894584 183.418004 \r\nL 72.988938 124.357251 \r\nL 72.928064 204.712018 \r\nL 73.0072 158.508027 \r\nL 73.061986 96.233082 \r\nL 73.086335 213.952816 \r\nL 73.116772 159.713348 \r\nL 73.208082 205.113792 \r\nL 73.192863 129.58031 \r\nL 73.232431 201.497827 \r\nL 73.238518 29.538625 \r\nL 73.296348 211.542173 \r\nL 73.342003 203.104922 \r\nL 73.369396 89.804701 \r\nL 73.402876 208.729756 \r\nL 73.457662 170.561242 \r\nL 73.460706 211.943947 \r\nL 73.482012 117.527095 \r\nL 73.567234 192.257029 \r\nL 73.58854 114.312905 \r\nL 73.64637 213.149268 \r\nL 73.676806 159.713348 \r\nL 73.765073 210.336851 \r\nL 73.73768 109.491619 \r\nL 73.789422 198.283636 \r\nL 73.795509 121.544834 \r\nL 73.82899 212.345721 \r\nL 73.898994 183.819778 \r\nL 73.902038 212.747494 \r\nL 73.950736 131.187406 \r\nL 74.01161 209.533304 \r\nL 74.023784 144.044169 \r\nL 74.054221 210.738625 \r\nL 74.133356 170.963016 \r\nL 74.230754 204.310244 \r\nL 74.157706 124.357251 \r\nL 74.245972 187.435743 \r\nL 74.340326 209.935078 \r\nL 74.322064 134.401596 \r\nL 74.3525 168.954146 \r\nL 74.44381 212.747494 \r\nL 74.385981 144.847716 \r\nL 74.446854 150.070776 \r\nL 74.498596 209.533304 \r\nL 74.550339 120.741286 \r\nL 74.599037 211.943947 \r\nL 74.623387 119.937738 \r\nL 74.662954 206.720887 \r\nL 74.702522 211.542173 \r\nL 74.681216 154.490288 \r\nL 74.71774 171.364789 \r\nL 74.772526 111.500488 \r\nL 74.729915 212.345721 \r\nL 74.830356 155.293836 \r\nL 74.918622 210.336851 \r\nL 74.90036 119.134191 \r\nL 74.939928 175.382528 \r\nL 75.012976 117.527095 \r\nL 75.006889 199.890732 \r\nL 75.046456 159.311574 \r\nL 75.052544 211.943947 \r\nL 75.110373 35.565233 \r\nL 75.159072 181.007361 \r\nL 75.162116 181.007361 \r\nL 75.207771 142.035299 \r\nL 75.256469 211.140399 \r\nL 75.268644 146.454812 \r\nL 75.271688 208.327982 \r\nL 75.372129 56.055698 \r\nL 75.378216 127.571441 \r\nL 75.439089 210.738625 \r\nL 75.457351 104.268559 \r\nL 75.493875 175.382528 \r\nL 75.530399 17.083636 \r\nL 75.579098 197.078315 \r\nL 75.606491 157.302705 \r\nL 75.633884 211.140399 \r\nL 75.661277 68.510687 \r\nL 75.719107 181.007361 \r\nL 75.764762 111.500488 \r\nL 75.804329 203.104922 \r\nL 75.831722 173.775432 \r\nL 75.856072 208.729756 \r\nL 75.880421 123.151929 \r\nL 75.944338 198.68541 \r\nL 75.950425 40.386519 \r\nL 76.047823 209.533304 \r\nL 76.05391 128.776763 \r\nL 76.11174 211.943947 \r\nL 76.114783 38.779424 \r\nL 76.166526 156.097384 \r\nL 76.218268 203.90847 \r\nL 76.196962 113.107583 \r\nL 76.276098 164.13286 \r\nL 76.300447 56.055698 \r\nL 76.297403 211.542173 \r\nL 76.38567 155.69561 \r\nL 76.461761 204.712018 \r\nL 76.470892 60.475211 \r\nL 76.495242 171.766563 \r\nL 76.513504 102.661463 \r\nL 76.580464 205.917339 \r\nL 76.604814 179.400266 \r\nL 76.632207 211.542173 \r\nL 76.69308 113.911131 \r\nL 76.711342 185.426874 \r\nL 76.732648 44.806031 \r\nL 76.735691 211.140399 \r\nL 76.81787 127.973215 \r\nL 76.881787 213.149268 \r\nL 76.893962 78.555033 \r\nL 76.927442 199.890732 \r\nL 76.96701 57.26102 \r\nL 77.02484 212.345721 \r\nL 77.040058 160.115122 \r\nL 77.076582 210.738625 \r\nL 77.088757 48.823769 \r\nL 77.140499 146.454812 \r\nL 77.143543 59.671663 \r\nL 77.24094 212.747494 \r\nL 77.250071 162.123991 \r\nL 77.268333 205.515565 \r\nL 77.29877 92.215344 \r\nL 77.359643 154.088514 \r\nL 77.362687 89.402927 \r\nL 77.377905 210.336851 \r\nL 77.466171 162.525765 \r\nL 77.560525 200.292506 \r\nL 77.493564 126.36612 \r\nL 77.575743 158.508027 \r\nL 77.578787 157.704479 \r\nL 77.657922 199.890732 \r\nL 77.609224 122.750155 \r\nL 77.688359 166.141729 \r\nL 77.721839 88.197605 \r\nL 77.694446 196.274767 \r\nL 77.767494 164.936408 \r\nL 77.776625 213.551042 \r\nL 77.816193 119.535965 \r\nL 77.88011 188.641064 \r\nL 77.883154 198.68541 \r\nL 77.940983 121.544834 \r\nL 77.974464 195.47122 \r\nL 78.038381 83.778093 \r\nL 77.980551 213.551042 \r\nL 78.084036 140.428204 \r\nL 78.166215 212.747494 \r\nL 78.138822 89.001153 \r\nL 78.193608 117.527095 \r\nL 78.306223 208.729756 \r\nL 78.227088 116.723548 \r\nL 78.309267 192.658803 \r\nL 78.376228 200.292506 \r\nL 78.421883 73.733747 \r\nL 78.525367 209.935078 \r\nL 78.534498 143.642395 \r\nL 78.604503 204.310244 \r\nL 78.592328 41.190067 \r\nL 78.650158 182.614457 \r\nL 78.7019 38.779424 \r\nL 78.698856 202.703149 \r\nL 78.75973 123.553703 \r\nL 78.784079 212.345721 \r\nL 78.823647 17.083636 \r\nL 78.872345 166.945277 \r\nL 78.878433 177.793171 \r\nL 78.88452 160.115122 \r\nL 78.94235 91.81357 \r\nL 78.969743 210.738625 \r\nL 78.994092 171.364789 \r\nL 79.012354 58.064568 \r\nL 79.030616 211.542173 \r\nL 79.10062 178.596718 \r\nL 79.176712 201.497827 \r\nL 79.134101 103.866785 \r\nL 79.210192 174.980754 \r\nL 79.219324 93.018891 \r\nL 79.30759 210.336851 \r\nL 79.319765 154.892062 \r\nL 79.344114 209.935078 \r\nL 79.334983 33.556364 \r\nL 79.426293 144.445942 \r\nL 79.465861 46.8149 \r\nL 79.511516 210.738625 \r\nL 79.532821 145.24949 \r\nL 79.630219 211.140399 \r\nL 79.569345 77.349712 \r\nL 79.645437 189.444612 \r\nL 79.712398 119.134191 \r\nL 79.685005 209.533304 \r\nL 79.755009 162.123991 \r\nL 79.815882 213.952816 \r\nL 79.809795 124.357251 \r\nL 79.852406 181.409135 \r\nL 79.870668 24.315565 \r\nL 79.904149 209.533304 \r\nL 79.965022 145.651264 \r\nL 79.968066 145.651264 \r\nL 80.044157 208.729756 \r\nL 80.068507 129.982084 \r\nL 80.080681 199.087184 \r\nL 80.175035 70.117783 \r\nL 80.108074 212.345721 \r\nL 80.190253 156.097384 \r\nL 80.263301 198.283636 \r\nL 80.25417 121.946608 \r\nL 80.296782 166.141729 \r\nL 80.378961 83.376319 \r\nL 80.360699 206.720887 \r\nL 80.406354 170.159468 \r\nL 80.421572 201.899601 \r\nL 80.476358 82.974545 \r\nL 80.512882 195.069446 \r\nL 80.537231 17.083636 \r\nL 80.546362 206.720887 \r\nL 80.625498 148.061907 \r\nL 80.71072 209.533304 \r\nL 80.671153 49.627317 \r\nL 80.73507 195.872993 \r\nL 80.805074 59.269889 \r\nL 80.753332 213.952816 \r\nL 80.847685 117.928869 \r\nL 80.899428 209.13153 \r\nL 80.905515 90.608248 \r\nL 80.957257 187.435743 \r\nL 81.015087 97.03663 \r\nL 80.999869 209.533304 \r\nL 81.066829 111.902262 \r\nL 81.130746 208.729756 \r\nL 81.103353 102.661463 \r\nL 81.179445 167.748825 \r\nL 81.28293 125.964346 \r\nL 81.243362 208.729756 \r\nL 81.285973 157.302705 \r\nL 81.386414 202.703149 \r\nL 81.319454 50.029091 \r\nL 81.398589 180.203814 \r\nL 81.505117 123.151929 \r\nL 81.453375 205.515565 \r\nL 81.508161 167.748825 \r\nL 81.553816 212.345721 \r\nL 81.517292 105.47388 \r\nL 81.614689 190.24816 \r\nL 81.721218 128.374989 \r\nL 81.651213 206.720887 \r\nL 81.724261 134.401596 \r\nL 81.77296 211.943947 \r\nL 81.824702 65.698271 \r\nL 81.833833 193.060576 \r\nL 81.879488 82.170998 \r\nL 81.894707 211.943947 \r\nL 81.946449 160.516896 \r\nL 81.952536 209.533304 \r\nL 81.976886 130.383858 \r\nL 82.052977 187.435743 \r\nL 82.159506 93.822439 \r\nL 82.062108 199.890732 \r\nL 82.165593 149.669002 \r\nL 82.168637 150.47255 \r\nL 82.17168 78.555033 \r\nL 82.253859 207.122661 \r\nL 82.278209 162.123991 \r\nL 82.281252 213.952816 \r\nL 82.366475 92.215344 \r\nL 82.387781 182.614457 \r\nL 82.448654 125.562572 \r\nL 82.433436 203.104922 \r\nL 82.497353 175.382528 \r\nL 82.552139 123.955477 \r\nL 82.530833 203.104922 \r\nL 82.579532 150.874324 \r\nL 82.582575 209.13153 \r\nL 82.625187 17.083636 \r\nL 82.689104 146.454812 \r\nL 82.695191 131.990953 \r\nL 82.698235 168.150599 \r\nL 82.774326 206.319113 \r\nL 82.728671 76.546164 \r\nL 82.804763 157.704479 \r\nL 82.807807 118.732417 \r\nL 82.841287 205.113792 \r\nL 82.914335 161.722217 \r\nL 82.981296 203.104922 \r\nL 82.956946 17.083636 \r\nL 83.026951 184.623326 \r\nL 83.136523 129.58031 \r\nL 83.057387 211.542173 \r\nL 83.139566 163.731086 \r\nL 83.14261 164.13286 \r\nL 83.145654 154.892062 \r\nL 83.243051 207.122661 \r\nL 83.255226 17.083636 \r\nL 83.297837 205.113792 \r\nL 83.367841 174.980754 \r\nL 83.38306 151.677871 \r\nL 83.413496 198.68541 \r\nL 83.504806 60.475211 \r\nL 83.47437 208.729756 \r\nL 83.526112 149.267228 \r\nL 83.550461 192.257029 \r\nL 83.556549 38.779424 \r\nL 83.638728 182.212683 \r\nL 83.681339 89.402927 \r\nL 83.705688 202.301375 \r\nL 83.7483 168.954146 \r\nL 83.806129 206.720887 \r\nL 83.836566 113.911131 \r\nL 83.860915 202.703149 \r\nL 83.949182 125.562572 \r\nL 83.927876 204.310244 \r\nL 83.973531 158.106253 \r\nL 84.064841 211.542173 \r\nL 83.988749 104.670333 \r\nL 84.080059 142.437073 \r\nL 84.095278 124.357251 \r\nL 84.104409 213.149268 \r\nL 84.174413 155.69561 \r\nL 84.1805 205.515565 \r\nL 84.186588 100.25082 \r\nL 84.280941 145.651264 \r\nL 84.332684 90.608248 \r\nL 84.372251 211.140399 \r\nL 84.384426 113.911131 \r\nL 84.399644 213.551042 \r\nL 84.439212 37.574102 \r\nL 84.493998 191.051707 \r\nL 84.597483 17.083636 \r\nL 84.500085 205.917339 \r\nL 84.606614 101.054368 \r\nL 84.713142 207.926208 \r\nL 84.6614 17.083636 \r\nL 84.719229 164.936408 \r\nL 84.764884 209.935078 \r\nL 84.743579 67.305366 \r\nL 84.81967 123.553703 \r\nL 84.822714 78.956807 \r\nL 84.895762 210.738625 \r\nL 84.926199 173.775432 \r\nL 84.984028 60.073437 \r\nL 84.987072 205.113792 \r\nL 85.038814 170.159468 \r\nL 85.041858 206.319113 \r\nL 85.047945 121.946608 \r\nL 85.15143 188.641064 \r\nL 85.163605 116.321774 \r\nL 85.200129 210.738625 \r\nL 85.264046 162.927539 \r\nL 85.337094 209.13153 \r\nL 85.291439 125.160798 \r\nL 85.340137 137.615787 \r\nL 85.343181 113.107583 \r\nL 85.373618 211.140399 \r\nL 85.446666 174.177206 \r\nL 85.525801 208.327982 \r\nL 85.504495 142.035299 \r\nL 85.531888 174.57898 \r\nL 85.534932 110.69694 \r\nL 85.562325 197.480089 \r\nL 85.64146 144.445942 \r\nL 85.711465 209.935078 \r\nL 85.650591 111.902262 \r\nL 85.744945 166.543503 \r\nL 85.747989 91.81357 \r\nL 85.772338 204.310244 \r\nL 85.854517 174.177206 \r\nL 85.918434 130.383858 \r\nL 85.894085 206.319113 \r\nL 85.967133 163.329313 \r\nL 86.040181 204.712018 \r\nL 86.061486 31.145721 \r\nL 86.076705 174.57898 \r\nL 86.079748 174.980754 \r\nL 86.134534 109.491619 \r\nL 86.110185 209.935078 \r\nL 86.18932 167.748825 \r\nL 86.225844 146.454812 \r\nL 86.207582 191.453481 \r\nL 86.228888 150.874324 \r\nL 86.231932 211.140399 \r\nL 86.274543 77.751486 \r\nL 86.33846 155.293836 \r\nL 86.341504 154.490288 \r\nL 86.344547 174.177206 \r\nL 86.347591 210.738625 \r\nL 86.368897 48.020222 \r\nL 86.451076 158.106253 \r\nL 86.508905 120.741286 \r\nL 86.484556 203.90847 \r\nL 86.518036 165.338182 \r\nL 86.52108 204.310244 \r\nL 86.57891 108.286297 \r\nL 86.627608 146.856585 \r\nL 86.715875 212.747494 \r\nL 86.673263 108.286297 \r\nL 86.734137 156.900931 \r\nL 86.79501 17.083636 \r\nL 86.785879 204.712018 \r\nL 86.840665 169.35592 \r\nL 86.88632 206.720887 \r\nL 86.846753 100.652594 \r\nL 86.922844 174.57898 \r\nL 86.925888 102.25969 \r\nL 87.005023 210.738625 \r\nL 87.032416 151.276098 \r\nL 87.108508 123.553703 \r\nL 87.090246 193.864124 \r\nL 87.141988 141.633525 \r\nL 87.254604 210.738625 \r\nL 87.199818 123.955477 \r\nL 87.257648 202.703149 \r\nL 87.281997 91.411796 \r\nL 87.355045 209.533304 \r\nL 87.370263 144.847716 \r\nL 87.446355 210.738625 \r\nL 87.391569 17.083636 \r\nL 87.482879 177.391397 \r\nL 87.488966 205.113792 \r\nL 87.495054 119.535965 \r\nL 87.58332 181.810909 \r\nL 87.598538 88.599379 \r\nL 87.677674 200.694279 \r\nL 87.692892 175.382528 \r\nL 87.695936 204.712018 \r\nL 87.756809 52.439734 \r\nL 87.802464 179.400266 \r\nL 87.896818 65.296497 \r\nL 87.842032 199.890732 \r\nL 87.91508 138.419335 \r\nL 87.945516 205.917339 \r\nL 87.985084 103.465011 \r\nL 88.030739 182.212683 \r\nL 88.061176 54.850377 \r\nL 88.082481 195.872993 \r\nL 88.143355 150.874324 \r\nL 88.155529 205.917339 \r\nL 88.161617 116.723548 \r\nL 88.237708 133.999823 \r\nL 88.240752 93.018891 \r\nL 88.274232 209.935078 \r\nL 88.344237 172.971885 \r\nL 88.417285 198.283636 \r\nL 88.414241 120.339512 \r\nL 88.453809 161.722217 \r\nL 88.523813 199.087184 \r\nL 88.517726 126.767894 \r\nL 88.545119 157.302705 \r\nL 88.575555 60.475211 \r\nL 88.605992 211.140399 \r\nL 88.651647 155.293836 \r\nL 88.654691 208.327982 \r\nL 88.709477 93.420665 \r\nL 88.761219 149.267228 \r\nL 88.767306 129.982084 \r\nL 88.797743 211.140399 \r\nL 88.846442 60.073437 \r\nL 88.876878 176.186075 \r\nL 88.946883 106.679202 \r\nL 88.916446 203.506696 \r\nL 88.983407 155.293836 \r\nL 89.007756 213.952816 \r\nL 89.016887 65.296497 \r\nL 89.092979 203.506696 \r\nL 89.117328 211.542173 \r\nL 89.208638 17.083636 \r\nL 89.211682 209.935078 \r\nL 89.321254 200.292506 \r\nL 89.412564 89.001153 \r\nL 89.397345 203.506696 \r\nL 89.433869 171.766563 \r\nL 89.506917 123.955477 \r\nL 89.464306 209.13153 \r\nL 89.549529 127.973215 \r\nL 89.610402 79.358581 \r\nL 89.662144 205.113792 \r\nL 89.77476 54.046829 \r\nL 89.884332 207.524435 \r\nL 89.881288 39.181197 \r\nL 89.887376 191.855255 \r\nL 89.969555 95.429534 \r\nL 89.948249 209.935078 \r\nL 89.996948 176.989623 \r\nL 90.076083 210.738625 \r\nL 90.054777 39.181197 \r\nL 90.094345 192.257029 \r\nL 90.161306 30.743947 \r\nL 90.112607 211.542173 \r\nL 90.203917 136.008692 \r\nL 90.298271 206.720887 \r\nL 90.280009 119.937738 \r\nL 90.316533 179.80204 \r\nL 90.3561 105.072106 \r\nL 90.325664 201.497827 \r\nL 90.426105 164.13286 \r\nL 90.483934 193.46235 \r\nL 90.508284 103.866785 \r\nL 90.532633 165.338182 \r\nL 90.566113 121.14306 \r\nL 90.626987 194.667672 \r\nL 90.639161 158.9098 \r\nL 90.678729 210.738625 \r\nL 90.727428 87.795831 \r\nL 90.748733 157.704479 \r\nL 90.770039 202.703149 \r\nL 90.864393 17.083636 \r\nL 90.913091 207.524435 \r\nL 90.977008 183.016231 \r\nL 90.998314 70.519557 \r\nL 91.031794 207.524435 \r\nL 91.08658 133.196275 \r\nL 91.171803 197.480089 \r\nL 91.174847 65.296497 \r\nL 91.196152 157.704479 \r\nL 91.278331 17.083636 \r\nL 91.229633 209.533304 \r\nL 91.299637 167.347051 \r\nL 91.393991 205.917339 \r\nL 91.378772 51.636186 \r\nL 91.406165 177.391397 \r\nL 91.427471 17.083636 \r\nL 91.473126 214.35459 \r\nL 91.515737 176.587849 \r\nL 91.616178 73.733747 \r\nL 91.610091 202.301375 \r\nL 91.628353 128.776763 \r\nL 91.677052 206.720887 \r\nL 91.63444 17.083636 \r\nL 91.737925 196.676541 \r\nL 91.740969 76.546164 \r\nL 91.744012 211.943947 \r\nL 91.847497 129.58031 \r\nL 91.902283 205.113792 \r\nL 91.93272 109.893392 \r\nL 91.960113 155.69561 \r\nL 91.972287 90.608248 \r\nL 92.039248 193.060576 \r\nL 92.072728 137.615787 \r\nL 92.142733 202.301375 \r\nL 92.084903 88.599379 \r\nL 92.173169 136.812239 \r\nL 92.264479 213.149268 \r\nL 92.282741 47.216674 \r\nL 92.343615 198.283636 \r\nL 92.395357 184.623326 \r\nL 92.48058 197.881863 \r\nL 92.507973 90.608248 \r\nL 92.608414 209.13153 \r\nL 92.620588 167.347051 \r\nL 92.666243 206.720887 \r\nL 92.63885 142.035299 \r\nL 92.675374 189.444612 \r\nL 92.769728 66.501818 \r\nL 92.763641 213.149268 \r\nL 92.78799 98.241951 \r\nL 92.839732 212.345721 \r\nL 92.900606 152.079645 \r\nL 92.976697 197.078315 \r\nL 93.007134 137.615787 \r\nL 93.013221 182.614457 \r\nL 93.071051 123.955477 \r\nL 93.058876 197.480089 \r\nL 93.128881 146.856585 \r\nL 93.156274 203.104922 \r\nL 93.195841 131.187406 \r\nL 93.238453 141.633525 \r\nL 93.348025 193.864124 \r\nL 93.24454 86.59051 \r\nL 93.351068 170.159468 \r\nL 93.366287 70.117783 \r\nL 93.408898 189.444612 \r\nL 93.463684 127.973215 \r\nL 93.561081 208.729756 \r\nL 93.554994 121.14306 \r\nL 93.573256 122.750155 \r\nL 93.631086 23.110244 \r\nL 93.649348 209.13153 \r\nL 93.679784 168.150599 \r\nL 93.768051 211.943947 \r\nL 93.746745 117.928869 \r\nL 93.786313 205.113792 \r\nL 93.828924 114.312905 \r\nL 93.898928 153.284967 \r\nL 93.938496 117.527095 \r\nL 93.920234 204.310244 \r\nL 93.996326 158.9098 \r\nL 94.06633 83.778093 \r\nL 94.115029 205.917339 \r\nL 94.206339 81.36745 \r\nL 94.148509 213.149268 \r\nL 94.227644 150.874324 \r\nL 94.303736 207.926208 \r\nL 94.279387 102.25969 \r\nL 94.321998 178.194945 \r\nL 94.343304 75.742616 \r\nL 94.334173 205.917339 \r\nL 94.43157 133.196275 \r\nL 94.486356 208.729756 \r\nL 94.477225 53.645055 \r\nL 94.541142 189.042838 \r\nL 94.54723 84.983415 \r\nL 94.632452 200.292506 \r\nL 94.653758 145.651264 \r\nL 94.681151 105.875654 \r\nL 94.717675 205.917339 \r\nL 94.742024 119.937738 \r\nL 94.827247 201.096053 \r\nL 94.79681 77.349712 \r\nL 94.85464 196.676541 \r\nL 94.866815 114.714678 \r\nL 94.967256 144.847716 \r\nL 95.028129 208.327982 \r\nL 94.994649 108.688071 \r\nL 95.076828 150.874324 \r\nL 95.089002 129.58031 \r\nL 95.140745 212.747494 \r\nL 95.171181 157.704479 \r\nL 95.174225 210.738625 \r\nL 95.25336 95.831308 \r\nL 95.283797 185.0251 \r\nL 95.286841 201.899601 \r\nL 95.295972 92.617118 \r\nL 95.384238 176.186075 \r\nL 95.457286 92.215344 \r\nL 95.393369 207.926208 \r\nL 95.49381 142.437073 \r\nL 95.575989 205.113792 \r\nL 95.579033 99.849047 \r\nL 95.597295 160.516896 \r\nL 95.655124 85.385188 \r\nL 95.694692 191.855255 \r\nL 95.706867 125.562572 \r\nL 95.773827 200.694279 \r\nL 95.819482 180.203814 \r\nL 95.926011 17.083636 \r\nL 95.865137 209.935078 \r\nL 95.932098 160.516896 \r\nL 96.023408 74.135521 \r\nL 95.996015 212.747494 \r\nL 96.047757 138.017561 \r\nL 96.078194 208.327982 \r\nL 96.069063 18.690732 \r\nL 96.157329 145.651264 \r\nL 96.160373 109.893392 \r\nL 96.178635 209.533304 \r\nL 96.263858 168.954146 \r\nL 96.324731 211.140399 \r\nL 96.291251 79.760355 \r\nL 96.370386 159.713348 \r\nL 96.443434 81.36745 \r\nL 96.437347 207.122661 \r\nL 96.455609 155.69561 \r\nL 96.516482 209.533304 \r\nL 96.479958 84.581641 \r\nL 96.565181 206.319113 \r\nL 96.656491 50.430865 \r\nL 96.674753 154.088514 \r\nL 96.744757 197.078315 \r\nL 96.750844 17.083636 \r\nL 96.784325 169.35592 \r\nL 96.823892 32.351042 \r\nL 96.82998 211.943947 \r\nL 96.89694 98.643725 \r\nL 96.924333 205.917339 \r\nL 97.009556 160.115122 \r\nL 97.07956 205.917339 \r\nL 97.04608 127.169667 \r\nL 97.109997 156.097384 \r\nL 97.155652 105.875654 \r\nL 97.17087 212.747494 \r\nL 97.219569 148.865455 \r\nL 97.307835 74.537295 \r\nL 97.332185 208.729756 \r\nL 97.350447 17.083636 \r\nL 97.356534 210.738625 \r\nL 97.4448 121.14306 \r\nL 97.450888 190.24816 \r\nL 97.481324 107.884523 \r\nL 97.554372 123.151929 \r\nL 97.572634 206.720887 \r\nL 97.636551 104.670333 \r\nL 97.666988 139.222882 \r\nL 97.688294 201.096053 \r\nL 97.736992 93.822439 \r\nL 97.779604 176.587849 \r\nL 97.877001 88.599379 \r\nL 97.880045 203.506696 \r\nL 97.889176 148.463681 \r\nL 97.931787 88.599379 \r\nL 97.989617 209.13153 \r\nL 97.998748 110.69694 \r\nL 98.099189 155.69561 \r\nL 98.102232 201.497827 \r\nL 98.157018 71.323104 \r\nL 98.208761 192.257029 \r\nL 98.220935 108.688071 \r\nL 98.245285 209.935078 \r\nL 98.318333 180.605588 \r\nL 98.400512 199.890732 \r\nL 98.348769 123.151929 \r\nL 98.41573 172.971885 \r\nL 98.418774 109.089845 \r\nL 98.497909 200.694279 \r\nL 98.522258 199.890732 \r\nL 98.561826 82.572772 \r\nL 98.607481 210.738625 \r\nL 98.644005 63.287627 \r\nL 98.720097 136.008692 \r\nL 98.726184 78.555033 \r\nL 98.808363 200.694279 \r\nL 98.829669 136.008692 \r\nL 98.878367 102.661463 \r\nL 98.850974 210.336851 \r\nL 98.933153 152.079645 \r\nL 98.957503 204.712018 \r\nL 99.000114 124.357251 \r\nL 99.042725 164.534634 \r\nL 99.0549 19.494279 \r\nL 99.079249 195.47122 \r\nL 99.155341 133.598049 \r\nL 99.261869 200.292506 \r\nL 99.207083 87.795831 \r\nL 99.264913 145.24949 \r\nL 99.353179 206.720887 \r\nL 99.307524 35.163459 \r\nL 99.365354 158.508027 \r\nL 99.465795 66.100044 \r\nL 99.374485 209.13153 \r\nL 99.47797 121.14306 \r\nL 99.490144 35.163459 \r\nL 99.529712 209.13153 \r\nL 99.584498 170.963016 \r\nL 99.654502 208.327982 \r\nL 99.642328 108.688071 \r\nL 99.681895 161.320443 \r\nL 99.684939 96.233082 \r\nL 99.788424 212.747494 \r\nL 99.794511 128.374989 \r\nL 99.864515 210.336851 \r\nL 99.824948 82.974545 \r\nL 99.91017 191.453481 \r\nL 99.93452 42.797162 \r\nL 99.919301 203.104922 \r\nL 100.02583 150.070776 \r\nL 100.050179 199.890732 \r\nL 100.129314 103.465011 \r\nL 100.135402 148.865455 \r\nL 100.20845 209.533304 \r\nL 100.156707 68.108914 \r\nL 100.244974 208.327982 \r\nL 100.318022 67.70714 \r\nL 100.290629 213.149268 \r\nL 100.354546 135.205144 \r\nL 100.388026 204.310244 \r\nL 100.442812 82.572772 \r\nL 100.464118 144.847716 \r\nL 100.552384 205.113792 \r\nL 100.488467 75.742616 \r\nL 100.567602 142.035299 \r\nL 100.582821 108.688071 \r\nL 100.579777 195.872993 \r\nL 100.671087 153.686741 \r\nL 100.674131 201.497827 \r\nL 100.762397 110.295166 \r\nL 100.780659 178.194945 \r\nL 100.786746 113.107583 \r\nL 100.862838 199.890732 \r\nL 100.893275 149.669002 \r\nL 100.923711 193.864124 \r\nL 100.990672 80.162129 \r\nL 101.00589 181.409135 \r\nL 101.081982 93.018891 \r\nL 101.109375 191.453481 \r\nL 101.118506 133.999823 \r\nL 101.167205 69.314235 \r\nL 101.136768 211.943947 \r\nL 101.225034 105.875654 \r\nL 101.316344 212.747494 \r\nL 101.298082 55.653925 \r\nL 101.334606 162.525765 \r\nL 101.33765 107.482749 \r\nL 101.352868 199.488958 \r\nL 101.447222 119.134191 \r\nL 101.526357 88.197605 \r\nL 101.453309 203.506696 \r\nL 101.547663 151.276098 \r\nL 101.623755 207.926208 \r\nL 101.587231 88.599379 \r\nL 101.660279 195.069446 \r\nL 101.757676 120.339512 \r\nL 101.708977 201.899601 \r\nL 101.769851 148.463681 \r\nL 101.7942 214.35459 \r\nL 101.788113 40.386519 \r\nL 101.876379 139.624656 \r\nL 101.882466 38.37765 \r\nL 101.897685 204.712018 \r\nL 101.985951 137.214013 \r\nL 102.065087 201.096053 \r\nL 102.031606 105.072106 \r\nL 102.09248 127.973215 \r\nL 102.129004 92.215344 \r\nL 102.147266 176.587849 \r\nL 102.180746 119.535965 \r\nL 102.272056 199.890732 \r\nL 102.235532 119.134191 \r\nL 102.293362 159.311574 \r\nL 102.296405 158.9098 \r\nL 102.299449 117.928869 \r\nL 102.317711 189.042838 \r\nL 102.405977 163.329313 \r\nL 102.497287 122.750155 \r\nL 102.424239 205.113792 \r\nL 102.518593 129.982084 \r\nL 102.58251 200.292506 \r\nL 102.606859 98.241951 \r\nL 102.634252 169.35592 \r\nL 102.716431 99.849047 \r\nL 102.664689 206.319113 \r\nL 102.746868 139.624656 \r\nL 102.762086 199.488958 \r\nL 102.759043 107.884523 \r\nL 102.859484 164.936408 \r\nL 102.899051 211.140399 \r\nL 102.966012 124.759024 \r\nL 103.057322 201.096053 \r\nL 102.984274 97.438404 \r\nL 103.078628 199.890732 \r\nL 103.133414 117.125322 \r\nL 103.102977 209.533304 \r\nL 103.191243 170.963016 \r\nL 103.22168 17.083636 \r\nL 103.227767 213.551042 \r\nL 103.300815 149.669002 \r\nL 103.355601 202.703149 \r\nL 103.306903 18.690732 \r\nL 103.410387 138.821109 \r\nL 103.465173 207.122661 \r\nL 103.468217 109.491619 \r\nL 103.507785 143.240621 \r\nL 103.544309 76.14439 \r\nL 103.532134 209.13153 \r\nL 103.617357 150.070776 \r\nL 103.714754 194.265898 \r\nL 103.708667 105.072106 \r\nL 103.720841 134.80337 \r\nL 103.815195 185.426874 \r\nL 103.833457 52.03796 \r\nL 103.927811 208.729756 \r\nL 103.900418 37.574102 \r\nL 103.946073 156.097384 \r\nL 103.961291 110.295166 \r\nL 104.006946 188.641064 \r\nL 104.052601 151.677871 \r\nL 104.1013 211.140399 \r\nL 104.125649 93.018891 \r\nL 104.153042 123.955477 \r\nL 104.247396 17.083636 \r\nL 104.229134 190.24816 \r\nL 104.25957 154.490288 \r\nL 104.271745 174.57898 \r\nL 104.274789 140.02643 \r\nL 104.332618 208.327982 \r\nL 104.305225 17.083636 \r\nL 104.384361 117.527095 \r\nL 104.387404 116.723548 \r\nL 104.430016 200.292506 \r\nL 104.436103 101.857916 \r\nL 104.50002 143.240621 \r\nL 104.512195 88.197605 \r\nL 104.509151 163.329313 \r\nL 104.551762 151.677871 \r\nL 104.563937 186.632195 \r\nL 104.630898 46.413126 \r\nL 104.658291 159.311574 \r\nL 104.725251 65.296497 \r\nL 104.676553 210.738625 \r\nL 104.767863 171.766563 \r\nL 104.810474 87.394058 \r\nL 104.83178 202.301375 \r\nL 104.880478 154.892062 \r\nL 104.883522 156.900931 \r\nL 104.892653 103.063237 \r\nL 104.89874 156.499157 \r\nL 104.901784 61.680532 \r\nL 104.968745 212.345721 \r\nL 105.008312 172.971885 \r\nL 105.102666 89.804701 \r\nL 105.026574 207.122661 \r\nL 105.133103 127.571441 \r\nL 105.187889 200.694279 \r\nL 105.181801 89.804701 \r\nL 105.242675 175.784302 \r\nL 105.327897 60.475211 \r\nL 105.337028 193.46235 \r\nL 105.35529 113.911131 \r\nL 105.428338 211.542173 \r\nL 105.422251 109.089845 \r\nL 105.467906 133.196275 \r\nL 105.483124 39.582971 \r\nL 105.480081 211.542173 \r\nL 105.577478 119.134191 \r\nL 105.647482 199.087184 \r\nL 105.620089 70.117783 \r\nL 105.68705 174.57898 \r\nL 105.693137 66.100044 \r\nL 105.784447 191.051707 \r\nL 105.799666 146.856585 \r\nL 105.848364 43.198936 \r\nL 105.820971 199.488958 \r\nL 105.851408 150.070776 \r\nL 105.854452 209.13153 \r\nL 105.894019 56.055698 \r\nL 105.957936 160.91867 \r\nL 106.034028 71.724878 \r\nL 105.991417 197.480089 \r\nL 106.070552 114.312905 \r\nL 106.1436 201.497827 \r\nL 106.155775 68.510687 \r\nL 106.180124 133.999823 \r\nL 106.222735 210.738625 \r\nL 106.225779 109.491619 \r\nL 106.259259 124.759024 \r\nL 106.317089 99.447273 \r\nL 106.280565 201.497827 \r\nL 106.362744 127.169667 \r\nL 106.423617 207.524435 \r\nL 106.399268 99.447273 \r\nL 106.47536 168.552373 \r\nL 106.575801 117.125322 \r\nL 106.517971 210.738625 \r\nL 106.584932 142.838847 \r\nL 106.612325 208.327982 \r\nL 106.591019 112.304035 \r\nL 106.697547 163.329313 \r\nL 106.706678 45.207805 \r\nL 106.761464 203.104922 \r\nL 106.807119 146.454812 \r\nL 106.834512 210.336851 \r\nL 106.852774 81.769224 \r\nL 106.913648 125.562572 \r\nL 107.001914 198.68541 \r\nL 106.941041 99.447273 \r\nL 107.020176 126.36612 \r\nL 107.02322 89.001153 \r\nL 107.11453 209.13153 \r\nL 107.126704 168.150599 \r\nL 107.199752 199.488958 \r\nL 107.141923 115.518226 \r\nL 107.230189 184.623326 \r\nL 107.284975 99.849047 \r\nL 107.248451 188.641064 \r\nL 107.339761 131.187406 \r\nL 107.382372 196.274767 \r\nL 107.348892 105.47388 \r\nL 107.449333 171.766563 \r\nL 107.504119 112.304035 \r\nL 107.45542 203.506696 \r\nL 107.555861 171.364789 \r\nL 107.558905 196.676541 \r\nL 107.613691 42.797162 \r\nL 107.665433 183.819778 \r\nL 107.756743 64.091175 \r\nL 107.741525 198.283636 \r\nL 107.778049 150.874324 \r\nL 107.799355 207.122661 \r\nL 107.796311 90.206475 \r\nL 107.881534 135.205144 \r\nL 107.988062 108.688071 \r\nL 107.960669 200.292506 \r\nL 107.991106 124.759024 \r\nL 108.030673 207.122661 \r\nL 108.021542 31.949268 \r\nL 108.100678 144.044169 \r\nL 108.179813 103.063237 \r\nL 108.125027 209.533304 \r\nL 108.207206 114.714678 \r\nL 108.225468 183.016231 \r\nL 108.292429 95.429534 \r\nL 108.316778 154.490288 \r\nL 108.359389 67.305366 \r\nL 108.331996 195.872993 \r\nL 108.42635 140.02643 \r\nL 108.532878 201.096053 \r\nL 108.505485 117.125322 \r\nL 108.535922 150.070776 \r\nL 108.563315 90.206475 \r\nL 108.618101 199.087184 \r\nL 108.645494 123.955477 \r\nL 108.675931 111.098714 \r\nL 108.75811 203.90847 \r\nL 108.855507 101.456142 \r\nL 108.870725 152.883193 \r\nL 108.8829 201.096053 \r\nL 108.885944 102.25969 \r\nL 108.931599 110.69694 \r\nL 108.965079 67.70714 \r\nL 108.998559 209.533304 \r\nL 109.016821 157.302705 \r\nL 109.086826 203.104922 \r\nL 109.083782 85.786962 \r\nL 109.117262 140.829978 \r\nL 109.19031 17.083636 \r\nL 109.181179 201.096053 \r\nL 109.226834 167.347051 \r\nL 109.333363 211.542173 \r\nL 109.239009 110.69694 \r\nL 109.342494 210.738625 \r\nL 109.406411 121.946608 \r\nL 109.455109 139.222882 \r\nL 109.564681 208.729756 \r\nL 109.540332 117.527095 \r\nL 109.567725 166.141729 \r\nL 109.659035 74.537295 \r\nL 109.640773 211.542173 \r\nL 109.680341 152.883193 \r\nL 109.76252 211.140399 \r\nL 109.741214 110.69694 \r\nL 109.789913 152.883193 \r\nL 109.856874 212.747494 \r\nL 109.890354 91.81357 \r\nL 109.981664 210.336851 \r\nL 110.00297 190.649933 \r\nL 110.042537 102.25969 \r\nL 110.112542 169.35592 \r\nL 110.212983 195.872993 \r\nL 110.139935 103.465011 \r\nL 110.216026 145.651264 \r\nL 110.243419 95.831308 \r\nL 110.270812 211.542173 \r\nL 110.325598 112.705809 \r\nL 110.34386 197.881863 \r\nL 110.352991 107.080976 \r\nL 110.43517 127.973215 \r\nL 110.471694 116.723548 \r\nL 110.444301 191.453481 \r\nL 110.474738 148.061907 \r\nL 110.483869 212.345721 \r\nL 110.523437 66.903592 \r\nL 110.58431 125.562572 \r\nL 110.684751 208.327982 \r\nL 110.599528 113.911131 \r\nL 110.699969 168.552373 \r\nL 110.769974 93.822439 \r\nL 110.727362 196.274767 \r\nL 110.812585 133.999823 \r\nL 110.897808 212.345721 \r\nL 110.843022 55.653925 \r\nL 110.922157 129.982084 \r\nL 110.967812 109.893392 \r\nL 110.961725 176.989623 \r\nL 110.998249 119.937738 \r\nL 111.001292 209.13153 \r\nL 111.049991 109.491619 \r\nL 111.107821 112.705809 \r\nL 111.202174 206.319113 \r\nL 111.217393 162.927539 \r\nL 111.235655 100.25082 \r\nL 111.250873 191.855255 \r\nL 111.330008 138.821109 \r\nL 111.339139 143.642395 \r\nL 111.336096 115.518226 \r\nL 111.34827 139.222882 \r\nL 111.357401 98.241951 \r\nL 111.366532 197.881863 \r\nL 111.457842 138.017561 \r\nL 111.466973 212.747494 \r\nL 111.479148 95.027761 \r\nL 111.570458 170.159468 \r\nL 111.655681 98.241951 \r\nL 111.582633 182.212683 \r\nL 111.683074 159.713348 \r\nL 111.743947 107.080976 \r\nL 111.71351 191.051707 \r\nL 111.750034 176.989623 \r\nL 111.774384 195.069446 \r\nL 111.765253 126.36612 \r\nL 111.789602 135.205144 \r\nL 111.850475 102.25969 \r\nL 111.823082 210.336851 \r\nL 111.899174 123.955477 \r\nL 111.978309 195.47122 \r\nL 111.923523 103.465011 \r\nL 112.008746 119.535965 \r\nL 112.030052 207.122661 \r\nL 112.066576 56.457472 \r\nL 112.118318 171.364789 \r\nL 112.191366 76.947938 \r\nL 112.185279 197.881863 \r\nL 112.230934 115.92 \r\nL 112.276589 207.524435 \r\nL 112.337462 101.054368 \r\nL 112.349637 153.284967 \r\nL 112.370942 74.135521 \r\nL 112.367899 203.506696 \r\nL 112.459209 153.284967 \r\nL 112.489645 199.488958 \r\nL 112.556606 78.555033 \r\nL 112.562693 130.383858 \r\nL 112.599217 78.153259 \r\nL 112.571824 191.453481 \r\nL 112.666178 102.25969 \r\nL 112.772706 209.533304 \r\nL 112.769663 17.083636 \r\nL 112.778794 159.713348 \r\nL 112.812274 79.358581 \r\nL 112.803143 211.140399 \r\nL 112.894453 127.169667 \r\nL 112.976632 211.943947 \r\nL 112.912715 82.974545 \r\nL 113.004025 154.088514 \r\nL 113.070986 90.206475 \r\nL 113.067942 212.345721 \r\nL 113.110553 168.552373 \r\nL 113.171427 204.310244 \r\nL 113.159252 93.822439 \r\nL 113.210994 126.36612 \r\nL 113.226213 46.8149 \r\nL 113.256649 203.506696 \r\nL 113.311435 139.222882 \r\nL 113.408833 207.926208 \r\nL 113.390571 44.404257 \r\nL 113.421007 168.552373 \r\nL 113.436226 94.224213 \r\nL 113.497099 192.257029 \r\nL 113.530579 136.812239 \r\nL 113.603627 205.917339 \r\nL 113.588409 32.351042 \r\nL 113.634064 158.106253 \r\nL 113.637108 72.528426 \r\nL 113.734505 190.649933 \r\nL 113.743636 158.508027 \r\nL 113.801466 196.274767 \r\nL 113.758854 49.627317 \r\nL 113.850164 150.874324 \r\nL 113.862339 94.224213 \r\nL 113.898863 210.336851 \r\nL 113.956693 115.116452 \r\nL 113.984086 194.667672 \r\nL 114.002348 86.188736 \r\nL 114.069308 161.320443 \r\nL 114.102789 199.087184 \r\nL 114.139313 70.117783 \r\nL 114.163662 134.401596 \r\nL 114.215404 82.170998 \r\nL 114.251928 203.90847 \r\nL 114.273234 158.106253 \r\nL 114.32802 109.089845 \r\nL 114.358457 195.47122 \r\nL 114.382806 133.196275 \r\nL 114.422374 198.68541 \r\nL 114.449767 113.509357 \r\nL 114.486291 127.973215 \r\nL 114.56847 17.083636 \r\nL 114.538033 202.301375 \r\nL 114.592819 111.098714 \r\nL 114.620212 213.551042 \r\nL 114.611081 59.269889 \r\nL 114.702391 180.605588 \r\nL 114.711522 82.572772 \r\nL 114.708478 203.90847 \r\nL 114.815007 132.794501 \r\nL 114.827181 191.051707 \r\nL 114.903273 56.859246 \r\nL 114.921535 177.793171 \r\nL 114.982408 70.519557 \r\nL 114.930666 213.149268 \r\nL 115.031107 174.980754 \r\nL 115.095024 17.083636 \r\nL 115.076762 208.327982 \r\nL 115.137635 196.274767 \r\nL 115.204596 91.81357 \r\nL 115.14981 203.506696 \r\nL 115.259382 159.311574 \r\nL 115.286775 101.456142 \r\nL 115.36591 207.926208 \r\nL 115.466351 84.581641 \r\nL 115.478526 124.759024 \r\nL 115.578967 201.899601 \r\nL 115.524181 17.887184 \r\nL 115.588098 112.304035 \r\nL 115.652015 205.113792 \r\nL 115.603316 17.083636 \r\nL 115.69767 171.364789 \r\nL 115.782893 92.617118 \r\nL 115.709845 203.104922 \r\nL 115.807242 185.426874 \r\nL 115.91377 88.599379 \r\nL 115.877246 196.274767 \r\nL 115.922901 105.875654 \r\nL 115.968556 199.087184 \r\nL 115.932032 82.572772 \r\nL 116.035517 172.168337 \r\nL 116.038561 201.497827 \r\nL 116.068997 70.92133 \r\nL 116.145089 193.864124 \r\nL 116.21205 78.153259 \r\nL 116.239443 210.336851 \r\nL 116.257705 124.357251 \r\nL 116.300316 189.846386 \r\nL 116.288141 46.8149 \r\nL 116.352058 179.400266 \r\nL 116.431194 39.582971 \r\nL 116.391626 188.641064 \r\nL 116.46163 80.162129 \r\nL 116.507285 212.345721 \r\nL 116.510329 39.181197 \r\nL 116.574246 152.883193 \r\nL 116.592508 205.917339 \r\nL 116.61077 17.083636 \r\nL 116.680774 142.437073 \r\nL 116.686862 36.770554 \r\nL 116.695993 209.935078 \r\nL 116.787303 112.705809 \r\nL 116.887744 212.345721 \r\nL 116.799477 17.083636 \r\nL 116.899918 168.150599 \r\nL 116.902962 206.720887 \r\nL 116.954704 95.429534 \r\nL 117.003403 160.115122 \r\nL 117.006447 31.949268 \r\nL 117.027752 210.738625 \r\nL 117.112975 104.670333 \r\nL 117.225591 204.712018 \r\nL 117.176892 56.457472 \r\nL 117.228635 138.821109 \r\nL 117.30777 87.795831 \r\nL 117.262115 199.488958 \r\nL 117.335163 130.785632 \r\nL 117.414298 190.649933 \r\nL 117.368643 86.59051 \r\nL 117.441691 128.776763 \r\nL 117.517783 35.163459 \r\nL 117.484303 200.292506 \r\nL 117.551263 114.312905 \r\nL 117.5817 212.345721 \r\nL 117.563438 89.001153 \r\nL 117.669966 123.955477 \r\nL 117.724752 17.083636 \r\nL 117.676054 183.418004 \r\nL 117.779538 123.955477 \r\nL 117.785626 176.587849 \r\nL 117.803888 17.083636 \r\nL 117.870848 77.349712 \r\nL 117.873892 27.93153 \r\nL 117.943896 178.998492 \r\nL 117.974333 86.188736 \r\nL 117.977377 193.864124 \r\nL 117.989551 17.083636 \r\nL 118.086949 163.329313 \r\nL 118.120429 21.904922 \r\nL 118.175215 197.078315 \r\nL 118.190433 188.641064 \r\nL 118.233045 205.515565 \r\nL 118.223914 34.359911 \r\nL 118.284787 130.785632 \r\nL 118.318267 78.956807 \r\nL 118.324355 190.649933 \r\nL 118.394359 100.25082 \r\nL 118.497844 200.292506 \r\nL 118.415665 99.447273 \r\nL 118.503931 107.482749 \r\nL 118.506975 108.688071 \r\nL 118.531324 211.943947 \r\nL 118.589154 34.761685 \r\nL 118.616547 100.25082 \r\nL 118.680464 197.078315 \r\nL 118.665245 21.503149 \r\nL 118.726119 141.231752 \r\nL 118.796123 64.091175 \r\nL 118.805254 195.47122 \r\nL 118.835691 132.392727 \r\nL 118.939175 163.731086 \r\nL 118.89352 80.965676 \r\nL 118.945263 149.267228 \r\nL 118.966568 21.503149 \r\nL 119.033529 212.747494 \r\nL 119.051791 169.35592 \r\nL 119.143101 203.90847 \r\nL 119.127883 45.609579 \r\nL 119.155276 163.329313 \r\nL 119.252673 17.083636 \r\nL 119.161363 209.13153 \r\nL 119.270935 82.170998 \r\nL 119.307459 194.265898 \r\nL 119.334852 74.537295 \r\nL 119.383551 133.196275 \r\nL 119.392682 31.949268 \r\nL 119.435293 190.649933 \r\nL 119.487035 123.553703 \r\nL 119.59052 200.292506 \r\nL 119.55704 75.340843 \r\nL 119.596607 134.80337 \r\nL 119.630088 189.444612 \r\nL 119.605738 93.822439 \r\nL 119.703136 122.750155 \r\nL 119.706179 122.348381 \r\nL 119.71531 133.999823 \r\nL 119.748791 201.096053 \r\nL 119.727485 67.70714 \r\nL 119.824882 143.642395 \r\nL 119.919236 106.277428 \r\nL 119.858363 203.104922 \r\nL 119.934454 146.856585 \r\nL 120.034895 204.310244 \r\nL 119.958804 84.179867 \r\nL 120.037939 125.160798 \r\nL 120.089681 86.59051 \r\nL 120.044026 207.524435 \r\nL 120.114031 119.937738 \r\nL 120.153598 202.703149 \r\nL 120.168817 61.278758 \r\nL 120.226646 196.676541 \r\nL 120.275345 72.9302 \r\nL 120.342306 81.36745 \r\nL 120.418397 196.274767 \r\nL 120.448834 46.8149 \r\nL 120.457965 178.194945 \r\nL 120.467096 21.904922 \r\nL 120.552319 211.140399 \r\nL 120.567537 168.954146 \r\nL 120.631454 46.8149 \r\nL 120.658847 173.775432 \r\nL 120.683196 105.072106 \r\nL 120.692327 194.265898 \r\nL 120.737982 17.083636 \r\nL 120.792768 151.276098 \r\nL 120.893209 76.546164 \r\nL 120.862773 205.515565 \r\nL 120.90234 154.088514 \r\nL 120.941908 189.042838 \r\nL 120.984519 49.225543 \r\nL 120.999738 105.47388 \r\nL 121.002781 60.475211 \r\nL 121.097135 191.051707 \r\nL 121.103222 127.973215 \r\nL 121.164096 208.729756 \r\nL 121.133659 91.411796 \r\nL 121.212794 144.847716 \r\nL 121.252362 66.501818 \r\nL 121.270624 196.676541 \r\nL 121.32541 104.268559 \r\nL 121.401502 193.060576 \r\nL 121.407589 61.680532 \r\nL 121.422807 111.500488 \r\nL 121.495855 64.894723 \r\nL 121.462375 187.435743 \r\nL 121.526292 104.670333 \r\nL 121.611515 180.203814 \r\nL 121.614558 68.108914 \r\nL 121.635864 80.563902 \r\nL 121.745436 203.90847 \r\nL 121.644995 74.537295 \r\nL 121.751523 181.810909 \r\nL 121.763698 44.404257 \r\nL 121.842833 190.24816 \r\nL 121.861095 138.419335 \r\nL 121.903707 206.319113 \r\nL 121.918925 34.359911 \r\nL 121.955449 107.482749 \r\nL 121.958493 37.975876 \r\nL 121.991973 208.729756 \r\nL 122.061977 119.535965 \r\nL 122.098501 185.0251 \r\nL 122.138069 28.735078 \r\nL 122.171549 153.284967 \r\nL 122.275034 76.14439 \r\nL 122.177637 195.069446 \r\nL 122.281121 150.070776 \r\nL 122.372431 95.831308 \r\nL 122.293296 201.497827 \r\nL 122.393737 98.241951 \r\nL 122.463741 206.720887 \r\nL 122.427217 86.992284 \r\nL 122.503309 94.224213 \r\nL 122.515484 198.283636 \r\nL 122.57027 44.002483 \r\nL 122.615925 167.748825 \r\nL 122.701147 69.314235 \r\nL 122.722453 194.667672 \r\nL 122.731584 77.751486 \r\nL 122.768108 199.890732 \r\nL 122.780283 54.448603 \r\nL 122.847243 161.722217 \r\nL 122.880724 50.430865 \r\nL 122.853331 187.837517 \r\nL 122.956815 72.528426 \r\nL 122.962903 205.917339 \r\nL 123.02682 64.492949 \r\nL 123.069431 175.784302 \r\nL 123.121173 73.733747 \r\nL 123.154654 209.935078 \r\nL 123.179003 150.47255 \r\nL 123.18509 200.694279 \r\nL 123.200309 60.073437 \r\nL 123.282488 151.677871 \r\nL 123.285531 57.26102 \r\nL 123.361623 207.524435 \r\nL 123.395103 101.054368 \r\nL 123.489457 197.480089 \r\nL 123.422496 71.323104 \r\nL 123.504675 163.329313 \r\nL 123.547287 90.206475 \r\nL 123.586854 193.060576 \r\nL 123.614247 133.999823 \r\nL 123.647728 75.742616 \r\nL 123.723819 203.104922 \r\nL 123.763387 81.36745 \r\nL 123.836435 114.714678 \r\nL 123.897308 197.480089 \r\nL 123.942963 17.083636 \r\nL 124.028186 198.68541 \r\nL 124.052535 136.410466 \r\nL 124.152976 65.296497 \r\nL 124.107321 200.292506 \r\nL 124.165151 95.429534 \r\nL 124.171238 110.69694 \r\nL 124.177326 78.956807 \r\nL 124.232112 211.140399 \r\nL 124.286898 166.543503 \r\nL 124.393426 94.625987 \r\nL 124.350815 183.016231 \r\nL 124.39647 180.605588 \r\nL 124.475605 77.349712 \r\nL 124.451256 194.265898 \r\nL 124.515173 99.849047 \r\nL 124.609526 197.881863 \r\nL 124.530391 54.850377 \r\nL 124.630832 176.186075 \r\nL 124.661269 65.698271 \r\nL 124.728229 198.283636 \r\nL 124.743448 95.831308 \r\nL 124.828671 205.515565 \r\nL 124.801278 62.885854 \r\nL 124.856064 127.169667 \r\nL 124.8865 70.117783 \r\nL 124.929112 198.68541 \r\nL 124.962592 141.231752 \r\nL 125.041727 203.506696 \r\nL 124.983898 74.939069 \r\nL 125.06912 117.125322 \r\nL 125.133037 66.501818 \r\nL 125.12695 197.480089 \r\nL 125.181736 97.438404 \r\nL 125.206085 201.899601 \r\nL 125.230435 78.153259 \r\nL 125.294352 142.437073 \r\nL 125.300439 201.497827 \r\nL 125.306526 82.170998 \r\nL 125.406967 181.409135 \r\nL 125.449579 20.297827 \r\nL 125.510452 204.712018 \r\nL 125.519583 121.946608 \r\nL 125.595675 199.087184 \r\nL 125.601762 81.769224 \r\nL 125.629155 129.982084 \r\nL 125.64133 17.083636 \r\nL 125.656548 212.345721 \r\nL 125.738727 132.392727 \r\nL 125.811775 195.872993 \r\nL 125.805688 47.216674 \r\nL 125.817862 130.383858 \r\nL 125.820906 33.958137 \r\nL 125.924391 194.667672 \r\nL 125.991351 17.083636 \r\nL 125.970046 202.301375 \r\nL 126.046137 122.750155 \r\nL 126.137447 186.230421 \r\nL 126.122229 70.519557 \r\nL 126.155709 132.794501 \r\nL 126.16484 85.786962 \r\nL 126.177015 195.069446 \r\nL 126.259194 131.187406 \r\nL 126.271369 203.104922 \r\nL 126.353548 85.786962 \r\nL 126.37181 178.998492 \r\nL 126.453989 86.992284 \r\nL 126.472251 209.533304 \r\nL 126.55443 81.769224 \r\nL 126.584866 133.196275 \r\nL 126.633565 199.087184 \r\nL 126.603128 63.689401 \r\nL 126.694438 104.268559 \r\nL 126.706613 209.13153 \r\nL 126.7127 70.117783 \r\nL 126.807054 158.9098 \r\nL 126.886189 78.153259 \r\nL 126.840534 201.497827 \r\nL 126.916626 132.392727 \r\nL 127.001849 201.497827 \r\nL 126.931844 82.974545 \r\nL 127.023154 138.017561 \r\nL 127.074897 102.661463 \r\nL 127.111421 205.917339 \r\nL 127.13577 107.080976 \r\nL 127.150988 168.954146 \r\nL 127.199687 74.135521 \r\nL 127.248386 141.231752 \r\nL 127.26056 193.864124 \r\nL 127.312303 88.599379 \r\nL 127.354914 184.623326 \r\nL 127.370132 44.806031 \r\nL 127.418831 195.872993 \r\nL 127.464486 155.69561 \r\nL 127.50101 210.336851 \r\nL 127.546665 41.59184 \r\nL 127.567971 136.410466 \r\nL 127.589276 62.082306 \r\nL 127.59232 204.310244 \r\nL 127.677543 115.518226 \r\nL 127.695805 77.349712 \r\nL 127.74146 185.0251 \r\nL 127.759722 17.083636 \r\nL 127.851032 68.510687 \r\nL 127.878425 199.087184 \r\nL 127.887556 17.083636 \r\nL 127.963647 145.24949 \r\nL 128.061045 41.59184 \r\nL 128.064088 212.747494 \r\nL 128.073219 42.395388 \r\nL 128.109743 184.623326 \r\nL 128.1067 17.083636 \r\nL 128.185835 143.240621 \r\nL 128.201053 89.001153 \r\nL 128.252796 195.47122 \r\nL 128.295407 111.098714 \r\nL 128.3228 189.042838 \r\nL 128.383673 41.190067 \r\nL 128.404979 152.481419 \r\nL 128.462809 32.351042 \r\nL 128.423241 194.265898 \r\nL 128.514551 142.035299 \r\nL 128.56325 208.729756 \r\nL 128.566293 51.234412 \r\nL 128.624123 150.47255 \r\nL 128.730651 46.011353 \r\nL 128.715433 208.327982 \r\nL 128.736739 103.465011 \r\nL 128.751957 172.971885 \r\nL 128.74587 80.162129 \r\nL 128.803699 140.428204 \r\nL 128.858485 33.958137 \r\nL 128.864573 204.712018 \r\nL 128.913271 151.276098 \r\nL 128.919359 192.658803 \r\nL 128.998494 63.287627 \r\nL 129.016756 110.295166 \r\nL 129.077629 60.876984 \r\nL 129.025887 186.230421 \r\nL 129.114153 117.928869 \r\nL 129.117197 166.945277 \r\nL 129.175027 50.832639 \r\nL 129.223725 161.320443 \r\nL 129.321123 63.287627 \r\nL 129.308948 199.890732 \r\nL 129.333297 84.983415 \r\nL 129.357647 198.283636 \r\nL 129.409389 53.243282 \r\nL 129.442869 145.24949 \r\nL 129.518961 20.297827 \r\nL 129.491568 197.078315 \r\nL 129.549398 161.722217 \r\nL 129.640708 202.301375 \r\nL 129.610271 33.556364 \r\nL 129.655926 179.80204 \r\nL 129.716799 19.092506 \r\nL 129.668101 187.033969 \r\nL 129.765498 82.974545 \r\nL 129.786804 205.917339 \r\nL 129.811153 61.278758 \r\nL 129.878114 181.409135 \r\nL 129.890288 42.797162 \r\nL 129.957249 202.703149 \r\nL 129.990729 58.064568 \r\nL 130.097258 194.667672 \r\nL 130.02421 18.690732 \r\nL 130.100301 80.162129 \r\nL 130.109432 212.345721 \r\nL 130.152044 17.083636 \r\nL 130.212917 136.812239 \r\nL 130.249441 31.145721 \r\nL 130.258572 210.738625 \r\nL 130.316402 155.69561 \r\nL 130.419886 212.747494 \r\nL 130.395537 67.305366 \r\nL 130.429017 174.980754 \r\nL 130.465541 62.885854 \r\nL 130.520327 207.122661 \r\nL 130.541633 144.847716 \r\nL 130.63903 197.078315 \r\nL 130.611637 53.243282 \r\nL 130.648161 132.392727 \r\nL 130.715122 78.153259 \r\nL 130.727297 199.488958 \r\nL 130.757733 112.705809 \r\nL 130.818607 52.03796 \r\nL 130.876436 197.480089 \r\nL 130.97079 55.252151 \r\nL 130.989052 158.106253 \r\nL 131.034707 17.083636 \r\nL 131.086449 188.23929 \r\nL 131.098624 167.748825 \r\nL 131.122973 60.475211 \r\nL 131.126017 205.515565 \r\nL 131.214283 135.205144 \r\nL 131.317768 203.90847 \r\nL 131.253851 54.046829 \r\nL 131.323855 123.151929 \r\nL 131.378641 57.662794 \r\nL 131.409078 177.391397 \r\nL 131.430384 158.508027 \r\nL 131.512563 93.822439 \r\nL 131.451689 196.676541 \r\nL 131.536912 97.840177 \r\nL 131.558218 195.47122 \r\nL 131.582567 62.48408 \r\nL 131.649528 157.704479 \r\nL 131.722576 17.083636 \r\nL 131.658659 197.881863 \r\nL 131.762143 79.358581 \r\nL 131.783449 198.68541 \r\nL 131.768231 17.083636 \r\nL 131.871715 150.874324 \r\nL 131.874759 31.145721 \r\nL 131.969113 200.694279 \r\nL 131.981287 168.552373 \r\nL 132.029986 17.083636 \r\nL 132.090859 193.46235 \r\nL 132.093903 92.617118 \r\nL 132.15782 54.850377 \r\nL 132.203475 199.488958 \r\nL 132.28261 66.100044 \r\nL 132.279567 207.926208 \r\nL 132.313047 154.088514 \r\nL 132.36479 206.720887 \r\nL 132.370877 113.911131 \r\nL 132.389139 175.382528 \r\nL 132.43175 21.904922 \r\nL 132.428707 207.524435 \r\nL 132.498711 84.179867 \r\nL 132.568715 196.274767 \r\nL 132.516973 70.519557 \r\nL 132.61437 176.186075 \r\nL 132.626545 80.162129 \r\nL 132.653938 203.506696 \r\nL 132.733073 105.875654 \r\nL 132.775685 207.926208 \r\nL 132.800034 66.903592 \r\nL 132.842645 109.089845 \r\nL 132.882213 194.265898 \r\nL 132.906562 74.939069 \r\nL 132.943086 139.222882 \r\nL 132.955261 48.020222 \r\nL 133.013091 185.426874 \r\nL 133.052658 84.581641 \r\nL 133.156143 212.747494 \r\nL 133.089182 34.359911 \r\nL 133.165274 159.311574 \r\nL 133.174405 85.786962 \r\nL 133.250497 191.855255 \r\nL 133.268759 170.159468 \r\nL 133.271802 211.943947 \r\nL 133.350938 54.046829 \r\nL 133.375287 117.125322 \r\nL 133.472684 45.609579 \r\nL 133.387462 212.345721 \r\nL 133.484859 105.875654 \r\nL 133.490946 188.23929 \r\nL 133.548776 17.083636 \r\nL 133.594431 131.58918 \r\nL 133.679654 19.092506 \r\nL 133.664435 192.658803 \r\nL 133.700959 170.963016 \r\nL 133.704003 201.497827 \r\nL 133.761833 56.859246 \r\nL 133.810531 173.775432 \r\nL 133.868361 52.439734 \r\nL 133.898798 185.0251 \r\nL 133.920103 89.402927 \r\nL 133.971846 204.712018 \r\nL 133.993151 76.546164 \r\nL 134.032719 195.872993 \r\nL 134.111854 32.351042 \r\nL 134.148378 114.312905 \r\nL 134.157509 60.475211 \r\nL 134.203164 184.221552 \r\nL 134.242732 97.840177 \r\nL 134.321867 203.104922 \r\nL 134.267081 54.046829 \r\nL 134.352304 198.283636 \r\nL 134.382741 17.887184 \r\nL 134.46492 135.205144 \r\nL 134.53188 31.145721 \r\nL 134.486225 194.667672 \r\nL 134.574492 113.911131 \r\nL 134.592754 199.488958 \r\nL 134.662758 33.15459 \r\nL 134.68102 115.92 \r\nL 134.684064 25.922661 \r\nL 134.735806 184.623326 \r\nL 134.787548 82.974545 \r\nL 134.790592 204.310244 \r\nL 134.842334 65.698271 \r\nL 134.89712 125.964346 \r\nL 134.95495 43.60071 \r\nL 134.991474 203.104922 \r\nL 135.009736 79.760355 \r\nL 135.098002 203.506696 \r\nL 135.085828 50.029091 \r\nL 135.119308 113.107583 \r\nL 135.204531 46.011353 \r\nL 135.201487 158.9098 \r\nL 135.222793 119.937738 \r\nL 135.280622 203.104922 \r\nL 135.32019 52.03796 \r\nL 135.335408 162.123991 \r\nL 135.371932 201.899601 \r\nL 135.359758 49.627317 \r\nL 135.420631 152.481419 \r\nL 135.448024 17.887184 \r\nL 135.460199 196.274767 \r\nL 135.533247 37.172328 \r\nL 135.551509 211.542173 \r\nL 135.584989 26.726208 \r\nL 135.645862 183.016231 \r\nL 135.654993 56.457472 \r\nL 135.755434 201.899601 \r\nL 135.804133 39.984745 \r\nL 135.861963 212.345721 \r\nL 135.865006 188.23929 \r\nL 135.86805 209.533304 \r\nL 135.898487 61.680532 \r\nL 135.965447 116.723548 \r\nL 136.035452 199.087184 \r\nL 135.998928 20.297827 \r\nL 136.05067 85.385188 \r\nL 136.132849 17.083636 \r\nL 136.08415 191.453481 \r\nL 136.157198 71.323104 \r\nL 136.227203 207.926208 \r\nL 136.184591 38.37765 \r\nL 136.26677 125.562572 \r\nL 136.272858 195.47122 \r\nL 136.379386 33.556364 \r\nL 136.409823 210.336851 \r\nL 136.394604 17.083636 \r\nL 136.492002 89.402927 \r\nL 136.543744 193.864124 \r\nL 136.574181 32.351042 \r\nL 136.601574 148.061907 \r\nL 136.616792 17.083636 \r\nL 136.653316 211.140399 \r\nL 136.711146 138.017561 \r\nL 136.772019 188.641064 \r\nL 136.74767 64.492949 \r\nL 136.817674 136.008692 \r\nL 136.90594 69.716009 \r\nL 136.881591 182.212683 \r\nL 136.924202 111.500488 \r\nL 136.978988 195.47122 \r\nL 137.009425 56.055698 \r\nL 137.033774 76.546164 \r\nL 137.097691 51.234412 \r\nL 137.106822 195.47122 \r\nL 137.152477 17.083636 \r\nL 137.219438 93.822439 \r\nL 137.2377 206.319113 \r\nL 137.286399 22.306696 \r\nL 137.325966 68.912461 \r\nL 137.395971 17.887184 \r\nL 137.347272 191.453481 \r\nL 137.435538 42.797162 \r\nL 137.459888 193.060576 \r\nL 137.548154 87.795831 \r\nL 137.599896 66.903592 \r\nL 137.581634 211.542173 \r\nL 137.621202 141.633525 \r\nL 137.721643 209.935078 \r\nL 137.691206 17.083636 \r\nL 137.72773 114.312905 \r\nL 137.809909 193.46235 \r\nL 137.840346 66.501818 \r\nL 137.898176 205.515565 \r\nL 137.952962 166.141729 \r\nL 138.004704 29.940399 \r\nL 137.974267 202.301375 \r\nL 138.065577 105.072106 \r\nL 138.141669 199.488958 \r\nL 138.102101 73.733747 \r\nL 138.147756 113.911131 \r\nL 138.196455 17.083636 \r\nL 138.214717 207.926208 \r\nL 138.257328 56.055698 \r\nL 138.327333 200.694279 \r\nL 138.269503 17.083636 \r\nL 138.3669 191.855255 \r\nL 138.369944 71.724878 \r\nL 138.439948 197.480089 \r\nL 138.479516 107.884523 \r\nL 138.48256 190.649933 \r\nL 138.500822 45.609579 \r\nL 138.592132 148.865455 \r\nL 138.598219 22.306696 \r\nL 138.601263 210.738625 \r\nL 138.704747 119.535965 \r\nL 138.723009 210.336851 \r\nL 138.786926 91.81357 \r\nL 138.814319 165.739956 \r\nL 138.875193 80.162129 \r\nL 138.844756 194.265898 \r\nL 138.923891 154.892062 \r\nL 138.987808 213.149268 \r\nL 138.993896 75.742616 \r\nL 139.036507 191.453481 \r\nL 139.060856 71.323104 \r\nL 139.146079 183.418004 \r\nL 139.173472 67.305366 \r\nL 139.152166 196.274767 \r\nL 139.276957 143.642395 \r\nL 139.359136 195.069446 \r\nL 139.286088 25.520887 \r\nL 139.383485 125.562572 \r\nL 139.416965 66.100044 \r\nL 139.39566 206.720887 \r\nL 139.477839 72.528426 \r\nL 139.569149 17.083636 \r\nL 139.590454 204.310244 \r\nL 139.593498 206.319113 \r\nL 139.596542 164.13286 \r\nL 139.64524 17.083636 \r\nL 139.706114 189.042838 \r\nL 139.709157 111.500488 \r\nL 139.773074 17.083636 \r\nL 139.721332 195.872993 \r\nL 139.800467 132.392727 \r\nL 139.897865 197.480089 \r\nL 139.82786 89.804701 \r\nL 139.906996 171.766563 \r\nL 139.910039 58.868115 \r\nL 139.937432 197.881863 \r\nL 140.019612 79.760355 \r\nL 140.113965 195.872993 \r\nL 140.110922 17.083636 \r\nL 140.138315 172.168337 \r\nL 140.141358 74.135521 \r\nL 140.241799 213.952816 \r\nL 140.247887 101.456142 \r\nL 140.263105 208.729756 \r\nL 140.323978 19.494279 \r\nL 140.357459 101.857916 \r\nL 140.360502 103.465011 \r\nL 140.363546 77.751486 \r\nL 140.467031 212.747494 \r\nL 140.372677 46.413126 \r\nL 140.473118 127.571441 \r\nL 140.537035 65.296497 \r\nL 140.488336 195.872993 \r\nL 140.576603 182.212683 \r\nL 140.649651 195.069446 \r\nL 140.613127 74.135521 \r\nL 140.652694 174.57898 \r\nL 140.704437 51.636186 \r\nL 140.674 201.096053 \r\nL 140.76531 133.598049 \r\nL 140.832271 195.872993 \r\nL 140.847489 76.14439 \r\nL 140.874882 188.23929 \r\nL 140.887057 55.252151 \r\nL 140.963148 203.90847 \r\nL 140.987498 135.205144 \r\nL 141.087939 206.720887 \r\nL 141.002716 22.70847 \r\nL 141.09707 189.042838 \r\nL 141.197511 62.885854 \r\nL 141.194467 194.265898 \r\nL 141.206642 74.537295 \r\nL 141.218816 183.819778 \r\nL 141.319257 136.812239 \r\nL 141.352738 17.083636 \r\nL 141.419698 199.087184 \r\nL 141.498834 17.083636 \r\nL 141.489703 211.140399 \r\nL 141.532314 80.965676 \r\nL 141.608406 199.890732 \r\nL 141.611449 17.887184 \r\nL 141.641886 78.956807 \r\nL 141.675366 210.336851 \r\nL 141.672323 17.083636 \r\nL 141.751458 115.92 \r\nL 141.787982 17.083636 \r\nL 141.839724 205.917339 \r\nL 141.864074 99.849047 \r\nL 141.964515 189.846386 \r\nL 141.897554 48.020222 \r\nL 141.973646 169.757694 \r\nL 141.98582 37.574102 \r\nL 142.064956 184.221552 \r\nL 142.089305 38.779424 \r\nL 142.159309 194.265898 \r\nL 142.119742 31.949268 \r\nL 142.201921 134.80337 \r\nL 142.241488 46.413126 \r\nL 142.232357 203.506696 \r\nL 142.265838 93.420665 \r\nL 142.320624 199.087184 \r\nL 142.332798 48.823769 \r\nL 142.37541 111.098714 \r\nL 142.478894 199.890732 \r\nL 142.396715 48.020222 \r\nL 142.484982 120.741286 \r\nL 142.488025 21.503149 \r\nL 142.503244 201.497827 \r\nL 142.59151 74.939069 \r\nL 142.597597 203.506696 \r\nL 142.701082 53.645055 \r\nL 142.704126 146.454812 \r\nL 142.743693 44.002483 \r\nL 142.801523 186.230421 \r\nL 142.813698 87.394058 \r\nL 142.868484 199.890732 \r\nL 142.850222 52.841508 \r\nL 142.926313 193.46235 \r\nL 142.944575 65.698271 \r\nL 142.965881 193.864124 \r\nL 143.035885 142.437073 \r\nL 143.066322 194.265898 \r\nL 143.072409 66.501818 \r\nL 143.142414 93.822439 \r\nL 143.215462 202.301375 \r\nL 143.233724 80.965676 \r\nL 143.255029 187.435743 \r\nL 143.35547 208.729756 \r\nL 143.370689 33.15459 \r\nL 143.373732 205.515565 \r\nL 143.431562 31.145721 \r\nL 143.483304 125.964346 \r\nL 143.586789 60.876984 \r\nL 143.577658 195.069446 \r\nL 143.59592 73.733747 \r\nL 143.662881 195.47122 \r\nL 143.605051 23.913792 \r\nL 143.708536 147.660133 \r\nL 143.77854 32.752816 \r\nL 143.732885 207.926208 \r\nL 143.818108 68.108914 \r\nL 143.878981 204.310244 \r\nL 143.875937 39.181197 \r\nL 143.930723 164.13286 \r\nL 143.985509 67.70714 \r\nL 143.967247 208.327982 \r\nL 144.043339 105.875654 \r\nL 144.107256 209.13153 \r\nL 144.076819 17.083636 \r\nL 144.152911 91.81357 \r\nL 144.253352 194.265898 \r\nL 144.241177 17.083636 \r\nL 144.256396 85.786962 \r\nL 144.259439 35.565233 \r\nL 144.280745 196.274767 \r\nL 144.35988 162.123991 \r\nL 144.365968 207.122661 \r\nL 144.381186 17.083636 \r\nL 144.463365 105.875654 \r\nL 144.515107 28.735078 \r\nL 144.512064 182.212683 \r\nL 144.572937 118.732417 \r\nL 144.615548 187.837517 \r\nL 144.621636 17.083636 \r\nL 144.661203 99.045499 \r\nL 144.664247 30.743947 \r\nL 144.706858 209.935078 \r\nL 144.767732 185.828647 \r\nL 144.852954 25.520887 \r\nL 144.792081 211.140399 \r\nL 144.889478 27.127982 \r\nL 144.971657 191.453481 \r\nL 144.956439 17.083636 \r\nL 145.005138 191.051707 \r\nL 145.0234 46.413126 \r\nL 145.096448 194.265898 \r\nL 145.11471 140.02643 \r\nL 145.136015 58.466341 \r\nL 145.145146 171.766563 \r\nL 145.14819 29.136851 \r\nL 145.193845 208.729756 \r\nL 145.254718 129.982084 \r\nL 145.279068 17.083636 \r\nL 145.367334 207.926208 \r\nL 145.42212 37.172328 \r\nL 145.47995 88.197605 \r\nL 145.580391 182.212683 \r\nL 145.525605 17.083636 \r\nL 145.589522 140.02643 \r\nL 145.680832 61.680532 \r\nL 145.668657 191.051707 \r\nL 145.699094 138.017561 \r\nL 145.702137 138.017561 \r\nL 145.741705 52.03796 \r\nL 145.784316 200.292506 \r\nL 145.808666 65.698271 \r\nL 145.896932 195.47122 \r\nL 145.823884 37.574102 \r\nL 145.921281 181.007361 \r\nL 146.012591 72.528426 \r\nL 145.985198 191.453481 \r\nL 146.030853 103.063237 \r\nL 146.088683 209.13153 \r\nL 146.116076 49.225543 \r\nL 146.140425 113.107583 \r\nL 146.164775 198.283636 \r\nL 146.201299 38.779424 \r\nL 146.24391 139.222882 \r\nL 146.268259 17.083636 \r\nL 146.332176 202.703149 \r\nL 146.350438 97.03663 \r\nL 146.408268 203.104922 \r\nL 146.42653 19.494279 \r\nL 146.46001 80.563902 \r\nL 146.466098 189.846386 \r\nL 146.511753 51.234412 \r\nL 146.57567 104.268559 \r\nL 146.606106 23.913792 \r\nL 146.676111 183.819778 \r\nL 146.685242 99.447273 \r\nL 146.755246 195.872993 \r\nL 146.749159 57.662794 \r\nL 146.797857 171.364789 \r\nL 146.840469 22.306696 \r\nL 146.910473 125.160798 \r\nL 146.977434 49.627317 \r\nL 146.91656 200.292506 \r\nL 147.017001 83.376319 \r\nL 147.111355 203.104922 \r\nL 147.035263 17.887184 \r\nL 147.129617 192.257029 \r\nL 147.135704 17.083636 \r\nL 147.239189 52.03796 \r\nL 147.309193 193.060576 \r\nL 147.254407 19.494279 \r\nL 147.348761 97.03663 \r\nL 147.391372 212.747494 \r\nL 147.385285 17.083636 \r\nL 147.461377 125.964346 \r\nL 147.540512 37.172328 \r\nL 147.543556 198.283636 \r\nL 147.570949 97.438404 \r\nL 147.659215 203.506696 \r\nL 147.674434 27.93153 \r\nL 147.680521 199.890732 \r\nL 147.683565 52.841508 \r\nL 147.695739 209.533304 \r\nL 147.790093 151.677871 \r\nL 147.829661 209.935078 \r\nL 147.811399 105.47388 \r\nL 147.850966 138.821109 \r\nL 147.85401 39.582971 \r\nL 147.896621 207.524435 \r\nL 147.963582 85.786962 \r\nL 148.00315 201.497827 \r\nL 148.054892 52.03796 \r\nL 148.076198 153.284967 \r\nL 148.137071 199.087184 \r\nL 148.09446 65.698271 \r\nL 148.152289 125.964346 \r\nL 148.197944 44.806031 \r\nL 148.25273 194.265898 \r\nL 148.261861 70.117783 \r\nL 148.267949 185.828647 \r\nL 148.337953 44.806031 \r\nL 148.374477 148.061907 \r\nL 148.465787 44.404257 \r\nL 148.456656 201.899601 \r\nL 148.484049 76.14439 \r\nL 148.514486 199.087184 \r\nL 148.560141 17.083636 \r\nL 148.590577 73.331973 \r\nL 148.657538 18.288958 \r\nL 148.64232 205.515565 \r\nL 148.700149 66.903592 \r\nL 148.806678 198.68541 \r\nL 148.770154 21.101375 \r\nL 148.815809 180.605588 \r\nL 148.843202 203.90847 \r\nL 148.852333 17.083636 \r\nL 148.901031 105.875654 \r\nL 148.989298 17.083636 \r\nL 148.964948 200.292506 \r\nL 149.00756 42.797162 \r\nL 149.111044 194.265898 \r\nL 149.019734 41.59184 \r\nL 149.117132 146.454812 \r\nL 149.159743 32.351042 \r\nL 149.150612 213.551042 \r\nL 149.226704 101.857916 \r\nL 149.229747 179.80204 \r\nL 149.290621 64.894723 \r\nL 149.336276 169.35592 \r\nL 149.3728 17.083636 \r\nL 149.397149 188.641064 \r\nL 149.445848 114.312905 \r\nL 149.448891 203.104922 \r\nL 149.482372 52.03796 \r\nL 149.55542 138.419335 \r\nL 149.573682 48.421996 \r\nL 149.561507 203.90847 \r\nL 149.664992 146.856585 \r\nL 149.750214 201.096053 \r\nL 149.73804 53.645055 \r\nL 149.768476 105.072106 \r\nL 149.844568 198.283636 \r\nL 149.808044 58.868115 \r\nL 149.856743 122.750155 \r\nL 149.957184 59.269889 \r\nL 149.911529 195.872993 \r\nL 149.966315 129.178537 \r\nL 149.969358 130.383858 \r\nL 150.01197 27.93153 \r\nL 150.027188 193.864124 \r\nL 150.081974 56.457472 \r\nL 150.161109 195.069446 \r\nL 150.17024 52.439734 \r\nL 150.19459 179.400266 \r\nL 150.246332 20.699601 \r\nL 150.206764 195.47122 \r\nL 150.307205 131.187406 \r\nL 150.392428 205.113792 \r\nL 150.374166 39.582971 \r\nL 150.395472 178.998492 \r\nL 150.398515 61.278758 \r\nL 150.453301 207.122661 \r\nL 150.505044 156.499157 \r\nL 150.590266 196.676541 \r\nL 150.568961 60.876984 \r\nL 150.608528 123.553703 \r\nL 150.705926 47.216674 \r\nL 150.68462 195.47122 \r\nL 150.708969 80.563902 \r\nL 150.794192 211.542173 \r\nL 150.800279 25.520887 \r\nL 150.818541 150.47255 \r\nL 150.90072 82.974545 \r\nL 150.891589 204.712018 \r\nL 150.934201 109.893392 \r\nL 151.001161 186.632195 \r\nL 151.043773 60.475211 \r\nL 151.135083 207.122661 \r\nL 151.153345 119.134191 \r\nL 151.23248 17.083636 \r\nL 151.159432 203.506696 \r\nL 151.259873 129.178537 \r\nL 151.345096 62.082306 \r\nL 151.369445 191.855255 \r\nL 151.430318 67.70714 \r\nL 151.405969 203.104922 \r\nL 151.482061 122.750155 \r\nL 151.488148 17.083636 \r\nL 151.53989 200.694279 \r\nL 151.585545 125.562572 \r\nL 151.606851 181.810909 \r\nL 151.649462 48.421996 \r\nL 151.692074 138.419335 \r\nL 151.704248 50.430865 \r\nL 151.755991 195.47122 \r\nL 151.801646 129.58031 \r\nL 151.807733 144.445942 \r\nL 151.810777 106.277428 \r\nL 151.819908 122.750155 \r\nL 151.92948 26.726208 \r\nL 151.83817 194.265898 \r\nL 151.932523 68.108914 \r\nL 151.966004 182.212683 \r\nL 151.993397 53.645055 \r\nL 152.042095 83.778093 \r\nL 152.127318 46.011353 \r\nL 152.072532 208.327982 \r\nL 152.148624 66.501818 \r\nL 152.20341 187.837517 \r\nL 152.154711 28.333304 \r\nL 152.261239 131.187406 \r\nL 152.346462 196.274767 \r\nL 152.309938 46.413126 \r\nL 152.367768 115.92 \r\nL 152.410379 68.510687 \r\nL 152.425597 194.265898 \r\nL 152.474296 103.866785 \r\nL 152.47734 213.551042 \r\nL 152.501689 46.011353 \r\nL 152.583868 96.233082 \r\nL 152.687353 189.846386 \r\nL 152.623436 42.395388 \r\nL 152.696484 168.150599 \r\nL 152.799968 43.60071 \r\nL 152.775619 202.301375 \r\nL 152.806056 162.927539 \r\nL 152.809099 164.13286 \r\nL 152.921715 17.083636 \r\nL 152.90954 205.515565 \r\nL 152.924759 21.503149 \r\nL 153.031287 205.515565 \r\nL 153.037374 178.194945 \r\nL 153.040418 17.083636 \r\nL 153.110422 212.747494 \r\nL 153.146946 60.475211 \r\nL 153.180427 182.614457 \r\nL 153.159121 27.529756 \r\nL 153.259562 125.964346 \r\nL 153.277824 189.846386 \r\nL 153.311304 62.082306 \r\nL 153.347828 105.875654 \r\nL 153.353916 37.172328 \r\nL 153.369134 183.016231 \r\nL 153.454357 150.874324 \r\nL 153.469575 17.083636 \r\nL 153.512186 193.864124 \r\nL 153.57306 78.555033 \r\nL 153.624802 183.016231 \r\nL 153.667413 17.083636 \r\nL 153.670457 144.847716 \r\nL 153.69785 17.083636 \r\nL 153.688719 200.694279 \r\nL 153.780029 93.822439 \r\nL 153.862208 205.113792 \r\nL 153.84699 17.083636 \r\nL 153.889601 106.277428 \r\nL 153.965693 23.512018 \r\nL 153.923081 208.327982 \r\nL 153.996129 126.767894 \r\nL 154.075265 189.042838 \r\nL 154.02961 57.662794 \r\nL 154.099614 153.686741 \r\nL 154.136138 54.046829 \r\nL 154.169618 198.68541 \r\nL 154.209186 113.509357 \r\nL 154.273103 197.881863 \r\nL 154.233535 39.582971 \r\nL 154.318758 97.840177 \r\nL 154.397893 27.529756 \r\nL 154.364413 190.649933 \r\nL 154.419199 49.627317 \r\nL 154.434417 201.497827 \r\nL 154.51964 17.083636 \r\nL 154.531815 179.80204 \r\nL 154.534858 189.444612 \r\nL 154.559208 42.395388 \r\nL 154.604863 170.159468 \r\nL 154.699216 23.512018 \r\nL 154.613994 208.729756 \r\nL 154.714435 98.643725 \r\nL 154.775308 207.122661 \r\nL 154.76009 61.278758 \r\nL 154.824007 84.179867 \r\nL 154.890967 17.083636 \r\nL 154.924448 205.515565 \r\nL 154.927491 146.454812 \r\nL 154.930535 196.676541 \r\nL 154.951841 17.083636 \r\nL 155.037063 140.829978 \r\nL 155.110111 17.083636 \r\nL 155.046194 199.488958 \r\nL 155.131417 40.788293 \r\nL 155.170985 203.104922 \r\nL 155.146636 17.083636 \r\nL 155.244033 202.301375 \r\nL 155.265339 17.083636 \r\nL 155.253164 206.720887 \r\nL 155.353605 185.0251 \r\nL 155.444915 19.494279 \r\nL 155.438828 204.712018 \r\nL 155.466221 144.445942 \r\nL 155.49057 196.274767 \r\nL 155.505788 17.083636 \r\nL 155.572749 128.776763 \r\nL 155.606229 18.690732 \r\nL 155.670146 193.864124 \r\nL 155.685365 54.046829 \r\nL 155.758413 197.078315 \r\nL 155.691452 17.083636 \r\nL 155.79798 155.69561 \r\nL 155.813199 195.872993 \r\nL 155.858854 35.163459 \r\nL 155.88929 98.643725 \r\nL 155.892334 97.840177 \r\nL 155.895378 116.723548 \r\nL 155.995819 195.069446 \r\nL 155.937989 17.887184 \r\nL 156.00495 87.795831 \r\nL 156.099303 195.47122 \r\nL 156.068867 17.083636 \r\nL 156.117565 164.13286 \r\nL 156.172351 17.083636 \r\nL 156.190613 195.069446 \r\nL 156.227137 41.993614 \r\nL 156.324535 196.676541 \r\nL 156.236268 17.083636 \r\nL 156.339753 130.383858 \r\nL 156.446281 49.225543 \r\nL 156.440194 199.087184 \r\nL 156.449325 75.742616 \r\nL 156.452369 211.140399 \r\nL 156.464543 17.083636 \r\nL 156.558897 89.001153 \r\nL 156.595421 196.676541 \r\nL 156.638032 25.119113 \r\nL 156.674556 160.516896 \r\nL 156.732386 21.101375 \r\nL 156.680644 188.641064 \r\nL 156.787172 75.742616 \r\nL 156.811521 19.092506 \r\nL 156.817609 210.336851 \r\nL 156.866307 73.331973 \r\nL 156.869351 201.497827 \r\nL 156.911962 17.083636 \r\nL 156.978923 147.258359 \r\nL 157.027622 31.145721 \r\nL 157.051971 172.168337 \r\nL 157.088495 74.939069 \r\nL 157.115888 197.881863 \r\nL 157.152412 58.064568 \r\nL 157.204154 165.739956 \r\nL 157.301552 39.181197 \r\nL 157.231547 199.488958 \r\nL 157.313726 58.466341 \r\nL 157.31677 176.989623 \r\nL 157.325901 17.887184 \r\nL 157.426342 150.47255 \r\nL 157.444604 17.083636 \r\nL 157.505477 208.729756 \r\nL 157.542001 62.48408 \r\nL 157.575482 204.712018 \r\nL 157.584613 17.083636 \r\nL 157.651573 81.769224 \r\nL 157.688097 18.690732 \r\nL 157.672879 209.533304 \r\nL 157.755058 74.939069 \r\nL 157.83115 211.140399 \r\nL 157.858543 17.083636 \r\nL 157.867674 118.330643 \r\nL 157.919416 48.823769 \r\nL 157.928547 193.46235 \r\nL 157.965071 138.821109 \r\nL 157.968115 206.720887 \r\nL 158.025944 56.457472 \r\nL 158.071599 125.160798 \r\nL 158.083774 187.837517 \r\nL 158.181171 30.342173 \r\nL 158.284656 201.497827 \r\nL 158.190302 22.70847 \r\nL 158.296831 172.971885 \r\nL 158.299874 194.265898 \r\nL 158.333355 17.083636 \r\nL 158.397272 143.642395 \r\nL 158.455101 18.288958 \r\nL 158.409446 203.104922 \r\nL 158.5038 122.348381 \r\nL 158.506844 201.497827 \r\nL 158.512931 27.529756 \r\nL 158.613372 194.265898 \r\nL 158.640765 29.136851 \r\nL 158.725988 50.832639 \r\nL 158.838603 181.810909 \r\nL 158.747293 17.083636 \r\nL 158.841647 148.061907 \r\nL 158.914695 17.083636 \r\nL 158.945132 193.060576 \r\nL 158.957306 82.974545 \r\nL 159.036442 191.051707 \r\nL 158.996874 17.083636 \r\nL 159.069922 122.750155 \r\nL 159.167319 17.083636 \r\nL 159.149057 177.391397 \r\nL 159.173407 124.357251 \r\nL 159.197756 189.846386 \r\nL 159.261673 17.083636 \r\nL 159.289066 186.632195 \r\nL 159.368201 17.083636 \r\nL 159.398638 41.190067 \r\nL 159.477773 23.913792 \r\nL 159.50821 187.837517 \r\nL 159.587345 23.512018 \r\nL 159.620826 65.296497 \r\nL 159.623869 54.448603 \r\nL 159.681699 170.963016 \r\nL 159.706048 95.831308 \r\nL 159.712136 178.998492 \r\nL 159.809533 27.93153 \r\nL 159.81562 77.349712 \r\nL 159.818664 17.083636 \r\nL 159.827795 198.283636 \r\nL 159.922149 142.035299 \r\nL 159.986066 17.083636 \r\nL 159.995197 191.855255 \r\nL 160.019546 145.24949 \r\nL 160.02259 212.747494 \r\nL 160.028677 28.735078 \r\nL 160.129118 129.58031 \r\nL 160.229559 17.083636 \r\nL 160.235646 209.533304 \r\nL 160.342175 17.083636 \r\nL 160.351306 138.017561 \r\nL 160.448703 201.096053 \r\nL 160.38783 54.448603 \r\nL 160.460878 191.051707 \r\nL 160.466965 17.083636 \r\nL 160.567406 203.506696 \r\nL 160.573493 73.331973 \r\nL 160.576537 73.331973 \r\nL 160.585668 203.104922 \r\nL 160.689153 183.418004 \r\nL 160.774375 72.126652 \r\nL 160.798725 169.757694 \r\nL 160.850467 72.126652 \r\nL 160.883947 198.68541 \r\nL 160.905253 140.428204 \r\nL 160.981345 201.497827 \r\nL 160.91134 62.48408 \r\nL 161.017869 171.364789 \r\nL 161.051349 198.283636 \r\nL 161.030043 35.565233 \r\nL 161.124397 153.686741 \r\nL 161.188314 31.949268 \r\nL 161.20962 184.623326 \r\nL 161.233969 129.178537 \r\nL 161.240056 199.890732 \r\nL 161.27658 17.083636 \r\nL 161.33441 150.47255 \r\nL 161.42572 17.083636 \r\nL 161.395283 194.667672 \r\nL 161.443982 83.376319 \r\nL 161.450069 200.292506 \r\nL 161.465288 17.083636 \r\nL 161.556598 151.677871 \r\nL 161.635733 21.503149 \r\nL 161.660082 188.23929 \r\nL 161.669213 71.724878 \r\nL 161.705737 194.667672 \r\nL 161.714868 17.083636 \r\nL 161.781829 176.989623 \r\nL 161.891401 46.8149 \r\nL 161.818353 189.042838 \r\nL 161.894445 99.447273 \r\nL 161.930969 201.899601 \r\nL 161.918794 17.083636 \r\nL 162.004017 107.482749 \r\nL 162.037497 17.083636 \r\nL 162.09837 211.140399 \r\nL 162.116632 22.70847 \r\nL 162.147069 204.310244 \r\nL 162.217073 17.083636 \r\nL 162.229248 141.231752 \r\nL 162.314471 17.083636 \r\nL 162.274903 204.712018 \r\nL 162.332733 202.703149 \r\nL 162.375344 17.083636 \r\nL 162.451436 140.428204 \r\nL 162.548833 202.703149 \r\nL 162.539702 56.859246 \r\nL 162.551877 162.525765 \r\nL 162.591444 35.163459 \r\nL 162.57927 202.301375 \r\nL 162.664492 93.822439 \r\nL 162.710147 197.881863 \r\nL 162.716235 17.083636 \r\nL 162.774065 121.14306 \r\nL 162.777108 65.296497 \r\nL 162.841025 200.694279 \r\nL 162.883637 140.02643 \r\nL 162.935379 212.345721 \r\nL 162.965816 57.26102 \r\nL 162.996252 185.0251 \r\nL 163.017558 60.876984 \r\nL 163.011471 210.336851 \r\nL 163.105824 84.581641 \r\nL 163.145392 210.336851 \r\nL 163.194091 79.358581 \r\nL 163.21844 180.605588 \r\nL 163.30975 203.90847 \r\nL 163.328012 17.083636 \r\nL 163.437584 210.738625 \r\nL 163.440628 100.652594 \r\nL 163.468021 203.90847 \r\nL 163.519763 56.055698 \r\nL 163.5502 197.881863 \r\nL 163.574549 17.083636 \r\nL 163.604986 203.90847 \r\nL 163.662815 71.724878 \r\nL 163.690208 206.720887 \r\nL 163.684121 17.083636 \r\nL 163.772387 103.866785 \r\nL 163.854566 32.752816 \r\nL 163.805868 199.488958 \r\nL 163.878916 133.196275 \r\nL 163.979357 195.872993 \r\nL 163.976313 30.743947 \r\nL 163.988488 113.509357 \r\nL 164.09806 193.46235 \r\nL 164.031099 17.083636 \r\nL 164.101103 135.606918 \r\nL 164.201544 31.145721 \r\nL 164.113278 207.926208 \r\nL 164.210675 71.323104 \r\nL 164.31416 207.122661 \r\nL 164.216763 18.690732 \r\nL 164.323291 140.428204 \r\nL 164.390252 21.904922 \r\nL 164.344597 204.310244 \r\nL 164.423732 126.36612 \r\nL 164.499824 198.283636 \r\nL 164.472431 34.761685 \r\nL 164.533304 129.178537 \r\nL 164.606352 201.899601 \r\nL 164.591134 47.216674 \r\nL 164.609396 197.078315 \r\nL 164.694618 18.690732 \r\nL 164.655051 206.319113 \r\nL 164.718968 191.453481 \r\nL 164.725055 25.520887 \r\nL 164.764623 203.506696 \r\nL 164.822452 191.855255 \r\nL 164.82854 211.943947 \r\nL 164.871151 17.083636 \r\nL 164.913762 175.382528 \r\nL 165.020291 17.083636 \r\nL 164.980723 203.104922 \r\nL 165.023334 95.429534 \r\nL 165.07812 189.444612 \r\nL 165.126819 17.083636 \r\nL 165.132906 76.546164 \r\nL 165.199867 205.515565 \r\nL 165.166387 17.083636 \r\nL 165.239435 132.794501 \r\nL 165.263784 17.083636 \r\nL 165.291177 188.23929 \r\nL 165.349007 118.330643 \r\nL 165.419011 207.926208 \r\nL 165.358138 28.735078 \r\nL 165.458579 129.982084 \r\nL 165.476841 20.699601 \r\nL 165.470753 195.069446 \r\nL 165.571194 69.314235 \r\nL 165.671635 195.47122 \r\nL 165.629024 30.743947 \r\nL 165.680766 82.974545 \r\nL 165.756858 17.083636 \r\nL 165.711203 196.676541 \r\nL 165.769033 118.330643 \r\nL 165.772076 200.694279 \r\nL 165.842081 17.083636 \r\nL 165.878605 103.465011 \r\nL 165.963827 17.083636 \r\nL 165.933391 200.694279 \r\nL 165.988177 51.234412 \r\nL 166.091661 189.846386 \r\nL 166.01557 17.083636 \r\nL 166.100792 82.170998 \r\nL 166.119054 17.083636 \r\nL 166.170797 193.46235 \r\nL 166.179928 45.207805 \r\nL 166.182971 196.274767 \r\nL 166.23167 38.37765 \r\nL 166.2895 113.911131 \r\nL 166.319936 17.083636 \r\nL 166.332111 196.274767 \r\nL 166.402115 41.59184 \r\nL 166.5056 199.087184 \r\nL 166.408203 34.761685 \r\nL 166.517775 165.739956 \r\nL 166.545168 44.002483 \r\nL 166.557342 201.096053 \r\nL 166.63039 140.829978 \r\nL 166.694307 37.975876 \r\nL 166.730831 197.480089 \r\nL 166.74605 45.609579 \r\nL 166.843447 193.060576 \r\nL 166.831272 17.083636 \r\nL 166.858665 127.169667 \r\nL 166.96215 17.083636 \r\nL 166.919539 183.819778 \r\nL 166.968237 71.724878 \r\nL 166.974325 201.096053 \r\nL 167.035198 33.556364 \r\nL 167.080853 124.357251 \r\nL 167.083897 194.667672 \r\nL 167.150857 28.735078 \r\nL 167.190425 117.928869 \r\nL 167.254342 23.512018 \r\nL 167.245211 198.283636 \r\nL 167.296953 108.286297 \r\nL 167.370001 198.68541 \r\nL 167.330434 17.083636 \r\nL 167.406525 97.03663 \r\nL 167.479573 17.083636 \r\nL 167.513054 202.703149 \r\nL 167.516097 70.92133 \r\nL 167.549578 209.935078 \r\nL 167.625669 125.160798 \r\nL 167.689586 203.104922 \r\nL 167.637844 44.002483 \r\nL 167.735241 160.91867 \r\nL 167.850901 29.538625 \r\nL 167.771765 197.881863 \r\nL 167.853944 87.394058 \r\nL 167.860032 195.069446 \r\nL 167.863075 42.395388 \r\nL 167.963516 84.983415 \r\nL 167.972647 190.24816 \r\nL 168.030477 54.448603 \r\nL 168.070045 87.795831 \r\nL 168.076132 209.935078 \r\nL 168.179617 17.083636 \r\nL 168.210053 185.426874 \r\nL 168.292232 103.866785 \r\nL 168.316582 206.720887 \r\nL 168.347018 34.359911 \r\nL 168.410935 171.364789 \r\nL 168.496158 17.083636 \r\nL 168.490071 201.899601 \r\nL 168.532682 112.705809 \r\nL 168.544857 200.694279 \r\nL 168.623992 33.15459 \r\nL 168.63921 108.286297 \r\nL 168.733564 59.269889 \r\nL 168.721389 200.694279 \r\nL 168.748782 74.939069 \r\nL 168.815743 193.46235 \r\nL 168.764001 39.984745 \r\nL 168.861398 144.044169 \r\nL 168.940533 35.163459 \r\nL 168.964883 184.221552 \r\nL 168.97097 88.599379 \r\nL 169.037931 199.087184 \r\nL 169.010538 41.190067 \r\nL 169.083586 150.874324 \r\nL 169.092717 48.421996 \r\nL 169.174896 193.46235 \r\nL 169.199245 86.59051 \r\nL 169.284468 196.676541 \r\nL 169.2449 56.055698 \r\nL 169.308817 91.81357 \r\nL 169.366647 63.689401 \r\nL 169.397083 197.881863 \r\nL 169.409258 78.153259 \r\nL 169.506655 191.855255 \r\nL 169.439695 23.913792 \r\nL 169.521874 136.008692 \r\nL 169.534048 30.743947 \r\nL 169.57666 207.524435 \r\nL 169.634489 36.36878 \r\nL 169.710581 194.265898 \r\nL 169.646664 17.083636 \r\nL 169.747105 191.051707 \r\nL 169.847546 27.529756 \r\nL 169.862764 50.430865 \r\nL 169.877983 195.47122 \r\nL 169.957118 17.083636 \r\nL 169.972336 129.982084 \r\nL 170.027122 17.083636 \r\nL 170.036253 193.864124 \r\nL 170.084952 73.331973 \r\nL 170.151913 207.926208 \r\nL 170.121476 17.083636 \r\nL 170.194524 141.231752 \r\nL 170.285834 17.083636 \r\nL 170.206699 183.016231 \r\nL 170.304096 109.893392 \r\nL 170.386275 196.676541 \r\nL 170.355839 62.082306 \r\nL 170.416712 177.391397 \r\nL 170.428887 20.297827 \r\nL 170.52324 205.515565 \r\nL 170.526284 90.206475 \r\nL 170.54759 202.301375 \r\nL 170.605419 58.466341 \r\nL 170.635856 79.760355 \r\nL 170.648031 202.301375 \r\nL 170.708904 59.269889 \r\nL 170.748472 168.552373 \r\nL 170.791083 41.59184 \r\nL 170.845869 201.497827 \r\nL 170.861087 82.572772 \r\nL 170.864131 84.179867 \r\nL 170.867175 192.257029 \r\nL 170.876306 29.136851 \r\nL 170.973703 76.546164 \r\nL 170.97979 148.865455 \r\nL 170.985878 60.876984 \r\nL 171.00414 112.304035 \r\nL 171.022402 210.336851 \r\nL 171.049795 44.404257 \r\nL 171.113712 104.670333 \r\nL 171.183716 17.083636 \r\nL 171.125886 194.667672 \r\nL 171.214153 69.716009 \r\nL 171.217196 203.506696 \r\nL 171.27807 49.627317 \r\nL 171.323725 178.194945 \r\nL 171.34503 31.145721 \r\nL 171.338943 200.292506 \r\nL 171.433297 126.767894 \r\nL 171.515476 194.667672 \r\nL 171.491126 32.752816 \r\nL 171.536781 186.632195 \r\nL 171.573305 37.975876 \r\nL 171.555043 193.060576 \r\nL 171.649397 112.304035 \r\nL 171.743751 203.104922 \r\nL 171.737663 28.333304 \r\nL 171.752882 82.572772 \r\nL 171.755925 17.083636 \r\nL 171.853323 197.480089 \r\nL 171.862454 87.394058 \r\nL 171.956807 17.083636 \r\nL 171.938545 182.614457 \r\nL 171.962895 144.445942 \r\nL 171.981157 197.078315 \r\nL 172.038986 17.083636 \r\nL 172.063336 39.984745 \r\nL 172.069423 83.778093 \r\nL 172.072467 17.083636 \r\nL 172.084641 205.917339 \r\nL 172.185082 127.169667 \r\nL 172.197257 34.359911 \r\nL 172.248999 193.060576 \r\nL 172.294654 109.089845 \r\nL 172.297698 200.694279 \r\nL 172.328135 17.083636 \r\nL 172.401183 174.57898 \r\nL 172.504667 17.083636 \r\nL 172.462056 197.881863 \r\nL 172.513798 84.983415 \r\nL 172.516842 83.376319 \r\nL 172.599021 191.051707 \r\nL 172.58989 17.083636 \r\nL 172.62337 127.973215 \r\nL 172.644676 17.083636 \r\nL 172.723811 188.23929 \r\nL 172.732942 22.306696 \r\nL 172.778597 212.747494 \r\nL 172.83034 17.083636 \r\nL 172.845558 163.329313 \r\nL 172.903388 17.083636 \r\nL 172.912519 193.46235 \r\nL 172.95513 89.001153 \r\nL 172.976436 211.943947 \r\nL 172.985567 17.083636 \r\nL 173.061658 97.840177 \r\nL 173.119488 17.083636 \r\nL 173.143837 192.257029 \r\nL 173.168187 101.857916 \r\nL 173.219929 203.90847 \r\nL 173.259497 17.083636 \r\nL 173.277759 136.410466 \r\nL 173.323414 45.207805 \r\nL 173.28689 198.283636 \r\nL 173.387331 123.955477 \r\nL 173.46951 43.198936 \r\nL 173.399505 203.90847 \r\nL 173.496903 72.528426 \r\nL 173.600387 199.087184 \r\nL 173.530383 27.93153 \r\nL 173.609518 168.954146 \r\nL 173.713003 193.46235 \r\nL 173.71909 17.083636 \r\nL 173.728221 195.47122 \r\nL 173.831706 114.714678 \r\nL 173.846924 17.083636 \r\nL 173.929103 197.480089 \r\nL 173.944322 72.528426 \r\nL 174.041719 189.444612 \r\nL 173.983889 17.083636 \r\nL 174.069112 156.499157 \r\nL 174.072156 17.083636 \r\nL 174.148247 207.122661 \r\nL 174.178684 195.872993 \r\nL 174.23347 40.788293 \r\nL 174.19999 200.694279 \r\nL 174.303474 55.653925 \r\nL 174.306518 208.729756 \r\nL 174.364348 17.083636 \r\nL 174.413046 103.063237 \r\nL 174.443483 190.649933 \r\nL 174.431308 49.225543 \r\nL 174.525662 122.348381 \r\nL 174.574361 17.083636 \r\nL 174.562186 181.409135 \r\nL 174.63219 144.847716 \r\nL 174.711326 194.265898 \r\nL 174.708282 56.055698 \r\nL 174.7235 102.25969 \r\nL 174.753937 28.333304 \r\nL 174.763068 161.320443 \r\nL 174.833072 110.69694 \r\nL 174.912208 50.832639 \r\nL 174.857422 207.524435 \r\nL 174.936557 115.518226 \r\nL 174.988299 203.104922 \r\nL 175.024823 40.788293 \r\nL 175.043085 181.810909 \r\nL 175.046129 47.216674 \r\nL 175.155701 75.742616 \r\nL 175.240924 201.497827 \r\nL 175.189181 39.181197 \r\nL 175.268317 130.785632 \r\nL 175.36267 29.136851 \r\nL 175.280491 166.543503 \r\nL 175.377889 125.562572 \r\nL 175.426587 24.315565 \r\nL 175.396151 199.890732 \r\nL 175.487461 84.983415 \r\nL 175.56964 181.007361 \r\nL 175.539203 17.083636 \r\nL 175.600076 123.151929 \r\nL 175.621382 17.887184 \r\nL 175.648775 200.694279 \r\nL 175.709648 122.348381 \r\nL 175.797915 205.113792 \r\nL 175.730954 25.922661 \r\nL 175.816177 203.90847 \r\nL 175.855744 26.726208 \r\nL 175.925749 104.670333 \r\nL 176.02619 187.435743 \r\nL 176.004884 17.083636 \r\nL 176.038364 172.971885 \r\nL 176.074888 20.699601 \r\nL 176.096194 201.899601 \r\nL 176.15098 83.376319 \r\nL 176.224028 21.101375 \r\nL 176.190548 172.168337 \r\nL 176.263596 39.984745 \r\nL 176.370124 195.872993 \r\nL 176.281858 17.083636 \r\nL 176.376211 185.0251 \r\nL 176.455347 17.083636 \r\nL 176.485783 115.518226 \r\nL 176.534482 204.310244 \r\nL 176.491871 17.083636 \r\nL 176.595355 94.224213 \r\nL 176.656229 44.002483 \r\nL 176.634923 205.515565 \r\nL 176.701884 73.331973 \r\nL 176.768844 208.327982 \r\nL 176.711015 43.60071 \r\nL 176.811456 140.02643 \r\nL 176.899722 28.333304 \r\nL 176.890591 196.676541 \r\nL 176.921028 98.241951 \r\nL 177.009294 208.327982 \r\nL 176.933202 17.083636 \r\nL 177.027556 137.214013 \r\nL 177.033643 17.083636 \r\nL 177.036687 208.327982 \r\nL 177.137128 99.447273 \r\nL 177.191914 212.747494 \r\nL 177.167565 34.761685 \r\nL 177.249744 183.819778 \r\nL 177.350185 17.083636 \r\nL 177.316704 199.890732 \r\nL 177.362359 86.59051 \r\nL 177.417145 207.122661 \r\nL 177.411058 37.975876 \r\nL 177.444538 119.134191 \r\nL 177.535848 17.083636 \r\nL 177.481062 203.506696 \r\nL 177.55411 83.778093 \r\nL 177.602809 201.096053 \r\nL 177.566285 17.083636 \r\nL 177.663682 152.883193 \r\nL 177.691075 26.324435 \r\nL 177.748905 201.899601 \r\nL 177.776298 133.999823 \r\nL 177.79456 61.278758 \r\nL 177.800647 201.096053 \r\nL 177.873695 125.160798 \r\nL 177.876739 209.13153 \r\nL 177.971093 41.59184 \r\nL 177.986311 184.623326 \r\nL 178.065447 17.083636 \r\nL 178.016748 205.113792 \r\nL 178.095883 83.376319 \r\nL 178.114145 192.257029 \r\nL 178.168931 17.083636 \r\nL 178.205455 82.572772 \r\nL 178.232848 202.301375 \r\nL 178.229805 17.083636 \r\nL 178.302853 46.8149 \r\nL 178.360682 17.083636 \r\nL 178.34242 181.409135 \r\nL 178.36677 128.776763 \r\nL 178.415468 209.533304 \r\nL 178.403294 17.48541 \r\nL 178.476342 150.47255 \r\nL 178.488516 17.083636 \r\nL 178.485473 183.819778 \r\nL 178.585914 36.36878 \r\nL 178.643743 198.68541 \r\nL 178.649831 29.940399 \r\nL 178.698529 155.293836 \r\nL 178.701573 17.083636 \r\nL 178.762446 193.060576 \r\nL 178.808101 192.257029 \r\nL 178.811145 195.069446 \r\nL 178.89028 17.083636 \r\nL 178.859844 204.310244 \r\nL 178.923761 58.466341 \r\nL 178.957241 180.203814 \r\nL 179.015071 17.083636 \r\nL 179.042464 121.946608 \r\nL 179.0729 210.738625 \r\nL 179.145948 50.029091 \r\nL 179.148992 201.096053 \r\nL 179.25552 119.134191 \r\nL 179.264651 41.190067 \r\nL 179.267695 200.292506 \r\nL 179.359005 44.806031 \r\nL 179.459446 194.265898 \r\nL 179.468577 99.849047 \r\nL 179.483795 17.083636 \r\nL 179.538581 205.515565 \r\nL 179.581193 41.190067 \r\nL 179.599455 197.078315 \r\nL 179.608586 37.172328 \r\nL 179.693808 189.444612 \r\nL 179.699896 17.083636 \r\nL 179.775987 205.113792 \r\nL 179.80338 92.617118 \r\nL 179.903821 207.122661 \r\nL 179.845992 17.083636 \r\nL 179.912952 198.283636 \r\nL 179.992088 33.15459 \r\nL 179.943389 202.703149 \r\nL 180.022524 42.395388 \r\nL 180.083398 202.301375 \r\nL 180.049917 17.083636 \r\nL 180.13514 99.045499 \r\nL 180.211232 193.060576 \r\nL 180.162533 21.904922 \r\nL 180.22645 189.042838 \r\nL 180.28428 17.083636 \r\nL 180.244712 193.864124 \r\nL 180.339066 94.224213 \r\nL 180.418201 178.194945 \r\nL 180.402983 17.083636 \r\nL 180.451681 123.553703 \r\nL 180.527773 197.480089 \r\nL 180.53386 37.975876 \r\nL 180.576472 17.083636 \r\nL 180.564297 196.676541 \r\nL 180.628214 73.331973 \r\nL 180.661694 201.096053 \r\nL 180.734742 19.494279 \r\nL 180.74083 191.855255 \r\nL 180.819965 39.984745 \r\nL 180.853445 113.107583 \r\nL 180.862576 190.24816 \r\nL 180.868664 19.494279 \r\nL 180.953886 105.072106 \r\nL 181.039109 17.083636 \r\nL 180.999541 191.855255 \r\nL 181.063458 70.92133 \r\nL 181.130419 188.641064 \r\nL 181.090851 17.083636 \r\nL 181.17303 70.117783 \r\nL 181.218685 17.083636 \r\nL 181.206511 199.087184 \r\nL 181.276515 149.267228 \r\nL 181.309995 37.975876 \r\nL 181.376956 199.087184 \r\nL 181.486528 17.083636 \r\nL 181.404349 199.488958 \r\nL 181.489572 28.735078 \r\nL 181.556532 199.488958 \r\nL 181.498703 17.083636 \r\nL 181.602187 153.284967 \r\nL 181.638711 24.315565 \r\nL 181.635668 213.551042 \r\nL 181.708716 78.555033 \r\nL 181.769589 199.890732 \r\nL 181.733065 41.190067 \r\nL 181.821331 163.731086 \r\nL 181.912641 17.083636 \r\nL 181.833506 211.542173 \r\nL 181.933947 89.804701 \r\nL 181.958296 37.574102 \r\nL 181.949165 168.954146 \r\nL 181.970471 52.03796 \r\nL 182.061781 196.676541 \r\nL 182.064825 17.083636 \r\nL 182.080043 97.438404 \r\nL 182.128742 17.083636 \r\nL 182.168309 197.480089 \r\nL 182.186571 149.267228 \r\nL 182.26875 196.274767 \r\nL 182.238314 17.083636 \r\nL 182.271794 119.937738 \r\nL 182.366148 192.658803 \r\nL 182.378322 17.083636 \r\nL 182.411803 205.515565 \r\nL 182.487894 172.971885 \r\nL 182.515287 17.083636 \r\nL 182.497025 211.140399 \r\nL 182.60051 90.206475 \r\nL 182.688776 191.855255 \r\nL 182.703995 28.333304 \r\nL 182.707038 88.599379 \r\nL 182.798348 193.060576 \r\nL 182.810523 17.083636 \r\nL 182.850091 203.506696 \r\nL 182.920095 83.778093 \r\nL 182.938357 179.400266 \r\nL 183.026623 17.083636 \r\nL 183.124021 192.257029 \r\nL 183.136195 162.123991 \r\nL 183.163588 19.896053 \r\nL 183.236636 194.667672 \r\nL 183.245767 31.547494 \r\nL 183.27316 19.494279 \r\nL 183.358383 198.68541 \r\nL 183.431431 17.083636 \r\nL 183.467955 173.775432 \r\nL 183.541003 195.47122 \r\nL 183.489261 19.494279 \r\nL 183.556221 179.80204 \r\nL 183.632313 17.083636 \r\nL 183.589702 203.90847 \r\nL 183.668837 103.465011 \r\nL 183.723623 212.747494 \r\nL 183.738841 21.904922 \r\nL 183.778409 116.321774 \r\nL 183.814933 17.083636 \r\nL 183.833195 204.310244 \r\nL 183.881894 168.150599 \r\nL 183.884937 201.096053 \r\nL 183.915374 17.083636 \r\nL 183.976247 95.027761 \r\nL 183.979291 17.083636 \r\nL 184.037121 203.104922 \r\nL 184.085819 60.475211 \r\nL 184.164955 200.694279 \r\nL 184.101038 36.36878 \r\nL 184.201479 117.928869 \r\nL 184.280614 17.083636 \r\nL 184.228872 206.720887 \r\nL 184.311051 76.14439 \r\nL 184.317138 207.122661 \r\nL 184.420623 165.338182 \r\nL 184.432797 31.547494 \r\nL 184.469321 196.676541 \r\nL 184.530195 190.24816 \r\nL 184.591068 200.694279 \r\nL 184.645854 17.083636 \r\nL 184.648898 203.506696 \r\nL 184.75847 184.221552 \r\nL 184.852823 17.083636 \r\nL 184.770644 207.122661 \r\nL 184.868042 201.899601 \r\nL 184.983701 17.083636 \r\nL 184.931959 210.336851 \r\nL 184.986745 82.572772 \r\nL 185.050662 17.083636 \r\nL 185.093273 197.881863 \r\nL 185.096317 30.743947 \r\nL 185.202845 96.233082 \r\nL 185.260675 17.083636 \r\nL 185.315461 191.453481 \r\nL 185.382421 198.283636 \r\nL 185.428076 17.083636 \r\nL 185.528518 201.497827 \r\nL 185.540692 155.293836 \r\nL 185.558954 193.060576 \r\nL 185.647221 17.083636 \r\nL 185.732443 211.943947 \r\nL 185.759836 119.937738 \r\nL 185.814622 195.47122 \r\nL 185.848103 17.083636 \r\nL 185.869408 127.571441 \r\nL 185.930282 17.083636 \r\nL 185.884627 179.400266 \r\nL 185.969849 52.841508 \r\nL 185.972893 196.274767 \r\nL 185.97898 17.083636 \r\nL 186.079421 141.633525 \r\nL 186.182906 17.083636 \r\nL 186.170731 196.676541 \r\nL 186.192037 31.547494 \r\nL 186.246823 197.480089 \r\nL 186.204212 17.083636 \r\nL 186.304653 138.821109 \r\nL 186.362482 213.149268 \r\nL 186.417268 17.083636 \r\nL 186.469011 202.703149 \r\nL 186.52684 50.430865 \r\nL 186.545102 199.087184 \r\nL 186.566408 21.503149 \r\nL 186.657718 171.364789 \r\nL 186.752072 17.083636 \r\nL 186.666849 206.319113 \r\nL 186.76729 95.027761 \r\nL 186.855556 183.819778 \r\nL 186.797727 17.083636 \r\nL 186.873818 80.965676 \r\nL 186.980347 17.083636 \r\nL 186.965128 209.533304 \r\nL 186.98339 25.119113 \r\nL 187.089919 196.676541 \r\nL 187.050351 17.083636 \r\nL 187.092962 156.900931 \r\nL 187.129486 17.083636 \r\nL 187.19036 194.667672 \r\nL 187.202534 74.939069 \r\nL 187.254277 205.917339 \r\nL 187.211665 17.083636 \r\nL 187.31515 120.339512 \r\nL 187.327325 211.943947 \r\nL 187.333412 17.083636 \r\nL 187.424722 178.596718 \r\nL 187.500814 17.083636 \r\nL 187.433853 209.935078 \r\nL 187.540381 42.395388 \r\nL 187.613429 198.68541 \r\nL 187.607342 17.083636 \r\nL 187.656041 172.971885 \r\nL 187.662128 17.083636 \r\nL 187.710827 188.23929 \r\nL 187.768656 73.331973 \r\nL 187.7717 189.846386 \r\nL 187.853879 17.083636 \r\nL 187.878228 57.26102 \r\nL 187.957364 17.083636 \r\nL 187.936058 203.90847 \r\nL 187.978669 93.420665 \r\nL 188.039543 199.087184 \r\nL 188.009106 17.083636 \r\nL 188.091285 166.945277 \r\nL 188.133896 195.872993 \r\nL 188.118678 17.083636 \r\nL 188.152158 78.956807 \r\nL 188.155202 17.083636 \r\nL 188.200857 196.676541 \r\nL 188.255643 188.641064 \r\nL 188.368259 17.083636 \r\nL 188.301298 209.935078 \r\nL 188.380433 20.297827 \r\nL 188.471743 189.444612 \r\nL 188.413914 17.083636 \r\nL 188.490005 88.599379 \r\nL 188.584359 17.083636 \r\nL 188.496093 198.283636 \r\nL 188.59349 167.347051 \r\nL 188.602621 189.444612 \r\nL 188.611752 103.465011 \r\nL 188.614796 17.083636 \r\nL 188.715237 199.890732 \r\nL 188.721324 58.868115 \r\nL 188.785241 192.658803 \r\nL 188.782197 42.797162 \r\nL 188.830896 120.339512 \r\nL 188.83394 25.119113 \r\nL 188.910031 194.265898 \r\nL 188.937424 188.641064 \r\nL 188.943512 190.24816 \r\nL 188.949599 153.686741 \r\nL 189.007429 74.135521 \r\nL 189.034822 198.283636 \r\nL 189.05004 124.759024 \r\nL 189.08352 197.881863 \r\nL 189.120044 17.083636 \r\nL 189.159612 155.293836 \r\nL 189.171787 17.083636 \r\nL 189.202223 193.060576 \r\nL 189.269184 156.900931 \r\nL 189.272228 192.257029 \r\nL 189.360494 49.627317 \r\nL 189.372669 91.81357 \r\nL 189.47311 17.083636 \r\nL 189.409193 213.952816 \r\nL 189.479197 119.535965 \r\nL 189.518765 198.283636 \r\nL 189.530939 30.743947 \r\nL 189.549201 146.454812 \r\nL 189.652686 17.083636 \r\nL 189.576594 191.051707 \r\nL 189.658773 186.632195 \r\nL 189.683123 17.083636 \r\nL 189.774433 63.287627 \r\nL 189.874874 212.747494 \r\nL 189.810957 17.083636 \r\nL 189.884005 86.59051 \r\nL 189.899223 17.083636 \r\nL 189.908354 197.078315 \r\nL 189.944878 185.0251 \r\nL 189.947922 195.872993 \r\nL 189.969227 17.083636 \r\nL 190.030101 136.812239 \r\nL 190.121411 17.083636 \r\nL 190.094018 205.515565 \r\nL 190.139673 154.892062 \r\nL 190.252288 17.083636 \r\nL 190.227939 211.140399 \r\nL 190.258376 52.439734 \r\nL 190.279681 191.855255 \r\nL 190.27055 17.083636 \r\nL 190.374035 170.159468 \r\nL 190.377079 174.177206 \r\nL 190.380122 54.046829 \r\nL 190.413603 17.083636 \r\nL 190.422734 191.453481 \r\nL 190.486651 50.029091 \r\nL 190.532306 202.703149 \r\nL 190.501869 17.083636 \r\nL 190.60231 187.435743 \r\nL 190.644921 26.726208 \r\nL 190.711882 169.35592 \r\nL 190.7271 19.896053 \r\nL 190.809279 190.24816 \r\nL 190.827541 91.411796 \r\nL 190.885371 17.887184 \r\nL 190.873196 205.917339 \r\nL 190.894502 157.704479 \r\nL 190.90972 190.649933 \r\nL 190.961463 27.127982 \r\nL 190.964506 119.535965 \r\nL 191.067991 17.083636 \r\nL 190.979725 201.497827 \r\nL 191.077122 31.547494 \r\nL 191.089297 17.083636 \r\nL 191.095384 157.302705 \r\nL 191.125821 89.804701 \r\nL 191.147126 185.0251 \r\nL 191.162345 17.083636 \r\nL 191.235393 78.956807 \r\nL 191.293222 17.083636 \r\nL 191.311484 210.738625 \r\nL 191.344965 26.726208 \r\nL 191.36627 186.230421 \r\nL 191.454537 22.306696 \r\nL 191.45758 89.001153 \r\nL 191.54889 17.083636 \r\nL 191.494104 206.319113 \r\nL 191.564109 160.115122 \r\nL 191.570196 198.68541 \r\nL 191.673681 17.083636 \r\nL 191.682812 89.804701 \r\nL 191.701074 202.703149 \r\nL 191.69803 17.083636 \r\nL 191.792384 109.089845 \r\nL 191.834995 17.083636 \r\nL 191.819777 201.497827 \r\nL 191.883694 92.215344 \r\nL 191.892825 190.649933 \r\nL 191.93848 17.083636 \r\nL 191.993266 86.59051 \r\nL 192.102838 17.083636 \r\nL 192.051095 210.738625 \r\nL 192.105881 27.93153 \r\nL 192.172842 198.283636 \r\nL 192.18806 21.904922 \r\nL 192.224584 173.775432 \r\nL 192.261108 17.083636 \r\nL 192.258065 210.738625 \r\nL 192.3372 75.340843 \r\nL 192.367637 32.752816 \r\nL 192.343287 179.80204 \r\nL 192.391986 115.518226 \r\nL 192.492427 207.524435 \r\nL 192.431554 23.512018 \r\nL 192.498514 56.055698 \r\nL 192.5533 19.494279 \r\nL 192.510689 200.292506 \r\nL 192.592868 58.868115 \r\nL 192.665916 185.426874 \r\nL 192.653741 17.083636 \r\nL 192.70244 133.196275 \r\nL 192.784619 17.083636 \r\nL 192.766357 178.998492 \r\nL 192.808968 175.382528 \r\nL 192.936802 17.083636 \r\nL 192.875929 198.283636 \r\nL 192.945933 31.949268 \r\nL 193.0342 190.649933 \r\nL 193.00985 17.083636 \r\nL 193.055505 127.973215 \r\nL 193.116379 201.096053 \r\nL 193.171165 17.083636 \r\nL 193.238126 211.542173 \r\nL 193.283781 119.535965 \r\nL 193.286824 194.265898 \r\nL 193.320305 17.083636 \r\nL 193.390309 174.57898 \r\nL 193.45727 39.582971 \r\nL 193.408571 197.881863 \r\nL 193.502925 56.859246 \r\nL 193.52423 188.641064 \r\nL 193.554667 17.083636 \r\nL 193.618584 144.847716 \r\nL 193.712938 17.083636 \r\nL 193.685545 192.257029 \r\nL 193.7312 62.082306 \r\nL 193.743374 19.494279 \r\nL 193.749462 138.821109 \r\nL 193.758593 25.119113 \r\nL 193.807291 205.113792 \r\nL 193.789029 17.083636 \r\nL 193.868165 46.8149 \r\nL 193.968606 178.194945 \r\nL 193.883383 17.083636 \r\nL 193.977737 59.269889 \r\nL 194.011217 191.051707 \r\nL 194.062959 34.359911 \r\nL 194.081221 120.741286 \r\nL 194.1634 17.083636 \r\nL 194.154269 162.123991 \r\nL 194.190793 129.178537 \r\nL 194.291234 184.623326 \r\nL 194.22123 17.083636 \r\nL 194.297322 178.596718 \r\nL 194.379501 17.083636 \r\nL 194.306453 209.533304 \r\nL 194.406894 111.500488 \r\nL 194.482985 184.221552 \r\nL 194.449505 24.315565 \r\nL 194.49516 102.661463 \r\nL 194.556033 17.083636 \r\nL 194.537771 203.506696 \r\nL 194.601688 176.989623 \r\nL 194.604732 185.0251 \r\nL 194.632125 17.083636 \r\nL 194.665605 116.723548 \r\nL 194.686911 17.083636 \r\nL 194.67778 207.122661 \r\nL 194.775177 41.190067 \r\nL 194.872575 181.409135 \r\nL 194.793439 17.083636 \r\nL 194.884749 123.955477 \r\nL 194.988234 48.823769 \r\nL 194.976059 196.274767 \r\nL 194.997365 75.742616 \r\nL 195.067369 209.935078 \r\nL 195.036933 17.083636 \r\nL 195.106937 208.729756 \r\nL 195.201291 23.110244 \r\nL 195.222596 60.475211 \r\nL 195.295644 17.083636 \r\nL 195.313906 192.658803 \r\nL 195.329125 80.563902 \r\nL 195.383911 198.283636 \r\nL 195.420435 17.083636 \r\nL 195.438697 140.02643 \r\nL 195.542181 17.083636 \r\nL 195.469133 193.060576 \r\nL 195.548269 133.999823 \r\nL 195.551312 202.301375 \r\nL 195.645666 17.083636 \r\nL 195.654797 62.48408 \r\nL 195.71567 17.083636 \r\nL 195.700452 192.257029 \r\nL 195.74002 84.179867 \r\nL 195.813068 197.480089 \r\nL 195.776544 20.297827 \r\nL 195.849592 154.892062 \r\nL 195.950033 33.15459 \r\nL 195.937858 209.935078 \r\nL 195.959164 102.661463 \r\nL 195.962207 199.087184 \r\nL 196.04743 17.083636 \r\nL 196.068736 76.947938 \r\nL 196.147871 17.083636 \r\nL 196.099172 200.292506 \r\nL 196.175264 82.572772 \r\nL 196.199613 195.47122 \r\nL 196.184395 17.083636 \r\nL 196.284836 72.126652 \r\nL 196.312229 198.283636 \r\nL 196.293967 17.083636 \r\nL 196.400495 152.883193 \r\nL 196.406583 17.083636 \r\nL 196.482674 200.292506 \r\nL 196.510067 71.323104 \r\nL 196.531373 207.926208 \r\nL 196.543548 27.93153 \r\nL 196.619639 162.927539 \r\nL 196.729211 17.083636 \r\nL 196.62877 213.952816 \r\nL 196.732255 58.064568 \r\nL 196.814434 203.104922 \r\nL 196.753561 17.083636 \r\nL 196.841827 174.177206 \r\nL 196.911831 17.083636 \r\nL 196.893569 194.265898 \r\nL 196.951399 64.894723 \r\nL 196.969661 199.488958 \r\nL 196.987923 17.083636 \r\nL 197.060971 96.634856 \r\nL 197.112713 17.083636 \r\nL 197.146194 204.310244 \r\nL 197.170543 68.912461 \r\nL 197.237504 205.917339 \r\nL 197.261853 22.306696 \r\nL 197.286202 159.713348 \r\nL 197.350119 17.083636 \r\nL 197.380556 195.47122 \r\nL 197.395774 154.490288 \r\nL 197.401862 161.722217 \r\nL 197.404905 83.376319 \r\nL 197.499259 17.083636 \r\nL 197.484041 199.488958 \r\nL 197.511434 171.364789 \r\nL 197.617962 17.083636 \r\nL 197.538827 191.855255 \r\nL 197.627093 109.089845 \r\nL 197.65753 192.257029 \r\nL 197.642311 17.083636 \r\nL 197.736665 97.438404 \r\nL 197.776233 194.667672 \r\nL 197.742752 17.083636 \r\nL 197.843193 157.302705 \r\nL 197.846237 17.083636 \r\nL 197.913198 186.230421 \r\nL 197.952765 151.276098 \r\nL 198.059294 24.717339 \r\nL 198.007551 204.310244 \r\nL 198.071468 76.546164 \r\nL 198.153647 197.881863 \r\nL 198.165822 17.083636 \r\nL 198.184084 137.214013 \r\nL 198.290612 209.13153 \r\nL 198.27235 25.520887 \r\nL 198.293656 177.391397 \r\nL 198.308874 64.492949 \r\nL 198.314962 198.68541 \r\nL 198.403228 166.141729 \r\nL 198.497582 17.083636 \r\nL 198.461058 205.515565 \r\nL 198.515844 65.698271 \r\nL 198.537149 197.480089 \r\nL 198.573673 28.333304 \r\nL 198.625416 73.331973 \r\nL 198.628459 34.761685 \r\nL 198.689333 198.283636 \r\nL 198.725857 68.510687 \r\nL 198.731944 194.265898 \r\nL 198.801948 17.083636 \r\nL 198.835429 141.231752 \r\nL 198.908477 19.494279 \r\nL 198.899346 207.122661 \r\nL 198.951088 62.885854 \r\nL 199.015005 190.649933 \r\nL 198.960219 17.083636 \r\nL 199.042398 164.534634 \r\nL 199.097184 17.083636 \r\nL 199.054573 209.13153 \r\nL 199.15197 153.284967 \r\nL 199.237193 17.083636 \r\nL 199.212843 209.533304 \r\nL 199.261542 166.945277 \r\nL 199.304153 17.083636 \r\nL 199.291979 205.113792 \r\nL 199.374158 50.029091 \r\nL 199.413725 191.453481 \r\nL 199.395463 17.083636 \r\nL 199.48373 170.963016 \r\nL 199.547647 17.083636 \r\nL 199.511123 195.069446 \r\nL 199.596345 116.321774 \r\nL 199.669393 35.967007 \r\nL 199.632869 199.087184 \r\nL 199.705917 142.035299 \r\nL 199.815489 17.083636 \r\nL 199.803315 186.230421 \r\nL 199.82462 66.100044 \r\nL 199.873319 190.649933 \r\nL 199.870275 17.083636 \r\nL 199.934192 39.181197 \r\nL 199.995066 17.083636 \r\nL 199.964629 212.345721 \r\nL 200.025502 88.197605 \r\nL 200.132031 191.051707 \r\nL 200.043764 23.512018 \r\nL 200.135074 61.278758 \r\nL 200.150293 211.943947 \r\nL 200.144205 17.083636 \r\nL 200.250734 183.819778 \r\nL 200.30552 198.283636 \r\nL 200.366393 17.083636 \r\nL 200.402917 191.453481 \r\nL 200.485096 125.964346 \r\nL 200.588581 203.506696 \r\nL 200.594668 17.083636 \r\nL 200.64641 177.391397 \r\nL 200.70424 156.900931 \r\nL 200.807725 197.881863 \r\nL 200.816856 17.083636 \r\nL 200.829031 194.265898 \r\nL 200.926428 104.268559 \r\nL 200.999476 17.083636 \r\nL 201.014694 207.524435 \r\nL 201.036 108.688071 \r\nL 201.081655 191.453481 \r\nL 201.045131 17.083636 \r\nL 201.145572 131.58918 \r\nL 201.224707 17.083636 \r\nL 201.194271 187.033969 \r\nL 201.2521 99.447273 \r\nL 201.255144 201.096053 \r\nL 201.282537 41.993614 \r\nL 201.361672 76.947938 \r\nL 201.428633 197.480089 \r\nL 201.419502 17.083636 \r\nL 201.45907 150.070776 \r\nL 201.471244 24.315565 \r\nL 201.498637 203.104922 \r\nL 201.571685 43.198936 \r\nL 201.605166 196.676541 \r\nL 201.577773 17.083636 \r\nL 201.681257 171.364789 \r\nL 201.736043 17.083636 \r\nL 201.714738 203.506696 \r\nL 201.790829 141.633525 \r\nL 201.894314 211.943947 \r\nL 201.869965 17.083636 \r\nL 201.900401 136.410466 \r\nL 201.909532 49.627317 \r\nL 201.930838 197.480089 \r\nL 201.973449 104.268559 \r\nL 202.00693 189.444612 \r\nL 202.049541 18.690732 \r\nL 202.079978 95.027761 \r\nL 202.116502 17.083636 \r\nL 202.119545 195.872993 \r\nL 202.18955 108.688071 \r\nL 202.283903 17.083636 \r\nL 202.262598 179.400266 \r\nL 202.296078 70.117783 \r\nL 202.320427 17.083636 \r\nL 202.408694 190.649933 \r\nL 202.518266 17.083636 \r\nL 202.46348 203.506696 \r\nL 202.521309 100.25082 \r\nL 202.533484 24.315565 \r\nL 202.551746 162.525765 \r\nL 202.585226 17.083636 \r\nL 202.6461 207.122661 \r\nL 202.661318 103.465011 \r\nL 202.716104 199.488958 \r\nL 202.682624 17.083636 \r\nL 202.773934 162.123991 \r\nL 202.780021 77.349712 \r\nL 202.783065 17.083636 \r\nL 202.813501 171.766563 \r\nL 202.886549 49.627317 \r\nL 202.901768 179.80204 \r\nL 202.913942 17.083636 \r\nL 202.999165 107.884523 \r\nL 203.008296 17.083636 \r\nL 203.108737 202.301375 \r\nL 203.130043 17.083636 \r\nL 203.218309 111.902262 \r\nL 203.254833 195.872993 \r\nL 203.267008 23.913792 \r\nL 203.330925 173.775432 \r\nL 203.391798 30.342173 \r\nL 203.343099 189.042838 \r\nL 203.44354 121.544834 \r\nL 203.470933 17.083636 \r\nL 203.486152 186.632195 \r\nL 203.556156 58.064568 \r\nL 203.620073 202.301375 \r\nL 203.653553 17.887184 \r\nL 203.665728 56.055698 \r\nL 203.744863 17.083636 \r\nL 203.690077 212.747494 \r\nL 203.772256 36.36878 \r\nL 203.863566 204.712018 \r\nL 203.790518 17.083636 \r\nL 203.881828 78.956807 \r\nL 203.982269 17.083636 \r\nL 203.90009 199.488958 \r\nL 203.9914 48.020222 \r\nL 204.04923 204.712018 \r\nL 204.085754 17.083636 \r\nL 204.110103 183.819778 \r\nL 204.210544 35.565233 \r\nL 204.192282 207.524435 \r\nL 204.219675 138.821109 \r\nL 204.250112 201.899601 \r\nL 204.310985 17.083636 \r\nL 204.326204 129.982084 \r\nL 204.423601 17.083636 \r\nL 204.411426 203.90847 \r\nL 204.435776 74.537295 \r\nL 204.478387 195.872993 \r\nL 204.520998 17.083636 \r\nL 204.545348 81.36745 \r\nL 204.615352 17.083636 \r\nL 204.575784 189.846386 \r\nL 204.65492 58.868115 \r\nL 204.724924 189.042838 \r\nL 204.758404 17.083636 \r\nL 204.764492 61.680532 \r\nL 204.770579 18.288958 \r\nL 204.776666 99.447273 \r\nL 204.77971 75.340843 \r\nL 204.797972 175.382528 \r\nL 204.828409 17.083636 \r\nL 204.886238 68.108914 \r\nL 204.895369 17.083636 \r\nL 204.956243 199.890732 \r\nL 204.992767 66.903592 \r\nL 205.071902 195.47122 \r\nL 205.090164 17.083636 \r\nL 205.102339 150.47255 \r\nL 205.20278 17.083636 \r\nL 205.123644 200.694279 \r\nL 205.211911 114.312905 \r\nL 205.214954 114.312905 \r\nL 205.281915 17.083636 \r\nL 205.263653 199.087184 \r\nL 205.321483 168.954146 \r\nL 205.431055 17.083636 \r\nL 205.403662 176.989623 \r\nL 205.446273 76.14439 \r\nL 205.467579 193.46235 \r\nL 205.501059 17.083636 \r\nL 205.558889 133.598049 \r\nL 205.656286 17.083636 \r\nL 205.628893 193.46235 \r\nL 205.668461 185.828647 \r\nL 205.738465 17.083636 \r\nL 205.744552 204.310244 \r\nL 205.778033 53.243282 \r\nL 205.823688 206.319113 \r\nL 205.793251 17.083636 \r\nL 205.887605 118.330643 \r\nL 205.936303 17.083636 \r\nL 205.988046 193.46235 \r\nL 205.997177 48.020222 \r\nL 206.042832 191.855255 \r\nL 206.088487 17.083636 \r\nL 206.106749 110.69694 \r\nL 206.204146 33.958137 \r\nL 206.18284 157.704479 \r\nL 206.216321 59.269889 \r\nL 206.289369 209.13153 \r\nL 206.261976 38.779424 \r\nL 206.325893 158.9098 \r\nL 206.411115 17.083636 \r\nL 206.347198 197.480089 \r\nL 206.438508 62.48408 \r\nL 206.465901 45.609579 \r\nL 206.447639 195.872993 \r\nL 206.5146 68.108914 \r\nL 206.517644 194.667672 \r\nL 206.587648 17.083636 \r\nL 206.627216 143.642395 \r\nL 206.7307 17.083636 \r\nL 206.685045 200.694279 \r\nL 206.739831 66.100044 \r\nL 206.837229 198.283636 \r\nL 206.806792 25.922661 \r\nL 206.852447 148.463681 \r\nL 206.898102 41.993614 \r\nL 206.867665 192.658803 \r\nL 206.962019 137.615787 \r\nL 206.97115 195.069446 \r\nL 207.059416 34.359911 \r\nL 207.065504 64.492949 \r\nL 207.108115 17.083636 \r\nL 207.092897 181.409135 \r\nL 207.172032 88.197605 \r\nL 207.248124 36.770554 \r\nL 207.202469 171.364789 \r\nL 207.263342 71.724878 \r\nL 207.36987 191.855255 \r\nL 207.30291 60.876984 \r\nL 207.372914 144.847716 \r\nL 207.421613 49.225543 \r\nL 207.470311 192.257029 \r\nL 207.48553 96.233082 \r\nL 207.497704 201.497827 \r\nL 207.567709 47.618448 \r\nL 207.601189 193.864124 \r\nL 207.722936 17.083636 \r\nL 207.744241 122.750155 \r\nL 207.799027 195.872993 \r\nL 207.756416 57.26102 \r\nL 207.85077 109.491619 \r\nL 207.853813 17.083636 \r\nL 207.875119 189.846386 \r\nL 207.960342 122.348381 \r\nL 208.048608 35.967007 \r\nL 207.999909 203.90847 \r\nL 208.063826 143.240621 \r\nL 208.142962 196.274767 \r\nL 208.139918 55.653925 \r\nL 208.164267 164.936408 \r\nL 208.267752 206.720887 \r\nL 208.276883 25.119113 \r\nL 208.282971 58.466341 \r\nL 208.328626 195.47122 \r\nL 208.346888 36.770554 \r\nL 208.395586 176.186075 \r\nL 208.39863 176.186075 \r\nL 208.496027 46.413126 \r\nL 208.48994 195.872993 \r\nL 208.508202 80.563902 \r\nL 208.611687 17.083636 \r\nL 208.617774 206.720887 \r\nL 208.63908 29.940399 \r\nL 208.727346 152.481419 \r\nL 208.769957 208.729756 \r\nL 208.779088 44.806031 \r\nL 208.791263 112.304035 \r\nL 208.885617 200.694279 \r\nL 208.903879 17.083636 \r\nL 209.007363 196.676541 \r\nL 209.019538 96.233082 \r\nL 209.028669 28.333304 \r\nL 209.056062 154.490288 \r\nL 209.065193 17.083636 \r\nL 209.110848 197.078315 \r\nL 209.165634 32.351042 \r\nL 209.238682 203.104922 \r\nL 209.208245 17.083636 \r\nL 209.275206 84.983415 \r\nL 209.284337 17.083636 \r\nL 209.348254 192.257029 \r\nL 209.372603 60.876984 \r\nL 209.476088 199.488958 \r\nL 209.378691 17.083636 \r\nL 209.482175 36.36878 \r\nL 209.500437 140.02643 \r\nL 209.573485 17.083636 \r\nL 209.686101 189.042838 \r\nL 209.750018 17.083636 \r\nL 209.798717 73.331973 \r\nL 209.908289 207.122661 \r\nL 209.816979 17.083636 \r\nL 209.914376 197.881863 \r\nL 209.932638 17.083636 \r\nL 210.014817 199.890732 \r\nL 210.023948 50.832639 \r\nL 210.060472 192.257029 \r\nL 210.127433 17.083636 \r\nL 210.13352 126.36612 \r\nL 210.227874 21.503149 \r\nL 210.170044 199.488958 \r\nL 210.243092 58.466341 \r\nL 210.246136 197.480089 \r\nL 210.249179 17.083636 \r\nL 210.352664 17.083636 \r\nL 210.434843 185.828647 \r\nL 210.46528 74.537295 \r\nL 210.550502 17.083636 \r\nL 210.49876 189.042838 \r\nL 210.553546 35.163459 \r\nL 210.650943 192.257029 \r\nL 210.574852 17.083636 \r\nL 210.663118 34.359911 \r\nL 210.745297 193.060576 \r\nL 210.684424 17.083636 \r\nL 210.784865 172.971885 \r\nL 210.864 46.011353 \r\nL 210.793996 203.506696 \r\nL 210.89748 96.634856 \r\nL 210.982703 17.083636 \r\nL 210.903568 196.676541 \r\nL 211.000965 69.716009 \r\nL 211.0801 203.104922 \r\nL 211.010096 17.083636 \r\nL 211.110537 133.196275 \r\nL 211.17141 17.083636 \r\nL 211.122712 198.68541 \r\nL 211.214022 140.02643 \r\nL 211.259677 207.122661 \r\nL 211.308375 36.770554 \r\nL 211.311419 141.231752 \r\nL 211.314463 32.752816 \r\nL 211.390554 204.310244 \r\nL 211.420991 60.876984 \r\nL 211.50317 178.596718 \r\nL 211.475777 20.297827 \r\nL 211.530563 76.947938 \r\nL 211.533607 31.547494 \r\nL 211.609698 202.703149 \r\nL 211.634048 185.426874 \r\nL 211.679703 17.083636 \r\nL 211.728401 194.265898 \r\nL 211.74362 159.713348 \r\nL 211.746663 189.444612 \r\nL 211.798406 17.083636 \r\nL 211.847104 95.027761 \r\nL 211.886672 22.70847 \r\nL 211.892759 198.283636 \r\nL 211.947545 77.751486 \r\nL 211.965807 195.069446 \r\nL 212.032768 22.70847 \r\nL 212.057117 105.47388 \r\nL 212.090598 17.083636 \r\nL 212.145384 209.935078 \r\nL 212.157558 115.92 \r\nL 212.17582 200.292506 \r\nL 212.169733 17.083636 \r\nL 212.264087 112.304035 \r\nL 212.282349 199.087184 \r\nL 212.373659 17.083636 \r\nL 212.452794 203.90847 \r\nL 212.486274 107.482749 \r\nL 212.513667 56.055698 \r\nL 212.528886 187.033969 \r\nL 212.56541 91.411796 \r\nL 212.611065 205.917339 \r\nL 212.653676 52.439734 \r\nL 212.674982 163.329313 \r\nL 212.720637 17.083636 \r\nL 212.78151 193.46235 \r\nL 212.787597 85.786962 \r\nL 212.790641 86.59051 \r\nL 212.793685 17.083636 \r\nL 212.842383 204.712018 \r\nL 212.897169 166.543503 \r\nL 212.96413 17.083636 \r\nL 212.994567 207.926208 \r\nL 213.012829 108.286297 \r\nL 213.082833 199.890732 \r\nL 213.085877 17.083636 \r\nL 213.125444 179.400266 \r\nL 213.155881 17.083636 \r\nL 213.195449 209.935078 \r\nL 213.23806 89.402927 \r\nL 213.344588 189.042838 \r\nL 213.259366 33.556364 \r\nL 213.347632 54.448603 \r\nL 213.390243 185.828647 \r\nL 213.353719 42.395388 \r\nL 213.457204 103.866785 \r\nL 213.493728 32.752816 \r\nL 213.472422 202.301375 \r\nL 213.566776 93.420665 \r\nL 213.673304 201.497827 \r\nL 213.642868 37.574102 \r\nL 213.676348 149.669002 \r\nL 213.743309 17.083636 \r\nL 213.69461 195.069446 \r\nL 213.788964 56.055698 \r\nL 213.816357 186.230421 \r\nL 213.813313 17.083636 \r\nL 213.898536 156.097384 \r\nL 213.971584 17.083636 \r\nL 213.91071 203.90847 \r\nL 214.008108 158.508027 \r\nL 214.047675 30.342173 \r\nL 214.084199 185.0251 \r\nL 214.120723 88.197605 \r\nL 214.126811 197.078315 \r\nL 214.193771 17.083636 \r\nL 214.233339 184.221552 \r\nL 214.327693 17.083636 \r\nL 214.294212 213.149268 \r\nL 214.342911 135.606918 \r\nL 214.382479 205.113792 \r\nL 214.409872 20.297827 \r\nL 214.440308 148.865455 \r\nL 214.498138 17.083636 \r\nL 214.449439 205.113792 \r\nL 214.552924 76.947938 \r\nL 214.601623 204.310244 \r\nL 214.60771 22.306696 \r\nL 214.662496 198.283636 \r\nL 214.668583 25.119113 \r\nL 214.671627 211.542173 \r\nL 214.775112 50.832639 \r\nL 214.817723 17.083636 \r\nL 214.793374 189.846386 \r\nL 214.842072 145.651264 \r\nL 214.899902 195.872993 \r\nL 214.93947 17.083636 \r\nL 214.948601 136.812239 \r\nL 215.003387 17.083636 \r\nL 215.009474 173.373659 \r\nL 215.061216 39.181197 \r\nL 215.091653 188.641064 \r\nL 215.116002 17.083636 \r\nL 215.173832 146.454812 \r\nL 215.268186 17.083636 \r\nL 215.256011 206.319113 \r\nL 215.283404 33.958137 \r\nL 215.368627 193.46235 \r\nL 215.313841 17.083636 \r\nL 215.39602 83.376319 \r\nL 215.469068 17.083636 \r\nL 215.423413 180.605588 \r\nL 215.490373 83.778093 \r\nL 215.599945 173.373659 \r\nL 215.548203 17.083636 \r\nL 215.602989 150.070776 \r\nL 215.657775 17.083636 \r\nL 215.679081 196.274767 \r\nL 215.712561 116.723548 \r\nL 215.770391 203.104922 \r\nL 215.73691 17.083636 \r\nL 215.822133 148.061907 \r\nL 215.870832 17.083636 \r\nL 215.88605 203.506696 \r\nL 215.934749 77.751486 \r\nL 216.010841 194.265898 \r\nL 215.998666 50.430865 \r\nL 216.047365 191.453481 \r\nL 216.06867 28.735078 \r\nL 216.138675 197.078315 \r\nL 216.15998 92.617118 \r\nL 216.202592 212.345721 \r\nL 216.187373 17.083636 \r\nL 216.269552 146.454812 \r\nL 216.351731 29.940399 \r\nL 216.369993 192.257029 \r\nL 216.373037 125.160798 \r\nL 216.376081 201.096053 \r\nL 216.379124 17.083636 \r\nL 216.482609 119.134191 \r\nL 216.537395 195.069446 \r\nL 216.567832 46.8149 \r\nL 216.592181 174.57898 \r\nL 216.631749 60.876984 \r\nL 216.668273 205.113792 \r\nL 216.701753 160.91867 \r\nL 216.738277 37.574102 \r\nL 216.744364 195.069446 \r\nL 216.814369 78.956807 \r\nL 216.923941 197.881863 \r\nL 216.853936 63.689401 \r\nL 216.926984 139.222882 \r\nL 217.027425 193.46235 \r\nL 217.0396 17.083636 \r\nL 217.115692 208.729756 \r\nL 217.152216 181.409135 \r\nL 217.237438 44.002483 \r\nL 217.200914 189.042838 \r\nL 217.261788 101.456142 \r\nL 217.359185 193.864124 \r\nL 217.273962 17.083636 \r\nL 217.377447 156.097384 \r\nL 217.456582 186.632195 \r\nL 217.410927 19.092506 \r\nL 217.480932 132.392727 \r\nL 217.578329 27.127982 \r\nL 217.511368 191.855255 \r\nL 217.593547 107.884523 \r\nL 217.666595 30.743947 \r\nL 217.663552 208.729756 \r\nL 217.67877 71.724878 \r\nL 217.693988 193.864124 \r\nL 217.687901 17.083636 \r\nL 217.788342 173.775432 \r\nL 217.800517 35.163459 \r\nL 217.794429 183.418004 \r\nL 217.897914 56.859246 \r\nL 217.970962 203.90847 \r\nL 217.907045 17.083636 \r\nL 218.007486 137.214013 \r\nL 218.098796 29.136851 \r\nL 218.068359 192.658803 \r\nL 218.117058 46.413126 \r\nL 218.177931 183.819778 \r\nL 218.13532 31.145721 \r\nL 218.229674 171.364789 \r\nL 218.257067 39.582971 \r\nL 218.293591 196.676541 \r\nL 218.339246 142.838847 \r\nL 218.424468 35.967007 \r\nL 218.445774 203.506696 \r\nL 218.512735 17.083636 \r\nL 218.555346 89.402927 \r\nL 218.640569 204.712018 \r\nL 218.59187 17.083636 \r\nL 218.667962 151.276098 \r\nL 218.74101 41.190067 \r\nL 218.728835 185.0251 \r\nL 218.77449 61.680532 \r\nL 218.780577 44.002483 \r\nL 218.887106 198.283636 \r\nL 218.99059 17.083636 \r\nL 218.999721 103.063237 \r\nL 219.002765 203.104922 \r\nL 219.005809 17.083636 \r\nL 219.112337 172.971885 \r\nL 219.151905 23.913792 \r\nL 219.188429 205.113792 \r\nL 219.224953 132.392727 \r\nL 219.249302 189.444612 \r\nL 219.279739 50.430865 \r\nL 219.328437 172.570111 \r\nL 219.389311 37.574102 \r\nL 219.38018 188.641064 \r\nL 219.438009 135.606918 \r\nL 219.441053 203.104922 \r\nL 219.462359 17.083636 \r\nL 219.544538 134.80337 \r\nL 219.617586 25.119113 \r\nL 219.614542 200.292506 \r\nL 219.651066 121.946608 \r\nL 219.663241 195.069446 \r\nL 219.730201 32.752816 \r\nL 219.757594 56.457472 \r\nL 219.827599 185.426874 \r\nL 219.775856 37.975876 \r\nL 219.879341 158.106253 \r\nL 219.90369 30.743947 \r\nL 219.958476 197.480089 \r\nL 219.988913 119.535965 \r\nL 220.074136 167.748825 \r\nL 220.058917 53.645055 \r\nL 220.095441 121.544834 \r\nL 220.104572 35.967007 \r\nL 220.107616 184.221552 \r\nL 220.208057 88.599379 \r\nL 220.278061 209.935078 \r\nL 220.26893 41.190067 \r\nL 220.287192 111.500488 \r\nL 220.332847 17.083636 \r\nL 220.369371 195.47122 \r\nL 220.396764 85.385188 \r\nL 220.436332 25.119113 \r\nL 220.405895 183.016231 \r\nL 220.494162 84.179867 \r\nL 220.506336 181.810909 \r\nL 220.564166 17.083636 \r\nL 220.606777 165.338182 \r\nL 220.643301 38.779424 \r\nL 220.664607 203.506696 \r\nL 220.716349 68.510687 \r\nL 220.780266 199.890732 \r\nL 220.752873 43.198936 \r\nL 220.825921 119.937738 \r\nL 220.87462 54.850377 \r\nL 220.923319 155.69561 \r\nL 220.93245 89.001153 \r\nL 220.947668 192.658803 \r\nL 221.026803 38.779424 \r\nL 221.042022 95.027761 \r\nL 221.102895 191.855255 \r\nL 221.063327 63.287627 \r\nL 221.133332 146.856585 \r\nL 221.151594 17.083636 \r\nL 221.200292 194.667672 \r\nL 221.242904 168.150599 \r\nL 221.261166 29.940399 \r\nL 221.264209 203.90847 \r\nL 221.376825 59.269889 \r\nL 221.477266 196.676541 \r\nL 221.428567 17.083636 \r\nL 221.489441 152.481419 \r\nL 221.583794 19.494279 \r\nL 221.550314 196.676541 \r\nL 221.599013 156.900931 \r\nL 221.611187 207.524435 \r\nL 221.659886 56.457472 \r\nL 221.702497 179.80204 \r\nL 221.796851 46.011353 \r\nL 221.775545 193.46235 \r\nL 221.812069 99.447273 \r\nL 221.87903 188.23929 \r\nL 221.854681 17.083636 \r\nL 221.921641 156.900931 \r\nL 221.991646 17.083636 \r\nL 221.942947 193.060576 \r\nL 222.034257 104.268559 \r\nL 222.049475 94.224213 \r\nL 222.055563 161.722217 \r\nL 222.079912 78.153259 \r\nL 222.165135 203.506696 \r\nL 222.235139 213.149268 \r\nL 222.274707 59.269889 \r\nL 222.320362 41.993614 \r\nL 222.384279 191.453481 \r\nL 222.487763 39.582971 \r\nL 222.448196 192.658803 \r\nL 222.493851 174.177206 \r\nL 222.600379 21.904922 \r\nL 222.502982 177.391397 \r\nL 222.615597 80.563902 \r\nL 222.70082 190.649933 \r\nL 222.712995 44.404257 \r\nL 222.728213 95.429534 \r\nL 222.819523 192.658803 \r\nL 222.749519 51.234412 \r\nL 222.82561 154.088514 \r\nL 222.898658 17.083636 \r\nL 222.868222 211.542173 \r\nL 222.935182 151.677871 \r\nL 223.026492 197.078315 \r\nL 222.959532 17.083636 \r\nL 223.035623 110.69694 \r\nL 223.105628 54.448603 \r\nL 223.09954 176.587849 \r\nL 223.114759 127.571441 \r\nL 223.117802 208.327982 \r\nL 223.126933 23.512018 \r\nL 223.224331 150.874324 \r\nL 223.269986 55.252151 \r\nL 223.263898 189.846386 \r\nL 223.333903 133.999823 \r\nL 223.385645 39.582971 \r\nL 223.449562 192.257029 \r\nL 223.525654 24.717339 \r\nL 223.550003 198.68541 \r\nL 223.562178 120.339512 \r\nL 223.659575 42.797162 \r\nL 223.63827 200.292506 \r\nL 223.67175 72.528426 \r\nL 223.747842 200.694279 \r\nL 223.714361 31.145721 \r\nL 223.784366 97.03663 \r\nL 223.79654 17.083636 \r\nL 223.848283 193.46235 \r\nL 223.893938 32.351042 \r\nL 223.970029 208.729756 \r\nL 223.918287 17.083636 \r\nL 224.009597 158.508027 \r\nL 224.018728 17.083636 \r\nL 224.052208 191.051707 \r\nL 224.113082 166.945277 \r\nL 224.195261 207.122661 \r\nL 224.137431 51.234412 \r\nL 224.213523 144.044169 \r\nL 224.326138 17.083636 \r\nL 224.317007 190.649933 \r\nL 224.329182 88.599379 \r\nL 224.356575 201.497827 \r\nL 224.374837 56.457472 \r\nL 224.420492 193.060576 \r\nL 224.426579 31.949268 \r\nL 224.484409 201.096053 \r\nL 224.530064 112.304035 \r\nL 224.575719 180.605588 \r\nL 224.566588 39.984745 \r\nL 224.639636 118.732417 \r\nL 224.691378 35.565233 \r\nL 224.737033 209.935078 \r\nL 224.743121 118.330643 \r\nL 224.785732 207.926208 \r\nL 224.797907 21.904922 \r\nL 224.849649 119.134191 \r\nL 224.852693 29.136851 \r\nL 224.877042 185.426874 \r\nL 224.959221 86.59051 \r\nL 224.974439 194.667672 \r\nL 224.986614 65.698271 \r\nL 225.065749 141.633525 \r\nL 225.090099 56.457472 \r\nL 225.071837 185.828647 \r\nL 225.178365 68.912461 \r\nL 225.245326 185.0251 \r\nL 225.242282 17.083636 \r\nL 225.290981 103.465011 \r\nL 225.324461 17.083636 \r\nL 225.367072 181.409135 \r\nL 225.397509 117.125322 \r\nL 225.400553 201.497827 \r\nL 225.449251 55.653925 \r\nL 225.507081 159.713348 \r\nL 225.552736 43.198936 \r\nL 225.586216 197.881863 \r\nL 225.607522 79.760355 \r\nL 225.668395 187.435743 \r\nL 225.656221 17.083636 \r\nL 225.720138 142.437073 \r\nL 225.82971 35.163459 \r\nL 225.735356 196.274767 \r\nL 225.832753 53.243282 \r\nL 225.838841 189.846386 \r\nL 225.936238 31.949268 \r\nL 225.942325 39.582971 \r\nL 225.975806 191.453481 \r\nL 226.006242 37.975876 \r\nL 226.054941 74.537295 \r\nL 226.097552 50.430865 \r\nL 226.070159 204.310244 \r\nL 226.161469 81.769224 \r\nL 226.167557 186.230421 \r\nL 226.255823 36.770554 \r\nL 226.271041 142.437073 \r\nL 226.289303 17.083636 \r\nL 226.344089 211.140399 \r\nL 226.383657 51.636186 \r\nL 226.435399 204.310244 \r\nL 226.438443 35.163459 \r\nL 226.493229 58.064568 \r\nL 226.56019 17.083636 \r\nL 226.572364 209.935078 \r\nL 226.599757 48.823769 \r\nL 226.669762 207.524435 \r\nL 226.605845 17.083636 \r\nL 226.709329 126.767894 \r\nL 226.803683 17.083636 \r\nL 226.764115 193.060576 \r\nL 226.818901 84.983415 \r\nL 226.879775 193.864124 \r\nL 226.840207 20.297827 \r\nL 226.928473 147.258359 \r\nL 227.025871 17.083636 \r\nL 227.001521 190.24816 \r\nL 227.038045 163.329313 \r\nL 227.095875 200.694279 \r\nL 227.150661 20.699601 \r\nL 227.171967 206.319113 \r\nL 227.260233 128.374989 \r\nL 227.333281 32.752816 \r\nL 227.327194 196.274767 \r\nL 227.369805 112.304035 \r\nL 227.427635 210.738625 \r\nL 227.406329 39.582971 \r\nL 227.479377 135.606918 \r\nL 227.497639 39.582971 \r\nL 227.494595 207.122661 \r\nL 227.591993 72.126652 \r\nL 227.661997 195.47122 \r\nL 227.674172 25.520887 \r\nL 227.704608 133.999823 \r\nL 227.777656 37.574102 \r\nL 227.750263 186.632195 \r\nL 227.817224 67.70714 \r\nL 227.899403 196.274767 \r\nL 227.917665 24.717339 \r\nL 227.926796 86.992284 \r\nL 228.012019 55.653925 \r\nL 227.969407 199.488958 \r\nL 228.024193 73.331973 \r\nL 228.124634 205.515565 \r\nL 228.078979 52.439734 \r\nL 228.136809 174.177206 \r\nL 228.231163 38.37765 \r\nL 228.200726 190.649933 \r\nL 228.249425 115.116452 \r\nL 228.264643 205.917339 \r\nL 228.322473 17.083636 \r\nL 228.358997 186.632195 \r\nL 228.456394 38.779424 \r\nL 228.392477 195.872993 \r\nL 228.471612 68.108914 \r\nL 228.553791 211.943947 \r\nL 228.535529 21.503149 \r\nL 228.584228 176.989623 \r\nL 228.599446 17.083636 \r\nL 228.654232 206.319113 \r\nL 228.696844 45.207805 \r\nL 228.809459 192.658803 \r\nL 228.84294 17.083636 \r\nL 228.915988 204.712018 \r\nL 228.922075 95.831308 \r\nL 228.955555 200.292506 \r\nL 229.00121 57.662794 \r\nL 229.031647 160.115122 \r\nL 229.11687 20.297827 \r\nL 229.129044 204.310244 \r\nL 229.141219 154.088514 \r\nL 229.223398 202.703149 \r\nL 229.171656 17.083636 \r\nL 229.24166 81.769224 \r\nL 229.272097 17.083636 \r\nL 229.256878 186.632195 \r\nL 229.339057 72.528426 \r\nL 229.342101 191.855255 \r\nL 229.357319 27.529756 \r\nL 229.448629 76.947938 \r\nL 229.45776 203.506696 \r\nL 229.494284 46.011353 \r\nL 229.564289 108.688071 \r\nL 229.57342 19.092506 \r\nL 229.634293 187.033969 \r\nL 229.673861 67.305366 \r\nL 229.725603 192.658803 \r\nL 229.695166 17.083636 \r\nL 229.783433 173.775432 \r\nL 229.810826 35.967007 \r\nL 229.795607 193.060576 \r\nL 229.893005 56.859246 \r\nL 229.950834 192.658803 \r\nL 229.908223 17.083636 \r\nL 230.002577 108.688071 \r\nL 230.014751 35.163459 \r\nL 230.090843 191.051707 \r\nL 230.112149 50.832639 \r\nL 230.133454 203.506696 \r\nL 230.194328 23.110244 \r\nL 230.227808 136.812239 \r\nL 230.273463 28.333304 \r\nL 230.3039 205.917339 \r\nL 230.334336 189.846386 \r\nL 230.340424 42.797162 \r\nL 230.446952 71.724878 \r\nL 230.550437 202.703149 \r\nL 230.46217 17.083636 \r\nL 230.559568 128.374989 \r\nL 230.638703 28.333304 \r\nL 230.620441 198.283636 \r\nL 230.66914 66.903592 \r\nL 230.714795 190.649933 \r\nL 230.693489 56.055698 \r\nL 230.778712 186.632195 \r\nL 230.857847 17.083636 \r\nL 230.842629 200.292506 \r\nL 230.891327 63.689401 \r\nL 230.900458 188.641064 \r\nL 230.915677 62.48408 \r\nL 231.000899 113.911131 \r\nL 231.049598 17.083636 \r\nL 231.016118 179.80204 \r\nL 231.101341 59.269889 \r\nL 231.137865 191.453481 \r\nL 231.143952 17.083636 \r\nL 231.213956 127.169667 \r\nL 231.238306 34.761685 \r\nL 231.293092 165.739956 \r\nL 231.363096 197.881863 \r\nL 231.338747 17.083636 \r\nL 231.381358 159.311574 \r\nL 231.384402 23.110244 \r\nL 231.481799 206.319113 \r\nL 231.49093 79.358581 \r\nL 231.539629 189.444612 \r\nL 231.554847 17.083636 \r\nL 231.606589 132.392727 \r\nL 231.646157 23.110244 \r\nL 231.700943 207.524435 \r\nL 231.719205 48.421996 \r\nL 231.755729 210.336851 \r\nL 231.786166 28.333304 \r\nL 231.828777 139.222882 \r\nL 231.871388 17.083636 \r\nL 231.910956 208.729756 \r\nL 231.935305 170.561242 \r\nL 231.984004 193.864124 \r\nL 232.00531 17.083636 \r\nL 232.023572 101.054368 \r\nL 232.050965 17.083636 \r\nL 232.066183 194.667672 \r\nL 232.133144 104.268559 \r\nL 232.22141 38.37765 \r\nL 232.209235 191.051707 \r\nL 232.236628 135.205144 \r\nL 232.251847 205.515565 \r\nL 232.245759 17.083636 \r\nL 232.343157 164.936408 \r\nL 232.397943 17.083636 \r\nL 232.446641 194.667672 \r\nL 232.458816 70.117783 \r\nL 232.547082 203.506696 \r\nL 232.516646 17.083636 \r\nL 232.568388 69.716009 \r\nL 232.574475 53.243282 \r\nL 232.577519 75.340843 \r\nL 232.64448 207.926208 \r\nL 232.687091 17.083636 \r\nL 232.690135 180.605588 \r\nL 232.693178 201.497827 \r\nL 232.76927 50.832639 \r\nL 232.787532 127.571441 \r\nL 232.872755 25.520887 \r\nL 232.833187 196.676541 \r\nL 232.897104 147.660133 \r\nL 232.945803 17.083636 \r\nL 232.91841 199.087184 \r\nL 233.00972 131.990953 \r\nL 233.07668 17.083636 \r\nL 233.079724 192.257029 \r\nL 233.110161 72.9302 \r\nL 233.143641 204.310244 \r\nL 233.13451 33.556364 \r\nL 233.222776 193.864124 \r\nL 233.289737 17.083636 \r\nL 233.295824 208.729756 \r\nL 233.335392 142.838847 \r\nL 233.37496 202.301375 \r\nL 233.414527 17.083636 \r\nL 233.44192 117.928869 \r\nL 233.511925 51.234412 \r\nL 233.524099 203.506696 \r\nL 233.536274 72.528426 \r\nL 233.539318 199.087184 \r\nL 233.542361 17.083636 \r\nL 233.645846 117.928869 \r\nL 233.68237 198.283636 \r\nL 233.755418 17.083636 \r\nL 233.871077 201.497827 \r\nL 233.919776 17.083636 \r\nL 233.883252 203.506696 \r\nL 233.98978 37.574102 \r\nL 234.032392 202.301375 \r\nL 234.102396 158.9098 \r\nL 234.120658 197.078315 \r\nL 234.163269 17.083636 \r\nL 234.193706 128.776763 \r\nL 234.28806 17.083636 \r\nL 234.218055 181.810909 \r\nL 234.303278 95.027761 \r\nL 234.361108 209.13153 \r\nL 234.364151 17.083636 \r\nL 234.409806 107.080976 \r\nL 234.461549 17.083636 \r\nL 234.507204 199.087184 \r\nL 234.519378 113.911131 \r\nL 234.549815 17.083636 \r\nL 234.583295 208.729756 \r\nL 234.671562 17.083636 \r\nL 234.695911 48.421996 \r\nL 234.77809 187.033969 \r\nL 234.732435 24.717339 \r\nL 234.802439 135.606918 \r\nL 234.805483 17.083636 \r\nL 234.866356 199.488958 \r\nL 234.915055 58.466341 \r\nL 235.024627 205.515565 \r\nL 234.933317 25.119113 \r\nL 235.033758 163.329313 \r\nL 235.131155 35.967007 \r\nL 235.064195 195.069446 \r\nL 235.14333 149.267228 \r\nL 235.213334 208.327982 \r\nL 235.222465 31.547494 \r\nL 235.237684 138.821109 \r\nL 235.319863 17.083636 \r\nL 235.246815 196.274767 \r\nL 235.350299 63.287627 \r\nL 235.374649 211.140399 \r\nL 235.389867 17.083636 \r\nL 235.462915 177.793171 \r\nL 235.5664 17.083636 \r\nL 235.548138 200.292506 \r\nL 235.575531 138.419335 \r\nL 235.679015 196.676541 \r\nL 235.645535 17.083636 \r\nL 235.682059 154.490288 \r\nL 235.706408 193.060576 \r\nL 235.791631 17.083636 \r\nL 235.889028 204.712018 \r\nL 235.904247 121.14306 \r\nL 235.922509 193.864124 \r\nL 235.934683 62.082306 \r\nL 236.010775 124.759024 \r\nL 236.095998 30.743947 \r\nL 236.08991 210.336851 \r\nL 236.117303 83.376319 \r\nL 236.162958 192.658803 \r\nL 236.141653 40.386519 \r\nL 236.229919 189.444612 \r\nL 236.23905 17.083636 \r\nL 236.321229 200.292506 \r\nL 236.342535 74.537295 \r\nL 236.403408 197.078315 \r\nL 236.439932 50.430865 \r\nL 236.452107 94.224213 \r\nL 236.491674 62.082306 \r\nL 236.509936 207.122661 \r\nL 236.555591 63.689401 \r\nL 236.579941 206.720887 \r\nL 236.616465 31.145721 \r\nL 236.665163 125.964346 \r\nL 236.768648 17.083636 \r\nL 236.719949 199.488958 \r\nL 236.777779 44.404257 \r\nL 236.82039 188.641064 \r\nL 236.783866 17.083636 \r\nL 236.887351 102.661463 \r\nL 236.939093 44.404257 \r\nL 236.945181 200.292506 \r\nL 236.984748 85.385188 \r\nL 237.069971 197.881863 \r\nL 237.09432 64.091175 \r\nL 237.109539 199.488958 \r\nL 237.161281 17.083636 \r\nL 237.20998 179.80204 \r\nL 237.231285 17.083636 \r\nL 237.307377 190.24816 \r\nL 237.325639 55.653925 \r\nL 237.398687 184.623326 \r\nL 237.432167 91.010022 \r\nL 237.532608 17.083636 \r\nL 237.480866 205.917339 \r\nL 237.541739 70.117783 \r\nL 237.617831 17.083636 \r\nL 237.599569 192.257029 \r\nL 237.630006 66.100044 \r\nL 237.703054 189.042838 \r\nL 237.721316 17.083636 \r\nL 237.739578 84.179867 \r\nL 237.782189 17.083636 \r\nL 237.806538 169.35592 \r\nL 237.809582 59.671663 \r\nL 237.894805 195.47122 \r\nL 237.855237 35.163459 \r\nL 237.919154 60.475211 \r\nL 238.00742 203.104922 \r\nL 237.934372 24.717339 \r\nL 238.028726 68.108914 \r\nL 238.101774 205.515565 \r\nL 238.083512 17.083636 \r\nL 238.135254 113.509357 \r\nL 238.147429 17.083636 \r\nL 238.150473 179.400266 \r\nL 238.244826 84.179867 \r\nL 238.278307 201.096053 \r\nL 238.257001 17.083636 \r\nL 238.354398 139.624656 \r\nL 238.375704 43.60071 \r\nL 238.454839 194.265898 \r\nL 238.467014 62.885854 \r\nL 238.485276 209.533304 \r\nL 238.552237 17.083636 \r\nL 238.582673 167.347051 \r\nL 238.652678 25.922661 \r\nL 238.628328 190.24816 \r\nL 238.695289 106.277428 \r\nL 238.771381 17.083636 \r\nL 238.759206 209.935078 \r\nL 238.804861 101.054368 \r\nL 238.862691 207.926208 \r\nL 238.826167 17.083636 \r\nL 238.914433 170.561242 \r\nL 239.0027 17.083636 \r\nL 238.969219 192.257029 \r\nL 239.024005 168.552373 \r\nL 239.075748 199.890732 \r\nL 239.051398 25.119113 \r\nL 239.106184 96.634856 \r\nL 239.124446 17.083636 \r\nL 239.12749 187.033969 \r\nL 239.212713 126.36612 \r\nL 239.234018 183.418004 \r\nL 239.249237 49.627317 \r\nL 239.313154 166.141729 \r\nL 239.392289 21.904922 \r\nL 239.361852 197.881863 \r\nL 239.425769 92.215344 \r\nL 239.495774 32.752816 \r\nL 239.437944 152.079645 \r\nL 239.514036 83.376319 \r\nL 239.61752 189.846386 \r\nL 239.547516 17.083636 \r\nL 239.623608 86.188736 \r\nL 239.705787 206.319113 \r\nL 239.684481 28.333304 \r\nL 239.721005 176.186075 \r\nL 239.760573 17.083636 \r\nL 239.797097 185.828647 \r\nL 239.833621 48.020222 \r\nL 239.89145 185.828647 \r\nL 239.867101 39.984745 \r\nL 239.94928 181.007361 \r\nL 240.055808 17.083636 \r\nL 239.994935 200.292506 \r\nL 240.061896 19.092506 \r\nL 240.071027 192.257029 \r\nL 240.1319 17.083636 \r\nL 240.171468 35.967007 \r\nL 240.28104 195.47122 \r\nL 240.18973 17.083636 \r\nL 240.290171 127.973215 \r\nL 240.366262 17.887184 \r\nL 240.354088 199.087184 \r\nL 240.399743 49.627317 \r\nL 240.506271 200.694279 \r\nL 240.418005 17.083636 \r\nL 240.512358 161.722217 \r\nL 240.615843 17.083636 \r\nL 240.576275 186.230421 \r\nL 240.62193 95.429534 \r\nL 240.655411 209.13153 \r\nL 240.649323 17.083636 \r\nL 240.73759 163.731086 \r\nL 240.749764 17.083636 \r\nL 240.77107 207.926208 \r\nL 240.847162 171.766563 \r\nL 240.883686 191.855255 \r\nL 240.89586 51.234412 \r\nL 240.904991 183.418004 \r\nL 240.996301 17.083636 \r\nL 240.984127 205.917339 \r\nL 241.014563 135.205144 \r\nL 241.069349 199.488958 \r\nL 241.032825 17.083636 \r\nL 241.07848 114.312905 \r\nL 241.081524 17.083636 \r\nL 241.127179 186.632195 \r\nL 241.188052 70.117783 \r\nL 241.267188 212.747494 \r\nL 241.215445 17.083636 \r\nL 241.300668 209.533304 \r\nL 241.361541 17.083636 \r\nL 241.413284 142.035299 \r\nL 241.416327 207.926208 \r\nL 241.50155 17.083636 \r\nL 241.522856 135.606918 \r\nL 241.580685 17.083636 \r\nL 241.550249 203.90847 \r\nL 241.635471 50.430865 \r\nL 241.714607 201.899601 \r\nL 241.665908 44.404257 \r\nL 241.748087 136.008692 \r\nL 241.845484 30.342173 \r\nL 241.793742 185.0251 \r\nL 241.857659 162.525765 \r\nL 241.86679 17.083636 \r\nL 241.961144 208.327982 \r\nL 242.04941 17.083636 \r\nL 242.073759 53.645055 \r\nL 242.146807 187.837517 \r\nL 242.104196 17.083636 \r\nL 242.186375 156.900931 \r\nL 242.280729 17.083636 \r\nL 242.192462 184.623326 \r\nL 242.298991 55.252151 \r\nL 242.393344 199.087184 \r\nL 242.341602 50.430865 \r\nL 242.41465 174.57898 \r\nL 242.435956 17.083636 \r\nL 242.496829 183.819778 \r\nL 242.524222 99.045499 \r\nL 242.527266 179.400266 \r\nL 242.618576 17.083636 \r\nL 242.633794 60.475211 \r\nL 242.719017 208.729756 \r\nL 242.661187 17.083636 \r\nL 242.743366 76.947938 \r\nL 242.843807 17.083636 \r\nL 242.795108 185.828647 \r\nL 242.852938 101.054368 \r\nL 242.859025 196.274767 \r\nL 242.919899 17.083636 \r\nL 242.959466 121.946608 \r\nL 243.059907 17.083636 \r\nL 242.977728 193.864124 \r\nL 243.069038 56.055698 \r\nL 243.172523 190.649933 \r\nL 243.148174 21.904922 \r\nL 243.17861 187.837517 \r\nL 243.257746 17.083636 \r\nL 243.245571 188.641064 \r\nL 243.291226 27.529756 \r\nL 243.333837 203.506696 \r\nL 243.315575 25.922661 \r\nL 243.403842 101.857916 \r\nL 243.406885 28.333304 \r\nL 243.41906 188.23929 \r\nL 243.516457 53.645055 \r\nL 243.559069 210.738625 \r\nL 243.525588 24.315565 \r\nL 243.629073 116.321774 \r\nL 243.705165 36.770554 \r\nL 243.674728 189.846386 \r\nL 243.738645 130.785632 \r\nL 243.829955 62.885854 \r\nL 243.823868 203.506696 \r\nL 243.851261 74.135521 \r\nL 243.912134 193.060576 \r\nL 243.887785 17.083636 \r\nL 243.957789 69.314235 \r\nL 243.994313 24.717339 \r\nL 244.043012 189.846386 \r\nL 244.061274 44.806031 \r\nL 244.152584 195.872993 \r\nL 244.128234 30.743947 \r\nL 244.173889 136.812239 \r\nL 244.237806 17.083636 \r\nL 244.18302 191.051707 \r\nL 244.286505 83.376319 \r\nL 244.347378 172.971885 \r\nL 244.33216 17.083636 \r\nL 244.396077 67.70714 \r\nL 244.45695 179.80204 \r\nL 244.426514 28.333304 \r\nL 244.505649 56.457472 \r\nL 244.511736 59.671663 \r\nL 244.618265 152.481419 \r\nL 244.581741 18.690732 \r\nL 244.624352 104.670333 \r\nL 244.685225 17.083636 \r\nL 244.694356 195.069446 \r\nL 244.73088 110.69694 \r\nL 244.813059 196.676541 \r\nL 244.758273 17.083636 \r\nL 244.837409 77.349712 \r\nL 244.883064 17.083636 \r\nL 244.919588 209.533304 \r\nL 244.943937 19.494279 \r\nL 244.962199 185.426874 \r\nL 245.056553 148.061907 \r\nL 245.156994 17.083636 \r\nL 245.080902 172.168337 \r\nL 245.163081 146.454812 \r\nL 245.226998 193.46235 \r\nL 245.172212 17.083636 \r\nL 245.263522 167.347051 \r\nL 245.367007 17.083636 \r\nL 245.339614 172.971885 \r\nL 245.376138 48.020222 \r\nL 245.400487 185.0251 \r\nL 245.424836 17.083636 \r\nL 245.48571 131.58918 \r\nL 245.583107 17.083636 \r\nL 245.589194 205.917339 \r\nL 245.595282 85.385188 \r\nL 245.686592 171.766563 \r\nL 245.604413 17.083636 \r\nL 245.704854 130.785632 \r\nL 245.753552 17.083636 \r\nL 245.79312 190.24816 \r\nL 245.817469 75.742616 \r\nL 245.911823 197.881863 \r\nL 245.863124 17.083636 \r\nL 245.930085 129.58031 \r\nL 246.003133 17.083636 \r\nL 246.012264 189.846386 \r\nL 246.03357 84.581641 \r\nL 246.079225 203.90847 \r\nL 246.085312 17.083636 \r\nL 246.143142 167.347051 \r\nL 246.15836 17.083636 \r\nL 246.210102 193.46235 \r\nL 246.252714 47.216674 \r\nL 246.255758 178.596718 \r\nL 246.356199 17.083636 \r\nL 246.36533 168.552373 \r\nL 246.377504 42.797162 \r\nL 246.453596 212.747494 \r\nL 246.477945 112.304035 \r\nL 246.514469 17.083636 \r\nL 246.566212 190.649933 \r\nL 246.590561 37.172328 \r\nL 246.630129 200.694279 \r\nL 246.675784 17.083636 \r\nL 246.703177 112.304035 \r\nL 246.727526 198.68541 \r\nL 246.715351 17.083636 \r\nL 246.806661 82.170998 \r\nL 246.809705 17.083636 \r\nL 246.879709 197.881863 \r\nL 246.916233 85.786962 \r\nL 247.016674 203.104922 \r\nL 246.964932 17.083636 \r\nL 247.022762 178.194945 \r\nL 247.098853 17.083636 \r\nL 247.065373 196.274767 \r\nL 247.132334 53.243282 \r\nL 247.141465 199.890732 \r\nL 247.138421 17.083636 \r\nL 247.241906 121.946608 \r\nL 247.296692 17.083636 \r\nL 247.25408 208.327982 \r\nL 247.351478 93.822439 \r\nL 247.458006 189.444612 \r\nL 247.415395 29.538625 \r\nL 247.46105 127.973215 \r\nL 247.506705 17.083636 \r\nL 247.518879 198.283636 \r\nL 247.570622 71.724878 \r\nL 247.604102 208.327982 \r\nL 247.652801 23.512018 \r\nL 247.680194 128.374989 \r\nL 247.783678 29.940399 \r\nL 247.777591 199.890732 \r\nL 247.786722 94.224213 \r\nL 247.865857 205.515565 \r\nL 247.798897 17.083636 \r\nL 247.896294 166.141729 \r\nL 247.954124 17.083636 \r\nL 248.002822 192.257029 \r\nL 248.005866 131.187406 \r\nL 248.10022 195.872993 \r\nL 248.072827 42.395388 \r\nL 248.109351 143.240621 \r\nL 248.173268 17.083636 \r\nL 248.136744 188.23929 \r\nL 248.221966 70.117783 \r\nL 248.288927 49.627317 \r\nL 248.255447 197.480089 \r\nL 248.31632 114.312905 \r\nL 248.422848 207.122661 \r\nL 248.383281 42.395388 \r\nL 248.428936 124.759024 \r\nL 248.514158 19.092506 \r\nL 248.505027 210.336851 \r\nL 248.541551 34.761685 \r\nL 248.584163 197.881863 \r\nL 248.568944 17.083636 \r\nL 248.654167 141.633525 \r\nL 248.742433 21.503149 \r\nL 248.733302 184.221552 \r\nL 248.760695 144.445942 \r\nL 248.855049 195.872993 \r\nL 248.809394 17.083636 \r\nL 248.86418 158.106253 \r\nL 248.92201 17.083636 \r\nL 248.973752 193.46235 \r\nL 249.043756 17.083636 \r\nL 249.052887 193.864124 \r\nL 249.086368 63.689401 \r\nL 249.189852 187.435743 \r\nL 249.150285 17.083636 \r\nL 249.19594 143.240621 \r\nL 249.198983 38.37765 \r\nL 249.296381 181.007361 \r\nL 249.305512 69.716009 \r\nL 249.326817 187.033969 \r\nL 249.317686 17.083636 \r\nL 249.418127 117.928869 \r\nL 249.475957 17.083636 \r\nL 249.46987 196.676541 \r\nL 249.527699 96.634856 \r\nL 249.582485 194.667672 \r\nL 249.533787 17.083636 \r\nL 249.640315 153.686741 \r\nL 249.670752 17.083636 \r\nL 249.731625 188.23929 \r\nL 249.755974 53.645055 \r\nL 249.765105 191.855255 \r\nL 249.798586 17.083636 \r\nL 249.865546 46.011353 \r\nL 249.86859 19.896053 \r\nL 249.950769 180.203814 \r\nL 249.969031 55.653925 \r\nL 250.042079 191.453481 \r\nL 249.978162 21.503149 \r\nL 250.078603 127.169667 \r\nL 250.121214 17.083636 \r\nL 250.115127 196.274767 \r\nL 250.191219 97.438404 \r\nL 250.227743 211.542173 \r\nL 250.209481 50.430865 \r\nL 250.246005 74.939069 \r\nL 250.322096 17.083636 \r\nL 250.316009 206.319113 \r\nL 250.355577 37.172328 \r\nL 250.462105 191.453481 \r\nL 250.459061 23.913792 \r\nL 250.471236 136.410466 \r\nL 250.498629 17.083636 \r\nL 250.532109 186.632195 \r\nL 250.583852 85.385188 \r\nL 250.647769 201.497827 \r\nL 250.596026 20.297827 \r\nL 250.693424 93.420665 \r\nL 250.757341 183.418004 \r\nL 250.790821 18.288958 \r\nL 250.802996 103.866785 \r\nL 250.848651 20.699601 \r\nL 250.812127 202.703149 \r\nL 250.912568 48.421996 \r\nL 250.955179 199.488958 \r\nL 250.949092 32.351042 \r\nL 251.025183 70.92133 \r\nL 251.079969 200.694279 \r\nL 251.037358 17.083636 \r\nL 251.137799 193.060576 \r\nL 251.210847 41.190067 \r\nL 251.241284 197.480089 \r\nL 251.250415 93.018891 \r\nL 251.311288 55.252151 \r\nL 251.27172 187.033969 \r\nL 251.347812 70.92133 \r\nL 251.399554 193.060576 \r\nL 251.429991 27.529756 \r\nL 251.457384 86.188736 \r\nL 251.527388 20.297827 \r\nL 251.47869 185.426874 \r\nL 251.560869 104.268559 \r\nL 251.649135 197.881863 \r\nL 251.600436 32.351042 \r\nL 251.667397 178.596718 \r\nL 251.734358 41.190067 \r\nL 251.710008 207.122661 \r\nL 251.780013 111.098714 \r\nL 251.813493 205.515565 \r\nL 251.895672 48.823769 \r\nL 251.977851 206.319113 \r\nL 251.980895 17.083636 \r\nL 252.014375 159.311574 \r\nL 252.069161 53.243282 \r\nL 252.102641 186.230421 \r\nL 252.114816 84.179867 \r\nL 252.163515 206.720887 \r\nL 252.221344 49.627317 \r\nL 252.224388 75.340843 \r\nL 252.306567 192.658803 \r\nL 252.233519 45.609579 \r\nL 252.330916 74.537295 \r\nL 252.376571 44.404257 \r\nL 252.358309 189.042838 \r\nL 252.431357 97.438404 \r\nL 252.522667 197.480089 \r\nL 252.504405 31.547494 \r\nL 252.540929 120.339512 \r\nL 252.556148 54.046829 \r\nL 252.583541 201.096053 \r\nL 252.644414 70.519557 \r\nL 252.726593 201.899601 \r\nL 252.6992 21.904922 \r\nL 252.753986 99.447273 \r\nL 252.845296 23.110244 \r\nL 252.793554 184.221552 \r\nL 252.866602 79.760355 \r\nL 252.897038 172.168337 \r\nL 252.9153 18.690732 \r\nL 252.970086 189.042838 \r\nL 252.942693 17.083636 \r\nL 253.027916 130.785632 \r\nL 253.055309 31.547494 \r\nL 253.049222 194.265898 \r\nL 253.140532 64.492949 \r\nL 253.207492 207.122661 \r\nL 253.195318 46.413126 \r\nL 253.253147 160.91867 \r\nL 253.332283 23.913792 \r\nL 253.307933 203.90847 \r\nL 253.37185 74.537295 \r\nL 253.414462 44.404257 \r\nL 253.411418 192.257029 \r\nL 253.454029 125.160798 \r\nL 253.475335 187.837517 \r\nL 253.493597 17.083636 \r\nL 253.560558 181.810909 \r\nL 253.594038 47.618448 \r\nL 253.609256 190.649933 \r\nL 253.673173 67.305366 \r\nL 253.724916 209.935078 \r\nL 253.779702 28.333304 \r\nL 253.782745 150.070776 \r\nL 253.871012 195.069446 \r\nL 253.892318 21.904922 \r\nL 253.962322 190.24816 \r\nL 254.004933 82.974545 \r\nL 254.108418 205.515565 \r\nL 254.071894 17.083636 \r\nL 254.114505 66.100044 \r\nL 254.199728 25.922661 \r\nL 254.181466 177.391397 \r\nL 254.21799 101.857916 \r\nL 254.236252 186.632195 \r\nL 254.230165 25.922661 \r\nL 254.330606 148.865455 \r\nL 254.379304 178.596718 \r\nL 254.364086 17.083636 \r\nL 254.43409 124.357251 \r\nL 254.49192 17.083636 \r\nL 254.473658 198.283636 \r\nL 254.546706 18.690732 \r\nL 254.622798 196.274767 \r\nL 254.659322 97.840177 \r\nL 254.701933 36.770554 \r\nL 254.668453 190.24816 \r\nL 254.774981 40.788293 \r\nL 254.778025 39.582971 \r\nL 254.781068 56.859246 \r\nL 254.872378 207.122661 \r\nL 254.869335 17.083636 \r\nL 254.893684 101.857916 \r\nL 254.954557 210.738625 \r\nL 254.908902 17.083636 \r\nL 254.997169 64.091175 \r\nL 255.000212 40.386519 \r\nL 255.048911 163.329313 \r\nL 255.091522 130.785632 \r\nL 255.13109 203.90847 \r\nL 255.112828 33.556364 \r\nL 255.198051 117.125322 \r\nL 255.28023 37.975876 \r\nL 255.271099 200.292506 \r\nL 255.310666 91.81357 \r\nL 255.353278 203.90847 \r\nL 255.325885 17.083636 \r\nL 255.420238 108.286297 \r\nL 255.487199 33.556364 \r\nL 255.468937 177.391397 \r\nL 255.523723 86.188736 \r\nL 255.572422 202.703149 \r\nL 255.541985 28.333304 \r\nL 255.633295 78.153259 \r\nL 255.660688 32.752816 \r\nL 255.657644 194.265898 \r\nL 255.700256 95.027761 \r\nL 255.703299 198.68541 \r\nL 255.721561 17.083636 \r\nL 255.812871 172.168337 \r\nL 255.888963 21.101375 \r\nL 255.9194 209.935078 \r\nL 255.925487 119.134191 \r\nL 255.965055 17.083636 \r\nL 255.934618 189.444612 \r\nL 256.035059 114.312905 \r\nL 256.038103 199.488958 \r\nL 256.114194 35.967007 \r\nL 256.144631 168.150599 \r\nL 256.254203 17.083636 \r\nL 256.16898 201.899601 \r\nL 256.257247 44.806031 \r\nL 256.315076 186.632195 \r\nL 256.312033 21.101375 \r\nL 256.366819 77.349712 \r\nL 256.388124 31.949268 \r\nL 256.430736 178.596718 \r\nL 256.461172 150.47255 \r\nL 256.46726 197.480089 \r\nL 256.53422 33.958137 \r\nL 256.567701 95.831308 \r\nL 256.655967 17.083636 \r\nL 256.576832 181.810909 \r\nL 256.668142 121.14306 \r\nL 256.759452 183.016231 \r\nL 256.753364 17.083636 \r\nL 256.777714 130.383858 \r\nL 256.86598 35.967007 \r\nL 256.805107 197.480089 \r\nL 256.890329 96.634856 \r\nL 256.963377 213.149268 \r\nL 256.920766 19.896053 \r\nL 256.999901 165.338182 \r\nL 257.088168 33.556364 \r\nL 257.01512 187.837517 \r\nL 257.112517 62.885854 \r\nL 257.142954 190.649933 \r\nL 257.170347 17.083636 \r\nL 257.225133 175.382528 \r\nL 257.307312 19.092506 \r\nL 257.331661 188.23929 \r\nL 257.337748 58.466341 \r\nL 257.340792 185.0251 \r\nL 257.383403 17.083636 \r\nL 257.44732 35.163459 \r\nL 257.559936 203.90847 \r\nL 257.47167 17.083636 \r\nL 257.56298 162.525765 \r\nL 257.590373 17.083636 \r\nL 257.581242 201.497827 \r\nL 257.672552 189.444612 \r\nL 257.675595 189.846386 \r\nL 257.739512 17.887184 \r\nL 257.727338 209.533304 \r\nL 257.788211 63.287627 \r\nL 257.81256 201.497827 \r\nL 257.809517 17.083636 \r\nL 257.900827 136.812239 \r\nL 257.909958 196.676541 \r\nL 257.964744 17.083636 \r\nL 257.989093 58.868115 \r\nL 258.11084 194.265898 \r\nL 258.05301 17.083636 \r\nL 258.113883 106.679202 \r\nL 258.214324 17.887184 \r\nL 258.14432 195.872993 \r\nL 258.220412 123.553703 \r\nL 258.305634 201.096053 \r\nL 258.232586 17.083636 \r\nL 258.323896 71.724878 \r\nL 258.342158 17.083636 \r\nL 258.393901 212.747494 \r\nL 258.433468 28.735078 \r\nL 258.506516 200.292506 \r\nL 258.512604 21.904922 \r\nL 258.546084 142.035299 \r\nL 258.56739 189.846386 \r\nL 258.60087 59.671663 \r\nL 258.646525 103.465011 \r\nL 258.716529 208.327982 \r\nL 258.753053 17.083636 \r\nL 258.862625 195.47122 \r\nL 258.896106 17.083636 \r\nL 258.975241 39.181197 \r\nL 258.990459 193.46235 \r\nL 259.033071 31.949268 \r\nL 259.087857 113.509357 \r\nL 259.170036 35.565233 \r\nL 259.18221 194.667672 \r\nL 259.200472 73.331973 \r\nL 259.246127 177.793171 \r\nL 259.29787 17.083636 \r\nL 259.303957 77.751486 \r\nL 259.316132 19.092506 \r\nL 259.361787 175.382528 \r\nL 259.407442 91.81357 \r\nL 259.462228 17.083636 \r\nL 259.517014 184.623326 \r\nL 259.593105 18.288958 \r\nL 259.523101 198.283636 \r\nL 259.629629 55.252151 \r\nL 259.693546 207.122661 \r\nL 259.736158 17.083636 \r\nL 259.830511 180.203814 \r\nL 259.84573 69.314235 \r\nL 259.933996 17.083636 \r\nL 259.891385 190.24816 \r\nL 259.952258 28.333304 \r\nL 260.049655 180.203814 \r\nL 259.991826 17.083636 \r\nL 260.067917 152.481419 \r\nL 260.11966 21.503149 \r\nL 260.165315 198.283636 \r\nL 260.177489 97.438404 \r\nL 260.247494 213.952816 \r\nL 260.198795 46.8149 \r\nL 260.284018 74.537295 \r\nL 260.329673 44.806031 \r\nL 260.36924 214.35459 \r\nL 260.378371 119.535965 \r\nL 260.439245 194.667672 \r\nL 260.399677 17.083636 \r\nL 260.4849 82.170998 \r\nL 260.579253 178.596718 \r\nL 260.570122 22.70847 \r\nL 260.594472 76.14439 \r\nL 260.612734 18.690732 \r\nL 260.60969 134.80337 \r\nL 260.618821 63.689401 \r\nL 260.621865 173.775432 \r\nL 260.707087 33.15459 \r\nL 260.728393 71.724878 \r\nL 260.819703 183.418004 \r\nL 260.73448 17.083636 \r\nL 260.841009 93.018891 \r\nL 260.953624 17.083636 \r\nL 260.88362 209.935078 \r\nL 260.959712 48.020222 \r\nL 260.962755 205.917339 \r\nL 260.97493 27.93153 \r\nL 261.069284 84.179867 \r\nL 261.114939 197.480089 \r\nL 261.154506 17.083636 \r\nL 261.166681 103.063237 \r\nL 261.169725 35.163459 \r\nL 261.212336 197.881863 \r\nL 261.276253 58.868115 \r\nL 261.324952 207.524435 \r\nL 261.346257 29.538625 \r\nL 261.388869 199.087184 \r\nL 261.495397 17.083636 \r\nL 261.507572 80.563902 \r\nL 261.58062 166.543503 \r\nL 261.583664 30.342173 \r\nL 261.620188 160.115122 \r\nL 261.650624 17.083636 \r\nL 261.687148 178.194945 \r\nL 261.72976 106.679202 \r\nL 261.744978 55.653925 \r\nL 261.735847 178.194945 \r\nL 261.760196 56.457472 \r\nL 261.802808 199.087184 \r\nL 261.833244 25.520887 \r\nL 261.869768 50.029091 \r\nL 261.872812 35.565233 \r\nL 261.875856 181.810909 \r\nL 261.954991 75.742616 \r\nL 262.046301 181.007361 \r\nL 262.034126 17.083636 \r\nL 262.064563 84.179867 \r\nL 262.122393 17.083636 \r\nL 262.165004 189.444612 \r\nL 262.174135 58.064568 \r\nL 262.183266 183.819778 \r\nL 262.195441 17.887184 \r\nL 262.289794 109.893392 \r\nL 262.308056 27.127982 \r\nL 262.34458 197.480089 \r\nL 262.393279 83.376319 \r\nL 262.432847 213.551042 \r\nL 262.429803 17.083636 \r\nL 262.505895 168.954146 \r\nL 262.597205 17.083636 \r\nL 262.569812 198.283636 \r\nL 262.61851 47.216674 \r\nL 262.648947 185.828647 \r\nL 262.627641 17.083636 \r\nL 262.731126 125.964346 \r\nL 262.834611 17.083636 \r\nL 262.795043 183.418004 \r\nL 262.843742 26.726208 \r\nL 262.962445 206.319113 \r\nL 262.868091 17.083636 \r\nL 262.965488 160.91867 \r\nL 263.011143 23.110244 \r\nL 263.065929 203.104922 \r\nL 263.078104 95.831308 \r\nL 263.114628 183.819778 \r\nL 263.142021 23.110244 \r\nL 263.163327 115.518226 \r\nL 263.193763 17.083636 \r\nL 263.236375 192.658803 \r\nL 263.272899 128.374989 \r\nL 263.324641 185.426874 \r\nL 263.342903 17.083636 \r\nL 263.370296 73.331973 \r\nL 263.455519 17.083636 \r\nL 263.379427 205.515565 \r\nL 263.473781 73.331973 \r\nL 263.476824 188.23929 \r\nL 263.482912 37.172328 \r\nL 263.586396 144.445942 \r\nL 263.644226 189.042838 \r\nL 263.695968 17.083636 \r\nL 263.71423 198.68541 \r\nL 263.808584 181.007361 \r\nL 263.884676 17.083636 \r\nL 263.851195 212.345721 \r\nL 263.9212 141.633525 \r\nL 264.003379 17.083636 \r\nL 264.006422 172.971885 \r\nL 264.015553 40.788293 \r\nL 264.049034 191.051707 \r\nL 264.100776 18.288958 \r\nL 264.125125 91.81357 \r\nL 264.210348 199.890732 \r\nL 264.198173 51.234412 \r\nL 264.225566 156.097384 \r\nL 264.26209 34.359911 \r\nL 264.249916 197.881863 \r\nL 264.338182 87.394058 \r\nL 264.344269 193.864124 \r\nL 264.362531 17.48541 \r\nL 264.447754 131.58918 \r\nL 264.545151 37.172328 \r\nL 264.517758 213.551042 \r\nL 264.557326 66.100044 \r\nL 264.624287 204.310244 \r\nL 264.62733 26.726208 \r\nL 264.666898 86.188736 \r\nL 264.688204 154.088514 \r\nL 264.694291 31.547494 \r\nL 264.697335 201.096053 \r\nL 264.797776 29.940399 \r\nL 264.803863 60.475211 \r\nL 264.822125 196.274767 \r\nL 264.852562 26.324435 \r\nL 264.922566 185.426874 \r\nL 264.956046 17.083636 \r\nL 264.971265 201.899601 \r\nL 265.035182 143.240621 \r\nL 265.111273 185.0251 \r\nL 265.047356 17.083636 \r\nL 265.132579 103.063237 \r\nL 265.138666 17.083636 \r\nL 265.163016 198.283636 \r\nL 265.229976 109.491619 \r\nL 265.303024 196.274767 \r\nL 265.254326 17.083636 \r\nL 265.336505 63.287627 \r\nL 265.339548 50.430865 \r\nL 265.363898 197.480089 \r\nL 265.430858 79.760355 \r\nL 265.446077 182.614457 \r\nL 265.528256 17.887184 \r\nL 265.54043 76.947938 \r\nL 265.558692 17.083636 \r\nL 265.595216 200.292506 \r\nL 265.643915 115.518226 \r\nL 265.720007 213.551042 \r\nL 265.68957 17.083636 \r\nL 265.753487 170.561242 \r\nL 265.805229 35.163459 \r\nL 265.820448 212.345721 \r\nL 265.866103 47.618448 \r\nL 265.875234 193.060576 \r\nL 265.914801 17.083636 \r\nL 265.978718 129.178537 \r\nL 266.045679 17.083636 \r\nL 266.036548 180.203814 \r\nL 266.08829 66.903592 \r\nL 266.140033 196.274767 \r\nL 266.167426 17.083636 \r\nL 266.200906 101.054368 \r\nL 266.289172 41.190067 \r\nL 266.273954 186.632195 \r\nL 266.307434 43.198936 \r\nL 266.350046 207.926208 \r\nL 266.322653 31.547494 \r\nL 266.42005 192.658803 \r\nL 266.523535 17.083636 \r\nL 266.456574 203.506696 \r\nL 266.54484 45.609579 \r\nL 266.651369 199.488958 \r\nL 266.596583 17.083636 \r\nL 266.654412 186.632195 \r\nL 266.706155 17.083636 \r\nL 266.669631 195.47122 \r\nL 266.767028 62.48408 \r\nL 266.849207 17.083636 \r\nL 266.812683 183.418004 \r\nL 266.864425 97.438404 \r\nL 266.888775 197.078315 \r\nL 266.903993 17.083636 \r\nL 266.973997 123.955477 \r\nL 266.998347 17.083636 \r\nL 267.013565 211.542173 \r\nL 267.086613 91.81357 \r\nL 267.153574 17.083636 \r\nL 267.135312 185.426874 \r\nL 267.193141 106.277428 \r\nL 267.296626 207.926208 \r\nL 267.29967 24.717339 \r\nL 267.302713 17.083636 \r\nL 267.339237 177.391397 \r\nL 267.354456 102.661463 \r\nL 267.436635 196.676541 \r\nL 267.412285 17.083636 \r\nL 267.467071 156.499157 \r\nL 267.537076 17.083636 \r\nL 267.512726 192.658803 \r\nL 267.579687 89.804701 \r\nL 267.66491 183.819778 \r\nL 267.667953 17.083636 \r\nL 267.689259 78.153259 \r\nL 267.765351 17.083636 \r\nL 267.713608 197.480089 \r\nL 267.798831 32.351042 \r\nL 267.820137 201.497827 \r\nL 267.853617 17.083636 \r\nL 267.908403 66.501818 \r\nL 267.926665 21.904922 \r\nL 267.944927 177.793171 \r\nL 268.0058 88.599379 \r\nL 268.008844 211.943947 \r\nL 268.072761 17.083636 \r\nL 268.115372 82.170998 \r\nL 268.182333 206.319113 \r\nL 268.161027 21.904922 \r\nL 268.224944 74.939069 \r\nL 268.227988 71.724878 \r\nL 268.231032 168.954146 \r\nL 268.234075 188.641064 \r\nL 268.27973 26.726208 \r\nL 268.325385 121.946608 \r\nL 268.346691 39.181197 \r\nL 268.416695 182.614457 \r\nL 268.438001 56.859246 \r\nL 268.441045 198.283636 \r\nL 268.46235 17.083636 \r\nL 268.550617 156.499157 \r\nL 268.571922 17.083636 \r\nL 268.651058 200.694279 \r\nL 268.663232 64.894723 \r\nL 268.769761 188.641064 \r\nL 268.739324 17.083636 \r\nL 268.772804 107.482749 \r\nL 268.778892 33.958137 \r\nL 268.797154 194.667672 \r\nL 268.876289 118.732417 \r\nL 268.900638 193.864124 \r\nL 268.979774 30.342173 \r\nL 268.988905 183.819778 \r\nL 268.991948 183.418004 \r\nL 269.013254 213.149268 \r\nL 269.022385 45.207805 \r\nL 269.083259 181.810909 \r\nL 269.09239 17.083636 \r\nL 269.186743 209.533304 \r\nL 269.192831 55.653925 \r\nL 269.287184 200.292506 \r\nL 269.25066 21.904922 \r\nL 269.305446 90.206475 \r\nL 269.329796 177.793171 \r\nL 269.351101 64.492949 \r\nL 269.369363 193.864124 \r\nL 269.378494 40.788293 \r\nL 269.460673 86.992284 \r\nL 269.576333 199.890732 \r\nL 269.54894 44.002483 \r\nL 269.579376 138.821109 \r\nL 269.597638 17.083636 \r\nL 269.603726 196.274767 \r\nL 269.691992 96.634856 \r\nL 269.743734 195.47122 \r\nL 269.710254 17.083636 \r\nL 269.801564 101.456142 \r\nL 269.853306 191.855255 \r\nL 269.816782 32.351042 \r\nL 269.908092 86.59051 \r\nL 269.923311 29.940399 \r\nL 269.993315 191.855255 \r\nL 270.011577 104.268559 \r\nL 270.078538 195.069446 \r\nL 270.084625 17.887184 \r\nL 270.115062 50.832639 \r\nL 270.157673 193.46235 \r\nL 270.121149 30.342173 \r\nL 270.215503 48.421996 \r\nL 270.22159 17.083636 \r\nL 270.285507 194.265898 \r\nL 270.3129 101.054368 \r\nL 270.407254 206.720887 \r\nL 270.373773 22.306696 \r\nL 270.428559 185.426874 \r\nL 270.434647 181.007361 \r\nL 270.43769 187.435743 \r\nL 270.529 17.083636 \r\nL 270.544219 197.480089 \r\nL 270.550306 66.501818 \r\nL 270.617267 17.083636 \r\nL 270.583786 186.230421 \r\nL 270.650747 56.457472 \r\nL 270.73597 213.551042 \r\nL 270.748144 17.083636 \r\nL 270.763363 192.257029 \r\nL 270.866847 17.083636 \r\nL 270.809018 205.515565 \r\nL 270.872935 168.150599 \r\nL 270.979463 17.083636 \r\nL 270.912502 206.720887 \r\nL 270.988594 114.312905 \r\nL 271.0099 203.506696 \r\nL 271.028162 17.083636 \r\nL 271.098166 110.69694 \r\nL 271.186432 205.515565 \r\nL 271.13469 36.36878 \r\nL 271.195563 57.662794 \r\nL 271.286873 208.729756 \r\nL 271.232087 17.083636 \r\nL 271.302092 128.776763 \r\nL 271.305135 46.8149 \r\nL 271.40862 198.283636 \r\nL 271.411664 78.555033 \r\nL 271.475581 204.310244 \r\nL 271.46645 17.083636 \r\nL 271.515148 93.822439 \r\nL 271.612546 17.083636 \r\nL 271.527323 195.47122 \r\nL 271.62472 92.215344 \r\nL 271.630808 187.837517 \r\nL 271.71603 17.083636 \r\nL 271.725161 88.599379 \r\nL 271.825602 203.90847 \r\nL 271.837777 17.083636 \r\nL 271.923 206.319113 \r\nL 271.950393 200.292506 \r\nL 271.95648 17.083636 \r\nL 272.063008 48.823769 \r\nL 272.111707 31.145721 \r\nL 272.178668 205.113792 \r\nL 272.190842 44.002483 \r\nL 272.251716 207.524435 \r\nL 272.291283 74.939069 \r\nL 272.333895 203.90847 \r\nL 272.367375 29.940399 \r\nL 272.400855 142.437073 \r\nL 272.501296 180.203814 \r\nL 272.513471 29.538625 \r\nL 272.528689 199.488958 \r\nL 272.586519 17.083636 \r\nL 272.623043 93.018891 \r\nL 272.714353 17.083636 \r\nL 272.65348 183.418004 \r\nL 272.732615 75.742616 \r\nL 272.750877 30.743947 \r\nL 272.784357 211.943947 \r\nL 272.817838 68.510687 \r\nL 272.924366 204.310244 \r\nL 272.830012 17.083636 \r\nL 272.92741 144.847716 \r\nL 273.033938 17.083636 \r\nL 272.963934 203.104922 \r\nL 273.036982 56.859246 \r\nL 273.040025 196.274767 \r\nL 273.058287 17.083636 \r\nL 273.149597 162.525765 \r\nL 273.253082 17.083636 \r\nL 273.167859 197.078315 \r\nL 273.262213 77.349712 \r\nL 273.329174 207.122661 \r\nL 273.295693 38.37765 \r\nL 273.38396 176.587849 \r\nL 273.438746 17.083636 \r\nL 273.429615 195.872993 \r\nL 273.493532 107.482749 \r\nL 273.496575 209.533304 \r\nL 273.593973 39.984745 \r\nL 273.603104 101.456142 \r\nL 273.670064 17.083636 \r\nL 273.654846 205.515565 \r\nL 273.709632 101.456142 \r\nL 273.770505 191.051707 \r\nL 273.72485 17.083636 \r\nL 273.81616 160.91867 \r\nL 273.895296 17.083636 \r\nL 273.892252 196.274767 \r\nL 273.928776 65.296497 \r\nL 273.992693 199.890732 \r\nL 273.983562 17.083636 \r\nL 274.050523 176.587849 \r\nL 274.09009 17.083636 \r\nL 274.157051 200.292506 \r\nL 274.163138 87.394058 \r\nL 274.208793 206.720887 \r\nL 274.260536 46.8149 \r\nL 274.27271 67.305366 \r\nL 274.33054 17.083636 \r\nL 274.342715 203.90847 \r\nL 274.382282 24.717339 \r\nL 274.400544 207.926208 \r\nL 274.473592 17.083636 \r\nL 274.494898 158.508027 \r\nL 274.534466 17.083636 \r\nL 274.525335 201.096053 \r\nL 274.60447 103.063237 \r\nL 274.616645 200.694279 \r\nL 274.689693 20.699601 \r\nL 274.710998 184.623326 \r\nL 274.726217 17.083636 \r\nL 274.811439 194.667672 \r\nL 274.823614 57.662794 \r\nL 274.835789 212.345721 \r\nL 274.884487 17.083636 \r\nL 274.933186 26.324435 \r\nL 275.015365 17.083636 \r\nL 275.042758 203.506696 \r\nL 275.121893 17.083636 \r\nL 275.064064 207.524435 \r\nL 275.155374 37.172328 \r\nL 275.231465 200.694279 \r\nL 275.216247 29.940399 \r\nL 275.264946 73.331973 \r\nL 275.27712 17.083636 \r\nL 275.353212 201.497827 \r\nL 275.365387 115.116452 \r\nL 275.456697 185.426874 \r\nL 275.414085 17.083636 \r\nL 275.474959 118.330643 \r\nL 275.493221 38.779424 \r\nL 275.48409 189.846386 \r\nL 275.587574 71.724878 \r\nL 275.633229 184.623326 \r\nL 275.678884 17.083636 \r\nL 275.694103 117.125322 \r\nL 275.803675 17.083636 \r\nL 275.748889 206.720887 \r\nL 275.806718 56.055698 \r\nL 275.82498 193.060576 \r\nL 275.821937 17.083636 \r\nL 275.907159 130.383858 \r\nL 275.964989 17.083636 \r\nL 275.983251 211.542173 \r\nL 276.019775 42.797162 \r\nL 276.028906 17.083636 \r\nL 276.06543 189.042838 \r\nL 276.114129 155.69561 \r\nL 276.129347 187.435743 \r\nL 276.120216 17.083636 \r\nL 276.153696 116.723548 \r\nL 276.24805 17.083636 \r\nL 276.241963 174.980754 \r\nL 276.263268 111.500488 \r\nL 276.366753 17.083636 \r\nL 276.290661 187.435743 \r\nL 276.37284 96.233082 \r\nL 276.385015 191.453481 \r\nL 276.400233 19.896053 \r\nL 276.482412 88.599379 \r\nL 276.573722 17.083636 \r\nL 276.570679 197.881863 \r\nL 276.585897 156.499157 \r\nL 276.607203 208.729756 \r\nL 276.628509 88.197605 \r\nL 276.72895 17.083636 \r\nL 276.640683 191.855255 \r\nL 276.738081 35.565233 \r\nL 276.792867 189.846386 \r\nL 276.765474 17.083636 \r\nL 276.847653 41.59184 \r\nL 276.948094 198.68541 \r\nL 276.938963 27.93153 \r\nL 276.957225 79.760355 \r\nL 277.048535 17.083636 \r\nL 277.033316 195.872993 \r\nL 277.066797 72.9302 \r\nL 277.16115 203.104922 \r\nL 277.072884 33.958137 \r\nL 277.176369 50.832639 \r\nL 277.270722 192.257029 \r\nL 277.182456 17.083636 \r\nL 277.288984 63.287627 \r\nL 277.292028 62.082306 \r\nL 277.328552 186.632195 \r\nL 277.319421 25.922661 \r\nL 277.404644 102.661463 \r\nL 277.483779 17.083636 \r\nL 277.465517 203.104922 \r\nL 277.517259 48.421996 \r\nL 277.623788 205.917339 \r\nL 277.541609 17.083636 \r\nL 277.64205 76.947938 \r\nL 277.678574 17.083636 \r\nL 277.648137 194.667672 \r\nL 277.702923 91.010022 \r\nL 277.785102 195.872993 \r\nL 277.806408 33.556364 \r\nL 277.812495 40.788293 \r\nL 277.852063 192.658803 \r\nL 277.885543 17.083636 \r\nL 277.931198 118.732417 \r\nL 277.955547 17.083636 \r\nL 277.967722 193.46235 \r\nL 278.037726 83.778093 \r\nL 278.059032 197.078315 \r\nL 278.104687 62.082306 \r\nL 278.147298 119.535965 \r\nL 278.247739 17.083636 \r\nL 278.16556 192.658803 \r\nL 278.250783 73.733747 \r\nL 278.253827 209.533304 \r\nL 278.278176 17.083636 \r\nL 278.360355 81.769224 \r\nL 278.427316 193.46235 \r\nL 278.369486 49.225543 \r\nL 278.466883 75.340843 \r\nL 278.5308 17.083636 \r\nL 278.488189 194.667672 \r\nL 278.564281 68.108914 \r\nL 278.649503 196.274767 \r\nL 278.619067 32.351042 \r\nL 278.676896 172.570111 \r\nL 278.734726 46.011353 \r\nL 278.725595 193.864124 \r\nL 278.789512 74.537295 \r\nL 278.792556 178.998492 \r\nL 278.871691 47.618448 \r\nL 278.899084 107.482749 \r\nL 278.956914 21.101375 \r\nL 278.944739 192.257029 \r\nL 278.98735 93.822439 \r\nL 279.069529 191.855255 \r\nL 279.090835 34.359911 \r\nL 279.096922 105.072106 \r\nL 279.142577 63.689401 \r\nL 279.166927 203.104922 \r\nL 279.197363 124.357251 \r\nL 279.203451 190.24816 \r\nL 279.246062 46.011353 \r\nL 279.303892 96.634856 \r\nL 279.309979 17.083636 \r\nL 279.316066 185.828647 \r\nL 279.416507 78.956807 \r\nL 279.434769 195.069446 \r\nL 279.456075 32.351042 \r\nL 279.532167 141.633525 \r\nL 279.583909 17.083636 \r\nL 279.553472 184.221552 \r\nL 279.641739 161.320443 \r\nL 279.666088 17.083636 \r\nL 279.647826 199.087184 \r\nL 279.757398 96.233082 \r\nL 279.793922 176.186075 \r\nL 279.806097 50.832639 \r\nL 279.812184 61.680532 \r\nL 279.815228 44.404257 \r\nL 279.879145 181.810909 \r\nL 279.90045 161.320443 \r\nL 279.909581 194.265898 \r\nL 279.985673 55.653925 \r\nL 280.000891 140.02643 \r\nL 280.089158 17.083636 \r\nL 280.058721 192.257029 \r\nL 280.110463 123.151929 \r\nL 280.17438 184.221552 \r\nL 280.153075 18.690732 \r\nL 280.216992 178.596718 \r\nL 280.317433 28.333304 \r\nL 280.29004 203.104922 \r\nL 280.329607 85.786962 \r\nL 280.344826 197.078315 \r\nL 280.41483 46.011353 \r\nL 280.436136 110.295166 \r\nL 280.463529 46.011353 \r\nL 280.518315 209.13153 \r\nL 280.548751 80.563902 \r\nL 280.579188 191.855255 \r\nL 280.573101 47.618448 \r\nL 280.637018 91.411796 \r\nL 280.68876 37.975876 \r\nL 280.670498 195.069446 \r\nL 280.74659 76.546164 \r\nL 280.847031 213.149268 \r\nL 280.777026 31.949268 \r\nL 280.859205 177.793171 \r\nL 280.941384 26.324435 \r\nL 280.92921 205.515565 \r\nL 280.971821 87.795831 \r\nL 281.050956 52.03796 \r\nL 281.072262 200.694279 \r\nL 281.154441 17.083636 \r\nL 281.184878 59.269889 \r\nL 281.187921 195.069446 \r\nL 281.197052 17.083636 \r\nL 281.297493 171.364789 \r\nL 281.355323 17.083636 \r\nL 281.343148 185.828647 \r\nL 281.410109 119.937738 \r\nL 281.413153 118.330643 \r\nL 281.416196 156.499157 \r\nL 281.461851 17.48541 \r\nL 281.458808 206.319113 \r\nL 281.525768 78.555033 \r\nL 281.528812 192.257029 \r\nL 281.604904 29.940399 \r\nL 281.63534 84.581641 \r\nL 281.638384 17.083636 \r\nL 281.674908 195.069446 \r\nL 281.744912 91.81357 \r\nL 281.790567 198.283636 \r\nL 281.751 17.083636 \r\nL 281.827091 165.338182 \r\nL 281.836222 17.083636 \r\nL 281.897096 185.426874 \r\nL 281.939707 85.786962 \r\nL 281.994493 201.096053 \r\nL 281.979275 49.225543 \r\nL 282.021886 78.153259 \r\nL 282.02493 32.752816 \r\nL 282.082759 208.729756 \r\nL 282.125371 88.599379 \r\nL 282.213637 197.480089 \r\nL 282.201462 53.645055 \r\nL 282.234943 101.456142 \r\nL 282.311034 203.104922 \r\nL 282.247117 42.797162 \r\nL 282.320165 96.634856 \r\nL 282.36582 17.083636 \r\nL 282.417563 200.292506 \r\nL 282.429737 41.190067 \r\nL 282.487567 181.007361 \r\nL 282.542353 175.382528 \r\nL 282.636707 51.234412 \r\nL 282.578877 185.426874 \r\nL 282.654969 74.135521 \r\nL 282.658012 74.135521 \r\nL 282.679318 38.37765 \r\nL 282.69758 204.310244 \r\nL 282.715842 75.742616 \r\nL 282.728017 213.551042 \r\nL 282.734104 61.278758 \r\nL 282.828458 174.980754 \r\nL 282.831501 192.658803 \r\nL 282.889331 50.029091 \r\nL 282.916724 107.482749 \r\nL 282.941073 189.042838 \r\nL 283.026296 38.779424 \r\nL 283.02934 195.872993 \r\nL 283.132824 17.083636 \r\nL 283.138912 175.382528 \r\nL 283.233265 54.046829 \r\nL 283.163261 185.828647 \r\nL 283.260658 84.983415 \r\nL 283.285008 176.989623 \r\nL 283.37023 67.70714 \r\nL 283.373274 128.776763 \r\nL 283.415885 187.033969 \r\nL 283.388492 38.779424 \r\nL 283.476759 142.437073 \r\nL 283.479802 40.386519 \r\nL 283.516326 203.104922 \r\nL 283.589374 83.778093 \r\nL 283.625898 183.016231 \r\nL 283.674597 17.083636 \r\nL 283.70199 104.670333 \r\nL 283.775038 42.797162 \r\nL 283.723296 183.016231 \r\nL 283.796344 166.141729 \r\nL 283.814606 187.837517 \r\nL 283.823737 74.135521 \r\nL 283.893741 97.438404 \r\nL 283.896785 98.643725 \r\nL 283.997226 201.096053 \r\nL 283.94244 75.340843 \r\nL 284.006357 106.277428 \r\nL 284.039837 191.453481 \r\nL 284.036793 63.287627 \r\nL 284.06723 123.955477 \r\nL 284.140278 53.243282 \r\nL 284.161584 191.855255 \r\nL 284.176802 143.642395 \r\nL 284.201152 195.47122 \r\nL 284.252894 45.609579 \r\nL 284.255938 103.465011 \r\nL 284.313767 17.083636 \r\nL 284.316811 184.623326 \r\nL 284.36551 69.314235 \r\nL 284.405077 195.069446 \r\nL 284.453776 54.448603 \r\nL 284.478125 140.829978 \r\nL 284.505518 44.806031 \r\nL 284.551173 185.426874 \r\nL 284.590741 112.304035 \r\nL 284.654658 188.23929 \r\nL 284.636396 42.395388 \r\nL 284.703357 144.044169 \r\nL 284.779448 188.23929 \r\nL 284.745968 51.234412 \r\nL 284.806841 109.491619 \r\nL 284.873802 17.083636 \r\nL 284.879889 212.345721 \r\nL 284.91337 72.528426 \r\nL 284.955981 199.087184 \r\nL 284.989461 32.752816 \r\nL 285.022942 154.490288 \r\nL 285.092946 43.198936 \r\nL 285.108164 193.46235 \r\nL 285.135557 53.243282 \r\nL 285.199474 190.649933 \r\nL 285.214693 52.841508 \r\nL 285.245129 121.946608 \r\nL 285.299915 54.046829 \r\nL 285.251217 187.435743 \r\nL 285.354701 57.662794 \r\nL 285.424706 207.122661 \r\nL 285.430793 56.859246 \r\nL 285.464273 152.079645 \r\nL 285.561671 17.083636 \r\nL 285.522103 194.265898 \r\nL 285.573845 103.866785 \r\nL 285.668199 208.729756 \r\nL 285.674286 17.083636 \r\nL 285.686461 197.078315 \r\nL 285.695592 17.083636 \r\nL 285.808208 109.491619 \r\nL 285.908649 46.011353 \r\nL 285.91778 189.042838 \r\nL 286.012133 63.689401 \r\nL 286.030395 110.295166 \r\nL 286.054745 68.108914 \r\nL 286.048657 194.667672 \r\nL 286.130836 91.010022 \r\nL 286.188666 188.23929 \r\nL 286.228234 33.556364 \r\nL 286.240408 74.537295 \r\nL 286.243452 71.323104 \r\nL 286.255627 121.946608 \r\nL 286.261714 33.556364 \r\nL 286.368242 196.274767 \r\nL 286.480858 64.492949 \r\nL 286.508251 187.033969 \r\nL 286.486945 31.949268 \r\nL 286.596517 150.070776 \r\nL 286.629998 29.940399 \r\nL 286.693915 185.426874 \r\nL 286.709133 62.885854 \r\nL 286.724351 191.855255 \r\nL 286.763919 45.207805 \r\nL 286.821749 144.044169 \r\nL 286.882622 17.083636 \r\nL 286.843054 191.855255 \r\nL 286.928277 133.196275 \r\nL 287.028718 211.140399 \r\nL 286.943495 17.083636 \r\nL 287.037849 120.741286 \r\nL 287.040893 17.083636 \r\nL 287.135246 189.846386 \r\nL 287.147421 103.866785 \r\nL 287.190032 205.113792 \r\nL 287.247862 17.083636 \r\nL 287.256993 85.786962 \r\nL 287.266124 21.904922 \r\nL 287.305692 197.078315 \r\nL 287.351347 98.643725 \r\nL 287.35439 187.837517 \r\nL 287.369609 46.8149 \r\nL 287.460919 93.018891 \r\nL 287.552229 211.140399 \r\nL 287.521792 17.083636 \r\nL 287.573534 176.989623 \r\nL 287.658757 17.083636 \r\nL 287.585709 195.069446 \r\nL 287.683106 142.437073 \r\nL 287.704412 181.810909 \r\nL 287.731805 17.083636 \r\nL 287.783547 131.58918 \r\nL 287.847464 30.743947 \r\nL 287.838333 196.676541 \r\nL 287.893119 116.321774 \r\nL 287.911381 51.234412 \r\nL 287.923556 194.265898 \r\nL 287.987473 128.374989 \r\nL 288.048346 203.90847 \r\nL 288.057477 17.083636 \r\nL 288.100089 180.203814 \r\nL 288.203573 17.083636 \r\nL 288.212704 109.893392 \r\nL 288.255316 187.435743 \r\nL 288.273578 17.083636 \r\nL 288.313145 69.716009 \r\nL 288.389237 17.083636 \r\nL 288.322276 195.872993 \r\nL 288.413586 181.409135 \r\nL 288.41663 211.140399 \r\nL 288.459241 17.083636 \r\nL 288.523158 174.177206 \r\nL 288.529246 99.849047 \r\nL 288.574901 55.653925 \r\nL 288.562726 188.23929 \r\nL 288.620556 145.651264 \r\nL 288.696647 203.506696 \r\nL 288.687516 53.645055 \r\nL 288.730128 150.874324 \r\nL 288.757521 43.60071 \r\nL 288.821438 187.837517 \r\nL 288.842743 55.252151 \r\nL 288.882311 185.828647 \r\nL 288.861005 42.797162 \r\nL 288.958403 131.58918 \r\nL 289.001014 191.855255 \r\nL 288.970577 44.806031 \r\nL 289.064931 99.447273 \r\nL 289.077106 37.172328 \r\nL 289.071018 204.310244 \r\nL 289.156241 172.570111 \r\nL 289.162328 180.605588 \r\nL 289.174503 64.492949 \r\nL 289.177547 98.241951 \r\nL 289.18059 17.083636 \r\nL 289.268857 185.828647 \r\nL 289.287119 97.03663 \r\nL 289.338861 187.435743 \r\nL 289.317555 17.083636 \r\nL 289.396691 186.632195 \r\nL 289.51235 17.083636 \r\nL 289.579311 178.998492 \r\nL 289.624966 142.035299 \r\nL 289.649315 17.083636 \r\nL 289.646271 199.890732 \r\nL 289.734538 138.821109 \r\nL 289.81976 17.083636 \r\nL 289.771062 198.68541 \r\nL 289.853241 29.538625 \r\nL 289.929332 210.336851 \r\nL 289.868459 17.083636 \r\nL 289.965856 196.274767 \r\nL 290.078472 17.083636 \r\nL 290.108909 184.623326 \r\nL 290.191088 136.008692 \r\nL 290.227612 75.742616 \r\nL 290.273267 182.614457 \r\nL 290.30066 87.394058 \r\nL 290.410232 211.943947 \r\nL 290.328053 33.556364 \r\nL 290.413275 181.409135 \r\nL 290.510673 17.083636 \r\nL 290.428494 209.13153 \r\nL 290.528935 26.324435 \r\nL 290.531978 197.480089 \r\nL 290.623288 17.083636 \r\nL 290.64155 140.428204 \r\nL 290.687205 18.288958 \r\nL 290.711555 195.069446 \r\nL 290.754166 99.849047 \r\nL 290.799821 197.881863 \r\nL 290.805908 52.03796 \r\nL 290.863738 197.480089 \r\nL 290.964179 33.15459 \r\nL 290.979397 41.993614 \r\nL 290.997659 184.623326 \r\nL 291.034183 34.359911 \r\nL 291.095057 144.044169 \r\nL 291.165061 42.395388 \r\nL 291.174192 193.060576 \r\nL 291.201585 87.795831 \r\nL 291.225934 209.935078 \r\nL 291.259415 17.083636 \r\nL 291.311157 111.098714 \r\nL 291.33855 17.887184 \r\nL 291.368987 189.846386 \r\nL 291.417685 93.822439 \r\nL 291.472471 205.917339 \r\nL 291.438991 17.083636 \r\nL 291.524214 197.881863 \r\nL 291.560738 17.083636 \r\nL 291.636829 84.179867 \r\nL 291.73727 189.444612 \r\nL 291.691615 17.083636 \r\nL 291.749445 164.936408 \r\nL 291.801188 17.083636 \r\nL 291.816406 188.641064 \r\nL 291.862061 95.831308 \r\nL 291.925978 17.083636 \r\nL 291.868148 179.400266 \r\nL 291.971633 54.448603 \r\nL 291.974677 209.533304 \r\nL 291.97772 17.083636 \r\nL 292.081205 70.519557 \r\nL 292.099467 197.881863 \r\nL 292.154253 17.083636 \r\nL 292.187733 160.91867 \r\nL 292.269912 34.761685 \r\nL 292.227301 189.846386 \r\nL 292.297305 117.125322 \r\nL 292.40079 204.310244 \r\nL 292.358179 34.761685 \r\nL 292.406877 95.831308 \r\nL 292.428183 201.497827 \r\nL 292.43427 66.501818 \r\nL 292.504275 141.231752 \r\nL 292.507318 31.547494 \r\nL 292.519493 191.855255 \r\nL 292.61689 62.48408 \r\nL 292.647327 190.24816 \r\nL 292.668633 21.503149 \r\nL 292.726462 103.866785 \r\nL 292.814729 17.083636 \r\nL 292.76603 192.658803 \r\nL 292.832991 79.358581 \r\nL 292.939519 198.68541 \r\nL 292.878646 17.083636 \r\nL 292.942563 54.448603 \r\nL 292.951694 199.087184 \r\nL 293.046047 17.083636 \r\nL 293.055178 174.177206 \r\nL 293.103877 17.083636 \r\nL 293.134314 212.345721 \r\nL 293.167794 115.518226 \r\nL 293.210405 21.904922 \r\nL 293.176925 201.497827 \r\nL 293.277366 78.555033 \r\nL 293.28041 78.153259 \r\nL 293.283453 89.402927 \r\nL 293.350414 34.761685 \r\nL 293.383894 176.186075 \r\nL 293.389982 137.214013 \r\nL 293.472161 36.36878 \r\nL 293.493466 193.46235 \r\nL 293.578689 17.083636 \r\nL 293.511728 202.703149 \r\nL 293.606082 40.788293 \r\nL 293.642606 181.810909 \r\nL 293.660868 17.083636 \r\nL 293.709567 133.196275 \r\nL 293.80392 17.083636 \r\nL 293.758265 203.90847 \r\nL 293.819139 144.044169 \r\nL 293.901318 51.234412 \r\nL 293.876968 192.257029 \r\nL 293.916536 106.679202 \r\nL 293.928711 199.890732 \r\nL 294.020021 17.083636 \r\nL 294.026108 115.116452 \r\nL 294.099156 17.083636 \r\nL 294.086981 200.292506 \r\nL 294.132636 122.348381 \r\nL 294.181335 174.177206 \r\nL 294.178291 26.324435 \r\nL 294.236121 100.652594 \r\nL 294.281776 33.15459 \r\nL 294.254383 194.667672 \r\nL 294.336562 123.553703 \r\nL 294.339606 202.301375 \r\nL 294.379173 17.083636 \r\nL 294.446134 84.581641 \r\nL 294.507007 44.002483 \r\nL 294.522226 178.998492 \r\nL 294.549619 82.974545 \r\nL 294.647016 205.113792 \r\nL 294.577012 19.092506 \r\nL 294.659191 54.850377 \r\nL 294.747457 190.24816 \r\nL 294.677453 17.48541 \r\nL 294.77485 125.964346 \r\nL 294.847898 17.083636 \r\nL 294.875291 168.150599 \r\nL 294.884422 160.115122 \r\nL 294.890509 123.151929 \r\nL 294.997038 17.083636 \r\nL 294.92399 210.336851 \r\nL 295.003125 85.786962 \r\nL 295.057911 175.382528 \r\nL 295.018343 17.083636 \r\nL 295.112697 96.233082 \r\nL 295.200963 17.083636 \r\nL 295.164439 213.149268 \r\nL 295.222269 84.581641 \r\nL 295.292273 198.283636 \r\nL 295.277055 17.083636 \r\nL 295.313579 84.983415 \r\nL 295.410976 17.083636 \r\nL 295.368365 160.516896 \r\nL 295.41402 142.838847 \r\nL 295.417064 195.47122 \r\nL 295.496199 17.083636 \r\nL 295.523592 118.732417 \r\nL 295.569247 39.181197 \r\nL 295.575334 176.989623 \r\nL 295.608815 72.9302 \r\nL 295.63012 185.828647 \r\nL 295.703168 31.547494 \r\nL 295.72143 170.159468 \r\nL 295.727518 148.061907 \r\nL 295.730561 187.435743 \r\nL 295.739692 17.083636 \r\nL 295.831002 188.641064 \r\nL 295.843177 73.331973 \r\nL 295.934487 34.359911 \r\nL 295.949705 207.122661 \r\nL 296.01971 24.315565 \r\nL 296.059277 126.767894 \r\nL 296.153631 178.596718 \r\nL 296.107976 20.699601 \r\nL 296.162762 82.974545 \r\nL 296.241897 17.083636 \r\nL 296.220592 186.230421 \r\nL 296.26929 93.018891 \r\nL 296.281465 205.917339 \r\nL 296.32712 45.207805 \r\nL 296.378862 157.704479 \r\nL 296.406255 42.797162 \r\nL 296.461041 208.327982 \r\nL 296.491478 101.054368 \r\nL 296.50974 206.720887 \r\nL 296.576701 33.958137 \r\nL 296.60105 131.58918 \r\nL 296.637574 29.136851 \r\nL 296.695404 195.872993 \r\nL 296.710622 137.214013 \r\nL 296.78367 208.327982 \r\nL 296.762364 17.083636 \r\nL 296.81715 117.928869 \r\nL 296.914548 17.083636 \r\nL 296.850631 205.113792 \r\nL 296.926722 105.875654 \r\nL 296.984552 181.810909 \r\nL 296.996727 53.243282 \r\nL 297.033251 101.857916 \r\nL 297.078906 20.297827 \r\nL 297.112386 186.632195 \r\nL 297.133692 70.519557 \r\nL 297.225002 189.846386 \r\nL 297.185434 17.083636 \r\nL 297.243264 77.349712 \r\nL 297.328486 170.963016 \r\nL 297.285875 32.351042 \r\nL 297.346748 162.927539 \r\nL 297.453277 17.083636 \r\nL 297.407622 205.917339 \r\nL 297.459364 82.170998 \r\nL 297.471539 27.529756 \r\nL 297.48067 199.488958 \r\nL 297.553718 89.402927 \r\nL 297.651115 193.060576 \r\nL 297.617635 23.110244 \r\nL 297.666333 146.856585 \r\nL 297.760687 23.512018 \r\nL 297.721119 198.68541 \r\nL 297.778949 56.859246 \r\nL 297.873303 205.113792 \r\nL 297.830691 20.699601 \r\nL 297.888521 122.750155 \r\nL 297.955482 25.520887 \r\nL 297.995049 198.283636 \r\nL 297.998093 134.80337 \r\nL 298.037661 23.512018 \r\nL 298.022442 169.35592 \r\nL 298.11984 58.064568 \r\nL 298.220281 194.265898 \r\nL 298.21115 42.395388 \r\nL 298.229412 95.429534 \r\nL 298.326809 72.126652 \r\nL 298.262892 189.042838 \r\nL 298.329853 74.939069 \r\nL 298.381595 192.257029 \r\nL 298.442468 108.688071 \r\nL 298.466818 201.497827 \r\nL 298.472905 66.100044 \r\nL 298.515516 111.902262 \r\nL 298.51856 39.984745 \r\nL 298.585521 184.221552 \r\nL 298.622045 134.401596 \r\nL 298.6677 187.033969 \r\nL 298.679874 54.448603 \r\nL 298.725529 175.784302 \r\nL 298.807708 26.726208 \r\nL 298.755966 181.409135 \r\nL 298.835101 148.865455 \r\nL 298.929455 191.855255 \r\nL 298.862494 41.59184 \r\nL 298.938586 164.936408 \r\nL 298.953804 54.046829 \r\nL 299.029896 191.051707 \r\nL 299.051202 92.617118 \r\nL 299.057289 88.197605 \r\nL 299.060333 95.429534 \r\nL 299.090769 197.480089 \r\nL 299.136424 73.733747 \r\nL 299.172948 159.311574 \r\nL 299.185123 38.37765 \r\nL 299.276433 208.327982 \r\nL 299.279477 171.364789 \r\nL 299.28252 205.515565 \r\nL 299.352525 23.512018 \r\nL 299.389049 176.989623 \r\nL 299.459053 17.083636 \r\nL 299.425573 192.257029 \r\nL 299.501665 129.58031 \r\nL 299.596018 195.47122 \r\nL 299.562538 17.083636 \r\nL 299.611237 187.033969 \r\nL 299.690372 24.315565 \r\nL 299.644717 189.042838 \r\nL 299.726896 28.735078 \r\nL 299.836468 204.712018 \r\nL 299.766464 23.913792 \r\nL 299.845599 142.035299 \r\nL 299.94604 27.93153 \r\nL 299.88821 190.24816 \r\nL 299.955171 40.386519 \r\nL 299.970389 201.497827 \r\nL 299.994739 17.083636 \r\nL 300.067787 103.465011 \r\nL 300.131704 196.676541 \r\nL 300.079961 38.779424 \r\nL 300.143878 74.939069 \r\nL 300.238232 17.083636 \r\nL 300.201708 194.667672 \r\nL 300.247363 133.999823 \r\nL 300.338673 187.033969 \r\nL 300.31128 17.083636 \r\nL 300.356935 159.713348 \r\nL 300.36911 17.083636 \r\nL 300.381284 194.265898 \r\nL 300.466507 167.347051 \r\nL 300.55173 203.506696 \r\nL 300.539555 17.083636 \r\nL 300.563904 93.420665 \r\nL 300.624778 17.083636 \r\nL 300.588254 175.784302 \r\nL 300.636952 165.739956 \r\nL 300.639996 185.0251 \r\nL 300.658258 17.083636 \r\nL 300.743481 146.053038 \r\nL 300.846965 17.083636 \r\nL 300.828703 205.515565 \r\nL 300.856096 97.840177 \r\nL 300.898708 197.480089 \r\nL 300.886533 17.083636 \r\nL 300.953494 95.027761 \r\nL 301.04176 17.083636 \r\nL 301.029585 188.23929 \r\nL 301.063066 40.386519 \r\nL 301.151332 197.078315 \r\nL 301.169594 17.083636 \r\nL 301.178725 174.57898 \r\nL 301.273079 17.083636 \r\nL 301.193943 191.453481 \r\nL 301.291341 85.385188 \r\nL 301.303515 187.435743 \r\nL 301.31569 33.958137 \r\nL 301.379607 170.963016 \r\nL 301.446568 17.083636 \r\nL 301.477004 193.060576 \r\nL 301.489179 125.562572 \r\nL 301.553096 179.400266 \r\nL 301.49831 17.083636 \r\nL 301.595707 88.197605 \r\nL 301.641362 17.083636 \r\nL 301.699192 199.087184 \r\nL 301.702236 135.205144 \r\nL 301.744847 203.104922 \r\nL 301.796589 66.903592 \r\nL 301.802677 106.679202 \r\nL 301.909205 17.083636 \r\nL 301.848332 199.890732 \r\nL 301.912249 91.81357 \r\nL 301.973122 196.676541 \r\nL 302.009646 17.083636 \r\nL 302.021821 70.92133 \r\nL 302.064432 190.649933 \r\nL 302.091825 17.083636 \r\nL 302.134436 114.714678 \r\nL 302.140524 167.748825 \r\nL 302.234877 208.729756 \r\nL 302.183135 17.083636 \r\nL 302.240965 178.194945 \r\nL 302.335318 17.083636 \r\nL 302.338362 200.292506 \r\nL 302.350537 40.386519 \r\nL 302.454021 195.872993 \r\nL 302.384017 17.083636 \r\nL 302.460109 139.222882 \r\nL 302.557506 20.297827 \r\nL 302.484458 204.712018 \r\nL 302.569681 91.411796 \r\nL 302.670122 210.336851 \r\nL 302.664034 17.083636 \r\nL 302.676209 81.36745 \r\nL 302.758388 17.083636 \r\nL 302.71882 197.078315 \r\nL 302.785781 109.893392 \r\nL 302.864916 17.083636 \r\nL 302.825349 185.426874 \r\nL 302.886222 37.574102 \r\nL 302.977532 194.667672 \r\nL 302.941008 20.297827 \r\nL 302.998838 156.097384 \r\nL 303.087104 17.083636 \r\nL 303.020143 205.917339 \r\nL 303.10841 172.971885 \r\nL 303.187545 17.083636 \r\nL 303.169283 202.301375 \r\nL 303.217982 23.512018 \r\nL 303.287986 195.47122 \r\nL 303.239287 17.083636 \r\nL 303.330597 162.525765 \r\nL 303.424951 205.515565 \r\nL 303.351903 17.083636 \r\nL 303.427995 118.330643 \r\nL 303.525392 17.083636 \r\nL 303.528436 187.033969 \r\nL 303.537567 74.939069 \r\nL 303.552785 191.051707 \r\nL 303.555829 17.083636 \r\nL 303.647139 70.92133 \r\nL 303.695837 17.083636 \r\nL 303.662357 166.945277 \r\nL 303.74758 126.767894 \r\nL 303.808453 188.641064 \r\nL 303.820628 17.083636 \r\nL 303.851064 101.456142 \r\nL 303.921069 19.896053 \r\nL 303.896719 187.837517 \r\nL 303.9302 54.850377 \r\nL 304.033684 176.989623 \r\nL 303.939331 17.083636 \r\nL 304.039772 84.179867 \r\nL 304.11282 190.649933 \r\nL 304.05499 17.083636 \r\nL 304.149344 78.555033 \r\nL 304.176737 17.083636 \r\nL 304.170649 187.033969 \r\nL 304.210217 99.849047 \r\nL 304.277178 181.409135 \r\nL 304.225435 19.092506 \r\nL 304.316745 70.92133 \r\nL 304.338051 17.083636 \r\nL 304.374575 187.837517 \r\nL 304.42023 39.984745 \r\nL 304.481103 194.265898 \r\nL 304.475016 17.083636 \r\nL 304.532846 140.829978 \r\nL 304.538933 190.649933 \r\nL 304.560239 44.404257 \r\nL 304.584588 160.516896 \r\nL 304.599806 17.083636 \r\nL 304.608937 207.122661 \r\nL 304.69416 35.967007 \r\nL 304.773295 190.649933 \r\nL 304.745902 17.083636 \r\nL 304.803732 61.278758 \r\nL 304.806776 63.287627 \r\nL 304.91026 187.837517 \r\nL 304.864605 22.70847 \r\nL 304.919391 117.928869 \r\nL 304.974177 17.083636 \r\nL 305.00157 175.784302 \r\nL 305.028963 164.534634 \r\nL 305.080706 21.503149 \r\nL 305.09288 191.051707 \r\nL 305.141579 121.544834 \r\nL 305.175059 197.480089 \r\nL 305.181147 62.885854 \r\nL 305.217671 76.947938 \r\nL 305.312024 17.083636 \r\nL 305.308981 208.729756 \r\nL 305.324199 75.340843 \r\nL 305.378985 192.658803 \r\nL 305.372898 23.512018 \r\nL 305.433771 149.669002 \r\nL 305.48247 47.618448 \r\nL 305.442902 193.060576 \r\nL 305.543343 64.894723 \r\nL 305.616391 196.676541 \r\nL 305.558561 17.083636 \r\nL 305.652915 152.883193 \r\nL 305.744225 17.083636 \r\nL 305.674221 202.301375 \r\nL 305.765531 98.643725 \r\nL 305.768574 98.241951 \r\nL 305.865972 199.087184 \r\nL 305.786836 17.083636 \r\nL 305.878146 147.660133 \r\nL 305.935976 208.327982 \r\nL 305.993806 17.083636 \r\nL 306.039461 205.917339 \r\nL 306.103378 144.445942 \r\nL 306.106421 17.083636 \r\nL 306.149033 196.676541 \r\nL 306.215993 47.216674 \r\nL 306.322522 199.488958 \r\nL 306.313391 19.494279 \r\nL 306.325565 180.203814 \r\nL 306.368177 17.083636 \r\nL 306.331653 193.060576 \r\nL 306.438181 91.411796 \r\nL 306.508185 17.083636 \r\nL 306.447312 203.506696 \r\nL 306.538622 78.555033 \r\nL 306.629932 195.47122 \r\nL 306.623845 17.083636 \r\nL 306.648194 138.419335 \r\nL 306.684718 37.574102 \r\nL 306.70298 196.676541 \r\nL 306.76081 90.206475 \r\nL 306.85212 60.876984 \r\nL 306.785159 191.855255 \r\nL 306.858207 86.59051 \r\nL 306.861251 176.587849 \r\nL 306.964735 17.083636 \r\nL 306.970823 139.222882 \r\nL 307.025609 17.083636 \r\nL 307.031696 208.327982 \r\nL 307.083439 63.689401 \r\nL 307.123006 194.265898 \r\nL 307.168661 17.083636 \r\nL 307.196054 111.098714 \r\nL 307.278233 17.083636 \r\nL 307.229535 190.24816 \r\nL 307.305626 88.197605 \r\nL 307.390849 195.069446 \r\nL 307.317801 31.547494 \r\nL 307.415198 131.58918 \r\nL 307.485203 71.323104 \r\nL 307.479115 188.23929 \r\nL 307.527814 104.670333 \r\nL 307.600862 25.922661 \r\nL 307.585644 181.409135 \r\nL 307.625211 81.769224 \r\nL 307.628255 197.480089 \r\nL 307.698259 17.083636 \r\nL 307.734783 84.179867 \r\nL 307.7987 192.658803 \r\nL 307.756089 17.083636 \r\nL 307.841312 96.634856 \r\nL 307.85653 36.770554 \r\nL 307.871748 193.060576 \r\nL 307.935665 185.828647 \r\nL 307.938709 193.864124 \r\nL 307.975233 55.653925 \r\nL 307.993495 93.822439 \r\nL 308.087849 17.083636 \r\nL 308.051325 194.667672 \r\nL 308.103067 106.277428 \r\nL 308.106111 199.488958 \r\nL 308.112198 17.083636 \r\nL 308.212639 142.838847 \r\nL 308.294818 17.083636 \r\nL 308.252207 186.632195 \r\nL 308.325255 31.949268 \r\nL 308.413521 189.846386 \r\nL 308.443958 168.150599 \r\nL 308.492656 17.083636 \r\nL 308.498744 183.819778 \r\nL 308.556573 68.510687 \r\nL 308.626578 204.310244 \r\nL 308.629621 17.083636 \r\nL 308.663102 85.385188 \r\nL 308.763543 17.083636 \r\nL 308.672233 193.060576 \r\nL 308.766586 97.03663 \r\nL 308.775717 193.46235 \r\nL 308.824416 31.145721 \r\nL 308.873115 178.998492 \r\nL 308.876158 17.083636 \r\nL 308.937032 189.846386 \r\nL 308.982687 90.206475 \r\nL 308.994861 205.917339 \r\nL 309.052691 29.940399 \r\nL 309.092259 150.874324 \r\nL 309.110521 38.779424 \r\nL 309.128783 195.872993 \r\nL 309.201831 52.439734 \r\nL 309.22618 199.890732 \r\nL 309.238355 44.404257 \r\nL 309.311403 177.391397 \r\nL 309.4088 47.618448 \r\nL 309.384451 209.533304 \r\nL 309.424018 86.59051 \r\nL 309.427062 40.788293 \r\nL 309.527503 199.488958 \r\nL 309.530547 95.027761 \r\nL 309.627944 39.984745 \r\nL 309.637075 162.525765 \r\nL 309.734472 18.690732 \r\nL 309.707079 201.899601 \r\nL 309.749691 56.055698 \r\nL 309.86535 189.042838 \r\nL 309.816651 17.083636 \r\nL 309.886656 89.402927 \r\nL 309.950573 17.083636 \r\nL 309.917092 174.980754 \r\nL 309.95666 83.778093 \r\nL 309.959704 205.917339 \r\nL 309.999271 72.9302 \r\nL 310.066232 175.382528 \r\nL 310.145367 17.083636 \r\nL 310.154498 197.881863 \r\nL 310.178848 121.544834 \r\nL 310.239721 202.301375 \r\nL 310.191022 17.083636 \r\nL 310.28842 128.374989 \r\nL 310.327987 36.36878 \r\nL 310.3219 193.864124 \r\nL 310.397992 69.716009 \r\nL 310.449734 199.488958 \r\nL 310.404079 17.083636 \r\nL 310.510607 184.623326 \r\nL 310.620179 190.649933 \r\nL 310.623223 17.083636 \r\nL 310.732795 211.943947 \r\nL 310.738882 136.008692 \r\nL 310.814974 17.083636 \r\nL 310.772363 190.24816 \r\nL 310.830192 95.027761 \r\nL 310.915415 206.720887 \r\nL 310.878891 63.287627 \r\nL 310.942808 146.856585 \r\nL 311.028031 17.083636 \r\nL 310.976288 184.623326 \r\nL 311.055424 89.804701 \r\nL 311.058467 189.444612 \r\nL 311.088904 25.119113 \r\nL 311.168039 150.070776 \r\nL 311.250218 17.083636 \r\nL 311.222825 190.24816 \r\nL 311.280655 70.92133 \r\nL 311.320223 187.837517 \r\nL 311.289786 17.083636 \r\nL 311.393271 172.168337 \r\nL 311.487624 17.083636 \r\nL 311.4511 186.230421 \r\nL 311.502843 150.874324 \r\nL 311.515017 184.221552 \r\nL 311.551541 17.083636 \r\nL 311.612415 170.963016 \r\nL 311.715899 203.104922 \r\nL 311.728074 17.083636 \r\nL 311.813297 196.274767 \r\nL 311.84069 54.046829 \r\nL 311.843733 22.70847 \r\nL 311.871126 195.47122 \r\nL 311.950262 61.278758 \r\nL 312.02331 194.265898 \r\nL 312.062877 128.374989 \r\nL 312.084183 31.547494 \r\nL 312.111576 193.46235 \r\nL 312.172449 110.295166 \r\nL 312.230279 190.649933 \r\nL 312.227235 52.03796 \r\nL 312.282021 172.971885 \r\nL 312.367244 30.743947 \r\nL 312.294196 188.641064 \r\nL 312.397681 36.36878 \r\nL 312.400724 34.359911 \r\nL 312.485947 193.46235 \r\nL 312.47986 17.083636 \r\nL 312.51334 82.572772 \r\nL 312.598563 18.690732 \r\nL 312.540733 190.24816 \r\nL 312.613781 105.072106 \r\nL 312.705091 186.230421 \r\nL 312.686829 40.788293 \r\nL 312.723353 164.936408 \r\nL 312.778139 48.020222 \r\nL 312.72944 193.864124 \r\nL 312.835969 98.241951 \r\nL 312.866405 195.47122 \r\nL 312.869449 60.876984 \r\nL 312.933366 171.766563 \r\nL 312.939453 28.333304 \r\nL 313.006414 205.515565 \r\nL 313.045982 117.125322 \r\nL 313.122073 209.13153 \r\nL 313.140335 29.538625 \r\nL 313.158597 170.159468 \r\nL 313.176859 204.712018 \r\nL 313.268169 17.083636 \r\nL 313.307737 191.453481 \r\nL 313.380785 84.179867 \r\nL 313.389916 193.060576 \r\nL 313.414265 23.110244 \r\nL 313.493401 131.990953 \r\nL 313.514706 38.37765 \r\nL 313.51775 189.444612 \r\nL 313.602973 95.027761 \r\nL 313.657759 197.480089 \r\nL 313.630366 40.788293 \r\nL 313.706457 101.456142 \r\nL 313.709501 39.582971 \r\nL 313.715588 198.283636 \r\nL 313.819073 64.492949 \r\nL 313.831248 176.186075 \r\nL 313.867772 50.029091 \r\nL 313.928645 112.304035 \r\nL 313.931689 42.797162 \r\nL 313.980387 189.444612 \r\nL 314.035173 81.769224 \r\nL 314.096047 191.051707 \r\nL 314.086916 17.083636 \r\nL 314.144745 107.884523 \r\nL 314.175182 60.073437 \r\nL 314.233012 178.596718 \r\nL 314.336496 45.609579 \r\nL 314.254317 195.872993 \r\nL 314.345627 95.027761 \r\nL 314.357802 203.104922 \r\nL 314.446068 27.529756 \r\nL 314.506942 194.265898 \r\nL 314.543466 18.690732 \r\nL 314.55564 108.286297 \r\nL 314.656082 27.93153 \r\nL 314.625645 203.506696 \r\nL 314.668256 58.868115 \r\nL 314.716955 194.667672 \r\nL 314.686518 17.083636 \r\nL 314.777828 165.739956 \r\nL 314.878269 17.083636 \r\nL 314.817396 185.828647 \r\nL 314.890444 41.993614 \r\nL 314.933055 189.846386 \r\nL 314.948274 17.083636 \r\nL 315.000016 40.788293 \r\nL 315.024365 17.083636 \r\nL 315.115675 211.140399 \r\nL 315.133937 22.70847 \r\nL 315.228291 75.742616 \r\nL 315.234378 24.315565 \r\nL 315.307426 198.68541 \r\nL 315.322645 95.027761 \r\nL 315.34395 195.47122 \r\nL 315.353081 41.993614 \r\nL 315.43526 147.660133 \r\nL 315.508308 17.083636 \r\nL 315.483959 198.68541 \r\nL 315.547876 70.117783 \r\nL 315.633099 32.752816 \r\nL 315.566138 194.265898 \r\nL 315.636142 66.501818 \r\nL 315.693972 206.720887 \r\nL 315.700059 39.984745 \r\nL 315.748758 132.794501 \r\nL 315.754845 29.538625 \r\nL 315.849199 207.926208 \r\nL 315.861374 64.091175 \r\nL 315.964858 199.890732 \r\nL 315.910072 22.306696 \r\nL 315.967902 130.785632 \r\nL 316.071387 17.083636 \r\nL 316.043994 208.327982 \r\nL 316.077474 84.983415 \r\nL 316.144435 206.720887 \r\nL 316.09878 28.333304 \r\nL 316.187046 174.177206 \r\nL 316.22357 196.274767 \r\nL 316.299662 17.083636 \r\nL 316.400103 203.506696 \r\nL 316.409234 150.874324 \r\nL 316.494456 17.083636 \r\nL 316.427496 192.257029 \r\nL 316.521849 34.359911 \r\nL 316.567504 195.872993 \r\nL 316.594897 17.083636 \r\nL 316.634465 157.302705 \r\nL 316.670989 17.083636 \r\nL 316.677076 191.453481 \r\nL 316.744037 120.741286 \r\nL 316.792736 204.712018 \r\nL 316.801867 22.70847 \r\nL 316.853609 172.570111 \r\nL 316.947963 201.899601 \r\nL 316.966225 17.083636 \r\nL 317.057535 192.257029 \r\nL 317.075797 182.212683 \r\nL 317.07884 34.359911 \r\nL 317.087971 209.533304 \r\nL 317.188412 73.733747 \r\nL 317.255373 17.887184 \r\nL 317.212762 209.533304 \r\nL 317.297984 29.940399 \r\nL 317.364945 182.614457 \r\nL 317.383207 17.083636 \r\nL 317.407556 95.831308 \r\nL 317.514085 17.083636 \r\nL 317.453211 187.435743 \r\nL 317.517128 34.359911 \r\nL 317.568871 207.524435 \r\nL 317.581045 17.083636 \r\nL 317.6267 155.69561 \r\nL 317.641919 30.342173 \r\nL 317.724098 189.444612 \r\nL 317.733229 151.677871 \r\nL 317.736272 192.257029 \r\nL 317.788015 17.083636 \r\nL 317.836713 101.054368 \r\nL 317.839757 17.083636 \r\nL 317.92498 181.409135 \r\nL 317.946285 127.973215 \r\nL 317.99194 194.667672 \r\nL 317.952373 17.083636 \r\nL 318.046726 105.072106 \r\nL 318.122818 17.083636 \r\nL 318.058901 195.872993 \r\nL 318.150211 162.123991 \r\nL 318.153255 209.533304 \r\nL 318.162386 17.083636 \r\nL 318.253696 49.225543 \r\nL 318.256739 19.092506 \r\nL 318.320656 194.265898 \r\nL 318.360224 58.466341 \r\nL 318.405879 194.265898 \r\nL 318.393704 17.083636 \r\nL 318.47284 168.954146 \r\nL 318.512407 43.60071 \r\nL 318.478927 185.828647 \r\nL 318.585455 97.840177 \r\nL 318.588499 96.634856 \r\nL 318.591543 188.23929 \r\nL 318.691984 17.083636 \r\nL 318.698071 80.563902 \r\nL 318.707202 186.632195 \r\nL 318.792425 17.083636 \r\nL 318.804599 101.456142 \r\nL 318.835036 17.083636 \r\nL 318.886778 210.336851 \r\nL 318.911128 122.750155 \r\nL 318.932433 205.515565 \r\nL 318.990263 25.922661 \r\nL 319.0207 197.881863 \r\nL 319.023743 22.70847 \r\nL 319.090704 199.488958 \r\nL 319.133315 68.912461 \r\nL 319.136359 44.404257 \r\nL 319.139403 193.060576 \r\nL 319.239844 71.323104 \r\nL 319.300717 193.46235 \r\nL 319.346372 19.092506 \r\nL 319.349416 138.821109 \r\nL 319.41942 17.083636 \r\nL 319.437682 192.658803 \r\nL 319.462031 49.627317 \r\nL 319.525948 210.738625 \r\nL 319.507686 17.083636 \r\nL 319.574647 125.964346 \r\nL 319.644651 26.324435 \r\nL 319.611171 166.945277 \r\nL 319.681175 46.8149 \r\nL 319.769442 208.729756 \r\nL 319.687263 17.083636 \r\nL 319.793791 163.731086 \r\nL 319.903363 17.083636 \r\nL 319.848577 185.0251 \r\nL 319.906407 33.556364 \r\nL 319.912494 191.051707 \r\nL 319.997717 17.48541 \r\nL 320.015979 164.534634 \r\nL 320.085983 17.083636 \r\nL 320.061634 190.649933 \r\nL 320.128594 80.965676 \r\nL 320.162075 22.306696 \r\nL 320.204686 185.0251 \r\nL 320.235123 116.321774 \r\nL 320.320345 194.667672 \r\nL 320.286865 17.083636 \r\nL 320.338607 38.779424 \r\nL 320.402524 17.083636 \r\nL 320.387306 184.221552 \r\nL 320.432961 155.69561 \r\nL 320.51514 50.430865 \r\nL 320.442092 205.515565 \r\nL 320.554708 56.055698 \r\nL 320.652105 196.274767 \r\nL 320.566882 17.083636 \r\nL 320.66428 80.162129 \r\nL 320.691673 17.083636 \r\nL 320.703847 188.23929 \r\nL 320.75559 124.759024 \r\nL 320.840812 202.301375 \r\nL 320.776895 17.083636 \r\nL 320.859074 93.018891 \r\nL 320.959515 17.083636 \r\nL 320.941253 188.23929 \r\nL 320.97169 53.243282 \r\nL 321.047782 191.453481 \r\nL 321.063 17.083636 \r\nL 321.081262 67.305366 \r\nL 321.09648 188.641064 \r\nL 321.178659 17.083636 \r\nL 321.184747 71.323104 \r\nL 321.2791 198.68541 \r\nL 321.291275 17.083636 \r\nL 321.330843 183.418004 \r\nL 321.403891 92.617118 \r\nL 321.483026 17.083636 \r\nL 321.501288 176.989623 \r\nL 321.510419 66.501818 \r\nL 321.613904 187.033969 \r\nL 321.528681 46.011353 \r\nL 321.619991 48.020222 \r\nL 321.656515 189.042838 \r\nL 321.720432 45.207805 \r\nL 321.729563 115.116452 \r\nL 321.73565 44.002483 \r\nL 321.79348 202.301375 \r\nL 321.842179 67.305366 \r\nL 321.88479 191.855255 \r\nL 321.906096 17.083636 \r\nL 321.960882 120.741286 \r\nL 321.997406 43.198936 \r\nL 321.988275 190.24816 \r\nL 322.070454 68.108914 \r\nL 322.173939 207.926208 \r\nL 322.103934 58.064568 \r\nL 322.18307 161.320443 \r\nL 322.210463 37.172328 \r\nL 322.225681 198.68541 \r\nL 322.292642 81.36745 \r\nL 322.344384 191.453481 \r\nL 322.329166 39.984745 \r\nL 322.405257 185.426874 \r\nL 322.429607 43.60071 \r\nL 322.514829 114.312905 \r\nL 322.618314 206.720887 \r\nL 322.533091 17.083636 \r\nL 322.624401 98.643725 \r\nL 322.682231 29.940399 \r\nL 322.670056 189.042838 \r\nL 322.73093 78.153259 \r\nL 322.749192 197.480089 \r\nL 322.737017 45.207805 \r\nL 322.840502 193.060576 \r\nL 322.852676 40.386519 \r\nL 322.950074 41.190067 \r\nL 323.029209 176.587849 \r\nL 323.053558 32.351042 \r\nL 323.059646 80.162129 \r\nL 323.068777 206.720887 \r\nL 323.157043 32.752816 \r\nL 323.166174 186.632195 \r\nL 323.266615 180.203814 \r\nL 323.333576 35.565233 \r\nL 323.34575 206.319113 \r\nL 323.379231 86.992284 \r\nL 323.424886 62.885854 \r\nL 323.443148 177.793171 \r\nL 323.482715 72.528426 \r\nL 323.52837 183.418004 \r\nL 323.574025 58.868115 \r\nL 323.595331 122.348381 \r\nL 323.698816 46.011353 \r\nL 323.628811 195.069446 \r\nL 323.707947 79.358581 \r\nL 323.714034 197.480089 \r\nL 323.759689 31.547494 \r\nL 323.820562 150.47255 \r\nL 323.927091 35.967007 \r\nL 323.832737 209.533304 \r\nL 323.933178 77.349712 \r\nL 324.039706 181.409135 \r\nL 324.003182 21.101375 \r\nL 324.045794 126.36612 \r\nL 324.143191 17.083636 \r\nL 324.127973 197.078315 \r\nL 324.152322 82.572772 \r\nL 324.176671 195.069446 \r\nL 324.228414 22.70847 \r\nL 324.261894 73.331973 \r\nL 324.298418 193.060576 \r\nL 324.362335 17.083636 \r\nL 324.365379 62.885854 \r\nL 324.386684 17.083636 \r\nL 324.37451 178.596718 \r\nL 324.471907 73.331973 \r\nL 324.520606 203.104922 \r\nL 324.508431 26.324435 \r\nL 324.581479 101.456142 \r\nL 324.596697 17.083636 \r\nL 324.599741 199.890732 \r\nL 324.694095 67.305366 \r\nL 324.697138 67.305366 \r\nL 324.797579 203.104922 \r\nL 324.712357 37.574102 \r\nL 324.812798 126.36612 \r\nL 324.867584 33.556364 \r\nL 324.879758 192.257029 \r\nL 324.919326 45.207805 \r\nL 325.007592 207.524435 \r\nL 324.968025 19.494279 \r\nL 325.031942 103.063237 \r\nL 325.095859 70.92133 \r\nL 325.050204 203.506696 \r\nL 325.141514 87.394058 \r\nL 325.190212 198.283636 \r\nL 325.181081 79.358581 \r\nL 325.251086 95.429534 \r\nL 325.272391 195.872993 \r\nL 325.275435 50.029091 \r\nL 325.366745 161.320443 \r\nL 325.473273 43.60071 \r\nL 325.4124 195.069446 \r\nL 325.476317 146.856585 \r\nL 325.479361 146.053038 \r\nL 325.521972 60.475211 \r\nL 325.509797 195.069446 \r\nL 325.585889 117.527095 \r\nL 325.665024 203.90847 \r\nL 325.668068 17.083636 \r\nL 325.695461 153.284967 \r\nL 325.789815 60.073437 \r\nL 325.731985 205.113792 \r\nL 325.808077 118.330643 \r\nL 325.884168 31.949268 \r\nL 325.917649 203.506696 \r\nL 325.938954 53.243282 \r\nL 325.969391 208.327982 \r\nL 326.027221 105.875654 \r\nL 326.057657 195.069446 \r\nL 326.100269 41.993614 \r\nL 326.136793 91.411796 \r\nL 326.179404 202.301375 \r\nL 326.158098 52.841508 \r\nL 326.258539 177.793171 \r\nL 326.310282 17.083636 \r\nL 326.270714 207.524435 \r\nL 326.371155 93.822439 \r\nL 326.398548 196.676541 \r\nL 326.410723 46.011353 \r\nL 326.483771 140.829978 \r\nL 326.511164 23.913792 \r\nL 326.590299 200.694279 \r\nL 326.596386 105.072106 \r\nL 326.693784 192.658803 \r\nL 326.681609 50.430865 \r\nL 326.702915 84.179867 \r\nL 326.705958 84.179867 \r\nL 326.730308 183.418004 \r\nL 326.733351 26.726208 \r\nL 326.824661 174.177206 \r\nL 326.861185 17.083636 \r\nL 326.900753 197.480089 \r\nL 326.934233 98.241951 \r\nL 327.031631 207.524435 \r\nL 326.946408 17.083636 \r\nL 327.040762 43.198936 \r\nL 327.129028 17.083636 \r\nL 327.059024 195.47122 \r\nL 327.135115 104.670333 \r\nL 327.138159 201.096053 \r\nL 327.168596 26.726208 \r\nL 327.244687 148.061907 \r\nL 327.265993 35.967007 \r\nL 327.308604 189.042838 \r\nL 327.372521 81.769224 \r\nL 327.47905 195.069446 \r\nL 327.42122 60.876984 \r\nL 327.482093 81.769224 \r\nL 327.539923 17.083636 \r\nL 327.488181 195.47122 \r\nL 327.585578 54.850377 \r\nL 327.664713 207.524435 \r\nL 327.634277 33.15459 \r\nL 327.69515 146.454812 \r\nL 327.783416 17.083636 \r\nL 327.78646 211.542173 \r\nL 327.804722 147.660133 \r\nL 327.880814 213.952816 \r\nL 327.835159 17.083636 \r\nL 327.899076 160.91867 \r\nL 327.929512 19.494279 \r\nL 327.926469 200.694279 \r\nL 328.011691 66.903592 \r\nL 328.06039 198.68541 \r\nL 328.112132 54.850377 \r\nL 328.127351 129.58031 \r\nL 328.139525 179.400266 \r\nL 328.176049 37.172328 \r\nL 328.20953 115.92 \r\nL 328.252141 17.083636 \r\nL 328.270403 194.265898 \r\nL 328.319102 76.546164 \r\nL 328.410412 209.13153 \r\nL 328.325189 49.627317 \r\nL 328.428674 89.804701 \r\nL 328.48346 49.627317 \r\nL 328.480416 198.68541 \r\nL 328.535202 61.680532 \r\nL 328.562595 183.418004 \r\nL 328.623468 20.699601 \r\nL 328.644774 166.141729 \r\nL 328.675211 17.083636 \r\nL 328.705647 186.632195 \r\nL 328.75739 59.671663 \r\nL 328.815219 200.694279 \r\nL 328.784783 23.913792 \r\nL 328.863918 62.48408 \r\nL 328.894355 17.083636 \r\nL 328.870005 192.257029 \r\nL 328.970446 34.359911 \r\nL 329.013058 207.926208 \r\nL 329.083062 174.980754 \r\nL 329.128717 27.93153 \r\nL 329.165241 189.444612 \r\nL 329.192634 155.69561 \r\nL 329.210896 200.292506 \r\nL 329.226114 37.574102 \r\nL 329.2809 154.088514 \r\nL 329.283944 36.770554 \r\nL 329.344817 193.864124 \r\nL 329.393516 84.581641 \r\nL 329.442215 190.24816 \r\nL 329.414822 52.439734 \r\nL 329.506132 174.980754 \r\nL 329.567005 17.083636 \r\nL 329.52135 196.676541 \r\nL 329.618747 104.670333 \r\nL 329.688752 17.083636 \r\nL 329.679621 195.47122 \r\nL 329.713101 107.884523 \r\nL 329.746581 191.051707 \r\nL 329.798324 17.083636 \r\nL 329.81963 99.447273 \r\nL 329.865285 17.083636 \r\nL 329.913983 178.194945 \r\nL 329.929202 91.010022 \r\nL 329.941376 207.122661 \r\nL 330.032686 51.234412 \r\nL 330.038774 145.24949 \r\nL 330.041817 60.475211 \r\nL 330.063123 199.890732 \r\nL 330.151389 88.599379 \r\nL 330.227481 184.623326 \r\nL 330.212263 19.092506 \r\nL 330.260961 88.197605 \r\nL 330.273136 27.529756 \r\nL 330.321835 200.694279 \r\nL 330.36749 47.216674 \r\nL 330.370533 195.47122 \r\nL 330.446625 17.083636 \r\nL 330.477062 65.296497 \r\nL 330.486193 49.627317 \r\nL 330.489236 84.581641 \r\nL 330.498367 209.533304 \r\nL 330.501411 17.083636 \r\nL 330.595765 168.552373 \r\nL 330.644463 17.083636 \r\nL 330.623158 192.658803 \r\nL 330.705337 181.810909 \r\nL 330.811865 17.083636 \r\nL 330.754035 198.283636 \r\nL 330.820996 82.974545 \r\nL 330.91535 204.712018 \r\nL 330.830127 51.636186 \r\nL 330.930568 164.13286 \r\nL 330.994485 63.689401 \r\nL 330.970136 197.881863 \r\nL 331.043184 113.911131 \r\nL 331.101013 59.269889 \r\nL 331.13145 192.257029 \r\nL 331.143625 140.02643 \r\nL 331.213629 200.292506 \r\nL 331.22276 49.627317 \r\nL 331.234935 174.980754 \r\nL 331.317114 38.779424 \r\nL 331.262328 199.488958 \r\nL 331.344507 81.36745 \r\nL 331.435817 199.890732 \r\nL 331.444948 50.832639 \r\nL 331.454079 185.0251 \r\nL 331.551476 43.198936 \r\nL 331.536258 208.729756 \r\nL 331.566694 101.456142 \r\nL 331.578869 193.864124 \r\nL 331.633655 76.14439 \r\nL 331.64583 93.018891 \r\nL 331.648873 21.503149 \r\nL 331.664092 202.703149 \r\nL 331.755402 46.8149 \r\nL 331.816275 210.336851 \r\nL 331.831493 46.011353 \r\nL 331.868017 153.284967 \r\nL 331.962371 17.083636 \r\nL 331.910629 201.096053 \r\nL 331.977589 82.974545 \r\nL 332.059768 194.265898 \r\nL 331.989764 58.064568 \r\nL 332.090205 170.963016 \r\nL 332.117598 23.512018 \r\nL 332.141947 188.23929 \r\nL 332.202821 102.661463 \r\nL 332.236301 199.488958 \r\nL 332.306305 31.547494 \r\nL 332.358048 17.083636 \r\nL 332.415877 204.712018 \r\nL 332.522406 17.083636 \r\nL 332.491969 209.533304 \r\nL 332.531537 43.60071 \r\nL 332.635021 209.533304 \r\nL 332.543711 17.083636 \r\nL 332.644152 87.795831 \r\nL 332.711113 44.002483 \r\nL 332.662414 199.890732 \r\nL 332.735462 117.928869 \r\nL 332.738506 196.274767 \r\nL 332.750681 17.083636 \r\nL 332.841991 81.769224 \r\nL 332.863296 192.257029 \r\nL 332.930257 17.083636 \r\nL 332.954606 193.864124 \r\nL 333.039829 80.965676 \r\nL 333.042873 17.083636 \r\nL 333.061135 206.720887 \r\nL 333.149401 39.582971 \r\nL 333.161576 180.605588 \r\nL 333.240711 17.083636 \r\nL 333.258973 87.795831 \r\nL 333.262017 17.083636 \r\nL 333.344196 193.46235 \r\nL 333.365501 76.546164 \r\nL 333.462899 206.319113 \r\nL 333.371589 17.083636 \r\nL 333.475073 121.14306 \r\nL 333.578558 47.618448 \r\nL 333.560296 195.872993 \r\nL 333.587689 55.653925 \r\nL 333.685086 199.087184 \r\nL 333.639431 26.726208 \r\nL 333.697261 81.36745 \r\nL 333.72161 193.060576 \r\nL 333.712479 17.083636 \r\nL 333.785527 147.660133 \r\nL 333.87075 17.083636 \r\nL 333.809877 187.033969 \r\nL 333.895099 185.828647 \r\nL 333.898143 187.033969 \r\nL 333.949885 17.083636 \r\nL 333.955973 197.480089 \r\nL 334.010759 78.956807 \r\nL 334.062501 17.083636 \r\nL 334.065545 203.90847 \r\nL 334.095981 86.188736 \r\nL 334.175117 195.069446 \r\nL 334.105112 17.083636 \r\nL 334.205553 70.92133 \r\nL 334.275558 197.881863 \r\nL 334.23599 17.083636 \r\nL 334.302951 47.618448 \r\nL 334.354693 197.078315 \r\nL 334.403392 17.083636 \r\nL 334.47644 189.042838 \r\nL 334.512964 66.501818 \r\nL 334.592099 189.042838 \r\nL 334.573837 17.083636 \r\nL 334.619492 83.376319 \r\nL 334.689496 17.083636 \r\nL 334.69254 199.087184 \r\nL 334.719933 97.438404 \r\nL 334.722977 202.301375 \r\nL 334.738195 17.083636 \r\nL 334.826461 126.36612 \r\nL 334.893422 17.083636 \r\nL 334.917771 193.864124 \r\nL 334.93299 84.581641 \r\nL 334.990819 192.658803 \r\nL 334.996907 23.913792 \r\nL 335.042562 86.188736 \r\nL 335.127784 198.68541 \r\nL 335.082129 17.083636 \r\nL 335.155177 144.044169 \r\nL 335.228225 17.083636 \r\nL 335.203876 202.301375 \r\nL 335.261706 65.698271 \r\nL 335.362147 196.274767 \r\nL 335.307361 17.083636 \r\nL 335.371278 166.141729 \r\nL 335.453457 17.083636 \r\nL 335.380409 208.729756 \r\nL 335.483893 78.153259 \r\nL 335.587378 195.069446 \r\nL 335.520417 40.386519 \r\nL 335.593465 81.36745 \r\nL 335.617815 192.658803 \r\nL 335.690863 17.083636 \r\nL 335.794347 198.283636 \r\nL 335.803478 147.258359 \r\nL 335.84609 195.069446 \r\nL 335.818697 33.15459 \r\nL 335.891745 115.116452 \r\nL 335.967836 17.083636 \r\nL 335.995229 209.13153 \r\nL 335.998273 163.731086 \r\nL 336.077408 32.752816 \r\nL 336.007404 205.515565 \r\nL 336.123063 69.314235 \r\nL 336.199155 191.051707 \r\nL 336.156544 25.520887 \r\nL 336.235679 101.456142 \r\nL 336.269159 33.15459 \r\nL 336.314814 207.122661 \r\nL 336.345251 62.082306 \r\nL 336.387862 199.087184 \r\nL 336.436561 17.083636 \r\nL 336.454823 175.382528 \r\nL 336.509609 29.538625 \r\nL 336.564395 195.069446 \r\nL 336.567439 105.47388 \r\nL 336.594832 17.083636 \r\nL 336.616137 189.444612 \r\nL 336.677011 79.760355 \r\nL 336.70136 209.533304 \r\nL 336.725709 23.913792 \r\nL 336.743971 42.395388 \r\nL 336.756146 17.083636 \r\nL 336.798757 205.917339 \r\nL 336.838325 109.893392 \r\nL 336.847456 207.122661 \r\nL 336.932679 17.083636 \r\nL 336.947897 94.224213 \r\nL 337.042251 17.083636 \r\nL 337.039207 187.033969 \r\nL 337.057469 84.179867 \r\nL 337.151823 180.203814 \r\nL 337.118342 17.083636 \r\nL 337.167041 69.314235 \r\nL 337.218783 55.252151 \r\nL 337.224871 167.347051 \r\nL 337.243133 101.857916 \r\nL 337.294875 197.480089 \r\nL 337.255307 17.083636 \r\nL 337.355749 174.980754 \r\nL 337.462277 17.083636 \r\nL 337.450102 202.301375 \r\nL 337.465321 84.179867 \r\nL 337.474452 191.855255 \r\nL 337.477495 17.083636 \r\nL 337.574893 43.198936 \r\nL 337.650984 193.060576 \r\nL 337.602286 17.083636 \r\nL 337.687508 166.945277 \r\nL 337.754469 17.083636 \r\nL 337.794037 201.096053 \r\nL 337.800124 124.357251 \r\nL 337.824473 17.083636 \r\nL 337.812299 181.007361 \r\nL 337.906652 77.751486 \r\nL 337.909696 198.68541 \r\nL 338.007093 17.083636 \r\nL 338.016224 91.81357 \r\nL 338.067967 196.274767 \r\nL 338.043617 21.101375 \r\nL 338.113622 176.186075 \r\nL 338.22015 190.649933 \r\nL 338.226237 37.975876 \r\nL 338.281023 185.0251 \r\nL 338.27798 17.083636 \r\nL 338.338853 101.857916 \r\nL 338.439294 17.083636 \r\nL 338.384508 195.47122 \r\nL 338.445381 84.179867 \r\nL 338.466687 206.319113 \r\nL 338.539735 17.083636 \r\nL 338.554953 119.937738 \r\nL 338.600608 43.60071 \r\nL 338.615827 197.078315 \r\nL 338.661482 177.793171 \r\nL 338.76801 17.083636 \r\nL 338.764966 188.23929 \r\nL 338.774097 149.669002 \r\nL 338.792359 200.292506 \r\nL 338.786272 40.788293 \r\nL 338.844102 92.617118 \r\nL 338.883669 36.36878 \r\nL 338.935412 203.90847 \r\nL 338.95063 56.457472 \r\nL 338.953674 193.060576 \r\nL 338.996285 51.636186 \r\nL 339.063246 173.775432 \r\nL 339.09977 17.083636 \r\nL 339.081508 192.257029 \r\nL 339.175861 60.475211 \r\nL 339.227604 201.096053 \r\nL 339.261084 17.083636 \r\nL 339.294564 145.651264 \r\nL 339.303695 37.172328 \r\nL 339.34935 199.890732 \r\nL 339.404136 103.866785 \r\nL 339.486315 194.265898 \r\nL 339.501534 32.752816 \r\nL 339.513708 179.80204 \r\nL 339.577625 36.36878 \r\nL 339.595887 197.881863 \r\nL 339.62328 169.35592 \r\nL 339.659804 17.083636 \r\nL 339.650673 208.729756 \r\nL 339.726765 109.893392 \r\nL 339.748071 190.649933 \r\nL 339.793726 37.172328 \r\nL 339.836337 101.857916 \r\nL 339.89721 195.872993 \r\nL 339.86373 46.8149 \r\nL 339.939822 106.277428 \r\nL 340.015913 29.136851 \r\nL 340.006782 186.230421 \r\nL 340.04635 86.188736 \r\nL 340.088961 187.837517 \r\nL 340.155922 41.190067 \r\nL 340.158966 180.203814 \r\nL 340.174184 201.497827 \r\nL 340.186359 78.555033 \r\nL 340.204621 95.831308 \r\nL 340.302018 48.823769 \r\nL 340.232014 203.506696 \r\nL 340.308105 189.846386 \r\nL 340.326367 205.113792 \r\nL 340.359848 66.903592 \r\nL 340.362891 72.126652 \r\nL 340.399415 194.667672 \r\nL 340.438983 55.252151 \r\nL 340.442027 29.136851 \r\nL 340.454201 183.819778 \r\nL 340.53638 114.312905 \r\nL 340.642909 201.899601 \r\nL 340.615516 25.119113 \r\nL 340.645952 175.784302 \r\nL 340.746393 43.60071 \r\nL 340.719 190.24816 \r\nL 340.758568 104.268559 \r\nL 340.81031 39.984745 \r\nL 340.837703 191.051707 \r\nL 340.862053 74.537295 \r\nL 340.865096 183.418004 \r\nL 340.880315 27.529756 \r\nL 340.971625 154.892062 \r\nL 341.008149 33.958137 \r\nL 340.983799 181.810909 \r\nL 341.081197 100.25082 \r\nL 341.111633 201.497827 \r\nL 341.17555 25.520887 \r\nL 341.190769 86.59051 \r\nL 341.288166 192.257029 \r\nL 341.300341 49.225543 \r\nL 341.364258 204.310244 \r\nL 341.370345 40.386519 \r\nL 341.409913 170.963016 \r\nL 341.440349 30.342173 \r\nL 341.486004 200.292506 \r\nL 341.522528 93.018891 \r\nL 341.525572 194.265898 \r\nL 341.534703 23.512018 \r\nL 341.6321 42.797162 \r\nL 341.720367 210.336851 \r\nL 341.708192 26.726208 \r\nL 341.74776 178.194945 \r\nL 341.784284 43.198936 \r\nL 341.790371 201.899601 \r\nL 341.857332 182.614457 \r\nL 341.918205 186.632195 \r\nL 341.976035 40.386519 \r\nL 342.009515 186.230421 \r\nL 342.052126 36.770554 \r\nL 342.085607 49.225543 \r\nL 342.08865 41.993614 \r\nL 342.125174 192.257029 \r\nL 342.155611 96.634856 \r\nL 342.201266 211.542173 \r\nL 342.225615 27.127982 \r\nL 342.268227 161.320443 \r\nL 342.310838 47.216674 \r\nL 342.36258 200.292506 \r\nL 342.380842 101.456142 \r\nL 342.447803 17.083636 \r\nL 342.490414 204.712018 \r\nL 342.599986 33.15459 \r\nL 342.60303 69.314235 \r\nL 342.657816 208.327982 \r\nL 342.612161 17.083636 \r\nL 342.718689 168.150599 \r\nL 342.767388 29.538625 \r\nL 342.736951 204.712018 \r\nL 342.828261 177.793171 \r\nL 342.925659 17.083636 \r\nL 342.931746 185.426874 \r\nL 342.937833 74.537295 \r\nL 343.038274 195.872993 \r\nL 342.962183 38.779424 \r\nL 343.047405 157.302705 \r\nL 343.053493 43.198936 \r\nL 343.108279 201.899601 \r\nL 343.156977 119.134191 \r\nL 343.160021 197.881863 \r\nL 343.193501 32.351042 \r\nL 343.263506 83.376319 \r\nL 343.348728 17.083636 \r\nL 343.324379 194.667672 \r\nL 343.354816 95.429534 \r\nL 343.415689 205.515565 \r\nL 343.436995 22.306696 \r\nL 343.464388 116.723548 \r\nL 343.500912 17.083636 \r\nL 343.503955 203.104922 \r\nL 343.570916 82.170998 \r\nL 343.637877 196.676541 \r\nL 343.601353 21.503149 \r\nL 343.683532 159.311574 \r\nL 343.765711 56.859246 \r\nL 343.744405 200.694279 \r\nL 343.793104 89.402927 \r\nL 343.850933 210.738625 \r\nL 343.84789 42.395388 \r\nL 343.905719 187.033969 \r\nL 343.908763 199.890732 \r\nL 343.923981 44.002483 \r\nL 343.990942 130.383858 \r\nL 344.003117 27.127982 \r\nL 344.073121 204.712018 \r\nL 344.09747 67.305366 \r\nL 344.164431 185.426874 \r\nL 344.106601 17.083636 \r\nL 344.210086 140.829978 \r\nL 344.222261 17.083636 \r\nL 344.28009 199.488958 \r\nL 344.319658 41.190067 \r\nL 344.417055 197.480089 \r\nL 344.353138 28.735078 \r\nL 344.42923 135.205144 \r\nL 344.535758 17.083636 \r\nL 344.505322 185.828647 \r\nL 344.541846 72.9302 \r\nL 344.572282 193.46235 \r\nL 344.593588 17.887184 \r\nL 344.654461 142.838847 \r\nL 344.76099 17.083636 \r\nL 344.700116 205.515565 \r\nL 344.767077 81.36745 \r\nL 344.870562 209.13153 \r\nL 344.855343 40.788293 \r\nL 344.879693 154.088514 \r\nL 344.925348 21.101375 \r\nL 344.928391 197.078315 \r\nL 344.995352 47.618448 \r\nL 345.0684 199.087184 \r\nL 345.077531 35.163459 \r\nL 345.111012 149.669002 \r\nL 345.156667 35.967007 \r\nL 345.153623 187.837517 \r\nL 345.226671 97.438404 \r\nL 345.266239 177.391397 \r\nL 345.25102 67.70714 \r\nL 345.272326 106.277428 \r\nL 345.27537 38.779424 \r\nL 345.281457 210.336851 \r\nL 345.381898 118.330643 \r\nL 345.391029 17.083636 \r\nL 345.464077 190.24816 \r\nL 345.49147 54.046829 \r\nL 345.594955 17.083636 \r\nL 345.604086 199.087184 \r\nL 345.689308 17.083636 \r\nL 345.716701 69.716009 \r\nL 345.734963 17.083636 \r\nL 345.826273 191.453481 \r\nL 345.878016 17.083636 \r\nL 345.865841 207.122661 \r\nL 345.935845 134.80337 \r\nL 345.978457 197.480089 \r\nL 345.951064 17.083636 \r\nL 346.030199 121.14306 \r\nL 346.121509 17.083636 \r\nL 346.112378 208.729756 \r\nL 346.139771 113.509357 \r\nL 346.179339 17.083636 \r\nL 346.148902 205.113792 \r\nL 346.25543 66.501818 \r\nL 346.301085 199.890732 \r\nL 346.352828 17.083636 \r\nL 346.365002 191.855255 \r\nL 346.422832 19.896053 \r\nL 346.43805 193.864124 \r\nL 346.474574 44.806031 \r\nL 346.489793 27.93153 \r\nL 346.58719 210.738625 \r\nL 346.6785 17.083636 \r\nL 346.696762 191.855255 \r\nL 346.763723 17.083636 \r\nL 346.748504 197.881863 \r\nL 346.812421 136.410466 \r\nL 346.833727 203.90847 \r\nL 346.873295 19.092506 \r\nL 346.921993 133.196275 \r\nL 346.982867 29.136851 \r\nL 346.995041 190.24816 \r\nL 347.031565 86.59051 \r\nL 347.034609 204.310244 \r\nL 347.138094 29.538625 \r\nL 347.141137 69.716009 \r\nL 347.144181 17.083636 \r\nL 347.205054 196.274767 \r\nL 347.250709 68.510687 \r\nL 347.338976 192.658803 \r\nL 347.311583 32.351042 \r\nL 347.363325 123.151929 \r\nL 347.415067 17.083636 \r\nL 347.469853 203.90847 \r\nL 347.472897 47.216674 \r\nL 347.545945 183.819778 \r\nL 347.530727 17.083636 \r\nL 347.582469 54.046829 \r\nL 347.594644 36.770554 \r\nL 347.618993 183.418004 \r\nL 347.646386 70.92133 \r\nL 347.719434 187.033969 \r\nL 347.667692 17.083636 \r\nL 347.755958 133.598049 \r\nL 347.819875 17.083636 \r\nL 347.789438 173.373659 \r\nL 347.868574 94.625987 \r\nL 347.92336 202.301375 \r\nL 347.984233 17.083636 \r\nL 348.060325 199.890732 \r\nL 348.096849 117.125322 \r\nL 348.148591 39.984745 \r\nL 348.145547 197.881863 \r\nL 348.206421 70.92133 \r\nL 348.26425 208.729756 \r\nL 348.297731 28.333304 \r\nL 348.312949 198.283636 \r\nL 348.315993 17.48541 \r\nL 348.410346 199.890732 \r\nL 348.425565 69.314235 \r\nL 348.519918 17.083636 \r\nL 348.477307 207.926208 \r\nL 348.522962 91.010022 \r\nL 348.565573 17.083636 \r\nL 348.62949 199.488958 \r\nL 348.732975 39.984745 \r\nL 348.742106 95.027761 \r\nL 348.787761 17.083636 \r\nL 348.763412 185.828647 \r\nL 348.851678 28.333304 \r\nL 348.918639 201.096053 \r\nL 348.96125 17.083636 \r\nL 349.01908 206.720887 \r\nL 349.082997 145.651264 \r\nL 349.107346 17.48541 \r\nL 349.189525 197.078315 \r\nL 349.195612 80.563902 \r\nL 349.219962 17.083636 \r\nL 349.2017 190.649933 \r\nL 349.244311 60.876984 \r\nL 349.347796 201.899601 \r\nL 349.253442 31.949268 \r\nL 349.353883 98.643725 \r\nL 349.454324 17.083636 \r\nL 349.405625 184.221552 \r\nL 349.460411 106.277428 \r\nL 349.506066 189.846386 \r\nL 349.503023 17.083636 \r\nL 349.56694 25.520887 \r\nL 349.636944 207.524435 \r\nL 349.612595 17.083636 \r\nL 349.676512 130.785632 \r\nL 349.706948 17.083636 \r\nL 349.740429 211.140399 \r\nL 349.789127 43.198936 \r\nL 349.801302 17.083636 \r\nL 349.904787 193.864124 \r\nL 350.008271 17.083636 \r\nL 349.916961 207.524435 \r\nL 350.017402 95.831308 \r\nL 350.020446 95.027761 \r\nL 350.063057 19.494279 \r\nL 350.035664 201.096053 \r\nL 350.130018 70.117783 \r\nL 350.136105 210.336851 \r\nL 350.178717 17.083636 \r\nL 350.23959 103.063237 \r\nL 350.294376 20.699601 \r\nL 350.288289 205.917339 \r\nL 350.346118 99.447273 \r\nL 350.367424 190.24816 \r\nL 350.391773 35.565233 \r\nL 350.452647 163.329313 \r\nL 350.45569 17.083636 \r\nL 350.473952 209.533304 \r\nL 350.562219 36.770554 \r\nL 350.617005 197.881863 \r\nL 350.629179 34.761685 \r\nL 350.674834 100.652594 \r\nL 350.677878 45.609579 \r\nL 350.699184 205.917339 \r\nL 350.78745 72.9302 \r\nL 350.790494 43.60071 \r\nL 350.869629 193.864124 \r\nL 350.897022 74.537295 \r\nL 350.973114 198.283636 \r\nL 350.927459 33.15459 \r\nL 350.979201 53.243282 \r\nL 351.049205 17.083636 \r\nL 350.985288 193.864124 \r\nL 351.070511 163.329313 \r\nL 351.073555 191.855255 \r\nL 351.082686 37.574102 \r\nL 351.167908 125.160798 \r\nL 351.216607 17.083636 \r\nL 351.265306 202.703149 \r\nL 351.27748 97.840177 \r\nL 351.387052 209.533304 \r\nL 351.292699 17.083636 \r\nL 351.390096 198.68541 \r\nL 351.457057 46.011353 \r\nL 351.499668 95.027761 \r\nL 351.584891 191.453481 \r\nL 351.569672 17.083636 \r\nL 351.612284 189.042838 \r\nL 351.651851 44.002483 \r\nL 351.648808 195.069446 \r\nL 351.724899 91.81357 \r\nL 351.767511 200.694279 \r\nL 351.800991 17.083636 \r\nL 351.831428 137.615787 \r\nL 351.941 17.083636 \r\nL 351.855777 195.069446 \r\nL 351.944043 41.190067 \r\nL 352.041441 190.649933 \r\nL 352.026222 17.083636 \r\nL 352.056659 122.348381 \r\nL 352.147969 18.690732 \r\nL 352.1571 198.68541 \r\nL 352.169275 69.716009 \r\nL 352.19058 187.435743 \r\nL 352.196668 25.520887 \r\nL 352.278847 158.508027 \r\nL 352.345807 17.083636 \r\nL 352.318414 181.409135 \r\nL 352.391462 80.965676 \r\nL 352.418855 37.574102 \r\nL 352.400593 187.837517 \r\nL 352.48886 137.615787 \r\nL 352.491903 184.623326 \r\nL 352.58017 21.503149 \r\nL 352.598432 157.704479 \r\nL 352.61365 25.119113 \r\nL 352.680611 195.872993 \r\nL 352.714091 55.252151 \r\nL 352.717135 54.850377 \r\nL 352.732353 197.078315 \r\nL 352.802358 17.083636 \r\nL 352.829751 137.615787 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\nL 352.860187 193.46235 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p856ccda7d2\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(rewards)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Da questo grafico, non è possibile dedurre nulla, perché a causa della natura del processo di addestramento stocastico la durata delle sessioni di addestramento varia notevolmente. Per dare più senso a questo grafico, possiamo calcolare la **media mobile** su una serie di esperimenti, diciamo 100. Questo può essere fatto comodamente usando `np.convolve`:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814cc63488>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.461486 248.518125\" width=\"379.461486pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.461486 248.518125 \r\nL 379.461486 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"mb0fbef4acd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.439343\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.533093 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.373004\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.466754 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.306665\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.400415 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"292.240326\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.334076 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"353.173986\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(334.086486 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m5a5a115a9b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"200.372467\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 204.171686)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"170.128782\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 173.928)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"139.885096\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 143.684315)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"109.641411\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 113.44063)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"79.397726\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 83.196944)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"49.15404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 52.953259)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"18.910355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 22.709574)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_14\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p49207e09be)\" d=\"M 48.505682 214.121246 \r\nL 48.581849 213.280472 \r\nL 48.627549 213.607104 \r\nL 48.648876 214.115198 \r\nL 48.694576 213.316764 \r\nL 48.70067 213.33491 \r\nL 48.79207 212.584867 \r\nL 48.743323 213.818809 \r\nL 48.822537 212.723988 \r\nL 48.932217 213.165546 \r\nL 48.883471 212.603013 \r\nL 48.938311 213.00223 \r\nL 48.965731 212.869158 \r\nL 49.005338 213.95793 \r\nL 49.069318 213.322813 \r\nL 49.127205 214.756364 \r\nL 49.200326 214.066808 \r\nL 49.246026 214.405537 \r\nL 49.249072 214.514414 \r\nL 49.328286 213.486129 \r\nL 49.349613 213.268374 \r\nL 49.340473 213.57686 \r\nL 49.35266 213.33491 \r\nL 49.48062 211.320681 \r\nL 49.483667 211.42351 \r\nL 49.544601 209.899228 \r\nL 49.550694 209.965764 \r\nL 49.657328 209.530255 \r\nL 49.584208 210.46176 \r\nL 49.663421 209.820594 \r\nL 49.678655 209.433475 \r\nL 49.699982 208.671334 \r\nL 49.797475 209.022161 \r\nL 49.800522 209.137087 \r\nL 49.873643 207.73378 \r\nL 49.904109 208.042265 \r\nL 49.934576 207.213589 \r\nL 49.937623 207.213589 \r\nL 50.00465 207.600708 \r\nL 50.074724 205.689307 \r\nL 50.196591 207.624903 \r\nL 50.211824 208.253971 \r\nL 50.266665 207.376904 \r\nL 50.306271 207.667244 \r\nL 50.309318 207.516025 \r\nL 50.379392 208.526164 \r\nL 50.409859 208.030168 \r\nL 50.443372 208.574554 \r\nL 50.461652 207.485782 \r\nL 50.513446 204.473511 \r\nL 50.580473 207.098663 \r\nL 50.58352 207.068419 \r\nL 50.607893 207.637 \r\nL 50.61094 207.576513 \r\nL 50.70234 208.380995 \r\nL 50.650547 207.455538 \r\nL 50.726714 208.193484 \r\nL 50.748041 207.437392 \r\nL 50.802881 209.681473 \r\nL 50.812021 209.415329 \r\nL 50.818114 209.820594 \r\nL 50.888188 206.112718 \r\nL 50.894281 206.185303 \r\nL 50.936935 206.203449 \r\nL 51.031382 204.751753 \r\nL 51.046615 204.515852 \r\nL 51.113643 205.749794 \r\nL 51.116689 205.592527 \r\nL 51.138016 205.822379 \r\nL 51.156296 204.794094 \r\nL 51.192856 205.017897 \r\nL 51.275117 201.322119 \r\nL 51.320817 201.370509 \r\nL 51.445731 198.358237 \r\nL 51.339097 201.715287 \r\nL 51.451824 198.745357 \r\nL 51.454871 198.721162 \r\nL 51.464011 199.344182 \r\nL 51.497525 199.156671 \r\nL 51.543225 200.366418 \r\nL 51.610252 199.616375 \r\nL 51.722979 198.660674 \r\nL 51.683372 200.088176 \r\nL 51.732119 198.763503 \r\nL 51.972807 194.644313 \r\nL 52.106861 190.386002 \r\nL 52.116001 190.555367 \r\nL 52.186075 192.793399 \r\nL 52.231775 191.057412 \r\nL 52.414576 195.781475 \r\nL 52.256149 190.573513 \r\nL 52.441996 194.136219 \r\nL 52.612611 187.065245 \r\nL 52.627844 187.567291 \r\nL 52.752758 190.373905 \r\nL 52.761898 190.246881 \r\nL 52.780178 191.232825 \r\nL 52.798458 190.960632 \r\nL 52.929466 196.737176 \r\nL 53.066566 193.095836 \r\nL 53.069613 193.107934 \r\nL 53.19148 195.690744 \r\nL 53.075706 192.920423 \r\nL 53.264601 195.013286 \r\nL 53.298114 193.531345 \r\nL 53.371235 195.745183 \r\nL 53.383421 196.265374 \r\nL 53.416935 194.263242 \r\nL 53.419982 194.414461 \r\nL 53.493102 192.0736 \r\nL 53.532709 193.60393 \r\nL 53.572316 194.42051 \r\nL 53.633249 193.047446 \r\nL 53.636296 193.07769 \r\nL 53.685043 191.680432 \r\nL 53.75207 193.761197 \r\nL 53.785584 195.545575 \r\nL 53.873937 191.982869 \r\nL 53.928778 193.295445 \r\nL 53.992758 192.738961 \r\nL 54.084158 191.49897 \r\nL 54.004945 193.374078 \r\nL 54.117672 192.170379 \r\nL 54.135952 193.737002 \r\nL 54.221259 191.765114 \r\nL 54.224306 192.037307 \r\nL 54.3218 190.954583 \r\nL 54.28524 192.267159 \r\nL 54.337033 191.408239 \r\nL 54.34008 191.819553 \r\nL 54.428434 189.998883 \r\nL 54.434527 190.023078 \r\nL 54.464994 188.837525 \r\nL 54.525928 191.940527 \r\nL 54.614281 190.688439 \r\nL 54.550301 192.666376 \r\nL 54.647795 191.075558 \r\nL 54.745289 192.630083 \r\nL 54.672168 191.045314 \r\nL 54.760522 191.825601 \r\nL 55.049957 181.464115 \r\nL 55.086517 184.31307 \r\nL 55.199244 186.157935 \r\nL 55.162684 183.54488 \r\nL 55.214478 186.049058 \r\nL 55.327205 182.552888 \r\nL 55.257131 186.666029 \r\nL 55.351579 183.369467 \r\nL 55.382045 184.294924 \r\nL 55.409466 182.73435 \r\nL 55.470399 184.11951 \r\nL 55.558753 182.504498 \r\nL 55.528286 184.367509 \r\nL 55.57094 184.173949 \r\nL 55.62578 187.107587 \r\nL 55.674527 183.732391 \r\nL 55.677574 183.853366 \r\nL 55.768974 181.403627 \r\nL 55.796394 181.857283 \r\nL 55.811628 182.849276 \r\nL 55.875608 179.855151 \r\nL 55.896935 180.109198 \r\nL 55.924355 179.105107 \r\nL 55.979195 183.06703 \r\nL 55.982242 182.903714 \r\nL 55.988335 183.484393 \r\nL 56.064502 180.605194 \r\nL 56.079736 181.204019 \r\nL 56.16809 183.242444 \r\nL 56.110203 180.326952 \r\nL 56.207697 182.431913 \r\nL 56.219883 181.718162 \r\nL 56.265584 183.901756 \r\nL 56.308237 183.278736 \r\nL 56.381357 186.496664 \r\nL 56.424011 184.917944 \r\nL 56.585485 177.236048 \r\nL 56.594625 177.822775 \r\nL 56.606812 179.413593 \r\nL 56.686026 176.927562 \r\nL 56.698213 177.441705 \r\nL 56.704306 176.625125 \r\nL 56.79266 180.199929 \r\nL 56.8932 183.647709 \r\nL 56.91148 182.486351 \r\nL 57.054674 176.945708 \r\nL 57.066861 178.04053 \r\nL 57.149122 174.048363 \r\nL 57.155215 174.362898 \r\nL 57.213102 171.901062 \r\nL 57.252709 175.342793 \r\nL 57.38981 180.599145 \r\nL 57.395903 179.945882 \r\nL 57.54519 185.994619 \r\nL 57.572611 185.184088 \r\nL 57.645731 181.839137 \r\nL 57.700571 182.389572 \r\nL 57.831579 179.280521 \r\nL 57.874232 177.980042 \r\nL 57.913839 182.752496 \r\nL 57.919932 183.302931 \r\nL 57.938213 182.292792 \r\nL 58.017426 177.508241 \r\nL 58.075313 178.639355 \r\nL 58.1789 179.679737 \r\nL 58.108827 178.258284 \r\nL 58.184994 179.038571 \r\nL 58.200227 177.381217 \r\nL 58.258114 182.468205 \r\nL 58.273348 181.724211 \r\nL 58.297721 183.919902 \r\nL 58.373888 181.452017 \r\nL 58.416542 183.411808 \r\nL 58.425682 182.710155 \r\nL 58.504896 184.803018 \r\nL 58.520129 183.859415 \r\nL 58.526222 184.464288 \r\nL 58.562783 180.29066 \r\nL 58.599343 181.022557 \r\nL 58.736443 176.776344 \r\nL 58.62067 181.143532 \r\nL 58.73949 176.927562 \r\nL 58.861357 181.397579 \r\nL 58.888778 180.974167 \r\nL 58.891824 180.447927 \r\nL 58.983225 183.804976 \r\nL 59.095952 182.165768 \r\nL 59.108139 182.504498 \r\nL 59.141652 183.472296 \r\nL 59.150792 181.252409 \r\nL 59.202586 181.675821 \r\nL 59.239146 182.425864 \r\nL 59.31836 181.161678 \r\nL 59.348827 183.429954 \r\nL 59.39148 180.423732 \r\nL 59.421947 180.804802 \r\nL 59.428041 180.974167 \r\nL 59.431087 180.550756 \r\nL 59.552955 178.258284 \r\nL 59.568188 179.389398 \r\nL 59.632168 176.764246 \r\nL 59.641308 176.854977 \r\nL 59.690055 177.713898 \r\nL 59.766222 173.026127 \r\nL 59.772316 173.401148 \r\nL 59.805829 171.314334 \r\nL 59.863716 171.399016 \r\nL 59.90637 172.076475 \r\nL 59.994724 168.090357 \r\nL 60.119638 173.957632 \r\nL 60.125731 173.691488 \r\nL 60.250645 177.719947 \r\nL 60.134871 173.274125 \r\nL 60.253692 177.471948 \r\nL 60.302439 175.064551 \r\nL 60.348139 178.427649 \r\nL 60.354232 177.99214 \r\nL 60.390792 179.685786 \r\nL 60.457819 176.455761 \r\nL 60.491333 175.348842 \r\nL 60.561407 177.012244 \r\nL 60.564453 176.558589 \r\nL 60.5675 176.776344 \r\nL 60.634527 174.054412 \r\nL 60.683274 171.392968 \r\nL 60.747254 173.334612 \r\nL 60.750301 173.068468 \r\nL 60.829515 175.657327 \r\nL 61.054969 185.885742 \r\nL 61.076296 184.434045 \r\nL 61.140276 181.839137 \r\nL 61.170743 182.323035 \r\nL 61.271284 178.820817 \r\nL 61.27433 178.972035 \r\nL 61.313937 176.69771 \r\nL 61.417525 166.360418 \r\nL 61.438851 167.8847 \r\nL 61.466271 169.675126 \r\nL 61.539392 167.654848 \r\nL 61.554625 169.451323 \r\nL 61.563765 168.900888 \r\nL 61.627746 175.772253 \r\nL 61.652119 177.477997 \r\nL 61.731333 182.359328 \r\nL 61.670399 177.236048 \r\nL 61.773986 180.230172 \r\nL 61.777033 180.072905 \r\nL 61.82578 182.310938 \r\nL 61.865387 180.792705 \r\nL 61.868434 181.48831 \r\nL 61.938507 176.788441 \r\nL 61.953741 177.205804 \r\nL 62.057328 170.842533 \r\nL 62.072561 172.645056 \r\nL 62.115215 170.092489 \r\nL 62.081701 172.717641 \r\nL 62.203569 171.223603 \r\nL 62.43207 185.335307 \r\nL 62.218802 170.812289 \r\nL 62.538704 182.812983 \r\nL 62.748925 166.705196 \r\nL 62.751972 167.183047 \r\nL 62.782439 165.82813 \r\nL 62.822045 169.445274 \r\nL 62.889072 168.368599 \r\nL 62.940866 171.054238 \r\nL 62.943913 170.503803 \r\nL 62.99266 178.04053 \r\nL 63.007893 178.016335 \r\nL 63.02008 179.722079 \r\nL 63.10234 175.560547 \r\nL 63.105387 175.717815 \r\nL 63.208974 172.832567 \r\nL 63.11148 175.790399 \r\nL 63.233348 174.078607 \r\nL 63.321701 173.376953 \r\nL 63.352168 175.524255 \r\nL 63.431382 177.477997 \r\nL 63.367402 174.520165 \r\nL 63.467942 176.352932 \r\nL 63.592856 170.407023 \r\nL 63.595903 170.509852 \r\nL 63.659883 168.17504 \r\nL 63.67207 170.648973 \r\nL 63.696443 170.225561 \r\nL 63.778704 174.169338 \r\nL 63.73605 169.112594 \r\nL 63.818311 174.054412 \r\nL 63.931038 178.361113 \r\nL 63.830498 173.891096 \r\nL 63.943225 177.598972 \r\nL 64.065092 172.499887 \r\nL 63.961505 178.173602 \r\nL 64.092512 173.001932 \r\nL 64.381947 156.367905 \r\nL 64.397181 157.734919 \r\nL 64.519048 165.531741 \r\nL 64.543421 164.775649 \r\nL 64.552561 164.58209 \r\nL 64.583028 168.144796 \r\nL 64.589122 167.872603 \r\nL 64.671382 175.391183 \r\nL 64.726222 172.511984 \r\nL 65.006517 152.811247 \r\nL 64.756689 172.850713 \r\nL 65.064404 156.234833 \r\nL 65.067451 158.182526 \r\nL 65.134478 153.688314 \r\nL 65.174085 155.781177 \r\nL 65.204552 153.174172 \r\nL 65.244158 159.428566 \r\nL 65.271579 157.63814 \r\nL 65.277672 157.353849 \r\nL 65.329466 160.729044 \r\nL 65.356886 159.452761 \r\nL 65.451333 164.993404 \r\nL 65.487893 163.529609 \r\nL 65.606714 166.862464 \r\nL 65.548827 163.257416 \r\nL 65.624994 166.469296 \r\nL 65.743814 164.787747 \r\nL 65.658507 167.098364 \r\nL 65.749908 165.035745 \r\nL 65.874822 169.548103 \r\nL 65.880915 168.707328 \r\nL 65.899195 167.709287 \r\nL 65.908335 167.763725 \r\nL 65.975362 163.23927 \r\nL 65.920522 168.731523 \r\nL 66.051529 164.654675 \r\nL 66.054576 165.193012 \r\nL 66.09723 163.051759 \r\nL 66.155117 163.735266 \r\nL 66.280031 168.168991 \r\nL 66.176443 162.586006 \r\nL 66.322684 166.16081 \r\nL 66.444552 155.775129 \r\nL 66.459785 157.093753 \r\nL 66.517672 158.950715 \r\nL 66.532905 155.442448 \r\nL 66.554232 150.657897 \r\nL 66.642586 156.186443 \r\nL 66.670006 159.876172 \r\nL 66.797967 158.878131 \r\nL 66.810154 157.910333 \r\nL 66.846714 163.408635 \r\nL 66.852807 162.997321 \r\nL 66.855854 164.309897 \r\nL 66.938114 158.345842 \r\nL 66.953348 159.26525 \r\nL 67.044748 161.648452 \r\nL 66.977721 157.553457 \r\nL 67.059982 159.192665 \r\nL 67.066075 159.089836 \r\nL 67.133102 155.406156 \r\nL 67.175756 158.424475 \r\nL 67.187942 159.676564 \r\nL 67.245829 154.438358 \r\nL 67.349416 148.123476 \r\nL 67.389023 151.855547 \r\nL 67.39207 151.819254 \r\nL 67.395117 152.448323 \r\nL 67.529171 161.848061 \r\nL 67.541357 160.74719 \r\nL 67.584011 159.851977 \r\nL 67.617525 163.565902 \r\nL 67.644945 162.1384 \r\nL 67.651038 163.311855 \r\nL 67.739392 157.759114 \r\nL 67.742439 158.170428 \r\nL 67.836886 153.065294 \r\nL 67.885633 155.121865 \r\nL 67.9161 159.114031 \r\nL 67.977033 153.204415 \r\nL 67.986173 154.057287 \r\nL 68.013593 152.841491 \r\nL 68.050154 157.692578 \r\nL 68.065387 156.924389 \r\nL 68.111087 157.269167 \r\nL 68.114134 156.10176 \r\nL 68.132414 155.140011 \r\nL 68.205534 159.833831 \r\nL 68.211628 158.968862 \r\nL 68.382242 169.330348 \r\nL 68.388335 169.148886 \r\nL 68.391382 168.961375 \r\nL 68.430989 172.747885 \r\nL 68.446222 174.508067 \r\nL 68.510203 169.681175 \r\nL 68.531529 170.884874 \r\nL 68.555903 169.312202 \r\nL 68.638163 171.084482 \r\nL 68.64121 170.909069 \r\nL 68.662537 171.786136 \r\nL 68.680817 168.919034 \r\nL 68.683864 169.03396 \r\nL 68.747844 164.24336 \r\nL 68.808778 166.711245 \r\nL 68.860571 168.870644 \r\nL 68.912365 166.003543 \r\nL 69.034232 161.854109 \r\nL 69.046419 162.023474 \r\nL 69.052512 161.769427 \r\nL 69.137819 157.432482 \r\nL 69.070792 161.854109 \r\nL 69.17438 159.737051 \r\nL 69.22922 160.995189 \r\nL 69.213986 159.228957 \r\nL 69.296247 160.977042 \r\nL 69.509515 149.06103 \r\nL 69.512561 149.63566 \r\nL 69.634429 156.513074 \r\nL 69.643569 155.206547 \r\nL 69.683176 157.305459 \r\nL 69.759343 153.845581 \r\nL 69.987844 141.83279 \r\nL 69.792856 154.256896 \r\nL 70.045731 145.262424 \r\nL 70.054871 146.732267 \r\nL 70.106665 142.11708 \r\nL 70.161505 135.626785 \r\nL 70.213299 142.389273 \r\nL 70.216345 141.917472 \r\nL 70.332119 144.488185 \r\nL 70.265092 141.16138 \r\nL 70.338213 144.203895 \r\nL 70.40524 141.627133 \r\nL 70.435706 145.607202 \r\nL 70.4418 145.050718 \r\nL 70.56976 152.599542 \r\nL 70.5789 149.550978 \r\nL 70.652021 156.011029 \r\nL 70.673348 155.369863 \r\nL 70.706861 158.732961 \r\nL 70.728188 162.725127 \r\nL 70.813495 156.283222 \r\nL 71.023716 145.395496 \r\nL 71.04809 148.286792 \r\nL 71.203471 167.648799 \r\nL 71.224797 163.759461 \r\nL 71.340571 158.230916 \r\nL 71.346665 158.920472 \r\nL 71.392365 151.831352 \r\nL 71.395412 151.849498 \r\nL 71.398458 151.819254 \r\nL 71.511186 140.326654 \r\nL 71.538606 144.149456 \r\nL 71.617819 149.859464 \r\nL 71.651333 147.742406 \r\nL 71.66352 145.389447 \r\nL 71.742733 149.218298 \r\nL 71.761014 147.996453 \r\nL 71.767107 147.155678 \r\nL 71.803667 150.639751 \r\nL 71.837181 149.587271 \r\nL 71.864601 150.301021 \r\nL 71.907254 145.431788 \r\nL 71.916394 144.603111 \r\nL 71.974281 153.119733 \r\nL 72.108335 149.581222 \r\nL 71.998655 154.456504 \r\nL 72.117475 149.907854 \r\nL 72.221063 156.476782 \r\nL 72.239343 155.793275 \r\nL 72.272856 154.317383 \r\nL 72.318557 157.759114 \r\nL 72.327697 157.378044 \r\nL 72.431284 163.904631 \r\nL 72.443471 160.722995 \r\nL 72.452611 161.962987 \r\nL 72.507451 158.309549 \r\nL 72.547058 160.79558 \r\nL 72.583618 161.594014 \r\nL 72.687205 154.244798 \r\nL 72.748139 155.109767 \r\nL 72.735952 152.218471 \r\nL 72.790792 153.119733 \r\nL 72.851726 151.758767 \r\nL 72.860866 153.331439 \r\nL 72.900473 152.980612 \r\nL 72.91266 153.779045 \r\nL 72.961407 150.966383 \r\nL 72.97664 148.4864 \r\nL 73.019294 151.395843 \r\nL 73.071087 150.089316 \r\nL 73.125928 152.17613 \r\nL 73.162488 147.325043 \r\nL 73.214281 145.558812 \r\nL 73.250842 150.234485 \r\nL 73.403176 162.319862 \r\nL 73.421456 161.140358 \r\nL 73.430596 160.771385 \r\nL 73.476296 165.743447 \r\nL 73.488483 165.301889 \r\nL 73.512856 167.975431 \r\nL 73.595117 165.078086 \r\nL 73.60121 165.495449 \r\nL 73.790104 172.282132 \r\nL 73.61035 165.199061 \r\nL 73.802291 170.552193 \r\nL 73.887598 168.398843 \r\nL 73.823618 170.80624 \r\nL 73.911972 169.977563 \r\nL 74.021652 174.036266 \r\nL 73.936345 168.846449 \r\nL 74.036886 173.812462 \r\nL 74.094773 170.612681 \r\nL 74.158753 171.181262 \r\nL 74.17094 170.098538 \r\nL 74.192267 170.201366 \r\nL 74.301947 162.265423 \r\nL 74.347647 161.696842 \r\nL 74.426861 166.935048 \r\nL 74.554822 162.477129 \r\nL 74.463421 167.697189 \r\nL 74.573102 163.209026 \r\nL 74.594429 164.527651 \r\nL 74.667549 162.04162 \r\nL 74.838163 150.863554 \r\nL 74.679736 162.76142 \r\nL 74.902144 152.393884 \r\nL 74.91433 151.976522 \r\nL 74.926517 152.992709 \r\nL 74.929564 154.160116 \r\nL 75.033151 151.74667 \r\nL 75.042291 152.877783 \r\nL 75.066665 151.117601 \r\nL 75.094085 151.547061 \r\nL 75.106271 147.573041 \r\nL 75.145878 154.033092 \r\nL 75.203765 152.285007 \r\nL 75.206812 152.635834 \r\nL 75.261652 146.913729 \r\nL 75.295166 144.264382 \r\nL 75.3561 148.516644 \r\nL 75.462733 155.859811 \r\nL 75.487107 154.813379 \r\nL 75.51148 153.234659 \r\nL 75.563274 161.702891 \r\nL 75.566321 161.473039 \r\nL 75.633348 164.273604 \r\nL 75.672955 161.733135 \r\nL 75.770448 151.922083 \r\nL 75.794822 154.020995 \r\nL 75.977623 138.760031 \r\nL 75.822242 155.067426 \r\nL 76.020276 145.159595 \r\nL 76.023323 145.982223 \r\nL 76.11777 142.891319 \r\nL 76.123864 143.453851 \r\nL 76.12691 142.316689 \r\nL 76.187844 149.405808 \r\nL 76.224404 145.413642 \r\nL 76.373692 158.001064 \r\nL 76.395018 157.009071 \r\nL 76.455952 161.303674 \r\nL 76.471186 159.07169 \r\nL 76.507746 160.680654 \r\nL 76.492512 156.265076 \r\nL 76.580866 158.950715 \r\nL 76.626566 156.107809 \r\nL 76.717967 151.801108 \r\nL 76.66008 156.82156 \r\nL 76.748434 152.65398 \r\nL 76.812414 161.255284 \r\nL 76.870301 154.287139 \r\nL 76.964748 150.663946 \r\nL 76.989122 151.547061 \r\nL 77.010448 153.597583 \r\nL 77.053102 149.25459 \r\nL 77.114036 142.655418 \r\nL 77.159736 149.690099 \r\nL 77.162783 149.454198 \r\nL 77.202389 154.04519 \r\nL 77.272463 150.167949 \r\nL 77.27551 149.248541 \r\nL 77.360817 154.607722 \r\nL 77.369957 154.135921 \r\nL 77.479638 152.412031 \r\nL 77.403471 158.085746 \r\nL 77.491824 152.70237 \r\nL 77.500964 152.36969 \r\nL 77.507058 153.700412 \r\nL 77.610645 157.813553 \r\nL 77.516198 153.434267 \r\nL 77.631972 155.914249 \r\nL 77.705092 149.133615 \r\nL 77.641112 156.422343 \r\nL 77.744699 155.684397 \r\nL 77.921407 143.4599 \r\nL 77.756886 156.791316 \r\nL 77.99148 147.712162 \r\nL 78.00976 149.01264 \r\nL 78.049367 144.143407 \r\nL 78.095068 146.937924 \r\nL 78.162095 142.286445 \r\nL 78.116394 147.355287 \r\nL 78.213888 145.407593 \r\nL 78.229122 148.595278 \r\nL 78.314429 144.881353 \r\nL 78.317475 145.80681 \r\nL 78.430203 137.737795 \r\nL 78.436296 138.415253 \r\nL 78.47895 137.259944 \r\nL 78.463716 140.68353 \r\nL 78.539883 139.014078 \r\nL 78.558163 136.570388 \r\nL 78.609957 140.459726 \r\nL 78.622144 138.820519 \r\nL 78.737918 144.143407 \r\nL 78.792758 146.193929 \r\nL 78.853692 138.899152 \r\nL 78.935952 141.965862 \r\nL 78.887205 138.487838 \r\nL 78.966419 140.06051 \r\nL 78.984699 140.840797 \r\nL 79.030399 138.433399 \r\nL 79.063913 137.132921 \r\nL 79.127893 141.427524 \r\nL 79.1675 143.738142 \r\nL 79.20406 138.427351 \r\nL 79.210154 137.096628 \r\nL 79.252807 140.127046 \r\nL 79.313741 137.7136 \r\nL 79.414281 144.911597 \r\nL 79.435608 143.465949 \r\nL 79.453888 141.360988 \r\nL 79.527009 146.351196 \r\nL 79.542242 144.627306 \r\nL 79.545289 144.675696 \r\nL 79.548335 143.496192 \r\nL 79.600129 140.762163 \r\nL 79.581849 144.917645 \r\nL 79.651923 144.373259 \r\nL 79.78293 148.15372 \r\nL 79.706763 142.219909 \r\nL 79.789023 147.663772 \r\nL 79.798163 147.155678 \r\nL 79.871284 151.637792 \r\nL 79.87433 151.286966 \r\nL 79.987058 149.786879 \r\nL 79.907844 154.595625 \r\nL 79.990104 150.065121 \r\nL 80.008385 151.353502 \r\nL 80.075412 144.905548 \r\nL 80.151579 146.18788 \r\nL 80.200326 141.953764 \r\nL 80.203372 142.189665 \r\nL 80.239932 139.074565 \r\nL 80.258213 139.383051 \r\nL 80.331333 128.912687 \r\nL 80.377033 134.380746 \r\nL 80.38922 135.94132 \r\nL 80.4532 131.120476 \r\nL 80.553741 127.944889 \r\nL 80.483667 131.58018 \r\nL 80.565928 129.396586 \r\nL 80.629908 139.96373 \r\nL 80.687795 135.130789 \r\nL 80.693888 134.066211 \r\nL 80.742635 140.423434 \r\nL 80.757869 139.649196 \r\nL 80.882783 148.244451 \r\nL 80.891923 147.554895 \r\nL 80.894969 147.361335 \r\nL 80.94067 150.97848 \r\nL 80.965043 149.865512 \r\nL 80.989416 153.887923 \r\nL 81.06863 149.115469 \r\nL 81.08691 147.869429 \r\nL 81.138704 152.744711 \r\nL 81.144797 152.393884 \r\nL 81.193544 154.184311 \r\nL 81.245338 151.35955 \r\nL 81.348925 145.933833 \r\nL 81.254478 151.752718 \r\nL 81.364158 149.811074 \r\nL 81.367205 149.811074 \r\nL 81.370252 149.623563 \r\nL 81.391579 152.097496 \r\nL 81.446419 151.202283 \r\nL 81.449466 151.734572 \r\nL 81.495166 148.921909 \r\nL 81.553053 151.141796 \r\nL 81.577426 152.345495 \r\nL 81.668827 147.216166 \r\nL 81.68406 148.062989 \r\nL 81.705387 145.316862 \r\nL 81.754134 143.03044 \r\nL 81.802881 145.716079 \r\nL 81.815068 144.578916 \r\nL 81.927795 148.050891 \r\nL 81.906468 144.36721 \r\nL 81.946075 147.458115 \r\nL 81.967402 145.371301 \r\nL 82.016149 147.687967 \r\nL 82.058802 147.077045 \r\nL 82.278163 157.353849 \r\nL 82.351284 154.317383 \r\nL 82.470104 143.865165 \r\nL 82.518851 148.075086 \r\nL 82.540178 147.204068 \r\nL 82.564552 148.970299 \r\nL 82.570645 148.885617 \r\nL 82.662045 157.117948 \r\nL 82.692512 152.424128 \r\nL 82.747353 146.568951 \r\nL 82.811333 146.992362 \r\nL 82.857033 149.39976 \r\nL 82.908827 142.322737 \r\nL 82.954527 140.332703 \r\nL 82.963667 139.576611 \r\nL 83.015461 144.258333 \r\nL 83.018507 144.010335 \r\nL 83.052021 145.837054 \r\nL 83.082488 141.022259 \r\nL 83.088581 141.554548 \r\nL 83.167795 137.405114 \r\nL 83.137328 142.480004 \r\nL 83.213495 139.612903 \r\nL 83.225682 141.439622 \r\nL 83.274429 136.606681 \r\nL 83.289662 132.439101 \r\nL 83.381063 137.755941 \r\nL 83.432856 134.991668 \r\nL 83.509023 142.346932 \r\nL 83.518163 141.276306 \r\nL 83.55777 147.573041 \r\nL 83.57605 146.23627 \r\nL 83.719244 158.152282 \r\nL 83.722291 157.468775 \r\nL 83.725338 157.650237 \r\nL 83.777131 154.90411 \r\nL 83.810645 156.585659 \r\nL 83.847205 152.381787 \r\nL 83.929466 153.531047 \r\nL 83.962979 155.732787 \r\nL 84.017819 151.250673 \r\nL 84.103127 146.605243 \r\nL 84.030006 151.916034 \r\nL 84.13664 149.030787 \r\nL 84.139687 149.079177 \r\nL 84.142733 147.736357 \r\nL 84.368188 125.011252 \r\nL 84.383421 128.75542 \r\nL 84.438262 120.214603 \r\nL 84.474822 122.773219 \r\nL 84.66981 139.848804 \r\nL 84.480915 122.646196 \r\nL 84.68809 137.816428 \r\nL 84.727697 144.300674 \r\nL 84.79777 137.701502 \r\nL 84.855657 134.616646 \r\nL 85.023225 146.913729 \r\nL 85.029318 145.492276 \r\nL 85.102439 152.012814 \r\nL 85.120719 151.426087 \r\nL 85.230399 154.480699 \r\nL 85.239539 152.980612 \r\nL 85.355313 148.310987 \r\nL 85.364453 148.637619 \r\nL 85.3675 149.000543 \r\nL 85.425387 145.982223 \r\nL 85.4589 146.943972 \r\nL 85.504601 144.076871 \r\nL 85.468041 147.040752 \r\nL 85.592955 145.014425 \r\nL 85.669122 147.155678 \r\nL 85.608188 144.264382 \r\nL 85.705682 145.90359 \r\nL 85.757475 140.804504 \r\nL 85.711775 146.242319 \r\nL 85.842783 143.066732 \r\nL 85.891529 142.183616 \r\nL 85.958557 144.530526 \r\nL 86.01035 142.45581 \r\nL 86.049957 146.33305 \r\nL 86.068237 144.336967 \r\nL 86.101751 145.873346 \r\nL 86.092611 142.129178 \r\nL 86.153544 143.399412 \r\nL 86.247991 140.042363 \r\nL 86.272365 140.3448 \r\nL 86.363765 143.750239 \r\nL 86.391186 142.383225 \r\nL 86.464306 143.036488 \r\nL 86.510006 140.036315 \r\nL 86.513053 140.278264 \r\nL 86.53438 133.195193 \r\nL 86.61664 124.890277 \r\nL 86.6989 130.134532 \r\nL 86.887795 146.012467 \r\nL 86.893888 145.667689 \r\nL 86.896935 145.619299 \r\nL 86.918262 146.931875 \r\nL 86.927402 146.829046 \r\nL 86.942635 147.355287 \r\nL 86.982242 144.343015 \r\nL 87.055362 136.824435 \r\nL 87.003569 145.050718 \r\nL 87.101063 142.800588 \r\nL 87.113249 143.484095 \r\nL 87.161996 135.971563 \r\nL 87.165043 135.65098 \r\nL 87.225977 139.631049 \r\nL 87.253397 137.489796 \r\nL 87.332611 138.245889 \r\nL 87.308237 135.396933 \r\nL 87.356984 136.649022 \r\nL 87.360031 136.794192 \r\nL 87.396591 133.527874 \r\nL 87.411824 131.132574 \r\nL 87.451431 139.891145 \r\nL 87.457525 139.504026 \r\nL 87.460571 139.467733 \r\nL 87.463618 140.889187 \r\nL 87.530645 136.213513 \r\nL 87.564158 136.836533 \r\nL 87.637279 124.974959 \r\nL 87.728679 125.894367 \r\nL 87.868827 120.982793 \r\nL 87.890154 123.511165 \r\nL 87.972414 135.41508 \r\nL 88.045534 134.029919 \r\nL 88.048581 133.963383 \r\nL 88.063814 135.84454 \r\nL 88.082095 135.12474 \r\nL 88.173495 144.08292 \r\nL 88.213102 141.814643 \r\nL 88.219195 141.167429 \r\nL 88.283176 144.687793 \r\nL 88.298409 144.421649 \r\nL 88.304502 145.395496 \r\nL 88.38981 141.433573 \r\nL 88.39895 142.225957 \r\nL 88.47207 137.181311 \r\nL 88.52691 138.560423 \r\nL 88.529957 139.092712 \r\nL 88.584797 131.011599 \r\nL 88.590891 131.858422 \r\nL 88.612217 128.08401 \r\nL 88.642684 133.30407 \r\nL 88.703618 130.443018 \r\nL 88.709711 131.362426 \r\nL 88.813299 136.298195 \r\nL 88.831579 134.283966 \r\nL 88.852905 133.237534 \r\nL 88.901652 138.735836 \r\nL 88.922979 137.126872 \r\nL 88.938213 137.695453 \r\nL 88.962586 134.773913 \r\nL 89.017426 135.711468 \r\nL 89.05094 133.201242 \r\nL 89.081407 137.52004 \r\nL 89.121014 136.086489 \r\nL 89.15148 135.741711 \r\nL 89.267254 144.839012 \r\nL 89.291628 142.147324 \r\nL 89.346468 147.687967 \r\nL 89.376935 144.893451 \r\nL 89.407402 147.585139 \r\nL 89.468335 142.631223 \r\nL 89.480522 143.641362 \r\nL 89.483569 143.74419 \r\nL 89.507942 141.778351 \r\nL 89.510989 142.232006 \r\nL 89.62067 132.590319 \r\nL 89.63895 132.783879 \r\nL 89.641996 132.608466 \r\nL 89.67551 136.509901 \r\nL 89.68465 136.394975 \r\nL 89.769957 142.111031 \r\nL 89.71207 135.675175 \r\nL 89.800424 140.157289 \r\nL 89.803471 139.794365 \r\nL 89.840031 147.760552 \r\nL 89.925338 153.428219 \r\nL 89.846124 147.28875 \r\nL 89.958851 150.700238 \r\nL 89.971038 149.690099 \r\nL 90.038065 153.633876 \r\nL 90.053299 152.454372 \r\nL 90.108139 157.63814 \r\nL 90.172119 155.375912 \r\nL 90.208679 156.652195 \r\nL 90.199539 153.543145 \r\nL 90.24524 154.613771 \r\nL 90.415854 141.802546 \r\nL 90.428041 143.205853 \r\nL 90.750989 113.300897 \r\nL 90.434134 143.36312 \r\nL 90.757082 113.736406 \r\nL 90.790596 115.792977 \r\nL 90.827156 112.593195 \r\nL 90.839343 113.403725 \r\nL 90.900276 110.488234 \r\nL 90.936837 115.454247 \r\nL 90.939883 115.424004 \r\nL 91.058704 121.412253 \r\nL 91.177525 116.270827 \r\nL 91.104404 121.672349 \r\nL 91.183618 116.887798 \r\nL 91.311579 125.555638 \r\nL 91.192758 116.6398 \r\nL 91.317672 125.035447 \r\nL 91.409072 120.976744 \r\nL 91.351186 127.243236 \r\nL 91.421259 125.380225 \r\nL 91.509613 133.370606 \r\nL 91.451726 123.111948 \r\nL 91.543127 132.233444 \r\nL 91.579687 130.878527 \r\nL 91.628434 132.923 \r\nL 91.64062 132.324175 \r\nL 91.695461 138.415253 \r\nL 91.655854 131.828178 \r\nL 91.756394 133.691189 \r\nL 91.859982 130.188971 \r\nL 91.786861 134.798108 \r\nL 91.878262 133.092365 \r\nL 91.942242 134.683182 \r\nL 91.963569 132.687099 \r\nL 92.000129 134.259771 \r\nL 92.14637 141.125087 \r\nL 92.185977 139.249979 \r\nL 92.195117 137.907159 \r\nL 92.268237 143.490144 \r\nL 92.277377 143.278438 \r\nL 92.408385 149.048933 \r\nL 92.323077 139.733878 \r\nL 92.411431 148.558985 \r\nL 92.417525 149.290882 \r\nL 92.499785 146.677828 \r\nL 92.551579 138.530179 \r\nL 92.508925 147.155678 \r\nL 92.627746 142.256201 \r\nL 92.639932 143.496192 \r\nL 92.713053 139.274174 \r\nL 92.737426 142.207811 \r\nL 92.75266 140.774261 \r\nL 92.8075 144.010335 \r\nL 92.831873 143.726044 \r\nL 92.859294 145.885443 \r\nL 92.886714 142.782441 \r\nL 92.938507 143.490144 \r\nL 93.115215 128.047718 \r\nL 93.127402 128.646543 \r\nL 93.200522 130.582139 \r\nL 93.148729 127.872304 \r\nL 93.224896 128.126351 \r\nL 93.230989 127.938841 \r\nL 93.276689 130.872478 \r\nL 93.279736 130.666821 \r\nL 93.313249 134.26582 \r\nL 93.37723 128.295716 \r\nL 93.380276 128.313862 \r\nL 93.389416 125.803636 \r\nL 93.483864 129.995411 \r\nL 93.489957 129.100198 \r\nL 93.532611 131.277743 \r\nL 93.587451 127.388405 \r\nL 93.593544 126.83797 \r\nL 93.648385 130.684967 \r\nL 93.742832 141.536401 \r\nL 93.782439 139.715732 \r\nL 93.837279 133.491581 \r\nL 93.889072 139.413295 \r\nL 93.998753 141.7844 \r\nL 93.980473 138.130963 \r\nL 94.004846 140.647237 \r\nL 94.007893 140.641188 \r\nL 94.135854 143.816775 \r\nL 94.02922 139.231833 \r\nL 94.148041 143.393364 \r\nL 94.361308 127.721086 \r\nL 94.388729 128.289667 \r\nL 94.474036 132.505637 \r\nL 94.507549 131.864471 \r\nL 94.510596 131.495498 \r\nL 94.574576 137.011946 \r\nL 94.583716 139.080614 \r\nL 94.68121 136.679266 \r\nL 94.687303 137.961598 \r\nL 94.72691 136.739753 \r\nL 94.763471 139.19554 \r\nL 94.793937 138.57252 \r\nL 94.815264 139.413295 \r\nL 94.836591 136.007856 \r\nL 94.870104 136.878874 \r\nL 94.882291 135.021912 \r\nL 94.964552 139.080614 \r\nL 94.970645 139.467733 \r\nL 94.985878 138.596715 \r\nL 95.077279 135.112643 \r\nL 95.101652 137.362773 \r\nL 95.138213 141.276306 \r\nL 95.199146 135.336446 \r\nL 95.27836 129.844193 \r\nL 95.317967 132.29998 \r\nL 95.3332 133.231485 \r\nL 95.394134 128.537666 \r\nL 95.397181 128.779615 \r\nL 95.452021 123.753114 \r\nL 95.503814 129.420781 \r\nL 95.628729 137.126872 \r\nL 95.674429 131.350328 \r\nL 95.750596 134.671085 \r\nL 95.753643 135.02796 \r\nL 95.793249 127.358162 \r\nL 95.799343 127.575916 \r\nL 95.933397 117.504769 \r\nL 95.969957 119.331488 \r\nL 96.012611 125.289494 \r\nL 96.094871 124.73301 \r\nL 96.100964 124.581791 \r\nL 96.104011 125.144324 \r\nL 96.107058 124.890277 \r\nL 96.125338 130.213166 \r\nL 96.198458 124.678571 \r\nL 96.219785 125.45281 \r\nL 96.308139 122.331661 \r\nL 96.335559 123.220826 \r\nL 96.369072 126.801678 \r\nL 96.430006 121.424351 \r\nL 96.442193 122.543367 \r\nL 96.49094 124.962862 \r\nL 96.493986 125.839929 \r\nL 96.570154 118.145935 \r\nL 96.579294 118.817345 \r\nL 96.667647 117.637841 \r\nL 96.631087 121.097719 \r\nL 96.685928 119.192367 \r\nL 96.896149 145.322911 \r\nL 96.899195 145.310813 \r\nL 97.014969 141.838838 \r\nL 96.950989 147.028655 \r\nL 97.018016 142.365078 \r\nL 97.252611 124.866082 \r\nL 97.030203 142.915514 \r\nL 97.292217 127.618257 \r\nL 97.377525 129.632487 \r\nL 97.334871 125.585882 \r\nL 97.395805 127.497283 \r\nL 97.453692 126.329876 \r\nL 97.404945 129.487317 \r\nL 97.505485 127.382357 \r\nL 97.602979 129.311904 \r\nL 97.70352 130.945063 \r\nL 97.624306 127.805768 \r\nL 97.718753 130.376482 \r\nL 97.7218 129.965167 \r\nL 97.79492 134.64689 \r\nL 97.861947 139.274174 \r\nL 97.901554 134.919083 \r\nL 97.910694 132.910902 \r\nL 98.002095 139.618952 \r\nL 98.017328 142.008203 \r\nL 98.041701 139.032224 \r\nL 98.111775 139.431441 \r\nL 98.114822 139.552416 \r\nL 98.136149 136.443365 \r\nL 98.154429 137.084531 \r\nL 98.166615 135.856637 \r\nL 98.215362 141.318647 \r\nL 98.242783 139.044322 \r\nL 98.245829 139.655244 \r\nL 98.30981 131.332182 \r\nL 98.398163 123.741017 \r\nL 98.434724 124.466865 \r\nL 98.660178 116.379704 \r\nL 98.675412 119.059295 \r\nL 98.940473 131.858422 \r\nL 98.98008 130.231312 \r\nL 99.07148 125.029398 \r\nL 99.104994 129.632487 \r\nL 99.190301 132.753635 \r\nL 99.138507 127.612209 \r\nL 99.211628 129.063906 \r\nL 99.245141 124.599938 \r\nL 99.284748 129.699023 \r\nL 99.324355 128.198936 \r\nL 99.357869 127.787622 \r\nL 99.498016 134.906986 \r\nL 99.501063 134.235576 \r\nL 99.54981 142.171519 \r\nL 99.589416 138.711641 \r\nL 99.67777 143.308681 \r\nL 99.70519 140.864992 \r\nL 99.854478 133.491581 \r\nL 99.738704 141.01621 \r\nL 99.857525 133.812164 \r\nL 99.866665 133.945236 \r\nL 99.875805 132.354419 \r\nL 99.891038 132.789928 \r\nL 99.918458 130.297848 \r\nL 99.970252 134.665036 \r\nL 99.973299 134.132747 \r\nL 100.052512 140.713773 \r\nL 100.110399 138.512033 \r\nL 100.116493 138.19145 \r\nL 100.168286 142.16547 \r\nL 100.171333 141.663425 \r\nL 100.22008 144.802719 \r\nL 100.26578 137.538186 \r\nL 100.384601 131.307987 \r\nL 100.390694 131.568083 \r\nL 100.454674 129.366342 \r\nL 100.488188 132.880659 \r\nL 100.494281 132.197151 \r\nL 100.591775 135.644932 \r\nL 100.515608 131.453157 \r\nL 100.607009 133.939188 \r\nL 100.610055 133.588361 \r\nL 100.680129 137.278091 \r\nL 100.689269 137.223652 \r\nL 100.710596 138.421302 \r\nL 100.771529 132.886707 \r\nL 100.878163 127.866256 \r\nL 100.896443 128.495324 \r\nL 100.978704 124.902375 \r\nL 100.911677 129.481268 \r\nL 101.006124 128.580007 \r\nL 101.045731 129.130442 \r\nL 101.054871 126.753288 \r\nL 101.060964 126.438754 \r\nL 101.115805 130.703113 \r\nL 101.225485 135.136838 \r\nL 101.240719 133.794018 \r\nL 101.338213 125.725003 \r\nL 101.380866 129.239319 \r\nL 101.40524 129.868388 \r\nL 101.390006 127.805768 \r\nL 101.444846 127.932792 \r\nL 101.447893 127.134359 \r\nL 101.50578 131.066038 \r\nL 101.545387 130.255507 \r\nL 101.691628 142.891319 \r\nL 101.700768 142.111031 \r\nL 101.703814 142.431615 \r\nL 101.773888 138.415253 \r\nL 101.776935 138.530179 \r\nL 101.932316 120.214603 \r\nL 101.819588 138.947542 \r\nL 101.974969 121.037232 \r\nL 102.02067 118.877832 \r\nL 102.090743 122.664342 \r\nL 102.230891 132.179005 \r\nL 102.12121 122.28932 \r\nL 102.291824 130.533749 \r\nL 102.294871 130.539797 \r\nL 102.355805 133.195193 \r\nL 102.407598 130.914819 \r\nL 102.416738 131.695106 \r\nL 102.441112 129.402635 \r\nL 102.483765 129.420781 \r\nL 102.511186 126.880312 \r\nL 102.578213 131.689058 \r\nL 102.584306 130.920868 \r\nL 102.843274 143.187707 \r\nL 102.855461 142.437663 \r\nL 102.974281 136.981702 \r\nL 102.907254 142.88527 \r\nL 102.983421 138.034183 \r\nL 103.013888 136.939361 \r\nL 103.050448 140.453678 \r\nL 103.053495 140.471824 \r\nL 103.056542 140.453678 \r\nL 103.160129 136.104636 \r\nL 103.172316 136.697412 \r\nL 103.178409 136.872825 \r\nL 103.196689 136.116733 \r\nL 103.199736 136.243757 \r\nL 103.272856 132.656855 \r\nL 103.291136 136.56434 \r\nL 103.312463 135.082399 \r\nL 103.31551 135.445323 \r\nL 103.400817 132.723392 \r\nL 103.403864 132.916951 \r\nL 103.690252 115.339321 \r\nL 103.726812 115.502637 \r\nL 103.809072 118.097545 \r\nL 103.735952 115.436101 \r\nL 103.845633 117.686231 \r\nL 103.848679 117.111601 \r\nL 103.891333 121.732836 \r\nL 103.952267 117.480574 \r\nL 103.991873 122.585708 \r\nL 104.010154 117.329356 \r\nL 104.061947 117.752767 \r\nL 104.180768 99.219437 \r\nL 104.208188 100.604598 \r\nL 104.317869 109.115171 \r\nL 104.351382 108.552638 \r\nL 104.360522 109.278487 \r\nL 104.430596 126.450851 \r\nL 104.485436 122.700634 \r\nL 104.488483 121.037232 \r\nL 104.570743 124.890277 \r\nL 104.59207 124.085795 \r\nL 104.61035 126.971043 \r\nL 104.659097 123.595847 \r\nL 104.704797 125.144324 \r\nL 104.710891 124.400329 \r\nL 104.802291 128.380398 \r\nL 104.808385 129.287709 \r\nL 104.851038 124.218867 \r\nL 104.854085 124.382183 \r\nL 104.982045 117.389843 \r\nL 104.997279 118.853637 \r\nL 105.052119 112.006467 \r\nL 105.064306 112.333099 \r\nL 105.088679 109.780532 \r\nL 105.167893 112.810949 \r\nL 105.173986 112.381489 \r\nL 105.177033 112.399635 \r\nL 105.18008 112.097198 \r\nL 105.201407 116.325265 \r\nL 105.28062 109.429705 \r\nL 105.286714 110.536624 \r\nL 105.408581 117.420087 \r\nL 105.423814 116.149852 \r\nL 105.509122 111.722176 \r\nL 105.484748 117.347502 \r\nL 105.539588 114.637668 \r\nL 105.591382 122.894194 \r\nL 105.655362 118.291105 \r\nL 105.682783 122.410295 \r\nL 105.789416 119.803289 \r\nL 105.81379 122.331661 \r\nL 105.90519 117.752767 \r\nL 106.011824 120.946501 \r\nL 105.935657 115.926049 \r\nL 106.017918 119.912166 \r\nL 106.145878 124.726961 \r\nL 106.081898 118.291105 \r\nL 106.148925 124.037405 \r\nL 106.337819 139.449587 \r\nL 106.155018 123.39019 \r\nL 106.353053 137.985793 \r\nL 106.3561 137.09058 \r\nL 106.398753 145.111205 \r\nL 106.450547 141.693669 \r\nL 106.526714 142.667515 \r\nL 106.4932 139.141102 \r\nL 106.560227 141.59084 \r\nL 106.563274 141.44567 \r\nL 106.605928 144.584965 \r\nL 106.621161 143.405461 \r\nL 106.660768 145.994321 \r\nL 106.712561 140.629091 \r\nL 106.855756 130.364384 \r\nL 106.767402 144.300674 \r\nL 106.858802 130.769649 \r\nL 106.892316 131.882617 \r\nL 106.907549 129.390537 \r\nL 106.968483 131.217256 \r\nL 107.07207 125.942757 \r\nL 106.977623 131.495498 \r\nL 107.096443 129.451025 \r\nL 107.139097 133.957334 \r\nL 107.196984 128.108205 \r\nL 107.206124 129.511512 \r\nL 107.285338 124.273306 \r\nL 107.212217 129.656682 \r\nL 107.334085 126.124219 \r\nL 107.358458 129.880485 \r\nL 107.440719 126.063732 \r\nL 107.553446 122.156248 \r\nL 107.477279 128.1324 \r\nL 107.565633 123.638188 \r\nL 107.72406 131.205159 \r\nL 107.766714 127.430747 \r\nL 107.781947 124.521304 \r\nL 107.858114 131.495498 \r\nL 107.870301 128.979223 \r\nL 108.080522 116.663995 \r\nL 107.894674 129.741364 \r\nL 108.083569 118.539103 \r\nL 108.101849 120.075482 \r\nL 108.141456 115.53893 \r\nL 108.153643 116.192193 \r\nL 108.156689 114.946153 \r\nL 108.25723 118.817345 \r\nL 108.263323 118.055204 \r\nL 108.305977 123.323654 \r\nL 108.33035 122.803463 \r\nL 108.440031 126.98314 \r\nL 108.443077 127.424698 \r\nL 108.519244 122.670391 \r\nL 108.580178 122.246979 \r\nL 108.552758 125.198763 \r\nL 108.601505 123.426483 \r\nL 108.674625 126.698849 \r\nL 108.702045 122.742975 \r\nL 108.711186 123.263167 \r\nL 108.741652 119.863777 \r\nL 108.814773 123.789407 \r\nL 108.820866 122.658293 \r\nL 108.826959 123.849894 \r\nL 108.89094 117.317258 \r\nL 108.979294 110.826963 \r\nL 109.00976 114.184012 \r\nL 109.283962 149.460247 \r\nL 109.302242 148.976348 \r\nL 109.427156 139.225784 \r\nL 109.357082 149.133615 \r\nL 109.454576 141.233965 \r\nL 109.47895 143.568777 \r\nL 109.545977 138.6693 \r\nL 109.549023 139.183443 \r\nL 109.683077 132.983487 \r\nL 109.725731 136.84863 \r\nL 109.731824 137.544235 \r\nL 109.786665 132.850415 \r\nL 109.814085 133.298022 \r\nL 109.820178 133.370606 \r\nL 109.829318 131.610424 \r\nL 109.859785 132.741538 \r\nL 110.070006 124.557597 \r\nL 110.08524 123.021217 \r\nL 110.106566 125.924611 \r\nL 110.182733 123.559555 \r\nL 110.243667 124.551548 \r\nL 110.277181 122.392149 \r\nL 110.280227 123.075656 \r\nL 110.359441 119.029051 \r\nL 110.389908 123.184533 \r\nL 110.408188 121.134011 \r\nL 110.444748 124.787449 \r\nL 110.496542 122.845804 \r\nL 110.499588 123.825699 \r\nL 110.584896 117.88584 \r\nL 110.594036 119.252854 \r\nL 110.816443 112.980314 \r\nL 110.600129 119.779094 \r\nL 110.831677 114.323133 \r\nL 110.959638 124.370086 \r\nL 110.962684 124.279355 \r\nL 111.078458 128.8522 \r\nL 111.108925 127.249285 \r\nL 111.242979 122.271174 \r\nL 111.303913 125.132227 \r\nL 111.267353 121.962688 \r\nL 111.3618 122.990974 \r\nL 111.504994 117.855596 \r\nL 111.514134 119.228659 \r\nL 111.547647 120.238798 \r\nL 111.532414 118.006814 \r\nL 111.572021 118.611688 \r\nL 111.581161 115.672002 \r\nL 111.596394 119.343585 \r\nL 111.684748 117.268868 \r\nL 111.739588 122.603854 \r\nL 111.815756 121.490887 \r\nL 111.931529 116.615605 \r\nL 111.943716 116.905944 \r\nL 111.94981 117.746719 \r\nL 112.035117 115.109469 \r\nL 112.047303 115.266736 \r\nL 112.123471 112.321001 \r\nL 112.163077 113.972307 \r\nL 112.166124 113.996502 \r\nL 112.169171 113.47631 \r\nL 112.205731 111.377398 \r\nL 112.245338 115.2002 \r\nL 112.278851 113.101289 \r\nL 112.281898 113.149678 \r\nL 112.309318 111.921785 \r\nL 112.452512 102.382926 \r\nL 112.461652 103.102726 \r\nL 112.479932 103.501943 \r\nL 112.528679 99.96948 \r\nL 112.531726 97.57418 \r\nL 112.632267 101.759907 \r\nL 112.63836 100.846547 \r\nL 112.793741 114.565083 \r\nL 112.799834 113.881576 \r\nL 112.857721 120.61382 \r\nL 112.872955 119.682314 \r\nL 112.985682 123.813602 \r\nL 112.988729 122.295369 \r\nL 113.080129 113.440018 \r\nL 113.019195 123.1059 \r\nL 113.119736 114.462254 \r\nL 113.168483 111.843151 \r\nL 113.223323 115.290931 \r\nL 113.22637 115.817171 \r\nL 113.28121 111.564909 \r\nL 113.320817 112.992411 \r\nL 113.35433 108.431664 \r\nL 113.409171 116.8757 \r\nL 113.418311 115.82322 \r\nL 113.488385 110.597111 \r\nL 113.579785 112.37544 \r\nL 113.665092 121.345717 \r\nL 113.713839 117.172089 \r\nL 113.89664 130.745455 \r\nL 113.902733 129.196978 \r\nL 113.954527 133.158901 \r\nL 114.055068 123.39019 \r\nL 114.070301 126.257292 \r\nL 114.143421 121.254986 \r\nL 114.280522 112.647633 \r\nL 114.286615 113.016606 \r\nL 114.317082 117.559208 \r\nL 114.292709 112.974265 \r\nL 114.405436 115.926049 \r\nL 114.414576 114.921958 \r\nL 114.472463 122.948632 \r\nL 114.496837 121.708641 \r\nL 114.646124 132.959292 \r\nL 114.649171 132.68105 \r\nL 114.688778 131.604375 \r\nL 114.743618 136.685314 \r\nL 114.749711 135.451372 \r\nL 114.862439 130.043801 \r\nL 114.792365 135.687273 \r\nL 114.868532 133.195193 \r\nL 114.959932 141.040405 \r\nL 114.993446 138.530179 \r\nL 115.151873 130.691016 \r\nL 115.161014 132.439101 \r\nL 115.167107 134.755767 \r\nL 115.252414 121.412253 \r\nL 115.285928 124.442671 \r\nL 115.435215 109.145414 \r\nL 115.438262 109.338974 \r\nL 115.471775 105.250028 \r\nL 115.493102 105.81256 \r\nL 115.505289 104.28223 \r\nL 115.535756 108.788539 \r\nL 115.593643 108.4982 \r\nL 115.599736 106.689627 \r\nL 115.66067 114.159818 \r\nL 115.66981 112.157686 \r\nL 115.773397 120.898111 \r\nL 115.78863 119.458511 \r\nL 115.870891 126.245194 \r\nL 115.913544 124.164429 \r\nL 116.132905 110.578965 \r\nL 116.135952 110.585014 \r\nL 116.138999 112.012516 \r\nL 116.224306 101.923222 \r\nL 116.31266 96.81204 \r\nL 116.273053 102.630925 \r\nL 116.34008 99.080316 \r\nL 116.35836 103.108775 \r\nL 116.434527 95.100247 \r\nL 116.446714 97.066087 \r\nL 116.452807 95.445025 \r\nL 116.483274 98.027836 \r\nL 116.501554 97.979446 \r\nL 116.608188 108.867173 \r\nL 116.629515 106.707773 \r\nL 116.650842 101.911125 \r\nL 116.717869 111.068913 \r\nL 116.723962 109.859165 \r\nL 116.757475 113.470261 \r\nL 116.781849 107.512255 \r\nL 116.833643 110.421698 \r\nL 116.97379 100.967522 \r\nL 116.979883 101.257861 \r\nL 117.092611 107.246111 \r\nL 117.120031 106.3388 \r\nL 117.135264 104.941542 \r\nL 117.184011 116.434143 \r\nL 117.187058 116.440191 \r\nL 117.260178 117.625744 \r\nL 117.244945 114.298938 \r\nL 117.287598 115.678051 \r\nL 117.336345 105.95773 \r\nL 117.403372 110.669696 \r\nL 117.406419 110.669696 \r\nL 117.500866 98.608515 \r\nL 117.421652 111.812908 \r\nL 117.58008 100.30821 \r\nL 117.613593 105.570611 \r\nL 117.66234 97.441108 \r\nL 117.677574 97.586278 \r\nL 117.756787 86.80138 \r\nL 117.829908 93.442893 \r\nL 117.988335 105.752073 \r\nL 117.991382 103.889062 \r\nL 118.076689 113.905771 \r\nL 118.088876 110.488234 \r\nL 118.119343 112.61739 \r\nL 118.161996 108.54659 \r\nL 118.180276 108.570784 \r\nL 118.183323 108.334884 \r\nL 118.229023 113.137581 \r\nL 118.253397 115.901854 \r\nL 118.28691 109.919653 \r\nL 118.326517 111.982272 \r\nL 118.442291 101.83854 \r\nL 118.366124 113.542846 \r\nL 118.460571 103.495894 \r\nL 118.463618 103.876965 \r\nL 118.524552 97.997592 \r\nL 118.673839 87.884104 \r\nL 118.536738 98.348419 \r\nL 118.698213 90.708864 \r\nL 118.85664 106.768261 \r\nL 118.859687 106.683579 \r\nL 118.899294 103.949549 \r\nL 118.932807 110.960036 \r\nL 118.966321 120.595674 \r\nL 119.051628 113.433969 \r\nL 119.094281 114.480401 \r\nL 119.139982 110.814866 \r\nL 119.152168 111.65564 \r\nL 119.267942 95.953119 \r\nL 119.207009 113.349287 \r\nL 119.286222 100.290063 \r\nL 119.465977 111.050767 \r\nL 119.469023 109.998286 \r\nL 119.511677 108.117129 \r\nL 119.548237 112.677877 \r\nL 119.660964 116.845457 \r\nL 119.612217 110.578965 \r\nL 119.673151 115.974439 \r\nL 119.761505 114.2445 \r\nL 119.694478 118.496762 \r\nL 119.779785 116.101462 \r\nL 119.804158 118.285056 \r\nL 119.880326 114.861471 \r\nL 119.990006 111.776615 \r\nL 119.926026 119.198415 \r\nL 120.00524 112.865388 \r\nL 120.03266 113.343238 \r\nL 120.063127 109.217999 \r\nL 120.081407 109.804727 \r\nL 120.224601 96.805991 \r\nL 120.300768 90.636279 \r\nL 120.346468 94.773615 \r\nL 120.349515 95.160734 \r\nL 120.407402 88.482929 \r\nL 120.413495 87.751031 \r\nL 120.462242 91.186714 \r\nL 120.486615 90.866131 \r\nL 120.489662 92.075878 \r\nL 120.510989 86.692503 \r\nL 120.599343 91.985147 \r\nL 120.718163 95.729316 \r\nL 120.64809 86.166262 \r\nL 120.727303 94.767566 \r\nL 120.840031 89.263216 \r\nL 120.858311 89.946723 \r\nL 120.995412 97.525791 \r\nL 120.904011 87.956689 \r\nL 121.001505 97.283841 \r\nL 121.022832 96.461213 \r\nL 121.031972 98.58432 \r\nL 121.175166 108.607077 \r\nL 121.178213 107.609035 \r\nL 121.303127 96.309994 \r\nL 121.312267 97.380621 \r\nL 121.315313 97.846374 \r\nL 121.379294 93.823964 \r\nL 121.40976 95.475269 \r\nL 121.525534 103.653161 \r\nL 121.458507 92.196853 \r\nL 121.586468 102.36478 \r\nL 121.592561 101.052204 \r\nL 121.662635 106.048461 \r\nL 121.693102 103.066434 \r\nL 121.711382 106.314606 \r\nL 121.790596 102.721656 \r\nL 121.796689 103.362822 \r\nL 121.875903 103.393066 \r\nL 121.927697 96.394677 \r\nL 122.098311 109.756337 \r\nL 122.101357 109.006294 \r\nL 122.128778 114.044892 \r\nL 122.192758 113.833186 \r\nL 122.198851 113.772698 \r\nL 122.235412 124.902375 \r\nL 122.308532 128.676786 \r\nL 122.275018 122.972827 \r\nL 122.342045 124.20677 \r\nL 122.345092 124.370086 \r\nL 122.375559 120.093629 \r\nL 122.6132 91.797637 \r\nL 122.625387 94.332057 \r\nL 122.716787 90.382232 \r\nL 122.728974 88.113956 \r\nL 122.786861 94.301814 \r\nL 122.808188 93.932841 \r\nL 122.908729 98.808123 \r\nL 122.829515 93.690891 \r\nL 122.927009 97.580229 \r\nL 122.930055 96.104337 \r\nL 123.024502 103.08458 \r\nL 123.027549 102.334537 \r\nL 123.13723 109.732142 \r\nL 123.16465 108.933709 \r\nL 123.167697 107.439671 \r\nL 123.26519 112.677877 \r\nL 123.310891 116.754726 \r\nL 123.353544 111.510471 \r\nL 123.371824 111.939931 \r\nL 123.393151 114.304987 \r\nL 123.426665 107.385232 \r\nL 123.438851 107.385232 \r\nL 123.582045 96.672919 \r\nL 123.447991 107.699766 \r\nL 123.639932 97.652814 \r\nL 123.655166 101.052204 \r\nL 123.7161 94.555861 \r\nL 123.74352 95.922875 \r\nL 123.75266 94.912736 \r\nL 123.82578 104.022134 \r\nL 123.83492 101.602639 \r\nL 123.920227 107.445719 \r\nL 123.947647 103.03619 \r\nL 123.950694 102.89102 \r\nL 123.972021 106.223874 \r\nL 123.975068 106.169436 \r\nL 124.051235 109.012342 \r\nL 123.999441 104.143109 \r\nL 124.084748 107.246111 \r\nL 124.124355 105.068566 \r\nL 124.103028 108.165519 \r\nL 124.194429 107.088844 \r\nL 124.200522 107.482012 \r\nL 124.206615 106.15129 \r\nL 124.212709 106.786407 \r\nL 124.310203 103.75599 \r\nL 124.255362 108.849026 \r\nL 124.328483 104.475789 \r\nL 124.343716 103.18136 \r\nL 124.39551 109.078878 \r\nL 124.401603 108.921611 \r\nL 124.407697 109.242194 \r\nL 124.41379 110.373308 \r\nL 124.48691 103.489845 \r\nL 124.489957 103.719697 \r\nL 124.648385 112.502464 \r\nL 124.50519 103.374919 \r\nL 124.654478 111.558861 \r\nL 124.718458 107.7784 \r\nL 124.748925 112.829095 \r\nL 124.761112 111.298765 \r\nL 124.764158 112.091149 \r\nL 124.846419 107.125136 \r\nL 124.858606 107.802595 \r\nL 124.925633 111.292716 \r\nL 124.9561 107.500158 \r\nL 124.97438 108.607077 \r\nL 125.044453 104.4274 \r\nL 124.986566 110.742281 \r\nL 125.07492 109.175658 \r\nL 125.190694 114.190061 \r\nL 125.196787 113.579139 \r\nL 125.215068 113.869478 \r\nL 125.208974 112.357294 \r\nL 125.221161 112.448025 \r\nL 125.230301 109.036537 \r\nL 125.327795 114.522742 \r\nL 125.428335 108.770393 \r\nL 125.373495 117.256771 \r\nL 125.452709 110.034579 \r\nL 125.483176 112.454074 \r\nL 125.544109 107.941716 \r\nL 125.550203 106.659384 \r\nL 125.577623 115.405857 \r\nL 125.65379 107.887277 \r\nL 125.72691 111.746371 \r\nL 125.693397 104.360863 \r\nL 125.766517 108.534492 \r\nL 125.803077 103.501943 \r\nL 125.860964 112.115344 \r\nL 125.873151 110.022481 \r\nL 125.882291 108.558687 \r\nL 125.888385 111.964126 \r\nL 125.952365 110.530575 \r\nL 125.991972 113.633577 \r\nL 126.031579 108.794588 \r\nL 126.062045 110.923743 \r\nL 126.068139 110.657599 \r\nL 126.126026 116.174047 \r\nL 126.180866 112.532707 \r\nL 126.190006 112.193978 \r\nL 126.211333 116.821262 \r\nL 126.244846 114.395718 \r\nL 126.247893 115.980487 \r\nL 126.302733 111.583056 \r\nL 126.348434 111.788713 \r\nL 126.458114 108.806685 \r\nL 126.363667 114.383621 \r\nL 126.464208 110.016433 \r\nL 126.485534 112.435927 \r\nL 126.528188 107.917521 \r\nL 126.558655 108.25625 \r\nL 126.595215 106.810602 \r\nL 126.653102 109.98014 \r\nL 126.656149 110.089017 \r\nL 126.665289 107.421524 \r\nL 126.753643 104.288279 \r\nL 126.704896 109.326877 \r\nL 126.778016 105.455685 \r\nL 126.905977 110.476137 \r\nL 126.787156 103.677356 \r\nL 126.918163 109.278487 \r\nL 127.009564 102.401073 \r\nL 127.040031 105.280272 \r\nL 127.058311 106.756163 \r\nL 127.122291 103.253945 \r\nL 127.216738 93.878402 \r\nL 127.247205 96.037801 \r\nL 127.311186 101.493762 \r\nL 127.362979 98.354468 \r\nL 127.381259 96.122484 \r\nL 127.451333 99.310168 \r\nL 127.466566 98.82022 \r\nL 127.51836 100.49572 \r\nL 127.54578 92.626314 \r\nL 127.624994 87.466741 \r\nL 127.658507 90.388281 \r\nL 127.661554 90.400378 \r\nL 127.734674 80.19011 \r\nL 127.780375 82.68219 \r\nL 127.816935 80.359475 \r\nL 127.844355 85.494853 \r\nL 127.896149 80.885715 \r\nL 127.920522 79.385628 \r\nL 127.993643 84.037107 \r\nL 128.13379 98.215347 \r\nL 128.310498 89.414434 \r\nL 128.209957 101.614737 \r\nL 128.313544 90.00721 \r\nL 128.429318 82.331363 \r\nL 128.328778 91.386322 \r\nL 128.490252 86.190457 \r\nL 128.514625 83.057212 \r\nL 128.615166 92.686801 \r\nL 128.6761 84.472616 \r\nL 128.73094 89.105949 \r\nL 128.773593 92.838019 \r\nL 128.746173 88.089761 \r\nL 128.852807 91.144373 \r\nL 128.855854 90.049552 \r\nL 128.941161 98.541978 \r\nL 128.944208 98.917 \r\nL 128.996001 91.658516 \r\nL 129.075215 85.658168 \r\nL 129.096542 91.918611 \r\nL 129.102635 91.864173 \r\nL 129.163569 94.156644 \r\nL 129.111775 89.632189 \r\nL 129.194036 90.013259 \r\nL 129.230596 86.450553 \r\nL 129.264109 92.577924 \r\nL 129.34637 97.979446 \r\nL 129.306763 91.229055 \r\nL 129.38293 95.426879 \r\nL 129.398163 89.015218 \r\nL 129.498704 93.043676 \r\nL 129.559638 87.914347 \r\nL 129.605338 92.432754 \r\nL 129.651038 89.67453 \r\nL 129.721112 95.838193 \r\nL 129.803372 85.779143 \r\nL 129.836886 92.813824 \r\nL 129.861259 93.442893 \r\nL 129.882586 86.093678 \r\nL 129.97094 76.657648 \r\nL 129.900866 88.755122 \r\nL 130.004453 77.673836 \r\nL 130.028827 76.331016 \r\nL 130.07148 87.206645 \r\nL 130.242095 120.027092 \r\nL 130.245141 118.883881 \r\nL 130.333495 129.826047 \r\nL 130.373102 121.980835 \r\nL 130.528483 98.935146 \r\nL 130.531529 99.298071 \r\nL 130.601603 94.682884 \r\nL 130.635117 88.277272 \r\nL 130.699097 99.419045 \r\nL 130.702144 99.11056 \r\nL 130.711284 102.945459 \r\nL 130.796591 94.440935 \r\nL 130.799638 95.106296 \r\nL 130.827058 91.356079 \r\nL 130.918458 91.725052 \r\nL 130.921505 92.825922 \r\nL 130.979392 87.593764 \r\nL 131.025092 91.537541 \r\nL 131.079932 89.015218 \r\nL 131.098213 93.563868 \r\nL 131.119539 93.430796 \r\nL 131.131726 94.99137 \r\nL 131.186566 88.343808 \r\nL 131.22008 91.622223 \r\nL 131.226173 90.835887 \r\nL 131.27492 95.106296 \r\nL 131.360227 98.560125 \r\nL 131.317574 93.104164 \r\nL 131.390694 96.406774 \r\nL 131.402881 94.31996 \r\nL 131.451628 100.205381 \r\nL 131.485141 99.122657 \r\nL 131.488188 99.709385 \r\nL 131.555215 93.787671 \r\nL 131.567402 94.07801 \r\nL 131.674036 80.359475 \r\nL 131.713643 81.000641 \r\nL 131.80809 90.212867 \r\nL 131.747156 79.506603 \r\nL 131.838557 85.767046 \r\nL 131.841603 85.724705 \r\nL 131.847697 86.65621 \r\nL 131.984797 98.475442 \r\nL 131.987844 96.727357 \r\nL 132.060964 107.391281 \r\nL 132.088385 102.388975 \r\nL 132.091431 102.31639 \r\nL 132.106665 104.318522 \r\nL 132.112758 102.739802 \r\nL 132.243765 122.204638 \r\nL 132.246812 120.341627 \r\nL 132.252905 118.02496 \r\nL 132.277279 123.831748 \r\nL 132.350399 123.620042 \r\nL 132.356493 123.795456 \r\nL 132.359539 123.081705 \r\nL 132.40524 128.344106 \r\nL 132.49664 117.365648 \r\nL 132.499687 117.795108 \r\nL 132.56976 112.175832 \r\nL 132.825682 93.406601 \r\nL 132.575854 113.028704 \r\nL 132.831775 95.172832 \r\nL 132.837869 95.553902 \r\nL 132.840915 94.434886 \r\nL 132.871382 91.610126 \r\nL 132.947549 95.753511 \r\nL 132.996296 88.827707 \r\nL 133.06637 93.557819 \r\nL 133.300964 105.425441 \r\nL 133.087697 92.100073 \r\nL 133.319244 105.032273 \r\nL 133.361898 94.828054 \r\nL 133.441112 100.277966 \r\nL 133.450252 100.973571 \r\nL 133.456345 98.493589 \r\nL 133.462439 95.795852 \r\nL 133.520326 106.375093 \r\nL 133.553839 103.090629 \r\nL 133.556886 102.897069 \r\nL 133.575166 107.990106 \r\nL 133.578213 107.736059 \r\nL 133.715313 120.964647 \r\nL 133.733593 119.053246 \r\nL 133.767107 129.033662 \r\nL 133.840227 118.248764 \r\nL 133.855461 119.295195 \r\nL 133.879834 113.016606 \r\nL 133.882881 113.167825 \r\nL 134.071775 97.955251 \r\nL 134.093102 101.723614 \r\nL 134.105289 103.27814 \r\nL 134.190596 100.011822 \r\nL 134.196689 97.646765 \r\nL 134.294183 101.772004 \r\nL 134.29723 101.40908 \r\nL 134.464797 76.923792 \r\nL 134.571431 72.012218 \r\nL 134.540964 77.135498 \r\nL 134.583618 73.234063 \r\nL 134.623225 75.756386 \r\nL 134.601898 71.963828 \r\nL 134.690252 73.923619 \r\nL 134.699392 72.012218 \r\nL 134.778606 82.464435 \r\nL 134.888286 90.624182 \r\nL 134.827353 81.974488 \r\nL 134.900473 88.712781 \r\nL 135.037574 80.123574 \r\nL 135.04062 80.395767 \r\nL 135.071087 84.696419 \r\nL 135.110694 79.028753 \r\nL 135.165534 84.000815 \r\nL 135.189908 82.319266 \r\nL 135.226468 87.80547 \r\nL 135.272168 85.482755 \r\nL 135.290448 85.017002 \r\nL 135.305682 89.214826 \r\nL 135.360522 87.865957 \r\nL 135.366615 89.505165 \r\nL 135.439736 85.452511 \r\nL 135.467156 84.490762 \r\nL 135.494576 88.997071 \r\nL 135.531136 88.960779 \r\nL 135.66519 109.992238 \r\nL 135.668237 108.87927 \r\nL 135.683471 107.548548 \r\nL 135.747451 117.293063 \r\nL 135.765731 113.506554 \r\nL 135.768778 113.597285 \r\nL 135.780964 111.208034 \r\nL 135.927205 89.487019 \r\nL 136.055166 70.481887 \r\nL 136.070399 73.572792 \r\nL 136.149613 84.871833 \r\nL 136.186173 76.107213 \r\nL 136.19836 73.959911 \r\nL 136.274527 85.355732 \r\nL 136.518262 107.076746 \r\nL 136.283667 83.033017 \r\nL 136.530448 104.070524 \r\nL 136.637082 98.269785 \r\nL 136.652316 98.638758 \r\nL 136.676689 103.489845 \r\nL 136.731529 94.89459 \r\nL 136.835117 84.279056 \r\nL 136.874724 88.035322 \r\nL 136.87777 89.202728 \r\nL 136.956984 82.077316 \r\nL 136.969171 82.416045 \r\nL 136.984404 81.351468 \r\nL 137.042291 89.359996 \r\nL 137.109318 93.775574 \r\nL 137.084945 85.912215 \r\nL 137.158065 90.787497 \r\nL 137.267746 95.112344 \r\nL 137.182439 89.553555 \r\nL 137.298213 91.92466 \r\nL 137.404846 79.464262 \r\nL 137.423127 83.940327 \r\nL 137.46578 87.678447 \r\nL 137.490154 82.10756 \r\nL 137.535854 85.083538 \r\nL 137.593741 83.97662 \r\nL 137.566321 87.684495 \r\nL 137.599834 86.438456 \r\nL 137.694281 94.840151 \r\nL 137.627254 85.688412 \r\nL 137.721701 90.231014 \r\nL 137.724748 88.984974 \r\nL 137.797869 95.100247 \r\nL 137.825289 91.622223 \r\nL 137.931923 95.735364 \r\nL 137.916689 91.513346 \r\nL 137.941063 94.138498 \r\nL 138.069023 79.252556 \r\nL 137.956296 95.330099 \r\nL 138.093397 81.726489 \r\nL 138.227451 93.182797 \r\nL 138.291431 96.71526 \r\nL 138.239638 91.622223 \r\nL 138.340178 93.769525 \r\nL 138.343225 93.588063 \r\nL 138.361505 98.445199 \r\nL 138.373692 99.794067 \r\nL 138.449859 92.590021 \r\nL 138.492512 87.055427 \r\nL 138.556493 92.807776 \r\nL 138.775854 109.865214 \r\nL 138.788041 107.850985 \r\nL 138.794134 107.965911 \r\nL 138.797181 107.554597 \r\nL 139.083569 87.255035 \r\nL 139.098802 88.132102 \r\nL 139.202389 93.340065 \r\nL 139.129269 84.817394 \r\nL 139.22067 93.049725 \r\nL 139.24809 91.283494 \r\nL 139.269416 94.731274 \r\nL 139.403471 107.0586 \r\nL 139.290743 93.21909 \r\nL 139.412611 105.274223 \r\nL 139.504011 98.578271 \r\nL 139.531431 101.342544 \r\nL 139.537525 103.689454 \r\nL 139.583225 95.318002 \r\nL 139.635018 99.431143 \r\nL 139.708139 97.132623 \r\nL 139.671579 102.328488 \r\nL 139.732512 100.683231 \r\nL 139.897033 117.268868 \r\nL 139.915313 114.323133 \r\nL 139.988434 119.36778 \r\nL 140.006714 116.966432 \r\nL 140.061554 118.956466 \r\nL 140.0189 115.944195 \r\nL 140.070694 118.732663 \r\nL 140.092021 124.757205 \r\nL 140.165141 117.438233 \r\nL 140.186468 121.702593 \r\nL 140.414969 105.165345 \r\nL 140.192561 122.355856 \r\nL 140.454576 107.82679 \r\nL 140.472856 111.964126 \r\nL 140.49723 105.364954 \r\nL 140.56121 105.588757 \r\nL 140.667844 112.079052 \r\nL 140.680031 109.756337 \r\nL 140.740964 115.284883 \r\nL 140.789711 110.754379 \r\nL 140.838458 110.808817 \r\nL 140.908532 106.411385 \r\nL 140.911579 106.598896 \r\nL 140.954232 102.927313 \r\nL 140.963372 103.151116 \r\nL 141.088286 92.571875 \r\nL 141.09438 94.235278 \r\nL 141.100473 96.04385 \r\nL 141.161407 85.325488 \r\nL 141.179687 87.624008 \r\nL 141.19492 87.872006 \r\nL 141.304601 79.542895 \r\nL 141.307647 80.214305 \r\nL 141.396001 75.224097 \r\nL 141.399048 75.925751 \r\nL 141.499588 71.685586 \r\nL 141.450842 81.938195 \r\nL 141.517869 72.86509 \r\nL 141.542242 75.345072 \r\nL 141.587942 70.530277 \r\nL 141.618409 70.826665 \r\nL 141.721996 66.556257 \r\nL 141.676296 72.859041 \r\nL 141.72809 69.647161 \r\nL 141.804257 75.393462 \r\nL 141.743323 68.50395 \r\nL 141.86519 73.512304 \r\nL 141.880424 68.038197 \r\nL 141.956591 75.218048 \r\nL 141.971824 74.758344 \r\nL 141.990104 70.893201 \r\nL 142.017525 76.627404 \r\nL 142.038851 75.605167 \r\nL 142.151579 84.623834 \r\nL 142.154625 83.274966 \r\nL 142.233839 91.954904 \r\nL 142.255166 86.426358 \r\nL 142.437967 103.290237 \r\nL 142.261259 86.402163 \r\nL 142.468434 98.669002 \r\nL 142.535461 96.019655 \r\nL 142.483667 100.175137 \r\nL 142.559834 99.183145 \r\nL 142.565928 99.497679 \r\nL 142.602488 94.495373 \r\nL 142.645141 85.41017 \r\nL 142.721308 90.460866 \r\nL 142.742635 88.3801 \r\nL 142.861456 98.191152 \r\nL 142.867549 96.382579 \r\nL 142.94981 105.830707 \r\nL 142.955903 105.141151 \r\nL 142.95895 105.165345 \r\nL 142.961996 104.754031 \r\nL 143.07777 97.822179 \r\nL 143.007697 104.766129 \r\nL 143.083864 97.906861 \r\nL 143.08691 98.977487 \r\nL 143.163077 89.934626 \r\nL 143.175264 91.380274 \r\nL 143.181357 91.410517 \r\nL 143.312365 83.051163 \r\nL 143.415952 77.456081 \r\nL 143.339785 84.073399 \r\nL 143.428139 82.016829 \r\nL 143.452512 80.758691 \r\nL 143.568286 91.87627 \r\nL 143.577426 87.509082 \r\nL 143.650547 93.672745 \r\nL 143.67492 92.475095 \r\nL 143.766321 99.431143 \r\nL 143.845534 96.757601 \r\nL 143.949122 87.696593 \r\nL 143.970448 91.337933 \r\nL 144.013102 93.763476 \r\nL 144.067942 86.238847 \r\nL 144.070989 84.369787 \r\nL 144.168483 92.487193 \r\nL 144.18067 95.263563 \r\nL 144.26293 87.793373 \r\nL 144.35433 80.680058 \r\nL 144.400031 81.690197 \r\nL 144.403077 82.785018 \r\nL 144.473151 68.116831 \r\nL 144.546271 66.913132 \r\nL 144.494478 71.740024 \r\nL 144.561505 70.312523 \r\nL 144.662045 87.121963 \r\nL 144.689466 81.96239 \r\nL 144.695559 79.899771 \r\nL 144.771726 85.331537 \r\nL 144.7961 82.48863 \r\nL 144.86008 86.625966 \r\nL 144.808286 81.248639 \r\nL 144.908827 84.091546 \r\nL 144.972807 76.318918 \r\nL 145.006321 84.926271 \r\nL 145.021554 83.099553 \r\nL 145.109908 96.249507 \r\nL 145.027647 82.512825 \r\nL 145.176935 93.878402 \r\nL 145.307942 85.512999 \r\nL 145.314036 86.982842 \r\nL 145.317082 87.932494 \r\nL 145.368876 76.185846 \r\nL 145.399343 80.04494 \r\nL 145.414576 76.397552 \r\nL 145.454183 81.62971 \r\nL 145.515117 77.450032 \r\nL 145.643077 93.884451 \r\nL 145.664404 92.626314 \r\nL 145.734478 89.934626 \r\nL 145.755805 93.981231 \r\nL 145.767991 92.59607 \r\nL 145.871579 96.098289 \r\nL 145.789318 91.531492 \r\nL 145.883765 95.711169 \r\nL 145.917279 90.031405 \r\nL 145.996493 92.045635 \r\nL 146.051333 93.896548 \r\nL 146.093986 87.055427 \r\nL 146.15492 80.220354 \r\nL 146.215854 83.081406 \r\nL 146.2189 83.166089 \r\nL 146.231087 81.381711 \r\nL 146.362095 69.302383 \r\nL 146.368188 71.516221 \r\nL 146.371235 72.084802 \r\nL 146.432168 63.120574 \r\nL 146.517475 62.497554 \r\nL 146.505289 65.540069 \r\nL 146.526615 64.95939 \r\nL 146.627156 67.3063 \r\nL 146.596689 63.513742 \r\nL 146.636296 65.43724 \r\nL 146.639343 65.110609 \r\nL 146.672856 70.143158 \r\nL 146.703323 69.574577 \r\nL 146.755117 78.962217 \r\nL 146.822144 74.292592 \r\nL 146.931824 71.818658 \r\nL 146.852611 75.816873 \r\nL 146.934871 71.897292 \r\nL 147.011038 79.167874 \r\nL 146.947058 71.891243 \r\nL 147.056738 74.480102 \r\nL 147.059785 73.603035 \r\nL 147.135952 83.232625 \r\nL 147.138999 81.726489 \r\nL 147.142045 82.192242 \r\nL 147.221259 78.61139 \r\nL 147.227353 79.633626 \r\nL 147.337033 71.770268 \r\nL 147.251726 81.883757 \r\nL 147.34922 74.758344 \r\nL 147.468041 82.458387 \r\nL 147.480227 79.748552 \r\nL 147.522881 86.438456 \r\nL 147.641701 109.417608 \r\nL 147.687402 108.250201 \r\nL 147.809269 117.075309 \r\nL 147.854969 111.734274 \r\nL 148.296738 84.448421 \r\nL 147.882389 112.139539 \r\nL 148.321112 87.527228 \r\nL 148.330252 88.065566 \r\nL 148.382045 82.228535 \r\nL 148.385092 83.498769 \r\nL 148.391186 80.14172 \r\nL 148.482586 88.174443 \r\nL 148.485633 88.168394 \r\nL 148.577033 74.389371 \r\nL 148.610547 83.075358 \r\nL 148.695854 97.997592 \r\nL 148.741554 91.610126 \r\nL 148.805534 81.00669 \r\nL 148.762881 93.733232 \r\nL 148.857328 86.172311 \r\nL 148.878655 90.424573 \r\nL 148.930448 77.014523 \r\nL 149.012709 68.715656 \r\nL 149.055362 73.463915 \r\nL 149.14067 86.498943 \r\nL 149.067549 73.397378 \r\nL 149.198557 81.666002 \r\nL 149.283864 78.115393 \r\nL 149.22293 83.30521 \r\nL 149.308237 81.811172 \r\nL 149.402684 87.061475 \r\nL 149.335657 81.526881 \r\nL 149.424011 83.607647 \r\nL 149.430104 82.385802 \r\nL 149.475805 88.507124 \r\nL 149.497131 91.821832 \r\nL 149.579392 87.206645 \r\nL 149.646419 88.555514 \r\nL 149.707353 81.018787 \r\nL 149.753053 85.45856 \r\nL 149.81094 79.754601 \r\nL 149.813986 80.631668 \r\nL 149.817033 79.379579 \r\nL 149.844453 84.466567 \r\nL 149.923667 80.613522 \r\nL 149.935854 81.926098 \r\nL 149.941947 79.579188 \r\nL 149.957181 75.853166 \r\nL 150.024208 88.035322 \r\nL 150.036394 87.248986 \r\nL 150.170448 95.451074 \r\nL 150.066861 84.78715 \r\nL 150.173495 94.434886 \r\nL 150.179588 93.545722 \r\nL 150.222242 102.449463 \r\nL 150.493397 123.898284 \r\nL 150.237475 102.013953 \r\nL 150.520817 120.486796 \r\nL 150.660964 104.530228 \r\nL 150.673151 105.534318 \r\nL 150.727991 108.25625 \r\nL 150.755412 101.941369 \r\nL 150.779785 103.647112 \r\nL 150.901652 95.42083 \r\nL 150.831579 104.003988 \r\nL 150.913839 97.453206 \r\nL 150.941259 100.084406 \r\nL 150.999146 92.263389 \r\nL 151.011333 94.07801 \r\nL 151.03266 91.912563 \r\nL 151.102733 96.23741 \r\nL 151.117967 95.094198 \r\nL 151.209367 99.691238 \r\nL 151.166714 93.164651 \r\nL 151.230694 96.291848 \r\nL 151.334281 85.55534 \r\nL 151.367795 90.557645 \r\nL 151.468335 97.114476 \r\nL 151.507942 92.559777 \r\nL 151.623716 88.700683 \r\nL 151.63895 91.7311 \r\nL 151.718163 79.645724 \r\nL 151.803471 72.447727 \r\nL 151.849171 74.123227 \r\nL 151.873544 78.526707 \r\nL 151.910104 81.29098 \r\nL 151.967991 75.357169 \r\nL 151.983225 78.067003 \r\nL 151.998458 76.131408 \r\nL 152.047205 82.579361 \r\nL 152.053299 81.768831 \r\nL 152.062439 80.915959 \r\nL 152.144699 94.1264 \r\nL 152.181259 92.765435 \r\nL 152.2818 108.709905 \r\nL 152.330547 103.507992 \r\nL 152.403667 104.058427 \r\nL 152.473741 95.033711 \r\nL 152.415854 104.064475 \r\nL 152.549908 98.239542 \r\nL 152.665682 101.366739 \r\nL 152.583421 95.596243 \r\nL 152.683962 101.179228 \r\nL 152.830203 82.053121 \r\nL 152.842389 82.912042 \r\nL 152.845436 83.184235 \r\nL 152.891136 77.667787 \r\nL 153.01605 67.034107 \r\nL 153.02519 67.409129 \r\nL 153.147058 78.677926 \r\nL 153.150104 78.073052 \r\nL 153.174478 75.181756 \r\nL 153.207991 84.158082 \r\nL 153.229318 81.853513 \r\nL 153.232365 83.861694 \r\nL 153.287205 77.177839 \r\nL 153.335952 80.486498 \r\nL 153.470006 67.766004 \r\nL 153.55836 69.024142 \r\nL 153.53094 62.273751 \r\nL 153.5675 66.622793 \r\nL 153.60406 64.499686 \r\nL 153.643667 71.123053 \r\nL 153.661947 68.975752 \r\nL 153.826468 82.549118 \r\nL 153.844748 79.071094 \r\nL 153.856935 76.621355 \r\nL 153.908729 84.950466 \r\nL 153.945289 83.105601 \r\nL 154.103716 99.025877 \r\nL 154.10981 97.295939 \r\nL 154.179883 103.840672 \r\nL 154.195117 102.31639 \r\nL 154.25605 104.348766 \r\nL 154.231677 100.404989 \r\nL 154.304797 101.977661 \r\nL 154.429711 97.447157 \r\nL 154.341357 104.046329 \r\nL 154.432758 98.088323 \r\nL 154.481505 99.703336 \r\nL 154.502832 92.233146 \r\nL 154.527205 95.566 \r\nL 154.578999 99.812213 \r\nL 154.649072 91.325835 \r\nL 154.652119 91.186714 \r\nL 154.661259 94.005426 \r\nL 154.664306 93.400552 \r\nL 154.73438 96.733406 \r\nL 154.700866 90.15238 \r\nL 154.77094 92.142415 \r\nL 154.786173 90.24916 \r\nL 154.83492 95.46922 \r\nL 154.874527 93.388454 \r\nL 154.908041 98.43915 \r\nL 154.883667 91.192763 \r\nL 154.984208 93.146505 \r\nL 155.042095 86.214652 \r\nL 155.005534 94.22318 \r\nL 155.099982 90.364086 \r\nL 155.118262 93.098115 \r\nL 155.194429 89.118046 \r\nL 155.252316 81.115567 \r\nL 155.298016 90.110039 \r\nL 155.310203 85.924313 \r\nL 155.331529 88.761171 \r\nL 155.407697 84.424226 \r\nL 155.419883 82.48863 \r\nL 155.47777 91.634321 \r\nL 155.499097 89.372093 \r\nL 155.733692 107.143283 \r\nL 155.742832 104.124963 \r\nL 155.822045 88.882145 \r\nL 155.898213 95.46922 \r\nL 155.916493 98.572222 \r\nL 155.950006 94.253424 \r\nL 156.044453 89.275313 \r\nL 155.986566 94.471178 \r\nL 156.06578 89.807602 \r\nL 156.087107 91.114129 \r\nL 156.07492 89.420483 \r\nL 156.090154 90.436671 \r\nL 156.099294 94.398594 \r\nL 156.175461 86.196506 \r\nL 156.196787 87.400205 \r\nL 156.199834 87.581667 \r\nL 156.212021 82.809213 \r\nL 156.221161 79.258605 \r\nL 156.257721 86.408212 \r\nL 156.324748 81.786977 \r\nL 156.443569 75.254341 \r\nL 156.416149 82.555166 \r\nL 156.461849 77.74642 \r\nL 156.525829 83.607647 \r\nL 156.553249 72.435629 \r\nL 156.559343 73.766351 \r\nL 156.61723 61.880583 \r\nL 156.675117 68.9818 \r\nL 156.836591 49.111699 \r\nL 156.851824 53.152255 \r\nL 156.955412 64.705343 \r\nL 156.998065 61.874534 \r\nL 157.004158 60.580105 \r\nL 157.043765 69.756039 \r\nL 157.046812 69.713698 \r\nL 157.080326 73.173575 \r\nL 157.135166 67.348641 \r\nL 157.156493 69.32053 \r\nL 157.162586 67.439372 \r\nL 157.21438 73.67562 \r\nL 157.26008 71.479929 \r\nL 157.311873 75.97414 \r\nL 157.363667 69.205604 \r\nL 157.372807 68.485804 \r\nL 157.381947 69.719746 \r\nL 157.384994 69.629015 \r\nL 157.455068 76.101164 \r\nL 157.497721 70.989981 \r\nL 157.503814 71.57066 \r\nL 157.546468 64.548076 \r\nL 157.573888 67.457519 \r\nL 157.616542 61.687023 \r\nL 157.653102 67.778102 \r\nL 157.692709 62.600383 \r\nL 157.851136 80.498596 \r\nL 157.701849 62.576188 \r\nL 157.860276 78.169832 \r\nL 157.95777 75.405559 \r\nL 157.915117 82.379753 \r\nL 157.96691 78.375489 \r\nL 157.98519 82.034975 \r\nL 158.043077 75.919702 \r\nL 158.064404 75.943897 \r\nL 158.100964 74.256299 \r\nL 158.073544 77.474227 \r\nL 158.104011 75.587021 \r\nL 158.137525 77.704079 \r\nL 158.195412 67.028058 \r\nL 158.253299 70.808519 \r\nL 158.283765 64.614612 \r\nL 158.286812 65.062219 \r\nL 158.289859 63.640766 \r\nL 158.347746 72.804602 \r\nL 158.390399 68.370878 \r\nL 158.405633 69.108824 \r\nL 158.399539 66.229625 \r\nL 158.414773 66.816353 \r\nL 158.417819 65.788067 \r\nL 158.487893 77.758518 \r\nL 158.588434 80.087282 \r\nL 158.55492 75.151512 \r\nL 158.603667 79.954209 \r\nL 158.6189 75.048684 \r\nL 158.692021 80.903861 \r\nL 158.716394 78.550902 \r\nL 158.759048 79.034801 \r\nL 158.749908 74.758344 \r\nL 158.792561 77.425837 \r\nL 158.893102 70.445595 \r\nL 158.801701 78.127491 \r\nL 158.914429 72.955821 \r\nL 159.063716 63.017746 \r\nL 159.072856 63.144769 \r\nL 159.07895 62.697163 \r\nL 159.091136 65.497728 \r\nL 159.130743 75.64146 \r\nL 159.219097 71.673488 \r\nL 159.237377 69.979842 \r\nL 159.301357 74.498249 \r\nL 159.316591 73.0526 \r\nL 159.380571 82.252729 \r\nL 159.322684 72.931626 \r\nL 159.432365 74.909563 \r\nL 159.435412 73.361086 \r\nL 159.523765 82.349509 \r\nL 159.545092 85.07749 \r\nL 159.621259 77.401642 \r\nL 159.673053 65.848555 \r\nL 159.724846 61.693072 \r\nL 159.77664 67.136936 \r\nL 159.78578 64.923098 \r\nL 159.801014 60.02967 \r\nL 159.880227 67.20952 \r\nL 159.895461 65.207388 \r\nL 160.002095 76.427796 \r\nL 159.901554 64.681148 \r\nL 160.035608 72.846943 \r\nL 160.041701 70.155255 \r\nL 160.105682 77.800859 \r\nL 160.145289 73.463915 \r\nL 160.34637 103.7076 \r\nL 160.151382 72.992113 \r\nL 160.349416 102.691412 \r\nL 160.385977 98.191152 \r\nL 160.43777 108.443761 \r\nL 160.462144 113.403725 \r\nL 160.550498 108.939757 \r\nL 160.562684 107.330793 \r\nL 160.620571 110.464039 \r\nL 160.644945 110.439844 \r\nL 160.693692 116.633751 \r\nL 160.757672 112.000418 \r\nL 160.769859 110.663647 \r\nL 160.800326 116.083316 \r\nL 160.803372 114.952202 \r\nL 160.836886 119.773046 \r\nL 160.882586 113.016606 \r\nL 160.913053 114.510644 \r\nL 160.9161 114.837276 \r\nL 160.97094 109.030488 \r\nL 160.973986 109.580924 \r\nL 161.175068 84.490762 \r\nL 161.184208 85.60373 \r\nL 161.205534 89.680579 \r\nL 161.281701 81.024836 \r\nL 161.287795 83.226576 \r\nL 161.290842 81.24259 \r\nL 161.336542 87.968786 \r\nL 161.394429 84.557298 \r\nL 161.397475 85.452511 \r\nL 161.467549 75.363218 \r\nL 161.485829 79.609431 \r\nL 161.565043 73.43972 \r\nL 161.601603 76.893548 \r\nL 161.65949 73.173575 \r\nL 161.711284 75.841068 \r\nL 161.763077 80.069135 \r\nL 161.811824 73.488109 \r\nL 161.814871 74.29864 \r\nL 161.927598 71.237979 \r\nL 161.869711 79.464262 \r\nL 161.933692 72.151339 \r\nL 162.009859 78.538805 \r\nL 161.967205 69.562479 \r\nL 162.043372 74.032496 \r\nL 162.049466 71.352905 \r\nL 162.122586 93.134407 \r\nL 162.128679 92.698898 \r\nL 162.363274 115.133664 \r\nL 162.17438 91.041544 \r\nL 162.375461 113.458164 \r\nL 162.421161 103.072482 \r\nL 162.491235 109.484144 \r\nL 162.494281 109.998286 \r\nL 162.558262 102.255903 \r\nL 162.677082 96.709211 \r\nL 162.689269 98.154859 \r\nL 162.695362 96.99955 \r\nL 162.722783 102.104685 \r\nL 162.823323 110.209992 \r\nL 162.847697 109.284535 \r\nL 162.91777 102.419219 \r\nL 162.859883 110.040628 \r\nL 162.966517 108.558687 \r\nL 162.996984 111.903639 \r\nL 163.036591 105.485929 \r\nL 163.054871 106.127095 \r\nL 163.127991 97.459254 \r\nL 163.182832 99.219437 \r\nL 163.237672 107.772351 \r\nL 163.191972 99.001682 \r\nL 163.301652 102.310342 \r\nL 163.347353 95.408733 \r\nL 163.310792 102.618827 \r\nL 163.41438 101.300203 \r\nL 163.493593 106.750115 \r\nL 163.429613 100.761865 \r\nL 163.527107 102.122831 \r\nL 163.603274 89.777358 \r\nL 163.639834 101.16713 \r\nL 163.648974 102.485755 \r\nL 163.679441 95.941021 \r\nL 163.685534 96.461213 \r\nL 163.688581 96.388628 \r\nL 163.691628 98.136713 \r\nL 163.737328 99.691238 \r\nL 163.789122 94.634494 \r\nL 163.795215 94.70103 \r\nL 163.843962 90.696766 \r\nL 163.801308 96.068045 \r\nL 163.871382 90.769351 \r\nL 164.008483 75.11522 \r\nL 164.011529 75.351121 \r\nL 164.035903 69.780234 \r\nL 164.096837 64.088372 \r\nL 164.051136 70.106865 \r\nL 164.145584 68.249903 \r\nL 164.18519 76.820964 \r\nL 164.249171 62.975404 \r\nL 164.346665 79.80904 \r\nL 164.383225 74.625272 \r\nL 164.495952 65.019878 \r\nL 164.422832 77.89159 \r\nL 164.514232 68.685412 \r\nL 164.6818 82.053121 \r\nL 164.78234 72.387239 \r\nL 164.797574 77.806908 \r\nL 164.806714 79.113435 \r\nL 164.840227 69.822575 \r\nL 164.885928 71.153297 \r\nL 165.062635 50.557347 \r\nL 164.916394 72.762261 \r\nL 165.090055 52.426407 \r\nL 165.102242 51.434414 \r\nL 165.236296 64.590417 \r\nL 165.239343 64.233542 \r\nL 165.263716 74.310738 \r\nL 165.266763 73.270355 \r\nL 165.394724 86.015044 \r\nL 165.400817 84.605688 \r\nL 165.42519 78.599292 \r\nL 165.492217 85.597681 \r\nL 165.522684 82.210388 \r\nL 165.525731 83.069309 \r\nL 165.577525 72.707822 \r\nL 165.617131 77.613348 \r\nL 165.620178 77.51052 \r\nL 165.626271 80.33528 \r\nL 165.647598 85.567437 \r\nL 165.717672 75.387413 \r\nL 165.873053 54.658391 \r\nL 165.729859 76.524575 \r\nL 165.8761 56.442768 \r\nL 165.882193 57.604126 \r\nL 165.89438 50.623883 \r\nL 165.943127 43.806957 \r\nL 165.906566 51.634022 \r\nL 166.010154 49.287112 \r\nL 166.125928 58.928799 \r\nL 166.068041 47.605564 \r\nL 166.135068 56.497207 \r\nL 166.144208 54.222882 \r\nL 166.369662 73.978057 \r\nL 166.497623 87.666349 \r\nL 166.607303 81.115567 \r\nL 166.558557 91.483102 \r\nL 166.61949 84.109692 \r\nL 166.640817 84.569396 \r\nL 166.677377 78.121442 \r\nL 166.683471 78.411781 \r\nL 166.744404 78.810998 \r\nL 166.811431 67.953515 \r\nL 166.924158 74.528492 \r\nL 166.936345 72.931626 \r\nL 167.039932 66.314307 \r\nL 166.951579 73.355037 \r\nL 167.055166 70.13106 \r\nL 167.213593 91.979099 \r\nL 167.22578 91.809734 \r\nL 167.256247 90.097941 \r\nL 167.28062 97.14472 \r\nL 167.304994 96.279751 \r\nL 167.375068 101.433275 \r\nL 167.326321 96.031753 \r\nL 167.423814 98.699246 \r\nL 167.509122 92.940848 \r\nL 167.451235 101.784101 \r\nL 167.548729 97.295939 \r\nL 167.643176 102.993849 \r\nL 167.582242 96.654772 \r\nL 167.661456 99.340412 \r\nL 167.889957 70.935542 \r\nL 167.899097 71.994071 \r\nL 167.990498 76.306821 \r\nL 167.950891 69.169311 \r\nL 168.008778 72.29046 \r\nL 168.139785 81.62971 \r\nL 168.020964 71.721878 \r\nL 168.145878 80.885715 \r\nL 168.206812 73.72401 \r\nL 168.246419 82.077316 \r\nL 168.249466 81.659953 \r\nL 168.258606 84.635932 \r\nL 168.350006 80.534888 \r\nL 168.3561 80.9583 \r\nL 168.444453 72.949772 \r\nL 168.39266 82.506776 \r\nL 168.47492 77.153644 \r\nL 168.508434 83.571354 \r\nL 168.563274 71.346857 \r\nL 168.566321 72.217875 \r\nL 168.584601 68.183367 \r\nL 168.651628 76.02253 \r\nL 168.679048 70.953689 \r\nL 168.791775 78.599292 \r\nL 168.825289 76.730233 \r\nL 168.922783 73.578841 \r\nL 168.901456 79.095289 \r\nL 168.938016 75.169658 \r\nL 168.947156 77.202034 \r\nL 169.03551 71.274272 \r\nL 169.038557 72.296508 \r\nL 169.09035 66.102602 \r\nL 169.151284 71.661391 \r\nL 169.264011 64.723489 \r\nL 169.230498 73.113088 \r\nL 169.285338 65.261827 \r\nL 169.404158 75.121268 \r\nL 169.416345 69.483846 \r\nL 169.526026 58.747337 \r\nL 169.431579 71.322662 \r\nL 169.580866 64.185152 \r\nL 169.590006 65.987676 \r\nL 169.644846 58.154561 \r\nL 169.6875 62.461262 \r\nL 169.70578 61.318051 \r\nL 169.754527 66.719573 \r\nL 169.76976 73.379232 \r\nL 169.848974 64.820269 \r\nL 169.870301 71.237979 \r\nL 169.882488 69.731844 \r\nL 169.952561 74.595028 \r\nL 169.964748 73.463915 \r\nL 169.998262 78.998509 \r\nL 170.068335 71.461783 \r\nL 170.074429 69.550382 \r\nL 170.153643 77.032669 \r\nL 170.165829 75.901556 \r\nL 170.29379 93.079969 \r\nL 170.181063 75.877361 \r\nL 170.299883 92.674703 \r\nL 170.30293 91.646418 \r\nL 170.37605 104.288279 \r\nL 170.449171 107.87518 \r\nL 170.488778 107.433622 \r\nL 170.662439 82.627751 \r\nL 170.671579 83.825401 \r\nL 170.808679 77.704079 \r\nL 170.738606 85.609779 \r\nL 170.814773 78.302904 \r\nL 170.930547 81.944244 \r\nL 170.87266 75.381364 \r\nL 170.939687 81.750684 \r\nL 171.034134 75.042635 \r\nL 170.948827 82.240632 \r\nL 171.052414 79.56709 \r\nL 171.073741 82.216437 \r\nL 171.122488 76.675794 \r\nL 171.149908 78.08515 \r\nL 171.174281 82.77897 \r\nL 171.244355 77.788762 \r\nL 171.262635 78.956168 \r\nL 171.372316 67.941418 \r\nL 171.396689 69.090678 \r\nL 171.427156 73.542548 \r\nL 171.491136 66.036065 \r\nL 171.503323 68.044246 \r\nL 171.576443 61.596292 \r\nL 171.509416 68.141026 \r\nL 171.649564 63.634717 \r\nL 171.673937 64.705343 \r\nL 171.734871 56.7694 \r\nL 171.756198 54.670488 \r\nL 171.801898 63.749643 \r\nL 171.844552 56.714962 \r\nL 171.850645 57.259348 \r\nL 171.865878 54.694683 \r\nL 171.920719 45.476408 \r\nL 171.881112 55.051559 \r\nL 171.999932 49.92223 \r\nL 172.006026 50.260959 \r\nL 172.012119 50.176277 \r\nL 172.08524 55.807651 \r\nL 172.124846 53.230889 \r\nL 172.127893 52.41431 \r\nL 172.201014 60.834152 \r\nL 172.341161 81.702294 \r\nL 172.344208 81.508735 \r\nL 172.438655 74.655516 \r\nL 172.459982 78.569049 \r\nL 172.493495 87.32762 \r\nL 172.542242 78.242417 \r\nL 172.569662 78.780754 \r\nL 172.618409 73.221965 \r\nL 172.688483 75.925751 \r\nL 172.697623 76.591112 \r\nL 172.712856 71.050468 \r\nL 172.721996 72.901382 \r\nL 172.731136 69.725795 \r\nL 172.813397 75.187805 \r\nL 172.831677 72.502165 \r\nL 172.84691 75.11522 \r\nL 172.920031 67.530103 \r\nL 172.926124 68.0261 \r\nL 172.980964 64.215396 \r\nL 173.023618 70.608911 \r\nL 173.029711 70.252035 \r\nL 173.057131 73.385281 \r\nL 173.102832 65.800165 \r\nL 173.133299 68.709607 \r\nL 173.279539 75.429754 \r\nL 173.175952 66.743768 \r\nL 173.313053 73.125185 \r\nL 173.319146 71.050468 \r\nL 173.340473 77.014523 \r\nL 173.419687 73.427622 \r\nL 173.504994 82.748726 \r\nL 173.535461 79.216263 \r\nL 173.541554 77.782713 \r\nL 173.623814 86.837672 \r\nL 173.626861 87.031232 \r\nL 173.648188 81.914 \r\nL 173.666468 85.089587 \r\nL 173.742635 75.907604 \r\nL 173.782242 78.653731 \r\nL 173.785289 78.629536 \r\nL 173.806615 76.754428 \r\nL 173.864502 88.870048 \r\nL 173.873643 87.248986 \r\nL 174.044257 109.780532 \r\nL 174.217918 83.220527 \r\nL 174.227058 84.273008 \r\nL 174.418999 58.378364 \r\nL 174.434232 59.152603 \r\nL 174.559146 70.046378 \r\nL 174.568286 69.03019 \r\nL 174.650547 57.876319 \r\nL 174.6932 62.666919 \r\nL 174.818114 55.166485 \r\nL 174.726714 65.146901 \r\nL 174.824208 55.783456 \r\nL 174.970448 68.576535 \r\nL 174.842488 55.099949 \r\nL 175.007009 65.304168 \r\nL 175.013102 64.681148 \r\nL 175.046615 67.796248 \r\nL 175.052709 67.20952 \r\nL 175.092316 74.165568 \r\nL 175.165436 68.165221 \r\nL 175.265977 59.539722 \r\nL 175.305584 66.671183 \r\nL 175.357377 68.891069 \r\nL 175.396984 64.269834 \r\nL 175.412217 65.110609 \r\nL 175.457918 61.65678 \r\nL 175.491431 71.746073 \r\nL 175.494478 70.869006 \r\nL 175.540178 74.401469 \r\nL 175.591972 67.814394 \r\nL 175.759539 75.375315 \r\nL 175.619392 65.745726 \r\nL 175.771726 74.377274 \r\nL 175.844846 61.517659 \r\nL 175.899687 63.247598 \r\nL 175.930154 69.344725 \r\nL 175.90578 62.691114 \r\nL 176.024601 68.165221 \r\nL 176.158655 54.634196 \r\nL 176.161701 54.3741 \r\nL 176.195215 60.513568 \r\nL 176.198262 60.180888 \r\nL 176.210448 62.679016 \r\nL 176.253102 52.178409 \r\nL 176.292709 52.420358 \r\nL 176.332316 48.887896 \r\nL 176.365829 57.622272 \r\nL 176.46637 70.391156 \r\nL 176.487697 66.598598 \r\nL 176.53949 59.158651 \r\nL 176.603471 64.245639 \r\nL 176.661357 70.766178 \r\nL 176.722291 67.651078 \r\nL 176.740571 65.062219 \r\nL 176.825878 69.036239 \r\nL 176.862439 74.437761 \r\nL 176.935559 68.594681 \r\nL 177.060473 60.26557 \r\nL 177.09094 61.687023 \r\nL 177.20062 66.937327 \r\nL 177.170154 60.332106 \r\nL 177.206714 65.370704 \r\nL 177.212807 64.663002 \r\nL 177.249367 71.510172 \r\nL 177.252414 70.748032 \r\nL 177.307254 78.284758 \r\nL 177.365141 73.760303 \r\nL 177.447402 68.897118 \r\nL 177.432168 73.832888 \r\nL 177.477869 71.153297 \r\nL 177.480915 71.885194 \r\nL 177.560129 65.933237 \r\nL 177.566222 66.423185 \r\nL 177.572316 65.158999 \r\nL 177.645436 72.695725 \r\nL 177.657623 72.514263 \r\nL 177.791677 82.754775 \r\nL 177.80691 79.954209 \r\nL 177.82519 78.333148 \r\nL 177.876984 84.720614 \r\nL 177.880031 83.468526 \r\nL 177.989711 88.62205 \r\nL 177.931824 79.083191 \r\nL 177.995805 86.904208 \r\nL 177.998851 87.351815 \r\nL 178.047598 78.89568 \r\nL 178.050645 79.766699 \r\nL 178.193839 59.001384 \r\nL 178.218213 61.953168 \r\nL 178.227353 63.543986 \r\nL 178.279146 54.083761 \r\nL 178.3218 60.229278 \r\nL 178.34008 57.688808 \r\nL 178.410154 63.416962 \r\nL 178.428434 61.517659 \r\nL 178.565534 73.058649 \r\nL 178.608188 69.084629 \r\nL 178.641701 75.732191 \r\nL 178.678262 71.794463 \r\nL 178.690448 74.716003 \r\nL 178.730055 66.259869 \r\nL 178.851923 59.576014 \r\nL 178.967697 66.229625 \r\nL 178.897623 57.876319 \r\nL 178.976837 66.15704 \r\nL 178.99207 64.638807 \r\nL 179.01035 70.51818 \r\nL 179.07433 82.192242 \r\nL 179.141357 80.111477 \r\nL 179.232758 89.759212 \r\nL 179.302832 88.162346 \r\nL 179.330252 83.619744 \r\nL 179.397279 91.77949 \r\nL 179.409466 89.632189 \r\nL 179.491726 90.364086 \r\nL 179.424699 86.12997 \r\nL 179.510006 88.440588 \r\nL 179.647107 80.165915 \r\nL 179.668434 81.708343 \r\nL 179.674527 78.266612 \r\nL 179.720227 71.498075 \r\nL 179.787254 76.905646 \r\nL 179.793348 77.226229 \r\nL 179.799441 76.687891 \r\nL 179.802488 77.214132 \r\nL 179.826861 74.020398 \r\nL 179.875608 82.869701 \r\nL 179.903028 79.343287 \r\nL 179.906075 79.361433 \r\nL 179.909122 78.683975 \r\nL 179.930448 86.819526 \r\nL 179.982242 85.990849 \r\nL 180.024896 89.323703 \r\nL 180.082783 81.829318 \r\nL 180.098016 80.734496 \r\nL 180.128483 86.32353 \r\nL 180.131529 87.720788 \r\nL 180.216837 76.210041 \r\nL 180.329564 66.92523 \r\nL 180.335657 67.487762 \r\nL 180.356984 69.731844 \r\nL 180.411824 61.360392 \r\nL 180.466665 53.472839 \r\nL 180.417918 62.213264 \r\nL 180.518458 61.003516 \r\nL 180.548925 68.322488 \r\nL 180.640326 63.973446 \r\nL 180.661652 58.100122 \r\nL 180.728679 67.530103 \r\nL 180.737819 66.20543 \r\nL 180.746959 68.927362 \r\nL 180.823127 58.771532 \r\nL 180.948041 45.379628 \r\nL 180.957181 47.647905 \r\nL 180.972414 49.281064 \r\nL 181.030301 31.606654 \r\nL 181.036394 33.076497 \r\nL 181.076001 26.822103 \r\nL 181.118655 36.965835 \r\nL 181.334969 54.942682 \r\nL 181.347156 52.777234 \r\nL 181.371529 49.414136 \r\nL 181.441603 54.646294 \r\nL 181.548237 67.554298 \r\nL 181.569564 66.405038 \r\nL 181.584797 63.416962 \r\nL 181.657918 74.758344 \r\nL 181.685338 80.885715 \r\nL 181.740178 66.592549 \r\nL 181.813299 48.379802 \r\nL 181.865092 52.081629 \r\nL 181.892512 56.303647 \r\nL 181.959539 46.250646 \r\nL 181.965633 48.19834 \r\nL 181.980866 43.970273 \r\nL 182.057033 58.154561 \r\nL 182.06008 57.598077 \r\nL 182.136247 64.560174 \r\nL 182.090547 56.497207 \r\nL 182.166714 57.005301 \r\nL 182.175854 54.51927 \r\nL 182.212414 59.8845 \r\nL 182.288581 71.485978 \r\nL 182.343421 65.624751 \r\nL 182.370842 59.073969 \r\nL 182.443962 67.342593 \r\nL 182.480522 73.633279 \r\nL 182.547549 64.856562 \r\nL 182.578016 66.078407 \r\nL 182.63895 60.918834 \r\nL 182.687697 61.729365 \r\nL 182.760817 50.932369 \r\nL 182.763864 52.136068 \r\nL 182.846124 40.976148 \r\nL 182.849171 41.665704 \r\nL 182.916198 35.532284 \r\nL 182.937525 36.766227 \r\nL 183.220866 63.882715 \r\nL 183.248286 59.902646 \r\nL 183.36406 49.450428 \r\nL 183.306173 63.13872 \r\nL 183.379294 52.692551 \r\nL 183.504208 63.495596 \r\nL 183.568188 67.699468 \r\nL 183.607795 61.777755 \r\nL 183.610842 60.876493 \r\nL 183.668729 72.508214 \r\nL 183.693102 68.848728 \r\nL 183.802783 79.385628 \r\nL 183.811923 75.798727 \r\nL 183.814969 75.006342 \r\nL 183.863716 91.223007 \r\nL 183.866763 91.120178 \r\nL 183.87895 94.017523 \r\nL 183.91551 95.729316 \r\nL 183.949023 91.102032 \r\nL 183.985584 93.182797 \r\nL 184.113544 79.500554 \r\nL 184.064797 93.914695 \r\nL 184.131824 80.571181 \r\nL 184.134871 80.825228 \r\nL 184.168385 75.272487 \r\nL 184.171431 75.363218 \r\nL 184.174478 74.691808 \r\nL 184.220178 87.775226 \r\nL 184.323765 101.687322 \r\nL 184.348139 98.929098 \r\nL 184.369466 94.144547 \r\nL 184.424306 107.403378 \r\nL 184.445633 104.052378 \r\nL 184.448679 104.512082 \r\nL 184.479146 93.225139 \r\nL 184.482193 93.588063 \r\nL 184.537033 70.85086 \r\nL 184.54008 71.032322 \r\nL 184.643667 60.519617 \r\nL 184.661947 62.055996 \r\nL 184.805141 74.957953 \r\nL 184.689367 59.231236 \r\nL 184.817328 70.935542 \r\nL 184.820375 70.560521 \r\nL 184.838655 79.772747 \r\nL 184.844748 79.373531 \r\nL 184.957475 83.281015 \r\nL 184.884355 77.17179 \r\nL 184.960522 82.954383 \r\nL 185.054969 90.82379 \r\nL 184.972709 81.454296 \r\nL 185.076296 85.367829 \r\nL 185.10981 76.494332 \r\nL 185.185977 82.664044 \r\nL 185.280424 87.878055 \r\nL 185.20121 80.571181 \r\nL 185.301751 87.27923 \r\nL 185.359638 80.964349 \r\nL 185.399244 88.62205 \r\nL 185.402291 87.103817 \r\nL 185.466271 83.891937 \r\nL 185.518065 91.452859 \r\nL 185.618606 76.609258 \r\nL 185.655166 81.236542 \r\nL 185.661259 81.907951 \r\nL 185.685633 74.649467 \r\nL 185.694773 75.078927 \r\nL 185.804453 58.940897 \r\nL 185.82578 60.156693 \r\nL 185.847107 61.372489 \r\nL 185.895854 48.446338 \r\nL 185.8989 48.930237 \r\nL 185.920227 50.914223 \r\nL 185.984208 44.339246 \r\nL 185.990301 45.591334 \r\nL 186.054281 38.417532 \r\nL 186.014674 47.242639 \r\nL 186.106075 42.554868 \r\nL 186.170055 33.711615 \r\nL 186.224896 38.804651 \r\nL 186.294969 44.139637 \r\nL 186.273643 37.746122 \r\nL 186.337623 40.649516 \r\nL 186.34067 39.070796 \r\nL 186.42293 50.206521 \r\nL 186.425977 49.837548 \r\nL 186.556984 85.948508 \r\nL 186.581357 83.982668 \r\nL 186.630104 87.109865 \r\nL 186.663618 81.653905 \r\nL 186.672758 82.131755 \r\nL 186.910399 37.032371 \r\nL 186.931726 40.976148 \r\nL 187.041407 53.974884 \r\nL 187.053593 48.748775 \r\nL 187.059687 46.462352 \r\nL 187.12976 55.777407 \r\nL 187.154134 53.097817 \r\nL 187.218114 64.439199 \r\nL 187.272955 58.329974 \r\nL 187.282095 56.085893 \r\nL 187.324748 60.967224 \r\nL 187.358262 60.386545 \r\nL 187.373495 63.193159 \r\nL 187.446615 52.626015 \r\nL 187.455756 53.527277 \r\nL 187.531923 46.909959 \r\nL 187.556296 55.704823 \r\nL 187.559343 55.595945 \r\nL 187.656837 64.366614 \r\nL 187.565436 54.791463 \r\nL 187.687303 60.156693 \r\nL 187.71777 54.579757 \r\nL 187.775657 62.110435 \r\nL 187.800031 57.785588 \r\nL 187.934085 72.913479 \r\nL 187.973692 66.229625 \r\nL 188.058999 67.439372 \r\nL 188.177819 77.601251 \r\nL 188.083372 67.185325 \r\nL 188.180866 77.280668 \r\nL 188.183913 77.480276 \r\nL 188.199146 72.852992 \r\nL 188.238753 63.610522 \r\nL 188.30578 74.074837 \r\nL 188.311873 74.909563 \r\nL 188.317967 70.173402 \r\nL 188.34234 71.455734 \r\nL 188.464208 64.469443 \r\nL 188.394134 75.484193 \r\nL 188.467254 65.648946 \r\nL 188.598262 74.607126 \r\nL 188.488581 60.501471 \r\nL 188.607402 72.14529 \r\nL 188.616542 70.070573 \r\nL 188.662242 76.93589 \r\nL 188.704896 75.810825 \r\nL 188.951677 116.307119 \r\nL 188.753643 69.090678 \r\nL 188.960817 112.448025 \r\nL 188.96691 111.165693 \r\nL 188.997377 120.801331 \r\nL 189.052217 116.180096 \r\nL 189.073544 121.823567 \r\nL 189.149711 110.433795 \r\nL 189.152758 110.645501 \r\nL 189.183225 106.43558 \r\nL 189.311186 84.557298 \r\nL 189.332512 84.593591 \r\nL 189.338606 84.641981 \r\nL 189.369072 76.978231 \r\nL 189.493986 56.454866 \r\nL 189.506173 59.811915 \r\nL 189.51836 61.662829 \r\nL 189.58234 50.515006 \r\nL 189.597574 48.065268 \r\nL 189.637181 53.890201 \r\nL 189.673741 52.480846 \r\nL 189.798655 61.995509 \r\nL 189.701161 49.716573 \r\nL 189.801701 61.197076 \r\nL 189.847402 49.87384 \r\nL 189.929662 51.863874 \r\nL 190.045436 58.487242 \r\nL 190.021063 51.283196 \r\nL 190.048483 58.11222 \r\nL 190.11551 46.347426 \r\nL 190.066763 59.721184 \r\nL 190.19777 48.57941 \r\nL 190.307451 56.908521 \r\nL 190.20691 47.442248 \r\nL 190.319638 52.541333 \r\nL 190.411038 39.929716 \r\nL 190.450645 42.700038 \r\nL 190.462832 40.347079 \r\nL 190.517672 45.839332 \r\nL 190.535952 45.186069 \r\nL 190.718753 67.409129 \r\nL 190.7218 67.330495 \r\nL 190.746173 64.300078 \r\nL 190.797967 72.102949 \r\nL 190.828434 68.12288 \r\nL 190.843667 72.556604 \r\nL 190.907647 62.818137 \r\nL 191.078262 35.247994 \r\nL 191.111775 39.542597 \r\nL 191.148335 29.308134 \r\nL 191.178802 32.586549 \r\nL 191.184896 30.644905 \r\nL 191.233643 44.309002 \r\nL 191.245829 41.085025 \r\nL 191.37379 57.289592 \r\nL 191.303716 36.31862 \r\nL 191.376837 55.8137 \r\nL 191.453004 68.715656 \r\nL 191.413397 53.986981 \r\nL 191.510891 60.041767 \r\nL 191.513937 57.555736 \r\nL 191.611431 66.332454 \r\nL 191.614478 65.286022 \r\nL 191.617525 66.265917 \r\nL 191.657131 54.301516 \r\nL 191.705878 59.315919 \r\nL 191.757672 48.276973 \r\nL 191.815559 58.73524 \r\nL 191.821652 59.824012 \r\nL 191.876493 53.327669 \r\nL 191.910006 55.493117 \r\nL 191.964846 48.34351 \r\nL 192.01664 56.013308 \r\nL 192.0989 60.719226 \r\nL 192.126321 55.759261 \r\nL 192.162881 50.097643 \r\nL 192.214674 56.612133 \r\nL 192.229908 56.509305 \r\nL 192.290842 66.991766 \r\nL 192.342635 58.190853 \r\nL 192.345682 58.06383 \r\nL 192.354822 61.826144 \r\nL 192.467549 70.17945 \r\nL 192.427942 60.586153 \r\nL 192.479736 67.493811 \r\nL 192.592463 57.876319 \r\nL 192.63207 59.043725 \r\nL 192.653397 64.469443 \r\nL 192.708237 55.408434 \r\nL 192.741751 59.672794 \r\nL 192.860571 50.49686 \r\nL 192.872758 51.615876 \r\nL 192.942832 55.317703 \r\nL 192.970252 46.982544 \r\nL 193.046419 40.673711 \r\nL 192.985485 51.029149 \r\nL 193.076886 46.52284 \r\nL 193.207893 70.953689 \r\nL 193.217033 70.512131 \r\nL 193.244453 67.669224 \r\nL 193.277967 79.343287 \r\nL 193.28406 78.32105 \r\nL 193.366321 94.150595 \r\nL 193.427254 83.153991 \r\nL 193.466861 83.214479 \r\nL 193.646615 56.926667 \r\nL 193.652709 60.199034 \r\nL 193.738016 46.843423 \r\nL 193.741063 46.958349 \r\nL 193.838557 27.965314 \r\nL 193.887303 38.127193 \r\nL 193.89035 40.498298 \r\nL 193.963471 32.640988 \r\nL 193.996984 38.405435 \r\nL 194.097525 34.637071 \r\nL 194.067058 41.568924 \r\nL 194.109711 36.36701 \r\nL 194.182832 30.439248 \r\nL 194.155412 39.681718 \r\nL 194.228532 32.326454 \r\nL 194.447893 66.332454 \r\nL 194.240719 32.193382 \r\nL 194.45094 64.390809 \r\nL 194.511873 55.801602 \r\nL 194.46922 65.594508 \r\nL 194.56976 57.924709 \r\nL 194.615461 63.568181 \r\nL 194.673348 56.630279 \r\nL 194.676394 58.281585 \r\nL 194.709908 48.597556 \r\nL 194.792168 54.216833 \r\nL 194.868335 61.493464 \r\nL 194.904896 56.382281 \r\nL 194.917082 54.198687 \r\nL 194.996296 65.219486 \r\nL 195.014576 69.616918 \r\nL 195.07551 54.543465 \r\nL 195.078557 55.027364 \r\nL 195.151677 42.482283 \r\nL 195.206517 50.460567 \r\nL 195.212611 52.898209 \r\nL 195.267451 45.70626 \r\nL 195.294871 46.891813 \r\nL 195.307058 42.917792 \r\nL 195.392365 53.406302 \r\nL 195.416738 57.561785 \r\nL 195.492905 48.440289 \r\nL 195.623913 34.872972 \r\nL 195.6361 38.175583 \r\nL 195.651333 37.492075 \r\nL 195.952955 96.322092 \r\nL 196.071775 66.755865 \r\nL 196.083962 67.49986 \r\nL 196.193643 55.372142 \r\nL 196.31551 70.500033 \r\nL 196.318557 69.514089 \r\nL 196.373397 66.471574 \r\nL 196.34293 72.810651 \r\nL 196.42519 70.112914 \r\nL 196.537918 82.815262 \r\nL 196.547058 81.182103 \r\nL 196.656738 62.606432 \r\nL 196.559244 82.228535 \r\nL 196.681112 65.473533 \r\nL 196.687205 65.67919 \r\nL 196.702439 60.398642 \r\nL 196.851726 41.919751 \r\nL 196.93094 54.985023 \r\nL 196.973593 47.908 \r\nL 196.979687 44.151735 \r\nL 197.019294 55.124144 \r\nL 197.074134 53.539375 \r\nL 197.192955 63.622619 \r\nL 197.128974 51.863874 \r\nL 197.202095 62.261653 \r\nL 197.223421 60.205083 \r\nL 197.247795 67.620835 \r\nL 197.253888 66.44738 \r\nL 197.342242 84.678273 \r\nL 197.384896 81.321224 \r\nL 197.497623 62.352385 \r\nL 197.515903 65.999773 \r\nL 197.52809 66.39899 \r\nL 197.534183 63.610522 \r\nL 197.53723 63.640766 \r\nL 197.640817 52.396163 \r\nL 197.659097 57.555736 \r\nL 197.66519 55.601994 \r\nL 197.799244 67.439372 \r\nL 197.899785 79.319092 \r\nL 197.924158 76.421747 \r\nL 197.927205 74.516395 \r\nL 198.009466 89.493068 \r\nL 198.015559 88.458734 \r\nL 198.088679 100.483623 \r\nL 198.140473 98.451247 \r\nL 198.146566 96.303946 \r\nL 198.222733 110.167651 \r\nL 198.231873 109.508339 \r\nL 198.24406 110.778573 \r\nL 198.27148 106.665432 \r\nL 198.338507 109.671655 \r\nL 198.524355 96.231361 \r\nL 198.417721 111.159644 \r\nL 198.533495 98.463345 \r\nL 198.536542 100.429184 \r\nL 198.618802 89.753163 \r\nL 198.630989 89.995113 \r\nL 198.722389 74.558736 \r\nL 198.78637 79.827186 \r\nL 198.789416 80.867569 \r\nL 198.856443 67.536152 \r\nL 198.862537 68.419268 \r\nL 198.871677 68.860826 \r\nL 198.883864 62.352385 \r\nL 198.935657 63.38067 \r\nL 199.057525 54.077712 \r\nL 199.005731 65.842506 \r\nL 199.060571 56.938765 \r\nL 199.084945 55.831846 \r\nL 199.115412 67.584542 \r\nL 199.188532 73.500207 \r\nL 199.136738 64.602515 \r\nL 199.234232 70.869006 \r\nL 199.39266 86.571528 \r\nL 199.246419 69.907257 \r\nL 199.4018 83.196332 \r\nL 199.48406 71.098858 \r\nL 199.532807 75.357169 \r\nL 199.910596 50.756956 \r\nL 199.548041 77.431886 \r\nL 199.928876 54.845902 \r\nL 200.05379 66.25382 \r\nL 199.956296 54.362003 \r\nL 200.056837 65.382802 \r\nL 200.133004 60.93698 \r\nL 200.163471 66.913132 \r\nL 200.166517 65.473533 \r\nL 200.196984 67.959564 \r\nL 200.181751 62.521749 \r\nL 200.276198 65.177145 \r\nL 200.358458 53.823665 \r\nL 200.388925 62.969356 \r\nL 200.391972 64.082323 \r\nL 200.474232 54.156346 \r\nL 200.477279 54.071664 \r\nL 200.504699 55.880236 \r\nL 200.611333 57.827929 \r\nL 200.556493 49.976669 \r\nL 200.620473 57.809783 \r\nL 200.711873 52.117921 \r\nL 200.657033 60.646641 \r\nL 200.7332 56.303647 \r\nL 200.827647 61.36644 \r\nL 200.797181 53.853909 \r\nL 200.852021 59.001384 \r\nL 200.879441 57.029496 \r\nL 200.940375 65.999773 \r\nL 200.946468 66.804255 \r\nL 200.967795 61.46322 \r\nL 200.979982 61.614439 \r\nL 200.983028 59.569966 \r\nL 201.083569 66.338502 \r\nL 201.132316 63.707302 \r\nL 201.159736 70.088719 \r\nL 201.190203 66.616744 \r\nL 201.196296 66.126796 \r\nL 201.199343 67.118789 \r\nL 201.309023 70.118963 \r\nL 201.24809 63.126623 \r\nL 201.31207 67.868833 \r\nL 201.315117 67.893028 \r\nL 201.324257 64.856562 \r\nL 201.391284 78.569049 \r\nL 201.397377 77.831103 \r\nL 201.400424 79.893722 \r\nL 201.494871 70.354864 \r\nL 201.586271 64.511784 \r\nL 201.564945 71.957779 \r\nL 201.610645 68.534194 \r\nL 201.613692 68.316439 \r\nL 201.628925 74.280494 \r\nL 201.729466 73.778449 \r\nL 201.756886 81.96239 \r\nL 201.762979 78.296855 \r\nL 201.830006 86.148116 \r\nL 201.869613 78.89568 \r\nL 202.192561 42.149603 \r\nL 201.89094 85.857777 \r\nL 202.262635 48.748775 \r\nL 202.314429 56.81779 \r\nL 202.378409 52.087678 \r\nL 202.652611 73.028405 \r\nL 202.421063 51.083587 \r\nL 202.734871 68.21966 \r\nL 202.871972 53.745032 \r\nL 202.780571 71.691635 \r\nL 202.884158 56.255258 \r\nL 202.999932 61.820096 \r\nL 202.932905 52.257042 \r\nL 203.002979 61.275709 \r\nL 203.027353 58.747337 \r\nL 203.073053 69.139068 \r\nL 203.088286 66.985717 \r\nL 203.091333 67.02201 \r\nL 203.20406 73.578841 \r\nL 203.210154 73.016308 \r\nL 203.414281 51.803387 \r\nL 203.237574 73.076795 \r\nL 203.438655 54.319662 \r\nL 203.490448 57.791637 \r\nL 203.453888 50.000863 \r\nL 203.536149 53.206694 \r\nL 203.539195 52.6986 \r\nL 203.590989 62.340287 \r\nL 203.639736 62.836284 \r\nL 203.645829 59.533673 \r\nL 203.688483 57.138373 \r\nL 203.71895 63.646814 \r\nL 203.749416 60.307911 \r\nL 203.758557 63.640766 \r\nL 203.84691 56.001211 \r\nL 203.853004 56.624231 \r\nL 203.886517 50.883979 \r\nL 203.950498 59.703038 \r\nL 204.075412 73.457866 \r\nL 204.087598 72.653384 \r\nL 204.151579 76.095115 \r\nL 204.108925 69.858867 \r\nL 204.203372 73.512304 \r\nL 204.306959 67.699468 \r\nL 204.322193 69.495943 \r\nL 204.34352 72.344898 \r\nL 204.410547 63.634717 \r\nL 204.44406 55.789505 \r\nL 204.544601 57.719052 \r\nL 204.550694 58.069879 \r\nL 204.568974 54.132151 \r\nL 204.596394 54.416442 \r\nL 204.770055 38.719969 \r\nL 204.794429 41.399559 \r\nL 204.931529 55.481019 \r\nL 204.937623 55.130193 \r\nL 204.983323 49.480672 \r\nL 205.047303 55.136241 \r\nL 205.05035 53.636154 \r\nL 205.08691 56.134283 \r\nL 205.138704 47.889854 \r\nL 205.141751 48.089463 \r\nL 205.239244 41.260438 \r\nL 205.178311 51.398122 \r\nL 205.263618 43.994468 \r\nL 205.275805 47.14586 \r\nL 205.309318 41.369316 \r\nL 205.376345 46.190159 \r\nL 205.379392 44.351343 \r\nL 205.449466 58.118269 \r\nL 205.470792 55.989113 \r\nL 205.501259 64.796074 \r\nL 205.613986 73.524402 \r\nL 205.531726 64.735587 \r\nL 205.62008 71.788414 \r\nL 205.708434 72.102949 \r\nL 205.751087 62.418921 \r\nL 205.839441 48.863701 \r\nL 205.769367 62.927015 \r\nL 205.921701 55.366093 \r\nL 205.952168 57.773491 \r\nL 206.013102 50.273057 \r\nL 206.025289 52.039288 \r\nL 206.31777 73.699815 \r\nL 206.046615 51.634022 \r\nL 206.329957 72.248118 \r\nL 206.521898 50.944466 \r\nL 206.384797 72.973967 \r\nL 206.537131 53.158304 \r\nL 206.634625 66.834499 \r\nL 206.662045 62.884673 \r\nL 206.680326 58.323926 \r\nL 206.783913 60.072011 \r\nL 206.826566 61.318051 \r\nL 206.857033 54.452734 \r\nL 206.9332 47.369663 \r\nL 206.96062 55.66853 \r\nL 206.963667 54.017225 \r\nL 207.082488 64.294029 \r\nL 207.088581 63.38067 \r\nL 207.103814 62.195117 \r\nL 207.170842 68.35878 \r\nL 207.179982 67.100643 \r\nL 207.198262 70.167353 \r\nL 207.210448 69.22375 \r\nL 207.341456 84.611737 \r\nL 207.344502 84.26091 \r\nL 207.42067 92.4509 \r\nL 207.374969 83.849596 \r\nL 207.45723 84.902076 \r\nL 207.472463 87.533277 \r\nL 207.53035 79.173922 \r\nL 207.633937 69.477797 \r\nL 207.670498 71.546465 \r\nL 207.679638 73.094942 \r\nL 207.725338 63.695204 \r\nL 207.764945 64.360565 \r\nL 207.798458 59.878451 \r\nL 207.865485 67.49986 \r\nL 208.093986 80.323182 \r\nL 207.880719 65.951383 \r\nL 208.133593 77.450032 \r\nL 208.243274 70.548423 \r\nL 208.2189 78.381538 \r\nL 208.252414 71.546465 \r\nL 208.301161 73.796595 \r\nL 208.279834 68.231757 \r\nL 208.352955 69.459651 \r\nL 208.386468 68.014002 \r\nL 208.444355 71.994071 \r\nL 208.462635 69.55643 \r\nL 208.465682 70.46979 \r\nL 208.526615 62.878625 \r\nL 208.554036 65.29812 \r\nL 208.590596 65.352558 \r\nL 208.675903 57.180714 \r\nL 208.745977 61.596292 \r\nL 208.727697 56.067747 \r\nL 208.785584 57.235153 \r\nL 208.931824 39.300648 \r\nL 208.947058 40.697906 \r\nL 208.959244 43.153693 \r\nL 208.968385 46.674058 \r\nL 209.047598 34.346732 \r\nL 209.056738 35.925452 \r\nL 209.084158 33.282154 \r\nL 209.120719 44.865486 \r\nL 209.160326 36.693642 \r\nL 209.227353 44.442074 \r\nL 209.181652 36.578716 \r\nL 209.273053 37.975974 \r\nL 209.291333 36.276279 \r\nL 209.3218 42.941987 \r\nL 209.379687 38.913528 \r\nL 209.388827 40.776539 \r\nL 209.425387 24.336072 \r\nL 209.455854 29.241598 \r\nL 209.568581 23.168666 \r\nL 209.574674 24.686899 \r\nL 209.599048 27.475367 \r\nL 209.638655 18.384115 \r\nL 209.641701 17.083636 \r\nL 209.714822 32.882938 \r\nL 209.720915 32.846645 \r\nL 209.931136 53.926494 \r\nL 209.739195 32.054261 \r\nL 209.943323 52.976842 \r\nL 209.970743 50.133936 \r\nL 209.952463 54.489026 \r\nL 209.97379 50.502909 \r\nL 210.086517 38.417532 \r\nL 210.098704 40.413615 \r\nL 210.101751 40.226104 \r\nL 210.138311 44.635634 \r\nL 210.165731 46.752692 \r\nL 210.226665 41.87741 \r\nL 210.251038 45.37358 \r\nL 210.257131 43.879542 \r\nL 210.266271 46.413962 \r\nL 210.360719 66.574403 \r\nL 210.406419 64.638807 \r\nL 210.470399 56.606084 \r\nL 210.427746 65.322314 \r\nL 210.5161 64.402906 \r\nL 210.519146 65.812262 \r\nL 210.59836 54.458783 \r\nL 210.6075 55.529409 \r\nL 210.641014 61.057955 \r\nL 210.738507 63.731497 \r\nL 210.665387 56.81779 \r\nL 210.753741 62.618529 \r\nL 210.823814 57.174666 \r\nL 210.775068 65.400948 \r\nL 210.848188 63.102428 \r\nL 210.887795 70.675447 \r\nL 210.948729 60.785762 \r\nL 210.967009 58.420705 \r\nL 210.991382 61.184978 \r\nL 211.003569 59.26148 \r\nL 211.122389 71.637196 \r\nL 211.192463 60.229278 \r\nL 211.253397 66.30221 \r\nL 211.27777 69.677405 \r\nL 211.323471 60.803908 \r\nL 211.411824 42.681892 \r\nL 211.466665 47.103518 \r\nL 211.506271 50.502909 \r\nL 211.542832 43.813005 \r\nL 211.573299 45.101386 \r\nL 211.582439 43.413789 \r\nL 211.622045 52.855867 \r\nL 211.634232 52.632064 \r\nL 211.716493 70.814568 \r\nL 211.762193 66.749816 \r\nL 211.868827 75.393462 \r\nL 211.77438 64.009739 \r\nL 211.908434 68.921313 \r\nL 212.002881 62.243507 \r\nL 212.033348 64.082323 \r\nL 212.054674 68.69751 \r\nL 212.100375 60.682933 \r\nL 212.143028 64.886805 \r\nL 212.164355 63.737545 \r\nL 212.222242 70.560521 \r\nL 212.225289 70.542375 \r\nL 212.307549 76.554819 \r\nL 212.249662 70.203645 \r\nL 212.338016 71.213784 \r\nL 212.353249 69.840721 \r\nL 212.39895 81.303078 \r\nL 212.42637 76.827012 \r\nL 212.539097 84.545201 \r\nL 212.557377 82.73058 \r\nL 212.627451 72.447727 \r\nL 212.563471 83.244722 \r\nL 212.685338 75.145463 \r\nL 212.697525 71.752122 \r\nL 212.779785 77.195985 \r\nL 212.904699 89.686627 \r\nL 212.791972 76.845159 \r\nL 212.910792 89.456775 \r\nL 212.913839 87.992981 \r\nL 212.977819 103.054336 \r\nL 212.993053 101.98371 \r\nL 213.002193 105.116956 \r\nL 213.090547 94.459081 \r\nL 213.093593 95.021613 \r\nL 213.102733 95.910778 \r\nL 213.121014 92.112171 \r\nL 213.264208 67.064351 \r\nL 213.267254 67.772053 \r\nL 213.370842 58.209 \r\nL 213.401308 61.172881 \r\nL 213.410448 60.404691 \r\nL 213.547549 76.615307 \r\nL 213.550596 76.566917 \r\nL 213.559736 77.619397 \r\nL 213.596296 81.115567 \r\nL 213.623716 75.816873 \r\nL 213.672463 78.442025 \r\nL 213.73949 74.008301 \r\nL 213.69379 79.524749 \r\nL 213.79433 74.625272 \r\nL 213.797377 76.488283 \r\nL 213.867451 67.481714 \r\nL 213.894871 70.699642 \r\nL 213.900964 69.247945 \r\nL 213.931431 74.002252 \r\nL 214.004552 71.026274 \r\nL 214.086812 61.596292 \r\nL 214.022832 73.221965 \r\nL 214.117279 69.768136 \r\nL 214.123372 72.550555 \r\nL 214.193446 59.600209 \r\nL 214.214773 63.156867 \r\nL 214.38234 88.077663 \r\nL 214.226959 62.75765 \r\nL 214.4189 86.238847 \r\nL 214.428041 85.392024 \r\nL 214.467647 94.120352 \r\nL 214.473741 93.436844 \r\nL 214.525534 103.743892 \r\nL 214.583421 94.011474 \r\nL 214.732709 80.522791 \r\nL 214.738802 80.885715 \r\nL 214.741849 82.343461 \r\nL 214.821063 67.590591 \r\nL 214.824109 68.177318 \r\nL 214.885043 58.78363 \r\nL 214.891136 61.578146 \r\nL 215.022144 48.222535 \r\nL 215.076984 36.869055 \r\nL 215.037377 49.244771 \r\nL 215.147058 44.962265 \r\nL 215.153151 46.976495 \r\nL 215.214085 35.393163 \r\nL 215.238458 37.546514 \r\nL 215.314625 27.541903 \r\nL 215.354232 32.798255 \r\nL 215.390792 36.65735 \r\nL 215.448679 26.489422 \r\nL 215.457819 25.170798 \r\nL 215.470006 29.671058 \r\nL 215.930055 103.048288 \r\nL 215.479146 29.489596 \r\nL 215.933102 101.336495 \r\nL 215.957475 97.501596 \r\nL 216.039736 102.836582 \r\nL 216.042783 103.683405 \r\nL 216.064109 95.481317 \r\nL 216.125043 95.862388 \r\nL 216.225584 83.958473 \r\nL 216.149416 98.348419 \r\nL 216.259097 86.498943 \r\nL 216.26519 84.799248 \r\nL 216.329171 90.212867 \r\nL 216.350498 89.795505 \r\nL 216.368778 95.190978 \r\nL 216.420571 88.247028 \r\nL 216.469318 92.335974 \r\nL 216.515018 90.382232 \r\nL 216.551579 95.100247 \r\nL 216.554625 94.713128 \r\nL 216.572905 99.06217 \r\nL 216.606419 92.777532 \r\nL 216.664306 94.096157 \r\nL 216.828827 104.590715 \r\nL 216.859294 99.999724 \r\nL 216.874527 95.184929 \r\nL 216.908041 101.778053 \r\nL 216.978114 98.185103 \r\nL 216.999441 100.290063 \r\nL 217.054281 94.07801 \r\nL 217.069515 94.198985 \r\nL 217.218802 77.740372 \r\nL 217.255362 79.936063 \r\nL 217.276689 74.552687 \r\nL 217.298016 74.697857 \r\nL 217.334576 72.072705 \r\nL 217.346763 76.010433 \r\nL 217.40465 73.542548 \r\nL 217.529564 86.535235 \r\nL 217.593544 78.671877 \r\nL 217.651431 79.657821 \r\nL 217.660571 82.186193 \r\nL 217.730645 73.518353 \r\nL 217.742832 74.734149 \r\nL 217.870792 60.74342 \r\nL 217.876886 61.039809 \r\nL 217.968286 54.446685 \r\nL 218.041407 56.237111 \r\nL 218.196787 76.240285 \r\nL 218.202881 75.084976 \r\nL 218.312561 79.288848 \r\nL 218.263814 72.931626 \r\nL 218.324748 78.41783 \r\nL 218.339982 78.889632 \r\nL 218.364355 73.578841 \r\nL 218.367402 71.939633 \r\nL 218.397869 77.540763 \r\nL 218.470989 74.661564 \r\nL 218.501456 78.599292 \r\nL 218.605043 83.764914 \r\nL 218.614183 81.974488 \r\nL 218.650743 77.075011 \r\nL 218.723864 80.250598 \r\nL 218.763471 85.325488 \r\nL 218.815264 78.327099 \r\nL 218.833544 79.651773 \r\nL 218.860964 77.020572 \r\nL 218.921898 82.718482 \r\nL 218.937131 80.625619 \r\nL 218.964552 86.390066 \r\nL 219.037672 79.403774 \r\nL 219.043765 81.200249 \r\nL 219.068139 78.750511 \r\nL 219.138213 87.99903 \r\nL 219.235706 96.969307 \r\nL 219.159539 87.164304 \r\nL 219.272267 94.120352 \r\nL 219.512955 70.669398 \r\nL 219.308827 96.370482 \r\nL 219.543421 72.986064 \r\nL 219.586075 76.300772 \r\nL 219.643962 71.189589 \r\nL 219.650055 71.613001 \r\nL 219.659195 74.29864 \r\nL 219.714036 67.439372 \r\nL 219.717082 66.840547 \r\nL 219.805436 70.80247 \r\nL 219.95777 83.341502 \r\nL 219.969957 83.202381 \r\nL 220.305092 50.006912 \r\nL 219.98519 85.17427 \r\nL 220.332512 53.521228 \r\nL 220.384306 55.341898 \r\nL 220.414773 49.68028 \r\nL 220.433053 50.490811 \r\nL 220.457426 47.363614 \r\nL 220.487893 51.700559 \r\nL 220.588434 58.069879 \r\nL 220.524453 51.325537 \r\nL 220.612807 57.96705 \r\nL 220.640227 53.599862 \r\nL 220.713348 59.654648 \r\nL 220.716394 59.672794 \r\nL 220.832168 70.258084 \r\nL 220.859588 69.423358 \r\nL 220.862635 68.280147 \r\nL 220.944896 76.240285 \r\nL 220.957082 73.330842 \r\nL 221.085043 79.561042 \r\nL 221.039343 73.203819 \r\nL 221.094183 78.018614 \r\nL 221.155117 75.59307 \r\nL 221.200817 79.954209 \r\nL 221.313544 72.871138 \r\nL 221.222144 82.319266 \r\nL 221.325731 76.917743 \r\nL 221.423225 86.450553 \r\nL 221.453692 84.45447 \r\nL 221.456738 84.055253 \r\nL 221.484158 89.111997 \r\nL 221.542045 85.615827 \r\nL 221.648679 97.489498 \r\nL 221.663913 94.084059 \r\nL 221.73094 84.956515 \r\nL 221.697426 94.307862 \r\nL 221.79492 89.402337 \r\nL 221.834527 94.053816 \r\nL 221.889367 85.265001 \r\nL 221.898507 85.924313 \r\nL 221.950301 82.803165 \r\nL 221.980768 90.097941 \r\nL 222.032561 95.795852 \r\nL 222.038655 97.846374 \r\nL 222.117869 90.67862 \r\nL 222.133102 92.753337 \r\nL 222.148335 89.753163 \r\nL 222.184896 96.128532 \r\nL 222.251923 90.013259 \r\nL 222.254969 91.719003 \r\nL 222.343323 85.131928 \r\nL 222.35551 86.916306 \r\nL 222.486517 69.89516 \r\nL 222.37379 87.061475 \r\nL 222.492611 70.233889 \r\nL 222.574871 76.197944 \r\nL 222.614478 74.697857 \r\nL 222.617525 74.806734 \r\nL 222.623618 71.413393 \r\nL 222.629711 72.090851 \r\nL 222.638851 69.877013 \r\nL 222.693692 76.258431 \r\nL 222.736345 73.451817 \r\nL 222.858213 85.912215 \r\nL 222.861259 84.605688 \r\nL 222.992267 92.795678 \r\nL 222.99836 90.224965 \r\nL 223.056247 96.99955 \r\nL 223.07148 89.239021 \r\nL 223.083667 89.644286 \r\nL 223.205534 79.028753 \r\nL 223.111087 90.406427 \r\nL 223.217721 80.90991 \r\nL 223.266468 85.45856 \r\nL 223.299982 79.119484 \r\nL 223.339588 84.418177 \r\nL 223.351775 82.821311 \r\nL 223.391382 91.858124 \r\nL 223.424896 89.0999 \r\nL 223.510203 94.822005 \r\nL 223.534576 89.118046 \r\nL 223.561996 91.071788 \r\nL 223.59551 86.299335 \r\nL 223.598557 86.347724 \r\nL 223.683864 71.256126 \r\nL 223.726517 76.173749 \r\nL 223.814871 66.665134 \r\nL 223.936738 71.117005 \r\nL 224.18352 91.712954 \r\nL 224.186566 89.583799 \r\nL 224.235313 96.648724 \r\nL 224.290154 92.910604 \r\nL 224.2932 93.02553 \r\nL 224.31148 89.910431 \r\nL 224.317574 90.720961 \r\nL 224.369367 91.531492 \r\nL 224.442488 82.881798 \r\nL 224.509515 87.70869 \r\nL 224.561308 86.759039 \r\nL 224.564355 86.365871 \r\nL 224.616149 93.352162 \r\nL 224.637475 97.126574 \r\nL 224.680129 88.900292 \r\nL 224.865977 73.935716 \r\nL 224.87207 75.847117 \r\nL 224.90863 77.117352 \r\nL 224.95433 72.223923 \r\nL 224.963471 69.889111 \r\nL 225.009171 75.072879 \r\nL 225.036591 74.92166 \r\nL 225.149318 79.887673 \r\nL 225.158458 78.980363 \r\nL 225.213299 70.663349 \r\nL 225.265092 79.246507 \r\nL 225.3961 94.422788 \r\nL 225.41438 93.872353 \r\nL 225.5332 86.982842 \r\nL 225.49664 93.902597 \r\nL 225.536247 87.890152 \r\nL 225.54234 88.398246 \r\nL 225.575854 79.597334 \r\nL 225.706861 69.193506 \r\nL 225.655068 82.319266 \r\nL 225.719048 71.752122 \r\nL 225.874429 81.157908 \r\nL 225.764748 71.594855 \r\nL 225.920129 76.633453 \r\nL 225.956689 70.288328 \r\nL 226.008483 79.343287 \r\nL 226.02981 81.901903 \r\nL 226.109023 74.044593 \r\nL 226.145584 79.633626 \r\nL 226.19433 70.89925 \r\nL 226.203471 72.012218 \r\nL 226.328385 62.721358 \r\nL 226.334478 63.537937 \r\nL 226.553839 80.371572 \r\nL 226.605633 75.883409 \r\nL 226.608679 74.183714 \r\nL 226.642193 80.934105 \r\nL 226.715313 76.500381 \r\nL 226.821947 74.056691 \r\nL 226.779294 79.899771 \r\nL 226.824994 75.478144 \r\nL 226.828041 76.718135 \r\nL 226.907254 66.574403 \r\nL 226.919441 68.727753 \r\nL 226.956001 62.503603 \r\nL 227.019982 70.627057 \r\nL 227.147942 79.415872 \r\nL 227.026075 69.247945 \r\nL 227.160129 78.351294 \r\nL 227.190596 77.982321 \r\nL 227.202783 82.053121 \r\nL 227.233249 86.535235 \r\nL 227.281996 80.250598 \r\nL 227.312463 82.797116 \r\nL 227.31551 82.373704 \r\nL 227.376443 88.882145 \r\nL 227.40691 95.626487 \r\nL 227.568385 110.778573 \r\nL 227.620178 113.591236 \r\nL 227.687205 106.242021 \r\nL 227.93094 91.150422 \r\nL 227.943127 93.527575 \r\nL 227.97664 87.726837 \r\nL 228.034527 90.182624 \r\nL 228.061947 90.370135 \r\nL 228.162488 80.655863 \r\nL 228.165534 81.478491 \r\nL 228.223421 72.689676 \r\nL 228.269122 80.087282 \r\nL 228.360522 71.540416 \r\nL 228.299588 80.171964 \r\nL 228.387942 76.947987 \r\nL 228.430596 80.589327 \r\nL 228.406222 75.417657 \r\nL 228.497623 77.8432 \r\nL 228.57379 76.397552 \r\nL 228.534183 84.436324 \r\nL 228.607303 77.861346 \r\nL 228.659097 82.53702 \r\nL 228.701751 75.441852 \r\nL 228.738311 72.363044 \r\nL 228.793151 78.587195 \r\nL 228.805338 77.419789 \r\nL 228.820571 75.121268 \r\nL 228.857131 86.51104 \r\nL 228.975952 93.031579 \r\nL 228.884552 85.664217 \r\nL 228.978999 92.505339 \r\nL 228.994232 90.666523 \r\nL 229.015559 95.197027 \r\nL 229.042979 99.6368 \r\nL 229.097819 91.954904 \r\nL 229.119146 95.832144 \r\nL 229.247107 74.800685 \r\nL 229.268434 77.734323 \r\nL 229.283667 80.897812 \r\nL 229.350694 73.530451 \r\nL 229.375068 77.008474 \r\nL 229.472561 73.324794 \r\nL 229.402488 80.2385 \r\nL 229.490842 74.746247 \r\nL 229.521308 78.073052 \r\nL 229.582242 69.919355 \r\nL 229.664502 61.789852 \r\nL 229.606615 70.46979 \r\nL 229.719343 62.630626 \r\nL 229.725436 63.779887 \r\nL 229.774183 70.923445 \r\nL 229.844257 64.735587 \r\nL 229.893004 59.061872 \r\nL 229.862537 66.084455 \r\nL 229.950891 65.080365 \r\nL 229.969171 71.074663 \r\nL 230.066665 67.046205 \r\nL 230.109318 62.267702 \r\nL 230.148925 67.530103 \r\nL 230.170252 67.191374 \r\nL 230.295166 80.371572 \r\nL 230.301259 77.927882 \r\nL 230.307353 80.153818 \r\nL 230.359146 72.520312 \r\nL 230.46578 68.788241 \r\nL 230.43836 74.58898 \r\nL 230.47492 69.072531 \r\nL 230.599834 61.862437 \r\nL 230.514527 69.979842 \r\nL 230.605928 62.479408 \r\nL 230.612021 62.043899 \r\nL 230.788729 86.468699 \r\nL 230.843569 79.052948 \r\nL 230.913643 81.297029 \r\nL 231.166517 57.815832 \r\nL 231.169564 59.134456 \r\nL 231.279244 65.884847 \r\nL 231.218311 57.513395 \r\nL 231.288385 65.134804 \r\nL 231.321898 61.197076 \r\nL 231.379785 73.379232 \r\nL 231.382832 72.199728 \r\nL 231.522979 89.499117 \r\nL 231.391972 72.060608 \r\nL 231.544306 87.914347 \r\nL 231.565633 84.327446 \r\nL 231.644846 93.370308 \r\nL 231.657033 94.936931 \r\nL 231.730154 84.678273 \r\nL 231.745387 89.329752 \r\nL 231.781947 85.45856 \r\nL 231.803274 89.983015 \r\nL 231.858114 88.005078 \r\nL 231.873348 91.906514 \r\nL 231.943421 76.1677 \r\nL 231.949515 76.482234 \r\nL 232.053102 71.358954 \r\nL 232.004355 77.068962 \r\nL 232.074429 73.179624 \r\nL 232.092709 75.133366 \r\nL 232.107942 70.608911 \r\nL 232.123176 72.471922 \r\nL 232.187156 66.193333 \r\nL 232.217623 75.768483 \r\nL 232.22981 74.861173 \r\nL 232.232856 74.092983 \r\nL 232.27551 80.474401 \r\nL 232.315117 80.250598 \r\nL 232.379097 86.063434 \r\nL 232.415657 77.46213 \r\nL 232.418704 78.030711 \r\nL 232.604552 94.567958 \r\nL 232.467451 72.332801 \r\nL 232.619785 90.799595 \r\nL 232.683765 87.460692 \r\nL 232.711186 94.398594 \r\nL 232.793446 102.993849 \r\nL 232.826959 96.134581 \r\nL 233.0189 70.51818 \r\nL 233.073741 79.2828 \r\nL 233.229122 106.169436 \r\nL 233.098114 78.048857 \r\nL 233.241308 104.772178 \r\nL 233.253495 103.126921 \r\nL 233.293102 112.992411 \r\nL 233.338802 107.463866 \r\nL 233.341849 107.566694 \r\nL 233.360129 105.455685 \r\nL 233.52465 81.726489 \r\nL 233.719638 58.057781 \r\nL 233.725731 59.563917 \r\nL 233.777525 76.107213 \r\nL 233.850645 69.447553 \r\nL 234.002979 84.285105 \r\nL 233.871972 67.161131 \r\nL 234.027353 81.514784 \r\nL 234.082193 64.856562 \r\nL 234.161407 68.298293 \r\nL 234.313741 52.928452 \r\nL 234.17664 68.770095 \r\nL 234.350301 56.999252 \r\nL 234.414281 61.263612 \r\nL 234.453888 55.62014 \r\nL 234.459982 57.174666 \r\nL 234.505682 61.499513 \r\nL 234.569662 59.285675 \r\nL 234.581849 56.975057 \r\nL 234.612316 61.348294 \r\nL 234.679343 58.081976 \r\nL 234.758557 69.647161 \r\nL 234.813397 69.332627 \r\nL 234.84691 66.241722 \r\nL 234.907844 76.585063 \r\nL 234.910891 76.107213 \r\nL 234.913937 75.580973 \r\nL 234.962684 83.250771 \r\nL 234.977918 82.567264 \r\nL 235.017525 80.71635 \r\nL 235.099785 86.976793 \r\nL 235.139392 88.616001 \r\nL 235.169859 83.607647 \r\nL 235.185092 84.539152 \r\nL 235.285633 74.885368 \r\nL 235.194232 85.379927 \r\nL 235.313053 76.64555 \r\nL 235.3161 76.609258 \r\nL 235.319146 77.571007 \r\nL 235.32524 77.280668 \r\nL 235.474527 103.169262 \r\nL 235.492807 101.100594 \r\nL 235.535461 96.04385 \r\nL 235.596394 101.923222 \r\nL 235.605534 99.285973 \r\nL 235.614674 103.471699 \r\nL 235.678655 83.01487 \r\nL 235.681701 83.934278 \r\nL 235.748729 75.980189 \r\nL 235.712168 84.025009 \r\nL 235.806615 81.073226 \r\nL 235.852316 89.868089 \r\nL 235.916296 81.303078 \r\nL 236.044257 71.032322 \r\nL 236.05035 71.836804 \r\nL 236.08691 74.534541 \r\nL 236.141751 66.834499 \r\nL 236.306271 83.504818 \r\nL 236.156984 63.108477 \r\nL 236.370252 81.575271 \r\nL 236.428139 84.896028 \r\nL 236.385485 78.351294 \r\nL 236.489072 82.736628 \r\nL 236.6018 73.185673 \r\nL 236.62008 75.145463 \r\nL 236.824208 67.094594 \r\nL 236.650547 76.040677 \r\nL 236.842488 68.927362 \r\nL 237.013102 83.922181 \r\nL 236.854674 67.294203 \r\nL 237.016149 83.444331 \r\nL 237.046615 77.819005 \r\nL 237.101456 85.500901 \r\nL 237.122783 83.752816 \r\nL 237.128876 86.142067 \r\nL 237.195903 77.214132 \r\nL 237.412217 55.977016 \r\nL 237.415264 56.364135 \r\nL 237.445731 48.785067 \r\nL 237.473151 49.686329 \r\nL 237.576738 42.536722 \r\nL 237.521898 50.01901 \r\nL 237.595018 42.996426 \r\nL 237.598065 43.825103 \r\nL 237.671186 33.796297 \r\nL 237.881407 49.504867 \r\nL 237.680326 33.669273 \r\nL 237.911873 48.978627 \r\nL 237.921014 46.668009 \r\nL 238.000227 58.209 \r\nL 238.003274 57.071837 \r\nL 238.134281 67.729712 \r\nL 238.146468 67.294203 \r\nL 238.231775 61.148686 \r\nL 238.259195 65.794116 \r\nL 238.323176 58.396511 \r\nL 238.289662 67.741809 \r\nL 238.378016 61.596292 \r\nL 238.423716 67.923271 \r\nL 238.46637 72.919528 \r\nL 238.50293 66.169138 \r\nL 238.536443 71.153297 \r\nL 238.658311 60.277668 \r\nL 238.670498 61.384587 \r\nL 238.725338 49.607696 \r\nL 238.828925 42.512527 \r\nL 238.850252 43.437984 \r\nL 238.889859 42.579063 \r\nL 238.984306 57.271445 \r\nL 239.011726 56.206868 \r\nL 239.051333 60.725274 \r\nL 239.05438 60.247424 \r\nL 239.14578 70.983932 \r\nL 239.185387 66.332454 \r\nL 239.215854 63.416962 \r\nL 239.264601 72.471922 \r\nL 239.288974 69.205604 \r\nL 239.316394 77.649641 \r\nL 239.386468 68.201513 \r\nL 239.392561 69.489894 \r\nL 239.474822 62.443116 \r\nL 239.423028 70.554472 \r\nL 239.514429 64.378711 \r\nL 239.651529 36.699691 \r\nL 239.755117 44.968314 \r\nL 239.959244 73.010259 \r\nL 239.962291 72.260216 \r\nL 239.971431 69.374968 \r\nL 240.017131 79.046899 \r\nL 240.068925 74.177666 \r\nL 240.071972 74.691808 \r\nL 240.145092 68.45556 \r\nL 240.236493 65.884847 \r\nL 240.248679 71.244028 \r\nL 240.2761 73.258257 \r\nL 240.3218 66.193333 \r\nL 240.346173 68.516048 \r\nL 240.35836 66.870791 \r\nL 240.37664 72.810651 \r\nL 240.419294 81.932146 \r\nL 240.489367 75.720093 \r\nL 240.583814 67.566396 \r\nL 240.528974 76.355211 \r\nL 240.605141 71.310564 \r\nL 240.663028 78.236368 \r\nL 240.614281 71.008127 \r\nL 240.717869 72.556604 \r\nL 240.727009 70.348815 \r\nL 240.775756 86.03319 \r\nL 240.778802 86.075531 \r\nL 240.815362 91.846026 \r\nL 240.861063 78.03676 \r\nL 240.885436 83.746768 \r\nL 240.891529 85.07749 \r\nL 240.931136 77.734323 \r\nL 240.934183 78.024662 \r\nL 240.94637 74.008301 \r\nL 241.031677 83.970571 \r\nL 241.03777 82.561215 \r\nL 241.098704 71.437588 \r\nL 241.159638 80.226403 \r\nL 241.278458 92.632362 \r\nL 241.184011 79.397726 \r\nL 241.293692 90.63023 \r\nL 241.403372 89.05151 \r\nL 241.342439 92.674703 \r\nL 241.406419 89.535409 \r\nL 241.412512 91.846026 \r\nL 241.494773 83.039065 \r\nL 241.52524 80.311085 \r\nL 241.586173 85.440414 \r\nL 241.601407 83.994766 \r\nL 241.62578 84.35769 \r\nL 241.637967 80.14172 \r\nL 241.647107 76.36126 \r\nL 241.729367 83.371746 \r\nL 241.741554 83.123748 \r\nL 241.747647 82.579361 \r\nL 241.805534 87.593764 \r\nL 241.823814 85.785192 \r\nL 241.829908 88.349856 \r\nL 241.909122 82.809213 \r\nL 241.918262 83.3536 \r\nL 242.034036 64.699295 \r\nL 242.049269 67.638981 \r\nL 242.052316 67.766004 \r\nL 242.058409 64.058128 \r\nL 242.070596 64.378711 \r\nL 242.238163 37.238028 \r\nL 242.085829 67.766004 \r\nL 242.283864 46.202257 \r\nL 242.31433 52.033239 \r\nL 242.353937 44.944119 \r\nL 242.393544 43.571056 \r\nL 242.427058 48.942334 \r\nL 242.430104 48.349558 \r\nL 242.463618 56.848034 \r\nL 242.548925 53.690593 \r\nL 242.606812 39.887375 \r\nL 242.564158 54.434588 \r\nL 242.676886 43.450081 \r\nL 242.679932 44.65378 \r\nL 242.743913 36.536375 \r\nL 242.77438 39.38533 \r\nL 242.786566 37.08681 \r\nL 242.83836 41.907653 \r\nL 242.91148 52.009044 \r\nL 242.86578 40.171666 \r\nL 242.972414 47.551125 \r\nL 242.975461 46.407914 \r\nL 243.048581 55.807651 \r\nL 243.063814 54.827756 \r\nL 243.203962 61.13054 \r\nL 243.127795 52.511089 \r\nL 243.213102 58.11222 \r\nL 243.331923 49.317356 \r\nL 243.334969 49.486721 \r\nL 243.43551 58.995335 \r\nL 243.374576 47.889854 \r\nL 243.478163 57.483151 \r\nL 243.496443 52.426407 \r\nL 243.566517 58.571924 \r\nL 243.590891 55.160436 \r\nL 243.715805 60.174839 \r\nL 243.740178 56.981106 \r\nL 243.804158 62.334238 \r\nL 243.828532 58.801776 \r\nL 243.877279 55.408434 \r\nL 243.843765 59.926841 \r\nL 243.932119 58.209 \r\nL 243.935166 59.098164 \r\nL 244.020473 52.480846 \r\nL 244.026566 53.472839 \r\nL 244.102733 53.726886 \r\nL 244.15148 48.524972 \r\nL 244.209367 53.569618 \r\nL 244.245928 48.446338 \r\nL 244.264208 51.125929 \r\nL 244.355608 42.827061 \r\nL 244.383028 43.298863 \r\nL 244.489662 29.096428 \r\nL 244.535362 32.834548 \r\nL 244.538409 33.046253 \r\nL 244.562783 27.904827 \r\nL 244.565829 27.021711 \r\nL 244.641996 34.933459 \r\nL 244.654183 32.943425 \r\nL 244.660276 34.564486 \r\nL 244.696837 27.330197 \r\nL 244.751677 30.566271 \r\nL 244.763864 28.412921 \r\nL 244.812611 34.074539 \r\nL 244.840031 32.15104 \r\nL 244.843077 32.090553 \r\nL 244.846124 32.640988 \r\nL 244.955805 42.790769 \r\nL 244.964945 40.286592 \r\nL 244.967991 39.71801 \r\nL 245.028925 47.714441 \r\nL 245.038065 47.260786 \r\nL 245.123372 61.856388 \r\nL 245.239146 54.192638 \r\nL 245.367107 39.857131 \r\nL 245.376247 44.363441 \r\nL 245.461554 31.987724 \r\nL 245.467647 32.882938 \r\nL 245.492021 36.99003 \r\nL 245.540768 30.771928 \r\nL 245.583421 34.425366 \r\nL 245.619982 28.812138 \r\nL 245.671775 36.058525 \r\nL 245.687009 35.550431 \r\nL 245.723569 39.246209 \r\nL 245.793643 33.723712 \r\nL 245.796689 32.44138 \r\nL 245.872856 46.637766 \r\nL 245.95207 54.289418 \r\nL 245.991677 48.887896 \r\nL 246.058704 44.732413 \r\nL 246.080031 50.811394 \r\nL 246.101357 48.736677 \r\nL 246.116591 52.378017 \r\nL 246.195805 47.980585 \r\nL 246.211038 48.089463 \r\nL 246.253692 44.345294 \r\nL 246.533986 85.355732 \r\nL 246.55836 92.335974 \r\nL 246.771628 59.951036 \r\nL 246.805141 67.917223 \r\nL 246.863028 56.085893 \r\nL 246.881308 60.477276 \r\nL 246.917869 65.406997 \r\nL 247.000129 58.130366 \r\nL 247.058016 69.326578 \r\nL 247.115903 62.207215 \r\nL 247.222537 59.255431 \r\nL 247.17379 69.616918 \r\nL 247.22863 61.723316 \r\nL 247.234724 60.525666 \r\nL 247.301751 67.638981 \r\nL 247.320031 65.406997 \r\nL 247.353544 73.488109 \r\nL 247.429711 65.933237 \r\nL 247.460178 61.553951 \r\nL 247.502832 71.401295 \r\nL 247.508925 70.953689 \r\nL 247.630792 86.396114 \r\nL 247.639932 83.807255 \r\nL 247.658213 81.944244 \r\nL 247.688679 87.575618 \r\nL 247.73438 85.053295 \r\nL 247.77094 95.311953 \r\nL 247.850154 89.378142 \r\nL 247.959834 101.136887 \r\nL 247.972021 95.190978 \r\nL 247.978114 91.646418 \r\nL 248.032955 101.705468 \r\nL 248.081701 94.265521 \r\nL 248.170055 100.997766 \r\nL 248.191382 95.874485 \r\nL 248.255362 85.809387 \r\nL 248.316296 90.599987 \r\nL 248.425977 100.271917 \r\nL 248.444257 97.779838 \r\nL 248.517377 99.376704 \r\nL 248.611824 88.265174 \r\nL 248.614871 88.33171 \r\nL 248.620964 86.450553 \r\nL 248.730645 78.817047 \r\nL 248.660571 87.932494 \r\nL 248.748925 80.184061 \r\nL 248.782439 85.065392 \r\nL 248.825092 73.748205 \r\nL 248.849466 74.734149 \r\nL 248.901259 82.053121 \r\nL 248.858606 74.601077 \r\nL 248.9561 75.121268 \r\nL 249.090154 60.525666 \r\nL 249.218114 49.813353 \r\nL 249.132807 62.890722 \r\nL 249.236394 54.277321 \r\nL 249.248581 56.055649 \r\nL 249.315608 49.97062 \r\nL 249.333888 51.0231 \r\nL 249.349122 48.428192 \r\nL 249.419195 56.509305 \r\nL 249.428335 56.430671 \r\nL 249.464896 52.420358 \r\nL 249.522783 58.959043 \r\nL 249.547156 52.498992 \r\nL 249.647697 53.805519 \r\nL 249.59895 48.470533 \r\nL 249.656837 53.164353 \r\nL 249.659883 51.857826 \r\nL 249.757377 57.567834 \r\nL 249.873151 59.394552 \r\nL 249.803077 51.900167 \r\nL 249.876198 58.717094 \r\nL 249.937131 56.055649 \r\nL 249.909711 59.920792 \r\nL 249.958458 59.073969 \r\nL 249.961505 59.59416 \r\nL 250.025485 52.855867 \r\nL 250.031579 51.446512 \r\nL 250.049859 57.241202 \r\nL 250.129072 56.110088 \r\nL 250.193053 63.683107 \r\nL 250.156493 55.208826 \r\nL 250.2418 60.017572 \r\nL 250.266173 55.275362 \r\nL 250.31492 60.096206 \r\nL 250.357574 56.267355 \r\nL 250.372807 56.975057 \r\nL 250.436787 51.198513 \r\nL 250.439834 51.277147 \r\nL 250.442881 51.204562 \r\nL 250.458114 52.934501 \r\nL 250.579982 63.973446 \r\nL 250.592168 61.614439 \r\nL 250.613495 60.126449 \r\nL 250.683569 65.431192 \r\nL 250.735362 72.792505 \r\nL 250.774969 64.753733 \r\nL 250.899883 57.374274 \r\nL 250.905977 58.674752 \r\nL 250.973004 49.607696 \r\nL 250.997377 52.825624 \r\nL 251.000424 52.813526 \r\nL 251.006517 51.367878 \r\nL 251.064404 61.009565 \r\nL 251.079638 60.259522 \r\nL 251.082684 60.398642 \r\nL 251.097918 56.43672 \r\nL 251.158851 55.583848 \r\nL 251.177131 60.186937 \r\nL 251.180178 59.78772 \r\nL 251.183225 59.781671 \r\nL 251.186271 59.793769 \r\nL 251.369072 45.821186 \r\nL 251.384306 47.998732 \r\nL 251.6189 70.560521 \r\nL 251.44524 47.303127 \r\nL 251.652414 65.001731 \r\nL 251.658507 63.271793 \r\nL 251.734674 72.859041 \r\nL 251.798655 70.977884 \r\nL 251.813888 75.68985 \r\nL 251.819982 75.103122 \r\nL 251.823028 76.040677 \r\nL 251.899195 66.749816 \r\nL 251.902242 67.427275 \r\nL 252.021063 59.170749 \r\nL 252.033249 61.687023 \r\nL 252.045436 59.219139 \r\nL 252.072856 63.241549 \r\nL 252.100276 63.035892 \r\nL 252.209957 66.894986 \r\nL 252.167303 60.707128 \r\nL 252.21605 66.465526 \r\nL 252.243471 62.055996 \r\nL 252.273937 70.070573 \r\nL 252.322684 67.384934 \r\nL 252.386665 71.800512 \r\nL 252.420178 63.701253 \r\nL 252.429318 66.114699 \r\nL 252.548139 70.923445 \r\nL 252.456738 64.995683 \r\nL 252.557279 68.286196 \r\nL 252.691333 60.005475 \r\nL 252.569466 68.679364 \r\nL 252.715706 64.947293 \r\nL 252.718753 65.661044 \r\nL 252.791873 57.446859 \r\nL 252.79492 58.215048 \r\nL 252.837574 55.819749 \r\nL 252.855854 52.22075 \r\nL 252.928974 59.182846 \r\nL 252.941161 56.33994 \r\nL 252.965534 58.626363 \r\nL 253.035608 52.002995 \r\nL 253.038655 52.178409 \r\nL 253.041701 51.918313 \r\nL 253.075215 57.428713 \r\nL 253.163569 65.358607 \r\nL 253.105682 56.503256 \r\nL 253.184896 58.880409 \r\nL 253.270203 47.980585 \r\nL 253.306763 50.363788 \r\nL 253.379883 58.656606 \r\nL 253.422537 53.345815 \r\nL 253.43777 51.712656 \r\nL 253.510891 62.128581 \r\nL 253.516984 60.477276 \r\nL 253.523077 60.561958 \r\nL 253.657131 70.088719 \r\nL 253.766812 62.370531 \r\nL 253.775952 65.183194 \r\nL 253.788139 66.20543 \r\nL 253.849072 57.749296 \r\nL 253.870399 63.592376 \r\nL 253.92524 64.167006 \r\nL 254.0075 51.851777 \r\nL 254.0532 55.601994 \r\nL 254.104994 50.357739 \r\nL 254.114134 51.204562 \r\nL 254.229908 47.889854 \r\nL 254.153741 55.444727 \r\nL 254.232955 49.293161 \r\nL 254.336542 58.202951 \r\nL 254.257328 46.879715 \r\nL 254.348729 52.226799 \r\nL 254.351775 52.130019 \r\nL 254.360915 54.404344 \r\nL 254.437082 58.475144 \r\nL 254.473643 55.52336 \r\nL 254.54067 52.74699 \r\nL 254.525436 57.785588 \r\nL 254.580276 56.43672 \r\nL 254.583323 56.503256 \r\nL 254.589416 55.698774 \r\nL 254.683864 47.569271 \r\nL 254.711284 49.87384 \r\nL 254.717377 52.22075 \r\nL 254.738704 46.704302 \r\nL 254.808778 46.843423 \r\nL 254.945878 31.588508 \r\nL 254.948925 30.336419 \r\nL 255.040326 37.673537 \r\nL 255.226173 62.255605 \r\nL 255.064699 37.062615 \r\nL 255.241407 61.717267 \r\nL 255.357181 57.658565 \r\nL 255.287107 64.38476 \r\nL 255.363274 58.281585 \r\nL 255.408974 51.204562 \r\nL 255.372414 58.868312 \r\nL 255.472955 57.549687 \r\nL 255.558262 61.070052 \r\nL 255.527795 53.51518 \r\nL 255.585682 58.844117 \r\nL 255.637475 57.24725 \r\nL 255.658802 61.336197 \r\nL 255.695362 63.925056 \r\nL 255.744109 59.854256 \r\nL 255.771529 63.550034 \r\nL 255.832463 68.534194 \r\nL 255.801996 62.364482 \r\nL 255.865977 63.126623 \r\nL 255.966517 60.882541 \r\nL 255.893397 65.987676 \r\nL 255.972611 63.265744 \r\nL 256.015264 67.917223 \r\nL 255.978704 62.352385 \r\nL 256.073151 63.308085 \r\nL 256.195018 57.779539 \r\nL 256.112758 65.310217 \r\nL 256.198065 58.329974 \r\nL 256.201112 58.323926 \r\nL 256.204158 58.547729 \r\nL 256.207205 58.360218 \r\nL 256.237672 61.064004 \r\nL 256.298606 53.128061 \r\nL 256.301652 53.32162 \r\nL 256.313839 51.779192 \r\nL 256.380866 58.584021 \r\nL 256.386959 57.676711 \r\nL 256.499687 62.927015 \r\nL 256.444846 52.771185 \r\nL 256.50578 62.437067 \r\nL 256.508827 62.195117 \r\nL 256.554527 66.568354 \r\nL 256.575854 64.935195 \r\nL 256.627647 70.312523 \r\nL 256.685534 64.650905 \r\nL 256.688581 64.747684 \r\nL 256.706861 62.013655 \r\nL 256.709908 63.562132 \r\nL 256.804355 58.723142 \r\nL 256.752561 63.997641 \r\nL 256.825682 60.192985 \r\nL 256.828729 60.108303 \r\nL 256.834822 62.920966 \r\nL 256.837869 62.249556 \r\nL 256.962783 67.886979 \r\nL 257.063323 61.602341 \r\nL 257.078557 62.781845 \r\nL 257.081603 64.856562 \r\nL 257.154724 56.969009 \r\nL 257.182144 59.104213 \r\nL 257.188237 59.908695 \r\nL 257.224797 50.950515 \r\nL 257.377131 31.177194 \r\nL 257.240031 51.45256 \r\nL 257.380178 33.530152 \r\nL 257.395412 38.278411 \r\nL 257.441112 28.600432 \r\nL 257.489859 33.264008 \r\nL 257.495952 32.024017 \r\nL 257.538606 42.228236 \r\nL 257.553839 41.514485 \r\nL 257.733593 72.278362 \r\nL 257.843274 68.558389 \r\nL 257.937721 61.614439 \r\nL 257.849367 69.822575 \r\nL 257.974281 64.711392 \r\nL 258.007795 59.461088 \r\nL 258.108335 73.161478 \r\nL 258.196689 57.023447 \r\nL 258.254576 65.661044 \r\nL 258.367303 74.159519 \r\nL 258.376443 70.306474 \r\nL 258.501357 84.496811 \r\nL 258.403864 66.005822 \r\nL 258.562291 77.534715 \r\nL 258.671972 71.824707 \r\nL 258.601898 78.266612 \r\nL 258.690252 72.29046 \r\nL 258.699392 75.54468 \r\nL 258.763372 64.542027 \r\nL 259.086321 41.871361 \r\nL 258.775559 65.140852 \r\nL 259.095461 44.502561 \r\nL 259.192955 49.10565 \r\nL 259.168581 44.381587 \r\nL 259.208188 46.317183 \r\nL 259.211235 46.311134 \r\nL 259.275215 44.369489 \r\nL 259.302635 48.470533 \r\nL 259.314822 47.14586 \r\nL 259.403176 43.498471 \r\nL 259.433643 51.815485 \r\nL 259.485436 46.970446 \r\nL 259.52809 53.37001 \r\nL 259.552463 49.686329 \r\nL 259.625584 58.221097 \r\nL 259.57379 47.853562 \r\nL 259.683471 51.428365 \r\nL 259.771824 42.68794 \r\nL 259.704797 52.378017 \r\nL 259.811431 47.387809 \r\nL 259.878458 48.506825 \r\nL 259.896738 41.750386 \r\nL 259.930252 29.731546 \r\nL 260.030792 33.632981 \r\nL 260.076493 38.018315 \r\nL 260.046026 31.67319 \r\nL 260.146566 37.957828 \r\nL 260.15266 37.292467 \r\nL 260.210547 43.655738 \r\nL 260.213593 43.546861 \r\nL 260.335461 52.922403 \r\nL 260.241014 42.718184 \r\nL 260.353741 51.767095 \r\nL 260.484748 38.871187 \r\nL 260.506075 40.044642 \r\nL 260.573102 42.948036 \r\nL 260.597475 37.395295 \r\nL 260.606615 37.842902 \r\nL 260.655362 34.413268 \r\nL 260.682783 39.81479 \r\nL 260.685829 40.425713 \r\nL 260.765043 35.320579 \r\nL 260.792463 39.95996 \r\nL 260.798557 40.147471 \r\nL 260.902144 46.813179 \r\nL 260.86863 39.990204 \r\nL 260.923471 44.302953 \r\nL 261.051431 57.102081 \r\nL 260.987451 43.643641 \r\nL 261.097131 52.922403 \r\nL 261.127598 49.474623 \r\nL 261.173299 54.918487 \r\nL 261.209859 50.787199 \r\nL 261.234232 56.007259 \r\nL 261.319539 51.875972 \r\nL 261.359146 44.998558 \r\nL 261.395706 53.454692 \r\nL 261.435313 50.605737 \r\nL 261.43836 51.089636 \r\nL 261.481014 43.183937 \r\nL 261.505387 46.014746 \r\nL 261.526714 39.953911 \r\nL 261.618114 42.905695 \r\nL 261.633348 41.647558 \r\nL 261.770448 53.472839 \r\nL 261.925829 45.403823 \r\nL 261.928876 46.432109 \r\nL 261.931923 48.276973 \r\nL 262.01723 33.499909 \r\nL 262.102537 44.200125 \r\nL 262.148237 37.292467 \r\nL 262.172611 35.931501 \r\nL 262.196984 38.925626 \r\nL 262.209171 38.248167 \r\nL 262.318851 47.611612 \r\nL 262.327991 46.516791 \r\nL 262.334085 46.976495 \r\nL 262.480326 61.505561 \r\nL 262.340178 46.619619 \r\nL 262.489466 58.614265 \r\nL 262.586959 54.688635 \r\nL 262.532119 59.59416 \r\nL 262.602193 57.465005 \r\nL 262.620473 59.225187 \r\nL 262.690547 52.964745 \r\nL 262.69664 53.811568 \r\nL 262.836787 44.992509 \r\nL 262.71492 57.120227 \r\nL 262.842881 45.954258 \r\nL 262.891628 53.787373 \r\nL 262.864208 43.819054 \r\nL 262.979982 49.704475 \r\nL 263.022635 45.446164 \r\nL 263.083569 51.7429 \r\nL 263.095756 54.380149 \r\nL 263.144502 45.216312 \r\nL 263.174969 47.889854 \r\nL 263.287697 43.849298 \r\nL 263.190203 48.391899 \r\nL 263.290743 45.536896 \r\nL 263.32121 40.703955 \r\nL 263.406517 44.266661 \r\nL 263.449171 53.285328 \r\nL 263.522291 49.831499 \r\nL 263.549711 47.599515 \r\nL 263.610645 53.672447 \r\nL 263.671579 65.564264 \r\nL 263.732512 57.29564 \r\nL 263.84524 52.498992 \r\nL 263.775166 59.418747 \r\nL 263.857426 53.442595 \r\nL 263.9732 40.232153 \r\nL 263.878753 54.259174 \r\nL 264.037181 45.186069 \r\nL 264.149908 53.037329 \r\nL 264.079834 44.22432 \r\nL 264.152955 52.84377 \r\nL 264.219982 61.46322 \r\nL 264.186468 52.111873 \r\nL 264.271775 58.11222 \r\nL 264.296149 55.021315 \r\nL 264.369269 60.398642 \r\nL 264.372316 59.8845 \r\nL 264.47895 66.3506 \r\nL 264.491136 65.618703 \r\nL 264.52465 64.445248 \r\nL 264.518557 67.076448 \r\nL 264.53379 66.429233 \r\nL 264.643471 77.208083 \r\nL 264.539883 66.320356 \r\nL 264.658704 75.659606 \r\nL 264.698311 73.621182 \r\nL 264.759244 76.730233 \r\nL 264.762291 77.31696 \r\nL 264.823225 67.723663 \r\nL 264.835412 68.824533 \r\nL 264.878065 63.168964 \r\nL 264.984699 55.160436 \r\nL 264.902439 64.324273 \r\nL 264.996886 58.190853 \r\nL 265.066959 50.714614 \r\nL 265.002979 58.475144 \r\nL 265.109613 57.210958 \r\nL 265.146173 59.569966 \r\nL 265.210154 51.857826 \r\nL 265.22234 56.557694 \r\nL 265.301554 49.740768 \r\nL 265.316787 51.40417 \r\nL 265.456935 39.064747 \r\nL 265.371628 53.527277 \r\nL 265.484355 45.85143 \r\nL 265.74637 64.838415 \r\nL 265.795117 61.765657 \r\nL 265.84691 51.367878 \r\nL 265.923077 52.626015 \r\nL 265.956591 54.670488 \r\nL 265.990104 45.760699 \r\nL 266.032758 52.130019 \r\nL 266.145485 56.370184 \r\nL 266.093692 48.373753 \r\nL 266.157672 54.51927 \r\nL 266.261259 38.695774 \r\nL 266.294773 44.266661 \r\nL 266.337426 50.339593 \r\nL 266.404453 44.780803 \r\nL 266.450154 37.582806 \r\nL 266.508041 46.90391 \r\nL 266.514134 45.046948 \r\nL 266.587254 50.859784 \r\nL 266.605534 43.40774 \r\nL 266.706075 30.596515 \r\nL 266.730448 33.790248 \r\nL 266.849269 48.379802 \r\nL 266.961996 53.974884 \r\nL 266.898016 43.740421 \r\nL 266.96809 53.94464 \r\nL 267.083864 67.215569 \r\nL 267.102144 64.735587 \r\nL 267.111284 62.558042 \r\nL 267.181357 70.572618 \r\nL 267.220964 81.678099 \r\nL 267.297131 75.780581 \r\nL 267.443372 56.702864 \r\nL 267.623127 34.576584 \r\nL 267.6475 41.786679 \r\nL 267.72062 48.174145 \r\nL 267.65664 41.78063 \r\nL 267.766321 46.940203 \r\nL 267.775461 46.057087 \r\nL 267.824208 53.085719 \r\nL 267.857721 50.738809 \r\nL 267.939982 63.846423 \r\nL 267.885141 49.389941 \r\nL 268.000915 62.019704 \r\nL 268.119736 52.89216 \r\nL 268.010055 63.114525 \r\nL 268.144109 55.499165 \r\nL 268.159343 61.009565 \r\nL 268.24465 55.360045 \r\nL 268.256837 58.178756 \r\nL 268.387844 68.401122 \r\nL 268.26293 55.8137 \r\nL 268.473151 65.43724 \r\nL 268.479244 62.382628 \r\nL 268.500571 68.975752 \r\nL 268.582832 64.632758 \r\nL 268.616345 66.25382 \r\nL 268.649859 61.469269 \r\nL 268.658999 62.03785 \r\nL 268.674232 58.148512 \r\nL 268.750399 63.33228 \r\nL 268.771726 60.574056 \r\nL 268.811333 58.608216 \r\nL 268.853986 63.132672 \r\nL 268.866173 63.120574 \r\nL 268.899687 61.136588 \r\nL 268.988041 73.500207 \r\nL 269.000227 74.032496 \r\nL 269.128188 64.796074 \r\nL 269.164748 67.372836 \r\nL 269.219588 60.924883 \r\nL 269.228729 62.872576 \r\nL 269.274429 53.878104 \r\nL 269.344502 59.315919 \r\nL 269.463323 69.145116 \r\nL 269.408483 58.874361 \r\nL 269.472463 68.207562 \r\nL 269.48465 66.526013 \r\nL 269.53949 75.828971 \r\nL 269.55777 75.701947 \r\nL 269.579097 77.89159 \r\nL 269.649171 70.451643 \r\nL 269.652217 70.016134 \r\nL 269.704011 77.8432 \r\nL 269.707058 77.262521 \r\nL 269.710104 77.8432 \r\nL 269.755805 65.82436 \r\nL 269.865485 55.384239 \r\nL 269.886812 56.382281 \r\nL 269.889859 56.206868 \r\nL 269.914232 60.997467 \r\nL 269.953839 62.636675 \r\nL 269.929466 59.473186 \r\nL 269.962979 61.838242 \r\nL 270.011726 58.819922 \r\nL 269.981259 63.731497 \r\nL 270.07266 62.449164 \r\nL 270.078753 62.503603 \r\nL 270.188434 58.100122 \r\nL 270.130547 63.749643 \r\nL 270.194527 59.448991 \r\nL 270.206714 61.239417 \r\nL 270.279834 55.245119 \r\nL 270.288974 55.62014 \r\nL 270.304208 51.410219 \r\nL 270.356001 61.916875 \r\nL 270.389515 59.533673 \r\nL 270.438262 56.775449 \r\nL 270.413888 63.023794 \r\nL 270.508335 56.890375 \r\nL 270.587549 53.436546 \r\nL 270.633249 64.275883 \r\nL 270.68809 62.90282 \r\nL 270.69723 66.767963 \r\nL 270.72465 65.158999 \r\nL 270.843471 77.141547 \r\nL 270.767303 64.390809 \r\nL 270.849564 76.627404 \r\nL 270.852611 76.591112 \r\nL 271.004945 49.287112 \r\nL 270.861751 77.22018 \r\nL 271.014085 51.21666 \r\nL 271.105485 56.479061 \r\nL 271.038458 48.174145 \r\nL 271.123765 51.888069 \r\nL 271.166419 45.536896 \r\nL 271.218213 55.922577 \r\nL 271.230399 54.380149 \r\nL 271.239539 52.825624 \r\nL 271.28524 60.707128 \r\nL 271.397967 72.0969 \r\nL 271.434527 71.649293 \r\nL 271.44062 70.348815 \r\nL 271.498507 78.70817 \r\nL 271.525928 74.897465 \r\nL 271.556394 76.246334 \r\nL 271.617328 69.139068 \r\nL 271.736149 56.333891 \r\nL 271.742242 57.156519 \r\nL 271.745289 59.969182 \r\nL 271.763569 50.442421 \r\nL 271.848876 53.84786 \r\nL 271.897623 47.369663 \r\nL 271.921996 54.809609 \r\nL 272.04691 61.390635 \r\nL 272.089564 58.717094 \r\nL 272.107844 63.072184 \r\nL 272.156591 61.650731 \r\nL 272.269318 71.04442 \r\nL 272.281505 69.695551 \r\nL 272.290645 69.840721 \r\nL 272.293692 69.326578 \r\nL 272.409466 63.181062 \r\nL 272.308925 69.967745 \r\nL 272.412512 63.568181 \r\nL 272.467353 67.094594 \r\nL 272.513053 61.027711 \r\nL 272.53438 65.146901 \r\nL 272.57094 57.277494 \r\nL 272.586173 59.654648 \r\nL 272.677574 54.942682 \r\nL 272.601407 61.305953 \r\nL 272.695854 58.644509 \r\nL 272.811628 67.614786 \r\nL 272.772021 54.942682 \r\nL 272.817721 65.963481 \r\nL 272.826861 65.739677 \r\nL 272.842095 68.655169 \r\nL 272.976149 87.079622 \r\nL 273.012709 82.996724 \r\nL 273.055362 90.436671 \r\nL 273.094969 84.853686 \r\nL 273.101063 86.22675 \r\nL 273.16809 71.080712 \r\nL 273.189416 64.935195 \r\nL 273.238163 76.59716 \r\nL 273.24121 75.73824 \r\nL 273.378311 92.06983 \r\nL 273.408778 85.047246 \r\nL 273.478851 93.194895 \r\nL 273.491038 98.777879 \r\nL 273.573299 90.164478 \r\nL 273.582439 90.854034 \r\nL 273.682979 66.846596 \r\nL 273.762193 74.891416 \r\nL 273.76524 76.458039 \r\nL 273.844453 60.434935 \r\nL 273.88406 51.065441 \r\nL 273.954134 58.656606 \r\nL 273.990694 68.014002 \r\nL 274.045534 53.285328 \r\nL 274.057721 57.24725 \r\nL 274.063814 55.390288 \r\nL 274.066861 55.408434 \r\nL 274.069908 53.182499 \r\nL 274.161308 64.52993 \r\nL 274.173495 70.433497 \r\nL 274.197869 64.076275 \r\nL 274.270989 66.568354 \r\nL 274.304502 58.571924 \r\nL 274.353249 73.463915 \r\nL 274.365436 73.076795 \r\nL 274.487303 81.042982 \r\nL 274.49035 80.843374 \r\nL 274.502537 86.384017 \r\nL 274.51777 86.12997 \r\nL 274.621357 90.479012 \r\nL 274.600031 85.101685 \r\nL 274.636591 88.23493 \r\nL 274.712758 71.981974 \r\nL 274.779785 79.66387 \r\nL 274.782832 79.778796 \r\nL 274.788925 77.46213 \r\nL 274.865092 56.134283 \r\nL 274.932119 56.261306 \r\nL 274.965633 56.503256 \r\nL 274.983913 53.569618 \r\nL 274.990006 54.585806 \r\nL 275.0875 43.498471 \r\nL 275.11492 45.990551 \r\nL 275.148434 49.426233 \r\nL 275.166714 53.569618 \r\nL 275.230694 43.976321 \r\nL 275.248974 47.206347 \r\nL 275.255068 45.857479 \r\nL 275.319048 57.229104 \r\nL 275.340375 52.716746 \r\nL 275.361701 58.075927 \r\nL 275.450055 53.357913 \r\nL 275.474429 50.551299 \r\nL 275.529269 58.233195 \r\nL 275.535362 59.64255 \r\nL 275.605436 46.534937 \r\nL 275.617623 49.547208 \r\nL 275.736443 39.681718 \r\nL 275.632856 50.472665 \r\nL 275.73949 41.889507 \r\nL 275.980178 22.963009 \r\nL 275.76691 42.675843 \r\nL 276.007598 29.156916 \r\nL 276.138606 48.875798 \r\nL 276.144699 48.252778 \r\nL 276.260473 61.777755 \r\nL 276.284846 59.678843 \r\nL 276.3732 49.323405 \r\nL 276.455461 54.289418 \r\nL 276.583421 76.766525 \r\nL 276.598655 74.82488 \r\nL 276.699195 65.292071 \r\nL 276.738802 68.050295 \r\nL 276.744896 68.939459 \r\nL 276.781456 59.872402 \r\nL 276.89723 42.579063 \r\nL 276.91551 48.107609 \r\nL 276.930743 47.357565 \r\nL 276.93379 48.6278 \r\nL 276.936837 48.119706 \r\nL 276.95207 44.684024 \r\nL 277.031284 55.099949 \r\nL 277.089171 63.320182 \r\nL 277.037377 53.956738 \r\nL 277.131824 55.14229 \r\nL 277.226271 51.246903 \r\nL 277.156198 57.555736 \r\nL 277.247598 51.851777 \r\nL 277.253692 54.495075 \r\nL 277.335952 43.117401 \r\nL 277.338999 44.073101 \r\nL 277.360326 45.216312 \r\nL 277.396886 38.175583 \r\nL 277.406026 39.125234 \r\nL 277.500473 31.437289 \r\nL 277.543127 32.423234 \r\nL 277.796001 68.800338 \r\nL 277.890448 58.741289 \r\nL 277.805141 69.229799 \r\nL 277.914822 63.652863 \r\nL 277.917869 62.340287 \r\nL 278.006222 68.461609 \r\nL 278.021456 64.777928 \r\nL 278.030596 61.844291 \r\nL 278.079343 68.848728 \r\nL 278.085436 68.425317 \r\nL 278.189023 75.980189 \r\nL 278.21035 73.016308 \r\nL 278.310891 59.249382 \r\nL 278.222537 74.328884 \r\nL 278.374871 66.888937 \r\nL 278.387058 69.762087 \r\nL 278.405338 63.937154 \r\nL 278.484552 67.015961 \r\nL 278.490645 64.415004 \r\nL 278.557672 76.046725 \r\nL 278.572905 75.411608 \r\nL 278.627746 83.311258 \r\nL 278.588139 74.092983 \r\nL 278.676493 74.582931 \r\nL 278.740473 68.594681 \r\nL 278.783127 74.945855 \r\nL 278.786173 74.558736 \r\nL 278.795313 76.02253 \r\nL 278.810547 70.17945 \r\nL 278.847107 58.196902 \r\nL 278.932414 63.386719 \r\nL 278.947647 64.584369 \r\nL 278.956787 60.676884 \r\nL 278.959834 58.771532 \r\nL 279.048188 66.507867 \r\nL 279.060375 65.213437 \r\nL 279.063421 65.279973 \r\nL 279.078655 63.416962 \r\nL 279.084748 62.606432 \r\nL 279.130448 72.399337 \r\nL 279.136542 72.030364 \r\nL 279.224896 74.177666 \r\nL 279.185289 68.848728 \r\nL 279.243176 71.322662 \r\nL 279.355903 61.46322 \r\nL 279.383323 66.622793 \r\nL 279.392463 68.570486 \r\nL 279.435117 61.723316 \r\nL 279.489957 66.278015 \r\nL 279.642291 49.710524 \r\nL 279.645338 50.242813 \r\nL 279.654478 52.015093 \r\nL 279.724552 44.236417 \r\nL 279.742832 44.829193 \r\nL 279.794625 42.772623 \r\nL 279.822045 53.376059 \r\nL 279.9561 64.820269 \r\nL 279.959146 64.427101 \r\nL 279.96524 63.229451 \r\nL 280.044453 71.32871 \r\nL 280.0475 71.733976 \r\nL 280.090154 64.124665 \r\nL 280.105387 64.898903 \r\nL 280.141947 56.013308 \r\nL 280.212021 66.030017 \r\nL 280.215068 65.225535 \r\nL 280.327795 70.300425 \r\nL 280.260768 65.044073 \r\nL 280.330842 69.647161 \r\nL 280.349122 65.685239 \r\nL 280.422242 71.661391 \r\nL 280.437475 71.026274 \r\nL 280.467942 78.248466 \r\nL 280.568483 75.520485 \r\nL 280.629416 70.639154 \r\nL 280.67207 79.597334 \r\nL 280.696443 86.039239 \r\nL 280.769564 79.706211 \r\nL 280.772611 78.738413 \r\nL 280.809171 85.567437 \r\nL 280.873151 82.077316 \r\nL 280.885338 83.897986 \r\nL 280.906665 78.03676 \r\nL 280.955412 79.107386 \r\nL 280.995018 73.022357 \r\nL 281.025485 80.329231 \r\nL 281.071186 76.415698 \r\nL 281.077279 76.076969 \r\nL 281.193053 64.378711 \r\nL 281.20524 65.794116 \r\nL 281.22352 63.28389 \r\nL 281.272267 68.836631 \r\nL 281.317967 65.165047 \r\nL 281.3789 58.299731 \r\nL 281.430694 66.979668 \r\nL 281.433741 65.836457 \r\nL 281.512955 72.229972 \r\nL 281.525141 71.721878 \r\nL 281.555608 75.181756 \r\nL 281.583028 68.080539 \r\nL 281.619588 70.415351 \r\nL 281.628729 66.907084 \r\nL 281.677475 77.008474 \r\nL 281.723176 73.62723 \r\nL 281.796296 70.542375 \r\nL 281.756689 74.867222 \r\nL 281.823716 73.645377 \r\nL 281.83895 76.923792 \r\nL 281.860276 68.739851 \r\nL 281.93949 75.865263 \r\nL 281.96691 69.913306 \r\nL 282.021751 77.31696 \r\nL 282.052217 74.437761 \r\nL 282.061357 72.810651 \r\nL 282.097918 79.978404 \r\nL 282.161898 82.180145 \r\nL 282.140571 76.881451 \r\nL 282.204552 78.460171 \r\nL 282.317279 72.127144 \r\nL 282.225878 79.458213 \r\nL 282.332512 75.992287 \r\nL 282.350792 79.034801 \r\nL 282.411726 71.056517 \r\nL 282.44524 76.827012 \r\nL 282.460473 73.929667 \r\nL 282.515313 82.645897 \r\nL 282.548827 80.607473 \r\nL 282.615854 75.532583 \r\nL 282.5732 83.420136 \r\nL 282.661554 80.341329 \r\nL 282.682881 83.20843 \r\nL 282.746861 77.831103 \r\nL 282.807795 80.353426 \r\nL 282.792561 76.881451 \r\nL 282.841308 78.333148 \r\nL 282.859588 75.986238 \r\nL 282.923569 86.063434 \r\nL 282.944896 80.510693 \r\nL 282.950989 80.788935 \r\nL 282.978409 74.885368 \r\nL 283.033249 69.967745 \r\nL 283.15207 63.126623 \r\nL 283.155117 63.592376 \r\nL 283.18863 58.844117 \r\nL 283.261751 63.743594 \r\nL 283.264797 61.959217 \r\nL 283.371431 75.429754 \r\nL 283.398851 73.705864 \r\nL 283.423225 72.332801 \r\nL 283.468925 83.147943 \r\nL 283.471972 81.986585 \r\nL 283.505485 88.446636 \r\nL 283.548139 81.490589 \r\nL 283.584699 83.129796 \r\nL 283.599932 83.474574 \r\nL 283.615166 81.091372 \r\nL 283.71266 73.24616 \r\nL 283.624306 81.200249 \r\nL 283.74008 75.024489 \r\nL 283.746173 75.387413 \r\nL 283.752267 73.046552 \r\nL 283.755313 73.403427 \r\nL 283.791873 69.27214 \r\nL 283.852807 75.308779 \r\nL 283.855854 75.417657 \r\nL 283.874134 72.86509 \r\nL 283.889367 70.415351 \r\nL 283.953348 79.633626 \r\nL 283.959441 78.617439 \r\nL 284.011235 86.958647 \r\nL 284.075215 81.266785 \r\nL 284.148335 78.520659 \r\nL 284.093495 83.522964 \r\nL 284.190989 79.379579 \r\nL 284.200129 80.359475 \r\nL 284.264109 73.082844 \r\nL 284.367697 66.241722 \r\nL 284.379883 69.804429 \r\nL 284.501751 75.091025 \r\nL 284.41949 67.130887 \r\nL 284.507844 74.782539 \r\nL 284.584011 73.536499 \r\nL 284.550498 77.788762 \r\nL 284.623618 74.340981 \r\nL 284.626665 74.328884 \r\nL 284.629711 74.764393 \r\nL 284.663225 78.145637 \r\nL 284.730252 73.137283 \r\nL 284.733299 73.282452 \r\nL 284.846026 64.711392 \r\nL 284.748532 74.939806 \r\nL 284.900866 67.45147 \r\nL 284.910006 70.493985 \r\nL 284.97094 60.326058 \r\nL 284.99836 63.501645 \r\nL 285.02578 59.775623 \r\nL 285.101947 64.142811 \r\nL 285.108041 63.28389 \r\nL 285.150694 66.907084 \r\nL 285.181161 61.312002 \r\nL 285.220768 64.118616 \r\nL 285.330448 74.4922 \r\nL 285.357869 72.604994 \r\nL 285.379195 70.058476 \r\nL 285.427942 79.313043 \r\nL 285.430989 78.986411 \r\nL 285.434036 79.022704 \r\nL 285.534576 75.59307 \r\nL 285.476689 79.482408 \r\nL 285.543716 78.000467 \r\nL 285.68691 88.537367 \r\nL 285.552856 77.540763 \r\nL 285.693004 87.974835 \r\nL 285.738704 77.46213 \r\nL 285.817918 80.976446 \r\nL 285.833151 82.234583 \r\nL 285.976345 68.927362 \r\nL 285.994625 67.058302 \r\nL 285.982439 69.913306 \r\nL 286.040326 68.951557 \r\nL 286.153053 73.24616 \r\nL 286.082979 67.45147 \r\nL 286.1561 72.332801 \r\nL 286.162193 71.298467 \r\nL 286.244453 74.849075 \r\nL 286.344994 83.680231 \r\nL 286.26578 72.683627 \r\nL 286.369367 82.028926 \r\nL 286.430301 78.526707 \r\nL 286.390694 83.837499 \r\nL 286.479048 80.674009 \r\nL 286.485141 82.083365 \r\nL 286.564355 76.796769 \r\nL 286.576542 77.595202 \r\nL 286.664896 67.003863 \r\nL 286.585682 78.109345 \r\nL 286.707549 68.764046 \r\nL 286.713643 69.120921 \r\nL 286.716689 68.007954 \r\nL 286.725829 71.195638 \r\nL 286.774576 65.467484 \r\nL 286.829416 69.665308 \r\nL 286.869023 73.010259 \r\nL 286.84465 67.493811 \r\nL 286.89949 67.729712 \r\nL 286.93605 72.417483 \r\nL 287.027451 60.392594 \r\nL 287.070104 64.118616 \r\nL 287.100571 57.192812 \r\nL 287.140178 61.880583 \r\nL 287.164552 67.421226 \r\nL 287.228532 60.924883 \r\nL 287.286419 57.05974 \r\nL 287.329072 64.142811 \r\nL 287.356493 65.751775 \r\nL 287.3961 61.039809 \r\nL 287.426566 63.622619 \r\nL 287.466173 58.311828 \r\nL 287.527107 68.014002 \r\nL 287.624601 74.195812 \r\nL 287.548434 67.161131 \r\nL 287.652021 70.385107 \r\nL 287.786075 57.543639 \r\nL 287.801308 61.191027 \r\nL 287.807402 61.535805 \r\nL 287.865289 58.547729 \r\nL 287.874429 56.430671 \r\nL 287.956689 64.257737 \r\nL 288.09379 76.917743 \r\nL 288.115117 74.601077 \r\nL 288.252217 52.801429 \r\nL 288.261357 55.922577 \r\nL 288.294871 54.210784 \r\nL 288.553839 99.927139 \r\nL 288.611726 107.475963 \r\nL 288.660473 100.441282 \r\nL 288.812807 78.363392 \r\nL 288.666566 100.459428 \r\nL 288.815854 78.913827 \r\nL 288.8189 79.415872 \r\nL 288.867647 71.008127 \r\nL 288.919441 65.812262 \r\nL 288.977328 70.264133 \r\nL 288.980375 70.233889 \r\nL 289.041308 66.63489 \r\nL 289.007795 71.860999 \r\nL 289.090055 69.314481 \r\nL 289.218016 78.381538 \r\nL 289.312463 63.120574 \r\nL 289.364257 64.572271 \r\nL 289.37035 65.58241 \r\nL 289.419097 57.023447 \r\nL 289.440424 60.144596 \r\nL 289.534871 51.198513 \r\nL 289.565338 53.339766 \r\nL 289.568385 52.79538 \r\nL 289.617131 58.59007 \r\nL 289.644552 56.932716 \r\nL 289.711579 64.38476 \r\nL 289.760326 60.078059 \r\nL 289.775559 64.52993 \r\nL 289.833446 58.142464 \r\nL 289.873053 61.184978 \r\nL 289.90352 61.916875 \r\nL 290.001014 49.226625 \r\nL 290.080227 43.88559 \r\nL 290.037574 50.430324 \r\nL 290.128974 48.119706 \r\nL 290.336149 82.53702 \r\nL 290.339195 80.401816 \r\nL 290.427549 97.713301 \r\nL 290.473249 87.720788 \r\nL 290.589023 65.902993 \r\nL 290.66519 68.183367 \r\nL 290.771824 71.256126 \r\nL 290.704797 62.642724 \r\nL 290.777918 68.969703 \r\nL 290.787058 67.439372 \r\nL 290.835805 76.318918 \r\nL 290.866271 75.810825 \r\nL 290.869318 75.943897 \r\nL 290.905878 72.689676 \r\nL 291.076493 52.111873 \r\nL 291.082586 53.333718 \r\nL 291.17094 56.019357 \r\nL 291.140473 50.103692 \r\nL 291.192267 53.660349 \r\nL 291.259294 50.896077 \r\nL 291.22578 56.503256 \r\nL 291.27148 54.507173 \r\nL 291.414674 66.864742 \r\nL 291.2989 51.69451 \r\nL 291.420768 63.979495 \r\nL 291.515215 48.022926 \r\nL 291.551775 49.583501 \r\nL 291.743716 32.030066 \r\nL 291.618802 53.339766 \r\nL 291.80465 37.18359 \r\nL 291.810743 39.905521 \r\nL 291.86863 31.933286 \r\nL 291.908237 34.957654 \r\nL 291.938704 31.419143 \r\nL 291.978311 37.854999 \r\nL 292.005731 36.276279 \r\nL 292.127598 53.678496 \r\nL 292.133692 52.571577 \r\nL 292.139785 51.470707 \r\nL 292.148925 55.71692 \r\nL 292.164158 55.426581 \r\nL 292.292119 72.484019 \r\nL 292.295166 72.284411 \r\nL 292.316493 66.489721 \r\nL 292.4018 73.191721 \r\nL 292.541947 87.666349 \r\nL 292.453593 72.441678 \r\nL 292.554134 86.045288 \r\nL 292.688188 69.005995 \r\nL 292.694281 70.512131 \r\nL 292.825289 54.809609 \r\nL 292.706468 70.70569 \r\nL 292.846615 55.081803 \r\nL 293.005043 64.318224 \r\nL 292.858802 52.874014 \r\nL 293.029416 63.168964 \r\nL 293.084257 66.3506 \r\nL 293.056837 62.031801 \r\nL 293.10863 62.539895 \r\nL 293.233544 52.898209 \r\nL 293.139097 66.967571 \r\nL 293.236591 53.678496 \r\nL 293.273151 51.343683 \r\nL 293.294478 55.886285 \r\nL 293.343225 52.789331 \r\nL 293.361505 59.110261 \r\nL 293.449859 51.676364 \r\nL 293.458999 55.735066 \r\nL 293.522979 52.595772 \r\nL 293.477279 58.027538 \r\nL 293.568679 56.055649 \r\nL 293.5961 58.971141 \r\nL 293.60524 55.843943 \r\nL 293.684453 57.719052 \r\nL 293.69664 57.277494 \r\nL 293.699687 58.825971 \r\nL 293.882488 76.343113 \r\nL 293.894674 72.641286 \r\nL 293.900768 70.911348 \r\nL 293.986075 76.59716 \r\nL 293.989122 76.107213 \r\nL 294.040915 71.727927 \r\nL 293.995215 76.36126 \r\nL 294.107942 74.649467 \r\nL 294.162783 76.869354 \r\nL 294.178016 71.3771 \r\nL 294.187156 68.364829 \r\nL 294.254183 72.296508 \r\nL 294.290743 69.901208 \r\nL 294.391284 62.382628 \r\nL 294.305977 71.310564 \r\nL 294.415657 66.380843 \r\nL 294.622832 55.033413 \r\nL 294.424797 67.25791 \r\nL 294.631972 59.1647 \r\nL 294.698999 64.650905 \r\nL 294.653299 58.06383 \r\nL 294.741652 59.503429 \r\nL 294.799539 48.016878 \r\nL 294.848286 59.944987 \r\nL 294.851333 61.039809 \r\nL 294.897033 54.180541 \r\nL 294.93664 54.906389 \r\nL 295.021947 44.417879 \r\nL 295.052414 49.861743 \r\nL 295.061554 48.186242 \r\nL 295.110301 59.207041 \r\nL 295.143814 53.618008 \r\nL 295.177328 47.278932 \r\nL 295.244355 53.624057 \r\nL 295.256542 50.835589 \r\nL 295.265682 51.083587 \r\nL 295.271775 48.948383 \r\nL 295.277869 49.214528 \r\nL 295.354036 40.818881 \r\nL 295.405829 43.667836 \r\nL 295.509416 48.422143 \r\nL 295.46067 41.907653 \r\nL 295.521603 47.284981 \r\nL 295.673937 68.637022 \r\nL 295.686124 65.812262 \r\nL 295.740964 60.035718 \r\nL 295.783618 67.058302 \r\nL 295.786665 66.580452 \r\nL 295.804945 69.247945 \r\nL 295.841505 63.586327 \r\nL 295.917672 55.958869 \r\nL 295.856738 64.505735 \r\nL 295.966419 56.321794 \r\nL 295.978606 51.718705 \r\nL 295.996886 58.928799 \r\nL 296.036493 63.404865 \r\nL 296.088286 54.525319 \r\nL 296.097426 54.803561 \r\nL 296.237574 63.295988 \r\nL 296.109613 54.749122 \r\nL 296.252807 61.959217 \r\nL 296.338114 58.033586 \r\nL 296.268041 63.610522 \r\nL 296.365534 60.180888 \r\nL 296.405141 65.503777 \r\nL 296.411235 64.850513 \r\nL 296.502635 81.659953 \r\nL 296.548335 79.155776 \r\nL 296.551382 79.149727 \r\nL 296.627549 71.812609 \r\nL 296.667156 78.375489 \r\nL 296.807303 60.259522 \r\nL 296.910891 65.48563 \r\nL 296.935264 67.826492 \r\nL 297.002291 61.638634 \r\nL 297.160719 49.92223 \r\nL 297.014478 62.340287 \r\nL 297.166812 51.192465 \r\nL 297.197279 53.242987 \r\nL 297.215559 49.480672 \r\nL 297.279539 52.607869 \r\nL 297.282586 51.863874 \r\nL 297.34352 56.424622 \r\nL 297.38008 54.51927 \r\nL 297.468434 60.211132 \r\nL 297.419687 54.168443 \r\nL 297.523274 57.876319 \r\nL 297.581161 50.121838 \r\nL 297.626861 58.408608 \r\nL 297.636001 56.176624 \r\nL 297.681701 60.144596 \r\nL 297.733495 55.656433 \r\nL 297.748729 58.081976 \r\nL 297.751775 57.803734 \r\nL 297.791382 63.949251 \r\nL 297.891923 74.226055 \r\nL 297.925436 68.582584 \r\nL 297.992463 67.651078 \r\nL 297.94981 73.615133 \r\nL 298.007697 69.931452 \r\nL 298.035117 75.671704 \r\nL 298.07777 68.262001 \r\nL 298.120424 72.502165 \r\nL 298.156984 68.800338 \r\nL 298.217918 77.153644 \r\nL 298.220964 76.724184 \r\nL 298.275805 74.407518 \r\nL 298.315412 78.109345 \r\nL 298.385485 88.482929 \r\nL 298.449466 85.470658 \r\nL 298.519539 82.161998 \r\nL 298.461652 87.80547 \r\nL 298.5561 84.581493 \r\nL 298.613986 90.351988 \r\nL 298.653593 82.047072 \r\nL 298.662733 83.026968 \r\nL 298.72976 76.760476 \r\nL 298.671873 83.250771 \r\nL 298.793741 79.821137 \r\nL 298.821161 81.708343 \r\nL 298.854674 75.665655 \r\nL 298.897328 77.546812 \r\nL 298.912561 75.707996 \r\nL 298.991775 80.165915 \r\nL 299.107549 88.210736 \r\nL 299.007009 79.421921 \r\nL 299.131923 87.037281 \r\nL 299.141063 84.182277 \r\nL 299.159343 89.281362 \r\nL 299.238557 87.061475 \r\nL 299.27207 91.525443 \r\nL 299.329957 83.619744 \r\nL 299.339097 85.289196 \r\nL 299.430498 69.961696 \r\nL 299.467058 71.631147 \r\nL 299.518851 72.296508 \r\nL 299.527991 68.516048 \r\nL 299.643765 59.793769 \r\nL 299.649859 61.535805 \r\nL 299.652905 61.729365 \r\nL 299.674232 57.688808 \r\nL 299.695559 53.872055 \r\nL 299.750399 61.148686 \r\nL 299.780866 57.676711 \r\nL 299.908827 71.540416 \r\nL 299.911873 70.409302 \r\nL 299.988041 83.268917 \r\nL 300.082488 90.672571 \r\nL 300.039834 82.561215 \r\nL 300.112955 86.17836 \r\nL 300.268335 71.014176 \r\nL 300.298802 75.175707 \r\nL 300.341456 77.867395 \r\nL 300.393249 67.766004 \r\nL 300.399343 69.641113 \r\nL 300.405436 67.953515 \r\nL 300.432856 77.704079 \r\nL 300.496837 72.598945 \r\nL 300.569957 76.591112 \r\nL 300.527303 70.844811 \r\nL 300.603471 72.955821 \r\nL 300.636984 68.606779 \r\nL 300.710104 75.381364 \r\nL 300.807598 66.023968 \r\nL 300.835018 67.905125 \r\nL 300.841112 67.215569 \r\nL 300.886812 72.895333 \r\nL 300.920326 71.383149 \r\nL 300.984306 74.165568 \r\nL 300.953839 68.056344 \r\nL 301.011726 69.005995 \r\nL 301.014773 68.509999 \r\nL 301.066566 77.41374 \r\nL 301.07266 76.960085 \r\nL 301.078753 77.062913 \r\nL 301.18234 71.050468 \r\nL 301.112267 80.637717 \r\nL 301.197574 74.189763 \r\nL 301.212807 77.141547 \r\nL 301.365141 58.63846 \r\nL 301.471775 50.629932 \r\nL 301.490055 55.19068 \r\nL 301.624109 67.124838 \r\nL 301.514429 54.694683 \r\nL 301.630203 65.558215 \r\nL 301.633249 63.937154 \r\nL 301.703323 84.230667 \r\nL 301.712463 87.079622 \r\nL 301.80691 81.938195 \r\nL 302.044552 57.936806 \r\nL 301.852611 86.359822 \r\nL 302.056738 63.423011 \r\nL 302.099392 74.25025 \r\nL 302.157279 62.545944 \r\nL 302.166419 64.790026 \r\nL 302.169466 62.993551 \r\nL 302.263913 70.687544 \r\nL 302.266959 70.379059 \r\nL 302.288286 76.318918 \r\nL 302.370547 68.292244 \r\nL 302.571628 84.031058 \r\nL 302.425387 62.939112 \r\nL 302.599048 82.766872 \r\nL 302.720915 69.907257 \r\nL 302.641701 88.700683 \r\nL 302.757475 72.67153 \r\nL 302.760522 72.568701 \r\nL 302.772709 75.750337 \r\nL 302.775756 76.046725 \r\nL 302.806222 69.768136 \r\nL 302.815362 70.010086 \r\nL 302.897623 50.986808 \r\nL 302.98293 57.706954 \r\nL 303.068237 72.919528 \r\nL 303.104797 63.023794 \r\nL 303.235805 49.504867 \r\nL 303.254085 52.287286 \r\nL 303.299785 56.376232 \r\nL 303.324158 50.188374 \r\nL 303.360719 50.611786 \r\nL 303.372905 43.946078 \r\nL 303.467353 51.210611 \r\nL 303.470399 51.131977 \r\nL 303.531333 61.396684 \r\nL 303.482586 49.111699 \r\nL 303.595313 52.886111 \r\nL 303.695854 40.589029 \r\nL 303.726321 46.395816 \r\nL 303.802488 51.9788 \r\nL 303.832955 45.567139 \r\nL 303.890842 41.617314 \r\nL 303.857328 49.764963 \r\nL 303.933495 47.284981 \r\nL 304.000522 55.995162 \r\nL 303.948729 46.335329 \r\nL 304.070596 51.283196 \r\nL 304.161996 46.589376 \r\nL 304.125436 54.579757 \r\nL 304.183323 50.587591 \r\nL 304.229023 53.043378 \r\nL 304.28691 47.932195 \r\nL 304.347844 52.565528 \r\nL 304.399638 44.12754 \r\nL 304.622045 61.680975 \r\nL 304.411824 42.536722 \r\nL 304.640326 61.070052 \r\nL 304.646419 59.660697 \r\nL 304.713446 68.201513 \r\nL 304.722586 67.034107 \r\nL 304.786566 71.994071 \r\nL 304.82008 64.378711 \r\nL 304.82922 64.826318 \r\nL 304.975461 47.363614 \r\nL 304.990694 46.032892 \r\nL 305.063814 56.170575 \r\nL 305.066861 55.71692 \r\nL 305.121701 63.737545 \r\nL 305.249662 71.086761 \r\nL 305.176542 61.209173 \r\nL 305.255756 70.197597 \r\nL 305.365436 61.396684 \r\nL 305.283176 70.239938 \r\nL 305.38067 62.267702 \r\nL 305.386763 63.894813 \r\nL 305.392856 63.888764 \r\nL 305.49949 70.046378 \r\nL 305.45379 61.166832 \r\nL 305.514724 67.028058 \r\nL 305.529957 64.929147 \r\nL 305.606124 71.346857 \r\nL 305.618311 69.344725 \r\nL 305.621357 68.546291 \r\nL 305.670104 75.931799 \r\nL 305.721898 69.102775 \r\nL 305.727991 70.784324 \r\nL 305.807205 58.535631 \r\nL 305.822439 63.931105 \r\nL 305.849859 69.253994 \r\nL 305.907746 63.078233 \r\nL 305.990006 47.914049 \r\nL 306.053986 52.36592 \r\nL 306.072267 53.297425 \r\nL 306.136247 46.450255 \r\nL 306.139294 46.686156 \r\nL 306.166714 40.716052 \r\nL 306.203274 38.145339 \r\nL 306.239834 51.053344 \r\nL 306.261161 50.521055 \r\nL 306.285534 56.684718 \r\nL 306.404355 67.49986 \r\nL 306.407402 65.540069 \r\nL 306.410448 65.53402 \r\nL 306.501849 76.409649 \r\nL 306.428729 65.237632 \r\nL 306.574969 74.903514 \r\nL 306.608483 66.199381 \r\nL 306.690743 70.917396 \r\nL 306.76691 76.391503 \r\nL 306.709023 69.780234 \r\nL 306.806517 72.284411 \r\nL 306.818704 74.328884 \r\nL 306.821751 75.242243 \r\nL 306.879638 69.374968 \r\nL 306.919244 71.395246 \r\nL 306.922291 71.304515 \r\nL 306.937525 74.080886 \r\nL 306.958851 79.155776 \r\nL 306.983225 72.296508 \r\nL 307.044158 73.96596 \r\nL 307.178213 63.822228 \r\nL 307.202586 65.473533 \r\nL 307.223913 70.941591 \r\nL 307.275706 60.21718 \r\nL 307.297033 60.725274 \r\nL 307.324453 56.96296 \r\nL 307.370154 65.479582 \r\nL 307.397574 64.663002 \r\nL 307.504208 82.403948 \r\nL 307.540768 79.688065 \r\nL 307.543814 78.194027 \r\nL 307.632168 86.89816 \r\nL 307.635215 85.990849 \r\nL 307.641308 87.521179 \r\nL 307.705289 79.107386 \r\nL 307.708335 79.391677 \r\nL 307.824109 67.705517 \r\nL 307.836296 71.3771 \r\nL 307.912463 74.232104 \r\nL 307.88809 68.032149 \r\nL 307.930743 69.090678 \r\nL 308.003864 62.32819 \r\nL 308.052611 63.731497 \r\nL 308.064797 64.015787 \r\nL 308.058704 62.497554 \r\nL 308.070891 62.497554 \r\nL 308.183618 58.795727 \r\nL 308.122684 65.304168 \r\nL 308.186665 60.289765 \r\nL 308.189711 60.350253 \r\nL 308.195805 58.825971 \r\nL 308.290252 51.156172 \r\nL 308.211038 59.751428 \r\nL 308.317672 53.787373 \r\nL 308.415166 73.29455 \r\nL 308.457819 68.141026 \r\nL 308.466959 64.911 \r\nL 308.555313 72.175534 \r\nL 308.55836 71.57066 \r\nL 308.591873 73.82079 \r\nL 308.625387 67.409129 \r\nL 308.634527 67.989807 \r\nL 308.674134 58.717094 \r\nL 308.677181 58.910653 \r\nL 308.719834 43.855347 \r\nL 308.805141 50.3033 \r\nL 308.808188 50.164179 \r\nL 308.820375 54.513221 \r\nL 308.853888 52.65021 \r\nL 309.024502 76.137456 \r\nL 309.064109 75.006342 \r\nL 309.198163 64.167006 \r\nL 309.24691 70.451643 \r\nL 309.313937 66.792158 \r\nL 309.429711 62.043899 \r\nL 309.341357 69.302383 \r\nL 309.447991 63.362524 \r\nL 309.484552 67.608737 \r\nL 309.551579 62.606432 \r\nL 309.554625 62.860478 \r\nL 309.633839 65.413046 \r\nL 309.588139 59.557868 \r\nL 309.642979 62.412872 \r\nL 309.646026 60.519617 \r\nL 309.731333 66.120748 \r\nL 309.749613 62.957258 \r\nL 309.755706 64.699295 \r\nL 309.819687 54.76122 \r\nL 309.84406 58.021489 \r\nL 309.914134 55.577799 \r\nL 309.892807 61.142637 \r\nL 309.956787 56.660523 \r\nL 310.087795 70.657301 \r\nL 309.972021 55.396337 \r\nL 310.090842 69.955647 \r\nL 310.179195 65.431192 \r\nL 310.121308 71.165394 \r\nL 310.200522 69.387066 \r\nL 310.212709 73.058649 \r\nL 310.298016 65.588459 \r\nL 310.45035 50.369836 \r\nL 310.45949 52.970793 \r\nL 310.544797 56.781498 \r\nL 310.520424 50.587591 \r\nL 310.572217 53.624057 \r\nL 310.584404 52.214701 \r\nL 310.614871 61.342245 \r\nL 310.770252 81.297029 \r\nL 310.645338 60.658738 \r\nL 310.779392 79.131581 \r\nL 310.870792 76.69394 \r\nL 310.831186 81.86561 \r\nL 310.882979 78.006516 \r\nL 310.892119 80.686107 \r\nL 310.940866 73.72401 \r\nL 310.99266 77.026621 \r\nL 311.151087 51.192465 \r\nL 311.184601 55.71692 \r\nL 311.248581 49.438331 \r\nL 311.257721 50.787199 \r\nL 311.321701 47.194249 \r\nL 311.361308 54.930584 \r\nL 311.480129 78.593244 \r\nL 311.507549 75.357169 \r\nL 311.69949 59.321967 \r\nL 311.577623 78.236368 \r\nL 311.705584 59.346162 \r\nL 311.751284 61.112393 \r\nL 311.796984 49.704475 \r\nL 311.812217 45.911917 \r\nL 311.900571 54.162395 \r\nL 312.074232 72.24207 \r\nL 312.077279 70.4214 \r\nL 312.126026 78.012565 \r\nL 312.180866 73.826839 \r\nL 312.281407 80.686107 \r\nL 312.186959 72.538458 \r\nL 312.302733 75.980189 \r\nL 312.397181 62.945161 \r\nL 312.445928 65.600556 \r\nL 312.452021 67.330495 \r\nL 312.482488 61.65678 \r\nL 312.491628 62.255605 \r\nL 312.576935 52.41431 \r\nL 312.500768 63.066136 \r\nL 312.616542 55.118095 \r\nL 312.619588 54.56766 \r\nL 312.665289 63.646814 \r\nL 312.680522 62.122533 \r\nL 312.799343 67.796248 \r\nL 312.707942 61.505561 \r\nL 312.802389 67.348641 \r\nL 312.808483 64.832367 \r\nL 312.84809 70.034281 \r\nL 312.909023 67.735761 \r\nL 312.95777 67.475665 \r\nL 313.030891 71.52227 \r\nL 313.259392 103.024093 \r\nL 313.036984 70.300425 \r\nL 313.289859 99.794067 \r\nL 313.433053 88.634147 \r\nL 313.4361 88.839804 \r\nL 313.47266 84.170179 \r\nL 313.56406 72.544507 \r\nL 313.597574 74.461956 \r\nL 313.640227 69.17536 \r\nL 313.695068 76.869354 \r\nL 313.710301 72.725969 \r\nL 313.792561 80.244549 \r\nL 313.847402 78.931973 \r\nL 313.853495 79.682016 \r\nL 313.859588 78.169832 \r\nL 313.883962 73.361086 \r\nL 313.944896 79.875576 \r\nL 313.972316 77.601251 \r\nL 313.975362 79.506603 \r\nL 314.066763 69.532235 \r\nL 314.10637 63.471401 \r\nL 314.17949 68.395073 \r\nL 314.243471 73.348989 \r\nL 314.191677 68.056344 \r\nL 314.304404 70.869006 \r\nL 314.316591 68.141026 \r\nL 314.383618 79.724357 \r\nL 314.389711 78.272661 \r\nL 314.401898 83.123748 \r\nL 314.453692 77.135498 \r\nL 314.502439 79.440067 \r\nL 314.569466 69.822575 \r\nL 314.511579 79.573139 \r\nL 314.630399 70.022183 \r\nL 314.801014 50.273057 \r\nL 314.828434 50.787199 \r\nL 314.837574 55.009218 \r\nL 314.892414 50.055302 \r\nL 314.941161 52.432456 \r\nL 315.066075 64.408955 \r\nL 314.947254 51.894118 \r\nL 315.114822 58.977189 \r\nL 315.212316 48.283022 \r\nL 315.133102 59.866354 \r\nL 315.254969 51.537243 \r\nL 315.264109 52.390115 \r\nL 315.376837 63.356475 \r\nL 315.389023 63.023794 \r\nL 315.416443 65.074316 \r\nL 315.535264 82.246681 \r\nL 315.571824 81.188152 \r\nL 315.693692 68.764046 \r\nL 315.696738 70.621008 \r\nL 315.715018 68.35878 \r\nL 315.782045 56.321794 \r\nL 315.721112 68.413219 \r\nL 315.852119 60.174839 \r\nL 315.864306 62.558042 \r\nL 315.940473 58.420705 \r\nL 315.958753 60.047816 \r\nL 315.9618 57.688808 \r\nL 316.050154 70.530277 \r\nL 316.0532 70.167353 \r\nL 316.138507 76.210041 \r\nL 316.065387 69.695551 \r\nL 316.162881 71.104907 \r\nL 316.272561 62.763699 \r\nL 316.205534 73.016308 \r\nL 316.284748 64.390809 \r\nL 316.287795 65.165047 \r\nL 316.330448 54.803561 \r\nL 316.357869 55.741115 \r\nL 316.476689 44.98646 \r\nL 316.482783 47.151908 \r\nL 316.510203 43.8372 \r\nL 316.494969 49.589549 \r\nL 316.537623 48.488679 \r\nL 316.601603 59.684892 \r\nL 316.680817 58.965092 \r\nL 316.744797 53.27323 \r\nL 316.778311 60.973273 \r\nL 316.833151 65.667092 \r\nL 316.860571 56.938765 \r\nL 316.878851 60.616397 \r\nL 316.909318 55.124144 \r\nL 316.955018 66.943376 \r\nL 316.985485 61.541854 \r\nL 317.052512 65.951383 \r\nL 317.092119 59.249382 \r\nL 317.204846 75.06683 \r\nL 317.262733 66.132845 \r\nL 317.317574 59.860305 \r\nL 317.341947 67.052253 \r\nL 317.378507 62.763699 \r\nL 317.384601 64.832367 \r\nL 317.393741 61.227319 \r\nL 317.405928 62.23141 \r\nL 317.546075 42.83311 \r\nL 317.549122 43.069011 \r\nL 317.558262 41.066879 \r\nL 317.759343 63.259695 \r\nL 317.87207 68.479755 \r\nL 317.78067 60.676884 \r\nL 317.878163 67.518006 \r\nL 317.92691 71.395246 \r\nL 317.887303 65.443289 \r\nL 317.972611 66.997815 \r\nL 318.106665 49.087504 \r\nL 318.158458 54.888243 \r\nL 318.213299 48.555215 \r\nL 318.216345 48.906042 \r\nL 318.231579 46.002648 \r\nL 318.307746 56.249209 \r\nL 318.316886 52.904257 \r\nL 318.444846 68.945508 \r\nL 318.338213 50.49686 \r\nL 318.457033 65.999773 \r\nL 318.463127 63.707302 \r\nL 318.527107 69.816526 \r\nL 318.56062 68.594681 \r\nL 318.56976 70.239938 \r\nL 318.655068 66.435282 \r\nL 318.761701 57.743247 \r\nL 318.691628 67.130887 \r\nL 318.779982 58.25739 \r\nL 318.783028 60.440984 \r\nL 318.871382 52.390115 \r\nL 318.883569 54.90034 \r\nL 318.895756 52.323579 \r\nL 318.941456 60.634543 \r\nL 318.959736 58.233195 \r\nL 318.981063 60.846249 \r\nL 319.041996 51.821533 \r\nL 319.069416 59.194944 \r\nL 319.090743 55.402386 \r\nL 319.118163 61.154735 \r\nL 319.179097 59.920792 \r\nL 319.227844 51.40417 \r\nL 319.322291 54.797512 \r\nL 319.419785 57.973099 \r\nL 319.374085 49.72867 \r\nL 319.435018 57.077886 \r\nL 319.453299 52.438505 \r\nL 319.511186 60.199034 \r\nL 319.523372 59.134456 \r\nL 319.526419 60.695031 \r\nL 319.572119 51.652169 \r\nL 319.623913 54.368052 \r\nL 319.66352 56.382281 \r\nL 319.687893 49.160089 \r\nL 319.693986 50.146033 \r\nL 319.852414 31.261876 \r\nL 319.882881 35.26614 \r\nL 319.895068 38.514312 \r\nL 319.965141 30.790075 \r\nL 319.977328 33.100692 \r\nL 319.986468 31.957481 \r\nL 320.007795 35.278237 \r\nL 320.083962 33.554347 \r\nL 320.181456 43.462179 \r\nL 320.199736 35.973842 \r\nL 320.202783 35.798429 \r\nL 320.218016 40.365225 \r\nL 320.233249 39.312745 \r\nL 320.318557 53.037329 \r\nL 320.349023 43.6013 \r\nL 320.394724 38.834895 \r\nL 320.446517 48.222535 \r\nL 320.452611 46.129672 \r\nL 320.473937 50.666225 \r\nL 320.556198 42.016531 \r\nL 320.559244 44.60539 \r\nL 320.571431 45.234459 \r\nL 320.601898 36.064573 \r\nL 320.604945 37.08681 \r\nL 320.607991 35.955696 \r\nL 320.687205 46.994641 \r\nL 320.690252 46.099428 \r\nL 320.699392 48.863701 \r\nL 320.751186 40.232153 \r\nL 320.781652 42.597209 \r\nL 320.784699 41.810873 \r\nL 320.860866 49.72867 \r\nL 320.873053 47.47854 \r\nL 320.897426 56.170575 \r\nL 320.94008 46.90391 \r\nL 320.997967 53.424449 \r\nL 321.00406 53.309523 \r\nL 321.019294 58.559826 \r\nL 321.107647 48.730629 \r\nL 321.144208 52.632064 \r\nL 321.122881 46.305085 \r\nL 321.180768 46.782935 \r\nL 321.232561 48.597556 \r\nL 321.305682 40.710003 \r\nL 321.308729 41.925799 \r\nL 321.345289 34.800387 \r\nL 321.403176 36.506131 \r\nL 321.458016 34.292293 \r\nL 321.476296 40.038594 \r\nL 321.485436 39.669621 \r\nL 321.616443 49.819401 \r\nL 321.771824 64.318224 \r\nL 321.622537 49.402039 \r\nL 321.793151 62.721358 \r\nL 321.860178 65.515874 \r\nL 321.911972 59.479234 \r\nL 322.024699 67.971661 \r\nL 322.036886 66.495769 \r\nL 322.058213 64.838415 \r\nL 322.122193 69.60482 \r\nL 322.140473 69.284237 \r\nL 322.24406 77.050816 \r\nL 322.259294 75.514436 \r\nL 322.26234 73.875229 \r\nL 322.350694 81.121616 \r\nL 322.359834 80.450206 \r\nL 322.384208 78.956168 \r\nL 322.393348 80.71635 \r\nL 322.396394 79.313043 \r\nL 322.487795 82.670092 \r\nL 322.509122 76.246334 \r\nL 322.557869 78.968265 \r\nL 322.606615 70.252035 \r\nL 322.774183 57.071837 \r\nL 322.612709 70.554472 \r\nL 322.792463 57.53759 \r\nL 322.835117 63.683107 \r\nL 322.911284 63.28389 \r\nL 323.042291 52.855867 \r\nL 323.182439 64.33637 \r\nL 323.188532 63.773838 \r\nL 323.191579 63.011697 \r\nL 323.261652 72.67153 \r\nL 323.340866 86.329578 \r\nL 323.380473 80.050989 \r\nL 323.471873 75.605167 \r\nL 323.432267 82.942286 \r\nL 323.508434 76.131408 \r\nL 323.514527 77.214132 \r\nL 323.593741 70.748032 \r\nL 323.599834 72.108997 \r\nL 323.730842 65.558215 \r\nL 323.615068 74.129276 \r\nL 323.733888 65.721531 \r\nL 323.807009 68.788241 \r\nL 323.840522 64.856562 \r\nL 323.974576 54.126102 \r\nL 323.858802 66.852645 \r\nL 323.983716 55.595945 \r\nL 324.06293 61.46322 \r\nL 324.09949 58.269487 \r\nL 324.200031 51.40417 \r\nL 324.218311 54.210784 \r\nL 324.221357 54.76122 \r\nL 324.242684 50.152082 \r\nL 324.312758 53.315571 \r\nL 324.367598 48.264876 \r\nL 324.349318 54.476929 \r\nL 324.428532 49.426233 \r\nL 324.468139 45.627627 \r\nL 324.437672 50.720663 \r\nL 324.504699 49.764963 \r\nL 324.547353 53.763178 \r\nL 324.608286 46.262744 \r\nL 324.635706 44.557 \r\nL 324.663127 48.234632 \r\nL 324.711873 46.764789 \r\nL 324.775854 51.029149 \r\nL 324.818507 46.462352 \r\nL 324.824601 47.278932 \r\nL 324.909908 51.652169 \r\nL 324.848974 46.244598 \r\nL 324.952561 49.898035 \r\nL 324.958655 48.452387 \r\nL 325.028729 61.027711 \r\nL 325.147549 78.829144 \r\nL 325.178016 78.798901 \r\nL 325.181063 78.393635 \r\nL 325.226763 85.930362 \r\nL 325.232856 85.900118 \r\nL 325.245043 90.376183 \r\nL 325.33949 84.781102 \r\nL 325.458311 80.510693 \r\nL 325.351677 85.585584 \r\nL 325.467451 81.762782 \r\nL 325.510104 82.476533 \r\nL 325.494871 80.292939 \r\nL 325.546665 81.623661 \r\nL 325.656345 77.36535 \r\nL 325.580178 83.982668 \r\nL 325.665485 78.048857 \r\nL 325.808679 88.132102 \r\nL 325.915313 77.528666 \r\nL 325.93664 79.869527 \r\nL 325.970154 86.80138 \r\nL 326.064601 84.369787 \r\nL 326.232168 97.187061 \r\nL 326.113348 80.807081 \r\nL 326.244355 96.775747 \r\nL 326.393643 89.378142 \r\nL 326.396689 90.043503 \r\nL 326.463716 82.325314 \r\nL 326.46981 82.567264 \r\nL 326.765338 50.599688 \r\nL 326.789711 53.75108 \r\nL 326.804945 57.047642 \r\nL 326.868925 50.666225 \r\nL 326.902439 54.525319 \r\nL 327.006026 60.205083 \r\nL 326.935952 49.819401 \r\nL 327.027353 57.749296 \r\nL 327.045633 56.454866 \r\nL 327.082193 63.392767 \r\nL 327.1218 62.878625 \r\nL 327.155313 66.096553 \r\nL 327.1675 60.537763 \r\nL 327.170547 61.209173 \r\nL 327.197967 56.829888 \r\nL 327.23148 63.423011 \r\nL 327.280227 60.295814 \r\nL 327.502635 80.940154 \r\nL 327.313741 58.807825 \r\nL 327.533102 72.980016 \r\nL 327.612316 71.564611 \r\nL 327.566615 76.149554 \r\nL 327.636689 73.0526 \r\nL 327.670203 75.254341 \r\nL 327.731136 65.304168 \r\nL 327.734183 65.467484 \r\nL 327.77379 60.434935 \r\nL 327.831677 68.12288 \r\nL 327.83777 66.810304 \r\nL 327.962684 75.012391 \r\nL 327.974871 71.104907 \r\nL 328.054085 82.791067 \r\nL 328.084552 83.571354 \r\nL 328.090645 81.091372 \r\nL 328.093692 81.726489 \r\nL 328.178999 75.199902 \r\nL 328.115018 83.891937 \r\nL 328.209466 78.877534 \r\nL 328.328286 68.382975 \r\nL 328.38008 70.445595 \r\nL 328.48062 73.633279 \r\nL 328.422733 67.959564 \r\nL 328.495854 71.189589 \r\nL 328.511087 66.090504 \r\nL 328.596394 74.649467 \r\nL 328.599441 73.808693 \r\nL 328.620768 75.992287 \r\nL 328.639048 70.923445 \r\nL 328.712168 74.806734 \r\nL 328.715215 74.770442 \r\nL 328.721308 75.720093 \r\nL 328.821849 82.373704 \r\nL 328.776149 72.381191 \r\nL 328.840129 80.964349 \r\nL 328.904109 86.740892 \r\nL 328.952856 77.8432 \r\nL 329.065584 82.246681 \r\nL 328.98637 74.806734 \r\nL 329.06863 81.351468 \r\nL 329.080817 80.244549 \r\nL 329.129564 71.600904 \r\nL 329.193544 76.79072 \r\nL 329.257525 83.020919 \r\nL 329.202684 75.441852 \r\nL 329.315412 81.218395 \r\nL 329.632267 67.741809 \r\nL 329.321505 81.914 \r\nL 329.650547 70.137109 \r\nL 329.668827 69.193506 \r\nL 329.772414 75.701947 \r\nL 329.879048 57.241202 \r\nL 329.930842 61.17893 \r\nL 330.016149 66.30221 \r\nL 329.943028 59.944987 \r\nL 330.043569 61.898729 \r\nL 330.074036 60.531715 \r\nL 330.110596 70.040329 \r\nL 330.113643 69.949598 \r\nL 330.186763 76.869354 \r\nL 330.223323 70.094768 \r\nL 330.22637 70.306474 \r\nL 330.250743 64.814221 \r\nL 330.284257 55.843943 \r\nL 330.390891 57.380323 \r\nL 330.393937 57.948904 \r\nL 330.427451 50.847687 \r\nL 330.464011 50.890028 \r\nL 330.467058 50.847687 \r\nL 330.470104 52.07558 \r\nL 330.473151 51.767095 \r\nL 330.585878 70.040329 \r\nL 330.482291 51.379976 \r\nL 330.619392 66.513916 \r\nL 330.662045 58.880409 \r\nL 330.729072 65.279973 \r\nL 330.771726 77.099206 \r\nL 330.853986 72.423532 \r\nL 330.87836 69.774185 \r\nL 330.936247 79.458213 \r\nL 330.948434 78.853339 \r\nL 331.033741 86.184409 \r\nL 331.070301 84.26091 \r\nL 331.079441 80.534888 \r\nL 331.152561 89.52936 \r\nL 331.179982 83.982668 \r\nL 331.186075 84.16413 \r\nL 331.198262 81.853513 \r\nL 331.265289 80.09333 \r\nL 331.283569 85.107733 \r\nL 331.304896 82.754775 \r\nL 331.371923 75.453949 \r\nL 331.46637 78.962217 \r\nL 331.603471 92.704947 \r\nL 331.661357 99.58841 \r\nL 331.716198 93.757427 \r\nL 331.841112 85.712607 \r\nL 331.956886 80.837325 \r\nL 331.847205 86.583625 \r\nL 332.005633 82.174096 \r\nL 332.069613 93.902597 \r\nL 332.1275 87.769178 \r\nL 332.148827 89.735017 \r\nL 332.197574 81.448247 \r\nL 332.203667 81.05508 \r\nL 332.252414 88.355905 \r\nL 332.258507 88.845853 \r\nL 332.310301 81.315175 \r\nL 332.441308 62.769747 \r\nL 332.322488 81.33937 \r\nL 332.462635 64.898903 \r\nL 332.505289 71.673488 \r\nL 332.554036 58.916702 \r\nL 332.560129 58.263438 \r\nL 332.584502 64.52993 \r\nL 332.685043 71.401295 \r\nL 332.700276 68.764046 \r\nL 332.852611 77.903688 \r\nL 332.785584 68.12288 \r\nL 332.867844 75.490241 \r\nL 332.922684 60.997467 \r\nL 333.011038 61.342245 \r\nL 333.017131 61.892681 \r\nL 333.023225 58.63846 \r\nL 333.172512 51.283196 \r\nL 333.053692 62.110435 \r\nL 333.184699 54.694683 \r\nL 333.187746 56.460915 \r\nL 333.2761 45.579237 \r\nL 333.279146 45.917966 \r\nL 333.297426 51.035198 \r\nL 333.34008 55.747164 \r\nL 333.382733 49.093553 \r\nL 333.416247 53.648252 \r\nL 333.501554 49.275015 \r\nL 333.477181 55.269313 \r\nL 333.522881 53.152255 \r\nL 333.626468 63.350426 \r\nL 333.641701 60.422837 \r\nL 333.696542 57.39242 \r\nL 333.730055 61.578146 \r\nL 333.760522 58.813873 \r\nL 333.806222 64.904952 \r\nL 333.854969 53.255084 \r\nL 333.864109 55.789505 \r\nL 334.059097 70.693593 \r\nL 333.912856 55.456824 \r\nL 334.092611 67.064351 \r\nL 334.132217 61.795901 \r\nL 334.177918 73.173575 \r\nL 334.199244 68.322488 \r\nL 334.220571 73.875229 \r\nL 334.293692 64.923098 \r\nL 334.299785 66.586501 \r\nL 334.418606 59.491332 \r\nL 334.348532 70.608911 \r\nL 334.424699 61.70517 \r\nL 334.442979 66.526013 \r\nL 334.519146 57.217007 \r\nL 334.52524 58.323926 \r\nL 334.57094 54.870097 \r\nL 334.595313 62.61248 \r\nL 334.619687 67.040156 \r\nL 334.656247 55.19068 \r\nL 334.704994 62.225361 \r\nL 334.714134 64.312175 \r\nL 334.762881 58.886458 \r\nL 334.814674 62.164874 \r\nL 334.939588 52.287286 \r\nL 334.954822 55.517312 \r\nL 335.015756 44.12754 \r\nL 335.018802 43.819054 \r\nL 335.073643 48.143901 \r\nL 335.094969 46.353475 \r\nL 335.128483 52.65021 \r\nL 335.107156 45.391726 \r\nL 335.207697 47.926147 \r\nL 335.22293 45.046948 \r\nL 335.271677 52.492943 \r\nL 335.308237 51.754997 \r\nL 335.369171 54.561611 \r\nL 335.378311 50.085546 \r\nL 335.411824 51.416268 \r\nL 335.445338 43.069011 \r\nL 335.530645 46.026843 \r\nL 335.536738 44.587244 \r\nL 335.615952 53.007086 \r\nL 335.673839 49.504867 \r\nL 335.631186 54.833804 \r\nL 335.704306 52.559479 \r\nL 335.853593 76.306821 \r\nL 335.862733 75.635411 \r\nL 336.021161 89.952772 \r\nL 335.881014 75.556778 \r\nL 336.057721 85.216611 \r\nL 336.200915 63.453255 \r\nL 336.270989 66.586501 \r\nL 336.237475 61.36644 \r\nL 336.301456 62.479408 \r\nL 336.328876 58.136415 \r\nL 336.371529 70.856909 \r\nL 336.39895 66.175186 \r\nL 336.484257 72.877187 \r\nL 336.432463 65.933237 \r\nL 336.511677 68.086587 \r\nL 336.520817 65.667092 \r\nL 336.533004 70.772227 \r\nL 336.627451 66.217528 \r\nL 336.633544 68.782192 \r\nL 336.676198 56.067747 \r\nL 336.712758 61.771706 \r\nL 336.743225 58.463047 \r\nL 336.801112 66.265917 \r\nL 336.883372 73.107039 \r\nL 336.913839 68.328537 \r\nL 337.011333 59.854256 \r\nL 337.029613 61.928973 \r\nL 337.05094 67.142984 \r\nL 337.108827 54.864048 \r\nL 337.181947 49.764963 \r\nL 337.197181 54.706781 \r\nL 337.325141 65.425143 \r\nL 337.218507 54.386198 \r\nL 337.331235 64.475491 \r\nL 337.358655 61.021662 \r\nL 337.422635 67.384934 \r\nL 337.431775 65.739677 \r\nL 337.434822 67.947466 \r\nL 337.504896 61.717267 \r\nL 337.538409 62.551993 \r\nL 337.550596 66.187284 \r\nL 337.626763 54.410393 \r\nL 337.73949 50.871882 \r\nL 337.70293 57.652516 \r\nL 337.742537 51.537243 \r\nL 337.800424 57.755344 \r\nL 337.852217 52.17236 \r\nL 337.888778 49.837548 \r\nL 337.910104 54.688635 \r\nL 337.952758 52.964745 \r\nL 337.974085 53.672447 \r\nL 338.001505 49.643988 \r\nL 338.028925 50.763004 \r\nL 338.111186 44.647731 \r\nL 338.144699 47.545076 \r\nL 338.208679 52.722795 \r\nL 338.159932 46.28089 \r\nL 338.266566 50.666225 \r\nL 338.357967 39.917619 \r\nL 338.388434 40.540639 \r\nL 338.428041 36.838812 \r\nL 338.461554 43.244424 \r\nL 338.470694 42.597209 \r\nL 338.482881 44.835242 \r\nL 338.556001 38.943772 \r\nL 338.583421 43.171839 \r\nL 338.586468 43.165791 \r\nL 338.735756 65.237632 \r\nL 338.757082 62.479408 \r\nL 338.830203 69.810477 \r\nL 338.833249 68.915264 \r\nL 338.86067 73.96596 \r\nL 338.842389 68.425317 \r\nL 338.95207 72.707822 \r\nL 339.028237 70.064524 \r\nL 339.00691 73.844985 \r\nL 339.064797 71.600904 \r\nL 339.067844 72.163436 \r\nL 339.110498 65.346509 \r\nL 339.140964 65.890896 \r\nL 339.268925 58.251341 \r\nL 339.174478 66.405038 \r\nL 339.278065 60.79181 \r\nL 339.415166 75.103122 \r\nL 339.418213 73.838936 \r\nL 339.482193 71.479929 \r\nL 339.51266 78.538805 \r\nL 339.5218 76.089066 \r\nL 339.543127 78.03676 \r\nL 339.591873 71.256126 \r\nL 339.619294 73.488109 \r\nL 339.710694 64.935195 \r\nL 339.637574 75.907604 \r\nL 339.744208 70.645203 \r\nL 339.753348 72.296508 \r\nL 339.823421 66.991766 \r\nL 339.841701 67.173228 \r\nL 339.948335 63.731497 \r\nL 339.902635 71.231931 \r\nL 339.957475 64.511784 \r\nL 339.969662 63.326231 \r\nL 339.978802 66.030017 \r\nL 339.984896 65.636849 \r\nL 340.015362 69.840721 \r\nL 340.058016 62.213264 \r\nL 340.091529 65.975578 \r\nL 340.143323 60.229278 \r\nL 340.185977 68.588632 \r\nL 340.207303 63.078233 \r\nL 340.414478 81.200249 \r\nL 340.216443 62.418921 \r\nL 340.426665 79.361433 \r\nL 340.447991 79.881625 \r\nL 340.566812 68.044246 \r\nL 340.697819 51.107782 \r\nL 340.600326 68.546291 \r\nL 340.728286 54.228931 \r\nL 340.841014 70.4214 \r\nL 340.86234 69.260042 \r\nL 340.865387 69.435456 \r\nL 340.895854 65.273925 \r\nL 340.968974 64.167006 \r\nL 340.911087 67.378885 \r\nL 341.002488 65.080365 \r\nL 341.032955 67.106692 \r\nL 341.084748 56.454866 \r\nL 341.087795 57.458956 \r\nL 341.142635 48.766921 \r\nL 341.106075 57.531541 \r\nL 341.197475 56.805693 \r\nL 341.224896 54.114005 \r\nL 341.276689 59.793769 \r\nL 341.282783 59.352211 \r\nL 341.45949 76.802817 \r\nL 341.288876 59.30987 \r\nL 341.480817 74.256299 \r\nL 341.645338 66.532062 \r\nL 341.648385 66.68328 \r\nL 341.657525 62.685065 \r\nL 341.697131 63.737545 \r\nL 341.703225 61.312002 \r\nL 341.791579 68.7459 \r\nL 341.794625 68.564438 \r\nL 341.797672 68.316439 \r\nL 341.843372 73.113088 \r\nL 341.855559 72.453775 \r\nL 341.858606 72.484019 \r\nL 341.864699 72.163436 \r\nL 341.867746 72.217875 \r\nL 341.886026 68.957605 \r\nL 341.962193 75.429754 \r\nL 341.971333 75.248292 \r\nL 342.007893 78.817047 \r\nL 342.059687 72.29046 \r\nL 342.06578 72.980016 \r\nL 342.0932 70.233889 \r\nL 342.126714 75.242243 \r\nL 342.178507 72.060608 \r\nL 342.181554 72.090851 \r\nL 342.187647 71.848902 \r\nL 342.202881 74.58898 \r\nL 342.285141 67.161131 \r\nL 342.288188 67.584542 \r\nL 342.330842 62.975404 \r\nL 342.391775 70.330669 \r\nL 342.394822 69.187457 \r\nL 342.416149 70.681495 \r\nL 342.452709 64.390809 \r\nL 342.501456 68.395073 \r\nL 342.507549 66.677232 \r\nL 342.58067 73.851034 \r\nL 342.583716 75.266438 \r\nL 342.61723 69.629015 \r\nL 342.687303 72.895333 \r\nL 342.723864 70.300425 \r\nL 342.772611 75.792678 \r\nL 342.793937 73.669572 \r\nL 342.921898 79.627578 \r\nL 342.800031 72.980016 \r\nL 342.924945 79.022704 \r\nL 343.022439 72.67153 \r\nL 342.940178 79.179971 \r\nL 343.055952 73.778449 \r\nL 343.077279 73.215916 \r\nL 343.065092 75.611216 \r\nL 343.092512 75.490241 \r\nL 343.174773 79.101337 \r\nL 343.138213 73.494158 \r\nL 343.199146 76.155603 \r\nL 343.202193 75.169658 \r\nL 343.244846 78.94407 \r\nL 343.299687 78.823096 \r\nL 343.366714 81.309127 \r\nL 343.345387 74.836978 \r\nL 343.388041 78.006516 \r\nL 343.485534 71.727927 \r\nL 343.424601 78.454123 \r\nL 343.500768 75.847117 \r\nL 343.506861 77.1234 \r\nL 343.549515 67.747858 \r\nL 343.589122 68.038197 \r\nL 343.610448 65.763872 \r\nL 343.643962 73.427622 \r\nL 343.692709 72.157387 \r\nL 343.796296 73.838936 \r\nL 343.729269 64.160957 \r\nL 343.805436 72.732017 \r\nL 343.811529 71.57066 \r\nL 343.88465 79.56709 \r\nL 343.90293 85.664217 \r\nL 343.988237 78.835193 \r\nL 343.99433 78.859388 \r\nL 344.036984 83.317307 \r\nL 344.094871 77.111303 \r\nL 344.228925 62.588285 \r\nL 344.262439 57.985196 \r\nL 344.298999 65.158999 \r\nL 344.332512 63.683107 \r\nL 344.44524 73.603035 \r\nL 344.372119 59.098164 \r\nL 344.469613 67.481714 \r\nL 344.4818 66.39899 \r\nL 344.53664 73.288501 \r\nL 344.557967 70.711739 \r\nL 344.56406 73.536499 \r\nL 344.603667 65.044073 \r\nL 344.664601 69.840721 \r\nL 344.725534 66.931279 \r\nL 344.670694 71.32871 \r\nL 344.740768 70.016134 \r\nL 344.862635 86.75299 \r\nL 344.752955 68.60073 \r\nL 344.871775 86.148116 \r\nL 344.963176 84.152033 \r\nL 344.954036 87.696593 \r\nL 344.978409 86.468699 \r\nL 344.993643 88.609952 \r\nL 345.033249 78.302904 \r\nL 345.075903 82.422094 \r\nL 345.185584 75.732191 \r\nL 345.12465 85.319439 \r\nL 345.200817 78.871485 \r\nL 345.319638 90.932667 \r\nL 345.255657 78.115393 \r\nL 345.334871 90.72701 \r\nL 345.417131 86.232798 \r\nL 345.374478 92.293633 \r\nL 345.453692 87.654252 \r\nL 345.496345 92.293633 \r\nL 345.511579 85.198464 \r\nL 345.563372 89.226923 \r\nL 345.746173 64.935195 \r\nL 345.572512 90.031405 \r\nL 345.752267 66.356648 \r\nL 345.75836 65.697336 \r\nL 345.886321 54.283369 \r\nL 345.907647 55.946772 \r\nL 346.014281 61.475318 \r\nL 345.965534 55.178582 \r\nL 346.023421 59.279626 \r\nL 346.087402 55.995162 \r\nL 346.053888 61.420879 \r\nL 346.130055 59.817964 \r\nL 346.160522 64.281932 \r\nL 346.139195 58.650557 \r\nL 346.242783 60.816005 \r\nL 346.261063 57.785588 \r\nL 346.30981 70.85086 \r\nL 346.312856 69.592723 \r\nL 346.407303 78.030711 \r\nL 346.35551 69.205604 \r\nL 346.43777 76.79072 \r\nL 346.468237 70.403254 \r\nL 346.480424 79.833235 \r\nL 346.550498 75.605167 \r\nL 346.568778 77.17179 \r\nL 346.599244 71.316613 \r\nL 346.602291 71.3771 \r\nL 346.620571 66.919181 \r\nL 346.654085 74.679711 \r\nL 346.715018 70.784324 \r\nL 346.718065 70.814568 \r\nL 346.763765 77.250424 \r\nL 346.785092 70.614959 \r\nL 346.830792 73.935716 \r\nL 346.95266 64.469443 \r\nL 346.967893 65.546118 \r\nL 347.229908 48.228584 \r\nL 347.232955 49.535111 \r\nL 347.257328 53.436546 \r\nL 347.327402 47.412004 \r\nL 347.330448 47.484589 \r\nL 347.333495 47.309175 \r\nL 347.357869 51.337634 \r\nL 347.391382 50.176277 \r\nL 347.400522 50.297252 \r\nL 347.409662 47.345468 \r\nL 347.415756 47.641856 \r\nL 347.418802 46.250646 \r\nL 347.501063 56.763352 \r\nL 347.507156 55.565702 \r\nL 347.510203 56.297599 \r\nL 347.574183 46.026843 \r\nL 347.689957 38.38124 \r\nL 347.61379 48.603605 \r\nL 347.699097 40.516444 \r\nL 347.702144 40.419664 \r\nL 347.711284 42.790769 \r\nL 347.750891 50.115789 \r\nL 347.814871 38.901431 \r\nL 347.817918 38.677628 \r\nL 347.860571 43.704128 \r\nL 347.933692 53.315571 \r\nL 347.866665 43.147644 \r\nL 347.988532 49.686329 \r\nL 348.037279 43.274668 \r\nL 348.082979 50.980759 \r\nL 348.217033 61.348294 \r\nL 348.098213 50.085546 \r\nL 348.22008 60.36235 \r\nL 348.232267 56.14638 \r\nL 348.308434 66.568354 \r\nL 348.317574 66.150991 \r\nL 348.326714 71.945682 \r\nL 348.415068 61.578146 \r\nL 348.524748 52.408261 \r\nL 348.539982 53.769227 \r\nL 348.543028 54.083761 \r\nL 348.570448 47.254737 \r\nL 348.594822 48.204389 \r\nL 348.607009 46.577278 \r\nL 348.603962 48.301168 \r\nL 348.610055 46.958349 \r\nL 348.640522 40.226104 \r\nL 348.619195 48.107609 \r\nL 348.719736 45.694163 \r\nL 348.753249 48.730629 \r\nL 348.814183 41.018489 \r\nL 348.823323 42.675843 \r\nL 348.83551 39.197819 \r\nL 348.920817 49.432282 \r\nL 348.923864 47.587417 \r\nL 349.021357 52.529236 \r\nL 348.975657 45.397775 \r\nL 349.039638 49.486721 \r\nL 349.067058 45.089289 \r\nL 349.134085 53.587765 \r\nL 349.143225 50.563396 \r\nL 349.198065 56.811741 \r\nL 349.240719 46.607522 \r\nL 349.249859 49.383892 \r\nL 349.265092 52.359871 \r\nL 349.304699 41.441901 \r\nL 349.313839 44.188027 \r\nL 349.329072 38.895382 \r\nL 349.356493 45.010655 \r\nL 349.426566 40.703955 \r\nL 349.429613 41.859263 \r\nL 349.52406 35.858916 \r\nL 349.624601 32.386941 \r\nL 349.545387 37.280369 \r\nL 349.630694 35.235896 \r\nL 349.743421 41.695947 \r\nL 349.746468 40.722101 \r\nL 349.837869 45.972405 \r\nL 349.807402 37.691684 \r\nL 349.874429 44.593293 \r\nL 349.877475 43.565007 \r\nL 349.920129 53.212743 \r\nL 349.971923 49.093553 \r\nL 350.032856 51.912264 \r\nL 350.072463 46.063136 \r\nL 350.078557 48.216486 \r\nL 350.127303 45.192118 \r\nL 350.169957 54.458783 \r\nL 350.179097 52.589723 \r\nL 350.285731 64.173054 \r\nL 350.212611 50.521055 \r\nL 350.300964 58.940897 \r\nL 350.310104 61.08215 \r\nL 350.364945 70.784324 \r\nL 350.459392 66.719573 \r\nL 350.508139 69.332627 \r\nL 350.590399 55.601994 \r\nL 350.593446 55.33585 \r\nL 350.620866 61.100296 \r\nL 350.657426 59.30987 \r\nL 350.74578 64.463394 \r\nL 350.669613 58.402559 \r\nL 350.7732 63.695204 \r\nL 350.812807 57.749296 \r\nL 350.876787 65.225535 \r\nL 350.879834 63.543986 \r\nL 350.882881 65.025926 \r\nL 350.968188 54.271272 \r\nL 350.971235 55.517312 \r\nL 351.047402 52.680454 \r\nL 350.998655 58.196902 \r\nL 351.068729 57.05974 \r\nL 351.071775 58.553778 \r\nL 351.163176 54.083761 \r\nL 351.172316 54.51927 \r\nL 351.193643 52.456651 \r\nL 351.254576 62.727406 \r\nL 351.285043 66.223576 \r\nL 351.303323 60.531715 \r\nL 351.312463 60.695031 \r\nL 351.373397 55.626189 \r\nL 351.40691 61.771706 \r\nL 351.419097 61.251514 \r\nL 351.528778 69.447553 \r\nL 351.428237 59.824012 \r\nL 351.544011 62.769747 \r\nL 351.574478 54.803561 \r\nL 351.647598 67.112741 \r\nL 351.818213 58.952994 \r\nL 351.671972 69.931452 \r\nL 351.827353 61.021662 \r\nL 351.873053 68.776143 \r\nL 351.927893 59.364308 \r\nL 351.943127 56.412525 \r\nL 352.007107 60.779713 \r\nL 352.04062 58.989287 \r\nL 352.156394 67.699468 \r\nL 352.061947 54.1382 \r\nL 352.168581 65.612654 \r\nL 352.186861 67.227667 \r\nL 352.278262 69.562479 \r\nL 352.220375 64.251688 \r\nL 352.293495 66.078407 \r\nL 352.296542 66.066309 \r\nL 352.299588 66.211479 \r\nL 352.342242 73.615133 \r\nL 352.397082 63.047989 \r\nL 352.403176 63.604473 \r\nL 352.485436 48.047121 \r\nL 352.53723 50.194423 \r\nL 352.552463 53.267181 \r\nL 352.585977 44.50861 \r\nL 352.63777 46.510742 \r\nL 352.756591 51.222708 \r\nL 352.659097 44.357392 \r\nL 352.777918 49.214528 \r\nL 352.857131 45.32519 \r\nL 352.866271 49.426233 \r\nL 352.869318 48.367704 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p49207e09be\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def running_average(x,window):\n",
+    "    return np.convolve(x,np.ones(window)/window,mode='valid')\n",
+    "\n",
+    "plt.plot(running_average(rewards,100))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Variare gli Iperparametri e Osservare il Risultato in Azione\n",
+    "\n",
+    "Ora sarebbe interessante vedere effettivamente come si comporta il modello addestrato. Eseguiamo la simulazione, seguendo la stessa strategia di selezione delle azioni utilizzata durante l'addestramento: campionamento in base alla distribuzione di probabilità nella Q-Table:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   v = probs(np.array(qvalues(s)))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "env.close()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Salvare il risultato in una GIF animata\n",
+    "\n",
+    "Se vuoi stupire i tuoi amici, potresti voler inviare loro l'immagine GIF animata del bilanciere. Per fare ciò, possiamo utilizzare `env.render` per produrre un fotogramma dell'immagine e poi salvarli in una GIF animata usando la libreria PIL:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "360\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from PIL import Image\n",
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "i=0\n",
+    "ims = []\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   img=env.render(mode='rgb_array')\n",
+    "   ims.append(Image.fromarray(img))\n",
+    "   v = probs(np.array([Qbest.get((s,a),0) for a in actions]))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "   i+=1\n",
+    "env.close()\n",
+    "ims[0].save('images/cartpole-balance.gif',save_all=True,append_images=ims[1::2],loop=0,duration=5)\n",
+    "print(i)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/8-Reinforcement/README.md b/translations/it/8-Reinforcement/README.md
new file mode 100644
index 000000000..e2de1d059
--- /dev/null
+++ b/translations/it/8-Reinforcement/README.md
@@ -0,0 +1,67 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "20ca019012b1725de956681d036d8b18",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:02:46+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Introduzione al reinforcement learning
+
+Il reinforcement learning, RL, è considerato uno dei paradigmi fondamentali del machine learning, accanto al supervised learning e all'unsupervised learning. RL riguarda le decisioni: prendere le decisioni giuste o almeno imparare da esse.
+
+Immagina di avere un ambiente simulato, come il mercato azionario. Cosa succede se imponi una determinata regolamentazione? Ha un effetto positivo o negativo? Se accade qualcosa di negativo, devi prendere questo _rinforzo negativo_, imparare da esso e cambiare rotta. Se invece l'esito è positivo, devi costruire su quel _rinforzo positivo_.
+
+![peter and the wolf](../../../translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.it.png)
+
+> Peter e i suoi amici devono scappare dal lupo affamato! Immagine di [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+## Argomento regionale: Pierino e il lupo (Russia)
+
+[Pierino e il lupo](https://it.wikipedia.org/wiki/Pierino_e_il_lupo) è una fiaba musicale scritta dal compositore russo [Sergei Prokofiev](https://it.wikipedia.org/wiki/Sergej_Prokof%27ev). È la storia del giovane pioniere Pierino, che coraggiosamente esce di casa per andare nella radura della foresta a caccia del lupo. In questa sezione, addestreremo algoritmi di machine learning che aiuteranno Pierino a:
+
+- **Esplorare** l'area circostante e costruire una mappa di navigazione ottimale.
+- **Imparare** a usare uno skateboard e a mantenere l'equilibrio, per spostarsi più velocemente.
+
+[![Pierino e il lupo](https://img.youtube.com/vi/Fmi5zHg4QSM/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=Fmi5zHg4QSM)
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per ascoltare Pierino e il lupo di Prokofiev
+
+## Reinforcement learning
+
+Nelle sezioni precedenti, hai visto due esempi di problemi di machine learning:
+
+- **Supervised**, in cui abbiamo dataset che suggeriscono soluzioni campione al problema che vogliamo risolvere. [Classificazione](../4-Classification/README.md) e [regressione](../2-Regression/README.md) sono compiti di supervised learning.
+- **Unsupervised**, in cui non abbiamo dati di addestramento etichettati. L'esempio principale di unsupervised learning è il [Clustering](../5-Clustering/README.md).
+
+In questa sezione, ti introdurremo a un nuovo tipo di problema di apprendimento che non richiede dati di addestramento etichettati. Esistono diversi tipi di tali problemi:
+
+- **[Apprendimento semi-supervisionato](https://it.wikipedia.org/wiki/Apprendimento_semi-supervisionato)**, in cui abbiamo molti dati non etichettati che possono essere utilizzati per pre-addestrare il modello.
+- **[Reinforcement learning](https://it.wikipedia.org/wiki/Apprendimento_per_ricompensa)**, in cui un agente impara come comportarsi eseguendo esperimenti in un ambiente simulato.
+
+### Esempio - videogioco
+
+Supponiamo di voler insegnare a un computer a giocare a un videogioco, come gli scacchi o [Super Mario](https://it.wikipedia.org/wiki/Super_Mario). Per far giocare il computer, dobbiamo fargli prevedere quale mossa fare in ciascuno degli stati del gioco. Anche se potrebbe sembrare un problema di classificazione, non lo è - perché non abbiamo un dataset con stati e azioni corrispondenti. Anche se potremmo avere alcuni dati, come partite di scacchi esistenti o registrazioni di giocatori che giocano a Super Mario, è probabile che tali dati non coprano sufficientemente un numero abbastanza grande di stati possibili.
+
+Invece di cercare dati di gioco esistenti, il **Reinforcement Learning** (RL) si basa sull'idea di *far giocare il computer* molte volte e osservare il risultato. Pertanto, per applicare il Reinforcement Learning, abbiamo bisogno di due cose:
+
+- **Un ambiente** e **un simulatore** che ci permettano di giocare molte volte. Questo simulatore definirebbe tutte le regole del gioco, così come gli stati e le azioni possibili.
+
+- **Una funzione di ricompensa**, che ci dica quanto bene abbiamo fatto durante ogni mossa o partita.
+
+La principale differenza tra altri tipi di machine learning e RL è che in RL tipicamente non sappiamo se vinciamo o perdiamo fino a quando non terminiamo la partita. Pertanto, non possiamo dire se una certa mossa da sola sia buona o meno - riceviamo una ricompensa solo alla fine della partita. Il nostro obiettivo è progettare algoritmi che ci permettano di addestrare un modello in condizioni di incertezza. Impareremo un algoritmo di RL chiamato **Q-learning**.
+
+## Lezioni
+
+1. [Introduzione al reinforcement learning e al Q-Learning](1-QLearning/README.md)
+2. [Utilizzo di un ambiente di simulazione gym](2-Gym/README.md)
+
+## Crediti
+
+"L'introduzione al Reinforcement Learning" è stata scritta con ♥️ da [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/9-Real-World/1-Applications/README.md b/translations/it/9-Real-World/1-Applications/README.md
new file mode 100644
index 000000000..217b40390
--- /dev/null
+++ b/translations/it/9-Real-World/1-Applications/README.md
@@ -0,0 +1,159 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "20f18ff565638be615df4174858e4a7f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:12:50+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/1-Applications/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Postscript: Machine learning nel mondo reale
+
+![Riepilogo del machine learning nel mondo reale in uno sketchnote](../../../../translated_images/ml-realworld.26ee2746716155771f8076598b6145e6533fe4a9e2e465ea745f46648cbf1b84.it.png)  
+> Sketchnote di [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+In questo curriculum, hai imparato molti modi per preparare i dati per l'addestramento e creare modelli di machine learning. Hai costruito una serie di modelli classici di regressione, clustering, classificazione, elaborazione del linguaggio naturale e serie temporali. Congratulazioni! Ora potresti chiederti a cosa serva tutto questo... quali sono le applicazioni reali di questi modelli?
+
+Sebbene l'industria sia molto interessata all'IA, che di solito sfrutta il deep learning, ci sono ancora applicazioni preziose per i modelli classici di machine learning. Potresti persino utilizzare alcune di queste applicazioni già oggi! In questa lezione, esplorerai come otto diversi settori e domini di competenza utilizzano questi tipi di modelli per rendere le loro applicazioni più performanti, affidabili, intelligenti e utili per gli utenti.
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/49/)
+
+## 💰 Finanza
+
+Il settore finanziario offre molte opportunità per il machine learning. Molti problemi in questo ambito si prestano a essere modellati e risolti utilizzando il ML.
+
+### Rilevamento delle frodi con carte di credito
+
+Abbiamo imparato a conoscere il [clustering k-means](../../5-Clustering/2-K-Means/README.md) in precedenza nel corso, ma come può essere utilizzato per risolvere problemi legati alle frodi con carte di credito?
+
+Il clustering k-means è utile in una tecnica di rilevamento delle frodi con carte di credito chiamata **rilevamento degli outlier**. Gli outlier, o deviazioni nelle osservazioni su un set di dati, possono indicarci se una carta di credito viene utilizzata normalmente o se sta accadendo qualcosa di insolito. Come mostrato nell'articolo collegato di seguito, è possibile ordinare i dati delle carte di credito utilizzando un algoritmo di clustering k-means e assegnare ogni transazione a un cluster in base a quanto appare come un outlier. Successivamente, è possibile valutare i cluster più rischiosi per distinguere le transazioni fraudolente da quelle legittime.  
+[Reference](https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.680.1195&rep=rep1&type=pdf)
+
+### Gestione patrimoniale
+
+Nella gestione patrimoniale, un individuo o un'azienda gestisce gli investimenti per conto dei propri clienti. Il loro compito è mantenere e far crescere la ricchezza a lungo termine, quindi è essenziale scegliere investimenti che performino bene.
+
+Un modo per valutare le prestazioni di un particolare investimento è attraverso la regressione statistica. La [regressione lineare](../../2-Regression/1-Tools/README.md) è uno strumento prezioso per comprendere come un fondo si comporta rispetto a un benchmark. Possiamo anche dedurre se i risultati della regressione sono statisticamente significativi o quanto influirebbero sugli investimenti di un cliente. È possibile ampliare ulteriormente l'analisi utilizzando la regressione multipla, dove possono essere presi in considerazione ulteriori fattori di rischio. Per un esempio di come ciò funzionerebbe per un fondo specifico, consulta l'articolo di seguito sull'uso della regressione per valutare le prestazioni di un fondo.  
+[Reference](http://www.brightwoodventures.com/evaluating-fund-performance-using-regression/)
+
+## 🎓 Educazione
+
+Anche il settore educativo è un'area molto interessante in cui il ML può essere applicato. Ci sono problemi intriganti da affrontare, come rilevare imbrogli nei test o nei saggi o gestire i bias, intenzionali o meno, nel processo di correzione.
+
+### Prevedere il comportamento degli studenti
+
+[Coursera](https://coursera.com), un fornitore di corsi online aperti, ha un ottimo blog tecnico in cui discute molte decisioni ingegneristiche. In questo caso di studio, hanno tracciato una linea di regressione per esplorare eventuali correlazioni tra un basso punteggio NPS (Net Promoter Score) e la ritenzione o l'abbandono del corso.  
+[Reference](https://medium.com/coursera-engineering/controlled-regression-quantifying-the-impact-of-course-quality-on-learner-retention-31f956bd592a)
+
+### Mitigare i bias
+
+[Grammarly](https://grammarly.com), un assistente di scrittura che controlla errori di ortografia e grammatica, utilizza sofisticati [sistemi di elaborazione del linguaggio naturale](../../6-NLP/README.md) nei suoi prodotti. Hanno pubblicato un interessante caso di studio nel loro blog tecnico su come hanno affrontato il bias di genere nel machine learning, di cui hai appreso nella nostra [lezione introduttiva sull'equità](../../1-Introduction/3-fairness/README.md).  
+[Reference](https://www.grammarly.com/blog/engineering/mitigating-gender-bias-in-autocorrect/)
+
+## 👜 Retail
+
+Il settore retail può sicuramente beneficiare dell'uso del ML, con applicazioni che vanno dal miglioramento del percorso del cliente all'ottimizzazione della gestione dell'inventario.
+
+### Personalizzazione del percorso del cliente
+
+In Wayfair, un'azienda che vende articoli per la casa come mobili, aiutare i clienti a trovare i prodotti giusti per i loro gusti e bisogni è fondamentale. In questo articolo, gli ingegneri dell'azienda descrivono come utilizzano ML e NLP per "mostrare i risultati giusti ai clienti". In particolare, il loro Query Intent Engine è stato costruito per utilizzare l'estrazione di entità, l'addestramento di classificatori, l'estrazione di asset e opinioni e il tagging del sentiment nelle recensioni dei clienti. Questo è un classico caso d'uso di come l'NLP funziona nel retail online.  
+[Reference](https://www.aboutwayfair.com/tech-innovation/how-we-use-machine-learning-and-natural-language-processing-to-empower-search)
+
+### Gestione dell'inventario
+
+Aziende innovative e agili come [StitchFix](https://stitchfix.com), un servizio di box che spedisce abbigliamento ai consumatori, si affidano fortemente al ML per le raccomandazioni e la gestione dell'inventario. I loro team di stilisti lavorano insieme ai team di merchandising, infatti: "uno dei nostri data scientist ha sperimentato un algoritmo genetico e lo ha applicato all'abbigliamento per prevedere quale sarebbe stato un capo di successo che non esiste oggi. Lo abbiamo presentato al team di merchandising e ora possono usarlo come strumento."  
+[Reference](https://www.zdnet.com/article/how-stitch-fix-uses-machine-learning-to-master-the-science-of-styling/)
+
+## 🏥 Sanità
+
+Il settore sanitario può sfruttare il ML per ottimizzare compiti di ricerca e anche problemi logistici come la riammissione dei pazienti o il contenimento delle malattie.
+
+### Gestione delle sperimentazioni cliniche
+
+La tossicità nelle sperimentazioni cliniche è una grande preoccupazione per i produttori di farmaci. Quanta tossicità è tollerabile? In questo studio, l'analisi di vari metodi di sperimentazione clinica ha portato allo sviluppo di un nuovo approccio per prevedere le probabilità di esiti delle sperimentazioni cliniche. In particolare, sono stati in grado di utilizzare random forest per produrre un [classificatore](../../4-Classification/README.md) in grado di distinguere tra gruppi di farmaci.  
+[Reference](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2451945616302914)
+
+### Gestione della riammissione ospedaliera
+
+L'assistenza ospedaliera è costosa, soprattutto quando i pazienti devono essere riammessi. Questo articolo discute di un'azienda che utilizza il ML per prevedere il potenziale di riammissione utilizzando algoritmi di [clustering](../../5-Clustering/README.md). Questi cluster aiutano gli analisti a "scoprire gruppi di riammissioni che potrebbero condividere una causa comune".  
+[Reference](https://healthmanagement.org/c/healthmanagement/issuearticle/hospital-readmissions-and-machine-learning)
+
+### Gestione delle malattie
+
+La recente pandemia ha messo in evidenza i modi in cui il machine learning può aiutare a fermare la diffusione delle malattie. In questo articolo, riconoscerai l'uso di ARIMA, curve logistiche, regressione lineare e SARIMA. "Questo lavoro è un tentativo di calcolare il tasso di diffusione di questo virus e quindi di prevedere i decessi, le guarigioni e i casi confermati, in modo che possa aiutarci a prepararci meglio e sopravvivere."  
+[Reference](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7979218/)
+
+## 🌲 Ecologia e Green Tech
+
+La natura e l'ecologia consistono in molti sistemi sensibili in cui l'interazione tra animali e natura è al centro dell'attenzione. È importante essere in grado di misurare accuratamente questi sistemi e agire in modo appropriato se accade qualcosa, come un incendio boschivo o un calo della popolazione animale.
+
+### Gestione forestale
+
+Hai imparato il [Reinforcement Learning](../../8-Reinforcement/README.md) nelle lezioni precedenti. Può essere molto utile quando si cerca di prevedere modelli in natura. In particolare, può essere utilizzato per monitorare problemi ecologici come incendi boschivi e la diffusione di specie invasive. In Canada, un gruppo di ricercatori ha utilizzato il Reinforcement Learning per costruire modelli di dinamiche degli incendi boschivi a partire da immagini satellitari. Utilizzando un innovativo "processo di diffusione spaziale (SSP)", hanno immaginato un incendio boschivo come "l'agente in qualsiasi cella del paesaggio". "Il set di azioni che il fuoco può intraprendere da una posizione in qualsiasi momento include la diffusione a nord, sud, est o ovest o il non diffondersi."  
+
+Questo approccio inverte il solito setup del RL poiché le dinamiche del corrispondente Markov Decision Process (MDP) sono una funzione nota per la diffusione immediata degli incendi boschivi. Leggi di più sugli algoritmi classici utilizzati da questo gruppo al link sottostante.  
+[Reference](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fict.2018.00006/full)
+
+### Monitoraggio del movimento degli animali
+
+Sebbene il deep learning abbia creato una rivoluzione nel monitoraggio visivo dei movimenti degli animali (puoi costruire il tuo [tracker per orsi polari](https://docs.microsoft.com/learn/modules/build-ml-model-with-azure-stream-analytics/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) qui), il ML classico ha ancora un ruolo in questo compito.
+
+I sensori per monitorare i movimenti degli animali da fattoria e l'IoT fanno uso di questo tipo di elaborazione visiva, ma tecniche di ML più basilari sono utili per pre-elaborare i dati. Ad esempio, in questo articolo, le posture delle pecore sono state monitorate e analizzate utilizzando vari algoritmi di classificazione. Potresti riconoscere la curva ROC a pagina 335.  
+[Reference](https://druckhaus-hofmann.de/gallery/31-wj-feb-2020.pdf)
+
+### ⚡️ Gestione dell'energia
+
+Nelle nostre lezioni sulla [previsione delle serie temporali](../../7-TimeSeries/README.md), abbiamo introdotto il concetto di parchimetri intelligenti per generare entrate per una città basandosi sulla comprensione di domanda e offerta. Questo articolo discute in dettaglio come clustering, regressione e previsione delle serie temporali si combinano per aiutare a prevedere il consumo energetico futuro in Irlanda, basandosi sui contatori intelligenti.  
+[Reference](https://www-cdn.knime.com/sites/default/files/inline-images/knime_bigdata_energy_timeseries_whitepaper.pdf)
+
+## 💼 Assicurazioni
+
+Il settore assicurativo è un altro settore che utilizza il ML per costruire e ottimizzare modelli finanziari e attuariali validi.
+
+### Gestione della volatilità
+
+MetLife, un fornitore di assicurazioni sulla vita, è trasparente nel modo in cui analizza e mitiga la volatilità nei propri modelli finanziari. In questo articolo noterai visualizzazioni di classificazione binaria e ordinale. Scoprirai anche visualizzazioni di previsione.  
+[Reference](https://investments.metlife.com/content/dam/metlifecom/us/investments/insights/research-topics/macro-strategy/pdf/MetLifeInvestmentManagement_MachineLearnedRanking_070920.pdf)
+
+## 🎨 Arte, Cultura e Letteratura
+
+Nelle arti, ad esempio nel giornalismo, ci sono molti problemi interessanti. Rilevare le fake news è un problema enorme poiché è stato dimostrato che influenzano l'opinione delle persone e persino destabilizzano le democrazie. Anche i musei possono beneficiare dell'uso del ML in tutto, dalla ricerca di collegamenti tra manufatti alla pianificazione delle risorse.
+
+### Rilevamento delle fake news
+
+Rilevare le fake news è diventato un gioco del gatto e del topo nei media di oggi. In questo articolo, i ricercatori suggeriscono che un sistema che combina diverse tecniche di ML che abbiamo studiato può essere testato e il miglior modello implementato: "Questo sistema si basa sull'elaborazione del linguaggio naturale per estrarre caratteristiche dai dati e quindi queste caratteristiche vengono utilizzate per l'addestramento di classificatori di machine learning come Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Stochastic Gradient Descent (SGD) e Logistic Regression (LR)."  
+[Reference](https://www.irjet.net/archives/V7/i6/IRJET-V7I6688.pdf)
+
+Questo articolo mostra come combinare diversi domini del ML possa produrre risultati interessanti che possono aiutare a fermare la diffusione delle fake news e prevenire danni reali; in questo caso, l'impulso è stato la diffusione di voci sui trattamenti per il COVID che hanno incitato alla violenza di massa.
+
+### ML nei musei
+
+I musei sono all'inizio di una rivoluzione dell'IA in cui catalogare e digitalizzare le collezioni e trovare collegamenti tra i manufatti sta diventando più facile con l'avanzare della tecnologia. Progetti come [In Codice Ratio](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457321001035#:~:text=1.,studies%20over%20large%20historical%20sources.) stanno aiutando a svelare i misteri di collezioni inaccessibili come gli Archivi Vaticani. Ma anche l'aspetto commerciale dei musei beneficia dei modelli di ML.
+
+Ad esempio, l'Art Institute of Chicago ha costruito modelli per prevedere cosa interessa al pubblico e quando visiterà le esposizioni. L'obiettivo è creare esperienze di visita individualizzate e ottimizzate ogni volta che l'utente visita il museo. "Durante l'anno fiscale 2017, il modello ha previsto la partecipazione e gli ingressi con un'accuratezza dell'1%, afferma Andrew Simnick, vicepresidente senior dell'Art Institute."  
+[Reference](https://www.chicagobusiness.com/article/20180518/ISSUE01/180519840/art-institute-of-chicago-uses-data-to-make-exhibit-choices)
+
+## 🏷 Marketing
+
+### Segmentazione dei clienti
+
+Le strategie di marketing più efficaci mirano ai clienti in modi diversi in base a vari raggruppamenti. In questo articolo, vengono discussi gli usi degli algoritmi di clustering per supportare il marketing differenziato. Il marketing differenziato aiuta le aziende a migliorare il riconoscimento del marchio, raggiungere più clienti e guadagnare di più.  
+[Reference](https://ai.inqline.com/machine-learning-for-marketing-customer-segmentation/)
+
+## 🚀 Sfida
+Identifica un altro settore che trae vantaggio da alcune delle tecniche che hai appreso in questo curriculum e scopri come utilizza il ML.
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/50/)
+
+## Revisione e Studio Autonomo
+
+Il team di data science di Wayfair ha diversi video interessanti su come utilizzano il ML nella loro azienda. Vale la pena [dare un'occhiata](https://www.youtube.com/channel/UCe2PjkQXqOuwkW1gw6Ameuw/videos)!
+
+## Compito
+
+[Una caccia al tesoro sul ML](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/9-Real-World/1-Applications/assignment.md b/translations/it/9-Real-World/1-Applications/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..e30765813
--- /dev/null
+++ b/translations/it/9-Real-World/1-Applications/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "fdebfcd0a3f12c9e2b436ded1aa79885",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:14:14+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/1-Applications/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Una caccia al tesoro con il ML
+
+## Istruzioni
+
+In questa lezione, hai imparato molti casi d'uso reali risolti utilizzando il ML classico. Sebbene l'uso del deep learning, delle nuove tecniche e strumenti nell'AI, e l'impiego delle reti neurali abbiano accelerato la produzione di strumenti utili in questi settori, il ML classico utilizzando le tecniche di questo curriculum mantiene ancora un grande valore.
+
+In questo compito, immagina di partecipare a un hackathon. Usa ciò che hai imparato nel curriculum per proporre una soluzione utilizzando il ML classico per risolvere un problema in uno dei settori discussi in questa lezione. Crea una presentazione in cui discuti come intendi implementare la tua idea. Punti bonus se riesci a raccogliere dati di esempio e costruire un modello di ML per supportare il tuo concetto!
+
+## Griglia di valutazione
+
+| Criteri  | Esemplare                                                          | Adeguato                                         | Da migliorare          |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------- | ---------------------- |
+|          | Viene presentata una presentazione PowerPoint - bonus per il modello costruito | Viene presentata una presentazione semplice e non innovativa | Il lavoro è incompleto |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md b/translations/it/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9f7b72a86
--- /dev/null
+++ b/translations/it/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md
@@ -0,0 +1,183 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ba0f6e1019351351c8ee4c92867b6a0b",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:17:42+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Postscript: Debugging dei modelli di Machine Learning utilizzando i componenti della dashboard Responsible AI
+
+## [Quiz pre-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/5/)
+
+## Introduzione
+
+Il machine learning influenza la nostra vita quotidiana. L'IA sta trovando spazio in alcuni dei sistemi più importanti che ci riguardano come individui e come società, dalla sanità, alla finanza, all'istruzione e all'occupazione. Ad esempio, sistemi e modelli sono coinvolti in attività decisionali quotidiane, come diagnosi mediche o rilevamento di frodi. Di conseguenza, i progressi nell'IA, insieme alla sua adozione accelerata, stanno incontrando aspettative sociali in evoluzione e una crescente regolamentazione. Continuamente vediamo aree in cui i sistemi di IA non soddisfano le aspettative; espongono nuove sfide; e i governi stanno iniziando a regolamentare le soluzioni di IA. È quindi importante analizzare questi modelli per garantire risultati equi, affidabili, inclusivi, trasparenti e responsabili per tutti.
+
+In questo curriculum, esamineremo strumenti pratici che possono essere utilizzati per valutare se un modello presenta problemi di IA responsabile. Le tecniche tradizionali di debugging del machine learning tendono a basarsi su calcoli quantitativi come l'accuratezza aggregata o la perdita media di errore. Immagina cosa può accadere quando i dati che utilizzi per costruire questi modelli mancano di determinate demografie, come razza, genere, opinione politica, religione, o rappresentano in modo sproporzionato tali demografie. E se l'output del modello fosse interpretato in modo da favorire alcune demografie? Questo può introdurre una sovra o sotto rappresentazione di questi gruppi sensibili, causando problemi di equità, inclusività o affidabilità nel modello. Un altro fattore è che i modelli di machine learning sono considerati "scatole nere", il che rende difficile comprendere e spiegare cosa guida le previsioni di un modello. Tutte queste sono sfide che i data scientist e gli sviluppatori di IA affrontano quando non dispongono di strumenti adeguati per analizzare e valutare l'equità o l'affidabilità di un modello.
+
+In questa lezione, imparerai a fare debugging dei tuoi modelli utilizzando:
+
+- **Analisi degli errori**: identificare dove nella distribuzione dei dati il modello presenta alti tassi di errore.
+- **Panoramica del modello**: eseguire analisi comparative tra diversi gruppi di dati per scoprire disparità nelle metriche di performance del modello.
+- **Analisi dei dati**: indagare dove potrebbe esserci una sovra o sotto rappresentazione dei dati che può inclinare il modello a favorire una demografia rispetto a un'altra.
+- **Importanza delle caratteristiche**: comprendere quali caratteristiche stanno guidando le previsioni del modello a livello globale o locale.
+
+## Prerequisito
+
+Come prerequisito, ti invitiamo a consultare [Strumenti di IA responsabile per sviluppatori](https://www.microsoft.com/ai/ai-lab-responsible-ai-dashboard)
+
+> ![Gif sugli strumenti di IA responsabile](../../../../9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/images/rai-overview.gif)
+
+## Analisi degli errori
+
+Le metriche tradizionali di performance dei modelli utilizzate per misurare l'accuratezza sono per lo più calcoli basati su previsioni corrette vs errate. Ad esempio, determinare che un modello è accurato l'89% delle volte con una perdita di errore di 0.001 può essere considerato una buona performance. Gli errori spesso non sono distribuiti uniformemente nel dataset sottostante. Potresti ottenere un punteggio di accuratezza del modello dell'89%, ma scoprire che ci sono regioni dei dati per cui il modello fallisce il 42% delle volte. La conseguenza di questi schemi di fallimento con determinati gruppi di dati può portare a problemi di equità o affidabilità. È essenziale comprendere le aree in cui il modello funziona bene o meno. Le regioni dei dati con un alto numero di imprecisioni nel modello potrebbero rivelarsi un'importante demografia dei dati.
+
+![Analizza e correggi gli errori del modello](../../../../translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.it.png)
+
+Il componente di Analisi degli Errori nella dashboard RAI illustra come i fallimenti del modello sono distribuiti tra vari gruppi con una visualizzazione ad albero. Questo è utile per identificare caratteristiche o aree con un alto tasso di errore nel dataset. Vedendo da dove provengono la maggior parte delle imprecisioni del modello, puoi iniziare a indagare sulla causa principale. Puoi anche creare gruppi di dati per eseguire analisi. Questi gruppi di dati aiutano nel processo di debugging per determinare perché la performance del modello è buona in un gruppo, ma errata in un altro.
+
+![Analisi degli errori](../../../../translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.it.png)
+
+Gli indicatori visivi sulla mappa ad albero aiutano a individuare più rapidamente le aree problematiche. Ad esempio, più scuro è il colore rosso di un nodo dell'albero, maggiore è il tasso di errore.
+
+La mappa di calore è un'altra funzionalità di visualizzazione che gli utenti possono utilizzare per indagare il tasso di errore utilizzando una o due caratteristiche per trovare un contributore agli errori del modello in tutto il dataset o nei gruppi.
+
+![Mappa di calore dell'analisi degli errori](../../../../translated_images/ea-heatmap.8d27185e28cee3830c85e1b2e9df9d2d5e5c8c940f41678efdb68753f2f7e56c.it.png)
+
+Usa l'analisi degli errori quando hai bisogno di:
+
+* Comprendere a fondo come i fallimenti del modello sono distribuiti in un dataset e tra diverse dimensioni di input e caratteristiche.
+* Scomporre le metriche di performance aggregate per scoprire automaticamente gruppi errati e informare i tuoi passi di mitigazione mirati.
+
+## Panoramica del modello
+
+Valutare la performance di un modello di machine learning richiede una comprensione olistica del suo comportamento. Questo può essere ottenuto esaminando più di una metrica, come tasso di errore, accuratezza, richiamo, precisione o MAE (Errore Assoluto Medio), per trovare disparità tra le metriche di performance. Una metrica di performance può sembrare ottima, ma le imprecisioni possono emergere in un'altra metrica. Inoltre, confrontare le metriche per disparità in tutto il dataset o nei gruppi aiuta a far luce su dove il modello funziona bene o meno. Questo è particolarmente importante per osservare la performance del modello tra caratteristiche sensibili e non sensibili (es. razza, genere o età del paziente) per scoprire potenziali ingiustizie che il modello potrebbe avere. Ad esempio, scoprire che il modello è più errato in un gruppo che ha caratteristiche sensibili può rivelare potenziali ingiustizie.
+
+Il componente Panoramica del Modello della dashboard RAI aiuta non solo ad analizzare le metriche di performance della rappresentazione dei dati in un gruppo, ma offre agli utenti la possibilità di confrontare il comportamento del modello tra diversi gruppi.
+
+![Gruppi di dataset - panoramica del modello nella dashboard RAI](../../../../translated_images/model-overview-dataset-cohorts.dfa463fb527a35a0afc01b7b012fc87bf2cad756763f3652bbd810cac5d6cf33.it.png)
+
+La funzionalità di analisi basata sulle caratteristiche del componente consente agli utenti di restringere sottogruppi di dati all'interno di una particolare caratteristica per identificare anomalie a livello granulare. Ad esempio, la dashboard ha un'intelligenza integrata per generare automaticamente gruppi per una caratteristica selezionata dall'utente (es. *"time_in_hospital < 3"* o *"time_in_hospital >= 7"*). Questo consente a un utente di isolare una particolare caratteristica da un gruppo di dati più ampio per vedere se è un influenzatore chiave degli esiti errati del modello.
+
+![Gruppi di caratteristiche - panoramica del modello nella dashboard RAI](../../../../translated_images/model-overview-feature-cohorts.c5104d575ffd0c80b7ad8ede7703fab6166bfc6f9125dd395dcc4ace2f522f70.it.png)
+
+Il componente Panoramica del Modello supporta due classi di metriche di disparità:
+
+**Disparità nella performance del modello**: Questi set di metriche calcolano la disparità (differenza) nei valori della metrica di performance selezionata tra sottogruppi di dati. Ecco alcuni esempi:
+
+* Disparità nel tasso di accuratezza
+* Disparità nel tasso di errore
+* Disparità nella precisione
+* Disparità nel richiamo
+* Disparità nell'errore assoluto medio (MAE)
+
+**Disparità nel tasso di selezione**: Questa metrica contiene la differenza nel tasso di selezione (previsione favorevole) tra sottogruppi. Un esempio di ciò è la disparità nei tassi di approvazione dei prestiti. Il tasso di selezione indica la frazione di punti dati in ogni classe classificati come 1 (nella classificazione binaria) o la distribuzione dei valori di previsione (nella regressione).
+
+## Analisi dei dati
+
+> "Se torturi i dati abbastanza a lungo, confesseranno qualsiasi cosa" - Ronald Coase
+
+Questa affermazione può sembrare estrema, ma è vero che i dati possono essere manipolati per supportare qualsiasi conclusione. Tale manipolazione può talvolta avvenire involontariamente. Come esseri umani, abbiamo tutti dei pregiudizi, ed è spesso difficile sapere consapevolmente quando stiamo introducendo pregiudizi nei dati. Garantire equità nell'IA e nel machine learning rimane una sfida complessa.
+
+I dati rappresentano un enorme punto cieco per le metriche tradizionali di performance dei modelli. Potresti avere punteggi di accuratezza elevati, ma questo non riflette sempre il pregiudizio sottostante che potrebbe essere presente nel tuo dataset. Ad esempio, se un dataset di dipendenti ha il 27% di donne in posizioni dirigenziali in un'azienda e il 73% di uomini nello stesso livello, un modello di IA per la pubblicità di lavoro addestrato su questi dati potrebbe indirizzare principalmente un pubblico maschile per posizioni di alto livello. Questo squilibrio nei dati ha inclinato la previsione del modello a favorire un genere rispetto a un altro. Questo rivela un problema di equità, dove c'è un pregiudizio di genere nel modello di IA.
+
+Il componente Analisi dei Dati nella dashboard RAI aiuta a identificare aree in cui c'è una sovra o sotto rappresentazione nel dataset. Aiuta gli utenti a diagnosticare la causa principale degli errori e dei problemi di equità introdotti da squilibri nei dati o dalla mancanza di rappresentazione di un particolare gruppo di dati. Questo offre agli utenti la possibilità di visualizzare i dataset basati su risultati previsti e reali, gruppi di errori e caratteristiche specifiche. Talvolta scoprire un gruppo di dati sottorappresentato può anche rivelare che il modello non sta imparando bene, da cui derivano le alte imprecisioni. Avere un modello con pregiudizi nei dati non è solo un problema di equità, ma dimostra che il modello non è inclusivo o affidabile.
+
+![Componente Analisi dei Dati nella dashboard RAI](../../../../translated_images/dataanalysis-cover.8d6d0683a70a5c1e274e5a94b27a71137e3d0a3b707761d7170eb340dd07f11d.it.png)
+
+Usa l'analisi dei dati quando hai bisogno di:
+
+* Esplorare le statistiche del tuo dataset selezionando diversi filtri per suddividere i dati in diverse dimensioni (noti anche come gruppi).
+* Comprendere la distribuzione del tuo dataset tra diversi gruppi e caratteristiche.
+* Determinare se le tue scoperte relative a equità, analisi degli errori e causalità (derivate da altri componenti della dashboard) sono il risultato della distribuzione del tuo dataset.
+* Decidere in quali aree raccogliere più dati per mitigare gli errori derivanti da problemi di rappresentazione, rumore delle etichette, rumore delle caratteristiche, pregiudizi delle etichette e fattori simili.
+
+## Interpretabilità del modello
+
+I modelli di machine learning tendono a essere "scatole nere". Comprendere quali caratteristiche chiave dei dati guidano la previsione di un modello può essere una sfida. È importante fornire trasparenza sul motivo per cui un modello fa una certa previsione. Ad esempio, se un sistema di IA prevede che un paziente diabetico è a rischio di essere ricoverato nuovamente in ospedale entro 30 giorni, dovrebbe essere in grado di fornire dati di supporto che hanno portato alla sua previsione. Avere indicatori di supporto porta trasparenza per aiutare i medici o gli ospedali a prendere decisioni ben informate. Inoltre, essere in grado di spiegare perché un modello ha fatto una previsione per un singolo paziente consente responsabilità con le normative sanitarie. Quando utilizzi modelli di machine learning in modi che influenzano la vita delle persone, è cruciale comprendere e spiegare cosa influenza il comportamento di un modello. L'esplicabilità e l'interpretabilità del modello aiutano a rispondere a domande in scenari come:
+
+* Debug del modello: Perché il mio modello ha commesso questo errore? Come posso migliorare il mio modello?
+* Collaborazione uomo-IA: Come posso comprendere e fidarmi delle decisioni del modello?
+* Conformità normativa: Il mio modello soddisfa i requisiti legali?
+
+Il componente Importanza delle Caratteristiche della dashboard RAI ti aiuta a fare debugging e ottenere una comprensione completa di come un modello fa previsioni. È anche uno strumento utile per i professionisti del machine learning e i decisori per spiegare e mostrare prove delle caratteristiche che influenzano il comportamento del modello per la conformità normativa. Successivamente, gli utenti possono esplorare spiegazioni globali e locali per convalidare quali caratteristiche guidano le previsioni del modello. Le spiegazioni globali elencano le principali caratteristiche che hanno influenzato la previsione complessiva del modello. Le spiegazioni locali mostrano quali caratteristiche hanno portato alla previsione del modello per un caso individuale. La capacità di valutare spiegazioni locali è anche utile nel debugging o nell'auditing di un caso specifico per comprendere meglio e interpretare perché un modello ha fatto una previsione accurata o inaccurata.
+
+![Componente Importanza delle Caratteristiche della dashboard RAI](../../../../translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.it.png)
+
+* Spiegazioni globali: Ad esempio, quali caratteristiche influenzano il comportamento complessivo di un modello di ricovero ospedaliero per diabete?
+* Spiegazioni locali: Ad esempio, perché un paziente diabetico di età superiore ai 60 anni con ricoveri precedenti è stato previsto come ricoverato o non ricoverato entro 30 giorni in ospedale?
+
+Nel processo di debugging per esaminare la performance del modello tra diversi gruppi, Importanza delle Caratteristiche mostra il livello di impatto che una caratteristica ha tra i gruppi. Aiuta a rivelare anomalie quando si confronta il livello di influenza che la caratteristica ha nel guidare le previsioni errate del modello. Il componente Importanza delle Caratteristiche può mostrare quali valori in una caratteristica hanno influenzato positivamente o negativamente l'esito del modello. Ad esempio, se un modello ha fatto una previsione inaccurata, il componente ti dà la possibilità di approfondire e individuare quali caratteristiche o valori delle caratteristiche hanno guidato la previsione. Questo livello di dettaglio aiuta non solo nel debugging ma fornisce trasparenza e responsabilità in situazioni di auditing. Infine, il componente può aiutarti a identificare problemi di equità. Per illustrare, se una caratteristica sensibile come etnia o genere è altamente influente nel guidare la previsione del modello, questo potrebbe essere un segno di pregiudizio razziale o di genere nel modello.
+
+![Importanza delle caratteristiche](../../../../translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.it.png)
+
+Usa l'interpretabilità quando hai bisogno di:
+
+* Determinare quanto sono affidabili le previsioni del tuo sistema di IA comprendendo quali caratteristiche sono più importanti per le previsioni.
+* Approcciare il debugging del tuo modello comprendendolo prima e identificando se il modello sta utilizzando caratteristiche valide o semplicemente false correlazioni.
+* Scoprire potenziali fonti di ingiustizia comprendendo se il modello sta basando le previsioni su caratteristiche sensibili o su caratteristiche altamente correlate con esse.
+* Costruire fiducia degli utenti nelle decisioni del modello generando spiegazioni locali per illustrare i loro risultati.
+* Completare un audit normativo di un sistema di IA per convalidare i modelli e monitorare l'impatto delle decisioni del modello sugli esseri umani.
+
+## Conclusione
+
+Tutti i componenti della dashboard RAI sono strumenti pratici per aiutarti a costruire modelli di machine learning meno dannosi e più affidabili per la società. Migliorano la prevenzione di minacce ai diritti umani; discriminazione o esclusione di determinati gruppi dalle opportunità di vita; e il rischio di danni fisici o psicologici. Aiutano anche a costruire fiducia nelle decisioni del tuo modello generando spiegazioni locali per illustrare i loro risultati. Alcuni dei potenziali danni possono essere classificati come:
+
+- **Allocazione**, se un genere o un'etnia, ad esempio, è favorito rispetto a un altro.
+- **Qualità del servizio**. Se addestri i dati per uno scenario specifico ma la realtà è molto più complessa, ciò porta a un servizio di scarsa qualità.
+- **Stereotipizzazione**. Associare un determinato gruppo a attributi preassegnati.
+- **Denigrazione**. Criticare ingiustamente e etichettare qualcosa o qualcuno.
+- **Sovra- o sotto-rappresentazione**. L'idea è che un determinato gruppo non sia rappresentato in una certa professione, e qualsiasi servizio o funzione che continui a promuovere questa situazione contribuisce a causare danni.
+
+### Dashboard Azure RAI
+
+La [dashboard Azure RAI](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard?WT.mc_id=aiml-90525-ruyakubu), basata su strumenti open-source sviluppati da istituzioni accademiche e organizzazioni leader, tra cui Microsoft, è fondamentale per i data scientist e gli sviluppatori di AI per comprendere meglio il comportamento dei modelli, individuare e mitigare problemi indesiderati nei modelli di AI.
+
+- Scopri come utilizzare i diversi componenti consultando la [documentazione della dashboard RAI.](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-responsible-ai-dashboard?WT.mc_id=aiml-90525-ruyakubu)
+
+- Dai un'occhiata ad alcuni [notebook di esempio della dashboard RAI](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) per il debugging di scenari di AI più responsabile in Azure Machine Learning.
+
+---
+## 🚀 Sfida
+
+Per evitare che si introducano pregiudizi statistici o nei dati fin dall'inizio, dovremmo:
+
+- garantire una diversità di background e prospettive tra le persone che lavorano sui sistemi
+- investire in dataset che riflettano la diversità della nostra società
+- sviluppare metodi migliori per rilevare e correggere i pregiudizi quando si verificano
+
+Pensa a scenari reali in cui l'ingiustizia è evidente nella costruzione e nell'uso dei modelli. Cos'altro dovremmo considerare?
+
+## [Quiz post-lezione](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/6/)
+## Revisione e Studio Autonomo
+
+In questa lezione, hai appreso alcuni strumenti pratici per integrare l'AI responsabile nel machine learning.
+
+Guarda questo workshop per approfondire gli argomenti:
+
+- Responsible AI Dashboard: Un punto di riferimento per mettere in pratica l'AI responsabile, a cura di Besmira Nushi e Mehrnoosh Sameki
+
+[![Responsible AI Dashboard: Un punto di riferimento per mettere in pratica l'AI responsabile](https://img.youtube.com/vi/f1oaDNl3djg/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=f1oaDNl3djg "Responsible AI Dashboard: Un punto di riferimento per mettere in pratica l'AI responsabile")
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per il video: Responsible AI Dashboard: Un punto di riferimento per mettere in pratica l'AI responsabile, a cura di Besmira Nushi e Mehrnoosh Sameki
+
+Consulta i seguenti materiali per saperne di più sull'AI responsabile e su come costruire modelli più affidabili:
+
+- Strumenti della dashboard RAI di Microsoft per il debugging dei modelli di ML: [Risorse sugli strumenti di AI responsabile](https://aka.ms/rai-dashboard)
+
+- Esplora il toolkit di AI responsabile: [Github](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox)
+
+- Centro risorse RAI di Microsoft: [Risorse sull'AI responsabile – Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai-resources?activetab=pivot1%3aprimaryr4)
+
+- Gruppo di ricerca FATE di Microsoft: [FATE: Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics in AI - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/research/theme/fate/)
+
+## Compito
+
+[Esplora la dashboard RAI](assignment.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md b/translations/it/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..830e9eb63
--- /dev/null
+++ b/translations/it/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "91c6a180ef08e20cc15acfd2d6d6e164",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:19:00+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Esplora il dashboard Responsible AI (RAI)
+
+## Istruzioni
+
+In questa lezione hai imparato a conoscere il dashboard RAI, una suite di componenti basata su strumenti "open-source" per aiutare i data scientist a eseguire analisi degli errori, esplorazione dei dati, valutazione dell'equità, interpretabilità del modello, valutazioni controfattuali/cosa succederebbe se e analisi causale sui sistemi di intelligenza artificiale. Per questo compito, esplora alcuni dei [notebook](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) di esempio del dashboard RAI e riporta le tue scoperte in un documento o una presentazione.
+
+## Rubrica
+
+| Criteri | Esemplare | Adeguato | Necessita miglioramenti |
+| -------- | --------- | -------- | ----------------------- |
+|          | Viene presentato un documento o una presentazione PowerPoint che discute i componenti del dashboard RAI, il notebook eseguito e le conclusioni tratte dall'esecuzione | Viene presentato un documento senza conclusioni | Non viene presentato alcun documento |
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/9-Real-World/README.md b/translations/it/9-Real-World/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7782bd5a6
--- /dev/null
+++ b/translations/it/9-Real-World/README.md
@@ -0,0 +1,32 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "5e069a0ac02a9606a69946c2b3c574a9",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:09:35+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Postscript: Applicazioni reali del machine learning classico
+
+In questa sezione del curriculum, verranno presentate alcune applicazioni reali del machine learning classico. Abbiamo esplorato il web per trovare articoli e documenti che illustrano applicazioni che utilizzano queste strategie, evitando il più possibile reti neurali, deep learning e intelligenza artificiale. Scopri come il machine learning viene utilizzato nei sistemi aziendali, nelle applicazioni ecologiche, nella finanza, nelle arti e nella cultura, e molto altro.
+
+![chess](../../../translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.it.jpg)
+
+> Foto di <a href="https://unsplash.com/@childeye?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Alexis Fauvet</a> su <a href="https://unsplash.com/s/photos/artificial-intelligence?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## Lezione
+
+1. [Applicazioni reali del ML](1-Applications/README.md)
+2. [Debugging dei modelli di Machine Learning utilizzando i componenti della dashboard Responsible AI](2-Debugging-ML-Models/README.md)
+
+## Crediti
+
+"Applicazioni reali" è stato scritto da un team di persone, tra cui [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) e [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom).
+
+"Debugging dei modelli di Machine Learning utilizzando i componenti della dashboard Responsible AI" è stato scritto da [Ruth Yakubu](https://twitter.com/ruthieyakubu)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/CODE_OF_CONDUCT.md b/translations/it/CODE_OF_CONDUCT.md
new file mode 100644
index 000000000..6ee37aa66
--- /dev/null
+++ b/translations/it/CODE_OF_CONDUCT.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:12:39+00:00",
+  "source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Codice di Condotta Open Source di Microsoft
+
+Questo progetto ha adottato il [Codice di Condotta Open Source di Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).
+
+Risorse:
+
+- [Codice di Condotta Open Source di Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/)
+- [FAQ sul Codice di Condotta di Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)
+- Contatta [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) per domande o preoccupazioni
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un esperto umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/CONTRIBUTING.md b/translations/it/CONTRIBUTING.md
new file mode 100644
index 000000000..b6ceb5414
--- /dev/null
+++ b/translations/it/CONTRIBUTING.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "977ec5266dfd78ad1ce2bd8d46fccbda",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:10:25+00:00",
+  "source_file": "CONTRIBUTING.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Contribuire
+
+Questo progetto accoglie con favore contributi e suggerimenti. La maggior parte dei contributi richiede di accettare un Accordo di Licenza per i Contributori (CLA) dichiarando che hai il diritto di, e effettivamente concedi a noi, i diritti per utilizzare il tuo contributo. Per maggiori dettagli, visita https://cla.microsoft.com.
+
+> Importante: quando traduci il testo in questo repository, assicurati di non utilizzare traduzioni automatiche. Verificheremo le traduzioni tramite la comunità, quindi offriti volontario solo per traduzioni in lingue in cui sei competente.
+
+Quando invii una pull request, un bot CLA determinerà automaticamente se è necessario fornire un CLA e decorerà la PR di conseguenza (ad esempio, etichetta, commento). Segui semplicemente le istruzioni fornite dal bot. Dovrai farlo solo una volta per tutti i repository che utilizzano il nostro CLA.
+
+Questo progetto ha adottato il [Codice di Condotta Open Source di Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).
+Per ulteriori informazioni, consulta le [FAQ sul Codice di Condotta](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)
+o contatta [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) per eventuali domande o commenti aggiuntivi.
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/PyTorch_Fundamentals.ipynb b/translations/it/PyTorch_Fundamentals.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..0da561d0f
--- /dev/null
+++ b/translations/it/PyTorch_Fundamentals.ipynb
@@ -0,0 +1,2828 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "gpuType": "T4",
+   "authorship_tag": "ABX9TyOgv0AozH1FKQBD+RkgT2bV",
+   "include_colab_link": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  },
+  "accelerator": "GPU",
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "0ca21b6ee62904d616f2e36dc1cf0da7",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:44:56+00:00",
+   "source_file": "PyTorch_Fundamentals.ipynb",
+   "language_code": "it"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "view-in-github",
+    "colab_type": "text"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "EHh5JllMh1rG",
+    "outputId": "f55755ad-c369-414c-85ec-6e9d4f061a02",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    }
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'2.2.1+cu121'"
+      ],
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      }
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "torch.__version__"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "print(\"I am excited to run this\")"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "UPlb-duwXAfz",
+    "outputId": "cfd687e4-1238-49f4-ab6b-ee1305b740d2"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "I am excited to run this\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "print(torch.__version__)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "byWVlJ9wXDSk",
+    "outputId": "fd74a5c4-4d4a-41b2-ef3c-562ea3e4811f"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "2.2.1+cu121\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Osm80zoEYklS"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# scalar\n",
+    "scalar = torch.tensor(7)\n",
+    "scalar"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "-o8wvJ-VXZmI",
+    "outputId": "558816f5-1205-4de1-fe1f-2f96e9bd79e6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(7)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "scalar.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mCZ2tXC4Y_Sg",
+    "outputId": "2d86dbdc-56e1-45c6-d3dd-14515f2a457a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "scalar.item()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ssN00By0ZQgS",
+    "outputId": "490f40d1-5135-4969-a6d3-c8c902cdc473"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "7"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# vector\n",
+    "vector = torch.tensor([7, 7])\n",
+    "vector\n",
+    "#vector.ndim\n",
+    "#vector.item()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Bws__5wlZnmF",
+    "outputId": "944e38f9-5ba1-4ddc-a9c6-cfb6a19bb488"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([7, 7])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "vector.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "9pjCvnsZZzNG",
+    "outputId": "e030a4da-8f81-4858-fbce-86da2aaafe52"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([2])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# Matrix\n",
+    "MATRIX = torch.tensor([[7, 8],[9, 10]])\n",
+    "MATRIX"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "a747hI9SaBGW",
+    "outputId": "af835ddb-81ff-4981-badb-441567194d15"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[ 7,  8],\n",
+       "        [ 9, 10]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "MATRIX.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XdTfFa7vaRUj",
+    "outputId": "0fbbab9c-8263-4cad-a380-0d2a16ca499e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "MATRIX[0]\n",
+    "MATRIX[1]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TFeD3jSDafm7",
+    "outputId": "69b44ab3-5ba7-451a-c6b2-f019a03d0c96"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9, 10])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# Tensor\n",
+    "TENSOR = torch.tensor([[[1, 2, 3],[3,6,9], [2,4,5]]])\n",
+    "TENSOR"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ic3cE47tah42",
+    "outputId": "f250e295-91de-43ec-9d80-588a6fe0abde"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 2, 3],\n",
+       "         [3, 6, 9],\n",
+       "         [2, 4, 5]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Wvjf5fczbAM1",
+    "outputId": "9c72b5b8-bafe-4ae7-9883-b051e209eada"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([1, 3, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mwtXZwiMbN3m",
+    "outputId": "331a5e36-b1b0-4a5f-a9b8-e7049cbaa8f9"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vzdZu_IfbP3J",
+    "outputId": "e24e7e71-e365-412d-ff50-fc094b56d2f3"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3],\n",
+       "        [3, 6, 9],\n",
+       "        [2, 4, 5]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "A8OL9eWfcRrJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor = torch.rand(3,4)\n",
+    "random_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hAqSDE1EcVS_",
+    "outputId": "946171c3-d054-400c-f893-79110356888c"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.4414, 0.7681, 0.8385, 0.3166],\n",
+       "        [0.0468, 0.5812, 0.0670, 0.9173],\n",
+       "        [0.2959, 0.3276, 0.7411, 0.4643]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "g4fvPE5GcwzP",
+    "outputId": "8737f36b-6864-4059-eaed-6f9156c22306"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XsAg99QmdAU6",
+    "outputId": "35467c11-257c-4f16-99aa-eca930bcbc36"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([3, 4])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.size()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cii1pNdVdB68",
+    "outputId": "fc8d2de6-9215-43de-99f7-7b0d7f7d20fa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([3, 4])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_image_tensor = torch.rand(size=(3, 224, 224)) #color channels, height, width\n",
+    "random_image_tensor.ndim, random_image_tensor.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "aTKq2j0cdDjb",
+    "outputId": "6be42057-20b9-4faf-d79d-8b65c42cc27e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(3, torch.Size([3, 224, 224]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor_ofownsize = torch.rand(size=(5,10,10))\n",
+    "random_tensor_ofownsize.ndim, random_tensor_ofownsize.shape\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "IyhDdj-Pd6nC",
+    "outputId": "43e5e334-6d4d-4b67-f87d-7d364c6d8c67"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(3, torch.Size([5, 10, 10]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 21
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "UOJW08uOert_"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "zero = torch.zeros(size=(3, 4))\n",
+    "zero"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "uGvXtaXyefie",
+    "outputId": "d40d3e28-8667-4d2f-8b62-f0829c6162ad"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "zero*random_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "OyUkUPkDe0uH",
+    "outputId": "26c2e4be-36ba-4c6c-9a90-2704ec135828"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones = torch.ones(size=(3, 4))\n",
+    "ones\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "y_Ac62Aqe82G",
+    "outputId": "291de5d9-b9df-49de-c9d1-d098e3e9f4d8"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1., 1., 1., 1.],\n",
+       "        [1., 1., 1., 1.],\n",
+       "        [1., 1., 1., 1.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TvGOA9odfIEO",
+    "outputId": "45949ef4-6649-4b6c-d6af-2d4bfb8de832"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float32"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones*zero"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "--pTyge-fI-8",
+    "outputId": "c4d9bb7e-829b-43db-e2db-b1a2d64e61f0"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "qDcc7Z36fSJF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "one_to_ten = torch.arange(start = 1, end = 11, step = 1)\n",
+    "one_to_ten"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "w3CZB4zUfR1s",
+    "outputId": "197fcba1-da0a-4b4a-ed11-3974bd6c01aa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 27
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ten_zeros = torch.zeros_like(one_to_ten)\n",
+    "ten_zeros"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "WZh99BwVfRy8",
+    "outputId": "51ef8bfb-6fa0-4099-ff66-b97d65b2ddea"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 28
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "pGGhgsbUgqbW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_32_tensor = torch.tensor([3.0, 6.0,9.0], dtype = None, device = None, requires_grad = False)\n",
+    "float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "JORJl4XkfRsx",
+    "outputId": "71114171-0f49-481f-b6fc-6cb48e2fb895"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3., 6., 9.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 29
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_32_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "6wOPPwGyfRLn",
+    "outputId": "f23776a1-b682-404a-9f67-d5bcb0402666"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float32"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 30
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_16_tensor = float_32_tensor.type(torch.float16)\n",
+    "float_16_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tFsHCvmZfOYe",
+    "outputId": "d3aa305a-7591-47f5-97fd-61bff60b44bd"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float16"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 31
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_16_tensor*float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TQiCGTPuwq0q",
+    "outputId": "98750fce-1ca3-4889-e269-8b753efdea96"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9., 36., 81.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 32
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "int_32_tensor = torch.tensor([3, 6, 9], dtype = torch.int32)\n",
+    "int_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "5hlrLvGUw5D_",
+    "outputId": "41d890a0-9aee-446c-d906-631ce2ab0995"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3, 6, 9], dtype=torch.int32)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 33
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "int_32_tensor*float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ihApD9u3xTNW",
+    "outputId": "d295eed0-6996-4e0f-8502-ff4b55cd1373"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9., 36., 81.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 34
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.arange(0,100,10)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "utKhlb_KxWDQ"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "p78D74E9Rj7Y",
+    "outputId": "781a1614-a900-41f5-9e5d-358f0b2390aa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 36
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.min()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "4BcSs5NeRkcj",
+    "outputId": "3f24a8dc-58e9-4a5f-9834-e85856a34f9d"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 37
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.max()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hinqvXVLRm4q",
+    "outputId": "5c7d8a53-3913-4ac1-bba3-5ba8ff68250a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(90)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 38
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.mean(x.type(torch.float32))"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "k7okc0_vRpnB",
+    "outputId": "91e5494f-dc57-417c-ea4d-25dbc547c893"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(45.)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 39
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.type(torch.float32).mean()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "29QcDTjHRq10",
+    "outputId": "62937c6c-78e0-49f2-dde3-1543ee8f7907"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(45.)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 40
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.sum()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "wlpY_G_sbdKF",
+    "outputId": "475d8258-af65-4011-a258-b93d4d8142d4"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(450)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 41
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.argmax()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GT6HJzwhbk4n",
+    "outputId": "2e455c20-c322-4bcf-d07c-1259d3ccefc6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(9)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 42
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.argmin()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "egL3oi2Mb19P",
+    "outputId": "f71fb32f-6338-44a3-b377-75bea0a3ab54"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 43
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "p2U8DZKib3DP",
+    "outputId": "b9f613b9-74e9-45f4-ed01-05babb6a6793"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 44
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[9]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "24qBFlGYcABe",
+    "outputId": "5813cfcb-7f63-4bd7-ee46-f95ccbfda939"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(90)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 45
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.arange(1, 10)\n",
+    "x.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "0GPOxEzkcBHO",
+    "outputId": "aefbd903-4f4c-4d2c-c90f-eccd682fe018"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([9])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 46
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_reshaped = x.reshape(1,9)\n",
+    "x_reshaped, x_reshaped.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "spmRgQjwddgp",
+    "outputId": "85a7c55c-2909-4ea2-fc68-386dddc65742"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]), torch.Size([1, 9]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 47
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_reshaped.view(1,9)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tH2ahWGydqqP",
+    "outputId": "65d92263-4fc4-434a-c06d-c5e08436f7fe"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 48
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked = torch.stack([x, x, x, x], dim = 1)\n",
+    "x_stacked"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "jgCeJcaud_-1",
+    "outputId": "7f293a37-6ef1-43b6-aee5-9d6d91c94f9e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 49
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.squeeze()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XhJHIK6cfPse",
+    "outputId": "06c47b89-3a9e-453e-bcc3-00cbcb0b8b49"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 50
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.unsqueeze(dim=1)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ej2c3Xxzf0tq",
+    "outputId": "94024061-eb37-446d-c4a8-e4d16cb6de81"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 1, 1, 1]],\n",
+       "\n",
+       "        [[2, 2, 2, 2]],\n",
+       "\n",
+       "        [[3, 3, 3, 3]],\n",
+       "\n",
+       "        [[4, 4, 4, 4]],\n",
+       "\n",
+       "        [[5, 5, 5, 5]],\n",
+       "\n",
+       "        [[6, 6, 6, 6]],\n",
+       "\n",
+       "        [[7, 7, 7, 7]],\n",
+       "\n",
+       "        [[8, 8, 8, 8]],\n",
+       "\n",
+       "        [[9, 9, 9, 9]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 52
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.squeeze()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "4DJYo1a0f5M0",
+    "outputId": "efca2b47-1b14-44de-9a9a-2c83629d153f"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 53
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.unsqueeze(dim=-2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "J4iEjn2ah2HL",
+    "outputId": "22395593-7c16-4162-beae-dd2bbe7bda35"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 1, 1, 1]],\n",
+       "\n",
+       "        [[2, 2, 2, 2]],\n",
+       "\n",
+       "        [[3, 3, 3, 3]],\n",
+       "\n",
+       "        [[4, 4, 4, 4]],\n",
+       "\n",
+       "        [[5, 5, 5, 5]],\n",
+       "\n",
+       "        [[6, 6, 6, 6]],\n",
+       "\n",
+       "        [[7, 7, 7, 7]],\n",
+       "\n",
+       "        [[8, 8, 8, 8]],\n",
+       "\n",
+       "        [[9, 9, 9, 9]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 55
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "tensor = torch.tensor([1, 2, 3])\n",
+    "tensor = tensor - 10\n",
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cFfiD7Nth7Z_",
+    "outputId": "1139e1f8-fc1a-46ca-d636-f2bc4fd2eef6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-9, -8, -7])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.mul(tensor, 10)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dyA7BM_GHhqE",
+    "outputId": "0e3b9671-d9e8-4a32-87bb-59bc05986142"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-90, -80, -70])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.sub(tensor, 100)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "owtUsZ1KNegI",
+    "outputId": "189b7b23-0041-4e09-b991-cd209a48506a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-109, -108, -107])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.add(tensor, 100)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "K5STXlQONsyc",
+    "outputId": "00cbb79a-0a1d-4e21-86ec-5c91c37a2d01"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([91, 92, 93])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.divide(tensor, 2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xqMGnzIUNvp0",
+    "outputId": "c894cf3e-f148-45f8-cfc8-d78740735306"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-4.5000, -4.0000, -3.5000])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.matmul(tensor, tensor)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ruGzKpV8NyBc",
+    "outputId": "fddb63bf-006f-48b6-ae28-287fbcda8bc5"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor@tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "8GS3r9yTeGfD",
+    "outputId": "c80b12ac-30b5-4f3d-c38c-9e41ba511b0e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "tensor@tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "QmuYHqXTemC0",
+    "outputId": "402fe3ba-70b5-4bb2-c83b-254db84ff810"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "CPU times: user 622 µs, sys: 0 ns, total: 622 µs\n",
+      "Wall time: 516 µs\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "torch.matmul(tensor,tensor)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dGr1fzdNepd8",
+    "outputId": "97bd6c91-bc25-4b38-cdf5-f22dcdef243e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "CPU times: user 424 µs, sys: 998 µs, total: 1.42 ms\n",
+      "Wall time: 1.43 ms\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.rand(3,2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "pGYDoK2gevfo",
+    "outputId": "2c8783d5-0453-47c5-c7ed-af10d25d6989"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.5999, 0.0073],\n",
+       "        [0.9321, 0.3026],\n",
+       "        [0.3463, 0.3872]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.matmul(torch.rand(3,2), torch.rand(2,3))"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "KGBGQoB8e2DP",
+    "outputId": "4c2ef361-a2d0-41ee-c328-3992cbbc138d"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.3528, 0.1893, 0.0714],\n",
+       "        [1.2791, 0.7110, 0.2563],\n",
+       "        [0.8812, 0.4553, 0.1803]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ib8DMtkBe_LJ"
+   },
+   "execution_count": 1,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.rand(2,9)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "nJo8ZBdrQY1b"
+   },
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "wi6oRv4MQfgf",
+    "outputId": "55c99f55-31f6-4cf5-ba4e-19a47c3a0167"
+   },
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.5894, 0.4391, 0.2018, 0.5417, 0.3844, 0.3592, 0.9209, 0.9269, 0.0681],\n",
+       "        [0.0746, 0.1740, 0.6821, 0.6890, 0.0999, 0.7444, 0.2391, 0.4625, 0.8302]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "y=torch.randn(2,3,5)\n",
+    "y"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Zpx8myAUQgoc",
+    "outputId": "07756d70-56bd-437c-c74e-9aecc1a77311"
+   },
+   "execution_count": 5,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[ 1.5552, -0.4877,  0.5175, -1.7958, -0.6187],\n",
+       "         [-0.3359, -1.9710,  0.0112, -1.7578, -1.5295],\n",
+       "         [ 0.0932,  1.4079,  0.9108,  0.3328, -0.6978]],\n",
+       "\n",
+       "        [[-0.9406, -1.0809, -0.2595,  0.1282,  1.6605],\n",
+       "         [ 1.1624,  1.0902,  1.7092, -0.2842, -1.3780],\n",
+       "         [-0.1534, -1.2795, -0.5495,  0.9902,  0.1822]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original = torch.rand(size=(224,224,3))\n",
+    "x_original"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "s4U-X9bJQnWe",
+    "outputId": "657a7a76-962c-4b41-a76b-902d0482266c"
+   },
+   "execution_count": 6,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[0.4549, 0.6809, 0.2118],\n",
+       "         [0.4824, 0.9008, 0.8741],\n",
+       "         [0.1715, 0.1757, 0.1845],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.8741, 0.6594, 0.2610],\n",
+       "         [0.0092, 0.1984, 0.1955],\n",
+       "         [0.4236, 0.4182, 0.0251]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.9174, 0.1661, 0.5852],\n",
+       "         [0.1837, 0.2351, 0.3810],\n",
+       "         [0.3726, 0.4808, 0.8732],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.6794, 0.0554, 0.9202],\n",
+       "         [0.0864, 0.8750, 0.3558],\n",
+       "         [0.8445, 0.9759, 0.4934]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.1600, 0.2635, 0.7194],\n",
+       "         [0.9488, 0.3405, 0.3647],\n",
+       "         [0.6683, 0.5168, 0.9592],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.0521, 0.0140, 0.2445],\n",
+       "         [0.3596, 0.3999, 0.2730],\n",
+       "         [0.5926, 0.9877, 0.7784]],\n",
+       "\n",
+       "        ...,\n",
+       "\n",
+       "        [[0.4794, 0.5635, 0.3764],\n",
+       "         [0.9124, 0.6094, 0.5059],\n",
+       "         [0.4528, 0.4447, 0.5021],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.0089, 0.4816, 0.8727],\n",
+       "         [0.2173, 0.6296, 0.2347],\n",
+       "         [0.2028, 0.9931, 0.7201]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.3116, 0.6459, 0.4703],\n",
+       "         [0.0148, 0.2345, 0.7149],\n",
+       "         [0.8393, 0.5804, 0.6691],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.2105, 0.9460, 0.2696],\n",
+       "         [0.5918, 0.9295, 0.2616],\n",
+       "         [0.2537, 0.7819, 0.4700]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.6654, 0.1200, 0.5841],\n",
+       "         [0.9147, 0.5522, 0.6529],\n",
+       "         [0.1799, 0.5276, 0.5415],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.7536, 0.4346, 0.8793],\n",
+       "         [0.3793, 0.1750, 0.7792],\n",
+       "         [0.9266, 0.8325, 0.9974]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted=x_original.permute(2, 0, 1)\n",
+    "print(x_original.shape)\n",
+    "print(x_permuted.shape)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "DD19_zvbQzHo",
+    "outputId": "1d64ce1b-eb48-47e3-90b6-7f1340e7f2b2"
+   },
+   "execution_count": 9,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "torch.Size([224, 224, 3])\n",
+      "torch.Size([3, 224, 224])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "NnPmMk4ZRF7w",
+    "outputId": "2cd5da7f-4a23-4a76-8c4a-bb982113f2a4"
+   },
+   "execution_count": 10,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.4549)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Z0ylNoAARgTo",
+    "outputId": "ddca0298-cddf-4048-9b71-a791655e5bed"
+   },
+   "execution_count": 11,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.4549)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]=0.989"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "RXw0xXsDRi4L"
+   },
+   "execution_count": 13,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "1sFdV6wzRo3f",
+    "outputId": "1cf87d2c-6d88-453a-d136-0f625a2800f1"
+   },
+   "execution_count": 14,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.9890)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xTX-hx2SR1wp",
+    "outputId": "0d4908c4-c3bc-44e3-8ec6-1487104cc209"
+   },
+   "execution_count": 15,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.9890)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x=torch.arange(1,10).reshape(1,3,3)\n",
+    "x, x.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mZomOe7gR4Q8",
+    "outputId": "0b3c922f-ec11-46de-b8a5-9f9533d866ad"
+   },
+   "execution_count": 18,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(tensor([[[1, 2, 3],\n",
+       "          [4, 5, 6],\n",
+       "          [7, 8, 9]]]),\n",
+       " torch.Size([1, 3, 3]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "3y7v4SQvSBs1",
+    "outputId": "8c53307d-e628-404d-db66-56c6bdffab7c"
+   },
+   "execution_count": 19,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3],\n",
+       "        [4, 5, 6],\n",
+       "        [7, 8, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hf9uG4xLSNya",
+    "outputId": "3075bc42-9ffa-426b-8a86-95628ffcd824"
+   },
+   "execution_count": 21,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 21
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][0][0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "zA4G2Se4SRB3",
+    "outputId": "324312d2-ed0a-49eb-f81f-e904e53992fe"
+   },
+   "execution_count": 22,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(1)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][2][2]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Mwy3zmKKSdbk",
+    "outputId": "d35172c3-b099-40a6-ddf1-a453c2adfa44"
+   },
+   "execution_count": 23,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(9)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[:,1,1]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "fE3nCM1KS7XT",
+    "outputId": "01f5d755-9737-4235-9f73-dce89ff6ba16"
+   },
+   "execution_count": 24,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([5])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0,0,:]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "luNDINKNTTxp",
+    "outputId": "091195ef-2f71-4602-e95f-529a69193150"
+   },
+   "execution_count": 25,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0,:,2]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "KG8A4xbfThCL",
+    "outputId": "5866bc41-9241-4619-be7b-e9206b3f80ab"
+   },
+   "execution_count": 26,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3, 6, 9])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import numpy as np"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "CZ3PX0qlTwHJ"
+   },
+   "execution_count": 27,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array = np.arange(1.0, 8.0)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UOBeTumiT3Lf"
+   },
+   "execution_count": 28,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "RzcO32E9UCQl",
+    "outputId": "430def24-c42c-461f-e5e7-398544c695d3"
+   },
+   "execution_count": 29,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 29
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.from_numpy(array)\n",
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "JJIL0q1DUC6O",
+    "outputId": "8a3b1d7c-4482-4d32-f34f-9212d9d3a177"
+   },
+   "execution_count": 32,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.], dtype=torch.float64)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 32
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array[3]=11.0"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "j3Ce6q3DUIEK"
+   },
+   "execution_count": 33,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dc_BCVdjUsCc",
+    "outputId": "65537325-8b11-4f36-fc73-e56f30d6a036"
+   },
+   "execution_count": 34,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([ 1.,  2.,  3., 11.,  5.,  6.,  7.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 34
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VG1e_eITUta2",
+    "outputId": "a26c5198-23b6-4a6d-d73a-ba20cd9782b8"
+   },
+   "execution_count": 35,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 1.,  2.,  3., 11.,  5.,  6.,  7.], dtype=torch.float64)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 35
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.ones(7)\n",
+    "tensor, tensor.dtype\n",
+    "numpy_tensor = tensor.numpy()\n",
+    "numpy_tensor, numpy_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Swt8JF8vUuev",
+    "outputId": "c9e5bf6a-6d2c-41d6-8327-366867ffdd2d"
+   },
+   "execution_count": 37,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], dtype=float32), dtype('float32'))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 37
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "random_tensor_A = torch.rand(3,4)\n",
+    "random_tensor_B = torch.rand(3,4)\n",
+    "print(random_tensor_A)\n",
+    "print(random_tensor_B)\n",
+    "print(random_tensor_A == random_tensor_B)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "uGcagTteVFTD",
+    "outputId": "49405790-08e7-4210-b7f1-f00b904c7eb9"
+   },
+   "execution_count": 38,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([[0.9870, 0.6636, 0.6873, 0.8863],\n",
+      "        [0.8386, 0.4169, 0.3587, 0.0265],\n",
+      "        [0.2981, 0.6025, 0.5652, 0.5840]])\n",
+      "tensor([[0.9821, 0.3481, 0.0913, 0.4940],\n",
+      "        [0.7495, 0.4387, 0.9582, 0.8659],\n",
+      "        [0.5064, 0.6919, 0.0809, 0.9771]])\n",
+      "tensor([[False, False, False, False],\n",
+      "        [False, False, False, False],\n",
+      "        [False, False, False, False]])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "RANDOM_SEED = 42\n",
+    "torch.manual_seed(RANDOM_SEED)\n",
+    "random_tensor_C = torch.rand(3,4)\n",
+    "torch.manual_seed(RANDOM_SEED)\n",
+    "random_tensor_D = torch.rand(3,4)\n",
+    "print(random_tensor_C)\n",
+    "print(random_tensor_D)\n",
+    "print(random_tensor_C == random_tensor_D)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "HznyXyEaWjLM",
+    "outputId": "25956434-01b6-4059-9054-c9978884ddc1"
+   },
+   "execution_count": 46,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([[0.8823, 0.9150, 0.3829, 0.9593],\n",
+      "        [0.3904, 0.6009, 0.2566, 0.7936],\n",
+      "        [0.9408, 0.1332, 0.9346, 0.5936]])\n",
+      "tensor([[0.8823, 0.9150, 0.3829, 0.9593],\n",
+      "        [0.3904, 0.6009, 0.2566, 0.7936],\n",
+      "        [0.9408, 0.1332, 0.9346, 0.5936]])\n",
+      "tensor([[True, True, True, True],\n",
+      "        [True, True, True, True],\n",
+      "        [True, True, True, True]])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "!nvidia-smi"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vltPTh0YXJSt",
+    "outputId": "807af6dc-a9ca-4301-ec32-b688dbde8be8"
+   },
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Thu May 23 02:57:59 2024       \n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n",
+      "| NVIDIA-SMI 535.104.05             Driver Version: 535.104.05   CUDA Version: 12.2     |\n",
+      "|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+      "| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |\n",
+      "| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |\n",
+      "|                                         |                      |               MIG M. |\n",
+      "|=========================================+======================+======================|\n",
+      "|   0  Tesla T4                       Off | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |\n",
+      "| N/A   60C    P8              11W /  70W |      0MiB / 15360MiB |      0%      Default |\n",
+      "|                                         |                      |                  N/A |\n",
+      "+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+      "                                                                                         \n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n",
+      "| Processes:                                                                            |\n",
+      "|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |\n",
+      "|        ID   ID                                                             Usage      |\n",
+      "|=======================================================================================|\n",
+      "|  No running processes found                                                           |\n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "torch.cuda.is_available()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "L6mMyPDyYh1j",
+    "outputId": "279c5dd8-c2a8-4fbd-f321-2f5d7c6e90e6"
+   },
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "device = \"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\"\n",
+    "device"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "oOdiYa7ZYytx",
+    "outputId": "d73b04fc-8963-4826-9722-08d118d5ab91"
+   },
+   "execution_count": 5,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'cuda'"
+      ],
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      }
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.cuda.device_count()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vOdsazLqZFM5",
+    "outputId": "8189cd6a-9017-4663-a652-3e15c517d9c3"
+   },
+   "execution_count": 6,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "1"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.tensor([1,2,3], device = \"cpu\")\n",
+    "print(tensor, tensor.device)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cdik9Vw3ZMv0",
+    "outputId": "044a68fd-83a1-409d-8e3b-655142ca0270"
+   },
+   "execution_count": 7,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([1, 2, 3]) cpu\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_gpu = tensor.to(device)\n",
+    "tensor_on_gpu"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Zmp835rrZp-z",
+    "outputId": "37fa3413-18a3-47bf-ae51-5b36ff85a3ef"
+   },
+   "execution_count": 8,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_gpu.numpy()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 159
+    },
+    "id": "jhriaa8uZ1yM",
+    "outputId": "bc5a3226-1a12-4fea-8769-a44f21cdc323"
+   },
+   "execution_count": 10,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "TypeError",
+     "evalue": "can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-10-e0c96c7436fd>\u001b[0m in \u001b[0;36m<cell line: 1>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mtensor_on_gpu\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mnumpy\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first."
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_cpu = tensor_on_gpu.cpu().numpy()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "LHGXK3GgaOzL"
+   },
+   "execution_count": 12,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "j-El4LlCajfq"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Disclaimer**:  \nQuesto documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un esperto umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/README.md b/translations/it/README.md
new file mode 100644
index 000000000..514c101fe
--- /dev/null
+++ b/translations/it/README.md
@@ -0,0 +1,177 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b79add6cc71cc7468fa23c9cf42f2327",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:08:05+00:00",
+  "source_file": "README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)  
+[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)  
+[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)  
+[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)  
+[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)  
+
+[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)  
+[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)  
+[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)  
+
+### 🌐 Supporto Multilingue
+
+#### Supportato tramite GitHub Action (Automatizzato e Sempre Aggiornato)
+
+[French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](./README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md)  
+
+#### Unisciti alla Community
+
+[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://discord.gg/kzRShWzttr)  
+
+# Machine Learning per Principianti - Un Curriculum
+
+> 🌍 Viaggia intorno al mondo mentre esploriamo il Machine Learning attraverso le culture del mondo 🌍  
+
+I Cloud Advocates di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 12 settimane e 26 lezioni interamente dedicato al **Machine Learning**. In questo curriculum, imparerai ciò che a volte viene chiamato **machine learning classico**, utilizzando principalmente Scikit-learn come libreria ed evitando il deep learning, che è trattato nel nostro [curriculum AI per Principianti](https://aka.ms/ai4beginners). Abbina queste lezioni al nostro curriculum ['Data Science per Principianti'](https://aka.ms/ds4beginners)!  
+
+Viaggia con noi intorno al mondo mentre applichiamo queste tecniche classiche ai dati provenienti da diverse aree del mondo. Ogni lezione include quiz pre- e post-lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione, un compito e altro ancora. La nostra pedagogia basata sui progetti ti permette di imparare costruendo, un metodo comprovato per far sì che le nuove competenze si consolidino.  
+
+**✍️ Un sentito ringraziamento ai nostri autori** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd  
+
+**🎨 Grazie anche ai nostri illustratori** Tomomi Imura, Dasani Madipalli e Jen Looper  
+
+**🙏 Un ringraziamento speciale 🙏 ai nostri Microsoft Student Ambassador autori, revisori e collaboratori di contenuti**, in particolare Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila e Snigdha Agarwal  
+
+**🤩 Un'ulteriore gratitudine agli Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta per le nostre lezioni in R!**  
+
+# Per Iniziare
+
+Segui questi passaggi:  
+1. **Fai il Fork del Repository**: Clicca sul pulsante "Fork" in alto a destra di questa pagina.  
+2. **Clona il Repository**:   `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`  
+
+> [trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra collezione Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)  
+
+**[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, per utilizzare questo curriculum, fate il fork dell'intero repository sul vostro account GitHub e completate gli esercizi da soli o in gruppo:  
+
+- Inizia con un quiz pre-lezione.  
+- Leggi la lezione e completa le attività, fermandoti e riflettendo a ogni verifica delle conoscenze.  
+- Cerca di creare i progetti comprendendo le lezioni piuttosto che eseguendo il codice della soluzione; tuttavia, quel codice è disponibile nelle cartelle `/solution` in ogni lezione orientata al progetto.  
+- Fai il quiz post-lezione.  
+- Completa la sfida.  
+- Completa il compito.  
+- Dopo aver completato un gruppo di lezioni, visita il [Forum di Discussione](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "impara ad alta voce" compilando il relativo rubric PAT. Un 'PAT' è uno Strumento di Valutazione del Progresso che è un rubric che compili per approfondire il tuo apprendimento. Puoi anche reagire ad altri PAT per imparare insieme.  
+
+> Per ulteriori studi, ti consigliamo di seguire questi [moduli e percorsi di apprendimento Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott).  
+
+**Insegnanti**, abbiamo [incluso alcune indicazioni](for-teachers.md) su come utilizzare questo curriculum.  
+
+---
+
+## Video esplicativi
+
+Alcune delle lezioni sono disponibili in formato video breve. Puoi trovare tutti questi video integrati nelle lezioni o nella [playlist ML per Principianti sul canale YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) cliccando sull'immagine qui sotto.  
+
+[![Banner ML per principianti](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.it.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos)  
+
+---
+
+## Incontra il Team
+
+[![Video promozionale](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)  
+
+**Gif di** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)  
+
+> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video sul progetto e sulle persone che lo hanno creato!  
+
+---
+
+## Pedagogia
+
+Abbiamo scelto due principi pedagogici durante la creazione di questo curriculum: garantire che sia **basato su progetti pratici** e che includa **quiz frequenti**. Inoltre, questo curriculum ha un **tema comune** per dargli coesione.  
+
+Garantendo che i contenuti siano allineati ai progetti, il processo diventa più coinvolgente per gli studenti e la ritenzione dei concetti sarà aumentata. Inoltre, un quiz a bassa pressione prima di una lezione orienta lo studente verso l'apprendimento di un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione garantisce un'ulteriore ritenzione. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito interamente o in parte. I progetti iniziano in piccolo e diventano progressivamente più complessi entro la fine del ciclo di 12 settimane. Questo curriculum include anche un postscript sulle applicazioni reali del ML, che può essere utilizzato come credito extra o come base per discussioni.  
+
+> Trova il nostro [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributi](CONTRIBUTING.md) e linee guida per la [Traduzione](TRANSLATIONS.md). Accogliamo con favore i tuoi feedback costruttivi!  
+
+## Ogni lezione include
+
+- sketchnote opzionale  
+- video supplementare opzionale  
+- video esplicativo (solo alcune lezioni)  
+- quiz di riscaldamento pre-lezione  
+- lezione scritta  
+- per le lezioni basate su progetti, guide passo-passo su come costruire il progetto  
+- verifiche delle conoscenze  
+- una sfida  
+- letture supplementari  
+- compito  
+- quiz post-lezione  
+
+> **Nota sulle lingue**: Queste lezioni sono scritte principalmente in Python, ma molte sono disponibili anche in R. Per completare una lezione in R, vai alla cartella `/solution` e cerca le lezioni in R. Includono un'estensione .rmd che rappresenta un file **R Markdown**, che può essere semplicemente definito come un'integrazione di `blocchi di codice` (di R o altre lingue) e un `intestazione YAML` (che guida come formattare gli output come PDF) in un `documento Markdown`. In quanto tale, serve come un eccellente framework di authoring per la data science poiché ti consente di combinare il tuo codice, il suo output e i tuoi pensieri scrivendoli in Markdown. Inoltre, i documenti R Markdown possono essere resi in formati di output come PDF, HTML o Word.  
+
+> **Nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti nella [cartella Quiz App](../../quiz-app), per un totale di 52 quiz di tre domande ciascuno. Sono collegati all'interno delle lezioni, ma l'app quiz può essere eseguita localmente; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app` per ospitarla localmente o distribuirla su Azure.  
+
+| Numero Lezione |                             Argomento                              |                   Raggruppamento Lezioni                   | Obiettivi di Apprendimento                                                                                                       |                                                              Lezione Collegata                                                               |                        Autore                        |
+| :------------: | :----------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: |
+|       01       |                Introduzione al machine learning                   |      [Introduzione](1-Introduction/README.md)             | Impara i concetti di base del machine learning                                                                                  |                                             [Lezione](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)                                               |                       Muhammad                       |
+|       02       |                La Storia del machine learning                     |      [Introduzione](1-Introduction/README.md)             | Scopri la storia che sta alla base di questo campo                                                                              |                                            [Lezione](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)                                              |                     Jen e Amy                       |
+|       03       |                 Equità e machine learning                         |      [Introduzione](1-Introduction/README.md)             | Quali sono le questioni filosofiche importanti sull'equità che gli studenti dovrebbero considerare quando costruiscono modelli ML? |                                              [Lezione](1-Introduction/3-fairness/README.md)                                                 |                        Tomomi                        |
+|       04       |                Tecniche per il machine learning                   |      [Introduzione](1-Introduction/README.md)             | Quali tecniche utilizzano i ricercatori ML per costruire modelli ML?                                                            |                                          [Lezione](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md)                                             |                    Chris e Jen                     |  
+|      05       |                   Introduzione alla regressione                |        [Regression](2-Regression/README.md)         | Inizia con Python e Scikit-learn per modelli di regressione                                                                      |         
+<ul><li>[Python](2-Regression/1-Tools/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)</li></ul>         |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      06       |                Prezzi delle zucche in Nord America 🎃          |        [Regression](2-Regression/README.md)         | Visualizza e pulisci i dati in preparazione per il machine learning                                                              |          <ul><li>[Python](2-Regression/2-Data/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)</li></ul>          |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      07       |                Prezzi delle zucche in Nord America 🎃          |        [Regression](2-Regression/README.md)         | Crea modelli di regressione lineare e polinomiale                                                                                |        <ul><li>[Python](2-Regression/3-Linear/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)</li></ul>        |      <ul><li>Jen e Dmitry</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      08       |                Prezzi delle zucche in Nord America 🎃          |        [Regression](2-Regression/README.md)         | Crea un modello di regressione logistica                                                                                        |     <ul><li>[Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) </li><li>[R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)</li></ul>      |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      09       |                          Una Web App 🔌                        |           [Web App](3-Web-App/README.md)            | Crea una web app per utilizzare il tuo modello addestrato                                                                        |                                                 [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md)                                                  |                         Jen                          |
+|      10       |                 Introduzione alla classificazione              |    [Classification](4-Classification/README.md)     | Pulisci, prepara e visualizza i tuoi dati; introduzione alla classificazione                                                    | <ul><li> [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) </li><li>[R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)  | <ul><li>Jen e Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
+|      11       |             Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜            |    [Classification](4-Classification/README.md)     | Introduzione ai classificatori                                                                                                   | <ul><li> [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | <ul><li>Jen e Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
+|      12       |             Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜            |    [Classification](4-Classification/README.md)     | Altri classificatori                                                                                                             | <ul><li> [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | <ul><li>Jen e Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
+|      13       |             Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜            |    [Classification](4-Classification/README.md)     | Crea una web app di raccomandazione utilizzando il tuo modello                                                                   |                                              [Python](4-Classification/4-Applied/README.md)                                              |                         Jen                          |
+|      14       |                   Introduzione al clustering                   |        [Clustering](5-Clustering/README.md)         | Pulisci, prepara e visualizza i tuoi dati; introduzione al clustering                                                           |         <ul><li> [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html)         |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      15       |              Esplorare i gusti musicali nigeriani 🎧           |        [Clustering](5-Clustering/README.md)         | Esplora il metodo di clustering K-Means                                                                                         |           <ul><li> [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html)           |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      16       |        Introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale ☕️ |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Impara le basi dell'NLP costruendo un semplice bot                                                                              |                                             [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md)                                              |                       Stephen                        |
+|      17       |                      Compiti comuni di NLP ☕️                 |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Approfondisci le tue conoscenze di NLP comprendendo i compiti comuni richiesti per gestire le strutture linguistiche            |                                                    [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md)                                                     |                       Stephen                        |
+|      18       |             Traduzione e analisi del sentiment ♥️              |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Traduzione e analisi del sentiment con Jane Austen                                                                              |                                            [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md)                                             |                       Stephen                        |
+|      19       |                  Hotel romantici d'Europa ♥️                   |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Analisi del sentiment con recensioni di hotel 1                                                                                 |                                               [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md)                                                |                       Stephen                        |
+|      20       |                  Hotel romantici d'Europa ♥️                   |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Analisi del sentiment con recensioni di hotel 2                                                                                 |                                               [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md)                                                |                       Stephen                        |
+|      21       |            Introduzione alla previsione delle serie temporali |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | Introduzione alla previsione delle serie temporali                                                                              |                                             [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)                                              |                      Francesca                       |
+|      22       | ⚡️ Consumo energetico mondiale ⚡️ - previsione con ARIMA      |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | Previsione delle serie temporali con ARIMA                                                                                      |                                                 [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md)                                                 |                      Francesca                       |
+|      23       |  ⚡️ Consumo energetico mondiale ⚡️ - previsione con SVR       |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | Previsione delle serie temporali con Support Vector Regressor                                                                   |                                                  [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md)                                                  |                       Anirban                        |
+|      24       |             Introduzione al reinforcement learning             | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Introduzione al reinforcement learning con Q-Learning                                                                           |                                             [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)                                              |                        Dmitry                        |
+|      25       |                 Aiuta Peter a evitare il lupo! 🐺              | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning con Gym                                                                                                  |                                                [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md)                                                 |                        Dmitry                        |
+|  Postscript   |            Scenari e applicazioni reali di ML                  |      [ML in the Wild](9-Real-World/README.md)       | Applicazioni interessanti e rivelatrici del machine learning classico                                                           |                                             [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md)                                              |                         Team                         |
+|  Postscript   |            Debugging dei modelli ML con RAI dashboard          |      [ML in the Wild](9-Real-World/README.md)       | Debugging dei modelli di machine learning utilizzando i componenti del dashboard Responsible AI                                 |                                             [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md)                                       |                         Ruth Yakubu                  |
+
+> [trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra collezione Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
+
+## Accesso offline
+
+Puoi eseguire questa documentazione offline utilizzando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai un fork di questo repository, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale e poi, nella cartella principale di questo repository, digita `docsify serve`. Il sito web sarà servito sulla porta 3000 del tuo localhost: `localhost:3000`.
+
+## PDF
+
+Trova un PDF del curriculum con i link [qui](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
+
+## 🎒 Altri Corsi 
+
+Il nostro team produce altri corsi! Dai un'occhiata a:
+
+- [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners)
+- [Generative AI for Beginners .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
+- [Generative AI with JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
+- [Generative AI with Java](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java)
+- [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners)
+- [Data Science for Beginners](https://aka.ms/datascience-beginners)
+- [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners)
+- [Cybersecurity for Beginners](https://github.com/microsoft/Security-101) 
+- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners)
+- [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners)
+- [XR Development for Beginners](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
+- [Mastering GitHub Copilot for Paired Programming](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming)
+- [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
+- [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un esperto umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/SECURITY.md b/translations/it/SECURITY.md
new file mode 100644
index 000000000..637ac0fa9
--- /dev/null
+++ b/translations/it/SECURITY.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "5e1b8da31aae9cca3d53ad243fa3365a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:11:16+00:00",
+  "source_file": "SECURITY.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+## Sicurezza
+
+Microsoft prende molto seriamente la sicurezza dei propri prodotti e servizi software, inclusi tutti i repository di codice sorgente gestiti attraverso le nostre organizzazioni GitHub, che includono [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin) e [le nostre organizzazioni GitHub](https://opensource.microsoft.com/).
+
+Se ritieni di aver individuato una vulnerabilità di sicurezza in un repository di proprietà di Microsoft che rientra nella [definizione di vulnerabilità di sicurezza di Microsoft](https://docs.microsoft.com/previous-versions/tn-archive/cc751383(v=technet.10)?WT.mc_id=academic-77952-leestott), ti preghiamo di segnalarcelo seguendo le indicazioni riportate di seguito.
+
+## Segnalazione di Problemi di Sicurezza
+
+**Non segnalare vulnerabilità di sicurezza tramite issue pubblici su GitHub.**
+
+Invece, segnalale al Microsoft Security Response Center (MSRC) su [https://msrc.microsoft.com/create-report](https://msrc.microsoft.com/create-report).
+
+Se preferisci inviare la segnalazione senza effettuare l'accesso, invia un'email a [secure@microsoft.com](mailto:secure@microsoft.com). Se possibile, cifra il tuo messaggio con la nostra chiave PGP; puoi scaricarla dalla [pagina della chiave PGP del Microsoft Security Response Center](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/pgp-key-msrc).
+
+Dovresti ricevere una risposta entro 24 ore. Se per qualche motivo non la ricevi, ti invitiamo a inviare un'email di follow-up per assicurarci di aver ricevuto il tuo messaggio originale. Ulteriori informazioni sono disponibili su [microsoft.com/msrc](https://www.microsoft.com/msrc).
+
+Ti preghiamo di includere le informazioni richieste elencate di seguito (per quanto possibile) per aiutarci a comprendere meglio la natura e la portata del possibile problema:
+
+  * Tipo di problema (ad esempio, buffer overflow, SQL injection, cross-site scripting, ecc.)
+  * Percorsi completi dei file sorgente relativi alla manifestazione del problema
+  * La posizione del codice sorgente interessato (tag/branch/commit o URL diretto)
+  * Qualsiasi configurazione speciale necessaria per riprodurre il problema
+  * Istruzioni dettagliate per riprodurre il problema
+  * Codice proof-of-concept o exploit (se possibile)
+  * Impatto del problema, incluso come un attaccante potrebbe sfruttarlo
+
+Queste informazioni ci aiuteranno a gestire la tua segnalazione più rapidamente.
+
+Se stai segnalando per un programma di bug bounty, rapporti più completi possono contribuire a un premio più alto. Visita la nostra pagina del [Programma Bug Bounty di Microsoft](https://microsoft.com/msrc/bounty) per maggiori dettagli sui nostri programmi attivi.
+
+## Lingue Preferite
+
+Preferiamo che tutte le comunicazioni siano in inglese.
+
+## Politica
+
+Microsoft segue il principio della [Coordinated Vulnerability Disclosure](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/cvd).
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/SUPPORT.md b/translations/it/SUPPORT.md
new file mode 100644
index 000000000..0c95a39e4
--- /dev/null
+++ b/translations/it/SUPPORT.md
@@ -0,0 +1,24 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:09:50+00:00",
+  "source_file": "SUPPORT.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Supporto
+## Come segnalare problemi e ottenere assistenza  
+
+Questo progetto utilizza GitHub Issues per tenere traccia di bug e richieste di funzionalità. Cerca tra i problemi esistenti prima di segnalare nuovi problemi per evitare duplicati. Per nuovi problemi, segnala il tuo bug o la tua richiesta di funzionalità come un nuovo Issue.
+
+Per assistenza e domande sull'utilizzo di questo progetto, apri un Issue.
+
+## Politica di supporto Microsoft  
+
+Il supporto per questo repository è limitato alle risorse elencate sopra.
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/docs/_sidebar.md b/translations/it/docs/_sidebar.md
new file mode 100644
index 000000000..513e4589c
--- /dev/null
+++ b/translations/it/docs/_sidebar.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "68dd06c685f6ce840e0acfa313352e7c",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:08:54+00:00",
+  "source_file": "docs/_sidebar.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+- Introduzione
+  - [Introduzione al Machine Learning](../1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)
+  - [Storia del Machine Learning](../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)
+  - [ML e Equità](../1-Introduction/3-fairness/README.md)
+  - [Tecniche di ML](../1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md)
+
+- Regressione
+  - [Strumenti del mestiere](../2-Regression/1-Tools/README.md)
+  - [Dati](../2-Regression/2-Data/README.md)
+  - [Regressione Lineare](../2-Regression/3-Linear/README.md)
+  - [Regressione Logistica](../2-Regression/4-Logistic/README.md)
+
+- Creare un'app Web
+  - [App Web](../3-Web-App/1-Web-App/README.md)
+
+- Classificazione
+  - [Introduzione alla Classificazione](../4-Classification/1-Introduction/README.md)
+  - [Classificatori 1](../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)
+  - [Classificatori 2](../4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)
+  - [ML Applicato](../4-Classification/4-Applied/README.md)
+
+- Clustering
+  - [Visualizza i tuoi dati](../5-Clustering/1-Visualize/README.md)
+  - [K-Means](../5-Clustering/2-K-Means/README.md)
+
+- NLP
+  - [Introduzione al NLP](../6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md)
+  - [Compiti di NLP](../6-NLP/2-Tasks/README.md)
+  - [Traduzione e Sentiment](../6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md)
+  - [Recensioni di Hotel 1](../6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md)
+  - [Recensioni di Hotel 2](../6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md)
+
+- Previsione di Serie Temporali
+  - [Introduzione alla Previsione di Serie Temporali](../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)
+  - [ARIMA](../7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md)
+  - [SVR](../7-TimeSeries/3-SVR/README.md)
+
+- Apprendimento per Rinforzo
+  - [Q-Learning](../8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)
+  - [Gym](../8-Reinforcement/2-Gym/README.md)
+
+- ML nel Mondo Reale
+  - [Applicazioni](../9-Real-World/1-Applications/README.md)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/for-teachers.md b/translations/it/for-teachers.md
new file mode 100644
index 000000000..e543dea99
--- /dev/null
+++ b/translations/it/for-teachers.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b37de02054fa6c0438ede6fabe1fdfb8",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:12:08+00:00",
+  "source_file": "for-teachers.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+## Per gli educatori
+
+Vorresti utilizzare questo curriculum nella tua classe? Sentiti libero di farlo!
+
+Infatti, puoi usarlo direttamente su GitHub utilizzando GitHub Classroom.
+
+Per farlo, fai un fork di questo repository. Avrai bisogno di creare un repository per ogni lezione, quindi dovrai estrarre ogni cartella in un repository separato. In questo modo, [GitHub Classroom](https://classroom.github.com/classrooms) potrà gestire ogni lezione separatamente.
+
+Queste [istruzioni complete](https://github.blog/2020-03-18-set-up-your-digital-classroom-with-github-classroom/) ti daranno un'idea su come configurare la tua classe.
+
+## Utilizzare il repository così com'è
+
+Se desideri utilizzare questo repository nella sua forma attuale, senza utilizzare GitHub Classroom, è possibile farlo. Dovrai comunicare ai tuoi studenti quale lezione seguire insieme.
+
+In un formato online (Zoom, Teams o altri), potresti creare stanze di gruppo per i quiz e guidare gli studenti per prepararli all'apprendimento. Poi invita gli studenti a partecipare ai quiz e a inviare le loro risposte come 'issues' a un orario prestabilito. Potresti fare lo stesso con i compiti, se desideri che gli studenti lavorino collaborativamente in modo aperto.
+
+Se preferisci un formato più privato, chiedi ai tuoi studenti di fare un fork del curriculum, lezione per lezione, nei loro repository GitHub privati e di darti accesso. In questo modo, potranno completare quiz e compiti in modo privato e inviarteli tramite issues sul tuo repository della classe.
+
+Ci sono molti modi per far funzionare questo approccio in un formato di classe online. Facci sapere quale funziona meglio per te!
+
+## Condividi i tuoi pensieri con noi!
+
+Vogliamo rendere questo curriculum utile per te e i tuoi studenti. Condividi il tuo [feedback](https://forms.microsoft.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=v4j5cvGGr0GRqy180BHbR2humCsRZhxNuI79cm6n0hRUQzRVVU9VVlU5UlFLWTRLWlkyQUxORTg5WS4u).
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/quiz-app/README.md b/translations/it/quiz-app/README.md
new file mode 100644
index 000000000..920a8a89b
--- /dev/null
+++ b/translations/it/quiz-app/README.md
@@ -0,0 +1,127 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6d130dffca5db70d7e615f926cb1ad4c",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:39:21+00:00",
+  "source_file": "quiz-app/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+# Quiz
+
+Questi quiz sono i quiz pre- e post-lezione per il curriculum di ML su https://aka.ms/ml-beginners
+
+## Configurazione del progetto
+
+```
+npm install
+```
+
+### Compila e ricarica automaticamente per lo sviluppo
+
+```
+npm run serve
+```
+
+### Compila e minimizza per la produzione
+
+```
+npm run build
+```
+
+### Analizza e corregge i file
+
+```
+npm run lint
+```
+
+### Personalizza la configurazione
+
+Consulta [Riferimento Configurazione](https://cli.vuejs.org/config/).
+
+Crediti: Grazie alla versione originale di questa app per quiz: https://github.com/arpan45/simple-quiz-vue
+
+## Distribuzione su Azure
+
+Ecco una guida passo-passo per aiutarti a iniziare:
+
+1. Fai un fork di un repository GitHub  
+Assicurati che il codice della tua app web statica sia nel tuo repository GitHub. Fai un fork di questo repository.
+
+2. Crea un'app web statica su Azure  
+- Crea un [account Azure](http://azure.microsoft.com)  
+- Vai al [portale di Azure](https://portal.azure.com)  
+- Clicca su “Crea una risorsa” e cerca “App Web Statica”.  
+- Clicca su “Crea”.
+
+3. Configura l'app web statica  
+- **Base**:  
+  - Sottoscrizione: Seleziona la tua sottoscrizione Azure.  
+  - Gruppo di risorse: Crea un nuovo gruppo di risorse o utilizza uno esistente.  
+  - Nome: Fornisci un nome per la tua app web statica.  
+  - Regione: Scegli la regione più vicina ai tuoi utenti.
+
+- #### Dettagli di distribuzione:  
+  - Origine: Seleziona “GitHub”.  
+  - Account GitHub: Autorizza Azure ad accedere al tuo account GitHub.  
+  - Organizzazione: Seleziona la tua organizzazione GitHub.  
+  - Repository: Scegli il repository che contiene la tua app web statica.  
+  - Branch: Seleziona il branch da cui vuoi distribuire.
+
+- #### Dettagli di build:  
+  - Preset di build: Scegli il framework con cui è costruita la tua app (ad esempio, React, Angular, Vue, ecc.).  
+  - Posizione dell'app: Specifica la cartella che contiene il codice della tua app (ad esempio, / se si trova nella radice).  
+  - Posizione API: Se hai un'API, specifica la sua posizione (opzionale).  
+  - Posizione output: Specifica la cartella in cui viene generato l'output della build (ad esempio, build o dist).
+
+4. Rivedi e crea  
+Rivedi le tue impostazioni e clicca su “Crea”. Azure configurerà le risorse necessarie e creerà un workflow di GitHub Actions nel tuo repository.
+
+5. Workflow di GitHub Actions  
+Azure creerà automaticamente un file di workflow GitHub Actions nel tuo repository (.github/workflows/azure-static-web-apps-<name>.yml). Questo workflow gestirà il processo di build e distribuzione.
+
+6. Monitora la distribuzione  
+Vai alla scheda “Actions” nel tuo repository GitHub.  
+Dovresti vedere un workflow in esecuzione. Questo workflow costruirà e distribuirà la tua app web statica su Azure.  
+Una volta completato il workflow, la tua app sarà online all'URL fornito da Azure.
+
+### Esempio di file Workflow
+
+Ecco un esempio di come potrebbe apparire il file di workflow GitHub Actions:  
+name: Azure Static Web Apps CI/CD  
+```
+on:
+  push:
+    branches:
+      - main
+  pull_request:
+    types: [opened, synchronize, reopened, closed]
+    branches:
+      - main
+
+jobs:
+  build_and_deploy_job:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    name: Build and Deploy Job
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v2
+      - name: Build And Deploy
+        id: builddeploy
+        uses: Azure/static-web-apps-deploy@v1
+        with:
+          azure_static_web_apps_api_token: ${{ secrets.AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN }}
+          repo_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          action: "upload"
+          app_location: "/quiz-app" # App source code path
+          api_location: ""API source code path optional
+          output_location: "dist" #Built app content directory - optional
+```
+
+### Risorse aggiuntive  
+- [Documentazione Azure Static Web Apps](https://learn.microsoft.com/azure/static-web-apps/getting-started)  
+- [Documentazione GitHub Actions](https://docs.github.com/actions/use-cases-and-examples/deploying/deploying-to-azure-static-web-app)  
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/sketchnotes/LICENSE.md b/translations/it/sketchnotes/LICENSE.md
new file mode 100644
index 000000000..8a2525305
--- /dev/null
+++ b/translations/it/sketchnotes/LICENSE.md
@@ -0,0 +1,141 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "fba3b94d88bfb9b81369b869a1e9a20f",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:00:51+00:00",
+  "source_file": "sketchnotes/LICENSE.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+Attribution-ShareAlike 4.0 Internazionale
+
+=======================================================================
+
+Creative Commons Corporation ("Creative Commons") non è uno studio legale e non fornisce servizi legali o consulenza legale. La distribuzione delle licenze pubbliche Creative Commons non crea un rapporto avvocato-cliente o altro tipo di relazione. Creative Commons rende disponibili le sue licenze e le informazioni correlate "così come sono". Creative Commons non offre garanzie riguardo alle sue licenze, al materiale concesso in licenza secondo i loro termini e condizioni, o alle informazioni correlate. Creative Commons declina ogni responsabilità per danni derivanti dal loro utilizzo nella misura massima consentita.
+
+Utilizzo delle Licenze Pubbliche Creative Commons
+
+Le licenze pubbliche Creative Commons forniscono un insieme standard di termini e condizioni che i creatori e altri titolari di diritti possono utilizzare per condividere opere originali e altro materiale soggetto a copyright e ad altri diritti specificati nella licenza pubblica sottostante. Le seguenti considerazioni sono solo a scopo informativo, non sono esaustive e non fanno parte delle nostre licenze.
+
+     Considerazioni per i licenzianti: Le nostre licenze pubbliche sono
+     destinate a essere utilizzate da coloro che sono autorizzati a dare
+     al pubblico il permesso di utilizzare materiale in modi altrimenti
+     limitati dal copyright e da certi altri diritti. Le nostre licenze
+     sono irrevocabili. I licenzianti dovrebbero leggere e comprendere
+     i termini e le condizioni della licenza che scelgono prima di
+     applicarla. I licenzianti dovrebbero anche assicurarsi di avere
+     tutti i diritti necessari prima di applicare le nostre licenze in
+     modo che il pubblico possa riutilizzare il materiale come previsto.
+     I licenzianti dovrebbero chiaramente indicare qualsiasi materiale
+     non soggetto alla licenza. Questo include altro materiale concesso
+     in licenza CC o materiale utilizzato in base a un'eccezione o
+     limitazione al copyright. Altre considerazioni per i licenzianti:
+	wiki.creativecommons.org/Considerations_for_licensors
+
+     Considerazioni per il pubblico: Utilizzando una delle nostre
+     licenze pubbliche, un licenziante concede al pubblico il permesso
+     di utilizzare il materiale concesso in licenza secondo i termini e
+     le condizioni specificati. Se il permesso del licenziante non è
+     necessario per qualsiasi motivo, ad esempio a causa di un'eccezione
+     o limitazione applicabile al copyright, allora tale utilizzo non è
+     regolato dalla licenza. Le nostre licenze concedono solo permessi
+     sotto il copyright e certi altri diritti che un licenziante ha
+     l'autorità di concedere. L'uso del materiale concesso in licenza
+     potrebbe comunque essere limitato per altri motivi, inclusi i
+     diritti di copyright o altri diritti detenuti da terzi sul
+     materiale. Un licenziante potrebbe fare richieste speciali, come
+     chiedere che tutte le modifiche siano segnalate o descritte. Anche
+     se non richiesto dalle nostre licenze, si consiglia di rispettare
+     tali richieste quando ragionevoli. Altre considerazioni per il
+     pubblico:
+	wiki.creativecommons.org/Considerations_for_licensees
+
+=======================================================================
+
+Licenza Pubblica Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Internazionale
+
+Esercitando i Diritti Concessi (definiti di seguito), accetti e ti impegni a rispettare i termini e le condizioni di questa Licenza Pubblica Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Internazionale ("Licenza Pubblica"). Nella misura in cui questa Licenza Pubblica possa essere interpretata come un contratto, ti vengono concessi i Diritti Concessi in considerazione della tua accettazione di questi termini e condizioni, e il Licenziante ti concede tali diritti in considerazione dei benefici che il Licenziante riceve rendendo disponibile il Materiale Concesso in Licenza secondo questi termini e condizioni.
+
+Sezione 1 -- Definizioni.
+
+  a. Materiale Adattato indica il materiale soggetto a Copyright e Diritti Simili che è derivato o basato sul Materiale Concesso in Licenza e in cui il Materiale Concesso in Licenza è tradotto, alterato, arrangiato, trasformato o altrimenti modificato in un modo che richiede il permesso ai sensi del Copyright e dei Diritti Simili detenuti dal Licenziante. Ai fini di questa Licenza Pubblica, quando il Materiale Concesso in Licenza è un'opera musicale, una performance o una registrazione sonora, il Materiale Adattato è sempre prodotto quando il Materiale Concesso in Licenza è sincronizzato in relazione temporale con un'immagine in movimento.
+
+  b. Licenza dell'Adattatore indica la licenza che applichi ai tuoi Copyright e Diritti Simili nei tuoi contributi al Materiale Adattato in conformità con i termini e le condizioni di questa Licenza Pubblica.
+
+  c. Licenza Compatibile BY-SA indica una licenza elencata su creativecommons.org/compatiblelicenses, approvata da Creative Commons come essenzialmente equivalente a questa Licenza Pubblica.
+
+  d. Copyright e Diritti Simili indica il copyright e/o diritti simili strettamente correlati al copyright, inclusi, senza limitazione, diritti di performance, trasmissione, registrazione sonora e Diritti sui Database Sui Generis, indipendentemente da come i diritti sono etichettati o classificati. Ai fini di questa Licenza Pubblica, i diritti specificati nella Sezione 2(b)(1)-(2) non sono Copyright e Diritti Simili.
+
+  e. Misure Tecnologiche Efficaci indica quelle misure che, in assenza di un'autorizzazione adeguata, non possono essere eluse ai sensi delle leggi che soddisfano gli obblighi previsti dall'Articolo 11 del Trattato sul Copyright dell'OMPI adottato il 20 dicembre 1996, e/o accordi internazionali simili.
+
+  f. Eccezioni e Limitazioni indica l'uso equo, il fair dealing e/o qualsiasi altra eccezione o limitazione al Copyright e ai Diritti Simili che si applica al tuo utilizzo del Materiale Concesso in Licenza.
+
+  g. Elementi della Licenza indica gli attributi della licenza elencati nel nome di una Licenza Pubblica Creative Commons. Gli Elementi della Licenza di questa Licenza Pubblica sono Attribuzione e CondividiAlloStessoModo.
+
+  h. Materiale Concesso in Licenza indica l'opera artistica o letteraria, il database o altro materiale a cui il Licenziante ha applicato questa Licenza Pubblica.
+
+  i. Diritti Concessi indica i diritti concessi a te soggetti ai termini e alle condizioni di questa Licenza Pubblica, che sono limitati a tutti i Copyright e Diritti Simili che si applicano al tuo utilizzo del Materiale Concesso in Licenza e che il Licenziante ha l'autorità di concedere.
+
+  j. Licenziante indica l'individuo o gli individui, o l'entità o le entità, che concedono diritti ai sensi di questa Licenza Pubblica.
+
+  k. Condividere indica fornire materiale al pubblico con qualsiasi mezzo o processo che richiede il permesso ai sensi dei Diritti Concessi, come la riproduzione, l'esposizione pubblica, la performance pubblica, la distribuzione, la diffusione, la comunicazione o l'importazione, e rendere il materiale disponibile al pubblico anche in modi che consentano ai membri del pubblico di accedere al materiale da un luogo e in un momento scelti individualmente da loro.
+
+  l. Diritti sui Database Sui Generis indica diritti diversi dal copyright derivanti dalla Direttiva 96/9/CE del Parlamento Europeo e del Consiglio dell'11 marzo 1996 sulla protezione giuridica delle banche dati, come modificata e/o sostituita, nonché altri diritti essenzialmente equivalenti in qualsiasi parte del mondo.
+
+  m. Tu indica l'individuo o l'entità che esercita i Diritti Concessi ai sensi di questa Licenza Pubblica. Tuo ha un significato corrispondente.
+Diritti, quindi il database in cui hai Diritti sui Generis sul Database (ma non sui suoi contenuti individuali) è Materiale Adattato, 
+
+incluso ai fini della Sezione 3(b); e  
+c. Devi rispettare le condizioni della Sezione 3(a) se Condividi tutto o una parte sostanziale dei contenuti del database.  
+
+Per evitare dubbi, questa Sezione 4 integra e non sostituisce i tuoi obblighi ai sensi di questa Licenza Pubblica laddove i Diritti Concessi includano altri Diritti d'Autore e Diritti Simili.  
+
+### Sezione 5 -- Esclusione di Garanzie e Limitazione di Responsabilità  
+
+a. SALVO DIVERSAMENTE CONCORDATO SEPARATAMENTE DAL LICENZIANTE, NELLA MISURA POSSIBILE, IL LICENZIANTE OFFRE IL MATERIALE CONCESSO IN LICENZA "COSÌ COM'È" E "COME DISPONIBILE", E NON FORNISCE DICHIARAZIONI O GARANZIE DI ALCUN TIPO RIGUARDO AL MATERIALE CONCESSO IN LICENZA, SIA ESPRESSE, IMPLICITE, LEGALI O ALTRO. QUESTO INCLUDE, SENZA LIMITAZIONI, GARANZIE DI TITOLO, COMMERCIABILITÀ, IDONEITÀ PER UNO SCOPO PARTICOLARE, NON VIOLAZIONE, ASSENZA DI DIFETTI LATENTI O ALTRI DIFETTI, ACCURATEZZA, O LA PRESENZA O ASSENZA DI ERRORI, SIA CONOSCIUTI CHE SCOPRIBILI. DOVE LE ESCLUSIONI DI GARANZIE NON SONO CONSENTITE IN TUTTO O IN PARTE, QUESTA ESCLUSIONE POTREBBE NON APPLICARSI A TE.  
+
+b. NELLA MISURA POSSIBILE, IN NESSUN CASO IL LICENZIANTE SARÀ RESPONSABILE NEI TUOI CONFRONTI SU QUALSIASI BASE LEGALE (INCLUSO, SENZA LIMITAZIONI, NEGLIGENZA) O ALTRO PER QUALSIASI PERDITA DIRETTA, SPECIALE, INDIRETTA, INCIDENTALE, CONSEQUENZIALE, PUNITIVA, ESEMPLARE O ALTRE PERDITE, COSTI, SPESE O DANNI DERIVANTI DA QUESTA LICENZA PUBBLICA O DALL'USO DEL MATERIALE CONCESSO IN LICENZA, ANCHE SE IL LICENZIANTE È STATO AVVISATO DELLA POSSIBILITÀ DI TALI PERDITE, COSTI, SPESE O DANNI. DOVE UNA LIMITAZIONE DI RESPONSABILITÀ NON È CONSENTITA IN TUTTO O IN PARTE, QUESTA LIMITAZIONE POTREBBE NON APPLICARSI A TE.  
+
+c. L'esclusione di garanzie e la limitazione di responsabilità sopra indicate devono essere interpretate in modo tale da, nella misura possibile, avvicinarsi il più possibile a un'esclusione assoluta e a una rinuncia a ogni responsabilità.  
+
+### Sezione 6 -- Durata e Risoluzione  
+
+a. Questa Licenza Pubblica si applica per la durata dei Diritti d'Autore e Diritti Simili concessi in licenza qui. Tuttavia, se non rispetti questa Licenza Pubblica, i tuoi diritti ai sensi di questa Licenza Pubblica si risolvono automaticamente.  
+
+b. Quando il tuo diritto di utilizzare il Materiale Concesso in Licenza è stato risolto ai sensi della Sezione 6(a), esso si ripristina:  
+
+1. automaticamente alla data in cui la violazione è sanata, a condizione che sia sanata entro 30 giorni dalla tua scoperta della violazione; oppure  
+2. su espressa reintegrazione da parte del Licenziante.  
+
+Per evitare dubbi, questa Sezione 6(b) non influisce su alcun diritto che il Licenziante potrebbe avere di cercare rimedi per le tue violazioni di questa Licenza Pubblica.  
+
+c. Per evitare dubbi, il Licenziante può anche offrire il Materiale Concesso in Licenza sotto termini o condizioni separati o interrompere la distribuzione del Materiale Concesso in Licenza in qualsiasi momento; tuttavia, ciò non terminerà questa Licenza Pubblica.  
+
+d. Le Sezioni 1, 5, 6, 7 e 8 sopravvivono alla risoluzione di questa Licenza Pubblica.  
+
+### Sezione 7 -- Altri Termini e Condizioni  
+
+a. Il Licenziante non sarà vincolato da termini o condizioni aggiuntivi o diversi comunicati da te a meno che non siano espressamente concordati.  
+
+b. Qualsiasi accordo, intesa o intesa riguardante il Materiale Concesso in Licenza non dichiarato qui è separato e indipendente dai termini e condizioni di questa Licenza Pubblica.  
+
+### Sezione 8 -- Interpretazione  
+
+a. Per evitare dubbi, questa Licenza Pubblica non riduce, limita, restringe o impone condizioni su qualsiasi utilizzo del Materiale Concesso in Licenza che potrebbe essere legalmente effettuato senza permesso ai sensi di questa Licenza Pubblica.  
+
+b. Nella misura possibile, se una qualsiasi disposizione di questa Licenza Pubblica è ritenuta inapplicabile, sarà automaticamente riformata nella misura minima necessaria per renderla applicabile. Se la disposizione non può essere riformata, sarà separata da questa Licenza Pubblica senza influire sull'applicabilità dei termini e delle condizioni rimanenti.  
+
+c. Nessun termine o condizione di questa Licenza Pubblica sarà rinunciato e nessun mancato rispetto sarà consentito a meno che non sia espressamente concordato dal Licenziante.  
+
+d. Nulla in questa Licenza Pubblica costituisce o può essere interpretato come una limitazione o rinuncia a qualsiasi privilegio e immunità che si applicano al Licenziante o a te, inclusi quelli derivanti dai procedimenti legali di qualsiasi giurisdizione o autorità.  
+
+=======================================================================  
+
+Creative Commons non è parte delle sue licenze pubbliche. Tuttavia, Creative Commons può scegliere di applicare una delle sue licenze pubbliche al materiale che pubblica e in tali casi sarà considerato il "Licenziante". Il testo delle licenze pubbliche Creative Commons è dedicato al pubblico dominio sotto la Dedica di Dominio Pubblico CC0. Salvo per il limitato scopo di indicare che il materiale è condiviso sotto una licenza pubblica Creative Commons o come altrimenti consentito dalle politiche di Creative Commons pubblicate su creativecommons.org/policies, Creative Commons non autorizza l'uso del marchio "Creative Commons" o di qualsiasi altro marchio o logo di Creative Commons senza il suo previo consenso scritto, inclusi, senza limitazione, in relazione a qualsiasi modifica non autorizzata a una delle sue licenze pubbliche o a qualsiasi altro accordo, intesa o accordo riguardante l'uso del materiale concesso in licenza. Per evitare dubbi, questo paragrafo non fa parte delle licenze pubbliche.  
+
+Creative Commons può essere contattato su creativecommons.org.  
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/it/sketchnotes/README.md b/translations/it/sketchnotes/README.md
new file mode 100644
index 000000000..1d7b0914e
--- /dev/null
+++ b/translations/it/sketchnotes/README.md
@@ -0,0 +1,21 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a88d5918c1b9da69a40d917a0840c497",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:55:00+00:00",
+  "source_file": "sketchnotes/README.md",
+  "language_code": "it"
+}
+-->
+Tutti gli sketchnote del curriculum possono essere scaricati qui.
+
+🖨 Per la stampa in alta risoluzione, le versioni TIFF sono disponibili in [questo repository](https://github.com/girliemac/a-picture-is-worth-a-1000-words/tree/main/ml/tiff).
+
+🎨 Creato da: [Tomomi Imura](https://github.com/girliemac) (Twitter: [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac))
+
+[![CC BY-SA 4.0](https://img.shields.io/badge/License-CC%20BY--SA%204.0-lightgrey.svg)](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
+
+---
+
+**Disclaimer**:  
+Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md b/translations/mo/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..eba0a2a38
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md
@@ -0,0 +1,159 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "73e9a7245aa57f00cd413ffd22c0ccb6",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:29:01+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 機器學習簡介
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/1/)
+
+---
+
+[![初學者的機器學習 - 機器學習入門](https://img.youtube.com/vi/6mSx_KJxcHI/0.jpg)](https://youtu.be/6mSx_KJxcHI "初學者的機器學習 - 機器學習入門")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看本課程的簡短介紹影片。
+
+歡迎來到這門針對初學者的經典機器學習課程！無論您是完全新手，還是有經驗的機器學習從業者希望重新學習某些領域，我們都很高興您加入我們！我們希望為您的機器學習研究創造一個友好的起點，並樂於評估、回應和採納您的[反饋](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)。
+
+[![機器學習簡介](https://img.youtube.com/vi/h0e2HAPTGF4/0.jpg)](https://youtu.be/h0e2HAPTGF4 "機器學習簡介")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看影片：麻省理工學院的 John Guttag 介紹機器學習
+
+---
+## 開始學習機器學習
+
+在開始學習本課程之前，您需要先設置好您的電腦，準備在本地運行筆記本。
+
+- **使用以下影片配置您的電腦**。點擊以下連結學習[如何安裝 Python](https://youtu.be/CXZYvNRIAKM)以及[設置文本編輯器](https://youtu.be/EU8eayHWoZg)進行開發。
+- **學習 Python**。建議您對[Python](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)有基本的了解，這是一種對數據科學家非常有用的編程語言，我們在本課程中會使用它。
+- **學習 Node.js 和 JavaScript**。我們在本課程中偶爾會使用 JavaScript 來構建網頁應用，因此您需要安裝 [node](https://nodejs.org) 和 [npm](https://www.npmjs.com/)，以及[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)來進行 Python 和 JavaScript 的開發。
+- **創建 GitHub 帳戶**。既然您在 [GitHub](https://github.com) 找到了我們，您可能已經有帳戶了，但如果沒有，請創建一個帳戶，然後 fork 本課程以供自己使用。（也可以給我們點個星星 😊）
+- **探索 Scikit-learn**。熟悉 [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html)，這是一組我們在課程中引用的機器學習庫。
+
+---
+## 什麼是機器學習？
+
+「機器學習」這個詞是當今最流行且最常用的術語之一。如果您對技術有一定的了解，無論您從事哪個領域，都有很大的可能性至少聽過一次這個詞。然而，機器學習的運作機制對大多數人來說仍然是個謎。對於機器學習初學者來說，這個主題有時可能會讓人感到不知所措。因此，了解機器學習的真正含義並通過實際例子逐步學習它是非常重要的。
+
+---
+## 熱潮曲線
+
+![機器學習熱潮曲線](../../../../translated_images/hype.07183d711a17aafe70915909a0e45aa286ede136ee9424d418026ab00fec344c.mo.png)
+
+> Google 趨勢顯示了「機器學習」這個詞最近的熱潮曲線
+
+---
+## 神秘的宇宙
+
+我們生活在一個充滿迷人謎團的宇宙中。像史蒂芬·霍金、阿爾伯特·愛因斯坦等偉大的科學家都將畢生精力投入到尋找有意義的信息，以揭示我們周圍世界的奧秘。這是人類學習的本質：一個孩子隨著成長逐年學習新事物，揭示他們世界的結構。
+
+---
+## 孩子的大腦
+
+孩子的大腦和感官感知周圍環境的事實，並逐漸學習生活中隱藏的模式，幫助孩子制定邏輯規則來識別已學習的模式。人類大腦的學習過程使人類成為世界上最複雜的生物。通過不斷學習隱藏的模式並在這些模式上進行創新，我們能夠在一生中不斷提升自己。這種學習能力和進化能力與一個名為[大腦可塑性](https://www.simplypsychology.org/brain-plasticity.html)的概念有關。表面上，我們可以將人類大腦的學習過程與機器學習的概念進行一些激勵性的類比。
+
+---
+## 人類大腦
+
+[人類大腦](https://www.livescience.com/29365-human-brain.html)從現實世界中感知事物，處理感知到的信息，做出理性決策，並根據情況執行某些行動。這就是我們所說的智能行為。當我們將智能行為過程的模擬編程到機器中時，這就被稱為人工智能（AI）。
+
+---
+## 一些術語
+
+雖然這些術語可能會混淆，但機器學習（ML）是人工智能的一個重要子集。**機器學習專注於使用專門的算法從感知到的數據中挖掘有意義的信息並發現隱藏的模式，以支持理性決策過程**。
+
+---
+## AI、ML、深度學習
+
+![AI、ML、深度學習、數據科學](../../../../translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.mo.png)
+
+> 一張展示 AI、ML、深度學習和數據科學之間關係的圖表。由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 製作，靈感來自[這張圖表](https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/366996/distinction-between-ai-ml-neural-networks-deep-learning-and-data-mining)
+
+---
+## 涵蓋的概念
+
+在本課程中，我們將僅涵蓋機器學習的核心概念，這些是初學者必須了解的。我們主要使用 Scikit-learn 來教授所謂的「經典機器學習」，這是一個許多學生用來學習基礎知識的優秀庫。要理解人工智能或深度學習的更廣泛概念，扎實的機器學習基礎知識是不可或缺的，因此我們希望在此提供這些知識。
+
+---
+## 在本課程中您將學到：
+
+- 機器學習的核心概念
+- 機器學習的歷史
+- 機器學習與公平性
+- 回歸機器學習技術
+- 分類機器學習技術
+- 聚類機器學習技術
+- 自然語言處理機器學習技術
+- 時間序列預測機器學習技術
+- 強化學習
+- 機器學習的實際應用
+
+---
+## 我們不會涵蓋的內容
+
+- 深度學習
+- 神經網絡
+- 人工智能
+
+為了提供更好的學習體驗，我們將避免涉及神經網絡的複雜性、「深度學習」——使用神經網絡構建多層模型——以及人工智能，這些內容我們會在其他課程中討論。我們還將提供即將推出的數據科學課程，專注於這個更大領域的相關方面。
+
+---
+## 為什麼要學習機器學習？
+
+從系統的角度來看，機器學習被定義為創建能夠從數據中學習隱藏模式以幫助做出智能決策的自動化系統。
+
+這種動機在某種程度上受到人類大腦如何根據外界感知到的數據學習某些事物的啟發。
+
+✅ 想一想，為什麼企業會選擇使用機器學習策略，而不是創建基於硬編碼規則的引擎？
+
+---
+## 機器學習的應用
+
+機器學習的應用如今幾乎無處不在，就像我們社會中流動的數據一樣，這些數據由智能手機、連接設備和其他系統生成。考慮到最先進的機器學習算法的巨大潛力，研究人員一直在探索它們解決多維度和多學科的現實問題的能力，並取得了非常積極的成果。
+
+---
+## 應用機器學習的例子
+
+**機器學習有許多用途**：
+
+- 從患者的病史或報告中預測疾病的可能性。
+- 利用天氣數據預測天氣事件。
+- 理解文本的情感。
+- 檢測假新聞以阻止宣傳的傳播。
+
+金融、經濟、地球科學、太空探索、生物醫學工程、認知科學，甚至人文領域都已經採用機器學習來解決其領域中繁重的數據處理問題。
+
+---
+## 結論
+
+機器學習通過從現實世界或生成的數據中發現有意義的洞察來自動化模式發現的過程。它已經在商業、健康和金融應用等領域證明了自己的巨大價值。
+
+在不久的將來，了解機器學習的基礎知識將成為任何領域人士的必備技能，因為它的廣泛採用。
+
+---
+# 🚀 挑戰
+
+使用紙筆或像 [Excalidraw](https://excalidraw.com/) 這樣的在線應用程序，繪製您對 AI、ML、深度學習和數據科學之間差異的理解。添加一些每種技術擅長解決的問題的想法。
+
+# [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/2/)
+
+---
+# 回顧與自學
+
+要了解如何在雲端中使用機器學習算法，請參考此[學習路徑](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)。
+
+參加一個關於機器學習基礎的[學習路徑](https://docs.microsoft.com/learn/modules/introduction-to-machine-learning/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)。
+
+---
+# 作業
+
+[開始學習](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解讀概不負責。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md b/translations/mo/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..a2f94fcd5
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "4c4698044bb8af52cfb6388a4ee0e53b",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:30:30+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 開始運行
+
+## 說明
+
+在這個非評分的作業中，你需要複習 Python 並設置你的環境，使其能夠運行筆記本。
+
+請參考這個 [Python 學習路徑](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)，然後通過以下入門視頻來設置你的系統：
+
+https://www.youtube.com/playlist?list=PLlrxD0HtieHhS8VzuMCfQD4uJ9yne1mE6
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md b/translations/mo/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f5e48873c
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md
@@ -0,0 +1,164 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b2d11df10030cacc41427a1fbc8bc8f1",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:32:06+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 機器學習的歷史
+
+![機器學習歷史摘要的手繪筆記](../../../../translated_images/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9a0502f38d355ffda384c95cd5278297a46c9a391b5053bc4.mo.png)
+> 手繪筆記由 [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) 提供
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/3/)
+
+---
+
+[![機器學習初學者 - 機器學習的歷史](https://img.youtube.com/vi/N6wxM4wZ7V0/0.jpg)](https://youtu.be/N6wxM4wZ7V0 "機器學習初學者 - 機器學習的歷史")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看本課程的短片。
+
+在本課程中，我們將回顧機器學習和人工智慧歷史上的重要里程碑。
+
+人工智慧（AI）作為一個領域的歷史與機器學習的歷史密切相關，因為支撐機器學習的演算法和計算進步促進了人工智慧的發展。值得注意的是，雖然這些領域作為獨立的研究方向在1950年代開始成形，但重要的[演算法、統計、數學、計算和技術發現](https://wikipedia.org/wiki/Timeline_of_machine_learning)早在此之前就已出現並與這個時期重疊。事實上，人們已經思考這些問題[數百年](https://wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence)：這篇文章探討了「思考機器」概念的歷史性智力基礎。
+
+---
+## 重要發現
+
+- 1763, 1812 [貝葉斯定理](https://wikipedia.org/wiki/Bayes%27_theorem)及其前身。此定理及其應用是推論的基礎，描述了基於先前知識事件發生的概率。
+- 1805 [最小平方理論](https://wikipedia.org/wiki/Least_squares)由法國數學家Adrien-Marie Legendre提出。此理論在我們的回歸單元中會學到，幫助進行數據擬合。
+- 1913 [馬可夫鏈](https://wikipedia.org/wiki/Markov_chain)，以俄羅斯數學家Andrey Markov命名，用於描述基於前一狀態的一系列可能事件。
+- 1957 [感知器](https://wikipedia.org/wiki/Perceptron)是一種由美國心理學家Frank Rosenblatt發明的線性分類器，為深度學習的進步奠定了基礎。
+
+---
+
+- 1967 [最近鄰演算法](https://wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor)最初設計用於路徑規劃。在機器學習中，它被用於模式檢測。
+- 1970 [反向傳播](https://wikipedia.org/wiki/Backpropagation)用於訓練[前饋神經網絡](https://wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network)。
+- 1982 [循環神經網絡](https://wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network)是從前饋神經網絡衍生出的人工神經網絡，用於創建時間圖。
+
+✅ 做一些研究。還有哪些日期在機器學習和人工智慧的歷史中具有重要意義？
+
+---
+## 1950：思考的機器
+
+艾倫·圖靈（Alan Turing），一位真正非凡的人物，被公眾在[2019年](https://wikipedia.org/wiki/Icons:_The_Greatest_Person_of_the_20th_Century)評選為20世紀最偉大的科學家，他被認為幫助奠定了「能思考的機器」概念的基礎。他通過創建[圖靈測試](https://www.bbc.com/news/technology-18475646)來應對反對者以及自己對這一概念的實證需求，您將在我們的自然語言處理課程中探索這一測試。
+
+---
+## 1956：達特茅斯夏季研究計劃
+
+「達特茅斯夏季人工智慧研究計劃是人工智慧作為一個領域的開創性事件」，並且在這裡首次提出了「人工智慧」這一術語（[來源](https://250.dartmouth.edu/highlights/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth)）。
+
+> 學習的每一個方面或智慧的任何其他特徵原則上都可以如此精確地描述，以至於可以製造出模擬它的機器。
+
+---
+
+首席研究員、數學教授John McCarthy希望「基於這樣的假設進行研究，即學習的每一個方面或智慧的任何其他特徵原則上都可以如此精確地描述，以至於可以製造出模擬它的機器。」參與者包括該領域的另一位重要人物Marvin Minsky。
+
+該研討會被認為促進並鼓勵了多項討論，包括「符號方法的興起、專注於有限領域的系統（早期專家系統）以及演繹系統與歸納系統之間的對比。」（[來源](https://wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop)）。
+
+---
+## 1956 - 1974：「黃金時代」
+
+從1950年代到70年代中期，人們對人工智慧能解決許多問題的希望充滿樂觀。1967年，Marvin Minsky自信地表示：「在一代人之內……創造『人工智慧』的問題將基本上得到解決。」（Minsky, Marvin (1967), Computation: Finite and Infinite Machines, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall）
+
+自然語言處理研究蓬勃發展，搜索技術得到了改進並變得更強大，「微世界」的概念被創造出來，簡單的任務可以通過簡單的語言指令完成。
+
+---
+
+研究得到了政府機構的充分資助，計算和演算法取得了進展，智能機器的原型被建造出來。其中一些機器包括：
+
+* [Shakey機器人](https://wikipedia.org/wiki/Shakey_the_robot)，它能夠智能地移動並決定如何執行任務。
+
+    ![Shakey，一個智能機器人](../../../../translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.mo.jpg)
+    > 1972年的Shakey
+
+---
+
+* Eliza，一個早期的「聊天機器人」，能與人交談並充當一個原始的「治療師」。您將在自然語言處理課程中學到更多關於Eliza的內容。
+
+    ![Eliza，一個機器人](../../../../translated_images/eliza.84397454cda9559bb5ec296b5b8fff067571c0cccc5405f9c1ab1c3f105c075c.mo.png)
+    > Eliza的版本，一個聊天機器人
+
+---
+
+* 「積木世界」是一個微世界的例子，積木可以堆疊和排序，並且可以測試教機器做出決策的實驗。使用像[SHRDLU](https://wikipedia.org/wiki/SHRDLU)這樣的庫進行的進步推動了語言處理的發展。
+
+    [![積木世界與SHRDLU](https://img.youtube.com/vi/QAJz4YKUwqw/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=QAJz4YKUwqw "積木世界與SHRDLU")
+
+    > 🎥 點擊上方圖片觀看影片：積木世界與SHRDLU
+
+---
+## 1974 - 1980：「人工智慧寒冬」
+
+到70年代中期，製造「智能機器」的複雜性已被低估，而其承諾在當時的計算能力下被過度吹捧。資金枯竭，對該領域的信心減弱。一些影響信心的問題包括：
+---
+- **限制**。計算能力過於有限。
+- **組合爆炸**。隨著對計算機要求的增加，需要訓練的參數數量呈指數增長，而計算能力和性能並未同步發展。
+- **數據匱乏**。數據的匱乏阻礙了測試、開發和改進演算法的過程。
+- **我們是否在問正確的問題？**。所提出的問題本身開始受到質疑。研究人員開始面臨對其方法的批評：
+  - 圖靈測試因「中文房間理論」等觀點受到質疑，該理論認為「編程一台數字計算機可能使其看似理解語言，但無法產生真正的理解。」（[來源](https://plato.stanford.edu/entries/chinese-room/)）
+  - 將像「治療師」ELIZA這樣的人工智慧引入社會的倫理問題受到挑戰。
+
+---
+
+同時，各種人工智慧的學派開始形成。「[凌亂派與整潔派](https://wikipedia.org/wiki/Neats_and_scruffies)」的分歧逐漸明顯。_凌亂派_實驗室花費數小時調整程式以達到預期結果。_整潔派_實驗室則「專注於邏輯和正式問題解決」。ELIZA和SHRDLU是著名的_凌亂派_系統。在1980年代，隨著需求的出現，要求使機器學習系統可重現，_整潔派_方法逐漸占據主導地位，因為其結果更具解釋性。
+
+---
+## 1980年代 專家系統
+
+隨著該領域的發展，其對商業的益處變得更加明顯，1980年代「專家系統」的普及也隨之而來。「專家系統是人工智慧（AI）軟體中最早真正成功的形式之一。」（[來源](https://wikipedia.org/wiki/Expert_system)）
+
+這類系統實際上是_混合型_，部分由定義業務需求的規則引擎組成，部分由利用規則系統推導新事實的推理引擎組成。
+
+這一時期也看到對神經網絡的關注逐漸增加。
+
+---
+## 1987 - 1993：人工智慧「寒潮」
+
+專家系統硬體的專業化不幸地導致其過於專業化。個人電腦的興起也與這些大型、專業化、集中化的系統形成競爭。計算的民主化已經開始，並最終為現代大數據的爆炸鋪平了道路。
+
+---
+## 1993 - 2011
+
+這一時期為機器學習和人工智慧解決早期因缺乏數據和計算能力而引發的問題開啟了新篇章。數據量開始迅速增加並變得更容易獲得，無論是好是壞，尤其是在2007年左右智能手機的出現後。計算能力呈指數增長，演算法也隨之演進。該領域開始成熟，過去自由奔放的日子逐漸凝聚成一門真正的學科。
+
+---
+## 現在
+
+今天，機器學習和人工智慧幾乎觸及我們生活的每一部分。這個時代需要仔細理解這些演算法對人類生活的風險和潛在影響。正如微軟的Brad Smith所說：「資訊技術提出了一些涉及基本人權保護的問題，例如隱私和言論自由。這些問題加重了創造這些產品的科技公司的責任。在我們看來，這些問題也呼籲政府進行深思熟慮的監管以及制定可接受使用的規範。」（[來源](https://www.technologyreview.com/2019/12/18/102365/the-future-of-ais-impact-on-society/)）
+
+---
+
+未來會如何仍有待觀察，但了解這些計算機系統及其運行的軟體和演算法至關重要。我們希望這份課程能幫助您更好地理解，從而讓您自己做出判斷。
+
+[![深度學習的歷史](https://img.youtube.com/vi/mTtDfKgLm54/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=mTtDfKgLm54 "深度學習的歷史")
+> 🎥 點擊上方圖片觀看影片：Yann LeCun在這次講座中討論深度學習的歷史
+
+---
+## 🚀挑戰
+
+深入研究這些歷史時刻之一，了解背後的人物。這些人物非常有趣，沒有任何科學發現是在文化真空中創造的。您發現了什麼？
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/4/)
+
+---
+## 回顧與自學
+
+以下是一些可以觀看和收聽的內容：
+
+[這個播客中，Amy Boyd討論了人工智慧的演變](http://runasradio.com/Shows/Show/739)
+
+[![Amy Boyd的人工智慧歷史](https://img.youtube.com/vi/EJt3_bFYKss/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=EJt3_bFYKss "Amy Boyd的人工智慧歷史")
+
+---
+
+## 作業
+
+[創建一個時間線](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md b/translations/mo/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..cff857719
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "eb6e4d5afd1b21a57d2b9e6d0aac3969",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:33:57+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 建立時間軸
+
+## 指導說明
+
+使用[這個倉庫](https://github.com/Digital-Humanities-Toolkit/timeline-builder)，建立一個關於算法、數學、統計、人工智慧或機器學習歷史某一方面的時間軸，或者結合這些主題。你可以專注於一個人、一個想法，或者一段長時間的思想發展。請務必加入多媒體元素。
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 優秀                                             | 合格                                   | 需要改進                                                         |
+| -------- | ----------------------------------------------- | -------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
+|          | 提供了一個作為 GitHub 頁面部署的完整時間軸       | 程式碼不完整且未部署                   | 時間軸不完整，研究不充分且未部署                                 |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解讀概不負責。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/1-Introduction/3-fairness/README.md b/translations/mo/1-Introduction/3-fairness/README.md
new file mode 100644
index 000000000..50a5cc4ad
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/1-Introduction/3-fairness/README.md
@@ -0,0 +1,169 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "8f819813b2ca08ec7b9f60a2c9336045",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:21:29+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/3-fairness/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 使用負責任的人工智慧建構機器學習解決方案
+
+![機器學習中負責任人工智慧的摘要草圖](../../../../translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.mo.png)
+> 草圖由 [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) 提供
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/5/)
+
+## 簡介
+
+在這門課程中，你將開始探索機器學習如何影響我們的日常生活。即使是現在，系統和模型已經參與了日常的決策任務，例如醫療診斷、貸款審批或欺詐檢測。因此，確保這些模型能夠提供值得信賴的結果是非常重要的。就像任何軟體應用程式一樣，人工智慧系統可能無法達到預期或產生不理想的結果。因此，理解和解釋人工智慧模型的行為是至關重要的。
+
+想像一下，當你用來構建這些模型的數據缺乏某些人口統計數據（例如種族、性別、政治觀點、宗教）或過度代表某些人口統計數據時會發生什麼？如果模型的輸出被解讀為偏袒某些群體，應用程式會有什麼後果？此外，當模型產生不良結果並對人們造成傷害時會怎麼樣？誰應該對人工智慧系統的行為負責？這些是我們在這門課程中將探討的一些問題。
+
+在這節課中，你將：
+
+- 提高對機器學習中公平性及相關傷害的重要性的認識。
+- 熟悉探索異常值和不尋常情境以確保可靠性和安全性的實踐。
+- 理解設計包容性系統以賦能每個人的必要性。
+- 探索保護數據和個人隱私與安全的重要性。
+- 認識到採用透明化方法解釋人工智慧模型行為的必要性。
+- 意識到責任感對於建立對人工智慧系統的信任至關重要。
+
+## 先修條件
+
+作為先修條件，請完成「負責任人工智慧原則」學習路徑，並觀看以下主題的影片：
+
+通過以下 [學習路徑](https://docs.microsoft.com/learn/modules/responsible-ai-principles/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 了解更多關於負責任人工智慧的內容。
+
+[![微軟的負責任人工智慧方法](https://img.youtube.com/vi/dnC8-uUZXSc/0.jpg)](https://youtu.be/dnC8-uUZXSc "微軟的負責任人工智慧方法")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看影片：微軟的負責任人工智慧方法
+
+## 公平性
+
+人工智慧系統應該公平對待每個人，避免對相似群體產生不同的影響。例如，當人工智慧系統提供醫療建議、貸款申請或就業建議時，應該對具有相似症狀、財務狀況或專業資格的人給出相同的建議。我們每個人作為人類，都帶有影響我們決策和行動的固有偏見。這些偏見可能會體現在我們用來訓練人工智慧系統的數據中。有時這種操控是無意的，並且很難有意識地知道何時在數據中引入了偏見。
+
+**「不公平」** 包括對某些群體（例如基於種族、性別、年齡或殘疾狀態）的負面影響或「傷害」。主要與公平性相關的傷害可以分類為：
+
+- **分配**：例如，偏袒某一性別或種族。
+- **服務質量**：如果你只針對特定情境訓練數據，而現實情況更為複雜，則會導致服務表現不佳。例如，一個無法感應深色皮膚的手部肥皂分配器。[參考資料](https://gizmodo.com/why-cant-this-soap-dispenser-identify-dark-skin-1797931773)
+- **貶低**：不公平地批評或標籤某事或某人。例如，一個圖像標籤技術曾經將深色皮膚的人的圖像錯誤標籤為猩猩。
+- **過度或不足代表**：某些群體在某些職業中未被看到，而任何繼續推動這種情況的服務或功能都在助長傷害。
+- **刻板印象**：將某一群體與預先分配的屬性聯繫起來。例如，英語和土耳其語之間的語言翻譯系統可能因與性別相關的刻板印象而產生不準確性。
+
+![翻譯成土耳其語](../../../../translated_images/gender-bias-translate-en-tr.f185fd8822c2d4372912f2b690f6aaddd306ffbb49d795ad8d12a4bf141e7af0.mo.png)
+> 翻譯成土耳其語
+
+![翻譯回英語](../../../../translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.mo.png)
+> 翻譯回英語
+
+在設計和測試人工智慧系統時，我們需要確保人工智慧是公平的，並且未被編程為做出偏見或歧視性的決策，這些決策是人類也被禁止做出的。保證人工智慧和機器學習的公平性仍然是一個複雜的社會技術挑戰。
+
+### 可靠性與安全性
+
+為了建立信任，人工智慧系統需要在正常和意外情況下保持可靠、安全和一致。了解人工智慧系統在各種情境下的行為，尤其是在異常情況下的行為，是非常重要的。在構建人工智慧解決方案時，需要大量關注如何處理人工智慧解決方案可能遇到的各種情況。例如，自駕車需要將人們的安全放在首位。因此，驅動汽車的人工智慧需要考慮汽車可能遇到的所有可能情境，例如夜晚、雷暴或暴風雪、孩子橫穿馬路、寵物、道路施工等。人工智慧系統能夠可靠、安全地處理廣泛情況的能力，反映了數據科學家或人工智慧開發者在系統設計或測試過程中考慮的預見性。
+
+> [🎥 點擊這裡觀看影片：](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vvIl)
+
+### 包容性
+
+人工智慧系統應該被設計為能夠吸引並賦能每個人。在設計和實施人工智慧系統時，數據科學家和人工智慧開發者需要識別並解決系統中可能無意間排除某些人的潛在障礙。例如，全球有10億人有殘疾。隨著人工智慧的進步，他們可以更輕鬆地獲取廣泛的信息和機會。通過解決這些障礙，可以創造創新機會，開發出能為每個人提供更好體驗的人工智慧產品。
+
+> [🎥 點擊這裡觀看影片：人工智慧中的包容性](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vl9v)
+
+### 安全性與隱私
+
+人工智慧系統應該是安全的，並尊重人們的隱私。人們對那些可能危及隱私、信息或生命的系統信任度較低。在訓練機器學習模型時，我們依賴數據來產生最佳結果。在此過程中，必須考慮數據的來源和完整性。例如，數據是用戶提交的還是公開可用的？接下來，在處理數據時，開發能夠保護機密信息並抵禦攻擊的人工智慧系統至關重要。隨著人工智慧的普及，保護隱私和確保重要的個人和商業信息的安全變得越來越重要且複雜。隱私和數據安全問題對於人工智慧尤為重要，因為數據的可用性對於人工智慧系統做出準確且有根據的預測和決策至關重要。
+
+> [🎥 點擊這裡觀看影片：人工智慧中的安全性](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF)
+
+- 作為一個行業，我們在隱私和安全性方面取得了顯著進展，這在很大程度上得益於如 GDPR（通用數據保護條例）等法規的推動。
+- 然而，對於人工智慧系統，我們必須承認在需要更多個人數據以使系統更加個性化和有效與隱私之間的緊張關係。
+- 就像互聯網誕生時連接的計算機一樣，我們也看到了與人工智慧相關的安全問題數量的急劇增加。
+- 同時，我們也看到人工智慧被用來改善安全性。例如，大多數現代防病毒掃描器今天都由人工智慧啟發式算法驅動。
+- 我們需要確保我們的數據科學流程與最新的隱私和安全實踐和諧融合。
+
+### 透明性
+
+人工智慧系統應該是可理解的。透明性的一個關鍵部分是解釋人工智慧系統及其組件的行為。提高對人工智慧系統的理解需要利益相關者了解它們如何以及為什麼運作，以便能夠識別潛在的性能問題、安全和隱私問題、偏見、排他性實踐或意外結果。我們還認為，那些使用人工智慧系統的人應該誠實並坦率地說明何時、為什麼以及如何選擇部署它們，以及它們使用的系統的局限性。例如，如果一家銀行使用人工智慧系統來支持其消費者貸款決策，則需要檢查結果並了解哪些數據影響了系統的建議。各國政府開始對各行業的人工智慧進行監管，因此數據科學家和組織必須解釋人工智慧系統是否符合監管要求，尤其是在出現不良結果時。
+
+> [🎥 點擊這裡觀看影片：人工智慧中的透明性](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF)
+
+- 由於人工智慧系統非常複雜，很難理解它們的工作原理並解釋結果。
+- 這種缺乏理解影響了這些系統的管理、運營和文檔化方式。
+- 更重要的是，這種缺乏理解影響了基於這些系統產生的結果所做的決策。
+
+### 責任
+
+設計和部署人工智慧系統的人必須對其系統的運作負責。責任的必要性在於敏感技術的使用，例如面部識別技術。最近，對面部識別技術的需求不斷增長，尤其是來自執法機構，他們看到了該技術在尋找失蹤兒童等用途上的潛力。然而，這些技術可能會被政府用來威脅公民的基本自由，例如對特定個體進行持續監控。因此，數據科學家和組織需要對其人工智慧系統對個人或社會的影響負責。
+
+[![人工智慧研究者警告面部識別可能導致大規模監控](../../../../translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.mo.png)](https://www.youtube.com/watch?v=Wldt8P5V6D0 "微軟的負責任人工智慧方法")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看影片：面部識別可能導致大規模監控的警告
+
+最終，作為第一代將人工智慧帶入社會的世代，我們面臨的最大問題之一是如何確保計算機對人類保持負責，以及如何確保設計計算機的人對其他人負責。
+
+## 影響評估
+
+在訓練機器學習模型之前，進行影響評估以了解人工智慧系統的目的、預期用途、部署地點以及與系統互動的對象是非常重要的。這些評估對於評審者或測試者來說非常有幫助，因為它們可以知道在識別潛在風險和預期後果時需要考慮哪些因素。
+
+進行影響評估時的重點領域包括：
+
+* **對個人的不利影響**：了解任何限制或要求、不支持的用途或任何已知限制對系統性能的影響至關重要，以確保系統不會以可能對個人造成傷害的方式使用。
+* **數據需求**：了解系統如何以及在哪裡使用數據，使評審者能夠探索需要注意的任何數據需求（例如 GDPR 或 HIPPA 數據法規）。此外，檢查數據的來源或數量是否足以進行訓練。
+* **影響摘要**：收集使用系統可能產生的潛在傷害清單。在機器學習生命周期中，檢查是否已緩解或解決識別出的問題。
+* **適用於六大核心原則的目標**：評估每個原則的目標是否達成，以及是否存在任何差距。
+
+## 使用負責任人工智慧進行調試
+
+與調試軟體應用程式類似，調試人工智慧系統是識別和解決系統問題的必要過程。許多因素會影響模型未按預期或負責任地運行。大多數傳統的模型性能指標是模型性能的定量匯總，這不足以分析模型如何違反負責任人工智慧原則。此外，機器學習模型是一個黑箱，難以理解其結果的驅動因素或在出錯時提供解釋。在本課程的後續部分，我們將學習如何使用負責任人工智慧儀表板來幫助調試人工智慧系統。該儀表板為數據科學家和人工智慧開發者提供了一個全面的工具，用於執行以下操作：
+
+* **錯誤分析**：識別模型的錯誤分佈，這可能影響系統的公平性或可靠性。
+* **模型概覽**：發現模型在數據群體中的性能差異。
+* **數據分析**：了解數據分佈並識別數據中可能導致公平性、包容性和可靠性問題的潛在偏見。
+* **模型可解釋性**：了解影響或影響模型預測的因素。這有助於解釋模型的行為，這對於透明性和責任感非常重要。
+
+## 🚀 挑戰
+
+為了防止傷害的產生，我們應該：
+
+- 確保參與系統工作的團隊成員具有多樣化的背景和觀點。
+- 投資於能夠反映社會多樣性的數據集。
+- 在機器學習生命周期中開發更好的方法來檢測和糾正負責任人工智慧問題。
+
+思考一些現實生活中的情境，模型的不可信性在模型構建和使用中顯而易見。我們還應該考慮什麼？
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/6/)
+## 回顧與自學
+在本課程中，你已經學習了機器學習中公平性與不公平性概念的一些基礎知識。
+
+觀看以下工作坊以更深入了解這些主題：
+
+- 追求負責任的人工智慧：將原則付諸實踐，由 Besmira Nushi、Mehrnoosh Sameki 和 Amit Sharma 主講
+
+[![負責任的人工智慧工具箱：一個用於構建負責任人工智慧的開源框架](https://img.youtube.com/vi/tGgJCrA-MZU/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=tGgJCrA-MZU "RAI Toolbox: An open-source framework for building responsible AI")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看影片：負責任的人工智慧工具箱：一個用於構建負責任人工智慧的開源框架，由 Besmira Nushi、Mehrnoosh Sameki 和 Amit Sharma 主講
+
+此外，閱讀以下資源：
+
+- 微軟的負責任人工智慧資源中心：[負責任人工智慧資源 – Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai-resources?activetab=pivot1%3aprimaryr4)
+
+- 微軟的 FATE 研究小組：[FATE：人工智慧中的公平性、問責性、透明性與倫理 - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/research/theme/fate/)
+
+RAI 工具箱：
+
+- [負責任人工智慧工具箱 GitHub 儲存庫](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox)
+
+了解 Azure Machine Learning 的工具如何確保公平性：
+
+- [Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-fairness-ml?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+## 作業
+
+[探索 RAI 工具箱](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/1-Introduction/3-fairness/assignment.md b/translations/mo/1-Introduction/3-fairness/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..3ca24f7f6
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/1-Introduction/3-fairness/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "dbda60e7b1fe5f18974e7858eff0004e",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:24:09+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/3-fairness/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 探索負責任人工智慧工具箱
+
+## 說明
+
+在本課程中，您學習了負責任人工智慧工具箱，這是一個「開源、社群驅動的專案，旨在幫助資料科學家分析和改進人工智慧系統。」在這次作業中，請探索 RAI 工具箱的一個[筆記本](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox/blob/main/notebooks/responsibleaidashboard/getting-started.ipynb)，並在報告或簡報中分享您的發現。
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 卓越 | 合格 | 需要改進 |
+| -------- | ----- | ----- | -------- |
+|          | 提交一份報告或簡報，討論 Fairlearn 的系統、執行的筆記本，以及從執行中得出的結論 | 提交一份報告，但未包含結論 | 未提交報告 |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md b/translations/mo/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9cdbf3bd2
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md
@@ -0,0 +1,132 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "dc4575225da159f2b06706e103ddba2a",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:25:43+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 機器學習技術
+
+建立、使用和維護機器學習模型及其所使用的數據的過程，與許多其他開發工作流程有很大的不同。在本課程中，我們將揭開這個過程的神秘面紗，並概述您需要了解的主要技術。您將：
+
+- 理解機器學習背後的高層次流程。
+- 探索基本概念，例如「模型」、「預測」和「訓練數據」。
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/7/)
+
+[![機器學習入門 - 機器學習技術](https://img.youtube.com/vi/4NGM0U2ZSHU/0.jpg)](https://youtu.be/4NGM0U2ZSHU "機器學習入門 - 機器學習技術")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看本課程的短視頻。
+
+## 簡介
+
+從高層次來看，創建機器學習（ML）流程的技術包括以下幾個步驟：
+
+1. **確定問題**。大多數機器學習流程始於提出一個無法通過簡單的條件程序或基於規則的引擎回答的問題。這些問題通常圍繞基於數據集合的預測。
+2. **收集和準備數據**。為了回答您的問題，您需要數據。數據的質量以及有時候的數量將決定您能多好地回答初始問題。可視化數據是此階段的重要部分。此階段還包括將數據分為訓練組和測試組以建立模型。
+3. **選擇訓練方法**。根據您的問題和數據的性質，您需要選擇如何訓練模型以最好地反映您的數據並對其進行準確的預測。這是機器學習過程中需要特定專業知識且通常需要大量實驗的部分。
+4. **訓練模型**。使用您的訓練數據，您將使用各種算法訓練模型以識別數據中的模式。模型可能利用可調整的內部權重來優化某些數據部分以建立更好的模型。
+5. **評估模型**。使用從收集的數據集中從未見過的測試數據來檢查模型的性能。
+6. **參數調整**。根據模型的性能，您可以使用不同的參數或控制算法行為的變量重新進行過程。
+7. **預測**。使用新的輸入測試模型的準確性。
+
+## 該問什麼問題
+
+計算機特別擅長發現數據中的隱藏模式。這種能力對於研究人員來說非常有用，尤其是當他們面臨無法通過條件規則引擎輕易回答的問題時。例如，針對精算任務，數據科學家可能能夠手工製作規則來分析吸煙者與非吸煙者的死亡率。
+
+然而，當許多其他變量被納入考量時，機器學習模型可能更有效地根據過去的健康歷史預測未來的死亡率。一個更愉快的例子可能是根據包括緯度、經度、氣候變化、靠近海洋、噴流模式等數據，為某地四月的天氣進行預測。
+
+✅ 這份[簡報](https://www2.cisl.ucar.edu/sites/default/files/2021-10/0900%20June%2024%20Haupt_0.pdf)提供了使用機器學習進行天氣分析的歷史視角。
+
+## 建模前的任務
+
+在開始建立模型之前，您需要完成幾項任務。為了測試您的問題並根據模型的預測形成假設，您需要識別並配置幾個元素。
+
+### 數據
+
+為了能夠以任何確定性回答您的問題，您需要足夠數量且類型正確的數據。在這個階段，您需要完成以下兩件事：
+
+- **收集數據**。記住上一課中關於數據分析公平性的內容，謹慎收集您的數據。注意數據的來源、可能存在的固有偏差，並記錄其來源。
+- **準備數據**。數據準備過程包括多個步驟。如果數據來自不同來源，您可能需要整理並標準化它。您可以通過各種方法提高數據的質量和數量，例如將字符串轉換為數字（如我們在[聚類](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md)中所做的）。您可能還會基於原始數據生成新數據（如我們在[分類](../../4-Classification/1-Introduction/README.md)中所做的）。您可以清理和編輯數據（如我們在[Web App](../../3-Web-App/README.md)課程之前所做的）。最後，根據您的訓練技術，您可能還需要隨機化和打亂數據。
+
+✅ 在收集和處理數據後，花點時間檢查其形狀是否能幫助您解決預期問題。可能數據在您的任務中表現不佳，正如我們在[聚類](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md)課程中發現的那樣！
+
+### 特徵和目標
+
+[特徵](https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/an-introduction-to-variable-and-feature-selection)是數據的一個可測量屬性。在許多數據集中，它通常以列標題的形式表達，例如「日期」、「大小」或「顏色」。特徵變量通常在代碼中表示為`X`，代表用於訓練模型的輸入變量。
+
+目標是您試圖預測的事物。目標通常在代碼中表示為`y`，代表您試圖從數據中回答的問題：在十二月，哪種**顏色**的南瓜最便宜？在舊金山，哪些街區的房地產**價格**最好？有時目標也被稱為標籤屬性。
+
+### 選擇您的特徵變量
+
+🎓 **特徵選擇與特徵提取** 如何在建立模型時選擇變量？您可能需要通過特徵選擇或特徵提取的過程來選擇最合適的變量以構建性能最佳的模型。然而，它們並不相同：「特徵提取通過原始特徵的函數創建新特徵，而特徵選擇返回特徵的子集。」（[來源](https://wikipedia.org/wiki/Feature_selection)）
+
+### 可視化您的數據
+
+數據科學家工具包中的一個重要方面是使用多個優秀的庫（如Seaborn或MatPlotLib）來可視化數據的能力。以可視化方式表示數據可能幫助您發現可以利用的隱藏相關性。您的可視化還可能幫助您發現偏差或數據不平衡（如我們在[分類](../../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)中發現的）。
+
+### 分割您的數據集
+
+在訓練之前，您需要將數據集分為兩個或更多不等大小的部分，這些部分仍能很好地代表數據。
+
+- **訓練**。數據集的這部分用於訓練模型。這部分通常占原始數據集的大部分。
+- **測試**。測試數據集是獨立的數據組，通常從原始數據中獲得，用於確認已建立模型的性能。
+- **驗證**。驗證集是一個較小的獨立數據組，用於調整模型的超參數或架構以改進模型。根據數據的大小和您提出的問題，您可能不需要建立這第三個數據集（如我們在[時間序列預測](../../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)中所提到的）。
+
+## 建立模型
+
+使用您的訓練數據，您的目標是使用各種算法建立模型，或數據的統計表示，來**訓練**它。訓練模型使其接觸數據並能對其發現的模式進行假設、驗證並接受或拒絕。
+
+### 決定訓練方法
+
+根據您的問題和數據的性質，您將選擇一種方法來訓練它。瀏覽[Scikit-learn的文檔](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html)——我們在本課程中使用它——您可以探索多種訓練模型的方法。根據您的經驗，您可能需要嘗試多種方法以建立最佳模型。您可能會經歷一個過程，數據科學家通過向模型提供未見過的數據來評估其性能，檢查準確性、偏差和其他質量下降問題，並選擇最適合當前任務的訓練方法。
+
+### 訓練模型
+
+有了訓練數據，您就可以「擬合」它來創建模型。您會注意到，在許多機器學習庫中，您會看到代碼`model.fit`——此時您將特徵變量作為值數組（通常是`X`）以及目標變量（通常是`y`）送入。
+
+### 評估模型
+
+一旦訓練過程完成（對於大型模型，可能需要多次迭代或「epoch」），您將能夠使用測試數據評估模型的質量以衡量其性能。這些數據是原始數據的一部分，模型之前未分析過。您可以打印出關於模型質量的指標表。
+
+🎓 **模型擬合**
+
+在機器學習的背景下，模型擬合指的是模型的底層函數在分析其不熟悉的數據時的準確性。
+
+🎓 **欠擬合**和**過擬合**是常見問題，會降低模型的質量，因為模型要麼擬合得不夠好，要麼擬合得太好。這會導致模型的預測要麼過於貼合，要麼過於偏離其訓練數據。過擬合模型因為過於熟悉數據的細節和噪音而對訓練數據預測得太好。欠擬合模型則不準確，因為它既無法準確分析其訓練數據，也無法準確分析其未見過的數據。
+
+![過擬合模型](../../../../translated_images/overfitting.1c132d92bfd93cb63240baf63ebdf82c30e30a0a44e1ad49861b82ff600c2b5c.mo.png)
+> 信息圖由[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)製作
+
+## 參數調整
+
+完成初始訓練後，觀察模型的質量並考慮通過調整其「超參數」來改進它。閱讀更多相關內容[在文檔中](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters?WT.mc_id=academic-77952-leestott)。
+
+## 預測
+
+這是您可以使用全新數據測試模型準確性的時刻。在「應用」機器學習場景中，當您構建網頁資源以在生產環境中使用模型時，這個過程可能涉及收集用戶輸入（例如按下按鈕）以設置變量並將其發送到模型進行推斷或評估。
+
+在這些課程中，您將學習如何使用這些步驟來準備、建立、測試、評估和預測——所有數據科學家的動作以及更多，隨著您在成為「全棧」機器學習工程師的旅程中不斷進步。
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+繪製一個反映機器學習實踐者步驟的流程圖。您認為自己目前處於流程中的哪個位置？您預測在哪裡會遇到困難？哪些部分對您來說似乎很容易？
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/8/)
+
+## 回顧與自學
+
+在線搜索數據科學家討論其日常工作的訪談。這裡有一個[訪談](https://www.youtube.com/watch?v=Z3IjgbbCEfs)。
+
+## 作業
+
+[訪問一位數據科學家](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md b/translations/mo/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..9b4584505
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "70d65aeddc06170bc1aed5b27805f930",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:27:28+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 訪談一位數據科學家
+
+## 指導說明
+
+在你的公司、用戶群組，或者你的朋友或同學之中，找一位專業從事數據科學工作的人進行訪談。撰寫一篇簡短的文章（500字），描述他們的日常工作內容。他們是專業領域的專家，還是負責「全方位」的工作？
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 優秀                                                                                     | 合格                                                             | 需要改進             |
+| -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- | --------------------- |
+|          | 提交一篇符合字數要求，並正確引用來源的文章，格式為 .doc 文件                              | 文章引用不完整或字數少於要求                                     | 未提交文章           |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+此文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對於因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解讀概不負責。  
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/1-Introduction/README.md b/translations/mo/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..fcd4e1fde
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "cf8ecc83f28e5b98051d2179eca08e08",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:19:25+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 機器學習簡介
+
+在本課程中，您將了解機器學習領域的基本概念、它的定義，以及它的歷史和研究人員使用的技術。讓我們一起探索這個機器學習的新世界吧！
+
+![globe](../../../translated_images/globe.59f26379ceb40428672b4d9a568044618a2bf6292ecd53a5c481b90e3fa805eb.mo.jpg)
+> 照片由 <a href="https://unsplash.com/@bill_oxford?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Bill Oxford</a> 提供，來自 <a href="https://unsplash.com/s/photos/globe?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+### 課程
+
+1. [機器學習簡介](1-intro-to-ML/README.md)
+1. [機器學習與人工智慧的歷史](2-history-of-ML/README.md)
+1. [公平性與機器學習](3-fairness/README.md)
+1. [機器學習的技術](4-techniques-of-ML/README.md)
+
+### 致謝
+
+「機器學習簡介」由 [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan)、[Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom) 和 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 等團隊成員傾心撰寫。
+
+「機器學習的歷史」由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 和 [Amy Boyd](https://twitter.com/AmyKateNicho) 傾心撰寫。
+
+「公平性與機器學習」由 [Tomomi Imura](https://twitter.com/girliemac) 傾心撰寫。
+
+「機器學習的技術」由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 和 [Chris Noring](https://twitter.com/softchris) 傾心撰寫。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/1-Tools/README.md b/translations/mo/2-Regression/1-Tools/README.md
new file mode 100644
index 000000000..70a6bf363
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/1-Tools/README.md
@@ -0,0 +1,239 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6b1cb0e46d4c5b747eff6e3607642760",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:31:05+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 使用 Python 和 Scikit-learn 建立回歸模型
+
+![回歸模型的概述手繪圖](../../../../translated_images/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e3ace348dec973e133fa5d3680fbc8412b61879507369b98d.mo.png)
+
+> 手繪圖由 [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) 提供
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/9/)
+
+> ### [本課程也提供 R 版本！](../../../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)
+
+## 簡介
+
+在這四節課中，您將學習如何建立回歸模型。我們稍後會討論這些模型的用途。但在開始之前，請確保您已準備好合適的工具來進行這個過程！
+
+在本課程中，您將學到：
+
+- 配置您的電腦以進行本地機器學習任務。
+- 使用 Jupyter 筆記本。
+- 安裝並使用 Scikit-learn。
+- 通過實際操作探索線性回歸。
+
+## 安裝與配置
+
+[![機器學習初學者 - 設置工具以準備建立機器學習模型](https://img.youtube.com/vi/-DfeD2k2Kj0/0.jpg)](https://youtu.be/-DfeD2k2Kj0 "機器學習初學者 - 設置工具以準備建立機器學習模型")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看短片，了解如何配置您的電腦以進行機器學習。
+
+1. **安裝 Python**。確保您的電腦已安裝 [Python](https://www.python.org/downloads/)。Python 是進行許多數據科學和機器學習任務的主要工具。大多數電腦系統已預裝 Python。此外，還有一些有用的 [Python Coding Packs](https://code.visualstudio.com/learn/educators/installers?WT.mc_id=academic-77952-leestott)，可以幫助某些用戶簡化設置過程。
+
+   不過，某些 Python 的使用場景可能需要特定版本的軟件，因此建議使用 [虛擬環境](https://docs.python.org/3/library/venv.html) 來管理不同版本。
+
+2. **安裝 Visual Studio Code**。確保您的電腦已安裝 Visual Studio Code。按照這些指導 [安裝 Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) 完成基本設置。在本課程中，您將在 Visual Studio Code 中使用 Python，因此可以先熟悉如何 [配置 Visual Studio Code](https://docs.microsoft.com/learn/modules/python-install-vscode?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 以進行 Python 開發。
+
+   > 透過這些 [學習模組](https://docs.microsoft.com/users/jenlooper-2911/collections/mp1pagggd5qrq7?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 熟悉 Python。
+   >
+   > [![使用 Visual Studio Code 設置 Python](https://img.youtube.com/vi/yyQM70vi7V8/0.jpg)](https://youtu.be/yyQM70vi7V8 "使用 Visual Studio Code 設置 Python")
+   >
+   > 🎥 點擊上方圖片觀看短片：在 VS Code 中使用 Python。
+
+3. **安裝 Scikit-learn**，按照 [這些指導](https://scikit-learn.org/stable/install.html)。由於需要使用 Python 3，建議使用虛擬環境。如果您是在 M1 Mac 上安裝此庫，請參考上述頁面中的特殊指導。
+
+4. **安裝 Jupyter Notebook**。您需要 [安裝 Jupyter 套件](https://pypi.org/project/jupyter/)。
+
+## 您的機器學習開發環境
+
+您將使用 **筆記本** 來開發 Python 代碼並建立機器學習模型。這種文件格式是數據科學家常用的工具，其文件後綴或擴展名為 `.ipynb`。
+
+筆記本是一種交互式環境，允許開發者編寫代碼並添加註解或文檔，這對於實驗性或研究導向的項目非常有幫助。
+
+[![機器學習初學者 - 設置 Jupyter 筆記本以開始建立回歸模型](https://img.youtube.com/vi/7E-jC8FLA2E/0.jpg)](https://youtu.be/7E-jC8FLA2E "機器學習初學者 - 設置 Jupyter 筆記本以開始建立回歸模型")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看短片，了解如何進行此操作。
+
+### 練習 - 使用筆記本
+
+在此文件夾中，您會找到文件 _notebook.ipynb_。
+
+1. 在 Visual Studio Code 中打開 _notebook.ipynb_。
+
+   Jupyter 服務器將啟動，並使用 Python 3+。您會看到筆記本中的一些可以 `運行` 的代碼區塊。您可以通過選擇播放按鈕圖標來運行代碼區塊。
+
+2. 選擇 `md` 圖標並添加一些 Markdown，輸入以下文字 **# 歡迎來到您的筆記本**。
+
+   接下來，添加一些 Python 代碼。
+
+3. 在代碼區塊中輸入 **print('hello notebook')**。
+4. 選擇箭頭運行代碼。
+
+   您應該會看到打印的結果：
+
+    ```output
+    hello notebook
+    ```
+
+![在 VS Code 中打開的筆記本](../../../../translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.mo.jpg)
+
+您可以在代碼中穿插註解，以便自我記錄筆記本。
+
+✅ 思考一下，網頁開發者的工作環境與數據科學家的工作環境有何不同。
+
+## 使用 Scikit-learn 入門
+
+現在，您的本地環境已設置好 Python，並且您已熟悉 Jupyter 筆記本，接下來讓我們熟悉 Scikit-learn（發音為 `sci`，像 `science`）。Scikit-learn 提供了 [廣泛的 API](https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#api-ref)，幫助您完成機器學習任務。
+
+根據其 [官方網站](https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html) 的描述，"Scikit-learn 是一個開源的機器學習庫，支持監督式和非監督式學習。它還提供了各種工具，用於模型擬合、數據預處理、模型選擇和評估，以及許多其他實用功能。"
+
+在本課程中，您將使用 Scikit-learn 和其他工具來建立機器學習模型，完成我們所說的 "傳統機器學習" 任務。我們刻意避開了神經網絡和深度學習，因為這些內容會在即將推出的 "AI 初學者" 課程中更詳細地介紹。
+
+Scikit-learn 使建立模型並評估其使用變得簡單。它主要專注於使用數值數據，並包含幾個現成的數據集供學習使用。它還包括一些預建模型供學生嘗試。讓我們探索如何加載預打包數據並使用內置估算器進行第一次機器學習模型的建立。
+
+## 練習 - 您的第一個 Scikit-learn 筆記本
+
+> 本教程的靈感來自 Scikit-learn 網站上的 [線性回歸示例](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_ols.html#sphx-glr-auto-examples-linear-model-plot-ols-py)。
+
+[![機器學習初學者 - 您的第一個 Python 線性回歸項目](https://img.youtube.com/vi/2xkXL5EUpS0/0.jpg)](https://youtu.be/2xkXL5EUpS0 "機器學習初學者 - 您的第一個 Python 線性回歸項目")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看短片，了解如何進行此練習。
+
+在與本課程相關的 _notebook.ipynb_ 文件中，按下 "垃圾桶" 圖標清空所有單元格。
+
+在本節中，您將使用 Scikit-learn 中內置的關於糖尿病的小型數據集進行學習。假設您想測試一種針對糖尿病患者的治療方法。機器學習模型可能幫助您根據變量的組合，確定哪些患者對治療的反應更好。即使是非常基本的回歸模型，當可視化時，也可能顯示有助於組織理論臨床試驗的變量信息。
+
+✅ 回歸方法有很多種類型，選擇哪一種取決於您想要回答的問題。如果您想預測某個年齡段的人的可能身高，您可以使用線性回歸，因為您尋求的是一個 **數值**。如果您想判斷某種菜餚是否應被視為素食，您尋求的是一個 **類別分配**，因此您可以使用邏輯回歸。稍後您將學習更多關於邏輯回歸的內容。思考一下，您可以向數據提出哪些問題，以及哪種方法更合適。
+
+讓我們開始這項任務。
+
+### 導入庫
+
+在此任務中，我們將導入一些庫：
+
+- **matplotlib**。這是一個有用的 [繪圖工具](https://matplotlib.org/)，我們將用它來創建折線圖。
+- **numpy**。 [numpy](https://numpy.org/doc/stable/user/whatisnumpy.html) 是一個處理 Python 數值數據的有用庫。
+- **sklearn**。這是 [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html) 庫。
+
+導入一些庫以幫助完成任務。
+
+1. 輸入以下代碼添加導入：
+
+   ```python
+   import matplotlib.pyplot as plt
+   import numpy as np
+   from sklearn import datasets, linear_model, model_selection
+   ```
+
+   上述代碼中，您導入了 `matplotlib` 和 `numpy`，並從 `sklearn` 中導入了 `datasets`、`linear_model` 和 `model_selection`。`model_selection` 用於將數據分割為訓練集和測試集。
+
+### 糖尿病數據集
+
+內置的 [糖尿病數據集](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#diabetes-dataset) 包含 442 個關於糖尿病的數據樣本，並有 10 個特徵變量，其中一些包括：
+
+- age：年齡（以年為單位）
+- bmi：身體質量指數
+- bp：平均血壓
+- s1 tc：T 細胞（一種白血球）
+
+✅ 此數據集包含 "性別" 作為研究糖尿病的重要特徵變量。許多醫學數據集都包含這種類型的二元分類。思考一下，這類分類可能如何排除某些群體的治療。
+
+現在，載入 X 和 y 數據。
+
+> 🎓 請記住，這是監督式學習，我們需要一個名為 'y' 的目標。
+
+在新的代碼單元格中，通過調用 `load_diabetes()` 加載糖尿病數據集。輸入 `return_X_y=True` 表示 `X` 將是一個數據矩陣，而 `y` 將是回歸目標。
+
+1. 添加一些打印命令以顯示數據矩陣的形狀及其第一個元素：
+
+    ```python
+    X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)
+    print(X.shape)
+    print(X[0])
+    ```
+
+    您得到的響應是一個元組。您正在將元組的前兩個值分別分配給 `X` 和 `y`。了解更多 [關於元組](https://wikipedia.org/wiki/Tuple)。
+
+    您可以看到此數據有 442 個項目，形狀為 10 個元素的數組：
+
+    ```text
+    (442, 10)
+    [ 0.03807591  0.05068012  0.06169621  0.02187235 -0.0442235  -0.03482076
+    -0.04340085 -0.00259226  0.01990842 -0.01764613]
+    ```
+
+    ✅ 思考一下數據與回歸目標之間的關係。線性回歸預測特徵 X 和目標變量 y 之間的關係。您能在文檔中找到糖尿病數據集的 [目標](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#diabetes-dataset) 嗎？此數據集展示了什麼？
+
+2. 接下來，選擇此數據集的一部分進行繪圖，選擇數據集的第三列。您可以使用 `:` 運算符選擇所有行，然後使用索引（2）選擇第三列。您還可以使用 `reshape(n_rows, n_columns)` 將數據重塑為 2D 數組——這是繪圖所需的格式。如果其中一個參數為 -1，則對應的維度會自動計算。
+
+   ```python
+   X = X[:, 2]
+   X = X.reshape((-1,1))
+   ```
+
+   ✅ 隨時打印數據以檢查其形狀。
+
+3. 現在您已準備好繪製數據，可以看看機器是否能幫助確定數據集中數字的邏輯分割。為此，您需要將數據（X）和目標（y）分割為測試集和訓練集。Scikit-learn 提供了一種簡單的方法，您可以在給定點分割測試數據。
+
+   ```python
+   X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.33)
+   ```
+
+4. 現在您可以訓練模型了！加載線性回歸模型，並使用 `model.fit()` 訓練您的 X 和 y 訓練集：
+
+    ```python
+    model = linear_model.LinearRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    ```
+
+    ✅ `model.fit()` 是許多機器學習庫（如 TensorFlow）中常見的函數。
+
+5. 然後，使用測試數據創建預測，使用函數 `predict()`。這將用於繪製數據組之間的分割線。
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    ```
+
+6. 現在是時候用圖表展示數據了。Matplotlib 是完成此任務的非常有用的工具。創建所有 X 和 y 測試數據的散點圖，並使用預測結果在最合適的位置繪製一條線，分割模型的數據組。
+
+    ```python
+    plt.scatter(X_test, y_test,  color='black')
+    plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)
+    plt.xlabel('Scaled BMIs')
+    plt.ylabel('Disease Progression')
+    plt.title('A Graph Plot Showing Diabetes Progression Against BMI')
+    plt.show()
+    ```
+
+   ![顯示糖尿病數據點的散點圖](../../../../translated_images/scatterplot.ad8b356bcbb33be68d54050e09b9b7bfc03e94fde7371f2609ae43f4c563b2d7.mo.png)
+✅ 想一想這裡發生了什麼。一條直線穿過了許多小數據點，但它究竟在做什麼？你能看出如何利用這條直線來預測一個新的、未見過的數據點應該如何與圖表的 y 軸產生關係嗎？試著用語言描述這個模型的實際用途。
+
+恭喜你，完成了第一個線性回歸模型，使用它進行了預測，並將結果顯示在圖表中！
+
+---
+## 🚀挑戰
+
+繪製這個數據集中不同的變量。提示：編輯這一行：`X = X[:,2]`。根據這個數據集的目標，你能發現關於糖尿病作為一種疾病的進展的什麼信息？
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/10/)
+
+## 回顧與自學
+
+在本教程中，你使用了簡單線性回歸，而不是單變量或多變量回歸。閱讀一些關於這些方法之間差異的資料，或者觀看[這段影片](https://www.coursera.org/lecture/quantifying-relationships-regression-models/linear-vs-nonlinear-categorical-variables-ai2Ef)。
+
+進一步了解回歸的概念，並思考這種技術可以回答哪些類型的問題。參加這個[教程](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-regression-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott)來加深你的理解。
+
+## 作業
+
+[一個不同的數據集](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/1-Tools/assignment.md b/translations/mo/2-Regression/1-Tools/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..20ecea81d
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/1-Tools/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "74a5cf83e4ebc302afbcbc4f418afd0a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:33:23+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 使用 Scikit-learn 進行回歸分析
+
+## 說明
+
+查看 Scikit-learn 中的 [Linnerud 數據集](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_linnerud.html#sklearn.datasets.load_linnerud)。這個數據集包含多個[目標](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#linnerrud-dataset)：「它由三個運動（數據）和三個生理（目標）變量組成，這些數據是從健身俱樂部的二十名中年男性收集的。」
+
+請用自己的話描述如何建立一個回歸模型，繪製腰圍與完成仰臥起坐次數之間的關係。同樣，請對此數據集中的其他數據點進行相同的操作。
+
+## 評分標準
+
+| 評分項目                       | 優秀                              | 合格                          | 需要改進                   |
+| ------------------------------ | --------------------------------- | ----------------------------- | -------------------------- |
+| 提交描述性段落                 | 提交了一段撰寫良好的段落          | 提交了幾句簡短的描述          | 未提交任何描述             |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/1-Tools/notebook.ipynb b/translations/mo/2-Regression/1-Tools/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/mo/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md b/translations/mo/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..969923e3f
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:33:51+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb b/translations/mo/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e54ad2850
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb
@@ -0,0 +1,447 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_1-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c18d3bd0bd8ae3878597e89dcd1fa5c1",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:09:02+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YJUHCXqK57yz"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 回歸分析入門 - 第一課\n",
+    "\n",
+    "#### 放到情境中來看\n",
+    "\n",
+    "✅ 回歸方法有很多種類，選擇哪一種取決於你想要解答的問題。如果你想預測某個年齡段的人可能的身高，你會使用 `線性回歸`，因為你在尋找一個**數值**。如果你想了解某種料理是否應該被歸類為純素，你則是在尋找一個**類別分配**，因此會使用 `邏輯回歸`。稍後你會學到更多關於邏輯回歸的內容。試著思考一些你可以向數據提出的問題，以及哪種方法更適合回答這些問題。\n",
+    "\n",
+    "在本節中，你將使用一個[關於糖尿病的小型數據集](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html)。想像一下，如果你想測試一種針對糖尿病患者的治療方法，機器學習模型可能會幫助你判斷哪些患者對治療的反應會更好，基於多種變數的組合。即使是一個非常基礎的回歸模型，當可視化後，也可能顯示出一些關於變數的信息，幫助你組織理論上的臨床試驗。\n",
+    "\n",
+    "話不多說，讓我們開始這項任務吧！\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/encouRage.jpg\"\n",
+    "   width=\"630\"/>\n",
+    "   <figcaption>插畫作者：@allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "<!--![插畫作者：\\@allison_horst](../../../../../../translated_images/encouRage.e75d5fe0367fb9136b78104baf4e2032a7622bc42a2bc34c0ad36c294eeb83f5.mo.jpg)<br>插畫作者：@allison_horst-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "LWNNzfqd6feZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 1. 載入我們的工具集\n",
+    "\n",
+    "在這個任務中，我們需要以下套件：\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`： [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) 是一個[由 R 套件組成的集合](https://www.tidyverse.org/packages)，旨在讓資料科學變得更快速、更簡單且更有趣！\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`： [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) 框架是一個[套件集合](https://www.tidymodels.org/packages/)，用於建模和機器學習。\n",
+    "\n",
+    "你可以使用以下指令安裝它們：\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\"))`\n",
+    "\n",
+    "以下的腳本會檢查你是否已安裝完成這個模組所需的套件，若有缺少的部分，會自動幫你安裝。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "FIo2YhO26wI9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "Loading required package: pacman\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "cIA9fz9v7Dss",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "outputId": "2df7073b-86b2-4b32-cb86-0da605a0dc11"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "現在，讓我們載入這些很棒的套件並使它們在我們當前的 R 工作環境中可用。（這僅是為了說明，`pacman::p_load()` 已經為您完成了這項工作）\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "gpO_P_6f9WUG"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# load the core Tidyverse packages\r\n",
+    "library(tidyverse)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# load the core Tidymodels packages\r\n",
+    "library(tidymodels)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "NLMycgG-9ezO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 2. 糖尿病數據集\n",
+    "\n",
+    "在這個練習中，我們將運用回歸技巧，對糖尿病數據集進行預測。[糖尿病數據集](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.rwrite1.txt) 包含了 `442 個樣本`，涵蓋與糖尿病相關的數據，包括 10 個預測特徵變數：`年齡`、`性別`、`身體質量指數`、`平均血壓`，以及 `六項血清測量值`，還有一個結果變數 `y`：基線後一年疾病進展的定量測量。\n",
+    "\n",
+    "|觀測數量|442|\n",
+    "|----------------------|:---|\n",
+    "|預測變數數量|前 10 列為數值型預測變數|\n",
+    "|結果/目標|第 11 列為基線後一年疾病進展的定量測量|\n",
+    "|預測變數資訊|- 年齡（以年計算）\n",
+    "||- 性別\n",
+    "||- bmi 身體質量指數\n",
+    "||- bp 平均血壓\n",
+    "||- s1 tc，總血清膽固醇\n",
+    "||- s2 ldl，低密度脂蛋白\n",
+    "||- s3 hdl，高密度脂蛋白\n",
+    "||- s4 tch，總膽固醇 / HDL\n",
+    "||- s5 ltg，可能是血清甘油三酯水平的對數\n",
+    "||- s6 glu，血糖水平|\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 記住，這是監督式學習，我們需要一個名為 'y' 的目標變數。\n",
+    "\n",
+    "在使用 R 操作數據之前，您需要將數據導入 R 的內存，或者建立一個 R 可以用來遠程訪問數據的連接。\n",
+    "\n",
+    "> [readr](https://readr.tidyverse.org/) 套件是 Tidyverse 的一部分，它提供了一種快速且友好的方式，將矩形數據讀入 R。\n",
+    "\n",
+    "現在，讓我們加載來自以下來源 URL 的糖尿病數據集：<https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html>\n",
+    "\n",
+    "此外，我們將使用 `glimpse()` 對數據進行基本檢查，並使用 `slice()` 顯示前 5 行。\n",
+    "\n",
+    "在繼續之前，讓我們介紹一個您在 R 代碼中經常會遇到的東西 🥁🥁：管道運算符 `%>%`\n",
+    "\n",
+    "管道運算符 (`%>%`) 通過將一個對象向前傳遞到函數或調用表達式中，按邏輯順序執行操作。您可以將管道運算符理解為在代碼中表示 \"然後\" 的意思。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "KM6iXLH996Cl"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Import the data set\r\n",
+    "diabetes <- read_table2(file = \"https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.rwrite1.txt\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\r\n",
+    "glimpse(diabetes)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Select the first 5 rows of the data\r\n",
+    "diabetes %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Z1geAMhM-bSP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "`glimpse()` 顯示這個資料集有 442 行和 11 列，所有的欄位都是 `double` 資料型別。\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "> glimpse() 和 slice() 是 [`dplyr`](https://dplyr.tidyverse.org/) 中的函數。Dplyr 是 Tidyverse 的一部分，它是一種資料操作的語法，提供了一組一致的動詞，幫助你解決最常見的資料操作挑戰。\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "現在我們已經有了資料，讓我們聚焦於一個特徵（`bmi`）作為這次練習的目標。這需要我們選擇所需的欄位。那麼，我們該怎麼做呢？\n",
+    "\n",
+    "[`dplyr::select()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/select.html) 允許我們在資料框中*選擇*（並可選擇性地重新命名）欄位。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UwjVT1Hz-c3Z"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select predictor feature `bmi` and outcome `y`\r\n",
+    "diabetes_select <- diabetes %>% \r\n",
+    "  select(c(bmi, y))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the first 5 rows\r\n",
+    "diabetes_select %>% \r\n",
+    "  slice(1:10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RDY1oAKI-m80"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 3. 訓練與測試資料\n",
+    "\n",
+    "在監督式學習中，通常會將資料*分割*成兩個子集：一個（通常較大的）用來訓練模型的集合，以及一個較小的「保留」集合，用來檢視模型的表現。\n",
+    "\n",
+    "現在我們已經準備好資料，可以看看機器是否能幫助我們在這個資料集中找出一個合理的分割方式。我們可以使用 [rsample](https://tidymodels.github.io/rsample/) 套件，這是 Tidymodels 框架的一部分，來建立一個包含如何分割資料資訊的物件，然後使用另外兩個 rsample 函數來提取生成的訓練與測試集合：\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "SDk668xK-tc3"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\r\n",
+    "# Split 67% of the data for training and the rest for tesing\r\n",
+    "diabetes_split <- diabetes_select %>% \r\n",
+    "  initial_split(prop = 0.67)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Extract the resulting train and test sets\r\n",
+    "diabetes_train <- training(diabetes_split)\r\n",
+    "diabetes_test <- testing(diabetes_split)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the first 3 rows of the training set\r\n",
+    "diabetes_train %>% \r\n",
+    "  slice(1:10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "EqtHx129-1h-"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 4. 使用 Tidymodels 訓練線性回歸模型\n",
+    "\n",
+    "現在我們準備好來訓練模型了！\n",
+    "\n",
+    "在 Tidymodels 中，你可以使用 `parsnip()` 來定義模型，並指定以下三個概念：\n",
+    "\n",
+    "-   模型的 **類型** 區分了不同的模型，例如線性回歸、邏輯回歸、決策樹模型等等。\n",
+    "\n",
+    "-   模型的 **模式** 包括常見的選項，例如回歸和分類；有些模型類型支持這兩種模式，而有些則僅支持其中一種。\n",
+    "\n",
+    "-   模型的 **引擎** 是用來擬合模型的計算工具。通常這些是 R 的套件，例如 **`\"lm\"`** 或 **`\"ranger\"`**。\n",
+    "\n",
+    "這些建模資訊會被捕捉到一個模型規範中，所以讓我們來建立一個吧！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "sBOS-XhB-6v7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Build a linear model specification\r\n",
+    "lm_spec <- \r\n",
+    "  # Type\r\n",
+    "  linear_reg() %>% \r\n",
+    "  # Engine\r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \r\n",
+    "  # Mode\r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the model specification\r\n",
+    "lm_spec"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "20OwEw20--t3"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "在模型被*指定*之後，可以使用 [`fit()`](https://parsnip.tidymodels.org/reference/fit.html) 函數來進行模型的`估算`或`訓練`，通常使用公式和一些數據。\n",
+    "\n",
+    "`y ~ .` 的意思是我們將`y`作為預測的量/目標，由所有的預測變數/特徵來解釋，也就是`.`（在這個例子中，我們只有一個預測變數：`bmi`）。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "_oDHs89k_CJj"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Build a linear model specification\r\n",
+    "lm_spec <- linear_reg() %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>%\r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Train a linear regression model\r\n",
+    "lm_mod <- lm_spec %>% \r\n",
+    "  fit(y ~ ., data = diabetes_train)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the model\r\n",
+    "lm_mod"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YlsHqd-q_GJQ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "從模型輸出中，我們可以看到訓練過程中學到的係數。這些係數代表最佳擬合線的係數，該線能使實際變數與預測變數之間的整體誤差降到最低。\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "## 5. 在測試集上進行預測\n",
+    "\n",
+    "現在我們已經訓練了一個模型，可以使用 [parsnip::predict()](https://parsnip.tidymodels.org/reference/predict.model_fit.html) 來對測試數據集中的疾病進展 y 進行預測。這將用於繪製數據組之間的分界線。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kGZ22RQj_Olu"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make predictions for the test set\r\n",
+    "predictions <- lm_mod %>% \r\n",
+    "  predict(new_data = diabetes_test)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print out some of the predictions\r\n",
+    "predictions %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "nXHbY7M2_aao"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "哇嗚！💃🕺 我們剛剛訓練了一個模型，並用它來進行預測！\n",
+    "\n",
+    "在進行預測時，tidymodels 的慣例是始終生成一個具有標準化欄位名稱的 tibble/資料框結果。這樣可以輕鬆地將原始數據和預測結果結合成一個可用的格式，方便後續操作，例如繪圖。\n",
+    "\n",
+    "`dplyr::bind_cols()` 可以高效地將多個資料框按欄位結合起來。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "R_JstwUY_bIs"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Combine the predictions and the original test set\r\n",
+    "results <- diabetes_test %>% \r\n",
+    "  bind_cols(predictions)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "results %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RybsMJR7_iI8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 6. 繪製模型結果\n",
+    "\n",
+    "現在是時候用視覺化方式來看看結果了 📈。我們將為測試集中的所有 `y` 和 `bmi` 值繪製一個散點圖，然後使用預測結果在最合適的位置繪製一條線，展示模型數據分組的情況。\n",
+    "\n",
+    "R 提供了多種繪圖系統，而 `ggplot2` 是其中最優雅且最靈活的一種。它允許你通過**組合獨立的組件**來構建圖表。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "XJbYbMZW_n_s"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set a theme for the plot\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "# Create a scatter plot\r\n",
+    "results %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = bmi)) +\r\n",
+    "  # Add a scatter plot\r\n",
+    "  geom_point(aes(y = y), size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Add a line plot\r\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"blue\", size = 1.5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "R9tYp3VW_sTn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "✅ 想一想這裡發生了什麼。一條直線穿過許多小數據點，但它究竟在做什麼？你能否看出如何利用這條直線來預測一個新的、未見過的數據點應該如何與圖表的 y 軸產生關係？試著用語言描述這個模型的實際用途。\n",
+    "\n",
+    "恭喜你！你已經建立了你的第一個線性回歸模型，用它進行了預測，並在圖表中展示了結果！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zrPtHIxx_tNI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文檔已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤讀概不負責。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..9d0e2db82
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,675 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "匯入所需的庫\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from sklearn import datasets, linear_model, model_selection\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "載入糖尿病數據集，分為 `X` 數據和 `y` 特徵\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442, 10)\n",
+      "[ 0.03807591  0.05068012  0.06169621  0.02187239 -0.0442235  -0.03482076\n",
+      " -0.04340085 -0.00259226  0.01990749 -0.01764613]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)\n",
+    "print(X.shape)\n",
+    "print(X[0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "選擇僅一個功能作為此練習的目標\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442,)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Selecting the 3rd feature\n",
+    "X = X[:, 2]\n",
+    "print(X.shape)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442, 1)\n",
+      "[[ 0.06169621]\n",
+      " [-0.05147406]\n",
+      " [ 0.04445121]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.08380842]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.02884001]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.04229559]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [-0.05686312]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [ 0.03582872]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.07734155]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [ 0.04445121]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.12528712]\n",
+      " [-0.05039625]\n",
+      " [-0.06332999]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.02289497]\n",
+      " [ 0.01103904]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.06764124]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [ 0.06816308]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.0730303 ]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.0250506 ]\n",
+      " [-0.04931844]\n",
+      " [ 0.04121778]\n",
+      " [-0.06332999]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [-0.01482845]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.07518593]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.04824063]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [ 0.0519959 ]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [-0.01698407]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [ 0.04121778]\n",
+      " [ 0.06492964]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [-0.07626374]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.11019775]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.05846277]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [ 0.08109682]\n",
+      " [ 0.0347509 ]\n",
+      " [ 0.02397278]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.06117437]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [ 0.09618619]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.05362969]\n",
+      " [ 0.0433734 ]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [-0.0816528 ]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [ 0.11127556]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.04768465]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.04660684]\n",
+      " [ 0.12852056]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [ 0.0703187 ]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [-0.04392938]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.0433734 ]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [ 0.06385183]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.07247433]\n",
+      " [-0.0191397 ]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [-0.06009656]\n",
+      " [ 0.06924089]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [-0.02668438]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.07949718]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [ 0.02720622]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.04285156]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [ 0.02397278]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.04229559]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.05901875]\n",
+      " [ 0.0250506 ]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.00349435]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.04660684]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.03690653]\n",
+      " [ 0.00349435]\n",
+      " [-0.07087468]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.09403057]\n",
+      " [ 0.03582872]\n",
+      " [ 0.03151747]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [ 0.03259528]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.00026092]\n",
+      " [ 0.03690653]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.01482845]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [-0.06871905]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [ 0.07462995]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [-0.0816528 ]\n",
+      " [ 0.04768465]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [ 0.09834182]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.16085492]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [ 0.12744274]\n",
+      " [-0.07734155]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.00888341]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [-0.05901875]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.0902753 ]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.05255187]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.01698407]\n",
+      " [ 0.05522933]\n",
+      " [ 0.07678558]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.06117437]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [-0.01375064]\n",
+      " [ 0.07355214]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [ 0.0347509 ]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.06492964]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [ 0.05307371]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.0519959 ]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [ 0.114509  ]\n",
+      " [ 0.06708527]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [ 0.10480869]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [-0.04824063]\n",
+      " [ 0.08540807]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [-0.01375064]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.02181716]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.07195249]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [-0.08488624]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.10480869]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.13714305]\n",
+      " [ 0.17055523]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [ 0.03798434]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [ 0.06816308]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [-0.08919748]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.02884001]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.0191397 ]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.06924089]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [ 0.02289497]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.097264  ]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [ 0.12313149]\n",
+      " [-0.08057499]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [-0.05039625]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.0277622 ]\n",
+      " [ 0.05846277]\n",
+      " [ 0.08540807]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.00888341]\n",
+      " [ 0.08001901]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [ 0.07786339]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [ 0.01103904]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.05686312]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.05522933]\n",
+      " [-0.06009656]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.07410811]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.0730303 ]]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#Reshaping to get a 2D array\n",
+    "X = X.reshape(-1, 1)\n",
+    "print(X.shape)\n",
+    "print(X)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "將訓練和測試數據分割為 `X` 和 `y`\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.33)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "選擇模型並使用訓練數據進行擬合\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<style>#sk-container-id-1 {color: black;background-color: white;}#sk-container-id-1 pre{padding: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable {background-color: white;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label {cursor: pointer;display: block;width: 100%;margin-bottom: 0;padding: 0.3em;box-sizing: border-box;text-align: center;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label-arrow:before {content: \"▸\";float: left;margin-right: 0.25em;color: #696969;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label-arrow:hover:before {color: black;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator:hover label.sk-toggleable__label-arrow:before {color: black;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable__content {max-height: 0;max-width: 0;overflow: hidden;text-align: left;background-color: #f0f8ff;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable__content pre {margin: 0.2em;color: black;border-radius: 0.25em;background-color: #f0f8ff;}#sk-container-id-1 input.sk-toggleable__control:checked~div.sk-toggleable__content {max-height: 200px;max-width: 100%;overflow: auto;}#sk-container-id-1 input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label-arrow:before {content: \"▾\";}#sk-container-id-1 div.sk-estimator input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-label input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 input.sk-hidden--visually {border: 0;clip: rect(1px 1px 1px 1px);clip: rect(1px, 1px, 1px, 1px);height: 1px;margin: -1px;overflow: hidden;padding: 0;position: absolute;width: 1px;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator {font-family: monospace;background-color: #f0f8ff;border: 1px dotted black;border-radius: 0.25em;box-sizing: border-box;margin-bottom: 0.5em;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator:hover {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item::after {content: \"\";width: 100%;border-bottom: 1px solid gray;flex-grow: 1;}#sk-container-id-1 div.sk-label:hover label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-serial::before {content: \"\";position: absolute;border-left: 1px solid gray;box-sizing: border-box;top: 0;bottom: 0;left: 50%;z-index: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-serial {display: flex;flex-direction: column;align-items: center;background-color: white;padding-right: 0.2em;padding-left: 0.2em;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-item {position: relative;z-index: 1;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel {display: flex;align-items: stretch;justify-content: center;background-color: white;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-item::before, #sk-container-id-1 div.sk-parallel-item::before {content: \"\";position: absolute;border-left: 1px solid gray;box-sizing: border-box;top: 0;bottom: 0;left: 50%;z-index: -1;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item {display: flex;flex-direction: column;z-index: 1;position: relative;background-color: white;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:first-child::after {align-self: flex-end;width: 50%;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:last-child::after {align-self: flex-start;width: 50%;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:only-child::after {width: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-dashed-wrapped {border: 1px dashed gray;margin: 0 0.4em 0.5em 0.4em;box-sizing: border-box;padding-bottom: 0.4em;background-color: white;}#sk-container-id-1 div.sk-label label {font-family: monospace;font-weight: bold;display: inline-block;line-height: 1.2em;}#sk-container-id-1 div.sk-label-container {text-align: center;}#sk-container-id-1 div.sk-container {/* jupyter's `normalize.less` sets `[hidden] { display: none; }` but bootstrap.min.css set `[hidden] { display: none !important; }` so we also need the `!important` here to be able to override the default hidden behavior on the sphinx rendered scikit-learn.org. See: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/21755 */display: inline-block !important;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-text-repr-fallback {display: none;}</style><div id=\"sk-container-id-1\" class=\"sk-top-container\"><div class=\"sk-text-repr-fallback\"><pre>LinearRegression()</pre><b>In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook. <br />On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.</b></div><div class=\"sk-container\" hidden><div class=\"sk-item\"><div class=\"sk-estimator sk-toggleable\"><input class=\"sk-toggleable__control sk-hidden--visually\" id=\"sk-estimator-id-1\" type=\"checkbox\" checked><label for=\"sk-estimator-id-1\" class=\"sk-toggleable__label sk-toggleable__label-arrow\">LinearRegression</label><div class=\"sk-toggleable__content\"><pre>LinearRegression()</pre></div></div></div></div></div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "LinearRegression()"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "model = linear_model.LinearRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "使用測試數據預測一條線\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "顯示結果於圖中\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAigAAAGdCAYAAAA44ojeAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjcuMCwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy88F64QAAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dpAABbmUlEQVR4nO3de3wU1f0//tcQIHIxiQmBALsQUdSigNYLxn6iSaECaj/5NKTawAfRWi2IbUBRS71gtIrKp5rUj5dqK7ZfXfwAWcVS8ALuYtCIQEERvAC/cAtJoCBJQAhkc35/rLtmk92dmd2Z2ZnZ1/Px2Edl92Tm7CTd894z7/M+khBCgIiIiMhEuiW6A0RERESdMUAhIiIi02GAQkRERKbDAIWIiIhMhwEKERERmQ4DFCIiIjIdBihERERkOgxQiIiIyHS6J7oDsWhvb8f+/ftx+umnQ5KkRHeHiIiIFBBCoKWlBYMGDUK3btHnSCwZoOzfvx9OpzPR3SAiIqIY7N27Fw6HI2obSwYop59+OgD/G0xLS0twb4iIiEiJ5uZmOJ3O4DgejSUDlMBtnbS0NAYoREREFqMkPYNJskRERGQ6DFCIiIjIdBigEBERkekwQCEiIiLTYYBCREREpqMqQHn++ecxatSo4OqZvLw8rFy5Mvh6QUEBJEkKeUyfPj3kGHv27MG1116L3r17o3///rj77rvR1tamzbshIiIiW1C1zNjhcODxxx/H8OHDIYTA3/72NxQVFWHTpk04//zzAQC33norHn744eDP9O7dO/jfPp8P1157LXJycvDRRx+hvr4eN954I3r06IHHHntMo7dEREREVicJIUQ8B8jMzMSCBQtwyy23oKCgABdeeCEqKirCtl25ciWuu+467N+/HwMGDAAAvPDCC7j33ntx8OBB9OzZU9E5m5ubkZ6ejqamJtZBISIisgg143fMOSg+nw+vv/46jh07hry8vODzr732Gvr164cLLrgAc+fOxbfffht8raamBiNHjgwGJwAwfvx4NDc3Y+vWrRHP1draiubm5pAHERERac/n88Hr9WLRokXwer3w+XwJ6YfqSrJbtmxBXl4eTpw4gb59++KNN97AiBEjAACTJ0/G0KFDMWjQIHz22We499578dVXX8HtdgMAGhoaQoITAMF/NzQ0RDzn/PnzUV5errarREREpILb7UZZWRn27dsXfM7hcKCyshLFxcWG9kX1LZ6TJ09iz549aGpqwtKlS/GXv/wFa9asCQYpHb3//vsYO3YsduzYgbPOOgu33XYbdu/ejXfeeSfY5ttvv0WfPn2wYsUKTJw4Mew5W1tb0draGvx3oJY/b/EQERFpw+12o6SkBJ3DgkBZ+qVLl8YdpOh6i6dnz544++yzcfHFF2P+/PkYPXo0Kisrw7YdM2YMAGDHjh0AgJycHDQ2Noa0Cfw7Jycn4jlTU1ODK4e4/w4REZG2fD4fysrKugQnAILPzZo1y9DbPXHXQWlvbw+Z3eho8+bNAICBAwcCAPLy8rBlyxYcOHAg2Oa9995DWlpa2BkYIiIi0l91dXXIbZ3OhBDYu3cvqqurDeuTqhyUuXPnYuLEiRgyZAhaWlrgcrng9XrxzjvvYOfOnXC5XLjmmmuQlZWFzz77DLNnz8aVV16JUaNGAQCuvvpqjBgxAlOnTsWTTz6JhoYG3H///Zg5cyZSU1N1eYNEREQUXX19vabttKAqQDlw4ABuvPFG1NfXIz09HaNGjcI777yDn/zkJ9i7dy9WrVqFiooKHDt2DE6nE5MmTcL9998f/PmUlBQsX74cM2bMQF5eHvr06YNp06aF1E0hIiIiYwXudGjVTgtx10FJBNZBISIi0o7P50Nubi7q6urC5qFIkgSHw4Ha2lqkpKTEfB5D6qAQERGRPaSkpAQXvARW7QQE/l1RURFXcKIWAxQiIiJCcXExli5disGDB4c873A4NFlirBZv8RAREVGQz+dDdXU16uvrMXDgQOTn52s2c6Jm/FZdSZaIiIjsKyUlBQUFBYnuBm/xEBERkfkwQCEiIiLTYYBCREREpsMAhYiIiEyHAQoRERGZDgMUIiIiMh0GKERERGQ6DFCIiIjIdBigEBERkekwQCEiIiLTYYBCREREpsMAhYiIiEyHAQoRERGZDgMUIiIiMh0GKERERGQ6DFCIiIjIdBigEBERkekwQCEiIiLTYYBCREREpsMAhYiIiEyHAQoRERGZDgMUIiIiMh0GKERERGQ6DFCIiIjIdBigEBERkekwQCEiIiLTYYBCREREptM90R0gIjIzn8+H6upq1NfXY+DAgcjPz0dKSkqiu6W5ZHmfZB0MUIiIInC73SgrK8O+ffuCzzkcDlRWVqK4uDiBPdNWsrxPshbe4iEiCsPtdqOkpCRk0AaAuro6lJSUwO12J6hn2kqW90nWIwkhRKI7oVZzczPS09PR1NSEtLS0RHeHiGzG5/MhNze3y6AdIEkSHA4HamtrLX0bJFneJ5mHmvGbMyhERJ1UV1dHHLQBQAiBvXv3orq62sBeaS9Z3idZEwMUIqJO6uvrNW1nVsnyPsmaGKAQEXUycOBATduZVbK8T7ImBihERJ3k5+fD4XBAkqSwr0uSBKfTifz8fIN7pq1keZ+kzokTwMaNwPHjie0HAxQiok5SUlJQWVkJAF0G78C/KyoqLJ84mizvk5Q5dgzIzQV69QIuucT/37t2Ja4/DFCIiMIoLi7G0qVLMXjw4JDnHQ4Hli5dapv6IMnyPikyIYCbbgL69gV27/7++QMHgBdeSFi3uMyYiCiaZKmwmizvk0L95S/ArbdGfv2ZZ4A77tDufLotM37++ecxatQopKWlIS0tDXl5eVi5cmXw9RMnTmDmzJnIyspC3759MWnSJDQ2NoYcY8+ePbj22mvRu3dv9O/fH3fffTfa2trUdIOIyDApKSkoKChAaWkpCgoKbDtoJ8v7JL9PPgEkKXpw0rcvMGOGcX3qTFWA4nA48Pjjj2Pjxo3YsGEDfvzjH6OoqAhbt24FAMyePRv/+Mc/sGTJEqxZswb79+8PmR70+Xy49tprcfLkSXz00Uf429/+hldeeQUPPvigtu+KiIiIujh40B+YjBkTvd0f/wi0tACJjFPjvsWTmZmJBQsWoKSkBNnZ2XC5XCgpKQEAfPnll/jBD36AmpoaXH755Vi5ciWuu+467N+/HwMGDAAAvPDCC7j33ntx8OBB9OzZU9E5eYuHiIhIubY24OqrAY8neruiIsDtBrrplKFqSCVZn8+H119/HceOHUNeXh42btyIU6dOYdy4ccE25513HoYMGYKamhoAQE1NDUaOHBkMTgBg/PjxaG5uDs7CEBERkXbKy4EePaIHJ+npwOHDwJtv6hecqKV6N+MtW7YgLy8PJ06cQN++ffHGG29gxIgR2Lx5M3r27ImMjIyQ9gMGDEBDQwMAoKGhISQ4CbweeC2S1tZWtLa2Bv/d3NystttEZAJMxCQyzooVwLXXyrf79FNg1Cj9+6OW6gDl3HPPxebNm9HU1ISlS5di2rRpWLNmjR59C5o/fz7Ky8t1PQcR6cvtdqOsrCxk7xeHw4HKykouZf0OAzjSwv/3/wFnnSXfzuUCSkv170+sVE/k9OzZE2effTYuvvhizJ8/H6NHj0ZlZSVycnJw8uRJHDlyJKR9Y2MjcnJyAAA5OTldVvUE/h1oE87cuXPR1NQUfOzdu1dtt4kogdxuN0pKSrpsTFdXV4eSkhK43e4E9cw83G43cnNzUVhYiMmTJ6OwsBC5ubm8NqTYt98CZ58tH5z85jdAe7u5gxNAg0Jt7e3taG1txcUXX4wePXpg9erVwde++uor7NmzB3l5eQCAvLw8bNmyBQcOHAi2ee+995CWloYRI0ZEPEdqampwaXPgQUTW4PP5UFZWhnD5+IHnZs2aBZ/PZ3TXTIMBHMVDCOBXvwL69AF27ozcbuRIf/n6P/3Jv5LH7FSt4pk7dy4mTpyIIUOGoKWlBS6XC0888QTeeecd/OQnP8GMGTOwYsUKvPLKK0hLS8NvfvMbAMBHH30EwP9BdeGFF2LQoEF48skn0dDQgKlTp+JXv/oVHnvsMcWd5ioeSiROw6vj9XpRWFgo287j8aCgoED/DpmMz+dDbm5ul+AkQJIkOBwO1NbW8u+Muli4EPjlL+Xb7d4NDBmif3/kqBm/VeWgHDhwADfeeCPq6+uRnp6OUaNGBYMTAHj66afRrVs3TJo0Ca2trRg/fjyee+654M+npKRg+fLlmDFjBvLy8tCnTx9MmzYNDz/8cAxvk8h4zKNQr76+XtN2dlNdXR0xOAH8s0x79+5FdXV1UgZwFN7Gjf79cuSsWgWMHat/f/SgKkD561//GvX10047Dc8++yyeffbZiG2GDh2KFStWqDktkSkEpuE7TzoGpuG5b0l4AwcO1LSd3TCAIzX+/W9g4EB/XZNonngCuOceY/qkF5OsdiYyN+ZRxC4/Px8Oh6PLbrkBkiTB6XQiPz/f4J6ZAwM4UiJQaC07O3pwcu21/tetHpwADFCIFFEzDU+hUlJSUFlZCQBdgpTAvysqKpI2vyI/P7/LTsIdJXsAR8Cjj/oLrb33XuQ2ffoAhw4By5cntjy9lhigECnAafj4FBcXY+nSpV0GYofDkfS3xpYtW4YTJ06EfY0BXHJ75x3/apv774/ebtMm4OhRIDPTmH4ZRXWhNqJkxGn4+BUXF6OoqIgroDqIlNcUkJmZiRdffDGpA7hkVFsLDBsm3+7//T/gv/9b//4kStybBSYClxmT0QJLQevq6sIOJlwKSmrJLS8G/DNMu3bt4t9Ukvj2W+DCC4Ht26O3mzEDePZZa9Qy6cyQzQKJkgnzKEhrcnlNALBv3z7mNSUBIYDp0/15JNGCkx/8wB/EPPecNYMTtRigECnEPArSEvOaCAD+/nf/7sF//nP0drW1wLZtQK9exvTLDJiDQqSC2jwKVp2lSJjXlNw2bQJ++EP5du++C3xXCzXpMAeFSCesOkvRMK8pOR06BAweDLS2Rm/36KPA739vTJ+MxBwUogSz0+ZvPp8PXq8XixYtgtfrZTE6jTCvKbn4fMCECUC/ftGDk/Hj/YXW7BicqMUAhUhjdqo663a7kZubi8LCQkyePBmFhYXIzc21VIBlZsxrSg7z5wPdu/vrmkSSmuovY//22/YptBYv3uIh0phddu+NVKMj8O2eA6h2zJCrZIY+2M2qVcryRzZuVJaPYge67WZMRPLssDpDbhZIkiTMmjULRUVFHMQ0kJKSktBglflS2tq9G8jNlW+3cCFw001698a6eIuHSGNGrs7QKz+Eew8lDzvlSyXa8ePAiBHywcmttwLt7QxO5DBAIdKYUbv36pkfYodZIJJnp3ypRBICuP12oHdv4IsvIrcbPhw4dgx48cXkKLQWLwYoRBozYnWG3t96WaMjMjutauJMWfxcLn+hteefj95u507g66/9QQwpwwCFSAd6rs4w4luvUbNAVmO3VU1azJTZKWBT49NP/bMgU6ZEb7dypX+GRcnmfxSKAQqRToqLi7Fr1y54PB64XC54PB7U1tbGnXSo97fewGqOwAoe1ujws2OuRrwzZXYL2JQ4fBjo29e/qV80jzziD0wmTDCkW/YkLKipqUkAEE1NTYnuCpHhXC6XACD7cLlcqo9dVVUlHA5HyHFSUlJC/u10OkVVVZUO78y82traulyXjg9JkoTT6RRtbW2J7qoqgfclSZLq91VVVRX25yRJEpIk2e5vpK1NiGuvFcIfdkR+/OQnQpw6lejempea8ZszKEQWo1d+SKQZgsCU/axZszSbBbIau+ZqxJovlWzJtQsW+Aut/fOfkdukpAAHDvj3zunOAh6aYIBCZDF65IdEG3ACx6yqqkra4l12XtUUS76UXQO2zt5/359ncs890dutX+8vT5+dbUy/kgXjPCKLCXzrLSkpgSRJIUFFrPkhagYcM1e/1YvdVzWp3aVbq4DNrNVr9+wBhg6Vb/fXvwK//KX+/UlWnEEhsiCtVwnZeYZAC8mwqilQzba0tBQFBQVRAwUtAjYzJtieOAGMGiUfnNxyi7/QGoMTfTFAIbIoLVcJ2X2GIF7RcjUA/wzTH//4R1N8+zdCvAGb2VZECQH89rdAr17Ali2R2511FnD0KPCXv7DQmhG4WSARwefzITc3F3V1dWHzUCRJgsPhQG1tbdIMwuGE27MmINn2rgkEGQDC3maMNJMX+FuLdEvR6L+1118HSkvl2+3Y4Q9QKD5qxm/OoBCRIdVv7aC4uBhPP/102NesXA8lFrHeZjRLgu2WLf5ZELngZPly/wwLgxPjMUAhIgDfDziDBg0KeX7w4MEhA06yVg4F/O999uzZYV+z4/JaObHcZkx0vtORI0BGhj/XJJp58/yBybXX6tINUoCreIgoRKS8AiD8LY5kurXB1U5dBZJrlUpUvlN7O1BcDCxbFr1dYSFrmZgFZ1CICIB84uI999xjqsTGREj0t38ziHcGLRErop5+2l9ITS44aWz01z5hcGIODFCISLYyqBACTz31VNJUDo0k2Vc7abE02Mh8J6/Xn2dy553R261b57+d079/3KckDTFAISLZWxcAogYfdqkcKicZ6qFEouXSYD13+waAffv8gUlhYfR2L77oD0wuuyyu05FOGKAQkWa3JOx8awNI3tVOeuy9o8du362twA9/CDid0dtNm+bPSbn11phPRQbgnTYiE0lU6W+tbknY9dZGR4Fv/+GShSsqKmyZLKxXcrDaBNto7rzTn2sSzdChwOefA337qj++Wcvy2xkDFCKTCLdCJjMzE2VlZbjvvvt0/TAM3LqQu80TSaC4lh1vbYSjdu8aqzNzcvCSJcD118u3+/prYPjw2M6R7KvXEkZYUFNTkwAgmpqaEt0VIiGEEG1tbcLj8QiXyyU8Ho9oa2tT9fNVVVVCkiQBIOwjKytLVFVV6dT77/sQ6fzRHpIkCUmSdO8fyYv37zASj8ej6G/B4/Focj4lPv9cCH8GSfTHW2/Fd55I/9/k331s1IzfDFCI4lRVVSUcDkfIh5fD4VD8wdXW1tbl5yM99P4wLC8vVx2gOJ1OfkibQLx/h9EE/kYjBdGSJAmn06lZQBTNN98IccYZ8oHJ/ffHfy65/28a+b7tggEKkUG0+Hal9NtpIBjQ88NQyQeyw+EQq1at0vxbOsXOiG/5gXN0Po9RMwk+nxCTJskHJvn5Qpw8qc05zThzZHVqxm+u4iGKkVYrG9Tct9d7KW9glYokSRFXqVRWVmLs2LEoLS1FQUGBbfMurEKPFTbh6L00OJo//clfaK2qKnq7hgbggw+AHj20Oa+Zc2+SAQMUohhptemZ2pUven8YJnIgIvWM3HxPj6XB0VRX++uZlJVFb/fRR/75kwEDtD1/shfmSzSu4iGKkVbfrtSuoDHiwzDZVqlYmdHf8rVcGhxJXR3gcMi3e/55YPp0/foR+P9mXV1d2BmqZFu9ZjTOoBDFSKtvVx1vq0RjdJXSwEDEWznmZqdv+SdPApdeKh+cTJniL7SmZ3ACJG9hPrNggEIUIy3Lngduq2RlZUU8FsAPQ+rKLuX3Z80CUlOBDRsitxk8GGhuBl591X/rxwi85Zk4DFCIYqT1t6vi4mI0NjaivLwcmZmZIa/xw5Aisfq3/D/8wR9sfPcWIvryS/8eO6efbky/OjI694a+o2Z50GOPPSYuueQS0bdvX5GdnS2KiorEl19+GdLmqquu6rIE69e//nVIm927d4trrrlG9OrVS2RnZ4s5c+aIU6dOKe4HlxmTmYSrPxFvbRC9Cm6Rfenxd6inNWuUFVp7881E95S0pGb8loQIk/kTwYQJE/CLX/wCl156Kdra2vD73/8en3/+ObZt24Y+ffoAAAoKCnDOOefg4YcfDv5c7969kZaWBsC/JO7CCy9ETk4OFixYgPr6etx444249dZb8dhjjynqR3NzM9LT09HU1BQ8LlEicZ8OMgMr/B0ePAj07y/fbu5cQOGQQBaiZvxWFaB0dvDgQfTv3x9r1qzBlVdeCcAfoFx44YWoqKgI+zMrV67Eddddh/3792PAd2vCXnjhBdx77704ePAgevbsKXteBihERNbS3u6vT9LeHr3doEFAbS2gYCggC1IzfseVg9LU1AQAXe6Xv/baa+jXrx8uuOACzJ07F99++23wtZqaGowcOTIYnADA+PHj0dzcjK1bt4Y9T2trK5qbm0MeRERkDTfd5C+0JhecfP21f4kxgxMC4qiD0t7ejlmzZuFHP/oRLrjgguDzkydPxtChQzFo0CB89tlnuPfee/HVV1/B7XYDABoaGkKCEwDBfzc0NIQ91/z581FeXh5rV4mIKAFefx0oLVXW7oYb9O8PWUvMAcrMmTPx+eefY+3atSHP33bbbcH/HjlyJAYOHIixY8di586dOOuss2I619y5c3HnnXcG/93c3Ayn0xlbx4mISFdffw2ce658u5tuAhYu1L07ZFExBSh33HEHli9fjg8++AAOmYo6Y8aMAQDs2LEDZ511FnJycvDJJ5+EtGlsbAQA5OTkhD1GamoqUlNTY+kqEZGurJCYapQTJ4BeveTb9ejhb9uNhS4oClV/HkII3HHHHXjjjTfw/vvv48wzz5T9mc2bNwP4vophXl4etmzZggMHDgTbvPfee0hLS8OIESPUdIeIKKHcbjdyc3NRWFiIyZMno7CwEP3798fDDz8c9+Z8VnPZZcqCk4MH/RVjGZyQHFV/IjNnzsSrr74Kl8uF008/HQ0NDWhoaMDx48cBADt37sQjjzyCjRs3YteuXXjrrbdw44034sorr8SoUaMAAFdffTVGjBiBqVOn4tNPP8U777yD+++/HzNnzuQsCRFZhtvtRklJSZc9lA4fPox58+ZhwIABwdw7O3v8cX+htfXro7d75JE1EALo18+YfpENqCmwgk4F2AKPhQsXCiGE2LNnj7jyyitFZmamSE1NFWeffba4++67uxRk2bVrl5g4caLo1auX6Nevn7jrrrtYqI2ILKOtra1LUbRwD0mSTFsoLV5r1yortAb8XkiSJJxOJwsOkn6F2syCdVCIKJG8Xi8KCwsVtXU6naitrbVNXsqhQ0pnQf4F4OKQZzwej+47IZO5GVYHhYgoGdXX1ytuu3fvXlRXV+vYG2O0t/s381MWnPRC5+AEUHfdiBigEBGpFEj6V8rqA/Mtt/gLrZ08KdfyXAASgBNhX1V73Si5MUAhIlIpPz9ftsRCR1YdmBcv9ifAvvxy9HZ//3s7HA4nJGl72NclSYLT6UR+fr4OvSS7YoBCRKRSSkoKKisrZdtZdWDeudMfmMhVd50yxZ8GO3Vqt+D1kCQppE3g3xUVFbbJwyFjMEAhshmfzwev14tFixbB6/UmXT0OoxQXF6OqqgpZWVlhX7fiwNza6g9Mzj5bvq3PB7z66vf/Li4uxtKlSzF48OCQdg6HA0uXLkVxcbHGvSW74yoeIhtxu90oKysLqc3hcDhQWVnJAUInPp8Pjz76KCorK3H48OHg806nExUVFZa57ldcAdTUyLdrbAT694/8OivrUjRqxm8GKEQ2ESgc1vn/0oFv8vwWqy+rDswLFgD33CPfzuMBuEI4dlb9+9AaAxSiJOPz+ZCbm9ulqmmAJElwOBy2qscRDQcDeR9/DOTlybd76CFg3jzdu2NrnNn8HuugECWZ6urqiMEJ4N9Hyy71OOSE2x8nNzc3KcrOK3H4sD/PRC44ueACfwIsg5P4RNoSoa6uDiUlJfy7jIIBCpENKK2zYfV6HHJiGQySJalYCOD004EIOb0hjh0DtmzRv0925/P5UFZW1uW2K4Dgc7NmzbLt31y8GKAQmZDaQVNpnQ2r1uNQIpbBIFlmW6ZP9+8efPRo9HZbt/oDmd69jemX3XFmMz4MUIhMJpZBM1A4rHMNigCr1uNQQ+1gkAxT7263/3bOn/8cvd0rr/gDkxEjDOlW0uDMZnwYoBCZSKyDZsfCYclaKEvNYGD3qffaWn9gMmlS9HbXX+8PTKZNM6ZfyYYzm/FhgEJkEvEOmsleKEvNYGDXqfeTJ/2BybBh8m3b2oD/+z/9+5TMOLMZHwYoRCahxaBZXFyMXbt2wePxwOVywePxoLa21vbBCaBuMLDj1PtVV/l3G5ZTX++fNbHxZJppcGYzPgxQiExCq0EzJSUFBQUFKC0tRUFBQdJ8+KkZDOw09V5R4Z81+eCD6O1Wr/YHJjk5hnSLvpPsM5vxYIBCZBJ2GjQTRelgYIep9/Xr/YHJ7NnR2z3wgD8w+fGPjekXdZXMM5vxYCVZIpMIVIOtq6sLm4eSbNVg46GkkmwgIRlAyPU2+9YAR44AZ5wh3+7cc4Evv9S9O0SqsJIskQXxfrV2lNzmstrUuxD+ImtKgpOjRxmckPVxBoXIZMLt22G1nXGtxAr79vzmN8D//q98uy1b/CXqicyKmwUSWZwVBk0jJev1eOstoKhIvt3LLwM336x/f4jipWb87m5Qn4hIhcAtCkrOnWB37wZyc+XbFRcDVVW6d4coIRigEJFpBRJZO0/0BirrmjFXJB4nTyqrZQL4C60lwSQSJTEmyRKRKdm9HH1nP/mJsuCkro6F1ig5MEAhIlOyazn6zv73f/31TFatit7u3Xf9gcmgQcb0iyjReIuHiEzJKuXoY03g3bgRuOQS+ePPnQs89pgGHSWyGAYoFpSsKxoouVihsm4sCbxNTUBGhvyxhw0Dduzwz64QJSMuM7aYZFzRQMnJ7JV1IyXwRqpEG9gH58AB+WO3tAB9+2raXSJTYCVZmwp8IHa+Lx9Y0eB2uxPUM7Iyn88Hr9eLRYsWwev1mibp1MyVddUm8N55J9Ctm3xw8umn/kCGwQkRAxTLSLYVDWQMt9uN3NxcFBYWYvLkySgsLERubq5pgl2zlqNXmsD75JNbIUnA009HP96LL/oDk1GjNO4okYXxFo9FeL1eFBYWyrbzeDws8EWKqL1FkUhmy7tatGgRJk+eHKWFA8Be2eP89Kf+arFEyYKVZG3IKisaKPGUDOZyM3KSJGHWrFkoKioyRQK22SrrRk7M7Q7glKJjnDoFdOcnMFFEvMVjEVZY0UCJp/SWTbLUGNFLfn4+HA5Hp9yYf0JJcLJ3r/92DoMTougYoFhE+A/E70mSBKfTifz8fIN7RmahJok60TNyZk3MVapjAi8wHYAAcE3Un1m50h+YOBx6947IHhigWISZVzRQ4qlNok7kjJzZE3OVGjasGEK0A3g+ars5c/yByYQJxvSLyC6YJGsx4eqgOJ1OVFRUmCahUQmzJT3GwkzvQW0SdaJqjFgpMTeS5mYgPV2+3ZAhwK5dLLRG1JGq8VtYUFNTkwAgmpqaEt2VhGhraxMej0e4XC7h8XhEW1tborukSlVVlXA4HAL+eXEBQDgcDlFVVZXorilmtvfgcrlC+hLp4XK5Qt6DJElCkqSQNoHntH4vbW1tXa5Z5/M6nU7T/j23twsxeLAQ/vmQ6I8k/WgikqVm/GaAQoYKDIrhBic9BkU9mPE9eDweRQGKx+Pp8l46Bw1Op1OX9xBrH81gzhxlgcm//pXonhKZm5rxm7d4yDCB2wqRVo8kunS5EmZ9D/HcsjHqVpV87RA/l8uF0tJSzc8fi7ffBiZOlG/33HPAjBn694fI6ljqnkzJDktbzfoe4kmiDtQYKS0tRUFBgS7Bic/nQ2Njo6K2ZlgqX1fnzx2RC04mTPDPnTA4IdIeAxQyTKKXtmph2bJlitol4j2YtSx8YNXO7Nmzo7Yzw1L5tjZ/YKJkKfDJk/6lw0SkD5YKIsMYvbRV61sXbrcbFRUVitomahaguLgYRUVFplldFGnVTmdmWCpfVKSs7PyePYDTqX9/zMZMq9YoSahJbnnsscfEJZdcIvr27Suys7NFUVGR+PLLL0PaHD9+XNx+++0iMzNT9OnTRxQXF4uGhoaQNrt37xbXXHON6NWrl8jOzhZz5swRp06dUtwPJslaU2AVR7gEU2i4iqOtrU2Ul5eLzMxMzVbZyK1A0fo92IHSawYdE3OVeOklZQmwy5cnpHumYLZVa2Rduq3iGT9+vFi4cKH4/PPPxebNm8U111wjhgwZIo4ePRpsM336dOF0OsXq1avFhg0bxOWXXy6uuOKK4OttbW3iggsuEOPGjRObNm0SK1asEP369RNz587V5Q2Suei9tLWqqkpkZWVFDB5iPYfSFSgA+KH9HaXX7Omnn1Yd0Gmx1P7TT5UFJrNmqT60rZhx1RpZl2HLjA8cOCAAiDVr1gghhDhy5Ijo0aOHWLJkSbDNF198IQCImpoaIYQQK1asEN26dQuZVXn++edFWlqaaG1tVXReBijWptfS1qqqKt1mOJTWGZmV7KNZB7HUZlEi3m/zLS3KApOcHH/tk2Rm9do1ZD5qxu+4kmSbmpoAAJmZmQCAjRs34tSpUxg3blywzXnnnYchQ4agpqYGAFBTU4ORI0diwIABwTbjx49Hc3Mztm7dGvY8ra2taG5uDnmQdRUXF2PXrl3weDxwuVzweDyora2NK4kzUOpdjohxlY3SnJKioiJVx7UzPXKO1Ow31JkQwLBhwOmny5/nyBGgvp5VYM26ao2SQ8wBSnt7O2bNmoUf/ehHuOCCCwAADQ0N6NmzJzIyMkLaDhgwAA0NDcE2HYOTwOuB18KZP38+0tPTgw9nMmao2YzWS1vlPkg7U7vKhps1qqf1NVO731BHc+cC3boBtbXRz7Fhgz+QUVLKPhnYYeUdWVfMAcrMmTPx+eef4/XXX9eyP2HNnTsXTU1NwcfevXt1PydZi9oPSLWrbLhZo3paXzOl3+afeeaZYJDy7rv+WZDHH49+7Gee8QcmF1+sqCtJI5GbShLFFKDccccdWL58OTweDxwdCgbk5OTg5MmTOHLkSEj7xsZG5OTkBNt0LtgU+HegTWepqalIS0sLeRB1pOYDMtaZDrPWGTEzLa+Z0iB09uzZcDovgyQB48dHbzt2rD8wueMOxd1IKpw5pIRSk9zS3t4uZs6cKQYNGiS+/vrrLq8HkmSXLl0afO7LL78MmyTb2NgYbPPnP/9ZpKWliRMnTijqB5NkqTO5JczokNQXbzKu1TdrTAQtrpmyVUHdFCXAAkIozMlPekZvKkn2ptsqnhkzZoj09HTh9XpFfX198PHtt98G20yfPl0MGTJEvP/++2LDhg0iLy9P5OXlBV8PLDO++uqrxebNm8Xbb78tsrOzucyY4hbpgzTwyMrK4oephckHoUsVBSa7diX6nViPkZtKkr3pFqBE+taycOHCYJtAobYzzjhD9O7dW/zsZz8T9fX1IcfZtWuXmDhxoujVq5fo16+fuOuuu1iojTQR7oM0MzNTlJeX22KmI9lnb8IHoTcrCkyWLUt0760t2f/2SBvczZiSml1LcrvdbpSVlYUkijocDlRWViZV/sv31wEA5BPmf/KTr/Huu+fo3i8ikqdm/GaAQmQBkfa0CSQvJlOSbmsrMGaMwKefyhUpOQSgHzweDwoKCgzoGRHJUTN+czdjIpOLp/6H3cyaBZx2GhQEJxmQpGyuMCGyMAYoRCbHap7A//2fv57Jd2VVorgUgARJ8lebZm0aIutigEJkcslczXPLFn9g8otfRG+XlTUNgARgAwDWpiGyg+6J7gBRR3ZNcI1HMlbzPHIEyM0FvtvuK6J584CHHgJ8vpdRXX0z/26IbIRJsmQaXKUSns/nQ25uLurq6sLmoUiSBIfDgdraWssPyu3twKRJwJtvRm931VXAe+8BPXoY0i0i0giTZMly4tml1u6SZR+gigogJUU+OGlsBLxeBidEdscAhRKOq1TkmXkfIJ/PB6/Xi0WLFsHr9ar+Pa1Z488zmT07ert16/wl1/r3j6OzRGQZvMVDCef1elFYWCjbjvUszJejE89tuX37AKdT/hwvvgjcemu8PSUiM1AzfjNJlhIumVepqJWSkmKaIC1S8bjAbblIMzutrcAVVwD/+lf040+dCvztb/7ZFSJKPrzFQwmXjKtUrC7W23Jz5vgLrUULTpxOoKUF+PvfGZwQJTPOoFDC5efnw+FwyK5S6VwR1Cy3O8zSDyOpKR5XUFCApUuBn/9c/rhffQWcw21ziAicQSETiGWVitvtRm5uLgoLCzF58mQUFhYiNzfX8NU+ZumH0ZTeblu//hgkST44eestfwKslYKTeJODiUiGxjspG0LNds1kHVVVVcLhcAgAwYfT6RRVVVVd2kmSFNIOgJAkSUiS1KW9nv01Qz8SwePxdHnfoY80ARwU/rAj8uO++xL9TmIT7m/V4XDY+ndOpAU14zdX8ZCpyN0uCRQti3R7waiiZWbpR6JELh4nAXgdwPVRfz4/H1i92pq1TLizNFHs1IzfDFDIUsyyJNks/UikwEANBBJj7wDwjOzPNTQAAwbo2ze98oKSPTAlihcryZJtmWVJsln6kUiB4nH9+v0X/Hc5ogcnH33kv7Gjd3CiZ14Qd5YmMg4DFLIUsyxJNks/Emn/fmDSpGIcPBh94H/+eX9gkpenf5/03jKBgSmRcRigkKVcccUV6NevX8TXJUmC0+nssiRZa4Gl0Z1XHRndj0Q4eRK47DKgU9X9LqZM8W/+N326MStejNgygYEpkXEYoJBluN1unHXWWfj3v/8d9vV4N85TM4gmywZ+nd1zD5CaCqxfH7nN4MFAczPw6qv+QmtGLcU24vZLMgemRIbTaymRnrjM2K+trU14PB7hcrmEx+MRbW1tie6SbiIt6e34CCxJjuW6xLpsVOnSaKurqoq+XDjw+PLLzj9n3FJsl8sls/TZ/3C5XHGdJ/CeOr+vZFheThQvNeM3AxSLSqY6DG1tbV3ea+dHdna2aG1tjem6xDuI2jlQ/OILZYHJG290/Vm535skScLpdGp2veRrs/gfHo8n7nMlS2BKpDUGKDaXbAXClA485eXlqq+LFoOoHQOUpiYhBgyQD0x+97vIxzAyYBDi+99lpJk2rQMiO/7eifTGAMXGjP5WagZKp+4zMzNVX5d4B1G7zWS1twtxww3ygUlenhCtrdGPZdQtl454+4XI3NSM30yStZhkrMOgdEXE4cOHI74W6brEs2xU7yWtRnv2WaBbN+D//i96u/37/TVNevaM3i4RK14CtVkGd1pi5HA4WOGVyGIYoFhMMtZhULJyIisrS9GxOl+X/v37K/q5zu2MWNJqlA8/9K+2ueOO6O3WrvXPnyiNJxK14qW4uBi7du2Cx+OBy+WCx+NBbW0tgxMii2GAYjHJWIdByZLe3/72t4qOpdV1scNMVkODPzD5j/+I3u6ZZ/yByY9+pO74iVyKnZKSgoKCApSWlqKgoMB2y72JkgEDFItJ1joMclP39913X0zX5cCBA4rO37mdlWeyTp0CrrhCfibkhhsAn09+ZiUa3nIholh1T3QHSJ3At9KSkhJIkhRyi8HOBcIA/2BXVFQUcRO4WK5LrDNSVp3J+v3vgfnzo7cZMAD4+mtAq3045X5vZqHXBoNEFCM9s3X1ksyreAJiqcOQDMsi1V6XWJemGr2kNV5vvqmsnsm2bYnuaWLYbTUWkVlxmXGSUBNwJNMHsNpALNalqVZY0vrVV8oCk6VLE93TxEm2ukJEicQAhULwA1herJVBzVpRtLlZiMGD5QOTOXMS2s2ES8a6QkSJpGb8loQIs07S5Jqbm5Geno6mpiakaXWj3KZ8Ph9yc3MjrjiRJAkOhwO1tbVJf7891hwEM+UuCAFMnQq89lr0dpde6l82LFfLxO68Xi8KCwtl23k8HhQUFOjfISKbUzN+M0nWpLQa9NQsh032D+DA0lSjfk5rf/4zMH26fLu6OmDQIP37YwVWXo1FZHcMUEzI7XajrKwsJLBwOByorKxUvSyTH8D29/HHQF6efLsPPgBstvo8blZdjUWUDFgHxWS0Lp/OD2D7amz0F1qTC04qKvy3fhicdJWsdYWIrIABionoUT6dH8D2c+oUcOWVQE5O9HaTJvkLrZWVGdMvK0pktVsiio4BionoUT6dH8D28sAD/sTWaH8CWVnAkSPA0qX+zf8oOla7JTIn5qCYiNI8kLq6Oni9XsUJtIEP4HB5LRUVFfwAtoDly4Gf/lS+3eefA+efr39/7MYq1W6JkgmXGZuI0iWP2dnZOHjwYPDfShNozbQcVg92fH/btwPnnCPfbvFi4Oc/178/RETxUDN+M0AxkUDNkrq6urB5KJEEbtUk83S0liufzODoUeCCC4Ddu6O3u/NO4I9/DH3OjoGaFfC6E8lTNX7rVS1OT3auJBupfLrcI5krXtqpUm57uxDTpslXgL34YiFOnOj688m0pYGZ8LoTKaNrqfs1a9aI6667TgwcOFAAEG+88UbI69OmTesyUIwfPz6kzaFDh8TkyZPF6aefLtLT08Uvf/lL0dLSorgPdg5QhAj/YZedna0oUPF4PInuvqGUlCp3OBxi1apVsnvzJHozxZdeUrZvzt694X/eioFaoq+5Fqx43YkSRdcAZcWKFeK+++4Tbrc7YoAyYcIEUV9fH3wcPnw4pM2ECRPE6NGjxccffyyqq6vF2WefLUpLSxX3we4BihBdP7hfffVVRQGKy+VKdNcN5fF4VM00Rfpmm8hvwOvWKQtMvN7Ix7DinjJ2mHWw4nUnSiTDNguMFKAUFRVF/Jlt27YJAGL9+vXB51auXCkkSRJ1dXWKzpsMAUpnSgfiZJtBcblcqgOUzt9sE/UNuLFRWWDy1FPyx7La34ddZh2sdt2JEk3N+K1LlQSv14v+/fvj3HPPxYwZM3Do0KHgazU1NcjIyMAll1wSfG7cuHHo1q0b1q1bp0d3bIEF18KLpQKu6FD07uTJk5oXx5PT1gYUFAADBkRv97Of+QutzZ4tf0wrbWmgR0HCRLHSdSeyGs0DlAkTJuDvf/87Vq9ejSeeeAJr1qzBxIkTgx82DQ0N6N+/f8jPdO/eHZmZmWhoaAh7zNbWVjQ3N4c8kg0LroUnF7hFIr4revfcc89pXhwvmoceAnr0ANasidwmIwP45hvA7VZeaM1KWxroUZAwUax03YmsRvMA5Re/+AX+8z//EyNHjsR//dd/Yfny5Vi/fj28Xm/Mx5w/fz7S09ODD6fTqV2HLYQVL7uKFrgpsXPnTkXt4v0GvGKFf9+c8vLo7T77zB+cZGSoO76VZtjsNOtgpetOZDW6F8IeNmwY+vXrhx07dgAAcnJycODAgZA2bW1tOHz4MHIibC4yd+5cNDU1BR979+7Vu9umVVxcjF27dsHj8cDlcsHj8aC2tjYpg5OASIGbEmeddZaidrF+A9650x+YXHtt9HaLFvkzTkaOjOk0lpphs9Osg5WuO5HlxJPsgjBJsp3t3btXSJIkli1bJoT4Pkl2w4YNwTbvvPMOk2Qpbh1XPq1atSrq6goAwul0itbWVuFwOCLWnYl1FcbRo0KceaZ8AmxZmbbXINLKmPLyctMs5Q2sfNH6midSuOvudDotk+xLZBRdV/G0tLSITZs2iU2bNgkA4qmnnhKbNm0Su3fvFi0tLWLOnDmipqZG1NbWilWrVokf/vCHYvjw4eJEh6pSEyZMEBdddJFYt26dWLt2rRg+fDiXGZPm7r777qgByt133y2EiFwcL5YVJe3tQtx8s3xgMnq0EMeP6/O+OwZq5eXlYvDgwSHva/DgwQkPWLS85mZhh5ouRHrTNUCJtKxu2rRp4ttvvxVXX321yM7OFj169BBDhw4Vt956q2hoaAg5xqFDh0Rpaano27evSEtLEzfffDMLtZGm5OpTBL7hBgYRLb4Bv/yysmXDe/bo9a5DRVrK2/mRqNojesw6MEggMjc14zf34iFTindfE6UbL3o8HhQUFMR1zg0bgEsvle/T6tXAj38s304LgX2doq2WCUjkXk5a7l9jt/2YiOyIe/GQpWlRYVRpAbd4Ku8eOCBESor8jMmCBTGfImZqK+xaMe+jI7sUfiOyu4QXaiP78/l88Hq9WLRoEbxer2ZFtdxuN0pKSrp886+rq0NJSQncbrei4+i5UqStDRg3Dujf319ILZKf/tTfds4c1aeQJXf91S7RFRaqPdKZnQq/EVEHekdLeuAMSmLptYeKlvua6LVS5JFH5GdMTj9diE7bT2lKyfWPZY8ixDmjlCgsN09kHZxBId1oNcMRjpYVRrWuT/HOO/56Jg88EL3d5s1AczNwxhmKDqua0usfa4VdK9Qe6czowm96zR4SUSgGKKSY3lPpWg80WlTera31ByYTJkRv9+qr/vmT0aMVdS0maq6/2gq7Vq54amThN7fbjdzcXBQWFmLy5MkoLCxEbm5uXIE5EUWg72SOPniLRxtql2TqPZWu1/FjWXp67JgQw4fL386ZOdNf+8QIsVyfcLeDOj+snkhqVOE3JuISxU/XOihmwAAlfrHkkei9MsYMFUbb24W47Tb5wOT884X49lvduhFWrNe/c+E2O1Y81bvwm5b5UUTJjAEKRRXrN0EjkhETWWH0b39TVmht1y7duhCVVtffrsXM9Cw3z0RcIm0wQKGI4vkmaORUupHf8v/1L2WBybvv6nJ6xcwww2R2egVfRtTVIUoGasbv7qCkomalTKDCakAg8bKkpASSJIUka2q5c2txcTGKioo0qzDaWaB66ddfH8Idd/wMp05FzxWfPx/43e80OXVcjLr+VpaSktLl71YLRu/ArGWFXSLL0jta0gNnUGKnxTdBK+/cWlVVJQYPHiKAlbIzJhMnCmHGyQgrX3+rMnL2Sq86Q0RmwL14KKJY9qgJx4rf8NxuNyZN2gDgsajtevUC9u4FsrKM6VcsrHj9jaDndQnUoAEQdvZKi72MAufo/LGcyP2SiLTEvXgoomTNY1i5sk1Rnsn69fZ638nEiJkHPWevuFKIkgEryVJEWldYNbtdu/yF1iZOlHs/UwFIOHrUenvRdJSsVU71rHDcUXFxMXbt2gWPxwOXywWPx4Pa2lpNZjW0rKRMZAcMUJKQFhVWze74cWDECODMM+VaPgdAAvAqAO3KoSdCslY5NXqzwEAibmlpKQoKCjQL5o0u2U9kdgxQkpSe3wQTSQjg9tuB3r2BL76I1vJLAL0AzAx51op70QDGzSCYkV1mHoxeKURkdlxmnMT0WpKZKK++CkydqqTlmQB2hTwjSRIcDocl96KRm0GQJAmzZs1CUVGRbW7ddWSXmYfABo91dXVhf5dW/hsligVnUMjyNm/255nIBScPPLAWktQNkrQ75Hmr597YZQYhVnaZeUi2/DAiOQxQyLIOH/bfyrnooujtHn3Uf+vn4Yf/w5a5N4meQUh0Ym5g5iHSrs1W2qk5GfLDiJTiLR6yHJ8PKCoC/vnP6O2uvhpYsQLo+IVT7yq1iZDIGQS3242ysrKQGRyHw4HKykrDBlO7Vdi1498oUSxYqI0sZcEC4J57orfp0QPYvx/o18+YPiWaz+dDbm6ubO5CbW2tpoOc2YqKhQuWnE4nKioqOPNAZBJqxm8GKGQJq1cD48bJt9uwAbj4Yv37YzZGVDntKBAURcp90SsoUtIvzjwQmZea8Zs5KGRqe/b4E2DlgpOFC/15JskYnADG5y6YNTFXrxolRGQ85qCQKZ04AVx6KfD559HbFRbuwAMP7MOVV+YDSO7ByMjchUQn5hKR/TFAIVMRAigrA555Jnq77t1r0dZ2Pjye4/B4jE/MNCujatvYZWkvEZkXc1DINBYtAiZPVtLybAA7Q54x+26vdsuNSFRiLhFZG3NQyFI++8yfZyIXnPzjHz44HE50Dk4AffZc0Yod98hhUTEi0hsDFEqYI0eA9HRg9Ojo7crL/bd++vY1Z2JmNHbeI4dFxYhIT8xBIcO1twPFxcCyZdHbjR0LvP020P27v1KrJWaq2SMHgCVvAbGoGBHphQEKGeqpp4C77oreRpKAhgagf//Q562WmKl0Ke6jjz6Kl156KaHVWONht00nicgceIuHDOH1+gMPueDkk0/8MyydgxPAenuuKJ3JmTdvni1vARERxYMBCulq3z5/YFJYGL3dX/7izzO59NLIbayWmBnPTI6Zk34pvERvmkhkNwxQSBetrcAPfwg4ndHb3Xyzf8bklluUHddKiZlyMz5yzJj0S+HZcaUWUaIxQCHN3XkncNppwKZNkduceSZw9Cjw8sv+GRY1iouLsWvXLng8HrhcLng8HtTW1poqOAGUzfgoYZakXwrPziu1iBKJhdpIM4sXAzfcIN9u+3bg7LP1749ZhNtlNysrC4cOHVL08x6PJ5iEareCb1Zn1k0TicyKhdrIUFu3+mdB5IKTf/zDn2eSTMEJ0HXGZ9WqVejVq5fsz3VO+uVtBPMx66aJRHbAAIViduQIkJkJXHBB9HYPPugPTK67zpBumVLHXXZTUlKiDmoBQohg0i9vI5iT1WrzEFkJAxRSLVBo7YwzgG++idzuqquAkyf9lWDpe0oHq1mzZqG4uFi24FugLVeNGM9qtXmIrISF2jrg/X15FRXA7Nny7RoagAEDdO+OrvT6e1A6WHWsMKv0NgILphkrsFJLbtNEs9TmIbISzqB8h/f3o/vgA3+eiVxw8vHH/ts5geDEqrUh9Px7UFtwjrcRzMtqtXmILEVYUFNTkwAgmpqaNDleVVWVkCRJAAh5SJIkJEkSVVVVmpzHivbtE8IfckR/vPhi15+tqqoSDocj5Jo6HI6w17OtrU14PB7hcrmEx+MRbW1tBry78Iz4ewico/N5wp3D4/F06Uu4h8fjibtfFJtwf+tOpzOpPzuIwlEzfid9gNLW1tblg6XzgOF0OoMDppkGUj2dOCHExRfLByZTpwrR3t7159UM8moCGb2p/XuIh9JBLdCncNdT6z5R7JLls4EoHgxQVFDz7dRMA6me7rpLPjBxOoVoaQn/82oGebPNXhk9W6F0UFMz40JEZFZqxm/VOSgffPABfvrTn2LQoEGQJAlvvvlmyOtCCDz44IMYOHAgevXqhXHjxmH79u0hbQ4fPowpU6YgLS0NGRkZuOWWW3D06FG1XdGE0vv2y5Yts/0yz6VL/Xkmf/xj9HZffQXs2QP07Rv+daVJnV6v13SrU4zO9+i4/LigoCBiroKVSvybiVVzoIgohiTZY8eOYfTo0Xj22WfDvv7kk0/iT3/6E1544QWsW7cOffr0wfjx43HixIlgmylTpmDr1q147733sHz5cnzwwQe47bbbYn8XcVC6ouLVV1811UCqpS++8AcmP/959HbLlvnnT845J3o7pYO31+s1XZErMy8btUqJf7Ng4juRxcUzVQNAvPHGG8F/t7e3i5ycHLFgwYLgc0eOHBGpqali0aJFQgghtm3bJgCI9evXB9usXLlSSJIk6urqFJ1XjxyUaPf3s7OzbZmk2NQkRHa2/O2c++5Td1ylt0nuv/9+Re1cLpc+FyAMub8HfHdbr+OtGOYemI/Zbh0SkZ+ut3iiqa2tRUNDA8aNGxd8Lj09HWPGjEFNTQ0AoKamBhkZGbjkkkuCbcaNG4du3bph3bp1YY/b2tqK5ubmkIdWlCwTnDJliqJjGbXMMzBt/dprr6GiogKvvfaaqunr9nbg+uuB9HTg4MHI7X70I3+htT/8QV3/lC6jVVqzw8jZimh/DwHHjx/HsmXLAFj7W7pdb3+wsB2RTcQTCaHTDMqHH34oAIj9+/eHtPv5z38urr/+eiGEEI8++qg455xzuhwrOztbPPfcc2HPM2/evLDfZLVaZixE9BUVZlrmGa6f6PDNXu6b4TPPKFs2XF8ffz/lkjrNvDqlqqpKZGVlReyXJEni7rvvtuy3dDsnfJvp/69EFMqwVTxGBSgnTpwQTU1NwcfevXs1D1CEiDxVb5aBNNK0dee+hBtk1q5VFph89JG2/ZVbRmvW1SlKViKlpKREfd2sS3/tfvvD5XIpClCMvHVIRH4Ju8WTk5MDAGhsbAx5vrGxMfhaTk4ODhw4EPJ6W1sbDh8+HGzTWWpqKtLS0kIeeoi0osIM1SKjTVt31nH6ur7enwD7H/8R/Weef94fouTladFbv2hJnYHbC62trXjooYdMtzpFyUqkaLcIhEl3sU2G2x9mTnQmIhXiiYSA8Emy//M//xMSLYVLkt2wYUOwzTvvvJOwJFk1ElktUum0deDx7rteMWaM/IzJ5MnhC63pKdx1HDx4sCgvL9cl0TSWJFal38LlHoFv6WZJpE2G2x9mmfEkoq50vcXT0tIiNm3aJDZt2iQAiKeeekps2rRJ7N69WwghxOOPPy4yMjLEsmXLxGeffSaKiorEmWeeKY4fPx48xoQJE8RFF10k1q1bJ9auXSuGDx8uSktLdXmDWkvUQKNuwJwvG5gMHChEc7MhXQ9h9O2FWHMt1AaE0QZ6M+V7JMvtDyNuHZol6CSyEl0DlEgf3NOmTRNC+GdRHnjgATFgwACRmpoqxo4dK7766quQYxw6dEiUlpaKvn37irS0NHHzzTeLlkhlScNIZICSKMoGzP+SDUwAIb74IjHvwcgy8kLEFwwp+RauJAdlyZIlpsr3SIYZlAA9ZzzNFHQSWQlL3dtQ9MH9HEWBSYe7cbr0T+7bpJGDoxbBkNy38MAqnkivL1682NCATM11SZbbH3rMctg9yZhITwxQbKrrB2NfAdTJBia/+53+/VLybdLI2wtaBUNy38Ktsjy983sy48opKzB6FpDIbhig2FhVVZUYPNghgNdkA5MxY4Robf3+ZxP9bVLrATva+9EyGJK7bpFeN3O+RyITvq3MrEEnkVWoGb+7gyylsbEYdXXyS2/r6oBBg77/t9vtRllZWcjSWYfDgcrKypiX8sotWZUkCbNmzUJRURFSUlKCFWbr6urC/owkSXA4HMjPzw97rurqatTX12PgwIE4ePAg7rzzzojvR8ulpoHl52pfV9qHzptpGqG4uBhFRUUh1zQ/P1/XpfJ2YPRmkkRJTe9oSQ/JOIPy0UfKCq2tXdv1ZxcvXhxxOjqeKf1Yvk3GcnshWvXcSMcwQ66Fkn19Ag/OXFgDZ1CI4sNbPDZSX68sMHnmmfA/v2TJEt0qnsZ6C0PN7QUl1XMjvR8z5Foorf7LvAVrMEPgS2RlDFBs4ORJIX70I/nA5IYbhPD5wh+jqqpK8cAeyze+eL5NKsmHkUtIlDtnW1ubKC8vF5mZmYqCIb2Ul5fzW7eNmCHwJbIq5qBY3H33AY89Fr1Ndjawfbt/R+JwAvkhSsVyzzyenBK5vA5Avtx8NMuWLcPUqVNDfj4zMxNlZWW47777DM21GD58uKJ2zFuwhuLiYixdujRsTldFRUXCtmcgshsGKCby1ltAUZF8u61bgREjordRO7jHsi9JYI+ikpISSJIUEqRosUdRPAN2RUVFl+e++eYbPPTQQ7jgggsMHUS4N4z9MMmYSH+abhZIsfn6a/+GfnLBydKl/hs7csEJoG5wdzqdYWc5lAh8m9Rjs79YBmxJkiIOEoEAyujN8AIzTZ03mgyQJCmu3wElRqTNRYlIGwxQEujoUcDhAM49N3q7OXP8gcmkScqPrWZwj3cn5mi7FsdDbmDvLDCLY7Zdhs2wGzYRkdUwQEkAIYD//m/g9NP99UoiufRS4MQJYMEC9edQMrinpKRg8eLFmtzu0OPbZLSBPRyHw4FZs2YpOrbR+R56zjQREdmRJMJlN5pcc3Mz0tPT0dTUhLS0tER3R5UXXwR+/Wv5dvv2AZ3GMtXcbjdKSkoAIGwS65IlS4Kvm1mkInNPP/00+vXrF5IDUF1djcLCQtljejwe2SRdPXQuOMe8BSJKJmrGbybJGmTdOuDyy+XbffABoFUqQqTVBk6n03KrDToHWEIIdOvWrUuQEc/KIiMoWb1EREScQdFdYyOQkyPfrqICULEqWBUrf2sPzAJ1/jMN3PIJd3sk0sxRtJ8hIiL9qRm/GaDo5NQpYOxYQC4Xc9IkYPFioBuzgbrw+XzIzc2NuFw6MBtSW1vbJeAKd1vIijNHRER2wgAlwebNAx5+OHqbrCxg587IhdbsIp7ZG6/XG1c+iZVnjoiI7Ig5KAnyz38C110n3+7zz4Hzz9e/P0aIFgTEu4NyrDvHdu7T9ddfz8CEiMhiGKBoYMcOQEk188WLgZ//XP/+GCVaAAIgbO5IXV0dSkpKFOWBxFKBNd6giIiIzIG3eOJw7Jh/JmT37ujtZs8GnnrKmD51pOctjmjJq0IIZGVl4dChQ2F/NlruSOf+5+bmyq7ICRwnloRaIiIyjprxm6mZMRACuPlmoG/f6MHJRRf5C60lIjhxu93Izc1FYWEhJk+ejMLCQuTm5sLtdsd97MBGhOGChsBzkYKTQBsl1VzVVGCV65MQArfddhtWr15taJl7IiKKDQMUlf76V/+Km1deid5u717gX/8CUlMN6VaIwExC59Uvgdsr8QYp8ewy3JGSHBOlFViV9OnQoUMYN26cZoEa6cfn88Hr9WLRokXwer0MKomSEAMUhdav92/o96tfRW/n8fhnWBwOY/rVmZLZjXg3y9OqTLzSHBMle/2o6ZNWgRrpQ8/ZPyKyDibJyjh4EBgwwB90RPPHPwJ33mlMn6KRm0noeHsl1oqmsewy3FEs1VzlKrCq6ZMQApIkYdasWSgqKjJ0hQ+XPkcXKY9ITXK1Vvi7IkowYUFNTU0CgGhqatLtHKdOCfHjHwvhD00iP4qKhPD5dOuGai6XSwCQfbhcrpjP0dbWJhwOh5AkKeyxJUkSWVlZQpKkLm0Cz1VVVWn4ruX7FOnh8Xg07Uc0VVVVwuFwhJzf4XBofi2sKvA7jPS7kiRJOJ1O0dbWpntf+Lsi0oea8Zu3eMJ45BGgRw/g/fcjt0lPBw4fBt5801xVYGNZmquWkuTVF1980dDde9XufBxg1K7GeucF2YGa2T898XdFZBL6x0va02sGZe1a+RkTQIjPPtP0tJpSMruh1bfQcN8ynU5nyLfMtrY24fF4hMvlEh6PR7S2tob8W+tvw+H6FO1hxAyKmWYGzMyI2T85/F0R6UvN+M0A5Tv79wvRq1f0wGTRIs1Op6uqqqqwt1cCjyVLlmh2rs4BSOCDO9zzRk2bt7W1iVWrVonMzExTDDQej8c0wZKZmeE6maEPRHbGACUGr78eOTD5zW+EaG/X7FSKRBr4lYo2k5CZmSnKy8t1G5zDnTsrKytioKBHTkqgH0bmwURihpkBKzBy9i8S/q6I9MUAJQbbtgmRkhIamIwcKcTx45qdQjGtZhoWL14c9UM2KytL80E6EBQovcWi98Cj5DaU3vitXLlEB5X8XRHpiwFKjN59V4gbbxRi6lQhdu/W9NCKRRrg1X5Ay91L7/jQ6kNfzTmN/NCPdzZKi/MnembAShIZVPJ3RaQvNeM39+IxkcDeM5FWMijdwwYAvF4vCgsLFZ3X6XQqOqYcNecMx+VyobS0NK4+mFVgZQiAkBof3CcovETWIOHvikg/3IvHorRcZqlm+axWSzfjXbIbbwG4RJIrza60ZL9W57O6QGG+0tJSFBQUGFogTevfFRHFhpVkTUTpAF9XVwev1xv126XawV6LeiCxBhixVJY1E7fbjbKyspDg0uFwoLKyMmQwKy4uRlFRUVwzAz6fD48++igqKytx+PDhqOej2GnxuyKiOOl7t0kfRlSSTQSlCXr9+vWTTaBVmw+iRf5HLNVcjV5Ro7WqqipD8nsC50rEaigiIq0wB8WiAjkodXV1YTf7iyTSvfFI+5p0/lmleS1KRLt/L4RAVlYWDh06FHze6XSioqLCkt/8fT4fBgwYEPJ+OsvKykJjY2Pc19btdmPSpElR22j9uyQi0hpzUCxKSQn5cAKBQOddigP30rOyssL+XOCYFRUVmg1o0e7fV1VVobGxMequxFbi9XqjBicAcOjQIXi93rjOE9ihWo4wqBQ8EZERGKCYTKQBPlKQERBpcCouLkZjYyPKy8uRmZkZ8ppeSX/FxcXYtWtX2EAkkcmPWlMaeMQboMglT3dm1P5CRER6YpKsCXVO0Nu+fXtwZkVOuMEpJSUFDz74IO677z7Dkv4CgUi8uOW9+oDDyquhiIgCGKCYVGCAd7vdeOihhxTnpEQbnLQKGowSbnVMZmYmysrKcN999+keqMgFRwUFBfjDH/4ge5x4r7magMPpdFp2NRQRUUdMkjUxucJtHdklQTIQFCxbtgwVFRUR22VlZeHFF1/ULX9FydJho5JklSZPS5KU0DodnO0iIjmqxm99FhLpy0zLjPUso6502TG+W2Zq9SWm0TY4jPTQc5PBcNe483U2apmx3A7VeuyrpLZ/RuxUTUTWxr14DKL3h7LSnVUzMzMtPxDEsskgAM33RZGrHxNuL5aqqioxePBg3QfncH9veu9MrbRfWuwfRUT2l9AAZd68eV0+qM4999zg68ePHxe33367yMzMFH369BHFxcWioaFB1TnMEKAY8aGsdAZl1apVGryjxDHTJoOx7mZr1IaEid74MFx/1AZ0RJS81IzfuiwzPv/881FfXx98rF27Nvja7Nmz8Y9//ANLlizBmjVrsH//fsvVwQjUpRBh8gFEhJokscjPz4fD4YhYA0WSJDidTkslvoajdhltZ1ouq1V6rM7t7LR8Wg0t948iIupIl1U83bt3R05OTpfnm5qa8Ne//hUulws//vGPAQALFy7ED37wA3z88ce4/PLL9eiO5tR8KMcTPAQKt5WUlAQrsQboUWQtFlokRpppk0Glx0rEUl6le/4YKdaAjohIji4zKNu3b8egQYMwbNgwTJkyBXv27AEAbNy4EadOncK4ceOCbc877zwMGTIENTU1EY/X2tqK5ubmkEciGfmhbOadVd1uN3Jzc1FYWIjJkyejsLAQubm5cLvdqo4TzyaDWi+rVTprZfRS3sAWAp0D47q6OpSUlKi+5loxc0BHRBan9f2lFStWiMWLF4tPP/1UvP322yIvL08MGTJENDc3i9dee0307Nmzy89ceuml4p577ol4zHB5LUhgDkqseQrxMFvugZY5OGbbZDDSiplEJX2aOc9D7nfHHBQi6shUq3i++eYbkZaWJv7yl7/EHKCcOHFCNDU1BR979+5NaIBi1g9lIxM1tR4w5ZbR9u3bN+TfTqdT10Ah3IoZvc8ZSSICYjXMFtARkXklPEm2o4yMDJxzzjnYsWMHcnJycPLkSRw5ciSkTWNjY9iclYDU1FSkpaWFPBJJyaZ+RueGaHW7RQk9EiMj3cpyOp2oqqrCkSNHDN1kMNp+QkYze56HmW9DEpGF6R0ttbS0iDPOOENUVlaKI0eOiB49eoilS5cGX//yyy8FAFFTU6P4mGZYZiyEeb5lG12HQml9FpfLpfrYZruVZQZmn0EJ4O+OiOSoGb81L3U/Z84c/PSnP8XQoUOxf/9+zJs3D5s3b8a2bduQnZ2NGTNmYMWKFXjllVeQlpaG3/zmNwCAjz76SPE5zFTqPtHlveXK4Sspga/2PXi9XhQWFsr2zePxBFcxJfo6WZlcqXu7bHNARPaX0FL3N9xwgxg4cKDo2bOnGDx4sLjhhhvEjh07gq8HCrWdccYZonfv3uJnP/uZqK+vV3UOs8ygmEG8365jqYarNgeHZdDjxzwPIrIDUyXJ6oEByvfiud0Sz60hpQMmy6Brxyy3FImIYpXQWzxGMNMtnkSL5XYLoM2toXCFw5xOJyoqKlBcXKzJOSgUb5URkZWpGb8ZoFhcrPkJsQY24c4facDU6hxERGQPasZvXUrdk3FiLYev1dLVwB40sfys2nZERJQ8dK+DQvqLpQ6FESXKWQadiIhixVs8NqImP8GIpatcHktERB2pGb85g2IjgdstpaWlKCgoiDroG1EN14wVd4mIyBoYoCQxI0qUsww6ERHFgrd4yJClq1weS0REXGZMlCAMxIiIIuMyY6IECFe4zuFwoLKykreyiIhUYg4KkQbcbjdKSkq6VM2tq6tDSUkJ3G53gnpGRGRNDFCI4uTz+VBWVhZ2KXXguVmzZsHn8xndNSIiy2KAQhSn6urqiPsNAf4gZe/evaiurjawV0RE1sYAhShOLOlPRKQ9BihEcWJJfyIi7TFAIYpTfn4+HA5Hl2q5AZIkwel0Ij8/3+CeERFZFwMUojixpD8RkfYYoBBpgCX9iYi0xUqyRBpiJVkioshYSZYoQQI7ShMRUXx4i4eIiIhMhwEKERERmQ4DFCIiIjIdBihERERkOgxQiIiIyHQYoBAREZHpMEAhIiIi02GAQkRERKbDAIWIiIhMx5KVZAPV+ZubmxPcEyIiIlIqMG4r2WXHkgFKS0sLAMDpdCa4J0RERKRWS0sL0tPTo7ax5GaB7e3t2L9/P04//XS0tLTA6XRi79693DhQR83NzbzOBuB1Ng6vtTF4nY1hlesshEBLSwsGDRqEbt2iZ5lYcgalW7ducDgcAABJkgAAaWlppv6l2AWvszF4nY3Da20MXmdjWOE6y82cBDBJloiIiEyHAQoRERGZjuUDlNTUVMybNw+pqamJ7oqt8Tobg9fZOLzWxuB1NoYdr7Mlk2SJiIjI3iw/g0JERET2wwCFiIiITIcBChEREZkOAxQiIiIyHdMHKIcPH8aUKVOQlpaGjIwM3HLLLTh69GjUn3nxxRdRUFCAtLQ0SJKEI0eOaHJcu4vlmpw4cQIzZ85EVlYW+vbti0mTJqGxsTGkjSRJXR6vv/66nm/FVJ599lnk5ubitNNOw5gxY/DJJ59Ebb9kyRKcd955OO200zBy5EisWLEi5HUhBB588EEMHDgQvXr1wrhx47B9+3Y934IlaH2db7rppi5/txMmTNDzLViCmuu8detWTJo0Cbm5uZAkCRUVFXEfM1lofZ0feuihLn/P5513no7vQAPC5CZMmCBGjx4tPv74Y1FdXS3OPvtsUVpaGvVnnn76aTF//nwxf/58AUB88803mhzX7mK5JtOnTxdOp1OsXr1abNiwQVx++eXiiiuuCGkDQCxcuFDU19cHH8ePH9fzrZjG66+/Lnr27ClefvllsXXrVnHrrbeKjIwM0djYGLb9hx9+KFJSUsSTTz4ptm3bJu6//37Ro0cPsWXLlmCbxx9/XKSnp4s333xTfPrpp+I///M/xZlnnpk01zQcPa7ztGnTxIQJE0L+bg8fPmzUWzIltdf5k08+EXPmzBGLFi0SOTk54umnn477mMlAj+s8b948cf7554f8PR88eFDndxIfUwco27ZtEwDE+vXrg8+tXLlSSJIk6urqZH/e4/GEDVDiPa4dxXJNjhw5Inr06CGWLFkSfO6LL74QAERNTU3wOQDijTfe0K3vZnbZZZeJmTNnBv/t8/nEoEGDxPz588O2v/7668W1114b8tyYMWPEr3/9ayGEEO3t7SInJ0csWLAg+PqRI0dEamqqWLRokQ7vwBq0vs5C+AOUoqIiXfprVWqvc0dDhw4NO3DGc0y70uM6z5s3T4wePVrDXurP1Ld4ampqkJGRgUsuuST43Lhx49CtWzesW7fOdMe1sliuycaNG3Hq1CmMGzcu+Nx5552HIUOGoKamJqTtzJkz0a9fP1x22WV4+eWXFW21bXUnT57Exo0bQ65Pt27dMG7cuC7XJ6CmpiakPQCMHz8+2L62thYNDQ0hbdLT0zFmzJiIx7Q7Pa5zgNfrRf/+/XHuuedixowZOHTokPZvwCJiuc6JOKbV6XlNtm/fjkGDBmHYsGGYMmUK9uzZE293dWXqAKWhoQH9+/cPea579+7IzMxEQ0OD6Y5rZbFck4aGBvTs2RMZGRkhzw8YMCDkZx5++GEsXrwY7733HiZNmoTbb78dzzzzjObvwWz+/e9/w+fzYcCAASHPd74+HTU0NERtH/hfNce0Oz2uMwBMmDABf//737F69Wo88cQTWLNmDSZOnAifz6f9m7CAWK5zIo5pdXpdkzFjxuCVV17B22+/jeeffx61tbXIz89HS0tLvF3WTUJ2M/7d736HJ554ImqbL774wqDe2JsZrvUDDzwQ/O+LLroIx44dw4IFC/Db3/5W1/MSxeMXv/hF8L9HjhyJUaNG4ayzzoLX68XYsWMT2DMi9SZOnBj871GjRmHMmDEYOnQoFi9ejFtuuSWBPYssIQHKXXfdhZtuuilqm2HDhiEnJwcHDhwIeb6trQ2HDx9GTk5OzOfX67hmpOe1zsnJwcmTJ3HkyJGQWZTGxsao13HMmDF45JFH0Nraaqt9Izrr168fUlJSuqxqinZ9cnJyorYP/G9jYyMGDhwY0ubCCy/UsPfWocd1DmfYsGHo168fduzYkZQBSizXORHHtDqjrklGRgbOOecc7NixQ7Njai0ht3iys7Nx3nnnRX307NkTeXl5OHLkCDZu3Bj82ffffx/t7e0YM2ZMzOfX67hmpOe1vvjii9GjRw+sXr06+NxXX32FPXv2IC8vL2KfNm/ejDPOOMPWwQkA9OzZExdffHHI9Wlvb8fq1asjXp+8vLyQ9gDw3nvvBdufeeaZyMnJCWnT3NyMdevWRb3mdqbHdQ5n3759OHToUEhgmExiuc6JOKbVGXVNjh49ip07d5r77znRWbpyJkyYIC666CKxbt06sXbtWjF8+PCQpa/79u0T5557rli3bl3wufr6erFp0ybx0ksvCQDigw8+EJs2bRKHDh1SfNxkFMu1nj59uhgyZIh4//33xYYNG0ReXp7Iy8sLvv7WW2+Jl156SWzZskVs375dPPfcc6J3797iwQcfNPS9Jcrrr78uUlNTxSuvvCK2bdsmbrvtNpGRkSEaGhqEEEJMnTpV/O53vwu2//DDD0X37t3F//zP/4gvvvhCzJs3L+wy44yMDLFs2TLx2WefiaKiIi4z1vg6t7S0iDlz5oiamhpRW1srVq1aJX74wx+K4cOHixMnTiTkPZqB2uvc2toqNm3aJDZt2iQGDhwo5syZIzZt2iS2b9+u+JjJSI/rfNdddwmv1ytqa2vFhx9+KMaNGyf69esnDhw4YPj7U8r0AcqhQ4dEaWmp6Nu3r0hLSxM333yzaGlpCb5eW1srAAiPxxN8bt68eQJAl8fChQsVHzcZxXKtjx8/Lm6//XZxxhlniN69e4uf/exnor6+Pvj6ypUrxYUXXij69u0r+vTpI0aPHi1eeOEF4fP5jHxrCfXMM8+IIUOGiJ49e4rLLrtMfPzxx8HXrrrqKjFt2rSQ9osXLxbnnHOO6Nmzpzj//PPFP//5z5DX29vbxQMPPCAGDBggUlNTxdixY8VXX31lxFsxNS2v87fffiuuvvpqkZ2dLXr06CGGDh0qbr311qQeNAPUXOfAZ0bnx1VXXaX4mMlK6+t8ww03iIEDB4qePXuKwYMHixtuuEHs2LHDwHekniREEqz3JCIiIksx9TJjIiIiSk4MUIiIiMh0GKAQERGR6TBAISIiItNhgEJERESmwwCFiIiITIcBChEREZkOAxQiIiIyHQYoREREZDoMUIiIiMh0GKAQERGR6TBAISIiItP5/wEp1b8yUKjSwAAAAABJRU5ErkJggg==",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.scatter(X_test, y_test,  color='black')\n",
+    "plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "16ff1a974f6e4348e869e4a7d366b86a",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:06:10+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/2-Data/README.md b/translations/mo/2-Regression/2-Data/README.md
new file mode 100644
index 000000000..a98957ff0
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/2-Data/README.md
@@ -0,0 +1,226 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a683e1fe430bb0d4a10b68f6ca15e0a6",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:35:19+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 使用 Scikit-learn 建立回歸模型：準備與視覺化數據
+
+![數據視覺化資訊圖表](../../../../translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.mo.png)
+
+資訊圖表由 [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) 提供
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/11/)
+
+> ### [本課程也有 R 版本！](../../../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)
+
+## 簡介
+
+現在你已經準備好使用 Scikit-learn 開始建立機器學習模型，你可以開始對數據提出問題了。在處理數據並應用機器學習解決方案時，了解如何提出正確的問題以充分發揮數據的潛力是非常重要的。
+
+在本課程中，你將學到：
+
+- 如何為模型建立準備數據。
+- 如何使用 Matplotlib 進行數據視覺化。
+
+## 向數據提出正確的問題
+
+你需要回答的問題將決定你會使用哪種類型的機器學習算法。而你得到的答案的質量將在很大程度上取決於數據的性質。
+
+看看為本課程提供的[數據](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv)。你可以在 VS Code 中打開這個 .csv 文件。快速瀏覽會發現有空白欄位，還有字符串和數字數據的混合。此外，還有一個奇怪的名為 "Package" 的欄位，其中的數據是 "sacks"、"bins" 和其他值的混合。事實上，這些數據有點混亂。
+
+[![機器學習初學者 - 如何分析和清理數據集](https://img.youtube.com/vi/5qGjczWTrDQ/0.jpg)](https://youtu.be/5qGjczWTrDQ "機器學習初學者 - 如何分析和清理數據集")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看一段短片，了解如何為本課程準備數據。
+
+事實上，很少有數據集是完全準備好可以直接用來建立機器學習模型的。在本課程中，你將學習如何使用標準的 Python 庫來準備原始數據集。你還將學習各種視覺化數據的技術。
+
+## 案例研究：'南瓜市場'
+
+在此資料夾中，你會在根目錄的 `data` 資料夾中找到一個名為 [US-pumpkins.csv](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv) 的 .csv 文件，其中包含 1757 行有關南瓜市場的數據，按城市分組排列。這是從美國農業部發布的[特殊作物終端市場標準報告](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice)中提取的原始數據。
+
+### 準備數據
+
+這些數據屬於公共領域。可以從 USDA 網站下載多個單獨的文件，每個城市一個文件。為了避免過多的單獨文件，我們已將所有城市數據合併到一個電子表格中，因此我們已經對數據進行了一些_準備_。接下來，讓我們更仔細地看看這些數據。
+
+### 南瓜數據 - 初步結論
+
+你對這些數據有什麼發現？你可能已經注意到，這裡有字符串、數字、空白和一些需要理解的奇怪值的混合。
+
+使用回歸技術，你可以向這些數據提出什麼問題？例如："預測某個月份出售的南瓜價格"。再次查看數據，你需要進行一些更改，以創建適合此任務的數據結構。
+
+## 練習 - 分析南瓜數據
+
+讓我們使用 [Pandas](https://pandas.pydata.org/)（名稱代表 `Python Data Analysis`），這是一個非常有用的數據處理工具，來分析和準備這些南瓜數據。
+
+### 首先，檢查是否有缺失日期
+
+你需要先檢查是否有缺失的日期：
+
+1. 將日期轉換為月份格式（這些是美國日期，格式為 `MM/DD/YYYY`）。
+2. 提取月份到一個新欄位。
+
+在 Visual Studio Code 中打開 _notebook.ipynb_ 文件，並將電子表格導入到一個新的 Pandas dataframe 中。
+
+1. 使用 `head()` 函數查看前五行。
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')
+    pumpkins.head()
+    ```
+
+    ✅ 你會使用什麼函數來查看最後五行？
+
+1. 檢查當前 dataframe 中是否有缺失數據：
+
+    ```python
+    pumpkins.isnull().sum()
+    ```
+
+    有缺失數據，但可能對當前任務無關緊要。
+
+1. 為了讓 dataframe 更易於操作，使用 `loc` 函數選擇你需要的欄位。`loc` 函數從原始 dataframe 中提取一組行（作為第一個參數傳遞）和欄位（作為第二個參數傳遞）。以下例子中的 `:` 表示 "所有行"。
+
+    ```python
+    columns_to_select = ['Package', 'Low Price', 'High Price', 'Date']
+    pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]
+    ```
+
+### 其次，確定南瓜的平均價格
+
+思考如何確定某個月份南瓜的平均價格。你會選擇哪些欄位來完成這個任務？提示：你需要 3 個欄位。
+
+解決方案：取 `Low Price` 和 `High Price` 欄位的平均值來填充新的 Price 欄位，並將 Date 欄位轉換為僅顯示月份。幸運的是，根據上面的檢查，日期和價格欄位沒有缺失數據。
+
+1. 要計算平均值，添加以下代碼：
+
+    ```python
+    price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2
+
+    month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month
+
+    ```
+
+   ✅ 隨時使用 `print(month)` 打印任何你想檢查的數據。
+
+2. 現在，將轉換後的數據複製到一個新的 Pandas dataframe 中：
+
+    ```python
+    new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price})
+    ```
+
+    打印出你的 dataframe，會顯示一個乾淨整潔的數據集，你可以用它來建立新的回歸模型。
+
+### 但等等！這裡有些奇怪的地方
+
+如果你查看 `Package` 欄位，會發現南瓜以多種不同的配置出售。有些以 "1 1/9 bushel" 為單位，有些以 "1/2 bushel" 為單位，有些按個數出售，有些按磅出售，還有些以不同寬度的大箱子出售。
+
+> 南瓜似乎很難以一致的方式稱重
+
+深入研究原始數據，發現 `Unit of Sale` 等於 "EACH" 或 "PER BIN" 的數據，其 `Package` 欄位類型也包括每英寸、每箱或 "each"。南瓜似乎很難以一致的方式稱重，因此我們只選擇 `Package` 欄位中包含 "bushel" 字符串的南瓜。
+
+1. 在文件頂部的 .csv 導入下方添加一個篩選器：
+
+    ```python
+    pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]
+    ```
+
+    如果現在打印數據，你會發現只剩下大約 415 行包含以 bushel 為單位的南瓜數據。
+
+### 但等等！還有一件事要做
+
+你是否注意到每行的 bushel 數量不同？你需要將價格標準化，顯示每 bushel 的價格，因此需要進行一些數學運算來標準化它。
+
+1. 在創建 new_pumpkins dataframe 的代碼塊後添加以下代碼：
+
+    ```python
+    new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9)
+
+    new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)
+    ```
+
+✅ 根據 [The Spruce Eats](https://www.thespruceeats.com/how-much-is-a-bushel-1389308)，bushel 的重量取決於農產品的類型，因為它是一種體積測量單位。"例如，一 bushel 的番茄應該重 56 磅……葉類和綠色蔬菜佔用更多空間但重量較輕，因此一 bushel 的菠菜只有 20 磅。" 這一切都相當複雜！我們不需要進行 bushel 到磅的轉換，而是直接按 bushel 定價。不過，這些對 bushel 南瓜的研究表明，了解數據的性質是多麼重要！
+
+現在，你可以根據 bushel 測量單位分析每單位的價格。如果再次打印數據，你會看到它已經標準化。
+
+✅ 你是否注意到按半 bushel 出售的南瓜非常昂貴？你能找出原因嗎？提示：小南瓜比大南瓜更貴，可能是因為每 bushel 的小南瓜數量更多，而大南瓜的空心部分佔用了更多空間。
+
+## 視覺化策略
+
+數據科學家的角色之一是展示他們正在處理的數據的質量和性質。為此，他們通常會創建有趣的視覺化圖表，例如散點圖、柱狀圖和折線圖，來展示數據的不同方面。通過這種方式，他們能夠直觀地展示數據中難以發現的關係和差距。
+
+[![機器學習初學者 - 如何使用 Matplotlib 視覺化數據](https://img.youtube.com/vi/SbUkxH6IJo0/0.jpg)](https://youtu.be/SbUkxH6IJo0 "機器學習初學者 - 如何使用 Matplotlib 視覺化數據")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看一段短片，了解如何為本課程視覺化數據。
+
+視覺化還可以幫助確定最適合數據的機器學習技術。例如，一個看起來像直線的散點圖表明數據非常適合用於線性回歸。
+
+在 Jupyter notebook 中，一個非常好用的數據視覺化庫是 [Matplotlib](https://matplotlib.org/)（你在上一課中也見過它）。
+
+> 在[這些教程](https://docs.microsoft.com/learn/modules/explore-analyze-data-with-python?WT.mc_id=academic-77952-leestott)中獲得更多數據視覺化的經驗。
+
+## 練習 - 嘗試使用 Matplotlib
+
+嘗試創建一些基本的圖表來顯示你剛剛創建的新 dataframe。一個基本的折線圖會顯示什麼？
+
+1. 在文件頂部的 Pandas 導入下方導入 Matplotlib：
+
+    ```python
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    ```
+
+1. 重新運行整個 notebook 以刷新。
+1. 在 notebook 底部添加一個單元格，將數據繪製為箱型圖：
+
+    ```python
+    price = new_pumpkins.Price
+    month = new_pumpkins.Month
+    plt.scatter(price, month)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![顯示價格與月份關係的散點圖](../../../../translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.mo.png)
+
+    這是一個有用的圖表嗎？它有什麼讓你感到驚訝的地方嗎？
+
+    它並不特別有用，因為它只是顯示了某個月份內數據的分佈。
+
+### 讓它更有用
+
+為了讓圖表顯示有用的數據，你通常需要以某種方式對數據進行分組。讓我們嘗試創建一個圖表，其中 y 軸顯示月份，數據展示數據的分佈。
+
+1. 添加一個單元格來創建分組柱狀圖：
+
+    ```python
+    new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar')
+    plt.ylabel("Pumpkin Price")
+    ```
+
+    ![顯示價格與月份關係的柱狀圖](../../../../translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.mo.png)
+
+    這是一個更有用的數據視覺化！它似乎表明南瓜的最高價格出現在九月和十月。這符合你的預期嗎？為什麼或為什麼不符合？
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+探索 Matplotlib 提供的不同類型的視覺化。哪些類型最適合回歸問題？
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/12/)
+
+## 回顧與自學
+
+看看數據視覺化的多種方式。列出可用的各種庫，並記下哪些最適合特定類型的任務，例如 2D 視覺化與 3D 視覺化。你發現了什麼？
+
+## 作業
+
+[探索視覺化](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/2-Data/assignment.md b/translations/mo/2-Regression/2-Data/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..1562726c2
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/2-Data/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "4485a1ed4dd1b5647365e3d87456515d",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:37:25+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 探索視覺化
+
+有許多不同的庫可用於數據視覺化。在本課程中，使用南瓜數據在範例筆記本中創建一些視覺化，並使用 matplotlib 和 seaborn。哪些庫更容易使用？
+
+## 評分標準
+
+| 標準 | 卓越 | 合格 | 需要改進 |
+| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
+|          | 提交了一個包含兩個探索/視覺化的筆記本         |   提交了一個包含一個探索/視覺化的筆記本       |  未提交筆記本                 |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb b/translations/mo/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..25d44934a
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,46 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3-final"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "1b2ab303ac6c604a34c6ca7a49077fc7",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:10:38+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md b/translations/mo/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..02fa0881e
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:37:57+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb b/translations/mo/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..a15d77d16
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb
@@ -0,0 +1,671 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_2-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f3c335f9940cfd76528b3ef918b9b342",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:14:57+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# 建立回歸模型：準備與視覺化數據\n",
+    "\n",
+    "## **南瓜的線性回歸 - 第2課**\n",
+    "#### 簡介\n",
+    "\n",
+    "現在你已經準備好使用 Tidymodels 和 Tidyverse 開始建立機器學習模型，是時候開始對你的數據提出問題了。在處理數據並應用機器學習解決方案時，了解如何提出正確的問題以充分發揮數據的潛力是非常重要的。\n",
+    "\n",
+    "在本課中，你將學到：\n",
+    "\n",
+    "-   如何為模型建立準備數據。\n",
+    "\n",
+    "-   如何使用 `ggplot2` 進行數據視覺化。\n",
+    "\n",
+    "你需要回答的問題將決定你會使用哪種類型的機器學習算法。而你得到的答案的質量，將在很大程度上取決於數據的性質。\n",
+    "\n",
+    "讓我們通過一個實際的練習來看看這一點。\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/unruly_data.jpg\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption>插圖由 @allison_horst 提供</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![插圖由 \\@allison_horst 提供](../../../../../../translated_images/unruly_data.0eedc7ced92d2d919cf5ea197bfe0fe9a30780c4bf7cdcf14ff4e9dc5a4c7267.mo.jpg)<br>插圖由 \\@allison_horst 提供-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Pg5aexcOPqAZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 1. 匯入南瓜數據並召喚 Tidyverse\n",
+    "\n",
+    "我們需要以下套件來完成這堂課的數據處理：\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`：[tidyverse](https://www.tidyverse.org/) 是一個[由 R 套件組成的集合](https://www.tidyverse.org/packages)，旨在讓數據科學更快速、更簡單、更有趣！\n",
+    "\n",
+    "你可以使用以下指令安裝：\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\"))`\n",
+    "\n",
+    "以下的腳本會檢查你是否已安裝完成此模組所需的套件，若有缺少的套件，則會自動幫你安裝。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "dc5WhyVdXAjR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "GqPYUZgfXOBt"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "現在，讓我們啟動一些套件並載入本課提供的[數據](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv)！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kvjDTPDSXRr2"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the pumpkins data\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\n",
+    "glimpse(pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first 50 rows of the data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n =50)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "VMri-t2zXqgD"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "快速使用 `glimpse()` 可以立即看出資料中有空白值，並且混合了字串（`chr`）和數值型資料（`dbl`）。`Date` 是字元型別，還有一個奇怪的欄位叫做 `Package`，其中的資料混合了 `sacks`、`bins` 和其他值。事實上，這份資料有點混亂 😤。\n",
+    "\n",
+    "事實上，很少能直接獲得一個完全準備好用來建立機器學習模型的資料集。但別擔心，在這節課中，你將學習如何使用標準的 R 函式庫來準備原始資料集 🧑‍🔧。你還會學到各種技術來視覺化資料。📈📊\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "> 溫故知新：管道運算子（`%>%`）透過將物件向前傳遞到函式或呼叫表達式中，按邏輯順序執行操作。你可以將管道運算子理解為在程式碼中表示「然後」。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "REWcIv9yX29v"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 2. 檢查遺漏資料\n",
+    "\n",
+    "資料科學家最常遇到的問題之一就是不完整或遺漏的資料。R 使用特殊的哨兵值 `NA`（Not Available）來表示遺漏或未知的值。\n",
+    "\n",
+    "那麼我們如何知道資料框中是否包含遺漏值呢？\n",
+    "<br>\n",
+    "-   一個直接的方法是使用 R 的基礎函數 `anyNA`，它會返回邏輯物件 `TRUE` 或 `FALSE`\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Zxfb3AM5YbUe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  anyNA()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "G--DQutAYltj"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "太好了，看起來有一些遺漏的數據！這是一個不錯的起點。\n",
+    "\n",
+    "-   另一種方法是使用函數 `is.na()`，它會用邏輯值 `TRUE` 指出哪些單個欄位元素是遺漏的。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mU-7-SB6YokF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  is.na() %>% \n",
+    "  head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "W-DxDOR4YxSW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "好的，完成了工作，但像這樣的大型數據框，逐行逐列檢查效率低下，幾乎不可能😴。\n",
+    "\n",
+    "-   一個更直觀的方法是計算每列中缺失值的總和：\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "xUWxipKYY0o7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  is.na() %>% \n",
+    "  colSums()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ZRBWV6P9ZArL"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "更好！雖然有些資料缺失，但或許對於目前的任務來說並不重要。我們來看看進一步的分析會帶來什麼結果。\n",
+    "\n",
+    "> 除了豐富的套件和函數，R 還擁有非常完善的文件說明。例如，可以使用 `help(colSums)` 或 `?colSums` 來了解更多關於該函數的資訊。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "9gv-crB6ZD1Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 3. Dplyr：資料操作的語法\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/dplyr_wrangling.png\"\n",
+    "   width=\"569\"/>\n",
+    "   <figcaption>插圖由 @allison_horst 提供</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![插圖由 \\@allison_horst 提供](../../../../../../translated_images/dplyr_wrangling.f5f99c64fd4580f1377fee3ea428b6f8fd073845ec0f8409d483cfe148f0984e.mo.png)<br/>插圖由 \\@allison_horst 提供-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "o4jLY5-VZO2C"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "[`dplyr`](https://dplyr.tidyverse.org/)，是 Tidyverse 中的一個套件，提供了一套一致的資料操作語法，包含一系列動詞，幫助你解決最常見的資料操作挑戰。在本節中，我們將探索一些 dplyr 的動詞！  \n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "i5o33MQBZWWw"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::select()\n",
+    "\n",
+    "`select()` 是套件 `dplyr` 中的一個函數，幫助你選擇要保留或排除的欄位。\n",
+    "\n",
+    "為了讓你的資料框更容易操作，可以使用 `select()` 刪除一些欄位，只保留你需要的欄位。\n",
+    "\n",
+    "例如，在這個練習中，我們的分析將涉及 `Package`、`Low Price`、`High Price` 和 `Date` 這些欄位。讓我們選擇這些欄位。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "x3VGMAGBZiUr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(Package, `Low Price`, `High Price`, Date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "F_FgxQnVZnM0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::mutate()\n",
+    "\n",
+    "`mutate()` 是 `dplyr` 套件中的一個函數，用於創建或修改欄位，同時保留現有的欄位。\n",
+    "\n",
+    "`mutate` 的一般結構如下：\n",
+    "\n",
+    "`data %>%   mutate(new_column_name = what_it_contains)`\n",
+    "\n",
+    "讓我們使用 `Date` 欄位來試試 `mutate`，進行以下操作：\n",
+    "\n",
+    "1. 將日期（目前是字元類型）轉換為月份格式（這些是美國日期，所以格式為 `MM/DD/YYYY`）。\n",
+    "\n",
+    "2. 從日期中提取月份到一個新欄位。\n",
+    "\n",
+    "在 R 中，[lubridate](https://lubridate.tidyverse.org/) 套件讓處理日期時間數據變得更簡單。因此，讓我們使用 `dplyr::mutate()`、`lubridate::mdy()`、`lubridate::month()`，來完成上述目標。我們可以刪除 Date 欄位，因為在後續操作中不再需要它。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "2KKo0Ed9Z1VB"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load lubridate\n",
+    "library(lubridate)\n",
+    "\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  # Convert the Date column to a date object\n",
+    "  mutate(Date = mdy(Date)) %>% \n",
+    "  # Extract month from Date\n",
+    "  mutate(Month = month(Date)) %>% \n",
+    "  # Drop Date column\n",
+    "  select(-Date)\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5joszIVSZ6xe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "哇哦！🤩\n",
+    "\n",
+    "接下來，我們來新增一個名為 `Price` 的新欄位，代表南瓜的平均價格。現在，讓我們取 `Low Price` 和 `High Price` 欄位的平均值來填充新的 Price 欄位。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "nIgLjNMCZ-6Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create a new column Price\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(Price = (`Low Price` + `High Price`)/2)\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows of the data\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Zo0BsqqtaJw2"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "耶！💪\n",
+    "\n",
+    "「等等！」當你快速瀏覽整個資料集並使用 `View(pumpkins)` 時，你可能會說：「這裡有點奇怪啊！」🤔\n",
+    "\n",
+    "如果你查看 `Package` 欄位，會發現南瓜是以許多不同的方式出售的。有些是以 `1 1/9 蒲式耳` 為單位，有些是以 `1/2 蒲式耳` 為單位，有些是按南瓜數量出售，有些是按重量（每磅）出售，還有一些是裝在寬度各異的大箱子裡。\n",
+    "\n",
+    "讓我們來驗證一下：\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "p77WZr-9aQAR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Verify the distinct observations in Package column\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  distinct(Package)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "XISGfh0IaUy6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "太棒了！👏\n",
+    "\n",
+    "南瓜的重量似乎很難保持一致，所以我們來篩選一下，只選擇在 `Package` 欄位中包含 *bushel* 字串的南瓜，並將其放入一個新的資料框 `new_pumpkins` 中。\n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "7sMjiVujaZxY"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::filter() 和 stringr::str_detect()\n",
+    "\n",
+    "[`dplyr::filter()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/filter.html)：建立一個資料的子集，只包含符合條件的**列**，在此例中，是指在 `Package` 欄位中包含 *bushel* 字串的南瓜。\n",
+    "\n",
+    "[stringr::str_detect()](https://stringr.tidyverse.org/reference/str_detect.html)：檢測字串中是否存在或不存在某個模式。\n",
+    "\n",
+    "[`stringr`](https://github.com/tidyverse/stringr) 套件提供簡單的函數，用於常見的字串操作。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "L8Qfcs92ageF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Retain only pumpkins with \"bushel\"\n",
+    "new_pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "       filter(str_detect(Package, \"bushel\"))\n",
+    "\n",
+    "# Get the dimensions of the new data\n",
+    "dim(new_pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "# View a few rows of the new data\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "hy_SGYREampd"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "你可以看到，我們已經篩選出大約 415 行左右的數據，這些數據是以蒲式耳為單位的南瓜。🤩  \n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "VrDwF031avlR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::case_when()\n",
+    "\n",
+    "**但是等等！還有一件事要做**\n",
+    "\n",
+    "你有注意到每一行的蒲式耳數量都不一樣嗎？你需要將價格標準化，顯示每蒲式耳的價格，而不是每 1 1/9 或 1/2 蒲式耳的價格。是時候做一些數學運算來統一標準了。\n",
+    "\n",
+    "我們將使用函數[`case_when()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/case_when.html)來根據一些條件*變更*Price 欄位的值。`case_when` 允許你將多個 `if_else()` 條件語句向量化處理。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mLpw2jH4a0tx"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Convert the price if the Package contains fractional bushel values\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(Price = case_when(\n",
+    "    str_detect(Package, \"1 1/9\") ~ Price/(1 + 1/9),\n",
+    "    str_detect(Package, \"1/2\") ~ Price/(1/2),\n",
+    "    TRUE ~ Price))\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows of the data\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 30)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "P68kLVQmbM6I"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "現在，我們可以根據蒲式耳的測量來分析每單位的價格。不過，這些對南瓜蒲式耳的研究，恰恰說明了「了解數據的本質」是多麼`重要`！\n",
+    "\n",
+    "> ✅ 根據 [The Spruce Eats](https://www.thespruceeats.com/how-much-is-a-bushel-1389308) 的說法，蒲式耳的重量取決於農產品的種類，因為它是一種體積的測量方式。「例如，一蒲式耳的番茄應該重56磅……葉類和綠色蔬菜佔據更多空間但重量較輕，所以一蒲式耳的菠菜只有20磅。」這一切都相當複雜！我們就別費心去做蒲式耳到磅的轉換了，直接按蒲式耳定價吧。不過，這些對南瓜蒲式耳的研究，恰恰說明了了解數據的本質是多麼重要！\n",
+    ">\n",
+    "> ✅ 你有注意到按半蒲式耳出售的南瓜非常昂貴嗎？你能猜出原因嗎？提示：小南瓜比大南瓜貴得多，可能是因為每蒲式耳的小南瓜數量多得多，畢竟一個大而中空的派南瓜會佔據很多未使用的空間。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "pS2GNPagbSdb"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "現在，最後為了冒險的樂趣 💁‍♀️，我們將「月份」欄位移到第一個位置，也就是在「套件」欄位之前。\n",
+    "\n",
+    "`dplyr::relocate()` 用於更改欄位位置。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "qql1SowfbdnP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create a new data frame new_pumpkins\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  relocate(Month, .before = Package)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "JJ1x6kw8bixF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "做得好！👌 現在你擁有一個乾淨整潔的數據集，可以用來建立新的回歸模型！  \n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "y8TJ0Za_bn5Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 4. 使用 ggplot2 進行數據視覺化\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/data-visualization.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>資訊圖表由 Dasani Madipalli 提供</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![資訊圖表由 Dasani Madipalli 提供](../../../../../../translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.mo.png){width=\"600\"}-->\n",
+    "\n",
+    "有一句*智慧*的名言是這樣說的：\n",
+    "\n",
+    "> 「簡單的圖表比任何其他工具都能為數據分析師帶來更多的信息。」 --- John Tukey\n",
+    "\n",
+    "數據科學家的其中一個角色是展示他們所處理數據的質量和特性。為了達到這個目的，他們經常創建有趣的視覺化圖表，例如散點圖、折線圖和柱狀圖，來展示數據的不同面向。透過這種方式，他們能夠以視覺化的方式揭示那些難以察覺的關係和差距。\n",
+    "\n",
+    "視覺化還能幫助確定最適合數據的機器學習技術。例如，一個看起來呈線性分佈的散點圖可能表明該數據適合用於線性回歸分析。\n",
+    "\n",
+    "R 提供了多種繪製圖表的系統，但 [`ggplot2`](https://ggplot2.tidyverse.org/index.html) 是其中最優雅且最靈活的一種。`ggplot2` 允許你通過**組合獨立的組件**來構建圖表。\n",
+    "\n",
+    "讓我們從一個簡單的散點圖開始，展示 Price 和 Month 這兩個欄位。\n",
+    "\n",
+    "在這個例子中，我們將從 [`ggplot()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/ggplot.html) 開始，提供一個數據集和美學映射（使用 [`aes()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/aes.html)），然後添加圖層（例如用於散點圖的 [`geom_point()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_point.html)）。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mYSH6-EtbvNa"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set a theme for the plots\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "\n",
+    "# Create a scatter plot\n",
+    "p <- ggplot(data = new_pumpkins, aes(x = Price, y = Month))\n",
+    "p + geom_point()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "g2YjnGeOcLo4"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "這是一個有用的圖表嗎 🤷？有什麼讓你感到驚訝的地方嗎？\n",
+    "\n",
+    "它並不是特別有用，因為它只是顯示你的數據在某個月份中的分佈點。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Ml7SDCLQcPvE"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "### **如何讓它變得有用？**\n",
+    "\n",
+    "為了讓圖表顯示有用的數據，通常需要以某種方式對數據進行分組。例如，在我們的案例中，找出每個月南瓜的平均價格，能夠更深入地了解數據中的潛在模式。這引導我們進一步了解 **dplyr** 的一個功能：\n",
+    "\n",
+    "#### `dplyr::group_by() %>% summarize()`\n",
+    "\n",
+    "在 R 中，分組聚合可以輕鬆地使用以下方式計算：\n",
+    "\n",
+    "`dplyr::group_by() %>% summarize()`\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::group_by()` 將分析單位從整個數據集改變為個別的分組，例如按月份分組。\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::summarize()` 創建一個新的數據框，其中包含每個分組變量的一列，以及您指定的每個摘要統計量的一列。\n",
+    "\n",
+    "例如，我們可以使用 `dplyr::group_by() %>% summarize()` 將南瓜根據 **Month** 列進行分組，然後找出每個月的 **平均價格**。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "jMakvJZIcVkh"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the average price of pumpkins per month\r\n",
+    "new_pumpkins %>%\r\n",
+    "  group_by(Month) %>% \r\n",
+    "  summarise(mean_price = mean(Price))"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "6kVSUa2Bcilf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "簡潔明瞭！✨\n",
+    "\n",
+    "像月份這類的分類特徵，用長條圖來呈現會更合適 📊。負責繪製長條圖的圖層是 `geom_bar()` 和 `geom_col()`。可以查閱 `?geom_bar` 來了解更多資訊。\n",
+    "\n",
+    "我們來試著做一個吧！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Kds48GUBcj3W"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the average price of pumpkins per month then plot a bar chart\r\n",
+    "new_pumpkins %>%\r\n",
+    "  group_by(Month) %>% \r\n",
+    "  summarise(mean_price = mean(Price)) %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = Month, y = mean_price)) +\r\n",
+    "  geom_col(fill = \"midnightblue\", alpha = 0.7) +\r\n",
+    "  ylab(\"Pumpkin Price\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "VNbU1S3BcrxO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩這是一個更有用的數據視覺化！看起來南瓜的最高價格出現在九月和十月。這符合你的預期嗎？為什麼符合或不符合？\n",
+    "\n",
+    "恭喜你完成了第二課 👏！你已經為模型構建準備好了數據，然後通過視覺化發現了更多的洞見！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zDm0VOzzcuzR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..89162d978
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,437 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/1/16</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/1/16</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/8/16</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "    City Name Type               Package   Variety Sub Variety  Grade  \\\n",
+       "70  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "71  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "72  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "73  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "74  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "\n",
+       "       Date  Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality  \\\n",
+       "70  9/24/16       15.0        15.0        15.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "71  9/24/16       18.0        18.0        18.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "72  10/1/16       18.0        18.0        18.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "73  10/1/16       17.0        17.0        17.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "74  10/8/16       15.0        15.0        15.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "\n",
+       "   Condition Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  \\\n",
+       "70       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "71       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "72       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "73       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "74       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "\n",
+       "    Unnamed: 25  \n",
+       "70          NaN  \n",
+       "71          NaN  \n",
+       "72          NaN  \n",
+       "73          NaN  \n",
+       "74          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "City Name            0\n",
+       "Type               406\n",
+       "Package              0\n",
+       "Variety              0\n",
+       "Sub Variety        167\n",
+       "Grade              415\n",
+       "Date                 0\n",
+       "Low Price            0\n",
+       "High Price           0\n",
+       "Mostly Low          24\n",
+       "Mostly High         24\n",
+       "Origin               0\n",
+       "Origin District    396\n",
+       "Item Size          114\n",
+       "Color              145\n",
+       "Environment        415\n",
+       "Unit of Sale       404\n",
+       "Quality            415\n",
+       "Condition          415\n",
+       "Appearance         415\n",
+       "Storage            415\n",
+       "Crop               415\n",
+       "Repack               0\n",
+       "Trans Mode         415\n",
+       "Unnamed: 24        415\n",
+       "Unnamed: 25        391\n",
+       "dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pumpkins.isnull().sum()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "      Month               Package  Low Price  High Price  Price\n",
+      "70        9  1 1/9 bushel cartons      15.00        15.0  13.50\n",
+      "71        9  1 1/9 bushel cartons      18.00        18.0  16.20\n",
+      "72       10  1 1/9 bushel cartons      18.00        18.0  16.20\n",
+      "73       10  1 1/9 bushel cartons      17.00        17.0  15.30\n",
+      "74       10  1 1/9 bushel cartons      15.00        15.0  13.50\n",
+      "...     ...                   ...        ...         ...    ...\n",
+      "1738      9    1/2 bushel cartons      15.00        15.0  30.00\n",
+      "1739      9    1/2 bushel cartons      13.75        15.0  28.75\n",
+      "1740      9    1/2 bushel cartons      10.75        15.0  25.75\n",
+      "1741      9    1/2 bushel cartons      12.00        12.0  24.00\n",
+      "1742      9    1/2 bushel cartons      12.00        12.0  24.00\n",
+      "\n",
+      "[415 rows x 5 columns]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "# A set of new columns for a new dataframe. Filter out nonmatching columns\n",
+    "columns_to_select = ['Package', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "# Get an average between low and high price for the base pumpkin price\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "# Convert the date to its month only\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "\n",
+    "# Create a new dataframe with this basic data\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "# Convert the price if the Package contains fractional bushel values\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)\n",
+    "\n",
+    "print(new_pumpkins)\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "price = new_pumpkins.Price\n",
+    "month = new_pumpkins.Month\n",
+    "plt.scatter(price, month)\n",
+    "plt.show()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0, 0.5, 'Pumpkin Price')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar')\n",
+    "plt.ylabel(\"Pumpkin Price\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "95726f0b8283628d5356a4f8eb8b4b76",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:10:55+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/3-Linear/README.md b/translations/mo/2-Regression/3-Linear/README.md
new file mode 100644
index 000000000..e94bb0e6a
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/3-Linear/README.md
@@ -0,0 +1,381 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2f88fbc741d792890ff2f1430fe0dae0",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:16:25+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 使用 Scikit-learn 建立回歸模型：四種回歸方法
+
+![線性回歸與多項式回歸資訊圖表](../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.mo.png)
+> 資訊圖表由 [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) 製作
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/13/)
+
+> ### [本課程也提供 R 語言版本！](../../../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)
+### 簡介
+
+到目前為止，你已經透過我們將在本課程中使用的南瓜價格數據集，了解了回歸的基本概念，並使用 Matplotlib 進行了可視化。
+
+現在，你已經準備好更深入地探索機器學習中的回歸。雖然可視化能幫助你理解數據，但機器學習的真正威力在於**訓練模型**。模型基於歷史數據進行訓練，自動捕捉數據之間的依賴關係，並能夠對模型未見過的新數據進行預測。
+
+在本課程中，你將學習兩種類型的回歸：**基本線性回歸**和**多項式回歸**，以及這些技術背後的一些數學原理。這些模型將幫助我們根據不同的輸入數據預測南瓜的價格。
+
+[![機器學習初學者 - 理解線性回歸](https://img.youtube.com/vi/CRxFT8oTDMg/0.jpg)](https://youtu.be/CRxFT8oTDMg "機器學習初學者 - 理解線性回歸")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看關於線性回歸的簡短影片。
+
+> 在整個課程中，我們假設學生的數學知識有限，並努力使內容對來自其他領域的學生更易於理解，因此請留意筆記、🧮 註解、圖表以及其他學習工具來幫助理解。
+
+### 前置知識
+
+到目前為止，你應該已經熟悉我們正在分析的南瓜數據的結構。這些數據已經預加載並在本課程的 _notebook.ipynb_ 文件中進行了預清理。在該文件中，南瓜價格以每蒲式耳為單位顯示在一個新的數據框中。請確保你能在 Visual Studio Code 的內核中運行這些筆記本。
+
+### 準備工作
+
+提醒一下，你正在加載這些數據以便對其進行分析：
+
+- 什麼時候是購買南瓜的最佳時機？
+- 一箱迷你南瓜的價格大約是多少？
+- 我應該購買半蒲式耳籃子還是 1 1/9 蒲式耳的箱子？
+讓我們繼續深入挖掘這些數據。
+
+在上一課中，你創建了一個 Pandas 數據框，並用原始數據集的一部分填充它，將價格標準化為每蒲式耳。然而，通過這樣做，你只能收集到大約 400 個數據點，並且僅限於秋季月份。
+
+查看本課程附帶的筆記本中預加載的數據。這些數據已經預加載，並繪製了一個初步的散點圖來顯示月份數據。也許通過進一步清理數據，我們可以獲得更多細節。
+
+## 線性回歸線
+
+正如你在第一課中學到的，線性回歸的目標是繪製一條線來：
+
+- **顯示變量關係**。展示變量之間的關係
+- **進行預測**。準確預測新數據點相對於該線的位置
+
+通常使用**最小二乘回歸**來繪製這種類型的線。所謂的「最小二乘」是指將回歸線周圍的所有數據點的誤差平方後相加。理想情況下，最終的總和應該盡可能小，因為我們希望誤差（即「最小二乘」）越小越好。
+
+我們這樣做是因為我們希望建模出一條與所有數據點的累積距離最小的線。我們還將誤差平方後再相加，因為我們關注的是誤差的大小，而不是方向。
+
+> **🧮 數學解釋**
+> 
+> 這條線，稱為**最佳擬合線**，可以用[一個方程](https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression)表示：
+> 
+> ```
+> Y = a + bX
+> ```
+>
+> `X` 是「解釋變量」，`Y` 是「因變量」。線的斜率是 `b`，而 `a` 是 y 截距，表示當 `X = 0` 時 `Y` 的值。
+>
+>![計算斜率](../../../../translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.mo.png)
+>
+> 首先，計算斜率 `b`。資訊圖表由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 製作
+>
+> 換句話說，參考我們的南瓜數據的原始問題：「根據月份預測每蒲式耳南瓜的價格」，`X` 代表價格，`Y` 代表銷售月份。
+>
+>![完成方程](../../../../translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.mo.png)
+>
+> 計算 `Y` 的值。如果你支付大約 $4，那可能是四月！資訊圖表由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 製作
+>
+> 計算這條線的數學公式必須展示線的斜率，這也取決於截距，即當 `X = 0` 時 `Y` 的位置。
+>
+> 你可以在 [Math is Fun](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-regression.html) 網站上觀察這些值的計算方法。還可以訪問 [最小二乘計算器](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-calculator.html) 來觀察數值如何影響這條線。
+
+## 相關性
+
+另一個需要理解的術語是給定 X 和 Y 變量之間的**相關係數**。使用散點圖，你可以快速可視化這個係數。數據點整齊排列成一條線的圖表具有高相關性，而數據點在 X 和 Y 之間隨意分佈的圖表則具有低相關性。
+
+一個好的線性回歸模型應該具有高相關係數（接近 1 而非 0），並使用最小二乘回歸方法繪製回歸線。
+
+✅ 運行本課程附帶的筆記本，查看月份與價格的散點圖。根據你的視覺解讀，南瓜銷售的月份與價格之間的數據相關性是高還是低？如果你使用更細緻的測量方式（例如「一年中的第幾天」）而不是「月份」，結果會改變嗎？
+
+在下面的代碼中，我們假設已經清理了數據，並獲得了一個名為 `new_pumpkins` 的數據框，其結構類似於以下內容：
+
+ID | Month | DayOfYear | Variety | City | Package | Low Price | High Price | Price
+---|-------|-----------|---------|------|---------|-----------|------------|-------
+70 | 9 | 267 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 15.0 | 15.0 | 13.636364
+71 | 9 | 267 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 18.0 | 18.0 | 16.363636
+72 | 10 | 274 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 18.0 | 18.0 | 16.363636
+73 | 10 | 274 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 17.0 | 17.0 | 15.454545
+74 | 10 | 281 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 15.0 | 15.0 | 13.636364
+
+> 清理數據的代碼可在 [`notebook.ipynb`](notebook.ipynb) 中找到。我們執行了與上一課相同的清理步驟，並使用以下表達式計算了 `DayOfYear` 列：
+
+```python
+day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)
+```
+
+現在你已經了解了線性回歸背後的數學原理，讓我們創建一個回歸模型，看看是否能預測哪種南瓜包裝的價格最划算。一位為節日南瓜園購買南瓜的人可能需要這些信息來優化南瓜包裝的採購。
+
+## 尋找相關性
+
+[![機器學習初學者 - 尋找相關性：線性回歸的關鍵](https://img.youtube.com/vi/uoRq-lW2eQo/0.jpg)](https://youtu.be/uoRq-lW2eQo "機器學習初學者 - 尋找相關性：線性回歸的關鍵")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看關於相關性的簡短影片。
+
+從上一課中，你可能已經看到不同月份的平均價格如下所示：
+
+<img alt="按月份的平均價格" src="../2-Data/images/barchart.png" width="50%"/>
+
+這表明應該存在某種相關性，我們可以嘗試訓練線性回歸模型來預測 `Month` 與 `Price` 之間的關係，或者 `DayOfYear` 與 `Price` 之間的關係。以下是顯示後者關係的散點圖：
+
+<img alt="價格與一年中的天數的散點圖" src="images/scatter-dayofyear.png" width="50%" /> 
+
+讓我們使用 `corr` 函數檢查是否存在相關性：
+
+```python
+print(new_pumpkins['Month'].corr(new_pumpkins['Price']))
+print(new_pumpkins['DayOfYear'].corr(new_pumpkins['Price']))
+```
+
+看起來相關性很小，`Month` 的相關性為 -0.15，`DayOfYear` 的相關性為 -0.17，但可能還有其他重要的關係。看起來不同的南瓜品種對價格的影響更大。為了驗證這一假設，讓我們用不同的顏色繪製每個南瓜品種。通過向 `scatter` 繪圖函數傳遞 `ax` 參數，我們可以將所有點繪製在同一圖表上：
+
+```python
+ax=None
+colors = ['red','blue','green','yellow']
+for i,var in enumerate(new_pumpkins['Variety'].unique()):
+    df = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']==var]
+    ax = df.plot.scatter('DayOfYear','Price',ax=ax,c=colors[i],label=var)
+```
+
+<img alt="價格與一年中的天數的散點圖（按品種區分顏色）" src="images/scatter-dayofyear-color.png" width="50%" /> 
+
+我們的調查表明，品種對整體價格的影響比實際銷售日期更大。我們可以通過條形圖看到這一點：
+
+```python
+new_pumpkins.groupby('Variety')['Price'].mean().plot(kind='bar')
+```
+
+<img alt="價格與品種的條形圖" src="images/price-by-variety.png" width="50%" /> 
+
+現在讓我們暫時只關注一種南瓜品種——「派用南瓜」，看看日期對價格有什麼影響：
+
+```python
+pie_pumpkins = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']=='PIE TYPE']
+pie_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price') 
+```
+<img alt="價格與一年中的天數的散點圖（僅派用南瓜）" src="images/pie-pumpkins-scatter.png" width="50%" /> 
+
+如果我們現在使用 `corr` 函數計算 `Price` 與 `DayOfYear` 之間的相關性，我們將得到大約 `-0.27` 的結果——這意味著訓練一個預測模型是有意義的。
+
+> 在訓練線性回歸模型之前，確保數據乾淨是很重要的。線性回歸對缺失值的處理效果不佳，因此清除所有空單元格是有意義的：
+
+```python
+pie_pumpkins.dropna(inplace=True)
+pie_pumpkins.info()
+```
+
+另一種方法是用對應列的平均值填充這些空值。
+
+## 簡單線性回歸
+
+[![機器學習初學者 - 使用 Scikit-learn 的線性與多項式回歸](https://img.youtube.com/vi/e4c_UP2fSjg/0.jpg)](https://youtu.be/e4c_UP2fSjg "機器學習初學者 - 使用 Scikit-learn 的線性與多項式回歸")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看關於線性與多項式回歸的簡短影片。
+
+為了訓練我們的線性回歸模型，我們將使用 **Scikit-learn** 庫。
+
+```python
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
+from sklearn.metrics import mean_squared_error
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+```
+
+我們首先將輸入值（特徵）和預期輸出（標籤）分離到單獨的 numpy 陣列中：
+
+```python
+X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1)
+y = pie_pumpkins['Price']
+```
+
+> 請注意，我們必須對輸入數據執行 `reshape`，以便線性回歸包能正確理解它。線性回歸期望輸入為一個 2D 陣列，其中陣列的每一行對應於輸入特徵向量。在我們的例子中，由於我們只有一個輸入——我們需要一個形狀為 N×1 的陣列，其中 N 是數據集的大小。
+
+接著，我們需要將數據分為訓練集和測試集，以便在訓練後驗證模型：
+
+```python
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+```
+
+最後，訓練實際的線性回歸模型只需要兩行代碼。我們定義一個 `LinearRegression` 對象，並使用 `fit` 方法將其擬合到數據上：
+
+```python
+lin_reg = LinearRegression()
+lin_reg.fit(X_train,y_train)
+```
+
+`LinearRegression` 對象在 `fit` 後包含所有回歸係數，可以通過 `.coef_` 屬性訪問。在我們的例子中，只有一個係數，應該約為 `-0.017`。這意味著價格似乎隨時間略有下降，但幅度不大，大約每天下降 2 美分。我們還可以使用 `lin_reg.intercept_` 訪問回歸線與 Y 軸的交點——在我們的例子中，這將約為 `21`，表示年初的價格。
+
+為了檢查模型的準確性，我們可以在測試數據集上預測價格，然後測量預測值與預期值的接近程度。這可以使用均方誤差（MSE）指標來完成，MSE 是所有預期值與預測值之間平方差的平均值。
+
+```python
+pred = lin_reg.predict(X_test)
+
+mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))
+print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')
+```
+我們的錯誤似乎集中在兩個點上，大約是 17%。表現不太理想。另一個衡量模型品質的指標是 **決定係數**，可以通過以下方式獲得：
+
+```python
+score = lin_reg.score(X_train,y_train)
+print('Model determination: ', score)
+```  
+如果值為 0，表示模型未考慮輸入數據，並且充當 *最差的線性預測器*，即僅僅是結果的平均值。值為 1 則表示我們可以完美地預測所有期望的輸出。在我們的情況下，決定係數約為 0.06，這相當低。
+
+我們還可以繪製測試數據與回歸線，以更清楚地了解回歸在我們的案例中的運作方式：
+
+```python
+plt.scatter(X_test,y_test)
+plt.plot(X_test,pred)
+```  
+
+<img alt="線性回歸" src="images/linear-results.png" width="50%" />
+
+## 多項式回歸
+
+另一種線性回歸是多項式回歸。有時候，變量之間存在線性關係，例如南瓜的體積越大，價格越高；但有時候這些關係無法用平面或直線來表示。
+
+✅ 這裡有一些[更多例子](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8)，展示了可以使用多項式回歸的數據。
+
+再看看日期與價格之間的關係。這個散點圖看起來是否一定要用直線來分析？價格難道不會波動嗎？在這種情況下，你可以嘗試使用多項式回歸。
+
+✅ 多項式是可能包含一個或多個變量和係數的數學表達式。
+
+多項式回歸會創建一條曲線，以更好地擬合非線性數據。在我們的案例中，如果我們在輸入數據中加入平方的 `DayOfYear` 變量，我們應該能夠用一條拋物線來擬合數據，該拋物線在一年中的某個點會有一個最低值。
+
+Scikit-learn 提供了一個方便的 [pipeline API](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pipeline.make_pipeline.html?highlight=pipeline#sklearn.pipeline.make_pipeline)，可以將不同的數據處理步驟結合在一起。**管道**是一系列 **估算器** 的鏈條。在我們的案例中，我們將創建一個管道，首先向模型添加多項式特徵，然後訓練回歸：
+
+```python
+from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
+from sklearn.pipeline import make_pipeline
+
+pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())
+
+pipeline.fit(X_train,y_train)
+```  
+
+使用 `PolynomialFeatures(2)` 表示我們將包含所有二次多項式的輸入數據。在我們的案例中，這僅意味著 `DayOfYear`<sup>2</sup>，但如果有兩個輸入變量 X 和 Y，這將添加 X<sup>2</sup>、XY 和 Y<sup>2</sup>。如果需要，我們也可以使用更高次的多項式。
+
+管道可以像原始的 `LinearRegression` 對象一樣使用，例如我們可以 `fit` 管道，然後使用 `predict` 獲得預測結果。以下是顯示測試數據和近似曲線的圖表：
+
+<img alt="多項式回歸" src="images/poly-results.png" width="50%" />
+
+使用多項式回歸，我們可以獲得稍低的 MSE 和稍高的決定係數，但提升並不顯著。我們需要考慮其他特徵！
+
+> 你可以看到南瓜價格最低點大約出現在萬聖節附近。你能解釋這個現象嗎？
+
+🎃 恭喜！你剛剛創建了一個可以幫助預測派南瓜價格的模型。你可能可以對所有南瓜類型重複相同的過程，但這樣會很繁瑣。現在讓我們學習如何在模型中考慮南瓜品種！
+
+## 類別特徵
+
+在理想情況下，我們希望能夠使用同一模型來預測不同南瓜品種的價格。然而，`Variety` 列與 `Month` 等列有所不同，因為它包含非數值值。這類列被稱為 **類別特徵**。
+
+[![初學者的機器學習 - 使用線性回歸進行類別特徵預測](https://img.youtube.com/vi/DYGliioIAE0/0.jpg)](https://youtu.be/DYGliioIAE0 "初學者的機器學習 - 使用線性回歸進行類別特徵預測")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看有關使用類別特徵的簡短視頻概述。
+
+以下是品種與平均價格的關係：
+
+<img alt="按品種劃分的平均價格" src="images/price-by-variety.png" width="50%" />
+
+為了考慮品種，我們首先需要將其轉換為數值形式，或者 **編碼**。有幾種方法可以做到：
+
+* 簡單的 **數值編碼** 會建立一個不同品種的表，然後用表中的索引替換品種名稱。這對於線性回歸來說不是最好的方法，因為線性回歸會將索引的實際數值加到結果中，並乘以某個係數。在我們的案例中，索引號與價格之間的關係顯然是非線性的，即使我們確保索引按某種特定方式排序。
+* **獨熱編碼** 會用 4 個不同的列替換 `Variety` 列，每個列代表一個品種。如果某行屬於某品種，該列值為 `1`，否則為 `0`。這意味著線性回歸中會有四個係數，每個南瓜品種一個，負責該品種的“起始價格”（或“附加價格”）。
+
+以下代碼展示了如何對品種進行獨熱編碼：
+
+```python
+pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])
+```  
+
+ ID | FAIRYTALE | MINIATURE | MIXED HEIRLOOM VARIETIES | PIE TYPE  
+----|-----------|-----------|--------------------------|----------  
+70 | 0 | 0 | 0 | 1  
+71 | 0 | 0 | 0 | 1  
+... | ... | ... | ... | ...  
+1738 | 0 | 1 | 0 | 0  
+1739 | 0 | 1 | 0 | 0  
+1740 | 0 | 1 | 0 | 0  
+1741 | 0 | 1 | 0 | 0  
+1742 | 0 | 1 | 0 | 0  
+
+要使用獨熱編碼的品種作為輸入訓練線性回歸，我們只需要正確初始化 `X` 和 `y` 數據：
+
+```python
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])
+y = new_pumpkins['Price']
+```  
+
+其餘代碼與我們之前用於訓練線性回歸的代碼相同。如果你嘗試，你會發現均方誤差大致相同，但我們的決定係數大幅提高（約 77%）。為了獲得更準確的預測，我們可以考慮更多的類別特徵，以及數值特徵，例如 `Month` 或 `DayOfYear`。要獲得一個大的特徵數組，我們可以使用 `join`：
+
+```python
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \
+        .join(new_pumpkins['Month']) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))
+y = new_pumpkins['Price']
+```  
+
+在這裡，我們還考慮了 `City` 和 `Package` 類型，這使得 MSE 降至 2.84（10%），決定係數提高到 0.94！
+
+## 整合所有內容
+
+為了創建最佳模型，我們可以使用上述示例中的結合數據（獨熱編碼的類別特徵 + 數值特徵）以及多項式回歸。以下是完整代碼供你參考：
+
+```python
+# set up training data
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \
+        .join(new_pumpkins['Month']) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))
+y = new_pumpkins['Price']
+
+# make train-test split
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+
+# setup and train the pipeline
+pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())
+pipeline.fit(X_train,y_train)
+
+# predict results for test data
+pred = pipeline.predict(X_test)
+
+# calculate MSE and determination
+mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))
+print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')
+
+score = pipeline.score(X_train,y_train)
+print('Model determination: ', score)
+```  
+
+這應該能讓我們的決定係數達到接近 97%，MSE=2.23（約 8% 的預測誤差）。
+
+| 模型 | MSE | 決定係數 |  
+|-------|-----|---------------|  
+| `DayOfYear` 線性 | 2.77 (17.2%) | 0.07 |  
+| `DayOfYear` 多項式 | 2.73 (17.0%) | 0.08 |  
+| `Variety` 線性 | 5.24 (19.7%) | 0.77 |  
+| 所有特徵線性 | 2.84 (10.5%) | 0.94 |  
+| 所有特徵多項式 | 2.23 (8.25%) | 0.97 |  
+
+🏆 做得好！你在一節課中創建了四個回歸模型，並將模型品質提升至 97%。在回歸的最後一部分，你將學習如何使用邏輯回歸來確定類別。
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+在此筆記本中測試幾個不同的變量，看看相關性如何影響模型準確性。
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/14/)
+
+## 回顧與自學
+
+在本課中，我們學習了線性回歸。還有其他重要的回歸類型。閱讀有關逐步回歸、嶺回歸、套索回歸和彈性網回歸技術的資料。一門值得學習的課程是 [斯坦福統計學習課程](https://online.stanford.edu/courses/sohs-ystatslearning-statistical-learning)。
+
+## 作業
+
+[建立模型](assignment.md)  
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解讀概不負責。  
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/3-Linear/assignment.md b/translations/mo/2-Regression/3-Linear/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..43639c62d
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/3-Linear/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "cc471fa89c293bc735dd3a9a0fb79b1b",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:19:36+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 建立回歸模型
+
+## 說明
+
+在本課程中，您已學習如何使用線性回歸和多項式回歸來建立模型。利用這些知識，尋找一個數據集或使用 Scikit-learn 的內建數據集來建立一個全新的模型。在您的筆記本中解釋您選擇該技術的原因，並展示模型的準確性。如果模型不準確，請解釋原因。
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 卓越表現                                                    | 合格表現                   | 需要改進                       |
+| -------- | ----------------------------------------------------------- | -------------------------- | ------------------------------- |
+|          | 提供完整的筆記本並附有詳細記錄的解決方案                    | 解決方案不完整             | 解決方案有缺陷或存在錯誤        |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb b/translations/mo/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..44e705296
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,128 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 南瓜定價\n",
+    "\n",
+    "載入所需的函式庫和數據集。將數據轉換為包含部分數據的資料框：\n",
+    "\n",
+    "- 僅選取以蒲式耳定價的南瓜\n",
+    "- 將日期轉換為月份\n",
+    "- 計算價格為高價和低價的平均值\n",
+    "- 將價格轉換為反映每蒲式耳數量的定價\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from datetime import datetime\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "columns_to_select = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n",
+    "    {'Month': month, \n",
+    "     'DayOfYear' : day_of_year, \n",
+    "     'Variety': pumpkins['Variety'], \n",
+    "     'City': pumpkins['City Name'], \n",
+    "     'Package': pumpkins['Package'], \n",
+    "     'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n",
+    "     'High Price': pumpkins['High Price'], \n",
+    "     'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "基本散佈圖提醒我們，我們只有從八月到十二月的月份數據。我們可能需要更多數據才能以線性方式得出結論。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "plt.scatter('Month','Price',data=new_pumpkins)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\n",
+    "plt.scatter('DayOfYear','Price',data=new_pumpkins)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3-final"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "b032d371c75279373507f003439a577e",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:45:22+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md b/translations/mo/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..3a2b1fdb5
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:20:02+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb b/translations/mo/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..7187a0304
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb
@@ -0,0 +1,1080 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_3-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5015d65d61ba75a223bfc56c273aa174",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:53:44+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "EgQw8osnsUV-"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 南瓜定價的線性與多項式回歸 - 第三課\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>資訊圖表由 Dasani Madipalli 製作</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![資訊圖表由 Dasani Madipalli 製作](../../../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.mo.png){width=\"800\"}-->\n",
+    "\n",
+    "#### 簡介\n",
+    "\n",
+    "到目前為止，你已經透過我們將在本課中使用的南瓜定價數據集，探索了回歸的概念，並使用 `ggplot2` 進行了可視化。💪\n",
+    "\n",
+    "現在，你準備更深入地了解機器學習中的回歸。在本課中，你將學習兩種類型的回歸：*基本線性回歸* 和 *多項式回歸*，以及這些技術背後的一些數學原理。\n",
+    "\n",
+    "> 在整個課程中，我們假設學生的數學知識有限，並努力使其對來自其他領域的學生更易於理解，因此請注意筆記、🧮 提示、圖表和其他學習工具，這些都將幫助你更好地理解內容。\n",
+    "\n",
+    "#### 準備工作\n",
+    "\n",
+    "提醒一下，你正在載入這些數據以便對其進行分析。\n",
+    "\n",
+    "-   什麼時候是購買南瓜的最佳時機？\n",
+    "\n",
+    "-   一箱迷你南瓜的價格大約是多少？\n",
+    "\n",
+    "-   我應該購買半蒲式耳籃還是 1 1/9 蒲式耳箱？讓我們繼續深入挖掘這些數據。\n",
+    "\n",
+    "在上一課中，你創建了一個 `tibble`（數據框架的現代化版本），並用部分原始數據集填充它，將價格標準化為以蒲式耳為單位。然而，這樣做的結果是，你只能收集到大約 400 個數據點，而且僅限於秋季月份。也許通過進一步清理數據，我們可以更詳細地了解數據的性質？我們拭目以待... 🕵️‍♀️\n",
+    "\n",
+    "為了完成這項任務，我們需要以下套件：\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`： [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) 是一個 [R 套件集合](https://www.tidyverse.org/packages)，旨在讓數據科學更快速、更簡單、更有趣！\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`： [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) 框架是一個 [套件集合](https://www.tidymodels.org/packages/)，用於建模和機器學習。\n",
+    "\n",
+    "-   `janitor`： [janitor 套件](https://github.com/sfirke/janitor) 提供了一些簡單的小工具，用於檢查和清理髒數據。\n",
+    "\n",
+    "-   `corrplot`： [corrplot 套件](https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html) 提供了一個可視化的相關矩陣探索工具，支持自動變量重新排序，以幫助檢測變量之間隱藏的模式。\n",
+    "\n",
+    "你可以通過以下方式安裝它們：\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"janitor\", \"corrplot\"))`\n",
+    "\n",
+    "以下腳本將檢查你是否已安裝完成本模組所需的套件，並在缺少時為你安裝。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WqQPS1OAsg3H"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, janitor, corrplot)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "tA4C2WN3skCf",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "outputId": "c06cd805-5534-4edc-f72b-d0d1dab96ac0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "我們稍後會載入這些超棒的套件，並在目前的 R 工作環境中使用它們。（這只是示範，`pacman::p_load()` 已經幫你完成了這件事）\n",
+    "\n",
+    "## 1. 線性回歸線\n",
+    "\n",
+    "如同你在第一課中學到的，線性回歸的目標是能夠繪製一條*最佳擬合線*，以便：\n",
+    "\n",
+    "-   **展示變數之間的關係**。顯示變數之間的關聯性。\n",
+    "\n",
+    "-   **進行預測**。準確預測新數據點在該線上的位置。\n",
+    "\n",
+    "為了繪製這種類型的線，我們使用一種統計技術，稱為**最小平方回歸**。`最小平方`的意思是，所有圍繞回歸線的數據點的距離都被平方後加總。理想情況下，最終的加總值應該越小越好，因為我們希望誤差值越低越好，也就是`最小平方`。因此，最佳擬合線就是使平方誤差加總值最低的那條線——這就是*最小平方回歸*的由來。\n",
+    "\n",
+    "我們這樣做是因為希望建模出一條與所有數據點的累積距離最小的線。我們在加總之前先將距離平方，因為我們關注的是距離的大小，而不是方向。\n",
+    "\n",
+    "> **🧮 數學公式**\n",
+    ">\n",
+    "> 這條線，稱為*最佳擬合線*，可以用[一個公式](https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression)表示：\n",
+    ">\n",
+    ">     Y = a + bX\n",
+    ">\n",
+    "> `X` 是`解釋變數`或`預測因子`，`Y` 是`依變數`或`結果`。線的斜率是 `b`，而 `a` 是 y 截距，表示當 `X = 0` 時 `Y` 的值。\n",
+    ">\n",
+    "\n",
+    "> ![](../../../../../../2-Regression/3-Linear/solution/images/slope.png \"slope = $y/x$\")\n",
+    "    圖解由 Jen Looper 提供\n",
+    ">\n",
+    "> 首先，計算斜率 `b`。\n",
+    ">\n",
+    "> 換句話說，參考我們南瓜數據的原始問題：「根據月份預測每蒲式耳南瓜的價格」，`X` 代表價格，`Y` 代表銷售月份。\n",
+    ">\n",
+    "> ![](../../../../../../translated_images/calculation.989aa7822020d9d0ba9fc781f1ab5192f3421be86ebb88026528aef33c37b0d8.mo.png)\n",
+    "    圖解由 Jen Looper 提供\n",
+    "> \n",
+    "> 計算 Y 的值。如果你支付大約 \\$4，那一定是四月！\n",
+    ">\n",
+    "> 計算這條線的數學公式必須展示線的斜率，這也取決於截距，或者說當 `X = 0` 時 `Y` 的位置。\n",
+    ">\n",
+    "> 你可以在 [Math is Fun](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-regression.html) 網站上觀察這些值的計算方法。也可以訪問[最小平方計算器](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-calculator.html)，看看數值如何影響這條線。\n",
+    "\n",
+    "看起來不那麼可怕吧？🤓\n",
+    "\n",
+    "#### 相關性\n",
+    "\n",
+    "還有一個需要理解的術語是給定 X 和 Y 變數之間的**相關係數**。使用散佈圖，你可以快速地可視化這個係數。數據點整齊排列成一條線的圖表具有高相關性，而數據點在 X 和 Y 之間隨意分佈的圖表則具有低相關性。\n",
+    "\n",
+    "一個好的線性回歸模型應該是使用最小平方回歸方法並具有高相關係數（接近 1 而非 0）的回歸線。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "cdX5FRpvsoP5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **2. 與數據共舞：建立用於建模的數據框**\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/janitor.jpg\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption>插圖由 @allison_horst 提供</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WdUKXk7Bs8-V"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "載入所需的函式庫和數據集。將數據轉換為包含數據子集的數據框：\n",
+    "\n",
+    "-   僅選取以蒲式耳定價的南瓜\n",
+    "\n",
+    "-   將日期轉換為月份\n",
+    "\n",
+    "-   計算價格為高價和低價的平均值\n",
+    "\n",
+    "-   將價格轉換為反映按蒲式耳數量定價的形式\n",
+    "\n",
+    "> 我們在[上一課](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/2-Data/solution/lesson_2-R.ipynb)中已經涵蓋了這些步驟。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "fMCtu2G2s-p8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "library(lubridate)\n",
+    "\n",
+    "# Import the pumpkins data\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\n",
+    "glimpse(pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first 50 rows of the data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ryMVZEEPtERn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "出於純粹冒險的精神，讓我們探索 [`janitor package`](../../../../../../2-Regression/3-Linear/solution/R/github.com/sfirke/janitor)，它提供了簡單的函數來檢查和清理髒數據。例如，讓我們看看我們數據的列名稱：\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "xcNxM70EtJjb"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Return column names\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  names()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5XtpaIigtPfW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤔 我們可以做得更好。讓我們通過使用 `janitor::clean_names` 將這些列名稱轉換為 [snake_case](https://en.wikipedia.org/wiki/Snake_case) 規範，並將它們命名為 `friendR`。要了解有關此函數的更多信息：`?clean_names`\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "IbIqrMINtSHe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Clean names to the snake_case convention\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  clean_names(case = \"snake\")\n",
+    "\n",
+    "# Return column names\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  names()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "a2uYvclYtWvX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "非常整潔 🧹！現在，像上一課一樣，使用 `dplyr` 與數據共舞吧！💃\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HfhnuzDDtaDd"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(variety, city_name, package, low_price, high_price, date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Extract the month from the dates to a new column\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>%\n",
+    "  mutate(date = mdy(date),\n",
+    "         month = month(date)) %>% \n",
+    "  select(-date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a new column for average Price\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(price = (low_price + high_price)/2)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Retain only pumpkins with the string \"bushel\"\n",
+    "new_pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  filter(str_detect(string = package, pattern = \"bushel\"))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Normalize the pricing so that you show the pricing per bushel, not per 1 1/9 or 1/2 bushel\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(price = case_when(\n",
+    "    str_detect(package, \"1 1/9\") ~ price/(1.1),\n",
+    "    str_detect(package, \"1/2\") ~ price*2,\n",
+    "    TRUE ~ price))\n",
+    "\n",
+    "# Relocate column positions\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  relocate(month, .before = variety)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Display the first 5 rows\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "X0wU3gQvtd9f"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "做得好！👌 現在你擁有一個乾淨整潔的數據集，可以用來建立新的回歸模型！\n",
+    "\n",
+    "要來個散佈圖嗎？\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UpaIwaxqth82"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set theme\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "\n",
+    "# Make a scatter plot of month and price\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = month, y = price)) +\n",
+    "  geom_point(size = 1.6)\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "DXgU-j37tl5K"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "散佈圖提醒我們，目前僅有從八月到十二月的月度數據。我們可能需要更多數據，才能以線性方式得出結論。\n",
+    "\n",
+    "讓我們再看看我們的建模數據：\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Ve64wVbwtobI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Display first 5 rows\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "HFQX2ng1tuSJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "如果我們想根據屬於字符類型的 `city` 或 `package` 欄位來預測南瓜的 `price`，該怎麼做呢？或者更簡單地說，我們如何找到例如 `package` 和 `price` 之間的相關性（這需要兩個輸入都是數值型）？🤷🤷\n",
+    "\n",
+    "機器學習模型在處理數值特徵時效果最佳，而不是文字值，因此通常需要將分類特徵轉換為數值表示。\n",
+    "\n",
+    "這意味著我們必須找到一種方法來重新格式化我們的預測變數，使其更容易被模型有效使用，這個過程被稱為 `特徵工程`。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "7hsHoxsStyjJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 3. 使用 recipes 預處理建模數據 👩‍🍳👨‍🍳\n",
+    "\n",
+    "將預測變數重新格式化以便模型更有效使用的活動被稱為 `特徵工程`。\n",
+    "\n",
+    "不同的模型有不同的預處理需求。例如，最小平方法需要對 `分類變數`（如月份、品種和城市名稱）進行 `編碼`。這通常涉及將包含 `分類值` 的列 `轉換` 為一個或多個 `數值列`，以取代原始列。\n",
+    "\n",
+    "舉例來說，假設你的數據包含以下分類特徵：\n",
+    "\n",
+    "|  城市   |\n",
+    "|:-------:|\n",
+    "| 丹佛    |\n",
+    "| 奈洛比  |\n",
+    "| 東京    |\n",
+    "\n",
+    "你可以使用 *序數編碼* 為每個類別替換一個唯一的整數值，如下所示：\n",
+    "\n",
+    "| 城市 |\n",
+    "|:----:|\n",
+    "|  0   |\n",
+    "|  1   |\n",
+    "|  2   |\n",
+    "\n",
+    "這就是我們將對數據進行的操作！\n",
+    "\n",
+    "在本節中，我們將探索另一個令人驚嘆的 Tidymodels 套件：[recipes](https://tidymodels.github.io/recipes/) - 它專為幫助你在訓練模型之前預處理數據而設計。從本質上來說，recipe 是一個物件，用於定義應該對數據集應用哪些步驟，以使其準備好進行建模。\n",
+    "\n",
+    "現在，讓我們創建一個 recipe，通過為預測列中的所有觀測值替換唯一的整數來準備數據進行建模：\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AD5kQbcvt3Xl"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Specify a recipe\n",
+    "pumpkins_recipe <- recipe(price ~ ., data = new_pumpkins) %>% \n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print out the recipe\n",
+    "pumpkins_recipe"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "BNaFKXfRt9TU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "太棒了！👏 我們剛剛創建了第一個配方，指定了一個結果（價格）及其相應的預測變數，並且所有的預測變數列都被編碼為一組整數 🙌！讓我們快速拆解一下：\n",
+    "\n",
+    "-   使用公式調用 `recipe()` 告訴配方變數的*角色*，並以 `new_pumpkins` 數據作為參考。例如，`price` 列被分配為 `outcome` 角色，而其餘的列則被分配為 `predictor` 角色。\n",
+    "\n",
+    "-   `step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)` 指定所有的預測變數應轉換為一組整數，編號從 0 開始。\n",
+    "\n",
+    "我們相信你可能會有這樣的想法：「這太酷了！！但如果我需要確認這些配方是否真的按照我的預期運作呢？🤔」\n",
+    "\n",
+    "這是一個很棒的想法！你看，一旦你的配方被定義，你可以估算實際預處理數據所需的參數，然後提取處理後的數據。通常使用 Tidymodels 時不需要這樣做（我們稍後會看到常規方法 -> `workflows`），但當你想進行某種檢查以確認配方是否符合預期時，這會非常有用。\n",
+    "\n",
+    "為此，你需要另外兩個動詞：`prep()` 和 `bake()`。一如既往，我們的小 R 朋友由 [`Allison Horst`](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations) 創作的插圖能幫助你更好地理解！\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/recipes.png\"\n",
+    "   width=\"550\"/>\n",
+    "   <figcaption>插圖由 @allison_horst 創作</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "KEiO0v7kuC9O"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "[`prep()`](https://recipes.tidymodels.org/reference/prep.html)：從訓練集估算所需的參數，這些參數之後可以應用到其他數據集。例如，對於某個預測變數列，哪個觀測值會被分配為整數 0、1、2 等。\n",
+    "\n",
+    "[`bake()`](https://recipes.tidymodels.org/reference/bake.html)：使用已準備好的 recipe，並將操作應用到任何數據集。\n",
+    "\n",
+    "話雖如此，讓我們準備並執行 recipe，來真正確認在背後，預測變數列會在模型擬合之前先被編碼。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Q1xtzebuuTCP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Prep the recipe\n",
+    "pumpkins_prep <- prep(pumpkins_recipe)\n",
+    "\n",
+    "# Bake the recipe to extract a preprocessed new_pumpkins data\n",
+    "baked_pumpkins <- bake(pumpkins_prep, new_data = NULL)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the baked data set\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "FGBbJbP_uUUn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "哇哦！🥳 處理後的數據 `baked_pumpkins` 的所有預測變數都已經編碼，這證實了我們定義的預處理步驟（作為我們的配方）確實能如預期運作。雖然這讓數據對你來說更難閱讀，但對 Tidymodels 來說卻更加易於理解！花點時間找出哪個觀測值被映射到對應的整數。\n",
+    "\n",
+    "另外值得一提的是，`baked_pumpkins` 是一個數據框，我們可以在其上執行計算。\n",
+    "\n",
+    "例如，我們可以嘗試在數據中的兩個點之間找到一個良好的相關性，從而潛在地構建一個好的預測模型。我們將使用函數 `cor()` 來完成這個操作。輸入 `?cor()` 來了解更多關於該函數的信息。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "1dvP0LBUueAW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the correlation between the city_name and the price\n",
+    "cor(baked_pumpkins$city_name, baked_pumpkins$price)\n",
+    "\n",
+    "# Find the correlation between the package and the price\n",
+    "cor(baked_pumpkins$package, baked_pumpkins$price)\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "3bQzXCjFuiSV"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "事實證明，城市與價格之間的相關性相當弱。不過，包裝與價格之間的相關性稍微好一些。這是合理的，對吧？通常來說，生鮮箱越大，價格就越高。\n",
+    "\n",
+    "既然如此，我們也來試著使用 `corrplot` 套件，將所有欄位的相關性矩陣視覺化一下吧。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "BToPWbgjuoZw"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the corrplot package\n",
+    "library(corrplot)\n",
+    "\n",
+    "# Obtain correlation matrix\n",
+    "corr_mat <- cor(baked_pumpkins %>% \n",
+    "                  # Drop columns that are not really informative\n",
+    "                  select(-c(low_price, high_price)))\n",
+    "\n",
+    "# Make a correlation plot between the variables\n",
+    "corrplot(corr_mat, method = \"shade\", shade.col = NA, tl.col = \"black\", tl.srt = 45, addCoef.col = \"black\", cl.pos = \"n\", order = \"original\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ZwAL3ksmutVR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩 更棒了。\n",
+    "\n",
+    "現在可以針對這些數據提出一個好問題：'`對於一個特定的南瓜包裝，我可以預期的價格是多少？`' 讓我們直接開始吧！\n",
+    "\n",
+    "> 注意：當你使用 **`bake()`** 並將預處理好的配方 **`pumpkins_prep`** 設定為 **`new_data = NULL`** 時，你會提取出已處理（即已編碼）的訓練數據。如果你有另一組數據，例如測試集，並希望查看配方如何對其進行預處理，你只需將 **`pumpkins_prep`** 與 **`new_data = test_set`** 一起使用即可。\n",
+    "\n",
+    "## 4. 建立線性回歸模型\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>圖解由 Dasani Madipalli 提供</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "YqXjLuWavNxW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "現在我們已經建立了一個配方，並確認數據將被適當地預處理，接下來我們來建立一個回歸模型來回答這個問題：`給定的南瓜包裝，我可以預期的價格是多少？`\n",
+    "\n",
+    "#### 使用訓練集訓練線性回歸模型\n",
+    "\n",
+    "正如你可能已經猜到的，*price* 列是 `結果` 變量，而 *package* 列是 `預測` 變量。\n",
+    "\n",
+    "為了做到這一點，我們首先將數據分割為 80% 的訓練集和 20% 的測試集，然後定義一個配方，將預測變量列編碼為一組整數，接著建立一個模型規範。我們不會準備和執行配方，因為我們已經知道它會按預期對數據進行預處理。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Pq0bSzCevW-h"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Split the data into training and test sets\n",
+    "pumpkins_split <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  initial_split(prop = 0.8)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Extract training and test data\n",
+    "pumpkins_train <- training(pumpkins_split)\n",
+    "pumpkins_test <- testing(pumpkins_split)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing the data\n",
+    "lm_pumpkins_recipe <- recipe(price ~ package, data = pumpkins_train) %>% \n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a linear model specification\n",
+    "lm_spec <- linear_reg() %>% \n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"regression\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "CyoEh_wuvcLv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "做得好！現在我們已經有了配方和模型規格，我們需要找到一種方法將它們打包成一個物件，這個物件首先會對數據進行預處理（在幕後完成 prep+bake），然後基於預處理後的數據擬合模型，並且還能支持潛在的後處理活動。這樣是不是讓你更安心了呢！🤩\n",
+    "\n",
+    "在 Tidymodels 中，這個方便的物件叫做 [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/)，它能輕鬆地保存你的建模組件！這就像我們在 *Python* 中所說的 *pipelines*。\n",
+    "\n",
+    "那麼，讓我們把所有東西打包成一個 workflow 吧！📦\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "G3zF_3DqviFJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Hold modelling components in a workflow\n",
+    "lm_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(lm_pumpkins_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(lm_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the workflow\n",
+    "lm_wf"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "T3olroU3v-WX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "順帶一提，工作流程可以像模型一樣進行適配或訓練。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zd1A5tgOwEPX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Train the model\n",
+    "lm_wf_fit <- lm_wf %>% \n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\n",
+    "\n",
+    "# Print the model coefficients learned \n",
+    "lm_wf_fit"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "NhJagFumwFHf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "從模型輸出中，我們可以看到訓練期間學到的係數。這些係數代表最佳擬合線的係數，該線使實際變數與預測變數之間的整體誤差最小化。\n",
+    "\n",
+    "#### 使用測試集評估模型表現\n",
+    "\n",
+    "現在是時候來看看模型的表現如何了 📏！我們該怎麼做呢？\n",
+    "\n",
+    "既然我們已經訓練了模型，就可以使用 `parsnip::predict()` 對測試集進行預測。然後，我們可以將這些預測值與實際的標籤值進行比較，以評估模型的表現是否良好（或者不良！）。\n",
+    "\n",
+    "讓我們從對測試集進行預測開始，然後將這些預測結果與測試集的欄位結合起來。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "_4QkGtBTwItF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make predictions for the test set\n",
+    "predictions <- lm_wf_fit %>% \n",
+    "  predict(new_data = pumpkins_test)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Bind predictions to the test set\n",
+    "lm_results <- pumpkins_test %>% \n",
+    "  select(c(package, price)) %>% \n",
+    "  bind_cols(predictions)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first ten rows of the tibble\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "UFZzTG0gwTs9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "是的，你剛剛訓練了一個模型並用它進行了預測！🔮 它表現如何呢？讓我們來評估模型的性能吧！\n",
+    "\n",
+    "在 Tidymodels 中，我們使用 `yardstick::metrics()` 來完成這項工作！對於線性回歸，我們主要關注以下幾個指標：\n",
+    "\n",
+    "-   `均方根誤差 (RMSE)`: [MSE](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error) 的平方根。這是一個絕對指標，單位與標籤一致（在這個例子中是南瓜的價格）。數值越小，模型越好（簡單來說，它代表了預測錯誤的平均價格！）\n",
+    "\n",
+    "-   `決定係數 (通常稱為 R-squared 或 R2)`: 一個相對指標，數值越高，模型的擬合效果越好。從本質上講，這個指標表示模型能解釋的預測值與實際標籤值之間的方差比例。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "0A5MjzM7wW9M"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Evaluate performance of linear regression\n",
+    "metrics(data = lm_results,\n",
+    "        truth = price,\n",
+    "        estimate = .pred)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "reJ0UIhQwcEH"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "模型效能下降了。我們來看看是否可以透過視覺化包裝與價格的散佈圖，並使用預測結果疊加一條最佳擬合線，來獲得更好的指標。\n",
+    "\n",
+    "這意味著我們需要準備並處理測試集，以便對包裝欄位進行編碼，然後將其與模型的預測結果結合起來。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "fdgjzjkBwfWt"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Encode package column\n",
+    "package_encode <- lm_pumpkins_recipe %>% \n",
+    "  prep() %>% \n",
+    "  bake(new_data = pumpkins_test) %>% \n",
+    "  select(package)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Bind encoded package column to the results\n",
+    "lm_results <- lm_results %>% \n",
+    "  bind_cols(package_encode %>% \n",
+    "              rename(package_integer = package)) %>% \n",
+    "  relocate(package_integer, .after = package)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print new results data frame\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make a scatter plot\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"orange\", size = 1.2) +\n",
+    "  xlab(\"package\")\n",
+    "  \n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "R0nw719lwkHE"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "太棒了！如你所見，線性回歸模型並未很好地概括包裝與其對應價格之間的關係。\n",
+    "\n",
+    "🎃 恭喜你！你剛剛創建了一個可以幫助預測幾種南瓜價格的模型。你的節日南瓜園將會非常美麗。不過，你可能可以創建一個更好的模型！\n",
+    "\n",
+    "## 5. 建立多項式回歸模型\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>圖表由 Dasani Madipalli 製作</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![圖表由 Dasani Madipalli 製作](../../../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.mo.png){width=\"800\"}-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HOCqJXLTwtWI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "有時候，我們的數據可能並非呈線性關係，但我們仍然希望能夠預測結果。多項式回歸可以幫助我們對更複雜的非線性關係進行預測。\n",
+    "\n",
+    "以我們的南瓜數據集中的包裝和價格之間的關係為例。有時候，變量之間可能存在線性關係——例如，南瓜的體積越大，價格越高——但有時候這些關係無法用平面或直線來表示。\n",
+    "\n",
+    "> ✅ 這裡有[更多範例](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8)，展示了可以使用多項式回歸的數據\n",
+    ">\n",
+    "> 再次看看之前圖表中品種與價格之間的關係。這個散點圖看起來是否一定應該用直線來分析？或許不應該。在這種情況下，你可以嘗試使用多項式回歸。\n",
+    ">\n",
+    "> ✅ 多項式是由一個或多個變量和係數組成的數學表達式\n",
+    "\n",
+    "#### 使用訓練集訓練多項式回歸模型\n",
+    "\n",
+    "多項式回歸會創建一條*曲線*，以更好地擬合非線性數據。\n",
+    "\n",
+    "讓我們看看多項式模型是否能在預測中表現得更好。我們將遵循與之前類似的步驟：\n",
+    "\n",
+    "-   創建一個配方，指定應對數據進行的預處理步驟，以便為建模做好準備，例如：對預測變量進行編碼並計算次數為 *n* 的多項式\n",
+    "\n",
+    "-   建立模型規範\n",
+    "\n",
+    "-   將配方和模型規範捆綁到一個工作流程中\n",
+    "\n",
+    "-   通過擬合工作流程來創建模型\n",
+    "\n",
+    "-   評估模型在測試數據上的表現\n",
+    "\n",
+    "讓我們開始吧！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "VcEIpRV9wzYr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Specify a recipe\r\n",
+    "poly_pumpkins_recipe <-\r\n",
+    "  recipe(price ~ package, data = pumpkins_train) %>%\r\n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE) %>% \r\n",
+    "  step_poly(all_predictors(), degree = 4)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a model specification\r\n",
+    "poly_spec <- linear_reg() %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Bundle recipe and model spec into a workflow\r\n",
+    "poly_wf <- workflow() %>% \r\n",
+    "  add_recipe(poly_pumpkins_recipe) %>% \r\n",
+    "  add_model(poly_spec)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a model\r\n",
+    "poly_wf_fit <- poly_wf %>% \r\n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print learned model coefficients\r\n",
+    "poly_wf_fit\r\n",
+    "\r\n",
+    "  "
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "63n_YyRXw3CC"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### 評估模型表現\n",
+    "\n",
+    "👏👏你已經建立了一個多項式模型，現在讓我們在測試集上進行預測吧！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "-LHZtztSxDP0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make price predictions on test data\r\n",
+    "poly_results <- poly_wf_fit %>% predict(new_data = pumpkins_test) %>% \r\n",
+    "  bind_cols(pumpkins_test %>% select(c(package, price))) %>% \r\n",
+    "  relocate(.pred, .after = last_col())\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the results\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YUFpQ_dKxJGx"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Woo-hoo，讓我們使用 `yardstick::metrics()` 評估模型在 test_set 上的表現。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "qxdyj86bxNGZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "metrics(data = poly_results, truth = price, estimate = .pred)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "8AW5ltkBxXDm"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩 表現大幅提升。\n",
+    "\n",
+    "`rmse` 從大約 7 降至大約 3，這表示實際價格與預測價格之間的誤差減少。你可以*大致*理解為平均來說，錯誤的預測大約相差 \\$3。`rsq` 從大約 0.4 增加到 0.8。\n",
+    "\n",
+    "所有這些指標都顯示多項式模型的表現遠優於線性模型。幹得好！\n",
+    "\n",
+    "讓我們看看是否可以將這些視覺化！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "6gLHNZDwxYaS"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Bind encoded package column to the results\r\n",
+    "poly_results <- poly_results %>% \r\n",
+    "  bind_cols(package_encode %>% \r\n",
+    "              rename(package_integer = package)) %>% \r\n",
+    "  relocate(package_integer, .after = package)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print new results data frame\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make a scatter plot\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\r\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"midnightblue\", size = 1.2) +\r\n",
+    "  xlab(\"package\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "A83U16frxdF1"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "你可以看到一條更符合你數據的曲線！🤩\n",
+    "\n",
+    "你可以通過向 `geom_smooth` 傳遞一個多項式公式來使其更加平滑，例如：\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "4U-7aHOVxlGU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a scatter plot\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\r\n",
+    "  geom_smooth(method = lm, formula = y ~ poly(x, degree = 4), color = \"midnightblue\", size = 1.2, se = FALSE) +\r\n",
+    "  xlab(\"package\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5vzNT0Uexm-w"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "就像一條流暢的曲線！🤩\n",
+    "\n",
+    "以下是如何進行新的預測：\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "v9u-wwyLxq4G"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a hypothetical data frame\r\n",
+    "hypo_tibble <- tibble(package = \"bushel baskets\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make predictions using linear model\r\n",
+    "lm_pred <- lm_wf_fit %>% predict(new_data = hypo_tibble)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make predictions using polynomial model\r\n",
+    "poly_pred <- poly_wf_fit %>% predict(new_data = hypo_tibble)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Return predictions in a list\r\n",
+    "list(\"linear model prediction\" = lm_pred, \r\n",
+    "     \"polynomial model prediction\" = poly_pred)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "jRPSyfQGxuQv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "`多項式模型` 的預測確實有道理，根據 `price` 和 `package` 的散點圖來看！而且，如果這比之前的模型更好，從相同的數據來看，你需要為這些更昂貴的南瓜預算！\n",
+    "\n",
+    "🏆 做得好！你在一節課中建立了兩個回歸模型。在回歸的最後一部分，你將學習邏輯回歸來判定分類。\n",
+    "\n",
+    "## **🚀挑戰**\n",
+    "\n",
+    "在這個筆記本中測試幾個不同的變數，看看相關性如何影響模型的準確性。\n",
+    "\n",
+    "## [**課後測驗**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/14/)\n",
+    "\n",
+    "## **複習與自學**\n",
+    "\n",
+    "在這節課中，我們學習了線性回歸。還有其他重要的回歸類型。閱讀有關逐步回歸、Ridge 回歸、Lasso 回歸和 Elasticnet 技術的資料。一個很好的進階課程是 [Stanford Statistical Learning course](https://online.stanford.edu/courses/sohs-ystatslearning-statistical-learning)。\n",
+    "\n",
+    "如果你想進一步了解如何使用出色的 Tidymodels 框架，請查看以下資源：\n",
+    "\n",
+    "-   Tidymodels 官方網站：[開始使用 Tidymodels](https://www.tidymodels.org/start/)\n",
+    "\n",
+    "-   Max Kuhn 和 Julia Silge 的著作 [*Tidy Modeling with R*](https://www.tmwr.org/)*.*\n",
+    "\n",
+    "###### **特別感謝：**\n",
+    "\n",
+    "[Allison Horst](https://twitter.com/allison_horst?lang=en) 創作了這些令人驚嘆的插圖，使 R 更加親切和有趣。可以在她的 [畫廊](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM) 中找到更多插圖。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "8zOLOWqMxzk5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..1783a08aa
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1111 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 南瓜定價的線性與多項式回歸 - 第三課\n",
+    "\n",
+    "載入所需的庫和數據集。將數據轉換為包含部分數據的數據框：\n",
+    "\n",
+    "- 僅選取按蒲式耳定價的南瓜\n",
+    "- 將日期轉換為月份\n",
+    "- 計算價格為高價與低價的平均值\n",
+    "- 將價格轉換為反映按蒲式耳數量定價\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 167,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date  \\\n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17   \n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition  \\\n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 167,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from datetime import datetime\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 168,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Month</th>\n",
+       "      <th>DayOfYear</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>City</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Price</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>9</td>\n",
+       "      <td>267</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>13.636364</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>9</td>\n",
+       "      <td>267</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>16.363636</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>274</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>16.363636</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>274</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>15.454545</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>281</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>13.636364</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "    Month  DayOfYear   Variety       City               Package  Low Price  \\\n",
+       "70      9        267  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       15.0   \n",
+       "71      9        267  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       18.0   \n",
+       "72     10        274  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       18.0   \n",
+       "73     10        274  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       17.0   \n",
+       "74     10        281  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       15.0   \n",
+       "\n",
+       "    High Price      Price  \n",
+       "70        15.0  13.636364  \n",
+       "71        18.0  16.363636  \n",
+       "72        18.0  16.363636  \n",
+       "73        17.0  15.454545  \n",
+       "74        15.0  13.636364  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 168,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "new_columns = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Month', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.drop([c for c in pumpkins.columns if c not in new_columns], axis=1)\n",
+    "\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n",
+    "    {'Month': month, \n",
+    "     'DayOfYear' : day_of_year, \n",
+    "     'Variety': pumpkins['Variety'], \n",
+    "     'City': pumpkins['City Name'], \n",
+    "     'Package': pumpkins['Package'], \n",
+    "     'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n",
+    "     'High Price': pumpkins['High Price'], \n",
+    "     'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "散佈圖提醒我們，我們只有從八月到十二月的月度數據。我們可能需要更多的數據才能以線性方式得出結論。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 169,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='Month', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 169,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.plot.scatter('Month','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 170,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='DayOfYear', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 170,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX4AAAEGCAYAAABiq/5QAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8rg+JYAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAshElEQVR4nO3dfZyU5Xno8d+1y7IgiwLLunJkV2xWSangRreKIVoVQ03qEdKon74YTKMlzan9pCatmLTHGtvaiE3M6UlOq4k59SVNJJiA9ZgIEqxRwThQXhQ0bAOyGFhwBd01sO7Ldf6YZ5aZ3ZndmWfuZ+aemev7+Sw7c+8z19zP7HDtM/erqCrGGGMqR1WxK2CMMaawLPEbY0yFscRvjDEVxhK/McZUGEv8xhhTYcYVuwLZmD59us6aNavY1TDGmJKyefPmN1W1YXh5SST+WbNmEYvFil0NY4wpKSLyerpya+oxxpgKY4nfGGMqjCV+Y4ypMJb4jTGmwljiN8aYCmOJ32TU1dPLto6jdPX0FrsqxhiHSmI4pym8NVvfYPlj26mpqqJvcJAVH5/H1a2nF7taxhgH7IrfjNDV08vyx7ZzvG+Q7t5+jvcNcutj2+3K35gyYYnfjLD/yDFqqlLfGjVVVew/cqxINTLGuGSJ34wwc+pE+gYHU8r6BgeZOXVikWpkjHHJEr8Zob6ulhUfn8eEmiom145jQk0VKz4+j/q62rziWmexMX6wzl2T1tWtp7OgZTr7jxxj5tSJeSd96yw2xh+RJn4R2Qt0AwNAv6q2icg04FFgFrAXuE5Vj0RZDxNOfV1t3gkfUjuLjxNvQrr1se0saJnuJL4xJjeFaOq5TFVbVbUtuH8bsF5VzwLWB/dNGbPOYmP8Uow2/sXAg8HtB4ElRaiDKSDrLDbGL1EnfgXWishmEVkWlDWq6gGA4PupEdfBFFlUncXGmHCi7txdoKq/FJFTgXUi8mq2Dwz+UCwDaG5ujqp+pkBcdxYbY8KL9IpfVX8ZfD8E/BC4AOgUkRkAwfdDGR57v6q2qWpbQ8OIncNMCaqvq+XcpimW9I0pssgSv4hMEpHJidvAIuBl4HHghuCwG4A1UdXBGGPMSFE29TQCPxSRxPP8m6r+WEReAlaKyI3APuDaCOtgjDFmmMgSv6r+Ajg3TXkXsDCq5zXGGDM6W7LBGGMqjCX+InK9do3v8YwxfrC1eorE9do1vsczxvjDrviLwPVGJ77HM8b4xRJ/Ebheu8b3eMYYv1jiLwLXa9f4Hs8Y4xdL/EXgeu0a3+MlWGexMX4QVS12HcbU1tamsVis2NVwrqun1+naNT7Hs85iYwpPRDYnLYk/xEb1FJGrjU58j2cbsRjjF2vqMZEr5c5i181T7Z3drIp10N7Z7SSeNZ+ZMOyK30SuVDuLXTdP3b56Bw9t2jd0f+lFzdy5eK439TOVw674Tc5yvWotxY1YXM9laO/sTkn6AA9t3Bf6yt/mWph82BW/yUnYq9ZS24gl0TyV6JOAE81TYeq+teNoxvKWxslFr5+pLHbFb7KW71VrKW3E4rp5qrVpSk7lYynV5jPjB0v8JmujXbWWG9fNUy2Nk1l6UeoWoksvag51tR9F/UxlsaYekzXXV62+c908defiuSydP4utHUdpbZoSOulHVT9TOSJP/CJSDcSAN1T1KhG5A/hj4HBwyBdV9cmo62Hyl7hqfWhjaht/vgnMZ67nRrQ0Tnb6ermun+tJgMZPhbji/yywCzg5qexeVf3HAjy3ccz1Vavxhw0PrRyRtvGLyEzgd4BvRfk8prBaGidzTVuTJf0yYsNDK0vUnbtfA24FBoeV3ywi20Xk2yIyNd0DRWSZiMREJHb48OF0hxhjHCnl2dUmd5ElfhG5CjikqpuH/eifgfcBrcAB4CvpHq+q96tqm6q2NTQ0RFVNYww2PLTSRHnFvwC4WkT2At8DLheRR1S1U1UHVHUQ+CZwQYR1MMZkwYaHVpbIOndV9QvAFwBE5FLgL1T1ehGZoaoHgsM+BrwcVR2MMdmz4aGVoxjj+FeISCugwF7g00WogzEmDdfDQ42fCpL4VfUZ4Jng9icK8ZzGGGPSsyUbjDGmwljiN8aYCmOJ3xhjKowlfmOMqTCW+I0xpsJY4jfGmApjid8UTFdPL9s6jka68Nf6nQdZvmob63cerIh4rl9T3+MZN0RVi12HMbW1tWksFit2NUweCrHk76J7n+Hnne8O3Z/dOImnbrm0bOO5fk19j2dyJyKbVbVteLld8ZvIFWLJ3/U7D6YkVYDXOt8NfWXtezzXr6nv8YxblvhN5Aqx5O/anZ05lZd6PNevqe/xjFuW+E3kCrHk76I5jTmVl3o816+p7/GMW5b4TeQKseTvwjmnMbtxUkrZ7MZJLJxzWlnGc/2a+h7PuGWdu6ZgCrGR9/qdB1m7s5NFcxpDJ9VSiuf6NfU9nslNps5dS/zGGFOmbFSPMcYYoACJX0SqReQ/ReSJ4P40EVknIruD72k3Wzf+cjkpZ/WWDm568CVWb+lwULPKmzAU29PFV9e+RmxPl5fx2ju7WRXroL2z20k840bkTT0i8jmgDThZVa8SkRXAW6r6ZRG5DZiqqstHi2FNPf5wOSln/l3rOPjOe0P3Z5w8no1f/LAXdSsF139rE8+1n0jQF7fU8/BN872Jd/vqHTy0ad/Q/aUXNXPn4rmh45ncFaWpR0RmAr8DfCupeDHwYHD7QWBJlHUw7riclLN6S0dK0gc48M57oa/8K23CUGxPV0qSBvhpe1foK3XX8do7u1OSPsBDG/fZlb8nom7q+RpwK5A8oLcxsdl68P3UdA8UkWUiEhOR2OHDhyOupsmGy0k5T+xIP2M1U3kh61YKnt39Zk7lhY63teNoTuWmsCJL/CJyFXBIVTeHebyq3q+qbara1tDQ4Lh2JgyXk3Kumpt+KGOm8kLWrRRcctb0nMoLHa+1aUpO5aaworziXwBcLSJ7ge8Bl4vII0CniMwACL4firAOxiGXk3KWnNfEjJPHp5TNOHk8S85rKnrdSkHbmfVc3FKfUnZxSz1tZ9ZneERh47U0TmbpRc0pZUsvaqalcXKoeMatgozjF5FLgb8IOnfvAbqSOnenqeqtoz3eOnf94nJSzuotHTyx4yBXzT0tdNKPqm6lILani2d3v8klZ00PnaSjjNfe2c3WjqO0Nk2xpF8ERZ3ANSzx1wMrgWZgH3Ctqr412uMt8RtjTO4yJf5xhXhyVX0GeCa43QUsLMTzGmOMGclm7hpjTIUp68Tv+yxO1/VzPUvS93iFYFsRmnJUkKaeYvB9Fqfr+rmeJel7vEKwrQhNuSrLK37fZ3G6rp/rWZK+xysE24rQlLOyTPy+z+J0XT/XsyR9j1cIthWhKWdlmfh9n8Xpun6uZ0n6Hq8QbCtCU87KMvH7PovTdf1cz5L0PV4h2FaEppyV9Q5cvs/idF0/17MkfY9XCLYVoSlltvWiqQiWWI05oagzd40pBBsuaUx2yrKN31QeGy5pTPYs8ReR61mc63ceZPmqbazfGW4zk2zjhX2edI9zteduVMMlfd/T1vXv3GYWVwZr4y8S180Si+59hp93vjt0f3bjJJ665VLn8cI+T7rHvX2sz9meu109vbT93dMkv5sFiP31FaHb+n3f09b179yayspPUfbcNem5bpZYv/NgSgIAeK3z3dBXgZni3fvUrlDPkymeyz13t+47wvBLGA3Kw/B9T1vXv3NrKqsslviLwHWzxNqdnTmVh423Znv6pDLW8+RSj7B77rp+DXzf09b1+drM4soS5Z67E0TkZyKyTUReEZEvBeV3iMgbIrI1+PpoVHXwletZnIvmNOZUHjbe4nnp98Md63lyqUfYPXddvwa+72nr+nxtZnFlifKKvxe4XFXPBVqBK0Uk0aB5r6q2Bl9PRlgHL7mexblwzmnMbpyUUja7cRIL54RLopni3fLbvx7qeTLFc7nnruvXwPc9bV2fb1Qzi21Zaz9FNo5f473GPcHdmuDL/57kArm69XQWtEx3NtnoqVsuZf3Og6zd2cmiOY2hE8BY8RomT+C1pLblUydPCB1v/l3r8qrjcK7fXJ3dx1PuHxp2P1cP3zTf6Z62rn/nrt+Ttqy1vyId1SMi1cBmoAX4hqouF5E7gE8C7wAx4POqOmoPXDmO6ilFsT1dXHPfphHlqz49P+cktnpLB3++cvuI8q9dNy/UVf/6nQe58aHNI8ofWHp+qIToOl6l6erpZcHdP+F434nmowk1VTy//PJQf1Bcx6sURRnVo6oDqtoKzAQuEJFzgH8G3ke8+ecA8JV0jxWRZSISE5HY4cOHo6ymyZLLDspMnbi+dO66jldpbFlrvxVkVI+qHiW+2fqVqtoZ/EEYBL4JXJDhMferapuqtjU0NBSimmPyfTKPa8PbU/PtoEyOl6kT15fOXdfxEh55YQ/X/ssLPPLCnrziRBXP1YQ6W9bab5G18YtIA9CnqkdFZCJwBXC3iMxQ1QPBYR8DXo6qDi4lT775p5+0O53M4yKea5naU0+ZUM3bxweGjjtlQnVWzTzp4qWLlU/n7oyTx3Ng2ISwfDq4XcYDOPeOHw+d70t7j3DP2tfYdseV3sSbf9e6obkVT+86xN0/fjX0hLr6ulrOmDYxpT/ojGnh+w3q62ppnjYxZe5CPvEqXZRX/DOADSKyHXgJWKeqTwArRGRHUH4ZcEuEdXDC98k8rmWazLN+58GURA3w9vGBMeudLt5frtrO8f7UK7jeAc1ra8Mjx/pTyo4c6/cm3iMv7En72oW9Uncdb/WWDqcT6mJ7ulKSPsQnmOXzfybdhDVf/s+UmsgSv6puV9UPqOo8VT1HVe8Myj+hqnOD8quTrv695ftkHtcytadmat8eq97p4lVXCdXibxuw63hrtqd/m2cqL3Q8130ulfZ/ptTYzN0s+D6Zx7VM7amZ2rfHqne6eAODyoD62wbsOt7ieTNyKi90PNd9LpX2f6bUWOLPgu+TeVzLNJln4ZzTQtU7Ea92nHBSTTW144R7rpnHPdecSzXxN2E1ONnasJr44myu4klwX/KMd/0Hz+SUCdUpZadMqOb6D57pRbwl5zU5nVBXaf9nSo1txJIl15NvXMdzLdNknt2HulOOax92P5P4bBGJZ1CNp9O7ntxJciv1Pzy5M68JOf9z9Y6heAPB/XziLV+1bWhSmAb3fZowNHF8auf4SeOrRzl6bK5n9FTa/5lSYlf8OWg7s57PLZrt7A3nOp5r9XW1nNs0ZSjph+0ATHTu9vYP8qv3BujtH+Tz39/mtDPRdWfnfRt2c6w/NRUe61fu27Dbi/q57ox1HS+h0v7PlIqsEr+InC0i60Xk5eD+PBH562irZnwTtgMwXUfpYIbLy7Cdia47O1dneFym8rH43hnrOp7xW7ZX/N8EvgD0QXzEDvB7UVXK+ClsB2C6jtIqSX9s2M5E152dSzI8LlP5WHzvjHUdz/gt28R/kqr+bFhZf9ojTdZKbeXCsB2A6TqLv3LtuU47E113dn76srOYOC71r9PEccKnLzvLi/q57ox1Hc/4LatF2kTkR8DNwPdV9TwRuQa4UVU/EnUFoTwXaSvllQtXb+ngiR0HuWruaTklhq6e3hGdxWFjZfLIC3tYs/0Ai+fNCJ1Uk923YTertx9gybwZoZN+VPVbs/UNPve9rSjxPvN7f68179+569+HKa5Mi7Rlm/h/Dbgf+CBwBNgDXK+qex3XM61yS/y2cqHJl/3OTTbyWp1TVX+hqlcADcD7VfVDhUr65cj3WaZh2AYZheXD79yUrqzG8YvIXcCKYJVNRGQq8XX0bWRPCL7PMs2VbZBReMX+nZvSlm3n7kcSSR8g2Dil4vbKdcX1NneF3jYvuTzTgm7ZXvn73sHta7zE73x8NdRWVzG+Or+ZxQntnd2sinXQ3pndxDxTmrKduVstIrWq2gsQLLNsDYl5cL3NXaG2zRte/qeXtlBTVcVxTlx9Vouw4dVDXPb+UwEy1sn3Dm7f48X2vsV7A0Dw2sdefyuveLev3sFDm/YN3V96UTN3Lp4bOp7xV7adu7cCVwP/l/jM7k8Bj6vqimirF1dunbu+y9Rx+MTNH+Kqrz+XUl47TgChd9gSy3W11RzvG0BEmDCuekSi872D2/d47Z3dXHHvsyPKn77lEloaJxc9nvFDvp27K4C/B34d+A3gbwuV9E3hZeo43NpxdET5+Opqbr6shQk1VUxKWiump3eA/kHoG9C0TUC+d3D7Hm9rx9Gcygsdz/gt60XaVPVHwI8irIvxRKaOw9amKWnL/+DCZv7gwmY2vHqIO/79FXp6U9ekSUgkuvq6Wu87uH2P19o0JafyQsczfhv1il9Engu+d4vIO0lf3SLyzhiPnSAiPxORbSLyioh8KSifJiLrRGR38H2qu9OpbK728D3RcVjF+GphfHW8s7ilcXKwvHLV0FeiQ/HIu+/R09tP30DmpsNj7/XzlbWvsXpLB0fefY+Pf2Am4wRqqoXx1eKkg7umCqqroKbKzbLM46vFaf1cxWtpnMzSi5pTypZe1By6WcZ1POO3Ua/4VfVDwfcwv/1e4HJV7RGRGuC5YAbw7wLrVfXLInIbcBuwPER8k8T1Hr4rYx28N5C4QlW+H+vg6tbTie19K6U9P/b6W8T2vpXSKZhJv8Z3TBqxa1LwxyLxHGF9fcNuEk3oA8A3NuzOK178NTjxhyzf+rmO53od5TsXz2Xp/Fls7ThKa9MUS/plbMw2fhGpSqzKmQuN6wnu1gRfCiwGHgzKHwSW5BrbpCrUnsCrt3SMSPAPbdyXVdLPRj51Xr/zYNo9WdfvDLe6pO/7LLd3dqf9XeQ7DLOlcTLXtDVZ0i9zYyZ+VR0EtolI81jHDici1SKyFThEfLP1F4HGxD67wfdTMzx2mYjERCR2+PDhXJ+6ohRqf9NCLNEbts6Z9gPOVB62Hr7sGWudsSYf2U7gmgG8EqzJ/3jia6wHqeqAqrYCM4ELROScbCumqverapuqtjU0NGT7sIpUqP1NC7FEb9g6Z9oPOFN52Hr4smesdcaafGSb+L8EXAXcCXwl6SsrwazfZ4ArgU4RmQEQfD+UfXVNOoXa33TJeU1pOwCHl4WVT50XzjmN2Y2TUspmN05i4Zxwf6x83zPWOmNNPkadwCUiE4A/AVqAHcADqprVOvwi0gD0qerRYKbvWuBu4LeArqTO3WmqeutosWwCV3Zc70eaKV57Z/eIDsDkMiDt7U3/9ebQksTvn3Eyz+5+k1PrxnOo5z1ndV6/8yBrd3ayaE5j6KSfrFCvaVjpfhfGJIRalllEHiW+69ZPgY8Ar6vqZ7N8wnnEO2+riX+yWKmqd4pIPbASaAb2Adeq6lujxbLEX/qSlys41tefcUavMcadTIl/rAlcc1R1bhDgAWD4LlwZBdszfiBNeRewMNs4pvQlL+R2Yk0fpW8g/uHx1se2s6Bluq0jb0yBjNXG35e4kW0TjzHDpVuuIJmtI29MYY2V+M9Nnq0LzMt25q4pX7ku3ZtuuYJkx/sH6OtPv8xD1HWzeKYSjTVzt3q0n5vKE2bp3sRyBbcOa+OH+CJufQPKNfdtynsZYNfLCldaPFM5sh3OaUzWs0WHb9SyreMoC1qm8/zyy3nkpgt58YtX8N2bLhyxrk8+M09dz2SttHimsmS9Oqcxo80WTQwlzHb0zoZX00/fSI7lum4Wz5g4u+I3WRtrtujwbRhHW4/f92WFKy2eqSyW+E3WxpotmsvoHd+XFa60eKayZLX1YrHZBC6/ZJotmm57wWTpthp0PfPU4hlzQqiZu76wxF86Ht/6xojROzZD15jiCDtz15icXN16OgtaprP/yLGhbQUTt21mrjF+sMRvnKuvq01J8pbwjfGLde4aY0yFsSt+UzBdPb3WBGSMByzxm4KwZZmN8Yc19ZjI5TKxyxgTvcgSv4g0icgGEdklIq+IyGeD8jtE5A0R2Rp8fTSqOpjCSV6fZzhbltkYv0TZ1NMPfF5Vt4jIZGCziKwLfnavqv5jhM9tCii5GSdd081YyzL3DQ4OtfsbY6IX2RW/qh5Q1S3B7W5gF2ANuWVmeDNOuqabxLLME2qqmFw7jnFVUFMtTK4dx4SaKlZ8fJ518BpTQAXp3BWRWcS3YXwRWADcLCJLgRjxTwVH0jxmGbAMoLm5efiPjScSzTgntlQ80XSTnMxtYpcx/oi8c1dE6oDHgD9X1XeAfwbeB7QCB4CvpHucqt6vqm2q2tbQ0BB1NU1I6ZpxMjXd1NfVcm7TlKEJXonbxpjCijTxi0gN8aT/HVX9AYCqdqrqgKoOAt8ELoiyDiZaw5txRmu6Sd4m0LYMNKZ4Imvqkfjeeg8Au1T1q0nlM1T1QHD3Y8DLUdXBFMbwZpx0SX/4NoHJbMtAYworyjb+BcAngB0isjUo+yLw+yLSCiiwF/h0hHUwBTJ8fZ5k6bYJTPbQxn0snT/LlhU2pkAiS/yq+hwgaX70ZFTPafyUaZvA4cdY4jemMGzmrolcNtsB2paBxhSOJX4TuXTbBCazLQONKSxbpM0UxJ2L57J0/qyhbQIB2zLQmCKxxG8KpqVxckqSt4RvTHFYU48xxlQYS/zGGFNhLPGbjEZbatmHeMaYcKyN36Q11lLLxY5njAnPrvjNCNkstVzMeMaY/FjiNyOk2zErn12yXMczxuTHEr8ZIZellosRzxiTH0v8ZoRcllouRjxjTH5EVYtdhzG1tbVpLBYrdjUqTldPr9NdslzHM8aMTkQ2q2rb8HIb1WMyGm2pZR/ipeP7HyuLZ/F8YInflA3fh6BaPIvni8ja+EWkSUQ2iMguEXlFRD4blE8TkXUisjv4PjWqOpjK4fsQVItn8XwSZeduP/B5Vf11YD7wpyIyB7gNWK+qZwHrg/sVyfeZsaU009b3IagWz+L5JModuA4AB4Lb3SKyCzgdWAxcGhz2IPAMsDyqevjK94+ZpfSxFfwfgmrxLJ5PCjKcU0RmAR8AXgQaE5utB99PLUQdfOL7x8xS+9gK/g9BtXgWzyeRD+cUkTrgP4C/V9UfiMhRVZ2S9PMjqjqinV9ElgHLAJqbm89//fXXI61nIW3rOMr133qR7t7+obLJteN45KYLOTfEFoS+xysk30dpWDyLV0hFGc4pIjXAY8B3VPUHQXGniMxQ1QMiMgM4lO6xqno/cD/Ex/FHWc9C8/1jZql9bE3m+xBUi2fxfBDlqB4BHgB2qepXk370OHBDcPsGYE1UdfBV4mNh7bgqThpfTe04Nx8z3ccTTqqppnacpMQL2+mb7nG+d0hbPFOOorziXwB8AtghIluDsi8CXwZWisiNwD7g2gjr4C1N/KsydM+/eAJCEDMubKdvuscpeN0hbfH87tA34dmSDUXQ1dPLgrt/wvG+E80pE2qqeH755aGu0gsV74mbP8RVX38u5+dJF692XBWg9PafeP+Vwmtg8UwpydTGX9aLtPn6Mdj3McSZ4m3tOBrqedLFq64SqqX0XgOLZ8pB2S7Z4PPH4JlTJ3K8fyCl7Hj/QF6dsT1JI3AAenr7ncdrbZoSqtM33fn2DQxSJanH+dQhbfFKp0Pf5K4sr/hLYVz78Ca2fJrcjrz73ohWfQ3KXcYDQo9VTne+t//33/B2HLXF83scuslPWV7xJz62HufEFUziY2uYN3IU8SbWjEsZJz+xZlzoeFs7jmYsb2mc7DTeNW1NLGiZntNY5Uzne85/O4Xnl1/ubNzz1a2n51w3ixddPOOvskz8vn8Mdh2vNcOkqkzl+cbLdazyaOfr+zhqi2fKUVk29Yw1Dj1sPF8/Vrc0TmbpRc0pZUsvag51tR9FPNfzDIwx+SnLK37IPA49LN8/Vp9/xjS+97N9CFUog7SdMc2reK7nGRSK71P6Ky2ecaMsx/FX2phk38d0l+rvw+eRYZUYz+SuosbxV9qYZN/HdJfi78P3kWGVFs+4VZaJP6oxyb5OCCt053Ou9R4tnuvXdPWWDm568CVWb+nIK47vf/wqLZ5xqyzb+BOdibcO+5iZT7OCzx+D6+tqaZ42kZ93vjtUdsa08G2q9XW1tJ0xlefau4bKfvOMqdTX1Yaqd31dLdedP5OHNu0bKruubSbPtb/p9DWdf9c6Dr4Tn7vw9K5D3P3jV9n4xQ+HijVz6kR+1Zc66exXfflNsvN5ZJjv8YxbZXnFD/HO0+eXX84jN13I88svzyuh+P4xOLanKyXpA7zW+S6xPV0ZHjG69s7ulKQP8NP2LmJ7ukLVu6unl5Wb96eUPfrSfm5dtc3Za7B6S8dQ0k848M57oa/8j7z7HgODqf1fA4MaelJcfV0t17XNTCm7rm2mNyPDfI9n3CrLK/4EV2OSfZ8Q9uzuNzOWt51Zn3O8TBO4nt39Zqh6pzvf6ioJRvicuKrO5zX44dZfZixfcl5TzvGeaz+csTzMsNaunl5WxlL/+K2M7eezC88O/R71faSZTQjzV9le8bvk+8fgS86anlP5WDJN4LrkrOkc60tdw+dY39hrAqU734FBHdGU0p3H+kIfyFDnTOVjmV43IafysUTV5l1fV8u5TVOcJVXf4xk3LPFnwfePwW1n1nNxS+qV/cUt9aGu9gGmThofvyJPUl0lTDlpPPH9dU4Yfj+ddM0cl53dkPbYPYd7cqxt3NzTT8mpfCwTa9L/18hUPpao2rxddWYnrN95kOWrtrF+50En8WJ7uvjq2tdCNztGHa+9s5tVsQ7aO7srIl5CWTf1uOT7x+CHb5pPbE8Xz+5+k0vOmh466UP86vSkmuqUtXVOqqlma8fRtO3eYzXPpGvmWLerM+2xYZuntu1/O2P5wjmnFT1efV0ttdXC8b4TZbXVktfv3WVnNsCie58Z6it6NLaf2Y2TeOqWS0PHu/5bm4b6iv7pJ+1c3FLPwzfN9ybe7at3pAw4WHpRM3cunlu28ZJFufXit0XkkIi8nFR2h4i8ISJbg6+PRvX8UfD9Y3DbmfV8btHsvJI+ZL46HVcFw/I+gwpvdh8fNV66Zo5xGd55vzb9pJzrO9rjfIm3eksHbx9Pbdp6+/hA6Ct1153Z63ceTDtAIOyVf2xPV8YBAj7Ea+/sTkmqAA9t3Bf6ytr3eMNF2dTzr8CVacrvVdXW4OvJCJ/fhJSpKeoXb/4q7fGZro4T0rbxk76JqH8wbfGYMj3Ol3hP7EifQDOVFzre2p3pP4FlKh/LaAMOfIg32gq05RhvuMgSv6o+C7wVVXwTratbT+eRT13AHy2YxSOfuoCrW08P3YmcvEhb4uvW356d9tioVhQtdryr5qZvHspUPpZLM7zmmcrHsmhOY07lY3E94KBQAxh8eb+4jjdcMTp3bxaR7UFT0NRMB4nIMhGJiUjs8OH0Q+tMdG5fvYNr7tvEP/2knWvu28Tta3bk1Ykc2/sWvf2DQ1/7j/zK6xVFXcdbcl4TM04en1I24+TxoYaaAsxtSv9fJ1P5WBbOOY3ZjZNSymY3TgrVnwHuBxy4juf7+8V1vOEiXaRNRGYBT6jqOcH9RuBN4ssz/i0wQ1U/NVacctts3Xftnd1cce+zI8qfvuUSWhons3pLB0/sOMhVc0/LKnGNFu/1rndZu7OTRXMaQyeZZOt3HvQ63n0bdrN6+wGWzJvBpy87K3ScqBa+e+SFPazZfoDF82Zw/QfPDB0nIdf3SqHj+f5+yXfARqZF2go6qkdVhxoMReSbwBOFfH6TndHaFx/auHeo0+npXYfY0nF0zJEGmeLdvuZlXvhFvDXw0dh+p6MgfI+360A3b7xzPHS80ZbVcFG/l/Ye4eeHe5ydb7bvlWLF8/H9krw8yv0//YXT1U0L2tQjIjOS7n4MeDnTsaZ4MrUjTj2pJtRIg0zxEkk/l1iZ+D6qIop46Ua5+FQ/ixc+XtSrm0Y5nPO7wEZgtojsF5EbgRUiskNEtgOXAbdE9fwmvEzti0d+1Zf2+LFGGqSL98H3pd/YxZdREBbP4hUzXtSrm0bW1KOqv5+m+IGons+4defiuSydP4utHUdpbZpCS+PkjFcv2Yw0OP+MaTz60n4S+29devapvPBfIwd9+TIKwuJZvGLGi3p1U1uywWTU0jiZa9qahkYSTJ00fsToewnKR5P42NrbP8jxYFTPV5/+Ode1pbZX5jNqIWzdLF5cS+PktKNm8hmVUmnxotinOqrVTW3JBpO1/UeOUVc7LmUph7racaFW56ypquIPL5zFsovfl/KpotB1s3hxXT29vPT6kZSyl14/QldPr8XLUrpPyfmIcnVTS/wma2E/fo72uPq6Widjk31fQdX3eL4vPe57vISWxsnOxtqDu6Xlh7OmHpO1sB8/C7Eph+8rqPoez/c/TL7HKzWRTuByxSZw+aWrpzfUx8+wjytE3SwePL71jRHbleYzbrzS4vko0wQuS/zGmCE+/2EqhXi+8WLmrjGlptwTw3Cu25QrLV6psMRvTAbJU+bLtSnAVCbr3DUmjainzBtTTJb4jUkj6inzxhSTJX5j0qj04X6mvFniNyaNqOYetHd2syrW4WzvVNfxunp62dZx1Jq0ypx17hqTgesp88nrtQNO1393Ec86syuHXfEbM4r6ulrObZri5Eq/ktd/N36xxG9MAVT6+u/GL1FuxPJtETkkIi8nlU0TkXUisjv4Hm5naGNKTKWv/278EuUV/78CVw4ruw1Yr6pnAeuD+8aUPdfrtZfa+u/GL5Gu1SMis4AnVPWc4P5rwKWqeiDYf/cZVZ09Vhxbq8eUi/bObmfrtUcRr9KWqCh3vqzV06iqBwCC5H9qpgNFZBmwDKC5uTnTYcaUFNfrtZfK+u/GL9527qrq/arapqptDQ0Nxa6OMcaUjUIn/s6giYfg+6ECP78xxlS8Qif+x4Ebgts3AGsK/PzGGFPxohzO+V1gIzBbRPaLyI3Al4EPi8hu4MPBfWOMMQUUWeeuqv5+hh8tjOo5jTHGjK0ktl4UkcPA6xE+xXTgzQjj+6Dcz7Hczw/sHMtFIc/xDFUdMTqmJBJ/1EQklm6sazkp93Ms9/MDO8dy4cM5ejuc0xhjTDQs8RtjTIWxxB93f7ErUADlfo7lfn5g51guin6O1sZvjDEVxq74jTGmwljiN8aYClP2iV9EmkRkg4jsEpFXROSzw37+FyKiIjI9qewLItIuIq+JyG8Xvta5Ge0cReTPgvN4RURWJJWXxTmKSKuIbBKRrSISE5ELkh5Tauc4QUR+JiLbgnP8UlCecQOjUjrHUc7vHhF5VUS2i8gPRWRK0mNK5vwg8zkm/dyPfKOqZf0FzADOC25PBn4OzAnuNwFPEZ8cNj0omwNsA2qBM4H/AqqLfR5hzhG4DHgaqA1+dmoZnuNa4CNB+UeJ7/FQqucoQF1wuwZ4EZgPrABuC8pvA+4uxXMc5fwWAeOC8rtL9fxGO8fgvjf5puyv+FX1gKpuCW53A7uA04Mf3wvcCiT3cC8Gvqeqvaq6B2gHLsBjo5zjZ4Avq2pv8LPEaqjldI4KnBwcdgrwy+B2KZ6jqmpPcLcm+FLi5/JgUP4gsCS4XVLnmOn8VHWtqvYH5ZuAmcHtkjo/GPV3CB7lm7JP/MmCHcE+ALwoIlcDb6jqtmGHnQ50JN3fz4k/FN5LPkfgbOBiEXlRRP5DRH4zOKyczvHPgXtEpAP4R+ALwWEleY4iUi0iW4kvWb5OVV9k2AZGQGIDo5I7xwznl+xTwI+C2yV3fpD+HH3LNxWT+EWkDniMeKLoB/4KuD3doWnKSmLMa/I5quo7xBfhm0r84/RfAitFRCivc/wMcIuqNgG3AA8kDk3zcO/PUVUHVLWV+FXvBSJyziiHl9w5jnZ+IvJXxP9vfidRlC5E5JXMU5pznIdn+aYiEr+I1BBPFt9R1R8A7yPenrZNRPYS/wVtEZHTiP/FbUp6+ExONB94K805QvxcfhB8/PwZMEh8gahyOscbgMTt73PiY3JJnmOCqh4FngGuJPMGRiV7jsPODxG5AbgK+EMNGr8p4fODlHNcjG/5ppgdIYX4Iv4X9SHga6Mcs5cTnS2/QWpnyy8ojQ6lEecI/AlwZ3D7bOIfKaXMznEXcGlweyGwuYR/jw3AlOD2ROCnxJPhPaR27q4oxXMc5fyuBHYCDcOOL6nzG+0chx1T9HxT6M3Wi2EB8AlgR9DuBvBFVX0y3cGq+oqIrCT+RuwH/lRVBwpS0/DSniPwbeDbIvIy8B5wg8bfbeV0jn8M/C8RGQccB5ZByf4eZwAPikg18U/jK1X1CRHZSLyZ7kZgH3AtlOQ5Zjq/duKJb128JZJNqvonJXh+kOEcMx1crHO0JRuMMabCVEQbvzHGmBMs8RtjTIWxxG+MMRXGEr8xxlQYS/zGGFNhLPGbsiUiA8Gqna8EqyV+TkRCv+dF5EPByouvBl/Lkn7WECyN8Z8SX0X0M0k/uzBYebIShk+bEmBvRFPOjml86jwicirwb8QXcvubXAMFsyz/DViiqluCZXWfEpE3VPX/EZ889qqq3iAijcBGEVkFdAFfB/6HnliILNfnFuJDrwfDPN6Y4WwcvylbItKjqnVJ938NeIn4shVnAA8Dk4If36yqL4jIw8AqVV0TPOY7wKPAbxJffPH2pHgLgTuAPwMeJz5T8w3gIuCPgse8BJxPfGLZl4FLiU9W+oaq3hesPbSG+JpKNcBfq+qaYCG6HwEbgnhLVPV1l6+PqVyW+E3ZGp74g7IjwPuBbmBQVY+LyFnAd1W1TUR+i/iib0tE5BRgK3AWsBJ4MPEHIYh1CrBHVaeJyCeBNlW9OfhZFbCR+EqabcDHie+H8HciUgs8T3wGbgdwkqq+E3yK2BQ83xnEp+9/UFU3RfICmYplTT2m0iRWQ6wBvi4ircAA8bWMUNX/EJFvBE1Dvws8pqr9QXNLuquktFdOqjooIvcR/2PQJSKLgHkick1wyCnEE/x+4C4RuYT4InqnA43BMa9b0jdRsMRvKkbQ1DNAfHXLvwE6gXOJD3I4nnTow8AfAr9HfH14gFeIX7k/nnTc+cTXWMlkMPiC+B+cP1PVp4bV6ZPEF/Y6X1X7gtUbJwQ/fjf7szMmezaqx1QEEWkA/gX4erBQ3SnAgaDD9BNAddLh/0p83wZU9ZWg7BvAJ4NPCIhIPfFtAleQnaeAzwRLSyMiZ4vIpKAeh4KkfxnxJh5jImVX/KacTQxW8qwhvvLhw8BXg5/9H+AxEbmWeAfq0NW1qnaKyC5gdVLZARG5HvimiEwmfgX/NVX99yzr8i1gFvF12AU4THwLxe8A/y4iMeL9Ca+GOVFjcmGdu8YMIyInATuIb+7+drHrY4xr1tRjTBIRuYL4Vff/tqRvypVd8RtjTIWxK35jjKkwlviNMabCWOI3xpgKY4nfGGMqjCV+Y4ypMP8fFF03YlhPduQAAAAASUVORK5CYII=",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 171,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "-0.14878293554077535\n",
+      "-0.16673322492745407\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(new_pumpkins['Month'].corr(new_pumpkins['Price']))\n",
+    "print(new_pumpkins['DayOfYear'].corr(new_pumpkins['Price']))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "看起來相關性相當小，但存在一些其他更重要的關係——因為上圖中的價格點似乎有幾個明顯的群集。我們來製作一個圖表，顯示不同的南瓜品種：\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 172,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "ax=None\n",
+    "colors = ['red','blue','green','yellow']\n",
+    "for i,var in enumerate(new_pumpkins['Variety'].unique()):\n",
+    "    ax = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']==var].plot.scatter('DayOfYear','Price',ax=ax,c=colors[i],label=var)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 173,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='Variety'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 173,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.groupby('Variety')['Price'].mean().plot(kind='bar')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 174,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "-0.2669192282197318\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='DayOfYear', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 174,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX4AAAEGCAYAAABiq/5QAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8rg+JYAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAcL0lEQVR4nO3df5RcZZ3n8fenSduJJJDQCTEnPwxOhFkWYpSWhYkogsPiHA5wNuiZOSK4OpOVHT3i6iaic3D1zHpMMqszLu4ZGWUJLMMsQxAcZjiQBZTBJUCTyQ9+KdlBSCKE0CRDtyZth/7uH3U7qW6qOl3Vdavurft5ndMnVU9Vfe/zVFe+dfu5z/1eRQRmZlYcHa3ugJmZNZcTv5lZwTjxm5kVjBO/mVnBOPGbmRXMlFZ3YCJmz54dixcvbnU3zMxy5Yknnng1IuaMbc9F4l+8eDG9vb2t7oaZWa5IeqFSu6d6zMwKxonfzKxgnPjNzArGid/MrGCc+M3MCia1xC9poaQHJT0j6SlJn0va10l6VtI2ST+UNDOtPtjk9A0MsnXnfvoGBjMZz8zqk+ZyzkPAFyJis6QZwBOSNgIbgWsi4pCkNcA1wOoU+2F1uGvLblZv2EZnRwdDw8OsXbGUi5fNz0w8M6tfanv8EfFSRGxObvcDzwDzI+K+iDiUPG0TsCCtPlh9+gYGWb1hGweHhukfPMTBoWFWbdhW9556o+OZ2eQ0ZY5f0mLg3cCjYx76JHBPldeslNQrqXfv3r0p99DK7dp3gM6O0R+Nzo4Odu07kIl4ZjY5qSd+SdOBDcDVEfF6WftXKE0H3VLpdRFxfUT0RETPnDlvOuPYUrRg1jSGhodHtQ0ND7Ng1rRMxDOzyUk18UvqpJT0b4mIO8rarwQuAj4WvgRY5nRP72LtiqVM7exgRtcUpnZ2sHbFUrqnd2UinplNjtLKu5IErAdei4iry9ovBL4FfCAiJjSH09PTE67V03x9A4Ps2neABbOmNSRJNzqemY1P0hMR0TO2Pc1VPcuBjwPbJW1J2r4MfAfoAjaWvhvYFBGfTrEfVqfu6V0NTdCNjmdm9Ukt8UfEw4AqPPQPaW3TzMyOzmfumpkVjBO/mVnBOPGbmRWME7+ZWcE48ZuZFYwTv5lZwTjxm5kVjBO/mVnBOPGbmRWME7+ZWcE48ZuZFYwTv5lZwTjxm5kVjBO/mVnBOPGbmRWME7+ZWcE48ZuZFYwTv5lZwTjxm5kVjBO/tZW+gUG27txP38Cg4zle7uOlJbWLrZs1211bdrN6wzY6OzoYGh5m7YqlXLxsvuM5Xi7jpcl7/NYW+gYGWb1hGweHhukfPMTBoWFWbdhW956X4zleK+OlzYnf2sKufQfo7Bj9ce7s6GDXvgOO53i5i5c2J35rCwtmTWNoeHhU29DwMAtmTXM8x8tdvLQ58Vtb6J7exdoVS5na2cGMrilM7exg7YqldE/vcjzHy128tCkiWt2Ho+rp6Yne3t5Wd8NyoG9gkF37DrBg1rSG/KdzPMdrZbzJkvRERPS8qd2J38ysPVVL/KlN9UhaKOlBSc9IekrS55L2EyRtlPRc8u+stPqQdVlfQ5yXNclmVps01/EfAr4QEZslzQCekLQR+ARwf0R8U9KXgC8Bq1PsRyZlfQ1xntYkm1ltUtvjj4iXImJzcrsfeAaYD1wCrE+eth64NK0+ZFXW1xDnbU2ymdWmKat6JC0G3g08CsyNiJeg9OUAnFjlNSsl9Urq3bt3bzO62TRZX0OctzXJZlab1BO/pOnABuDqiHh9oq+LiOsjoicieubMmZNeB1sg62uI87Ym2cxqk2ril9RJKenfEhF3JM17JM1LHp8HvJJmH7Io62uI87Ym2cxqk9pyTkmiNIf/WkRcXda+DugrO7h7QkSsGi9Wuy7nzPoa4qytSTaz2lRbzpnmqp7lwMeB7ZK2JG1fBr4J3CbpU8CLwEdS7EOmdU/vamhCzXo8M8uG1BJ/RDwMqMrD56e1XTMzG59r9ZiZFYwTv5lZwTjxm5kVjBO/mVnBOPGbmRWME7+ZWcE48ZuZFYwTv5lZwTjxm5kVjBN/C2X9ilnV4tW7nUqvy+t74HiWZ2nW6rFxZP2KWdXi1budSq8LyOV74HiWd77Yegv0DQyyfM0DHBw6UvN+amcHP119Xl1F0ZoV7+7PvI+Lrnu45u1Uitc1pQMIBg8d+fzl4T1wPMuTpl9s3arL+hWzqsXbsnN/XdupFO+YDnGM8vceOJ61A0/1tEDWr5hVLd6yhTPr2k6leG8MBzD6r808vAeOZ+3Ae/wtkPUrZlWLt2TujLq2UyneusuWsu6yd+XuPXA8awee42+hrF8xq1q8erdT6XV5fQ8cz/Kg2hy/E7+ZWZvywV0zMwOc+M3MCseJ38ysYJz4zcwKxonfzKxgnPjNzAqmrRN/1isXOp6ZtULblmzIeuVCx3PlR7NWacs9/r6BQVZv2MbBoWH6Bw9xcGiYVRu21b2n6XjZimdmk5Na4pd0g6RXJD1Z1rZM0iZJWyT1SjozjW1nvXKh47nyo1krpbnHfyNw4Zi2tcDXImIZcG1yv+GyXrnQ8Vz50ayVUkv8EfEQ8NrYZuC45PbxwC/T2HbWKxc6nis/mrVSqkXaJC0G7o6I05L7/wq4FxClL53fiYgXjhan3iJtWa9c6HhmlqaWVOeskPi/A/wkIjZI+iiwMiI+VOW1K4GVAIsWLTrjhReO+v1gZmZlslKd80rgjuT23wJVD+5GxPUR0RMRPXPmzGlK58zMiqDZif+XwAeS2+cBzzV5+2ZmhZfaCVySbgXOBWZL2gV8Ffgj4C8kTQEOkkzlmJlZ86SW+CPiD6o8dEZa2zQzs6NryzN3zcysOid+M7OCceI3MysYJ34zs4Jp68RftPrvWa+fX7Tfh1lWuR5/m8h6/fyi/T7Msqwt9/iLVv896/Xzi/b7MMu6tkz8Rav/nvX6+UX7fZhlXVsm/qLVf896/fyi/T7Msq4tE3/R6r9nvX5+nn8fWT/AXbR41hiplmVulKzU48+6rNfPz9vvI+sHuIsWz2rXknr8jVJv4jerV9/AIMvXPMDBoSNTVFM7O/jp6vPq+tJyvMnFs/pkpR6/WS5k/QB30eJZY00o8Us6WdL9kp5M7i+V9Cfpds2sdbJ+gLto8ayxJrrH/1fANcAQQERsA34/rU6ZtVrWD3AXLZ411oTm+CU9HhHvlfRPEfHupG1LRCxLu4PgOX5rnawf4C5aPKtNtTn+iZZseFXSbwGRBLsMeKmB/TPLpO7pXQ1NWI5nWTDRxP/HwPXAb0vaDTwPXJ5ar8zMLDUTSvwR8c/AhyQdC3RERH+63TIzs7RMdFXPNyTNjIhfRUS/pFmS/jTtzpmZWeNNdFXPhyNi/8idiNgH/F4qPTIzs1RNNPEfI+nwERpJ04DCHbHJeh2T3uf7+NZ9P6P3+b6GxNuxp5/be3eyY8/omb16+13pdVl/T83a0UQP7v4v4H5J/5PSyp5PAutT61UGZb2OyeXf38TDO0oJ/zsP7OCcJd3c/Idn1R3v2ju3c9OmFw/fv+LsRXz9ktPr7nel1wVk+j01a1cTrtUj6cPA+YCA+yLi3jQ7Vq7V6/izXsek9/k+Lvvepje13/4fzqLnpO6a4+3Y08+Hvv1QxXiX3/BYzf2uNN6uKR1AMHjoyOcvS++pWTuYdK2eiLgnIr4YEV9oZtLPgqzXMXnouVdraj+aLTv3V41XT78rjfeYDnGMsvuemrWzcRO/pIeTf/slvV720y/p9eZ0sfWyXsfk/e+cXVP70SxbOLNqvHr6XWm8bwwHb0R239MRPgZh7WjcxB8R70v+nRERx5X9zIiI45rTxdbLeh2TnpO6OWfJ6Cmdc5Z01zXNA7Bk7gyuOHvRqLYrzl5Ez0nddfW70njXXbaUdZe9q6Hv6UfPWDCq7aM9CyY1zXPXlt0sX/MAl3//UZaveYAfbdldd6w04pnV66hz/JI6gG0RcVpNgaUbgIuAV8pfK+mzwGeAQ8DfR8Sqo8Vq9Rz/iKzXMel9vo+HnnuV979zdt1Jv9yOPf1s2bmfZQtnsmTujMPt9fa70usa9R5k/TiMj0FYK9RdqycihiVtlbQoIl482vPL3AhcB9xU1okPApcASyNiUNKJNcRruazXMek5qf69/EqWzJ0xKuGPqLfflV7XqPdgZI7/IEcS68gcfz3xsx7PbDImupxzHvCUpMeAX400RsTF1V4QEQ9JWjym+SrgmxExmDznldq6a81UbW+8kX+pNOqvlKwfh3F9esuSiSb+rzVoeycD50j6r8BB4IsR8XilJ0paCawEWLRoUaWnWIqqrYlv5Fr5Rp570D29i0UnTOPnew7vl/D2E+r/Ykoj3toVS1k15r3z3r61wriJX9JU4NPAEmA78IOIODTJ7c0CzgLeC9wm6R1R4UBDRFxPqSIoPT092b8wcBvpGxhk9YZtHBwaPjw1sWrDNk6dd1zF9uVLZtecwHqf7zuc9Ef8444+ep/vq2vPv/f5vlFJGuBne36VmXgAFy+bz/Ils12f3lruaOv41wM9lJL+h4H/Nsnt7QLuiJLHgGGgvjWHlppqa+K37NzfsLXyjT73IOvxRnRP7+JdC2c66VtLHS3xnxoRl0fE94DLgHMmub07gfOgdB1f4C3A5P4nWcNVm49etnBmw+apG33uQdbjmWXJ0RL/0MiNWqd4JN0KPAKcImmXpE8BNwDvSC7a/jfAlZWmeay1qp1nsGTujIadf9Docw+yHs8sS8Zdxy/pDY6s4hEwDfh1cjuadRJXVtbxF02eVvXkJZ5ZM1Vbxz/hIm2t5MRvZla7SRdpMxvRyLr/1Wr+t2u8Ozfv5A/XP86dm3dmMt79T7/M6tu3cv/TLzckXqOvEdGsa060a7wR3uO3mpSvvQcmtfa+Ws3/emU93lnf2MjLr//m8P15x72FR778u5mJd8G3fzxqCespc4/l3s+fW3e8Rn5W0oiX9c9LI+J5j98mbby197Xasad/1Ica4KZHXqx7zybr8e7cvHNUkgZ46fXf1L2n3uh49z/9csXzFurd82/kZyWNeFn/vDQ63lhO/DZhjVzbXq3mf7X2vMe7e3vlBFqtvdnx7nt6T03tR5P18yqy/nlpdLyxnPhtwhq5tr1azf9q7XmPd9Hpb6upvdnxLjh1bk3tR5P18yqy/nlpdLyxnPhtwhq5tr1azf9K1UDbId6l71nIvOPeMqpt3nFv4dL3LMxEvPNPfRunzD12VNspc4/l/FPr+yLJ+nkVWf+8NDreWD64azVr5Nr2ajX/2zXenZt3cvf2l7no9LfVnaTTjHf/0y9z39N7uODUuXUn/XJZP68i65+XycbzOn4zs4Lxqh6zNuRr+Fo9JlqP38wyppHXRrBi8R6/WQ6VXzOhf/AQB4eGWbVhm/f8bUKc+M1yqNo1E+q5NoIVjxO/WQ75Gr42GU78ZjlU7ZoJvrKXTYQP7prllK/ha/Vy4jfLse7pXU74VjNP9VhVeaktbma18R6/VZTF2uJm1hje47c3yVttcTOrjRO/vUneaoubWW2c+O1N8lZb3Mxq48Rvb5K32uJmVhuXZbaqslZb3MxqU60ss1f1WFVL5s5oaIJudDwzq4+neqxmjVyPn/VzBRzP8VoZL63rLXiP32rSyPX4WT9XwPEcr5Xx0rzeQmp7/JJukPSKpCcrPPZFSSFpdlrbt8Zr5Hr8rJ8r4HiO18p4aV9vIc2pnhuBC8c2SloI/C7w4tjHLNsauR4/6+cKOJ7jtTJe2tdbSC3xR8RDwGsVHvo2sArI/nIiG6WR6/Gzfq6A4zleK+Olfb2Fph7clXQxsDsitk7guSsl9Urq3bt3bxN6Z0fTyPX4WT9XwPEcr5Xx0r7eQqrr+CUtBu6OiNMkvRV4ELggIv5F0i+Anoh49WhxvI4/Wxq5Hj/r5wo4nuO1Ml7fwOCkrrdQbR1/MxP/6cD9wK+ThxcAvwTOjIiXx4vjxG9mVrtqib9pUz0RsT0iToyIxRGxGNgFvOdoSd+yp961xWmtSU5zG0WLZ8WQ2jp+SbcC5wKzJe0CvhoRP0hre9Yc9a4tTnNNclrbKFo8Kw7X6rEJ6xsYZPmaBzg4dGS1wdTODn66+rxx5x/rfV0z+uZ41s5aPtVj+Vfv2uK01ySnsY2ixbNiceK3Cat3bXHaa5LT2EbR4o3I+jGIrMfLCyd+m7B61xanvSY5jW0ULR6UjhksX/MAl3//UZaveYAfbdldd6wixssTz/FbzepdWzzZNcmt2EZR4mX9GETW42WV6/Fbw3RP76rrP0e9r2vlNooSb+SYwUGOJMKRYwb1xC9avLzxVI+ZZf4YRNbj5Y0Tv5ll/hhE1uPljef4zeywrB6DyEu8rPEcv5kdVVaPQeQlXl54qsfMrGCc+M3MCsaJ38ysYJz4zcwKxonfzKxgnPjNzArGid/MrGCc+M3MCsaJ38ysYJz4zcwKxonfzKxgnPjNzArGid/MrGCc+M3MCsaJ38ysYJz4zcwKxonfzKxgUkv8km6Q9IqkJ8va1kl6VtI2ST+UNDOt7ZuZWWVp7vHfCFw4pm0jcFpELAV+DlyT4vbNzKyC1BJ/RDwEvDam7b6IOJTc3QQsSGv7ZmZWWSvn+D8J3FPtQUkrJfVK6t27d28Tu2Vm1t5akvglfQU4BNxS7TkRcX1E9EREz5w5c5rXObMyfQODbN25n76BwVZ3xaxhpjR7g5KuBC4Czo+IaPb2zSbqri27Wb1hG50dHQwND7N2xVIuXja/1d0ym7Sm7vFLuhBYDVwcEb9u5rbNatE3MMjqDds4ODRM/+AhDg4Ns2rDNu/5W1tIcznnrcAjwCmSdkn6FHAdMAPYKGmLpL9Ma/tmk7Fr3wE6O0b/9+js6GDXvgMt6pFZ46Q21RMRf1Ch+Qdpbc+skRbMmsbQ8PCotqHhYRbMmtaiHpk1js/cNauge3oXa1csZWpnBzO6pjC1s4O1K5bSPb2r1V0zm7SmH9w1y4uLl81n+ZLZ7Np3gAWzpjnpW9tw4jcbR/f0Lid8azue6jEzKxgnfjOzgnHiNzMrGCd+M7OCceI3MysYJ34zs4Jx4jczKxgnfjOzgnHiN2uiHXv6ub13Jzv29Gcynq8/UAw+c9esSa69czs3bXrx8P0rzl7E1y85PTPxfP2B4vAev1kT7NjTPypJA9z0yIt176k3Op6vP1AsTvxmTbBl5/6a2psdz9cfKBYnfrMmWLZwZk3tzY7n6w8UixO/WRMsmTuDK85eNKrtirMXsWTujEzE8/UHikV5uN55T09P9Pb2trobZpO2Y08/W3buZ9nCmXUn6TTj9Q0M+voDbUTSExHRM7bdq3rMmmjJ3BkNSdBpxfP1B4rBUz1mZgXjxG9mVjBO/GZmBePEb2ZWME78ZmYFk4vlnJL2Ai+kuInZwKspxs+Cdh9ju48PPMZ20cwxvj0i5oxtzEXiT5uk3kprXdtJu4+x3ccHHmO7yMIYPdVjZlYwTvxmZgXjxF9yfas70ATtPsZ2Hx94jO2i5WP0HL+ZWcF4j9/MrGCc+M3MCqbtE7+khZIelPSMpKckfW7M41+UFJJml7VdI2mHpJ9J+rfN73VtxhujpM8m43hK0tqy9rYYo6RlkjZJ2iKpV9KZZa/J2xinSnpM0tZkjF9L2k+QtFHSc8m/s8pek5sxjjO+dZKelbRN0g8lzSx7TW7GB9XHWPZ4NvJNRLT1DzAPeE9yewbwc+DU5P5C4F5KJ4fNTtpOBbYCXcBJwP8Djmn1OOoZI/BB4P8AXcljJ7bhGO8DPpy0/x7w4xyPUcD05HYn8ChwFrAW+FLS/iVgTR7HOM74LgCmJO1r8jq+8caY3M9Mvmn7Pf6IeCkiNie3+4FngPnJw98GVgHlR7gvAf4mIgYj4nlgB3AmGTbOGK8CvhkRg8ljryQvaacxBnBc8rTjgV8mt/M4xoiIgeRuZ/ITlMayPmlfD1ya3M7VGKuNLyLui4hDSfsmYEFyO1fjg3F/h5ChfNP2ib+cpMXAu4FHJV0M7I6IrWOeNh/YWXZ/F0e+KDKvfIzAycA5kh6V9BNJ702e1k5jvBpYJ2kn8GfANcnTcjlGScdI2gK8AmyMiEeBuRHxEpS+AIETk6fnboxVxlfuk8A9ye3cjQ8qjzFr+aYwiV/SdGADpURxCPgKcG2lp1Zoy8Wa1/IxRsTrlK6wNovSn9P/GbhNkmivMV4FfD4iFgKfB34w8tQKL8/8GCPijYhYRmmv90xJp43z9NyNcbzxSfoKpf+bt4w0VQqReicnqcIYl5KxfFOIxC+pk1KyuCUi7gB+i9J82lZJv6D0C9os6W2UvnEXlr18AUemDzKrwhihNJY7kj8/HwOGKRWIaqcxXgmM3P5bjvyZnMsxjoiI/cCPgQuBPZLmAST/jkzZ5XaMY8aHpCuBi4CPRTL5TY7HB6PGeAlZyzetPBDSjB9K36g3AX8+znN+wZGDLf+a0Qdb/pl8HFB60xiBTwNfT26fTOlPSrXZGJ8Bzk1unw88kePf4xxgZnJ7GvCPlJLhOkYf3F2bxzGOM74LgaeBOWOen6vxjTfGMc9peb4pwsXWlwMfB7Yn824AX46If6j05Ih4StJtlD6Ih4A/jog3mtLT+lUcI3ADcIOkJ4HfAFdG6dPWTmP8I+AvJE0BDgIrIbe/x3nAeknHUPpr/LaIuFvSI5Sm6T4FvAh8BHI5xmrj20Ep8W0szUSyKSI+ncPxQZUxVntyq8bokg1mZgVTiDl+MzM7wonfzKxgnPjNzArGid/MrGCc+M3MCsaJ39qWpDeSqp1PJdUS/5Okuj/zkt6XVF58NvlZWfbYnKQ0xj+pVEX0qrLH/k1SebIIy6ctB/xBtHZ2IEqnziPpROCvKRVy+2qtgZKzLP8auDQiNidlde+VtDsi/p7SyWPPRsSVkuYCj0i6HegDrgP+YxwpRFbrtkVp6fVwPa83G8vr+K1tSRqIiOll998BPE6pbMXbgZuBY5OHPxMR/1fSzcDtEXFX8ppbgP8NvJdS8cVry+KdD/wX4LPAjyidqbkbOBv498lrHgfOoHRi2TeBcymdrPTdiPheUnvoLko1lTqBP4mIu5JCdPcADybxLo2IFxr5/lhxOfFb2xqb+JO2fcBvA/3AcEQclPRO4NaI6JH0AUpF3y6VdDywBXgncBuwfuQLIYl1PPB8RJwg6RNAT0R8JnmsA3iEUiXNHmAFpesh/KmkLuCnlM7A3Qm8NSJeT/6K2JRs7+2UTt//nYjYlMobZIXlqR4rmpFqiJ3AdZKWAW9QqmVERPxE0neTqaF/B2yIiEPJdEulvaSKe04RMSzpe5S+DPokXQAslXRZ8pTjKSX4XcA3JL2fUhG9+cDc5DkvOOlbGpz4rTCSqZ43KFW3/CqwB3gXpUUOB8ueejPwMeD3KdWHB3iK0p77j8qedwalGivVDCc/UPrC+WxE3DumT5+gVNjrjIgYSqo3Tk0e/tXER2c2cV7VY4UgaQ7wl8B1SaG644GXkgOmHweOKXv6jZSu20BEPJW0fRf4RPIXApK6KV0mcC0Tcy9wVVJaGkknSzo26ccrSdL/IKUpHrNUeY/f2tm0pJJnJ6XKhzcD30oe+x/ABkkfoXQA9fDedUTskfQMcGdZ20uSLgf+StIMSnvwfx4RfzfBvnwfWEypDruAvZQuoXgL8HeSeikdT3i2noGa1cIHd83GkPRWYDuli7v/S6v7Y9ZonuoxKyPpQ5T2uv+7k761K+/xm5kVjPf4zcwKxonfzKxgnPjNzArGid/MrGCc+M3MCub/A2eoKqxqO9IQAAAAAElFTkSuQmCC",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pie_pumpkins = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']=='PIE TYPE']\n",
+    "print(pie_pumpkins['DayOfYear'].corr(pie_pumpkins['Price']))\n",
+    "pie_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 線性回歸\n",
+    "\n",
+    "我們將使用 Scikit Learn 來訓練線性回歸模型：\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 175,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.linear_model import LinearRegression\n",
+    "from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 176,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.77 (17.2%)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1)\n",
+    "y = pie_pumpkins['Price']\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "lin_reg = LinearRegression()\n",
+    "lin_reg.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = lin_reg.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 177,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1a3232f8dc0>]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 177,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.scatter(X_test,y_test)\n",
+    "plt.plot(X_test,pred)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "可以從線性回歸係數中確定直線的斜率：\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 178,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(array([-0.01751876]), 21.133734359909326)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 178,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "lin_reg.coef_, lin_reg.intercept_"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 179,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([16.64893156])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 179,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Pumpkin price on programmer's day\n",
+    "\n",
+    "lin_reg.predict([[256]])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 多項式回歸\n",
+    "\n",
+    "有時候，特徵與結果之間的關係本質上是非線性的。例如，南瓜的價格可能在冬季（月份=1,2）很高，然後在夏季（月份=5-7）下降，接著又上升。線性回歸無法準確地捕捉這種關係。\n",
+    "\n",
+    "在這種情況下，我們可以考慮添加額外的特徵。一個簡單的方法是從輸入特徵中使用多項式，這樣就會形成**多項式回歸**。在 Scikit Learn 中，我們可以使用管道自動預先計算多項式特徵：\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 180,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.73 (17.0%)\n",
+      "Model determination:  0.07639977655280217\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1a323368ac0>]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 180,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXUAAAD4CAYAAAATpHZ6AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8rg+JYAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAAbw0lEQVR4nO3de3Cc1Znn8e+jm93ClmRb8kWyjYBgDb6ATQQhFwIhFzu7meBQNVOVyu5Sm9RQSWWnJlMTZ3BIZWq2dpcMnprZzM5WTbEDFVLDsJOZOM4USTAEkkBYMJExjOwYY8AXkGRLsi35otb92T+6JbfurXa3ut+j36eqS2+ffvvto0f2T6/Oe/q0uTsiIhKGonx3QEREskehLiISEIW6iEhAFOoiIgFRqIuIBKRkLl+surra6+vr5/IlRUQib//+/Z3uXpPOvnMa6vX19TQ1Nc3lS4qIRJ6ZnUh3Xw2/iIgERKEuIhIQhbqISEAU6iIiAVGoi4gEZMbZL2a2Bvg+sBIYBh529++a2S7gd4F+4G3gP7t7Vw77KnNgz4EWdu09QmtXnNqqGDu2NrB9S12+uyUiaUrnTH0Q+BN3vwG4Dfiqma0HngE2uvuNwJvAztx1U+bCngMt7NzdTEtXHAdauuLs3N3MngMt+e6aiKRpxlB39zZ3fzW5fQE4DNS5+9PuPpjc7WVgde66KXNh194jxAeGxrTFB4bYtfdInnokIrM1qzF1M6sHtgD7xj30ReBnUzznPjNrMrOmjo6OjDopc6O1Kz6rdhEpPGmHupktAn4IfM3dz6e0P0BiiObxyZ7n7g+7e6O7N9bUpPUuV8mT2qrYrNpFpPCkFepmVkoi0B93990p7fcCnwG+4PoIpcjbsbWBWGnxmLZYaTE7tjbkqUciMlvpzH4x4BHgsLv/VUr7NuBPgTvcvSd3XZS5MjLLRbNfRKLLZjrBNrOPAC8AzSSmNAJ8E/gbYAFwJtn2srt/ebpjNTY2uhb0EhGZHTPb7+6N6ew745m6u/8asEke+ulsOyYiIrmld5SKiAREoS4iEhCFuohIQBTqIiIBUaiLiAREoS4iEhCFuohIQBTqIiIBUaiLiAREoS4iEhCFuohIQBTqIiIBUaiLiAREoS4iEhCFuohIQBTqIiIBUaiLiAREoS4iEhCFuohIQGb8jFKRXNtzoIVde4/Q2hWntirGjq0NbN9SV/DHlolU7/xTqEte7TnQws7dzcQHhgBo6Yqzc3czwBWHQS6PLROp3oVBwy+SV7v2HhkNgRHxgSF27T1S0MeWiVTvwqBQl7xq7YrPqr1Qji0Tqd6FQaEueVVbFZtVe6EcWyZSvQuDQl3yasfWBmKlxWPaYqXF7NjaUNDHlolU78KgC6WSVyMX0HIxYyKXx5aJVO/CYO4+Zy/W2NjoTU1Nc/Z6IiIhMLP97t6Yzr4znqmb2Rrg+8BKYBh42N2/a2ZLgX8C6oHjwO+7+7lMO50PmlMrIqFJZ0x9EPgTd78BuA34qpmtB+4HnnX364Fnk/cjY2RObUtXHOfynNo9B1ry3TURkYzNGOru3uburya3LwCHgTrgbuCx5G6PAdtz1Mec0JxaEQnRrGa/mFk9sAXYB6xw9zZIBD+wfIrn3GdmTWbW1NHRcYXdzR7NqRWREKUd6ma2CPgh8DV3P5/u89z9YXdvdPfGmpqaTPqYE5pTKyIhSivUzayURKA/7u67k82nzWxV8vFVQHtuupgbmlMrIiGaMdTNzIBHgMPu/lcpD/0rcG9y+17gx9nvXu5s31LHg/dsoq4qhgF1VTEevGeTZr+ISKTNOE/dzD4CvAA0k5jSCPBNEuPqPwDWAieB33P3s9MdS/PURURmL6vz1N3914BN8fDHZ9MxERHJLa39IiISEIW6iEhAFOoiIgFRqIuIBEShLiISEIW6iEhAFOoiIgFRqIuIBEShLiISEH1GqUiG9MlZUogU6iIZGPnkrJEPWhn55CxAwS55peEXkQzok7OkUCnURTKgT86SQqVQF8mAPjlLCpVCXSQD+uQsKVS6UCqSgZGLoZr9IoVGoS6Soe1b6hTiUnA0/CIiEhCFuohIQBTqIiIBUaiLiAREoS4iEhCFuohIQAp+SmNUV8KLar9FJNoKOtSjuhJeVPstItFX0MMvUV0JL6r9FpHomzHUzexRM2s3s4MpbZvN7GUze83Mmszs1lx0Lqor4UW13yISfemcqX8P2Dau7SHgz919M/Dt5P2si+pKeFHtt4hE34yh7u7PA2fHNwMVye1KoDXL/QKiuxJeVPstItGX6YXSrwF7zewvSfxi+FDWepQiqivhRbXfIhJ95u4z72RWDzzp7huT9/8G+JW7/9DMfh+4z90/McVz7wPuA1i7du37T5w4ka2+i4jMC2a2390b09k309kv9wK7k9v/DEx5odTdH3b3RndvrKmpyejFuuMD9A8OZ/RcEZH5JNNQbwXuSG7fBRzNTncm97+ePcqt/+PnfGtPM/tPnCWdvy5EROajGcfUzewJ4E6g2szeA/4M+APgu2ZWAvSSHF7JlbtuWE77hT7+Zf97/MPLJ1m7tDzxAQWba7m2ZlEuX1pEJFLSGlPPlsbGRm9qasr4+Rf7Btl78BR7Xmvhxbc6GXa4aU0Vn9tcy+/eVMuyRQuy2FsRkcIwmzH1SIV6qtPne/nX11r50YEWftt2nuIi4451NWzfUscnb1hBrKx45oOIiETAvAj1VEdOXWDPay38+EALrd29XFVWzLaNq/jcljo+eN0yioss668pIjJX5l2ojxgedvYdO8ueAy38tLmNC32DrKhYwN2b69i+uY4bVi3GTAEvItEyb0M9Ve/AEM+90c6PDrTwyyPtDAw5DSsWs31LHXdvrtVb9kUkMhTq45y71M+TzW3sOdDC/hPnMIPbrlnG57bUsW3TSioWls55n0RE0qVQn8aJM5f4cfIC67HOS5SVFHFXw3I+vWklH/ud5Qp4ESk4CvU0uDuvv9c9Ov7efqGP0mLjw++rZtuGlXxi/QqqNUVSRAqAQn2WhoedA+92sffQKZ46eIqTZ3soMrilfinbNq5k64aVGoMXkbxRqF8Bd+dw2wWeOnSKvQdPceT0BQBuWl3JpzasZNvGlVynd7GKyBxSqGfROx0X2XvoNE8dOsXr73YBcP3yRaNn8BtqKzRNUkRySqGeI23dcZ4+dJqnDp5i37EzDDusXhJjW/IM/ua1SyjSG51EJMsU6nPgzMU+nj3czlOHTvHro530Dw1Ts3gBn1q/gm0bV3LbtcsoLS7oz/UWkYhQqM+xC70D/OJIB3sPnuIXR9rp6R+iYmEJn7hhBZ9Yv4IPX1dNZbmmSopIZhTqedQ7MMQLRzt56uApfn74NN3xAYossZrk7dfX8NHrq9m8pooSncWLSJoU6gVicGiY197t4vmjnbxwtIPX3+1i2GHxghI+9L5lyZCvYe2y8nx3VUQKmEK9QHX3DPDi24mAf/7NTlq64gBcvaycj15fw+3XV/PB65axWO9qFZEUCvUIcHeOdV7ihaOdPP9mBy+9c4ae/iGKi4yb11YlQn5dDZvqKrV0sMg8p1CPoP7BYV49eY4XjnbwwtFOmlu6cYfKWCkfeV81t19fze3raqjTO1tF5h2FegDOXOzjxbfP8MKbiZA/db4XgOtqrkqMxa+r5rZrl1FeNuPHzIpIxCnUA+PuvNV+kV8lA37fsTP0DgxTWmw0Xr2U29dV89Hra1i/qkJvfhIJkEI9cL0DQ+w/cY7nkxdcD7edB2DpVWWjQzUfuGYZa5bGtISBSAAU6mnac6CFXXuP0NoVp7Yqxo6tDWzfUpfvbs1a+4VeXnyrkxfe7OT5o510XuwDYPniBdxSv5TG+iXcUr+U31m5WPPjRSJIoZ6GPQda2Lm7mfjA0GhbrLSYB+/ZFMlgHzE87LzZfoGm4+doOn6W3xw/Nzp18qqyYm6+egmNVyeCfvOaKq5aoDF5kUKnUE/Dh7/z3GjYpaqrivHi/XfloUe509oVp+nE5ZB/49R53KG4yNhQW0Hj1Uu5pX4J769fwvLFC/PdXREZZzahPm9P01onCfTp2qOstirGZ6tifPamWgDO9w5w4GRXMuTP8o+vnODRF48BUL+snMb6pdy0poqNtRXcsKqChaXF+ey+iMzCvA312qrYpGfq8+ETjioWlnLHuhruWFcDJObIH2rtpun4OX5z/CzPvdHOv+x/D4Aig/ctX8TG2krW11awsS7xNZuf5RrKtQ2RQjBvh19CHVPPBnentbuXgy3dHGrp5lDreQ62dnP6fN/oPlcvK2djbSUb6irYUFvJxtoKlmXwma76OYjMLKvDL2b2KPAZoN3dN6a0/yHwX4BB4Cfu/o0M+5sXI4GhM8SJzIy6qhh1VTG2blg52t5xoY9DrcmQb+mmuaWbnzS3jT6+qnIhG2qTIV9XyYbaClZVLpx2WuWuvUfGBDpAfGCIXXuP6GchkoF0hl++B/wt8P2RBjP7GHA3cKO795nZ8tx0L7e2b6lTcMxCzeIF3NmwnDsbLv+4u3sGONTWzW+TQX+w9TzPvdHOcPIPwKVXlaUEfeLr1UvLR98kNZ+ubYjMhRlD3d2fN7P6cc1fAb7j7n3Jfdpz0DeZpXyMTVeWl/Kh66r50HXVo209/YMcbruQOKtvSQzdPPLrdxgYSiT9ogUlrK+tYENtBVXlpZzrGZhw3Gxd29B4vcw3mV4oXQfcbmb/HegFvu7uv5lsRzO7D7gPYO3atRm+nMxk/Nh0S1ecnbubAeY8xMrLSnj/1Ut4/9VLRtv6Boc4evoih1q7OZgM+ideOUnvwPCkx7imupyDLd3UV1/Fogzn0hdSTUTmSloXSpNn6k+OjKmb2UHgOeCPgFuAfwKu9RkOVkgXSkMTxXn3Q8POBx98lvYLfdPut3zxAq6pvmrM7dqaq1iztJwFJVNPt4xiTSQcQ8NOW3eck2d7ePdsDx9rWM7yiszeBzIX89TfA3YnQ/wVMxsGqoGODI8nVyiKY9PFRUbHNIH+d//hZt7pvMSxjksc67zEM789zZlL/aOPFxmsXlI+JuhHtmsrY5GsiUTL+d4BTp5JhPbJlNu7Z3to6YqPDjkC/J//1Mgn1+f+zX2Zhvoe4C7gl2a2DigDOrPVKZm9qM67n6rfdVUxtm1cNaG9u2eAY2cucazzIsc6LvFO5yWOn7lE0/GzXOq/PIumrKSI4iJjcHjiH48rKxbi7lrsTGY0MDRMW1fv5bA+dzm0T57toWvc9aCq8lLWLi1nQ10ln960irVLy0dvqyrn5t3a6UxpfAK4E6g2s/eAPwMeBR5NDsP0A/fONPQiubVja8Ok8713bG3IY69mNtt+V5aXsrm8is1rqsa0uzsdF/oSZ/bJ2/97q5NDrecZ/w+z7Xwv67+9l5WVC1lZsZBVlQtZUZn4urJiYaK9ciHVVy3QUsaBcncu9Q/R1dNPV88AXT0DnO3p571zY8+6W7t6GUo5MSgtNlYvKWfN0nJuXF05GthrkrdsvikvU/P2zUchiupMj1z2e8+BFh566g1au3upXlTGv9+0ijVLyznV3Uvb+V5OdSdup8/3TjirLykyVqSE/MgvgJUp4b988ULKSrTyZT71Dgxxrqefc5cG6IpfDulzPf10xwc4d6mfrvjAaICf6xmgO94/ZmgkVfWiskRILykfE9prl5WzsmJhXj5eUgt6iczS8LDTeamP0919tHXHOZUS+G3J0G/tjk+YrWMGVbFSqsrLqIiVUhUrpTJ5qyq/vH25rWz0Ma2pM1b/4HAieKcJ4smCu29w8hlUAAtLi6iKlVFVnqj5kvKR7TKqYon7lcn2JeWl1FbFCnLlUi3oNU/pTD1zRUXG8sWJM+9Nqysn3cfdOR8fpO18fEzgd17sozs+kDgr7Onn+JlLo/enO2cqKylKBHzKL4GK5HZbdy8vvX2G7vgAS8pL2b6ljtuvr6asuJiykqLErTjxdUHylto+3br5uaq3uzM07Ay5c7F3cFwQpwb05cA+d+ly3Xr6h6Y8dmmxjQnixPBHMpxHwjo27v48/cWpM/VARHUNlaj2Ox3Dw86FvkG6ewZGQ74r3j+6PdLelfJ4d3yAzot90559pqPIGA34BaXFia8lRcQHhjh1vnfMLxszWF0VY/HCUoZHgjkZzkPDzvDoNqOPj7QNpmynEyVFxmjwTnamXJn8Ov7suryseF5f2NaZ+jwU1TVUotrvdBQV2eiwy2xMNb++ZtEC/vcXbqZ/cJj+oSH6BobpHxqmb3A40TaYuJ+63TcwNGafnx8+PSF83aH9Qh8NKxdTZEZxUcrNjKLUr0WMaSsuTn4tsjHPXbSgZNJhjsULSnTxOccU6oGI6pzsqPY7l6b63jsv9nHrNUuv6NjX3P+TSdv7B4f5+3tvuaJjS2HQZftATDUfPQrz1GfTPh/ksiaqd/gU6oHYsbWB2LiLQlGZpx7FfudSLmuieodPwy+BiOr68FHtdy7lsiaqd/g0+0VEpMDNZvaLhl9ERAKiUBcRCYhCXUQkIAp1EZGAKNRFRAKiUBcRCYhCXUQkIAp1EZGA6B2lMkYhrG0uIplTqMuo8Wubt3TF2bm7GUDBLhIRGn6RUdOtbS4i0aBQl1Fa21wk+hTqMkprbYtEn0JdRmmtbZHo04VSGaW1tkWiT6EuY2zfUqcQF4kwhbrknebGT5TLmkT12FE11zVRqEteaW78RLmsSVSPHVX5qMmMF0rN7FEzazezg5M89nUzczOrzknvJHiaGz9RLmsS1WNHVT5qks7sl+8B28Y3mtka4JPAySz3SeYRzY2fKJc1ieqxoyofNZkx1N39eeDsJA/9NfANYO4+uVqCo7nxE+WyJlE9dlTloyYZzVM3s88CLe7+ehr73mdmTWbW1NHRkcnLScA0N36iXNYkqseOqnzUZNYXSs2sHHgA+FQ6+7v7w8DDAI2NjTqrlzE0N36iXNYkqseOqnzUxNxnzlkzqweedPeNZrYJeBboST68GmgFbnX3U9Mdp7Gx0Zuamq6sxyIi84yZ7Xf3xnT2nfWZurs3A8tTXuw40OjunbM9lkiuad60zDfpTGl8AngJaDCz98zsS7nvlsiVG5kj3NIVx7k8R3jPgZZ8d00kZ2Y8U3f3z8/weH3WeiOSRdPNEdbZuoRKqzRKsDRvWuYjLRMgwaqtitEySYDP53nTuRbVaxhR7fdkdKYuwdK86bkV1WsYUe33VBTqEqztW+p48J5N1FXFMKCuKsaD92yK7BlYoYvq2i9R7fdUNPwiQdP68HMnqtcwotrvqehMXUSyIqprv0S131NRqItIVkT1GkZU+z0VDb+ISFZEde2XqPZ7Kmmt/ZItWvtFRGT2ZrP2i4ZfREQColAXEQmIQl1EJCAKdRGRgCjURUQColAXEQmIQl1EJCAKdRGRgCjURUQColAXEQmIQl1EJCAKdRGRgCjURUQColAXEQmIQl1EJCAKdRGRgCjURUQCMmOom9mjZtZuZgdT2naZ2Rtm9m9m9iMzq8ppL0VEJC3pnKl/D9g2ru0ZYKO73wi8CezMcr9ERCQDM4a6uz8PnB3X9rS7DybvvgyszkHfRERklrIxpv5F4GdTPWhm95lZk5k1dXR0ZOHlRERkKlcU6mb2ADAIPD7VPu7+sLs3untjTU3NlbyciIjMoCTTJ5rZvcBngI+7u2evSyIikqmMQt3MtgF/Ctzh7j3Z7ZKIiGQqnSmNTwAvAQ1m9p6ZfQn4W2Ax8IyZvWZmf5fjfoqISBpmPFN3989P0vxIDvoiIiJXSO8oFREJiEJdRCQgCnURkYAo1EVEAqJQFxEJiEJdRCQgCnURkYAo1EVEAqJQFxEJiEJdRCQgCnURkYBkvPSuiOTOt/Y088S+dxlyp9iMz39gDf9t+6asHHvPgRZ27T1Ca1ec2qoYO7Y2sH1LXVaOLfmnUBcpMN/a08w/vHxy9P6Q++j9Kw32PQda2Lm7mfjAEAAtXXF27m4GULAHQsMvIgXmiX3vzqp9NnbtPTIa6CPiA0Ps2nvkio8thUGhLlJghqb4ILGp2mejtSs+q3aJHoW6SIEpNptV+2zUVsVm1S7Ro1AXKTCf/8CaWbXPxo6tDcRKi8e0xUqL2bG14YqPLYVBF0pFCszIxdBczH4ZuRiq2S/hMs/COF26Ghsbvampac5eT0QkBGa2390b09lXwy8iIgFRqIuIBEShLiISEIW6iEhAFOoiIgGZ09kvZtYBnACqgc45e+HCpTqoBqAajFAdpq7B1e5ek84B5jTUR1/UrCnd6TkhUx1UA1ANRqgO2amBhl9ERAKiUBcRCUi+Qv3hPL1uoVEdVANQDUaoDlmoQV7G1EVEJDc0/CIiEhCFuohIQLIe6ma2xsx+YWaHzeyQmf3RuMe/bmZuZtUpbTvN7C0zO2JmW7Pdp3yYrg5m9ofJ7/WQmT2U0h5UHaaqgZltNrOXzew1M2sys1tTnhNUDQDMbKGZvWJmryfr8OfJ9qVm9oyZHU1+XZLynKDqME0NdpnZG2b2b2b2IzOrSnlOUDWAqeuQ8viV56O7Z/UGrAJuTm4vBt4E1ifvrwH2knwDUrJtPfA6sAC4BngbKM52v+b6NlUdgI8BPwcWJB9bHmodpqnB08Cnk+3/DvhlqDVIfl8GLEpulwL7gNuAh4D7k+33A38Rah2mqcGngJJk+1+EXIPp6pC8n5V8zPqZuru3ufurye0LwGFgZAX+vwa+AaRenb0b+L/u3ufux4C3gFuJuGnq8BXgO+7el3ysPfmU4OowTQ0cqEjuVgm0JreDqwGAJ1xM3i1N3pzE9/tYsv0xYHtyO7g6TFUDd3/a3QeT7S8Dq5PbwdUApv23AFnKx5yOqZtZPbAF2GdmnwVa3P31cbvVAakfk/4el38JBCG1DsA64HYz22dmvzKzW5K7BV2HcTX4GrDLzN4F/hLYmdwt2BqYWbGZvQa0A8+4+z5ghbu3QeIXILA8uXuQdZiiBqm+CPwsuR1kDWDyOmQzH3MW6ma2CPghif/Ag8ADwLcn23WStmDmWabWwd3Pk/gIwSUk/vTcAfzAzIyA6zBJDb4C/LG7rwH+GHhkZNdJnh5EDdx9yN03kzgTvdXMNk6ze5B1mK4GZvYAiZx4fKRpskPkvJNzYJI63EgW8zEnoW5mpST+Ez/u7ruB60iMB71uZsdJfDOvmtlKEr95Uj9RdzWX/xyPtEnqAInvd3fyz7BXgGESi/gEWYcpanAvMLL9z1z+czLIGqRy9y7gl8A24LSZrQJIfh0Zigu6DuNqgJndC3wG+IInB5IJvAYwpg53k818zNGFgO8D/3OafY5z+ULABsZeCHiHcC6ITKgD8GXgvya315H408pCrMM0NTgM3Jnc/jiwP/B/CzVAVXI7BrxAIsR2MfZC6UOh1mGaGmwDfgvUjNs/uBpMV4dx+1xRPpZMk/eZ+jDwH4Hm5LgRwDfd/aeT7ezuh8zsByR+sIPAV919KAf9mmuT1gF4FHjUzA4C/cC9nvjphViHqWrwB8B3zawE6AXug6D/LawCHjOzYhJ/Hf/A3Z80s5dIDL99CTgJ/B4EW4epavAWicB6JjEKycvu/uVAawBT1GGqnTOpg5YJEBEJiN5RKiISEIW6iEhAFOoiIgFRqIuIBEShLiISEIW6iEhAFOoiIgH5/+EaqS+WjFbpAAAAAElFTkSuQmCC",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n",
+    "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n",
+    "\n",
+    "pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())\n",
+    "\n",
+    "pipeline.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = pipeline.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "score = pipeline.score(X_train,y_train)\n",
+    "print('Model determination: ', score)\n",
+    "\n",
+    "plt.scatter(X_test,y_test)\n",
+    "plt.plot(sorted(X_test),pipeline.predict(sorted(X_test)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 編碼品種\n",
+    "\n",
+    "在理想的情況下，我們希望能夠使用同一個模型來預測不同南瓜品種的價格。為了考慮品種的影響，我們首先需要將其轉換為數字形式，或者說進行**編碼**。有幾種方法可以做到：\n",
+    "\n",
+    "* 簡單的數字編碼，這種方法會建立一個不同品種的表格，然後用該表格中的索引來替換品種名稱。這對於線性回歸來說並不是最好的方法，因為線性回歸會考慮索引的數值，而這些數值很可能與價格之間沒有數值上的相關性。\n",
+    "* 獨熱編碼（One-hot encoding），這種方法會用4個不同的列來替換`Variety`列，每個列對應一個品種。如果某一行屬於某個特定品種，該列的值為1，否則為0。\n",
+    "\n",
+    "以下的程式碼展示了如何對品種進行獨熱編碼：\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 181,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>FAIRYTALE</th>\n",
+       "      <th>MINIATURE</th>\n",
+       "      <th>MIXED HEIRLOOM VARIETIES</th>\n",
+       "      <th>PIE TYPE</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1738</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1739</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1740</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1741</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1742</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>415 rows × 4 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "      FAIRYTALE  MINIATURE  MIXED HEIRLOOM VARIETIES  PIE TYPE\n",
+       "70            0          0                         0         1\n",
+       "71            0          0                         0         1\n",
+       "72            0          0                         0         1\n",
+       "73            0          0                         0         1\n",
+       "74            0          0                         0         1\n",
+       "...         ...        ...                       ...       ...\n",
+       "1738          0          1                         0         0\n",
+       "1739          0          1                         0         0\n",
+       "1740          0          1                         0         0\n",
+       "1741          0          1                         0         0\n",
+       "1742          0          1                         0         0\n",
+       "\n",
+       "[415 rows x 4 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 181,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 品種的線性回歸\n",
+    "\n",
+    "我們現在將使用與上述相同的程式碼，但這次將使用我們的單熱編碼品種作為輸入，而不是 `DayOfYear`。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 182,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])\n",
+    "y = new_pumpkins['Price']"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 183,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 5.24 (19.7%)\n",
+      "Model determination:  0.774085281105197\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def run_linear_regression(X,y):\n",
+    "    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "    lin_reg = LinearRegression()\n",
+    "    lin_reg.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "    pred = lin_reg.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "    mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "    print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "    score = lin_reg.score(X_train,y_train)\n",
+    "    print('Model determination: ', score)\n",
+    "\n",
+    "run_linear_regression(X,y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "我們也可以以相同的方式嘗試使用其他特徵，並將它們與數值特徵結合，例如 `Month` 或 `DayOfYear`:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 184,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.84 (10.5%)\n",
+      "Model determination:  0.9401096672643048\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \\\n",
+    "        .join(new_pumpkins['Month']) \\\n",
+    "        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \\\n",
+    "        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))\n",
+    "y = new_pumpkins['Price']\n",
+    "\n",
+    "run_linear_regression(X,y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 多項式回歸\n",
+    "\n",
+    "多項式回歸也可以用於經過獨熱編碼的類別型特徵。訓練多項式回歸的程式碼基本上與我們之前看到的相同。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 185,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.23 (8.25%)\n",
+      "Model determination:  0.9652870784724543\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n",
+    "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n",
+    "\n",
+    "pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "\n",
+    "pipeline.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = pipeline.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "score = pipeline.score(X_train,y_train)\n",
+    "print('Model determination: ', score)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.9.5"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "d77bd89ae7e79780c68c58bab91f13f8",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:46:58+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/README.md b/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/README.md
new file mode 100644
index 000000000..206de8a7b
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/README.md
@@ -0,0 +1,423 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "72b5bae0879baddf6aafc82bb07b8776",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:24:00+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 使用邏輯迴歸預測分類
+
+![邏輯迴歸與線性迴歸資訊圖表](../../../../translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.mo.png)
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/15/)
+
+> ### [本課程也提供 R 版本！](../../../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)
+
+## 簡介
+
+在這堂關於迴歸的最後一課中，我們將探討邏輯迴歸，這是基本的 _經典_ 機器學習技術之一。你可以使用這種技術來發現模式並預測二元分類。例如：這顆糖果是巧克力還是不是？這種疾病是否具有傳染性？這位顧客是否會選擇這個產品？
+
+在本課程中，你將學到：
+
+- 一個新的資料視覺化庫
+- 邏輯迴歸的技術
+
+✅ 在這個 [學習模組](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-classification-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 中加深對這類迴歸的理解
+
+## 前置條件
+
+在使用南瓜數據後，我們已經足夠熟悉它，並意識到有一個二元分類可以使用：`Color`。
+
+讓我們建立一個邏輯迴歸模型，根據一些變數來預測 _某顆南瓜可能的顏色_（橙色 🎃 或白色 👻）。
+
+> 為什麼我們在迴歸課程中討論二元分類？僅僅是語言上的方便，因為邏輯迴歸實際上是 [一種分類方法](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression)，儘管它是基於線性的。你可以在下一組課程中了解其他分類數據的方法。
+
+## 定義問題
+
+對於我們的目的，我們將其表述為二元分類：'白色' 或 '非白色'。我們的數據集中還有一個 '條紋' 類別，但它的樣本數量很少，因此我們不使用它。事實上，當我們從數據集中移除空值時，它就消失了。
+
+> 🎃 有趣的事實：我們有時會稱白色南瓜為 '鬼南瓜'。它們不容易雕刻，因此不像橙色南瓜那麼受歡迎，但它們看起來很酷！所以我們也可以將問題重新表述為：'鬼南瓜' 或 '非鬼南瓜'。👻
+
+## 關於邏輯迴歸
+
+邏輯迴歸與之前學過的線性迴歸有幾個重要的不同之處。
+
+[![初學者的機器學習 - 理解邏輯迴歸](https://img.youtube.com/vi/KpeCT6nEpBY/0.jpg)](https://youtu.be/KpeCT6nEpBY "初學者的機器學習 - 理解邏輯迴歸")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看邏輯迴歸的簡短視頻概述。
+
+### 二元分類
+
+邏輯迴歸不像線性迴歸那樣提供相同的功能。前者提供關於二元分類（例如 "白色或非白色"）的預測，而後者則能預測連續值，例如根據南瓜的產地和收穫時間，_價格會上漲多少_。
+
+![南瓜分類模型](../../../../translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.mo.png)
+> 資訊圖表由 [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) 提供
+
+### 其他分類
+
+邏輯迴歸還有其他類型，包括多項式和序列：
+
+- **多項式**：涉及多個類別，例如 "橙色、白色和條紋"。
+- **序列**：涉及有序的類別，適合我們想要按邏輯順序排列結果，例如南瓜按有限的大小（迷你、小、中、大、特大、超大）排序。
+
+![多項式與序列迴歸](../../../../translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.mo.png)
+
+### 變數不需要相關性
+
+還記得線性迴歸在變數相關性更高時效果更好嗎？邏輯迴歸則相反——變數不需要相關性。這適用於我們的數據，因為它的相關性較弱。
+
+### 需要大量乾淨的數據
+
+邏輯迴歸在使用更多數據時會提供更準確的結果；我們的小型數據集並不適合這項任務，因此請記住這一點。
+
+[![初學者的機器學習 - 邏輯迴歸的數據分析與準備](https://img.youtube.com/vi/B2X4H9vcXTs/0.jpg)](https://youtu.be/B2X4H9vcXTs "初學者的機器學習 - 邏輯迴歸的數據分析與準備")
+
+✅ 思考哪些類型的數據適合邏輯迴歸
+
+## 練習 - 整理數據
+
+首先，稍微清理一下數據，刪除空值並選擇部分列：
+
+1. 添加以下代碼：
+
+    ```python
+  
+    columns_to_select = ['City Name','Package','Variety', 'Origin','Item Size', 'Color']
+    pumpkins = full_pumpkins.loc[:, columns_to_select]
+
+    pumpkins.dropna(inplace=True)
+    ```
+
+    你可以隨時查看新的數據框：
+
+    ```python
+    pumpkins.info
+    ```
+
+### 視覺化 - 類別圖
+
+到目前為止，你已經再次加載了 [起始筆記本](./notebook.ipynb) 並清理了南瓜數據，以保留包含一些變數（包括 `Color`）的數據集。讓我們使用不同的庫 [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/index.html) 在筆記本中視覺化數據框。Seaborn 是基於之前使用的 Matplotlib。
+
+Seaborn 提供了一些很棒的方式來視覺化數據。例如，你可以在類別圖中比較 `Variety` 和 `Color` 的數據分佈。
+
+1. 使用 `catplot` 函數創建這樣的圖，使用南瓜數據 `pumpkins`，並為每個南瓜類別（橙色或白色）指定顏色映射：
+
+    ```python
+    import seaborn as sns
+    
+    palette = {
+    'ORANGE': 'orange',
+    'WHITE': 'wheat',
+    }
+
+    sns.catplot(
+    data=pumpkins, y="Variety", hue="Color", kind="count",
+    palette=palette, 
+    )
+    ```
+
+    ![一組視覺化數據的網格](../../../../translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.mo.png)
+
+    通過觀察數據，你可以看到 `Color` 數據與 `Variety` 的關係。
+
+    ✅ 根據這個類別圖，你能想到哪些有趣的探索？
+
+### 數據預處理：特徵和標籤編碼
+
+我們的南瓜數據集包含所有列的字符串值。對人類來說，處理類別數據是直觀的，但對機器來說並非如此。機器學習算法更適合處理數字。因此，編碼是數據預處理階段中非常重要的一步，因為它使我們能夠將類別數據轉換為數字數據，而不丟失任何信息。良好的編碼有助於建立良好的模型。
+
+對於特徵編碼，主要有兩種類型的編碼器：
+
+1. 序列編碼器：適合序列變數，即數據遵循邏輯順序的類別變數，例如數據集中的 `Item Size` 列。它創建一個映射，使每個類別由一個數字表示，該數字是列中類別的順序。
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
+
+    item_size_categories = [['sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo']]
+    ordinal_features = ['Item Size']
+    ordinal_encoder = OrdinalEncoder(categories=item_size_categories)
+    ```
+
+2. 類別編碼器：適合名義變數，即數據不遵循邏輯順序的類別變數，例如數據集中除 `Item Size` 之外的所有特徵。它是一種獨熱編碼，意味著每個類別由一個二進制列表示：如果南瓜屬於該 `Variety`，則編碼變數等於 1，否則為 0。
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
+
+    categorical_features = ['City Name', 'Package', 'Variety', 'Origin']
+    categorical_encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False)
+    ```
+
+接著，使用 `ColumnTransformer` 將多個編碼器合併為一個步驟並應用於適當的列。
+
+```python
+    from sklearn.compose import ColumnTransformer
+    
+    ct = ColumnTransformer(transformers=[
+        ('ord', ordinal_encoder, ordinal_features),
+        ('cat', categorical_encoder, categorical_features)
+        ])
+    
+    ct.set_output(transform='pandas')
+    encoded_features = ct.fit_transform(pumpkins)
+```
+
+另一方面，對標籤進行編碼時，我們使用 scikit-learn 的 `LabelEncoder` 類，這是一個工具類，用於將標籤標準化，使其僅包含 0 到 n_classes-1（此處為 0 和 1）之間的值。
+
+```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+
+    label_encoder = LabelEncoder()
+    encoded_label = label_encoder.fit_transform(pumpkins['Color'])
+```
+
+一旦我們編碼了特徵和標籤，就可以將它們合併到新的數據框 `encoded_pumpkins` 中。
+
+```python
+    encoded_pumpkins = encoded_features.assign(Color=encoded_label)
+```
+
+✅ 使用序列編碼器處理 `Item Size` 列有哪些優勢？
+
+### 分析變數之間的關係
+
+現在我們已經對數據進行了預處理，可以分析特徵和標籤之間的關係，以了解模型在給定特徵的情況下預測標籤的能力。
+
+分析這類關係的最佳方式是繪製數據。我們將再次使用 Seaborn 的 `catplot` 函數，視覺化 `Item Size`、`Variety` 和 `Color` 之間的關係。為了更好地繪製數據，我們將使用編碼後的 `Item Size` 列和未編碼的 `Variety` 列。
+
+```python
+    palette = {
+    'ORANGE': 'orange',
+    'WHITE': 'wheat',
+    }
+    pumpkins['Item Size'] = encoded_pumpkins['ord__Item Size']
+
+    g = sns.catplot(
+        data=pumpkins,
+        x="Item Size", y="Color", row='Variety',
+        kind="box", orient="h",
+        sharex=False, margin_titles=True,
+        height=1.8, aspect=4, palette=palette,
+    )
+    g.set(xlabel="Item Size", ylabel="").set(xlim=(0,6))
+    g.set_titles(row_template="{row_name}")
+```
+
+![視覺化數據的類別圖](../../../../translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.mo.png)
+
+### 使用 swarm plot
+
+由於 `Color` 是二元分類（白色或非白色），它需要一種 [專門的方法](https://seaborn.pydata.org/tutorial/categorical.html?highlight=bar) 來進行視覺化。還有其他方法可以視覺化此分類與其他變數的關係。
+
+你可以使用 Seaborn 圖表並排視覺化變數。
+
+1. 嘗試使用 'swarm' 圖來顯示值的分佈：
+
+    ```python
+    palette = {
+    0: 'orange',
+    1: 'wheat'
+    }
+    sns.swarmplot(x="Color", y="ord__Item Size", data=encoded_pumpkins, palette=palette)
+    ```
+
+    ![視覺化數據的 swarm 圖](../../../../translated_images/swarm_2.efeacfca536c2b577dc7b5f8891f28926663fbf62d893ab5e1278ae734ca104e.mo.png)
+
+**注意**：上述代碼可能會產生警告，因為 Seaborn 無法在 swarm 圖中表示如此多的數據點。一種可能的解決方案是減小標記的大小，使用 'size' 參數。然而，請注意這會影響圖表的可讀性。
+
+> **🧮 數學解析**
+>
+> 邏輯迴歸依賴於 '最大似然' 的概念，使用 [S 型函數](https://wikipedia.org/wiki/Sigmoid_function)。在圖表上，S 型函數看起來像一個 'S' 形。它將一個值映射到 0 和 1 之間。其曲線也被稱為 '邏輯曲線'。公式如下：
+>
+> ![邏輯函數](../../../../translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.mo.png)
+>
+> 其中 S 型函數的中點位於 x 的 0 點，L 是曲線的最大值，k 是曲線的陡度。如果函數的結果大於 0.5，該標籤將被分配為二元選擇中的 '1' 類別。如果不是，則分配為 '0' 類別。
+
+## 建立模型
+
+在 Scikit-learn 中建立二元分類模型的過程非常簡單。
+
+[![初學者的機器學習 - 使用邏輯迴歸進行數據分類](https://img.youtube.com/vi/MmZS2otPrQ8/0.jpg)](https://youtu.be/MmZS2otPrQ8 "初學者的機器學習 - 使用邏輯迴歸進行數據分類")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看建立線性迴歸模型的簡短視頻概述。
+
+1. 選擇你想在分類模型中使用的變數，並使用 `train_test_split()` 分割訓練集和測試集：
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    
+    X = encoded_pumpkins[encoded_pumpkins.columns.difference(['Color'])]
+    y = encoded_pumpkins['Color']
+
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+    
+    ```
+
+2. 現在你可以通過調用 `fit()` 使用訓練數據訓練模型，並打印出結果：
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import f1_score, classification_report 
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+
+    model = LogisticRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    predictions = model.predict(X_test)
+
+    print(classification_report(y_test, predictions))
+    print('Predicted labels: ', predictions)
+    print('F1-score: ', f1_score(y_test, predictions))
+    ```
+
+    查看模型的得分板。考慮到只有大約 1000 行數據，結果還不錯：
+
+    ```output
+                       precision    recall  f1-score   support
+    
+                    0       0.94      0.98      0.96       166
+                    1       0.85      0.67      0.75        33
+    
+        accuracy                                0.92       199
+        macro avg           0.89      0.82      0.85       199
+        weighted avg        0.92      0.92      0.92       199
+    
+        Predicted labels:  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
+        0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
+        1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0
+        0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0
+        0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
+        0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]
+        F1-score:  0.7457627118644068
+    ```
+
+## 使用混淆矩陣更好地理解模型
+
+雖然你可以通過打印上述項目獲得得分板報告 [術語](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.classification_report.html?highlight=classification_report#sklearn.metrics.classification_report)，但使用 [混淆矩陣](https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#confusion-matrix) 可能更容易理解模型的表現。
+
+> 🎓 '[混淆矩陣](https://wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix)'（或 '錯誤矩陣'）是一個表格，用於表達模型的真實與錯誤的正例和負例，從而評估預測的準確性。
+
+1. 要使用混淆矩陣，調用 `confusion_matrix()`：
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import confusion_matrix
+    confusion_matrix(y_test, predictions)
+    ```
+
+    查看模型的混淆矩陣：
+
+    ```output
+    array([[162,   4],
+           [ 11,  22]])
+    ```
+
+在 Scikit-learn 中，混淆矩陣的行（軸 0）是實際標籤，列（軸 1）是預測標籤。
+
+|       |   0   |   1   |
+| :---: | :---: | :---: |
+|   0   |  TN   |  FP   |
+|   1   |  FN   |  TP   |
+
+這裡發生了什麼？假設我們的模型被要求在兩個二元分類中對南瓜進行分類，分類為 '白色' 和 '非白色'。
+
+- 如果模型預測南瓜為非白色，且實際屬於 '非白色' 類別，我們稱之為真負例，顯示在左上角的數字。
+- 如果模型預測南瓜為白色，且實際屬於 '非白色' 類別，我們稱之為假負例，顯示在左下角的數字。
+- 如果模型預測南瓜為非白色，且實際屬於 '白色' 類別，我們稱之為假正例，顯示在右上角的數字。
+- 如果模型預測南瓜為白色，且實際屬於 '白色' 類別，我們稱之為真正例，顯示在右下角的數字。
+
+如你所料，真正例和真負例的數量越多，假正例和假負例的數量越少，模型的表現就越好。
+混淆矩陣如何與精確率和召回率相關？記住，上面列出的分類報告顯示精確率為 0.85，召回率為 0.67。
+
+精確率 = tp / (tp + fp) = 22 / (22 + 4) = 0.8461538461538461
+
+召回率 = tp / (tp + fn) = 22 / (22 + 11) = 0.6666666666666666
+
+✅ 問：根據混淆矩陣，模型表現如何？  
+答：還不錯，有相當多的真負例，但也有一些假負例。
+
+讓我們藉助混淆矩陣中 TP/TN 和 FP/FN 的對應關係，重新回顧之前提到的術語：
+
+🎓 精確率：TP/(TP + FP)  
+檢索出的實例中相關實例的比例（例如，哪些標籤被正確標記）。
+
+🎓 召回率：TP/(TP + FN)  
+所有相關實例中被檢索到的比例，不論是否正確標記。
+
+🎓 f1-score： (2 * 精確率 * 召回率)/(精確率 + 召回率)  
+精確率和召回率的加權平均值，最佳為 1，最差為 0。
+
+🎓 支持度：  
+每個標籤被檢索到的次數。
+
+🎓 準確率： (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN)  
+樣本中標籤被正確預測的百分比。
+
+🎓 宏平均 (Macro Avg)：  
+對每個標籤的度量進行無權重平均計算，不考慮標籤的不平衡。
+
+🎓 加權平均 (Weighted Avg)：  
+對每個標籤的度量進行加權平均計算，根據支持度（每個標籤的真實實例數）進行加權。
+
+✅ 你能想到如果想減少假負例，應該關注哪個指標嗎？
+
+## 視覺化此模型的 ROC 曲線
+
+[![ML 初學者 - 使用 ROC 曲線分析邏輯回歸性能](https://img.youtube.com/vi/GApO575jTA0/0.jpg)](https://youtu.be/GApO575jTA0 "ML 初學者 - 使用 ROC 曲線分析邏輯回歸性能")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看關於 ROC 曲線的簡短視頻概述
+
+讓我們進行另一個視覺化，來查看所謂的 "ROC" 曲線：
+
+```python
+from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score
+import matplotlib
+import matplotlib.pyplot as plt
+%matplotlib inline
+
+y_scores = model.predict_proba(X_test)
+fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1])
+
+fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
+plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
+plt.plot(fpr, tpr)
+plt.xlabel('False Positive Rate')
+plt.ylabel('True Positive Rate')
+plt.title('ROC Curve')
+plt.show()
+```
+
+使用 Matplotlib 繪製模型的 [接收者操作特徵曲線](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html?highlight=roc) 或 ROC。ROC 曲線通常用於查看分類器在真陽性與假陽性方面的輸出。  
+"ROC 曲線通常在 Y 軸上顯示真陽性率，在 X 軸上顯示假陽性率。"  
+因此，曲線的陡峭程度以及曲線與中線之間的空間很重要：你希望曲線快速向上並超過中線。在我們的例子中，起初有一些假陽性，然後曲線正確地向上並超過中線：
+
+![ROC](../../../../translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.mo.png)
+
+最後，使用 Scikit-learn 的 [`roc_auc_score` API](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html?highlight=roc_auc#sklearn.metrics.roc_auc_score) 計算實際的 "曲線下面積" (AUC)：
+
+```python
+auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1])
+print(auc)
+```  
+結果是 `0.9749908725812341`。由於 AUC 的範圍是 0 到 1，你希望分數越大越好，因為一個 100% 正確預測的模型將有 AUC 為 1；在這種情況下，模型表現 _相當不錯_。
+
+在未來的分類課程中，你將學習如何迭代以改進模型的分數。但現在，恭喜你！你已完成這些回歸課程！
+
+---
+## 🚀挑戰
+
+關於邏輯回歸還有很多值得深入探討的內容！但學習的最佳方式是實驗。找一個適合此類分析的數據集，並用它構建一個模型。你學到了什麼？  
+提示：試試 [Kaggle](https://www.kaggle.com/search?q=logistic+regression+datasets) 上有趣的數據集。
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/16/)
+
+## 回顧與自學
+
+閱讀 [這篇來自 Stanford 的論文](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf) 的前幾頁，了解邏輯回歸的一些實際應用。思考哪些任務更適合我們到目前為止學習的不同回歸任務。哪種方法效果最好？
+
+## 作業
+
+[重試這個回歸](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/assignment.md b/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..03cda3634
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "8af40209a41494068c1f42b14c0b450d",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:28:43+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 重試一些回歸
+
+## 說明
+
+在課程中，你使用了南瓜數據的一個子集。現在，回到原始數據，嘗試使用所有清理和標準化後的數據，來建立一個邏輯回歸模型。
+
+## 評分標準
+
+| 標準     | 卓越表現                                                               | 合格表現                                                     | 需要改進                                                   |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
+|          | 提交了一個包含詳細解釋且表現良好的模型的筆記本                         | 提交了一個包含最低限度表現的模型的筆記本                     | 提交了一個表現不佳的模型的筆記本或未提交                   |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb b/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..7841898d8
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,269 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 南瓜品種與顏色\n",
+    "\n",
+    "載入所需的函式庫和資料集。將資料轉換為包含資料子集的數據框：\n",
+    "\n",
+    "讓我們來看看顏色與品種之間的關係\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date  \\\n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17   \n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition  \\\n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 1,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "dee08c2b49057b0de8b6752c4dbca368",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:57:39+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md b/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..039130782
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:29:10+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb b/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..b2162e405
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb
@@ -0,0 +1,685 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 建立邏輯迴歸模型 - 第四課\n",
+    "\n",
+    "![邏輯迴歸與線性迴歸資訊圖表](../../../../../../translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.mo.png)\n",
+    "\n",
+    "#### **[課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/15/)**\n",
+    "\n",
+    "####  介紹\n",
+    "\n",
+    "在這最後一課關於迴歸的內容中，我們將探討邏輯迴歸，這是基本的*經典*機器學習技術之一。你可以使用這種技術來發現模式並預測二元分類。例如：這顆糖果是巧克力還是不是？這種疾病是否具有傳染性？這位顧客是否會選擇這個產品？\n",
+    "\n",
+    "在這一課中，你將學到：\n",
+    "\n",
+    "-   邏輯迴歸的技術\n",
+    "\n",
+    "✅ 在這個 [學習模組](https://learn.microsoft.com/training/modules/introduction-classification-models/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 中深入了解如何使用這種類型的迴歸\n",
+    "\n",
+    "## 前置條件\n",
+    "\n",
+    "在使用南瓜數據後，我們已經足夠熟悉它，並意識到有一個二元分類可以使用：`Color`。\n",
+    "\n",
+    "讓我們建立一個邏輯迴歸模型，根據一些變數來預測*某個南瓜可能的顏色*（橙色 🎃 或白色 👻）。\n",
+    "\n",
+    "> 為什麼我們在迴歸課程中討論二元分類？僅僅是出於語言上的方便，因為邏輯迴歸[實際上是一種分類方法](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression)，儘管它是基於線性的。在下一組課程中，了解其他分類數據的方法。\n",
+    "\n",
+    "在這一課中，我們需要以下套件：\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`： [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) 是一個 [R 套件集合](https://www.tidyverse.org/packages)，旨在讓數據科學更快速、更簡單、更有趣！\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`： [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) 框架是一個 [套件集合](https://www.tidymodels.org/packages)，用於建模和機器學習。\n",
+    "\n",
+    "-   `janitor`： [janitor 套件](https://github.com/sfirke/janitor) 提供了一些簡單的工具，用於檢查和清理髒數據。\n",
+    "\n",
+    "-   `ggbeeswarm`： [ggbeeswarm 套件](https://github.com/eclarke/ggbeeswarm) 提供了使用 ggplot2 創建蜜蜂群圖的方式。\n",
+    "\n",
+    "你可以通過以下方式安裝它們：\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"janitor\", \"ggbeeswarm\"))`\n",
+    "\n",
+    "或者，下面的腳本會檢查你是否已安裝完成此模組所需的套件，並在缺少時為你安裝。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, janitor, ggbeeswarm)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## **定義問題**\n",
+    "\n",
+    "在我們的情境中，我們將問題表述為二元分類：「白色」或「非白色」。在我們的數據集中還有一個「條紋」類別，但由於該類別的樣本數量很少，我們不會使用它。事實上，一旦我們從數據集中移除空值，這個類別就會消失。\n",
+    "\n",
+    "> 🎃 有趣的小知識，我們有時會稱白色南瓜為「幽靈南瓜」。它們不太容易雕刻，因此不像橙色南瓜那麼受歡迎，但它們看起來很酷！所以我們也可以將問題重新表述為：「幽靈」或「非幽靈」。👻\n",
+    "\n",
+    "## **關於邏輯回歸**\n",
+    "\n",
+    "邏輯回歸與之前學過的線性回歸有幾個重要的不同之處。\n",
+    "\n",
+    "#### **二元分類**\n",
+    "\n",
+    "邏輯回歸不提供與線性回歸相同的功能。前者提供對「二元類別」（例如「橙色或非橙色」）的預測，而後者則能夠預測「連續值」，例如根據南瓜的來源和收穫時間，*價格會上漲多少*。\n",
+    "\n",
+    "![Dasani Madipalli 的資訊圖表](../../../../../../translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.mo.png)\n",
+    "\n",
+    "### 其他分類方式\n",
+    "\n",
+    "邏輯回歸還有其他類型，包括多項式和序列型：\n",
+    "\n",
+    "- **多項式**，涉及多於一個類別，例如「橙色、白色和條紋」。\n",
+    "\n",
+    "- **序列型**，涉及有序的類別，適合我們希望按邏輯順序排列結果的情境，例如南瓜按有限的尺寸（迷你、小、中、大、特大、超大）排序。\n",
+    "\n",
+    "![多項式 vs 序列型回歸](../../../../../../translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.mo.png)\n",
+    "\n",
+    "#### **變數不需要相關**\n",
+    "\n",
+    "還記得線性回歸在變數相關性更高時效果更好嗎？邏輯回歸正好相反——變數不需要相關性。這對於我們的數據很有幫助，因為它的相關性相對較弱。\n",
+    "\n",
+    "#### **需要大量乾淨的數據**\n",
+    "\n",
+    "如果使用更多數據，邏輯回歸會給出更準確的結果；我們的小型數據集並不是完成此任務的最佳選擇，因此請記住這一點。\n",
+    "\n",
+    "✅ 思考哪些類型的數據適合邏輯回歸\n",
+    "\n",
+    "## 練習 - 整理數據\n",
+    "\n",
+    "首先，稍微清理一下數據，刪除空值並選擇部分欄位：\n",
+    "\n",
+    "1. 添加以下程式碼：\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the data and clean column names\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\") %>% \n",
+    "  clean_names()\n",
+    "\n",
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins_select <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(c(city_name, package, variety, origin, item_size, color)) \n",
+    "\n",
+    "# Drop rows containing missing values and encode color as factor (category)\n",
+    "pumpkins_select <- pumpkins_select %>% \n",
+    "  drop_na() %>% \n",
+    "  mutate(color = factor(color))\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows\n",
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "您可以隨時使用 [*glimpse()*](https://pillar.r-lib.org/reference/glimpse.html) 函數來快速查看您的新資料框，如下所示：\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  glimpse()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "讓我們確認一下，我們確實是在進行一個二元分類問題：\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Subset distinct observations in outcome column\n",
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  distinct(color)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 視覺化 - 類別圖表\n",
+    "到目前為止，你已經再次載入了南瓜數據，並清理了數據以保留包含一些變數（例如顏色）的數據集。現在，讓我們使用 ggplot 函式庫在筆記本中視覺化這個資料框。\n",
+    "\n",
+    "ggplot 函式庫提供了一些很棒的方法來視覺化你的數據。例如，你可以在類別圖表中比較每種品種和顏色的數據分佈。\n",
+    "\n",
+    "1. 使用 geombar 函數，利用我們的南瓜數據，並為每個南瓜類別（橙色或白色）指定顏色映射，來創建這樣的圖表：\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "python"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Specify colors for each value of the hue variable\n",
+    "palette <- c(ORANGE = \"orange\", WHITE = \"wheat\")\n",
+    "\n",
+    "# Create the bar plot\n",
+    "ggplot(pumpkins_select, aes(y = variety, fill = color)) +\n",
+    "  geom_bar(position = \"dodge\") +\n",
+    "  scale_fill_manual(values = palette) +\n",
+    "  labs(y = \"Variety\", fill = \"Color\") +\n",
+    "  theme_minimal()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "透過觀察這些數據，可以看出顏色數據與品種之間的關聯。\n",
+    "\n",
+    "✅ 根據這個分類圖，你能想到哪些有趣的探索方向？\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 資料預處理：特徵編碼\n",
+    "\n",
+    "我們的南瓜資料集中的所有欄位都包含字串值。對人類而言，處理分類資料是直觀的，但對機器而言則不然。機器學習演算法更擅長處理數值資料。因此，編碼是資料預處理階段中非常重要的一步，因為它能將分類資料轉換為數值資料，同時不丟失任何資訊。良好的編碼能夠幫助建立良好的模型。\n",
+    "\n",
+    "在特徵編碼中，主要有兩種編碼器：\n",
+    "\n",
+    "1. **序列編碼器**：適合用於序列變數，這些變數是具有邏輯順序的分類變數，例如我們資料集中的 `item_size` 欄位。它會建立一個映射，將每個類別用一個數字表示，這個數字代表該類別在欄位中的順序。\n",
+    "\n",
+    "2. **分類編碼器**：適合用於名義變數，這些變數是沒有邏輯順序的分類變數，例如我們資料集中除了 `item_size` 以外的所有特徵。這是一種獨熱編碼方式，意味著每個類別都用一個二元欄位表示：如果南瓜屬於該品種，編碼變數的值為 1，否則為 0。\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels 提供了一個非常方便的套件：[recipes](https://recipes.tidymodels.org/)——一個用於資料預處理的套件。我們將定義一個 `recipe`，指定所有的預測欄位應該被編碼為一組整數，使用 `prep` 來估算任何操作所需的數量和統計數據，最後使用 `bake` 將計算結果應用到新資料上。\n",
+    "\n",
+    "> 通常，recipes 通常用作建模的預處理工具，它定義了應該對資料集應用哪些步驟以使其準備好進行建模。在這種情況下，**強烈建議**使用 `workflow()`，而不是手動使用 prep 和 bake 來估算 recipe。我們稍後會看到這些內容。\n",
+    ">\n",
+    "> 不過，目前我們使用 recipes + prep + bake 來指定應該對資料集應用哪些步驟，以使其準備好進行資料分析，然後提取已應用步驟的預處理資料。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Preprocess and extract data to allow some data analysis\n",
+    "baked_pumpkins <- recipe(color ~ ., data = pumpkins_select) %>%\n",
+    "  # Define ordering for item_size column\n",
+    "  step_mutate(item_size = ordered(item_size, levels = c('sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo'))) %>%\n",
+    "  # Convert factors to numbers using the order defined above (Ordinal encoding)\n",
+    "  step_integer(item_size, zero_based = F) %>%\n",
+    "  # Encode all other predictors using one hot encoding\n",
+    "  step_dummy(all_nominal(), -all_outcomes(), one_hot = TRUE) %>%\n",
+    "  prep(data = pumpkin_select) %>%\n",
+    "  bake(new_data = NULL)\n",
+    "\n",
+    "# Display the first few rows of preprocessed data\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "✅ 使用序數編碼器處理 Item Size 欄位有什麼優勢？\n",
+    "\n",
+    "### 分析變數之間的關係\n",
+    "\n",
+    "現在我們已經完成了數據的預處理，可以分析特徵與標籤之間的關係，以了解模型在給定特徵的情況下預測標籤的能力。進行這類分析的最佳方法是繪製數據圖表。\n",
+    "我們將再次使用 ggplot 的 geom_boxplot_ 函數，以分類圖的形式可視化 Item Size、Variety 和 Color 之間的關係。為了更好地繪製數據，我們將使用已編碼的 Item Size 欄位以及未編碼的 Variety 欄位。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Define the color palette\n",
+    "palette <- c(ORANGE = \"orange\", WHITE = \"wheat\")\n",
+    "\n",
+    "# We need the encoded Item Size column to use it as the x-axis values in the plot\n",
+    "pumpkins_select_plot<-pumpkins_select\n",
+    "pumpkins_select_plot$item_size <- baked_pumpkins$item_size\n",
+    "\n",
+    "# Create the grouped box plot\n",
+    "ggplot(pumpkins_select_plot, aes(x = `item_size`, y = color, fill = color)) +\n",
+    "  geom_boxplot() +\n",
+    "  facet_grid(variety ~ ., scales = \"free_x\") +\n",
+    "  scale_fill_manual(values = palette) +\n",
+    "  labs(x = \"Item Size\", y = \"\") +\n",
+    "  theme_minimal() +\n",
+    "  theme(strip.text = element_text(size = 12)) +\n",
+    "  theme(axis.text.x = element_text(size = 10)) +\n",
+    "  theme(axis.title.x = element_text(size = 12)) +\n",
+    "  theme(axis.title.y = element_blank()) +\n",
+    "  theme(legend.position = \"bottom\") +\n",
+    "  guides(fill = guide_legend(title = \"Color\")) +\n",
+    "  theme(panel.spacing = unit(0.5, \"lines\"))+\n",
+    "  theme(strip.text.y = element_text(size = 4, hjust = 0)) \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### 使用群集圖\n",
+    "\n",
+    "由於 Color 是一個二元分類（白色或非白色），因此需要「一種[專門的方法](https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/main/data-visualization.pdf)來進行視覺化」。\n",
+    "\n",
+    "嘗試使用 `群集圖` 來展示 item_size 與顏色分佈的關係。\n",
+    "\n",
+    "我們將使用 [ggbeeswarm 套件](https://github.com/eclarke/ggbeeswarm)，該套件提供使用 ggplot2 創建蜜蜂群集風格圖的方法。蜜蜂群集圖是一種將原本會重疊的點排列在彼此旁邊的繪圖方式。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create beeswarm plots of color and item_size\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(color = factor(color)) %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = color, y = item_size, color = color)) +\n",
+    "  geom_quasirandom() +\n",
+    "  scale_color_brewer(palette = \"Dark2\", direction = -1) +\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "現在我們已經了解顏色的二元分類與更大尺寸組別之間的關係，接下來讓我們探討如何使用邏輯迴歸來判斷某個南瓜的可能顏色。\n",
+    "\n",
+    "## 建立您的模型\n",
+    "\n",
+    "選擇您想用於分類模型的變數，並將數據分為訓練集和測試集。[rsample](https://rsample.tidymodels.org/) 是 Tidymodels 中的一個套件，提供了高效的數據分割和重抽樣的基礎設施：\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Split data into 80% for training and 20% for testing\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "pumpkins_split <- pumpkins_select %>% \n",
+    "  initial_split(prop = 0.8)\n",
+    "\n",
+    "# Extract the data in each split\n",
+    "pumpkins_train <- training(pumpkins_split)\n",
+    "pumpkins_test <- testing(pumpkins_split)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the first 5 rows of the training set\n",
+    "pumpkins_train %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "🙌 我們現在準備透過將訓練特徵與訓練標籤（顏色）進行擬合來訓練模型。\n",
+    "\n",
+    "我們將從建立一個食譜開始，該食譜會指定對數據進行預處理的步驟，以便為建模做好準備。例如：將類別型變數編碼為一組整數。就像 `baked_pumpkins` 一樣，我們會建立一個 `pumpkins_recipe`，但不會執行 `prep` 和 `bake`，因為這些步驟會被打包到一個工作流程中，稍後幾個步驟你就會看到。\n",
+    "\n",
+    "在 Tidymodels 中，有很多種方法可以指定邏輯回歸模型。請參考 `?logistic_reg()`。目前，我們將透過預設的 `stats::glm()` 引擎來指定一個邏輯回歸模型。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create a recipe that specifies preprocessing steps for modelling\n",
+    "pumpkins_recipe <- recipe(color ~ ., data = pumpkins_train) %>% \n",
+    "  step_mutate(item_size = ordered(item_size, levels = c('sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo'))) %>%\n",
+    "  step_integer(item_size, zero_based = F) %>%  \n",
+    "  step_dummy(all_nominal(), -all_outcomes(), one_hot = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "# Create a logistic model specification\n",
+    "log_reg <- logistic_reg() %>% \n",
+    "  set_engine(\"glm\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "現在我們已經有了一個配方和模型規範，我們需要找到一種方法將它們整合成一個物件，該物件首先會對資料進行預處理（在幕後進行準備和烘焙），然後在預處理後的資料上擬合模型，並且還能支持潛在的後處理活動。\n",
+    "\n",
+    "在 Tidymodels 中，這個方便的物件被稱為 [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/)，它能輕鬆地保存你的建模組件。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Bundle modelling components in a workflow\n",
+    "log_reg_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(pumpkins_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(log_reg)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the workflow\n",
+    "log_reg_wf\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "在*指定*工作流程後，可以使用[`fit()`](https://tidymodels.github.io/parsnip/reference/fit.html)函數來`訓練`模型。工作流程會在訓練之前估算配方並預處理數據，因此我們不需要手動使用 prep 和 bake 來完成這些步驟。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Train the model\n",
+    "wf_fit <- log_reg_wf %>% \n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\n",
+    "\n",
+    "# Print the trained workflow\n",
+    "wf_fit\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "模型訓練完成後，會顯示訓練過程中學到的係數。\n",
+    "\n",
+    "現在我們已經使用訓練數據訓練了模型，可以利用 [parsnip::predict()](https://parsnip.tidymodels.org/reference/predict.model_fit.html) 對測試數據進行預測。我們先用模型來預測測試集的標籤以及每個標籤的概率。當概率大於 0.5 時，預測類別為 `WHITE`，否則為 `ORANGE`。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make predictions for color and corresponding probabilities\n",
+    "results <- pumpkins_test %>% select(color) %>% \n",
+    "  bind_cols(wf_fit %>% \n",
+    "              predict(new_data = pumpkins_test)) %>%\n",
+    "  bind_cols(wf_fit %>%\n",
+    "              predict(new_data = pumpkins_test, type = \"prob\"))\n",
+    "\n",
+    "# Compare predictions\n",
+    "results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "非常棒！這提供了一些關於邏輯迴歸運作方式的深入見解。\n",
+    "\n",
+    "### 透過混淆矩陣更好地理解\n",
+    "\n",
+    "將每個預測值與其對應的「真實值」進行比較並不是評估模型預測效果的高效方法。幸運的是，Tidymodels 還有一些其他的技巧：[`yardstick`](https://yardstick.tidymodels.org/)——一個用於通過性能指標衡量模型效果的套件。\n",
+    "\n",
+    "與分類問題相關的一個性能指標是[`混淆矩陣`](https://wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix)。混淆矩陣描述了分類模型的表現如何。混淆矩陣統計了模型正確分類每個類別的例子數量。在我們的例子中，它會顯示有多少橙色南瓜被正確分類為橙色，以及有多少白色南瓜被正確分類為白色；混淆矩陣還會顯示有多少被分類到了**錯誤**的類別。\n",
+    "\n",
+    "來自 yardstick 的 [**`conf_mat()`**](https://tidymodels.github.io/yardstick/reference/conf_mat.html) 函數可以計算觀察值和預測值類別的交叉統計表。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Confusion matrix for prediction results\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = color, estimate = .pred_class)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "讓我們來解讀混淆矩陣。我們的模型需要將南瓜分類為兩個二元類別：`白色` 和 `非白色`。\n",
+    "\n",
+    "- 如果模型預測南瓜是白色，且實際上屬於「白色」類別，我們稱之為 `真正例`，顯示在左上角的數字。\n",
+    "\n",
+    "- 如果模型預測南瓜是非白色，但實際上屬於「白色」類別，我們稱之為 `假負例`，顯示在左下角的數字。\n",
+    "\n",
+    "- 如果模型預測南瓜是白色，但實際上屬於「非白色」類別，我們稱之為 `假正例`，顯示在右上角的數字。\n",
+    "\n",
+    "- 如果模型預測南瓜是非白色，且實際上屬於「非白色」類別，我們稱之為 `真負例`，顯示在右下角的數字。\n",
+    "\n",
+    "| 真實值 |\n",
+    "|:-----:|\n",
+    "\n",
+    "|               |        |       |\n",
+    "|---------------|--------|-------|\n",
+    "| **預測值**    | 白色   | 橙色  |\n",
+    "| 白色          | TP     | FP    |\n",
+    "| 橙色          | FN     | TN    |\n",
+    "\n",
+    "正如你可能猜到的，我們希望有更多的真正例和真負例，以及更少的假正例和假負例，這意味著模型的表現更佳。\n",
+    "\n",
+    "混淆矩陣非常有用，因為它衍生出其他指標，幫助我們更好地評估分類模型的性能。讓我們來看看其中一些指標：\n",
+    "\n",
+    "🎓 精確率（Precision）：`TP/(TP + FP)`，定義為被預測為正例中實際為正例的比例。也稱為[正確預測值](https://en.wikipedia.org/wiki/Positive_predictive_value \"Positive predictive value\")。\n",
+    "\n",
+    "🎓 召回率（Recall）：`TP/(TP + FN)`，定義為實際為正例的樣本中被正確預測為正例的比例。也稱為 `敏感性`。\n",
+    "\n",
+    "🎓 特異性（Specificity）：`TN/(TN + FP)`，定義為實際為負例的樣本中被正確預測為負例的比例。\n",
+    "\n",
+    "🎓 準確率（Accuracy）：`TP + TN/(TP + TN + FP + FN)`，即樣本中被正確預測的標籤所佔的百分比。\n",
+    "\n",
+    "🎓 F 值（F Measure）：精確率和召回率的加權平均值，最佳值為 1，最差值為 0。\n",
+    "\n",
+    "讓我們來計算這些指標吧！\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Combine metric functions and calculate them all at once\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, recall, spec, f_meas, accuracy)\n",
+    "eval_metrics(data = results, truth = color, estimate = .pred_class)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 視覺化此模型的 ROC 曲線\n",
+    "\n",
+    "讓我們再進行一次視覺化，來看看所謂的 [`ROC 曲線`](https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic)：\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make a roc_curve\n",
+    "results %>% \n",
+    "  roc_curve(color, .pred_ORANGE) %>% \n",
+    "  autoplot()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ROC 曲線通常用來檢視分類器的輸出，分析其真陽性與假陽性之間的關係。ROC 曲線通常在 Y 軸上顯示「真陽性率」/敏感度，在 X 軸上顯示「假陽性率」/1-特異性。因此，曲線的陡峭程度以及曲線與中線之間的距離非常重要：理想的曲線應該快速向上並超越中線。在我們的例子中，起初會有一些假陽性，接著曲線正確地向上並超越中線。\n",
+    "\n",
+    "最後，我們可以使用 `yardstick::roc_auc()` 來計算實際的曲線下面積（AUC）。AUC 的一種解釋方式是，模型將隨機正例排序在隨機負例之上的概率。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Calculate area under curve\n",
+    "results %>% \n",
+    "  roc_auc(color, .pred_ORANGE)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "結果約為 `0.975`。由於 AUC 的範圍是從 0 到 1，你會希望分數越高越好，因為一個能夠 100% 正確預測的模型會有 AUC 值為 1；在這個例子中，這個模型表現*相當不錯*。\n",
+    "\n",
+    "在未來的分類課程中，你將學習如何提升模型的分數（例如在這種情況下處理不平衡數據）。\n",
+    "\n",
+    "## 🚀挑戰\n",
+    "\n",
+    "關於邏輯迴歸還有很多值得深入探討的地方！但學習的最佳方式是親自實驗。找一個適合這類分析的數據集，並用它建立一個模型。你學到了什麼？提示：可以試試 [Kaggle](https://www.kaggle.com/search?q=logistic+regression+datasets) 上有趣的數據集。\n",
+    "\n",
+    "## 回顧與自學\n",
+    "\n",
+    "閱讀 [這篇來自 Stanford 的論文](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf) 的前幾頁，了解邏輯迴歸的一些實際應用。思考哪些任務更適合我們到目前為止學過的不同迴歸類型。哪一種方法會是最佳選擇？\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "langauge": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "feaf125f481a89c468fa115bf2aed580",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:02:49+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..240609d03
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1255 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 邏輯迴歸 - 第四課\n",
+    "\n",
+    "載入所需的函式庫和資料集。將資料轉換為包含資料子集的資料框：\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 63,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date   \n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17  \\\n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition   \n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN  \\\n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 63,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 64,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Origin</th>\n",
+       "      <th>Item Size</th>\n",
+       "      <th>Color</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>DELAWARE</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>VIRGINIA</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>lge</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>lge</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>36 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name       Package      Variety    Origin Item Size   Color\n",
+       "2  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  DELAWARE       med  ORANGE\n",
+       "3  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  VIRGINIA       med  ORANGE\n",
+       "4  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       lge  ORANGE\n",
+       "5  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       lge  ORANGE\n",
+       "6  BALTIMORE  36 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       med  ORANGE"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 64,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Select the columns we want to use\n",
+    "columns_to_select = ['City Name','Package','Variety', 'Origin','Item Size', 'Color']\n",
+    "pumpkins = full_pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "# Drop rows with missing values\n",
+    "pumpkins.dropna(inplace=True)\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# 讓我們來看看我們的數據！\n",
+    "\n",
+    "透過使用 Seaborn 進行視覺化\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 65,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f8c56d0c650>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 65,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 609.375x500 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import seaborn as sns\n",
+    "# Specify colors for each values of the hue variable\n",
+    "palette = {\n",
+    "    'ORANGE': 'orange',\n",
+    "    'WHITE': 'wheat',\n",
+    "}\n",
+    "# Plot a bar plot to visualize how many pumpkins of each variety are orange or white\n",
+    "sns.catplot(\n",
+    "    data=pumpkins, y=\"Variety\", hue=\"Color\", kind=\"count\",\n",
+    "    palette=palette, \n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# 資料預處理\n",
+    "\n",
+    "讓我們對特徵和標籤進行編碼，以便更好地繪製資料並訓練模型\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 66,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array(['med', 'lge', 'sml', 'xlge', 'med-lge', 'jbo', 'exjbo'],\n",
+       "      dtype=object)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 66,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Let's look at the different values of the 'Item Size' column\n",
+    "pumpkins['Item Size'].unique()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 67,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder\n",
+    "# Encode the 'Item Size' column using ordinal encoding\n",
+    "item_size_categories = [['sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo']]\n",
+    "ordinal_features = ['Item Size']\n",
+    "ordinal_encoder = OrdinalEncoder(categories=item_size_categories)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 68,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder\n",
+    "# Encode all the other features using one-hot encoding\n",
+    "categorical_features = ['City Name', 'Package', 'Variety', 'Origin']\n",
+    "categorical_encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 69,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>ord__Item Size</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_ATLANTA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BALTIMORE</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BOSTON</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_CHICAGO</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_COLUMBIA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DALLAS</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DETROIT</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_LOS ANGELES</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_MIAMI</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_MICHIGAN</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW JERSEY</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW YORK</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NORTH CAROLINA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_OHIO</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_PENNSYLVANIA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TENNESSEE</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TEXAS</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VERMONT</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VIRGINIA</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 48 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   ord__Item Size  cat__City Name_ATLANTA  cat__City Name_BALTIMORE   \n",
+       "2             1.0                     0.0                       1.0  \\\n",
+       "3             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "4             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "5             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "6             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_BOSTON  cat__City Name_CHICAGO  cat__City Name_COLUMBIA   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                      0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_DALLAS  cat__City Name_DETROIT  cat__City Name_LOS ANGELES   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                         0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_MIAMI  ...  cat__Origin_MICHIGAN  cat__Origin_NEW JERSEY   \n",
+       "2                   0.0  ...                   0.0                     0.0  \\\n",
+       "3                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "4                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "5                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "6                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_NEW YORK  cat__Origin_NORTH CAROLINA  cat__Origin_OHIO   \n",
+       "2                   0.0                         0.0               0.0  \\\n",
+       "3                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "4                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "5                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "6                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_PENNSYLVANIA  cat__Origin_TENNESSEE  cat__Origin_TEXAS   \n",
+       "2                       0.0                    0.0                0.0  \\\n",
+       "3                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "4                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "5                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "6                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_VERMONT  cat__Origin_VIRGINIA  \n",
+       "2                  0.0                   0.0  \n",
+       "3                  0.0                   1.0  \n",
+       "4                  0.0                   0.0  \n",
+       "5                  0.0                   0.0  \n",
+       "6                  0.0                   0.0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 48 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 69,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.compose import ColumnTransformer\n",
+    "ct = ColumnTransformer(transformers=[\n",
+    "     ('ord', ordinal_encoder, ordinal_features),\n",
+    "     ('cat', categorical_encoder, categorical_features)\n",
+    "     ])\n",
+    "# Get the encoded features as a pandas DataFrame\n",
+    "ct.set_output(transform='pandas')\n",
+    "encoded_features = ct.fit_transform(pumpkins)\n",
+    "encoded_features.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 70,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>ord__Item Size</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_ATLANTA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BALTIMORE</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BOSTON</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_CHICAGO</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_COLUMBIA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DALLAS</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DETROIT</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_LOS ANGELES</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_MIAMI</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW JERSEY</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW YORK</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NORTH CAROLINA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_OHIO</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_PENNSYLVANIA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TENNESSEE</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TEXAS</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VERMONT</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VIRGINIA</th>\n",
+       "      <th>Color</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 49 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   ord__Item Size  cat__City Name_ATLANTA  cat__City Name_BALTIMORE   \n",
+       "2             1.0                     0.0                       1.0  \\\n",
+       "3             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "4             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "5             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "6             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_BOSTON  cat__City Name_CHICAGO  cat__City Name_COLUMBIA   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                      0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_DALLAS  cat__City Name_DETROIT  cat__City Name_LOS ANGELES   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                         0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_MIAMI  ...  cat__Origin_NEW JERSEY  cat__Origin_NEW YORK   \n",
+       "2                   0.0  ...                     0.0                   0.0  \\\n",
+       "3                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "4                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "5                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "6                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_NORTH CAROLINA  cat__Origin_OHIO  cat__Origin_PENNSYLVANIA   \n",
+       "2                         0.0               0.0                       0.0  \\\n",
+       "3                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "4                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "5                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "6                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_TENNESSEE  cat__Origin_TEXAS  cat__Origin_VERMONT   \n",
+       "2                    0.0                0.0                  0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "4                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "5                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "6                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_VIRGINIA  Color  \n",
+       "2                   0.0      0  \n",
+       "3                   1.0      0  \n",
+       "4                   0.0      0  \n",
+       "5                   0.0      0  \n",
+       "6                   0.0      0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 49 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 70,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
+    "# Encode the 'Color' column using label encoding\n",
+    "label_encoder = LabelEncoder()\n",
+    "encoded_label = label_encoder.fit_transform(pumpkins['Color'])\n",
+    "encoded_pumpkins = encoded_features.assign(Color=encoded_label)\n",
+    "encoded_pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 71,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['ORANGE', 'WHITE']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 71,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Let's look at the mapping between the encoded values and the original values\n",
+    "list(label_encoder.inverse_transform([0, 1]))"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 81,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f8c56322210>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 81,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x1620 with 9 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "palette = {\n",
+    "    'ORANGE': 'orange',\n",
+    "    'WHITE': 'wheat',\n",
+    "}\n",
+    "# We need the encoded Item Size column to use it as the x-axis values in the plot\n",
+    "pumpkins['Item Size'] = encoded_pumpkins['ord__Item Size']\n",
+    "\n",
+    "g = sns.catplot(\n",
+    "    data=pumpkins,\n",
+    "    x=\"Item Size\", y=\"Color\", row='Variety',\n",
+    "    kind=\"box\", orient=\"h\",\n",
+    "    sharex=False, margin_titles=True,\n",
+    "    height=1.8, aspect=4, palette=palette,\n",
+    ")\n",
+    "# Defining axis labels \n",
+    "g.set(xlabel=\"Item Size\", ylabel=\"\").set(xlim=(0,6))\n",
+    "g.set_titles(row_template=\"{row_name}\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import warnings\n",
+    "warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='seaborn')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 37,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<Axes: xlabel='Color', ylabel='ord__Item Size'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 37,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Suppressing warning message claiming that a portion of points cannot be placed into the plot due to the high number of data points\n",
+    "import warnings\n",
+    "warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='seaborn')\n",
+    "\n",
+    "palette = {\n",
+    "    0: 'orange',\n",
+    "    1: 'wheat'\n",
+    "}\n",
+    "sns.swarmplot(x=\"Color\", y=\"ord__Item Size\", hue=\"Color\", data=encoded_pumpkins, palette=palette)"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "**注意**：忽視警告並非最佳做法，應盡可能避免。警告通常包含有用的訊息，能幫助我們改進程式碼並解決問題。  \n",
+    "我們忽視這個特定警告的原因是為了保證圖表的可讀性。將所有數據點繪製在一起並減小標記大小，同時保持調色盤顏色的一致性，會導致視覺化效果不清晰。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 74,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "# X is the encoded features\n",
+    "X = encoded_pumpkins[encoded_pumpkins.columns.difference(['Color'])]\n",
+    "# y is the encoded label\n",
+    "y = encoded_pumpkins['Color']\n",
+    "\n",
+    "# Split the data into training and test sets\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 75,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "           0       0.94      0.98      0.96       166\n",
+      "           1       0.85      0.67      0.75        33\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.92       199\n",
+      "   macro avg       0.89      0.82      0.85       199\n",
+      "weighted avg       0.92      0.92      0.92       199\n",
+      "\n",
+      "Predicted labels:  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0\n",
+      " 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0\n",
+      " 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0\n",
+      " 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0\n",
+      " 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1\n",
+      " 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]\n",
+      "F1-score:  0.7457627118644068\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import f1_score, classification_report \n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "\n",
+    "# Train a logistic regression model on the pumpkin dataset\n",
+    "model = LogisticRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)\n",
+    "predictions = model.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "# Evaluate the model and print the results\n",
+    "print(classification_report(y_test, predictions))\n",
+    "print('Predicted labels: ', predictions)\n",
+    "print('F1-score: ', f1_score(y_test, predictions))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 76,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([[162,   4],\n",
+       "       [ 11,  22]])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 76,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import confusion_matrix\n",
+    "confusion_matrix(y_test, predictions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 77,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 600x600 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score\n",
+    "import matplotlib\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "%matplotlib inline\n",
+    "\n",
+    "y_scores = model.predict_proba(X_test)\n",
+    "# calculate ROC curve\n",
+    "fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1])\n",
+    "\n",
+    "# plot ROC curve\n",
+    "fig = plt.figure(figsize=(6, 6))\n",
+    "# Plot the diagonal 50% line\n",
+    "plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')\n",
+    "# Plot the FPR and TPR achieved by our model\n",
+    "plt.plot(fpr, tpr)\n",
+    "plt.xlabel('False Positive Rate')\n",
+    "plt.ylabel('True Positive Rate')\n",
+    "plt.title('ROC Curve')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 78,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0.9749908725812341\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Calculate AUC score\n",
+    "auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1])\n",
+    "print(auc)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.16"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "vscode": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "949777d72b0d2535278d3dc13498b2535136f6dfe0678499012e853ee9abcab1"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "ef50cc584e0b79412610cc7da15e1f86",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:58:26+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/2-Regression/README.md b/translations/mo/2-Regression/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d0a3a7560
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/2-Regression/README.md
@@ -0,0 +1,54 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "508582278dbb8edd2a8a80ac96ef416c",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:13:15+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 機器學習中的回歸模型
+## 區域主題：北美南瓜價格的回歸模型 🎃
+
+在北美，南瓜常被雕刻成恐怖的臉孔以慶祝萬聖節。讓我們一起探索這些迷人的蔬菜吧！
+
+![jack-o-lanterns](../../../translated_images/jack-o-lanterns.181c661a9212457d7756f37219f660f1358af27554d856e5a991f16b4e15337c.mo.jpg)
+> 照片由 <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> 提供，來自 <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## 你將學到什麼
+
+[![回歸介紹](https://img.youtube.com/vi/5QnJtDad4iQ/0.jpg)](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "回歸介紹影片 - 點擊觀看！")
+> 🎥 點擊上方圖片觀看本課程的快速介紹影片
+
+本章節的課程涵蓋機器學習中回歸的類型。回歸模型可以幫助確定變數之間的_關係_。這類模型可以預測像是長度、溫度或年齡等數值，從而在分析數據點時揭示變數之間的關聯。
+
+在這系列課程中，你將了解線性回歸和邏輯回歸的差異，以及在什麼情況下應選擇其中一種。
+
+[![機器學習入門 - 回歸模型介紹](https://img.youtube.com/vi/XA3OaoW86R8/0.jpg)](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "機器學習入門 - 回歸模型介紹")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看回歸模型的簡短介紹影片。
+
+在這組課程中，你將準備開始機器學習任務，包括配置 Visual Studio Code 以管理筆記本，這是數據科學家常用的環境。你將了解 Scikit-learn，一個機器學習的庫，並在本章節中建立你的第一個模型，重點放在回歸模型上。
+
+> 有一些實用的低代碼工具可以幫助你學習如何使用回歸模型。試試 [Azure ML](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 完成這項任務。
+
+### 課程
+
+1. [工具介紹](1-Tools/README.md)
+2. [數據管理](2-Data/README.md)
+3. [線性回歸與多項式回歸](3-Linear/README.md)
+4. [邏輯回歸](4-Logistic/README.md)
+
+---
+### 致謝
+
+"回歸模型的機器學習" 由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 用 ♥️ 編寫
+
+♥️ 測驗貢獻者包括：[Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) 和 [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)
+
+南瓜數據集由 [Kaggle 上的這個項目](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) 提供建議，其數據來源於美國農業部發布的 [Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice)。我們基於品種添加了一些關於顏色的數據點以使分佈正常化。這些數據屬於公共領域。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/3-Web-App/1-Web-App/README.md b/translations/mo/3-Web-App/1-Web-App/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ec2e68ea1
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/3-Web-App/1-Web-App/README.md
@@ -0,0 +1,359 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2680c691fbdb6367f350761a275e2508",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:36:11+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 建立一個使用機器學習模型的網頁應用程式
+
+在這堂課中，你將使用一個來自外太空的數據集來訓練一個機器學習模型：_過去一個世紀的UFO目擊事件_，數據來源於NUFORC的資料庫。
+
+你將學到：
+
+- 如何將訓練好的模型進行“pickle”處理
+- 如何在Flask應用程式中使用該模型
+
+我們將繼續使用筆記本來清理數據並訓練模型，但你可以更進一步，探索如何在“真實世界”中使用模型，也就是在網頁應用程式中。
+
+為此，你需要使用Flask來建立一個網頁應用程式。
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/17/)
+
+## 建立應用程式
+
+有多種方式可以建立網頁應用程式來使用機器學習模型。你的網頁架構可能會影響模型的訓練方式。想像一下，你正在一家公司工作，數據科學團隊已經訓練了一個模型，他們希望你在應用程式中使用該模型。
+
+### 考量因素
+
+你需要問自己許多問題：
+
+- **這是網頁應用程式還是行動應用程式？** 如果你正在建立一個行動應用程式，或者需要在物聯網情境中使用模型，你可以使用 [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/)，並在Android或iOS應用程式中使用該模型。
+- **模型將存放在哪裡？** 是在雲端還是本地？
+- **是否需要離線支援？** 應用程式是否需要在離線狀態下運作？
+- **訓練模型使用了什麼技術？** 所選技術可能會影響你需要使用的工具。
+    - **使用TensorFlow。** 如果你使用TensorFlow訓練模型，該生態系統提供了將TensorFlow模型轉換為可在網頁應用程式中使用的功能，通過 [TensorFlow.js](https://www.tensorflow.org/js/)。
+    - **使用PyTorch。** 如果你使用像 [PyTorch](https://pytorch.org/) 這樣的庫來建立模型，你可以選擇將其導出為 [ONNX](https://onnx.ai/)（開放神經網絡交換格式）格式，用於支持JavaScript網頁應用程式的 [Onnx Runtime](https://www.onnxruntime.ai/)。在未來的課程中，我們將探索如何將Scikit-learn訓練的模型導出為ONNX格式。
+    - **使用Lobe.ai或Azure Custom Vision。** 如果你使用的是像 [Lobe.ai](https://lobe.ai/) 或 [Azure Custom Vision](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/custom-vision-service/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 這樣的機器學習SaaS（軟體即服務）系統來訓練模型，這類軟體提供了多平台導出模型的方法，包括建立一個專屬的API，供你的線上應用程式在雲端查詢。
+
+你還可以選擇建立一個完整的Flask網頁應用程式，該應用程式可以在網頁瀏覽器中自行訓練模型。這也可以通過JavaScript環境中的TensorFlow.js來完成。
+
+對於我們的目的，由於我們一直在使用基於Python的筆記本，讓我們來探索將訓練好的模型從筆記本導出為Python構建的網頁應用程式可讀格式的步驟。
+
+## 工具
+
+完成這項任務，你需要兩個工具：Flask和Pickle，這兩者都在Python上運行。
+
+✅ [Flask](https://palletsprojects.com/p/flask/) 是什麼？由其創建者定義為“微框架”，Flask提供了使用Python和模板引擎構建網頁的基本功能。查看 [這個學習模組](https://docs.microsoft.com/learn/modules/python-flask-build-ai-web-app?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 來練習使用Flask構建應用程式。
+
+✅ [Pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html) 是什麼？Pickle 🥒 是一個Python模組，用於序列化和反序列化Python對象結構。當你對模型進行“pickle”處理時，你會將其結構序列化或扁平化，以便在網頁上使用。注意：Pickle本身並不安全，因此如果被要求“un-pickle”一個文件時要小心。Pickle文件的後綴是`.pkl`。
+
+## 練習 - 清理數據
+
+在這堂課中，你將使用來自 [NUFORC](https://nuforc.org)（全國UFO報告中心）的80,000條UFO目擊數據。這些數據包含一些有趣的UFO目擊描述，例如：
+
+- **長描述範例。** “一名男子從夜晚草地上的一道光束中出現，並跑向德州儀器的停車場。”
+- **短描述範例。** “燈光追著我們跑。”
+
+[ufos.csv](../../../../3-Web-App/1-Web-App/data/ufos.csv) 試算表包含了目擊事件發生的 `city`、`state` 和 `country`，物體的 `shape` 以及其 `latitude` 和 `longitude`。
+
+在這堂課提供的空白 [notebook](notebook.ipynb) 中：
+
+1. 像之前的課程一樣，匯入 `pandas`、`matplotlib` 和 `numpy`，並匯入ufos試算表。你可以查看數據集的樣本：
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    import numpy as np
+    
+    ufos = pd.read_csv('./data/ufos.csv')
+    ufos.head()
+    ```
+
+1. 將ufos數據轉換為一個小型的數據框，並給予新的標題。檢查 `Country` 欄位中的唯一值。
+
+    ```python
+    ufos = pd.DataFrame({'Seconds': ufos['duration (seconds)'], 'Country': ufos['country'],'Latitude': ufos['latitude'],'Longitude': ufos['longitude']})
+    
+    ufos.Country.unique()
+    ```
+
+1. 現在，你可以通過刪除任何空值並僅匯入1-60秒之間的目擊事件來減少需要處理的數據量：
+
+    ```python
+    ufos.dropna(inplace=True)
+    
+    ufos = ufos[(ufos['Seconds'] >= 1) & (ufos['Seconds'] <= 60)]
+    
+    ufos.info()
+    ```
+
+1. 匯入Scikit-learn的 `LabelEncoder` 庫，將國家的文字值轉換為數字：
+
+    ✅ LabelEncoder 按字母順序編碼數據
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+    
+    ufos['Country'] = LabelEncoder().fit_transform(ufos['Country'])
+    
+    ufos.head()
+    ```
+
+    你的數據應該看起來像這樣：
+
+    ```output
+    	Seconds	Country	Latitude	Longitude
+    2	20.0	3		53.200000	-2.916667
+    3	20.0	4		28.978333	-96.645833
+    14	30.0	4		35.823889	-80.253611
+    23	60.0	4		45.582778	-122.352222
+    24	3.0		3		51.783333	-0.783333
+    ```
+
+## 練習 - 建立你的模型
+
+現在，你可以準備通過將數據分為訓練組和測試組來訓練模型。
+
+1. 選擇三個特徵作為你的X向量，y向量將是 `Country`。你希望能輸入 `Seconds`、`Latitude` 和 `Longitude`，並獲得一個國家代碼作為返回值。
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    
+    Selected_features = ['Seconds','Latitude','Longitude']
+    
+    X = ufos[Selected_features]
+    y = ufos['Country']
+    
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+    ```
+
+1. 使用邏輯回歸來訓練你的模型：
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    model = LogisticRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    predictions = model.predict(X_test)
+    
+    print(classification_report(y_test, predictions))
+    print('Predicted labels: ', predictions)
+    print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, predictions))
+    ```
+
+準確率還不錯 **（約95%）**，這並不令人意外，因為 `Country` 和 `Latitude/Longitude` 是相關的。
+
+你創建的模型並不是非常革命性的，因為你應該能夠從 `Latitude` 和 `Longitude` 推斷出 `Country`，但這是一個很好的練習，嘗試從你清理過的原始數據中訓練模型，導出模型，然後在網頁應用程式中使用它。
+
+## 練習 - 將模型進行“pickle”處理
+
+現在，是時候對你的模型進行“pickle”處理了！你可以用幾行代碼完成這個操作。一旦完成“pickle”處理，載入你的pickled模型，並用一個包含秒數、緯度和經度值的樣本數據陣列來測試它。
+
+```python
+import pickle
+model_filename = 'ufo-model.pkl'
+pickle.dump(model, open(model_filename,'wb'))
+
+model = pickle.load(open('ufo-model.pkl','rb'))
+print(model.predict([[50,44,-12]]))
+```
+
+模型返回了 **'3'**，這是英國的國家代碼。太酷了！👽
+
+## 練習 - 建立一個Flask應用程式
+
+現在，你可以建立一個Flask應用程式來調用你的模型，並以更具視覺吸引力的方式返回類似的結果。
+
+1. 首先，在 _notebook.ipynb_ 文件旁邊創建一個名為 **web-app** 的資料夾，該資料夾中存放你的 _ufo-model.pkl_ 文件。
+
+1. 在該資料夾中再創建三個資料夾：**static**（裡面有一個名為 **css** 的資料夾）和 **templates**。現在你應該有以下文件和目錄：
+
+    ```output
+    web-app/
+      static/
+        css/
+      templates/
+    notebook.ipynb
+    ufo-model.pkl
+    ```
+
+    ✅ 參考解決方案資料夾以查看完成的應用程式
+
+1. 在 _web-app_ 資料夾中創建第一個文件 **requirements.txt**。像JavaScript應用程式中的 _package.json_ 一樣，這個文件列出了應用程式所需的依賴項。在 **requirements.txt** 中添加以下內容：
+
+    ```text
+    scikit-learn
+    pandas
+    numpy
+    flask
+    ```
+
+1. 現在，通過導航到 _web-app_ 運行此文件：
+
+    ```bash
+    cd web-app
+    ```
+
+1. 在終端中輸入 `pip install`，以安裝 _requirements.txt_ 中列出的庫：
+
+    ```bash
+    pip install -r requirements.txt
+    ```
+
+1. 現在，你可以創建另外三個文件來完成應用程式：
+
+    1. 在根目錄中創建 **app.py**。
+    2. 在 _templates_ 資料夾中創建 **index.html**。
+    3. 在 _static/css_ 資料夾中創建 **styles.css**。
+
+1. 使用一些樣式來構建 _styles.css_ 文件：
+
+    ```css
+    body {
+    	width: 100%;
+    	height: 100%;
+    	font-family: 'Helvetica';
+    	background: black;
+    	color: #fff;
+    	text-align: center;
+    	letter-spacing: 1.4px;
+    	font-size: 30px;
+    }
+    
+    input {
+    	min-width: 150px;
+    }
+    
+    .grid {
+    	width: 300px;
+    	border: 1px solid #2d2d2d;
+    	display: grid;
+    	justify-content: center;
+    	margin: 20px auto;
+    }
+    
+    .box {
+    	color: #fff;
+    	background: #2d2d2d;
+    	padding: 12px;
+    	display: inline-block;
+    }
+    ```
+
+1. 接下來，構建 _index.html_ 文件：
+
+    ```html
+    <!DOCTYPE html>
+    <html>
+      <head>
+        <meta charset="UTF-8">
+        <title>🛸 UFO Appearance Prediction! 👽</title>
+        <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='css/styles.css') }}">
+      </head>
+    
+      <body>
+        <div class="grid">
+    
+          <div class="box">
+    
+            <p>According to the number of seconds, latitude and longitude, which country is likely to have reported seeing a UFO?</p>
+    
+            <form action="{{ url_for('predict')}}" method="post">
+              <input type="number" name="seconds" placeholder="Seconds" required="required" min="0" max="60" />
+              <input type="text" name="latitude" placeholder="Latitude" required="required" />
+              <input type="text" name="longitude" placeholder="Longitude" required="required" />
+              <button type="submit" class="btn">Predict country where the UFO is seen</button>
+            </form>
+    
+            <p>{{ prediction_text }}</p>
+    
+          </div>
+    
+        </div>
+    
+      </body>
+    </html>
+    ```
+
+    查看此文件中的模板語法。注意變數周圍的“大括號”語法，這些變數將由應用程式提供，例如預測文本：`{{}}`。還有一個表單，它將預測結果發送到 `/predict` 路由。
+
+    最後，你已經準備好構建驅動模型消費和預測顯示的Python文件：
+
+1. 在 `app.py` 中添加：
+
+    ```python
+    import numpy as np
+    from flask import Flask, request, render_template
+    import pickle
+    
+    app = Flask(__name__)
+    
+    model = pickle.load(open("./ufo-model.pkl", "rb"))
+    
+    
+    @app.route("/")
+    def home():
+        return render_template("index.html")
+    
+    
+    @app.route("/predict", methods=["POST"])
+    def predict():
+    
+        int_features = [int(x) for x in request.form.values()]
+        final_features = [np.array(int_features)]
+        prediction = model.predict(final_features)
+    
+        output = prediction[0]
+    
+        countries = ["Australia", "Canada", "Germany", "UK", "US"]
+    
+        return render_template(
+            "index.html", prediction_text="Likely country: {}".format(countries[output])
+        )
+    
+    
+    if __name__ == "__main__":
+        app.run(debug=True)
+    ```
+
+    > 💡 提示：當你在使用Flask運行網頁應用程式時添加 [`debug=True`](https://www.askpython.com/python-modules/flask/flask-debug-mode)，任何對應用程式的更改都會立即反映，而無需重新啟動伺服器。注意！不要在生產應用程式中啟用此模式。
+
+如果你運行 `python app.py` 或 `python3 app.py` - 你的網頁伺服器將在本地啟動，你可以填寫一個簡短的表單，來回答你對UFO目擊地點的疑問！
+
+在此之前，先看看 `app.py` 的各個部分：
+
+1. 首先，載入依賴項並啟動應用程式。
+1. 然後，導入模型。
+1. 接著，在主路由上渲染 index.html。
+
+在 `/predict` 路由上，當表單被提交時會發生以下幾件事：
+
+1. 表單變數被收集並轉換為numpy陣列。然後將它們發送到模型，並返回一個預測結果。
+2. 我們希望顯示的國家名稱從預測的國家代碼重新渲染為可讀文本，並將該值發送回 index.html，在模板中渲染。
+
+使用這種方式，通過Flask和pickled模型來使用模型相對簡單。最困難的部分是理解必須發送到模型的數據形狀，這完全取決於模型的訓練方式。這個模型需要輸入三個數據點來獲得預測。
+
+在專業環境中，你可以看到訓練模型的人員與在網頁或行動應用程式中使用模型的人員之間的良好溝通是多麼重要。在我們的案例中，這些工作都由你一人完成！
+
+---
+
+## 🚀 挑戰
+
+與其在筆記本中工作並將模型導入Flask應用程式，你可以直接在Flask應用程式中訓練模型！嘗試將筆記本中的Python代碼轉換為應用程式中的代碼，也許在清理數據後，從應用程式中的一個名為 `train` 的路由來訓練模型。嘗試這種方法的優缺點是什麼？
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/18/)
+
+## 回顧與自學
+
+有許多方式可以建立一個網頁應用程式來使用機器學習模型。列出你可以使用JavaScript或Python來建立網頁應用程式以利用機器學習的方法。考慮架構：模型應該保留在應用程式中還是存放在雲端？如果是後者，你將如何訪問它？畫出一個應用機器學習的網頁解決方案的架構模型。
+
+## 作業
+
+[嘗試一個不同的模型](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md b/translations/mo/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..faa5b667b
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a8e8ae10be335cbc745b75ee552317ff",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:38:04+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 嘗試不同的模型
+
+## 說明
+
+現在您已經使用訓練好的回歸模型建立了一個網頁應用程式，請嘗試使用之前回歸課程中的其中一個模型重新製作這個網頁應用程式。您可以保留原有的風格，或者重新設計以反映南瓜數據的特性。請務必更改輸入內容以符合您模型的訓練方法。
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準                 | 優秀                                                      | 合格                                                      | 需要改進                                |
+| ------------------------ | --------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | --------------------------------------- |
+| | 網頁應用程式運行正常，並成功部署到雲端 | 網頁應用程式存在缺陷或出現意外結果                       | 網頁應用程式無法正常運行                   |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/3-Web-App/1-Web-App/notebook.ipynb b/translations/mo/3-Web-App/1-Web-App/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/mo/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..9cdf0a8b4
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,267 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5fa2e8f4584c78250ca9729b46562ceb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:40:39+00:00",
+   "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "           datetime                  city state country     shape  \\\n",
+       "0  10/10/1949 20:30            san marcos    tx      us  cylinder   \n",
+       "1  10/10/1949 21:00          lackland afb    tx     NaN     light   \n",
+       "2  10/10/1955 17:00  chester (uk/england)   NaN      gb    circle   \n",
+       "3  10/10/1956 21:00                  edna    tx      us    circle   \n",
+       "4  10/10/1960 20:00               kaneohe    hi      us     light   \n",
+       "\n",
+       "   duration (seconds) duration (hours/min)  \\\n",
+       "0              2700.0           45 minutes   \n",
+       "1              7200.0              1-2 hrs   \n",
+       "2                20.0           20 seconds   \n",
+       "3                20.0             1/2 hour   \n",
+       "4               900.0           15 minutes   \n",
+       "\n",
+       "                                            comments date posted   latitude  \\\n",
+       "0  This event took place in early fall around 194...   4/27/2004  29.883056   \n",
+       "1  1949 Lackland AFB&#44 TX.  Lights racing acros...  12/16/2005  29.384210   \n",
+       "2  Green/Orange circular disc over Chester&#44 En...   1/21/2008  53.200000   \n",
+       "3  My older brother and twin sister were leaving ...   1/17/2004  28.978333   \n",
+       "4  AS a Marine 1st Lt. flying an FJ4B fighter/att...   1/22/2004  21.418056   \n",
+       "\n",
+       "    longitude  \n",
+       "0  -97.941111  \n",
+       "1  -98.581082  \n",
+       "2   -2.916667  \n",
+       "3  -96.645833  \n",
+       "4 -157.803611  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>datetime</th>\n      <th>city</th>\n      <th>state</th>\n      <th>country</th>\n      <th>shape</th>\n      <th>duration (seconds)</th>\n      <th>duration (hours/min)</th>\n      <th>comments</th>\n      <th>date posted</th>\n      <th>latitude</th>\n      <th>longitude</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>10/10/1949 20:30</td>\n      <td>san marcos</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>us</td>\n      <td>cylinder</td>\n      <td>2700.0</td>\n      <td>45 minutes</td>\n      <td>This event took place in early fall around 194...</td>\n      <td>4/27/2004</td>\n      <td>29.883056</td>\n      <td>-97.941111</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>10/10/1949 21:00</td>\n      <td>lackland afb</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>NaN</td>\n      <td>light</td>\n      <td>7200.0</td>\n      <td>1-2 hrs</td>\n      <td>1949 Lackland AFB&amp;#44 TX.  Lights racing acros...</td>\n      <td>12/16/2005</td>\n      <td>29.384210</td>\n      <td>-98.581082</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>10/10/1955 17:00</td>\n      <td>chester (uk/england)</td>\n      <td>NaN</td>\n      <td>gb</td>\n      <td>circle</td>\n      <td>20.0</td>\n      <td>20 seconds</td>\n      <td>Green/Orange circular disc over Chester&amp;#44 En...</td>\n      <td>1/21/2008</td>\n      <td>53.200000</td>\n      <td>-2.916667</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>10/10/1956 21:00</td>\n      <td>edna</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>us</td>\n      <td>circle</td>\n      <td>20.0</td>\n      <td>1/2 hour</td>\n      <td>My older brother and twin sister were leaving ...</td>\n      <td>1/17/2004</td>\n      <td>28.978333</td>\n      <td>-96.645833</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>10/10/1960 20:00</td>\n      <td>kaneohe</td>\n      <td>hi</td>\n      <td>us</td>\n      <td>light</td>\n      <td>900.0</td>\n      <td>15 minutes</td>\n      <td>AS a Marine 1st Lt. flying an FJ4B fighter/att...</td>\n      <td>1/22/2004</td>\n      <td>21.418056</td>\n      <td>-157.803611</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "ufos = pd.read_csv('../data/ufos.csv')\n",
+    "ufos.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array(['us', nan, 'gb', 'ca', 'au', 'de'], dtype=object)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "ufos = pd.DataFrame({'Seconds': ufos['duration (seconds)'], 'Country': ufos['country'],'Latitude': ufos['latitude'],'Longitude': ufos['longitude']})\n",
+    "\n",
+    "ufos.Country.unique()\n",
+    "\n",
+    "# 0 au, 1 ca, 2 de, 3 gb, 4 us"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nInt64Index: 25863 entries, 2 to 80330\nData columns (total 4 columns):\n #   Column     Non-Null Count  Dtype  \n---  ------     --------------  -----  \n 0   Seconds    25863 non-null  float64\n 1   Country    25863 non-null  object \n 2   Latitude   25863 non-null  float64\n 3   Longitude  25863 non-null  float64\ndtypes: float64(3), object(1)\nmemory usage: 1010.3+ KB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "ufos.dropna(inplace=True)\n",
+    "\n",
+    "ufos = ufos[(ufos['Seconds'] >= 1) & (ufos['Seconds'] <= 60)]\n",
+    "\n",
+    "ufos.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "    Seconds  Country   Latitude   Longitude\n",
+       "2      20.0        3  53.200000   -2.916667\n",
+       "3      20.0        4  28.978333  -96.645833\n",
+       "14     30.0        4  35.823889  -80.253611\n",
+       "23     60.0        4  45.582778 -122.352222\n",
+       "24      3.0        3  51.783333   -0.783333"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Seconds</th>\n      <th>Country</th>\n      <th>Latitude</th>\n      <th>Longitude</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>20.0</td>\n      <td>3</td>\n      <td>53.200000</td>\n      <td>-2.916667</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>20.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>28.978333</td>\n      <td>-96.645833</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>14</th>\n      <td>30.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>35.823889</td>\n      <td>-80.253611</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>23</th>\n      <td>60.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>45.582778</td>\n      <td>-122.352222</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>24</th>\n      <td>3.0</td>\n      <td>3</td>\n      <td>51.783333</td>\n      <td>-0.783333</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
+    "\n",
+    "ufos['Country'] = LabelEncoder().fit_transform(ufos['Country'])\n",
+    "\n",
+    "ufos.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "\n",
+    "Selected_features = ['Seconds','Latitude','Longitude']\n",
+    "\n",
+    "X = ufos[Selected_features]\n",
+    "y = ufos['Country']\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:432: FutureWarning: Default solver will be changed to 'lbfgs' in 0.22. Specify a solver to silence this warning.\n",
+      "  FutureWarning)\n",
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:469: FutureWarning: Default multi_class will be changed to 'auto' in 0.22. Specify the multi_class option to silence this warning.\n",
+      "  \"this warning.\", FutureWarning)\n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "           0       1.00      1.00      1.00        41\n",
+      "           1       1.00      0.02      0.05       250\n",
+      "           2       0.00      0.00      0.00         8\n",
+      "           3       0.94      1.00      0.97       131\n",
+      "           4       0.95      1.00      0.97      4743\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.95      5173\n",
+      "   macro avg       0.78      0.60      0.60      5173\n",
+      "weighted avg       0.95      0.95      0.93      5173\n",
+      "\n",
+      "Predicted labels:  [4 4 4 ... 3 4 4]\n",
+      "Accuracy:  0.9512855209742895\n",
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/classification.py:1437: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.\n",
+      "  'precision', 'predicted', average, warn_for)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report \n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "model = LogisticRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)\n",
+    "predictions = model.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "print(classification_report(y_test, predictions))\n",
+    "print('Predicted labels: ', predictions)\n",
+    "print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, predictions))\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 29,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[3]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pickle\n",
+    "model_filename = 'ufo-model.pkl'\n",
+    "pickle.dump(model, open(model_filename,'wb'))\n",
+    "\n",
+    "model = pickle.load(open('ufo-model.pkl','rb'))\n",
+    "print(model.predict([[50,44,-12]]))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/3-Web-App/README.md b/translations/mo/3-Web-App/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d53abbec1
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/3-Web-App/README.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9836ff53cfef716ddfd70e06c5f43436",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:34:33+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 建立一個使用您的機器學習模型的網頁應用程式
+
+在本課程的這一部分，您將學習一個應用機器學習的主題：如何將您的 Scikit-learn 模型保存為一個文件，並在網頁應用程式中使用它進行預測。一旦模型保存完成，您將學習如何在使用 Flask 建立的網頁應用程式中使用它。首先，您將使用一些關於 UFO 目擊事件的數據來建立模型！接著，您將建立一個網頁應用程式，允許您輸入秒數、緯度和經度值，來預測哪個國家報告了看到 UFO。
+
+![UFO 停車場](../../../translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.mo.jpg)
+
+照片由 <a href="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Michael Herren</a> 提供，來自 <a href="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+
+## 課程
+
+1. [建立網頁應用程式](1-Web-App/README.md)
+
+## 致謝
+
+"建立網頁應用程式" 由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 用 ♥️ 撰寫。
+
+♥️ 測驗由 Rohan Raj 撰寫。
+
+數據集來源於 [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings)。
+
+網頁應用程式架構部分參考了 [這篇文章](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) 和 [這個倉庫](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment)，由 Abhinav Sagar 提供。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對於因使用本翻譯而引起的任何誤解或錯誤解讀概不負責。  
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/README.md b/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..06e77cba4
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,313 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "76438ce4e5d48982d48f1b55c981caac",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:52:04+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 分類簡介
+
+在這四節課中，你將探索經典機器學習的一個基本重點——_分類_。我們將使用一個關於亞洲和印度美食的數據集，逐步了解各種分類算法的應用。希望你已經準備好大快朵頤了！
+
+![只需一點點！](../../../../translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.mo.png)
+
+> 在這些課程中一起慶祝泛亞洲美食吧！圖片來源：[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+分類是一種[監督式學習](https://wikipedia.org/wiki/Supervised_learning)，與回歸技術有許多相似之處。如果機器學習的核心是通過數據集來預測事物的值或名稱，那麼分類通常分為兩類：_二元分類_和_多類分類_。
+
+[![分類簡介](https://img.youtube.com/vi/eg8DJYwdMyg/0.jpg)](https://youtu.be/eg8DJYwdMyg "分類簡介")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看影片：麻省理工學院的 John Guttag 介紹分類
+
+記住：
+
+- **線性回歸** 幫助你預測變量之間的關係，並準確預測新數據點在該線性關係中的位置。例如，你可以預測 _南瓜在九月和十二月的價格_。
+- **邏輯回歸** 幫助你發現「二元類別」：在這個價格範圍內，_這個南瓜是橙色還是不是橙色_？
+
+分類使用各種算法來確定數據點的標籤或類別的其他方法。讓我們使用這些美食數據，看看通過觀察一組食材，是否可以確定其美食的來源。
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/19/)
+
+> ### [本課程也有 R 版本！](../../../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)
+
+### 簡介
+
+分類是機器學習研究人員和數據科學家的基本活動之一。從基本的二元值分類（「這封電子郵件是垃圾郵件還是不是？」），到使用計算機視覺進行的複雜圖像分類和分割，能夠將數據分類並提出問題總是非常有用的。
+
+用更科學的方式來描述這個過程，你的分類方法會創建一個預測模型，使你能夠將輸入變量與輸出變量之間的關係映射出來。
+
+![二元分類與多類分類](../../../../translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.mo.png)
+
+> 二元分類與多類分類問題，分類算法需要處理的情況。信息圖來源：[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+在開始清理數據、可視化數據並為機器學習任務準備數據之前，讓我們先了解一下機器學習分類數據的各種方式。
+
+分類源於[統計學](https://wikipedia.org/wiki/Statistical_classification)，使用經典機器學習進行分類時，會使用特徵，例如 `smoker`、`weight` 和 `age`，來確定_患某種疾病的可能性_。作為一種與你之前進行的回歸練習類似的監督式學習技術，你的數據是有標籤的，機器學習算法使用這些標籤來分類和預測數據集的類別（或「特徵」），並將它們分配到某個組或結果中。
+
+✅ 花點時間想像一個關於美食的數據集。一個多類模型能回答什麼問題？一個二元模型能回答什麼問題？如果你想確定某種美食是否可能使用葫蘆巴（fenugreek），該怎麼辦？如果你想知道，假如收到一袋包含八角、洋薊、花椰菜和辣根的雜貨，你是否能創造出一道典型的印度菜？
+
+[![瘋狂的神秘籃子](https://img.youtube.com/vi/GuTeDbaNoEU/0.jpg)](https://youtu.be/GuTeDbaNoEU "瘋狂的神秘籃子")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看影片。節目《Chopped》的整個主題就是「神秘籃子」，廚師們必須用隨機選擇的食材做出一道菜。機器學習模型肯定能幫上忙！
+
+## 你好，分類器
+
+我們想要從這個美食數據集中提出的問題實際上是一個**多類問題**，因為我們有多個潛在的國家美食可以選擇。給定一批食材，這些數據會屬於哪一類？
+
+Scikit-learn 提供了多種算法來分類數據，具體取決於你想解決的問題類型。在接下來的兩節課中，你將學習其中幾種算法。
+
+## 練習 - 清理並平衡數據
+
+在開始這個項目之前，第一個任務是清理並**平衡**數據，以獲得更好的結果。從此文件夾根目錄中的空白 _notebook.ipynb_ 文件開始。
+
+第一步是安裝 [imblearn](https://imbalanced-learn.org/stable/)。這是一個 Scikit-learn 的套件，可以幫助你更好地平衡數據（稍後你會學到更多關於這項任務的內容）。
+
+1. 安裝 `imblearn`，運行 `pip install`，如下所示：
+
+    ```python
+    pip install imblearn
+    ```
+
+1. 導入需要的包以導入數據並進行可視化，還需要從 `imblearn` 導入 `SMOTE`。
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import matplotlib as mpl
+    import numpy as np
+    from imblearn.over_sampling import SMOTE
+    ```
+
+    現在你已經準備好導入數據了。
+
+1. 下一步是導入數據：
+
+    ```python
+    df  = pd.read_csv('../data/cuisines.csv')
+    ```
+
+   使用 `read_csv()` 會讀取 _cusines.csv_ 文件的內容，並將其放入變量 `df` 中。
+
+1. 檢查數據的形狀：
+
+    ```python
+    df.head()
+    ```
+
+   前五行看起來像這樣：
+
+    ```output
+    |     | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
+    | --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- |
+    | 0   | 65         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 1   | 66         | indian  | 1      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 2   | 67         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 3   | 68         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 4   | 69         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 1      | 0        |
+    ```
+
+1. 通過調用 `info()` 獲取有關此數據的信息：
+
+    ```python
+    df.info()
+    ```
+
+    你的輸出類似於：
+
+    ```output
+    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
+    RangeIndex: 2448 entries, 0 to 2447
+    Columns: 385 entries, Unnamed: 0 to zucchini
+    dtypes: int64(384), object(1)
+    memory usage: 7.2+ MB
+    ```
+
+## 練習 - 探索美食
+
+現在工作開始變得有趣了。讓我們發現每種美食的數據分佈。
+
+1. 通過調用 `barh()` 將數據繪製為條形圖：
+
+    ```python
+    df.cuisine.value_counts().plot.barh()
+    ```
+
+    ![美食數據分佈](../../../../translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.mo.png)
+
+    雖然美食的數量是有限的，但數據的分佈並不均勻。你可以解決這個問題！在此之前，先多探索一下。
+
+1. 找出每種美食的數據量並打印出來：
+
+    ```python
+    thai_df = df[(df.cuisine == "thai")]
+    japanese_df = df[(df.cuisine == "japanese")]
+    chinese_df = df[(df.cuisine == "chinese")]
+    indian_df = df[(df.cuisine == "indian")]
+    korean_df = df[(df.cuisine == "korean")]
+    
+    print(f'thai df: {thai_df.shape}')
+    print(f'japanese df: {japanese_df.shape}')
+    print(f'chinese df: {chinese_df.shape}')
+    print(f'indian df: {indian_df.shape}')
+    print(f'korean df: {korean_df.shape}')
+    ```
+
+    輸出如下所示：
+
+    ```output
+    thai df: (289, 385)
+    japanese df: (320, 385)
+    chinese df: (442, 385)
+    indian df: (598, 385)
+    korean df: (799, 385)
+    ```
+
+## 發現食材
+
+現在你可以更深入地挖掘數據，了解每種美食的典型食材。你應該清理掉那些在美食之間造成混淆的重複數據，讓我們來了解這個問題。
+
+1. 在 Python 中創建一個名為 `create_ingredient()` 的函數，用於創建一個食材數據框。此函數將首先刪除一個無用的列，並按食材的數量進行排序：
+
+    ```python
+    def create_ingredient_df(df):
+        ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value')
+        ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()]
+        ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False,
+        inplace=False)
+        return ingredient_df
+    ```
+
+   現在你可以使用該函數來了解每種美食中最受歡迎的前十種食材。
+
+1. 調用 `create_ingredient()` 並通過調用 `barh()` 繪製圖表：
+
+    ```python
+    thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df)
+    thai_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![泰國](../../../../translated_images/thai.0269dbab2e78bd38a132067759fe980008bdb80b6d778e5313448dbe12bed846.mo.png)
+
+1. 對日本數據執行相同操作：
+
+    ```python
+    japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df)
+    japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![日本](../../../../translated_images/japanese.30260486f2a05c463c8faa62ebe7b38f0961ed293bd9a6db8eef5d3f0cf17155.mo.png)
+
+1. 現在是中國食材：
+
+    ```python
+    chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df)
+    chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![中國](../../../../translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.mo.png)
+
+1. 繪製印度食材：
+
+    ```python
+    indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df)
+    indian_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![印度](../../../../translated_images/indian.2c4292002af1a1f97a4a24fec6b1459ee8ff616c3822ae56bb62b9903e192af6.mo.png)
+
+1. 最後，繪製韓國食材：
+
+    ```python
+    korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df)
+    korean_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![韓國](../../../../translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.mo.png)
+
+1. 現在，通過調用 `drop()` 刪除那些在不同美食之間造成混淆的最常見食材：
+
+   每個人都喜歡米飯、大蒜和薑！
+
+    ```python
+    feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1)
+    labels_df = df.cuisine #.unique()
+    feature_df.head()
+    ```
+
+## 平衡數據集
+
+現在你已經清理了數據，使用 [SMOTE](https://imbalanced-learn.org/dev/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html)——「合成少數類別過採樣技術」——來平衡數據。
+
+1. 調用 `fit_resample()`，此策略通過插值生成新樣本。
+
+    ```python
+    oversample = SMOTE()
+    transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df)
+    ```
+
+    通過平衡數據，你在分類時會獲得更好的結果。想像一下二元分類。如果你的大多數數據屬於一個類別，機器學習模型會更頻繁地預測該類別，僅僅因為它有更多的數據。平衡數據可以消除這種不平衡。
+
+1. 現在你可以檢查每種食材的標籤數量：
+
+    ```python
+    print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}')
+    print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}')
+    ```
+
+    你的輸出如下所示：
+
+    ```output
+    new label count: korean      799
+    chinese     799
+    indian      799
+    japanese    799
+    thai        799
+    Name: cuisine, dtype: int64
+    old label count: korean      799
+    indian      598
+    chinese     442
+    japanese    320
+    thai        289
+    Name: cuisine, dtype: int64
+    ```
+
+    數據現在既乾淨又平衡，非常誘人！
+
+1. 最後一步是將平衡後的數據，包括標籤和特徵，保存到一個新的數據框中，並導出到文件中：
+
+    ```python
+    transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer')
+    ```
+
+1. 你可以使用 `transformed_df.head()` 和 `transformed_df.info()` 再次查看數據。保存這份數據以供未來課程使用：
+
+    ```python
+    transformed_df.head()
+    transformed_df.info()
+    transformed_df.to_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
+    ```
+
+    這份新的 CSV 文件現在可以在根數據文件夾中找到。
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+本課程包含幾個有趣的數據集。瀏覽 `data` 文件夾，看看是否有適合二元或多類分類的數據集？你會對這些數據集提出什麼問題？
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/20/)
+
+## 回顧與自學
+
+探索 SMOTE 的 API。它最適合用於哪些場景？它解決了哪些問題？
+
+## 作業 
+
+[探索分類方法](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/assignment.md b/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..1325b48bc
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b2a01912beb24cfb0007f83594dba801",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:53:57+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 探索分類方法
+
+## 說明
+
+在 [Scikit-learn 文件](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html) 中，你會發現有許多用於分類數據的方法。請在這些文件中進行一場尋寶遊戲：你的目標是尋找分類方法，並將其與本課程中的一個數據集、一個可以提出的問題，以及一種分類技術進行匹配。創建一個電子表格或在 .doc 文件中製作一個表格，並解釋該數據集如何與分類算法配合使用。
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 優秀                                                                                                                           | 合格                                                                                                                            | 有待改進                                                                                                                                             |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+|          | 提交了一份文件，概述了 5 種算法及其分類技術。概述解釋清楚且詳細。                                                               | 提交了一份文件，概述了 3 種算法及其分類技術。概述解釋清楚且詳細。                                                               | 提交了一份文件，概述了少於 3 種算法及其分類技術，且概述既不清楚也不詳細。                                                                             |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb b/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..df0215279
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "d544ef384b7ba73757d830a72372a7f2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:52:54+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7b8ec1dc4
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:54:26+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb b/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..9550b6822
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb
@@ -0,0 +1,716 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_10-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2621e24705e8100893c9bf84e0fc8aef",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:58:17+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ItETB4tSFprR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 分類介紹：清理、準備和視覺化您的數據\n",
+    "\n",
+    "在這四節課中，您將探索經典機器學習的一個基本重點——*分類*。我們將使用關於亞洲和印度美食的數據集，逐步了解各種分類算法的應用。希望您已經準備好大快朵頤！\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/pinch.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>在這些課程中一起慶祝泛亞洲美食吧！圖片由 Jen Looper 提供</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "分類是一種[監督式學習](https://wikipedia.org/wiki/Supervised_learning)，與回歸技術有許多相似之處。在分類中，您訓練模型以預測某個項目屬於哪個`類別`。如果機器學習的核心是通過數據集來預測事物的值或名稱，那麼分類通常分為兩類：*二元分類*和*多類分類*。\n",
+    "\n",
+    "請記住：\n",
+    "\n",
+    "-   **線性回歸**幫助您預測變量之間的關係，並準確預測新數據點在該線性關係中的位置。例如，您可以預測數值，例如*南瓜在九月和十二月的價格*。\n",
+    "\n",
+    "-   **邏輯回歸**幫助您發現“二元類別”：在這個價格範圍內，*這個南瓜是橙色還是非橙色*？\n",
+    "\n",
+    "分類使用各種算法來確定數據點的標籤或類別。讓我們使用這些美食數據，看看是否可以通過觀察一組食材來確定其美食的來源。\n",
+    "\n",
+    "### [**課前測驗**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/19/)\n",
+    "\n",
+    "### **介紹**\n",
+    "\n",
+    "分類是機器學習研究者和數據科學家的基本活動之一。從基本的二元值分類（“這封電子郵件是垃圾郵件還是非垃圾郵件？”），到使用計算機視覺進行複雜的圖像分類和分割，能夠將數據分成類別並提出問題始終是非常有用的。\n",
+    "\n",
+    "用更科學的方式來描述這個過程，您的分類方法會創建一個預測模型，使您能夠將輸入變量與輸出變量之間的關係進行映射。\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/binary-multiclass.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>分類算法處理二元與多類問題。信息圖由 Jen Looper 提供</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "在開始清理數據、視覺化數據以及為機器學習任務準備數據之前，讓我們先了解一下機器學習如何用於分類數據的各種方式。\n",
+    "\n",
+    "源自[統計學](https://wikipedia.org/wiki/Statistical_classification)，使用經典機器學習進行分類會利用特徵，例如`吸煙者`、`體重`和`年齡`來確定*患某種疾病的可能性*。作為一種類似於您之前進行的回歸練習的監督式學習技術，您的數據是有標籤的，機器學習算法使用這些標籤來分類和預測數據集的類別（或“特徵”），並將它們分配到某個群組或結果中。\n",
+    "\n",
+    "✅ 花點時間想像一個關於美食的數據集。一個多類模型能回答什麼問題？一個二元模型又能回答什麼問題？如果您想確定某種美食是否可能使用葫蘆巴葉，該怎麼辦？如果您想知道，假如收到一袋包含八角、洋薊、花椰菜和辣根的雜貨，是否可以創造出一道典型的印度菜？\n",
+    "\n",
+    "### **你好，分類器**\n",
+    "\n",
+    "我們想要問這個美食數據集的問題實際上是一個**多類問題**，因為我們有多個潛在的國家美食可以選擇。給定一批食材，這些數據會屬於哪一類？\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels 提供了多種算法來分類數據，具體取決於您想要解決的問題類型。在接下來的兩節課中，您將學習其中幾種算法。\n",
+    "\n",
+    "#### **前置條件**\n",
+    "\n",
+    "在本課程中，我們需要以下套件來清理、準備和視覺化數據：\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`：[tidyverse](https://www.tidyverse.org/) 是一個[由 R 套件組成的集合](https://www.tidyverse.org/packages)，旨在讓數據科學更快速、更簡單、更有趣！\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`：[tidymodels](https://www.tidymodels.org/) 框架是一個[建模和機器學習的套件集合](https://www.tidymodels.org/packages/)。\n",
+    "\n",
+    "-   `DataExplorer`：[DataExplorer 套件](https://cran.r-project.org/web/packages/DataExplorer/vignettes/dataexplorer-intro.html)旨在簡化和自動化探索性數據分析（EDA）過程及報告生成。\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`：[themis 套件](https://themis.tidymodels.org/)提供了額外的配方步驟，用於處理不平衡數據。\n",
+    "\n",
+    "您可以通過以下方式安裝它們：\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"DataExplorer\", \"here\"))`\n",
+    "\n",
+    "或者，以下腳本會檢查您是否擁有完成本模組所需的套件，並在缺少時為您安裝。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ri5bQxZ-Fz_0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, DataExplorer, themis, here)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "KIPxa4elGAPI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "稍後我們將載入這些很棒的套件並使其在我們目前的 R 工作環境中可用。（這僅是為了說明，`pacman::p_load()` 已經為您完成了這項工作）\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "YkKAxOJvGD4C"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 練習 - 清理並平衡您的數據\n",
+    "\n",
+    "在開始這個項目之前，第一個任務是清理並**平衡**您的數據，以獲得更好的結果\n",
+    "\n",
+    "來認識一下這些數據吧！🕵️\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "PFkQDlk0GN5O"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Import data\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# View the first 5 rows\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Qccw7okxGT0S"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "有趣！從外觀來看，第一列是一種類似 `id` 的列。讓我們多了解一些關於這些數據的信息。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "XrWnlgSrGVmR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Basic information about the data\r\n",
+    "df %>%\r\n",
+    "  introduce()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize basic information above\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  plot_intro(ggtheme = theme_light())"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "4UcGmxRxGieA"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "從輸出中，我們可以立即看到我們有 `2448` 行和 `385` 列，並且沒有缺失值。我們還有一個離散欄位，*cuisine*。\n",
+    "\n",
+    "## 練習 - 了解料理類型\n",
+    "\n",
+    "現在工作開始變得更有趣了。讓我們探索每種料理類型的數據分佈。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AaPubl__GmH5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Count observations per cuisine\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(n)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Plot the distribution\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = n, y = reorder(cuisine, -n))) +\r\n",
+    "  geom_col(fill = \"midnightblue\", alpha = 0.7) +\r\n",
+    "  ylab(\"cuisine\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "FRsBVy5eGrrv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "有許多種不同的料理，但數據的分佈並不均勻。你可以改變這種情況！在此之前，先多探索一下吧。\n",
+    "\n",
+    "接下來，讓我們將每種料理分配到各自的 tibble 中，並找出每種料理的數據量（行數和列數）。\n",
+    "\n",
+    "> [tibble](https://tibble.tidyverse.org/) 是一種現代化的資料框。\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/dplyr_filter.jpg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>插圖由 @allison_horst 提供</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "vVvyDb1kG2in"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create individual tibble for the cuisines\r\n",
+    "thai_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"thai\")\r\n",
+    "japanese_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"japanese\")\r\n",
+    "chinese_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"chinese\")\r\n",
+    "indian_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"indian\")\r\n",
+    "korean_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"korean\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Find out how much data is available per cuisine\r\n",
+    "cat(\" thai df:\", dim(thai_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"japanese df:\", dim(japanese_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"chinese_df:\", dim(chinese_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"indian_df:\", dim(indian_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"korean_df:\", dim(korean_df))"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "0TvXUxD3G8Bk"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **練習 - 使用 dplyr 探索各種料理的主要食材**\n",
+    "\n",
+    "現在你可以深入研究數據，了解每種料理的典型食材。你需要清理掉一些重複的數據，這些數據可能會在不同料理之間造成混淆，因此讓我們來學習如何解決這個問題。\n",
+    "\n",
+    "在 R 中建立一個名為 `create_ingredient()` 的函數，該函數會返回一個食材的數據框。這個函數將從刪除一個無用的欄位開始，並根據食材的出現次數進行排序。\n",
+    "\n",
+    "R 中函數的基本結構如下：\n",
+    "\n",
+    "`myFunction <- function(arglist){`\n",
+    "\n",
+    "**`...`**\n",
+    "\n",
+    "**`return`**`(value)`\n",
+    "\n",
+    "`}`\n",
+    "\n",
+    "可以在 [這裡](https://skirmer.github.io/presentations/functions_with_r.html#1) 找到一個簡潔的 R 函數入門介紹。\n",
+    "\n",
+    "讓我們直接開始吧！我們將使用 [dplyr 動詞](https://dplyr.tidyverse.org/)，這些動詞我們在之前的課程中已經學過。以下是回顧：\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::select()`: 幫助你選擇要保留或排除的 **欄位**。\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::pivot_longer()`: 幫助你將數據 \"拉長\"，增加行數並減少欄位數。\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::group_by()` 和 `dplyr::summarise()`: 幫助你找到不同群組的統計摘要，並將結果整理成一個漂亮的表格。\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::filter()`: 創建一個數據子集，只包含符合條件的行。\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::mutate()`: 幫助你創建或修改欄位。\n",
+    "\n",
+    "查看這個由 Allison Horst 製作的 [*藝術感滿滿* 的 learnr 教程](https://allisonhorst.shinyapps.io/dplyr-learnr/#section-welcome)，它介紹了一些 dplyr *(Tidyverse 的一部分)* 中有用的數據整理函數。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "K3RF5bSCHC76"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Creates a functions that returns the top ingredients by class\r\n",
+    "\r\n",
+    "create_ingredient <- function(df){\r\n",
+    "  \r\n",
+    "  # Drop the id column which is the first colum\r\n",
+    "  ingredient_df = df %>% select(-1) %>% \r\n",
+    "  # Transpose data to a long format\r\n",
+    "    pivot_longer(!cuisine, names_to = \"ingredients\", values_to = \"count\") %>% \r\n",
+    "  # Find the top most ingredients for a particular cuisine\r\n",
+    "    group_by(ingredients) %>% \r\n",
+    "    summarise(n_instances = sum(count)) %>% \r\n",
+    "    filter(n_instances != 0) %>% \r\n",
+    "  # Arrange by descending order\r\n",
+    "    arrange(desc(n_instances)) %>% \r\n",
+    "    mutate(ingredients = factor(ingredients) %>% fct_inorder())\r\n",
+    "  \r\n",
+    "  \r\n",
+    "  return(ingredient_df)\r\n",
+    "} # End of function"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "uB_0JR82HTPa"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "現在我們可以使用這個函數來了解各種料理中最受歡迎的前十名食材。讓我們用 `thai_df` 來試試看吧！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "h9794WF8HWmc"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Call create_ingredient and display popular ingredients\r\n",
+    "thai_ingredient_df <- create_ingredient(df = thai_df)\r\n",
+    "\r\n",
+    "thai_ingredient_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "agQ-1HrcHaEA"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "在上一節中，我們使用了 `geom_col()`，現在讓我們看看如何使用 `geom_bar` 來製作柱狀圖。使用 `?geom_bar` 進一步閱讀。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kHu9ffGjHdcX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a bar chart for popular thai cuisines\r\n",
+    "thai_ingredient_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"steelblue\") +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "fb3Bx_3DHj6e"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RHP_xgdkHnvM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Japanese cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = japanese_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"darkorange\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "019v8F0XHrRU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "關於中國菜餚呢？\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iIGM7vO8Hu3v"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Chinese cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = chinese_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"cyan4\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "lHd9_gd2HyzU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ir8qyQbNH1c7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Indian cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = indian_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"#041E42FF\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ApukQtKjH5FO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "qv30cwY1H-FM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Korean cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = korean_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"#852419FF\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "lumgk9cHIBie"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "從數據視覺化中，我們現在可以刪除那些在不同菜系之間容易引起混淆的最常見食材，使用 `dplyr::select()`。\n",
+    "\n",
+    "大家都喜歡米飯、大蒜和薑！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iO4veMXuIEta"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\r\n",
+    "df_select <- df %>% \r\n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display new data set\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "iHJPiG6rIUcK"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 使用配方預處理數據 👩‍🍳👨‍🍳 - 處理不平衡數據 ⚖️\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/recipes.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>圖片由 @allison_horst 提供</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "既然這節課是關於料理的，我們就得將 `recipes` 放入情境中。\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels 提供了另一個很棒的套件：`recipes`——一個用於預處理數據的套件。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kkFd-JxdIaL6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "讓我們再次看看我們料理的分佈情況。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "6l2ubtTPJAhY"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Distribution of cuisines\r\n",
+    "old_label_count <- df_select %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))\r\n",
+    "\r\n",
+    "old_label_count"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "1e-E9cb7JDVi"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "如你所見，不同菜系的數量分佈非常不均。韓國菜的數量幾乎是泰國菜的三倍。不平衡的數據往往會對模型的表現產生負面影響。想像一個二元分類問題，如果你的大部分數據都屬於某一類，那麼機器學習模型可能會更頻繁地預測該類別，僅僅因為該類別的數據更多。平衡數據的過程可以調整這種偏斜，幫助消除不平衡。許多模型在觀測數量相等時表現最佳，因此在面對不平衡數據時往往會遇到困難。\n",
+    "\n",
+    "處理不平衡數據集主要有兩種方法：\n",
+    "\n",
+    "-   增加少數類別的觀測數：`過採樣`，例如使用 SMOTE 演算法\n",
+    "\n",
+    "-   減少多數類別的觀測數：`欠採樣`\n",
+    "\n",
+    "現在，我們來演示如何使用一個 `recipe` 處理不平衡數據集。一個 recipe 可以被視為一個藍圖，描述了應該對數據集應用哪些步驟，以便為數據分析做好準備。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "soAw6826JKx9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\r\n",
+    "library(themis)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing data\r\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = df_select) %>% \r\n",
+    "  step_smote(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "HS41brUIJVJy"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "讓我們來分解預處理的步驟。\n",
+    "\n",
+    "-   使用帶有公式的 `recipe()` 呼叫，會根據 `df_select` 資料作為參考，告訴 recipe 各變數的*角色*。例如，`cuisine` 欄位被指定為 `outcome` 角色，而其他欄位則被指定為 `predictor` 角色。\n",
+    "\n",
+    "-   [`step_smote(cuisine)`](https://themis.tidymodels.org/reference/step_smote.html) 創建了一個 recipe 步驟的*規範*，該步驟使用這些案例的最近鄰，合成生成少數類別的新樣本。\n",
+    "\n",
+    "現在，如果我們想查看預處理後的資料，就需要 [**`prep()`**](https://recipes.tidymodels.org/reference/prep.html) 和 [**`bake()`**](https://recipes.tidymodels.org/reference/bake.html) 我們的 recipe。\n",
+    "\n",
+    "`prep()`：從訓練集估算所需的參數，這些參數之後可以應用到其他資料集。\n",
+    "\n",
+    "`bake()`：將已準備好的 recipe 應用到任何資料集上，並執行相關操作。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Yb-7t7XcJaC8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Prep and bake the recipe\r\n",
+    "preprocessed_df <- cuisines_recipe %>% \r\n",
+    "  prep() %>% \r\n",
+    "  bake(new_data = NULL) %>% \r\n",
+    "  relocate(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display data\r\n",
+    "preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Quick summary stats\r\n",
+    "preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  introduce()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "9QhSgdpxJl44"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "現在讓我們檢查我們的菜餚分佈，並將其與不平衡的數據進行比較。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "dmidELh_LdV7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Distribution of cuisines\r\n",
+    "new_label_count <- preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))\r\n",
+    "\r\n",
+    "list(new_label_count = new_label_count,\r\n",
+    "     old_label_count = old_label_count)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "aSh23klBLwDz"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "嗯！這些數據既乾淨又平衡，真是美味可口 😋！\n",
+    "\n",
+    "> 通常，配方（recipe）通常用作建模的預處理器，它定義了應對數據集進行哪些步驟以使其準備好進行建模。在這種情況下，通常使用 `workflow()`（正如我們在之前的課程中已經看到的），而不是手動估算配方。\n",
+    ">\n",
+    "> 因此，當使用 tidymodels 時，通常不需要使用 **`prep()`** 和 **`bake()`** 來處理配方，但這些函數在工具箱中是很有用的，可以用來確認配方是否按預期運作，就像我們的情況一樣。\n",
+    ">\n",
+    "> 當你使用 **`new_data = NULL`** 來 **`bake()`** 一個已準備好的配方時，你會得到定義配方時提供的數據，但這些數據已經經過了預處理步驟。\n",
+    "\n",
+    "現在讓我們保存一份這些數據的副本，以便在未來的課程中使用：\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HEu80HZ8L7ae"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Save preprocessed data\r\n",
+    "write_csv(preprocessed_df, \"../../../data/cleaned_cuisines_R.csv\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "cBmCbIgrMOI6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "這個新的 CSV 現在可以在根目錄的資料夾中找到。\n",
+    "\n",
+    "**🚀挑戰**\n",
+    "\n",
+    "這份課程包含了幾個有趣的數據集。瀏覽 `data` 資料夾，看看是否有任何數據集適合用於二元或多類別分類？你會對這些數據集提出哪些問題？\n",
+    "\n",
+    "## [**課後測驗**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/20/)\n",
+    "\n",
+    "## **複習與自學**\n",
+    "\n",
+    "-   查看 [themis 套件](https://github.com/tidymodels/themis)。我們還可以使用哪些其他技術來處理不平衡數據？\n",
+    "\n",
+    "-   Tidy models [參考網站](https://www.tidymodels.org/start/)。\n",
+    "\n",
+    "-   H. Wickham 和 G. Grolemund, [*R for Data Science: Visualize, Model, Transform, Tidy, and Import Data*](https://r4ds.had.co.nz/)。\n",
+    "\n",
+    "#### 特別感謝：\n",
+    "\n",
+    "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) 創作了這些令人驚嘆的插圖，使 R 更加親切且有趣。可以在她的 [畫廊](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM) 中找到更多插圖。\n",
+    "\n",
+    "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) 和 [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) 創建了這個模組的原始 Python 版本 ♥️\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>插圖由 @allison_horst 提供</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WQs5621pMGwf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..0542da3c6
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,712 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# 美味的亞洲與印度料理\n",
+    "\n",
+    "## 簡介\n",
+    "亞洲和印度料理以其豐富的風味和多樣的食材而聞名。無論是辛辣的咖哩還是清爽的壽司，這些菜餚都能滿足各種口味。\n",
+    "\n",
+    "[!NOTE] 本指南旨在幫助您探索一些最受歡迎的亞洲和印度料理。\n",
+    "\n",
+    "## 亞洲料理\n",
+    "亞洲料理涵蓋了許多不同的文化和烹飪風格。以下是一些代表性的菜餚：\n",
+    "\n",
+    "### 壽司\n",
+    "壽司是一種源自日本的料理，通常由醋飯搭配生魚片或其他配料製成。壽司的種類包括：\n",
+    "- **握壽司**：手握成型的壽司。\n",
+    "- **卷壽司**：用海苔包裹的壽司卷。\n",
+    "- **刺身**：純生魚片。\n",
+    "\n",
+    "### 中式炒麵\n",
+    "中式炒麵是一道受歡迎的主食，通常包含麵條、蔬菜和肉類。您可以根據喜好選擇不同的醬料，例如：\n",
+    "- 醬油\n",
+    "- 蠔油\n",
+    "- 辣椒醬\n",
+    "\n",
+    "[!TIP] 炒麵的關鍵在於高溫快速翻炒，保持食材的鮮嫩。\n",
+    "\n",
+    "## 印度料理\n",
+    "印度料理以其濃郁的香料和多層次的風味而聞名。以下是一些經典的印度菜餚：\n",
+    "\n",
+    "### 咖哩\n",
+    "咖哩是一種以香料為基底的濃湯或醬料，通常搭配米飯或麵餅。常見的咖哩種類包括：\n",
+    "- **雞肉咖哩**：以嫩雞肉為主料。\n",
+    "- **羊肉咖哩**：口感濃郁。\n",
+    "- **素食咖哩**：使用豆類或蔬菜。\n",
+    "\n",
+    "### 印度烤餅\n",
+    "印度烤餅（Naan）是一種柔軟的麵餅，通常用炭火烤製。它可以搭配咖哩或單獨食用。\n",
+    "\n",
+    "[!WARNING] 部分印度料理可能對不習慣辛辣食物的人來說過於刺激。\n",
+    "\n",
+    "## 結論\n",
+    "亞洲和印度料理提供了豐富的選擇，無論您喜歡清淡還是濃郁的口味，都能找到適合自己的菜餚。嘗試不同的食材和烹飪方式，探索這些文化的美食魅力吧！\n",
+    "\n",
+    "[!IMPORTANT] 請確保在烹飪時使用新鮮的食材，以獲得最佳風味。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "安裝 Imblearn 以啟用 SMOTE。這是一個 Scikit-learn 套件，可在執行分類時幫助處理不平衡數據。(https://imbalanced-learn.org/stable/)\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: imblearn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: imbalanced-learn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imblearn) (0.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=0.19.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: scikit-learn>=0.24 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (0.24.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (0.16.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.24->imbalanced-learn->imblearn) (2.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install imblearn"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import matplotlib as mpl\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from imblearn.over_sampling import SMOTE"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "df  = pd.read_csv('../../data/cuisines.csv')"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "此數據集包含385列，表示給定菜系中各種菜餚的所有種類成分。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0          65  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1          66  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2          67  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3          68  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4          69  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 385 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>65</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>66</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>67</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>68</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>69</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 385 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 2448 entries, 0 to 2447\nColumns: 385 entries, Unnamed: 0 to zucchini\ndtypes: int64(384), object(1)\nmemory usage: 7.2+ MB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "korean      799\n",
+       "indian      598\n",
+       "chinese     442\n",
+       "japanese    320\n",
+       "thai        289\n",
+       "Name: cuisine, dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.cuisine.value_counts()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "顯示菜餚於條形圖中\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d18799710>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 401.435938 248.518125\" width=\"401.435938pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 401.435938 248.518125 \nL 401.435938 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 394.235938 224.64 \nL 394.235938 7.2 \nL 59.435938 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 213.768 \nL 378.29308 213.768 \nL 378.29308 192.024 \nL 59.435938 192.024 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 170.28 \nL 298.079957 170.28 \nL 298.079957 148.536 \nL 59.435938 148.536 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 126.792 \nL 235.824995 126.792 \nL 235.824995 105.048 \nL 59.435938 105.048 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 83.304 \nL 187.138423 83.304 \nL 187.138423 61.56 \nL 59.435938 61.56 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 39.816 \nL 174.767244 39.816 \nL 174.767244 18.072 \nL 59.435938 18.072 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4bcc0da96b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(56.254688 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"99.342964\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(89.799214 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"139.249991\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(129.706241 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"179.157017\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(169.613267 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"219.064044\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(209.520294 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"258.971071\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 500 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(249.427321 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.878097\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 600 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(289.334347 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"338.785124\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 700 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(329.241374 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"378.692151\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 800 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(369.148401 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m299eb1dab0\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"202.896\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- korean -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(17.804688 206.695219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"57.863281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"119.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"160.126953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"221.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"282.929688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"159.408\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- indian -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(21.728125 163.207219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"182.421875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"243.701172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"115.92\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- chinese -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.96875 119.719219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"146.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"209.521484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"271.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"323.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"72.432\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- japanese -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 -0.984375 \nQ 18.40625 -11.421875 14.421875 -16.109375 \nQ 10.453125 -20.796875 1.609375 -20.796875 \nL -1.8125 -20.796875 \nL -1.8125 -13.1875 \nL 0.59375 -13.1875 \nQ 5.71875 -13.1875 7.5625 -10.8125 \nQ 9.421875 -8.453125 9.421875 -0.984375 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-106\"/>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 76.231219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-106\"/>\n       <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"89.0625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"152.539062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"213.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"277.197266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"338.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"390.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"28.944\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- thai -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(33.271875 32.743219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"102.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"163.867188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 59.435938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 394.235938 224.64 \nL 394.235938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 394.235938 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path d=\"M 59.435938 7.2 \nL 394.235938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p1be3a3a042\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"59.435938\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.cuisine.value_counts().plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "thai df: (289, 385)\njapanese df: (320, 385)\nchinese df: (442, 385)\nindian df: (598, 385)\nkorean df: (799, 385)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "thai_df = df[(df.cuisine == \"thai\")]\n",
+    "japanese_df = df[(df.cuisine == \"japanese\")]\n",
+    "chinese_df = df[(df.cuisine == \"chinese\")]\n",
+    "indian_df = df[(df.cuisine == \"indian\")]\n",
+    "korean_df = df[(df.cuisine == \"korean\")]\n",
+    "\n",
+    "print(f'thai df: {thai_df.shape}')\n",
+    "print(f'japanese df: {japanese_df.shape}')\n",
+    "print(f'chinese df: {chinese_df.shape}')\n",
+    "print(f'indian df: {indian_df.shape}')\n",
+    "print(f'korean df: {korean_df.shape}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def create_ingredient_df(df):\n",
+    "    # transpose df, drop cuisine and unnamed rows, sum the row to get total for ingredient and add value header to new df\n",
+    "    ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value')\n",
+    "    # drop ingredients that have a 0 sum\n",
+    "    ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()]\n",
+    "    # sort df\n",
+    "    ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False, inplace=False)\n",
+    "    return ingredient_df\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d5917db00>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 362.771608 197.46 \nL 362.771608 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 331.438825 175.716 \nL 331.438825 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 303.792252 153.972 \nL 303.792252 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 290.890518 132.228 \nL 290.890518 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 285.361203 110.484 \nL 285.361203 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 276.145679 88.74 \nL 276.145679 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 274.302574 66.996 \nL 274.302574 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 268.773259 45.252 \nL 268.773259 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 259.557735 23.508 \nL 259.557735 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m33607e4c56\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.854184\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(120.491684 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"172.931806\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(166.569306 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"219.009428\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(212.646928 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"265.08705\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(255.5433 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.164672\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(301.620922 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"357.242293\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(347.698543 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"403.319915\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(393.776165 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m6fe99c5cef\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- fish -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(55.93125 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"35.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"62.988281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"115.087891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.25 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- cilantro -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.109375 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"82.763672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"110.546875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"171.826172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"235.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"274.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"315.496094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- coconut -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(33.946875 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"171.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"232.324219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"295.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"359.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- coriander -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(26.192188 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"157.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"185.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"246.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"309.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"373.193359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"434.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(55.235938 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- chicken -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(35.3875 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"146.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"201.123047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"258.986328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"320.509766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576562 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576562 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pe0c3fae6cb\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df)\r\n",
+    "thai_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d389634a8>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 329.555212 197.46 \nL 329.555212 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 287.508117 175.716 \nL 287.508117 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 276.996343 153.972 \nL 276.996343 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 236.701209 132.228 \nL 236.701209 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 234.949247 110.484 \nL 234.949247 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 229.69336 88.74 \nL 229.69336 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 224.437473 66.996 \nL 224.437473 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 205.165887 45.252 \nL 205.165887 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 192.902151 23.508 \nL 192.902151 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma2c21c9e07\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.575621\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(118.213121 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"168.374679\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(162.012179 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"212.173737\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(205.811237 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"255.972795\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(246.429045 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"299.771853\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(290.228103 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"343.570911\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(334.027161 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"387.369969\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(377.826219 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m313d7e24c6\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.203125 217.428156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- rice -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(55.235938 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- vinegar -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.001563 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"86.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"150.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"211.865234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"275.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"336.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- sake -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.5 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"113.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"171.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- egg -->\n      <g transform=\"translate(54.926563 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"61.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- scallion -->\n      <g transform=\"translate(36.15 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- garlic -->\n      <g transform=\"translate(46.134375 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- wine -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 4.203125 54.6875 \nL 13.1875 54.6875 \nL 24.421875 12.015625 \nL 35.59375 54.6875 \nL 46.1875 54.6875 \nL 57.421875 12.015625 \nL 68.609375 54.6875 \nL 77.59375 54.6875 \nL 63.28125 0 \nL 52.6875 0 \nL 40.921875 44.828125 \nL 29.109375 0 \nL 18.5 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-119\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.329688 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-119\"/>\n       <use x=\"81.787109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"109.570312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"172.949219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576562 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576562 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p34667a1d0a\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df)\r\n",
+    "japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d18817f98>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 329.12734 197.46 \nL 329.12734 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 327.022673 175.716 \nL 327.022673 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 304.923663 153.972 \nL 304.923663 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 264.934978 132.228 \nL 264.934978 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 255.463974 110.484 \nL 255.463974 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 253.359306 88.74 \nL 253.359306 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 213.370622 66.996 \nL 213.370622 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 204.951951 45.252 \nL 204.951951 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 202.847284 23.508 \nL 202.847284 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma3185ec0d8\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"133.393253\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(127.030753 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"186.009943\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(176.466193 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"238.626633\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(229.082883 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.243323\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(281.699573 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"343.860014\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(334.316264 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"396.476704\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(386.932954 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mad85d3a7fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.203125 217.428156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- ginger -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(41.7 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- scallion -->\n      <g transform=\"translate(36.15 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- sesame_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(18.507813 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"113.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"165.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"227.001953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"324.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"385.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"435.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"497.119141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"524.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- starch -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(42.575 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"91.308594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"152.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"193.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"248.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vinegar -->\n      <g transform=\"translate(36.001563 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"86.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"150.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"211.865234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"275.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"336.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(55.235938 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- cayenne -->\n      <g transform=\"translate(31.25 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_18\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p44e792b113\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df)\r\n",
+    "chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d1880a550>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 349.287841 197.46 \nL 349.287841 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 343.988276 175.716 \nL 343.988276 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 333.389147 153.972 \nL 333.389147 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 331.622625 132.228 \nL 331.622625 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 324.556539 110.484 \nL 324.556539 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 301.591758 88.74 \nL 301.591758 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 300.708498 66.996 \nL 300.708498 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 244.179807 45.252 \nL 244.179807 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 232.697417 23.508 \nL 232.697417 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m8ead303ccb\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.939602\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(118.577102 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"169.102641\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(159.558891 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"213.26568\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(203.72193 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"257.428719\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(247.884969 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"301.591758\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(292.048008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"345.754798\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.211048 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"389.917837\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(380.374087 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m41fb35280f\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- cumin -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(43.084375 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"215.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"243.554688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- turmeric -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.128125 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"102.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"143.685547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"241.097656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"302.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"343.734375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"371.517578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- onion -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.085938 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"61.181641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"124.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"152.34375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"213.525391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- coriander -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(26.192188 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"157.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"185.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"246.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"309.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"373.193359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"434.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.25 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- pepper -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(38.314063 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"188.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"251.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"313.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- fenugreek -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.875 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"35.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"96.728516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"160.107422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"223.486328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"286.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"328.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"389.568359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"451.091797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p9c50223dce\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df)\r\n",
+    "indian_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d1896ce80>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 466.64375 248.518125\" width=\"466.64375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 466.64375 248.518125 \nL 466.64375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 459.44375 224.64 \nL 459.44375 7.2 \nL 124.64375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 219.204 \nL 443.500893 219.204 \nL 443.500893 208.332 \nL 124.64375 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 197.46 \nL 407.697019 197.46 \nL 407.697019 186.588 \nL 124.64375 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 175.716 \nL 403.64375 175.716 \nL 403.64375 164.844 \nL 124.64375 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 153.972 \nL 390.808399 153.972 \nL 390.808399 143.1 \nL 124.64375 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 132.228 \nL 358.382249 132.228 \nL 358.382249 121.356 \nL 124.64375 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 110.484 \nL 318.525106 110.484 \nL 318.525106 99.612 \nL 124.64375 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 88.74 \nL 310.418568 88.74 \nL 310.418568 77.868 \nL 124.64375 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 66.996 \nL 290.152225 66.996 \nL 290.152225 56.124 \nL 124.64375 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 45.252 \nL 284.072321 45.252 \nL 284.072321 34.38 \nL 124.64375 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 23.508 \nL 277.316873 23.508 \nL 277.316873 12.636 \nL 124.64375 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m1dd0ffa143\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(121.4625 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"192.198229\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(182.654479 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"259.752709\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(250.208959 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"327.307188\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(317.763438 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"394.861668\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(385.317918 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m7b0dfc3cb4\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(90.001562 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- scallion -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(80.017188 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(75.117188 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.070312 152.196156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- sesame_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(62.375 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"113.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"165.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"227.001953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"324.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"385.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"435.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"497.119141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"524.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- black_pepper -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.6375 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"152.539062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"207.519531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"265.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"315.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"378.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"440.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"503.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"567.382812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"628.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(99.103125 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- soybean -->\n      <g transform=\"translate(75.429688 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"235.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"297.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"358.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- roasted_sesame_seed -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"102.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"163.542969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"215.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"254.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"316.375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"379.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"429.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"481.951172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"543.474609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"595.574219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"656.853516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"754.265625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"815.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"865.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"917.888672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"979.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"1040.935547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vegetable -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(67.742188 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 124.64375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 459.44375 224.64 \nL 459.44375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 459.44375 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 124.64375 7.2 \nL 459.44375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 393.128125 29.878125 \nL 452.44375 29.878125 \nQ 454.44375 29.878125 454.44375 27.878125 \nL 454.44375 14.2 \nQ 454.44375 12.2 452.44375 12.2 \nL 393.128125 12.2 \nQ 391.128125 12.2 391.128125 14.2 \nL 391.128125 27.878125 \nQ 391.128125 29.878125 393.128125 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 395.128125 23.798437 \nL 415.128125 23.798437 \nL 415.128125 16.798437 \nL 395.128125 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(423.128125 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pb424dddb00\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"124.64375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df)\r\n",
+    "korean_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1)\n",
+    "labels_df = df.cuisine #.unique()\n",
+    "feature_df.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "使用 SMOTE 過採樣平衡數據至最高類別。詳細資訊請參閱：https://imbalanced-learn.org/dev/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "oversample = SMOTE()\n",
+    "transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "new label count: korean      799\nchinese     799\njapanese    799\nindian      799\nthai        799\nName: cuisine, dtype: int64\nold label count: korean      799\nindian      598\nchinese     442\njapanese    320\nthai        289\nName: cuisine, dtype: int64\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}')\r\n",
+    "print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "transformed_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "     cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  \\\n",
+       "0     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "1     indian       1         0      0           0      0             0   \n",
+       "2     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "4     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "...      ...     ...       ...    ...         ...    ...           ...   \n",
+       "3990    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3991    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3992    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3993    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3994    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "\n",
+       "      apricot  armagnac  artemisia  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "...       ...       ...        ...  ...      ...          ...         ...   \n",
+       "3990        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3991        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3992        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3993        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3994        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "      whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                           0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "...                       ...   ...   ...  ...    ...     ...       ...  \n",
+       "3990                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3991                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3992                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3993                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3994                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "\n",
+       "[3995 rows x 381 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>...</th>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3990</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3991</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3992</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3993</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3994</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>3995 rows × 381 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# export transformed data to new df for classification\n",
+    "transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer')\n",
+    "transformed_df"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 3995 entries, 0 to 3994\nColumns: 381 entries, cuisine to zucchini\ndtypes: int64(380), object(1)\nmemory usage: 11.6+ MB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "transformed_df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "transformed_df.to_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "1da12ed6d238756959b8de9cac2a35a2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:53:57+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md b/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d599e03e5
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md
@@ -0,0 +1,253 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9579f42e3ff5114c58379cc9e186a828",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:41:58+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 美食分類器 1
+
+在本課中，您將使用上一課保存的數據集，這是一個關於美食的平衡且乾淨的數據集。
+
+您將使用這個數據集與多種分類器來_根據一組食材預測特定的國家美食_。在此過程中，您將學習更多關於如何利用算法進行分類任務的方法。
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)
+# 準備工作
+
+假設您已完成[第 1 課](../1-Introduction/README.md)，請確保在根目錄的 `/data` 資料夾中存在一個 _cleaned_cuisines.csv_ 文件，供這四節課使用。
+
+## 練習 - 預測國家美食
+
+1. 在本課的 _notebook.ipynb_ 資料夾中，導入該文件以及 Pandas 庫：
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    cuisines_df = pd.read_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
+    cuisines_df.head()
+    ```
+
+    數據看起來如下：
+
+|     | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
+| --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- |
+| 0   | 0          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 1   | 1          | indian  | 1      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 2   | 2          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 3   | 3          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 4   | 4          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 1      | 0        |
+  
+
+1. 現在，導入更多的庫：
+
+    ```python
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
+    from sklearn.svm import SVC
+    import numpy as np
+    ```
+
+1. 將 X 和 y 坐標分成兩個數據框進行訓練。`cuisine` 可以作為標籤數據框：
+
+    ```python
+    cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']
+    cuisines_label_df.head()
+    ```
+
+    它看起來像這樣：
+
+    ```output
+    0    indian
+    1    indian
+    2    indian
+    3    indian
+    4    indian
+    Name: cuisine, dtype: object
+    ```
+
+1. 使用 `drop()` 刪除 `Unnamed: 0` 列和 `cuisine` 列。將其餘數據保存為可訓練的特徵：
+
+    ```python
+    cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)
+    cuisines_feature_df.head()
+    ```
+
+    您的特徵看起來如下：
+
+|      | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | artemisia | artichoke |  ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood |  yam | yeast | yogurt | zucchini |
+| ---: | -----: | -------: | ----: | ---------: | ----: | -----------: | ------: | -------: | --------: | --------: | ---: | ------: | ----------: | ---------: | ----------------------: | ---: | ---: | ---: | ----: | -----: | -------: |
+|    0 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    1 |      1 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    2 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    3 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    4 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      1 |        0 | 0 |
+
+現在您已準備好訓練您的模型！
+
+## 選擇分類器
+
+現在數據已經清理並準備好訓練，您需要決定使用哪種算法來完成任務。
+
+Scikit-learn 將分類歸類為監督學習的一部分，在這個類別中，您會發現許多分類方法。[這些方法](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html)乍看之下可能令人眼花繚亂。以下方法都包含分類技術：
+
+- 線性模型
+- 支持向量機
+- 隨機梯度下降
+- 最近鄰
+- 高斯過程
+- 決策樹
+- 集成方法（投票分類器）
+- 多類和多輸出算法（多類和多標籤分類，多類-多輸出分類）
+
+> 您也可以使用[神經網絡進行分類](https://scikit-learn.org/stable/modules/neural_networks_supervised.html#classification)，但這超出了本課的範圍。
+
+### 選擇哪種分類器？
+
+那麼，應該選擇哪種分類器呢？通常，嘗試多種分類器並尋找最佳結果是一種測試方法。Scikit-learn 提供了一個[並排比較](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html)，在一個創建的數據集上比較了 KNeighbors、SVC（兩種方式）、GaussianProcessClassifier、DecisionTreeClassifier、RandomForestClassifier、MLPClassifier、AdaBoostClassifier、GaussianNB 和 QuadraticDiscrinationAnalysis，並以可視化方式展示結果：
+
+![分類器比較](../../../../translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.mo.png)
+> 圖片來自 Scikit-learn 的文檔
+
+> AutoML 可以輕鬆解決這個問題，通過在雲端運行這些比較，幫助您選擇最適合您數據的算法。試試看：[這裡](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+### 更好的方法
+
+比盲目猜測更好的方法是參考這份可下載的[機器學習備忘單](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott)。在這裡，我們發現針對我們的多類問題，有一些選擇：
+
+![多類問題備忘單](../../../../translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.mo.png)
+> 微軟算法備忘單的一部分，詳細說明了多類分類選項
+
+✅ 下載這份備忘單，打印出來，掛在牆上！
+
+### 推理
+
+讓我們根據我們的限制來推理不同的方法：
+
+- **神經網絡過於繁重**。考慮到我們的數據集雖然乾淨但規模較小，並且我們通過筆記本本地運行訓練，神經網絡對於這個任務來說過於繁重。
+- **不使用二類分類器**。我們不使用二類分類器，因此排除了 one-vs-all。
+- **決策樹或邏輯回歸可能有效**。決策樹可能有效，或者多類數據的邏輯回歸也可以。
+- **多類增強決策樹解決不同問題**。多類增強決策樹最適合非參數任務，例如設計用於建立排名的任務，因此對我們來說並不適用。
+
+### 使用 Scikit-learn 
+
+我們將使用 Scikit-learn 來分析數據。然而，在 Scikit-learn 中有多種方式可以使用邏輯回歸。查看[可傳遞的參數](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression)。
+
+基本上有兩個重要的參數 - `multi_class` 和 `solver` - 需要我們指定，當我們要求 Scikit-learn 執行邏輯回歸時。`multi_class` 值應用於某種行為。`solver` 的值則是使用的算法。並非所有的 `solver` 都可以與所有的 `multi_class` 值配對。
+
+根據文檔，在多類情況下，訓練算法：
+
+- **使用 one-vs-rest (OvR) 方案**，如果 `multi_class` 選項設置為 `ovr`
+- **使用交叉熵損失**，如果 `multi_class` 選項設置為 `multinomial`。（目前 `multinomial` 選項僅支持 ‘lbfgs’、‘sag’、‘saga’ 和 ‘newton-cg’ 解算器。）
+
+> 🎓 這裡的 "方案" 可以是 'ovr'（one-vs-rest）或 'multinomial'。由於邏輯回歸實際上是為支持二元分類而設計的，這些方案使其能更好地處理多類分類任務。[來源](https://machinelearningmastery.com/one-vs-rest-and-one-vs-one-for-multi-class-classification/)
+
+> 🎓 "解算器" 被定義為 "用於優化問題的算法"。[來源](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression)。
+
+Scikit-learn 提供了這張表格來解釋解算器如何處理不同數據結構帶來的挑戰：
+
+![解算器](../../../../translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.mo.png)
+
+## 練習 - 分割數據
+
+我們可以專注於邏輯回歸作為我們的第一次訓練嘗試，因為您在上一課中剛學過它。
+通過調用 `train_test_split()` 將數據分為訓練組和測試組：
+
+```python
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)
+```
+
+## 練習 - 應用邏輯回歸
+
+由於您使用的是多類情況，您需要選擇使用哪種_方案_以及設置哪種_解算器_。使用 LogisticRegression，將 multi_class 設置為 `ovr`，解算器設置為 **liblinear** 進行訓練。
+
+1. 創建一個邏輯回歸，將 multi_class 設置為 `ovr`，解算器設置為 `liblinear`：
+
+    ```python
+    lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear')
+    model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train))
+    
+    accuracy = model.score(X_test, y_test)
+    print ("Accuracy is {}".format(accuracy))
+    ```
+
+    ✅ 嘗試使用其他解算器，例如 `lbfgs`，它通常是默認設置
+> 注意，當需要將資料展平時，可以使用 Pandas [`ravel`](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.ravel.html) 函數。
+準確率超過 **80%**！
+
+1. 您可以通過測試第 50 行數據來查看此模型的運行效果：
+
+    ```python
+    print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}')
+    print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}')
+    ```
+
+    結果如下：
+
+   ```output
+   ingredients: Index(['cilantro', 'onion', 'pea', 'potato', 'tomato', 'vegetable_oil'], dtype='object')
+   cuisine: indian
+   ```
+
+   ✅ 嘗試不同的行號並檢查結果
+
+1. 更深入地分析，您可以檢查此預測的準確性：
+
+    ```python
+    test= X_test.iloc[50].values.reshape(-1, 1).T
+    proba = model.predict_proba(test)
+    classes = model.classes_
+    resultdf = pd.DataFrame(data=proba, columns=classes)
+    
+    topPrediction = resultdf.T.sort_values(by=[0], ascending = [False])
+    topPrediction.head()
+    ```
+
+    結果如下 - 印度料理是模型的最佳猜測，且概率相當高：
+
+    |          |        0 |
+    | -------: | -------: |
+    |   indian | 0.715851 |
+    |  chinese | 0.229475 |
+    | japanese | 0.029763 |
+    |   korean | 0.017277 |
+    |     thai | 0.007634 |
+
+    ✅ 您能解釋為什麼模型非常確定這是印度料理嗎？
+
+1. 通過打印分類報告獲取更多細節，就像您在回歸課程中所做的一樣：
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    |              | precision | recall | f1-score | support |
+    | ------------ | --------- | ------ | -------- | ------- |
+    | chinese      | 0.73      | 0.71   | 0.72     | 229     |
+    | indian       | 0.91      | 0.93   | 0.92     | 254     |
+    | japanese     | 0.70      | 0.75   | 0.72     | 220     |
+    | korean       | 0.86      | 0.76   | 0.81     | 242     |
+    | thai         | 0.79      | 0.85   | 0.82     | 254     |
+    | accuracy     | 0.80      | 1199   |          |         |
+    | macro avg    | 0.80      | 0.80   | 0.80     | 1199    |
+    | weighted avg | 0.80      | 0.80   | 0.80     | 1199    |
+
+## 🚀挑戰
+
+在本課中，您使用清理過的數據構建了一個機器學習模型，可以根據一系列食材預測國家料理。花些時間閱讀 Scikit-learn 提供的多種分類數據選項。深入了解 "solver" 的概念，以理解其背後的運作原理。
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/22/)
+
+## 回顧與自學
+
+深入了解邏輯回歸背後的數學原理：[這篇課程](https://people.eecs.berkeley.edu/~russell/classes/cs194/f11/lectures/CS194%20Fall%202011%20Lecture%2006.pdf)
+## 作業 
+
+[研究 solvers](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md b/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..834d0d4a1
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md
@@ -0,0 +1,24 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "de6025f96841498b0577e9d1aee18d1f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:44:27+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 研究解算器
+## 說明
+
+在本課程中，你學習了各種解算器，它們將演算法與機器學習過程相結合，以建立準確的模型。請回顧課程中列出的解算器，並選擇其中兩個。用自己的話比較和對比這兩個解算器。它們解決的是什麼類型的問題？它們如何與各種數據結構配合工作？為什麼你會選擇其中一個而不是另一個？
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 卓越                                                                                          | 合格                                           | 需要改進                     |
+| -------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------- | ---------------------------- |
+|          | 提交了一份 .doc 文件，其中包含兩段文字，分別對每個解算器進行了深入的比較。                     | 提交了一份 .doc 文件，但僅包含一段文字          | 作業未完成                   |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb b/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..284b74d20
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "68829b06b4dcd512d3327849191f4d7f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:40:56+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md b/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..528f952eb
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:44:52+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb b/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..7e1b96c82
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb
@@ -0,0 +1,1296 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_11-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "6ea6a5171b1b99b7b5a55f7469c048d2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:44:43+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "zs2woWv_HoE8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 美食分類器 1\n",
+    "\n",
+    "在本課程中，我們將探索各種分類器，*根據一組食材來預測某種國家美食*。在此過程中，我們將學習一些利用算法進行分類任務的方法。\n",
+    "\n",
+    "### [**課前測驗**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)\n",
+    "\n",
+    "### **準備工作**\n",
+    "\n",
+    "本課程基於我們的[上一課](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/4-Classification/1-Introduction/solution/lesson_10-R.ipynb)，在那裡我們：\n",
+    "\n",
+    "-   使用關於亞洲和印度所有美味佳餚的數據集，對分類進行了簡單介紹 😋。\n",
+    "\n",
+    "-   探索了一些 [dplyr 動詞](https://dplyr.tidyverse.org/) 來準備和清理數據。\n",
+    "\n",
+    "-   使用 ggplot2 創建了漂亮的可視化圖表。\n",
+    "\n",
+    "-   演示了如何通過使用 [recipes](https://recipes.tidymodels.org/articles/Simple_Example.html) 預處理來處理不平衡數據。\n",
+    "\n",
+    "-   演示了如何 `prep` 和 `bake` 我們的 recipe，以確認其按預期運行。\n",
+    "\n",
+    "#### **先決條件**\n",
+    "\n",
+    "在本課程中，我們需要以下套件來清理、準備和可視化數據：\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`： [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) 是一個[由 R 套件組成的集合](https://www.tidyverse.org/packages)，旨在讓數據科學更快、更簡單、更有趣！\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`： [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) 框架是一個[由多個套件組成的集合](https://www.tidymodels.org/packages/)，用於建模和機器學習。\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`： [themis 套件](https://themis.tidymodels.org/) 提供了額外的 Recipes 步驟，用於處理不平衡數據。\n",
+    "\n",
+    "-   `nnet`： [nnet 套件](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf) 提供了用於估算具有單個隱藏層的前饋神經網絡以及多項式邏輯回歸模型的函數。\n",
+    "\n",
+    "您可以通過以下方式安裝它們：\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iDFOb3ebHwQC"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"DataExplorer\", \"here\"))`\n",
+    "\n",
+    "或者，以下腳本會檢查您是否已安裝完成此模組所需的套件，並在缺少時為您安裝。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "4V85BGCjII7F"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, themis, here)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "Loading required package: pacman\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "an5NPyyKIKNR",
+    "outputId": "834d5e74-f4b8-49f9-8ab5-4c52ff2d7bc8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 1. 將數據分成訓練集和測試集\n",
+    "\n",
+    "我們將從上一課的一些步驟開始。\n",
+    "\n",
+    "### 使用 `dplyr::select()` 去除最常見且容易在不同菜系間引起混淆的食材。\n",
+    "\n",
+    "大家都喜歡米飯、大蒜和薑！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "0ax9GQLBINVv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "source": [
+    "# Load the original cuisines data\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\r\n",
+    "df_select <- df %>% \r\n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger)) %>%\r\n",
+    "  # Encode cuisine column as categorical\r\n",
+    "  mutate(cuisine = factor(cuisine))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display new data set\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display distribution of cuisines\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "New names:\n",
+      "* `` -> ...1\n",
+      "\n",
+      "\u001b[1m\u001b[1mRows: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m2448\u001b[34m\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumns: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m385\u001b[34m\u001b[39m\n",
+      "\n",
+      "\u001b[36m──\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumn specification\u001b[1m\u001b[22m \u001b[36m────────────────────────────────────────────────────────\u001b[39m\n",
+      "\u001b[1mDelimiter:\u001b[22m \",\"\n",
+      "\u001b[31mchr\u001b[39m   (1): cuisine\n",
+      "\u001b[32mdbl\u001b[39m (384): ...1, almond, angelica, anise, anise_seed, apple, apple_brandy, a...\n",
+      "\n",
+      "\n",
+      "\u001b[36mℹ\u001b[39m Use \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`spec()`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to retrieve the full column specification for this data.\n",
+      "\u001b[36mℹ\u001b[39m Specify the column types or set \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`show_col_types = FALSE`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to quiet this message.\n",
+      "\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n",
+       "1 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "2 indian  1      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "3 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "4 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "5 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "  artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n",
+       "1 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "2 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "3 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "4 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "5 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "  yam yeast yogurt zucchini\n",
+       "1 0   0     0      0       \n",
+       "2 0   0     0      0       \n",
+       "3 0   0     0      0       \n",
+       "4 0   0     0      0       \n",
+       "5 0   0     1      0       "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | almond &lt;dbl&gt; | angelica &lt;dbl&gt; | anise &lt;dbl&gt; | anise_seed &lt;dbl&gt; | apple &lt;dbl&gt; | apple_brandy &lt;dbl&gt; | apricot &lt;dbl&gt; | armagnac &lt;dbl&gt; | artemisia &lt;dbl&gt; | ⋯ ⋯ | whiskey &lt;dbl&gt; | white_bread &lt;dbl&gt; | white_wine &lt;dbl&gt; | whole_grain_wheat_flour &lt;dbl&gt; | wine &lt;dbl&gt; | wood &lt;dbl&gt; | yam &lt;dbl&gt; | yeast &lt;dbl&gt; | yogurt &lt;dbl&gt; | zucchini &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n",
+       " cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n",
+       " <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & ⋯ & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 381</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>almond</th><th scope=col>angelica</th><th scope=col>anise</th><th scope=col>anise_seed</th><th scope=col>apple</th><th scope=col>apple_brandy</th><th scope=col>apricot</th><th scope=col>armagnac</th><th scope=col>artemisia</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>whiskey</th><th scope=col>white_bread</th><th scope=col>white_wine</th><th scope=col>whole_grain_wheat_flour</th><th scope=col>wine</th><th scope=col>wood</th><th scope=col>yam</th><th scope=col>yeast</th><th scope=col>yogurt</th><th scope=col>zucchini</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine  n  \n",
+       "1 korean   799\n",
+       "2 indian   598\n",
+       "3 chinese  442\n",
+       "4 japanese 320\n",
+       "5 thai     289"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | n &lt;int&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| korean   | 799 |\n",
+       "| indian   | 598 |\n",
+       "| chinese  | 442 |\n",
+       "| japanese | 320 |\n",
+       "| thai     | 289 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & n\\\\\n",
+       " <fct> & <int>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t korean   & 799\\\\\n",
+       "\t indian   & 598\\\\\n",
+       "\t chinese  & 442\\\\\n",
+       "\t japanese & 320\\\\\n",
+       "\t thai     & 289\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>n</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>korean  </td><td>799</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian  </td><td>598</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese </td><td>442</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>japanese</td><td>320</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>thai    </td><td>289</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 735
+    },
+    "id": "jhCrrH22IWVR",
+    "outputId": "d444a85c-1d8b-485f-bc4f-8be2e8f8217c"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "太好了！現在，我們要將數據分成 70% 用於訓練，30% 用於測試。我們還會在分割數據時應用「分層」技術，以「保持每種菜系在訓練和驗證數據集中的比例」。\n",
+    "\n",
+    "[rsample](https://rsample.tidymodels.org/) 是 Tidymodels 中的一個套件，提供了高效的數據分割和重抽樣的基礎設施：\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AYTjVyajIdny"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidymodels packages into R session\r\n",
+    "library(tidymodels)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create split specification\r\n",
+    "set.seed(2056)\r\n",
+    "cuisines_split <- initial_split(data = df_select,\r\n",
+    "                                strata = cuisine,\r\n",
+    "                                prop = 0.7)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Extract the data in each split\r\n",
+    "cuisines_train <- training(cuisines_split)\r\n",
+    "cuisines_test <- testing(cuisines_split)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the number of cases in each split\r\n",
+    "cat(\"Training cases: \", nrow(cuisines_train), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"Test cases: \", nrow(cuisines_test), sep = \"\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display the first few rows of the training set\r\n",
+    "cuisines_train %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display distribution of cuisines in the training set\r\n",
+    "cuisines_train %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Training cases: 1712\n",
+      "Test cases: 736"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n",
+       "1 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "2 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "3 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "4 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "5 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "  artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n",
+       "1 0         ⋯ 0       0           0          0                       1    0   \n",
+       "2 0         ⋯ 0       0           0          0                       1    0   \n",
+       "3 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "4 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "5 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "  yam yeast yogurt zucchini\n",
+       "1 0   0     0      0       \n",
+       "2 0   0     0      0       \n",
+       "3 0   0     0      0       \n",
+       "4 0   0     0      0       \n",
+       "5 0   0     0      0       "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | almond &lt;dbl&gt; | angelica &lt;dbl&gt; | anise &lt;dbl&gt; | anise_seed &lt;dbl&gt; | apple &lt;dbl&gt; | apple_brandy &lt;dbl&gt; | apricot &lt;dbl&gt; | armagnac &lt;dbl&gt; | artemisia &lt;dbl&gt; | ⋯ ⋯ | whiskey &lt;dbl&gt; | white_bread &lt;dbl&gt; | white_wine &lt;dbl&gt; | whole_grain_wheat_flour &lt;dbl&gt; | wine &lt;dbl&gt; | wood &lt;dbl&gt; | yam &lt;dbl&gt; | yeast &lt;dbl&gt; | yogurt &lt;dbl&gt; | zucchini &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n",
+       " cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n",
+       " <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & ⋯ & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 381</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>almond</th><th scope=col>angelica</th><th scope=col>anise</th><th scope=col>anise_seed</th><th scope=col>apple</th><th scope=col>apple_brandy</th><th scope=col>apricot</th><th scope=col>armagnac</th><th scope=col>artemisia</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>whiskey</th><th scope=col>white_bread</th><th scope=col>white_wine</th><th scope=col>whole_grain_wheat_flour</th><th scope=col>wine</th><th scope=col>wood</th><th scope=col>yam</th><th scope=col>yeast</th><th scope=col>yogurt</th><th scope=col>zucchini</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine  n  \n",
+       "1 korean   559\n",
+       "2 indian   418\n",
+       "3 chinese  309\n",
+       "4 japanese 224\n",
+       "5 thai     202"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | n &lt;int&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| korean   | 559 |\n",
+       "| indian   | 418 |\n",
+       "| chinese  | 309 |\n",
+       "| japanese | 224 |\n",
+       "| thai     | 202 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & n\\\\\n",
+       " <fct> & <int>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t korean   & 559\\\\\n",
+       "\t indian   & 418\\\\\n",
+       "\t chinese  & 309\\\\\n",
+       "\t japanese & 224\\\\\n",
+       "\t thai     & 202\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>n</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>korean  </td><td>559</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian  </td><td>418</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese </td><td>309</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>japanese</td><td>224</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>thai    </td><td>202</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 535
+    },
+    "id": "w5FWIkEiIjdN",
+    "outputId": "2e195fd9-1a8f-4b91-9573-cce5582242df"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 2. 處理不平衡的數據\n",
+    "\n",
+    "如你可能已注意到，在原始數據集以及我們的訓練集裡，菜系的數量分佈非常不均。韓國菜的數量*幾乎*是泰國菜的三倍。不平衡的數據通常會對模型的性能產生負面影響。許多模型在觀測數量相等時表現最佳，因此在面對不平衡數據時往往會遇到困難。\n",
+    "\n",
+    "處理不平衡數據集主要有兩種方法：\n",
+    "\n",
+    "-   為少數類別添加觀測值：`過採樣`，例如使用 SMOTE 演算法，該演算法通過少數類別的最近鄰居合成生成新的樣本。\n",
+    "\n",
+    "-   從多數類別中移除觀測值：`欠採樣`\n",
+    "\n",
+    "在之前的課程中，我們展示了如何使用 `recipe` 來處理不平衡的數據集。`recipe` 可以被視為一種藍圖，描述了應該對數據集應用哪些步驟以使其準備好進行數據分析。在我們的案例中，我們希望在 `訓練集` 中菜系的數量分佈是均等的。讓我們直接開始吧！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "daBi9qJNIwqW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\r\n",
+    "library(themis)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing training data\r\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = cuisines_train) %>% \r\n",
+    "  step_smote(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print recipe\r\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Data Recipe\n",
+       "\n",
+       "Inputs:\n",
+       "\n",
+       "      role #variables\n",
+       "   outcome          1\n",
+       " predictor        380\n",
+       "\n",
+       "Operations:\n",
+       "\n",
+       "SMOTE based on cuisine"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 200
+    },
+    "id": "Az6LFBGxI1X0",
+    "outputId": "29d71d85-64b0-4e62-871e-bcd5398573b6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "您可以當然先確認（使用 prep+bake）這個食譜是否如您所期望地運作——所有標籤為 `559` 的料理觀察值。\n",
+    "\n",
+    "由於我們將使用這個食譜作為建模的預處理器，`workflow()` 會幫我們完成所有的準備和烘焙，因此我們不需要手動估算這個食譜。\n",
+    "\n",
+    "現在我們準備好訓練模型了 👩‍💻👨‍💻！\n",
+    "\n",
+    "## 3. 選擇您的分類器\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/parsnip.jpg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>插畫由 @allison_horst 提供</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "NBL3PqIWJBBB"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "現在我們需要決定要使用哪種演算法來完成這項工作 🤔。\n",
+    "\n",
+    "在 Tidymodels 中，[`parsnip package`](https://parsnip.tidymodels.org/index.html) 提供了一個一致的介面，用於在不同的引擎（套件）中處理模型。請參閱 parsnip 的文件來探索[模型類型與引擎](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models)以及它們對應的[模型參數](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#model-args)。一開始看到這些選擇可能會覺得眼花撩亂。例如，以下方法都包含分類技術：\n",
+    "\n",
+    "-   C5.0 規則型分類模型\n",
+    "\n",
+    "-   彈性判別模型\n",
+    "\n",
+    "-   線性判別模型\n",
+    "\n",
+    "-   正則化判別模型\n",
+    "\n",
+    "-   邏輯迴歸模型\n",
+    "\n",
+    "-   多項式迴歸模型\n",
+    "\n",
+    "-   樸素貝葉斯模型\n",
+    "\n",
+    "-   支援向量機\n",
+    "\n",
+    "-   最近鄰居法\n",
+    "\n",
+    "-   決策樹\n",
+    "\n",
+    "-   集成方法\n",
+    "\n",
+    "-   神經網路\n",
+    "\n",
+    "這個清單還可以繼續延伸！\n",
+    "\n",
+    "### **該選擇哪個分類器？**\n",
+    "\n",
+    "那麼，應該選擇哪個分類器呢？通常，嘗試多種方法並尋找效果良好的結果是一種測試方式。\n",
+    "\n",
+    "> AutoML 巧妙地解決了這個問題，通過在雲端運行這些比較，幫助您為數據選擇最佳的演算法。點擊[這裡](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)試試看。\n",
+    "\n",
+    "此外，分類器的選擇取決於我們的問題。例如，當結果可以被分類為「多於兩個類別」時，就像我們的情況一樣，您必須使用`多類別分類演算法`，而不是`二元分類`。\n",
+    "\n",
+    "### **更好的方法**\n",
+    "\n",
+    "比隨意猜測更好的方法是參考這份可下載的[機器學習備忘單](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott)。在這裡，我們發現針對我們的多類別問題，有一些選擇：\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/cheatsheet.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>微軟演算法備忘單的一部分，詳細說明了多類別分類的選項</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "a6DLAZ3vJZ14"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "### **推理**\n",
+    "\n",
+    "讓我們看看在現有的限制條件下，可以採取哪些不同的方法來解決問題：\n",
+    "\n",
+    "-   **深度神經網絡過於繁重**。考慮到我們的數據集雖然乾淨但規模較小，並且我們是通過筆記本本地訓練模型，深度神經網絡對於這個任務來說過於笨重。\n",
+    "\n",
+    "-   **不使用二分類器**。我們不使用二分類器，因此可以排除 one-vs-all 的方法。\n",
+    "\n",
+    "-   **決策樹或邏輯回歸可能有效**。決策樹可能有效，或者對於多分類數據，可以使用多項式回歸/多分類邏輯回歸。\n",
+    "\n",
+    "-   **多分類提升決策樹解決的是不同的問題**。多分類提升決策樹最適合非參數任務，例如用於構建排名的任務，因此對我們來說並不適用。\n",
+    "\n",
+    "此外，通常在嘗試更複雜的機器學習模型（例如集成方法）之前，最好先構建一個最簡單的模型來了解數據的基本情況。因此，在本課中，我們將從一個 `多項式回歸` 模型開始。\n",
+    "\n",
+    "> 邏輯回歸是一種用於結果變量為類別型（或名義型）時的技術。對於二元邏輯回歸，結果變量的數量為兩個，而對於多項式邏輯回歸，結果變量的數量超過兩個。請參閱 [進階回歸方法](https://bookdown.org/chua/ber642_advanced_regression/multinomial-logistic-regression.html) 以獲取更多閱讀資料。\n",
+    "\n",
+    "## 4. 訓練並評估多項式邏輯回歸模型\n",
+    "\n",
+    "在 Tidymodels 中，`parsnip::multinom_reg()` 定義了一個模型，該模型使用線性預測器來通過多項分佈預測多分類數據。請參閱 `?multinom_reg()` 以了解可以用於擬合此模型的不同方法/引擎。\n",
+    "\n",
+    "在這個例子中，我們將通過默認的 [nnet](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf) 引擎來擬合一個多項式回歸模型。\n",
+    "\n",
+    "> 我對 `penalty` 的值是隨機選擇的。其實有更好的方法來選擇這個值，例如通過 `重抽樣` 和 `調參` 模型，我們稍後會討論這些方法。\n",
+    ">\n",
+    "> 如果您想了解更多關於如何調整模型超參數，請參閱 [Tidymodels: 入門指南](https://www.tidymodels.org/start/tuning/)。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "gWMsVcbBJemu"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "source": [
+    "# Create a multinomial regression model specification\r\n",
+    "mr_spec <- multinom_reg(penalty = 1) %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"nnet\", MaxNWts = 2086) %>% \r\n",
+    "  set_mode(\"classification\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print model specification\r\n",
+    "mr_spec"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n",
+       "\n",
+       "Main Arguments:\n",
+       "  penalty = 1\n",
+       "\n",
+       "Engine-Specific Arguments:\n",
+       "  MaxNWts = 2086\n",
+       "\n",
+       "Computational engine: nnet \n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 166
+    },
+    "id": "Wq_fcyQiJvfG",
+    "outputId": "c30449c7-3864-4be7-f810-72a003743e2d"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "做得好 🥳！現在我們已經有了一個配方和模型規格，我們需要找到一種方法，將它們整合成一個物件，這個物件首先會對資料進行前處理，然後在前處理後的資料上擬合模型，並且還能支持潛在的後處理活動。在 Tidymodels 中，這個方便的物件被稱為 [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/)，它能輕鬆地保存你的建模組件！這就像我們在 *Python* 中所稱的 *pipelines*。\n",
+    "\n",
+    "那麼，讓我們把所有東西打包成一個 workflow 吧！📦\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "NlSbzDfgJ0zh"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "source": [
+    "# Bundle recipe and model specification\r\n",
+    "mr_wf <- workflow() %>% \r\n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \r\n",
+    "  add_model(mr_spec)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print out workflow\r\n",
+    "mr_wf"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "══ Workflow ════════════════════════════════════════════════════════════════════\n",
+       "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n",
+       "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n",
+       "\n",
+       "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "1 Recipe Step\n",
+       "\n",
+       "• step_smote()\n",
+       "\n",
+       "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n",
+       "\n",
+       "Main Arguments:\n",
+       "  penalty = 1\n",
+       "\n",
+       "Engine-Specific Arguments:\n",
+       "  MaxNWts = 2086\n",
+       "\n",
+       "Computational engine: nnet \n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 333
+    },
+    "id": "Sc1TfPA4Ke3_",
+    "outputId": "82c70013-e431-4e7e-cef6-9fcf8aad4a6c"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "工作流程 👌👌！一個 **`workflow()`** 可以像模型一樣進行擬合。所以，是時候訓練模型了！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "TNQ8i85aKf9L"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "source": [
+    "# Train a multinomial regression model\n",
+    "mr_fit <- fit(object = mr_wf, data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "mr_fit"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "══ Workflow [trained] ══════════════════════════════════════════════════════════\n",
+       "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n",
+       "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n",
+       "\n",
+       "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "1 Recipe Step\n",
+       "\n",
+       "• step_smote()\n",
+       "\n",
+       "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "Call:\n",
+       "nnet::multinom(formula = ..y ~ ., data = data, decay = ~1, MaxNWts = ~2086, \n",
+       "    trace = FALSE)\n",
+       "\n",
+       "Coefficients:\n",
+       "         (Intercept)     almond angelica         anise anise_seed       apple\n",
+       "indian    0.19723325  0.2409661        0 -5.004955e-05 -0.1657635 -0.05769734\n",
+       "japanese  0.13961959 -0.6262400        0 -1.169155e-04 -0.4893596 -0.08585717\n",
+       "korean    0.22377347 -0.1833485        0 -5.560395e-05 -0.2489401 -0.15657804\n",
+       "thai     -0.04336577 -0.6106258        0  4.903828e-04 -0.5782866  0.63451105\n",
+       "         apple_brandy     apricot armagnac   artemisia artichoke   asparagus\n",
+       "indian              0  0.37042636        0 -0.09122797         0 -0.27181970\n",
+       "japanese            0  0.28895643        0 -0.12651100         0  0.14054037\n",
+       "korean              0 -0.07981259        0  0.55756709         0 -0.66979948\n",
+       "thai                0 -0.33160904        0 -0.10725182         0 -0.02602152\n",
+       "             avocado       bacon baked_potato balm     banana     barley\n",
+       "indian   -0.46624197  0.16008055            0    0 -0.2838796  0.2230625\n",
+       "japanese  0.90341344  0.02932727            0    0 -0.4142787  2.0953906\n",
+       "korean   -0.06925382 -0.35804134            0    0 -0.2686963 -0.7233404\n",
+       "thai     -0.21473955 -0.75594439            0    0  0.6784880 -0.4363320\n",
+       "         bartlett_pear      basil        bay       bean         beech\n",
+       "indian               0 -0.7128756  0.1011587 -0.8777275 -0.0004380795\n",
+       "japanese             0  0.1288697  0.9425626 -0.2380748  0.3373437611\n",
+       "korean               0 -0.2445193 -0.4744318 -0.8957870 -0.0048784496\n",
+       "thai                 0  1.5365848  0.1333256  0.2196970 -0.0113078024\n",
+       "               beef beef_broth   beef_liver         beer        beet\n",
+       "indian   -0.7985278  0.2430186 -0.035598065 -0.002173738  0.01005813\n",
+       "japanese  0.2241875 -0.3653020 -0.139551027  0.128905553  0.04923911\n",
+       "korean    0.5366515 -0.6153237  0.213455197 -0.010828645  0.27325423\n",
+       "thai      0.1570012 -0.9364154 -0.008032213 -0.035063746 -0.28279823\n",
+       "         bell_pepper bergamot       berry bitter_orange black_bean\n",
+       "indian    0.49074330        0  0.58947607   0.191256164 -0.1945233\n",
+       "japanese  0.09074167        0 -0.25917977  -0.118915977 -0.3442400\n",
+       "korean   -0.57876763        0 -0.07874180  -0.007729435 -0.5220672\n",
+       "thai      0.92554006        0 -0.07210196  -0.002983296 -0.4614426\n",
+       "         black_currant black_mustard_seed_oil black_pepper black_raspberry\n",
+       "indian               0             0.38935801   -0.4453495               0\n",
+       "japanese             0            -0.05452887   -0.5440869               0\n",
+       "korean               0            -0.03929970    0.8025454               0\n",
+       "thai                 0            -0.21498372   -0.9854806               0\n",
+       "         black_sesame_seed  black_tea   blackberry blackberry_brandy\n",
+       "indian          -0.2759246  0.3079977  0.191256164                 0\n",
+       "japanese        -0.6101687 -0.1671913 -0.118915977                 0\n",
+       "korean           1.5197674 -0.3036261 -0.007729435                 0\n",
+       "thai            -0.1755656 -0.1487033 -0.002983296                 0\n",
+       "         blue_cheese    blueberry   bone_oil bourbon_whiskey      brandy\n",
+       "indian             0  0.216164294 -0.2276744               0  0.22427587\n",
+       "japanese           0 -0.119186087  0.3913019               0 -0.15595599\n",
+       "korean             0 -0.007821986  0.2854487               0 -0.02562342\n",
+       "thai               0 -0.004947048 -0.0253658               0 -0.05715244\n",
+       "\n",
+       "...\n",
+       "and 308 more lines."
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 1000
+    },
+    "id": "GMbdfVmTKkJI",
+    "outputId": "adf9ebdf-d69d-4a64-e9fd-e06e5322292e"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "輸出顯示了模型在訓練過程中學到的係數。\n",
+    "\n",
+    "### 評估訓練好的模型\n",
+    "\n",
+    "現在是時候透過測試集來評估模型的表現了 📏！我們先從對測試集進行預測開始吧！\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "tt2BfOxrKmcJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "source": [
+    "# Make predictions on the test set\n",
+    "results <- cuisines_test %>% select(cuisine) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test))\n",
+    "\n",
+    "# Print out results\n",
+    "results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine .pred_class\n",
+       "1 indian  thai       \n",
+       "2 indian  indian     \n",
+       "3 indian  indian     \n",
+       "4 indian  indian     \n",
+       "5 indian  indian     "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | .pred_class &lt;fct&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| indian | thai   |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & .pred\\_class\\\\\n",
+       " <fct> & <fct>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & thai  \\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>.pred_class</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;fct&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>thai  </td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 248
+    },
+    "id": "CqtckvtsKqax",
+    "outputId": "e57fe557-6a68-4217-fe82-173328c5436d"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "出色的工作！在Tidymodels中，可以使用 [yardstick](https://yardstick.tidymodels.org/) 評估模型性能——這是一個使用性能指標來衡量模型效果的套件。正如我們在邏輯迴歸課程中所做的那樣，讓我們從計算混淆矩陣開始。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "8w5N6XsBKss7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "source": [
+    "# Confusion matrix for categorical data\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class)\n"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "          Truth\n",
+       "Prediction chinese indian japanese korean thai\n",
+       "  chinese       83      1        8     15   10\n",
+       "  indian         4    163        1      2    6\n",
+       "  japanese      21      5       73     25    1\n",
+       "  korean        15      0       11    191    0\n",
+       "  thai          10     11        3      7   70"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 133
+    },
+    "id": "YvODvsLkK0iG",
+    "outputId": "bb69da84-1266-47ad-b174-d43b88ca2988"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "當處理多個類別時，通常更直觀的方式是將其視為熱圖，如下所示：\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "c0HfPL16Lr6U"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "source": [
+    "update_geom_defaults(geom = \"tile\", new = list(color = \"black\", alpha = 0.7))\n",
+    "# Visualize confusion matrix\n",
+    "results %>% \n",
+    "  conf_mat(cuisine, .pred_class) %>% \n",
+    "  autoplot(type = \"heatmap\")"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "plot without title"
+      ],
+      "image/png": "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"
+     },
+     "metadata": {
+      "image/png": {
+       "width": 420,
+       "height": 420
+      }
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 436
+    },
+    "id": "HsAtwukyLsvt",
+    "outputId": "3032a224-a2c8-4270-b4f2-7bb620317400"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "混淆矩陣圖中較深的方格表示案例數量較多，您應該可以看到一條由較深方格組成的對角線，表示預測標籤與實際標籤相同的案例。\n",
+    "\n",
+    "現在讓我們計算混淆矩陣的摘要統計數據。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "oOJC87dkLwPr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "source": [
+    "# Summary stats for confusion matrix\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class) %>% \n",
+    "summary()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   .metric              .estimator .estimate\n",
+       "1  accuracy             multiclass 0.7880435\n",
+       "2  kap                  multiclass 0.7276583\n",
+       "3  sens                 macro      0.7780927\n",
+       "4  spec                 macro      0.9477598\n",
+       "5  ppv                  macro      0.7585583\n",
+       "6  npv                  macro      0.9460080\n",
+       "7  mcc                  multiclass 0.7292724\n",
+       "8  j_index              macro      0.7258524\n",
+       "9  bal_accuracy         macro      0.8629262\n",
+       "10 detection_prevalence macro      0.2000000\n",
+       "11 precision            macro      0.7585583\n",
+       "12 recall               macro      0.7780927\n",
+       "13 f_meas               macro      0.7641862"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 13 × 3\n",
+       "\n",
+       "| .metric &lt;chr&gt; | .estimator &lt;chr&gt; | .estimate &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|\n",
+       "| accuracy             | multiclass | 0.7880435 |\n",
+       "| kap                  | multiclass | 0.7276583 |\n",
+       "| sens                 | macro      | 0.7780927 |\n",
+       "| spec                 | macro      | 0.9477598 |\n",
+       "| ppv                  | macro      | 0.7585583 |\n",
+       "| npv                  | macro      | 0.9460080 |\n",
+       "| mcc                  | multiclass | 0.7292724 |\n",
+       "| j_index              | macro      | 0.7258524 |\n",
+       "| bal_accuracy         | macro      | 0.8629262 |\n",
+       "| detection_prevalence | macro      | 0.2000000 |\n",
+       "| precision            | macro      | 0.7585583 |\n",
+       "| recall               | macro      | 0.7780927 |\n",
+       "| f_meas               | macro      | 0.7641862 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 13 × 3\n",
+       "\\begin{tabular}{lll}\n",
+       " .metric & .estimator & .estimate\\\\\n",
+       " <chr> & <chr> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t accuracy             & multiclass & 0.7880435\\\\\n",
+       "\t kap                  & multiclass & 0.7276583\\\\\n",
+       "\t sens                 & macro      & 0.7780927\\\\\n",
+       "\t spec                 & macro      & 0.9477598\\\\\n",
+       "\t ppv                  & macro      & 0.7585583\\\\\n",
+       "\t npv                  & macro      & 0.9460080\\\\\n",
+       "\t mcc                  & multiclass & 0.7292724\\\\\n",
+       "\t j\\_index              & macro      & 0.7258524\\\\\n",
+       "\t bal\\_accuracy         & macro      & 0.8629262\\\\\n",
+       "\t detection\\_prevalence & macro      & 0.2000000\\\\\n",
+       "\t precision            & macro      & 0.7585583\\\\\n",
+       "\t recall               & macro      & 0.7780927\\\\\n",
+       "\t f\\_meas               & macro      & 0.7641862\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 13 × 3</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>.metric</th><th scope=col>.estimator</th><th scope=col>.estimate</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>accuracy            </td><td>multiclass</td><td>0.7880435</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>kap                 </td><td>multiclass</td><td>0.7276583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>sens                </td><td>macro     </td><td>0.7780927</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>spec                </td><td>macro     </td><td>0.9477598</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>ppv                 </td><td>macro     </td><td>0.7585583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>npv                 </td><td>macro     </td><td>0.9460080</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>mcc                 </td><td>multiclass</td><td>0.7292724</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>j_index             </td><td>macro     </td><td>0.7258524</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>bal_accuracy        </td><td>macro     </td><td>0.8629262</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>detection_prevalence</td><td>macro     </td><td>0.2000000</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>precision           </td><td>macro     </td><td>0.7585583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>recall              </td><td>macro     </td><td>0.7780927</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>f_meas              </td><td>macro     </td><td>0.7641862</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 494
+    },
+    "id": "OYqetUyzL5Wz",
+    "outputId": "6a84d65e-113d-4281-dfc1-16e8b70f37e6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "如果我們聚焦於一些指標，例如準確率、敏感度、ppv，作為起步我們的表現還不算太差 🥳！\n",
+    "\n",
+    "## 4. 更深入探討\n",
+    "\n",
+    "讓我們來問一個微妙的問題：是什麼標準決定了某種料理類型作為預測結果？\n",
+    "\n",
+    "其實，統計機器學習算法，例如邏輯迴歸，是基於`概率`的；因此分類器實際上預測的是一組可能結果的概率分佈。具有最高概率的類別會被選為給定觀測值的最可能結果。\n",
+    "\n",
+    "讓我們通過進行硬分類預測和概率預測來看看這是如何運作的。\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "43t7vz8vMJtW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "source": [
+    "# Make hard class prediction and probabilities\n",
+    "results_prob <- cuisines_test %>%\n",
+    "  select(cuisine) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test)) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test, type = \"prob\"))\n",
+    "\n",
+    "# Print out results\n",
+    "results_prob %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine .pred_class .pred_chinese .pred_indian .pred_japanese .pred_korean\n",
+       "1 indian  thai        1.551259e-03  0.4587877    5.988039e-04   2.428503e-04\n",
+       "2 indian  indian      2.637133e-05  0.9999488    6.648651e-07   2.259993e-05\n",
+       "3 indian  indian      1.049433e-03  0.9909982    1.060937e-03   1.644947e-05\n",
+       "4 indian  indian      6.237482e-02  0.4763035    9.136702e-02   3.660913e-01\n",
+       "5 indian  indian      1.431745e-02  0.9418551    2.945239e-02   8.721782e-03\n",
+       "  .pred_thai  \n",
+       "1 5.388194e-01\n",
+       "2 1.577948e-06\n",
+       "3 6.874989e-03\n",
+       "4 3.863391e-03\n",
+       "5 5.653283e-03"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 7\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | .pred_class &lt;fct&gt; | .pred_chinese &lt;dbl&gt; | .pred_indian &lt;dbl&gt; | .pred_japanese &lt;dbl&gt; | .pred_korean &lt;dbl&gt; | .pred_thai &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| indian | thai   | 1.551259e-03 | 0.4587877 | 5.988039e-04 | 2.428503e-04 | 5.388194e-01 |\n",
+       "| indian | indian | 2.637133e-05 | 0.9999488 | 6.648651e-07 | 2.259993e-05 | 1.577948e-06 |\n",
+       "| indian | indian | 1.049433e-03 | 0.9909982 | 1.060937e-03 | 1.644947e-05 | 6.874989e-03 |\n",
+       "| indian | indian | 6.237482e-02 | 0.4763035 | 9.136702e-02 | 3.660913e-01 | 3.863391e-03 |\n",
+       "| indian | indian | 1.431745e-02 | 0.9418551 | 2.945239e-02 | 8.721782e-03 | 5.653283e-03 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 7\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllll}\n",
+       " cuisine & .pred\\_class & .pred\\_chinese & .pred\\_indian & .pred\\_japanese & .pred\\_korean & .pred\\_thai\\\\\n",
+       " <fct> & <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & thai   & 1.551259e-03 & 0.4587877 & 5.988039e-04 & 2.428503e-04 & 5.388194e-01\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 2.637133e-05 & 0.9999488 & 6.648651e-07 & 2.259993e-05 & 1.577948e-06\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 1.049433e-03 & 0.9909982 & 1.060937e-03 & 1.644947e-05 & 6.874989e-03\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 6.237482e-02 & 0.4763035 & 9.136702e-02 & 3.660913e-01 & 3.863391e-03\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 1.431745e-02 & 0.9418551 & 2.945239e-02 & 8.721782e-03 & 5.653283e-03\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 7</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>.pred_class</th><th scope=col>.pred_chinese</th><th scope=col>.pred_indian</th><th scope=col>.pred_japanese</th><th scope=col>.pred_korean</th><th scope=col>.pred_thai</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>thai  </td><td>1.551259e-03</td><td>0.4587877</td><td>5.988039e-04</td><td>2.428503e-04</td><td>5.388194e-01</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>2.637133e-05</td><td>0.9999488</td><td>6.648651e-07</td><td>2.259993e-05</td><td>1.577948e-06</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>1.049433e-03</td><td>0.9909982</td><td>1.060937e-03</td><td>1.644947e-05</td><td>6.874989e-03</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>6.237482e-02</td><td>0.4763035</td><td>9.136702e-02</td><td>3.660913e-01</td><td>3.863391e-03</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>1.431745e-02</td><td>0.9418551</td><td>2.945239e-02</td><td>8.721782e-03</td><td>5.653283e-03</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 248
+    },
+    "id": "xdKNs-ZPMTJL",
+    "outputId": "68f6ac5a-725a-4eff-9ea6-481fef00e008"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "為什麼模型能夠相當確定第一個觀察值是泰國菜？\n",
+    "\n",
+    "## **🚀挑戰**\n",
+    "\n",
+    "在這節課中，你使用清理過的數據建立了一個機器學習模型，能夠根據一系列食材預測國家料理。花點時間閱讀 [Tidymodels 提供的多種選項](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) 來分類數據，以及 [其他方法](https://parsnip.tidymodels.org/articles/articles/Examples.html#multinom_reg-models) 來適配多項式回歸。\n",
+    "\n",
+    "#### 特別感謝：\n",
+    "\n",
+    "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) 創作了這些令人驚嘆的插圖，讓 R 語言更加親切且有趣。可以在她的 [畫廊](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM) 中找到更多插圖。\n",
+    "\n",
+    "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) 和 [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) 創建了這個模組的原始 Python 版本 ♥️\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "本來想加點笑話，但我對食物的雙關語一點都不懂 😅。\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "祝學習愉快，\n",
+    "\n",
+    "[Eric](https://twitter.com/ericntay)，Gold Microsoft Learn 學生大使\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "2tWVHMeLMYdM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..7cd9c1410
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,279 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "import numpy as np"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Accuracy is 0.8181818181818182\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear')\n",
+    "model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train))\n",
+    "\n",
+    "accuracy = model.score(X_test, y_test)\n",
+    "print (\"Accuracy is {}\".format(accuracy))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "ingredients: Index(['artemisia', 'black_pepper', 'mushroom', 'shiitake', 'soy_sauce',\n       'vegetable_oil'],\n      dtype='object')\ncuisine: korean\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# test an item\n",
+    "print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}')\n",
+    "print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                 0\n",
+       "korean    0.392231\n",
+       "chinese   0.372872\n",
+       "japanese  0.218825\n",
+       "thai      0.013427\n",
+       "indian    0.002645"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>0</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>korean</th>\n      <td>0.392231</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>chinese</th>\n      <td>0.372872</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>japanese</th>\n      <td>0.218825</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>thai</th>\n      <td>0.013427</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>indian</th>\n      <td>0.002645</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#rehsape to 2d array and transpose\n",
+    "test= X_test.iloc[50].values.reshape(-1, 1).T\n",
+    "# predict with score\n",
+    "proba = model.predict_proba(test)\n",
+    "classes = model.classes_\n",
+    "# create df with classes and scores\n",
+    "resultdf = pd.DataFrame(data=proba, columns=classes)\n",
+    "\n",
+    "# create df to show results\n",
+    "topPrediction = resultdf.T.sort_values(by=[0], ascending = [False])\n",
+    "topPrediction.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n\n     chinese       0.75      0.73      0.74       223\n      indian       0.93      0.88      0.90       255\n    japanese       0.78      0.78      0.78       253\n      korean       0.87      0.86      0.86       236\n        thai       0.76      0.84      0.80       232\n\n    accuracy                           0.82      1199\n   macro avg       0.82      0.82      0.82      1199\nweighted avg       0.82      0.82      0.82      1199\n\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)\r\n",
+    "print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "9408506dd864f2b6e334c62f80c0cfcc",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:41:13+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md b/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md
new file mode 100644
index 000000000..407c4fce6
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md
@@ -0,0 +1,249 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "808a71076f76ae8f5458862a8edd9215",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:48:59+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 美食分類器 2
+
+在這第二堂分類課中，您將探索更多分類數據的方法，並了解選擇不同分類器的影響。
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/23/)
+
+### 先決條件
+
+我們假設您已完成前面的課程，並在此四課文件夾的根目錄中的 `data` 資料夾內擁有一個名為 _cleaned_cuisines.csv_ 的清理過的數據集。
+
+### 準備工作
+
+我們已將清理過的數據集載入您的 _notebook.ipynb_ 文件，並將其分為 X 和 y 的數據框，準備進行模型構建。
+
+## 一張分類地圖
+
+之前，您已經學習了如何使用 Microsoft 的速查表來分類數據。Scikit-learn 提供了一個類似但更細緻的速查表，可以進一步幫助您縮小選擇範圍（分類器的另一個術語是估算器）：
+
+![Scikit-learn 的機器學習地圖](../../../../translated_images/map.e963a6a51349425ab107b38f6c7307eb4c0d0c7ccdd2e81a5e1919292bab9ac7.mo.png)  
+> 提示：[在線查看此地圖](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/)，並點擊路徑以閱讀相關文檔。
+
+### 計劃
+
+這張地圖在您對數據有清晰的理解後非常有幫助，因為您可以沿著它的路徑進行決策：
+
+- 我們有超過 50 個樣本  
+- 我們想要預測一個類別  
+- 我們有標籤數據  
+- 我們的樣本少於 10 萬  
+- ✨ 我們可以選擇 Linear SVC  
+- 如果這不起作用，因為我們有數值數據  
+    - 我們可以嘗試 ✨ KNeighbors Classifier  
+      - 如果這也不起作用，嘗試 ✨ SVC 和 ✨ Ensemble Classifiers  
+
+這是一條非常有幫助的路徑。
+
+## 練習 - 分割數據
+
+按照這條路徑，我們應該從導入一些需要的庫開始。
+
+1. 導入所需的庫：
+
+    ```python
+    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    from sklearn.svm import SVC
+    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
+    from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
+    import numpy as np
+    ```
+
+1. 分割您的訓練和測試數據：
+
+    ```python
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)
+    ```
+
+## 線性 SVC 分類器
+
+支持向量聚類（SVC）是支持向量機（SVM）技術家族中的一員（以下將詳細介紹）。在此方法中，您可以選擇一個“核”來決定如何聚類標籤。參數 'C' 代表“正則化”，用於調節參數的影響。核可以是[多種選項](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC)之一；這裡我們將其設置為 'linear' 以確保使用線性 SVC。預設情況下，概率為 'false'；這裡我們將其設置為 'true' 以獲取概率估計。我們將隨機狀態設置為 '0'，以隨機打亂數據以獲取概率。
+
+### 練習 - 應用線性 SVC
+
+首先創建一個分類器的數組。隨著測試的進行，您將逐步向此數組添加內容。
+
+1. 從線性 SVC 開始：
+
+    ```python
+    C = 10
+    # Create different classifiers.
+    classifiers = {
+        'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0)
+    }
+    ```
+
+2. 使用線性 SVC 訓練您的模型並打印報告：
+
+    ```python
+    n_classifiers = len(classifiers)
+    
+    for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):
+        classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train))
+    
+        y_pred = classifier.predict(X_test)
+        accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
+        print("Accuracy (train) for %s: %0.1f%% " % (name, accuracy * 100))
+        print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    結果相當不錯：
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for Linear SVC: 78.6% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.71      0.67      0.69       242
+          indian       0.88      0.86      0.87       234
+        japanese       0.79      0.74      0.76       254
+          korean       0.85      0.81      0.83       242
+            thai       0.71      0.86      0.78       227
+    
+        accuracy                           0.79      1199
+       macro avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    weighted avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    ```
+
+## K-Neighbors 分類器
+
+K-Neighbors 是“鄰居”家族的機器學習方法的一部分，可用於監督學習和非監督學習。在此方法中，創建了一個預定義數量的點，並在這些點周圍收集數據，以便為數據預測通用標籤。
+
+### 練習 - 應用 K-Neighbors 分類器
+
+前一個分類器表現良好，與數據配合得很好，但也許我們可以獲得更高的準確性。嘗試使用 K-Neighbors 分類器。
+
+1. 在分類器數組中添加一行（在 Linear SVC 項目後添加逗號）：
+
+    ```python
+    'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C),
+    ```
+
+    結果稍微差了一些：
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for KNN classifier: 73.8% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.64      0.67      0.66       242
+          indian       0.86      0.78      0.82       234
+        japanese       0.66      0.83      0.74       254
+          korean       0.94      0.58      0.72       242
+            thai       0.71      0.82      0.76       227
+    
+        accuracy                           0.74      1199
+       macro avg       0.76      0.74      0.74      1199
+    weighted avg       0.76      0.74      0.74      1199
+    ```
+
+    ✅ 了解更多關於 [K-Neighbors](https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html#neighbors)
+
+## 支持向量分類器
+
+支持向量分類器是 [支持向量機](https://wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) 家族的一部分，用於分類和回歸任務。SVM 將“訓練樣本映射到空間中的點”，以最大化兩個類別之間的距離。隨後的數據被映射到此空間中，以預測其類別。
+
+### 練習 - 應用支持向量分類器
+
+讓我們嘗試使用支持向量分類器來獲得更好的準確性。
+
+1. 在 K-Neighbors 項目後添加逗號，然後添加此行：
+
+    ```python
+    'SVC': SVC(),
+    ```
+
+    結果相當不錯！
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for SVC: 83.2% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.79      0.74      0.76       242
+          indian       0.88      0.90      0.89       234
+        japanese       0.87      0.81      0.84       254
+          korean       0.91      0.82      0.86       242
+            thai       0.74      0.90      0.81       227
+    
+        accuracy                           0.83      1199
+       macro avg       0.84      0.83      0.83      1199
+    weighted avg       0.84      0.83      0.83      1199
+    ```
+
+    ✅ 了解更多關於 [支持向量](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm)
+
+## 集成分類器
+
+即使前面的測試結果已經相當不錯，我們還是沿著路徑走到最後，嘗試一些“集成分類器”，特別是隨機森林和 AdaBoost：
+
+```python
+  'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100),
+  'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100)
+```
+
+結果非常好，特別是隨機森林：
+
+```output
+Accuracy (train) for RFST: 84.5% 
+              precision    recall  f1-score   support
+
+     chinese       0.80      0.77      0.78       242
+      indian       0.89      0.92      0.90       234
+    japanese       0.86      0.84      0.85       254
+      korean       0.88      0.83      0.85       242
+        thai       0.80      0.87      0.83       227
+
+    accuracy                           0.84      1199
+   macro avg       0.85      0.85      0.84      1199
+weighted avg       0.85      0.84      0.84      1199
+
+Accuracy (train) for ADA: 72.4% 
+              precision    recall  f1-score   support
+
+     chinese       0.64      0.49      0.56       242
+      indian       0.91      0.83      0.87       234
+    japanese       0.68      0.69      0.69       254
+      korean       0.73      0.79      0.76       242
+        thai       0.67      0.83      0.74       227
+
+    accuracy                           0.72      1199
+   macro avg       0.73      0.73      0.72      1199
+weighted avg       0.73      0.72      0.72      1199
+```
+
+✅ 了解更多關於 [集成分類器](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html)
+
+這種機器學習方法“結合了多個基分類器的預測”，以提高模型的質量。在我們的例子中，我們使用了隨機森林和 AdaBoost。
+
+- [隨機森林](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forest)，一種平均方法，構建了一個隨機性注入的“決策樹森林”，以避免過擬合。參數 n_estimators 設置為樹的數量。
+
+- [AdaBoost](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html) 將分類器擬合到數據集，然後將該分類器的副本擬合到相同的數據集。它專注於錯誤分類項目的權重，並調整下一個分類器的擬合以進行修正。
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+每種技術都有大量的參數可以調整。研究每種技術的默認參數，並思考調整這些參數對模型質量的影響。
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/24/)
+
+## 回顧與自學
+
+這些課程中有很多術語，花點時間回顧[這份列表](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-77952-leestott)中的有用術語！
+
+## 作業
+
+[參數調整](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md b/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..9e1d223a8
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "58dfdaf79fb73f7d34b22bdbacf57329",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:50:22+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 參數遊戲
+
+## 說明
+
+在使用這些分類器時，有許多參數是預設設定的。VS Code 中的 Intellisense 可以幫助你深入了解這些參數。在本課程中採用其中一種機器學習分類技術，並透過調整各種參數值重新訓練模型。建立一個筆記本，解釋為什麼某些更改能提升模型品質，而其他更改則會降低品質。請詳細回答。
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 卓越                                                                                                                  | 合格                                                | 需要改進                     |
+| -------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------- | ---------------------------- |
+|          | 提供一個完整的筆記本，包含已建構的分類器及其參數調整，並在文字框中解釋更改的原因                                      | 提供的筆記本不完整或解釋不充分                     | 筆記本有錯誤或存在缺陷       |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb b/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..95bcaefbf
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,163 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "15a83277036572e0773229b5f21c1e12",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:24+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md b/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..8985104e6
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:50:48+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb b/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..7181a45e4
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb
@@ -0,0 +1,648 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_12-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "fab50046ca413a38939d579f8432274f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:50:53+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "jsFutf_ygqSx"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HD54bEefgtNO"
+   },
+   "source": [
+    "## 美食分類器 2\n",
+    "\n",
+    "在第二堂分類課中，我們將探索`更多方法`來分類類別型數據。我們還會了解選擇不同分類器所帶來的影響。\n",
+    "\n",
+    "### [**課前測驗**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/23/)\n",
+    "\n",
+    "### **前置條件**\n",
+    "\n",
+    "我們假設你已完成之前的課程，因為我們將延續之前學到的一些概念。\n",
+    "\n",
+    "在這堂課中，我們需要以下套件：\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`： [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) 是一個[由 R 套件組成的集合](https://www.tidyverse.org/packages)，旨在讓數據科學更快速、更簡單、更有趣！\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`： [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) 框架是一個[套件集合](https://www.tidymodels.org/packages)，用於建模和機器學習。\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`： [themis 套件](https://themis.tidymodels.org/) 提供額外的配方步驟，用於處理不平衡數據。\n",
+    "\n",
+    "你可以使用以下指令安裝它們：\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"kernlab\", \"themis\", \"ranger\", \"xgboost\", \"kknn\"))`\n",
+    "\n",
+    "或者，以下腳本會檢查你是否已安裝完成此模組所需的套件，並在缺少時為你安裝。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "vZ57IuUxgyQt"
+   },
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, themis, kernlab, ranger, xgboost, kknn)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "z22M-pj4g07x"
+   },
+   "source": [
+    "## **1. 一張分類地圖**\n",
+    "\n",
+    "在我們的[上一課](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/4-Classification/2-Classifiers-1)中，我們試圖解答這個問題：如何在多個模型之間進行選擇？在很大程度上，這取決於數據的特性以及我們想要解決的問題類型（例如分類或回歸？）\n",
+    "\n",
+    "之前，我們學習了如何使用 Microsoft 的速查表來分類數據的各種選項。Python 的機器學習框架 Scikit-learn 提供了一個類似但更細緻的速查表，可以進一步幫助縮小估算器（分類器的另一個術語）的範圍：\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/map.png\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption></figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "u1i3xRIVg7vG"
+   },
+   "source": [
+    "> 提示：[在線查看此地圖](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/)，並沿著路徑點擊以閱讀相關文檔。\n",
+    ">\n",
+    "> [Tidymodels 參考網站](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models)也提供了關於不同模型類型的優秀文檔。\n",
+    "\n",
+    "### **計劃** 🗺️\n",
+    "\n",
+    "當你對數據有清晰的理解時，這張地圖非常有幫助，因為你可以沿著它的路徑“走”到一個決策：\n",
+    "\n",
+    "-   我們有超過 50 個樣本\n",
+    "\n",
+    "-   我們想要預測一個類別\n",
+    "\n",
+    "-   我們有標註過的數據\n",
+    "\n",
+    "-   我們的樣本少於 100K\n",
+    "\n",
+    "-   ✨ 我們可以選擇使用 Linear SVC\n",
+    "\n",
+    "-   如果這不起作用，因為我們有數值型數據\n",
+    "\n",
+    "    -   我們可以嘗試 ✨ KNeighbors Classifier\n",
+    "\n",
+    "        -   如果這不起作用，嘗試 ✨ SVC 和 ✨ Ensemble Classifiers\n",
+    "\n",
+    "這是一條非常有幫助的路徑。現在，讓我們使用 [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) 建模框架直接開始吧：這是一個一致且靈活的 R 套件集合，旨在鼓勵良好的統計實踐 😊。\n",
+    "\n",
+    "## 2. 分割數據並處理不平衡的數據集\n",
+    "\n",
+    "在之前的課程中，我們了解到在不同的菜系中有一組常見的成分。此外，菜系的數量分佈也非常不均。\n",
+    "\n",
+    "我們將通過以下方式處理這些問題：\n",
+    "\n",
+    "-   使用 `dplyr::select()` 刪除那些在不同菜系之間造成混淆的最常見成分。\n",
+    "\n",
+    "-   使用一個 `recipe` 預處理數據，通過應用 `over-sampling` 算法使其準備好進行建模。\n",
+    "\n",
+    "我們在之前的課程中已經看過上述內容，所以這應該會非常輕鬆 🥳！\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "6tj_rN00hClA"
+   },
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse and Tidymodels packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "library(tidymodels)\n",
+    "\n",
+    "# Load the original cuisines data\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\n",
+    "\n",
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\n",
+    "df_select <- df %>% \n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger)) %>%\n",
+    "  # Encode cuisine column as categorical\n",
+    "  mutate(cuisine = factor(cuisine))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create data split specification\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "cuisines_split <- initial_split(data = df_select,\n",
+    "                                strata = cuisine,\n",
+    "                                prop = 0.7)\n",
+    "\n",
+    "# Extract the data in each split\n",
+    "cuisines_train <- training(cuisines_split)\n",
+    "cuisines_test <- testing(cuisines_split)\n",
+    "\n",
+    "# Display distribution of cuisines in the training set\n",
+    "cuisines_train %>% \n",
+    "  count(cuisine) %>% \n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zFin5yw3hHb1"
+   },
+   "source": [
+    "### 處理不平衡數據\n",
+    "\n",
+    "不平衡數據通常會對模型性能產生負面影響。許多模型在觀測數量相等時表現最佳，因此在面對不平衡數據時往往會遇到困難。\n",
+    "\n",
+    "處理不平衡數據集主要有兩種方法：\n",
+    "\n",
+    "-   增加少數類別的觀測數量：`過採樣`，例如使用 SMOTE 演算法，該演算法通過少數類別案例的最近鄰居合成生成新的樣本。\n",
+    "\n",
+    "-   移除多數類別的觀測數量：`欠採樣`\n",
+    "\n",
+    "在之前的課程中，我們展示了如何使用 `recipe` 處理不平衡數據集。`recipe` 可以被視為一種藍圖，描述了應該對數據集應用哪些步驟以使其準備好進行數據分析。在我們的案例中，我們希望在 `訓練集` 中的菜系數量分佈是均等的。讓我們直接開始吧！\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "cRzTnHolhLWd"
+   },
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\n",
+    "library(themis)\n",
+    "\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing training data\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = cuisines_train) %>%\n",
+    "  step_smote(cuisine) \n",
+    "\n",
+    "# Print recipe\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "KxOQ2ORhhO81"
+   },
+   "source": [
+    "現在我們準備開始訓練模型了 👩‍💻👨‍💻！\n",
+    "\n",
+    "## 3. 超越多項式迴歸模型\n",
+    "\n",
+    "在之前的課程中，我們探討了多項式迴歸模型。現在讓我們來探索一些更靈活的分類模型。\n",
+    "\n",
+    "### 支援向量機\n",
+    "\n",
+    "在分類的背景下，`支援向量機`是一種機器學習技術，旨在尋找一個*超平面*，以「最佳」方式分隔不同的類別。讓我們來看一個簡單的例子：\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/svm.png\"\n",
+    "   width=\"300\"/>\n",
+    "   <figcaption>https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=22877598</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "C4Wsd0vZhXYu"
+   },
+   "source": [
+    "H1~ 不會分隔類別。H2~ 會分隔，但僅有小的間距。H3~ 則以最大的間距分隔類別。\n",
+    "\n",
+    "#### 線性支持向量分類器\n",
+    "\n",
+    "支持向量聚類（SVC）是支持向量機（SVM）家族中的一種機器學習技術。在 SVC 中，超平面被選擇用來正確分隔`大部分`的訓練觀測值，但`可能會錯誤分類`一些觀測值。通過允許某些點位於錯誤的一側，SVM 對異常值的抵抗力更強，因此對新數據的泛化能力更好。調節這種違規的參數稱為`cost`，其默認值為 1（請參閱 `help(\"svm_poly\")`）。\n",
+    "\n",
+    "讓我們通過在多項式 SVM 模型中設置 `degree = 1` 來創建一個線性 SVC。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "vJpp6nuChlBz"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a linear SVC specification\n",
+    "svc_linear_spec <- svm_poly(degree = 1) %>% \n",
+    "  set_engine(\"kernlab\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle specification and recipe into a worklow\n",
+    "svc_linear_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(svc_linear_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Print out workflow\n",
+    "svc_linear_wf"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "rDs8cWNkhoqu"
+   },
+   "source": [
+    "現在我們已經將預處理步驟和模型規範整合到一個*工作流程*中，接下來可以進行線性 SVC 的訓練，同時評估結果。為了衡量性能指標，我們將建立一個指標集來評估：`accuracy`、`sensitivity`、`Positive Predicted Value` 和 `F Measure`。\n",
+    "\n",
+    "> `augment()` 會在給定的數據中新增預測結果的欄位。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "81wiqcwuhrnq"
+   },
+   "source": [
+    "# Train a linear SVC model\n",
+    "svc_linear_fit <- svc_linear_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "# Create a metric set\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, sens, accuracy, f_meas)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "svc_linear_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "0UFQvHf-huo3"
+   },
+   "source": [
+    "#### 支援向量機\n",
+    "\n",
+    "支援向量機（SVM）是支援向量分類器的延伸，用於處理類別之間的非線性邊界。本質上，SVM 使用*核技巧*來擴展特徵空間，以適應類別之間的非線性關係。一種受歡迎且極具彈性的核函數是*徑向基函數*。讓我們來看看它在我們的數據上會有怎樣的表現。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "-KX4S8mzhzmp"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "\n",
+    "# Make an RBF SVM specification\n",
+    "svm_rbf_spec <- svm_rbf() %>% \n",
+    "  set_engine(\"kernlab\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle specification and recipe into a worklow\n",
+    "svm_rbf_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(svm_rbf_spec)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Train an RBF model\n",
+    "svm_rbf_fit <- svm_rbf_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "svm_rbf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "QBFSa7WSh4HQ"
+   },
+   "source": [
+    "太棒了 🤩！\n",
+    "\n",
+    "> ✅ 請參考：\n",
+    ">\n",
+    "> -   [*支持向量機*](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/svm.html)，《Hands-on Machine Learning with R》\n",
+    ">\n",
+    "> -   [*支持向量機*](https://www.statlearning.com/)，《An Introduction to Statistical Learning with Applications in R》\n",
+    ">\n",
+    "> 進一步閱讀。\n",
+    "\n",
+    "### 最近鄰分類器\n",
+    "\n",
+    "*K*-最近鄰（KNN）是一種演算法，根據每個觀測值與其他觀測值的*相似性*來進行預測。\n",
+    "\n",
+    "讓我們將它應用到我們的數據中吧。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "k4BxxBcdh9Ka"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a KNN specification\n",
+    "knn_spec <- nearest_neighbor() %>% \n",
+    "  set_engine(\"kknn\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "knn_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(knn_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a boosted tree model\n",
+    "knn_wf_fit <- knn_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "knn_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HaegQseriAcj"
+   },
+   "source": [
+    "看起來這個模型的表現不太理想。可能透過更改模型的參數（請參考 `help(\"nearest_neighbor\")`）可以提升模型的表現。記得試試看。\n",
+    "\n",
+    "> ✅ 請參考：\n",
+    ">\n",
+    "> -   [Hands-on Machine Learning with R](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [An Introduction to Statistical Learning with Applications in R](https://www.statlearning.com/)\n",
+    ">\n",
+    "> 了解更多關於 *K*-最近鄰分類器的知識。\n",
+    "\n",
+    "### 集成分類器\n",
+    "\n",
+    "集成算法透過結合多個基礎估算器來生成最佳模型，其方法包括：\n",
+    "\n",
+    "`bagging`：對一組基礎模型應用*平均函數*\n",
+    "\n",
+    "`boosting`：建立一系列模型，彼此之間相互依賴，以提升預測性能。\n",
+    "\n",
+    "我們先從嘗試隨機森林模型開始。隨機森林模型會建立大量的決策樹，然後應用平均函數以生成更好的整體模型。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "49DPoVs6iK1M"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a random forest specification\n",
+    "rf_spec <- rand_forest() %>% \n",
+    "  set_engine(\"ranger\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "rf_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(rf_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a random forest model\n",
+    "rf_wf_fit <- rf_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "rf_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "RGVYwC_aiUWc"
+   },
+   "source": [
+    "做得好 👏！\n",
+    "\n",
+    "我們也來嘗試使用提升樹模型。\n",
+    "\n",
+    "提升樹是一種集成方法，它建立一系列連續的決策樹，每棵樹都依賴於前一棵樹的結果，試圖逐步減少錯誤。它專注於那些被錯誤分類項目的權重，並調整下一個分類器的擬合以進行修正。\n",
+    "\n",
+    "有多種方式可以擬合此模型（請參閱 `help(\"boost_tree\")`）。在這個例子中，我們將通過 `xgboost` 引擎來擬合提升樹。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Py1YWo-micWs"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a boosted tree specification\n",
+    "boost_spec <- boost_tree(trees = 200) %>% \n",
+    "  set_engine(\"xgboost\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "boost_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(boost_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a boosted tree model\n",
+    "boost_wf_fit <- boost_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "boost_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zNQnbuejigZM"
+   },
+   "source": [
+    "> ✅ 請參考：\n",
+    ">\n",
+    "> -   [社會科學家的機器學習](https://cimentadaj.github.io/ml_socsci/tree-based-methods.html#random-forests)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [R 的實作機器學習](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [統計學習入門：R 應用](https://www.statlearning.com/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   <https://algotech.netlify.app/blog/xgboost/> - 探討 AdaBoost 模型，它是 xgboost 的一個不錯替代方案。\n",
+    ">\n",
+    "> 了解更多關於集成分類器的內容。\n",
+    "\n",
+    "## 4. 額外部分 - 比較多個模型\n",
+    "\n",
+    "在這次的實驗中，我們已經擬合了相當多的模型 🙌。如果要從不同的預處理器和/或模型規範中建立大量工作流程，然後逐一計算性能指標，可能會變得非常繁瑣或費力。\n",
+    "\n",
+    "讓我們看看是否可以通過創建一個函數來解決這個問題。該函數可以在訓練集上擬合一系列工作流程，然後基於測試集返回性能指標。我們將使用 [purrr](https://purrr.tidyverse.org/) 套件中的 `map()` 和 `map_dfr()` 來對列表中的每個元素應用函數。\n",
+    "\n",
+    "> [`map()`](https://purrr.tidyverse.org/reference/map.html) 函數可以讓你用更簡潔且易讀的代碼替代許多 for 迴圈。學習 [`map()`](https://purrr.tidyverse.org/reference/map.html) 函數的最佳地方是 R for Data Science 中的 [迭代章節](http://r4ds.had.co.nz/iteration.html)。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Qzb7LyZnimd2"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "\n",
+    "# Create a metric set\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, sens, accuracy, f_meas)\n",
+    "\n",
+    "# Define a function that returns performance metrics\n",
+    "compare_models <- function(workflow_list, train_set, test_set){\n",
+    "  \n",
+    "  suppressWarnings(\n",
+    "    # Fit each model to the train_set\n",
+    "    map(workflow_list, fit, data = train_set) %>% \n",
+    "    # Make predictions on the test set\n",
+    "      map_dfr(augment, new_data = test_set, .id = \"model\") %>%\n",
+    "    # Select desired columns\n",
+    "      select(model, cuisine, .pred_class) %>% \n",
+    "    # Evaluate model performance\n",
+    "      group_by(model) %>% \n",
+    "      eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class) %>% \n",
+    "      ungroup()\n",
+    "  )\n",
+    "  \n",
+    "} # End of function"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Fwa712sNisDA"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "3i4VJOi2iu-a"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a list of workflows\n",
+    "workflow_list <- list(\n",
+    "  \"svc\" = svc_linear_wf,\n",
+    "  \"svm\" = svm_rbf_wf,\n",
+    "  \"knn\" = knn_wf,\n",
+    "  \"random_forest\" = rf_wf,\n",
+    "  \"xgboost\" = boost_wf)\n",
+    "\n",
+    "# Call the function\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "perf_metrics <- compare_models(workflow_list = workflow_list, train_set = cuisines_train, test_set = cuisines_test)\n",
+    "\n",
+    "# Print out performance metrics\n",
+    "perf_metrics %>% \n",
+    "  group_by(.metric) %>% \n",
+    "  arrange(desc(.estimate)) %>% \n",
+    "  slice_head(n=7)\n",
+    "\n",
+    "# Compare accuracy\n",
+    "perf_metrics %>% \n",
+    "  filter(.metric == \"accuracy\") %>% \n",
+    "  arrange(desc(.estimate))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "KuWK_lEli4nW"
+   },
+   "source": [
+    "[**workflowset**](https://workflowsets.tidymodels.org/) 套件讓使用者能夠建立並輕鬆擬合大量模型，但主要是設計用於與像是 `交叉驗證` 這類的重抽樣技術搭配使用，我們尚未涵蓋這部分內容。\n",
+    "\n",
+    "## **🚀挑戰**\n",
+    "\n",
+    "每種技術都有許多參數可以調整，例如 SVM 的 `cost`、KNN 的 `neighbors`、隨機森林的 `mtry`（隨機選擇的預測變數）。\n",
+    "\n",
+    "研究每種模型的預設參數，並思考調整這些參數對模型品質的影響。\n",
+    "\n",
+    "若想了解特定模型及其參數的更多資訊，可以使用：`help(\"model\")`，例如 `help(\"rand_forest\")`\n",
+    "\n",
+    "> 實務上，我們通常會透過在 `模擬數據集` 上訓練多個模型並測量這些模型的表現來*估計*這些參數的*最佳值*。這個過程稱為 **調參**。\n",
+    "\n",
+    "### [**課後測驗**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/24/)\n",
+    "\n",
+    "### **複習與自學**\n",
+    "\n",
+    "這些課程中有許多術語，因此花點時間查看[這份術語清單](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-77952-leestott)，幫助你更好地理解！\n",
+    "\n",
+    "#### 特別感謝：\n",
+    "\n",
+    "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) 創作了這些令人驚豔的插圖，讓 R 更加親切且有趣。可以在她的[畫廊](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM)找到更多插圖。\n",
+    "\n",
+    "[Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) 和 [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) 創建了這個模組的原始 Python 版本 ♥️\n",
+    "\n",
+    "祝學習愉快，\n",
+    "\n",
+    "[Eric](https://twitter.com/ericntay)，Gold Microsoft Learn 學生大使。\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"569\"/>\n",
+    "   <figcaption>插圖由 @allison_horst 提供</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..bba4dd59e
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,302 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 2
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# 嘗試不同的分類器\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier\n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve\n",
+    "import numpy as np"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\n",
+    "C = 10\n",
+    "# Create different classifiers.\n",
+    "classifiers = {\n",
+    "    'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0),\n",
+    "    'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C),\n",
+    "    'SVC': SVC(),\n",
+    "    'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100),\n",
+    "    'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100)\n",
+    "    \n",
+    "}\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Accuracy (train) for Linear SVC: 76.4% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.64      0.66      0.65       242\n",
+      "      indian       0.91      0.86      0.89       236\n",
+      "    japanese       0.72      0.73      0.73       245\n",
+      "      korean       0.83      0.75      0.79       234\n",
+      "        thai       0.75      0.82      0.78       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.76      1199\n",
+      "   macro avg       0.77      0.76      0.77      1199\n",
+      "weighted avg       0.77      0.76      0.77      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for KNN classifier: 70.7% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.65      0.63      0.64       242\n",
+      "      indian       0.84      0.81      0.82       236\n",
+      "    japanese       0.60      0.81      0.69       245\n",
+      "      korean       0.89      0.53      0.67       234\n",
+      "        thai       0.69      0.75      0.72       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.71      1199\n",
+      "   macro avg       0.73      0.71      0.71      1199\n",
+      "weighted avg       0.73      0.71      0.71      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for SVC: 80.1% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.71      0.69      0.70       242\n",
+      "      indian       0.92      0.92      0.92       236\n",
+      "    japanese       0.77      0.78      0.77       245\n",
+      "      korean       0.87      0.77      0.82       234\n",
+      "        thai       0.75      0.86      0.80       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.80      1199\n",
+      "   macro avg       0.80      0.80      0.80      1199\n",
+      "weighted avg       0.80      0.80      0.80      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for RFST: 82.8% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.80      0.75      0.77       242\n",
+      "      indian       0.90      0.91      0.90       236\n",
+      "    japanese       0.82      0.78      0.80       245\n",
+      "      korean       0.85      0.82      0.83       234\n",
+      "        thai       0.78      0.89      0.83       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.83      1199\n",
+      "   macro avg       0.83      0.83      0.83      1199\n",
+      "weighted avg       0.83      0.83      0.83      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for ADA: 71.1% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.60      0.57      0.58       242\n",
+      "      indian       0.87      0.84      0.86       236\n",
+      "    japanese       0.71      0.60      0.65       245\n",
+      "      korean       0.68      0.78      0.72       234\n",
+      "        thai       0.70      0.78      0.74       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.71      1199\n",
+      "   macro avg       0.71      0.71      0.71      1199\n",
+      "weighted avg       0.71      0.71      0.71      1199\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "n_classifiers = len(classifiers)\n",
+    "\n",
+    "for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):\n",
+    "    classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train))\n",
+    "\n",
+    "    y_pred = classifier.predict(X_test)\n",
+    "    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)\n",
+    "    print(\"Accuracy (train) for %s: %0.1f%% \" % (name, accuracy * 100))\n",
+    "    print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "7ea2b714669c823a596d986ba2d5739f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:44+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/4-Applied/README.md b/translations/mo/4-Classification/4-Applied/README.md
new file mode 100644
index 000000000..685d733bf
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/4-Applied/README.md
@@ -0,0 +1,329 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ad2cf19d7490247558d20a6a59650d13",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:46:04+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/4-Applied/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 建立一個美食推薦網頁應用程式
+
+在本課程中，您將使用之前課程中學到的一些技術，並結合本系列中使用的美食數據集，建立一個分類模型。此外，您還將建立一個小型網頁應用程式，使用已保存的模型，並利用 Onnx 的網頁運行時進行推論。
+
+機器學習最實用的應用之一就是建立推薦系統，而今天您可以邁出這個方向的第一步！
+
+[![展示此網頁應用程式](https://img.youtube.com/vi/17wdM9AHMfg/0.jpg)](https://youtu.be/17wdM9AHMfg "應用機器學習")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看影片：Jen Looper 使用分類的美食數據建立了一個網頁應用程式
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/25/)
+
+在本課程中，您將學到：
+
+- 如何建立模型並將其保存為 Onnx 模型
+- 如何使用 Netron 檢視模型
+- 如何在網頁應用程式中使用您的模型進行推論
+
+## 建立您的模型
+
+建立應用型機器學習系統是將這些技術應用於業務系統的重要部分。通過使用 Onnx，您可以在網頁應用程式中使用模型（因此在需要時也可以在離線環境中使用）。
+
+在[之前的課程](../../3-Web-App/1-Web-App/README.md)中，您建立了一個關於 UFO 目擊事件的回歸模型，將其“pickle”保存，並在 Flask 應用程式中使用。雖然這種架構非常有用，但它是一個全棧的 Python 應用程式，而您的需求可能包括使用 JavaScript 應用程式。
+
+在本課程中，您可以建立一個基於 JavaScript 的基本推論系統。不過，首先您需要訓練一個模型並將其轉換為 Onnx 格式。
+
+## 練習 - 訓練分類模型
+
+首先，使用我們之前使用的清理過的美食數據集訓練一個分類模型。
+
+1. 首先匯入有用的函式庫：
+
+    ```python
+    !pip install skl2onnx
+    import pandas as pd 
+    ```
+
+    您需要使用 '[skl2onnx](https://onnx.ai/sklearn-onnx/)' 來幫助將 Scikit-learn 模型轉換為 Onnx 格式。
+
+1. 然後，像之前課程中一樣，使用 `read_csv()` 讀取 CSV 文件來處理數據：
+
+    ```python
+    data = pd.read_csv('../data/cleaned_cuisines.csv')
+    data.head()
+    ```
+
+1. 移除前兩列不必要的欄位，並將剩餘數據保存為 'X'：
+
+    ```python
+    X = data.iloc[:,2:]
+    X.head()
+    ```
+
+1. 將標籤保存為 'y'：
+
+    ```python
+    y = data[['cuisine']]
+    y.head()
+    
+    ```
+
+### 開始訓練流程
+
+我們將使用具有良好準確性的 'SVC' 函式庫。
+
+1. 從 Scikit-learn 匯入適當的函式庫：
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    from sklearn.svm import SVC
+    from sklearn.model_selection import cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report
+    ```
+
+1. 分離訓練集和測試集：
+
+    ```python
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)
+    ```
+
+1. 像之前課程中一樣，建立一個 SVC 分類模型：
+
+    ```python
+    model = SVC(kernel='linear', C=10, probability=True,random_state=0)
+    model.fit(X_train,y_train.values.ravel())
+    ```
+
+1. 現在，測試您的模型，調用 `predict()`：
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    ```
+
+1. 輸出分類報告以檢查模型的質量：
+
+    ```python
+    print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    如我們之前所見，準確性良好：
+
+    ```output
+                    precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.72      0.69      0.70       257
+          indian       0.91      0.87      0.89       243
+        japanese       0.79      0.77      0.78       239
+          korean       0.83      0.79      0.81       236
+            thai       0.72      0.84      0.78       224
+    
+        accuracy                           0.79      1199
+       macro avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    weighted avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    ```
+
+### 將模型轉換為 Onnx
+
+確保使用正確的 Tensor 數進行轉換。此數據集中列出了 380 種食材，因此您需要在 `FloatTensorType` 中標註該數字：
+
+1. 使用 380 的 Tensor 數進行轉換。
+
+    ```python
+    from skl2onnx import convert_sklearn
+    from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
+    
+    initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 380]))]
+    options = {id(model): {'nocl': True, 'zipmap': False}}
+    ```
+
+1. 創建 onx 並保存為文件 **model.onnx**：
+
+    ```python
+    onx = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type, options=options)
+    with open("./model.onnx", "wb") as f:
+        f.write(onx.SerializeToString())
+    ```
+
+    > 注意，您可以在轉換腳本中傳遞[選項](https://onnx.ai/sklearn-onnx/parameterized.html)。在本例中，我們將 'nocl' 設為 True，'zipmap' 設為 False。由於這是一個分類模型，您可以選擇移除 ZipMap，它會生成一個字典列表（不必要）。`nocl` 指的是是否在模型中包含類別資訊。通過將 `nocl` 設為 'True'，可以減小模型的大小。
+
+執行整個 notebook 現在將建立一個 Onnx 模型並將其保存到此文件夾中。
+
+## 檢視您的模型
+
+Onnx 模型在 Visual Studio Code 中不太容易檢視，但有一個非常好的免費軟體，許多研究人員用來可視化模型以確保其正確構建。下載 [Netron](https://github.com/lutzroeder/Netron) 並打開您的 model.onnx 文件。您可以看到您的簡單模型被可視化，包含其 380 個輸入和分類器：
+
+![Netron 可視化](../../../../translated_images/netron.a05f39410211915e0f95e2c0e8b88f41e7d13d725faf660188f3802ba5c9e831.mo.png)
+
+Netron 是一個檢視模型的有用工具。
+
+現在，您已準備好在網頁應用程式中使用這個有趣的模型。讓我們建立一個應用程式，當您查看冰箱並試圖弄清楚可以用哪些剩餘食材來烹飪某種美食時，這個應用程式將派上用場。
+
+## 建立推薦網頁應用程式
+
+您可以直接在網頁應用程式中使用您的模型。這種架構還允許您在本地甚至離線運行它。首先，在您存儲 `model.onnx` 文件的同一文件夾中創建一個 `index.html` 文件。
+
+1. 在此文件 _index.html_ 中，添加以下標記：
+
+    ```html
+    <!DOCTYPE html>
+    <html>
+        <header>
+            <title>Cuisine Matcher</title>
+        </header>
+        <body>
+            ...
+        </body>
+    </html>
+    ```
+
+1. 現在，在 `body` 標籤內，添加一些標記以顯示反映某些食材的複選框列表：
+
+    ```html
+    <h1>Check your refrigerator. What can you create?</h1>
+            <div id="wrapper">
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="4" class="checkbox">
+                    <label>apple</label>
+                </div>
+            
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="247" class="checkbox">
+                    <label>pear</label>
+                </div>
+            
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="77" class="checkbox">
+                    <label>cherry</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="126" class="checkbox">
+                    <label>fenugreek</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="302" class="checkbox">
+                    <label>sake</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="327" class="checkbox">
+                    <label>soy sauce</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="112" class="checkbox">
+                    <label>cumin</label>
+                </div>
+            </div>
+            <div style="padding-top:10px">
+                <button onClick="startInference()">What kind of cuisine can you make?</button>
+            </div> 
+    ```
+
+    注意，每個複選框都有一個值。這反映了根據數據集中食材的位置索引。例如，蘋果在這個按字母順序排列的列表中佔據第五列，因此其值為 '4'（因為我們從 0 開始計數）。您可以查閱 [ingredients spreadsheet](../../../../4-Classification/data/ingredient_indexes.csv) 來查找某個食材的索引。
+
+    繼續在 index.html 文件中工作，在最後的 `</div>` 標籤後添加一個腳本區塊，調用模型。
+
+1. 首先，匯入 [Onnx Runtime](https://www.onnxruntime.ai/)：
+
+    ```html
+    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/onnxruntime-web@1.9.0/dist/ort.min.js"></script> 
+    ```
+
+    > Onnx Runtime 用於在廣泛的硬體平台上運行您的 Onnx 模型，包括優化和使用的 API。
+
+1. 一旦 Runtime 就位，您可以調用它：
+
+    ```html
+    <script>
+        const ingredients = Array(380).fill(0);
+        
+        const checks = [...document.querySelectorAll('.checkbox')];
+        
+        checks.forEach(check => {
+            check.addEventListener('change', function() {
+                // toggle the state of the ingredient
+                // based on the checkbox's value (1 or 0)
+                ingredients[check.value] = check.checked ? 1 : 0;
+            });
+        });
+
+        function testCheckboxes() {
+            // validate if at least one checkbox is checked
+            return checks.some(check => check.checked);
+        }
+
+        async function startInference() {
+
+            let atLeastOneChecked = testCheckboxes()
+
+            if (!atLeastOneChecked) {
+                alert('Please select at least one ingredient.');
+                return;
+            }
+            try {
+                // create a new session and load the model.
+                
+                const session = await ort.InferenceSession.create('./model.onnx');
+
+                const input = new ort.Tensor(new Float32Array(ingredients), [1, 380]);
+                const feeds = { float_input: input };
+
+                // feed inputs and run
+                const results = await session.run(feeds);
+
+                // read from results
+                alert('You can enjoy ' + results.label.data[0] + ' cuisine today!')
+
+            } catch (e) {
+                console.log(`failed to inference ONNX model`);
+                console.error(e);
+            }
+        }
+               
+    </script>
+    ```
+
+在此代碼中，發生了以下幾件事：
+
+1. 您創建了一個包含 380 個可能值（1 或 0）的陣列，根據是否選中某個食材複選框來設置並發送到模型進行推論。
+2. 您創建了一個複選框陣列以及一種在應用程式啟動時檢查它們是否被選中的 `init` 函式。當選中某個複選框時，`ingredients` 陣列會被更改以反映所選食材。
+3. 您創建了一個 `testCheckboxes` 函式，用於檢查是否有任何複選框被選中。
+4. 當按下按鈕時，您使用 `startInference` 函式，如果有任何複選框被選中，則開始推論。
+5. 推論流程包括：
+   1. 設置模型的異步加載
+   2. 創建一個要發送到模型的 Tensor 結構
+   3. 創建反映您在訓練模型時創建的 `float_input` 輸入的 'feeds'（您可以使用 Netron 驗證該名稱）
+   4. 將這些 'feeds' 發送到模型並等待回應
+
+## 測試您的應用程式
+
+在 Visual Studio Code 中的終端會話中，進入您的 index.html 文件所在的文件夾。確保您已全域安裝 [http-server](https://www.npmjs.com/package/http-server)，然後在提示符下輸入 `http-server`。應該會打開一個本地主機，您可以檢視您的網頁應用程式。檢查基於各種食材推薦的美食：
+
+![食材網頁應用程式](../../../../translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.mo.png)
+
+恭喜，您已經建立了一個帶有幾個欄位的“推薦”網頁應用程式。花些時間來擴展這個系統吧！
+
+## 🚀挑戰
+
+您的網頁應用程式非常簡單，因此請繼續使用 [ingredient_indexes](../../../../4-Classification/data/ingredient_indexes.csv) 數據中的食材及其索引來擴展它。哪些口味組合可以創造出某個國家的特色菜？
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/26/)
+
+## 回顧與自學
+
+雖然本課程僅簡單介紹了為食材建立推薦系統的實用性，但這個機器學習應用領域有非常豐富的例子。閱讀更多關於這些系統如何構建的內容：
+
+- https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/recommendation-engine
+- https://www.technologyreview.com/2014/08/25/171547/the-ultimate-challenge-for-recommendation-engines/
+- https://www.technologyreview.com/2015/03/23/168831/everything-is-a-recommendation/
+
+## 作業
+
+[建立一個新的推薦系統](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/4-Applied/assignment.md b/translations/mo/4-Classification/4-Applied/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..cfaab569d
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/4-Applied/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "799ed651e2af0a7cad17c6268db11578",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:47:55+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/4-Applied/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 建立推薦系統
+
+## 說明
+
+根據本課程中的練習，您現在已經了解如何使用 Onnx Runtime 和轉換後的 Onnx 模型來建立基於 JavaScript 的網頁應用程式。嘗試使用本課程中的資料或其他來源的資料（請記得給予來源信用）來建立一個新的推薦系統。您可以根據不同的性格特徵建立寵物推薦系統，或者根據個人情緒建立音樂類型推薦系統。發揮創意吧！
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 卓越表現                                                              | 合格表現                              | 需要改進                          |
+| -------- | ---------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------- | --------------------------------- |
+|          | 提供了一個網頁應用程式和筆記本，且兩者均有良好的文件記錄並能正常運行 | 其中一項缺失或有缺陷                  | 兩者皆缺失或有缺陷                |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb b/translations/mo/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..b41be13d2
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2f3e0d9e9ac5c301558fb8bf733ac0cb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:46:52+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..74dbcd0ea
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,290 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "49325d6dd12a3628fc64fa7ccb1a80ff",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:08+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 58,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: skl2onnx in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (1.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: protobuf in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (3.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: onnx>=1.2.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.9.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from skl2onnx) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: onnxconverter-common<1.9,>=1.6.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.8.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: scikit-learn>=0.19 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (0.24.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from protobuf->skl2onnx) (45.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.6.2.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from onnx>=1.2.1->skl2onnx) (3.10.0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.19->skl2onnx) (2.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.19->skl2onnx) (0.16.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "!pip install skl2onnx"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 59,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 60,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 60
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "data = pd.read_csv('../../data/cleaned_cuisines.csv')\n",
+    "data.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 61,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 61
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = data.iloc[:,2:]\n",
+    "X.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 62,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine\n",
+       "0  indian\n",
+       "1  indian\n",
+       "2  indian\n",
+       "3  indian\n",
+       "4  indian"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>cuisine</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 62
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "y = data[['cuisine']]\n",
+    "y.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 63,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.model_selection import cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 64,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 65,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "SVC(C=10, kernel='linear', probability=True, random_state=0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 65
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "model = SVC(kernel='linear', C=10, probability=True,random_state=0)\n",
+    "model.fit(X_train,y_train.values.ravel())\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 66,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 67,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n\n     chinese       0.72      0.70      0.71       236\n      indian       0.91      0.88      0.89       243\n    japanese       0.80      0.75      0.77       240\n      korean       0.80      0.81      0.81       230\n        thai       0.76      0.85      0.80       250\n\n    accuracy                           0.80      1199\n   macro avg       0.80      0.80      0.80      1199\nweighted avg       0.80      0.80      0.80      1199\n\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 68,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from skl2onnx import convert_sklearn\n",
+    "from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType\n",
+    "\n",
+    "initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 380]))]\n",
+    "options = {id(model): {'nocl': True, 'zipmap': False}}\n",
+    "onx = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type, options=options)\n",
+    "with open(\"./model.onnx\", \"wb\") as f:\n",
+    "    f.write(onx.SerializeToString())\n",
+    "\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/4-Classification/README.md b/translations/mo/4-Classification/README.md
new file mode 100644
index 000000000..36a20c133
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/4-Classification/README.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "74e809ffd1e613a1058bbc3e9600859e",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:39:54+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 開始學習分類
+
+## 區域主題：美味的亞洲和印度料理 🍜
+
+在亞洲和印度，飲食文化非常多樣化，而且非常美味！讓我們來看看有關區域料理的數據，試著了解它們的食材。
+
+![泰國食物攤販](../../../translated_images/thai-food.c47a7a7f9f05c21892a1f9dc7bf30669e6d18dfda420c5c7ebb4153f6a304edd.mo.jpg)
+> 照片由 <a href="https://unsplash.com/@changlisheng?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Lisheng Chang</a> 提供，來自 <a href="https://unsplash.com/s/photos/asian-food?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## 你將學到什麼
+
+在本章節中，你將基於之前對回歸的學習，進一步了解其他分類器，幫助你更好地理解數據。
+
+> 有一些實用的低代碼工具可以幫助你學習如何使用分類模型。試試 [Azure ML 完成這項任務](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+## 課程
+
+1. [分類介紹](1-Introduction/README.md)
+2. [更多分類器](2-Classifiers-1/README.md)
+3. [其他分類器](3-Classifiers-2/README.md)
+4. [應用機器學習：建立網頁應用程式](4-Applied/README.md)
+
+## 致謝
+
+"開始學習分類" 由 [Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassiebreviu) 和 [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) 用 ♥️ 撰寫。
+
+美味料理數據集來源於 [Kaggle](https://www.kaggle.com/hoandan/asian-and-indian-cuisines)。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/README.md b/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/README.md
new file mode 100644
index 000000000..e060fcec3
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/README.md
@@ -0,0 +1,347 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "0ab69b161efd7a41d325ee28b29415d7",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:58:48+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 聚類簡介
+
+聚類是一種[無監督學習](https://wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning)方法，假設數據集是未標籤的，或者其輸入未與預定義的輸出匹配。它使用各種算法來整理未標籤的數據，並根據數據中辨識出的模式提供分組。
+
+[![PSquare 的 No One Like You](https://img.youtube.com/vi/ty2advRiWJM/0.jpg)](https://youtu.be/ty2advRiWJM "PSquare 的 No One Like You")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看影片。在學習機器學習中的聚類時，欣賞一些尼日利亞舞廳音樂——這是 PSquare 在 2014 年的一首高評價歌曲。
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/27/)
+
+### 簡介
+
+[聚類](https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_124)在數據探索中非常有用。讓我們看看它是否能幫助發現尼日利亞觀眾消費音樂的趨勢和模式。
+
+✅ 花一分鐘思考一下聚類的用途。在日常生活中，聚類發生在你有一堆洗好的衣物需要分類成家人衣物的時候 🧦👕👖🩲。在數據科學中，聚類發生在分析用戶偏好或確定任何未標籤數據集的特徵時。聚類在某種程度上幫助我們理解混亂，就像整理襪子抽屜一樣。
+
+[![機器學習簡介](https://img.youtube.com/vi/esmzYhuFnds/0.jpg)](https://youtu.be/esmzYhuFnds "聚類簡介")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看影片：麻省理工學院的 John Guttag 介紹聚類
+
+在專業環境中，聚類可以用於確定市場細分，例如確定哪些年齡段購買哪些商品。另一個用途是異常檢測，例如從信用卡交易數據集中檢測欺詐行為。或者你可能使用聚類來確定一批醫學掃描中的腫瘤。
+
+✅ 花一分鐘思考一下你可能在銀行、電子商務或商業環境中遇到過的聚類。
+
+> 🎓 有趣的是，聚類分析起源於 1930 年代的人類學和心理學領域。你能想像它可能是如何被使用的嗎？
+
+或者，你可以用它來分組搜索結果，例如購物鏈接、圖片或評論。當你有一個大型數據集需要縮減並進行更細緻的分析時，聚類非常有用，因此這種技術可以在構建其他模型之前幫助了解數據。
+
+✅ 一旦你的數據被組織成聚類，你可以為其分配一個聚類 ID。這種技術在保護數據集隱私時非常有用；你可以用聚類 ID 而不是更具識別性的數據來引用數據點。你能想到其他使用聚類 ID 而不是聚類中其他元素來識別的原因嗎？
+
+在這個[學習模組](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-cluster-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott)中深入了解聚類技術。
+
+## 聚類入門
+
+[Scikit-learn 提供了大量](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html)方法來執行聚類。你選擇的類型將取決於你的使用案例。根據文檔，每種方法都有不同的優勢。以下是 Scikit-learn 支持的方法及其適用場景的簡化表格：
+
+| 方法名稱                     | 使用場景                                                               |
+| :--------------------------- | :--------------------------------------------------------------------- |
+| K-Means                      | 通用用途，歸納式                                                      |
+| Affinity propagation         | 多個、不均勻的聚類，歸納式                                            |
+| Mean-shift                   | 多個、不均勻的聚類，歸納式                                            |
+| Spectral clustering          | 少量、均勻的聚類，轉導式                                              |
+| Ward hierarchical clustering | 多個、受限的聚類，轉導式                                              |
+| Agglomerative clustering     | 多個、受限的、非歐幾里得距離，轉導式                                  |
+| DBSCAN                       | 非平面幾何、不均勻的聚類，轉導式                                      |
+| OPTICS                       | 非平面幾何、不均勻且密度可變的聚類，轉導式                            |
+| Gaussian mixtures            | 平面幾何，歸納式                                                      |
+| BIRCH                        | 大型數據集且有異常值，歸納式                                          |
+
+> 🎓 我們如何創建聚類與我們如何將數據點分組有很大關係。讓我們解釋一些術語：
+>
+> 🎓 ['轉導式' vs. '歸納式'](https://wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning))
+> 
+> 轉導式推理是基於觀察到的訓練案例並映射到特定測試案例。歸納式推理是基於訓練案例並映射到一般規則，然後應用於測試案例。
+> 
+> 舉例：假設你有一個部分標籤的數據集。一些是“唱片”，一些是“CD”，一些是空白。你的任務是為空白部分提供標籤。如果你選擇歸納式方法，你會訓練一個模型尋找“唱片”和“CD”，並將這些標籤應用於未標籤數據。這種方法可能難以分類實際是“磁帶”的物品。而轉導式方法則更有效地處理這些未知數據，因為它努力將相似的物品分組，然後為整個分組分配標籤。在這種情況下，聚類可能反映“圓形音樂物品”和“方形音樂物品”。
+> 
+> 🎓 ['非平面' vs. '平面'幾何](https://datascience.stackexchange.com/questions/52260/terminology-flat-geometry-in-the-context-of-clustering)
+> 
+> 源自數學術語，非平面 vs. 平面幾何指的是通過“平面”（[歐幾里得](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_geometry)）或“非平面”（非歐幾里得）幾何方法測量點之間的距離。
+>
+> '平面'在此上下文中指的是歐幾里得幾何（部分被教為“平面”幾何），而非平面指的是非歐幾里得幾何。幾何與機器學習有什麼關係？作為兩個根植於數學的領域，必須有一種通用方法來測量聚類中點之間的距離，這可以根據數據的性質以“平面”或“非平面”的方式完成。[歐幾里得距離](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance)是通過兩點之間線段的長度來測量的。[非歐幾里得距離](https://wikipedia.org/wiki/Non-Euclidean_geometry)則沿曲線測量。如果你的數據在可視化後似乎不在平面上，你可能需要使用專門的算法來處理它。
+>
+![平面 vs 非平面幾何資訊圖](../../../../translated_images/flat-nonflat.d1c8c6e2a96110c1d57fa0b72913f6aab3c245478524d25baf7f4a18efcde224.mo.png)
+> 資訊圖由 [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) 提供
+> 
+> 🎓 ['距離'](https://web.stanford.edu/class/cs345a/slides/12-clustering.pdf)
+> 
+> 聚類由其距離矩陣定義，例如點之間的距離。這些距離可以通過幾種方式測量。歐幾里得聚類由點值的平均值定義，並包含一個“中心點”或中心點。因此距離是通過到該中心點的距離來測量的。非歐幾里得距離指的是“聚類中心點”，即最接近其他點的點。聚類中心點可以通過多種方式定義。
+> 
+> 🎓 ['受限'](https://wikipedia.org/wiki/Constrained_clustering)
+> 
+> [受限聚類](https://web.cs.ucdavis.edu/~davidson/Publications/ICDMTutorial.pdf)在這種無監督方法中引入了“半監督”學習。點之間的關係被標記為“不能鏈接”或“必須鏈接”，因此對數據集施加了一些規則。
+>
+> 舉例：如果一個算法在一批未標籤或半標籤數據上自由運行，它生成的聚類可能質量較差。在上述例子中，聚類可能分組為“圓形音樂物品”、“方形音樂物品”、“三角形物品”和“餅乾”。如果給出一些約束或規則（例如“物品必須由塑料製成”、“物品需要能夠產生音樂”），這可以幫助“約束”算法做出更好的選擇。
+> 
+> 🎓 '密度'
+> 
+> 被認為“噪聲”的數據被視為“密集”。每個聚類中的點之間的距離可能在檢查後顯示為更密集或更稀疏，因此需要使用適當的聚類方法來分析這些數據。[這篇文章](https://www.kdnuggets.com/2020/02/understanding-density-based-clustering.html)展示了使用 K-Means 聚類與 HDBSCAN 算法探索具有不均勻聚類密度的噪聲數據集的區別。
+
+## 聚類算法
+
+有超過 100 種聚類算法，其使用取決於手頭數據的性質。讓我們討論一些主要的算法：
+
+- **層次聚類**。如果物品是根據其與附近物品的接近程度而分類，而不是與更遠的物品，聚類是基於其成員與其他物品的距離形成的。Scikit-learn 的凝聚聚類屬於層次聚類。
+
+   ![層次聚類資訊圖](../../../../translated_images/hierarchical.bf59403aa43c8c47493bfdf1cc25230f26e45f4e38a3d62e8769cd324129ac15.mo.png)
+   > 資訊圖由 [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) 提供
+
+- **中心點聚類**。這種流行的算法需要選擇“k”，即要形成的聚類數量，之後算法確定聚類的中心點並圍繞該點收集數據。[K-means 聚類](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering)是中心點聚類的一個流行版本。中心點由最近的平均值確定，因此得名。聚類的平方距離被最小化。
+
+   ![中心點聚類資訊圖](../../../../translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.mo.png)
+   > 資訊圖由 [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded) 提供
+
+- **基於分佈的聚類**。基於統計建模，基於分佈的聚類集中於確定數據點屬於某個聚類的概率，並據此分配。高斯混合方法屬於此類。
+
+- **基於密度的聚類**。數據點根據其密度或圍繞彼此的分組被分配到聚類中。遠離群體的數據點被視為異常值或噪聲。DBSCAN、Mean-shift 和 OPTICS 屬於此類聚類。
+
+- **基於網格的聚類**。對於多維數據集，創建一個網格，並將數據分配到網格的單元中，從而形成聚類。
+
+## 練習 - 聚類你的數據
+
+聚類作為一種技術在適當的可視化支持下效果更佳，因此讓我們開始可視化我們的音樂數據。這個練習將幫助我們決定哪種聚類方法最適合這些數據的性質。
+
+1. 打開此文件夾中的 [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb)。
+
+1. 導入 `Seaborn` 套件以進行良好的數據可視化。
+
+    ```python
+    !pip install seaborn
+    ```
+
+1. 從 [_nigerian-songs.csv_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv) 附加歌曲數據。加載一個包含歌曲數據的數據框。通過導入庫並輸出數據準備探索這些數據：
+
+    ```python
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import pandas as pd
+    
+    df = pd.read_csv("../data/nigerian-songs.csv")
+    df.head()
+    ```
+
+    查看數據的前幾行：
+
+    |     | name                     | album                        | artist              | artist_top_genre | release_date | length | popularity | danceability | acousticness | energy | instrumentalness | liveness | loudness | speechiness | tempo   | time_signature |
+    | --- | ------------------------ | ---------------------------- | ------------------- | ---------------- | ------------ | ------ | ---------- | ------------ | ------------ | ------ | ---------------- | -------- | -------- | ----------- | ------- | -------------- |
+    | 0   | Sparky                   | Mandy & The Jungle           | Cruel Santino       | alternative r&b  | 2019         | 144000 | 48         | 0.666        | 0.851        | 0.42   | 0.534            | 0.11     | -6.699   | 0.0829      | 133.015 | 5              |
+    | 1   | shuga rush               | EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE | Odunsi (The Engine) | afropop          | 2020         | 89488  | 30         | 0.71         | 0.0822       | 0.683  | 0.000169         | 0.101    | -5.64    | 0.36        | 129.993 | 3              |
+| 2   | LITT!                    | LITT!                        | AYLØ                | 獨立R&B          | 2018         | 207758 | 40         | 0.836        | 0.272        | 0.564  | 0.000537         | 0.11     | -7.127   | 0.0424      | 130.005 | 4              |
+| 3   | Confident / Feeling Cool | Enjoy Your Life              | Lady Donli          | 奈及利亞流行音樂 | 2019         | 175135 | 14         | 0.894        | 0.798        | 0.611  | 0.000187         | 0.0964   | -4.961   | 0.113       | 111.087 | 4              |
+| 4   | wanted you               | rare.                        | Odunsi (The Engine) | 非洲流行音樂     | 2018         | 152049 | 25         | 0.702        | 0.116        | 0.833  | 0.91             | 0.348    | -6.044   | 0.0447      | 105.115 | 4              |
+
+1. 獲取數據框的基本資訊，呼叫 `info()`：
+
+    ```python
+    df.info()
+    ```
+
+   輸出如下所示：
+
+    ```output
+    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
+    RangeIndex: 530 entries, 0 to 529
+    Data columns (total 16 columns):
+     #   Column            Non-Null Count  Dtype  
+    ---  ------            --------------  -----  
+     0   name              530 non-null    object 
+     1   album             530 non-null    object 
+     2   artist            530 non-null    object 
+     3   artist_top_genre  530 non-null    object 
+     4   release_date      530 non-null    int64  
+     5   length            530 non-null    int64  
+     6   popularity        530 non-null    int64  
+     7   danceability      530 non-null    float64
+     8   acousticness      530 non-null    float64
+     9   energy            530 non-null    float64
+     10  instrumentalness  530 non-null    float64
+     11  liveness          530 non-null    float64
+     12  loudness          530 non-null    float64
+     13  speechiness       530 non-null    float64
+     14  tempo             530 non-null    float64
+     15  time_signature    530 non-null    int64  
+    dtypes: float64(8), int64(4), object(4)
+    memory usage: 66.4+ KB
+    ```
+
+1. 通過呼叫 `isnull()` 並驗證總和是否為 0，仔細檢查是否有空值：
+
+    ```python
+    df.isnull().sum()
+    ```
+
+    看起來不錯：
+
+    ```output
+    name                0
+    album               0
+    artist              0
+    artist_top_genre    0
+    release_date        0
+    length              0
+    popularity          0
+    danceability        0
+    acousticness        0
+    energy              0
+    instrumentalness    0
+    liveness            0
+    loudness            0
+    speechiness         0
+    tempo               0
+    time_signature      0
+    dtype: int64
+    ```
+
+1. 描述數據：
+
+    ```python
+    df.describe()
+    ```
+
+    |       | 發行年份 | 時長         | 流行度     | 可舞性       | 原聲性       | 能量值     | 器樂性           | 現場感     | 音量       | 語音性       | 節奏        | 拍號            |
+    | ----- | -------- | ------------ | ---------- | ------------ | ------------ | ---------- | ---------------- | ---------- | ---------- | ------------ | ----------- | --------------- |
+    | count | 530      | 530          | 530        | 530          | 530          | 530        | 530              | 530        | 530        | 530          | 530         | 530             |
+    | mean  | 2015.390566 | 222298.1698 | 17.507547  | 0.741619     | 0.265412     | 0.760623   | 0.016305         | 0.147308   | -4.953011  | 0.130748     | 116.487864  | 3.986792        |
+    | std   | 3.131688 | 39696.82226  | 18.992212  | 0.117522     | 0.208342     | 0.148533   | 0.090321         | 0.123588   | 2.464186   | 0.092939     | 23.518601   | 0.333701        |
+    | min   | 1998     | 89488        | 0          | 0.255        | 0.000665     | 0.111      | 0                | 0.0283     | -19.362    | 0.0278       | 61.695      | 3               |
+    | 25%   | 2014     | 199305       | 0          | 0.681        | 0.089525     | 0.669      | 0                | 0.07565    | -6.29875   | 0.0591       | 102.96125   | 4               |
+    | 50%   | 2016     | 218509       | 13         | 0.761        | 0.2205       | 0.7845     | 0.000004         | 0.1035     | -4.5585    | 0.09795      | 112.7145    | 4               |
+    | 75%   | 2017     | 242098.5     | 31         | 0.8295       | 0.403        | 0.87575    | 0.000234         | 0.164      | -3.331     | 0.177        | 125.03925   | 4               |
+    | max   | 2020     | 511738       | 73         | 0.966        | 0.954        | 0.995      | 0.91             | 0.811      | 0.582      | 0.514        | 206.007     | 5               |
+
+> 🤔 如果我們正在使用無需標籤數據的無監督方法（如聚類），為什麼還要顯示帶有標籤的數據？在數據探索階段，這些標籤很有用，但對於聚類算法來說並非必要。你完全可以移除列標題，僅通過列號來引用數據。
+
+觀察數據的整體值。注意，流行度可以為 "0"，這表示歌曲沒有排名。我們稍後會移除這些數據。
+
+1. 使用條形圖找出最受歡迎的音樂類型：
+
+    ```python
+    import seaborn as sns
+    
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+    ![最受歡迎](../../../../translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.mo.png)
+
+✅ 如果想查看更多的前幾名數據，可以將 `[:5]` 改為更大的值，或者移除它以查看所有數據。
+
+注意，當最受歡迎的音樂類型顯示為 "Missing" 時，這表示 Spotify 沒有對其進行分類，因此我們需要將其移除。
+
+1. 通過篩選移除缺失數據：
+
+    ```python
+    df = df[df['artist_top_genre'] != 'Missing']
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top.index,y=top.values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+    現在重新檢查音樂類型：
+
+    ![所有音樂類型](../../../../translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.mo.png)
+
+1. 顯然，前三大音樂類型在這個數據集中占據主導地位。我們將專注於 `afro dancehall`、`afropop` 和 `nigerian pop`，並進一步篩選數據，移除流行度為 0 的數據（這表示數據集中未被分類為流行的歌曲，對我們的目的來說可以視為噪聲）：
+
+    ```python
+    df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]
+    df = df[(df['popularity'] > 0)]
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top.index,y=top.values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+1. 快速測試數據是否存在特別強的相關性：
+
+    ```python
+    corrmat = df.corr(numeric_only=True)
+    f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
+    sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True)
+    ```
+
+    ![相關性](../../../../translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.mo.png)
+
+    唯一的強相關性是 `energy` 和 `loudness` 之間，這並不令人驚訝，因為響亮的音樂通常充滿活力。除此之外，相關性相對較弱。看看聚類算法如何處理這些數據會很有趣。
+
+    > 🎓 注意，相關性並不意味著因果關係！我們有相關性的證據，但沒有因果關係的證據。一個[有趣的網站](https://tylervigen.com/spurious-correlations) 提供了一些強調這一點的視覺化內容。
+
+在這個數據集中，歌曲的流行度和可舞性是否存在某種趨同？使用 FacetGrid 可以看到，無論音樂類型如何，都有一些同心圓排列。是否可能是奈及利亞的音樂品味在這些類型中對某一特定可舞性水平趨於一致？
+
+✅ 嘗試不同的數據點（如能量值、音量、語音性）以及更多或不同的音樂類型。你能發現什麼？查看 `df.describe()` 表格，了解數據點的整體分佈。
+
+### 練習 - 數據分佈
+
+這三種音樂類型在流行度和可舞性方面的感知是否有顯著差異？
+
+1. 檢查我們的前三大音樂類型在給定 x 和 y 軸上的流行度和可舞性數據分佈。
+
+    ```python
+    sns.set_theme(style="ticks")
+    
+    g = sns.jointplot(
+        data=df,
+        x="popularity", y="danceability", hue="artist_top_genre",
+        kind="kde",
+    )
+    ```
+
+    你可以發現圍繞一個一般收斂點的同心圓，顯示數據點的分佈。
+
+    > 🎓 注意，此示例使用了 KDE（核密度估計）圖，該圖使用連續的概率密度曲線來表示數據。這在處理多個分佈時非常有用。
+
+    總體來看，這三種音樂類型在流行度和可舞性方面大致對齊。在這些大致對齊的數據中確定聚類將是一個挑戰：
+
+    ![分佈](../../../../translated_images/distribution.9be11df42356ca958dc8e06e87865e09d77cab78f94fe4fea8a1e6796c64dc4b.mo.png)
+
+1. 創建散點圖：
+
+    ```python
+    sns.FacetGrid(df, hue="artist_top_genre", height=5) \
+       .map(plt.scatter, "popularity", "danceability") \
+       .add_legend()
+    ```
+
+    同一軸上的散點圖顯示了類似的收斂模式：
+
+    ![Facetgrid](../../../../translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.mo.png)
+
+總體來說，對於聚類，你可以使用散點圖來顯示數據的聚類，因此掌握這種類型的可視化非常有用。在下一課中，我們將使用 k-means 聚類來探索這些數據中有趣的重疊群組。
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+為下一課做準備，製作一個關於你可能在生產環境中發現並使用的各種聚類算法的圖表。聚類試圖解決哪些問題？
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/28/)
+
+## 回顧與自學
+
+在應用聚類算法之前，正如我們所學，了解數據集的性質是個好主意。閱讀更多相關內容：[這裡](https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html)
+
+[這篇有幫助的文章](https://www.freecodecamp.org/news/8-clustering-algorithms-in-machine-learning-that-all-data-scientists-should-know/) 介紹了不同聚類算法在不同數據形狀下的行為。
+
+## 作業
+
+[研究其他聚類的可視化方法](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md b/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..993b16211
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "589fa015a5e7d9e67bd629f7d47b53de",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:04:26+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 研究其他用於分群的視覺化方法
+
+## 說明
+
+在本課程中，你已經學習了一些視覺化技術，以便在進行分群之前更好地繪製數據。散佈圖特別有助於尋找物件群組。請研究不同的方法和不同的函式庫來創建散佈圖，並將你的研究記錄在筆記本中。你可以使用本課程的數據、其他課程的數據，或自行尋找的數據（請在筆記本中標註其來源）。使用散佈圖繪製一些數據，並解釋你發現了什麼。
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 優秀                                                         | 合格                                                                                     | 需要改進                           |
+| -------- | ------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
+|          | 提交了一個包含五個詳細記錄的散佈圖的筆記本                   | 提交了一個包含少於五個散佈圖且記錄不夠詳細的筆記本                                      | 提交了一個不完整的筆記本           |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb b/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..a7e6b94b0
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,50 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python383jvsc74a57bd0e134e05457d34029b6460cd73bbf1ed73f339b5b6d98c95be70b69eba114fe95",
+   "display_name": "Python 3.8.3 64-bit (conda)"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "40e0707e96b3e1899a912776006264f9",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:25:22+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md b/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..aecfb8400
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:04:53+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb b/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..14347dd3b
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb
@@ -0,0 +1,493 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **從 Spotify 擷取的尼日利亞音樂分析**\n",
+    "\n",
+    "聚類是一種[無監督學習](https://wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning)方法，假設數據集是未標記的，或者其輸入未與預定義的輸出匹配。它使用各種算法來整理未標記的數據，並根據數據中辨識出的模式提供分組。\n",
+    "\n",
+    "[**課前測驗**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/27/)\n",
+    "\n",
+    "### **簡介**\n",
+    "\n",
+    "[聚類](https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_124)在數據探索中非常有用。讓我們看看它是否能幫助發現尼日利亞觀眾消費音樂的趨勢和模式。\n",
+    "\n",
+    "> ✅ 花一分鐘思考一下聚類的用途。在日常生活中，聚類就像當你有一堆洗好的衣服需要分類到家人各自的衣物中 🧦👕👖🩲。在數據科學中，聚類發生在分析用戶偏好或確定任何未標記數據集的特徵時。聚類在某種程度上幫助我們理解混亂，就像整理襪子抽屜一樣。\n",
+    "\n",
+    "在專業環境中，聚類可以用於確定市場細分，例如確定哪些年齡段購買哪些商品。另一個用途是異常檢測，比如從信用卡交易數據集中檢測欺詐行為。或者，你可以用聚類來識別一批醫學掃描中的腫瘤。\n",
+    "\n",
+    "✅ 花一分鐘思考一下你可能在銀行、電子商務或商業環境中遇到過的聚類。\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 有趣的是，聚類分析起源於1930年代的人類學和心理學領域。你能想像它可能是如何被使用的嗎？\n",
+    "\n",
+    "另外，你可以用它來分組搜索結果，例如按購物鏈接、圖片或評論分組。當你有一個大型數據集需要縮減並進行更細緻的分析時，聚類技術非常有用，因此它可以在構建其他模型之前幫助了解數據。\n",
+    "\n",
+    "✅ 一旦你的數據被組織成聚類，你可以為其分配一個聚類 ID。這種技術在保護數據集隱私時非常有用；你可以用聚類 ID 而不是更具識別性的數據來引用數據點。你能想到其他使用聚類 ID 而不是聚類中其他元素來識別它的原因嗎？\n",
+    "\n",
+    "### 開始學習聚類\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 我們如何創建聚類與我們如何將數據點分組密切相關。讓我們來解釋一些術語：\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['Transductive' vs. 'inductive'](https://wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning))\n",
+    ">\n",
+    "> 推導式推理是基於觀察到的訓練案例映射到特定測試案例。歸納式推理是基於訓練案例映射到一般規則，然後才應用於測試案例。\n",
+    ">\n",
+    "> 舉例：假設你有一個部分標記的數據集。一些是“唱片”，一些是“CD”，還有一些是空白的。你的任務是為空白部分提供標籤。如果你選擇歸納方法，你會訓練一個模型尋找“唱片”和“CD”，並將這些標籤應用於未標記的數據。這種方法在分類實際上是“磁帶”的物品時可能會遇到困難。而推導方法則更有效地處理這些未知數據，因為它努力將相似的物品分組，然後為整個組分配標籤。在這種情況下，聚類可能反映“圓形音樂物品”和“方形音樂物品”。\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['Non-flat' vs. 'flat' geometry](https://datascience.stackexchange.com/questions/52260/terminology-flat-geometry-in-the-context-of-clustering)\n",
+    ">\n",
+    "> 源自數學術語，非平面與平面幾何指的是通過“平面”（[歐幾里得](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_geometry)）或“非平面”（非歐幾里得）幾何方法測量點之間的距離。\n",
+    ">\n",
+    "> 在這裡，“平面”指的是歐幾里得幾何（部分被教為“平面”幾何），而“非平面”指的是非歐幾里得幾何。幾何與機器學習有什麼關係？作為兩個根植於數學的領域，必須有一種通用的方法來測量聚類中點之間的距離，這可以根據數據的性質以“平面”或“非平面”的方式完成。[歐幾里得距離](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance)是通過兩點之間線段的長度來測量的。[非歐幾里得距離](https://wikipedia.org/wiki/Non-Euclidean_geometry)則沿曲線測量。如果你的數據在可視化時似乎不在平面上，你可能需要使用專門的算法來處理它。\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/flat-nonflat.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Dasani Madipalli 的信息圖</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 ['Distances'](https://web.stanford.edu/class/cs345a/slides/12-clustering.pdf)\n",
+    ">\n",
+    "> 聚類由其距離矩陣定義，例如點之間的距離。這些距離可以通過幾種方式測量。歐幾里得聚類由點值的平均值定義，並包含一個“中心點”或中心。距離因此通過到該中心的距離來測量。非歐幾里得距離指的是“聚類中心”，即最接近其他點的點。聚類中心可以通過多種方式定義。\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['Constrained'](https://wikipedia.org/wiki/Constrained_clustering)\n",
+    ">\n",
+    "> [約束聚類](https://web.cs.ucdavis.edu/~davidson/Publications/ICDMTutorial.pdf)在這種無監督方法中引入了“半監督”學習。點之間的關係被標記為“不能鏈接”或“必須鏈接”，因此對數據集施加了一些規則。\n",
+    ">\n",
+    "> 舉例：如果一個算法在一批未標記或半標記的數據上自由運行，它生成的聚類可能質量較差。在上述例子中，聚類可能會分組為“圓形音樂物品”、“方形音樂物品”、“三角形物品”和“餅乾”。如果給出一些約束或規則（例如“物品必須由塑料製成”、“物品需要能夠產生音樂”），這可以幫助“約束”算法做出更好的選擇。\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 'Density'\n",
+    ">\n",
+    "> 被認為“噪聲”的數據被視為“密集”。其每個聚類中的點之間的距離在檢查時可能顯得更密集或更稀疏，因此需要使用適當的聚類方法來分析這些數據。[這篇文章](https://www.kdnuggets.com/2020/02/understanding-density-based-clustering.html)展示了使用 K-Means 聚類與 HDBSCAN 算法探索具有不均勻聚類密度的噪聲數據集的區別。\n",
+    "\n",
+    "在這個[學習模組](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-cluster-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott)中加深對聚類技術的理解。\n",
+    "\n",
+    "### **聚類算法**\n",
+    "\n",
+    "有超過100種聚類算法，其使用取決於手頭數據的性質。讓我們討論一些主要的算法：\n",
+    "\n",
+    "-   **層次聚類**。如果物品是根據其與附近物品的接近程度而分類，而不是與更遠的物品，聚類是基於其成員與其他物品的距離形成的。層次聚類的特點是反覆合併兩個聚類。\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/hierarchical.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Dasani Madipalli 的信息圖</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "-   **中心點聚類**。這種流行的算法需要選擇“k”，即要形成的聚類數量，之後算法確定聚類的中心點並圍繞該點收集數據。[K-means 聚類](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering)是中心點聚類的一種流行版本，它將數據集分為預定義的 K 組。中心點由最近的平均值確定，因此得名。聚類的平方距離被最小化。\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/centroid.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Dasani Madipalli 的信息圖</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "-   **基於分佈的聚類**。基於統計建模，分佈式聚類集中於確定數據點屬於某個聚類的概率，並據此分配。高斯混合方法屬於此類。\n",
+    "\n",
+    "-   **基於密度的聚類**。數據點根據其密度或彼此之間的分組被分配到聚類中。遠離群體的數據點被視為異常值或噪聲。DBSCAN、Mean-shift 和 OPTICS 屬於此類聚類。\n",
+    "\n",
+    "-   **基於網格的聚類**。對於多維數據集，創建一個網格，並將數據分配到網格的單元中，從而形成聚類。\n",
+    "\n",
+    "學習聚類的最佳方式是親自嘗試，所以這就是你在這個練習中要做的。\n",
+    "\n",
+    "我們需要一些套件來完成這個模組。你可以通過以下方式安裝它們：`install.packages(c('tidyverse', 'tidymodels', 'DataExplorer', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'corrplot', 'patchwork'))`\n",
+    "\n",
+    "或者，下面的腳本會檢查你是否擁有完成此模組所需的套件，並在缺少某些套件時為你安裝它們。\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load('tidyverse', 'tidymodels', 'DataExplorer', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'corrplot', 'patchwork')\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 練習 - 將你的數據進行分群\n",
+    "\n",
+    "分群作為一種技術，透過適當的視覺化可以大大提升效果，因此讓我們從視覺化音樂數據開始。本次練習將幫助我們決定哪種分群方法最適合用於這些數據的特性。\n",
+    "\n",
+    "讓我們立即開始，先匯入數據。\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse and make it available in your current R session\r\n",
+    "library(tidyverse)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Import the data into a tibble\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# View the first 5 rows of the data set\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "有時候，我們可能希望對資料有更多的了解。我們可以使用 [*glimpse()*](https://pillar.r-lib.org/reference/glimpse.html) 函數來查看 `資料` 和 `其結構`：\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Glimpse into the data set\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  glimpse()\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "做得好！💪\n",
+    "\n",
+    "我們可以看到，`glimpse()` 會提供總行數（觀測值）和列數（變數），接著在變數名稱後面顯示每個變數的前幾個條目。此外，變數的*資料型別*會直接顯示在每個變數名稱後的 `< >` 中。\n",
+    "\n",
+    "`DataExplorer::introduce()` 可以整齊地總結這些資訊：\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Describe basic information for our data\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  introduce()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# A visual display of the same\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  plot_intro()\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "太棒了！我們剛剛了解到，我們的數據中沒有缺失值。\n",
+    "\n",
+    "既然如此，我們可以利用 `summarytools::descr()` 來探索一些常見的集中趨勢統計（例如：[平均值](https://en.wikipedia.org/wiki/Arithmetic_mean) 和 [中位數](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)）以及離散程度的測量（例如：[標準差](https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation)）。\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Describe common statistics\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  descr(stats = \"common\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "讓我們來看看數據的一般值。請注意，流行度可以是 `0`，這表示歌曲沒有排名。我們稍後會移除這些。\n",
+    "\n",
+    "> 🤔 如果我們正在使用聚類，一種不需要標籤數據的無監督方法，為什麼我們要展示這些帶有標籤的數據呢？在數據探索階段，這些標籤非常有用，但它們並不是聚類算法運作所必需的。\n",
+    "\n",
+    "### 1. 探索流行的音樂類型\n",
+    "\n",
+    "讓我們繼續找出最受歡迎的音樂類型 🎶，方法是統計它出現的次數。\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Popular genres\r\n",
+    "top_genres <- df %>% \r\n",
+    "  count(artist_top_genre, sort = TRUE) %>% \r\n",
+    "# Encode to categorical and reorder the according to count\r\n",
+    "  mutate(artist_top_genre = factor(artist_top_genre) %>% fct_inorder())\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the top genres\r\n",
+    "top_genres\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "那很順利！他們說一張圖片勝過數千行的資料框（其實沒人這麼說過 😅）。但你明白我的意思，對吧？\n",
+    "\n",
+    "視覺化類別型資料（字元或因子變數）的一種方法是使用長條圖。我們來製作一個前 10 名類型的長條圖：\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Change the default gray theme\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "top_genres %>%\r\n",
+    "  slice(1:10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"rcartocolor::Vivid\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),\r\n",
+    "        # Rotates the X markers (so we can read them)\r\n",
+    "    axis.text.x = element_text(angle = 90))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "現在更容易辨識出我們有`缺失`的音樂類型 🧐！\n",
+    "\n",
+    "> 一個好的視覺化能讓你看到意想不到的事物，或者對數據提出新的問題 - Hadley Wickham 和 Garrett Grolemund，《R For Data Science》([R For Data Science](https://r4ds.had.co.nz/introduction.html))\n",
+    "\n",
+    "注意，當主要音樂類型被描述為`缺失`時，這表示Spotify未對其進行分類，因此我們需要將其移除。\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "top_genres %>%\r\n",
+    "  filter(artist_top_genre != \"Missing\") %>% \r\n",
+    "  slice(1:10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"rcartocolor::Vivid\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),\r\n",
+    "        # Rotates the X markers (so we can read them)\r\n",
+    "    axis.text.x = element_text(angle = 90))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "從初步的數據探索中，我們了解到前三大音樂類型在這個數據集中占據主導地位。我們來專注於 `afro dancehall`、`afropop` 和 `nigerian pop`，另外，篩選數據集以移除任何人氣值為 0 的項目（這意味著它在數據集中未被分類為有人氣，可以視為對我們目的而言的噪音）：\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "nigerian_songs <- df %>% \r\n",
+    "  # Concentrate on top 3 genres\r\n",
+    "  filter(artist_top_genre %in% c(\"afro dancehall\", \"afropop\",\"nigerian pop\")) %>% \r\n",
+    "  # Remove unclassified observations\r\n",
+    "  filter(popularity != 0)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "nigerian_songs %>%\r\n",
+    "  count(artist_top_genre) %>%\r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"ggsci::category10_d3\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "讓我們來看看數據集中數值變量之間是否存在明顯的線性關係。這種關係可以通過[相關係數](https://en.wikipedia.org/wiki/Correlation)來進行數學量化。\n",
+    "\n",
+    "相關係數是一個介於 -1 和 1 之間的值，用於表示關係的強度。大於 0 的值表示*正相關*（一個變量的高值往往與另一個變量的高值同時出現），而小於 0 的值表示*負相關*（一個變量的高值往往與另一個變量的低值同時出現）。\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Narrow down to numeric variables and fid correlation\r\n",
+    "corr_mat <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  select(where(is.numeric)) %>% \r\n",
+    "  cor()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize correlation matrix\r\n",
+    "corrplot(corr_mat, order = 'AOE', col = c('white', 'black'), bg = 'gold2')  \r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "數據之間的相關性並不強，除了 `energy` 和 `loudness` 之間的關係，這是可以理解的，因為響亮的音樂通常充滿活力。`Popularity` 與 `release date` 之間也有一定的關聯，這也合理，因為較新的歌曲可能更受歡迎。`Length` 和 `energy` 似乎也有一定的相關性。\n",
+    "\n",
+    "這讓人好奇，聚類算法會如何處理這些數據！\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 請注意，相關性並不代表因果關係！我們有相關性的證據，但沒有因果關係的證據。一個[有趣的網站](https://tylervigen.com/spurious-correlations) 提供了一些強調這一點的視覺化資料。\n",
+    "\n",
+    "### 2. 探索數據分佈\n",
+    "\n",
+    "讓我們提出一些更微妙的問題。基於流行度，不同的音樂類型在舞蹈性上的感知是否有顯著差異？讓我們使用[密度圖](https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics/density-curves-normal-distribution-ap/density-curves/v/density-curves)來檢視我們前三大音樂類型在流行度和舞蹈性上的數據分佈，沿著給定的 x 和 y 軸進行分析。\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Perform 2D kernel density estimation\r\n",
+    "density_estimate_2d <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density_2d(bins = 5, size = 1) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  xlim(-20, 80) +\r\n",
+    "  ylim(0, 1.2)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Density plot based on the popularity\r\n",
+    "density_estimate_pop <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, fill = artist_top_genre, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density(size = 1, alpha = 0.5) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Density plot based on the danceability\r\n",
+    "density_estimate_dance <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = danceability, fill = artist_top_genre, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density(size = 1, alpha = 0.5) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Patch everything together\r\n",
+    "library(patchwork)\r\n",
+    "density_estimate_2d / (density_estimate_pop + density_estimate_dance)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "我們可以看到，不論是什麼類型，這些同心圓都能對齊。是否有可能尼日利亞的品味在這個類型的某個舞蹈性水平上達成一致？\n",
+    "\n",
+    "整體來說，這三個類型在受歡迎程度和舞蹈性方面是相符的。要在這些鬆散對齊的數據中找出聚類將是一個挑戰。讓我們看看散佈圖是否能提供支持。\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# A scatter plot of popularity and danceability\r\n",
+    "scatter_plot <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = artist_top_genre, shape = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 2, alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"futurevisions::mars\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Add a touch of interactivity\r\n",
+    "ggplotly(scatter_plot)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "同一坐標軸的散佈圖顯示出類似的收斂模式。\n",
+    "\n",
+    "一般來說，對於分群分析，你可以使用散佈圖來展示數據的群集，因此掌握這種可視化方式非常有用。在下一課中，我們將使用這些篩選後的數據，並運用 k-means 分群法來發現數據中有趣的重疊群組。\n",
+    "\n",
+    "## **🚀 挑戰**\n",
+    "\n",
+    "為了準備下一課，製作一個關於各種分群算法的圖表，這些算法可能會在生產環境中被發現和使用。分群試圖解決哪些類型的問題？\n",
+    "\n",
+    "## [**課後測驗**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/28/)\n",
+    "\n",
+    "## **回顧與自學**\n",
+    "\n",
+    "在應用分群算法之前，正如我們所學，了解數據集的特性是個好主意。你可以在[這裡](https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html)閱讀更多相關主題。\n",
+    "\n",
+    "加深對分群技術的理解：\n",
+    "\n",
+    "-   [使用 Tidymodels 和相關工具訓練與評估分群模型](https://rpubs.com/eR_ic/clustering)\n",
+    "\n",
+    "-   Bradley Boehmke 和 Brandon Greenwell，[*Hands-On Machine Learning with R*](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)*.*\n",
+    "\n",
+    "## **作業**\n",
+    "\n",
+    "[研究其他分群的可視化方法](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md)\n",
+    "\n",
+    "## 特別感謝：\n",
+    "\n",
+    "[Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) 創建了這個模組的原始 Python 版本 ♥️\n",
+    "\n",
+    "[`Dasani Madipalli`](https://twitter.com/dasani_decoded) 創作了令人驚嘆的插圖，讓機器學習概念更易於理解。\n",
+    "\n",
+    "祝學習愉快，\n",
+    "\n",
+    "[Eric](https://twitter.com/ericntay)，Gold Microsoft Learn 學生大使。\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "language": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "99c36449cad3708a435f6798cfa39972",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:30:03+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..6ba76705d
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,817 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable\n",
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (0.11.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (3.5.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.21.4)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.3.4)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.7.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (4.28.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing>=2.2.1 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.7)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.3.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (8.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.11.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (21.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools-scm>=4 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (6.3.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.8.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.3 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2021.3)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib>=2.2->seaborn) (1.16.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: tomli>=1.0.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from setuptools-scm>=4->matplotlib>=2.2->seaborn) (1.2.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from setuptools-scm>=4->matplotlib>=2.2->seaborn) (59.1.1)\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "!pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>name</th>\n",
+       "      <th>album</th>\n",
+       "      <th>artist</th>\n",
+       "      <th>artist_top_genre</th>\n",
+       "      <th>release_date</th>\n",
+       "      <th>length</th>\n",
+       "      <th>popularity</th>\n",
+       "      <th>danceability</th>\n",
+       "      <th>acousticness</th>\n",
+       "      <th>energy</th>\n",
+       "      <th>instrumentalness</th>\n",
+       "      <th>liveness</th>\n",
+       "      <th>loudness</th>\n",
+       "      <th>speechiness</th>\n",
+       "      <th>tempo</th>\n",
+       "      <th>time_signature</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>Sparky</td>\n",
+       "      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n",
+       "      <td>Cruel Santino</td>\n",
+       "      <td>alternative r&amp;b</td>\n",
+       "      <td>2019</td>\n",
+       "      <td>144000</td>\n",
+       "      <td>48</td>\n",
+       "      <td>0.666</td>\n",
+       "      <td>0.8510</td>\n",
+       "      <td>0.420</td>\n",
+       "      <td>0.534000</td>\n",
+       "      <td>0.1100</td>\n",
+       "      <td>-6.699</td>\n",
+       "      <td>0.0829</td>\n",
+       "      <td>133.015</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>shuga rush</td>\n",
+       "      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n",
+       "      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n",
+       "      <td>afropop</td>\n",
+       "      <td>2020</td>\n",
+       "      <td>89488</td>\n",
+       "      <td>30</td>\n",
+       "      <td>0.710</td>\n",
+       "      <td>0.0822</td>\n",
+       "      <td>0.683</td>\n",
+       "      <td>0.000169</td>\n",
+       "      <td>0.1010</td>\n",
+       "      <td>-5.640</td>\n",
+       "      <td>0.3600</td>\n",
+       "      <td>129.993</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>LITT!</td>\n",
+       "      <td>LITT!</td>\n",
+       "      <td>AYLØ</td>\n",
+       "      <td>indie r&amp;b</td>\n",
+       "      <td>2018</td>\n",
+       "      <td>207758</td>\n",
+       "      <td>40</td>\n",
+       "      <td>0.836</td>\n",
+       "      <td>0.2720</td>\n",
+       "      <td>0.564</td>\n",
+       "      <td>0.000537</td>\n",
+       "      <td>0.1100</td>\n",
+       "      <td>-7.127</td>\n",
+       "      <td>0.0424</td>\n",
+       "      <td>130.005</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n",
+       "      <td>Enjoy Your Life</td>\n",
+       "      <td>Lady Donli</td>\n",
+       "      <td>nigerian pop</td>\n",
+       "      <td>2019</td>\n",
+       "      <td>175135</td>\n",
+       "      <td>14</td>\n",
+       "      <td>0.894</td>\n",
+       "      <td>0.7980</td>\n",
+       "      <td>0.611</td>\n",
+       "      <td>0.000187</td>\n",
+       "      <td>0.0964</td>\n",
+       "      <td>-4.961</td>\n",
+       "      <td>0.1130</td>\n",
+       "      <td>111.087</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>wanted you</td>\n",
+       "      <td>rare.</td>\n",
+       "      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n",
+       "      <td>afropop</td>\n",
+       "      <td>2018</td>\n",
+       "      <td>152049</td>\n",
+       "      <td>25</td>\n",
+       "      <td>0.702</td>\n",
+       "      <td>0.1160</td>\n",
+       "      <td>0.833</td>\n",
+       "      <td>0.910000</td>\n",
+       "      <td>0.3480</td>\n",
+       "      <td>-6.044</td>\n",
+       "      <td>0.0447</td>\n",
+       "      <td>105.115</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 4,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "獲取有關數據框的信息\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
+      "RangeIndex: 530 entries, 0 to 529\n",
+      "Data columns (total 16 columns):\n",
+      " #   Column            Non-Null Count  Dtype  \n",
+      "---  ------            --------------  -----  \n",
+      " 0   name              530 non-null    object \n",
+      " 1   album             530 non-null    object \n",
+      " 2   artist            530 non-null    object \n",
+      " 3   artist_top_genre  530 non-null    object \n",
+      " 4   release_date      530 non-null    int64  \n",
+      " 5   length            530 non-null    int64  \n",
+      " 6   popularity        530 non-null    int64  \n",
+      " 7   danceability      530 non-null    float64\n",
+      " 8   acousticness      530 non-null    float64\n",
+      " 9   energy            530 non-null    float64\n",
+      " 10  instrumentalness  530 non-null    float64\n",
+      " 11  liveness          530 non-null    float64\n",
+      " 12  loudness          530 non-null    float64\n",
+      " 13  speechiness       530 non-null    float64\n",
+      " 14  tempo             530 non-null    float64\n",
+      " 15  time_signature    530 non-null    int64  \n",
+      "dtypes: float64(8), int64(4), object(4)\n",
+      "memory usage: 66.4+ KB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "name                0\n",
+       "album               0\n",
+       "artist              0\n",
+       "artist_top_genre    0\n",
+       "release_date        0\n",
+       "length              0\n",
+       "popularity          0\n",
+       "danceability        0\n",
+       "acousticness        0\n",
+       "energy              0\n",
+       "instrumentalness    0\n",
+       "liveness            0\n",
+       "loudness            0\n",
+       "speechiness         0\n",
+       "tempo               0\n",
+       "time_signature      0\n",
+       "dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.isnull().sum()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "查看數據的一般值。注意，受歡迎程度可以是「0」- 並且有許多行具有該值\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>release_date</th>\n",
+       "      <th>length</th>\n",
+       "      <th>popularity</th>\n",
+       "      <th>danceability</th>\n",
+       "      <th>acousticness</th>\n",
+       "      <th>energy</th>\n",
+       "      <th>instrumentalness</th>\n",
+       "      <th>liveness</th>\n",
+       "      <th>loudness</th>\n",
+       "      <th>speechiness</th>\n",
+       "      <th>tempo</th>\n",
+       "      <th>time_signature</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>count</th>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>mean</th>\n",
+       "      <td>2015.390566</td>\n",
+       "      <td>222298.169811</td>\n",
+       "      <td>17.507547</td>\n",
+       "      <td>0.741619</td>\n",
+       "      <td>0.265412</td>\n",
+       "      <td>0.760623</td>\n",
+       "      <td>0.016305</td>\n",
+       "      <td>0.147308</td>\n",
+       "      <td>-4.953011</td>\n",
+       "      <td>0.130748</td>\n",
+       "      <td>116.487864</td>\n",
+       "      <td>3.986792</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>std</th>\n",
+       "      <td>3.131688</td>\n",
+       "      <td>39696.822259</td>\n",
+       "      <td>18.992212</td>\n",
+       "      <td>0.117522</td>\n",
+       "      <td>0.208342</td>\n",
+       "      <td>0.148533</td>\n",
+       "      <td>0.090321</td>\n",
+       "      <td>0.123588</td>\n",
+       "      <td>2.464186</td>\n",
+       "      <td>0.092939</td>\n",
+       "      <td>23.518601</td>\n",
+       "      <td>0.333701</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>min</th>\n",
+       "      <td>1998.000000</td>\n",
+       "      <td>89488.000000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.255000</td>\n",
+       "      <td>0.000665</td>\n",
+       "      <td>0.111000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.028300</td>\n",
+       "      <td>-19.362000</td>\n",
+       "      <td>0.027800</td>\n",
+       "      <td>61.695000</td>\n",
+       "      <td>3.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>25%</th>\n",
+       "      <td>2014.000000</td>\n",
+       "      <td>199305.000000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.681000</td>\n",
+       "      <td>0.089525</td>\n",
+       "      <td>0.669000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.075650</td>\n",
+       "      <td>-6.298750</td>\n",
+       "      <td>0.059100</td>\n",
+       "      <td>102.961250</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>50%</th>\n",
+       "      <td>2016.000000</td>\n",
+       "      <td>218509.000000</td>\n",
+       "      <td>13.000000</td>\n",
+       "      <td>0.761000</td>\n",
+       "      <td>0.220500</td>\n",
+       "      <td>0.784500</td>\n",
+       "      <td>0.000004</td>\n",
+       "      <td>0.103500</td>\n",
+       "      <td>-4.558500</td>\n",
+       "      <td>0.097950</td>\n",
+       "      <td>112.714500</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>75%</th>\n",
+       "      <td>2017.000000</td>\n",
+       "      <td>242098.500000</td>\n",
+       "      <td>31.000000</td>\n",
+       "      <td>0.829500</td>\n",
+       "      <td>0.403000</td>\n",
+       "      <td>0.875750</td>\n",
+       "      <td>0.000234</td>\n",
+       "      <td>0.164000</td>\n",
+       "      <td>-3.331000</td>\n",
+       "      <td>0.177000</td>\n",
+       "      <td>125.039250</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>max</th>\n",
+       "      <td>2020.000000</td>\n",
+       "      <td>511738.000000</td>\n",
+       "      <td>73.000000</td>\n",
+       "      <td>0.966000</td>\n",
+       "      <td>0.954000</td>\n",
+       "      <td>0.995000</td>\n",
+       "      <td>0.910000</td>\n",
+       "      <td>0.811000</td>\n",
+       "      <td>0.582000</td>\n",
+       "      <td>0.514000</td>\n",
+       "      <td>206.007000</td>\n",
+       "      <td>5.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "       release_date         length  popularity  danceability  acousticness  \\\n",
+       "count    530.000000     530.000000  530.000000    530.000000    530.000000   \n",
+       "mean    2015.390566  222298.169811   17.507547      0.741619      0.265412   \n",
+       "std        3.131688   39696.822259   18.992212      0.117522      0.208342   \n",
+       "min     1998.000000   89488.000000    0.000000      0.255000      0.000665   \n",
+       "25%     2014.000000  199305.000000    0.000000      0.681000      0.089525   \n",
+       "50%     2016.000000  218509.000000   13.000000      0.761000      0.220500   \n",
+       "75%     2017.000000  242098.500000   31.000000      0.829500      0.403000   \n",
+       "max     2020.000000  511738.000000   73.000000      0.966000      0.954000   \n",
+       "\n",
+       "           energy  instrumentalness    liveness    loudness  speechiness  \\\n",
+       "count  530.000000        530.000000  530.000000  530.000000   530.000000   \n",
+       "mean     0.760623          0.016305    0.147308   -4.953011     0.130748   \n",
+       "std      0.148533          0.090321    0.123588    2.464186     0.092939   \n",
+       "min      0.111000          0.000000    0.028300  -19.362000     0.027800   \n",
+       "25%      0.669000          0.000000    0.075650   -6.298750     0.059100   \n",
+       "50%      0.784500          0.000004    0.103500   -4.558500     0.097950   \n",
+       "75%      0.875750          0.000234    0.164000   -3.331000     0.177000   \n",
+       "max      0.995000          0.910000    0.811000    0.582000     0.514000   \n",
+       "\n",
+       "            tempo  time_signature  \n",
+       "count  530.000000      530.000000  \n",
+       "mean   116.487864        3.986792  \n",
+       "std     23.518601        0.333701  \n",
+       "min     61.695000        3.000000  \n",
+       "25%    102.961250        4.000000  \n",
+       "50%    112.714500        4.000000  \n",
+       "75%    125.039250        4.000000  \n",
+       "max    206.007000        5.000000  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 7,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.describe()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "刪除「Missing」類型，因為它在 Spotify 中未被分類\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[df['artist_top_genre'] != 'Missing']\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 10,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAq4AAAJZCAYAAABoaLenAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMCwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8/fFQqAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAABZx0lEQVR4nO3dd5glZZn///eHIUnWBROCIKKAIAMiomJGZA1gQFFxlTVgWuMuij8UEXXFtGv265gwoCIYQEXAVRFFEIY0BFFYxFVRMIEgkmbu3x9VDWd6eronNVXV/X5d17m6znPqVN3ndLrPXU9IVSFJkiT13WpdByBJkiQtCxNXSZIkDYKJqyRJkgbBxFWSJEmDYOIqSZKkQTBxlSRJ0iCYuEqSJGm5JdkryS+SXJbk4Ake3zzJD5Ocm2RBkieu9Dmdx1WSJEnLI8kc4JfA44HfAmcBz6mqi0f2mQecW1UfT7IdcEJVbbEy57XiKkmSpOW1K3BZVV1eVTcDXwH2GbdPARu02xsCV67sSVdf2QNIkiRp1tkU+M3I/d8CDxm3z2HAyUleBawL7LGyJzVx7aFb/nR57/tv3Omej+g6hCmdd6+dug5hUlf9fd2uQ5jSGlnUdQhT+vfVruo6hCm9aM7mXYcwqSvn9P5PDldxc9chTOletWbXIUzprgvTdQhT+t3q/f55PPyKo3rxJk53rrDmJlu9FDhwpGleVc1bzsM8Bziyqt6f5KHAF5JsX1Ur/M/FxFWSJEmLaZPUyRLV3wGbjdy/V9s26kXAXu3xTk+yNrAxcPWKxmUfV0mSpKFZtHB6b1M7C9g6yZZJ1gSeDRw/bp//Ax4HkGRbYG3gjyvzsk1cJUmStFyq6lbg34CTgJ8DX62qi5IcnmTvdrd/B16S5Hzgy8ABtZLTWdlVQJIkaWhWvJvoqguh6gTghHFth45sXww8fFWe08RVkiRpaBZ1n7h2wa4CkiRJGgQrrpIkSQOzEjNKDZoVV0mSJA2CFVdJkqShsY+rJEmS1F9WXCVJkobGPq6SJElSf1lxlSRJGpplW5Z1xrHiKkmSpEGw4ipJkjQ09nHtryTXdx3DmKliSbJRklfcUfFIkiTNFr1JXNPoTTwrYSPAxFWSJE2fRYum99ZTnSaKSbZI8osknwcuBN6S5KwkC5K8bSnPOWiifZJ8M8nZSS5KcmDbNifJkUkuTHJBkte17VslObHd/8dJtpkkxi2TnN4+/x0j7esl+X6Sc9rH9mkfOgLYKsl5Sd47WcySJEladn3o47o18AJgA2BfYFcgwPFJHllVp47tmGTPdv+J9nlhVf0lyZ2As5J8DdgC2LSqtm+fv1F7qHnAy6rq0iQPAT4GPHYp8X0Q+HhVfT7JK0fabwSeVlV/S7IxcEaS44GDge2rau4yxCxJkrTcyj6unfl1VZ0B7NnezgXOAbahSfhGTbbPq5OcD5wBbNa2Xw7cJ8mHk+wF/C3JesDDgGOSnAd8ArjHJPE9HPhyu/2FkfYA/5lkAfA/wKbA3SZ4/rK8LpIcmGR+kvmf+vyXxz8sSZI06/Wh4vr39muAd1XVJybZd8J9kjwa2AN4aFXdkOQUYO2q+muSHYEnAC8DngW8FrhmrCK6jGqCtv2BTYAHVdUtSa4A1l7WmJc4QdU8mkowt/zp8onOJ0mS1OhxP9Tp1IeK65iTgBe2FVGSbJrkrsu4z4bAX9ukdRtgt/bxjYHVquprwJuBnavqb8Cvkjyz3Sdtcrs0pwHPbrf3H2nfELi6TVofA9y7bb8OWH85X5ckSZKm0IeKKwBVdXKSbYHTkwBcDzwPuHoZ9jkReFmSnwO/oOkuAM3l+8+OzFbwpvbr/sDHk7wZWAP4CnD+UkJ7DfClJG8EjhtpPwr4VpILgPnAJW2Mf05yWpILge9W1UFTvS5JkqTlMkv7uKbKq9J9M4SuAne65yO6DmFK591rp65DmNRVf1+36xCmtEb6/4fx31e7qusQpvSiOZt3HcKkrpzT+z85XMXNXYcwpXvVml2HMKW7LkzXIUzpd6v3++fx8CuO6sWbeNMvfzKtb9Ra99u9F69zvN5UXCVJkrSMFi3sOoJOmLi2khwCPHNc8zFV9c4u4pEkSVqqWdpVwMS11SaoJqmSJEk9ZeIqSZI0NE6HJUmSJPWXFVdJkqShmaV9XK24SpIkaRCsuEqSJA2NfVwlSZKk/rLiKkmSNDBVs3MBAiuukiRJGgQrrpIkSUPjrAKSJElSf1lxlSRJGhpnFZAkSZL6y4prD93pno/oOoQp/ePKH3cdwpQO2eWQrkOY1KVrXd91CFN6OBt2HcKUPr/Wel2HMKUP3HJT1yFMaoeFa3UdwpSecEt1HcIy6Pf3GeD0NdfuOoQpbXlLug5hGOzjKkmSJPWXFVdJkqShWeQ8rpIkSVJvWXGVJEkaGvu4SpIkSf1lxVWSJGloZuk8riaukiRJQ2NXAUmSJKm/rLhKkiQNzSztKmDFVZIkSYNgxVWSJGlorLhKkiRJ/WXFVZIkaWCqXPJVkiRJ6i0rrpIkSUNjH9fZJ8n103DMuUmeOHL/sCT/sarPI0mSNNtYcV315gK7ACd0HIckSZqpXDlrdktyUJKzkixI8ra2bYskP0/yySQXJTk5yZ3axx7c7ntekvcmuTDJmsDhwH5t+37t4bdLckqSy5O8uqOXKEmSNGgmrkCSPYGtgV1pKqYPSvLI9uGtgY9W1QOAa4BntO2fBV5aVXOBhQBVdTNwKHB0Vc2tqqPbfbcBntAe/61J1pju1yRJkmawRYum99ZTJq6NPdvbucA5NInm1u1jv6qq89rts4EtkmwErF9Vp7ftX5ri+N+pqpuq6k/A1cDdVmHskiRJs4J9XBsB3lVVn1isMdkCuGmkaSFwpxU4/vhjLPG+JzkQOBAgczZktdXWXYHTSJKkWcE+rrPaScALk6wHkGTTJHdd2s5VdQ1wXZKHtE3PHnn4OmD95Q2gquZV1S5VtYtJqyRJ0pKsuAJVdXKSbYHTkwBcDzyPtu/qUrwI+GSSRcCPgGvb9h8CByc5D3jXtAUtSZJmrx73Q51Oszpxrar1RrY/CHxwgt22H9nnfSPtF1XVAwGSHAzMb/f5C/DgSc65/dIekyRJ0tLN6sR1JT0pyZto3sNfAwd0G44kSZo1ZmkfVxPXFdROdXX0lDtKkiRplTBxlSRJGhr7uEqSJGkQZmni6nRYkiRJGgQrrpIkSUMzSwdnWXGVJEnSIFhxlSRJGhr7uEqSJEn9ZeIqSZI0NLVoem/LIMleSX6R5LJ2FdGJ9nlWkouTXJTkSyv7su0qIEmSpOWSZA7wUeDxwG+Bs5IcX1UXj+yzNfAm4OFV9dckd13Z85q4SpIkDU33fVx3BS6rqssBknwF2Ae4eGSflwAfraq/AlTV1St7UrsKSJIkaTFJDkwyf+R24LhdNgV+M3L/t23bqPsB90tyWpIzkuy1snFZcZUkSRqaaZ7HtarmAfNW8jCrA1sDjwbuBZyaZIequmZFD2jFVZIkScvrd8BmI/fv1baN+i1wfFXdUlW/An5Jk8iuMBNXSZKkoVm0aHpvUzsL2DrJlknWBJ4NHD9un2/SVFtJsjFN14HLV+Zl21Wgh867105dhzClQ3Y5pOsQpvTO+e/sOoRJfXOHt3QdwpT+PIC/EK+9sboOYUpPzFpdhzCphek6gqkdvfacrkOY0gb0P8bNbu06gqltWzd0HYKWQVXdmuTfgJOAOcBnquqiJIcD86vq+PaxPZNcDCwEDqqqP6/MeQfwb0mSJEmL6X5WAarqBOCEcW2HjmwX8Pr2tkrYVUCSJEmDYMVVkiRpaKr/3aSmgxVXSZIkDYIVV0mSpKHpQR/XLlhxlSRJ0iBYcZUkSRoaK66SJElSf1lxlSRJGpqanRVXE1dJkqShsauAJEmS1F9WXCVJkobGBQgkSZKk/rLiKkmSNDT2cZUkSZL6y8R1nCRbJLlwBZ7305HnP3fVRyZJktRatGh6bz1l4rqSkqwOUFUPa5u2AExcJUmSVrHBJa5tRfOSJEcl+XmSY5Osk+RxSc5NckGSzyRZq93/iiTvadvPTHLftv3IJPuOHPf6pZzrx0nOaW8Pa9sf3bYfD1w87vlHAI9Icl6S1yU5NcnckWP+JMmO0/X+SJKkWaAWTe+tpwaXuLbuD3ysqrYF/ga8HjgS2K+qdqAZdPbykf2vbds/AnxgOc5zNfD4qtoZ2A/40MhjOwOvqar7jXvOwcCPq2puVf038GngAIAk9wPWrqrzlyMGSZIkMdzE9TdVdVq7/UXgccCvquqXbdvngEeO7P/lka8PXY7zrAF8MskFwDHAdiOPnVlVv1qGYxwDPDnJGsALaRJsSZKkFVaLalpvfTXUxHX8O3rNcuw/tn0r7etPshqw5gTPex1wFbAjsMu4ff6+TIFW3QB8D9gHeBZw1ET7JTkwyfwk84/52/8ty6ElSZJmlaEmrpsnGaucPheYD2wx1n8V+BfgRyP77zfy9fR2+wrgQe323jTV1fE2BH5fVYvaY85ZhtiuA9Yf1/Ypmm4GZ1XVXyd6UlXNq6pdqmqXZ26w+TKcRpIkzVrOKjAovwBemeTnwJ2B/wb+FTimvay/CPh/I/vfOckC4DU0VVSATwKPSnI+TfeBiSqoHwNe0O6zzVL2GW8BsDDJ+UleB1BVZ9P0xf3s8r1MSZIkjRnqylm3VtXzxrV9H9hpKfu/t6reONpQVVcBu400vbFtvwLYvt2+FHjgBPucApwy7njrtV9vAR47+liSe9J8SDh50lclSZK0LHo88n86DbXiOhhJng/8DDik7XIgSZKkFTC4iutoRXQZ999i2oJZtvN/Hvh8lzFIkqQZpscj/6eTFVdJkiQNwuAqrpIkSbNej0f+TycrrpIkSRoEK66SJElDM0srriaukiRJQ1MOzpIkSZJ6y4qrJEnS0MzSrgJWXCVJkjQIVlwlSZKGxgUIJEmSpP6y4ipJkjQ0ZR9XSZIkqbesuEqSJA2NfVwlSZKk/rLi2kNX/X3drkOY0qVrXd91CFP65g5v6TqEST31grd3HcKU3v+gQ7sOYUo7585dhzClW3reFe2S1W7sOoQpbV5rdR3ClM6qa7sOYUq/Wb3/7+Oat6zTdQiT2q3rAFrlPK6SJElSf1lxlSRJGhr7uEqSJEn9ZcVVkiRpaJzHVZIkSeovK66SJElDYx9XSZIkqb+suEqSJA2N87hKkiRJ/WXFVZIkaWhmaR9XE1dJkqShcTosSZIkqb+suEqSJA3NLO0qYMVVkiRJg2DFVZIkaWDK6bD6I8lhSf6jb+dPcs8kx7bbj07y7XZ77yQHt9tPTbLdHRuxJEnSzGfFdTlU1ZXAvhO0Hw8c3959KvBt4OI7LjJJkjSr2Me1W0kOSfLLJD8B7t+2vSTJWUnOT/K1JOu07Ucm+VCSnya5PMm+I8d5Y5IL2ucc0bZtleTEJGcn+XGSbdr2pyT5WZJzk/xPkruNhLRjktOTXJrkJe3+WyS5cILYD0jykSQPA/YG3pvkvPa854zst/XofUmSJC27XlRckzwIeDYwlyamc4Czga9X1Sfbfd4BvAj4cPu0ewC7A9vQVDuPTfLPwD7AQ6rqhiR3afedB7ysqi5N8hDgY8BjgZ8Au1VVJXkx8Abg39vnPBDYDVgXODfJd6Z6HVX10yTHA9+uqrEuBdcmmVtV5wH/Cnx2Rd4jSZKk28zSimsvElfgEcA3quoGgDb5A9i+TVg3AtYDThp5zjerahFw8UildA/gs2PHqaq/JFkPeBhwTJKx567Vfr0XcHSSewBrAr8aOf5xVfUP4B9JfgjsCpy3Aq/tU8C/Jnk9sF97nCUkORA4EOC16z+IJ99pqxU4lSRJ0szVm64CS3Ek8G9VtQPwNmDtkcduGtkOS7cacE1VzR25bds+9mHgI+3xXzru+OM/yqzoR5uvAf8MPBk4u6r+PNFOVTWvqnapql1MWiVJ0qRq0fTeeqovieupwFOT3CnJ+sBT2vb1gd8nWQPYfxmO8z2a6uZYX9i7VNXfgF8leWbbliQ7tvtvCPyu3X7BuGPtk2TtJP8EPBo4axlfy3Vt3ABU1Y00leKPYzcBSZKkFdaLxLWqzgGOBs4HvsvtSeJbgJ8BpwGXLMNxTqTp7zo/yXnA2JRW+wMvSnI+cBFNP1iAw2i6EJwN/Gnc4RYAPwTOAN7eziiwLL4CHNQO+BornR4FLAJOXsZjSJIkLd2imt5bT/WljytV9U7gnRM89PEJ9j1g3P31RraPAI4Y9/ivgL0mOM5xwHETtB+2lBivALZvt08BTmm3j6Tp1kBVnQaMn8d1d5q+twsnOq4kSZKm1pvEdaZK8g1gK5pZDCRJklZa9bgqOp1MXKdZVT2t6xgkSZJmAhNXSZKkoZmlFddeDM6SJEmSpmLiKkmSNDSLFk3vbRkk2SvJL5JcluTgSfZ7RpJKssvKvmwTV0mSJC2XJHOAj9IssrQd8Jwk42dVop2f/zU005uuNBNXSZKkoel+Htddgcuq6vKquplmHvt9Jtjv7cC7gRtXxcs2cZUkSRqa7hPXTYHfjNz/bdt2myQ7A5tV1XdW1cs2cZUkSdJikhyYZP7I7cDlfP5qwH8B/74q43I6LEmSpIGpmt7psKpqHjBvkl1+B2w2cv9ebduY9WlWGz0lCcDdgeOT7F1V81c0LiuukiRJWl5nAVsn2TLJmsCzgePHHqyqa6tq46raoqq2AM4AVippBSuukiRJw9PxAgRVdWuSfwNOAuYAn6mqi5IcDsyvquMnP8KKMXGVJEnScquqE4ATxrUdupR9H70qzmniKkmSNDQu+SpJkiT1lxVXSZKkgalZWnE1ce2hNbJsawR36eFs2HUIU/pzz3+63/+gCbsB9cq/n3141yFM6SE7PL/rEKb0+LU2m3qnDj38lrW7DmFKp62xShbdmVbPvaX/fxdPXfOWrkOY0mVr9P9/oLrT83/tkiRJWsIsrbjax1WSJEmDYMVVkiRpaGZpjworrpIkSRoEK66SJEkDM1tnFbDiKkmSpEGw4ipJkjQ0VlwlSZKk/rLiKkmSNDTOKiBJkiT1lxVXSZKkgXFWAUmSJKnHrLhKkiQNzSzt42riKkmSNDB2FZAkSZJ6bFYlrklem2SdkfsnJNmow5AkSZKW36JpvvXUrEpcgdcCtyWuVfXEqrqms2gkSZK0zDpNXJN8M8nZSS5KcmDbtleSc5Kcn+T7bdtd2n0XJDkjyQPb9sOS/MfI8S5MskWSdZN8pz3GhUn2S/Jq4J7AD5P8sN3/iiQbt9vPb49/fpIvtG1HJvlQkp8muTzJviPnOijJWe1z3ta2LXHetv2IJBe3+77vjnhvJUnSzFWLpvfWV10PznphVf0lyZ2As5IcB3wSeGRV/SrJXdr93gacW1VPTfJY4PPA3EmOuxdwZVU9CSDJhlV1bZLXA4+pqj+N7pzkAcCbgYdV1Z9GzgtwD2B3YBvgeODYJHsCWwO7AgGOT/JIYJPx503yT8DTgG2qquyaIEmStGK67irw6iTnA2cAmwEHAqdW1a8Aquov7X67A19o234A/FOSDSY57gXA45O8O8kjquraKeJ4LHDMWEI7cl6Ab1bVoqq6GLhb27ZnezsXOIcmqd16Kee9FrgR+HSSpwM3TBRAkgOTzE8y//gbLp8iXEmSNKvZx/WOleTRwB7AQ6tqR5ok8LzlPMytLP4a1gaoql8CO9Mkku9IcuhKhHrTyHZGvr6rqua2t/tW1acnOm9V3UpTmT0WeDJw4kQnqap5VbVLVe2y9zr3WYlwJUmSZqYuK64bAn+tqhuSbAPsRpN4PjLJltD0bW33/TGwf9v2aOBPVfU34AqaRJEkOwNjz7sncENVfRF479g+wHXA+hPE8gPgme1lfcZ1FZjIScALk6zX7r9pkrtOdN52nw2r6gTgdcCOy/b2SJIkTcw+rne8E4GXJfk58Aua7gJ/pOku8PUkqwFXA48HDgM+k2QBzaX2F7TH+Brw/CQXAT8Dftm27wC8N8ki4Bbg5W37PODEJFdW1WPGAqmqi5K8E/hRkoU01d8DlhZ4VZ2cZFvg9CQA1wPPA+47wXnXB45LsjZNpfb1K/BeSZIkzXqdJa5VdRPwz0t5+Lvj9v0L8NQJjvEPmr6m411BUxUdv/+HgQ+P3N9iZPtzwOfG7X/AuPvrjWx/EPjguFP870TnpekqIEmStGr0uCo6nboenCVJkiQtk66nw5IkSdJy6nM/1OlkxVWSJEmDYMVVkiRpYKy4SpIkST1mxVWSJGlgrLhKkiRJPWbFVZIkaWgqU+8zA1lxlSRJ0iBYcZUkSRqY2drH1cRVkiRpYGqRXQUkSZKk3rLiKkmSNDCztauAFVdJkiQNghVXSZKkgSmnw5IkSZL6y4prD/37ald1HcKUPr/Wel2HMKXX3lhdhzCpnXPnrkOY0kN2eH7XIUzpZxd8vusQpvT1Hd7SdQiTunKNriOY2ke/8/KuQ5jSB5/42a5DmNITb5zTdQhTWrDW7KwkLi/7uEqSJEk9ZsVVkiRpYJzHVZIkSeoxK66SJEkDU/0exjFtrLhKkiRpEKy4SpIkDYx9XCVJkqQes+IqSZI0MFZcJUmSpB6z4ipJkjQwziogSZIk9ZgVV0mSpIGxj6skSZLUY1ZcJUmSBqZqdlZcTVwlSZIGphZ1HUE37CqwCiTxA4AkSdI0m5WJa5LnJTkzyXlJPpFkTpLrk7wzyflJzkhyt3bfTZJ8LclZ7e3hbfthSb6Q5DTgC+1+30tyUZJPJfl1ko2THJ7ktSPnfmeS13TzyiVJ0kywqDKtt76adYlrkm2B/YCHV9VcYCGwP7AucEZV7QicCrykfcoHgf+uqgcDzwA+NXK47YA9quo5wFuBH1TVA4Bjgc3bfT4DPL8992rAs4EvTtsLlCRJmqFm4yXuxwEPAs5KAnAn4GrgZuDb7T5nA49vt/cAtmv3BdggyXrt9vFV9Y92e3fgaQBVdWKSv7bbVyT5c5KdgLsB51bVn6frxUmSpJnPwVmzR4DPVdWbFmtM/qPqtnUoFnL7e7MasFtV3Thuf4C/L+M5PwUcANydpgK7ZFDJgcCBAPfe8L5sss49lvHQkiRJs8Os6yoAfB/YN8ldAZLcJcm9J9n/ZOBVY3eSzF3KfqcBz2r32RO488hj3wD2Ah4MnDTRk6tqXlXtUlW7mLRKkqTJ1KJM662vZl3iWlUXA28GTk6yAPgeMFmm+GpglyQLklwMvGwp+70N2DPJhcAzgT8A17XnvBn4IfDVqlq4al6JJEnS7DIbuwpQVUcDR49rXm/k8WNpBlhRVX+iGcw1/hiHjWu6FnhCVd2a5KHAg6vqJrhtUNZuNAmtJEnSSrmtc+MsMysT12myOfDVNkm9mXZWgiTb0Qz6+kZVXdphfJIkSYNm4rqKtEnpThO0Xwzc546PSJIkzVR96IeaZC+aaUPnAJ+qqiPGPf564MXArcAfgRdW1a9X5pyzro+rJEmSVk6SOcBHgX+mmdf+Oe1V5lHnArtU1QNpumC+Z2XPa8VVkiRpYHqwutWuwGVVdTlAkq8A+wAXj+1QVT8c2f8M4Hkre1IrrpIkSVpemwK/Gbn/27ZtaV4EfHdlT2rFVZIkaWCme+Ws0YWRWvOqat4KHut5wC7Ao1Y2LhNXSZIkLaZNUidLVH8HbDZy/15t22KS7AEcAjxqbJrQlWHiKkmSNDA9mMf1LGDrJFvSJKzPBp47ukOSnYBPAHtV1dWr4qT2cZUkSdJyqapbgX+jWcr+5zSrg16U5PAke7e7vZdmgadjkpyX5PiVPa8VV0mSpIHpwawCVNUJwAnj2g4d2d5jVZ/TiqskSZIGwYqrJEnSwEz3rAJ9ZeIqSZI0MD0YnNUJuwpIkiRpEKy4SpIkDUwfBmd1wYqrJEmSBsGKaw+9aM7mXYcwpQ/cstKLX0y7J2atrkOY1C2Luo5gao9fa7Opd+rY13d4S9chTOnpF7y96xAm9dUHHjr1Th37ryd+tusQpvSP9L/T4W/WmNN1CFPaYAB/G/tgtg7OsuIqSZKkQbDiKkmSNDD2cZUkSZJ6zIqrJEnSwPS/R/X0sOIqSZKkQbDiKkmSNDD2cZUkSZJ6zIqrJEnSwDiPqyRJktRjVlwlSZIGZrYuMGbFVZIkSYNgxVWSJGlgCvu4SpIkSb1lxVWSJGlgFs3SpbOsuEqSJGkQpkxck/x0RQ6c5KlJtluR506HJBslecUy7nv9dMcjSZK0ohaRab311ZSJa1U9bAWP/VRgwsQ1SRddFDYClilxlSRJUv8sS8X1+vbro5OckuTYJJckOSpJ2seOSHJxkgVJ3pfkYcDewHuTnJdkq/a5H0gyH3hNkiOT7LuU8/woyXFJLm+PvX+SM5NckGSrdr9NknwtyVnt7eFt+2FJPtOe7/Ikr25PcQSwVRvPe5Osl+T7Sc5pj7vPBK99stf8oDbOs5OclOQebfurR96Lr7Rtj2rPe16Sc5Osv4LfL0mSJIpM662vlrfyuRPwAOBK4DTg4Ul+DjwN2KaqKslGVXVNkuOBb1fVsQBtvrdmVe3S3j9ykvPsCGwL/AW4HPhUVe2a5DXAq4DXAh8E/ruqfpJkc+Ck9jkA2wCPAdYHfpHk48DBwPZVNbc9/+rA06rqb0k2Bs5IcnxVje/uPNFr/hnwYWCfqvpjkv2AdwIvbM+zZVXdlGSj9hj/Abyyqk5Lsh5w49RvtSRJ0sRm6wIEy5u4nllVvwVIch6wBXAGTSL26STfBr49yfOPXsbznFVVv2/P87/AyW37BTQJKcAewHZtQgywQZsUAnynqm4CbkpyNXC3Cc4R4D+TPJLm+79pu98fxu030Wu+Btge+F57/jnA79v9FwBHJfkm8M227TTgv5IcBXx97HiSJEladss7q8BNI9sLgdWr6lZgV+BY4MnAiZM8/+8j27eOnT/JasCaSznPopH7i7g92V4N2K2q5ra3Tavq+gmev5CJE/T9gU2AB7VV2KuAtSfYb6JjBbho5Nw7VNWe7T5PAj4K7AyclWT1qjoCeDFwJ+C0JNuMP0mSA5PMTzL/x9dfOkEYkiRJjdnaVWClp8Nqq5wbVtUJwOtoLvMDXEdzqX5prgAe1G7vDayxnKc+mabbwFgcc6fYf3w8GwJXV9UtSR4D3Hs5zv0LYJMkD23PvUaSB7QJ+GZV9UPgje051kuyVVVdUFXvBs6i6cqwmKqaV1W7VNUuj1hv6+UIRZIkaXZYFaP71weOS7I2TSXy9W37V4BPtoOj9p3geZ9sn3c+TZX27xPsM5lXAx9NsoDmdZwKvGxpO1fVn5OcluRC4LvAu4FvJbkAmA9csqwnrqqb24FlH0qyYXv+DwC/BL7YtgX4UNvf9+1tcrwIuKg9vyRJ0gqZrX1cs+RYJHXt/232vN5/U86dc9PUO3Vsu0VrdR3CpG7pOoBl8MfVFnYdwpR2vqn/66g8/YK3dx3CpL76wEO7DmFK/7e81+Q68I/0/k83d1/Y30vAY/r+V+dVv/liL97EE+/27Gn9gdvrqq/04nWO55KvkiRJAzNbK679L1VIkiRJWHGVJEkanD6P/J9OVlwlSZI0CFZcJUmSBmbR7Cy4WnGVJEnSMFhxlSRJGphF9nGVJEmS+suKqyRJ0sD0f7mL6WHFVZIkSYNgxVWSJGlgXDlLkiRJ6jErrpIkSQOzKM4qIEmSJPWWFVdJkqSBma2zCpi4SpIkDcxsHZxl4tpDV87p/+eoHRau1XUIU1rY8+4/l6x2Y9chTOnht6zddQhTunKNriOY2lcfeGjXIUzqWQsO7zqEKR2yyyFdhzClHW+e03UIU7pijf7/f7l73/94q1MmrpIkSQOzaJbm9w7OkiRJ0iBYcZUkSRqYRczOkqsVV0mSJA2CFVdJkqSB6f8wu+lhxVWSJEmDYMVVkiRpYJxVQJIkSeoxK66SJEkDM1tXzrLiKkmSpEGw4ipJkjQwziogSZIk9ZgVV0mSpIFxVgFJkiSpx6y4SpIkDYyzCswwSa5vv94zybFdxyNJkqSVM+MrrlV1JbBv13FIkiStKlZcZ6gkWyS5sN0+I8kDRh47JckuSdZN8pkkZyY5N8k+7eMHJPl6khOTXJrkPSPP3TPJ6UnOSXJMkvXa9iOSXJxkQZL3tW3PTHJhkvOTnHrHvgOSJEkzw4yvuI5zNPAs4K1J7gHco6rmJ/lP4AdV9cIkGwFnJvmf9jlzgZ2Am4BfJPkw8A/gzcAeVfX3JG8EXp/ko8DTgG2qqtpjARwKPKGqfjfSJkmStELKWQVmha9ye7eBZwFjfV/3BA5Och5wCrA2sHn72Per6tqquhG4GLg3sBuwHXBa+5wXtO3XAjcCn07ydOCG9hinAUcmeQkwZ6LAkhyYZH6S+edcd9mqebWSJGlGWjTNt76aVYlrVf0O+HOSBwL70VRgAQI8o6rmtrfNq+rn7WM3jRxiIU2VOsD3RvbfrqpeVFW3ArvSJMRPBk5sz/symgrtZsDZSf5pgtjmVdUuVbXLzuvfd5W/dkmSpKGbVYlr62jgDcCGVbWgbTsJeFWSACTZaYpjnAE8PMl92/3XTXK/tp/rhlV1AvA6YMf28a2q6mdVdSjwR5oEVpIkaYX0oeKaZK8kv0hyWZKDJ3h8rSRHt4//LMkWK/hybzMbE9djgWfTdBsY83ZgDWBBkova+0tVVX8EDgC+nGQBcDqwDbA+8O227SfA69unvDfJBe0gsZ8C56+6lyNJknTHSjIH+CjwzzTdJ5+TZLtxu70I+GtV3Rf4b+DdK3veGTs4q6rWa79eAWw/0n4V4153Vf0DeOkExzgSOHLk/pNHtn8APHiCU+86wXGevpzhS5IkLVV1HUCT71xWVZcDJPkKsA/NeKAx+wCHtdvHAh9Jkqpa4fBnY8VVkiRJkxgdNN7eDhy3y6bAb0bu/7Ztm3CfdhzQtcAS43yWx4ytuEqSJM1Ui6Z5OqyqmgfMm96zLD8rrpIkSVpev2Pxweb3atsm3CfJ6sCGwJ9X5qQmrpIkSQPTg1kFzgK2TrJlkjVpBr4fP26f42nmuodmHv0frEz/VrCrgCRJkpZTVd2a5N9ophSdA3ymqi5Kcjgwv6qOBz4NfCHJZcBfaJLblWLiKkmSNDB9WN2qnbf+hHFth45s3wg8c1We064CkiRJGgQrrpIkSQPTg3lcO2HFVZIkSYNgxVWSJGlgpnse176y4ipJkqRBsOIqSZI0MH2YVaALVlwlSZI0CFZcJUmSBsZZBSRJkqQes+IqSZI0MItmac3VxLWHruLmrkOY0hNu6f8vzNFrz+k6hEltXmt1HcKUTlvjxq5DmNJHv/PyrkOY0n898bNdhzCpQ3Y5pOsQpvTO+e/sOoQpHfGgt3QdwpTm3tT/IT2Xrdnvv9190f/v5PSwq4AkSZIGwYqrJEnSwPT/uuf0sOIqSZKkQbDiKkmSNDD2cZUkSZJ6zIqrJEnSwCxK1xF0w4qrJEmSBsGKqyRJ0sDM1gUIrLhKkiRpEKy4SpIkDczsrLdacZUkSdJAWHGVJEkaGOdxlSRJknrMiqskSdLAOKuAJEmS1GMzJnFNcv0qOs6jk3x7VRxLkiRpOtQ03/pqxiSukiRJmtlmXOKaxnuTXJjkgiT7te2LVVKTfCTJAe32XkkuSXIO8PSRfQ5L8pkkpyS5PMmrRx57XpIzk5yX5BNJ5rS3I0fO/bp231cnuTjJgiRfuaPeC0mSNDMtmuZbX83EwVlPB+YCOwIbA2clOXVpOydZG/gk8FjgMuDocbtsAzwGWB/4RZKPA/cF9gMeXlW3JPkYsD9wEbBpVW3fHnuj9hgHA1tW1U0jbZIkSVoOM67iCuwOfLmqFlbVVcCPgAdPsv82wK+q6tKqKuCL4x7/TlXdVFV/Aq4G7gY8DngQTVJ8Xnv/PsDlwH2SfDjJXsDf2mMsAI5K8jzg1omCSHJgkvlJ5v/8ustX4GVLkqTZYhE1rbe+momJ69LcyuKvd+1lfN5NI9sLaarUAT5XVXPb2/2r6rCq+itNpfcU4GXAp9rnPQn4KLAzTbK7RKW7quZV1S5Vtcu2699neV6XJEnSrDATE9cfA/u1/U03AR4JnAn8GtguyVrt5frHtftfAmyRZKv2/nOW4RzfB/ZNcleAJHdJcu8kGwOrVdXXgDcDOydZDdisqn4IvBHYEFhvlbxSSZI0K83WWQVmYh/XbwAPBc6nee/fUFV/AEjyVeBC4FfAuQBVdWOSA4HvJLmBJvFdf7ITVNXFSd4MnNwmprcArwT+AXy2bQN4EzAH+GKSDWkqtR+qqmtW4euVJEmzTJ8HUE2nGZO4VtV67dcCDmpv4/d5A/CGCdpPpOnrOr79sHH3tx/ZPpolB3JB0x1gvN0nj16SJElTmTGJqyRJ0mxRvb6gP31mYh9XSZIkzUBWXCVJkgZmtvZxteIqSZKkQbDiKkmSNDB9XiRgOllxlSRJ0iBYcZUkSRqY2VlvteIqSZKkgbDiKkmSNDD2cZUkSZJ6zIqrJEnSwDiPqyRJktRjVlwlSZIGpuzjKkmSJPWXFVdJkqSBsY+rJEmS1GNWXHvoXrVm1yEsg5u6DmBKGzCn6xAmdVZd23UIU3ruLRt2HcKUPvjEz3YdwpT+kX73Rdvx5n7/rgAc8aC3dB3ClA4+++1dhzClo3Y8tOsQprTebC0lLif7uEqSJEk9ZsVVkiRpYGZrYdrEVZIkaWAWlV0FJEmSpN6y4ipJkjQws7PeasVVkiRJA2HFVZIkaWAWzdKaqxVXSZIkDYIVV0mSpIFxAQJJkiSpx6y4SpIkDcxsXYDAiqskSZIGwYqrJEnSwDirgCRJktRjVlwlSZIGxlkFZpkkVyTZeIL2vZMc3EVMkiRJWrpZm7guTVUdX1VHdB2HJEnS0iya5tvKSHKXJN9Lcmn79c4T7DM3yelJLkqyIMl+y3LsXiSuSdZN8p0k5ye5MMl+bUX0PUkuSHJmkvu2+26S5GtJzmpvDx85xmfafc9Nsk/bPifJ+9rjLkjyqpFTvyrJOe05tmn3PyDJR9rtI5N8KMlPk1yeZN+RmA9qz78gyduW9jra9iOSXNzu+7475E2VJEnqxsHA96tqa+D77f3xbgCeX1UPAPYCPpBko6kO3Jc+rnsBV1bVkwCSbAi8G7i2qnZI8nzgA8CTgQ8C/11VP0myOXASsC1wCPCDqnph+8LPTPI/wPOBLYC5VXVrkruMnPdPVbVzklcA/wG8eILY7gHsDmwDHA8cm2RPYGtgVyDA8UkeCWwy/nUk+SfgacA2VVXL8k2RJEmaTFWv+7juAzy63f4ccArwxtEdquqXI9tXJrmaJo+6ZrID96LiClwAPD7Ju5M8oqqubdu/PPL1oe32HsBHkpxHk0hukGQ9YE/g4Lb9FGBtYPN2/09U1a0AVfWXkfN+vf16Nk1yO5FvVtWiqroYuFvbtmd7Oxc4hyap3Xopr+Na4Ebg00meTvMJYwlJDkwyP8n8+ddftvR3SpIkqd/uVlW/b7f/wO3504SS7AqsCfzvVAfuRcW1qn6ZZGfgicA7knx/7KHR3dqvqwG7VdWNo8dIEuAZVfWLce2Tnfqm9utClv5e3DSynZGv76qqT4zfefzrqKrD22/I44B9gX8DHjv+eVU1D5gH8PZ779/rj1GSJKlb0z2Pa5IDgQNHmua1ucrY4/8D3H2Cpx4yeqe92rzUYJPcA/gC8IKqmrJ7bS8qrknuCdxQVV8E3gvs3D6038jX09vtk4FXjTx3brt5Ek2f1bTtO7Xt3wNemmT1tn20q8CKOgl4YVvpJcmmSe460eto99mwqk4AXgfsuArOL0mSNG2qal5V7TJymzfu8T2qavsJbscBV7UJ6VhievVE50iyAfAd4JCqOmNZ4upFxRXYAXhvkkXALcDLgWOBOydZQFP1fE6776uBj7btqwOnAi8D3k7TD3ZBktWAX9H0if0UcL+2/Rbgk8BHVibYqjo5ybbA6W2efD3wPOC+E7yO9YHjkqxNU6l9/cqcW5IkaWVH/k+z44EXAEe0X48bv0OSNYFvAJ+vqmOX9cC9SFyr6iSaKuZt2oTwvVU1vjPvn7i9Ejva/g/gpRO030qTLL5+XPsWI9vzaTsRV9WRwJHt9gHjnrPeyPYHaQaKjfrf8a+jtesEbZIkSSuk5wsQHAF8NcmLgF8DzwJIsgvwsqp6cdv2SOCfkhzQPu+AqjpvsgP3InGVJEnSzFBVf6YZ2zO+fT7tDE5tt8ovLu+xe5u4jlZEJUmSdLvpHpzVV70YnCVJkiRNpbcVV0mSJE2s5wsQTBsrrpIkSRoEK66SJEkD0/PpsKaNFVdJkiQNghVXSZKkgen5PK7TxoqrJEmSBsGKqyRJ0sA4j6skSZLUY1ZcJUmSBsZ5XCVJkqQes+IqSZI0MPZxlSRJknrMimsP3XVhug5hSqevuXbXIUxps1u7jmByv1l9ra5DmNKpa97SdQhTeuKNc7oOYUq/WaPfMV6xRv8rN3Nv6v86QUfteGjXIUxp//MP7zqEKX19h7d0HcIgOI+rJEmS1GNWXCVJkgZmkbMKSJIkSf1lxVWSJGlgZme91cRVkiRpcJwOS5IkSeoxK66SJEkDY8VVkiRJ6jErrpIkSQNTToclSZIk9ZcVV0mSpIGxj6skSZLUY1ZcJUmSBqasuEqSJEn9ZcVVkiRpYJxVYJZJslGSV3QdhyRJkpbNrE1cgY0AE1dJkjQ4i6hpvfXVbE5cjwC2SnJekvcmOSjJWUkWJHkbQJItklyS5Mgkv0xyVJI9kpyW5NIku7b7HZbkC0lOb9tf0ranPfaFSS5Isl+Hr1eSJGnQZnMf14OB7atqbpI9gX2BXYEAxyd5JPB/wH2BZwIvBM4CngvsDuwN/H/AU9vjPRDYDVgXODfJd4CHAnOBHYGNgbOSnFpVv78jXqAkSZqZ7OM6u+3Z3s4FzgG2AbZuH/tVVV1QVYuAi4DvV/PTcgGwxcgxjquqf1TVn4Af0iTBuwNfrqqFVXUV8CPgwXfEC5IkSZppZnPFdVSAd1XVJxZrTLYAbhppWjRyfxGLv3/jP/os10ehJAcCBwLsv9GuPGLdrad4hiRJmq363A91Os3miut1wPrt9knAC5OsB5Bk0yR3Xc7j7ZNk7ST/BDyaplvBj4H9ksxJsgnwSODMiZ5cVfOqapeq2sWkVZIkaUmztuJaVX9uB1ldCHwX+BJwehKA64HnAQuX45ALaLoIbAy8vaquTPINmn6u59NUYN9QVX9YhS9DkiTNQrN15axZm7gCVNVzxzV9cILdth/Z/4CR7StGHwMWVNXzxx2/gIPamyRJklbCrE5cJUmShmjRLJ1VwMR1Faiqw7qOQZIkaaYzcZUkSRoY+7hKkiRpEGZrV4HZPB2WJEmSBsSKqyRJ0sDM1q4CVlwlSZI0CFZcJUmSBsY+rpIkSVKPWXGVJEkaGPu4SpIkST1mxVWSJGlg7OMqSZIk9ZgVV0mSpIGxj6skSZLUY1ZcJUmSBqZqUdchdMLEtYd+t3r/y/9b3pKuQ5jStnVD1yFMas1b1uk6hCldtkb//zAuWKv/P4sb9PxtvPvC/r+Hl605p+sQprRez7/PAF/f4S1dhzClp1/w9q5DUI+ZuEqSJA3MIvu4SpIkSf1lxVWSJGlgynlcJUmSpP6y4ipJkjQw9nGVJEmSesyKqyRJ0sDM1j6uJq6SJEkDs2iWJq52FZAkSdIgWHGVJEkamHJwliRJktRfVlwlSZIGZrYOzrLiKkmSpEEwcZUkSRqYRdS03lZGkrsk+V6SS9uvd55k3w2S/DbJR5bl2CaukiRJWpUOBr5fVVsD32/vL83bgVOX9cAmrpIkSQNTVdN6W0n7AJ9rtz8HPHWinZI8CLgbcPKyHniVJ65JNkryinb7nkmOXdXnmOL8uyT50DQc96lJtlvVx5UkSZph7lZVv2+3/0CTnC4myWrA+4H/WJ4DT8esAhsBrwA+VlVXAvtOwzmWqqrmA/On4dBPBb4NXLysT0iyelXdOg2xSJKkWWy6V85KciBw4EjTvKqaN/L4/wB3n+Cph4zeqapKMlGwrwBOqKrfJlnmuKYjcT0C2CrJecClwLZVtX2SA2iSv3WBrYH3AWsC/wLcBDyxqv6SZCvgo8AmwA3AS6rqkolOlOSZwFuBhcC1VfXIJI8G/qOqnpxkE+BLwD2B04HHAw8C1gO+C/wEeBjwO2CfqvpHkpfQfKPWBC5r45sL7A08KsmbgWcAn27PMz/JxsD8qtqifZ1Pb88xJ8kTgQ8D2wNrAIdV1XEr/O5KkiRNszZJnTfJ43ss7bEkVyW5R1X9Psk9gKsn2O2hwCPaq/TrAWsmub6qJusPOy19XA8G/req5gIHjXtse5qk7sHAO4EbqmonmqTy+e0+84BXVdWDaMrHH5vkXIcCT6iqHWkSy/HeCvygqh4AHAtsPvLY1sBH28euoUlGAb5eVQ9uj/lz4EVV9VPgeOCgqppbVf87xXuwM7BvVT2K5pPHD6pqV+AxwHuTrDvF8yVJkpaq531cjwde0G6/AFiiYFdV+1fV5lW1BU2+9/mpkla44wdn/bCqrquqPwLXAt9q2y8AtkiyHk0F9Ji2YvsJ4B6THO804Mi2Sjpngsd3B74CUFUnAn8deexXVXVeu302sEW7vX2SHye5ANgfeMByvcLG96rqL+32nsDB7es5BVibxRNooCnJJ5mfZP451122AqeUJEnqhSOAxye5FNijvT82DulTK3PgO3rlrJtGtheN3F/UxrIacE1brZ1SVb0syUOAJwFnt6PTViSWhcCd2u0jgadW1fntZf9HL+X5t3J74r/2uMf+PrId4BlV9YvJghktyR+6xf6zczkMSZK0TFZ2rtXpVFV/Bh43Qft84MUTtB9Jk39NaToqrtcB66/IE6vqb8Cv2r6rpLHj0vZPslVV/ayqDgX+CGw2bpfTgGe1++4JLHUC3BHrA79PsgZNxXXM+Nd1BU1/WZh8ANpJwKvS9jxOstMyxCBJkqRxVnni2mbZpyW5EHjvChxif+BFSc4HLqKZC2xp3pvkgvZcPwXOH/f424A928efSTMlw3VTnP8twM9okt7RQWFfAQ5Kcm47gOx9wMuTnAtsPMnx3k4zKGtBkova+5IkSSus531cp036HNzKSrIWsLCqbk3yUODjy9oNoUtD6Cqw5S3LPnVFV7atG7oOYVI/zzpdhzCly9ZY1HUIU1qn+v+zuMGifse4Tu//4sDfBrBcznr9/3Vhg4X9/2Y//YJ+13fW2Pg+vfiF3mDd+0zrN/Nvf7+8F69zvDu6j+sdbXPgq+0ktzcDL+k4HkmSpJU23fO49tUgEtckh9Bc6h91TFW9c7LnVdWlgH1KJUmSZoBBJK5tgjppkipJkjRbVI9nFZhOg0hcJUmSdLvZ2lVgAN3dJUmSJCuukiRJgzOTZ4WajBVXSZIkDYIVV0mSpIGZrYOzrLhKkiRpEKy4SpIkDYx9XCVJkqQes+IqSZI0MFZcJUmSpB6z4ipJkjQws7PeasVVkiRJA5HZ2kdiNklyYFXN6zqOyRjjqmGMK6/v8YExrip9j7Hv8YEx6o5nxXV2OLDrAJaBMa4axrjy+h4fGOOq0vcY+x4fGKPuYCaukiRJGgQTV0mSJA2CievsMIS+Pca4ahjjyut7fGCMq0rfY+x7fGCMuoM5OEuSJEmDYMVVkiRJg2DiKkmSpEEwcZUkSdIgmLjOcEl2T/Kv7fYmSbbsOqZRSeYkuWeSzcduXcc0KskOXceg6ZfkVUnu3HUck0mybpLV2u37Jdk7yRpdx7U0Se6c5IFdxzGZJKsl2aDrOIYmyd2SPLm93bXreJYmyZ2S3L/rOLRqmbjOYEneCrwReFPbtAbwxe4iWlySVwFXAd8DvtPevt1pUEv6WJIzk7wiyYZdBzNekrOTvLLPSVeS9yTZIMkaSb6f5I9Jntd1XOPcDTgryVeT7JUkXQc0gVOBtZNsCpwM/AtwZKcRjZPklPZ7fRfgHOCTSf6r67hGJflSG+O6wIXAxUkO6jquMX3/fUnyLOBM4JnAs4CfJdm326iWlOQpwHnAie39uUmO7zQorRImrjPb04C9gb8DVNWVwPqdRrS41wD3r6oHVNUO7a1XFZqqegSwP7AZcHb7T+/xHYc1aj/gnjRJ11eSPKGHSdeeVfU34MnAFcB9gd4kCgBV9WZga+DTwAHApUn+M8lWnQa2uFTVDcDTgY9V1TOBB3Qc03gbtt/rpwOfr6qHAHt0HNN427UxPhX4LrAlzYeAvuj778shwIOr6gVV9XxgV+AtHcc0kcNoYrsGoKrOo/lea+BMXGe2m6uZ76ygudTYcTzj/Qa4tusgplJVlwJvpqlePwr4UJJLkjy928igqi6rqkOA+wFfAj4D/DrJ29qqVx+s3n59EnBMVfXye97+rvyhvd0K3Bk4Nsl7Og3sdknyUJoPUt9p2+Z0GM9EVk9yD5pKXN+unoxZo+1i8VTg+Kq6hfZvZE/0/fdltaq6euT+n+lnLnHLBO9dn77PWkGrT72LBuyrST4BbJTkJcALgU91HBNJXt9uXg6ckuQ7wE1jj1dVby4ttn30/pXmn8j3gKdU1TlJ7gmcDny9y/hgsRifCHwNOArYHfgBMLe7yG7z7SSXAP8AXp5kE+DGjmNaTJLXAM8H/kTzO3JQVd3S9im9FHhDl/G1XkvT7ecbVXVRkvsAP+w2pCUcDpwE/KSqzmpjvLTjmMb7BE0l83zg1CT3Bv7WaUSL6/vvy4lJTgK+3N7fDzihw3iW5qIkzwXmJNkaeDXw045j0irgAgQzXHtZe08gwElV9b2OQxrre7s0VVWH32HBTCHJj2gSmWOr6h/jHvuXqvpCN5HdFsPZNJfCPg18rapuGnns61XVeVUYoK3+XltVC5OsA2xQVX/oOq4xSd4GfKaqfj3BY9tW1c87CGup2oR6vfaSslZSktWr6tau4xgzgN+Xp9N8OAb4cVV9o8t4JtK+b4fQ/P+D5gPVO6qqTx8CtAJMXGewJO+uqjdO1daVJM+sqmOmautSktdW1QfGtb2mqj7YUUiLSXKfqrp8XNuWVfWrrmIaL8kzgROr6rokbwZ2pvkHck7Hod1mKd0qrmsvI/dCki8BLwMWAmcBGwAfrKr3dhrYiLZbxTtoqoUnAg8EXldVfRoU+hrgs8B1NB9KdwIOrqqTOw2sNZDfl7sDDwEWAWf1KamGZrYa4H+q6jFdx6JVr4/9UrTqTDSI6J/v8CiW7k3L2Nal50/QdsAdHcQkjl3Gti69pf0nvDvNQJ1PAx/vOKbxzgH+CPyS5tL2H4ErkpyT5EGdRna7vg8qgv4PLAJ4YRvjnjT9mP8FOKLbkBbT69+XJC+mmVXgacC+wBlJXthtVIurqoXAoj7OBKOVZx/XGSjJy4FXAPdJsmDkofWB07qJ6nZJ/pmmP+amST408tAGNINiOpfkOcBzgS3HTaGyPvCXbqK6XZJtaEaUbzhukNgGwNrdRLVUC9uvTwLmVdV3kryjy4Am8D2a7iAnASTZE3gGTWXuYzTVpa6NDir6SNsHt2+XzJYYWNS/SS4YC+iJwBfa/sJ9CrLvvy8HATtV1Z8BkvwTTd/Rz3Qa1ZKuBy5I8j3amXUAqurV3YWkVcHEdWb6Ek1F5l3AwSPt11VV50kXcCUwn2aqrrNH2q8DXtdJREv6KfB7YGPg/SPt1wELJnzGHev+NFWtjYCnjLRfB7yki4Am8bt2kODjgXcnWYv+Xe3Zrapue9+q6uQk76uql7bx9kHfBxVB/wcWQTOt3ck0Fes3JVmf5pJ3X/T99+XPNH9nxlzXtvXN1+nB4FmtevZxnQXSrGxyWxWuqv6vw3Buk2SNPvUhHKIkD62q07uOYzLtIIm9gAuq6tJ2uqQd+tKnEKBNZL4PfKVt2o8mcdiLpg/fzl3FNpm+DSqCJQYWrQus36c+kO3AtrnA5VV1TVsx3LSq+vCBtPe/L0k+D+wAHEczvdQ+NB/mF0C/ZoXRzGTFdQZrVw75L5oJ6q8G7g38nP5MWn7OBJc6r6Wpxr5j7FJUF5L8pKp2T3Idi8/9F5qZDzpdJjLJG6rqPcBz224Ni+nT5bCquiHJ1TSjkC+l6Q7StymSngu8Ffgmzff7tLZtDs2cpJ1LcjfgP4F7VtU/J9kOeChNH8heaJOuVwCbAwfS/O25P/2a07WA7WiuWBwOrEuPutcM4Pflf9vbmOPar31a3IYkv2KCeVur6j4dhKNVyIrrDJbkfOCxNKMrd0ryGOB5VfWijkMDbhuBvJCmawPAs4F1aCaA372qnrK05852SZ5SVd9K8oKJHq+qz93RMS1NO/3ZLjSrpN2vnQP3mKp6eMehAbeNQP58Ve3fdSyTSfJdmj63h1TVjklWB86tqh06Du02SY6m6f7z/Kravk1kf1pVc7uN7HZJPk7TNeCxVbVtmuWST66qB3ccGtD/35ehaCvpY9amWaL2LlV1aEchaRWx4jqz3VJVf06yWpLVquqHST7QdVAj9hh3CfaCJOdU1c7pwdrcbUJzUVVt03Us41XVt9qvvUlQJ/E0mimHzoFm6eG2X2EvtJe0751kzaq6uet4JrFxVX01yZsAqurWJAunetIdbKuq2m/sKkBbPezTwCeAh7R/Y84FqKq/Jlmz66BG9Pr3JckuNPOj3puRHKL6t1z3+Ct2H0gz77WJ68CZuM5s1yRZDzgVOKq9/PT3KZ5zR5qTZNeqOhMgyYO5fQnLzvvttQnNL5Js3pd+wWOSfItJli+sqr3vwHCmcnNV1Vi3kPRv6WFoVnE7rZ1BYnQEcp/66/29rSKNvY+70b8lk29Ociduj3ErRlbF64lb2g+lYzFuQr8GZ/X99+UompkFLqBf79tikowWRVajqWKb88wAfhNntn1oRvS+jmZ98w1p+nT1xYuBz7TJdWhGSL+4/UP9rk4ju92daZYOPJPFE5quE8P3dXz+5THR0sOf7Dim8cb67a1Gz/rqjXg9cDywVZLTgE1o5tHsk7fSLDywWZKjgIfTr3mPAT4EfAO4a5J30ryHb+42pMX0/fflj1V1/NS7dW50NphbgV/Rk/7qWjn2cVXnxiaJrqq+VY9I8qiJ2qvqR3d0LEOWHi49PJEk61TVDV3HsTRtv9b707yPv+jjrBxtVXg3mhjPqKo/dRzSEtp5kB9HE+P3e7ikb29/X5I8DngOzSwct1XTq6pXU09lAKsKasWYuM5AE4yEX0zXI+LHtPMTPgPYgsX7SvWpKtxLSb5aVc9KcgETz3rQq/5mfZdkbHT+elW1eZIdgZdW1Ss6Dm0xSR7Gkr8vn+8soAkk2ZQl+z+e2l1ES2q7CtyNxWPsVXegvkryRWAb4CJu7ypQVdWr1bPGxkuMazu7qvqyEp5WkF0FZqCqWh8gydtpJtH/Ak1Csz9wjw5DG+84mj56Z9O/fnDAbf0IPwxsC6xJ0wf37z1I/l/Tfn1yp1EsgzQre70buCvNz2EvphQb5wPAE2guxVNV5yd5ZKcRjZPkC8BWwHncvrpSAb1JXJO8m2YO3MWSGpp+9r2Q5FU0XRquonkfQxNjLz7sDeD35cFVdf+ug1iaDGtVQa0AE9eZbe+q2nHk/sfbKbL6MqryXlW1V9dBTOEjNNN0HUPTuf/5wP06jQioqt+3X3+d5O7ArjT/fM/q02TvrfcAT+nb5djxquo34wbA923E/i7AdtXvy2RPpZnGqZcfRFuvoYmxj6s9Qf9/X36aZLuqurjrQJZiSKsKagWYuM5sf0+yP81qQEXTL6lPswr8NMkOVXVB14FMpqouSzKnqhYCn22n0XlT13EBJHkxzQeRH9BUZj6c5PCq6tO64Vf1+J/wmN+0l+EryRo0yU3fYr4QuDvNVZS+uhxYg55eQWn9hv7NxjCq778vuwHntRP830TPuidV1XHAcRnAqoJaMSauM9tzgQ+2t9HVgPpid+CAvv4BbN3QzvF4Xrtgwu/p17rhBwE7jVWP2oExPwX6lLjObyem/yb9HczxMprfk02B3wEnA6/sNKIlbQxc3M5wMfo+dj3DxagbaH5Xxg/c6c1KbjTJ9SlJvsPiMfZl6rO+/770/SrZmHOTvJKm28Dokue96our5WfiOoNV1RU0U2JNKMmbqqrLaaf+ucNzL6t/oenX+m8004ptRjOgrC/+THMJbMx1bVufbECT0Ow50lZAX/4R04587/XKWcBhXQewDI5vb332f+1tzfbWN73+fWm7J+0ObF1Vn23nwV2v67gm8AXgEpq+64fT/H73uZKtZeSsArPYRKMuO4hhiT+ATlcytSSvbzfnAjvQDHQrmg8qC6rqgG4iG6b2Z+8lLDli3+rMcmoXINi8qn7RdSxa9YayJG2Sc6tZ6nxBVT2w7QL046rarevYtHKsuM5unS7FOPoHkGYN9jWAL9JMWt6pCaaZWkwPujOMTZI/NnH+mOM6iGVSST4HvKaqrmnv3xl4f8+SwuOAHwP/Q88GZU0yvV3fRpuT5Ck0i2OsCWyZZC5weB+6M/R9tbkkb6iq9yT5MBPE2aPuFr1eknbE2BzH1yTZHvgDzUwNGjgT19mt63J7n/8A9nqaqap6W9cxLIcHjiWtcNva8Dt1GM9E1qmqN3YdxETGprcbiMNoZrg4BaCqzktyny4DGjG22tzTaQa5fbG9/xyaqbG6NnYZe36nUUyt70vSjpnXfkh+C033lfXoz4w6WgkmrrNbpxVXevwHsKp+3XUMy6K9xP0GlhyA8NjOglrSaknuXFV/BUhyF/r3t+fbSZ5YVSd0HchUktyVxb/XfZo4/5aqunbctGK9WM9+bLW7JO+vql1GHvpWks6Txar6Vvv1c13HMoW+L0kLQFV9qt38EdCXD09aBfr2z0N3rGM6Pn/v/wCOu0y7Jk13hj4sQDDmKOBomgrxy4AXAH/sNKIlvR84PckxNB+W9gXe2W1IS3gN8KYkN9NcYuzjZfi9ad7LewJX06xO9XOaDy19cVGS5wJzkmwNvJpmlos+WXd0OdAkWwK9+dCc5H7Af7Bkf+u+fBjdBDgW+BtNN69DgT06jWgCrsw4czk4awZr/wB+HLhbVW2f5IE0ixK8o+PQbtPnNbnHS1NG2gfYraoO7joeuH0Jw7EBCG3bWVX14K5jG5VkO2DsH+8P+jZ5eZLVaEYdb1lVhyfZHLhHVf2s49Bu0y4e8ljgf9pBJ48BnldVL+o4tNskWQc4hNtHxJ8EvKOqbuwuqsUl2QuYRzMtVmg+ALy0qk7qNLBW+33+fzQrCt7W37qqzu4sqBFLWUr1tr8/fZHkRG5fmXH0fXx/Z0FplTBxncGS/Ihmns9PVNVObduFVbV9t5EN29ho1a7jAEhyRlXtluQk4EPAlcCxVbVVx6GRZIOq+lvbNWAJVfWXOzqmpUnycZpL2o+tqm3bvnEn9+kDQJL5VbVLm9jsVFWLkpw/bnW8TiXZuarO6TqOqbTVuG3au5f0aaWvsQ+jXccxXpKXA6+guew+OiB0feC0qnpeJ4Ethf/rZi67Csxs61TVmeP6m93aVTBjBjZKenSt69VoZkHoTfUIeEeSDYF/Bz5MMwfk67oN6TZfounCcDaLf7/H1obvU7+zh1TVzu2qaGMDyPo2x+c1SdYDTgWOSnI1/VoJD+D9aZYgPhY4uqou7Dqg8ZI8f1zTjkmoqs93ElBr5APet5K8AvgGiy9A0PUHvS8B3wXeBYxecbquB7FNZBArM2r5WXGdwZJ8l2bi/GPaf8r7Ai+qqiFM/N8LST47cvdW4Argk1V1dTcRaTok+RnwMOCs9ndlE5qKay8q63Db4MV/0HyA2h/YEPhi35KGNnF9FrAfzQepo3vWPenDI3fXBh4HnFNV+3YUEgBpVhAsJh40W1XVpw96vZfkYuC+QJ9XZtQKMHGdwdppaObR/EP+K80v8PPaFbU0AwykH/P3q+pxU7V1Kcn+NInWzsDnaAaQvbmquh7AeJsk7x4/ZddEbX2RZAeaGS/2q6q+Va9vk2Qj4CtVNZSlTLUMktx7ovahzBijpevTmutaxarq8qrag2YU6DZVtbtJ6/JJcp8k30ryxyRXJzmuR/NSQjMLw5toJ9uuqgXAszuNqJVk7fby58ZJ7pzkLu1tC2DTjsNbTFUdRZNkvQv4PfDUPiWtrcdP0NarqydJtk1yWJoFPD5MM6PAvToOayp/B7bsOogxSV7ZJtNj9+/cdh3Q8rlugtuVnUakVcI+rjNYktfQrEh1HfDJJDsDB1fVyd1GNihfAj5Ks1gCNEnhl4GHdBbR4nrZj7n1UuC1NNM3nc3tl0D/Bnyko5iWqqouoVnbvFdGB8UkWTDy0PrAad1EtVSfoZme7QlV1cskIYuvoDUH2Bb4ancRLeElVfXRsTttf+uXAB/rMKYhOgfYjOZqY4CNgD8kuYrmPe7FLA1afiauM9sLq+qDSZ4A/BPwL8AXABPXZbdOVX1h5P4XkxzUWTRL+lOSrWj/Ebf9mH/fbUiNqvog8MEkr6qqD0/5BC3NYAbFVNVDu45hGbxvZPtW4NdV9duugpnAnCSpth9fkjk0c0hr+XyPZoaVkwCS7Ekzr+tnaT4E9KX4oOVkV4GZbazC9UTg81V1ERN3/NfSfTfJwUm2SHLvJG8AThi77N11cMArgU8A2yT5HU2F8+WdRrSkP6RdyjfJm5N8va3+axlU1bVVdUVVPQf4LU23kALWa+eb7VySr7ZfL0iyYOR2wbgqcefaFbQuoalY3xm4uduIlnAicHSSxyV5HM0VnhM7jmmIdhudm7e90vjQqjoDWKu7sLSyHJw1g7Uj4jel6b+1I81lsVP6OEdgX7UjfZemNyN92xHnq1XVdV3HMt7Y5ORJdgfeAbwXOLSqrHgshyT/BhwGXMXty6j2YpR0kntU1e+HMCAmybNofgZPofkg/wjgoKo6tsu4xqRZDOOlNLMdQFM5/FRVLVz6szRekpOB7wNfaZv2o+knvhft7CFdxaaVY+I6g7V/AOcCl1fVNUn+Cdi0HcCjGSDJfwLvqapr2vt3Bv69qt7caWAjxhZsSPIu4IKq+lJ6tIjDUCS5jGa+2T93HcuQtQs4PH5sSrt26rP/6dlCDncCNq+qX3Qdy1Al2Rh4K7B723Qa8Daa1bQ2r6rLuopNK8fEdYZrE5mtaeYrBKCqTu0uomFJsgbNpfdHtk2n0KxEdktnQY2YKAHMBEsydinJt4Hf0VQ7dqaZi/TMPiUKQ5DkhzQJV18G391mYIuKXFBVO4zcXw04f7StS0n2pqkIr1lVWyaZCxxeVXt3G5nUDw7OmsGSvBh4Dc10NOcBuwGnc/ua8Zrax4E1uH1E77+0bS/uLKLFzUmy1tiSlW2lpm/9t55Fc3nufW3l/x40SxFr+VwOnJLkOyy+otJ/dRfSbTGs33UMy+HENEskf7m9vx9wQofxjPdWYFeaD8lU1XlJejNdV98l+UBVvXbc7BG38QPA8Jm4zmyvAR4MnFFVj0myDfCfHcc0NA8eVxn8QXupsS+OAr6f21f4+leaCfT7ZGNgPsDIYKLeTTs1AP/X3tbEUeYrrKoOSvIM4OFt07yq+kaXMY1zS1VdO26KOy+NLruxWWDeN+leGiwT15ntxqq6MQltVe6SJPfvOqiBWZhkq6r6X7htNbLeDJKoqne3o7bHBnK8fXQkbU98h9uXslybZrDgL4AHdBnU0FTV2wCSrFNVN3Qdz5BV1deAr3Udx1JclOS5NFdTtgZeTbOQg5bB2Pys7ewRwG1d5jZzfMfMYOI6s/22XYHlm8D3kvwV6M3o3oE4CPhhksvb+1vQVDV7o6q+SzPPZy+N7zvYToXlSkDLKclDgU8D6wGbJ9kReGlV+V4ugwH1w30VcAhNd5AvASfRzMah5ZDkFGBvmjznbODqJKdV1es7DUwrzcFZs0SSRwEbAidWVd/mLeytJGsD/05T0bwGOAv476q6scu4xiR5OvBu4K40/4D79k94QuMHyGhqSX4G7AscPzYgL8mFVbV9t5FpOlhZXzkjs5m8mKba+taxqfm6jk0rx4rrDNfOnbl1VX22nfZlU2CyuUm1uM/TLFH69vb+c2n6UD2zs4gW9x7gKVX1864DWZokoxWO1WhmFujlcqB9V1W/Gdf3sTfdVrRqJHkY8CmsrK+s1duBoM+iqWBrhjBxncGSvBXYBbg/zTJ3awBf5PZBCZra9lW13cj9Hya5uLNolnRVn5PW1uiI81tp+rz2tX9hn/2mTWqqnabtNUDfv/dafv8NPAE4HqCqzk/yyMmfogkcTtPN4idVdVY7PuHSjmPSKmDiOrM9DdgJOAegqq4cW3pTy+ycJLu1ywSS5CG0I+R7Yn6So2n6MY9OkfT1ziIaZ2RQ0Xrt/eu7jWiwXgZ8kOaqye+Ak2mW/NUMY2V95VXVMcAxI/cvB54xdj/Jm6rqXV3EppVj4jqz3VxVlaTgtmVBtXweBPw0yf+19zcHfpHkAvqx3OYGwA3AniNtBfQmcU2yPU33iru09/8EvKCqLuw0sIGpqj8B+3cdh6adlfU7xjMBE9cBMnGd2b6a5BPARkleArwQ+GTHMQ3NXl0HMJmq6tUMB0sxD3h9Vf0QIMmj27aHdRjT4LST0L+KZmaL2/52O6H6jDNaWb+S5nK3lfVVL1Pvoj5yVoEZLsnjaapxAU6qqu91HJJWoXbWgxfRzIk6uqzvCzsLapwk549f3nWiNk2uXfji08AFwKKx9tH5KiUtm74tja1lZ8V1hmsTVZPVmesLNKtQPYFmMML+9O+y4uVJ3sLtK9o8j2b5Ui2fG6vqQ10HoenVDiL6IM0S3UWzTPfr2j6aWnWsuA6UFdcZaEATbWsljcxVuKCqHtj2iftxVe3WdWxj2lVr3gbsTvNz+WPgbVX1104DG5h2NaWtaQZljQ7EO6ezoLTKJTkD+Cjw5bbp2cCrquoh3UU18yT5/6rKJdAHyMRVGrAkZ1bVrklOpVmN6g/AmVV1n45D0yqW5F3AvwD/y+1dBaqqHttdVFrVJpok3641yy/J/YCPA3erqu2TPBDYu6pchWzgVus6AE2vJLsn+dd2e+N2gIdmjnltRfPNNPM+XkyzklZvJPleu/Tw2P07Jzmpw5CG6pnAfarqUVX1mPZm0jrzfDfJwUm2SHLvJG8ATkhylyR36Tq4Afkk8CbgFoCqWkBTvdbA2cd1BptgAYI1cQGCGWHcalRjMwt8tP3at2nPNq6qa8buVNVfk9y1w3iG6kJgI+DqjuPQ9HpW+/Wl3N7lKzRJVwFeTVk261TVmePmw721q2C06pi4zmwuQDBzjX0f7w88mHaVHeApwJmdRLR0i5JsXlX/B5BkCybug63JbQRckuQsFu/j6nRYM8sbgROr6m/toMadgbfbl3m5/SnJVrR/a5LsC/y+25C0Kpi4zmwuQDBDjaxGdSqwc1Vd194/jGZJ1T45BPhJkh/RVI4eARzYbUiD9NauA9Ad4s1V9dUkuwOPBd5H01fTwVnL55U080Vvk+R3wK9oZjTRwJm4zlBpro982wUIZry7ATeP3L+5beuNqjoxyS40yeq5NMvT/qPToAbI+VpnjbHlXZ8EfLKqvpPEAUXLqZ0+bI+2YLPa2Id7DZ+J6wzVVlqfCbwe+BvNJeVDXYBgxvk8cGaSb7T3nwoc2Vk0E0jyYpplK+8FnEczP+XpNNUkLaNx09ytCawB/N3p7Wac37UFh8cD706yFg6kXm7tgNDn0640N9bXtape3V1UWhWcDmsGS/I54CNVdVbXsWj6JNmZ5vI7wKlVdW6X8YyX5AKafrhnVNXcJNsA/1lVT+84tMFqr6jsA+xWVQd3HY9WnSTr0Cw1fUFVXZrkHsAOVXVyx6ENSpKfAmew5Epzn+ssKK0SJq4zWJJLgPsCvwb+PtY+fo5AaTolOauqHpzkPOAhVXVTkouq6gFdxzZ0YwtQdB2H1Dcu6Tpz2VVgZntC1wFIwG/by3bfBL6X5K80H6a0HJKMVqhXo5nq7saOwpH67gvt2I5vs/gsHH/pLiStClZcJd1hkjwK2JBmup+bp9pft0vy2ZG7twJX0AzecV5XaZwkrwTeCVzD7X3Dy1UFh8/EVZJ6Lskc4NVV9d9dxyINQZLLgV2r6k9dx6JVy5GKktRzVbUQeE7XcUgDchlwQ9dBaNWzj6skDcNpST4CHM3igy1dUUla0t+B85L8kMX7uDod1sDZVUCSBqD9BzxeVZXz4UrjJHnBRO1OhzV8Jq6SNABJ7tOuBjRpmyTNZCaukjQAE81LmeTsqnpQVzFJfZPkq1X1rHbhk/EJTlXVjl3EpVXHPq6S1GPtSmMPADYcN5frBsDa3UQl9dZr2q8/Bw4aaQ/wnjs+HK1qJq6S1G/3B54MbAQ8ZaT9OuAlXQQk9VVV/b7dvG9VLbbQSfshUANnVwFJGoAkD62q07uOQ+qzJC8HXgHcB/jfkYfWB06rqud1EphWGRNXSRqAJO8B3gH8AzgReCDwuqr6YqeBST2SZEPgzsC7gINHHrrO5V5nBhNXSRqAJOdV1dwkT6PpOvB64FQHm0iaTVw5S5KGYY3265OAY6rq2i6DkaQuODhLkobhW0kuoekq8PIkmwA3dhyTJN2h7CogSQOR5C7AtVW1MMk6wAZV9Yeu45KkO4oVV0kajm2ALZKM/u3+fFfBSNIdzcRVkgYgyReArYDzgIVtc2HiKmkWsauAJA1Akp8D25V/tCXNYs4qIEnDcCFw966DkKQu2VVAkoZhY+DiJGcCN401VtXe3YUkSXcsE1dJGobDug5AkrpmH1dJkiQNghVXSeqxJD+pqt2TXEczi8BtDwFVVRt0FJok3eGsuEqSJGkQnFVAkiRJg2DiKkmSpEEwcZUkSdIgmLhKkiRpEExcJUmSNAj/Px/6v9Jq3TQTAAAAAElFTkSuQmCC",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 864x648 with 2 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "corrmat = df.corr()\n",
+    "f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))\n",
+    "sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True);"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x432 with 3 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "sns.set_theme(style=\"ticks\")\n",
+    "\n",
+    "# Show the joint distribution using kernel density estimation\n",
+    "g = sns.jointplot(\n",
+    "    data=df,\n",
+    "    x=\"popularity\", y=\"danceability\", hue=\"artist_top_genre\",\n",
+    "    kind=\"kde\",\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "/Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages/seaborn/axisgrid.py:337: UserWarning: The `size` parameter has been renamed to `height`; please update your code.\n",
+      "  warnings.warn(msg, UserWarning)\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x1350b1a90>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 468.975x360 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "sns.FacetGrid(df, hue=\"artist_top_genre\", size=5) \\\n",
+    "   .map(plt.scatter, \"popularity\", \"danceability\") \\\n",
+    "   .add_legend()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.9"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c61deff2839902ac8cb4ed411eb10fee",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:26:11+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/README.md b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/README.md
new file mode 100644
index 000000000..01ae6775b
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/README.md
@@ -0,0 +1,261 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "085d571097d201810720df4cd379f8c2",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:05:55+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# K-Means 分群
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/29/)
+
+在本課程中，你將學習如何使用 Scikit-learn 和之前匯入的尼日利亞音樂數據集來建立分群。我們將介紹 K-Means 分群的基本概念。請記住，正如你在之前的課程中學到的，分群有許多不同的方法，選擇哪種方法取決於你的數據。我們將嘗試 K-Means，因為它是最常見的分群技術。讓我們開始吧！
+
+你將學到的術語：
+
+- Silhouette 分數
+- 肘部法則
+- 慣性
+- 方差
+
+## 介紹
+
+[K-Means 分群](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) 是一種源自信號處理領域的方法。它用於將數據分成 "k" 個群組，並通過一系列觀察來進行分割。每次觀察都會將數據點分配到距離最近的 "均值"（即群組的中心點）。
+
+這些群組可以用 [Voronoi 圖](https://wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram) 來視覺化，其中包括一個點（或 "種子"）及其對應的區域。
+
+![voronoi 圖](../../../../translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.mo.png)
+
+> 信息圖由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 提供
+
+K-Means 分群過程[分為三個步驟執行](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means)：
+
+1. 演算法通過從數據集中抽樣選擇 k 個中心點。接著進行迴圈：
+    1. 將每個樣本分配到最近的中心點。
+    2. 通過計算分配到之前中心點的所有樣本的平均值來創建新的中心點。
+    3. 計算新舊中心點之間的差異，並重複直到中心點穩定。
+
+使用 K-Means 的一個缺點是需要確定 "k"，即中心點的數量。幸運的是，"肘部法則" 可以幫助估算 "k" 的良好起始值。你很快就會試試看。
+
+## 前置條件
+
+你將在本課程的 [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb) 文件中工作，其中包括你在上一課中完成的數據匯入和初步清理。
+
+## 練習 - 準備工作
+
+首先再次查看歌曲數據。
+
+1. 為每一列調用 `boxplot()` 來創建箱型圖：
+
+    ```python
+    plt.figure(figsize=(20,20), dpi=200)
+    
+    plt.subplot(4,3,1)
+    sns.boxplot(x = 'popularity', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,2)
+    sns.boxplot(x = 'acousticness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,3)
+    sns.boxplot(x = 'energy', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,4)
+    sns.boxplot(x = 'instrumentalness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,5)
+    sns.boxplot(x = 'liveness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,6)
+    sns.boxplot(x = 'loudness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,7)
+    sns.boxplot(x = 'speechiness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,8)
+    sns.boxplot(x = 'tempo', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,9)
+    sns.boxplot(x = 'time_signature', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,10)
+    sns.boxplot(x = 'danceability', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,11)
+    sns.boxplot(x = 'length', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,12)
+    sns.boxplot(x = 'release_date', data = df)
+    ```
+
+    這些數據有些雜亂：通過觀察每一列的箱型圖，你可以看到異常值。
+
+    ![異常值](../../../../translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.mo.png)
+
+    你可以逐一檢查數據集並移除這些異常值，但這樣會使數據變得非常稀少。
+
+1. 暫時選擇你將用於分群練習的列。選擇範圍相似的列，並將 `artist_top_genre` 列編碼為數值型數據：
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+    le = LabelEncoder()
+    
+    X = df.loc[:, ('artist_top_genre','popularity','danceability','acousticness','loudness','energy')]
+    
+    y = df['artist_top_genre']
+    
+    X['artist_top_genre'] = le.fit_transform(X['artist_top_genre'])
+    
+    y = le.transform(y)
+    ```
+
+1. 現在你需要選擇目標群組的數量。你知道數據集中有 3 個歌曲類型，因此我們嘗試 3：
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    
+    nclusters = 3 
+    seed = 0
+    
+    km = KMeans(n_clusters=nclusters, random_state=seed)
+    km.fit(X)
+    
+    # Predict the cluster for each data point
+    
+    y_cluster_kmeans = km.predict(X)
+    y_cluster_kmeans
+    ```
+
+你會看到一個陣列，列印出每行數據框的預測群組（0、1 或 2）。
+
+1. 使用此陣列計算 "Silhouette 分數"：
+
+    ```python
+    from sklearn import metrics
+    score = metrics.silhouette_score(X, y_cluster_kmeans)
+    score
+    ```
+
+## Silhouette 分數
+
+尋找接近 1 的 Silhouette 分數。此分數範圍從 -1 到 1，如果分數為 1，則群組密集且與其他群組分離良好。接近 0 的值表示群組重疊，樣本非常接近相鄰群組的決策邊界。[(來源)](https://dzone.com/articles/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-exam)
+
+我們的分數是 **0.53**，介於中間。這表明我們的數據並不特別適合這種分群方式，但我們繼續進行。
+
+### 練習 - 建立模型
+
+1. 匯入 `KMeans` 並開始分群過程。
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    wcss = []
+    
+    for i in range(1, 11):
+        kmeans = KMeans(n_clusters = i, init = 'k-means++', random_state = 42)
+        kmeans.fit(X)
+        wcss.append(kmeans.inertia_)
+    
+    ```
+
+    這裡有幾個部分需要解釋。
+
+    > 🎓 range：這是分群過程的迭代次數
+
+    > 🎓 random_state："決定中心點初始化的隨機數生成。" [來源](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans)
+
+    > 🎓 WCSS："群組內平方和" 測量群組內所有點到群組中心點的平均平方距離。[來源](https://medium.com/@ODSC/unsupervised-learning-evaluating-clusters-bd47eed175ce)
+
+    > 🎓 慣性：K-Means 演算法試圖選擇中心點以最小化 "慣性"，"慣性是群組內部一致性的度量。" [來源](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html)。該值在每次迭代中附加到 wcss 變數。
+
+    > 🎓 k-means++：在 [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means) 中，你可以使用 "k-means++" 優化，這種方法初始化的中心點通常彼此距離較遠，可能比隨機初始化效果更好。
+
+### 肘部法則
+
+之前你推測，由於目標是 3 個歌曲類型，你應選擇 3 個群組。但真的是這樣嗎？
+
+1. 使用 "肘部法則" 來確認。
+
+    ```python
+    plt.figure(figsize=(10,5))
+    sns.lineplot(x=range(1, 11), y=wcss, marker='o', color='red')
+    plt.title('Elbow')
+    plt.xlabel('Number of clusters')
+    plt.ylabel('WCSS')
+    plt.show()
+    ```
+
+    使用你在前一步中建立的 `wcss` 變數來創建一個圖表，顯示肘部的 "彎曲" 處，這表明最佳群組數量。也許真的是 3！
+
+    ![肘部法則](../../../../translated_images/elbow.72676169eed744ff03677e71334a16c6b8f751e9e716e3d7f40dd7cdef674cca.mo.png)
+
+## 練習 - 顯示群組
+
+1. 再次嘗試此過程，這次設置三個群組，並以散點圖顯示群組：
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    kmeans = KMeans(n_clusters = 3)
+    kmeans.fit(X)
+    labels = kmeans.predict(X)
+    plt.scatter(df['popularity'],df['danceability'],c = labels)
+    plt.xlabel('popularity')
+    plt.ylabel('danceability')
+    plt.show()
+    ```
+
+1. 檢查模型的準確性：
+
+    ```python
+    labels = kmeans.labels_
+    
+    correct_labels = sum(y == labels)
+    
+    print("Result: %d out of %d samples were correctly labeled." % (correct_labels, y.size))
+    
+    print('Accuracy score: {0:0.2f}'. format(correct_labels/float(y.size)))
+    ```
+
+    此模型的準確性不太好，群組的形狀給了你一些提示原因。
+
+    ![群組](../../../../translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.mo.png)
+
+    這些數據太不平衡，相關性太低，列值之間的方差太大，導致分群效果不佳。事實上，形成的群組可能受到我們之前定義的三個類型的影響或偏斜。這是一個學習過程！
+
+    在 Scikit-learn 的文檔中，你可以看到像這樣的模型，群組分界不明顯，存在 "方差" 問題：
+
+    ![問題模型](../../../../translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.mo.png)
+    > 信息圖來自 Scikit-learn
+
+## 方差
+
+方差被定義為 "與平均值的平方差的平均值" [(來源)](https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html)。在此分群問題的背景下，它指的是數據集中數值偏離平均值的程度。
+
+✅ 這是一個很好的時機來思考如何解決這個問題。稍微調整數據？使用不同的列？使用不同的演算法？提示：嘗試[縮放數據](https://www.mygreatlearning.com/blog/learning-data-science-with-k-means-clustering/)以進行標準化並測試其他列。
+
+> 試試這個 "[方差計算器](https://www.calculatorsoup.com/calculators/statistics/variance-calculator.php)" 來更好地理解這個概念。
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+花些時間在這個 notebook 上，調整參數。你能否通過更多清理數據（例如移除異常值）來提高模型的準確性？你可以使用權重來給某些數據樣本更高的權重。還有什麼方法可以創建更好的群組？
+
+提示：嘗試縮放數據。notebook 中有註解的程式碼，添加標準縮放以使數據列在範圍上更接近。你會發現，雖然 Silhouette 分數下降了，但肘部圖中的 "彎曲" 更平滑了。這是因為未縮放的數據允許方差較小的數據具有更大的影響力。閱讀更多相關問題[這裡](https://stats.stackexchange.com/questions/21222/are-mean-normalization-and-feature-scaling-needed-for-k-means-clustering/21226#21226)。
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/30/)
+
+## 回顧與自學
+
+看看 K-Means 模擬器[例如這個](https://user.ceng.metu.edu.tr/~akifakkus/courses/ceng574/k-means/)。你可以使用這個工具來視覺化樣本數據點並確定其中心點。你可以編輯數據的隨機性、群組數量和中心點數量。這是否幫助你更好地理解數據如何分群？
+
+另外，看看 [這份來自 Stanford 的 K-Means 手冊](https://stanford.edu/~cpiech/cs221/handouts/kmeans.html)。
+
+## 作業
+
+[嘗試不同的分群方法](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..4d603eab0
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b8e17eff34ad1680eba2a5d3cf9ffc41",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:07:32+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 嘗試不同的分群方法
+
+## 說明
+
+在這節課中，你學習了 K-Means 分群。有時候，K-Means 並不適合你的數據。請建立一個筆記本，使用這些課程中的數據或其他來源的數據（請註明來源），並展示一種不同於 K-Means 的分群方法。你學到了什麼？
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 卓越                                                         | 合格                                                             | 需要改進                     |
+| -------- | ------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------- | ---------------------------- |
+|          | 提交了一個包含詳細說明的分群模型的筆記本                     | 提交了一個筆記本，但說明不充分和/或內容不完整                   | 提交的作品不完整             |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..06688c783
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,229 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "3e5c8ab363e8d88f566d4365efc7e0bd",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:32:37+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "我們將只專注於三個類型。也許我們可以建立三個集群！\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"mb1e94ec236\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mff1e083e3c\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p7b6b825212\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..95f8faa23
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:07:57+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..19233a5aa
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb
@@ -0,0 +1,637 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "language": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "colab": {
+   "name": "lesson_14.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "ad65fb4aad0a156b42216e4929f490fc",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:38:16+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "GULATlQXLXyR"
+   },
+   "source": [
+    "## 探索使用 R 和 Tidy 數據原則進行 K-Means 分群\n",
+    "\n",
+    "### [**課前測驗**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/29/)\n",
+    "\n",
+    "在本課程中，您將學習如何使用 Tidymodels 套件以及 R 生態系統中的其他套件（我們稱它們為朋友 🧑‍🤝‍🧑），以及您之前匯入的尼日利亞音樂數據集來創建分群。我們將介紹 K-Means 分群的基礎知識。請記住，正如您在之前的課程中所學，分群有許多不同的方法，您使用的方法取決於您的數據。我們將嘗試 K-Means，因為它是最常見的分群技術。讓我們開始吧！\n",
+    "\n",
+    "您將學習的術語：\n",
+    "\n",
+    "-   Silhouette 評分\n",
+    "\n",
+    "-   Elbow 方法\n",
+    "\n",
+    "-   Inertia（慣性）\n",
+    "\n",
+    "-   Variance（方差）\n",
+    "\n",
+    "### **簡介**\n",
+    "\n",
+    "[K-Means 分群](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) 是一種源自信號處理領域的方法。它用於根據特徵的相似性將數據分成 `k 個分群`。\n",
+    "\n",
+    "這些分群可以以 [Voronoi 圖](https://wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram) 的形式進行可視化，其中包括一個點（或“種子”）及其對應的區域。\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/voronoi.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Jen Looper 的信息圖</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "K-Means 分群的步驟如下：\n",
+    "\n",
+    "1.  數據科學家首先指定希望創建的分群數量。\n",
+    "\n",
+    "2.  接下來，算法隨機選擇數據集中的 K 個觀測值作為分群的初始中心（即質心）。\n",
+    "\n",
+    "3.  然後，將其餘的每個觀測值分配到距離最近的質心。\n",
+    "\n",
+    "4.  接著，計算每個分群的新平均值，並將質心移動到該平均值。\n",
+    "\n",
+    "5.  現在中心已重新計算，所有觀測值再次被檢查是否可能更接近其他分群。使用更新的分群平均值重新分配所有對象。分群分配和質心更新步驟會反覆進行，直到分群分配不再改變（即達到收斂）。通常，算法在每次新迭代中質心移動微乎其微且分群變得穩定時終止。\n",
+    "\n",
+    "<div>\n",
+    "\n",
+    "> 請注意，由於初始 k 個觀測值的隨機化，我們每次應用該程序時可能會得到略有不同的結果。因此，大多數算法使用多次 *隨機起始*，並選擇具有最低 WCSS 的迭代。因此，強烈建議始終使用多個 *nstart* 值運行 K-Means，以避免 *不理想的局部最優解*。\n",
+    "\n",
+    "</div>\n",
+    "\n",
+    "以下短動畫使用 Allison Horst 的 [插圖](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations) 解釋了分群過程：\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/kmeans.gif\"\n",
+    "   width=\"550\"/>\n",
+    "   <figcaption>@allison_horst 的插圖</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "分群中出現的一個基本問題是：如何知道應將數據分成多少個分群？使用 K-Means 的一個缺點是您需要確定 `k`，即 `質心` 的數量。幸運的是，`elbow 方法` 有助於估算 `k` 的良好起始值。您稍後將嘗試使用它。\n",
+    "\n",
+    "### \n",
+    "\n",
+    "**前置條件**\n",
+    "\n",
+    "我們將從 [上一課](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb) 停止的地方繼續，該課程中我們分析了數據集，進行了大量可視化，並篩選了感興趣的觀測值。一定要查看！\n",
+    "\n",
+    "我們需要一些套件來完成這個模組。您可以通過以下方式安裝它們：`install.packages(c('tidyverse', 'tidymodels', 'cluster', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'factoextra', 'patchwork'))`\n",
+    "\n",
+    "或者，以下腳本會檢查您是否擁有完成此模組所需的套件，並在缺少某些套件時為您安裝它們。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "ah_tBi58LXyi"
+   },
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load('tidyverse', 'tidymodels', 'cluster', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'factoextra', 'patchwork')\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "7e--UCUTLXym"
+   },
+   "source": [
+    "讓我們開始吧！\n",
+    "\n",
+    "## 1. 與數據共舞：縮小至三種最受歡迎的音樂類型\n",
+    "\n",
+    "這是我們上一課所做內容的回顧。讓我們來切分和分析一些數據吧！\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Ycamx7GGLXyn"
+   },
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse and make it available in your current R session\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the data into a tibble\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv\", show_col_types = FALSE)\n",
+    "\n",
+    "# Narrow down to top 3 popular genres\n",
+    "nigerian_songs <- df %>% \n",
+    "  # Concentrate on top 3 genres\n",
+    "  filter(artist_top_genre %in% c(\"afro dancehall\", \"afropop\",\"nigerian pop\")) %>% \n",
+    "  # Remove unclassified observations\n",
+    "  filter(popularity != 0)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Visualize popular genres using bar plots\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "nigerian_songs %>%\n",
+    "  count(artist_top_genre) %>%\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"ggsci::category10_d3\") +\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "b5h5zmkPLXyp"
+   },
+   "source": [
+    "🤩 這進展得很順利！\n",
+    "\n",
+    "## 2. 更多數據探索\n",
+    "\n",
+    "這份數據有多乾淨？讓我們使用盒鬚圖檢查是否有異常值。我們將專注於異常值較少的數值型欄位（雖然你也可以清理掉異常值）。盒鬚圖可以顯示數據的範圍，並幫助選擇要使用的欄位。請注意，盒鬚圖並不顯示方差，而方差是良好可聚類數據的一個重要元素。如需進一步了解，請參閱[這篇討論](https://stats.stackexchange.com/questions/91536/deduce-variance-from-boxplot)。\n",
+    "\n",
+    "[盒鬚圖](https://en.wikipedia.org/wiki/Box_plot) 用於以圖形方式描述「數值型」數據的分佈，因此讓我們從*選擇*所有數值型欄位以及流行音樂類型開始吧。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "HhNreJKLLXyq"
+   },
+   "source": [
+    "# Select top genre column and all other numeric columns\n",
+    "df_numeric <- nigerian_songs %>% \n",
+    "  select(artist_top_genre, where(is.numeric)) \n",
+    "\n",
+    "# Display the data\n",
+    "df_numeric %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "uYXrwJRaLXyq"
+   },
+   "source": [
+    "看看選擇輔助工具 `where` 是如何讓這變得簡單的 💁？可以在[這裡](https://tidyselect.r-lib.org/)探索其他類似的函數。\n",
+    "\n",
+    "由於我們將為每個數值型特徵製作箱型圖，而且我們想避免使用迴圈，因此讓我們將數據重新格式化為*更長*的格式，這樣我們就可以利用 `facets`——每個子圖顯示數據的一個子集。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "gd5bR3f8LXys"
+   },
+   "source": [
+    "# Pivot data from wide to long\n",
+    "df_numeric_long <- df_numeric %>% \n",
+    "  pivot_longer(!artist_top_genre, names_to = \"feature_names\", values_to = \"values\") \n",
+    "\n",
+    "# Print out data\n",
+    "df_numeric_long %>% \n",
+    "  slice_head(n = 15)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "-7tE1swnLXyv"
+   },
+   "source": [
+    "現在來點更長的內容吧！現在是時候使用一些 `ggplots` 了！那麼我們會使用哪種 `geom` 呢？\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "r88bIsyuLXyy"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a box plot\n",
+    "df_numeric_long %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = feature_names, y = values, fill = feature_names)) +\n",
+    "  geom_boxplot() +\n",
+    "  facet_wrap(~ feature_names, ncol = 4, scales = \"free\") +\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "EYVyKIUELXyz"
+   },
+   "source": [
+    "現在我們可以看到這些數據有些雜亂：透過觀察每一列的盒狀圖，可以看到一些異常值。你可以逐一檢查數據集並移除這些異常值，但這樣可能會使數據變得過於簡化。\n",
+    "\n",
+    "目前，我們來選擇要用於聚類練習的列。讓我們挑選範圍相似的數值型列。我們可以將 `artist_top_genre` 編碼為數值型，但暫時先忽略它。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "-wkpINyZLXy0"
+   },
+   "source": [
+    "# Select variables with similar ranges\n",
+    "df_numeric_select <- df_numeric %>% \n",
+    "  select(popularity, danceability, acousticness, loudness, energy) \n",
+    "\n",
+    "# Normalize data\n",
+    "# df_numeric_select <- scale(df_numeric_select)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "D7dLzgpqLXy1"
+   },
+   "source": [
+    "## 3. 在 R 中計算 k-means 分群\n",
+    "\n",
+    "我們可以使用 R 中內建的 `kmeans` 函數來計算 k-means，請參考 `help(\"kmeans()\")`。`kmeans()` 函數的主要參數是一個包含所有數值型欄位的資料框。\n",
+    "\n",
+    "使用 k-means 分群的第一步是指定最終解決方案中要生成的群組數量 (k)。我們知道從資料集中分出來的歌曲類型有 3 種，因此我們嘗試使用 3：\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "uC4EQ5w7LXy5"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Kmeans clustering for 3 clusters\n",
+    "kclust <- kmeans(\n",
+    "  df_numeric_select,\n",
+    "  # Specify the number of clusters\n",
+    "  centers = 3,\n",
+    "  # How many random initial configurations\n",
+    "  nstart = 25\n",
+    ")\n",
+    "\n",
+    "# Display clustering object\n",
+    "kclust\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "hzfhscWrLXy-"
+   },
+   "source": [
+    "kmeans 物件包含了許多資訊，這些資訊在 `help(\"kmeans()\")` 中有詳細說明。目前，我們先專注於幾個重點。我們可以看到資料被分成了 3 個群組，大小分別為 65、110 和 111。輸出中還包含了這 3 個群組在 5 個變數上的群中心（平均值）。\n",
+    "\n",
+    "群集向量是每個觀測值的群組分配。我們可以使用 `augment` 函數將群組分配新增到原始資料集中。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "0XwwpFGQLXy_"
+   },
+   "source": [
+    "# Add predicted cluster assignment to data set\n",
+    "augment(kclust, df_numeric_select) %>% \n",
+    "  relocate(.cluster) %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "NXIVXXACLXzA"
+   },
+   "source": [
+    "太好了，我們已經將數據集分成了三個群組。那麼，我們的分群效果如何呢 🤷？讓我們來看看 `Silhouette score`。\n",
+    "\n",
+    "### **Silhouette score**\n",
+    "\n",
+    "[Silhouette 分析](https://en.wikipedia.org/wiki/Silhouette_(clustering)) 可以用來研究結果群組之間的分離距離。這個分數範圍從 -1 到 1，如果分數接近 1，表示群組密集且與其他群組分離良好。分數接近 0 則表示群組重疊，樣本非常接近鄰近群組的決策邊界。[來源](https://dzone.com/articles/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-exam)。\n",
+    "\n",
+    "平均 Silhouette 方法計算不同 *k* 值下觀測值的平均 Silhouette 分數。高平均 Silhouette 分數表示分群效果良好。\n",
+    "\n",
+    "使用 cluster 套件中的 `silhouette` 函數來計算平均 Silhouette 寬度。\n",
+    "\n",
+    "> Silhouette 可以使用任何[距離](https://en.wikipedia.org/wiki/Distance \"Distance\")度量來計算，例如我們在[上一課](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb)中討論過的[歐幾里得距離](https://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance \"Euclidean distance\")或[曼哈頓距離](https://en.wikipedia.org/wiki/Manhattan_distance \"Manhattan distance\")。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Jn0McL28LXzB"
+   },
+   "source": [
+    "# Load cluster package\n",
+    "library(cluster)\n",
+    "\n",
+    "# Compute average silhouette score\n",
+    "ss <- silhouette(kclust$cluster,\n",
+    "                 # Compute euclidean distance\n",
+    "                 dist = dist(df_numeric_select))\n",
+    "mean(ss[, 3])\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "QyQRn97nLXzC"
+   },
+   "source": [
+    "我們的分數是 **.549**，正好位於中間位置。這表明我們的數據並不特別適合這種類型的聚類。讓我們看看是否可以通過視覺化來驗證這個猜測。[factoextra 套件](https://rpkgs.datanovia.com/factoextra/index.html) 提供了用於視覺化聚類的函數（`fviz_cluster()`）。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "7a6Km1_FLXzD"
+   },
+   "source": [
+    "library(factoextra)\n",
+    "\n",
+    "# Visualize clustering results\n",
+    "fviz_cluster(kclust, df_numeric_select)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IBwCWt-0LXzD"
+   },
+   "source": [
+    "群集之間的重疊表明，我們的數據並不特別適合這種類型的群集，但我們還是繼續進行。\n",
+    "\n",
+    "## 4. 確定最佳群集數量\n",
+    "\n",
+    "在 K-Means 群集分析中，經常出現的一個基本問題是——在沒有已知類別標籤的情況下，如何知道應將數據分成多少個群集？\n",
+    "\n",
+    "我們可以嘗試的一種方法是使用數據樣本來`創建一系列群集模型`，並逐步增加群集的數量（例如從 1 到 10），然後評估群集指標，例如 **Silhouette 分數**。\n",
+    "\n",
+    "讓我們通過計算不同 *k* 值的群集算法來確定最佳群集數量，並評估 **群集內平方和**（WCSS）。群集內平方和（WCSS）衡量群集的緊密性，我們希望它越小越好，較低的值意味著數據點更接近。\n",
+    "\n",
+    "讓我們探索不同的 `k` 值（從 1 到 10）對此群集的影響。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "hSeIiylDLXzE"
+   },
+   "source": [
+    "# Create a series of clustering models\n",
+    "kclusts <- tibble(k = 1:10) %>% \n",
+    "  # Perform kmeans clustering for 1,2,3 ... ,10 clusters\n",
+    "  mutate(model = map(k, ~ kmeans(df_numeric_select, centers = .x, nstart = 25)),\n",
+    "  # Farm out clustering metrics eg WCSS\n",
+    "         glanced = map(model, ~ glance(.x))) %>% \n",
+    "  unnest(cols = glanced)\n",
+    "  \n",
+    "\n",
+    "# View clustering rsulsts\n",
+    "kclusts\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "m7rS2U1eLXzE"
+   },
+   "source": [
+    "現在我們已經獲得每個聚類算法在中心 *k* 下的總體內部平方和 (tot.withinss)，接下來我們使用[肘部法](https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_method_(clustering))來尋找最佳的聚類數量。此方法的步驟是將 WCSS 繪製成聚類數量的函數圖，並選擇[曲線的肘部](https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_of_the_curve \"Elbow of the curve\")作為要使用的聚類數量。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "o_DjHGItLXzF"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Use elbow method to determine optimum number of clusters\n",
+    "kclusts %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = k, y = tot.withinss)) +\n",
+    "  geom_line(size = 1.2, alpha = 0.8, color = \"#FF7F0EFF\") +\n",
+    "  geom_point(size = 2, color = \"#FF7F0EFF\")\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "pLYyt5XSLXzG"
+   },
+   "source": [
+    "該圖顯示，當群集數量從一個增加到兩個時，WCSS（因此*緊密性*）大幅減少，從兩個增加到三個群集時也有明顯的減少。之後，減少的幅度變得不那麼明顯，導致圖表在大約三個群集處出現一個「肘部」💪。這是一個很好的指標，表明數據點大致可以分為兩到三個相對獨立的群集。\n",
+    "\n",
+    "現在我們可以繼續提取 `k = 3` 的群集模型：\n",
+    "\n",
+    "> `pull()`: 用於提取單一列\n",
+    ">\n",
+    "> `pluck()`: 用於索引像列表這樣的數據結構\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "JP_JPKBILXzG"
+   },
+   "source": [
+    "# Extract k = 3 clustering\n",
+    "final_kmeans <- kclusts %>% \n",
+    "  filter(k == 3) %>% \n",
+    "  pull(model) %>% \n",
+    "  pluck(1)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "final_kmeans\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "l_PDTu8tLXzI"
+   },
+   "source": [
+    "太好了！讓我們來看看獲得的群集。想用 `plotly` 增加一些互動性嗎？\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "dNcleFe-LXzJ"
+   },
+   "source": [
+    "# Add predicted cluster assignment to data set\n",
+    "results <-  augment(final_kmeans, df_numeric_select) %>% \n",
+    "  bind_cols(df_numeric %>% select(artist_top_genre)) \n",
+    "\n",
+    "# Plot cluster assignments\n",
+    "clust_plt <- results %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = .cluster, shape = artist_top_genre)) +\n",
+    "  geom_point(size = 2, alpha = 0.8) +\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"ggthemes::Tableau_10\")\n",
+    "\n",
+    "ggplotly(clust_plt)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "6JUM_51VLXzK"
+   },
+   "source": [
+    "或許我們原本預期，每個群集（以不同顏色表示）會有明顯不同的類型（以不同形狀表示）。\n",
+    "\n",
+    "讓我們來看看模型的準確性。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "HdIMUGq7LXzL"
+   },
+   "source": [
+    "# Assign genres to predefined integers\n",
+    "label_count <- results %>% \n",
+    "  group_by(artist_top_genre) %>% \n",
+    "  mutate(id = cur_group_id()) %>% \n",
+    "  ungroup() %>% \n",
+    "  summarise(correct_labels = sum(.cluster == id))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print results  \n",
+    "cat(\"Result:\", label_count$correct_labels, \"out of\", nrow(results), \"samples were correctly labeled.\")\n",
+    "\n",
+    "cat(\"\\nAccuracy score:\", label_count$correct_labels/nrow(results))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "C50wvaAOLXzM"
+   },
+   "source": [
+    "這個模型的準確性不算差，但也不算好。可能是因為這些數據不太適合使用 K-Means 分群。這些數據過於不平衡，相關性太低，而且欄位值之間的差異太大，導致分群效果不佳。事實上，形成的群集可能受到我們之前定義的三個類型分類的影響或偏斜。\n",
+    "\n",
+    "儘管如此，這仍然是一個相當有趣的學習過程！\n",
+    "\n",
+    "在 Scikit-learn 的文件中，你可以看到像這樣的模型，群集劃分不太清晰，存在「變異」問題：\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/problems.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>來自 Scikit-learn 的資訊圖表</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "## **變異**\n",
+    "\n",
+    "變異被定義為「與平均值的平方差的平均值」[來源](https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html)。在這個分群問題的背景下，它指的是數據集中數值偏離平均值的程度。\n",
+    "\n",
+    "✅ 這是一個很好的時機來思考如何解決這個問題。稍微調整數據？使用不同的欄位？使用不同的演算法？提示：試試[縮放你的數據](https://www.mygreatlearning.com/blog/learning-data-science-with-k-means-clustering/)以進行正規化，並測試其他欄位。\n",
+    "\n",
+    "> 試試這個「[變異計算器](https://www.calculatorsoup.com/calculators/statistics/variance-calculator.php)」來更深入了解這個概念。\n",
+    "\n",
+    "------------------------------------------------------------------------\n",
+    "\n",
+    "## **🚀挑戰**\n",
+    "\n",
+    "花些時間使用這個筆記本，調整參數。你能否通過更清理數據（例如移除異常值）來提高模型的準確性？你可以使用權重來給某些數據樣本更高的權重。還有什麼方法可以用來創建更好的群集？\n",
+    "\n",
+    "提示：試著縮放你的數據。筆記本中有註解的程式碼，添加了標準縮放以使數據欄位在範圍上更接近。你會發現，雖然輪廓分數下降了，但肘部圖中的「折點」變得更平滑。這是因為未縮放的數據允許變異較小的數據佔據更大的權重。可以在[這裡](https://stats.stackexchange.com/questions/21222/are-mean-normalization-and-feature-scaling-needed-for-k-means-clustering/21226#21226)閱讀更多相關問題。\n",
+    "\n",
+    "## [**課後測驗**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/30/)\n",
+    "\n",
+    "## **回顧與自學**\n",
+    "\n",
+    "-   看看一個 K-Means 模擬器[例如這個](https://user.ceng.metu.edu.tr/~akifakkus/courses/ceng574/k-means/)。你可以使用這個工具來視覺化樣本數據點並確定其中心點。你可以編輯數據的隨機性、群集數量和中心點數量。這是否幫助你更好地理解數據如何分組？\n",
+    "\n",
+    "-   另外，看看[這份來自 Stanford 的 K-Means 手冊](https://stanford.edu/~cpiech/cs221/handouts/kmeans.html)。\n",
+    "\n",
+    "想要嘗試使用你新學到的分群技能來處理適合 K-Means 分群的數據集嗎？請參考：\n",
+    "\n",
+    "-   [訓練和評估分群模型](https://rpubs.com/eR_ic/clustering)，使用 Tidymodels 和相關工具\n",
+    "\n",
+    "-   [K-Means 分群分析](https://uc-r.github.io/kmeans_clustering)，UC 商業分析 R 編程指南\n",
+    "\n",
+    "-   [使用整潔數據原則進行 K-Means 分群](https://www.tidymodels.org/learn/statistics/k-means/)\n",
+    "\n",
+    "## **作業**\n",
+    "\n",
+    "[嘗試不同的分群方法](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md)\n",
+    "\n",
+    "## 特別感謝：\n",
+    "\n",
+    "[Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) 創建了這個模組的原始 Python 版本 ♥️\n",
+    "\n",
+    "[`Allison Horst`](https://twitter.com/allison_horst/) 創作了令人驚嘆的插圖，使 R 更加友好和吸引人。可以在她的[畫廊](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM)找到更多插圖。\n",
+    "\n",
+    "祝學習愉快，\n",
+    "\n",
+    "[Eric](https://twitter.com/ericntay)，Gold Microsoft Learn 學生大使。\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>@allison_horst 的作品</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..ae7b2035f
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,544 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "e867e87e3129c8875423a82945f4ad5e",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:33:37+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "我們將只專注於三個類型。也許我們可以建立三個集群！\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m25e6aaa0af\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"me42b912ca6\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p3897eb18a2\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "此數據有多乾淨？使用盒形圖檢查異常值。我們將集中於異常值較少的列（儘管您可以清除異常值）。盒形圖可以顯示數據的範圍，並幫助選擇使用哪些列。注意，盒形圖不顯示方差，這是良好可聚類數據的一個重要元素（https://stats.stackexchange.com/questions/91536/deduce-variance-from-boxplot）。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fbc18790a20>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 4000x4000 with 12 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"1132.234375pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 1136.475526 1132.234375\" width=\"1136.475526pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 1132.234375 \nL 1136.475526 1132.234375 \nL 1136.475526 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 338.935294 243.547826 \nL 338.935294 7.2 \nL 10.7 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 79.496791 30.834783 \nL 79.496791 219.913043 \nL 190.359091 219.913043 \nL 190.359091 30.834783 \nL 79.496791 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m68c942961f\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"21.475401\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(18.294151 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"62.919251\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(56.556751 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"104.363102\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 20 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(98.000602 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"145.806952\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 30 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(139.444452 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"187.250802\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 40 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.888302 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"228.694652\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(222.332152 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"270.138503\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 60 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(263.776003 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.582353\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 70 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(305.219853 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_9\">\n     <!-- popularity -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(149.423897 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"124.658203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"251.513672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"279.296875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"340.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"381.689453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"409.472656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"448.681641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m9c301120db\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 79.496791 125.373913 \nL 25.619786 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 190.359091 125.373913 \nL 324.015508 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 25.619786 78.104348 \nL 25.619786 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 324.015508 78.104348 \nL 324.015508 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\"/>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 135.445989 30.834783 \nL 135.445989 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 10.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 338.935294 243.547826 \nL 338.935294 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 338.935294 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 10.7 7.2 \nL 338.935294 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_2\">\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 732.817647 243.547826 \nL 732.817647 7.2 \nL 404.582353 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 449.736505 30.834783 \nL 449.736505 219.913043 \nL 554.957652 219.913043 \nL 554.957652 30.834783 \nL 449.736505 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_3\">\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"419.274143\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.6875 12.40625 \nL 21 12.40625 \nL 21 0 \nL 10.6875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-46\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(411.32258 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_10\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"487.844457\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(479.892894 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_11\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"556.414771\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(548.463209 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_12\">\n     <g id=\"line2d_19\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"624.985085\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(617.033523 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_13\">\n     <g id=\"line2d_20\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"693.555399\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(685.603837 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- acousticness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(536.500781 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"177.441406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"240.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"292.919922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"332.128906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"359.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"414.892578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"478.271484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"539.794922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"591.894531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_4\">\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_21\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_22\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 449.736505 125.373913 \nL 419.502139 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_23\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 554.957652 125.373913 \nL 711.04083 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_24\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 419.502139 78.104348 \nL 419.502139 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_25\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 711.04083 78.104348 \nL 711.04083 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_26\">\n    <defs>\n     <path d=\"M -0 3.535534 \nL 2.12132 0 \nL -0 -3.535534 \nL -2.12132 -0 \nz\n\" id=\"m0f3e24e280\" style=\"stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_27\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 497.615727 30.834783 \nL 497.615727 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 404.582353 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path d=\"M 732.817647 243.547826 \nL 732.817647 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 732.817647 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 404.582353 7.2 \nL 732.817647 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_3\">\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 1126.7 243.547826 \nL 1126.7 7.2 \nL 798.464706 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1004.016827 30.834783 \nL 1004.016827 219.913043 \nL 1070.514516 219.913043 \nL 1070.514516 30.834783 \nL 1004.016827 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_5\">\n    <g id=\"xtick_14\">\n     <g id=\"line2d_28\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"843.426595\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(835.475033 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_15\">\n     <g id=\"line2d_29\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"910.93694\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(902.985377 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_16\">\n     <g id=\"line2d_30\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"978.447284\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(970.495721 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_17\">\n     <g id=\"line2d_31\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1045.957628\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_19\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(1038.006066 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_18\">\n     <g id=\"line2d_32\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1113.467973\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_20\">\n      <!-- 1.0 -->\n      <g transform=\"translate(1105.51641 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_21\">\n     <!-- energy -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(945.072197 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"61.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"124.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"186.425781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"227.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"291\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_6\">\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_33\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_34\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1004.016827 125.373913 \nL 906.211215 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_35\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1070.514516 125.373913 \nL 1111.780214 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_36\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 906.211215 78.104348 \nL 906.211215 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_37\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1111.780214 78.104348 \nL 1111.780214 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_38\">\n    <g clip-path=\"url(#p3900e6581f)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"877.181767\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"863.342147\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_39\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1039.544145 30.834783 \nL 1039.544145 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 798.464706 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_17\">\n    <path d=\"M 1126.7 243.547826 \nL 1126.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_18\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 1126.7 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_19\">\n    <path d=\"M 798.464706 7.2 \nL 1126.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_4\">\n   <g id=\"patch_20\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 338.935294 527.165217 \nL 338.935294 290.817391 \nL 10.7 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_21\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 314.452174 \nL 25.619786 503.530435 \nL 25.696434 503.530435 \nL 25.696434 314.452174 \nL 25.619786 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_7\">\n    <g id=\"xtick_19\">\n     <g id=\"line2d_40\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"25.619786\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_22\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(17.668224 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_20\">\n     <g id=\"line2d_41\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"91.201263\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_23\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(83.249701 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_21\">\n     <g id=\"line2d_42\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"156.782741\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_24\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(148.831178 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_22\">\n     <g id=\"line2d_43\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"222.364218\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_25\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(214.412656 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_23\">\n     <g id=\"line2d_44\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"287.945695\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_26\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(279.994133 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_27\">\n     <!-- instrumentalness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(131.487178 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"143.261719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"182.470703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"223.583984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"286.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"384.375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"445.898438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"509.277344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"548.486328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"609.765625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"637.548828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"700.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"762.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"814.550781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_8\">\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_45\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_46\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 408.991304 \nL 25.619786 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_47\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.696434 408.991304 \nL 25.774886 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_48\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 361.721739 \nL 25.619786 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_49\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.774886 361.721739 \nL 25.774886 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_50\">\n    <g clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"324.015508\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.09209\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"178.752536\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.606787\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.764183\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.901459\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.009996\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"29.259558\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.902442\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"35.719334\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"56.508662\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.626462\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.183787\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.508533\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"35.09631\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.593789\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.954252\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.580672\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"30.571188\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"87.594282\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.164112\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.02323\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.760904\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.954252\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"31.325375\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"77.757061\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.954369\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.836861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.406764\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"48.245396\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.916214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.885509\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.085532\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.937974\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"28.68572\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.941253\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"28.803767\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"38.736082\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"44.671205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.118205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"34.440495\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"85.29893\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.902442\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.046066\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.905393\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"32.44026\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.822433\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"29.685838\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.06574\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"292.536399\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.973926\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"86.282653\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.508415\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"30.964676\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"88.905912\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_51\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.621447 314.452174 \nL 25.621447 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_22\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 10.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_23\">\n    <path d=\"M 338.935294 527.165217 \nL 338.935294 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_24\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 338.935294 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_25\">\n    <path d=\"M 10.7 290.817391 \nL 338.935294 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_5\">\n   <g id=\"patch_26\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 732.817647 527.165217 \nL 732.817647 290.817391 \nL 404.582353 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_27\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 441.443001 314.452174 \nL 441.443001 503.530435 \nL 483.467735 503.530435 \nL 483.467735 314.452174 \nL 441.443001 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_9\">\n    <g id=\"xtick_24\">\n     <g id=\"line2d_52\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"406.112891\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_28\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(398.161328 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_25\">\n     <g id=\"line2d_53\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"453.424722\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_29\">\n      <!-- 0.1 -->\n      <g transform=\"translate(445.47316 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_26\">\n     <g id=\"line2d_54\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"500.736554\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_30\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(492.784991 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_27\">\n     <g id=\"line2d_55\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"548.048386\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_31\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(540.096823 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_28\">\n     <g id=\"line2d_56\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"595.360217\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_32\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(587.408655 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_29\">\n     <g id=\"line2d_57\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"642.672049\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_33\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(634.720486 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_30\">\n     <g id=\"line2d_58\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"689.98388\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_34\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(682.032318 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_35\">\n     <!-- liveness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(548.43125 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"55.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"114.746094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"176.269531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"239.648438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"301.171875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"353.271484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_10\">\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_59\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_60\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 441.443001 408.991304 \nL 419.502139 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_61\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 483.467735 408.991304 \nL 543.317202 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_62\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 419.502139 361.721739 \nL 419.502139 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_63\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 543.317202 361.721739 \nL 543.317202 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_64\">\n    <g clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"570.758065\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"685.252697\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"567.919355\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"700.392483\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"556.564515\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"607.188175\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"585.897851\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"568.392473\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"571.704301\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"558.930107\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"584.951614\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"635.575274\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"575.962366\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"554.672042\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"692.82259\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"569.811828\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"640.306457\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"573.596775\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"606.715057\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"565.080645\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"666.801083\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"552.30645\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"700.392483\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"563.66129\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"586.370969\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"672.951621\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_65\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 454.844077 314.452174 \nL 454.844077 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_28\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 404.582353 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_29\">\n    <path d=\"M 732.817647 527.165217 \nL 732.817647 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_30\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 732.817647 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_31\">\n    <path d=\"M 404.582353 290.817391 \nL 732.817647 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_6\">\n   <g id=\"patch_32\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 1126.7 527.165217 \nL 1126.7 290.817391 \nL 798.464706 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_33\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1019.359093 314.452174 \nL 1019.359093 503.530435 \nL 1062.457165 503.530435 \nL 1062.457165 314.452174 \nL 1019.359093 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_11\">\n    <g id=\"xtick_31\">\n     <g id=\"line2d_66\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"803.49275\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_36\">\n      <!-- −20.0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.59375 35.5 \nL 73.1875 35.5 \nL 73.1875 27.203125 \nL 10.59375 27.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-8722\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(788.170094 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_32\">\n     <g id=\"line2d_67\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"842.253495\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_37\">\n      <!-- −17.5 -->\n      <g transform=\"translate(826.930839 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_33\">\n     <g id=\"line2d_68\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"881.01424\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_38\">\n      <!-- −15.0 -->\n      <g transform=\"translate(865.691584 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_34\">\n     <g id=\"line2d_69\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"919.774986\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_39\">\n      <!-- −12.5 -->\n      <g transform=\"translate(904.45233 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_35\">\n     <g id=\"line2d_70\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"958.535731\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_40\">\n      <!-- −10.0 -->\n      <g transform=\"translate(943.213075 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_36\">\n     <g id=\"line2d_71\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"997.296476\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_41\">\n      <!-- −7.5 -->\n      <g transform=\"translate(985.15507 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_37\">\n     <g id=\"line2d_72\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1036.057222\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_42\">\n      <!-- −5.0 -->\n      <g transform=\"translate(1023.915816 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_38\">\n     <g id=\"line2d_73\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1074.817967\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_43\">\n      <!-- −2.5 -->\n      <g transform=\"translate(1062.676561 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_39\">\n     <g id=\"line2d_74\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1113.578712\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_44\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(1105.62715 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_45\">\n     <!-- loudness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(940.336259 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"152.34375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"215.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"279.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"340.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"392.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_12\">\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_75\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_76\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1019.359093 408.991304 \nL 956.442651 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_77\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1062.457165 408.991304 \nL 1111.780214 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_78\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 956.442651 361.721739 \nL 956.442651 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_79\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1111.780214 361.721739 \nL 1111.780214 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_80\">\n    <g clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"939.729017\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"950.59753\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"953.69839\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"938.11657\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"938.488674\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"941.248439\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"904.937372\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_81\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1043.0109 314.452174 \nL 1043.0109 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_34\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 798.464706 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_35\">\n    <path d=\"M 1126.7 527.165217 \nL 1126.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_36\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 1126.7 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_37\">\n    <path d=\"M 798.464706 290.817391 \nL 1126.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_7\">\n   <g id=\"patch_38\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 338.935294 810.782609 \nL 338.935294 574.434783 \nL 10.7 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_39\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 41.83225 598.069565 \nL 41.83225 787.147826 \nL 115.922131 787.147826 \nL 115.922131 598.069565 \nL 41.83225 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_13\">\n    <g id=\"xtick_40\">\n     <g id=\"line2d_82\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"68.565076\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_46\">\n      <!-- 0.1 -->\n      <g transform=\"translate(60.613514 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_41\">\n     <g id=\"line2d_83\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"130.268079\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_47\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(122.316516 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_42\">\n     <g id=\"line2d_84\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"191.971082\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_48\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(184.019519 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_43\">\n     <g id=\"line2d_85\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"253.674085\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_49\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(245.722522 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_44\">\n     <g id=\"line2d_86\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"315.377088\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_50\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(307.425525 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_51\">\n     <!-- speechiness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(144.123897 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"115.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"177.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"238.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"293.603516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      <use x=\"356.982422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"384.765625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"448.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"509.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"561.767578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_14\">\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_87\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_88\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 41.83225 692.608696 \nL 25.619786 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_89\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 115.922131 692.608696 \nL 225.907733 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_90\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 25.619786 645.33913 \nL 25.619786 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_91\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 225.907733 645.33913 \nL 225.907733 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_92\">\n    <g clip-path=\"url(#p800948b533)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"228.992884\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"256.142205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"324.015508\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"241.950514\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"228.992884\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"250.588935\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"298.100247\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"276.504196\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_93\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 66.18951 598.069565 \nL 66.18951 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_40\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 10.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_41\">\n    <path d=\"M 338.935294 810.782609 \nL 338.935294 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_42\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 338.935294 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_43\">\n    <path d=\"M 10.7 574.434783 \nL 338.935294 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_8\">\n   <g id=\"patch_44\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 732.817647 810.782609 \nL 732.817647 574.434783 \nL 404.582353 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_45\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 492.986952 598.069565 \nL 492.986952 787.147826 \nL 541.111687 787.147826 \nL 541.111687 598.069565 \nL 492.986952 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_15\">\n    <g id=\"xtick_45\">\n     <g id=\"line2d_94\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"442.899691\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_52\">\n      <!-- 80 -->\n      <g transform=\"translate(436.537191 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_46\">\n     <g id=\"line2d_95\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"486.54777\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_53\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(477.00402 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_47\">\n     <g id=\"line2d_96\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"530.195848\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_54\">\n      <!-- 120 -->\n      <g transform=\"translate(520.652098 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_48\">\n     <g id=\"line2d_97\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"573.843926\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_55\">\n      <!-- 140 -->\n      <g transform=\"translate(564.300176 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_49\">\n     <g id=\"line2d_98\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"617.492004\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_56\">\n      <!-- 160 -->\n      <g transform=\"translate(607.948254 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_50\">\n     <g id=\"line2d_99\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"661.140082\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_57\">\n      <!-- 180 -->\n      <g transform=\"translate(651.596332 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_51\">\n     <g id=\"line2d_100\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"704.788161\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_58\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(695.244411 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_59\">\n     <!-- tempo -->\n     <g transform=\"translate(552.559375 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"100.732422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"198.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"261.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_16\">\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_101\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_102\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 492.986952 692.608696 \nL 422.468026 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_103\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 541.111687 692.608696 \nL 609.022095 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_104\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 422.468026 645.33913 \nL 422.468026 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_105\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 609.022095 645.33913 \nL 609.022095 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_106\">\n    <g clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"419.502139\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"656.755633\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"660.8651\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"621.793522\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.506631\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"693.500768\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"644.704399\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.951841\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"622.101241\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"643.331667\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"617.428715\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"652.565417\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"682.959757\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"709.150786\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.781613\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"620.494992\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"694.105294\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.705809\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"616.529564\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.205459\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.80562\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_107\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 508.440554 598.069565 \nL 508.440554 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_46\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 404.582353 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_47\">\n    <path d=\"M 732.817647 810.782609 \nL 732.817647 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_48\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 732.817647 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_49\">\n    <path d=\"M 404.582353 574.434783 \nL 732.817647 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_9\">\n   <g id=\"patch_50\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 1126.7 810.782609 \nL 1126.7 574.434783 \nL 798.464706 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_51\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 787.147826 \nL 962.582353 787.147826 \nL 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_17\">\n    <g id=\"xtick_52\">\n     <g id=\"line2d_108\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_60\">\n      <!-- 3.00 -->\n      <g transform=\"translate(802.251679 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_53\">\n     <g id=\"line2d_109\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"850.683957\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_61\">\n      <!-- 3.25 -->\n      <g transform=\"translate(839.551145 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_54\">\n     <g id=\"line2d_110\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"887.983422\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_62\">\n      <!-- 3.50 -->\n      <g transform=\"translate(876.85061 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_55\">\n     <g id=\"line2d_111\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"925.282888\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_63\">\n      <!-- 3.75 -->\n      <g transform=\"translate(914.150075 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_56\">\n     <g id=\"line2d_112\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"962.582353\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_64\">\n      <!-- 4.00 -->\n      <g transform=\"translate(951.44954 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_57\">\n     <g id=\"line2d_113\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"999.881818\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_65\">\n      <!-- 4.25 -->\n      <g transform=\"translate(988.749006 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_58\">\n     <g id=\"line2d_114\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1037.181283\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_66\">\n      <!-- 4.50 -->\n      <g transform=\"translate(1026.048471 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_59\">\n     <g id=\"line2d_115\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1074.480749\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_67\">\n      <!-- 4.75 -->\n      <g transform=\"translate(1063.347936 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_60\">\n     <g id=\"line2d_116\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_68\">\n      <!-- 5.00 -->\n      <g transform=\"translate(1100.647401 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_69\">\n     <!-- time_signature -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(925.126103 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n      <use x=\"275.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"328.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"355.810547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"419.287109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"482.666016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"543.945312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"583.154297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"646.533203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_18\">\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_117\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_118\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 692.608696 \nL 962.582353 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_119\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 692.608696 \nL 962.582353 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_120\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 645.33913 \nL 962.582353 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_121\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 645.33913 \nL 962.582353 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_122\">\n    <g clip-path=\"url(#p32579c8c03)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_123\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_52\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 798.464706 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_53\">\n    <path d=\"M 1126.7 810.782609 \nL 1126.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_54\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 1126.7 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_55\">\n    <path d=\"M 798.464706 574.434783 \nL 1126.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_10\">\n   <g id=\"patch_56\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 338.935294 1094.4 \nL 338.935294 858.052174 \nL 10.7 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_57\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 210.938106 881.686957 \nL 210.938106 1070.765217 \nL 272.032058 1070.765217 \nL 272.032058 881.686957 \nL 210.938106 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_19\">\n    <g id=\"xtick_61\">\n     <g id=\"line2d_124\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"44.912613\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_70\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(36.96105 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_62\">\n     <g id=\"line2d_125\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"87.785561\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_71\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(79.833999 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_63\">\n     <g id=\"line2d_126\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"130.65851\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_72\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(122.706948 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_64\">\n     <g id=\"line2d_127\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"173.531459\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_73\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(165.579896 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_65\">\n     <g id=\"line2d_128\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"216.404407\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_74\">\n      <!-- 0.7 -->\n      <g transform=\"translate(208.452845 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_66\">\n     <g id=\"line2d_129\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"259.277356\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_75\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(251.325793 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_67\">\n     <g id=\"line2d_130\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"302.150304\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_76\">\n      <!-- 0.9 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.984375 1.515625 \nL 10.984375 10.5 \nQ 14.703125 8.734375 18.5 7.8125 \nQ 22.3125 6.890625 25.984375 6.890625 \nQ 35.75 6.890625 40.890625 13.453125 \nQ 46.046875 20.015625 46.78125 33.40625 \nQ 43.953125 29.203125 39.59375 26.953125 \nQ 35.25 24.703125 29.984375 24.703125 \nQ 19.046875 24.703125 12.671875 31.3125 \nQ 6.296875 37.9375 6.296875 49.421875 \nQ 6.296875 60.640625 12.9375 67.421875 \nQ 19.578125 74.21875 30.609375 74.21875 \nQ 43.265625 74.21875 49.921875 64.515625 \nQ 56.59375 54.828125 56.59375 36.375 \nQ 56.59375 19.140625 48.40625 8.859375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.421875 -1.421875 \nQ 22.703125 -1.421875 18.890625 -0.6875 \nQ 15.09375 0.046875 10.984375 1.515625 \nz\nM 30.609375 32.421875 \nQ 37.25 32.421875 41.125 36.953125 \nQ 45.015625 41.5 45.015625 49.421875 \nQ 45.015625 57.28125 41.125 61.84375 \nQ 37.25 66.40625 30.609375 66.40625 \nQ 23.96875 66.40625 20.09375 61.84375 \nQ 16.21875 57.28125 16.21875 49.421875 \nQ 16.21875 41.5 20.09375 36.953125 \nQ 23.96875 32.421875 30.609375 32.421875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-57\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(294.198742 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-57\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_77\">\n     <!-- danceability -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(144.259835 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"243.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"304.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"365.917969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"429.394531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"457.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"484.960938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"512.744141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"551.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_20\">\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_131\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_132\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 210.938106 976.226087 \nL 119.511543 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_133\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 272.032058 976.226087 \nL 324.015508 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_134\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 119.511543 928.956522 \nL 119.511543 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_135\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 324.015508 928.956522 \nL 324.015508 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_136\">\n    <g clip-path=\"url(#p009c9d6657)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"117.796625\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"101.933635\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.619786\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"96.788881\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"110.508224\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_137\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 242.556906 881.686957 \nL 242.556906 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_58\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 10.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_59\">\n    <path d=\"M 338.935294 1094.4 \nL 338.935294 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_60\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 338.935294 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_61\">\n    <path d=\"M 10.7 858.052174 \nL 338.935294 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_11\">\n   <g id=\"patch_62\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 732.817647 1094.4 \nL 732.817647 858.052174 \nL 404.582353 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_63\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 525.567606 881.686957 \nL 525.567606 1070.765217 \nL 572.557165 1070.765217 \nL 572.557165 881.686957 \nL 525.567606 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_21\">\n    <g id=\"xtick_68\">\n     <g id=\"line2d_138\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"429.728247\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_78\">\n      <!-- 100000 -->\n      <g transform=\"translate(410.640747 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_69\">\n     <g id=\"line2d_139\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"478.368409\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_79\">\n      <!-- 150000 -->\n      <g transform=\"translate(459.280909 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_70\">\n     <g id=\"line2d_140\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"527.008571\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_80\">\n      <!-- 200000 -->\n      <g transform=\"translate(507.921071 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_71\">\n     <g id=\"line2d_141\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"575.648734\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_81\">\n      <!-- 250000 -->\n      <g transform=\"translate(556.561234 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_72\">\n     <g id=\"line2d_142\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"624.288896\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_82\">\n      <!-- 300000 -->\n      <g transform=\"translate(605.201396 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_73\">\n     <g id=\"line2d_143\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"672.929058\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_83\">\n      <!-- 350000 -->\n      <g transform=\"translate(653.841558 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_74\">\n     <g id=\"line2d_144\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"721.56922\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_84\">\n      <!-- 400000 -->\n      <g transform=\"translate(702.48172 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_85\">\n     <!-- length -->\n     <g transform=\"translate(552.7625 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"89.306641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"152.685547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"255.371094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_22\">\n    <g id=\"ytick_11\">\n     <g id=\"line2d_145\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_146\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 525.567606 976.226087 \nL 470.520805 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_147\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 572.557165 976.226087 \nL 633.186154 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_148\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 470.520805 928.956522 \nL 470.520805 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_149\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 633.186154 928.956522 \nL 633.186154 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_150\">\n    <g clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"419.502139\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"426.878906\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"440.533172\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"712.814964\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_151\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 545.66256 881.686957 \nL 545.66256 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_64\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 404.582353 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_65\">\n    <path d=\"M 732.817647 1094.4 \nL 732.817647 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_66\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 732.817647 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_67\">\n    <path d=\"M 404.582353 858.052174 \nL 732.817647 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_12\">\n   <g id=\"patch_68\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 1126.7 1094.4 \nL 1126.7 858.052174 \nL 798.464706 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_69\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1017.549986 881.686957 \nL 1017.549986 1070.765217 \nL 1080.370138 1070.765217 \nL 1080.370138 881.686957 \nL 1017.549986 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_23\">\n    <g id=\"xtick_75\">\n     <g id=\"line2d_152\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"836.942049\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_86\">\n      <!-- 2002.5 -->\n      <g transform=\"translate(819.446736 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_76\">\n     <g id=\"line2d_153\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"876.204644\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_87\">\n      <!-- 2005.0 -->\n      <g transform=\"translate(858.709331 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_77\">\n     <g id=\"line2d_154\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"915.467239\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_88\">\n      <!-- 2007.5 -->\n      <g transform=\"translate(897.971926 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_78\">\n     <g id=\"line2d_155\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"954.729834\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_89\">\n      <!-- 2010.0 -->\n      <g transform=\"translate(937.234521 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_79\">\n     <g id=\"line2d_156\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"993.992429\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_90\">\n      <!-- 2012.5 -->\n      <g transform=\"translate(976.497116 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_80\">\n     <g id=\"line2d_157\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1033.255024\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_91\">\n      <!-- 2015.0 -->\n      <g transform=\"translate(1015.759711 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_81\">\n     <g id=\"line2d_158\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1072.517619\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_92\">\n      <!-- 2017.5 -->\n      <g transform=\"translate(1055.022306 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_82\">\n     <g id=\"line2d_159\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_93\">\n      <!-- 2020.0 -->\n      <g transform=\"translate(1094.284901 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_94\">\n     <!-- release_date -->\n     <g transform=\"translate(930.465947 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"41.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"102.605469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"130.388672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"191.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"253.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"305.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"366.814453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n      <use x=\"416.814453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"480.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"541.570312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"580.779297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_24\">\n    <g id=\"ytick_12\">\n     <g id=\"line2d_160\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_161\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1017.549986 976.226087 \nL 923.319758 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_162\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1080.370138 976.226087 \nL 1111.780214 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_163\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 923.319758 928.956522 \nL 923.319758 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_164\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1111.780214 928.956522 \nL 1111.780214 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_165\">\n    <g clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"907.61472\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"844.794568\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"844.794568\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"860.499606\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"891.909682\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"860.499606\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_166\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1048.960062 881.686957 \nL 1048.960062 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_70\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 798.464706 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_71\">\n    <path d=\"M 1126.7 1094.4 \nL 1126.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_72\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 1126.7 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_73\">\n    <path d=\"M 798.464706 858.052174 \nL 1126.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p2eb0fe637d\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p5a1f167d67\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p3900e6581f\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pf2c1880af4\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p6be797a8b0\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pf823cbe9f3\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p800948b533\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p7a5fd4a7d6\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p32579c8c03\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p009c9d6657\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p71cba14ba8\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pfb0fefec1b\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(20,20), dpi=200)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,1)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'popularity', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,2)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'acousticness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,3)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'energy', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,4)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'instrumentalness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,5)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'liveness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,6)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'loudness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,7)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'speechiness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,8)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'tempo', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,9)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'time_signature', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,10)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'danceability', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,11)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'length', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,12)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'release_date', data = df)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler\n",
+    "le = LabelEncoder()\n",
+    "\n",
+    "# scaler = StandardScaler()\n",
+    "\n",
+    "X = df.loc[:, ('artist_top_genre','popularity','danceability','acousticness','loudness','energy')]\n",
+    "\n",
+    "y = df['artist_top_genre']\n",
+    "\n",
+    "X['artist_top_genre'] = le.fit_transform(X['artist_top_genre'])\n",
+    "\n",
+    "# X = scaler.fit_transform(X)\n",
+    "\n",
+    "y = le.transform(y)\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 0, 2, 1, 1, 0, 1, 0, 0,\n",
+       "       0, 1, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 0, 2, 0, 2, 0,\n",
+       "       2, 0, 0, 1, 1, 2, 1, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 2, 2,\n",
+       "       1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2,\n",
+       "       2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 0,\n",
+       "       1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 2,\n",
+       "       1, 2, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 2,\n",
+       "       2, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2,\n",
+       "       0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 1, 1, 0,\n",
+       "       1, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0,\n",
+       "       2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2,\n",
+       "       1, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2,\n",
+       "       1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1],\n",
+       "      dtype=int32)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "\n",
+    "nclusters = 3 \n",
+    "seed = 0\n",
+    "\n",
+    "km = KMeans(n_clusters=nclusters, random_state=seed)\n",
+    "km.fit(X)\n",
+    "\n",
+    "# Predict the cluster for each data point\n",
+    "\n",
+    "y_cluster_kmeans = km.predict(X)\n",
+    "y_cluster_kmeans"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "那些數字對我們來說意義不大，所以讓我們獲取一個「輪廓分數」來查看準確性。我們的分數在中間。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.5466747351275563"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn import metrics\n",
+    "score = metrics.silhouette_score(X, y_cluster_kmeans)\n",
+    "score"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "wcss = []\n",
+    "\n",
+    "for i in range(1, 11):\n",
+    "    kmeans = KMeans(n_clusters = i, init = 'k-means++', random_state = 42)\n",
+    "    kmeans.fit(X)\n",
+    "    wcss.append(kmeans.inertia_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "使用該模型利用肘部法決定最佳的群集數量\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/seaborn/_decorators.py:43: FutureWarning: Pass the following variables as keyword args: x, y. From version 0.12, the only valid positional argument will be `data`, and passing other arguments without an explicit keyword will result in an error or misinterpretation.\n  FutureWarning\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x360 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"331.674375pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 624.890625 331.674375\" width=\"624.890625pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 331.674375 \nL 624.890625 331.674375 \nL 624.890625 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 617.690625 294.118125 \nL 617.690625 22.318125 \nL 59.690625 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m5626e93e8a\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"141.417898\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 2 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(138.236648 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"254.14517\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 4 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(250.96392 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"366.872443\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 6 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(363.691193 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"479.599716\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(476.418466 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"592.326989\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(585.964489 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_6\">\n     <!-- Number of clusters -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 23.09375 72.90625 \nL 55.421875 11.921875 \nL 55.421875 72.90625 \nL 64.984375 72.90625 \nL 64.984375 0 \nL 51.703125 0 \nL 19.390625 60.984375 \nL 19.390625 0 \nL 9.8125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-78\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(290.998438 322.394687)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-78\"/>\n      <use x=\"74.804688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"138.183594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"235.595703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"299.072266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"360.595703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"401.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n      <use x=\"433.496094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"494.677734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n      <use x=\"529.882812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n      <use x=\"561.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"616.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"644.433594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"707.8125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"759.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"799.121094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"860.644531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"901.757812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mce2cdb37ff\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"289.597738\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(46.328125 293.396957)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"233.807303\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 20000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 237.606522)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"178.016868\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 40000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 181.816087)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"122.226433\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 60000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 126.025651)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"66.435997\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 80000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 70.235216)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_12\">\n     <!-- WCSS -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 3.328125 72.90625 \nL 13.28125 72.90625 \nL 28.609375 11.28125 \nL 43.890625 72.90625 \nL 54.984375 72.90625 \nL 70.3125 11.28125 \nL 85.59375 72.90625 \nL 95.609375 72.90625 \nL 77.296875 0 \nL 64.890625 0 \nL 49.515625 63.28125 \nL 33.984375 0 \nL 21.578125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-87\"/>\n      <path d=\"M 64.40625 67.28125 \nL 64.40625 56.890625 \nQ 59.421875 61.53125 53.78125 63.8125 \nQ 48.140625 66.109375 41.796875 66.109375 \nQ 29.296875 66.109375 22.65625 58.46875 \nQ 16.015625 50.828125 16.015625 36.375 \nQ 16.015625 21.96875 22.65625 14.328125 \nQ 29.296875 6.6875 41.796875 6.6875 \nQ 48.140625 6.6875 53.78125 8.984375 \nQ 59.421875 11.28125 64.40625 15.921875 \nL 64.40625 5.609375 \nQ 59.234375 2.09375 53.4375 0.328125 \nQ 47.65625 -1.421875 41.21875 -1.421875 \nQ 24.65625 -1.421875 15.125 8.703125 \nQ 5.609375 18.84375 5.609375 36.375 \nQ 5.609375 53.953125 15.125 64.078125 \nQ 24.65625 74.21875 41.21875 74.21875 \nQ 47.75 74.21875 53.53125 72.484375 \nQ 59.328125 70.75 64.40625 67.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-67\"/>\n      <path d=\"M 53.515625 70.515625 \nL 53.515625 60.890625 \nQ 47.90625 63.578125 42.921875 64.890625 \nQ 37.9375 66.21875 33.296875 66.21875 \nQ 25.25 66.21875 20.875 63.09375 \nQ 16.5 59.96875 16.5 54.203125 \nQ 16.5 49.359375 19.40625 46.890625 \nQ 22.3125 44.4375 30.421875 42.921875 \nL 36.375 41.703125 \nQ 47.40625 39.59375 52.65625 34.296875 \nQ 57.90625 29 57.90625 20.125 \nQ 57.90625 9.515625 50.796875 4.046875 \nQ 43.703125 -1.421875 29.984375 -1.421875 \nQ 24.8125 -1.421875 18.96875 -0.25 \nQ 13.140625 0.921875 6.890625 3.21875 \nL 6.890625 13.375 \nQ 12.890625 10.015625 18.65625 8.296875 \nQ 24.421875 6.59375 29.984375 6.59375 \nQ 38.421875 6.59375 43.015625 9.90625 \nQ 47.609375 13.234375 47.609375 19.390625 \nQ 47.609375 24.75 44.3125 27.78125 \nQ 41.015625 30.8125 33.5 32.328125 \nL 27.484375 33.5 \nQ 16.453125 35.6875 11.515625 40.375 \nQ 6.59375 45.0625 6.59375 53.421875 \nQ 6.59375 63.09375 13.40625 68.65625 \nQ 20.21875 74.21875 32.171875 74.21875 \nQ 37.3125 74.21875 42.625 73.28125 \nQ 47.953125 72.359375 53.515625 70.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-83\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(14.798438 173.001719)rotate(-90)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-87\"/>\n      <use x=\"98.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-67\"/>\n      <use x=\"168.701172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-83\"/>\n      <use x=\"232.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-83\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p420c916f99)\" d=\"M 85.054261 34.67267 \nL 141.417898 209.722 \nL 197.781534 253.053471 \nL 254.14517 265.578261 \nL 310.508807 272.878511 \nL 366.872443 276.83446 \nL 423.23608 278.566713 \nL 479.599716 279.951582 \nL 535.963352 280.960508 \nL 592.326989 281.76358 \n\" style=\"fill:none;stroke:#ff0000;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    <defs>\n     <path d=\"M 0 3 \nC 0.795609 3 1.55874 2.683901 2.12132 2.12132 \nC 2.683901 1.55874 3 0.795609 3 0 \nC 3 -0.795609 2.683901 -1.55874 2.12132 -2.12132 \nC 1.55874 -2.683901 0.795609 -3 0 -3 \nC -0.795609 -3 -1.55874 -2.683901 -2.12132 -2.12132 \nC -2.683901 -1.55874 -3 -0.795609 -3 0 \nC -3 0.795609 -2.683901 1.55874 -2.12132 2.12132 \nC -1.55874 2.683901 -0.795609 3 0 3 \nz\n\" id=\"m42343114e8\" style=\"stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p420c916f99)\">\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"85.054261\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"34.67267\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"141.417898\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"209.722\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"197.781534\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"253.053471\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"254.14517\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"265.578261\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"310.508807\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"272.878511\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"366.872443\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"276.83446\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"423.23608\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"278.566713\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"479.599716\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"279.951582\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"535.963352\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"280.960508\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"592.326989\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"281.76358\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 59.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 617.690625 294.118125 \nL 617.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 617.690625 294.118125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 59.690625 22.318125 \nL 617.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Elbow -->\n    <defs>\n     <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 55.90625 72.90625 \nL 55.90625 64.59375 \nL 19.671875 64.59375 \nL 19.671875 43.015625 \nL 54.390625 43.015625 \nL 54.390625 34.71875 \nL 19.671875 34.71875 \nL 19.671875 8.296875 \nL 56.78125 8.296875 \nL 56.78125 0 \nL 9.8125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-69\"/>\n     <path d=\"M 4.203125 54.6875 \nL 13.1875 54.6875 \nL 24.421875 12.015625 \nL 35.59375 54.6875 \nL 46.1875 54.6875 \nL 57.421875 12.015625 \nL 68.609375 54.6875 \nL 77.59375 54.6875 \nL 63.28125 0 \nL 52.6875 0 \nL 40.921875 44.828125 \nL 29.109375 0 \nL 18.5 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-119\"/>\n    </defs>\n    <g transform=\"translate(320.845313 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-69\"/>\n     <use x=\"63.183594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n     <use x=\"90.966797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n     <use x=\"154.443359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"215.625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-119\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p420c916f99\">\n   <rect height=\"271.8\" width=\"558\" x=\"59.690625\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,5))\n",
+    "sns.lineplot(range(1, 11), wcss,marker='o',color='red')\n",
+    "plt.title('Elbow')\n",
+    "plt.xlabel('Number of clusters')\n",
+    "plt.ylabel('WCSS')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Looks like 3 is a good number after all. Fit the model again and create a scatterplot of your clusters. They do group in bunches, but they are pretty close together."
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"265.728679pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 385.78125 265.728679\" width=\"385.78125pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 265.728679 \nL 385.78125 265.728679 \nL 385.78125 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 378.58125 228.172429 \nL 378.58125 10.732429 \nL 43.78125 10.732429 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"PathCollection_1\">\n    <defs>\n     <path d=\"M 0 3 \nC 0.795609 3 1.55874 2.683901 2.12132 2.12132 \nC 2.683901 1.55874 3 0.795609 3 0 \nC 3 -0.795609 2.683901 -1.55874 2.12132 -2.12132 \nC 1.55874 -2.683901 0.795609 -3 0 -3 \nC -0.795609 -3 -1.55874 -2.683901 -2.12132 -2.12132 \nC -2.683901 -1.55874 -3 -0.795609 -3 0 \nC -3 0.795609 -2.683901 1.55874 -2.12132 2.12132 \nC -1.55874 2.683901 -0.795609 3 0 3 \nz\n\" id=\"C0_0_cb5f23d3e7\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.221967\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"39.956499\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.407422\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"64.816051\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.718323\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"168.919042\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.450142\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"53.06923\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.881061\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"124.916067\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"95.685605\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"113.715609\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.402421\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.061516\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.049227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.216966\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.562872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.796048\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.738326\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.327409\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.733325\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"97.051514\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"321.062991\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.041513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.866059\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.903778\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"81.753328\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.826053\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"278.800783\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.943784\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.314694\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.582876\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"58.532868\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"295.705666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"24.385131\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.053802\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.415136\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"79.841055\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"155.785621\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"106.61288\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.149243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.445141\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"112.896064\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.094234\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"253.443458\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.883775\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"79.294691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"57.166958\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"30.668315\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.738326\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"118.359702\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.650599\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.861058\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"37.771044\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"274.574562\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"125.735613\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"65.908779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"126.82834\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"111.803336\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"143.561717\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.036512\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"138.30198\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.364702\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.620594\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.149243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"97.597878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"125.462431\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.084232\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"84.758329\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"232.312354\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.793335\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.868772\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.054227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"40.776045\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"149.775619\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"101.299509\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.856057\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"67.489743\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"111.256972\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.630596\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.6556\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"165.893351\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.971502\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"143.561717\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.337411\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.537868\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.289691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.319695\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"154.692893\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"129.013795\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.495149\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"33.673316\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"135.570161\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.695606\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.680604\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.091521\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.788334\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"116.174247\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.347413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"115.081519\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"43.507864\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.289691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.873773\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.851057\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.352413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.24197\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.191962\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.938783\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"95.412423\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.50015\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"104.154243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.60788\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.963787\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"146.224254\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.053802\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.50015\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"29.848769\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"131.472432\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.39742\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.625595\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.883775\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"140.214253\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.016509\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.309694\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"168.919042\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.031511\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.495149\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.091521\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"214.519727\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"66.455142\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.064229\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.60788\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"55.801049\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.490148\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"51.156957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.552871\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"304.158108\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.81105\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.425138\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.971502\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.9615\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.104235\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.074231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"151.141528\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.144242\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.319695\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"28.209678\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"131.472432\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.723324\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.357414\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"34.492861\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.733325\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.600591\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.226968\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.109236\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"333.741653\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.778332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"142.126526\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"32.307406\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.873773\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"329.515432\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"363.325199\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"329.515432\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"66.181961\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"45.420137\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.893776\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.928782\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.520153\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"64.542869\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"274.574562\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"38.317408\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.562872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"253.443458\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"133.111524\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"232.312354\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.231969\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.723324\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"53.342412\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"35.858771\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"32.85377\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"40.776045\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.17696\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.046513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"100.329697\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.322409\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"240.764796\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.520153\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"99.783333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.610593\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"65.908779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.084232\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.76333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.144242\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"278.800783\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"45.693319\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.743327\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.50515\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"346.420316\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.059228\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"144.038799\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.708321\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.445141\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.708321\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.873347\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.605592\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"49.244683\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.610593\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"116.72061\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.572874\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"57.166958\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"43.234682\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.557872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.357414\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"106.886062\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"169.171533\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"140.487435\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.913779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.279689\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.171959\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.665602\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.773332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.046513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.743327\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"160.429713\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.119238\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"240.764796\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.119238\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.996505\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.913779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.417424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"333.741653\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"144.858345\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"321.062991\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"100.329697\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.928782\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.605592\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"129.286977\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.868772\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.347413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.387419\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"81.206965\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.279689\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.522866\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.675603\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"67.489743\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.577875\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.963787\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"30.668315\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"99.783333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"84.211965\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"108.251972\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"138.028798\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.124239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.680604\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.933783\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"51.70332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.171959\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.796048\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"55.254685\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.460143\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.054227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.425138\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.39242\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4f46e88de4\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.81108\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(51.62983 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(90.710788 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 20 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(132.972996 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 30 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(175.235204 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 40 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(217.497412 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(259.75962 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 60 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(302.021828 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"350.646536\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 70 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(344.284036 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_9\">\n     <!-- popularity -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(185.7875 256.448992)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"124.658203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"251.513672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"279.296875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"340.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"381.689453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"409.472656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"448.681641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m1aafdc834b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"202.226542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.6875 12.40625 \nL 21 12.40625 \nL 21 0 \nL 10.6875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-46\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 206.025761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"174.908353\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 178.707572)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"147.590164\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 151.389383)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"120.271975\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 124.071194)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"92.953786\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 0.7 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 96.753005)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"65.635597\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 69.434816)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"38.317408\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 0.9 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.984375 1.515625 \nL 10.984375 10.5 \nQ 14.703125 8.734375 18.5 7.8125 \nQ 22.3125 6.890625 25.984375 6.890625 \nQ 35.75 6.890625 40.890625 13.453125 \nQ 46.046875 20.015625 46.78125 33.40625 \nQ 43.953125 29.203125 39.59375 26.953125 \nQ 35.25 24.703125 29.984375 24.703125 \nQ 19.046875 24.703125 12.671875 31.3125 \nQ 6.296875 37.9375 6.296875 49.421875 \nQ 6.296875 60.640625 12.9375 67.421875 \nQ 19.578125 74.21875 30.609375 74.21875 \nQ 43.265625 74.21875 49.921875 64.515625 \nQ 56.59375 54.828125 56.59375 36.375 \nQ 56.59375 19.140625 48.40625 8.859375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.421875 -1.421875 \nQ 22.703125 -1.421875 18.890625 -0.6875 \nQ 15.09375 0.046875 10.984375 1.515625 \nz\nM 30.609375 32.421875 \nQ 37.25 32.421875 41.125 36.953125 \nQ 45.015625 41.5 45.015625 49.421875 \nQ 45.015625 57.28125 41.125 61.84375 \nQ 37.25 66.40625 30.609375 66.40625 \nQ 23.96875 66.40625 20.09375 61.84375 \nQ 16.21875 57.28125 16.21875 49.421875 \nQ 16.21875 41.5 20.09375 36.953125 \nQ 23.96875 32.421875 30.609375 32.421875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-57\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 42.116627)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-57\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 1.0 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_18\">\n     <!-- danceability -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(14.798438 150.010242)rotate(-90)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"243.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"304.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"365.917969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"429.394531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"457.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"484.960938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"512.744141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"551.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 43.78125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 378.58125 228.172429 \nL 378.58125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 378.58125 228.172429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 43.78125 10.732429 \nL 378.58125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p9fb0d779e7\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"43.78125\" y=\"10.732429\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "kmeans = KMeans(n_clusters = 3)\n",
+    "kmeans.fit(X)\n",
+    "labels = kmeans.predict(X)\n",
+    "plt.scatter(df['popularity'],df['danceability'],c = labels)\n",
+    "plt.xlabel('popularity')\n",
+    "plt.ylabel('danceability')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "此模型的準確性不錯，但也不算很好。可能是數據不太適合 K-Means 聚類。您可以嘗試不同的方法。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 811,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Result: 109 out of 286 samples were correctly labeled.\nAccuracy score: 0.38\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "labels = kmeans.labels_\n",
+    "\n",
+    "correct_labels = sum(y == labels)\n",
+    "\n",
+    "print(\"Result: %d out of %d samples were correctly labeled.\" % (correct_labels, y.size))\n",
+    "\n",
+    "print('Accuracy score: {0:0.2f}'. format(correct_labels/float(y.size)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..6ed67b332
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb
@@ -0,0 +1,341 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "6f92868513e59d321245137c1c4c5311",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:34:27+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 104,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 105,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 105
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "我們將只專注於三個類型。也許我們可以建立三個集群！\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 106,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 106
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m85c8933980\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m0570926463\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p0704da7660\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlYAAAHbCAYAAAAJY9SEAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nO3de7ymc73/8dfbjNROhUwINR0msjvInk07hZLILofaiSJKTQfS+biT2NXu3O6oKL+0f6WURG0dpIOdnTJkO5UMEdNgoaQIw2f/cV1Td2ONGbO+y32vNa/n47Ee676/13Vf9yetWet9f09XqgpJkiRN3GrDLkCSJGm6MFhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiZFwh8Hvm5PuGng+fOHXZ8kTYa4QaikyZZwKfDiKr437FomImFmFYuHXYek0WWPlaShSLhXwicSFiVckfD+hNX7YzslLEg4NOG6hF8nPOdOrjUn4X8Sbkj4dsKnEz4zcPxJCT9N+H3CWQlbDxw7PeGQ/vsfEk5KWLs/tmnC4oSXJFwOnLQC13tJwqV9LZfcWd2Sph+DlaRhORR4DPBo4B+A7YA3DhyfDdwDWB94CXB0wkOWvkhCgGOBHwD3B94D7D1wfDbwdeBfgXWAtwFfXxKees8Dng9sAKwFvGrg2AxgK2ATYNc7u15/zfcD21dxH+CJwHl35T+KpKnNYCVpWJ4PHFLFNVVcBbwT2Gfg+GLg0Cpu6YcQvwf8yzjXmQNsChzWn/tD4FsDx/cFvlbF96q4vYqTgAuApw2cc2QVF1fxJ+CrwOZLvcfbq7ixiptW8HqPSrhnFb+t4hd36b+KpCnNYCXpbtf3Mq0PXDbQfBmw4cDzsSr+vNTxB45zuQf259480Hb5wOMHA3v3w3a/T/g9MHepa1058PhGYM2B57dX8dsVuV4Vv6MLjAcBVyacmPDwcWqWNE0ZrCTd7aooujDz4IHmBwELB56vm3DPpY4PBpwlFgGzEtYYaNt44PHlwGeqWGvg695VfHhFy13q+Z1er4r/qmJ7uuD2G+DwFXwfSdOAwUrSsBwDHJJw/4QH0M1Z+v8Dx1cHDk64R8JTgB2A48a5zq+AC4G3JayesA2w08Dxo4HnJGyfMKOfNL99wvorWfcyr5ewYcI/J/wdcDPwR+D2lXwfSVOQwUrSsLydbm7S+cDZwGnA+waOX0o3z+pK4CjghVVcsvRF+t6v5wJPBX4HvBX4Cl2woX/Ns+kmy19DN6T4Klby999yrjcDeHNf87XAPwIHrsz7SJqa3MdK0shJ2An4eNXKzU9KOAE4vYp/b1uZJN05e6wkTXkJWyXMTlgt4Zl0Q4EnDLsuSauemcMuQJIa2Ihu/tXadJPLX1TFBcMtSdKqyKFASZKkRhwKlCRJamQkhgLXXXfdmj179rDLkCRJWq4zzzzzmqqaNd6xkQhWs2fPZv78+cMuQ5IkabmSXLasYw4FSpIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1MnPYBbT2D2/4/LBL0DRz5vtfMOwSJElThD1WkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqZHlBqskGyf5QZILkpyf5FV9+zpJTk5yUf997b49ST6aZEGSc5JsMdn/IyRJkkbBivRYLQZeV1WbAY8HDkiyGfBm4JSqmgOc0j8HeDowp/+aBxzevGpJkqQRtNxgVVWLquqs/vENwC+ADYFdgaP7044Gdusf7wp8vjqnA2sl2aB55ZIkSSPmLs2xSjIbeBzwU2C9qlrUH7oSWK9/vCFw+cDLrujblr7WvCTzk8wfGxu7i2VLkiSNnhUOVknWBI4DXl1Vfxg8VlUF1F1546o6oqrmVtXcWbNm3ZWXSpIkjaQVClZJVqcLVV+oqq/1zVctGeLrv1/dty8ENh54+UZ9myRJ0rS2IqsCA3wW+EVVfWjg0InAvv3jfYETBtpf0K8OfDxw/cCQoSRJ0rQ1cwXO2RrYBzg3ydl921uB9wDHJtkfuAzYoz92ErAzsAC4EXhh04olSZJG1HKDVVX9GMgyDm8/zvkFHDDBuiRJkqYcd16XJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqZHlBqskRyW5Osl5A21fTnJ2/3VpkrP79tlJbho49qnJLF6SJGmUzFyBcz4HfBz4/JKGqnruksdJPghcP3D+xVW1easCJUmSporlBquqOjXJ7PGOJQmwB/CUtmVJkiRNPROdY/Uk4Kqqumig7SFJfp7kR0metKwXJpmXZH6S+WNjYxMsQ5IkafgmGqz2Ao4ZeL4IeFBVPQ54LfDFJPcd74VVdURVza2qubNmzZpgGZIkScO30sEqyUzgWcCXl7RV1c1VdW3/+EzgYuAREy1SkiRpKphIj9VTgV9W1RVLGpLMSjKjf/xQYA5wycRKlCRJmhpWZLuFY4CfAJskuSLJ/v2hPfnbYUCAbYBz+u0Xvgq8rKqua1mwJEnSqFqRVYF7LaN9v3HajgOOm3hZkiRJU487r0uSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUyHKDVZKjklyd5LyBtnckWZjk7P5r54Fjb0myIMmFSXacrMIlSZJGzYr0WH0O2Gmc9g9X1eb910kASTYD9gT+vn/NJ5PMaFWsJEnSKFtusKqqU4HrVvB6uwJfqqqbq+rXwAJgywnUJ0mSNGVMZI7VgUnO6YcK1+7bNgQuHzjnir7tDpLMSzI/yfyxsbEJlCFJkjQaVjZYHQ48DNgcWAR88K5eoKqOqKq5VTV31qxZK1mGJEnS6FipYFVVV1XVbVV1O3Akfx3uWwhsPHDqRn2bJEnStLdSwSrJBgNPdweWrBg8EdgzyRpJHgLMAX42sRIlSZKmhpnLOyHJMcB2wLpJrgAOAbZLsjlQwKXASwGq6vwkxwIXAIuBA6rqtskpXZIkabQsN1hV1V7jNH/2Ts5/F/CuiRQlSZI0FbnzuiRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNLDdYJTkqydVJzhtoe3+SXyY5J8nxSdbq22cnuSnJ2f3XpyazeEmSpFGyIj1WnwN2WqrtZOBRVfUY4FfAWwaOXVxVm/dfL2tTpiRJ0uhbbrCqqlOB65Zq+25VLe6fng5sNAm1SZIkTSkt5li9CPjWwPOHJPl5kh8ledKyXpRkXpL5SeaPjY01KEOSJGm4JhSskvwrsBj4Qt+0CHhQVT0OeC3wxST3He+1VXVEVc2tqrmzZs2aSBmSJEkjYaWDVZL9gGcAz6+qAqiqm6vq2v7xmcDFwCMa1ClJkjTyVipYJdkJeCOwS1XdONA+K8mM/vFDgTnAJS0KlSRJGnUzl3dCkmOA7YB1k1wBHEK3CnAN4OQkAKf3KwC3AQ5LcitwO/Cyqrpu3AtLkiRNM8sNVlW11zjNn13GuccBx020KEmSpKnIndclSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJamSFglWSo5JcneS8gbZ1kpyc5KL++9p9e5J8NMmCJOck2WKyipckSRolK9pj9Tlgp6Xa3gycUlVzgFP65wBPB+b0X/OAwydepiRJ0uhboWBVVacC1y3VvCtwdP/4aGC3gfbPV+d0YK0kG7QoVpIkaZRNZI7VelW1qH98JbBe/3hD4PKB867o2/5GknlJ5ieZPzY2NoEyJEmSRkOTyetVVUDdxdccUVVzq2rurFmzWpQhSZI0VBMJVlctGeLrv1/dty8ENh44b6O+TZIkaVqbSLA6Edi3f7wvcMJA+wv61YGPB64fGDKUJEmatmauyElJjgG2A9ZNcgVwCPAe4Ngk+wOXAXv0p58E7AwsAG4EXti4ZkmSpJG0QsGqqvZaxqHtxzm3gAMmUpQkSdJU5M7rkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDUyc2VfmGQT4MsDTQ8F3g6sBbwEGOvb31pVJ610hZIkSVPESgerqroQ2BwgyQxgIXA88ELgw1X1gSYVSpIkTRGthgK3By6uqssaXU+SJGnKaRWs9gSOGXh+YJJzkhyVZO3xXpBkXpL5SeaPjY2Nd4okSdKUMuFgleQewC7AV/qmw4GH0Q0TLgI+ON7rquqIqppbVXNnzZo10TIkSZKGrkWP1dOBs6rqKoCquqqqbquq24EjgS0bvIckSdLIaxGs9mJgGDDJBgPHdgfOa/AekiRJI2+lVwUCJLk3sAPw0oHm9yXZHCjg0qWOSZIkTVsTClZV9Sfg/ku17TOhiiRJkqYod16XJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKmRmcMuQNJd95vDHj3sEjTNPOjt5w67BGlasMdKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWpk5kQvkORS4AbgNmBxVc1Nsg7wZWA2cCmwR1X9bqLvJUmSNMpa9Vg9uao2r6q5/fM3A6dU1RzglP65JEnStDZZQ4G7Akf3j48Gdpuk95EkSRoZLYJVAd9NcmaSeX3belW1qH98JbDe0i9KMi/J/CTzx8bGGpQhSZI0XBOeYwU8saoWJnkAcHKSXw4erKpKUku/qKqOAI4AmDt37h2OS5IkTTUT7rGqqoX996uB44EtgauSbADQf796ou8jSZI06iYUrJLcO8l9ljwGngacB5wI7Nufti9wwkTeR5IkaSqY6FDgesDxSZZc64tV9e0kZwDHJtkfuAzYY4LvI0mSNPImFKyq6hLgseO0XwtsP5FrS5IkTTXuvC5JktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIysdrJJsnOQHSS5Icn6SV/Xt70iyMMnZ/dfO7cqVJEkaXTMn8NrFwOuq6qwk9wHOTHJyf+zDVfWBiZcnSZI0dax0sKqqRcCi/vENSX4BbNiqMEmSpKmmyRyrJLOBxwE/7ZsOTHJOkqOSrL2M18xLMj/J/LGxsRZlSJIkDdWEg1WSNYHjgFdX1R+Aw4GHAZvT9Wh9cLzXVdURVTW3qubOmjVromVIkiQN3YSCVZLV6ULVF6rqawBVdVVV3VZVtwNHAltOvExJkqTRN5FVgQE+C/yiqj400L7BwGm7A+etfHmSJElTx0RWBW4N7AOcm+Tsvu2twF5JNgcKuBR46YQqlCRJmiImsirwx0DGOXTSypcjSZI0dbnzuiRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDUyke0WJEmaNFt/bOthl6Bp5rRXnjbp72GPlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDUyacEqyU5JLkyyIMmbJ+t9JEmSRsWkBKskM4BPAE8HNgP2SrLZZLyXJEnSqJisHqstgQVVdUlV3QJ8Cdh1kt5LkiRpJKSq2l80+Rdgp6p6cf98H2Crqjpw4Jx5wLz+6SbAhc0L0Z1ZF7hm2EVIk8yfc60K/Dm/+z24qmaNd2Dm3V3JElV1BHDEsN5/VZdkflXNHXYd0mTy51yrAn/OR8tkDQUuBDYeeL5R3yZJkjRtTVawOgOYk+QhSe4B7AmcOEnvJUmSNBImZSiwqhYnORD4DjADOKqqzp+M99JKcxhWqwJ/zrUq8Od8hEzK5HVJkqRVkTuvS5IkNWKwkiRJasRgpSaSzE1yn2HXIUnSMBms1MpLgO8ariRp6kmSYdcwXRisNCFJtgCoqpcCZwLHG640VYz3x8Q/MFrVJElVVZKtk+yfZPt+qyStBFcFakKSnA7cWFVP6Z8fDswBdq+qG4ZanLQCkmxDt6HxH4Bv9n9gVquq24dcmnS3SfJk4LPAl4FnAEcDX6+qBUMtbAqyx0oTUlWPB2Yk+Ub//OXARdhzpRG2pFcqyVzgKGBrYG/g60tClT1XWlUk2QR4GfDqqnoLsC/dB+QdhlrYFGWw0l028EdpJkBVbQvMWipc/RL4fpI1h1aotAx9r9T2wFuAF1fVK4D9gKuBjyw5Z3gVSpMvPWAb4GHAjknuXVVnAccA85KsPdQipyCDle6SJWPx/dMNk8yBv/Rc3T/JN/vnBwKnAusMp1JpudYCdgf+sX9+C/BpwLklmtYGemPXBWZW1ZHAu4DQ3YIO4Erghr5Nd4FzrLRSkrwO2Bm4J/D9qjq4bz8VoKq2GWJ50h0MTNBdD7ihqm5M8s/A14Gdq+rkJDsA76MbArnWXitNV0l2Bg4DFgJ/AvYHnk03DLga3S3v3l9V3xxakVPUpNwrUNNbkhcBu1TVtkk+Brw2yd9V1euqapsk30mycVVdPuxapSX6UPVM4JVAJTmNrodqN+A7SY6l+4R+WFVdM8RSpUmV5JHAO4EDgbOBLwL/r6r2TPJnYEfg3CWhaqmRCi2HQ4FarnEm8S4A9knySmBD4DHA3kk+BVBVOxqqNGqSPIyuN+oNwAfoQtShwLfohgSfCfxPVR2/ZP6gNE3dDFwAnFVVN1bVbsAGSQ6g68H9KfDYJHsaqu46f3louZb8o+onot9cVacmuR+wLfC+qrq4/7S/VZJ1quq6YdYrDRr4w7A2cFlV/W/f/htgK+CpVXVCkn2BY5P8uqp+OLyKpbYGhsFn0HWoXAdsAMwFftyf9iW6X/eLkxwN3Ar8wFB119ljpWVK8rAkm/WPXwt8nm45+gOq6nrg18Czk7yZrufq2YYqjYqBntZ79d/PAxYnORCgqi4ELgc2659/FfgXYNHdXKo0qfpQtStwLN0+VY8EPgF8LMmBSV5MNyy4oD//1qo6uqquGlrRU5iT1zWuJPcCPgZcRddlPA94Od2ta3YHtqALU7sBTwYOqqrzhlOtNL4kO9H9zF4CnA4U3Z5Va9J9Qv80sF9V/Y9DHpqukmwKfAb4d7qVgO8A9qHrldoR2Aj4alV9d1g1TicGKy1Tv5XCa4H7AudX1bv79g8DOwFPqqprktyzqv48xFKlO0jyeOC9dB8QHkO3jcKtdJ/aX0230/r3q+obQytSmmRJHgV8ELiwqg7q23YEPkf3O9yd1RtzKFB/Y3CielVdBLwbuB54TJLH9O2vAf4b+EE/Zn/LMGqVliXJhnQT1H/aD/G9D/gh3bySRVW1P/CGqvqGO6xrmvsV3Z5Uj0wyJ8kaVfUd4Dhg1nBLm54MVvqLwaGQJM9NshuwKV2v1fXA7gPhah7dpN/bvKeaRtBNdJNy90yyVVX9saq+DTyIrveKqlrcf7fbXtNSkhlVdQvwYrq5g68HdkmyLfAsYPEw65uuDFb6i4FQdSDdXj8A36D7Q/ReYH26bRb+vj929d1epDSOgdssPSrJdnRzqN5D11N1WJKn90PbGwO/H1qh0t2k/6B8W5KZVXUrXbhaDfhXulC1X1WdYY9tewYr/UWS1ZJsQDcZfXvgocApwM+r6hK6YcGZdBPa/aSvkdGvetoZOAF4Id1ePM+kG/47jW4DxE8AL6qqs/xjoulm4MPFnCTrL2nvt0+Y2fdcvQKYD/wdcJYLNiaHwWoVt9QfmBl0+5tcS7cr7zbAc6rq1iQv7895vbtSa9QkuTfdH419qmpfuo0/twXWo/tZPhj4I93PtzStDOxTtSNwIt0HiwOSPBz+JlzdSvfv5AF0NyB3L8tJYLBahS01p2pvYF5V3Uy3JP0gun2pbkzyPLr7SFVV3Ta8iqW/SrJa//0f6XaSvgbYBKCqTqDbt+oN/enH0n1SPyTJPe/+aqXJ04equXTDfc8EXgf8PbDbUuFqyZyr5wAf7IOWGjOtrsIGQtUBwIvo9jWhql6aZC3g1CQ/p9uder+qumJoxUq9JPeqqpuq6vYkTwQOp7tx7M+AjZPMrar5dCtXtwBmVNXVSY4AbndrEE03Se5DNwS+Rb99woL+g8dewHOTfKWqftXPuVqtD1e/HWbN05n7WK3ikqwNHAG8qaou6Zfi3twf24muJ+DSqvr1MOuU4C978vwH8Ay6rRMOp9vY8DNJHgocQLfIYjHwD8DBVXX8sOqVJsvS86OSbAJ8lG739Ff2Hzy2A54PvNvf4Xcfg9UqZrzJikm+Rrf673MDvVhbAedU1U1DKFO6gySr0wWpn9L9vD6NbthjbeAFVfXbJOvS7SK9KbCgquY7QVfTzcCcqh3othBJ/+HiEcCb6Ta/fW0frtauqt8NteBVjHOsViFLzama03/CAfgO8GDgn/pjzwXeRrdkXRolC+kmpX+Fbs7UYcDZwEFJ1q+qa6rq7Kr6Uj8c6OpVTSv9UF4l+We6HdWvoNtS5ANV9Su61dvrAx/vX3L9kEpdZdljtYpYKlS9lm5O1U3AfwH/RnfvqMfRDaE8DHheVZ07nGqlv7XUJ/T/BH5YVXv2x7amGxq8F92Qh/uradpJ8hBgtaq6uO+Z/U/gNcCSXqoNge9V1f79h+Y1quqc4VW86nLy+ipiIFQ9HngC8ERgDeAMYHFVHdzvYfVwuiGURUMrVhowEKoeSncLjmcBr07yTrqVTaf1E3V3oxsWNFhpOnoCcFGSK/p7tM6j+3k/lG4+4Wy6Ses3VdWBQ6xzlWewWoUkeSRwCF2v1GpVdVW/VP0nSR5YVa+gu+2BNDL6ULUL3bDfAuAS4NN0S8oPSvLRqvrvJOdWlbuqa1qqqi8kWRM4I8neVXVOkgcCZ/ZzqdYHPkQ3tUND5ByraWzp3aWr6hfAkXTBarsk61bVVcDWwBOTrOeO1Bo1fS/rwcCOwPF0Gxw+je4my9sCr+s3PzRUadoZ2FF9R+BRdEOAR/YrZC8F7pfkk3Q3VT6hqk729/hwOcdqmhpn88916O5y/h3g2XTDJl8HTu33+Jnh5p8aRUk2ottaYW26XdSfB3yKbhf1zwFjVXXG0AqUJlmSLYGPAK+pqtP7ebLPo/s9Dt39XP9UVT8aVo36K4cCp6mBUPUaYFe6VVRvotvs893AbcB+wK1JvgHcPpxKpTvXb0x7RZJ3AV+oqgVJPk93d4Dzq+qy4VYoTZ4kGwNvBM6tqtMBqupDfafUyXS3HTtpiCVqKQaraaa/fcE6VfWzfk7VFnQ3VX4D3f/f69NtpXAY3ZDgmVVlqNJUcC7w0n4/q2cBrzJUaRWwGDgH2DXJTlX1bfhLuJoBrDXU6nQHBqtppL+twf7A6kluBf6Xbhnu04Gdge3ptlk4iO7WHocOq1ZpJZxEt5J1F+BdVXXakOuRmh/RBFIAAAVUSURBVBtYBftPdKtgf0N3t4HfA7snubWqTgGoqvcPsVQtg5PXp4l+07gb6HamXgzsCTyiqhYC9wN+1t8f6hbgW3SrqqQpo6r+UFVHA8+tqv9ygq6moz5UPQ04ClgPOJNugdGJdD1X+/XHNaLssZomBobzdgQeC2wC3DPJZ4CfAJ/t96naDtihqq4cSqHSxN0G7qiu6affj20t4KXA7nSLji4Azuq3x/kKXa+t2+KMMFcFTiNJngR8DNgSeDywE7A63XyqNek2kbugqi4ZWpGSpDuV5E10Iw1PAZ7f77a+H3AqcKnzYkebQ4HTy5rAtVV1S1WdSrevyVPo7hm1TlV901AlSaMnyeZJDumf3hvYB9i7D1WPpVvV/UBD1ehzKHB6+RmwMMmewFeq6swkp9EF6KuGW5okadDARPUnAc8BdkxydVW9PcmmwCFJFgObA2+qqh8PtWCtEIPV9HI98GO6vaqelmQ+3T0Bn11V1wy1MkkS8NdA1YeqbYAvAAcCC4EnJ1mjqvZI8kS6jXE/3n9QjnMLR59zrKaYfvXfMruCk9wL2JRu4uOawGer6vy7qz5J0rL19/d7JPDDqrqtvzPGhlX13v5egJsD7wWOraqPDLNWrRyD1RTV/2N8EHADcMx4PVL9/dMW3+3FSZLGlWRX4CLgCrqtcbYHPky3WvvX/crAo+nmWX21qr44tGK1Upy8PgUleRHdxp8X093376Akj+6PZcn+PoYqSRotVXUCcCXwSbp7/X2X7t6XH+nnVT2G7t6YFwEbDqtOrTznWE0B44yrbwe8vqq+neRU4GC6DUHPdfxdkkbP4O/xqrouyY+Ap9Ft2nw8EOA/6Xqx9qe7HdkO/S2cFvu7fepwKHAKGFg58jLgDLpb1NwT+FD/D/QhdLv07l5Vvx9mrZKk8SXZFng08P2quiDJXnS/z79eVV9Lcu/+1C3p7o6xu3Nkpx6HAkdYkk3gL7c4eBawB/BbunC1Ft3Kv7WAR9F9yrllWLVKku5oydSMJFvRDf9tC7wxyUuq6hjgm8DeSfYA/kz3ofkJwK6GqqnJocARlWRH4PAkW9CNt78YOK+qFgGLkmwMbNO33wN4ZVXdOLSCJUl30H8w3hI4FNirqs7p9xp8Qh+ujkwyA7iwqm4Drk3y/v7erpqCDFYjKMlMuq7gg4HN6Jbf/gDYNckz+h3UP5PkfnR7nPypqsaGV7Ek6U6sBTwV2IHuRspfBW6nn0NVVZ+Ev9nfylA1hRmsRlBVLU5yMfA2uhvOPpmui/gmYJcki6vq21V1Pd2moJKkEVVV3+2nc/x7kt9W1TFJvgrMAP534DwnPU8DBqvRdQ5wI/AH4H5VdU2Sr9F9ytk3ya1VdcpQK5QkrZCqOrG/Pc2/JblHVR0NHDPsutSeqwJHxOBS3CT3AG7rd+V9Pd2NlA+pqjOSbES3iuSb/XwrSdIUkWQX4D10Q4NXelPl6cdgNQKWClUH0s2r+gPwjqr6c5K30t3/7z1V9ZMkM/pJjpKkKSbJLOfFTl8GqxGS5BXAc4HnAWcB3wPeXlUXJ3kn8HBgv6r68xDLlCRJy2CwGhFJ7gt8iG4l4HOAnYGr6bZaeHlVLUhy/6q6dohlSpKkO2GwGiFJ1gA2Bf6jqp7cbyw3RrcD7zuq6tahFihJku6UqwJHSFXdnORGYGZ/U+UHA6cAnzZUSZI0+uyxGjF9r9Wr6VaMPBB4TlVdMNyqJEnSijBYjaD+bubrA7dX1cJh1yNJklaMwUqSJKmR1YZdgCRJ0nRhsJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmN/B/Djeb5PsBsCgAAAABJRU5ErkJggg==\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 107,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 107
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 108,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
+    "\n",
+    "scaler = StandardScaler()\n",
+    "\n",
+    "# X = df.loc[:, ('danceability','energy')]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 110,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "ValueError",
+     "evalue": "Unknown label type: 'continuous'",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m                                Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-110-3756ba7b0bc1>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     20\u001b[0m \u001b[0;31m# we create an instance of SVM and fit out data. We do not scale our\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     21\u001b[0m \u001b[0;31m# data since we want to plot the support vectors\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 22\u001b[0;31m \u001b[0mls30\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_30\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_30\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 30% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m     23\u001b[0m \u001b[0mls50\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_50\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_50\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 50% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     24\u001b[0m \u001b[0mls100\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 100% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/semi_supervised/_label_propagation.py\u001b[0m in \u001b[0;36mfit\u001b[0;34m(self, X, y)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    228\u001b[0m         \u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_validate_data\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    229\u001b[0m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mX_\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 230\u001b[0;31m         \u001b[0mcheck_classification_targets\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m    231\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    232\u001b[0m         \u001b[0;31m# actual graph construction (implementations should override this)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/multiclass.py\u001b[0m in \u001b[0;36mcheck_classification_targets\u001b[0;34m(y)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    181\u001b[0m     if y_type not in ['binary', 'multiclass', 'multiclass-multioutput',\n\u001b[1;32m    182\u001b[0m                       'multilabel-indicator', 'multilabel-sequences']:\n\u001b[0;32m--> 183\u001b[0;31m         \u001b[0;32mraise\u001b[0m \u001b[0mValueError\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m\"Unknown label type: %r\"\u001b[0m \u001b[0;34m%\u001b[0m \u001b[0my_type\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m    184\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    185\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: Unknown label type: 'continuous'"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.semi_supervised import LabelSpreading\n",
+    "from sklearn.semi_supervised import SelfTrainingClassifier\n",
+    "from sklearn import datasets\n",
+    "\n",
+    "X = df[['danceability','acousticness']].values\n",
+    "y = df['energy'].values\n",
+    "\n",
+    "# X = scaler.fit_transform(X)\n",
+    "\n",
+    "# step size in the mesh\n",
+    "h = .02\n",
+    "\n",
+    "rng = np.random.RandomState(0)\n",
+    "y_rand = rng.rand(y.shape[0])\n",
+    "y_30 = np.copy(y)\n",
+    "y_30[y_rand < 0.3] = -1  # set random samples to be unlabeled\n",
+    "y_50 = np.copy(y)\n",
+    "y_50[y_rand < 0.5] = -1\n",
+    "# we create an instance of SVM and fit out data. We do not scale our\n",
+    "# data since we want to plot the support vectors\n",
+    "ls30 = (LabelSpreading().fit(X, y_30), y_30, 'Label Spreading 30% data')\n",
+    "ls50 = (LabelSpreading().fit(X, y_50), y_50, 'Label Spreading 50% data')\n",
+    "ls100 = (LabelSpreading().fit(X, y), y, 'Label Spreading 100% data')\n",
+    "\n",
+    "# the base classifier for self-training is identical to the SVC\n",
+    "base_classifier = SVC(kernel='rbf', gamma=.5, probability=True)\n",
+    "st30 = (SelfTrainingClassifier(base_classifier).fit(X, y_30),\n",
+    "        y_30, 'Self-training 30% data')\n",
+    "st50 = (SelfTrainingClassifier(base_classifier).fit(X, y_50),\n",
+    "        y_50, 'Self-training 50% data')\n",
+    "\n",
+    "rbf_svc = (SVC(kernel='rbf', gamma=.5).fit(X, y), y, 'SVC with rbf kernel')\n",
+    "\n",
+    "# create a mesh to plot in\n",
+    "x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1\n",
+    "y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1\n",
+    "xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),\n",
+    "                     np.arange(y_min, y_max, h))\n",
+    "\n",
+    "color_map = {-1: (1, 1, 1), 0: (0, 0, .9), 1: (1, 0, 0), 2: (.8, .6, 0)}\n",
+    "\n",
+    "classifiers = (ls30, st30, ls50, st50, ls100, rbf_svc)\n",
+    "for i, (clf, y_train, title) in enumerate(classifiers):\n",
+    "    # Plot the decision boundary. For that, we will assign a color to each\n",
+    "    # point in the mesh [x_min, x_max]x[y_min, y_max].\n",
+    "    plt.subplot(3, 2, i + 1)\n",
+    "    Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])\n",
+    "\n",
+    "    # Put the result into a color plot\n",
+    "    Z = Z.reshape(xx.shape)\n",
+    "    plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)\n",
+    "    plt.axis('off')\n",
+    "\n",
+    "    # Plot also the training points\n",
+    "    colors = [color_map[y] for y in y_train]\n",
+    "    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=colors, edgecolors='black')\n",
+    "\n",
+    "    plt.title(title)\n",
+    "\n",
+    "plt.suptitle(\"Unlabeled points are colored white\", y=0.1)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/5-Clustering/README.md b/translations/mo/5-Clustering/README.md
new file mode 100644
index 000000000..64ea68fb5
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/5-Clustering/README.md
@@ -0,0 +1,42 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b28a3a4911584062772c537b653ebbc7",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:52:23+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 機器學習中的分群模型
+
+分群是一種機器學習任務，目的是尋找彼此相似的物件，並將它們分組成稱為「群集」的群體。分群與機器學習中的其他方法不同之處在於，它是自動進行的。事實上，可以說它是監督式學習的相反。
+
+## 區域主題：針對尼日利亞觀眾音樂品味的分群模型 🎧
+
+尼日利亞多元化的觀眾擁有多樣的音樂品味。利用從 Spotify 擷取的數據（靈感來自[這篇文章](https://towardsdatascience.com/country-wise-visual-analysis-of-music-taste-using-spotify-api-seaborn-in-python-77f5b749b421)），讓我們來看看尼日利亞流行的音樂。這個數據集包含了各種歌曲的「舞蹈性」分數、「聲學性」、音量、「語音性」、流行度和能量等數據。探索這些數據中的模式將會非常有趣！
+
+![一台唱盤](../../../translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.mo.jpg)
+
+> 照片由 <a href="https://unsplash.com/@marcelalaskoski?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Marcela Laskoski</a> 提供，來自 <a href="https://unsplash.com/s/photos/nigerian-music?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+在這系列課程中，您將學習使用分群技術分析數據的新方法。當您的數據集中缺乏標籤時，分群特別有用。如果數據集有標籤，那麼您在之前課程中學到的分類技術可能會更有幫助。但在需要對未標籤數據進行分組的情況下，分群是一種發現模式的絕佳方法。
+
+> 有一些實用的低代碼工具可以幫助您學習如何使用分群模型。試試 [Azure ML](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-clustering-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 來完成這項任務。
+
+## 課程
+
+1. [分群簡介](1-Visualize/README.md)
+2. [K-Means 分群](2-K-Means/README.md)
+
+## 致謝
+
+這些課程由 [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) 精心撰寫，並由 [Rishit Dagli](https://rishit_dagli) 和 [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) 提供了寶貴的審閱意見。
+
+[Nigerian Songs](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify) 數據集來自 Kaggle，數據來源於 Spotify。
+
+在創建這些課程時，以下 K-Means 的實例提供了幫助，包括這個 [iris 探索](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering)、這個[入門筆記本](https://www.kaggle.com/prashant111/k-means-clustering-with-python)，以及這個[假設的 NGO 示例](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering)。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md b/translations/mo/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d11b99c52
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md
@@ -0,0 +1,177 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "89e923cf3e8bdff9662536e8bf9516e6",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:31:31+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 自然語言處理簡介
+
+本課程涵蓋了*自然語言處理*（NLP）這一*計算語言學*子領域的簡史及其重要概念。
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/31/)
+
+## 簡介
+
+NLP 是機器學習應用最廣泛的領域之一，並已被用於生產軟體中。
+
+✅ 你能想到每天使用的哪些軟體可能內嵌了 NLP 嗎？例如你經常使用的文字處理程式或手機應用程式？
+
+你將學習到：
+
+- **語言的概念**：語言是如何發展的，以及主要的研究領域。
+- **定義與概念**：你還將學習有關電腦如何處理文本的定義與概念，包括解析、語法以及辨識名詞和動詞。本課程中有一些編碼任務，並介紹了幾個重要概念，這些概念你將在後續課程中學習如何編碼。
+
+## 計算語言學
+
+計算語言學是一個研究和開發領域，已有數十年的歷史，研究如何讓電腦處理、理解、翻譯甚至與語言進行交流。自然語言處理（NLP）是一個相關領域，專注於電腦如何處理“自然”或人類語言。
+
+### 範例 - 手機語音輸入
+
+如果你曾經用語音輸入代替打字，或者向虛擬助理提問，那麼你的語音已被轉換為文本形式，然後被處理或*解析*成你所說的語言。檢測到的關鍵詞隨後被轉換為手機或助理可以理解並執行的格式。
+
+![理解](../../../../translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.mo.png)  
+> 真正的語言理解非常困難！圖片來源：[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+### 這項技術是如何實現的？
+
+這是因為有人編寫了一個電腦程式來實現這一功能。幾十年前，一些科幻作家預測人們將主要通過語音與電腦交流，而電腦將始終準確理解人們的意思。不幸的是，這個問題比許多人想像的要困難得多。儘管今天對這個問題的理解已經大大提高，但在實現“完美”的自然語言處理方面仍然面臨重大挑戰，特別是在理解句子的含義時。當涉及到理解幽默或檢測句子中的諷刺情緒時，這是一個特別困難的問題。
+
+此時，你可能會回想起學校課堂上老師講解句子語法部分的情景。在一些國家，學生會專門學習語法和語言學，而在其他國家，這些主題則作為學習語言的一部分：在小學學習母語（學習閱讀和寫作），在中學或高中可能學習第二語言。如果你不擅長區分名詞和動詞，或者副詞和形容詞，不用擔心！
+
+如果你對區分*一般現在式*和*現在進行式*感到困難，你並不孤單。這對許多人來說都是一個挑戰，即使是母語使用者。好消息是，電腦非常擅長應用形式化規則，你將學習編寫程式來像人類一樣*解析*句子。更大的挑戰是理解句子的*含義*和*情感*，這是你稍後將探討的內容。
+
+## 先修知識
+
+本課程的主要先修條件是能夠閱讀和理解本課程的語言。沒有數學問題或方程需要解決。雖然原作者用英文撰寫了本課程，但它也被翻譯成其他語言，因此你可能正在閱讀翻譯版本。有些例子使用了多種語言（用於比較不同語言的語法規則）。這些例子*不會*被翻譯，但解釋性文字會被翻譯，因此意義應該是清楚的。
+
+對於編碼任務，你將使用 Python，範例使用的是 Python 3.8。
+
+在本節中，你將需要並使用：
+
+- **Python 3 理解能力**：理解 Python 3 程式語言，本課程使用輸入、迴圈、文件讀取、陣列。
+- **Visual Studio Code + 擴展**：我們將使用 Visual Studio Code 及其 Python 擴展。你也可以使用你選擇的 Python IDE。
+- **TextBlob**：[TextBlob](https://github.com/sloria/TextBlob) 是一個簡化的 Python 文本處理庫。按照 TextBlob 網站上的指示將其安裝到你的系統中（同時安裝語料庫，如下所示）：
+
+   ```bash
+   pip install -U textblob
+   python -m textblob.download_corpora
+   ```
+
+> 💡 提示：你可以直接在 VS Code 環境中運行 Python。查看 [文檔](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 了解更多資訊。
+
+## 與機器對話
+
+讓電腦理解人類語言的歷史可以追溯到幾十年前，最早考慮自然語言處理的科學家之一是*艾倫·圖靈*。
+
+### “圖靈測試”
+
+當圖靈在 1950 年代研究*人工智慧*時，他考慮了一種對話測試，讓人類和電腦進行對話（通過打字通信），如果對話中的人類無法確定自己是在與另一個人還是電腦對話，那麼是否可以說電腦在“思考”？
+
+### 靈感來源 - “模仿遊戲”
+
+這個想法來自一種派對遊戲，稱為*模仿遊戲*，遊戲中一名提問者獨自待在一個房間裡，試圖判斷另一個房間中的兩個人分別是男性還是女性。提問者可以發送紙條，並試圖設計問題，通過書面回答來揭示神秘人的性別。當然，另一個房間中的玩家試圖通過回答問題來誤導或混淆提問者，同時也要表現得像是在誠實回答。
+
+### 開發 Eliza
+
+1960 年代，麻省理工學院的科學家*約瑟夫·魏岑鮑姆*開發了 [*Eliza*](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA)，一個電腦“治療師”，它會向人類提問，並給人一種理解其回答的假象。然而，儘管 Eliza 能夠解析句子並識別某些語法結構和關鍵詞以給出合理的回答，但它並不能說是*理解*句子。如果 Eliza 被輸入一個格式為“**我很**<u>難過</u>”的句子，它可能會重新排列並替換句子中的單詞，形成回應“你**已經**<u>難過</u>多久了”。
+
+這給人一種 Eliza 理解了陳述並提出了後續問題的印象，而實際上，它只是改變了時態並添加了一些單詞。如果 Eliza 無法識別出它有回應的關鍵詞，它會給出一個隨機回應，這可能適用於許多不同的陳述。例如，如果用戶輸入“**你是**一個<u>自行車</u>”，它可能會回應“我**已經**是一個<u>自行車</u>多久了？”，而不是給出更合理的回應。
+
+[![與 Eliza 對話](https://img.youtube.com/vi/RMK9AphfLco/0.jpg)](https://youtu.be/RMK9AphfLco "與 Eliza 對話")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看關於原始 ELIZA 程式的影片
+
+> 注意：如果你有 ACM 帳戶，可以閱讀 1966 年發表的 [Eliza 原始描述](https://cacm.acm.org/magazines/1966/1/13317-elizaa-computer-program-for-the-study-of-natural-language-communication-between-man-and-machine/abstract)。或者，參考 [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA) 上的 Eliza 介紹。
+
+## 練習 - 編寫一個基本的對話機器人
+
+一個對話機器人，如 Eliza，是一個能引導用戶輸入並看似能理解和智能回應的程式。與 Eliza 不同，我們的機器人不會有多條規則來模仿智能對話。相反，我們的機器人只有一個功能，即通過隨機回應來保持對話進行，這些回應可能適用於幾乎任何瑣碎的對話。
+
+### 計劃
+
+構建對話機器人的步驟：
+
+1. 打印指示，告知用戶如何與機器人互動
+2. 開始一個迴圈
+   1. 接收用戶輸入
+   2. 如果用戶要求退出，則退出
+   3. 處理用戶輸入並確定回應（在本例中，回應是從可能的通用回應列表中隨機選擇的）
+   4. 打印回應
+3. 返回步驟 2
+
+### 構建機器人
+
+接下來我們來創建機器人。首先定義一些短語。
+
+1. 使用以下隨機回應在 Python 中自行創建此機器人：
+
+    ```python
+    random_responses = ["That is quite interesting, please tell me more.",
+                        "I see. Do go on.",
+                        "Why do you say that?",
+                        "Funny weather we've been having, isn't it?",
+                        "Let's change the subject.",
+                        "Did you catch the game last night?"]
+    ```
+
+    以下是一些範例輸出（用戶輸入以 `>` 開頭）：
+
+    ```output
+    Hello, I am Marvin, the simple robot.
+    You can end this conversation at any time by typing 'bye'
+    After typing each answer, press 'enter'
+    How are you today?
+    > I am good thanks
+    That is quite interesting, please tell me more.
+    > today I went for a walk     
+    Did you catch the game last night?
+    > I did, but my team lost
+    Funny weather we've been having, isn't it?
+    > yes but I hope next week is better
+    Let's change the subject.
+    > ok, lets talk about music
+    Why do you say that?
+    > because I like music!
+    Why do you say that?
+    > bye
+    It was nice talking to you, goodbye!
+    ```
+
+    任務的一個可能解決方案在[這裡](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/solution/bot.py)
+
+    ✅ 停下來思考
+
+    1. 你認為隨機回應能“欺騙”某人讓他們以為機器人真的理解了他們嗎？
+    2. 機器人需要哪些功能才能更有效？
+    3. 如果機器人真的能“理解”句子的含義，它是否需要“記住”對話中前幾句的含義？
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+選擇上述“停下來思考”中的一個元素，嘗試用程式碼實現它，或者用偽代碼在紙上寫出解決方案。
+
+在下一課中，你將學習其他解析自然語言和機器學習的方法。
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/32/)
+
+## 回顧與自學
+
+查看以下參考資料，作為進一步學習的機會。
+
+### 參考資料
+
+1. Schubert, Lenhart, "Computational Linguistics", *The Stanford Encyclopedia of Philosophy* (Spring 2020 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL = <https://plato.stanford.edu/archives/spr2020/entries/computational-linguistics/>.
+2. Princeton University "About WordNet." [WordNet](https://wordnet.princeton.edu/). Princeton University. 2010. 
+
+## 作業 
+
+[尋找一個機器人](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md b/translations/mo/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..2a39cde49
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1d7583e8046dacbb0c056d5ba0a71b16",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:33:15+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 尋找一個機器人
+
+## 說明
+
+機器人無處不在。你的任務是：找到一個並採用它！你可以在網站上、銀行應用程式中，甚至在電話上找到它們，例如當你撥打金融服務公司的電話以獲取建議或帳戶資訊時。分析這個機器人，看看你是否能讓它感到困惑。如果你能讓機器人感到困惑，你認為是什麼原因導致的？寫一篇簡短的文章描述你的經驗。
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 優秀                                                                                                     | 合格                                     | 需要改進             |
+| -------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------- | --------------------- |
+|          | 撰寫了一整頁文章，解釋了推測的機器人架構並概述了與它的互動經驗                                           | 文章不完整或研究不充分                   | 未提交文章           |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/2-Tasks/README.md b/translations/mo/6-NLP/2-Tasks/README.md
new file mode 100644
index 000000000..8dcff46fe
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/2-Tasks/README.md
@@ -0,0 +1,228 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6534e145d52a3890590d27be75386e5d",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:19:24+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/2-Tasks/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 常見的自然語言處理任務與技術
+
+對於大多數*自然語言處理*任務，需將待處理的文本分解、檢查，並將結果存儲或與規則和數據集交叉參照。這些任務使程式設計師能夠推導出文本的_意義_、_意圖_或僅僅是詞語的_頻率_。
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/33/)
+
+讓我們來探索處理文本時常用的技術。結合機器學習，這些技術可以幫助您高效地分析大量文本。然而，在將機器學習應用於這些任務之前，讓我們先了解自然語言處理專家可能遇到的問題。
+
+## 自然語言處理的常見任務
+
+分析文本的方法有很多種。您可以執行一些任務，通過這些任務來理解文本並得出結論。通常，這些任務是按順序執行的。
+
+### 分詞 (Tokenization)
+
+大多數自然語言處理算法的第一步通常是將文本分割成詞元（tokens）或單詞。雖然這聽起來很簡單，但考慮到標點符號以及不同語言的單詞和句子分隔符，這可能會變得很棘手。您可能需要使用多種方法來確定分界點。
+
+![分詞](../../../../translated_images/tokenization.1641a160c66cd2d93d4524e8114e93158a9ce0eba3ecf117bae318e8a6ad3487.mo.png)
+> 從**《傲慢與偏見》**中分詞的句子。圖解由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 提供
+
+### 嵌入 (Embeddings)
+
+[詞嵌入](https://wikipedia.org/wiki/Word_embedding) 是將文本數據轉換為數值的一種方法。嵌入的方式使得具有相似含義或經常一起使用的詞語聚集在一起。
+
+![詞嵌入](../../../../translated_images/embedding.2cf8953c4b3101d188c2f61a5de5b6f53caaa5ad4ed99236d42bc3b6bd6a1fe2.mo.png)
+> "我對你的神經極為尊重，它們是我的老朋友。" - **《傲慢與偏見》**中的句子詞嵌入。圖解由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 提供
+
+✅ 試試[這個有趣的工具](https://projector.tensorflow.org/)，用於實驗詞嵌入。點擊一個詞可以顯示相似詞的聚集，例如：'toy' 與 'disney'、'lego'、'playstation' 和 'console' 聚集在一起。
+
+### 句法分析與詞性標註 (Parsing & Part-of-speech Tagging)
+
+每個被分詞的單詞都可以被標註為詞性，例如名詞、動詞或形容詞。例如，句子 `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` 可以被標註為 fox = 名詞，jumped = 動詞。
+
+![句法分析](../../../../translated_images/parse.d0c5bbe1106eae8fe7d60a183cd1736c8b6cec907f38000366535f84f3036101.mo.png)
+
+> **《傲慢與偏見》**中的句子句法分析。圖解由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 提供
+
+句法分析是識別句子中哪些詞語彼此相關。例如，`the quick red fox jumped` 是形容詞-名詞-動詞的序列，與 `lazy brown dog` 序列是分開的。
+
+### 詞語與短語頻率
+
+在分析大量文本時，一個有用的步驟是建立一個字典，記錄每個感興趣的詞語或短語及其出現的頻率。例如，短語 `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` 中，詞語 `the` 的頻率為 2。
+
+讓我們看一段文本，計算詞語的頻率。魯德亞德·吉卜林的詩《The Winners》中有以下詩句：
+
+```output
+What the moral? Who rides may read.
+When the night is thick and the tracks are blind
+A friend at a pinch is a friend, indeed,
+But a fool to wait for the laggard behind.
+Down to Gehenna or up to the Throne,
+He travels the fastest who travels alone.
+```
+
+由於短語頻率可以根據需要區分大小寫或不區分大小寫，短語 `a friend` 的頻率為 2，`the` 的頻率為 6，而 `travels` 的頻率為 2。
+
+### N-grams
+
+文本可以被分割成固定長度的詞語序列，例如單個詞（unigram）、兩個詞（bigram）、三個詞（trigram）或任意數量的詞（n-grams）。
+
+例如，`the quick red fox jumped over the lazy brown dog` 的 n-gram 值為 2 時，生成以下 n-grams：
+
+1. the quick  
+2. quick red  
+3. red fox  
+4. fox jumped  
+5. jumped over  
+6. over the  
+7. the lazy  
+8. lazy brown  
+9. brown dog  
+
+可以將其視為句子上的滑動窗口。以下是 3 個詞的 n-grams，每個句子中的 n-gram 用粗體表示：
+
+1.   <u>**the quick red**</u> fox jumped over the lazy brown dog  
+2.   the **<u>quick red fox</u>** jumped over the lazy brown dog  
+3.   the quick **<u>red fox jumped</u>** over the lazy brown dog  
+4.   the quick red **<u>fox jumped over</u>** the lazy brown dog  
+5.   the quick red fox **<u>jumped over the</u>** lazy brown dog  
+6.   the quick red fox jumped **<u>over the lazy</u>** brown dog  
+7.   the quick red fox jumped over <u>**the lazy brown**</u> dog  
+8.   the quick red fox jumped over the **<u>lazy brown dog</u>**  
+
+![n-grams 滑動窗口](../../../../6-NLP/2-Tasks/images/n-grams.gif)
+
+> N-gram 值為 3：圖解由 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 提供
+
+### 名詞短語提取
+
+在大多數句子中，存在一個名詞作為主語或賓語。在英語中，通常可以通過前面的 'a'、'an' 或 'the' 來識別。通過提取名詞短語來識別句子的主語或賓語，是自然語言處理中試圖理解句子含義時的一項常見任務。
+
+✅ 在句子 "I cannot fix on the hour, or the spot, or the look or the words, which laid the foundation. It is too long ago. I was in the middle before I knew that I had begun." 中，您能識別出名詞短語嗎？
+
+在句子 `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` 中，有兩個名詞短語：**quick red fox** 和 **lazy brown dog**。
+
+### 情感分析
+
+可以對句子或文本進行情感分析，判斷其*正面*或*負面*的程度。情感通過*極性*和*客觀性/主觀性*來衡量。極性範圍從 -1.0 到 1.0（負面到正面），而客觀性範圍從 0.0 到 1.0（最客觀到最主觀）。
+
+✅ 稍後您將學習使用機器學習來進行情感分析的不同方法，但其中一種方法是擁有一個由人類專家分類為正面或負面的詞語和短語列表，並將該模型應用於文本以計算極性分數。您能看出這種方法在某些情況下有效，而在其他情況下效果不佳嗎？
+
+### 詞形變化 (Inflection)
+
+詞形變化使您能夠獲取單詞的單數或複數形式。
+
+### 詞形還原 (Lemmatization)
+
+*詞元*是某組單詞的根詞或基本形式，例如 *flew*、*flies*、*flying* 的詞元是動詞 *fly*。
+
+以下是 NLP 研究人員可用的一些有用數據庫，特別是：
+
+### WordNet
+
+[WordNet](https://wordnet.princeton.edu/) 是一個包含單詞、同義詞、反義詞及其他詳細信息的數據庫，涵蓋多種語言。它在構建翻譯、拼寫檢查器或任何類型的語言工具時非常有用。
+
+## 自然語言處理庫
+
+幸運的是，您不需要自己構建所有這些技術，因為有一些出色的 Python 庫可以讓不專精於自然語言處理或機器學習的開發者更容易上手。接下來的課程中會包含更多這些庫的示例，但這裡您將學習一些有用的例子，幫助您完成下一個任務。
+
+### 練習 - 使用 `TextBlob` 庫
+
+讓我們使用一個名為 TextBlob 的庫，因為它包含了處理這些任務的有用 API。TextBlob "基於 [NLTK](https://nltk.org) 和 [pattern](https://github.com/clips/pattern) 的強大基礎，並與它們良好兼容。" 它的 API 中嵌入了大量的機器學習功能。
+
+> 注意：對於有經驗的 Python 開發者，建議參考 TextBlob 的[快速入門指南](https://textblob.readthedocs.io/en/dev/quickstart.html#quickstart)
+
+在試圖識別*名詞短語*時，TextBlob 提供了幾種提取器選項來找到名詞短語。
+
+1. 查看 `ConllExtractor`。
+
+    ```python
+    from textblob import TextBlob
+    from textblob.np_extractors import ConllExtractor
+    # import and create a Conll extractor to use later 
+    extractor = ConllExtractor()
+    
+    # later when you need a noun phrase extractor:
+    user_input = input("> ")
+    user_input_blob = TextBlob(user_input, np_extractor=extractor)  # note non-default extractor specified
+    np = user_input_blob.noun_phrases                                    
+    ```
+
+    > 這裡發生了什麼？[ConllExtractor](https://textblob.readthedocs.io/en/dev/api_reference.html?highlight=Conll#textblob.en.np_extractors.ConllExtractor) 是 "一個使用基於 ConLL-2000 訓練語料庫的塊解析進行名詞短語提取的工具。" ConLL-2000 指的是 2000 年的計算自然語言學習會議。每年，該會議都會舉辦一個研討會來解決一個棘手的 NLP 問題，而 2000 年的主題是名詞短語分塊。該模型基於《華爾街日報》的數據進行訓練，"使用第 15-18 節作為訓練數據（211727 個詞元），第 20 節作為測試數據（47377 個詞元）"。您可以查看[這裡](https://www.clips.uantwerpen.be/conll2000/chunking/)的程序和[結果](https://ifarm.nl/erikt/research/np-chunking.html)。
+
+### 挑戰 - 使用 NLP 改進您的機器人
+
+在上一課中，您構建了一個非常簡單的問答機器人。現在，您將通過分析輸入的情感並打印出與情感匹配的回應，使 Marvin 更加富有同理心。您還需要識別一個 `noun_phrase` 並詢問相關話題。
+
+構建更好的對話機器人的步驟：
+
+1. 打印指導用戶如何與機器人互動的說明  
+2. 開始循環  
+   1. 接收用戶輸入  
+   2. 如果用戶要求退出，則退出  
+   3. 處理用戶輸入並確定適當的情感回應  
+   4. 如果在情感中檢測到名詞短語，將其複數化並詢問該話題的更多信息  
+   5. 打印回應  
+3. 返回步驟 2  
+
+以下是使用 TextBlob 確定情感的代碼片段。注意，這裡只有四種*情感回應梯度*（如果您願意，可以設置更多）：
+
+```python
+if user_input_blob.polarity <= -0.5:
+  response = "Oh dear, that sounds bad. "
+elif user_input_blob.polarity <= 0:
+  response = "Hmm, that's not great. "
+elif user_input_blob.polarity <= 0.5:
+  response = "Well, that sounds positive. "
+elif user_input_blob.polarity <= 1:
+  response = "Wow, that sounds great. "
+```
+
+以下是一些示例輸出供您參考（用戶輸入以 > 開頭的行）：
+
+```output
+Hello, I am Marvin, the friendly robot.
+You can end this conversation at any time by typing 'bye'
+After typing each answer, press 'enter'
+How are you today?
+> I am ok
+Well, that sounds positive. Can you tell me more?
+> I went for a walk and saw a lovely cat
+Well, that sounds positive. Can you tell me more about lovely cats?
+> cats are the best. But I also have a cool dog
+Wow, that sounds great. Can you tell me more about cool dogs?
+> I have an old hounddog but he is sick
+Hmm, that's not great. Can you tell me more about old hounddogs?
+> bye
+It was nice talking to you, goodbye!
+```
+
+該任務的一個可能解決方案在[這裡](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/2-Tasks/solution/bot.py)
+
+✅ 知識檢查
+
+1. 您認為這些富有同理心的回應能否“欺騙”某人，讓他們以為機器人真的理解了他們？  
+2. 識別名詞短語是否讓機器人更“可信”？  
+3. 為什麼從句子中提取“名詞短語”是一件有用的事情？
+
+---
+
+實現上述知識檢查中的機器人，並在朋友身上測試它。它能欺騙他們嗎？您能讓您的機器人更“可信”嗎？
+
+## 🚀挑戰
+
+嘗試實現知識檢查中的任務，並在朋友身上測試機器人。它能欺騙他們嗎？您能讓您的機器人更“可信”嗎？
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/34/)
+
+## 回顧與自學
+
+在接下來的幾節課中，您將學習更多關於情感分析的內容。可以通過閱讀 [KDNuggets](https://www.kdnuggets.com/tag/nlp) 上的文章來研究這項有趣的技術。
+
+## 作業
+
+[讓機器人回應](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/2-Tasks/assignment.md b/translations/mo/6-NLP/2-Tasks/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..6fbba2792
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/2-Tasks/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2efc4c2aba5ed06c780c05539c492ae3",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:21:28+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/2-Tasks/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 讓機器人回應
+
+## 說明
+
+在過去的幾節課中，你已經編寫了一個可以聊天的基本機器人。這個機器人會隨機回答，直到你說出「bye」為止。你能讓它的回答不那麼隨機，並在你說出特定詞語（例如「why」或「how」）時觸發特定回答嗎？在擴展你的機器人時，想一想機器學習如何讓這類工作變得不那麼手動。你可以使用 NLTK 或 TextBlob 函式庫來簡化你的任務。
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 優秀                                           | 合格                                             | 需要改進               |
+| -------- | --------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | ----------------------- |
+|          | 提供了一個新的 bot.py 檔案並有詳細註解       | 提供了一個新的 bot 檔案，但包含錯誤              | 未提供檔案             |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md b/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md
new file mode 100644
index 000000000..8ce910d61
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md
@@ -0,0 +1,200 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6396d5d8617572cd2ac1de74fb0deb22",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:35:30+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 使用機器學習進行翻譯與情感分析
+
+在之前的課程中，你學會了如何使用 `TextBlob` 建立一個基本的聊天機器人。`TextBlob` 是一個內嵌機器學習功能的庫，用於執行基本的自然語言處理任務，例如名詞短語提取。在計算語言學中，另一個重要的挑戰是準確地將句子從一種語言翻譯成另一種語言。
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/35/)
+
+翻譯是一個非常困難的問題，因為世界上有數千種語言，每種語言的語法規則可能截然不同。一種方法是將一種語言（例如英語）的正式語法規則轉換為一種與語言無關的結構，然後再將其轉換回另一種語言。這種方法的步驟如下：
+
+1. **識別**：將輸入語言中的單詞標記為名詞、動詞等。
+2. **創建翻譯**：直接將每個單詞翻譯成目標語言的格式。
+
+### 範例句子：從英語到愛爾蘭語
+
+在「英語」中，句子 _I feel happy_ 包含三個單詞，順序為：
+
+- **主語** (I)
+- **動詞** (feel)
+- **形容詞** (happy)
+
+然而，在「愛爾蘭語」中，這句話的語法結構完全不同——像「*happy*」或「*sad*」這樣的情感在愛爾蘭語中表達為「在你身上」。
+
+英語短語 `I feel happy` 在愛爾蘭語中是 `Tá athas orm`。*字面*翻譯是 `Happy is upon me`。
+
+一位愛爾蘭語使用者翻譯成英語時會說 `I feel happy`，而不是 `Happy is upon me`，因為他們理解句子的意思，即使單詞和句子結構不同。
+
+在愛爾蘭語中，這句話的正式順序是：
+
+- **動詞** (Tá 或 is)
+- **形容詞** (athas，或 happy)
+- **主語** (orm，或 upon me)
+
+## 翻譯
+
+一個簡單的翻譯程式可能只會翻譯單詞，而忽略句子的結構。
+
+✅ 如果你曾經作為成年人學習第二（或第三、更多）語言，你可能會先用母語思考，然後在腦海中逐字翻譯成第二語言，最後說出翻譯結果。這與簡單翻譯程式的工作方式類似。要達到流利的程度，必須超越這個階段！
+
+簡單翻譯會導致糟糕（有時甚至搞笑）的錯誤翻譯：`I feel happy` 在愛爾蘭語中字面翻譯為 `Mise bhraitheann athas`。這字面意思是 `me feel happy`，但這不是一個有效的愛爾蘭語句子。即使英語和愛爾蘭語是兩個相鄰島嶼上的語言，它們的語法結構卻非常不同。
+
+> 你可以觀看一些關於愛爾蘭語言傳統的影片，例如 [這個](https://www.youtube.com/watch?v=mRIaLSdRMMs)
+
+### 機器學習方法
+
+到目前為止，你已經學習了基於正式規則的自然語言處理方法。另一種方法是忽略單詞的含義，而是使用機器學習來檢測模式。如果你擁有大量的文本（*語料庫*）或雙語文本（*語料*），這種方法在翻譯中可能會奏效。
+
+例如，考慮 *Pride and Prejudice*（《傲慢與偏見》），這是 Jane Austen 在 1813 年寫的一本著名英語小說。如果你參考這本書的英語版本和其*法語*的人類翻譯版本，你可以發現某些短語在兩種語言中是*習語化*翻譯的。你將在稍後進行這樣的操作。
+
+例如，當英語短語 `I have no money` 被字面翻譯成法語時，可能會變成 `Je n'ai pas de monnaie`。「Monnaie」是一個棘手的法語「假同源詞」，因為「money」和「monnaie」並不完全同義。一個更好的翻譯是 `Je n'ai pas d'argent`，因為它更準確地表達了「我沒有錢」（而不是「零錢」，這是「monnaie」的意思）。
+
+![monnaie](../../../../translated_images/monnaie.606c5fa8369d5c3b3031ef0713e2069485c87985dd475cd9056bdf4c76c1f4b8.mo.png)
+
+> 圖片來源：[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+如果一個機器學習模型擁有足夠多的人類翻譯文本來建立模型，它可以通過識別先前由專業雙語人士翻譯的文本中的常見模式來提高翻譯的準確性。
+
+### 練習 - 翻譯
+
+你可以使用 `TextBlob` 來翻譯句子。試試 **Pride and Prejudice** 的著名開頭句子：
+
+```python
+from textblob import TextBlob
+
+blob = TextBlob(
+    "It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife!"
+)
+print(blob.translate(to="fr"))
+
+```
+
+`TextBlob` 的翻譯效果相當不錯：「C'est une vérité universellement reconnue, qu'un homme célibataire en possession d'une bonne fortune doit avoir besoin d'une femme!」。
+
+事實上，可以說 TextBlob 的翻譯比 1932 年由 V. Leconte 和 Ch. Pressoir 翻譯的法語版本更為精確：
+
+「C'est une vérité universelle qu'un célibataire pourvu d'une belle fortune doit avoir envie de se marier, et, si peu que l'on sache de son sentiment à cet egard, lorsqu'il arrive dans une nouvelle résidence, cette idée est si bien fixée dans l'esprit de ses voisins qu'ils le considèrent sur-le-champ comme la propriété légitime de l'une ou l'autre de leurs filles。」
+
+在這種情況下，基於機器學習的翻譯比人類翻譯更好，因為人類翻譯者為了「清晰」而不必要地添加了原作者未表達的內容。
+
+> 這是怎麼回事？為什麼 TextBlob 的翻譯如此出色？事實上，它背後使用了 Google 翻譯，一種能夠解析數百萬短語的高級人工智慧，來預測最適合當前任務的字串。這裡沒有任何手動操作，並且你需要連接網路才能使用 `blob.translate`。
+
+✅ 試試更多句子。哪種翻譯更好，機器學習還是人類翻譯？在哪些情況下？
+
+## 情感分析
+
+機器學習在情感分析方面也表現得非常出色。一種非機器學習的方法是識別「正面」和「負面」的單詞和短語。然後，對於一段新的文本，計算正面、負面和中性單詞的總值，以確定整體情感。
+
+這種方法很容易被欺騙，就像你可能在 Marvin 任務中看到的那樣——句子 `Great, that was a wonderful waste of time, I'm glad we are lost on this dark road` 是一個帶有諷刺意味的負面情感句子，但簡單的算法會將「great」、「wonderful」、「glad」識別為正面，而將「waste」、「lost」和「dark」識別為負面。這些矛盾的單詞會影響整體情感的判斷。
+
+✅ 停下來想一想，作為人類說話者，我們是如何表達諷刺的。語調的變化起著重要作用。試著用不同的語氣說「Well, that film was awesome」，看看你的聲音如何傳達不同的含義。
+
+### 機器學習方法
+
+機器學習的方法是手動收集正面和負面的文本——例如推文、電影評論，或任何有人給出評分*並*撰寫意見的文本。然後，將自然語言處理技術應用於這些意見和評分，以便模式浮現（例如，正面的電影評論中「Oscar worthy」這個短語出現的頻率比負面評論高，而正面的餐廳評論中「gourmet」的出現頻率比「disgusting」高）。
+
+> ⚖️ **範例**：假設你在一位政治家的辦公室工作，某項新法律正在辯論中，選民可能會寫信給辦公室，表達支持或反對該法律的意見。假設你的任務是閱讀這些信件並將它們分為兩類：*支持*和*反對*。如果信件數量很多，你可能會因為無法全部閱讀而感到不堪重負。如果有一個機器人可以幫你閱讀所有信件，理解它們並告訴你每封信應該歸入哪一類，那該多好！
+> 
+> 一種實現方法是使用機器學習。你可以用部分*反對*的信件和部分*支持*的信件來訓練模型。模型會傾向於將某些短語和單詞與反對方或支持方相關聯，*但它不會理解任何內容*，只會知道某些單詞和模式更可能出現在反對或支持的信件中。你可以用一些未用於訓練模型的信件進行測試，看看它是否得出了與你相同的結論。然後，一旦你對模型的準確性感到滿意，就可以處理未來的信件，而無需逐一閱讀。
+
+✅ 這個過程是否與你在之前的課程中使用的過程相似？
+
+## 練習 - 情感句子
+
+情感以 *極性* 測量，範圍從 -1 到 1，-1 表示最負面的情感，1 表示最正面的情感。情感還以 0 到 1 的分數測量客觀性（0）和主觀性（1）。
+
+再看看 Jane Austen 的 *Pride and Prejudice*。該文本可在 [Project Gutenberg](https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-h/1342-h.htm) 獲得。以下範例展示了一個短程式，該程式分析了書中第一句和最後一句的情感，並顯示其情感極性和主觀性/客觀性分數。
+
+你應該使用上述的 `TextBlob` 庫來確定 `sentiment`（你不需要自己編寫情感計算器）來完成以下任務。
+
+```python
+from textblob import TextBlob
+
+quote1 = """It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife."""
+
+quote2 = """Darcy, as well as Elizabeth, really loved them; and they were both ever sensible of the warmest gratitude towards the persons who, by bringing her into Derbyshire, had been the means of uniting them."""
+
+sentiment1 = TextBlob(quote1).sentiment
+sentiment2 = TextBlob(quote2).sentiment
+
+print(quote1 + " has a sentiment of " + str(sentiment1))
+print(quote2 + " has a sentiment of " + str(sentiment2))
+```
+
+你會看到以下輸出：
+
+```output
+It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want # of a wife. has a sentiment of Sentiment(polarity=0.20952380952380953, subjectivity=0.27142857142857146)
+
+Darcy, as well as Elizabeth, really loved them; and they were
+     both ever sensible of the warmest gratitude towards the persons
+      who, by bringing her into Derbyshire, had been the means of
+      uniting them. has a sentiment of Sentiment(polarity=0.7, subjectivity=0.8)
+```
+
+## 挑戰 - 檢查情感極性
+
+你的任務是使用情感極性來判斷 *Pride and Prejudice* 中是否有更多絕對正面的句子還是絕對負面的句子。對於此任務，你可以假設極性分數為 1 或 -1 的句子分別是絕對正面或負面的。
+
+**步驟：**
+
+1. 從 [Project Gutenberg](https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-h/1342-h.htm) 下載 *Pride and Prejudice* 的副本作為 .txt 文件。刪除文件開頭和結尾的元數據，只保留原始文本。
+2. 在 Python 中打開文件並將內容提取為字串。
+3. 使用該字串創建一個 TextBlob。
+4. 在迴圈中分析書中的每個句子：
+   1. 如果極性為 1 或 -1，將句子存儲在正面或負面訊息的數組或列表中。
+5. 最後，分別列出所有正面句子和負面句子，並顯示每類句子的數量。
+
+這裡是一個範例 [解決方案](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb)。
+
+✅ 知識檢查
+
+1. 情感是基於句子中使用的單詞，但程式*理解*這些單詞嗎？
+2. 你認為情感極性準確嗎？換句話說，你*同意*這些分數嗎？
+   1. 特別是，你是否同意以下句子的絕對**正面**極性？
+      * “What an excellent father you have, girls!” said she, when the door was shut.
+      * “Your examination of Mr. Darcy is over, I presume,” said Miss Bingley; “and pray what is the result?” “I am perfectly convinced by it that Mr. Darcy has no defect.
+      * How wonderfully these sort of things occur!
+      * I have the greatest dislike in the world to that sort of thing.
+      * Charlotte is an excellent manager, I dare say.
+      * “This is delightful indeed!
+      * I am so happy!
+      * Your idea of the ponies is delightful.
+   2. 以下三個句子被評為絕對正面情感，但仔細閱讀後，它們並不是正面的句子。為什麼情感分析認為它們是正面的？
+      * Happy shall I be, when his stay at Netherfield is over!” “I wish I could say anything to comfort you,” replied Elizabeth; “but it is wholly out of my power.
+      * If I could but see you as happy!
+      * Our distress, my dear Lizzy, is very great.
+   3. 你是否同意以下句子的絕對**負面**極性？
+      - Everybody is disgusted with his pride.
+      - “I should like to know how he behaves among strangers.” “You shall hear then—but prepare yourself for something very dreadful.
+      - The pause was to Elizabeth’s feelings dreadful.
+      - It would be dreadful!
+
+✅ 任何 Jane Austen 的愛好者都會明白，她經常利用自己的書來批評英國攝政時期社會中更荒謬的方面。*Pride and Prejudice* 的主角 Elizabeth Bennett 是一位敏銳的社會觀察者（就像作者本人一樣），她的語言經常充滿微妙的含義。甚至故事中的愛情對象 Mr. Darcy 也注意到 Elizabeth 的俏皮和戲謔的語言使用方式：「我與你相識的時間足夠長，足以知道你偶爾會表達一些實際上並非你真實觀點的意見。」
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+你能讓 Marvin 更加出色，從用戶輸入中提取其他特徵嗎？
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/36/)
+
+## 回顧與自學
+有許多方法可以從文本中提取情感。想想可能會利用這項技術的商業應用。再想想它可能出錯的情況。閱讀更多關於能夠分析情感的高級企業級系統，例如 [Azure Text Analysis](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/Text-Analytics/how-tos/text-analytics-how-to-sentiment-analysis?tabs=version-3-1?WT.mc_id=academic-77952-leestott)。測試一些上面提到的《傲慢與偏見》的句子，看看它是否能夠檢測出細微差別。
+
+## 作業
+
+[詩意的自由](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md b/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..34f7106ab
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9d2a734deb904caff310d1a999c6bd7a",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:38:19+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 詩意的許可
+
+## 說明
+
+在[這個筆記本](https://www.kaggle.com/jenlooper/emily-dickinson-word-frequency)中，你可以找到超過500首艾蜜莉·狄更生的詩，這些詩之前已使用 Azure 文本分析進行情感分析。利用這個數據集，使用課程中描述的技術進行分析。一首詩的建議情感是否與更高級的 Azure 服務的判斷相符？為什麼或為什麼不相符？根據你的看法，有什麼讓你感到驚訝的地方嗎？
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 優秀                                                                      | 尚可                                                  | 需要改進               |
+| -------- | -------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | ----------------------- |
+|          | 提供了一個包含作者樣本輸出之完整分析的筆記本                               | 筆記本不完整或未進行分析                              | 未提供筆記本           |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md b/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d1e6db2d6
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:39:04+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md b/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..0ca2b2c6e
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:38:48+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..4de71b8fe
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,100 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "27de2abc0235ebd22080fc8f1107454d",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:47+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from textblob import TextBlob\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# You should download the book text, clean it, and import it here\n",
+    "with open(\"pride.txt\", encoding=\"utf8\") as f:\n",
+    "    file_contents = f.read()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "book_pride = TextBlob(file_contents)\n",
+    "positive_sentiment_sentences = []\n",
+    "negative_sentiment_sentences = []"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "for sentence in book_pride.sentences:\n",
+    "    if sentence.sentiment.polarity == 1:\n",
+    "        positive_sentiment_sentences.append(sentence)\n",
+    "    if sentence.sentiment.polarity == -1:\n",
+    "        negative_sentiment_sentences.append(sentence)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(\"The \" + str(len(positive_sentiment_sentences)) + \" most positive sentences:\")\n",
+    "for sentence in positive_sentiment_sentences:\n",
+    "    print(\"+ \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\"      \", \" \")))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(\"The \" + str(len(negative_sentiment_sentences)) + \" most negative sentences:\")\n",
+    "for sentence in negative_sentiment_sentences:\n",
+    "    print(\"- \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\"      \", \" \")))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對於因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解讀概不負責。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md b/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md
new file mode 100644
index 000000000..a8a437ae6
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md
@@ -0,0 +1,418 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "3c4738bb0836dd838c552ab9cab7e09d",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:25:19+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 使用酒店評論進行情感分析 - 數據處理
+
+在本節中，您將使用前幾課中的技術對大型數據集進行探索性數據分析。一旦您對各列的實用性有了良好的理解，您將學習：
+
+- 如何刪除不必要的列
+- 如何基於現有列計算一些新數據
+- 如何保存結果數據集以用於最終挑戰
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/37/)
+
+### 簡介
+
+到目前為止，您已經了解了文本數據與數值類型數據的不同。如果文本是由人類書寫或口述的，它可以被分析以發現模式和頻率、情感和含義。本課程將帶您進入一個真實的數據集並面臨一個真實的挑戰：**[歐洲515K酒店評論數據](https://www.kaggle.com/jiashenliu/515k-hotel-reviews-data-in-europe)**，並包含[CC0: 公共領域許可證](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)。該數據集是從Booking.com的公共來源抓取的，數據集的創建者是Jiashen Liu。
+
+### 準備工作
+
+您需要：
+
+* 能夠使用Python 3運行.ipynb筆記本
+* pandas
+* NLTK，[您應該在本地安裝](https://www.nltk.org/install.html)
+* 可在Kaggle上獲得的數據集[歐洲515K酒店評論數據](https://www.kaggle.com/jiashenliu/515k-hotel-reviews-data-in-europe)。解壓後約230 MB。將其下載到與這些NLP課程相關的根目錄`/data`文件夾中。
+
+## 探索性數據分析
+
+此挑戰假設您正在使用情感分析和客人評論分數構建一個酒店推薦機器人。您將使用的數據集包括6個城市中1493家不同酒店的評論。
+
+使用Python、酒店評論數據集和NLTK的情感分析，您可以找出：
+
+* 在評論中最常用的詞語和短語是什麼？
+* 描述酒店的官方*標籤*是否與評論分數相關（例如，某酒店的*家庭帶小孩*評論是否比*單獨旅行者*更負面，可能表明該酒店更適合*單獨旅行者*？）
+* NLTK的情感分數是否與酒店評論者的數值分數一致？
+
+#### 數據集
+
+讓我們探索您已下載並保存到本地的數據集。使用VS Code或Excel等編輯器打開文件。
+
+數據集的標題如下：
+
+*Hotel_Address, Additional_Number_of_Scoring, Review_Date, Average_Score, Hotel_Name, Reviewer_Nationality, Negative_Review, Review_Total_Negative_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews, Positive_Review, Review_Total_Positive_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given, Reviewer_Score, Tags, days_since_review, lat, lng*
+
+以下是分組後更易於檢查的方式：
+##### 酒店相關列
+
+* `Hotel_Name`, `Hotel_Address`, `lat` (緯度), `lng` (經度)
+  * 使用*lat*和*lng*，您可以使用Python繪製一張地圖，顯示酒店位置（可能根據負面和正面評論進行顏色編碼）
+  * Hotel_Address對我們來說似乎沒有明顯的用途，我們可能會用國家替代以便於排序和搜索
+
+**酒店元評論列**
+
+* `Average_Score`
+  * 根據數據集創建者的說法，此列是*酒店的平均分數，基於過去一年最新評論計算*。這似乎是一種不尋常的計算方式，但由於是抓取的數據，我們暫時接受它。
+
+  ✅ 根據此數據中的其他列，您能想到另一種計算平均分數的方法嗎？
+
+* `Total_Number_of_Reviews`
+  * 該酒店收到的評論總數——尚不清楚（需要編寫一些代碼）這是否指數據集中的評論。
+* `Additional_Number_of_Scoring`
+  * 這意味著評論者給出了分數，但沒有撰寫正面或負面評論。
+
+**評論相關列**
+
+- `Reviewer_Score`
+  - 這是一個數值，最多有1位小數，範圍在2.5到10之間。
+  - 未解釋為什麼最低分數可能是2.5。
+- `Negative_Review`
+  - 如果評論者未撰寫任何內容，此字段將顯示“**No Negative**”。
+  - 注意，評論者可能在負面評論列中撰寫正面評論（例如，“這家酒店沒有任何不好的地方”）。
+- `Review_Total_Negative_Word_Counts`
+  - 負面詞語數量越多，分數越低（不檢查情感性）。
+- `Positive_Review`
+  - 如果評論者未撰寫任何內容，此字段將顯示“**No Positive**”。
+  - 注意，評論者可能在正面評論列中撰寫負面評論（例如，“這家酒店完全沒有任何好的地方”）。
+- `Review_Total_Positive_Word_Counts`
+  - 正面詞語數量越多，分數越高（不檢查情感性）。
+- `Review_Date` 和 `days_since_review`
+  - 可以對評論應用新鮮度或陳舊度的衡量（較舊的評論可能不如較新的評論準確，因為酒店管理可能已更改，或進行了翻修，或新增了游泳池等）。
+- `Tags`
+  - 這些是評論者可能選擇用來描述他們是什麼類型的客人（例如，單獨或家庭）、他們的房間類型、停留時間以及評論提交方式的簡短描述。
+  - 不幸的是，使用這些標籤存在問題，請查看下面討論其實用性的部分。
+
+**評論者相關列**
+
+- `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given`
+  - 這可能是推薦模型中的一個因素，例如，如果您能確定撰寫數百條評論的多產評論者更可能給出負面而非正面評論。然而，任何特定評論的評論者並未用唯一代碼標識，因此無法鏈接到一組評論。有30位評論者撰寫了100條或更多評論，但很難看出這如何幫助推薦模型。
+- `Reviewer_Nationality`
+  - 有些人可能認為某些國籍更可能給出正面或負面評論，因為有某種國家傾向。建模時要小心構建這種基於軼事的觀點。這些是國家（有時是種族）刻板印象，每位評論者都是基於自身經驗撰寫評論的個體。評論可能受到許多因素的影響，例如他們之前的酒店住宿、旅行距離以及個人性格。認為評論分數是由國籍決定的很難證明。
+
+##### 示例
+
+| 平均分數 | 評論總數 | 評論者分數 | 負面<br />評論                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | 正面評論                 | 標籤                                                                                      |
+| -------- | -------- | -------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
+| 7.8      | 1945     | 2.5      | 這目前不是一家酒店，而是一個建築工地。我在長途旅行後休息並在房間工作時，從早上到整天都被不可接受的施工噪音折磨。人們整天在相鄰房間工作，例如使用鑿岩機。我要求更換房間，但沒有安靜的房間可用。更糟的是，我被多收了費。我在晚上退房，因為我需要早班飛機，並收到了一張適當的賬單。一天後，酒店在未經我同意的情況下額外收取了超出預訂價格的費用。這是一個可怕的地方。不要折磨自己，千萬不要預訂這裡。 | 沒有任何好處。可怕的地方，遠離這裡 | 商務旅行                                情侶 標準雙人房 停留2晚 |
+
+如您所見，這位客人在這家酒店的住宿並不愉快。該酒店有7.8的良好平均分數和1945條評論，但這位評論者給出了2.5分，並寫了115個詞描述他們的負面住宿體驗。如果他們在Positive_Review列中未撰寫任何內容，您可能會推測沒有任何正面內容，但他們卻寫了7個警告詞。如果我們僅僅計算詞語數量而不是詞語的含義或情感，我們可能會對評論者的意圖有一個偏頗的看法。奇怪的是，他們的2.5分數令人困惑，因為如果酒店住宿如此糟糕，為什麼還要給任何分數？仔細調查數據集，您會看到最低可能分數是2.5，而不是0。最高可能分數是10。
+
+##### 標籤
+
+如上所述，乍看之下，使用`Tags`來分類數據似乎很合理。不幸的是，這些標籤並未標準化，這意味著在某家酒店中，選項可能是*單人房*、*雙床房*和*雙人房*，但在下一家酒店中，它們可能是*豪華單人房*、*經典大床房*和*行政特大床房*。這些可能是相同的房型，但有如此多的變化，選擇變成：
+
+1. 嘗試將所有術語更改為單一標準，這非常困難，因為不清楚每種情況的轉換路徑（例如，*經典單人房*映射到*單人房*，但*帶庭院花園或城市景觀的高級大床房*則更難映射）。
+
+1. 我們可以採用NLP方法，測量某些術語（如*單獨*、*商務旅行者*或*家庭帶小孩*）在每家酒店中的頻率，並將其納入推薦中。
+
+標籤通常（但並非總是）是一個包含5到6個逗號分隔值的單一字段，對應於*旅行類型*、*客人類型*、*房間類型*、*停留天數*和*提交評論的設備類型*。然而，由於某些評論者未填寫每個字段（可能留空一個），值並不總是按相同順序排列。
+
+例如，取*群體類型*。在`Tags`列中，此字段有1025種唯一可能性，不幸的是，其中只有部分提到群體（有些是房間類型等）。如果您僅篩選提到家庭的標籤，結果包含許多*家庭房*類型的結果。如果您包括術語*with*，即計算*家庭帶*的值，結果更好，在515,000條結果中有超過80,000條包含“家庭帶小孩”或“家庭帶大孩”。
+
+這意味著標籤列對我們來說並非完全無用，但需要一些工作才能使其有用。
+
+##### 酒店平均分數
+
+數據集中有一些奇怪或不一致的地方我無法弄清楚，但在此列出以便您在構建模型時注意。如果您能弄清楚，請在討論區告訴我們！
+
+數據集有以下列與平均分數和評論數相關：
+
+1. Hotel_Name
+2. Additional_Number_of_Scoring
+3. Average_Score
+4. Total_Number_of_Reviews
+5. Reviewer_Score  
+
+數據集中評論最多的酒店是*Britannia International Hotel Canary Wharf*，有4789條評論（共515,000條）。但如果我們查看此酒店的`Total_Number_of_Reviews`值，則為9086。您可能推測有更多分數未附評論，因此我們可能需要加上`Additional_Number_of_Scoring`列的值。該值為2682，加上4789得到7471，仍然比`Total_Number_of_Reviews`少1615。
+
+如果您查看`Average_Score`列，可能會推測它是數據集中評論的平均值，但Kaggle的描述是“*酒店的平均分數，基於過去一年最新評論計算*”。這似乎不太有用，但我們可以基於數據集中的評論分數計算自己的平均值。以同一家酒店為例，給出的酒店平均分數是7.1，但計算出的分數（數據集中評論者的平均分數）是6.8。這很接近，但並不相同，我們只能猜測`Additional_Number_of_Scoring`評論中的分數將平均值提高到7.1。不幸的是，由於無法測試或證明該假設，使用或信任`Average_Score`、`Additional_Number_of_Scoring`和`Total_Number_of_Reviews`列變得困難，因為它們基於或引用了我們沒有的數據。
+
+更複雜的是，數據集中評論數第二多的酒店的計算平均分數為8.12，而數據集中的`Average_Score`為8.1。這是否正確分數是巧合，還是第一家酒店存在不一致？
+在考慮這些酒店可能是異常值的情況下，或許大多數數值是吻合的（但某些數值因某些原因不吻合），我們將撰寫一個簡短的程式來探索數據集中的數值，並確定這些數值的正確使用（或不使用）。
+
+> 🚨 注意事項
+>
+> 在處理這個數據集時，你將撰寫程式碼來從文本中計算某些內容，而不需要自己閱讀或分析文本。這是自然語言處理（NLP）的核心，解釋意義或情感，而不需要人類介入。然而，有可能你會讀到一些負面評論。我建議你不要這樣做，因為你不需要。有些評論是愚蠢的或不相關的負面酒店評論，例如「天氣不太好」，這是酒店或任何人都無法控制的事情。但有些評論也有黑暗的一面。有時候，負面評論可能包含種族歧視、性別歧視或年齡歧視的內容。這是令人遺憾的，但在從公共網站抓取的數據集中是可以預期的。有些評論者會留下讓人感到厭惡、不舒服或不安的評論。最好讓程式碼來測量情感，而不是自己閱讀這些評論並感到不安。話雖如此，這樣的評論者是少數，但它們確實存在。
+
+## 練習 - 數據探索
+### 加載數據
+
+視覺檢查數據已經足夠，現在你將撰寫一些程式碼來獲取答案！本節使用 pandas 庫。你的第一個任務是確保你能加載並讀取 CSV 數據。pandas 庫有一個快速的 CSV 加載器，結果會像之前的課程一樣放置在 dataframe 中。我們加載的 CSV 文件有超過五十萬行，但只有 17 列。pandas 提供了許多強大的方法來與 dataframe 互動，包括能對每一行執行操作的能力。
+
+從這裡開始，課程中將包含程式碼片段以及一些程式碼的解釋和結果的討論。使用附帶的 _notebook.ipynb_ 來撰寫你的程式碼。
+
+讓我們從加載你將使用的數據文件開始：
+
+```python
+# Load the hotel reviews from CSV
+import pandas as pd
+import time
+# importing time so the start and end time can be used to calculate file loading time
+print("Loading data file now, this could take a while depending on file size")
+start = time.time()
+# df is 'DataFrame' - make sure you downloaded the file to the data folder
+df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')
+end = time.time()
+print("Loading took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+```
+
+現在數據已加載，我們可以對其執行一些操作。將這段程式碼保留在程式的頂部，以便進行下一部分。
+
+## 探索數據
+
+在這種情況下，數據已經是*乾淨的*，這意味著它已準備好使用，並且不包含可能使只期望英文字符的算法出錯的其他語言字符。
+
+✅ 你可能需要處理需要一些初步處理才能格式化的數據，然後再應用 NLP 技術，但這次不需要。如果需要，你會如何處理非英文字符？
+
+花點時間確保數據加載後，你可以使用程式碼來探索它。很容易想要專注於 `Negative_Review` 和 `Positive_Review` 列。這些列充滿了自然文本，供你的 NLP 算法處理。但等等！在進行 NLP 和情感分析之前，你應該按照下面的程式碼來確定數據集中給出的數值是否與你使用 pandas 計算的數值相符。
+
+## Dataframe 操作
+
+本課程的第一個任務是撰寫一些程式碼來檢查以下斷言是否正確（不更改數據框）。
+
+> 像許多程式設計任務一樣，完成這些任務有多種方法，但好的建議是以最簡單、最容易的方式完成，尤其是當你未來回顧這段程式碼時更容易理解。對於 dataframe，有一個全面的 API，通常會有一種高效的方法來完成你想要的操作。
+
+將以下問題視為程式設計任務，嘗試回答它們而不查看解答。
+
+1. 輸出你剛加載的數據框的*形狀*（形狀是行數和列數）
+2. 計算評論者國籍的頻率：
+   1. `Reviewer_Nationality` 列中有多少個不同的值？它們是什麼？
+   2. 數據集中最常見的評論者國籍是什麼（輸出國家和評論數量）？
+   3. 接下來最常見的 10 個國籍及其頻率是多少？
+3. 對於前 10 個評論者國籍，每個國籍最常被評論的酒店是什麼？
+4. 數據集中每個酒店有多少評論（酒店的頻率計數）？
+5. 雖然數據集中每個酒店都有一個 `Average_Score` 列，但你也可以計算平均分數（獲取數據集中每個酒店所有評論者分數的平均值）。向你的 dataframe 添加一個新列，列標題為 `Calc_Average_Score`，其中包含計算出的平均值。
+6. 是否有酒店的 `Average_Score` 和 `Calc_Average_Score`（四捨五入到小數點後一位）相同？
+   1. 嘗試撰寫一個 Python 函數，該函數接受一個 Series（行）作為參數並比較這些值，當值不相等時輸出一條消息。然後使用 `.apply()` 方法處理每一行。
+7. 計算並輸出 `Negative_Review` 列中值為 "No Negative" 的行數
+8. 計算並輸出 `Positive_Review` 列中值為 "No Positive" 的行數
+9. 計算並輸出 `Positive_Review` 列中值為 "No Positive" **且** `Negative_Review` 列中值為 "No Negative" 的行數
+
+### 程式碼答案
+
+1. 輸出你剛加載的數據框的*形狀*（形狀是行數和列數）
+
+   ```python
+   print("The shape of the data (rows, cols) is " + str(df.shape))
+   > The shape of the data (rows, cols) is (515738, 17)
+   ```
+
+2. 計算評論者國籍的頻率：
+
+   1. `Reviewer_Nationality` 列中有多少個不同的值？它們是什麼？
+   2. 數據集中最常見的評論者國籍是什麼（輸出國家和評論數量）？
+
+   ```python
+   # value_counts() creates a Series object that has index and values in this case, the country and the frequency they occur in reviewer nationality
+   nationality_freq = df["Reviewer_Nationality"].value_counts()
+   print("There are " + str(nationality_freq.size) + " different nationalities")
+   # print first and last rows of the Series. Change to nationality_freq.to_string() to print all of the data
+   print(nationality_freq) 
+   
+   There are 227 different nationalities
+    United Kingdom               245246
+    United States of America      35437
+    Australia                     21686
+    Ireland                       14827
+    United Arab Emirates          10235
+                                  ...  
+    Comoros                           1
+    Palau                             1
+    Northern Mariana Islands          1
+    Cape Verde                        1
+    Guinea                            1
+   Name: Reviewer_Nationality, Length: 227, dtype: int64
+   ```
+
+   3. 接下來最常見的 10 個國籍及其頻率是多少？
+
+      ```python
+      print("The highest frequency reviewer nationality is " + str(nationality_freq.index[0]).strip() + " with " + str(nationality_freq[0]) + " reviews.")
+      # Notice there is a leading space on the values, strip() removes that for printing
+      # What is the top 10 most common nationalities and their frequencies?
+      print("The next 10 highest frequency reviewer nationalities are:")
+      print(nationality_freq[1:11].to_string())
+      
+      The highest frequency reviewer nationality is United Kingdom with 245246 reviews.
+      The next 10 highest frequency reviewer nationalities are:
+       United States of America     35437
+       Australia                    21686
+       Ireland                      14827
+       United Arab Emirates         10235
+       Saudi Arabia                  8951
+       Netherlands                   8772
+       Switzerland                   8678
+       Germany                       7941
+       Canada                        7894
+       France                        7296
+      ```
+
+3. 對於前 10 個評論者國籍，每個國籍最常被評論的酒店是什麼？
+
+   ```python
+   # What was the most frequently reviewed hotel for the top 10 nationalities
+   # Normally with pandas you will avoid an explicit loop, but wanted to show creating a new dataframe using criteria (don't do this with large amounts of data because it could be very slow)
+   for nat in nationality_freq[:10].index:
+      # First, extract all the rows that match the criteria into a new dataframe
+      nat_df = df[df["Reviewer_Nationality"] == nat]   
+      # Now get the hotel freq
+      freq = nat_df["Hotel_Name"].value_counts()
+      print("The most reviewed hotel for " + str(nat).strip() + " was " + str(freq.index[0]) + " with " + str(freq[0]) + " reviews.") 
+      
+   The most reviewed hotel for United Kingdom was Britannia International Hotel Canary Wharf with 3833 reviews.
+   The most reviewed hotel for United States of America was Hotel Esther a with 423 reviews.
+   The most reviewed hotel for Australia was Park Plaza Westminster Bridge London with 167 reviews.
+   The most reviewed hotel for Ireland was Copthorne Tara Hotel London Kensington with 239 reviews.
+   The most reviewed hotel for United Arab Emirates was Millennium Hotel London Knightsbridge with 129 reviews.
+   The most reviewed hotel for Saudi Arabia was The Cumberland A Guoman Hotel with 142 reviews.
+   The most reviewed hotel for Netherlands was Jaz Amsterdam with 97 reviews.
+   The most reviewed hotel for Switzerland was Hotel Da Vinci with 97 reviews.
+   The most reviewed hotel for Germany was Hotel Da Vinci with 86 reviews.
+   The most reviewed hotel for Canada was St James Court A Taj Hotel London with 61 reviews.
+   ```
+
+4. 數據集中每個酒店有多少評論（酒店的頻率計數）？
+
+   ```python
+   # First create a new dataframe based on the old one, removing the uneeded columns
+   hotel_freq_df = df.drop(["Hotel_Address", "Additional_Number_of_Scoring", "Review_Date", "Average_Score", "Reviewer_Nationality", "Negative_Review", "Review_Total_Negative_Word_Counts", "Positive_Review", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given", "Reviewer_Score", "Tags", "days_since_review", "lat", "lng"], axis = 1)
+   
+   # Group the rows by Hotel_Name, count them and put the result in a new column Total_Reviews_Found
+   hotel_freq_df['Total_Reviews_Found'] = hotel_freq_df.groupby('Hotel_Name').transform('count')
+   
+   # Get rid of all the duplicated rows
+   hotel_freq_df = hotel_freq_df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"])
+   display(hotel_freq_df) 
+   ```
+   |                 Hotel_Name                 | Total_Number_of_Reviews | Total_Reviews_Found |
+   | :----------------------------------------: | :---------------------: | :-----------------: |
+   | Britannia International Hotel Canary Wharf |          9086           |        4789         |
+   |    Park Plaza Westminster Bridge London    |          12158          |        4169         |
+   |   Copthorne Tara Hotel London Kensington   |          7105           |        3578         |
+   |                    ...                     |           ...           |         ...         |
+   |       Mercure Paris Porte d Orleans        |           110           |         10          |
+   |                Hotel Wagner                |           135           |         10          |
+   |            Hotel Gallitzinberg             |           173           |          8          |
+   
+   你可能注意到*數據集中計算的*結果與 `Total_Number_of_Reviews` 的值不匹配。目前尚不清楚數據集中該值是否代表酒店的總評論數，但並非所有評論都被抓取，或者是其他計算。由於這種不明確性，`Total_Number_of_Reviews` 未被用於模型中。
+
+5. 雖然數據集中每個酒店都有一個 `Average_Score` 列，但你也可以計算平均分數（獲取數據集中每個酒店所有評論者分數的平均值）。向你的 dataframe 添加一個新列，列標題為 `Calc_Average_Score`，其中包含計算出的平均值。輸出列 `Hotel_Name`、`Average_Score` 和 `Calc_Average_Score`。
+
+   ```python
+   # define a function that takes a row and performs some calculation with it
+   def get_difference_review_avg(row):
+     return row["Average_Score"] - row["Calc_Average_Score"]
+   
+   # 'mean' is mathematical word for 'average'
+   df['Calc_Average_Score'] = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)
+   
+   # Add a new column with the difference between the two average scores
+   df["Average_Score_Difference"] = df.apply(get_difference_review_avg, axis = 1)
+   
+   # Create a df without all the duplicates of Hotel_Name (so only 1 row per hotel)
+   review_scores_df = df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"])
+   
+   # Sort the dataframe to find the lowest and highest average score difference
+   review_scores_df = review_scores_df.sort_values(by=["Average_Score_Difference"])
+   
+   display(review_scores_df[["Average_Score_Difference", "Average_Score", "Calc_Average_Score", "Hotel_Name"]])
+   ```
+
+   你可能也會對 `Average_Score` 的值感到疑惑，為什麼它有時與計算出的平均分數不同。由於我們無法知道為什麼某些值匹配，但其他值有差異，在這種情況下，最安全的做法是使用我們擁有的評論分數來自己計算平均值。話雖如此，差異通常非常小，以下是數據集中平均分數與計算出的平均分數差異最大的酒店：
+
+   | Average_Score_Difference | Average_Score | Calc_Average_Score |                                  Hotel_Name |
+   | :----------------------: | :-----------: | :----------------: | ------------------------------------------: |
+   |           -0.8           |      7.7      |        8.5         |                  Best Western Hotel Astoria |
+   |           -0.7           |      8.8      |        9.5         | Hotel Stendhal Place Vend me Paris MGallery |
+   |           -0.7           |      7.5      |        8.2         |               Mercure Paris Porte d Orleans |
+   |           -0.7           |      7.9      |        8.6         |             Renaissance Paris Vendome Hotel |
+   |           -0.5           |      7.0      |        7.5         |                         Hotel Royal Elys es |
+   |           ...            |      ...      |        ...         |                                         ... |
+   |           0.7            |      7.5      |        6.8         |     Mercure Paris Op ra Faubourg Montmartre |
+   |           0.8            |      7.1      |        6.3         |      Holiday Inn Paris Montparnasse Pasteur |
+   |           0.9            |      6.8      |        5.9         |                               Villa Eugenie |
+   |           0.9            |      8.6      |        7.7         |   MARQUIS Faubourg St Honor Relais Ch teaux |
+   |           1.3            |      7.2      |        5.9         |                          Kube Hotel Ice Bar |
+
+   只有 1 家酒店的分數差異超過 1，這意味著我們可能可以忽略差異並使用計算出的平均分數。
+
+6. 計算並輸出 `Negative_Review` 列中值為 "No Negative" 的行數
+
+7. 計算並輸出 `Positive_Review` 列中值為 "No Positive" 的行數
+
+8. 計算並輸出 `Positive_Review` 列中值為 "No Positive" **且** `Negative_Review` 列中值為 "No Negative" 的行數
+
+   ```python
+   # with lambdas:
+   start = time.time()
+   no_negative_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" else False , axis=1)
+   print("Number of No Negative reviews: " + str(len(no_negative_reviews[no_negative_reviews == True].index)))
+   
+   no_positive_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1)
+   print("Number of No Positive reviews: " + str(len(no_positive_reviews[no_positive_reviews == True].index)))
+   
+   both_no_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" and x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1)
+   print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(len(both_no_reviews[both_no_reviews == True].index)))
+   end = time.time()
+   print("Lambdas took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+   
+   Number of No Negative reviews: 127890
+   Number of No Positive reviews: 35946
+   Number of both No Negative and No Positive reviews: 127
+   Lambdas took 9.64 seconds
+   ```
+
+## 另一種方法
+
+另一種方法是不用 Lambdas，使用 sum 來計算行數：
+
+   ```python
+   # without lambdas (using a mixture of notations to show you can use both)
+   start = time.time()
+   no_negative_reviews = sum(df.Negative_Review == "No Negative")
+   print("Number of No Negative reviews: " + str(no_negative_reviews))
+   
+   no_positive_reviews = sum(df["Positive_Review"] == "No Positive")
+   print("Number of No Positive reviews: " + str(no_positive_reviews))
+   
+   both_no_reviews = sum((df.Negative_Review == "No Negative") & (df.Positive_Review == "No Positive"))
+   print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(both_no_reviews))
+   
+   end = time.time()
+   print("Sum took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+   
+   Number of No Negative reviews: 127890
+   Number of No Positive reviews: 35946
+   Number of both No Negative and No Positive reviews: 127
+   Sum took 0.19 seconds
+   ```
+
+   你可能注意到有 127 行的 `Negative_Review` 和 `Positive_Review` 列分別具有 "No Negative" 和 "No Positive" 的值。這意味著評論者給酒店打了數字分數，但拒絕撰寫正面或負面評論。幸運的是，這是一個很小的行數（127 行中的 515738 行，或 0.02%），因此它可能不會在任何特定方向上影響我們的模型或結果，但你可能沒有預料到評論數據集中會有沒有評論的行，因此值得探索數據以發現這樣的行。
+
+現在你已經探索了數據集，在下一課中你將篩選數據並添加一些情感分析。
+
+---
+## 🚀挑戰
+
+本課程展示了，如同我們在之前的課程中看到的那樣，在執行操作之前了解你的數據及其缺陷是多麼重要。特別是基於文本的數據需要仔細審查。挖掘各種文本密集型數據集，看看你是否能發現可能引入偏差或情感偏斜的領域。
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/38/)
+
+## 回顧與自學
+
+參加 [這個 NLP 學習路徑](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)，探索在構建語音和文本密集型模型時可以嘗試的工具。
+
+## 作業 
+
+[NLTK](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md b/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..08f0af6e7
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md
@@ -0,0 +1,19 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "bf39bceb833cd628f224941dca8041df",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:28:59+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# NLTK
+
+## 說明
+
+NLTK 是一個廣為人知的圖書館，用於計算語言學和自然語言處理。趁此機會閱讀『[NLTK 書籍](https://www.nltk.org/book/)』並嘗試其中的練習。在這個不計分的作業中，您將更深入地了解這個圖書館。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/notebook.ipynb b/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md b/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f2d1201b1
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:38+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md b/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..4cbb72ba8
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:21+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..17734fa07
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,174 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2d05e7db439376aa824f4b387f8324ca",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:35+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# EDA\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import time"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def get_difference_review_avg(row):\n",
+    "    return row[\"Average_Score\"] - row[\"Calc_Average_Score\"]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "print(\"Loading data file now, this could take a while depending on file size\")\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Loading took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What shape is the data (rows, columns)?\n",
+    "print(\"The shape of the data (rows, cols) is \" + str(df.shape))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# value_counts() creates a Series object that has index and values\n",
+    "#                in this case, the country and the frequency they occur in reviewer nationality\n",
+    "nationality_freq = df[\"Reviewer_Nationality\"].value_counts()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What reviewer nationality is the most common in the dataset?\n",
+    "print(\"The highest frequency reviewer nationality is \" + str(nationality_freq.index[0]).strip() + \" with \" + str(nationality_freq[0]) + \" reviews.\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What is the top 10 most common nationalities and their frequencies?\n",
+    "print(\"The top 10 highest frequency reviewer nationalities are:\")\n",
+    "print(nationality_freq[0:10].to_string())\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# How many unique nationalities are there?\n",
+    "print(\"There are \" + str(nationality_freq.index.size) + \" unique nationalities in the dataset\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What was the most frequently reviewed hotel for the top 10 nationalities - print the hotel and number of reviews\n",
+    "for nat in nationality_freq[:10].index:\n",
+    "   # First, extract all the rows that match the criteria into a new dataframe\n",
+    "   nat_df = df[df[\"Reviewer_Nationality\"] == nat]   \n",
+    "   # Now get the hotel freq\n",
+    "   freq = nat_df[\"Hotel_Name\"].value_counts()\n",
+    "   print(\"The most reviewed hotel for \" + str(nat).strip() + \" was \" + str(freq.index[0]) + \" with \" + str(freq[0]) + \" reviews.\") \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# How many reviews are there per hotel (frequency count of hotel) and do the results match the value in `Total_Number_of_Reviews`?\n",
+    "# First create a new dataframe based on the old one, removing the uneeded columns\n",
+    "hotel_freq_df = df.drop([\"Hotel_Address\", \"Additional_Number_of_Scoring\", \"Review_Date\", \"Average_Score\", \"Reviewer_Nationality\", \"Negative_Review\", \"Review_Total_Negative_Word_Counts\", \"Positive_Review\", \"Review_Total_Positive_Word_Counts\", \"Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given\", \"Reviewer_Score\", \"Tags\", \"days_since_review\", \"lat\", \"lng\"], axis = 1)\n",
+    "# Group the rows by Hotel_Name, count them and put the result in a new column Total_Reviews_Found\n",
+    "hotel_freq_df['Total_Reviews_Found'] = hotel_freq_df.groupby('Hotel_Name').transform('count')\n",
+    "# Get rid of all the duplicated rows\n",
+    "hotel_freq_df = hotel_freq_df.drop_duplicates(subset = [\"Hotel_Name\"])\n",
+    "print()\n",
+    "print(hotel_freq_df.to_string())\n",
+    "print(str(hotel_freq_df.shape))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# While there is an `Average_Score` for each hotel according to the dataset, \n",
+    "# you can also calculate an average score (getting the average of all reviewer scores in the dataset for each hotel)\n",
+    "# Add a new column to your dataframe with the column header `Calc_Average_Score` that contains that calculated average. \n",
+    "df['Calc_Average_Score'] = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)\n",
+    "# Add a new column with the difference between the two average scores\n",
+    "df[\"Average_Score_Difference\"] = df.apply(get_difference_review_avg, axis = 1)\n",
+    "# Create a df without all the duplicates of Hotel_Name (so only 1 row per hotel)\n",
+    "review_scores_df = df.drop_duplicates(subset = [\"Hotel_Name\"])\n",
+    "# Sort the dataframe to find the lowest and highest average score difference\n",
+    "review_scores_df = review_scores_df.sort_values(by=[\"Average_Score_Difference\"])\n",
+    "print(review_scores_df[[\"Average_Score_Difference\", \"Average_Score\", \"Calc_Average_Score\", \"Hotel_Name\"]])\n",
+    "# Do any hotels have the same (rounded to 1 decimal place) `Average_Score` and `Calc_Average_Score`?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md
new file mode 100644
index 000000000..00f62c653
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md
@@ -0,0 +1,388 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a2aa4e9b91b9640db2c15363c4299d8b",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:40:53+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 使用酒店評論進行情感分析
+
+現在您已經詳細探索了數據集，是時候篩選欄位並使用 NLP 技術對數據集進行分析，以獲得關於酒店的新見解。
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/39/)
+
+### 篩選與情感分析操作
+
+如您可能已經注意到，數據集中存在一些問題。一些欄位充滿了無用的信息，其他欄位似乎不正確。即使它們是正確的，也無法確定它們是如何計算的，並且無法通過自己的計算獨立驗證答案。
+
+## 練習：進一步處理數據
+
+對數據進行更多清理。添加一些後續會用到的欄位，修改其他欄位的值，並完全刪除某些欄位。
+
+1. 初步欄位處理
+
+   1. 刪除 `lat` 和 `lng`
+
+   2. 將 `Hotel_Address` 的值替換為以下值（如果地址中包含城市和國家的名稱，則將其更改為僅顯示城市和國家）。
+
+      以下是數據集中唯一的城市和國家：
+
+      阿姆斯特丹，荷蘭
+
+      巴塞隆納，西班牙
+
+      倫敦，英國
+
+      米蘭，義大利
+
+      巴黎，法國
+
+      維也納，奧地利 
+
+      ```python
+      def replace_address(row):
+          if "Netherlands" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Amsterdam, Netherlands"
+          elif "Barcelona" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Barcelona, Spain"
+          elif "United Kingdom" in row["Hotel_Address"]:
+              return "London, United Kingdom"
+          elif "Milan" in row["Hotel_Address"]:        
+              return "Milan, Italy"
+          elif "France" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Paris, France"
+          elif "Vienna" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Vienna, Austria" 
+      
+      # Replace all the addresses with a shortened, more useful form
+      df["Hotel_Address"] = df.apply(replace_address, axis = 1)
+      # The sum of the value_counts() should add up to the total number of reviews
+      print(df["Hotel_Address"].value_counts())
+      ```
+
+      現在您可以查詢國家層級的數據：
+
+      ```python
+      display(df.groupby("Hotel_Address").agg({"Hotel_Name": "nunique"}))
+      ```
+
+      | Hotel_Address          | Hotel_Name |
+      | :--------------------- | :--------: |
+      | 阿姆斯特丹，荷蘭       |    105     |
+      | 巴塞隆納，西班牙       |    211     |
+      | 倫敦，英國             |    400     |
+      | 米蘭，義大利           |    162     |
+      | 巴黎，法國             |    458     |
+      | 維也納，奧地利         |    158     |
+
+2. 處理酒店元評論欄位
+
+   1. 刪除 `Additional_Number_of_Scoring`
+
+   2. 用實際在數據集中該酒店的評論總數替換 `Total_Number_of_Reviews`
+
+   3. 用我們自己計算的分數替換 `Average_Score`
+
+      ```python
+  # Drop `Additional_Number_of_Scoring`
+  df.drop(["Additional_Number_of_Scoring"], axis = 1, inplace=True)
+  # Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values
+  df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count')
+  df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)
+  ```
+
+3. 處理評論欄位
+
+   1. 刪除 `Review_Total_Negative_Word_Counts`、`Review_Total_Positive_Word_Counts`、`Review_Date` 和 `days_since_review`
+
+   2. 保留 `Reviewer_Score`、`Negative_Review` 和 `Positive_Review` 原樣
+
+   3. 暫時保留 `Tags`
+
+      - 我們會在下一部分對標籤進行一些額外的篩選操作，然後再刪除標籤
+
+4. 處理評論者欄位
+
+   1. 刪除 `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given`
+  
+   2. 保留 `Reviewer_Nationality`
+
+### 標籤欄位
+
+`Tag` 欄位是一個問題，因為它是一個以文字形式存儲的列表。不幸的是，該欄位中的子部分順序和數量並不總是相同。由於數據集有 515,000 行和 1427 家酒店，每個評論者可以選擇的選項略有不同，因此人類很難識別出需要關注的正確短語。這正是 NLP 的強項。您可以掃描文本，找到最常見的短語並進行計數。
+
+不過，我們對單詞不感興趣，而是對多詞短語（例如 *商務旅行*）感興趣。對如此大量的數據（6762646 個單詞）運行多詞頻率分佈算法可能需要花費大量時間，但在不查看數據的情況下，這似乎是必要的開銷。這時，探索性數據分析非常有用，因為您已經看過標籤的樣本，例如 `[' 商務旅行 ', ' 獨自旅行者 ', ' 單人房 ', ' 住了 5 晚 ', ' 從移動設備提交 ']`，您可以開始思考是否有可能大幅減少需要處理的數據量。幸運的是，這是可能的，但首先您需要遵循一些步驟來確定感興趣的標籤。
+
+### 篩選標籤
+
+記住，數據集的目標是添加情感和欄位，幫助您選擇最佳酒店（無論是為自己還是為委託您製作酒店推薦機器人的客戶）。您需要問自己，這些標籤在最終數據集中是否有用。以下是一種解釋（如果您出於其他原因需要數據集，不同的標籤可能會被保留或刪除）：
+
+1. 旅行類型是相關的，應保留
+2. 客人群體類型是重要的，應保留
+3. 客人入住的房間、套房或工作室類型無關緊要（所有酒店基本上都有相同的房間）
+4. 提交評論的設備無關緊要
+5. 評論者入住的晚數*可能*相關，如果您認為更長的入住時間意味著他們更喜歡酒店，但這只是推測，可能無關緊要
+
+總結來說，**保留兩種類型的標籤，刪除其他標籤**。
+
+首先，在標籤格式更好之前，您不想進行計數，這意味著需要移除方括號和引號。您可以通過多種方式完成此操作，但您需要最快的方法，因為處理大量數據可能需要很長時間。幸運的是，pandas 提供了一種簡單的方法來完成這些步驟。
+
+```Python
+# Remove opening and closing brackets
+df.Tags = df.Tags.str.strip("[']")
+# remove all quotes too
+df.Tags = df.Tags.str.replace(" ', '", ",", regex = False)
+```
+
+每個標籤變成類似於：`商務旅行, 獨自旅行者, 單人房, 住了 5 晚, 從移動設備提交`。
+
+接下來，我們發現了一個問題。一些評論（或行）有 5 個標籤，一些有 3 個，一些有 6 個。這是數據集創建方式的結果，很難修復。您希望獲得每個短語的頻率計數，但它們在每條評論中的順序不同，因此計數可能會出錯，某些酒店可能無法獲得應有的標籤。
+
+相反，您可以利用這種不同的順序，因為每個標籤是多詞的，但也用逗號分隔！最簡單的方法是創建 6 個臨時欄位，將每個標籤插入到對應於其順序的欄位中。然後，您可以將這 6 個欄位合併為一個大欄位，並對合併後的欄位運行 `value_counts()` 方法。打印結果後，您會看到有 2428 個唯一標籤。以下是其中的一小部分：
+
+| Tag                            | Count  |
+| ------------------------------ | ------ |
+| 休閒旅行                      | 417778 |
+| 從移動設備提交                | 307640 |
+| 情侶                          | 252294 |
+| 住了 1 晚                     | 193645 |
+| 住了 2 晚                     | 133937 |
+| 獨自旅行者                    | 108545 |
+| 住了 3 晚                     | 95821  |
+| 商務旅行                      | 82939  |
+| 團體                          | 65392  |
+| 帶小孩的家庭                  | 61015  |
+| 住了 4 晚                     | 47817  |
+| 雙人房                        | 35207  |
+| 標準雙人房                    | 32248  |
+| 高級雙人房                    | 31393  |
+| 帶大孩的家庭                  | 26349  |
+| 豪華雙人房                    | 24823  |
+| 雙人或雙床房                  | 22393  |
+| 住了 5 晚                     | 20845  |
+| 標準雙人或雙床房              | 17483  |
+| 經典雙人房                    | 16989  |
+| 高級雙人或雙床房              | 13570  |
+| 2 間房                        | 12393  |
+
+一些常見的標籤，例如 `從移動設備提交` 對我們沒有用，因此在計算短語出現次數之前刪除它們可能是一個明智的選擇，但由於這是一個非常快速的操作，您可以將它們保留在內並忽略它們。
+
+### 移除入住時長標籤
+
+移除這些標籤是第一步，這稍微減少了需要考慮的標籤總數。請注意，您並未從數據集中刪除它們，只是選擇不將它們作為評論數據集中的值進行計數或保留。
+
+| 入住時長       | Count  |
+| -------------- | ------ |
+| 住了 1 晚     | 193645 |
+| 住了 2 晚     | 133937 |
+| 住了 3 晚     | 95821  |
+| 住了 4 晚     | 47817  |
+| 住了 5 晚     | 20845  |
+| 住了 6 晚     | 9776   |
+| 住了 7 晚     | 7399   |
+| 住了 8 晚     | 2502   |
+| 住了 9 晚     | 1293   |
+| ...            | ...    |
+
+有各種各樣的房間、套房、工作室、公寓等。它們的含義大致相同，對您來說並不重要，因此從考慮範圍中移除它們。
+
+| 房間類型                  | Count |
+| ------------------------- | ----- |
+| 雙人房                   | 35207 |
+| 標準雙人房               | 32248 |
+| 高級雙人房               | 31393 |
+| 豪華雙人房               | 24823 |
+| 雙人或雙床房             | 22393 |
+| 標準雙人或雙床房         | 17483 |
+| 經典雙人房               | 16989 |
+| 高級雙人或雙床房         | 13570 |
+
+最後，這是令人欣喜的（因為幾乎不需要處理），您將剩下以下**有用的**標籤：
+
+| Tag                                           | Count  |
+| --------------------------------------------- | ------ |
+| 休閒旅行                                      | 417778 |
+| 情侶                                          | 252294 |
+| 獨自旅行者                                    | 108545 |
+| 商務旅行                                      | 82939  |
+| 團體（與朋友旅行者合併）                     | 67535  |
+| 帶小孩的家庭                                  | 61015  |
+| 帶大孩的家庭                                  | 26349  |
+| 帶寵物                                        | 1405   |
+
+您可以認為 `與朋友旅行者` 與 `團體` 基本相同，將兩者合併是合理的，如上所示。識別正確標籤的代碼位於 [Tags notebook](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb)。
+
+最後一步是為每個這些標籤創建新欄位。然後，對於每條評論行，如果 `Tag` 欄位與新欄位之一匹配，則添加 1，否則添加 0。最終結果將是計算有多少評論者選擇了這家酒店（總體上）作為商務旅行、休閒旅行或帶寵物入住的選擇，這在推薦酒店時是有用的信息。
+
+```python
+# Process the Tags into new columns
+# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags
+# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, 
+# Family with young children, Family with older children, With a pet
+df["Leisure_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Leisure trip" in tag else 0)
+df["Couple"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Couple" in tag else 0)
+df["Solo_traveler"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Solo traveler" in tag else 0)
+df["Business_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Business trip" in tag else 0)
+df["Group"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Group" in tag or "Travelers with friends" in tag else 0)
+df["Family_with_young_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with young children" in tag else 0)
+df["Family_with_older_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with older children" in tag else 0)
+df["With_a_pet"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "With a pet" in tag else 0)
+
+```
+
+### 保存文件
+
+最後，將當前數據集保存為新名稱。
+
+```python
+df.drop(["Review_Total_Negative_Word_Counts", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "days_since_review", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given"], axis = 1, inplace=True)
+
+# Saving new data file with calculated columns
+print("Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv")
+df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)
+```
+
+## 情感分析操作
+
+在最後一部分，您將對評論欄位應用情感分析，並將結果保存到數據集中。
+
+## 練習：加載並保存篩選後的數據
+
+請注意，現在您加載的是上一部分保存的篩選後數據集，而**不是**原始數據集。
+
+```python
+import time
+import pandas as pd
+import nltk as nltk
+from nltk.corpus import stopwords
+from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
+nltk.download('vader_lexicon')
+
+# Load the filtered hotel reviews from CSV
+df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')
+
+# You code will be added here
+
+
+# Finally remember to save the hotel reviews with new NLP data added
+print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
+df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_NLP.csv', index = False)
+```
+
+### 移除停用詞
+
+如果您對負面和正面評論欄位運行情感分析，可能需要很長時間。在一台性能強大的測試筆記本電腦上進行測試時，根據使用的情感分析庫不同，耗時約 12 - 14 分鐘。這是一段（相對）較長的時間，因此值得研究是否可以加快速度。
+
+移除停用詞（即不影響句子情感的常見英文字詞）是第一步。通過移除它們，情感分析應該會運行得更快，但準確性不會降低（因為停用詞不影響情感，但會減慢分析速度）。
+
+最長的負面評論有 395 個單詞，但移除停用詞後，僅剩 195 個單詞。
+
+移除停用詞也是一個快速操作，對 515,000 行的 2 個評論欄位移除停用詞，在測試設備上耗時 3.3 秒。具體時間可能因您的設備 CPU 速度、RAM、是否使用 SSD 等因素略有不同。由於該操作相對較短，如果它能改善情感分析時間，那麼值得執行。
+
+```python
+from nltk.corpus import stopwords
+
+# Load the hotel reviews from CSV
+df = pd.read_csv("../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv")
+
+# Remove stop words - can be slow for a lot of text!
+# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches
+# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends
+start = time.time()
+cache = set(stopwords.words("english"))
+def remove_stopwords(review):
+    text = " ".join([word for word in review.split() if word not in cache])
+    return text
+
+# Remove the stop words from both columns
+df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)   
+df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)
+```
+
+### 執行情感分析
+現在，您應該計算負面評論和正面評論欄的情感分析，並將結果存儲在兩個新欄位中。情感測試將與評論者對同一評論的評分進行比較。例如，如果情感分析認為負面評論的情感分數是1（極度正面情感），正面評論的情感分數也是1，但評論者給酒店最低的評分，那麼可能是評論文本與評分不匹配，或者情感分析器無法正確識別情感。您應該預期某些情感分數完全錯誤，這通常是可以解釋的，例如評論可能極具諷刺意味：「當然，我超愛睡在沒有暖氣的房間裡」，而情感分析器認為這是正面情感，但人類閱讀時會知道這是諷刺。
+
+NLTK提供了不同的情感分析器供學習，您可以替換它們並查看情感是否更準確。這裡使用的是VADER情感分析。
+
+> Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.
+
+```python
+from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
+
+# Create the vader sentiment analyser (there are others in NLTK you can try too)
+vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()
+# Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.
+
+# There are 3 possibilities of input for a review:
+# It could be "No Negative", in which case, return 0
+# It could be "No Positive", in which case, return 0
+# It could be a review, in which case calculate the sentiment
+def calc_sentiment(review):    
+    if review == "No Negative" or review == "No Positive":
+        return 0
+    return vader_sentiment.polarity_scores(review)["compound"]    
+```
+
+稍後在您的程式中，當您準備計算情感時，可以對每條評論應用如下：
+
+```python
+# Add a negative sentiment and positive sentiment column
+print("Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews")
+start = time.time()
+df["Negative_Sentiment"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)
+df["Positive_Sentiment"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)
+end = time.time()
+print("Calculating sentiment took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+```
+
+在我的電腦上大約需要120秒，但每台電腦的時間可能會有所不同。如果您想打印結果並查看情感是否與評論匹配：
+
+```python
+df = df.sort_values(by=["Negative_Sentiment"], ascending=True)
+print(df[["Negative_Review", "Negative_Sentiment"]])
+df = df.sort_values(by=["Positive_Sentiment"], ascending=True)
+print(df[["Positive_Review", "Positive_Sentiment"]])
+```
+
+在挑戰中使用文件之前，最後要做的事情是保存它！您還應該考慮重新排列所有新欄位，使其更容易使用（對人類來說，這是一個外觀上的改變）。
+
+```python
+# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)
+df = df.reindex(["Hotel_Name", "Hotel_Address", "Total_Number_of_Reviews", "Average_Score", "Reviewer_Score", "Negative_Sentiment", "Positive_Sentiment", "Reviewer_Nationality", "Leisure_trip", "Couple", "Solo_traveler", "Business_trip", "Group", "Family_with_young_children", "Family_with_older_children", "With_a_pet", "Negative_Review", "Positive_Review"], axis=1)
+
+print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
+df.to_csv(r"../data/Hotel_Reviews_NLP.csv", index = False)
+```
+
+您應該運行[分析筆記本](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb)的完整程式（在運行[篩選筆記本](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb)以生成Hotel_Reviews_Filtered.csv文件之後）。
+
+回顧一下，步驟如下：
+
+1. 原始數據集文件 **Hotel_Reviews.csv** 在上一課中使用[探索筆記本](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb)進行了探索
+2. Hotel_Reviews.csv 通過[篩選筆記本](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb)篩選，生成 **Hotel_Reviews_Filtered.csv**
+3. Hotel_Reviews_Filtered.csv 通過[情感分析筆記本](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb)處理，生成 **Hotel_Reviews_NLP.csv**
+4. 在下面的NLP挑戰中使用Hotel_Reviews_NLP.csv
+
+### 結論
+
+當您開始時，您擁有一個包含欄位和數據的數據集，但並非所有數據都可以驗證或使用。您已探索數據，篩選出不需要的部分，將標籤轉換為有用的內容，計算自己的平均值，添加了一些情感欄位，希望您學到了有關處理自然文本的一些有趣知識。
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/40/)
+
+## 挑戰
+
+現在您已經分析了數據集的情感，看看您是否可以使用本課程中學到的策略（例如聚類）來確定情感的模式。
+
+## 回顧與自學
+
+參加[此Learn模組](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/classify-user-feedback-with-the-text-analytics-api/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)，了解更多並使用不同工具探索文本中的情感。
+
+## 作業
+
+[嘗試不同的數據集](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..9984a699d
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "daf144daa552da6a7d442aff6f3e77d8",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:43:40+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 嘗試不同的數據集
+
+## 說明
+
+現在您已經學會使用 NLTK 為文本分配情感，嘗試使用一個不同的數據集。您可能需要對其進行一些數據處理，因此請創建一個筆記本並記錄您的思考過程。您發現了什麼？
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 優秀                                                                                                         | 合格                                  | 需要改進              |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------- | --------------------- |
+|          | 提供了一個完整的筆記本和數據集，並且有詳細的單元格記錄如何分配情感的過程                                      | 筆記本缺乏良好的解釋                  | 筆記本存在缺陷        |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/notebook.ipynb b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..b4ebf48a3
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,172 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "033cb89c85500224b3c63fd04f49b4aa",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:15:00+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import time\n",
+    "import ast"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def replace_address(row):\n",
+    "    if \"Netherlands\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Amsterdam, Netherlands\"\n",
+    "    elif \"Barcelona\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Barcelona, Spain\"\n",
+    "    elif \"United Kingdom\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"London, United Kingdom\"\n",
+    "    elif \"Milan\" in row[\"Hotel_Address\"]:        \n",
+    "        return \"Milan, Italy\"\n",
+    "    elif \"France\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Paris, France\"\n",
+    "    elif \"Vienna\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Vienna, Austria\" \n",
+    "    else:\n",
+    "        return row.Hotel_Address\n",
+    "    "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# dropping columns we will not use:\n",
+    "df.drop([\"lat\", \"lng\"], axis = 1, inplace=True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Replace all the addresses with a shortened, more useful form\n",
+    "df[\"Hotel_Address\"] = df.apply(replace_address, axis = 1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Drop `Additional_Number_of_Scoring`\n",
+    "df.drop([\"Additional_Number_of_Scoring\"], axis = 1, inplace=True)\n",
+    "# Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values\n",
+    "df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count')\n",
+    "df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Process the Tags into new columns\n",
+    "# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags\n",
+    "# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, \n",
+    "# Family with young children, Family with older children, With a pet\n",
+    "df[\"Leisure_trip\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Leisure trip\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Couple\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Couple\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Solo_traveler\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Solo traveler\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Business_trip\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Business trip\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Group\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Group\" in tag or \"Travelers with friends\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Family_with_young_children\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Family with young children\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Family_with_older_children\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Family with older children\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"With_a_pet\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"With a pet\" in tag else 0)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# No longer need any of these columns\n",
+    "df.drop([\"Review_Date\", \"Review_Total_Negative_Word_Counts\", \"Review_Total_Positive_Word_Counts\", \"days_since_review\", \"Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given\"], axis = 1, inplace=True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv\n",
+      "Filtering took 23.74 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Saving new data file with calculated columns\n",
+    "print(\"Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv\")\n",
+    "df.to_csv(r'../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Filtering took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..6bd205a98
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,137 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "341efc86325ec2a214f682f57a189dfd",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:15:13+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV (you can )\n",
+    "import pandas as pd \n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# We want to find the most useful tags to keep\n",
+    "# Remove opening and closing brackets\n",
+    "df.Tags = df.Tags.str.strip(\"[']\")\n",
+    "# remove all quotes too\n",
+    "df.Tags = df.Tags.str.replace(\" ', '\", \",\", regex = False)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# removing this to take advantage of the 'already a phrase' fact of the dataset \n",
+    "# Now split the strings into a list\n",
+    "tag_list_df = df.Tags.str.split(',', expand = True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove leading and trailing spaces\n",
+    "df[\"Tag_1\"] = tag_list_df[0].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_2\"] = tag_list_df[1].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_3\"] = tag_list_df[2].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_4\"] = tag_list_df[3].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_5\"] = tag_list_df[4].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_6\"] = tag_list_df[5].str.strip()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Merge the 6 columns into one with melt\n",
+    "df_tags = df.melt(value_vars=[\"Tag_1\", \"Tag_2\", \"Tag_3\", \"Tag_4\", \"Tag_5\", \"Tag_6\"])\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "The shape of the tags with no filtering: (2514684, 2)\n",
+      "                        index   count\n",
+      "0                Leisure trip  338423\n",
+      "1                      Couple  205305\n",
+      "2               Solo traveler   89779\n",
+      "3               Business trip   68176\n",
+      "4                       Group   51593\n",
+      "5  Family with young children   49318\n",
+      "6  Family with older children   21509\n",
+      "7      Travelers with friends    1610\n",
+      "8                  With a pet    1078\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Get the value counts\n",
+    "tag_vc = df_tags.value.value_counts()\n",
+    "# print(tag_vc)\n",
+    "print(\"The shape of the tags with no filtering:\", str(df_tags.shape))\n",
+    "# Drop rooms, suites, and length of stay, mobile device and anything with less count than a 1000\n",
+    "df_tags = df_tags[~df_tags.value.str.contains(\"Standard|room|Stayed|device|Beds|Suite|Studio|King|Superior|Double\", na=False, case=False)]\n",
+    "tag_vc = df_tags.value.value_counts().reset_index(name=\"count\").query(\"count > 1000\")\n",
+    "# Print the top 10 (there should only be 9 and we'll use these in the filtering section)\n",
+    "print(tag_vc[:10])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..521b5ffaa
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,260 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "705bf02633759f689abc37b19749a16d",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:15:26+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "[nltk_data] Downloading package vader_lexicon to\n[nltk_data]     /Users/jenlooper/nltk_data...\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import time\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import nltk as nltk\n",
+    "from nltk.corpus import stopwords\n",
+    "from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer\n",
+    "nltk.download('vader_lexicon')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# There are 3 possibilities of input for a review:\n",
+    "# It could be \"No Negative\", in which case, return 0\n",
+    "# It could be \"No Positive\", in which case, return 0\n",
+    "# It could be a review, in which case calculate the sentiment\n",
+    "def calc_sentiment(review):    \n",
+    "    if review == \"No Negative\" or review == \"No Positive\":\n",
+    "        return 0\n",
+    "    return vader_sentiment.polarity_scores(review)[\"compound\"]    \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove stop words - can be slow for a lot of text!\n",
+    "# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches\n",
+    "# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "cache = set(stopwords.words(\"english\"))\n",
+    "def remove_stopwords(review):\n",
+    "    text = \" \".join([word for word in review.split() if word not in cache])\n",
+    "    return text\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove the stop words from both columns\n",
+    "df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)   \n",
+    "df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Removing stop words took 5.77 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Removing stop words took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews\n",
+      "Calculating sentiment took 201.07 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Add a negative sentiment and positive sentiment column\n",
+    "print(\"Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews\")\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df[\"Negative_Sentiment\"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)\n",
+    "df[\"Positive_Sentiment\"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Calculating sentiment took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "                                          Negative_Review  Negative_Sentiment\n",
+      "186584  So bad experience memories I hotel The first n...             -0.9920\n",
+      "129503  First charged twice room booked booking second...             -0.9896\n",
+      "307286  The staff Had bad experience even booking Janu...             -0.9889\n",
+      "452092  No WLAN room Incredibly rude restaurant staff ...             -0.9884\n",
+      "201293  We usually traveling Paris 2 3 times year busi...             -0.9873\n",
+      "...                                                   ...                 ...\n",
+      "26899   I would say however one night expensive even d...              0.9933\n",
+      "138365  Wifi terribly slow I speed test network upload...              0.9938\n",
+      "79215   I find anything hotel first I walked past hote...              0.9938\n",
+      "278506  The property great location There bakery next ...              0.9945\n",
+      "339189  Guys I like hotel I wish return next year Howe...              0.9948\n",
+      "\n",
+      "[515738 rows x 2 columns]\n",
+      "                                          Positive_Review  Positive_Sentiment\n",
+      "137893  Bathroom Shower We going stay twice hotel 2 ni...             -0.9820\n",
+      "5839    I completely disappointed mad since reception ...             -0.9780\n",
+      "64158   get everything extra internet parking breakfas...             -0.9751\n",
+      "124178  I didnt like anythig Room small Asked upgrade ...             -0.9721\n",
+      "489137  Very rude manager abusive staff reception Dirt...             -0.9703\n",
+      "...                                                   ...                 ...\n",
+      "331570  Everything This recently renovated hotel class...              0.9984\n",
+      "322920  From moment stepped doors Guesthouse Hotel sta...              0.9985\n",
+      "293710  This place surprise expected good actually gre...              0.9985\n",
+      "417442  We celebrated wedding night Langham I commend ...              0.9985\n",
+      "132492  We arrived super cute boutique hotel area expl...              0.9987\n",
+      "\n",
+      "[515738 rows x 2 columns]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df.sort_values(by=[\"Negative_Sentiment\"], ascending=True)\n",
+    "print(df[[\"Negative_Review\", \"Negative_Sentiment\"]])\n",
+    "df = df.sort_values(by=[\"Positive_Sentiment\"], ascending=True)\n",
+    "print(df[[\"Positive_Review\", \"Positive_Sentiment\"]])\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)\n",
+    "df = df.reindex([\"Hotel_Name\", \"Hotel_Address\", \"Total_Number_of_Reviews\", \"Average_Score\", \"Reviewer_Score\", \"Negative_Sentiment\", \"Positive_Sentiment\", \"Reviewer_Nationality\", \"Leisure_trip\", \"Couple\", \"Solo_traveler\", \"Business_trip\", \"Group\", \"Family_with_young_children\", \"Family_with_older_children\", \"With_a_pet\", \"Negative_Review\", \"Positive_Review\"], axis=1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(\"Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv\")\n",
+    "df.to_csv(r\"../../data/Hotel_Reviews_NLP.csv\", index = False)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7b753af57
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:44:21+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9db4538f0
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:44:06+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/README.md b/translations/mo/6-NLP/README.md
new file mode 100644
index 000000000..2b96d5fbf
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/README.md
@@ -0,0 +1,38 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1eb379dc2d0c9940b320732d16083778",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:17:45+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 開始學習自然語言處理
+
+自然語言處理（NLP）是指電腦程式能夠理解人類語言的能力，無論是口語還是書面語——即所謂的自然語言。它是人工智慧（AI）的一個組成部分。自然語言處理已有超過50年的歷史，其根源可追溯至語言學領域。整個領域的目標是幫助機器理解並處理人類語言，進而執行拼寫檢查或機器翻譯等任務。自然語言處理在許多領域中都有實際應用，包括醫學研究、搜尋引擎和商業情報。
+
+## 區域主題：歐洲語言與文學以及歐洲浪漫酒店 ❤️
+
+在本課程的這一部分，你將了解機器學習最廣泛的應用之一：自然語言處理（NLP）。源自計算語言學，這一人工智慧的分類是人類與機器之間透過語音或文字交流的橋樑。
+
+在這些課程中，我們將通過建立小型對話機器人來學習自然語言處理的基礎，了解機器學習如何幫助使這些對話變得越來越「智能」。你將穿越時光，與珍·奧斯汀1813年出版的經典小說《傲慢與偏見》中的伊麗莎白·班內特和達西先生進行交流。接著，你將進一步學習如何通過歐洲酒店評論進行情感分析。
+
+![傲慢與偏見書籍與茶](../../../translated_images/p&p.279f1c49ecd889419e4ce6206525e9aa30d32a976955cd24daa636c361c6391f.mo.jpg)
+> 照片由 <a href="https://unsplash.com/@elaineh?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Elaine Howlin</a> 提供，來自 <a href="https://unsplash.com/s/photos/pride-and-prejudice?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## 課程
+
+1. [自然語言處理簡介](1-Introduction-to-NLP/README.md)
+2. [常見的自然語言處理任務與技術](2-Tasks/README.md)
+3. [使用機器學習進行翻譯與情感分析](3-Translation-Sentiment/README.md)
+4. [準備你的數據](4-Hotel-Reviews-1/README.md)
+5. [使用NLTK進行情感分析](5-Hotel-Reviews-2/README.md)
+
+## 致謝
+
+這些自然語言處理課程由 [Stephen Howell](https://twitter.com/Howell_MSFT) 用 ☕ 編寫
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/6-NLP/data/README.md b/translations/mo/6-NLP/data/README.md
new file mode 100644
index 000000000..2a9de8dd3
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/6-NLP/data/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ee0670655c89e4719319764afb113624",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:56+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/data/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+下載酒店評論數據到此文件夾。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md b/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..0ef3bf76f
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,199 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "3150d40f36a77857316ecaed5f31e856",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:45:14+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 時間序列預測簡介
+
+![時間序列的手繪筆記摘要](../../../../translated_images/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c59090030080b5d1911ff336427bec31dbaf1ad08193812e9.mo.png)
+
+> 手繪筆記由 [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) 提供
+
+在本課程及接下來的課程中，你將學習一些關於時間序列預測的知識。這是一個有趣且有價值的機器學習科學家技能，雖然它不像其他主題那麼廣為人知。時間序列預測就像一個“水晶球”：根據某個變量（例如價格）的過去表現，你可以預測其未來的潛在價值。
+
+[![時間序列預測簡介](https://img.youtube.com/vi/cBojo1hsHiI/0.jpg)](https://youtu.be/cBojo1hsHiI "時間序列預測簡介")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看關於時間序列預測的影片
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/41/)
+
+這是一個實用且有趣的領域，對於商業來說具有實際價值，因為它可以直接應用於定價、庫存和供應鏈問題。雖然深度學習技術已經開始被用來獲得更多洞察以更好地預測未來表現，但時間序列預測仍然是一個主要由經典機器學習技術驅動的領域。
+
+> 賓州州立大學的實用時間序列課程可以在[這裡](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1)找到
+
+## 簡介
+
+假設你管理一組智慧停車計時器，這些計時器提供有關它們使用頻率和使用時長的數據。
+
+> 如果你能根據計時器的過去表現，根據供需法則預測其未來價值，會怎麼樣？
+
+準確預測何時採取行動以實現目標是一個挑戰，而這可以通過時間序列預測來解決。雖然在繁忙時段收取更高的停車費可能不會讓人們高興，但這無疑是一種為清潔街道創造收入的好方法！
+
+讓我們來探索一些時間序列算法的類型，並開始一個筆記本來清理和準備一些數據。你將分析的數據來自 GEFCom2014 預測競賽。它包含了 2012 年到 2014 年之間 3 年的每小時電力負載和溫度值。根據電力負載和溫度的歷史模式，你可以預測電力負載的未來值。
+
+在這個例子中，你將學習如何僅使用歷史負載數據來預測下一個時間步的值。然而，在開始之前，了解背後的原理是很有幫助的。
+
+## 一些定義
+
+當遇到“時間序列”這個術語時，你需要了解它在不同上下文中的使用。
+
+🎓 **時間序列**
+
+在數學中，“時間序列是一系列按時間順序索引（或列出或繪製）的數據點。最常見的是，時間序列是在時間上以相等間隔採集的序列。”時間序列的一個例子是[道瓊斯工業平均指數](https://wikipedia.org/wiki/Time_series)的每日收盤價。時間序列圖和統計建模的使用經常出現在信號處理、天氣預測、地震預測以及其他事件發生並可以隨時間繪製數據點的領域。
+
+🎓 **時間序列分析**
+
+時間序列分析是對上述時間序列數據的分析。時間序列數據可以採取不同的形式，包括“中斷時間序列”，它檢測時間序列在中斷事件前後的演變模式。所需的分析類型取決於數據的性質。時間序列數據本身可以是數字或字符的序列。
+
+分析使用了多種方法，包括頻域和時域、線性和非線性等。[了解更多](https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4.htm)關於分析這類數據的方法。
+
+🎓 **時間序列預測**
+
+時間序列預測是使用模型根據過去收集的數據所顯示的模式來預測未來值。雖然可以使用回歸模型來探索時間序列數據，並將時間索引作為圖上的 x 變量，但這類數據最好使用特殊類型的模型進行分析。
+
+時間序列數據是一個有序觀測值的列表，不同於可以通過線性回歸分析的數據。最常見的模型是 ARIMA，這是“自回歸整合移動平均”的縮寫。
+
+[ARIMA 模型](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1/1.1)“將序列的當前值與過去的值和過去的預測誤差相關聯。”它們最適合分析按時間排序的數據。
+
+> ARIMA 模型有多種類型，你可以在[這裡](https://people.duke.edu/~rnau/411arim.htm)了解更多，並在下一課中進一步探討。
+
+在下一課中，你將使用[單變量時間序列](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc44.htm)構建一個 ARIMA 模型，該模型專注於一個隨時間變化的變量。這類數據的一個例子是[這個數據集](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4411.htm)，它記錄了 Mauna Loa 天文台的每月二氧化碳濃度：
+
+|   CO2   | YearMonth | Year  | Month |
+| :-----: | :-------: | :---: | :---: |
+| 330.62  |  1975.04  | 1975  |   1   |
+| 331.40  |  1975.13  | 1975  |   2   |
+| 331.87  |  1975.21  | 1975  |   3   |
+| 333.18  |  1975.29  | 1975  |   4   |
+| 333.92  |  1975.38  | 1975  |   5   |
+| 333.43  |  1975.46  | 1975  |   6   |
+| 331.85  |  1975.54  | 1975  |   7   |
+| 330.01  |  1975.63  | 1975  |   8   |
+| 328.51  |  1975.71  | 1975  |   9   |
+| 328.41  |  1975.79  | 1975  |  10   |
+| 329.25  |  1975.88  | 1975  |  11   |
+| 330.97  |  1975.96  | 1975  |  12   |
+
+✅ 識別此數據集中隨時間變化的變量
+
+## 時間序列數據的特徵考量
+
+當查看時間序列數據時，你可能會注意到它具有[某些特徵](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1/1.1)，需要考慮並減少這些特徵以更好地理解其模式。如果你將時間序列數據視為可能提供“信號”的數據，這些特徵可以被視為“噪聲”。你通常需要通過一些統計技術來減少這些“噪聲”。
+
+以下是一些你應該了解的概念，以便能夠處理時間序列數據：
+
+🎓 **趨勢**
+
+趨勢被定義為隨時間可測量的增長或減少。[了解更多](https://machinelearningmastery.com/time-series-trends-in-python)。在時間序列的上下文中，這是關於如何使用以及在必要時移除趨勢。
+
+🎓 **[季節性](https://machinelearningmastery.com/time-series-seasonality-with-python/)**
+
+季節性被定義為週期性波動，例如假期高峰可能影響銷售。[了解更多](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc443.htm)關於不同類型的圖如何顯示數據中的季節性。
+
+🎓 **異常值**
+
+異常值遠離標準數據變異範圍。
+
+🎓 **長期週期**
+
+獨立於季節性，數據可能顯示長期週期，例如持續超過一年的經濟衰退。
+
+🎓 **恆定變異**
+
+隨時間推移，一些數據顯示恆定的波動，例如每日和夜間的能源使用量。
+
+🎓 **突變**
+
+數據可能顯示需要進一步分析的突變。例如，COVID 導致的企業突然關閉引起了數據的變化。
+
+✅ 這裡有一個[時間序列圖示例](https://www.kaggle.com/kashnitsky/topic-9-part-1-time-series-analysis-in-python)，顯示了幾年內每日遊戲內貨幣的消費。你能在這些數據中識別出上述特徵嗎？
+
+![遊戲內貨幣消費](../../../../translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.mo.png)
+
+## 練習 - 開始使用電力使用數據
+
+讓我們開始創建一個時間序列模型，根據過去的使用情況來預測未來的電力使用。
+
+> 本例中的數據來自 GEFCom2014 預測競賽。它包含了 2012 年到 2014 年之間 3 年的每小時電力負載和溫度值。
+>
+> Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli 和 Rob J. Hyndman, "Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, July-September, 2016.
+
+1. 在本課程的 `working` 資料夾中，打開 _notebook.ipynb_ 文件。首先添加幫助你加載和可視化數據的庫：
+
+    ```python
+    import os
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    from common.utils import load_data
+    %matplotlib inline
+    ```
+
+    注意，你正在使用來自 `common` 資料夾的文件，這些文件設置了你的環境並處理數據下載。
+
+2. 接下來，通過調用 `load_data()` 和 `head()` 查看數據作為數據框：
+
+    ```python
+    data_dir = './data'
+    energy = load_data(data_dir)[['load']]
+    energy.head()
+    ```
+
+    你可以看到有兩列分別表示日期和負載：
+
+    |                     |  load  |
+    | :-----------------: | :----: |
+    | 2012-01-01 00:00:00 | 2698.0 |
+    | 2012-01-01 01:00:00 | 2558.0 |
+    | 2012-01-01 02:00:00 | 2444.0 |
+    | 2012-01-01 03:00:00 | 2402.0 |
+    | 2012-01-01 04:00:00 | 2403.0 |
+
+3. 現在，通過調用 `plot()` 繪製數據：
+
+    ```python
+    energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![能源圖](../../../../translated_images/energy-plot.5fdac3f397a910bc6070602e9e45bea8860d4c239354813fa8fc3c9d556f5bad.mo.png)
+
+4. 現在，繪製 2014 年 7 月第一週的數據，通過將其作為輸入提供給 `energy`，格式為 `[from date]: [to date]`：
+
+    ```python
+    energy['2014-07-01':'2014-07-07'].plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![七月](../../../../translated_images/july-2014.9e1f7c318ec6d5b30b0d7e1e20be3643501f64a53f3d426d7c7d7b62addb335e.mo.png)
+
+    一個漂亮的圖表！看看這些圖表，看看你是否能確定上述列出的任何特徵。通過可視化數據，我們可以推測出什麼？
+
+在下一課中，你將創建一個 ARIMA 模型來進行一些預測。
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+列出你能想到的所有可能受益於時間序列預測的行業和研究領域。你能想到這些技術在藝術中的應用嗎？在計量經濟學中？生態學？零售業？工業？金融？還有其他地方嗎？
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/42/)
+
+## 回顧與自學
+
+雖然我們不會在這裡討論，但有時會使用神經網絡來增強經典的時間序列預測方法。閱讀更多相關內容[在這篇文章中](https://medium.com/microsoftazure/neural-networks-for-forecasting-financial-and-economic-time-series-6aca370ff412)
+
+## 作業
+
+[可視化更多時間序列](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解讀概不負責。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md b/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..5eaca3a57
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "d1781b0b92568ea1d119d0a198b576b4",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:47:58+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 視覺化更多時間序列
+
+## 說明
+
+你已經開始學習時間序列預測，並了解需要這種特殊建模的數據類型。你已經視覺化了一些與能源相關的數據。現在，請尋找其他適合時間序列預測的數據。找到三個例子（可以嘗試使用 [Kaggle](https://kaggle.com) 和 [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)），並建立一個筆記本來視覺化它們。在筆記本中記錄它們的任何特殊特徵（例如季節性、突變或其他趨勢）。
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 優秀                                                   | 合格                                                | 需要改進                                                                                 |
+| -------- | ------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- |
+|          | 在筆記本中繪製並解釋了三個數據集                      | 在筆記本中繪製並解釋了兩個數據集                   | 在筆記本中繪製或解釋的數據集較少，或者所呈現的數據不足                                   |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..14c815fa5
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:48:42+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md b/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..79e0415c5
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:48:25+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..640e615be
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,168 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "在本筆記本中，我們將展示如何：\n",
+    "- 設置此模組的時間序列數據\n",
+    "- 可視化數據\n",
+    "\n",
+    "此範例中的數據取自GEFCom2014預測競賽。它包含2012年至2014年間3年的每小時電力負載和溫度值。\n",
+    "\n",
+    "陶宏、Pierre Pinson、Shu Fan、Hamidreza Zareipour、Alberto Troccoli和Rob J. Hyndman，\"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\"，《國際預測期刊》，第32卷，第3期，頁896-913，2016年7月至9月。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "from common.utils import load_data\n",
+    "%matplotlib inline"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "將數據從 csv 加載到 Pandas 數據框中\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>load</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n      <td>2698.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n      <td>2558.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n      <td>2444.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n      <td>2402.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n      <td>2403.0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "data_dir = './data'\n",
+    "energy = load_data(data_dir)[['load']]\n",
+    "energy.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "繪製所有可用的負載數據（2012年1月至2014年12月）\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"465.658661pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 904.55375 465.658661\" width=\"904.55375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 465.658661 \nL 904.55375 465.658661 \nL 904.55375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \nL 60.35375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m409c2e72f7\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- Jan -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 19.671875 72.90625 \nL 19.671875 5.078125 \nQ 19.671875 -8.109375 14.671875 -14.0625 \nQ 9.671875 -20.015625 -1.421875 -20.015625 \nL -5.171875 -20.015625 \nL -5.171875 -11.71875 \nL -2.09375 -11.71875 \nQ 4.4375 -11.71875 7.125 -8.046875 \nQ 9.8125 -4.390625 9.8125 5.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-74\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.366863 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2012 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.657522 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"339.873501\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- Jan -->\n      <g transform=\"translate(315.886613 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2013 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(312.177272 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"618.629536\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- Jan -->\n      <g transform=\"translate(594.642649 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2014 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(590.933308 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"897.35375\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 2 \n\" id=\"mfa5122264d\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"84.02892\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"106.17666\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"129.85183\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"152.763285\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"176.438455\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_10\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"199.34991\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- Jul -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(192.110535 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_11\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"223.02508\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_12\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"246.70025\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_13\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"269.611705\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_14\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"293.286875\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_15\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"316.19833\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_16\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"363.548671\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_17\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"384.932695\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_18\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"408.607866\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_19\">\n     <g id=\"line2d_19\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"431.51932\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_20\">\n     <g id=\"line2d_20\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"455.194491\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_21\">\n     <g id=\"line2d_21\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"478.105946\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- Jul -->\n      <g transform=\"translate(470.866571 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_22\">\n     <g id=\"line2d_22\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"501.781116\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_23\">\n     <g id=\"line2d_23\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"525.456286\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_24\">\n     <g id=\"line2d_24\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"548.367741\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_25\">\n     <g id=\"line2d_25\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"572.042911\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_26\">\n     <g id=\"line2d_26\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"594.954366\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_27\">\n     <g id=\"line2d_27\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"642.304706\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_28\">\n     <g id=\"line2d_28\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"663.688731\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_29\">\n     <g id=\"line2d_29\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"687.363901\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_30\">\n     <g id=\"line2d_30\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"710.275356\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_31\">\n     <g id=\"line2d_31\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"733.950526\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_32\">\n     <g id=\"line2d_32\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"756.861981\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- Jul -->\n      <g transform=\"translate(749.622606 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_33\">\n     <g id=\"line2d_33\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"780.537151\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_34\">\n     <g id=\"line2d_34\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"804.212321\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_35\">\n     <g id=\"line2d_35\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"827.123776\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_36\">\n     <g id=\"line2d_36\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"850.798946\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_37\">\n     <g id=\"line2d_37\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"873.710401\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_7\">\n     <!-- timestamp -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(446.490313 455.963036)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"278.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"317.236328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"378.515625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"475.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_38\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m3a6f53e1c1\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"378.772041\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 2000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 383.331103)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_39\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"323.907214\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 2500 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.81375 328.466276)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_40\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"269.042387\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 3000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 273.601449)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_41\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"214.17756\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 3500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 218.736622)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_42\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"159.312733\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 163.871795)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_43\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"104.447906\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 4500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 109.006968)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_44\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"49.583079\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 5000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 54.142141)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- load -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(16.318125 215.864062)rotate(-90)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_45\">\n    <path clip-path=\"url(#p2e4c21510e)\" d=\"M 60.35375 302.180742 \nL 60.449214 334.66072 \nL 60.512857 329.064508 \nL 60.735608 248.852131 \nL 60.799251 255.655369 \nL 60.831072 254.009424 \nL 60.894715 190.366225 \nL 60.958358 212.751074 \nL 61.21293 347.169901 \nL 61.244751 340.037473 \nL 61.65843 145.596526 \nL 61.690252 152.290035 \nL 61.944823 306.02128 \nL 62.008466 291.098047 \nL 62.199395 166.44516 \nL 62.231216 167.652187 \nL 62.326681 175.333262 \nL 62.358502 169.84678 \nL 62.422145 106.42304 \nL 62.485788 120.578165 \nL 62.708538 261.909959 \nL 62.772181 251.266183 \nL 62.867646 142.633825 \nL 62.96311 145.815985 \nL 63.026753 151.521927 \nL 63.090396 155.801384 \nL 63.122217 154.045709 \nL 63.18586 103.679798 \nL 63.249503 122.992217 \nL 63.472254 282.868323 \nL 63.535897 273.212114 \nL 63.695004 165.018675 \nL 63.726825 165.347864 \nL 63.82229 173.248399 \nL 63.854111 177.088937 \nL 63.885933 175.223533 \nL 63.949576 123.540866 \nL 64.013219 135.940317 \nL 64.26779 284.294809 \nL 64.299612 276.174814 \nL 64.49054 165.677053 \nL 64.522362 170.066239 \nL 64.617826 189.817577 \nL 64.649648 186.635417 \nL 64.713291 147.352201 \nL 64.776934 167.432727 \nL 65.031505 312.49533 \nL 65.063327 309.31317 \nL 65.158791 254.996991 \nL 65.254256 213.628912 \nL 65.286077 217.140261 \nL 65.381542 231.295386 \nL 65.413363 225.808903 \nL 65.477006 179.39326 \nL 65.540649 202.217028 \nL 65.763399 323.468295 \nL 65.858863 311.617493 \nL 66.081614 213.409452 \nL 66.113435 216.262423 \nL 66.145257 216.811072 \nL 66.177078 211.653778 \nL 66.240721 151.631657 \nL 66.304364 171.712184 \nL 66.527114 297.681827 \nL 66.590757 285.392105 \nL 66.781686 167.981376 \nL 66.813507 171.602454 \nL 66.940793 189.927306 \nL 67.004436 129.685726 \nL 67.068079 147.023012 \nL 67.322651 292.305074 \nL 67.354472 284.404538 \nL 67.545401 173.687318 \nL 67.577223 176.430559 \nL 67.672687 193.767844 \nL 67.704508 193.438655 \nL 67.768151 139.341936 \nL 67.831794 152.619224 \nL 68.054545 294.719126 \nL 68.118188 281.441838 \nL 68.213652 173.02894 \nL 68.309116 178.844611 \nL 68.436402 192.999737 \nL 68.468224 189.927306 \nL 68.531867 138.903017 \nL 68.595509 154.594358 \nL 68.81826 305.582362 \nL 68.881903 296.69426 \nL 69.104653 161.836515 \nL 69.136474 164.140838 \nL 69.231939 177.527855 \nL 69.295582 131.77059 \nL 69.359225 153.058143 \nL 69.581975 309.752089 \nL 69.645618 300.315338 \nL 69.836547 175.113803 \nL 69.868368 175.772181 \nL 69.995654 197.059734 \nL 70.059297 149.327334 \nL 70.12294 164.689486 \nL 70.377512 297.133178 \nL 70.441154 280.67373 \nL 70.600262 179.612719 \nL 70.663905 188.171632 \nL 70.727548 195.962437 \nL 70.759369 192.890007 \nL 70.823012 132.099779 \nL 70.886655 146.254904 \nL 71.141227 267.725631 \nL 71.20487 254.996991 \nL 71.363977 164.360297 \nL 71.459441 174.345695 \nL 71.491263 176.320829 \nL 71.523084 173.467858 \nL 71.586727 110.921955 \nL 71.65037 131.55113 \nL 71.87312 256.533206 \nL 71.936763 246.108889 \nL 72.127692 132.758157 \nL 72.159514 138.793288 \nL 72.286799 163.592189 \nL 72.350442 111.799793 \nL 72.414085 134.074912 \nL 72.668657 296.145611 \nL 72.700479 286.708861 \nL 72.827764 183.124068 \nL 72.891407 185.53812 \nL 72.923229 185.867309 \nL 73.018693 193.658115 \nL 73.050515 189.159199 \nL 73.114158 142.524096 \nL 73.1778 162.165704 \nL 73.400551 319.408298 \nL 73.464194 307.118577 \nL 73.686944 190.695414 \nL 73.782408 194.206763 \nL 73.81423 190.914873 \nL 73.909694 120.248976 \nL 73.941516 129.027348 \nL 74.164266 266.518605 \nL 74.227909 253.570506 \nL 74.323373 144.170041 \nL 74.418838 151.412198 \nL 74.546123 178.734882 \nL 74.577945 175.004073 \nL 74.641588 119.04195 \nL 74.705231 132.538697 \nL 74.927981 285.721294 \nL 74.991624 274.089951 \nL 75.182553 167.542457 \nL 75.214374 170.175969 \nL 75.34166 183.672716 \nL 75.405303 135.172209 \nL 75.468946 149.217605 \nL 75.723518 282.539134 \nL 75.787161 268.05482 \nL 75.946268 162.055974 \nL 76.009911 166.66462 \nL 76.105375 180.819745 \nL 76.169018 139.012747 \nL 76.232661 159.093274 \nL 76.487233 279.356974 \nL 76.550876 266.738064 \nL 76.709983 183.124068 \nL 76.773626 195.19433 \nL 76.86909 204.411621 \nL 76.932733 156.89868 \nL 76.996376 167.871646 \nL 77.219127 303.716958 \nL 77.28277 291.975885 \nL 77.50552 170.395428 \nL 77.600984 185.208931 \nL 77.632806 183.782446 \nL 77.696449 140.439232 \nL 77.760091 161.068407 \nL 78.014663 320.834784 \nL 78.046485 310.300737 \nL 78.237413 201.119731 \nL 78.269235 202.107298 \nL 78.364699 213.628912 \nL 78.396521 213.080263 \nL 78.460164 161.068407 \nL 78.523807 176.650018 \nL 78.746557 321.602891 \nL 78.8102 309.971548 \nL 79.03295 192.451088 \nL 79.128414 206.057565 \nL 79.160236 205.508917 \nL 79.2557 147.57166 \nL 79.287522 159.203003 \nL 79.510272 305.362902 \nL 79.573915 293.40237 \nL 79.669379 184.770013 \nL 79.764844 193.658115 \nL 79.89213 211.544048 \nL 79.923951 210.556481 \nL 79.987594 155.911114 \nL 80.051237 167.981376 \nL 80.305809 316.445597 \nL 80.33763 306.02128 \nL 80.56038 175.113803 \nL 80.687666 194.426222 \nL 80.751309 161.178137 \nL 80.814952 183.562986 \nL 81.069524 323.358566 \nL 81.101345 319.847217 \nL 81.292274 220.761339 \nL 81.387739 239.52511 \nL 81.451381 245.99916 \nL 81.515024 189.378658 \nL 81.578667 204.52135 \nL 81.833239 325.22397 \nL 81.896882 311.836952 \nL 82.087811 223.065662 \nL 82.151454 230.417549 \nL 82.183275 235.794302 \nL 82.215097 234.477546 \nL 82.310561 169.517591 \nL 82.342382 184.550553 \nL 82.565133 312.714789 \nL 82.628776 298.449934 \nL 82.819704 179.832178 \nL 82.851526 183.343527 \nL 82.94699 198.26676 \nL 82.978812 195.19433 \nL 83.074276 135.830587 \nL 83.106098 148.998145 \nL 83.360669 296.58453 \nL 83.392491 286.269943 \nL 83.58342 176.650018 \nL 83.615241 177.857044 \nL 83.742527 195.962437 \nL 83.837991 148.230038 \nL 83.869813 161.617056 \nL 84.092563 314.141275 \nL 84.156206 304.046147 \nL 84.378956 188.061902 \nL 84.506242 207.92297 \nL 84.601707 158.873814 \nL 84.633528 171.382995 \nL 84.856278 323.687755 \nL 84.919921 312.60506 \nL 85.11085 190.805144 \nL 85.142671 192.121899 \nL 85.238136 198.595949 \nL 85.269957 197.937571 \nL 85.365422 150.095442 \nL 85.397243 159.641922 \nL 85.619993 299.437501 \nL 85.683636 287.806158 \nL 85.810922 179.39326 \nL 85.874565 183.233797 \nL 86.033672 208.691077 \nL 86.065494 196.291626 \nL 86.129137 164.140838 \nL 86.160958 174.784614 \nL 86.41553 312.166141 \nL 86.479173 297.133178 \nL 86.63828 206.606214 \nL 86.670102 211.763507 \nL 86.765566 233.599709 \nL 86.797388 232.831601 \nL 86.892852 171.382995 \nL 86.956495 197.388923 \nL 87.179245 301.412635 \nL 87.242888 288.354806 \nL 87.401995 205.728377 \nL 87.465638 212.641345 \nL 87.529281 226.577011 \nL 87.561103 223.394851 \nL 87.624746 169.956509 \nL 87.688389 203.753243 \nL 87.94296 312.49533 \nL 87.974782 303.497498 \nL 88.102068 192.670548 \nL 88.165711 195.742978 \nL 88.324818 223.72404 \nL 88.356639 210.666211 \nL 88.420282 165.457594 \nL 88.452104 179.832178 \nL 88.674854 324.565592 \nL 88.738497 313.373167 \nL 88.929426 202.875406 \nL 88.961247 205.508917 \nL 89.056712 216.372153 \nL 89.088533 214.397019 \nL 89.183998 154.155439 \nL 89.24764 180.490556 \nL 89.438569 296.035882 \nL 89.470391 295.048315 \nL 89.534034 251.485642 \nL 89.597677 175.333262 \nL 89.661319 181.148934 \nL 89.820427 213.080263 \nL 89.852248 211.10513 \nL 89.947713 153.716521 \nL 90.011356 182.46569 \nL 90.202284 308.435333 \nL 90.234106 308.215873 \nL 90.297749 265.640768 \nL 90.361392 191.682981 \nL 90.425035 198.815408 \nL 90.615963 224.711607 \nL 90.711428 166.884079 \nL 90.775071 192.560818 \nL 90.966 312.60506 \nL 90.997821 311.398033 \nL 91.061464 268.384009 \nL 91.125107 195.962437 \nL 91.18875 202.875406 \nL 91.284214 219.005665 \nL 91.379679 231.185656 \nL 91.475143 185.318661 \nL 91.506964 197.827841 \nL 91.761536 330.381263 \nL 91.825179 313.153708 \nL 91.984286 214.726208 \nL 92.047929 223.065662 \nL 92.143394 231.953764 \nL 92.238858 182.026771 \nL 92.302501 208.252159 \nL 92.525251 302.290472 \nL 92.557073 297.901286 \nL 92.652537 247.645104 \nL 92.779823 197.169464 \nL 92.811645 201.229461 \nL 92.875287 210.446752 \nL 92.907109 207.81324 \nL 93.002573 138.13491 \nL 93.066216 169.84678 \nL 93.257145 279.905623 \nL 93.288967 277.820759 \nL 93.352609 237.440247 \nL 93.416252 165.896512 \nL 93.479895 170.175969 \nL 93.670824 198.925138 \nL 93.702646 189.488388 \nL 93.766288 144.3895 \nL 93.79811 156.679221 \nL 94.052682 299.65696 \nL 94.084503 288.245076 \nL 94.179968 188.500821 \nL 94.275432 193.109466 \nL 94.434539 214.506749 \nL 94.466361 204.850539 \nL 94.530004 162.714352 \nL 94.561825 175.881911 \nL 94.816397 318.969379 \nL 94.848218 308.545062 \nL 95.039147 197.169464 \nL 95.134611 205.947836 \nL 95.198254 212.970534 \nL 95.293719 165.238134 \nL 95.32554 177.308396 \nL 95.548291 323.578025 \nL 95.611933 311.288304 \nL 95.739219 205.947836 \nL 95.802862 208.581348 \nL 95.96197 221.090528 \nL 96.057434 169.078672 \nL 96.089255 180.819745 \nL 96.312006 327.638022 \nL 96.375649 318.420731 \nL 96.566577 201.997568 \nL 96.598399 206.386754 \nL 96.725685 225.040796 \nL 96.757506 216.591612 \nL 96.821149 183.892175 \nL 96.852971 196.511086 \nL 97.107542 326.650455 \nL 97.171185 309.31317 \nL 97.330293 220.651609 \nL 97.362114 223.72404 \nL 97.457578 247.974293 \nL 97.4894 247.425645 \nL 97.584864 193.658115 \nL 97.648507 221.419717 \nL 97.871258 323.687755 \nL 97.903079 320.176406 \nL 97.998543 272.553736 \nL 98.094008 231.185656 \nL 98.125829 231.405116 \nL 98.221294 247.754834 \nL 98.253115 246.328349 \nL 98.348579 178.076504 \nL 98.412222 210.007833 \nL 98.603151 314.470464 \nL 98.634973 312.49533 \nL 98.698616 281.222378 \nL 98.857723 193.328926 \nL 98.921366 202.546217 \nL 99.01683 215.933234 \nL 99.112295 153.82625 \nL 99.175938 190.146766 \nL 99.366866 308.874251 \nL 99.398688 306.350469 \nL 99.462331 265.860227 \nL 99.557795 193.438655 \nL 99.589617 196.181897 \nL 99.65326 203.972702 \nL 99.748724 214.506749 \nL 99.780545 213.409452 \nL 99.87601 158.544625 \nL 99.939653 195.413789 \nL 100.162403 323.578025 \nL 100.226046 283.96562 \nL 100.385153 202.875406 \nL 100.544261 229.320252 \nL 100.576082 220.871069 \nL 100.639725 175.552722 \nL 100.671546 185.757579 \nL 100.894297 332.575857 \nL 100.95794 321.82235 \nL 101.148868 197.937571 \nL 101.18069 198.15703 \nL 101.307976 217.579179 \nL 101.339797 212.970534 \nL 101.40344 170.505158 \nL 101.435262 181.148934 \nL 101.658012 326.979644 \nL 101.721655 316.555327 \nL 101.944405 195.523519 \nL 102.071691 204.301891 \nL 102.167155 173.138669 \nL 102.198977 187.403524 \nL 102.453549 332.246668 \nL 102.48537 327.308833 \nL 102.70812 224.162958 \nL 102.835406 234.806735 \nL 102.93087 184.550553 \nL 102.994513 217.908368 \nL 103.185442 317.433164 \nL 103.249085 313.043978 \nL 103.34455 265.969957 \nL 103.440014 221.529447 \nL 103.471835 222.078095 \nL 103.5673 241.500244 \nL 103.630943 227.564578 \nL 103.694586 176.869478 \nL 103.758229 210.9954 \nL 103.949157 311.617493 \nL 103.980979 309.642359 \nL 104.044622 268.274279 \nL 104.171908 192.121899 \nL 104.203729 192.890007 \nL 104.362836 209.459185 \nL 104.394658 200.680812 \nL 104.458301 163.043541 \nL 104.490122 176.320829 \nL 104.744694 320.066676 \nL 104.776515 310.081277 \nL 104.935623 201.55865 \nL 104.967444 203.204594 \nL 105.062909 216.591612 \nL 105.126552 224.492147 \nL 105.158373 216.701342 \nL 105.222016 167.322998 \nL 105.285659 193.658115 \nL 105.476588 309.4229 \nL 105.508409 309.093711 \nL 105.572052 268.822928 \nL 105.731159 197.718112 \nL 105.890267 202.985135 \nL 105.985731 157.995977 \nL 106.049374 189.378658 \nL 106.240303 308.325603 \nL 106.272124 307.447766 \nL 106.335767 272.882925 \nL 106.526696 171.602454 \nL 106.558518 171.821913 \nL 106.653982 187.293795 \nL 106.685803 182.794879 \nL 106.749446 146.693823 \nL 106.781268 159.751651 \nL 107.004018 306.899118 \nL 107.067661 296.255341 \nL 107.25859 192.670548 \nL 107.417697 214.616478 \nL 107.449519 208.142429 \nL 107.513161 174.894344 \nL 107.544983 185.208931 \nL 107.799555 318.420731 \nL 107.863198 305.472632 \nL 108.054126 207.374321 \nL 108.085948 214.945667 \nL 108.181412 246.108889 \nL 108.213234 240.073758 \nL 108.276877 196.181897 \nL 108.34052 222.187825 \nL 108.56327 330.929912 \nL 108.595091 327.857481 \nL 108.690556 282.100216 \nL 108.817842 233.489979 \nL 108.849663 236.45268 \nL 108.945127 248.742401 \nL 109.040592 189.159199 \nL 109.104235 220.102961 \nL 109.295164 319.518028 \nL 109.358806 304.375335 \nL 109.549735 190.146766 \nL 109.6452 205.947836 \nL 109.708843 214.835938 \nL 109.740664 205.618647 \nL 109.804307 152.728954 \nL 109.86795 179.39326 \nL 110.058879 298.011016 \nL 110.0907 296.145611 \nL 110.154343 252.034291 \nL 110.217986 185.867309 \nL 110.281629 191.79271 \nL 110.408915 211.10513 \nL 110.472558 219.334854 \nL 110.504379 213.080263 \nL 110.568022 160.629489 \nL 110.631665 184.879742 \nL 110.822594 306.679658 \nL 110.854415 306.350469 \nL 110.918058 264.543471 \nL 110.981701 199.583516 \nL 111.045344 206.935403 \nL 111.17263 224.601877 \nL 111.236273 235.135924 \nL 111.268094 228.881334 \nL 111.331737 174.894344 \nL 111.39538 204.082432 \nL 111.61813 328.625589 \nL 111.681773 287.367239 \nL 111.777238 218.895935 \nL 111.809059 219.334854 \nL 111.872702 220.54188 \nL 111.999988 231.295386 \nL 112.095452 184.550553 \nL 112.159095 214.06783 \nL 112.350024 337.074772 \nL 112.381846 336.855313 \nL 112.445489 296.4748 \nL 112.604596 215.494316 \nL 112.763703 234.806735 \nL 112.795525 229.97863 \nL 112.859168 192.999737 \nL 112.922811 216.481883 \nL 113.145561 326.211537 \nL 113.177382 320.615324 \nL 113.368311 227.125659 \nL 113.463775 244.901863 \nL 113.527418 252.912128 \nL 113.55924 245.88943 \nL 113.622883 202.546217 \nL 113.686526 225.918633 \nL 113.909276 325.11424 \nL 113.941097 326.430996 \nL 114.00474 309.4229 \nL 114.132026 242.70727 \nL 114.195669 247.096456 \nL 114.291134 269.481306 \nL 114.322955 266.847794 \nL 114.418419 211.653778 \nL 114.450241 223.285121 \nL 114.64117 339.269365 \nL 114.672991 337.84288 \nL 114.736634 296.69426 \nL 114.832098 212.312156 \nL 114.86392 215.165127 \nL 114.895741 214.397019 \nL 114.927563 214.835938 \nL 115.08667 241.061325 \nL 115.182135 201.44892 \nL 115.213956 215.494316 \nL 115.404885 348.047738 \nL 115.436706 347.718549 \nL 115.500349 309.532629 \nL 115.659457 220.54188 \nL 115.754921 227.564578 \nL 115.818564 234.916464 \nL 115.850385 233.05106 \nL 115.94585 202.107298 \nL 115.977671 214.06783 \nL 116.1686 348.157467 \nL 116.200421 346.840712 \nL 116.264064 309.31317 \nL 116.423172 217.140261 \nL 116.454993 215.823505 \nL 116.582279 228.991063 \nL 116.709565 195.413789 \nL 116.741386 209.568914 \nL 116.964137 337.73315 \nL 117.02778 297.572097 \nL 117.186887 209.129996 \nL 117.282351 220.212691 \nL 117.345994 231.405116 \nL 117.377816 229.97863 \nL 117.47328 192.670548 \nL 117.505102 203.643513 \nL 117.727852 329.283967 \nL 117.759673 321.712621 \nL 117.982424 197.498652 \nL 118.109709 212.970534 \nL 118.173352 209.678644 \nL 118.236995 199.254327 \nL 118.491567 340.366662 \nL 118.55521 326.650455 \nL 118.714317 237.769435 \nL 118.77796 249.839697 \nL 118.873425 274.638599 \nL 118.937067 268.05482 \nL 119.00071 241.829433 \nL 119.032532 247.754834 \nL 119.255282 350.352061 \nL 119.287104 347.27963 \nL 119.382568 302.290472 \nL 119.478032 259.386177 \nL 119.541675 265.750497 \nL 119.63714 281.990486 \nL 119.668961 274.967788 \nL 119.764426 231.075927 \nL 119.796247 240.622406 \nL 119.987176 360.447189 \nL 120.018997 359.459622 \nL 120.08264 317.762353 \nL 120.241748 227.784037 \nL 120.273569 227.015929 \nL 120.30539 228.881334 \nL 120.337212 229.649441 \nL 120.432676 241.829433 \nL 120.464498 237.879165 \nL 120.528141 211.763507 \nL 120.559962 224.492147 \nL 120.782712 353.095302 \nL 120.846355 313.263437 \nL 121.005463 233.489979 \nL 121.196392 237.988895 \nL 121.260034 230.307819 \nL 121.291856 210.9954 \nL 121.323677 220.322421 \nL 121.514606 353.863409 \nL 121.546428 352.656383 \nL 121.610071 316.226138 \nL 121.769178 227.015929 \nL 121.864642 220.871069 \nL 121.896464 222.626743 \nL 121.960107 226.467281 \nL 122.02375 225.479714 \nL 122.055571 205.508917 \nL 122.087393 216.481883 \nL 122.310143 350.57152 \nL 122.373786 316.774786 \nL 122.532893 223.943499 \nL 122.628357 216.372153 \nL 122.660179 217.24999 \nL 122.755643 222.187825 \nL 122.787465 221.639176 \nL 122.819286 203.862972 \nL 122.851108 211.544048 \nL 123.073858 349.693683 \nL 123.137501 316.335868 \nL 123.296608 228.332685 \nL 123.32843 229.100793 \nL 123.55118 250.717535 \nL 123.583001 234.916464 \nL 123.614823 243.804566 \nL 123.837573 363.739078 \nL 123.869395 360.118 \nL 123.964859 303.278039 \nL 124.060323 254.119154 \nL 124.092145 255.765099 \nL 124.219431 278.259678 \nL 124.251252 272.992654 \nL 124.346717 247.315915 \nL 124.378538 256.533206 \nL 124.601288 363.30016 \nL 124.63311 360.337459 \nL 124.728574 316.335868 \nL 124.887681 243.585107 \nL 124.983146 258.947259 \nL 125.014967 251.814831 \nL 125.110432 225.699174 \nL 125.142253 239.086191 \nL 125.333182 350.57152 \nL 125.365003 349.145034 \nL 125.428646 307.667225 \nL 125.587754 215.055397 \nL 125.746861 231.075927 \nL 125.778683 226.467281 \nL 125.874147 188.391091 \nL 125.905968 196.730545 \nL 126.096897 316.116408 \nL 126.128719 314.580193 \nL 126.192362 272.773195 \nL 126.256004 202.655946 \nL 126.319647 206.386754 \nL 126.446933 220.980798 \nL 126.510576 233.05106 \nL 126.574219 225.260255 \nL 126.637862 195.962437 \nL 126.669684 202.875406 \nL 126.892434 330.271534 \nL 126.956077 292.414803 \nL 127.115184 205.508917 \nL 127.178827 212.970534 \nL 127.274291 224.053229 \nL 127.306113 219.773772 \nL 127.401577 194.865141 \nL 127.433399 209.568914 \nL 127.624328 337.184502 \nL 127.656149 336.196935 \nL 127.719792 296.803989 \nL 127.878899 205.069999 \nL 127.910721 205.289458 \nL 128.038007 221.858636 \nL 128.069828 218.127827 \nL 128.165292 194.97487 \nL 128.197114 205.179728 \nL 128.388043 329.613156 \nL 128.419864 327.967211 \nL 128.483507 287.915887 \nL 128.642614 216.042964 \nL 128.833543 247.974293 \nL 128.897186 241.390514 \nL 128.929008 223.285121 \nL 128.992651 245.011593 \nL 129.183579 337.513691 \nL 129.247222 321.82235 \nL 129.40633 234.148357 \nL 129.469972 247.535375 \nL 129.565437 273.651032 \nL 129.62908 265.311579 \nL 129.692723 243.475378 \nL 129.756366 260.922392 \nL 129.947294 343.329363 \nL 130.010937 330.052075 \nL 130.170045 253.789965 \nL 130.265509 264.87266 \nL 130.297331 268.05482 \nL 130.329152 264.76293 \nL 130.456438 223.50458 \nL 130.488259 237.111058 \nL 130.679188 345.962874 \nL 130.71101 343.878011 \nL 130.774653 300.754257 \nL 130.93376 219.883502 \nL 131.029224 229.97863 \nL 131.092867 240.073758 \nL 131.124689 239.964029 \nL 131.220153 207.154862 \nL 131.251975 210.556481 \nL 131.442903 334.112072 \nL 131.474725 331.917479 \nL 131.538368 290.32994 \nL 131.602011 218.347287 \nL 131.665654 220.761339 \nL 131.729297 226.138092 \nL 131.856582 246.657537 \nL 131.888404 244.682404 \nL 131.983868 214.17756 \nL 132.01569 216.701342 \nL 132.206618 342.341796 \nL 132.23844 340.366662 \nL 132.302083 299.547231 \nL 132.365726 232.063493 \nL 132.429369 232.612142 \nL 132.46119 230.08836 \nL 132.493012 230.307819 \nL 132.620298 239.195921 \nL 132.652119 238.647273 \nL 132.747583 212.641345 \nL 132.779405 219.225124 \nL 132.970334 340.91531 \nL 133.002155 339.818014 \nL 133.065798 296.035882 \nL 133.224905 221.639176 \nL 133.256727 222.407284 \nL 133.384013 241.719703 \nL 133.415834 238.318084 \nL 133.511299 212.202426 \nL 133.54312 214.06783 \nL 133.734049 338.391528 \nL 133.76587 337.294232 \nL 133.829513 298.888853 \nL 133.956799 222.955932 \nL 133.988621 225.479714 \nL 134.147728 258.50834 \nL 134.211371 253.680235 \nL 134.243192 250.717535 \nL 134.306835 236.672139 \nL 134.338657 256.972125 \nL 134.529585 346.730982 \nL 134.62505 311.507763 \nL 134.752336 252.692668 \nL 134.784157 256.752666 \nL 134.879622 273.321843 \nL 134.911443 272.114817 \nL 135.038729 241.609973 \nL 135.07055 245.121322 \nL 135.293301 357.045569 \nL 135.325122 353.53422 \nL 135.420586 300.863987 \nL 135.547872 252.912128 \nL 135.579694 257.081855 \nL 135.675158 285.940754 \nL 135.738801 277.930489 \nL 135.802444 249.400779 \nL 135.834266 249.839697 \nL 136.025194 352.985572 \nL 136.057016 352.107735 \nL 136.120659 307.776955 \nL 136.279766 216.042964 \nL 136.343409 219.225124 \nL 136.438873 234.587276 \nL 136.470695 233.27052 \nL 136.566159 208.910536 \nL 136.597981 214.835938 \nL 136.788909 346.840712 \nL 136.820731 345.414226 \nL 136.884374 303.716958 \nL 136.979838 226.357551 \nL 137.043481 228.442415 \nL 137.202589 245.121322 \nL 137.23441 240.293218 \nL 137.298053 231.844034 \nL 137.329874 218.018098 \nL 137.361696 220.980798 \nL 137.552625 348.157467 \nL 137.584446 346.730982 \nL 137.648089 305.911551 \nL 137.743553 227.125659 \nL 137.807196 230.746738 \nL 137.934482 244.682404 \nL 137.966304 247.974293 \nL 137.998125 246.438078 \nL 138.09359 220.980798 \nL 138.125411 223.175392 \nL 138.31634 350.352061 \nL 138.348161 349.145034 \nL 138.411804 305.472632 \nL 138.507269 231.624575 \nL 138.53909 231.953764 \nL 138.730019 245.88943 \nL 138.793662 239.854299 \nL 138.857305 220.871069 \nL 138.889126 221.529447 \nL 139.080055 347.38936 \nL 139.111876 346.292063 \nL 139.175519 305.143443 \nL 139.334627 233.928898 \nL 139.589198 261.141852 \nL 139.652841 244.353215 \nL 139.684663 265.201849 \nL 139.875592 359.788811 \nL 139.939235 341.354229 \nL 140.098342 263.994823 \nL 140.161985 275.077518 \nL 140.257449 289.452103 \nL 140.289271 286.489402 \nL 140.416557 266.189416 \nL 140.639307 371.420154 \nL 140.671128 368.237994 \nL 140.766593 324.016944 \nL 140.893879 275.845625 \nL 140.9257 278.698596 \nL 140.989343 287.14778 \nL 141.021164 285.721294 \nL 141.180272 253.460776 \nL 141.3712 365.165564 \nL 141.403022 364.507186 \nL 141.466665 328.735319 \nL 141.657594 220.871069 \nL 141.721237 218.457016 \nL 141.753058 218.786205 \nL 141.880344 223.065662 \nL 141.943987 213.080263 \nL 142.166737 353.64395 \nL 142.23038 319.408298 \nL 142.421309 225.369985 \nL 142.45313 225.808903 \nL 142.484952 224.162958 \nL 142.516773 226.577011 \nL 142.644059 235.794302 \nL 142.675881 230.307819 \nL 142.707702 227.564578 \nL 142.930452 357.484488 \nL 142.994095 323.248836 \nL 143.153203 243.585107 \nL 143.185024 242.268351 \nL 143.344131 254.777532 \nL 143.375953 252.034291 \nL 143.471417 233.489979 \nL 143.662346 354.521787 \nL 143.694167 353.973139 \nL 143.75781 317.213705 \nL 143.916918 239.964029 \nL 143.948739 239.195921 \nL 144.076025 250.717535 \nL 144.171489 249.729968 \nL 144.235132 233.16079 \nL 144.457883 352.217465 \nL 144.489704 343.439092 \nL 144.712454 236.891598 \nL 144.744276 238.427813 \nL 144.776097 238.537543 \nL 144.935205 255.765099 \nL 144.967026 251.595372 \nL 144.998848 245.121322 \nL 145.221598 362.861241 \nL 145.253419 359.020703 \nL 145.348884 306.679658 \nL 145.444348 259.825096 \nL 145.507991 265.860227 \nL 145.571634 271.785628 \nL 145.603455 270.029954 \nL 145.762563 252.14402 \nL 145.985313 365.055834 \nL 146.017134 363.0807 \nL 146.112599 320.725054 \nL 146.271706 257.411044 \nL 146.335349 265.421308 \nL 146.367171 263.665634 \nL 146.462635 239.744569 \nL 146.526278 249.949427 \nL 146.717207 351.339627 \nL 146.749028 349.693683 \nL 146.812671 310.739655 \nL 146.971778 211.544048 \nL 147.0036 210.446752 \nL 147.130886 226.247822 \nL 147.162707 221.309987 \nL 147.194529 215.823505 \nL 147.258172 222.626743 \nL 147.321814 258.61807 \nL 147.512743 351.998005 \nL 147.576386 316.774786 \nL 147.735494 229.759171 \nL 147.767315 230.198089 \nL 147.926422 245.88943 \nL 147.958244 241.500244 \nL 148.021887 234.148357 \nL 148.053708 228.113226 \nL 148.276458 351.888276 \nL 148.340101 313.153708 \nL 148.499209 235.684572 \nL 148.53103 235.574842 \nL 148.658316 251.705102 \nL 148.690137 250.827264 \nL 148.817423 231.953764 \nL 149.008352 350.022872 \nL 149.040174 348.486656 \nL 149.103817 310.191007 \nL 149.262924 240.073758 \nL 149.422031 248.852131 \nL 149.453853 247.096456 \nL 149.549317 227.454848 \nL 149.581139 232.063493 \nL 149.803889 354.412058 \nL 149.867532 319.847217 \nL 150.026639 223.61431 \nL 150.05846 225.150525 \nL 150.217568 246.328349 \nL 150.249389 245.340782 \nL 150.281211 244.682404 \nL 150.344854 231.514845 \nL 150.567604 345.194767 \nL 150.599425 339.379095 \nL 150.790354 249.949427 \nL 150.885819 269.591035 \nL 150.949462 280.67373 \nL 150.981283 276.174814 \nL 151.108569 250.278616 \nL 151.331319 352.436924 \nL 151.394962 343.219633 \nL 151.585891 264.543471 \nL 151.649534 274.41914 \nL 151.713177 279.905623 \nL 151.744998 272.444006 \nL 151.872284 238.866732 \nL 152.063213 348.596386 \nL 152.095034 346.401793 \nL 152.158677 306.24074 \nL 152.317785 231.514845 \nL 152.413249 238.537543 \nL 152.476892 247.864564 \nL 152.540535 243.475378 \nL 152.635999 225.040796 \nL 152.826928 352.985572 \nL 152.858749 352.327194 \nL 152.922392 313.263437 \nL 153.0815 213.189993 \nL 153.113321 207.593781 \nL 153.176964 213.189993 \nL 153.240607 220.54188 \nL 153.272428 217.24999 \nL 153.367893 208.252159 \nL 153.399714 214.06783 \nL 153.622465 345.194767 \nL 153.686108 307.996414 \nL 153.845215 222.297554 \nL 153.877036 222.626743 \nL 154.004322 237.220787 \nL 154.036144 233.16079 \nL 154.131608 216.591612 \nL 154.16343 218.018098 \nL 154.38618 347.060171 \nL 154.449823 309.752089 \nL 154.60893 218.566746 \nL 154.640751 218.566746 \nL 154.768037 235.135924 \nL 154.799859 234.806735 \nL 154.927145 218.786205 \nL 155.149895 351.559087 \nL 155.181716 342.780714 \nL 155.372645 215.823505 \nL 155.404467 219.005665 \nL 155.531753 237.879165 \nL 155.659038 237.549976 \nL 155.69086 237.111058 \nL 155.91361 358.581785 \nL 155.945432 355.289895 \nL 156.040896 296.255341 \nL 156.13636 257.959692 \nL 156.168182 258.61807 \nL 156.295468 281.661297 \nL 156.359111 275.845625 \nL 156.390932 276.504003 \nL 156.454575 262.129419 \nL 156.486396 276.394274 \nL 156.677325 363.739078 \nL 156.740968 356.606651 \nL 156.900076 275.845625 \nL 157.027361 287.367239 \nL 157.059183 287.367239 \nL 157.21829 246.657537 \nL 157.250112 271.23698 \nL 157.409219 362.532052 \nL 157.44104 362.312593 \nL 157.504683 324.894781 \nL 157.663791 236.013761 \nL 157.695612 234.477546 \nL 157.727434 236.34295 \nL 157.759255 236.013761 \nL 157.854719 247.754834 \nL 157.918362 246.438078 \nL 157.982005 231.844034 \nL 158.204756 362.422322 \nL 158.236577 352.217465 \nL 158.459327 223.72404 \nL 158.491149 224.162958 \nL 158.52297 222.626743 \nL 158.586613 230.198089 \nL 158.618435 223.394851 \nL 158.650256 214.616478 \nL 158.713899 218.457016 \nL 158.777542 255.545639 \nL 158.968471 357.045569 \nL 159.032114 319.627757 \nL 159.191221 222.517014 \nL 159.223042 221.968365 \nL 159.350328 234.367816 \nL 159.38215 230.856467 \nL 159.477614 222.297554 \nL 159.509436 224.162958 \nL 159.732186 352.546654 \nL 159.764007 343.329363 \nL 159.986758 218.786205 \nL 160.018579 223.285121 \nL 160.114044 235.026194 \nL 160.209508 231.953764 \nL 160.273151 224.931066 \nL 160.495901 352.107735 \nL 160.527723 342.780714 \nL 160.750473 231.295386 \nL 160.973223 254.996991 \nL 161.005045 255.32618 \nL 161.036866 245.121322 \nL 161.068687 259.166718 \nL 161.259616 358.142866 \nL 161.323259 345.853145 \nL 161.482367 261.361311 \nL 161.546009 268.493739 \nL 161.609652 277.381841 \nL 161.673295 271.34671 \nL 161.800581 256.204017 \nL 162.023331 368.567183 \nL 162.118796 349.803412 \nL 162.277903 268.16455 \nL 162.309725 270.029954 \nL 162.373368 276.833192 \nL 162.405189 275.955355 \nL 162.564296 242.487811 \nL 162.755225 361.325026 \nL 162.818868 350.352061 \nL 163.041618 218.566746 \nL 163.07344 221.200258 \nL 163.105261 221.529447 \nL 163.168904 229.429982 \nL 163.200726 227.674307 \nL 163.328011 222.736473 \nL 163.51894 353.095302 \nL 163.550762 352.766113 \nL 163.614405 316.665057 \nL 163.773512 213.409452 \nL 163.805333 211.982967 \nL 163.837155 213.628912 \nL 163.900798 219.554313 \nL 163.932619 224.053229 \nL 163.996262 220.651609 \nL 164.028084 219.225124 \nL 164.091727 219.444583 \nL 164.314477 351.668816 \nL 164.346298 342.341796 \nL 164.60087 209.568914 \nL 164.632692 210.117563 \nL 164.696334 215.933234 \nL 164.759977 212.421885 \nL 164.82362 211.982967 \nL 164.855442 208.471618 \nL 165.078192 347.608819 \nL 165.110014 339.818014 \nL 165.332764 222.955932 \nL 165.364585 225.479714 \nL 165.396407 226.138092 \nL 165.555514 237.001328 \nL 165.587336 237.111058 \nL 165.619157 224.821336 \nL 165.650978 243.146189 \nL 165.841907 350.681249 \nL 165.90555 321.163973 \nL 166.064658 229.8689 \nL 166.096479 228.881334 \nL 166.1283 230.746738 \nL 166.414694 255.21645 \nL 166.605622 359.788811 \nL 166.669265 350.022872 \nL 166.860194 257.959692 \nL 166.892016 260.044555 \nL 166.955659 266.189416 \nL 166.98748 264.98239 \nL 167.146587 250.168886 \nL 167.242052 320.176406 \nL 167.369338 364.397456 \nL 167.401159 363.30016 \nL 167.432981 362.093133 \nL 167.814838 240.951595 \nL 167.910302 229.320252 \nL 168.133053 353.53422 \nL 168.164874 345.633685 \nL 168.451267 197.498652 \nL 168.483089 200.351623 \nL 168.642196 209.239725 \nL 168.674018 207.045132 \nL 168.896768 343.439092 \nL 168.928589 335.209368 \nL 169.183161 205.947836 \nL 169.214983 205.399188 \nL 169.278625 212.202426 \nL 169.342268 208.471618 \nL 169.437733 213.848371 \nL 169.660483 346.511523 \nL 169.692305 337.73315 \nL 169.978698 194.535952 \nL 170.169627 208.471618 \nL 170.201448 203.424054 \nL 170.424198 348.596386 \nL 170.487841 317.652624 \nL 170.67877 197.498652 \nL 170.710591 198.047301 \nL 170.742413 195.633248 \nL 170.774234 196.291626 \nL 170.996985 223.394851 \nL 171.187913 342.561255 \nL 171.251556 315.019112 \nL 171.442485 205.399188 \nL 171.7607 233.928898 \nL 171.951629 347.060171 \nL 171.98345 344.536389 \nL 172.047093 321.493162 \nL 172.2062 225.918633 \nL 172.238022 226.79647 \nL 172.301665 232.721871 \nL 172.333486 230.198089 \nL 172.397129 224.162958 \nL 172.428951 224.931066 \nL 172.556236 274.748329 \nL 172.715344 356.93584 \nL 172.747165 356.71638 \nL 172.778987 356.167732 \nL 173.001737 255.874828 \nL 173.129023 256.972125 \nL 173.256309 251.046724 \nL 173.479059 360.447189 \nL 173.574523 342.232066 \nL 173.765452 244.901863 \nL 173.797274 247.425645 \nL 173.860916 243.036459 \nL 173.956381 225.479714 \nL 174.020024 225.808903 \nL 174.210953 350.790979 \nL 174.274596 341.13477 \nL 174.497346 186.635417 \nL 174.560989 188.83001 \nL 174.624632 200.022435 \nL 174.656453 196.620815 \nL 174.688275 191.024603 \nL 174.720096 191.90244 \nL 174.81556 242.487811 \nL 175.006489 340.695851 \nL 175.070132 309.31317 \nL 175.229239 200.022435 \nL 175.324704 191.244062 \nL 175.388347 194.755411 \nL 175.420168 194.426222 \nL 175.515633 201.55865 \nL 175.547454 196.620815 \nL 175.770204 339.488825 \nL 175.833847 311.288304 \nL 176.024776 192.999737 \nL 176.088419 189.488388 \nL 176.120241 191.573251 \nL 176.342991 227.454848 \nL 176.53392 347.938008 \nL 176.597562 321.93208 \nL 176.75667 218.676476 \nL 176.852134 214.726208 \nL 176.883956 217.140261 \nL 177.106706 247.425645 \nL 177.297635 356.496921 \nL 177.361278 345.962874 \nL 177.552206 240.622406 \nL 177.647671 250.388346 \nL 177.679492 250.388346 \nL 177.743135 238.318084 \nL 177.806778 242.70727 \nL 177.870421 264.433741 \nL 178.06135 360.776378 \nL 178.124993 354.302328 \nL 178.538672 237.220787 \nL 178.602315 240.951595 \nL 178.793244 352.875843 \nL 178.856887 342.232066 \nL 179.079637 205.179728 \nL 179.111458 207.81324 \nL 179.175101 215.823505 \nL 179.206923 219.115394 \nL 179.238744 215.274856 \nL 179.270566 209.898103 \nL 179.334209 217.24999 \nL 179.36603 220.761339 \nL 179.58878 344.09747 \nL 179.620602 336.526124 \nL 179.843352 213.299723 \nL 179.875173 214.835938 \nL 179.906995 214.616478 \nL 179.970638 223.833769 \nL 180.034281 219.005665 \nL 180.161567 237.549976 \nL 180.352495 348.706116 \nL 180.416138 317.213705 \nL 180.575246 219.773772 \nL 180.607067 218.127827 \nL 180.67071 219.005665 \nL 180.861639 230.637008 \nL 180.89346 225.808903 \nL 181.116211 349.364494 \nL 181.179853 317.872083 \nL 181.338961 213.519182 \nL 181.402604 217.140261 \nL 181.434425 216.042964 \nL 181.625354 230.198089 \nL 181.657175 223.50458 \nL 181.688997 236.34295 \nL 181.879926 349.364494 \nL 181.943569 320.286135 \nL 182.134497 208.142429 \nL 182.229962 210.556481 \nL 182.452712 247.535375 \nL 182.643641 353.863409 \nL 182.675462 352.985572 \nL 182.739105 325.882348 \nL 182.898213 241.500244 \nL 182.930034 244.353215 \nL 182.993677 252.473209 \nL 183.05732 248.193753 \nL 183.089141 245.231052 \nL 183.120963 246.876997 \nL 183.216427 253.789965 \nL 183.439178 359.349892 \nL 183.470999 358.033136 \nL 183.852857 233.928898 \nL 183.884678 231.405116 \nL 183.916499 234.148357 \nL 183.948321 231.844034 \nL 184.011964 280.234812 \nL 184.171071 348.047738 \nL 184.234714 317.872083 \nL 184.425643 195.304059 \nL 184.489286 192.231629 \nL 184.58475 193.658115 \nL 184.616572 194.426222 \nL 184.743858 219.444583 \nL 184.934786 339.708284 \nL 184.998429 310.849385 \nL 185.189358 195.0846 \nL 185.253001 189.598117 \nL 185.316644 193.987304 \nL 185.380287 195.304059 \nL 185.475751 204.63108 \nL 185.698502 335.209368 \nL 185.730323 329.174237 \nL 185.953073 187.513254 \nL 186.016716 193.548385 \nL 186.207645 208.032699 \nL 186.239466 208.691077 \nL 186.462217 342.451525 \nL 186.52586 314.031545 \nL 186.716788 199.802975 \nL 186.74861 199.912705 \nL 186.780431 197.937571 \nL 186.812253 198.595949 \nL 187.035003 223.285121 \nL 187.225932 344.2072 \nL 187.289575 319.408298 \nL 187.480504 198.486219 \nL 187.671432 207.70351 \nL 187.83054 264.324012 \nL 187.989647 348.925575 \nL 188.05329 344.31693 \nL 188.244219 237.111058 \nL 188.307862 245.7797 \nL 188.371505 252.692668 \nL 188.403326 250.059157 \nL 188.435148 245.7797 \nL 188.466969 247.754834 \nL 188.594255 283.526701 \nL 188.753362 357.923407 \nL 188.785184 357.155299 \nL 188.817005 357.484488 \nL 189.007934 255.43591 \nL 189.13522 262.458608 \nL 189.294327 245.7797 \nL 189.35797 287.915887 \nL 189.517077 350.790979 \nL 189.58072 319.956946 \nL 189.771649 197.608382 \nL 190.026221 216.042964 \nL 190.058042 215.823505 \nL 190.121685 268.932657 \nL 190.280793 345.194767 \nL 190.344435 316.445597 \nL 190.535364 190.037036 \nL 190.599007 184.879742 \nL 190.66265 187.293795 \nL 190.694472 187.403524 \nL 190.726293 186.525687 \nL 190.853579 199.364057 \nL 191.044508 320.834784 \nL 191.108151 293.841289 \nL 191.362722 85.245216 \nL 191.458187 75.040359 \nL 191.490008 75.808466 \nL 191.617294 106.642499 \nL 191.808223 263.116986 \nL 191.840044 260.044555 \nL 191.903687 199.473786 \nL 192.094616 70.431713 \nL 192.126438 68.895498 \nL 192.19008 69.224687 \nL 192.285545 80.746301 \nL 192.381009 111.031685 \nL 192.571938 275.955355 \nL 192.635581 257.630503 \nL 192.890153 73.284684 \nL 192.985617 89.744132 \nL 193.176546 191.463522 \nL 193.367475 301.302905 \nL 193.399296 297.791556 \nL 193.622046 170.285698 \nL 193.685689 175.223533 \nL 193.90844 229.759171 \nL 194.099368 337.294232 \nL 194.13119 336.745583 \nL 194.163011 336.306665 \nL 194.57669 192.560818 \nL 194.703976 246.986726 \nL 194.863084 324.455862 \nL 194.926726 298.011016 \nL 195.117655 169.73705 \nL 195.21312 181.368393 \nL 195.43587 220.871069 \nL 195.626799 337.184502 \nL 195.690442 309.20344 \nL 195.88137 189.378658 \nL 195.913192 189.598117 \nL 195.945013 187.952173 \nL 195.976835 191.353792 \nL 196.199585 229.320252 \nL 196.390514 338.391528 \nL 196.454157 313.482897 \nL 196.645086 195.962437 \nL 196.708729 193.219196 \nL 196.9633 222.736473 \nL 197.154229 336.526124 \nL 197.217872 308.106144 \nL 197.440622 167.981376 \nL 197.59973 160.410029 \nL 197.727015 185.318661 \nL 197.917944 322.480728 \nL 197.981587 297.352638 \nL 198.236159 139.122477 \nL 198.331623 119.919787 \nL 198.363445 120.578165 \nL 198.490731 168.420294 \nL 198.713481 322.261269 \nL 198.745302 321.383432 \nL 199.063517 158.325166 \nL 199.12716 147.791119 \nL 199.158981 152.290035 \nL 199.286267 213.519182 \nL 199.477196 317.542894 \nL 199.509017 319.847217 \nL 199.604482 229.539711 \nL 199.763589 153.82625 \nL 199.827232 152.180305 \nL 199.890875 142.194907 \nL 199.922697 149.437064 \nL 200.049982 220.212691 \nL 200.20909 311.398033 \nL 200.272733 292.305074 \nL 200.495483 131.441401 \nL 200.527304 126.064648 \nL 200.590947 133.965183 \nL 200.622769 133.087346 \nL 200.65459 133.306805 \nL 200.781876 176.2111 \nL 200.972805 319.627757 \nL 201.036448 302.94885 \nL 201.227377 151.851116 \nL 201.259198 152.399765 \nL 201.29102 152.180305 \nL 201.322841 152.619224 \nL 201.354662 152.948413 \nL 201.386484 151.083009 \nL 201.418305 153.387332 \nL 201.577413 228.552145 \nL 201.73652 321.712621 \nL 201.768341 318.74992 \nL 201.831984 302.619661 \nL 202.118378 170.285698 \nL 202.182021 159.203003 \nL 202.213842 164.031108 \nL 202.372949 259.276448 \nL 202.500235 311.507763 \nL 202.532057 307.338036 \nL 202.5957 256.862395 \nL 202.786628 140.658692 \nL 202.850271 133.745723 \nL 202.945736 135.391668 \nL 203.009379 150.205172 \nL 203.073022 169.407861 \nL 203.26395 310.191007 \nL 203.327593 295.267774 \nL 203.582165 114.213845 \nL 203.677629 109.934389 \nL 203.709451 112.5679 \nL 203.868558 186.415957 \nL 204.059487 290.000751 \nL 204.12313 270.249413 \nL 204.314059 152.948413 \nL 204.34588 158.544625 \nL 204.409523 165.018675 \nL 204.441345 160.519759 \nL 204.473166 157.886247 \nL 204.504988 159.971111 \nL 204.664095 251.375913 \nL 204.823202 319.518028 \nL 204.855024 321.82235 \nL 204.950488 238.976462 \nL 205.077774 183.124068 \nL 205.109595 183.672716 \nL 205.141417 183.124068 \nL 205.236881 168.749483 \nL 205.268703 171.821913 \nL 205.395989 238.976462 \nL 205.555096 330.381263 \nL 205.618739 309.20344 \nL 205.841489 163.811649 \nL 205.873311 160.410029 \nL 205.968775 161.178137 \nL 206.000596 159.422463 \nL 206.127882 202.655946 \nL 206.318811 334.880179 \nL 206.382454 314.251004 \nL 206.605204 166.66462 \nL 206.73249 155.143006 \nL 206.764312 155.472195 \nL 206.891597 191.024603 \nL 207.082526 326.869915 \nL 207.146169 308.106144 \nL 207.368919 143.621392 \nL 207.496205 128.259241 \nL 207.528027 128.58843 \nL 207.655313 173.248399 \nL 207.846241 316.445597 \nL 207.909884 291.975885 \nL 208.164456 105.545202 \nL 208.25992 101.046287 \nL 208.291742 102.582502 \nL 208.387206 125.40627 \nL 208.482671 231.624575 \nL 208.609957 299.76669 \nL 208.641778 297.462367 \nL 208.737242 200.900272 \nL 208.959993 76.796033 \nL 208.991814 77.015492 \nL 209.055457 83.270083 \nL 209.214564 173.797047 \nL 209.405493 293.29264 \nL 209.437315 289.561832 \nL 209.819172 114.104115 \nL 209.946458 145.377067 \nL 210.169208 297.352638 \nL 210.20103 298.998582 \nL 210.264673 252.363479 \nL 210.42378 123.540866 \nL 210.455601 124.089514 \nL 210.519244 127.052215 \nL 210.551066 124.857622 \nL 210.582887 122.663028 \nL 210.614709 126.613296 \nL 210.710173 158.215436 \nL 210.901102 282.429405 \nL 210.964745 257.630503 \nL 211.219317 61.8728 \nL 211.251138 59.678207 \nL 211.28296 63.079826 \nL 211.442067 94.901426 \nL 211.664817 273.870492 \nL 211.72846 250.717535 \nL 211.95121 91.828996 \nL 212.078496 63.847934 \nL 212.110318 65.274419 \nL 212.237604 119.590598 \nL 212.428532 259.825096 \nL 212.492175 235.026194 \nL 212.683104 85.684135 \nL 212.714926 86.013324 \nL 212.746747 91.060888 \nL 212.81039 83.928461 \nL 212.842211 84.03819 \nL 212.905854 100.497638 \nL 213.064962 236.123491 \nL 213.192248 300.205609 \nL 213.224069 295.158045 \nL 213.319533 209.898103 \nL 213.510462 147.900849 \nL 213.828677 273.431573 \nL 213.955963 325.662888 \nL 213.987784 319.627757 \nL 214.274177 177.747315 \nL 214.33782 181.148934 \nL 214.465106 204.850539 \nL 214.496928 204.082432 \nL 214.560571 248.193753 \nL 214.719678 337.074772 \nL 214.751499 336.526124 \nL 214.783321 332.466127 \nL 215.006071 208.691077 \nL 215.101535 208.910536 \nL 215.165178 199.034868 \nL 215.197 201.229461 \nL 215.547036 339.269365 \nL 215.578857 325.992077 \nL 215.865251 180.271097 \nL 215.928894 161.726785 \nL 215.992536 169.84678 \nL 216.024358 169.73705 \nL 216.119822 257.081855 \nL 216.247108 305.143443 \nL 216.27893 297.133178 \nL 216.660787 79.539274 \nL 216.72443 91.499807 \nL 217.010823 277.930489 \nL 217.074466 254.119154 \nL 217.297217 85.793865 \nL 217.329038 90.40251 \nL 217.647253 257.191584 \nL 217.774539 315.238571 \nL 217.80636 309.971548 \nL 218.188218 149.766253 \nL 218.25186 158.873814 \nL 218.410968 266.628335 \nL 218.538254 315.458031 \nL 218.570075 309.4229 \nL 218.856468 159.751651 \nL 218.88829 162.165704 \nL 218.920111 163.811649 \nL 218.983754 162.055974 \nL 219.015576 162.385163 \nL 219.11104 187.622984 \nL 219.301969 310.300737 \nL 219.365612 281.880756 \nL 219.556541 157.995977 \nL 219.683826 161.726785 \nL 219.620183 157.666788 \nL 219.715648 160.410029 \nL 219.747469 161.178137 \nL 219.874755 183.562986 \nL 220.065684 319.737487 \nL 220.097505 319.079109 \nL 220.161148 297.462367 \nL 220.352077 172.80948 \nL 220.383899 175.442992 \nL 220.63847 211.763507 \nL 220.829399 325.22397 \nL 220.861221 324.016944 \nL 220.924864 310.191007 \nL 221.115792 208.471618 \nL 221.147614 210.117563 \nL 221.179435 211.214859 \nL 221.211257 210.88567 \nL 221.2749 200.461353 \nL 221.306721 201.44892 \nL 221.434007 256.533206 \nL 221.593114 330.271534 \nL 221.656757 303.168309 \nL 221.911329 131.55113 \nL 222.006793 125.40627 \nL 222.038615 127.052215 \nL 222.165901 168.420294 \nL 222.356829 309.861818 \nL 222.420472 285.392105 \nL 222.675044 125.845188 \nL 222.738687 129.246808 \nL 222.865973 155.252736 \nL 222.897794 153.058143 \nL 223.120545 305.362902 \nL 223.152366 298.120745 \nL 223.470581 120.139246 \nL 223.502402 120.248976 \nL 223.534224 119.700328 \nL 223.629688 138.683558 \nL 223.66151 134.73329 \nL 223.88426 287.915887 \nL 223.947903 261.141852 \nL 224.202474 89.414943 \nL 224.297939 79.429545 \nL 224.32976 82.611705 \nL 224.457046 130.892752 \nL 224.647975 279.905623 \nL 224.679796 276.174814 \nL 224.807082 153.93598 \nL 224.998011 62.860367 \nL 225.061654 59.239288 \nL 225.18894 92.048455 \nL 225.443512 278.479137 \nL 225.507155 261.6905 \nL 225.729905 106.31331 \nL 225.761726 103.570069 \nL 225.793548 106.093851 \nL 225.984477 158.654355 \nL 226.175405 290.439669 \nL 226.207227 290.000751 \nL 226.27087 275.735896 \nL 226.557263 118.493302 \nL 226.589084 117.286275 \nL 226.620906 118.93222 \nL 226.748192 152.838683 \nL 226.93912 275.187248 \nL 227.002763 252.363479 \nL 227.225514 109.934389 \nL 227.257335 106.31331 \nL 227.320978 110.702496 \nL 227.416442 133.416535 \nL 227.543728 220.43215 \nL 227.702836 315.238571 \nL 227.766479 291.427236 \nL 228.02105 135.391668 \nL 228.116515 126.503566 \nL 228.148336 128.039781 \nL 228.275622 168.200835 \nL 228.466551 311.727222 \nL 228.530194 285.831024 \nL 228.784765 105.764662 \nL 228.848408 100.278179 \nL 228.912051 102.143583 \nL 229.039337 142.085177 \nL 229.230266 295.377504 \nL 229.262087 291.536966 \nL 229.548481 84.696568 \nL 229.643945 97.864127 \nL 229.803052 143.182474 \nL 229.993981 278.369407 \nL 230.057624 251.156453 \nL 230.280374 103.789528 \nL 230.344017 117.396005 \nL 230.598589 209.239725 \nL 230.757696 299.108312 \nL 230.789518 298.559664 \nL 230.853161 280.564001 \nL 231.075911 157.666788 \nL 231.26684 168.310565 \nL 231.298661 167.761916 \nL 231.553233 301.632094 \nL 231.585054 296.4748 \nL 231.648697 262.239148 \nL 231.839626 164.908945 \nL 231.935091 146.254904 \nL 231.966912 138.573828 \nL 232.030555 148.120308 \nL 232.062376 146.035445 \nL 232.285127 300.863987 \nL 232.316948 295.048315 \nL 232.635163 98.961423 \nL 232.698806 100.168449 \nL 232.730627 101.704665 \nL 232.857913 151.302468 \nL 233.048842 295.487234 \nL 233.080663 291.207777 \nL 233.367056 101.046287 \nL 233.430699 107.191147 \nL 233.557985 130.014915 \nL 233.589807 127.710593 \nL 233.812557 294.280207 \nL 233.844378 289.561832 \nL 234.194415 111.690063 \nL 234.258057 119.480868 \nL 234.385343 155.801384 \nL 234.576272 292.414803 \nL 234.608094 288.245076 \nL 234.894487 125.625729 \nL 234.926308 127.491133 \nL 235.085416 148.559227 \nL 235.117237 147.68139 \nL 235.339987 312.166141 \nL 235.371809 306.569929 \nL 235.721845 120.687895 \nL 235.753666 121.346273 \nL 235.880952 144.608959 \nL 236.135524 304.046147 \nL 236.167345 296.4748 \nL 236.549203 193.877574 \nL 236.676489 220.322421 \nL 236.899239 337.513691 \nL 236.962882 327.528292 \nL 237.185632 225.589444 \nL 237.217454 226.79647 \nL 237.249275 224.272688 \nL 237.408383 203.314324 \nL 237.631133 332.466127 \nL 237.662954 326.211537 \nL 237.949347 160.958678 \nL 238.01299 163.592189 \nL 238.076633 163.921378 \nL 238.203919 202.985135 \nL 238.394848 321.273702 \nL 238.458491 289.122914 \nL 238.681241 151.083009 \nL 238.713063 147.791119 \nL 238.808527 148.778686 \nL 238.903991 167.871646 \nL 238.935813 165.786782 \nL 239.158563 329.283967 \nL 239.190385 321.93208 \nL 239.508599 152.948413 \nL 239.604064 156.459762 \nL 239.73135 197.059734 \nL 239.922278 324.236403 \nL 239.9541 319.188839 \nL 240.304136 128.36897 \nL 240.367779 132.428968 \nL 240.495065 176.430559 \nL 240.685993 307.996414 \nL 240.749636 280.89319 \nL 241.004208 127.052215 \nL 241.03603 127.710593 \nL 241.226958 154.594358 \nL 241.449709 319.408298 \nL 241.513352 309.532629 \nL 241.895209 177.088937 \nL 242.022495 208.361888 \nL 242.213424 332.136938 \nL 242.245245 331.039641 \nL 242.34071 290.988318 \nL 242.531638 190.256495 \nL 242.658924 164.799216 \nL 242.754389 172.260832 \nL 242.977139 315.896949 \nL 243.040782 285.062916 \nL 243.295354 120.029517 \nL 243.327175 116.298709 \nL 243.390818 120.468435 \nL 243.518104 134.84302 \nL 243.740854 294.170478 \nL 243.772676 286.489402 \nL 244.059069 111.251144 \nL 244.09089 111.580333 \nL 244.281819 151.412198 \nL 244.504569 329.503426 \nL 244.536391 322.919647 \nL 244.790962 184.660283 \nL 244.918248 175.772181 \nL 244.95007 175.881911 \nL 245.077356 217.35972 \nL 245.268284 339.049906 \nL 245.331927 305.582362 \nL 245.522856 180.271097 \nL 245.681964 164.908945 \nL 245.713785 165.457594 \nL 245.841071 197.498652 \nL 246.032 323.797484 \nL 246.095643 290.439669 \nL 246.318393 159.203003 \nL 246.350214 156.679221 \nL 246.382036 160.08084 \nL 246.413857 162.933811 \nL 246.4775 159.532192 \nL 246.509322 161.946245 \nL 246.541143 162.494893 \nL 246.572965 166.993809 \nL 246.827536 321.163973 \nL 246.859358 313.482897 \nL 246.954822 242.926729 \nL 247.082108 210.337022 \nL 247.177572 215.604045 \nL 247.209394 213.628912 \nL 247.241215 213.080263 \nL 247.368501 241.719703 \nL 247.55943 346.401793 \nL 247.591251 345.414226 \nL 247.654894 330.600723 \nL 247.845823 238.208354 \nL 247.877645 242.048892 \nL 247.941288 246.438078 \nL 247.973109 242.59754 \nL 248.068573 234.916464 \nL 248.100395 239.41538 \nL 248.323145 354.192598 \nL 248.354967 351.120168 \nL 248.482252 275.296977 \nL 248.577717 229.539711 \nL 248.64136 231.075927 \nL 248.673181 230.966197 \nL 248.736824 220.651609 \nL 248.832289 201.010001 \nL 248.86411 206.496484 \nL 249.08686 340.586121 \nL 249.150503 302.94885 \nL 249.309611 191.573251 \nL 249.405075 187.513254 \nL 249.468718 192.01217 \nL 249.500539 189.378658 \nL 249.596004 178.844611 \nL 249.691468 261.6905 \nL 249.850575 324.785051 \nL 249.914218 283.526701 \nL 250.073326 161.507326 \nL 250.16879 158.764085 \nL 250.264255 163.043541 \nL 250.296076 161.946245 \nL 250.327897 161.507326 \nL 250.359719 153.387332 \nL 250.39154 165.567323 \nL 250.614291 321.602891 \nL 250.677934 284.953187 \nL 250.868862 168.420294 \nL 250.996148 160.958678 \nL 251.02797 161.946245 \nL 251.091613 166.44516 \nL 251.123434 154.923547 \nL 251.155256 164.031108 \nL 251.378006 320.834784 \nL 251.441649 286.379672 \nL 251.632578 152.509494 \nL 251.728042 140.878151 \nL 251.759863 142.304637 \nL 251.823506 155.472195 \nL 251.982614 235.135924 \nL 252.141721 317.433164 \nL 252.205364 301.412635 \nL 252.428114 181.039204 \nL 252.491757 185.318661 \nL 252.5554 187.184065 \nL 252.587221 185.977039 \nL 252.650864 180.819745 \nL 252.746329 254.887262 \nL 252.937258 337.403961 \nL 253.032722 300.863987 \nL 253.191829 239.41538 \nL 253.255472 243.585107 \nL 253.287294 241.939162 \nL 253.41458 213.628912 \nL 253.446401 225.260255 \nL 253.63733 351.229898 \nL 253.669151 351.120168 \nL 253.732794 312.60506 \nL 253.891902 212.202426 \nL 253.923723 209.568914 \nL 253.987366 211.763507 \nL 254.051009 221.419717 \nL 254.114652 216.152694 \nL 254.178295 203.533783 \nL 254.210116 217.35972 \nL 254.432866 352.656383 \nL 254.496509 311.178574 \nL 254.655617 224.711607 \nL 254.751081 216.591612 \nL 254.814724 217.46945 \nL 254.910188 212.312156 \nL 254.94201 199.144597 \nL 254.973831 212.312156 \nL 255.196582 354.082869 \nL 255.260225 316.555327 \nL 255.419332 221.200258 \nL 255.514796 205.838106 \nL 255.578439 207.81324 \nL 255.673904 204.850539 \nL 255.705725 192.780277 \nL 255.737547 205.728377 \nL 255.960297 346.730982 \nL 256.02394 310.849385 \nL 256.214869 196.511086 \nL 256.373976 180.490556 \nL 256.437619 184.879742 \nL 256.46944 172.260832 \nL 256.501262 185.318661 \nL 256.724012 339.927743 \nL 256.787655 304.704524 \nL 256.978584 188.061902 \nL 257.042227 175.881911 \nL 257.10587 178.076504 \nL 257.264977 196.840275 \nL 257.487727 333.563423 \nL 257.519549 332.685586 \nL 257.710477 228.113226 \nL 257.837763 243.475378 \nL 257.869585 245.7797 \nL 257.901406 243.585107 \nL 257.996871 230.527278 \nL 258.028692 241.719703 \nL 258.251442 359.130433 \nL 258.283264 357.594218 \nL 258.378728 313.592626 \nL 258.537835 257.959692 \nL 258.601478 263.116986 \nL 258.6333 261.58077 \nL 258.760586 219.334854 \nL 258.792407 237.659706 \nL 258.983336 356.058003 \nL 259.015157 355.180165 \nL 259.0788 314.141275 \nL 259.237908 219.225124 \nL 259.365194 213.299723 \nL 259.397015 213.628912 \nL 259.428836 212.751074 \nL 259.524301 189.817577 \nL 259.556122 208.252159 \nL 259.747051 346.401793 \nL 259.778873 346.072604 \nL 259.842516 307.886684 \nL 260.001623 202.875406 \nL 260.097087 198.925138 \nL 260.128909 200.571083 \nL 260.16073 201.119731 \nL 260.256195 178.515422 \nL 260.288016 179.612719 \nL 260.542588 336.416394 \nL 260.574409 329.174237 \nL 260.797159 204.192161 \nL 260.988088 218.237557 \nL 261.051731 199.144597 \nL 261.083553 215.055397 \nL 261.306303 349.035305 \nL 261.369946 309.31317 \nL 261.529053 223.833769 \nL 261.592696 226.028363 \nL 261.624518 225.369985 \nL 261.688161 231.405116 \nL 261.751803 227.893767 \nL 261.815446 202.655946 \nL 261.847268 216.372153 \nL 262.038197 347.38936 \nL 262.070018 347.27963 \nL 262.133661 309.093711 \nL 262.292768 220.102961 \nL 262.32459 219.005665 \nL 262.356411 220.54188 \nL 262.483697 230.856467 \nL 262.515519 230.198089 \nL 262.579162 211.324589 \nL 262.610983 224.382418 \nL 262.833733 355.838543 \nL 262.865555 353.53422 \nL 262.992841 267.725631 \nL 263.056484 244.243485 \nL 263.120126 247.425645 \nL 263.215591 257.740233 \nL 263.247412 253.899695 \nL 263.342877 228.991063 \nL 263.374698 242.926729 \nL 263.597448 360.337459 \nL 263.62927 358.910974 \nL 263.756556 287.03805 \nL 263.85202 258.179151 \nL 263.883842 260.373744 \nL 263.947485 265.750497 \nL 263.979306 264.98239 \nL 264.106592 224.162958 \nL 264.138413 242.70727 \nL 264.361164 362.751511 \nL 264.424807 321.163973 \nL 264.583914 222.407284 \nL 264.679378 218.566746 \nL 264.774843 226.79647 \nL 264.870307 194.316493 \nL 264.902129 216.481883 \nL 265.093057 348.815845 \nL 265.124879 348.047738 \nL 265.188522 307.996414 \nL 265.347629 221.968365 \nL 265.443093 225.918633 \nL 265.506736 231.075927 \nL 265.538558 226.9062 \nL 265.634022 196.291626 \nL 265.665844 218.018098 \nL 265.888594 352.546654 \nL 265.952237 310.629926 \nL 266.111344 206.606214 \nL 266.143166 203.424054 \nL 266.206809 203.753243 \nL 266.270452 211.324589 \nL 266.302273 207.484051 \nL 266.397737 186.415957 \nL 266.652309 345.962874 \nL 266.684131 337.95261 \nL 266.906881 220.651609 \nL 267.034167 229.8689 \nL 267.065988 228.771604 \nL 267.129631 210.227292 \nL 267.161453 196.950004 \nL 267.193274 215.384586 \nL 267.416024 349.803412 \nL 267.479667 312.275871 \nL 267.638775 214.726208 \nL 267.670596 213.299723 \nL 267.702417 215.384586 \nL 267.734239 214.506749 \nL 267.797882 220.322421 \nL 267.829703 216.811072 \nL 267.893346 200.680812 \nL 267.925168 206.277025 \nL 268.179739 353.863409 \nL 268.243382 338.062339 \nL 268.40249 234.258087 \nL 268.466133 240.402947 \nL 268.561597 255.545639 \nL 268.593418 250.607805 \nL 268.657061 227.125659 \nL 268.688883 230.637008 \nL 268.943455 363.519619 \nL 269.007098 351.668816 \nL 269.229848 235.026194 \nL 269.293491 248.193753 \nL 269.325312 251.156453 \nL 269.357134 243.914296 \nL 269.420777 219.554313 \nL 269.452598 220.322421 \nL 269.70717 358.691514 \nL 269.738991 350.022872 \nL 269.961741 217.140261 \nL 270.089027 228.661874 \nL 270.120849 228.003496 \nL 270.216313 193.219196 \nL 270.248135 214.506749 \nL 270.439063 352.107735 \nL 270.470885 350.790979 \nL 270.534528 312.934248 \nL 270.693635 220.322421 \nL 270.725457 217.24999 \nL 270.7891 218.895935 \nL 270.852743 225.369985 \nL 270.884564 223.943499 \nL 270.980028 196.840275 \nL 271.01185 218.347287 \nL 271.202779 350.681249 \nL 271.2346 349.145034 \nL 271.298243 312.49533 \nL 271.45735 212.202426 \nL 271.489172 210.556481 \nL 271.616458 220.54188 \nL 271.648279 217.579179 \nL 271.711922 188.83001 \nL 271.775565 210.88567 \nL 271.966494 347.718549 \nL 271.998315 347.49909 \nL 272.061958 311.946682 \nL 272.221066 207.154862 \nL 272.252887 204.960269 \nL 272.284708 208.032699 \nL 272.31653 209.129996 \nL 272.380173 219.334854 \nL 272.411994 214.835938 \nL 272.475637 190.914873 \nL 272.507459 194.316493 \nL 272.730209 348.267197 \nL 272.793852 338.720717 \nL 273.016602 212.970534 \nL 273.048424 215.604045 \nL 273.080245 214.17756 \nL 273.175709 225.369985 \nL 273.207531 225.260255 \nL 273.271174 205.179728 \nL 273.302995 221.200258 \nL 273.525746 346.182334 \nL 273.557567 344.646119 \nL 273.653031 288.354806 \nL 273.780317 237.659706 \nL 273.812139 240.512677 \nL 273.907603 245.560241 \nL 274.003068 219.444583 \nL 274.034889 224.272688 \nL 274.257639 352.875843 \nL 274.353104 344.536389 \nL 274.575854 256.533206 \nL 274.639497 258.727799 \nL 274.671318 258.069421 \nL 274.766783 217.24999 \nL 274.830426 241.171055 \nL 275.021354 357.265029 \nL 275.053176 356.167732 \nL 275.116819 324.675321 \nL 275.275926 217.140261 \nL 275.307748 217.688909 \nL 275.435034 236.34295 \nL 275.466855 233.819168 \nL 275.530498 194.645681 \nL 275.594141 216.481883 \nL 275.78507 350.900709 \nL 275.816891 349.035305 \nL 275.880534 306.679658 \nL 276.039641 217.46945 \nL 276.071463 217.579179 \nL 276.198749 229.649441 \nL 276.23057 226.357551 \nL 276.294213 189.159199 \nL 276.357856 212.202426 \nL 276.548785 347.27963 \nL 276.580606 346.950441 \nL 276.644249 308.215873 \nL 276.803357 213.628912 \nL 276.835178 211.653778 \nL 276.866999 212.970534 \nL 276.962464 219.225124 \nL 277.057928 182.026771 \nL 277.08975 190.695414 \nL 277.3125 345.085037 \nL 277.376143 334.002342 \nL 277.53525 220.651609 \nL 277.598893 221.748906 \nL 277.726179 237.769435 \nL 277.758 235.794302 \nL 277.853465 193.109466 \nL 277.885286 211.10513 \nL 278.108037 344.536389 \nL 278.17168 305.582362 \nL 278.330787 208.581348 \nL 278.426251 224.272688 \nL 278.489894 237.440247 \nL 278.521716 234.697005 \nL 278.585359 199.364057 \nL 278.649001 215.713775 \nL 278.871752 337.513691 \nL 278.903573 332.136938 \nL 279.094502 239.744569 \nL 279.158145 254.887262 \nL 279.253609 269.920224 \nL 279.285431 263.226715 \nL 279.349074 219.005665 \nL 279.412717 237.659706 \nL 279.635467 351.998005 \nL 279.667288 350.790979 \nL 279.762753 298.120745 \nL 279.890039 230.417549 \nL 279.92186 231.514845 \nL 280.017324 241.500244 \nL 280.049146 235.355383 \nL 280.112789 206.825673 \nL 280.14461 211.982967 \nL 280.367361 346.621252 \nL 280.431004 335.648287 \nL 280.653754 206.606214 \nL 280.78104 215.274856 \nL 280.812861 212.751074 \nL 280.876504 178.405693 \nL 280.908326 187.184065 \nL 281.162897 345.743415 \nL 281.194719 337.73315 \nL 281.417469 209.349455 \nL 281.544755 229.539711 \nL 281.576576 225.589444 \nL 281.640219 181.039204 \nL 281.703862 205.728377 \nL 281.894791 334.77045 \nL 281.926612 334.112072 \nL 281.990255 293.40237 \nL 282.08572 216.591612 \nL 282.117541 219.334854 \nL 282.244827 230.637008 \nL 282.30847 239.195921 \nL 282.340291 236.781869 \nL 282.403934 191.79271 \nL 282.467577 214.945667 \nL 282.658506 342.780714 \nL 282.690328 342.341796 \nL 282.753971 301.741824 \nL 282.849435 219.773772 \nL 282.881256 220.980798 \nL 282.944899 221.968365 \nL 283.072185 235.904031 \nL 283.104007 233.380249 \nL 283.16765 193.877574 \nL 283.231292 214.397019 \nL 283.454043 346.072604 \nL 283.517686 309.752089 \nL 283.676793 207.264592 \nL 283.708614 206.825673 \nL 283.8359 221.858636 \nL 283.867722 215.604045 \nL 283.931365 191.024603 \nL 283.963186 204.082432 \nL 284.217758 348.815845 \nL 284.281401 335.758017 \nL 284.440508 236.891598 \nL 284.504151 243.475378 \nL 284.599615 259.715366 \nL 284.631437 254.996991 \nL 284.69508 222.517014 \nL 284.758723 246.767267 \nL 284.981473 356.606651 \nL 285.013295 353.424491 \nL 285.076937 329.832615 \nL 285.267866 257.191584 \nL 285.331509 261.909959 \nL 285.363331 261.141852 \nL 285.458795 208.800807 \nL 285.522438 239.086191 \nL 285.713367 355.728814 \nL 285.77701 342.561255 \nL 285.99976 219.115394 \nL 286.127046 235.465113 \nL 286.158867 232.282953 \nL 286.22251 188.171632 \nL 286.286153 219.444583 \nL 286.477082 351.559087 \nL 286.508903 348.376927 \nL 286.572546 308.874251 \nL 286.668011 227.345118 \nL 286.699832 227.454848 \nL 286.731654 227.125659 \nL 286.763475 227.784037 \nL 286.890761 241.939162 \nL 286.922582 238.976462 \nL 286.986225 190.585684 \nL 287.049868 218.566746 \nL 287.240797 344.646119 \nL 287.272619 344.536389 \nL 287.336262 302.94885 \nL 287.399904 221.200258 \nL 287.463547 223.285121 \nL 287.622655 238.757002 \nL 287.654476 241.280784 \nL 287.686298 238.427813 \nL 287.749941 191.90244 \nL 287.813583 218.566746 \nL 288.004512 344.646119 \nL 288.036334 343.000174 \nL 288.099977 303.936417 \nL 288.227263 226.247822 \nL 288.259084 226.357551 \nL 288.418191 241.061325 \nL 288.450013 237.440247 \nL 288.513656 192.451088 \nL 288.577299 216.042964 \nL 288.768227 342.232066 \nL 288.800049 341.683418 \nL 288.863692 304.923984 \nL 289.022799 218.018098 \nL 289.086442 226.79647 \nL 289.181906 243.036459 \nL 289.213728 242.158622 \nL 289.277371 208.691077 \nL 289.341014 235.355383 \nL 289.563764 353.095302 \nL 289.595586 348.815845 \nL 289.722871 265.092119 \nL 289.786514 246.547808 \nL 289.850157 255.874828 \nL 289.945622 268.274279 \nL 289.977443 262.678067 \nL 290.041086 222.626743 \nL 290.104729 250.168886 \nL 290.327479 357.594218 \nL 290.359301 355.728814 \nL 290.454765 307.008847 \nL 290.613872 243.914296 \nL 290.709337 250.498075 \nL 290.804801 196.730545 \nL 290.868444 231.185656 \nL 291.059373 348.047738 \nL 291.091194 346.950441 \nL 291.154837 308.435333 \nL 291.313945 196.511086 \nL 291.345766 193.219196 \nL 291.377588 195.742978 \nL 291.568516 224.711607 \nL 291.85491 381.076364 \nL 291.918552 350.681249 \nL 292.109481 236.672139 \nL 292.173124 235.904031 \nL 292.236767 239.086191 \nL 292.332232 202.107298 \nL 292.364053 213.958101 \nL 292.586803 351.339627 \nL 292.650446 343.000174 \nL 292.841375 220.871069 \nL 292.873196 221.419717 \nL 293.000482 232.502412 \nL 293.032304 226.79647 \nL 293.095947 212.860804 \nL 293.127768 221.639176 \nL 293.191411 257.849962 \nL 293.350518 349.803412 \nL 293.38234 349.474223 \nL 293.445983 310.520196 \nL 293.60509 221.200258 \nL 293.700555 230.08836 \nL 293.764197 238.976462 \nL 293.796019 232.392682 \nL 293.859662 189.598117 \nL 293.923305 216.701342 \nL 294.114234 346.401793 \nL 294.146055 346.182334 \nL 294.209698 308.983981 \nL 294.368805 225.808903 \nL 294.400627 226.467281 \nL 294.527913 238.757002 \nL 294.623377 202.655946 \nL 294.655199 213.628912 \nL 294.90977 348.157467 \nL 294.973413 331.36883 \nL 295.13252 241.500244 \nL 295.196163 248.193753 \nL 295.291628 262.568337 \nL 295.323449 252.582939 \nL 295.387092 214.726208 \nL 295.450735 239.52511 \nL 295.673485 353.973139 \nL 295.705307 346.730982 \nL 296.118986 189.049469 \nL 296.182629 212.641345 \nL 296.405379 336.416394 \nL 296.437201 334.002342 \nL 296.500843 284.843457 \nL 296.659951 201.55865 \nL 296.691772 201.778109 \nL 296.787237 209.678644 \nL 296.819058 207.593781 \nL 296.882701 157.447329 \nL 296.946344 174.674884 \nL 297.169094 316.335868 \nL 297.232737 301.302905 \nL 297.328202 205.399188 \nL 297.423666 212.092696 \nL 297.550952 224.382418 \nL 297.582773 222.955932 \nL 297.678238 161.507326 \nL 297.710059 172.370562 \nL 297.932809 309.4229 \nL 297.996452 298.230475 \nL 298.187381 188.391091 \nL 298.219203 189.049469 \nL 298.251024 192.670548 \nL 298.314667 191.463522 \nL 298.346488 188.391091 \nL 298.410131 141.646259 \nL 298.473774 163.811649 \nL 298.696525 314.251004 \nL 298.728346 313.263437 \nL 298.791989 269.261846 \nL 298.951096 182.136501 \nL 298.982918 182.136501 \nL 299.078382 192.780277 \nL 299.110204 189.159199 \nL 299.173847 153.82625 \nL 299.237489 172.260832 \nL 299.46024 320.615324 \nL 299.523883 308.983981 \nL 299.651169 210.775941 \nL 299.714811 212.860804 \nL 299.842097 233.489979 \nL 299.873919 231.295386 \nL 299.937562 184.331094 \nL 300.001205 204.63108 \nL 300.255776 336.087205 \nL 300.319419 316.445597 \nL 300.446705 246.218619 \nL 300.510348 251.705102 \nL 300.605813 270.249413 \nL 300.637634 265.531038 \nL 300.701277 205.728377 \nL 300.76492 222.846203 \nL 301.019492 343.878011 \nL 301.051313 340.147203 \nL 301.146777 293.29264 \nL 301.242242 248.193753 \nL 301.305885 252.25375 \nL 301.369528 264.653201 \nL 301.401349 262.897526 \nL 301.464992 203.094865 \nL 301.528635 226.9062 \nL 301.751385 345.962874 \nL 301.815028 335.867746 \nL 302.005957 220.651609 \nL 302.037778 225.040796 \nL 302.133243 233.819168 \nL 302.165064 232.941331 \nL 302.228707 177.747315 \nL 302.29235 200.022435 \nL 302.546922 352.546654 \nL 302.578743 342.122336 \nL 302.801494 215.384586 \nL 302.865137 218.237557 \nL 302.896958 221.858636 \nL 302.928779 218.566746 \nL 302.992422 169.62732 \nL 303.056065 186.415957 \nL 303.278816 322.370999 \nL 303.342459 307.996414 \nL 303.437923 201.33919 \nL 303.533387 209.898103 \nL 303.660673 225.808903 \nL 303.692495 220.54188 \nL 303.756138 161.836515 \nL 303.81978 175.99164 \nL 304.042531 312.60506 \nL 304.106174 299.108312 \nL 304.201638 195.304059 \nL 304.297102 202.217028 \nL 304.424388 220.980798 \nL 304.45621 215.384586 \nL 304.519853 162.824082 \nL 304.583496 174.016507 \nL 304.806246 313.592626 \nL 304.869889 299.327771 \nL 304.997175 196.511086 \nL 305.060818 200.351623 \nL 305.188103 226.247822 \nL 305.219925 221.309987 \nL 305.283568 175.772181 \nL 305.347211 191.134333 \nL 305.601783 321.273702 \nL 305.665425 300.754257 \nL 305.792711 229.539711 \nL 305.856354 238.098624 \nL 305.951819 257.849962 \nL 305.98364 250.827264 \nL 306.047283 190.366225 \nL 306.110926 211.214859 \nL 306.365498 319.737487 \nL 306.429141 304.046147 \nL 306.588248 234.477546 \nL 306.651891 243.475378 \nL 306.715534 252.912128 \nL 306.747355 243.585107 \nL 306.810998 176.979207 \nL 306.874641 195.304059 \nL 307.097391 315.67749 \nL 307.161034 300.863987 \nL 307.28832 194.865141 \nL 307.351963 203.753243 \nL 307.479249 227.564578 \nL 307.51107 223.285121 \nL 307.606535 161.068407 \nL 307.638356 173.02894 \nL 307.861107 311.398033 \nL 307.92475 298.449934 \nL 308.052035 196.950004 \nL 308.115678 205.069999 \nL 308.242964 227.235389 \nL 308.274786 223.50458 \nL 308.338429 167.432727 \nL 308.402071 183.124068 \nL 308.656643 327.857481 \nL 308.688465 317.213705 \nL 308.847572 201.33919 \nL 308.911215 205.508917 \nL 309.038501 222.517014 \nL 309.102144 174.565155 \nL 309.165787 192.121899 \nL 309.420358 337.84288 \nL 309.484001 316.335868 \nL 309.643109 217.579179 \nL 309.706752 244.572674 \nL 309.802216 290.439669 \nL 309.834037 274.858059 \nL 309.89768 259.715366 \nL 309.961323 267.506172 \nL 310.152252 342.890444 \nL 310.215895 333.673153 \nL 310.406824 251.375913 \nL 310.470467 260.812663 \nL 310.53411 269.042387 \nL 310.565931 263.885093 \nL 310.629574 210.117563 \nL 310.693217 228.991063 \nL 310.947789 353.863409 \nL 311.011432 337.623421 \nL 311.170539 232.721871 \nL 311.234182 235.904031 \nL 311.297825 243.475378 \nL 311.329646 237.330517 \nL 311.393289 183.453257 \nL 311.456932 199.473786 \nL 311.711504 318.420731 \nL 311.775147 304.704524 \nL 312.157004 142.853285 \nL 312.188826 150.973279 \nL 312.443398 306.679658 \nL 312.50704 295.596963 \nL 312.666148 186.635417 \nL 312.697969 188.171632 \nL 312.825255 203.314324 \nL 312.857077 199.254327 \nL 312.92072 136.708424 \nL 312.984362 148.778686 \nL 313.207113 302.290472 \nL 313.270756 287.915887 \nL 313.398042 177.857044 \nL 313.461684 179.612719 \nL 313.493506 180.710015 \nL 313.58897 192.999737 \nL 313.620792 189.159199 \nL 313.684435 136.818154 \nL 313.748078 151.302468 \nL 313.970828 305.253173 \nL 314.034471 292.853722 \nL 314.129935 180.819745 \nL 314.2254 183.233797 \nL 314.352685 195.0846 \nL 314.384507 189.159199 \nL 314.44815 131.66086 \nL 314.511793 148.010579 \nL 314.734543 296.58453 \nL 314.798186 284.733727 \nL 314.89365 176.2111 \nL 314.989115 182.136501 \nL 315.116401 198.705679 \nL 315.148222 191.90244 \nL 315.211865 135.501398 \nL 315.275508 148.778686 \nL 315.498258 298.779123 \nL 315.561901 283.96562 \nL 315.721008 170.505158 \nL 315.75283 171.382995 \nL 315.880116 189.488388 \nL 315.911937 182.026771 \nL 315.97558 135.281939 \nL 316.039223 155.252736 \nL 316.134688 222.955932 \nL 316.293795 295.487234 \nL 316.357438 280.125082 \nL 316.516545 184.221364 \nL 316.548367 185.977039 \nL 316.643831 197.279193 \nL 316.675652 191.682981 \nL 316.739295 154.704087 \nL 316.802938 177.198666 \nL 317.05751 323.578025 \nL 317.152974 296.4748 \nL 317.312082 212.531615 \nL 317.343903 215.165127 \nL 317.407546 223.065662 \nL 317.439368 216.262423 \nL 317.503011 165.238134 \nL 317.566653 190.256495 \nL 317.789404 338.610988 \nL 317.853047 324.785051 \nL 318.043975 214.28729 \nL 318.171261 228.332685 \nL 318.203083 224.272688 \nL 318.266726 161.397596 \nL 318.330369 174.674884 \nL 318.553119 330.381263 \nL 318.616762 319.518028 \nL 318.807691 200.790542 \nL 318.839512 203.424054 \nL 318.934976 209.349455 \nL 318.966798 204.411621 \nL 319.030441 154.923547 \nL 319.094084 172.480291 \nL 319.348656 336.745583 \nL 319.380477 327.089374 \nL 319.475941 219.993232 \nL 319.603227 220.212691 \nL 319.635049 220.871069 \nL 319.66687 219.225124 \nL 319.698692 219.334854 \nL 319.825978 144.27977 \nL 319.88962 169.956509 \nL 320.080549 296.145611 \nL 320.112371 295.158045 \nL 320.176014 248.852131 \nL 320.239657 173.906777 \nL 320.303299 176.979207 \nL 320.462407 199.583516 \nL 320.494228 195.413789 \nL 320.557871 129.246808 \nL 320.621514 138.13491 \nL 320.844264 294.719126 \nL 320.907907 283.087783 \nL 321.003372 177.308396 \nL 321.098836 183.233797 \nL 321.226122 204.74081 \nL 321.257943 199.144597 \nL 321.321586 157.227869 \nL 321.385229 179.722449 \nL 321.639801 331.039641 \nL 321.703444 314.360734 \nL 321.862551 207.264592 \nL 321.926194 212.641345 \nL 321.989837 222.297554 \nL 322.021659 217.46945 \nL 322.085302 175.881911 \nL 322.148944 200.900272 \nL 322.403516 336.196935 \nL 322.467159 323.248836 \nL 322.658088 232.392682 \nL 322.689909 235.245653 \nL 322.753552 243.475378 \nL 322.785374 235.026194 \nL 322.849017 160.08084 \nL 322.91266 177.966774 \nL 323.13541 325.443429 \nL 323.199053 312.824519 \nL 323.389982 181.258664 \nL 323.421803 182.246231 \nL 323.517267 192.670548 \nL 323.549089 185.757579 \nL 323.612732 140.987881 \nL 323.676375 160.410029 \nL 323.930947 331.36883 \nL 323.962768 318.74992 \nL 324.153697 195.633248 \nL 324.185518 196.950004 \nL 324.280983 202.875406 \nL 324.312804 195.633248 \nL 324.376447 130.673293 \nL 324.44009 142.963014 \nL 324.66284 299.108312 \nL 324.726483 284.843457 \nL 324.853769 172.590021 \nL 324.917412 181.587853 \nL 325.044698 199.693246 \nL 325.076519 193.328926 \nL 325.140162 127.600863 \nL 325.203805 137.257072 \nL 325.426555 297.352638 \nL 325.490198 284.843457 \nL 325.585663 175.772181 \nL 325.681127 189.927306 \nL 325.808413 209.129996 \nL 325.840234 204.301891 \nL 325.935699 133.416535 \nL 325.96752 143.182474 \nL 326.094806 259.715366 \nL 326.190271 296.58453 \nL 326.222092 296.145611 \nL 326.285735 252.912128 \nL 326.349378 175.004073 \nL 326.413021 183.014338 \nL 326.572128 206.496484 \nL 326.60395 202.436487 \nL 326.667593 146.474363 \nL 326.731235 164.470027 \nL 326.985807 311.507763 \nL 327.04945 291.975885 \nL 327.176736 199.583516 \nL 327.240379 205.179728 \nL 327.335843 221.639176 \nL 327.367665 213.409452 \nL 327.431308 149.217605 \nL 327.494951 166.44516 \nL 327.749522 298.449934 \nL 327.813165 284.843457 \nL 328.099558 173.906777 \nL 328.195023 117.396005 \nL 328.258666 138.244639 \nL 328.513238 299.108312 \nL 328.545059 286.050483 \nL 328.767809 157.776518 \nL 328.863274 170.285698 \nL 328.895095 166.115971 \nL 328.958738 122.333839 \nL 329.022381 140.658692 \nL 329.276953 314.689923 \nL 329.308774 304.814254 \nL 329.499703 184.111635 \nL 329.531524 184.221364 \nL 329.626989 192.999737 \nL 329.65881 188.061902 \nL 329.722453 138.573828 \nL 329.786096 155.691654 \nL 330.040668 325.882348 \nL 330.072489 314.470464 \nL 330.263418 193.767844 \nL 330.29524 195.523519 \nL 330.390704 201.55865 \nL 330.422525 195.523519 \nL 330.486168 138.683558 \nL 330.549811 149.875983 \nL 330.677097 273.431573 \nL 330.772562 313.592626 \nL 330.804383 312.824519 \nL 330.868026 268.274279 \nL 330.96349 186.854876 \nL 330.995312 187.403524 \nL 331.154419 198.815408 \nL 331.186241 191.79271 \nL 331.249884 139.341936 \nL 331.313526 150.534361 \nL 331.377169 191.353792 \nL 331.536277 313.153708 \nL 331.568098 307.447766 \nL 331.631741 269.481306 \nL 331.790848 175.333262 \nL 331.82267 175.113803 \nL 331.949956 198.925138 \nL 332.013599 161.617056 \nL 332.077242 184.331094 \nL 332.331813 328.2964 \nL 332.395456 312.166141 \nL 332.586385 206.057565 \nL 332.650028 211.434319 \nL 332.713671 203.972702 \nL 332.777314 149.875983 \nL 332.840957 160.958678 \nL 332.968243 249.949427 \nL 333.095529 293.951018 \nL 333.12735 292.305074 \nL 333.222814 239.195921 \nL 333.318279 195.523519 \nL 333.3501 197.498652 \nL 333.445565 209.129996 \nL 333.477386 206.277025 \nL 333.541029 145.706256 \nL 333.604672 158.544625 \nL 333.731958 260.702933 \nL 333.859244 306.569929 \nL 333.891065 301.302905 \nL 334.081994 188.061902 \nL 334.145637 200.571083 \nL 334.20928 211.544048 \nL 334.241101 207.374321 \nL 334.304744 166.115971 \nL 334.336566 181.587853 \nL 334.622959 310.739655 \nL 334.686602 297.681827 \nL 334.845709 205.289458 \nL 334.909352 213.299723 \nL 334.972995 235.684572 \nL 335.004816 235.245653 \nL 335.068459 195.413789 \nL 335.132102 199.583516 \nL 335.195745 222.846203 \nL 335.354853 305.143443 \nL 335.386674 302.94885 \nL 335.450317 267.067253 \nL 335.609424 172.91921 \nL 335.73671 184.989472 \nL 335.768532 181.368393 \nL 335.832175 127.271674 \nL 335.895817 141.975448 \nL 336.150389 298.888853 \nL 336.214032 270.907791 \nL 336.404961 155.581925 \nL 336.468604 161.068407 \nL 336.500425 170.395428 \nL 336.532247 169.73705 \nL 336.59589 117.944653 \nL 336.659533 145.157608 \nL 336.882283 305.692091 \nL 336.945926 294.719126 \nL 337.136855 181.478123 \nL 337.200498 189.049469 \nL 337.26414 196.401356 \nL 337.295962 195.19433 \nL 337.359605 135.501398 \nL 337.423248 154.704087 \nL 337.677819 302.83912 \nL 337.741462 286.599132 \nL 337.932391 186.525687 \nL 337.964213 189.488388 \nL 338.027856 197.498652 \nL 338.059677 192.560818 \nL 338.12332 139.232206 \nL 338.186963 161.397596 \nL 338.441535 304.265606 \nL 338.505178 290.549399 \nL 338.727928 185.099202 \nL 338.759749 190.256495 \nL 338.791571 193.987304 \nL 338.823392 190.585684 \nL 338.887035 125.954918 \nL 338.950678 146.254904 \nL 339.20525 287.14778 \nL 339.268893 261.032122 \nL 339.428 169.62732 \nL 339.459822 174.345695 \nL 339.555286 192.341359 \nL 339.587107 191.573251 \nL 339.65075 146.035445 \nL 339.682572 162.714352 \nL 339.968965 316.555327 \nL 340.000786 313.373167 \nL 340.128072 253.460776 \nL 340.223537 209.349455 \nL 340.28718 216.701342 \nL 340.319001 216.042964 \nL 340.350823 209.568914 \nL 340.414466 136.598694 \nL 340.478108 154.045709 \nL 340.700859 288.245076 \nL 340.764502 271.34671 \nL 340.923609 150.973279 \nL 340.95543 151.083009 \nL 341.082716 162.933811 \nL 341.114538 159.312733 \nL 341.178181 98.741964 \nL 341.241824 109.38574 \nL 341.464574 253.460776 \nL 341.528217 240.293218 \nL 341.623681 133.087346 \nL 341.719146 138.464099 \nL 341.846431 158.434896 \nL 341.878253 156.350032 \nL 341.941896 100.05872 \nL 342.005539 111.141415 \nL 342.26011 265.201849 \nL 342.291932 254.448343 \nL 342.451039 145.377067 \nL 342.482861 145.596526 \nL 342.641968 174.674884 \nL 342.705611 132.209508 \nL 342.769254 155.362465 \nL 343.023826 302.619661 \nL 343.087469 286.489402 \nL 343.246576 199.802975 \nL 343.310219 208.910536 \nL 343.373862 219.225124 \nL 343.405683 214.616478 \nL 343.469326 153.716521 \nL 343.532969 171.053806 \nL 343.787541 298.011016 \nL 343.851184 287.476969 \nL 344.010291 198.705679 \nL 344.073934 203.862972 \nL 344.137577 216.372153 \nL 344.169398 214.17756 \nL 344.233041 148.668956 \nL 344.296684 173.138669 \nL 344.519435 307.228306 \nL 344.551256 304.375335 \nL 344.614899 260.593204 \nL 344.774006 175.662451 \nL 344.901292 193.658115 \nL 344.933114 188.83001 \nL 345.028578 123.650595 \nL 345.060399 137.695991 \nL 345.28315 282.868323 \nL 345.346793 271.456439 \nL 345.474078 169.298131 \nL 345.537721 177.418126 \nL 345.665007 199.473786 \nL 345.696829 196.291626 \nL 345.760472 135.940317 \nL 345.824115 150.973279 \nL 346.046865 299.87642 \nL 346.110508 287.03805 \nL 346.205972 176.10137 \nL 346.301437 181.148934 \nL 346.428722 187.952173 \nL 346.460544 184.550553 \nL 346.524187 138.354369 \nL 346.58783 157.557058 \nL 346.842401 309.532629 \nL 346.874223 297.681827 \nL 347.065152 190.146766 \nL 347.192438 207.264592 \nL 347.224259 204.960269 \nL 347.287902 148.339767 \nL 347.351545 162.494893 \nL 347.574295 305.801821 \nL 347.637938 294.170478 \nL 347.797045 186.196498 \nL 347.828867 187.513254 \nL 347.956153 199.583516 \nL 347.987974 199.473786 \nL 348.051617 159.641922 \nL 348.11526 183.014338 \nL 348.369832 324.565592 \nL 348.433475 308.654792 \nL 348.592582 208.032699 \nL 348.656225 214.945667 \nL 348.719868 227.784037 \nL 348.751689 226.357551 \nL 348.815332 178.954341 \nL 348.878975 203.424054 \nL 349.133547 338.172069 \nL 349.19719 328.076941 \nL 349.41994 220.761339 \nL 349.483583 226.68674 \nL 349.515405 222.297554 \nL 349.579047 178.734882 \nL 349.64269 205.728377 \nL 349.865441 338.062339 \nL 349.929084 324.565592 \nL 350.120012 203.204594 \nL 350.151834 205.947836 \nL 350.247298 220.322421 \nL 350.27912 218.457016 \nL 350.374584 157.557058 \nL 350.406406 171.053806 \nL 350.660977 314.141275 \nL 350.692799 301.741824 \nL 350.883728 184.221364 \nL 351.011013 194.865141 \nL 351.042835 194.316493 \nL 351.106478 139.012747 \nL 351.170121 153.497061 \nL 351.392871 300.863987 \nL 351.456514 290.11048 \nL 351.679264 163.37273 \nL 351.742907 168.420294 \nL 351.80655 174.455425 \nL 351.870193 126.832755 \nL 351.933836 148.230038 \nL 352.156586 296.365071 \nL 352.220229 283.96562 \nL 352.315694 175.881911 \nL 352.411158 180.161367 \nL 352.538444 190.146766 \nL 352.570265 186.086768 \nL 352.633908 126.723026 \nL 352.697551 136.818154 \nL 352.920301 271.675899 \nL 352.983944 259.495907 \nL 353.11123 147.68139 \nL 353.174873 148.120308 \nL 353.302159 170.614887 \nL 353.33398 169.407861 \nL 353.397623 122.004651 \nL 353.461266 136.379235 \nL 353.715838 280.015352 \nL 353.779481 270.798061 \nL 353.938588 184.221364 \nL 354.002231 197.169464 \nL 354.097696 214.28729 \nL 354.161338 164.908945 \nL 354.224981 189.598117 \nL 354.479553 321.82235 \nL 354.543196 310.410466 \nL 354.765946 217.908368 \nL 354.797768 221.309987 \nL 354.829589 224.162958 \nL 354.861411 222.187825 \nL 354.925054 161.287867 \nL 354.988697 187.842443 \nL 355.211447 292.305074 \nL 355.27509 277.6013 \nL 355.466019 148.449497 \nL 355.49784 153.93598 \nL 355.625126 165.347864 \nL 355.688769 116.408438 \nL 355.752412 136.927883 \nL 356.006983 277.052652 \nL 356.038805 267.067253 \nL 356.229734 152.509494 \nL 356.325198 162.385163 \nL 356.35702 164.140838 \nL 356.388841 162.604622 \nL 356.452484 109.056551 \nL 356.516127 120.468435 \nL 356.738877 256.094288 \nL 356.80252 242.158622 \nL 356.993449 134.184642 \nL 357.088913 145.047878 \nL 357.120735 148.998145 \nL 357.152556 146.474363 \nL 357.248021 88.098187 \nL 357.279842 100.607368 \nL 357.502592 239.195921 \nL 357.566235 225.918633 \nL 357.6617 116.408438 \nL 357.757164 121.126813 \nL 357.916271 139.012747 \nL 358.011736 87.988458 \nL 358.043557 100.497638 \nL 358.298129 244.572674 \nL 358.32995 232.941331 \nL 358.457236 127.052215 \nL 358.520879 130.344104 \nL 358.679987 181.148934 \nL 358.711808 162.165704 \nL 358.743629 123.101947 \nL 358.807272 138.903017 \nL 359.061844 272.334277 \nL 359.125487 252.034291 \nL 359.252773 166.993809 \nL 359.316416 171.492724 \nL 359.41188 192.231629 \nL 359.443702 186.854876 \nL 359.507345 129.795456 \nL 359.570988 146.693823 \nL 359.825559 270.029954 \nL 359.889202 259.166718 \nL 360.04831 178.295963 \nL 360.111952 184.660283 \nL 360.175595 198.37649 \nL 360.207417 194.97487 \nL 360.302881 126.942485 \nL 360.334703 142.633825 \nL 360.557453 272.992654 \nL 360.621096 260.044555 \nL 360.780203 149.546794 \nL 360.812025 150.314901 \nL 360.939311 163.921378 \nL 360.971132 160.848948 \nL 361.034775 119.261409 \nL 361.098418 149.107875 \nL 361.35299 288.683995 \nL 361.416633 247.206186 \nL 361.480275 172.91921 \nL 361.543918 174.016507 \nL 361.57574 174.235966 \nL 361.703026 187.184065 \nL 361.734847 185.757579 \nL 361.830312 137.695991 \nL 361.862133 152.180305 \nL 362.116705 306.899118 \nL 362.148526 299.437501 \nL 362.339455 182.136501 \nL 362.371277 183.014338 \nL 362.466741 195.413789 \nL 362.498562 194.865141 \nL 362.562205 153.497061 \nL 362.625848 173.138669 \nL 362.88042 323.907214 \nL 362.912241 314.799653 \nL 363.10317 206.715943 \nL 363.134992 209.568914 \nL 363.230456 219.993232 \nL 363.294099 194.97487 \nL 363.357742 150.534361 \nL 363.389563 159.861381 \nL 363.612314 292.853722 \nL 363.675957 281.002919 \nL 363.866885 170.505158 \nL 363.96235 181.478123 \nL 364.025993 187.952173 \nL 364.121457 139.451665 \nL 364.153279 150.095442 \nL 364.40785 275.187248 \nL 364.471493 258.61807 \nL 364.630601 179.064071 \nL 364.662422 182.026771 \nL 364.757886 197.827841 \nL 364.789708 195.633248 \nL 364.853351 150.534361 \nL 364.916994 166.774349 \nL 365.171565 292.524533 \nL 365.235208 280.125082 \nL 365.426137 192.560818 \nL 365.48978 199.802975 \nL 365.521602 202.436487 \nL 365.553423 196.511086 \nL 365.617066 144.060311 \nL 365.680709 175.772181 \nL 365.903459 291.427236 \nL 365.967102 276.613733 \nL 366.158031 168.420294 \nL 366.189852 168.091105 \nL 366.285317 178.954341 \nL 366.317138 176.979207 \nL 366.412603 119.480868 \nL 366.476246 149.107875 \nL 366.667174 268.493739 \nL 366.698996 267.835361 \nL 366.762639 222.626743 \nL 366.826282 150.973279 \nL 366.889925 159.971111 \nL 367.01721 180.161367 \nL 367.049032 186.635417 \nL 367.080853 185.318661 \nL 367.176318 124.199244 \nL 367.239961 155.362465 \nL 367.462711 281.771027 \nL 367.526354 239.63484 \nL 367.621818 165.786782 \nL 367.65364 166.55489 \nL 367.812747 188.83001 \nL 367.844569 188.61055 \nL 367.940033 130.563564 \nL 368.003676 155.691654 \nL 368.194605 271.34671 \nL 368.226426 270.139683 \nL 368.290069 219.993232 \nL 368.385533 144.938148 \nL 368.417355 150.64409 \nL 368.608284 179.722449 \nL 368.703748 123.321406 \nL 368.767391 146.803552 \nL 368.990141 271.785628 \nL 369.053784 232.612142 \nL 369.244713 127.710593 \nL 369.371999 152.399765 \nL 369.40382 143.950581 \nL 369.435642 115.85979 \nL 369.499285 146.254904 \nL 369.753856 282.209945 \nL 369.817499 270.139683 \nL 370.008428 178.625152 \nL 370.04025 181.478123 \nL 370.135714 192.231629 \nL 370.231178 138.244639 \nL 370.263 154.594358 \nL 370.517572 282.209945 \nL 370.549393 278.369407 \nL 370.7085 200.241894 \nL 370.803965 214.397019 \nL 370.867608 230.746738 \nL 370.899429 227.125659 \nL 370.994894 154.155439 \nL 371.058537 188.171632 \nL 371.249465 288.354806 \nL 371.281287 287.14778 \nL 371.34493 244.353215 \nL 371.504037 160.3003 \nL 371.535859 159.312733 \nL 371.663144 176.650018 \nL 371.694966 168.420294 \nL 371.758609 137.366802 \nL 371.79043 155.911114 \nL 372.01318 308.654792 \nL 372.045002 306.350469 \nL 372.108645 263.007256 \nL 372.204109 193.109466 \nL 372.235931 193.328926 \nL 372.267752 192.670548 \nL 372.395038 202.655946 \nL 372.42686 199.034868 \nL 372.522324 151.851116 \nL 372.554145 164.250567 \nL 372.776896 307.338036 \nL 372.840539 293.951018 \nL 372.936003 192.341359 \nL 373.031467 196.730545 \nL 373.190575 214.616478 \nL 373.286039 157.00841 \nL 373.349682 187.074335 \nL 373.540611 308.654792 \nL 373.572432 307.996414 \nL 373.636075 262.568337 \nL 373.699718 189.268928 \nL 373.763361 193.438655 \nL 373.890647 211.873237 \nL 373.95429 218.676476 \nL 373.986111 209.898103 \nL 374.049754 163.37273 \nL 374.113397 188.391091 \nL 374.304326 307.118577 \nL 374.336147 306.460199 \nL 374.39979 265.640768 \nL 374.495255 191.353792 \nL 374.527076 191.573251 \nL 374.718005 223.065662 \nL 374.749826 216.262423 \nL 374.813469 176.430559 \nL 374.845291 188.061902 \nL 375.099863 320.395865 \nL 375.163506 301.412635 \nL 375.322613 212.312156 \nL 375.354434 213.628912 \nL 375.449899 229.759171 \nL 375.48172 228.332685 \nL 375.577185 174.894344 \nL 375.640828 203.643513 \nL 375.831756 306.02128 \nL 375.895399 301.741824 \nL 376.022685 212.751074 \nL 376.118149 174.565155 \nL 376.149971 175.772181 \nL 376.245435 190.146766 \nL 376.3409 134.294372 \nL 376.372721 149.985712 \nL 376.595471 277.162381 \nL 376.627293 276.504003 \nL 376.690936 240.622406 \nL 376.818222 160.08084 \nL 376.850043 160.629489 \nL 376.977329 189.817577 \nL 377.040972 175.881911 \nL 377.104615 127.161944 \nL 377.136436 141.426799 \nL 377.359187 285.721294 \nL 377.42283 274.41914 \nL 377.550115 177.527855 \nL 377.613758 185.318661 \nL 377.741044 198.705679 \nL 377.772866 197.498652 \nL 377.86833 150.314901 \nL 377.900152 164.250567 \nL 378.122902 314.470464 \nL 378.154723 307.228306 \nL 378.218366 268.274279 \nL 378.377474 179.502989 \nL 378.504759 188.83001 \nL 378.536581 193.767844 \nL 378.568402 183.233797 \nL 378.632045 141.31707 \nL 378.663867 153.387332 \nL 378.886617 296.035882 \nL 378.95026 281.112649 \nL 379.141189 171.821913 \nL 379.300296 188.61055 \nL 379.363939 149.107875 \nL 379.39576 133.965183 \nL 379.427582 144.718689 \nL 379.650332 293.182911 \nL 379.713975 282.539134 \nL 379.841261 187.074335 \nL 379.904904 189.378658 \nL 380.064011 217.798638 \nL 380.095833 211.763507 \nL 380.159476 171.931643 \nL 380.191297 182.57542 \nL 380.445869 313.921815 \nL 380.509512 298.011016 \nL 380.668619 205.289458 \nL 380.732262 210.117563 \nL 380.827726 221.200258 \nL 380.923191 181.807312 \nL 380.955012 197.059734 \nL 381.209584 325.882348 \nL 381.241405 322.700188 \nL 381.33687 276.394274 \nL 381.464156 204.082432 \nL 381.495977 205.399188 \nL 381.591442 218.127827 \nL 381.623263 210.88567 \nL 381.686906 170.724617 \nL 381.718727 186.854876 \nL 381.941478 316.884516 \nL 381.973299 315.019112 \nL 382.036942 274.41914 \nL 382.164228 197.169464 \nL 382.196049 197.937571 \nL 382.227871 198.486219 \nL 382.355157 209.239725 \nL 382.450621 159.093274 \nL 382.514264 192.231629 \nL 382.705193 314.689923 \nL 382.737014 314.360734 \nL 382.800657 275.077518 \nL 382.959765 203.533783 \nL 383.118872 214.945667 \nL 383.214336 163.043541 \nL 383.277979 195.0846 \nL 383.500729 316.226138 \nL 383.564372 274.30941 \nL 383.72348 182.685149 \nL 383.755301 179.502989 \nL 383.818944 182.35596 \nL 383.882587 187.184065 \nL 383.978051 146.584093 \nL 384.009873 162.933811 \nL 384.232623 312.49533 \nL 384.296266 301.741824 \nL 384.519016 198.595949 \nL 384.646302 214.945667 \nL 384.741767 166.774349 \nL 384.80541 195.413789 \nL 385.02816 316.774786 \nL 385.091803 278.588867 \nL 385.25091 195.19433 \nL 385.410017 212.970534 \nL 385.441839 205.618647 \nL 385.505482 178.515422 \nL 385.537303 188.83001 \nL 385.791875 320.395865 \nL 385.855518 303.168309 \nL 386.014625 222.736473 \nL 386.046447 227.235389 \nL 386.141911 243.585107 \nL 386.173733 243.036459 \nL 386.269197 195.633248 \nL 386.33284 221.529447 \nL 386.55559 326.760185 \nL 386.587412 323.797484 \nL 387.032912 184.660283 \nL 387.064734 196.511086 \nL 387.287484 320.944513 \nL 387.319305 317.542894 \nL 387.382948 272.334277 \nL 387.542056 189.488388 \nL 387.573877 189.927306 \nL 387.669341 201.33919 \nL 387.701163 201.010001 \nL 387.796627 152.290035 \nL 387.86027 185.099202 \nL 388.051199 312.60506 \nL 388.08302 312.49533 \nL 388.146663 270.578602 \nL 388.273949 201.119731 \nL 388.433057 218.676476 \nL 388.464878 221.419717 \nL 388.528521 189.268928 \nL 388.560342 168.091105 \nL 388.623985 197.279193 \nL 388.814914 320.944513 \nL 388.846736 318.969379 \nL 388.910379 274.967788 \nL 389.069486 198.15703 \nL 389.16495 205.179728 \nL 389.196772 208.142429 \nL 389.228593 206.277025 \nL 389.324058 159.203003 \nL 389.3877 188.72028 \nL 389.578629 316.884516 \nL 389.610451 316.555327 \nL 389.674094 271.12725 \nL 389.833201 188.61055 \nL 389.865022 189.488388 \nL 389.992308 201.55865 \nL 390.087773 157.337599 \nL 390.151416 185.099202 \nL 390.342344 310.959115 \nL 390.374166 310.520196 \nL 390.437809 269.152117 \nL 390.596916 186.745146 \nL 390.660559 196.181897 \nL 390.756024 215.494316 \nL 390.787845 210.666211 \nL 390.851488 177.747315 \nL 390.883309 188.939739 \nL 391.10606 317.981813 \nL 391.201524 297.462367 \nL 391.32881 229.320252 \nL 391.392453 237.111058 \nL 391.519739 263.007256 \nL 391.55156 256.094288 \nL 391.615203 206.606214 \nL 391.678846 227.015929 \nL 391.901596 326.211537 \nL 391.933418 325.22397 \nL 392.028882 286.92832 \nL 392.156168 237.440247 \nL 392.187989 242.158622 \nL 392.283454 261.141852 \nL 392.315275 256.423477 \nL 392.41074 198.486219 \nL 392.442561 210.446752 \nL 392.63349 331.47856 \nL 392.665311 330.161804 \nL 392.728954 288.793725 \nL 392.888062 207.045132 \nL 392.983526 220.43215 \nL 393.047169 227.345118 \nL 393.07899 222.078095 \nL 393.174455 181.807312 \nL 393.206276 196.511086 \nL 393.429027 329.283967 \nL 393.49267 289.232643 \nL 393.651777 198.37649 \nL 393.683598 194.097033 \nL 393.747241 199.254327 \nL 393.810884 210.117563 \nL 393.842706 202.875406 \nL 393.93817 178.625152 \nL 393.969991 193.548385 \nL 394.192742 330.929912 \nL 394.256385 290.11048 \nL 394.415492 207.154862 \nL 394.542778 223.394851 \nL 394.574599 229.8689 \nL 394.606421 226.9062 \nL 394.701885 188.391091 \nL 394.733707 197.059734 \nL 394.924635 317.542894 \nL 394.956457 316.006679 \nL 395.0201 274.748329 \nL 395.147386 195.633248 \nL 395.179207 195.19433 \nL 395.338314 210.446752 \nL 395.370136 207.045132 \nL 395.4656 164.908945 \nL 395.497422 172.041373 \nL 395.688351 294.170478 \nL 395.720172 293.621829 \nL 395.783815 253.460776 \nL 395.879279 177.966774 \nL 395.911101 178.734882 \nL 395.974744 187.622984 \nL 396.10203 221.309987 \nL 396.133851 219.334854 \nL 396.229316 190.256495 \nL 396.261137 199.473786 \nL 396.483887 312.275871 \nL 396.515709 308.106144 \nL 396.706638 212.970534 \nL 396.802102 232.502412 \nL 396.865745 239.964029 \nL 396.897566 238.208354 \nL 396.993031 204.52135 \nL 397.024852 212.860804 \nL 397.215781 315.019112 \nL 397.279424 311.617493 \nL 397.374888 259.495907 \nL 397.470353 213.080263 \nL 397.533996 215.823505 \nL 397.62946 232.173223 \nL 397.661281 228.222956 \nL 397.756746 182.57542 \nL 397.788567 190.146766 \nL 397.947675 298.888853 \nL 398.011318 296.145611 \nL 398.074961 252.473209 \nL 398.138603 173.906777 \nL 398.202246 180.051637 \nL 398.297711 197.059734 \nL 398.393175 214.506749 \nL 398.424997 210.227292 \nL 398.520461 171.821913 \nL 398.552282 183.782446 \nL 398.775033 309.31317 \nL 398.838676 271.23698 \nL 399.029604 164.031108 \nL 399.15689 180.490556 \nL 399.220533 172.480291 \nL 399.284176 162.165704 \nL 399.506926 307.447766 \nL 399.570569 296.365071 \nL 399.79332 192.121899 \nL 399.920605 208.361888 \nL 399.952427 206.386754 \nL 400.047891 171.163536 \nL 400.079713 179.1738 \nL 400.270642 302.290472 \nL 400.302463 301.302905 \nL 400.366106 256.204017 \nL 400.429749 181.697582 \nL 400.493392 188.83001 \nL 400.588856 206.277025 \nL 400.684321 222.846203 \nL 400.747964 212.531615 \nL 400.811607 182.46569 \nL 400.843428 189.159199 \nL 401.066178 308.654792 \nL 401.129821 269.042387 \nL 401.225286 191.353792 \nL 401.257107 192.341359 \nL 401.448036 222.517014 \nL 401.479857 222.407284 \nL 401.575322 194.426222 \nL 401.607143 199.144597 \nL 401.829893 312.714789 \nL 401.861715 306.679658 \nL 402.052644 210.9954 \nL 402.148108 233.928898 \nL 402.211751 240.841866 \nL 402.243572 237.330517 \nL 402.339037 207.045132 \nL 402.370858 213.189993 \nL 402.593609 325.662888 \nL 402.62543 322.700188 \nL 402.720894 275.735896 \nL 402.816359 230.966197 \nL 402.84818 234.148357 \nL 402.975466 254.448343 \nL 403.007288 249.839697 \nL 403.102752 207.374321 \nL 403.134573 214.726208 \nL 403.325502 326.650455 \nL 403.389145 311.617493 \nL 403.548253 204.411621 \nL 403.580074 204.960269 \nL 403.739181 222.078095 \nL 403.771003 218.018098 \nL 403.866467 185.099202 \nL 403.898289 194.206763 \nL 404.089217 324.016944 \nL 404.121039 322.151539 \nL 404.184682 278.259678 \nL 404.248325 201.997568 \nL 404.311968 208.142429 \nL 404.343789 208.691077 \nL 404.502896 232.502412 \nL 404.534718 229.320252 \nL 404.630182 193.548385 \nL 404.662004 199.254327 \nL 404.852933 321.163973 \nL 404.884754 317.213705 \nL 404.948397 272.553736 \nL 405.01204 203.424054 \nL 405.075683 208.252159 \nL 405.139326 212.970534 \nL 405.266612 233.928898 \nL 405.393898 190.914873 \nL 405.425719 199.144597 \nL 405.616648 330.490993 \nL 405.648469 329.064508 \nL 405.712112 287.14778 \nL 405.839398 206.167295 \nL 405.871219 205.289458 \nL 405.998505 227.674307 \nL 406.062148 225.918633 \nL 406.157613 194.097033 \nL 406.189434 197.718112 \nL 406.380363 326.869915 \nL 406.412184 324.455862 \nL 406.475827 286.708861 \nL 406.571292 209.459185 \nL 406.634935 213.628912 \nL 406.825863 237.549976 \nL 406.857685 233.489979 \nL 406.921328 218.237557 \nL 406.953149 221.858636 \nL 407.1759 334.66072 \nL 407.207721 329.613156 \nL 407.303185 269.152117 \nL 407.39865 234.367816 \nL 407.430471 239.086191 \nL 407.557757 268.822928 \nL 407.589579 267.067253 \nL 407.716864 232.612142 \nL 407.748686 252.802398 \nL 407.907793 339.269365 \nL 407.939615 337.84288 \nL 408.003258 323.139106 \nL 408.130544 242.378081 \nL 408.194186 248.742401 \nL 408.321472 283.526701 \nL 408.353294 278.149948 \nL 408.448758 234.258087 \nL 408.48058 239.195921 \nL 408.671508 342.890444 \nL 408.70333 340.91531 \nL 408.766973 294.499667 \nL 408.92608 203.314324 \nL 408.989723 209.788374 \nL 409.085187 219.664043 \nL 409.117009 217.24999 \nL 409.212473 185.53812 \nL 409.244295 191.353792 \nL 409.467045 316.555327 \nL 409.530688 271.456439 \nL 409.689795 193.877574 \nL 409.848903 211.544048 \nL 409.976189 173.906777 \nL 410.00801 177.747315 \nL 410.23076 312.275871 \nL 410.294403 266.738064 \nL 410.389868 194.316493 \nL 410.421689 197.388923 \nL 410.548975 211.873237 \nL 410.612618 223.50458 \nL 410.644439 220.54188 \nL 410.739904 185.53812 \nL 410.771725 187.952173 \nL 410.962654 313.153708 \nL 410.994475 312.275871 \nL 411.058118 268.16455 \nL 411.121761 194.645681 \nL 411.185404 197.388923 \nL 411.249047 205.069999 \nL 411.376333 235.355383 \nL 411.439976 228.003496 \nL 411.53544 201.010001 \nL 411.726369 329.722886 \nL 411.758191 328.076941 \nL 411.821833 285.501835 \nL 411.917298 208.471618 \nL 411.949119 212.092696 \nL 412.012762 218.237557 \nL 412.17187 243.365648 \nL 412.235513 235.904031 \nL 412.299155 221.200258 \nL 412.490084 332.795316 \nL 412.521906 332.575857 \nL 412.585549 310.520196 \nL 412.744656 221.639176 \nL 412.776477 225.369985 \nL 412.903763 258.727799 \nL 412.967406 251.485642 \nL 413.062871 226.79647 \nL 413.094692 247.864564 \nL 413.285621 333.782883 \nL 413.349264 319.737487 \nL 413.540193 227.564578 \nL 413.603836 244.024026 \nL 413.667478 254.119154 \nL 413.6993 249.400779 \nL 413.794764 219.883502 \nL 413.826586 221.748906 \nL 414.017515 342.561255 \nL 414.049336 341.463959 \nL 414.112979 295.926152 \nL 414.272086 212.860804 \nL 414.463015 243.255918 \nL 414.494837 237.659706 \nL 414.558479 213.409452 \nL 414.590301 214.06783 \nL 414.78123 341.244499 \nL 414.813051 340.91531 \nL 414.876694 297.572097 \nL 415.035801 207.264592 \nL 415.099444 211.982967 \nL 415.22673 231.075927 \nL 415.290373 222.846203 \nL 415.322195 208.471618 \nL 415.354016 210.007833 \nL 415.544945 343.658552 \nL 415.576766 343.329363 \nL 415.640409 301.741824 \nL 415.767695 215.823505 \nL 415.799517 216.701342 \nL 415.958624 234.367816 \nL 415.990445 231.734305 \nL 416.08591 204.850539 \nL 416.117731 213.738641 \nL 416.30866 345.194767 \nL 416.340482 343.768281 \nL 416.404124 299.327771 \nL 416.53141 221.858636 \nL 416.563232 221.968365 \nL 416.595053 222.517014 \nL 416.722339 231.844034 \nL 416.754161 229.429982 \nL 416.849625 202.655946 \nL 416.881446 207.484051 \nL 417.072375 334.331531 \nL 417.104197 332.356397 \nL 417.16784 292.414803 \nL 417.326947 189.598117 \nL 417.358768 186.854876 \nL 417.39059 189.378658 \nL 417.486054 201.668379 \nL 417.581519 196.950004 \nL 417.61334 196.840275 \nL 417.676983 231.624575 \nL 417.867912 331.917479 \nL 417.931555 315.128842 \nL 418.090662 225.699174 \nL 418.154305 239.41538 \nL 418.249769 261.471041 \nL 418.281591 259.166718 \nL 418.377055 237.769435 \nL 418.408877 240.073758 \nL 418.631627 348.267197 \nL 418.663449 344.975307 \nL 418.790734 273.321843 \nL 418.854377 247.315915 \nL 418.91802 252.14402 \nL 418.981663 261.80023 \nL 419.013485 261.032122 \nL 419.172592 227.893767 \nL 419.363521 337.513691 \nL 419.395342 335.319098 \nL 419.458985 294.609396 \nL 419.586271 220.761339 \nL 419.618092 222.407284 \nL 419.681735 230.307819 \nL 419.809021 247.974293 \nL 419.840843 242.817 \nL 419.936307 217.35972 \nL 420.127236 340.366662 \nL 420.159057 340.037473 \nL 420.2227 298.669393 \nL 420.381808 221.968365 \nL 420.540915 231.514845 \nL 420.668201 211.873237 \nL 420.700022 214.616478 \nL 420.890951 336.855313 \nL 420.922773 336.745583 \nL 420.986415 297.901286 \nL 421.145523 222.187825 \nL 421.30463 240.622406 \nL 421.368273 236.672139 \nL 421.463737 215.274856 \nL 421.654666 338.391528 \nL 421.686488 337.074772 \nL 421.750131 293.621829 \nL 421.909238 216.372153 \nL 421.941059 216.152694 \nL 422.068345 229.320252 \nL 422.100167 227.235389 \nL 422.195631 207.264592 \nL 422.227453 208.361888 \nL 422.450203 336.965043 \nL 422.513846 301.632094 \nL 422.672953 213.958101 \nL 422.704775 214.945667 \nL 422.863882 233.599709 \nL 422.895703 233.16079 \nL 422.927525 233.599709 \nL 422.991168 226.79647 \nL 423.213918 348.376927 \nL 423.24574 346.840712 \nL 423.436668 237.879165 \nL 423.563954 263.336445 \nL 423.595776 265.750497 \nL 423.627597 263.446175 \nL 423.754883 238.427813 \nL 423.977633 339.927743 \nL 424.009455 336.306665 \nL 424.104919 290.878588 \nL 424.200383 250.827264 \nL 424.232205 253.131587 \nL 424.359491 273.431573 \nL 424.391312 268.603468 \nL 424.518598 228.881334 \nL 424.709527 335.867746 \nL 424.741348 333.234234 \nL 424.804991 288.464536 \nL 424.932277 214.28729 \nL 424.964099 214.397019 \nL 425.059563 225.040796 \nL 425.155027 239.63484 \nL 425.186849 234.148357 \nL 425.282313 209.129996 \nL 425.505064 325.11424 \nL 425.568706 285.062916 \nL 425.727814 204.082432 \nL 425.759635 203.533783 \nL 425.886921 210.446752 \nL 425.918743 207.593781 \nL 426.014207 193.987304 \nL 426.046028 200.022435 \nL 426.236957 329.064508 \nL 426.268779 328.625589 \nL 426.332422 290.000751 \nL 426.491529 213.958101 \nL 426.682458 236.45268 \nL 426.746101 234.148357 \nL 426.809744 218.895935 \nL 427.000672 343.329363 \nL 427.032494 343.219633 \nL 427.096137 308.215873 \nL 427.255244 219.773772 \nL 427.350709 229.320252 \nL 427.446173 243.585107 \nL 427.509816 242.268351 \nL 427.573459 223.065662 \nL 427.764388 335.867746 \nL 427.796209 335.209368 \nL 427.859852 298.120745 \nL 428.018959 223.394851 \nL 428.273531 245.99916 \nL 428.305352 240.402947 \nL 428.337174 233.05106 \nL 428.559924 342.451525 \nL 428.591746 337.73315 \nL 428.782674 257.081855 \nL 428.878139 275.077518 \nL 428.941782 281.661297 \nL 428.973603 278.588867 \nL 429.100889 252.25375 \nL 429.323639 355.619084 \nL 429.355461 352.546654 \nL 429.450925 309.4229 \nL 429.54639 269.042387 \nL 429.578211 270.798061 \nL 429.705497 287.476969 \nL 429.737318 282.868323 \nL 429.864604 247.864564 \nL 430.055533 364.836375 \nL 430.087355 363.30016 \nL 430.150997 322.480728 \nL 430.310105 234.587276 \nL 430.341926 233.709438 \nL 430.469212 245.7797 \nL 430.532855 242.048892 \nL 430.596498 234.916464 \nL 430.628319 228.332685 \nL 430.819248 361.763945 \nL 430.85107 360.666648 \nL 430.914713 323.797484 \nL 431.07382 242.268351 \nL 431.105641 241.939162 \nL 431.264749 248.193753 \nL 431.29657 248.522942 \nL 431.328392 247.974293 \nL 431.392035 232.173223 \nL 431.582963 356.167732 \nL 431.646606 344.865578 \nL 431.869357 232.941331 \nL 432.092107 242.70727 \nL 432.15575 225.479714 \nL 432.346679 353.53422 \nL 432.410321 343.439092 \nL 432.633072 225.369985 \nL 432.792179 237.769435 \nL 432.855822 235.904031 \nL 432.919465 223.50458 \nL 433.110394 348.925575 \nL 433.142215 348.706116 \nL 433.205858 313.592626 \nL 433.364965 235.684572 \nL 433.396787 234.038627 \nL 433.428608 235.904031 \nL 433.46043 237.001328 \nL 433.619537 252.582939 \nL 433.651359 251.266183 \nL 433.68318 237.988895 \nL 433.715002 256.752666 \nL 433.90593 355.070436 \nL 433.969573 341.573688 \nL 434.128681 259.825096 \nL 434.192324 264.543471 \nL 434.287788 275.955355 \nL 434.319609 273.431573 \nL 434.446895 246.767267 \nL 434.669646 356.167732 \nL 434.733288 346.840712 \nL 434.892396 267.94509 \nL 434.98786 278.259678 \nL 435.019682 281.990486 \nL 435.051503 280.67373 \nL 435.21061 244.682404 \nL 435.401539 358.581785 \nL 435.433361 358.033136 \nL 435.497004 319.737487 \nL 435.656111 229.649441 \nL 435.687932 227.235389 \nL 435.719754 230.527278 \nL 435.751575 230.08836 \nL 435.84704 237.001328 \nL 435.878861 235.355383 \nL 435.942504 230.198089 \nL 435.974326 220.54188 \nL 436.165254 352.327194 \nL 436.197076 351.559087 \nL 436.260719 314.251004 \nL 436.419826 221.968365 \nL 436.515291 217.140261 \nL 436.547112 218.676476 \nL 436.674398 222.955932 \nL 436.706219 221.419717 \nL 436.738041 210.446752 \nL 436.769862 236.123491 \nL 436.960791 348.376927 \nL 437.024434 315.128842 \nL 437.183541 214.506749 \nL 437.215363 211.434319 \nL 437.279006 211.544048 \nL 437.37447 219.444583 \nL 437.438113 218.786205 \nL 437.501756 213.299723 \nL 437.692685 345.085037 \nL 437.756328 336.416394 \nL 437.947256 214.06783 \nL 437.979078 214.28729 \nL 438.106364 223.285121 \nL 438.138185 221.309987 \nL 438.265471 216.701342 \nL 438.488221 352.875843 \nL 438.520043 345.194767 \nL 438.742793 216.811072 \nL 438.774615 216.920801 \nL 438.838257 221.309987 \nL 438.997365 238.537543 \nL 439.029186 229.759171 \nL 439.061008 249.510508 \nL 439.251937 356.71638 \nL 439.315579 345.414226 \nL 439.474687 240.951595 \nL 439.570151 250.278616 \nL 439.633794 257.520773 \nL 439.665616 253.460776 \nL 439.792901 245.7797 \nL 440.015652 361.434756 \nL 440.079295 354.302328 \nL 440.238402 262.678067 \nL 440.365688 275.845625 \nL 440.397509 277.381841 \nL 440.429331 274.30941 \nL 440.556617 247.754834 \nL 440.747545 355.948273 \nL 440.811188 344.755848 \nL 441.033939 221.968365 \nL 441.193046 235.465113 \nL 441.256689 230.198089 \nL 441.320332 218.018098 \nL 441.543082 341.793147 \nL 441.574903 337.184502 \nL 441.797654 227.235389 \nL 441.92494 240.402947 \nL 441.956761 238.427813 \nL 442.084047 220.212691 \nL 442.274976 343.109903 \nL 442.338619 331.039641 \nL 442.561369 224.931066 \nL 442.656833 231.185656 \nL 442.688655 230.527278 \nL 442.784119 209.020266 \nL 442.847762 212.751074 \nL 443.038691 343.987741 \nL 443.070512 343.329363 \nL 443.134155 308.874251 \nL 443.293263 216.920801 \nL 443.325084 215.165127 \nL 443.356906 217.46945 \nL 443.388727 216.811072 \nL 443.516013 226.028363 \nL 443.547834 224.711607 \nL 443.579656 223.50458 \nL 443.611477 216.372153 \nL 443.834228 348.596386 \nL 443.866049 340.366662 \nL 444.056978 225.479714 \nL 444.120621 229.100793 \nL 444.311549 246.438078 \nL 444.343371 248.852131 \nL 444.375192 238.098624 \nL 444.407014 253.241317 \nL 444.597943 356.71638 \nL 444.661586 344.646119 \nL 444.820693 259.276448 \nL 444.884336 265.531038 \nL 444.9798 276.504003 \nL 445.011622 273.102384 \nL 445.138908 255.43591 \nL 445.361658 363.409889 \nL 445.425301 357.265029 \nL 445.61623 266.738064 \nL 445.711694 273.980221 \nL 445.743515 271.675899 \nL 445.902623 242.926729 \nL 446.093552 358.581785 \nL 446.125373 357.594218 \nL 446.189016 319.298568 \nL 446.348123 205.508917 \nL 446.379945 203.533783 \nL 446.443588 205.179728 \nL 446.634516 218.237557 \nL 446.666338 210.117563 \nL 446.889088 350.900709 \nL 446.92091 341.354229 \nL 447.14366 206.496484 \nL 447.175481 208.252159 \nL 447.207303 208.032699 \nL 447.302767 218.127827 \nL 447.36641 217.35972 \nL 447.430053 216.481883 \nL 447.652803 353.973139 \nL 447.716446 315.348301 \nL 447.875554 216.152694 \nL 447.907375 215.165127 \nL 447.939197 216.701342 \nL 447.971018 216.372153 \nL 448.034661 223.285121 \nL 448.066482 219.993232 \nL 448.130125 213.848371 \nL 448.193768 216.481883 \nL 448.416519 346.182334 \nL 448.44834 337.403961 \nL 448.67109 210.775941 \nL 448.702912 211.873237 \nL 448.734733 210.666211 \nL 448.766555 211.763507 \nL 448.798376 213.299723 \nL 448.830198 210.007833 \nL 448.89384 205.728377 \nL 448.957483 206.386754 \nL 449.180234 344.426659 \nL 449.212055 335.648287 \nL 449.434805 202.546217 \nL 449.466627 206.167295 \nL 449.75302 250.827264 \nL 449.943949 353.64395 \nL 450.007592 341.13477 \nL 450.198521 229.8689 \nL 450.262163 239.086191 \nL 450.325806 246.328349 \nL 450.357628 242.268351 \nL 450.484914 235.026194 \nL 450.707664 349.803412 \nL 450.771307 343.329363 \nL 450.962236 246.547808 \nL 451.025879 257.191584 \nL 451.089522 264.214282 \nL 451.121343 261.471041 \nL 451.248629 248.522942 \nL 451.471379 351.010438 \nL 451.535022 342.670985 \nL 451.694129 256.972125 \nL 451.757772 265.750497 \nL 451.853237 280.015352 \nL 451.885058 272.992654 \nL 452.012344 244.024026 \nL 452.203273 356.058003 \nL 452.266916 344.755848 \nL 452.553309 215.055397 \nL 452.744238 227.015929 \nL 452.776059 217.579179 \nL 452.807881 237.330517 \nL 452.998809 343.000174 \nL 453.062452 308.654792 \nL 453.22156 209.459185 \nL 453.253381 207.154862 \nL 453.317024 208.471618 \nL 453.380667 216.262423 \nL 453.412489 211.324589 \nL 453.44431 207.045132 \nL 453.507953 210.556481 \nL 453.539774 211.214859 \nL 453.762525 343.109903 \nL 453.794346 335.977476 \nL 454.112561 172.480291 \nL 454.176204 168.859213 \nL 454.208025 170.614887 \nL 454.30349 170.285698 \nL 454.335311 185.099202 \nL 454.52624 325.443429 \nL 454.589883 296.803989 \nL 454.780812 140.110043 \nL 454.908097 122.11438 \nL 454.939919 122.553299 \nL 455.099026 159.422463 \nL 455.321776 309.093711 \nL 455.353598 306.460199 \nL 455.671813 138.903017 \nL 455.735456 135.611128 \nL 455.862741 167.652187 \nL 456.085492 302.400202 \nL 456.117313 302.729391 \nL 456.371885 139.341936 \nL 456.499171 152.509494 \nL 456.626457 201.44892 \nL 456.817385 311.288304 \nL 456.881028 279.795893 \nL 457.040136 174.235966 \nL 457.1356 161.068407 \nL 457.231064 161.397596 \nL 457.294707 170.285698 \nL 457.421993 250.498075 \nL 457.5811 334.112072 \nL 457.644743 306.569929 \nL 457.803851 209.568914 \nL 457.835672 207.70351 \nL 457.867494 210.446752 \nL 457.899315 209.349455 \nL 458.058422 217.140261 \nL 458.153887 233.489979 \nL 458.344816 343.329363 \nL 458.408459 316.116408 \nL 458.567566 219.005665 \nL 458.758495 209.020266 \nL 458.853959 217.798638 \nL 458.885781 212.531615 \nL 459.108531 339.598554 \nL 459.172174 307.776955 \nL 459.331281 203.424054 \nL 459.426745 199.912705 \nL 459.617674 217.46945 \nL 459.649496 213.519182 \nL 459.872246 346.511523 \nL 459.904067 337.73315 \nL 460.126818 212.531615 \nL 460.158639 215.274856 \nL 460.445032 253.351046 \nL 460.635961 348.596386 \nL 460.699604 337.84288 \nL 460.890533 231.953764 \nL 460.954176 241.500244 \nL 461.017819 248.084023 \nL 461.04964 245.231052 \nL 461.081462 240.293218 \nL 461.113283 245.011593 \nL 461.208748 261.141852 \nL 461.399676 359.89854 \nL 461.463319 355.948273 \nL 461.654248 242.926729 \nL 461.749712 251.705102 \nL 461.781534 250.717535 \nL 461.940641 228.442415 \nL 462.036106 311.507763 \nL 462.163391 347.718549 \nL 462.227034 316.884516 \nL 462.417963 201.997568 \nL 462.449785 202.436487 \nL 462.481606 200.241894 \nL 462.513428 204.960269 \nL 462.577071 210.9954 \nL 462.608892 204.850539 \nL 462.640713 203.533783 \nL 462.704356 210.775941 \nL 462.927107 345.523956 \nL 462.958928 337.95261 \nL 463.181678 207.484051 \nL 463.2135 210.007833 \nL 463.245321 210.775941 \nL 463.308964 217.579179 \nL 463.340786 212.531615 \nL 463.372607 206.496484 \nL 463.43625 211.10513 \nL 463.499893 240.512677 \nL 463.659 342.890444 \nL 463.690822 342.122336 \nL 463.754465 308.983981 \nL 463.913572 208.032699 \nL 463.945394 204.411621 \nL 464.009036 208.252159 \nL 464.104501 216.481883 \nL 464.136322 215.165127 \nL 464.168144 213.958101 \nL 464.263608 235.026194 \nL 464.454537 343.768281 \nL 464.51818 312.166141 \nL 464.677287 208.910536 \nL 464.74093 209.239725 \nL 464.772752 207.045132 \nL 464.96368 220.102961 \nL 464.995502 218.018098 \nL 465.218252 344.865578 \nL 465.250074 336.306665 \nL 465.472824 209.459185 \nL 465.536467 210.117563 \nL 465.791039 235.465113 \nL 465.981967 349.145034 \nL 466.013789 348.596386 \nL 466.04561 344.536389 \nL 466.236539 242.487811 \nL 466.268361 245.7797 \nL 466.332003 253.021857 \nL 466.363825 252.14402 \nL 466.427468 241.829433 \nL 466.491111 247.425645 \nL 466.522932 246.986726 \nL 466.554754 252.363479 \nL 466.745682 356.496921 \nL 466.777504 356.277462 \nL 466.809325 356.387191 \nL 467.032076 247.754834 \nL 467.095719 253.789965 \nL 467.12754 252.692668 \nL 467.286647 232.063493 \nL 467.509398 342.561255 \nL 467.541219 335.428828 \nL 467.827612 166.335431 \nL 467.891255 174.674884 \nL 468.082184 217.688909 \nL 468.273113 336.416394 \nL 468.336756 309.4229 \nL 468.527685 193.877574 \nL 468.845899 237.330517 \nL 469.036828 345.743415 \nL 469.100471 319.079109 \nL 469.2914 205.947836 \nL 469.323221 205.618647 \nL 469.355043 202.655946 \nL 469.450507 203.204594 \nL 469.51415 208.691077 \nL 469.609614 228.991063 \nL 469.800543 349.364494 \nL 469.864186 322.480728 \nL 470.055115 200.571083 \nL 470.118758 197.279193 \nL 470.182401 199.364057 \nL 470.246044 201.010001 \nL 470.37333 221.639176 \nL 470.564258 342.122336 \nL 470.627901 317.103975 \nL 470.81883 184.660283 \nL 470.850651 184.331094 \nL 470.977937 178.954341 \nL 471.04158 187.622984 \nL 471.168866 245.99916 \nL 471.327973 337.623421 \nL 471.359795 336.855313 \nL 471.391616 332.795316 \nL 471.646188 200.900272 \nL 471.67801 201.778109 \nL 471.709831 201.010001 \nL 471.773474 192.670548 \nL 471.805295 193.987304 \nL 471.932581 245.88943 \nL 472.12351 330.052075 \nL 472.155332 328.076941 \nL 472.537189 152.290035 \nL 472.600832 161.836515 \nL 472.664475 185.318661 \nL 472.855404 298.559664 \nL 472.919047 269.481306 \nL 473.173618 67.359283 \nL 473.237261 65.713338 \nL 473.269083 67.578742 \nL 473.332726 86.232783 \nL 473.460012 185.099202 \nL 473.619119 283.96562 \nL 473.682762 261.361311 \nL 473.905512 75.259818 \nL 473.969155 67.139824 \nL 474.000977 69.444146 \nL 474.096441 95.230615 \nL 474.223727 192.451088 \nL 474.382834 286.708861 \nL 474.446477 262.678067 \nL 474.637406 120.797624 \nL 474.891978 167.432727 \nL 474.955621 196.072167 \nL 475.146549 318.091542 \nL 475.210192 289.561832 \nL 475.401121 171.273265 \nL 475.432942 170.614887 \nL 475.464764 167.213268 \nL 475.496585 169.956509 \nL 475.719336 203.424054 \nL 475.910264 324.455862 \nL 475.973907 298.230475 \nL 476.164836 179.064071 \nL 476.292122 190.914873 \nL 476.323944 190.256495 \nL 476.355765 184.331094 \nL 476.387586 187.952173 \nL 476.483051 215.055397 \nL 476.67398 329.174237 \nL 476.705801 327.638022 \nL 476.769444 300.644527 \nL 476.992194 187.403524 \nL 477.11948 175.442992 \nL 477.151302 178.844611 \nL 477.278587 232.282953 \nL 477.469516 322.700188 \nL 477.501338 321.054243 \nL 477.628624 208.032699 \nL 477.755909 161.068407 \nL 477.787731 161.507326 \nL 477.883195 146.145174 \nL 477.915017 149.107875 \nL 478.010481 179.39326 \nL 478.20141 300.863987 \nL 478.265053 276.723463 \nL 478.487803 127.161944 \nL 478.519625 128.4787 \nL 478.615089 140.548962 \nL 478.64691 136.927883 \nL 478.678732 138.02518 \nL 478.774196 172.370562 \nL 478.965125 298.449934 \nL 478.996947 296.58453 \nL 479.251518 148.998145 \nL 479.28334 150.75382 \nL 479.537912 205.179728 \nL 479.72884 323.029377 \nL 479.792483 294.719126 \nL 480.047055 128.039781 \nL 480.142519 113.774926 \nL 480.206162 118.273842 \nL 480.333448 182.685149 \nL 480.524377 294.719126 \nL 480.556198 290.659129 \nL 480.938056 99.619801 \nL 481.03352 125.625729 \nL 481.256271 268.274279 \nL 481.351735 226.68674 \nL 481.574485 62.092259 \nL 481.606307 61.8728 \nL 481.638128 62.311719 \nL 481.66995 60.556044 \nL 481.701771 61.324152 \nL 481.829057 105.874391 \nL 482.051807 262.458608 \nL 482.083629 261.251581 \nL 482.306379 99.510071 \nL 482.433665 99.94899 \nL 482.465486 96.547371 \nL 482.497308 102.253313 \nL 482.624594 171.273265 \nL 482.815522 292.085614 \nL 482.847344 294.060748 \nL 482.942808 207.264592 \nL 483.133737 117.396005 \nL 483.229201 99.83926 \nL 483.261023 102.911691 \nL 483.388309 175.442992 \nL 483.547416 269.700765 \nL 483.611059 243.804566 \nL 483.801988 101.594935 \nL 483.833809 102.143583 \nL 483.865631 102.801961 \nL 484.088381 146.693823 \nL 484.311131 301.412635 \nL 484.374774 274.748329 \nL 484.597524 141.09761 \nL 484.629346 137.695991 \nL 484.692989 140.329503 \nL 484.788453 148.010579 \nL 484.883918 177.857044 \nL 485.074846 306.679658 \nL 485.138489 278.259678 \nL 485.329418 152.509494 \nL 485.520347 139.890584 \nL 485.552168 141.865718 \nL 485.647633 170.724617 \nL 485.838562 294.828856 \nL 485.902205 266.408875 \nL 486.124955 124.199244 \nL 486.156776 115.420871 \nL 486.252241 117.615464 \nL 486.379527 140.329503 \nL 486.443169 194.535952 \nL 486.602277 307.557495 \nL 486.634098 304.814254 \nL 487.015956 144.608959 \nL 487.047777 148.778686 \nL 487.206885 224.162958 \nL 487.365992 323.687755 \nL 487.397813 323.358566 \nL 487.461456 300.095879 \nL 487.652385 188.281362 \nL 487.684207 189.159199 \nL 487.74785 183.782446 \nL 487.811492 170.724617 \nL 487.875135 179.064071 \nL 487.938778 187.403524 \nL 488.161529 309.971548 \nL 488.19335 309.532629 \nL 488.288814 220.43215 \nL 488.479743 126.942485 \nL 488.607029 100.717098 \nL 488.638851 109.056551 \nL 488.670672 111.690063 \nL 488.734315 170.175969 \nL 488.893422 271.456439 \nL 488.957065 249.18132 \nL 489.211637 39.926869 \nL 489.338923 32.904171 \nL 489.434387 59.897666 \nL 489.657137 255.106721 \nL 489.72078 232.941331 \nL 489.975352 33.45282 \nL 490.166281 57.373884 \nL 490.229924 85.135487 \nL 490.420853 257.081855 \nL 490.484496 236.891598 \nL 490.739067 34.989035 \nL 490.834532 30.380389 \nL 490.866353 31.148497 \nL 490.993639 75.918196 \nL 491.184568 240.732136 \nL 491.216389 238.318084 \nL 491.280032 178.295963 \nL 491.470961 37.732276 \nL 491.502782 32.026334 \nL 491.534604 34.111198 \nL 491.725533 89.305214 \nL 491.948283 257.520773 \nL 492.011926 232.173223 \nL 492.266498 28.185796 \nL 492.361962 25.003636 \nL 492.489248 57.483614 \nL 492.584712 159.422463 \nL 492.74382 245.560241 \nL 492.775641 244.243485 \nL 493.030213 86.781432 \nL 493.125677 88.976025 \nL 493.18932 103.350609 \nL 493.348427 221.968365 \nL 493.507535 298.779123 \nL 493.539356 300.534798 \nL 493.634821 228.222956 \nL 493.762106 184.440824 \nL 493.793928 188.83001 \nL 493.825749 192.560818 \nL 493.857571 191.682981 \nL 493.921214 175.772181 \nL 493.984857 184.770013 \nL 494.016678 184.440824 \nL 494.080321 233.599709 \nL 494.239428 312.056411 \nL 494.303071 284.843457 \nL 494.494 153.277602 \nL 494.684929 140.768421 \nL 494.812215 175.881911 \nL 495.003144 303.278039 \nL 495.066787 275.296977 \nL 495.257715 151.521927 \nL 495.385001 157.995977 \nL 495.448644 151.302468 \nL 495.480466 151.631657 \nL 495.607751 211.763507 \nL 495.766859 301.412635 \nL 495.830502 275.626166 \nL 496.053252 118.822491 \nL 496.085073 116.957086 \nL 496.307824 168.310565 \nL 496.530574 329.832615 \nL 496.594217 304.814254 \nL 496.785146 192.121899 \nL 496.88061 194.645681 \nL 496.912432 198.486219 \nL 496.976074 194.316493 \nL 497.039717 200.461353 \nL 497.071539 199.364057 \nL 497.294289 326.869915 \nL 497.326111 320.725054 \nL 497.548861 179.1738 \nL 497.644325 185.757579 \nL 497.867075 213.738641 \nL 498.058004 331.58829 \nL 498.089826 330.381263 \nL 498.153469 308.435333 \nL 498.344397 190.914873 \nL 498.376219 191.024603 \nL 498.439862 185.099202 \nL 498.503505 173.797047 \nL 498.535326 177.418126 \nL 498.662612 228.661874 \nL 498.853541 322.151539 \nL 498.917184 307.886684 \nL 499.171756 188.171632 \nL 499.203577 190.037036 \nL 499.26722 177.637585 \nL 499.330863 181.039204 \nL 499.362684 183.233797 \nL 499.585435 312.824519 \nL 499.617256 303.716958 \nL 499.935471 127.381404 \nL 499.967292 128.039781 \nL 499.999114 127.600863 \nL 500.1264 151.192738 \nL 500.34915 310.849385 \nL 500.412793 287.696428 \nL 500.635543 147.791119 \nL 500.79465 143.072744 \nL 500.921936 184.331094 \nL 501.112865 318.530461 \nL 501.176508 292.743992 \nL 501.399258 149.875983 \nL 501.526544 138.573828 \nL 501.558365 140.439232 \nL 501.685651 179.832178 \nL 501.87658 315.896949 \nL 501.940223 291.317507 \nL 502.162973 136.269506 \nL 502.194795 131.66086 \nL 502.226616 135.830587 \nL 502.449366 185.977039 \nL 502.640295 309.20344 \nL 502.703938 282.758594 \nL 502.926688 148.559227 \nL 502.990331 143.621392 \nL 503.022153 146.474363 \nL 503.149439 175.881911 \nL 503.18126 175.004073 \nL 503.40401 322.04181 \nL 503.499475 300.095879 \nL 503.658582 201.668379 \nL 503.690404 202.217028 \nL 503.754047 207.81324 \nL 503.785868 207.264592 \nL 503.849511 196.401356 \nL 503.881332 198.37649 \nL 504.008618 251.266183 \nL 504.199547 336.416394 \nL 504.26319 325.333699 \nL 504.454119 215.494316 \nL 504.48594 216.372153 \nL 504.549583 218.018098 \nL 504.613226 204.960269 \nL 504.708691 209.788374 \nL 504.931441 334.441261 \nL 504.963262 327.857481 \nL 505.249655 186.086768 \nL 505.281477 188.72028 \nL 505.313298 190.585684 \nL 505.34512 188.281362 \nL 505.376941 184.001905 \nL 505.408763 188.061902 \nL 505.504227 217.688909 \nL 505.695156 337.074772 \nL 505.758799 309.532629 \nL 505.981549 181.258664 \nL 506.013371 176.650018 \nL 506.108835 177.088937 \nL 506.140656 176.759748 \nL 506.267942 209.898103 \nL 506.458871 333.124505 \nL 506.522514 306.02128 \nL 506.745264 175.552722 \nL 506.808907 170.395428 \nL 506.87255 171.821913 \nL 506.904372 172.041373 \nL 507.031657 201.010001 \nL 507.222586 319.408298 \nL 507.286229 289.013184 \nL 507.508979 148.998145 \nL 507.668087 134.84302 \nL 507.795373 162.714352 \nL 507.986301 289.342373 \nL 508.049944 262.897526 \nL 508.240873 135.172209 \nL 508.463623 158.983544 \nL 508.559088 179.1738 \nL 508.750017 309.093711 \nL 508.781838 308.215873 \nL 508.845481 288.354806 \nL 509.004588 192.451088 \nL 509.03641 195.633248 \nL 509.100053 205.069999 \nL 509.163696 201.33919 \nL 509.195517 197.608382 \nL 509.227339 202.655946 \nL 509.354624 257.959692 \nL 509.513732 344.09747 \nL 509.545553 342.890444 \nL 509.609196 330.490993 \nL 509.800125 226.68674 \nL 509.831946 227.235389 \nL 509.863768 227.345118 \nL 510.054697 203.204594 \nL 510.277447 333.453694 \nL 510.309268 325.882348 \nL 510.627483 155.143006 \nL 510.659304 156.569492 \nL 510.722947 153.387332 \nL 510.78659 167.103538 \nL 510.818412 162.714352 \nL 511.041162 317.652624 \nL 511.072984 311.068844 \nL 511.295734 161.068407 \nL 511.391198 166.55489 \nL 511.42302 170.285698 \nL 511.518484 169.62732 \nL 511.550306 171.273265 \nL 511.582127 168.859213 \nL 511.804877 317.652624 \nL 511.836699 310.081277 \nL 512.123092 173.577588 \nL 512.314021 190.914873 \nL 512.345842 186.196498 \nL 512.568592 333.124505 \nL 512.600414 327.418563 \nL 512.886807 179.502989 \nL 512.918629 181.258664 \nL 513.077736 193.658115 \nL 513.109557 188.500821 \nL 513.332308 335.428828 \nL 513.364129 329.393697 \nL 513.650522 179.502989 \nL 513.714165 183.343527 \nL 513.777808 185.318661 \nL 513.905094 216.481883 \nL 514.096023 336.196935 \nL 514.127844 334.989909 \nL 514.191487 314.689923 \nL 514.350594 216.591612 \nL 514.382416 217.35972 \nL 514.47788 221.529447 \nL 514.541523 210.007833 \nL 514.636988 211.324589 \nL 514.859738 340.805581 \nL 514.923381 336.416394 \nL 514.987024 302.509931 \nL 515.146131 217.798638 \nL 515.177953 219.444583 \nL 515.209774 221.858636 \nL 515.241595 219.773772 \nL 515.400703 197.279193 \nL 515.623453 328.18667 \nL 515.655275 319.847217 \nL 515.973489 145.157608 \nL 516.005311 145.377067 \nL 516.068954 141.865718 \nL 516.132597 151.631657 \nL 516.164418 148.888416 \nL 516.387168 311.617493 \nL 516.41899 307.447766 \nL 516.800847 115.96952 \nL 516.832669 116.957086 \nL 516.959955 163.37273 \nL 517.150883 305.801821 \nL 517.214526 279.466704 \nL 517.50092 95.998723 \nL 517.564562 93.365211 \nL 517.691848 115.96952 \nL 517.914599 296.365071 \nL 517.94642 289.122914 \nL 518.264635 83.599272 \nL 518.328278 89.085754 \nL 518.487385 142.853285 \nL 518.678314 288.245076 \nL 518.710135 284.733727 \nL 518.996528 150.095442 \nL 519.02835 153.716521 \nL 519.2511 211.544048 \nL 519.442029 337.513691 \nL 519.47385 335.977476 \nL 519.569315 286.160213 \nL 519.696601 224.492147 \nL 519.728422 224.821336 \nL 519.792065 228.661874 \nL 519.823886 226.79647 \nL 519.887529 214.945667 \nL 519.982994 218.347287 \nL 520.205744 348.157467 \nL 520.237566 346.621252 \nL 520.301208 333.014775 \nL 520.492137 226.138092 \nL 520.523959 227.345118 \nL 520.55578 226.577011 \nL 520.714888 199.693246 \nL 520.746709 199.802975 \nL 520.969459 328.735319 \nL 521.033102 295.048315 \nL 521.255852 149.875983 \nL 521.287674 146.035445 \nL 521.351317 151.521927 \nL 521.383138 152.180305 \nL 521.41496 150.64409 \nL 521.478603 146.913282 \nL 521.510424 152.728954 \nL 521.733174 304.375335 \nL 521.764996 295.816422 \nL 522.115032 107.300877 \nL 522.146853 106.093851 \nL 522.178675 107.520336 \nL 522.305961 157.11814 \nL 522.49689 299.437501 \nL 522.560532 269.152117 \nL 522.783283 113.555467 \nL 522.878747 104.777095 \nL 522.910569 108.068984 \nL 523.037854 129.905186 \nL 523.260605 300.425068 \nL 523.324248 266.847794 \nL 523.483355 166.55489 \nL 523.515176 164.470027 \nL 523.546998 166.884079 \nL 523.737927 180.051637 \nL 523.80157 179.941908 \nL 524.02432 325.22397 \nL 524.056141 317.872083 \nL 524.374356 148.120308 \nL 524.437999 146.145174 \nL 524.46982 148.449497 \nL 524.597106 179.502989 \nL 524.788035 308.983981 \nL 524.819857 307.886684 \nL 524.915321 259.934826 \nL 525.074428 176.869478 \nL 525.10625 177.198666 \nL 525.138071 177.198666 \nL 525.297179 162.165704 \nL 525.329 168.968942 \nL 525.583572 307.118577 \nL 525.615393 301.632094 \nL 525.679036 267.835361 \nL 525.838143 165.238134 \nL 525.869965 165.677053 \nL 525.997251 155.472195 \nL 526.060894 158.215436 \nL 526.124537 190.256495 \nL 526.315465 303.278039 \nL 526.379108 292.743992 \nL 526.760966 159.422463 \nL 526.792787 159.861381 \nL 526.824609 156.130573 \nL 526.920073 243.146189 \nL 527.079181 313.702356 \nL 527.142823 275.955355 \nL 527.333752 147.68139 \nL 527.397395 142.085177 \nL 527.429217 145.596526 \nL 527.556503 155.362465 \nL 527.588324 152.290035 \nL 527.651967 198.37649 \nL 527.842896 318.420731 \nL 527.906539 284.623998 \nL 528.065646 182.57542 \nL 528.256575 168.639753 \nL 528.288396 168.639753 \nL 528.352039 166.66462 \nL 528.383861 176.2111 \nL 528.606611 328.625589 \nL 528.670254 294.389937 \nL 528.829361 206.057565 \nL 528.861183 203.972702 \nL 528.924826 205.508917 \nL 528.988468 210.666211 \nL 529.083933 210.007833 \nL 529.115754 200.790542 \nL 529.147576 207.374321 \nL 529.370326 349.913142 \nL 529.433969 315.56776 \nL 529.593076 224.382418 \nL 529.688541 222.187825 \nL 529.784005 230.966197 \nL 529.847648 229.97863 \nL 529.879469 222.517014 \nL 529.911291 228.442415 \nL 530.134041 351.449357 \nL 530.165863 348.376927 \nL 530.261327 296.58453 \nL 530.388613 240.841866 \nL 530.420434 241.061325 \nL 530.515899 245.560241 \nL 530.643185 222.078095 \nL 530.675006 231.734305 \nL 530.897756 350.46179 \nL 530.929578 348.486656 \nL 531.025042 307.776955 \nL 531.18415 239.195921 \nL 531.279614 254.228884 \nL 531.311435 247.315915 \nL 531.4069 224.272688 \nL 531.438721 234.477546 \nL 531.62965 357.484488 \nL 531.661472 357.045569 \nL 531.725114 315.128842 \nL 531.884222 221.639176 \nL 531.979686 219.334854 \nL 532.043329 225.260255 \nL 532.075151 224.272688 \nL 532.170615 199.802975 \nL 532.202436 213.189993 \nL 532.425187 347.828278 \nL 532.48883 312.056411 \nL 532.647937 202.985135 \nL 532.743401 198.595949 \nL 532.807044 202.546217 \nL 532.838866 197.279193 \nL 532.93433 173.138669 \nL 532.966152 186.196498 \nL 533.188902 320.725054 \nL 533.252545 281.002919 \nL 533.443474 120.797624 \nL 533.602581 79.319815 \nL 533.634402 82.831164 \nL 533.698045 82.063056 \nL 533.729867 103.789528 \nL 533.952617 287.03805 \nL 533.984439 281.880756 \nL 534.207189 129.795456 \nL 534.270832 134.95275 \nL 534.334475 148.230038 \nL 534.398118 141.426799 \nL 534.429939 141.31707 \nL 534.46176 142.633825 \nL 534.589046 263.116986 \nL 534.716332 309.532629 \nL 534.748154 302.290472 \nL 534.970904 168.420294 \nL 535.002725 170.066239 \nL 535.034547 171.163536 \nL 535.32094 269.042387 \nL 535.480047 344.755848 \nL 535.54369 332.466127 \nL 535.702798 240.183488 \nL 535.766441 243.694837 \nL 535.861905 255.106721 \nL 535.893726 250.827264 \nL 535.989191 231.514845 \nL 536.021012 239.744569 \nL 536.243763 362.202863 \nL 536.275584 360.00827 \nL 536.371048 315.787219 \nL 536.530156 259.276448 \nL 536.593799 263.007256 \nL 536.62562 260.264015 \nL 536.752906 219.773772 \nL 536.784727 235.794302 \nL 536.975656 355.070436 \nL 537.007478 354.302328 \nL 537.071121 316.994246 \nL 537.230228 212.751074 \nL 537.262049 209.898103 \nL 537.325692 213.958101 \nL 537.389335 225.918633 \nL 537.452978 217.688909 \nL 537.516621 197.279193 \nL 537.548443 213.738641 \nL 537.739371 352.327194 \nL 537.771193 350.681249 \nL 537.834836 308.983981 \nL 537.993943 230.307819 \nL 538.025765 230.746738 \nL 538.15305 241.061325 \nL 538.184872 235.684572 \nL 538.280336 201.010001 \nL 538.312158 214.726208 \nL 538.534908 352.217465 \nL 538.598551 311.398033 \nL 538.757658 225.699174 \nL 538.853123 222.407284 \nL 538.884944 224.382418 \nL 538.916766 225.150525 \nL 538.948587 223.61431 \nL 539.044051 198.815408 \nL 539.075873 214.397019 \nL 539.298623 348.596386 \nL 539.362266 309.20344 \nL 539.521373 215.823505 \nL 539.616838 209.239725 \nL 539.648659 210.117563 \nL 539.680481 211.324589 \nL 539.712302 209.239725 \nL 539.807767 190.805144 \nL 539.839588 205.728377 \nL 540.062338 348.157467 \nL 540.125981 312.824519 \nL 540.285089 212.751074 \nL 540.380553 206.496484 \nL 540.412374 210.556481 \nL 540.507839 214.397019 \nL 540.53966 213.409452 \nL 540.571482 203.972702 \nL 540.603303 220.102961 \nL 540.857875 351.888276 \nL 540.953339 294.828856 \nL 541.080625 248.193753 \nL 541.112447 250.168886 \nL 541.17609 258.179151 \nL 541.207911 257.191584 \nL 541.335197 221.858636 \nL 541.367018 234.806735 \nL 541.589769 346.292063 \nL 541.62159 345.743415 \nL 541.717055 304.155876 \nL 541.876162 235.684572 \nL 541.971626 245.450511 \nL 542.003448 240.402947 \nL 542.098912 214.835938 \nL 542.130734 234.258087 \nL 542.321662 354.192598 \nL 542.353484 353.205032 \nL 542.417127 312.824519 \nL 542.576234 215.274856 \nL 542.608056 213.628912 \nL 542.735341 229.759171 \nL 542.767163 225.808903 \nL 542.862627 192.670548 \nL 542.894449 213.738641 \nL 543.117199 344.755848 \nL 543.180842 304.155876 \nL 543.339949 217.798638 \nL 543.499057 226.138092 \nL 543.530878 221.968365 \nL 543.626342 188.500821 \nL 543.658164 210.775941 \nL 543.880914 346.511523 \nL 543.944557 307.228306 \nL 544.103664 219.773772 \nL 544.135486 219.773772 \nL 544.167307 220.212691 \nL 544.199129 219.225124 \nL 544.262772 225.369985 \nL 544.294593 222.736473 \nL 544.390058 189.817577 \nL 544.421879 210.227292 \nL 544.644629 345.853145 \nL 544.708272 304.814254 \nL 544.86738 214.726208 \nL 544.899201 214.506749 \nL 545.026487 225.808903 \nL 545.058308 224.272688 \nL 545.153773 192.780277 \nL 545.185594 209.678644 \nL 545.376523 345.633685 \nL 545.408345 344.975307 \nL 545.471987 307.776955 \nL 545.631095 215.055397 \nL 545.662916 214.17756 \nL 545.790202 228.991063 \nL 545.853845 225.479714 \nL 545.917488 211.434319 \nL 545.949309 227.015929 \nL 546.17206 353.973139 \nL 546.203881 351.668816 \nL 546.39481 248.193753 \nL 546.522096 261.471041 \nL 546.553917 261.141852 \nL 546.681203 229.100793 \nL 546.713025 245.88943 \nL 546.935775 361.325026 \nL 546.967596 358.910974 \nL 547.063061 308.215873 \nL 547.190347 255.545639 \nL 547.222168 257.740233 \nL 547.285811 265.201849 \nL 547.317632 262.458608 \nL 547.444918 213.189993 \nL 547.47674 231.844034 \nL 547.667669 352.985572 \nL 547.69949 352.327194 \nL 547.763133 311.398033 \nL 547.92224 218.676476 \nL 548.017705 215.933234 \nL 548.081348 223.72404 \nL 548.113169 220.761339 \nL 548.208633 186.086768 \nL 548.240455 207.593781 \nL 548.463205 347.169901 \nL 548.526848 306.679658 \nL 548.685955 214.616478 \nL 548.78142 209.129996 \nL 548.813241 210.9954 \nL 548.845063 211.982967 \nL 548.876884 209.678644 \nL 548.972349 183.782446 \nL 549.22692 344.865578 \nL 549.258742 335.867746 \nL 549.513314 203.204594 \nL 549.576956 198.26676 \nL 549.608778 200.461353 \nL 549.640599 202.326757 \nL 549.672421 201.997568 \nL 549.736064 181.917042 \nL 549.767885 200.900272 \nL 549.990636 349.474223 \nL 550.054278 312.714789 \nL 550.213386 219.005665 \nL 550.30885 214.397019 \nL 550.340672 216.701342 \nL 550.372493 219.334854 \nL 550.436136 216.372153 \nL 550.499779 193.548385 \nL 550.5316 211.873237 \nL 550.754351 348.267197 \nL 550.817994 312.60506 \nL 550.977101 213.848371 \nL 551.104387 225.150525 \nL 551.16803 231.405116 \nL 551.199851 226.467281 \nL 551.263494 210.117563 \nL 551.295316 226.68674 \nL 551.518066 353.973139 \nL 551.549887 350.352061 \nL 551.645352 290.22021 \nL 551.740816 247.754834 \nL 551.772638 250.278616 \nL 551.899923 265.531038 \nL 551.931745 260.483474 \nL 551.995388 229.320252 \nL 552.059031 246.657537 \nL 552.281781 358.362325 \nL 552.313602 356.71638 \nL 552.409067 309.971548 \nL 552.568174 244.024026 \nL 552.631817 248.632671 \nL 552.663639 247.206186 \nL 552.759103 204.960269 \nL 552.790924 215.713775 \nL 553.013675 353.424491 \nL 553.077318 341.793147 \nL 553.300068 199.144597 \nL 553.427354 202.436487 \nL 553.522818 178.405693 \nL 553.55464 191.90244 \nL 553.809211 346.511523 \nL 553.841033 338.940176 \nL 554.031962 220.651609 \nL 554.063783 222.078095 \nL 554.191069 234.258087 \nL 554.22289 232.612142 \nL 554.318355 195.0846 \nL 554.350176 212.312156 \nL 554.572927 347.38936 \nL 554.636569 304.375335 \nL 554.763855 223.833769 \nL 554.827498 227.564578 \nL 554.954784 236.562409 \nL 554.986606 232.941331 \nL 555.08207 196.072167 \nL 555.113891 211.653778 \nL 555.30482 344.536389 \nL 555.336642 344.31693 \nL 555.400285 301.741824 \nL 555.559392 217.46945 \nL 555.718499 229.539711 \nL 555.750321 227.125659 \nL 555.813964 191.90244 \nL 555.877607 210.556481 \nL 556.100357 345.853145 \nL 556.164 308.215873 \nL 556.323107 219.883502 \nL 556.450393 229.649441 \nL 556.482214 235.465113 \nL 556.545857 228.332685 \nL 556.577679 207.70351 \nL 556.641322 225.808903 \nL 556.864072 354.850976 \nL 556.895893 350.57152 \nL 556.991358 286.489402 \nL 557.086822 239.52511 \nL 557.118644 242.048892 \nL 557.24593 255.43591 \nL 557.341394 213.958101 \nL 557.405037 237.659706 \nL 557.627787 355.289895 \nL 557.659609 352.766113 \nL 557.755073 303.387769 \nL 557.850537 251.485642 \nL 557.91418 258.069421 \nL 557.977823 267.067253 \nL 558.009645 264.543471 \nL 558.105109 211.10513 \nL 558.168752 234.148357 \nL 558.359681 351.229898 \nL 558.391502 350.242331 \nL 558.455145 316.884516 \nL 558.614253 208.581348 \nL 558.646074 213.189993 \nL 558.77336 228.881334 \nL 558.805181 223.50458 \nL 558.868824 182.246231 \nL 558.932467 212.641345 \nL 559.123396 349.693683 \nL 559.155218 349.254764 \nL 559.21886 308.106144 \nL 559.377968 216.262423 \nL 559.537075 229.210522 \nL 559.568897 225.808903 \nL 559.632539 186.745146 \nL 559.696182 210.666211 \nL 559.887111 346.730982 \nL 559.918933 345.633685 \nL 559.982576 305.692091 \nL 560.141683 218.127827 \nL 560.173504 218.237557 \nL 560.30079 226.68674 \nL 560.364433 208.471618 \nL 560.396255 185.977039 \nL 560.459898 212.202426 \nL 560.650826 348.486656 \nL 560.682648 347.828278 \nL 560.746291 308.654792 \nL 560.905398 216.262423 \nL 560.93722 214.17756 \nL 561.000862 216.701342 \nL 561.096327 224.272688 \nL 561.15997 190.585684 \nL 561.223613 213.299723 \nL 561.414542 346.730982 \nL 561.446363 346.072604 \nL 561.510006 307.996414 \nL 561.669113 215.494316 \nL 561.732756 221.968365 \nL 561.796399 228.003496 \nL 561.860042 235.574842 \nL 561.891864 228.771604 \nL 561.923685 208.252159 \nL 561.987328 231.185656 \nL 562.210078 354.412058 \nL 562.2419 349.693683 \nL 562.432828 250.607805 \nL 562.528293 266.079686 \nL 562.591936 271.785628 \nL 562.6874 225.918633 \nL 562.751043 250.607805 \nL 562.973793 361.325026 \nL 563.005615 359.240162 \nL 563.101079 311.068844 \nL 563.228365 259.166718 \nL 563.260187 259.386177 \nL 563.323829 269.042387 \nL 563.355651 268.16455 \nL 563.451115 208.581348 \nL 563.514758 237.988895 \nL 563.705687 353.095302 \nL 563.737509 351.339627 \nL 563.801151 305.362902 \nL 563.960259 217.46945 \nL 564.119366 234.367816 \nL 564.151188 231.514845 \nL 564.21483 184.001905 \nL 564.278473 214.726208 \nL 564.501224 346.730982 \nL 564.564867 305.472632 \nL 564.723974 215.384586 \nL 564.755795 213.299723 \nL 564.819438 215.274856 \nL 564.883081 222.187825 \nL 564.914903 216.042964 \nL 564.978546 179.39326 \nL 565.010367 189.049469 \nL 565.264939 342.670985 \nL 565.29676 332.027208 \nL 565.392225 210.88567 \nL 565.487689 215.933234 \nL 565.646796 231.075927 \nL 565.678618 223.50458 \nL 565.742261 179.502989 \nL 565.805904 210.007833 \nL 566.028654 342.561255 \nL 566.092297 297.791556 \nL 566.187761 214.945667 \nL 566.219583 216.042964 \nL 566.251404 215.274856 \nL 566.283226 215.713775 \nL 566.410512 226.68674 \nL 566.474155 196.181897 \nL 566.505976 174.894344 \nL 566.569619 201.997568 \nL 566.792369 335.867746 \nL 566.856012 293.841289 \nL 566.951476 212.970534 \nL 566.983298 214.726208 \nL 567.015119 212.531615 \nL 567.046941 214.17756 \nL 567.174227 236.45268 \nL 567.206048 231.844034 \nL 567.269691 192.341359 \nL 567.333334 214.616478 \nL 567.556084 334.441261 \nL 567.587906 330.490993 \nL 567.778835 227.893767 \nL 567.874299 245.011593 \nL 567.90612 247.974293 \nL 567.937942 247.315915 \nL 568.033406 206.167295 \nL 568.065228 216.811072 \nL 568.3198 346.511523 \nL 568.351621 346.182334 \nL 568.447085 292.743992 \nL 568.54255 246.328349 \nL 568.606193 250.278616 \nL 568.669836 255.984558 \nL 568.701657 254.667802 \nL 568.797121 193.767844 \nL 568.860764 225.260255 \nL 569.051693 339.488825 \nL 569.083515 337.184502 \nL 569.147158 292.414803 \nL 569.242622 205.179728 \nL 569.274443 205.728377 \nL 569.306265 204.082432 \nL 569.338086 205.728377 \nL 569.465372 221.419717 \nL 569.497194 214.506749 \nL 569.560837 166.006242 \nL 569.62448 196.840275 \nL 569.815408 322.151539 \nL 569.84723 320.615324 \nL 569.910873 275.626166 \nL 569.974516 190.037036 \nL 570.038159 197.827841 \nL 570.197266 223.61431 \nL 570.229087 227.125659 \nL 570.260909 219.444583 \nL 570.324552 164.689486 \nL 570.388195 190.037036 \nL 570.610945 322.04181 \nL 570.674588 280.234812 \nL 570.738231 193.109466 \nL 570.801874 195.633248 \nL 570.833695 195.523519 \nL 570.992803 226.68674 \nL 571.024624 222.407284 \nL 571.088267 172.480291 \nL 571.15191 197.498652 \nL 571.342839 325.333699 \nL 571.37466 325.00451 \nL 571.438303 282.539134 \nL 571.59741 195.962437 \nL 571.629232 195.852708 \nL 571.756518 203.094865 \nL 571.820161 186.086768 \nL 571.883804 197.388923 \nL 571.979268 275.845625 \nL 572.138375 340.476392 \nL 572.202018 305.143443 \nL 572.361126 204.192161 \nL 572.392947 204.850539 \nL 572.552054 230.966197 \nL 572.615697 199.254327 \nL 572.647519 214.06783 \nL 572.90209 352.436924 \nL 572.965733 333.782883 \nL 573.124841 247.535375 \nL 573.156662 250.498075 \nL 573.283948 267.835361 \nL 573.31577 258.947259 \nL 573.379412 216.701342 \nL 573.443055 246.108889 \nL 573.633984 350.46179 \nL 573.697627 344.31693 \nL 573.76127 317.323435 \nL 573.920377 241.939162 \nL 573.98402 255.984558 \nL 574.015842 255.545639 \nL 574.143128 178.954341 \nL 574.206771 221.309987 \nL 574.397699 325.882348 \nL 574.429521 322.700188 \nL 574.493164 269.481306 \nL 574.556807 197.388923 \nL 574.62045 202.655946 \nL 574.684093 207.593781 \nL 574.779557 220.54188 \nL 574.811378 215.823505 \nL 574.875021 149.437064 \nL 574.938664 167.652187 \nL 575.161415 314.360734 \nL 575.225057 298.230475 \nL 575.320522 196.072167 \nL 575.415986 208.910536 \nL 575.543272 226.467281 \nL 575.575094 222.297554 \nL 575.638737 162.275434 \nL 575.702379 177.418126 \nL 575.92513 330.271534 \nL 575.988773 314.470464 \nL 576.084237 208.800807 \nL 576.179701 214.616478 \nL 576.306987 229.759171 \nL 576.338809 226.247822 \nL 576.402452 172.480291 \nL 576.466095 189.598117 \nL 576.688845 340.476392 \nL 576.752488 329.064508 \nL 576.975238 207.92297 \nL 577.070702 216.262423 \nL 577.102524 212.202426 \nL 577.166167 172.91921 \nL 577.22981 191.134333 \nL 577.45256 329.283967 \nL 577.516203 316.116408 \nL 577.707132 205.728377 \nL 577.738953 206.386754 \nL 577.834418 213.080263 \nL 577.866239 210.007833 \nL 577.929882 162.385163 \nL 577.993525 183.892175 \nL 578.248097 323.687755 \nL 578.279918 317.981813 \nL 578.439025 231.844034 \nL 578.53449 240.073758 \nL 578.598133 251.156453 \nL 578.629954 246.986726 \nL 578.693597 194.097033 \nL 578.75724 217.688909 \nL 578.97999 340.147203 \nL 579.043633 334.331531 \nL 579.457312 181.917042 \nL 579.489134 193.987304 \nL 579.743706 334.441261 \nL 579.807348 322.590458 \nL 579.998277 204.301891 \nL 580.030099 206.386754 \nL 580.125563 219.334854 \nL 580.157385 215.384586 \nL 580.221027 157.00841 \nL 580.28467 180.819745 \nL 580.507421 328.40613 \nL 580.571064 310.520196 \nL 580.761992 181.917042 \nL 580.793814 182.794879 \nL 580.889278 191.463522 \nL 580.9211 188.500821 \nL 580.984743 132.648427 \nL 581.048386 149.327334 \nL 581.271136 295.926152 \nL 581.334779 280.454271 \nL 581.430243 179.28353 \nL 581.525708 185.867309 \nL 581.652993 198.925138 \nL 581.716636 162.165704 \nL 581.748458 134.074912 \nL 581.812101 147.68139 \nL 582.034851 297.462367 \nL 582.098494 285.282376 \nL 582.193958 187.732713 \nL 582.289423 200.571083 \nL 582.416709 219.773772 \nL 582.44853 215.604045 \nL 582.512173 160.519759 \nL 582.575816 173.797047 \nL 582.798566 314.251004 \nL 582.862209 301.083446 \nL 582.989495 197.279193 \nL 583.053138 204.74081 \nL 583.180424 227.125659 \nL 583.212245 222.736473 \nL 583.275888 175.99164 \nL 583.339531 196.401356 \nL 583.594103 327.199104 \nL 583.657746 307.557495 \nL 583.785032 227.784037 \nL 583.848675 236.781869 \nL 583.944139 260.483474 \nL 583.97596 255.106721 \nL 584.039603 194.97487 \nL 584.103246 218.127827 \nL 584.357818 335.319098 \nL 584.421461 321.383432 \nL 584.61239 225.040796 \nL 584.707854 229.539711 \nL 584.739676 222.846203 \nL 584.803318 176.320829 \nL 584.866961 205.838106 \nL 585.089712 342.232066 \nL 585.153355 329.503426 \nL 585.344283 212.202426 \nL 585.471569 232.063493 \nL 585.503391 230.746738 \nL 585.567034 173.797047 \nL 585.630677 192.999737 \nL 585.853427 331.259101 \nL 585.91707 316.226138 \nL 586.107999 200.571083 \nL 586.13982 200.022435 \nL 586.171641 202.985135 \nL 586.235284 202.546217 \nL 586.267106 198.15703 \nL 586.330749 137.476532 \nL 586.394392 154.813817 \nL 586.617142 296.365071 \nL 586.680785 283.636431 \nL 586.776249 181.807312 \nL 586.871714 191.463522 \nL 586.999 207.92297 \nL 587.030821 201.887839 \nL 587.094464 141.975448 \nL 587.158107 154.155439 \nL 587.380857 293.182911 \nL 587.4445 276.723463 \nL 587.539965 171.163536 \nL 587.603607 183.892175 \nL 587.762715 213.628912 \nL 587.794536 206.496484 \nL 587.858179 154.045709 \nL 587.921822 167.761916 \nL 588.144572 314.360734 \nL 588.208215 302.400202 \nL 588.399144 188.500821 \nL 588.430966 189.488388 \nL 588.52643 200.351623 \nL 588.558251 198.37649 \nL 588.621894 165.896512 \nL 588.653716 173.797047 \nL 588.940109 325.22397 \nL 589.003752 304.704524 \nL 589.162859 221.090528 \nL 589.194681 223.065662 \nL 589.258324 230.527278 \nL 589.290145 230.198089 \nL 589.353788 186.745146 \nL 589.385609 165.238134 \nL 589.449252 187.732713 \nL 589.703824 296.145611 \nL 589.767467 280.78346 \nL 589.958396 181.478123 \nL 590.022039 191.024603 \nL 590.05386 194.206763 \nL 590.085682 186.196498 \nL 590.149325 127.930052 \nL 590.212968 148.559227 \nL 590.435718 272.992654 \nL 590.499361 258.069421 \nL 590.626647 153.387332 \nL 590.69029 158.325166 \nL 590.817575 178.515422 \nL 590.849397 172.480291 \nL 590.91304 119.15168 \nL 590.976683 132.319238 \nL 591.199433 289.122914 \nL 591.263076 278.259678 \nL 591.454005 168.530024 \nL 591.581291 183.562986 \nL 591.613112 180.929475 \nL 591.676755 142.194907 \nL 591.740398 162.604622 \nL 591.99497 315.56776 \nL 592.058613 281.332108 \nL 592.21772 177.418126 \nL 592.249541 177.527855 \nL 592.376827 189.159199 \nL 592.44047 163.263 \nL 592.472292 172.480291 \nL 592.599577 261.58077 \nL 592.726863 326.211537 \nL 592.758685 325.443429 \nL 592.822328 302.729391 \nL 592.981435 180.710015 \nL 593.045078 201.33919 \nL 593.140542 239.854299 \nL 593.172364 221.419717 \nL 593.204185 212.092696 \nL 593.29965 215.604045 \nL 593.490578 290.32994 \nL 593.554221 281.551567 \nL 593.74515 201.887839 \nL 593.776972 202.765676 \nL 593.872436 212.312156 \nL 593.936079 168.968942 \nL 593.9679 149.437064 \nL 594.031543 163.043541 \nL 594.158829 247.864564 \nL 594.254294 279.466704 \nL 594.286115 277.162381 \nL 594.349758 261.909959 \nL 594.477044 186.964606 \nL 594.540687 196.401356 \nL 594.636151 208.800807 \nL 594.667973 200.461353 \nL 594.731616 147.57166 \nL 594.795259 172.370562 \nL 594.890723 237.220787 \nL 595.04983 304.923984 \nL 595.081652 304.923984 \nL 595.177116 257.959692 \nL 595.336223 201.668379 \nL 595.399866 206.496484 \nL 595.431688 200.461353 \nL 595.495331 155.252736 \nL 595.558974 179.28353 \nL 595.781724 316.555327 \nL 595.845367 303.05858 \nL 596.036296 183.672716 \nL 596.068117 183.892175 \nL 596.163582 190.256495 \nL 596.195403 185.099202 \nL 596.259046 138.903017 \nL 596.322689 158.105707 \nL 596.577261 316.774786 \nL 596.609082 306.350469 \nL 596.736368 196.840275 \nL 596.800011 199.693246 \nL 596.927297 210.556481 \nL 596.959118 205.947836 \nL 597.022761 145.815985 \nL 597.086404 157.557058 \nL 597.309154 306.899118 \nL 597.372797 294.060748 \nL 597.468262 183.014338 \nL 597.563726 194.426222 \nL 597.595548 194.097033 \nL 597.691012 204.411621 \nL 597.722833 201.668379 \nL 597.786476 142.633825 \nL 597.850119 153.716521 \nL 598.072869 307.008847 \nL 598.168334 263.446175 \nL 598.327441 177.198666 \nL 598.359263 177.527855 \nL 598.454727 184.550553 \nL 598.550191 139.890584 \nL 598.613834 158.215436 \nL 598.836585 319.847217 \nL 598.900228 310.081277 \nL 599.091156 187.842443 \nL 599.122978 189.268928 \nL 599.218442 199.583516 \nL 599.250264 194.755411 \nL 599.313907 153.497061 \nL 599.37755 173.467858 \nL 599.473014 239.63484 \nL 599.6003 308.874251 \nL 599.632121 308.654792 \nL 599.695764 288.025617 \nL 599.82305 200.132164 \nL 599.886693 203.533783 \nL 599.982157 212.641345 \nL 600.0458 165.018675 \nL 600.077622 143.731122 \nL 600.141265 161.068407 \nL 600.236729 223.285121 \nL 600.395836 288.464536 \nL 600.427658 285.831024 \nL 600.841337 116.518168 \nL 600.90498 135.172209 \nL 601.12773 283.197512 \nL 601.191373 268.274279 \nL 601.382302 143.731122 \nL 601.414123 144.938148 \nL 601.509588 156.569492 \nL 601.541409 154.813817 \nL 601.605052 111.580333 \nL 601.668695 132.099779 \nL 601.891445 295.816422 \nL 601.955088 280.78346 \nL 602.146017 160.519759 \nL 602.20966 174.016507 \nL 602.273303 166.335431 \nL 602.305124 163.811649 \nL 602.368767 111.470604 \nL 602.43241 122.772758 \nL 602.527875 213.519182 \nL 602.65516 275.296977 \nL 602.686982 273.321843 \nL 602.750625 226.9062 \nL 602.814268 153.167872 \nL 602.877911 159.312733 \nL 603.037018 171.712184 \nL 603.06884 165.457594 \nL 603.132482 102.582502 \nL 603.196125 114.323575 \nL 603.29159 204.411621 \nL 603.418876 268.16455 \nL 603.450697 266.079686 \nL 603.51434 218.018098 \nL 603.577983 143.840852 \nL 603.641626 148.559227 \nL 603.705269 153.93598 \nL 603.800733 161.178137 \nL 603.864376 116.957086 \nL 603.928019 93.804129 \nL 603.959841 104.557636 \nL 604.055305 190.914873 \nL 604.182591 259.715366 \nL 604.214412 257.959692 \nL 604.278055 216.811072 \nL 604.37352 139.561395 \nL 604.405341 139.671125 \nL 604.564448 158.764085 \nL 604.59627 153.058143 \nL 604.659913 104.886824 \nL 604.723556 119.371139 \nL 604.81902 182.026771 \nL 604.946306 251.266183 \nL 604.978127 250.936994 \nL 605.009949 247.974293 \nL 605.169056 145.925715 \nL 605.296342 165.018675 \nL 605.328164 164.470027 \nL 605.391806 119.261409 \nL 605.423628 107.739795 \nL 605.455449 121.894921 \nL 605.741843 267.94509 \nL 605.837307 242.487811 \nL 606.028236 148.888416 \nL 606.060057 154.484628 \nL 606.091879 159.971111 \nL 606.1237 159.093274 \nL 606.187343 103.24088 \nL 606.250986 127.710593 \nL 606.473736 278.698596 \nL 606.537379 260.264015 \nL 606.632844 150.314901 \nL 606.728308 152.948413 \nL 606.855594 162.714352 \nL 606.887415 154.813817 \nL 606.951058 90.073321 \nL 607.014701 101.814394 \nL 607.110166 186.745146 \nL 607.237451 253.131587 \nL 607.269273 251.924561 \nL 607.332916 200.571083 \nL 607.396559 122.11438 \nL 607.460202 123.431136 \nL 607.492023 123.211677 \nL 607.619309 131.441401 \nL 607.682952 90.841429 \nL 607.714773 72.297117 \nL 607.778416 87.659269 \nL 608.001167 255.545639 \nL 608.096631 210.775941 \nL 608.160274 142.194907 \nL 608.223917 142.853285 \nL 608.383024 164.031108 \nL 608.414846 159.751651 \nL 608.478489 101.814394 \nL 608.542132 114.433304 \nL 608.637596 199.693246 \nL 608.796703 272.334277 \nL 608.860346 229.97863 \nL 608.923989 152.728954 \nL 608.987632 155.143006 \nL 609.051275 162.494893 \nL 609.146739 179.941908 \nL 609.178561 174.565155 \nL 609.242204 119.04195 \nL 609.305847 129.905186 \nL 609.401311 218.018098 \nL 609.560418 294.938585 \nL 609.624061 253.680235 \nL 609.719526 174.565155 \nL 609.783169 175.113803 \nL 609.910455 193.219196 \nL 609.942276 187.184065 \nL 610.005919 143.840852 \nL 610.069562 162.494893 \nL 610.196848 266.957523 \nL 610.324134 313.702356 \nL 610.355955 309.642359 \nL 610.769634 157.447329 \nL 610.801456 165.677053 \nL 610.960563 276.613733 \nL 611.087849 317.323435 \nL 611.11967 314.470464 \nL 611.215135 262.678067 \nL 611.374242 187.184065 \nL 611.437885 195.742978 \nL 611.469706 190.037036 \nL 611.533349 147.242471 \nL 611.596992 166.993809 \nL 611.851564 312.60506 \nL 611.915207 278.698596 \nL 612.074314 170.724617 \nL 612.106136 173.687318 \nL 612.2016 187.293795 \nL 612.233422 182.685149 \nL 612.297064 149.985712 \nL 612.360707 168.530024 \nL 612.456172 240.512677 \nL 612.615279 312.166141 \nL 612.678922 282.758594 \nL 612.838029 182.685149 \nL 612.869851 187.952173 \nL 612.965315 205.399188 \nL 612.997137 201.997568 \nL 613.06078 165.896512 \nL 613.092601 181.478123 \nL 613.347173 285.611565 \nL 613.410816 283.087783 \nL 613.569923 197.169464 \nL 613.665387 210.007833 \nL 613.72903 224.601877 \nL 613.760852 219.334854 \nL 613.824495 176.650018 \nL 613.888138 182.794879 \nL 613.951781 206.715943 \nL 614.110888 282.978053 \nL 614.142709 282.648864 \nL 614.206352 256.752666 \nL 614.397281 142.853285 \nL 614.492746 152.838683 \nL 614.524567 152.728954 \nL 614.58821 106.31331 \nL 614.651853 122.333839 \nL 614.906425 274.967788 \nL 614.970068 243.146189 \nL 615.097353 155.362465 \nL 615.129175 156.020843 \nL 615.256461 172.91921 \nL 615.288282 170.944076 \nL 615.351925 113.774926 \nL 615.415568 133.526264 \nL 615.542854 241.171055 \nL 615.67014 280.67373 \nL 615.701961 277.272111 \nL 615.797426 222.407284 \nL 615.89289 175.004073 \nL 615.924711 178.954341 \nL 616.020176 204.301891 \nL 616.051997 200.571083 \nL 616.11564 150.095442 \nL 616.179283 168.310565 \nL 616.433855 306.789388 \nL 616.497498 294.938585 \nL 616.688427 192.999737 \nL 616.783891 195.852708 \nL 616.879355 137.476532 \nL 616.942998 164.470027 \nL 617.038463 249.400779 \nL 617.165749 307.886684 \nL 617.19757 305.692091 \nL 617.293034 232.502412 \nL 617.42032 166.44516 \nL 617.452142 167.322998 \nL 617.515785 177.418126 \nL 617.547606 176.2111 \nL 617.579428 168.968942 \nL 617.643071 101.924124 \nL 617.706714 114.104115 \nL 617.929464 258.61807 \nL 618.024928 220.761339 \nL 618.184036 129.246808 \nL 618.343143 151.960846 \nL 618.406786 102.801961 \nL 618.438607 116.298709 \nL 618.725 263.226715 \nL 618.756822 260.593204 \nL 619.170501 113.116549 \nL 619.234144 128.36897 \nL 619.456894 260.044555 \nL 619.520537 245.340782 \nL 619.743287 107.300877 \nL 619.775109 108.617633 \nL 619.80693 108.068984 \nL 619.870573 111.141415 \nL 619.934216 62.970097 \nL 619.997859 88.866295 \nL 620.220609 236.23322 \nL 620.284252 226.357551 \nL 620.475181 109.934389 \nL 620.538824 117.944653 \nL 620.634288 129.466267 \nL 620.697931 80.417112 \nL 620.761574 98.193316 \nL 620.984324 235.465113 \nL 621.079789 218.566746 \nL 621.238896 135.720857 \nL 621.270718 140.000314 \nL 621.366182 168.749483 \nL 621.398004 166.774349 \nL 621.461646 111.909522 \nL 621.525289 134.294372 \nL 621.779861 270.249413 \nL 621.875325 242.048892 \nL 622.002611 183.014338 \nL 622.034433 186.525687 \nL 622.129897 202.436487 \nL 622.161719 193.767844 \nL 622.225362 131.990049 \nL 622.289005 159.312733 \nL 622.511755 300.754257 \nL 622.575398 290.988318 \nL 622.798148 169.956509 \nL 622.893612 182.57542 \nL 622.925434 177.966774 \nL 622.989077 128.039781 \nL 623.05272 146.693823 \nL 623.27547 277.820759 \nL 623.339113 260.922392 \nL 623.561863 142.524096 \nL 623.657328 146.913282 \nL 623.689149 141.975448 \nL 623.752792 81.733867 \nL 623.816435 93.913859 \nL 624.039185 239.41538 \nL 624.102828 226.577011 \nL 624.198292 122.443569 \nL 624.293757 131.880319 \nL 624.421043 155.362465 \nL 624.452864 152.619224 \nL 624.548329 93.036022 \nL 624.58015 103.570069 \nL 624.8029 250.498075 \nL 624.866543 237.988895 \nL 624.962008 133.197075 \nL 625.057472 140.658692 \nL 625.184758 164.470027 \nL 625.216579 161.068407 \nL 625.312044 102.692231 \nL 625.343865 111.909522 \nL 625.566615 244.024026 \nL 625.630258 231.953764 \nL 625.725723 129.905186 \nL 625.821187 131.55113 \nL 625.853009 133.635994 \nL 625.980295 161.617056 \nL 626.043937 122.333839 \nL 626.10758 143.731122 \nL 626.362152 289.891021 \nL 626.425795 276.394274 \nL 626.616724 169.84678 \nL 626.680367 178.844611 \nL 626.712188 185.208931 \nL 626.74401 184.440824 \nL 626.807653 155.581925 \nL 626.839474 166.66462 \nL 627.125867 323.248836 \nL 627.18951 311.178574 \nL 627.41226 214.616478 \nL 627.444082 216.811072 \nL 627.475903 218.566746 \nL 627.507725 212.092696 \nL 627.571368 152.180305 \nL 627.635011 175.662451 \nL 627.857761 305.692091 \nL 627.921404 290.768858 \nL 628.016868 180.600286 \nL 628.112333 188.61055 \nL 628.239619 202.436487 \nL 628.27144 200.900272 \nL 628.335083 144.49923 \nL 628.398726 160.410029 \nL 628.621476 310.629926 \nL 628.685119 298.120745 \nL 628.876048 179.832178 \nL 628.907869 179.941908 \nL 628.971512 181.039204 \nL 629.003334 186.306228 \nL 629.035155 181.587853 \nL 629.098798 142.853285 \nL 629.162441 161.178137 \nL 629.385191 306.899118 \nL 629.448834 294.060748 \nL 629.544299 189.159199 \nL 629.639763 196.072167 \nL 629.735227 208.691077 \nL 629.79887 204.850539 \nL 629.894335 145.596526 \nL 629.926156 158.983544 \nL 630.148906 298.559664 \nL 630.212549 284.733727 \nL 630.4353 165.347864 \nL 630.530764 175.772181 \nL 630.562585 174.894344 \nL 630.626228 135.391668 \nL 630.689871 149.217605 \nL 630.944443 296.913719 \nL 630.976265 285.721294 \nL 631.10355 178.515422 \nL 631.199015 183.233797 \nL 631.294479 202.326757 \nL 631.326301 202.217028 \nL 631.389944 154.374898 \nL 631.453587 169.407861 \nL 631.580872 261.141852 \nL 631.708158 301.302905 \nL 631.73998 296.4748 \nL 632.153659 150.205172 \nL 632.18548 156.89868 \nL 632.471873 306.789388 \nL 632.535516 295.267774 \nL 632.758267 191.463522 \nL 632.82191 194.206763 \nL 632.853731 194.97487 \nL 632.917374 155.143006 \nL 632.981017 172.260832 \nL 633.203767 295.487234 \nL 633.26741 283.307242 \nL 633.458339 160.08084 \nL 633.521982 171.821913 \nL 633.585625 176.430559 \nL 633.617446 175.552722 \nL 633.681089 121.456002 \nL 633.744732 137.147343 \nL 633.967482 259.386177 \nL 634.031125 243.914296 \nL 634.222054 134.074912 \nL 634.34934 144.3895 \nL 634.381161 139.780854 \nL 634.444804 88.866295 \nL 634.508447 104.667365 \nL 634.731197 239.744569 \nL 634.79484 225.479714 \nL 634.953948 117.176546 \nL 634.985769 117.286275 \nL 635.144876 140.110043 \nL 635.240341 84.916027 \nL 635.272162 97.315478 \nL 635.494913 237.659706 \nL 635.558556 222.297554 \nL 635.685841 124.199244 \nL 635.749484 131.331671 \nL 635.87677 155.252736 \nL 635.908592 153.716521 \nL 636.004056 97.315478 \nL 636.067699 122.11438 \nL 636.258628 242.378081 \nL 636.290449 240.293218 \nL 636.354092 198.37649 \nL 636.417735 126.284107 \nL 636.481378 131.66086 \nL 636.640485 161.178137 \nL 636.672307 160.519759 \nL 636.73595 113.445737 \nL 636.799593 127.052215 \nL 636.926879 224.492147 \nL 637.054164 263.775363 \nL 637.085986 260.483474 \nL 637.276915 160.08084 \nL 637.372379 177.857044 \nL 637.436022 184.111635 \nL 637.499665 144.170041 \nL 637.563308 167.103538 \nL 637.81788 288.903454 \nL 637.881522 271.456439 \nL 638.072451 175.442992 \nL 638.104273 176.979207 \nL 638.167916 185.318661 \nL 638.199737 178.844611 \nL 638.26338 118.93222 \nL 638.327023 139.451665 \nL 638.549773 276.504003 \nL 638.613416 266.408875 \nL 638.804345 153.82625 \nL 638.836166 154.374898 \nL 638.931631 169.298131 \nL 638.963452 168.749483 \nL 639.058917 114.762493 \nL 639.090738 129.027348 \nL 639.313488 269.152117 \nL 639.377131 251.046724 \nL 639.472596 142.194907 \nL 639.56806 146.803552 \nL 639.695346 167.761916 \nL 639.727167 164.579756 \nL 639.822632 104.886824 \nL 639.886275 132.319238 \nL 640.077204 260.812663 \nL 640.109025 259.166718 \nL 640.172668 216.042964 \nL 640.236311 142.414366 \nL 640.299954 146.145174 \nL 640.459061 175.442992 \nL 640.490883 173.358129 \nL 640.586347 108.617633 \nL 640.64999 135.281939 \nL 640.840919 258.288881 \nL 640.87274 256.642936 \nL 640.936383 211.10513 \nL 641.000026 139.561395 \nL 641.063669 149.766253 \nL 641.222776 180.819745 \nL 641.254598 174.126236 \nL 641.350062 118.712761 \nL 641.413705 143.731122 \nL 641.636455 275.516436 \nL 641.700098 237.220787 \nL 641.763741 163.811649 \nL 641.827384 166.44516 \nL 641.859206 167.871646 \nL 642.018313 190.695414 \nL 642.113777 150.314901 \nL 642.145599 163.043541 \nL 642.400171 292.195344 \nL 642.463813 276.723463 \nL 642.591099 197.388923 \nL 642.654742 206.277025 \nL 642.750207 221.968365 \nL 642.782028 215.604045 \nL 642.845671 170.614887 \nL 642.909314 187.513254 \nL 643.163886 317.433164 \nL 643.227529 305.692091 \nL 643.450279 203.972702 \nL 643.4821 205.508917 \nL 643.513922 208.032699 \nL 643.545743 203.972702 \nL 643.609386 162.933811 \nL 643.641208 174.235966 \nL 643.895779 311.946682 \nL 643.927601 309.093711 \nL 643.991244 265.092119 \nL 644.150351 173.906777 \nL 644.182173 174.345695 \nL 644.277637 186.086768 \nL 644.309458 185.757579 \nL 644.404923 132.099779 \nL 644.468566 161.946245 \nL 644.659495 282.758594 \nL 644.691316 281.002919 \nL 644.754959 231.514845 \nL 644.818602 158.654355 \nL 644.882245 170.724617 \nL 645.041352 196.291626 \nL 645.073174 193.109466 \nL 645.168638 132.209508 \nL 645.232281 161.287867 \nL 645.42321 291.317507 \nL 645.455031 290.22021 \nL 645.550496 211.214859 \nL 645.709603 144.828419 \nL 645.741424 147.46193 \nL 645.836889 161.397596 \nL 645.86871 152.728954 \nL 645.900532 122.333839 \nL 645.964175 140.439232 \nL 646.155103 280.344541 \nL 646.250568 265.640768 \nL 646.346032 160.519759 \nL 646.441497 168.968942 \nL 646.568783 190.585684 \nL 646.600604 188.72028 \nL 646.696068 127.820322 \nL 646.759711 152.180305 \nL 646.95064 267.396442 \nL 646.982462 265.311579 \nL 647.046104 220.871069 \nL 647.109747 150.424631 \nL 647.17339 158.215436 \nL 647.364319 187.513254 \nL 647.396141 176.540289 \nL 647.459784 139.561395 \nL 647.491605 151.521927 \nL 647.587069 213.738641 \nL 647.714355 275.406707 \nL 647.746177 274.30941 \nL 647.80982 252.582939 \nL 647.937106 178.186233 \nL 648.000748 187.622984 \nL 648.096213 213.409452 \nL 648.128034 210.337022 \nL 648.223499 157.776518 \nL 648.287142 185.318661 \nL 648.509892 289.671562 \nL 648.573535 277.930489 \nL 648.732642 202.875406 \nL 648.796285 208.142429 \nL 648.828107 214.506749 \nL 648.891749 207.045132 \nL 648.955392 148.668956 \nL 649.019035 166.006242 \nL 649.241786 288.464536 \nL 649.273607 286.379672 \nL 649.33725 243.804566 \nL 649.432714 170.285698 \nL 649.464536 170.395428 \nL 649.496357 170.505158 \nL 649.591822 177.198666 \nL 649.623643 181.148934 \nL 649.655465 179.502989 \nL 649.750929 124.199244 \nL 649.814572 151.741387 \nL 650.005501 263.665634 \nL 650.037322 261.471041 \nL 650.100965 216.481883 \nL 650.164608 148.010579 \nL 650.228251 157.447329 \nL 650.41918 182.136501 \nL 650.514644 115.201412 \nL 650.578287 140.110043 \nL 650.769216 257.081855 \nL 650.801037 253.570506 \nL 650.86468 208.252159 \nL 650.928323 140.110043 \nL 650.991966 153.716521 \nL 651.151073 190.366225 \nL 651.182895 188.72028 \nL 651.278359 125.954918 \nL 651.342002 146.364634 \nL 651.532931 265.860227 \nL 651.564753 263.665634 \nL 651.628395 226.9062 \nL 651.787503 141.755988 \nL 651.819324 140.219773 \nL 651.94661 152.180305 \nL 652.010253 125.954918 \nL 652.073896 142.633825 \nL 652.296646 290.000751 \nL 652.360289 279.466704 \nL 652.583039 172.91921 \nL 652.614861 176.320829 \nL 652.710325 182.136501 \nL 652.742147 177.088937 \nL 652.80579 148.010579 \nL 652.837611 162.604622 \nL 653.092183 294.938585 \nL 653.155826 278.369407 \nL 653.283112 194.316493 \nL 653.346755 198.815408 \nL 653.442219 210.337022 \nL 653.47404 208.032699 \nL 653.569505 162.824082 \nL 653.601326 175.99164 \nL 653.855898 294.938585 \nL 653.919541 283.416972 \nL 654.078648 200.241894 \nL 654.142291 206.277025 \nL 654.205934 217.908368 \nL 654.237756 213.299723 \nL 654.33322 143.401933 \nL 654.396863 174.894344 \nL 654.587792 277.162381 \nL 654.619613 275.077518 \nL 654.683256 237.988895 \nL 654.810542 157.447329 \nL 654.842363 157.995977 \nL 654.969649 182.794879 \nL 655.001471 181.368393 \nL 655.096935 123.101947 \nL 655.160578 148.998145 \nL 655.351507 262.348878 \nL 655.383328 260.154285 \nL 655.446971 218.895935 \nL 655.606079 143.840852 \nL 655.765186 156.350032 \nL 655.797007 149.875983 \nL 655.86065 118.603031 \nL 655.892472 134.623561 \nL 656.115222 283.746161 \nL 656.178865 270.688332 \nL 656.369794 172.480291 \nL 656.528901 175.113803 \nL 656.592544 145.157608 \nL 656.624366 136.598694 \nL 656.656187 150.75382 \nL 656.878937 298.449934 \nL 656.94258 285.501835 \nL 657.069866 190.366225 \nL 657.133509 196.181897 \nL 657.260795 214.17756 \nL 657.292616 210.9954 \nL 657.388081 158.764085 \nL 657.451724 184.989472 \nL 657.674474 308.545062 \nL 657.738117 270.468872 \nL 657.897224 176.2111 \nL 657.929046 175.223533 \nL 658.056331 192.890007 \nL 658.119974 166.993809 \nL 658.183617 182.46569 \nL 658.438189 316.994246 \nL 658.501832 298.779123 \nL 658.629118 226.028363 \nL 658.692761 231.075927 \nL 658.788225 250.717535 \nL 658.820047 249.18132 \nL 658.915511 194.645681 \nL 658.979154 219.225124 \nL 659.170083 321.82235 \nL 659.201904 321.712621 \nL 659.265547 309.861818 \nL 659.424654 228.991063 \nL 659.488297 232.941331 \nL 659.55194 245.99916 \nL 659.583762 245.231052 \nL 659.679226 184.660283 \nL 659.742869 216.591612 \nL 659.933798 316.555327 \nL 659.965619 314.251004 \nL 660.029262 269.700765 \nL 660.18837 193.767844 \nL 660.347477 203.204594 \nL 660.442941 144.608959 \nL 660.506584 174.565155 \nL 660.697513 285.501835 \nL 660.729335 283.96562 \nL 660.792977 241.061325 \nL 660.920263 177.308396 \nL 660.952085 177.747315 \nL 661.111192 185.64785 \nL 661.206657 131.77059 \nL 661.270299 161.287867 \nL 661.461228 275.955355 \nL 661.49305 273.870492 \nL 661.556693 229.759171 \nL 661.652157 160.629489 \nL 661.7158 163.921378 \nL 661.874907 185.867309 \nL 661.970372 130.234375 \nL 662.034015 155.143006 \nL 662.224943 270.029954 \nL 662.256765 268.05482 \nL 662.320408 222.846203 \nL 662.415872 160.958678 \nL 662.447694 164.579756 \nL 662.479515 165.457594 \nL 662.606801 182.46569 \nL 662.638622 181.697582 \nL 662.702265 152.509494 \nL 662.734087 136.159776 \nL 662.79773 159.422463 \nL 662.988659 266.738064 \nL 663.02048 265.860227 \nL 663.084123 227.125659 \nL 663.179587 160.848948 \nL 663.211409 162.933811 \nL 663.275052 169.84678 \nL 663.402338 191.573251 \nL 663.497802 140.658692 \nL 663.561445 163.153271 \nL 663.784195 263.885093 \nL 663.816017 259.056988 \nL 664.006945 179.28353 \nL 664.070588 194.206763 \nL 664.134231 211.324589 \nL 664.197874 201.778109 \nL 664.261517 169.517591 \nL 664.293339 181.917042 \nL 664.54791 305.253173 \nL 664.611553 294.170478 \nL 664.802482 205.289458 \nL 664.834304 209.788374 \nL 664.897946 224.162958 \nL 664.929768 223.065662 \nL 665.025232 163.48246 \nL 665.088875 192.121899 \nL 665.279804 290.11048 \nL 665.343447 270.359143 \nL 665.470733 168.859213 \nL 665.534376 168.968942 \nL 665.62984 181.039204 \nL 665.661662 186.306228 \nL 665.693483 184.989472 \nL 665.757126 149.546794 \nL 665.788948 126.503566 \nL 665.85259 152.180305 \nL 666.043519 263.116986 \nL 666.075341 259.715366 \nL 666.138984 212.202426 \nL 666.202627 151.960846 \nL 666.266269 161.068407 \nL 666.329912 174.565155 \nL 666.425377 191.79271 \nL 666.457198 190.146766 \nL 666.552663 137.476532 \nL 666.616306 166.55489 \nL 666.807234 283.746161 \nL 666.839056 281.880756 \nL 666.902699 235.355383 \nL 666.998163 163.921378 \nL 667.029985 164.031108 \nL 667.093628 167.542457 \nL 667.220913 183.124068 \nL 667.316378 133.745723 \nL 667.380021 155.143006 \nL 667.539128 260.922392 \nL 667.602771 258.179151 \nL 667.666414 210.007833 \nL 667.730057 148.559227 \nL 667.7937 160.08084 \nL 667.984629 199.802975 \nL 668.01645 191.353792 \nL 668.080093 142.963014 \nL 668.143736 161.617056 \nL 668.334665 267.176983 \nL 668.366486 265.640768 \nL 668.430129 219.444583 \nL 668.493772 156.569492 \nL 668.557415 167.322998 \nL 668.748344 210.117563 \nL 668.780165 201.778109 \nL 668.843808 160.519759 \nL 668.907451 179.722449 \nL 669.09838 294.280207 \nL 669.130201 292.524533 \nL 669.193844 273.212114 \nL 669.32113 205.618647 \nL 669.384773 217.688909 \nL 669.480237 240.951595 \nL 669.512059 240.622406 \nL 669.607523 189.817577 \nL 669.671166 211.434319 \nL 669.893917 306.13101 \nL 669.957559 295.816422 \nL 670.148488 216.262423 \nL 670.212131 227.125659 \nL 670.275774 235.904031 \nL 670.307596 230.198089 \nL 670.40306 175.333262 \nL 670.434881 186.415957 \nL 670.62581 297.791556 \nL 670.657632 297.462367 \nL 670.721275 255.765099 \nL 670.880382 174.784614 \nL 671.039489 203.753243 \nL 671.071311 200.022435 \nL 671.166775 160.629489 \nL 671.198597 174.235966 \nL 671.389525 304.594795 \nL 671.421347 303.826687 \nL 671.48499 265.531038 \nL 671.548633 191.90244 \nL 671.612276 192.341359 \nL 671.675919 198.705679 \nL 671.803204 217.030531 \nL 671.835026 214.726208 \nL 671.93049 177.966774 \nL 671.962312 190.695414 \nL 672.153241 308.545062 \nL 672.185062 307.667225 \nL 672.248705 268.274279 \nL 672.407812 180.929475 \nL 672.439634 178.076504 \nL 672.471455 181.587853 \nL 672.535098 185.977039 \nL 672.56692 185.53812 \nL 672.662384 156.350032 \nL 672.694205 160.958678 \nL 672.916956 296.255341 \nL 672.980599 282.978053 \nL 673.203349 151.192738 \nL 673.23517 154.704087 \nL 673.330635 174.235966 \nL 673.362456 169.956509 \nL 673.457921 139.671125 \nL 673.489742 151.083009 \nL 673.712492 272.005088 \nL 673.776135 233.05106 \nL 673.8716 163.48246 \nL 673.903421 164.140838 \nL 673.967064 174.674884 \nL 674.09435 200.461353 \nL 674.126171 199.034868 \nL 674.221636 172.590021 \nL 674.253457 182.685149 \nL 674.476208 306.02128 \nL 674.508029 302.071013 \nL 674.603493 247.535375 \nL 674.698958 210.666211 \nL 674.730779 213.958101 \nL 674.858065 240.512677 \nL 674.889887 236.562409 \nL 674.985351 208.252159 \nL 675.017172 215.933234 \nL 675.239923 313.592626 \nL 675.271744 310.849385 \nL 675.367209 260.044555 \nL 675.494494 210.007833 \nL 675.526316 212.641345 \nL 675.62178 228.661874 \nL 675.653602 221.858636 \nL 675.749066 171.053806 \nL 675.780888 179.502989 \nL 675.971816 281.551567 \nL 676.003638 278.808326 \nL 676.067281 235.574842 \nL 676.162745 157.337599 \nL 676.194567 158.873814 \nL 676.385495 201.010001 \nL 676.449138 188.171632 \nL 676.512781 158.105707 \nL 676.544603 164.689486 \nL 676.735532 273.980221 \nL 676.767353 272.882925 \nL 676.830996 229.210522 \nL 676.894639 158.544625 \nL 676.958282 170.834347 \nL 677.149211 212.751074 \nL 677.212854 201.010001 \nL 677.276496 165.567323 \nL 677.308318 173.138669 \nL 677.499247 290.000751 \nL 677.531068 288.135347 \nL 677.594711 245.560241 \nL 677.658354 174.016507 \nL 677.721997 186.964606 \nL 677.849283 196.291626 \nL 677.881104 200.680812 \nL 677.912926 200.241894 \nL 678.040212 164.908945 \nL 678.072033 177.966774 \nL 678.262962 303.168309 \nL 678.294783 302.729391 \nL 678.358426 266.189416 \nL 678.517534 180.490556 \nL 678.612998 195.742978 \nL 678.676641 206.715943 \nL 678.740284 199.254327 \nL 678.803927 175.552722 \nL 678.835748 184.879742 \nL 679.058499 308.106144 \nL 679.122141 268.932657 \nL 679.281249 191.024603 \nL 679.472178 218.895935 \nL 679.503999 215.384586 \nL 679.567642 192.670548 \nL 679.599463 197.279193 \nL 679.822214 306.789388 \nL 679.854035 303.607228 \nL 680.044964 197.608382 \nL 680.140428 211.214859 \nL 680.235893 226.68674 \nL 680.267714 223.065662 \nL 680.331357 204.192161 \nL 680.363179 211.434319 \nL 680.554107 315.56776 \nL 680.61775 312.934248 \nL 680.713215 263.885093 \nL 680.808679 219.554313 \nL 680.840501 221.419717 \nL 680.935965 240.402947 \nL 680.999608 233.928898 \nL 681.095072 181.258664 \nL 681.126894 185.867309 \nL 681.286001 288.025617 \nL 681.317823 286.489402 \nL 681.381465 272.224547 \nL 681.47693 164.689486 \nL 681.572394 173.02894 \nL 681.731502 204.960269 \nL 681.795145 191.682981 \nL 681.858787 160.958678 \nL 681.890609 167.981376 \nL 682.081538 281.880756 \nL 682.113359 278.808326 \nL 682.177002 231.734305 \nL 682.240645 161.726785 \nL 682.304288 173.797047 \nL 682.495217 211.873237 \nL 682.527038 207.154862 \nL 682.622503 166.335431 \nL 682.654324 173.577588 \nL 682.845253 297.023449 \nL 682.877074 295.267774 \nL 682.940717 253.680235 \nL 683.099825 166.55489 \nL 683.195289 175.333262 \nL 683.258932 182.685149 \nL 683.290753 181.039204 \nL 683.386218 153.277602 \nL 683.418039 162.275434 \nL 683.608968 278.918056 \nL 683.64079 276.504003 \nL 683.704432 234.806735 \nL 683.768075 167.761916 \nL 683.831718 175.333262 \nL 684.022647 212.312156 \nL 684.08629 201.668379 \nL 684.149933 174.784614 \nL 684.181754 180.490556 \nL 684.372683 305.582362 \nL 684.404505 305.362902 \nL 684.468148 268.16455 \nL 684.627255 183.014338 \nL 684.754541 204.301891 \nL 684.786362 209.568914 \nL 684.850005 206.496484 \nL 684.881827 206.167295 \nL 684.913648 200.571083 \nL 684.94547 207.154862 \nL 685.16822 314.251004 \nL 685.231863 307.447766 \nL 685.359149 226.467281 \nL 685.422792 232.173223 \nL 685.518256 253.460776 \nL 685.581899 246.876997 \nL 685.677363 216.701342 \nL 685.709185 223.61431 \nL 685.931935 323.468295 \nL 685.963756 321.273702 \nL 686.059221 269.042387 \nL 686.186507 199.034868 \nL 686.218328 200.132164 \nL 686.313793 211.763507 \nL 686.345614 206.496484 \nL 686.441078 186.086768 \nL 686.4729 194.426222 \nL 686.663829 312.056411 \nL 686.69565 309.31317 \nL 686.759293 263.665634 \nL 686.9184 172.91921 \nL 686.950222 172.480291 \nL 687.077508 194.865141 \nL 687.109329 189.488388 \nL 687.204794 166.774349 \nL 687.236615 181.587853 \nL 687.459365 302.509931 \nL 687.523008 262.897526 \nL 687.586651 195.304059 \nL 687.650294 201.55865 \nL 687.713937 208.361888 \nL 687.841223 230.966197 \nL 687.873044 228.661874 \nL 687.968509 197.279193 \nL 688.00033 202.107298 \nL 688.159438 312.49533 \nL 688.22308 309.642359 \nL 688.286723 268.384009 \nL 688.350366 199.144597 \nL 688.414009 206.057565 \nL 688.445831 206.277025 \nL 688.541295 217.46945 \nL 688.604938 228.771604 \nL 688.668581 221.748906 \nL 688.732224 197.279193 \nL 688.764045 198.047301 \nL 688.954974 311.178574 \nL 688.986796 310.629926 \nL 689.050439 265.311579 \nL 689.114082 197.169464 \nL 689.177724 203.314324 \nL 689.30501 222.187825 \nL 689.368653 234.806735 \nL 689.400475 231.075927 \nL 689.495939 195.962437 \nL 689.527761 198.26676 \nL 689.718689 311.398033 \nL 689.750511 310.300737 \nL 689.814154 269.042387 \nL 689.877797 199.802975 \nL 689.94144 205.179728 \nL 690.005083 213.189993 \nL 690.132368 229.649441 \nL 690.259654 203.094865 \nL 690.291476 210.446752 \nL 690.514226 315.348301 \nL 690.546047 312.056411 \nL 690.736976 209.129996 \nL 690.832441 232.282953 \nL 690.896084 240.073758 \nL 690.927905 237.549976 \nL 691.023369 214.506749 \nL 691.055191 219.883502 \nL 691.277941 322.480728 \nL 691.309763 319.188839 \nL 691.405227 272.334277 \nL 691.500691 235.684572 \nL 691.532513 238.427813 \nL 691.659799 261.58077 \nL 691.69162 255.874828 \nL 691.818906 217.35972 \nL 692.009835 320.725054 \nL 692.041656 317.872083 \nL 692.105299 273.980221 \nL 692.168942 206.386754 \nL 692.232585 213.628912 \nL 692.264407 212.970534 \nL 692.423514 225.589444 \nL 692.455335 220.43215 \nL 692.5508 196.511086 \nL 692.582621 204.74081 \nL 692.77355 327.199104 \nL 692.805371 325.662888 \nL 692.869014 285.172646 \nL 693.028122 203.643513 \nL 693.187229 223.175392 \nL 693.219051 217.798638 \nL 693.314515 197.718112 \nL 693.346336 206.606214 \nL 693.537265 325.443429 \nL 693.569087 321.493162 \nL 693.63273 277.71103 \nL 693.760015 206.386754 \nL 693.791837 206.606214 \nL 693.919123 221.858636 \nL 693.950944 226.357551 \nL 693.982766 225.369985 \nL 694.110052 198.26676 \nL 694.30098 312.934248 \nL 694.332802 310.849385 \nL 694.396445 266.628335 \nL 694.460088 201.229461 \nL 694.523731 207.92297 \nL 694.714659 233.819168 \nL 694.778302 226.9062 \nL 694.873767 204.960269 \nL 695.096517 328.625589 \nL 695.16016 286.92832 \nL 695.255624 214.616478 \nL 695.287446 217.798638 \nL 695.351089 223.72404 \nL 695.478375 242.487811 \nL 695.542017 237.549976 \nL 695.60566 226.79647 \nL 695.637482 228.661874 \nL 695.828411 340.476392 \nL 695.892054 335.648287 \nL 696.051161 243.804566 \nL 696.146625 257.081855 \nL 696.24209 271.23698 \nL 696.273911 268.384009 \nL 696.401197 244.024026 \nL 696.592126 346.511523 \nL 696.655769 344.975307 \nL 696.751233 293.182911 \nL 696.878519 221.968365 \nL 696.910341 223.285121 \nL 697.005805 239.964029 \nL 697.069448 234.806735 \nL 697.133091 219.225124 \nL 697.164912 219.993232 \nL 697.387662 337.074772 \nL 697.451305 293.731559 \nL 697.610413 219.334854 \nL 697.642234 220.212691 \nL 697.76952 234.148357 \nL 697.801342 233.709438 \nL 697.928627 211.982967 \nL 698.119556 343.439092 \nL 698.151378 341.573688 \nL 698.215021 304.046147 \nL 698.374128 205.838106 \nL 698.405949 205.618647 \nL 698.533235 211.982967 \nL 698.660521 200.571083 \nL 698.755985 276.065085 \nL 698.883271 328.625589 \nL 698.915093 325.992077 \nL 698.978736 286.269943 \nL 699.137843 206.277025 \nL 699.169665 207.484051 \nL 699.29695 226.138092 \nL 699.328772 224.162958 \nL 699.456058 191.79271 \nL 699.646987 309.20344 \nL 699.678808 305.692091 \nL 699.742451 267.396442 \nL 699.806094 200.132164 \nL 699.869737 201.44892 \nL 699.901558 202.655946 \nL 700.092487 234.148357 \nL 700.124308 227.125659 \nL 700.219773 197.718112 \nL 700.251594 221.639176 \nL 700.410702 316.335868 \nL 700.474345 305.582362 \nL 700.633452 213.299723 \nL 700.665273 214.397019 \nL 700.792559 240.183488 \nL 700.888024 235.026194 \nL 700.983488 220.212691 \nL 701.206238 327.747752 \nL 701.23806 324.126673 \nL 701.397167 235.574842 \nL 701.524453 258.179151 \nL 701.588096 265.201849 \nL 701.619917 262.787797 \nL 701.747203 235.794302 \nL 701.779025 254.448343 \nL 701.969953 335.758017 \nL 702.033596 319.079109 \nL 702.160882 246.438078 \nL 702.256347 262.897526 \nL 702.351811 290.878588 \nL 702.415454 287.806158 \nL 702.510918 250.168886 \nL 702.54274 270.907791 \nL 702.701847 339.379095 \nL 702.733669 337.184502 \nL 702.797312 301.961283 \nL 702.956419 215.604045 \nL 703.020062 209.788374 \nL 703.051883 211.653778 \nL 703.179169 229.649441 \nL 703.210991 226.028363 \nL 703.274634 212.751074 \nL 703.497384 336.745583 \nL 703.592848 266.628335 \nL 703.720134 223.285121 \nL 703.84742 231.624575 \nL 703.879241 235.574842 \nL 703.911063 234.916464 \nL 704.006527 216.152694 \nL 704.038349 221.968365 \nL 704.229278 340.256932 \nL 704.261099 337.403961 \nL 704.324742 302.94885 \nL 704.483849 218.895935 \nL 704.515671 217.24999 \nL 704.547492 219.005665 \nL 704.579314 218.457016 \nL 704.642957 228.332685 \nL 704.674778 222.846203 \nL 704.770242 208.252159 \nL 704.802064 212.421885 \nL 704.992993 329.283967 \nL 705.024814 326.650455 \nL 705.088457 288.464536 \nL 705.247564 212.312156 \nL 705.438493 241.171055 \nL 705.502136 233.380249 \nL 705.565779 215.384586 \nL 705.756708 332.356397 \nL 705.788529 331.039641 \nL 705.883994 259.056988 \nL 706.01128 224.601877 \nL 706.23403 254.119154 \nL 706.265851 252.25375 \nL 706.329494 233.380249 \nL 706.361316 254.448343 \nL 706.552244 342.561255 \nL 706.615887 328.18667 \nL 706.806816 230.966197 \nL 706.870459 237.111058 \nL 706.934102 243.804566 \nL 706.965924 242.378081 \nL 707.061388 237.549976 \nL 707.093209 239.63484 \nL 707.31596 343.329363 \nL 707.347781 339.818014 \nL 707.443245 293.731559 \nL 707.53871 240.293218 \nL 707.602353 243.365648 \nL 707.697817 257.740233 \nL 707.729639 249.839697 \nL 707.856925 227.893767 \nL 708.047853 338.062339 \nL 708.079675 334.66072 \nL 708.143318 293.621829 \nL 708.302425 218.566746 \nL 708.461532 233.489979 \nL 708.493354 229.649441 \nL 708.588818 213.738641 \nL 708.62064 214.616478 \nL 708.84339 336.635854 \nL 708.907033 300.425068 \nL 709.034319 224.272688 \nL 709.06614 225.589444 \nL 709.225248 245.99916 \nL 709.28889 238.866732 \nL 709.384355 216.701342 \nL 709.607105 343.878011 \nL 709.670748 303.497498 \nL 709.829855 209.568914 \nL 709.92532 215.933234 \nL 709.988963 221.419717 \nL 710.020784 216.701342 \nL 710.116249 201.33919 \nL 710.14807 205.728377 \nL 710.338999 329.722886 \nL 710.37082 328.515859 \nL 710.434463 290.000751 \nL 710.593571 208.910536 \nL 710.657213 216.481883 \nL 710.752678 232.502412 \nL 710.848142 231.514845 \nL 710.911785 218.127827 \nL 711.102714 340.91531 \nL 711.166357 331.259101 \nL 711.357286 232.941331 \nL 711.389107 233.819168 \nL 711.611857 256.752666 \nL 711.6755 241.171055 \nL 711.707322 255.106721 \nL 711.898251 345.962874 \nL 711.961894 333.343964 \nL 712.121001 255.984558 \nL 712.184644 263.775363 \nL 712.248287 274.089951 \nL 712.31193 270.578602 \nL 712.439216 250.607805 \nL 712.661966 354.302328 \nL 712.693787 352.327194 \nL 712.789252 308.764522 \nL 712.916538 252.473209 \nL 712.948359 253.460776 \nL 713.043823 260.702933 \nL 713.202931 237.879165 \nL 713.393859 344.31693 \nL 713.425681 342.341796 \nL 713.489324 302.290472 \nL 713.648431 219.773772 \nL 713.680253 220.102961 \nL 713.807539 240.402947 \nL 713.871181 235.245653 \nL 713.934824 229.97863 \nL 713.966646 220.322421 \nL 714.157575 340.805581 \nL 714.189396 338.391528 \nL 714.253039 301.522364 \nL 714.412146 231.514845 \nL 714.443968 229.649441 \nL 714.475789 234.148357 \nL 714.571254 240.841866 \nL 714.603075 239.63484 \nL 714.730361 218.566746 \nL 714.92129 339.927743 \nL 714.984933 325.772618 \nL 715.112219 234.367816 \nL 715.175862 237.001328 \nL 715.36679 245.121322 \nL 715.462255 236.562409 \nL 715.494076 222.626743 \nL 715.525898 245.560241 \nL 715.685005 343.439092 \nL 715.716826 342.122336 \nL 715.780469 302.83912 \nL 715.939577 234.038627 \nL 715.971398 233.489979 \nL 716.162327 245.450511 \nL 716.194148 244.792133 \nL 716.257791 224.711607 \nL 716.480542 348.047738 \nL 716.512363 340.256932 \nL 716.703292 227.235389 \nL 716.766935 232.502412 \nL 716.862399 240.293218 \nL 716.926042 236.123491 \nL 716.957864 236.562409 \nL 717.021507 235.355383 \nL 717.244257 356.93584 \nL 717.276078 354.631517 \nL 717.371543 291.646696 \nL 717.467007 243.146189 \nL 717.498829 246.657537 \nL 717.626114 269.481306 \nL 717.657936 268.603468 \nL 717.785222 248.632671 \nL 718.007972 367.030968 \nL 718.071615 361.325026 \nL 718.230722 276.504003 \nL 718.326187 289.452103 \nL 718.358008 292.085614 \nL 718.38983 290.32994 \nL 718.548937 247.974293 \nL 718.580758 268.822928 \nL 718.771687 360.447189 \nL 718.83533 325.00451 \nL 718.994437 222.297554 \nL 719.089902 217.688909 \nL 719.121723 219.993232 \nL 719.249009 224.272688 \nL 719.280831 222.517014 \nL 719.312652 214.616478 \nL 719.535402 356.606651 \nL 719.567224 346.292063 \nL 719.789974 233.380249 \nL 719.91726 243.914296 \nL 719.980903 239.086191 \nL 720.044546 236.23322 \nL 720.076367 226.357551 \nL 720.108189 250.827264 \nL 720.267296 353.973139 \nL 720.299117 353.863409 \nL 720.36276 316.884516 \nL 720.521868 231.624575 \nL 720.553689 230.966197 \nL 720.680975 239.744569 \nL 720.840082 224.382418 \nL 721.031011 349.693683 \nL 721.094654 339.269365 \nL 721.317404 219.334854 \nL 721.349226 220.212691 \nL 721.381047 217.908368 \nL 721.412869 222.297554 \nL 721.540155 227.015929 \nL 721.603798 215.933234 \nL 721.826548 346.950441 \nL 721.858369 338.391528 \nL 722.049298 210.775941 \nL 722.112941 216.701342 \nL 722.30387 231.295386 \nL 722.367513 228.881334 \nL 722.590263 352.107735 \nL 722.653906 341.463959 \nL 722.813013 240.732136 \nL 722.876656 247.974293 \nL 722.972121 262.787797 \nL 723.003942 259.605637 \nL 723.099406 260.483474 \nL 723.131228 253.351046 \nL 723.3858 362.641782 \nL 723.449443 343.768281 \nL 723.60855 270.029954 \nL 723.640371 272.005088 \nL 723.704014 277.6013 \nL 723.735836 276.284544 \nL 723.894943 245.231052 \nL 724.117693 360.556918 \nL 724.149515 351.229898 \nL 724.372265 223.394851 \nL 724.404086 225.369985 \nL 724.499551 234.587276 \nL 724.531372 231.405116 \nL 724.563194 225.808903 \nL 724.658658 227.564578 \nL 724.849587 356.606651 \nL 724.881408 356.167732 \nL 724.945051 321.163973 \nL 725.104159 230.527278 \nL 725.167802 232.612142 \nL 725.263266 238.098624 \nL 725.390552 236.891598 \nL 725.422373 228.113226 \nL 725.613302 359.788811 \nL 725.676945 349.474223 \nL 725.931517 227.893767 \nL 725.963338 226.467281 \nL 725.99516 227.235389 \nL 726.154267 235.904031 \nL 726.186089 226.9062 \nL 726.408839 357.155299 \nL 726.44066 347.060171 \nL 726.66341 218.127827 \nL 726.695232 220.871069 \nL 726.727053 221.200258 \nL 726.790696 230.198089 \nL 726.854339 224.821336 \nL 726.949804 221.639176 \nL 727.140732 350.790979 \nL 727.204375 342.122336 \nL 727.427126 219.115394 \nL 727.458947 222.955932 \nL 727.681697 237.988895 \nL 727.713519 234.806735 \nL 727.936269 350.790979 \nL 727.968091 348.596386 \nL 728.063555 290.000751 \nL 728.159019 245.450511 \nL 728.190841 249.291049 \nL 728.318127 264.87266 \nL 728.349948 259.715366 \nL 728.477234 245.560241 \nL 728.699984 354.741247 \nL 728.763627 346.511523 \nL 728.922735 260.593204 \nL 729.018199 270.798061 \nL 729.05002 274.638599 \nL 729.081842 274.089951 \nL 729.240949 253.680235 \nL 729.463699 355.289895 \nL 729.527342 345.633685 \nL 729.718271 244.243485 \nL 729.813736 259.495907 \nL 729.845557 259.166718 \nL 730.004664 231.514845 \nL 730.195593 353.75368 \nL 730.227415 350.900709 \nL 730.291058 314.909382 \nL 730.450165 216.811072 \nL 730.481986 215.274856 \nL 730.513808 218.127827 \nL 730.545629 218.457016 \nL 730.609272 224.492147 \nL 730.641094 221.200258 \nL 730.672915 215.823505 \nL 730.736558 219.993232 \nL 730.800201 254.448343 \nL 730.959308 344.865578 \nL 730.99113 343.878011 \nL 731.054773 306.460199 \nL 731.21388 216.152694 \nL 731.245701 214.726208 \nL 731.277523 217.688909 \nL 731.309344 218.566746 \nL 731.372987 229.210522 \nL 731.43663 223.72404 \nL 731.500273 224.931066 \nL 731.532095 217.35972 \nL 731.723023 345.523956 \nL 731.786666 333.563423 \nL 732.009417 227.345118 \nL 732.136703 240.512677 \nL 732.200345 239.854299 \nL 732.232167 240.732136 \nL 732.263988 239.52511 \nL 732.29581 228.003496 \nL 732.327631 245.121322 \nL 732.51856 351.888276 \nL 732.582203 319.847217 \nL 732.74131 220.871069 \nL 732.773132 219.554313 \nL 732.804953 222.736473 \nL 733.091346 254.009424 \nL 733.282275 350.900709 \nL 733.345918 337.73315 \nL 733.505026 252.363479 \nL 733.568668 260.483474 \nL 733.664133 273.212114 \nL 733.695954 272.224547 \nL 733.82324 259.276448 \nL 733.918705 317.433164 \nL 734.04599 355.838543 \nL 734.077812 354.302328 \nL 734.109633 351.668816 \nL 734.300562 260.264015 \nL 734.364205 264.324012 \nL 734.396027 265.750497 \nL 734.427848 263.885093 \nL 734.586955 236.123491 \nL 734.777884 347.608819 \nL 734.841527 337.623421 \nL 735.12792 197.279193 \nL 735.318849 204.850539 \nL 735.350671 200.351623 \nL 735.573421 331.807749 \nL 735.605242 324.236403 \nL 735.891635 184.001905 \nL 736.146207 220.871069 \nL 736.337136 326.869915 \nL 736.400779 295.048315 \nL 736.559886 204.960269 \nL 736.655351 201.887839 \nL 736.846279 213.189993 \nL 736.878101 211.214859 \nL 737.100851 334.66072 \nL 737.132673 327.089374 \nL 737.355423 206.277025 \nL 737.387244 207.154862 \nL 737.609995 220.761339 \nL 737.641816 217.140261 \nL 737.864566 333.892612 \nL 737.896388 327.308833 \nL 738.119138 208.471618 \nL 738.150959 212.531615 \nL 738.182781 212.641345 \nL 738.437353 235.684572 \nL 738.628281 345.194767 \nL 738.691924 336.526124 \nL 738.914675 236.781869 \nL 738.946496 237.879165 \nL 738.978318 237.659706 \nL 739.073782 225.260255 \nL 739.169246 228.003496 \nL 739.201068 232.392682 \nL 739.423818 345.633685 \nL 739.45564 344.2072 \nL 739.837497 207.264592 \nL 739.90114 207.70351 \nL 739.932961 202.765676 \nL 740.028426 289.671562 \nL 740.155712 329.283967 \nL 740.187533 321.383432 \nL 740.473926 159.861381 \nL 740.505748 161.178137 \nL 740.664855 181.039204 \nL 740.696677 180.490556 \nL 740.919427 322.700188 \nL 740.951248 315.67749 \nL 741.237642 177.198666 \nL 741.492213 223.943499 \nL 741.683142 340.147203 \nL 741.746785 312.166141 \nL 741.905892 206.057565 \nL 742.001357 200.022435 \nL 742.096821 210.007833 \nL 742.128643 209.568914 \nL 742.160464 210.117563 \nL 742.255928 231.624575 \nL 742.415036 336.635854 \nL 742.446857 336.526124 \nL 742.5105 304.704524 \nL 742.669608 205.289458 \nL 742.701429 200.571083 \nL 742.765072 201.997568 \nL 742.828715 210.007833 \nL 742.892358 205.069999 \nL 742.956001 207.264592 \nL 742.987822 210.007833 \nL 743.178751 334.880179 \nL 743.242394 325.992077 \nL 743.433323 201.010001 \nL 743.496966 205.728377 \nL 743.751537 229.320252 \nL 743.974288 343.000174 \nL 744.037931 331.47856 \nL 744.197038 229.429982 \nL 744.292502 239.63484 \nL 744.356145 246.547808 \nL 744.387967 244.353215 \nL 744.45161 237.440247 \nL 744.515252 240.073758 \nL 744.578895 274.967788 \nL 744.738003 347.938008 \nL 744.769824 347.38936 \nL 744.801646 344.09747 \nL 744.992574 247.096456 \nL 745.056217 254.667802 \nL 745.088039 256.752666 \nL 745.11986 253.899695 \nL 745.278968 232.831601 \nL 745.469896 343.439092 \nL 745.565361 313.373167 \nL 745.75629 196.401356 \nL 745.788111 197.718112 \nL 745.947218 189.598117 \nL 746.074504 213.738641 \nL 746.265433 329.174237 \nL 746.329076 299.437501 \nL 746.520005 171.602454 \nL 746.679112 147.791119 \nL 746.742755 154.594358 \nL 746.838219 179.39326 \nL 747.029148 310.520196 \nL 747.092791 284.294809 \nL 747.28372 152.070576 \nL 747.315541 151.412198 \nL 747.347363 147.57166 \nL 747.379184 149.546794 \nL 747.601935 189.159199 \nL 747.792863 319.298568 \nL 747.856506 292.634263 \nL 748.047435 168.749483 \nL 748.079257 168.968942 \nL 748.111078 165.567323 \nL 748.174721 170.505158 \nL 748.270185 182.35596 \nL 748.397471 249.729968 \nL 748.556579 328.18667 \nL 748.620222 305.692091 \nL 748.81115 197.059734 \nL 749.002079 213.848371 \nL 749.161186 267.506172 \nL 749.320294 345.633685 \nL 749.383937 337.623421 \nL 749.543044 241.609973 \nL 749.606687 245.011593 \nL 749.702151 254.119154 \nL 749.733973 251.046724 \nL 749.797616 245.340782 \nL 749.829437 250.168886 \nL 749.861259 249.07159 \nL 749.89308 254.667802 \nL 750.084009 352.766113 \nL 750.11583 352.327194 \nL 750.147652 350.242331 \nL 750.370402 247.645104 \nL 750.465866 249.729968 \nL 750.561331 228.661874 \nL 750.624974 232.831601 \nL 750.688617 276.613733 \nL 750.847724 343.658552 \nL 750.911367 317.433164 \nL 751.102296 182.46569 \nL 751.165939 173.577588 \nL 751.261403 176.540289 \nL 751.293225 175.333262 \nL 751.42051 209.898103 \nL 751.611439 326.321266 \nL 751.675082 301.193176 \nL 751.866011 169.84678 \nL 751.929654 164.579756 \nL 751.961475 167.322998 \nL 752.184226 202.765676 \nL 752.375154 321.054243 \nL 752.438797 292.305074 \nL 752.661548 138.354369 \nL 752.693369 130.892752 \nL 752.757012 135.391668 \nL 752.820655 136.050046 \nL 752.884298 148.998145 \nL 752.947941 182.904608 \nL 753.13887 306.24074 \nL 753.202512 276.394274 \nL 753.393441 159.203003 \nL 753.552549 172.151102 \nL 753.711656 205.838106 \nL 753.902585 331.149371 \nL 753.966228 307.996414 \nL 754.157156 180.929475 \nL 754.316264 177.747315 \nL 754.379907 186.745146 \nL 754.507193 246.328349 \nL 754.6663 331.47856 \nL 754.729943 327.089374 \nL 754.952693 195.304059 \nL 755.016336 195.633248 \nL 755.1118 183.562986 \nL 755.143622 185.867309 \nL 755.270908 243.036459 \nL 755.461837 331.807749 \nL 755.493658 332.356397 \nL 755.907337 169.188402 \nL 756.034623 227.235389 \nL 756.19373 316.665057 \nL 756.257373 292.195344 \nL 756.511945 111.031685 \nL 756.639231 99.729531 \nL 756.671052 103.899258 \nL 756.798338 182.46569 \nL 756.957445 287.257509 \nL 757.021088 266.738064 \nL 757.27566 75.918196 \nL 757.371124 70.212254 \nL 757.402946 71.090091 \nL 757.530232 107.300877 \nL 757.721161 263.446175 \nL 757.784803 242.59754 \nL 758.039375 45.632811 \nL 758.103018 61.104693 \nL 758.484876 283.307242 \nL 758.548519 263.116986 \nL 758.771269 95.450074 \nL 758.834912 89.195484 \nL 758.866733 91.499807 \nL 759.057662 159.971111 \nL 759.248591 299.437501 \nL 759.312234 292.634263 \nL 759.503163 184.001905 \nL 759.566806 192.231629 \nL 759.66227 207.045132 \nL 759.694091 203.862972 \nL 759.725913 204.74081 \nL 759.853199 261.58077 \nL 760.044128 338.062339 \nL 760.10777 318.420731 \nL 760.266878 237.769435 \nL 760.298699 242.487811 \nL 760.362342 251.595372 \nL 760.394164 249.291049 \nL 760.489628 233.16079 \nL 760.52145 239.086191 \nL 760.553271 239.854299 \nL 760.616914 265.860227 \nL 760.776021 340.256932 \nL 760.807843 339.927743 \nL 760.839664 337.84288 \nL 760.96695 244.462944 \nL 761.126057 213.519182 \nL 761.253343 184.001905 \nL 761.316986 193.109466 \nL 761.380629 239.854299 \nL 761.539736 317.433164 \nL 761.603379 293.29264 \nL 761.857951 116.737627 \nL 761.921594 113.994386 \nL 761.953415 114.762493 \nL 762.04888 130.014915 \nL 762.080701 134.84302 \nL 762.303452 289.561832 \nL 762.367094 265.421308 \nL 762.621666 76.576574 \nL 762.685309 71.30955 \nL 762.717131 73.943062 \nL 762.780774 80.417112 \nL 762.908059 173.906777 \nL 763.067167 280.454271 \nL 763.13081 259.056988 \nL 763.35356 102.033853 \nL 763.480846 93.804129 \nL 763.512667 94.901426 \nL 763.639953 149.766253 \nL 763.830882 296.58453 \nL 763.894525 275.845625 \nL 764.117275 146.364634 \nL 764.149097 142.524096 \nL 764.244561 143.840852 \nL 764.276382 144.170041 \nL 764.371847 169.62732 \nL 764.43549 224.382418 \nL 764.594597 320.286135 \nL 764.65824 299.218042 \nL 764.88099 167.542457 \nL 764.912812 163.811649 \nL 765.008276 164.470027 \nL 765.071919 173.358129 \nL 765.231026 272.773195 \nL 765.358312 331.259101 \nL 765.390134 330.490993 \nL 765.421955 327.089374 \nL 765.74017 185.208931 \nL 765.803813 170.395428 \nL 765.835634 172.80948 \nL 765.96292 225.918633 \nL 766.153849 318.420731 \nL 766.18567 317.872083 \nL 766.312956 213.409452 \nL 766.503885 165.567323 \nL 766.599349 153.058143 \nL 766.631171 157.557058 \nL 766.662992 160.848948 \nL 766.885743 294.828856 \nL 766.917564 288.793725 \nL 767.2676 78.222519 \nL 767.331243 85.135487 \nL 767.458529 134.404101 \nL 767.649458 275.516436 \nL 767.713101 247.754834 \nL 767.935851 92.706833 \nL 767.967672 84.586838 \nL 768.031315 93.255481 \nL 768.254066 192.999737 \nL 768.413173 284.404538 \nL 768.476816 258.947259 \nL 768.667745 139.341936 \nL 768.731388 136.050046 \nL 768.79503 154.045709 \nL 768.858673 143.511663 \nL 768.890495 144.49923 \nL 768.985959 172.80948 \nL 769.176888 303.387769 \nL 769.240531 279.466704 \nL 769.463281 151.192738 \nL 769.526924 144.828419 \nL 769.558746 145.596526 \nL 769.717853 172.80948 \nL 769.781496 227.784037 \nL 769.940603 318.74992 \nL 770.004246 297.462367 \nL 770.226996 168.530024 \nL 770.290639 158.544625 \nL 770.354282 161.287867 \nL 770.417925 173.467858 \nL 770.545211 237.330517 \nL 770.704318 330.820182 \nL 770.73614 329.942345 \nL 770.799783 306.789388 \nL 770.990712 205.179728 \nL 771.086176 210.775941 \nL 771.117997 208.910536 \nL 771.149819 204.74081 \nL 771.18164 206.715943 \nL 771.308926 249.291049 \nL 771.499855 328.2964 \nL 771.563498 316.335868 \nL 771.786248 212.860804 \nL 771.81807 213.299723 \nL 771.913534 191.79271 \nL 771.977177 201.668379 \nL 772.008998 203.314324 \nL 772.231749 328.076941 \nL 772.295392 300.095879 \nL 772.518142 151.521927 \nL 772.677249 135.830587 \nL 772.804535 177.857044 \nL 772.963642 311.507763 \nL 772.995464 311.398033 \nL 773.059107 285.611565 \nL 773.313679 102.472772 \nL 773.440964 91.938725 \nL 773.536429 107.849525 \nL 773.759179 267.067253 \nL 773.822822 248.96186 \nL 774.077394 56.166858 \nL 774.172858 60.665774 \nL 774.300144 100.497638 \nL 774.522894 279.137515 \nL 774.554716 274.638599 \nL 774.841109 141.31707 \nL 774.87293 143.840852 \nL 775.000216 154.045709 \nL 775.159324 267.396442 \nL 775.286609 321.82235 \nL 775.318431 317.323435 \nL 775.700288 155.801384 \nL 775.73211 156.569492 \nL 775.891217 228.113226 \nL 776.050325 321.602891 \nL 776.082146 321.493162 \nL 776.145789 301.632094 \nL 776.368539 195.304059 \nL 776.400361 197.827841 \nL 776.432182 194.97487 \nL 776.495825 184.879742 \nL 776.527647 186.306228 \nL 776.654932 238.976462 \nL 776.81404 323.907214 \nL 776.845861 323.139106 \nL 776.877683 320.725054 \nL 776.973147 251.814831 \nL 777.100433 196.950004 \nL 777.132254 201.33919 \nL 777.164076 201.55865 \nL 777.25954 181.807312 \nL 777.355005 189.268928 \nL 777.545933 309.752089 \nL 777.609576 301.193176 \nL 777.89597 136.159776 \nL 777.927791 137.91545 \nL 777.959612 138.573828 \nL 777.991434 136.598694 \nL 778.023255 138.793288 \nL 778.182363 239.52511 \nL 778.34147 315.787219 \nL 778.405113 290.878588 \nL 778.596042 178.076504 \nL 778.691506 171.821913 \nL 778.755149 175.552722 \nL 778.786971 175.772181 \nL 778.914256 207.045132 \nL 779.105185 326.650455 \nL 779.168828 299.76669 \nL 779.391578 180.819745 \nL 779.4234 174.565155 \nL 779.487043 176.2111 \nL 779.614329 188.500821 \nL 779.64615 187.293795 \nL 779.8689 324.785051 \nL 779.900722 316.994246 \nL 780.187115 163.37273 \nL 780.218936 168.749483 \nL 780.378044 182.246231 \nL 780.409865 180.161367 \nL 780.632616 321.054243 \nL 780.696258 295.267774 \nL 780.95083 149.875983 \nL 781.014473 153.93598 \nL 781.205402 192.999737 \nL 781.396331 313.043978 \nL 781.459974 303.168309 \nL 781.682724 192.780277 \nL 781.778188 199.693246 \nL 781.841831 194.865141 \nL 781.969117 221.748906 \nL 782.160046 330.710452 \nL 782.191867 330.600723 \nL 782.25551 317.103975 \nL 782.478261 212.751074 \nL 782.510082 213.299723 \nL 782.573725 203.753243 \nL 782.701011 190.475955 \nL 782.89194 316.335868 \nL 782.955582 308.215873 \nL 783.273797 132.648427 \nL 783.305619 133.087346 \nL 783.369262 130.892752 \nL 783.464726 143.621392 \nL 783.687476 298.669393 \nL 783.719298 292.743992 \nL 784.037512 109.934389 \nL 784.132977 116.079249 \nL 784.260263 164.250567 \nL 784.451191 295.267774 \nL 784.514834 269.700765 \nL 784.737585 140.658692 \nL 784.769406 137.037613 \nL 784.833049 141.31707 \nL 784.896692 141.865718 \nL 785.023978 182.35596 \nL 785.214907 315.56776 \nL 785.278549 291.866155 \nL 785.5013 171.931643 \nL 785.533121 167.761916 \nL 785.564943 174.784614 \nL 785.787693 213.848371 \nL 785.978622 329.503426 \nL 786.042265 303.497498 \nL 786.265015 171.931643 \nL 786.328658 166.006242 \nL 786.392301 168.639753 \nL 786.424122 168.420294 \nL 786.551408 204.960269 \nL 786.742337 328.40613 \nL 786.774158 327.747752 \nL 786.837801 304.155876 \nL 787.02873 199.364057 \nL 787.092373 202.985135 \nL 787.124194 199.583516 \nL 787.187837 187.732713 \nL 787.219659 188.500821 \nL 787.346945 244.792133 \nL 787.537873 334.331531 \nL 787.601516 320.286135 \nL 787.856088 197.059734 \nL 787.951553 175.004073 \nL 788.047017 177.418126 \nL 788.269767 316.006679 \nL 788.301589 309.861818 \nL 788.587982 125.845188 \nL 788.683446 127.710593 \nL 788.715268 125.845188 \nL 788.747089 130.124645 \nL 788.842554 168.749483 \nL 789.033482 305.253173 \nL 789.097125 277.49157 \nL 789.319876 144.49923 \nL 789.351697 138.244639 \nL 789.41534 141.646259 \nL 789.510804 152.509494 \nL 789.606269 182.026771 \nL 789.797198 294.609396 \nL 789.86084 265.421308 \nL 790.051769 151.960846 \nL 790.338162 183.453257 \nL 790.529091 315.787219 \nL 790.592734 310.520196 \nL 790.879127 176.759748 \nL 790.910949 179.612719 \nL 791.070056 193.767844 \nL 791.101878 190.037036 \nL 791.324628 331.039641 \nL 791.356449 324.126673 \nL 791.5792 189.927306 \nL 791.642842 193.658115 \nL 791.833771 213.958101 \nL 791.865593 211.324589 \nL 792.088343 338.062339 \nL 792.151986 327.747752 \nL 792.342915 225.589444 \nL 792.438379 236.45268 \nL 792.502022 230.307819 \nL 792.597486 224.492147 \nL 792.629308 224.711607 \nL 792.852058 340.91531 \nL 792.88388 340.037473 \nL 792.947523 324.565592 \nL 793.10663 221.968365 \nL 793.170273 227.125659 \nL 793.202094 231.185656 \nL 793.233916 229.8689 \nL 793.393023 214.616478 \nL 793.583952 337.074772 \nL 793.615773 336.745583 \nL 793.679416 303.05858 \nL 793.870345 183.892175 \nL 794.124917 196.291626 \nL 794.156738 194.426222 \nL 794.379489 336.855313 \nL 794.41131 328.735319 \nL 794.697703 187.952173 \nL 794.729525 188.83001 \nL 794.824989 181.478123 \nL 794.85681 182.35596 \nL 794.952275 213.519182 \nL 795.143204 327.199104 \nL 795.206847 299.437501 \nL 795.429597 168.859213 \nL 795.588704 156.679221 \nL 795.71599 196.730545 \nL 795.906919 315.67749 \nL 795.970562 286.599132 \nL 796.161491 168.749483 \nL 796.225133 167.652187 \nL 796.384241 180.710015 \nL 796.416062 179.941908 \nL 796.447884 184.001905 \nL 796.670634 319.627757 \nL 796.702455 313.043978 \nL 796.925206 174.235966 \nL 796.988849 177.857044 \nL 797.275242 252.582939 \nL 797.434349 329.064508 \nL 797.497992 316.335868 \nL 797.688921 214.835938 \nL 797.784385 224.601877 \nL 797.816207 225.150525 \nL 797.975314 215.055397 \nL 798.198064 336.855313 \nL 798.229886 336.416394 \nL 798.293529 323.029377 \nL 798.516279 216.481883 \nL 798.579922 210.227292 \nL 798.739029 181.807312 \nL 798.929958 321.163973 \nL 798.96178 320.505595 \nL 799.025422 289.781291 \nL 799.248173 136.269506 \nL 799.40728 118.93222 \nL 799.502744 134.294372 \nL 799.725495 309.752089 \nL 799.757316 304.375335 \nL 800.139174 108.507903 \nL 800.170995 110.263578 \nL 800.298281 164.579756 \nL 800.48921 296.365071 \nL 800.552853 262.897526 \nL 800.775603 108.068984 \nL 800.902889 92.597103 \nL 800.93471 93.804129 \nL 801.061996 144.3895 \nL 801.252925 281.112649 \nL 801.284746 276.723463 \nL 801.507497 147.352201 \nL 801.539318 148.888416 \nL 801.57114 148.998145 \nL 801.79389 177.857044 \nL 802.01664 323.358566 \nL 802.048462 317.542894 \nL 802.334855 186.086768 \nL 802.589427 225.479714 \nL 802.780355 336.855313 \nL 802.843998 325.00451 \nL 803.034927 226.357551 \nL 803.162213 232.282953 \nL 803.289499 213.189993 \nL 803.32132 213.958101 \nL 803.54407 331.807749 \nL 803.607713 324.455862 \nL 803.703178 257.301314 \nL 803.894107 182.794879 \nL 804.053214 162.714352 \nL 804.085035 173.687318 \nL 804.307786 304.046147 \nL 804.339607 303.05858 \nL 804.435072 261.58077 \nL 804.626 146.474363 \nL 804.657822 146.584093 \nL 804.753286 125.625729 \nL 804.816929 127.710593 \nL 804.880572 177.088937 \nL 805.071501 302.180742 \nL 805.135144 265.531038 \nL 805.357894 106.42304 \nL 805.389715 99.071153 \nL 805.421537 104.228447 \nL 805.453358 112.019252 \nL 805.517001 103.02142 \nL 805.580644 102.801961 \nL 805.612466 114.872223 \nL 805.835216 284.733727 \nL 805.898859 254.777532 \nL 806.089788 149.437064 \nL 806.248895 139.890584 \nL 806.280717 140.878151 \nL 806.376181 158.654355 \nL 806.598931 319.956946 \nL 806.662574 283.416972 \nL 806.853503 166.115971 \nL 807.044432 142.414366 \nL 807.139896 152.948413 \nL 807.362646 314.360734 \nL 807.426289 275.626166 \nL 807.64904 122.004651 \nL 807.744504 104.118717 \nL 807.776325 105.545202 \nL 807.935433 154.594358 \nL 808.126361 284.294809 \nL 808.190004 271.017521 \nL 808.380933 127.930052 \nL 808.540041 139.890584 \nL 808.730969 237.111058 \nL 808.890077 318.640191 \nL 808.921898 318.091542 \nL 808.985541 303.936417 \nL 809.17647 222.187825 \nL 809.208291 223.065662 \nL 809.240113 224.711607 \nL 809.271934 221.090528 \nL 809.39922 197.059734 \nL 809.431042 206.825673 \nL 809.62197 337.184502 \nL 809.653792 335.977476 \nL 809.717435 295.706693 \nL 809.876542 197.827841 \nL 809.972006 190.037036 \nL 810.003828 192.341359 \nL 810.035649 193.987304 \nL 810.099292 193.767844 \nL 810.131114 192.341359 \nL 810.162935 182.246231 \nL 810.194757 196.181897 \nL 810.385686 336.635854 \nL 810.417507 336.087205 \nL 810.48115 299.108312 \nL 810.640257 213.519182 \nL 810.735722 209.349455 \nL 810.799365 213.958101 \nL 810.831186 213.409452 \nL 810.92665 193.438655 \nL 810.958472 205.947836 \nL 811.149401 335.428828 \nL 811.181222 334.989909 \nL 811.244865 295.596963 \nL 811.403972 204.082432 \nL 811.658544 194.316493 \nL 811.690366 181.917042 \nL 811.722187 196.401356 \nL 811.913116 331.698019 \nL 811.944937 331.149371 \nL 812.00858 289.891021 \nL 812.167688 187.293795 \nL 812.199509 185.64785 \nL 812.263152 187.842443 \nL 812.294973 189.707847 \nL 812.358616 186.964606 \nL 812.454081 176.540289 \nL 812.517724 220.871069 \nL 812.676831 332.575857 \nL 812.708652 332.136938 \nL 812.772295 296.69426 \nL 812.931403 212.860804 \nL 812.963224 213.299723 \nL 813.154153 228.881334 \nL 813.185974 226.577011 \nL 813.217796 215.494316 \nL 813.249617 224.492147 \nL 813.472368 349.803412 \nL 813.504189 345.085037 \nL 813.599654 289.671562 \nL 813.726939 241.609973 \nL 813.758761 243.255918 \nL 813.822404 249.510508 \nL 813.854225 248.742401 \nL 813.981511 222.736473 \nL 814.013333 235.794302 \nL 814.267904 353.314761 \nL 814.363369 307.447766 \nL 814.458833 257.740233 \nL 814.522476 259.056988 \nL 814.586119 267.396442 \nL 814.61794 266.957523 \nL 814.745226 222.955932 \nL 814.777048 237.001328 \nL 814.967977 352.875843 \nL 814.999798 350.790979 \nL 815.063441 308.545062 \nL 815.222548 226.138092 \nL 815.381656 231.295386 \nL 815.47712 209.788374 \nL 815.508941 196.620815 \nL 815.540763 214.17756 \nL 815.763513 346.292063 \nL 815.827156 310.849385 \nL 815.986263 214.397019 \nL 816.018085 213.409452 \nL 816.145371 225.040796 \nL 816.177192 222.078095 \nL 816.240835 210.556481 \nL 816.272657 197.608382 \nL 816.304478 214.616478 \nL 816.527228 345.633685 \nL 816.590871 305.362902 \nL 816.749979 222.187825 \nL 816.813621 224.382418 \nL 816.845443 224.162958 \nL 816.909086 228.661874 \nL 816.940907 224.601877 \nL 817.036372 196.181897 \nL 817.068193 212.531615 \nL 817.259122 343.000174 \nL 817.290943 341.573688 \nL 817.354586 302.290472 \nL 817.513694 212.970534 \nL 817.545515 212.751074 \nL 817.609158 214.726208 \nL 817.704623 224.492147 \nL 817.736444 221.639176 \nL 817.800087 200.132164 \nL 817.831908 213.189993 \nL 818.022837 341.793147 \nL 818.054659 340.91531 \nL 818.118302 302.290472 \nL 818.213766 222.955932 \nL 818.277409 226.79647 \nL 818.436516 246.876997 \nL 818.500159 239.52511 \nL 818.563802 216.481883 \nL 818.595624 227.784037 \nL 818.818374 346.072604 \nL 818.850195 341.02504 \nL 819.041124 236.891598 \nL 819.16841 258.39861 \nL 819.200231 257.520773 \nL 819.327517 226.357551 \nL 819.359339 240.183488 \nL 819.582089 351.449357 \nL 819.61391 349.145034 \nL 819.709375 300.863987 \nL 819.868482 236.23322 \nL 819.932125 238.647273 \nL 819.963947 236.891598 \nL 820.091232 202.875406 \nL 820.345804 337.184502 \nL 820.377626 327.638022 \nL 820.600376 202.655946 \nL 820.727662 220.54188 \nL 820.759483 218.895935 \nL 820.854948 193.109466 \nL 820.886769 214.726208 \nL 821.077698 342.561255 \nL 821.109519 342.122336 \nL 821.173162 304.814254 \nL 821.33227 222.846203 \nL 821.364091 220.980798 \nL 821.427734 221.858636 \nL 821.491377 226.79647 \nL 821.523198 224.162958 \nL 821.618663 192.999737 \nL 821.650484 212.751074 \nL 821.841413 346.511523 \nL 821.873234 344.975307 \nL 821.936877 303.607228 \nL 822.064163 223.943499 \nL 822.095985 225.699174 \nL 822.127806 217.140261 \nL 822.191449 220.761339 \nL 822.255092 228.552145 \nL 822.286914 226.138092 \nL 822.382378 196.181897 \nL 822.414199 214.06783 \nL 822.63695 344.09747 \nL 822.700593 305.911551 \nL 822.8597 220.43215 \nL 823.018807 227.784037 \nL 823.050629 226.68674 \nL 823.146093 193.877574 \nL 823.177915 212.202426 \nL 823.368843 336.745583 \nL 823.400665 336.635854 \nL 823.464308 299.437501 \nL 823.623415 215.494316 \nL 823.718879 212.531615 \nL 823.782522 218.127827 \nL 823.846165 215.604045 \nL 823.909808 202.765676 \nL 823.94163 217.140261 \nL 824.16438 342.451525 \nL 824.196201 339.159636 \nL 824.323487 256.972125 \nL 824.418952 237.220787 \nL 824.450773 237.659706 \nL 824.514416 239.195921 \nL 824.641702 213.628912 \nL 824.673523 206.825673 \nL 824.705345 222.297554 \nL 824.928095 343.439092 \nL 824.959917 342.451525 \nL 825.055381 300.315338 \nL 825.214488 233.380249 \nL 825.341774 213.519182 \nL 825.405417 186.745146 \nL 825.437239 188.171632 \nL 825.69181 334.441261 \nL 825.723632 324.785051 \nL 825.946382 194.865141 \nL 826.010025 192.560818 \nL 826.041846 194.535952 \nL 826.073668 196.840275 \nL 826.105489 196.511086 \nL 826.169132 176.759748 \nL 826.200954 179.1738 \nL 826.423704 336.745583 \nL 826.487347 326.869915 \nL 826.710097 203.862972 \nL 826.837383 216.811072 \nL 826.869205 214.06783 \nL 826.964669 184.660283 \nL 826.99649 207.593781 \nL 827.187419 336.416394 \nL 827.219241 335.867746 \nL 827.282884 299.65696 \nL 827.441991 205.289458 \nL 827.473812 204.960269 \nL 827.601098 213.958101 \nL 827.63292 211.982967 \nL 827.696563 188.72028 \nL 827.728384 189.817577 \nL 827.951134 335.648287 \nL 828.014777 325.992077 \nL 828.173885 214.726208 \nL 828.237528 217.579179 \nL 828.364813 225.699174 \nL 828.396635 223.833769 \nL 828.492099 193.328926 \nL 828.523921 210.88567 \nL 828.714849 338.610988 \nL 828.746671 337.184502 \nL 828.810314 300.863987 \nL 828.9376 216.152694 \nL 828.969421 218.127827 \nL 829.128529 236.45268 \nL 829.16035 232.173223 \nL 829.255814 208.910536 \nL 829.287636 223.285121 \nL 829.510386 341.13477 \nL 829.542208 338.501258 \nL 829.637672 280.564001 \nL 829.764958 226.577011 \nL 829.796779 228.771604 \nL 829.892244 235.904031 \nL 829.987708 211.763507 \nL 830.01953 220.761339 \nL 830.274101 348.486656 \nL 830.337744 338.940176 \nL 830.496852 252.363479 \nL 830.592316 262.568337 \nL 830.624137 266.079686 \nL 830.655959 263.446175 \nL 830.751423 217.46945 \nL 830.815066 231.624575 \nL 831.005995 343.219633 \nL 831.037816 341.463959 \nL 831.101459 299.65696 \nL 831.260567 218.566746 \nL 831.292388 218.895935 \nL 831.419674 224.711607 \nL 831.451496 223.50458 \nL 831.54696 189.817577 \nL 831.578781 212.531615 \nL 831.76971 339.159636 \nL 831.801532 337.623421 \nL 831.865175 299.327771 \nL 832.024282 203.753243 \nL 832.087925 208.581348 \nL 832.119746 208.142429 \nL 832.183389 217.46945 \nL 832.215211 214.17756 \nL 832.278854 188.83001 \nL 832.342497 209.020266 \nL 832.565247 336.965043 \nL 832.62889 296.035882 \nL 832.787997 204.63108 \nL 832.819819 204.082432 \nL 832.85164 205.399188 \nL 832.947104 216.701342 \nL 833.010747 209.349455 \nL 833.042569 190.695414 \nL 833.106212 210.88567 \nL 833.328962 337.074772 \nL 833.392605 298.230475 \nL 833.551712 221.968365 \nL 833.583534 221.639176 \nL 833.71082 232.392682 \nL 833.742641 227.345118 \nL 833.838105 194.865141 \nL 833.869927 211.214859 \nL 834.060856 337.513691 \nL 834.092677 337.074772 \nL 834.15632 300.973716 \nL 834.251784 218.786205 \nL 834.315427 219.883502 \nL 834.37907 224.053229 \nL 834.474535 234.806735 \nL 834.506356 234.148357 \nL 834.569999 204.850539 \nL 834.633642 221.090528 \nL 834.856392 341.13477 \nL 834.888214 337.73315 \nL 835.0155 250.607805 \nL 835.079143 228.332685 \nL 835.142785 239.41538 \nL 835.23825 262.348878 \nL 835.270071 256.423477 \nL 835.333714 219.554313 \nL 835.397357 235.684572 \nL 835.588286 339.598554 \nL 835.651929 335.977476 \nL 835.747393 285.392105 \nL 835.811036 245.88943 \nL 835.874679 254.777532 \nL 835.970144 270.578602 \nL 836.001965 269.920224 \nL 836.097429 215.494316 \nL 836.161072 235.026194 \nL 836.383823 340.366662 \nL 836.447466 308.654792 \nL 836.606573 211.324589 \nL 836.76568 228.113226 \nL 836.797502 223.61431 \nL 836.861145 186.415957 \nL 836.892966 193.767844 \nL 837.147538 345.523956 \nL 837.179359 334.880179 \nL 837.40211 216.262423 \nL 837.497574 219.225124 \nL 837.529395 221.858636 \nL 837.561217 219.554313 \nL 837.62486 186.854876 \nL 837.688503 213.189993 \nL 837.879431 339.379095 \nL 837.911253 339.269365 \nL 837.974896 301.193176 \nL 838.134003 204.082432 \nL 838.229468 202.436487 \nL 838.293111 208.142429 \nL 838.324932 206.825673 \nL 838.388575 175.004073 \nL 838.452218 200.241894 \nL 838.643147 331.47856 \nL 838.674968 331.039641 \nL 838.738611 293.182911 \nL 838.897718 188.391091 \nL 838.92954 186.745146 \nL 838.961361 188.500821 \nL 838.993183 187.622984 \nL 839.056826 192.999737 \nL 839.088647 191.463522 \nL 839.15229 169.62732 \nL 839.184112 180.271097 \nL 839.438683 330.820182 \nL 839.470505 323.907214 \nL 839.693255 202.875406 \nL 839.852362 225.918633 \nL 839.884184 220.212691 \nL 839.916005 203.862972 \nL 839.979648 226.247822 \nL 840.202398 345.414226 \nL 840.23422 341.902877 \nL 840.425149 237.549976 \nL 840.552435 250.827264 \nL 840.584256 253.021857 \nL 840.616077 249.07159 \nL 840.67972 219.444583 \nL 840.711542 229.210522 \nL 840.966114 351.120168 \nL 841.029757 341.793147 \nL 841.220685 250.498075 \nL 841.284328 256.423477 \nL 841.31615 259.056988 \nL 841.347971 253.131587 \nL 841.443436 197.059734 \nL 841.507079 226.68674 \nL 841.698007 337.95261 \nL 841.729829 336.965043 \nL 841.793472 293.5121 \nL 841.888936 210.775941 \nL 841.920758 211.434319 \nL 841.952579 210.007833 \nL 841.9844 213.409452 \nL 842.111686 232.721871 \nL 842.143508 223.72404 \nL 842.207151 181.148934 \nL 842.270794 207.92297 \nL 842.461722 335.428828 \nL 842.493544 335.319098 \nL 842.557187 301.741824 \nL 842.716294 210.666211 \nL 842.748116 209.788374 \nL 842.84358 216.920801 \nL 842.875402 216.262423 \nL 842.970866 178.405693 \nL 843.002687 190.366225 \nL 843.225438 340.476392 \nL 843.289081 329.174237 \nL 843.480009 202.765676 \nL 843.511831 205.508917 \nL 843.607295 213.189993 \nL 843.639117 210.337022 \nL 843.734581 176.430559 \nL 843.766403 189.707847 \nL 844.020974 337.623421 \nL 844.052796 326.869915 \nL 844.275546 193.767844 \nL 844.402832 206.825673 \nL 844.498296 178.625152 \nL 844.530118 190.585684 \nL 844.752868 334.55099 \nL 844.816511 324.675321 \nL 845.039261 201.887839 \nL 845.166547 220.43215 \nL 845.198368 217.24999 \nL 845.262011 196.730545 \nL 845.293833 206.057565 \nL 845.389297 271.23698 \nL 845.548405 343.109903 \nL 845.612048 326.869915 \nL 845.739333 250.388346 \nL 845.802976 251.485642 \nL 845.898441 269.920224 \nL 845.962084 260.483474 \nL 846.025727 225.260255 \nL 846.08937 249.620238 \nL 846.31212 348.376927 \nL 846.343941 347.169901 \nL 846.439406 300.754257 \nL 846.566691 244.462944 \nL 846.598513 245.011593 \nL 846.662156 257.411044 \nL 846.693977 254.667802 \nL 846.789442 200.461353 \nL 846.853085 229.320252 \nL 847.044013 342.561255 \nL 847.075835 340.91531 \nL 847.139478 298.998582 \nL 847.298585 211.324589 \nL 847.457693 233.489979 \nL 847.489514 225.260255 \nL 847.553157 183.562986 \nL 847.6168 210.9954 \nL 847.807729 337.294232 \nL 847.83955 337.074772 \nL 847.903193 295.816422 \nL 848.030479 208.361888 \nL 848.0623 211.544048 \nL 848.125943 217.24999 \nL 848.221408 225.918633 \nL 848.253229 222.626743 \nL 848.316872 181.258664 \nL 848.380515 210.337022 \nL 848.571444 338.172069 \nL 848.603265 337.294232 \nL 848.666908 297.791556 \nL 848.826016 207.045132 \nL 848.985123 219.225124 \nL 849.080587 184.770013 \nL 849.112409 194.645681 \nL 849.335159 337.513691 \nL 849.398802 325.443429 \nL 849.557909 210.337022 \nL 849.621552 219.993232 \nL 849.748838 230.527278 \nL 849.812481 207.92297 \nL 849.844302 188.83001 \nL 849.907945 206.825673 \nL 850.098874 331.36883 \nL 850.130696 330.600723 \nL 850.194339 289.561832 \nL 850.289803 209.788374 \nL 850.321624 212.092696 \nL 850.480732 237.549976 \nL 850.512553 236.891598 \nL 850.608018 217.908368 \nL 850.639839 228.003496 \nL 850.703482 253.460776 \nL 850.894411 336.855313 \nL 850.958054 321.712621 \nL 851.148982 218.127827 \nL 851.212625 224.382418 \nL 851.244447 226.357551 \nL 851.276268 224.931066 \nL 851.371733 199.144597 \nL 851.403554 213.738641 \nL 851.626304 333.673153 \nL 851.721769 315.128842 \nL 851.912698 206.606214 \nL 851.944519 211.873237 \nL 852.008162 224.821336 \nL 852.039984 222.626743 \nL 852.103626 191.682981 \nL 852.135448 200.461353 \nL 852.39002 332.356397 \nL 852.421841 330.052075 \nL 852.485484 283.85589 \nL 852.61277 217.908368 \nL 852.644591 218.127827 \nL 852.676413 219.444583 \nL 852.771877 228.881334 \nL 852.83552 202.217028 \nL 852.867342 172.480291 \nL 852.930985 188.939739 \nL 853.153735 324.016944 \nL 853.217378 310.191007 \nL 853.408307 208.032699 \nL 853.535592 220.761339 \nL 853.567414 217.140261 \nL 853.631057 177.308396 \nL 853.6947 192.451088 \nL 853.91745 332.356397 \nL 853.981093 320.725054 \nL 854.108379 216.481883 \nL 854.203843 220.980798 \nL 854.299308 232.831601 \nL 854.331129 231.624575 \nL 854.394772 181.258664 \nL 854.458415 197.169464 \nL 854.681165 338.940176 \nL 854.744808 325.882348 \nL 854.872094 210.9954 \nL 854.935737 211.214859 \nL 854.967558 210.775941 \nL 854.99938 215.274856 \nL 855.063023 214.06783 \nL 855.126666 188.281362 \nL 855.158487 172.041373 \nL 855.22213 193.109466 \nL 855.44488 330.052075 \nL 855.508523 320.834784 \nL 855.699452 202.875406 \nL 855.731273 204.850539 \nL 855.826738 214.506749 \nL 855.858559 211.653778 \nL 855.922202 171.931643 \nL 855.985845 192.341359 \nL 856.240417 316.555327 \nL 856.30406 296.365071 \nL 856.431346 226.028363 \nL 856.494989 233.489979 \nL 856.590453 250.498075 \nL 856.622275 243.914296 \nL 856.685917 189.268928 \nL 856.74956 213.738641 \nL 857.004132 334.002342 \nL 857.067775 323.468295 \nL 857.258704 241.500244 \nL 857.290525 247.645104 \nL 857.354168 254.996991 \nL 857.38599 247.535375 \nL 857.449633 187.952173 \nL 857.513276 210.117563 \nL 857.736026 333.782883 \nL 857.799669 320.615324 \nL 857.990598 211.434319 \nL 858.117883 227.015929 \nL 858.149705 226.028363 \nL 858.213348 175.772181 \nL 858.276991 193.877574 \nL 858.499741 328.625589 \nL 858.563384 316.116408 \nL 858.754313 219.554313 \nL 858.786134 224.492147 \nL 858.881599 231.734305 \nL 858.91342 228.661874 \nL 858.977063 177.308396 \nL 859.040706 198.486219 \nL 859.263456 338.610988 \nL 859.327099 326.979644 \nL 859.518028 214.945667 \nL 859.549849 215.055397 \nL 859.645314 221.748906 \nL 859.740778 178.186233 \nL 859.804421 197.608382 \nL 859.899885 276.284544 \nL 860.027171 324.126673 \nL 860.058993 320.725054 \nL 860.122636 276.284544 \nL 860.2181 209.020266 \nL 860.249922 210.007833 \nL 860.313564 214.28729 \nL 860.345386 219.554313 \nL 860.409029 218.566746 \nL 860.44085 213.080263 \nL 860.504493 163.592189 \nL 860.568136 178.734882 \nL 860.822708 314.031545 \nL 860.854529 302.509931 \nL 860.981815 194.535952 \nL 861.045458 198.815408 \nL 861.172744 208.910536 \nL 861.204565 205.618647 \nL 861.268208 161.507326 \nL 861.331851 181.478123 \nL 861.459137 270.249413 \nL 861.586423 307.008847 \nL 861.618245 300.973716 \nL 861.809173 214.616478 \nL 861.872816 225.479714 \nL 861.904638 231.624575 \nL 861.936459 231.075927 \nL 862.000102 191.90244 \nL 862.031924 171.053806 \nL 862.095567 190.037036 \nL 862.222852 272.114817 \nL 862.350138 302.071013 \nL 862.38196 298.340205 \nL 862.795639 165.567323 \nL 862.82746 176.869478 \nL 862.954746 271.34671 \nL 863.082032 319.737487 \nL 863.113853 318.201272 \nL 863.177496 272.005088 \nL 863.336604 175.99164 \nL 863.368425 175.113803 \nL 863.400247 176.869478 \nL 863.46389 180.380826 \nL 863.495711 176.979207 \nL 863.559354 151.960846 \nL 863.591175 160.739218 \nL 863.845747 316.335868 \nL 863.90939 299.87642 \nL 864.100319 195.0846 \nL 864.163962 200.900272 \nL 864.227605 199.912705 \nL 864.291248 161.287867 \nL 864.323069 135.281939 \nL 864.386712 151.192738 \nL 864.482176 229.210522 \nL 864.609462 280.234812 \nL 864.641284 279.027785 \nL 864.704927 235.794302 \nL 864.76857 166.44516 \nL 864.832213 176.650018 \nL 864.99132 193.767844 \nL 865.023141 186.525687 \nL 865.086784 137.037613 \nL 865.150427 147.242471 \nL 865.245892 229.8689 \nL 865.373177 289.671562 \nL 865.404999 288.025617 \nL 865.468642 244.133755 \nL 865.532285 173.138669 \nL 865.595928 179.832178 \nL 865.755035 192.890007 \nL 865.818678 161.178137 \nL 865.850499 143.511663 \nL 865.914142 156.350032 \nL 866.009607 231.185656 \nL 866.136893 284.843457 \nL 866.168714 283.307242 \nL 866.232357 238.318084 \nL 866.296 168.639753 \nL 866.359643 168.859213 \nL 866.423286 172.480291 \nL 866.51875 181.807312 \nL 866.550572 176.320829 \nL 866.614215 138.244639 \nL 866.677858 157.557058 \nL 866.773322 219.005665 \nL 866.932429 278.149948 \nL 866.996072 260.154285 \nL 867.123358 180.380826 \nL 867.187001 187.622984 \nL 867.282465 208.361888 \nL 867.314287 205.947836 \nL 867.37793 168.968942 \nL 867.409751 180.271097 \nL 867.696144 320.505595 \nL 867.759787 307.557495 \nL 867.918895 230.966197 \nL 867.982538 236.23322 \nL 868.046181 245.340782 \nL 868.078002 236.781869 \nL 868.141645 179.28353 \nL 868.205288 203.533783 \nL 868.428038 326.869915 \nL 868.491681 313.812086 \nL 868.68261 186.635417 \nL 868.714431 191.573251 \nL 868.809896 205.508917 \nL 868.841717 202.985135 \nL 868.90536 170.944076 \nL 868.969003 189.159199 \nL 869.191753 336.965043 \nL 869.255396 326.430996 \nL 869.446325 218.457016 \nL 869.478146 219.554313 \nL 869.573611 227.893767 \nL 869.605432 223.833769 \nL 869.669075 173.577588 \nL 869.732718 186.525687 \nL 869.955468 323.687755 \nL 870.019111 307.228306 \nL 870.273683 167.761916 \nL 870.305505 165.238134 \nL 870.337326 166.225701 \nL 870.369147 169.517591 \nL 870.400969 156.569492 \nL 870.464612 173.577588 \nL 870.751005 346.511523 \nL 870.782827 343.987741 \nL 870.941934 252.582939 \nL 871.005577 232.941331 \nL 871.037398 240.293218 \nL 871.132863 266.518605 \nL 871.164684 253.021857 \nL 871.196506 247.096456 \nL 871.260149 248.193753 \nL 871.323791 263.336445 \nL 871.482899 316.335868 \nL 871.51472 314.909382 \nL 871.578363 292.743992 \nL 871.769292 214.397019 \nL 871.864756 223.50458 \nL 871.896578 215.713775 \nL 871.960221 170.834347 \nL 872.023864 180.819745 \nL 872.15115 260.264015 \nL 872.278435 293.841289 \nL 872.342078 276.833192 \nL 872.501186 199.693246 \nL 872.533007 203.862972 \nL 872.628472 215.494316 \nL 872.660293 207.92297 \nL 872.723936 158.654355 \nL 872.787579 173.906777 \nL 872.883043 234.258087 \nL 873.042151 305.801821 \nL 873.073972 304.375335 \nL 873.169436 262.568337 \nL 873.296722 207.154862 \nL 873.328544 212.092696 \nL 873.392187 220.43215 \nL 873.424008 211.324589 \nL 873.487651 168.639753 \nL 873.551294 191.573251 \nL 873.805866 325.882348 \nL 873.837687 314.470464 \nL 874.028616 201.119731 \nL 874.060437 204.52135 \nL 874.155902 208.252159 \nL 874.187723 204.301891 \nL 874.251366 151.851116 \nL 874.315009 163.811649 \nL 874.442295 267.835361 \nL 874.537759 295.048315 \nL 874.569581 292.305074 \nL 874.633224 246.328349 \nL 874.728688 172.699751 \nL 874.76051 174.455425 \nL 874.855974 184.111635 \nL 874.919617 181.148934 \nL 874.98326 140.878151 \nL 875.015081 124.199244 \nL 875.078724 140.658692 \nL 875.333296 295.267774 \nL 875.396939 257.411044 \nL 875.556046 178.844611 \nL 875.587868 178.295963 \nL 875.683332 187.184065 \nL 875.715154 181.587853 \nL 875.778797 144.49923 \nL 875.84244 162.714352 \nL 876.06519 303.716958 \nL 876.128833 289.671562 \nL 876.319761 182.026771 \nL 876.415226 191.79271 \nL 876.447047 191.244062 \nL 876.542512 133.087346 \nL 876.637976 158.105707 \nL 876.828905 278.588867 \nL 876.860726 276.394274 \nL 876.924369 231.734305 \nL 876.988012 157.776518 \nL 877.051655 163.811649 \nL 877.210763 182.46569 \nL 877.242584 176.320829 \nL 877.306227 140.329503 \nL 877.36987 161.617056 \nL 877.465334 229.100793 \nL 877.624442 306.02128 \nL 877.656263 303.607228 \nL 877.783549 217.908368 \nL 877.879013 190.805144 \nL 877.910835 193.987304 \nL 877.974478 202.655946 \nL 878.006299 198.815408 \nL 878.069942 160.958678 \nL 878.101764 172.480291 \nL 878.356335 312.275871 \nL 878.4518 296.913719 \nL 878.610907 205.728377 \nL 878.67455 214.506749 \nL 878.738193 209.678644 \nL 878.801836 154.484628 \nL 878.833657 126.174377 \nL 878.8973 140.658692 \nL 879.12005 270.139683 \nL 879.183693 254.448343 \nL 879.310979 146.693823 \nL 879.374622 150.424631 \nL 879.470087 158.434896 \nL 879.501908 158.105707 \nL 879.597372 102.143583 \nL 879.661015 119.810057 \nL 879.915587 283.307242 \nL 879.97923 244.133755 \nL 880.138337 160.739218 \nL 880.170159 159.422463 \nL 880.265623 163.48246 \nL 880.361088 119.371139 \nL 880.42473 149.107875 \nL 880.679302 311.617493 \nL 880.711124 301.193176 \nL 880.933874 179.39326 \nL 880.997517 179.1738 \nL 881.029338 181.917042 \nL 881.092981 154.704087 \nL 881.124803 141.755988 \nL 881.156624 148.339767 \nL 881.28391 254.996991 \nL 881.411196 320.066676 \nL 881.443017 317.762353 \nL 881.50666 277.381841 \nL 881.665768 194.97487 \nL 881.697589 194.426222 \nL 881.729411 195.523519 \nL 881.761232 196.181897 \nL 881.793054 196.072167 \nL 881.856696 160.958678 \nL 881.888518 143.840852 \nL 881.952161 158.215436 \nL 882.047625 242.70727 \nL 882.206733 307.667225 \nL 882.270375 265.969957 \nL 882.429483 185.64785 \nL 882.461304 186.635417 \nL 882.524947 193.328926 \nL 882.556769 193.109466 \nL 882.620412 159.861381 \nL 882.652233 146.474363 \nL 882.715876 162.824082 \nL 882.970448 302.509931 \nL 883.034091 285.611565 \nL 883.193198 195.19433 \nL 883.225019 198.815408 \nL 883.320484 214.945667 \nL 883.352305 207.484051 \nL 883.415948 161.397596 \nL 883.479591 183.343527 \nL 883.606877 270.029954 \nL 883.734163 310.629926 \nL 883.765984 308.325603 \nL 883.861449 255.765099 \nL 883.956913 214.06783 \nL 883.988735 217.798638 \nL 884.084199 226.79647 \nL 884.147842 180.819745 \nL 884.179663 154.704087 \nL 884.243306 175.223533 \nL 884.466057 311.617493 \nL 884.5297 296.255341 \nL 884.625164 184.111635 \nL 884.720628 187.074335 \nL 884.847914 199.583516 \nL 884.879736 193.219196 \nL 884.943379 134.73329 \nL 885.007021 147.68139 \nL 885.229772 302.071013 \nL 885.325236 258.288881 \nL 885.420701 179.612719 \nL 885.452522 180.380826 \nL 885.484343 180.051637 \nL 885.516165 180.490556 \nL 885.611629 187.403524 \nL 885.643451 181.039204 \nL 885.707094 137.147343 \nL 885.770737 154.923547 \nL 885.898023 276.942922 \nL 885.993487 315.896949 \nL 886.025308 315.67749 \nL 886.088951 272.224547 \nL 886.248059 182.46569 \nL 886.375344 196.620815 \nL 886.407166 192.560818 \nL 886.470809 145.486796 \nL 886.534452 159.093274 \nL 886.661738 277.272111 \nL 886.757202 316.665057 \nL 886.789024 316.445597 \nL 886.852666 270.359143 \nL 887.011774 186.086768 \nL 887.043595 186.745146 \nL 887.075417 191.90244 \nL 887.13906 191.353792 \nL 887.202703 153.606791 \nL 887.234524 135.281939 \nL 887.298167 149.546794 \nL 887.393631 229.539711 \nL 887.552739 296.69426 \nL 887.616382 254.119154 \nL 887.743667 171.712184 \nL 887.775489 172.80948 \nL 887.902775 192.231629 \nL 887.934596 187.074335 \nL 887.998239 138.244639 \nL 888.061882 153.387332 \nL 888.157347 218.018098 \nL 888.316454 288.683995 \nL 888.380097 270.029954 \nL 888.507383 183.124068 \nL 888.571026 194.206763 \nL 888.66649 209.459185 \nL 888.698311 199.802975 \nL 888.761954 148.559227 \nL 888.825597 167.652187 \nL 888.921062 226.138092 \nL 889.080169 294.828856 \nL 889.143812 283.307242 \nL 889.302919 186.525687 \nL 889.398384 196.181897 \nL 889.430205 199.364057 \nL 889.462027 195.633248 \nL 889.52567 141.31707 \nL 889.589312 157.447329 \nL 889.812063 302.400202 \nL 889.875706 290.22021 \nL 890.034813 174.565155 \nL 890.098456 180.819745 \nL 890.19392 192.451088 \nL 890.225742 187.952173 \nL 890.289385 140.000314 \nL 890.353028 155.801384 \nL 890.480314 273.321843 \nL 890.575778 314.031545 \nL 890.607599 313.812086 \nL 890.671242 275.955355 \nL 890.83035 177.527855 \nL 890.957635 189.378658 \nL 890.989457 183.343527 \nL 891.0531 146.474363 \nL 891.116743 166.006242 \nL 891.244029 278.369407 \nL 891.371315 328.076941 \nL 891.403136 321.93208 \nL 891.594065 186.525687 \nL 891.689529 200.790542 \nL 891.721351 203.972702 \nL 891.753172 202.985135 \nL 891.784994 189.159199 \nL 891.816815 192.560818 \nL 892.13503 347.27963 \nL 892.166851 344.536389 \nL 892.389601 238.976462 \nL 892.453244 261.361311 \nL 892.485066 268.713198 \nL 892.516887 265.531038 \nL 892.58053 233.928898 \nL 892.644173 245.560241 \nL 892.739638 290.22021 \nL 892.866923 344.09747 \nL 892.898745 343.109903 \nL 892.962388 318.74992 \nL 893.121495 226.138092 \nL 893.153317 227.454848 \nL 893.248781 242.378081 \nL 893.280602 235.245653 \nL 893.344245 179.1738 \nL 893.407888 196.291626 \nL 893.66246 329.174237 \nL 893.726103 314.689923 \nL 893.88521 229.320252 \nL 893.948853 236.562409 \nL 894.012496 250.827264 \nL 894.044318 245.121322 \nL 894.107961 190.695414 \nL 894.171603 207.484051 \nL 894.298889 295.816422 \nL 894.426175 339.379095 \nL 894.457997 337.294232 \nL 894.553461 288.354806 \nL 894.680747 222.846203 \nL 894.712568 224.053229 \nL 894.776211 229.8689 \nL 894.808033 225.040796 \nL 894.871676 171.053806 \nL 894.935319 191.79271 \nL 895.158069 316.994246 \nL 895.221712 302.290472 \nL 895.412641 178.625152 \nL 895.444462 179.064071 \nL 895.508105 188.500821 \nL 895.539926 187.842443 \nL 895.571748 182.026771 \nL 895.635391 122.333839 \nL 895.699034 139.232206 \nL 895.953606 281.551567 \nL 896.017248 247.206186 \nL 896.176356 160.08084 \nL 896.303642 173.687318 \nL 896.367285 139.451665 \nL 896.399106 113.994386 \nL 896.462749 129.685726 \nL 896.590035 234.697005 \nL 896.685499 267.506172 \nL 896.717321 266.299146 \nL 896.780964 232.063493 \nL 896.908249 150.86355 \nL 896.940071 151.302468 \nL 897.067357 171.053806 \nL 897.099178 168.968942 \nL 897.162821 124.308973 \nL 897.194643 137.476532 \nL 897.35375 231.185656 \nL 897.35375 231.185656 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 60.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 60.35375 7.2 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_7\">\n     <path d=\"M 836.980312 29.878125 \nL 890.35375 29.878125 \nQ 892.35375 29.878125 892.35375 27.878125 \nL 892.35375 14.2 \nQ 892.35375 12.2 890.35375 12.2 \nL 836.980312 12.2 \nQ 834.980312 12.2 834.980312 14.2 \nL 834.980312 27.878125 \nQ 834.980312 29.878125 836.980312 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_46\">\n     <path d=\"M 838.980312 20.298437 \nL 858.980312 20.298437 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_47\"/>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- load -->\n     <g transform=\"translate(866.980312 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p2e4c21510e\">\n   <rect height=\"391.68\" width=\"837\" x=\"60.35375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"477.295769pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 904.55375 477.295769\" width=\"904.55375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 477.295769 \nL 904.55375 477.295769 \nL 904.55375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \nL 60.35375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"me07e2e9870\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#me07e2e9870\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 01 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.444355 421.411528)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n      <!-- Jul -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 19.671875 72.90625 \nL 19.671875 5.078125 \nQ 19.671875 -8.109375 14.671875 -14.0625 \nQ 9.671875 -20.015625 -1.421875 -20.015625 \nL -5.171875 -20.015625 \nL -5.171875 -11.71875 \nL -2.09375 -11.71875 \nQ 4.4375 -11.71875 7.125 -8.046875 \nQ 9.8125 -4.390625 9.8125 5.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-74\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(39.848285 432.653011)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n      <!-- 2014 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.657522 452.320744)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"897.35375\" xlink:href=\"#me07e2e9870\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 2 \n\" id=\"m3d8acd7239\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"180.641175\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 02 -->\n      <g transform=\"translate(173.006175 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"300.9286\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 03 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(293.2936 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"421.216025\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 04 -->\n      <g transform=\"translate(413.581025 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"541.503451\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 05 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(533.868451 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"661.790876\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 06 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(654.155876 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"782.078301\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 07 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(774.443301 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_8\">\n     <!-- timestamp -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(446.490313 467.600144)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"278.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"317.236328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"378.515625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"475.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m56e71a6073\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"361.316648\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 2500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 365.875711)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"295.008878\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 3000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 299.56794)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"228.701107\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 3500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 233.26017)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"162.393337\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 166.952399)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"96.085566\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 4500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 100.644629)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"29.777796\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 5000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 34.336858)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- load -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(16.318125 215.864062)rotate(-90)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#pe1fe9c4150)\" d=\"M 60.35375 276.044855 \nL 65.365726 297.92642 \nL 70.377702 310.790127 \nL 75.389678 317.023057 \nL 80.401654 311.187974 \nL 85.41363 292.223951 \nL 95.437582 193.955835 \nL 100.449558 153.242864 \nL 105.461534 123.006521 \nL 110.47351 99.135724 \nL 115.485487 81.497857 \nL 120.497463 71.021229 \nL 125.509439 61.605526 \nL 130.521415 57.892291 \nL 135.533391 55.505211 \nL 140.545367 54.709518 \nL 145.557343 55.770442 \nL 150.569319 62.931681 \nL 155.581295 76.325851 \nL 160.593271 79.773855 \nL 165.605247 99.53357 \nL 170.617223 156.027791 \nL 175.629199 209.604469 \nL 180.641175 245.808512 \nL 185.653151 265.037765 \nL 190.665127 279.095013 \nL 195.677103 288.245485 \nL 200.689079 283.33871 \nL 205.701055 263.048532 \nL 210.713031 215.041706 \nL 215.725007 163.586877 \nL 220.736984 124.730523 \nL 225.74896 90.383098 \nL 230.760936 65.05353 \nL 235.772912 45.824276 \nL 240.784888 33.623647 \nL 245.796864 25.003636 \nL 250.80884 29.512565 \nL 255.820816 43.702428 \nL 260.832792 62.799066 \nL 265.844768 74.999695 \nL 270.856744 89.056943 \nL 275.86872 106.429578 \nL 280.880696 117.436668 \nL 285.892672 144.490239 \nL 295.916624 244.08451 \nL 300.9286 275.116546 \nL 305.940576 294.3458 \nL 310.952552 306.811661 \nL 315.964528 312.248898 \nL 320.976504 308.005201 \nL 325.988481 287.847638 \nL 331.000457 238.514657 \nL 336.012433 190.905678 \nL 341.024409 156.558253 \nL 346.036385 130.830838 \nL 351.048361 107.623118 \nL 356.060337 91.974485 \nL 361.072313 85.211092 \nL 366.084289 79.110777 \nL 371.096265 77.652006 \nL 376.108241 80.436932 \nL 381.120217 91.178791 \nL 386.132193 100.992341 \nL 391.144169 108.816658 \nL 396.156145 130.300376 \nL 401.168121 139.185617 \nL 406.180097 163.18903 \nL 411.192073 212.25678 \nL 416.204049 258.93745 \nL 421.216025 293.417491 \nL 426.228001 313.575053 \nL 431.239978 325.377836 \nL 436.251954 331.743382 \nL 441.26393 329.091072 \nL 446.275906 323.521219 \nL 451.287882 302.567963 \nL 456.299858 271.535927 \nL 461.311834 235.862346 \nL 466.32381 207.880467 \nL 471.335786 195.945069 \nL 476.347762 192.231833 \nL 481.359738 193.955835 \nL 486.371714 202.177999 \nL 491.38369 212.522011 \nL 496.395666 219.68325 \nL 501.407642 220.081097 \nL 506.419618 216.235246 \nL 511.431594 217.296171 \nL 516.44357 228.701107 \nL 521.455546 237.055886 \nL 526.467522 256.019909 \nL 531.479499 285.991021 \nL 536.491475 319.012291 \nL 541.503451 345.004937 \nL 546.515427 362.377572 \nL 551.527403 371.395429 \nL 556.539379 377.62836 \nL 561.551355 378.424053 \nL 566.563331 371.395429 \nL 571.575307 354.685871 \nL 576.587283 325.775683 \nL 581.599259 289.57164 \nL 586.611235 264.109457 \nL 591.623211 257.213448 \nL 596.635187 257.213448 \nL 601.647163 262.915917 \nL 606.659139 270.475003 \nL 611.671115 273.923007 \nL 616.683091 271.13808 \nL 626.707043 252.439289 \nL 631.719019 251.643596 \nL 636.730996 258.804835 \nL 641.742972 259.733144 \nL 646.754948 268.220538 \nL 651.766924 291.163027 \nL 656.7789 323.388603 \nL 661.790876 348.983403 \nL 666.802852 364.897268 \nL 671.814828 375.373895 \nL 676.826804 381.076364 \nL 681.83878 380.678517 \nL 686.850756 378.158822 \nL 691.862732 363.04065 \nL 696.874708 333.467384 \nL 701.886684 296.865495 \nL 706.89866 265.302996 \nL 711.910636 245.808512 \nL 716.922612 238.116811 \nL 721.934588 233.607882 \nL 726.946564 231.353418 \nL 731.95854 227.905414 \nL 736.970516 219.152788 \nL 741.982493 207.350005 \nL 746.994469 195.01676 \nL 752.006445 192.231833 \nL 757.018421 200.188766 \nL 762.030397 203.238923 \nL 767.042373 217.03094 \nL 777.066325 301.507039 \nL 782.078301 327.36707 \nL 787.090277 343.811397 \nL 792.102253 352.166176 \nL 797.114229 353.492331 \nL 802.126205 346.065861 \nL 807.138181 324.316912 \nL 812.150157 280.421168 \nL 817.162133 232.944804 \nL 822.174109 195.547222 \nL 827.186085 169.687191 \nL 832.198061 146.346856 \nL 837.210037 130.963454 \nL 842.222013 121.54775 \nL 847.23399 110.938507 \nL 852.245966 107.755734 \nL 857.257942 107.623118 \nL 862.269918 108.551427 \nL 867.281894 111.7342 \nL 872.29387 117.967131 \nL 877.305846 126.984987 \nL 882.317822 132.820071 \nL 887.329798 159.873641 \nL 892.341774 213.317704 \nL 897.35375 256.948217 \nL 897.35375 256.948217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 60.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 60.35375 7.2 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_7\">\n     <path d=\"M 836.980312 29.878125 \nL 890.35375 29.878125 \nQ 892.35375 29.878125 892.35375 27.878125 \nL 892.35375 14.2 \nQ 892.35375 12.2 890.35375 12.2 \nL 836.980312 12.2 \nQ 834.980312 12.2 834.980312 14.2 \nL 834.980312 27.878125 \nQ 834.980312 29.878125 836.980312 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_16\">\n     <path d=\"M 838.980312 20.298437 \nL 858.980312 20.298437 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_17\"/>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- load -->\n     <g transform=\"translate(866.980312 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pe1fe9c4150\">\n   <rect height=\"391.68\" width=\"837\" x=\"60.35375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy['2014-07-01':'2014-07-07'].plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "dddca9ad9e34435494e0933c218e1579",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:20:58+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb b/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..4d9b8846c
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,63 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# 數據設置\n",
+    "\n",
+    "在此筆記本中，我們將展示如何：\n",
+    "\n",
+    "設置此模組的時間序列數據  \n",
+    "可視化數據  \n",
+    "此範例中的數據來自GEFCom2014預測競賽1。它包含2012年至2014年之間的3年每小時電力負載和溫度值。\n",
+    "\n",
+    "1陶宏、Pierre Pinson、Shu Fan、Hamidreza Zareipour、Alberto Troccoli 和 Rob J. Hyndman，\"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\"，《國際預測期刊》，第32卷，第3期，頁896-913，2016年7月至9月。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5e2bbe594906dce3aaaa736d6dac6683",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:21:37+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md b/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md
new file mode 100644
index 000000000..21a1a6ffb
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md
@@ -0,0 +1,407 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2f400075e003e749fdb0d6b3b4787a99",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:40:31+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 使用 ARIMA 進行時間序列預測
+
+在上一課中，你學習了一些關於時間序列預測的知識，並載入了一個展示電力負載隨時間波動的數據集。
+
+[![ARIMA 簡介](https://img.youtube.com/vi/IUSk-YDau10/0.jpg)](https://youtu.be/IUSk-YDau10 "ARIMA 簡介")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看影片：ARIMA 模型的簡要介紹。範例使用 R 語言，但概念具有普遍性。
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/43/)
+
+## 簡介
+
+在本課中，你將學習如何使用 [ARIMA: *A*uto*R*egressive *I*ntegrated *M*oving *A*verage](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average) 建立模型。ARIMA 模型特別適合用於處理具有[非平穩性](https://wikipedia.org/wiki/Stationary_process)的數據。
+
+## 基本概念
+
+在使用 ARIMA 之前，你需要了解以下幾個概念：
+
+- 🎓 **平穩性**。在統計學中，平穩性指的是數據的分佈在時間移動時不會改變。非平穩數據則會因趨勢而波動，必須進行轉換才能進行分析。例如，季節性可能會引入數據波動，可以通過“季節性差分”過程來消除。
+
+- 🎓 **[差分](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average#Differencing)**。差分是指通過移除非恆定趨勢來將非平穩數據轉換為平穩數據的過程。“差分可以消除時間序列中的水平變化，從而消除趨勢和季節性，穩定時間序列的均值。” [Shixiong 等人的論文](https://arxiv.org/abs/1904.07632)
+
+## ARIMA 在時間序列中的應用
+
+讓我們拆解 ARIMA 的組成部分，以更好地理解它如何幫助我們建模時間序列並進行預測。
+
+- **AR - 自回歸 (AutoRegressive)**。顧名思義，自回歸模型會“回顧”數據的過去值，並基於這些值進行假設。這些過去的值被稱為“滯後”。例如，顯示每月鉛筆銷售數據的數據集中，每個月的銷售總額都被視為數據中的“演變變量”。該模型的構建方式是“將感興趣的演變變量回歸到其自身的滯後（即先前）值上。” [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average)
+
+- **I - 積分 (Integrated)**。與類似的 'ARMA' 模型不同，ARIMA 中的 'I' 指的是其 *[積分](https://wikipedia.org/wiki/Order_of_integration)* 特性。通過應用差分步驟來消除非平穩性，數據被“積分化”。
+
+- **MA - 移動平均 (Moving Average)**。該模型的[移動平均](https://wikipedia.org/wiki/Moving-average_model)部分指的是通過觀察當前和過去的滯後值來確定輸出變量。
+
+總結：ARIMA 用於使模型盡可能貼合時間序列數據的特殊形式。
+
+## 練習 - 建立 ARIMA 模型
+
+打開本課程的 [_/working_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/working) 資料夾，找到 [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb) 文件。
+
+1. 運行 notebook 以載入 `statsmodels` Python 庫；這是 ARIMA 模型所需的。
+
+1. 載入必要的庫。
+
+1. 現在，載入一些對繪製數據有用的其他庫：
+
+    ```python
+    import os
+    import warnings
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import numpy as np
+    import pandas as pd
+    import datetime as dt
+    import math
+
+    from pandas.plotting import autocorrelation_plot
+    from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
+    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
+    from common.utils import load_data, mape
+    from IPython.display import Image
+
+    %matplotlib inline
+    pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format
+    np.set_printoptions(precision=2)
+    warnings.filterwarnings("ignore") # specify to ignore warning messages
+    ```
+
+1. 從 `/data/energy.csv` 文件中載入數據到 Pandas dataframe，並查看數據：
+
+    ```python
+    energy = load_data('./data')[['load']]
+    energy.head(10)
+    ```
+
+1. 繪製 2012 年 1 月至 2014 年 12 月的所有能源數據。這些數據應該與上一課中看到的數據一致：
+
+    ```python
+    energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    現在，讓我們建立一個模型！
+
+### 創建訓練和測試數據集
+
+現在數據已載入，你可以將其分為訓練集和測試集。你將在訓練集上訓練模型。與往常一樣，模型訓練完成後，你將使用測試集評估其準確性。需要確保測試集覆蓋的時間段晚於訓練集，以確保模型不會從未來的時間段中獲取信息。
+
+1. 將 2014 年 9 月 1 日至 10 月 31 日的兩個月期間分配給訓練集。測試集將包括 2014 年 11 月 1 日至 12 月 31 日的兩個月期間：
+
+    ```python
+    train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'
+    test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'
+    ```
+
+    由於這些數據反映了每日的能源消耗，因此存在明顯的季節性模式，但消耗量與最近幾天的消耗量最為相似。
+
+1. 可視化差異：
+
+    ```python
+    energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \
+        .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \
+        .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![訓練和測試數據](../../../../translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.mo.png)
+
+    因此，使用相對較小的時間窗口來訓練數據應該是足夠的。
+
+    > 注意：由於我們用於擬合 ARIMA 模型的函數在擬合過程中使用了樣本內驗證，因此我們將省略驗證數據。
+
+### 為訓練準備數據
+
+現在，你需要通過對數據進行過濾和縮放來為訓練做準備。過濾數據集以僅包含所需的時間段和列，並縮放數據以確保數據投影在 0 到 1 的區間內。
+
+1. 過濾原始數據集以僅包含上述每個集合的時間段，並僅包含所需的 'load' 列和日期：
+
+    ```python
+    train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]
+    test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]
+
+    print('Training data shape: ', train.shape)
+    print('Test data shape: ', test.shape)
+    ```
+
+    你可以查看數據的形狀：
+
+    ```output
+    Training data shape:  (1416, 1)
+    Test data shape:  (48, 1)
+    ```
+
+1. 將數據縮放到範圍 (0, 1)。
+
+    ```python
+    scaler = MinMaxScaler()
+    train['load'] = scaler.fit_transform(train)
+    train.head(10)
+    ```
+
+1. 可視化原始數據與縮放後的數據：
+
+    ```python
+    energy[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'original load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)
+    train.rename(columns={'load':'scaled load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![原始數據](../../../../translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.mo.png)
+
+    > 原始數據
+
+    ![縮放後數據](../../../../translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.mo.png)
+
+    > 縮放後數據
+
+1. 現在你已校準縮放後的數據，可以縮放測試數據：
+
+    ```python
+    test['load'] = scaler.transform(test)
+    test.head()
+    ```
+
+### 實現 ARIMA
+
+現在是時候實現 ARIMA 了！你將使用之前安裝的 `statsmodels` 庫。
+
+接下來需要遵循幾個步驟：
+
+1. 通過調用 `SARIMAX()` 並傳入模型參數 p、d 和 q，以及 P、D 和 Q 參數來定義模型。
+2. 通過調用 `fit()` 函數為訓練數據準備模型。
+3. 通過調用 `forecast()` 函數並指定預測步數（即“預測範圍”）來進行預測。
+
+> 🎓 這些參數是什麼意思？在 ARIMA 模型中，有 3 個參數用於幫助建模時間序列的主要特徵：季節性、趨勢和噪聲。這些參數是：
+
+`p`：與模型的自回歸部分相關的參數，包含*過去*的值。  
+`d`：與模型的積分部分相關的參數，影響應用於時間序列的*差分*次數（🎓 還記得差分嗎 👆？）。  
+`q`：與模型的移動平均部分相關的參數。
+
+> 注意：如果你的數據具有季節性特徵（例如本例），我們使用季節性 ARIMA 模型（SARIMA）。在這種情況下，你需要使用另一組參數：`P`、`D` 和 `Q`，它們與 `p`、`d` 和 `q` 的關聯相同，但對應於模型的季節性部分。
+
+1. 首先設置你偏好的預測範圍值。我們試試 3 小時：
+
+    ```python
+    # Specify the number of steps to forecast ahead
+    HORIZON = 3
+    print('Forecasting horizon:', HORIZON, 'hours')
+    ```
+
+    選擇 ARIMA 模型參數的最佳值可能具有挑戰性，因為這是一個主觀且耗時的過程。你可以考慮使用 [`pyramid` 庫](https://alkaline-ml.com/pmdarima/0.9.0/modules/generated/pyramid.arima.auto_arima.html) 的 `auto_arima()` 函數。
+
+1. 現在嘗試一些手動選擇來找到一個合適的模型。
+
+    ```python
+    order = (4, 1, 0)
+    seasonal_order = (1, 1, 0, 24)
+
+    model = SARIMAX(endog=train, order=order, seasonal_order=seasonal_order)
+    results = model.fit()
+
+    print(results.summary())
+    ```
+
+    一個結果表格將被打印出來。
+
+你已經建立了第一個模型！現在我們需要找到一種方法來評估它。
+
+### 評估你的模型
+
+為了評估你的模型，你可以執行所謂的 `逐步前進` 驗證。在實踐中，每當有新數據可用時，時間序列模型都會重新訓練。這使得模型能夠在每個時間步驟上進行最佳預測。
+
+使用此技術從時間序列的開頭開始，對訓練數據集進行訓練。然後對下一個時間步驟進行預測。將預測與已知值進行比較。然後擴展訓練集以包括已知值，並重複此過程。
+
+> 注意：為了更高效地訓練，你應該保持訓練集窗口固定，這樣每次向訓練集中添加新觀測值時，你都會從集合的開頭移除一個觀測值。
+
+此過程提供了模型在實踐中表現的更穩健估計。然而，這需要創建大量模型，計算成本較高。如果數據量小或模型簡單，這是可以接受的，但在規模較大時可能會成為問題。
+
+逐步前進驗證是時間序列模型評估的黃金標準，建議在你的項目中使用。
+
+1. 首先，為每個預測範圍步驟創建一個測試數據點。
+
+    ```python
+    test_shifted = test.copy()
+
+    for t in range(1, HORIZON+1):
+        test_shifted['load+'+str(t)] = test_shifted['load'].shift(-t, freq='H')
+
+    test_shifted = test_shifted.dropna(how='any')
+    test_shifted.head(5)
+    ```
+
+    |            |          | load | load+1 | load+2 |
+    | ---------- | -------- | ---- | ------ | ------ |
+    | 2014-12-30 | 00:00:00 | 0.33 | 0.29   | 0.27   |
+    | 2014-12-30 | 01:00:00 | 0.29 | 0.27   | 0.27   |
+    | 2014-12-30 | 02:00:00 | 0.27 | 0.27   | 0.30   |
+    | 2014-12-30 | 03:00:00 | 0.27 | 0.30   | 0.41   |
+    | 2014-12-30 | 04:00:00 | 0.30 | 0.41   | 0.57   |
+
+    數據根據其預測範圍點水平移動。
+
+1. 使用此滑動窗口方法對測試數據進行預測，循環次數為測試數據長度：
+
+    ```python
+    %%time
+    training_window = 720 # dedicate 30 days (720 hours) for training
+
+    train_ts = train['load']
+    test_ts = test_shifted
+
+    history = [x for x in train_ts]
+    history = history[(-training_window):]
+
+    predictions = list()
+
+    order = (2, 1, 0)
+    seasonal_order = (1, 1, 0, 24)
+
+    for t in range(test_ts.shape[0]):
+        model = SARIMAX(endog=history, order=order, seasonal_order=seasonal_order)
+        model_fit = model.fit()
+        yhat = model_fit.forecast(steps = HORIZON)
+        predictions.append(yhat)
+        obs = list(test_ts.iloc[t])
+        # move the training window
+        history.append(obs[0])
+        history.pop(0)
+        print(test_ts.index[t])
+        print(t+1, ': predicted =', yhat, 'expected =', obs)
+    ```
+
+    你可以觀察到訓練過程：
+
+    ```output
+    2014-12-30 00:00:00
+    1 : predicted = [0.32 0.29 0.28] expected = [0.32945389435989236, 0.2900626678603402, 0.2739480752014323]
+
+    2014-12-30 01:00:00
+    2 : predicted = [0.3  0.29 0.3 ] expected = [0.2900626678603402, 0.2739480752014323, 0.26812891674127126]
+
+    2014-12-30 02:00:00
+    3 : predicted = [0.27 0.28 0.32] expected = [0.2739480752014323, 0.26812891674127126, 0.3025962399283795]
+    ```
+
+1. 將預測值與實際負載進行比較：
+
+    ```python
+    eval_df = pd.DataFrame(predictions, columns=['t+'+str(t) for t in range(1, HORIZON+1)])
+    eval_df['timestamp'] = test.index[0:len(test.index)-HORIZON+1]
+    eval_df = pd.melt(eval_df, id_vars='timestamp', value_name='prediction', var_name='h')
+    eval_df['actual'] = np.array(np.transpose(test_ts)).ravel()
+    eval_df[['prediction', 'actual']] = scaler.inverse_transform(eval_df[['prediction', 'actual']])
+    eval_df.head()
+    ```
+
+    輸出  
+    |     |            | timestamp | h   | prediction | actual   |
+    | --- | ---------- | --------- | --- | ---------- | -------- |
+    | 0   | 2014-12-30 | 00:00:00  | t+1 | 3,008.74   | 3,023.00 |
+    | 1   | 2014-12-30 | 01:00:00  | t+1 | 2,955.53   | 2,935.00 |
+    | 2   | 2014-12-30 | 02:00:00  | t+1 | 2,900.17   | 2,899.00 |
+    | 3   | 2014-12-30 | 03:00:00  | t+1 | 2,917.69   | 2,886.00 |
+    | 4   | 2014-12-30 | 04:00:00  | t+1 | 2,946.99   | 2,963.00 |
+
+    觀察每小時數據的預測值與實際負載的比較。準確性如何？
+
+### 檢查模型準確性
+
+通過測試所有預測的平均絕對百分比誤差 (MAPE) 來檢查模型的準確性。
+> **🧮 展示數學公式**
+>
+> ![MAPE](../../../../translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.mo.png)
+>
+> [MAPE](https://www.linkedin.com/pulse/what-mape-mad-msd-time-series-allameh-statistics/) 用於顯示預測準確度，公式如上所示。實際值與預測值之間的差異除以實際值。
+>
+> 「此計算中的絕對值會對每個預測的時間點進行加總，然後除以擬合點的數量 n。」[維基百科](https://wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error)
+1. 用程式碼表示公式：
+
+    ```python
+    if(HORIZON > 1):
+        eval_df['APE'] = (eval_df['prediction'] - eval_df['actual']).abs() / eval_df['actual']
+        print(eval_df.groupby('h')['APE'].mean())
+    ```
+
+1. 計算單步驟的 MAPE：
+
+    ```python
+    print('One step forecast MAPE: ', (mape(eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['prediction'], eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['actual']))*100, '%')
+    ```
+
+    單步預測 MAPE：0.5570581332313952 %
+
+1. 輸出多步預測的 MAPE：
+
+    ```python
+    print('Multi-step forecast MAPE: ', mape(eval_df['prediction'], eval_df['actual'])*100, '%')
+    ```
+
+    ```output
+    Multi-step forecast MAPE:  1.1460048657704118 %
+    ```
+
+    一個較低的數值是最好的：請考慮，如果預測的 MAPE 為 10，表示誤差為 10%。
+
+1. 但一如往常，視覺化這類準確性測量會更容易理解，所以讓我們繪製圖表：
+
+    ```python
+     if(HORIZON == 1):
+        ## Plotting single step forecast
+        eval_df.plot(x='timestamp', y=['actual', 'prediction'], style=['r', 'b'], figsize=(15, 8))
+
+    else:
+        ## Plotting multi step forecast
+        plot_df = eval_df[(eval_df.h=='t+1')][['timestamp', 'actual']]
+        for t in range(1, HORIZON+1):
+            plot_df['t+'+str(t)] = eval_df[(eval_df.h=='t+'+str(t))]['prediction'].values
+
+        fig = plt.figure(figsize=(15, 8))
+        ax = plt.plot(plot_df['timestamp'], plot_df['actual'], color='red', linewidth=4.0)
+        ax = fig.add_subplot(111)
+        for t in range(1, HORIZON+1):
+            x = plot_df['timestamp'][(t-1):]
+            y = plot_df['t+'+str(t)][0:len(x)]
+            ax.plot(x, y, color='blue', linewidth=4*math.pow(.9,t), alpha=math.pow(0.8,t))
+
+        ax.legend(loc='best')
+
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![時間序列模型](../../../../translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.mo.png)
+
+🏆 一個非常棒的圖表，顯示出模型具有良好的準確性。做得好！
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+深入研究測試時間序列模型準確性的方法。本課程提到了 MAPE，但還有其他方法可以使用嗎？研究它們並加以註解。一份有幫助的文件可以在[這裡](https://otexts.com/fpp2/accuracy.html)找到。
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/44/)
+
+## 回顧與自學
+
+本課程僅觸及了使用 ARIMA 進行時間序列預測的基礎知識。花些時間深入了解[這個資源庫](https://microsoft.github.io/forecasting/)及其各種模型類型，學習其他構建時間序列模型的方法。
+
+## 作業
+
+[一個新的 ARIMA 模型](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md b/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..0f9dbe36c
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1c814013e10866dfd92cdb32caaae3ac",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:43:05+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 一個新的 ARIMA 模型
+
+## 說明
+
+現在您已經建立了一個 ARIMA 模型，請使用新的數據建立一個新的模型（可以嘗試使用[這些來自杜克大學的數據集](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)）。在筆記本中註解您的工作，視覺化數據和您的模型，並使用 MAPE 測試其準確性。
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 優秀                                                                                                           | 合格                                                 | 需要改進                   |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- | -------------------------- |
+|          | 提供了一個筆記本，展示了一個新的 ARIMA 模型，並進行了測試和解釋，包含視覺化和準確性說明。                       | 提供的筆記本未註解或包含錯誤                        | 提供了一個不完整的筆記本   |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md b/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..6681cef94
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:43:54+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md b/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..673523003
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:43:31+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..f80c3062f
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1129 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# 使用 ARIMA 進行時間序列預測\n",
+    "\n",
+    "在此筆記本中，我們將展示如何：\n",
+    "- 準備時間序列數據以訓練 ARIMA 時間序列預測模型\n",
+    "- 實現一個簡單的 ARIMA 模型，預測時間序列中未來 HORIZON 步（從時間 *t+1* 到 *t+HORIZON*）\n",
+    "- 評估模型\n",
+    "\n",
+    "此範例中的數據來自 GEFCom2014 預測競賽。它包含了 2012 年至 2014 年之間 3 年的每小時電力負載和溫度數據。任務是預測未來的電力負載值。在此範例中，我們展示如何僅使用歷史負載數據來預測下一個時間步。\n",
+    "\n",
+    "陶宏、Pierre Pinson、Shu Fan、Hamidreza Zareipour、Alberto Troccoli 和 Rob J. Hyndman，\"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\"，《International Journal of Forecasting》，第 32 卷，第 3 期，頁 896-913，2016 年 7 月至 9 月。\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 安裝依賴項目\n",
+    "首先安裝一些必要的依賴項目。以下列出的庫及其對應版本已知可用於此解決方案：\n",
+    "\n",
+    "* `statsmodels == 0.12.2`\n",
+    "* `matplotlib == 3.4.2`\n",
+    "* `scikit-learn == 0.24.2`\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "source": [
+    "!pip install statsmodels"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "/bin/sh: pip: command not found\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from pandas.plotting import autocorrelation_plot\n",
+    "from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape\n",
+    "from IPython.display import Image\n",
+    "\n",
+    "%matplotlib inline\n",
+    "pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format\n",
+    "np.set_printoptions(precision=2)\n",
+    "warnings.filterwarnings(\"ignore\") # specify to ignore warning messages\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "source": [
+    "energy = load_data('./data')[['load']]\n",
+    "energy.head(10)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,698.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,558.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,444.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,402.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,403.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 05:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,453.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 06:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,560.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 07:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,719.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 08:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,916.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 09:00:00</th>\n",
+       "      <td>3,105.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                        load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00 2,698.00\n",
+       "2012-01-01 01:00:00 2,558.00\n",
+       "2012-01-01 02:00:00 2,444.00\n",
+       "2012-01-01 03:00:00 2,402.00\n",
+       "2012-01-01 04:00:00 2,403.00\n",
+       "2012-01-01 05:00:00 2,453.00\n",
+       "2012-01-01 06:00:00 2,560.00\n",
+       "2012-01-01 07:00:00 2,719.00\n",
+       "2012-01-01 08:00:00 2,916.00\n",
+       "2012-01-01 09:00:00 3,105.00"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "繪製所有可用的負載數據（2012年1月至2014年12月）\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 建立訓練和測試數據集\n",
+    "\n",
+    "### 步驟 1：準備原始數據\n",
+    "在開始之前，請確保您已經收集到足夠的原始數據。這些數據應該能夠代表您要解決的問題，並且具有多樣性以提高模型的泛化能力。\n",
+    "\n",
+    "### 步驟 2：分割數據\n",
+    "將原始數據分割成訓練集和測試集。通常，訓練集佔總數據的 70%-80%，而測試集佔 20%-30%。這樣可以確保模型在訓練和評估時都能獲得足夠的數據。\n",
+    "\n",
+    "[!TIP] 確保分割方式是隨機的，以避免數據偏差。\n",
+    "\n",
+    "### 步驟 3：清理數據\n",
+    "清理數據是非常重要的。移除缺失值、不相關的特徵以及任何可能影響模型性能的噪音。這一步可以使用 @@INLINE_CODE_1@@ 函數來完成。\n",
+    "\n",
+    "[!WARNING] 不要在清理過程中丟失重要信息。\n",
+    "\n",
+    "### 步驟 4：標籤編碼\n",
+    "如果您的數據包含分類標籤，請確保將它們轉換為數字格式。例如，使用 @@INLINE_CODE_2@@ 函數將文字標籤轉換為整數。\n",
+    "\n",
+    "### 步驟 5：標準化數據\n",
+    "為了提高模型的性能，請考慮對數據進行標準化。這可以使用 @@INLINE_CODE_3@@ 函數來完成。標準化有助於消除特徵之間的量級差異。\n",
+    "\n",
+    "[!NOTE] 標準化僅應應用於訓練數據，測試數據應使用相同的標準化參數。\n",
+    "\n",
+    "### 步驟 6：保存數據集\n",
+    "將訓練集和測試集保存到文件中，以便後續使用。例如，使用 @@INLINE_CODE_4@@ 函數保存數據到 CSV 文件。\n",
+    "\n",
+    "[!IMPORTANT] 確保保存的文件格式與您的模型兼容。\n",
+    "\n",
+    "### 範例代碼\n",
+    "以下是分割數據集的範例代碼：\n",
+    "\n",
+    "@@CODE_BLOCK_1@@\n",
+    "\n",
+    "### 下一步\n",
+    "完成數據集準備後，您可以開始訓練模型。請參考下一章節了解如何設置和訓練模型。\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'    "
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA4kAAAITCAYAAACqpFnEAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nOy9e5wtV1Xv+5tVtR792u8kEoMkIGAUJEjwwEE9IHh5eHzCiYr40XPPJSjnw8XrkQN6RRHPOXJ8AKLyFHzw1vBSQQnEhMBNQtgJeZNkJ+wk+5Gd/eze/V6rqub9Y9aomlVdtXqO2btXr+4e388nn97pXnNVrVr1mGOO3/gNpbWGIAiCIAiCIAiCIABAsNE7IAiCIAiCIAiCIIwOEiQKgiAIgiAIgiAIORIkCoIgCIIgCIIgCDkSJAqCIAiCIAiCIAg5EiQKgiAIgiAIgiAIORIkCoIgCIIgCIIgCDnRRu/ARrBv3z598cUXb/RuCIIgCIIgCIIgbAi33HLLSa31eXV/25ZB4sUXX4z9+/dv9G4IgiAIgiAIgiBsCEqph5v+JnJTQRAEQRAEQRAEIUeCREEQBEEQBEEQBCFHgkRBEARBEARBEAQhZ1vWJAqCIAiCIAiCsL3p9/s4fPgwlpaWNnpX1pVut4uLLroIrVbLeYwEiYIgCIIgCIIgbDsOHz6MqakpXHzxxVBKbfTurAtaa5w6dQqHDx/GJZdc4jxO5KaCIAiCIAiCIGw7lpaWsHfv3i0bIAKAUgp79+5lZ0slSBQEQRAEQRAEYVuylQNEwuczSpAoCIIgCIIgCIIwZKanp/Hud7+bPe5lL3sZpqen12GPCiRIFARBEARBEARBGDJNQWIcxwPHfeELX8CuXbvWa7cAiHGNIAiCIAiCIAjC0HnTm96EBx98EJdddhlarRa63S52796Ne++9F/fffz9++qd/GocOHcLS0hJe//rX48orrwQAXHzxxdi/fz/m5ubw0pe+FD/0Qz+EG264Ad/5nd+Jz33ucxgbG1vzvkmQKAiCIAiCIAjCtub3/+lu3HP07Dl9z++9cAd+7ye+r/Hvb3vb23DXXXfhtttuw3XXXYcf//Efx1133ZW7kH7oQx/Cnj17sLi4iGc/+9l4+ctfjr1795be48CBA/j4xz+OD3zgA7jiiivwqU99Cq961avWvO8SJAqCIAiCIAiCIGwwP/iDP1hqU/Gud70Ln/nMZwAAhw4dwoEDB1YEiZdccgkuu+wyAMCznvUsPPTQQ+dkXyRIFARBEARBEARhWzMo4zcsJiYm8n9fd911+PKXv4wbb7wR4+PjeP7zn1/bxqLT6eT/DsMQi4uL52RfxLhGEARBEARBEARhyExNTWF2drb2bzMzM9i9ezfGx8dx77334qabbhrqvkkmURAEQRAEQRAEYcjs3bsXz3ve8/C0pz0NY2NjuOCCC/K/veQlL8F73/teXHrppXjqU5+K5zznOUPdN6W1HuoGR4HLL79c79+/f6N3QxAEQRAEQRCEDeJb3/oWLr300o3ejaFQ91mVUrdorS+ve73ITQVBEARBEARBEIQcCRIFQRAEQdi2/Je/+Qae/pYvbvRuCIIgjBRDDxKVUk9WSi0ppT6S/f/zlVKpUmrO+u+XrdfvUUp9Rik1r5R6WCn1ysr7vTL7/bxS6rNKqT3D/kyCIAiCIGxOrrn3OGaX4o3eDUEQhJFiIzKJfwngG5XfHdVaT1r//W3l9T0AFwD4RQDvUUp9HwBkP98H4Jeyvy8AePd6fwBBEARBELYW29GjQRAEoYmhBolKqZ8HMA3gGsfXTwB4OYA3a63ntNZfA/CPMEEhYILGf9JaX6+1ngPwZgA/q5SaOvd7LwiCIAjCVmWpn270LgiCIIwMQwsSlVI7ALwVwG/U/Pl8pdRjSqmDSql3ZMEhADwFQKy1vt967e0AqNvl92X/DwDQWj8Ik3V8Ss32r1RK7VdK7T9x4sQ5+ESCIAiCIGwVphd7G70LgiAII8MwM4l/AOCDWuvDld/fC+AyAI8D8KMAngXg7dnfJgGcrbx+BsCU9feZAX/P0Vq/X2t9udb68vPOO8/7QwiCIAiCsPU4M9/f6F0QBGGbMT09jXe/269S7p3vfCcWFhbO8R4VDCVIVEpdBuBFAN5R/ZvW+pjW+h6tdaq1Pgjgv8NITAFgDsCOypAdAGYd/y4IgiAIgrAqkkkUBGHYjHKQGK3bO5d5PoCLATyilAJMBjBUSn2v1voHKq/VKILX+wFESqkna60PZL97BoC7s3/fnf0/AEAp9UQAnWycIAiCIAjCQAIFpBqYWZBMoiAIw+VNb3oTHnzwQVx22WX4sR/7MZx//vn4+7//eywvL+NnfuZn8Pu///uYn5/HFVdcgcOHDyNJErz5zW/GY489hqNHj+IFL3gB9u3bh2uvvfac79uwgsT3A/iE9f+/CRM0/ppS6gUAvg3gEQAXAXgbgM8BgNZ6Xin1aQBvVUr9XzCy1J8C8O+z9/kogBuVUj8M4FaYmsdPa60lkygIgiAIwqpMtCPMLseYXpQgURC2Nf/yJuDYnef2Pb/j6cBL39b457e97W246667cNttt+Hqq6/GVVddhZtvvhlaa/zkT/4krr/+epw4cQIXXnghPv/5zwMAZmZmsHPnTrz97W/Htddei3379p3bfc4YitxUa72QyUqPaa2PwchEl7TWJwA8E8ANAOazn3cC+L+t4a8FMAbgOICPA/g1rfXd2fveDeBXYYLF4zC1iK8dxmcSBEEQBGHzE4UKALDUTzZ4TwRB2M5cffXVuPrqq/HMZz4TP/ADP4B7770XBw4cwNOf/nR86Utfwhvf+EZ89atfxc6dO4eyP8PKJJbQWr/F+vfbURjV1L32NICfHvD3jwH42LncP0EQBEEQtgdZGQx6sbTAEIRtzYCM3zDQWuO3fuu38JrXvGbF32699VZ84QtfwO/8zu/ghS98IX73d3933fdnqH0SBUEQBEEQRonAxIhYliBREIQhMzU1hdlZUyX34he/GB/60IcwNzcHADhy5AiOHz+Oo0ePYnx8HK961avwhje8AbfeeuuKsevBhmQSBUEQBEEQRoFUm5+SSRQEYdjs3bsXz3ve8/C0pz0NL33pS/HKV74Sz33ucwEAk5OT+MhHPoIHHngAb3jDGxAEAVqtFt7znvcAAK688kq85CUvwYUXXripjWsEQRAEQRBGjn5igsNeIkGiIAjD52MfK1fNvf71ry/9/5Oe9CS8+MUvXjHuda97HV73utet236J3FQQBEEQhG1LHiRKJlEQBCFHgkRBEARBELYtcWL0plKTKAiCUCBBoiAIgiAI2xKtNeKsKFEyiYIgCAUSJAqCIAiCsC3pZ1lEAFiOpU+iIGxHtNarv2iT4/MZJUgUBEEQBGFb0rfMaiSTKAjbj263i1OnTm3pQFFrjVOnTqHb7bLGibupIAiCIAjbktjKJIq7qSBsPy666CIcPnwYJ06c2Ohd4bF0FujPA1OPc3p5t9vFRRddxNqEBImCIAiCIGxL+qlkEgVhO9NqtXDJJZds9G7wectO8/P3pgGl1mUTIjcVBEEQBGFbInJTQRA2Ncuz6/bWEiQKgiAIgrAtEbmpIAibmvn1k8lKkCgIgiAIwrakJ5lEQRA2I91d5ufCqXXbhASJgiAIgiBsSyiTGAUKyxIkCoKwWRjLgsT5k+u2CQkSBUEQBEHYllBN4ng7lEyiIAibh7Hd5ueCBImCIAiCIAjnFAoSJzuRZBIFQdg8UJAomURBEARBEIRzS5wauel4J0IvTlhjj04vYn45Xo/dEgRBGEzYNj/7i+u2CQkSBUEQBEHYllBN4ng7ZLub/vu3/Rt+4QM3rcduCYIgDCbNFrXipXXbhASJgiAIgiBsS1JtgsRu5FeTeMfhmXO9S4IgCKujKUhcXrdNSJAoCIIgCMK2JMnkpp1WgFQDaapXGVEeJwiCsCGkmdRdMomCIAiCIAjnliTLJHaiEADQT92yieKEKgjChkL3KskkCoIgCIIgnFtSK5MIFDWKq7HU55ncCIIg1LHUT3DVLYehNVOdMIRMYrRu7ywIgiAIgjDC5HLTiBkkMp1QBUEQ6nj3dQ/iXdccwHg7xMue/jj3gVKTKAiCIAiCsD6knnLT5b7ITQVBWDvLmSrh4Ml53kCpSRQEQRAEoY5/vesYzsz3Nno3NjXU9UIyiYIgbAT7JjsAgJNzzIxg6plJnH4EWDjt9FIJEgVBEARhk3F2qY9f/cgt+JW/vnmjd2VTkxvXZDWJfcdeiUuSSRQE4Rywa7wFADg5x1zw8+2T+M6nA+/8fqeXSpAoCIIgCJsMynjdeUT69K2F3Lgmk5vGjq0tlsW4RhCEc8jJWWZGkGoSEw81SW/W6WUSJAqCIAjCJiPOMl7Srq+gn6S4/zG3yQ+x0rjGMZMoLTAEQTgHUF00X24qNYmCIAiCIFToOQYz24m3f+l+/B/vuJ5lAFENEvvSAkMQhCFCt/JF7j3FtyaRgQSJgiAIgrDJcDVY2U7cc/QsAODgyTnnMVST2G2R3NTR3VQyiYIgnAPoHpRwZSG+NYkMJEgUBEEQhE2GazCzndgz0QYAnJ7vO4+RTKIgCBsJ1UW71kPnSJ9EQRAEQRCq9OJiQsFegd6i7B43QeL0gruRQ94nkTKJjjJe27gmleMvCIIndP/mZxKlJlEQBEEQhAp2JnFZevYBAHZnVvKnGb0jVxjXOE7U7BYYUh8qCIIv6VrlpkkPWCdliQSJgiAIgrDJsPv5LUvPPgBAKwv0zjAyiTQxo5pE1z6JdmAux18QBF+8M4naWhxMHCWnzGBSgkRBEARB2GTYtXOSyTLQJIuTSczlpnkLDLeJWi+WTK4gCGuHjGvYdeapdd9xlZym7vXagASJgiAIgrDpsDNePXHaBFDUBi4xMnt0GAu5qdtYW5bK2Z4gCIJN6l2TmADRmPl34hj8ub4uQ4JEQRAEQdhk2BkvyWQZKHBzlYwCdiaR5KZuEzV7QtcXp1lBEDyh25WXcU2LgkRH9QSZ3TgiQaIgCIIgbDJsian07DNQwMfJrObGNS3/TKL0rBQEwReSm6aa6ZSsE6A1bv7t2gZDgkRBEARB2NrYgckw5KZxkmKxN9oZSwr4lhiZVRrTDnl9EkuZRKkJFQTBEzswZNWXlzKJjjJSO0jUq9/rJEgUBEEQhE1Gf8iZxNd/4jZc+rv/uu7bWQu0Is+pEUy1hlJAm2lcYweJ7CbYgiAIGbFPkEiKB67c1A4mHbKKEiQKgiAIwiZj2MY1n7/zUQDAqTlHWdMGQCvynBrNJNUIlUIUKAC+clPJJAqC4EeqPVQhFOCxaxKtINFBoipBoiAIgiBsMvpDlpueP9UBANz/2Ny6b8uX2MfdVGsEgULElpsW23AdI9Rz6PQCrr33+EbvhiBsCLYqwfleTj0S2UGi3Vtx9TESJAqCsClZ7CV455fvF2dHYVtiZ7yGITd94nkTAIADx2fXfVu+FC0w3O8JaZZJbIVZJtExK1jKJIq76Zr4lb++Gf/5b77B+t6Gzen5Hv7y2gf4DpSCsApeQWKeScyMa3zkppJJFARhq/I3NzyEd375AP72hoc2elcEYejYk4lesv6T670TJpN4cs69Uf2woZpETtAcpxphoBAFQf7/LqTibnrOoMzvPY+e3eA9aeZPrr4Pf/zF+/Clex7b6F0Rthi23NTZBCutZBJjD7lpIkGiIAhbFDKaODq9tMF7IgjDJ/ZZfV7T9sw2RjnbQ/OrXpw6W8mnWZBImUTXSVos7qbnjEsftwMAcOfhmQ3ek2a6WR/Nh0/Nb/CeCFsNO5PovMBVDRJ9+iQ6BJYSJAqCsCnZN9kGAJxgGmn8fw+cxB/88z3rsUuCMDTiIbubUrZslNtgpB6TrUSbIFEphTBQ4m66AZyX1bsenV5kjbv67mO4+eDp9dilFVy4qwsAOMLcR0FYjZJxjeuCU16TSHJTx3lQYgWJkkkUBGGrQn3NTszygsRf/Kuv44NfOzjSGRFBWI3esPskZoHQ4ghfN3EpSHTbzyQFAmWyiFGgWJlEbvZRqKdwpeUdxys/fAuueN+N67FLKyD32yNnJEgUzi1rq0nk9km0axIlkygIwhaF6o9OMoPEnWMtAMDhITzse3GKV37gJtz6yJl135awvRh6JnETyE3tFXlXh1MjNzX/boUBqyaRJIhiZrI2fGpJhw2dF6fmeTW5n7rlMH77M3euxy4JWwR7jYlfk8g0rrHlpunqgaUEiYIgbEpoYnaSKTd93E4jGzp0ZuGc71OVgyfnccODp/DGq+5Y920J24t+kqLbMo/wYUyuqc3DKAeJiU8mURt3UwBQqhxoDiJONTotEySKcc3aSPJM4uieW3T+a8fzg/hv/3A7Pvb1R9Zjl4QtglefxGoLDAenUgAVuakEiYIgbFFoYsHtUZYHiafXP0ikDEXCnFgIwmr0E412GKAdBkORmyabQG6aeGYSg0xKGAbK2fAmSXUepPelBcaaiD3lpsOEMve+SeNRXlwRNhY/uWk1k+gqN43r/92ABImCIGxK6MbKlXrtHjeGN4/OrL8rKu2a68RTEFzpJylaYYB2NJwgkSbJXOOaWx4+jW+fmFuPXVqBfZ25TsrJuAYAQqWcg4A4TdGVTOI5Ia9J9AykuNk9H/qezxuCq3gZJp++9TAuftPnMb+8etAgnHvsxa2+6/lFQWLUzd7E8fyyJaYSJAqCsFUhiQa3kTWtWg/jgUiTd8kkCueaONFohQE6UTAUmV4hN+Vdby9/z4340T/9ynrs0gpinyAxteWmyvlaTVOgk7XhEeOatUH3cN9M4jCy27RI4uw+mUELEMeZtfPD5P3XfxsA8JC099gQ0lQX95L1Nq6xXydyU0EQtio0IeQu7CZ5kLj+EwuavIsaTTjX9NM06+8XDCVIoetmlGVzdibRVYaealtu6p6VKmUSmTehmQXHCd02gU7fZeYCBDE9hONJ3zE3a7973BilcV24fZhZ7OMFf3Id7j7K6zdJZm5yXm4MiRUkOi96U01i1AFUwDCuse7fkkkUBGGr4ivhpAn1Qm/9M4m0Mi7uh8K5hprAR6F7b7+1QHV3m6Um0TVwtjOJgVLO16pdkxgzgvTbD03jGW+9Gp+/41HnMVudJM8kup9bdjA/s7j+wQ2dT9wgcVdW3jCMTOI3Dp7GwZPz+JMv3scaRyUY00M4jsJKUq3zBaee672cArwgAsK2u3FNSW4qmURBELYovoFXLjcdQlPwZZGbCutEolFkEoewCEGBKCdIHHYtbpLqvH+qqywwSZFnEgNWTaJGJ2uBwTHPuvfYWQDAtfcddx6z1aHDx5Gb2vf/YQSJdP5zpd0TbXOODKO8YaobAQBml3jb2pVlO08z23sI54Yk1ei0uHLT7HUqBMKOp9xUMomCIGxRfJMnvjWJj5xawPGzPLMbWnUehrGCsL1ItUaggFaoWJksX2gbHLnp0pBbGpgVeV6dYKqLPolB4B7YJqlGFCiEgWLVRbczWdkwzIY2C4lHTaIdmA+zTyj3e6MFCF8pLYdWdm5xg8Qdmdx0lM11tjKJRt5z1flekmcSQyBsefZJlCBREIQtSmLdTDlZRZrscoPEH/nja/GD/+sa1hiRmwrrRZpqBEohCoZTkxjnNYmpcyA1jLpfmzgpZFs+clPjbsoIEkOFKODJfVuhn9nNLQ+fxus+/s0t6ZScZ+kYCxB2ptjXFZUDBaVc45rcuXUICyb0nJld8susSpC4MaR2JtH1XkI1iUFo5KbO7qZ2kChyU0EQtij2s5qzukuT3YUhyE17EiQK60SS1SS2QsWSOx6fXcJv/sPt7FYWJedQxwkvdxtrxa7t8TGuCZRyViiY4x9kxkHuxz/KtsXNSL3mw7fgn24/uiUn8hSYczKC9vHjBm4+0OJiP9GsQL2f8D+bL7TwwM0k0riZRWmBsREkJek6N5MYAWHk1ydR3E0FQdiq2Cv+rCBxqMY1mbupxIjCOcbITRWiMGDJHd/xpQO46pbD+OxtR1jbsycvrtfbQn+4k85Sg3sf45rAPZMYpxqhgjEOYhz/nmdGigxQTm3BurE45QdSPucjMbccs0sA7EUSzncXe5jy+JJnEpkqGcrk9oYsDxcMiS6k6+5BYvZdqdAEiqnjdyfupoIgbAdsiddy4v5wW2sLDE5NFtWhSCZRONeUMomx+/k1lmXa5pjZhiTVGM9MOJyDxCFnEhONIpPouI9xdhwBIFC8msQwCDK5r/vxp2PHzSztGhteK4Vh4yPJ9A0Spxd6eNrvfRHvuuYB9x1E5XnjoVwZRk2ir8uxb72lcG5IrXu583dIwV4QmUBRuwaJUpMoCMI2IPHMJPYtl0af4O3RGXfzGlpxFndT4VyTaJP5Mu6m7uf/JDkgemQbKEh0nSTbctNhmDel6epy05mFfqkeOS0FicyaxHxix5dJsvvtTZhMIjdIvPngadz07VOsMcOGAql+op3vyXaQyAna5rLv/sM3PczYw7KhCE+5Mny5KX+c3z7e8vAZfO3ASa9tCgWJzoLEIHDPUuc1iYF/JlHkpoIgbFXsFX/OQ9uehPhITh9jOJzS6vFWNJsQNhatM7kj0zhlqmOCRG4msZ+mGG+bsa6TUTuTOJS6sdTuN7Zye8txgme89Wr8n3/zjfx3NEEDqE+i+7bCMOtTybi+SdLn25Sd22/vivfdiJ9//02sMcPGvie7ZhN7sd/9n9YATs/zjqO96MCSmybDl5v6juMGiS9/zw141Qe/7rVNoYBMyFpRwMgkZvdvFRrzGtcgUYvcVBCEbUApk8h4aNtZFx9jDc6YXiaDjVP3FXJBcCGhiUXIczfNyu8wt+zugJimGlqjkJs6B4nFJGSpt/5BYppqdKPmmsQv3fMYAODrB0+XxgTkbhoo54xnkqYIPdxle7kBCu94kCvq8VleG57NQClIdJRlluSmnPt/9lru7dg3k9j3DMB88O2XSsdE5KYbA0neI5+axCACVMCUmyrr34ORIFEQhE1Jcg4yiT7ZDU4zcXvCM4yVZGH7kKS6kJsyzmOarM4x5Ka0sDLGrEm0F1SG0TMx0UVbirpjctZyb6TG4eVMors03J7YcRaAcrkp895Dn4ebAd4M+NyTfeWmnKxveXtre95waxJnFvus+ncAJdkzR71SSGLlGbURFPXljPpmuwUGV24aROY/kZsKgrBV8Q0S40R729ADPOOaci8vWaUVzh2pNq6cfLkj3yafJpETTLmpvaAyjHYYaSm7uvKY2L1V7zl6Nvsd8kyicTd131YUGHdZH+MaV2MdYpi1bcPGDsxdzy373sqrSfc7fnHit+DX95SbPuP3r8YV77uRNWbtDqx+x2YY9cZbGbqXm3ZGHpnEIHTKCppxcTamJX0SBUHYungHiWmaZ0RcJ3f2Q9A3kziMTIqwfbBXnzk1iTR55ARtNPkcYxrX2Nfo0DKJmZlM3T3Bvt7vPjoDwDRip7YZgVLOGRiqSWwxW2Ask9yUmdGi13OzS5sBe+HO9Z7cL7mNMs5laxwnuIlTv8XFtQT3dxyeYb2+5MDKWJSk69tXbroVFy6GSele7novyVtgBEx308QElWHLKfsoQaIgCJuSUh0Ly0igcGl0XbWzJyRLjIevPXnhjBOE1SjcTRUra5BnsjzMN7gtMOxrdBiZxDgxEtx2VC/Bpf2Z6ka451GTSVzqJ3lbkJDpbhoq09vMR27KzWhR5nHJc0I+yvVmqS4Mh1ydYu1MLHeRkOD1ZeS3gLG3N4zjX/5s/MDZN9ibZzolC2XS7F4ehUHJkGnwoOyYk3TUNbjUWZAYhCI3FQRh6+LbAiNOde7S6Dq5th++nJX8cnC59TIAwsZRuJsGrBYMNHnsMbKPlGko3E0dAynPa9SXQrZVHyTS5/j+i3bi3kdnARhlAAUoSrk7RFJmybcmkS03JUmg533Ex8l5WBhXWjMd9alJ9GmBBPDuyXGSYiJzBmYtSg7RuMa3l2MuifU8tzj1zcJKzIIT0OaoEko1iUGz3HTuBHD7JwtbX5GbCoKwHfBtgREnKbvhtu/EoiS3kyBROIeQu2nEacAMv0xW3zOTaF+jw5gkk2wrCtXAmsQnnTeJQ2cWoLXGUr+Qnxt309W3Q58rDAIEilcTSseSU8dov943kzg/hEyuL2mq0Ykok+h2XEo1iUwlCcFRd5jFRX4mnc6nYZjCeGcSSW7qWa/JqW8WVkImZBHHhMzOJA6Sm978fuAzVwI3vTsbl5jXhy1xNxUEYfTRWuNPr74Pdx3h1V/41iT27Ye9aybReh1r9Tn1m5AI24s/+eJ9+B//fA9rDE0s2iGjATP8gsQkzyTyZNqx5zXqS6oLx9e6Y0L78117xrHQS3B6vmcyiVFRk+jibkrvE2V9EjlOkra7Ka8mbm3ZnlGWBMapRqfV3LqkDgqax1ohq/6u760KSTFJmUTnxUU/aauvEYxvWQSdz/3Er1XTKJ9bm4GScY2z3JRqEsndtOE76M2Zn49kJkh5JjEEEgkSBUEYcZbjFH/+bw/gP72X5+SWpBqtMDMSYE541zLZ5RjX2PVNYlwjNPEX1z6Av/raQZzJ2jK44O1uSpksD4ketwXGRmQSoyxwrvt8JvsKPH7POADg2yfnAQDd7HMZd9PVjyVNpAOl2JlE+17FykDGfNmiHWyM8kTe9LfkmYnRvXuiE3lnElmtMxKrTMFxnP39cgJZ3566vu2dYk/pLiFy07VRaoHBNa6h+sImE5o50xsWi9PFuCAUuakgCJsDWs3lSl0Sy+zA9cGmtVkpHcvH8SYkAH+FtpNlKXwzAML24dZHzji/NpdWBkEma3OU6eWZLPeJKE0+qQWGa01WqSYxGYbczm6BUZ9JjIIAF+0eAwA8cNysslOAEii3/nKU1aOaRFezG6B8r2JJfj0yiXaQMr88uvefONWW4zTPFGm8HbLLDQieKiTFRIf3vKFtTbRDLMeJ8zXq28ux1KaD85zydIolJEhcG7YCwvmeUO2TqBvGzR03PxdOF+PI3VSMawRBGHU4mTmbcrDHW9nlTkjshygrk5jq3OxA5KZCE1mbPtY5Qo547Yhkem4Ty+U1yE3JXMQ1Czl0uWm+Il+f3TZb/koAACAASURBVIuTFGGg8LidJkh8iDKJJXdTl+2Yn2Fg3E05NaF29spZWobiHsSpSbSP+ShP5BPLuMbVuMM3SLRbj3BNyMbyTKLbuNzwqRMh1e7BX6m/LqcnY+oX7NnZK86CKyH19muDnJJbnPryUk3iIOMayiSeKcbljqjSAkMQhBGHrPG5dRip9qkt9KutKtWWeK4+y4NUaIL6r3Emdmnubkr95dzOZZ+aRMqU5Zl7x7FDl5vqQrZVN9mNU40oVNg11kKggCPTiwCAsbaZCinl5lRKk+oo9G+BAfDUEz4OlH3PrJkvWmvcd2yWPS7RhdzUVd1RLFyEzHYP1jFhnJNpqjHOPP/pecOtZbQDBU4GOPG83nwkuL01SlSFgsJwi1FfXqpJHCA3na0JEvM6RskkCoIw4vhmEuOkkJu6TpxolXqsxast8TUESFNLoicPUqGBKMgkyYxzpHA3zTIwTFdIn0wiN3OfpEWWdDjGNWZ7g/okRoFCECjsHm/jaBYkUoASBnCSjtLCVrcVGrkvR25q7ZePw6xvJtH3PsvhM988ghe/83pce+9x5zFUApD3SXTMJNL3NNYKvdo9AHwTMlKguEo5i7pJ5nPK2sc5hnOor1FOkupckeAacNvnljzb1kaqTX1zOwwYmUSSm2ZZwTp30zQBlmeAqAvEi0B/MatJjERuKgjC5oAe1Ipmk46k2kyS21HgXCPlm0m0Jy6cyZbJJJLcVDKJQj2UDeScI2lKdSxZJtFxcl1kEt3rGCkIakUBAuV+3aS6kIQPYyKpS30Sa+SmqUaYBeR7Jto4Or0EwDKuUW71hTSR7rZCBMxMov1aTpBIUsUk1c59Me1jvjiEFhgHshrPex496zyGDgfX3dSWQPOCbc92RtrUlyvF6a9bqeV1XZS0a0kZ/S1LGcF1d271M8kRVmIyieY54FWTqMJ6uWmSGaFNfYf5uThdMa4Rd1NBEEacxZ65KXLlpiTR6DRIy+qo1iS6mnfQA7EVKubEoghIpSbR8PCpeQmYK4QhyU0Zq/9WQATw5aZmjNv5n/cFVM1SzjriNC2Mm4bkbhoo1TjZShKdB+S7J9o4djYLEsm4xjHgo3vWWCtExAwS7Yk8K0i0gxsPSeAwMom0IMA1hAEKKbPrOZlYEmiO0YuvuQvVu7YZ5z/15eTLTf2ydLGv3NRy/HaWm9qyackkrolE230SGTWJKjDSiSAsCqVLb5wFiZMXmJ+LpwvjmqAhsKwgQaIgCBuKt9yUHtoRb9IKFJMZd+Makg1FvCAxTdEKA7TDQFpgwEy0/sMfX4fXfPiWjd6VkSKvSWTZ5Jughsa6ypRKxinMrA1db64TySQFojBgXaNrgcx8muoE6Z4BAHsn2vnvx6xMosta1VKeSQxMb0VmJrGQ4PrJVF3vQcOuSSTzGU7Wkua2RQsMXr1rJ2JI9FANpHiZRO75TxP+8TxIdP3e/DKCcZJighnsme2leZDoLFuXIPGckWbGNa5ydzMoMRlEoDngIzlpHiSeKYxrRlVuqpR6slJqSSn1Eet3r1RKPayUmldKfVYptcf62x6l1Geyvz2slHpl5f0axwqCMPr4Bomp9ggSK/3euC6NE21eT64kNRPrTiuQ7BmKie5X7j+xwXsyWtC8gG1cE4CdSbRf5xwk6qIvYLvBpn16oZe3lMj3MZv8dMLAy1qfg873McsI1ky2kjRFlGVt91hBIgU3oYJTfSEFQV6ZxDRlL1IBJgDgZmV7Q5ab5plEjpFMnknk1dbSoetEIdMAiF9frrWGzurGOpG7uUhhXMN14fYzN4pTzQ5IgbJTuLMiQYxrzhm0ABFyFpx0VlsImGCxriZxRSbxjGVcM7py078E8A36H6XU9wF4H4BfAnABgAUA7668vpf97RcBvCcb4zJWEIQRZ4ncTZnjyDa6zXho0ypdO+TVltgGBJwHYpKmCJVCtxWK3BRicNAELUJwjk+ayU0p6HGV3PnUEtktH5oWZa78u1vword/pfQ3mvx0WuufSaSPHygz2arrd2hnEi/ZN5H/vuiT6FaTSAtbVJPIkjt6TMgBE3BMMuubh21c08k+F8lxXbBdSgFOdjvNthk412gCfn0S7Ux6JwqdM/5Jbq7j727K6ndoyUa57VW4x9/XpVcoYy9ABEH9fasWqi0EmttZ1AaJqdUCY8SCRKXUzwOYBnCN9etfBPBPWuvrtdZzAN4M4GeVUlNKqQkALwfwZq31nNb6awD+ESYoHDh2WJ9JEIS14Z1JzLJ0vBqR4mHfYthNF4Y3ETNI1AhDhW4rYMmGtiqbZcX50OkFPP0tX1yRGVsv6LzkSZk1VBYQ2e+xGmlmwAG4139RZsPYtNcHRd8+aY7VNx85U9rHIDCLMuu9QJBamcSwIZMYJxqtzLjmPz3r8ZjqRHjy+ZO4aLfpm2gmaatva8kKEqPALbC094HbSoReO9nNgg3HwGHYQSKdi5xM4ooenIyaRLqPO9dxoTCFiQLlvJ90LuWLJEyZ9rinKyrAbWWRoh3yzKUAY3pVmLm5LjZJJvFcYM9JQlV/36qlFCQ2tMDI5abnm5+53DQEwmi05KZKqR0A3grgNyp/+j4At9P/aK0fhMkcPiX7L9Za32+9/vZszGpjBUHYBPjXJKZsuWk+kcwMb1xXW/0ziZncLgqlJhH+9v/D5ot3H8PsUoyPfv3hoWwv74HH7NsWZu0cAPcgMU5Sttw61ZWJTM22Ln+CqfT4xkOn89+ZlhMBOi3edeMD7aNSymQEazZnZxJ3jrdw3Ruejy+8/ofzNiKBGlwTdHR6EX/wz/fkjenH2iHCQLEyWYmd7WHW0o0x20T41DGuBZrgLjGkrf6ZROSZdK5sNwp46g463CS37rkGlxWjNFcJqG/dZD/RiMLAGKC4thJJTSYrb0EictOhYi9AhA0LcLWQbBRolpvGy+bn2C4jL12wjWtaI9cn8Q8AfFBrfbjy+0kAM5XfzQCYyv5W9VKmv602toRS6kql1H6l1P4TJ6QeRhBGBaqV0ZrncJpkJhW8lV3zM1QKrYZeanXQ6jO7JlHrbEISiNwU5cnELKP/17CZyjI2w9pHmkyy3U2DIpPoms1KUs02CbGvm6Z6P5oIn5zrlfYxUGBl+32hXQoyA4i6QNauSQSAvZOdvKYTQKPhDfHaj96KD37tIG552GRLu1Gw6pgqdr891yCdeglyW/fQMVdqODWJeUacaQgDFCUArkFKqk2WuhUEbLlvFJrWMa7bKibyYC1KJvlzg2cmY58X3PKGKFBoBcq5tjN3/GZmt0t9Ekd4wW/UsRcgmmTyOUduBW77uPm3XZPYmEnM7sVhBxjfUzauGSW5qVLqMgAvAvCOmj/PAdhR+d0OALOr/G21sSW01u/XWl+utb78vPPO430AQRDWDXuFm51JUTwpWyHtMO0sfNxN+4l2rhtIEmNt3Y3CdTfu2AyU2y+M7sRistMCAMwurb7Sula01kVNIqtPIgVEzEyiFaRwZXNBgIH1fgBwZsEKEhPbEZJ3/p+YXWYtGjnJTa1MYh1KKQw6jLcdmgZgMoqACYyjhm01kaQpO2tGGccJZisF+t6mOtFQ5Ka0PU5ASsFMECi0gsC5LRGpNFphgCR1vyf3kxStwGTbONsCkPfl5dbAj7eZ7qZraGURhbwFUNrHDlPuW5LEygKoN/YCRNN9K+cDLwA++6vm3yQbBVZ3Nw1bwNjuirtpBCQjEiQCeD6AiwE8opQ6BuA3AbxcKXUrgLsBPINeqJR6IoAOgPuz/yKl1JOt93pGNgarjBUEAcCdh2fYPQiHiT154fXXMo2xfVZ2wyDg9XuruKI6T67zTKIY1wCbxzad4ohhZBLtua1r/zuAMonI2yk4q5S0ZvekK8lNm9pLZNfEmYUisDaZRJ4jJGBqQp/9P7+M91//becxtnFN0BDIGvlrc5AYDjCuse+hD59aAGAMb1x7KxK2bNS9Kbt53Rjze6PAfbITse8/X7rnMRyfXWKNKWpreQZMAPXgZGT3UuotZ75PV3llnJhAqsmlt3YfS8Y1/OfNGLMmsdwnkRdwR4FCFLjXadI+diKe3NSupRPjGn+SpFiAoBY8qy54mBetLjfNM4ltK0hMTX/FEZObvh/AkwBclv33XgCfB/BiAB8F8BNKqR/OjGreCuDTWutZrfU8gE8DeKtSakIp9TwAPwXgw9n7No4d0ucShJHmhgdO4if+4mv42xse2uhdaaRsyc/IHKRmksx6aNuyoTBwlskULTD4GZggl5tKJrGXJNa/R3diQSv5wwgS7foyTiaRMimUGXOVm5oghdc2I58QUgDWkKUDTCsMIs0yG9w+iYfOmCDs2vuOO48pahL9M4mDahKnreD30ZkltKMg71PJChIT7R3s+daSTnZ5/V37SYpX/91+/ML7b3IeA/gZMNGhC/Nm4u6fzRjXZEEiw4QpCgNPuSmzT2jubsqUm9oOxMyFo4AbbGu/mlA6J8dboXONprAS+9yiBaxVlQn9hUomMQJ0ihVNXmuDRKtP4qjITbXWC1rrY/QfjEx0SWt9Qmt9N4BfhQn4jsPUE77WGv5aAGPZ3z4O4NeyMXAYKwjbmqMzZiX4jsPV0t3RwW4o7WrIAJSbG7Nlc5nhQeK82lpeyeesJEeBQqcVSpAIv0buGwFNwochN7UDDNdJpM4DIp67adWkghtsDGxUn32fp+fLNYnUpoblbuohfEita3twJrF52jMoK3h8drn0/3QvCDKJqqtaI7FrEpmZLG7rjNiSqXLkpvT+D56Ydx4DFOcgp0aQxihlen72HcfG2b2Vakpdg6J+otHKA1LHTLotN2UoUGjcONu4xs/dVFuOr67fAT0D2e6y1sLFKKtCRh06jtFqJmR2zeHybGFAAxQ/q3WJJblpVpNItYyBm9w0Yn2ac4TW+i2V//8YgI81vPY0gJ8e8F6NYwVhu9NmNl/eCEqZREZvpzSTm4bKPWizZXOuPdEA+4FobpnuTZHNym43ErkpsHnkpjRJOzuUTCI/SLSlXjSxcKnJ8jWpKGUSA4W6eWSRSeyXxgVMiZ4vhdy0CNxW7GOSIuw0T3tI7lVHVXo5s2g+Z2RN7GxTnCbiNGUHiXRsua0zKCMx2Ylw5Myi0xiAdx+u2x4ns2rfk1uhcl+4yO6t5EzrnElMKJPIWFystsBYd7mpX01ikmp0IrMAyv1s3pnEdjjSqpBRp7oAZ/+uxOyx4t9LZ4uMIGDko0AmObXub6VM4i7jbjp1QeZuGo2U3FQQhDXywj+9Du+65gBrTCcPEkc3i2WvmrrWlZhxmXGNT03iANlc07aAYkWYs5JM7qaj/B0Mi81iXEOGFq4T1rVgZ7Nd5aYl23RXiRKKyUeX2YKh3MurPiClie3ccpx/zySJbUchLyPi/MqCct1kfaASpzqXJ9YxyKn0+FmTSXzXLzwTAPLG9hSku2Ru0lQj1cjdZbkZKTIX4d7vuq2Qdb35TvppeyyXauuezMqAZdLhVkByU8dMIkmgmfWP9j46t5cgU5goRKA4clNPCbouDICcXWLpHIm4EnTzuu4Q2ttsZexza6AqZO6x4t/LsyZrqCy5KbBSPmoHieN7gHgRWJ4bPbmpIAhr58ET83j7l3ieTO1w9DOJJbkpoyaRshQst7ncpbFZNte0LYCfgaEaKDGuMdjHbZTPSQoOOa6VvvhkEm3b9IAhN61mErkOiIOuG/t304u9/Hdcsw/AL0gp9UlsqEmk/WlCDahJJLnpC7/nfNzwph/FVb/2XADlTOJqFFmbTCLpev/R1e+Nd98yQaL7uey7gEPb41w39rnFzYAFypabussrI7bcFPk+NvXgrN1W9jpzDbg7XNvnBeda0NosnLYi9xYYeQuSiFknm1iZxBG+l486SWVOAqD+/Fo8U/x7ecYEiXYLDGB1uSkALJzMjGuyFhirXKsSJArCFoYewCM9IfdssJ7qwgLdNeNjZ2CaZHODxo1xM4lajGuI47NLeOT0Qv7/nEnrsKHsNkc250viMSG0DZgo5nGZl6+sP3LNGpiflIGvCwLs7MqZeTM5IXMRbk0iyfIUVpdvEqU+iQPadAyqSRzkbnpybhljrRATnQgX7hrD93yH6b7FyeRWG8e7Zntyd2V2w/kiS8QJNtYcJHLkptaCRxS414mnWcBPEl9+cMmXZJo2Be6fzx7XablfA3RejLVCVnuJhCS4Ab9OP8qMU7jn1ng7kiBxDdjuvmGuSqg5nqUgkWoSs3sZBYtVh9OqcQ0RRMbdFFg1m7ghNYmCIAwHmogPK0j85DceQT/ReNVznuA8piQ35TSqz2RDYcOktWkMQBNJtzouoJhcjzObItvmCnGq83qY7ciL33F9qT3CKE8s6LpxlSOvBbu9AXeCxu2TWM1IcV2Bg6yXV924JNW59Jt6JcapRrelsl6m7osk9FrlHiM69UlcLZPYVMsIAGfme9gz0V7x+/z4OwQ3lCGiMgDXTGIuE/YMEsfaoXNACvhfm7Q9zgJQecGDUSeusxpByiS6SkDTwtxlftmt5rh6vbk+b2zDmxYjc1n0xeTJtFOSm4bumUQ7S9piuMvaC6dSk+hPXX157fllB4krahKbMokVuSlBfRKBItvYwPacrQjCJsO3zyE9OIc1IX/jp+7E73z2LtYY2ySBNbnIVk2b5G9aa9x88HTp2Ln0e6vdlsfkmpwkA6XyzA2nD95Www4QgRGvSbRq6tabYkU+dM6Ia11MPnO5qcM9wrffXt4nbsAkOU40zpvsACjaYJC5SKfFk5v6LGoVxjVFv7HqfTNO04F9Ege5m55e6GHv5Mog0dm2HkWGqBUGCBRDIukpd7eDy1S7n8/eNYmagkTeYh9gudIyArBAIV9048grw4AXtK0wPGOWKVB7g8S1l2P2uolOxFpcoWNiFiX5WdJWqNhS5vE2L5AVypSk/MpVblqtScxCuYFyUzuTGDbXMVaQIFEQNgH2M8n1AQUUN/JRNk3pJWmxss6ZXGQP+yCon1h8+tYjuOJ9N+Ifbz9ajHGQzdVuK3v45sYRDvtJ7x1lNYkAz4RgK1EntR3lIJEmWKle//20nSvZbqOlOhaG3NHTXTMKgsZJcpym2DdlgkRaEEh01gImNFI718UuryAx2yfqkwisDIqSZPU+iUD9otzp+R52j68MEgfa1lfIj2OY1cS5TuQ9jWuqmUtncxdPKXiRSeTV0QHFuez6eDMBf8CXm6aF3NSnTygnk5hYizlhoJwzx3kmsR3x3E01SXCD3Hxr1THZORgGASuTaEugOV4CQhl7TjJwwWnhNNAaB6CApWkgXgYic791k5tWMomOclMJEgVhE2CvCp5l9G7L5aYjbJoSp2ku43TtkQUU0rGo4eF7Ys4YTdxp9YgsisTNpMR10koGNO3QPZNoF6STm+F2zSQePrOw4nejvPpsT5LXez9tSWA/0U7nZGKvPrMyWVSj5tenj66bpkb1lEkkuWmSIjeXMttzDBI9FlNKNYkNxyROB7epGOQueHq+h701clOWcY0VbLcCvrlIKwwQetSNcWWqa61JdD2P7TEmk8io96Nzi5lJTK1MIru/LilQuBn4PJPIG8fN0qVUbxlwnFvNz9xd1ssUaXTv5aNOseBnLTjVfQeLZ4DxfUB3pwkYe3NAe9L8LZebVt1NKZNYlZuGIjcVhK2EfeOuyvYGjzM375GekMca41n/QU7LAbLXb5KW7R43K2VnKn3bgCIjwnloh9ZklxMkRoFCK8oK0rfpw/S+Y3MrfjfKEwv7+11vwyHbJRBwC6RSa2LHcTeljHtuwOTRJ85cNytfEycak50Q3VaAM/MUJKYIlXF25GzPT25aBLJBg2yLFnuayHtO1hzK0/M97K4JEn3cZSNPd2WqwfNxNwXcg3Tf1i9rMWEKVLMqpA4T7BVBOqedBTcgKpmLcBQoFaM0tpstN0hMC8dXbrAXBibD7dO7M041S+EkFKSlbLP5XWNN4vhuE+wtngZ680B7wvyt0d20B0CZv7fGgKhrfq9EbioIWwr74cKZtFJmrjfCctN+UjSXdq2jAIpMYpO0jAJPqo8CKiYJDHdTckXMg8Rk5fH8i387gN/69B24+eDpyrYUwoBpVJFqPHB8ZWC1WbnuvuPY0S37pI2ycY19HnImaV89cAKv/8Q3WduqTuQ5UuYwKKSVLvPWYmKXZfYcm6bb2Z6m2ipjJBVg93i7kJtWFldcM4R0zDnGQS6TrThJB7qb5sFlZdxSP8FCL6k1rqHMpMu1TRmCoiaOL3dshfXGQYPGceWm9jno0/PQbMv1Xmd+hllNlrNxTRbsUU0iJysYBp5yU2Zwn1avG+eg1PzstkJWVj3VyB1f2e1tlFmAcD+OabaP2bnFeHYLBSXjmkELTr05oD1lZKML1SCR5KaV7yDpmSwiOYCR5LQkN5VMoiBseuybBmfSSquro9xuoJekrCwKQe0lmqVl5rOftoJE+6HNcjfNahIHZRL/5Or78fGbD+GK992IfpKWJoQcSRoA/OW1D+BFb/8K7j121un1o843HjqN5z5pb+l3o5xJtIMnzqLML33wZnzutqOsjDGdp/k14GiKBBQSPYAnd+TKFlOHSXI/MaYwO7otzC5RCwyUM/CumcTsmHMWEkp9EhuCvSTVA41rKLisjiP5bL27aZC/92rQd21qEhlyUzuTGPGCS/u+5VOTyHre2EEio00QULibOgdg2f2fKzfNyxQYQbptLsLJdpaDy4C1SBgoE9xzTISSVENlxjXceldauHA9jnYmEeD1OBYK6koHas+veAmI2sD4XiuTSHJTunHVyE1D657VGjM/o7YxswGARDKJgrDpsSednJVFegAMw8rflzjR7P5fQDHha5KW0UR/ukZuynY3zbIkrSxrsFowe9O3T1UyiSSJctve/oeNk9mjM0tOrx915pYT7J3s4KcuuzD/3ShnEvul642/nwse1yjHudJe/We5myaWBJqTSbHkdkGDuQi1pJnsRpjLWgvEaZo1EqdMIk9uypkg0z4FypabVoLELLBoomkl/9ScCRLrjGsG1TFWia37T8QJGnR5Is9pXRIFQR5IubdgKN5/scdz16x7j9X2EciC+6DB2bFuXJ5JpHuy6/aKWkZ32a75mctNnWWjxbiIE1za/UUZ95+idzC/3jVgZiATK5AFRnvRb5SxnaOjQfOEuGfkouN7gPlTWWaxkkmsk5uGloJn/qT5ufe7RW4qCFsJezLBWdmlh+AIx4joW5lE1web1tr0hBrgCEYrqTOLVpBYmVy7PrTjrNYjbMhQAMDFe8fxI085DwBwx+GZFfbngHsmMWdI35tp17F+G1vqJxhrhXjnz12Gg3/4MgBwdt9bK4fPLLAmukDZQInjDEyqnoVl9zFxNUhk1Lty3U2LYCNgGXcUxjUmA9+cSQww2YkwtxRn4zIZGzeTmB1z7gQZKDelru5nqgf3XiwykOXfUyaxrgUGp0+lHaRHoXKW18drkKkGAdiBlP06TqBuP6e45xZ9b5wsHfUEBNxNz9JUI1TwkpsGWZlCqt1kuFXDJ86iQJDV8nKNa9hZ0pKUOXA+jlSCwZX7CmXq5Ka110CyXLiUnj0MQAOdLJMYNBjX2L0UAWA5M/E7/3utIFHkpoKw6Vmr3NS10J745zuO4rl/eI230QqrcXOS5vWDPi0AmhzBSO5kZ15dZHP120tzswl7+6XtJRr7Jts4f6qDgyfnV9imA7yay2HyxN/+Al79d7esy3trrbGYBYlKKSiqfRlSJvGH/ve1+JW/vpk1pl8yrnHfT1pEWOi5NekGyu6mgNtEPq2RKLn1SSyClDazcTZtp6mXIGX2J7sRZrNMopH2oTCucfzOKTjkmXaYn0o1N6XW2eS7CUoyVgPu0/MDMoke7qZhEBhXZm62R5HclKGAyBYEAEZNonXcfSS/Zlt8SSanLVGRNeO1T1qL3DQsLRQ6bMvKAHP6JOb9RaOA5SeQpOb8bwX8fod5nSaj3tUYKbmpa7YD/STFc/7XNfjCnY86j6m2SQEa7iXU8mLc6ndImURyN622wKgGia3s9XueaMlNJUgUzhHfevQs2+lvqZ/g7/cfWtcsxXbAfpj5GNckzEzR737ubjw6s8RyUrVhrT4nujCu8XBbJEf7Ort7oNx2ouo2594nsZy1qbuJx2mKVhDg4r0TePjUPMqZRPe6pY3iy996bF3et59oJGnxHQO8Vfy1QOf81zMzIVdKclPGJI2CkwVG5nJFJtHFuKbG3dStT2Ka72crDBjGNUUA3GQu0k81wlBhysokmuCyMHxyPZYUHLIaieeTrWJfq3NyrYtAsI6mmiAKEge2wHAK0ouaRE5GkD4HjeP1BISH3NRzUdJDblrIhHmN6qmdScQMgPM2EZnc1KnlTGlxsfw7m8NnFvCK99yAB0/MlV6T90lkyFvDQKHTCljHX5PjaxiwgmaAn6WOE53J1vk9jrcqZxf7OHZ2Cb/9mTudx9jGTU2LWwBMkBi2gZ3fVfyuXckkVo1rdFoEkADw6muAV3zIBIjSJ3HzsBwnePuX7mdLoobJ3HKMl/7ZV/Hrn7iNNe7PrjmA/37VHfji3eszAd0u+GYS7ZVLzkofTVg5Aan9sOXIxPpJionc3ZS/+tkUuNFEyg6Qy8Y1ylmGm2S1VQODxMRMWp6wdxwPnVqoZDvB+nz5e45wUOkK3dfI4AAAy3xjLfgev36q88DGL5PIWf2vGtes3GetNQ48Npufx7ZtfRHYrL6tUk1ixHNApHO4KQOfpBotkptWMokUpLjeu3K5KWuCbH4OcjdNtYZCc5SoGuo7z8z3EChg51hrxZh8YueQJbLb4nCUDBRcGgdKnkwyCoO1yU2ZLRi44+zWJWFDvWvTtuxyA86zw86AObnSljL3zQt+f/gv92L/w2fwtzc8lO8jUDiOskx5FNAJTZDo3HOyEgC7jin20V1umqQpwlCxs9TbAc68yXaqF4ndvAAAIABJREFUHliWkiybmsS93138Ls8kknFN5TtIkyKABIDzLwWe9nLz7yaJagUJEkeAq245jHddcwB//m8HNnpXGqFVomvvO84aR/2yaCVW8KNck8jIUlgPCk52j2ytZ5fcZXM+9Shaa8Spxpiv3NSSllVX/+Oa1fCytKn+Znzw5Dw+d9uR8ntVTHLqVvr6SYpWGOBxu8ZwYnY5f2iuJZM4DEnmemf5F7MH5ljLziQOR27qO3HpxymmOuac5FxvFLDNM+SmeYP7vHfhyu296VN34sfecT2uu+8EgKpxjXmNk9yxaoDC7C0HoNbdUWudT76nui0s9BIkqc7HdVru/UWB4l7iU5NY7pNY2U+4ZRKrl8Sp+R52j7drTW+Kid3q+1gyrmFMyNdiXBMo/kTetybRq0+ifS9vuCfXjssk0JxMOo0LAl4GMneqXqWX3R2HpwEY4zLA+r4V0900+2wdhroAoMxxJhtlupuyHb+1zg2wAKDnqErYytCx5CwsVheu7fcpEfeM3HTvE4vfVYPEWrlpiFpEbrp5oMnT0enFDd6TZmhVitvkmGu9LdRTCnhYWTr+yi5Q1EdRRsBtW5ZEz3Efaf/GmDba9PwzRhr1N1Z7f/LMRvYSCi7rbsav+quv4/WfuK20GkgP7UEmIfkkOQsuzmZtAErupswgkROg+OKbbZtfjnHF+27Etx4d3KYjDxLbxeOmHQ0pSPScuPSTFJNZX0fO9UYxBEcVssLdtGafb88mn7dkrrd0bnZbYeMiyaBtsWsS08IVtM7dkc6hVuZuCphrLk3LbQpcnx/0/pwaXrsFRl3GX2sNrYtsYR1NAffMYr82iwjAurY5mcQArUAxJIHIximWAUpSkQS6Zpd6npnEtbTACAKemViSOtRx1W0vLdcyuhyTUplCw/NmOU5w5IyZwx3LXKntzxaxauCLmkTA/TvQuliU1NrtmNgLEFzH79A6t0a13n6Y+DxL6/wVagP13LjGrklcTW6alOWmNtIncfOwO6tzODXC2TbfGwDdQEbZ7n4z4Nvc2x7HChKzCSv1O3PBnpC7Bjc0Se22AijFr0kcZCZjP/wLt0VL2tQwIaHj+/Cphfx3caLzZs9A/cOgnxYtAIDCVTUKbHdTt89H81jOiqQv3IUf4u6jZ3HzwdN406fuGPg6CpjsTGLEmOiuBV/HvX6qMbmWTCJjcYWOw/gA4xp637uOGnc6krOOt0OvFgx5TaJzc+/CuKZuIlm4bwb5IsnccpxnG7iTXXp/15oxs4/mZylwsMbSP93cTcvbTFKdP8uqcIKUkrogZAR7ltw0DNzr9ijbljuAOh5/+16+3sY1tikMJ0hMMylzfv473k5IFdJmSHBL2Z6Gifyh0wtINXDJvgmcXYoRJ2lu5gR4uJta1w1ncSVQQCsa/NkOnV7I72vV+mZnx++kGmzLHM+nV2StcU31O0gTkxWMOub/f+6jwFNfZuSjgCU3rWYSk7JxjU1T24zqy5w+hbCu0DPr5NwIB4mezlV5kCg3kDVhT0BYxjWemUSqH+NkEu3veLWH2kIvxs0HT+cPllYYoBUEzm0RYsuAo2mSFtdmEldfNf2uPabhLJkPAMUkOQgUVIMkJ07SvCYLKIJE++bPvY6GkUnk9N20oaDmW8dmB75usb+yJpFjGrQW7IkLx1ihH6f598iqScy+50WPPondAS0w6Ly568gMtNZ5kDjWDlnupoldk8iobYutya6ZSFb/TtexlUlcik3rmMBqgcEMEgH3YEPnk616uSn9a7C7ab3hDX2OQWOcatusTG4UcMxFzM/8vsVoE2Fne5zdTS3Jc538uQkf4xp6Gd0n2XLTvBzLPbhky01pUTJsnsgfPGkWFZ/5+F0AgOnFfqkvJ8/d1ARtbWaQSMFlK2j+bEv9BD/8R9fijVeZxT27vQc7kxgWfSpFbuqXTKk6rgM1C07xsvlJQeKl/xH4hY8DnSnz/6ohk1itSbSh/okiNx19aOXm5NzyBu9JM76rRNzJwUZxz9GzI+3O5es2l5QykO4Pe8r6nGXUJPYZQeJrPnwLrnjfjTiSSaxbkTFXcP0OckewAatv9v5QbWVV2lG3avr4PeMAgG9bQaI9SQ5rbNrT1PRttDOJ05kzbGQ9SLk1ib5ZPt9tuE60gOK+tdq1vVRTkxgFakXLkvXAPgc4Tr2JZyaRAob5NfRJrLvX0uTj5FwPj51dxmLfnM/j7YjnbupZ20YmIWZs3YJM8b6TeSaxn0v7OIEsUH5/14nXaplE2/20iab9tDNCTWNcMp55C5KQmUmsyB2dM4nVINFxnO/iYppqlksvjQGKHoSua0d0TjY50jaRZK0zBjYur46xMolN19vcsrm/XLzP1IlNL/Ty8x/gZRITMq7JWse4LuSRc2shW1z5Glr8/OxtR/MxtH+cxTvqk9iWTGKOj3u5XafcqApJstgg7NS/SVNNok6Kv1URuenmga6tUyMcJPpKw0jSMcqZxIdOzuNl7/oq3vYv9270rjRSdjf1M67hBByUJZrzDBIHTSzSVOOrB04CAG7NaqxaAbNJtOUI1vTQtidEttsiUPS7qrup00Pv2NmlYnt2TVbNw76fZ1IKuZ2dSeTY5AOFNI5TD+eLfV6wDFcc7wmLVtaL4PRDWwv2+XSWIZ1OtXE3DZSf5JfTJ5HO2+6AyXWcaly022S47zoyU5ab5pPk1bdl18RxHGYp2ADqs8BF8BPkiySzS3Ge7eEaN9nv796mw7xOWZlEe3t2zWIT9KcVJljW56/S1G5j0D5GQYAo4PQ7LGSqfplEntzUvn9zyxu6TJOicgDsfo90MROr3V46WIFSR7Vur2579KzdO2nKh84s9PNWFgBYNYmU7cxl2kyDqaa2UADwwPG50v/bvVPDNSxASE2i3zzZNiFrziRmKsNoZQseM7gpkxg3y03JuEbkpqMPnRBDKNHxxneViO5Rrg+njYAmXBS4jCK+NYl2oMQJ1EmKw6lJLE8smm88C9aqKBlxtMIgc2RzfEBZNVCNmURrf+hzVFtn1Pc7NL+zHXmrtSXVB6n9vhNZkEjOvu0wGGibXvv5stcNRW5qbYMjL3adTNS5m3LqqtaCLYGioN0Fkol1opD1HdA1xmqBkZ23FEQ3yU2fduFOACYTYAfeTWYrdRSr1mDb5OeZxJqJZN7/L1ClRRKtzXa4xk2px31LW5MtOib2LcGlJrGp3iwdkElsCizrKGoSefLDct2YW0BqxvnVjfnWsqfp4Ix47RirJrFp4a4OWrjjupumWS9BTgbSPv5N2R56n32TJttzer6Xt7IAzLPKuU9itriSy00dF6pSvXoAbAeJcZKuqLd0D9LTkimSyE09axJtdVNDTbRzJnG1Fhg29HuRm44+rjKJKtfddxyv/rv953hv6ilnpDg1ceakXRrCZNcXuhFzMg2AWdG/4n03smoEfbGPP2d7sWN2rwrduDgtMFxrEhesQOTmrMl5txWixWkAXJNJrHNc3D1uVstOZfW+qdZQymQTlFppdQ8U56wdJNqZBDORqY4pVmNJbndk2mQid4y1WNImwK9PnC/2BMS35ckgqV1dTWK0ATWJZxlBIsnEuq2AlUmka9PnWutGNLleeVz6SYpd4y20QoXpxX5Rk9gK83PZ5TlS1L8ErJrENK0Y1zRkUaKgkFsfzc7/yU5UZNIZNZAEtyl7U20P7bJTTWJ1IT/rkzp4zOrHn2TIE50ok9fzguYwZJqLeMpN7UPOWVyM0zRv5cI5twBzT2bJTXVFyswMnBXjeysZnjXVwKflIHF6oVfKwLMyido8Z3K5qcP9pAj2it6ddZ/txGyhWDs13ysFKWqVBYhvPXoW33zELOyuyFKPsFpsWPhkU0t1ymHDuZzXJHbr32SQ3LTRuMZNbtowWhgmvlLO//w334DWZmJiT8DWA/sG0E80Oo5nDhmRLDBqdIYN3Ug5k0gAeMs/3o39D5/BnUdm8OyL9ziPO3R6AbNLMb73wh3OY8p9EjkPbWtF3mPcepjkULYqChSOZlbh5+/oIAoVQ35VrH7SBLR6f+4lKXZPtLEcp3g0247d762uthAoJrzVTGIrk1EFNRkACm5bYYCpfJJs6i13jrXYNu30HQ8nk1h8FlYT4NJEXqMd1U+i6T3H2xXjmiFkEu37FjeTGDIziVrr/FhyJkx0/6EWIb2a7cWpcc7dOdbKP0fLamS9WgbmzHzPuAdbExJWn0RdTI4DZSbyWut8om3X2tEiCZ3/U90IIaNxOVA9t3gZKXuSXFeTOCCR2LjglKQ6X0yswpH70ne3c6xlMrmOk8pyvz1eU3bTOD4LEhk1qJ3INHJnLXhoq5UL814+qHdt0zgaY7bNk3IWGUGHbdXJTWuyzQCwN3Orn8mMa2yZNieTrhTy/qIu9yA7IzuoKbt9jz8xu1x211xlAeKlf/ZVAMBDb/vxXO4r7qYFSWW+1XTPsKm2gAFqgs08SGyQm+ZBYk0msakFhvRJ3Dz4yq7oYTzNMGTwxZ68s1wCs9dyap2GDV3Y8wyJGFBkRjg90QDgh//oWrzsXV9ljbFXmzh1ar6ZRBrHkra6ZhKz4/WcJ+7Nf3fBVBetwL1Gim6sUWBL2VYGbu0wwHfs7OKxrL7Qdpvjyk1JMlqXBbMnyRN5JtFMknd0rUyia5CYfcfDqEm0Jw0+GTBg8CSmriaRIytbC3YQxDFhSlMzaeJkEntJmmdBfBqQU9ag7hyJkxRREGDHWAszC30s9pKSfHeQ4cRiL8Ez/+BL+Pn331S0Ugh4fRKNSYj5d90k2V60mWib858WZqa6LVabjurruPcEZUkC+e6m5fci4lQ3juPIfWcW+2iFCmOtkGXelE/kA54zMEkyI2a2J9F6oPy5eXtp/lx0DUjt3rUcuSM5eapcgsuQcioF6mjC6S9K/XXrxtF1S5n0hV5SMnziyYtpkcq9vjOpCTbqzknbefnUfG+Fu6bLeZykusgkZvvo64C/lXBVQDw6s4g3XnUHTs0tl6XMTRng1eSmJB2tbYHRZFwjLTA2Db6TpTxIXFz/1hmlGgWfIHGEM4m+x58ehkORm2bHf7zNq5GKU42JtrtkxR5nxjAyibFbQEo95J77pCJIPH9HJ5ObOsqo8prEZmlNPzHZl8ft7OLRGROw2W5zTe6mdKzPLPTzB6jJQCIft1JummUSgwCtMEC3FWBmsQ+lTCYlz2w4ThJ85ab7HzqNf9h/iDVmuVRL6hskNo/L5aZRuSZxOJnEYhssuanlLuh6DdjHwDUjDhTHkVbkmxYuoqDIJC70Yoy3CznHIMOJq+85BgC499jsykwioyWFLTcFqpmbIkgMMsk1XXM7uhG7JjHROpexudY62XLSukC2CCKb36NpkjbI3XSQtI948MQc/vBfvoX3fuVB7BxrQSkTuLnKP9P8ewvY5iKRR5BYcill3RP4NYnaDoCVapSuL8dJ6W8lVQgzcA6DQm7KMa4ZlIGk92lHATpRgMVesuK6YfVJtGpJ3eSm5udAAxQAi/00L8M4aWUSBzl+m/cvfn90ehFxYtxNWyNuTviV+0/gtR+9ZSjbsucvg87/6+47gU/uP4TXfvTW0gJQY3Z7NeOaphYYA+WmFCRKJnHk8a3NGWYmMS5lEt33ly4UTt+wYeMr9yUXt2F8NjrmY+2QffzHs/OE1e8q+944E4RyTeIA45oss/SsJ+xGGCjsHm+h2wozuSlXWtb80O4nKVphgAt2dPHY2eX8NeXawma5aZLqvE41tjKJZlx5Y7ZkCgCecoHpXzTVMQEiO5PoKTd9xXtvxBuuGtzcfuW21p5JHLRQsthP0ImCUp+5oQWJ1ufhBIk0uWNlEu0g0aMBOU22miTQURhgVx4kJiX5bhis7F0IAP9272N4/SduW7Ffud29ax2XZVxT10uQtk1/M0FiVpPYjQbK32q3l+p8Ec69BYYlN61xvKT50yB308aaxKS4/pvGDHqMv/pv9+N9X/m2eS8r4HNV5ayQm3ICIlX0zeN83+0ogFLcrHjhbspxzgWK9hJ158hDJ+fxg//zGvzyX38jb01Uctxl1GnSuDzbzMwkUgayTpJMrxlvh5jvxaXrJgrcg/siSHR/bhQOrM2tXABgqZfgot2mzdOp+eWycc0AhccpS1lz8OR8lqXGwJ6Mo8Avf+hmfOHOY0NdzAcGXzekUpq2FqJNltr8fcV5EmdO69yaxDQWuelWwD4hOFLOiaHKTYv94gQptAo8yn0S15pJ9JUEcmTGtI9jrZBVHB0nRSbRpyaRJzd1yyxRTeLeiTaefP4kLthhbnxRGDCMFezVz/Lviv0xze3Pn+ri+OwStNYlt7kgm1hXV67tc52uLdvdMKzNJGYTv+yh/qwn7AaAPNuzWk3ib3zyNnz06w/n/0/Hz6f9Ahf7/OVmqYtxzfu51EtKUlOAt/K/FnxrEknKxskk2tczZ8JELyXZVt19oZ+maGU1iYfPLOCf73g0zzIAJjtWd2792TUPlP7/WLZYEgVmsus6sS4b12T7XVfvl11bk90onwhNdfk1uXaQyDWuKfXOs4bqPNvZ/B5Bw34OzCQ6yE3tY0WLFT7GNZRtY7mbZgsC5hxhZI6VkSRzF45INu3TAqNp8eiT+w9hZrGP6+8/gZf+2Vdxer63MkjkyE0DW9rnMCY//s0OlPbnGG9Hudw0v244fTHTausYhtxUDXZ8XYoT7J1soxMFODnXK7fAGLB4R8oAwGQSE51lEkdcbkrJFK7nhA/VOv0mjmflL3GaluYy9H2vOE+SLEBfTW5avZ8PdDelTOLgMgwJEkcA+wHCWbUjg4wZptz0riMzuPfYWdaYkgGKh9x0VFeZAP8gkWQ1vpnEBY4pTPaQ6LZCZ0MAwHxvY1mg4pMl8qljXG0c9ZCb6ET47Zddije8+KkATE9N9zoWa2LR8NCOM7np7vEW+onGfFX+05A1sM+HIpOYWpPklavWFLjTxP3fXWKMjKjXYuPNP+PT3zyC//czd+X/P8zr5pzITQcEs4v9cv0cMMQWGNnxCxS3T6IZ02FkEn3v43QutcP6bE+aamhtjtnOsRbOZAsX9z02m7+m7pwEgGdctLP0/4dOLwAoZHPOQZu2g8RsP637UCH1ND8nLWezqW5k6gQ5hisluaN79gUwgWp9IGt+DjauMT+rC0eJ1rn5zsoxq2ekOlGAx+8ZK+1HKwycgwY7+xgGjGDb+t4irtwxMC0YuPcEqnd1fU7Zmawmx2m6vzzniXuwHKe4/dB05Zx0y4prba4l2hbt86r76GBcU7RlUhhrh0Zuqv36JCa63MrCRb5ebWVh3mfluMVMhbBvsoOTc8srAuCmXTx+tnBFnVnsW865oy03naz0LV5PSjWJA66b45nD7NxyXDauqblvmV9QkNiqf8O8BUZdTeJq7qYSJI48pZ5QjBsyGQRwT/7/+Odfw0veyTNOKWUSGZksGjfKmUT78wyy8q9CshpfGcM8oyddbpPfClnZ5lTrXJbGqklM+JlE+8Y2KPuS28C3I/zIU87DCy+9AEAmv2KsdAPZ6ltY/9Amuenu8ay58XyvMrFA/bi0yL6eXYzz15QnJCsDUvMZzGue9937Sn93zaQcs1xY6TP4wBlnf1fr8X0v9GqCROU+YV0LNLnaMdZiZfwpk2Iyibxz0myXH2xHDRO7vrUAsXO8qEn59Rc9Of93U8BH991PXPkcAMBDp+bz1wcDAnWtNZb6CU7OkUzb7pOIFftZbVS/Y6yYzNBiJqcmK041W7ZY7pNYY1xjTcaaaDLYsevfqrjUJJ6a6+HyJ5QdsM3xYEppA14WPl7lvtVEcf67O+Ca/TTncTvimJAh378mx+lUa+wca+GPX/EMAMaVczlO0c2yWIFiykaDASYhteOyfbSMa5rMy0huWhjX0OcziwIucwytTQ183qjeJUi0FmryGuCacYv9BN0oNPXNC/1KANz8jJpdLuaZ04t9JNQnccTlphMd8+wZSpDoWJOYB4lLcVnK3JQBpuCvKSvY5G6qk+JvVYLA/E3kpqNP1TbXFbLXHe2aRH6wMWzs5zRn4kqyGt9MIqdxeV6T2ApZN+M4KYJEbr8rwL9GzcW4ZrxTvuG1IkZzb1vH3zCx6yfG/GJXVqQ/vdBHkhSTpqY+WXGSYs9kYWMOIJPWNE+2cuOa7KE+1W3hZ5/5nXjjS74HQBEA1F07dtBvT8oBdxv5Kpxm7v6ZRLdxdS16ht0CY7ITsXq1kk1+txVg2fH6tu8jPsY1ZOe/olG9tQDxuJ1FTcqvv+gp+b+bDCfmlmM8cd8ELnv8LgQKuPvoWShl7iNNE/K7jszgkt/6Ar7nzf+Ky//Hl/N9oIzBoB6EFEa94Knn5X+j+yTH3THVhWxxLXLTsnFNto8DahKLe0L599Q4vI4mRQKRpBpnFnq4aLfJJP7c5Y8HALQC0/LHJWiw73dqgLlLFVvuGAXumcskLRxwOc8A6kPL6cFZ1CQ2Z8Tp+O/N7suPnF6A1oWT6GoB8D/sP2T6FtYpUBiZxCBAY30tffYgMEFi1bgmb9Xk8BXQokyxAOogN01rPltdTWI/Qbcd5iZY1QC4aQGCFkyVMs/SOCmkzIEaYblp1zz/h5NJdKtJpF6V870kv74GZanzbF9TVrCxJnFAJhEw2UTJJI4+9rXlI/fiBBs2HPmVffJzgpQ8kziiq0yA/2ejuQZnQm7DySTGudzU3QEUKNf2cDMpAK9GzX4gDTqP53sJ2lFQqqkCaNLkOCG0JDLNzY2zTGLWt+pMNkmwHfGq+w2Yh92eLGND10iSWK0zarI2VeMaAHj7z12GX3v+k/L9bKoJsq8NamafZxI9F1c4bVl826TYX9VqxjUrahIZRhNrwQ4SOec/NepmZRKtz8Ptk6gUCklmzfkImJrdJ+wdr32Ppkzi/HKMiU6EbivExfsmABRmSk0T8ruPzpT+f6mfYCkuAv26zJntLAoAL3/WRbjs8bvww08uMurcTCLXJdMONmqNayjbOeA9Gt1NrcWlKvTrpvN5eqGHVJsa7IN/+DL871d8PwDzfdr7PYi4EgC4LrD4ZhJNf0WzEM0KEtPClZNjQkbnv2qotyQZ63g7wng7xMEsIz6VBQCDsqsPHJ/DG666A//t728vOYCqmnOkibpsz8rnTbGQON6OsNAvG9c0tWoCjJHJV+4/seLz0vu5LDrZmfJBypWlfoqxVhEklrLUA2o7Z7Nn4eN3j2Nm0dSERtbC0TBqzH2YzBajh5FMca1JnLXm3o/NLqEVmqx9Y3Y7d91qqi9saoERN2cfARNASpA4+pTkph4BmK/c8aGT84xtuZ38K8eNvtzUviB9zF18g3ROWxDa1lg7dG7ADGQudaGxqeadW1kmyzNoWC2TONFeeePiGDnYxfZ1E0J6TRCo3O77zEIvzxABzdKyOE2xd9IUiJ+tySTWrbZWjWvqaKoJsoMXenjQ+/tKeDjZ7bLhkPs410xitacfwDNxWAt0Hk51I7aUljKJrvdXX0WILWWsM+Ao6l0VLt47UfseTe6m88tJLrd6aua4uzO7Hpom5NWs77GZJSz2iiCx7rqxJ5qA6Q362f/6PHz4v/y7/DWsmqxU543EnWvbaibJ57JPYtO1nWcfGz4buULuneyUspgc4xSSLfrUdtL3FTHlraFS/CBRm/PDtFdx/66Lhbv6oM02Dto72c7nLlRvNsi45vAZU4d777FZK5NoHX+Hj1c2Sqv/vu2eiGPtEAvLSSWT2xy4vfajt+CXP3Rznu3S2XGkhQSX761kXNMQbGit8xrxnWOtTDZqBcADgr3ZpRidKMD5Ux2cmaeaxCA/LsOoMfdhw2oSBzy7l/opdmRZ8Eenl7Cj28qv7er7ALDkpg0h26AWGE2BJQCEkchNNwOJZ5BCF7evA+JjViHyatjZBk5N3GYwrrEDE+6qKcDLCNqwahKzfey2QvQdH75AxUjA49zykR+GgVrV3ZRkQjatMHAOgJNVJoRA8aDdlWUFpxf6pZrEoGGSEKcaU5ltf55JTMu1jHWBJX2GJpomd/axml2Kc6MSwP+6IXMgF3yDG1d308V+uiLw4PR6WwsUAE92Il5WPDWTLU4m0ZYAsmoStbVwUVfvak1Qv2NHvQW6qpGpAtm1lk2SSO441aHsS/2EvLpQc3RmEctxmgf6dQ6geU3igDxdyJI7WplE5+NvfpZqEq3N2S0ymhjkbtqUSVwt2Ds1lwWJE+UeZ6ohIK2jdN8aYC5SJU7T3HCHW5NYGNcwFo60aYvQbqhlPDK9iFe85wbcdaTIVqcapYW7erlpEYDtm+zg7qPGeM+WmzYdx4dPmSBxoVfUfwVWKwuX478UJ1lLkGZTmFImsWVqEqvmOvS6KofPGOdQkiHSceS0TqrPdpZf0090pi4KsGuc5KZWAKwUtK73Zji71MdUt4Vd4ya4NPeWYuFoGIt+Pvh6d/hQqklsuG9RoL5vyixEH51Zyuu2m0pn/OWmqchNtwK+kzRqF+CbSfSdELq2KQCKVeBRziQmjpPdKnRMvOWmjIk8bavLbIFBK7DcFWEK1nhBovk53hrcNmB2qZ9PVG1YEqXK6iew8qFNMqZdY0UmsbRqXWPAASBvErxjrJXXYZRlW8GqxjV1NNUE2d/L3HJckS36PXhZctNUZ/LfwcF9FTsoGVS3t1QnNx2SPCmXm3Zb7ExiGBh3U9dJMn2eDqO2Fihne+rqBPN618D0mvyjl38/Pvdfn1d6TdPxnO/Feauk86e6+WvzbdWcj3R/+dirTRbw6PRSKRtcV+9EbzMgSWcyiYya47X0SRzobjooSMz+uMJcUOvcoXjlmPL2q5yaNxN/UicQTUqGOlZbpGqCMntAlklkZGXzFhiMBQ+ti/5+dZPk+46dxf6Hz+An/+JrpW3RMVQNQUpqZXL3ThTHcYc1uW7aTTJrml2K8wXuMODJTRetvqRNE3n7O5roRHlQavdJBFB7DVA/Wj7xAAAgAElEQVTd/PHZwrgsUGpgLXsVbZ3fTXJTUph0WyF2jLXQi1Ms9OKS3L1uHACcXYqxoxth51gbMws98xzP5L7DqjH3gfaKSjnWk8ShJpGeQ/uy+8HR6cXc6IuO/4ognYK/1eSm1XFp3Jx9BDK5qWQSRx5fuSmdkEueARinuXrfYYWkdlz22jjVIytH8K0lWqsDJUemmmRyI5+MYOgRJPq0wKDjONYOB46bXarPJHImMXUuddWHlNbIiv8DTHUj07i2krWpG2dcURV2dKPCuMaepKmVE8KqcU0dzZnE4jqcXeqXF428M4m8msQoyLJmDFWCcyaxl2CsVT4uISNgWAv9JEWgsoULj5rEFqOOznYg5sq07ex2o3FNNkm+4tmPxzMev6v0mtVqEgHgvGzlms63Jtkc3esfnzXcfuzsUqmutP66KTI0TXBqElNttcBwDmyQ78Mgd9NBxjWN7qaJbvxsTdlHgjKJeyqZRJ67piVJHrDAshwn+Mw3D+P+rD2KLdMMQ2Ym0VNuOqgmkXY71cU9syw3ba73o9e85Se/N//9ZIeClObjSJnEONWYph6VAc+4Zn45yTNSjXWr1jNirB1isZ9ktZ10/JvbIO3MggRqM0HjBmUfq7g8EymhMJYZ1wDA6fl+yZQNqA+cZ5diTI21sG+yjRNzy1jqp5jqrJ7J3WiKns9+i/k+2wKaF3jpOUT345nFfk0msTIol5uukkms1iSuKjdtAYlkEkceX7kpnYTcTCKt2nFkiyW5qUcLDGB0zWt8J+VrDRJZRjLZSjan1xWQyY3oYc90RQXM8XAN7ul14+3BEr3ZbEWySothm17n5NbkNgcAu8fbKzKJTXUbVJC/d7JTyH/SsrtpNZitM66p0lSTVZWblnqS+hrXMO4JJJMy5winJtExSKzrk9jgrHmu6SUpojBgZQSpl5pZWQ+gtaMDYnYIui338xgoZ1JqjWuyN44GLEAMcjedXBEkZtmUplrebN+N4U2AmcU+FvtJXiNYd93YAVoTUejublpqgeF4DZT7JK68J1TNdepokoAOqklsyj4Sp+Z7UAp5bXSxLV5NXEmS2XA+/uNtR/H/fPJ2/PKHbobWujSO426apshko9wFj2wxs+F5Y2//geNzKz9bg3TXDrYu2l2YN+Vy0wFmPpRJBICT2f28VKbQcEg+dcth/M5n78RiL8FiPy4WSRom8kZ9QO7WEfqJxtxSXMrk0uetkgeJWSaRFqlUlk10KfGptrKgfbLJg8SWHSQu5+dwMOCcPPv/s/feQbdlV33g74R775df6he6X7ekDpJaCSGU0BiQhMCWisIYCxFcDBhmbMAe12AzpgjWmMwUEpjgGRMNA7YZwxQYDLKEJIJQtpAsulupWy11fvm9L990zp4/9ll773POWjvc773PUs1bVV3f63vvvmffE/Zea/1+67f2Z9hYKnH3yTXje1Jwk1JvfNhGa85hsNnawjX88WhvPr1uSwc2CJGVWAmLtsCo5wG66U0k8fPCWrStJOGIxYJEos1MUmoLIzIk7LjPgyBx0ZpEWoBTFx9yRFID0jxPC6T0OJ1BHhZptSWxUs7dOQIaSfEGiRNLU3GNJOGjjtXaEP1IIqAdtKt7Wu67K1zDoYJlnuPs0WU8cW0fSilM57Vx0jlHnp6PgUe4JhcCfPe6bI3dupn0BAS1xQnRTX/yv3wcb3vgHAAKinOMynwhBVwgrG661KGbanpS9KEWtnmlMMi1clxqv0O3B2dUJl85SGLis+3Wm3WHuiJNknFO8ryqMZ7VBgGhIJGulYSAmeMVGdaXdC+1qVOTyDnJtIf5qJyxSCLV5I4S1U25PolsL0fPd8SgRF2jl6Wkx+WdCY6tDHtBvkR356ybpJLGvO/hywCApzbHuO+JTUyaWjqaZzSS2ARlet9ITHjkMpLoHv89D10C0PQEbH6bGKQL6rIGgRHOSVUrPHZlz4g2kYiQDsD6cyJ7+8fO43t+96P4d+9/FL/+3s80SCLV5PLjtAKu/vfZo7r+95Ere+bzPnVT8snObVJS0iYRSo/I19XdKV7z03+OX3jng61epRySDlhfZVDkZj14anPcojIDEpKoEa+7T62Z1wzdNKC4+6o3/Rl+5V0Pi+/fSDOsqEPYcNoCj/zxaP2986QVIaP7OGvuy766KdFNJeEaX03iTXXTz3tbFEmk7FIykpgvfiwgtQXGwVGRG20L000N2paWQaMFfBEFxJTeWnpcbaT8F+15GOsk0MIWQhJ3xhbdcG1Q5NGiSK4AgYQI1koZh/DoyhDX9qa6Po4QkYCU+W1Hl/HU5j7GsxrzWpk5c0puNG+pbkm/xyMpbSTR0k1Te2ICmo4M+OmmO5M5fukvHsZ3/NZf6bnXtaUkJ/XSDD83Va0D7JVB+3qXh0RPIpRiaVBgPKvietJFJCCkYwHAUpl23driFn3HLqbeVSOJ7dfoviJEjmpgjjVCTlJARPfAINc07YtN704TJDJOMv0rWJOYGGwDB+uT2KabNu/7SnQYwRvA3ycxF5JNZFd2pz2qqZ5HAt20I1wjiYv81SNXce8ZHRA9dGGnhSRrJDF+fdXCTWlrAil8Dgu+LpfWjJPrI/zqX37G/DbTJiKi3s81QwEV0NUnr+1jVim86Gmank19aNtIYn/c+x++jOVBgXvPrOPdD15qahLteeTGuXWrdxzXaOe1vZl5zYckUqKQyhu0KirM8aQyjIcv7eDTF3fx02//lEnatOr0pQRQnuFpzRw/c2m3pa4szVG3zihxTytIDPepnFU1Pnt5Dz/+lo+z799oW6R0ZvFjOcl14XjUr/fE6tCwCzacpDmLiofoplILDBXok1gMcFPd9PPA3DU4JWtn6aZpNz8tWklN2Z2bNqVP3zziobme9rsfegzv/fSlpDGLCtcsgiQqpczmkkzjaTK09P8xRoIrwwQkxR2XMk8T3AwLUchEKaVrG7iaRMGx8B3LrS3p3s59JHGKHadGS1Q3rTSydvbYMmaVwsOXNC3KrRvoZnZdBUrJJCTFvS47k3nrPKYkBACLZPrUTf/68WvtubtoW0rdXkSQaGtg+jWJKSrJixrR1EZljlrFIYIuLdGqC4bnqkxwky5c4zrJonCNj26aMcFl5548vjrET3ztC/Cr3/oSMwZgAqLKouIbSwNDgVvuCHe06aaq9R5nseqmdP+PygVbYLh00+Q5tucA0JotP9tBuunOtKds6o6LozL3++11hyml8OS1fbzoacfMcV0kOb1PYhMkprbAyBvhGhZJ1K+95t5TOLc1xu5krtkdvd/GBWD2/P/I1zwP955ZbymHcr+NVEO/4PYmSGzopkVLAbc/7uruFCfWhjh7dBmb+zPsTudGuIbuke69TGwfwNbzAu1AihsH2D2AFM9deq1GEvlr4Pb+u9KgpNL9T3ME9N53ZmPJIMU9uq8wx9Egx5HlAU41KGQLSRQegD2n1VfKXna9jM73YfifMTWJxPJZHhRGzMplVnEJP6tuugDdVEIfgZtI4ueLLdqnb1G6aarzD7SdwKQ+fbUyi+thPKT//P/9a/y9X/lA0phF1WUXqUmsatveIClD22waRFmKdULrejF103llr1uquuPyoBR/G6FyLN20yOJbYDgOcC5QZDT1Sf/76MoQ13Zn2JvOHaeJHzevtXDN7Q1liEQgXGeL6z9F70km1iQ2gdmxlQG2HbrpqCQkJX5jpeP7xjzwhJaPp0xyVSsURYM2L5A48ql57js1MK6lyPgfxAiBp3MZkyhx6b6LIImjQYGqVkkiIV7hGof+KRlHQaTvcZ3rv/fyp5maLhFJdxQg15dKI6axVMrCNUZZ0fM7Y1U56dkqc0Kk0pBEiW4XczkyJnComPPomqGbCge4tDsxKK5rPpGQrrntFaTjXd2bYVYp3H1yFVmm200AMH0yfbTFrtFzkyx41tSBDwSBNUpAUDuWpzbHLdRMqtN06xYB4Fte8Qy89bu/zPy/tJ5s7uvA6a6G2nexERGidg/03V27sqfRX2o4vz+tsDJqi4t0n1NNCSbUfmjWvCMd5UrfHkCK5/o8hmtJ3SDxsaYfpIuScnX6QBMk5xluP66vg2UJyPfkZF6ZxM0zT2s00Q2ApWTHjpOwvNSc/8M0OgcpSfKDHgvwJU7166NBjqtNYP+Ku0+Y93Mv3VQKEov258jqyk83LW62wPi8sEWFU8ihPpQWGI4TmIYkuip18cd76MIO3v6x89GfP4i1H+y036bH3Hj6raGbNo5ibDBFiGAqbWhe2wx07DxbwjUCIkXN4qU+iUqlOZJ5npmNuer8Pv01hCQOsT2ZY3N/ZpFExkmoa4sa3NYEiZ88t9OaMxfsuVQ3yWQkUT+/t6yNNN2Ugu1hGt1OGwWJ8pjzWxoZoqnOGucmtScaCa4MPXWylDXt9kksE5QWD2JUI0WiK75WHWQu3TSpT9mCNMkW3Y4J9mi99SUguJqgELotoQazWmFQaNEMjSQ2QaKpyeo7kpbKeXAk0Z231EqBM1uTeAAFViZIpPlIvy2kUirSTQUklzO3rleiqRLie+bIEo4sD0yQ6NLkk9RNF6Cgq0ZwZSCMo+MTHfPc5tiItAC2TpMVE/PSrfnzT/TNs0eXUeYZSzflLtvV3SmOrQxxZEXX5O5O51jpBlIckthMMcsynN7QiYEjDaXQ1/KEKIgGSaxVS/BGYl1cc3r/PXZlzxzHR9t1fwMhnsea+9OHbk/mtalvveekDhKJJukT1NtzVNx3JnP81SNX8HPveJD97I2ww6SbRtUkzu2e+K++4QvxPV/5LLzszuPmfZ5u2nxXiG7KBZch4ZqbdNPPfXNviJQAzCCJiTc/LQCpQYNRm0us21teAEn8ip/5C/yD3/xQ9OcPYouqSdYLLD5ucJfWg1A1TlO64h8JEKQGpRZJjA9IAX9N4nazYXDqpoSUxNxf9JEW3bT36NhN+8Sa3gTPb01MZp1z7uj6DIoctx3V6mOEJK45waWUofX4MSjznG37QNflxNpQI4kVBRvpzxs5wj4qJ9GSKAtdNfVW2iFPS5KUee5Fe1zJdddCQgfXyyyS2ASJEfcyPdd5o25K3xMep/8ulWnXrXaQRFaAxrknJePQbat2yI8Tm4I3wk0AsLFsn9Nen8QWShdz/8epm7rnf1DGK3K6dcrcmmCRRvk7OHXHEJJo0cf+e7OqxrW9mVl/+GOFf9/eZN6qv3PnRUaI76n1JRxdHhiq5epITm5J1uqTuEALjJGwJtC1JCTxyc39FmrGJSBoXCi4534bBYlHVwY4e2wZn720az7vQ4AvN4H90WWdXNwez7Ey6vRJZBgobk06JRUJSfS1SjFIYkPNdGtQy0JuDbW5Z5E5ChLz3K/cDdhnn2ijRIeW1gQSbyNGxkvvPI71UYlb1ofmt0lJErfV1950jtf/m/fhX73jUwurwqeaaYFxCMermvp+QPavxw7d9MuedRL/5DXPbL2vUfFukBhJN3VrEpXS9FNfC4z8JpL4eWEu/zypTtBpVJ/Sg3ARjvasUqZwOwVtq9RiSOJhWrtPZboCaBKS6JzzRfodpqgt0ueIbhob7Cml9PUepQWJdB6HZS46g9TQlqtJHCTUytL3a+Ga9vHNfJTd0J9/9oh5nZwmztlyRULWlwbYWCrxyXPtIJHLyJv/9TigoZrEW9ZG2BnPzX21yHNjKNCe+4MU/rYakRxSDhwUeTKVPM918CIFlxLdtMjjaHYHNepBmEI3tagwDogkRgY3qtMnUUASk9VNjUPIj5GClFll2z24tPAeJY0JEn0PQAySNa/qFr22zOORLHPdcn5NcGtNJeOo6/Y8BoJ05rcRneyEh24aI1yz6zRzlxx5QnxPrY9wZGWIJxr6obtuxfephBWzWqAFhrQm0PU/e1QjWE9dG7eSJNI9WddyCxJADlI292co8gxroxJ33bKKB5u2G0UuB3uAgyQ2SZI95vz36aZttJlExI4uNwGYpwaSGBw7Bkm08xsUHrpp02MvyyyVs5UkCSCJpHAaQjtp3aRk21e94FZ86I1fYXxCXwsSV0Rtb1qZdYzaS91oWySZDwDX9qYmyRBr81rZJKGwJ7pIImdcyYGmkWZyhivL9PtuTWJI7AYAips1iZ8XVrk31oKiMAsJriQFpFYCPUVwYl4frCbxMAqdF0US6TQk0XYXpBYTJY3QhJhjkpR8nqcJENAUVxLpppT95PoIkhm66YivSQTingGXkiY5TW7/uefdtmE+t9qlzblBonFQ9Xk+e2zF0rZcJbcercOiGJIVApLSChKntk9iarAB2IDChzQTkqiU7n01rxUGRdODM5HJUOY5BiUvUgG0i/RdK/K8qc+9sc831aVaJDGCbsrdWxHnpTbXLQ1JrOra9klknK0Y4Zos6zONavM7EpHEujbHWndUiJe6qsAu3bT5G0YS+fOolMI3/vL78Dd/9l0tJHF4ULopK1wjf4cVobHjQkgifSfn/FNCxidcE4Pu7TtBihRIXW6olCfWhji6PMBWk5CjcWXzzMVY7dBN57WKSkKb859n4ppAa9vysMCxlQEu7oxbSRJJlEeXTXiCdCFIubY3w5HlAbIsw90nrSpnkecO3bQ9bjyrsDutcHx1gKMr9rqtDNsCNH1RmLYCLu0hR1fCNYlUp0aCY93eqT7hmuOrQ6wNS2w1e6ur7tsLEjv7FCGJNGtJzI18FVpHM6fOm8ZJy10bSawMtfVcU/Zwo82CImllWV/4I2/HC3/4T5LGVLXCsNT3VqgmkdbTrmlWSOfFOkAbBTSa6NYkGvQxIFxzk256uPYb7/kMPv7UVtKYWinTEyopAHMcl5S6xMVoksrU9aQKtSxCNyU7jGLjlnBQkpNcN2Pi5zhtIYlp14xqdIA0ZCNVuIau72qqcE2Npm5SRqR2PEgibaoxzwAttMuDQnS26trSmAZFbihOXSTR3ettKwuq2Vg27/laYFj0KRAkMpdt4khiU+AGOEHiAkkI3/1xeWdinIire1NTt1omiIQAbQq09AzsNetSt0+izapHH24hM3TTZu2KUYJu1bua5y1+HF23FFVgF0nsNel2kDXJOIpSCEmUUIN5Zeu/nnvbhnmdxFcKxpFUkUkS6b585PIe3v/wFTx8cddQ0ss8S+oL66qX+hRYQ2gngNY1oGvvqwnNBHXHyzueIDEJSZwb4RQpAJgZR74wgQngrHcJSGKlFIrM9l2N2eNcuq+EANOeWeYZTqyNcGl72gqIDAWUoUl6bv/mueGRRKJ7un3pWkhiZ5pUF7i+NDAIG6DFaOj3AQySqNr3CCGJlCDzXW+rblrZ30t0U0/y7lrz+9aWSoN6ucmtHgW9hvkMYGsRbd0z/ZYOkmjEVnj0y9fSyFXa3pvMcbwJvM9vHk6QaGoSD6lPYpHnorov4NTplwKSmDHodj33C9AA+n0XSQyJ3QAN3fRmkHio9kP/+WN43c/9ZdKYeaXMguKjifXGNVkLwELYMUY3YBq1tcaAbv7IOSqlFf6WE4UcXAs1Bb8e5i7AaUpu+u8iYjeLHMutSYwJpFy56xQBAhqXiiQSauPb1Hx005RngGiMozJ3nNb2OIU2O4PEI2wLDP06Ry0jh/yL77KqY2tOcNl1tmJQCglJtDWJ2gm/2tQKHoRuKo1RSuHy7hR33qIdJq2mamsSY51IOlaRZxjknppEEUlsz/dGWUXCNUQ3jUimuQqAC6mbJtYktlsA9B07E+wFArDuFC0iym/z5LR2/ZFZpcw68+pnn8LL7zyO/+lL7sQzmnuGcySNroJnjj4k0UUbnmhq6WxT9kj0y0nUcI68pZvK30HT59RNve1tsowVQLm8a9E9bow7b5/tTysjnOKr2wP0eb71SD+5FVsTCjjCNUVCLW8zHQpSOPTRZYDcsjbEpZ1Jq72HTzk0hCRKdNONJkg8sWopv26ZgtQmoiwynG3Ey77iOafxd150Vr8uUNDdejTAqsq664n+XH/+lCicVrUuH1L2OvtUaccNwrw2Kk1y0UUSe3NU7XvZ+BNOgO+eg+78aG3rWu5JQOw4LTB2pxWOrerrcf6QkMTDFK6pGmV0X+I0SDfNOLppoLYQ0EiiW5MYSzet/HTTAH5501IspS7QNaLp+VSsOJtXNdZGJa7Mp9H9zZRyWjAkqptSjUjsHOl0HARJ3J9VOJY8Ks1iGqD6xpHcvc+JIHMdxzTnv27ukfjMrus0DIsiiTYK2OsWi+YSalM2NRTKESQgI0rMOkM3NcI1EcebzCosDXK9kTYf725SSrWdVsrm0+LMbYjGIWzee81zTuFH/uhjACxti6sZoP/t/l7XJEoU1QRSxvtaI0ZAdJRFhJGkZ3Q8qzGZ13ja8RU8dGEHW+OZqUFLebYBq5yrqWX82ie2wEhAUQ5ipBKYVFvYQkTiKdD0WyhxF1//5ReucZFNyTKG7ti9l7tmUJsukljX5lnM8wz/zz/84tZ9bZ8be6/QsX2iMIWnKbhbt0SCK2UApe6aOwcOEYypSeTqxmKCxDzj93+LJPZrEqXzz9mu09/VCge1P1PVuv1Enmf4wjuYGuwEOjk9N6ZXZVSQ2D7/HLJKtO0yz3DL2gj3P7GJ46tDhm7KBYnysYs8A5dP3tqf4UiDXNH6CujgyDJJ5KTMs06v4wM/8BqcWh/1xHW4pIx7j/zw334+TqyN8CXPvKUZZz/Xtcms1n1q5zX2pvMWulp6knCzusbaoMTaUolPX9T1lnnmC7bbqPgLmlr913/R2dbr3fPfrUnsWiHc/4BFZgFgfzo3pSYXdw6nJvEwW2CQwJJPzI1qFYdSwM0K18TQTTtIYkjsBkBMn8SbQeJ1tBTRB9cslTCN7jWrFY4STTWxvxyQTjctC4LR4zYaK8DRIFILIImLtveYV7WhL4aMejsplU6lJZtVNYoQHQBdumkitS/LMCwbZzfiGrhIQgrd1G1lkTJPyj6XxkHriw0QYsC1wDB004h7eX9WtWg8nJNcK9Uilh1rnAWqi+Q2xK5D/vQTq3jT130BPvLYNadvVd8BUlFOMl9bQsEWnROiDaUi8FSDCsj3B53/W49o5VbqyzgcFCgTnm2gSVxk/nVrX1A3TQnaDmJW8Cke3TOoWJ6mbkpfTahlrEPuyvtzAhxRgiuZD0nkx8nqpu12A93Eh2k54wZg5rPiFL1I4q5DSXu8EVzRqswybatr7nniaIsxgawvceRvwSDQTXcnrQRQd0z3WJK1hVOaeTHBDc3xRU+zqVVSqE1pO0M18Cl00y7dl1vG20jiCJd2prj7ZB9J5GrpSg+SmGVC8DWvjd6Dew2OrQzlY3Wem9MbS6336Tbw9UkEdCuSn/jaF5j/l4Rr6lphWtW47cgSntwcY2cyN/s9oGv1petGz+raqOwhufxva8/ljuMr+Oz/8VW9OfaQxFkgSPQ8224LjN1pZZ7nw0D2AOtPLHq8WVV768Fdc3156XjTqmpdo64VTMmBppsG5tCjmzb/vkk3/dyxFAfLNaISpjtpyhFJiF/8yVKFawaJgaylLaYhUq7tLxgk7iWMI+GOIs+SAzey2HPZFq5JudZo9QSMUwCljCgM3TQG7aZxy4k1iYSI+BRYt8dzrA4LdoEcJgjX7E+rFjrF0Y1ItIfsNc85DcD2eOI2RPoKd3ZveMkdrc2eq3+JQimEjZTonkTBpdYUS6ZPYmxSJnw/En2bHJ/t8cwignkenWzS80YwuSX1SUwR7TiI1UbwKYE2aihZbjAb8bw140ZlfLLDzDECSfTxFDgkKxQkyuqmfqeIQ0SiahILWYBjn0ESc2IlJKBfepwObLvnhP7lVzfto0ShfpP0nRwofqVRyeRQYK4mumsXtsbY3Ju1BOAy4bq5SNbpjSX84jd/Ef7kn36ZSVoUCcI1tN8Mk5BE+7sk9WKaY5ZlOLk+ws5kjsu7U9teyIMk+ntw8nRT95wc7dQXSkH6oskVLinKjuscj9bq4w0leW9aGeEgGic9A7MmGe6Wb2SZ3BbKlqDwc5TOiaWb8gGHhBwDOjBcHhTIMh0w0l6xqL+cavRTFg0SUxRO68aX97FrNJ3ftwYxgo2qiqCbZgLd1DOuGATppjeDxOtoKVQt1zQnn6SO42mjrihMStaabCG6qadnj3SsReimVAsRIzTBWUotY9Vk43zFxuy4Bc4lff/SILX/lKbblJ5A6r9+9gq+8Ef+xEhLm82uyE0AliJ4s7yIAEeWeVtZbI9nLIoIICoAJkl5t7k0gKbvXvuzdYMQk732+WfwwR98DV7e1BlaJbd+kJjakyu6JpE5/RSkkRNIaF8qkuiuHdIzSojNmQ2LJM4rXUdRJDa4rxpa4tBTNzYWW2Dwju71NnISbYuh8PFcRCSlJpF+yyhRqdpFDbhEQmwCoudYO8JV0hj3c2TzSGe3jcDrvwsjiQ7aQHV8tCYnt8Bwz2Uykth8lkUSPYGzgGRd2pkawZPeGAERJDu/NcbLfuKd+Mf/4cMA0Go3ADC1q1UbyXrt82/Fs06vm//3NTzvGu03wyJ+D6Dfn2Uear0TtFEf2o89uWWCHKlO00XbOZOO5waJLSTRobh2T3+3bq9rnCgSHSsmAdG93rS+U6uMncnc9KkE4BWCm1U1hkVugmyad1Hw62ut/PeydG9NQ3RTz7M9q2qMBjlWBgX2ppX5rpSE5EGMjhOr0tu1a04vypARK81Hk5/Oa+PfcpZzIlj/HemmN4PE62iLqicZSlRCzYCRyS/TxC0WQb8ATaUdFPlCSOLSAsI1lGlZlG66lxIkKpfum4bkkkU78s33rw7LJHVTQzf10OYeeGIT1/ZmuP+Jzdb8ykTaHK3dqQhw1yHnjrUzmbd6r7kWcsh/5u2fwot+9O148Pw2xrOqpQ7GZd+6NYmAbjTdOx5LN+V/I43rB4nNPIJIYv9ckgNEgRSJ+ywlCtfMI+5Hei5OboyQZcBWQzfVSGIik0GRmq1HyW1WwVXlJTs0ukjtVbgAACAASURBVKmyAij6eDF0UxskpvQltTWJaUrVLkrCBXsxwU3G0k318SUERkJzZ1XtDYh8CPyi6qZ0Xw7LHFd3Z2beKftN9zx1BSAsJTwtALbKj+lI1pXdKStaQ/MD5PXudz/0GADg3Q9dAoB+n0QmAAjN0efIP+eNb8XvNMe05Q3xSKJygisuAae/17aJeO6tuh5uWtUmcWhowh6UlDNJ3dRtSr/iJBUHRe5VUqXfwR5LQnJVOJBlxzX/T7TgvUllBLdoHiLdtEnouHtq4SCJ3ectqHgsIolNkCi0bciFIB2wzITlYdmim6a0WzqIue2LFvHRSUguxqiWd1jkorbCrKrFekRASHjUVVjdtNsCQ0UI1+TlTbrpYdridFPbAy/aIazaKF20mIzzsWQkkTbtSMeOFqRF+iQOSLV1gdYeQDszHTLjJKe2AHCpu5G/jZzUlVGRtGCRA+ALpKj/3YMXtlvHcoU7YhqYd5HE1CDR1+9wezxvZT1d84mZKKXw8+98EADw0IUdXZPYQxL7TpOfotc/ly6KJBkfJMagFHwvKeoBRud7Z9KpSYw9/875lp5RkiNfG5VYG5bYHs8MZUlT+1KQ9NrU+0n3//60bqhG7RNzWMI1um7SBqVpdNPMqb+LGNdBEpNQmwgkMYSAcc29gTCS2I2b50E6FIckhpF0H5JIQeKZjSWTudeCW2lBYpbZILB7Lm0gK38H1wMyRriGC9IB3W7mOCNa436f1Cv0yU6LgJUAJXPe6dPXNY0k8ufywfN6Tf2pt35Sf3eTuDDMlRi6tZNcKZjzqOdog7a7T66aZ6VLN+XElLzqvpzYB9oofW8NCtQkBp+bzuHmVZgS6zveRhPo7UzmqGs7Py1cIwSJDXrcRRIpx8PVPwLy/ibdW1a4RqabSmv5rFHvXx0V2JvOzXfd6AQhmXsPLlLytJVAN43xJadzP52f9DFaFkM37dYkEkLoG3eTbnq4ltLPzDW3B148kki0RRKuiRvnPjBJIjnkSObxCqzdmsSkILF5iFJqEtuLQRpKtwjd1L1W8ZTA5pwMyuQgPRQkXmqCxIcuaJUztyeSGZfQFHyUGiQ2yQ6fAI0vi+aTCH/0yp7597mtsVCT2B6jEBL7aD7njIt5jLj6C4NSeMLSMudl4YnuTPRZ6pVl6aZxz/asRTf1I4nLgwLrS6URrikbhzCpBU9zT/oc+fG8YilKkkDC9TYSk7BU5vhgzyclz1lX3TSFcUHH0VSj9vsK4cQF3yex9o6TBVDSkcS4HoS5B0mcI8uAk+sjk7k3SOI8Pth2f2uRdemm+m/oPALtNSFE26Vjcc/2tf0ZjjKiNe6xpGfgwtYY955Zx0ufcQzroxLPOt2tpW5/PoS2+RApYp+c3tABLSUuBikMFDq/DpLIBUR0Hssix11NfbhFEgUKaA1DoUz5bbXnnEhBuvv8cyahnXUASfTRVAGYVh27RDdtHkEtXCOjUoMiM2MB4Jb1obi+hlFS+i3t18mf8u3dfiQxM/uNRRIPh266aInVImPcGni5JjGAJHL3ckyfxF4LjGbeQbqpPwi+qW56HW2RPoCApUSUCTWJBklMpHIuXJNY6+xymUDJdDPrWZYG9S9Sk9j+bfHOJ9US+DJ20jh6oGOPR9dtZVTgwnYaaun2/+IbN+taHgoS3SbQKU3B3UzqsMzjhWsc2jTA00mqWolZNJ9E+Hs/fdn8+9zWGPuzGsdX7eKXZby6qQ814APuSIe8cxpjUIqQuqmhmzYo+GiQHmyQyXRT/d2roxLrS4O+cM0C6LZvQ5wLG2JKrd9BrK71fWXu/4jfR9fSvZdj+stZddN4xxqwlFg6ptReJVTvJDmfUn2h5LROK4WlQToior9THBaoSaywOixxZHlgEoNFlmFQpiCJaKFN3VY1sQJAQPu3hWi7NI5Fsiq5vtO3lgPAhe0JTm8s4de+9SWolXXQpR6jXVXarvlqEj/21BYAm9Aln6TwrOVds+JFcisFYk2QHW965hGKJiUuqgCSmOe8cJCLXALA97/uXiNgk3uCbUB+brKMV9Oe134kUaKu0/9vNIHy3nRu9nvAL1xDdNMzjgLridWRTNsNMGVuhLopAQzHVoa4ujc1fmBKQvIgNq+1wON4Vi9EN01jfFkxN2mc24eWM7kFRihI7KqbNn5b5qudGQDVzSDx0OwgNYnUkysVNSB102gFuBaSmIIa6OxyiiS5zVrlGHooaZzRhpiCJLq/LUm5tcluDhMcEkAvuMuDAjuTeUJNaEM3Hcb3LQR0ADb0NI4HbE+uBy/sGGEjwC+Jzc7RoduNElpnuCq9AI++6AXbv0H1VUoVfuqtn8Dzz27g6u4M5zbHmHTophzdRSl4OXqckxbjkHPKfXHjeEoaCcAMmhYzO+M23TSaylyFn21CEleGBTaWS2ztzzW9MM9RFnp+dcDZMcerLQVdCr6kDfGwgsRK2d8GxDkmFklAkpNs1E0TEWBdx4LmmH1HPpbK3EdfQogIv5bMq4Cwgpdu6r//pftkfzbH8rBoqTSmC9e0haq6iL+l7YYDYE6UxxekSHRTX52aJJxCdr5BErutnHyIlB9ty0UmCZVnkOiZTq7YtTxl32jRTbtBSieQJTEeQzf1/bZAkM4F265yMAB8xyvvbo1x503WbSzPGUdvDYnrhOitJKyzPZm36ulDwjVlnuPWo/1aey6QDSaOBP8ihm4q3SPTud4DjiwP8PjVfStcc4hI4sqwxHg2xWQBjYvYHuR0rDzT/uuOUPI0CdBN2SBRRQjX5DnfAsOLJN5sgXGotmhNImXkh2V8Jp8eyOUD9ElMUZcyDbdT0E4XkUqotwSscE3KQ91CUhIDsKLIvDUb0vFSRXnoHlkZlknno5vZ5TZEqkncHs9xcXvSokmlCIW4dQvU4DfGSKWXqGrcvezbSKXAYVYpXN2b4W899wzOHl3GU5vjpk+iXb66NYluVlsyLuCOUillFvG4ZuJ+JBHQ9HHaXG6IcM3EBom3rI1wcWeij19YcZfYfq8kuDIoc7Gdy7ShGnXNdx9fT3NZAgBQxbSOMeJFaU5yV900ZU2m81HknCKh/huqSZQEOFKft7kH/QJ4uiP91FAgK51GjSQWBlECGrqpp5F41+q6TTftHi+ml6lBidw1oY5bSzgk0YcuSWgPAPzOf30M57cmvR59dCxunE7ayC5dWchIIq3xF0gZu6GbGlXgGMEnJ5i2wUb7M11kj5BLSvjJTeADVFqB7ujWJHaN2qR06aYhBVCa5yJ0X/f73XGA9gnyzAqX0efLPBODe6IuUt9b1zjk3iSORQo6vy5PA3RTqU8ooNfBYZEZJJF8oEMTrqmVTbguEJhOEtk1IcEtrUjrv09Y4ZpgC4wu3TQSSQzYzSBRsKpW+Nd/+iAuNRS+GHOdYqkYXToWiYtE90RrPreUmLV2KaApWfx5XeuMfMIcTSa7CYAXqklMUCltifIkIonUFDyVpmr6VCaIuwB6c5xV8ZLM5AD5EJire1PcdXIVgEYT6R5JbgreQhLjEc8Y4RqqY+NMkggnZ3tQ5rj92DIev7LXBIlFa6z702KRve7xYpzdrEFt3Gc8RjlRajDtBs7LgwI7jZOwPEylkrs1iSEkscTpjSWc3xyDFAd9NGH+eCooLjITsqY+RPx6Wkzvzt4Yx5FKSa7Qs0WOVAq7Q2rbAMBATYsgG/SdnEl0x1ld99Cr1jiGEhiHJMrrz950juVhaRQegQZJLOPr9CfzuqW+mHeCPWVe96Pk3eDSBunpdFNSO2THeBIlb7n/KQDAq559KnrcQWoSaY3fm1bYbZq5U5AOIKmWPctgkHGONuomILoK2qK4S6jej6FpA/2gtDeOCS7tvikOQ54LaGfgGdWfa79ukrlFhtVGTAxwgkRPrThRjF3VbjNH5rdZ9e7AmsAkINw5cb9NWstJ3fTYygCb+zMjRniYdNNFdDHIUntnG8VvwZcM1SR2fRkADd00EK6JdNNATWLAbgaJgv3Fpy7gzX/yKfzUWz8RPcYNTFJUlGzdTHzW1LTAWLAmcVSm1d9RdjmFktmtbUt52GitXVRtNLXfYZGn1b/QOHP+Ixc8+n6zaCVc7zKXaTyAvkbPuXUDgK5LtBnRxZzdPKOaxEThmlxGUnyOjCQRTottmWd4+olVPLk5xrW9WadPYjoiyG2IJBISQ0lrj/Mfi+bPXrfa1umsDAvsTrvCNenIvZT535vOMWpoy6c3lrA9mWNzf6bFXYq04MbUMnoo6FJjdkmi/Xqb2bQDwjUfefQqvud3PorN/VkrwZDUOkbZtVUfazHhmkVqEjMmAREKEr3qpgHURo/rB2BeJNGDNkwrTad3pfyPrw6TFL+n87pVM9UNimLWBKAveBPDSpBaANC6LR3H/X7Xnry2j7/53NN48dOPRY87iLqpW3d+rVFzdJHEFOEmX3lDN2gjpJR+k6Wbtr87CkmUgvRAcCkj8H7xJg7t9CHwRnFUQvfyDCujwiCJ9CxxawKgr7+uSbRlKM8/u2HneAAkUWLKSOfSV+86m+vzcnRlCKVsovKw6Kb1AkGi+2yliiCGkMSQuimbcIqhm/ZaYETQTSOQxJs1iYI9fHEXgOXMx5jrgIxnlQkgQkZ1MwXihVrmnWAjOvuvKNtdYH8a3yaCnL20Xo42Ozgs0+im9FGJxsaPcR/sBYLEBeimhlqWrPiq76tpVUfdJ7T4+JDEea1w25ElrC+VeOjCDl5wu+5D1R4XQRtqPmJrEtOEawpvTaKsnCg5CBTwDMscJ9etnPwtjrR8F0mx9M80+o8VoIkZZ1/rKitylgsbqYskuvdCKkvAZRf4+iTSmnHmCCkZ6my1TSTE0/sGg9yb3CLBq65J6ofX2/rPDT/Pb/jl92M6r/G655/BqpHjT+vn2A0SUxSnWz3RJCqz5zs42lxIlVMWCWmLi/THMUmSWLRTRERqDPIMx1dsT8Fb1kdJLTAm87pVM9VtSm0RQf/3dGu5TJAeCDZ6WhMOk4YdIyBLSik8fnUfX3LPyaRxMUhirfiaY3e/pBYkhSP4FMVAcZKLUiuFbrnBd77ybozKAl/34tubsWDHBRHBnG8v5PZJZMdljJKqCYjEYb17C7DUdskkKiet22WeYXVU4lqj7kuJLZZdALu+UELnw2/8yp7it9gDUghmJbTTJqr43yYhuYD2cdYHJY6ttgOSw2iBQYH0cmKQ6E4tBdxQSu8bvvKqWVWbPYYztp1LPV+gBQbRonx0U76Ha+trg5/4/6k91kjuc1xvyVzKYVLrhtoiMLHBRg9JTHDsAO3IpDyklBFNQTtdJDG5B2Hze1LGtEV5EummeZ4kt67nqJIdeUIcUzNbJEnu6y9Hzt09p9bw4IXt1vlPQhKdTTIFSTRCJrmMSPkcGUndlK7loMjx9BOr5vWvf8kd5t9ZL/tPr8vzZWurIlCDjHFkahWmsRUMRQloO0CuGA9RmVPovjROSuS4ySu33olaYNB8Yqz13FSKRUSkrGnpuY+vpxkpfw8FGrBJniu7U5s1z9KSK1bdNNyW6ONPbeHTF6lVjdMnkUGkYhIXktMKhIOUPnKp/A4yc+1iAjBWkKExYqrcfmzZvLY+Ks29FWOTTruVrlJsDCWcGxfHSuADG0AO0qX17ureDHvTCmedcxEzzodauvPgAo5pK0i0LUgskhhfk5h7GC9dddOlQYHvetXdjnJrf1xdKyglo1h6nET3DScu+mgbJbcDlEDmuQkdS3+/hNLpfoeXd3WJE63/Ek3YBJfNw3p8ddjuHczMMYQkSvdWSARLQnIBqknMcXSlHZAcBpJIP8P0fI72r+3nkuimjr6IiCQ2rAnJWFZClLpppyaRAsabdNMbY49f3QcQzjq65t4UKUW5VkpeFoDoWrcFRiqSmBwkVprWkJLZbdUkJqqb0ti05t7296T2trF94tIWhGSRCoMAl0nzpODK10uQ6Eb3nFzDQxd2WzSWJJVGZ0MYlXm0uhcVbfvaDcSo/fWcLSfT+pxb1/FNL7sDf/CP/waOrAxaY91hMY61FOy577HzZDb7rrIiZ2XO1wFXDk1sxdnkyzxP6t1pkSwZSXSD9FMOKusG9ynHKzKYInxuPZHqL/JcHnM9jX5v1gR80nNK6+il3UmLWnUgJNFzHn/g9+/DD/3hA3qODtohOZ+APyHM1bEsKlxTK+Xt98nd/1GBbDNHLpkwq3Uy4fZjK+a1rKkTr2rFPjddm8zaNYkagbHvx8yR3u+yBGg+vjGp9V9W3bQ97tzmGICcoJZUoMNIokydnsxrHF/VTjwFia2a3MQWGDF9EjnjEhAmaZlYkwuEKbh86xj7neLxmOetDgSyUoLX1vvp9Z9UyimZJ4nykK/CMTWAprxBYBcEKehdNkPtHychuYCmmw6KvLXfAIeDJPaYW4kJVyCdlZZnmTe5NQuqR/dLAKDqCLqpVJPoc2ZuCtcsbIQEpgQbLrycXBPXZLvjkUT9uUV7qQ0b4ZpYgR29iWdehTTpWLbfXkrgpv8uSjdNRRIpkE26bpVFElPquIBFkEQ0TYqbYzOLOG1Szzy9hks7E7PZtBGReGdXO8nxAkfufQzwdZqVR7hGyrTSczUsc4zKAj/5d78AL7zjaOszedYP2gA/RY8TT4kVoHGPoceFE0pi3ZJzTlp0oUQE3g1SpA3KDUiOu3Rdp01E9L1cWSQR4O/lmdC7Tao/vd5Gzw3gr5uh6315Z2quUZb43Nh67/CacHlnahKRLtrBZeQNKu45Nkc3DUn5S+0GiDIlGSv4ZJ4bzziBTg5YAY4zncBoUBICHH4GJvO285VnfJ1yKO/bXUtikdzu7woiiZJwUPNblwb8RfCq0nppwu15uTaZV7hlrQkS96dmfoRSpQieuS0wkmmjzLgQRRJomCQ9BF61nn/peH20rS2iw49j9uCALxVucN8gid0gUUASibkmI9VM4iICEWTnGAjUSybYNvOsagzKHLceWe68fnhB4nJHIClk7jOSCjiYfVsYp9k1oQRENwMx92cJAb34LtICI2A3g0TB6CKlBCnuTZ+SJaEMoG4vkRZs2BYYceMoQzFKGFc1dI8yzxtKrDxmazzDL7zzQcyquqWIlSpcQw/34nTTlPNfW0psCt3UQRJTxUXShWvqlnBNb2Nz6o/uObUGAPjk+W39WpEmQOBSUnRSID4B0VZS7Y+j5r+ciZlWgySGFMEcx45eT6wRMZSpACICtLN9KqImsSxkmXY6J0tskBj5bDcf81FdXAU+6stFczPCNQnXu8z995YoXJMQfB3E9O/V/5bqqZVS2Gvqs1t009wRYUpA4Ak59bEStsYzPHlt3/QzpVPEZeRJTCk1SKE1ItTMvS9SEZkk4ZIrPgRSoLIBlobYRZ1T0O1ppyax61xHI4l51gq4o+imOVMTGhmkc5RMPX+53QAg1ZKGrxt3/qfzGres6aSRSzdNa51kjyOqlAaQPY4pE6JIAn2KMGDXw9C4/nm070nGismouH3DJybjtsZadoJEqUwB0KrfnPFUWv3XF1gCMpLoQ8UlgGPa1BsfW+nUJB4C3ZT2stSew66a70LqpqXc3zWobspRd2PopnmBG9EC46ZwjWDkmCUhUgsiieRIDfJ4ahl9zsjkJyhQApYSVdUKId0UOpZWN/XP8f/804fwS+96GGePLeNMU/NU5jlGnuai7DwXCBIPKlyTSjed1ypdpGJB+gOhDfLma7Ot95xcBwB88tyWfq0J7oG4GjB3Q/DJpvfGKdUkEij7zwdEqUiirUkMOclpyIbP2fU5hDSN1JpEnwLiSnN93GbiFCRGq8sSkjUoxKDGbS7tXoelQWEEEKJb3Kh2704OFZw2WeSuHWaQaJDEgq/5nla1cSgv7UxadLMiQbiD7p1BAJFVSmGrUVG9tjdrobtcbVVU4iLzBBsSapD3HXKaXwwC746zSRl5nK+eeu700/zNb38ZTjSoVqiW1LXJvMKxVVv31BeuCa8JQB/NpdMaouBy7A7AhyTqv93TEaQJC4nCeV1jNPAIYnie00krSCQGinutY2oS7drpS/j5gi+uBCBEkaT3RJXS4L7Rfm0ehSTyvXK9+4ZwTtyyEFfQxEUSpQQcYBMp3PH64kb6BTHY8yCJ4fPBv0f+rZt4kn7T9Ta6bVdGiUGic41S1E0pweZtCyUkTsnYcxmlbtqlm96sSbyhRjdTShZh1goSU5AsjSQMCj9K1x0DILkFAy0SKQiYyVgVOrPuG0PzeuLqfotrny5ckx4kLipcQ9mfZLpprRxqWVpw3+0PFTXHPFzXUOYZzh5bRpFneOSyFl9qSZnHICKdmqyUvpgU2EjH8jV8lgIHV7hGMq2caP/fMC1ikMQWJU3/9TmEXCY/piaxyPvZfzo+OYRuM/EizzBcqCYxx6yuWSr5XKB/Pu34SnILDFMnKyAb9F1c/YVvzPU0Eq4B9PrFOSbjqT2/l3cskpiqbtoNmqUxO5O5uc+e3NxvNYHnsv9RCQ8GbQjJ1kvqpgrhgLQ7LkRjA2QHFCCGgZ7Qlz3rJJ53m1ZmtvdkHN3UJ1xjnu3Ac5p1nDQVcf67YwC0mDScyW0iGkc+GNz3g41QIAXwz9xkXmNjucSgyLC5b/v0+RJ+XWu1wBBq513WhG+O7nWrDJMkhOz1j0XvyeN44SZ3LtI8OQVQH7XVd04AHcyujaxDvzzMzfyVYujklR3HGYtuB4I9Trmb/t+PyMqJtHmlDG2c7DX3nkpSkl/U+khiXMDX0rdI8UEbP21Q5KgVf04mMS0wehcgQt201wLj+iCJN4NEwcgxSwkaXGpqCpQ+qxwkK5Z+6CycpQfq75pV4IuvNaDvLpu6JZ8TSV/32NW9Ftc+WbiG6L5JaqP23ynHIgpk6Le5RjSxJVMTGu9Y55k9/ymZrfbmK2Ujdc+kU+sjPNHUPNG9xY2T5gjAKO5G1yQ2m6RVyWSEazyOjBQA07n1LaxZtniNVFvcwmbDJeMRyDCSWOR8HbBbp7PhUkDztN6dtfNsK2GDkhT4nnFixVy3WDSdKNCSSiZAWdP+8XzUt+tp7v1WCHRTV4l6azxrBTyp6qZFpkVyfGvy1tgyKs5tjjXa2tzbnHCNqUkM3JNd359+q/i8CdctlPDIsoyp9wvP0RekzBpKWtd8ipxd67bA6KNL4aBBj+N/WyjhJAcboZY/aQiYNC6kbupF/Jtzt7E0wFVG3TR135CoxV11U3GOzrBQsK3fY+i35vzLc+aYMvOYoJQJwOoAAm/6JPaum00KuC3X6F4uhWtA40rhB/KKx/5gzyC53Xu59q8JRZ57eqDa9e3X//5L8eY3vBBHlgdJ4o6LGs1pkb7UZLHCfXQ8N1HO7d0huinL3qrrOLop1wLjZk3ijTFy3lNpo/bf8Q/AvK4xMFLyaTexCdwS6Y60AMXM0zrpDdrmcZgubGtltocv7rbQrcOoSVxUuIYy+WkiIfqvre2MRRI1kkaLROyiRXOUHK0uRenWI7pROoAOuhFPGypyTbdL6ZtXZA76wiKJck2KlGk1SYpABtrdtOlf/hoRO2/zG4yzm5ZtjUISBeEOt05no0M3TUG3Y/r0SUH6HcdXkpQMgWbfCiCJErXmMFtgWOEafu2iesSjKwNsj+ctJJ2uWay6Kd1TvjV5q0FqAOCRy3vYHs+NsiQvXBOJiCQjibzzGZPwKPN2/Tz9K7WWkUy6L/OEe3Iyq1rOV5feHRPs0fttUarm/Hv75snsDilI8fUS1ONkhEiPa78eRBI99zK1D1lfKrHpqJsaVkjU/a//Zpk/APYjgs3nmISfN7hk6+9inhtOpZSut38ch8B79w0hMUbHK/MMawzdVFKCNn6ZZz/lflscktg/l8EgXbhH3D3g1feewte9+PamldqNDxJpuT9QTeJCvmQmjp0J7BoytlWQim2BkUg3LW7STRc2urgptW1uXWAKlE49onzqe/0x1nEeBCigrtHNN0xBEp2MlUY75TEXtnWPnyt709Zmt2iQmHIe3QcrGUlssj/JPekMbTc2SK+b2s7FkETJ0erWUbhKYm6j9LiMsP5LEuixaA9liX0CKF4kkbKYnQWSnsUQj59TN/UhglxwE4ckghkXh1AAUnZdj1136aYZ3ZOR95YJEuWsKaG9ZF/xnNMAtENiRFoSkUQfjVDqk5hCfz6IuUI9A0E4iJDEU+sjbI9nLecyzzO23i94LM+a7AaJ9z+xCQCmHozLIhvn23Nsrt41hMBI6poxCY+8UzuZ8txwp3JWKRYRCSUT/vNHn8SzfvC/YGcyx7Rq003zrF3vF1uTqM+lO86+LlnG1ag57A7OgvTDQDKNRxL94l7u97vznDW929aXBlbdNE9D0pWy95tMpY1UN3XG2edRPjb9tpbgUOA86nH+0g3J+H6mcTWJEnJZ5JmpnQOs3oQUuHX7JHYtyxg/IVATKq0JlUPb50xq0wHoZ7vLJhkkJJ8PYpXj72ZZvL/lzi1Nld/2SQT6WiFVrRodkMQgMZpu6gaJES0wbiKJi5tFEv3OwcXtCX7t3Z+BUqqDJKYFKYMiT2pU36oTTKBJWiQxoSaxRW31t8642ASJ1/ZmrSAxpQckYBe31Ob2ZCnZH1tLtwAim9gCg6jFyUFi1an/CjgWbo+tk+ujYJ0U9115nlZgbvj4zbG4Z8dHiQqpm3qFa3K+t5lvgeSy3TFIIufIhEQLAOsschlvgyQu28xenkg3Var9bHP3JKG9ZL/0P74Yn/yx1wIIC650rWqQRE7tlYxzEAAZabjeFkM3HTdB4umNJdQK2G7ooHQ9u6iZ71hWJEdekx94csv8+z4TJGokkastpP8NKSd2T2UIkaLXu2u5Uv6aXKDvFNqkTBil4GsSeVpyaN363373o5hWNR69vKf7JEapm4pT1O93qIRRCSemJi6MJLa/vztOOpeZeXbar8ciiVISblQW2FguDd20yNKQ9G5yBeAYLwF1U2YPiEX2uIBD1gAAIABJREFU3Dm4cw6dEy5odr+TPR7zvNUqXLeaBRD/FpLYrONSgtcmT+XnO1VcJxfurdpZ29hxZg/on0suKAqp5F8vc6/lsMgxSWwVBySKICrLSgP6PpDRVyj9z0DvcYtRN+3VJEbQTW+qmy5u9ACGVEP/yW9/GO9/+Ape+ayTrSAoiW5a1aZIPB61IeQojabqZlaAuAy5Kxziqs0NmRv9yq7OQl7bm5px9NtSHEJa4JOCvQWRRFdwJfk8FjpDFZNppWMNitzQDaZVZCF1k8njUCygX390+zGLJK6PSpNhjrne3WbivsX8rx65gloBL33GcYN2Sr216lq3Ugln1oWFNVTs3UH26HV5TH9js+0G5HG8I+MPLPU4/Ze7dnROXOEaAEnCNabeeCCLfXQdSZ14aGpfkltgNEii8Lvou1i6qamRjTrUwlYre52l53tvqp/Bk02zZ1e4g/76ar5//p0P4hV3n2i1QdHtjPgxP/uOTwEAVocFHrywAwC4pTn2wsI1jPNpgkRhoHWs26+HEBEAvR5sLtXQN0Z/lrlPhB5/oZo4cuAu7050TaLTW1BSNw11Suyrm9L59yNS3T3frRNnxyxck9jMi2GTxARg3XNJNVejMsf6aGDpprlF0mMcehdxlRVYA8EGsweYfJ/n2C4rhJzaqOCS8UtikESOXRDTBol7vt1gdtWpSSQkUWyVEtgXOXZBKJEg3VtBwRsHgcydK0X0/u4cBwn72kGsy2aLrS9cuE9ijU6Q2B5rwB0P4s8hwFHqpou0wLiJJC5uFByGgpSHL+4C0Nlo15FIyZLMak037aIhXdufVnjksj7ezEH3knqpdZDEGIdw7mxavoJcpRS2xzOsDAvUCrjaSGlTL7UUMR/apA+jJpEWTuLJSyhpa0xlN6BBnkery87rukNHiEVt9Bw50Qh6H7COxZ0n18x7blPw1D6JRQBFef2/eR/e8IvvA9Cvm5QWyFCNTi9IdFBzyYpeHVHznVHIhn0tBUlsOzJ+0QJ9vBgkcdAcQ7+XVidLz7aPbio7MilKhoCljklOjGZX8NQaGnOjKUdVbXsQSnWC+1Oim2r0nYJEozia95UMyR66sIOfefun8L/+9kdajpSUXNmdzLE1nuO7XnU3XnrncfP6yYZuSntAq742JkhhKEqxtW19umlEm4h8gefNQ0ueNzT8rsXS5EkAyKduShYMgLOuuql93TdGqhMXW5AI5yNINxWCbWKbiHMUxpHE/7CpSaR1w63lja3JBfT5ldcEv3AKN8fY8w+02Qyh80/jpOcmtSYxJlGY5577pEM3XSrbdFMpuJRbrPT9yVh10/49GXi2BWG8mcACSmEoHcTc+vJRWUSDDvQ7dJlUfAsM2m+kmkTXb5SsL7gFHfAF6aYFjyR6axJvBokLm0ESAzfV1lg7FFv7s9Zn02oStXCNlMUBgMev7uFVb/4zvPJNf254zQA1wY7nd9ODmSZc09QkuvVmnAM0rVArLacP6J5jgEWkUpQMDd104SAx/li0cA6NKmdEIOUUm2tqWeT5b1oQUJAYS3/o9rfroVGdrPWdJ1Zb71tnK164Js+zpo6LH+P2vdwa235vA+E8hjLrkvNDCZvrXZPIobJxjbN5RyacRW6Ox2z2tMmSChvVlKbQtGtnYwP4Z7SqZQn6FAVcOp7bXkVSpeWU3KQx19uq1nPDO7v7hm6qAzViQ9D9poNE/hl42wPnAAC3H1tpOVJSQPrUphb2evbpdbz5DS80r5uaRIbupRAObKgFgxtcVrVGBCXHVUJ7FNIRkdg2HTSvrkmtWaTESve1J65pJWefumkMJZbm2aWS63GeMZxDHpkUk8eFEMj263PPsw3INZCExo7KvKWuvDIghoF8/7vmMlAkcZ1gL0Hmt7ktacRxTMIjlCSh46UG6fSdbCJHnqL5zkpAnLvCNd1+tt093/avFu4Tpt5y0URCsN5SYgEJe3dZ+MuWrpe5dNNRgi4Grd0rwyKZbupTNzVBa+Bc9msSK/8DAGiksXZ6kd9sgXHjjDLgQBhqHjfw9eb+rOXMxTdJV6iVXohdyL5rr37zn+P8ViMKszttt6UIUAK7xwPSWmAQHWt1VFi6KbNpkCDD0080QeJ205SXkMSEIJE+mxLsuRt7knBN1aZJxvWOtNnWlF6CtJGPClltq6oVfvSPPoaHGioavUb3h+4J5d/Yzjp0UyBNKKSNJMrX7b7HN1v/pjnKmU+6Z0OZ9fbrIalvgDZE+//GafVs2xwqG4fa0DHaxws58nKW1tLEbjuyjG99xdPxG9/2UgBIElOir/XVG1e1HAD4kB7OKLgN0YS5622TFlGHWthq57kZCGwGqkkkuun5LR3IUVafzew2RomwQZmZmlx9LB4BfmpTBzO3HlnCLWsjvOufvxo/9XVf4IhU6M91A7CYoA1oC7VUyi9kIt2PsYgIJ1wTajivv7/vgLp9Ettz1H99zcQBmHY/XXXTVrBHifUgksjXKYfUZXs96YLBHs1LSPiJNYn8uGBNoiCcRU4wIYlk7v2fpm6aiddaiyKF11Y2AeHrXcusQTFBIsfectEn3/H4eteI5IqnBvVuhwFkxkj7aaBWnws2QgI0Pgp0FALZDWQlumkCs+kg5l7LFPFEOtcrgyLJl1TN/S0h6eae9Lbz6tc3Q9VhJDEv2lC6uSkP1gLjZk0iYy5EHAtPbzZIIhXLR6uUOs595txYg851dYOQi9uT1riD1CTGjKPgb2Np4G2UToIPT29QrIsOksgVUUvmbn5JSKKD7iXJFiurbqqPGbEhNl9P41KQ3FYLDGYBuv+JTfzauz+Dt3/sPN71va+GUjqR4FLZpADMraP6qdd/AZ5z60br9ZgAwN1cfQjw5d2J+ffjV/dMcbso9d381LC0ezfY8G+GgN7c3ADA1LFEBG5dlVL9fZ4xzO+LcazJWeRqYOic5HmGH/6a55v3hmVCTaKhm8r3sU8C3Vczxhk1qhdpwp6aGTvmxkaJ7rmVxGRoLaU2FOcatI+QFB/ddKdZ867tzXDrEeuAScciJJGQ4qedWMHTmqQawF8DfW/5f6dNXNiaIC2k4xnjQQ2Cz43oJHvGBGhznJS/D0l099jHru4BQI9u2nq2QXMMBMALoKScKm2oT5/kWNMzUUjOv3DdQuqm0rmcO468q65MqFYsC8iiNvK1VoF7mWVpNH9D59+dAxAb7DHBdqC/KM3Tfbxj0GYax4m7AHrNWB31XXJpP7VJV0ndlBfl8VIdBZTaV6YA8PX9gLx3u4y0rq97Pc20CsyQ1KvbBImj0iQCY8eRKrx7/O73epViGQRYB4kBTK8rXBNTkxjRAuNmkMiY61z5HLSJw1W+1gSJK4MC25N5PP3QQUnovgj5aBe2x478cSZSmzhzudbu//uMgr+N5YFTt8QgiQ319nm36cDkU+e39RwJ7Yydo4o7/71xzfcvJWZ/yJG0ojzxSGKRparL1i26KTfPDz1yFQDw6JU9jGeVOeduIBHqkwgAX//SO8y/TQ+8qIywdYp8NYnuebq4PcF4XmNpkIeRRE/mkxtngo0AKsIHe2GHMLVxNk839Tvkeo76L0fDldDVlASQVTeVe3e6iHRvfgsgiW4LDDG45+imAmp8Pa2rUljmOfbm897n6PdSkPjktX2MSkut1wERP9HdqQ0SXQdM13H1x5xvgsTTR0bs93HXQEUkIFw1SdrUJTEY37HoeDGoeGqbiJB6sa8FBk9RtRN49LIOEl0krN/KIhzs0Tj3cDF9KrOMo5tS4i5VuEb/9dWaAVxwGYkkSjV4Wdbq00qN3Ys8TvPApZvSp/s9PyPRZobdEVNf3kquRCCJHEvAUgJ98+wq4Oq/qUlJoI8cv+OffRmeuDZujQG4gKP9Pnesri8Zqkmk+XPBpW9cKZSYuIw311xG2jJuXJToUsyHZR4NHtDavTIsosVuAPsMWg0IgW7qS94xwX1UkNgVromhm95EEhcz13H3CYvsTuwFISRxeaiDxFj6oStAQzd0dxHpBhJtJDEPiou45gZS7vG7n/kPH3wUUAp/+okLeOWzTgLQG7BPuMbSTVdx9ugyHm8oQPqh0UFwKJPlzlGan2R0/pYG8cgeHc99sOOypvqvRtvihYOoBQb9x6mbPvCEpXF+4DNX8MV3HTfHor8+hTTOUmrAqtZvk+st3Wfj0s4U+9MKy4NClPoO0X+CtBom2CDrOmmxDmEX4Y5Tkuxv2rVSwbYBco9Lq27atRSpcDpvpPAo0k0Tzz9nrlKtNI6OP2SSAhKKcj3NZRYAcp0gnd+TayNkma6tpoCR5ir5FtsGSZy2aKHSsSbz2ogocMadlxi1UbpfVecZWIQiFnUvd7LdsQqs+rPt1300dJ/AkevwPdkE3yQ+BDQZeSbYCCP+3TUBzTh5TJ5xdNPm+4SB0npQdVgh4jjmPPoVOfnn1GXFuDWJqw3dVCOJ4f3UDTbpke+hZoF72QbA7pj2e5xlTOAcou3SuH5wr5H0oHANizbHoNT94wH2et9zah33nFo374cDDuk+4emOMWtC715W/mDbtmXh/ZJuYtgkrQ+hTy6QXvJE45YH8WI3AIyatpQQsyi1r3SGYd2pKgJJFIRrDtgC42ZNImOuc+W7QXYd4Y7N/Rmmc2WEJ+Jl660jIy3iVCPzL77qOQA0jdNkaAq9IHNiN5zRQ7I0kJHEjzx6FW/8T/fjjX/wAP7skxdNsLe+VJqHnQuKDOK4VOIFZ4+Y13W9XzyS1QoSk1pZ6L/DQnasdyZz/NAfPoBv+/UP4uGLO+Z4ZZ4nISkuvTNFOEhTiXMzTw5J3JtWeNrxFQzLHO956JJDmWiCRG+xvRxsAJE1iU4mVTtM/P1Fz8b6qMT5rTH2ZxWWKfvMzDGkxkbBZXeDmlayE0nWfQaiRSo6m3ZUbRWTkVcIoy/SM+BDEjUCv2hNYv+aEUWUsxS6qZsRlcb56KYmQLmBUGJXpVBK5riJs+MrOjikdZzmKp0T2gN2pxXGs9qi/Vw2GIs1E48J2jg0l5SUJeMCSyDuXu7RTc13hlEiKQnEqpsWPIrijnONxIeAxajk9D7bpy+AZIn1R8GkTPv1UHCTm+u2WADQd+TtXnZsxSZHCEmMZSq5wZyPbupHm+lzaQkIi0Da17rPPz+Or+307TX0ndzzHaxJzPnjAfLeLQYcEckEtrYwgjbavSe1crk4jD3/dDxujpZuemPLDej5J+2IVD95dVTq8rEEf77I5SA4BkksmMQFVO0P9oC+cE1UC4ybdNOFzHXcfbTFnU6QOK9rs7BG1yQ6ClUK+t/dxf9C06D+7lNrWBuVuLg9MbUD1F4iliJmHCJSN2V2X1KKI3vkyh5GZY5RWXjpP0Q3XV8a4M6TVl1zWORiAMzOccHaQoukFOL5f/eDl/Ab7/0sAOBLn3kRd51cA4l5+NT3pGNZtC3u/FPdKkABQH/crKqxvlRiWK7gsSt7vYWF7e0UqKOQJKo5q53NlWgh3f5HNE8AuM1BjZcbhNov9R1QKRV+m0/dtOvIW6dVHNIcr0sbbV4P0EGAft1YTEAKdKmEyuvcaWXBuHur2wJDQhLFeySBAupeS2nczHNPWpGu8LEWNZf+BkB0ElwU/uT6CJd3p61+Zb4MtLsHnNsamwBdCixDzcQ5hdkY+ieHLlV1gGon3I+x9NZUtFNucSMLU0koCmDXhfWl0iQoT21YJHERKjnNk6u39A3LBIfc/Q294xhkVRgn9kkUgu1AcCPWijvPiYugU6IkuibROOQAaj6w0cI18nf4+iR6gxQmcWd+VyC4587/ouq+UckVie4r7DmSyFcMUt1DH4NJquZzzHWLoTKLVPJukNj8f2zrsEXNUI4zQhIjg71m3iQoNq1qr3CeOV7DJvFRwoGQD8T4aUpF0k3djDcpdX2eIIlZlv27LMueyrJsK8uyT2VZ9j83rz8jyzKVZdmO898bnXGjLMv+bTPuXJZl/6zzva/JsuwTWZbtZVn2Z1mWPf2gcyW1r7VR6UUEXSRxZzw3dFMgHkl0e8BJiz8FqktlgSPLutlt1WSJSUkplrZlkUQ9z64cMwDj8P/iN38RAODtHztvaj2kOgrAIonrSyVuPbLUfF7XP5qFLmKetTPHlJpE6yTnYubn4rbl+lPwTT26pNoqzlyqR5JwUK1M4MUVsQN6QRoUOW49soQnr+23aDxAAEmU2hsYZyt+s6c+ie73u2aDxCU8ekXXBJFjUWT93xbTpLhg6Dizqm6JIXDWLdKPqWMB+ghAjCMpoj0hJJERruFqSdtj4ikyvR6oAmoWEg6KeUZbDAhBNdGXITciRTfQSeiKBBQC4l85dEdSOHX7leUM2kC2M56b831ha2xVSjNGoQ7xSGLb2Q3fx1wtUTD7zwRtMQER0H++Q6qVNIY+65pJAvmSCdz605xgah+yNMhbLQS6SKJVyfRbF4GJqonjaIsBOmCIli/WJBpkyb7m0r8lM+MEJLfIM5xwgkS3BUxan0QXSWx/RiGANjN+QgyVk1uTQ8E2fSe3boWRxP4zqr/PO4zd821S3F+72l27bDKXPxaxgFpjlD8AJsVvDqWOovuKaHq/BQbA+5/X07p005R6e8CKl8UrjOtyDokBESNcw9JN6xi6aUe45jrVJB4m3fQnATxDKbUB4G8D+LEsy17svH9UKbXW/Pejzus/BOCZAJ4O4NUAvjfLstcCQJZltwD4PQBvBHAcwIcA/MeDTpSc39WRn49MWeSVYYGdyRyzucKw0DU6sciSW9ibMwsk4KqPZTi6MtCopdNXShcoxx2P6F3GkRSQxGMrA5w9alX3Lu3YdhYAv2mPZxWyTH83qfe5dXT6+OF5upTYWsWhX+6chqVco3lhe4I8A85sLOFCQ+Otaz9Fhp2js7GmCAdRuw0ayznk80rfR2ePLuPJzbFzjzjjehQlP/XE/raE2pI88waXhBSdObJsGpAvexQhQ/QYfUyGtljXXhQR0Ituux5L/w06u4Ijme5cR2SfSbjGeQbmAUemSKhJpOlQTSK3dvmEC6S+eZzNnXtEcv7tBt0fb+jPNzBINDRtem48FFBAX1eqaXORREmEBtB7ACXELmxPzP2fZXywHXJAOZGKWqlgZMPVEvmoxXqO/SCF/pWaXIlBO6X11Ye4+dZk2qdvWdOBzXJHJrEX7DV/Y4LZ9vm33ydZl5Gg5xxe73y0/BAC6V5rqfardSzBv6ic4O7Ict9p1HXR4X3DPU+SSE4IcaZz7A5TEeefu09iHHKuTcS8DusmLJJIoHmmIomicE0guMwYRKqq/b00AZ4qHwouxQSQUG/sa6V2Pc29txepSSS12RRV1MJBEjkkF/DTTbkWZ4sJ1yj7umSfS0iiUuoBpRRpyarmv7sjhn4rgB9VSl1VSn0cwK8A+PvNe38XwANKqd9VSo2hA8oXZll270HmSjfE6qj01sSRcM2ZjSXsjOcaAWpQs1hkyV3cuV5XQLtp6pHlAa7tz1rUEqn+xXe80aBo/b9rT1zdx9ljyzi+Nuy9JwWyAFrCJRZJzMzv08eL2Gw6aGfsuWwjiUKQuDXBibURbj261EYS80ThGocSWwo90TibOwEPV8QO6N9bFhluPbKMi9sT09ybKMZsk9zAhliYRSv+t7XEfJjzSYg7oS+ApWdwTlM8ktgJEucqGCR2M7sxjgW9z9Uy+rxyjtpX13Gqie1jRCCJKfWuHbop9wxQQoSzlPvfnbc0zt5HHiQxMrm1iHUbF0uoLKGrWZaZmrZWvz0m4QFox3BnMsdtR3VCbF6rVpJEorb60B6pV24sldk9ZBWJ7rECHN5RfSe5VvEKrAvVrnLnsrm/CUm84/hK6/28E+xZR947zV6AH5M44uu/9F+vmAyD9oTWcl9PwNRAyv3/ssjY4MhHed+dzPGrf/kwZlXdaoEhifLo+0ScoqU7Jt6TXAAcovvSexzaFkQSBSpz6vPmzlPWE5DAg3Bw2QUP5gFEUH8ff0/G1bv2x7nvk6VoJBzE2gKDKTWJeiD5M5OIIJFalbnJdY5urecTr9SuvzwiSOwK10TVJBYIrfaHKlyTZdn/lWXZHoBPAHgKwFuctx/JsuzxLMt+vUEIkWXZMQC3Avio87mPAnhe8+/nue8ppXYBfNp53z32P8yy7ENZln3o4sWL3nnSpqXppvJNRXTT0xtLGkmsagyLDMMiXu3ScrZzdoHU89H/30YSLUe627PHezwHpXOP79r2eIajy0Mj4gAA3/HKuwD40Yb9WWWcpDNNkHiqcbqSHFC1WJBoahLLQnSsL2yPcWp9hNPrSzi/NW71IExRXHSRlEGgBca8qs294tLNuCJ2QP/eQZHj1qP6HD54QQvskPLcQtnnPOO57o198tw2fvYdn2pq5GCOU3oyfnqeGY6v2GxUy0kWaGV+JJHbRP0CHADntMY5hBIFxe8Qto8BAArhzZerN7PXTXYQYhNAtgWGzBKgwnrOkoRrnPtfZkDIWdPUdhsp9kd//SSe8X1/jKt7bfaDP3DTn3n2Ga0qSP0MgbbytGvjWY1a2Z6HALA0dJB0Dkms/A4oRwkMKUICwj2p/LW1dDw2uRI4YB9JDM9Rql31oWB+JgPV8Ov/f+kzjnfm2KffAnHqpnx7g0CwJzAnUhHIeKVq+5pCeL2TnrlQgOmjvH//792HH/vjj+O9n77MJxc740KMCx8FOqZO3L1uLookGYe2hSjhNM9uTS4QkVzh9sXaf+2knrJuvR07jilDikH8WVRc+dcEju4OyIlhK4B4OEhikTesnMj9xijllylBov5L9Y9A37/27Ylk3RY8+ssj6KZd4RpTkxjqzeVHEw81SFRK/SMA6wC+FJomOgFwCcBLoemkL27e//fNkLXm76bzNZvNZ+h9973u++6xf1kp9RKl1EtOnjzpnadBEoclplUtUjmJbnrmyBK2xzPj3Kdk/y1KKAunuMIdR5YHuLbXRhJT1E2NcI0HSSRKwrKj8Pf9r9PKqr5gb39Wme89sTrE97722fi/v+1lzRzjkSz6vUtGyj/tt4XopqfWRzi1McL5rXEr05UirlM7i5+PjgYAb/yDB/C8f/k2fODhy5jOa5NF44rYAWBaaeSMlOYeaXqAERXI2yfRQyUpPYvkV//rd+Nn3/EgLu9OWwIEXrrXXN/vxxixAw7djpkjF1xSEO+zRRBBM082uExzZKKQFOYZuJ41iW6SBOApMj66qa/eWDpWq09igvOZkjRKtTe97ZMAgPubVjJG3VSghbsUUOrx+tlLu+b9XLgG1CPRVdQ0wk0cZQhhB9TQ9Dr3cujeyphrEKKIAXxtYYxxzcRj2mYAXBLUllz05udJXNA1+dovOovveOVd+Kdf+aze2K4CMRDjJEv1zb4xHLtD//Wudxy1z0G2OaOXuTYdiyCJLitGGic9p39831MAdGLZfd4l4Y5ahYK2vsJ1Sk2iG3MsvN9EBIl9lJpe9w4TkMTae72l5EoIKe3OEQgL0NDxeghwreBjqUrPqb0GfJ/EG1luADh1mw0FOr50Sf8lfyaGblo560TofISEa1i6aVDdtCtcE4EkAsG6xENXN1VKVQDenWXZNwP4LqXUz0PXEgLA+SzL/hcAT2VZtg5gp3l9A8DY+fd28++d5v9dc99fyCamJlGfnlmlMCz7T0gXSZzOKUhMQBJrCgDl2h6X131keYgtqkksbIY8mm5akSMpSxDPa1vL8tUvvA0vv9NmaKXFHwAmMyvck2UZ/tGr7jHvLULlXPKoNPrG+eimu5M51k+u4ejyoNXP0s1+xsT3rkx5WWTYn8m/66OPXQMAvPWBc9ibVlgbWQVQ1pGsagxLjRoDMKIwG8u2vYQso+3fELnzX9fKLIKPXdlr0Z0GntoxSoocdRBnQlJ8GdMQ3Y5zYkIZ2i5tKHbTzvNObzmqYws4MjQve7wwksIJ14RrSXV/0RDdR3+v/jss5WumxUzSnBHOXFGOMN20fzwSSLgRQSI1P/7Ueb0N0O8S21I4dcJ33qLzkq96tk0kSkk4WpdOrPWDRBFJbESyJOPW15jsP4cu1cpfj0Xj+Ocm5Ei2z0kcQtFHewB7DwyY8yJl5AHbHmljaWCSmN3jsZTAYDDL91wNBWDSvu1v+cCvkzHiRlxw76dyCv5Fh+Hx3u/78tZz4uvVOmioqJe2J0bZPc/tGeb6JIasn7jTf31XjUuuRFFwGZqw6//Ic+wG6c2xQsFlztXqhymx+nNSwCEFiTzdMaqXI/OMhmpr6ftdk1BxSze9sUiiuwf5kuS9cc3nLN2038+6ay67xqxb0jVLXEvi6KYd4Rqim4aCywCS+N+zBUYJvibRJPyUUlezLHsKwAsBvL15/YUAHmj+/QB0zSIAIMuy1eY76f2FbDzVJ5ec8llVt2pUyHamcwzLHMdWBqiVVvccFDkGeXxNoi1uz9mNXh+fNtEcR1cGmFY1ticz86Bx9RBkv/yuT+OeU2v48ntPA9AbV5ZZR5KTIHYXhF/4phe13vMFUhpJFGhzCS0YumhnfNGw/jss5RrBWRNcbywPoJRt26Gd3eZ7Ijay2ln8BoUfSbzQKKre9/gmdidzk3yQCqlnlUYbCTl87EobSeSCvZgMldSqg2h5APDY1f3W5uOrSZxWCsMyx1FH7MBVN5VrL9KcJoUwStelDcU7u1JTZM8YJkuokUTvoQyS4l6DmJpEgHre+Rf7rrop2wLDhyQm1AmapsAOapDaAkAKpA5iu5M5rjT384cf0ckZWkdKX+BGrIw8wwd/4DWtpuJlnntr4taXSvNMLreQ9P78wkgiFwDEoNT02fa9HLone89NBG2R5tlF0mNEO4D++uptleJjMjSvcQlcM0eOEhhKrPcCAHrdnzjq9ZbzJEnssbiEn79NinXI7WuGWRaFJPrnSTW27jhpf1sblRjPpri0M8Xtx2w9uphMjrlPeucyHOzxbYnC55+9brXyKqLSd3bvfyBMNy3G0Ln8AAAgAElEQVRYPYE6GDToz3XGBX6fxMoJJ04ZJDEQXMrqprxwjWmBcUjqpiRcE824a87bcoIPGkO3DokUAdROR69XmYbVmzdShWsiWmAAnxt00yzLTmVZ9o1Zlq1lWVZkWfa3AHwTgHdmWfbyLMuenWVZnmXZCQA/D+DPlVJEI/1NAP8iy7JjjSDNPwDwG817vw/g+VmWvT7LsiUA/zuAv1ZKfeIg8x03WYONRihEukGm8xpLZY61pj3Elb0phmWGgacFQ9dMAJhnIq/bpaQea9Clt9x3LogkKqXwE2/5BL79Nz6ET57TWfV5rTDIcxNgcs2sfVkjXyBFwjX8uHg1QxskpikgWuEO3qmj7y7zzFxbEoUp8zS6qZsh8/VJ3J9WRhn2/ic3cXVvamTaJbrprKGbUlD4aCdI5JICMaIwOovZv97UugTQASk5l5lTk8g5CboGN281YPapm8Zk1rnWAbH1ThxFKbkmq/nrDRJNJr87x7Dz484NCNdp+vqSds0g6R6adlWF1U3j7n+7JknOZ1BMKWHTjrW3PXAO03mN244s4X0PXwZgs8FFnrPJjq6YzKmNJRNYAvoeYoNEBwGjZ3ppYB1lrkzBpbZyxgnXqAgkXUa3Y5BExtmNQAV7NO1IJLFfTiEL15h9iqObemiqZo4LJo64YMOP0vWvt9QjrnUsJnERQrKMn9Bat8LBvbR3h2ogyyITnXl6/eL2pFUDKAvXxPTT7NJNYb5XMs4pjxEO4nQBopDEznND538x4ZrwHIH+dQshpRxzIn5NaL8WUkqWwANpfzMtMG4Ak8S1bluW1NINt09i7Jgiy8S91FK7w+JlZmiMAA3QF665TnTTw6pJVAC+C8DjAK4CeDOA71ZK/SGAuwC8FZoiej90neI3OWP/JbQYzSMA/gLAm5RSbwUApdRFAK8H8OPN974cwDcedLL7U6KxWCSRM0IYyUFQSl/8Ms+8TUI/+JkrpubFbCSFiyTym2iZ5/jK554xr/salwM2AAKAX3/PZwDYAFCCw93PcCYt/kC7JrFrKQ7oosI1FkkpMK8V66Tpnoi56fvoilv46l+kOdI46Xc9cU0HeK97/hkjdOEiiVKfxGGZtYLEMs86ARifsfNlTaX6NjdIfKLpy2h6y3mCFE2vznBs1RGuMXRTX32CLyPM1LFEKofyPdEiHMKWIxnOWnNOWgzaw6HpoXNC5z8m49pXNxWQRE/Q1p2fZO3Nt318c6wQkpjFb9qx9sCTW1geFPg5hwFB7SyK3FODnejIA+11mdBb3zMKhNVNubp0TeUMIYl9J82nZEvWdVpjpfw5xctYJDElwWXQd5ZxEX52WEqmd5Z9dCkmuOQSfjEURE6kIoRkcb3sYgIpae8OBRss/a0x2psv7Uxac5Ap6JFruXvdzPw8YxiUOkY4iEfbYltg2P+PTUBwTJmqrr3Ho/WCqxME/P00u5ctBvHn9uAg3VRgoUj7m08Q73qaEeEL+Gldo99h6Kaz+BYwWSbvpTHCNb1zGStA0xOuoZsyhCT6CaWHEiQqpS4qpV6plDqqlNpQSr1AKfUrzXu/rZS6Uym1qpS6VSn1LUqpc87YiVLq25txp5VSP9P57ncope5VSi0rpV6llPrsInO8vDPBM77vj/GnnziP8Yzopg2SKAWJc4UytwEHoLOhg0JGEt9y31P4+l96H17903+OT53fNg+Jr5k7bYbDIsfx1SG+5gtvA6Az3gBfowYA57cm5t8ff2oLAEx/RZ9DWCnZafKNG898SKKMSPWOb5DEVLppc55KOUtFgj90ba/tOXTTlEDWyZBJQTqg6ZsA8IaX3G5ec4NEnsama/2WBoX5LUeWByYI4dRso9pLCJs9UW4BTdernE3SRwuhmkRqzQHA1KX46KZe+hUTOMcoh3briOifIYdEog3FZK3TFSj791eoTnOQkHGlS+ulm3o2e6m5N9lkXuE/feQJjGdV634Tnc+Ak8wp2R7UZlWNpUFumAIAsDJykEQxcPM7aSzd0VGdHpog0VWcXiAg5YK9GCSdcdJi6KZdpzX2cvQc+Ui0H+gjzn51U5nxQvf3UPC4ZOGaUDDbCcAigpSMpY3Sb/AnxTgkK6oFQyLaac6lsC77xLOk57QVJDrnySLi7c/HrOXdgNsc2oeSMmuQGyBIljHBfQQojiJD7/4HImjazL4Yut6S6F9MP00ucRETpPfqhpU/2WHoppEJIKN1cKPppiaZT0nyNF/S0E1j+oQ610NMkgT2e4Ch7kYHiQUdpPn7+YUkfs7bx5og6hf/4mHsz+LoprOqxqDMsDayJ3lQZl56xrsfugRAL0Rvvf+cCTbKPBN53S61CwBONkIJp9ZtewnOITnfNIu/++QqzjX/ruoahROQSs3cRcfOM248q1qKqK6ZvjExohgmSJSdXc5c4RpAQA0qHdjTtXWRRE5+XpyjiyQKQTqge04CwHNvPWJeW2+CRKmWdNbMEYBBqd1ehJyQRkwAVuQ8LXbbCRL3plWjZEZIohykUJAIAB/8gdfgF77pRWa+PgXWEG0lVREP6DtbsYjIIs4WVzscg/bwlCi/g7ZIcsXUG3N9EgNZcqnhPAD84O/fj+/+j/8Nv/W+R/i61e49GaDbSa0lDmKzpjXQmpO4ozpZuSbR32C66xC64wD9jJB4zbJTk7uYumn/eseg1HxNVjqSSJFUOk01QhBDUDd16/K54wD9YANw90WZbtoNtoEFkKzmn6F6v+6tFYtkcUGb7x6xc7T/H6UAKp7/ULAhl7PQGnNpZ2r8pGGZ2/pmBkkMRWBZ1hYTUxE1idya7AYI4jjmOY1PSnL3iHcYmxgLKY5K180tC+GME+WJXUu44MarbhpAqbvPtiljudHCNQ5KzpXASNYNEqOEaxyfMNTbMoq6a5DEBLqp+3lVA8giMuU3g8QoI0SpqhUmswpZ1lY35WzaOMnkGAM6q+lrrn7f45v4G/ecwAvOHsF7HrrkKJc6dNPO0C6thhwSOm6W8cEXBYkvvOOorhmoFWa1DkDomeV8tDoCSQz1SeyN89S2dc0EiUbdNM6R7DvJTPa5URck9JeuewtdZU7KY1f28IO/fx++//fuw7yqe06yhCQ+fnUfgyLDqfWRcVZDSOK0ST4AljL83V9h5d05IQ2336ZknGoZAGw1dNNT6yPsTyu4amu+mkQSrgE0qv3VL7zNvOdTYPU6ydwGFRFILFpb1b0GKmIcTb9Lbw1mn5n7K6RuavrERTwDrpR9mfPiWS6VmDMfKv7hR68C0HV/7rWUas1CfcpSakRibVYpDDtrsqWb6mvNNZheCEl0kne3NqwOSppIa0JIlITrVakQI0DDJS5UsCa36zgtiojoJEn4WO4xyHyIm01AcEhiOAnhrlsxzzYg15v5fp9E0fPNT4/r003jauI6NZAmuJfHSPtbSOBFah3j7ssXtyfYawT/lgeFvJdGJtNSa0lNCYAb3EegNmz9XQRNuys4ZESRIpIynLqsv0ykr4oNhNfyrJMkaSYa9Zx2z0mYbtpffwAPkmjoptd3/e9az0+LRBLpXKe0wHADUqmdXYxwTY/RRkhisAUGZWYoSIzorQgEkUQvGTXLst+CZWmIppT6lvBMPrftyWsa8alqhfG8xlJZeIMNen1Y9Ommw0KWjP70xR1840ufhiu7E3zksWstypLE66bjE0TffeC4hQfQCzcAvODsEfzeh5/ApZ2Jaebso1b66mZ8gdT+VK5JXESAI7UmsVuTJWX/XbopBWGt3k7MuH/7ns/g33/gUQDAd77yrh7dTlp7Hr+6h9uOLiPPM6wMS+xNK6yO3FrS/ph5c18BwPe97l4oBbz2+bYWNc899V++PolMHRFgaxLPHFnC3nTeoo75rttsXvupXlwWGYEAjEOXVIQAjVjHEs4Iu9cgBoHk6JU3GkmMem5q66hwjp1SSqNLgSCdSwBVtcLjV/Qa+dePb5pnsoUkdp3PCITiegvXzCudBFp1GA0rToN7oI8cBtUkJeEaIzqW48wRHSRe3rHrCbcmhBxCjpIZV5Oo/3bRvfD93x8DRKANeR9ti3GQARlJ5OZq15/+97n9g9nj5W2VwDR2gf3/GCTRJybmrUlkardj1DX7DAj7umTS+Q/RFos8F2vnAc1yubg9wfntsU6SF7bVAJfwiwtSuHvSM4ZB0mNQmyyTETrvHDsJ15hAFtB78HjeT6bF1Ptx7RRC43h1U/8cNejAXbe0IF3/P58EPawWGG6iMk24Rv9NKXlikUQh4e1N5nfBoli6KYckhgJL4MA1iQ9Bi8Z8GrpJ/d8BUEAL0OQAvgbAtfAsPveNgsSre9Mm2MlNkDgR6aaqhyTqPoky93kyr7EyLLAyKrE7qVqUGZHXXemFlW4e+ku0SgmRmsx1k9bbj60AAM5tjk3W3FuTWCuRouGvSayDwjUxDylt/sl005qCRJ5uR/SYMs96wjVlIT/YQHuRuLY3i27S+vjVfZxtJMUpOLTqpjw9o1bW8fnOV96N73pVu1MMJ3gTVZMo0Ia29jWaenJthL1p1dp8fAJHMwfx7FqW9bORMVLmEpIY49gxifUIatniSnqp9V/c/RVy0Og+iHluamW/Z1D02Qz0FeFemv3Xz2+NMa1qPP/sBqZVjccbGjUJdXV/F2DXsUVqnRY1er5dCqKL3LvzItOBmx9tYGn5jgP05feeAgDcc3qteY1HwEPUVo5aFuu00mftuDhqWRs1o9fDx+srqfrHcAqsgL92zI8kkiqqfH/psao5rn49qgdk4m/TtdTt1+rA/a+PxQeXPicS8NBNA3N0P2vGhoLETFj/mz2RWmY8dmXPURLuJ9Lo2CExsUwMgOUxnF9i9ugQ3bRzPhTikiTtREL4/AN8YiwU7PkEh0LjFg3SObQ5JgERK0pl/IobXJPo3tsp+00XqJBigPYY/df11RcSrqGAm85ldG1hE4eQeE19CEiiUuqH6d9Zlr0NwFcppf7See1LALwxPIvPfXtqU1Mzn7o2NrRJA4l7kMRBkRknBNAbVlnk2J32Ocx1rVDVOrBcHRbYncxbMtkSr3vWKHKSfcNL78AnntrCd75SBw8s+gJLo6LaRU051Zl2n0hF5dmk5GywwrSqg8I1UaIwPSQxLfsjCdfQ/xZ5bnpOUnLAp8gG6ACY7Ore1Fn8ci/d9OL2BC+78zgAK+oy9AT3brsTyfhmt2F1U0m4Zns8x+qwwNpSif1Z1cpsSmIHNFe39qt9LD6LSfOXjGs2HJP97NK9XPVNn4l9Er3H6t8nSvnPvTSucu4jdn4eJ7lrleMAcEFiiNqq58ivCY9c1iq9X/rMk7j/iS18+qJWZ85z2fm01BoBSbwhQWLdQ5YoaSQGs3VI3ZRHUuYOC+QVd5/EB3/wNTi1rhFFqY5rXiusRMmft++tcPa/k31GpEMo3P+hqLQv+BR2/iW6qe++9CUX7Vop1CQ6Ca6ySHPk+6I84fVHcpBTHfm4msQuJdl+n2RBJFGkhUvCTfr8nz26hI8+plW43T65QD8ho7AIlbm5boF9o3u82FrGXpAYkxToJHgNkhhD706ku4uCQypcOrBITWLBJHjj6ab8HtAdm5L8PIi1Vejl1mi9cc3nfCKIXXOBAxFJrCPuya5YnVmTY4VrHCQx1CMRuK41iV8M4P2d1z4A4BUJ3/E5a0S5m1Y1zm2OtbJkc7G8wjWFRRwBfVMN8oyF0d0altWRdshJSXVU5mKQMm/qbMjWRiXe9IYX4tiq7k8nIUREoyJHfnc6x8xFicRx8qYozZEKe91z4Ron/y8ZOTqL0k0lmnA3AHv68RV8pmlFUuY5K/5ANm7qVAFgc3/WylK6VKauXdmd4nhznf6Hu08AgFED5YI9ovBINE6ADy5jC6K5zN3OZIa1pRIrQ41u1871p+vNXYPJvO+Qm2MJWUwgJArDBZdx9X5dxxqIcAjzrkPSvB7hkPSofREOAtBBEiP7JMYkSlxnlqX7UmlD4B7hnlGqb37FXfoefvjiTjO/3Js4AnzOp5xcWdS4IDHr3MucSqCfAso7M13hFAoQATlxFw5IGUQkAkmkr0wNLnvzdLLh4XHOMBXn/AN96qivJi7PM5b+BrT7VHJWdp7TyPi31zogLknFOOQxQSJzn8wDzdW5cZZq7h8D+Oqk5PMo1c4DwK1HNJL46JW9Vlsud16ADr5UTJDC3FtAXADcVpwOj+u2O6FxQeS+s3bFJiW7CDDN2V+nrP+yYjKBdlLdyxaH+HMIsJ82LYouCloJPq2D62mxjK+u0ed8IojSGLdOX1KkjemT2KtJjKab1vZvFJJ4/VpgfATAT2RZtgwAzd8fB/DfEr7jc9ZI0RQAHrmyi9EgpiZR9RySMqcWGFzmrQliityIKVxsalhWR6UTpLTHUZ2NZJJjR84PqWluj+eoKmVqGyWRinktH09CDUIbtk8lkzs+sFifxDyzc+A4/IB1Hu44vmLahLQpuP3vHs+q/4+9d421LcvKw7611t7nnHvuvdX16mr65Wrc3XQDbTcCxLOJTUMEthTkOIEIS8QojuNECkqIHVsxWIqFJVs4TqQosWKTOH+sOAgpOCFxlETmkcSY4E4cFAgY6AYaupuuoqpuVd17z2PvvVZ+zDVfY445xzf3PdWpNndKV/uevffcc+6155pzjPF94xtBnOKVBwJJrDjbD6/3uNgd8Mwd5yT+e3/og/jvv+cj+MJnb4cxC9qokWcD1Bww99iut1RXUz3ZjDg/mXBxvc8kuZs5iYd6TqJm/MTDvjpF9bstsA9tmaS/ENfDj6fmvzR2xmiQx+d6kJS8lte6jmqGbkcJjMy51xCKYIy356jtCS+tubsfeudbMA6OWuY/yzI+6zS2m0cS9/PS2IPWeR7KeVpiMq2cRFVwpYEkWk4DgCLfiUG/AC0nsd2vRBLzz6v3k44sQ9Fb31usE/fYFqDRrn8UfVPnKIICy9JWgwzzLL4bVzZgXnLqOhW4G0qaaioc1h6vL7hVQ3ssWuxYuf7ennn7mo+7LMjUzeVewjrp0klhEOBacAWwaKr69egVrmG3sWks1/++EZR3fco9wfez1tYxqRuanXCYDXVTC0kUnb0NyrLEjm1xP3M2aK1+tmz+PUwJqlcf7vAPP/5SUTsbUJztBFyotaLuMF0CQwjXzAcb2gZuFEn8bgBfD+DVYRg+C5ej+BEAn/eiNYBzAp5djfnffPkCt7ZjWCAW3TRtT98+cSUwlAjJPkGyfO2uF193Efpb20mNBgNORdJSrdTWcKC2rk7ig6t9ZqTURCrmxiFVjQYbBuFGHNitFvngbSRXNk+TjPQMQbcLKrHu9eefOQ+vuRs7fo5sl/sD3rYehvcudsWGoG0iXsTimRVJ3EwjPvTOWApDM8hjnk07sbkYjzBkaonbPgfm/GTCw90BF7sDznzZgIrD7ea6VJHjNpLYjkjq9B/rYCsNZIBAN45AEjXkjHFkVSSRVTel7pv4OVpuYUAMWihpZU94+cEVpnHAk7e2ePr2aRJcGU3jsy6I8cbQTWv0w7os+WzQvep0fkB38GvfzRTJURERzrBz743POefGRqR6c9tiv/S+4fYfoLz+Qbim5qRUHO7rhO7bHG9930w4275fNyK7vi4RSMBCYPTr0QoK+/Hkb+0/r9Zqe4lFi62tf38uP/fEWdhnz1MnUaBm/hModdNOB1gLsIf/N4bTEGAG7SxtLntvBfQzf56NEjyV382xV/rOUhYV1wJ+luAZgCLgUctJ/FyVwEgDlRtlj6z2W21JP+3W+fvtf+On8Z0/9DP47TVlbRxi6lgBVISATNueB5Iz4FFKYFB005Pmy7STuCzLry/L8nUA3gfg2wC8b1mWrzu2eP2brT28PuD5Z26Hv8+2UzDUa0mr1wrd7v1vu6PmAwGRnpGK3bzw2hXOTyaMYz0nbq84o2mrqu+tDuH5yYRhAO5f7bMDqCZS0aK7jBVHyhJOiflYTAkM93hMCYyUDy77xXIj7nUv6OOfqyWIA0659fbJBnfPNrj3cBeKO3tqgbaHeOXUp2+fli9CN8j9wduu23bc5m8ZrrdOJiwLcO/hdaANWTmJrehzgQiS0e6StkXWNlOcRMsslOqmPQIQUvCGyX8EajmJbUOXOUwPczTUa6qJ6WfWxqsFPJ46P8E4Dnj2zkmouzoNQzVwZKsmvjHCNX6vTINAbrxKbg9hpNWCK4B+4Nf2BLZOogxcMIqEgAyUMEGS/tw2oNyDFrIPoF1/99grcLRf95+aQS+DAkz9O0ARTpkZsY/1vZlzQyp5Kk4blZM49/1utfPNFK4ZK+kz63NnmzGccalwXU05l0G3ex3gsXL93Xjta3KcuEt5r1lj+dfV37uTSgt4dM84S5XvxqLiaVsWq9zGOqdKAEiurVbw+SZbWHMN+1prh9ld92Hwgjf6+fvgao9f/qxLvfj7v/iCG2sYIk2+Yie3AL4iNYsugeGFa3pLYNwc3dSNuyyfBPCzAH5rGIZxGJhZvPnbxe6QGRW3kpzEmpPi1B3zr//80+eOHmPQTb2IyQuvX4X/t6icbUW8Sk2uVelvGAbcOdngvkASR2URe5l8C0lki6b61rMp+M/yBw7LW/e0MY8kyN9AUvve9kR03qxNxCm3jnjq/AT3Hl4Hx8IjkFof7yR6uqlsLSSxNyfxGGqZb16W/3y93i/dvy7KBlQRyEZOYg1Zak1Tp5vy6qbeMGCorW68440tiaQwBqHsx0Tx0/e12rK0841T9LvWtDxZwNFNPSL+1rvxvrlztlENNMBO0tei+I/a9klO4v/yvX8Av/QD3xpeq0nJM3QvXbgmDzrlffQ9waS2VmijjGEHlDlg3cJN/v/EWi7FXYw5Vilp9RIYfqz6/tP63fKgwLzYwSZAc1IYJz13SF0/G8mtU/v6+nH53kYwp3H9WzmJJ5sx7AklkqjN0Q549OYWquwOMigptyCW3q1/t3Y/FUlc+gNH7m9rL9dyEpk8ZeUeNfaSGr2ytrYi3fRzhCQOfU5iqjFQ238AhNqgAPCx33h5fb/7W6PJz8a9BiT2RTfd1AvX7GM/qgTGDdFNh2F4xzAMPzoMw0sA9gB2yb/P+3Z5fcCTt05CuYKzEy4n0RvzT527C72ZRmw3o+pYpnRTX8frxdevYt08xUDw428NeFrjWacO4Z2zDe5fOjVV/1na5s8iGzXhlJuo9+bfc+ukk266UiKiYS2Ea8QcU6GJFEms0U3PthOevn2Clx5cZxGympMekMRz3UnUkthjbmebbiovozOACNSsZrhOQwhWvPzgOjjoMSex/A2c4pk+lra2KNrQWFJWqO8m6EaMsp02T8rYCusknSNnEAI1JLEWXOFzEtODXFuTLJKo002vQ7Dj2TvRSXzmzoktXFNzgCt1Ox+lpdT8k82YIRveadACXBYFVM+Jy4NOaasqThPlNtyc4nPHrH///27hGvF5bD9mjtY6aZ0dteBWUwBCBAWYexQ4PicRyOmmziBv9xuGslYuhyRKcRd7v/MfWdsXmsI1yhrxJTBOpjGk6vgzxH+e5rRRjpQIdlj9amJiQPs3kL81QAYl5foPomDNbmrwzl7HtfumTZNXz4Ajg8mHuU2b1ujufs7jUPb1SNsbXQJDq13IgA5poGYzDkUeu2/XyUb9mYRu6h/rpco6fm+2BIYUrrmhEhg9KODfAHAN4JsA3Afw5QD+OwD/esdnvCnbsix4uDvg1kksivzFX3A30Jba6qbuPT/xZ/4gfvbPfxMAYDsOqmOZ5pv5PMEX70cksUrbUgRy0lYXSYh0wNunm5VumtfAq9FGW7L1gBJpIlUaa0bhJ168Hw4DP6fTTrqpj8jVUEs/R3+DPpcgIq1kY8AFEc62E567e4oXXrvKKFK13E5PU67WjlSS2P1aa9KLtYNtsRVAa7klTvF2DHmyv3P/KtBN/TWpBT1qm52kcQJ8tLuQTSe+m6R7MUqebi79AhD+Ky+iH4skpuMxlMz0fa2WOgXammSENLToM5Cr9HqD8GQz4u7ppm7ELPl3KMfiixuzbX+YcVKp3VnNyTIct7GGJDYCOjWU1HRIVTo/g9K5x2MQyGMpgb05iVVhNuPMmcZRdVIsg1cGBTyzxmrSAViM3C83lnvsFfPRauXOhJNYQ9taww3DUNBUAZ+T3nYA9HSDdf1vRrz1Tkk31XI7AZgCX4UoT/J8dY5KACJek05Hambp1vFvH5Sk6isqQZK2kIkevD4sRsBPAQ8oUR7FTnC2VaNPJQDRqvm5XYVk3ogW2AN+b+lEEtMczBaSeJUIXr74usvT97a9RpNna3dm8wxIokU3lSUwFjIn8ebopl8H4F9ZluX/BrAsy/JzAP4EgD/d8RlvyrY7uPqFt7ZT2L6+4vmnA5W0LVzj3vPk+QmeW9UvN9NY4fB7o2II6OFhXgKqWKNttdRGXb9SWc31S5DEU083jZ+lRTospbN6raV2Ll3L2P0nv/06PvrXfgr/2U99ws1hfU93CYw1+uM3JRml2ok5PpMgIre2U3UzBoDLvaObPvfEKV54/TKjSGmOjZtPW5TkJoVrFnComXb9Q6mUdXObl0gbapUumRuH1DSU65GJJGs5IsvS3lTdZ+bzpOk/0kieiah1xSBhkcT0NziIPFnZgmND3ANp7lSLJdAyeGuo+MPrfVgfb1v3OZ+zUau5yqz/G6ebNoySqMKaX0vLcashKVZ9v2qeuFEDFSgdAFY4pcxJtI1d3bBudlPQHo7GBihOkXHm1CL5acCz1g+I95tVV843GWCZl+PUZemcxE76odaPCW75fqWzYYiSVM6N64MzRrfTiPc+dweAU/72rUbJNAMeRwQu9FxeIihZcaSsH1wikPT1H/TrzwiZaA6HmTpQ9AHx3fop0LV819Y9upn0XNdHbf/x3/8VvPfP/z3sDnMI5qcgACue6N+/mer1FT2S+OR5ROP8/zVVYEq4Rq7lYDhZRpCPXvfmJHTY2G4AACAASURBVN4ckniAo5kCwL1hGN4K4AGAd3Z8xpuy+fIXt042+Ev//Ifw7V/xLnzle56KdRI7SmAAWNVNtchbiSQCMfJQu9GuD/XcLyDJExRDHhIaw92zCpJYQxsMZKNMUI4Rm2Y/5bq8dN9FYH7s5z6dzeF0M2IYOkpgrIddrQaPpPal3/FD73yLkZN4wK3thOfunuGVhztc7qJxL/PhfGPEfGoGk6UkpuV/UQaJZriuEXZfvxGIUubB4TaQatlUZ+/I4sY96o6Bxr8+323sJvO3xjp0GoTaYW/WSezI5U0PNu2gD2qjRkReWyPpvvFFb7sLIC8bVKMotcZ7I4RrNDEx3yKbIX9+P89tx61iJIegnyZcUwncmeqmyh7Ul5MYn6PW5Fj2ST+vNV56SWYK7dfPDubMUYNbhjMlgwLzbCOCvp9EiXgnPT7H7FuDZsgTAaeauinlgCnOhrUml0VjvazrfxrwbR9+B4B8nzoGEfTj5d/NPfbSTSlWiHpOEdfRjyeDku1uhZowsOZEE8EOLTDfdNzEdQT4POUi5cOYo8aSAaJtobVaaZtHbX/nZz8JAPjHn7wX9ppxqOdNai11it3+o9ugV6sd+K6nboXnnlrTizTmVgzU1seW9V2juqm1KIVwzQ2VwGjjjHn7PwD8YQA/CuB/AvDDAC4AfKzjM96U7WJNPr21nfDBL3gCf/XbPwwAGAf3IzF007SdVJHEWHz5C544w+9962184sUHAVWsHqKHGdvmDeoeZdQmRRJvn2zw2dcusRnHYPhrIhUWbbTmyD5KTuJrly728JlXL7LPHscB22msOumyRSTRoy/5WP76p9/t3/zG9+EdT95ykaZKxG5ZFlcWYjuFBP3APx9zGkOKpIacrAa6WuYMrK8ZTopmWDCbv44kLjjdjrh7FreDIidR+Q0OjYNDQztn4tCu1YBkapsB8d6hjd3CILGNLS3/iDEIN8ohJcWUyj4dOYkJTaqFJFo5iTUEzM//S97xRPF6Lf+lNZ5bjzcbSd7PdSXoGEnuQxLrjnOdPZEG7tKXzTqJfg8Sxq6NUmMdL3cuGYM8DcKxNpsU5qGQxAYikr6uzVFDnNO6oFpTkUTGSRTnYs/+04sAa/cAQ68fhlIkZ32l2U+jwLHqmodlwZh8vl83p5sR7376HH/ru78SH3pHWuIpD0Cw7I4SpfP97Dl27+VJMGcI+/qC0TCu43jumgSH1LDJ1bqMhJMO6MI1TVZIsiaDIjfa1wOolGUxUPjavX1oBOBqVQAetX3pO96Cz7x6iZ/++O+E4LlXKQX4gKu/ZjUhSiACSO9+6hw//6nXAEQkUQtupUI6tTbKeT6KcM3nGEn8LgA/tf7/3wbwEwB+HsAf6/iMN2WLSGJ+OTxEzdBN07YZR8xLecOkdNNhGPAdX/luAMC9h077p3aj7Q+2uimg0718v+eeOMWn711mZQs0ZCnC4Zazlz9vilQ0jN17Dx1F5ZX1OoRk42FYHW7OcvFqXzX0SxNI+DPf8gH8sa/+PQAUmH9t14cZy4KQkwg4hza9jum8W+OlTXWIZvZgKw3yXtTMN5+TmDqJQd20gWS1jOuWuqn13Uon0TaaJN2LcUjdPI/IY/EOqejHXH8gv5Yscs8cps64Wec41nNC24ZFJZcuydvzwjVf9u4n4zwVR8pCSd8IJHHX2CvrEXmbtqgKdzS+n5aj5v9mDMKyTmK1C4C4XqWYBoNI5XPkgyulkmd7jrVIvhVgrCEOFt1UGtdpEKXVxkHmGx+n3MpekwLtgW3IS5pkRM3seWqKiy0kfaqkHMjUiI9+8G0h5cbPUat3SOXtdSOCKObIBiXTMXw/Zv0D8cxnlVtV4Roj2FGj81t5gpO2J5CBI42Cy6D2qjJ/7b6e6s7XozQ/3AuvX2WBoVoJJK1lwjUNgTWPJL7n2Vg+L9VzqFcBIAIe0km0lEqLOomHz21O4rIs95ZleXn9/8WyLD+wLMufW5blM+xnvFnbw2vned/alhdrUugBgDs4WnRToDTsZHmDb/7i5wAAv/Dp18JY7rPzz9vNdQoV0MoTjDfIh975Fty/2uNXX7wfNv1JMSStvCWJ2Mh+x+QkeucQcNc1NZy3U91Jl83LFtcKtbaKX6dzlBudp5aebka8Y1W//eTLDzNqH4CComE5AFoSO+OkqGUiFk5dU9vsPAUuo5sW6qalYTEvfQ5A+LPlJA7l+vfPt5pEuOmotZhnV1Hwol+7o3bYSwq0bNuKgaa1VN1UE8Sw6J+AgSQm983Hvv+b8V/9ya8W/cr5APXfTtt/HrXVAneAEqFdm+W4jaNOt9uHoJ9ONwV0o4lSN5VIYrXHOl4V3W73kygdH1wp8/aYPkB5dljqmu4eVZgMhsEr9y6Xw9WcopunuAcYIRONbsqgq8Og7K2EIS+de8aRAnRU1kISa2eAlT8vz7fF2A/CHAe5JrngYvpe+f9qP8WeOYbeHc5tazzVcWhT0AE9UHIw9hLpyPp59geO7IBTQC0Ve7IFHOxumEkCAK+vzLQHV3vMczyXayWQtJaWF9k0BHZ8Xu6XvD2ya8J4CnPrkCCbtVbYF91I4hz7MSUwbgpJHIZhOwzDXxyG4deGYbgchuET69+6vv/nUbsMSGJ5QZ1BXhehOdmUl3BbQV9SuikAvPetd/BHv/yd+I/+JU9vde9TkUQmYqo4bj5f5ve909FAliVu+qNiSFpR3ZZCmpuLlQ9UXst7FzHZ/XI3Z1L9PZQEH/2pXf8gWV+ZY01d1q+Ps+2Ed67c89965SIgKnGDrDjOjfE0Jc/0M9V+FQeMiSKrAhzr+jpPlOluecXdmmGdoL21sYp9laCA6hRcPifRXxc2sl4UBacMO2+Q9/UDysP+ptVN0zyKOt20/hkaAunGz+XWn71zmsvda5Fu40CcKsb/o7SWErRG9wUIx63i3BzmGcOg/3a1ckbHIIlcTlz8/NCPdNw0cREmULLPxiIM68b1N4WDlPVvCneIe4cVrnGKx8k4DJJYQW04JLHPIAcaNHmL7qg5AEs738x/N7kHRSXuyvlWoM3ukQl4qOyORs9aoDydvzqWGvA7ht5tn21+npqd1kJy/eeqojDNgGsZOGJR8QI8IFFLDaiol3e6eSYJALx+5UCH+5d7h4CGM7GNJP7FH/sFfOff/Bk8vN4HwMH1q8/T3wNfmCCJvk2TztRridb48fx7AYAvgSGEa9gSGDeYk/iDAL4KwJ8C8BsAngfwFwA8AeB7Oz7nTdcurt0PfUspVVCjusQoWnnH+U1TIlkp3RRwG9F/+B1fFl6v1ekzI0YSnl6bL5IOOIc0fqd6ncTooLWj3d3Uyoaxe+9BRBJfu9xlvO3tNIYEeat5lbYp0E0lkthWYK2py/qN4GQz4omzLZ442+C1yz3e8eRZ9t2q5UQqm7KWxE4hiSpFicuJ05FEhxKlhkJEEnWlWDPfUo2Qu0dLSKAUVuAQQeAI+k+BpNiHqO8no89MP/n9bHVT/fprzUVN4zi1HME2/arcR4DjZPIZ1b6bTkmp5YkDjYCH9d0SNDc9InaNfnpx78WmSCr9epCsYk0SqsAS/XKf1+6XOrPjOFDqyr7fMeqa6r61tGlbMijACtekdC/vjL1hOaEKvZtDsvIgVRROYZzLviB0Lbgi7RnZtDIpfg7tOeasnJ46ifl9wwVc3Rj5eGxQIJ43+fOt8bTgnRW8qPZrOvfxfb5xiL8muGXkJFaYE20kkWeJ9bT7K5LohBpTRLAeSACA//If/DoA4Kd/9aWcbjo2hGtW27AGMKlIopm36u+39Qm6BIYQrlkWjm46tt3AHifx2wF8eFmWl9a//8kwDP8XgJ/D57mT6CFjDRXUogFAm2rhkUIpuGLRM+KGpSEp9fnXoP79PON0pdCebEY8sxaCj0hivU5iuyaOVoPNlrsHdAP0lYcRSXztYpc5IF100/XG9je3NKwjksgbdunfvt+7njrH//uZ1/D2tzhUsS7/7GgkdSSl3FSjAmjtW9aRxGPyIdw8yyCEz8+dxmGlRNWUYmsOtx6xBtqRZM2IXGBTOTdiY/UfYZmEg3BUmOsIeOMu78ciiel1odWEK4fUqw93eO1yh3c/fZ7ljUzjUAhuMZS0WuBoMQzyWuDIUnFjlObY5qnqNlNA7gvtotStfla5jfRns+6ZtN8hW1sLJVsPlI4D49zI/EfX7L3EzdMJd/BBkvKcYoQ7aqV7mJzEfuGadV6LFyXhnG03pxyRsoaT+4+cQ32OuiqziVwqZ4BF25180Lt2LrbophqSSDhEaYA97FsMAt9JnQ6OlKRkNmeopDfMtiML6E66C6YR16T3d1OvCecA9zr3LUHD2ne7dTKFVJ6bbIFu6hHBdfiacJls96/2WYCnhSR6J/FkGvE/f+8/k/0etTPRCghE5F4aM73CNQd7QQLA1CaD9gjX1EYjZvHmbruG81BDEq8FdTRtXom05qRUOfwVuqOjP9TnX1e/yg/FUN8syUmsJ9YaSKLhSBV9KpQVIN7UwIokJlTGbrrpOITvV6V/Gk66doimr7/n2XMAUcCj1s8SxKgpeQIW/1+nqTLRfzXgoeRE3DmNFATtHrDoxVqEnHJSKtfE/G5iY2XKbQClo84oCwJaMWuunxSOOBiBi23Ib9YPqW/8az+Jb/jBn3CfNYuDrYYkGgGgWuCoWbuzSoeyjP+bMxIsZKNW85OlgKqFohtIuuwT7pmWSIgSTFvAI3uHDIEhkQ1BmwYxnkRu5gWUQaIHGO11Ug1uGXtJOkfGQAN0VgKL5KZLhEUgtTJIvarMrJqzljs8N9Yx0KYSpq9r/TRng3HANOXWZnBRsZ0Y6rQmFthD7/bdWCddzS082Ai3Rks+GL9bELNKr8lsB45KKvP6PHOvidu0Fcg5P9kEPZCbbN6evH8pSr41KMnpc8FJTBDIWrqHdxJPtyO+6G138b7nImNvGsv6rhb66/sBiV2ysHRTKVxD5iQadNMeJ/FHAPzYMAzfMgzDFw/D8K0A/u76/Od1awoQVNCXWCNLcSwD3TTvd92gqALReNOQFIZXbylLPXPHRQzONlF9qZc26vvVnYbad3O5jLUb1NMbX7vYh/eMo5dJ1m9Q2fzhWsstDDmhlTnWi4L7a+J+oG/7sCsNemdVA9USxAGsdSrbv1u1TmIzKKAYFgQlrRqRT2jJ7183uY+879msXzW/rTKkjnauh7aREye/m3PcyI3VCwl4QbBOdHUh+gAlIsjksfh5zprj0LhvAF2E4TAveHktXr0/zBmaqdJ2CUra0YpslTXSjD6PJW36UZp3OOtMDT0nxQzm+PtbCfr1lPyh9laFNkrVNlPODhY1mMU69s+3x8vXJRtcqSHVTce5yoBooxsyKGDl3vmmiZKw118GnKjAXRHMYejF/ahZbTxauKYSdGrtXVnQIszddrilKJLVT0sViY6bfW9nCDyREyrvb4bK719flnw8i8oPVBDg2UASgyOb39/U2lLYBa0p+utf1Io+1PfW2ycTHl4f1NeObZe7Q7Cz718dcnXThgjcvYTN9sDXEyeQRM/WOZ0Uuuk4VlLH2te/qOcb1E07hWvYnMS3f1nz5R666Z8F8P0A/lMA7wDwKQD/NYAf6PiMN2Vr5apV87g8AqAhiT76L6LkJt1UoQwB9qHRokmmC/JT91wdwq/6wqcA6A6wvxYWjaFwpAy5e/9arSj707dP8Kl7F3j1QuQkbvqRxJqzHZHEPoNESvl/y5e+Df/5v/yV+Jr3PhP6AHnEzn0vI9emgggCBNp2RB6L9rv5efo1+8N/6msxIOfYa+pekRKsr2WZ6wR0IIkKAsny+P367VE3zQ7Emc9JlMIdTD+5n/g1WzNKWnkUv/LC6+H/L7x+VSbbF8Em1yxWQomYtYMrQD0Hsu0Q1fNDfGuplZbvre/JQFk3zzcrIl9HEucm1Q5AJSDQUiSMc/LNIVLVLq6fQvfinJsKamPtJeLMsSTy034aImsjzuU6MUsAiKAAiyRKh69H7TL/3WznfqjcNwy9OC93Qv5uyrW0frtWkARo6RCUVEc3d3uOGUpKpGBo678rt1CyQohzw4/hHvPPq7XUudwkjCcGXdKCroxwU2/gSMvTB2x2E2DboGk7P9ngky8/bE+msz24ciji2XYM6qZ+bq2z9JXCSUSCJNbLsF3tnZN7ulVS1UbleixtfRFAuZasuumxJTCe/9rmy00ncRiGj4qnfnL9NyDaHB8B8OP2TN68LaKCek6injTvD/zy87xRI50bnm7a5wDU6vvJ/JyPfuA5fOLFX8NH3v/Wde66shpgR7ur1JNOtMHP2zuJmXDNOOCkIyfxsLhrUdSZWduOiORrCqASARiGAd/8JW9LvpcfXzE+O68Hg4Clkvx5kVz7oLHqjT19u+SnyxwR3wfgDQSAow3pYj68uuksDm3G2JX5KLQAR6dBDpSBGba4uva73U9o2p++d5FdJ00UhglA1GijgH1v66qhrT5j00n81L0LfP1f+XH84L/4+0NN2VaLJYYqyEbYX9N8p4UuS6EJg2lMEiAJHCmGfJMlUDV2+5ANPza1/gWS7uZooA0Cue+hcmoId1OAZhpCPbK0sXTTkJNoII9hjgLNZdCXWKcyPkc56cr9Brpf1mWdR7NbgRIBbbQHKANwvvn7qHZNS+Vcfo56PyJQXjhE3DqWlGvauUwCCW6O7X5pwMkb39Y+6fv10uR1xV37HpCBCyq4WwmktfKAz98AJNGjiM/cPsWn7l3gOsk3lznKaXs5EU+8f3XIAlCttIjrJCdRNu18c6yt9nco6aa9JTASdVNDlIZp1if8F5Xnw560/v/3PvJM/n9s+0MdSdQUioC4iWk3TohYi+jDrjEOUHf2rENKM0j856Q36J/7Qx/Ev/EH34s7p5vQr4YkWhGqmgPQUjPcVIzC/bzgmTW/77WLXYh2DUNfTqITrtENJve3/26tOZY88nBNDOOzV1q/Ke5CGJJeNML3Y6LdOnW6LsABOGS8pBfP2Vy0ORbrOJlHrenOJU//8fPkcxKVEgC2HYlJoKvM9dfGs2pk1ZQFgZgPAQCffvVS5CRquU7u0RSuWeS+ZQdXXL/8uTSKq/dpI4mfePE+AODv/uNPUU7i3kISA90omeM6PEMB1Sj21p5QrC3YzjYgjd1++htAUsskkh6iK81uRc7lPNtov59ngSQaTspYOYMt+qhGCWRA6ZBfGOimNpW2VricctrkfUOgPcNQQ+n6nQ3LmdIEUACYgivSTogqpcaaHGr9Gn2UfZJB4CN7Kz7H5CRKJD06Uu3xJJXZfwblJCr2nRXwk2OxgaNuuqlyHV3f+pq8fbrpchL3hxk//LHfxHd85burQIs/A95ya4tP3bvA65f7eCZWQBgAIW0DKOmmm2nAZUVh/3rv1LS1fUhXeOdTB8Kex5bAkMI184HLSTRa00lcluULH3mEz4MWECbNSaygX60Dv4YkhtqKhnCK5oA1o89VJDE3QLfTGJwxAIXUdPoZvYIrj4ok3tqOmMbB1UlMok+bacQDciOJdFP9Olr0GECnQ9momX79TdU+jVq5PrLIsZfkZwzCVgmMY/LN/Gu1OVZz4ozDphS8IYw0EZhhHKIwTzEem5MoxUXYnMQeJLEV/fRUFwD4zZcfZhFwzahgKGkaAhl/65ZwTemUUutKoT8f26ycYw0RYYNiQHl/t4Irmropg4iEvGiBJLLrv5tadgRqkI2XOGAaE0c2dX1ZSGJr32rMU+Yk0mindIAZRGp9uTv/S3XauNy2fYaIu0fr22m0cItuXaNp9wqz9cxRXkf/fKvJ/WQhgivht+5khUS6qe/DOcAa64hZl7UzuL2/5nPz82Xy+yUiDlgMlDintLXSNxySyAvX/J+/8Qq+70d/Hs8/fRsfef+z6nv8GfDkuRNjefVil9iS9bPU01S304D716VwTS2YebWfm/b8Mfe2P2fDGcCWwJB003kPbE7r7ydbj3DNP7XNI4naIVdDv9K8uaJPRZGQzUnUI4u2EaM5RVauzbHCNaUhaect1erNeGPr1nbCxe6QbX4n04DdnkMSvSS0pcbWuiaac0OXKZDXnzCSl0UWZbcjwlowgc01qCG5bSOhnpNYV3fUcwsBxkkpHWfG2AXyPCJrLN8vPxDf2JxEec9ZlKFhGAqRCt9SCt7HX7if3TcabZQJQGgIJJOTeJwR0y6B0es/BrqpUsoI0CPJzH5Xy2Vp0SQ1Y5BVdywcN/Drvzcnbhzz8ybuP+3x5JljyfGHeSrry14n9TOYKwIf85SpOoniuzlno91HDwqQqI0SFGaCAvnvls+j2U853xj7oqiVayHAo+4kHsXuAHcP5Oq+XOH4dIzwf6ufcIp6HOC0n/9/S7gJ0APzVn1RtSwLOJRau/7tc6N/j7x9usHusBSlmmrt4c45P69e7Krv8WfyU+cubea1xEmsMb6A1Lk8UYRr6jmJ1/u5ft7UUHuLbip/N5puKuokzvsbQRIfO4lIaUrlYm7lcQH6phwKYCvCNcNQdzYGsfH4Ns9o7j41NU+T7qhtPI3vFfoplEAp7qL3ayNZZ9sxOonrd9pOIy2TP6+f03LagDYltuU416J9tc3nMM+cIIaIYqafqfZTDcL+wvFxnkcUSicc55I2zTnAx0jCTyJKyDikbi79hrWfZ5rbxkQIY784nnWP+j46kujGf+eTt/CrL95fjdIh9KmWwDAoSlV131ZwRUMoDISoRuX37WI1ClhnMdJi+RI3LAMCUPaThrqpLq2fv1ZrMi+3J7dK5h9R1D5l/zHRBvH9LGpxNp6yvtrCNTpFbF5IVc5OJHEQ+zmL7Pk5+UYhiSpzwv7daoY8FShU9gULyU3H8I25v1VKrGXrrsHT2M892qUbtMAp+bulJgbxu8k9oSe9wY3HBwp9v1I/wmYqAWVZFoZKmwWuCZ0Ez4CQoouHuV5y43wVx2PRRB8UvX9VdxK9s/eWFUm89zA6iTVHNu331Pk2OIkcknjA6UZ3xKr3GrGOgeS86c5JTOok3kBO4mMnEVGFVEP4pDHoW6CbNpBE2W13aFNyagIJgJ3Hlc7JN8b41zZ+oF+4hjEkN+OgRmS8BPTZdsLl7pBFyHpKYPhDq+a0McIRGh3KQiBj5Lns159/RMxRiVovTNRacTYY4Y7NWIoHWTWy9LzV9TXDSSxpklz9Kfdeb9hxh7bMZZkJ1MCPJwueU0iiuHesMilAHXG7XJ2oD73zCfzqC/ezA0jNCSWi3ZpwE+tI9dZJ1FD7tHnjYQF3/0emhj6mVifRqlMJ1PfllhFaQ/sBDhHJBW/61UYBvgSDhnayCExwwAyHIfSr0B3bTkopJc/0k0ahhTzKfiGQT0T//cd25ySO5XnD/m6LsraYoEDBsKGFa/rtCxWRMgIQ41BB4Jn7RgZO211UxJ/Zy2MOng+S5M/XxyvPfEvd1/cr6m6b+yuKsdjv1muTaP0Ad+bU5nj7xDkwbDqRT69I62rL5q/Rk7eck/jC65e4fRJLvgFlsA8Arn2/85MoXOPP0qkuXNNi60ndAoClm4rzhi2B4esdHlYn+oaEax47iWjnqmmCDEAbSZE0F9+sw6ZNN63302gFgKPRvhG5hY9iSNYO+82UOInJ4bOdRpqO4KPZ0TgQry/MHOvOZc2RktST7Hu1rqMSxYxR02o3tVA3E7X29FYZxQSOoxL61/Q5NkR5GnN0yEb+3AICJQ33XDQI0+etfqmSIZ9bmCCJjYhp2U8YCJaTWEHcPJL4nmdu4+H1wSXpr0u0WYPTiv7XAkCdCDyDULRyEh9c9Snf+WtUr5NYGruxwH3juw1lP6DtpNTQfqCfbsesfy1vkkXAtDnawjW5E8zUaQUawYTO/Yfpp9VJfMNyEpVAIbcn95e8cnPU6abWt9NQkXmxnT1AT9+w7YRkjusj4+wdQ1OVTgqL5AIKAt+eYsIU8H04R1YGsC3bIu2nIYkM3TrSphcuT3MsUzD8860m6b6Ap8Tq7/dlti46kcSmkzh7RNDRTefF0VoBDkl88lZEEkMuYwNJbNW4nAY9sMgG/MJ5QyOJq5M4eyfxMd30xprPSdQ2vI2BJOp003Lj8X+3IXv3qBlbx6qbmuUe5IHN1DtsGJIW/aeWEzetOYmXuznPSdz0lMDwSGL8O20MbaVWx8vPX2vaQZN+r+pYrbwlA20DNJpktYvrJxwiP8f0M7W2mfpzEv1Bs4jDF7Bz4rTakUxkHcgRQT+PVpPGdU9uYRrZdYY81y9dJxYl2ffR7hsfWX3mjjsQX3pwHagvrZzQ1vfTnD2KSn4EQjEqyHbaLq576aZczndvTmJNuMaX3Gn1yRFBzpIfh+MQwWI8sl8uwLSeaywikjhg7H1TqOBatMVRj+QzdEcgDxyxaCcg2QWcs9G7J2voC6uKKnPN0nlU+yl7Cc14UYKn7eufG8lMuoGfY06R9P2a3VSl3l6nDSDVTUU9U9oBFmhWPH/b/TZKKTZTXVZ8N97ZRoHIAhzdV6Ob1tVN3VnFBgMZJNGzzjzd1I0T1fz9nIp+a8D1Lbe2LuUp2dtr6R5Aew/Scql7yhmFvZxVNw1Iolc33XN1Eo322EmEUzfdjHpBaw3mB2IESXOKQsT6IDd/m9ctb1Dfr9dpANoS7X7uNbppb2SXzfer5Xc6uumIi+tD5hRvRr4ExmGNZteuIyulreUW+vnXvpf/Htr3qo6lUsTy12pzBPrzLyaNbhfQlz7n3ioMruVDYD20TSddi74RimzpvBhqcdovFbw5JreQiVr7fhLJMpHEmpO4izWhAODF169CdLZWbxKwiyLXFI97qetMcKtFN33g6aadTmLN6fZ7U47k2uqm1aBf4/7WWAKskSavJbX+BbLh/m+j2yXd1D1aK7kQrqEdsHJfZpwUje11MNBLeW+3nPp8jtqe0O4T97u+Pbkm1NVbJoKmO2pnvuns1e0Lk12gOhvNKSp54ms/LBHg8QAAIABJREFU4gyQAVdGyAcQlMyZDwqkKF36fHU8cS0ju8lGErVALVMCxnc7Nm+VpqBra7nhRJ1tfU4i6yTaOYmSbgog0E1rAo9A1Au5c7ZxNui8BMZWC0lsiTdpudQM46KwJ1l1U08tPazlPB7TTW+uebqj1lpUF0CnCWtRXf83E2kqE9nbh1Rt8T+KIElr869RHwC0ndKxrEEIuBt0Gle66f6QCUL05CS6yGYyVhVJMebYiyQqB43vx0Roe2sStahsrab1s5w9P88aklgX81nfJ5DE3hxBYHXAyAK0h2AQ2sEOQDu0qTKJBVWSUST085FOup2TWCK5gDs0p3HAU7fjgXhr6/Mvyv2AcQC0g83nbFsBJ20veRS6qTceLvecEeH3iVrAoxUkYZBErVZotU6oxhKAfW+7vkoAwhT7cI9HCadojix937i/LaXF0K9y5ljrREMS0/1e77cKyPmyOInhZ80RiHsqdx3do9yTGSdd3gKUKuego22MfdEbzKyVDnBOSnuOcj365805KvcNgwrKGqhmsEMN5vA5iTGQAG6OYz4eiyRqdqGZ8y3W5Eze2zUxK8YB1sTLav1ON3qpuLT9xksP8IufeQ1AdBKbSOIcVUp980hiTaUacDmJ22kMZTlSBHQa6zZoiy2m5VKzecrZPFm66bR+5/lxTuKNt91hrgrK1PLoWsI1tURv5rAZVPqJ4dgoUWRGkERyz91nEE5KE0lsOUW6sRuRxAkX10K4ZjPgmkQS93PMwdRKALAO2DH5d0AZIT/MRk6oFsUkHdl0XgCfkyjH81RrqwSApFxb10TPkeKLUhcOGPvd1s08rmPWKXV/L4Rh58eTzgaDpMj1xamblmsL8MpqI+6cRifRK8ZNwxB+W98YSpq233GOFEoEcjEoqmOZI5s2L1xz/4rLWdmTdFM1J5FAUspc5brzptMP89dqrUCJiPUvHSLfzzY+S0aCm4PdD0gMUMNg9a0qXGMwJ9RArUE3HcUc2XvUT6WHShsUUZNpcs6GgjZQwTT93GAMUGnvtiiBQAwgaikmfUgit7acA3yMc1kGXFnnvlQFbs9RnsE9cwSSYGag8tsK173BFQ0RBzhnOx2qh+4rTeUWclarJ+7bZ169wB/4qz+J7/yhnwEAXK1Cba3zwO9/5ydTKE1xZ3USR2X/9213cPUOz082mBcXmMzVTfU5tvZYvQYqwfiSZwftJCp008c5iTfTWgpFrTw6oF42A9A2f4620pvsKg/D9P9tlVJ9ju4zjUO7OGg42pYG9Xta7K3thKv9nOU6nExjYezWWnq4apsqY6RpqpxR2IiX1vf9qE1cOUhbv7eGVDMKfBpyaTl7/jUZSbNyEtU5osNp60REpAM8E98LKI0E5joCa+1IYZBTVLYjkEStTiXgIqvOSYzRQo8kagEghpKmBVes9Q/ozmWrkDKgBwTS9nDNVXlI5qywJTDynFD7u9WKibfzUcqxjkV7loVBROKc0vF6xT7ifO1+6fvd3mtMEp462mfs1s5gq+xGoBd3UmL9e4JyZUeQSuZgc05b33kPaGweLiimiWlYdXKPEW4Cyu/Ws7Yy55IIXPt5yvqidHAxvd+InEQpVNTjAKfjMWryQC0Nwz6307l1OdvavsWo0nbYvJaT+I9+/RUArowFAFyuSOJrTXXTmHJwtjqJUrhGC0ruDzO2qw0KAA+u9mHdb6Z6TmIbSez/zdJ59pfA8HUSHwvX3HjbzzM2DUU8LScxblyKk1jh8FNRhFGTxOaQxPTGZgvHlxzy9bXmePpBk85F7TfWcxK34xhyElOa5nYaMS86RUD7HN9Poz4wRppWpiM4UjWRloqxy9B9Zb9HE67hNh8NSWnmJCpJ857+VRuzVtybMX6AHJWiEEhxTQLdtNe5JK4jsEbyJZJI9JOBEjYnUQuuXO1mnG4m3D1LnMQVSaypGAJ2AKKKJFp1EpXxmkaMQv9Mm89JfECq33lj42RTD/gBOdrG1ncFdCSlZ/0z9zZQ5h8xwRUtD9s5KfZYyxLntoTnm93K+20mgySFc0PkxNXODWt9KXsClzcp9wTG+I9z8o0SqRComevH0oTz3zqde3U8bV8w2Ax1zYM63RooA97RtmhOUUEg3SOnyimvf3us4+uL+vcu2SPrlPr3h3OUOAPU60/sWyFPv8ORlUEqgAxuKTZXbY7eSbyuUDl/7cUHAIAnVxGagCRe1nMSrwMzagy/xTlZAmOz0k3dGPvw/lZOopWXfhRQJM+bUALDcPiGwTmKvgTG4zqJN9dc/cJ6RLiVk6jdAHUkkUva7s1l1MbjkERdbAKw8pZ06sM4tDc7DbZfliUYCbfWnMR5iQa3FW1algX/z2+9GuYQ6KZKxDoYaY1vpxkxFpU23tT586z6nrYhtzaSqmw3e0CpSGILSWmom9Y2SOWaLMT613O57INN5huEII6JJObXZF7YnMSYb7AsizMkSZRin13/maqTqCOJB5xucyTxPBWuKe5t99hkJSgHGyPuUsuZsUSK/Pu0drEK87AlcPw8a6hgpEDHz2P2ybC2OoJAtdxagDOSS9pcu4/vVzopdh8gpc2RjqwSXKHopqPCQiH2ydoZbAUlgTwnkQoAiUDVstjCQVoJDNZJ1wxJzk7I+wCcIa+qcDf6afVF3d/2nqCKIpkBj1ysis3lLRxnQiREO0upmsPi3Ajfrd2tzIFf1xhzBhSqwJZwU3G2+etor+VFWVvMtexRNw05iZX9/dd+5z6AeE2ZnMR9kpfuh5V0Uw1J9HRTH2R9cB3pprU0KaAdKKkhiWw5r2DyBiSROATGrUASHzuJN9L2hzqSWC3k27hxak7iwhwayiZuRRa1aBgrSHIMkqjllVhKZ36eNZQuy0nMkET3WMtL/KH/7RP45/6T/x0f+/WXM0OlLVxTn6PuABuomeLY+O/GCGJodRK5nMS0H5/vpyGJN52TqNVyZIw0PZervx9D6wDK6OIC+zD0/fbCQGBzstJDyqIk+7H0nERHN72t0E115VD7sK/RAQE74KTtJYwRX6Ob+sgxq26826/zNJR68/Vvi/LUhGtaCFg0PuNzXWiPMNKYPFkNXeqladOOrKTNEYi466cjshbiXKWbtvZXsQfxSOL6+SmSaDG91MAdh2TNS05TpZDEUeat5nOvNS3gdDCQxJjLJc+AdvkeKYpE57sK+4JFEvX7xh4LyM9Sd/3b/UJt6nBu8A6YG8+9P+w/FAIsrv9iCTeVZyLTxkEi4n7uVj/dKardoxFJrDiJLz0EEJ3DqG5q10ncTCPe88xtADm7xr1HdxJTuikQbZg2kli3M7QSTz3odvgN2BIYADBtk5zEx0jijbXd3K9u2sp5qi1GKrJ7BEStHlCzvSFrDilLSes96AGjlMI04HTNSUwN54AkVqJNP/Kx3wIAvC4KoEqlM/fdEF6rNS3STddJlN/t0F8nkbn+miPFHGxa8KJVIzTtV3XujZzEPNeDN1plRNjygGV5gwOLvhTOpW1YuPHioX0gjZ/QL/m9D429J52jpu7onMSYoA8At05i/kUNSTxW3dfMP9L2LUP9ENAju0A0HuYFVF6yV7Y7aVhO8vuxDrA2z1bwonVv24hIiUAya1ITCmHQFyAGqlhHVjNAjxF88p9hB6n0QG3LuB6GIb9PDeQxnSOQ5nJ1CKAUezKHGkjkxpqlDAj0UJn1s7vep1YCZm8E/aRSsv8fcwb00kbd54rrT4ylqQL3pG6E+4YsQVIyXvLPq85T2DORgdUWJkzHAnlvSxuURRK1VCkXuNff7wGAWhDQ00qjk7jmqF8fqudBULgeB3z9+54J7weU65H1m1d10+hUpXUSD/NSoKRAm/KraXCw6SxZYJ4tgQE4pzBFEhnH0prLI3/CPwVtb6ib1gr5+te1PoBOG+UihPlzVj8tGjY35pf2qyGJlpNYyMGTiEirvERIGr6OfPBIN9UNyV95wVESQn3FcGPrRp353SqRbqCONtSQYxNJVJ09e0PW1hdXAFhxEhkkUc1JXK9JZcxaLUeGDgWU6BJ72Kd0Uy63MD/sGYPQ9/OOsx+TFa7JcuLmBeeUsl35vFc3TVsQrhlirllUXuQCEPU6iQ3na+g/EGvS+r75OpCAcxhrbA/fgsBO432bMS/DQ6mbNu5vE0lUjC0r4iEdKcbZAHIEZlkWirkinVkt91Vrkk7LKKkCOgulRUkDfJBEcRLnNgIM5AEuC3lM5+jnBfC0Uf9e3zgn3T0elgUjosPIlCBR0R4KbSv3ciYnsaz7TJTYUoIklgc8KAjkMQGIvhz4tB9BGxXOJa0cKs63iHzZzqWWg9rD1OhRKQXi2cEiueOIwpFq3dvb9eyqpRPskvN1d5iz8+DB1QFvOS/XbBSuGfE9H30/zjYT/siXvRNA3S53c3AlMDzqCCBjpfl5yN+ppeDt9p78uzEUaMAHXdc/WOEaYEUSH5fAuPHWUjd1qFn5fDAMG3TTclNleN2ac2MUwFbUTWdiP1bppiwlrdgM2knUgB4RTiWgb5+6G/T1y30YvxVtSj/r9ctdFinWhGtYURjNGPTz15qG5AJrlMmoGyn7cWhPPi+A23w0Bywigi0joeTkW0GIWr4lEyEHSuPaOtiOVzJE1s8VUja7ZVFCJiCj9fPzpPJRNCRxNwcU0Y9dJOmL6w9YdOvSQd+RaHNx31j7loEkXiX1ET2VtNX8PFsiTJICRDnANSexQV889vq714+rwZnmYbNOg3SIepwNQNxvpCHfTTetlmBoC6cAOb3YQh59k/mFPXXzSifFDgrr/aw5lg4pwOXEaYg/JbDWGRgu0c74fHOOYg9iWDL+c8t+/WfiQvxuJd3UP9+eo2QltOxIOc8UrIjpHu0+6XuDk0iglmm/GLhudlMDQK2Ax4kBAKQ239V+DogiALxWEa9JBRvPthO+55veHxw/DUxJx9puonANEK9fKy2iZfdOCuBzIJlKWdB16aCbjluHIAKPcxJvsjm6aV3GVi3keySSyGwimnNjIXtyPMYhGgcNtYyvNeeoGExUUXCxIfhru52GkGD8yoPrYOidNAqufubVi/D/1y8F3VQxRhYct9FZaEPNSbQcgJoCKNA+7DU11S6UrhdJVO4BqyxCTRCAUXEDlO9mCkes8+o1COWBCHssP8+9OOhZA1TmhHIIfPn8bl4C0v7WO6cAgLNtXcmNUeBr1Qm18mtLVoJRAqNx+AJ5rsrVwS6DEahGBpKo527zEXnfGCTxWLSnl7bo+3WjBoHumBuELAKTIfdUUKaCJBpMBqC/BIPrOyZ5kyTav74lzUk0g1vrkpMlMKzh/PzTS8I6N3oAwnZKy7SIdoC3JdxkBo4Um8S8JkOZb8kiiTK4SCOJvddfOHsMA8jPEcjTIgBbuEYyzKL92WZ3pGOxiGC0J5E99tJU/di1r2aJEmZO4u6Ay108A2p5iZFuWl6XFpLohGvynMSUbuq/i2wt8SaNhcgylbL7m1U3BYBpVTedZwAL18doj51EeLpp5bBXjB8gRiM0wzAgiYXRRG7iWjSmZWxpqI3/PAOR0qKKgEFJq6BttrGrU7bca9FJ/O3XLsP/W3TT33w5dxJTpFajxLK5BnXhDqtOYv685QBoUWTmsK+hFOzB1puTKCl66WdUi4n7DVmI8hwzRxeNbHYLv02gv5FGqzSSWUMyRcXDIdrZz43HqZtqSGLa9613nZPogysy1wwgRanC76YEEpq11Eoj0lK8bB2+gENK/aVhFE4jksij4v66HoOktNAzNbd2ad8zad+i3iHDNDpiTcrvxpwbab8UTT9GuAlw66Z2/qZzUUUxCCTRrwuWEisdAIuOmfXJnA0iuLW+3Isc1/LGjglCz8uRdOsGkg6sAddsju7RuibDIMqykEh6mcvIMbeAfuZKzZGigyvrPH2w1bpP5bkRg1v2HHsRQf8dJFPGDDiNuSqq79tyoqZxqO7t1/s5OG0eSfSgQU3hNK2TqI3n3lOeN/uDE148V+imMo80bS02g8ZCtO61tG90Ev3iYpHEXUQTHzuJN9NadFOphudblNgv+9Q2VVZIoEcgwc2hjJAwN7Ymk78Qm52Wf2TllQC6UmyKZN1Z673NC3DnbBueB3Qj8TdfeRj+H5HEdY7Kd6OcFKWfn2PtWh6rbqrVtwyHfWvzr1Kb6n3cPBUnkUESlWKysV/NcXaPvcZPzIeIzzGRZKncyioZankbVG7VmOc6ARwlaiPQdBpJVPaglO71de91SfqnG48kuveoSGJrLAUB4yiZY3kgzjZqmX6+bFf7OQSLapSktO0PM4bBMniR5yQSdRKrdW8bgQhpRLr/e0PeMlw145pYy0PqJHJOg1bKws3BHguIgbEDwRLwnyt/bkvgq41ktcfbTHnuMOPISirhTIwj+wDreUOqosoAby8iGAJABCJVBjPbgaqacc3k3GviOqwDlgYuGPRlGI5QN1XORHfeWGMhnyMRgEvHi0JR9vnrPzcPLi7h+VafdIweRDDvx+5bus3b6redhiqSeH2Yg014tZ9xvZ/x9PkJAOD+lU433TXsGS0gk461FUrhPthYC1L556paFUOJJLLCeCqS2JOT6Cmqj+mmN9N281yNPtcMtKZwzSNEPjVqmWUk606De7Roo7VagqYCovLdjjF2I5KY13vz/w81mpQb+9WHbqO4e7rB/atdZqho321eFtPW0tXf3CFa+w2q6qZGBLqdt0QEBToNC208LidRpxenn1nMsWL8sEWK82tCRNan/Joc2ARxMU/WkExpi9a1SJs8FKmcRIXGE/qu3/vf/ZYP4O/8ya/B73vXWwBUrn/P2uqmZPYHxSwk8Xo/4+4aLKKQxHmpCpD5Jmt+xvVvG8kqklLdE+J7fItISruVOd8ddRKDAJOfB2kQCnVT27l0j5Fu2kGJ1RBZBhGRTgrhmG7GMaje9lBigXgNmYBT7JPvW+yenNNUSRX0zgAQUC9n1LouNZqelZM4FXmT7rGb7jizStUoHGc2J/dYEbhe4RoZvGP2Vt8v1yCw+0madi8FvdcB1lJ15kVn2/m2ncZqCYzdYcHd4CQesJ9nPHXbOYktJNHVSCzHHIZB1fxwYzm6aYokPnErKoUDDSexdgaMZXkbxgcAxLUMJTCIm2DcOBQxIImPncQbaQ5q1n+Amvx26+ZuIYm2kyI3OvvGVqNhhEVSQ9uMblUFVmsNa7lt3mDejINwEqNKI6DfoH5zeebOiaObJjes6twvXBRTV387wog0jJ9jEeBq3h4bNe10AKRhDQCHQ5umV8uTpaPIhdHEGbuxdiFvWAN5ZJczJOM1iUgi4VwKVNZCUXyf6gG19t1MI752RRPd/MpAAqtu6vol4xi/tR9Po5v2qvT6tiwLrvaHYCRc72e88uA6y0OWbbefm6I1fkzNAT6ObopqFFkPHHHrRO5dh5mLPjsxkz6DUBqtbCkF+dtZNdvCHBUWCq2uKaPyREBnmyKJDac+Hy/Oy4/D0hZLRIpzUlJK4OKiacYcRU6i+Dy2nx+bQhIVe8ZKp9ByElmULkXAjglAUMwVlc3DM1dmcd/QTmkSlPRzb44nWFhMLmOp0svd2zJVhN9LBlXdtPXdTqaxKkp4mBfcXW3Cq92Mw7zgqXMXNKw6iXO7Xnet7rkvgTEMQ1h/PkDZyp3fN+4djabK2yXJ2dFTAsMjid5JZPoY7bGTCLdAakiKVhATSCI5jYiF7qT0GTEMIqg5G+E1g46wLGX00+o3Kd+NidpNYz23bRoj3RQA7pzmN6j23bza1VO3T3D/ap9FfDVjhM1JLGg1hIobUG4i+8Nslg0A8lxG6veuIMfHIYmcAyClnAMFt+YkanMk0AbNuF7AU5SC0WocTrGfe+xXaUzQxw4kcTOO3UiipBr51jqgtIPN/7f19TSaalrLtDVHTZWZCa5o++t+XhztfDUSrg8zvv+//Xl87V/+cfzDj7+kft5+rguQ+SbTB1ImgzXPku7YzkdJPx/oo3vJXF5qTSp00977LawRYiwgN0BZdVMteEo56fL6EwjfZhqDc8nuCX7P9nseM44ugNJfODuiNna/3uCin6eco3V21IIklkEu2Ty0I6s5N0yQZJBOac+ZGJ+zhAKBhF4c5rg+b8xRXkveSdQZQD0IMM8uQNaP3be0c2o2AlzbaVSVq/0ZmdJNd4cFT523kURny7dsZR1w2B2Wgk34xJmNJM6NPeXYgDcAfOMHnsOXvOMJ90evuunhOqKPN4AkPq6TCDsaoMHT1s2toS9sTqKakN7s49+bj5W+prV08fsbi3VKj8m3nBSHO43k310dQyBuDq28pav9ASebEXfPtnj5wRWWJfLIa5RYykA7EknsNZL10iXl96yO14vSKddyR+RkaXm5Vi7FsdLu6sY625LkMm/mQG7GGt2UE6AZgxHpvyJjJKfIBrCuLaJGli6/Xf+OmrPNOA5aACLsdYYhqSGJDGqpsgT2uZFwvZ/xy7/9OgDgb/6vH89Q09DnUE8bCGOOOd2uB0nsKd2gKhAHxLk5RUzjkFGwaBGm5DcIRmtn4IgpgST7sTUZ5Rx9o9U1RUSecQI2SdCPZwnkwQsmcKSzQniHyHfrcaS0AARTF1NNNzCYJOl7076Wk6JRYhkbKH1/+lyrTWMugsKdN/ncAK7kRumA9d03vcrY8vdm+sX7BtlcewMXPfnNZapU+97ZbvScRP+ctwmv9gcc5gW3TydsxqGak7hXnL201VI3rvfx7PBL4YlbAkmsBDNNJ1EEypl98q/8C78//hEcPhJJnPd9fYz2GEmEd5JqOYnO2ZMwulVzJqX+pH2YaIwaIWxtxhVkyX9etV8l0gHYwinld+tHSdM5b6YRZ9s4qKebykLgabvezzjdjLh7usFnX7sCEOvE1TYsJtJ3Y5Hu2cjJanw3K5fUfX4+x16DMP1/K/qm0R0tmqr23RbwyIbMpTMPqPX1XGyCNwh7VRrdWkYYCyDrKybIBuDQKEb+XFVka/RVkUT/eQwFVNlLLDS9l12wCWOVr3mWQBSumcP1/Qe/+pIauPP5KK2mqcsCBuI55Iadb609r3UdzZSDsQwUskhiKclv9JHr36utG+Ol8vUsGiLn6JuFpvuzL70H2DFTejfLEvDfLRWmsmvLIbzXNy4ojDA33yd9vtpvzPOd6NIlwnHjWAL5e30zfzfBVIqOrD1HQKQAEHtr6ZTa61izL3rSG2QuLyPel47HnL+As0PnuW/9x0BtHszszdOkHeABhZ1s5Q2fTCOuVCfRfY4PEl7uZnfeTSPunG0adNP2eVqrVrA7zDjZ5P2e8HTTRjCzqd6q2uXcWs5ajwiNpJs+zkm8mdZaWMGQEevDiuRIFUP/GYwhn47FUMRauW1MJF+TyW/NsuZIWZu/hkilkfz02hR004oheboZcfdsgxdfv1r7eQSyjPxTzsZY5ltaOTM14Rorct3KJWURYN96op9pP0ul1PUrAyWeNmw6KUciidmaBHfYTwlKdFh4o9WNFw0ZjpI2ZDS2dO5Wv90hXktG3VTW9vOtlRPXqsFJra3OvWQadeOfGUurQ+sRgVS4xhsG14cZv/PgqujTUqlOx9TXP2NsKUZy7fqrTjpvbKW/N6scmn431iCURjKLGqSiGD1062rOdytIpZxv7Jie3h1olcw9OuXrksll1EpgMOe9XFts3pgcj6cSDrqz0egn99a0b0+uPp3v6h3uZE1SKLVCpTXPm0qA3RrPvyzRNisAVEMS7QB77qQzZ44MJtOI4JEOsEo3NRx1RzetI4nennPCNa5Uzt2zDe5X6aZtJLF2lu6U1CBGuIZBEmcRzGf2yawF4RoCFXxcAuONaa1cqZohYx1SGmpG5SgMpfHvnmc2g7JfUxVVyT9iDBm9liODZI1KTqIeyQ9000p5CcAZjidTrop6fhpv7BLZIIq5D4ox2BA2Sufei6RIWgfQhwB3J9sr4zE5iVqgxEISR6UP46TXSjewkeRcbMLuI6XreZGQuL56cxKBeF2onEQluOL61oNbtTqVAJqGjJoTSkSSa3TT1v3WyqW+2ruDMQjXHGa8drHD88+cAwA+fe+y6MPQTSXlnTG2NCfF961dE/+0FvDrFRdhlUNTFgotNiEMybBEzIBfzNtjv1eYo7AJLYRPy11lAzOe3h3QcGKO/veOpTNs51JDpLjzfljfi+yR3ic7EUh5n7J7l1uT+XP7Rk5u+pky39L6BUq6o/29APeeR1X8Do6sMVaNgm7NM1JA3cVkgrRAiQAzv1v1+hMOKZCyC7i1paYhGefwyUYXrolBwihc40Xe7pxu8VpD3dRSqlZz4BXdiSfObF2MVqBE8x0YdLto8wHAEPOTWm3aAofH6qY33hjaVlkDrG04TaNWI4WIxoz9Cel6UXai37E0VS1iNDMHVElZ2QtE6sPvfhKAVhRcdxJPt1NAGwDg9klURT2mTqK20Zk5icHRyJ+3nBuJYvk+ACkuIn5vGklMJsrkJOqbnRuvXhYkvi+fox2NBDQE0t5Y0yg5L1wjo6asuEXukKZzb/Zb17U/GJlC3bW86HYU0z1m9wDp7Ml+zJ6gGf8s3VRTQJd008vdAQ+uD/jA2+4CAD5zr1Q53R/sEhjSAduF/YdR1xRO4lJX9Gzd24zjcAxFKaVW0oiU2EtYtGcb1vGSoCH2HMdBcbaX/iAcm8vltAFSSqw9R596konymPUOEd7rm0tvIK+/MOSZcyodz18aezxHAQ37JLH/A/7MV5BEQ8wKiHsri6RrYkrU/i+DK4yTPupOOk/JjGMx/YrceTLYIc8A5syJ5737AVgKelWUx7wmeX1j17d9nm6nUa2BWyKJjm66nVYksVYn0QjoawJrgLv/ZKqCzEnUA7X1AFeNldPrI2Le84jguHFIoldEfewk3kxrRQpDVLHYIN1jK4ogjR9K3GWoOYn2ZtCtinq0k6KgdFRtodHMbfuh7/oKfNfXPI8v/z1PZc9XhWtioWzSAAAgAElEQVRWjrpv5ycRSVTpn53X343djk75/E0tb5X53dLNhzHSdNluvraTWiidoHtJwRVOuTVfk+wcpZAAs7FmjhtxPdx47rFf3TQaWwGlIKzk7ZT/5gyS6Iry6gdUFUl8hABQ2c82LqaxRPut+83Po003dffzyw+uAQAf/ALnJH5KcRJ3hxnbTftaVnMSiTqJqnCNZSAo15+hXEtqJbO2Uuey39iV/dpjeUdqP8/9dFNh7C4LmoESTbgm5E5axvXk6N1Mbr8cz9dXtFSqAf33XhY7+C+vfz8CLJx7Y7wY0FyyR2sP2ij2jLV3yb2VzXeNZ4D7my0bUOo5dNTl7bz+o/xu5L0d6j4n+z/AOekZkk78bjJ4zez/ab8yJ7HZrUCpGeXc7TSodRL9cx4AuNofAtp397Sek7gz2CSa7Qrkwdpv+/A7ACSpSw0btBUoqacFdXqJy4F39oqcxMd00xtpTdqWYjQB8Sat3Tha5I3btPpVy2pCJoCdWwgIuimx2Unuv5+n9d00lcZAt1hvtOeeOMMP/JEP4Wwr6iQqUP/1fl7VTeMNdHsVvNHpb4BFJNE2ERpJLJxSi+6rOencZizHmwlH6vicxNKZdcp29bFG9bvZUTSd7shtrNMUAwOskyjHsxT7fNsk904PkpLT9BYK8dQCHkAbhdQDR/Y8WzRVaw/S8pQ5kZzyNU839Qf179x3TuK7nj7HZhzw0uo0pm1nBC78mHt1/dv3d9ovRPJr54Ya7LADQL5vavzT6388gm4q9gTWkAyO1GHpQtIlU0bu/2ofZX8NjqlllK/XkkUefR8gEa4hrn9dzZl00iUCTJxTwPEIZOmkGPfNVNoz+7l9f8vfjc+Jc4+p42ZdD6A8u4/JSaQDOYEm3Hf9i5xEMsAiz1O/NpuaB5O+ttg9IaKk+Ryqc6zYrlZO4rWWk7iWxciFa1xQwiGJjTqJRsCvphTu7/v/4Ns/jH/0fd8crkNLuKY/UHiEcM184Osdjl7d9HGdxBttLUNNRn5881zr2iGgIYnMpjWOudHEcOT9/i7RF8BApBRDnss/0vLvOLrjYRYCKCEnrm3sSpQOcNEmr27q2+31/zqtgKOfaLlHveqmTPStJm5xnAKobZBoEXmmUPpW0K+AVSSks7bcshD5KEpQgFGlBfJoay/dNKOWkcau78dSjQCdpmciiWM/kthSPG4ZXDWaqr1vlXvJwZD7buUbX+1yJPGl+06o5omzDU43umHBqJtKQ5Kh26nfzYjkt/LEKXERaaCRdOteZ68qd2+Mlaqb9iDpVSn/Rt+NQN/Zfq6vy3k6Jm8430vafVQ1Z8K5LJy99Xk64HfIfzfeAVidjXAdjX4Km4E9FwNtdH2+N1C4EIFTAEXeHnP9I93Uz5EM5BzpAMtyIoy6suun36fNnFAR3GIp6P7l3nxXp2ZbBiVba6u2l18Huqlzci52Lmi4mVzJs2adRMMu0WzX1F442Yx4693TrA9QcRKX3jOYC15nbe5BEjcrknhzdRIfO4loG5S1BWJRgNxizBc/e2hoyF7T2TiWIhYOtvhcNCTrTat1xURbNSdlbxhpcTMuX7vazaFOom+3E7ppMUdCAEJDRNiIqSZ33zLIa5TAYymZxziXjAR6LSexaVhrRjJFSfbXMj63gDSSEwf/sHDUMumUss5lpKEvtMEK5DQ95tr7z9WEolpzbeUptyhpR69JxblflrZxPQWDqWUkuHvbI4dPnG1xUjEsLKqRH1Nd/50siIAeW+dGJ5Lr+0oDjcmlSwOMbFkWmTsZDXl7TY6D2797kHRppO1nO0g1jWWQiqWPbtc8zWPyhn0dVEZdVmNbcCUw8v1u6aRkFnRHC4GUzg2LJFaCp8y5EdFO7jeQ59u8kDmJIjDcc/27adqj7OeDK33rxNs1jHhZOh5z5kjwoBftjKVLOOdS2lyH2e63UVKQgJiTeLaZsJ0GPFiRw2kccPu0rm7q6iS2HefCljeupWZvAZEqX01VUwAmtk5iPtDe5q2HyZ4Ah+vHTuJNt5bDt1E2f8A2Jp1RkT/HbloqRYwwyDUk0UIEAZ1uauUtHZPvNyrX0sqJa6qbHkq66flpIlxzTE6ogtosREDAfZe8j5tHeyw/r3SOPG00Psd+N9evNJIZdVNp3FFR5CXfIO0Dyj0erW6a1DazqGjZPBMEhis3EA3XA3GP+pZS2R4FSTQPtqP3BH1Nsvd2T9RUo8n75n/HW6sQ1b2H1+Hv080U6Khp2x3q9W59K3MS3XczqVRjRRW18v1agSMmmCONQVq4o5d+KAKFbL09YEXp5rkr30+mKjB5aloQlKWPulJUfbUcJXLp9hI2uNUXXPHT6aUJF2gbuN9N0slZJHEzlrVarfztkkoLbo6F49ZObfDNObLxb4buW+btkcGV4Eghe7R+N6lu2oskytIZbRu0FGBi5igDpz17iVZOzbKdtJx07ySebEacbqbgJG6nwQUJ13QN2Zxd0ihXpgQ7zJrPyZmt9evTBbBZCUXryUncnAH7KzzOSbzhNs8MktW5QSpIIpujoCJSnbRRZrN7FOEarbD0MXRH9karqptuRrzlVkQSz7c+J7Hsw8xRF7xpb5B+6qoiZGuDVIzkLkRQjPcowjWMEyyLWfd+t2NyEn1OVq+R3Es39b8XrSSZrGV/WPUU6t4dEiSxU5ET4A82DX1pzfLYumG6c2ncN4pKr2/++51tRwwDQg7KyWZsIoknRmRgHMqcRCuPESgDYxZ9MRr/8TlNQl0dayydBmYtp85ldNyMPoW6afwsq21Xx6En30+mKgQkkUGkFCeRFa5h3w+kecPrXmIECYHj9zuN7g70lzOiUSJxVrE5iTXV7540jF6ULr0HmJzEYVD2LaOP/9plbqHRT1xHxk4DSiTR2sd9Cw5fhyqqfynSTf3zZOBI1FdkrokU3LL6aWcbEJ3E7TTidDOG/X8a3d+Arja6M2rlyiAhEOds1nwu2HPtPUVShH2ffrrpns8t3JwB+4vHTuJNt1a9n1pOomUka5E3ZzS151LSTbkbtOi3PlISyXM5Xq/gSlcJhmSe+xBJa+ckahvJ1X7GyWYKtdOASOfT6KYLuENb9vNoQ60Ng6NedTvpng6S0RF6Cs7n41lbj4okrmu0VTqglhPULkAe3+fbgg7jRxitzL6aHjgHcjOWh70V/An9wmE/B8Owi8o2dyCJCkXGOthU4RT/GhFwKvJdmzOsOJfGWo41I8t723/Odhpxtpnw2oU79E43zki4UnMSbYdvI4J3h3mm6cWZA+CdjsoX1PdWNPukfWVuIau4WyJSnHPTi2QBbq/dHzqRRBHJ78lJ1JxEKwd160tgGPdL2qZxwDC4e5sVDhrXPunaYvsBCSXQP2+dARXaqNlP5Jeze5CkWzM01VIUhpyjRLeJPr5ftpcw1786x75+jEMEJI7DIf/d7NzaeN7k49X7SbukVzgopftaYwGlw8dcy1SRPG3X+7j/n25GPLw+rH8PSV6/cgbM7ZQDKa7j+rR/g5oNagIcSnCdCbgWrScncXPmOOv7Vf37Md300ZuX6a0vED1qYeVk1fKIeiF7+gYV9EoWEQRQOJf0AdUZIZEbJFDWSZTNVDedRgzDgD/9z34RvuH9z2b9JCLIonRFTcyFy0nppu1Wrz9n2EkDtNcBc/+fMQwG4qnkjpmKr5qTwtAWJdVFPN9qKcI9k0hiQYkygj++hQLrc4pqmN2CE+OQRI5q5JQFOw+2CrIBGHvCUP5uzL2tq6JaRdLdo1rcOLk25ycTXr1wdbG2UwNJnGdsN4xKYxqkskuQACUzxFLlHAbnNGjqpkxZhJBbO3OGHZAHE3qRjaIfgdxspwG7eaFLG/j3qOqmTUQkN5DTfuZeuf7efr2ckFwvb7z20FSnYSjORKuXTBVhkUR5v9G/tzg7/DVlHABNFbh1Ocs5+v7WGYxsjgxLxs+xoLtbgjziDO69b0Le3twWMpT9CiSxs5+/pi3UzPc7Nie0V5SnqPFN3DsacwtI6aYDTrdTgiQOkY2zV84No06ihlweWBtUAYrcZ+qLLNgInTZQ0eYDZ1wAwPbMPV4/cI834CQ++id8njc2t6eXblqjZDI5Cr2y9YBbQ6pB0qRJ5gayH68naXtld64Jue05TlPpcNNJwxUk8XTrPvN7vun9Rb/eum2un04r4JzLvt+tJjhkb8Yo+lFIrjLejjCSt+KA8p/BCNf00A+B8vfuQTZOphG71RhkaR3yQDwYjo3st0uQFI5uGqOLj4IkmgebukbW1wgKaDqcC640p1jQ2PxnULnUyr2dXptbJ1MQrjlpIIm7wxzWaq1pOYmWcBBQ7idUMetBGq0w+4SxApLe4aQo/exzQwRlvEFIBjz2mXKo3aeubmrXSdTORQs53o6ObhqcRCOIEMeU3429/vFvJigpgzk82uweYzCN+71rtQuZvOjDoe93q+kJ0GsyPQOI/b9wUshzG8jTG4AOFe71+rG1TIdhyBkv/joSiDiQOpe8cy8DQN3odge6mm7lzHibSUcSJd304fWakziOWFabU6uvaImXOdHF/LkoIMc7e0CaF10fK/189xlcwCNr874PSQSAq/vrJB4jiY/crEMgRnDK/MI2+qJTxCi6o+JsMKplmkHSiyQ6ONyeYzo3wFM5+6KYgB2RlzljabvaH6qRYZ2ix0Vai34zF+nrpVrotdQ6In2dDphMZPf/N5EshTZhIYm1pG12bRWS/MTG6hPaXX+S/iaQy8PM9dsqtNGeHMj9vJjKvr616ovWDjYVESRQqUdV3O35vVtU8hQpvbWNeRUnDSRxb+SjACik/FkkUd7fjPMgVaCZnFAgp0QFlLoTSaEd0sJIBjVHYDXwMnVT4n4bnSG5LPn3a6vgKvsPe++slNirXicxqKKu86avf64AzeaElkii0a+gSWLt1+cU0WyGccxz2Qn67qNSOcNwpGGt2UD29YjvTce0GS/uMTrbfK5ZCiCw+bxhrxQlT5hcWUlJZtdWN9106M8btnISN9OI0+2EB1eH8P6TJK9fNrNO4lAGJa1gbU24Jjr4hnNZgDDV6emtR7hme8s9Xq9OIhPtM9pjJ9Ew8FJamexn1ajRnBQmiqMpEjJQfzdqcCxtsWpItucYFbrSnCB/g+pLcRCbcdq8cI3WRoXGwNWp1G9s07kpqEZ+/u01ApSGtX1AVfp1ilQAq2S0lcelSjmTNbKWvrVVO7SZ83e71kTz82PUTeV3Y9XH8jpx9mEo+6WKi5ZjM44DliVfk+zBJnNCAY4C3au4e0zAoyYIkM57M444P4lO4nZVu9PVTZkSGEKA5kAKHNUQMOP+npXrT4lnrW/uUc5NnVI6/0usE7ZOHOAc9usUSSevo5uf+5sRb9LWJBuY2ayU2G4ncXQOMFOiI8xzkCkf/U4b66TIa8KcbWm/AskynUThADDF3MUc/bFvBwrXMZK1zBjW0uGgcqk11BL2/ebz/dJgB7P+gTwvmhau8Xl4QRV1nT9hT5aBhPb85D3Ks9kqyvyNfptxrArQAI4JcLoZg7rpZhqw3bgPrAYKm6yEsQB8QqCkcmG0/QewzwBZp9L3OaoERo9wDQBc3HOP3ml8hPbYSbSMLZEwHPvZXGvpJFJOioDsefqJfoMykfxctpiXuy/7cdGwtB+bW6U5fL4ERq1fIVxDOOnH5ltKp5Shex1TNgDQKbgUSqoY5Yd5Jur0lTRhhyQyogXxuR4HuDSaSKN17w/RPnXTrHA2MVaaW8hGyF2/OB6rbqqppFkIgKQRAsdToBeDNVHrdzB+bxpJPCmRRJ1uuphOoqQ30eqmoxSuyb9DrU++l/OO20Gsf4oCnTilMZeRdFK8U0oan0BEEnvW/yQCVQzlWt6jAIdkAatwzWEO+8Ipm5M4jTmSyOwlU44kHiPmRqubivuNOdu08WjKuzDmqfqWco7r8zQFNHMSiSDJMCA98hfY95rMHQ6OlDlajvjPC3fPADmSOJPXX7KAekpnRFEk7j4NKOkRKLWWcmOlZWn7f+qsZ07iOGYBWtlcoLA+XlpLNoxl7OXa/gPYe5Bmp7H3aTHBXrrpxcv534/QHjuJBlWmlpNoITc1umkvZM9KmZdUC3tDqNWks6mtWj+C7qg43AfjsKkZkofZqc7VjMJRGHVujsfWe7M343HIKbHMYaOjNnykT6rg9kZNAY5uF2v75QhwW7TAPcoN8tjILrOtbjcjrhM6DifjH5E9P98uuulh6TSs4wHHGmjammSjmDdTToeRktcDHhbSJvv45n+PzTjg/CQekCdrjooeRW4bCEBu2LmxOXVTSSVkaHpDbS8njC1pxNNIinA27LWVz409b9xnr8qhxhmaj5fvecx11PYt1kj2jrpHnn0Ou9UckpjkJDLXv2CTdOTErd3YoJiWt8esERmEYyiBwOpsKE66RbeWc2RaISbGdcM49Ad3AWSqqD1IukTuWds/zYtmkcQ0Bx5IgjlEPz9G79oqcxKb3Yr1z+wLTiCq3MvT8+10M+HBdaSbeptPy0ncz+1AoaZVYZXhqQrXGGi65lyyTKWszXtuQwaicM3FK+vfj44kPhau8YZaZYFotf3832aEREWy2vORtFHWsBgqCGSrV41uSkc/xTxtGknZb2fklmg0NoDJJQW0OpU0StdJt5O/d1QyZIzk+BxFyRzX6Gf6u6EDJU2dRIJupxtpBpKoIFkLeKPpGHXTY5BEjW5KIYJBhCkxkimaanQu2XwgWUg5/b+Vy1vQr9h7tPN3kzmQTH3L2r2dznuaYk7idhowjkMTSdxYSOL4CDmJWRCIuL8lu6ODblcINxFzTJWZg/pnJwLM5kgBq7rpYaFQVWu81m+g1tclcxL9/XaxGpknE0fb8ohzT76xDEwygVP/sUWZAmOssnQJX0sWSJBEMpjgcnnLNJGmcy/m6DdzRik8HYNVqi50AWbS2Utowj3MlXGI7++hm6aorHfue2tMs2JRKbpH00aDkw7Rz7ZLNBv0mJzENHiRBna20xDmsZMKNHBOdCt9QwYJ07HMlLOKDWqVwHjkOok9OYmb1Sl8TDe9uWYiiTUn0aBg6UgiRyNZskXlHm0qYYnaAH05A3683kgT26/G0QYaSGItimP024yjev2tVqv31q9u6h7bRrJ/b27IU6iBGrU2+lSRREMh8Ig6ifp15GjT7r3CaCKuyclmiJFWgiIJpLTRePgyh32s1RTpdpRTOpbOpYn2aFRO42DT1GUZqktNuObY+paW+qccyze/1rbjGOimPkLschJzJ3FZFlcCwzRAxyK308oJdf0EkkKgx5LdwQY80nu7RzhlMw5ZTq41P6Dcy7vW8pTXIKTUTQsk0R5vbJwbjHANgIBEdKmbzkuXky5rcB4TOI3ndm8/m0mS9vNONh1MGPPSUIyTXs33Y50U74CRe7KWE8ecG6kyfI+adnp/s3ME1nWSXP+eYKakqTKpCr200ZoCLqXMr96j7flpOYnp2ZjqTqRIoipcY6QcbMQaAewyPHXhmlVh1nAuU1VgNpiTtaNyElckcfPYSXzkxvKKCz6yUY9FSq0DfJ04FZGyDhvFabD6HVuCoZq3dKSTkr5W7VO5sVtGstx7GCNZR0k5Woe8Hm4ejT6V68/StmRxb2vz8cn2krZl11oqVVH389w0QPVAQj+StXQYySmSyPzWQHL4BuOa66cJ1/SUwNgdFhNFD3OsILnpa7LFdRyf6wkk9AYu5O/NFJfWKKq+pU6AF67xBr6jmx6K9y9LnX7umxMykfU+iZzEKpJS71MTcrCWiRcqWpalywHbbhTVxE4kMSogsk7pknwvu49/T0ApiHn6e1SjO7JUeS+h3ydcEwM5zL2dIlKAp9dzQZnSSekMyhB9gBIVsUrphH5Tvv4ZOnMZgHDP29ckH4MJQANlUCb9LKufpLZyzmW8vx9F3bQruCic+z7hml4nvS9QK9lUXMrTWIiyATlT7HSTCJdNYzxDK2WQrPzmqkpp5RyoC9e4x54a38fXSWTVTRMncRiBads5WNl+1zuJe5JXrCKJLSNZ2bBYARRJWQGIjXXUk4Z7848cJY2LPvc6N5pK5mF2N3VtzEIO2/czDGypxuY+o6O4rjDIe517351SdxQOaW8eBdDhFAkpcyaSqdEdrcNNDyR0yG8fgSSm6qaODm738d9tl0WE+X5pCQDKsE5oqmztNi+xrSOJtYNtfZ9Yk0wpHff58TkKARb9GASmRuUH4r68GSPd9GSKTqJEEiP91lY3ldfxqBIYRCS/QBJZByC5d3pEYeT69/NujiV+gx5EZLuWl2BRS6BUuGaQRI2BwuZy+aCBl9DnS2CMGd2UEq4Z5Z7cIdQlHalOJ9EXc7earN3G1oGU9kzP7xaonHQtx+O/27wkBe7ZgGtydi+E3ZTOM6VN00hiInDk9h97TUo9h1CnlbBn5Hej82QLdNvup9eKtgNARU3xOfYtkMSNnpO4LMtaAqNRJ3GoI4m1bjWgyKpVqQW3WPsua/MBGI9AEje3OMPJaL/rnUQrIqbVlgNsnrxWJJRZINMYb2agb2M9CKcB4IRT8vwjDrUEBEpE8P/rKpktZ9s9ak460OaDS/SRddLTz/f9KNl6dYOs95HKanGs5lBhvF4EGHCHisztYQopu/fmSEqT+x+ib/E5KrdNiZADJJK4yXMSGcMuFjdOnUvOIAcEkkhFhFen9LAEg75W69O3Zn1RI4qZ560ypSxQjMUhkHk/im5aYQm4z5kxDG4debqpf7+vh5nuk7H4sh3w6Nl/Qj+xnzMI31QJ+LF7kFPXPNJJZI1/iSwRNWF9OyZvr8iJC+u4swQGXSfRve7VEa17LfRbkcQeloBcW/PC0TiBxJHyTooxlkQpWOOzyG0jfztZq5XpJ/cS1gEu1yRfpiYdh70maYCd2bd8S39vCzTI5imQRMa3rOck2usrOtvuOZbNE68jZ4NK9pZf0xaY4t4r7Lskz/ksqZO7GdM6ibqz10o50NLAoghWRQRROUvTOVupUlK4phtJXDqcRJ+DePFKRBUfsf2udxJZuqMmf9vm44/FomIM+QKRCje2HX3O819s40LPP+o35H0/67uptDnDSakiuRaSIqJabo4dggCCNsQUu9WELbp/t4WkugwCpUN/HgXA0e2OQRL9S71RtKjc6vtwBxTgjGQfXbSUNdPma6LF6CznNABYjeR87tYcAeecs0iiVgLDUnfUhWt4GlupuEtGnwvaHNFHQxIThM/TTf13Od04ilJqJIS6WqZwjesbjeQ2PSn205HE1vUchjzg10Pb8u/3Q7J5sh6BZeYH6AgwLaS30rsjtbjfSaEQqQS19401kj1V7fXLHYAeJPE44Zru+roiL50NisXc7aQ/GVwESieRCRRm15/op4lZAf3F3FkHTF7LnmsiHSLm5JjGmFvIiusA+V5yMJCvdCwAxf3N0MmlY2mLICIbgw1uSfZWDJ7W+2i1s93YHqUDbiclkDZTvQRGYJ90qptatNGWeCWAagkxeZYyYm5qOyYncTncSD4i8NhJNHMiWk5KW5ShdCwZI03SOugozqgr6TGR/NIgtMeS/ag5DuWGYEXyNbTN9wPaOVmFuiz6k7b9/81C9YOk7frn7ahpyVlnDsQy34ntJ+m+Jvqi0B33BuKmoUSM0TSs1zmlDLkX7O92uulXNwU8ApPkf/UiiST1B8hpQ96htQzXgG4nRtreyCXS8iEY2pZKEyYQyFKkIp9Hu0/5Wvr73Tl1eRWyIHpKNwolM8y1nO9BjLov4JzL1Chh0OMqu6PjN4jOnjlFR/9c0UcW3Q7BHH+/GedaPp5zpPz36kESo7FL1NvTgosEAgkAd05dLs/LD52TeNqVk9gnXKMF/BhVcqAvuALo5xSbbgBoSGI/Tdvqp9FGASLgKgMX5F4+yL2LuP7AGnANhvz6HF0Cxjtg3PoH3DXz/fbk/RaCi/J3Y4LX8vqT6LY8gxm7MEP7Z9+v794GIggzDAPOT2M+3mYckrz+/ODwueYte0ZDEtmawwVQZPwGcq/rCfhlrScnMa2L+BhJvJlmJQDXKFEzgSTqOYnt+UyjKAjLRnEqzmWr27ElGOqF0jkDLVNJm2c7j2hQKAJGLuk4RPEH37pyRI5AV9Xr3x6uQDxZikw5Xn8eBfDG5SRqKHXf2ooHvfu8ZjcAOd3OISJkZHfNEenJP/L1FVPhDuZ380bq1S7JSSTKNgASSeSCW0W9w06qF0AGt8Qco4HQ6OMj1grddHeIuTrP3DkBENEgjw5d7aJ4zXWgm5KoeBKRZ9RN3RrRnPSbz0mMueJcXo9vIXAxz2YQoRgrQW14BH7MxF2Y203mpTP13oJjs+T7luvXHs87ia88uAbQQzd1yq1WMDJtKY0QIM97sd+xzCEtd5tikoi9nBVAkQEP5voXewJpy/iXszXZEYBIHW7mmuhlIrg9IeQIEgHQ0G8csrq87NoCYlCFRRLTHDxW7EkGGHtyGeW5AbTXlqZT4f6O/e6cTtn7fZCwyEsn9jzVljTu8WoJDAKoAFJKOL9PZq0nJ3F7K6KON1D+AnjsJJo320bcnGm/NpJSLnwmt20cdMjeRLLGiuBNy0hT8o84ldKyH+PcxANK5LYRhkxBETA2vBol9hgqLY0AC0TWzb3ZTclbInMLiw2ZNRLGwtlgcxIP8nczInaARFc7FHDDxuqeZ3MS5wXBcO2hm+4SRKRXFZWlvgEI+RWXuwPt2IzK9T9GFZhCBKsUdK5fzO2xr4lX29XopmmR+2dXJ9G/TUbVgWggsKh4qhJIqZuOQ0ZvDQaCkZcrWRqAvb7SoEBPvmtag5NWySyclL7gSorAc+IuEhGxa4WqebIkAnZ7NTBfenCNzTh0fbdMuOYNYnfIcg+9lOSI3Nu2Rd5PlEohcnm7kUTpyJKMC3l2sOh2sZaPCLgqW1G1pTmJc8d5kwYT6Jzo9T27Q/y9/Wc1+02l4jEjQJO+nwOUT14AACAASURBVN23pAPGnIs1JDGlvZ+f5EjiSZVu6tkkDeGasUxDOjrlzLie2j0KHEE37clJHAbg/Gn3/8d005tpbEReyubOc3uzk8Y4QKo7jtLZ4BaWFLwBkZOo002Xbtnu0M/4brWiyEwh3zJpmMzJEhRc+vAVjhTj3EiHCGCcy37Uxo9XIolmNxe8ELTF45FE20CQjnOvslpPjkikgLpcLj5HZBTOHtHHU17mfnGRaRxwuT8EJNGiwMX7Jj5n7VuqcE1HIOfYAFCvYZFSttK2n5fg9Dxz+zTvsz5/nUSSd6TDvRV0UyZI4j83R+Bt56bK7jDGStWje5yUWPNzphA6ORbAozaAQ9P383HqpjInsV1OSqe7W/2AHElk8xH957o8Zfc3m5MohWts5H59r7gH2H0ypUlSSK7YS3pKKfTmJJbOBufYlMIp/PUH8jxNZiXngit995t3THrSG/KcxJnqJ1M+WHXfNH2ph6IKRCSwL+Up/s0EPDTbAvB2ofvOt1MkcUxyEgWS6BXKW4FCKcAEwBTBqgrXdAIVPUHorPXkJALA+bPu8THd9GaaFe2wONO1ppdg4KIxalH2Zq8GktVyEiuUQBbt2Rf9uM2ncDbMOn1lzUNe3TE+55CUPicF4KiLko4TkVyinxiLPdhymjAXbS1LYMxmXo8WKHE5iY35KUgi891knprvzSKJgHMeXN1IswuANdp66DPIPd00q6VGGglnmxGXO74EhpbLa+Vk1ZB0Jkjl39vVTxitvGFR0nj8vAOSeDd3Ek8UJHFH0D8BnW7HUtl2WQ4kYSSP8h5dnyfRvVS4hqJAJ7maPeqHfiz3yBsx241DEtl1nI7XU6rDv5SfG+1C1r7d9jmJvU6iL4HREzgahwJJp/e7zvumQNsIhzQbzwdJWERKoKSW/D+QOMBrN1Y4xU8lpa4zW+sk+jHpDX6esgRJPwJ5pLrpwlGZN0fcN/71VCWW6ROuvwj4MSw4oESOrbSsdCzfUvbK7QRJnMZYAqNQN/VIYuMMSOtGhn7GPLUgbdqviiRWgiSkmRBbT04iAJw/4x4fI4k302i6qcJHbtZ/eYScxNxoYjfWfsEb3SDsr9HkP4M92GRE2DLshqHcROz6lu6xRLLIOXaie8OQO7JLx2EvkePjqE38gShpQ6bYh1K6xEIS/RzldWQPmmA0zXY00rcTjzCtRnKXummCCFLUvk2C2qxfkR3vbDtldFNW3TTP5TWCW8Fpi8+xQSoARQCC3RNkkfRedV/f0n0hVbcDEhQ3ddpmfy3b420TtA1wxjKHJOp14tqlGyrqpibdDuvcli7D4iShmzI0TqD8vdmadIDLDb1K1jEjClMgiYRz78vUzOr155zE68NM5yP6z83zLYk9eShpizzdtK+fPKcWMrgokZtDMKzt8TKU1CtCMikHYi8/hk3CnolAitywzmV/wXkgCjf5MWkkccqRRLYGpx8HSJgTHYJDrAiTXJO0LVMECvPP01oNSUyv5+1EuOb8ZApIoayTGAKFrTWpnDf+e9b2IC3dA4jrky2f1xOAyAfa83RTINJNHyOJN9NYuqm2sCzhDt1J5JyN5YhDQ8t/aXXTkUReybA3/0ItgUFsrqXjnN7Yel9dOIXPEZFztDdIiZrln9caT1ICOdrokB2G7rPsfjJ4kZYaqPaZyk2SymUcynxLa44yT62HopGqXvYd2o4215NbmOaILKTx75tzEudAl7EokrVcXjf3yvpXaGzM9Q/R4CJI0u4ngzJ+WIbuqDmJ6e8nHU1NAn1HRJHT+aS0LQ5JHIsgCWDkJA5lkMQ/32rpHsRSxIAK3ZSlOyZoA3vf3NpOuNzPuFwFhE63tiGzEShwuOcINknupHD36p3EwOxBEk83I672fTVQ0wAcuyfX6PWWxyfPKfZ309a/m7t9/Y+hW6djsXuCtC/Y7+a/Q2o7UeqmiX3B1hL08wwCWAuH9rt+Y+ZcUkiiKDq/P7i93PzdMrppfK7VJHjA5jdr9S2tfhLZ9i1l6p0nQcKnb58UgT7f/JpsnadyHbt+9j2u0VT3xveTudT+kfIRf+l/AH7grcBnfwFY5j4k8daT7vHsLXyfRvucOYnDMPztYRg+MwzDa8Mw/PIwDP9q8to3DcPwS8MwPByG4SeGYXg+ee10GIa/tfb77WEY/h3xudW+TLMO4VpOonVzSzU8gETpQhRn7RMWYrNbVUmvV354QQ/akEcWbbShpBbsDnYkX4v+sMnGpbpjcyjVkbUCAn68XiRX70cebMNxEaq0H8A76YAQCpltCq6kEnY5wOKAYvqluQpd6qajo8315hYCyGiqLJJ4uh1dTuLBFYxnhYM0uldXTi6x/9TopsfmkvYzJ1yTwYu//Se+Gv/jv/UNAJBIoKf7iO20pa/799M5ieOAvHQPIbhSYXdYo6W/d08JhpSGRYuEiN+tpyj42dYFnB5cOSeRQeqqxdwpxLkUbmLunVur89rjJN462eBid+h20gsUhb633d80JVka5J1oW5Tl566jDC4y16XuNLTnWDjA5F6uUd6ZpZyKwPn60gwrxwcXAazCNfZYgNtLUpXSnnxjT6ncEarwbo5DEZCh9wRvg3YGt7LanWj/3lUkMdFKSAM9w+DEp9yZfYS66VimLjFleGS+MZAgiZUfXqoyM2JuccAtcLgGdpdrTmKHq3bvk+7x+Y/wfVpTuZFP4dpfBvCeZVmeAPBtAP7SMAxfMQzDswD+GwB/AcDTAD4G4IeTfv8+gPcDeB7ANwL4s8MwfCsAEH3NZkWENQPN92vy8RXHpkc5VNJPmAR4WQDez6Pep2YQtueo5ZsxCOQxpRT8eHX5YSMnq9PYredy2RvkMYJDcp0sC1fMWqORMGeUdEqdk04Kp2TCBbZzX6Ck4A7EtJ/vTdFNJZJIGrtelKQHSZxGV7+zF4EEEpre3lHgWCpnj3BEDUk3HRQtAMQEt8R9Qwtu1eimh1zQ4SPvfxZf/PYnAJQGk/u/+wxbuEYIQBx4ddPuYuLjceqm6bVk6t36tg3odlyT1r1dGNYdSKJX6n31Yi1NsuVzEkOdShIRdGIf8e/gcBBz9XS1J29tzff6dms74eL6kDjbxL6l7cmmQ+QeexFImSfF/m7yXDxGACWdbx+S6GyE7r2E3MvleAvIPM0hZeW45zjHLUESO+6bdC/Zz3wJHv9+wO1bW/L3Ds42ybaQa5JX3F37iQBvOyexPNv8Z/jfM62T6Nt2GjPhMoATL5tEsC8d21rLVVVUEknsCeYHquj+oj8n8QN/2D2+96N8n0b7nDmJy7L8wrIsV/7P9d97AfxRAL+wLMuPLMtyCecUfngYhg+u7/3jAH5gWZZXlmX5RQA/BOC719esvmazIHEtH8v3s+BpuRgZlEgWhH2U3Darn17vsGMTT1EiYo41Kf9j6iTGnMTKWCJCDpA5carjTCIiYqx0Hq1+x+Qkpk5pD9qglsAgqF5Av3M/FY4zi3aWyfY96N7F9QHzwhfOntaoZC8iuJ1GXB/mLgQScAjM5W7G1X7uEvvQ65S1g1sHsSZZylBJ027PUVNbTJ+vNY3+A7RpoP53TnNSGGQvfT0VgODoXmOBpFvjFeyOgFK0x8qcxGBomVPMaLiRRtjuIwN+88IHOwon8YicRDYnbhxzJJFx0n3zddbe9dS5+V7fbp2MDknsCRwN6HY2SmpfX78oQMPS5EWeFOukT7k9w9CttcBRjwJuioD10E39NNmcxFSVszfguk++G7v/5zmJfSUwYnCLRBLHMaPEAv10016afHF2t+zkSp3EtBTPuUJjl0EjIGEXGCkAwiyn1rI2nhUoKXMSOVvedV5FZ3YX/TmJX/WvAd/3WeDOW/k+jfY5zUkchuGvD8PwEMAvAfgMgL8H4EsB/Jx/z7IsDwB8HMCXDsPwFIC3p6+v///S9f/VvuycaERKOokGBcLD2lK4gHE2/Hvdo3ueSTaW0X8AzXIWo4j8ABwiqKEUPTmJ0tlgKEPyBrWSjVVHlrn+quNsH241J93aD2T9qXnhDqjNlCrpuec4Kmf+uzE5WV444pj6loW6KTXH+Hv35AR5h+v1yz0ADtkAVgGCw9J1HYGVgnhYYq4Ha1xvnHDNjhTT0PYgc9+q3qPcWGWQpC/6z1LLak7iYV6qEeG0HmCcI+c0bGVEfrbVlf3nashlW0mvn93h5liqlDKIiEY3pRCYZO86kPcogEDj9E5iz1ouirkzdfo6giRpe+uqjvuup3i1v1vbCYd5weXOVvH0bUoomTTdWhjWNCVZnFOs4FD1+hP3tyqc1UU3JRG6QOX3VE72+rvHlPLLpmAUOfBkUCb9vXl10zHbJ9l7FIjXfTcvzVIPvqVgxbEUdDblSQbmmf1O1k31LQ0M+HX0x7/2+dhvOhIRHHObMB3bWstarXSgIXgz5J/fVSdxmzqJnUjiMNyYaA0AdIz86O3/Y+9dY23LsvKwb67H3udx3/fWs6u6u6qrmqYbKN79wNAQwGDAsUgHuR0S4SQGYhsbh6AkljAgISRH+EcUJYpC4jwcxxa2ZAs7kZFCTKxEUaTwAz+IiSPLEBv6XVX3cR57r1d+zDXWHGuudfb6xrr3nLvPuXtIpXtqnz3PmnvtueYcY3zf+EbTNH/COfenAHwcwLcCWAG4BuAL0VvvA7je/k7+P/4dJsb2zDn3IwB+BADe+973dq9PZVzPgsOnKBDaaZIMhZfln9iMB3xw8tBIhs3VAU64Zm4vtbmqqH2Vuuk+Qc7FPSAN6o5RADadocVgXEV8b2MCNPrvnX296HuDgSJjzPQB/QMK4JGUWDiCCS7jwJlBcoH20I6ykcxBupfFyAaXfcvafm8Mhao3LvV9sqzS1nt5goerwtNNLUjiCJJ1JpKeeDqs+Rk9I0liQb9kjH79LItp2mIMkjjWkmJ675Lsrk3dVNf26PFTSIqeI+ts6SDYEuz16KaGtawFpixNwTWSuMimadOAyq5X/eebQxKHSRJmru+5tY//C+/g7rXl5HvF9lvZ/Uergpof4B1Qs9hH9LyFRBV5Tql90oRIKSTdOaJ20vWdcopKOPhsXClFTK1kklvAMHltSkrGQToZuGlGwnJCWVksS+yqqKHlUjuO6G8MjNckMnuyf7//fxbdPitRuOkZHdOAAIb7/2//+e8djBvUCBIUe/F/tGI3s5ZH+ytOnMGxKrPFT+sFiU1l65P4hO3C1U2bpqmapvnfAbwC4I8DeATgRvS2GwAetr9D9Hv5HSbGxtf9xaZpvr5pmq9/7rkAw07K37bf52CBTFAgzqJkTq0P+b3m1fvXpzfxWCQE2Lz5n1l/t3mKZ8rkT+1Zj4UkDh7QzTSlmHoC2D5bfC+tAdHcmiwLRWYOjUFTogCPOjA1WXniejWJjJjPeC9HYo6JGxw0DJVWVNDeOV4D4OmmcpBaawvz1KGoG7rWRkzUTdcVGSSOJDyY+pKxtTXJEohqov04QwIoYkAw4+JaD2Bz8BaLz/j3N73fnWUhkApICutcx31C5fWzLHFnKU5PzFEFwayDBgQksawaOkgH0BOYstRW7S/89e6fFCZqNzCibjpxzfj+W4Lgj73u+4Y9f90QJLYB8KNWlIet9wuBjX+NDfbmthuwCg4l8f03JAk1M4pF0mVuci1LD9rCWO8X70FMwhvos7C6721yVL8tjk3dNLAS2M8mST/xewqivzEwrJsE+ER5UIkVX2Z6jv79oMeN9QAGOBCmioCbABycfb0YhAHYtTxkvDB13z65YvfTkOmaRCPd9AnbhSKJI9f+AIDfhK87BAA45w7l9aZp3nHOfQbAWwD+5/Ytb7VjsGksO4mpheWcaymB8SKegtGHjp0JpTMuLBc55My4sfo7Zo5jaBuD0o3dk6JqsJfbAilgmlow1ifR4uxaaXpxQMQ6d3HDbbonlHJA2aw1EFAzMRZJGUMSp4N7RHRTFu2ch5JKkPiuBIkk3VQOUmttoa/3sInkAKpPYvkYdNOm/7sxS2IkF8QzOpemGo2z1VIPXy83ZMrlnvXWMUk3zSLhGktNolW4Y0y4yb8+cS3lJE9lq/vjJACuJ5kW2uI+cXRtrULuLQkZQNckNt0cNs4xWsviXDOJmT/8Da/i1TsH+MQH7lJzBEIA/KilrrMsjTpa/3RSMgpSWFXUnriLAUmsjYGbRnx0Td2mdTkWyFI1iR2SXndzpertR6i7zFJOXDhnLAqUupWFRd10kSVdPfW6qnFtj3PDs8QnJYFWuIYSvEl6a8TPezq5C/T3ciYJKn829ks2InRn1CROa34kQySx+3ybkMTh3+/2cmN/RabuO07AATOQxLp6qkHihSCJzrnnnXOfds5dc86lzrnvAvBHAPwvAP4mgK9wzn3KObcH4KcB/IOmaX6rHf6XAPyUc+52K0jzwwD+2/Z3U2MnjXEMx+Rv/SI7+++e1UqBcZoAKCeZW1hjDjmwuSbxLIeQpZZZVVHPEkChatsiJHFqAzq7bnLzHJPo/svfsN5/3kmO7iNZf9FHEiff3lmWDhERTl2tf9g0ROZ0KFzDNXzWznVAGqbH7XdIotRIkXTTNOkpQtJIYuZbZxRVPamqqU2Ea9YlN268JnFa8CNWZDPtPzOTW1X0vVH9XUeRxLPXZTZCN2UP4Fi4xiOJXEa+GG3BsFlJLxZuAqadrUUW5mhxWnu1jAaHJN5L6NrahQ4SuWctnAE2ddO4drU0JGacc/imN+7RSD8QkMSjVUnND/AsDY3QMePG2jYA08HloN6PYHbo+eiaRCZJMkAgKWpfHGxwaFuX7FD3kvmuh6J/hqRk9L3R6qa1DREE2h6cba0rewb464UzuGRbYCSut9cBXEIG0IggeR8HdF//uhVM8WM3+1w+URH3SZz+fGPACMMKGdXFIM4ALRzEsPs6y2PhmqeH510U3bSBp5b+CwDvAPgLAP5M0zR/q2maLwD4FICfb3/3UQCfVmN/Bl6M5ncA/D0Av9A0za8AADF20pjDPhuBtqc25bniLrFCFCuBfhbdcdN6HKPE1o2lbkkHN0S95ciGMFvddOLBHgtkKWc3yn524xgnZsQhZK5nDdJlnFZxY64FtAGRMUgH+kgi3aMsHanTZD7bzEP7oK0jeufIRjcV2pAp0wdPiyqqmq4tFFtmKVZtn0RmXDbynFLqmgOUevrZdm6sltHQFse6b7mhAAGwOXgb65M4JSIQj9UULApJTBI0zUi9zcQZMIduHRS1azrYBoJwU6+WkXy2ZQ/xCbHpOQIKSTw2IIlxMoFEBOMgsSJq2R/HQk2iBInTY3SwHXrSTSdAASX20b5uPYPNiKCRyhkjkMz+M9YnkfnKpJarMgZggYWF7rpsUlILN8lrU6b9QgsCv8xSrBSSyJ4dOuArKpYB0WcJODe9JuVjaESQ+d7O6otpBVPk/6fqvYfAzbTC9WjpBjMumRmUuv59lNcmTeimxTGA5qnWJF5IeNoGc5/c8PtfBTDatqJtm/Fvtf+ZxjLGKD6N1cTVE5vyGIzOOGlnNSSd5IMPqE1ox00HsjECZnUI/bjpjTWWBPY/E/32RrI4U07a46KkVgTSubj+iPzekmEtKdsnca3qGvTcN5lX5OwjIiySUg6ut3lcTAlhJdDH2nswn21Qk0jSTYU2JM8cL1zjUVnLQQ94uumq4IPLsbYUVVdHwR1QAFeTCJyVuGCd1jBG5rDJxp5toM2UnzF4VLiG2MeBPpLSNA3vJHdiGjXSJO2uvTn7HLM7pu8joBDB0pa40HTTDhWf8byxtVWC3FvWf3f/jTWh8Zqsak5MZq7FSCJ7/+MkCatcGVAb7rmJEUGmRnxsnDUA68ZVdoecRTuBfi0djWQN1E35zybPs2yX7J5QGO8j4JOX69KzBFiFa8AnXTskkWSvZG0is5vjTESQE5wb910ZJDEO+Mop/zoZAgdyHDBtWUbbGU1dr3+5kIjb1DojDeU9LHAAwDuO2T6wPmoHXX0kcWuNRhLjBTkDSaRaMIzIOOu/d/a4WEnSgCTqbDdzrblUzvb3dpXMvrMLTNckjvZ7g6EmVNNNiSzhGLUPzPUi54duOD8jaw2M0E0rviZRrifB6VRNRJoM22awh3atDl+Ac7aWWQLnAt2UpcDlrZNgobbK31+VFVZFTSMpgO/btq5qPFqVs3rLARYk0ZbIAYa1jHXD0N/8v/Y+icNnG9hck9gJYM1CEhVKRyLiY9cUVGRKGCyuiWb8yFwFpOE+MuNC8FzVHGrg/3YI1C31tXsqCcMjiX3J+7rhmQwDJJEtApthQbjGQDdNxpQkp6+VuGF5CStu1GvmTlIyExcHbgbKe9xzb2L9yzUA8X+47yxPk44p4IO96TEDddOaD26GzJXp62n651RLNG2SUFmVNV2XLtfr0YTJFhjWOQ5pwqzgHLrrAJwPNAYcyNjNa2tYkyi+BhOU1nX/7JjaK8daYHBI4rCdF816z/eA1YP2D13xmsRttuBgn/2ecWh7OtOh/z7AZcSGvWa4hTXI/hMZaHkmhs3cJ641irYxyq1DESCqJtENaxKn6sfOqgllkcRS3X+2Jit2CAGutiS+jxz/f0jt40QBkq62qq4b1M20IiTgD+2uR1O7602hB7EiIS1AMJZZJ8Y553CQp0G4xqJuqhQh2dql/TzFSVFhZUQSbx4sAACfe3BKBbJBAa5/sE3R9MYo6NRhHyU8wKz/aN+qiX1VxsUOAuA/31lJiNAPcFiTOOXM62CP7dGn/26/lmvzh4vZHWxGPg729PU32UL1SbQEexrxrGoDkqiaXNPtZjqGTVsnRUr5P05N4hwT4ZoHp20LDMKR19+3RQSrP05e2zzGP/vhPtY1x0AB2uBGKIEVF4DF/gxTEx37MiwlFhDF6YCAsbWFQFynOX2tRKFEloRrqtg1bAIOCOfSuqpRVA1ysnVGnjoUZXhuqOSKQjvZ9jZScqDVTdl1LO8HAvjAJBJGNT+MSGLoVMAnLuRak6UzI+cU2zoj9uXZdYL8ADh+2/+8OOTGnIPtgkRGSj4ZiitMLaxEOSNijJMW01RlNKOSOSpcs2GYZBUH44hr+ffOQ8B6SCLRgiEZeUCnkIMxARpmIx/2Wuq/vmlc3G5Dz+Msi1uXmHo7xQ45gzaowI1VhIyvV3RI4kSQmA4DYO6QUtlIsrZNbH+RBSTRTDedzgxq21ukOCls2WAAuLWfAwC++GiNO4f55Pt1n1UxBoEfBinNRiErsWEt43R/s7OEa6ZbAAwTQPJ3zqxJjCTy9XWng8SAZFmQxIDc8HVSY+wOCqFQNZc25WIZV5uQDY1QsGgnEPokAtMJo3iOge7I1RbGfdFYKuFck8/2zpHfS3RAfJbpXmqW4D5VzwB73sv1CvW8sfdD7+VMssOP6SM+LJPBj0H3L0837SOJFnXTXr0rmXDtAiLDGTDod0gux2W7lrqSA1JgLU+DKmpJtsDINdppuv/9di6mIDHySzYNDcn8YfeAqbU1QBIn2GVjc/TXJvfyqCyCuV6aDNvi0EFitgccfdH/LEI2T8F2QWL7xW3OWgyh7amFFSNZgkhNBmARakDXKLjIIWn/pQQBjI7MeMNtLkseiwBtqj3ScxzQTScOqTEBmjnKrSFbNDUuphb7f5mM8BwkcZQiwzhbbQN4PY6uSZQeTaUfNxUkxpQQVrhAI1lWCujBIsX9EyPdtM1aWxw7ADjIU5ysS6xKG9301kEIDG8fLibfn0Z7AtA618yzHa1J5nxK3JhwjS1x1KlyTowbywgDm1UXg3DNsCZxMkhU8vqlYf3HQTCTyR8+22SfuF6fRP7Z1ghrRSINQITaGIKNZZZ0yRFrn8R+kGILpAAeSZlrIoL1diuCtUcknBJ1tlmUkudS0np0RwtKl+h6PxbJ9f/qlg/+9U0Ouf+3Rzclt8k8jXoJkglowH+m2nAmjvVJZEXgdJDIJmWWHd3Ui5exSOIiS/rCNSQDoqp9/bUlsRInoZlRMUrHrJG4RlmsnEgejbalI5E9PUd/relEyZhwTUX45nrfslCZAfjA8PhL7c8H5KAnb898kMgUnyZRAABMZ7eGfPz2b00hie1iDUGKf53JyMdKesz1BoI3DNoWcc/lelQAEAWlVd1M0r3GoP6pwvkxSixFG40CYJaCOEbtY8ZpqoufI38fB4GsMfvJiG/o61lrEuMAoCYP0t4BZaBtAUG8BrDVSZVVY1K2A7xwx0lRYV1WdEAKALf2Q2B454AIEkeQe8a5Tly8JlkBiGHiwqq2aEHg4wSc/J2pZ1sLMLFqnkGAxooktoFpF9xM18QNBYDYJt1KpZRIYopJwLZukUQWEc/TvrgFu/6dc7h3za9fvidpvybRUqcc16CyTvkcO1z65/lLRysAQcl1k+lErY1uOkyuMIh/lgbBFUsAoOuraOEg8UtiJHHD54uZSkxtv5hPXEhwwwd7fo62M7FX398Fl8QckxDIsqJsgA4SPZK4JDOgi9QL3gB+/2GEa3K1300FXtpidgGbXAS0cI28viFoO6tP4sR3Hu8HAKe6Psbw41kh/deEBTFV8hEDPnQrHh0k7uimT884ZaMzkMSJxSHvA3gaSZexq/qHxnSwF94LGIRTRrLdU0u4cwi1k0Y6oHHgUNYN8ilnNwHqGOqfcArj/lN+jtNIohwOwxqRaWd30O6BGJeqQzTMcd7BxiqyWXt5ASK/3Q8upyiWA+Ea8iDVNahWdG9/RpCYZ66rDwFCnzrmWidrewsMjSTeYZDEkYOtZpIrSbwm2ebSseKuvb9rcJKnx431SdzEMHDOYRG1cmHbsnRBSlV3a9PiJAtSxATpMd2arVvKFFJqyT53QWJZ0wkZoP9sW2mcz11fAuBR+wEtmcjiy7hecrE5XyRxmaV+jVUNFlnCJbfU921BEnt0Uzk36CBFBdsWJFEl4eYgiawwkv7ebHNsSwAMSRItnGKqLXSuu+8WNe0s9bXzdc2rJAPhXDpeVQCmGTlin+LqEQAAIABJREFUiyzBylqTmISEU0X2YPbj+v6FKUhv+s/AHHVTXz959rXivVXmCUwEl9Ec/bWng+cxJJETXRzWG9P71uIQOH3X/7xDEp+eMZtCvECY7FZMN+WlrWMk0RDsRagBQAreGOv2OkUq9YzSohgxBZGoSYw/m1zPz2Uz2lD30FXuPgJDha5puqm9T2U3rkcjZIVr5om7aEls+R6mEMF4nnRN4kgCwipSYUX3ekgiUUcEeJRgXdY4LfyhzTq8+4puahOumRckWpHEOPvZgEQ2krhOlhBgiujdbE3i2LMNEHR+JeLg58itE40kioNtQxJbxK3ihGuswllACPZ6NYmMk5b44HlV1ibaqKaxWRARIIgwvecWVzMzphI7W7jmHINEIKCJeyyVdqwEwFg6cBF0Rx2UlgRt3Y+RmsSAODPPjU6eNiQiCASULiQJp8foPchSy54kI+e9oQa4aqmcPN3Ur6uHrSgSe3YssoAkFmQLDK2U7BMC1KV65SVsQmZQqkMkeM9SN91Uk+7/Zj9JqP8GJVzT87mIYG+EzVYzZ7AL99GSlAQAHNwLP++CxKdnTPHp0Nn1/05J3wLDIHHaaWrnFWUfJhEwN8xa63mcOS4ZEbcwom1Sb8kgYGmCqCZxmls/JlwzWZM4QomllFvP+N4YJHFsjVAI5Fzabucg9Oe+yfK0n332f4uoSVT9frogceJwi4vLaUlyFdxYFcE0lZNFEkWk4uGpl7tnD21RN10baxKvL0PPI6omcSTbyhxsmuoFGBI58V5CiFLFIhWypKfnOI4kTjWL1mq7AOiATwuniMPFfN9jtXST1NYkTsBxjqQWoLGKKS2yBKuiNiEbfUTKQIdC6CP4xvPXqPcnSV+V00J37Dl2pCrq49i1Pf+c7pHJJp3wsPRc1UkZps5JbC7dcYBAGtZkr1WKNeFXc/sP0KpwGxWn9TNqqWXXa0v+5a6nUTo73fRh++ywSOIy08I1fE1iN0fDGolLPizCNRZg5CwksZoIaMdqEikkcSThyiQ8PCLYf41RWPb3Eb1r0vvWtefDz4tdkPjUjNmU4wCAyW4NVErJoCHO2FmQxLE+fZNI4sCR4cYAY/WWHJJldXZ1k+Ju3FSfxAjZADh1x1iAIwTp53j/jfcDGBeuoaTMVbDHUvTkPV1NYitcM0U3jZMrrCS5puAyMtra3nPbIxrO8bQOObRF8IZVKt1fpKgb30vNgiQ65/DyzT0AwEvtv5tsLPvJF9tHiCBdkxj+nwnu5VYPe2QR1zoTSTz78+Wp6xwm//6aor9puqmMZ747GRdq9+rp5FbSF+liEFkAbZ2Ln2Nl2FsBv5ZXZWVyWrVqogVtANC1m3n9Ob5mZqAKadx/AAkuz9d9OVzYg8SmaemHliDFBQfUUssYlw7QoiRp/+xggo0gqKeCe5LxUqkAmO+T6BEYi2OtS0wsSG7qhoENcz2N0lnuv+w3j4xJyV5NIpkkkdYtot5tQZt1IoFCjSPfyRK0jYnCTAE3cU2iBUm09+rul84AfMmHbvej5zBph8+Fn3dI4tMzpvh0KOU/vfjnqpTGGTu6lcJI1lrPY9M8e4I3BGowJ2Ok56kDvoJSN03OLFI+66Aac6w93WVifmd8tqlzdPb9j8bxDW/taCcgjeO9IIBkoWnhiPZ6oU+i7Xtjs91jdFPWcZXgi0W2geAEPjixtc4QWfx3jwtTCwwA+Ls/+a341Z/4Frx0c5qmF69J+ZlB6eI1SdUkJmPqppvHxCIVMlWKbloPX/fCDJuchKQnXMNmyUeRRANty4okameEbRPknEOeJFi3zynA1agBLdpQ1rDI3eda8dhYk/inv/1NADySCPSfb0bdGvBrua9mu3l9PAm73iKJTPsLQKnS1rUpSElc2OcsNdi5SrjWDU/l9BS4sI4t7VV0cEmjpIpxZFVgrSbOeW2hxKShqI5hXEASLT2HNUpXN5ZEjl9Pj1okkT07NN20rOuuFdAmC/tdbarjjWtJbS1I/P8z4EHcEkdsCr0cq0lkFK5j31V+tpZuyPUoJLEdZy2d6SGJTzFIzKbfcrWNOUxjBT5m4zpLpZQNwEIjWUxeS8b1+/T5f6eWo26kLONYalnsELJUKl003zTT9/+sxqnJBuRgXLiGUxsFRgIwYo2M3v+p4NINBW/YGpE5joVkFqs6NBNnMsn6O5hTk2ihJGsKrlXd9D237ZupyNtL42wLkggAJ0VFB5bhmineeP469d6zsp8cRSZKkrDZ/znjlGNBC9e4IW0ImHZC88z1+iSytMUk8cFsWTWdCISFbirX5FpgJOb9R0xaAFiCDcDX4a5Kn/jkg0QlXEMGDWJ/6Kvfgz/01e+h3w/0e+CxwWyeDhkX5ylcAwCHS0ESjT0gFU3SGkhZHEmP9ug2EdQ0+1RCtt5skCSpu7Nk8lrqnKIp0K3ibldbSCYyAf+cWfuLxklJ5hHQAQ5L5QdCEnJWTWIVUCkr3bQ0IInxPWETyQAG95ISeIxRwYl1GdPP9XWZ6+kjh0USx1puWMZ1wjXsg3q4o5tuhTH9xsZoc8BExiJSKWXph6FxNnrjJp2tBBFq0M5jKuCL0Aaql2AUgI01wz57nn35bYDot5cOof4pul0cyAJcvd8gY0rWRCSufx94evGwJQiHyA5FQrg+ieFgC/QM5rBPBuqmzPfWCX0YAtnHUTd98YZHEr/2vbeo9wMaSfSZXVbwRovksA2R51iM0gGBAbHJ4rXFOjIxus0Kruj6wrnqymJTQXCuBJgAXqURCA7oquSFinKVXJH5TQtuxUwGa01WbVLJBALd1CLsItcC7Oqmc0yfARWJJGqRFsDvQcy+9TgmQSK7H3TUPiMCNpYUYxN+c4RrdH9FlrY41qieRYADK4pHO/OWShsCjekx8qfN6qZpP3EN2BOulgB4bk2ippvahWuaVjGURxLntKmR9wOczxv7kmJltXk9xywNfd0pmmp8PV6ErP8a8+zErAn5W5TtkMTtsKqerl0a1PYQ2d0YSWwMrRSAsKBoummU/WeD0li4hkF7Ou559JDy2U9bADCGJPpDcfN1gKFwzVRN4ln1lhytYHj/p/bWGIG0UDsGTWspummorbJw5HWh+LrigvuxDC172KxKW7Ah9uGXb+CPf+sH8EMffz/1fiAgBdaaRF2rZKlJnGNxLS9zQI2qaxJVcTG6zTaBj0Uq5LWNc0yCSm93vY5hsKkmMYnoh7yTtt+ibXOEawJyM013lGy3p/m6traTmqL/fO19APj1L5S0LEnogHSh+yQaKIFzTTt47Pem1RYBv/7P+5m7vrTVJMZKkgCPgMWUNBZdnSNcEwcAXE1uPwCYEpYK10IvccSuSa+CXpmTi0Bf3ZSum1RKnuz1ArugNqmbzq5J7NFNbS0wKmPdZJYkHbrH1jfHvhMTcAuzY4wpNoUIjvqEbrP/Gphi/bNjupZ9KLDGIKxa3XRKkX9gz32Zmvj5JaGnbBck1jVV77cu+4sK2AwbD1RKWSSxo0xEzpYhcEsS19UfWSXoTeqaTezIc+O0/DbABelx1qicyP6Mcc8bYo4DKX+SNpc4L1rQOYQkAhmjDexhP7dPos72sfcf6IskFGQtlzSpB2ziRlrd1NICAPCf7z/47g9R7xWTRtkPTgs4x7UEAfq1SuftsMa1vMyBH4/xdEfuWvFzQ41zwz1h+hAdOgjM/pqlfeECC/3Qty6puj2dUaaVhIhWF2QcBMDf99TxNYn+er7Fh3xG1q9Ytr3UlpkFSdRIiiHTPdN0PZFFuEZ/30Xd4MBYB2w1QRL3SbqppoVbgg3NQrHQ6+egPYDcf1sNaowSlRVJN1V7gklMKfEBsGX/13O0qZvqhuf+Naq+P2Ll8Oqm/ZpE9rzpBYlVQ91/6UEtSrGWPonzkUQJitrXJ5l6Z/Qhn0QSh2I3k2JuUd2knydXujG4HnFfsjQkvM3CNTnXVui8bRckkgukhxIRG3msUiqj2Xq/GG1jauKANlsHxyvpDdAGy7gwRs9hk8XKdsA8JHGKFhXqE/rfGxM0+7mF6wCccJAf52sF5tJN6V6Cbl4dS9fvrQo1iVMKXcAZNYkTwjU9JJEMtgGMq5ueo+O6VMI1izSh68Zu7Id+h5YWGHNMI/CAYd/Sz00DOLLfWEydpvsrKoRI5jA15szakg1jBWnTY2gkcdG2LjGom8r3K04aE5Rqheu0RUz5INE7TuuqQpo4yiH08/SfzTv/3Jg8TbrEj58rNWy2aaeQRhLTpF+DWtWdA3xe9tz1JQDgtBhRVhoxzdKwCde4QVKSQhJVEs6CZGmNBWsAoL83ShU16VPQaUpsmwSyMEm0DoFJJVbP0XBOSYnBuqxNVFpJLnbMFQOSuGr3rIIUbuoFzjMTCRafxF8L3TUBu8I7c80zkcSJWym/12PZmsSY8UKLx0VAkSkJ9+m/Avzeb/DvPwfbBYkk1GytSTxTpZR4YPT76Yy8gvoz8FnruHE2P244RytKIYc+pW46QBs217KMZYwYZ1f+pLW9R3z/bXRT7ewa2hR02ef+HDZZkMQOjgyjkqaVSi01iZ0zYqTxxDTV8yw/6oRrTgoTIqjbV1xEkKgpMlQWM2JAVE1DftdDmqqVXcA6yWMJoIJAuAVpE7M4QHuqvyXA0Yvl+12VPJI4pgLN+gdZ2+JjVdR0M3eZ57sna1Owl6euC7it6qZzLKYlLwg6Z5721z8r3PE49lXvuQkA+Cefe0i9v6v3NgrX9Pe79jUmuEmdasli65OomUqWRunyfDPCTTJOn1PsPp6lSU8l1qxuarn/qT1xDYQ94Xhd0nME/HmzSBN8/sEKAF/esExFuZgT/AOU4m7bTmdOIoHvZRojidP0T2C8ncXUNcdqEqfYZX5cvwxM5jsbSTSAABahwM4+9L3+v6doO+EaYpMcZPGJjSs4CH0+MotkhU0Lk9fS16sVujdHyZBteK7HsfWWQJ+CGDZkW789GbuxBUn7Jwd9EiemGIuEWOim/npyrf7rZ9k4krj5WoBkaP3PFmqNVuCz1yT699tqEkP/NcCQWZ9RbznXOuGa05ISMRG7d23Z/Xz+NYn9Q5E6ENNhT1Ir3RfgaxL7IhVsAmjYJ3GqByogSFsUJJJrZD9PcKqCREaZdhEhiSUhnKLl5wEekQUEJao9dZSsiZN5iiNp6ZMowYbQ5c/TJAAGbEiWPoNZdc3Hsa98xQeJuvZ1k/UTcP41XrjG/xxqGaevN5duGusCcPt/y4wSdd+aEw7SfoIlAZG3c5yjbmrvkziC9hDXk3PjZF21158cAsD7GLcOcnz+YRskGpBEADgt/PUY4Zo+ksiJRAFDFhBLf/bv9/9P17JHCSDmmqmqmRTj1Eb9v3Pq+2MRbrq/YswKPOf99UnbM48kMn2CBrU9xMYVqEb+/2U4A737cfGmNTXO/6trgpi16Ole4f9t42IYnRmn6hosNYnRQT2VyYwznwBXkyhjzbVVI/cfIISDRsRFrE2KLQFYL7NoyGxphdmuT+IUkpiM1XpMXqqXWbdkhOeaHPaPViVuKgrplOk5ve8u30x8jo3V4Flp2jxtKEqu1KA46Fqkgk1AxEg6oDOuZ6+vLE1w1DpnQHs/2FrSha9JXJmQRL9GViUf3ARkw/+/BUmUFh+rsjKh1FKTaKL2RYm780zIAH2VRhbJyltkSaysm3Onm17fy/Effeor8darnFKyzEcrRzPBnmbl2IRrNN2Udz6z1HUUWr51DLr3A54FxNAd9b5lqYnL2t6dlgRoKLmxBXvZyHnPzFMYKLIPsc8bANw+WOD/aRFqWt0067dqYvaFWM3cIm6kz+A5aHNV8/d/rE/iRiQxHUESCcXvWHPCz7OZTBSOljwRlOtUJ7ytwjVbYs98kMh80XFhLbNxDfsdcojIoJk7GQDE1Kam4eifiRu2bmAd+XjxcxtCgpOq6s11+v6PIIlTnPUR4RoLImJtCj68/9z3liYx3ZTL5EuQ3qisKUc3DYeGOF20cIQ4CKXQTfnvzaRSN0JbPE90Q9P55tJGv8bQcmOOZUnsJNdY5pu37zQ6fC0qdfHzRmfkjXvCKJJYTx+mImwhNtUSR9t+nuLd48KkbhqQRL93MU5yYIUEIQdLTWJR1TgtamOQmGJV1HTwBfiA1IrsPY4tI5XGOcI1Pvt//kSoP/wN76Xfq/UETHRHN9wnWeSmRzclb8ciTbp2P94ZZ9RN+zQ9X3vPjSsVm8Qk3FTbEEG51XXdmJDcNEnQNPZxkjiy0k0B4OZBSEZeW3JuuCSzpJaRUd2V701QWZ7u67CSRMJEOwqxmG5qEkEc8e+mQIAhu8xQlqWRxLrB/pR/N0ZvZeimKpg1C9dsiT3zdFPmi47FFZiN6yyVUosACqACUpKmKgFHw0L90WdjaxL7FA3/GltLp7nueu5njhnJGk05QUl0/2WedL2fESWN73+4J9Pj9Gdj+73lap1YhGvk0CiquqNrMHVqWhK7qGo4x2zIiUIS+URC6vpiB/5vnT+SCNhpo7//wy/g5n6OG3s8AjnH8plIog6kmPproEW3Iwo0xxLQAhxhDpPXGskIA9N0U00DrMg5AqomcY5wTVV3/06NizPr3kkm55gJ2lnRLRgAT51dVzXFkBETaitgC2Tn2jJLux6VTL9PICSpJPnm+8Rtl7M1xtJglarn9EnM0z6Vk+9BGJ4d7/9Mj4nLYIqK+97y1HXaAxa6qZzB1tpOIIi0+Nemr6UTpyxzCwhI4rEgiYbn5rYKEm8fLqgxi6zfz3efCRJVWxbb/e+f3VSNbEQ3ZZOSZ6mbTvVJLAYU1eme52MMM0qELGITAiS99YJ9mfOwHZJIfNFjtC1g85ets4qArd8eMIIkssFll8m313+ZxqmHRg5uZunrOrWAGNih/qneNmNIorQFmbJRKX/j5mMRvOkVUZMbeZ6JQ9KYHQugrUk0IpDy/nXVICdUQPX3xt5HQNBt//OFqJs+BpL4X/wbX4fo7DgXy6IaPKZP1iAB1LCZ9b7gjalPYpcU4xoHx0i6HzuNJA7ot0SNpth+nuLUSDeVgFCy654GutlJGyT8DCjdwSLFZ+4XuFbakMRFmmDV1lte3+OO9zxNUDfonPLzVjddZEmHvljUTQFBsBytrnmRNh5sGJFEwz6pnWtLo3TdSqEikcQYJSrrpguSNs4x1UiigRKbJLOCbcDvV7NUUWubKqo8/0dtKwuL83/7wAeGeepwuOCSQLIHCZK4T4zTGgRsbaGM0/vWXs7ff90Cg+4TOnIGTPVJFPRXrsHWCMrf711rqnVGMl7yRMUOkXDNZQsSd0gi8UXHi5jZuFK1YQG8SmOXjVHjKIpexLVm61/iz1Y3DVd/pIVrojlsnKeiDbHwu2S1miZ2CqeRxP5nY+smh5LkLN00zhpNIomDmkRbbeG6V7fBZ1t13Qw7Tt5fVDXlWMsYTYmlhVMGCOTksNmWpUkXPFuRROecqRZlrmWJ67UAYA58aaPQjWmmJcKB8cSRVcyKCfTk92M0HmDzulykSYfqyRhagn4R1E0XGdfyJEscnFNIIhG8jbFCWCftYJnhpKiwKmqTmNIy9zWJpwWPQEpwI075eSOJiyx8dzWR7NBzDNQtTjjlIq3H0jAEN/0+lXxwqXvFWVCiRVu3CvgaW2bPi1Eilt6t9y2WkSBzlCb1AL//+DnagkTtc1mCdK2KDXACWGK32iDx1sGCLqXoahIlSLTQTbsEEI/kalEk0320CtdEZ0DTNJMBpvg/MQuLqRH0c7QhiVpcqhtHCeWomlyDD7RNtl277FMwFjKOlfSAzYs4pmewTnIc3FQ1n/0H+kgWsxTTyCEEGaT4AMD/bBGu0RkqVrgmUHfDa1N9wOIgHWiRROKuaMc1IIKbxwzvP/991014P0tJW0SOHXMtQG2uVR0EaEgnoVDCNZRogXoGTCp1ri/RLq+dp4lS6XmrlM61PE2GNXhETVwVHaJz1E3Z2hLNLpDxk/1dR2g8DMMgRhJZcQXAO1cnhadyLknYzDnXicIAaBvWTwSJI/XlNJKYpzhel36OBudzmaUo6wbHaz5IXCiapEXwZq4tsyTUO5FIVp70ncKy5oRTLtJkPn26I4kIVvZgr+slWDcm5dylCtLXpDBSjBL5IJ07b7rPZlj/Urdqae+kz2BrAhTwiWdLkL5Uqth+znwy54Ub/ryJEbRNJrXz7xyv/f8b6aZs2xIgYnwZgQrNFOMT0Jq5EuawaYxcQ4wtHfPX0OPqSdGzLD0D7ZzyXUfaq1w24Zrt9Igu0CiIOh0qgAIckmhVadT0AKB10Kjsv8wNahzjEAb1PZkn5xCGzyTXtFLS2GbusQAEMJ390QEKwGWnxHo1IuT3Ft9/9p7IGurolSzdNHLsmDkC/fsijgLblFfoHUXFyc+n2mnq5jg5bLQm9LwpGs/f8D0PLQf9RVqs5sYITmikAeDX1kDdtCF7oPaQRE4UKUbSgaCeO1WTGNNv2eBmL09xWtQ0iiKmVTlXxfTYGP2yBAD7ixTH68osXCPoxjvHa7q/ou7vdyHqpipIYQV2QvlGENM47xYYVhsTrqEQQV1bSCaF/bgERdWYmCRAvyZxXXHrKz5P2T6VuibRom66zDwFWmpXTeqmtf3+A96/qBv+Pi4j+idDvxX74AvXAQBvH63pMaK8/dn7p/T1ulpqUTwm778WamEEYYBxn5cFDuL2NvrvnTVGv1eux5w3eo7y85zaeYamqhNAcj8vgnn0JG27dtmnYEw2wDsyfYcE2BzcDLLIVgEahaRYePVaOMUatMk4ZgnH9RAA50iOKV5OCadkyfDBnnIKx+4HQKKyM9TmzqKbTiOQ6K7TNHxGuAsSS5siW6aCS7aVBdB3Elak45pHVBfAXu8a1tb5bqwvtpndA7I+5KItT/pCLWxN4kDsZo6YFelc6HY6tHBNhKTLPIHNyYtcBWwAT1sEQi3Pg5PCFCQu8yC4YqlJ1NR1mm66CMI1lj6Jh61S4sPTkkYS+wmn83didLDNBvd5x5zw97Ko63NvgWG1vnCNf40V/OgFUqwCZYvAWFAzINz/pmnoREm8lguyT2WmAlLL2urq/QyiMMF3stWy65pEiwDWMkvgXAgSLQnGN1+4Rr9XTCiqn33gg0SmJlG37rEguX0/bVoQBtBIrv9/C910tMWcAYQB+NIxIOqTSJyLWeQny7Wn8iQ9KnmzQxIvpTGO05gCJTCBJKb9RczWtg1oqqSy1NwsTpwhYdVNE4U2sCItfp7JjJrE4YM91Rg23A///7UZyZJx/l+rKq2Mm6xlVEkBCyIrwjXrqjY1YNbCNeuulYWhBUBV45RUXByl8ViDdAP68jgmh+mHX75x7teaY3P6JMY1iTXpkM8Vs0p77ALu+46RdICrScwjZJXpkSUmtTz3Twq7KExZo2yDKZZu2lMJZOmmC08bfbQqTXPUcvossiF7glBpzxtJlLpJgEcS+43qfTLtIlpgWKzXk85QS50lSV/cyCDuYm23AQThmrK9j1R9ebSW2e8tj5xkliEsa/dkzYvCyFs03Ze7/xLcNKY2HUJB72oSDc/pc215A9uDExgiiUxNYhDcqkwKuDpRaKGN+vfbhIriunSGdRQj2wCJJEbJDj/f6XG65Vh/HMHmEX/XmMzZFnvm1U1ZKfl4UQEcHB7qUTA5Rv9e17GYetT0KKDzsjiz20RQAdgwcGb6JALoWjDI2E33sjswoto2rgdh+EyhtnDzmLNrEifGqSxm4vhAtleTaHASJBhaKyQxJw43OZBO1hWNJMby2+wc+0Xz5++0AsAXHq4AAB968fq5X2uOxc3jy4kkCTBEBC0Jp1jMyko3ZRNAmUqmxXvf5prEqAVGzaubClr89tHaiCT64EYCnKlawVF1U3It7y/80fzOcWFCKA4WOki0IYnyuc7bh1mkaaSuyZ9vZdV03/vWqZsq4RomkSyWpqHeuyLPe0B6CdpEcgAfOJR1g9PC7ydMzWuc9C5JNeFevaUhAAs9CFu6KTHOOS8uVTfBmbck2CXgtjjxyyxVSCK/lzjn8H/8h/8SbuzzrZNutW0zPmMIEmVOq7I2KeD2lcltpSwdm4Qtb4jPqc6/3qQ5kfTeC/DsGpmbvh4reFM36BIdfu/aOCxS9+UT5dtk25WKewpG0U3PyHRs+rKTOPNGIlkxTXWuuilANjKNkUTSIdS91CxUQt1/h+GeA0A6omQ1lcl0zvkAOApkuZqsJ0c3ZZHjqrHVUcztySWHxmlRdRQnJpMsTutJ2zrAhCTWDUUhEVtkAW220K8ex/7s93wIH3/9Lj72+t3zv9gMi5vHs8mtfh0vX5OrD1GWAt0XruGSJEm03wFcgJm3FL1GJYHYoOFO25fst794ZOpvKTQ9tnXGMOHHq/RKIMuoqGo7XIbnklc3FdSm6v3/eVncgoFFpIC+KvNVEa7Jo4SrRYGyt7fSwaX/fh+1rRss5QYyT1q8TNckGgLgZdyDkL0n7dldGc7SrPe92Zz4vTwJQaKBFg4AL9/a7yH/09dKscgSfK6lm+5RdNNQkzi3TyLL0oiFa9izO1PsMj9e/JlNY4ZIIpNgGfrJvACNnhvgz7ipRIk+p2SuO7rpJTNWxnaMM80gicMaNRuSyG5aAySRHKfbDQC+nQUVXPYCMP8aKyUv90I2BlbddKBkRXxvRbdhta/R6o79z0Z/b0pd1o+buNZIsT0zxzHhGuZAFMdxVdaKbjo9rkMSiwqnBaeI11M3JYMGGdfVsRiyn49jX/XKLfzVH/lYD4nZJovppgWhVBfXJLIqpboBMMBT12PhmjRxRJLE/xtndoHNSFEsgW5BKSRIPFpX3c+MieKi1CVOOYXxnmBx0nRtLBvsAX26KRtcCitBggZrr1CribpmXTeUsiCgpPyrWp0b2+W+zBeuSXqUtNnCNeQ2Kd+v9PdbEEh1nPRm+1TmiUJSGh7tlDk+PJU5ct+1nN0WxW/92SxtOgD14AvOAAAgAElEQVT/bM5BEufarf28+w72iO8tSxOkicOqrFGUvCJwD0k00EYBVeJD7slnI4lnj9WlLHoc60vGNYlTe8lYMpMJSnV/V4ty7jbZdu2yT8H4jPwQSWQW8aD/0cRD45xD4vp0U4uyl7UmMW6BMadxNkutlHGx2hOrSBWrmzLfm2wigW5KzNENEUgrImIOLmvbwdb1SSxV1tqAJK6KqssGM8G9OK1elp9DNzQlxJJZz9LQF9PSW+4qW5YmXcIDaCXoJzYGfR8BI/0n2hM4mnak0mjKPutDm1C361q5hM/GZmh1YGgLEr1wjbRvMPdJNASymkpmQxLtdFOh9j089c7uebeB0fXNc5BEeQ62D0lsE3dGCqhG/C1tUkS4h1ED1raIAjBLwk/ORbZPpU5usX1a/ZykvUS7Jkl0W85um+K3/9t1G1za6KahvvZCgsSWcpomjl7/fo4VrSUgf1/ThJlnNG6TwiYFvLhLX6VU/72zxgB9n7Ak9tdRRJD0JYF+MpMp+YjrlC8bigjsgkTqAUiSIP/vx0z395Ngb9Dvjdy0NJXTwquXZ6Zu7LWFYdzksJ7gTYckkj0IYyrnlHDKmJIVmzWKg3QrR56tmxzefy4oTdTmY6ENLbKwSYYifSJIbGk8py2SyIjWAEFJTZBEqkdT0t8g2TnmapyFonSVbZH2KTkFkcmP+4uyQUriXK8tTkPuCTrhZN+3hnTTTc+3OEjSSoFRthObGyQKTVKuyaqbauo0jyQqRNAgrX84oyZRnNsHhqDhcUzXSbHIWZqEpEC3PrasBYZuX2Wpwe4FUoYgRT6/JC3YfVICLgtKJ3MqVIKX7ZOoWSF0TWIuc7S1lxDROYu6aYwA2+im8xD/uXZr3+9X+3lKK35LIMtqCQBxP2uj4I1KSlLnxhlIorVPYk2dicLAsgV7nZ+me/MSiVDtA1nu4zbZdu2yT8EYxynOIlhUOeOaRI4C2q9J5II99K7TgKwtTFxPWbAxBJe1uhZgQBIV111e22RxvzGA5ZEHqovl0Nbqjiy6N7j/VnXHGiba0Nw+iZ0kdlG3SCIZJGrhGhpJDJlFi5CACOmIKM9lUwM7D8uSfk1iWdWTrWMCm8GGUmhxKYCvSdRy32zQNiYkwKmbBvohYHOuNSXTSjcVZwuYdq41QtHNkRauCQ7ngakFhnZauWe7awp+cjFIouwdx+sSTcPVcskZUNRBcGvbsvK6vZBFpEK3k7IwJ7r7WLQKoOS4QU0i8X2LkufK2Keyl6g17OVyTt0/kbpJ7hmQxLxFTE+Xs9QGBVAAvZrmi0ASX7jp+/laAtJlluK0mIEk9r437lq9ceSePGDqEc/OWbTRSbXRNPgk+nqT6vXtr2Mkcbp1RjinLG2atsl2QSKxkGMlJdYp13V7srZoJNH4oHW1baomjms3EGVjZtUfCWo2E6Uj7iMQoQ0Ej7yv0PW4c7Rx1nm6qf9XC9dQYgc9uqlca3JYR1NZlRXWVUM7hIFuakcSi0rPkTs09Lgd3VTopmFN1s00Aq+RDeDx6KbM2tJy36xDOPZsMwyDsZpE1gHVe4AVSVzpmsRJuikGc2Qd0OevL7uf33P7gJ5jT92UVEUNSKK939scm0N3zDWSSLI7Ltp0sNEhWayTXNkSOUBA245WNnEXuf+PjMjxIku6BAmDvgD9ekubumm7JjtRGL4msW6MLZdUMs2SyAGA22r/sArXzLGXb+31/mVsmSc4WlVoGj64jH0gtv43LtU5v5rEfrmBjJvaEuJWLjJu0gdN+zGA/xmT9dS6v6ul3nibbBckUkGi/1cXbQNEcONcz0EAOEc+UYFb1dhqe/qNm4lrDeim3EJOkkCtZIM9eU+HyJIU0LlKVj2n1Ug/ib/rqT2yc3YHiq+bx/WEawzB9qhwDX0ApzhtkUS21mNPCddYkcSysvWt0igRW5N71S1PgyPJtgAY1kXzQg5D4RrOISyMyN7Yoc3VJPrfifjSuuKagou91GbkLUHifp52SDrABIktkqgz8uQz+vKt/e7n997hg0R9z1iHcK9DEi+GbrqIAgAL3dE78oIkbtfGMNonkUncpZpxxNcW7mWhThzgkcQuSDcgiYDU5NZtzR8XpOepw7ryTJKaTFwDAQV/eGoThYnVTU2JqnaOFubKnYOLRRJfafcFiyrzMkvM4jraT7ME91kSekyzCV6NpAMc6ytT+0E3jkASk8SXgQW/kPvO464D/mcCSYyEay4j3XQ7pfwu0Dh1034Wga0B62VjjGpnGklkEaLeHEnaRCxcU9UsvdX1HEI9h83jkq6+k0XpxnricNmfId2XCTg0lZae4xlIIt0Cw3iwhQyV6snFOhe5L2RnZcyBgCR6J7misqZCGy1rRYk1BcD2GpGralomXNb01HeXR9nPiqQNDZFENnHhejVLrLqynqP+edPzvYiQREvCAwD+1o/9Pvzl//N38I2v3aHH7C88bWvd9UmcqEmMAmAL2qnf98rt/Q3vPNtouukASTxvumkrlGNQU+2Ea6qmqyfaOuGaqE+ic+Rzo5xk9rwHQnDf9RI8ZyRR1H2DcBDzvSkn2UBbDMI1dnVTEaABbMyVsmq67401jSReBJXw1oG/HvtsA/5eds82jST2/TT2e/Ogg18fjYW5opOShD9ztgDN9BxF0A0IfiGtsN/E1+PGSenMjm56CY2pnYlbMLDIWRzsAZyTnEQIpEklsAnXm9U423C9mMpp6UlU1k2HjMxFEqfGxYevzHvKelRaMnATZyDQfY3BfZvFlOtPWa9PoiEAAwKSaBGuERqbp5vW2CMO7UUU7AG2NSKfbRckhsbZQKjDm06u9LOtNEtArX+pJWW+gTztP2/MgZhGz42fL+8kFB262tBrGQCeu77Ev/udHzS1PDlYpDhukyTAjD6JzTz580NDLzUAuNs6ruy19i64JnGOcEqnZltvbwsMjVJUBtRYzuDGqK6pazvl+ozJ/X+0stGLRSWTbV0FROiqhW6aR2izQd1UAlKAZGFFiVoTkqiCRFZI5nHszReuAQC++yteoscssiTQdlkkMULFpxC6blzSF65hfaBYpRTY7M/ELBm5HqW4qwLZAHBMI5AABi03LHoalnKDbbJnHklkHKckcrZYmqQO9roAgKRkzuF1A4FWyfQRBPoNsAFb3VJA29rXSAfUj+Gbi2oBFDGmJkLLOFsomX0qLRfIjqmbUm0DRummk8NCTWJl77+z7CGJNrTB0ji4l0UzBOla7t5So3OVTSsgirpmPnHg6wx50zQ2UaouSPSv0bShGfWPwFlI4nRNYhckGhIec21/keGkqHBSSJ9EW5DI1Mxo+zs//s34zP0T8zz/qx/6evz0L/8m3nj+GvX+ziG/oJpECUrvH6/p6+m1LMmSbatJBFSrGkNCII8ccp6S6e+b1CRa6aYW4Rp537pVpAVIxotGVw2iMLoFRpY4Wsl2jrppv58vfx8B4PYBT1d/EvahF2/g13/qO3Dv2nL6za0ts6RDZC01iYDU11qRRFtSLE3cIPiSv3WWZWewy9jrFRErZ9qXbK/RxEHpFMARSmfYViLbZs98kMg0hc2iAIClV+pgrzIEALGyFBcktnPTSCKZyY9bYJjRNsOhobnk3Tjy/sdFykwj07gmlHVcA5W2P4ezx7Tz6gkHTV6qhyRa5tihdKVdAVRqSyzCNUnisJ+neLdz7AiqkeqH1hgyu72N1VgjclVN6jaaJrQAyCfXZP+g169NjdMteABuLWu6Kc2AkL3VrG4qCYgQOOfZ+a6T/S644bLyMZJrzSR/+Us38OUv3TDP82veext/+0/9Pvr9UtsmNYnnjSSKAuvbRzy60WegCN10u5BEAL3evDySGEQ4LEkxoRx2NYnk7RgguYZE4aqsu8Qrc/8zRROuyTNRrgUAp0XdlTowliR9dVPW3wJaNo+RbmqpaX5SZgkQgfk1iYBdzKcnFkgixxp9BECVpowhiayYUq4YfvKsTpeOSVBqU0XVCSC2BGPb7JkPEpmFHDdzZx2uONhjxsh7NBw+S7iG5D+P0U2ZjbzfONv22fx1AiJipW3JzwyPfKA2aqTSskji2P23IInmmsRMo3S27OcyS3BaeNqQpY7rYJHi7aM2SCQykl3dWNV0dEULlXbd1vbsYsTosCH7xGkFUMvaci48L5bnRrfAYPetQOUPrwU67aYgMUISjTWJc0ycVXkGpqiqoU9lOAO2Ud0uTx2cAx6uLqYmUeiz77QJJ4puqhAptkzhaZj0BUwSR88vPNu2hN8yiwWHuGBqoC5L166mnm4q6AuB5GZqL69qnhKu16BlPYrGgqVOv0OlKhvdFwA+8rJP4rz1yk16zEXbMks7f8aKJEr9NUs3HZRKPY666Yb1Fc6NcHAwfQvleoEVyLXTOavkiUcSLy8r6pkPEplgaow2BHA1QbEACkt/ENCsMkD28RzZgEite54mpnsJGkRhMnUgFiWXER7rk8jQaTUiaEFE9PfGUmsG9UeGDdK/n++tCAzVTS3lOV64xgdglkbd1/YyfPHRCoAt+19Udfc5OSqtzj5fzo31SVumAu4gHMGuybpjQbAsAU13p+eYKHVTsh4liRJwAFQQfPYfEId4XdZgW4I8rknvwi91QeKEcE3EgLA6oBdl0gOvQ0gNe8Ick/v2joFuqvcE6dV3EWqSVhO0bZkldHIrVoG2KoDeN9aSSp/QLx35vZxGEvMER6uSpugBge0g4jrsHJ1zXQ2wBdmWBK+pL3L75610X8ALyfzWz313t+9to+nnmRcpikWRuGvpUgVfcjM95qw+iRSSWGmfcFpttLteTDc1stlEFXWyx7rq71peUrrp9u2yF2xVxdAW+wEAU1gLjCOJVOCmkMSarGOJhWv4LE74XFK3ZO1tM6cnUVU3WFcVUiLjOlfdNE9H0E7SSdabgZ73WTa8/2xWC924Ob0E15L9NCGJQje11XHdPljgs/dPAXAZyV4ga8nsKpEKi9N0la2r71TNxOk+iT2nafpamm5qaW+Tq7rJquJEBOJaXgCUeqI4O1JbO/X+J2ES3Hzp0RrO8XRTjSRuq3DBXp4GJclzvo8SpHSsBErdNOwlp63jamkoflG2l3sF3NpAk88U4m9JinW1nUYqoVAkf+9dv5ezipeLtE83pURC2s92tLKvrVv7vs2DpUZ2Tp9EXd/GKnJq28tTXDe0pLho0+uCfWZkjNRfs/uWBjj4XrnJaE2iXd10unRJxsq47uyY6rkdXY9XRVVI4hbv/5tsFyQSSOKgUTpZSxdnVfTf2mSaJkn3G2vf0zS2cUmv/qj/t6bGyftZZBXQ1F0vZc4cGmNQf0kgpWnSb+4t854yzVm3iuv0BYcmL9Wnm9a8I++cw6KlNllrnZZZglUr5W8LEnP8XhskXlvydNOimtfeY13uWmCI5QpJZNUFY4QC4PskNo3fSyzfm68BVkiiMUkixnw+yY6fFnUQ8jlnIZMuSDxaYT9P6fY2VvrV07Aeve+cgy+h6UqQyCBFISlQ47RVl93fwiBRkEQLbTTv1omt/muu4NDBIsVenuDtozXy1OGQrPlbtgwUoSBOCWcB4ZkURMqC/kq7ByvddE4NNhB0Aa7aeaNp8XRbnK7e1X9vLALWAzjIRIkuUwDCWbDpexinf7JIYoJC/DuCtQKouuEYdJhCIDsGxOUVrnnmg0Qm2Ih7pNCBgwvcZ6sCqM5YsI6dvg4dXLqhuA6zjrMer1sCsOlxPSSx5Pr0jambMhL7XuxDEFn/GkXlzPpNwQGuJyYQIbmGA0oX27OHVJ46FGVtpmTu5R5JLIwNyLWS2/PX9ybfr+mmXW2bgUrbOU2XcGN90qbvJYuc6ZpEi3CQfkYtGfk88apxTSP1F5NDBgk4AFTNmTjEq7JCQTa3f1yTLPyXHq0pMY1RddMtXcsaYThvJHGRJVikCd4lBYCAML9V6Vvw6Ne2yTok0RBs6GROXXPnKKBrEm00Yecc7h568ZPbBwu6dcMyS7Eu6+7+M0G6JI6PWnEdS1LyVtuo3nJGiQp0l/A2sHKquqbLey6T3VXiOny7k5Zu2iLA7FqOAQ5WTbuvi9H+rQ2+4Ri7jFX01y0wuppElpUT9waf+Hw95eJLmoB45oNEJtgY1pb4hTIpeJO4LmirDYGUD1ICBXSOuqlFgn6gZMjWMqp2D/K3pkzD9uuqxsIif65osX5DmKYIDPsdTl4Oeeo6dIKl28XOrqW2U8aZg8Qs6QQBLAjFwSLFo1VJI7lit1SQ+Nz1aYW1Mbopm4AApN/Y1Tu055iWkpfnYMrh0skVC5I4V3FXDlppb8OIHcSUTAAo6qYVU9kUJLbIUlGr5urnTTeVWq51V5+4yXJFNQJ45einYXI/nbuYJvUHy7SriWOQS612eVoI3XT73JcOSTQkBGKBKau6qZVuCgTKqUWd09NNqw7JZe6/nPfHK1tNIhCSkpbPtWzPxE7d1JC4llZBW9hZ5bHsnjqraSSx68EpNYkkkhj12GXupQYcgBC4WZFEujevYph1ZwcLAgz8yWmgws+zRRIv4eLavl32Aq0LNkjaUMiQ+NeZ4DJA77yztZgjJR+pa7JKSj1qmaVuL+lnyPlx4UBclzUWBiRRO1sAp0hVxHRTChEJSGJJOteD+iMya9S1ADBSZAAvXe/rX2x009uHC7x7vKaRXLE7h6Hu4i7hXOSabmr4bDq4LMg1ctVNS8kLcmYptq8MCaBe6wzDOC0wVZMOwqgAQVVPUtcDssQjq49rgh7ePylwkE9rvmkFYkD28vOb3+OY3M9FmlxIU/DDRdYhUlTJQZogSxxWZehTuc1IokUAJU7msOP8dwXcN6qbAiE4tPT5E7rpqeH+y/kiSKIlSLx5YK9JXGYpVkVt9EnUfndJ0Z5Npltm8EhiGyQWtiAxTsyzScm6waA0a9M1w7mhg0sSSVT0Vl4pvB+Udm1upnxQ1arpsrbA2NIj62KsCzbYjHxHJazhHEdBLKPMA0u3CyqB89RNmeA3HmcJZHNVf2RCEtX1WLpjLHcv12WyOHPEdfIsBJcskhgQQXTjLPejVPefDfj2FylOCjuSeOdggaJq8KWjlenQ1kgi09x4ob436/r34wRtfqa3KQDBuSqququnYNVNy7rpUH8b/co2rod2ssI1ktzSSGI1nXHVwjVdTeI5rxNNr6OQxGjfYus0n4bJ/bwoxdBDVdPMt2BIWiRx+9VNLXL3uuenpXRAVGlDTSJ/P+5em4ckarrpHhFwSFBi7ckIBOEay3PtA9nKVksd1yRu6TM61+5dC9+xiEZNmaD7Qje1IImdWGNNJhcH/rV/fdOZM4okks+O9BwGgkgaW5P4uMI121pusMm2b5e9QLMEGwB6srmss6WRJYB3ktdKXXOuuqkpuGyCQ8hkkvP2wADCfbHUOxVVTQun6KABCJz1SVXU1HWbgBXJErSGHSf+sG4LYm9l0c6blkBvs9akkqqYOAZF1ZhU2V64MV2HqK3LopV1aO9hQqTqFm1+prcpAMG5sqgLamTPqm4K9BFIU3ubdpy1RlmsrKf3hT7dVBCp8z2AtYPF1CRqBWKAb4vzNEwQpYtC57SYBvt8+1rqCquiwjK7GMTTarInSxsMxrQDak347eVpdw5bkmkffsn39ztuET7Ghkji9PX2FfpunaOsSTmLqTmqIB2w0eu7+v4tXFePYxpJZO//gG5qQMV7as4UmyQKwIjSrPFzY0ZNYkc3JWsSB3PkkMSy9onTXZB4yYxVCQyZPiMFVHGfHydIMQmgKMie4WcHmqriWRPrOE/noaSySa0rXjhFNxvW/zJ00zjzQ80xTXrBZeKmA+e5dF8dJFqEgwB/SAe6KTcG6GePr+/xrVK/9cueww983Sv48W9/k3p/aNvQUNlBsYBItZTkLUQMLtqWPXolV4MXpN1tTlNPkr/btzhKIOCzszTdPcoiA2hRyKnDN0GauL7a4jknE27u591nYkQ7nHNeXEohidvqJLz+3DUAwHvvHFzI9XpIosFxlZpEBsl9GqbnyAbcWpTKimQd5Pb7CADf9qHnAaBD4RmTpuwSWDKf77BNBtxve2JaEn7f+NodvPXqLfzrH3ufaY6+JtT/P/O8yd66bhO1lrP0MpjoB7z16i16zNwWGGnk81rZVDLOv372F6HPKMD7W03DAxVyhnYJV0PP4f4cJ2IHBTBts7r1JuM9xCtooZHm5l1BBzYA16MPkJq4IAcMcE7yIus3gbeKTQCcaqsfh26cVaSim6NhnDhXp2ufbWUcO/l+1kZ0L0uSbsMSH5TZ6zzdNwSXln5vQTiIrD/NAtoQxI1IummbtV5XNrTtdi9I5JHEPE3wCz/wFv3+XpuODkkkrqNquVhxo6tuC/UMhBo87mCz1oSGQzuI5FCCTwqBLOsGBxa6qcoIF1VD7QveIb+4PolJ4nD7IMcXH3HCNTKnsqpNPWifhr1+7xAAcEjS0R7XhLq+MCCCosqcOI7q+DRs2c7RgiT26N1GJOvGvm9LlCaOKgEQe/3eIX7++78C3/Lmc/QY8YPuG9RUBXF/59iOJL716i388p/8Jvr9QGjvFDQIpsfsKVGkq1iTuJen+Gs/+nF86KXr9BgJnKW/JY0kakX/hlM37RKFyucCNp85WRy0kfRPwO/JEvyypRuZOkv9dbmka48VVdW4ZkjKb4tdvhk/QaOzAVGQwgdgDidFvxiXUdvSNYksj3kUyTK1zmhMlEAJpHQvNeYB7YLEtgm2DUlsev9OB4m6BYkNyRXqz+MIB7EBKeCpLpY6CkAaYBdYFbVNtEDVFt44500ra9t0dC0YDM2Ny2pHNxUTh2xVVrRst65jnFOjY+2v2GV3K7twTUw3ZVTghFq2Ljlk9UnYncMFvki2wADCPmm5j0/Dnrvh0YbX2mDxvO3Flrq+ZwgaFm1SwGE7lU0BP69VUeG0qHqU2k2WKeaEtU3KrU7cxXY/nHP4wY/yCB0Qzu63j3zAxyCJ8py8O4NuOseEEls3DRzBAAKCKJKwcrYV7X8c+8bX7pjeL+vp0comOJSlDqsyBFJTqqFAPykJcKVZYz1oAV6/QxBEvnRjnBI7KR6n6o29n7ad+9Yme6aDRLYmUb5YjWSxUrtxD0KKbqeRLDKzNSbRy84RaNU1TZTM8JBaHlA5WE7WPgBgDlIdSMlc9dzPsrEWGFQArJAslkc+tyfaWE0i60h6JLHGqqxMh++da/PopnNMEh4WJ1kLOXgk8eod2lbrI4m25FZRhSCdc5rCs20TsxJ6Md8CYDRIJOimgFDLApJ4EetEqNpsAODry2tTbefTsE+++Rx+/vu/At//Ne+5kOu90AalN/Z5JoMgiQ7bqWwKBLrjaVHjziHvWAOCJNpa/tzat7eJmGs39v2a//yDUwAc5fogppued5DY0U3ttZ2nbTsdhjl01W0Zocbs86ZbYJRVQ6HbY76Tfn3MOiTRKDAo7+mEayoy2IuCUlb1PlP1luvKlszfFnu2g8QZzhYgtSUclSqu22MDh7WiqVrl5wH/8FiFayyBrEYNLOPkYDkpKt+njzg0dG0boGjCFJIodFN+jote4Gbsd9j6urOEa4w1ics8wcnaJpIA9AU4LHTTOZanSVuTaBGukXqDHZIoFtQ8627fmnp2OiSxtNWEaiTXtCfE9RfG/UesqDgauqAGF0U3BYKQwwee4xC3vEXSRWxrW5UTk8SOLD2OiQgWi8gCoQYb4HorPg3by/3ZfVJUtEMYzrcaZV2b+vTdmtEmYq7dbAP6zz9cIU0c9bzt5b5NR4cknvMz6tkFPEspHrcuq0uJ9jxpk/X0wNiDsx+AcS22huqm075yjCSyQRvQBw8EKLL0HAYCM5AVjyuquhPcumx2+Wb8BC1AxmRNoiCJZKY7VcIpFuGIQZ9E4tAIgU0ISi1007puTI5MR8HVKBGDJC5CQTTbp08EIMoqpo5OPdiJKqL2r1lbMJR1TQpw+H+twjUdQmSsGwN8wL0q2yBxptN0/kiid5Itmb4ekrgTrgEQDm1dk8gKbulnlFIpVQewLbgPB6KVph2r1DF00722J9pFBon/9POPAAAfe/0u9X5B0mtDkupZMFFc3CcRWUB64FU4XVcmmupFmnau2dYeuUq4sm0DxHRt53mbBImfe3BK33/nHA7yFO8ceSTxvJ/RZZaiqBocr20OuSCJu5ZL3vLUIXF2JHGR9XtMW/QcykFN4tnPgXNu1L/mkEQ1RxIoGiCJFXee6uSu99Mu39q6fDN+gsYiUsM+fXyWvFvEVuEURW21BG0huPQtIJg5Ai2SaKBEdXWCygFiHtCuCXYh2T422zpscD81T6/A2g8sGSbJHGd3KFxD0k0VtdVC9wX8vTxZV4+VoboQJLGqTTLtogi2KneHtthCHTZdkDiV3IoQcWBebSHA0uRVcMmyLYTuHiGJjHMhPdGkxcRFBIn/8ae/Bt/85j288fw16v156jySbqw3vur28q19AMB3feQFesyetGAoeeXQizaplbx/Upgca8AngNhSFjFBEnWS5bzsxl5AEi33/2CZ4UHbJ/G8kRRxwh+cliZ0dZknOC2rS1s39qTN9+BMu++NrQHut0bjEuyabq3/nTpzdB/yziekhBCDX84mGAeBLAlULNIEiYNqi7Od+9Yme6bpphVZk6gdNIAXk0kTZ4LQxTJVk8iqnaWJz/yEILHmxqlMvsWR7KNt/Gfr6KYtTZKln3gpebmX8r1NP9hB3dRG9wVsh3aMiLC1pLresjEGift5itO2BcD8IPECkMSWj+8cl0hIEofrexnePV6jqhss0su3sT5pC3XRVfe8TaHwY+1VrOqmYmyTYiDQVCnhmu65Ca+VVUMxDKTdgCTULoKW/J0ffgHf+WE+sJGEn4VJ8izYa/cO8b/9+9+GV27v02OWWdqJi2yrcI04gWXdmFp7AOiawJuEa1p0T2i452mCJN4/KfCeW/z3pinF51+T2AaJBk8rL7QAACAASURBVCQXCKyEXVIy2DJPgpItGdx4JDEEbsw+Ln5c186C1I/Q/Q4tZRFjweV0TWJ/jqxYo3MO+5LMN2pHbItdvhk/QQv9xiaCxIjKWRqEayq18Fm1rUXqsG7FJixqZ7qW0dLLEfB9Ek291KSOorI5QHmrJHbSIYn8Z5MAWNQMp5pnZ2mCsu4rsLJ9EoFWuMYoHKT7VFoccu/I9//WlO3lXoX10cqWNQWAv/LHPoo/+NbLuH7OkvfiJEttISt3f3M/xxcergBcDJVq262HJJacIptO5FiEm+YK12glNy/4NP29xTRtf10SSYyEa/ItFDgS+pWVSv4s2Kt3Duj9AAhI4oOTskO1ts32F2HdsmibppLX5Hkj9lIbrH2ppXOep2mRIUsApkWeLkK4BgAenBamxGnHStjVwHe2zJKuJtGCJK7KQOVkhGt0CxgZp18/y3SwZ1HYzxR4wKub9msS5V/mPN1fpDhalygqPnG0TfaMI4kkZDxQN60NUrtK7ZLc/LsahVbtjD1IF2mCQskPc2in/7dPNyUCKS2vbw5uFP+f3JCzVD3YNflgd1Q2vq8NEN1/sj4qCNfYvm/pJbiubHRfIDgh941ZUwD4xBv38Ik37pnGzDEJ7lfG2sJbByFIZLKRV930HiSo7DSS6LoxtSHTqgVo5JG2IPBl7RV3mTUZZ2gBH2Tu5Qx1PcHbR3XnlGyjc+d75dqC9J2NmyCJp0XdoVrbZncPl93PbC/HRVy3ZEj4ffMb9/Cvft0rePnmnm2iM2wvT7HIPJ3Q0qeyhyRegHAN4JFEVoEY8N/VaauTsEtKevNJuFX3MzcmJPOLuqZaYAQRmr4oDIckBqFGZgwQwAOAB4qGLTfCHKZsf5Hi3WMbIrtN9kwHiWxN4pDKySGJWeK6BV83PNUoVwGYR6SoYcjVA8rSVjRN0tQTTfd2MjSuBdpauqJCUXIqhkAfSWRli0Mz8RpS8mSR8l+XNV1/GhBZKaTm6h/lerpNgaUmEYBZ3fQizdeFivwzP8eb+zn++dsnAC5G3n3bLWv3IC+vX2E/TyeTRyEBEdqrWBBBLdpkYReUVYPToqYk8hOVpBIra25fOFhkOFqXOFr7upmLagRvMWF3CHN3J1wz3w4WKd49KdA02Nog8UUVrLGJO003ZZMrYkni8Bd+4C3bJB/DhOFhuf8SJDp3/ki6rkm8rfoBT9lenuDzDwuUNae4/iyY3k95JNF1ZTpNMw3AAEMkka9JVK3ijEiiIIFsz+G45YaMY87F/VwHiZdvbV2+GT9BY2sSAZ/ts1I5NRxeN40haFABmAmBDKqodW2jVpb1vEDKI4nemWQRz/2FlzK38P+llYJcU899ao79AJi4Vg8l5e9/4oJAkaW2JM/svQSBfp+qbc1QZW0hu5XGc2t/saObKnPOdXuQRbgjVpdllpZWcqsNLAFdA3laVJRjIc9Wj25Kqkdf28twtCpxtCqRJm4rD+BFlvgazS3vk3gZ7N61ZXdGiWDLtpm09gBAK4DKuj1e+7ZQFpTuou3F9vO9RraAAYKSraXcYK7NUZeVcQ87cZ3tvf8XaVqvwFKTuK5qFXxZkERe3RSIaxJ5X14z/Niewx3goEAAgPt8+3natYDZqZteMmMRKSBSbTIEibXKjrDBxkIFYDWpbgqIAmjIdHDtBkQ4xRhI9UQxbBny/TzFccvR5pHE0AKj46xPKlIF2ty8mkRbTWgsVMQGe4sWJQ2yynzdntg2OshAKy4iQaIFSTzIcdKKMeyCRG/SAuBkzaF0QEhAWFRKs5Hnhmqd0e5bpy0Czzi7cSNloFU3Jfbka8sMD09LHK0qHC6mkdWnYXkrQrYTrnl8u3c9IEM3thRJvLGn0RdSubtVQHxwYlOSfBomgjWv3+ODRBEn2jf0xJxruuWAJdjbyxM8OG17Oe7OGwD9tcz6F3nqdRLEV+b6JPq/HVNHp/ygUXVT0ueNW1lM+aGh5UYfgWT28708xf1jXzN8GRMQz/TTEHq3MSIJM5BEpwprDcGeDsBYkRwgiCQ0ja9lpFpnSK2TbsFgqj9qTCgp4B8aORDZzIpugVGQWaoO7azrWeqmgu4xDqv8bS1URNOL0wTrssGq9EER61zcPgxO07ZmqA4XGU7WpT1IVE7gTt3UWx9J5A9taw9OXaRv6+8a6oEAbh13NO0e3ZTrr3VtmWFV1rh/UuDaFlJNgcDu2AnXPL49dy2gdNtKN9WJCiuSdd/YuPxpmNBpLfdfAsvzVtIG+nuOtU+i7Fu7INGbtMdapAntu8q9O1l7X+ax+iROnDm5amVh2V99cBmCPZYGnUXMQHltyg4WKd45vrxraztP1gsya/ZB9y7k1E2TzslqjEED4NE9GyXTtaiB/39b4/KAPFJog4zr2kTYNuTPPzwFAFpdM9fSypWom04IDvVaWfjXOOGatiaxDdItgkOSQWPVTYEQ3IsAB+tc3FFB4jaKdgC+ruFoZaMWA0HaHbicG+t52DJr+8StebqpoNQmddOulrdBlhja2yyCkBLAISJxPQogqnjT15Oamc89OMXBlgaJWVuTuOuT+Pj23PUgCrOtQSLg23v8sy8emVDjRRaQrG3tAQkAf+Y73oRzwPd91cv0GOmJeX15/t/ZjX07+gX4ey5b0HJLz9KLNgnqLckO8UOOJEi09OruqJzcWdVTNzUIs+WtmFjTNJ7NRvquWeJCTaKB9bW/SDtW1DYngM6yyzfjJ2gCHTOQuK5J5Nsi9HnWlho1ADgpKlR1Q0PUIu5SWmotew23Zd4GtK2t97P4Pjf2cvzuu16U5BqZXfQPtgjXsEiiQgQ7J5m4lupdaAn2tLJXRdaE+uu5fpBIbiR3DjSSuJ2OxeHSyz+baxIPdkFibIs2SDxphWsY6xJHFnXTNNB/LDRtmdPbrRw/sybl7/bVTWvq4L6ugsRtFK0BQpC+o5s+vt27Fva7WwZRkou2H/u2NwDA1Kaj325gO/dywN/3n/mDHzFRR1+9cwAA+K6PvHhe0+pM33MLtU+fudvKyrlo64JEw32Us/q4FRMzIYlSX0i3D0u6oK0LEpn+uu3z5Vs1caUNMs8YSWTmORfd3hbbzpP1gqwwZAO0umZdN9RGosdYggapSXy08g+aRdxlXQWxCVMz9yr0JmOmuVCBlKVuDwDuHi5wWvhJstlF3QKjCxINrUssTrIWDvL93ngkUa8RWpVW2kQUFZzjUcHrM2oGLtoOFhmOV3ZpcY0U7FpgeFu0SPVpUdFBkawtE91UqQIv64QeJ4fhO239BePsxv1FAdAUb7kHn3+w6qlKbpN54SBbe6GdjZtWq3zxxnZ+3wDwqa97BV/93lumur1+4/Lt3Mvn2mv3DvF3/71P4v13+fsx155IL8cdkggg0E0bVQowZeI7nRiQxEGfRJK9pWmjFiRRnq/TsjKVc2VtvaXMUeYwZboFzGWsSXymg0RLTeIi7QvXHDBjMl8gW7X99ixBAwAcSZBIDly0lFiLHLBca102WGYWtCFkfywoKdCvpaORxDTBw8Lfj1BsvPmauv9UbUBE+sqttiCx66VpQY7b4F5aWbACHJqOsa2OxeEixbqqcbQucffacnpAazf3FUq6pZ/tom2Z+15eJ0WNO4cGtbmyMa3/UJPY0G2CgPA9idw3o+4Y9xcFWiSR2PNk73i4KnFo6Il2keZFEuzKxTsbWpI4/OpPfBJ3DhcXIoLyOPaB566Z3r9Ik05dc5uRxLn2uvF+zLXDRdppA1jOjduHO+ZKbJKEFp+GMfFVj9sgkUnwxnTTiiw3yFKnhBrt59SqqOmzRuY5CEoZuqlGEi8hSn35ZvwEzVSTmHlHHhCl0um/L1mDdRukWGsSBUlkF1aetSIJhsaiuQ72jDWaAFrk0hYk3lEbMlvMLs4WEJDEqYe7QxJ1ewnTZ/MBMFtvuVB1k7VV3XRGI2Vt25qhklqxd4+L2XTTba4/uki7sZfh0ar0fRJJJ1mQRAHqmKWs5b7ZxsaAF+3Yz1MTkpi0/R8l8QOAzu5eW4a/v610U0kcWVqJ7Oxse+P5a71a7KtiyywIp1xGR3JbzDnX+RSWYFuj1Lsg0ZsgiVJmxVge0U2pPolpP0hk9/9MCwUafFfxlVZlRde/A77kSc4pCZwZn2b/ktNNL9+Mn6BZahKXaYJ1qz7pW2BwiqhAK5zyGEEi61xLL8GgDsVfS8vkm4JLo7gL0N+QWbpprummkjWaQhKj2kKA3ETygECWRlXaTgHXVIMqNYmVeRP5o594P4AgM75tJo78O8dr02fTgeGLN7fzs1203djLcf+k8EEi6UgKA4KlaAPo6gErTVOle6CmuH9sq63K0qRTLAZEuIZRNw1r5HC5nUmSvM127/ok7myTLfMED1e7Pn1PwoRVYDlvLoMI3EXbay09+Ac/+j56zABJNJQ3hHYWNbX/Z6q8xwL4aP+uqGsaBEiVmqqAAUxC4bqqk7XUKW+LbWf69YLMUpO4yJJOoagmMx2B7liZ0DZZxFZJZlFgDUW8hEMojeONlLRecGkIpADgrhIgYJHETAVg0i9xStxCI4mdKI9BgON0XdHfNeBrSddKAdeiivrotMSqqM1Z5J/9lz+Cn/yuL9vaFgBS63G8rmzqpgpJ3NbPdtF2Yz/Hg5MSZV3TAVieOayKGqu2BphqcJ+GQ9vauqGPJJL7lsrQAr5lDZO4047dNiOJvgcqH6Tv7NkzHZhsc5/Ey2ASHFqCbX3ebKsI3EXbV75yE//wZ39/L8iZsmXWDxKZYC+N+iSWFedz5anrtC0sNd+yLk4LjySymgdZEvorsmw2AHjpVqiffmGLa6nPsmd6N7LUJOYqACjqmlNRUjVxVcM7WpIJe6drwMkGiVFPLmO7B2EVmFpgtFlyU03igd25045k94BO3Jd+Cww/lonbxAE/LaoWNSaDxKwvXGNDIJvZdNNtDqI0wmPJ0LLqnc+S3dzP8eCkwMnaom6adCg1wKF7knwpjXRTwCe43pmBJEoQVdUNmobbk3VLhDcuqObJalKXLk7TZaQb7ez8TQcmV7Em8SJNHHlLwnWHJI6bJUAEHk+4plQoHRN8ZYk6NwyAj0YSTwu+nZTugx2CxOnrSQsY4HJSmS/fjJ+gWSBqHQCsy5rqpRMLp7CMTFFDEmfL2gLDQm3SLTBC3Z59nIVu+ppSfTOhpF0LDK5IeVTdlKxJTBOH07JCVdez+iRWDX9PFi2V+bSw00233XqqcYbPxor3PEt2Yz/Dum2VQiOJbQJCMq7M+grNjW2JI6Af3O/R+5brKORse5vYPvb6XdP7L8rCXs63BdnZs2f6udwFiY9n3/LBewCAb3ztDj1mV5P4ZEzu3VHXAsMiXBMa3DP7fz4iXMMhiUG4RsQCGctUG7a1AUl8z63LXS6zvRDEBVhlyAboAICV89cFsrUhkDrsxD68Y2ELpBoVEDEIaQj2GgNkn8VBogFJvHWw6BoOs5alQRQmqJtu/nxagMZCNwW8MuPJut1EWNpcmnSKtFXNoy8HixTH68rk/F8WO5wZJALAp7/hVbz5wvUnPaVLa7pOk10niwhJZBJOOrNr6S8KREGi4bkpyn5tCUsB+k//ta/Br/yjz3a92LbN9hdBuAnYIYk7Gze9N+7WyOPZn/u+D+OnvvfDprNUv1czFHZmM9m3O7opI1wT1ySSdFNP/2yZWw3PCpTvelVWXgdiDpJYcj4oANwzqLpvoz3TQaIVSVyrLAIVJOYBybLQFoWiJ02pbX0Sa/W5uDEAeuIKTE1iT5THGCQCwN/58W/uJL8ZW2ZaOKiGc9PfWywcBHB0U8ALcJy26B6LiCyUAm7d8C1Pru/leHhazhKu2XbTtR7WIPHPf+qrnvR0LrXpone2dYwwIFZljcRxwZdWHLX0FwXQU11lD98sdcpBsNXufd9XvYzv+6qXqfc+DTuIekdeted7Z0/G9Blz1RKFF21zhX9++U9+E24fLHZq2o9hcsaLuumcFhhlzbWl0L2zLT6vLgM7LWqTLoZmvKSJo/zeNHH46Gt38G0fep66zrbZLkiEvU/iuqwp3rpQUldl7SmqpIOwSBNkiTNnnxepayli9p6Aum6PFa7JEoeTojK19xDby1PTYbjMEqzKEKQzm0hPuKZukDiexrjMfE+606KmERGhjQI24ZrrbWuD43WF569frUfyxZt7cA5oml2tx+Oadl5eILPdyyzByVqozCm9/rPU19JZ9kig7+CytbJ5MqSSs0jitpsk/Lq9fBcA7GzEXroZBC2Y/qI7e/L21qu3nvYULr3F6qYUK01q4BVTjC0LElVsC3tOC9esyhrPsaUbieuSmL6/In9G/dKPfpx+77bZM70bdcI1xJfdQxJZumneDxJZJMU5h4NFOgtJLKrGBL075zrBG0ubCMBTy07W85BEqy3zFKvSU2LLqqGklbVwTW0U19nLE6wKW2Gz5shbhGskk/X20frKyZ/naQLpk37v2tXrb3aRputmWJW0a0ufgLDQpgFPASqrUMvL0k3lWZGm1tS1ehlhqUm8GkfT/kwRsp09WyYtjNLEXZm1v7NnzzokcdW2wGDUTaM+iUXNtUDKkhEk0cCCW5U1VgYdiMUMoOIq2LPxKc8wWWCcCqivm6nb7LqlJnFd1jRFVexwmXWOBd0nsQ1ku89FXi5vUYPaKFKxt0hxYlQAnWt7undhxfXR6dp7tGI+FjGUvTzF8bo01QlqcSOLcI3QCL/4aHWlGyl/7ftuP+0pXGp7/71Qd8cGidf3chyvKxyteNo00B7AuucqnTjy65elwwJ9UaqSFKW6LDYUIbu6z/fO5tsrt/2zvVsfO7vMJuUGD079fjdH3bSsaq6/otKpENEbquuA8iUt/p0veQpI4rPCjHo2PuUZVta+TodBfARJFDSRCfh0n0SWoip2sEi7B4ClKIm4joU22htnrNvzaFtlRunmmKYIrEmJ5B6SaFRg3c9T3D+xSfn31E0NgbMgiUXVXEkn4YMv+PYEH3rxxlOeyeU2LUfOorKytr50ZEtAeLqpfS+RBveWtixxrQfAZaAvg4mQz7sdkni1mAI7ezL2cttLbaesubPLbNfb/V/o9QybTc6WTt20amh1U2GerA1lCp1wTWFTlF/oILHkfNCrYFerAMpoZd3QtTZC5ZSm1FRNopLatdBNgb6TxQaXgrZJ0TArIy+ZfEubCKClmxaVuQXGHIuRRE6RNtRb1oY+lf56KX7v3ZPetaevFyjJdWOhm6pGvlfQifyrP/wxfPHR+twTCc+SsZS0G20d4xcerkwJiKxVcrPuCXfb4NVygOpaj9JQAnAZTLfAcKRw0M6ePXv1zgG+4f238ae//c2nPZWd7Wy27eW+fZgk2DmV0qhPYl3jWj4dmvg+iX3BM5NfXtam3tSLLO38u6KqkWfPxl7+TAeJVc1lLICwsKT/iwVJFARyYQgA5vSXEyU9UQ1lingBL3jT769oCxJLEtl7HNtTSGJJfm/OOc8jr3xgaa1JfNeIJC413dQoXCN2aEBgLovdvbbE3UsuA70t9jf+xCe65AVjsra++GhFU1QBH+StFLuAXct326bUknFlTNckdn0S2SLILTfZx989KrDMkl3/z52NWp4m+Ov/ziee9jR2trPHMuccDhdpVyrF+GlJ4uBcEJ9hWViipQHo/ro8w2xV+BYYNmHCXU3iM2VFZWmU7t/3qO2Dx2UsAqxtpZuKKp7/O9w44YN3wQ0reJP1+yuy1LJlnnrlxLLqMubnZUKVOy1qn8WhA2D/YHvuOX//l3naUcRMSGIrrlM3fJ9EHSS+cGMXTO3sbPva9942tXyQtWVFEkW4KQjXcGv5ThskrgxBolapK6+YuqnsyQ9X5ZVkCexsZzvbmTapgwd4RkmWOFVywDH8dOukwlDL7pzDMktwvK7aEh9ec2K1q0k8H3POLZ1zf9E59zvOuYfOud9wzv2B9nfvd841zrlH6r8/F439r51zD5xzn3XO/UT0t7/dOfdbzrlj59yvOefeNzWff/yZB3hwWvi2FIYsAqCCREq4pg9rW+imdw9DsMAuxtC4ua1/sdTSqYbzLOC2n/s2ESfrCnvnHCQKkrgqq1Z+mOeRS584y/3fz9Pufuwb7mPdhA2LTUDcUqqVLxrQnp3tbMpEFKlubFTmZZZiVVZegMmAwAvd1BwkdnTTq6VuqpNnV7HeeGc729nOtOlSKXbPE2FIAHQ5UZYkqOoGTdOYa9n3F2knJsaCAL4Nmw9+iwtgz22LXRS3LQPwzwF8EsD/B+B7APw159xXqvfcappmrLv6zwJ4E8D7ALwI4Necc/930zS/4py7B+BvAPhjAP42gJ8D8EsAPrZpMmXd4HRdmfjIopR5ZAgSO7ppWWNdVlgYsuNvtmIfAJ/F35/ZuDlLHAoleGOhm362qHGyruhAaq4J5fO0qOnCZiAgiWvDd+2vF+4dG2zL931aSo8g7lq3VcP5F27ugsSdPTnTKLUVSTwtarNy8Z02uSX9QhnTUuZdn8QrUr+ap0nXGucqKxfvbGc72xnQV7ame+X2EoVcCwwJJIvKt0VLHO+73tzP8fmHpwD4czFWN70qbJcpu5BTq2mao6ZpfrZpmt9umqZumuZ/BPDPAHwdMfyHAPxc0zTvNE3zjwH8lwD+aPu7fwXAbzZN89ebpjmFDyjfcs59aOqPHndBog1JPDLQTbPEIXFtn0RjC4wPvnAdAHDDICUfgkRbLZ2gbdInkQ1K9/IEJ0WFk+L8g8RAN62wJltgAEGRalXyKlZAHz1kWwfIpnFaeAeZvY+6TslSN7aznU2ZFkVi9wN572lRmVWBhW7Krn3gjBYYVyhLK47Sjm66s53t7Kqb7Hf7eWrz07QoDNkCA/Dsk6K21Qje3M/x+QcrADY/eV35cqJ1uatJPFdzzr0A4IMAflO9/DvOuX/hnPtvWoQQzrnbAF4C8PfV+/4+gI+0P39E/65pmiMA/1T9Xl/zR5xzv+6c+3UAOCkqrIqKDtzkfSIKw4xzzmE/T3G8rszqpl/2og8Sf+DrX6XHdDWJRiRx0dJNOySRdAr32z6JJ0XVXfu8LNBNa6yKuuvHNjmuRUSsdNOb+9q5tq2R03Xbs8fgXH/guUMAwPPXdzWJO3tydnM/77KrliTJMktwWlaoapsq8I29DD/6ydfxl//tj9JjerUlHd306mRpdz3wdraznT0rJkHidQPA4RlfolTKMcWk/rCoGnNLih6SaCg5axqPdBZG0Ocy24VLKTrncgD/A4D/rmma33LOXQPwDQB+A8BdAP9Z+/vvAiCcy/vqT9wHcL39+RqAL0SX0L/vrGmaXwTwiwCwfOnN5qSobI3SYySRXCDX93K8e7JG3QCLlA+kXrixh1/7yW/Fe+8cTL+5tQ5JPLI1bl6KSEVXk8giiSmOVyVOC/4+zrU9hSQeFyWev84hbofLDEfr0oQaA/0gkQ2AZY2cFEI35R3dX/rRj+OffPbhM5Od2tnFWJo4vHB9id+7f2qqG97L03ZPaOgaZcAnxv7sH/hy0xz79ShCN706z8H77x3iH/7u/V2QuLOd7ezK26wgUSGJvsSBoZu2SGJVo6xt9M+b+3lg3BmEawBfPrarSTwnc84lAP57AGsAPwYATdM8AvDr7Vs+55z7MQCfcc5dB/Coff0GgFP188P250ft/2vTvz/TTta2RpqyIES4hh13Yz/DFx95ZM+aeXjt3qHp/bonF8DX0u1lvnF8oJty19vPUxy1Klbnrm6qWmAcG2ogDxcZjlYlqga4pQK/KbuhkURyE5FAWdqksME2ANy7tsS9N3Yo4s6evEmS432GhNNenrZIoq0mcY7laVC2K6urhyS+/66/77s+oTvb2c6uut3YlyCR97cWOlFIBnxyRgiyZylR0CAAjST2gsRdTeITN+cLr/4igBcAfKppmuKMt7Z4FpKmad4B8BkAb6nfv4VAU/1N/Tvn3CGAD6BPYx21E6lJNIqSPFr5oIhFBa/v5fjSo1Xvb5yXiTN439gCY9lSMq10U40enr9wTVCKPV3z9NaDhaf7WqjFQEw3tQWJxys7kriznZ2XiRz5G89fm3hnsGXW7glGddM55psit/Uo9dVqgQEAb7b15ayIw852trOdXVZ76eY+gKBUzVieuYAkki0whG1SVC2yZzintH+n1eU3mfiPojGyQxKfvP3nAL4cwHc0TdN1g3bOfRTAuwD+XwC3AfwnAP7XpmmEYvqXAPxUW0v4AoAfBvBvtr/7mwB+wTn3KQD/E4CfBvAPmqb5ranJCN3UjiT6AIwNOG7sZfjdd05MY+bavkIS08TRmZW9Vu5+XdamcT1K5rkL1ygkseD7MgrdNE8TE91Lbxz3rnGbiNx/QZst4h0729l5maxHS5Do6aYVquoCgsQ0qJt2SOIVopt+z1e8iOd/5GOdGNnOdraznV1Ve+W2DxLfPT4LBxqablTPonQdklh5JDGfCQI8d41jcEk5kSCJuz6JT9Da3oU/CuCrAXxW9UP8QQCvA/gVeIroPwKwAvBH1PCfgRej+R0Afw/ALzRN8ysA0DTNFwB8CsDPA3gHwEcBfJqZk0cSebqpBHhHgiQaahK/dOSRxOU5L6p91Sbi/2/vzoMkuasDj39fX3P03DPSwOhcSUggtCABkkBrc6wEmCtYEAiEECAsc8hgBwEGggUB5jCLN/AuYQ6DZS0IcZrDBmyFIYwIbwBhZHMYeWVAIHGIEbpmpkfTPdPH2z8yK7vU9MxU9XRVdlV9PxEV012VWfW6pjt/9fK9/P3amqRidLic3GW2rV/8bU1/XJ1eJ7F5zcl2ltxYOzbMvv2z7J9ubwmM5oNI68n2fVuSW1nYVeq0v3j+wzn/gUdXE6i0YtXoEFMzc0zNzHb8euPR4aFqwpr52U37529nZHiIR560tZr5VZL6VWOc2TPZepLYWKsbGktgtDe7aVF9bH3M2NS07NhRLU4W2ChUs0uoiQAAGwxJREFUHJidbXuinF7WlUpiZt4KHOp/8BOH2Hc/8OLyttjjXwUOu+TFQsXspq0nDo3kqTG7aavtUOtXj1Rrf3W6kjg6PFSsOTaX7c9k2KistrGWV3OFreOVxJHiZ9szNc3+mbmW200blcSIWHK7aasWtvs6UYVWgvNO2cZ5p2xra5/VI8McKE/ItHpN7lI11hGE+dlNB2UAlqR+ckxZSZzYv9iy54sbGxliYmqGzGR2rtV20/nZTdtt/zx+y/x8H+1OXlm1m470z4nMQxnYiySKdtPZtpc3mJhqbw3C5glQujFl7tqxYfZMzbS9Jtr+6caC820kiU1nYDo9cU1EsKFpbZuW203HRpianmM4Ztr62dpZn7KhkSjvLicO6nQFRuqUxsmi3ZPTLR8jl2pkaIjZuSQz5yuJVuElqedsXDPKxeccx9MesqPlfVaNDHH37Fy1FFIrx/+qkjibzLSZJJ6+Y+F8l63FCEW76dR050+erhQDmyQWk5m0XklsVA7vLCeh2dDizE3N0wB3o4d5y/gYe6baS4hWjxal/n0HZttqybxPu2kXEqINq0e4fU8xyW3Ls5uuasw4OttWlXRkeIg/euJp/FYbFZjGe7DLSqJ6XGMA3D05fZ8TXZ3QOLZOl9eWQOst3pKkleVPnvmQtrYfLa9JnL/c4PDH/0ZL6vRckVy2uwRGu5onrunG2uArxUAmiUMRbbdXNhKAnbunWDs23MbENd2tJG5bt4pb7trXVrLX2HZiarqtGJurbd2YuW/DmlF2NpLEsdZeb23Tdu1eE/r7jzulre0bvyON9Xfa+T+QVpLG7/LuyemWr9lYqvtcW9KHs5tKkg6usU7i/OUGhz/+N2Y3nZlNDsy0twQGwNWXnc3aNoob1QoHUzNkDk6n2EAmiRHF5CIHZltvr2xMOnDvgVnuv7G1hdwBdmya37adxUWXqlHda6dq1mgna7cCGRE86qStbFgzwqnbW585cak2rB7lJ3fcC7TRbrpqfrtWlztZqsaZpV3VOpVWQ9SbGseBXfumuzJxDcD0TPbl7KaSpIMbLddJbOdyg/nZTYuTi+1eFvG4045ua/tqTJxs75KzXjeQSeJQBLvbrPasHh1m3aoR9u6faatUfXzTAtYnbet8IrVtfZHMttMv3Vw1aPdavE+85JFtbX8kNqwZqWYObX1206ZKYocruY3ZTfdU61QOxkFE/adxTJic7vzspvMzF89WE9h4TaIkDYZGJXGmjcsNmme8n56d63gRZrzslru7XK2g09fqrxSD8VMuMBzBHeW1he0kDlvL2TzbuUanedr5jWs7e20PzFcS2zkR33gPdk+2127abc2tu632g29tmoG100niyPAQY8ND89ckDshBRP2nuQK/usN/N42ugH0HZpmZm2MoXGNUkgZFY53E6TYuN2h8BpycLk4udrr7pHFJ1V17i06xTs/ov1IM5KfY4aGoJkBp54P81rLldFMbSWK3S9KNM/CntbFwcyPGPZPTK/o6uubkvNVrIJsrud1IgFePDlWLyDpxjXrV+qYTMp0+hjUG230HZov1rpy0RpIGRqOSeGBmrvr+cBrjxuSB2WJx+w4vSdE4mdkoMA1KkjiQ7abDQ8GvdhdJYjstgVvGiypduzMjveMZZ7B1vLOTPzT8t7OO4Ve7p3jt77S+dGSjbL6/zSUwuq25Ffbko1pr3d3atID10etbv5Z0qVaPDvPrif3V11Iv2rhm/m+t020182eEZ5iezWr9K0lS/2tUEqskcfjwn50aSdrUzCwzs3MdrySOj923kjgon+8GMkkcGY7ql3HzeOsJXyPhaDdJvOTcE9ra/kgcu3kt73jGf25rn+bqYacndzkSxzVVBVttN42Y/8B59n/asuwxLdQc10pOuKVD6WYlsXHdcKPddNS/G0kaGKPDQ8xl0ToKrVUSV481VxKzrXUSl2JoKFg7Nlwtg2eS2MeGm85Ut1Phu+D07fzs7n089aGtLxLaC5orBd1Yy3GpnnD6/QA4adt4W/td9Ihj+emd93ZlmY7mFoSV3LorHUrzJACdTxLnB/tBWqRYkjSfFN5bTkzYTrvp1HTRbtqNZZPGV400VRJX7mfl5TTwSeK2NtYAe/zp23n86ds7EVKt7jMD6Ar+xV8zNsw/vOrRbVdy3/2sh3Yoot/UHJuVRPWq+57s6Fa7aXtr10qSel8jKZyYKpLEltZJHB5iZCiYnJ5lZi6rJTE6ad2qEX5+9z6g9W62XjeQSeJIBLPl183XrA2qLePdmwH0SJ3axoQ8ddi8tngvx4aHnKFRPau5TbtblcR9B2bZPz1nJVGSBshYmeA1Komtfg5dPTrM5IE5pmfmOt5uCsWs3zPlDKyDMk6t7IygQ4aHu/cBqBdsalqaYyUvgdELNpcJ90pPtqVWdXN206mZWSuJkjRAGpfmTEwVM8O3MnENlEli2YHSjc+u401dd4NSSRzI0bi5vVLFH+h4+QvvdXRHZks5EZLJtvrFeIcHw6rd9MCMlURJGjCNMWD3ZOvXJBb7DTExNc2B2TnWdeFzffO8FoMyTg3kJ9mRoeCZDzuGi885ru5QVozx8pffCtiRabSbHpidqzkS6chc8KDi+utHn3pUR19nbHiI4aEo2k2tJErSQGl0k+yaLCaFaTlJHB3m7nuLfdZ2YWLCdat7Y/6O5TSwJbX3XHRm3SGsKFn+240ZQPtZI0mcPDB7mC2lle39lzyMucyOt5tGBGtHh4t20+k5towPxuArSZq/Ln33vrLdtI0ksTHbaKc7XgCO2bQGKD4nD0pBxYxAANxRLgD/8BM21xxJb2tUZI9vWtNR6kXdbJleMzbMZFVJHIw2HklSc7tp45rE1ieu+eWuSaA7lcRTjl4HFB13zZO79bPBSIV1WI1f/tPvv6HmSHrb2Sdu5oIHHc1HXnxO3aFIPWN81Qj3HphhanpuYM7QSpLmk8RdbSaJa8aGubOLlcTG5+RBmrneSqIA+NRLHsnE1MxA/fJ3wtZ1q/jLF55ddxhST9mweoQ9UzPsn5lzxmlJGiBrR4tUpKokttFuWj1HFyauaSSJr378qR1/rZXCJFFAkdxsXbeq7jAkDaANa0bZPTldtJtaSZSkgVFVEtu8JrF5+bbxVZ0/ubh2bIRb3vWUjr/OSuJoLEmq1cY1o+yZnGb/9JzL8EjSAGkkiXsmpxkeCoZb7GhrTBQILm3XKSaJkqRabVwzyj37DnBgdo7VAzK1uCRpvm30wOxcy9cjAmwZn08Su1FJHESOxpKkWm1cM1q1GllJlKTBMTwUVYtpO7NqW0nsPJNESVKtNq6Zv7bEaxIlabA01kpsJ0ncsq45SfTkYic4GkuSatWcJDq7qSQNlrXlcb+tdtOmSuJoG/updb6rkqRaWUmUpMG1egmVxEa76fYNzszfKTbxSpJqdXTTIH//jatrjESS1G1bx8f4yR33tnWS8NjNa3jlfz2Fix5xXAcjG2wmiZKkWp20bV319QnbxmuMRJLUbffbuAa4h/u1cZJwaCh49RNO61xQst1UklSvzU1Tmd9/g5VESRokO8rk8NjNa2qORM1MEiVJK8ZQiwspS5L6Q2MJi3WrRg+zpbrJdlNJUu0+d8V5TE3P1h2GJKkm7Uxco84zSZQk1e5hx2+uOwRJUg0ufdQJ/PD2CS4778S6Q1ETk0RJkiRJtdgyPsb7LnlY3WFoAeu6kiRJkqSKSaIkSZIkqWKSKEmSJEmqmCRKkiRJkiomiZIkSZKkikmiJEmSJKlikihJkiRJqpgkSpIkSZIqJomSJEmSpIpJoiRJkiSpYpIoSZIkSaqYJEqSJEmSKiaJkiRJkqSKSaIkSZIkqWKSKEmSJEmqmCRKkiRJkiomiZIkSZKkikmiJEmSJKkSmVl3DF0XERPAfyxh143A7hW+nzHWu18vxLjU/Yyx3v16Ical7tcLMS51v23AnV16raXu1wvv41L364UYl7qfMda7Xy/EuNT9eiHGpe5njPd1WmauX/SRzBy4G3DDEvf70Erfzxj92Qb5Z+uFGP3ZejPGI/jZVvx40wvvoz+bMa60/XohRn82Y2xhn4OOUbabtueLPbCfMda7Xy/EuNT9jLHe/XohxqXu1wsxHsl+3Xwt3//6Xqvb+xljvfv1QoxL3a8XYlzqfsbYokFtN70hMx9RdxySpP7meCNJWqkONUYNaiXxQ3UHIEkaCI43kqSV6qBj1EBWEiVJkiRJixvUSmJHRMSWiPh8RNwbEbdGxPPK+x8XEf8WEbsi4q5ym2PqjrffRMQrIuKGiNgfEf9nwWPnR8RNEbEvIr4WESfUFGbfOtj7HxGXRMTeptu+iMiIeHiN4faViFgVEVeVx52JiPhuRDxpke2uLN/7C+qIU+qUg42/5WOvjIifRsSe8hj1W3XG2o8Ocfw/sTzmNI8Bb6ox1L50qDEgIh4ZEV+JiLsj4o6I+ExE3L/umPvJ4cbgiLg8In5c/v5fFxE76oy3VSaJy+t9wAFgO3AJ8IGIeDDw78ATM3MTsAP4EfCB2qLsX7cBbwf+qvnOiNgGfA54E7AFuAH4VNej63+Lvv+ZeW1mrmvcgCuAnwD/WkOM/WoE+DnwGIopsN8IfDoiTmxsEBEnA88GflVDfFKnLTr+RsS5wLuAZ1H8bVwFfD4ihmuLtD8tevxvsqlpHHhbF+MaFIcaAzZTtBSeCJwATABX1xFkHzvo+x8RjwXeCTyd4jPoT4FP1BRnW2w3XSYRMQ7cA5yRmT8s77sG+GVmvr5pu1XAW4CnZ+bpdcTa7yLi7cCxmfmi8vuXAC/KzPPK78cp1i07KzNvqi3QPrXw/V/k8a8B12fmW7sa2ICJiO8Db83Mz5bfXwe8F3g/cHlmfrXO+KTlcqjxF/gO8OrMPKdp273Ajsz0hMkyW2T8PZHiQ/FoZs7UF9ngWTgGNN3/MODrebC18bQsGu8/8ChgTWb+fnn/Dopj0ymZeXONIR6WlcTlcyow0xigSt8DHgwQEcdHxC5gEngN8O7uhziwHkzxfwFAZt4L3Fzery4q23wfDXy07lj6WURspzgm3Vh+/2xgf2b+Xa2BSZ1xqPH374HhiDi3rB6+GPgusLP7YQ60WyPiFxFxddndow5aOAYs8OiD3K9lssj7H80Pl/+e0dWglmCk7gD6yDpgz4L7dgPrATLzZ8CmiNgC/B5gBat71gF3LLiv+r9RV70A+KfM/GndgfSriBgFrgU+kpk3RcR6ilaXx9cbmdQxhxp/J4DPAv+X4sPZLuBJaRtVt9wJnE2RmG+laAu+FnhinUH1s4VjwILHHgJcSdH6qA5YZAy+DvhkRHyQ4nKzK4EE1tYYZkusJC6fvcCGBfdtoBigKpl5N/AR4G8iwiS9O1r6v1FXvIDi918dEBFDwDUU12a9orz7LcA1mXlLTWFJnXaoY/zvApdRVBXHgOcDX+qViSN6XWbuzcwbMnMmM2+nOC49oTx5pWV2kDGg8dgpFJX1P8zMf6ohvL632PtfXtrxZoqTVbeUtwngF7UE2QaTxOXzQ2AkIh7QdN9DWbykPwIczW8OauqMGyn+L4DqmpSTsd2iqyLiv1BM3PTXdcfSjyIiKCbl2A5cmJnT5UPnA38QETsjYidwHMUF9a+rKVRpuR1q/D0T+FJm/jAz5zLzOorJm86rIU4VFRTw8+eyO8QY0LjU46vA2zLzmppC7GuHev8z832Z+YDM3E6RLI4AP6gn0tb5R7pMyuvcPgf8cUSMlx+Inw5cExHPjIjTImIoIo4C3gN8p6wqaplExEhErAaGKa5BWV1Waz8PnBERF5aPXwl830lrltch3v+GFwKfzUwruJ3xAeBBwNMyc7Lp/vMprn04s7zdBryUou1L6nmHGn+BbwNPiYiTovB4imuFVvwHtF5ysON/eS1o4/PPVorJs67PzN31RtyXFh0Dolhy7R+BP8/MD9YV3AA42Pu/OiLOKI8/x1PMNPu/M/OeugJtlUni8roCWAP8mmJ625dn5o3AMcB1FOXlfwPmgGfUFWQfeyPFxECvp2gpmgTemJl3ABcC76CYAe9c4Ll1BdnHFn3/oThIAhdhq2lHlGeJX0qRBO6M+fXILsnMuzJzZ+MGzAL3ZObeWoOWltfBxt+PAp8Erqe4bvG9wEs9SbjsDnb8P4n5zz8/APYDF9cUY9861BgAXE7x//CWpvs9/i+jw7z/q4GPU7TF/zPwTYol2VY8l8CQJEmSJFWsJEqSJEmSKiaJkiRJkqSKSaIkSZIkqWKSKEmSJEmqmCRKkiRJkiomiZIkSZKkikmiJEmSJKlikihJkiRJqpgkSpIkSZIqJomSJEmSpIpJoiRJkiSpYpIoSZIkSaqYJEqSJEmSKiaJkiRJkqSKSaIkSZIkqWKSKEmSJEmqmCRKkiRJkiomiZIkSZKkikmiJEmSJKlikihJkiRJqpgkSpIkSZIqJomSJEmSpEpfJYkRcUtE/Doixpvuuzwirq8xLElSnynHm8mImIiIXRHxjYh4WUT01bgqSRpM/TiYDQN/WHcQkqS+97TMXA+cALwLeB1wVb0hSZJ05PoxSfxT4DURsWnhAxFxXkR8OyJ2l/+eV97/nIi4YcG2r4qIv+1SzJKkHpWZuzPzb4HnAC+MiDMiYlVE/M+I+FlE3B4RH4yINY19IuLpEfHdiNgTETdHxO/U9xNIknRf/Zgk3gBcD7ym+c6I2AJ8GXgvsBV4D/DliNgKfBE4LSIe0LTL84CPdyNgSVLvy8x/Bn4B/DZFZfFU4EzgFOAY4EqAiDgH+CjwR8Am4NHALd2PWJKkxfVjkgjFQPzKiDiq6b6nAD/KzGsycyYzPwHcRNEutA/4G+BigDJZfCBgJVGS1I7bgC3AS4BXZebdmTkBvBN4brnN7wJ/lZlfycy5zPxlZt5UU7ySJP2GvkwSM/MHwJeA1zfdvQO4dcGmt1Kc3YWianhx+fXzgC+UyaMkSa06BhgB1gL/Uk5qswu4DmicuDwOuLmm+CRJOqy+TBJLbwZ+j/kk8DaKyQWaHQ/8svz6K8BREXEmRbJoq6kkqWURcTbFmPMFYBJ4cGZuKm8bM3NduenPgZPrilOSpMPp2yQxM38MfAr4g/KuvwNOjYjnRcRIRDwHOJ2i4khmTgOfoZj4ZgtF0ihJ0iFFxIaIeCrwSeBjmfk94MPAn0XE0eU2x0TEE8tdrgIui4jzI2KofOyB9UQvSdJv6tsksfTHwDhAZt4FPBV4NXAX8FrgqZl5Z9P2HwcuAD6TmTNdjlWS1Fu+GBETFJXB/04xIdpl5WOvA34MfCsi9gBfBU6DaoKby4A/A3YDX+c3O10kSapNZGbdMUiSJEmSVoh+ryRKkiRJktpgkihJkiRJqpgkSpIkSZIqJomSJEmSpIpJoiRJkiSp0tNJYkSsioirIuLWiJiIiO9GxJOaHj8/Im6KiH0R8bWIOKHpsYsi4hvlY9cf4jVeEBEZEZd3+MeRJEmSpNr1dJIIjFCsT/UYYCPwRuDTEXFiRGwDPge8CdgC3AB8qmnfu4H/BbzrYE8eEZuBNwA3diR6SZIkSVph+m6dxIj4PvBWYCvwosw8r7x/HLgTOCszb2ra/nLg+Zn52EWe64PA94GLgI9l5l92/ieQJEmSpPr0eiXxPiJiO3AqReXvwcD3Go9l5r3AzeX9rTzXOcAjgA8uf6SSJEmStDL1TZIYEaPAtcBHykrhOmD3gs12A+tbeK5h4P3AKzJzbrljlSRJkqSVqi+SxIgYAq4BDgCvKO/eC2xYsOkGYKKFp7wC+H5mfmvZgpQkSZKkHjBSdwBHKiICuArYDjw5M6fLh24EXti03ThwMq1NQnM+8JiIeHL5/RbgrIg4MzNfcYj9JEmSJKmn9XySCHwAeBBwQWZONt3/eeBPI+JC4MvAlRTVwZugaikdpXgPhiJiNTBbJpkvAlY3PdfngL+mSEYlSZIkqW/1dLtpue7hS4EzgZ0Rsbe8XZKZdwAXAu8A7gHOBZ7btPulwCRFkvnb5dcfBsjMXZm5s3GjaGPdk5kLr3GUJEmSpL7Sd0tgSJIkSZKWrqcriZIkSZKk5WWSKEmSJEmqmCRKkiRJkiomiZIkSZKkikmiJEmSJKlikihJkiRJqpgkSpIERMTx5Vq7w3XHIklSnUwSJUkDKyJuiYgLADLzZ5m5LjNnu/j6j42IX3Tr9SRJaoVJoiRJkiSpYpIoSRpIEXENcDzwxbLN9LURkRExUj5+fUS8PSK+UT7+xYjYGhHXRsSeiPh2RJzY9HwPjIivRMTdEfEfEXFR02NPjoh/j4iJiPhlRLwmIsaBvwd2lM+/NyJ2RMQ5EfHNiNgVEb+KiD+PiLGm58qIuCIiflQ+39si4uQyzj0R8enG9o1KZUS8ISLuLCunl3TnHZYk9SqTREnSQMrMS4GfAU/LzHXApxfZ7LnApcAxwMnAN4GrgS3A/wPeDFAmfF8BPg4cXe73/og4vXyeq4CXZuZ64AzgHzPzXuBJwG1lm+u6zLwNmAVeBWwDHgWcD1yxIK4nAg8HHgm8FvgQ8HzguPL5L27a9n7lcx0DvBD4UESc1tabJUkaKCaJkiQd3NWZeXNm7qao+t2cmV/NzBngM8BZ5XZPBW7JzKszcyYzvwN8Fnh2+fg0cHpEbMjMezLzXw/2gpn5L5n5rfJ5bgH+AnjMgs3enZl7MvNG4AfAP2TmT5riPGvB9m/KzP2Z+XXgy8BFSJJ0ECaJkiQd3O1NX08u8v268usTgHPLFtFdEbELuISiigdwIfBk4NaI+HpEPOpgLxgRp0bElyJiZ0TsAd5JUQlcSlwA95RVy4ZbgR0He31JkkwSJUmDLJfpeX4OfD0zNzXd1mXmywEy89uZ+XSKVtQvMN/autjrfwC4CXhAZm4A3gDEEcS2uWyHbTgeuO0Ink+S1OdMEiVJg+x24KRleJ4vAadGxKURMVrezo6IB0XEWERcEhEbM3Ma2APMNb3+1ojY2PRc68tt9kbEA4GXL0N8by3j+G2K1tjPLMNzSpL6lEmiJGmQ/QnwxrI99FlLfZLMnACeQDFhzW3ATuB/AKvKTS4FbinbR19G0YpKZt4EfAL4SdmmugN4DfA8YAL4MPCppcZV2gncU8Z1LfCy8nUlSVpUZC5Xp40kSVpJIuKxwMcy89i6Y5Ek9Q4riZIkSZKkikmiJEmSJKliu6kkSZIkqWIlUZIkSZJUMUmUJEmSJFVMEiVJkiRJFZNESZIkSVLFJFGSJEmSVDFJlCRJkiRV/j9YJ750IxgAtQAAAABJRU5ErkJggg==",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Training data shape:  (1416, 1)\n",
+      "Test data shape:  (48, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(10)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.10</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.07</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.05</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.04</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.06</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 05:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.10</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 06:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.19</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 07:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.31</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 08:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.40</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 09:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.48</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load\n",
+       "2014-11-01 00:00:00  0.10\n",
+       "2014-11-01 01:00:00  0.07\n",
+       "2014-11-01 02:00:00  0.05\n",
+       "2014-11-01 03:00:00  0.04\n",
+       "2014-11-01 04:00:00  0.06\n",
+       "2014-11-01 05:00:00  0.10\n",
+       "2014-11-01 06:00:00  0.19\n",
+       "2014-11-01 07:00:00  0.31\n",
+       "2014-11-01 08:00:00  0.40\n",
+       "2014-11-01 09:00:00  0.48"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "原始數據與縮放數據：\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "source": [
+    "energy[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'original load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)\n",
+    "train.rename(columns={'load':'scaled load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "讓我們也縮放測試數據\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.33</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.33\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.29\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.27\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.27\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.30"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "source": [
+    "# Specify the number of steps to forecast ahead\n",
+    "HORIZON = 3\n",
+    "print('Forecasting horizon:', HORIZON, 'hours')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Forecasting horizon: 3 hours\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "source": [
+    "order = (4, 1, 0)\n",
+    "seasonal_order = (1, 1, 0, 24)\n",
+    "\n",
+    "model = SARIMAX(endog=train, order=order, seasonal_order=seasonal_order)\n",
+    "results = model.fit()\n",
+    "\n",
+    "print(results.summary())\n"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "                                     SARIMAX Results                                      \n",
+      "==========================================================================================\n",
+      "Dep. Variable:                               load   No. Observations:                 1416\n",
+      "Model:             SARIMAX(4, 1, 0)x(1, 1, 0, 24)   Log Likelihood                3477.239\n",
+      "Date:                            Thu, 30 Sep 2021   AIC                          -6942.477\n",
+      "Time:                                    14:36:28   BIC                          -6911.050\n",
+      "Sample:                                11-01-2014   HQIC                         -6930.725\n",
+      "                                     - 12-29-2014                                         \n",
+      "Covariance Type:                              opg                                         \n",
+      "==============================================================================\n",
+      "                 coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]\n",
+      "------------------------------------------------------------------------------\n",
+      "ar.L1          0.8403      0.016     52.226      0.000       0.809       0.872\n",
+      "ar.L2         -0.5220      0.034    -15.388      0.000      -0.588      -0.456\n",
+      "ar.L3          0.1536      0.044      3.470      0.001       0.067       0.240\n",
+      "ar.L4         -0.0778      0.036     -2.158      0.031      -0.148      -0.007\n",
+      "ar.S.L24      -0.2327      0.024     -9.718      0.000      -0.280      -0.186\n",
+      "sigma2         0.0004   8.32e-06     47.358      0.000       0.000       0.000\n",
+      "===================================================================================\n",
+      "Ljung-Box (L1) (Q):                   0.05   Jarque-Bera (JB):              1464.60\n",
+      "Prob(Q):                              0.83   Prob(JB):                         0.00\n",
+      "Heteroskedasticity (H):               0.84   Skew:                             0.14\n",
+      "Prob(H) (two-sided):                  0.07   Kurtosis:                         8.02\n",
+      "===================================================================================\n",
+      "\n",
+      "Warnings:\n",
+      "[1] Covariance matrix calculated using the outer product of gradients (complex-step).\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "為每個HORIZON步驟創建一個測試數據點。\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "source": [
+    "test_shifted = test.copy()\n",
+    "\n",
+    "for t in range(1, HORIZON):\n",
+    "    test_shifted['load+'+str(t)] = test_shifted['load'].shift(-t, freq='H')\n",
+    "    \n",
+    "test_shifted = test_shifted.dropna(how='any')\n",
+    "test_shifted.head(5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "      <th>load+1</th>\n",
+       "      <th>load+2</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.33</td>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "      <td>0.41</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "      <td>0.41</td>\n",
+       "      <td>0.57</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load  load+1  load+2\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.33    0.29    0.27\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.29    0.27    0.27\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.27    0.27    0.30\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.27    0.30    0.41\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.30    0.41    0.57"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 28
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 29,
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "training_window = 720 # dedicate 30 days (720 hours) for training\n",
+    "\n",
+    "train_ts = train['load']\n",
+    "test_ts = test_shifted\n",
+    "\n",
+    "history = [x for x in train_ts]\n",
+    "history = history[(-training_window):]\n",
+    "\n",
+    "predictions = list()\n",
+    "\n",
+    "# let's user simpler model for demonstration\n",
+    "order = (2, 1, 0)\n",
+    "seasonal_order = (1, 1, 0, 24)\n",
+    "\n",
+    "for t in range(test_ts.shape[0]):\n",
+    "    model = SARIMAX(endog=history, order=order, seasonal_order=seasonal_order)\n",
+    "    model_fit = model.fit()\n",
+    "    yhat = model_fit.forecast(steps = HORIZON)\n",
+    "    predictions.append(yhat)\n",
+    "    obs = list(test_ts.iloc[t])\n",
+    "    # move the training window\n",
+    "    history.append(obs[0])\n",
+    "    history.pop(0)\n",
+    "    print(test_ts.index[t])\n",
+    "    print(t+1, ': predicted =', yhat, 'expected =', obs)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "2014-12-30 00:00:00\n",
+      "1 : predicted = [0.32 0.29 0.28] expected = [0.32945389435989236, 0.2900626678603402, 0.2739480752014323]\n",
+      "2014-12-30 01:00:00\n",
+      "2 : predicted = [0.3  0.29 0.3 ] expected = [0.2900626678603402, 0.2739480752014323, 0.26812891674127126]\n",
+      "2014-12-30 02:00:00\n",
+      "3 : predicted = [0.27 0.28 0.32] expected = [0.2739480752014323, 0.26812891674127126, 0.3025962399283795]\n",
+      "2014-12-30 03:00:00\n",
+      "4 : predicted = [0.28 0.32 0.42] expected = [0.26812891674127126, 0.3025962399283795, 0.40823634735899716]\n",
+      "2014-12-30 04:00:00\n",
+      "5 : predicted = [0.3  0.39 0.54] expected = [0.3025962399283795, 0.40823634735899716, 0.5689346463742166]\n",
+      "2014-12-30 05:00:00\n",
+      "6 : predicted = [0.4  0.55 0.66] expected = [0.40823634735899716, 0.5689346463742166, 0.6799462846911368]\n",
+      "2014-12-30 06:00:00\n",
+      "7 : predicted = [0.57 0.68 0.75] expected = [0.5689346463742166, 0.6799462846911368, 0.7309758281110115]\n",
+      "2014-12-30 07:00:00\n",
+      "8 : predicted = [0.68 0.75 0.8 ] expected = [0.6799462846911368, 0.7309758281110115, 0.7511190689346463]\n",
+      "2014-12-30 08:00:00\n",
+      "9 : predicted = [0.75 0.8  0.82] expected = [0.7309758281110115, 0.7511190689346463, 0.7636526410026856]\n",
+      "2014-12-30 09:00:00\n",
+      "10 : predicted = [0.77 0.78 0.78] expected = [0.7511190689346463, 0.7636526410026856, 0.7381378692927483]\n",
+      "2014-12-30 10:00:00\n",
+      "11 : predicted = [0.76 0.75 0.74] expected = [0.7636526410026856, 0.7381378692927483, 0.7188898836168307]\n",
+      "2014-12-30 11:00:00\n",
+      "12 : predicted = [0.77 0.76 0.75] expected = [0.7381378692927483, 0.7188898836168307, 0.7090420769919425]\n",
+      "2014-12-30 12:00:00\n",
+      "13 : predicted = [0.7  0.68 0.69] expected = [0.7188898836168307, 0.7090420769919425, 0.7081468218442255]\n",
+      "2014-12-30 13:00:00\n",
+      "14 : predicted = [0.72 0.73 0.76] expected = [0.7090420769919425, 0.7081468218442255, 0.7385854968666068]\n",
+      "2014-12-30 14:00:00\n",
+      "15 : predicted = [0.71 0.73 0.86] expected = [0.7081468218442255, 0.7385854968666068, 0.8478066248880931]\n",
+      "2014-12-30 15:00:00\n",
+      "16 : predicted = [0.73 0.85 0.97] expected = [0.7385854968666068, 0.8478066248880931, 0.9516562220232765]\n",
+      "2014-12-30 16:00:00\n",
+      "17 : predicted = [0.87 0.99 0.97] expected = [0.8478066248880931, 0.9516562220232765, 0.934198746642793]\n",
+      "2014-12-30 17:00:00\n",
+      "18 : predicted = [0.94 0.92 0.86] expected = [0.9516562220232765, 0.934198746642793, 0.8876454789615038]\n",
+      "2014-12-30 18:00:00\n",
+      "19 : predicted = [0.94 0.89 0.82] expected = [0.934198746642793, 0.8876454789615038, 0.8294538943598924]\n",
+      "2014-12-30 19:00:00\n",
+      "20 : predicted = [0.88 0.82 0.71] expected = [0.8876454789615038, 0.8294538943598924, 0.7197851387645477]\n",
+      "2014-12-30 20:00:00\n",
+      "21 : predicted = [0.83 0.72 0.58] expected = [0.8294538943598924, 0.7197851387645477, 0.5747538048343777]\n",
+      "2014-12-30 21:00:00\n",
+      "22 : predicted = [0.72 0.58 0.47] expected = [0.7197851387645477, 0.5747538048343777, 0.4592658907788718]\n",
+      "2014-12-30 22:00:00\n",
+      "23 : predicted = [0.58 0.47 0.39] expected = [0.5747538048343777, 0.4592658907788718, 0.3858549686660697]\n",
+      "2014-12-30 23:00:00\n",
+      "24 : predicted = [0.46 0.38 0.34] expected = [0.4592658907788718, 0.3858549686660697, 0.34377797672336596]\n",
+      "2014-12-31 00:00:00\n",
+      "25 : predicted = [0.38 0.34 0.33] expected = [0.3858549686660697, 0.34377797672336596, 0.32542524619516544]\n",
+      "2014-12-31 01:00:00\n",
+      "26 : predicted = [0.36 0.34 0.34] expected = [0.34377797672336596, 0.32542524619516544, 0.33034914950760963]\n",
+      "2014-12-31 02:00:00\n",
+      "27 : predicted = [0.32 0.32 0.35] expected = [0.32542524619516544, 0.33034914950760963, 0.3706356311548791]\n",
+      "2014-12-31 03:00:00\n",
+      "28 : predicted = [0.32 0.36 0.47] expected = [0.33034914950760963, 0.3706356311548791, 0.470008952551477]\n",
+      "2014-12-31 04:00:00\n",
+      "29 : predicted = [0.37 0.48 0.65] expected = [0.3706356311548791, 0.470008952551477, 0.6145926589077886]\n",
+      "2014-12-31 05:00:00\n",
+      "30 : predicted = [0.48 0.64 0.75] expected = [0.470008952551477, 0.6145926589077886, 0.7247090420769919]\n",
+      "2014-12-31 06:00:00\n",
+      "31 : predicted = [0.63 0.73 0.79] expected = [0.6145926589077886, 0.7247090420769919, 0.786034019695613]\n",
+      "2014-12-31 07:00:00\n",
+      "32 : predicted = [0.71 0.76 0.79] expected = [0.7247090420769919, 0.786034019695613, 0.8012533572068039]\n",
+      "2014-12-31 08:00:00\n",
+      "33 : predicted = [0.79 0.82 0.83] expected = [0.786034019695613, 0.8012533572068039, 0.7994628469113696]\n",
+      "2014-12-31 09:00:00\n",
+      "34 : predicted = [0.82 0.83 0.81] expected = [0.8012533572068039, 0.7994628469113696, 0.780214861235452]\n",
+      "2014-12-31 10:00:00\n",
+      "35 : predicted = [0.8  0.78 0.76] expected = [0.7994628469113696, 0.780214861235452, 0.7587287376902416]\n",
+      "2014-12-31 11:00:00\n",
+      "36 : predicted = [0.77 0.75 0.74] expected = [0.780214861235452, 0.7587287376902416, 0.7367949865711727]\n",
+      "2014-12-31 12:00:00\n",
+      "37 : predicted = [0.77 0.76 0.76] expected = [0.7587287376902416, 0.7367949865711727, 0.7188898836168307]\n",
+      "2014-12-31 13:00:00\n",
+      "38 : predicted = [0.75 0.75 0.78] expected = [0.7367949865711727, 0.7188898836168307, 0.7273948075201431]\n",
+      "2014-12-31 14:00:00\n",
+      "39 : predicted = [0.73 0.75 0.87] expected = [0.7188898836168307, 0.7273948075201431, 0.8299015219337511]\n",
+      "2014-12-31 15:00:00\n",
+      "40 : predicted = [0.74 0.85 0.96] expected = [0.7273948075201431, 0.8299015219337511, 0.909579230080573]\n",
+      "2014-12-31 16:00:00\n",
+      "41 : predicted = [0.83 0.94 0.93] expected = [0.8299015219337511, 0.909579230080573, 0.855863921217547]\n",
+      "2014-12-31 17:00:00\n",
+      "42 : predicted = [0.94 0.93 0.88] expected = [0.909579230080573, 0.855863921217547, 0.7721575649059982]\n",
+      "2014-12-31 18:00:00\n",
+      "43 : predicted = [0.87 0.82 0.77] expected = [0.855863921217547, 0.7721575649059982, 0.7023276633840643]\n",
+      "2014-12-31 19:00:00\n",
+      "44 : predicted = [0.79 0.73 0.63] expected = [0.7721575649059982, 0.7023276633840643, 0.6195165622202325]\n",
+      "2014-12-31 20:00:00\n",
+      "45 : predicted = [0.7  0.59 0.46] expected = [0.7023276633840643, 0.6195165622202325, 0.5425246195165621]\n",
+      "2014-12-31 21:00:00\n",
+      "46 : predicted = [0.6  0.47 0.36] expected = [0.6195165622202325, 0.5425246195165621, 0.4735899731423454]\n",
+      "CPU times: user 12min 15s, sys: 2min 39s, total: 14min 54s\n",
+      "Wall time: 2min 36s\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "scrolled": true
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "比較預測與實際負載\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 30,
+   "source": [
+    "eval_df = pd.DataFrame(predictions, columns=['t+'+str(t) for t in range(1, HORIZON+1)])\n",
+    "eval_df['timestamp'] = test.index[0:len(test.index)-HORIZON+1]\n",
+    "eval_df = pd.melt(eval_df, id_vars='timestamp', value_name='prediction', var_name='h')\n",
+    "eval_df['actual'] = np.array(np.transpose(test_ts)).ravel()\n",
+    "eval_df[['prediction', 'actual']] = scaler.inverse_transform(eval_df[['prediction', 'actual']])\n",
+    "eval_df.head()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>timestamp</th>\n",
+       "      <th>h</th>\n",
+       "      <th>prediction</th>\n",
+       "      <th>actual</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 00:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>3,008.74</td>\n",
+       "      <td>3,023.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 01:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,955.53</td>\n",
+       "      <td>2,935.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 02:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,900.17</td>\n",
+       "      <td>2,899.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 03:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,917.69</td>\n",
+       "      <td>2,886.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 04:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,946.99</td>\n",
+       "      <td>2,963.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "            timestamp    h  prediction   actual\n",
+       "0 2014-12-30 00:00:00  t+1    3,008.74 3,023.00\n",
+       "1 2014-12-30 01:00:00  t+1    2,955.53 2,935.00\n",
+       "2 2014-12-30 02:00:00  t+1    2,900.17 2,899.00\n",
+       "3 2014-12-30 03:00:00  t+1    2,917.69 2,886.00\n",
+       "4 2014-12-30 04:00:00  t+1    2,946.99 2,963.00"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 30
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "計算所有預測值的**平均絕對百分比誤差 (MAPE)**\n",
+    "\n",
+    "$$MAPE = \\frac{1}{n} \\sum_{t=1}^{n}|\\frac{actual_t - predicted_t}{actual_t}|$$\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 31,
+   "source": [
+    "if(HORIZON > 1):\n",
+    "    eval_df['APE'] = (eval_df['prediction'] - eval_df['actual']).abs() / eval_df['actual']\n",
+    "    print(eval_df.groupby('h')['APE'].mean())"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "h\n",
+      "t+1   0.01\n",
+      "t+2   0.01\n",
+      "t+3   0.02\n",
+      "Name: APE, dtype: float64\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 32,
+   "source": [
+    "print('One step forecast MAPE: ', (mape(eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['prediction'], eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['actual']))*100, '%')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "One step forecast MAPE:  0.5570581332313952 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 33,
+   "source": [
+    "print('Multi-step forecast MAPE: ', mape(eval_df['prediction'], eval_df['actual'])*100, '%')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Multi-step forecast MAPE:  1.1460048657704118 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "繪製測試集第一週的預測值與實際值的對比圖\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 34,
+   "source": [
+    "if(HORIZON == 1):\n",
+    "    ## Plotting single step forecast\n",
+    "    eval_df.plot(x='timestamp', y=['actual', 'prediction'], style=['r', 'b'], figsize=(15, 8))\n",
+    "\n",
+    "else:\n",
+    "    ## Plotting multi step forecast\n",
+    "    plot_df = eval_df[(eval_df.h=='t+1')][['timestamp', 'actual']]\n",
+    "    for t in range(1, HORIZON+1):\n",
+    "        plot_df['t+'+str(t)] = eval_df[(eval_df.h=='t+'+str(t))]['prediction'].values\n",
+    "\n",
+    "    fig = plt.figure(figsize=(15, 8))\n",
+    "    ax = plt.plot(plot_df['timestamp'], plot_df['actual'], color='red', linewidth=4.0)\n",
+    "    ax = fig.add_subplot(111)\n",
+    "    for t in range(1, HORIZON+1):\n",
+    "        x = plot_df['timestamp'][(t-1):]\n",
+    "        y = plot_df['t+'+str(t)][0:len(x)]\n",
+    "        ax.plot(x, y, color='blue', linewidth=4*math.pow(.9,t), alpha=math.pow(0.8,t))\n",
+    "    \n",
+    "    ax.legend(loc='best')\n",
+    "    \n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "No handles with labels found to put in legend.\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c193140200b9684da27e3890211391b6",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:19:04+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb b/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..0635a7bea
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,59 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "523ec472196307b3c4235337353c9ceb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:20:18+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# 使用 ARIMA 進行時間序列預測\n",
+    "\n",
+    "在此筆記本中，我們將展示如何：\n",
+    "- 準備時間序列數據以訓練 ARIMA 時間序列預測模型\n",
+    "- 實現一個簡單的 ARIMA 模型，預測時間序列中未來 HORIZON 步（從時間 *t+1* 到 *t+HORIZON*）\n",
+    "- 評估模型\n",
+    "\n",
+    "此範例中的數據來自 GEFCom2014 預測競賽。它包含了 2012 年至 2014 年之間 3 年的每小時電力負載和溫度數據。任務是預測未來的電力負載值。在此範例中，我們展示如何僅使用歷史負載數據來預測下一個時間步。\n",
+    "\n",
+    "陶宏、Pierre Pinson、Shu Fan、Hamidreza Zareipour、Alberto Troccoli 和 Rob J. Hyndman，\"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\"，《International Journal of Forecasting》，第 32 卷，第 3 期，頁 896-913，2016 年 7 月至 9 月。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pip install statsmodels"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/3-SVR/README.md b/translations/mo/7-TimeSeries/3-SVR/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ec7008898
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/3-SVR/README.md
@@ -0,0 +1,393 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "f80e513b3279869e7661e3190cc83076",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:49:52+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 使用支持向量回歸進行時間序列預測
+
+在上一課中，你學習了如何使用 ARIMA 模型進行時間序列預測。現在，我們將探討支持向量回歸（Support Vector Regressor，SVR）模型，它是一種用於預測連續數據的回歸模型。
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/51/) 
+
+## 簡介
+
+在本課中，你將學習如何使用 [**SVM**：**支持向量機**](https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) 來進行回歸，或稱 **SVR：支持向量回歸**。
+
+### SVR 在時間序列中的應用 [^1]
+
+在了解 SVR 在時間序列預測中的重要性之前，以下是一些你需要了解的重要概念：
+
+- **回歸：** 一種監督式學習技術，用於根據給定的輸入集預測連續值。其核心思想是找到特徵空間中包含最多數據點的曲線（或直線）。[點擊此處](https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis)了解更多資訊。
+- **支持向量機（SVM）：** 一種監督式機器學習模型，用於分類、回歸和異常檢測。該模型在特徵空間中是一個超平面，分類時作為邊界，回歸時作為最佳擬合線。在 SVM 中，通常使用核函數將數據集轉換到更高維度的空間，以便更容易分離。[點擊此處](https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine)了解更多關於 SVM 的資訊。
+- **支持向量回歸（SVR）：** SVM 的一種，用於找到最佳擬合線（在 SVM 中是超平面），以包含最多數據點。
+
+### 為什麼選擇 SVR？ [^1]
+
+在上一課中，你學習了 ARIMA，它是一種非常成功的統計線性方法，用於預測時間序列數據。然而，在許多情況下，時間序列數據具有*非線性*特性，這些特性無法通過線性模型映射。在這種情況下，SVM 能夠考慮數據中的非線性特性，使得 SVR 在時間序列預測中非常成功。
+
+## 練習 - 建立 SVR 模型
+
+數據準備的前幾步與上一課 [ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA) 的步驟相同。
+
+打開本課的 [_/working_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/3-SVR/working) 資料夾，找到 [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb) 文件。[^2]
+
+1. 執行 notebook 並導入必要的庫：[^2]
+
+   ```python
+   import sys
+   sys.path.append('../../')
+   ```
+
+   ```python
+   import os
+   import warnings
+   import matplotlib.pyplot as plt
+   import numpy as np
+   import pandas as pd
+   import datetime as dt
+   import math
+   
+   from sklearn.svm import SVR
+   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
+   from common.utils import load_data, mape
+   ```
+
+2. 從 `/data/energy.csv` 文件中載入數據到 Pandas dataframe，並查看數據：[^2]
+
+   ```python
+   energy = load_data('../../data')[['load']]
+   ```
+
+3. 繪製 2012 年 1 月至 2014 年 12 月的所有能源數據：[^2]
+
+   ```python
+   energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+   plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+   plt.ylabel('load', fontsize=12)
+   plt.show()
+   ```
+
+   ![完整數據](../../../../translated_images/full-data.a82ec9957e580e976f651a4fc38f280b9229c6efdbe3cfe7c60abaa9486d2cbe.mo.png)
+
+   現在，讓我們建立 SVR 模型。
+
+### 創建訓練和測試數據集
+
+現在數據已載入，你可以將其分為訓練集和測試集。接著，你需要重塑數據以創建基於時間步長的數據集，這是 SVR 所需的格式。你將在訓練集上訓練模型。模型訓練完成後，你將在訓練集、測試集以及完整數據集上評估其準確性，以查看整體表現。需要確保測試集涵蓋訓練集之後的時間段，以避免模型從未來時間段中獲取資訊 [^2]（這種情況稱為*過擬合*）。
+
+1. 將 2014 年 9 月 1 日至 10 月 31 日的兩個月分配給訓練集。測試集將包括 2014 年 11 月 1 日至 12 月 31 日的兩個月：[^2]
+
+   ```python
+   train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'
+   test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'
+   ```
+
+2. 可視化差異：[^2]
+
+   ```python
+   energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \
+       .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \
+       .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)
+   plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+   plt.ylabel('load', fontsize=12)
+   plt.show()
+   ```
+
+   ![訓練和測試數據](../../../../translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.mo.png)
+
+### 為訓練準備數據
+
+現在，你需要通過篩選和縮放數據來準備訓練數據。篩選數據集以僅包含所需的時間段和列，並縮放數據以確保其投射到 0 和 1 的區間內。
+
+1. 篩選原始數據集以僅包含上述時間段的數據集，以及僅包含所需的列 'load' 和日期：[^2]
+
+   ```python
+   train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]
+   test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]
+   
+   print('Training data shape: ', train.shape)
+   print('Test data shape: ', test.shape)
+   ```
+
+   ```output
+   Training data shape:  (1416, 1)
+   Test data shape:  (48, 1)
+   ```
+   
+2. 將訓練數據縮放到範圍 (0, 1)：[^2]
+
+   ```python
+   scaler = MinMaxScaler()
+   train['load'] = scaler.fit_transform(train)
+   ```
+   
+4. 現在，縮放測試數據：[^2]
+
+   ```python
+   test['load'] = scaler.transform(test)
+   ```
+
+### 創建具有時間步長的數據 [^1]
+
+對於 SVR，你需要將輸入數據轉換為 `[batch, timesteps]` 的形式。因此，你需要重塑現有的 `train_data` 和 `test_data`，以便新增一個維度表示時間步長。
+
+```python
+# Converting to numpy arrays
+train_data = train.values
+test_data = test.values
+```
+
+在此範例中，我們設定 `timesteps = 5`。因此，模型的輸入是前 4 個時間步長的數據，輸出是第 5 個時間步長的數據。
+
+```python
+timesteps=5
+```
+
+使用嵌套列表推導式將訓練數據轉換為 2D 張量：
+
+```python
+train_data_timesteps=np.array([[j for j in train_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(train_data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+train_data_timesteps.shape
+```
+
+```output
+(1412, 5)
+```
+
+將測試數據轉換為 2D 張量：
+
+```python
+test_data_timesteps=np.array([[j for j in test_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(test_data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+test_data_timesteps.shape
+```
+
+```output
+(44, 5)
+```
+
+選擇訓練和測試數據的輸入和輸出：
+
+```python
+x_train, y_train = train_data_timesteps[:,:timesteps-1],train_data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+x_test, y_test = test_data_timesteps[:,:timesteps-1],test_data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+
+print(x_train.shape, y_train.shape)
+print(x_test.shape, y_test.shape)
+```
+
+```output
+(1412, 4) (1412, 1)
+(44, 4) (44, 1)
+```
+
+### 實現 SVR [^1]
+
+現在是實現 SVR 的時候了。要了解更多關於此實現的資訊，你可以參考 [此文件](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVR.html)。以下是我們的實現步驟：
+
+1. 通過調用 `SVR()` 並傳入模型超參數：kernel、gamma、c 和 epsilon 來定義模型
+2. 通過調用 `fit()` 函數準備訓練數據的模型
+3. 通過調用 `predict()` 函數進行預測
+
+現在我們創建一個 SVR 模型。在此，我們使用 [RBF 核函數](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#parameters-of-the-rbf-kernel)，並將超參數 gamma、C 和 epsilon 分別設置為 0.5、10 和 0.05。
+
+```python
+model = SVR(kernel='rbf',gamma=0.5, C=10, epsilon = 0.05)
+```
+
+#### 在訓練數據上擬合模型 [^1]
+
+```python
+model.fit(x_train, y_train[:,0])
+```
+
+```output
+SVR(C=10, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.05, gamma=0.5,
+    kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)
+```
+
+#### 進行模型預測 [^1]
+
+```python
+y_train_pred = model.predict(x_train).reshape(-1,1)
+y_test_pred = model.predict(x_test).reshape(-1,1)
+
+print(y_train_pred.shape, y_test_pred.shape)
+```
+
+```output
+(1412, 1) (44, 1)
+```
+
+你已經建立了 SVR！現在我們需要評估它。
+
+### 評估你的模型 [^1]
+
+為了評估，首先我們需要將數據縮放回原始比例。接著，為了檢查性能，我們將繪製原始和預測的時間序列圖，並打印 MAPE 結果。
+
+將預測和原始輸出縮放回原始比例：
+
+```python
+# Scaling the predictions
+y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)
+y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)
+
+print(len(y_train_pred), len(y_test_pred))
+```
+
+```python
+# Scaling the original values
+y_train = scaler.inverse_transform(y_train)
+y_test = scaler.inverse_transform(y_test)
+
+print(len(y_train), len(y_test))
+```
+
+#### 檢查模型在訓練和測試數據上的性能 [^1]
+
+我們從數據集中提取時間戳，以顯示在圖表的 x 軸上。注意，我們使用前 ```timesteps-1``` 個值作為第一個輸出的輸入，因此輸出的時間戳將從那之後開始。
+
+```python
+train_timestamps = energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)].index[timesteps-1:]
+test_timestamps = energy[test_start_dt:].index[timesteps-1:]
+
+print(len(train_timestamps), len(test_timestamps))
+```
+
+```output
+1412 44
+```
+
+繪製訓練數據的預測：
+
+```python
+plt.figure(figsize=(25,6))
+plt.plot(train_timestamps, y_train, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(train_timestamps, y_train_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.title("Training data prediction")
+plt.show()
+```
+
+![訓練數據預測](../../../../translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.mo.png)
+
+打印訓練數據的 MAPE：
+
+```python
+print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE for training data: 1.7195710200875551 %
+```
+
+繪製測試數據的預測：
+
+```python
+plt.figure(figsize=(10,3))
+plt.plot(test_timestamps, y_test, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(test_timestamps, y_test_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.show()
+```
+
+![測試數據預測](../../../../translated_images/test-data-predict.8afc47ee7e52874f514ebdda4a798647e9ecf44a97cc927c535246fcf7a28aa9.mo.png)
+
+打印測試數據的 MAPE：
+
+```python
+print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE for testing data:  1.2623790187854018 %
+```
+
+🏆 你在測試數據集上取得了非常好的結果！
+
+### 檢查模型在完整數據集上的性能 [^1]
+
+```python
+# Extracting load values as numpy array
+data = energy.copy().values
+
+# Scaling
+data = scaler.transform(data)
+
+# Transforming to 2D tensor as per model input requirement
+data_timesteps=np.array([[j for j in data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+print("Tensor shape: ", data_timesteps.shape)
+
+# Selecting inputs and outputs from data
+X, Y = data_timesteps[:,:timesteps-1],data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+print("X shape: ", X.shape,"\nY shape: ", Y.shape)
+```
+
+```output
+Tensor shape:  (26300, 5)
+X shape:  (26300, 4) 
+Y shape:  (26300, 1)
+```
+
+```python
+# Make model predictions
+Y_pred = model.predict(X).reshape(-1,1)
+
+# Inverse scale and reshape
+Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred)
+Y = scaler.inverse_transform(Y)
+```
+
+```python
+plt.figure(figsize=(30,8))
+plt.plot(Y, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(Y_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.show()
+```
+
+![完整數據預測](../../../../translated_images/full-data-predict.4f0fed16a131c8f3bcc57a3060039dc7f2f714a05b07b68c513e0fe7fb3d8964.mo.png)
+
+```python
+print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE:  2.0572089029888656 %
+```
+
+🏆 非常棒的圖表，顯示出模型具有良好的準確性。做得好！
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+- 嘗試在創建模型時調整超參數（gamma、C、epsilon），並在數據上進行評估，以查看哪組超參數在測試數據上表現最佳。要了解更多關於這些超參數的資訊，你可以參考 [此文件](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#parameters-of-the-rbf-kernel)。 
+- 嘗試使用不同的核函數進行模型訓練，並分析它們在數據集上的表現。相關文件可參考 [此處](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#kernel-functions)。
+- 嘗試為模型使用不同的 `timesteps` 值，觀察其回溯預測的效果。
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/52/)
+
+## 回顧與自學
+
+本課旨在介紹 SVR 在時間序列預測中的應用。要了解更多關於 SVR 的資訊，你可以參考 [這篇博客](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/03/support-vector-regression-tutorial-for-machine-learning/)。[scikit-learn 的文件](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html) 提供了更全面的解釋，包括 SVM 的一般概念、[SVR](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#regression)，以及其他實現細節，例如可用的不同 [核函數](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#kernel-functions) 和它們的參數。
+
+## 作業
+
+[一個新的 SVR 模型](assignment.md)
+
+## 致謝
+
+[^1]: 本節的文字、代碼和輸出由 [@AnirbanMukherjeeXD](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD) 貢獻
+[^2]: 本節的文字、代碼和輸出取自 [ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md b/translations/mo/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..3b357e001
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "94aa2fc6154252ae30a3f3740299707a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:51:36+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 一個新的 SVR 模型
+
+## 指導說明 [^1]
+
+現在您已經建立了一個 SVR 模型，請使用新的數據建立一個新的模型（可以嘗試使用[杜克大學的這些數據集](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)）。在筆記本中註解您的工作，視覺化數據和您的模型，並使用適當的圖表和 MAPE 測試其準確性。同時嘗試調整不同的超參數以及使用不同的時間步長值。
+
+## 評分標準 [^1]
+
+| 評分標準 | 優秀                                                        | 合格                                                      | 需要改進                           |
+| -------- | ----------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
+|          | 提供了一個包含 SVR 模型的筆記本，模型已建立、測試並通過視覺化和準確性進行解釋。 | 提供的筆記本未註解或包含錯誤。                           | 提供了一個不完整的筆記本。         |
+
+[^1]:本節中的文字基於[ARIMA 的作業](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..ed95390de
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1017 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fv9OoQsMFk5A"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "在本筆記本中，我們將示範如何：\n",
+    "\n",
+    "- 準備二維時間序列數據以訓練 SVM 回歸模型  \n",
+    "- 使用 RBF 核實現 SVR  \n",
+    "- 使用圖表和 MAPE 評估模型  \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 匯入模組\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "sys.path.append('../../')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "id": "M687KNlQFp0-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from sklearn.svm import SVR\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Cj-kfVdMGjWP"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8fywSjC6GsRz"
+   },
+   "source": [
+    "### 加載數據\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "aBDkEB11Fumg",
+    "outputId": "99cf7987-0509-4b73-8cc2-75d7da0d2740"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2698.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2558.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2444.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2402.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2403.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy = load_data('../../data')[['load']]\n",
+    "energy.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "O0BWP13rGnh4"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 486
+    },
+    "id": "hGaNPKu_Gidk",
+    "outputId": "7f89b326-9057-4f49-efbe-cb100ebdf76d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IPuNor4eGwYY"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "id": "ysvsNyONGt0Q"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 548
+    },
+    "id": "SsfdLoPyGy9w",
+    "outputId": "d6d6c25b-b1f4-47e5-91d1-707e043237d7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XbFTqBw6G1Ch"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "現在，您需要通過對數據進行過濾和縮放來準備訓練數據。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cYivRdQpHDj3",
+    "outputId": "a138f746-461c-4fd6-bfa6-0cee094c4aa1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Training data shape:  (1416, 1)\n",
+      "Test data shape:  (48, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "將數據縮放至範圍 (0, 1)。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "3DNntGQnZX8G",
+    "outputId": "210046bc-7a66-4ccd-d70d-aa4a7309949c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.101611</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.065801</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.046106</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.042525</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.059087</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                         load\n",
+       "2014-11-01 00:00:00  0.101611\n",
+       "2014-11-01 01:00:00  0.065801\n",
+       "2014-11-01 02:00:00  0.046106\n",
+       "2014-11-01 03:00:00  0.042525\n",
+       "2014-11-01 04:00:00  0.059087"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 206
+    },
+    "id": "26Yht-rzZexe",
+    "outputId": "20326077-a38a-4e78-cc5b-6fd7af95d301"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.329454</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.290063</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.273948</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.268129</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.302596</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                         load\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.329454\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.290063\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.273948\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.268129\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.302596"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "x0n6jqxOQ41Z"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fdmxTZtOQ8xs"
+   },
+   "source": [
+    "對於我們的 SVR，我們將輸入數據轉換為 `[batch, timesteps]` 的形式。因此，我們重新調整現有的 `train_data` 和 `test_data`，使其具有一個新的維度，該維度指的是時間步長。在我們的例子中，我們取 `timesteps = 5`。因此，模型的輸入是前 4 個時間步長的數據，輸出將是第 5 個時間步長的數據。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {
+    "id": "Rpju-Sc2HFm0"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting to numpy arrays\n",
+    "\n",
+    "train_data = train.values\n",
+    "test_data = test.values"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Selecting the timesteps\n",
+    "\n",
+    "timesteps=5"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "O-JrsrsVJhUQ",
+    "outputId": "c90dbe71-bacc-4ec4-b452-f82fe5aefaef"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(1412, 5)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 12,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Converting data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "train_data_timesteps=np.array([[j for j in train_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(train_data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "train_data_timesteps.shape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "exJD8AI7KE4g",
+    "outputId": "ce90260c-f327-427d-80f2-77307b5a6318"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(44, 5)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Converting test data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "test_data_timesteps=np.array([[j for j in test_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(test_data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "test_data_timesteps.shape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {
+    "id": "2u0R2sIsLuq5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1412, 4) (1412, 1)\n",
+      "(44, 4) (44, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "x_train, y_train = train_data_timesteps[:,:timesteps-1],train_data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "x_test, y_test = test_data_timesteps[:,:timesteps-1],test_data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "\n",
+    "print(x_train.shape, y_train.shape)\n",
+    "print(x_test.shape, y_test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8wIPOtAGLZlh"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {
+    "id": "EhA403BEPEiD"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create model using RBF kernel\n",
+    "\n",
+    "model = SVR(kernel='rbf',gamma=0.5, C=10, epsilon = 0.05)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GS0UA3csMbqp",
+    "outputId": "d86b6f05-5742-4c1d-c2db-c40510bd4f0d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "SVR(C=10, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.05, gamma=0.5,\n",
+       "    kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 16,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Fit model on training data\n",
+    "\n",
+    "model.fit(x_train, y_train[:,0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Rz_x8S3UrlcF"
+   },
+   "source": [
+    "### 建立模型預測\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XR0gnt3MnuYS",
+    "outputId": "157e40ab-9a23-4b66-a885-0d52a24b2364"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1412, 1) (44, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Making predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = model.predict(x_train).reshape(-1,1)\n",
+    "y_test_pred = model.predict(x_test).reshape(-1,1)\n",
+    "\n",
+    "print(y_train_pred.shape, y_test_pred.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "_2epncg-SGzr"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Scaling the predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)\n",
+    "y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)\n",
+    "\n",
+    "print(len(y_train_pred), len(y_test_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xmm_YLXhq7gV",
+    "outputId": "18392f64-4029-49ac-c71a-a4e2411152a1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Scaling the original values\n",
+    "\n",
+    "y_train = scaler.inverse_transform(y_train)\n",
+    "y_test = scaler.inverse_transform(y_test)\n",
+    "\n",
+    "print(len(y_train), len(y_test))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "u3LBj93coHEi",
+    "outputId": "d4fd49e8-8c6e-4bb0-8ef9-ca0b26d725b4"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Extract the timesteps for x-axis\n",
+    "\n",
+    "train_timestamps = energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)].index[timesteps-1:]\n",
+    "test_timestamps = energy[test_start_dt:].index[timesteps-1:]\n",
+    "\n",
+    "print(len(train_timestamps), len(test_timestamps))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1800x432 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(25,6))\n",
+    "plt.plot(train_timestamps, y_train, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(train_timestamps, y_train_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.title(\"Training data prediction\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "LnhzcnYtXHCm",
+    "outputId": "f5f0d711-f18b-4788-ad21-d4470ea2c02b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE for training data:  1.7195710200875551 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 225
+    },
+    "id": "53Q02FoqQH4V",
+    "outputId": "53e2d59b-5075-4765-ad9e-aed56c966583"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAmUAAADSCAYAAAAL37fDAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjQuMywgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/MnkTPAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAABSYklEQVR4nO3dd3hU1dbA4d9Kofei0qSJ9B6KKIiIgKCoIIoFbAjYr+Varvez92vFhogNRJCqgCC9inRCB+kSpPciqfv7Y53AgAmkn0my3ueZh5kzM2f2HJKTdfZee21xzmGMMcYYY/wV4ncDjDHGGGOMBWXGGGOMMUHBgjJjjDHGmCBgQZkxxhhjTBCwoMwYY4wxJghYUGaMMcYYEwRSHJSJSKiILBOR8d7jb0Vki4hEercG3nYRkX4islFEVohIo4B93CUiG7zbXRn+bYwxxhhjsqmwVLz2MWAtUCRg27+dcyPPet21QDXv1gz4HGgmIiWAF4EIwAFLRGSsc+5gWhtvjDHGGJNTpCgoE5HyQCfgdeCJ87z8BmCQ06q080WkmIiUAVoDU5xzB7x9TgE6AEOT21GpUqVcpUqVUtJEY4wxxhhfLVmyZJ9zrnRa35/SnrIPgaeBwmdtf11EXgCmAc8656KBcsD2gNdEeduS256sSpUqsXjx4hQ20RhjjDHGPyKyLT3vP29OmYhcB+xxzi0566nngBpAE6AE8Ex6GhLweb1FZLGILN67d29G7NIYY4wxJuilJNH/cqCziGwFhgFtROR759xOp6KBb4Cm3ut3ABUC3l/e25bc9jM45wY45yKccxGlS6e5B9AYY4wxJls5b1DmnHvOOVfeOVcJ6A5Md87d6eWJISIC3Ais8t4yFujpzcJsDhx2zu0EJgHtRKS4iBQH2nnbjDHGGGNyvdTMvjzbEBEpDQgQCfT1tk8AOgIbgRPAPQDOuQMi8iqwyHvdK4lJ/6kRGxtLVFQUJ0+eTEfTTb58+Shfvjzh4eF+N8UYY4wxgOgkyeAUERHhzk7037JlC4ULF6ZkyZJoJ51JLecc+/fv5+jRo1SuXNnv5piz7NsH4eFQtKjfLTHGGJMaIrLEOReR1vdnu4r+J0+etIAsnUSEkiVLWm9jEFq7Flq2hCfOV3jGGGNMjpPtgjLAArIMYMcw+MybB7ffDqNGwcaNsH693y0yxhiTlbJlUBYsfvrpJ0SEdevWnfN1H374ISdOnEjz53z77bc8/PDDaX6/8dnBg7B6NcTEJPuSsWPhX/+CceOgVi145RV44YWsa6Ixxhj/WVCWDkOHDuWKK65g6NBkFyUA0h+UmWwsPh7eew/69YMnn4QBA2DJEoiOPvWSL7+EDz+ESZOgfHndduWVcPgwREb60mpjjDE+sKAsjY4dO8bcuXP56quvGDZsGADx8fE89dRT1KlTh3r16vHxxx/Tr18//vrrL6666iquuuoqAAoVKnRqPyNHjuTuu+8GYNy4cTRr1oyGDRvStm1bdu/eneXfy2SwefNg717N3I+J0YBswAB48klc/y94pc8Ofp0Qz4QJULz4mW999VX473/9abYxxpisl56SGP7r0ydz9vvFF+d9yc8//0yHDh249NJLKVmyJEuWLGHhwoVs3bqVyMhIwsLCOHDgACVKlOD9999nxowZlCpV6pz7vOKKK5g/fz4iwsCBA3nnnXd47733MupbmawWFwcTJuj9u++GypVh2TJYsoT4jVt4qF8NQmUDw698i9BvakHjxlCvHuTLB0CTJpAnj8Z1LVr49zWMMcZkjewdlPlo6NChPPbYYwB0796doUOHsmXLFvr27UtYmB7WEiVKpGqfUVFR3HrrrezcuZOYmBgrV5HdzZ0LBw5A2bIacIlA27b8fXlbbu8WQ0Tz7fyn+ihkc4yOU0ZGQlgY1K4NrVpBnTq8+io8+ihMnapvN8YYk3Nl76AsBT1ameHAgQNMnz6dlStXIiLEx8cjIjRp0iRF7w+c+RhYluKRRx7hiSeeoHPnzsycOZOXXnopo5tuskpsLEycqPc7dz4VUR04AF26QM+eebj33qrA03Do0KkeNDZuhOXL9XbTTdRu356yZYWpU+Gaa3z7NsYYY7KA5ZSlwciRI+nRowfbtm1j69atbN++ncqVK1O/fn2++OIL4uLiAA3eAAoXLszRo0dPvf/CCy9k7dq1JCQkMGbMmFPbDx8+TLly5QD47rvvsvAbmQw3Z44GWxUqQIMGAGzfDh06wL//DffeG/DaYsXgqqvgqafg7bfhuus0iBszBoYO5aUXEnjpJQjiOs/GGGMygAVlaTB06FBuuummM7Z17dqVnTt3cvHFF1OvXj3q16/PDz/8AEDv3r3p0KHDqUT/t956i+uuu44WLVpQpkyZU/t46aWX6NatG40bNz5v/pkJYjExp3vJrr8eRFi1Su/26wedOp3jvUWL6gt799ahzFmzqDr5c+rVjufnn7Ok9cYYY3yS7ZZZWrt2LTVr1vSpRTmLHctMMmUKjBwJFSvCc8+xcZPQrRsMGwbVq6diPxs3wmefwfHj7ChehxsnP8j8RaGEhmZay40xxqRDrltmyZigFh2tBcfgVC7ZoEHw3HOpDMgALrkEnnkGSpak3MFVXJlnHsO+OJzhTTbG5C779uk8pIEDYcUKv1tjAmXvRH9jgs2MGXD0KFSpArVr4xyMH6+xVZpceCE8+yx88gnPnhzDNS9V5pY2+wivUTVDm22MyQEmToTffoOePYmveilbt8K6dXpbu1b/PXYMSpWCmjXh4ou1pvWUKX433CSyoMyYjHLyJEyerPe9XrIVy6FaNShYMB37LVIEnnySUgMG0HlVJF/3PUqfD45Aw4YZ0mxjTA6wcSNHR/xKn9l3sH5Aflzpk1SukY+aNaFGDV0lpHp1KFz4zLdNnKiTkCpU8KfZ5kwWlBmTUaZNg+PHNQqrUQOAH3+EW27JgH3nzQsPPcQTeUfQ6rkr6PnpO+S/o4vO2jTG5G4xMfDdd0z8szblS59k0FVvEJY/HB57DKqeu1f9zjthyBDtkDf+s5wyYzLCiROnxwC8XjLn9Cq0Y8cM+oyQEIrefwt33niMz1e30pkDI0darQxjcruff4Y9exi7pzndP7qMsMuaaH5rv36wZcs533rzzXYaCSYpDspEJFRElonIeO/xEBFZLyKrRORrEQn3trcWkcMiEundXgjYRwfvPRtFxOJyk3NMmwZ//609ZJdeCmg92Jo1IX/+DPwcER76uCbf7evI0bj8GggOHKjFao0xuc+mTTBtGnGEsTK2Bg2bhOuybk2aaErFhx/C1q3Jvr1IEZ1TtGxZVjXYnEtqesoeA9YGPB4C1ADqAvmBXgHPzXHONfBur4AGdcCnwLVALeA2EamVnsb7JTQ0lAYNGlCnTh26devGiRMn0ryvu+++m5EjRwLQq1cv1qxZk+xrZ86cybx581L9GZUqVWLfvn1pbqM5j+PHdR0k0F4yz48/wq23ZvzHFSgAfR4vyIcFn9d1Mhcvhk8/1bU2jTG5R2wsfPcdOMdvFbrTonUeXTwkJEQrVDdurIHZRx/Bn38mu5uePWHQoKxrtkleioIyESkPdAIGJm5zzk1wHmAhUP48u2kKbHTObXbOxQDDgBvS1mx/5c+fn8jISFatWkWePHno37//Gc/HpfGP48CBA6lVK/k4Na1BmclkU6boia927VP5G85pZYz27TPnI3v1gtFzSrO/1zN6qbt2LXzzjY1BGJObjB0Lu3dDmTKMO3A5118f8FxICNx3n04IOnECPvhAM/qT0K4dTJ9uHe7BIKU9ZR8CTwMJZz/hDVv2AH4N2HyZiCwXkYkiUtvbVg4I/ImI8rZlay1btmTjxo3MnDmTli1b0rlzZ2rVqkV8fDz//ve/adKkCfXq1eMLb51O5xwPP/ww1atXp23btuzZs+fUvlq3bk1isdxff/2VRo0aUb9+fa6++mq2bt1K//79+eCDD2jQoAFz5sxh7969dO3alSZNmtCkSRN+++03APbv30+7du2oXbs2vXr1IpgLBGd7R4/q2QwIPCMuWgR162pHVmbIkwcefxze+b6srlie2GP2448WmBmTG2zerBeEInD33UyfGUKbNme9JjRUr+Dq1z8dmO3Y8Y9dhYXB1Vefnjxu/HPeoExErgP2OOeWJPOSz4DZzrk53uOlQEXnXH3gY+Cn1DRIRHqLyGIRWbx3797UvDXLxcXFMXHiROrWrQvA0qVL+eijj/jjjz/46quvKFq0KIsWLWLRokV8+eWXbNmyhTFjxrB+/XrWrFnDoEGDkuz52rt3L/fffz+jRo1i+fLljBgxgkqVKtG3b18ef/xxIiMjadmyJY899hiPP/44ixYtYtSoUfTqpSPIL7/8MldccQWrV6/mpptu4s9zdFubdJo8WRNq69aFypVPbR4+PHOGLgPdcYemsu0MqwAPPqhn1hkzTi/xZIzJmQKGLWnXjvXRlahYMZmLwLAwXbatbl1NtfjgA/jrr3+8rEcPGDw485tuzi0lJTEuBzqLSEcgH1BERL53zt0pIi8CpYE+iS92zh0JuD9BRD4TkVLADiCwEkp5b9sZnHMDgAGgyyydr3EdOmh14oxSqhT8+uu5X/P333/TwFtkumXLltx3333MmzePpk2bUtn7wzx58mRWrFhxKl/s8OHDbNiwgdmzZ3PbbbcRGhpK2bJlafOPSxuYP38+rVq1OrWvEiVKJNmOqVOnnpGDduTIEY4dO8bs2bMZPXo0AJ06daJ48eKpOgYmhY4c0SAIzsglS0jQC9jXX8/cjw8N1ZUCXn8dPvmkug5VDBigM7GKFIErrsjcBhhj/DFuHOzaBRddBNdfz9gPzzgF/VNYGPTpA59/DqtXw/vva9XYgLWXGzbUOQOHD+sSvMYf5w3KnHPPAc+BzqwEnvICsl5Ae+Bq59ypYU0RuQjY7ZxzItIU7Y3bDxwCqolIZTQY6w7cnt4vcL4AKjMk5pSdrWBAhVDnHB9//DHtz0oqmjBhQoa1IyEhgfnz55Mvs8bIzLn9+qtesTZooKWxPQsWQKNGWloss3XpAu+9p+fZ2o0awe23a9Gh77+HQoW0bcaYnGPrVu2hF4G77oLwcMaPhxEjzvO+8HB44AGdFLR2rQZmTz2lq4agu0ssj3HffZn+LUwy0lOnrD9wIfD7WaUvbgZWichyoB/Q3ZsPEAc8DExCZ3EOd86tTsfnB7X27dvz+eefE+tlTv7xxx8cP36cVq1a8eOPPxIfH8/OnTuZkdjTEqB58+bMnj2bLV59mQMHDgBQuHBhjh49eup17dq14+OPPz71ODFQbNWqFT/88AMAEydO5ODBg5nyHXO1Q4dg1iy9f0Z2rQ5dZkjB2BQQ0YoYPXrA3r1Aq1baHufgyy9hw4asaYgxJvPFxsK33+rv9zXXQJUq7NunvfMXXJCC94eHa6pDjRra0//eexCQ13zHHXpNZ/yTqqDMOTfTOXeddz/MOVf17NIXzrlPnHO1nXP1nXPNnXPzAt4/wTl3qfe+TB7c8VevXr2oVasWjRo1ok6dOvTp04e4uDhuuukmqlWrRq1atejZsyeXXXbZP95bunRpBgwYQJcuXahfvz63eslJ119/PWPGjDmV6N+vXz8WL15MvXr1qFWr1qlZoC+++CKzZ8+mdu3ajB49mosDenFMBpk4UUtQNG4M5U9PPE5I0Dyvq6/OuqbUqgVvvqmBYHQ00KmTBmdxcXpVHBWVdY0xxmSeX36BnTu1d8sbr5wwIZUFqvPk0cDs0kt1rPL993USAHoqCws7Z1kzk8kkmGfmRUREuMTZiInWrl1LzZo1fWpRzmLHMo0OHID/+z+Ij4cXXoCyZU89NXeuXsgOHJj82zPLp5/qrM9vvgFxCdpTtnSpJog8/bQmTBpjsqetW+Gtt/T+009DlSoAdOsGL72kFXlSJTpaA7KtW6FlS11vCZ0/sH07/Pe/GdXw3EVEljjnItL6fltmyZjUSuwla9LkjIAMMnCtyzR46CFNI3v7bU7XKKpeXa+GP/pIy3cYY7KfuLjTsy3btj0VkEVHa4bCOcpbJi9vXq38HxoKc+acSnXo0gVGj7bKOn6xoMyY1Dh4EObN02SuTp3OeCo+XtPMkphQm2U+/FDbMHo0Og7x4INQoYLmjXz8sRa5NcZkL7/8omUsLrwQbjhdc33WLGjdWk9HaVKmDFx7rd4fPBji4ihcWIO8hQvT3WqTBhaUGZMaU6acziW76KIznpozBy67TGMhv4SF6Trlb74JS5aghYsefRRKl4Zt26B/f1uOyZjsZNs2nekdMNsy0dix5ymFkRLXXqvB3u7dp2oc9uxpNcv8ki2DsmDOg8su7BimwZEjMHu23k+8ugyQlbMuz6VoUR1Gve8+r3h3kSLw2GOnl2NKnL1ljAluicOWCQnaBe8t4wb6KzxnjqaDpUtYmE7fBg3Kdu7k6qv1VBcTk859m1TLdkFZvnz52L9/vwUV6eCcY//+/VbfLLWmTtUp6fXrnzHjEvTcOXcuXHmlT207S5Uq8MknmgR8/DjaU5a4HNOiRbowpzEmuE2dqldWpUvDjTee8dSKFTrMGNBxlnbVqmmx6fh4GDKE0BBH+/a2OIgffBxoSZvy5csTFRVFsC/BFOzy5ctH+bMCC3MOx4/DzJl6P4n557Nm6TnNz6HLs11xBfTtqyMew4dDSIUKcP/9mls2aZImo1hgbkxwOnHi9MXTHXdoKYsAY8f+o0Ri+nTtqpHehg0wdy49erTklVfOSGEzWSCI/oSkTHh4+Knlh4zJMtOn61SnWrWgUqV/PD18uBbTDzY9e8K6dVrB4/XX0XnzVavqeiqzZ0O7dn430RiTlKlTNTC79FIt9nqWiRM1/z/DFCigC/Z++SWMGkW9l+uxfXtRDh4EW6kv62S74UtjstzJkxqUQZK9ZLGx8PvvwbvU5GuvaWA2aBBnzhqdMkUbb4wJLseOaVAGOmx51vTKv/7STu4MD5YaN4Y6deDvv2H4cG65RS84TdaxoMyY85k5U69Yq1XT21lmzNCRwNDQLG9ZioSEaEDWv7/mvVGrFlSsqBMX5s71u3nGmLNNmqQ983XqnJHcn+iXXzJ46DKRiHb558kDixdze8O1tuxSFrOgzJhziY7WHiX4R12yRH4WjE2pggV1weKHH4bNW+T07NFJk6xEhjHB5PBhvdKDZOtdZHg+WaCSJU8lkpWZMogC+RLYtCmTPsv8Q7bLKTMmS82dq0MJlSolmdcRE6OTGb/8MuubllrlysHXX0P37jBrZgPyly2r4yALFsDll/vdPJPdOafrMq5cyfqZO4ncVJgLi0VzQdFoLigRR4mi8YTkDdfpguHh2hsTeL9KFf09S3Ml1Bxi4kRNK2jYUHu0z3LihP7aXnJJJrahTRs9L/z5Jz1qLGLw4Ga89FImfp45xYIyY5ITGwuTJ+v9Tp2S/GORuPh4SDbpc27USEsSvfqa8MaN18JXX+kfgcsuyz5fwgSP6GhNWFy5ElatgoMHWbG/HD1n3sOtVRaz8GRpdv9dhD1/F+ZAdEESCxmVyHucC/Mf5YL8R7kg/xEuyr+bJqXnUKt6PHJZc2jWLHeu1XrggBYfE0m2K2zqVF1pKVOFhOiJ4o03uPH4EK6Y1pAXX8yT6+PlrGBBmTHJ+f13OHRIa5LVrZvkS378Efr0ydpmpdeDD2o9tZW3RlC39FjYuxcWL4amTf1umgl2zsGuXbB6tQZiGzZobSvPmphL6LnwPkZ8+RfVIiL0wiYmRv+N3Q+xsSScjOHgAceefSHs3leQPfsK89fui3llcQPWTi9Fg+HbuabcWK6+/CRl29fV5PMCBXz80llowoTT6+qWK5fkS8aN0yUrM93FF8PVV1Nw6lTq513LvLl1ubylXbhlNgvKjElKfLwubQI64zKJS8ToaFi2DJo3z+K2pVNoKHz2GTz4UAgzX7+W0CGD9I9BkyY2dGSSFhWlPTgrV8L+/ae3i+iwY926/FGgAbf/qwxDJwnVapZIdlchQEnvVjNg+78SEkhYvZbIEbuZMrUEd317KQe/KMgVZefT9oporryjPIWb1gyuYoAZac8e+O23c/aSJSToqGL//lnUps6dYdkyepadxuC3SnB5ywpZ9MG5Vw796TYmnRYs0D8+F12kuR1JmDwZrrkme8Yx9eppGln/yOY8VHyc5gJFRib7XU0uFhUF77yjVyEAhQppvbu6dXUmb8GCbN4Mt3TRWb41a557d8kKCSGkbm0a1a1No/+c5JmlS/l7zlR+m5PA1N9q8NrIguQN30ab5ifo2KMkTTqXyZ6/fMn55ReNulq00LUok7BokaYgZNlM77x54fbbab3vE/41OoSTUfvIVz4XDitnoRT3RYpIqIgsE5Hx3uPKIrJARDaKyI8iksfbntd7vNF7vlLAPp7ztq8XkfYZ/m2MyQgJCafXF7n22mRzrYJlrcu0euEFGPhNKDsaeVflEybYmpjmTAcP6goQ0dG6vNhzz8H//gf33qs9qwUL8uefWgz+66812M8Q+fJBixbkf+ZR2g6+i7feFuY/OJhRV39KrcPzeOmR/Txx+QJip87SOoLZ3c6deiEYGgrXXZfsy8aNy4AFyFOrTh1CmkbQqcIKfnlhgZ0jMllqBogfA9YGPH4b+MA5dwlwELjP234fcNDb/oH3OkSkFtAdqA10AD4TkSCt7GRytSVLdCihVKlk86xOntSRnCZNsrhtGahAAXj7bXjkh8ugcGH4809Ys8bvZplgcfKkLqB66JDW5+vdW2dHBlyk7NihtU3799cenExRvDi0bw8vvECp1x6nW+8SjO/2HWUSdtCu50X89eBr8P33+vObXY0bp8FOy5ZakiIZkyf7tAjHLbfQo+5yBk0vp/mnJtOkKCgTkfJAJ2Cg91iANsBI7yXfATd692/wHuM9f7X3+huAYc65aOfcFmAjYJnFJrg4pz1GAB06JNtL9uuv+nciu4+etGsHBQuH8FPBO3TDL7/YlbDR3uIvv9ShywsugAce+Ecu1+7dWs6qXz+dLJnpRKBCBejWDXn7Lf79SUVevCGSjmP7MOvHXbqO2Jtval5W4lBrdrB9u14Ihoefrh+YhK1bNV4rVCjrmnZKkSLU6n0Fe/4uwr6vx2oPqskUKe0p+xB4GkjwHpcEDjnnEqtORgGJU0XKAdsBvOcPe68/tT2J95hgEh+vZ4B583RmXjLi4vTidN48nYU4dmzWNTHTLF+uRYCKF9cyEckYPlyXicsJ3n8fXhxTnyOhxXVNzA0b/G6S8ZNzMGyYlrgoVAgeeUSrDwfYt09z0d95x6flxcLCICKC1p/fyoSpeXlpc0/+t6YTbstWTWx75hn9Dn/95UPjUinxxHnllVCsWLIvGzcuEwvGpsTll3N36618uqgpDBhwxqxbk3HOm+gvItcBe5xzS0SkdWY3SER6A70BLr744sz+OAN6Vbl5M2zcqLfNmyEmht0nCrPp6AVElWnC9gsaE3WkCNu365BFdLSeF8uW1YoRFSro8pCxsZpfki0F9pK1b5/sLK+oKC3NlFNy4kuXhsefCOH5UX34uOxbegwuvdTvZhm/TJsGs2bpz/+DD2pPWYADBzTt6dVXtcao38o2uIDJkfDMvzvRNfJyvrlqEEX/WqdV8WfM0KHXVq10fDXYZm5u3gwrVmhCfYcO53zpuHFaVtA3ItzzeVOa1zzMA6tnccGYMXDzzT42KGdKyU/o5UBnEekI5AOKAB8BxUQkzOsNKw/s8F6/A6gARIlIGFAU2B+wPVHge05xzg0ABgBERETYOEpmOHr0dAC2YYN2nydoJ+j+kwUZsbk5w7a3QMLDqZV3ExV27qdCoZFENChFhX9FUDaiLPny/XO3ffroSbp27SSL3we/NWtg2zbNr0rm8v/wYQ06P/00+w9dBrrrLvj+u4tZcKg6zdau1Z7SSpX8bpbJasuWwUgvK+Wee/6x7uLhw5po/vzzet0SLMLD4f0PQxkxoiRt3nqcb97cRb290zR5fsMGvQ0frr/X58nbylKJvWRt2uh5JxlHjuixr+BzRYo8JQrx7PPHePXLTnycf5gGvPXr+9uoHEZcKvJHvJ6yp5xz14nICGCUc26YiPQHVjjnPhORh4C6zrm+ItId6OKcu0VEagM/oHlkZYFpQDXnXLJ9oBEREW6xJRWmn3N6RTZ/Pqxfr8kgAU7E52XcsasYsrEZe2OK0u22UG7tmU9rF+7fr+sj/vbb6TUS69TR2l1JLJS7YgXcd59eoPqS+5BWzumssk2bNOpKIps2JkZ7CPr2hS5dfGhjJvvjD+hx3QHmXvk84Q3rai+JyT22boV339Xu7htv/Ed+09Gj+vP/6KPB3Ru+bp0Wo3/0UejR7SQsXKg9f1FR+gIRLefRurWW9PDr6uqPP+C99yB/fnjjjXMWyB0xQkeTX345C9uXjIQEuKLuIQbX+x9VLzqhEXpuXH0hGSKyxDkXkeb3pyMoqwIMA0oAy4A7nXPRIpIPGAw0BA4A3Z1zm733Pw/cC8QB/3LOTTzX51lQlk6HDumV4m+/nRmIhYcTV7Eq005cxpClNVixtQjXdw7h9tvPUWPo0CFdmHv2bI1OAKpX1+CsevUzTmzff69d7cOGZaPepMQTZMGCeoI8qyvQOa2i3agRPPaYP03MCq/9XzTh0ybyTN2J8H//p2PTJufbtw/eeksjr8sv16gm4Jf3+HHtIevVC267zcd2ptCxY3D//Zqi9eGHkDePd2E6c6Ym1SfmQ5UurUObl1/+j7y5TOWcBsAbN+qB7dTpnC/v0UPPOxFp/lOfsaZPc3z5zEaGNn5X1+d8+ungGxr2SZYGZVnNgrI0iIvT7qp58/TSKvH/t0gRXLPmLAptzpAZZZgxM4Qrr4Tbb9eK9CkOno4e1eSx6dNP1weqUkWvquvWPbWjRx7RzY8/nvFfMVN88IFeYidzgvy//9M/TO+/70PbslBMDFxe8wDDmr5H1TaV9C+bydlOnNCM/Z079arskUfOqE66fr0GBf/6l54vsgvntKLHsGHwww8Ba3sfPQpz5+oF5oEDui0sTOvbtG6dNcP2q1frtNVkLgIDxcXpxWBkZHAtT3ttu3heK/c5jfOshKuugu7d/W5SULCgzKioKA3EFizQy0TQ3+D69aFFCw6UrUO3W0MoUwbuuEMXtA0PT8fnnTihV51Tp2q0Atqr0rIlREQQk6cQ7drBK6/ohWjQSkjQk/PQoXpifPPNfwwjDByoJTCGDw+uk2JmmffrEV7uHcWv1/ZDXnk52eriJgeIi9PgYP16nbXz9NM6nOb58UetZff119CggX/NTI958zSgrFQJevbUXLjwcPR3f9UqPY+tXn36DRUrnp4YkBlrbjqn55lt25JNlQg0ezYMGQJffJHxTUmPyEh4+pG/mVTnSSQhXi/ggqUrz0cWlOVmJ05ovsRvv51ZOLFcOV2qo1kzKFyY7ds1B+qll87bS5560dG6Jt7kyZqJChq51K3LX1Vb0vHpOkyYKJQtm8GfmxE2bNC/Otu9Si033KDDsQEmTtQ/ShMnnvG3Ksd74Oo/uNzN5c67QnUWgMl5nNPyEfPmQZEiWq2/hK5ZGR0NTz2lnWdffQVFi/rc1nRyToOIQYN0cunVV+uP9alAc88ePY/99tvpi8zQUO05bNJEL24z6gSwfLkuPlukiNZWy5PnnC9/6intiMrwc3cG6NEDetSNpN2mz/Wi9j//yfUXcRaU5VY7dmiyxJEj+rhAAa0+36IFXHzxqWHE1au1Z6x//0xeODs2VmduzZ+vsxi9n6tZB+ry4qpuTB51lDw1qwZHktn+/TB69OnK1MWL6xVrRMQZ7Vu6VC/+Jk8OnslaWeXQxn1c2ewk067/kFLvPZf7DkBuMGEC/PyzBgVPPXVqfG/bNj1n3Hyz5jEFw69sRoqN1Z7vQYP0u956q37fiy7ynly8+PSkqMS/j2FhOq08IkLXkjrHcGOy4uI0t/err/T83b27RlvnsG2bXicuXhycF4Vbt0L37o55d39JyLIlOlry7LPpHIbJ3iwoy422bYOPPtIrukqVdCyyQYN//CLMmwcPPaT5FGleJDgtjhzRHrz582H7dt5f0ZZtx0rwUefpGhk2a/aP2kdZIjpaz8ZTpujJNzxcxzLat//H1eq2bdpxNmpUkpNMc4WRD07nl2n5+ObFrdkrmcic35IlWgBURKv1e2UNJkzQzo7PPtPru5zuwAHtLP/hB+246tlTf+/z5UNzz5Yu1Yhow4bTAVp4uObPRkToTPS8ec/c6cmTsGuXdjMm3nbt0kLcifsoXhxee+2cyfEjRmhH2qef6jyEYPX449Ckfgy3b3pVexyvuEK70HIpC8pym82bNQfk77/1iq137ySvSsaO1d/50aN9nkD311+43+fT/fmq3FBuEbdfski3V6miJ7WKFbWBabnyTCnnNEgcPVpnkYIOSXTtqifHsxw8qGken36a7NKXuYL7ayc3ttjNY/Vn0ea7u85ZbdxkI3Fx8N//6g96t27Qti1xcfDiixqDDB6cOyscrF+v333cOL12vPde/f0XQVMzli6FRYu0bE6iPHn0PFykyOkALPEcczYRne1ZpozWFkmmOPrx45oDd+SI5pEF+6/dvn3aL7BgVBR5339Tf77uuSeTh2aClwVluckff+h0ouhoTUK9774kr7S++krLUowenWTM4YujhxNoc0U0X98yibp7p/9zbbrSpU8vDZD4b/Hi6R872bpVL4U3b9bHFSvqeEUy3V/R0Tpc8NhjOhEzt9v+xmBu+ehyfv96bXAmtZjU++03HbsrUwZefJFdu4U779Tc9uefP2PiZa6UkKB1Fr/+WgO17t214+dUqtTBg9rTuHgxbNnyzx2EhelY6EUX6TFOvF1wwXnLRixfrqf1Bx7QoDC7DB2//rrWpXys8VyNbPPk0S7XMmX8blqWs6Ast1izRscUYmN1+O/uu/8xFdA5nV29aJFOJgy2HIR16zR3Y9qEaIptjdQNUVG6Pl1iYdpABQqcGaiVKKF/MUJD9buffT9w28mTMH68DqGCXsnedJOuZ5nMmS4hAe68U3vfrW6qZ/VqulwXwyvt5lKn/8PZ56+ESVpCgnaJ7dkD997LrJPNePRRLdHXtq3fjQs+hw5pSY3Bg/W68d57tfrPqcGJ/ft1BkF8/OkgrGTJVE/Tdg4+/liHUb/9NvutiHL8uA53z57lKDrmWz3vlimjk0fOHt7N4Swoyw1WrNB+7Lg4TS64885//NLHx2uXd3S0xm7BWsdv1Ci9SB8zJuArxMdrAuz27Rqkbd+ut8TSHukRFgbXXKPryp1niPTZZ/Xk+Pbb6f/YHCMhgVE3fc/iP0vz5ugaULmy3y0y6bFoEQwciCtZineKvMrEX0MYMkQnbJtzW7kSvvlGqwC1b68BWkbk6u7dq/u65BKt35tdY5gBA/S0/ep/o7Xkx86dOoR599256mLOgrKcbulS+PJLvcJt3Vr70s/6AY+O1u71GjV0GY5g//l/+mnNk/jPf87xIuc0jyMxSIuK0iSLhAQN4hL/Tep+4q16dc0bO0eCjHM6EWrIEL3gHTIkd9QiS42TQ0bR7NGmLOs3l5A7skE5d5M053QV8R07mF7zIT6eVY/hw3P1RLk0iYmBX37R4c2DB7W0RocO2pmf2nPv1Kk68fWNN/5RjSfbiYvTQZzx46EMO/VLxcTo7IlgnqmQwdIblAVpf4oBtBDsN9/oybRdOy02dtZv/ZEjGnd06aJ5CNnBG2/oEEChQnqFHhZ2+hYamnhfCA0tRlhYMcIuqkNoOS1+XaKE1kxKbeCUkKCl3NasOX1bt07nS5QrBw0b6rCBBWT/lK9VU5qU3sbcn/fT6ta44O2GNee2YoVegRQrxvtT6vDGmxaQpUWePJoJcdNN2hk0eLCmO0RF6ZriderorW5dvSWVqB8bq6uELFumNRBzQupVWJjmJL7yCnz+uVel/JtvtOp27drBP2MhSFhPWbD67Tf9bXdOE6yvv/4fAdmmTTqS+eSTWlMoO9m7V39fY2O1gysuTm+B9wMfx8ZqrdwDBzTPwzk9HGFhOh+gRIkzb8WK6Sz0NWs0WTc2VnP8a9U6fatePXMKduc4zjHznu8YuqAKXwwreqp8gslGnNOxsa1bWdvsbv7142VMmuR3o3KeI0d0kYCVK/W2apX2ppUrdzpIK19eJ7/ecIOeu3PShaBzOmFk4ECofqmDzz/X2Qv162uvQbAP42QA6ynLiWbO1Ex9gBtv1G4lz549Wr/mxx81kf+dd3Rlo+ymdGkdxkyv2Fg96R04oLfE+wcPavpTp05QrVrmVtzI8URo1b0sj42rTPTsieS1oCz7WbdOZyIXKsQHvzXliSf8blDOVKSIJrwH1nhzTucyJQZqs2bpUrtNmvjXzswiojMxn38eRo4UrW+4fr0GZsuWadUAc04WlAWbKVNg5Ei9f8stcPXVHDkCP/2kcdrRo7p5+HCvAnUuFx6uM839qEWbm4Q0b0qHCguYOMFx430nrIsxu5kwAYA9ER2J/CCULwb63J5cRER7ysqV09yznK5VK/jf/3QCZvPmxTS35ocf9A9YjRp27jiPHNRxmgNMnXoqIDt5852MOXI13bpBmzaa6/7JJzB3Ljz6qAVkJosVK8Yd7fby/fqI08tTmexh0yatcZg/P5+tapVbRpGMj958UydyOYdGaVWr6tju6NF+Ny3oWVAWLI4exf30M1OjanDvjldo9lRLFizQZNBFi7Q7OLcu92OCQ70ul7DtWEkOzVjmd1NMani9ZH+3uJox48NtxSyT6erU0RzeiRPRK4AePTQBeM4cvUAwybKgLFhMn86YP2rz7uYu3PvshSxbpnm59erZVa0JEg0bcvMlyxk1vbjO1DDBb/t2zTbPk4fBu67hlluybx0sk728/DK89JJXF7xMmdO50YMHazKwSdJ5gzIRySciC0VkuYisFpGXve1zRCTSu/0lIj9521uLyOGA514I2FcHEVkvIhtF5NlM+1bZzcmTMGMGn69pxSefaEX5nDQjx+QQefNyW5doftjYVMu1mOA3cSIACVe04ovv8tG3r8/tMbnGxRdr/nOfPt4wZocOULaszlb75Re/mxe0UvKnPxpo45yrDzQAOohIc+dcS+dcA+dcA+B3IHCweE7ic865VwBEJBT4FLgWqAXcJiK1MvC7ZF+zZrF+ZxHCCuXnkqsr+t0aY5J1cae6OCBq8hrvTGuC1q5dWnw6LIwJ7lqaN9cVgIzJKk8+qXUln30WHb7s0UOHfiZN0sJu5h/OG5Q5lbjeTbh3O3U2FpEiQBvgp/Psqimw0Tm32TkXAwwDbkhLo3OU2FiYMoX+a1rR96FcvhKwCX7Vq3Nb3dUMXVj19CLvJjj9+qsGzi1a8OHAQjz+uN8NMrmNCLz7rl4fvPsuUKWKrkyTkKDDmAkJfjcx6KRokExEQkUkEtgDTHHOBY5d3AhMc84dCdh2mTfcOVFEanvbygHbA14T5W3L3X77jRMHTzJ9X1069a3gd2uMObeQEG6+LZwRmxudXuzdBJ/9+3WIOSSEpRd1pHBhXVvRmKwWEqLFZOfM0VVTuPFGrfi9dSvMmOFv44JQioIy51y8N0xZHmgqInUCnr4NGBrweClQ0Rvu/Jjz96CdQUR6i8hiEVm8N6cnE8fHw6RJ/LipCTffGE9YuGX0m+BXvG1jyhc8xMpfd3hZvCboTJqkvRBNm/Le18V58km/G2Rys/BwGDYMvvsOfp6Uj1NTgH/+WS8gzCmpSid3zh0CZgAdAESkFDos+UvAa44kDnc65yYA4d7rdgCBXUHlvW1nf8YA51yEcy6idOnSqfs22c3ChXDgAAM3XUWv/8sBi5+Z3KFcOe5svpEhK+tpiXITXA4f1mXagO11O7JtW65aD9oEqfz5YcwYrWE262A9iIiA6GgYMsTyUwOkZPZlaREp5t3PD1wDrPOevhkY75w7GfD6i0S0iIOINPU+Yz+wCKgmIpVFJA/QHRibgd8le0lIgIkTWbL3YspWK0iZstZLZrKPjj1KMnF7bRLm2RBm0JkyRXswGzak348X8uijVlbHBIdixTQwe/xxWFbjNq3uv3q1FuM0QMp6ysoAM0RkBRpYTXHOjfee686ZQ5eggdoqEVkO9AO6e5MF4oCHgUnAWmC4c251RnyJbCkyEnbv5vPN7XjguWJ+t8aYVMl3eWOaXrCNOVNOwvHjfjfHJDp+HGbPBuDIFR2ZMkVXuTEmWJQpo+s33/NIITY2v1M3/vgjHDt27jfmEimZfbnCOdfQOVfPOVcnscSF91xr59yvZ73+E+dcbedcfedcc+fcvIDnJjjnLnXOVXXOvZ6xXyUbcQ4mTuRQdH6WnajBVW1t1qXJZooW5Y62uxmyPsKucoPJtGk6JFS7Nl9NuZi77tJKBMYEk6pVNb/slrcbsbNsYw3IRozwu1lBwUqU+mHNGvjzTwZtb02PPgVsaMFkS63uqMD8PZWJ/s3WwgwKXhFqgLh2Hfn2W7jvPn+bZExy6teHjz4Sbvz5Hg7GF9HZ3GvW+N0s31lQ5oeJE3EOBm2/irvutV4ykz2FNGrAtZXWMWFWQdi92+/mmJkz4cQJqFaNUcsvoV07KFLE70YZk7yWLeG/L4dz08LnOBEXrkn/0dF+N8tXFpRltY0bYcMGZh2oS73LClK8uN8NMiaN8uThjptOMMSWXfJfTAxMnQqAu7Yj/frBo4/63CZjUuD66+HeJ4px69xHid1zAH76ye8m+cqCsqzmrUX3+a6beOBhS/Yw2Vu9my9l27GSHJoZadPa/fT773D0KFSsyNz9NalUCSpYLWqTTfS8O4SrbilNr9l34aZNh3Xrzv+mHMqCsqy0fTusWsWu2JJsj72IJk38bpAx6VS9OjfXWsuoJZW0F9j4Y543n6ptW957X6xYrMl2nni1OAnlyjN2W32dBfD33343yRcWlGWlX3Wi6ld/38Z9vS2XzOQAItx+h/CDDWH6Z9cuXbImXz42FGzA0aPQqJHfjTIm9d4dUpYXV3blxJ6jMHy4383xhQVlWWX3bliyhHgJY/jKWnTv7neDjMkYFa6rjwO2z9gIsbF+Nyf3SVyDtHFjPvg0jy08brKtC8uE0Ovh/Ly+/Hrt/Y2M9LtJWc6CsqwyaRI4x4QCN9P66lAKFvS7QcZkkDJluL3pJoauqgsrVvjdmtzFuVM9lPurt2DBAujY0ec2GZMODzxThOknmvPHoQvg++81VzIXsaAsKxw4oIm4IvRf2YK+ff1ukDEZ6+a7CzFyS6PTvTYma2zYoOeXEiX4fHJV+vSBEDurm2wsNBQ++KoIjy6/D3fkKAwenKsmEdmvb1aYMgUSEthSsTXRLi81a/rdIGMyVrE2jahQ6BArZx3IdVe2vvr9dwBiIy5j+AihRw+f22NMBmh+mVCh6UWMjGoOy5fnqos9C8oy29GjMGcOAF9EdaRPH5/bY0xmKFyYO9rsZMgfTWCxVfjPEjExsHQpAOMOt6J9e8if3+c2GZNB3nw/H69tuIWjMXlh2DDYv9/vJmUJC8oy27RpEBtLdM0GTJxbhBtv9LtBxmSOjvdcyMTttUmYl3uuan21fLkurVSpEgOGF+P++/1ukDEZp1QpeOipArwSda/+nH/3Xa4YxrSgLDP9/feptehG0YXOnSE83Oc2GZNJ8jWtR9My25kzPxyiovxuTs7nDV1uqdia2Fi49FKf22NMBut1v/D7sTqsjr4E1q+H6dP9blKms6AsM82erRF+9eoM+OlCevf2u0HGZKLwcO7oclJrlk2Z4ndrcrYjR3Tx5pAQBi5rbL1kJkcKCYGPPgnjkTV9tZNszBity5eDWVCWmRYuBGBlxesoWtSWPTE5X8uH6vH7nirEz18EBw/63Zyca+FCcI7YWvUZNykPN93kd4OMyRyNG0PNJoX5Qe7QOohffw3x8X43K9NYUJZZdu/WIZz8+ek/9RIeeMDvBhmT+UIvLMVltY8y968qmk9pMoc3dDkuuh3t20PevD63x5hM9Npr8M7vV3C4QBnYtu3UGtI50XmDMhHJJyILRWS5iKwWkZe97d+KyBYRifRuDbztIiL9RGSjiKwQkUYB+7pLRDZ4t7sy7VsFA29W1NFLGzNvfgjt2vncHmOySNf7SzByS2OddZxL16/LVFFReitQgAFTKtnQpcnxiheHJ54M4YX9j+mGX37R4CwHSklPWTTQxjlXH2gAdBCR5t5z/3bONfBukd62a4Fq3q038DmAiJQAXgSaAU2BF0WkeEZ9kaCzZAkAQ/66ittus4KOJve4qvuFzDpQh4S/ozWv0mQsr4L/louvJDYuxBL8Ta7Qowcs/7M4kVW7QkICfPNNjlzW7byhglPHvIfh3u1c81JvAAZ575sPFBORMkB7YIpz7oBz7iAwBeiQvuYHqb17Yft2XN58fDO5LPfc43eDjMk64eHQuFkYC/ZU1iHMuDi/m5RzJCScCsoGbrjSeslMrhESAv36waPj2pJwYRnYuRN++snvZmW4FPXfiEioiEQCe9DAaoH31OveEOUHIpKY1VAO2B7w9ihvW3Lbcx5v6HJFyauoWCmE0qV9bo8xWazrvcUYtbcVHD58asKLyQDr1sHhw8SWuJBxc4tZgr/JVerVg8YRIXxb+GGN0qZOhbVr/W5WhkpRUOaci3fONQDKA01FpA7wHFADaAKUAJ7JiAaJSG8RWSwii/fu3ZsRu8x63tDl0K2XcdttPrfFGB9c006YureeTmOfPDlXFH3MEt5yM+NDOtOunViCv8l1Xn4ZPvq+FAdad9ENAwfmqJneqcp0cs4dAmYAHZxzO70hymjgGzRPDGAHEFj8oby3LbntZ3/GAOdchHMuonR27GLavx+2bcPlycuvSy/g2mv9bpAxWS9vXqjVOD/LYmrrMMOqVX43Kfs7eRKWLQNgwPx6VvfQ5EpFisCzz8LzM9pC7dpw7BgMGJBj0iRSMvuytIgU8+7nB64B1nl5YoiIADcCiWfdsUBPbxZmc+Cwc24nMAloJyLFvQT/dt62nMUbuvy94NU0bCTky+dze4zxSdebQxgVc50+mJTzftWz3LJlEBPDlhKNiSGPJfibXKt7d9i4SVhUv5dOzdy8GUaP9rtZGSIlPWVlgBkisgJYhOaUjQeGiMhKYCVQCnjNe/0EYDOwEfgSeBDAOXcAeNXbxyLgFW9bzmJDl8YA0KEDTFxbCZc3H2zYAFu3+t2k7M0buhy4o4Ml+JtcTUST/vs+UYCdNz4AoaE6qcj7+5udpWT25QrnXEPnXD3nXB3n3Cve9jbOubretjsTZ2h6Q5oPOeeqes8vDtjX1865S7zbN5n3tXxy4ABs2UJcWD5mrS5FmzZ+N8gY/xQsCFWqhrC6yvW6wXrL0u7gQVi/nljJw7il5S3B3+R6NWvCBx/AdQ9VZEfrO3Tjd99p4fZszKpnZSQv32Nm+DW0bBVCWJjP7THGZ127wqjdl+uV7LJlsGeP303KnhYsAOcYL9fTrkOIJfgbA7RqpT1m17/Vgu1VroToaOjfX//Npiwoy0iJQ5dbmtnQpTFAp07wy7T80KyZzsCcOtXvJmU/zp0auhywsrkl+BsT4PLL4bPPhM5Du7M1b3X46y/44YdsO+PbgrKMcugQbNpEdEh+Fm8pSYsWfjfIGP8VKQIXXggbLvGmIc+bB0eP+tuo7ObPP2HnTrYkVCQmT2FL8DfmLM2bw4AvQ7hp+iNs/ruMXsTMnet3s9LEgrKM4g1d/koH2ncIsWWVjPF07Qqj5lwAdevqsigzZ/rdpOzF6yX7av8N9LpffG6MMcGpSRP4alA4Xeb/m42HS8OwYdlyfUwLHTJK4tDlxiY2dGlMgM6dYexYoH173TBjBsTE+NqmbCM+HhYtIjYhhLFrq9Gli98NMiZ4NWoE340oyM2/P8H6fSXhiy/gxAm/m5UqFpRlhCNHYONGjrsC/LGvOA0a+N0gY4JHiRJQuDBsDbsEKlWC48d1GNOc3+rVcPQo449cSbuO4Zbgb8x51K8Pg38qwq2zH2LtxnBduDwb5ZdZUJYRli4F5xgbdy2dbwhBbITBmDN07Qqjx8jp3rIpU3RxbXNuiQn+m6+mdx87sRiTEnUbhvHDqLzcNqM3q2buy1bleCwoywheFf+hGyJs6NKYJNx4I/z0E9CgAZQuDfv2ncrDNMk4cQKWL2frsVLEFChmCf7GpEKtFsUY9tVx7pxxLyu+WgR//OF3k1LEgrL0OnoU/viDA7GF2RNdlOrV/W6QMcHnggsgLAz+2hUCbdvqRluo/NyWLIG4OAbu6UyvvuF+t8aYbKdG50sZ8co6es64m2Wv/QKHD/vdpPOyoCy9IiPBOUb/fS1du4X63RpjgtZNN8GYMUCLFlCokC67tGGD380KXvPna4L/ljqW4G9MGlXrezWjek/m3gldWfzC2KBPm7CgLL28WZc/bmzMrbf63BZjgliXLt6awXnywFVX6cZslOuRpfbsgY0bGb+jEe2uy2sJ/sakVUgIVZ/txpiuQ4jbvhO2bPG7RedkQVl6HDsG69ez62QxYvIW5uKL/W6QMcGrXDld/WTvXqB1awgPh1WrtAK3OdP48QAMiLqW+x+w9dqMSZciRaj09C00f/dmqFrV79ackwVl6bF8OSQkMPxYR265zYYujTmfUwn/hQrp+iiguWXmtKgoWLiQrcdLE1PsQstTNSYjVK0KVar43YrzsqAsPbyhyxEbG9Ctm89tMSYb6NrVG8IETfgX0bIPllt22s8/g3MMOHY7vR6wBH9jchMLytLq+HFYu5Ytx0pT8IKCXHCB3w0yJvhVrqzLxB48iJbG6NBBZ2B+9VW2q7ydKTZuhBUrWHakKtN3VKdrV78bZIzJShaUpZU3dDns8LV0v8NyPoxJqeuvh3HjAh5UrqxR2uDBubtEhnMwejTHYvNy/+LefPd9KHny+N0oY0xWOm9QJiL5RGShiCwXkdUi8rK3fYiIrBeRVSLytYiEe9tbi8hhEYn0bi8E7KuD956NIvJs5n2tLOAVjB2zqS433uhvU4zJTrp2hVGjvAehodCrF+TLp79TuXn5pZUrYdMmHll4J488U8ByyYzJhVLSUxYNtHHO1QcaAB1EpDkwBKgB1AXyA70C3jPHOdfAu70CICKhwKfAtUAt4DYRqZVh3yQr/f03rFnDmkNlKXdJfooV87tBxmQf1avrhMujR70NpUrB7bfr/WHDYNcu39rmm4QEGDOGHzY2IfaiCvS8z7rIjMmNzhuUOXXMexju3ZxzboL3nAMWAuXPs6umwEbn3GbnXAwwDLghHW33z/LlEB/P0APtua2HJeIak1odO8IvvwRsaNZMbzExMHAgxMX51jZfLFrEpnUxvLv6Wj4fUdrWzzUml0pRTpmIhIpIJLAHmOKcWxDwXDjQA/g14C2XecOdE0WktretHLA94DVR3rbsZ+lSnIPxW2tz3XV+N8aY7OfmmwOGMBPdfrv2mm3f7pX+zyXi4ogZPZ6eM+5hwBv7KVzcclSNya1SFJQ55+Kdcw3Q3rCmIlIn4OnPgNnOuTne46VARW+482Pgp9Q0SER6i8hiEVm8d+/e1Lw1a5w8CatXs3hfJWo3ykuBAn43yJjsp04d2LTprAmX+fJpfllICEydCqtX+9a+LDVnDs//2pIu9TYRcXed87/eGJNjpWr2pXPuEDAD6AAgIi8CpYEnAl5zJHG40zk3AQgXkVLADqBCwO7Ke9vO/owBzrkI51xE6dKlU/dtssLKlRAXx7D919C9h+V9GJMWItC+fRKrLFWuDJ076/1vvw1IPMuhTp7k1082suZgGR5/+yINSI0xuVZKZl+WFpFi3v38wDXAOhHpBbQHbnPOJQS8/iIRzYgQkabeZ+wHFgHVRKSyiOQBugNjM/j7ZL4lS0hwwtSoGrRr53djjMm+zpiFGah9e7j0UjhyRAOzHFwmY9fIuTw7qwPf3DWTkAb1/G6OMcZnKbksKwPMEJEVaGA1xTk3HugPXAj8flbpi5uBVSKyHOgHdPfmA8QBDwOTgLXAcOdc9hqfiI6GVauYs/MSmrUMtxpCxqRD48ba8RwdfdYTISFw771QoICujTl9ui/ty2wJh49y9/PleLfZSC7o2QHL7jfGnDej1Dm3AmiYxPYk3+uc+wT4JJnnJgATUtnG4LFsGcTGMnRvW257Iq/frTEmWxPRlZZGjIA77zzryeLFoWdP6N9f12WqXh3Kn2+Cd/byvwe30LDEDtp2CINq1fxujjEmCFgCQ0olJMDEicQmhDBvXzVatfK7QcZkf88/D59+ChOSulRr2BBatdLyGF9+qeUycogFkw/zy4wCvBIxFqs+bYxJZEFZSi1ZArt2MeVwM9p0yk9oqN8NMib7K1FC65W99tpZdcsSdesGZcpoQdkRI7K8fZnh8GHoe38c3135NeHNI6BChfO/yRiTK1hQlhIJCTB+PABDj3TkttvtsBmTUUqU0F+v118/9Wt2Wp48WiYjLAxmz9YUgmzMOejT82+eu3Q0lYsdPD3T1BhjsKAsZbxessUx9fjzRGmaNvW7QcbkLImB2RtvJBGYlS8PXbro/UGDdPHybOrrr6Hw/i3cUmWxDs0GY9kfY4xvLCg7H6+XLCY+lAcX9GTAl2KTpIzJBIlDmW++CePGnfVkmzZacfbECejXD/bs8aWN6bF8OfT/6CQfVf9MewA7dfK7ScaYIGNB2fksXgy7dvH6uq50u6sg1av73SBjcq7ixbWn7K23YGxgFUMRuPtuuOgiXc38zTe1XEY2cPgwPP009O3rGNRhKAXCYnXaaZEifjfNGBNkLCg7F6+XbPn+8kw70oQnnrLDZUxmSwzM3n4bfv454InCheG556BBA+0x++QTnbYZpMVl4+NhwAAdpaxRA+Z+sYaah+dDwYJY5WljTFIsyjiXxYuJ3bmXvvPv4ovvC9qMS2OySPHiOpT5zjtnBWb58kHfvnDDDfr455+1ltnJk760MzkzZkCLFrBlC8ydC/feepzQn7zlCzp0gPz5/W2gMSYonbd4bK7l9ZK9E9me6zo6ateziMyYrFSsmAZm112njxPjMESgY0ctJfHVVxAZqcOZDz4IF17oU2vVpk3w739DaCgMG6ZLebJ1K3zxBRw4ACVLwlVX+dpGY0zwsqAsOYsXs3ptCON3NmL2nHJ+t8aYXKlYMR3KvO46HaU8o85q3brwn//A559rntkbb+jyTPXrZ3k7jxzRWmuzZ+uw65VXog2eMVPrq8XHa4R2//0QHp7l7TPGZA82fJmUhATixk6gz5w76f/afsLzWS+ZMX5J7DF77z0YM+asJy+4AJ59Fho10iHMzz7TqZtZlGcWH6+LDbRsqStB/fabF5CdPKlPDBumL2rTBp56SnvKjDEmGeKCNEkWICIiwi1evDjrP3jBAv73WBTHwovz8swrsWQyY/x3+DB07aqrLtWpox1l9erp/cKFHEyerFGbc/rEPffoouaZ0I7ISFi6FH78UUcjn3suYDJlVJQOV+7ZozlwPXvq6uvGmBxPRJY45yLS+n4bvjxbQgLrv5vPiM2dmTt8pwVkxgSJokVh6lStHbtqFaxcqbVkV66EY8eEiy9uT90yjakbNYF6Bzdz6V9vE/ZQHyhbNs2fuWePLiKwdKn+u2GDTgJt2FBvw4fDxRcHvGHePPjhB4iN1aK3vXv7nudmjMk+rKfsLPHzFnD1zcV4t8M0Ir7sY0GZMdmAc/DnnxqgrZx/nJVjt/DHzsI4CaFQ6XwUvLAQBUvmo1AhoWBBKFSIM/5NvB8fDytWaBC2bZuOjjZqpAFYo0ZwySUQklTSR0wMDB2qQRnA5ZfDbbdZ/pgxuUx6e8osKAuUkMBH1/7Krj3Cm58U0ROrMSb7iYmB778n/veFnIjLw/G4vBwvXp5j1RpyvEodjoWX4PhxOH4cjh3j1H3Qkc+GDbUHLEWrd+zercOVO3ZoEHbHHXDZZZn69YwxwcmGLzPQpjErGLy0NnPv/Rqav+B3c4wxaZUnD9xzD6EtW1J44UIKL1kCx9fAqjWwCqhYEZo0gdYRWhQtrRYv1jHU6GgdpuzTB8rZbG1jTNqct6dMRPIBs4G8aBA30jn3oohUBoYBJYElQA/nXIyI5AUGAY2B/cCtzrmt3r6eA+4D4oFHnXOTzvXZWdlTlhCXQLtLt/BqvZFc9nRLrfxojMkZ4uNh7VpYtEiTw6KjdbuIjkk2barjk4UKnX5PQgIcPar1Lg4f1n8Tb4cPa3Lbpk362ogI6NFDE/uNMblWVvSURQNtnHPHRCQcmCsiE4EngA+cc8NEpD8abH3u/XvQOXeJiHQH3gZuFZFaQHegNlAWmCoilzrn4tPa+Iz0xX+2Ub/QZi6rfQSaNfO7OcaYjBQaqtM069SBO+/U5LOFC/XfDRv0NnQoVKqkQ5+HD+u45vnSO0JD4ZZbtA5GisY6jTEmeecNypx2pR3zHoZ7Nwe0AW73tn8HvIQGZTd49wFGAp+IiHjbhznnooEtIrIRaAr8nhFfJD22bUngy8F5mdvxZ+h0uyX3G5OThYdrr1hibbPISA3Q1q6FzZtPv05Ep1oWKaK3okXP/LdIEShTRh8bY0wGSFFOmYiEokOUlwCfApuAQ865OO8lUUBiIkU5YDuAcy5ORA6jQ5zlgPkBuw18j2+cgz63H+HDJj9Q4KKi1ktmTG6SLx80b663o0e1xlihQhpwFS6czFRLY4zJHCkKyrwhxgYiUgwYA9TIrAaJSG+gN8DFZxQAyhxfD0ygWvw6WpXZAJ3usl4yY3KrwoWhZk2/W2GMycVSdRnonDsEzAAuA4qJSGJQVx7Y4d3fAVQA8J4viib8n9qexHsCP2OAcy7CORdRunTp1DQvTeqGrObNOj9AqVLWS2aMMcYY35w3KBOR0l4PGSKSH7gGWIsGZzd7L7sL+Nm7P9Z7jPf8dC8vbSzQXUTyejM3qwELM+h7pE1CAk23DqdQeDR06mS9ZMYYY4zxTUqGL8sA33l5ZSHAcOfceBFZAwwTkdeAZcBX3uu/AgZ7ifwH0BmXOOdWi8hwYA0QBzzk+8zLyEhdR6V0ac0pMcYYY4zxSe6u6J+QAEuWaKHJ+vUz73OMMcYYk+NZRf/0CAnRqt7GGGOMMT6z+d7GGGOMMUHAgjJjjDHGmCBgQZkxxhhjTBCwoMwYY4wxJghYUGaMMcYYEwSCuiSGiOwFtvndjnQqBezzuxFByo5N8uzYJM+OTfLs2CTNjkvy7NgkLy3HpqJzLs3LEQV1UJYTiMji9NQsycns2CTPjk3y7Ngkz45N0uy4JM+OTfL8ODY2fGmMMcYYEwQsKDPGGGOMCQIWlGW+AX43IIjZsUmeHZvk2bFJnh2bpNlxSZ4dm+Rl+bGxnDJjjDHGmCBgPWXGGGOMMUHAgrIAIvK1iOwRkVVnbf+fiKwTkRUiMkZEiiXz/le910SKyGQRKettFxHpJyIbvecbJfP+DiKy3nvdswHbRUReF5E/RGStiDyagV87RYLg2KTr8zNTEB+bBiIy39vvYhFpmkFfOUUy8bjUEJHfRSRaRJ46x+c3FpGV3vHrJyLibS8hIlNEZIP3b/EM/NopEqzHxnvuEa8Nq0XknQz6yikWBMfmdRHZLiLHztr+hIis8fY9TUQqZsDXTZUgPjYXi8gMEVnm7b9jBnzdVJHk/34+7G1zIlLqHO+vLCILvNf+KCJ5vO2tRGSpiMSJyM1p+Pwk95ss55zdvBvQCmgErDprezsgzLv/NvB2Mu8vEnD/UaC/d78jMBEQoDmwIIn3hgKbgCpAHmA5UMt77h5gEBDiPb4gNx2bjPj8XHpsJgPXBuxrZg45LhcATYDXgafO8fkLveMm3nFMPBbvAM9695/NYT8z6T02VwFTgbyJ+8uFx6Y5UAY4dtb2q4AC3v0HgB/t2JzaPgB4wLtfC9iaxcflXH8/GwKVgK1AqXPsYzjQ3bvfP+D7VALqoX+Db07D5ye53+Ru1lMWwDk3GziQxPbJzrk47+F8oHwy7z8S8LAgkJiwdwMwyKn5QDERKXPW25sCG51zm51zMcAw732gJ4BXnHMJ3ufsSf23Sx+fj026Pz8zBeux8fZTxLtfFPgrBV8nw2TWcXHO7XHOLQJik/ts7zgVcc7Nd3o2HATc6D19A/Cdd/+7gO1ZJoiPzQPAW8656MT9peZ7ZQQ/j433uvnOuZ1JbJ/hnDtxvs/PTMF6bPD5XMM5/n4655Y557ae681eT3EbYKS36dR5wTm31Tm3AkhI7eefa7/JCTvXkyZJ9wI/JvekiLwO9AQOo1dWAOWA7QEvi/K2Bf5wJ/WaZt79qsCtInITsBd41Dm3IR3fIbNk1rHJkM/3mR/H5l/AJBF5F01VaJG6JmeJtByXlCiHHq9EiccO4MKAPyy7gAtTsd+s5MexuRRo6e37JNprsig1jc4imXVsUuo+tIcxGPlxbF4CJovII2iw1zaD9ptS5/r7mRIlgUMBgW3g70R6Pj/V+7WeslQQkeeBOGBIcq9xzj3vnKvgvebhDProvMBJp5WFvwS+zqD9Zhgfj02KP98vPh6bB4DHvf0+DnyVQfvNEH7/zHj7d5zumQwaPh6bMKAEOkz1b2B4YL5ZMPD750ZE7gQigP9l5H4zgo/H5jbgW+dceTRVYrCIWHyRBnbQUkhE7gauA+7wTuSIyDdewuSEJN4yBOjq3d8BVAh4rry3LdC5XhMFjPbuj0HHt4NGFhybVH9+sPD52NzF6Z+bEWgXe1BI53FJiR2cOYQTeOx2Jw4De/9m+RDdufh8bKKA0d6Q+UJ0yCbZ5OislgXH5nyf3xZ4HuicOMQbLHw+NvehuVM4534H8pG1PzepPleKyCTv2AwE9qPpIYmjh6k91yb3+anerwVlKSAiHYCn0V/ExJwCnHP3OOcaOOc6eq+rFvC2G4B13v2xQE9RzYHDSYzLLwKqeTM18gDdvfcB/MTpbuYrgT8y7tulTxYdm1R/fjDw+9igeR1XevfbAEEx5J0Bx+W8vON0RESaez09PYGfvafHogEr3r8/J7ELXwTBsfkJ71wjIpeiSctBsVh1Vhyb83x+Q+AL7/ODLZD39dgAfwJXe59REw3K9mbQvlPiXH8/k+Sca+8dm15eEDsDSJxdmdrzQpKfn6b9uiyePRLMN2Aomq8Ti14x3udt34iOF0d6t/7JvH8UsApYAYwDyiVesACforMzVgIRyby/IxpwbQKeD9heDPjFe+/vQP1ceGzS9fm59NhcASxBZwItABrnkONykbe/I8Ah736RJN4f4b1/E/AJp4tllwSmoUHqVKBEDvqZSe+xyQN87z23FGiTC4/NO95zCd6/L3nbpwK7Az5/rB2bU8emFvAbeq6JBNr5cGyS+/v5qNfWOPRCdWAy76+CzkreiI4sJM5AbuK9/zja87U6lZ+f5H6Tu1lFf2OMMcaYIGDDl8YYY4wxQcCCMmOMMcaYIGBBmTHGGGNMELCgzBhjjDEmCFhQZowxxhgTBCwoM8YEBREp6RVzjBSRXSKyw7t/TEQ+y8TPbS0iwbgElTEml7G1L40xQcE5tx9oACAiLwHHnHPvZsFHtwaOAfOy4LOMMSZZ1lNmjAlqXk/WeO/+SyLynYjMEZFtItJFRN4RkZUi8quIhHuvaywis0RkibecSuKySo+KyBoRWSEiw0SkEtAXeNzrlWspIteLyAIRWSYiU0XkwlR+9taA7QtF5BJfDpwxJtuxoMwYk91URZeN6oxWn5/hnKsL/A108oKjj4GbnXONga+B1733Pgs0dM7VA/o657YC/YEPnC65MgeYCzR3zjUEhqHL16ToswNed9jb/gnwYQZ/f2NMDmXDl8aY7Gaicy5WRFYCocCv3vaVQCWgOlAHmKJLOxKKLk0DurzMEBH5CV3nMSnlgR+93rU8wJZUfHaioQH/fpDqb2iMyZWsp8wYk91EAzjnEoBYd3qtuAT0QlPQ9ekaeLe6zrl23ms6oeuJNgIWiUhSF6YfA594PV190MWVU/rZiVwy940xJlkWlBljcpr1QGkRuQxARMJFpLaIhAAVnHMzgGeAokAh4ChQOOD9RYEd3v270tiGWwP+/T2N+zDG5DI2fGmMyVGcczEicjPQT0SKoue5D4E/gO+9bQL0c84dEpFxwEgRuQF4BHgJGCEiB4HpQOU0NKO4iKxAe9ZuS+93MsbkDnK6990YY0x6ichWIMI5t8/vthhjshcbvjTGGGOMCQLWU2aMMcYYEwSsp8wYY4wxJghYUGaMMcYYEwQsKDPGGGOMCQIWlBljjDHGBAELyowxxhhjgoAFZcYYY4wxQeD/AfLJXGzTpAfQAAAAAElFTkSuQmCC\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x216 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,3))\n",
+    "plt.plot(test_timestamps, y_test, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(test_timestamps, y_test_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "clOAUH-SXCJG",
+    "outputId": "a3aa85ff-126a-4a4a-cd9e-90b9cc465ef5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE for testing data:  1.2623790187854018 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "DHlKvVCId5ue"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cOFJ45vreO0N",
+    "outputId": "35628e33-ecf9-4966-8036-f7ea86db6f16"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Tensor shape:  (26300, 5)\n",
+      "X shape:  (26300, 4) \n",
+      "Y shape:  (26300, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Extracting load values as numpy array\n",
+    "data = energy.copy().values\n",
+    "\n",
+    "# Scaling\n",
+    "data = scaler.transform(data)\n",
+    "\n",
+    "# Transforming to 2D tensor as per model input requirement\n",
+    "data_timesteps=np.array([[j for j in data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "print(\"Tensor shape: \", data_timesteps.shape)\n",
+    "\n",
+    "# Selecting inputs and outputs from data\n",
+    "X, Y = data_timesteps[:,:timesteps-1],data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "print(\"X shape: \", X.shape,\"\\nY shape: \", Y.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {
+    "id": "ESSAdQgwexIi"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make model predictions\n",
+    "Y_pred = model.predict(X).reshape(-1,1)\n",
+    "\n",
+    "# Inverse scale and reshape\n",
+    "Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred)\n",
+    "Y = scaler.inverse_transform(Y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 328
+    },
+    "id": "M_qhihN0RVVX",
+    "outputId": "a89cb23e-1d35-437f-9d63-8b8907e12f80"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 2160x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(30,8))\n",
+    "plt.plot(Y, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(Y_pred, color = 'blue', linewidth=1)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AcN7pMYXVGTK",
+    "outputId": "7e1c2161-47ce-496c-9d86-7ad9ae0df770"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE:  2.0572089029888656 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "accelerator": "GPU",
+  "colab": {
+   "collapsed_sections": [],
+   "name": "Recurrent_Neural_Networks.ipynb",
+   "provenance": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f8f3967282314d3995245835bdaa8418",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:22:52+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb b/translations/mo/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..fba830fa0
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,693 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fv9OoQsMFk5A"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "在本筆記本中，我們將展示如何：\n",
+    "\n",
+    "- 準備二維時間序列數據以訓練 SVM 回歸模型\n",
+    "- 使用 RBF 核實現 SVR\n",
+    "- 通過圖表和 MAPE 評估模型\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 匯入模組\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "sys.path.append('../../')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "id": "M687KNlQFp0-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from sklearn.svm import SVR\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Cj-kfVdMGjWP"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8fywSjC6GsRz"
+   },
+   "source": [
+    "### 加載數據\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "aBDkEB11Fumg",
+    "outputId": "99cf7987-0509-4b73-8cc2-75d7da0d2740"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2698.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2558.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2444.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2402.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2403.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy = load_data('../../data')[['load']]\n",
+    "energy.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "O0BWP13rGnh4"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 486
+    },
+    "id": "hGaNPKu_Gidk",
+    "outputId": "7f89b326-9057-4f49-efbe-cb100ebdf76d"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IPuNor4eGwYY"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ysvsNyONGt0Q"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 548
+    },
+    "id": "SsfdLoPyGy9w",
+    "outputId": "d6d6c25b-b1f4-47e5-91d1-707e043237d7"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XbFTqBw6G1Ch"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "現在，您需要通過對數據進行過濾和縮放來準備訓練數據。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cYivRdQpHDj3",
+    "outputId": "a138f746-461c-4fd6-bfa6-0cee094c4aa1"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "將數據縮放至範圍 (0, 1)。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "3DNntGQnZX8G",
+    "outputId": "210046bc-7a66-4ccd-d70d-aa4a7309949c"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 206
+    },
+    "id": "26Yht-rzZexe",
+    "outputId": "20326077-a38a-4e78-cc5b-6fd7af95d301"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "x0n6jqxOQ41Z"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fdmxTZtOQ8xs"
+   },
+   "source": [
+    "對於我們的 SVR，我們將輸入數據轉換為 `[batch, timesteps]` 的形式。因此，我們重新調整現有的 `train_data` 和 `test_data`，使其具有一個新的維度，該維度指的是時間步。在我們的例子中，我們取 `timesteps = 5`。因此，模型的輸入是前 4 個時間步的數據，輸出將是第 5 個時間步的數據。\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Rpju-Sc2HFm0"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting to numpy arrays\n",
+    "\n",
+    "train_data = train.values\n",
+    "test_data = test.values"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Selecting the timesteps\n",
+    "\n",
+    "timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "O-JrsrsVJhUQ",
+    "outputId": "c90dbe71-bacc-4ec4-b452-f82fe5aefaef"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "train_data_timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "exJD8AI7KE4g",
+    "outputId": "ce90260c-f327-427d-80f2-77307b5a6318"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting test data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "test_data_timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "2u0R2sIsLuq5"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "x_train, y_train = None\n",
+    "x_test, y_test = None\n",
+    "\n",
+    "print(x_train.shape, y_train.shape)\n",
+    "print(x_test.shape, y_test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8wIPOtAGLZlh"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "EhA403BEPEiD"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create model using RBF kernel\n",
+    "\n",
+    "model = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GS0UA3csMbqp",
+    "outputId": "d86b6f05-5742-4c1d-c2db-c40510bd4f0d"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Fit model on training data"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Rz_x8S3UrlcF"
+   },
+   "source": [
+    "### 建立模型預測\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XR0gnt3MnuYS",
+    "outputId": "157e40ab-9a23-4b66-a885-0d52a24b2364"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Making predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = None\n",
+    "y_test_pred = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "_2epncg-SGzr"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Scaling the predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)\n",
+    "y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xmm_YLXhq7gV",
+    "outputId": "18392f64-4029-49ac-c71a-a4e2411152a1"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Scaling the original values\n",
+    "\n",
+    "y_train = scaler.inverse_transform(y_train)\n",
+    "y_test = scaler.inverse_transform(y_test)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "u3LBj93coHEi",
+    "outputId": "d4fd49e8-8c6e-4bb0-8ef9-ca0b26d725b4"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Extract the timesteps for x-axis\n",
+    "\n",
+    "train_timestamps = None\n",
+    "test_timestamps = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(25,6))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.title(\"Training data prediction\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "LnhzcnYtXHCm",
+    "outputId": "f5f0d711-f18b-4788-ad21-d4470ea2c02b"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 225
+    },
+    "id": "53Q02FoqQH4V",
+    "outputId": "53e2d59b-5075-4765-ad9e-aed56c966583"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,3))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "clOAUH-SXCJG",
+    "outputId": "a3aa85ff-126a-4a4a-cd9e-90b9cc465ef5"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "DHlKvVCId5ue"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cOFJ45vreO0N",
+    "outputId": "35628e33-ecf9-4966-8036-f7ea86db6f16"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Extracting load values as numpy array\n",
+    "data = None\n",
+    "\n",
+    "# Scaling\n",
+    "data = None\n",
+    "\n",
+    "# Transforming to 2D tensor as per model input requirement\n",
+    "data_timesteps=None\n",
+    "\n",
+    "# Selecting inputs and outputs from data\n",
+    "X, Y = None, None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ESSAdQgwexIi"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make model predictions\n",
+    "\n",
+    "# Inverse scale and reshape\n",
+    "Y_pred = None\n",
+    "Y = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 328
+    },
+    "id": "M_qhihN0RVVX",
+    "outputId": "a89cb23e-1d35-437f-9d63-8b8907e12f80"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(30,8))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AcN7pMYXVGTK",
+    "outputId": "7e1c2161-47ce-496c-9d86-7ad9ae0df770"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "accelerator": "GPU",
+  "colab": {
+   "collapsed_sections": [],
+   "name": "Recurrent_Neural_Networks.ipynb",
+   "provenance": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "e86ce102239a14c44585623b9b924a74",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:24:33+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/7-TimeSeries/README.md b/translations/mo/7-TimeSeries/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ad266521c
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/7-TimeSeries/README.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "61342603bad8acadbc6b2e4e3aab3f66",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:38:26+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 時間序列預測簡介
+
+什麼是時間序列預測？它是通過分析過去的趨勢來預測未來事件。
+
+## 區域主題：全球電力使用情況 ✨
+
+在這兩節課中，您將學習時間序列預測，這是一個相對較少人熟知但對於工業和商業應用等領域極其有價值的機器學習領域。雖然神經網絡可以用來增強這些模型的效用，但我們將在經典機器學習的背景下研究它們，因為這些模型可以根據過去的數據來幫助預測未來的表現。
+
+我們的區域重點是全球的電力使用情況，這是一個有趣的數據集，可以用來學習如何根據過去的負載模式預測未來的電力使用情況。您可以看到，這種預測在商業環境中是多麼有幫助。
+
+![電網](../../../translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.mo.jpg)
+
+照片由 [Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 拍攝，展示了拉賈斯坦邦道路上的電塔，來自 [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)
+
+## 課程
+
+1. [時間序列預測簡介](1-Introduction/README.md)  
+2. [構建 ARIMA 時間序列模型](2-ARIMA/README.md)  
+3. [構建支持向量回歸器進行時間序列預測](3-SVR/README.md)  
+
+## 致謝
+
+"時間序列預測簡介" 由 [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) 和 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) ⚡️ 撰寫。這些筆記本最初出現在 [Azure "Deep Learning For Time Series" repo](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting)，由 Francesca Lazzeri 原創撰寫。SVR 課程由 [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD) 撰寫。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解讀概不負責。  
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md
new file mode 100644
index 000000000..997ad9e70
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md
@@ -0,0 +1,256 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "0ffe994d1cc881bdeb49226a064116e5",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:06:18+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 強化學習與 Q-Learning 簡介
+
+![機器學習中強化學習的摘要示意圖](../../../../translated_images/ml-reinforcement.94024374d63348dbb3571c343ca7ddabef72adac0b8086d47164b769ba3a8a1d.mo.png)
+> 示意圖由 [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) 提供
+
+強化學習涉及三個重要概念：代理（agent）、一些狀態（states），以及每個狀態的一組行動（actions）。代理在指定的狀態下執行某個行動後，會獲得一個獎勵。想像一下電腦遊戲《超級瑪利歐》。你是瑪利歐，處於某個遊戲關卡，站在懸崖邊上。你的上方有一枚金幣。你作為瑪利歐，處於某個遊戲關卡的特定位置...這就是你的狀態。向右移動一步（行動）會讓你掉下懸崖，並獲得一個低的數值分數。然而，按下跳躍按鈕可以讓你獲得一分並保持存活。這是一個正面的結果，應該給予你一個正的數值分數。
+
+通過使用強化學習和模擬器（遊戲），你可以學習如何玩遊戲以最大化獎勵，即保持存活並獲得盡可能多的分數。
+
+[![強化學習簡介](https://img.youtube.com/vi/lDq_en8RNOo/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=lDq_en8RNOo)
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看 Dmitry 討論強化學習
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/45/)
+
+## 前置條件與設置
+
+在本課程中，我們將使用 Python 實驗一些程式碼。你應該能夠在你的電腦或雲端環境中執行本課程的 Jupyter Notebook 程式碼。
+
+你可以打開 [課程筆記本](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb)，並按照課程步驟進行。
+
+> **注意：** 如果你從雲端打開這段程式碼，你還需要下載 [`rlboard.py`](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py) 文件，該文件在筆記本程式碼中使用。將其添加到與筆記本相同的目錄中。
+
+## 簡介
+
+在本課程中，我們將探索 **[彼得與狼](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf)** 的世界，靈感來自俄羅斯作曲家 [Sergei Prokofiev](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev) 的音樂童話。我們將使用 **強化學習** 讓彼得探索他的環境，收集美味的蘋果並避免遇到狼。
+
+**強化學習**（RL）是一種學習技術，通過多次實驗讓我們學習代理在某個 **環境** 中的最佳行為。代理在這個環境中應該有某個 **目標**，由 **獎勵函數** 定義。
+
+## 環境
+
+為了簡化，我們將彼得的世界設想為一個大小為 `width` x `height` 的方形棋盤，如下所示：
+
+![彼得的環境](../../../../translated_images/environment.40ba3cb66256c93fa7e92f6f7214e1d1f588aafa97d266c11d108c5c5d101b6c.mo.png)
+
+棋盤中的每個格子可以是：
+
+* **地面**，彼得和其他生物可以在上面行走。
+* **水域**，顯然不能行走。
+* **樹木**或**草地**，可以休息的地方。
+* **蘋果**，彼得很高興找到的食物。
+* **狼**，危險且應該避免。
+
+有一個單獨的 Python 模組 [`rlboard.py`](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py)，包含與此環境相關的程式碼。由於這段程式碼對理解我們的概念並不重要，我們將導入該模組並使用它來創建示例棋盤（程式碼塊 1）：
+
+```python
+from rlboard import *
+
+width, height = 8,8
+m = Board(width,height)
+m.randomize(seed=13)
+m.plot()
+```
+
+此程式碼應該打印出類似於上方的環境圖片。
+
+## 行動與策略
+
+在我們的例子中，彼得的目標是找到蘋果，同時避免狼和其他障礙物。為此，他可以在棋盤上四處走動，直到找到蘋果。
+
+因此，在任何位置，他可以選擇以下行動之一：向上、向下、向左和向右。
+
+我們將這些行動定義為一個字典，並將它們映射到相應的座標變化對。例如，向右移動（`R`）對應於 `(1,0)`。（程式碼塊 2）：
+
+```python
+actions = { "U" : (0,-1), "D" : (0,1), "L" : (-1,0), "R" : (1,0) }
+action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }
+```
+
+總結一下，此場景的策略和目標如下：
+
+- **策略**：代理（彼得）的策略由所謂的 **策略函數** 定義。策略函數是在任何給定狀態下返回行動的函數。在我們的例子中，問題的狀態由棋盤表示，包括玩家的當前位置。
+
+- **目標**：強化學習的目標是最終學習一個良好的策略，能夠有效地解決問題。然而，作為基準，我們先考慮最簡單的策略，稱為 **隨機行走**。
+
+## 隨機行走
+
+首先，我們通過實現隨機行走策略來解決問題。在隨機行走中，我們將隨機選擇下一個行動，直到到達蘋果（程式碼塊 3）。
+
+1. 使用以下程式碼實現隨機行走：
+
+    ```python
+    def random_policy(m):
+        return random.choice(list(actions))
+    
+    def walk(m,policy,start_position=None):
+        n = 0 # number of steps
+        # set initial position
+        if start_position:
+            m.human = start_position 
+        else:
+            m.random_start()
+        while True:
+            if m.at() == Board.Cell.apple:
+                return n # success!
+            if m.at() in [Board.Cell.wolf, Board.Cell.water]:
+                return -1 # eaten by wolf or drowned
+            while True:
+                a = actions[policy(m)]
+                new_pos = m.move_pos(m.human,a)
+                if m.is_valid(new_pos) and m.at(new_pos)!=Board.Cell.water:
+                    m.move(a) # do the actual move
+                    break
+            n+=1
+    
+    walk(m,random_policy)
+    ```
+
+    `walk` 函數的調用應返回相應路徑的長度，該長度可能因每次運行而異。
+
+1. 多次運行行走實驗（例如，100 次），並打印結果統計數據（程式碼塊 4）：
+
+    ```python
+    def print_statistics(policy):
+        s,w,n = 0,0,0
+        for _ in range(100):
+            z = walk(m,policy)
+            if z<0:
+                w+=1
+            else:
+                s += z
+                n += 1
+        print(f"Average path length = {s/n}, eaten by wolf: {w} times")
+    
+    print_statistics(random_policy)
+    ```
+
+    注意，路徑的平均長度約為 30-40 步，這相當多，考慮到到最近蘋果的平均距離約為 5-6 步。
+
+    你還可以看到彼得在隨機行走中的移動情況：
+
+    ![彼得的隨機行走](../../../../8-Reinforcement/1-QLearning/images/random_walk.gif)
+
+## 獎勵函數
+
+為了讓我們的策略更智能，我們需要了解哪些移動比其他移動更“好”。為此，我們需要定義我們的目標。
+
+目標可以通過 **獎勵函數** 定義，該函數會為每個狀態返回一些分數值。數值越高，獎勵函數越好。（程式碼塊 5）
+
+```python
+move_reward = -0.1
+goal_reward = 10
+end_reward = -10
+
+def reward(m,pos=None):
+    pos = pos or m.human
+    if not m.is_valid(pos):
+        return end_reward
+    x = m.at(pos)
+    if x==Board.Cell.water or x == Board.Cell.wolf:
+        return end_reward
+    if x==Board.Cell.apple:
+        return goal_reward
+    return move_reward
+```
+
+獎勵函數的一個有趣之處在於，大多數情況下，*只有在遊戲結束時才會給予實質性獎勵*。這意味著我們的算法應該以某種方式記住導致正面獎勵的“好”步驟，並增加它們的重要性。同樣，所有導致不良結果的移動應該被抑制。
+
+## Q-Learning
+
+我們將討論的算法稱為 **Q-Learning**。在此算法中，策略由一個函數（或數據結構）定義，稱為 **Q-表**。它記錄了在給定狀態下每個行動的“好壞程度”。
+
+之所以稱為 Q-表，是因為將其表示為表格或多維數組通常很方便。由於我們的棋盤尺寸為 `width` x `height`，我們可以使用形狀為 `width` x `height` x `len(actions)` 的 numpy 數組來表示 Q-表：（程式碼塊 6）
+
+```python
+Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)
+```
+
+注意，我們將 Q-表的所有值初始化為相等值，在我們的例子中為 0.25。這對應於“隨機行走”策略，因為每個狀態中的所有移動都是一樣好的。我們可以將 Q-表傳遞給 `plot` 函數以在棋盤上可視化該表：`m.plot(Q)`。
+
+![彼得的環境](../../../../translated_images/env_init.04e8f26d2d60089e128f21d22e5fef57d580e559f0d5937b06c689e5e7cdd438.mo.png)
+
+每個格子的中心有一個“箭頭”，指示移動的首選方向。由於所有方向都相等，因此顯示為一個點。
+
+現在我們需要運行模擬，探索環境，並學習 Q-表值的更好分佈，這將使我們更快地找到蘋果的路徑。
+
+## Q-Learning 的核心：貝爾曼方程
+
+一旦我們開始移動，每個行動都會有相應的獎勵，即我們理論上可以根據最高的即時獎勵選擇下一個行動。然而，在大多數狀態下，移動不會實現我們到達蘋果的目標，因此我們無法立即決定哪個方向更好。
+
+> 記住，重要的不是即時結果，而是最終結果，即我們在模擬結束時獲得的結果。
+
+為了考慮這種延遲獎勵，我們需要使用 **[動態規劃](https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_programming)** 的原則，這使我們能夠以遞歸方式思考問題。
+
+假設我們現在處於狀態 *s*，並希望移動到下一個狀態 *s'*。通過這樣做，我們將獲得由獎勵函數定義的即時獎勵 *r(s,a)*，加上一些未來的獎勵。如果我們假設 Q-表正確反映了每個行動的“吸引力”，那麼在狀態 *s'* 我們將選擇對應於 *Q(s',a')* 最大值的行動 *a'*。因此，我們在狀態 *s* 可以獲得的最佳未來獎勵將定義為 `max`
+
+## 檢查政策
+
+由於 Q-Table 列出了每個狀態下每個行動的「吸引力」，因此利用它來定義我們世界中的高效導航是相當簡單的。在最簡單的情況下，我們可以選擇對應於最高 Q-Table 值的行動：（程式碼區塊 9）
+
+```python
+def qpolicy_strict(m):
+        x,y = m.human
+        v = probs(Q[x,y])
+        a = list(actions)[np.argmax(v)]
+        return a
+
+walk(m,qpolicy_strict)
+```
+
+> 如果多次嘗試上述程式碼，你可能會注意到有時候它會「卡住」，需要按下筆記本中的 STOP 按鈕來中斷執行。這是因為可能存在某些情況，兩個狀態在最佳 Q-Value 的情況下「指向」彼此，導致代理人無限地在這些狀態之間移動。
+
+## 🚀挑戰
+
+> **任務 1：** 修改 `walk` 函數，限制路徑的最大長度為一定步數（例如 100），並觀察上述程式碼是否會偶爾返回這個值。
+
+> **任務 2：** 修改 `walk` 函數，使其不會回到之前已經到過的地方。這將防止 `walk` 進入循環，但代理人仍可能被「困」在無法逃脫的位置。
+
+## 導航
+
+一個更好的導航政策是我們在訓練期間使用的策略，它結合了利用與探索。在這個政策中，我們將以一定的機率選擇每個行動，該機率與 Q-Table 中的值成比例。這種策略可能仍會導致代理人返回已經探索過的位置，但正如你從下面的程式碼中看到的，它能夠實現到達目標位置的非常短的平均路徑（記住 `print_statistics` 會模擬 100 次）：（程式碼區塊 10）
+
+```python
+def qpolicy(m):
+        x,y = m.human
+        v = probs(Q[x,y])
+        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]
+        return a
+
+print_statistics(qpolicy)
+```
+
+執行此程式碼後，你應該會得到比之前短得多的平均路徑長度，範圍大約在 3-6 之間。
+
+## 探索學習過程
+
+如我們所提到的，學習過程是在探索與利用已獲得的問題空間結構知識之間取得平衡。我們已經看到學習的結果（幫助代理人找到通往目標的短路徑的能力）有所改善，但觀察學習過程中平均路徑長度的變化也很有趣：
+
+學習的要點可以總結如下：
+
+- **平均路徑長度增加**。我們看到的是，起初平均路徑長度增加。這可能是因為當我們對環境一無所知時，很容易陷入不良狀態，例如水域或狼群。隨著我們學到更多並開始利用這些知識，我們可以探索更久，但仍然不太清楚蘋果的位置。
+
+- **隨著學習的深入，路徑長度減少**。一旦學到足夠多的知識，代理人更容易達成目標，路徑長度開始減少。然而，我們仍然保持探索的開放性，因此經常偏離最佳路徑，探索新的選項，導致路徑比最佳路徑稍長。
+
+- **路徑長度突然增加**。我們在圖表上還觀察到某些時候路徑長度突然增加。這表明過程的隨機性，並且我們可能在某些時候通過覆寫新值「破壞」了 Q-Table 的係數。理想情況下，應該通過降低學習率來最小化這種情況（例如，在訓練後期，我們只用小幅度調整 Q-Table 的值）。
+
+總體來說，請記住，學習過程的成功與質量在很大程度上取決於參數，例如學習率、學習率衰減和折扣因子。這些通常被稱為 **超參數**，以區別於我們在訓練期間優化的 **參數**（例如 Q-Table 的係數）。尋找最佳超參數值的過程稱為 **超參數優化**，這是一個值得單獨討論的主題。
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/46/)
+
+## 作業 
+[一個更真實的世界](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..6b26db7f4
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "68394b2102d3503882e5e914bd0ff5c1",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:10:31+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 更真實的世界
+
+在我們的情境中，Peter 幾乎可以不感到疲倦或飢餓地四處移動。在一個更真實的世界中，他需要時不時地坐下休息，並且需要進食。讓我們通過實現以下規則，使這個世界更加真實：
+
+1. 每次從一個地方移動到另一個地方，Peter 會失去**能量**並增加一些**疲勞**。
+2. Peter 可以通過吃蘋果來獲得更多能量。
+3. Peter 可以通過在樹下或草地上休息來消除疲勞（即走到有樹或草的棋盤位置 - 綠色區域）。
+4. Peter 需要找到並殺死狼。
+5. 為了殺死狼，Peter 需要達到一定的能量和疲勞水平，否則他會輸掉戰鬥。
+
+## 指導
+
+使用原始的 [notebook.ipynb](notebook.ipynb) 筆記本作為解決方案的起點。
+
+根據遊戲規則修改上述的獎勵函數，運行強化學習算法以學習贏得遊戲的最佳策略，並比較隨機漫步與您的算法在贏得和輸掉遊戲次數上的結果。
+
+> **Note**: 在您的新世界中，狀態更加複雜，除了人類的位置之外，還包括疲勞和能量水平。您可以選擇將狀態表示為一個元組 (Board,energy,fatigue)，或者為狀態定義一個類（您可能還希望從 `Board` 派生），甚至修改原始的 `Board` 類，位於 [rlboard.py](../../../../8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py)。
+
+在您的解決方案中，請保留負責隨機漫步策略的代碼，並在最後比較您的算法與隨機漫步的結果。
+
+> **Note**: 您可能需要調整超參數以使其正常工作，尤其是訓練的迭代次數。由於遊戲的成功（與狼戰鬥）是一個罕見事件，您可以預期更長的訓練時間。
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 優秀                                                                                                                                                                                                 | 合格                                                                                                                                                                                | 需要改進                                                                                                                          |
+| -------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+|          | 提供了一個筆記本，其中定義了新世界規則、Q-Learning 算法以及一些文字解釋。Q-Learning 能夠顯著改善與隨機漫步相比的結果。                                                                 | 提供了筆記本，實現了 Q-Learning 並改善了與隨機漫步相比的結果，但改善不顯著；或者筆記本文檔不完整，代碼結構不佳。                                                                 | 嘗試重新定義世界規則，但 Q-Learning 算法無法正常工作，或者獎勵函數未完全定義。                                                                 |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..733b62762
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,411 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "17e5a668646eabf5aabd0e9bfcf17876",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:02:43+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# 彼得與狼：強化學習入門\n",
+    "\n",
+    "在本教程中，我們將學習如何將強化學習應用於尋路問題。這個場景的靈感來自俄羅斯作曲家[謝爾蓋·普羅科菲耶夫](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev)的音樂童話故事[《彼得與狼》](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf)。這是一個關於年輕的先鋒彼得的故事，他勇敢地走出家門，來到森林空地追捕一隻狼。我們將訓練機器學習算法，幫助彼得探索周圍的區域並建立一張最佳的導航地圖。\n",
+    "\n",
+    "首先，讓我們匯入一堆有用的庫：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 強化學習概述\n",
+    "\n",
+    "**強化學習**（Reinforcement Learning，簡稱 RL）是一種學習技術，通過進行多次實驗，讓我們能夠學習到某個**代理**在某個**環境**中的最佳行為。在這個環境中，代理應該有一個由**獎勵函數**定義的**目標**。\n",
+    "\n",
+    "## 環境\n",
+    "\n",
+    "為了簡化起見，我們假設彼得的世界是一個大小為 `width` x `height` 的方形棋盤。在這個棋盤上的每個格子可以是：\n",
+    "* **地面**，彼得和其他生物可以在上面行走\n",
+    "* **水域**，顯然無法在上面行走\n",
+    "* **樹**或**草地**——可以用來休息的地方\n",
+    "* **蘋果**，代表彼得很樂意找到的食物來餵飽自己\n",
+    "* **狼**，是危險的，應該避開\n",
+    "\n",
+    "為了與這個環境互動，我們將定義一個名為 `Board` 的類。為了避免讓這個筆記本過於雜亂，我們已將所有與棋盤相關的代碼移至一個單獨的 `rlboard` 模組中，現在我們將導入該模組。你可以查看這個模組的內容，以了解實現細節的內部運作。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "現在讓我們創建一個隨機棋盤，看看它的樣子：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 行動與政策\n",
+    "\n",
+    "在我們的例子中，彼得的目標是找到一顆蘋果，同時避開狼和其他障礙物。將這些行動定義為一個字典，並將它們映射到相應的座標變化組合。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 2"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "我們的代理（Peter）的策略是由一個所謂的**政策**所定義。我們來看看最簡單的政策，稱為**隨機漫步**。\n",
+    "\n",
+    "## 隨機漫步\n",
+    "\n",
+    "首先，我們通過實現隨機漫步策略來解決我們的問題。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "# Let's run a random walk experiment several times and see the average number of steps taken: code block 3"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 4"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 獎勵函數\n",
+    "\n",
+    "為了讓我們的策略更智能，我們需要了解哪些行動比其他行動「更好」。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 5"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Q-Learning\n",
+    "\n",
+    "建立一個 Q-表，或多維陣列。由於我們的棋盤具有 `width` x `height` 的尺寸，我們可以用形狀為 `width` x `height` x `len(actions)` 的 numpy 陣列來表示 Q-表：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 6"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "將 Q-Table 傳遞給 `plot` 函數以便在棋盤上可視化該表：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "NameError",
+     "evalue": "name 'm' is not defined",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-10-8b8a9e4cb2b8>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mm\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mQ\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'm' is not defined"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Q-Learning 的精髓：貝爾曼方程與學習算法\n",
+    "\n",
+    "撰寫我們學習算法的偽代碼：\n",
+    "\n",
+    "* 初始化 Q-表 Q，為所有狀態和行動賦予相同的數值\n",
+    "* 設定學習率 $\\alpha\\leftarrow 1$\n",
+    "* 重複模擬多次\n",
+    "   1. 從隨機位置開始\n",
+    "   1. 重複以下步驟\n",
+    "        1. 在狀態 $s$ 選擇一個行動 $a$\n",
+    "        2. 執行行動，移動到新狀態 $s'$\n",
+    "        3. 如果遇到遊戲結束條件，或總獎勵過低 - 結束模擬  \n",
+    "        4. 計算新狀態的獎勵 $r$\n",
+    "        5. 根據貝爾曼方程更新 Q-函數：$Q(s,a)\\leftarrow (1-\\alpha)Q(s,a)+\\alpha(r+\\gamma\\max_{a'}Q(s',a'))$\n",
+    "        6. $s\\leftarrow s'$\n",
+    "        7. 更新總獎勵並降低 $\\alpha$。\n",
+    "\n",
+    "## 探索與利用\n",
+    "\n",
+    "最佳的方法是平衡探索與利用。隨著我們對環境的了解越來越多，我們會更傾向於遵循最佳路徑，但偶爾選擇未探索的路徑也是必要的。\n",
+    "\n",
+    "## Python 實現\n",
+    "\n",
+    "現在我們準備實現學習算法。在此之前，我們還需要一些函數，將 Q-表中的任意數值轉換為對應行動的概率向量：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 7"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "我們在原始向量中加入少量的 `eps`，以避免在初始情況下所有向量組件相同時出現除以 0 的問題。\n",
+    "\n",
+    "實際的學習算法，我們將進行 5000 次實驗，也稱為 **epochs**：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 56,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "# code block 8"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "在執行此算法後，Q-表應更新為定義每個步驟中不同行動吸引力的值。在此處可視化該表：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 43,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 360.646265 \r\nL 366.6475 360.646265 \r\nL 366.6475 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 359.4475 336.76814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\nL 33.2875 10.60814 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g clip-path=\"url(#p03670b802c)\">\r\n    <image height=\"327\" id=\"imagefd2c98b8a1\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\r\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\" y=\"-9.76814\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"m79531393d3\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_8\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_9\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m95a78e1f45\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"10.999219\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"50.107132\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"89.215046\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"128.32296\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_14\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"167.430873\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_14\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_15\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"206.538787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_15\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_16\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"245.646701\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_16\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_8\">\r\n     <g id=\"line2d_17\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"284.754614\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_17\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_9\">\r\n     <g id=\"line2d_18\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"323.862528\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_18\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 33.2875 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 359.4475 336.76814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p03670b802c\">\r\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 檢查策略\n",
+    "\n",
+    "由於 Q-Table 列出了每個狀態下各個行動的「吸引力」，因此利用它來定義我們世界中的高效導航是相當簡單的。在最簡單的情況下，我們只需選擇對應於 Q-Table 中最高值的行動：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# code block 9"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "如果你多次嘗試上述程式碼，你可能會注意到有時候它會「卡住」，需要按下筆記本中的停止按鈕來中斷執行。\n",
+    "\n",
+    "> **任務 1：** 修改 `walk` 函數，限制路徑的最大長度為一定的步數（例如，100），並觀察上述程式碼是否會不時返回此值。\n",
+    "\n",
+    "> **任務 2：** 修改 `walk` 函數，使其不會回到之前已經到過的地方。這將防止 `walk` 進入循環，但代理仍可能被「困住」在某個無法逃脫的位置。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 58,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 5.31, eaten by wolf: 0 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "# code block 10"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 57,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x26dab295a48>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 57
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 382.368508 248.518125\" width=\"382.368508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M -0 248.518125 \r\nL 382.368508 248.518125 \r\nL 382.368508 0 \r\nL -0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 374.45 224.64 \r\nL 374.45 7.2 \r\nL 39.65 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"m9289ace8dd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.868182\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(51.686932 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"115.746997\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 2000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(103.021997 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"176.625812\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 4000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(163.900812 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"237.504627\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 6000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(224.779627 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.383442\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 8000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(285.658442 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"359.262258\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 10000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(343.356008 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"mac0d9b03a1\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"214.756364\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(26.2875 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"172.854355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 2000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 176.653573)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"130.952346\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 4000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 134.751564)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"89.050337\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 6000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 92.849556)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"47.148328\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 8000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 50.947547)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_12\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p46c120979b)\" d=\"M 54.868182 214.211638 \r\nL 55.081258 214.756364 \r\nL 55.172576 214.525903 \r\nL 55.203015 214.756364 \r\nL 55.263894 214.735413 \r\nL 55.294334 187.98098 \r\nL 55.324773 214.756364 \r\nL 55.355212 213.918323 \r\nL 55.385652 214.756364 \r\nL 55.47697 214.693511 \r\nL 55.629167 214.756364 \r\nL 55.781364 214.756364 \r\nL 55.903122 205.768383 \r\nL 55.964 214.756364 \r\nL 56.024879 211.508958 \r\nL 56.055319 207.507316 \r\nL 56.085758 214.756364 \r\nL 56.268395 214.756364 \r\nL 56.359713 211.320399 \r\nL 56.420592 207.38161 \r\nL 56.451031 214.714462 \r\nL 56.48147 209.958584 \r\nL 56.51191 214.756364 \r\nL 56.542349 214.67256 \r\nL 56.572789 214.546854 \r\nL 56.603228 211.96988 \r\nL 56.664107 214.735413 \r\nL 56.816304 214.714462 \r\nL 56.846743 214.756364 \r\nL 56.877183 58.692331 \r\nL 56.938062 214.756364 \r\nL 56.968501 211.865125 \r\nL 57.02938 214.735413 \r\nL 57.090259 214.714462 \r\nL 57.120698 209.916682 \r\nL 57.181577 214.756364 \r\nL 57.242456 212.095586 \r\nL 57.272895 214.756364 \r\nL 57.303334 214.211638 \r\nL 57.333774 183.497465 \r\nL 57.364213 214.756364 \r\nL 57.394653 214.358295 \r\nL 57.425092 214.756364 \r\nL 57.51641 207.318757 \r\nL 57.638168 214.756364 \r\nL 57.668607 177.191213 \r\nL 57.729486 214.756364 \r\nL 57.759926 214.609707 \r\nL 57.790365 196.885157 \r\nL 57.820804 214.756364 \r\nL 57.851244 214.756364 \r\nL 58.094759 214.714462 \r\nL 58.186077 187.98098 \r\nL 58.216517 196.277578 \r\nL 58.277395 214.756364 \r\nL 58.338274 214.693511 \r\nL 58.429593 214.756364 \r\nL 58.460032 214.693511 \r\nL 58.490471 192.925417 \r\nL 58.520911 214.756364 \r\nL 58.55135 214.735413 \r\nL 58.642668 214.756364 \r\nL 58.673108 212.242243 \r\nL 58.703547 214.756364 \r\nL 58.825305 190.89317 \r\nL 58.916623 186.388704 \r\nL 58.947062 214.756364 \r\nL 58.977502 214.756364 \r\nL 59.007941 214.358295 \r\nL 59.06882 214.756364 \r\nL 59.129699 158.481966 \r\nL 59.160138 214.756364 \r\nL 59.251457 214.693511 \r\nL 59.281896 213.499303 \r\nL 59.312335 214.735413 \r\nL 59.342775 183.497465 \r\nL 59.373214 214.756364 \r\nL 59.403654 189.845619 \r\nL 59.525411 214.735413 \r\nL 59.555851 207.989189 \r\nL 59.616729 214.756364 \r\nL 59.647169 214.756364 \r\nL 59.677608 211.613713 \r\nL 59.738487 212.326047 \r\nL 59.768926 214.756364 \r\nL 59.799366 210.440457 \r\nL 59.829805 210.2938 \r\nL 59.951563 214.756364 \r\nL 59.982002 192.841613 \r\nL 60.042881 214.756364 \r\nL 60.134199 211.425154 \r\nL 60.255957 214.756364 \r\nL 60.347275 209.183396 \r\nL 60.438593 205.956942 \r\nL 60.469033 214.756364 \r\nL 60.499472 161.247498 \r\nL 60.560351 198.791698 \r\nL 60.59079 214.756364 \r\nL 60.62123 214.735413 \r\nL 60.651669 123.389033 \r\nL 60.712548 213.813568 \r\nL 60.742987 214.756364 \r\nL 60.773427 193.113976 \r\nL 60.834306 214.756364 \r\nL 60.956063 212.095586 \r\nL 61.016942 214.756364 \r\nL 61.077821 68.68596 \r\nL 61.1387 214.735413 \r\nL 61.199579 193.889163 \r\nL 61.321336 214.756364 \r\nL 61.412654 214.735413 \r\nL 61.443094 210.042388 \r\nL 61.503973 214.756364 \r\nL 61.564851 214.756364 \r\nL 61.686609 212.284145 \r\nL 61.717049 214.756364 \r\nL 61.747488 214.735413 \r\nL 61.777927 206.941639 \r\nL 61.808367 214.756364 \r\nL 61.838806 214.735413 \r\nL 61.930124 214.714462 \r\nL 61.991003 213.541205 \r\nL 62.021443 206.794982 \r\nL 62.051882 214.756364 \r\nL 62.082321 214.735413 \r\nL 62.17364 214.756364 \r\nL 62.204079 182.806082 \r\nL 62.264958 214.46305 \r\nL 62.295397 214.127834 \r\nL 62.325837 202.122908 \r\nL 62.386715 211.34135 \r\nL 62.417155 214.756364 \r\nL 62.508473 214.735413 \r\nL 62.569352 214.735413 \r\nL 62.599791 202.437173 \r\nL 62.630231 214.756364 \r\nL 62.66067 214.735413 \r\nL 62.69111 214.756364 \r\nL 62.812867 199.923052 \r\nL 62.934625 214.756364 \r\nL 62.965064 214.756364 \r\nL 62.995504 202.625732 \r\nL 63.056382 214.756364 \r\nL 63.117261 212.745067 \r\nL 63.147701 214.756364 \r\nL 63.299898 214.756364 \r\nL 63.391216 207.905385 \r\nL 63.482534 207.339708 \r\nL 63.512974 214.756364 \r\nL 63.604292 207.004492 \r\nL 63.726049 214.756364 \r\nL 63.817368 214.735413 \r\nL 63.847807 213.457401 \r\nL 63.908686 198.770747 \r\nL 63.939125 214.609707 \r\nL 63.969565 211.257546 \r\nL 64.000004 214.756364 \r\nL 64.030443 214.756364 \r\nL 64.121762 214.756364 \r\nL 64.152201 213.729764 \r\nL 64.21308 214.756364 \r\nL 64.243519 214.756364 \r\nL 64.304398 194.852909 \r\nL 64.334838 214.756364 \r\nL 64.365277 214.756364 \r\nL 64.456595 210.000486 \r\nL 64.487035 211.278497 \r\nL 64.608792 214.756364 \r\nL 64.639232 210.985183 \r\nL 64.70011 214.379246 \r\nL 64.821868 214.756364 \r\nL 64.943626 202.541928 \r\nL 65.034944 213.331695 \r\nL 65.065383 212.200341 \r\nL 65.156702 214.756364 \r\nL 65.187141 214.46305 \r\nL 65.24802 158.817182 \r\nL 65.278459 214.756364 \r\nL 65.339338 211.571811 \r\nL 65.369777 212.095586 \r\nL 65.430656 214.756364 \r\nL 65.491535 198.058413 \r\nL 65.582853 201.682937 \r\nL 65.643732 214.756364 \r\nL 65.73505 212.661263 \r\nL 65.76549 211.425154 \r\nL 65.795929 214.756364 \r\nL 65.826369 209.309102 \r\nL 65.887247 213.687862 \r\nL 65.917687 214.756364 \r\nL 65.948126 211.110889 \r\nL 65.978566 184.670721 \r\nL 66.009005 214.756364 \r\nL 66.039444 214.756364 \r\nL 66.161202 214.756364 \r\nL 66.191641 212.870773 \r\nL 66.25252 213.415499 \r\nL 66.343838 214.756364 \r\nL 66.404717 200.027807 \r\nL 66.435157 212.095586 \r\nL 66.465596 214.756364 \r\nL 66.496036 211.676566 \r\nL 66.526475 208.63867 \r\nL 66.556914 214.756364 \r\nL 66.587354 213.625009 \r\nL 66.648233 214.735413 \r\nL 66.678672 214.714462 \r\nL 66.739551 201.201064 \r\nL 66.76999 209.120543 \r\nL 66.830869 206.815933 \r\nL 66.861308 214.756364 \r\nL 66.952627 195.837607 \r\nL 67.043945 214.567805 \r\nL 67.074384 205.412216 \r\nL 67.104824 185.843977 \r\nL 67.135263 214.756364 \r\nL 67.165702 214.756364 \r\nL 67.28746 197.869854 \r\nL 67.3179 213.750715 \r\nL 67.348339 195.649048 \r\nL 67.409218 212.828871 \r\nL 67.500536 214.756364 \r\nL 67.530975 214.714462 \r\nL 67.561415 214.337344 \r\nL 67.591854 211.508958 \r\nL 67.652733 214.379246 \r\nL 67.683172 214.756364 \r\nL 67.713612 208.533915 \r\nL 67.774491 214.756364 \r\nL 67.835369 214.735413 \r\nL 67.865809 187.310548 \r\nL 67.896248 214.756364 \r\nL 67.926688 205.684579 \r\nL 68.048445 214.756364 \r\nL 68.139764 199.064061 \r\nL 68.231082 214.756364 \r\nL 68.261521 214.484001 \r\nL 68.291961 214.756364 \r\nL 68.383279 207.947287 \r\nL 68.413718 214.735413 \r\nL 68.444158 204.092302 \r\nL 68.474597 202.981899 \r\nL 68.565915 214.756364 \r\nL 68.596355 205.49602 \r\nL 68.626794 200.614436 \r\nL 68.657233 214.756364 \r\nL 68.687673 196.487088 \r\nL 68.748552 209.770025 \r\nL 68.870309 214.756364 \r\nL 68.900749 214.127834 \r\nL 68.931188 212.556508 \r\nL 68.961628 214.735413 \r\nL 68.992067 194.077722 \r\nL 69.083385 207.130198 \r\nL 69.113825 201.766741 \r\nL 69.144264 214.756364 \r\nL 69.296461 201.976251 \r\nL 69.387779 199.67164 \r\nL 69.418219 214.756364 \r\nL 69.448658 214.756364 \r\nL 69.479097 193.784408 \r\nL 69.539976 214.735413 \r\nL 69.570416 214.756364 \r\nL 69.600855 197.974609 \r\nL 69.661734 214.756364 \r\nL 69.692173 214.756364 \r\nL 69.722613 200.111612 \r\nL 69.813931 208.471062 \r\nL 69.84437 206.33406 \r\nL 69.935689 205.28651 \r\nL 69.966128 214.756364 \r\nL 70.027007 214.756364 \r\nL 70.057446 214.504952 \r\nL 70.118325 214.756364 \r\nL 70.179204 214.756364 \r\nL 70.209643 214.609707 \r\nL 70.270522 214.756364 \r\nL 70.422719 208.261552 \r\nL 70.544477 214.756364 \r\nL 70.574916 214.735413 \r\nL 70.696674 210.251898 \r\nL 70.757553 214.756364 \r\nL 70.787992 214.211638 \r\nL 70.818431 207.360659 \r\nL 70.87931 212.59841 \r\nL 71.001068 214.756364 \r\nL 71.031507 199.985905 \r\nL 71.092386 214.169736 \r\nL 71.122825 214.756364 \r\nL 71.153265 191.123631 \r\nL 71.244583 199.378326 \r\nL 71.39678 214.756364 \r\nL 71.42722 208.471062 \r\nL 71.488098 210.880428 \r\nL 71.548977 214.756364 \r\nL 71.579417 208.282503 \r\nL 71.640295 208.450111 \r\nL 71.701174 214.735413 \r\nL 71.731614 212.200341 \r\nL 71.762053 210.419506 \r\nL 71.792492 214.756364 \r\nL 71.822932 214.756364 \r\nL 71.853371 214.46305 \r\nL 71.883811 214.756364 \r\nL 71.91425 210.314751 \r\nL 71.975129 213.01743 \r\nL 72.005568 214.756364 \r\nL 72.036008 208.764376 \r\nL 72.096887 214.504952 \r\nL 72.157765 214.756364 \r\nL 72.188205 207.402561 \r\nL 72.279523 209.45576 \r\nL 72.309962 214.756364 \r\nL 72.401281 214.400197 \r\nL 72.43172 209.05769 \r\nL 72.462159 214.735413 \r\nL 72.523038 210.817575 \r\nL 72.644796 214.756364 \r\nL 72.736114 214.756364 \r\nL 72.766553 191.584553 \r\nL 72.827432 207.255904 \r\nL 72.857872 213.562156 \r\nL 72.888311 195.418587 \r\nL 72.918751 214.735413 \r\nL 72.94919 214.337344 \r\nL 73.070948 214.756364 \r\nL 73.131826 211.844174 \r\nL 73.223145 214.756364 \r\nL 73.253584 190.138933 \r\nL 73.344902 214.46305 \r\nL 73.375342 213.268842 \r\nL 73.43622 214.756364 \r\nL 73.46666 209.330053 \r\nL 73.527539 207.109247 \r\nL 73.557978 214.756364 \r\nL 73.588417 209.811927 \r\nL 73.649296 214.756364 \r\nL 73.740615 214.651609 \r\nL 73.771054 190.956023 \r\nL 73.831933 214.756364 \r\nL 73.862372 214.735413 \r\nL 73.892812 212.849822 \r\nL 73.923251 177.903547 \r\nL 73.98413 204.804637 \r\nL 74.014569 205.49602 \r\nL 74.136327 214.756364 \r\nL 74.166766 214.756364 \r\nL 74.197206 214.232589 \r\nL 74.258084 214.756364 \r\nL 74.379842 214.735413 \r\nL 74.47116 179.831039 \r\nL 74.5016 194.077722 \r\nL 74.562479 214.756364 \r\nL 74.592918 181.213805 \r\nL 74.623357 213.625009 \r\nL 74.714676 214.735413 \r\nL 74.775554 194.66435 \r\nL 74.805994 197.848903 \r\nL 74.836433 214.484001 \r\nL 74.866873 177.002654 \r\nL 74.927751 214.085931 \r\nL 74.958191 194.014869 \r\nL 75.049509 196.801353 \r\nL 75.171267 214.756364 \r\nL 75.201706 204.385616 \r\nL 75.262585 207.570169 \r\nL 75.353903 214.756364 \r\nL 75.384343 196.340431 \r\nL 75.445221 214.735413 \r\nL 75.5061 214.756364 \r\nL 75.597418 207.695875 \r\nL 75.627858 192.024524 \r\nL 75.688737 214.756364 \r\nL 75.719176 214.211638 \r\nL 75.749615 198.62409 \r\nL 75.810494 214.379246 \r\nL 75.840934 213.625009 \r\nL 75.871373 214.756364 \r\nL 75.901812 214.756364 \r\nL 75.932252 214.756364 \r\nL 75.962691 187.415303 \r\nL 76.02357 203.00285 \r\nL 76.054009 214.756364 \r\nL 76.145328 214.735413 \r\nL 76.206207 214.756364 \r\nL 76.236646 214.106882 \r\nL 76.267085 194.182477 \r\nL 76.297525 214.756364 \r\nL 76.327964 214.002127 \r\nL 76.388843 214.756364 \r\nL 76.419282 158.544819 \r\nL 76.480161 214.756364 \r\nL 76.510601 206.815933 \r\nL 76.571479 214.735413 \r\nL 76.601919 214.735413 \r\nL 76.632358 172.12107 \r\nL 76.693237 200.069709 \r\nL 76.784555 214.756364 \r\nL 76.814995 204.951294 \r\nL 76.875873 214.735413 \r\nL 76.906313 200.509681 \r\nL 76.936752 214.756364 \r\nL 76.967192 212.59841 \r\nL 77.05851 214.756364 \r\nL 77.088949 204.741783 \r\nL 77.149828 214.735413 \r\nL 77.180268 213.625009 \r\nL 77.271586 214.756364 \r\nL 77.302025 197.807001 \r\nL 77.332465 214.756364 \r\nL 77.423783 214.400197 \r\nL 77.454222 214.756364 \r\nL 77.484662 205.642677 \r\nL 77.54554 214.358295 \r\nL 77.57598 214.756364 \r\nL 77.728177 190.809366 \r\nL 77.758616 214.756364 \r\nL 77.849935 207.528267 \r\nL 77.910813 214.756364 \r\nL 77.941253 197.178471 \r\nL 78.002132 199.692591 \r\nL 78.09345 191.647406 \r\nL 78.123889 214.756364 \r\nL 78.184768 214.756364 \r\nL 78.215207 214.211638 \r\nL 78.276086 214.756364 \r\nL 78.397844 200.69824 \r\nL 78.458723 214.756364 \r\nL 78.489162 191.291239 \r\nL 78.550041 214.756364 \r\nL 78.671799 214.630658 \r\nL 78.702238 196.193774 \r\nL 78.732677 214.735413 \r\nL 78.763117 204.071351 \r\nL 78.793556 214.756364 \r\nL 78.854435 212.451753 \r\nL 78.915314 214.756364 \r\nL 79.006632 203.589478 \r\nL 79.067511 214.756364 \r\nL 79.12839 214.044029 \r\nL 79.189268 214.756364 \r\nL 79.219708 208.492013 \r\nL 79.280587 214.735413 \r\nL 79.341466 214.756364 \r\nL 79.402344 211.173742 \r\nL 79.432784 194.601497 \r\nL 79.463223 214.756364 \r\nL 79.493663 207.193051 \r\nL 79.554541 214.756364 \r\nL 79.61542 214.735413 \r\nL 79.64586 214.735413 \r\nL 79.676299 214.127834 \r\nL 79.767617 186.409655 \r\nL 79.798057 214.756364 \r\nL 79.828496 178.59493 \r\nL 79.889375 208.994837 \r\nL 79.919814 201.368672 \r\nL 79.950254 214.756364 \r\nL 79.980693 214.735413 \r\nL 80.072011 208.366307 \r\nL 80.102451 213.499303 \r\nL 80.13289 214.127834 \r\nL 80.16333 165.353895 \r\nL 80.224208 202.018153 \r\nL 80.285087 214.756364 \r\nL 80.345966 214.379246 \r\nL 80.437284 214.756364 \r\nL 80.467724 174.237121 \r\nL 80.559042 174.42568 \r\nL 80.589481 214.756364 \r\nL 80.680799 208.387258 \r\nL 80.711239 208.785327 \r\nL 80.772118 183.078445 \r\nL 80.802557 213.373597 \r\nL 80.832996 202.646683 \r\nL 80.893875 214.756364 \r\nL 80.954754 210.629016 \r\nL 80.985194 204.197057 \r\nL 81.015633 214.756364 \r\nL 81.046072 207.947287 \r\nL 81.16783 214.756364 \r\nL 81.198269 212.053684 \r\nL 81.259148 214.756364 \r\nL 81.289588 214.609707 \r\nL 81.320027 214.756364 \r\nL 81.411345 212.284145 \r\nL 81.472224 214.756364 \r\nL 81.502663 212.326047 \r\nL 81.563542 214.735413 \r\nL 81.65486 214.756364 \r\nL 81.6853 202.520977 \r\nL 81.807058 214.756364 \r\nL 81.837497 214.756364 \r\nL 81.867936 200.383975 \r\nL 81.959255 209.581466 \r\nL 81.989694 199.504032 \r\nL 82.020133 151.48433 \r\nL 82.050573 214.651609 \r\nL 82.081012 214.295442 \r\nL 82.20277 214.756364 \r\nL 82.233209 214.756364 \r\nL 82.263649 210.524261 \r\nL 82.324527 214.756364 \r\nL 82.385406 158.942888 \r\nL 82.507164 214.756364 \r\nL 82.537603 210.063339 \r\nL 82.598482 214.756364 \r\nL 82.72024 214.756364 \r\nL 82.750679 201.766741 \r\nL 82.811558 205.935991 \r\nL 82.872437 196.214725 \r\nL 82.933316 214.756364 \r\nL 82.963755 214.421148 \r\nL 83.055073 207.423512 \r\nL 83.115952 207.674924 \r\nL 83.176831 214.190687 \r\nL 83.20727 194.161526 \r\nL 83.268149 214.756364 \r\nL 83.298588 214.735413 \r\nL 83.329028 210.901379 \r\nL 83.359467 214.756364 \r\nL 83.389907 212.954577 \r\nL 83.511664 214.756364 \r\nL 83.542104 214.756364 \r\nL 83.572543 207.507316 \r\nL 83.633422 214.756364 \r\nL 83.663861 214.756364 \r\nL 83.694301 207.863483 \r\nL 83.785619 211.089938 \r\nL 83.816058 214.504952 \r\nL 83.846498 193.260633 \r\nL 83.907377 198.749796 \r\nL 83.998695 212.514606 \r\nL 83.968255 187.059136 \r\nL 84.029134 212.305096 \r\nL 84.120452 209.183396 \r\nL 84.24221 214.756364 \r\nL 84.303089 214.756364 \r\nL 84.333528 153.747039 \r\nL 84.394407 214.756364 \r\nL 84.424847 195.041468 \r\nL 84.485725 214.714462 \r\nL 84.546604 214.756364 \r\nL 84.637922 212.116537 \r\nL 84.668362 214.735413 \r\nL 84.698801 193.470143 \r\nL 84.75968 209.413857 \r\nL 84.790119 208.931984 \r\nL 84.820559 214.756364 \r\nL 84.850998 208.659621 \r\nL 84.881438 194.601497 \r\nL 84.911877 214.735413 \r\nL 84.942317 214.525903 \r\nL 85.033635 214.735413 \r\nL 85.064074 199.441179 \r\nL 85.124953 214.756364 \r\nL 85.185832 207.779679 \r\nL 85.216271 214.756364 \r\nL 85.246711 187.226744 \r\nL 85.338029 202.416222 \r\nL 85.459786 214.756364 \r\nL 85.490226 212.3889 \r\nL 85.520665 213.394548 \r\nL 85.551105 196.235676 \r\nL 85.581544 214.756364 \r\nL 85.611983 212.409851 \r\nL 85.703302 214.756364 \r\nL 85.733741 208.701523 \r\nL 85.79462 214.756364 \r\nL 85.855499 204.972245 \r\nL 85.885938 214.756364 \r\nL 85.946817 214.735413 \r\nL 86.038135 196.151872 \r\nL 86.007696 214.756364 \r\nL 86.068575 203.778037 \r\nL 86.190332 214.735413 \r\nL 86.220772 202.835242 \r\nL 86.251211 214.756364 \r\nL 86.28165 214.735413 \r\nL 86.31209 214.756364 \r\nL 86.342529 198.288874 \r\nL 86.403408 214.630658 \r\nL 86.525166 214.756364 \r\nL 86.555605 214.295442 \r\nL 86.616484 195.48144 \r\nL 86.646923 214.756364 \r\nL 86.677363 214.525903 \r\nL 86.707802 192.862564 \r\nL 86.768681 214.756364 \r\nL 86.79912 214.504952 \r\nL 86.82956 214.756364 \r\nL 86.859999 197.178471 \r\nL 86.920878 214.735413 \r\nL 86.951317 214.756364 \r\nL 86.981757 202.856193 \r\nL 87.042636 212.3889 \r\nL 87.073075 214.756364 \r\nL 87.133954 214.735413 \r\nL 87.194833 171.597294 \r\nL 87.255711 204.490371 \r\nL 87.377469 214.756364 \r\nL 87.407909 201.263917 \r\nL 87.499227 208.994837 \r\nL 87.529666 214.756364 \r\nL 87.560106 204.029449 \r\nL 87.620984 211.215644 \r\nL 87.651424 193.030172 \r\nL 87.712303 213.247891 \r\nL 87.773181 214.756364 \r\nL 87.8645 204.008498 \r\nL 87.925378 214.756364 \r\nL 87.955818 195.90046 \r\nL 88.016697 204.029449 \r\nL 88.108015 214.756364 \r\nL 88.138454 207.821581 \r\nL 88.168894 212.849822 \r\nL 88.199333 192.338789 \r\nL 88.260212 214.756364 \r\nL 88.321091 207.444463 \r\nL 88.35153 212.619361 \r\nL 88.473288 214.756364 \r\nL 88.595045 200.593485 \r\nL 88.716803 214.756364 \r\nL 88.808121 210.545212 \r\nL 88.899439 214.756364 \r\nL 88.960318 191.856916 \r\nL 88.990758 205.118902 \r\nL 89.082076 214.756364 \r\nL 89.112515 208.072993 \r\nL 89.173394 210.71282 \r\nL 89.264712 214.67256 \r\nL 89.325591 209.602417 \r\nL 89.356031 214.714462 \r\nL 89.38647 214.735413 \r\nL 89.477788 214.756364 \r\nL 89.508228 203.757086 \r\nL 89.599546 214.756364 \r\nL 89.629985 212.284145 \r\nL 89.660425 214.756364 \r\nL 89.690864 211.613713 \r\nL 89.751743 213.708813 \r\nL 89.782182 214.756364 \r\nL 89.812622 201.389623 \r\nL 89.873501 214.756364 \r\nL 89.90394 214.735413 \r\nL 89.934379 214.567805 \r\nL 89.964819 208.659621 \r\nL 89.995258 214.735413 \r\nL 90.025698 210.168094 \r\nL 90.117016 214.756364 \r\nL 90.147455 200.111612 \r\nL 90.208334 214.567805 \r\nL 90.269213 214.756364 \r\nL 90.299652 212.80792 \r\nL 90.360531 213.394548 \r\nL 90.451849 214.756364 \r\nL 90.482289 202.814291 \r\nL 90.573607 207.905385 \r\nL 90.634486 214.735413 \r\nL 90.664925 180.941442 \r\nL 90.725804 214.316393 \r\nL 90.756243 214.693511 \r\nL 90.817122 214.756364 \r\nL 90.90844 200.509681 \r\nL 90.93888 214.735413 \r\nL 90.999759 212.682214 \r\nL 91.030198 186.556312 \r\nL 91.091077 214.756364 \r\nL 91.121516 214.756364 \r\nL 91.212834 211.257546 \r\nL 91.334592 214.756364 \r\nL 91.365032 214.756364 \r\nL 91.547668 196.7385 \r\nL 91.578107 214.756364 \r\nL 91.638986 195.209076 \r\nL 91.669426 213.604058 \r\nL 91.699865 198.561237 \r\nL 91.730304 214.756364 \r\nL 91.760744 212.053684 \r\nL 91.791183 214.735413 \r\nL 91.821623 210.126192 \r\nL 91.852062 209.434808 \r\nL 91.882501 193.260633 \r\nL 91.912941 214.756364 \r\nL 91.94338 214.756364 \r\nL 91.97382 214.756364 \r\nL 92.095577 201.305819 \r\nL 92.217335 214.756364 \r\nL 92.247774 214.421148 \r\nL 92.278214 207.151149 \r\nL 92.308653 214.735413 \r\nL 92.339093 214.442099 \r\nL 92.399971 206.857835 \r\nL 92.430411 214.735413 \r\nL 92.552168 214.756364 \r\nL 92.582608 192.715907 \r\nL 92.643487 214.756364 \r\nL 92.704365 214.756364 \r\nL 92.765244 213.457401 \r\nL 92.795684 214.714462 \r\nL 92.826123 214.693511 \r\nL 92.917441 211.613713 \r\nL 92.947881 213.562156 \r\nL 93.00876 209.66527 \r\nL 93.069638 207.088296 \r\nL 93.130517 214.756364 \r\nL 93.221835 214.651609 \r\nL 93.252275 199.776395 \r\nL 93.343593 206.292158 \r\nL 93.465351 214.756364 \r\nL 93.49579 214.693511 \r\nL 93.526229 213.897372 \r\nL 93.556669 193.365388 \r\nL 93.587108 214.756364 \r\nL 93.617548 209.581466 \r\nL 93.739305 214.756364 \r\nL 93.769745 208.973886 \r\nL 93.830624 212.912675 \r\nL 93.861063 214.735413 \r\nL 93.921942 214.232589 \r\nL 94.01326 214.756364 \r\nL 94.043699 201.703888 \r\nL 94.165457 214.756364 \r\nL 94.195896 214.651609 \r\nL 94.226336 214.756364 \r\nL 94.256775 199.902101 \r\nL 94.348093 209.560515 \r\nL 94.378533 211.173742 \r\nL 94.408972 206.12455 \r\nL 94.439412 214.106882 \r\nL 94.53073 214.756364 \r\nL 94.561169 191.186484 \r\nL 94.622048 214.756364 \r\nL 94.835124 214.735413 \r\nL 94.896003 214.756364 \r\nL 94.926442 213.939274 \r\nL 94.987321 214.756364 \r\nL 95.0482 214.756364 \r\nL 95.139518 203.00285 \r\nL 95.261276 214.756364 \r\nL 95.291715 209.979535 \r\nL 95.352594 213.708813 \r\nL 95.383033 214.735413 \r\nL 95.443912 214.756364 \r\nL 95.474352 204.25991 \r\nL 95.56567 214.756364 \r\nL 95.596109 201.410574 \r\nL 95.687427 207.570169 \r\nL 95.748306 214.756364 \r\nL 95.778746 188.986628 \r\nL 95.839624 213.85547 \r\nL 95.870064 213.85547 \r\nL 95.900503 212.703165 \r\nL 95.991821 214.756364 \r\nL 96.022261 195.711901 \r\nL 96.174458 214.735413 \r\nL 96.265776 212.514606 \r\nL 96.296216 214.756364 \r\nL 96.326655 214.714462 \r\nL 96.417973 204.176106 \r\nL 96.387534 214.756364 \r\nL 96.448413 211.089938 \r\nL 96.539731 214.756364 \r\nL 96.57017 191.815014 \r\nL 96.631049 214.756364 \r\nL 96.661488 214.714462 \r\nL 96.722367 214.756364 \r\nL 96.783246 193.952016 \r\nL 96.813685 214.756364 \r\nL 96.874564 214.67256 \r\nL 96.905004 185.760173 \r\nL 96.935443 214.756364 \r\nL 96.965882 192.15023 \r\nL 97.057201 214.756364 \r\nL 97.08764 214.588756 \r\nL 97.11808 214.756364 \r\nL 97.148519 214.693511 \r\nL 97.178958 213.457401 \r\nL 97.209398 214.756364 \r\nL 97.239837 214.756364 \r\nL 97.270277 199.923052 \r\nL 97.331155 214.756364 \r\nL 97.361595 210.524261 \r\nL 97.422474 214.756364 \r\nL 97.452913 213.981176 \r\nL 97.513792 214.756364 \r\nL 97.544231 214.609707 \r\nL 97.574671 214.735413 \r\nL 97.696428 211.027085 \r\nL 97.726868 189.154236 \r\nL 97.818186 195.816656 \r\nL 98.000822 214.756364 \r\nL 98.061701 214.714462 \r\nL 98.153019 191.479798 \r\nL 98.213898 214.756364 \r\nL 98.274777 209.05769 \r\nL 98.366095 214.756364 \r\nL 98.396535 214.358295 \r\nL 98.426974 191.856916 \r\nL 98.457413 214.756364 \r\nL 98.487853 211.613713 \r\nL 98.609611 214.756364 \r\nL 98.731368 214.756364 \r\nL 98.853126 211.55086 \r\nL 98.914005 211.781321 \r\nL 98.974883 214.756364 \r\nL 99.005323 211.739419 \r\nL 99.035762 190.034178 \r\nL 99.096641 209.351004 \r\nL 99.15752 214.756364 \r\nL 99.187959 206.899737 \r\nL 99.218399 214.25354 \r\nL 99.248838 211.907027 \r\nL 99.309717 214.735413 \r\nL 99.340156 172.707698 \r\nL 99.370596 214.756364 \r\nL 99.401035 214.735413 \r\nL 99.431475 214.756364 \r\nL 99.461914 214.127834 \r\nL 99.522793 195.313831 \r\nL 99.553232 214.756364 \r\nL 99.614111 202.101957 \r\nL 99.67499 214.756364 \r\nL 99.705429 211.718468 \r\nL 99.735869 188.022882 \r\nL 99.766308 214.756364 \r\nL 99.827187 198.770747 \r\nL 99.918505 214.714462 \r\nL 99.948944 207.234953 \r\nL 99.979384 214.756364 \r\nL 100.040263 205.349363 \r\nL 100.253339 214.756364 \r\nL 100.375096 185.06879 \r\nL 100.405536 197.241324 \r\nL 100.435975 214.756364 \r\nL 100.527293 211.257546 \r\nL 100.557733 214.756364 \r\nL 100.588172 207.1721 \r\nL 100.649051 213.310744 \r\nL 100.67949 209.728123 \r\nL 100.740369 214.756364 \r\nL 100.862127 214.25354 \r\nL 100.892566 214.316393 \r\nL 100.923005 214.127834 \r\nL 100.953445 214.735413 \r\nL 100.983884 188.902824 \r\nL 101.044763 210.587114 \r\nL 101.136081 214.756364 \r\nL 101.166521 214.546854 \r\nL 101.19696 186.158243 \r\nL 101.257839 214.756364 \r\nL 101.349157 206.627374 \r\nL 101.379597 212.954577 \r\nL 101.440475 210.000486 \r\nL 101.501354 214.756364 \r\nL 101.531794 214.484001 \r\nL 101.562233 204.846539 \r\nL 101.623112 213.394548 \r\nL 101.683991 214.756364 \r\nL 101.71443 214.525903 \r\nL 101.775309 214.756364 \r\nL 101.805748 198.456482 \r\nL 101.927506 214.525903 \r\nL 102.018824 206.208354 \r\nL 101.988385 214.756364 \r\nL 102.049264 210.335702 \r\nL 102.110142 214.756364 \r\nL 102.140582 211.927978 \r\nL 102.171021 201.9553 \r\nL 102.201461 214.756364 \r\nL 102.2319 214.735413 \r\nL 102.323218 209.141494 \r\nL 102.353658 214.756364 \r\nL 102.444976 214.714462 \r\nL 102.475415 195.984264 \r\nL 102.536294 214.756364 \r\nL 102.597173 214.756364 \r\nL 102.627612 212.912675 \r\nL 102.688491 214.756364 \r\nL 102.718931 214.756364 \r\nL 102.74937 202.248614 \r\nL 102.810249 214.756364 \r\nL 102.840688 211.529909 \r\nL 102.901567 214.756364 \r\nL 102.932006 214.756364 \r\nL 102.962446 213.939274 \r\nL 102.992885 214.735413 \r\nL 103.023325 201.850545 \r\nL 103.084203 208.994837 \r\nL 103.114643 214.756364 \r\nL 103.205961 213.143136 \r\nL 103.2364 214.442099 \r\nL 103.327719 214.756364 \r\nL 103.358158 205.244608 \r\nL 103.449476 214.714462 \r\nL 103.479916 209.330053 \r\nL 103.601673 214.756364 \r\nL 103.75387 192.632103 \r\nL 103.875628 214.756364 \r\nL 103.906067 214.735413 \r\nL 103.966946 207.486365 \r\nL 103.997386 214.756364 \r\nL 104.119143 214.756364 \r\nL 104.210462 190.159884 \r\nL 104.27134 198.267923 \r\nL 104.393098 214.756364 \r\nL 104.423537 214.756364 \r\nL 104.453977 209.979535 \r\nL 104.514856 214.756364 \r\nL 104.545295 214.714462 \r\nL 104.575734 180.229108 \r\nL 104.636613 214.756364 \r\nL 104.667053 214.25354 \r\nL 104.727931 214.756364 \r\nL 104.758371 214.756364 \r\nL 104.78881 209.916682 \r\nL 104.849689 214.756364 \r\nL 104.910568 214.756364 \r\nL 105.032326 213.394548 \r\nL 105.093204 214.756364 \r\nL 105.123644 193.323486 \r\nL 105.184523 214.756364 \r\nL 105.33672 214.756364 \r\nL 105.367159 193.281584 \r\nL 105.428038 212.493655 \r\nL 105.458477 213.897372 \r\nL 105.488917 205.663628 \r\nL 105.519356 214.735413 \r\nL 105.549795 208.596768 \r\nL 105.641114 214.756364 \r\nL 105.610674 204.86749 \r\nL 105.671553 214.714462 \r\nL 105.701992 214.295442 \r\nL 105.732432 214.756364 \r\nL 105.762871 206.96259 \r\nL 105.85419 211.697517 \r\nL 105.945508 214.756364 \r\nL 105.975947 211.110889 \r\nL 106.036826 214.756364 \r\nL 106.067265 214.756364 \r\nL 106.097705 214.06498 \r\nL 106.189023 204.46942 \r\nL 106.219462 208.575817 \r\nL 106.34122 214.756364 \r\nL 106.432538 214.756364 \r\nL 106.462978 207.947287 \r\nL 106.554296 212.053684 \r\nL 106.676054 214.756364 \r\nL 106.767372 214.735413 \r\nL 106.797811 214.567805 \r\nL 106.85869 211.194693 \r\nL 106.889129 185.864928 \r\nL 106.950008 214.756364 \r\nL 106.980448 209.811927 \r\nL 107.041326 212.891724 \r\nL 107.071766 214.756364 \r\nL 107.102205 208.890082 \r\nL 107.163084 214.756364 \r\nL 107.193523 214.756364 \r\nL 107.254402 209.162445 \r\nL 107.315281 213.750715 \r\nL 107.34572 214.756364 \r\nL 107.37616 208.492013 \r\nL 107.437039 214.756364 \r\nL 107.467478 214.756364 \r\nL 107.589236 201.284868 \r\nL 107.650115 214.735413 \r\nL 107.710993 208.659621 \r\nL 107.741433 201.452476 \r\nL 107.771872 214.756364 \r\nL 107.802312 214.756364 \r\nL 107.832751 213.478352 \r\nL 107.86319 203.317115 \r\nL 107.924069 214.756364 \r\nL 108.045827 214.756364 \r\nL 108.106706 208.785327 \r\nL 108.137145 214.756364 \r\nL 108.167584 214.46305 \r\nL 108.198024 203.023801 \r\nL 108.258903 214.735413 \r\nL 108.350221 214.756364 \r\nL 108.38066 197.555589 \r\nL 108.471979 204.427518 \r\nL 108.593736 214.756364 \r\nL 108.624176 214.756364 \r\nL 108.776373 206.96259 \r\nL 108.837251 214.756364 \r\nL 108.89813 211.215644 \r\nL 108.92857 212.367949 \r\nL 108.959009 208.952935 \r\nL 108.989448 213.939274 \r\nL 109.019888 214.756364 \r\nL 109.050327 211.278497 \r\nL 109.111206 214.756364 \r\nL 109.141646 214.756364 \r\nL 109.172085 207.968238 \r\nL 109.232964 214.756364 \r\nL 109.263403 214.085931 \r\nL 109.293843 201.703888 \r\nL 109.385161 202.919046 \r\nL 109.44604 214.756364 \r\nL 109.476479 192.192132 \r\nL 109.537358 214.735413 \r\nL 109.598237 214.756364 \r\nL 109.719994 198.100315 \r\nL 109.811312 214.756364 \r\nL 109.841752 210.230947 \r\nL 109.872191 214.735413 \r\nL 109.93307 208.63867 \r\nL 110.054828 214.756364 \r\nL 110.085267 200.509681 \r\nL 110.146146 208.052042 \r\nL 110.207025 214.756364 \r\nL 110.267904 213.268842 \r\nL 110.298343 193.470143 \r\nL 110.328782 214.756364 \r\nL 110.359222 209.811927 \r\nL 110.420101 214.756364 \r\nL 110.480979 214.044029 \r\nL 110.541858 214.756364 \r\nL 110.572298 212.032733 \r\nL 110.633176 214.756364 \r\nL 110.663616 214.756364 \r\nL 110.694055 199.441179 \r\nL 110.785374 202.981899 \r\nL 110.907131 214.756364 \r\nL 110.937571 211.110889 \r\nL 110.998449 214.756364 \r\nL 111.089768 209.916682 \r\nL 111.181086 214.756364 \r\nL 111.211525 203.882792 \r\nL 111.272404 207.842532 \r\nL 111.302843 214.756364 \r\nL 111.363722 211.529909 \r\nL 111.424601 212.619361 \r\nL 111.455041 206.669276 \r\nL 111.515919 205.91504 \r\nL 111.576798 214.756364 \r\nL 111.607238 214.756364 \r\nL 111.637677 214.379246 \r\nL 111.789874 196.31948 \r\nL 111.850753 190.369394 \r\nL 111.911632 214.756364 \r\nL 111.942071 214.756364 \r\nL 112.00295 206.522619 \r\nL 112.033389 214.756364 \r\nL 112.155147 214.756364 \r\nL 112.185586 204.804637 \r\nL 112.246465 214.651609 \r\nL 112.276905 214.25354 \r\nL 112.337783 214.756364 \r\nL 112.368223 214.756364 \r\nL 112.398662 214.106882 \r\nL 112.429102 214.756364 \r\nL 112.459541 203.736135 \r\nL 112.52042 214.756364 \r\nL 112.550859 214.651609 \r\nL 112.611738 214.756364 \r\nL 112.672617 211.802272 \r\nL 112.703056 189.426599 \r\nL 112.733496 214.735413 \r\nL 112.763935 205.097951 \r\nL 112.885693 214.756364 \r\nL 112.946571 206.627374 \r\nL 112.977011 214.756364 \r\nL 113.129208 214.756364 \r\nL 113.159647 213.520254 \r\nL 113.190087 201.515329 \r\nL 113.220526 214.023078 \r\nL 113.250966 213.708813 \r\nL 113.311844 214.756364 \r\nL 113.372723 204.86749 \r\nL 113.403163 209.330053 \r\nL 113.433602 214.735413 \r\nL 113.464041 199.692591 \r\nL 113.494481 214.756364 \r\nL 113.52492 213.729764 \r\nL 113.55536 214.756364 \r\nL 113.616238 209.87478 \r\nL 113.646678 214.546854 \r\nL 113.677117 214.735413 \r\nL 113.707557 211.048036 \r\nL 113.798875 212.766018 \r\nL 113.829314 213.038381 \r\nL 113.859754 214.756364 \r\nL 113.981511 188.169539 \r\nL 114.103269 214.756364 \r\nL 114.133708 190.474149 \r\nL 114.194587 214.756364 \r\nL 114.316345 212.933626 \r\nL 114.346784 214.756364 \r\nL 114.377224 210.71282 \r\nL 114.407663 199.713542 \r\nL 114.438102 214.756364 \r\nL 114.468542 214.756364 \r\nL 114.590299 214.756364 \r\nL 114.620739 200.195416 \r\nL 114.712057 208.722474 \r\nL 114.803375 214.756364 \r\nL 114.833815 214.735413 \r\nL 114.925133 211.655615 \r\nL 114.955572 213.666911 \r\nL 114.986012 214.756364 \r\nL 115.016451 213.43645 \r\nL 115.046891 214.46305 \r\nL 115.07733 207.339708 \r\nL 115.168648 209.66527 \r\nL 115.229527 213.268842 \r\nL 115.290406 211.215644 \r\nL 115.320845 205.642677 \r\nL 115.351285 214.756364 \r\nL 115.381724 209.749074 \r\nL 115.533921 214.756364 \r\nL 115.564361 213.687862 \r\nL 115.655679 206.606423 \r\nL 115.746997 214.756364 \r\nL 115.716558 193.700604 \r\nL 115.777436 214.735413 \r\nL 115.838315 193.763457 \r\nL 115.868755 193.910114 \r\nL 115.899194 214.756364 \r\nL 115.990512 212.346998 \r\nL 116.051391 210.754722 \r\nL 116.11227 214.756364 \r\nL 116.142709 211.76037 \r\nL 116.203588 214.756364 \r\nL 116.234027 214.756364 \r\nL 116.264467 213.478352 \r\nL 116.294906 214.756364 \r\nL 116.325346 184.670721 \r\nL 116.386225 214.756364 \r\nL 116.416664 214.044029 \r\nL 116.447103 214.756364 \r\nL 116.477543 196.047117 \r\nL 116.538422 212.786969 \r\nL 116.5993 210.964232 \r\nL 116.690619 214.756364 \r\nL 116.812376 200.404926 \r\nL 116.903694 214.756364 \r\nL 116.934134 196.403284 \r\nL 116.995013 214.756364 \r\nL 117.055891 214.756364 \r\nL 117.086331 213.939274 \r\nL 117.11677 199.650689 \r\nL 117.177649 212.158439 \r\nL 117.208089 214.756364 \r\nL 117.238528 213.939274 \r\nL 117.268967 205.684579 \r\nL 117.329846 214.756364 \r\nL 117.360286 214.484001 \r\nL 117.421164 195.774754 \r\nL 117.451604 210.000486 \r\nL 117.512483 214.756364 \r\nL 117.542922 176.709339 \r\nL 117.63424 184.64977 \r\nL 117.725558 183.874583 \r\nL 117.755998 214.756364 \r\nL 117.786437 214.756364 \r\nL 117.877756 198.959306 \r\nL 117.908195 210.566163 \r\nL 117.938634 212.766018 \r\nL 117.969074 206.522619 \r\nL 118.029953 214.756364 \r\nL 118.060392 214.756364 \r\nL 118.18215 199.399277 \r\nL 118.273468 214.756364 \r\nL 118.303907 205.035098 \r\nL 118.364786 214.756364 \r\nL 118.456104 214.232589 \r\nL 118.486544 214.756364 \r\nL 118.516983 209.476711 \r\nL 118.577862 214.756364 \r\nL 118.608301 213.352646 \r\nL 118.66918 214.735413 \r\nL 118.69962 186.786773 \r\nL 118.760498 214.735413 \r\nL 118.821377 214.756364 \r\nL 118.882256 194.391987 \r\nL 119.034453 214.756364 \r\nL 119.064892 186.409655 \r\nL 119.125771 212.912675 \r\nL 119.156211 214.756364 \r\nL 119.18665 207.025443 \r\nL 119.247529 214.735413 \r\nL 119.277968 213.520254 \r\nL 119.308408 213.562156 \r\nL 119.338847 200.90775 \r\nL 119.399726 213.85547 \r\nL 119.430165 214.756364 \r\nL 119.460605 213.64596 \r\nL 119.491044 208.492013 \r\nL 119.521484 214.756364 \r\nL 119.582362 211.13184 \r\nL 119.673681 214.756364 \r\nL 119.734559 201.766741 \r\nL 119.764999 214.756364 \r\nL 119.795438 214.756364 \r\nL 119.825878 194.685301 \r\nL 119.886756 214.358295 \r\nL 119.917196 214.756364 \r\nL 119.947635 194.999566 \r\nL 120.008514 213.981176 \r\nL 120.069393 214.756364 \r\nL 120.099832 213.687862 \r\nL 120.160711 214.735413 \r\nL 120.19115 193.239682 \r\nL 120.282469 214.714462 \r\nL 120.312908 211.194693 \r\nL 120.343348 180.019598 \r\nL 120.373787 214.358295 \r\nL 120.404226 207.004492 \r\nL 120.465105 200.90775 \r\nL 120.495545 214.756364 \r\nL 120.617302 181.423316 \r\nL 120.678181 214.756364 \r\nL 120.73906 211.13184 \r\nL 120.769499 187.247695 \r\nL 120.830378 208.931984 \r\nL 120.891257 214.756364 \r\nL 120.921696 195.544293 \r\nL 121.013014 204.888441 \r\nL 121.043454 214.735413 \r\nL 121.134772 213.583107 \r\nL 121.165212 209.979535 \r\nL 121.22609 214.756364 \r\nL 121.25653 214.148785 \r\nL 121.286969 210.92233 \r\nL 121.347848 214.756364 \r\nL 121.560924 214.756364 \r\nL 121.621803 198.728845 \r\nL 121.652242 209.686221 \r\nL 121.713121 214.756364 \r\nL 121.74356 207.779679 \r\nL 121.774 203.610429 \r\nL 121.895757 214.756364 \r\nL 121.926197 182.785131 \r\nL 121.987076 214.693511 \r\nL 122.017515 214.756364 \r\nL 122.078394 212.954577 \r\nL 122.108833 214.756364 \r\nL 122.230591 203.694233 \r\nL 122.352348 214.756364 \r\nL 122.382788 214.756364 \r\nL 122.413227 183.979338 \r\nL 122.474106 205.621726 \r\nL 122.504545 214.756364 \r\nL 122.534985 200.090661 \r\nL 122.595864 211.927978 \r\nL 122.687182 211.383252 \r\nL 122.717621 214.756364 \r\nL 122.7785 214.756364 \r\nL 122.80894 210.335702 \r\nL 122.900258 212.493655 \r\nL 122.930697 214.756364 \r\nL 123.022015 183.958387 \r\nL 123.052455 208.533915 \r\nL 123.082894 214.756364 \r\nL 123.113334 201.703888 \r\nL 123.143773 210.482359 \r\nL 123.174212 210.419506 \r\nL 123.265531 200.48873 \r\nL 123.29597 214.756364 \r\nL 123.326409 214.735413 \r\nL 123.356849 187.017234 \r\nL 123.417728 214.756364 \r\nL 123.569925 191.291239 \r\nL 123.691682 214.756364 \r\nL 123.722122 214.735413 \r\nL 123.783001 205.579824 \r\nL 123.81344 189.279942 \r\nL 123.874319 214.735413 \r\nL 123.935198 214.735413 \r\nL 123.996076 214.756364 \r\nL 124.026516 206.669276 \r\nL 124.148273 214.756364 \r\nL 124.178713 214.756364 \r\nL 124.239592 209.581466 \r\nL 124.270031 211.96988 \r\nL 124.300471 214.023078 \r\nL 124.33091 201.201064 \r\nL 124.422228 208.471062 \r\nL 124.513546 214.756364 \r\nL 124.543986 212.326047 \r\nL 124.604865 199.818297 \r\nL 124.635304 207.360659 \r\nL 124.726622 214.756364 \r\nL 124.787501 174.467582 \r\nL 124.81794 214.756364 \r\nL 124.909259 214.735413 \r\nL 124.939698 211.173742 \r\nL 124.970137 186.283949 \r\nL 125.031016 211.907027 \r\nL 125.091895 214.756364 \r\nL 125.152774 214.735413 \r\nL 125.274532 173.252424 \r\nL 125.36585 214.756364 \r\nL 125.396289 214.127834 \r\nL 125.426729 214.735413 \r\nL 125.457168 198.267923 \r\nL 125.518047 214.106882 \r\nL 125.548486 210.775673 \r\nL 125.609365 214.756364 \r\nL 125.639804 211.006134 \r\nL 125.731123 214.735413 \r\nL 125.761562 214.421148 \r\nL 125.822441 214.735413 \r\nL 125.913759 173.399081 \r\nL 125.974638 214.756364 \r\nL 126.035517 206.648325 \r\nL 126.065956 206.585472 \r\nL 126.187714 214.756364 \r\nL 126.248593 214.756364 \r\nL 126.309471 213.562156 \r\nL 126.339911 205.852187 \r\nL 126.37035 214.735413 \r\nL 126.40079 212.996479 \r\nL 126.431229 214.756364 \r\nL 126.461668 214.588756 \r\nL 126.522547 198.41458 \r\nL 126.552987 213.059332 \r\nL 126.705184 214.756364 \r\nL 126.735623 192.192132 \r\nL 126.796502 213.750715 \r\nL 126.91826 214.756364 \r\nL 126.979138 210.021437 \r\nL 127.009578 214.756364 \r\nL 127.040017 214.756364 \r\nL 127.131335 210.461408 \r\nL 127.192214 207.402561 \r\nL 127.253093 214.756364 \r\nL 127.283532 210.377604 \r\nL 127.344411 214.735413 \r\nL 127.374851 214.756364 \r\nL 127.40529 214.46305 \r\nL 127.466169 214.756364 \r\nL 127.527048 199.524983 \r\nL 127.557487 214.735413 \r\nL 127.587927 211.404203 \r\nL 127.618366 177.673086 \r\nL 127.648805 214.756364 \r\nL 127.679245 184.251701 \r\nL 127.801002 214.756364 \r\nL 127.861881 214.756364 \r\nL 127.953199 207.612071 \r\nL 128.014078 214.756364 \r\nL 128.044518 204.532273 \r\nL 128.074957 198.309825 \r\nL 128.105396 214.756364 \r\nL 128.166275 214.756364 \r\nL 128.257593 210.105241 \r\nL 128.348912 214.756364 \r\nL 128.501109 186.430606 \r\nL 128.531548 210.314751 \r\nL 128.592427 206.459766 \r\nL 128.622866 168.349889 \r\nL 128.683745 214.756364 \r\nL 128.714185 214.756364 \r\nL 128.744624 209.749074 \r\nL 128.805503 214.358295 \r\nL 128.835942 214.756364 \r\nL 128.866382 204.993196 \r\nL 128.9577 205.977893 \r\nL 128.988139 214.756364 \r\nL 129.018579 179.537725 \r\nL 129.079457 205.726481 \r\nL 129.170776 214.756364 \r\nL 129.140336 194.727203 \r\nL 129.201215 214.735413 \r\nL 129.231655 214.756364 \r\nL 129.262094 214.169736 \r\nL 129.292533 207.716826 \r\nL 129.322973 214.756364 \r\nL 129.353412 214.756364 \r\nL 129.383852 214.756364 \r\nL 129.414291 214.085931 \r\nL 129.44473 214.358295 \r\nL 129.505609 162.253146 \r\nL 129.536049 191.982622 \r\nL 129.566488 214.735413 \r\nL 129.657806 202.981899 \r\nL 129.688246 193.093025 \r\nL 129.718685 214.756364 \r\nL 129.779564 214.756364 \r\nL 129.810003 188.441902 \r\nL 129.870882 213.164087 \r\nL 129.99264 205.223657 \r\nL 129.931761 214.714462 \r\nL 130.053519 206.166452 \r\nL 130.144837 214.756364 \r\nL 130.175276 214.693511 \r\nL 130.236155 214.735413 \r\nL 130.297034 204.972245 \r\nL 130.388352 214.756364 \r\nL 130.449231 190.620806 \r\nL 130.47967 213.331695 \r\nL 130.540549 214.756364 \r\nL 130.601428 214.358295 \r\nL 130.692746 203.547576 \r\nL 130.753625 197.953658 \r\nL 130.814504 214.756364 \r\nL 130.844943 210.649967 \r\nL 130.905822 211.425154 \r\nL 130.936261 214.756364 \r\nL 130.99714 214.546854 \r\nL 131.058019 203.945645 \r\nL 131.088458 213.939274 \r\nL 131.149337 214.756364 \r\nL 131.179777 207.653973 \r\nL 131.240655 214.756364 \r\nL 131.51461 214.756364 \r\nL 131.54505 182.827033 \r\nL 131.605928 214.106882 \r\nL 131.636368 214.756364 \r\nL 131.758125 205.998844 \r\nL 131.788565 214.756364 \r\nL 131.819004 200.111612 \r\nL 131.849444 213.813568 \r\nL 131.879883 194.643399 \r\nL 131.910322 214.756364 \r\nL 131.940762 212.849822 \r\nL 131.971201 214.756364 \r\nL 132.092959 153.16041 \r\nL 132.184277 214.756364 \r\nL 132.214716 191.752161 \r\nL 132.306035 214.756364 \r\nL 132.336474 205.475069 \r\nL 132.397353 203.568527 \r\nL 132.458232 214.400197 \r\nL 132.488671 202.122908 \r\nL 132.519111 214.714462 \r\nL 132.54955 209.749074 \r\nL 132.671308 214.756364 \r\nL 132.701747 214.735413 \r\nL 132.732186 181.046197 \r\nL 132.793065 214.756364 \r\nL 132.884383 214.756364 \r\nL 132.914823 212.870773 \r\nL 132.945262 214.756364 \r\nL 132.975702 195.942362 \r\nL 133.03658 209.895731 \r\nL 133.06702 213.918323 \r\nL 133.097459 196.214725 \r\nL 133.127899 214.756364 \r\nL 133.158338 199.797346 \r\nL 133.280096 214.735413 \r\nL 133.310535 208.63867 \r\nL 133.340975 209.225298 \r\nL 133.371414 167.260436 \r\nL 133.401853 214.756364 \r\nL 133.432293 214.756364 \r\nL 133.462732 202.730487 \r\nL 133.55405 210.08429 \r\nL 133.645369 214.756364 \r\nL 133.614929 205.600775 \r\nL 133.675808 213.876421 \r\nL 133.736687 214.756364 \r\nL 133.767126 214.735413 \r\nL 133.888884 201.515329 \r\nL 133.828005 214.756364 \r\nL 133.919323 203.861841 \r\nL 133.980202 214.735413 \r\nL 134.010642 214.400197 \r\nL 134.041081 200.949652 \r\nL 134.07152 214.525903 \r\nL 134.10196 203.652331 \r\nL 134.193278 203.128556 \r\nL 134.223717 214.756364 \r\nL 134.345475 198.603139 \r\nL 134.406354 214.756364 \r\nL 134.436793 177.191213 \r\nL 134.497672 211.886076 \r\nL 134.528111 213.876421 \r\nL 134.61943 212.766018 \r\nL 134.680308 214.756364 \r\nL 134.710748 189.02853 \r\nL 134.771627 214.756364 \r\nL 134.802066 214.693511 \r\nL 134.862945 214.756364 \r\nL 134.893384 197.807001 \r\nL 134.954263 214.756364 \r\nL 134.984703 214.735413 \r\nL 135.015142 200.090661 \r\nL 135.076021 212.766018 \r\nL 135.10646 214.756364 \r\nL 135.1369 211.76037 \r\nL 135.167339 206.878786 \r\nL 135.197778 214.756364 \r\nL 135.228218 214.756364 \r\nL 135.258657 170.277381 \r\nL 135.319536 214.358295 \r\nL 135.380415 214.756364 \r\nL 135.441294 214.714462 \r\nL 135.532612 214.735413 \r\nL 135.593491 177.673086 \r\nL 135.684809 214.756364 \r\nL 135.715248 214.735413 \r\nL 135.776127 200.802995 \r\nL 135.806567 214.756364 \r\nL 135.837006 214.735413 \r\nL 135.867445 200.006856 \r\nL 135.928324 204.804637 \r\nL 136.050082 214.756364 \r\nL 136.080521 197.57654 \r\nL 136.1414 202.018153 \r\nL 136.202279 214.756364 \r\nL 136.232718 213.43645 \r\nL 136.293597 214.756364 \r\nL 136.354476 190.956023 \r\nL 136.384915 214.756364 \r\nL 136.476234 213.64596 \r\nL 136.537112 212.284145 \r\nL 136.567552 214.756364 \r\nL 136.597991 209.895731 \r\nL 136.689309 210.356653 \r\nL 136.719749 214.735413 \r\nL 136.811067 212.849822 \r\nL 136.902385 214.756364 \r\nL 136.963264 207.633022 \r\nL 137.024143 211.823223 \r\nL 137.054582 214.735413 \r\nL 137.085022 208.240601 \r\nL 137.115461 214.484001 \r\nL 137.17634 214.756364 \r\nL 137.267658 187.289597 \r\nL 137.389416 214.756364 \r\nL 137.419855 189.02853 \r\nL 137.480734 189.803717 \r\nL 137.572052 214.756364 \r\nL 137.602492 208.827229 \r\nL 137.632931 207.486365 \r\nL 137.754689 214.756364 \r\nL 137.785128 212.3889 \r\nL 137.815567 198.561237 \r\nL 137.876446 214.756364 \r\nL 137.906886 207.067345 \r\nL 137.967765 195.271929 \r\nL 138.028643 214.756364 \r\nL 138.059083 198.540286 \r\nL 138.119962 214.756364 \r\nL 138.21128 204.25991 \r\nL 138.272159 214.756364 \r\nL 138.333037 212.095586 \r\nL 138.363477 211.173742 \r\nL 138.393916 214.546854 \r\nL 138.424356 206.250256 \r\nL 138.454795 213.64596 \r\nL 138.515674 214.756364 \r\nL 138.606992 199.524983 \r\nL 138.69831 214.735413 \r\nL 138.72875 196.10997 \r\nL 138.789629 207.067345 \r\nL 138.820068 211.467056 \r\nL 138.850507 200.865848 \r\nL 138.880947 192.56925 \r\nL 138.911386 214.756364 \r\nL 138.941826 147.231276 \r\nL 139.002704 206.983541 \r\nL 139.033144 214.756364 \r\nL 139.094023 205.831236 \r\nL 139.124462 214.148785 \r\nL 139.154901 202.122908 \r\nL 139.185341 214.756364 \r\nL 139.21578 211.927978 \r\nL 139.276659 214.756364 \r\nL 139.398417 194.811007 \r\nL 139.459295 214.756364 \r\nL 139.520174 210.901379 \r\nL 139.581053 206.480717 \r\nL 139.672371 214.756364 \r\nL 139.702811 212.891724 \r\nL 139.73325 214.756364 \r\nL 139.76369 205.831236 \r\nL 139.824568 211.529909 \r\nL 139.915887 214.756364 \r\nL 139.976765 209.246249 \r\nL 140.007205 214.756364 \r\nL 140.037644 214.379246 \r\nL 140.098523 214.756364 \r\nL 140.128962 214.756364 \r\nL 140.220281 211.76037 \r\nL 140.25072 212.954577 \r\nL 140.311599 214.756364 \r\nL 140.342038 209.246249 \r\nL 140.402917 214.735413 \r\nL 140.463796 209.728123 \r\nL 140.494235 214.735413 \r\nL 140.524675 214.756364 \r\nL 140.555114 185.927781 \r\nL 140.615993 214.735413 \r\nL 140.646432 214.756364 \r\nL 140.76819 211.048036 \r\nL 140.798629 214.756364 \r\nL 140.829069 199.483081 \r\nL 140.889948 206.920688 \r\nL 140.920387 214.756364 \r\nL 140.950826 214.693511 \r\nL 140.981266 193.868212 \r\nL 141.011705 214.756364 \r\nL 141.072584 203.107605 \r\nL 141.163902 214.756364 \r\nL 141.194342 212.556508 \r\nL 141.255221 214.756364 \r\nL 141.316099 205.579824 \r\nL 141.346539 214.756364 \r\nL 141.376978 213.080283 \r\nL 141.407418 214.756364 \r\nL 141.529175 199.357375 \r\nL 141.590054 208.554866 \r\nL 141.620493 214.756364 \r\nL 141.742251 183.287955 \r\nL 141.77269 211.236595 \r\nL 141.80313 170.25643 \r\nL 141.864009 206.774031 \r\nL 141.894448 214.756364 \r\nL 141.985766 214.735413 \r\nL 142.046645 201.829594 \r\nL 142.077085 214.756364 \r\nL 142.107524 212.619361 \r\nL 142.137963 159.969487 \r\nL 142.198842 214.756364 \r\nL 142.259721 193.281584 \r\nL 142.29016 214.756364 \r\nL 142.3206 214.421148 \r\nL 142.351039 214.735413 \r\nL 142.472797 203.191409 \r\nL 142.533676 214.756364 \r\nL 142.594554 212.367949 \r\nL 142.685873 202.688585 \r\nL 142.80763 214.756364 \r\nL 142.83807 211.96988 \r\nL 142.898949 214.190687 \r\nL 142.959827 214.756364 \r\nL 142.990267 214.127834 \r\nL 143.051146 214.756364 \r\nL 143.081585 195.062419 \r\nL 143.112024 214.756364 \r\nL 143.172903 183.81173 \r\nL 143.203343 213.268842 \r\nL 143.264221 210.754722 \r\nL 143.294661 211.990831 \r\nL 143.416418 214.756364 \r\nL 143.446858 214.756364 \r\nL 143.477297 213.520254 \r\nL 143.507737 206.836884 \r\nL 143.599055 210.566163 \r\nL 143.629494 210.524261 \r\nL 143.690373 206.250256 \r\nL 143.751252 201.578182 \r\nL 143.781691 214.756364 \r\nL 143.84257 180.815736 \r\nL 143.87301 214.756364 \r\nL 143.903449 214.756364 \r\nL 143.933888 214.421148 \r\nL 143.994767 214.756364 \r\nL 144.025207 214.735413 \r\nL 144.055646 212.472704 \r\nL 144.086085 214.756364 \r\nL 144.116525 161.729371 \r\nL 144.177404 214.756364 \r\nL 144.207843 212.912675 \r\nL 144.238282 184.733574 \r\nL 144.268722 214.735413 \r\nL 144.299161 210.063339 \r\nL 144.36004 204.406567 \r\nL 144.39048 214.756364 \r\nL 144.420919 191.961671 \r\nL 144.481798 205.642677 \r\nL 144.573116 214.756364 \r\nL 144.542677 202.772389 \r\nL 144.603555 214.735413 \r\nL 144.633995 214.735413 \r\nL 144.755752 201.159162 \r\nL 144.87751 214.756364 \r\nL 144.907949 189.112334 \r\nL 144.968828 214.756364 \r\nL 145.060146 207.046394 \r\nL 145.090586 210.964232 \r\nL 145.151465 209.015788 \r\nL 145.181904 214.756364 \r\nL 145.273222 211.299448 \r\nL 145.334101 214.756364 \r\nL 145.364541 209.45576 \r\nL 145.39498 214.735413 \r\nL 145.425419 214.756364 \r\nL 145.455859 214.044029 \r\nL 145.516738 214.756364 \r\nL 145.547177 214.735413 \r\nL 145.577616 192.171181 \r\nL 145.608056 214.756364 \r\nL 145.668935 204.490371 \r\nL 145.699374 190.578904 \r\nL 145.729813 214.756364 \r\nL 145.760253 212.284145 \r\nL 145.821132 214.756364 \r\nL 145.91245 196.508039 \r\nL 145.973329 214.756364 \r\nL 146.034208 212.3889 \r\nL 146.064647 214.756364 \r\nL 146.155965 202.939997 \r\nL 146.186405 203.861841 \r\nL 146.308162 214.756364 \r\nL 146.338602 214.756364 \r\nL 146.42992 198.226021 \r\nL 146.460359 205.873138 \r\nL 146.521238 214.756364 \r\nL 146.582117 195.711901 \r\nL 146.612556 214.756364 \r\nL 146.673435 212.472704 \r\nL 146.703874 214.756364 \r\nL 146.734314 205.726481 \r\nL 146.795193 214.609707 \r\nL 146.825632 214.232589 \r\nL 146.856072 214.756364 \r\nL 146.91695 205.600775 \r\nL 146.977829 209.937633 \r\nL 147.008269 172.079168 \r\nL 147.038708 214.756364 \r\nL 147.069147 206.501668 \r\nL 147.130026 203.882792 \r\nL 147.190905 214.756364 \r\nL 147.221344 214.421148 \r\nL 147.251784 201.9553 \r\nL 147.312663 212.577459 \r\nL 147.373541 214.756364 \r\nL 147.43442 206.857835 \r\nL 147.46486 188.064784 \r\nL 147.495299 213.01743 \r\nL 147.525738 211.634664 \r\nL 147.556178 200.970603 \r\nL 147.586617 214.756364 \r\nL 147.617057 207.821581 \r\nL 147.677936 214.756364 \r\nL 147.738814 214.735413 \r\nL 147.769254 210.587114 \r\nL 147.830133 211.173742 \r\nL 147.921451 214.756364 \r\nL 147.95189 214.735413 \r\nL 148.043208 179.956745 \r\nL 148.164966 214.756364 \r\nL 148.195405 213.43645 \r\nL 148.256284 214.756364 \r\nL 148.286724 187.645764 \r\nL 148.408481 214.756364 \r\nL 148.4998 209.183396 \r\nL 148.530239 210.880428 \r\nL 148.560678 214.651609 \r\nL 148.591118 199.294522 \r\nL 148.651997 214.735413 \r\nL 148.712875 214.756364 \r\nL 148.743315 207.653973 \r\nL 148.773754 214.651609 \r\nL 148.834633 214.756364 \r\nL 148.865072 187.247695 \r\nL 148.895512 214.756364 \r\nL 148.98683 200.970603 \r\nL 149.108588 214.756364 \r\nL 149.139027 187.35245 \r\nL 149.199906 213.22694 \r\nL 149.291224 203.00285 \r\nL 149.382542 214.756364 \r\nL 149.352103 201.494378 \r\nL 149.412982 212.137488 \r\nL 149.443421 214.756364 \r\nL 149.473861 189.908472 \r\nL 149.534739 210.168094 \r\nL 149.565179 210.754722 \r\nL 149.595618 214.756364 \r\nL 149.717376 160.24185 \r\nL 149.839133 214.756364 \r\nL 149.869573 179.705333 \r\nL 149.930452 214.756364 \r\nL 149.960891 214.756364 \r\nL 150.052209 195.711901 \r\nL 150.143528 190.976974 \r\nL 150.173967 214.756364 \r\nL 150.204406 214.756364 \r\nL 150.295725 170.926862 \r\nL 150.326164 193.595849 \r\nL 150.387043 214.756364 \r\nL 150.447922 212.996479 \r\nL 150.478361 214.756364 \r\nL 150.5088 211.676566 \r\nL 150.53924 178.657783 \r\nL 150.569679 214.756364 \r\nL 150.600119 211.215644 \r\nL 150.721876 214.756364 \r\nL 150.752316 214.651609 \r\nL 150.782755 214.756364 \r\nL 150.813195 207.716826 \r\nL 150.874073 214.756364 \r\nL 150.904513 212.891724 \r\nL 150.965392 213.415499 \r\nL 150.995831 214.756364 \r\nL 151.02627 200.069709 \r\nL 151.117589 207.905385 \r\nL 151.178467 214.756364 \r\nL 151.208907 190.557953 \r\nL 151.269786 214.756364 \r\nL 151.300225 214.756364 \r\nL 151.330664 204.553224 \r\nL 151.391543 211.508958 \r\nL 151.421983 214.756364 \r\nL 151.482861 214.735413 \r\nL 151.57418 207.570169 \r\nL 151.695937 214.756364 \r\nL 151.756816 214.735413 \r\nL 151.787256 208.533915 \r\nL 151.817695 214.756364 \r\nL 151.848134 214.735413 \r\nL 151.969892 214.756364 \r\nL 152.09165 208.471062 \r\nL 152.213407 214.756364 \r\nL 152.243847 214.756364 \r\nL 152.335165 209.099592 \r\nL 152.365604 210.649967 \r\nL 152.456923 214.756364 \r\nL 152.426483 208.366307 \r\nL 152.487362 212.724116 \r\nL 152.548241 189.992276 \r\nL 152.57868 204.846539 \r\nL 152.700438 214.756364 \r\nL 152.791756 194.685301 \r\nL 152.822195 214.756364 \r\nL 152.913514 214.735413 \r\nL 152.943953 214.756364 \r\nL 152.974392 193.470143 \r\nL 153.035271 214.735413 \r\nL 153.09615 213.038381 \r\nL 153.126589 213.771666 \r\nL 153.157029 214.756364 \r\nL 153.187468 214.735413 \r\nL 153.278787 212.17939 \r\nL 153.370105 214.756364 \r\nL 153.491862 210.000486 \r\nL 153.522302 214.106882 \r\nL 153.552741 212.996479 \r\nL 153.583181 180.208157 \r\nL 153.644059 186.807724 \r\nL 153.704938 209.811927 \r\nL 153.765817 197.031814 \r\nL 153.857135 214.148785 \r\nL 153.887575 203.400919 \r\nL 154.039772 214.756364 \r\nL 154.161529 209.309102 \r\nL 154.222408 214.756364 \r\nL 154.283287 195.565244 \r\nL 154.313726 210.901379 \r\nL 154.374605 208.994837 \r\nL 154.465923 214.756364 \r\nL 154.61812 153.495627 \r\nL 154.678999 214.756364 \r\nL 154.739878 214.714462 \r\nL 154.770317 214.735413 \r\nL 154.831196 214.756364 \r\nL 154.861636 198.959306 \r\nL 154.952954 214.756364 \r\nL 155.074712 200.823946 \r\nL 155.16603 214.756364 \r\nL 155.196469 214.735413 \r\nL 155.257348 214.735413 \r\nL 155.379106 197.869854 \r\nL 155.500863 214.756364 \r\nL 155.531303 209.141494 \r\nL 155.622621 211.634664 \r\nL 155.65306 209.204347 \r\nL 155.6835 214.756364 \r\nL 155.713939 211.383252 \r\nL 155.744379 213.813568 \r\nL 155.774818 195.167174 \r\nL 155.805257 214.756364 \r\nL 155.835697 213.729764 \r\nL 155.866136 214.756364 \r\nL 156.018333 198.770747 \r\nL 156.048773 210.398555 \r\nL 156.079212 135.854881 \r\nL 156.109651 214.756364 \r\nL 156.140091 195.984264 \r\nL 156.20097 214.756364 \r\nL 156.231409 210.754722 \r\nL 156.261848 183.706975 \r\nL 156.322727 214.756364 \r\nL 156.353167 214.756364 \r\nL 156.474924 196.466137 \r\nL 156.627121 214.756364 \r\nL 156.657561 214.756364 \r\nL 156.688 192.485446 \r\nL 156.748879 214.735413 \r\nL 156.779318 213.520254 \r\nL 156.840197 214.735413 \r\nL 156.870637 214.735413 \r\nL 156.901076 213.289793 \r\nL 156.961955 201.180113 \r\nL 157.022834 208.806278 \r\nL 157.053273 205.956942 \r\nL 157.175031 214.756364 \r\nL 157.23591 214.756364 \r\nL 157.266349 213.64596 \r\nL 157.296788 214.756364 \r\nL 157.357667 189.175187 \r\nL 157.388107 214.735413 \r\nL 157.418546 214.735413 \r\nL 157.509864 208.659621 \r\nL 157.540304 209.749074 \r\nL 157.662061 214.756364 \r\nL 157.692501 214.25354 \r\nL 157.72294 191.794063 \r\nL 157.783819 208.659621 \r\nL 157.844698 205.475069 \r\nL 157.936016 214.756364 \r\nL 157.966455 178.846342 \r\nL 158.027334 204.092302 \r\nL 158.057774 205.307461 \r\nL 158.088213 214.756364 \r\nL 158.179531 209.560515 \r\nL 158.209971 203.652331 \r\nL 158.24041 214.756364 \r\nL 158.270849 207.255904 \r\nL 158.362168 214.756364 \r\nL 158.392607 211.676566 \r\nL 158.483925 214.756364 \r\nL 158.514365 207.234953 \r\nL 158.575243 214.735413 \r\nL 158.605683 214.756364 \r\nL 158.666562 206.732129 \r\nL 158.72744 211.425154 \r\nL 158.849198 214.756364 \r\nL 158.910077 214.735413 \r\nL 158.970956 214.756364 \r\nL 159.031835 211.215644 \r\nL 159.092713 214.756364 \r\nL 159.153592 198.540286 \r\nL 159.184032 214.756364 \r\nL 159.214471 214.756364 \r\nL 159.27535 196.780402 \r\nL 159.305789 208.701523 \r\nL 159.336229 214.756364 \r\nL 159.397107 207.444463 \r\nL 159.427547 211.13184 \r\nL 159.488426 214.756364 \r\nL 159.549304 213.541205 \r\nL 159.579744 172.644845 \r\nL 159.610183 214.756364 \r\nL 159.671062 198.435531 \r\nL 159.76238 214.756364 \r\nL 159.823259 214.609707 \r\nL 159.853699 207.612071 \r\nL 159.914577 214.756364 \r\nL 160.005896 214.735413 \r\nL 160.158093 197.953658 \r\nL 160.249411 214.756364 \r\nL 160.31029 177.233115 \r\nL 160.371168 209.770025 \r\nL 160.432047 207.716826 \r\nL 160.492926 214.756364 \r\nL 160.523366 214.735413 \r\nL 160.553805 175.640838 \r\nL 160.614684 214.756364 \r\nL 160.645123 214.609707 \r\nL 160.675563 213.01743 \r\nL 160.706002 214.756364 \r\nL 160.736441 214.756364 \r\nL 160.858199 187.310548 \r\nL 160.979957 214.756364 \r\nL 161.101714 214.756364 \r\nL 161.193032 214.756364 \r\nL 161.223472 163.300697 \r\nL 161.284351 203.191409 \r\nL 161.436548 214.756364 \r\nL 161.527866 203.149507 \r\nL 161.558305 210.314751 \r\nL 161.588745 213.520254 \r\nL 161.619184 179.705333 \r\nL 161.680063 214.190687 \r\nL 161.710502 214.735413 \r\nL 161.740942 183.099396 \r\nL 161.83226 200.467779 \r\nL 161.862699 201.075358 \r\nL 161.954018 214.756364 \r\nL 161.923578 197.974609 \r\nL 161.984457 211.13184 \r\nL 162.014896 211.571811 \r\nL 162.045336 214.337344 \r\nL 162.075775 183.371759 \r\nL 162.106215 214.756364 \r\nL 162.136654 198.121266 \r\nL 162.227972 214.756364 \r\nL 162.258412 212.870773 \r\nL 162.319291 212.786969 \r\nL 162.380169 214.756364 \r\nL 162.441048 214.588756 \r\nL 162.471488 214.735413 \r\nL 162.501927 212.619361 \r\nL 162.532366 214.274491 \r\nL 162.562806 186.011585 \r\nL 162.593245 214.756364 \r\nL 162.623685 208.512964 \r\nL 162.715003 214.756364 \r\nL 162.745442 214.735413 \r\nL 162.83676 214.756364 \r\nL 162.897639 198.016511 \r\nL 162.988958 214.756364 \r\nL 163.019397 209.392906 \r\nL 163.049836 209.351004 \r\nL 163.080276 211.508958 \r\nL 163.141155 204.951294 \r\nL 163.171594 214.735413 \r\nL 163.232473 214.756364 \r\nL 163.262912 211.299448 \r\nL 163.323791 210.649967 \r\nL 163.35423 214.756364 \r\nL 163.415109 201.641035 \r\nL 163.445549 214.735413 \r\nL 163.506427 214.756364 \r\nL 163.536867 213.729764 \r\nL 163.597746 214.756364 \r\nL 163.628185 214.756364 \r\nL 163.719503 191.815014 \r\nL 163.780382 214.756364 \r\nL 163.841261 214.023078 \r\nL 163.8717 202.688585 \r\nL 163.932579 208.743425 \r\nL 163.963019 214.756364 \r\nL 164.023897 212.912675 \r\nL 164.054337 202.939997 \r\nL 164.084776 214.756364 \r\nL 164.145655 205.097951 \r\nL 164.206534 214.756364 \r\nL 164.236973 202.541928 \r\nL 164.267413 189.971325 \r\nL 164.297852 214.756364 \r\nL 164.328291 205.852187 \r\nL 164.38917 214.756364 \r\nL 164.480489 212.870773 \r\nL 164.510928 212.59841 \r\nL 164.541367 192.611152 \r\nL 164.602246 213.520254 \r\nL 164.632686 213.64596 \r\nL 164.663125 208.827229 \r\nL 164.693564 214.756364 \r\nL 164.724004 209.937633 \r\nL 164.815322 214.756364 \r\nL 164.90664 193.658702 \r\nL 164.93708 202.143859 \r\nL 165.058837 214.756364 \r\nL 165.089277 214.735413 \r\nL 165.180595 214.756364 \r\nL 165.211034 195.544293 \r\nL 165.271913 210.461408 \r\nL 165.393671 214.756364 \r\nL 165.42411 196.675647 \r\nL 165.484989 204.071351 \r\nL 165.545868 214.735413 \r\nL 165.576307 199.504032 \r\nL 165.667625 208.994837 \r\nL 165.728504 214.756364 \r\nL 165.758944 212.221292 \r\nL 165.819822 192.317838 \r\nL 165.880701 206.313109 \r\nL 166.032898 214.756364 \r\nL 166.154656 198.770747 \r\nL 166.245974 214.756364 \r\nL 166.276414 208.764376 \r\nL 166.306853 214.756364 \r\nL 166.337292 200.635387 \r\nL 166.367732 208.031091 \r\nL 166.398171 192.77876 \r\nL 166.45905 214.756364 \r\nL 166.702565 214.756364 \r\nL 166.733005 185.005937 \r\nL 166.793883 186.221096 \r\nL 166.824323 214.735413 \r\nL 166.915641 208.554866 \r\nL 166.946081 214.756364 \r\nL 166.97652 214.002127 \r\nL 167.006959 195.711901 \r\nL 167.098278 201.74579 \r\nL 167.189596 214.756364 \r\nL 167.220035 209.560515 \r\nL 167.250475 209.853829 \r\nL 167.311353 214.756364 \r\nL 167.341793 184.272652 \r\nL 167.402672 210.356653 \r\nL 167.433111 214.735413 \r\nL 167.49399 214.756364 \r\nL 167.554869 188.525706 \r\nL 167.646187 214.148785 \r\nL 167.676626 208.533915 \r\nL 167.707066 214.756364 \r\nL 167.737505 195.523342 \r\nL 167.798384 213.64596 \r\nL 167.889702 198.519335 \r\nL 167.950581 201.976251 \r\nL 168.041899 214.756364 \r\nL 168.072339 210.419506 \r\nL 168.102778 211.299448 \r\nL 168.133217 210.796624 \r\nL 168.163657 192.862564 \r\nL 168.194096 214.756364 \r\nL 168.224536 199.441179 \r\nL 168.285414 214.756364 \r\nL 168.346293 210.629016 \r\nL 168.407172 190.956023 \r\nL 168.437611 204.888441 \r\nL 168.52893 214.756364 \r\nL 168.559369 214.735413 \r\nL 168.589809 199.88115 \r\nL 168.650687 214.756364 \r\nL 168.772445 205.056049 \r\nL 168.833324 207.255904 \r\nL 168.955081 214.756364 \r\nL 169.076839 204.720832 \r\nL 169.168157 214.756364 \r\nL 169.198597 212.912675 \r\nL 169.289915 214.756364 \r\nL 169.320354 214.735413 \r\nL 169.442112 194.287232 \r\nL 169.56387 214.756364 \r\nL 169.685627 181.884238 \r\nL 169.807385 214.756364 \r\nL 169.837824 200.048758 \r\nL 169.898703 208.072993 \r\nL 169.959582 214.756364 \r\nL 169.990021 207.695875 \r\nL 170.020461 210.189045 \r\nL 170.111779 214.756364 \r\nL 170.142218 187.059136 \r\nL 170.203097 213.059332 \r\nL 170.233537 210.796624 \r\nL 170.263976 213.331695 \r\nL 170.324855 211.404203 \r\nL 170.385734 214.756364 \r\nL 170.446612 214.756364 \r\nL 170.477052 210.733771 \r\nL 170.537931 214.735413 \r\nL 170.629249 214.756364 \r\nL 170.659688 204.406567 \r\nL 170.720567 208.21965 \r\nL 170.842325 214.756364 \r\nL 170.933643 196.298529 \r\nL 170.964082 211.446105 \r\nL 170.994522 214.756364 \r\nL 171.024961 211.655615 \r\nL 171.08584 214.756364 \r\nL 171.116279 197.597491 \r\nL 171.207598 214.756364 \r\nL 171.238037 201.159162 \r\nL 171.298916 205.894089 \r\nL 171.359795 214.756364 \r\nL 171.420673 214.190687 \r\nL 171.451113 214.756364 \r\nL 171.511992 210.314751 \r\nL 171.57287 213.164087 \r\nL 171.60331 214.756364 \r\nL 171.633749 213.352646 \r\nL 171.664189 190.599855 \r\nL 171.725068 214.735413 \r\nL 171.846825 200.530632 \r\nL 171.907704 213.268842 \r\nL 171.938143 192.56925 \r\nL 171.999022 205.621726 \r\nL 172.029462 206.522619 \r\nL 172.09034 195.334782 \r\nL 172.151219 214.756364 \r\nL 172.242537 206.187403 \r\nL 172.272977 211.55086 \r\nL 172.303416 208.492013 \r\nL 172.333856 210.901379 \r\nL 172.364295 188.420951 \r\nL 172.425174 209.811927 \r\nL 172.455613 214.546854 \r\nL 172.486053 210.985183 \r\nL 172.546932 214.756364 \r\nL 172.60781 194.119624 \r\nL 172.760007 214.756364 \r\nL 172.820886 199.839248 \r\nL 172.851326 214.756364 \r\nL 172.881765 214.756364 \r\nL 172.973083 173.776199 \r\nL 173.064401 214.756364 \r\nL 173.094841 212.095586 \r\nL 173.12528 186.744871 \r\nL 173.15572 214.756364 \r\nL 173.186159 213.164087 \r\nL 173.216598 213.352646 \r\nL 173.277477 214.735413 \r\nL 173.368796 214.756364 \r\nL 173.399235 165.521503 \r\nL 173.520993 214.756364 \r\nL 173.551432 214.756364 \r\nL 173.581871 209.05769 \r\nL 173.64275 212.032733 \r\nL 173.67319 214.756364 \r\nL 173.703629 164.997728 \r\nL 173.764508 204.783686 \r\nL 173.794947 214.756364 \r\nL 173.886265 211.027085 \r\nL 174.008023 214.756364 \r\nL 174.038462 214.756364 \r\nL 174.16022 193.6168 \r\nL 174.251538 214.756364 \r\nL 174.281978 213.205989 \r\nL 174.342857 214.756364 \r\nL 174.464614 191.333141 \r\nL 174.555932 214.756364 \r\nL 174.586372 210.775673 \r\nL 174.647251 208.890082 \r\nL 174.708129 214.756364 \r\nL 174.738569 209.162445 \r\nL 174.769008 183.099396 \r\nL 174.799448 214.756364 \r\nL 174.829887 196.235676 \r\nL 174.951645 214.756364 \r\nL 174.982084 208.722474 \r\nL 175.042963 214.546854 \r\nL 175.073402 213.289793 \r\nL 175.103842 191.815014 \r\nL 175.19516 199.88115 \r\nL 175.408236 214.756364 \r\nL 175.469115 214.525903 \r\nL 175.499554 214.756364 \r\nL 175.529993 214.232589 \r\nL 175.621312 205.307461 \r\nL 175.71263 214.756364 \r\nL 175.743069 208.869131 \r\nL 175.864827 214.756364 \r\nL 176.017024 194.685301 \r\nL 176.077903 193.993918 \r\nL 176.138782 214.756364 \r\nL 176.260539 214.756364 \r\nL 176.290979 199.147865 \r\nL 176.351857 214.756364 \r\nL 176.443176 209.288151 \r\nL 176.473615 198.226021 \r\nL 176.504054 214.756364 \r\nL 176.534494 209.330053 \r\nL 176.564933 213.101234 \r\nL 176.595373 188.106686 \r\nL 176.625812 214.756364 \r\nL 176.656252 214.735413 \r\nL 176.686691 214.756364 \r\nL 176.71713 204.197057 \r\nL 176.778009 212.870773 \r\nL 176.808449 212.409851 \r\nL 176.838888 214.525903 \r\nL 176.869327 213.01743 \r\nL 176.899767 202.688585 \r\nL 176.930206 214.756364 \r\nL 176.960646 214.756364 \r\nL 177.051964 213.960225 \r\nL 177.082403 214.756364 \r\nL 177.112843 194.769105 \r\nL 177.173721 214.316393 \r\nL 177.204161 214.756364 \r\nL 177.2346 195.271929 \r\nL 177.295479 198.058413 \r\nL 177.386797 214.756364 \r\nL 177.417237 204.46942 \r\nL 177.447676 214.756364 \r\nL 177.538994 208.869131 \r\nL 177.569434 208.785327 \r\nL 177.660752 214.756364 \r\nL 177.630313 206.96259 \r\nL 177.691191 214.735413 \r\nL 177.721631 207.214002 \r\nL 177.78251 214.756364 \r\nL 177.812949 214.756364 \r\nL 177.873828 182.575621 \r\nL 177.904267 213.960225 \r\nL 177.934707 214.735413 \r\nL 177.965146 211.383252 \r\nL 177.995585 188.420951 \r\nL 178.026025 213.583107 \r\nL 178.056464 196.424235 \r\nL 178.117343 214.756364 \r\nL 178.178222 214.735413 \r\nL 178.239101 214.756364 \r\nL 178.26954 177.819743 \r\nL 178.360858 214.756364 \r\nL 178.391298 211.383252 \r\nL 178.421737 214.756364 \r\nL 178.452177 212.954577 \r\nL 178.482616 197.765099 \r\nL 178.573934 205.726481 \r\nL 178.604374 206.019795 \r\nL 178.695692 214.756364 \r\nL 178.726131 205.077 \r\nL 178.78701 214.693511 \r\nL 178.847889 214.756364 \r\nL 178.878328 214.421148 \r\nL 178.908768 214.714462 \r\nL 178.939207 211.844174 \r\nL 178.969647 193.051123 \r\nL 179.030525 214.756364 \r\nL 179.060965 207.255904 \r\nL 179.121844 214.756364 \r\nL 179.213162 211.027085 \r\nL 179.274041 192.548299 \r\nL 179.30448 213.750715 \r\nL 179.334919 214.756364 \r\nL 179.426238 214.358295 \r\nL 179.456677 214.756364 \r\nL 179.487116 214.609707 \r\nL 179.547995 189.887521 \r\nL 179.578435 214.756364 \r\nL 179.639313 214.756364 \r\nL 179.669753 214.504952 \r\nL 179.700192 205.349363 \r\nL 179.730632 214.756364 \r\nL 179.761071 214.756364 \r\nL 179.882829 200.237318 \r\nL 179.913268 214.756364 \r\nL 180.004586 206.564521 \r\nL 180.065465 205.097951 \r\nL 180.095905 195.062419 \r\nL 180.126344 208.994837 \r\nL 180.156783 203.715184 \r\nL 180.278541 214.756364 \r\nL 180.400299 206.145501 \r\nL 180.430738 214.756364 \r\nL 180.461177 208.114895 \r\nL 180.491617 186.577263 \r\nL 180.552496 214.735413 \r\nL 180.643814 214.756364 \r\nL 180.735132 204.783686 \r\nL 180.85689 214.756364 \r\nL 180.887329 214.756364 \r\nL 180.978647 210.92233 \r\nL 181.100405 179.055852 \r\nL 181.191723 214.756364 \r\nL 181.222163 209.853829 \r\nL 181.252602 214.756364 \r\nL 181.283041 196.466137 \r\nL 181.37436 199.692591 \r\nL 181.465678 195.041468 \r\nL 181.526557 214.756364 \r\nL 181.556996 214.735413 \r\nL 181.587436 200.27922 \r\nL 181.648314 214.756364 \r\nL 181.709193 214.756364 \r\nL 181.739633 204.25991 \r\nL 181.800511 214.756364 \r\nL 181.830951 214.756364 \r\nL 181.86139 158.607672 \r\nL 181.922269 201.9553 \r\nL 181.952708 198.037462 \r\nL 181.983148 208.198699 \r\nL 182.013587 208.911033 \r\nL 182.044027 201.829594 \r\nL 182.074466 214.756364 \r\nL 182.104905 214.756364 \r\nL 182.135345 199.713542 \r\nL 182.196224 207.193051 \r\nL 182.226663 214.756364 \r\nL 182.257103 182.659425 \r\nL 182.317981 210.042388 \r\nL 182.348421 214.756364 \r\nL 182.4093 208.63867 \r\nL 182.439739 210.775673 \r\nL 182.470178 208.408209 \r\nL 182.531057 205.768383 \r\nL 182.622375 214.756364 \r\nL 182.652815 204.155155 \r\nL 182.713694 207.004492 \r\nL 182.744133 213.960225 \r\nL 182.774572 211.718468 \r\nL 182.805012 202.122908 \r\nL 182.835451 214.756364 \r\nL 182.89633 207.528267 \r\nL 183.018088 214.756364 \r\nL 183.109406 214.756364 \r\nL 183.139845 211.299448 \r\nL 183.170285 193.470143 \r\nL 183.200724 213.771666 \r\nL 183.261603 193.574898 \r\nL 183.292042 192.317838 \r\nL 183.322482 214.756364 \r\nL 183.4138 210.964232 \r\nL 183.444239 214.756364 \r\nL 183.535558 188.253343 \r\nL 183.626876 214.756364 \r\nL 183.657315 212.346998 \r\nL 183.687755 214.756364 \r\nL 183.718194 209.036739 \r\nL 183.748633 214.735413 \r\nL 183.809512 207.989189 \r\nL 183.839952 214.756364 \r\nL 183.870391 209.916682 \r\nL 183.992149 214.756364 \r\nL 184.083467 206.857835 \r\nL 184.144346 214.756364 \r\nL 184.174785 211.613713 \r\nL 184.205225 200.551583 \r\nL 184.266103 214.756364 \r\nL 184.296543 214.756364 \r\nL 184.387861 203.191409 \r\nL 184.509619 214.756364 \r\nL 184.540058 208.994837 \r\nL 184.600937 214.756364 \r\nL 184.631376 214.756364 \r\nL 184.661816 195.523342 \r\nL 184.722695 214.756364 \r\nL 184.783573 214.756364 \r\nL 184.93577 200.404926 \r\nL 184.96621 214.735413 \r\nL 185.057528 213.541205 \r\nL 185.118407 214.044029 \r\nL 185.240164 192.275936 \r\nL 185.331483 187.373401 \r\nL 185.361922 214.756364 \r\nL 185.392362 203.882792 \r\nL 185.45324 213.981176 \r\nL 185.48368 214.756364 \r\nL 185.544559 180.103402 \r\nL 185.574998 214.756364 \r\nL 185.605437 214.756364 \r\nL 185.757634 190.599855 \r\nL 185.788074 192.171181 \r\nL 185.818513 181.695679 \r\nL 185.909831 214.756364 \r\nL 185.940271 203.149507 \r\nL 185.97071 214.756364 \r\nL 186.031589 202.16481 \r\nL 186.062028 213.22694 \r\nL 186.092468 195.271929 \r\nL 186.153347 207.130198 \r\nL 186.214226 214.756364 \r\nL 186.244665 207.402561 \r\nL 186.305544 213.981176 \r\nL 186.396862 211.236595 \r\nL 186.427301 207.758728 \r\nL 186.457741 214.756364 \r\nL 186.48818 212.661263 \r\nL 186.51862 210.733771 \r\nL 186.609938 214.756364 \r\nL 186.640377 168.035624 \r\nL 186.701256 210.461408 \r\nL 186.762135 208.303454 \r\nL 186.792574 195.942362 \r\nL 186.823014 214.756364 \r\nL 186.853453 198.184119 \r\nL 186.975211 214.756364 \r\nL 187.00565 191.668357 \r\nL 187.066529 209.476711 \r\nL 187.096968 214.756364 \r\nL 187.188287 170.486891 \r\nL 187.310044 214.756364 \r\nL 187.340484 214.756364 \r\nL 187.431802 200.928701 \r\nL 187.462241 214.316393 \r\nL 187.492681 199.294522 \r\nL 187.553559 208.84818 \r\nL 187.614438 210.901379 \r\nL 187.644878 194.978615 \r\nL 187.705756 212.80792 \r\nL 187.736196 210.042388 \r\nL 187.857954 183.853632 \r\nL 187.827514 210.92233 \r\nL 187.888393 186.996283 \r\nL 187.949272 214.756364 \r\nL 187.979711 214.735413 \r\nL 188.010151 192.024524 \r\nL 188.04059 214.756364 \r\nL 188.071029 214.756364 \r\nL 188.162348 206.648325 \r\nL 188.192787 164.432051 \r\nL 188.253666 208.701523 \r\nL 188.284105 207.653973 \r\nL 188.314545 213.897372 \r\nL 188.344984 202.332418 \r\nL 188.405863 210.000486 \r\nL 188.436302 214.756364 \r\nL 188.466742 190.055129 \r\nL 188.52762 214.756364 \r\nL 188.55806 214.044029 \r\nL 188.588499 214.756364 \r\nL 188.710257 204.993196 \r\nL 188.801575 214.756364 \r\nL 188.832015 214.735413 \r\nL 188.862454 214.567805 \r\nL 188.892893 199.105963 \r\nL 188.984212 206.585472 \r\nL 189.136409 214.756364 \r\nL 189.166848 164.369198 \r\nL 189.227727 214.756364 \r\nL 189.319045 200.048758 \r\nL 189.440803 214.756364 \r\nL 189.471242 214.023078 \r\nL 189.501682 204.322763 \r\nL 189.56256 212.724116 \r\nL 189.623439 214.756364 \r\nL 189.653879 194.475791 \r\nL 189.714757 214.756364 \r\nL 189.836515 194.203428 \r\nL 189.866954 205.894089 \r\nL 189.927833 194.894811 \r\nL 189.958273 214.756364 \r\nL 189.988712 193.931065 \r\nL 190.049591 214.274491 \r\nL 190.08003 214.756364 \r\nL 190.11047 202.772389 \r\nL 190.201788 207.59112 \r\nL 190.323546 214.756364 \r\nL 190.353985 214.421148 \r\nL 190.384424 214.756364 \r\nL 190.414864 197.953658 \r\nL 190.475743 209.183396 \r\nL 190.62794 214.756364 \r\nL 190.658379 214.756364 \r\nL 190.688818 189.824668 \r\nL 190.749697 214.714462 \r\nL 190.810576 214.756364 \r\nL 190.932334 201.578182 \r\nL 191.023652 214.756364 \r\nL 191.084531 211.802272 \r\nL 191.175849 214.756364 \r\nL 191.236728 206.836884 \r\nL 191.267167 213.771666 \r\nL 191.328046 214.756364 \r\nL 191.419364 208.680572 \r\nL 191.480243 214.756364 \r\nL 191.541122 214.735413 \r\nL 191.571561 214.756364 \r\nL 191.63244 180.962393 \r\nL 191.662879 212.3889 \r\nL 191.693319 214.756364 \r\nL 191.815077 180.627177 \r\nL 191.936834 214.756364 \r\nL 191.967274 214.756364 \r\nL 191.997713 214.190687 \r\nL 192.028152 179.831039 \r\nL 192.058592 214.756364 \r\nL 192.089031 214.756364 \r\nL 192.14991 210.2938 \r\nL 192.180349 213.331695 \r\nL 192.271668 214.756364 \r\nL 192.362986 189.971325 \r\nL 192.393425 202.269565 \r\nL 192.454304 214.735413 \r\nL 192.484743 207.067345 \r\nL 192.515183 185.655418 \r\nL 192.576062 209.183396 \r\nL 192.636941 209.141494 \r\nL 192.697819 214.756364 \r\nL 192.728259 214.756364 \r\nL 192.758698 210.230947 \r\nL 192.819577 214.756364 \r\nL 192.880456 214.735413 \r\nL 192.941335 206.606423 \r\nL 192.971774 177.798792 \r\nL 193.002213 213.01743 \r\nL 193.032653 208.764376 \r\nL 193.123971 214.735413 \r\nL 193.15441 211.467056 \r\nL 193.18485 211.152791 \r\nL 193.215289 202.79334 \r\nL 193.245729 214.756364 \r\nL 193.276168 214.756364 \r\nL 193.306607 214.756364 \r\nL 193.337047 213.64596 \r\nL 193.397926 214.756364 \r\nL 193.580562 214.756364 \r\nL 193.67188 201.180113 \r\nL 193.793638 214.756364 \r\nL 193.824077 200.132563 \r\nL 193.915396 204.46942 \r\nL 193.976274 214.756364 \r\nL 194.006714 210.901379 \r\nL 194.037153 199.336424 \r\nL 194.098032 214.756364 \r\nL 194.18935 203.338066 \r\nL 194.280669 214.756364 \r\nL 194.311108 208.931984 \r\nL 194.341547 208.177748 \r\nL 194.463305 214.756364 \r\nL 194.493744 194.203428 \r\nL 194.585063 195.586195 \r\nL 194.73726 214.756364 \r\nL 194.767699 212.053684 \r\nL 194.828578 214.756364 \r\nL 194.859017 214.756364 \r\nL 194.919896 191.144582 \r\nL 194.950335 195.020517 \r\nL 194.980775 214.756364 \r\nL 195.072093 202.479075 \r\nL 195.193851 214.756364 \r\nL 195.315608 201.515329 \r\nL 195.376487 201.431525 \r\nL 195.467805 214.756364 \r\nL 195.589563 203.966596 \r\nL 195.650442 196.382333 \r\nL 195.74176 214.756364 \r\nL 195.833078 206.606423 \r\nL 195.863518 213.562156 \r\nL 195.893957 214.756364 \r\nL 195.924397 213.43645 \r\nL 195.954836 211.425154 \r\nL 195.985275 212.640312 \r\nL 196.015715 194.685301 \r\nL 196.076594 214.756364 \r\nL 196.167912 214.756364 \r\nL 196.25923 192.736858 \r\nL 196.289669 206.711178 \r\nL 196.380988 202.79334 \r\nL 196.411427 214.756364 \r\nL 196.502745 214.756364 \r\nL 196.624503 197.932707 \r\nL 196.715821 214.756364 \r\nL 196.837579 186.388704 \r\nL 196.898458 214.756364 \r\nL 196.959336 209.728123 \r\nL 197.081094 214.756364 \r\nL 197.111533 214.756364 \r\nL 197.141973 201.201064 \r\nL 197.202852 213.310744 \r\nL 197.233291 213.499303 \r\nL 197.26373 208.84818 \r\nL 197.324609 214.567805 \r\nL 197.355049 146.749403 \r\nL 197.415928 214.756364 \r\nL 197.446367 213.604058 \r\nL 197.476806 202.185761 \r\nL 197.507246 214.756364 \r\nL 197.537685 211.571811 \r\nL 197.598564 211.110889 \r\nL 197.659443 214.274491 \r\nL 197.689882 205.49602 \r\nL 197.750761 207.004492 \r\nL 197.81164 214.756364 \r\nL 197.842079 197.932707 \r\nL 197.902958 214.756364 \r\nL 197.994276 214.735413 \r\nL 198.116034 182.051846 \r\nL 198.207352 214.756364 \r\nL 198.237792 210.000486 \r\nL 198.268231 214.756364 \r\nL 198.29867 206.082648 \r\nL 198.32911 213.708813 \r\nL 198.359549 197.283226 \r\nL 198.389989 214.735413 \r\nL 198.450867 207.884434 \r\nL 198.572625 214.756364 \r\nL 198.694383 204.657979 \r\nL 198.755261 214.756364 \r\nL 198.785701 212.619361 \r\nL 198.81614 188.798069 \r\nL 198.877019 214.756364 \r\nL 198.937898 214.756364 \r\nL 198.998777 194.769105 \r\nL 199.029216 210.817575 \r\nL 199.059656 214.735413 \r\nL 199.090095 186.891528 \r\nL 199.150974 208.911033 \r\nL 199.272731 214.735413 \r\nL 199.303171 210.629016 \r\nL 199.33361 214.756364 \r\nL 199.36405 212.724116 \r\nL 199.394489 179.810088 \r\nL 199.455368 214.756364 \r\nL 199.485807 200.258269 \r\nL 199.577125 214.756364 \r\nL 199.698883 191.794063 \r\nL 199.729322 201.242966 \r\nL 199.790201 191.207435 \r\nL 199.85108 214.756364 \r\nL 199.911959 174.593288 \r\nL 199.972838 201.180113 \r\nL 200.003277 212.367949 \r\nL 200.033717 159.759977 \r\nL 200.064156 214.756364 \r\nL 200.094595 214.756364 \r\nL 200.125035 214.756364 \r\nL 200.155474 212.409851 \r\nL 200.216353 135.792028 \r\nL 200.277232 204.343714 \r\nL 200.36855 214.756364 \r\nL 200.398989 200.48873 \r\nL 200.459868 214.735413 \r\nL 200.490308 214.756364 \r\nL 200.520747 199.441179 \r\nL 200.612065 203.023801 \r\nL 200.703384 214.67256 \r\nL 200.672944 201.368672 \r\nL 200.733823 208.533915 \r\nL 200.764262 205.077 \r\nL 200.794702 214.756364 \r\nL 200.825141 195.104321 \r\nL 200.855581 160.87038 \r\nL 200.88602 214.756364 \r\nL 200.916459 207.423512 \r\nL 200.977338 214.735413 \r\nL 201.038217 177.777841 \r\nL 201.129535 212.17939 \r\nL 201.159975 210.126192 \r\nL 201.251293 214.232589 \r\nL 201.281732 184.545015 \r\nL 201.40349 213.604058 \r\nL 201.464369 208.911033 \r\nL 201.494808 198.393629 \r\nL 201.525248 214.756364 \r\nL 201.555687 214.756364 \r\nL 201.586126 214.421148 \r\nL 201.738323 146.89606 \r\nL 201.829642 214.756364 \r\nL 201.860081 208.63867 \r\nL 201.89052 206.040746 \r\nL 201.92096 212.053684 \r\nL 201.951399 212.493655 \r\nL 201.981839 214.756364 \r\nL 202.012278 214.735413 \r\nL 202.042717 142.140182 \r\nL 202.103596 159.843781 \r\nL 202.164475 214.756364 \r\nL 202.225354 211.844174 \r\nL 202.255793 157.664876 \r\nL 202.286233 214.756364 \r\nL 202.316672 213.85547 \r\nL 202.377551 205.642677 \r\nL 202.40799 214.756364 \r\nL 202.43843 214.484001 \r\nL 202.468869 188.588559 \r\nL 202.499309 214.756364 \r\nL 202.529748 214.484001 \r\nL 202.651506 198.330776 \r\nL 202.681945 214.756364 \r\nL 202.742824 212.849822 \r\nL 202.773263 182.994641 \r\nL 202.834142 190.055129 \r\nL 202.92546 214.756364 \r\nL 202.9559 214.735413 \r\nL 202.986339 170.067871 \r\nL 203.047218 214.756364 \r\nL 203.077657 208.869131 \r\nL 203.168976 211.089938 \r\nL 203.229854 214.337344 \r\nL 203.260294 211.739419 \r\nL 203.321173 211.948929 \r\nL 203.351612 193.449192 \r\nL 203.382051 214.756364 \r\nL 203.47337 202.311467 \r\nL 203.503809 203.547576 \r\nL 203.534248 214.735413 \r\nL 203.564688 165.66816 \r\nL 203.656006 192.715907 \r\nL 203.686445 193.009221 \r\nL 203.716885 214.400197 \r\nL 203.747324 206.627374 \r\nL 203.777764 170.549744 \r\nL 203.808203 214.756364 \r\nL 203.838643 214.756364 \r\nL 203.869082 208.198699 \r\nL 203.929961 209.288151 \r\nL 203.99084 214.756364 \r\nL 204.021279 210.964232 \r\nL 204.082158 176.353172 \r\nL 204.112597 214.756364 \r\nL 204.173476 213.918323 \r\nL 204.203915 214.756364 \r\nL 204.234355 210.482359 \r\nL 204.295234 214.567805 \r\nL 204.356112 211.96988 \r\nL 204.386552 214.756364 \r\nL 204.447431 186.975332 \r\nL 204.47787 211.446105 \r\nL 204.508309 212.870773 \r\nL 204.538749 209.2672 \r\nL 204.569188 207.989189 \r\nL 204.599628 190.159884 \r\nL 204.660507 214.756364 \r\nL 204.690946 214.756364 \r\nL 204.721385 211.907027 \r\nL 204.782264 214.379246 \r\nL 204.812704 192.213083 \r\nL 204.843143 214.756364 \r\nL 204.904022 205.91504 \r\nL 204.934461 205.244608 \r\nL 204.99534 214.756364 \r\nL 205.056219 211.488007 \r\nL 205.086658 213.771666 \r\nL 205.117098 213.352646 \r\nL 205.147537 171.052568 \r\nL 205.208416 207.549218 \r\nL 205.238855 213.394548 \r\nL 205.299734 204.86749 \r\nL 205.360613 214.442099 \r\nL 205.391052 157.74868 \r\nL 205.421492 214.756364 \r\nL 205.451931 214.756364 \r\nL 205.51281 202.688585 \r\nL 205.543249 213.373597 \r\nL 205.604128 211.865125 \r\nL 205.634568 214.756364 \r\nL 205.665007 199.734493 \r\nL 205.725886 214.756364 \r\nL 205.756325 213.310744 \r\nL 205.786765 193.428241 \r\nL 205.847643 214.756364 \r\nL 205.878083 212.849822 \r\nL 205.908522 212.975528 \r\nL 205.969401 188.777118 \r\nL 206.03028 199.650689 \r\nL 206.091159 214.756364 \r\nL 206.152037 205.077 \r\nL 206.212916 214.756364 \r\nL 206.243356 182.76418 \r\nL 206.304235 214.756364 \r\nL 206.425992 191.354092 \r\nL 206.456432 214.756364 \r\nL 206.51731 204.427518 \r\nL 206.54775 198.142217 \r\nL 206.578189 214.756364 \r\nL 206.669507 197.031814 \r\nL 206.760826 214.756364 \r\nL 206.791265 196.256627 \r\nL 206.852144 210.943281 \r\nL 206.882583 214.756364 \r\nL 206.913023 188.588559 \r\nL 207.004341 205.28651 \r\nL 207.03478 214.756364 \r\nL 207.06522 213.373597 \r\nL 207.095659 198.435531 \r\nL 207.156538 205.768383 \r\nL 207.278296 214.756364 \r\nL 207.308735 213.268842 \r\nL 207.339174 214.756364 \r\nL 207.369614 198.498384 \r\nL 207.430493 211.048036 \r\nL 207.521811 214.609707 \r\nL 207.58269 214.756364 \r\nL 207.613129 199.126914 \r\nL 207.704447 214.756364 \r\nL 207.734887 214.442099 \r\nL 207.765326 208.806278 \r\nL 207.795765 214.735413 \r\nL 207.826205 214.232589 \r\nL 207.856644 214.756364 \r\nL 207.887084 200.509681 \r\nL 207.947963 214.46305 \r\nL 208.008841 214.756364 \r\nL 208.06972 210.314751 \r\nL 208.10016 176.164613 \r\nL 208.130599 212.493655 \r\nL 208.161038 212.200341 \r\nL 208.221917 195.271929 \r\nL 208.252357 213.394548 \r\nL 208.282796 214.756364 \r\nL 208.313235 214.735413 \r\nL 208.343675 204.280861 \r\nL 208.374114 214.756364 \r\nL 208.404554 214.756364 \r\nL 208.465432 214.756364 \r\nL 208.495872 209.623368 \r\nL 208.526311 159.257153 \r\nL 208.556751 214.756364 \r\nL 208.617629 180.0615 \r\nL 208.648069 214.735413 \r\nL 208.739387 213.583107 \r\nL 208.769827 214.756364 \r\nL 208.800266 191.584553 \r\nL 208.861145 210.105241 \r\nL 208.891584 206.75308 \r\nL 208.922024 214.756364 \r\nL 208.952463 185.760173 \r\nL 209.013342 214.756364 \r\nL 209.10466 192.275936 \r\nL 209.135099 209.853829 \r\nL 209.165539 214.756364 \r\nL 209.226418 209.644319 \r\nL 209.317736 200.572534 \r\nL 209.348175 183.036543 \r\nL 209.378615 214.756364 \r\nL 209.409054 210.147143 \r\nL 209.439493 214.756364 \r\nL 209.469933 198.477433 \r\nL 209.530812 214.735413 \r\nL 209.561251 212.305096 \r\nL 209.591691 214.756364 \r\nL 209.62213 213.625009 \r\nL 209.683009 214.756364 \r\nL 209.774327 156.428767 \r\nL 209.896085 214.756364 \r\nL 209.926524 213.394548 \r\nL 209.956963 193.113976 \r\nL 210.017842 214.756364 \r\nL 210.048282 214.756364 \r\nL 210.10916 206.585472 \r\nL 210.1396 212.200341 \r\nL 210.230918 214.756364 \r\nL 210.322236 206.711178 \r\nL 210.352676 183.350808 \r\nL 210.383115 214.756364 \r\nL 210.413555 214.756364 \r\nL 210.474433 190.537002 \r\nL 210.504873 214.735413 \r\nL 210.596191 214.756364 \r\nL 210.717949 186.388704 \r\nL 210.839706 214.756364 \r\nL 210.870146 211.508958 \r\nL 210.931024 214.756364 \r\nL 210.961464 214.756364 \r\nL 211.052782 206.313109 \r\nL 211.083222 193.134927 \r\nL 211.113661 211.446105 \r\nL 211.1441 193.868212 \r\nL 211.296297 214.756364 \r\nL 211.326737 212.263194 \r\nL 211.387616 214.756364 \r\nL 211.478934 214.756364 \r\nL 211.509373 211.96988 \r\nL 211.539813 214.756364 \r\nL 211.570252 149.431132 \r\nL 211.631131 213.352646 \r\nL 211.66157 211.299448 \r\nL 211.752888 157.036346 \r\nL 211.722449 212.766018 \r\nL 211.783328 175.934152 \r\nL 211.905086 214.756364 \r\nL 211.935525 214.756364 \r\nL 211.965964 208.659621 \r\nL 212.026843 214.756364 \r\nL 212.087722 214.756364 \r\nL 212.17904 204.804637 \r\nL 212.20948 214.421148 \r\nL 212.239919 182.282307 \r\nL 212.300798 206.836884 \r\nL 212.361677 205.70553 \r\nL 212.392116 214.735413 \r\nL 212.452995 214.756364 \r\nL 212.513874 204.762734 \r\nL 212.544313 127.139263 \r\nL 212.574752 214.756364 \r\nL 212.605192 214.25354 \r\nL 212.69651 214.756364 \r\nL 212.818268 197.408932 \r\nL 212.909586 214.756364 \r\nL 212.879147 183.581269 \r\nL 212.940025 207.465414 \r\nL 212.970465 205.014147 \r\nL 213.000904 212.849822 \r\nL 213.031344 203.338066 \r\nL 213.092222 212.535557 \r\nL 213.122662 202.018153 \r\nL 213.183541 214.735413 \r\nL 213.21398 214.756364 \r\nL 213.244419 177.735939 \r\nL 213.335738 182.051846 \r\nL 213.396616 195.146223 \r\nL 213.457495 214.756364 \r\nL 213.518374 214.232589 \r\nL 213.579253 206.103599 \r\nL 213.609692 188.651412 \r\nL 213.640132 214.756364 \r\nL 213.670571 214.756364 \r\nL 213.701011 213.771666 \r\nL 213.761889 190.956023 \r\nL 213.792329 204.385616 \r\nL 213.883647 214.756364 \r\nL 213.914086 212.221292 \r\nL 213.974965 214.735413 \r\nL 214.035844 214.756364 \r\nL 214.096723 205.160804 \r\nL 214.127162 214.735413 \r\nL 214.188041 214.693511 \r\nL 214.24892 192.401642 \r\nL 214.309799 210.377604 \r\nL 214.340238 214.756364 \r\nL 214.370678 147.650296 \r\nL 214.431556 214.756364 \r\nL 214.461996 214.756364 \r\nL 214.492435 186.200145 \r\nL 214.553314 212.933626 \r\nL 214.583753 207.779679 \r\nL 214.614193 214.756364 \r\nL 214.675072 209.204347 \r\nL 214.73595 214.756364 \r\nL 214.796829 212.849822 \r\nL 214.918587 214.735413 \r\nL 214.979466 214.714462 \r\nL 215.040344 210.08429 \r\nL 215.070784 214.756364 \r\nL 215.162102 214.756364 \r\nL 215.28386 148.886406 \r\nL 215.375178 214.756364 \r\nL 215.405617 195.104321 \r\nL 215.436057 170.926862 \r\nL 215.466496 213.22694 \r\nL 215.557814 214.756364 \r\nL 215.588254 212.912675 \r\nL 215.618693 173.482885 \r\nL 215.679572 214.756364 \r\nL 215.77089 201.32677 \r\nL 215.862208 212.870773 \r\nL 215.892648 208.931984 \r\nL 215.923087 212.263194 \r\nL 215.953527 205.244608 \r\nL 215.983966 187.310548 \r\nL 216.014406 214.735413 \r\nL 216.044845 207.926336 \r\nL 216.136163 214.756364 \r\nL 216.105724 199.25262 \r\nL 216.166603 213.708813 \r\nL 216.227481 213.205989 \r\nL 216.28836 214.756364 \r\nL 216.379678 200.949652 \r\nL 216.410118 201.9553 \r\nL 216.440557 214.756364 \r\nL 216.501436 209.246249 \r\nL 216.562315 167.469947 \r\nL 216.592754 107.214858 \r\nL 216.623194 211.55086 \r\nL 216.653633 214.756364 \r\nL 216.684072 190.348443 \r\nL 216.744951 207.926336 \r\nL 216.775391 214.756364 \r\nL 216.80583 190.956023 \r\nL 216.866709 214.756364 \r\nL 216.897148 214.735413 \r\nL 216.988467 180.752883 \r\nL 217.018906 201.222015 \r\nL 217.140664 214.756364 \r\nL 217.079785 189.887521 \r\nL 217.171103 212.933626 \r\nL 217.231982 189.363746 \r\nL 217.262421 214.756364 \r\nL 217.3233 214.735413 \r\nL 217.353739 202.730487 \r\nL 217.384179 214.756364 \r\nL 217.414618 204.637028 \r\nL 217.445058 214.756364 \r\nL 217.475497 197.660344 \r\nL 217.505937 188.965677 \r\nL 217.597255 214.756364 \r\nL 217.627694 214.504952 \r\nL 217.658134 214.756364 \r\nL 217.688573 202.919046 \r\nL 217.779891 207.842532 \r\nL 217.810331 201.661986 \r\nL 217.871209 207.758728 \r\nL 217.901649 214.735413 \r\nL 217.932088 185.383055 \r\nL 217.962528 214.756364 \r\nL 218.023406 201.180113 \r\nL 218.053846 212.346998 \r\nL 218.084285 204.280861 \r\nL 218.114725 171.681098 \r\nL 218.145164 214.756364 \r\nL 218.175603 210.356653 \r\nL 218.236482 212.661263 \r\nL 218.266922 190.914121 \r\nL 218.35824 214.756364 \r\nL 218.388679 195.062419 \r\nL 218.449558 212.828871 \r\nL 218.571316 214.756364 \r\nL 218.601755 106.858691 \r\nL 218.662634 214.756364 \r\nL 218.753952 214.735413 \r\nL 218.814831 187.77147 \r\nL 218.84527 214.756364 \r\nL 218.87571 214.756364 \r\nL 218.997467 194.559595 \r\nL 219.088786 214.756364 \r\nL 219.119225 179.370117 \r\nL 219.180104 196.654696 \r\nL 219.240983 214.756364 \r\nL 219.271422 214.358295 \r\nL 219.301862 181.088099 \r\nL 219.36274 214.756364 \r\nL 219.484498 209.581466 \r\nL 219.514937 189.552305 \r\nL 219.575816 214.756364 \r\nL 219.606256 208.42916 \r\nL 219.697574 210.545212 \r\nL 219.758453 214.756364 \r\nL 219.849771 187.373401 \r\nL 219.91065 214.756364 \r\nL 219.971529 214.735413 \r\nL 220.154165 195.565244 \r\nL 220.184604 199.504032 \r\nL 220.245483 214.756364 \r\nL 220.275923 211.362301 \r\nL 220.306362 201.012505 \r\nL 220.367241 212.346998 \r\nL 220.42812 214.756364 \r\nL 220.549877 189.300893 \r\nL 220.580317 190.516051 \r\nL 220.610756 214.714462 \r\nL 220.702074 211.236595 \r\nL 220.732514 214.756364 \r\nL 220.762953 214.735413 \r\nL 220.793393 196.864206 \r\nL 220.823832 214.756364 \r\nL 220.884711 202.709536 \r\nL 220.91515 192.77876 \r\nL 220.976029 204.155155 \r\nL 221.006468 213.247891 \r\nL 221.036908 181.988993 \r\nL 221.067347 214.756364 \r\nL 221.097787 190.767464 \r\nL 221.219544 214.756364 \r\nL 221.280423 204.092302 \r\nL 221.310862 164.809169 \r\nL 221.341302 214.756364 \r\nL 221.371741 210.08429 \r\nL 221.402181 210.901379 \r\nL 221.463059 209.87478 \r\nL 221.493499 214.756364 \r\nL 221.523938 198.938355 \r\nL 221.584817 214.735413 \r\nL 221.615257 214.756364 \r\nL 221.737014 133.194103 \r\nL 221.828332 214.756364 \r\nL 221.858772 192.317838 \r\nL 221.95009 189.363746 \r\nL 221.980529 214.756364 \r\nL 222.071848 211.676566 \r\nL 222.102287 214.735413 \r\nL 222.132726 210.629016 \r\nL 222.163166 150.080613 \r\nL 222.193605 214.693511 \r\nL 222.254484 179.558676 \r\nL 222.345802 214.756364 \r\nL 222.376242 214.735413 \r\nL 222.406681 214.714462 \r\nL 222.437121 205.956942 \r\nL 222.497999 214.735413 \r\nL 222.528439 214.295442 \r\nL 222.558878 214.756364 \r\nL 222.650196 188.944726 \r\nL 222.711075 214.756364 \r\nL 222.771954 206.54357 \r\nL 222.802393 176.604584 \r\nL 222.863272 214.756364 \r\nL 222.893712 213.205989 \r\nL 222.95459 214.735413 \r\nL 223.015469 164.117786 \r\nL 223.137227 214.756364 \r\nL 223.198106 214.756364 \r\nL 223.258985 206.229305 \r\nL 223.319863 209.246249 \r\nL 223.350303 214.588756 \r\nL 223.380742 212.367949 \r\nL 223.411182 143.250585 \r\nL 223.441621 214.756364 \r\nL 223.47206 213.918323 \r\nL 223.532939 203.861841 \r\nL 223.563379 213.771666 \r\nL 223.593818 164.222541 \r\nL 223.624257 214.756364 \r\nL 223.685136 193.030172 \r\nL 223.776454 214.756364 \r\nL 223.806894 183.329857 \r\nL 223.867773 212.891724 \r\nL 223.959091 186.619165 \r\nL 223.928652 214.756364 \r\nL 223.98953 206.040746 \r\nL 224.050409 211.152791 \r\nL 224.080849 186.682018 \r\nL 224.141727 214.735413 \r\nL 224.172167 203.715184 \r\nL 224.202606 214.756364 \r\nL 224.263485 209.351004 \r\nL 224.293924 214.756364 \r\nL 224.324364 187.457205 \r\nL 224.385243 205.202706 \r\nL 224.446121 213.289793 \r\nL 224.507 210.50331 \r\nL 224.567879 206.774031 \r\nL 224.628758 214.756364 \r\nL 224.659197 214.735413 \r\nL 224.720076 214.756364 \r\nL 224.750516 212.17939 \r\nL 224.780955 214.756364 \r\nL 224.841834 203.547576 \r\nL 224.902713 205.621726 \r\nL 224.933152 209.183396 \r\nL 224.963591 111.153646 \r\nL 224.994031 211.13184 \r\nL 225.02447 209.141494 \r\nL 225.146228 214.756364 \r\nL 225.176667 199.399277 \r\nL 225.237546 214.756364 \r\nL 225.267985 214.735413 \r\nL 225.298425 202.960948 \r\nL 225.328864 214.756364 \r\nL 225.359304 204.720832 \r\nL 225.389743 213.080283 \r\nL 225.450622 206.187403 \r\nL 225.511501 206.690227 \r\nL 225.54194 189.950374 \r\nL 225.57238 214.756364 \r\nL 225.633258 213.415499 \r\nL 225.663698 191.479798 \r\nL 225.724577 211.027085 \r\nL 225.755016 212.472704 \r\nL 225.785455 168.810811 \r\nL 225.846334 211.697517 \r\nL 225.937652 214.756364 \r\nL 225.998531 203.715184 \r\nL 226.028971 214.735413 \r\nL 226.05941 214.756364 \r\nL 226.120289 167.972771 \r\nL 226.150728 200.383975 \r\nL 226.181168 214.756364 \r\nL 226.211607 206.648325 \r\nL 226.242046 190.997925 \r\nL 226.302925 209.45576 \r\nL 226.333365 214.316393 \r\nL 226.363804 186.744871 \r\nL 226.424683 205.412216 \r\nL 226.455122 214.756364 \r\nL 226.516001 204.448469 \r\nL 226.546441 210.901379 \r\nL 226.57688 200.467779 \r\nL 226.668198 204.951294 \r\nL 226.759516 214.756364 \r\nL 226.729077 203.317115 \r\nL 226.789956 214.735413 \r\nL 226.820395 197.136569 \r\nL 226.850835 214.756364 \r\nL 226.881274 214.023078 \r\nL 226.942153 208.345356 \r\nL 227.003032 212.346998 \r\nL 227.033471 212.766018 \r\nL 227.124789 178.951097 \r\nL 227.185668 187.331499 \r\nL 227.246547 214.756364 \r\nL 227.276986 204.888441 \r\nL 227.307426 180.291961 \r\nL 227.368305 214.756364 \r\nL 227.398744 214.735413 \r\nL 227.459623 202.667634 \r\nL 227.490062 214.756364 \r\nL 227.520502 208.869131 \r\nL 227.58138 214.756364 \r\nL 227.61182 205.139853 \r\nL 227.642259 212.933626 \r\nL 227.703138 214.756364 \r\nL 227.764017 185.90683 \r\nL 227.824896 185.445908 \r\nL 227.977093 214.67256 \r\nL 228.007532 183.350808 \r\nL 228.068411 214.714462 \r\nL 228.159729 196.151872 \r\nL 228.12929 214.756364 \r\nL 228.251047 200.572534 \r\nL 228.281487 214.756364 \r\nL 228.342366 192.35974 \r\nL 228.372805 214.46305 \r\nL 228.464123 200.991554 \r\nL 228.494563 211.739419 \r\nL 228.555441 214.756364 \r\nL 228.585881 212.011782 \r\nL 228.61632 138.201393 \r\nL 228.677199 214.756364 \r\nL 228.798957 213.143136 \r\nL 228.829396 214.148785 \r\nL 228.920714 214.756364 \r\nL 228.951154 200.153514 \r\nL 229.042472 214.756364 \r\nL 229.072911 210.189045 \r\nL 229.103351 182.596572 \r\nL 229.16423 214.756364 \r\nL 229.225108 175.661789 \r\nL 229.285987 204.993196 \r\nL 229.316427 214.756364 \r\nL 229.377305 203.547576 \r\nL 229.407745 213.247891 \r\nL 229.468624 214.756364 \r\nL 229.499063 214.735413 \r\nL 229.559942 206.250256 \r\nL 229.590381 210.649967 \r\nL 229.6817 213.457401 \r\nL 229.712139 193.972967 \r\nL 229.742578 214.756364 \r\nL 229.773018 212.724116 \r\nL 229.833897 214.756364 \r\nL 229.864336 182.261356 \r\nL 229.955654 194.433889 \r\nL 230.046972 191.395994 \r\nL 230.077412 214.756364 \r\nL 230.107851 203.778037 \r\nL 230.16873 205.852187 \r\nL 230.290488 214.756364 \r\nL 230.320927 199.001208 \r\nL 230.381806 213.059332 \r\nL 230.412245 212.430802 \r\nL 230.473124 214.756364 \r\nL 230.503564 194.601497 \r\nL 230.564442 210.398555 \r\nL 230.625321 207.046394 \r\nL 230.655761 214.756364 \r\nL 230.777518 177.233115 \r\nL 230.807958 201.033456 \r\nL 230.899276 214.756364 \r\nL 230.868836 192.15023 \r\nL 230.929715 206.229305 \r\nL 230.990594 214.756364 \r\nL 231.021033 194.014869 \r\nL 231.081912 212.011782 \r\nL 231.142791 214.756364 \r\nL 231.173231 193.19778 \r\nL 231.234109 214.756364 \r\nL 231.264549 214.756364 \r\nL 231.294988 210.335702 \r\nL 231.355867 214.756364 \r\nL 231.386306 214.756364 \r\nL 231.416746 212.954577 \r\nL 231.477625 160.03234 \r\nL 231.508064 173.357179 \r\nL 231.538503 214.735413 \r\nL 231.629822 209.979535 \r\nL 231.6907 207.318757 \r\nL 231.72114 214.756364 \r\nL 231.751579 201.075358 \r\nL 231.842897 204.553224 \r\nL 231.903776 193.637751 \r\nL 231.934216 214.735413 \r\nL 231.964655 203.547576 \r\nL 232.025534 214.756364 \r\nL 232.055973 214.756364 \r\nL 232.20817 197.199422 \r\nL 232.23861 214.756364 \r\nL 232.329928 214.735413 \r\nL 232.360367 207.507316 \r\nL 232.421246 213.289793 \r\nL 232.451686 214.756364 \r\nL 232.482125 194.87386 \r\nL 232.543004 210.189045 \r\nL 232.664761 214.756364 \r\nL 232.695201 211.613713 \r\nL 232.72564 167.595653 \r\nL 232.786519 214.756364 \r\nL 232.816959 214.735413 \r\nL 232.847398 194.915762 \r\nL 232.877837 214.756364 \r\nL 232.908277 197.890805 \r\nL 233.030034 214.756364 \r\nL 233.151792 214.756364 \r\nL 233.182231 201.347721 \r\nL 233.27355 205.747432 \r\nL 233.303989 214.714462 \r\nL 233.334428 182.868935 \r\nL 233.395307 214.756364 \r\nL 233.456186 214.756364 \r\nL 233.577944 207.109247 \r\nL 233.608383 211.299448 \r\nL 233.638823 210.000486 \r\nL 233.669262 192.380691 \r\nL 233.730141 214.735413 \r\nL 233.76058 214.756364 \r\nL 233.912777 205.998844 \r\nL 233.973656 214.756364 \r\nL 234.004095 187.478156 \r\nL 234.095414 204.448469 \r\nL 234.125853 214.756364 \r\nL 234.186732 207.612071 \r\nL 234.217171 164.054933 \r\nL 234.27805 214.756364 \r\nL 234.308489 214.756364 \r\nL 234.369368 180.354814 \r\nL 234.399808 214.756364 \r\nL 234.430247 214.735413 \r\nL 234.460687 183.748877 \r\nL 234.521565 207.570169 \r\nL 234.582444 214.756364 \r\nL 234.612884 214.044029 \r\nL 234.643323 189.112334 \r\nL 234.673762 214.756364 \r\nL 234.704202 210.587114 \r\nL 234.765081 214.756364 \r\nL 234.856399 182.491817 \r\nL 234.947717 214.756364 \r\nL 234.978156 214.735413 \r\nL 235.039035 193.386339 \r\nL 235.069475 213.792617 \r\nL 235.160793 214.756364 \r\nL 235.252111 177.777841 \r\nL 235.31299 178.930146 \r\nL 235.404308 214.756364 \r\nL 235.434748 208.617719 \r\nL 235.465187 206.941639 \r\nL 235.526066 214.756364 \r\nL 235.556505 209.225298 \r\nL 235.678263 187.603862 \r\nL 235.708702 212.849822 \r\nL 235.739142 151.714791 \r\nL 235.80002 208.366307 \r\nL 235.860899 214.756364 \r\nL 235.891339 207.297806 \r\nL 235.921778 211.676566 \r\nL 235.952217 211.048036 \r\nL 236.073975 213.981176 \r\nL 236.134854 209.497662 \r\nL 236.165293 214.756364 \r\nL 236.195733 214.693511 \r\nL 236.256612 214.756364 \r\nL 236.31749 203.819939 \r\nL 236.34793 170.570695 \r\nL 236.408809 208.512964 \r\nL 236.530566 214.756364 \r\nL 236.591445 214.756364 \r\nL 236.621884 176.835046 \r\nL 236.682763 214.756364 \r\nL 236.713203 212.242243 \r\nL 236.743642 193.763457 \r\nL 236.774081 214.756364 \r\nL 236.804521 214.756364 \r\nL 236.8654 214.756364 \r\nL 236.895839 197.492736 \r\nL 236.956718 214.756364 \r\nL 237.078476 202.081006 \r\nL 237.169794 200.237318 \r\nL 237.200233 214.756364 \r\nL 237.230673 214.756364 \r\nL 237.261112 206.501668 \r\nL 237.35243 208.890082 \r\nL 237.443748 207.549218 \r\nL 237.474188 214.735413 \r\nL 237.565506 214.756364 \r\nL 237.595946 213.478352 \r\nL 237.626385 214.756364 \r\nL 237.717703 188.735216 \r\nL 237.839461 214.756364 \r\nL 237.8699 214.756364 \r\nL 237.930779 212.766018 \r\nL 238.022097 178.154959 \r\nL 238.052537 203.652331 \r\nL 238.082976 214.756364 \r\nL 238.113415 179.139656 \r\nL 238.174294 214.756364 \r\nL 238.204734 214.735413 \r\nL 238.296052 199.713542 \r\nL 238.326491 204.67893 \r\nL 238.356931 214.756364 \r\nL 238.41781 209.832878 \r\nL 238.478688 212.200341 \r\nL 238.509128 169.544096 \r\nL 238.600446 214.756364 \r\nL 238.630885 197.199422 \r\nL 238.661325 214.756364 \r\nL 238.722204 214.609707 \r\nL 238.752643 202.16481 \r\nL 238.813522 207.046394 \r\nL 238.90484 214.756364 \r\nL 238.935279 214.714462 \r\nL 238.965719 174.299974 \r\nL 239.026598 214.358295 \r\nL 239.148355 164.306345 \r\nL 239.270113 214.756364 \r\nL 239.300552 214.756364 \r\nL 239.330992 169.062223 \r\nL 239.391871 214.756364 \r\nL 239.483189 206.019795 \r\nL 239.513628 197.010863 \r\nL 239.544068 210.126192 \r\nL 239.574507 202.353369 \r\nL 239.604946 214.756364 \r\nL 239.635386 189.740864 \r\nL 239.665825 212.640312 \r\nL 239.696265 173.063865 \r\nL 239.757143 213.205989 \r\nL 239.787583 178.071155 \r\nL 239.90934 214.504952 \r\nL 239.93978 214.714462 \r\nL 239.970219 201.410574 \r\nL 240.000659 214.756364 \r\nL 240.031098 214.756364 \r\nL 240.061538 214.588756 \r\nL 240.091977 214.756364 \r\nL 240.122416 175.096112 \r\nL 240.183295 214.735413 \r\nL 240.213735 213.918323 \r\nL 240.244174 175.724642 \r\nL 240.305053 214.756364 \r\nL 240.42681 208.84818 \r\nL 240.45725 209.581466 \r\nL 240.487689 135.540616 \r\nL 240.518129 212.828871 \r\nL 240.548568 211.739419 \r\nL 240.609447 214.756364 \r\nL 240.639886 214.735413 \r\nL 240.670326 181.779483 \r\nL 240.731204 214.756364 \r\nL 240.761644 198.498384 \r\nL 240.792083 214.756364 \r\nL 240.822523 211.194693 \r\nL 240.852962 182.093748 \r\nL 240.883402 214.756364 \r\nL 240.913841 214.735413 \r\nL 240.94428 213.85547 \r\nL 241.035599 214.379246 \r\nL 241.066038 208.512964 \r\nL 241.096477 209.476711 \r\nL 241.157356 214.756364 \r\nL 241.187796 213.478352 \r\nL 241.218235 190.243688 \r\nL 241.279114 214.756364 \r\nL 241.309553 213.771666 \r\nL 241.339993 187.331499 \r\nL 241.400871 214.756364 \r\nL 241.522629 214.756364 \r\nL 241.766144 182.051846 \r\nL 241.887902 214.756364 \r\nL 241.948781 185.005937 \r\nL 241.97922 214.756364 \r\nL 242.00966 214.735413 \r\nL 242.040099 191.898818 \r\nL 242.100978 201.53628 \r\nL 242.222735 214.756364 \r\nL 242.374932 184.377407 \r\nL 242.49669 214.756364 \r\nL 242.557569 214.756364 \r\nL 242.618448 211.697517 \r\nL 242.648887 213.310744 \r\nL 242.679327 214.756364 \r\nL 242.770645 197.555589 \r\nL 242.801084 214.735413 \r\nL 242.831524 183.057494 \r\nL 242.861963 182.701327 \r\nL 242.922842 214.756364 \r\nL 242.953281 214.085931 \r\nL 243.044599 179.768186 \r\nL 243.166357 214.756364 \r\nL 243.196796 214.735413 \r\nL 243.227236 211.089938 \r\nL 243.257675 172.917208 \r\nL 243.318554 214.756364 \r\nL 243.348994 205.621726 \r\nL 243.440312 208.994837 \r\nL 243.622948 214.756364 \r\nL 243.653388 193.700604 \r\nL 243.744706 206.732129 \r\nL 243.836024 214.756364 \r\nL 243.896903 182.680376 \r\nL 243.957782 144.402891 \r\nL 243.988221 214.756364 \r\nL 244.018661 133.592172 \r\nL 244.079539 214.756364 \r\nL 244.170858 189.384697 \r\nL 244.201297 214.651609 \r\nL 244.231736 112.662119 \r\nL 244.262176 214.756364 \r\nL 244.292615 213.64596 \r\nL 244.383933 214.756364 \r\nL 244.414373 205.810285 \r\nL 244.444812 214.756364 \r\nL 244.475252 85.844833 \r\nL 244.53613 196.654696 \r\nL 244.749206 214.756364 \r\nL 244.779646 146.707501 \r\nL 244.870964 175.389426 \r\nL 244.901403 143.543899 \r\nL 244.931843 214.756364 \r\nL 244.962282 201.305819 \r\nL 245.023161 211.592762 \r\nL 245.0536 111.467912 \r\nL 245.08404 214.735413 \r\nL 245.114479 214.316393 \r\nL 245.144919 214.735413 \r\nL 245.205797 214.148785 \r\nL 245.236237 212.80792 \r\nL 245.327555 160.011389 \r\nL 245.449313 214.756364 \r\nL 245.479752 214.756364 \r\nL 245.510191 213.750715 \r\nL 245.57107 214.735413 \r\nL 245.60151 214.756364 \r\nL 245.662389 210.440457 \r\nL 245.692828 214.714462 \r\nL 245.723267 199.399277 \r\nL 245.784146 213.268842 \r\nL 245.814586 214.756364 \r\nL 245.905904 196.026166 \r\nL 245.936343 208.575817 \r\nL 245.997222 214.756364 \r\nL 246.027661 151.69384 \r\nL 246.08854 183.015592 \r\nL 246.179858 214.756364 \r\nL 246.149419 174.111415 \r\nL 246.210298 214.274491 \r\nL 246.271177 198.246972 \r\nL 246.301616 205.600775 \r\nL 246.392934 214.756364 \r\nL 246.423374 209.45576 \r\nL 246.514692 214.735413 \r\nL 246.60601 214.756364 \r\nL 246.63645 200.740142 \r\nL 246.666889 214.756364 \r\nL 246.727768 197.78605 \r\nL 246.758207 211.425154 \r\nL 246.788647 205.91504 \r\nL 246.819086 211.110889 \r\nL 246.849525 163.070236 \r\nL 246.910404 212.535557 \r\nL 247.001722 200.949652 \r\nL 247.093041 195.795705 \r\nL 247.12348 214.756364 \r\nL 247.153919 214.127834 \r\nL 247.184359 199.04311 \r\nL 247.245238 214.756364 \r\nL 247.275677 205.516971 \r\nL 247.336556 189.112334 \r\nL 247.427874 214.756364 \r\nL 247.458314 212.326047 \r\nL 247.519192 199.357375 \r\nL 247.549632 214.756364 \r\nL 247.610511 214.735413 \r\nL 247.671389 212.891724 \r\nL 247.793147 164.222541 \r\nL 247.884465 214.756364 \r\nL 247.914905 200.363024 \r\nL 247.945344 188.693314 \r\nL 247.975783 214.756364 \r\nL 248.006223 207.59112 \r\nL 248.036662 17.083636 \r\nL 248.067102 214.756364 \r\nL 248.097541 179.516774 \r\nL 248.219299 214.756364 \r\nL 248.249738 214.106882 \r\nL 248.341056 214.735413 \r\nL 248.371496 205.684579 \r\nL 248.432375 214.756364 \r\nL 248.462814 203.275213 \r\nL 248.523693 211.152791 \r\nL 248.584572 212.828871 \r\nL 248.64545 178.322567 \r\nL 248.706329 155.213609 \r\nL 248.767208 214.756364 \r\nL 248.797647 214.735413 \r\nL 248.828087 194.056771 \r\nL 248.888966 207.360659 \r\nL 248.949845 214.756364 \r\nL 248.980284 205.663628 \r\nL 249.071602 180.648128 \r\nL 249.19336 214.756364 \r\nL 249.223799 204.951294 \r\nL 249.284678 214.756364 \r\nL 249.315117 214.756364 \r\nL 249.375996 206.292158 \r\nL 249.406436 214.358295 \r\nL 249.436875 149.850152 \r\nL 249.497754 213.897372 \r\nL 249.528193 214.756364 \r\nL 249.649951 179.370117 \r\nL 249.741269 214.756364 \r\nL 249.771709 180.375765 \r\nL 249.832587 214.67256 \r\nL 249.893466 213.687862 \r\nL 249.954345 104.952149 \r\nL 249.984784 214.756364 \r\nL 250.015224 187.289597 \r\nL 250.106542 214.756364 \r\nL 250.136981 213.604058 \r\nL 250.167421 175.138014 \r\nL 250.2283 214.756364 \r\nL 250.258739 214.756364 \r\nL 250.289178 173.839052 \r\nL 250.380497 185.760173 \r\nL 250.502254 214.756364 \r\nL 250.532694 214.756364 \r\nL 250.593573 172.079168 \r\nL 250.624012 214.756364 \r\nL 250.654451 212.975528 \r\nL 250.684891 160.493262 \r\nL 250.74577 194.852909 \r\nL 250.837088 190.222737 \r\nL 250.867527 214.756364 \r\nL 251.019724 180.27101 \r\nL 251.050164 214.756364 \r\nL 251.141482 212.430802 \r\nL 251.202361 214.756364 \r\nL 251.293679 133.592172 \r\nL 251.354558 214.756364 \r\nL 251.415437 186.849626 \r\nL 251.476315 214.756364 \r\nL 251.537194 211.55086 \r\nL 251.567634 184.901182 \r\nL 251.598073 57.016251 \r\nL 251.628512 214.756364 \r\nL 251.658952 213.960225 \r\nL 251.689391 214.756364 \r\nL 251.780709 147.796953 \r\nL 251.872028 214.756364 \r\nL 251.902467 210.566163 \r\nL 251.932906 181.528071 \r\nL 252.024225 197.702246 \r\nL 252.115543 214.756364 \r\nL 252.145982 209.895731 \r\nL 252.26774 214.756364 \r\nL 252.298179 214.756364 \r\nL 252.328619 164.159688 \r\nL 252.419937 180.794785 \r\nL 252.450376 168.475595 \r\nL 252.541695 214.756364 \r\nL 252.572134 211.236595 \r\nL 252.633013 214.756364 \r\nL 252.693892 212.514606 \r\nL 252.815649 214.756364 \r\nL 252.876528 214.756364 \r\nL 252.906968 198.875502 \r\nL 252.967846 214.756364 \r\nL 252.998286 214.421148 \r\nL 253.028725 214.756364 \r\nL 253.059165 152.783292 \r\nL 253.120043 214.756364 \r\nL 253.150483 214.735413 \r\nL 253.211362 214.756364 \r\nL 253.27224 163.36355 \r\nL 253.393998 213.583107 \r\nL 253.454877 186.849626 \r\nL 253.485316 48.86631 \r\nL 253.515756 214.169736 \r\nL 253.546195 195.858558 \r\nL 253.576634 214.756364 \r\nL 253.637513 194.748154 \r\nL 253.667953 177.75689 \r\nL 253.698392 214.735413 \r\nL 253.78971 207.779679 \r\nL 253.881029 214.756364 \r\nL 253.972347 200.048758 \r\nL 254.063665 214.756364 \r\nL 254.094104 212.661263 \r\nL 254.185423 214.756364 \r\nL 254.215862 214.735413 \r\nL 254.246301 214.735413 \r\nL 254.33762 214.756364 \r\nL 254.368059 143.606752 \r\nL 254.428938 214.735413 \r\nL 254.489817 212.242243 \r\nL 254.550696 214.756364 \r\nL 254.642014 192.98827 \r\nL 254.672453 207.1721 \r\nL 254.702893 189.971325 \r\nL 254.763771 214.756364 \r\nL 254.794211 214.756364 \r\nL 254.82465 150.394878 \r\nL 254.885529 214.756364 \r\nL 255.007287 214.756364 \r\nL 255.068165 176.436976 \r\nL 255.098605 214.756364 \r\nL 255.189923 212.912675 \r\nL 255.220362 214.756364 \r\nL 255.34212 165.060581 \r\nL 255.433438 214.756364 \r\nL 255.463878 211.927978 \r\nL 255.494317 172.393433 \r\nL 255.524757 214.756364 \r\nL 255.555196 214.756364 \r\nL 255.585635 214.756364 \r\nL 255.737832 152.636635 \r\nL 255.829151 214.316393 \r\nL 255.85959 175.89225 \r\nL 256.011787 214.756364 \r\nL 256.042226 186.325851 \r\nL 256.103105 205.768383 \r\nL 256.133545 213.604058 \r\nL 256.163984 192.694956 \r\nL 256.224863 214.735413 \r\nL 256.316181 214.756364 \r\nL 256.346621 157.497268 \r\nL 256.407499 204.092302 \r\nL 256.437939 205.433167 \r\nL 256.468378 214.735413 \r\nL 256.498818 185.131643 \r\nL 256.559696 211.257546 \r\nL 256.590136 214.735413 \r\nL 256.651015 157.811533 \r\nL 256.681454 214.756364 \r\nL 256.772772 198.645041 \r\nL 256.803212 210.063339 \r\nL 256.833651 213.960225 \r\nL 256.86409 212.263194 \r\nL 256.924969 214.756364 \r\nL 256.955409 195.313831 \r\nL 256.985848 214.756364 \r\nL 257.077166 205.831236 \r\nL 257.107606 201.410574 \r\nL 257.138045 212.409851 \r\nL 257.168485 206.187403 \r\nL 257.259803 214.756364 \r\nL 257.290242 214.316393 \r\nL 257.412 179.872941 \r\nL 257.351121 214.756364 \r\nL 257.442439 191.982622 \r\nL 257.472879 208.01014 \r\nL 257.503318 149.473034 \r\nL 257.564197 199.545934 \r\nL 257.685955 214.756364 \r\nL 257.716394 198.749796 \r\nL 257.777273 213.457401 \r\nL 257.807712 211.927978 \r\nL 257.838152 214.735413 \r\nL 257.868591 214.756364 \r\nL 257.89903 210.817575 \r\nL 257.92947 136.839578 \r\nL 257.990349 213.059332 \r\nL 258.020788 186.954381 \r\nL 258.112106 197.660344 \r\nL 258.142546 214.756364 \r\nL 258.233864 214.735413 \r\nL 258.264303 214.756364 \r\nL 258.325182 177.12836 \r\nL 258.386061 208.952935 \r\nL 258.4165 205.852187 \r\nL 258.477379 214.169736 \r\nL 258.507819 178.783489 \r\nL 258.629576 214.756364 \r\nL 258.660016 209.686221 \r\nL 258.690455 184.272652 \r\nL 258.751334 211.634664 \r\nL 258.781773 200.719191 \r\nL 258.873091 214.714462 \r\nL 258.903531 191.584553 \r\nL 258.994849 202.206712 \r\nL 259.025288 214.714462 \r\nL 259.116607 214.316393 \r\nL 259.207925 214.756364 \r\nL 259.268804 200.677289 \r\nL 259.299243 206.313109 \r\nL 259.390561 214.756364 \r\nL 259.421001 213.101234 \r\nL 259.45144 210.859477 \r\nL 259.48188 212.409851 \r\nL 259.512319 214.756364 \r\nL 259.542758 195.753803 \r\nL 259.634077 203.00285 \r\nL 259.664516 200.530632 \r\nL 259.725395 214.756364 \r\nL 259.786274 211.299448 \r\nL 259.816713 211.676566 \r\nL 259.877592 214.756364 \r\nL 259.908031 197.387981 \r\nL 259.96891 214.756364 \r\nL 259.999349 214.756364 \r\nL 260.029789 197.869854 \r\nL 260.090668 209.204347 \r\nL 260.121107 214.735413 \r\nL 260.181986 209.288151 \r\nL 260.242865 213.813568 \r\nL 260.273304 212.724116 \r\nL 260.303744 208.701523 \r\nL 260.364622 214.756364 \r\nL 260.425501 212.095586 \r\nL 260.455941 214.756364 \r\nL 260.547259 214.756364 \r\nL 260.699456 199.399277 \r\nL 260.760335 213.939274 \r\nL 260.821213 211.257546 \r\nL 260.851653 211.362301 \r\nL 260.942971 210.859477 \r\nL 260.973411 214.756364 \r\nL 261.00385 200.111612 \r\nL 261.064729 214.756364 \r\nL 261.216926 203.778037 \r\nL 261.277805 214.756364 \r\nL 261.369123 214.232589 \r\nL 261.399562 214.106882 \r\nL 261.430002 191.605504 \r\nL 261.460441 214.756364 \r\nL 261.49088 192.862564 \r\nL 261.582199 214.756364 \r\nL 261.612638 208.031091 \r\nL 261.764835 214.756364 \r\nL 261.886593 214.756364 \r\nL 261.917032 211.907027 \r\nL 262.03879 196.382333 \r\nL 262.130108 214.756364 \r\nL 262.160547 214.379246 \r\nL 262.221426 214.756364 \r\nL 262.251866 214.211638 \r\nL 262.312744 214.756364 \r\nL 262.343184 208.387258 \r\nL 262.373623 214.756364 \r\nL 262.404063 207.779679 \r\nL 262.434502 212.032733 \r\nL 262.495381 213.981176 \r\nL 262.52582 198.20507 \r\nL 262.647578 214.756364 \r\nL 262.678017 214.756364 \r\nL 262.769336 206.606423 \r\nL 262.830214 214.756364 \r\nL 262.891093 213.185038 \r\nL 262.921533 214.756364 \r\nL 262.982411 199.336424 \r\nL 263.04329 209.623368 \r\nL 263.104169 214.756364 \r\nL 263.134608 214.735413 \r\nL 263.256366 209.309102 \r\nL 263.286805 214.714462 \r\nL 263.317245 211.655615 \r\nL 263.439003 188.043833 \r\nL 263.469442 214.756364 \r\nL 263.56076 213.708813 \r\nL 263.5912 213.373597 \r\nL 263.621639 205.998844 \r\nL 263.682518 209.811927 \r\nL 263.804275 214.756364 \r\nL 263.834715 210.587114 \r\nL 263.895594 210.754722 \r\nL 263.926033 214.756364 \r\nL 263.986912 211.844174 \r\nL 264.047791 214.756364 \r\nL 264.10867 203.379968 \r\nL 264.199988 199.734493 \r\nL 264.230427 214.756364 \r\nL 264.260867 207.109247 \r\nL 264.321745 214.756364 \r\nL 264.352185 214.651609 \r\nL 264.413064 205.70553 \r\nL 264.473942 212.849822 \r\nL 264.504382 214.756364 \r\nL 264.534821 204.427518 \r\nL 264.5957 214.023078 \r\nL 264.717458 208.596768 \r\nL 264.747897 195.020517 \r\nL 264.808776 212.3889 \r\nL 264.900094 214.756364 \r\nL 264.930534 207.444463 \r\nL 265.021852 210.482359 \r\nL 265.052291 211.990831 \r\nL 265.11317 181.025246 \r\nL 265.143609 214.756364 \r\nL 265.174049 201.305819 \r\nL 265.295806 214.756364 \r\nL 265.356685 214.756364 \r\nL 265.387125 210.71282 \r\nL 265.478443 212.933626 \r\nL 265.508882 212.59841 \r\nL 265.539322 214.756364 \r\nL 265.661079 189.782766 \r\nL 265.721958 214.735413 \r\nL 265.782837 214.546854 \r\nL 265.874155 209.309102 \r\nL 265.904595 214.756364 \r\nL 265.995913 213.038381 \r\nL 266.026352 212.074635 \r\nL 266.056792 214.756364 \r\nL 266.14811 192.946368 \r\nL 266.239428 214.756364 \r\nL 266.269867 213.22694 \r\nL 266.300307 213.813568 \r\nL 266.330746 196.885157 \r\nL 266.391625 214.756364 \r\nL 266.422064 214.756364 \r\nL 266.452504 214.316393 \r\nL 266.482943 210.419506 \r\nL 266.513383 190.788415 \r\nL 266.574262 214.756364 \r\nL 266.604701 214.358295 \r\nL 266.66558 214.756364 \r\nL 266.787337 201.32677 \r\nL 266.817777 204.762734 \r\nL 266.939534 214.756364 \r\nL 267.000413 212.095586 \r\nL 267.030853 214.379246 \r\nL 267.091731 214.756364 \r\nL 267.213489 209.371955 \r\nL 267.243928 214.756364 \r\nL 267.304807 214.735413 \r\nL 267.426565 201.096309 \r\nL 267.487444 214.756364 \r\nL 267.548323 213.939274 \r\nL 267.578762 213.771666 \r\nL 267.639641 214.756364 \r\nL 267.67008 209.330053 \r\nL 267.761398 211.383252 \r\nL 267.822277 214.756364 \r\nL 267.852717 208.324405 \r\nL 267.913595 214.756364 \r\nL 267.974474 214.46305 \r\nL 268.004914 214.756364 \r\nL 268.035353 214.337344 \r\nL 268.065792 190.976974 \r\nL 268.126671 214.211638 \r\nL 268.248429 214.756364 \r\nL 268.339747 214.756364 \r\nL 268.400626 210.566163 \r\nL 268.431065 214.714462 \r\nL 268.461505 214.379246 \r\nL 268.491944 214.756364 \r\nL 268.522384 214.756364 \r\nL 268.552823 214.756364 \r\nL 268.735459 198.686943 \r\nL 268.826778 214.756364 \r\nL 268.857217 202.79334 \r\nL 268.918096 214.756364 \r\nL 268.948535 214.756364 \r\nL 269.009414 194.308183 \r\nL 269.039854 213.939274 \r\nL 269.070293 214.756364 \r\nL 269.131172 210.838526 \r\nL 269.192051 212.493655 \r\nL 269.252929 214.756364 \r\nL 269.283369 206.836884 \r\nL 269.344248 209.078641 \r\nL 269.435566 214.756364 \r\nL 269.466005 213.01743 \r\nL 269.496445 213.101234 \r\nL 269.557323 214.756364 \r\nL 269.618202 207.884434 \r\nL 269.73996 214.756364 \r\nL 269.861718 189.698962 \r\nL 270.013915 214.756364 \r\nL 270.044354 203.233311 \r\nL 270.105233 213.960225 \r\nL 270.166112 214.756364 \r\nL 270.196551 214.735413 \r\nL 270.25743 193.093025 \r\nL 270.318309 204.657979 \r\nL 270.470506 214.756364 \r\nL 270.500945 209.686221 \r\nL 270.561824 214.756364 \r\nL 270.622703 214.735413 \r\nL 270.653142 213.247891 \r\nL 270.714021 185.508761 \r\nL 270.74446 214.756364 \r\nL 270.7749 201.850545 \r\nL 270.805339 214.756364 \r\nL 270.896657 210.189045 \r\nL 270.927097 214.044029 \r\nL 271.018415 212.221292 \r\nL 271.079294 214.67256 \r\nL 271.109733 195.460489 \r\nL 271.231491 214.756364 \r\nL 271.353249 208.596768 \r\nL 271.444567 214.756364 \r\nL 271.475006 214.735413 \r\nL 271.535885 197.744148 \r\nL 271.596764 198.477433 \r\nL 271.688082 214.756364 \r\nL 271.718521 213.01743 \r\nL 271.748961 212.786969 \r\nL 271.7794 212.954577 \r\nL 271.901158 214.756364 \r\nL 272.022915 207.339708 \r\nL 272.114234 214.756364 \r\nL 272.083794 207.088296 \r\nL 272.144673 213.499303 \r\nL 272.266431 204.720832 \r\nL 272.388188 213.771666 \r\nL 272.479507 204.532273 \r\nL 272.449067 214.756364 \r\nL 272.509946 210.147143 \r\nL 272.570825 209.707172 \r\nL 272.631704 214.756364 \r\nL 272.753461 199.839248 \r\nL 272.844779 214.756364 \r\nL 272.875219 209.728123 \r\nL 272.936098 202.101957 \r\nL 272.996977 214.756364 \r\nL 273.057855 212.011782 \r\nL 273.149174 214.735413 \r\nL 273.179613 213.22694 \r\nL 273.240492 214.756364 \r\nL 273.301371 214.735413 \r\nL 273.362249 209.853829 \r\nL 273.392689 212.430802 \r\nL 273.423128 214.756364 \r\nL 273.453568 213.185038 \r\nL 273.484007 203.903743 \r\nL 273.514446 214.756364 \r\nL 273.544886 209.078641 \r\nL 273.575325 214.504952 \r\nL 273.605765 204.218008 \r\nL 273.636204 210.838526 \r\nL 273.666643 209.66527 \r\nL 273.697083 212.074635 \r\nL 273.818841 214.756364 \r\nL 273.879719 214.735413 \r\nL 273.910159 214.442099 \r\nL 273.971038 214.756364 \r\nL 274.031916 205.831236 \r\nL 274.092795 214.756364 \r\nL 274.123235 214.46305 \r\nL 274.153674 172.623894 \r\nL 274.184113 214.756364 \r\nL 274.214553 213.834519 \r\nL 274.275432 214.756364 \r\nL 274.305871 212.346998 \r\nL 274.427629 214.756364 \r\nL 274.579826 180.019598 \r\nL 274.671144 214.756364 \r\nL 274.701583 213.038381 \r\nL 274.732023 212.451753 \r\nL 274.762462 213.771666 \r\nL 274.823341 214.756364 \r\nL 274.85378 200.69824 \r\nL 274.945099 214.756364 \r\nL 274.975538 212.451753 \r\nL 275.036417 214.756364 \r\nL 275.066856 212.305096 \r\nL 275.097296 213.43645 \r\nL 275.158174 212.409851 \r\nL 275.219053 214.588756 \r\nL 275.249493 214.756364 \r\nL 275.279932 214.190687 \r\nL 275.310371 207.905385 \r\nL 275.37125 214.756364 \r\nL 275.40169 210.880428 \r\nL 275.432129 214.546854 \r\nL 275.462569 188.022882 \r\nL 275.493008 214.756364 \r\nL 275.523447 192.066426 \r\nL 275.584326 214.756364 \r\nL 275.645205 211.194693 \r\nL 275.675644 213.394548 \r\nL 275.706084 207.067345 \r\nL 275.736523 213.415499 \r\nL 275.766963 212.367949 \r\nL 275.858281 214.756364 \r\nL 276.040917 199.04311 \r\nL 276.071357 214.756364 \r\nL 276.162675 210.608065 \r\nL 276.193114 214.756364 \r\nL 276.223554 196.989912 \r\nL 276.284433 214.46305 \r\nL 276.314872 214.714462 \r\nL 276.375751 214.756364 \r\nL 276.43663 213.038381 \r\nL 276.467069 214.756364 \r\nL 276.497508 204.825588 \r\nL 276.588827 206.878786 \r\nL 276.619266 204.888441 \r\nL 276.649705 213.750715 \r\nL 276.741024 210.230947 \r\nL 276.801902 206.250256 \r\nL 276.832342 214.756364 \r\nL 276.862781 205.789334 \r\nL 276.92366 214.67256 \r\nL 277.014978 205.056049 \r\nL 277.075857 214.756364 \r\nL 277.106297 200.27922 \r\nL 277.136736 191.437896 \r\nL 277.167175 214.756364 \r\nL 277.228054 203.882792 \r\nL 277.258494 214.756364 \r\nL 277.349812 214.756364 \r\nL 277.380251 206.187403 \r\nL 277.44113 209.644319 \r\nL 277.471569 214.756364 \r\nL 277.532448 213.666911 \r\nL 277.562888 199.67164 \r\nL 277.623766 214.756364 \r\nL 277.684645 214.756364 \r\nL 277.775964 204.0504 \r\nL 277.867282 214.756364 \r\nL 277.9586 196.151872 \r\nL 277.989039 214.756364 \r\nL 278.080358 214.085931 \r\nL 278.141236 191.898818 \r\nL 278.171676 214.756364 \r\nL 278.202115 214.756364 \r\nL 278.262994 209.371955 \r\nL 278.293433 214.756364 \r\nL 278.323873 213.771666 \r\nL 278.354312 214.735413 \r\nL 278.415191 189.007579 \r\nL 278.44563 214.148785 \r\nL 278.47607 214.756364 \r\nL 278.506509 196.591843 \r\nL 278.567388 214.756364 \r\nL 278.597828 214.735413 \r\nL 278.628267 199.860199 \r\nL 278.689146 214.756364 \r\nL 278.719585 214.756364 \r\nL 278.750025 199.629738 \r\nL 278.810903 214.756364 \r\nL 278.841343 214.756364 \r\nL 278.871782 194.45484 \r\nL 278.932661 213.038381 \r\nL 278.99354 214.756364 \r\nL 279.023979 205.328412 \r\nL 279.054419 214.756364 \r\nL 279.084858 195.837607 \r\nL 279.115297 214.588756 \r\nL 279.145737 201.201064 \r\nL 279.206616 213.185038 \r\nL 279.237055 211.613713 \r\nL 279.267494 214.756364 \r\nL 279.328373 214.756364 \r\nL 279.389252 210.105241 \r\nL 279.450131 213.960225 \r\nL 279.51101 214.756364 \r\nL 279.541449 212.891724 \r\nL 279.571889 200.530632 \r\nL 279.602328 213.541205 \r\nL 279.663207 208.554866 \r\nL 279.693646 214.756364 \r\nL 279.724086 204.113253 \r\nL 279.754525 200.509681 \r\nL 279.784964 214.756364 \r\nL 279.845843 197.639393 \r\nL 280.058919 214.756364 \r\nL 280.119798 195.565244 \r\nL 280.150237 207.528267 \r\nL 280.180677 213.708813 \r\nL 280.241556 213.059332 \r\nL 280.332874 214.588756 \r\nL 280.363313 201.913398 \r\nL 280.51551 214.756364 \r\nL 280.54595 200.404926 \r\nL 280.606828 214.756364 \r\nL 280.637268 214.756364 \r\nL 280.667707 203.400919 \r\nL 280.728586 214.756364 \r\nL 280.789465 213.205989 \r\nL 280.819904 206.878786 \r\nL 280.880783 214.756364 \r\nL 280.911222 213.792617 \r\nL 280.972101 214.756364 \r\nL 281.002541 214.756364 \r\nL 281.03298 205.181755 \r\nL 281.124298 206.564521 \r\nL 281.154738 213.478352 \r\nL 281.185177 208.177748 \r\nL 281.215617 190.243688 \r\nL 281.276495 214.756364 \r\nL 281.306935 214.735413 \r\nL 281.337374 214.546854 \r\nL 281.398253 205.49602 \r\nL 281.428692 210.545212 \r\nL 281.459132 214.756364 \r\nL 281.55045 213.939274 \r\nL 281.611329 210.754722 \r\nL 281.641768 214.756364 \r\nL 281.672208 214.714462 \r\nL 281.702647 214.756364 \r\nL 281.733086 212.933626 \r\nL 281.763526 190.264639 \r\nL 281.824405 211.320399 \r\nL 281.854844 214.756364 \r\nL 281.915723 211.865125 \r\nL 281.946162 212.053684 \r\nL 281.976602 211.404203 \r\nL 282.037481 209.371955 \r\nL 282.06792 214.756364 \r\nL 282.098359 201.808643 \r\nL 282.159238 214.756364 \r\nL 282.220117 202.919046 \r\nL 282.250556 214.756364 \r\nL 282.280996 214.756364 \r\nL 282.402753 202.039104 \r\nL 282.494072 198.267923 \r\nL 282.524511 214.693511 \r\nL 282.55495 214.232589 \r\nL 282.58539 214.756364 \r\nL 282.615829 193.574898 \r\nL 282.676708 214.421148 \r\nL 282.768026 202.311467 \r\nL 282.798466 214.756364 \r\nL 282.889784 213.289793 \r\nL 282.920223 195.041468 \r\nL 283.011542 203.589478 \r\nL 283.07242 200.802995 \r\nL 283.194178 214.756364 \r\nL 283.285496 207.234953 \r\nL 283.315936 211.110889 \r\nL 283.376814 206.501668 \r\nL 283.407254 214.756364 \r\nL 283.437693 195.90046 \r\nL 283.498572 205.956942 \r\nL 283.529012 214.756364 \r\nL 283.58989 210.377604 \r\nL 283.62033 185.927781 \r\nL 283.650769 214.756364 \r\nL 283.711648 193.972967 \r\nL 283.802966 214.756364 \r\nL 283.833406 213.708813 \r\nL 283.863845 213.604058 \r\nL 283.955163 214.756364 \r\nL 283.985603 214.148785 \r\nL 284.016042 212.263194 \r\nL 284.046481 214.25354 \r\nL 284.076921 214.106882 \r\nL 284.10736 214.085931 \r\nL 284.168239 214.756364 \r\nL 284.198679 211.027085 \r\nL 284.289997 214.756364 \r\nL 284.320436 214.504952 \r\nL 284.503073 195.523342 \r\nL 284.594391 211.823223 \r\nL 284.62483 205.70553 \r\nL 284.685709 214.756364 \r\nL 284.746588 213.918323 \r\nL 284.807467 214.756364 \r\nL 284.837906 209.87478 \r\nL 284.898785 211.068987 \r\nL 284.929224 214.735413 \r\nL 284.959664 212.682214 \r\nL 285.050982 196.172823 \r\nL 285.17274 214.735413 \r\nL 285.203179 214.442099 \r\nL 285.233618 212.200341 \r\nL 285.264058 214.756364 \r\nL 285.294497 213.01743 \r\nL 285.355376 180.291961 \r\nL 285.385815 214.358295 \r\nL 285.416255 202.185761 \r\nL 285.538012 214.756364 \r\nL 285.568452 214.756364 \r\nL 285.690209 206.229305 \r\nL 285.720649 207.067345 \r\nL 285.842407 214.756364 \r\nL 285.872846 203.359017 \r\nL 285.933725 214.756364 \r\nL 285.964164 214.756364 \r\nL 286.025043 200.069709 \r\nL 286.055482 201.766741 \r\nL 286.146801 214.756364 \r\nL 286.268558 192.925417 \r\nL 286.298998 214.756364 \r\nL 286.390316 212.3889 \r\nL 286.420755 202.101957 \r\nL 286.481634 211.299448 \r\nL 286.512073 210.482359 \r\nL 286.542513 211.173742 \r\nL 286.572952 212.849822 \r\nL 286.633831 214.232589 \r\nL 286.69471 194.496742 \r\nL 286.755589 214.756364 \r\nL 286.816468 214.148785 \r\nL 286.846907 214.023078 \r\nL 286.938225 199.189767 \r\nL 286.907786 214.735413 \r\nL 286.968665 207.779679 \r\nL 287.029543 214.735413 \r\nL 287.059983 199.04311 \r\nL 287.120862 212.556508 \r\nL 287.18174 209.895731 \r\nL 287.21218 214.756364 \r\nL 287.333937 176.332221 \r\nL 287.455695 214.756364 \r\nL 287.486135 186.09539 \r\nL 287.547013 214.67256 \r\nL 287.577453 214.756364 \r\nL 287.607892 188.106686 \r\nL 287.668771 214.756364 \r\nL 287.69921 214.756364 \r\nL 287.760089 207.905385 \r\nL 287.790529 193.553947 \r\nL 287.820968 214.756364 \r\nL 287.851407 214.735413 \r\nL 287.881847 214.756364 \r\nL 287.912286 189.908472 \r\nL 287.973165 214.756364 \r\nL 288.034044 214.756364 \r\nL 288.064483 210.629016 \r\nL 288.155801 211.508958 \r\nL 288.24712 214.756364 \r\nL 288.277559 201.74579 \r\nL 288.338438 208.84818 \r\nL 288.368877 213.122185 \r\nL 288.399317 212.828871 \r\nL 288.429756 204.113253 \r\nL 288.460196 214.756364 \r\nL 288.490635 212.828871 \r\nL 288.521074 214.756364 \r\nL 288.551514 196.340431 \r\nL 288.612393 213.247891 \r\nL 288.673271 214.127834 \r\nL 288.73415 209.204347 \r\nL 288.76459 214.756364 \r\nL 288.825468 213.771666 \r\nL 288.855908 210.377604 \r\nL 288.916787 214.735413 \r\nL 289.008105 210.042388 \r\nL 289.038544 212.933626 \r\nL 289.099423 214.756364 \r\nL 289.129863 214.67256 \r\nL 289.25162 206.774031 \r\nL 289.28206 214.756364 \r\nL 289.312499 214.169736 \r\nL 289.342938 195.879509 \r\nL 289.403817 214.756364 \r\nL 289.434257 211.886076 \r\nL 289.464696 173.294326 \r\nL 289.495135 214.756364 \r\nL 289.525575 211.529909 \r\nL 289.556014 210.754722 \r\nL 289.586454 214.756364 \r\nL 289.616893 208.994837 \r\nL 289.647332 203.652331 \r\nL 289.677772 214.756364 \r\nL 289.708211 214.756364 \r\nL 289.799529 209.078641 \r\nL 289.829969 214.756364 \r\nL 289.921287 214.400197 \r\nL 290.012605 214.756364 \r\nL 290.043045 211.76037 \r\nL 290.134363 212.954577 \r\nL 290.164802 211.446105 \r\nL 290.195242 214.756364 \r\nL 290.225681 211.613713 \r\nL 290.256121 200.342073 \r\nL 290.28656 214.756364 \r\nL 290.316999 214.756364 \r\nL 290.347439 214.756364 \r\nL 290.408318 209.581466 \r\nL 290.469196 213.960225 \r\nL 290.530075 212.996479 \r\nL 290.560515 214.756364 \r\nL 290.651833 211.068987 \r\nL 290.682272 214.274491 \r\nL 290.773591 187.582911 \r\nL 290.895348 214.735413 \r\nL 290.925788 178.972048 \r\nL 290.986666 214.756364 \r\nL 291.017106 214.756364 \r\nL 291.047545 202.143859 \r\nL 291.138863 206.271207 \r\nL 291.199742 214.756364 \r\nL 291.260621 214.442099 \r\nL 291.29106 206.438815 \r\nL 291.351939 214.756364 \r\nL 291.382379 214.756364 \r\nL 291.412818 203.778037 \r\nL 291.473697 210.545212 \r\nL 291.595455 214.756364 \r\nL 291.656333 211.215644 \r\nL 291.686773 214.756364 \r\nL 291.717212 214.756364 \r\nL 291.869409 205.579824 \r\nL 291.899849 201.263917 \r\nL 291.991167 214.756364 \r\nL 292.021606 189.573256 \r\nL 292.082485 214.756364 \r\nL 292.143364 198.058413 \r\nL 292.173803 214.756364 \r\nL 292.295561 211.257546 \r\nL 292.326 214.735413 \r\nL 292.35644 204.67893 \r\nL 292.386879 214.756364 \r\nL 292.447758 210.398555 \r\nL 292.508637 214.756364 \r\nL 292.539076 208.261552 \r\nL 292.691273 214.756364 \r\nL 292.721713 205.831236 \r\nL 292.782591 213.666911 \r\nL 292.84347 214.756364 \r\nL 292.965228 183.581269 \r\nL 293.086986 214.756364 \r\nL 293.117425 213.918323 \r\nL 293.178304 214.756364 \r\nL 293.208743 214.756364 \r\nL 293.330501 195.816656 \r\nL 293.421819 214.756364 \r\nL 293.452258 208.743425 \r\nL 293.513137 207.821581 \r\nL 293.574016 214.756364 \r\nL 293.604455 202.018153 \r\nL 293.665334 206.355011 \r\nL 293.695774 214.756364 \r\nL 293.787092 214.714462 \r\nL 293.817531 213.415499 \r\nL 293.847971 214.756364 \r\nL 293.87841 199.189767 \r\nL 293.939289 214.756364 \r\nL 293.969728 214.714462 \r\nL 294.091486 196.361382 \r\nL 294.121925 205.475069 \r\nL 294.182804 214.756364 \r\nL 294.213244 203.42187 \r\nL 294.243683 198.037462 \r\nL 294.274122 211.467056 \r\nL 294.304562 214.484001 \r\nL 294.365441 199.713542 \r\nL 294.426319 204.574175 \r\nL 294.487198 214.190687 \r\nL 294.548077 212.053684 \r\nL 294.578516 198.435531 \r\nL 294.608956 214.756364 \r\nL 294.639395 214.756364 \r\nL 294.700274 204.553224 \r\nL 294.730714 214.756364 \r\nL 294.761153 213.85547 \r\nL 294.791592 214.735413 \r\nL 294.822032 207.59112 \r\nL 294.852471 214.756364 \r\nL 294.91335 212.095586 \r\nL 294.974229 214.756364 \r\nL 295.065547 198.791698 \r\nL 295.156865 214.756364 \r\nL 295.187305 208.785327 \r\nL 295.217744 191.668357 \r\nL 295.248183 214.693511 \r\nL 295.278623 214.421148 \r\nL 295.309062 203.861841 \r\nL 295.339502 214.756364 \r\nL 295.369941 207.046394 \r\nL 295.43082 214.756364 \r\nL 295.491699 213.687862 \r\nL 295.552578 214.756364 \r\nL 295.674335 211.152791 \r\nL 295.704775 214.756364 \r\nL 295.735214 196.256627 \r\nL 295.796093 214.756364 \r\nL 295.826532 209.183396 \r\nL 295.887411 214.735413 \r\nL 295.94829 214.337344 \r\nL 295.978729 206.33406 \r\nL 296.039608 214.756364 \r\nL 296.070047 211.802272 \r\nL 296.130926 212.912675 \r\nL 296.191805 214.756364 \r\nL 296.313563 201.075358 \r\nL 296.344002 214.756364 \r\nL 296.43532 214.735413 \r\nL 296.496199 211.592762 \r\nL 296.526639 214.756364 \r\nL 296.557078 214.714462 \r\nL 296.587517 200.258269 \r\nL 296.617957 214.735413 \r\nL 296.648396 206.878786 \r\nL 296.739714 206.774031 \r\nL 296.770154 214.756364 \r\nL 296.831033 214.756364 \r\nL 296.861472 214.421148 \r\nL 296.922351 214.735413 \r\nL 296.98323 214.756364 \r\nL 297.074548 184.251701 \r\nL 297.196306 214.756364 \r\nL 297.226745 214.756364 \r\nL 297.348503 202.060055 \r\nL 297.47026 214.756364 \r\nL 297.622457 193.281584 \r\nL 297.744215 214.756364 \r\nL 297.774654 210.147143 \r\nL 297.835533 208.931984 \r\nL 297.865973 214.525903 \r\nL 297.896412 205.537922 \r\nL 297.926851 214.756364 \r\nL 297.957291 214.756364 \r\nL 298.109488 214.756364 \r\nL 298.139927 199.818297 \r\nL 298.231245 202.353369 \r\nL 298.322564 212.284145 \r\nL 298.383442 207.737777 \r\nL 298.413882 204.0504 \r\nL 298.444321 214.756364 \r\nL 298.5052 214.211638 \r\nL 298.535639 199.608787 \r\nL 298.596518 208.575817 \r\nL 298.626958 209.644319 \r\nL 298.657397 193.386339 \r\nL 298.687837 214.735413 \r\nL 298.748715 200.572534 \r\nL 298.809594 214.756364 \r\nL 298.870473 206.899737 \r\nL 298.931352 214.756364 \r\nL 298.961791 212.535557 \r\nL 298.992231 202.269565 \r\nL 299.02267 214.756364 \r\nL 299.083549 207.737777 \r\nL 299.235746 214.756364 \r\nL 299.327064 203.903743 \r\nL 299.357503 212.011782 \r\nL 299.387943 214.358295 \r\nL 299.418382 194.769105 \r\nL 299.448822 214.756364 \r\nL 299.479261 214.023078 \r\nL 299.54014 214.504952 \r\nL 299.601019 203.63138 \r\nL 299.722776 214.756364 \r\nL 299.753216 214.756364 \r\nL 299.783655 209.309102 \r\nL 299.844534 210.901379 \r\nL 299.874973 214.106882 \r\nL 299.935852 209.351004 \r\nL 299.966292 212.640312 \r\nL 299.996731 196.864206 \r\nL 300.02717 214.756364 \r\nL 300.05761 207.444463 \r\nL 300.148928 214.756364 \r\nL 300.179367 195.628097 \r\nL 300.270686 201.997202 \r\nL 300.331565 214.756364 \r\nL 300.362004 207.821581 \r\nL 300.392443 190.07608 \r\nL 300.453322 214.756364 \r\nL 300.514201 206.899737 \r\nL 300.57508 210.880428 \r\nL 300.605519 214.316393 \r\nL 300.635959 214.25354 \r\nL 300.666398 198.875502 \r\nL 300.727277 207.067345 \r\nL 300.757716 214.756364 \r\nL 300.788156 213.687862 \r\nL 300.818595 200.195416 \r\nL 300.879474 213.185038 \r\nL 300.909913 214.756364 \r\nL 301.001231 190.537002 \r\nL 301.031671 210.209996 \r\nL 301.09255 213.813568 \r\nL 301.122989 205.391265 \r\nL 301.183868 214.756364 \r\nL 301.244747 213.22694 \r\nL 301.275186 214.735413 \r\nL 301.366504 208.345356 \r\nL 301.396944 210.063339 \r\nL 301.457823 214.756364 \r\nL 301.518701 202.814291 \r\nL 301.549141 212.828871 \r\nL 301.640459 214.756364 \r\nL 301.61002 210.943281 \r\nL 301.670898 214.567805 \r\nL 301.701338 214.756364 \r\nL 301.731777 207.130198 \r\nL 301.823095 209.351004 \r\nL 301.914414 214.756364 \r\nL 301.944853 192.317838 \r\nL 302.036171 205.558873 \r\nL 302.066611 214.756364 \r\nL 302.157929 210.964232 \r\nL 302.218808 206.96259 \r\nL 302.279687 214.756364 \r\nL 302.371005 211.676566 \r\nL 302.401444 200.572534 \r\nL 302.462323 214.756364 \r\nL 302.492762 214.148785 \r\nL 302.553641 214.232589 \r\nL 302.584081 208.764376 \r\nL 302.644959 214.756364 \r\nL 302.797157 211.320399 \r\nL 302.827596 213.771666 \r\nL 302.858035 213.205989 \r\nL 302.888475 198.163168 \r\nL 302.949354 214.756364 \r\nL 303.040672 202.479075 \r\nL 303.101551 210.608065 \r\nL 303.13199 212.724116 \r\nL 303.162429 197.681295 \r\nL 303.192869 213.834519 \r\nL 303.223308 213.625009 \r\nL 303.284187 210.230947 \r\nL 303.314626 213.918323 \r\nL 303.345066 213.834519 \r\nL 303.375505 214.106882 \r\nL 303.466824 212.430802 \r\nL 303.497263 214.756364 \r\nL 303.527702 201.724839 \r\nL 303.588581 214.756364 \r\nL 303.710339 206.857835 \r\nL 303.832096 214.756364 \r\nL 303.801657 204.741783 \r\nL 303.862536 214.190687 \r\nL 303.892975 192.799711 \r\nL 303.923415 214.756364 \r\nL 303.953854 212.745067 \r\nL 304.014733 214.756364 \r\nL 304.045172 201.892447 \r\nL 304.106051 214.756364 \r\nL 304.13649 214.756364 \r\nL 304.16693 212.17939 \r\nL 304.227809 214.756364 \r\nL 304.258248 214.484001 \r\nL 304.288688 214.756364 \r\nL 304.319127 205.894089 \r\nL 304.380006 211.718468 \r\nL 304.471324 214.756364 \r\nL 304.501763 209.162445 \r\nL 304.562642 214.756364 \r\nL 304.593082 214.756364 \r\nL 304.623521 214.609707 \r\nL 304.65396 195.334782 \r\nL 304.714839 214.714462 \r\nL 304.745279 195.90046 \r\nL 304.897476 214.756364 \r\nL 304.927915 197.220373 \r\nL 304.988794 211.027085 \r\nL 305.049673 214.756364 \r\nL 305.080112 207.38161 \r\nL 305.17143 209.392906 \r\nL 305.20187 214.756364 \r\nL 305.232309 208.722474 \r\nL 305.262749 201.242966 \r\nL 305.293188 210.587114 \r\nL 305.323627 214.756364 \r\nL 305.354067 188.169539 \r\nL 305.414946 211.697517 \r\nL 305.445385 210.524261 \r\nL 305.475824 214.756364 \r\nL 305.536703 213.01743 \r\nL 305.567143 209.728123 \r\nL 305.628021 214.735413 \r\nL 305.658461 214.756364 \r\nL 305.71934 214.148785 \r\nL 305.749779 191.458847 \r\nL 305.780218 214.735413 \r\nL 305.810658 214.651609 \r\nL 305.841097 214.06498 \r\nL 305.871537 202.060055 \r\nL 305.901976 214.756364 \r\nL 305.932416 212.326047 \r\nL 306.023734 214.756364 \r\nL 306.054173 214.714462 \r\nL 306.084613 203.233311 \r\nL 306.115052 214.756364 \r\nL 306.145491 211.404203 \r\nL 306.175931 214.756364 \r\nL 306.20637 201.284868 \r\nL 306.297688 206.878786 \r\nL 306.328128 210.733771 \r\nL 306.358567 186.975332 \r\nL 306.389007 214.756364 \r\nL 306.449885 198.854551 \r\nL 306.480325 214.756364 \r\nL 306.571643 213.876421 \r\nL 306.602082 214.693511 \r\nL 306.693401 214.756364 \r\nL 306.72384 201.871496 \r\nL 306.75428 214.756364 \r\nL 306.845598 211.152791 \r\nL 306.876037 206.54357 \r\nL 306.906477 214.735413 \r\nL 306.936916 214.756364 \r\nL 306.967355 208.680572 \r\nL 307.028234 211.990831 \r\nL 307.058674 212.891724 \r\nL 307.089113 204.825588 \r\nL 307.119552 214.756364 \r\nL 307.149992 212.284145 \r\nL 307.210871 214.756364 \r\nL 307.24131 200.593485 \r\nL 307.332628 209.225298 \r\nL 307.363068 212.242243 \r\nL 307.393507 193.260633 \r\nL 307.454386 214.756364 \r\nL 307.484825 200.174465 \r\nL 307.545704 214.756364 \r\nL 307.606583 214.002127 \r\nL 307.637022 214.756364 \r\nL 307.667462 189.196138 \r\nL 307.728341 211.006134 \r\nL 307.789219 212.472704 \r\nL 307.880538 203.505674 \r\nL 307.910977 210.587114 \r\nL 307.971856 209.602417 \r\nL 308.093613 214.756364 \r\nL 308.124053 214.085931 \r\nL 308.184932 202.898095 \r\nL 308.215371 209.916682 \r\nL 308.306689 209.183396 \r\nL 308.337129 214.756364 \r\nL 308.458886 206.145501 \r\nL 308.580644 214.651609 \r\nL 308.732841 203.023801 \r\nL 308.854599 214.274491 \r\nL 308.885038 206.501668 \r\nL 308.945917 213.85547 \r\nL 308.976356 214.756364 \r\nL 309.006796 195.816656 \r\nL 309.067674 214.756364 \r\nL 309.098114 214.756364 \r\nL 309.28075 195.942362 \r\nL 309.372069 214.756364 \r\nL 309.341629 192.024524 \r\nL 309.402508 207.716826 \r\nL 309.432947 202.751438 \r\nL 309.463387 214.714462 \r\nL 309.493826 214.756364 \r\nL 309.524266 200.048758 \r\nL 309.615584 207.004492 \r\nL 309.706902 202.814291 \r\nL 309.82866 214.756364 \r\nL 309.950417 208.21965 \r\nL 310.072175 214.756364 \r\nL 310.041736 207.968238 \r\nL 310.102614 214.714462 \r\nL 310.193933 210.545212 \r\nL 310.224372 211.404203 \r\nL 310.254811 205.118902 \r\nL 310.31569 211.865125 \r\nL 310.376569 209.770025 \r\nL 310.407008 213.268842 \r\nL 310.437448 210.649967 \r\nL 310.467887 200.614436 \r\nL 310.498327 214.756364 \r\nL 310.528766 214.756364 \r\nL 310.650524 205.935991 \r\nL 310.680963 214.756364 \r\nL 310.711403 189.363746 \r\nL 310.772281 210.817575 \r\nL 310.802721 214.756364 \r\nL 310.83316 211.529909 \r\nL 310.8636 203.715184 \r\nL 310.894039 214.756364 \r\nL 310.954918 207.737777 \r\nL 310.985357 208.450111 \r\nL 311.046236 214.756364 \r\nL 311.076675 202.227663 \r\nL 311.137554 207.025443 \r\nL 311.228872 214.756364 \r\nL 311.198433 203.736135 \r\nL 311.259312 209.790976 \r\nL 311.289751 214.735413 \r\nL 311.320191 203.023801 \r\nL 311.502827 214.756364 \r\nL 311.594145 195.711901 \r\nL 311.624585 214.756364 \r\nL 311.685464 195.565244 \r\nL 311.715903 212.221292 \r\nL 311.746342 204.218008 \r\nL 311.807221 214.714462 \r\nL 311.8681 214.756364 \r\nL 311.898539 197.492736 \r\nL 312.020297 214.756364 \r\nL 312.111615 200.719191 \r\nL 312.142055 206.396913 \r\nL 312.202933 214.756364 \r\nL 312.263812 212.409851 \r\nL 312.294252 208.261552 \r\nL 312.355131 211.488007 \r\nL 312.416009 211.236595 \r\nL 312.446449 214.756364 \r\nL 312.476888 195.795705 \r\nL 312.537767 214.756364 \r\nL 312.598646 208.575817 \r\nL 312.629085 214.756364 \r\nL 312.659525 196.654696 \r\nL 312.720403 213.247891 \r\nL 312.750843 213.22694 \r\nL 312.8726 214.756364 \r\nL 312.994358 182.408013 \r\nL 313.055237 214.756364 \r\nL 313.116116 214.735413 \r\nL 313.146555 208.01014 \r\nL 313.207434 214.693511 \r\nL 313.237873 214.756364 \r\nL 313.268313 169.858361 \r\nL 313.359631 189.154236 \r\nL 313.450949 214.756364 \r\nL 313.481389 212.409851 \r\nL 313.511828 212.221292 \r\nL 313.542267 209.078641 \r\nL 313.572707 214.756364 \r\nL 313.603146 213.813568 \r\nL 313.633586 213.876421 \r\nL 313.694464 204.846539 \r\nL 313.724904 214.756364 \r\nL 313.755343 210.50331 \r\nL 313.816222 214.756364 \r\nL 313.877101 212.577459 \r\nL 313.90754 214.756364 \r\nL 313.93798 213.331695 \r\nL 313.998859 195.146223 \r\nL 314.029298 214.735413 \r\nL 314.059737 208.345356 \r\nL 314.090177 214.06498 \r\nL 314.120616 190.725561 \r\nL 314.211934 204.218008 \r\nL 314.303253 214.756364 \r\nL 314.333692 214.400197 \r\nL 314.364131 214.756364 \r\nL 314.394571 213.122185 \r\nL 314.42501 214.400197 \r\nL 314.45545 200.572534 \r\nL 314.485889 214.756364 \r\nL 314.516328 207.465414 \r\nL 314.638086 214.756364 \r\nL 314.759844 193.512045 \r\nL 314.851162 214.756364 \r\nL 314.881601 211.006134 \r\nL 314.97292 197.450834 \r\nL 315.003359 206.627374 \r\nL 315.155556 214.756364 \r\nL 315.185995 211.781321 \r\nL 315.246874 213.625009 \r\nL 315.307753 212.912675 \r\nL 315.338192 214.756364 \r\nL 315.45995 209.371955 \r\nL 315.520829 214.148785 \r\nL 315.612147 203.254262 \r\nL 315.703465 214.756364 \r\nL 315.733905 213.373597 \r\nL 315.794784 214.756364 \r\nL 315.946981 202.646683 \r\nL 316.068738 214.756364 \r\nL 316.099178 203.254262 \r\nL 316.190496 210.2938 \r\nL 316.281814 214.756364 \r\nL 316.312253 212.724116 \r\nL 316.342693 208.512964 \r\nL 316.373132 214.127834 \r\nL 316.403572 210.754722 \r\nL 316.434011 214.756364 \r\nL 316.49489 214.358295 \r\nL 316.555769 207.758728 \r\nL 316.586208 214.484001 \r\nL 316.647087 214.756364 \r\nL 316.677526 197.618442 \r\nL 316.768845 208.261552 \r\nL 316.799284 214.756364 \r\nL 316.829723 214.735413 \r\nL 316.860163 203.086654 \r\nL 316.890602 214.756364 \r\nL 316.921042 214.756364 \r\nL 316.951481 214.735413 \r\nL 317.103678 183.665073 \r\nL 317.194996 214.756364 \r\nL 317.225436 209.916682 \r\nL 317.255875 207.570169 \r\nL 317.316754 210.859477 \r\nL 317.347193 214.756364 \r\nL 317.408072 211.571811 \r\nL 317.468951 212.430802 \r\nL 317.52983 203.610429 \r\nL 317.560269 212.284145 \r\nL 317.651587 209.288151 \r\nL 317.682027 213.834519 \r\nL 317.712466 204.825588 \r\nL 317.742906 198.372678 \r\nL 317.773345 214.756364 \r\nL 317.895103 211.634664 \r\nL 317.986421 214.756364 \r\nL 318.01686 212.284145 \r\nL 318.0473 213.750715 \r\nL 318.108179 173.042914 \r\nL 318.138618 213.792617 \r\nL 318.169057 214.484001 \r\nL 318.199497 205.49602 \r\nL 318.260376 206.75308 \r\nL 318.290815 214.756364 \r\nL 318.321254 188.420951 \r\nL 318.382133 200.006856 \r\nL 318.443012 214.756364 \r\nL 318.473451 203.673282 \r\nL 318.503891 202.416222 \r\nL 318.625648 214.756364 \r\nL 318.656088 214.06498 \r\nL 318.747406 214.756364 \r\nL 318.777846 206.292158 \r\nL 318.808285 214.756364 \r\nL 318.899603 209.916682 \r\nL 319.021361 214.756364 \r\nL 319.0518 214.756364 \r\nL 319.173558 207.989189 \r\nL 319.264876 214.756364 \r\nL 319.295315 214.735413 \r\nL 319.356194 208.596768 \r\nL 319.386634 214.756364 \r\nL 319.417073 214.756364 \r\nL 319.447512 213.625009 \r\nL 319.508391 202.227663 \r\nL 319.56927 206.208354 \r\nL 319.630149 207.80063 \r\nL 319.751907 214.756364 \r\nL 319.873664 200.593485 \r\nL 319.904104 208.785327 \r\nL 319.964982 208.63867 \r\nL 320.025861 214.756364 \r\nL 320.056301 214.756364 \r\nL 320.147619 209.246249 \r\nL 320.178058 212.59841 \r\nL 320.208498 214.756364 \r\nL 320.238937 211.634664 \r\nL 320.269376 214.714462 \r\nL 320.421574 199.88115 \r\nL 320.482452 214.756364 \r\nL 320.543331 211.927978 \r\nL 320.60421 214.756364 \r\nL 320.665089 177.505478 \r\nL 320.725968 214.756364 \r\nL 320.786846 214.735413 \r\nL 320.817286 214.756364 \r\nL 320.878165 185.48781 \r\nL 320.908604 214.085931 \r\nL 320.969483 213.960225 \r\nL 320.999922 214.756364 \r\nL 321.030362 197.304177 \r\nL 321.09124 211.948929 \r\nL 321.12168 210.189045 \r\nL 321.152119 214.756364 \r\nL 321.182559 214.756364 \r\nL 321.243438 211.110889 \r\nL 321.273877 208.471062 \r\nL 321.304316 212.451753 \r\nL 321.395635 214.756364 \r\nL 321.426074 209.518613 \r\nL 321.486953 214.756364 \r\nL 321.517392 214.735413 \r\nL 321.547832 206.899737 \r\nL 321.60871 214.169736 \r\nL 321.63915 214.337344 \r\nL 321.669589 202.604781 \r\nL 321.730468 214.756364 \r\nL 321.852226 204.574175 \r\nL 321.882665 172.623894 \r\nL 321.913104 212.891724 \r\nL 321.943544 207.151149 \r\nL 321.973983 214.756364 \r\nL 322.034862 213.960225 \r\nL 322.065302 193.051123 \r\nL 322.095741 214.756364 \r\nL 322.12618 212.724116 \r\nL 322.15662 209.707172 \r\nL 322.217499 212.17939 \r\nL 322.247938 182.596572 \r\nL 322.308817 214.379246 \r\nL 322.369696 208.617719 \r\nL 322.400135 214.756364 \r\nL 322.521893 206.166452 \r\nL 322.582771 209.141494 \r\nL 322.613211 214.756364 \r\nL 322.67409 213.22694 \r\nL 322.704529 205.49602 \r\nL 322.734968 213.394548 \r\nL 322.765408 207.674924 \r\nL 322.826287 214.756364 \r\nL 322.917605 214.25354 \r\nL 322.948044 214.756364 \r\nL 322.978484 208.408209 \r\nL 323.069802 210.775673 \r\nL 323.100241 214.756364 \r\nL 323.130681 206.438815 \r\nL 323.16112 210.461408 \r\nL 323.282878 214.756364 \r\nL 323.343757 205.160804 \r\nL 323.404635 207.255904 \r\nL 323.435075 207.109247 \r\nL 323.556833 214.756364 \r\nL 323.587272 214.735413 \r\nL 323.67859 214.756364 \r\nL 323.70903 193.763457 \r\nL 323.830787 214.756364 \r\nL 323.922105 205.244608 \r\nL 323.952545 208.911033 \r\nL 323.982984 208.827229 \r\nL 324.013424 214.421148 \r\nL 324.074302 212.975528 \r\nL 324.165621 200.153514 \r\nL 324.19606 210.92233 \r\nL 324.317818 214.756364 \r\nL 324.348257 205.726481 \r\nL 324.409136 214.044029 \r\nL 324.530894 214.756364 \r\nL 324.652651 206.711178 \r\nL 324.774409 214.609707 \r\nL 324.804848 214.756364 \r\nL 324.926606 205.642677 \r\nL 325.048363 214.756364 \r\nL 325.078803 214.442099 \r\nL 325.139682 214.756364 \r\nL 325.170121 214.735413 \r\nL 325.200561 187.960029 \r\nL 325.261439 213.708813 \r\nL 325.383197 194.266281 \r\nL 325.444076 190.976974 \r\nL 325.504955 214.756364 \r\nL 325.657152 207.674924 \r\nL 325.687591 214.756364 \r\nL 325.71803 202.122908 \r\nL 325.74847 213.64596 \r\nL 325.778909 188.651412 \r\nL 325.809349 214.756364 \r\nL 325.870227 200.300171 \r\nL 325.900667 214.756364 \r\nL 325.991985 211.676566 \r\nL 326.022425 211.948929 \r\nL 326.083303 214.756364 \r\nL 326.113743 205.056049 \r\nL 326.205061 210.92233 \r\nL 326.2355 209.162445 \r\nL 326.357258 214.756364 \r\nL 326.387697 214.735413 \r\nL 326.418137 184.922133 \r\nL 326.448576 214.756364 \r\nL 326.479016 214.756364 \r\nL 326.509455 214.756364 \r\nL 326.539894 195.921411 \r\nL 326.600773 214.756364 \r\nL 326.661652 209.623368 \r\nL 326.75297 211.508958 \r\nL 326.78341 214.546854 \r\nL 326.813849 210.901379 \r\nL 326.844289 211.488007 \r\nL 326.874728 211.425154 \r\nL 326.905167 199.566885 \r\nL 326.966046 212.996479 \r\nL 326.996486 211.173742 \r\nL 327.026925 211.529909 \r\nL 327.118243 214.756364 \r\nL 327.148683 214.735413 \r\nL 327.179122 202.898095 \r\nL 327.240001 214.756364 \r\nL 327.30088 214.693511 \r\nL 327.392198 214.756364 \r\nL 327.422637 205.265559 \r\nL 327.544395 214.756364 \r\nL 327.574834 204.825588 \r\nL 327.635713 214.693511 \r\nL 327.727031 210.859477 \r\nL 327.696592 214.714462 \r\nL 327.757471 213.22694 \r\nL 327.78791 196.361382 \r\nL 327.848789 213.64596 \r\nL 327.879228 214.358295 \r\nL 327.909668 213.122185 \r\nL 327.970547 205.244608 \r\nL 328.000986 214.044029 \r\nL 328.031425 208.806278 \r\nL 328.061865 214.735413 \r\nL 328.122744 214.714462 \r\nL 328.153183 204.343714 \r\nL 328.183622 214.756364 \r\nL 328.244501 208.994837 \r\nL 328.274941 206.648325 \r\nL 328.366259 203.338066 \r\nL 328.396698 214.756364 \r\nL 328.427138 214.756364 \r\nL 328.548895 207.109247 \r\nL 328.670653 214.756364 \r\nL 328.701092 209.288151 \r\nL 328.792411 209.560515 \r\nL 328.914168 214.756364 \r\nL 328.975047 207.947287 \r\nL 329.035926 213.625009 \r\nL 329.066365 214.756364 \r\nL 329.127244 214.295442 \r\nL 329.218562 210.021437 \r\nL 329.279441 214.756364 \r\nL 329.309881 208.093944 \r\nL 329.34032 214.588756 \r\nL 329.401199 212.724116 \r\nL 329.431638 214.756364 \r\nL 329.462078 190.516051 \r\nL 329.522956 214.756364 \r\nL 329.553396 214.756364 \r\nL 329.614275 203.652331 \r\nL 329.705593 204.071351 \r\nL 329.82735 214.756364 \r\nL 329.918669 206.878786 \r\nL 330.040426 214.756364 \r\nL 330.101305 211.571811 \r\nL 330.192623 214.148785 \r\nL 330.223063 191.416945 \r\nL 330.283942 214.756364 \r\nL 330.34482 210.147143 \r\nL 330.405699 185.823026 \r\nL 330.436139 209.66527 \r\nL 330.527457 214.756364 \r\nL 330.557896 211.739419 \r\nL 330.588336 196.424235 \r\nL 330.649214 213.415499 \r\nL 330.710093 204.301812 \r\nL 330.770972 206.941639 \r\nL 330.801412 214.714462 \r\nL 330.831851 204.071351 \r\nL 330.89273 214.484001 \r\nL 331.014487 208.596768 \r\nL 331.075366 214.756364 \r\nL 331.136245 213.813568 \r\nL 331.166684 191.437896 \r\nL 331.227563 214.756364 \r\nL 331.258003 205.118902 \r\nL 331.349321 214.756364 \r\nL 331.37976 214.735413 \r\nL 331.471078 214.735413 \r\nL 331.501518 193.574898 \r\nL 331.531957 214.756364 \r\nL 331.592836 205.621726 \r\nL 331.623276 203.568527 \r\nL 331.653715 207.1721 \r\nL 331.684154 214.504952 \r\nL 331.714594 209.895731 \r\nL 331.745033 187.520058 \r\nL 331.805912 214.484001 \r\nL 331.836351 203.191409 \r\nL 331.866791 214.756364 \r\nL 331.89723 212.305096 \r\nL 331.958109 214.756364 \r\nL 331.988548 200.111612 \r\nL 332.049427 201.850545 \r\nL 332.171185 214.756364 \r\nL 332.201624 210.000486 \r\nL 332.262503 210.168094 \r\nL 332.323382 214.756364 \r\nL 332.384261 211.781321 \r\nL 332.4147 201.599133 \r\nL 332.475579 211.823223 \r\nL 332.506018 214.358295 \r\nL 332.536458 213.604058 \r\nL 332.627776 202.37432 \r\nL 332.658215 214.756364 \r\nL 332.688655 198.456482 \r\nL 332.749534 212.221292 \r\nL 332.779973 214.756364 \r\nL 332.901731 201.305819 \r\nL 333.023488 214.756364 \r\nL 333.053928 214.651609 \r\nL 333.084367 214.756364 \r\nL 333.114806 196.549941 \r\nL 333.175685 208.408209 \r\nL 333.206125 214.756364 \r\nL 333.236564 213.625009 \r\nL 333.267004 202.143859 \r\nL 333.327882 214.756364 \r\nL 333.44964 205.412216 \r\nL 333.510519 214.756364 \r\nL 333.540958 194.496742 \r\nL 333.601837 214.756364 \r\nL 333.632276 214.756364 \r\nL 333.693155 213.85547 \r\nL 333.723595 203.987547 \r\nL 333.754034 214.756364 \r\nL 333.814913 205.244608 \r\nL 333.845352 206.627374 \r\nL 333.93667 202.458124 \r\nL 333.96711 214.756364 \r\nL 333.997549 214.756364 \r\nL 334.027989 212.493655 \r\nL 334.058428 213.792617 \r\nL 334.088868 198.959306 \r\nL 334.149746 210.964232 \r\nL 334.210625 214.756364 \r\nL 334.241065 213.64596 \r\nL 334.301943 214.756364 \r\nL 334.332383 198.561237 \r\nL 334.393262 214.588756 \r\nL 334.45414 206.229305 \r\nL 334.575898 214.756364 \r\nL 334.697656 209.560515 \r\nL 334.758534 212.242243 \r\nL 334.788974 214.756364 \r\nL 334.819413 212.975528 \r\nL 334.880292 207.193051 \r\nL 334.910732 214.735413 \r\nL 335.00205 211.886076 \r\nL 335.032489 214.546854 \r\nL 335.062929 208.282503 \r\nL 335.093368 214.400197 \r\nL 335.123807 205.28651 \r\nL 335.154247 214.756364 \r\nL 335.184686 214.085931 \r\nL 335.215126 213.478352 \r\nL 335.245565 210.063339 \r\nL 335.306444 214.756364 \r\nL 335.336883 214.756364 \r\nL 335.367323 194.559595 \r\nL 335.428201 212.137488 \r\nL 335.458641 212.200341 \r\nL 335.48908 189.929423 \r\nL 335.549959 213.478352 \r\nL 335.610838 214.756364 \r\nL 335.671717 198.812649 \r\nL 335.702156 214.567805 \r\nL 335.763035 214.756364 \r\nL 335.793474 187.56196 \r\nL 335.854353 205.831236 \r\nL 335.915232 214.148785 \r\nL 335.945671 206.794982 \r\nL 335.976111 194.329134 \r\nL 336.03699 214.756364 \r\nL 336.158747 205.600775 \r\nL 336.189187 208.931984 \r\nL 336.310944 214.735413 \r\nL 336.341384 213.918323 \r\nL 336.371823 207.130198 \r\nL 336.432702 213.771666 \r\nL 336.463141 212.451753 \r\nL 336.493581 214.756364 \r\nL 336.52402 201.620084 \r\nL 336.584899 210.71282 \r\nL 336.706657 214.735413 \r\nL 336.767535 212.346998 \r\nL 336.828414 203.275213 \r\nL 336.858854 214.735413 \r\nL 336.889293 214.756364 \r\nL 336.980611 208.575817 \r\nL 337.071929 214.756364 \r\nL 337.193687 207.318757 \r\nL 337.254566 202.981899 \r\nL 337.376324 214.756364 \r\nL 337.467642 203.589478 \r\nL 337.498081 212.116537 \r\nL 337.528521 214.756364 \r\nL 337.55896 211.006134 \r\nL 337.589399 204.176106 \r\nL 337.619839 214.756364 \r\nL 337.650278 214.756364 \r\nL 337.680718 212.032733 \r\nL 337.741596 214.735413 \r\nL 337.802475 210.566163 \r\nL 337.832915 214.756364 \r\nL 337.863354 211.152791 \r\nL 337.893793 195.355733 \r\nL 337.954672 214.756364 \r\nL 337.985112 214.546854 \r\nL 338.045991 205.537922 \r\nL 338.106869 211.488007 \r\nL 338.167748 214.756364 \r\nL 338.198188 207.402561 \r\nL 338.259066 214.756364 \r\nL 338.350385 214.735413 \r\nL 338.411263 204.804637 \r\nL 338.441703 209.958584 \r\nL 338.472142 214.379246 \r\nL 338.502582 191.94072 \r\nL 338.533021 214.756364 \r\nL 338.5939 193.134927 \r\nL 338.624339 214.756364 \r\nL 338.715657 211.907027 \r\nL 338.776536 214.756364 \r\nL 338.806976 214.002127 \r\nL 338.867855 214.06498 \r\nL 338.928733 203.736135 \r\nL 338.959173 214.756364 \r\nL 339.020052 213.64596 \r\nL 339.050491 205.265559 \r\nL 339.11137 214.756364 \r\nL 339.141809 214.756364 \r\nL 339.233127 203.128556 \r\nL 339.263567 214.756364 \r\nL 339.324446 197.618442 \r\nL 339.354885 207.80063 \r\nL 339.385324 214.756364 \r\nL 339.415764 202.018153 \r\nL 339.446203 208.114895 \r\nL 339.476643 187.666715 \r\nL 339.507082 214.714462 \r\nL 339.537521 209.728123 \r\nL 339.567961 214.484001 \r\nL 339.5984 200.237318 \r\nL 339.659279 214.756364 \r\nL 339.689719 211.865125 \r\nL 339.750597 214.756364 \r\nL 339.781037 213.876421 \r\nL 339.841916 214.756364 \r\nL 339.872355 205.077 \r\nL 339.963673 205.621726 \r\nL 340.054991 214.756364 \r\nL 340.085431 213.939274 \r\nL 340.11587 214.756364 \r\nL 340.14631 211.194693 \r\nL 340.207188 214.756364 \r\nL 340.237628 214.756364 \r\nL 340.298507 213.939274 \r\nL 340.328946 204.427518 \r\nL 340.389825 211.488007 \r\nL 340.420264 211.299448 \r\nL 340.481143 214.756364 \r\nL 340.511583 207.695875 \r\nL 340.572461 209.518613 \r\nL 340.63334 214.756364 \r\nL 340.694219 213.583107 \r\nL 340.724658 201.431525 \r\nL 340.785537 206.983541 \r\nL 340.907295 214.756364 \r\nL 340.937734 204.67893 \r\nL 340.998613 214.525903 \r\nL 341.029052 214.756364 \r\nL 341.059492 203.170458 \r\nL 341.120371 213.247891 \r\nL 341.15081 214.693511 \r\nL 341.242128 214.756364 \r\nL 341.303007 164.599659 \r\nL 341.363886 212.284145 \r\nL 341.424765 202.081006 \r\nL 341.455204 214.756364 \r\nL 341.546522 214.023078 \r\nL 341.576962 214.756364 \r\nL 341.607401 199.126914 \r\nL 341.66828 208.21965 \r\nL 341.790038 214.756364 \r\nL 341.820477 214.442099 \r\nL 341.881356 214.735413 \r\nL 341.911795 182.030895 \r\nL 341.972674 214.421148 \r\nL 342.003113 209.162445 \r\nL 342.063992 212.221292 \r\nL 342.124871 214.756364 \r\nL 342.155311 213.604058 \r\nL 342.18575 209.66527 \r\nL 342.246629 210.754722 \r\nL 342.368386 214.735413 \r\nL 342.398826 213.185038 \r\nL 342.429265 214.756364 \r\nL 342.459705 214.756364 \r\nL 342.490144 182.009944 \r\nL 342.551023 214.756364 \r\nL 342.67278 198.980257 \r\nL 342.794538 214.756364 \r\nL 342.855417 207.947287 \r\nL 342.885856 213.478352 \r\nL 342.916296 214.756364 \r\nL 342.977175 199.126914 \r\nL 343.007614 213.059332 \r\nL 343.038053 213.059332 \r\nL 343.068493 212.263194 \r\nL 343.098932 202.730487 \r\nL 343.129372 214.756364 \r\nL 343.159811 214.756364 \r\nL 343.22069 205.537922 \r\nL 343.251129 214.756364 \r\nL 343.281569 188.148588 \r\nL 343.342447 197.932707 \r\nL 343.433766 214.756364 \r\nL 343.464205 212.409851 \r\nL 343.525084 200.928701 \r\nL 343.555523 210.566163 \r\nL 343.585963 212.430802 \r\nL 343.616402 207.423512 \r\nL 343.646842 214.756364 \r\nL 343.677281 210.356653 \r\nL 343.70772 174.00666 \r\nL 343.768599 214.756364 \r\nL 343.799039 214.756364 \r\nL 343.829478 213.708813 \r\nL 343.890357 175.808446 \r\nL 343.920796 188.567608 \r\nL 343.951236 214.756364 \r\nL 344.042554 207.737777 \r\nL 344.103433 214.756364 \r\nL 344.164311 193.051123 \r\nL 344.286069 214.756364 \r\nL 344.377387 214.756364 \r\nL 344.438266 194.014869 \r\nL 344.468706 214.735413 \r\nL 344.499145 214.379246 \r\nL 344.560024 201.703888 \r\nL 344.620903 205.181755 \r\nL 344.74266 214.756364 \r\nL 344.803539 202.688585 \r\nL 344.833978 207.947287 \r\nL 344.894857 214.756364 \r\nL 344.925297 212.703165 \r\nL 344.955736 202.332418 \r\nL 344.986175 213.038381 \r\nL 345.016615 211.027085 \r\nL 345.047054 214.525903 \r\nL 345.077494 212.640312 \r\nL 345.107933 205.223657 \r\nL 345.168812 211.089938 \r\nL 345.29057 214.756364 \r\nL 345.229691 209.141494 \r\nL 345.321009 214.693511 \r\nL 345.381888 214.756364 \r\nL 345.442767 205.998844 \r\nL 345.564524 213.939274 \r\nL 345.594964 211.299448 \r\nL 345.625403 214.756364 \r\nL 345.686282 212.493655 \r\nL 345.716721 214.756364 \r\nL 345.7776 211.068987 \r\nL 345.808039 211.655615 \r\nL 345.899358 209.853829 \r\nL 345.929797 214.756364 \r\nL 345.990676 212.346998 \r\nL 346.051555 213.331695 \r\nL 346.173312 197.78605 \r\nL 346.29507 214.756364 \r\nL 346.325509 214.756364 \r\nL 346.355949 208.21965 \r\nL 346.416828 209.2672 \r\nL 346.447267 214.756364 \r\nL 346.477706 206.983541 \r\nL 346.508146 198.854551 \r\nL 346.538585 214.756364 \r\nL 346.569025 212.17939 \r\nL 346.599464 212.724116 \r\nL 346.660343 214.735413 \r\nL 346.690782 205.558873 \r\nL 346.751661 213.834519 \r\nL 346.7821 205.49602 \r\nL 346.81254 213.080283 \r\nL 346.903858 214.756364 \r\nL 346.964737 214.735413 \r\nL 347.086495 200.593485 \r\nL 347.116934 204.071351 \r\nL 347.147373 214.085931 \r\nL 347.238692 211.990831 \r\nL 347.269131 214.756364 \r\nL 347.29957 206.941639 \r\nL 347.390889 211.257546 \r\nL 347.451767 214.756364 \r\nL 347.482207 193.218731 \r\nL 347.603964 214.756364 \r\nL 347.634404 211.13184 \r\nL 347.725722 213.101234 \r\nL 347.786601 214.756364 \r\nL 347.84748 202.185761 \r\nL 347.877919 214.756364 \r\nL 347.969237 214.756364 \r\nL 348.090995 212.766018 \r\nL 348.151874 211.194693 \r\nL 348.212753 214.756364 \r\nL 348.243192 213.415499 \r\nL 348.304071 213.85547 \r\nL 348.33451 214.735413 \r\nL 348.36495 203.505674 \r\nL 348.425828 207.570169 \r\nL 348.456268 211.55086 \r\nL 348.486707 210.964232 \r\nL 348.517147 201.473427 \r\nL 348.578026 208.198699 \r\nL 348.608465 214.756364 \r\nL 348.699783 212.849822 \r\nL 348.730223 213.520254 \r\nL 348.821541 214.756364 \r\nL 348.85198 205.412216 \r\nL 348.88242 210.377604 \r\nL 348.912859 113.646816 \r\nL 348.943298 212.409851 \r\nL 348.973738 189.552305 \r\nL 349.004177 212.137488 \r\nL 349.095495 208.973886 \r\nL 349.186814 214.756364 \r\nL 349.217253 135.310155 \r\nL 349.339011 214.756364 \r\nL 349.36945 179.85199 \r\nL 349.430329 214.756364 \r\nL 349.460768 211.404203 \r\nL 349.521647 213.960225 \r\nL 349.582526 214.756364 \r\nL 349.643405 162.274097 \r\nL 349.765162 214.756364 \r\nL 349.826041 214.756364 \r\nL 349.856481 151.086261 \r\nL 349.917359 189.44755 \r\nL 349.978238 173.147669 \r\nL 350.039117 214.756364 \r\nL 350.069557 179.307264 \r\nL 350.130435 212.577459 \r\nL 350.191314 214.756364 \r\nL 350.221754 203.526625 \r\nL 350.313072 208.764376 \r\nL 350.373951 204.972245 \r\nL 350.434829 214.756364 \r\nL 350.465269 187.289597 \r\nL 350.526148 210.147143 \r\nL 350.556587 212.786969 \r\nL 350.587026 197.827952 \r\nL 350.647905 206.836884 \r\nL 350.678345 214.756364 \r\nL 350.739223 214.06498 \r\nL 350.800102 178.343518 \r\nL 350.830542 198.812649 \r\nL 350.92186 214.756364 \r\nL 350.952299 211.110889 \r\nL 350.982739 214.756364 \r\nL 351.013178 199.776395 \r\nL 351.104496 204.448469 \r\nL 351.134936 214.756364 \r\nL 351.165375 207.339708 \r\nL 351.195815 161.771273 \r\nL 351.226254 214.756364 \r\nL 351.287133 173.001012 \r\nL 351.348012 214.756364 \r\nL 351.378451 159.948536 \r\nL 351.40889 152.008105 \r\nL 351.500209 214.756364 \r\nL 351.530648 146.937962 \r\nL 351.621966 186.72392 \r\nL 351.743724 214.756364 \r\nL 351.865482 199.105963 \r\nL 351.9568 214.756364 \r\nL 351.92636 192.694956 \r\nL 351.987239 207.528267 \r\nL 352.048118 214.756364 \r\nL 352.078557 212.472704 \r\nL 352.108997 185.613516 \r\nL 352.169876 214.756364 \r\nL 352.200315 188.064784 \r\nL 352.291633 214.756364 \r\nL 352.322073 212.17939 \r\nL 352.352512 214.756364 \r\nL 352.382951 208.093944 \r\nL 352.413391 174.886602 \r\nL 352.44383 214.756364 \r\nL 352.47427 214.756364 \r\nL 352.565588 214.756364 \r\nL 352.596027 203.170458 \r\nL 352.626467 149.012112 \r\nL 352.656906 208.827229 \r\nL 352.687346 168.78986 \r\nL 352.809103 214.756364 \r\nL 352.839543 214.630658 \r\nL 352.869982 201.913398 \r\nL 352.900421 214.756364 \r\nL 352.930861 204.67893 \r\nL 352.9613 82.86979 \r\nL 352.99174 214.756364 \r\nL 353.022179 214.295442 \r\nL 353.083058 214.756364 \r\nL 353.143937 195.376684 \r\nL 353.174376 213.331695 \r\nL 353.235255 186.430606 \r\nL 353.265694 179.64248 \r\nL 353.387452 214.756364 \r\nL 353.417891 214.756364 \r\nL 353.448331 190.453198 \r\nL 353.50921 208.806278 \r\nL 353.539649 208.533915 \r\nL 353.570088 182.931788 \r\nL 353.630967 214.756364 \r\nL 353.661407 199.483081 \r\nL 353.691846 214.756364 \r\nL 353.783164 214.735413 \r\nL 353.813604 214.756364 \r\nL 353.965801 176.080809 \r\nL 353.99624 214.756364 \r\nL 354.057119 198.498384 \r\nL 354.087558 184.775476 \r\nL 354.117998 214.756364 \r\nL 354.239755 190.976974 \r\nL 354.270195 207.276855 \r\nL 354.331074 214.756364 \r\nL 354.361513 135.729175 \r\nL 354.452831 176.436976 \r\nL 354.51371 214.756364 \r\nL 354.574589 205.768383 \r\nL 354.635468 199.105963 \r\nL 354.696346 214.756364 \r\nL 354.726786 214.756364 \r\nL 354.787665 150.792947 \r\nL 354.818104 214.756364 \r\nL 354.848543 214.211638 \r\nL 355.000741 151.002457 \r\nL 354.909422 214.756364 \r\nL 355.03118 173.566689 \r\nL 355.122498 214.735413 \r\nL 355.152938 212.745067 \r\nL 355.183377 214.756364 \r\nL 355.244256 97.493592 \r\nL 355.335574 100.615291 \r\nL 355.366013 214.756364 \r\nL 355.457332 184.44026 \r\nL 355.51821 214.756364 \r\nL 355.54865 212.80792 \r\nL 355.579089 175.850348 \r\nL 355.639968 212.745067 \r\nL 355.670407 202.437173 \r\nL 355.731286 214.316393 \r\nL 355.792165 214.756364 \r\nL 355.822605 207.80063 \r\nL 355.853044 167.972771 \r\nL 355.883483 214.756364 \r\nL 355.913923 176.981703 \r\nL 355.944362 214.756364 \r\nL 356.005241 210.251898 \r\nL 356.03568 164.075884 \r\nL 356.096559 214.693511 \r\nL 356.126999 214.756364 \r\nL 356.157438 208.701523 \r\nL 356.187877 148.36263 \r\nL 356.218317 214.756364 \r\nL 356.248756 206.920688 \r\nL 356.370514 214.756364 \r\nL 356.400953 196.026166 \r\nL 356.461832 213.562156 \r\nL 356.58359 214.756364 \r\nL 356.614029 197.429883 \r\nL 356.674908 214.756364 \r\nL 356.766226 207.214002 \r\nL 356.796666 212.996479 \r\nL 356.857544 214.756364 \r\nL 356.887984 212.074635 \r\nL 356.918423 214.567805 \r\nL 356.979302 214.756364 \r\nL 357.040181 172.686747 \r\nL 357.10106 214.756364 \r\nL 357.161938 211.55086 \r\nL 357.222817 214.756364 \r\nL 357.253257 142.747761 \r\nL 357.314136 195.209076 \r\nL 357.344575 214.756364 \r\nL 357.405454 214.127834 \r\nL 357.466333 171.345882 \r\nL 357.496772 203.00285 \r\nL 357.527211 210.356653 \r\nL 357.557651 184.482162 \r\nL 357.58809 214.756364 \r\nL 357.61853 198.20507 \r\nL 357.648969 214.756364 \r\nL 357.679408 127.306871 \r\nL 357.740287 214.756364 \r\nL 357.770727 214.735413 \r\nL 357.801166 196.31948 \r\nL 357.892484 206.564521 \r\nL 357.922924 214.756364 \r\nL 357.953363 214.609707 \r\nL 358.044681 150.43678 \r\nL 358.075121 186.807724 \r\nL 358.136 207.989189 \r\nL 358.166439 191.416945 \r\nL 358.196878 58.67138 \r\nL 358.257757 212.933626 \r\nL 358.288197 214.714462 \r\nL 358.318636 210.775673 \r\nL 358.349075 209.309102 \r\nL 358.409954 189.091383 \r\nL 358.440394 204.804637 \r\nL 358.470833 214.756364 \r\nL 358.501272 212.451753 \r\nL 358.562151 214.756364 \r\nL 358.62303 125.00226 \r\nL 358.744788 214.756364 \r\nL 358.775227 168.517497 \r\nL 358.836106 211.634664 \r\nL 358.896985 209.979535 \r\nL 358.927424 214.756364 \r\nL 358.988303 182.093748 \r\nL 359.018742 202.751438 \r\nL 359.049182 214.756364 \r\nL 359.1405 211.948929 \r\nL 359.170939 157.790582 \r\nL 359.231818 204.280861 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 39.65 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 374.45 224.64 \r\nL 374.45 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 374.45 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 39.65 7.2 \r\nL 374.45 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p46c120979b\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"39.65\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX0AAAD4CAYAAAAAczaOAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nO3de5wU5Z3v8c8vEk1islETkuPtlcFdT3LMvjbRsF5iTnajibdkQ5KjOeRKjKsnWT3rms1mwVw8q/EWL6gJXlAwxBsqQSWCIgJeuDPc5TrDfQBhhoFhYBiYgef80U8PPT19qe7p7qrp+r5fL5jup6qrnuqq/tVTTz31POacQ0RE4uE9YWdAREQqR0FfRCRGFPRFRGJEQV9EJEYU9EVEYqRf2BnI5aMf/airqakJOxsiIn3KggULmpxz/TNNi3TQr6mpoba2NuxsiIj0KWa2Mds0Ve+IiMSIgr6ISIwo6IuIxIiCvohIjCjoi4jEiIK+iEiMKOiLiMSIgr5IlXr1nW007T0QdjYkYhT0RapQy/4OfvLkQn78x/lhZ0UiRkFfpAp1HjoMQMOu/SHnRKJGQV9EJEYU9EVEYkRBX0QkRhT0RURiREFfRCRGFPRFRGJEQV9EJEYU9EVEYkRBX0QkRhT0RURiREFfRCRGFPRFRGJEQV9EJEYU9EVEYkRBX0QkRhT0RURiREFfRCRGFPRFRGJEQV9EJEYU9EVEYkRBX0QkRhT0RURiREFfRCRGFPRFRGJEQV9EJEYCBX0zu8HMlpvZO2b2jJm9z8wGmNlcM6szs2fN7Gg/7zH+fb2fXpOynGE+fbWZXVyeTRIRkWzyBn0zOxn4V2Cgc+5vgaOAwcCdwHDn3OnALuAq/5GrgF3Oub8Bhvv5MLMz/Oc+DVwCPGhmR5V2c0REJJeg1Tv9gPebWT/gA8A24AJgnJ8+BviGfz3Iv8dPv9DMzKePdc4dcM6tB+qBs3u/CSIiElTeoO+c2wLcDWwiEexbgAXAbudcp5+tATjZvz4Z2Ow/2+nn/0hqeobPdDGza8ys1sxqGxsbi9kmERHJIkj1zvEkSukDgJOAY4FLM8zqkh/JMi1bevcE50Y65wY65wb2798/X/ZEpACz1+7k0bfWhZ0NCVG/APN8GVjvnGsEMLPxwOeB48ysny/NnwJs9fM3AKcCDb466MNAc0p6UupnRKQCvvPoHACu/uJpIedEwhKkTn8TcK6ZfcDXzV8IrACmA5f7eYYAL/nXE/x7/PRpzjnn0wf71j0DgNOBeaXZDBERCSJvSd85N9fMxgELgU5gETASmAiMNbPf+rRR/iOjgCfMrJ5ECX+wX85yM3uOxAmjE7jWOXeoxNsjIiI5BKnewTl3E3BTWvI6MrS+cc61A1dkWc6twK0F5lFEREpET+SKiMSIgr6ISIwo6IuIxEigOn0R6du27t7PrLU7w86GRICCvkgMDB45h03NbWFnQyKgqqt3duxp56xbprBme2vYWREJVWPrgbCzIAENHjmb+1+vK9vyqzroT1m5neZ9B3l85oawsyIiEsicdc0Mf31N2ZZf1UFfRES6U9AXEYkRBX0RkRhR0BcRiREFfZEq1GOgChFPQV+kimUauUjiTUFfpIqpxC/pFPRFqpBK+JJNTIL+kfLOV+59k/ELG0LMi4hIeKo66FuG8k7djr387LklIeRGRCR8VR30RUSkOwV9EZEYUdAXEYkRBX2RGHBqvCmegr6ISIwo6IuIxIiCvohIjMQq6Dunek2Jp0zPrEg8xSLoK9aLiCRUddA3FW5ERLqp6qAvIiLdVXXQV7WOiEh3VR30k1TNIyJRc+iw47/+spyGXW0VXW8sgr6ISNQs3ryLx2du4IZnF1d0vQr6IiIhSFY/H65wNbSCvkiVeLuukUfeXBt2NiTiAgV9MzvOzMaZ2SozW2lm55nZCWY2xczq/N/j/bxmZg+YWb2ZLTWzs1KWM8TPX2dmQ8q1USJx9INR87j9lVVhZ0MiLmhJ/37gVefcp4DPACuBocBU59zpwFT/HuBS4HT/7xrgIQAzOwG4CTgHOBu4KXmiqBS15hGRuMsb9M3sr4AvAqMAnHMHnXO7gUHAGD/bGOAb/vUg4E8uYQ5wnJmdCFwMTHHONTvndgFTgEtKujVZKNhL3OiQl2yClPRPAxqBx81skZk9ZmbHAh93zm0D8H8/5uc/Gdic8vkGn5YtvRszu8bMas2strGxseAN6r6sXn1cpM9L/gTUn74kBQn6/YCzgIecc2cC+zhSlZNJplDrcqR3T3BupHNuoHNuYP/+/QNkT0REggoS9BuABufcXP9+HImTwHZfbYP/uyNl/lNTPn8KsDVHuoiUicr3ki5v0HfOvQtsNrNP+qQLgRXABCDZAmcI8JJ/PQH4oW/Fcy7Q4qt/JgMXmdnx/gbuRT5NREpMNZuSTb+A8/1f4CkzOxpYB1xJ4oTxnJldBWwCrvDzTgIuA+qBNj8vzrlmM7sFmO/nu9k511ySrRARkUACBX3n3GJgYIZJF2aY1wHXZlnOaGB0IRkUEZHS0RO5IiIxEqugr5taIhJVlRrONRZBXw9nSdxpjNxo++sbJ/Gth2ZVZF1VHfR1mItIVKWWRQ8ddizatLsi663qoC8iIt0p6IuIhCCsmggFfRGRGFHQFxGJkaoO+mq0IyLSXVUH/SR1sSxx5Zzj91Pr2N9xKOysSETEIugnVerhB5Go2NXWwT1T1oSdDYmQWAV9kUrae6CTZQ0trNy2hzteWaVCh0RC0F42+zT91iQMV4+pZfa6nRzT7z0c6DzMtV/6az70vveGnS2Juaou6asqX8K0cNMuADoPJ0odpptLEgFVHfRFRKQ7BX2REL2xegf7D5a2ZY3uHUguCvoiIVn9bis/enw+v3rxnZIu97ZJK0u6PKkuCvoiIWlt7wBgw859JV3uk3M26cFEyUpBX0SkAhpbD1AzdCK1GxJDg4d1Yo5V0FfpRyopebwl2+yorj3e5q1PBPvRM9d3S690m65YBX2RMKilpkSJgr6ISIgqff0Xi6DvVLEjMaOLi+jTICploMtqEZHuqjroi4hIdwr6ImWmRjsSJQr6IiIxEqugf+iwilxSebq3JFESq6B/9+TVYWdBpAc9tCWVFKug/+ryd8POgkgXXQFIGKo66KsAJVFWruNTJ5PqsHPvgbIst6qDfpLpURWpgB2t7cxZt7Pgz5V6RC0VdqIt1/7pPHS463W5bkHGIujriVyphG+OmMXgkXPCzob0YXe+uqrs6wgc9M3sKDNbZGYv+/cDzGyumdWZ2bNmdrRPP8a/r/fTa1KWMcynrzazi0u9MT3zXO41iByxZff+nNNV9BA4EpcyHQ9zfU+cienlOWIKKelfD6QOyXMnMNw5dzqwC7jKp18F7HLO/Q0w3M+HmZ0BDAY+DVwCPGhmR/Uu+yIR5n+zql6UXCLZtbKZnQJ8FXjMvzfgAmCcn2UM8A3/epB/j59+oZ9/EDDWOXfAObceqAfOLsVGBKWSv4RCx50UI+Q6/fuAXwDJuwwfAXY75zr9+wbgZP/6ZGAzgJ/e4ufvSs/wmS5mdo2Z1ZpZbWNjYwGbIiIi+eQN+mb2NWCHc25BanKGWdMHCkqfluszRxKcG+mcG+icG9i/f/982SuIWjVI2DoOHWZWfVPY2ZAIyRqWynSFGKSkfz7wdTPbAIwlUa1zH3CcmfXz85wCbPWvG4BTAfz0DwPNqekZPiNSvVJ+1fdOWcN3H5vbNU5qqbR3HCrp8qT88sb0sKp3nHPDnHOnOOdqSNyIneac+x4wHbjczzYEeMm/nuDf46dPc4nnzCcAg33rngHA6cC8km1JACrpS5gMWLtjLwBNew+WdNnN+0q7PCmf1vbOrNMqcfunN+30/xP4mZnVk6izH+XTRwEf8ek/A4YCOOeWA88BK4BXgWudcyqexMg9r61mWUNL2NkI7K7Jq3hhUUPJlucobeHtF+OWUDN0YgmXKJXwdl336r0FG3dVdP398s9yhHPuDeAN/3odGVrfOOfagSuyfP5W4NZCM9lbyRK+Wu+E6/fT6vn9tHo23PHVsLMSyIjpawH45pmn9G5BeY67Yjtce642+wkp6BI7Dh3m1y++w79eeDonHff+ovIh5VGuiomqfiJX7aMlalKPyPRCyN4DnSzc1PtSXyGFm7frGhk7fzM3vrCs1+uVvqGqg75I1OQqvV371EK+9eAs9rR3VCw/SSoeRUPq8VGufaKgLxICs54NC5ZtSdzv6Og8nOET0tcVWr2s6h2RKpIa8EvRy6buV1WHqLfeEYmFGXVN7G7rO00inVN1TRRFpcm4gr5IHt8fNZerxtT2ejmpP/rmfQfZvKut18sslYjEo9hbktKkuVwnCQV9kQDWbG8t+rOZSt03vrCMG55dknH+Yn7rqQFif4Cncy9/aJbPm64JwhLWiVZBXySICvxCexN+t+bpyz9dbYUfCJLCles+jYK+VESxDyBFRVGl7wqW5fIN4CJ9j6p3eiH53fXxuBOqhZt20XGo+psSjphezx2v9ByyrvNwdW67hhINx4qte3hyzsZQ1l1QNwx9jqorS2Lltj1868FZXP0/B/DLr54RdnbK6q7JqwEYeumnuqW3dwQP+sPGL2XHngNd74OGVYXf+LjsgbdDW3d1B/20X5HaMhenaW8igK3cVvzNzGp36PCRg+2ZeZszzpPt+OvrVV9SHlEYI7fPUqyXchs2fmmg+XLF9zCO02ufWhTCWiVMsQj65eacU2kt5nL1eJkUtUPkzTWNgZp3SjjK1Zw2VkG/HD+6toOdDBg2iT9Mqy/9wiNGN/2KU4qf7oqte/iHu6bT0pa5M7b0Y3vKiu15l7moBD16SnCF972j6p1I2u1/hE/P2xRyTnqvdkMzO/ce6JGuB3h6pxQ/3Qem1rFxZxuz1gYbX/eXL76Td577Xq/reh21qxApHwX9Eho+ZQ33vLY67GwU7fKHZ3PFI7NLvtz7X69jwLBJJV9utSpFAFZ1o2QTq6Bf7tY790+t4/d9vJpnXeO+ki9zzOwNJV9mNUn2sqnWZZJKD2dJn1Xtpc69B7IPdF1q2b5J3W+Jvqj8DGIR9CPyXcdWNX//k5Zt429vmlySZeVszlnmATh0lRE96nunGClf2uHDrixn2moOaNLTo2+t4+a/rOh6/9aaxuAfDniwhBGAo1IKlSMmLXu3LMut7qCf4rQbJ2XslOqRN9fy0uItgZbxz2Pm89mbX8s4bVtLe6/yJ6WxoWkfNUMnsrRhd1mWf+uklYyeuR6APe0dge6BFBrDcwXgbNPS0xXE+75bXl6Rf6YixCboZ3P7K6u4fuziQPO+vnJHVxPNOEoGknELGlj17p6M83QeOsySzd0DbiUD0LRVOwAYvzDYiTyb1G4Vsvn2w7OZt6G5wCVnX25qCb9ue2ugtvYihYp90O+tOFSFplc3/Pz5JVxyX+YOo+5+bQ2DRsxk+daWjNP7iuZ9+YdHXPVusL6IijnnfWX4W1z9p56jdanuXXpLQT/mWto6WNu4t6jPDhk9r0fVWDLYN+3tO2PKVox1/ddNtbdukmhR0I+5r4+YwYX3vFlU4HlzTWPgqrFstu9pp2V/6arMol8S7l2AL9f5Qaed+FDQ76W+/mPZuDP44NzFBpxcJ5RzbpvKF+6cVtyCC9TecYimvQdoj3gnY+lt7mfUNfUYo7fQ4RFFkqq7P/0y29kHAkhQ5axhyLfo1vbgDzftbjvIuAUNXPWFAV1PsmZcZ4YN+tSvXwXg7075MBOu+0LgdZaMSzQGyC7z9nx/1NweaZ+/o/uJUjVE0fDtR2bzoWP6MepHf99jWlSuQhX0e+Fzv32dE449OuxsVEwUDtrP3jwl8ffU4xhYc0KP6UGyuLShuJvM/3DX9KI+F4GvLa++kMe+YN76QltzVV4sqnfKWQoK0sqjL0j9ivpC1cHBEMbrLaQqLFXwwy//nOpuQXqrqoO+Si+5ZRvoPL3qIKnok2c54lQBy2xsPcDztZmHMIyChZt2d6uzT+3KumboxIrkQaeS+FD1Toz95qUjfa7nutlazMkzSs0Q/88TtSzcVJ4ndEvlouFv8dEPJqoKc5Xms41tEJ1vW6Kuqkv6kluuJz63tezPWHUVpWCeS2oud7T2HBgmmvKfXh2OXwcYIEUSxs7bxKvvlKcPm0JF5aeTN+ib2almNt3MVprZcjO73qefYGZTzKzO/z3ep5uZPWBm9Wa21MzOSlnWED9/nZkNKd9mJUTkO+4T0r+r826fxlm3TOkx33MBq0neWH2kI7JK1u7katFTDa57ehFPzNkYdjb6jKHjl/GTJxeEnY1ICVLS7wT+3Tn3P4BzgWvN7AxgKDDVOXc6MNW/B7gUON3/uwZ4CBInCeAm4BzgbOCm5Imi3MKIA+ffMa3qSmQOR932zE/vvrx0K7tSrgz+OGtDhXIVfQc7E/dOdBNWoiBv0HfObXPOLfSvW4GVwMnAIGCMn20M8A3/ehDwJ5cwBzjOzE4ELgamOOeanXO7gCnAJSXdmgppyjCObLotu/cXVCL77csrutWxl0vDrjbWbG/11TRHzoa9ufTc1rKf655exE+fCl6iembeJs7M0mNpKaRuT5UX/gGYsGRrrz7fm2q78++Yxr1T1hT12T3tHRVvLfbKsm1sbk60xNqyez81QyeyMEaDxBdUp29mNcCZwFzg4865bZA4MQAf87OdDKTWATT4tGzp6eu4xsxqzay2sbGAvsorKFlyK6XHZqznT7PLf9n+hTunc9Hwt3hm3mYKrXgxLGMATX4fW3cH71562Phl7Cqwx9Ig33scAnwmBfXrX2Jbdu/ngal1+WfM4OLhb2VtLVYuP31qIZfdn+gwcEZd4nsbO29TSdfR0tbB6BnrI3kPLHDQN7MPAn8G/s05l7lfXT9rhjSXI717gnMjnXMDnXMD+/fvHzR7FRW93RjM9FVHngZNDxLlrHoo1YG/cluuwy65rpKsiu17QhwfIYQDLKx7IWGNQ9Fa5iEuh72wlJtfXkHtxuhdQQQK+mb2XhIB/ynn3HifvN1X2+D/JiNKA3BqysdPAbbmSC+7CJ5sQzFtVXoXAIX90B2uqOBQlhu5Zd6nC8rwY83W3DLdna+uLvm6o6alrYPdbdXxYGMmyaveYh/oK6cgrXcMGAWsdM7dmzJpApBsgTMEeCkl/Ye+Fc+5QIuv/pkMXGRmx/sbuBf5tLJJ/sTmbdjZq+V0HjrMw2+u7XofxUu2pBcWNXDFw7MK/lzOTUqJVZm2PUpfRzVU7/x5YUPF17k6y6A45fKZm1/r6lIjTOU6dhf7gYTumryqKy0qx2aQh7POB34ALDOzZD+6NwJ3AM+Z2VXAJuAKP20ScBlQD7QBVwI455rN7BZgvp/vZudcRTqq2Nxc/I2izkOHOfu2qX2mu4Ubnl2SdVpqFc6ry4O1XT4cYASpsI2esZ7jj30v3zzzlK601G3NVsLuOHSY68cu4voL/zuf/G8fKns+o2z7nr7yLEPpjJm1gZsmLC/rOqJUIErKG/SdczPIXg9wYYb5HXBtlmWNBkYXksGwvbmmMWPAzzZcYLVJ7+MmU/VOvhJM+oH/qxeX9TZb3dzsxxL95pmn8Nry4EMMrti6h0nL3qVh1/6K9Lp54FDuHlmDtAqrViOm1/P9cz7Bhz/w3oqt8+m5pb15m0lUSvep9ERuHpnGSnWOijzl19rewYqtxZ1cnHPM39DM7LW9q9pKDdj5Si2bmttYmFYXvqe9g/1p3U8/Oafnj62zRB2ozahv6vb+3ZZ2NjX3rFd1zvGbHKW8Fxf3bozdTK4e03P4w1LoC1djSTv3HmBHa8+bt3dNXs2vKtBkWRT08ypFq4ZtLfsZMb2+4HsBVz4+n8seyDwWbT7OwRUPz+Y7j84JPH82qdUj+b6NfQe7B/gfPz4/y5zdFTp6Vr7WRsnt+drvZ2Sc/lzt5h4DuKdaVIa+epYU2aVzPoWMR1Col5duZUPTvkDzBjn5fO63r3P2rVMzTmsrc4uaMESxekdBv0hBW2IA/PTJhdw1eTV1Owobi7Y3zb0OpRxt+w/2bqCXoAE2k8U5AmsQW3bv59aJK4ouzWarMvnPP5e2iilMo2asK9uyr3t6ERfd91bZlp8qzPhYyO+5EBGM+fEN+hOXbqvYupJB93CRp/1iWgulVkt9+5HZrGvcmzM4z12fvxrIrPCD+D0Br5Q6DmVe8vXPLOLRt9ezpKH7yeOFhVtwzmUthT5V5vraJ2ZvKOvyC/HAtPqyLr8cDyNWQiGNL54tU9fbhVSPVkpsg/61Ty+s+DorudNTb8Au29LCBfe8yZYcj7v/KEA1jHMw8q2epcpccf09AY+wc2/vfsm/o7Wd7Xva6chSwh+/aAuTl7/LzLVNGaeX269fKm+rj76ot4f37raD1AydyMtLjzy+s2Z7K/uKrPZpzNC76gV3v1Fs9qpGbIN+ujezPMZeiou+Qm4LzN/QsxVr0JPFz58/0lwzU510as+XhejNpW/Qkn6q1vYOzr51KufclrnuN6llf0dkSk/VYH3Auvtsevv8yjq//lEz1nct76Lhb3HVmGD3hQpZRy6z1jbxwqLKPytRKQr63pDR8zI+hZkpZjlXmqZYre0dfOvBmaxrPFLXf8XDs3uUyA8eOsyNLyzLe7k6bsGRA/W495em6Vtqff7qlNGdgiom6N82aVX+maTkdgZsMvrioi3UDJ3Yo6O0XCF/4859jJheWDVU8hwyZ11xj/PkuxeV7Xj+7qNzuz3v8vLSrTya4Qq3r6rqoF9oy5v/9dCswKWVl3I06UvvtyVZJ/r4zPXd0qet2sHCTbsZ/nr3zqrOT+uAasLirTw9dxO3T1oZKG8Ag0bMDDxvLtv3HGCXf1x+d5YO0nK2/Cni5Higo+eN50zNLqF7oPl/RT5ok8zijLpwqoqiImg5PfnEcCENE74/ai53Tc7dvUSxFwqz1jZ161eq1K57ehG3FvDb6y56l6JVG/Snr97BnHWFt1F/fkH+yzqHY21j9svE9GqJPe2JYPlcbXGXjMkbwNkasMysb6LtYHmau33p7jf4l6eKv/9RTEk/U23S9WMX93hQbOe+g7yR8mNP78O/vsDWUoti1L1uPqve3ZO1yjOb13OMxBakBVl6s90g4XJ90z6+++hcrvxjzyqgYk4iuQpzNUMnsnFn4ne/YGMzNUMnUuevFkZMr+ebD5amoFVuVTtG7pUB24enW76lBQaemn/GgvSMYm0HO3lweqI/n3yllGxx0znHym2tfO+xuXz9Myf1OpfFSg/G5XLFw7O7vf9dno7Jvnzvm+XMTlW75L78z4ekH5Y/fWohG+74Kks272bnvgNc8KmP9yoPQa66v5RyY3b+hmb+vuYEnHNFD5F5/djFOacvbWjhEx85lr8sSbT+e6uuidM//qG8VzEQnadzq7akXyrFPhGbz/Apa7rqFPfmaZ2Q7dj/3eTVXQ9vFfoMQCllC77rGvcW9NDVlBXbmVvE1VmpRO9CvLJyxdgOf2Lfvqedt/NUgw0aMZMf/zHx9PH6pn28sXpHUaXu9I+s3LYnY0OHpCsens3m5jYeeWsd59w2tceN6VJ0lJhcwtKGYM+fpK4yW/VopVVtSb9YyX00d91OTj3hA9yTYUSgH4ya16t17G47yMz63gW3WfVNPPTGkZ4/g/Q1Xy6vr8x8WX/BPYWVtK/+UyJQfOusI2Pr5HpqtpSmrNjeZ9ujV8L3HpvLoM+elHW4zKT2tPsxXyphE8lL/cAntwz6ND84rybjPHvaO7ruzWxOuQ/0wqIGBn2mx5hNef3kicyjwS30reMKOZFsbO5d66hSUdDP4n+PzN59Qbabipn8/PklPZ4KHTxyDqveLbwljMOxo7WdptaDLNtSnkf6o6C3TQcLtaShpeuEE2cz6xNNFedv6HlvY976Zuat717KzlRd8alfv1qSvHz/sbl8+qS/yjjtpgnL+d45n+A97+mZgQUbd3XlMzUc3/DsEv7p7wqvAg3SG+2yMnWvUS4K+mlKXe02Lu3G8KX3vx0o4Kc2H92YcpL5x7veoO3gIf7j4k+WLpMRU45+byS/sfM3RaaL5Rn1Td06z0ttrnzYwR2vrmJthirN3+R4aK5c1Xf/9IfM/TtBorEBJJrD5rtKqhQF/TRjZm8sawdWQathxqS0REmtxmnzrSCC3DgSKUSh3RuVq7+aTM66pfuAK5meDM9nXY4Wd5DorqRQnQG/tC/f+2bBY0KXS6xv5KaXwpPGLyp9t7oiUVfojc58fUlNydGEsxLS85evSW569VUmvxy/jJqhE7veBy18RSXgQ8yDfmq3BVGT2v9Il7g3L5Gyatpb2Ohw/zEu9++n2PskpareS29VVujPZ1tLz76q0gdUzzTeRtTFOuhHWR88liRmolL/H1ShLTbPu31a/pn6IAX9PkTVTiLFu/GFcMZQuPkvK0JZbzYK+iJStFINc1nNRqf1uRU2BX0RKdq/R/i+mGSmoC8iRXtpcYYGBxJpCvoiIjGioC8iEiMK+iIiMaKgLyISIwr6IiIxoqAvIhIjCvoiIjGioC8iEiMK+iIiMaKgLyISIwr6IiIxUvGgb2aXmNlqM6s3s6GVXr+ISJxVNOib2VHACOBS4AzgO2Z2RqnX07I/OkOTiYhESaVL+mcD9c65dc65g8BYYFCpV7KuMRqjzouIRE2lg/7JwOaU9w0+rYuZXWNmtWZW29jYWNRKPnvqccXnUEQkAp695tyyLLdfWZaanWVI6zZypXNuJDASYODAgUWNFGtmbLjjq8V8VESkqlW6pN8AnJry/hRAozCIiFRIpYP+fOB0MxtgZkcDg4EJFc6DiEhsVbR6xznXaWbXAZOBo4DRzrnllcyDiEicVbpOH+fcJGBSpdcrIiJ6IldEJFYU9EVEYkRBX0QkRhT0RURixJwr6vmnijCzRmBjLxbxUaCpRNnpC+K2vaBtjgttc2E+4Zzrn2lCpIN+b5lZrXNuYNj5qJS4bS9om+NC21w6qt4REYkRBX0RkRip9qA/MuwMVFjcthe0zXGhbS6Rqq7TFxGR7qq9pC8iIikU9EVEYqQqg341Db5uZqea2XQzW2lmy83sep9+gplNMbM6/y+8XRcAAAQhSURBVPd4n25m9oDf9qVmdlbKsob4+evMbEhY2xSEmR1lZovM7GX/foCZzfV5f9Z3zY2ZHePf1/vpNSnLGObTV5vZxeFsSTBmdpyZjTOzVX5fnxeDfXyDP6bfMbNnzOx91bafzWy0me0ws3dS0kq2X83sc2a2zH/mATPLNFBVd865qvpHosvmtcBpwNHAEuCMsPPVi+05ETjLv/4QsIbEoPK/A4b69KHAnf71ZcArJEYpOxeY69NPANb5v8f718eHvX05tvtnwNPAy/79c8Bg//ph4Kf+9b8AD/vXg4Fn/esz/L4/Bhjgj4mjwt6uHNs7Bvhn//po4Lhq3sckhkldD7w/Zf/+qNr2M/BF4CzgnZS0ku1XYB5wnv/MK8ClefMU9pdShi/5PGByyvthwLCw81XC7XsJ+AqwGjjRp50IrPavHwG+kzL/aj/9O8AjKend5ovSPxIjqk0FLgBe9gd0E9AvfR+TGJvhPP+6n5/P0vd76nxR+wf8lQ+AlpZezfs4OV72CX6/vQxcXI37GahJC/ol2a9+2qqU9G7zZftXjdU7eQdf76v8Je2ZwFzg4865bQD+78f8bNm2vy99L/cBvwAO+/cfAXY75zr9+9S8d22Xn97i5+9L23sa0Ag87qu0HjOzY6nifeyc2wLcDWwCtpHYbwuo7v2cVKr9erJ/nZ6eUzUG/byDr/dFZvZB4M/Avznn9uSaNUOay5EeKWb2NWCHc25BanKGWV2eaX1ie71+JKoAHnLOnQnsI3HZn02f32Zfjz2IRJXMScCxwKUZZq2m/ZxPodtY1LZXY9CvusHXzey9JAL+U8658T55u5md6KefCOzw6dm2v698L+cDXzezDcBYElU89wHHmVlypLfUvHdtl5/+YaCZvrO9kMhrg3Nurn8/jsRJoFr3McCXgfXOuUbnXAcwHvg81b2fk0q1Xxv86/T0nKox6FfV4Ov+bvwoYKVz7t6USROA5F38ISTq+pPpP/QtAc4FWvwl5GTgIjM73peyLvJpkeKcG+acO8U5V0Ni301zzn0PmA5c7mdL397k93C5n9/59MG+1ccA4HQSN70ixzn3LrDZzD7pky4EVlCl+9jbBJxrZh/wx3hym6t2P6coyX7101rN7Fz/Hf4wZVnZhX2To0w3Ti4j0cplLfDLsPPTy235AolLtqXAYv/vMhL1mVOBOv/3BD+/ASP8ti8DBqYs68dAvf93ZdjbFmDb/5EjrXdOI/FjrgeeB47x6e/z7+v99NNSPv9L/z2sJkCrhpC39bNArd/PL5JopVHV+xj4L2AV8A7wBIkWOFW1n4FnSNyz6CBRMr+qlPsVGOi/v7XAH0hrDJDpn7phEBGJkWqs3hERkSwU9EVEYkRBX0QkRhT0RURiREFfRCRGFPRFRGJEQV9EJEb+P5qkdQkuhnG4AAAAAElFTkSuQmCC\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 練習\n",
+    "## 一個更真實的《彼得與狼》的世界\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d0e8bef82
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:11:47+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..06aa2a836
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:11:31+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..96fc198f7
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb
@@ -0,0 +1,453 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "eadbd20d2a075efb602615ad90b1e97a",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:09:34+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# 彼得與狼：真實環境\n",
+    "\n",
+    "在我們的情境中，彼得幾乎可以四處移動而不感到疲憊或飢餓。但在更真實的世界裡，他需要時不時地坐下來休息，還需要進食來補充體力。讓我們通過實現以下規則，讓這個世界更加真實：\n",
+    "\n",
+    "1. 每次從一個地方移動到另一個地方，彼得會失去**能量**並增加一些**疲勞**。\n",
+    "2. 彼得可以通過吃蘋果來獲得更多能量。\n",
+    "3. 彼得可以通過在樹下或草地上休息來消除疲勞（例如，走到有樹或草地的區域——綠色區域）。\n",
+    "4. 彼得需要找到並殺死狼。\n",
+    "5. 為了殺死狼，彼得需要達到一定的能量和疲勞水平，否則他會在戰鬥中失敗。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math\n",
+    "from rlboard import *"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#pb71df41202)\">\n    <image height=\"327\" id=\"imagec1d069daa2\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"meb0d5f73e9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mda7a3c4b3d\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pb71df41202\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "width, height = 8,8\n",
+    "m = Board(width,height)\n",
+    "m.randomize(seed=13)\n",
+    "m.plot()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "actions = { \"U\" : (0,-1), \"D\" : (0,1), \"L\" : (-1,0), \"R\" : (1,0) }\n",
+    "action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 定義狀態\n",
+    "\n",
+    "在我們的新遊戲規則中，我們需要追蹤每個棋盤狀態下的能量和疲勞。因此，我們將創建一個物件 `state`，該物件將攜帶有關當前問題狀態的所有必要資訊，包括棋盤的狀態、當前的能量和疲勞水平，以及在終端狀態下是否能擊敗狼：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class state:\n",
+    "    def __init__(self,board,energy=10,fatigue=0,init=True):\n",
+    "        self.board = board\n",
+    "        self.energy = energy\n",
+    "        self.fatigue = fatigue\n",
+    "        self.dead = False\n",
+    "        if init:\n",
+    "            self.board.random_start()\n",
+    "        self.update()\n",
+    "\n",
+    "    def at(self):\n",
+    "        return self.board.at()\n",
+    "\n",
+    "    def update(self):\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.water:\n",
+    "            self.dead = True\n",
+    "            return\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.tree:\n",
+    "            self.fatigue = 0\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.apple:\n",
+    "            self.energy = 10\n",
+    "\n",
+    "    def move(self,a):\n",
+    "        self.board.move(a)\n",
+    "        self.energy -= 1\n",
+    "        self.fatigue += 1\n",
+    "        self.update()\n",
+    "\n",
+    "    def is_winning(self):\n",
+    "        return self.energy > self.fatigue"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def random_policy(state):\n",
+    "    return random.choice(list(actions))\n",
+    "\n",
+    "def walk(board,policy):\n",
+    "    n = 0 # number of steps\n",
+    "    s = state(board)\n",
+    "    while True:\n",
+    "        if s.at() == Board.Cell.wolf:\n",
+    "            if s.is_winning():\n",
+    "                return n # success!\n",
+    "            else:\n",
+    "                return -n # failure!\n",
+    "        if s.at() == Board.Cell.water:\n",
+    "            return 0 # died\n",
+    "        a = actions[policy(m)]\n",
+    "        s.move(a)\n",
+    "        n+=1\n",
+    "\n",
+    "walk(m,random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Killed by wolf = 5, won: 1 times, drown: 94 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def print_statistics(policy):\n",
+    "    s,w,n = 0,0,0\n",
+    "    for _ in range(100):\n",
+    "        z = walk(m,policy)\n",
+    "        if z<0:\n",
+    "            w+=1\n",
+    "        elif z==0:\n",
+    "            n+=1\n",
+    "        else:\n",
+    "            s+=1\n",
+    "    print(f\"Killed by wolf = {w}, won: {s} times, drown: {n} times\")\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 獎勵函數\n",
+    "\n",
+    "### 簡介\n",
+    "獎勵函數是強化學習中最重要的部分之一。它定義了代理在特定行為後所獲得的回饋。設計一個好的獎勵函數對於成功訓練代理至關重要。\n",
+    "\n",
+    "### 設計原則\n",
+    "- **清晰明確**: 獎勵函數應該清楚地指導代理朝著目標行動。\n",
+    "- **避免過度複雜**: 過於複雜的獎勵函數可能會導致代理難以學習。\n",
+    "- **鼓勵正確行為**: 獎勵應該促使代理採取期望的行為，並懲罰不良行為。\n",
+    "\n",
+    "### 範例\n",
+    "以下是一個簡單的獎勵函數範例：\n",
+    "\n",
+    "```python\n",
+    "def reward_function(state, action):\n",
+    "    if action == \"desired_action\":\n",
+    "        return 10  # 獎勵\n",
+    "    else:\n",
+    "        return -1  # 懲罰\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "### 常見問題\n",
+    "- **如何避免代理過度依賴某些行為？**  \n",
+    "  確保獎勵函數涵蓋多種行為，並且不僅僅針對單一行為給予高額獎勵。\n",
+    "\n",
+    "- **獎勵函數是否需要頻繁調整？**  \n",
+    "  在訓練初期可能需要進行一些調整，但一旦代理開始穩定學習，應該盡量保持一致。\n",
+    "\n",
+    "### 結論\n",
+    "設計一個有效的獎勵函數需要平衡簡單性與功能性。透過不斷測試和調整，您可以創建一個能夠引導代理成功完成任務的獎勵系統。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def reward(s):\n",
+    "    r = s.energy-s.fatigue\n",
+    "    if s.at()==Board.Cell.wolf:\n",
+    "        return 100 if s.is_winning() else -100\n",
+    "    if s.at()==Board.Cell.water:\n",
+    "        return -100\n",
+    "    return r"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Q-Learning 演算法\n",
+    "\n",
+    "實際的學習演算法幾乎保持不變，我們只是使用 `state` 而不是僅僅使用棋盤位置。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "for epoch in range(10000):\n",
+    "    clear_output(wait=True)\n",
+    "    print(f\"Epoch = {epoch}\",end='')\n",
+    "\n",
+    "    # Pick initial point\n",
+    "    s = state(m)\n",
+    "    \n",
+    "    # Start travelling\n",
+    "    n=0\n",
+    "    cum_reward = 0\n",
+    "    while True:\n",
+    "        x,y = s.board.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        while True:\n",
+    "            a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "            dpos = actions[a]\n",
+    "            if s.board.is_valid(s.board.move_pos(s.board.human,dpos)):\n",
+    "                break \n",
+    "        s.move(dpos)\n",
+    "        r = reward(s)\n",
+    "        if abs(r)==100: # end of game\n",
+    "            print(f\" {n} steps\",end='\\r')\n",
+    "            lpath.append(n)\n",
+    "            break\n",
+    "        alpha = np.exp(-n / 3000)\n",
+    "        gamma = 0.5\n",
+    "        ai = action_idx[a]\n",
+    "        Q[x,y,ai] = (1 - alpha) * Q[x,y,ai] + alpha * (r + gamma * Q[x+dpos[0], y+dpos[1]].max())\n",
+    "        n+=1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p3155e0caf7)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image3956b3e364\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma56c249c3c\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"md388440172\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p3155e0caf7\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 結果\n",
+    "\n",
+    "讓我們看看是否成功訓練彼得對抗狼！\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Killed by wolf = 1, won: 9 times, drown: 90 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def qpolicy(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(qpolicy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "我們現在看到溺水的案例少了很多，但彼得仍然無法總是殺死狼。嘗試進行實驗，看看是否可以通過調整超參數來改善這個結果。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fe0987e7dd8>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 395.093508 248.518125\" width=\"395.093508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 395.093508 248.518125 \nL 395.093508 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 387.175 224.64 \nL 387.175 7.2 \nL 52.375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m95b0a9fb88\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"67.593182\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(64.411932 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"128.471997\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 2000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(115.746997 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"189.350812\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 4000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(176.625812 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"250.229627\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 6000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(237.504627 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.108442\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 8000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(298.383442 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"371.987258\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 10000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(356.081008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mfaed8288f7\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"214.756364\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(39.0125 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"188.738578\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 20000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 192.537797)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"162.720793\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 40000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 166.520011)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"136.703007\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 60000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 140.502226)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"110.685222\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 80000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 114.48444)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"84.667436\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 88.466655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"58.649651\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 120000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 62.448869)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"32.631865\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 140000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 36.431084)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p166d3f566c)\" d=\"M 67.593182 214.756364 \nL 69.541304 214.747257 \nL 69.571743 134.625487 \nL 69.602183 214.756364 \nL 69.632622 214.755063 \nL 69.75438 214.752461 \nL 69.784819 17.083636 \nL 69.845698 214.756364 \nL 70.089213 214.755063 \nL 70.119653 210.434809 \nL 70.180531 214.755063 \nL 70.210971 214.670505 \nL 70.27185 214.732948 \nL 70.454486 214.756364 \nL 71.732941 214.740753 \nL 71.976457 214.75116 \nL 72.585245 214.708231 \nL 72.615684 214.656195 \nL 72.646123 214.756364 \nL 72.676563 214.740753 \nL 72.859199 214.524805 \nL 72.889639 214.747257 \nL 73.072275 214.738151 \nL 73.102715 214.631478 \nL 73.163593 214.745957 \nL 73.194033 214.755063 \nL 73.224472 214.615868 \nL 73.285351 214.755063 \nL 75.172594 214.755063 \nL 75.294352 214.75116 \nL 75.324791 214.756364 \nL 75.355231 214.639284 \nL 75.41611 214.725142 \nL 75.568307 214.745957 \nL 75.690064 214.755063 \nL 76.237974 214.682213 \nL 76.268413 214.56123 \nL 76.298852 214.752461 \nL 76.329292 214.749859 \nL 76.481489 214.70693 \nL 76.511928 214.748558 \nL 76.725004 214.717337 \nL 76.846762 214.700425 \nL 76.968519 214.756364 \nL 77.120716 214.749859 \nL 77.94258 214.756364 \nL 87.622312 214.75116 \nL 87.652751 214.621071 \nL 87.71363 214.748558 \nL 88.139782 214.756364 \nL 88.26154 214.748558 \nL 88.961646 214.747257 \nL 88.992085 214.64839 \nL 89.052964 214.756364 \nL 89.722631 214.739452 \nL 89.966146 214.752461 \nL 90.179222 214.70693 \nL 90.331419 214.756364 \nL 90.574935 214.696523 \nL 90.696692 214.756364 \nL 91.061965 214.756364 \nL 95.688755 214.735549 \nL 95.719194 214.576841 \nL 95.749634 214.75116 \nL 95.780073 214.752461 \nL 99.341484 214.738151 \nL 99.371923 214.631478 \nL 99.432802 214.75116 \nL 99.737196 214.713434 \nL 99.858954 214.748558 \nL 100.04159 214.682213 \nL 100.102469 214.650992 \nL 100.163348 214.744656 \nL 100.528621 214.753762 \nL 100.680818 214.755063 \nL 102.050591 214.752461 \nL 102.081031 214.636682 \nL 102.141909 214.739452 \nL 102.385425 214.739452 \nL 102.507182 214.755063 \nL 103.024652 214.756364 \nL 103.968274 214.732948 \nL 104.18135 214.75116 \nL 104.69882 214.734249 \nL 104.942335 214.753762 \nL 105.155411 214.740753 \nL 105.398926 214.752461 \nL 106.129472 214.752461 \nL 106.159911 214.686116 \nL 106.22079 214.756364 \nL 113.43493 214.756364 \nL 113.465369 214.457159 \nL 113.526248 214.747257 \nL 113.556687 214.665301 \nL 113.648005 214.713434 \nL 114.226354 214.748558 \nL 114.256794 214.641885 \nL 114.317672 214.756364 \nL 115.626567 214.75116 \nL 116.357113 214.755063 \nL 116.50931 214.744656 \nL 116.813704 214.753762 \nL 117.057219 214.743355 \nL 117.452931 214.75116 \nL 118.092159 214.743355 \nL 118.366114 214.749859 \nL 119.187978 214.755063 \nL 121.349176 214.749859 \nL 121.62313 214.738151 \nL 121.988403 214.753762 \nL 122.505873 214.735549 \nL 122.718949 214.756364 \nL 126.128163 214.735549 \nL 126.158602 214.496186 \nL 126.219481 214.745957 \nL 126.371678 214.747257 \nL 126.828269 214.738151 \nL 127.010905 214.709532 \nL 127.163102 214.738151 \nL 127.345739 214.755063 \nL 127.467497 214.748558 \nL 128.654633 214.753762 \nL 129.659134 214.744656 \nL 129.811331 214.752461 \nL 130.785392 214.755063 \nL 130.937589 214.713434 \nL 131.089786 214.740753 \nL 131.39418 214.735549 \nL 131.576817 214.752461 \nL 132.307362 214.75116 \nL 132.520438 214.709532 \nL 132.672635 214.748558 \nL 139.308426 214.753762 \nL 139.338865 214.556027 \nL 139.399744 214.756364 \nL 139.491063 214.609363 \nL 139.551941 214.756364 \nL 140.038972 214.73685 \nL 140.282487 214.744656 \nL 140.465124 214.613266 \nL 140.495563 214.756364 \nL 141.926215 214.716036 \nL 142.078412 214.755063 \nL 142.443685 214.756364 \nL 142.6872 214.755063 \nL 142.71764 214.597655 \nL 142.778519 214.756364 \nL 142.900276 214.730346 \nL 143.113352 214.739452 \nL 143.387307 214.753762 \nL 143.843898 214.75116 \nL 147.009596 214.732948 \nL 147.040036 214.639284 \nL 147.100914 214.756364 \nL 148.440248 214.739452 \nL 148.714203 214.752461 \nL 149.170794 214.727744 \nL 149.353431 214.755063 \nL 151.149356 214.732948 \nL 151.271113 214.729045 \nL 151.42331 214.753762 \nL 151.788583 214.708231 \nL 151.849462 214.747257 \nL 151.879901 214.608062 \nL 151.94078 214.756364 \nL 152.214735 214.752461 \nL 152.884402 214.745957 \nL 153.006159 214.722541 \nL 153.158357 214.727744 \nL 153.432311 214.734249 \nL 156.019661 214.743355 \nL 156.0501 214.587248 \nL 156.08054 214.756364 \nL 156.110979 214.747257 \nL 156.171858 214.756364 \nL 156.202297 214.63408 \nL 156.293615 214.722541 \nL 156.537131 214.745957 \nL 156.658888 214.726443 \nL 156.841525 214.756364 \nL 156.871964 214.615868 \nL 156.932843 214.756364 \nL 157.60251 214.722541 \nL 157.754707 214.755063 \nL 159.063602 214.688717 \nL 159.185359 214.756364 \nL 159.702829 214.723841 \nL 159.855026 214.730346 \nL 160.037663 214.753762 \nL 160.311617 214.713434 \nL 160.433375 214.738151 \nL 160.585572 214.753762 \nL 161.072602 214.755063 \nL 161.103042 214.645788 \nL 161.163921 214.752461 \nL 161.498754 214.727744 \nL 161.529194 214.610664 \nL 161.590072 214.755063 \nL 162.290179 214.756364 \nL 162.320618 214.543018 \nL 162.381497 214.747257 \nL 162.838088 214.732948 \nL 162.990285 214.732948 \nL 163.172922 214.735549 \nL 163.538195 214.75116 \nL 165.729832 214.745957 \nL 165.882029 214.697824 \nL 166.003787 214.75116 \nL 166.216862 214.745957 \nL 166.460378 214.719939 \nL 166.490817 214.654894 \nL 166.551696 214.738151 \nL 167.677954 214.753762 \nL 167.708393 214.544319 \nL 167.769272 214.756364 \nL 170.356622 214.75116 \nL 170.874092 214.756364 \nL 170.995849 214.756364 \nL 171.148046 214.735549 \nL 171.300243 214.725142 \nL 171.787274 214.740753 \nL 171.909032 214.744656 \nL 171.939471 214.686116 \nL 172.030789 214.73685 \nL 172.152547 214.712133 \nL 172.304744 214.744656 \nL 172.48738 214.744656 \nL 172.791774 214.753762 \nL 180.097232 214.739452 \nL 180.127672 214.601558 \nL 180.158111 214.755063 \nL 180.18855 214.723841 \nL 180.371187 214.75116 \nL 182.928097 214.725142 \nL 183.080294 214.744656 \nL 183.689082 214.755063 \nL 183.81084 214.716036 \nL 183.963037 214.75116 \nL 184.602265 214.755063 \nL 184.754462 214.755063 \nL 186.154674 214.75116 \nL 186.185114 214.530009 \nL 186.245993 214.753762 \nL 186.459068 214.714735 \nL 186.580826 214.755063 \nL 186.733023 214.744656 \nL 189.107297 214.753762 \nL 190.416191 214.735549 \nL 190.537949 214.744656 \nL 190.872783 214.756364 \nL 193.460132 214.755063 \nL 194.008041 214.748558 \nL 194.038481 214.566434 \nL 194.09936 214.734249 \nL 194.312436 214.75116 \nL 194.708148 214.752461 \nL 194.738587 214.623673 \nL 194.799466 214.735549 \nL 195.10386 214.756364 \nL 195.256057 214.73685 \nL 195.651769 214.731647 \nL 195.682209 214.566434 \nL 195.712648 214.755063 \nL 195.743088 214.753762 \nL 197.051982 214.742054 \nL 197.325937 214.75116 \nL 197.934725 214.744656 \nL 197.965164 214.543018 \nL 198.026043 214.753762 \nL 199.304498 214.748558 \nL 199.548014 214.756364 \nL 199.578453 214.691319 \nL 199.669771 214.752461 \nL 201.069984 214.755063 \nL 201.100423 214.690018 \nL 201.191742 214.735549 \nL 201.28306 214.732948 \nL 201.374378 214.664 \nL 201.496136 214.755063 \nL 202.135363 214.756364 \nL 204.814031 214.691319 \nL 204.905349 214.753762 \nL 204.935789 214.719939 \nL 205.118425 214.752461 \nL 206.518638 214.756364 \nL 206.549077 214.566434 \nL 206.609956 214.745957 \nL 207.066547 214.743355 \nL 207.096987 214.677009 \nL 207.157866 214.755063 \nL 213.61102 214.755063 \nL 213.641459 214.563832 \nL 213.702338 214.744656 \nL 214.006732 214.745957 \nL 216.411445 214.75116 \nL 217.263749 214.747257 \nL 217.294188 214.647089 \nL 217.355067 214.75116 \nL 246.120307 214.756364 \nL 246.150747 214.569036 \nL 246.211625 214.729045 \nL 246.48558 214.755063 \nL 246.607338 214.723841 \nL 246.759535 214.743355 \nL 247.094368 214.756364 \nL 247.733596 214.739452 \nL 247.946672 214.756364 \nL 248.098869 214.731647 \nL 248.403263 214.755063 \nL 249.012051 214.712133 \nL 249.04249 214.636682 \nL 249.07293 214.753762 \nL 249.103369 214.749859 \nL 250.07743 214.743355 \nL 250.10787 214.611965 \nL 250.168748 214.731647 \nL 251.021052 214.570336 \nL 251.081931 214.755063 \nL 251.14281 214.743355 \nL 251.416764 214.75116 \nL 251.447204 214.686116 \nL 251.538522 214.75116 \nL 252.847416 214.719939 \nL 252.999613 214.744656 \nL 253.304007 214.738151 \nL 253.66928 214.748558 \nL 253.912796 214.755063 \nL 254.552023 214.735549 \nL 254.765099 214.752461 \nL 255.434766 214.703027 \nL 255.586963 214.753762 \nL 255.708721 214.740753 \nL 255.891357 214.743355 \nL 255.921796 214.67831 \nL 255.982675 214.744656 \nL 256.287069 214.752461 \nL 256.469706 214.753762 \nL 256.682782 214.75116 \nL 256.713221 214.654894 \nL 256.7741 214.756364 \nL 257.26113 214.745957 \nL 257.474206 214.753762 \nL 257.504646 214.644487 \nL 257.565525 214.742054 \nL 257.900358 214.75116 \nL 257.930797 214.684815 \nL 258.022116 214.730346 \nL 258.570025 214.743355 \nL 258.81354 214.743355 \nL 258.965737 214.738151 \nL 259.513647 214.756364 \nL 259.818041 214.739452 \nL 260.000677 214.730346 \nL 260.152874 214.723841 \nL 260.305071 214.753762 \nL 260.579026 214.753762 \nL 261.796602 214.756364 \nL 262.100996 214.73685 \nL 262.314072 214.749859 \nL 263.775164 214.756364 \nL 263.805603 214.591151 \nL 263.866482 214.756364 \nL 264.566588 214.701726 \nL 264.688346 214.752461 \nL 264.901422 214.677009 \nL 265.053619 214.743355 \nL 265.084058 214.631478 \nL 265.144937 214.749859 \nL 266.240756 214.755063 \nL 266.362513 214.756364 \nL 267.762726 214.732948 \nL 268.036681 214.755063 \nL 268.706348 214.738151 \nL 268.888984 214.743355 \nL 269.071621 214.755063 \nL 270.776227 214.747257 \nL 270.806667 214.673107 \nL 270.867546 214.756364 \nL 273.515774 214.749859 \nL 273.972365 214.756364 \nL 274.002805 214.684815 \nL 274.094123 214.75116 \nL 274.73335 214.73685 \nL 274.885547 214.723841 \nL 275.098623 214.756364 \nL 275.403017 214.742054 \nL 275.737851 214.756364 \nL 276.194442 214.704328 \nL 276.346639 214.756364 \nL 276.620594 214.626275 \nL 276.742351 214.756364 \nL 277.168503 214.75116 \nL 277.868609 214.756364 \nL 278.020806 214.743355 \nL 278.416519 214.747257 \nL 278.446958 214.667903 \nL 278.507837 214.752461 \nL 286.117689 214.755063 \nL 286.148128 214.610664 \nL 286.209007 214.747257 \nL 286.361204 214.756364 \nL 286.391643 214.682213 \nL 286.482962 214.727744 \nL 286.665598 214.755063 \nL 286.848235 214.674408 \nL 286.969992 214.756364 \nL 289.739978 214.708231 \nL 289.892175 214.742054 \nL 290.227009 214.756364 \nL 291.322828 214.748558 \nL 291.353267 214.543018 \nL 291.414146 214.710833 \nL 291.566343 214.752461 \nL 293.453586 214.756364 \nL 293.484025 214.654894 \nL 293.544904 214.756364 \nL 294.884238 214.742054 \nL 295.066875 214.745957 \nL 295.249511 214.699125 \nL 295.31039 214.756364 \nL 295.340829 214.72124 \nL 295.371269 214.64839 \nL 295.401708 214.755063 \nL 295.432148 214.72124 \nL 295.584345 214.729045 \nL 295.82786 214.756364 \nL 296.162693 214.738151 \nL 296.193133 214.627576 \nL 296.223572 214.756364 \nL 296.254012 214.738151 \nL 313.81755 214.738151 \nL 313.847989 214.609363 \nL 313.908868 214.748558 \nL 314.30458 214.752461 \nL 314.33502 214.639284 \nL 314.395898 214.749859 \nL 314.882929 214.740753 \nL 315.096005 214.755063 \nL 316.009187 214.75116 \nL 316.039626 214.652292 \nL 316.100505 214.756364 \nL 317.287642 214.753762 \nL 317.318082 214.628876 \nL 317.37896 214.752461 \nL 319.144446 214.75116 \nL 319.174885 214.69262 \nL 319.266204 214.75116 \nL 319.44884 214.626275 \nL 319.47928 214.745957 \nL 319.722795 214.753762 \nL 319.814113 214.709532 \nL 319.844552 214.748558 \nL 320.240265 214.755063 \nL 320.362022 214.755063 \nL 321.701356 214.748558 \nL 321.731796 214.632779 \nL 321.792674 214.749859 \nL 321.883993 214.749859 \nL 321.914432 214.566434 \nL 321.975311 214.753762 \nL 324.532221 214.735549 \nL 324.745297 214.756364 \nL 324.927933 214.755063 \nL 326.389025 214.744656 \nL 326.419464 214.677009 \nL 326.510783 214.744656 \nL 327.363086 214.756364 \nL 327.393525 214.693921 \nL 327.484844 214.739452 \nL 327.728359 214.756364 \nL 327.880556 214.755063 \nL 328.306708 214.745957 \nL 328.337147 214.558628 \nL 328.398026 214.752461 \nL 328.611102 214.697824 \nL 328.732859 214.756364 \nL 328.854617 214.756364 \nL 329.311208 214.719939 \nL 329.463405 214.748558 \nL 329.493845 214.602859 \nL 329.554723 214.744656 \nL 329.859118 214.756364 \nL 330.711421 214.743355 \nL 330.894057 214.713434 \nL 330.985376 214.748558 \nL 331.350648 214.755063 \nL 331.381088 214.67831 \nL 331.472406 214.748558 \nL 332.720422 214.735549 \nL 332.963937 214.756364 \nL 333.237892 214.729045 \nL 333.390089 214.755063 \nL 333.633604 214.756364 \nL 336.251393 214.755063 \nL 337.803803 214.756364 \nL 337.834242 214.695222 \nL 337.925561 214.749859 \nL 338.382152 214.749859 \nL 338.534349 214.752461 \nL 338.747425 214.70693 \nL 338.808303 214.598956 \nL 338.899622 214.756364 \nL 341.517411 214.748558 \nL 341.882683 214.740753 \nL 342.06532 214.747257 \nL 342.308835 214.756364 \nL 342.339275 214.656195 \nL 342.400153 214.686116 \nL 342.55235 214.756364 \nL 342.765426 214.755063 \nL 344.348276 214.755063 \nL 344.378715 214.684815 \nL 344.439594 214.72124 \nL 344.591791 214.752461 \nL 345.444094 214.738151 \nL 345.474534 214.587248 \nL 345.504973 214.755063 \nL 345.535412 214.755063 \nL 346.022443 214.727744 \nL 346.17464 214.755063 \nL 346.296398 214.739452 \nL 346.539913 214.755063 \nL 348.914187 214.752461 \nL 349.188141 214.755063 \nL 349.614293 214.748558 \nL 349.918687 214.73685 \nL 350.040445 214.745957 \nL 350.497036 214.756364 \nL 350.527475 214.669204 \nL 350.588354 214.749859 \nL 351.197142 214.755063 \nL 351.227582 214.679611 \nL 351.3189 214.740753 \nL 351.562415 214.735549 \nL 351.958127 214.755063 \nL 354.515038 214.756364 \nL 355.519538 214.717337 \nL 355.549977 214.639284 \nL 355.580417 214.75116 \nL 355.610856 214.749859 \nL 358.898312 214.744656 \nL 358.928752 214.550823 \nL 358.989631 214.700425 \nL 359.141828 214.743355 \nL 359.294025 214.756364 \nL 359.324464 214.675709 \nL 359.415782 214.723841 \nL 359.963692 214.753762 \nL 359.994131 214.644487 \nL 360.05501 214.747257 \nL 360.481162 214.749859 \nL 360.602919 214.749859 \nL 360.968192 214.749859 \nL 360.998631 214.543018 \nL 361.05951 214.755063 \nL 362.398844 214.72124 \nL 362.520602 214.755063 \nL 362.551041 214.666602 \nL 362.642359 214.73685 \nL 363.12939 214.747257 \nL 363.251148 214.756364 \nL 364.560042 214.745957 \nL 364.925315 214.755063 \nL 365.290588 214.745957 \nL 365.747179 214.755063 \nL 367.269149 214.747257 \nL 367.299589 214.636682 \nL 367.360468 214.725142 \nL 367.634422 214.756364 \nL 369.004196 214.744656 \nL 369.339029 214.752461 \nL 369.704302 214.753762 \nL 370.982757 214.734249 \nL 371.195833 214.743355 \nL 371.956818 214.693921 \nL 371.956818 214.693921 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 52.375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 387.175 224.64 \nL 387.175 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 387.175 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 52.375 7.2 \nL 387.175 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p166d3f566c\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"52.375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..21ebd63a1
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,577 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "488431336543f71f14d4aaf0399e3381",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:06:51+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# 彼得與狼：強化學習入門\n",
+    "\n",
+    "在本教程中，我們將學習如何將強化學習應用於尋路問題。這個場景靈感來自俄羅斯作曲家[謝爾蓋·普羅科菲耶夫](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev)的音樂童話故事[《彼得與狼》](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf)。這是一個關於年輕的先鋒彼得的故事，他勇敢地走出家門，來到森林空地追捕狼。我們將訓練機器學習算法，幫助彼得探索周圍的區域並建立最佳的導航地圖。\n",
+    "\n",
+    "首先，讓我們匯入一些有用的庫：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 強化學習概述\n",
+    "\n",
+    "**強化學習**（Reinforcement Learning，簡稱 RL）是一種學習技術，通過進行多次實驗，讓我們能夠學習到某個**代理**在某個**環境**中的最佳行為。在這個環境中，代理應該有一個由**獎勵函數**定義的**目標**。\n",
+    "\n",
+    "## 環境\n",
+    "\n",
+    "為了簡化起見，我們假設彼得的世界是一個大小為 `width` x `height` 的方形棋盤。在這個棋盤上的每個格子可以是以下幾種之一：\n",
+    "* **地面**，彼得和其他生物可以在上面行走\n",
+    "* **水域**，顯然無法在上面行走\n",
+    "* **樹**或**草地**——一個可以稍作休息的地方\n",
+    "* **蘋果**，代表彼得很樂意找到的食物來填飽肚子\n",
+    "* **狼**，這是危險的，應該盡量避開\n",
+    "\n",
+    "為了與這個環境互動，我們將定義一個名為 `Board` 的類。為了避免讓這個筆記本過於雜亂，我們已將所有與棋盤相關的代碼移到了單獨的 `rlboard` 模組中，現在我們將導入該模組。你可以查看這個模組的內容，了解實現細節的內部運作方式。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from rlboard import *"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "現在讓我們創建一個隨機棋盤，看看它的樣子：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#pa5c3528530)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image7eb26753ab\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m68b070af30\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m7328ea8c2e\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pa5c3528530\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "width, height = 8,8\n",
+    "m = Board(width,height)\n",
+    "m.randomize(seed=13)\n",
+    "m.plot()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 行動與策略\n",
+    "\n",
+    "在我們的例子中，彼得的目標是找到一顆蘋果，同時避開狼和其他障礙物。為了達成這個目標，他基本上可以四處走動直到找到蘋果。因此，在任何位置，他可以選擇以下其中一個行動：向上、向下、向左或向右。我們將這些行動定義為一個字典，並將它們對應到相應的座標變化。例如，向右移動（`R`）會對應到一組座標變化 `(1,0)`。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "actions = { \"U\" : (0,-1), \"D\" : (0,1), \"L\" : (-1,0), \"R\" : (1,0) }\n",
+    "action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "我們的代理（Peter）的策略是由一個所謂的**政策**來定義的。讓我們來看看最簡單的政策，稱為**隨機漫步**。\n",
+    "\n",
+    "## 隨機漫步\n",
+    "\n",
+    "首先，讓我們通過實現隨機漫步策略來解決我們的問題。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "18"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def random_policy(m):\n",
+    "    return random.choice(list(actions))\n",
+    "\n",
+    "def walk(m,policy,start_position=None):\n",
+    "    n = 0 # number of steps\n",
+    "    # set initial position\n",
+    "    if start_position:\n",
+    "        m.human = start_position \n",
+    "    else:\n",
+    "        m.random_start()\n",
+    "    while True:\n",
+    "        if m.at() == Board.Cell.apple:\n",
+    "            return n # success!\n",
+    "        if m.at() in [Board.Cell.wolf, Board.Cell.water]:\n",
+    "            return -1 # eaten by wolf or drowned\n",
+    "        while True:\n",
+    "            a = actions[policy(m)]\n",
+    "            new_pos = m.move_pos(m.human,a)\n",
+    "            if m.is_valid(new_pos) and m.at(new_pos)!=Board.Cell.water:\n",
+    "                m.move(a) # do the actual move\n",
+    "                break\n",
+    "        n+=1\n",
+    "\n",
+    "walk(m,random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "讓我們多次運行隨機漫步實驗，看看平均步數：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 32.87096774193548, eaten by wolf: 7 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def print_statistics(policy):\n",
+    "    s,w,n = 0,0,0\n",
+    "    for _ in range(100):\n",
+    "        z = walk(m,policy)\n",
+    "        if z<0:\n",
+    "            w+=1\n",
+    "        else:\n",
+    "            s += z\n",
+    "            n += 1\n",
+    "    print(f\"Average path length = {s/n}, eaten by wolf: {w} times\")\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 獎勵函數\n",
+    "\n",
+    "為了讓我們的策略更智能，我們需要了解哪些行動比其他行動「更好」。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "move_reward = -0.1\n",
+    "goal_reward = 10\n",
+    "end_reward = -10\n",
+    "\n",
+    "def reward(m,pos=None):\n",
+    "    pos = pos or m.human\n",
+    "    if not m.is_valid(pos):\n",
+    "        return end_reward\n",
+    "    x = m.at(pos)\n",
+    "    if x==Board.Cell.water or x == Board.Cell.wolf:\n",
+    "        return end_reward\n",
+    "    if x==Board.Cell.apple:\n",
+    "        return goal_reward\n",
+    "    return move_reward"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Q-Learning\n",
+    "\n",
+    "建立一個 Q-表，或多維陣列。由於我們的棋盤具有 `width` x `height` 的尺寸，我們可以用形狀為 `width` x `height` x `len(actions)` 的 numpy 陣列來表示 Q-表：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "將 Q-表傳遞給繪圖函數以便在板上可視化該表：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p267d475764)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image00b8757863\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4a30fd26ed\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m28a95af906\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p267d475764\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Q-Learning 的精髓：Bellman 方程與學習算法\n",
+    "\n",
+    "撰寫學習算法的偽代碼：\n",
+    "\n",
+    "* 初始化 Q-表 Q，為所有狀態和動作賦予相同的數值\n",
+    "* 設定學習率 $\\alpha\\leftarrow 1$\n",
+    "* 重複模擬多次\n",
+    "   1. 從隨機位置開始\n",
+    "   1. 重複以下步驟\n",
+    "        1. 在狀態 $s$ 選擇一個動作 $a$\n",
+    "        2. 執行動作並移動到新狀態 $s'$\n",
+    "        3. 如果遇到遊戲結束條件，或總獎勵過低，則退出模擬  \n",
+    "        4. 計算新狀態的獎勵 $r$\n",
+    "        5. 根據 Bellman 方程更新 Q-函數：$Q(s,a)\\leftarrow (1-\\alpha)Q(s,a)+\\alpha(r+\\gamma\\max_{a'}Q(s',a'))$\n",
+    "        6. $s\\leftarrow s'$\n",
+    "        7. 更新總獎勵並降低 $\\alpha$。\n",
+    "\n",
+    "## 探索與利用\n",
+    "\n",
+    "最佳的方法是平衡探索與利用。隨著我們對環境的了解越來越多，我們會更傾向於遵循最佳路徑，但偶爾選擇未探索的路徑。\n",
+    "\n",
+    "## Python 實現\n",
+    "\n",
+    "現在我們準備實現學習算法。在此之前，我們還需要一些函數，將 Q-表中的任意數值轉換為對應動作的概率向量：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "我們在原始向量中加入一個小量的 `eps`，以避免在初始情況下，當向量的所有組成部分都相同時出現除以 0 的情況。\n",
+    "\n",
+    "實際的學習算法將進行 5000 次實驗，也稱為 **epochs**：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "for epoch in range(10000):\n",
+    "    clear_output(wait=True)\n",
+    "    print(f\"Epoch = {epoch}\",end='')\n",
+    "\n",
+    "    # Pick initial point\n",
+    "    m.random_start()\n",
+    "    \n",
+    "    # Start travelling\n",
+    "    n=0\n",
+    "    cum_reward = 0\n",
+    "    while True:\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        dpos = actions[a]\n",
+    "        m.move(dpos,check_correctness=False) # we allow player to move outside the board, which terminates episode\n",
+    "        r = reward(m)\n",
+    "        cum_reward += r\n",
+    "        if r==end_reward or cum_reward < -1000:\n",
+    "            print(f\" {n} steps\",end='\\r')\n",
+    "            lpath.append(n)\n",
+    "            break\n",
+    "        alpha = np.exp(-n / 3000)\n",
+    "        gamma = 0.5\n",
+    "        ai = action_idx[a]\n",
+    "        Q[x,y,ai] = (1 - alpha) * Q[x,y,ai] + alpha * (r + gamma * Q[x+dpos[0], y+dpos[1]].max())\n",
+    "        n+=1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "在執行此算法後，Q-表應該更新為定義每個步驟中不同行動吸引力的值。在此處可視化該表：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p31952a86ca)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image3fd90cd4cb\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m32673975ec\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m019fd15495\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p31952a86ca\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 檢查策略\n",
+    "\n",
+    "由於 Q-Table 列出了每個狀態下各個行動的「吸引力」，因此利用它來定義我們世界中的高效導航是相當簡單的。在最簡單的情況下，我們只需選擇對應於 Q-Table 中最高值的行動：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def qpolicy_strict(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = list(actions)[np.argmax(v)]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "walk(m,qpolicy_strict)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "如果你多次嘗試上述程式碼，你可能會注意到有時它會「卡住」，需要按下筆記本中的停止按鈕來中斷執行。\n",
+    "\n",
+    "> **任務 1：** 修改 `walk` 函數，限制路徑的最大長度為一定的步數（例如 100），並觀察上述程式碼是否會不時返回此值。\n",
+    "\n",
+    "> **任務 2：** 修改 `walk` 函數，使其不會回到之前已經到過的地方。這將防止 `walk` 進入循環，但代理仍可能被「困住」在某個無法逃脫的位置。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 3.45, eaten by wolf: 0 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "def qpolicy(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(qpolicy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fbab852fd68>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 382.368508 248.518125\" width=\"382.368508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M -0 248.518125 \nL 382.368508 248.518125 \nL 382.368508 0 \nL -0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 374.45 224.64 \nL 374.45 7.2 \nL 39.65 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m2c059e3741\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.868182\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(51.686932 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"115.746997\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 2000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(103.021997 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"176.625812\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 4000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(163.900812 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"237.504627\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 6000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(224.779627 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.383442\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 8000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(285.658442 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"359.262258\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 10000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(343.356008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m0279ebb0ad\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"214.756364\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(26.2875 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"167.758568\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 2000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.557787)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"120.760773\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 124.559992)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"73.762978\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 6000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 77.562196)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"26.765182\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 8000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 30.564401)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pa8fdede5a3)\" d=\"M 54.868182 214.732865 \nL 54.898621 214.521375 \nL 54.9595 214.709366 \nL 55.081258 214.732865 \nL 55.111697 214.168891 \nL 55.142136 214.732865 \nL 55.172576 50.757557 \nL 55.233455 214.732865 \nL 55.263894 201.432489 \nL 55.294334 214.756364 \nL 55.324773 214.662368 \nL 55.355212 214.521375 \nL 55.416091 214.732865 \nL 55.537849 214.756364 \nL 55.659606 210.902544 \nL 55.690046 202.066959 \nL 55.720485 122.664184 \nL 55.750925 214.756364 \nL 55.781364 212.805955 \nL 55.811803 214.685867 \nL 55.842243 181.481925 \nL 55.872682 214.732865 \nL 55.903122 213.933902 \nL 55.964 187.450645 \nL 55.99444 214.756364 \nL 56.024879 211.396021 \nL 56.085758 214.756364 \nL 56.146637 214.685867 \nL 56.177076 214.333383 \nL 56.237955 214.685867 \nL 56.268395 208.529156 \nL 56.359713 214.756364 \nL 56.390152 213.534421 \nL 56.51191 214.756364 \nL 56.542349 214.732865 \nL 56.572789 201.056506 \nL 56.603228 214.756364 \nL 56.664107 206.649244 \nL 56.755425 214.756364 \nL 56.785864 214.732865 \nL 56.816304 214.074896 \nL 56.846743 209.751098 \nL 56.907622 214.756364 \nL 56.938062 214.756364 \nL 56.99894 209.257622 \nL 57.02938 214.756364 \nL 57.059819 214.756364 \nL 57.120698 213.957401 \nL 57.151137 214.638869 \nL 57.181577 214.756364 \nL 57.242456 214.685867 \nL 57.303334 214.027898 \nL 57.333774 214.756364 \nL 57.364213 212.312478 \nL 57.425092 214.756364 \nL 57.455531 214.756364 \nL 57.485971 212.876452 \nL 57.54685 214.756364 \nL 57.577289 214.756364 \nL 57.607729 212.946949 \nL 57.668607 214.756364 \nL 57.699047 214.732865 \nL 57.729486 214.145392 \nL 57.759926 209.187125 \nL 57.790365 214.756364 \nL 57.820804 214.756364 \nL 57.851244 212.71196 \nL 57.942562 214.027898 \nL 58.003441 211.936496 \nL 58.03388 213.886904 \nL 58.125198 214.756364 \nL 58.155638 207.495204 \nL 58.246956 212.006993 \nL 58.307835 209.845094 \nL 58.338274 214.756364 \nL 58.368714 212.312478 \nL 58.429593 214.756364 \nL 58.520911 214.709366 \nL 58.58179 214.756364 \nL 58.703547 213.017445 \nL 58.764426 214.756364 \nL 58.794865 212.194984 \nL 58.825305 209.633604 \nL 58.855744 214.756364 \nL 58.886184 214.756364 \nL 59.007941 212.594465 \nL 59.038381 214.756364 \nL 59.129699 213.581419 \nL 59.221017 214.756364 \nL 59.312335 210.808549 \nL 59.373214 214.756364 \nL 59.434093 213.111441 \nL 59.464532 212.758957 \nL 59.525411 214.756364 \nL 59.58629 214.709366 \nL 59.616729 214.756364 \nL 59.708048 213.13494 \nL 59.738487 208.85814 \nL 59.768926 214.756364 \nL 59.799366 214.732865 \nL 59.860245 214.756364 \nL 59.921123 213.275933 \nL 60.042881 214.756364 \nL 60.134199 211.231529 \nL 60.255957 214.756364 \nL 60.286396 214.40388 \nL 60.347275 214.756364 \nL 60.408154 202.724928 \nL 60.469033 211.701507 \nL 60.529912 214.756364 \nL 60.560351 210.315072 \nL 60.712548 214.756364 \nL 60.742987 210.221076 \nL 60.803866 213.604918 \nL 60.834306 214.756364 \nL 60.864745 213.416926 \nL 60.956063 207.471705 \nL 61.047382 214.756364 \nL 61.077821 212.124487 \nL 61.290897 214.756364 \nL 61.321336 214.732865 \nL 61.382215 214.497876 \nL 61.412654 214.756364 \nL 61.443094 214.756364 \nL 61.473533 210.973041 \nL 61.564851 211.654509 \nL 61.686609 214.756364 \nL 61.717049 214.756364 \nL 61.838806 208.85814 \nL 61.930124 214.756364 \nL 61.960564 211.819001 \nL 61.991003 212.124487 \nL 62.082321 211.020039 \nL 62.112761 214.756364 \nL 62.17364 214.004399 \nL 62.204079 214.756364 \nL 62.234518 206.038273 \nL 62.295397 214.756364 \nL 62.417155 211.161032 \nL 62.478034 214.756364 \nL 62.538913 214.427379 \nL 62.569352 214.756364 \nL 62.599791 209.492611 \nL 62.66067 214.709366 \nL 62.721549 214.756364 \nL 62.751988 208.106176 \nL 62.812867 214.756364 \nL 62.843307 214.027898 \nL 62.904185 214.756364 \nL 62.965064 214.732865 \nL 62.995504 212.147986 \nL 63.056382 214.756364 \nL 63.086822 212.876452 \nL 63.147701 214.756364 \nL 63.17814 209.093129 \nL 63.269458 211.20803 \nL 63.391216 214.756364 \nL 63.421655 206.249763 \nL 63.482534 206.625745 \nL 63.604292 214.756364 \nL 63.634731 214.61537 \nL 63.665171 213.534421 \nL 63.69561 214.756364 \nL 63.726049 214.756364 \nL 63.786928 214.756364 \nL 63.817368 214.286386 \nL 63.847807 211.067037 \nL 63.878246 214.756364 \nL 63.939125 212.570966 \nL 63.969565 214.756364 \nL 64.000004 200.140049 \nL 64.060883 214.732865 \nL 64.091322 213.933902 \nL 64.182641 196.803206 \nL 64.273959 214.756364 \nL 64.304398 211.795503 \nL 64.334838 210.973041 \nL 64.456595 214.756364 \nL 64.608792 211.255028 \nL 64.639232 212.594465 \nL 64.669671 214.756364 \nL 64.70011 213.393428 \nL 64.73055 210.808549 \nL 64.760989 214.262887 \nL 64.791429 212.899951 \nL 64.821868 214.756364 \nL 64.882747 212.570966 \nL 64.913186 214.497876 \nL 64.943626 214.215889 \nL 64.974065 214.756364 \nL 65.004505 214.756364 \nL 65.034944 207.706694 \nL 65.095823 213.299432 \nL 65.21758 214.756364 \nL 65.278459 214.756364 \nL 65.339338 210.597059 \nL 65.369777 214.756364 \nL 65.491535 214.709366 \nL 65.521974 213.534421 \nL 65.552414 214.756364 \nL 65.582853 214.756364 \nL 65.613293 214.756364 \nL 65.643732 213.181937 \nL 65.674172 214.027898 \nL 65.704611 199.811065 \nL 65.73505 214.756364 \nL 65.76549 213.698913 \nL 65.826369 214.756364 \nL 65.856808 214.145392 \nL 65.887247 204.534343 \nL 65.948126 214.732865 \nL 65.978566 213.064443 \nL 66.039444 214.732865 \nL 66.069884 214.756364 \nL 66.191641 211.537015 \nL 66.222081 205.309807 \nL 66.25252 214.709366 \nL 66.28296 213.440425 \nL 66.313399 211.325525 \nL 66.374278 214.098395 \nL 66.404717 214.756364 \nL 66.435157 214.685867 \nL 66.556914 211.137533 \nL 66.648233 214.756364 \nL 66.678672 213.628417 \nL 66.739551 212.617964 \nL 66.830869 214.756364 \nL 66.80043 210.36207 \nL 66.861308 214.309885 \nL 66.891748 213.933902 \nL 66.922187 210.056584 \nL 66.952627 214.756364 \nL 66.983066 214.568372 \nL 67.013505 213.651915 \nL 67.043945 214.61537 \nL 67.074384 208.270668 \nL 67.135263 214.756364 \nL 67.165702 213.745911 \nL 67.226581 214.591871 \nL 67.257021 214.756364 \nL 67.28746 213.369929 \nL 67.348339 214.756364 \nL 67.378778 214.756364 \nL 67.409218 214.61537 \nL 67.470097 214.756364 \nL 67.500536 207.894686 \nL 67.530975 214.756364 \nL 67.591854 214.380381 \nL 67.622294 206.155767 \nL 67.683172 214.756364 \nL 67.713612 214.756364 \nL 67.80493 209.234123 \nL 67.865809 212.829454 \nL 67.926688 211.936496 \nL 68.078885 214.756364 \nL 68.200642 209.140127 \nL 68.291961 214.756364 \nL 68.352839 214.662368 \nL 68.444158 214.756364 \nL 68.474597 209.234123 \nL 68.596355 214.756364 \nL 68.626794 214.756364 \nL 68.657233 213.534421 \nL 68.718112 214.756364 \nL 68.83987 214.756364 \nL 68.992067 197.555171 \nL 69.113825 214.756364 \nL 69.144264 214.098395 \nL 69.205143 214.286386 \nL 69.3269 214.756364 \nL 69.479097 203.382897 \nL 69.570416 214.685867 \nL 69.600855 212.382975 \nL 69.631294 208.928637 \nL 69.661734 214.262887 \nL 69.692173 214.756364 \nL 69.783492 209.328118 \nL 69.813931 209.93909 \nL 69.84437 210.174079 \nL 69.87481 214.756364 \nL 69.966128 212.476971 \nL 70.087886 214.756364 \nL 70.118325 214.756364 \nL 70.148764 207.307213 \nL 70.209643 214.756364 \nL 70.36184 207.518703 \nL 70.483598 214.756364 \nL 70.635795 211.936496 \nL 70.666234 213.628417 \nL 70.727113 214.756364 \nL 70.757553 209.704101 \nL 70.818431 211.678008 \nL 70.940189 214.756364 \nL 70.970628 211.043538 \nL 71.061947 212.288979 \nL 71.092386 214.756364 \nL 71.153265 211.654509 \nL 71.183704 213.299432 \nL 71.244583 211.912997 \nL 71.305462 214.756364 \nL 71.335901 213.675414 \nL 71.366341 201.690977 \nL 71.42722 206.696242 \nL 71.457659 214.756364 \nL 71.548977 213.745911 \nL 71.579417 214.756364 \nL 71.640295 214.591871 \nL 71.670735 209.257622 \nL 71.701174 214.756364 \nL 71.731614 214.756364 \nL 71.822932 214.756364 \nL 71.853371 204.60484 \nL 71.91425 214.756364 \nL 71.944689 211.654509 \nL 72.005568 214.262887 \nL 72.127326 214.756364 \nL 72.157765 209.657103 \nL 72.218644 212.335977 \nL 72.249084 214.756364 \nL 72.309962 211.372522 \nL 72.340402 210.221076 \nL 72.370841 211.396021 \nL 72.462159 214.756364 \nL 72.43172 210.268074 \nL 72.492599 214.121893 \nL 72.523038 204.60484 \nL 72.583917 214.756364 \nL 72.705675 209.328118 \nL 72.827432 214.756364 \nL 72.857872 214.756364 \nL 72.918751 212.899951 \nL 72.94919 214.474377 \nL 72.979629 214.756364 \nL 73.010069 214.427379 \nL 73.040508 213.369929 \nL 73.101387 214.685867 \nL 73.131826 214.756364 \nL 73.223145 211.043538 \nL 73.314463 214.756364 \nL 73.344902 212.523968 \nL 73.405781 214.756364 \nL 73.43622 214.732865 \nL 73.46666 212.523968 \nL 73.557978 213.228935 \nL 73.588417 211.819001 \nL 73.618857 214.756364 \nL 73.831933 214.756364 \nL 73.862372 208.317666 \nL 73.923251 214.19239 \nL 73.95369 214.756364 \nL 74.075448 211.912997 \nL 74.105887 214.756364 \nL 74.136327 204.722334 \nL 74.197206 214.756364 \nL 74.227645 212.993946 \nL 74.258084 202.513438 \nL 74.288524 214.756364 \nL 74.318963 214.756364 \nL 74.349403 214.685867 \nL 74.440721 208.317666 \nL 74.410281 214.756364 \nL 74.47116 212.359476 \nL 74.5016 214.756364 \nL 74.562479 212.335977 \nL 74.592918 214.709366 \nL 74.623357 214.756364 \nL 74.653797 214.732865 \nL 74.714676 201.737974 \nL 74.745115 214.450878 \nL 74.805994 213.933902 \nL 74.836433 214.756364 \nL 74.866873 214.638869 \nL 74.958191 209.328118 \nL 74.98863 211.772004 \nL 75.01907 214.098395 \nL 75.049509 208.740646 \nL 75.079948 206.061771 \nL 75.171267 214.732865 \nL 75.201706 207.965182 \nL 75.232145 214.756364 \nL 75.262585 214.333383 \nL 75.293024 214.756364 \nL 75.323464 213.863406 \nL 75.353903 212.547467 \nL 75.384343 213.205436 \nL 75.414782 214.756364 \nL 75.445221 211.819001 \nL 75.5061 214.427379 \nL 75.566979 210.949542 \nL 75.597418 211.41952 \nL 75.627858 214.756364 \nL 75.658297 211.114034 \nL 75.719176 213.440425 \nL 75.780055 214.756364 \nL 75.840934 214.427379 \nL 75.871373 214.709366 \nL 76.02357 203.171407 \nL 76.054009 207.025226 \nL 76.084449 214.756364 \nL 76.145328 211.537015 \nL 76.175767 208.43516 \nL 76.206207 214.756364 \nL 76.236646 214.709366 \nL 76.267085 209.304619 \nL 76.297525 214.756364 \nL 76.327964 214.756364 \nL 76.358404 214.568372 \nL 76.419282 209.422114 \nL 76.480161 213.76941 \nL 76.510601 214.756364 \nL 76.54104 214.286386 \nL 76.571479 211.772004 \nL 76.601919 214.756364 \nL 76.632358 214.756364 \nL 76.662798 213.698913 \nL 76.693237 207.636198 \nL 76.754116 214.732865 \nL 76.784555 212.077489 \nL 76.875873 212.735458 \nL 76.906313 211.748505 \nL 76.936752 214.756364 \nL 76.967192 203.006915 \nL 77.028071 211.443019 \nL 77.05851 213.604918 \nL 77.088949 207.683195 \nL 77.119389 214.756364 \nL 77.149828 214.756364 \nL 77.180268 214.215889 \nL 77.241146 214.756364 \nL 77.271586 214.685867 \nL 77.332465 214.756364 \nL 77.393343 201.502985 \nL 77.423783 210.949542 \nL 77.57598 214.756364 \nL 77.606419 214.756364 \nL 77.667298 210.761551 \nL 77.728177 211.772004 \nL 77.849935 214.756364 \nL 77.941253 207.706694 \nL 78.032571 214.756364 \nL 78.06301 212.194984 \nL 78.09345 210.009586 \nL 78.123889 213.463924 \nL 78.154329 213.205436 \nL 78.184768 212.241982 \nL 78.215207 214.756364 \nL 78.276086 212.100988 \nL 78.306526 214.19239 \nL 78.367404 214.756364 \nL 78.428283 206.226264 \nL 78.489162 210.57356 \nL 78.519602 210.832048 \nL 78.550041 213.792909 \nL 78.641359 213.416926 \nL 78.671799 214.756364 \nL 78.702238 210.973041 \nL 78.763117 214.262887 \nL 78.854435 213.064443 \nL 78.884874 214.756364 \nL 78.915314 211.701507 \nL 78.945753 198.589122 \nL 78.976193 212.993946 \nL 79.006632 207.730193 \nL 79.158829 214.756364 \nL 79.250147 211.936496 \nL 79.280587 200.281043 \nL 79.341466 214.756364 \nL 79.371905 202.607434 \nL 79.463223 214.756364 \nL 79.493663 211.748505 \nL 79.554541 210.503063 \nL 79.61542 214.756364 \nL 79.706738 214.756364 \nL 79.737178 209.210624 \nL 79.798057 209.492611 \nL 79.858935 214.756364 \nL 79.889375 214.40388 \nL 79.950254 214.450878 \nL 80.011132 205.192312 \nL 80.041572 214.756364 \nL 80.13289 214.521375 \nL 80.16333 214.756364 \nL 80.193769 214.262887 \nL 80.285087 214.756364 \nL 80.315527 207.847688 \nL 80.437284 214.756364 \nL 80.467724 214.756364 \nL 80.498163 213.581419 \nL 80.559042 214.756364 \nL 80.589481 214.756364 \nL 80.619921 211.983494 \nL 80.711239 213.55792 \nL 80.741678 212.523968 \nL 80.772118 214.756364 \nL 80.802557 214.638869 \nL 80.863436 210.221076 \nL 80.893875 214.333383 \nL 80.924315 214.145392 \nL 80.985194 211.41952 \nL 81.015633 214.756364 \nL 81.046072 214.61537 \nL 81.076512 214.756364 \nL 81.106951 210.526562 \nL 81.198269 210.902544 \nL 81.289588 214.756364 \nL 81.320027 210.808549 \nL 81.380906 213.55792 \nL 81.472224 212.782456 \nL 81.502663 214.756364 \nL 81.593982 214.756364 \nL 81.624421 212.194984 \nL 81.6853 214.756364 \nL 81.776618 214.074896 \nL 81.867936 214.756364 \nL 81.959255 210.620558 \nL 82.020133 214.756364 \nL 82.081012 214.709366 \nL 82.111452 214.756364 \nL 82.141891 209.257622 \nL 82.233209 211.490017 \nL 82.263649 210.902544 \nL 82.415846 214.756364 \nL 82.446285 214.756364 \nL 82.476724 211.325525 \nL 82.537603 212.876452 \nL 82.598482 214.756364 \nL 82.628922 210.714553 \nL 82.6898 211.255028 \nL 82.781119 214.756364 \nL 82.811558 214.051397 \nL 82.841997 214.756364 \nL 82.933316 204.745833 \nL 83.055073 214.756364 \nL 83.146391 213.886904 \nL 83.176831 208.505657 \nL 83.23771 213.205436 \nL 83.268149 213.252434 \nL 83.298588 214.474377 \nL 83.329028 211.936496 \nL 83.359467 214.19239 \nL 83.450786 211.490017 \nL 83.420346 214.756364 \nL 83.481225 213.416926 \nL 83.511664 212.100988 \nL 83.542104 214.756364 \nL 83.572543 214.333383 \nL 83.602983 214.756364 \nL 83.663861 210.197577 \nL 83.694301 214.732865 \nL 83.75518 214.756364 \nL 83.785619 213.111441 \nL 83.816058 207.988681 \nL 83.846498 214.756364 \nL 83.876937 214.756364 \nL 83.907377 214.168891 \nL 83.937816 214.756364 \nL 83.968255 198.565623 \nL 84.029134 210.78505 \nL 84.059574 214.756364 \nL 84.120452 214.732865 \nL 84.150892 211.607511 \nL 84.181331 214.756364 \nL 84.211771 212.758957 \nL 84.24221 213.957401 \nL 84.27265 205.897279 \nL 84.303089 214.756364 \nL 84.333528 212.241982 \nL 84.363968 213.816408 \nL 84.455286 214.756364 \nL 84.485725 208.22367 \nL 84.698801 214.756364 \nL 84.850998 212.641463 \nL 84.881438 213.816408 \nL 84.911877 211.795503 \nL 84.942317 213.510922 \nL 84.972756 210.57356 \nL 85.003195 214.756364 \nL 85.033635 214.756364 \nL 85.094514 214.756364 \nL 85.124953 214.568372 \nL 85.246711 208.764145 \nL 85.368468 214.756364 \nL 85.398908 208.764145 \nL 85.459786 210.832048 \nL 85.581544 214.756364 \nL 85.611983 206.249763 \nL 85.672862 214.756364 \nL 85.764181 214.756364 \nL 85.885938 211.443019 \nL 85.916378 214.756364 \nL 85.946817 214.732865 \nL 85.977256 205.991275 \nL 86.038135 211.231529 \nL 86.068575 214.098395 \nL 86.129453 212.993946 \nL 86.159893 212.147986 \nL 86.190332 203.876374 \nL 86.251211 213.13494 \nL 86.28165 207.565701 \nL 86.372969 214.756364 \nL 86.403408 213.440425 \nL 86.433847 214.756364 \nL 86.464287 199.411583 \nL 86.525166 214.756364 \nL 86.555605 214.756364 \nL 86.586045 214.215889 \nL 86.646923 214.333383 \nL 86.738242 214.756364 \nL 86.79912 209.163626 \nL 86.82956 214.756364 \nL 86.859999 214.168891 \nL 86.890439 207.213217 \nL 86.920878 214.638869 \nL 86.951317 207.918184 \nL 86.981757 214.756364 \nL 87.042636 211.231529 \nL 87.073075 206.437754 \nL 87.103514 214.262887 \nL 87.164393 214.756364 \nL 87.255711 212.406474 \nL 87.286151 214.756364 \nL 87.31659 212.476971 \nL 87.34703 210.855547 \nL 87.377469 211.325525 \nL 87.529666 214.756364 \nL 87.560106 214.756364 \nL 87.620984 207.001727 \nL 87.651424 212.147986 \nL 87.773181 214.756364 \nL 87.8645 212.05399 \nL 87.894939 214.756364 \nL 87.955818 211.983494 \nL 87.986257 210.902544 \nL 88.108015 214.756364 \nL 88.168894 214.051397 \nL 88.229773 214.521375 \nL 88.260212 204.698835 \nL 88.35153 214.756364 \nL 88.38197 214.004399 \nL 88.412409 214.756364 \nL 88.442848 213.34643 \nL 88.473288 213.299432 \nL 88.564606 214.756364 \nL 88.534167 212.641463 \nL 88.595045 214.40388 \nL 88.655924 212.641463 \nL 88.686364 214.756364 \nL 88.808121 211.184531 \nL 88.838561 208.43516 \nL 88.869 211.607511 \nL 88.929879 214.756364 \nL 88.960318 208.247169 \nL 89.021197 214.756364 \nL 89.142955 212.453472 \nL 89.203834 213.792909 \nL 89.234273 209.774597 \nL 89.295152 214.756364 \nL 89.416909 210.78505 \nL 89.477788 208.787644 \nL 89.508228 214.756364 \nL 89.538667 210.667555 \nL 89.599546 214.756364 \nL 89.660425 211.255028 \nL 89.690864 214.004399 \nL 89.812622 214.756364 \nL 89.843061 206.672743 \nL 89.90394 208.834641 \nL 89.934379 214.756364 \nL 90.025698 213.886904 \nL 90.086576 213.76941 \nL 90.147455 214.756364 \nL 90.238773 210.456065 \nL 90.269213 214.756364 \nL 90.360531 212.782456 \nL 90.451849 214.756364 \nL 90.482289 208.881639 \nL 90.543167 214.756364 \nL 90.634486 212.758957 \nL 90.664925 213.910403 \nL 90.695365 205.474299 \nL 90.725804 214.756364 \nL 90.756243 213.369929 \nL 90.786683 214.756364 \nL 90.817122 209.210624 \nL 90.90844 212.641463 \nL 90.969319 214.309885 \nL 91.030198 214.591871 \nL 91.060637 211.912997 \nL 91.182395 214.756364 \nL 91.212834 214.756364 \nL 91.243274 211.090536 \nL 91.304153 214.756364 \nL 91.42591 212.899951 \nL 91.45635 214.168891 \nL 91.486789 210.832048 \nL 91.547668 214.756364 \nL 91.578107 214.709366 \nL 91.608547 211.725006 \nL 91.638986 214.756364 \nL 91.699865 212.429973 \nL 91.730304 214.450878 \nL 91.760744 209.962589 \nL 91.791183 211.490017 \nL 91.821623 206.08527 \nL 91.852062 214.756364 \nL 91.882501 213.275933 \nL 91.94338 211.372522 \nL 91.97382 214.756364 \nL 92.034698 211.41952 \nL 92.065138 207.495204 \nL 92.095577 214.239388 \nL 92.156456 214.19239 \nL 92.217335 214.756364 \nL 92.308653 209.539608 \nL 92.430411 214.756364 \nL 92.521729 206.038273 \nL 92.643487 214.756364 \nL 92.673926 209.28112 \nL 92.734805 214.756364 \nL 92.765244 214.40388 \nL 92.826123 214.756364 \nL 92.887002 204.040866 \nL 93.00876 214.756364 \nL 93.130517 208.082677 \nL 93.191396 211.184531 \nL 93.282714 214.756364 \nL 93.313154 209.06963 \nL 93.374032 214.756364 \nL 93.404472 214.756364 \nL 93.434911 214.427379 \nL 93.465351 205.756286 \nL 93.49579 214.756364 \nL 93.526229 212.735458 \nL 93.556669 211.748505 \nL 93.587108 212.335977 \nL 93.647987 211.560514 \nL 93.678426 214.756364 \nL 93.708866 201.949464 \nL 93.769745 210.338571 \nL 93.800184 210.714553 \nL 93.891502 214.756364 \nL 93.921942 213.76941 \nL 93.982821 214.756364 \nL 94.043699 214.262887 \nL 94.074139 211.607511 \nL 94.165457 213.158439 \nL 94.195896 213.13494 \nL 94.287215 214.756364 \nL 94.256775 212.500469 \nL 94.317654 214.709366 \nL 94.408972 211.936496 \nL 94.439412 214.756364 \nL 94.469851 214.732865 \nL 94.50029 202.325447 \nL 94.561169 213.910403 \nL 94.591609 213.722412 \nL 94.622048 214.756364 \nL 94.652488 207.636198 \nL 94.713366 214.756364 \nL 94.743806 214.732865 \nL 94.774245 213.13494 \nL 94.804685 214.756364 \nL 94.835124 214.732865 \nL 94.865563 214.521375 \nL 94.896003 212.594465 \nL 94.926442 214.756364 \nL 94.956882 214.40388 \nL 94.987321 214.756364 \nL 95.078639 203.053913 \nL 95.109079 214.756364 \nL 95.200397 213.76941 \nL 95.230836 213.604918 \nL 95.261276 211.349023 \nL 95.322154 214.450878 \nL 95.352594 214.497876 \nL 95.383033 214.262887 \nL 95.413473 214.709366 \nL 95.443912 211.865999 \nL 95.504791 214.333383 \nL 95.53523 213.745911 \nL 95.56567 214.732865 \nL 95.596109 214.756364 \nL 95.687427 203.476893 \nL 95.748306 214.756364 \nL 95.809185 212.147986 \nL 95.870064 214.61537 \nL 95.900503 211.8425 \nL 95.930943 214.19239 \nL 95.961382 213.886904 \nL 95.991821 214.521375 \nL 96.022261 208.341165 \nL 96.0527 214.638869 \nL 96.08314 213.440425 \nL 96.113579 214.286386 \nL 96.144018 211.936496 \nL 96.174458 214.756364 \nL 96.235337 212.406474 \nL 96.265776 214.756364 \nL 96.296216 211.584012 \nL 96.326655 206.931231 \nL 96.387534 211.678008 \nL 96.448413 210.268074 \nL 96.509291 214.756364 \nL 96.539731 207.730193 \nL 96.60061 214.544874 \nL 96.631049 214.756364 \nL 96.691928 214.027898 \nL 96.752807 214.756364 \nL 96.783246 205.4508 \nL 96.844125 214.756364 \nL 96.874564 212.735458 \nL 96.935443 205.568295 \nL 96.965882 214.756364 \nL 97.057201 214.756364 \nL 97.08764 206.414255 \nL 97.148519 214.756364 \nL 97.178958 214.756364 \nL 97.331155 210.338571 \nL 97.392034 212.993946 \nL 97.483352 214.756364 \nL 97.513792 204.299354 \nL 97.574671 214.19239 \nL 97.665989 213.792909 \nL 97.696428 193.51336 \nL 97.757307 211.795503 \nL 97.787747 214.756364 \nL 97.818186 208.552655 \nL 97.848625 211.654509 \nL 97.909504 197.155689 \nL 97.939944 212.547467 \nL 97.970383 213.839907 \nL 98.000822 206.766738 \nL 98.031262 214.756364 \nL 98.061701 213.745911 \nL 98.12258 214.756364 \nL 98.213898 203.429895 \nL 98.244338 209.704101 \nL 98.274777 214.168891 \nL 98.305216 203.547389 \nL 98.335656 210.761551 \nL 98.396535 208.082677 \nL 98.457413 202.442941 \nL 98.518292 214.756364 \nL 98.670489 208.082677 \nL 98.731368 214.756364 \nL 98.761808 212.05399 \nL 98.792247 207.37771 \nL 98.822686 213.698913 \nL 98.883565 209.022633 \nL 98.944444 214.756364 \nL 99.005323 214.333383 \nL 99.035762 213.839907 \nL 99.066202 214.756364 \nL 99.096641 204.040866 \nL 99.15752 214.756364 \nL 99.187959 214.756364 \nL 99.309717 210.056584 \nL 99.370596 214.756364 \nL 99.431475 214.004399 \nL 99.461914 201.784972 \nL 99.522793 214.756364 \nL 99.553232 214.756364 \nL 99.583672 210.526562 \nL 99.67499 213.111441 \nL 99.705429 214.121893 \nL 99.735869 213.957401 \nL 99.766308 207.354211 \nL 99.827187 214.756364 \nL 99.857626 211.184531 \nL 99.888066 214.309885 \nL 99.918505 194.500314 \nL 99.979384 214.756364 \nL 100.131581 210.691054 \nL 100.222899 212.218483 \nL 100.283778 214.309885 \nL 100.314217 214.145392 \nL 100.344657 206.061771 \nL 100.375096 214.756364 \nL 100.405536 214.756364 \nL 100.527293 204.205359 \nL 100.557733 214.756364 \nL 100.649051 213.816408 \nL 100.740369 214.756364 \nL 100.831687 212.006993 \nL 100.862127 214.756364 \nL 100.892566 214.239388 \nL 100.923005 209.586606 \nL 100.983884 213.9809 \nL 101.044763 210.36207 \nL 101.105642 213.13494 \nL 101.19696 214.756364 \nL 101.2274 213.087942 \nL 101.318718 214.098395 \nL 101.349157 214.756364 \nL 101.440475 208.482158 \nL 101.470915 214.756364 \nL 101.531794 206.179266 \nL 101.562233 213.416926 \nL 101.592672 214.756364 \nL 101.623112 202.489939 \nL 101.71443 209.657103 \nL 101.775309 203.429895 \nL 101.836188 214.756364 \nL 101.988385 193.583857 \nL 102.110142 214.756364 \nL 102.140582 210.902544 \nL 102.2319 211.701507 \nL 102.292779 214.756364 \nL 102.323218 202.654431 \nL 102.384097 204.980822 \nL 102.414536 214.756364 \nL 102.505855 214.145392 \nL 102.597173 214.756364 \nL 102.627612 208.623151 \nL 102.688491 213.205436 \nL 102.74937 214.756364 \nL 102.779809 212.547467 \nL 102.810249 214.709366 \nL 102.962446 204.628339 \nL 102.871128 214.756364 \nL 102.992885 206.837235 \nL 103.084203 214.074896 \nL 103.145082 212.429973 \nL 103.205961 214.756364 \nL 103.2364 209.7276 \nL 103.327719 211.912997 \nL 103.419037 214.756364 \nL 103.479916 198.236639 \nL 103.510355 214.756364 \nL 103.571234 214.732865 \nL 103.632113 200.422036 \nL 103.662552 207.777191 \nL 103.75387 214.756364 \nL 103.78431 213.064443 \nL 103.845189 203.335899 \nL 103.966946 214.756364 \nL 103.997386 209.657103 \nL 104.058264 213.9809 \nL 104.119143 214.756364 \nL 104.149583 207.095723 \nL 104.210462 213.910403 \nL 104.27134 212.758957 \nL 104.332219 214.756364 \nL 104.393098 214.756364 \nL 104.423537 207.683195 \nL 104.514856 210.949542 \nL 104.606174 214.756364 \nL 104.636613 214.685867 \nL 104.727931 214.756364 \nL 104.758371 209.234123 \nL 104.78881 214.732865 \nL 104.81925 196.380226 \nL 104.880128 214.756364 \nL 104.941007 206.931231 \nL 104.971447 213.181937 \nL 105.032326 214.756364 \nL 105.062765 213.017445 \nL 105.093204 214.427379 \nL 105.154083 213.9809 \nL 105.184523 214.756364 \nL 105.30628 205.615292 \nL 105.33672 214.756364 \nL 105.428038 210.36207 \nL 105.458477 214.756364 \nL 105.549795 213.9809 \nL 105.580235 214.756364 \nL 105.610674 203.923372 \nL 105.701992 209.586606 \nL 105.82375 214.61537 \nL 105.884629 214.756364 \nL 105.945508 202.325447 \nL 105.975947 214.662368 \nL 106.067265 214.380381 \nL 106.128144 214.756364 \nL 106.219462 211.912997 \nL 106.249902 204.698835 \nL 106.310781 213.393428 \nL 106.371659 214.756364 \nL 106.493417 206.696242 \nL 106.523856 214.756364 \nL 106.554296 206.08527 \nL 106.615175 212.92345 \nL 106.645614 208.317666 \nL 106.706493 214.662368 \nL 106.797811 214.756364 \nL 106.828251 212.406474 \nL 106.889129 213.76941 \nL 106.980448 214.756364 \nL 107.010887 214.497876 \nL 107.041326 214.756364 \nL 107.132645 208.059178 \nL 107.163084 213.34643 \nL 107.254402 212.852953 \nL 107.284842 214.756364 \nL 107.315281 204.957323 \nL 107.37616 214.756364 \nL 107.406599 214.756364 \nL 107.528357 213.581419 \nL 107.558796 214.756364 \nL 107.650115 210.15058 \nL 107.680554 212.970447 \nL 107.832751 214.756364 \nL 107.924069 211.819001 \nL 107.954509 214.756364 \nL 107.984948 205.497798 \nL 108.045827 212.617964 \nL 108.076266 212.92345 \nL 108.137145 214.756364 \nL 108.167584 214.732865 \nL 108.198024 203.053913 \nL 108.228463 214.756364 \nL 108.258903 210.197577 \nL 108.38066 214.756364 \nL 108.4111 214.756364 \nL 108.441539 208.411661 \nL 108.502418 214.756364 \nL 108.532857 214.427379 \nL 108.593736 208.670149 \nL 108.624176 214.309885 \nL 108.685054 214.756364 \nL 108.745933 207.142721 \nL 108.806812 212.993946 \nL 108.837251 212.288979 \nL 108.92857 214.756364 \nL 109.050327 211.020039 \nL 109.172085 214.756364 \nL 109.202524 214.685867 \nL 109.263403 214.756364 \nL 109.293843 210.761551 \nL 109.385161 211.396021 \nL 109.44604 214.732865 \nL 109.476479 184.066803 \nL 109.537358 212.71196 \nL 109.567797 214.756364 \nL 109.598237 213.34643 \nL 109.659115 214.756364 \nL 109.689555 207.683195 \nL 109.719994 214.756364 \nL 109.811312 212.077489 \nL 109.872191 214.756364 \nL 109.902631 212.852953 \nL 109.96351 212.993946 \nL 109.993949 209.492611 \nL 110.054828 214.756364 \nL 110.115707 212.05399 \nL 110.146146 211.184531 \nL 110.176585 214.756364 \nL 110.267904 214.215889 \nL 110.298343 214.756364 \nL 110.45054 202.88942 \nL 110.480979 214.638869 \nL 110.511419 198.142643 \nL 110.541858 209.563107 \nL 110.572298 203.641385 \nL 110.602737 213.628417 \nL 110.633176 214.756364 \nL 110.663616 213.440425 \nL 110.694055 184.160799 \nL 110.724495 214.756364 \nL 110.754934 214.732865 \nL 110.815813 214.756364 \nL 110.846252 200.093051 \nL 110.907131 211.959995 \nL 110.96801 209.210624 \nL 110.998449 214.756364 \nL 111.028889 192.573404 \nL 111.089768 214.756364 \nL 111.120207 214.756364 \nL 111.150646 205.02782 \nL 111.211525 211.819001 \nL 111.241965 214.544874 \nL 111.333283 213.76941 \nL 111.363722 213.55792 \nL 111.455041 214.756364 \nL 111.48548 213.698913 \nL 111.576798 204.910326 \nL 111.607238 206.719741 \nL 111.728995 214.756364 \nL 111.789874 211.513516 \nL 111.820313 211.537015 \nL 111.881192 214.756364 \nL 111.911632 214.638869 \nL 111.942071 202.137456 \nL 112.00295 206.649244 \nL 112.033389 212.100988 \nL 112.063829 196.450722 \nL 112.124707 214.756364 \nL 112.246465 203.570888 \nL 112.307344 214.732865 \nL 112.337783 214.239388 \nL 112.368223 203.594387 \nL 112.398662 214.756364 \nL 112.429102 211.63101 \nL 112.459541 211.725006 \nL 112.48998 212.71196 \nL 112.52042 208.364663 \nL 112.550859 214.756364 \nL 112.611738 210.973041 \nL 112.703056 213.9809 \nL 112.763935 214.051397 \nL 112.794374 208.458659 \nL 112.824814 214.756364 \nL 112.916132 210.973041 \nL 112.946571 214.732865 \nL 112.977011 207.330712 \nL 113.00745 209.821595 \nL 113.068329 214.497876 \nL 113.098769 203.265403 \nL 113.220526 214.756364 \nL 113.250966 214.544874 \nL 113.372723 206.155767 \nL 113.342284 214.756364 \nL 113.403163 212.100988 \nL 113.464041 209.163626 \nL 113.52492 214.756364 \nL 113.55536 198.072146 \nL 113.616238 214.756364 \nL 113.646678 214.756364 \nL 113.737996 214.004399 \nL 113.768435 214.756364 \nL 113.829314 208.200171 \nL 113.859754 213.816408 \nL 113.890193 214.756364 \nL 113.920633 212.993946 \nL 113.951072 211.63101 \nL 113.981511 212.288979 \nL 114.07283 214.756364 \nL 114.103269 214.474377 \nL 114.225027 210.291573 \nL 114.285905 214.756364 \nL 114.346784 206.179266 \nL 114.377224 210.667555 \nL 114.438102 214.756364 \nL 114.498981 214.286386 \nL 114.590299 210.808549 \nL 114.681618 214.756364 \nL 114.803375 205.497798 \nL 114.894694 214.756364 \nL 114.925133 200.398537 \nL 114.986012 214.756364 \nL 115.016451 214.756364 \nL 115.046891 202.513438 \nL 115.107769 212.218483 \nL 115.138209 210.714553 \nL 115.229527 214.756364 \nL 115.259966 213.181937 \nL 115.290406 213.111441 \nL 115.381724 214.756364 \nL 115.412163 214.474377 \nL 115.442603 214.756364 \nL 115.473042 214.732865 \nL 115.5948 209.986087 \nL 115.716558 214.756364 \nL 115.777436 214.027898 \nL 115.838315 214.40388 \nL 115.929633 214.756364 \nL 115.960073 190.552499 \nL 116.020952 214.756364 \nL 116.11227 206.931231 \nL 116.142709 210.338571 \nL 116.173149 207.777191 \nL 116.294906 214.756364 \nL 116.325346 214.756364 \nL 116.447103 212.359476 \nL 116.477543 212.547467 \nL 116.538422 214.756364 \nL 116.568861 196.521219 \nL 116.660179 205.685789 \nL 116.781937 214.756364 \nL 116.812376 209.445613 \nL 116.873255 214.756364 \nL 116.903694 214.309885 \nL 116.995013 214.756364 \nL 117.055891 210.432566 \nL 117.177649 214.756364 \nL 117.299407 213.463924 \nL 117.329846 214.756364 \nL 117.360286 212.429973 \nL 117.390725 212.688461 \nL 117.451604 213.275933 \nL 117.482043 204.957323 \nL 117.542922 214.756364 \nL 117.603801 211.067037 \nL 117.63424 202.325447 \nL 117.695119 214.168891 \nL 117.725558 208.85814 \nL 117.755998 214.756364 \nL 117.786437 214.756364 \nL 117.816877 214.756364 \nL 117.847316 198.918107 \nL 117.908195 213.792909 \nL 117.969074 214.756364 \nL 117.999513 212.641463 \nL 118.090831 214.756364 \nL 118.18215 205.074818 \nL 118.303907 214.756364 \nL 118.395225 214.756364 \nL 118.486544 208.881639 \nL 118.516983 212.899951 \nL 118.638741 214.756364 \nL 118.69962 213.087942 \nL 118.730059 214.756364 \nL 118.760498 214.756364 \nL 118.790938 210.620558 \nL 118.851817 214.756364 \nL 118.882256 214.756364 \nL 119.004014 205.850281 \nL 119.125771 214.756364 \nL 119.217089 198.589122 \nL 119.247529 213.228935 \nL 119.308408 211.936496 \nL 119.369286 214.756364 \nL 119.399726 211.725006 \nL 119.460605 214.756364 \nL 119.491044 214.356882 \nL 119.521484 211.090536 \nL 119.551923 214.427379 \nL 119.612802 212.218483 \nL 119.643241 213.510922 \nL 119.673681 211.490017 \nL 119.70412 210.99654 \nL 119.764999 214.756364 \nL 119.825878 212.500469 \nL 119.856317 211.819001 \nL 119.886756 213.463924 \nL 119.917196 214.732865 \nL 119.978075 206.813736 \nL 120.008514 213.369929 \nL 120.038953 214.450878 \nL 120.099832 208.717147 \nL 120.130272 213.416926 \nL 120.160711 213.722412 \nL 120.19115 212.359476 \nL 120.22159 214.756364 \nL 120.252029 214.732865 \nL 120.312908 214.756364 \nL 120.404226 210.197577 \nL 120.434666 194.946793 \nL 120.465105 214.756364 \nL 120.495545 202.936418 \nL 120.617302 214.756364 \nL 120.647742 214.756364 \nL 120.678181 209.022633 \nL 120.73906 212.547467 \nL 120.860817 214.756364 \nL 120.952136 204.040866 \nL 121.073893 214.756364 \nL 121.104333 214.756364 \nL 121.195651 204.745833 \nL 121.22609 210.926043 \nL 121.286969 214.756364 \nL 121.317409 211.795503 \nL 121.347848 211.607511 \nL 121.408727 214.756364 \nL 121.439166 209.915591 \nL 121.469606 213.792909 \nL 121.500045 212.876452 \nL 121.530484 213.040944 \nL 121.621803 214.756364 \nL 121.652242 209.7276 \nL 121.713121 214.756364 \nL 121.74356 213.181937 \nL 121.804439 214.756364 \nL 121.834878 214.450878 \nL 121.865318 210.57356 \nL 121.926197 214.756364 \nL 121.956636 214.61537 \nL 121.987076 214.756364 \nL 122.078394 208.740646 \nL 122.108833 214.756364 \nL 122.169712 204.980822 \nL 122.200151 199.364586 \nL 122.29147 214.756364 \nL 122.321909 213.534421 \nL 122.352348 214.756364 \nL 122.382788 202.912919 \nL 122.443667 213.393428 \nL 122.504545 214.709366 \nL 122.534985 213.9809 \nL 122.626303 200.586528 \nL 122.656742 211.959995 \nL 122.717621 214.756364 \nL 122.748061 202.67793 \nL 122.839379 208.717147 \nL 122.961137 214.756364 \nL 123.022015 211.701507 \nL 123.052455 214.756364 \nL 123.082894 214.756364 \nL 123.143773 201.878968 \nL 123.204652 210.385569 \nL 123.356849 214.756364 \nL 123.387288 213.698913 \nL 123.448167 214.756364 \nL 123.478606 204.980822 \nL 123.569925 210.738052 \nL 123.630804 214.756364 \nL 123.661243 213.322931 \nL 123.752561 214.732865 \nL 123.783001 207.612699 \nL 123.874319 214.756364 \nL 123.843879 204.980822 \nL 123.904758 214.427379 \nL 123.935198 214.756364 \nL 123.996076 210.268074 \nL 124.026516 184.889265 \nL 124.087395 212.335977 \nL 124.117834 201.502985 \nL 124.178713 214.756364 \nL 124.209152 214.756364 \nL 124.239592 214.568372 \nL 124.270031 213.487423 \nL 124.300471 195.816252 \nL 124.361349 214.756364 \nL 124.391789 214.004399 \nL 124.452668 214.756364 \nL 124.483107 214.756364 \nL 124.513546 214.333383 \nL 124.543986 214.756364 \nL 124.574425 205.215811 \nL 124.635304 214.756364 \nL 124.665743 214.685867 \nL 124.726622 214.756364 \nL 124.757062 210.409068 \nL 124.81794 213.933902 \nL 124.878819 214.756364 \nL 124.970137 210.902544 \nL 125.061456 214.756364 \nL 125.091895 213.205436 \nL 125.122335 214.756364 \nL 125.152774 191.586451 \nL 125.213653 213.816408 \nL 125.274532 213.76941 \nL 125.33541 214.756364 \nL 125.426729 212.100988 \nL 125.457168 214.756364 \nL 125.518047 214.262887 \nL 125.548486 209.351617 \nL 125.609365 214.756364 \nL 125.792001 214.756364 \nL 125.85288 211.325525 \nL 125.913759 212.641463 \nL 126.005077 214.756364 \nL 126.035517 213.416926 \nL 126.096396 199.764067 \nL 126.126835 214.756364 \nL 126.157274 211.748505 \nL 126.187714 214.756364 \nL 126.218153 205.004321 \nL 126.279032 214.756364 \nL 126.431229 211.302026 \nL 126.461668 202.67793 \nL 126.492108 214.756364 \nL 126.522547 213.816408 \nL 126.583426 214.427379 \nL 126.644305 208.740646 \nL 126.766063 214.756364 \nL 126.796502 210.714553 \nL 126.857381 214.756364 \nL 126.91826 209.868593 \nL 126.979138 213.275933 \nL 127.009578 214.756364 \nL 127.040017 214.215889 \nL 127.100896 204.957323 \nL 127.131335 212.077489 \nL 127.161775 214.709366 \nL 127.192214 212.946949 \nL 127.222654 196.168736 \nL 127.283532 212.453472 \nL 127.313972 214.333383 \nL 127.344411 203.641385 \nL 127.40529 211.349023 \nL 127.466169 213.322931 \nL 127.496608 203.617886 \nL 127.527048 214.756364 \nL 127.557487 211.325525 \nL 127.618366 214.756364 \nL 127.648805 204.39335 \nL 127.709684 214.61537 \nL 127.740124 211.20803 \nL 127.801002 214.685867 \nL 127.831442 214.521375 \nL 127.861881 212.030492 \nL 127.892321 214.756364 \nL 127.92276 214.756364 \nL 127.953199 214.098395 \nL 128.014078 214.756364 \nL 128.044518 214.756364 \nL 128.074957 209.563107 \nL 128.166275 210.644057 \nL 128.196715 210.409068 \nL 128.257593 213.933902 \nL 128.318472 212.077489 \nL 128.379351 201.502985 \nL 128.409791 210.57356 \nL 128.531548 214.756364 \nL 128.592427 213.087942 \nL 128.622866 208.411661 \nL 128.653306 214.756364 \nL 128.683745 214.450878 \nL 128.714185 214.756364 \nL 128.744624 209.210624 \nL 128.805503 214.756364 \nL 128.896821 212.594465 \nL 128.92726 213.651915 \nL 128.9577 214.756364 \nL 128.988139 208.85814 \nL 129.049018 214.756364 \nL 129.079457 214.756364 \nL 129.201215 209.093129 \nL 129.231655 214.756364 \nL 129.292533 214.121893 \nL 129.322973 207.659697 \nL 129.353412 214.685867 \nL 129.414291 208.834641 \nL 129.566488 214.756364 \nL 129.596927 201.127003 \nL 129.657806 214.756364 \nL 129.688246 210.902544 \nL 129.749124 214.756364 \nL 129.779564 214.756364 \nL 129.901321 210.385569 \nL 130.023079 214.756364 \nL 130.114397 214.756364 \nL 130.144837 196.967698 \nL 130.205716 209.328118 \nL 130.236155 214.450878 \nL 130.266594 171.236405 \nL 130.327473 214.756364 \nL 130.357913 212.406474 \nL 130.418791 214.756364 \nL 130.449231 214.756364 \nL 130.47967 196.521219 \nL 130.540549 214.756364 \nL 130.662307 213.228935 \nL 130.692746 213.510922 \nL 130.753625 214.756364 \nL 130.784064 202.325447 \nL 130.875383 207.659697 \nL 130.936261 214.756364 \nL 130.966701 201.949464 \nL 131.02758 214.356882 \nL 131.058019 214.732865 \nL 131.118898 203.923372 \nL 131.149337 214.756364 \nL 131.179777 214.568372 \nL 131.301534 191.656947 \nL 131.331974 214.756364 \nL 131.423292 207.706694 \nL 131.484171 206.108769 \nL 131.54505 214.756364 \nL 131.575489 214.756364 \nL 131.666807 205.427301 \nL 131.697247 213.158439 \nL 131.788565 214.756364 \nL 131.910322 203.805877 \nL 131.940762 205.074818 \nL 132.062519 214.756364 \nL 132.184277 208.599652 \nL 132.336474 214.756364 \nL 132.366914 205.568295 \nL 132.427792 210.99654 \nL 132.54955 214.756364 \nL 132.579989 201.972963 \nL 132.640868 212.970447 \nL 132.701747 212.006993 \nL 132.732186 214.756364 \nL 132.762626 209.680602 \nL 132.793065 208.64665 \nL 132.884383 214.756364 \nL 132.914823 210.949542 \nL 132.945262 204.863328 \nL 132.975702 214.756364 \nL 133.006141 214.709366 \nL 133.06702 213.017445 \nL 133.097459 214.756364 \nL 133.158338 214.756364 \nL 133.310535 209.28112 \nL 133.340975 214.756364 \nL 133.401853 208.458659 \nL 133.432293 211.278527 \nL 133.462732 209.633604 \nL 133.55405 207.072224 \nL 133.58449 214.756364 \nL 133.614929 214.756364 \nL 133.645369 201.127003 \nL 133.706247 214.756364 \nL 133.736687 213.440425 \nL 133.797566 202.137456 \nL 133.828005 205.356805 \nL 133.949763 214.756364 \nL 133.980202 214.756364 \nL 134.132399 206.226264 \nL 134.254157 214.756364 \nL 134.284596 214.685867 \nL 134.315036 198.00165 \nL 134.345475 214.756364 \nL 134.375914 199.106098 \nL 134.436793 214.756364 \nL 134.528111 214.497876 \nL 134.558551 214.309885 \nL 134.58899 214.756364 \nL 134.649869 214.685867 \nL 134.680308 213.252434 \nL 134.710748 214.756364 \nL 134.741187 214.756364 \nL 134.802066 212.946949 \nL 134.832506 214.756364 \nL 134.954263 193.184376 \nL 135.076021 214.756364 \nL 135.10646 212.594465 \nL 135.167339 214.756364 \nL 135.289097 214.756364 \nL 135.502172 214.756364 \nL 135.532612 206.766738 \nL 135.593491 214.756364 \nL 135.62393 214.662368 \nL 135.65437 214.756364 \nL 135.745688 195.722257 \nL 135.806567 214.756364 \nL 135.867445 203.923372 \nL 135.989203 214.756364 \nL 136.050082 213.111441 \nL 136.080521 214.756364 \nL 136.110961 214.756364 \nL 136.202279 206.837235 \nL 136.293597 214.756364 \nL 136.324036 213.510922 \nL 136.384915 211.819001 \nL 136.445794 214.756364 \nL 136.567552 210.879046 \nL 136.65887 214.756364 \nL 136.689309 213.534421 \nL 136.719749 214.521375 \nL 136.750188 210.291573 \nL 136.780628 214.756364 \nL 136.811067 213.252434 \nL 136.963264 214.756364 \nL 137.054582 208.693648 \nL 137.085022 214.756364 \nL 137.1459 212.782456 \nL 137.17634 196.9207 \nL 137.206779 214.756364 \nL 137.237219 214.756364 \nL 137.267658 214.333383 \nL 137.298098 207.518703 \nL 137.328537 214.756364 \nL 137.358976 212.147986 \nL 137.389416 212.194984 \nL 137.480734 214.756364 \nL 137.511173 213.675414 \nL 137.541613 212.194984 \nL 137.572052 214.732865 \nL 137.602492 214.732865 \nL 137.632931 211.63101 \nL 137.69381 211.983494 \nL 137.724249 214.756364 \nL 137.754689 208.975635 \nL 137.785128 207.307213 \nL 137.846007 214.756364 \nL 137.876446 204.957323 \nL 137.906886 213.792909 \nL 137.937325 212.570966 \nL 137.967765 213.13494 \nL 137.998204 214.756364 \nL 138.028643 199.505579 \nL 138.089522 211.537015 \nL 138.150401 209.375116 \nL 138.21128 214.756364 \nL 138.363477 206.672743 \nL 138.454795 214.756364 \nL 138.485234 205.967776 \nL 138.546113 210.338571 \nL 138.576553 214.732865 \nL 138.637431 211.41952 \nL 138.667871 207.659697 \nL 138.69831 213.604918 \nL 138.789629 213.299432 \nL 138.820068 214.756364 \nL 138.911386 201.737974 \nL 139.002704 214.756364 \nL 139.033144 213.322931 \nL 139.094023 214.756364 \nL 139.124462 210.033085 \nL 139.21578 210.503063 \nL 139.276659 209.7276 \nL 139.337538 214.756364 \nL 139.398417 212.92345 \nL 139.428856 214.756364 \nL 139.459295 214.756364 \nL 139.520174 204.863328 \nL 139.611493 211.114034 \nL 139.641932 211.255028 \nL 139.672371 210.738052 \nL 139.702811 214.756364 \nL 139.794129 213.957401 \nL 139.824568 214.756364 \nL 139.855008 213.581419 \nL 139.885447 207.119222 \nL 139.915887 214.756364 \nL 139.946326 214.004399 \nL 140.037644 211.325525 \nL 140.128962 214.756364 \nL 140.159402 207.260215 \nL 140.220281 214.380381 \nL 140.25072 214.427379 \nL 140.342038 202.113957 \nL 140.372478 214.756364 \nL 140.463796 211.513516 \nL 140.555114 214.756364 \nL 140.585554 197.484674 \nL 140.646432 214.286386 \nL 140.707311 212.805955 \nL 140.737751 207.659697 \nL 140.798629 208.881639 \nL 140.859508 207.753692 \nL 140.889948 214.756364 \nL 140.920387 208.270668 \nL 140.981266 214.474377 \nL 141.042145 214.756364 \nL 141.072584 213.745911 \nL 141.103023 209.116628 \nL 141.133463 214.756364 \nL 141.163902 214.756364 \nL 141.224781 214.756364 \nL 141.316099 213.252434 \nL 141.376978 214.544874 \nL 141.437857 202.630932 \nL 141.559615 214.756364 \nL 141.681372 205.826783 \nL 141.80313 214.756364 \nL 141.864009 200.680524 \nL 141.924887 212.970447 \nL 141.955327 214.756364 \nL 141.985766 214.521375 \nL 142.016206 208.999134 \nL 142.107524 210.244575 \nL 142.229282 214.756364 \nL 142.381479 211.137533 \nL 142.472797 211.020039 \nL 142.503236 214.004399 \nL 142.533676 205.145314 \nL 142.564115 214.756364 \nL 142.594554 214.756364 \nL 142.624994 214.685867 \nL 142.685873 214.756364 \nL 142.716312 214.756364 \nL 142.83807 213.181937 \nL 142.959827 214.756364 \nL 142.990267 214.756364 \nL 143.020706 209.304619 \nL 143.081585 214.474377 \nL 143.203343 212.077489 \nL 143.172903 214.756364 \nL 143.233782 212.805955 \nL 143.385979 214.756364 \nL 143.446858 210.597059 \nL 143.507737 212.453472 \nL 143.538176 214.732865 \nL 143.599055 211.090536 \nL 143.629494 211.325525 \nL 143.690373 214.756364 \nL 143.751252 213.792909 \nL 143.84257 204.81633 \nL 143.964328 214.756364 \nL 144.086085 204.134862 \nL 144.116525 208.270668 \nL 144.207843 214.756364 \nL 144.238282 204.534343 \nL 144.299161 214.756364 \nL 144.329601 214.756364 \nL 144.451358 213.252434 \nL 144.481798 205.121816 \nL 144.512237 214.756364 \nL 144.542677 212.26548 \nL 144.725313 214.756364 \nL 144.755752 214.497876 \nL 144.786192 214.756364 \nL 144.816631 193.583857 \nL 144.907949 204.81633 \nL 144.938389 214.380381 \nL 145.029707 213.13494 \nL 145.060146 214.145392 \nL 145.121025 214.732865 \nL 145.151465 208.294167 \nL 145.181904 214.544874 \nL 145.212344 206.931231 \nL 145.273222 213.158439 \nL 145.425419 214.756364 \nL 145.455859 201.643979 \nL 145.516738 210.855547 \nL 145.638495 214.756364 \nL 145.699374 213.087942 \nL 145.729813 196.662212 \nL 145.760253 213.910403 \nL 145.790692 201.127003 \nL 145.942889 214.756364 \nL 145.973329 214.756364 \nL 146.003768 210.291573 \nL 146.064647 214.380381 \nL 146.155965 214.685867 \nL 146.186405 211.865999 \nL 146.308162 214.756364 \nL 146.338602 214.40388 \nL 146.369041 214.756364 \nL 146.490799 209.046132 \nL 146.612556 214.756364 \nL 146.673435 209.586606 \nL 146.703874 214.004399 \nL 146.734314 214.756364 \nL 146.764753 213.675414 \nL 146.795193 209.704101 \nL 146.825632 214.756364 \nL 146.886511 210.973041 \nL 146.91695 208.552655 \nL 146.94739 212.429973 \nL 147.008269 214.756364 \nL 147.038708 202.46644 \nL 147.099587 213.440425 \nL 147.190905 214.756364 \nL 147.160466 212.970447 \nL 147.221344 214.591871 \nL 147.312663 210.57356 \nL 147.373541 211.231529 \nL 147.403981 214.756364 \nL 147.495299 214.19239 \nL 147.525738 214.732865 \nL 147.556178 208.317666 \nL 147.617057 214.262887 \nL 147.677936 213.816408 \nL 147.799693 214.756364 \nL 147.95189 201.502985 \nL 148.043208 214.756364 \nL 148.073648 211.513516 \nL 148.104087 210.78505 \nL 148.134527 197.79016 \nL 148.164966 214.756364 \nL 148.195405 214.568372 \nL 148.225845 214.756364 \nL 148.347602 211.8425 \nL 148.438921 214.756364 \nL 148.46936 209.093129 \nL 148.530239 212.617964 \nL 148.651997 214.756364 \nL 148.682436 201.549983 \nL 148.743315 214.756364 \nL 148.773754 213.698913 \nL 148.804194 214.756364 \nL 148.834633 202.724928 \nL 148.895512 212.335977 \nL 149.017269 214.756364 \nL 149.047709 214.662368 \nL 149.078148 213.698913 \nL 149.108588 207.213217 \nL 149.169466 214.027898 \nL 149.199906 211.137533 \nL 149.291224 208.787644 \nL 149.321664 214.756364 \nL 149.352103 214.756364 \nL 149.382542 188.484596 \nL 149.443421 206.860734 \nL 149.534739 214.756364 \nL 149.565179 207.401209 \nL 149.626058 214.756364 \nL 149.656497 212.547467 \nL 149.717376 214.756364 \nL 149.778255 214.756364 \nL 149.869573 212.312478 \nL 149.900012 214.262887 \nL 149.930452 207.518703 \nL 149.99133 214.685867 \nL 150.02177 208.740646 \nL 150.052209 206.226264 \nL 150.082649 209.7276 \nL 150.234846 214.756364 \nL 150.265285 201.573482 \nL 150.326164 213.9809 \nL 150.356603 213.792909 \nL 150.387043 214.756364 \nL 150.417482 209.539608 \nL 150.478361 213.651915 \nL 150.5088 213.487423 \nL 150.53924 214.756364 \nL 150.569679 208.811143 \nL 150.630558 214.051397 \nL 150.660997 214.756364 \nL 150.691437 207.659697 \nL 150.752316 214.756364 \nL 150.843634 212.852953 \nL 150.904513 213.628417 \nL 150.934952 214.756364 \nL 151.02627 208.388162 \nL 151.05671 209.116628 \nL 151.117589 214.756364 \nL 151.148028 213.463924 \nL 151.178467 204.275855 \nL 151.239346 214.732865 \nL 151.269786 208.01218 \nL 151.300225 211.889498 \nL 151.330664 190.435005 \nL 151.361104 214.756364 \nL 151.391543 211.748505 \nL 151.421983 212.429973 \nL 151.452422 204.322853 \nL 151.482861 214.756364 \nL 151.513301 207.80069 \nL 151.665498 214.756364 \nL 151.726377 208.975635 \nL 151.756816 210.15058 \nL 151.787256 214.756364 \nL 151.817695 211.748505 \nL 151.848134 206.155767 \nL 151.909013 214.521375 \nL 151.969892 214.756364 \nL 152.000331 214.145392 \nL 152.06121 214.756364 \nL 152.182968 197.625667 \nL 152.243847 214.756364 \nL 152.304725 213.181937 \nL 152.335165 212.71196 \nL 152.365604 214.756364 \nL 152.426483 205.897279 \nL 152.456923 214.756364 \nL 152.548241 208.458659 \nL 152.57868 213.111441 \nL 152.60912 214.756364 \nL 152.700438 214.19239 \nL 152.730877 214.215889 \nL 152.822195 214.756364 \nL 152.852635 208.364663 \nL 152.913514 214.121893 \nL 152.943953 184.654276 \nL 153.065711 214.756364 \nL 153.09615 210.926043 \nL 153.157029 214.756364 \nL 153.187468 214.756364 \nL 153.248347 206.320259 \nL 153.309226 207.706694 \nL 153.370105 214.756364 \nL 153.430984 213.158439 \nL 153.461423 213.816408 \nL 153.491862 207.518703 \nL 153.522302 214.756364 \nL 153.552741 212.617964 \nL 153.644059 214.756364 \nL 153.674499 214.356882 \nL 153.704938 214.756364 \nL 153.735378 213.839907 \nL 153.765817 207.542202 \nL 153.796256 214.756364 \nL 153.826696 214.239388 \nL 153.887575 214.756364 \nL 153.918014 204.839829 \nL 153.978893 213.792909 \nL 154.039772 214.756364 \nL 154.070211 213.322931 \nL 154.100651 188.790082 \nL 154.161529 214.215889 \nL 154.191969 214.756364 \nL 154.222408 200.11655 \nL 154.283287 202.630932 \nL 154.405045 214.756364 \nL 154.435484 214.756364 \nL 154.465923 214.591871 \nL 154.496363 208.975635 \nL 154.526802 214.756364 \nL 154.557242 214.756364 \nL 154.587681 214.756364 \nL 154.678999 213.698913 \nL 154.739878 214.756364 \nL 154.770317 214.145392 \nL 154.800757 213.13494 \nL 154.831196 214.756364 \nL 154.861636 214.756364 \nL 154.892075 205.02782 \nL 154.952954 214.756364 \nL 155.013833 213.534421 \nL 155.044272 206.461253 \nL 155.105151 214.756364 \nL 155.16603 214.756364 \nL 155.196469 204.487345 \nL 155.257348 214.756364 \nL 155.379106 213.228935 \nL 155.439984 211.959995 \nL 155.561742 214.756364 \nL 155.622621 214.756364 \nL 155.713939 205.215811 \nL 155.805257 214.756364 \nL 155.835697 202.865921 \nL 155.896576 212.641463 \nL 156.018333 214.756364 \nL 156.048773 213.322931 \nL 156.109651 214.756364 \nL 156.140091 196.356727 \nL 156.261848 214.756364 \nL 156.322727 207.777191 \nL 156.353167 213.040944 \nL 156.414045 214.756364 \nL 156.566243 204.017367 \nL 156.657561 214.756364 \nL 156.688 214.239388 \nL 156.748879 214.756364 \nL 156.779318 208.035679 \nL 156.840197 207.80069 \nL 156.870637 214.756364 \nL 156.961955 202.912919 \nL 157.022834 214.756364 \nL 157.083712 214.356882 \nL 157.175031 200.539531 \nL 157.23591 214.756364 \nL 157.296788 207.847688 \nL 157.357667 214.756364 \nL 157.388107 204.463846 \nL 157.418546 211.278527 \nL 157.448985 210.103582 \nL 157.479425 213.816408 \nL 157.570743 213.534421 \nL 157.631622 214.756364 \nL 157.692501 207.988681 \nL 157.753379 214.756364 \nL 157.814258 214.521375 \nL 157.844698 214.756364 \nL 157.996895 205.403802 \nL 158.027334 205.521297 \nL 158.149092 214.732865 \nL 158.179531 214.756364 \nL 158.209971 204.510844 \nL 158.270849 211.983494 \nL 158.392607 214.756364 \nL 158.453486 214.756364 \nL 158.483925 212.970447 \nL 158.544804 213.416926 \nL 158.605683 214.756364 \nL 158.666562 210.503063 \nL 158.697001 214.756364 \nL 158.72744 213.816408 \nL 158.788319 214.756364 \nL 158.818759 214.756364 \nL 158.940516 210.832048 \nL 158.970956 211.372522 \nL 159.092713 192.620402 \nL 159.031835 213.76941 \nL 159.123153 200.32804 \nL 159.24491 214.756364 \nL 159.366668 212.194984 \nL 159.397107 212.805955 \nL 159.427547 212.335977 \nL 159.457986 214.756364 \nL 159.518865 212.852953 \nL 159.549304 212.429973 \nL 159.640623 214.756364 \nL 159.671062 214.709366 \nL 159.701502 213.675414 \nL 159.731941 214.756364 \nL 159.76238 214.685867 \nL 159.79282 202.25495 \nL 159.853699 210.855547 \nL 159.975456 214.756364 \nL 160.066774 211.865999 \nL 160.158093 214.756364 \nL 160.27985 211.325525 \nL 160.340729 207.565701 \nL 160.371168 214.756364 \nL 160.492926 200.657025 \nL 160.584244 214.168891 \nL 160.614684 209.28112 \nL 160.736441 214.732865 \nL 160.675563 208.670149 \nL 160.766881 214.568372 \nL 160.858199 214.756364 \nL 160.888638 197.155689 \nL 161.010396 214.756364 \nL 161.071275 214.756364 \nL 161.101714 208.905138 \nL 161.162593 214.756364 \nL 161.284351 211.678008 \nL 161.375669 211.231529 \nL 161.406108 214.756364 \nL 161.527866 209.892092 \nL 161.588745 208.411661 \nL 161.649624 214.756364 \nL 161.740942 213.416926 \nL 161.771381 214.756364 \nL 161.801821 213.440425 \nL 161.83226 207.142721 \nL 161.893139 214.756364 \nL 162.045336 214.756364 \nL 162.167094 208.153173 \nL 162.319291 214.662368 \nL 162.410609 214.756364 \nL 162.441048 205.192312 \nL 162.593245 214.756364 \nL 162.745442 205.591794 \nL 162.775882 214.756364 \nL 162.8672 212.899951 \nL 162.958518 214.756364 \nL 162.928079 212.171485 \nL 162.988958 213.675414 \nL 163.049836 214.756364 \nL 163.080276 213.55792 \nL 163.110715 210.949542 \nL 163.171594 214.756364 \nL 163.202033 214.662368 \nL 163.232473 213.040944 \nL 163.262912 197.696164 \nL 163.323791 214.756364 \nL 163.35423 208.693648 \nL 163.415109 213.910403 \nL 163.445549 214.756364 \nL 163.567306 207.119222 \nL 163.719503 214.756364 \nL 163.749943 214.638869 \nL 163.780382 208.059178 \nL 163.841261 214.756364 \nL 163.8717 212.852953 \nL 163.90214 214.756364 \nL 163.932579 199.670071 \nL 163.993458 209.234123 \nL 164.023897 213.76941 \nL 164.115216 212.476971 \nL 164.145655 214.61537 \nL 164.176094 211.63101 \nL 164.206534 212.735458 \nL 164.236973 212.641463 \nL 164.328291 214.756364 \nL 164.358731 213.510922 \nL 164.38917 214.40388 \nL 164.480489 209.915591 \nL 164.510928 211.725006 \nL 164.541367 214.40388 \nL 164.571807 207.424708 \nL 164.602246 212.735458 \nL 164.663125 209.915591 \nL 164.693564 212.71196 \nL 164.724004 212.970447 \nL 164.784883 211.255028 \nL 164.845761 214.756364 \nL 164.876201 214.756364 \nL 165.028398 193.983338 \nL 165.119716 214.756364 \nL 165.150155 213.393428 \nL 165.180595 211.889498 \nL 165.211034 213.487423 \nL 165.241474 214.756364 \nL 165.271913 207.683195 \nL 165.363231 212.147986 \nL 165.393671 214.756364 \nL 165.42411 200.915513 \nL 165.484989 214.756364 \nL 165.515428 214.756364 \nL 165.576307 210.291573 \nL 165.637186 212.382975 \nL 165.758944 214.756364 \nL 165.819822 212.241982 \nL 165.850262 214.756364 \nL 165.880701 214.756364 \nL 165.911141 213.581419 \nL 165.972019 214.662368 \nL 166.032898 214.756364 \nL 166.063338 214.309885 \nL 166.124217 214.756364 \nL 166.154656 214.61537 \nL 166.185095 214.756364 \nL 166.215535 212.006993 \nL 166.276414 213.487423 \nL 166.306853 214.756364 \nL 166.337292 211.912997 \nL 166.367732 214.239388 \nL 166.428611 214.709366 \nL 166.45905 206.273262 \nL 166.580808 214.756364 \nL 166.611247 212.288979 \nL 166.672126 213.55792 \nL 166.733005 214.756364 \nL 166.885202 209.445613 \nL 167.037399 214.756364 \nL 167.159156 212.500469 \nL 167.220035 214.756364 \nL 167.250475 204.957323 \nL 167.311353 214.756364 \nL 167.433111 212.547467 \nL 167.46355 214.40388 \nL 167.49399 207.80069 \nL 167.585308 207.965182 \nL 167.615747 214.756364 \nL 167.646187 195.22878 \nL 167.707066 214.756364 \nL 167.767945 214.756364 \nL 167.798384 211.865999 \nL 167.859263 214.098395 \nL 167.920142 214.756364 \nL 167.950581 213.299432 \nL 168.01146 214.756364 \nL 168.041899 214.732865 \nL 168.072339 214.333383 \nL 168.163657 193.818846 \nL 168.285414 214.756364 \nL 168.315854 208.787644 \nL 168.376733 211.184531 \nL 168.407172 214.756364 \nL 168.437611 214.450878 \nL 168.468051 203.429895 \nL 168.52893 214.756364 \nL 168.589809 212.100988 \nL 168.620248 212.147986 \nL 168.650687 214.756364 \nL 168.681127 211.513516 \nL 168.742006 213.463924 \nL 168.772445 210.526562 \nL 168.802884 184.325291 \nL 168.863763 214.685867 \nL 168.924642 214.756364 \nL 168.955081 214.027898 \nL 168.985521 209.351617 \nL 169.0464 214.756364 \nL 169.076839 214.756364 \nL 169.107278 207.612699 \nL 169.168157 214.591871 \nL 169.198597 213.628417 \nL 169.229036 214.756364 \nL 169.259475 214.756364 \nL 169.320354 214.027898 \nL 169.442112 200.398537 \nL 169.381233 214.756364 \nL 169.472551 206.132268 \nL 169.56387 214.756364 \nL 169.685627 200.586528 \nL 169.807385 214.756364 \nL 169.868264 214.756364 \nL 169.898703 214.568372 \nL 169.929142 207.824189 \nL 169.959582 214.756364 \nL 169.990021 214.756364 \nL 170.0509 211.396021 \nL 170.081339 214.756364 \nL 170.233537 195.886749 \nL 170.263976 214.756364 \nL 170.355294 213.228935 \nL 170.416173 212.26548 \nL 170.446612 213.76941 \nL 170.477052 213.510922 \nL 170.56837 200.563029 \nL 170.629249 203.782378 \nL 170.751006 214.756364 \nL 170.842325 206.907732 \nL 170.872764 207.824189 \nL 170.994522 214.756364 \nL 171.024961 207.753692 \nL 171.08584 214.662368 \nL 171.116279 214.756364 \nL 171.268476 212.71196 \nL 171.298916 214.638869 \nL 171.329355 210.738052 \nL 171.359795 209.351617 \nL 171.481552 214.709366 \nL 171.511992 214.756364 \nL 171.542431 214.286386 \nL 171.57287 206.884233 \nL 171.60331 214.756364 \nL 171.664189 209.116628 \nL 171.755507 214.756364 \nL 171.785946 214.286386 \nL 171.877265 214.756364 \nL 171.907704 212.124487 \nL 171.938143 214.756364 \nL 171.968583 206.437754 \nL 172.059901 211.396021 \nL 172.09034 213.651915 \nL 172.12078 213.534421 \nL 172.151219 205.756286 \nL 172.181659 214.756364 \nL 172.212098 214.756364 \nL 172.272977 214.756364 \nL 172.303416 213.252434 \nL 172.364295 214.333383 \nL 172.394734 214.756364 \nL 172.486053 208.43516 \nL 172.577371 206.343758 \nL 172.60781 214.756364 \nL 172.63825 191.680446 \nL 172.699129 214.756364 \nL 172.729568 214.333383 \nL 172.760007 214.756364 \nL 172.790447 211.466518 \nL 172.851326 214.756364 \nL 172.912204 214.756364 \nL 172.942644 208.623151 \nL 173.033962 211.772004 \nL 173.12528 214.756364 \nL 173.15572 212.030492 \nL 173.216598 214.756364 \nL 173.338356 214.709366 \nL 173.368796 202.724928 \nL 173.429674 214.756364 \nL 173.460114 214.756364 \nL 173.581871 205.709288 \nL 173.703629 214.756364 \nL 173.734068 214.756364 \nL 173.764508 214.544874 \nL 173.855826 214.662368 \nL 173.977584 214.756364 \nL 174.129781 210.855547 \nL 174.16022 204.134862 \nL 174.19066 214.638869 \nL 174.221099 214.215889 \nL 174.251538 210.620558 \nL 174.281978 214.756364 \nL 174.312417 214.756364 \nL 174.342857 214.756364 \nL 174.464614 204.745833 \nL 174.495054 207.871187 \nL 174.616811 214.756364 \nL 174.647251 214.709366 \nL 174.67769 214.145392 \nL 174.708129 214.709366 \nL 174.769008 203.429895 \nL 174.799448 214.756364 \nL 174.890766 214.756364 \nL 174.982084 213.416926 \nL 175.012524 214.756364 \nL 175.042963 211.560514 \nL 175.073402 208.85814 \nL 175.103842 214.121893 \nL 175.134281 212.688461 \nL 175.164721 214.756364 \nL 175.19516 207.072224 \nL 175.256039 214.662368 \nL 175.316918 214.756364 \nL 175.377796 201.902467 \nL 175.408236 187.427146 \nL 175.438675 213.722412 \nL 175.469115 214.756364 \nL 175.529993 214.685867 \nL 175.71263 205.591794 \nL 175.834388 214.756364 \nL 175.864827 214.756364 \nL 175.986585 209.586606 \nL 176.077903 214.756364 \nL 176.108342 212.758957 \nL 176.169221 214.732865 \nL 176.19966 210.667555 \nL 176.260539 214.380381 \nL 176.290979 213.651915 \nL 176.351857 214.756364 \nL 176.382297 214.756364 \nL 176.412736 202.372445 \nL 176.473615 214.756364 \nL 176.504054 214.098395 \nL 176.534494 214.756364 \nL 176.564933 207.683195 \nL 176.625812 214.638869 \nL 176.686691 210.597059 \nL 176.71713 205.826783 \nL 176.74757 212.100988 \nL 176.778009 210.338571 \nL 176.808449 214.756364 \nL 176.838888 198.777113 \nL 176.899767 214.756364 \nL 177.021524 211.090536 \nL 177.082403 211.41952 \nL 177.112843 214.756364 \nL 177.143282 214.027898 \nL 177.173721 208.270668 \nL 177.2346 208.811143 \nL 177.295479 214.756364 \nL 177.356358 212.241982 \nL 177.417237 214.756364 \nL 177.447676 214.568372 \nL 177.508555 208.106176 \nL 177.538994 214.756364 \nL 177.569434 212.359476 \nL 177.599873 212.335977 \nL 177.660752 214.756364 \nL 177.691191 200.022555 \nL 177.78251 214.756364 \nL 177.812949 213.087942 \nL 177.843388 214.756364 \nL 177.873828 214.638869 \nL 177.904267 196.427223 \nL 177.965146 214.756364 \nL 177.995585 208.599652 \nL 178.056464 209.892092 \nL 178.178222 214.756364 \nL 178.208661 214.756364 \nL 178.29998 208.482158 \nL 178.421737 214.756364 \nL 178.482616 211.443019 \nL 178.513055 214.756364 \nL 178.573934 212.030492 \nL 178.634813 213.158439 \nL 178.665252 214.756364 \nL 178.756571 205.380303 \nL 178.847889 214.756364 \nL 178.878328 207.683195 \nL 178.939207 214.756364 \nL 178.969647 214.756364 \nL 179.030525 210.879046 \nL 179.060965 214.19239 \nL 179.121844 212.993946 \nL 179.182722 210.78505 \nL 179.213162 214.756364 \nL 179.243601 210.432566 \nL 179.274041 202.395943 \nL 179.30448 214.756364 \nL 179.334919 214.756364 \nL 179.365359 214.756364 \nL 179.395798 208.129674 \nL 179.456677 214.215889 \nL 179.487116 214.756364 \nL 179.517556 211.114034 \nL 179.578435 214.756364 \nL 179.608874 214.756364 \nL 179.669753 196.544718 \nL 179.730632 212.05399 \nL 179.791511 214.732865 \nL 179.82195 214.168891 \nL 179.852389 200.821517 \nL 179.913268 214.756364 \nL 180.035026 208.576154 \nL 180.126344 214.756364 \nL 180.156783 214.732865 \nL 180.187223 214.427379 \nL 180.217662 214.756364 \nL 180.278541 203.735381 \nL 180.30898 213.158439 \nL 180.369859 214.756364 \nL 180.400299 214.239388 \nL 180.430738 204.769332 \nL 180.491617 213.933902 \nL 180.552496 214.756364 \nL 180.674253 205.920778 \nL 180.735132 214.756364 \nL 180.765572 211.748505 \nL 180.796011 204.275855 \nL 180.82645 214.756364 \nL 180.85689 211.278527 \nL 180.887329 213.910403 \nL 180.917769 197.931153 \nL 180.948208 214.145392 \nL 180.978647 212.570966 \nL 181.009087 214.756364 \nL 181.039526 210.221076 \nL 181.069966 214.685867 \nL 181.161284 214.709366 \nL 181.191723 208.834641 \nL 181.222163 214.756364 \nL 181.283041 211.231529 \nL 181.313481 207.636198 \nL 181.34392 214.756364 \nL 181.37436 210.503063 \nL 181.465678 214.074896 \nL 181.496117 208.693648 \nL 181.556996 214.732865 \nL 181.587436 214.309885 \nL 181.617875 214.756364 \nL 181.648314 214.756364 \nL 181.678754 214.591871 \nL 181.709193 214.756364 \nL 181.770072 201.925966 \nL 181.830951 210.479564 \nL 181.86139 214.756364 \nL 181.952708 213.369929 \nL 181.983148 214.756364 \nL 182.135345 198.048647 \nL 182.287542 214.756364 \nL 182.317981 214.756364 \nL 182.439739 201.174001 \nL 182.531057 214.756364 \nL 182.561497 214.591871 \nL 182.591936 212.641463 \nL 182.622375 198.542124 \nL 182.683254 214.051397 \nL 182.744133 211.184531 \nL 182.774572 214.427379 \nL 182.805012 212.735458 \nL 182.835451 214.756364 \nL 182.865891 198.84761 \nL 182.926769 212.688461 \nL 182.957209 210.127081 \nL 183.018088 214.145392 \nL 183.048527 214.568372 \nL 183.078967 207.189719 \nL 183.139845 207.659697 \nL 183.231164 214.756364 \nL 183.261603 213.111441 \nL 183.292042 196.662212 \nL 183.352921 214.756364 \nL 183.444239 214.756364 \nL 183.565997 212.688461 \nL 183.596436 214.732865 \nL 183.626876 214.333383 \nL 183.687755 205.098317 \nL 183.718194 214.709366 \nL 183.748633 208.129674 \nL 183.870391 214.756364 \nL 183.961709 191.891936 \nL 184.083467 214.756364 \nL 184.113906 214.756364 \nL 184.235664 180.283481 \nL 184.296543 214.333383 \nL 184.357422 210.268074 \nL 184.387861 209.610105 \nL 184.509619 214.756364 \nL 184.540058 211.490017 \nL 184.600937 213.393428 \nL 184.661816 212.547467 \nL 184.722695 214.756364 \nL 184.753134 214.61537 \nL 184.783573 214.756364 \nL 184.814013 208.999134 \nL 184.874892 212.429973 \nL 184.93577 214.756364 \nL 184.96621 212.570966 \nL 184.996649 207.448206 \nL 185.027089 214.732865 \nL 185.057528 213.910403 \nL 185.087967 212.382975 \nL 185.118407 198.918107 \nL 185.148846 214.732865 \nL 185.179286 203.288902 \nL 185.301043 214.756364 \nL 185.331483 214.756364 \nL 185.361922 213.369929 \nL 185.392362 214.756364 \nL 185.422801 199.012102 \nL 185.48368 209.798096 \nL 185.514119 214.756364 \nL 185.574998 213.698913 \nL 185.605437 210.103582 \nL 185.635877 214.756364 \nL 185.666316 213.393428 \nL 185.696756 214.756364 \nL 185.727195 214.027898 \nL 185.788074 211.537015 \nL 185.818513 212.946949 \nL 185.909831 214.756364 \nL 185.940271 210.103582 \nL 186.031589 212.476971 \nL 186.062028 212.335977 \nL 186.092468 214.756364 \nL 186.183786 213.675414 \nL 186.275104 214.756364 \nL 186.396862 207.37771 \nL 186.427301 211.184531 \nL 186.549059 214.756364 \nL 186.609938 210.385569 \nL 186.640377 214.497876 \nL 186.762135 214.756364 \nL 186.823014 213.322931 \nL 186.883892 211.41952 \nL 186.914332 211.513516 \nL 186.975211 214.756364 \nL 187.00565 204.299354 \nL 187.066529 210.879046 \nL 187.218726 214.756364 \nL 187.340484 211.748505 \nL 187.370923 214.380381 \nL 187.431802 201.808471 \nL 187.462241 214.756364 \nL 187.492681 211.137533 \nL 187.52312 214.756364 \nL 187.553559 209.06963 \nL 187.614438 214.709366 \nL 187.644878 195.369773 \nL 187.736196 196.403725 \nL 187.827514 214.756364 \nL 187.857954 213.675414 \nL 187.888393 214.756364 \nL 188.010151 209.892092 \nL 188.04059 214.544874 \nL 188.101469 187.732631 \nL 188.131908 214.756364 \nL 188.162348 213.017445 \nL 188.192787 202.88942 \nL 188.223226 214.427379 \nL 188.253666 213.158439 \nL 188.344984 214.756364 \nL 188.405863 200.069553 \nL 188.466742 212.359476 \nL 188.52762 214.756364 \nL 188.588499 187.591638 \nL 188.679818 214.756364 \nL 188.710257 214.380381 \nL 188.771136 211.63101 \nL 188.801575 214.286386 \nL 188.832015 214.756364 \nL 188.862454 214.732865 \nL 188.923333 214.756364 \nL 188.984212 202.771926 \nL 189.07553 214.756364 \nL 189.105969 211.278527 \nL 189.166848 207.424708 \nL 189.258166 214.756364 \nL 189.288606 214.662368 \nL 189.319045 208.599652 \nL 189.349484 214.756364 \nL 189.379924 214.756364 \nL 189.410363 214.544874 \nL 189.471242 214.709366 \nL 189.501682 198.354133 \nL 189.623439 214.756364 \nL 189.653879 201.784972 \nL 189.714757 209.398615 \nL 189.775636 205.756286 \nL 189.866954 214.756364 \nL 189.927833 203.3124 \nL 189.958273 210.667555 \nL 190.08003 214.756364 \nL 190.11047 212.805955 \nL 190.140909 202.630932 \nL 190.201788 213.534421 \nL 190.232227 213.651915 \nL 190.293106 214.756364 \nL 190.353985 199.552577 \nL 190.384424 214.756364 \nL 190.414864 214.756364 \nL 190.445303 213.839907 \nL 190.506182 214.756364 \nL 190.567061 205.474299 \nL 190.5975 211.701507 \nL 190.658379 204.581341 \nL 190.688818 211.607511 \nL 190.719258 211.889498 \nL 190.749697 214.756364 \nL 190.780137 197.038195 \nL 190.841015 202.04346 \nL 190.871455 214.756364 \nL 190.901894 208.176672 \nL 190.932334 185.923216 \nL 190.993213 214.756364 \nL 191.023652 214.356882 \nL 191.054091 201.385491 \nL 191.084531 214.568372 \nL 191.14541 208.64665 \nL 191.267167 214.732865 \nL 191.328046 211.959995 \nL 191.358485 214.756364 \nL 191.388925 214.427379 \nL 191.449804 214.638869 \nL 191.541122 203.594387 \nL 191.571561 213.675414 \nL 191.63244 202.701429 \nL 191.662879 198.283636 \nL 191.784637 214.732865 \nL 191.815077 208.200171 \nL 191.845516 214.756364 \nL 191.906395 210.291573 \nL 191.936834 214.756364 \nL 191.967274 210.174079 \nL 191.997713 199.294089 \nL 192.058592 214.756364 \nL 192.119471 213.205436 \nL 192.14991 214.756364 \nL 192.210789 214.309885 \nL 192.241228 214.756364 \nL 192.271668 203.805877 \nL 192.332546 210.197577 \nL 192.454304 214.756364 \nL 192.606501 208.928637 \nL 192.728259 214.756364 \nL 192.789138 214.286386 \nL 192.819577 201.1975 \nL 192.850016 214.756364 \nL 192.880456 213.651915 \nL 192.941335 211.231529 \nL 192.971774 212.26548 \nL 193.032653 214.756364 \nL 193.15441 190.622996 \nL 193.245729 214.756364 \nL 193.276168 209.28112 \nL 193.397926 214.098395 \nL 193.458805 209.516109 \nL 193.489244 205.474299 \nL 193.519683 213.463924 \nL 193.550123 214.756364 \nL 193.580562 191.539453 \nL 193.641441 210.832048 \nL 193.67188 210.103582 \nL 193.70232 214.756364 \nL 193.793638 212.26548 \nL 193.824077 213.910403 \nL 193.945835 205.380303 \nL 194.006714 214.756364 \nL 194.067593 212.359476 \nL 194.098032 207.001727 \nL 194.128471 214.145392 \nL 194.158911 209.751098 \nL 194.18935 214.756364 \nL 194.250229 207.236716 \nL 194.280669 214.568372 \nL 194.311108 214.756364 \nL 194.402426 211.607511 \nL 194.524184 214.756364 \nL 194.554623 214.568372 \nL 194.585063 214.61537 \nL 194.645941 214.756364 \nL 194.676381 190.435005 \nL 194.767699 214.756364 \nL 194.798138 214.685867 \nL 194.950335 200.022555 \nL 195.072093 214.756364 \nL 195.132972 210.503063 \nL 195.163411 214.19239 \nL 195.193851 214.380381 \nL 195.285169 199.834564 \nL 195.346048 214.098395 \nL 195.406927 209.774597 \nL 195.467805 208.881639 \nL 195.498245 214.756364 \nL 195.528684 205.944277 \nL 195.589563 214.638869 \nL 195.680881 206.508251 \nL 195.711321 214.756364 \nL 195.802639 211.490017 \nL 195.833078 214.756364 \nL 195.863518 188.837079 \nL 195.924397 214.544874 \nL 196.046154 181.411428 \nL 196.167912 214.756364 \nL 196.289669 200.281043 \nL 196.380988 214.756364 \nL 196.350548 179.696008 \nL 196.411427 213.181937 \nL 196.441866 211.114034 \nL 196.472306 214.756364 \nL 196.502745 212.641463 \nL 196.533185 212.547467 \nL 196.563624 213.76941 \nL 196.594063 211.983494 \nL 196.624503 210.385569 \nL 196.685382 214.756364 \nL 196.746261 213.393428 \nL 196.807139 214.756364 \nL 196.837579 214.568372 \nL 196.898458 214.756364 \nL 196.928897 209.304619 \nL 197.020215 214.756364 \nL 197.050655 212.171485 \nL 197.141973 214.756364 \nL 197.172412 183.526329 \nL 197.29417 214.756364 \nL 197.415928 213.675414 \nL 197.476806 214.756364 \nL 197.507246 214.333383 \nL 197.568125 205.051319 \nL 197.598564 206.555248 \nL 197.629003 214.756364 \nL 197.689882 207.260215 \nL 197.720322 196.803206 \nL 197.750761 214.756364 \nL 197.7812 214.756364 \nL 197.81164 211.302026 \nL 197.872519 214.756364 \nL 197.902958 214.756364 \nL 197.933397 175.842189 \nL 197.994276 213.487423 \nL 198.055155 212.382975 \nL 198.116034 214.756364 \nL 198.176913 187.168658 \nL 198.237792 204.910326 \nL 198.268231 214.756364 \nL 198.32911 206.061771 \nL 198.359549 203.594387 \nL 198.389989 186.111207 \nL 198.450867 214.756364 \nL 198.542186 202.654431 \nL 198.572625 213.55792 \nL 198.603064 213.463924 \nL 198.633504 214.756364 \nL 198.663943 207.542202 \nL 198.724822 214.568372 \nL 198.81614 214.756364 \nL 198.877019 206.320259 \nL 198.907458 214.521375 \nL 198.998777 213.886904 \nL 199.029216 200.516032 \nL 199.090095 201.291495 \nL 199.181413 214.756364 \nL 199.211853 213.087942 \nL 199.242292 214.756364 \nL 199.272731 213.863406 \nL 199.303171 189.753537 \nL 199.394489 205.004321 \nL 199.485807 214.756364 \nL 199.516247 201.714475 \nL 199.577125 214.756364 \nL 199.698883 202.301948 \nL 199.729322 213.111441 \nL 199.820641 210.855547 \nL 199.85108 213.675414 \nL 199.88152 201.808471 \nL 199.942398 210.691054 \nL 200.033717 208.22367 \nL 200.064156 214.756364 \nL 200.094595 207.001727 \nL 200.155474 214.756364 \nL 200.185914 214.756364 \nL 200.277232 209.704101 \nL 200.36855 214.756364 \nL 200.520747 195.134784 \nL 200.642505 214.756364 \nL 200.672944 214.756364 \nL 200.825141 212.570966 \nL 200.88602 214.756364 \nL 200.977338 204.252356 \nL 201.007778 214.756364 \nL 201.068656 213.487423 \nL 201.129535 194.030336 \nL 201.190414 208.740646 \nL 201.251293 214.756364 \nL 201.37305 192.338415 \nL 201.464369 214.756364 \nL 201.494808 212.617964 \nL 201.525248 212.312478 \nL 201.555687 210.808549 \nL 201.586126 214.756364 \nL 201.616566 212.664962 \nL 201.707884 214.756364 \nL 201.738323 186.722179 \nL 201.829642 189.283559 \nL 201.860081 214.756364 \nL 201.951399 213.604918 \nL 202.012278 214.756364 \nL 202.073157 207.730193 \nL 202.134036 203.782378 \nL 202.194914 214.756364 \nL 202.377551 203.147908 \nL 202.40799 214.756364 \nL 202.499309 214.709366 \nL 202.529748 214.756364 \nL 202.560187 205.474299 \nL 202.621066 208.740646 \nL 202.773263 214.756364 \nL 202.834142 213.487423 \nL 202.864581 214.239388 \nL 203.016778 203.241904 \nL 203.077657 214.756364 \nL 203.138536 213.722412 \nL 203.199415 213.839907 \nL 203.290733 203.288902 \nL 203.321173 214.756364 \nL 203.382051 214.19239 \nL 203.44293 198.025148 \nL 203.47337 214.450878 \nL 203.503809 214.756364 \nL 203.534248 201.549983 \nL 203.595127 213.275933 \nL 203.625567 214.756364 \nL 203.656006 204.205359 \nL 203.716885 210.080083 \nL 203.777764 214.756364 \nL 203.808203 208.881639 \nL 203.899521 214.756364 \nL 203.99084 194.664806 \nL 204.021279 214.756364 \nL 204.082158 212.805955 \nL 204.112597 187.685634 \nL 204.143037 214.756364 \nL 204.173476 190.575998 \nL 204.264794 213.275933 \nL 204.295234 205.02782 \nL 204.325673 202.536937 \nL 204.447431 214.756364 \nL 204.47787 214.756364 \nL 204.508309 211.114034 \nL 204.569188 212.664962 \nL 204.660507 214.756364 \nL 204.751825 206.484752 \nL 204.843143 214.756364 \nL 204.873582 213.322931 \nL 204.904022 211.20803 \nL 204.934461 214.756364 \nL 204.964901 183.338337 \nL 205.025779 214.756364 \nL 205.056219 214.521375 \nL 205.117098 214.756364 \nL 205.147537 201.455988 \nL 205.208416 214.756364 \nL 205.360613 214.756364 \nL 205.391052 199.0591 \nL 205.451931 214.756364 \nL 205.482371 213.722412 \nL 205.543249 214.709366 \nL 205.573689 214.756364 \nL 205.665007 207.448206 \nL 205.695446 189.988525 \nL 205.756325 212.617964 \nL 205.786765 214.756364 \nL 205.817204 203.852875 \nL 205.878083 211.443019 \nL 205.938962 214.756364 \nL 205.99984 214.662368 \nL 206.03028 214.756364 \nL 206.152037 191.492455 \nL 206.273795 214.756364 \nL 206.304235 197.625667 \nL 206.365113 214.685867 \nL 206.395553 214.544874 \nL 206.425992 208.411661 \nL 206.456432 214.756364 \nL 206.51731 210.033085 \nL 206.54775 207.941683 \nL 206.639068 214.756364 \nL 206.669507 213.111441 \nL 206.699947 207.683195 \nL 206.760826 214.662368 \nL 206.821704 212.664962 \nL 206.852144 214.756364 \nL 206.882583 214.756364 \nL 206.913023 171.659385 \nL 206.973901 206.578747 \nL 207.03478 214.756364 \nL 207.095659 213.816408 \nL 207.126099 214.450878 \nL 207.217417 201.385491 \nL 207.186977 214.756364 \nL 207.247856 210.221076 \nL 207.278296 214.074896 \nL 207.308735 212.359476 \nL 207.339174 199.576076 \nL 207.400053 206.08527 \nL 207.430493 213.957401 \nL 207.460932 213.534421 \nL 207.491371 200.892014 \nL 207.521811 214.756364 \nL 207.55225 214.756364 \nL 207.58269 214.709366 \nL 207.613129 196.615215 \nL 207.674008 211.161032 \nL 207.734887 208.764145 \nL 207.795765 214.756364 \nL 207.826205 202.442941 \nL 207.887084 209.586606 \nL 208.039281 214.756364 \nL 208.130599 211.114034 \nL 208.161038 214.098395 \nL 208.191478 214.756364 \nL 208.343675 209.657103 \nL 208.404554 214.756364 \nL 208.434993 210.268074 \nL 208.465432 207.941683 \nL 208.495872 213.416926 \nL 208.556751 214.756364 \nL 208.58719 203.500392 \nL 208.678508 207.354211 \nL 208.708948 206.29676 \nL 208.800266 213.463924 \nL 208.830705 212.429973 \nL 208.861145 203.946871 \nL 208.891584 214.732865 \nL 208.952463 208.317666 \nL 208.982902 213.792909 \nL 209.013342 207.777191 \nL 209.043781 212.899951 \nL 209.135099 214.756364 \nL 209.165539 194.688305 \nL 209.226418 214.756364 \nL 209.287296 212.899951 \nL 209.317736 214.756364 \nL 209.348175 209.586606 \nL 209.409054 213.463924 \nL 209.439493 214.756364 \nL 209.469933 201.573482 \nL 209.530812 213.534421 \nL 209.561251 214.286386 \nL 209.591691 204.064365 \nL 209.652569 209.774597 \nL 209.713448 207.424708 \nL 209.774327 214.756364 \nL 209.804766 206.578747 \nL 209.865645 214.450878 \nL 209.896085 214.756364 \nL 209.987403 208.670149 \nL 210.017842 214.756364 \nL 210.10916 214.215889 \nL 210.1396 208.082677 \nL 210.200479 212.312478 \nL 210.261357 214.756364 \nL 210.291797 213.628417 \nL 210.322236 197.625667 \nL 210.352676 214.756364 \nL 210.383115 214.756364 \nL 210.413555 208.22367 \nL 210.474433 214.544874 \nL 210.504873 214.756364 \nL 210.535312 214.121893 \nL 210.596191 208.85814 \nL 210.62663 210.244575 \nL 210.717949 214.756364 \nL 210.748388 193.066881 \nL 210.809267 214.756364 \nL 210.931024 206.108769 \nL 211.052782 214.756364 \nL 211.113661 214.756364 \nL 211.204979 209.328118 \nL 211.296297 214.756364 \nL 211.326737 209.022633 \nL 211.418055 210.244575 \nL 211.448494 211.701507 \nL 211.509373 213.275933 \nL 211.539813 189.965027 \nL 211.570252 214.756364 \nL 211.66157 201.573482 \nL 211.69201 214.732865 \nL 211.722449 191.915435 \nL 211.752888 211.396021 \nL 211.813767 195.722257 \nL 211.844207 214.756364 \nL 211.874646 214.40388 \nL 211.905086 206.014774 \nL 211.935525 214.756364 \nL 211.965964 214.027898 \nL 211.996404 213.252434 \nL 212.026843 214.756364 \nL 212.057283 198.84761 \nL 212.118161 212.899951 \nL 212.148601 211.701507 \nL 212.17904 199.411583 \nL 212.20948 214.756364 \nL 212.239919 214.333383 \nL 212.300798 214.756364 \nL 212.331237 199.952058 \nL 212.392116 208.85814 \nL 212.422555 211.983494 \nL 212.452995 182.468878 \nL 212.483434 213.158439 \nL 212.513874 203.194906 \nL 212.544313 214.756364 \nL 212.635631 212.735458 \nL 212.666071 206.437754 \nL 212.72695 210.409068 \nL 212.757389 214.756364 \nL 212.818268 213.322931 \nL 212.848707 211.725006 \nL 212.879147 198.236639 \nL 212.909586 214.756364 \nL 212.940025 199.223592 \nL 213.000904 214.756364 \nL 213.061783 212.171485 \nL 213.092222 207.307213 \nL 213.122662 214.756364 \nL 213.153101 210.009586 \nL 213.183541 214.756364 \nL 213.244419 208.341165 \nL 213.274859 214.568372 \nL 213.335738 214.756364 \nL 213.396616 213.510922 \nL 213.427056 214.756364 \nL 213.457495 212.735458 \nL 213.487935 213.9809 \nL 213.518374 209.234123 \nL 213.579253 214.756364 \nL 213.609692 214.756364 \nL 213.761889 197.155689 \nL 213.883647 214.756364 \nL 213.914086 214.756364 \nL 213.944526 214.497876 \nL 214.005405 214.756364 \nL 214.035844 214.756364 \nL 214.066283 214.61537 \nL 214.127162 214.756364 \nL 214.188041 209.422114 \nL 214.309799 214.756364 \nL 214.370678 209.539608 \nL 214.401117 214.662368 \nL 214.431556 214.756364 \nL 214.522875 194.218327 \nL 214.553314 210.244575 \nL 214.614193 209.539608 \nL 214.675072 214.756364 \nL 214.76639 213.275933 \nL 214.857708 214.756364 \nL 214.827269 212.92345 \nL 214.888147 214.450878 \nL 214.918587 204.087864 \nL 215.009905 210.197577 \nL 215.101223 214.756364 \nL 215.131663 214.732865 \nL 215.192542 214.756364 \nL 215.25342 206.484752 \nL 215.28386 212.05399 \nL 215.314299 195.745755 \nL 215.375178 203.006915 \nL 215.496936 214.756364 \nL 215.527375 206.531749 \nL 215.588254 214.756364 \nL 215.618693 214.756364 \nL 215.649133 206.790237 \nL 215.710011 214.732865 \nL 215.77089 214.756364 \nL 215.831769 213.534421 \nL 215.862208 199.90506 \nL 215.923087 208.717147 \nL 216.014406 214.756364 \nL 216.044845 212.92345 \nL 216.105724 202.842423 \nL 216.136163 214.756364 \nL 216.227481 206.978229 \nL 216.257921 214.756364 \nL 216.349239 214.709366 \nL 216.440557 202.372445 \nL 216.410118 214.756364 \nL 216.470997 211.889498 \nL 216.531875 209.868593 \nL 216.592754 214.215889 \nL 216.684072 205.544796 \nL 216.775391 214.756364 \nL 216.80583 206.790237 \nL 216.866709 214.756364 \nL 216.927588 211.396021 \nL 216.958027 186.628183 \nL 216.988467 214.591871 \nL 217.018906 212.758957 \nL 217.049345 209.398615 \nL 217.110224 213.863406 \nL 217.262421 214.756364 \nL 217.292861 201.549983 \nL 217.353739 213.463924 \nL 217.384179 213.675414 \nL 217.414618 200.398537 \nL 217.445058 214.521375 \nL 217.475497 211.560514 \nL 217.505937 214.756364 \nL 217.597255 212.735458 \nL 217.658134 214.756364 \nL 217.719012 202.489939 \nL 217.779891 212.077489 \nL 217.84077 210.832048 \nL 217.932088 214.756364 \nL 217.962528 211.349023 \nL 218.023406 212.876452 \nL 218.114725 214.756364 \nL 218.145164 214.732865 \nL 218.206043 214.756364 \nL 218.297361 200.610027 \nL 218.388679 214.756364 \nL 218.419119 207.095723 \nL 218.540876 214.756364 \nL 218.571316 214.591871 \nL 218.632195 203.077411 \nL 218.662634 211.678008 \nL 218.693073 214.756364 \nL 218.723513 201.385491 \nL 218.784392 211.043538 \nL 218.87571 214.756364 \nL 218.936589 201.878968 \nL 218.967028 214.756364 \nL 218.997467 214.756364 \nL 219.027907 201.737974 \nL 219.088786 214.756364 \nL 219.149665 214.756364 \nL 219.180104 197.696164 \nL 219.240983 214.756364 \nL 219.271422 213.087942 \nL 219.301862 214.450878 \nL 219.332301 195.581263 \nL 219.39318 210.503063 \nL 219.423619 210.080083 \nL 219.454059 212.030492 \nL 219.514937 202.771926 \nL 219.545377 214.756364 \nL 219.575816 212.547467 \nL 219.636695 214.756364 \nL 219.697574 214.756364 \nL 219.819331 213.487423 \nL 219.91065 214.756364 \nL 219.971529 195.722257 \nL 220.001968 214.732865 \nL 220.032407 214.756364 \nL 220.062847 188.790082 \nL 220.123726 214.756364 \nL 220.306362 196.027742 \nL 220.39768 214.756364 \nL 220.42812 212.735458 \nL 220.610756 214.756364 \nL 220.641195 211.983494 \nL 220.702074 214.756364 \nL 220.732514 187.145159 \nL 220.793393 212.71196 \nL 220.854271 195.957245 \nL 220.91515 205.920778 \nL 220.976029 214.756364 \nL 221.006468 190.74049 \nL 221.067347 212.782456 \nL 221.097787 213.393428 \nL 221.128226 211.983494 \nL 221.158665 209.962589 \nL 221.189105 211.701507 \nL 221.219544 214.756364 \nL 221.280423 214.098395 \nL 221.371741 214.756364 \nL 221.402181 207.706694 \nL 221.43262 214.756364 \nL 221.523938 214.450878 \nL 221.554378 214.756364 \nL 221.615257 209.821595 \nL 221.645696 211.63101 \nL 221.676135 214.286386 \nL 221.706575 200.022555 \nL 221.767454 214.756364 \nL 221.828332 208.881639 \nL 221.858772 214.756364 \nL 221.919651 214.756364 \nL 221.980529 213.017445 \nL 222.010969 203.547389 \nL 222.041408 214.756364 \nL 222.071848 214.756364 \nL 222.102287 214.756364 \nL 222.132726 213.228935 \nL 222.193605 214.756364 \nL 222.224045 197.437676 \nL 222.284923 211.889498 \nL 222.345802 210.78505 \nL 222.406681 214.756364 \nL 222.437121 214.497876 \nL 222.46756 212.406474 \nL 222.497999 214.756364 \nL 222.528439 213.722412 \nL 222.650196 214.756364 \nL 222.680636 214.004399 \nL 222.802393 203.147908 \nL 222.832833 206.08527 \nL 222.863272 214.685867 \nL 222.924151 208.64665 \nL 222.95459 206.437754 \nL 223.076348 214.756364 \nL 223.106787 214.732865 \nL 223.137227 213.205436 \nL 223.167666 194.241826 \nL 223.228545 211.278527 \nL 223.289424 210.597059 \nL 223.350303 214.756364 \nL 223.380742 189.236561 \nL 223.47206 204.722334 \nL 223.532939 211.114034 \nL 223.563379 189.941528 \nL 223.593818 214.732865 \nL 223.624257 211.63101 \nL 223.715576 214.756364 \nL 223.746015 203.735381 \nL 223.806894 211.584012 \nL 223.837333 214.756364 \nL 223.867773 206.08527 \nL 223.928652 209.798096 \nL 223.98953 214.756364 \nL 224.01997 197.672665 \nL 224.080849 199.834564 \nL 224.202606 214.756364 \nL 224.233046 214.262887 \nL 224.293924 198.21314 \nL 224.324364 214.732865 \nL 224.354803 214.685867 \nL 224.385243 214.756364 \nL 224.415682 204.863328 \nL 224.507 208.247169 \nL 224.53744 214.756364 \nL 224.567879 201.855469 \nL 224.598318 212.852953 \nL 224.628758 194.735303 \nL 224.659197 214.756364 \nL 224.689637 208.270668 \nL 224.811394 213.275933 \nL 224.841834 195.933747 \nL 224.872273 214.756364 \nL 224.902713 208.364663 \nL 224.933152 213.299432 \nL 225.02447 190.082521 \nL 225.115788 214.756364 \nL 225.146228 214.662368 \nL 225.267985 214.756364 \nL 225.298425 211.443019 \nL 225.359304 212.829454 \nL 225.389743 214.756364 \nL 225.420182 206.555248 \nL 225.481061 214.756364 \nL 225.602819 212.288979 \nL 225.633258 214.756364 \nL 225.663698 212.030492 \nL 225.694137 212.077489 \nL 225.785455 214.756364 \nL 225.815895 193.72485 \nL 225.876774 214.756364 \nL 225.907213 214.474377 \nL 225.968092 214.756364 \nL 225.998531 214.756364 \nL 226.05941 208.85814 \nL 226.120289 211.349023 \nL 226.150728 193.536859 \nL 226.211607 203.876374 \nL 226.272486 214.756364 \nL 226.333365 212.782456 \nL 226.363804 212.547467 \nL 226.455122 193.912841 \nL 226.424683 214.756364 \nL 226.485562 199.317588 \nL 226.546441 214.709366 \nL 226.607319 209.469112 \nL 226.637759 200.892014 \nL 226.668198 214.756364 \nL 226.698638 214.756364 \nL 226.759516 214.756364 \nL 226.789956 213.181937 \nL 226.850835 214.756364 \nL 226.881274 214.756364 \nL 226.911713 210.056584 \nL 226.972592 212.030492 \nL 227.033471 214.732865 \nL 227.06391 214.356882 \nL 227.124789 214.756364 \nL 227.185668 209.116628 \nL 227.307426 214.756364 \nL 227.337865 211.278527 \nL 227.398744 214.168891 \nL 227.429183 214.591871 \nL 227.459623 182.797863 \nL 227.490062 214.756364 \nL 227.520502 198.00165 \nL 227.58138 214.756364 \nL 227.642259 206.74324 \nL 227.703138 205.591794 \nL 227.794456 214.756364 \nL 227.824896 214.756364 \nL 227.946653 194.641307 \nL 228.068411 214.756364 \nL 228.09885 210.291573 \nL 228.159729 214.756364 \nL 228.190169 214.756364 \nL 228.220608 214.380381 \nL 228.251047 199.505579 \nL 228.281487 214.756364 \nL 228.311926 211.560514 \nL 228.342366 212.852953 \nL 228.372805 190.998978 \nL 228.433684 214.521375 \nL 228.464123 214.61537 \nL 228.494563 214.239388 \nL 228.555441 214.756364 \nL 228.61632 203.335899 \nL 228.677199 192.808393 \nL 228.738078 214.756364 \nL 228.890275 207.330712 \nL 228.920714 213.087942 \nL 228.951154 197.437676 \nL 228.981593 214.756364 \nL 229.012033 208.458659 \nL 229.042472 214.756364 \nL 229.13379 213.322931 \nL 229.225108 214.756364 \nL 229.255548 213.440425 \nL 229.285987 214.756364 \nL 229.346866 203.335899 \nL 229.377305 208.43516 \nL 229.468624 214.756364 \nL 229.529502 191.844938 \nL 229.559942 196.192234 \nL 229.6817 214.756364 \nL 229.712139 213.181937 \nL 229.773018 214.732865 \nL 229.864336 213.228935 \nL 229.894775 214.40388 \nL 229.925215 214.732865 \nL 229.955654 207.307213 \nL 230.016533 213.581419 \nL 230.077412 208.317666 \nL 230.107851 213.299432 \nL 230.138291 184.959761 \nL 230.199169 214.756364 \nL 230.260048 197.414177 \nL 230.290488 214.215889 \nL 230.320927 214.756364 \nL 230.351367 213.933902 \nL 230.381806 195.064287 \nL 230.412245 214.427379 \nL 230.442685 211.537015 \nL 230.503564 214.756364 \nL 230.534003 206.014774 \nL 230.594882 214.756364 \nL 230.625321 214.756364 \nL 230.655761 195.064287 \nL 230.716639 214.756364 \nL 230.747079 208.952136 \nL 230.807958 213.534421 \nL 230.838397 214.756364 \nL 230.960155 195.01729 \nL 231.051473 214.756364 \nL 231.081912 211.396021 \nL 231.112352 212.547467 \nL 231.142791 205.074818 \nL 231.173231 214.756364 \nL 231.20367 214.732865 \nL 231.234109 214.051397 \nL 231.264549 214.756364 \nL 231.355867 195.134784 \nL 231.386306 214.756364 \nL 231.477625 213.910403 \nL 231.538503 214.709366 \nL 231.568943 206.95473 \nL 231.629822 214.756364 \nL 231.660261 210.667555 \nL 231.6907 205.403802 \nL 231.72114 210.221076 \nL 231.782019 214.756364 \nL 231.812458 213.76941 \nL 231.903776 200.892014 \nL 231.934216 212.382975 \nL 231.964655 214.756364 \nL 232.055973 213.910403 \nL 232.086413 214.168891 \nL 232.177731 214.239388 \nL 232.20817 196.450722 \nL 232.23861 214.756364 \nL 232.329928 214.286386 \nL 232.360367 214.732865 \nL 232.451686 200.633526 \nL 232.421246 214.756364 \nL 232.482125 208.43516 \nL 232.543004 214.756364 \nL 232.603883 213.745911 \nL 232.664761 213.275933 \nL 232.72564 197.155689 \nL 232.786519 206.132268 \nL 232.877837 214.756364 \nL 232.847398 198.518625 \nL 232.908277 213.252434 \nL 232.999595 214.756364 \nL 233.030034 211.278527 \nL 233.121353 213.275933 \nL 233.24311 200.563029 \nL 233.27355 210.479564 \nL 233.303989 214.756364 \nL 233.395307 212.570966 \nL 233.425747 208.200171 \nL 233.456186 186.581185 \nL 233.517065 211.20803 \nL 233.547504 214.756364 \nL 233.608383 209.140127 \nL 233.638823 207.871187 \nL 233.669262 188.249607 \nL 233.730141 214.756364 \nL 233.76058 214.756364 \nL 233.851898 205.87378 \nL 233.912777 210.197577 \nL 234.034535 214.756364 \nL 234.064974 201.62048 \nL 234.125853 211.865999 \nL 234.156292 214.756364 \nL 234.217171 194.829298 \nL 234.247611 204.534343 \nL 234.308489 214.756364 \nL 234.369368 209.657103 \nL 234.460687 214.756364 \nL 234.491126 212.852953 \nL 234.552005 212.241982 \nL 234.582444 214.756364 \nL 234.612884 205.145314 \nL 234.673762 210.902544 \nL 234.734641 214.756364 \nL 234.765081 210.526562 \nL 234.79552 207.988681 \nL 234.856399 211.865999 \nL 234.947717 214.756364 \nL 235.039035 201.244497 \nL 235.130353 214.756364 \nL 235.099914 189.988525 \nL 235.160793 208.670149 \nL 235.191232 209.28112 \nL 235.252111 214.756364 \nL 235.31299 213.510922 \nL 235.343429 209.398615 \nL 235.404308 214.732865 \nL 235.495626 214.756364 \nL 235.526066 206.790237 \nL 235.556505 214.756364 \nL 235.647823 212.100988 \nL 235.678263 208.834641 \nL 235.708702 213.299432 \nL 235.739142 210.36207 \nL 235.769581 214.756364 \nL 235.83046 211.772004 \nL 235.860899 211.020039 \nL 235.891339 199.364586 \nL 235.921778 214.756364 \nL 235.952217 207.706694 \nL 236.013096 214.756364 \nL 236.104415 214.732865 \nL 236.134854 214.756364 \nL 236.165293 211.983494 \nL 236.226172 212.641463 \nL 236.287051 214.756364 \nL 236.31749 212.641463 \nL 236.34793 211.137533 \nL 236.408809 213.440425 \nL 236.469687 214.756364 \nL 236.591445 196.756208 \nL 236.652324 214.756364 \nL 236.713203 204.839829 \nL 236.83496 214.756364 \nL 236.895839 213.111441 \nL 236.956718 209.563107 \nL 236.987157 213.064443 \nL 237.017597 214.756364 \nL 237.048036 208.22367 \nL 237.108915 214.756364 \nL 237.139354 164.868204 \nL 237.261112 214.756364 \nL 237.291551 202.231451 \nL 237.35243 206.625745 \nL 237.38287 214.756364 \nL 237.474188 212.876452 \nL 237.535067 214.756364 \nL 237.565506 181.834408 \nL 237.626385 212.876452 \nL 237.687264 214.709366 \nL 237.717703 212.617964 \nL 237.748143 211.137533 \nL 237.778582 214.756364 \nL 237.839461 199.881561 \nL 237.8699 214.756364 \nL 237.90034 214.685867 \nL 238.052537 203.382897 \nL 238.143855 214.756364 \nL 238.174294 205.615292 \nL 238.235173 211.137533 \nL 238.296052 214.756364 \nL 238.326491 212.547467 \nL 238.356931 198.84761 \nL 238.38737 214.756364 \nL 238.41781 205.967776 \nL 238.539567 214.756364 \nL 238.661325 198.072146 \nL 238.691764 214.756364 \nL 238.783082 212.241982 \nL 238.813522 200.093051 \nL 238.874401 214.756364 \nL 238.90484 203.547389 \nL 239.057037 214.756364 \nL 239.087476 207.213217 \nL 239.148355 211.090536 \nL 239.270113 214.756364 \nL 239.361431 191.539453 \nL 239.42231 214.756364 \nL 239.483189 205.87378 \nL 239.544068 214.756364 \nL 239.604946 210.009586 \nL 239.635386 214.427379 \nL 239.665825 201.385491 \nL 239.696265 214.756364 \nL 239.726704 211.41952 \nL 239.787583 214.450878 \nL 239.818022 209.445613 \nL 239.878901 214.756364 \nL 240.000659 209.375116 \nL 240.031098 191.492455 \nL 240.091977 214.662368 \nL 240.122416 214.61537 \nL 240.244174 209.751098 \nL 240.274613 211.231529 \nL 240.42681 214.756364 \nL 240.518129 214.756364 \nL 240.609447 208.975635 \nL 240.731204 214.756364 \nL 240.761644 214.450878 \nL 240.792083 214.497876 \nL 240.822523 203.946871 \nL 240.852962 214.756364 \nL 240.913841 207.189719 \nL 240.97472 214.756364 \nL 241.005159 214.685867 \nL 241.035599 171.118911 \nL 241.096477 214.497876 \nL 241.187796 204.322853 \nL 241.157356 214.756364 \nL 241.218235 211.889498 \nL 241.248674 214.756364 \nL 241.309553 211.161032 \nL 241.370432 214.756364 \nL 241.400871 213.792909 \nL 241.431311 209.06963 \nL 241.46175 214.521375 \nL 241.49219 211.090536 \nL 241.613947 214.756364 \nL 241.705266 208.059178 \nL 241.766144 214.756364 \nL 241.796584 213.205436 \nL 241.827023 205.944277 \nL 241.887902 207.894686 \nL 241.918341 213.416926 \nL 241.97922 205.967776 \nL 242.00966 201.103504 \nL 242.040099 213.510922 \nL 242.070538 203.124409 \nL 242.192296 214.756364 \nL 242.222735 214.756364 \nL 242.283614 209.821595 \nL 242.314054 214.756364 \nL 242.344493 214.685867 \nL 242.405372 214.756364 \nL 242.52713 200.234045 \nL 242.588008 214.474377 \nL 242.648887 212.030492 \nL 242.709766 214.756364 \nL 242.801084 204.205359 \nL 242.861963 207.048725 \nL 242.922842 214.756364 \nL 242.983721 214.544874 \nL 243.01416 208.43516 \nL 243.044599 214.756364 \nL 243.075039 214.427379 \nL 243.135918 212.288979 \nL 243.166357 213.181937 \nL 243.196796 192.24442 \nL 243.227236 213.863406 \nL 243.288115 200.798018 \nL 243.348994 214.756364 \nL 243.409872 207.001727 \nL 243.53163 214.756364 \nL 243.562069 202.325447 \nL 243.622948 203.335899 \nL 243.653388 214.756364 \nL 243.744706 212.688461 \nL 243.805585 214.756364 \nL 243.836024 212.876452 \nL 243.927342 214.544874 \nL 243.957782 204.416849 \nL 243.988221 214.685867 \nL 244.079539 210.644057 \nL 244.170858 214.756364 \nL 244.201297 212.805955 \nL 244.231736 196.897201 \nL 244.292615 204.675337 \nL 244.353494 214.756364 \nL 244.414373 213.322931 \nL 244.444812 210.949542 \nL 244.475252 214.262887 \nL 244.505691 214.262887 \nL 244.53613 214.756364 \nL 244.56657 213.886904 \nL 244.597009 204.040866 \nL 244.627449 214.756364 \nL 244.657888 214.756364 \nL 244.688327 214.756364 \nL 244.779646 202.372445 \nL 244.840525 213.910403 \nL 244.901403 208.200171 \nL 244.931843 207.189719 \nL 244.992722 214.756364 \nL 245.0536 214.098395 \nL 245.08404 206.061771 \nL 245.144919 214.121893 \nL 245.236237 214.756364 \nL 245.266676 201.972963 \nL 245.327555 214.756364 \nL 245.357994 214.19239 \nL 245.418873 209.398615 \nL 245.449313 214.756364 \nL 245.479752 214.662368 \nL 245.510191 205.309807 \nL 245.57107 214.497876 \nL 245.631949 214.756364 \nL 245.753707 207.518703 \nL 245.784146 213.463924 \nL 245.814586 206.837235 \nL 245.875464 211.607511 \nL 245.966783 214.756364 \nL 245.997222 189.495049 \nL 246.058101 214.732865 \nL 246.11898 214.756364 \nL 246.149419 204.299354 \nL 246.210298 214.756364 \nL 246.240737 211.161032 \nL 246.332055 183.056351 \nL 246.423374 214.756364 \nL 246.453813 214.732865 \nL 246.484253 210.973041 \nL 246.545131 214.756364 \nL 246.60601 214.756364 \nL 246.63645 184.748271 \nL 246.697328 214.756364 \nL 246.727768 213.064443 \nL 246.758207 205.02782 \nL 246.819086 212.71196 \nL 246.849525 214.756364 \nL 246.879965 208.975635 \nL 246.971283 211.114034 \nL 247.093041 214.756364 \nL 247.184359 204.722334 \nL 247.214798 214.756364 \nL 247.306117 214.61537 \nL 247.397435 214.756364 \nL 247.519192 192.338415 \nL 247.610511 211.912997 \nL 247.64095 208.176672 \nL 247.671389 214.756364 \nL 247.732268 190.998978 \nL 247.762708 191.868437 \nL 247.854026 214.756364 \nL 247.884465 211.372522 \nL 247.914905 210.550061 \nL 248.006223 214.756364 \nL 248.036662 210.127081 \nL 248.097541 213.651915 \nL 248.15842 214.756364 \nL 248.219299 211.41952 \nL 248.249738 214.756364 \nL 248.280178 214.756364 \nL 248.371496 193.72485 \nL 248.401935 213.487423 \nL 248.493253 214.756364 \nL 248.523693 210.879046 \nL 248.554132 211.701507 \nL 248.584572 196.967698 \nL 248.64545 214.756364 \nL 248.67589 204.39335 \nL 248.706329 208.200171 \nL 248.736769 203.406396 \nL 248.797647 207.683195 \nL 248.828087 191.656947 \nL 248.888966 214.756364 \nL 248.919405 197.625667 \nL 248.980284 213.064443 \nL 249.041163 205.638791 \nL 249.19336 214.756364 \nL 249.223799 214.756364 \nL 249.406436 192.925888 \nL 249.497754 214.756364 \nL 249.528193 204.228857 \nL 249.589072 214.756364 \nL 249.619511 211.748505 \nL 249.649951 202.583935 \nL 249.68039 214.756364 \nL 249.71083 212.453472 \nL 249.741269 214.756364 \nL 249.771709 209.986087 \nL 249.802148 186.416693 \nL 249.832587 212.758957 \nL 249.863027 212.617964 \nL 249.893466 212.71196 \nL 249.984784 212.664962 \nL 250.015224 214.756364 \nL 250.045663 210.808549 \nL 250.106542 214.051397 \nL 250.136981 214.756364 \nL 250.167421 213.369929 \nL 250.19786 210.644057 \nL 250.289178 213.34643 \nL 250.319618 140.546845 \nL 250.441376 214.756364 \nL 250.471815 214.333383 \nL 250.593573 193.113879 \nL 250.624012 214.756364 \nL 250.654451 214.521375 \nL 250.684891 139.301403 \nL 250.74577 164.022244 \nL 250.867527 214.756364 \nL 250.897967 141.063821 \nL 250.958845 212.359476 \nL 251.080603 214.756364 \nL 251.111042 214.756364 \nL 251.141482 166.090147 \nL 251.202361 214.051397 \nL 251.2328 212.006993 \nL 251.26324 214.756364 \nL 251.324118 185.899717 \nL 251.384997 193.818846 \nL 251.476315 214.756364 \nL 251.506755 204.886827 \nL 251.598073 214.474377 \nL 251.628512 80.084181 \nL 251.811149 214.756364 \nL 251.841588 212.218483 \nL 251.872028 139.630388 \nL 251.932906 214.756364 \nL 251.963346 214.756364 \nL 251.993785 214.074896 \nL 252.024225 214.756364 \nL 252.054664 199.999056 \nL 252.085104 214.756364 \nL 252.115543 47.632203 \nL 252.176422 214.709366 \nL 252.206861 214.168891 \nL 252.237301 214.662368 \nL 252.26774 167.923061 \nL 252.328619 212.876452 \nL 252.419937 214.756364 \nL 252.511255 207.213217 \nL 252.541695 212.970447 \nL 252.572134 172.881328 \nL 252.602573 214.756364 \nL 252.633013 194.14783 \nL 252.724331 214.662368 \nL 252.693892 188.249607 \nL 252.75477 210.315072 \nL 252.78521 214.732865 \nL 252.815649 211.795503 \nL 252.876528 214.756364 \nL 252.998286 162.165831 \nL 253.150483 214.756364 \nL 253.180922 149.194439 \nL 253.241801 214.756364 \nL 253.27224 213.745911 \nL 253.333119 214.145392 \nL 253.363559 214.756364 \nL 253.454877 178.004088 \nL 253.515756 214.756364 \nL 253.546195 155.163159 \nL 253.698392 214.756364 \nL 253.728832 191.797941 \nL 253.78971 192.24442 \nL 253.881029 214.756364 \nL 253.911468 207.213217 \nL 253.941907 214.756364 \nL 254.002786 212.241982 \nL 254.063665 214.756364 \nL 254.094104 189.636042 \nL 254.154983 186.158205 \nL 254.215862 214.756364 \nL 254.276741 214.756364 \nL 254.368059 188.625589 \nL 254.398498 214.756364 \nL 254.489817 206.249763 \nL 254.520256 214.756364 \nL 254.550696 212.805955 \nL 254.581135 152.57828 \nL 254.642014 214.756364 \nL 254.672453 204.698835 \nL 254.733332 214.756364 \nL 254.763771 214.756364 \nL 254.794211 198.730115 \nL 254.885529 206.813736 \nL 254.946408 214.756364 \nL 254.976847 213.487423 \nL 255.007287 141.345807 \nL 255.068165 214.756364 \nL 255.098605 213.886904 \nL 255.159484 196.239232 \nL 255.189923 212.664962 \nL 255.220362 210.808549 \nL 255.250802 212.735458 \nL 255.281241 212.030492 \nL 255.311681 214.662368 \nL 255.34212 201.925966 \nL 255.402999 214.756364 \nL 255.463878 211.513516 \nL 255.494317 199.599575 \nL 255.555196 214.756364 \nL 255.616075 214.756364 \nL 255.646514 213.275933 \nL 255.676954 213.698913 \nL 255.707393 201.033007 \nL 255.737832 214.732865 \nL 255.768272 211.067037 \nL 255.798711 214.145392 \nL 255.829151 194.194828 \nL 255.85959 214.756364 \nL 255.890029 214.756364 \nL 255.920469 214.756364 \nL 255.950908 191.210468 \nL 256.011787 212.71196 \nL 256.042226 208.811143 \nL 256.103105 212.946949 \nL 256.133545 214.756364 \nL 256.163984 214.638869 \nL 256.224863 167.923061 \nL 256.255302 168.839518 \nL 256.285742 214.333383 \nL 256.316181 135.823566 \nL 256.37706 201.737974 \nL 256.498818 214.756364 \nL 256.529257 183.902311 \nL 256.620575 186.228702 \nL 256.651015 203.10091 \nL 256.681454 192.267919 \nL 256.711893 154.552188 \nL 256.742333 209.046132 \nL 256.772772 193.372367 \nL 256.89453 214.756364 \nL 256.985848 214.756364 \nL 257.016288 212.077489 \nL 257.046727 214.709366 \nL 257.077166 177.510611 \nL 257.138045 210.855547 \nL 257.198924 214.756364 \nL 257.229363 213.698913 \nL 257.290242 171.001416 \nL 257.320682 214.756364 \nL 257.351121 214.732865 \nL 257.412 205.779785 \nL 257.442439 214.732865 \nL 257.503318 214.756364 \nL 257.533757 210.315072 \nL 257.564197 214.756364 \nL 257.594636 176.218171 \nL 257.655515 214.756364 \nL 257.685955 214.756364 \nL 257.716394 202.654431 \nL 257.807712 209.539608 \nL 257.838152 214.756364 \nL 257.868591 148.395477 \nL 257.92947 214.756364 \nL 257.959909 209.798096 \nL 258.020788 214.756364 \nL 258.081667 214.732865 \nL 258.172985 200.234045 \nL 258.203424 69.0162 \nL 258.233864 214.756364 \nL 258.264303 214.756364 \nL 258.355621 214.756364 \nL 258.386061 213.698913 \nL 258.4165 205.638791 \nL 258.477379 214.756364 \nL 258.538258 213.487423 \nL 258.568697 207.753692 \nL 258.629576 214.756364 \nL 258.660016 132.416226 \nL 258.720894 209.140127 \nL 258.781773 152.343291 \nL 258.812213 214.756364 \nL 258.842652 154.669682 \nL 258.93397 214.756364 \nL 258.96441 214.732865 \nL 258.994849 207.706694 \nL 259.055728 214.756364 \nL 259.086167 214.756364 \nL 259.207925 147.831503 \nL 259.268804 214.756364 \nL 259.329683 212.946949 \nL 259.360122 179.508017 \nL 259.390561 214.756364 \nL 259.421001 214.756364 \nL 259.45144 214.756364 \nL 259.603637 187.403647 \nL 259.694955 214.756364 \nL 259.725395 214.497876 \nL 259.755834 126.494504 \nL 259.816713 214.756364 \nL 259.877592 214.756364 \nL 259.908031 214.568372 \nL 259.938471 214.756364 \nL 259.96891 172.293856 \nL 260.029789 214.756364 \nL 260.060228 212.758957 \nL 260.121107 214.756364 \nL 260.151547 175.959684 \nL 260.212425 213.651915 \nL 260.242865 214.145392 \nL 260.273304 212.006993 \nL 260.303744 196.450722 \nL 260.364622 214.756364 \nL 260.425501 214.756364 \nL 260.455941 214.004399 \nL 260.48638 208.64665 \nL 260.547259 214.756364 \nL 260.577698 158.547 \nL 260.638577 214.756364 \nL 260.669016 204.933824 \nL 260.729895 214.756364 \nL 260.821213 212.218483 \nL 260.851653 180.142487 \nL 260.912532 207.683195 \nL 260.942971 212.006993 \nL 260.973411 187.380148 \nL 261.034289 202.489939 \nL 261.095168 212.876452 \nL 261.125608 161.460864 \nL 261.216926 181.035445 \nL 261.308244 214.497876 \nL 261.338683 208.411661 \nL 261.369123 206.508251 \nL 261.399562 157.889031 \nL 261.460441 214.756364 \nL 261.49088 214.732865 \nL 261.52132 193.607356 \nL 261.582199 214.756364 \nL 261.673517 212.241982 \nL 261.703956 213.34643 \nL 261.734396 131.875752 \nL 261.795275 210.033085 \nL 261.825714 214.756364 \nL 261.856153 210.902544 \nL 261.886593 61.802039 \nL 261.917032 212.429973 \nL 261.947472 211.396021 \nL 261.977911 214.756364 \nL 262.00835 196.28623 \nL 262.069229 214.756364 \nL 262.099669 214.756364 \nL 262.221426 131.335277 \nL 262.312744 214.756364 \nL 262.373623 200.563029 \nL 262.55626 214.756364 \nL 262.617139 195.487268 \nL 262.678017 211.889498 \nL 262.738896 167.523579 \nL 262.769336 212.899951 \nL 262.799775 207.213217 \nL 262.860654 214.756364 \nL 262.921533 214.756364 \nL 262.951972 201.385491 \nL 263.04329 208.576154 \nL 263.195487 214.756364 \nL 263.286805 214.568372 \nL 263.317245 214.756364 \nL 263.347684 214.474377 \nL 263.408563 214.756364 \nL 263.469442 184.372289 \nL 263.56076 214.756364 \nL 263.5912 99.306279 \nL 263.652078 171.071913 \nL 263.712957 158.664495 \nL 263.773836 214.756364 \nL 263.804275 187.662135 \nL 263.865154 211.41952 \nL 263.895594 214.356882 \nL 263.926033 213.228935 \nL 263.986912 214.756364 \nL 264.017351 170.296449 \nL 264.047791 214.756364 \nL 264.07823 121.371744 \nL 264.139109 192.526406 \nL 264.199988 214.756364 \nL 264.260867 200.375038 \nL 264.291306 214.145392 \nL 264.321745 158.359009 \nL 264.352185 214.756364 \nL 264.382624 214.004399 \nL 264.413064 203.664884 \nL 264.443503 214.756364 \nL 264.473942 214.756364 \nL 264.504382 213.393428 \nL 264.565261 150.67487 \nL 264.5957 214.709366 \nL 264.626139 200.469034 \nL 264.656579 212.194984 \nL 264.687018 179.508017 \nL 264.717458 212.92345 \nL 264.747897 207.965182 \nL 264.808776 214.756364 \nL 264.900094 213.064443 \nL 264.991412 124.23861 \nL 265.021852 199.646572 \nL 265.082731 214.756364 \nL 265.11317 214.662368 \nL 265.143609 129.032385 \nL 265.204488 213.628417 \nL 265.234928 214.756364 \nL 265.265367 212.876452 \nL 265.295806 184.889265 \nL 265.326246 214.756364 \nL 265.356685 214.756364 \nL 265.387125 211.114034 \nL 265.448003 214.756364 \nL 265.539322 214.756364 \nL 265.569761 90.776179 \nL 265.63064 214.756364 \nL 265.691519 144.001183 \nL 265.721958 204.134862 \nL 265.752398 210.832048 \nL 265.782837 127.810442 \nL 265.813276 214.685867 \nL 265.843716 195.769254 \nL 265.935034 214.756364 \nL 265.965473 208.952136 \nL 265.995913 206.038273 \nL 266.056792 214.756364 \nL 266.14811 151.873313 \nL 266.178549 167.923061 \nL 266.239428 214.756364 \nL 266.300307 206.555248 \nL 266.452504 214.756364 \nL 266.513383 118.316888 \nL 266.574262 202.865921 \nL 266.604701 202.46644 \nL 266.63514 212.570966 \nL 266.66558 185.688227 \nL 266.726459 214.450878 \nL 266.756898 209.257622 \nL 266.787337 214.756364 \nL 266.817777 210.36207 \nL 266.909095 214.756364 \nL 267.030853 180.588966 \nL 267.061292 185.923216 \nL 267.18305 214.474377 \nL 267.304807 194.35932 \nL 267.426565 214.756364 \nL 267.457004 214.309885 \nL 267.487444 190.552499 \nL 267.517883 214.756364 \nL 267.548323 208.22367 \nL 267.609201 214.732865 \nL 267.639641 214.638869 \nL 267.761398 187.192157 \nL 267.791838 214.756364 \nL 267.852717 187.897124 \nL 267.883156 163.951747 \nL 267.913595 189.377554 \nL 267.944035 214.756364 \nL 268.065792 135.447584 \nL 268.157111 214.756364 \nL 268.18755 213.651915 \nL 268.248429 214.756364 \nL 268.278868 206.907732 \nL 268.339747 214.568372 \nL 268.370187 89.624733 \nL 268.431065 214.756364 \nL 268.461505 214.756364 \nL 268.491944 146.304075 \nL 268.552823 213.064443 \nL 268.644141 214.756364 \nL 268.674581 212.476971 \nL 268.70502 214.756364 \nL 268.796338 159.815941 \nL 268.918096 214.756364 \nL 268.978975 175.6072 \nL 269.009414 214.756364 \nL 269.039854 212.594465 \nL 269.131172 214.756364 \nL 269.161611 17.083636 \nL 269.22249 214.756364 \nL 269.283369 210.714553 \nL 269.313808 214.756364 \nL 269.344248 214.662368 \nL 269.435566 164.609716 \nL 269.466005 175.513205 \nL 269.587763 214.756364 \nL 269.618202 214.309885 \nL 269.648642 205.709288 \nL 269.679081 214.756364 \nL 269.70952 214.756364 \nL 269.73996 126.776491 \nL 269.800839 214.756364 \nL 269.831278 196.380226 \nL 269.922596 208.035679 \nL 269.953036 202.372445 \nL 269.983475 214.756364 \nL 270.135672 214.756364 \nL 270.196551 211.748505 \nL 270.25743 205.215811 \nL 270.379187 213.957401 \nL 270.440066 214.756364 \nL 270.470506 195.205281 \nL 270.531385 214.756364 \nL 270.561824 181.340931 \nL 270.622703 212.641463 \nL 270.714021 214.756364 \nL 270.835779 145.575609 \nL 270.927097 214.568372 \nL 270.957536 200.398537 \nL 270.987976 202.395943 \nL 271.048854 214.756364 \nL 271.079294 97.073884 \nL 271.140173 213.55792 \nL 271.170612 214.756364 \nL 271.201051 212.570966 \nL 271.26193 214.709366 \nL 271.322809 191.257466 \nL 271.353249 172.364352 \nL 271.383688 202.395943 \nL 271.444567 194.829298 \nL 271.505446 214.756364 \nL 271.596764 203.006915 \nL 271.627203 214.756364 \nL 271.657643 192.6674 \nL 271.718521 212.124487 \nL 271.748961 123.980122 \nL 271.80984 214.756364 \nL 271.840279 214.756364 \nL 271.962037 152.930764 \nL 271.992476 212.500469 \nL 272.083794 211.067037 \nL 272.175113 214.756364 \nL 272.205552 177.675103 \nL 272.266431 214.756364 \nL 272.29687 207.683195 \nL 272.357749 214.756364 \nL 272.418628 41.381497 \nL 272.449067 201.714475 \nL 272.479507 214.756364 \nL 272.540385 200.704023 \nL 272.662143 177.393116 \nL 272.601264 207.142721 \nL 272.692582 180.612465 \nL 272.723022 214.756364 \nL 272.753461 152.57828 \nL 272.81434 214.427379 \nL 272.875219 214.756364 \nL 272.905658 211.819001 \nL 272.966537 213.205436 \nL 272.996977 135.941061 \nL 273.027416 214.756364 \nL 273.057855 214.262887 \nL 273.118734 209.351617 \nL 273.179613 209.492611 \nL 273.210052 214.756364 \nL 273.270931 213.957401 \nL 273.301371 211.278527 \nL 273.362249 156.197111 \nL 273.392689 214.756364 \nL 273.423128 213.9809 \nL 273.453568 214.309885 \nL 273.544886 207.37771 \nL 273.605765 214.756364 \nL 273.697083 190.482002 \nL 273.788401 214.756364 \nL 273.818841 214.732865 \nL 273.910159 214.756364 \nL 274.031916 188.602091 \nL 274.153674 214.756364 \nL 274.184113 210.879046 \nL 274.214553 168.816019 \nL 274.244992 214.756364 \nL 274.275432 214.756364 \nL 274.305871 214.756364 \nL 274.33631 214.61537 \nL 274.36675 183.643823 \nL 274.397189 214.756364 \nL 274.427629 208.928637 \nL 274.458068 214.756364 \nL 274.488507 188.602091 \nL 274.549386 214.591871 \nL 274.579826 214.756364 \nL 274.701583 96.039933 \nL 274.792902 214.756364 \nL 274.823341 97.825849 \nL 274.88422 160.755897 \nL 274.914659 197.743162 \nL 274.945099 189.001572 \nL 274.975538 54.869864 \nL 275.036417 214.756364 \nL 275.066856 214.756364 \nL 275.097296 214.239388 \nL 275.158174 214.756364 \nL 275.188614 175.372211 \nL 275.279932 184.066803 \nL 275.340811 170.225953 \nL 275.40169 214.756364 \nL 275.462569 213.604918 \nL 275.493008 214.756364 \nL 275.553887 214.709366 \nL 275.675644 180.94145 \nL 275.706084 214.756364 \nL 275.736523 210.691054 \nL 275.766963 69.791664 \nL 275.827841 214.756364 \nL 275.949599 214.756364 \nL 275.980038 213.487423 \nL 276.010478 214.756364 \nL 276.040917 177.017134 \nL 276.101796 214.756364 \nL 276.162675 212.523968 \nL 276.223554 214.756364 \nL 276.253993 176.45316 \nL 276.345311 213.299432 \nL 276.375751 212.124487 \nL 276.43663 214.756364 \nL 276.467069 122.922672 \nL 276.527948 171.612387 \nL 276.619266 214.756364 \nL 276.649705 212.664962 \nL 276.741024 214.756364 \nL 276.771463 169.332994 \nL 276.832342 213.55792 \nL 276.92366 214.051397 \nL 276.9541 206.249763 \nL 277.075857 150.439881 \nL 277.014978 213.76941 \nL 277.106297 157.348557 \nL 277.228054 214.591871 \nL 277.258494 199.529078 \nL 277.319372 213.886904 \nL 277.349812 214.756364 \nL 277.380251 176.265169 \nL 277.44113 214.40388 \nL 277.471569 210.338571 \nL 277.532448 214.756364 \nL 277.593327 214.756364 \nL 277.715085 167.758568 \nL 277.806403 214.756364 \nL 277.836842 214.709366 \nL 277.867282 184.466285 \nL 277.928161 214.756364 \nL 277.9586 214.756364 \nL 277.989039 211.748505 \nL 278.080358 83.186036 \nL 278.141236 214.756364 \nL 278.202115 214.61537 \nL 278.232555 211.513516 \nL 278.262994 214.756364 \nL 278.323873 170.907421 \nL 278.354312 214.756364 \nL 278.415191 214.756364 \nL 278.44563 214.309885 \nL 278.47607 214.756364 \nL 278.506509 157.043071 \nL 278.597828 187.262653 \nL 278.689146 214.756364 \nL 278.719585 193.325369 \nL 278.780464 214.756364 \nL 278.902222 214.756364 \nL 278.932661 209.680602 \nL 278.99354 214.215889 \nL 279.023979 214.756364 \nL 279.084858 100.927703 \nL 279.115297 214.756364 \nL 279.145737 214.19239 \nL 279.176176 205.121816 \nL 279.237055 213.393428 \nL 279.267494 214.709366 \nL 279.450131 107.295905 \nL 279.571889 214.756364 \nL 279.632767 214.756364 \nL 279.693646 164.656714 \nL 279.724086 213.275933 \nL 279.815404 214.756364 \nL 279.845843 189.213062 \nL 279.906722 208.599652 \nL 279.937161 208.082677 \nL 279.967601 195.86325 \nL 279.99804 214.756364 \nL 280.02848 214.756364 \nL 280.058919 211.043538 \nL 280.119798 212.641463 \nL 280.150237 214.380381 \nL 280.211116 165.949153 \nL 280.241556 198.871109 \nL 280.271995 214.027898 \nL 280.302434 193.677852 \nL 280.393753 157.513049 \nL 280.485071 214.756364 \nL 280.51551 160.567906 \nL 280.576389 205.967776 \nL 280.606828 213.393428 \nL 280.637268 186.346196 \nL 280.698147 214.756364 \nL 280.728586 214.756364 \nL 280.759025 180.189485 \nL 280.819904 214.756364 \nL 280.911222 210.36207 \nL 280.941662 214.756364 \nL 280.972101 214.709366 \nL 281.03298 157.70104 \nL 281.06342 206.249763 \nL 281.154738 214.756364 \nL 281.185177 197.249685 \nL 281.246056 210.57356 \nL 281.276495 210.244575 \nL 281.367814 212.664962 \nL 281.428692 214.756364 \nL 281.489571 208.599652 \nL 281.611329 214.756364 \nL 281.641768 214.756364 \nL 281.672208 204.087864 \nL 281.763526 210.244575 \nL 281.915723 214.756364 \nL 281.946162 209.422114 \nL 282.007041 211.020039 \nL 282.128799 214.756364 \nL 282.159238 211.020039 \nL 282.220117 214.756364 \nL 282.311435 214.027898 \nL 282.433193 214.756364 \nL 282.463632 214.756364 \nL 282.58539 199.106098 \nL 282.615829 206.790237 \nL 282.646269 213.792909 \nL 282.707148 209.798096 \nL 282.737587 198.894608 \nL 282.798466 211.20803 \nL 282.828905 214.709366 \nL 282.859345 212.124487 \nL 282.950663 214.756364 \nL 283.011542 195.369773 \nL 283.07242 214.756364 \nL 283.133299 212.312478 \nL 283.163739 214.19239 \nL 283.194178 199.999056 \nL 283.224617 214.756364 \nL 283.285496 200.704023 \nL 283.315936 201.244497 \nL 283.407254 214.756364 \nL 283.437693 214.732865 \nL 283.468133 214.756364 \nL 283.498572 200.375038 \nL 283.58989 207.518703 \nL 283.62033 214.756364 \nL 283.650769 204.769332 \nL 283.681209 209.210624 \nL 283.711648 176.923138 \nL 283.772527 213.205436 \nL 283.802966 186.06421 \nL 283.863845 214.215889 \nL 283.924724 211.466518 \nL 283.985603 202.348946 \nL 284.016042 212.547467 \nL 284.076921 214.756364 \nL 284.198679 200.868515 \nL 284.350876 214.756364 \nL 284.411754 214.756364 \nL 284.533512 200.892014 \nL 284.563951 214.732865 \nL 284.62483 197.954652 \nL 284.777027 214.450878 \nL 284.807467 205.497798 \nL 284.868345 214.286386 \nL 284.929224 214.756364 \nL 284.959664 211.8425 \nL 285.020543 214.756364 \nL 285.050982 213.9809 \nL 285.081421 198.871109 \nL 285.111861 214.756364 \nL 285.1423 214.004399 \nL 285.17274 214.756364 \nL 285.203179 210.57356 \nL 285.294497 212.476971 \nL 285.324937 213.252434 \nL 285.385815 203.876374 \nL 285.416255 209.398615 \nL 285.446694 214.756364 \nL 285.507573 214.591871 \nL 285.568452 214.756364 \nL 285.598891 200.98601 \nL 285.720649 214.756364 \nL 285.751088 212.899951 \nL 285.811967 214.756364 \nL 285.842407 214.732865 \nL 285.872846 214.544874 \nL 285.903285 203.171407 \nL 285.933725 214.756364 \nL 285.964164 214.756364 \nL 285.994604 214.756364 \nL 286.116361 212.500469 \nL 286.17724 214.756364 \nL 286.238119 196.897201 \nL 286.329437 202.301948 \nL 286.390316 214.756364 \nL 286.451195 210.244575 \nL 286.481634 214.756364 \nL 286.512073 206.414255 \nL 286.542513 213.510922 \nL 286.603392 214.756364 \nL 286.664271 206.273262 \nL 286.786028 214.756364 \nL 286.816468 214.732865 \nL 286.877346 202.019961 \nL 286.907786 203.053913 \nL 286.968665 196.944199 \nL 287.029543 214.756364 \nL 287.059983 210.409068 \nL 287.120862 214.19239 \nL 287.151301 214.756364 \nL 287.242619 203.899873 \nL 287.273059 205.474299 \nL 287.394816 214.756364 \nL 287.425256 206.95473 \nL 287.486135 213.34643 \nL 287.516574 213.064443 \nL 287.577453 203.265403 \nL 287.607892 208.22367 \nL 287.638332 214.756364 \nL 287.668771 205.826783 \nL 287.72965 214.521375 \nL 287.820968 202.724928 \nL 287.851407 214.756364 \nL 287.912286 210.99654 \nL 287.973165 201.385491 \nL 288.034044 208.905138 \nL 288.155801 214.756364 \nL 288.186241 208.529156 \nL 288.277559 210.949542 \nL 288.307999 210.832048 \nL 288.338438 214.756364 \nL 288.399317 213.863406 \nL 288.460196 204.534343 \nL 288.490635 209.7276 \nL 288.521074 213.792909 \nL 288.581953 211.748505 \nL 288.612393 211.137533 \nL 288.673271 213.675414 \nL 288.703711 201.103504 \nL 288.76459 214.756364 \nL 288.825468 210.456065 \nL 288.855908 214.756364 \nL 288.886347 184.630777 \nL 288.947226 213.064443 \nL 288.977665 214.756364 \nL 289.038544 214.215889 \nL 289.099423 204.111363 \nL 289.129863 208.811143 \nL 289.190741 214.756364 \nL 289.25162 212.876452 \nL 289.28206 214.756364 \nL 289.434257 196.521219 \nL 289.556014 214.756364 \nL 289.586454 212.218483 \nL 289.677772 212.735458 \nL 289.708211 189.04857 \nL 289.76909 212.852953 \nL 289.829969 214.756364 \nL 289.860408 205.051319 \nL 289.951727 211.231529 \nL 289.982166 210.526562 \nL 290.012605 211.043538 \nL 290.043045 212.735458 \nL 290.073484 208.059178 \nL 290.103924 214.732865 \nL 290.134363 212.030492 \nL 290.195242 214.286386 \nL 290.225681 207.213217 \nL 290.28656 214.756364 \nL 290.408318 199.552577 \nL 290.469196 198.283636 \nL 290.530075 214.756364 \nL 290.621394 214.685867 \nL 290.651833 203.523891 \nL 290.712712 214.756364 \nL 290.743151 214.756364 \nL 290.864909 204.557842 \nL 290.925788 214.756364 \nL 291.017106 214.427379 \nL 291.047545 214.356882 \nL 291.077985 190.834486 \nL 291.108424 214.732865 \nL 291.138863 207.189719 \nL 291.199742 214.756364 \nL 291.260621 213.816408 \nL 291.29106 214.497876 \nL 291.3215 214.309885 \nL 291.412818 196.991197 \nL 291.443258 214.756364 \nL 291.534576 212.664962 \nL 291.656333 214.756364 \nL 291.717212 214.756364 \nL 291.80853 204.839829 \nL 291.899849 214.756364 \nL 291.930288 200.234045 \nL 291.991167 207.471705 \nL 292.082485 214.544874 \nL 292.143364 213.55792 \nL 292.204243 214.756364 \nL 292.234682 208.834641 \nL 292.326 214.756364 \nL 292.35644 208.670149 \nL 292.417319 214.756364 \nL 292.539076 212.735458 \nL 292.569516 192.220921 \nL 292.630394 208.85814 \nL 292.660834 213.463924 \nL 292.691273 212.26548 \nL 292.721713 196.685711 \nL 292.752152 214.756364 \nL 292.782591 214.732865 \nL 292.813031 214.662368 \nL 292.904349 204.745833 \nL 292.934788 207.565701 \nL 293.026107 214.709366 \nL 293.056546 207.189719 \nL 293.086986 159.698446 \nL 293.147864 214.756364 \nL 293.239183 203.594387 \nL 293.269622 210.291573 \nL 293.36094 214.732865 \nL 293.39138 201.40899 \nL 293.421819 214.756364 \nL 293.452258 203.476893 \nL 293.513137 214.756364 \nL 293.574016 212.946949 \nL 293.695774 214.286386 \nL 293.787092 205.944277 \nL 293.756652 214.756364 \nL 293.817531 212.92345 \nL 293.847971 214.756364 \nL 293.87841 203.735381 \nL 293.939289 210.291573 \nL 294.030607 214.756364 \nL 294.061047 206.907732 \nL 294.152365 210.761551 \nL 294.182804 213.087942 \nL 294.213244 201.761473 \nL 294.304562 202.301948 \nL 294.365441 192.690899 \nL 294.426319 214.756364 \nL 294.487198 207.001727 \nL 294.517638 214.051397 \nL 294.548077 214.756364 \nL 294.578516 213.581419 \nL 294.608956 206.578747 \nL 294.669835 214.756364 \nL 294.761153 214.756364 \nL 294.791592 209.210624 \nL 294.852471 214.756364 \nL 294.882911 214.756364 \nL 295.035108 201.455988 \nL 295.187305 214.756364 \nL 295.248183 214.756364 \nL 295.278623 209.06963 \nL 295.369941 210.103582 \nL 295.43082 214.756364 \nL 295.461259 209.06963 \nL 295.491699 197.766661 \nL 295.522138 210.221076 \nL 295.552578 207.636198 \nL 295.583017 213.698913 \nL 295.613456 194.218327 \nL 295.674335 214.756364 \nL 295.826532 214.756364 \nL 295.856972 202.489939 \nL 295.91785 212.100988 \nL 295.978729 214.756364 \nL 296.070047 199.999056 \nL 296.161366 214.732865 \nL 296.191805 214.497876 \nL 296.222244 203.429895 \nL 296.283123 214.756364 \nL 296.313563 207.119222 \nL 296.344002 214.756364 \nL 296.374442 205.568295 \nL 296.404881 214.732865 \nL 296.46576 214.756364 \nL 296.496199 205.23931 \nL 296.526639 213.698913 \nL 296.557078 200.727522 \nL 296.587517 195.839751 \nL 296.617957 214.756364 \nL 296.648396 187.33315 \nL 296.709275 212.547467 \nL 296.739714 212.523968 \nL 296.800593 214.756364 \nL 296.95279 194.030336 \nL 296.98323 214.756364 \nL 297.074548 202.88942 \nL 297.104987 213.534421 \nL 297.165866 199.505579 \nL 297.196306 208.881639 \nL 297.348503 214.756364 \nL 297.378942 201.267996 \nL 297.439821 204.017367 \nL 297.47026 214.756364 \nL 297.561578 209.351617 \nL 297.592018 214.756364 \nL 297.622457 201.174001 \nL 297.652897 213.322931 \nL 297.805094 203.899873 \nL 297.896412 214.756364 \nL 297.926851 203.194906 \nL 298.01817 209.962589 \nL 298.139927 214.756364 \nL 298.170367 205.192312 \nL 298.231245 214.756364 \nL 298.261685 214.756364 \nL 298.292124 205.779785 \nL 298.353003 206.696242 \nL 298.383442 214.121893 \nL 298.474761 213.181937 \nL 298.535639 214.756364 \nL 298.566079 211.325525 \nL 298.626958 214.544874 \nL 298.687837 214.756364 \nL 298.748715 213.205436 \nL 298.809594 214.756364 \nL 298.840034 213.886904 \nL 298.870473 203.194906 \nL 298.931352 208.176672 \nL 299.02267 214.756364 \nL 299.053109 208.035679 \nL 299.113988 214.756364 \nL 299.144428 214.662368 \nL 299.235746 207.424708 \nL 299.327064 214.756364 \nL 299.357503 211.772004 \nL 299.387943 211.41952 \nL 299.418382 206.531749 \nL 299.448822 207.612699 \nL 299.479261 214.756364 \nL 299.509701 202.019961 \nL 299.54014 212.641463 \nL 299.601019 214.756364 \nL 299.661898 198.730115 \nL 299.753216 214.756364 \nL 299.783655 197.461175 \nL 299.844534 212.688461 \nL 299.874973 214.756364 \nL 299.905413 192.479409 \nL 299.966292 195.205281 \nL 300.05761 214.756364 \nL 300.02717 191.915435 \nL 300.088049 203.359398 \nL 300.118489 201.784972 \nL 300.148928 214.756364 \nL 300.240246 212.476971 \nL 300.331565 207.16622 \nL 300.362004 214.756364 \nL 300.392443 206.367257 \nL 300.422883 190.153018 \nL 300.483762 214.756364 \nL 300.514201 201.502985 \nL 300.57508 205.098317 \nL 300.605519 214.756364 \nL 300.666398 207.142721 \nL 300.696837 208.364663 \nL 300.727277 214.756364 \nL 300.788156 214.286386 \nL 300.818595 204.346352 \nL 300.849034 214.756364 \nL 300.909913 204.886827 \nL 301.001231 214.756364 \nL 300.970792 204.769332 \nL 301.031671 208.811143 \nL 301.06211 207.072224 \nL 301.09255 209.398615 \nL 301.122989 214.61537 \nL 301.214307 212.617964 \nL 301.244747 212.782456 \nL 301.275186 214.756364 \nL 301.305626 207.119222 \nL 301.366504 207.777191 \nL 301.396944 214.756364 \nL 301.427383 211.090536 \nL 301.457823 202.583935 \nL 301.488262 212.218483 \nL 301.518701 203.923372 \nL 301.640459 214.756364 \nL 301.670898 214.098395 \nL 301.701338 214.756364 \nL 301.731777 196.779707 \nL 301.823095 204.534343 \nL 301.883974 214.756364 \nL 301.914414 211.161032 \nL 301.944853 199.247091 \nL 302.005732 214.732865 \nL 302.036171 209.892092 \nL 302.066611 214.756364 \nL 302.12749 211.137533 \nL 302.157929 210.926043 \nL 302.188368 197.061694 \nL 302.249247 211.748505 \nL 302.279687 208.975635 \nL 302.310126 214.756364 \nL 302.340565 213.910403 \nL 302.401444 214.756364 \nL 302.431884 202.25495 \nL 302.492762 207.918184 \nL 302.553641 214.756364 \nL 302.584081 208.811143 \nL 302.61452 196.004243 \nL 302.644959 214.756364 \nL 302.705838 202.513438 \nL 302.736278 202.536937 \nL 302.888475 214.756364 \nL 303.010232 203.453394 \nL 303.13199 214.756364 \nL 303.192869 206.061771 \nL 303.223308 211.278527 \nL 303.314626 214.756364 \nL 303.345066 180.400975 \nL 303.436384 202.04346 \nL 303.527702 214.756364 \nL 303.558142 192.126925 \nL 303.619021 200.140049 \nL 303.64946 212.171485 \nL 303.710339 198.072146 \nL 303.740778 199.435082 \nL 303.771218 214.756364 \nL 303.801657 214.333383 \nL 303.832096 174.291262 \nL 303.892975 214.732865 \nL 303.923415 214.756364 \nL 304.045172 205.615292 \nL 304.075612 212.735458 \nL 304.16693 210.36207 \nL 304.197369 191.468956 \nL 304.227809 214.356882 \nL 304.258248 206.061771 \nL 304.319127 214.756364 \nL 304.349566 210.056584 \nL 304.410445 203.500392 \nL 304.471324 214.756364 \nL 304.532203 210.761551 \nL 304.562642 214.709366 \nL 304.593082 204.698835 \nL 304.623521 204.18186 \nL 304.6844 198.871109 \nL 304.745279 214.756364 \nL 304.867036 200.845016 \nL 304.897476 214.732865 \nL 304.927915 198.142643 \nL 304.988794 211.325525 \nL 305.110552 214.756364 \nL 305.140991 205.356805 \nL 305.20187 205.779785 \nL 305.262749 214.756364 \nL 305.293188 209.821595 \nL 305.323627 207.048725 \nL 305.384506 214.756364 \nL 305.414946 214.732865 \nL 305.445385 202.818924 \nL 305.475824 214.756364 \nL 305.506264 214.756364 \nL 305.628021 209.093129 \nL 305.71934 214.756364 \nL 305.749779 214.19239 \nL 305.810658 189.89453 \nL 305.841097 208.834641 \nL 305.962855 214.756364 \nL 306.115052 190.74049 \nL 306.145491 203.3124 \nL 306.23681 214.756364 \nL 306.267249 186.322697 \nL 306.328128 194.241826 \nL 306.419446 214.756364 \nL 306.449885 212.71196 \nL 306.541204 204.557842 \nL 306.662961 214.756364 \nL 306.693401 213.275933 \nL 306.75428 214.732865 \nL 306.784719 194.030336 \nL 306.845598 212.688461 \nL 306.876037 214.756364 \nL 306.906477 203.899873 \nL 306.997795 207.941683 \nL 307.089113 214.756364 \nL 307.119552 212.782456 \nL 307.180431 212.453472 \nL 307.210871 214.756364 \nL 307.302189 204.228857 \nL 307.363068 211.513516 \nL 307.423946 214.756364 \nL 307.515265 199.012102 \nL 307.545704 214.756364 \nL 307.637022 205.098317 \nL 307.697901 214.756364 \nL 307.728341 198.260137 \nL 307.789219 214.756364 \nL 307.850098 199.787566 \nL 307.880538 212.359476 \nL 307.971856 214.756364 \nL 308.002295 214.356882 \nL 308.063174 211.819001 \nL 308.093613 214.756364 \nL 308.124053 214.239388 \nL 308.184932 203.688383 \nL 308.215371 208.43516 \nL 308.306689 214.756364 \nL 308.337129 214.521375 \nL 308.367568 214.756364 \nL 308.458886 191.092974 \nL 308.550205 214.756364 \nL 308.580644 210.902544 \nL 308.611083 214.756364 \nL 308.702402 214.732865 \nL 308.824159 211.865999 \nL 308.915477 214.756364 \nL 308.945917 191.562952 \nL 309.037235 205.074818 \nL 309.067674 213.651915 \nL 309.158993 212.218483 \nL 309.189432 212.26548 \nL 309.250311 214.756364 \nL 309.28075 209.116628 \nL 309.341629 214.145392 \nL 309.402508 214.756364 \nL 309.463387 211.513516 \nL 309.493826 213.76941 \nL 309.524266 203.735381 \nL 309.554705 214.756364 \nL 309.585144 214.756364 \nL 309.615584 214.756364 \nL 309.676463 210.99654 \nL 309.706902 202.818924 \nL 309.767781 214.756364 \nL 309.79822 206.038273 \nL 309.82866 214.756364 \nL 309.859099 211.325525 \nL 309.889538 199.69357 \nL 309.950417 208.505657 \nL 309.980857 214.756364 \nL 310.041736 210.714553 \nL 310.072175 204.18186 \nL 310.133054 209.257622 \nL 310.163493 214.756364 \nL 310.254811 214.732865 \nL 310.31569 214.756364 \nL 310.34613 210.99654 \nL 310.437448 214.756364 \nL 310.498327 205.709288 \nL 310.559205 208.388162 \nL 310.589645 211.372522 \nL 310.620084 198.495126 \nL 310.650524 214.756364 \nL 310.680963 209.398615 \nL 310.772281 214.756364 \nL 310.83316 207.518703 \nL 310.8636 213.34643 \nL 310.894039 214.380381 \nL 310.924478 203.077411 \nL 310.954918 214.756364 \nL 310.985357 211.819001 \nL 311.015797 213.111441 \nL 311.046236 209.375116 \nL 311.107115 213.534421 \nL 311.167994 214.756364 \nL 311.198433 184.513282 \nL 311.259312 203.617886 \nL 311.35063 214.756364 \nL 311.381069 210.056584 \nL 311.411509 213.34643 \nL 311.441948 212.71196 \nL 311.533267 214.756364 \nL 311.563706 200.32804 \nL 311.624585 214.756364 \nL 311.655024 189.89453 \nL 311.715903 214.756364 \nL 311.837661 205.591794 \nL 311.8681 207.612699 \nL 311.898539 214.756364 \nL 311.928979 207.283714 \nL 311.989858 212.523968 \nL 312.111615 210.244575 \nL 312.172494 214.756364 \nL 312.202933 208.341165 \nL 312.263812 195.205281 \nL 312.294252 212.124487 \nL 312.324691 214.756364 \nL 312.355131 199.646572 \nL 312.446449 203.476893 \nL 312.598646 214.756364 \nL 312.629085 200.093051 \nL 312.689964 214.756364 \nL 312.811722 208.85814 \nL 312.8726 204.745833 \nL 312.933479 214.756364 \nL 312.994358 214.756364 \nL 313.024797 213.910403 \nL 313.085676 214.756364 \nL 313.116116 214.756364 \nL 313.146555 213.369929 \nL 313.176995 206.226264 \nL 313.207434 214.380381 \nL 313.237873 208.999134 \nL 313.268313 214.732865 \nL 313.359631 213.722412 \nL 313.39007 200.892014 \nL 313.42051 214.756364 \nL 313.450949 214.756364 \nL 313.542267 204.487345 \nL 313.603146 214.756364 \nL 313.633586 185.641229 \nL 313.694464 214.450878 \nL 313.785783 206.437754 \nL 313.846661 212.382975 \nL 313.90754 214.756364 \nL 314.029298 185.805722 \nL 314.151056 214.756364 \nL 314.272813 198.448129 \nL 314.303253 214.756364 \nL 314.364131 211.090536 \nL 314.394571 196.027742 \nL 314.42501 214.756364 \nL 314.45545 212.26548 \nL 314.485889 209.351617 \nL 314.516328 214.004399 \nL 314.546768 214.709366 \nL 314.577207 212.523968 \nL 314.638086 214.756364 \nL 314.668525 194.312323 \nL 314.759844 202.04346 \nL 314.881601 214.756364 \nL 315.003359 202.160954 \nL 315.125117 214.19239 \nL 315.155556 213.55792 \nL 315.185995 206.273262 \nL 315.246874 214.756364 \nL 315.277314 214.756364 \nL 315.307753 201.033007 \nL 315.368632 214.756364 \nL 315.399071 214.732865 \nL 315.45995 214.756364 \nL 315.551268 197.602168 \nL 315.673026 214.756364 \nL 315.733905 214.756364 \nL 315.825223 202.25495 \nL 315.855662 210.103582 \nL 315.886102 214.756364 \nL 315.946981 214.732865 \nL 315.97742 206.461253 \nL 316.038299 214.756364 \nL 316.068738 214.756364 \nL 316.099178 199.341087 \nL 316.160056 213.158439 \nL 316.281814 214.756364 \nL 316.312253 214.756364 \nL 316.464451 194.453316 \nL 316.49489 214.756364 \nL 316.586208 214.732865 \nL 316.616648 208.670149 \nL 316.677526 214.756364 \nL 316.707966 214.756364 \nL 316.738405 214.309885 \nL 316.799284 202.46644 \nL 316.829723 212.852953 \nL 316.951481 214.756364 \nL 317.073239 204.910326 \nL 317.134118 199.0591 \nL 317.194996 214.756364 \nL 317.255875 208.153173 \nL 317.286315 212.899951 \nL 317.377633 214.756364 \nL 317.468951 200.210546 \nL 317.560269 192.338415 \nL 317.590709 214.756364 \nL 317.621148 214.756364 \nL 317.651587 204.886827 \nL 317.742906 209.351617 \nL 317.773345 214.756364 \nL 317.834224 213.55792 \nL 317.864663 205.521297 \nL 317.895103 214.756364 \nL 317.925542 214.756364 \nL 317.955982 213.628417 \nL 318.01686 214.756364 \nL 318.077739 202.113957 \nL 318.169057 214.709366 \nL 318.138618 200.868515 \nL 318.199497 209.633604 \nL 318.290815 214.756364 \nL 318.321254 203.006915 \nL 318.382133 214.756364 \nL 318.412573 214.756364 \nL 318.56477 196.685711 \nL 318.656088 214.662368 \nL 318.686527 212.735458 \nL 318.716967 190.341009 \nL 318.777846 214.756364 \nL 318.808285 214.098395 \nL 318.838724 201.83197 \nL 318.899603 214.756364 \nL 318.930043 214.756364 \nL 319.112679 198.189641 \nL 319.264876 214.756364 \nL 319.325755 209.28112 \nL 319.386634 211.137533 \nL 319.417073 209.680602 \nL 319.447512 214.756364 \nL 319.508391 212.641463 \nL 319.538831 210.456065 \nL 319.56927 214.756364 \nL 319.59971 214.756364 \nL 319.721467 208.270668 \nL 319.843225 214.756364 \nL 319.873664 214.756364 \nL 319.904104 199.764067 \nL 319.964982 214.756364 \nL 319.995422 213.440425 \nL 320.056301 201.314994 \nL 320.08674 214.732865 \nL 320.147619 214.756364 \nL 320.178058 212.688461 \nL 320.208498 214.756364 \nL 320.238937 202.066959 \nL 320.330255 203.218405 \nL 320.421574 214.756364 \nL 320.452013 207.001727 \nL 320.512892 214.756364 \nL 320.573771 212.993946 \nL 320.60421 211.372522 \nL 320.634649 214.756364 \nL 320.665089 214.662368 \nL 320.695528 209.704101 \nL 320.725968 214.756364 \nL 320.756407 214.756364 \nL 320.786846 214.756364 \nL 320.847725 200.680524 \nL 320.908604 205.615292 \nL 320.999922 214.756364 \nL 321.030362 210.291573 \nL 321.09124 205.568295 \nL 321.152119 214.756364 \nL 321.182559 188.3906 \nL 321.243438 212.124487 \nL 321.365195 214.756364 \nL 321.456513 207.565701 \nL 321.486953 212.030492 \nL 321.60871 214.756364 \nL 321.700029 196.215733 \nL 321.730468 212.570966 \nL 321.791347 212.077489 \nL 321.821786 195.22878 \nL 321.913104 199.364586 \nL 322.004423 214.756364 \nL 322.034862 214.121893 \nL 322.095741 207.565701 \nL 322.15662 211.443019 \nL 322.217499 214.756364 \nL 322.278377 194.970292 \nL 322.308817 214.756364 \nL 322.339256 214.756364 \nL 322.369696 214.380381 \nL 322.430574 202.842423 \nL 322.461014 214.756364 \nL 322.491453 213.722412 \nL 322.521893 203.711882 \nL 322.552332 214.756364 \nL 322.582771 214.756364 \nL 322.704529 204.839829 \nL 322.826287 214.756364 \nL 322.948044 210.338571 \nL 322.978484 212.805955 \nL 323.008923 214.756364 \nL 323.039363 213.322931 \nL 323.069802 200.516032 \nL 323.130681 212.829454 \nL 323.19156 204.205359 \nL 323.221999 206.484752 \nL 323.252438 214.756364 \nL 323.282878 205.098317 \nL 323.343757 211.607511 \nL 323.404635 208.035679 \nL 323.435075 214.756364 \nL 323.465514 203.265403 \nL 323.526393 211.912997 \nL 323.587272 209.633604 \nL 323.648151 214.756364 \nL 323.70903 214.756364 \nL 323.769908 211.513516 \nL 323.800348 212.570966 \nL 323.891666 214.756364 \nL 324.013424 208.106176 \nL 324.135181 214.756364 \nL 324.165621 214.591871 \nL 324.256939 214.756364 \nL 324.287378 208.64665 \nL 324.439575 214.756364 \nL 324.470015 212.476971 \nL 324.530894 214.756364 \nL 324.561333 214.732865 \nL 324.652651 214.756364 \nL 324.71353 210.409068 \nL 324.835288 214.756364 \nL 324.957045 214.756364 \nL 324.987485 201.1975 \nL 325.048363 212.970447 \nL 325.109242 209.516109 \nL 325.231 214.756364 \nL 325.383197 201.643979 \nL 325.474515 214.756364 \nL 325.504955 210.973041 \nL 325.565833 206.367257 \nL 325.596273 214.756364 \nL 325.626712 189.612543 \nL 325.687591 202.560436 \nL 325.71803 214.756364 \nL 325.74847 183.643823 \nL 325.900667 214.756364 \nL 325.931106 213.816408 \nL 325.991985 214.756364 \nL 326.083303 205.427301 \nL 326.113743 212.547467 \nL 326.144182 214.756364 \nL 326.205061 187.685634 \nL 326.26594 207.495204 \nL 326.326819 212.664962 \nL 326.357258 202.019961 \nL 326.418137 210.36207 \nL 326.479016 214.756364 \nL 326.509455 213.933902 \nL 326.539894 194.14783 \nL 326.570334 214.756364 \nL 326.600773 214.756364 \nL 326.631213 214.756364 \nL 326.661652 208.529156 \nL 326.722531 214.756364 \nL 326.75297 214.756364 \nL 326.813849 211.654509 \nL 326.844289 214.756364 \nL 326.874728 197.437676 \nL 326.935607 210.949542 \nL 327.026925 214.756364 \nL 327.057364 210.36207 \nL 327.118243 212.359476 \nL 327.209561 210.879046 \nL 327.240001 214.756364 \nL 327.27044 214.756364 \nL 327.422637 200.469034 \nL 327.483516 198.84761 \nL 327.544395 214.756364 \nL 327.574834 210.808549 \nL 327.635713 214.756364 \nL 327.696592 214.756364 \nL 327.727031 209.539608 \nL 327.78791 210.949542 \nL 327.909668 214.756364 \nL 327.940107 214.756364 \nL 328.031425 210.879046 \nL 328.061865 211.184531 \nL 328.092304 214.756364 \nL 328.122744 191.351462 \nL 328.183622 211.772004 \nL 328.274941 208.85814 \nL 328.366259 214.756364 \nL 328.335819 207.424708 \nL 328.396698 213.017445 \nL 328.488017 212.26548 \nL 328.518456 214.756364 \nL 328.548895 214.756364 \nL 328.579335 205.521297 \nL 328.640214 206.884233 \nL 328.761971 214.756364 \nL 328.792411 214.145392 \nL 328.82285 209.633604 \nL 328.883729 214.756364 \nL 328.944608 211.959995 \nL 328.975047 214.756364 \nL 329.005486 201.878968 \nL 329.066365 214.756364 \nL 329.157683 212.05399 \nL 329.188123 214.356882 \nL 329.34032 204.18186 \nL 329.462078 214.756364 \nL 329.492517 214.756364 \nL 329.522956 214.638869 \nL 329.553396 204.39335 \nL 329.614275 214.756364 \nL 329.644714 214.756364 \nL 329.736032 208.458659 \nL 329.766472 214.427379 \nL 329.796911 202.207952 \nL 329.85779 213.416926 \nL 329.888229 214.286386 \nL 329.979548 208.317666 \nL 330.040426 214.756364 \nL 330.070866 211.819001 \nL 330.101305 209.962589 \nL 330.131745 210.174079 \nL 330.162184 214.756364 \nL 330.253502 213.863406 \nL 330.283942 214.356882 \nL 330.405699 200.798018 \nL 330.436139 203.077411 \nL 330.557896 214.756364 \nL 330.649214 200.939012 \nL 330.679654 214.756364 \nL 330.770972 212.476971 \nL 330.801412 202.724928 \nL 330.831851 213.581419 \nL 330.86229 208.035679 \nL 330.89273 210.926043 \nL 330.953609 213.487423 \nL 330.984048 201.385491 \nL 331.105806 214.756364 \nL 331.136245 203.75888 \nL 331.197124 208.270668 \nL 331.258003 202.04346 \nL 331.318881 214.756364 \nL 331.349321 214.521375 \nL 331.471078 211.184531 \nL 331.531957 214.756364 \nL 331.562397 208.623151 \nL 331.623276 214.756364 \nL 331.653715 214.756364 \nL 331.684154 185.218249 \nL 331.745033 214.544874 \nL 331.805912 214.756364 \nL 331.866791 208.599652 \nL 331.92767 214.756364 \nL 331.958109 203.523891 \nL 332.018988 214.756364 \nL 332.049427 211.325525 \nL 332.110306 213.792909 \nL 332.140745 214.756364 \nL 332.232064 211.396021 \nL 332.292942 206.837235 \nL 332.323382 214.756364 \nL 332.384261 200.375038 \nL 332.4147 203.97037 \nL 332.44514 214.756364 \nL 332.536458 214.286386 \nL 332.566897 213.675414 \nL 332.597337 204.369851 \nL 332.658215 205.215811 \nL 332.779973 214.262887 \nL 332.810412 213.393428 \nL 332.840852 200.469034 \nL 332.871291 214.638869 \nL 332.901731 214.286386 \nL 332.93217 211.63101 \nL 332.962609 184.677775 \nL 333.023488 202.607434 \nL 333.084367 200.868515 \nL 333.114806 214.756364 \nL 333.145246 204.60484 \nL 333.236564 207.37771 \nL 333.267004 208.22367 \nL 333.358322 214.756364 \nL 333.388761 208.552655 \nL 333.44964 214.756364 \nL 333.510519 211.889498 \nL 333.540958 182.398382 \nL 333.601837 214.756364 \nL 333.632276 214.756364 \nL 333.784473 192.831892 \nL 333.875792 214.756364 \nL 333.906231 211.090536 \nL 333.96711 214.756364 \nL 334.058428 199.411583 \nL 334.088868 214.756364 \nL 334.180186 204.81633 \nL 334.210625 204.651838 \nL 334.332383 214.756364 \nL 334.362822 207.918184 \nL 334.423701 211.466518 \nL 334.45414 214.380381 \nL 334.48458 209.986087 \nL 334.515019 208.717147 \nL 334.606337 214.756364 \nL 334.636777 211.255028 \nL 334.667216 206.202765 \nL 334.697656 214.756364 \nL 334.728095 214.756364 \nL 334.758534 210.503063 \nL 334.849853 212.194984 \nL 334.910732 214.756364 \nL 334.941171 214.309885 \nL 334.97161 189.236561 \nL 335.00205 214.756364 \nL 335.032489 214.756364 \nL 335.093368 214.756364 \nL 335.123807 214.380381 \nL 335.184686 214.756364 \nL 335.276004 214.756364 \nL 335.367323 184.34879 \nL 335.48908 214.756364 \nL 335.610838 204.111363 \nL 335.702156 214.380381 \nL 335.671717 194.288824 \nL 335.732596 214.145392 \nL 335.763035 210.99654 \nL 335.823914 213.933902 \nL 335.854353 214.756364 \nL 335.884793 213.651915 \nL 335.915232 204.886827 \nL 335.945671 214.756364 \nL 335.976111 213.393428 \nL 336.067429 214.756364 \nL 336.189187 203.241904 \nL 336.250065 198.471628 \nL 336.310944 214.756364 \nL 336.341384 210.103582 \nL 336.402262 210.338571 \nL 336.493581 214.756364 \nL 336.615338 199.576076 \nL 336.645778 207.847688 \nL 336.706657 201.737974 \nL 336.797975 214.756364 \nL 336.919732 199.106098 \nL 336.980611 195.792753 \nL 337.04149 214.756364 \nL 337.132808 206.437754 \nL 337.193687 214.756364 \nL 337.254566 214.638869 \nL 337.315445 214.756364 \nL 337.376324 207.095723 \nL 337.437202 210.479564 \nL 337.467642 209.445613 \nL 337.498081 204.39335 \nL 337.528521 214.756364 \nL 337.55896 214.756364 \nL 337.680718 193.818846 \nL 337.802475 214.756364 \nL 337.832915 214.756364 \nL 337.863354 214.450878 \nL 337.893793 200.939012 \nL 337.954672 214.662368 \nL 338.015551 214.756364 \nL 338.045991 214.309885 \nL 338.07643 207.095723 \nL 338.137309 213.158439 \nL 338.228627 214.756364 \nL 338.259066 189.730038 \nL 338.350385 196.168736 \nL 338.472142 214.756364 \nL 338.56346 207.706694 \nL 338.685218 214.756364 \nL 338.746097 203.171407 \nL 338.776536 214.756364 \nL 338.837415 206.696242 \nL 338.867855 214.756364 \nL 338.928733 214.756364 \nL 339.020052 211.560514 \nL 339.050491 212.124487 \nL 339.11137 214.756364 \nL 339.172249 186.675181 \nL 339.202688 214.756364 \nL 339.233127 214.662368 \nL 339.263567 209.422114 \nL 339.294006 214.756364 \nL 339.324446 214.756364 \nL 339.476643 205.544796 \nL 339.507082 207.095723 \nL 339.62884 214.756364 \nL 339.659279 212.26548 \nL 339.689719 198.777113 \nL 339.720158 214.756364 \nL 339.750597 205.145314 \nL 339.781037 214.380381 \nL 339.841916 199.717069 \nL 339.902794 214.756364 \nL 339.994113 206.649244 \nL 340.085431 211.936496 \nL 340.054991 204.81633 \nL 340.11587 208.623151 \nL 340.14631 206.578747 \nL 340.268067 214.756364 \nL 340.298507 203.476893 \nL 340.359385 211.8425 \nL 340.481143 214.756364 \nL 340.511583 209.06963 \nL 340.572461 214.756364 \nL 340.602901 214.756364 \nL 340.63334 208.364663 \nL 340.694219 213.698913 \nL 340.724658 213.745911 \nL 340.755098 208.364663 \nL 340.785537 214.732865 \nL 340.815977 213.55792 \nL 340.846416 214.756364 \nL 340.876855 212.476971 \nL 340.968174 192.408912 \nL 341.059492 214.756364 \nL 341.089931 212.92345 \nL 341.120371 214.756364 \nL 341.181249 212.476971 \nL 341.211689 211.63101 \nL 341.303007 214.756364 \nL 341.272568 211.490017 \nL 341.333447 213.040944 \nL 341.363886 213.863406 \nL 341.394325 211.560514 \nL 341.424765 214.756364 \nL 341.455204 213.416926 \nL 341.516083 214.756364 \nL 341.576962 202.066959 \nL 341.637841 205.215811 \nL 341.66828 214.427379 \nL 341.759598 211.20803 \nL 341.790038 210.714553 \nL 341.881356 213.722412 \nL 341.911795 203.641385 \nL 341.942235 214.756364 \nL 341.972674 214.732865 \nL 342.003113 214.215889 \nL 342.094432 201.385491 \nL 342.18575 214.756364 \nL 342.216189 208.035679 \nL 342.277068 207.236716 \nL 342.337947 214.756364 \nL 342.368386 214.004399 \nL 342.429265 214.756364 \nL 342.459705 199.811065 \nL 342.520583 209.492611 \nL 342.581462 214.756364 \nL 342.611902 208.576154 \nL 342.70322 200.187047 \nL 342.67278 214.756364 \nL 342.733659 206.461253 \nL 342.764099 214.756364 \nL 342.794538 194.124331 \nL 342.855417 213.933902 \nL 342.885856 214.756364 \nL 342.916296 211.349023 \nL 343.007614 213.440425 \nL 343.038053 214.756364 \nL 343.068493 213.369929 \nL 343.129372 214.027898 \nL 343.159811 201.455988 \nL 343.19025 214.309885 \nL 343.281569 210.432566 \nL 343.312008 208.764145 \nL 343.342447 210.855547 \nL 343.372887 214.756364 \nL 343.403326 207.918184 \nL 343.464205 212.876452 \nL 343.494644 211.490017 \nL 343.525084 203.453394 \nL 343.555523 214.756364 \nL 343.585963 209.657103 \nL 343.646842 214.756364 \nL 343.70772 213.910403 \nL 343.73816 211.466518 \nL 343.799039 214.732865 \nL 343.829478 214.309885 \nL 343.951236 198.706617 \nL 343.920796 214.756364 \nL 343.981675 209.821595 \nL 344.012114 214.756364 \nL 344.072993 211.701507 \nL 344.133872 211.043538 \nL 344.164311 202.160954 \nL 344.22519 214.756364 \nL 344.316508 203.923372 \nL 344.346948 212.71196 \nL 344.377387 213.064443 \nL 344.407827 214.756364 \nL 344.438266 212.523968 \nL 344.468706 212.876452 \nL 344.499145 212.547467 \nL 344.560024 203.124409 \nL 344.590463 214.732865 \nL 344.620903 205.920778 \nL 344.712221 204.510844 \nL 344.803539 214.756364 \nL 344.833978 214.756364 \nL 344.925297 194.171329 \nL 345.047054 213.111441 \nL 345.077494 214.756364 \nL 345.138372 212.876452 \nL 345.168812 213.017445 \nL 345.229691 214.756364 \nL 345.29057 203.876374 \nL 345.321009 214.756364 \nL 345.351448 202.630932 \nL 345.412327 212.641463 \nL 345.534085 214.756364 \nL 345.564524 214.709366 \nL 345.594964 214.61537 \nL 345.655842 209.234123 \nL 345.686282 211.349023 \nL 345.808039 214.756364 \nL 345.838479 196.004243 \nL 345.899358 202.771926 \nL 345.990676 214.756364 \nL 346.021115 212.664962 \nL 346.081994 214.756364 \nL 346.112434 193.771848 \nL 346.203752 212.124487 \nL 346.234191 205.967776 \nL 346.325509 214.756364 \nL 346.355949 212.782456 \nL 346.386388 202.607434 \nL 346.447267 213.55792 \nL 346.477706 212.547467 \nL 346.508146 213.698913 \nL 346.569025 214.756364 \nL 346.721222 204.722334 \nL 346.751661 214.756364 \nL 346.81254 204.722334 \nL 346.842979 203.899873 \nL 346.934298 214.756364 \nL 346.964737 212.71196 \nL 347.025616 214.756364 \nL 347.056055 210.15058 \nL 347.147373 213.111441 \nL 347.208252 214.756364 \nL 347.238692 208.505657 \nL 347.29957 214.756364 \nL 347.360449 213.252434 \nL 347.451767 212.970447 \nL 347.482207 214.756364 \nL 347.634404 209.93909 \nL 347.664843 213.745911 \nL 347.695283 210.291573 \nL 347.725722 182.21039 \nL 347.786601 213.910403 \nL 347.908359 214.756364 \nL 347.969237 199.129597 \nL 347.999677 214.709366 \nL 348.060556 208.576154 \nL 348.090995 198.095645 \nL 348.121434 214.756364 \nL 348.151874 214.756364 \nL 348.243192 199.717069 \nL 348.33451 214.756364 \nL 348.36495 213.55792 \nL 348.395389 214.756364 \nL 348.425828 207.37771 \nL 348.517147 209.046132 \nL 348.547586 205.756286 \nL 348.578026 212.735458 \nL 348.638904 214.756364 \nL 348.669344 207.941683 \nL 348.730223 203.688383 \nL 348.791101 214.756364 \nL 348.821541 214.756364 \nL 348.943298 202.771926 \nL 349.034617 214.756364 \nL 349.065056 212.453472 \nL 349.217253 214.756364 \nL 349.247692 212.382975 \nL 349.308571 214.591871 \nL 349.339011 214.756364 \nL 349.36945 212.500469 \nL 349.39989 189.166064 \nL 349.430329 214.756364 \nL 349.460768 214.450878 \nL 349.491208 207.307213 \nL 349.552087 214.709366 \nL 349.582526 214.756364 \nL 349.643405 201.972963 \nL 349.673844 210.526562 \nL 349.765162 214.756364 \nL 349.795602 208.43516 \nL 349.856481 214.004399 \nL 349.88692 214.427379 \nL 349.917359 210.832048 \nL 349.978238 212.030492 \nL 350.039117 214.756364 \nL 350.069557 211.819001 \nL 350.130435 202.090458 \nL 350.160875 202.348946 \nL 350.282632 214.756364 \nL 350.313072 214.474377 \nL 350.343511 214.756364 \nL 350.373951 208.599652 \nL 350.465269 209.821595 \nL 350.495708 209.563107 \nL 350.556587 203.3124 \nL 350.647905 214.756364 \nL 350.678345 206.179266 \nL 350.769663 209.774597 \nL 350.800102 214.756364 \nL 350.830542 209.422114 \nL 350.860981 196.356727 \nL 350.891421 214.756364 \nL 350.92186 214.756364 \nL 351.013178 214.756364 \nL 351.043618 203.688383 \nL 351.134936 209.351617 \nL 351.195815 214.19239 \nL 351.256693 214.027898 \nL 351.287133 201.314994 \nL 351.348012 214.756364 \nL 351.378451 209.046132 \nL 351.43933 214.756364 \nL 351.500209 212.617964 \nL 351.530648 214.685867 \nL 351.561087 213.158439 \nL 351.621966 193.93634 \nL 351.652406 214.756364 \nL 351.682845 214.756364 \nL 351.774163 202.066959 \nL 351.895921 214.756364 \nL 351.92636 208.059178 \nL 352.017679 211.983494 \nL 352.078557 209.657103 \nL 352.139436 214.756364 \nL 352.169876 212.876452 \nL 352.200315 203.077411 \nL 352.230754 214.756364 \nL 352.261194 214.756364 \nL 352.291633 214.215889 \nL 352.322073 214.756364 \nL 352.352512 200.234045 \nL 352.413391 212.218483 \nL 352.504709 214.756364 \nL 352.535149 206.132268 \nL 352.626467 210.221076 \nL 352.656906 214.756364 \nL 352.717785 207.753692 \nL 352.778664 212.735458 \nL 352.809103 206.061771 \nL 352.869982 214.756364 \nL 352.900421 214.756364 \nL 353.022179 208.64665 \nL 353.083058 208.928637 \nL 353.204815 214.756364 \nL 353.296134 204.60484 \nL 353.326573 214.474377 \nL 353.387452 204.252356 \nL 353.417891 213.745911 \nL 353.448331 209.751098 \nL 353.50921 214.756364 \nL 353.539649 210.902544 \nL 353.570088 213.111441 \nL 353.600528 211.349023 \nL 353.630967 197.508173 \nL 353.691846 214.732865 \nL 353.722285 214.239388 \nL 353.752725 192.714398 \nL 353.813604 214.638869 \nL 353.844043 214.756364 \nL 353.874482 212.241982 \nL 353.965801 213.55792 \nL 353.99624 214.756364 \nL 354.026679 213.440425 \nL 354.057119 210.691054 \nL 354.087558 191.139971 \nL 354.148437 209.915591 \nL 354.178877 204.369851 \nL 354.209316 214.756364 \nL 354.239755 212.92345 \nL 354.300634 212.359476 \nL 354.361513 214.756364 \nL 354.452831 210.479564 \nL 354.51371 214.756364 \nL 354.544149 213.604918 \nL 354.574589 197.508173 \nL 354.605028 214.356882 \nL 354.635468 209.657103 \nL 354.726786 214.756364 \nL 354.757225 211.372522 \nL 354.818104 214.732865 \nL 354.848543 214.474377 \nL 354.878983 214.756364 \nL 354.909422 214.756364 \nL 355.03118 202.748427 \nL 355.122498 214.756364 \nL 355.152938 205.944277 \nL 355.213816 214.756364 \nL 355.335574 213.792909 \nL 355.396453 214.756364 \nL 355.426892 209.915591 \nL 355.487771 214.756364 \nL 355.700847 206.508251 \nL 355.822605 214.756364 \nL 355.913923 208.22367 \nL 355.974802 214.756364 \nL 356.03568 212.335977 \nL 356.096559 202.771926 \nL 356.157438 209.774597 \nL 356.248756 214.756364 \nL 356.218317 207.824189 \nL 356.279196 214.521375 \nL 356.340074 214.756364 \nL 356.370514 213.698913 \nL 356.431393 214.756364 \nL 356.461832 214.591871 \nL 356.522711 201.573482 \nL 356.55315 206.860734 \nL 356.644469 214.756364 \nL 356.674908 202.607434 \nL 356.735787 213.581419 \nL 356.766226 212.429973 \nL 356.796666 214.756364 \nL 356.827105 214.756364 \nL 356.857544 191.868437 \nL 356.918423 214.027898 \nL 356.948863 213.792909 \nL 356.979302 180.565468 \nL 357.009741 214.732865 \nL 357.07062 193.278371 \nL 357.131499 214.756364 \nL 357.192378 214.450878 \nL 357.253257 207.988681 \nL 357.283696 214.61537 \nL 357.314136 214.168891 \nL 357.344575 208.811143 \nL 357.375014 214.756364 \nL 357.405454 211.795503 \nL 357.466333 213.299432 \nL 357.496772 211.396021 \nL 357.527211 213.13494 \nL 357.61853 213.581419 \nL 357.648969 197.860656 \nL 357.770727 214.756364 \nL 357.801166 205.568295 \nL 357.892484 207.777191 \nL 357.922924 204.628339 \nL 358.014242 214.756364 \nL 357.983802 204.158361 \nL 358.044681 213.76941 \nL 358.075121 214.756364 \nL 358.10556 194.923294 \nL 358.166439 214.756364 \nL 358.318636 208.834641 \nL 358.379515 200.892014 \nL 358.440394 214.756364 \nL 358.562151 194.053835 \nL 358.653469 214.756364 \nL 358.683909 213.34643 \nL 358.714348 214.756364 \nL 358.744788 209.046132 \nL 358.836106 212.735458 \nL 358.927424 214.756364 \nL 358.957864 210.526562 \nL 359.018742 210.691054 \nL 359.049182 214.756364 \nL 359.110061 212.429973 \nL 359.1405 209.751098 \nL 359.170939 214.239388 \nL 359.201379 213.040944 \nL 359.231818 214.756364 \nL 359.231818 214.756364 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 39.65 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 374.45 224.64 \nL 374.45 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 374.45 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 39.65 7.2 \nL 374.45 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pa8fdede5a3\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"39.65\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "我們可以看到，起初平均路徑長度有所增加。這可能是因為當我們對環境一無所知時，很容易陷入不利的狀態，例如掉進水裡或遇到狼。隨著我們學到更多知識並開始利用這些知識，我們可以在環境中探索更長的時間，但仍然不太清楚蘋果的位置。\n",
+    "\n",
+    "當我們學到足夠多的知識後，代理達成目標變得更容易，路徑長度開始縮短。然而，我們仍然保持探索的開放性，因此經常偏離最佳路徑，嘗試新的選擇，這使得路徑比最優解稍長。\n",
+    "\n",
+    "我們在這張圖上還觀察到，某個時刻路徑長度突然增加。這表明該過程具有隨機性，並且我們可能在某些時候通過覆寫新值來“破壞”Q-Table的係數。理想情況下，應該通過降低學習率來最小化這種情況（例如，在訓練的後期，我們只用小幅度調整Q-Table的值）。\n",
+    "\n",
+    "總體來說，重要的是要記住，學習過程的成功與質量在很大程度上取決於一些參數，例如學習率、學習率衰減和折扣因子。這些參數通常被稱為**超參數**，以區別於我們在訓練過程中優化的**參數**（例如Q-Table的係數）。尋找最佳超參數值的過程被稱為**超參數優化**，這是一個值得單獨討論的主題。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 練習\n",
+    "#### 一個更真實的《彼得與狼》的世界\n",
+    "\n",
+    "在我們的情境中，彼得幾乎可以四處移動而不會感到疲倦或飢餓。在一個更真實的世界裡，他需要時不時坐下來休息，還需要進食。我們來通過實現以下規則，讓這個世界更接近現實：\n",
+    "\n",
+    "1. 每次從一個地方移動到另一個地方，彼得會失去**能量**並增加一些**疲勞**。\n",
+    "2. 彼得可以通過吃蘋果來獲得更多能量。\n",
+    "3. 彼得可以通過在樹下或草地上休息來消除疲勞（也就是走到有樹或草的棋盤位置——綠色區域）。\n",
+    "4. 彼得需要找到並殺死狼。\n",
+    "5. 為了殺死狼，彼得需要達到一定的能量和疲勞水平，否則他會輸掉戰鬥。\n",
+    "\n",
+    "根據遊戲規則修改上述的獎勵函數，運行強化學習算法來學習贏得遊戲的最佳策略，並比較隨機行走與你的算法在遊戲勝負數量上的結果。\n",
+    "\n",
+    "> **注意**：你可能需要調整超參數以使其正常運行，特別是訓練的回合數。由於遊戲的成功（與狼戰鬥）是一個罕見事件，你可以預期需要更長的訓練時間。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/README.md b/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/README.md
new file mode 100644
index 000000000..0314d6b47
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/README.md
@@ -0,0 +1,333 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9660fbd80845c59c15715cb418cd6e23",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:13:34+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+## 先決條件
+
+在本課中，我們將使用一個名為 **OpenAI Gym** 的庫來模擬不同的 **環境**。你可以在本地運行本課的代碼（例如，使用 Visual Studio Code），此時模擬將在新窗口中打開。如果在線運行代碼，可能需要對代碼進行一些調整，具體請參考[這裡](https://towardsdatascience.com/rendering-openai-gym-envs-on-binder-and-google-colab-536f99391cc7)。
+
+## OpenAI Gym
+
+在上一課中，遊戲的規則和狀態是由我們自己定義的 `Board` 類提供的。而在這裡，我們將使用一個特殊的 **模擬環境**，它將模擬平衡桿的物理行為。最受歡迎的強化學習算法模擬環境之一是 [Gym](https://gym.openai.com/)，由 [OpenAI](https://openai.com/) 維護。通過使用這個 Gym，我們可以創建不同的 **環境**，從平衡桿模擬到 Atari 遊戲。
+
+> **注意**：你可以在 [這裡](https://gym.openai.com/envs/#classic_control) 查看 OpenAI Gym 提供的其他環境。
+
+首先，讓我們安裝 gym 並導入所需的庫（代碼塊 1）：
+
+```python
+import sys
+!{sys.executable} -m pip install gym 
+
+import gym
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+import random
+```
+
+## 練習 - 初始化一個平衡桿環境
+
+為了解決平衡桿問題，我們需要初始化相應的環境。每個環境都與以下內容相關聯：
+
+- **觀察空間**：定義我們從環境中接收到的信息結構。對於平衡桿問題，我們接收到桿的位置、速度以及其他一些值。
+
+- **行動空間**：定義可能的行動。在我們的例子中，行動空間是離散的，包括兩個行動——**左** 和 **右**。（代碼塊 2）
+
+1. 要初始化，輸入以下代碼：
+
+    ```python
+    env = gym.make("CartPole-v1")
+    print(env.action_space)
+    print(env.observation_space)
+    print(env.action_space.sample())
+    ```
+
+為了了解環境如何運作，讓我們運行一個 100 步的短模擬。在每一步中，我們提供一個行動——在這個模擬中，我們只是隨機從 `action_space` 中選擇一個行動。
+
+1. 運行以下代碼，看看會發生什麼。
+
+    ✅ 請記住，建議在本地 Python 安裝中運行此代碼！（代碼塊 3）
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    for i in range(100):
+       env.render()
+       env.step(env.action_space.sample())
+    env.close()
+    ```
+
+    你應該會看到類似於這張圖片的效果：
+
+    ![無法平衡的平衡桿](../../../../8-Reinforcement/2-Gym/images/cartpole-nobalance.gif)
+
+1. 在模擬過程中，我們需要獲取觀察值以決定如何行動。實際上，`step` 函數返回當前的觀察值、一個獎勵函數，以及一個表示是否應繼續模擬的 `done` 標誌：（代碼塊 4）
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    done = False
+    while not done:
+       env.render()
+       obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())
+       print(f"{obs} -> {rew}")
+    env.close()
+    ```
+
+    你會在筆記本輸出中看到類似以下的內容：
+
+    ```text
+    [ 0.03403272 -0.24301182  0.02669811  0.2895829 ] -> 1.0
+    [ 0.02917248 -0.04828055  0.03248977  0.00543839] -> 1.0
+    [ 0.02820687  0.14636075  0.03259854 -0.27681916] -> 1.0
+    [ 0.03113408  0.34100283  0.02706215 -0.55904489] -> 1.0
+    [ 0.03795414  0.53573468  0.01588125 -0.84308041] -> 1.0
+    ...
+    [ 0.17299878  0.15868546 -0.20754175 -0.55975453] -> 1.0
+    [ 0.17617249  0.35602306 -0.21873684 -0.90998894] -> 1.0
+    ```
+
+    在模擬的每一步中返回的觀察向量包含以下值：
+    - 小車的位置
+    - 小車的速度
+    - 桿的角度
+    - 桿的旋轉速率
+
+1. 獲取這些數值的最小值和最大值：（代碼塊 5）
+
+    ```python
+    print(env.observation_space.low)
+    print(env.observation_space.high)
+    ```
+
+    你可能還會注意到，在每一步模擬中，獎勵值始終為 1。這是因為我們的目標是盡可能長時間地保持桿在合理的垂直位置。
+
+    ✅ 實際上，如果我們能在 100 次連續試驗中平均獲得 195 的獎勵值，就可以認為平衡桿問題已經解決。
+
+## 狀態離散化
+
+在 Q-Learning 中，我們需要構建 Q-表來定義在每個狀態下應該採取的行動。為了做到這一點，我們需要將狀態 **離散化**，更準確地說，它應該包含有限數量的離散值。因此，我們需要以某種方式將觀察值 **離散化**，將其映射到有限的狀態集合。
+
+有幾種方法可以做到這一點：
+
+- **分成區間**。如果我們知道某個值的範圍，我們可以將該範圍分成若干個 **區間**，然後用該值所屬的區間編號來替代原值。這可以使用 numpy 的 [`digitize`](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.digitize.html) 方法來完成。在這種情況下，我們可以精確地知道狀態的大小，因為它將取決於我們為離散化選擇的區間數量。
+
+✅ 我們可以使用線性插值將值映射到某個有限範圍（例如，從 -20 到 20），然後通過四捨五入將數字轉換為整數。這種方法對狀態大小的控制稍弱，特別是當我們不知道輸入值的確切範圍時。例如，在我們的例子中，4 個值中的 2 個沒有上下界，這可能導致狀態數量無限。
+
+在我們的例子中，我們將採用第二種方法。正如你稍後可能注意到的，儘管某些值沒有明確的上下界，但它們很少會超出某些有限範圍，因此具有極端值的狀態將非常罕見。
+
+1. 以下是將模型的觀察值轉換為 4 個整數值元組的函數：（代碼塊 6）
+
+    ```python
+    def discretize(x):
+        return tuple((x/np.array([0.25, 0.25, 0.01, 0.1])).astype(np.int))
+    ```
+
+1. 讓我們還探索另一種使用區間的離散化方法：（代碼塊 7）
+
+    ```python
+    def create_bins(i,num):
+        return np.arange(num+1)*(i[1]-i[0])/num+i[0]
+    
+    print("Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n",create_bins((-5,5),10))
+    
+    ints = [(-5,5),(-2,2),(-0.5,0.5),(-2,2)] # intervals of values for each parameter
+    nbins = [20,20,10,10] # number of bins for each parameter
+    bins = [create_bins(ints[i],nbins[i]) for i in range(4)]
+    
+    def discretize_bins(x):
+        return tuple(np.digitize(x[i],bins[i]) for i in range(4))
+    ```
+
+1. 現在運行一個短模擬，觀察這些離散化的環境值。可以嘗試 `discretize` 和 `discretize_bins`，看看是否有差異。
+
+    ✅ `discretize_bins` 返回的是區間編號，從 0 開始。因此，對於接近 0 的輸入變量值，它返回的是區間中間的數字（10）。在 `discretize` 中，我們不關心輸出值的範圍，允許它們為負數，因此狀態值未偏移，0 對應於 0。（代碼塊 8）
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    done = False
+    while not done:
+       #env.render()
+       obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())
+       #print(discretize_bins(obs))
+       print(discretize(obs))
+    env.close()
+    ```
+
+    ✅ 如果你想查看環境的執行情況，可以取消註釋以 `env.render` 開頭的行。否則，你可以在後台執行，這樣速度更快。在我們的 Q-Learning 過程中，我們將使用這種“隱形”執行方式。
+
+## Q-表結構
+
+在上一課中，狀態是一對從 0 到 8 的簡單數字，因此用形狀為 8x8x2 的 numpy 張量來表示 Q-表非常方便。如果我們使用區間離散化，狀態向量的大小也是已知的，因此我們可以使用相同的方法，將狀態表示為形狀為 20x20x10x10x2 的數組（其中 2 是行動空間的維度，前幾個維度對應於我們為觀察空間中每個參數選擇的區間數量）。
+
+然而，有時觀察空間的精確維度是未知的。在使用 `discretize` 函數的情況下，我們無法確保狀態保持在某些限制範圍內，因為某些原始值是無界的。因此，我們將使用稍微不同的方法，通過字典來表示 Q-表。
+
+1. 使用 *(state, action)* 作為字典鍵，值對應於 Q-表的條目值。（代碼塊 9）
+
+    ```python
+    Q = {}
+    actions = (0,1)
+    
+    def qvalues(state):
+        return [Q.get((state,a),0) for a in actions]
+    ```
+
+    在這裡，我們還定義了一個函數 `qvalues()`，它返回對應於給定狀態的所有可能行動的 Q-表值列表。如果 Q-表中沒有該條目，我們將返回默認值 0。
+
+## 開始 Q-Learning
+
+現在我們準備教 Peter 如何保持平衡了！
+
+1. 首先，設置一些超參數：（代碼塊 10）
+
+    ```python
+    # hyperparameters
+    alpha = 0.3
+    gamma = 0.9
+    epsilon = 0.90
+    ```
+
+    其中，`alpha` 是 **學習率**，定義了我們在每一步中應該在多大程度上調整 Q-表的當前值。在上一課中，我們從 1 開始，然後在訓練過程中將 `alpha` 降低到較小的值。在本例中，為了簡化，我們將保持其恆定，你可以稍後嘗試調整 `alpha` 值。
+
+    `gamma` 是 **折扣因子**，表示我們應該在多大程度上優先考慮未來的獎勵而非當前的獎勵。
+
+    `epsilon` 是 **探索/利用因子**，決定我們應該更傾向於探索還是利用。在我們的算法中，我們將在 `epsilon` 百分比的情況下根據 Q-表值選擇下一個行動，而在剩餘的情況下執行隨機行動。這將允許我們探索以前從未見過的搜索空間區域。
+
+    ✅ 就平衡而言，選擇隨機行動（探索）就像是一個隨機的錯誤方向的推動，桿子需要學會如何從這些“錯誤”中恢復平衡。
+
+### 改進算法
+
+我們還可以對上一課的算法進行兩項改進：
+
+- **計算平均累積獎勵**，在多次模擬中取平均值。我們將每 5000 次迭代打印一次進度，並將累積獎勵取平均值。如果我們獲得超過 195 分，就可以認為問題已經解決，並且質量甚至高於要求。
+
+- **計算最大平均累積結果**，`Qmax`，並存儲對應於該結果的 Q-表值。在訓練過程中，你會注意到有時平均累積結果開始下降，我們希望保留對應於訓練過程中觀察到的最佳模型的 Q-表值。
+
+1. 在每次模擬中將所有累積獎勵收集到 `rewards` 向量中，以便進一步繪圖。（代碼塊 11）
+
+    ```python
+    def probs(v,eps=1e-4):
+        v = v-v.min()+eps
+        v = v/v.sum()
+        return v
+    
+    Qmax = 0
+    cum_rewards = []
+    rewards = []
+    for epoch in range(100000):
+        obs = env.reset()
+        done = False
+        cum_reward=0
+        # == do the simulation ==
+        while not done:
+            s = discretize(obs)
+            if random.random()<epsilon:
+                # exploitation - chose the action according to Q-Table probabilities
+                v = probs(np.array(qvalues(s)))
+                a = random.choices(actions,weights=v)[0]
+            else:
+                # exploration - randomly chose the action
+                a = np.random.randint(env.action_space.n)
+    
+            obs, rew, done, info = env.step(a)
+            cum_reward+=rew
+            ns = discretize(obs)
+            Q[(s,a)] = (1 - alpha) * Q.get((s,a),0) + alpha * (rew + gamma * max(qvalues(ns)))
+        cum_rewards.append(cum_reward)
+        rewards.append(cum_reward)
+        # == Periodically print results and calculate average reward ==
+        if epoch%5000==0:
+            print(f"{epoch}: {np.average(cum_rewards)}, alpha={alpha}, epsilon={epsilon}")
+            if np.average(cum_rewards) > Qmax:
+                Qmax = np.average(cum_rewards)
+                Qbest = Q
+            cum_rewards=[]
+    ```
+
+從這些結果中你可能會注意到：
+
+- **接近目標**。我們非常接近實現目標，即在 100 次以上的連續模擬中獲得 195 的累積獎勵，或者我們可能已經實現了目標！即使我們獲得較小的數字，我們仍然無法確定，因為我們是對 5000 次運行取平均值，而正式標準只需要 100 次運行。
+
+- **獎勵開始下降**。有時獎勵開始下降，這意味著我們可能會用更糟糕的值覆蓋 Q-表中已經學到的值。
+
+如果我們繪製訓練進度，這一觀察會更加明顯。
+
+## 繪製訓練進度
+
+在訓練過程中，我們將每次迭代的累積獎勵值收集到 `rewards` 向量中。以下是將其與迭代次數繪製在一起的結果：
+
+```python
+plt.plot(rewards)
+```
+
+![原始進度](../../../../translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.mo.png)
+
+從這張圖中無法看出什麼，因為由於隨機訓練過程的特性，訓練會話的長度變化很大。為了讓這張圖更有意義，我們可以計算一系列實驗的 **移動平均值**，例如 100 次。這可以方便地使用 `np.convolve` 完成：（代碼塊 12）
+
+```python
+def running_average(x,window):
+    return np.convolve(x,np.ones(window)/window,mode='valid')
+
+plt.plot(running_average(rewards,100))
+```
+
+![訓練進度](../../../../translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.mo.png)
+
+## 調整超參數
+
+為了使學習更加穩定，我們可以在訓練過程中調整一些超參數。特別是：
+
+- **對於學習率**，`alpha`，我們可以從接近 1 的值開始，然後逐漸降低該參數。隨著時間的推移，我們會在 Q-表中獲得較好的概率值，因此我們應該稍微調整它們，而不是完全用新值覆蓋。
+
+- **增加 epsilon**。我們可能希望慢慢增加 `epsilon`，以便減少探索，更多地進行利用。這可能意味著從較低的 `epsilon` 值開始，然後逐漸增加到接近 1。
+> **任務 1**：嘗試調整超參數的值，看看是否能獲得更高的累積回報。你的回報是否超過 195？
+> **任務 2**：為了正式解決這個問題，你需要在連續 100 次運行中獲得 195 的平均回報。在訓練過程中測量這一點，並確保你已經正式解決了這個問題！
+
+## 查看結果的實際效果
+
+實際觀察訓練後的模型行為會很有趣。我們來運行模擬，並遵循與訓練時相同的動作選擇策略，根據 Q-Table 中的概率分佈進行採樣：（代碼塊 13）
+
+```python
+obs = env.reset()
+done = False
+while not done:
+   s = discretize(obs)
+   env.render()
+   v = probs(np.array(qvalues(s)))
+   a = random.choices(actions,weights=v)[0]
+   obs,_,done,_ = env.step(a)
+env.close()
+```
+
+你應該會看到類似這樣的畫面：
+
+![平衡的 CartPole](../../../../8-Reinforcement/2-Gym/images/cartpole-balance.gif)
+
+---
+
+## 🚀挑戰
+
+> **任務 3**：在這裡，我們使用的是 Q-Table 的最終版本，但這可能不是表現最好的版本。記住，我們已經將表現最好的 Q-Table 存儲在 `Qbest` 變數中！嘗試將 `Qbest` 複製到 `Q` 中，並使用表現最好的 Q-Table 來運行相同的例子，看看是否能觀察到差異。
+
+> **任務 4**：在這裡，我們並不是每一步都選擇最佳動作，而是根據相應的概率分佈進行採樣。是否更合理每次都選擇 Q-Table 值最高的最佳動作？這可以通過使用 `np.argmax` 函數來找到對應於最高 Q-Table 值的動作編號。實現這種策略，看看是否能改善平衡效果。
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/48/)
+
+## 作業
+[訓練一輛山地車](assignment.md)
+
+## 結論
+
+我們現在已經學會如何通過提供定義遊戲期望狀態的回報函數，並讓代理智能地探索搜索空間，來訓練代理以獲得良好的結果。我們成功地在離散和連續環境（但動作是離散的情況下）中應用了 Q-Learning 演算法。
+
+同樣重要的是研究動作狀態也是連續的情況，以及觀察空間更加複雜的情況，例如來自 Atari 遊戲畫面的圖像。在這些問題中，我們通常需要使用更強大的機器學習技術，例如神經網絡，來獲得良好的結果。這些更高級的主題將是我們即將推出的更高級 AI 課程的內容。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md b/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..96f6d7617
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1f2b7441745eb52e25745423b247016b",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:16:19+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 訓練山地車
+
+[OpenAI Gym](http://gym.openai.com) 的設計使得所有環境都提供相同的 API —— 即相同的方法 `reset`、`step` 和 `render`，以及相同的 **動作空間** 和 **觀察空間** 抽象。因此，應該可以用最少的代碼更改將相同的強化學習算法適配到不同的環境中。
+
+## 山地車環境
+
+[山地車環境](https://gym.openai.com/envs/MountainCar-v0/) 包含一輛被困在山谷中的車：
+
+目標是通過每一步執行以下動作之一，逃出山谷並捕獲旗幟：
+
+| 值   | 意義             |
+|------|------------------|
+| 0    | 向左加速         |
+| 1    | 不加速           |
+| 2    | 向右加速         |
+
+然而，這個問題的主要難點在於，車子的引擎不夠強大，無法一次性爬上山頂。因此，唯一成功的方法是來回駕駛以積累動量。
+
+觀察空間僅由兩個值組成：
+
+| 編號 | 觀察項目        | 最小值 | 最大值 |
+|------|-----------------|--------|--------|
+|  0   | 車的位置        | -1.2   | 0.6    |
+|  1   | 車的速度        | -0.07  | 0.07   |
+
+山地車的獎勵系統相當棘手：
+
+ * 如果代理到達山頂的旗幟（位置 = 0.5），則獲得 0 的獎勵。
+ * 如果代理的位置小於 0.5，則獲得 -1 的獎勵。
+
+當車的位置超過 0.5 或劇集長度超過 200 時，劇集終止。
+
+## 指導
+
+將我們的強化學習算法適配到山地車問題中。從現有的 [notebook.ipynb](notebook.ipynb) 代碼開始，替換新的環境，修改狀態離散化函數，並嘗試以最少的代碼修改使現有算法進行訓練。通過調整超參數來優化結果。
+
+> **注意**: 可能需要調整超參數以使算法收斂。
+
+## 評分標準
+
+| 標準     | 優秀表現                                                                 | 合格表現                                                                 | 需要改進                                                                 |
+|----------|------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------|
+|          | 成功從 CartPole 示例中適配 Q-Learning 算法，僅進行最少的代碼修改，能夠在 200 步內解決捕獲旗幟的問題。 | 從網絡上採用新的 Q-Learning 算法，但有良好的文檔記錄；或採用現有算法但未達到預期結果。 | 未能成功採用任何算法，但在解決方案上有重大進展（實現了狀態離散化、Q-Table 數據結構等）。 |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb b/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..1fc492961
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,392 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.4"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.4 64-bit ('base': conda)"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f22f8f3daed4b6d34648d1254763105b",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:11:38+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "## CartPole 滑行\n",
+    "\n",
+    "> **問題**：如果彼得想要逃離狼的追捕，他需要能夠比狼移動得更快。我們將看看彼得如何學習滑行，特別是如何利用 Q-Learning 來保持平衡。\n",
+    "\n",
+    "首先，讓我們安裝 gym 並導入所需的庫：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 建立一個平衡車環境\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 2"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "要了解環境如何運作，讓我們進行一個短暫的模擬，執行100步。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 3"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "在模擬過程中，我們需要獲取觀測值以決定如何行動。事實上，`step` 函數會返回當前的觀測值、獎勵函數以及 `done` 標誌，該標誌指示是否有必要繼續模擬。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 4"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "我們可以獲取這些數字的最小值和最大值：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]\n[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 5"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 6"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "讓我們也探索使用分箱的其他離散化方法：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 7"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "現在讓我們進行一個簡短的模擬並觀察那些離散的環境值。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "(0, 0, -2, -2)\n(0, 1, -2, -5)\n(0, 2, -3, -8)\n(0, 3, -5, -11)\n(0, 3, -7, -14)\n(0, 4, -10, -17)\n(0, 3, -14, -15)\n(0, 3, -17, -12)\n(0, 3, -20, -16)\n(0, 4, -23, -19)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 8"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 9"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 10"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "0: 22.0, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "5000: 70.1384, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "10000: 121.8586, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "15000: 149.6368, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "20000: 168.2782, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "25000: 196.7356, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "30000: 220.7614, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "35000: 233.2138, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "40000: 248.22, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "45000: 264.636, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "50000: 276.926, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "55000: 277.9438, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "60000: 248.881, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "65000: 272.529, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "70000: 281.7972, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "75000: 284.2844, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "80000: 269.667, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "85000: 273.8652, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "90000: 278.2466, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "95000: 269.1736, alpha=0.3, epsilon=0.9\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 11"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814bb79788>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.159862 248.518125\" width=\"379.159862pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.159862 248.518125 \r\nL 379.159862 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"ma0dcf872fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.379018\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.472768 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.252354\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.346104 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.12569\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.21944 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.999026\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.092776 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"352.872362\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(333.784862 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"med2e77fdd9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"217.970554\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 221.769773)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"177.793171\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 181.592389)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"137.615787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 141.415006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"97.438404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 101.237622)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"57.26102\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 61.060239)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"17.083636\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 500 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 20.882855)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_13\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p856ccda7d2)\" d=\"M 48.505682 209.13153 \r\nL 48.557424 214.35459 \r\nL 48.600035 199.890732 \r\nL 48.606123 204.712018 \r\nL 48.630472 186.632195 \r\nL 48.712651 213.149268 \r\nL 48.752219 214.35459 \r\nL 48.733957 195.069446 \r\nL 48.782655 205.917339 \r\nL 48.791786 187.033969 \r\nL 48.797874 213.952816 \r\nL 48.889184 208.327982 \r\nL 48.892228 208.327982 \r\nL 48.995712 191.051707 \r\nL 48.919621 213.952816 \r\nL 48.998756 205.515565 \r\nL 49.096153 213.952816 \r\nL 49.090066 182.614457 \r\nL 49.111372 209.533304 \r\nL 49.150939 191.453481 \r\nL 49.138765 214.35459 \r\nL 49.223987 203.506696 \r\nL 49.324428 213.952816 \r\nL 49.266599 193.864124 \r\nL 49.333559 206.720887 \r\nL 49.336603 206.720887 \r\nL 49.434 213.952816 \r\nL 49.34269 196.676541 \r\nL 49.437044 209.935078 \r\nL 49.440088 185.0251 \r\nL 49.494874 214.35459 \r\nL 49.546616 213.952816 \r\nL 49.54966 213.952816 \r\nL 49.552703 178.596718 \r\nL 49.659232 201.497827 \r\nL 49.698799 174.980754 \r\nL 49.701843 214.35459 \r\nL 49.768804 197.078315 \r\nL 49.875332 213.149268 \r\nL 49.796197 187.033969 \r\nL 49.881419 209.13153 \r\nL 49.911856 213.149268 \r\nL 49.994035 191.453481 \r\nL 50.000122 197.881863 \r\nL 50.064039 214.35459 \r\nL 50.07317 179.80204 \r\nL 50.109694 197.881863 \r\nL 50.201004 213.551042 \r\nL 50.158393 183.016231 \r\nL 50.204048 206.720887 \r\nL 50.207092 181.409135 \r\nL 50.213179 213.952816 \r\nL 50.316664 187.033969 \r\nL 50.389712 213.952816 \r\nL 50.37145 178.998492 \r\nL 50.429279 210.336851 \r\nL 50.523633 182.614457 \r\nL 50.465803 213.551042 \r\nL 50.538851 205.515565 \r\nL 50.596681 213.952816 \r\nL 50.544939 183.418004 \r\nL 50.64538 213.551042 \r\nL 50.751908 167.347051 \r\nL 50.742777 214.35459 \r\nL 50.757995 197.881863 \r\nL 50.767126 174.177206 \r\nL 50.831043 214.35459 \r\nL 50.858436 205.917339 \r\nL 50.95279 213.952816 \r\nL 50.922353 187.837517 \r\nL 50.968008 209.533304 \r\nL 51.047144 185.0251 \r\nL 51.041056 213.952816 \r\nL 51.080624 196.274767 \r\nL 51.138454 213.149268 \r\nL 51.104973 177.391397 \r\nL 51.19324 210.738625 \r\nL 51.241938 180.203814 \r\nL 51.235851 213.551042 \r\nL 51.305855 191.453481 \r\nL 51.412384 213.952816 \r\nL 51.345423 186.230421 \r\nL 51.421515 213.149268 \r\nL 51.494563 171.364789 \r\nL 51.436733 214.35459 \r\nL 51.53413 189.444612 \r\nL 51.622397 179.80204 \r\nL 51.561523 213.952816 \r\nL 51.634571 204.712018 \r\nL 51.698488 212.747494 \r\nL 51.658921 168.150599 \r\nL 51.738056 209.13153 \r\nL 51.7411 179.400266 \r\nL 51.762405 212.345721 \r\nL 51.850672 181.007361 \r\nL 51.926763 212.345721 \r\nL 51.929807 174.980754 \r\nL 51.960244 193.864124 \r\nL 52.063728 175.382528 \r\nL 51.972418 210.336851 \r\nL 52.066772 192.257029 \r\nL 52.094165 212.747494 \r\nL 52.112427 176.186075 \r\nL 52.161126 190.24816 \r\nL 52.176344 138.419335 \r\nL 52.212868 211.140399 \r\nL 52.270698 169.757694 \r\nL 52.340702 213.551042 \r\nL 52.334615 152.079645 \r\nL 52.386357 191.051707 \r\nL 52.456361 212.345721 \r\nL 52.404619 138.821109 \r\nL 52.489842 202.301375 \r\nL 52.59637 162.927539 \r\nL 52.523322 212.345721 \r\nL 52.599414 206.720887 \r\nL 52.669418 213.952816 \r\nL 52.648112 160.91867 \r\nL 52.699855 209.935078 \r\nL 52.809427 122.750155 \r\nL 52.815514 174.57898 \r\nL 52.833776 212.345721 \r\nL 52.864213 158.106253 \r\nL 52.931173 197.078315 \r\nL 53.004221 213.149268 \r\nL 53.028571 158.508027 \r\nL 53.116837 214.35459 \r\nL 53.141186 198.68541 \r\nL 53.183798 167.347051 \r\nL 53.162492 213.551042 \r\nL 53.247715 200.694279 \r\nL 53.287282 211.943947 \r\nL 53.29337 166.945277 \r\nL 53.345112 188.641064 \r\nL 53.348156 158.508027 \r\nL 53.421204 211.943947 \r\nL 53.454684 199.087184 \r\nL 53.488164 178.596718 \r\nL 53.512514 211.943947 \r\nL 53.564256 150.47255 \r\nL 53.622086 200.292506 \r\nL 53.689046 160.115122 \r\nL 53.667741 209.935078 \r\nL 53.72557 202.301375 \r\nL 53.807749 211.140399 \r\nL 53.762094 149.669002 \r\nL 53.810793 196.676541 \r\nL 53.871666 154.892062 \r\nL 53.917321 213.551042 \r\nL 53.920365 176.989623 \r\nL 54.02385 170.963016 \r\nL 54.032981 213.149268 \r\nL 54.127334 169.35592 \r\nL 54.072548 213.952816 \r\nL 54.145596 179.80204 \r\nL 54.191251 213.952816 \r\nL 54.157771 152.079645 \r\nL 54.264299 195.872993 \r\nL 54.27343 168.150599 \r\nL 54.29778 213.551042 \r\nL 54.376915 183.418004 \r\nL 54.462138 159.311574 \r\nL 54.386046 211.542173 \r\nL 54.471269 173.373659 \r\nL 54.474312 213.952816 \r\nL 54.516924 148.865455 \r\nL 54.580841 206.720887 \r\nL 54.583884 164.936408 \r\nL 54.586928 213.149268 \r\nL 54.690413 196.676541 \r\nL 54.760417 157.302705 \r\nL 54.772592 214.756364 \r\nL 54.803028 178.596718 \r\nL 54.876076 214.35459 \r\nL 54.854771 156.097384 \r\nL 54.9126 211.140399 \r\nL 54.933906 160.516896 \r\nL 54.946081 211.943947 \r\nL 55.025216 194.265898 \r\nL 55.06174 119.535965 \r\nL 55.086089 210.336851 \r\nL 55.137832 181.810909 \r\nL 55.183487 214.35459 \r\nL 55.180443 152.883193 \r\nL 55.250447 202.703149 \r\nL 55.329583 161.320443 \r\nL 55.305233 209.935078 \r\nL 55.363063 187.435743 \r\nL 55.3935 209.935078 \r\nL 55.442198 160.91867 \r\nL 55.469591 202.703149 \r\nL 55.560901 136.410466 \r\nL 55.487853 212.747494 \r\nL 55.582207 172.168337 \r\nL 55.646124 210.336851 \r\nL 55.64308 147.660133 \r\nL 55.694823 179.80204 \r\nL 55.725259 211.943947 \r\nL 55.789176 159.713348 \r\nL 55.813526 194.667672 \r\nL 55.834831 139.222882 \r\nL 55.907879 213.952816 \r\nL 55.91701 178.194945 \r\nL 55.920054 213.551042 \r\nL 55.987015 135.205144 \r\nL 56.026582 177.793171 \r\nL 56.105718 209.13153 \r\nL 56.057019 158.9098 \r\nL 56.127023 188.23929 \r\nL 56.154416 123.955477 \r\nL 56.172678 211.140399 \r\nL 56.236595 180.203814 \r\nL 56.291381 147.258359 \r\nL 56.257901 213.551042 \r\nL 56.346167 171.766563 \r\nL 56.410084 211.943947 \r\nL 56.382691 158.9098 \r\nL 56.45574 180.203814 \r\nL 56.504438 162.927539 \r\nL 56.474002 211.140399 \r\nL 56.550093 195.47122 \r\nL 56.553137 211.140399 \r\nL 56.635316 112.304035 \r\nL 56.656622 200.292506 \r\nL 56.680971 124.357251 \r\nL 56.70532 212.345721 \r\nL 56.769237 154.088514 \r\nL 56.817936 213.551042 \r\nL 56.805761 138.017561 \r\nL 56.88794 210.738625 \r\nL 56.985338 140.428204 \r\nL 57.0036 192.257029 \r\nL 57.064473 214.35459 \r\nL 57.046211 158.508027 \r\nL 57.107084 203.506696 \r\nL 57.12839 212.747494 \r\nL 57.222744 131.58918 \r\nL 57.228831 213.952816 \r\nL 57.335359 211.140399 \r\nL 57.377971 119.937738 \r\nL 57.414495 212.747494 \r\nL 57.447975 186.632195 \r\nL 57.499717 131.990953 \r\nL 57.463193 214.35459 \r\nL 57.545372 206.720887 \r\nL 57.597115 213.149268 \r\nL 57.603202 149.267228 \r\nL 57.633639 196.274767 \r\nL 57.737123 154.490288 \r\nL 57.700599 210.738625 \r\nL 57.746254 174.980754 \r\nL 57.776691 213.149268 \r\nL 57.764516 149.267228 \r\nL 57.861914 198.68541 \r\nL 57.962355 147.660133 \r\nL 57.925831 212.747494 \r\nL 57.971486 178.194945 \r\nL 58.056708 210.336851 \r\nL 58.065839 139.222882 \r\nL 58.081058 191.855255 \r\nL 58.09932 153.284967 \r\nL 58.138887 213.952816 \r\nL 58.172368 189.846386 \r\nL 58.181499 211.140399 \r\nL 58.245416 140.428204 \r\nL 58.278896 192.257029 \r\nL 58.364119 135.606918 \r\nL 58.3489 211.140399 \r\nL 58.388468 199.087184 \r\nL 58.415861 160.516896 \r\nL 58.46456 212.345721 \r\nL 58.501084 176.186075 \r\nL 58.540651 209.13153 \r\nL 58.561957 159.311574 \r\nL 58.610656 182.614457 \r\nL 58.671529 209.13153 \r\nL 58.665442 150.874324 \r\nL 58.717184 181.409135 \r\nL 58.793276 156.499157 \r\nL 58.73849 213.551042 \r\nL 58.814581 208.729756 \r\nL 58.817625 209.13153 \r\nL 58.835887 103.866785 \r\nL 58.911979 213.952816 \r\nL 58.930241 124.759024 \r\nL 59.030682 212.345721 \r\nL 59.042856 174.980754 \r\nL 59.058075 209.935078 \r\nL 59.106773 168.954146 \r\nL 59.155472 195.872993 \r\nL 59.262 140.829978 \r\nL 59.258957 208.327982 \r\nL 59.265044 198.68541 \r\nL 59.359398 210.738625 \r\nL 59.383747 145.651264 \r\nL 59.44462 213.551042 \r\nL 59.441577 125.160798 \r\nL 59.496363 191.051707 \r\nL 59.59376 159.713348 \r\nL 59.526799 209.533304 \r\nL 59.605935 204.310244 \r\nL 59.666808 128.374989 \r\nL 59.645502 213.551042 \r\nL 59.721594 161.320443 \r\nL 59.77638 139.624656 \r\nL 59.761162 209.935078 \r\nL 59.822035 164.936408 \r\nL 59.895083 212.345721 \r\nL 59.910301 137.214013 \r\nL 59.931607 183.418004 \r\nL 59.983349 124.759024 \r\nL 59.980306 211.943947 \r\nL 60.044223 163.731086 \r\nL 60.08379 211.140399 \r\nL 60.123358 150.874324 \r\nL 60.147707 179.80204 \r\nL 60.211624 129.58031 \r\nL 60.202493 204.712018 \r\nL 60.260323 164.534634 \r\nL 60.336415 208.729756 \r\nL 60.305978 126.36612 \r\nL 60.369895 181.810909 \r\nL 60.424681 136.812239 \r\nL 60.470336 213.551042 \r\nL 60.479467 172.168337 \r\nL 60.485554 209.13153 \r\nL 60.522078 148.865455 \r\nL 60.579908 175.382528 \r\nL 60.592083 141.231752 \r\nL 60.628607 213.952816 \r\nL 60.68948 185.426874 \r\nL 60.78079 151.677871 \r\nL 60.789921 212.747494 \r\nL 60.796008 181.409135 \r\nL 60.902537 211.140399 \r\nL 60.884275 130.383858 \r\nL 60.90558 188.641064 \r\nL 60.917755 134.401596 \r\nL 60.948192 212.345721 \r\nL 61.015152 187.435743 \r\nL 61.045589 213.952816 \r\nL 61.033414 146.053038 \r\nL 61.124724 186.632195 \r\nL 61.127768 187.033969 \r\nL 61.130812 186.632195 \r\nL 61.139943 148.865455 \r\nL 61.161248 210.738625 \r\nL 61.23734 199.488958 \r\nL 61.240384 209.935078 \r\nL 61.307344 152.883193 \r\nL 61.343868 197.480089 \r\nL 61.346912 133.999823 \r\nL 61.374305 211.943947 \r\nL 61.45344 204.712018 \r\nL 61.486921 140.428204 \r\nL 61.563012 212.747494 \r\nL 61.566056 162.123991 \r\nL 61.642148 211.943947 \r\nL 61.605624 79.760355 \r\nL 61.669541 181.007361 \r\nL 61.672584 113.107583 \r\nL 61.779113 212.345721 \r\nL 61.864335 144.044169 \r\nL 61.891728 170.159468 \r\nL 61.998257 212.345721 \r\nL 61.970864 145.651264 \r\nL 62.007388 192.257029 \r\nL 62.040868 211.542173 \r\nL 62.120003 152.079645 \r\nL 62.180877 139.222882 \r\nL 62.232619 210.738625 \r\nL 62.244794 93.018891 \r\nL 62.345235 146.053038 \r\nL 62.354366 210.738625 \r\nL 62.39089 98.241951 \r\nL 62.45785 196.676541 \r\nL 62.473069 137.214013 \r\nL 62.543073 210.738625 \r\nL 62.567422 189.042838 \r\nL 62.649601 213.551042 \r\nL 62.600903 146.053038 \r\nL 62.670907 184.221552 \r\nL 62.75613 129.58031 \r\nL 62.716562 208.327982 \r\nL 62.783523 174.177206 \r\nL 62.820047 210.738625 \r\nL 62.877876 125.964346 \r\nL 62.896138 199.890732 \r\nL 62.935706 66.501818 \r\nL 62.960055 211.542173 \r\nL 63.00571 194.667672 \r\nL 63.081802 208.327982 \r\nL 63.036147 130.383858 \r\nL 63.112239 180.203814 \r\nL 63.115282 158.106253 \r\nL 63.15485 209.533304 \r\nL 63.218767 171.766563 \r\nL 63.258335 211.542173 \r\nL 63.310077 110.69694 \r\nL 63.328339 175.784302 \r\nL 63.373994 209.13153 \r\nL 63.377038 118.732417 \r\nL 63.434867 205.917339 \r\nL 63.450086 136.008692 \r\nL 63.514003 209.935078 \r\nL 63.547483 172.570111 \r\nL 63.562701 208.729756 \r\nL 63.614444 131.187406 \r\nL 63.641837 187.435743 \r\nL 63.745321 213.952816 \r\nL 63.751409 120.339512 \r\nL 63.766627 211.140399 \r\nL 63.864024 171.766563 \r\nL 63.949247 213.551042 \r\nL 63.894461 141.633525 \r\nL 63.973596 178.596718 \r\nL 64.080125 138.821109 \r\nL 64.037514 213.149268 \r\nL 64.083169 186.632195 \r\nL 64.165348 209.13153 \r\nL 64.168391 150.070776 \r\nL 64.189697 175.784302 \r\nL 64.223177 131.58918 \r\nL 64.238396 211.542173 \r\nL 64.299269 178.596718 \r\nL 64.305356 187.033969 \r\nL 64.311444 164.534634 \r\nL 64.329706 211.943947 \r\nL 64.421016 106.277428 \r\nL 64.45754 213.952816 \r\nL 64.533631 180.605588 \r\nL 64.591461 211.140399 \r\nL 64.58233 75.742616 \r\nL 64.627985 197.881863 \r\nL 64.631029 112.304035 \r\nL 64.679727 207.926208 \r\nL 64.737557 177.391397 \r\nL 64.841042 210.738625 \r\nL 64.746688 148.463681 \r\nL 64.847129 174.57898 \r\nL 64.932352 204.310244 \r\nL 64.94757 145.651264 \r\nL 65.051055 213.149268 \r\nL 65.048011 74.135521 \r\nL 65.060186 201.497827 \r\nL 65.118015 70.92133 \r\nL 65.127146 212.747494 \r\nL 65.169758 181.810909 \r\nL 65.25498 206.720887 \r\nL 65.200194 90.206475 \r\nL 65.273242 148.061907 \r\nL 65.276286 60.475211 \r\nL 65.318897 212.345721 \r\nL 65.382814 177.391397 \r\nL 65.401076 211.943947 \r\nL 65.416295 123.955477 \r\nL 65.492386 183.819778 \r\nL 65.571522 112.304035 \r\nL 65.519779 207.524435 \r\nL 65.601958 180.203814 \r\nL 65.608046 180.605588 \r\nL 65.64457 212.747494 \r\nL 65.656744 144.445942 \r\nL 65.720661 197.881863 \r\nL 65.824146 145.651264 \r\nL 65.82719 201.497827 \r\nL 65.836321 151.276098 \r\nL 65.839364 152.079645 \r\nL 65.915456 209.935078 \r\nL 65.948936 136.410466 \r\nL 65.95198 191.051707 \r\nL 65.958067 143.240621 \r\nL 66.00981 208.327982 \r\nL 66.064596 181.007361 \r\nL 66.073727 207.926208 \r\nL 66.091989 143.642395 \r\nL 66.158949 176.587849 \r\nL 66.247216 120.339512 \r\nL 66.201561 213.551042 \r\nL 66.265478 152.079645 \r\nL 66.268521 209.935078 \r\nL 66.359831 150.874324 \r\nL 66.37505 165.739956 \r\nL 66.378093 165.338182 \r\nL 66.405486 209.935078 \r\nL 66.460272 137.615787 \r\nL 66.490709 181.409135 \r\nL 66.53332 212.345721 \r\nL 66.603325 91.411796 \r\nL 66.652023 211.542173 \r\nL 66.685504 55.252151 \r\nL 66.71594 195.47122 \r\nL 66.822469 34.761685 \r\nL 66.779857 211.140399 \r\nL 66.825512 159.311574 \r\nL 66.916822 213.149268 \r\nL 66.834643 105.875654 \r\nL 66.938128 189.444612 \r\nL 66.977696 78.555033 \r\nL 67.017263 197.078315 \r\nL 67.044656 184.623326 \r\nL 67.0477 208.729756 \r\nL 67.114661 119.535965 \r\nL 67.148141 189.444612 \r\nL 67.205971 125.964346 \r\nL 67.202927 209.935078 \r\nL 67.260757 155.293836 \r\nL 67.315543 205.113792 \r\nL 67.330761 25.119113 \r\nL 67.373372 167.347051 \r\nL 67.403809 210.336851 \r\nL 67.485988 69.314235 \r\nL 67.498163 36.36878 \r\nL 67.598604 205.917339 \r\nL 67.616866 136.812239 \r\nL 67.677739 209.13153 \r\nL 67.711219 183.016231 \r\nL 67.817748 89.804701 \r\nL 67.747743 211.943947 \r\nL 67.820791 175.784302 \r\nL 67.829922 186.632195 \r\nL 67.826879 146.053038 \r\nL 67.848184 169.35592 \r\nL 67.875577 91.411796 \r\nL 67.878621 211.943947 \r\nL 67.9608 109.491619 \r\nL 67.982106 207.122661 \r\nL 68.073416 169.35592 \r\nL 68.125158 209.13153 \r\nL 68.119071 144.847716 \r\nL 68.179944 177.391397 \r\nL 68.231686 82.170998 \r\nL 68.280385 212.747494 \r\nL 68.29256 99.045499 \r\nL 68.301691 208.729756 \r\nL 68.405175 168.552373 \r\nL 68.423437 128.374989 \r\nL 68.41735 203.506696 \r\nL 68.456918 180.605588 \r\nL 68.481267 214.35459 \r\nL 68.536053 136.008692 \r\nL 68.56649 180.203814 \r\nL 68.581708 149.267228 \r\nL 68.575621 189.042838 \r\nL 68.59997 173.775432 \r\nL 68.663887 213.149268 \r\nL 68.627363 151.276098 \r\nL 68.709542 195.47122 \r\nL 68.767372 137.214013 \r\nL 68.715629 208.327982 \r\nL 68.822158 178.998492 \r\nL 68.8739 108.688071 \r\nL 68.910424 209.935078 \r\nL 68.928686 167.347051 \r\nL 68.93173 204.310244 \r\nL 69.001734 139.624656 \r\nL 69.038258 199.488958 \r\nL 69.14783 78.555033 \r\nL 69.105219 206.319113 \r\nL 69.153917 169.35592 \r\nL 69.217834 199.890732 \r\nL 69.193485 77.751486 \r\nL 69.257402 178.998492 \r\nL 69.309144 125.160798 \r\nL 69.318275 211.140399 \r\nL 69.366974 172.168337 \r\nL 69.449153 211.140399 \r\nL 69.415673 137.615787 \r\nL 69.473502 177.793171 \r\nL 69.555681 210.738625 \r\nL 69.589162 134.80337 \r\nL 69.628729 206.319113 \r\nL 69.598293 107.080976 \r\nL 69.701777 164.936408 \r\nL 69.768738 74.135521 \r\nL 69.799175 207.926208 \r\nL 69.811349 154.892062 \r\nL 69.890485 102.25969 \r\nL 69.84483 209.13153 \r\nL 69.905703 123.553703 \r\nL 69.93614 208.729756 \r\nL 69.978751 63.689401 \r\nL 70.018319 176.186075 \r\nL 70.045712 84.581641 \r\nL 70.115716 213.149268 \r\nL 70.127891 164.534634 \r\nL 70.137022 203.104922 \r\nL 70.143109 66.501818 \r\nL 70.237463 171.766563 \r\nL 70.252681 89.804701 \r\nL 70.289205 209.13153 \r\nL 70.353122 120.339512 \r\nL 70.429214 199.488958 \r\nL 70.441388 17.083636 \r\nL 70.468781 197.881863 \r\nL 70.480956 211.140399 \r\nL 70.496174 118.732417 \r\nL 70.557048 168.552373 \r\nL 70.657489 63.689401 \r\nL 70.611834 203.104922 \r\nL 70.66662 135.205144 \r\nL 70.712275 202.703149 \r\nL 70.684882 17.083636 \r\nL 70.779235 174.57898 \r\nL 70.858371 99.447273 \r\nL 70.864458 209.935078 \r\nL 70.873589 160.516896 \r\nL 70.925331 205.917339 \r\nL 70.94055 127.973215 \r\nL 70.986205 195.872993 \r\nL 70.989248 195.872993 \r\nL 71.037947 121.14306 \r\nL 71.053165 199.890732 \r\nL 71.09882 154.490288 \r\nL 71.110995 211.943947 \r\nL 71.147519 67.305366 \r\nL 71.208392 164.534634 \r\nL 71.220567 97.438404 \r\nL 71.272309 205.113792 \r\nL 71.302746 140.02643 \r\nL 71.324052 210.336851 \r\nL 71.415362 207.926208 \r\nL 71.506672 17.083636 \r\nL 71.482322 211.943947 \r\nL 71.524934 189.846386 \r\nL 71.601025 214.35459 \r\nL 71.604069 78.555033 \r\nL 71.628419 172.570111 \r\nL 71.649724 68.912461 \r\nL 71.652768 205.917339 \r\nL 71.731903 158.106253 \r\nL 71.734947 211.140399 \r\nL 71.817126 131.990953 \r\nL 71.841475 209.13153 \r\nL 71.932785 17.083636 \r\nL 71.868868 211.943947 \r\nL 71.954091 174.57898 \r\nL 72.024095 72.9302 \r\nL 72.014964 200.292506 \r\nL 72.063663 178.998492 \r\nL 72.081925 210.336851 \r\nL 72.0941 104.670333 \r\nL 72.167148 156.097384 \r\nL 72.179322 115.518226 \r\nL 72.234108 212.345721 \r\nL 72.279763 137.214013 \r\nL 72.364986 196.676541 \r\nL 72.304113 70.519557 \r\nL 72.389335 152.481419 \r\nL 72.483689 139.222882 \r\nL 72.398466 207.524435 \r\nL 72.49282 166.945277 \r\nL 72.596305 210.336851 \r\nL 72.55065 86.992284 \r\nL 72.599348 114.714678 \r\nL 72.70892 213.551042 \r\nL 72.721095 44.806031 \r\nL 72.818492 175.784302 \r\nL 72.845885 211.140399 \r\nL 72.885453 134.401596 \r\nL 72.894584 183.418004 \r\nL 72.988938 124.357251 \r\nL 72.928064 204.712018 \r\nL 73.0072 158.508027 \r\nL 73.061986 96.233082 \r\nL 73.086335 213.952816 \r\nL 73.116772 159.713348 \r\nL 73.208082 205.113792 \r\nL 73.192863 129.58031 \r\nL 73.232431 201.497827 \r\nL 73.238518 29.538625 \r\nL 73.296348 211.542173 \r\nL 73.342003 203.104922 \r\nL 73.369396 89.804701 \r\nL 73.402876 208.729756 \r\nL 73.457662 170.561242 \r\nL 73.460706 211.943947 \r\nL 73.482012 117.527095 \r\nL 73.567234 192.257029 \r\nL 73.58854 114.312905 \r\nL 73.64637 213.149268 \r\nL 73.676806 159.713348 \r\nL 73.765073 210.336851 \r\nL 73.73768 109.491619 \r\nL 73.789422 198.283636 \r\nL 73.795509 121.544834 \r\nL 73.82899 212.345721 \r\nL 73.898994 183.819778 \r\nL 73.902038 212.747494 \r\nL 73.950736 131.187406 \r\nL 74.01161 209.533304 \r\nL 74.023784 144.044169 \r\nL 74.054221 210.738625 \r\nL 74.133356 170.963016 \r\nL 74.230754 204.310244 \r\nL 74.157706 124.357251 \r\nL 74.245972 187.435743 \r\nL 74.340326 209.935078 \r\nL 74.322064 134.401596 \r\nL 74.3525 168.954146 \r\nL 74.44381 212.747494 \r\nL 74.385981 144.847716 \r\nL 74.446854 150.070776 \r\nL 74.498596 209.533304 \r\nL 74.550339 120.741286 \r\nL 74.599037 211.943947 \r\nL 74.623387 119.937738 \r\nL 74.662954 206.720887 \r\nL 74.702522 211.542173 \r\nL 74.681216 154.490288 \r\nL 74.71774 171.364789 \r\nL 74.772526 111.500488 \r\nL 74.729915 212.345721 \r\nL 74.830356 155.293836 \r\nL 74.918622 210.336851 \r\nL 74.90036 119.134191 \r\nL 74.939928 175.382528 \r\nL 75.012976 117.527095 \r\nL 75.006889 199.890732 \r\nL 75.046456 159.311574 \r\nL 75.052544 211.943947 \r\nL 75.110373 35.565233 \r\nL 75.159072 181.007361 \r\nL 75.162116 181.007361 \r\nL 75.207771 142.035299 \r\nL 75.256469 211.140399 \r\nL 75.268644 146.454812 \r\nL 75.271688 208.327982 \r\nL 75.372129 56.055698 \r\nL 75.378216 127.571441 \r\nL 75.439089 210.738625 \r\nL 75.457351 104.268559 \r\nL 75.493875 175.382528 \r\nL 75.530399 17.083636 \r\nL 75.579098 197.078315 \r\nL 75.606491 157.302705 \r\nL 75.633884 211.140399 \r\nL 75.661277 68.510687 \r\nL 75.719107 181.007361 \r\nL 75.764762 111.500488 \r\nL 75.804329 203.104922 \r\nL 75.831722 173.775432 \r\nL 75.856072 208.729756 \r\nL 75.880421 123.151929 \r\nL 75.944338 198.68541 \r\nL 75.950425 40.386519 \r\nL 76.047823 209.533304 \r\nL 76.05391 128.776763 \r\nL 76.11174 211.943947 \r\nL 76.114783 38.779424 \r\nL 76.166526 156.097384 \r\nL 76.218268 203.90847 \r\nL 76.196962 113.107583 \r\nL 76.276098 164.13286 \r\nL 76.300447 56.055698 \r\nL 76.297403 211.542173 \r\nL 76.38567 155.69561 \r\nL 76.461761 204.712018 \r\nL 76.470892 60.475211 \r\nL 76.495242 171.766563 \r\nL 76.513504 102.661463 \r\nL 76.580464 205.917339 \r\nL 76.604814 179.400266 \r\nL 76.632207 211.542173 \r\nL 76.69308 113.911131 \r\nL 76.711342 185.426874 \r\nL 76.732648 44.806031 \r\nL 76.735691 211.140399 \r\nL 76.81787 127.973215 \r\nL 76.881787 213.149268 \r\nL 76.893962 78.555033 \r\nL 76.927442 199.890732 \r\nL 76.96701 57.26102 \r\nL 77.02484 212.345721 \r\nL 77.040058 160.115122 \r\nL 77.076582 210.738625 \r\nL 77.088757 48.823769 \r\nL 77.140499 146.454812 \r\nL 77.143543 59.671663 \r\nL 77.24094 212.747494 \r\nL 77.250071 162.123991 \r\nL 77.268333 205.515565 \r\nL 77.29877 92.215344 \r\nL 77.359643 154.088514 \r\nL 77.362687 89.402927 \r\nL 77.377905 210.336851 \r\nL 77.466171 162.525765 \r\nL 77.560525 200.292506 \r\nL 77.493564 126.36612 \r\nL 77.575743 158.508027 \r\nL 77.578787 157.704479 \r\nL 77.657922 199.890732 \r\nL 77.609224 122.750155 \r\nL 77.688359 166.141729 \r\nL 77.721839 88.197605 \r\nL 77.694446 196.274767 \r\nL 77.767494 164.936408 \r\nL 77.776625 213.551042 \r\nL 77.816193 119.535965 \r\nL 77.88011 188.641064 \r\nL 77.883154 198.68541 \r\nL 77.940983 121.544834 \r\nL 77.974464 195.47122 \r\nL 78.038381 83.778093 \r\nL 77.980551 213.551042 \r\nL 78.084036 140.428204 \r\nL 78.166215 212.747494 \r\nL 78.138822 89.001153 \r\nL 78.193608 117.527095 \r\nL 78.306223 208.729756 \r\nL 78.227088 116.723548 \r\nL 78.309267 192.658803 \r\nL 78.376228 200.292506 \r\nL 78.421883 73.733747 \r\nL 78.525367 209.935078 \r\nL 78.534498 143.642395 \r\nL 78.604503 204.310244 \r\nL 78.592328 41.190067 \r\nL 78.650158 182.614457 \r\nL 78.7019 38.779424 \r\nL 78.698856 202.703149 \r\nL 78.75973 123.553703 \r\nL 78.784079 212.345721 \r\nL 78.823647 17.083636 \r\nL 78.872345 166.945277 \r\nL 78.878433 177.793171 \r\nL 78.88452 160.115122 \r\nL 78.94235 91.81357 \r\nL 78.969743 210.738625 \r\nL 78.994092 171.364789 \r\nL 79.012354 58.064568 \r\nL 79.030616 211.542173 \r\nL 79.10062 178.596718 \r\nL 79.176712 201.497827 \r\nL 79.134101 103.866785 \r\nL 79.210192 174.980754 \r\nL 79.219324 93.018891 \r\nL 79.30759 210.336851 \r\nL 79.319765 154.892062 \r\nL 79.344114 209.935078 \r\nL 79.334983 33.556364 \r\nL 79.426293 144.445942 \r\nL 79.465861 46.8149 \r\nL 79.511516 210.738625 \r\nL 79.532821 145.24949 \r\nL 79.630219 211.140399 \r\nL 79.569345 77.349712 \r\nL 79.645437 189.444612 \r\nL 79.712398 119.134191 \r\nL 79.685005 209.533304 \r\nL 79.755009 162.123991 \r\nL 79.815882 213.952816 \r\nL 79.809795 124.357251 \r\nL 79.852406 181.409135 \r\nL 79.870668 24.315565 \r\nL 79.904149 209.533304 \r\nL 79.965022 145.651264 \r\nL 79.968066 145.651264 \r\nL 80.044157 208.729756 \r\nL 80.068507 129.982084 \r\nL 80.080681 199.087184 \r\nL 80.175035 70.117783 \r\nL 80.108074 212.345721 \r\nL 80.190253 156.097384 \r\nL 80.263301 198.283636 \r\nL 80.25417 121.946608 \r\nL 80.296782 166.141729 \r\nL 80.378961 83.376319 \r\nL 80.360699 206.720887 \r\nL 80.406354 170.159468 \r\nL 80.421572 201.899601 \r\nL 80.476358 82.974545 \r\nL 80.512882 195.069446 \r\nL 80.537231 17.083636 \r\nL 80.546362 206.720887 \r\nL 80.625498 148.061907 \r\nL 80.71072 209.533304 \r\nL 80.671153 49.627317 \r\nL 80.73507 195.872993 \r\nL 80.805074 59.269889 \r\nL 80.753332 213.952816 \r\nL 80.847685 117.928869 \r\nL 80.899428 209.13153 \r\nL 80.905515 90.608248 \r\nL 80.957257 187.435743 \r\nL 81.015087 97.03663 \r\nL 80.999869 209.533304 \r\nL 81.066829 111.902262 \r\nL 81.130746 208.729756 \r\nL 81.103353 102.661463 \r\nL 81.179445 167.748825 \r\nL 81.28293 125.964346 \r\nL 81.243362 208.729756 \r\nL 81.285973 157.302705 \r\nL 81.386414 202.703149 \r\nL 81.319454 50.029091 \r\nL 81.398589 180.203814 \r\nL 81.505117 123.151929 \r\nL 81.453375 205.515565 \r\nL 81.508161 167.748825 \r\nL 81.553816 212.345721 \r\nL 81.517292 105.47388 \r\nL 81.614689 190.24816 \r\nL 81.721218 128.374989 \r\nL 81.651213 206.720887 \r\nL 81.724261 134.401596 \r\nL 81.77296 211.943947 \r\nL 81.824702 65.698271 \r\nL 81.833833 193.060576 \r\nL 81.879488 82.170998 \r\nL 81.894707 211.943947 \r\nL 81.946449 160.516896 \r\nL 81.952536 209.533304 \r\nL 81.976886 130.383858 \r\nL 82.052977 187.435743 \r\nL 82.159506 93.822439 \r\nL 82.062108 199.890732 \r\nL 82.165593 149.669002 \r\nL 82.168637 150.47255 \r\nL 82.17168 78.555033 \r\nL 82.253859 207.122661 \r\nL 82.278209 162.123991 \r\nL 82.281252 213.952816 \r\nL 82.366475 92.215344 \r\nL 82.387781 182.614457 \r\nL 82.448654 125.562572 \r\nL 82.433436 203.104922 \r\nL 82.497353 175.382528 \r\nL 82.552139 123.955477 \r\nL 82.530833 203.104922 \r\nL 82.579532 150.874324 \r\nL 82.582575 209.13153 \r\nL 82.625187 17.083636 \r\nL 82.689104 146.454812 \r\nL 82.695191 131.990953 \r\nL 82.698235 168.150599 \r\nL 82.774326 206.319113 \r\nL 82.728671 76.546164 \r\nL 82.804763 157.704479 \r\nL 82.807807 118.732417 \r\nL 82.841287 205.113792 \r\nL 82.914335 161.722217 \r\nL 82.981296 203.104922 \r\nL 82.956946 17.083636 \r\nL 83.026951 184.623326 \r\nL 83.136523 129.58031 \r\nL 83.057387 211.542173 \r\nL 83.139566 163.731086 \r\nL 83.14261 164.13286 \r\nL 83.145654 154.892062 \r\nL 83.243051 207.122661 \r\nL 83.255226 17.083636 \r\nL 83.297837 205.113792 \r\nL 83.367841 174.980754 \r\nL 83.38306 151.677871 \r\nL 83.413496 198.68541 \r\nL 83.504806 60.475211 \r\nL 83.47437 208.729756 \r\nL 83.526112 149.267228 \r\nL 83.550461 192.257029 \r\nL 83.556549 38.779424 \r\nL 83.638728 182.212683 \r\nL 83.681339 89.402927 \r\nL 83.705688 202.301375 \r\nL 83.7483 168.954146 \r\nL 83.806129 206.720887 \r\nL 83.836566 113.911131 \r\nL 83.860915 202.703149 \r\nL 83.949182 125.562572 \r\nL 83.927876 204.310244 \r\nL 83.973531 158.106253 \r\nL 84.064841 211.542173 \r\nL 83.988749 104.670333 \r\nL 84.080059 142.437073 \r\nL 84.095278 124.357251 \r\nL 84.104409 213.149268 \r\nL 84.174413 155.69561 \r\nL 84.1805 205.515565 \r\nL 84.186588 100.25082 \r\nL 84.280941 145.651264 \r\nL 84.332684 90.608248 \r\nL 84.372251 211.140399 \r\nL 84.384426 113.911131 \r\nL 84.399644 213.551042 \r\nL 84.439212 37.574102 \r\nL 84.493998 191.051707 \r\nL 84.597483 17.083636 \r\nL 84.500085 205.917339 \r\nL 84.606614 101.054368 \r\nL 84.713142 207.926208 \r\nL 84.6614 17.083636 \r\nL 84.719229 164.936408 \r\nL 84.764884 209.935078 \r\nL 84.743579 67.305366 \r\nL 84.81967 123.553703 \r\nL 84.822714 78.956807 \r\nL 84.895762 210.738625 \r\nL 84.926199 173.775432 \r\nL 84.984028 60.073437 \r\nL 84.987072 205.113792 \r\nL 85.038814 170.159468 \r\nL 85.041858 206.319113 \r\nL 85.047945 121.946608 \r\nL 85.15143 188.641064 \r\nL 85.163605 116.321774 \r\nL 85.200129 210.738625 \r\nL 85.264046 162.927539 \r\nL 85.337094 209.13153 \r\nL 85.291439 125.160798 \r\nL 85.340137 137.615787 \r\nL 85.343181 113.107583 \r\nL 85.373618 211.140399 \r\nL 85.446666 174.177206 \r\nL 85.525801 208.327982 \r\nL 85.504495 142.035299 \r\nL 85.531888 174.57898 \r\nL 85.534932 110.69694 \r\nL 85.562325 197.480089 \r\nL 85.64146 144.445942 \r\nL 85.711465 209.935078 \r\nL 85.650591 111.902262 \r\nL 85.744945 166.543503 \r\nL 85.747989 91.81357 \r\nL 85.772338 204.310244 \r\nL 85.854517 174.177206 \r\nL 85.918434 130.383858 \r\nL 85.894085 206.319113 \r\nL 85.967133 163.329313 \r\nL 86.040181 204.712018 \r\nL 86.061486 31.145721 \r\nL 86.076705 174.57898 \r\nL 86.079748 174.980754 \r\nL 86.134534 109.491619 \r\nL 86.110185 209.935078 \r\nL 86.18932 167.748825 \r\nL 86.225844 146.454812 \r\nL 86.207582 191.453481 \r\nL 86.228888 150.874324 \r\nL 86.231932 211.140399 \r\nL 86.274543 77.751486 \r\nL 86.33846 155.293836 \r\nL 86.341504 154.490288 \r\nL 86.344547 174.177206 \r\nL 86.347591 210.738625 \r\nL 86.368897 48.020222 \r\nL 86.451076 158.106253 \r\nL 86.508905 120.741286 \r\nL 86.484556 203.90847 \r\nL 86.518036 165.338182 \r\nL 86.52108 204.310244 \r\nL 86.57891 108.286297 \r\nL 86.627608 146.856585 \r\nL 86.715875 212.747494 \r\nL 86.673263 108.286297 \r\nL 86.734137 156.900931 \r\nL 86.79501 17.083636 \r\nL 86.785879 204.712018 \r\nL 86.840665 169.35592 \r\nL 86.88632 206.720887 \r\nL 86.846753 100.652594 \r\nL 86.922844 174.57898 \r\nL 86.925888 102.25969 \r\nL 87.005023 210.738625 \r\nL 87.032416 151.276098 \r\nL 87.108508 123.553703 \r\nL 87.090246 193.864124 \r\nL 87.141988 141.633525 \r\nL 87.254604 210.738625 \r\nL 87.199818 123.955477 \r\nL 87.257648 202.703149 \r\nL 87.281997 91.411796 \r\nL 87.355045 209.533304 \r\nL 87.370263 144.847716 \r\nL 87.446355 210.738625 \r\nL 87.391569 17.083636 \r\nL 87.482879 177.391397 \r\nL 87.488966 205.113792 \r\nL 87.495054 119.535965 \r\nL 87.58332 181.810909 \r\nL 87.598538 88.599379 \r\nL 87.677674 200.694279 \r\nL 87.692892 175.382528 \r\nL 87.695936 204.712018 \r\nL 87.756809 52.439734 \r\nL 87.802464 179.400266 \r\nL 87.896818 65.296497 \r\nL 87.842032 199.890732 \r\nL 87.91508 138.419335 \r\nL 87.945516 205.917339 \r\nL 87.985084 103.465011 \r\nL 88.030739 182.212683 \r\nL 88.061176 54.850377 \r\nL 88.082481 195.872993 \r\nL 88.143355 150.874324 \r\nL 88.155529 205.917339 \r\nL 88.161617 116.723548 \r\nL 88.237708 133.999823 \r\nL 88.240752 93.018891 \r\nL 88.274232 209.935078 \r\nL 88.344237 172.971885 \r\nL 88.417285 198.283636 \r\nL 88.414241 120.339512 \r\nL 88.453809 161.722217 \r\nL 88.523813 199.087184 \r\nL 88.517726 126.767894 \r\nL 88.545119 157.302705 \r\nL 88.575555 60.475211 \r\nL 88.605992 211.140399 \r\nL 88.651647 155.293836 \r\nL 88.654691 208.327982 \r\nL 88.709477 93.420665 \r\nL 88.761219 149.267228 \r\nL 88.767306 129.982084 \r\nL 88.797743 211.140399 \r\nL 88.846442 60.073437 \r\nL 88.876878 176.186075 \r\nL 88.946883 106.679202 \r\nL 88.916446 203.506696 \r\nL 88.983407 155.293836 \r\nL 89.007756 213.952816 \r\nL 89.016887 65.296497 \r\nL 89.092979 203.506696 \r\nL 89.117328 211.542173 \r\nL 89.208638 17.083636 \r\nL 89.211682 209.935078 \r\nL 89.321254 200.292506 \r\nL 89.412564 89.001153 \r\nL 89.397345 203.506696 \r\nL 89.433869 171.766563 \r\nL 89.506917 123.955477 \r\nL 89.464306 209.13153 \r\nL 89.549529 127.973215 \r\nL 89.610402 79.358581 \r\nL 89.662144 205.113792 \r\nL 89.77476 54.046829 \r\nL 89.884332 207.524435 \r\nL 89.881288 39.181197 \r\nL 89.887376 191.855255 \r\nL 89.969555 95.429534 \r\nL 89.948249 209.935078 \r\nL 89.996948 176.989623 \r\nL 90.076083 210.738625 \r\nL 90.054777 39.181197 \r\nL 90.094345 192.257029 \r\nL 90.161306 30.743947 \r\nL 90.112607 211.542173 \r\nL 90.203917 136.008692 \r\nL 90.298271 206.720887 \r\nL 90.280009 119.937738 \r\nL 90.316533 179.80204 \r\nL 90.3561 105.072106 \r\nL 90.325664 201.497827 \r\nL 90.426105 164.13286 \r\nL 90.483934 193.46235 \r\nL 90.508284 103.866785 \r\nL 90.532633 165.338182 \r\nL 90.566113 121.14306 \r\nL 90.626987 194.667672 \r\nL 90.639161 158.9098 \r\nL 90.678729 210.738625 \r\nL 90.727428 87.795831 \r\nL 90.748733 157.704479 \r\nL 90.770039 202.703149 \r\nL 90.864393 17.083636 \r\nL 90.913091 207.524435 \r\nL 90.977008 183.016231 \r\nL 90.998314 70.519557 \r\nL 91.031794 207.524435 \r\nL 91.08658 133.196275 \r\nL 91.171803 197.480089 \r\nL 91.174847 65.296497 \r\nL 91.196152 157.704479 \r\nL 91.278331 17.083636 \r\nL 91.229633 209.533304 \r\nL 91.299637 167.347051 \r\nL 91.393991 205.917339 \r\nL 91.378772 51.636186 \r\nL 91.406165 177.391397 \r\nL 91.427471 17.083636 \r\nL 91.473126 214.35459 \r\nL 91.515737 176.587849 \r\nL 91.616178 73.733747 \r\nL 91.610091 202.301375 \r\nL 91.628353 128.776763 \r\nL 91.677052 206.720887 \r\nL 91.63444 17.083636 \r\nL 91.737925 196.676541 \r\nL 91.740969 76.546164 \r\nL 91.744012 211.943947 \r\nL 91.847497 129.58031 \r\nL 91.902283 205.113792 \r\nL 91.93272 109.893392 \r\nL 91.960113 155.69561 \r\nL 91.972287 90.608248 \r\nL 92.039248 193.060576 \r\nL 92.072728 137.615787 \r\nL 92.142733 202.301375 \r\nL 92.084903 88.599379 \r\nL 92.173169 136.812239 \r\nL 92.264479 213.149268 \r\nL 92.282741 47.216674 \r\nL 92.343615 198.283636 \r\nL 92.395357 184.623326 \r\nL 92.48058 197.881863 \r\nL 92.507973 90.608248 \r\nL 92.608414 209.13153 \r\nL 92.620588 167.347051 \r\nL 92.666243 206.720887 \r\nL 92.63885 142.035299 \r\nL 92.675374 189.444612 \r\nL 92.769728 66.501818 \r\nL 92.763641 213.149268 \r\nL 92.78799 98.241951 \r\nL 92.839732 212.345721 \r\nL 92.900606 152.079645 \r\nL 92.976697 197.078315 \r\nL 93.007134 137.615787 \r\nL 93.013221 182.614457 \r\nL 93.071051 123.955477 \r\nL 93.058876 197.480089 \r\nL 93.128881 146.856585 \r\nL 93.156274 203.104922 \r\nL 93.195841 131.187406 \r\nL 93.238453 141.633525 \r\nL 93.348025 193.864124 \r\nL 93.24454 86.59051 \r\nL 93.351068 170.159468 \r\nL 93.366287 70.117783 \r\nL 93.408898 189.444612 \r\nL 93.463684 127.973215 \r\nL 93.561081 208.729756 \r\nL 93.554994 121.14306 \r\nL 93.573256 122.750155 \r\nL 93.631086 23.110244 \r\nL 93.649348 209.13153 \r\nL 93.679784 168.150599 \r\nL 93.768051 211.943947 \r\nL 93.746745 117.928869 \r\nL 93.786313 205.113792 \r\nL 93.828924 114.312905 \r\nL 93.898928 153.284967 \r\nL 93.938496 117.527095 \r\nL 93.920234 204.310244 \r\nL 93.996326 158.9098 \r\nL 94.06633 83.778093 \r\nL 94.115029 205.917339 \r\nL 94.206339 81.36745 \r\nL 94.148509 213.149268 \r\nL 94.227644 150.874324 \r\nL 94.303736 207.926208 \r\nL 94.279387 102.25969 \r\nL 94.321998 178.194945 \r\nL 94.343304 75.742616 \r\nL 94.334173 205.917339 \r\nL 94.43157 133.196275 \r\nL 94.486356 208.729756 \r\nL 94.477225 53.645055 \r\nL 94.541142 189.042838 \r\nL 94.54723 84.983415 \r\nL 94.632452 200.292506 \r\nL 94.653758 145.651264 \r\nL 94.681151 105.875654 \r\nL 94.717675 205.917339 \r\nL 94.742024 119.937738 \r\nL 94.827247 201.096053 \r\nL 94.79681 77.349712 \r\nL 94.85464 196.676541 \r\nL 94.866815 114.714678 \r\nL 94.967256 144.847716 \r\nL 95.028129 208.327982 \r\nL 94.994649 108.688071 \r\nL 95.076828 150.874324 \r\nL 95.089002 129.58031 \r\nL 95.140745 212.747494 \r\nL 95.171181 157.704479 \r\nL 95.174225 210.738625 \r\nL 95.25336 95.831308 \r\nL 95.283797 185.0251 \r\nL 95.286841 201.899601 \r\nL 95.295972 92.617118 \r\nL 95.384238 176.186075 \r\nL 95.457286 92.215344 \r\nL 95.393369 207.926208 \r\nL 95.49381 142.437073 \r\nL 95.575989 205.113792 \r\nL 95.579033 99.849047 \r\nL 95.597295 160.516896 \r\nL 95.655124 85.385188 \r\nL 95.694692 191.855255 \r\nL 95.706867 125.562572 \r\nL 95.773827 200.694279 \r\nL 95.819482 180.203814 \r\nL 95.926011 17.083636 \r\nL 95.865137 209.935078 \r\nL 95.932098 160.516896 \r\nL 96.023408 74.135521 \r\nL 95.996015 212.747494 \r\nL 96.047757 138.017561 \r\nL 96.078194 208.327982 \r\nL 96.069063 18.690732 \r\nL 96.157329 145.651264 \r\nL 96.160373 109.893392 \r\nL 96.178635 209.533304 \r\nL 96.263858 168.954146 \r\nL 96.324731 211.140399 \r\nL 96.291251 79.760355 \r\nL 96.370386 159.713348 \r\nL 96.443434 81.36745 \r\nL 96.437347 207.122661 \r\nL 96.455609 155.69561 \r\nL 96.516482 209.533304 \r\nL 96.479958 84.581641 \r\nL 96.565181 206.319113 \r\nL 96.656491 50.430865 \r\nL 96.674753 154.088514 \r\nL 96.744757 197.078315 \r\nL 96.750844 17.083636 \r\nL 96.784325 169.35592 \r\nL 96.823892 32.351042 \r\nL 96.82998 211.943947 \r\nL 96.89694 98.643725 \r\nL 96.924333 205.917339 \r\nL 97.009556 160.115122 \r\nL 97.07956 205.917339 \r\nL 97.04608 127.169667 \r\nL 97.109997 156.097384 \r\nL 97.155652 105.875654 \r\nL 97.17087 212.747494 \r\nL 97.219569 148.865455 \r\nL 97.307835 74.537295 \r\nL 97.332185 208.729756 \r\nL 97.350447 17.083636 \r\nL 97.356534 210.738625 \r\nL 97.4448 121.14306 \r\nL 97.450888 190.24816 \r\nL 97.481324 107.884523 \r\nL 97.554372 123.151929 \r\nL 97.572634 206.720887 \r\nL 97.636551 104.670333 \r\nL 97.666988 139.222882 \r\nL 97.688294 201.096053 \r\nL 97.736992 93.822439 \r\nL 97.779604 176.587849 \r\nL 97.877001 88.599379 \r\nL 97.880045 203.506696 \r\nL 97.889176 148.463681 \r\nL 97.931787 88.599379 \r\nL 97.989617 209.13153 \r\nL 97.998748 110.69694 \r\nL 98.099189 155.69561 \r\nL 98.102232 201.497827 \r\nL 98.157018 71.323104 \r\nL 98.208761 192.257029 \r\nL 98.220935 108.688071 \r\nL 98.245285 209.935078 \r\nL 98.318333 180.605588 \r\nL 98.400512 199.890732 \r\nL 98.348769 123.151929 \r\nL 98.41573 172.971885 \r\nL 98.418774 109.089845 \r\nL 98.497909 200.694279 \r\nL 98.522258 199.890732 \r\nL 98.561826 82.572772 \r\nL 98.607481 210.738625 \r\nL 98.644005 63.287627 \r\nL 98.720097 136.008692 \r\nL 98.726184 78.555033 \r\nL 98.808363 200.694279 \r\nL 98.829669 136.008692 \r\nL 98.878367 102.661463 \r\nL 98.850974 210.336851 \r\nL 98.933153 152.079645 \r\nL 98.957503 204.712018 \r\nL 99.000114 124.357251 \r\nL 99.042725 164.534634 \r\nL 99.0549 19.494279 \r\nL 99.079249 195.47122 \r\nL 99.155341 133.598049 \r\nL 99.261869 200.292506 \r\nL 99.207083 87.795831 \r\nL 99.264913 145.24949 \r\nL 99.353179 206.720887 \r\nL 99.307524 35.163459 \r\nL 99.365354 158.508027 \r\nL 99.465795 66.100044 \r\nL 99.374485 209.13153 \r\nL 99.47797 121.14306 \r\nL 99.490144 35.163459 \r\nL 99.529712 209.13153 \r\nL 99.584498 170.963016 \r\nL 99.654502 208.327982 \r\nL 99.642328 108.688071 \r\nL 99.681895 161.320443 \r\nL 99.684939 96.233082 \r\nL 99.788424 212.747494 \r\nL 99.794511 128.374989 \r\nL 99.864515 210.336851 \r\nL 99.824948 82.974545 \r\nL 99.91017 191.453481 \r\nL 99.93452 42.797162 \r\nL 99.919301 203.104922 \r\nL 100.02583 150.070776 \r\nL 100.050179 199.890732 \r\nL 100.129314 103.465011 \r\nL 100.135402 148.865455 \r\nL 100.20845 209.533304 \r\nL 100.156707 68.108914 \r\nL 100.244974 208.327982 \r\nL 100.318022 67.70714 \r\nL 100.290629 213.149268 \r\nL 100.354546 135.205144 \r\nL 100.388026 204.310244 \r\nL 100.442812 82.572772 \r\nL 100.464118 144.847716 \r\nL 100.552384 205.113792 \r\nL 100.488467 75.742616 \r\nL 100.567602 142.035299 \r\nL 100.582821 108.688071 \r\nL 100.579777 195.872993 \r\nL 100.671087 153.686741 \r\nL 100.674131 201.497827 \r\nL 100.762397 110.295166 \r\nL 100.780659 178.194945 \r\nL 100.786746 113.107583 \r\nL 100.862838 199.890732 \r\nL 100.893275 149.669002 \r\nL 100.923711 193.864124 \r\nL 100.990672 80.162129 \r\nL 101.00589 181.409135 \r\nL 101.081982 93.018891 \r\nL 101.109375 191.453481 \r\nL 101.118506 133.999823 \r\nL 101.167205 69.314235 \r\nL 101.136768 211.943947 \r\nL 101.225034 105.875654 \r\nL 101.316344 212.747494 \r\nL 101.298082 55.653925 \r\nL 101.334606 162.525765 \r\nL 101.33765 107.482749 \r\nL 101.352868 199.488958 \r\nL 101.447222 119.134191 \r\nL 101.526357 88.197605 \r\nL 101.453309 203.506696 \r\nL 101.547663 151.276098 \r\nL 101.623755 207.926208 \r\nL 101.587231 88.599379 \r\nL 101.660279 195.069446 \r\nL 101.757676 120.339512 \r\nL 101.708977 201.899601 \r\nL 101.769851 148.463681 \r\nL 101.7942 214.35459 \r\nL 101.788113 40.386519 \r\nL 101.876379 139.624656 \r\nL 101.882466 38.37765 \r\nL 101.897685 204.712018 \r\nL 101.985951 137.214013 \r\nL 102.065087 201.096053 \r\nL 102.031606 105.072106 \r\nL 102.09248 127.973215 \r\nL 102.129004 92.215344 \r\nL 102.147266 176.587849 \r\nL 102.180746 119.535965 \r\nL 102.272056 199.890732 \r\nL 102.235532 119.134191 \r\nL 102.293362 159.311574 \r\nL 102.296405 158.9098 \r\nL 102.299449 117.928869 \r\nL 102.317711 189.042838 \r\nL 102.405977 163.329313 \r\nL 102.497287 122.750155 \r\nL 102.424239 205.113792 \r\nL 102.518593 129.982084 \r\nL 102.58251 200.292506 \r\nL 102.606859 98.241951 \r\nL 102.634252 169.35592 \r\nL 102.716431 99.849047 \r\nL 102.664689 206.319113 \r\nL 102.746868 139.624656 \r\nL 102.762086 199.488958 \r\nL 102.759043 107.884523 \r\nL 102.859484 164.936408 \r\nL 102.899051 211.140399 \r\nL 102.966012 124.759024 \r\nL 103.057322 201.096053 \r\nL 102.984274 97.438404 \r\nL 103.078628 199.890732 \r\nL 103.133414 117.125322 \r\nL 103.102977 209.533304 \r\nL 103.191243 170.963016 \r\nL 103.22168 17.083636 \r\nL 103.227767 213.551042 \r\nL 103.300815 149.669002 \r\nL 103.355601 202.703149 \r\nL 103.306903 18.690732 \r\nL 103.410387 138.821109 \r\nL 103.465173 207.122661 \r\nL 103.468217 109.491619 \r\nL 103.507785 143.240621 \r\nL 103.544309 76.14439 \r\nL 103.532134 209.13153 \r\nL 103.617357 150.070776 \r\nL 103.714754 194.265898 \r\nL 103.708667 105.072106 \r\nL 103.720841 134.80337 \r\nL 103.815195 185.426874 \r\nL 103.833457 52.03796 \r\nL 103.927811 208.729756 \r\nL 103.900418 37.574102 \r\nL 103.946073 156.097384 \r\nL 103.961291 110.295166 \r\nL 104.006946 188.641064 \r\nL 104.052601 151.677871 \r\nL 104.1013 211.140399 \r\nL 104.125649 93.018891 \r\nL 104.153042 123.955477 \r\nL 104.247396 17.083636 \r\nL 104.229134 190.24816 \r\nL 104.25957 154.490288 \r\nL 104.271745 174.57898 \r\nL 104.274789 140.02643 \r\nL 104.332618 208.327982 \r\nL 104.305225 17.083636 \r\nL 104.384361 117.527095 \r\nL 104.387404 116.723548 \r\nL 104.430016 200.292506 \r\nL 104.436103 101.857916 \r\nL 104.50002 143.240621 \r\nL 104.512195 88.197605 \r\nL 104.509151 163.329313 \r\nL 104.551762 151.677871 \r\nL 104.563937 186.632195 \r\nL 104.630898 46.413126 \r\nL 104.658291 159.311574 \r\nL 104.725251 65.296497 \r\nL 104.676553 210.738625 \r\nL 104.767863 171.766563 \r\nL 104.810474 87.394058 \r\nL 104.83178 202.301375 \r\nL 104.880478 154.892062 \r\nL 104.883522 156.900931 \r\nL 104.892653 103.063237 \r\nL 104.89874 156.499157 \r\nL 104.901784 61.680532 \r\nL 104.968745 212.345721 \r\nL 105.008312 172.971885 \r\nL 105.102666 89.804701 \r\nL 105.026574 207.122661 \r\nL 105.133103 127.571441 \r\nL 105.187889 200.694279 \r\nL 105.181801 89.804701 \r\nL 105.242675 175.784302 \r\nL 105.327897 60.475211 \r\nL 105.337028 193.46235 \r\nL 105.35529 113.911131 \r\nL 105.428338 211.542173 \r\nL 105.422251 109.089845 \r\nL 105.467906 133.196275 \r\nL 105.483124 39.582971 \r\nL 105.480081 211.542173 \r\nL 105.577478 119.134191 \r\nL 105.647482 199.087184 \r\nL 105.620089 70.117783 \r\nL 105.68705 174.57898 \r\nL 105.693137 66.100044 \r\nL 105.784447 191.051707 \r\nL 105.799666 146.856585 \r\nL 105.848364 43.198936 \r\nL 105.820971 199.488958 \r\nL 105.851408 150.070776 \r\nL 105.854452 209.13153 \r\nL 105.894019 56.055698 \r\nL 105.957936 160.91867 \r\nL 106.034028 71.724878 \r\nL 105.991417 197.480089 \r\nL 106.070552 114.312905 \r\nL 106.1436 201.497827 \r\nL 106.155775 68.510687 \r\nL 106.180124 133.999823 \r\nL 106.222735 210.738625 \r\nL 106.225779 109.491619 \r\nL 106.259259 124.759024 \r\nL 106.317089 99.447273 \r\nL 106.280565 201.497827 \r\nL 106.362744 127.169667 \r\nL 106.423617 207.524435 \r\nL 106.399268 99.447273 \r\nL 106.47536 168.552373 \r\nL 106.575801 117.125322 \r\nL 106.517971 210.738625 \r\nL 106.584932 142.838847 \r\nL 106.612325 208.327982 \r\nL 106.591019 112.304035 \r\nL 106.697547 163.329313 \r\nL 106.706678 45.207805 \r\nL 106.761464 203.104922 \r\nL 106.807119 146.454812 \r\nL 106.834512 210.336851 \r\nL 106.852774 81.769224 \r\nL 106.913648 125.562572 \r\nL 107.001914 198.68541 \r\nL 106.941041 99.447273 \r\nL 107.020176 126.36612 \r\nL 107.02322 89.001153 \r\nL 107.11453 209.13153 \r\nL 107.126704 168.150599 \r\nL 107.199752 199.488958 \r\nL 107.141923 115.518226 \r\nL 107.230189 184.623326 \r\nL 107.284975 99.849047 \r\nL 107.248451 188.641064 \r\nL 107.339761 131.187406 \r\nL 107.382372 196.274767 \r\nL 107.348892 105.47388 \r\nL 107.449333 171.766563 \r\nL 107.504119 112.304035 \r\nL 107.45542 203.506696 \r\nL 107.555861 171.364789 \r\nL 107.558905 196.676541 \r\nL 107.613691 42.797162 \r\nL 107.665433 183.819778 \r\nL 107.756743 64.091175 \r\nL 107.741525 198.283636 \r\nL 107.778049 150.874324 \r\nL 107.799355 207.122661 \r\nL 107.796311 90.206475 \r\nL 107.881534 135.205144 \r\nL 107.988062 108.688071 \r\nL 107.960669 200.292506 \r\nL 107.991106 124.759024 \r\nL 108.030673 207.122661 \r\nL 108.021542 31.949268 \r\nL 108.100678 144.044169 \r\nL 108.179813 103.063237 \r\nL 108.125027 209.533304 \r\nL 108.207206 114.714678 \r\nL 108.225468 183.016231 \r\nL 108.292429 95.429534 \r\nL 108.316778 154.490288 \r\nL 108.359389 67.305366 \r\nL 108.331996 195.872993 \r\nL 108.42635 140.02643 \r\nL 108.532878 201.096053 \r\nL 108.505485 117.125322 \r\nL 108.535922 150.070776 \r\nL 108.563315 90.206475 \r\nL 108.618101 199.087184 \r\nL 108.645494 123.955477 \r\nL 108.675931 111.098714 \r\nL 108.75811 203.90847 \r\nL 108.855507 101.456142 \r\nL 108.870725 152.883193 \r\nL 108.8829 201.096053 \r\nL 108.885944 102.25969 \r\nL 108.931599 110.69694 \r\nL 108.965079 67.70714 \r\nL 108.998559 209.533304 \r\nL 109.016821 157.302705 \r\nL 109.086826 203.104922 \r\nL 109.083782 85.786962 \r\nL 109.117262 140.829978 \r\nL 109.19031 17.083636 \r\nL 109.181179 201.096053 \r\nL 109.226834 167.347051 \r\nL 109.333363 211.542173 \r\nL 109.239009 110.69694 \r\nL 109.342494 210.738625 \r\nL 109.406411 121.946608 \r\nL 109.455109 139.222882 \r\nL 109.564681 208.729756 \r\nL 109.540332 117.527095 \r\nL 109.567725 166.141729 \r\nL 109.659035 74.537295 \r\nL 109.640773 211.542173 \r\nL 109.680341 152.883193 \r\nL 109.76252 211.140399 \r\nL 109.741214 110.69694 \r\nL 109.789913 152.883193 \r\nL 109.856874 212.747494 \r\nL 109.890354 91.81357 \r\nL 109.981664 210.336851 \r\nL 110.00297 190.649933 \r\nL 110.042537 102.25969 \r\nL 110.112542 169.35592 \r\nL 110.212983 195.872993 \r\nL 110.139935 103.465011 \r\nL 110.216026 145.651264 \r\nL 110.243419 95.831308 \r\nL 110.270812 211.542173 \r\nL 110.325598 112.705809 \r\nL 110.34386 197.881863 \r\nL 110.352991 107.080976 \r\nL 110.43517 127.973215 \r\nL 110.471694 116.723548 \r\nL 110.444301 191.453481 \r\nL 110.474738 148.061907 \r\nL 110.483869 212.345721 \r\nL 110.523437 66.903592 \r\nL 110.58431 125.562572 \r\nL 110.684751 208.327982 \r\nL 110.599528 113.911131 \r\nL 110.699969 168.552373 \r\nL 110.769974 93.822439 \r\nL 110.727362 196.274767 \r\nL 110.812585 133.999823 \r\nL 110.897808 212.345721 \r\nL 110.843022 55.653925 \r\nL 110.922157 129.982084 \r\nL 110.967812 109.893392 \r\nL 110.961725 176.989623 \r\nL 110.998249 119.937738 \r\nL 111.001292 209.13153 \r\nL 111.049991 109.491619 \r\nL 111.107821 112.705809 \r\nL 111.202174 206.319113 \r\nL 111.217393 162.927539 \r\nL 111.235655 100.25082 \r\nL 111.250873 191.855255 \r\nL 111.330008 138.821109 \r\nL 111.339139 143.642395 \r\nL 111.336096 115.518226 \r\nL 111.34827 139.222882 \r\nL 111.357401 98.241951 \r\nL 111.366532 197.881863 \r\nL 111.457842 138.017561 \r\nL 111.466973 212.747494 \r\nL 111.479148 95.027761 \r\nL 111.570458 170.159468 \r\nL 111.655681 98.241951 \r\nL 111.582633 182.212683 \r\nL 111.683074 159.713348 \r\nL 111.743947 107.080976 \r\nL 111.71351 191.051707 \r\nL 111.750034 176.989623 \r\nL 111.774384 195.069446 \r\nL 111.765253 126.36612 \r\nL 111.789602 135.205144 \r\nL 111.850475 102.25969 \r\nL 111.823082 210.336851 \r\nL 111.899174 123.955477 \r\nL 111.978309 195.47122 \r\nL 111.923523 103.465011 \r\nL 112.008746 119.535965 \r\nL 112.030052 207.122661 \r\nL 112.066576 56.457472 \r\nL 112.118318 171.364789 \r\nL 112.191366 76.947938 \r\nL 112.185279 197.881863 \r\nL 112.230934 115.92 \r\nL 112.276589 207.524435 \r\nL 112.337462 101.054368 \r\nL 112.349637 153.284967 \r\nL 112.370942 74.135521 \r\nL 112.367899 203.506696 \r\nL 112.459209 153.284967 \r\nL 112.489645 199.488958 \r\nL 112.556606 78.555033 \r\nL 112.562693 130.383858 \r\nL 112.599217 78.153259 \r\nL 112.571824 191.453481 \r\nL 112.666178 102.25969 \r\nL 112.772706 209.533304 \r\nL 112.769663 17.083636 \r\nL 112.778794 159.713348 \r\nL 112.812274 79.358581 \r\nL 112.803143 211.140399 \r\nL 112.894453 127.169667 \r\nL 112.976632 211.943947 \r\nL 112.912715 82.974545 \r\nL 113.004025 154.088514 \r\nL 113.070986 90.206475 \r\nL 113.067942 212.345721 \r\nL 113.110553 168.552373 \r\nL 113.171427 204.310244 \r\nL 113.159252 93.822439 \r\nL 113.210994 126.36612 \r\nL 113.226213 46.8149 \r\nL 113.256649 203.506696 \r\nL 113.311435 139.222882 \r\nL 113.408833 207.926208 \r\nL 113.390571 44.404257 \r\nL 113.421007 168.552373 \r\nL 113.436226 94.224213 \r\nL 113.497099 192.257029 \r\nL 113.530579 136.812239 \r\nL 113.603627 205.917339 \r\nL 113.588409 32.351042 \r\nL 113.634064 158.106253 \r\nL 113.637108 72.528426 \r\nL 113.734505 190.649933 \r\nL 113.743636 158.508027 \r\nL 113.801466 196.274767 \r\nL 113.758854 49.627317 \r\nL 113.850164 150.874324 \r\nL 113.862339 94.224213 \r\nL 113.898863 210.336851 \r\nL 113.956693 115.116452 \r\nL 113.984086 194.667672 \r\nL 114.002348 86.188736 \r\nL 114.069308 161.320443 \r\nL 114.102789 199.087184 \r\nL 114.139313 70.117783 \r\nL 114.163662 134.401596 \r\nL 114.215404 82.170998 \r\nL 114.251928 203.90847 \r\nL 114.273234 158.106253 \r\nL 114.32802 109.089845 \r\nL 114.358457 195.47122 \r\nL 114.382806 133.196275 \r\nL 114.422374 198.68541 \r\nL 114.449767 113.509357 \r\nL 114.486291 127.973215 \r\nL 114.56847 17.083636 \r\nL 114.538033 202.301375 \r\nL 114.592819 111.098714 \r\nL 114.620212 213.551042 \r\nL 114.611081 59.269889 \r\nL 114.702391 180.605588 \r\nL 114.711522 82.572772 \r\nL 114.708478 203.90847 \r\nL 114.815007 132.794501 \r\nL 114.827181 191.051707 \r\nL 114.903273 56.859246 \r\nL 114.921535 177.793171 \r\nL 114.982408 70.519557 \r\nL 114.930666 213.149268 \r\nL 115.031107 174.980754 \r\nL 115.095024 17.083636 \r\nL 115.076762 208.327982 \r\nL 115.137635 196.274767 \r\nL 115.204596 91.81357 \r\nL 115.14981 203.506696 \r\nL 115.259382 159.311574 \r\nL 115.286775 101.456142 \r\nL 115.36591 207.926208 \r\nL 115.466351 84.581641 \r\nL 115.478526 124.759024 \r\nL 115.578967 201.899601 \r\nL 115.524181 17.887184 \r\nL 115.588098 112.304035 \r\nL 115.652015 205.113792 \r\nL 115.603316 17.083636 \r\nL 115.69767 171.364789 \r\nL 115.782893 92.617118 \r\nL 115.709845 203.104922 \r\nL 115.807242 185.426874 \r\nL 115.91377 88.599379 \r\nL 115.877246 196.274767 \r\nL 115.922901 105.875654 \r\nL 115.968556 199.087184 \r\nL 115.932032 82.572772 \r\nL 116.035517 172.168337 \r\nL 116.038561 201.497827 \r\nL 116.068997 70.92133 \r\nL 116.145089 193.864124 \r\nL 116.21205 78.153259 \r\nL 116.239443 210.336851 \r\nL 116.257705 124.357251 \r\nL 116.300316 189.846386 \r\nL 116.288141 46.8149 \r\nL 116.352058 179.400266 \r\nL 116.431194 39.582971 \r\nL 116.391626 188.641064 \r\nL 116.46163 80.162129 \r\nL 116.507285 212.345721 \r\nL 116.510329 39.181197 \r\nL 116.574246 152.883193 \r\nL 116.592508 205.917339 \r\nL 116.61077 17.083636 \r\nL 116.680774 142.437073 \r\nL 116.686862 36.770554 \r\nL 116.695993 209.935078 \r\nL 116.787303 112.705809 \r\nL 116.887744 212.345721 \r\nL 116.799477 17.083636 \r\nL 116.899918 168.150599 \r\nL 116.902962 206.720887 \r\nL 116.954704 95.429534 \r\nL 117.003403 160.115122 \r\nL 117.006447 31.949268 \r\nL 117.027752 210.738625 \r\nL 117.112975 104.670333 \r\nL 117.225591 204.712018 \r\nL 117.176892 56.457472 \r\nL 117.228635 138.821109 \r\nL 117.30777 87.795831 \r\nL 117.262115 199.488958 \r\nL 117.335163 130.785632 \r\nL 117.414298 190.649933 \r\nL 117.368643 86.59051 \r\nL 117.441691 128.776763 \r\nL 117.517783 35.163459 \r\nL 117.484303 200.292506 \r\nL 117.551263 114.312905 \r\nL 117.5817 212.345721 \r\nL 117.563438 89.001153 \r\nL 117.669966 123.955477 \r\nL 117.724752 17.083636 \r\nL 117.676054 183.418004 \r\nL 117.779538 123.955477 \r\nL 117.785626 176.587849 \r\nL 117.803888 17.083636 \r\nL 117.870848 77.349712 \r\nL 117.873892 27.93153 \r\nL 117.943896 178.998492 \r\nL 117.974333 86.188736 \r\nL 117.977377 193.864124 \r\nL 117.989551 17.083636 \r\nL 118.086949 163.329313 \r\nL 118.120429 21.904922 \r\nL 118.175215 197.078315 \r\nL 118.190433 188.641064 \r\nL 118.233045 205.515565 \r\nL 118.223914 34.359911 \r\nL 118.284787 130.785632 \r\nL 118.318267 78.956807 \r\nL 118.324355 190.649933 \r\nL 118.394359 100.25082 \r\nL 118.497844 200.292506 \r\nL 118.415665 99.447273 \r\nL 118.503931 107.482749 \r\nL 118.506975 108.688071 \r\nL 118.531324 211.943947 \r\nL 118.589154 34.761685 \r\nL 118.616547 100.25082 \r\nL 118.680464 197.078315 \r\nL 118.665245 21.503149 \r\nL 118.726119 141.231752 \r\nL 118.796123 64.091175 \r\nL 118.805254 195.47122 \r\nL 118.835691 132.392727 \r\nL 118.939175 163.731086 \r\nL 118.89352 80.965676 \r\nL 118.945263 149.267228 \r\nL 118.966568 21.503149 \r\nL 119.033529 212.747494 \r\nL 119.051791 169.35592 \r\nL 119.143101 203.90847 \r\nL 119.127883 45.609579 \r\nL 119.155276 163.329313 \r\nL 119.252673 17.083636 \r\nL 119.161363 209.13153 \r\nL 119.270935 82.170998 \r\nL 119.307459 194.265898 \r\nL 119.334852 74.537295 \r\nL 119.383551 133.196275 \r\nL 119.392682 31.949268 \r\nL 119.435293 190.649933 \r\nL 119.487035 123.553703 \r\nL 119.59052 200.292506 \r\nL 119.55704 75.340843 \r\nL 119.596607 134.80337 \r\nL 119.630088 189.444612 \r\nL 119.605738 93.822439 \r\nL 119.703136 122.750155 \r\nL 119.706179 122.348381 \r\nL 119.71531 133.999823 \r\nL 119.748791 201.096053 \r\nL 119.727485 67.70714 \r\nL 119.824882 143.642395 \r\nL 119.919236 106.277428 \r\nL 119.858363 203.104922 \r\nL 119.934454 146.856585 \r\nL 120.034895 204.310244 \r\nL 119.958804 84.179867 \r\nL 120.037939 125.160798 \r\nL 120.089681 86.59051 \r\nL 120.044026 207.524435 \r\nL 120.114031 119.937738 \r\nL 120.153598 202.703149 \r\nL 120.168817 61.278758 \r\nL 120.226646 196.676541 \r\nL 120.275345 72.9302 \r\nL 120.342306 81.36745 \r\nL 120.418397 196.274767 \r\nL 120.448834 46.8149 \r\nL 120.457965 178.194945 \r\nL 120.467096 21.904922 \r\nL 120.552319 211.140399 \r\nL 120.567537 168.954146 \r\nL 120.631454 46.8149 \r\nL 120.658847 173.775432 \r\nL 120.683196 105.072106 \r\nL 120.692327 194.265898 \r\nL 120.737982 17.083636 \r\nL 120.792768 151.276098 \r\nL 120.893209 76.546164 \r\nL 120.862773 205.515565 \r\nL 120.90234 154.088514 \r\nL 120.941908 189.042838 \r\nL 120.984519 49.225543 \r\nL 120.999738 105.47388 \r\nL 121.002781 60.475211 \r\nL 121.097135 191.051707 \r\nL 121.103222 127.973215 \r\nL 121.164096 208.729756 \r\nL 121.133659 91.411796 \r\nL 121.212794 144.847716 \r\nL 121.252362 66.501818 \r\nL 121.270624 196.676541 \r\nL 121.32541 104.268559 \r\nL 121.401502 193.060576 \r\nL 121.407589 61.680532 \r\nL 121.422807 111.500488 \r\nL 121.495855 64.894723 \r\nL 121.462375 187.435743 \r\nL 121.526292 104.670333 \r\nL 121.611515 180.203814 \r\nL 121.614558 68.108914 \r\nL 121.635864 80.563902 \r\nL 121.745436 203.90847 \r\nL 121.644995 74.537295 \r\nL 121.751523 181.810909 \r\nL 121.763698 44.404257 \r\nL 121.842833 190.24816 \r\nL 121.861095 138.419335 \r\nL 121.903707 206.319113 \r\nL 121.918925 34.359911 \r\nL 121.955449 107.482749 \r\nL 121.958493 37.975876 \r\nL 121.991973 208.729756 \r\nL 122.061977 119.535965 \r\nL 122.098501 185.0251 \r\nL 122.138069 28.735078 \r\nL 122.171549 153.284967 \r\nL 122.275034 76.14439 \r\nL 122.177637 195.069446 \r\nL 122.281121 150.070776 \r\nL 122.372431 95.831308 \r\nL 122.293296 201.497827 \r\nL 122.393737 98.241951 \r\nL 122.463741 206.720887 \r\nL 122.427217 86.992284 \r\nL 122.503309 94.224213 \r\nL 122.515484 198.283636 \r\nL 122.57027 44.002483 \r\nL 122.615925 167.748825 \r\nL 122.701147 69.314235 \r\nL 122.722453 194.667672 \r\nL 122.731584 77.751486 \r\nL 122.768108 199.890732 \r\nL 122.780283 54.448603 \r\nL 122.847243 161.722217 \r\nL 122.880724 50.430865 \r\nL 122.853331 187.837517 \r\nL 122.956815 72.528426 \r\nL 122.962903 205.917339 \r\nL 123.02682 64.492949 \r\nL 123.069431 175.784302 \r\nL 123.121173 73.733747 \r\nL 123.154654 209.935078 \r\nL 123.179003 150.47255 \r\nL 123.18509 200.694279 \r\nL 123.200309 60.073437 \r\nL 123.282488 151.677871 \r\nL 123.285531 57.26102 \r\nL 123.361623 207.524435 \r\nL 123.395103 101.054368 \r\nL 123.489457 197.480089 \r\nL 123.422496 71.323104 \r\nL 123.504675 163.329313 \r\nL 123.547287 90.206475 \r\nL 123.586854 193.060576 \r\nL 123.614247 133.999823 \r\nL 123.647728 75.742616 \r\nL 123.723819 203.104922 \r\nL 123.763387 81.36745 \r\nL 123.836435 114.714678 \r\nL 123.897308 197.480089 \r\nL 123.942963 17.083636 \r\nL 124.028186 198.68541 \r\nL 124.052535 136.410466 \r\nL 124.152976 65.296497 \r\nL 124.107321 200.292506 \r\nL 124.165151 95.429534 \r\nL 124.171238 110.69694 \r\nL 124.177326 78.956807 \r\nL 124.232112 211.140399 \r\nL 124.286898 166.543503 \r\nL 124.393426 94.625987 \r\nL 124.350815 183.016231 \r\nL 124.39647 180.605588 \r\nL 124.475605 77.349712 \r\nL 124.451256 194.265898 \r\nL 124.515173 99.849047 \r\nL 124.609526 197.881863 \r\nL 124.530391 54.850377 \r\nL 124.630832 176.186075 \r\nL 124.661269 65.698271 \r\nL 124.728229 198.283636 \r\nL 124.743448 95.831308 \r\nL 124.828671 205.515565 \r\nL 124.801278 62.885854 \r\nL 124.856064 127.169667 \r\nL 124.8865 70.117783 \r\nL 124.929112 198.68541 \r\nL 124.962592 141.231752 \r\nL 125.041727 203.506696 \r\nL 124.983898 74.939069 \r\nL 125.06912 117.125322 \r\nL 125.133037 66.501818 \r\nL 125.12695 197.480089 \r\nL 125.181736 97.438404 \r\nL 125.206085 201.899601 \r\nL 125.230435 78.153259 \r\nL 125.294352 142.437073 \r\nL 125.300439 201.497827 \r\nL 125.306526 82.170998 \r\nL 125.406967 181.409135 \r\nL 125.449579 20.297827 \r\nL 125.510452 204.712018 \r\nL 125.519583 121.946608 \r\nL 125.595675 199.087184 \r\nL 125.601762 81.769224 \r\nL 125.629155 129.982084 \r\nL 125.64133 17.083636 \r\nL 125.656548 212.345721 \r\nL 125.738727 132.392727 \r\nL 125.811775 195.872993 \r\nL 125.805688 47.216674 \r\nL 125.817862 130.383858 \r\nL 125.820906 33.958137 \r\nL 125.924391 194.667672 \r\nL 125.991351 17.083636 \r\nL 125.970046 202.301375 \r\nL 126.046137 122.750155 \r\nL 126.137447 186.230421 \r\nL 126.122229 70.519557 \r\nL 126.155709 132.794501 \r\nL 126.16484 85.786962 \r\nL 126.177015 195.069446 \r\nL 126.259194 131.187406 \r\nL 126.271369 203.104922 \r\nL 126.353548 85.786962 \r\nL 126.37181 178.998492 \r\nL 126.453989 86.992284 \r\nL 126.472251 209.533304 \r\nL 126.55443 81.769224 \r\nL 126.584866 133.196275 \r\nL 126.633565 199.087184 \r\nL 126.603128 63.689401 \r\nL 126.694438 104.268559 \r\nL 126.706613 209.13153 \r\nL 126.7127 70.117783 \r\nL 126.807054 158.9098 \r\nL 126.886189 78.153259 \r\nL 126.840534 201.497827 \r\nL 126.916626 132.392727 \r\nL 127.001849 201.497827 \r\nL 126.931844 82.974545 \r\nL 127.023154 138.017561 \r\nL 127.074897 102.661463 \r\nL 127.111421 205.917339 \r\nL 127.13577 107.080976 \r\nL 127.150988 168.954146 \r\nL 127.199687 74.135521 \r\nL 127.248386 141.231752 \r\nL 127.26056 193.864124 \r\nL 127.312303 88.599379 \r\nL 127.354914 184.623326 \r\nL 127.370132 44.806031 \r\nL 127.418831 195.872993 \r\nL 127.464486 155.69561 \r\nL 127.50101 210.336851 \r\nL 127.546665 41.59184 \r\nL 127.567971 136.410466 \r\nL 127.589276 62.082306 \r\nL 127.59232 204.310244 \r\nL 127.677543 115.518226 \r\nL 127.695805 77.349712 \r\nL 127.74146 185.0251 \r\nL 127.759722 17.083636 \r\nL 127.851032 68.510687 \r\nL 127.878425 199.087184 \r\nL 127.887556 17.083636 \r\nL 127.963647 145.24949 \r\nL 128.061045 41.59184 \r\nL 128.064088 212.747494 \r\nL 128.073219 42.395388 \r\nL 128.109743 184.623326 \r\nL 128.1067 17.083636 \r\nL 128.185835 143.240621 \r\nL 128.201053 89.001153 \r\nL 128.252796 195.47122 \r\nL 128.295407 111.098714 \r\nL 128.3228 189.042838 \r\nL 128.383673 41.190067 \r\nL 128.404979 152.481419 \r\nL 128.462809 32.351042 \r\nL 128.423241 194.265898 \r\nL 128.514551 142.035299 \r\nL 128.56325 208.729756 \r\nL 128.566293 51.234412 \r\nL 128.624123 150.47255 \r\nL 128.730651 46.011353 \r\nL 128.715433 208.327982 \r\nL 128.736739 103.465011 \r\nL 128.751957 172.971885 \r\nL 128.74587 80.162129 \r\nL 128.803699 140.428204 \r\nL 128.858485 33.958137 \r\nL 128.864573 204.712018 \r\nL 128.913271 151.276098 \r\nL 128.919359 192.658803 \r\nL 128.998494 63.287627 \r\nL 129.016756 110.295166 \r\nL 129.077629 60.876984 \r\nL 129.025887 186.230421 \r\nL 129.114153 117.928869 \r\nL 129.117197 166.945277 \r\nL 129.175027 50.832639 \r\nL 129.223725 161.320443 \r\nL 129.321123 63.287627 \r\nL 129.308948 199.890732 \r\nL 129.333297 84.983415 \r\nL 129.357647 198.283636 \r\nL 129.409389 53.243282 \r\nL 129.442869 145.24949 \r\nL 129.518961 20.297827 \r\nL 129.491568 197.078315 \r\nL 129.549398 161.722217 \r\nL 129.640708 202.301375 \r\nL 129.610271 33.556364 \r\nL 129.655926 179.80204 \r\nL 129.716799 19.092506 \r\nL 129.668101 187.033969 \r\nL 129.765498 82.974545 \r\nL 129.786804 205.917339 \r\nL 129.811153 61.278758 \r\nL 129.878114 181.409135 \r\nL 129.890288 42.797162 \r\nL 129.957249 202.703149 \r\nL 129.990729 58.064568 \r\nL 130.097258 194.667672 \r\nL 130.02421 18.690732 \r\nL 130.100301 80.162129 \r\nL 130.109432 212.345721 \r\nL 130.152044 17.083636 \r\nL 130.212917 136.812239 \r\nL 130.249441 31.145721 \r\nL 130.258572 210.738625 \r\nL 130.316402 155.69561 \r\nL 130.419886 212.747494 \r\nL 130.395537 67.305366 \r\nL 130.429017 174.980754 \r\nL 130.465541 62.885854 \r\nL 130.520327 207.122661 \r\nL 130.541633 144.847716 \r\nL 130.63903 197.078315 \r\nL 130.611637 53.243282 \r\nL 130.648161 132.392727 \r\nL 130.715122 78.153259 \r\nL 130.727297 199.488958 \r\nL 130.757733 112.705809 \r\nL 130.818607 52.03796 \r\nL 130.876436 197.480089 \r\nL 130.97079 55.252151 \r\nL 130.989052 158.106253 \r\nL 131.034707 17.083636 \r\nL 131.086449 188.23929 \r\nL 131.098624 167.748825 \r\nL 131.122973 60.475211 \r\nL 131.126017 205.515565 \r\nL 131.214283 135.205144 \r\nL 131.317768 203.90847 \r\nL 131.253851 54.046829 \r\nL 131.323855 123.151929 \r\nL 131.378641 57.662794 \r\nL 131.409078 177.391397 \r\nL 131.430384 158.508027 \r\nL 131.512563 93.822439 \r\nL 131.451689 196.676541 \r\nL 131.536912 97.840177 \r\nL 131.558218 195.47122 \r\nL 131.582567 62.48408 \r\nL 131.649528 157.704479 \r\nL 131.722576 17.083636 \r\nL 131.658659 197.881863 \r\nL 131.762143 79.358581 \r\nL 131.783449 198.68541 \r\nL 131.768231 17.083636 \r\nL 131.871715 150.874324 \r\nL 131.874759 31.145721 \r\nL 131.969113 200.694279 \r\nL 131.981287 168.552373 \r\nL 132.029986 17.083636 \r\nL 132.090859 193.46235 \r\nL 132.093903 92.617118 \r\nL 132.15782 54.850377 \r\nL 132.203475 199.488958 \r\nL 132.28261 66.100044 \r\nL 132.279567 207.926208 \r\nL 132.313047 154.088514 \r\nL 132.36479 206.720887 \r\nL 132.370877 113.911131 \r\nL 132.389139 175.382528 \r\nL 132.43175 21.904922 \r\nL 132.428707 207.524435 \r\nL 132.498711 84.179867 \r\nL 132.568715 196.274767 \r\nL 132.516973 70.519557 \r\nL 132.61437 176.186075 \r\nL 132.626545 80.162129 \r\nL 132.653938 203.506696 \r\nL 132.733073 105.875654 \r\nL 132.775685 207.926208 \r\nL 132.800034 66.903592 \r\nL 132.842645 109.089845 \r\nL 132.882213 194.265898 \r\nL 132.906562 74.939069 \r\nL 132.943086 139.222882 \r\nL 132.955261 48.020222 \r\nL 133.013091 185.426874 \r\nL 133.052658 84.581641 \r\nL 133.156143 212.747494 \r\nL 133.089182 34.359911 \r\nL 133.165274 159.311574 \r\nL 133.174405 85.786962 \r\nL 133.250497 191.855255 \r\nL 133.268759 170.159468 \r\nL 133.271802 211.943947 \r\nL 133.350938 54.046829 \r\nL 133.375287 117.125322 \r\nL 133.472684 45.609579 \r\nL 133.387462 212.345721 \r\nL 133.484859 105.875654 \r\nL 133.490946 188.23929 \r\nL 133.548776 17.083636 \r\nL 133.594431 131.58918 \r\nL 133.679654 19.092506 \r\nL 133.664435 192.658803 \r\nL 133.700959 170.963016 \r\nL 133.704003 201.497827 \r\nL 133.761833 56.859246 \r\nL 133.810531 173.775432 \r\nL 133.868361 52.439734 \r\nL 133.898798 185.0251 \r\nL 133.920103 89.402927 \r\nL 133.971846 204.712018 \r\nL 133.993151 76.546164 \r\nL 134.032719 195.872993 \r\nL 134.111854 32.351042 \r\nL 134.148378 114.312905 \r\nL 134.157509 60.475211 \r\nL 134.203164 184.221552 \r\nL 134.242732 97.840177 \r\nL 134.321867 203.104922 \r\nL 134.267081 54.046829 \r\nL 134.352304 198.283636 \r\nL 134.382741 17.887184 \r\nL 134.46492 135.205144 \r\nL 134.53188 31.145721 \r\nL 134.486225 194.667672 \r\nL 134.574492 113.911131 \r\nL 134.592754 199.488958 \r\nL 134.662758 33.15459 \r\nL 134.68102 115.92 \r\nL 134.684064 25.922661 \r\nL 134.735806 184.623326 \r\nL 134.787548 82.974545 \r\nL 134.790592 204.310244 \r\nL 134.842334 65.698271 \r\nL 134.89712 125.964346 \r\nL 134.95495 43.60071 \r\nL 134.991474 203.104922 \r\nL 135.009736 79.760355 \r\nL 135.098002 203.506696 \r\nL 135.085828 50.029091 \r\nL 135.119308 113.107583 \r\nL 135.204531 46.011353 \r\nL 135.201487 158.9098 \r\nL 135.222793 119.937738 \r\nL 135.280622 203.104922 \r\nL 135.32019 52.03796 \r\nL 135.335408 162.123991 \r\nL 135.371932 201.899601 \r\nL 135.359758 49.627317 \r\nL 135.420631 152.481419 \r\nL 135.448024 17.887184 \r\nL 135.460199 196.274767 \r\nL 135.533247 37.172328 \r\nL 135.551509 211.542173 \r\nL 135.584989 26.726208 \r\nL 135.645862 183.016231 \r\nL 135.654993 56.457472 \r\nL 135.755434 201.899601 \r\nL 135.804133 39.984745 \r\nL 135.861963 212.345721 \r\nL 135.865006 188.23929 \r\nL 135.86805 209.533304 \r\nL 135.898487 61.680532 \r\nL 135.965447 116.723548 \r\nL 136.035452 199.087184 \r\nL 135.998928 20.297827 \r\nL 136.05067 85.385188 \r\nL 136.132849 17.083636 \r\nL 136.08415 191.453481 \r\nL 136.157198 71.323104 \r\nL 136.227203 207.926208 \r\nL 136.184591 38.37765 \r\nL 136.26677 125.562572 \r\nL 136.272858 195.47122 \r\nL 136.379386 33.556364 \r\nL 136.409823 210.336851 \r\nL 136.394604 17.083636 \r\nL 136.492002 89.402927 \r\nL 136.543744 193.864124 \r\nL 136.574181 32.351042 \r\nL 136.601574 148.061907 \r\nL 136.616792 17.083636 \r\nL 136.653316 211.140399 \r\nL 136.711146 138.017561 \r\nL 136.772019 188.641064 \r\nL 136.74767 64.492949 \r\nL 136.817674 136.008692 \r\nL 136.90594 69.716009 \r\nL 136.881591 182.212683 \r\nL 136.924202 111.500488 \r\nL 136.978988 195.47122 \r\nL 137.009425 56.055698 \r\nL 137.033774 76.546164 \r\nL 137.097691 51.234412 \r\nL 137.106822 195.47122 \r\nL 137.152477 17.083636 \r\nL 137.219438 93.822439 \r\nL 137.2377 206.319113 \r\nL 137.286399 22.306696 \r\nL 137.325966 68.912461 \r\nL 137.395971 17.887184 \r\nL 137.347272 191.453481 \r\nL 137.435538 42.797162 \r\nL 137.459888 193.060576 \r\nL 137.548154 87.795831 \r\nL 137.599896 66.903592 \r\nL 137.581634 211.542173 \r\nL 137.621202 141.633525 \r\nL 137.721643 209.935078 \r\nL 137.691206 17.083636 \r\nL 137.72773 114.312905 \r\nL 137.809909 193.46235 \r\nL 137.840346 66.501818 \r\nL 137.898176 205.515565 \r\nL 137.952962 166.141729 \r\nL 138.004704 29.940399 \r\nL 137.974267 202.301375 \r\nL 138.065577 105.072106 \r\nL 138.141669 199.488958 \r\nL 138.102101 73.733747 \r\nL 138.147756 113.911131 \r\nL 138.196455 17.083636 \r\nL 138.214717 207.926208 \r\nL 138.257328 56.055698 \r\nL 138.327333 200.694279 \r\nL 138.269503 17.083636 \r\nL 138.3669 191.855255 \r\nL 138.369944 71.724878 \r\nL 138.439948 197.480089 \r\nL 138.479516 107.884523 \r\nL 138.48256 190.649933 \r\nL 138.500822 45.609579 \r\nL 138.592132 148.865455 \r\nL 138.598219 22.306696 \r\nL 138.601263 210.738625 \r\nL 138.704747 119.535965 \r\nL 138.723009 210.336851 \r\nL 138.786926 91.81357 \r\nL 138.814319 165.739956 \r\nL 138.875193 80.162129 \r\nL 138.844756 194.265898 \r\nL 138.923891 154.892062 \r\nL 138.987808 213.149268 \r\nL 138.993896 75.742616 \r\nL 139.036507 191.453481 \r\nL 139.060856 71.323104 \r\nL 139.146079 183.418004 \r\nL 139.173472 67.305366 \r\nL 139.152166 196.274767 \r\nL 139.276957 143.642395 \r\nL 139.359136 195.069446 \r\nL 139.286088 25.520887 \r\nL 139.383485 125.562572 \r\nL 139.416965 66.100044 \r\nL 139.39566 206.720887 \r\nL 139.477839 72.528426 \r\nL 139.569149 17.083636 \r\nL 139.590454 204.310244 \r\nL 139.593498 206.319113 \r\nL 139.596542 164.13286 \r\nL 139.64524 17.083636 \r\nL 139.706114 189.042838 \r\nL 139.709157 111.500488 \r\nL 139.773074 17.083636 \r\nL 139.721332 195.872993 \r\nL 139.800467 132.392727 \r\nL 139.897865 197.480089 \r\nL 139.82786 89.804701 \r\nL 139.906996 171.766563 \r\nL 139.910039 58.868115 \r\nL 139.937432 197.881863 \r\nL 140.019612 79.760355 \r\nL 140.113965 195.872993 \r\nL 140.110922 17.083636 \r\nL 140.138315 172.168337 \r\nL 140.141358 74.135521 \r\nL 140.241799 213.952816 \r\nL 140.247887 101.456142 \r\nL 140.263105 208.729756 \r\nL 140.323978 19.494279 \r\nL 140.357459 101.857916 \r\nL 140.360502 103.465011 \r\nL 140.363546 77.751486 \r\nL 140.467031 212.747494 \r\nL 140.372677 46.413126 \r\nL 140.473118 127.571441 \r\nL 140.537035 65.296497 \r\nL 140.488336 195.872993 \r\nL 140.576603 182.212683 \r\nL 140.649651 195.069446 \r\nL 140.613127 74.135521 \r\nL 140.652694 174.57898 \r\nL 140.704437 51.636186 \r\nL 140.674 201.096053 \r\nL 140.76531 133.598049 \r\nL 140.832271 195.872993 \r\nL 140.847489 76.14439 \r\nL 140.874882 188.23929 \r\nL 140.887057 55.252151 \r\nL 140.963148 203.90847 \r\nL 140.987498 135.205144 \r\nL 141.087939 206.720887 \r\nL 141.002716 22.70847 \r\nL 141.09707 189.042838 \r\nL 141.197511 62.885854 \r\nL 141.194467 194.265898 \r\nL 141.206642 74.537295 \r\nL 141.218816 183.819778 \r\nL 141.319257 136.812239 \r\nL 141.352738 17.083636 \r\nL 141.419698 199.087184 \r\nL 141.498834 17.083636 \r\nL 141.489703 211.140399 \r\nL 141.532314 80.965676 \r\nL 141.608406 199.890732 \r\nL 141.611449 17.887184 \r\nL 141.641886 78.956807 \r\nL 141.675366 210.336851 \r\nL 141.672323 17.083636 \r\nL 141.751458 115.92 \r\nL 141.787982 17.083636 \r\nL 141.839724 205.917339 \r\nL 141.864074 99.849047 \r\nL 141.964515 189.846386 \r\nL 141.897554 48.020222 \r\nL 141.973646 169.757694 \r\nL 141.98582 37.574102 \r\nL 142.064956 184.221552 \r\nL 142.089305 38.779424 \r\nL 142.159309 194.265898 \r\nL 142.119742 31.949268 \r\nL 142.201921 134.80337 \r\nL 142.241488 46.413126 \r\nL 142.232357 203.506696 \r\nL 142.265838 93.420665 \r\nL 142.320624 199.087184 \r\nL 142.332798 48.823769 \r\nL 142.37541 111.098714 \r\nL 142.478894 199.890732 \r\nL 142.396715 48.020222 \r\nL 142.484982 120.741286 \r\nL 142.488025 21.503149 \r\nL 142.503244 201.497827 \r\nL 142.59151 74.939069 \r\nL 142.597597 203.506696 \r\nL 142.701082 53.645055 \r\nL 142.704126 146.454812 \r\nL 142.743693 44.002483 \r\nL 142.801523 186.230421 \r\nL 142.813698 87.394058 \r\nL 142.868484 199.890732 \r\nL 142.850222 52.841508 \r\nL 142.926313 193.46235 \r\nL 142.944575 65.698271 \r\nL 142.965881 193.864124 \r\nL 143.035885 142.437073 \r\nL 143.066322 194.265898 \r\nL 143.072409 66.501818 \r\nL 143.142414 93.822439 \r\nL 143.215462 202.301375 \r\nL 143.233724 80.965676 \r\nL 143.255029 187.435743 \r\nL 143.35547 208.729756 \r\nL 143.370689 33.15459 \r\nL 143.373732 205.515565 \r\nL 143.431562 31.145721 \r\nL 143.483304 125.964346 \r\nL 143.586789 60.876984 \r\nL 143.577658 195.069446 \r\nL 143.59592 73.733747 \r\nL 143.662881 195.47122 \r\nL 143.605051 23.913792 \r\nL 143.708536 147.660133 \r\nL 143.77854 32.752816 \r\nL 143.732885 207.926208 \r\nL 143.818108 68.108914 \r\nL 143.878981 204.310244 \r\nL 143.875937 39.181197 \r\nL 143.930723 164.13286 \r\nL 143.985509 67.70714 \r\nL 143.967247 208.327982 \r\nL 144.043339 105.875654 \r\nL 144.107256 209.13153 \r\nL 144.076819 17.083636 \r\nL 144.152911 91.81357 \r\nL 144.253352 194.265898 \r\nL 144.241177 17.083636 \r\nL 144.256396 85.786962 \r\nL 144.259439 35.565233 \r\nL 144.280745 196.274767 \r\nL 144.35988 162.123991 \r\nL 144.365968 207.122661 \r\nL 144.381186 17.083636 \r\nL 144.463365 105.875654 \r\nL 144.515107 28.735078 \r\nL 144.512064 182.212683 \r\nL 144.572937 118.732417 \r\nL 144.615548 187.837517 \r\nL 144.621636 17.083636 \r\nL 144.661203 99.045499 \r\nL 144.664247 30.743947 \r\nL 144.706858 209.935078 \r\nL 144.767732 185.828647 \r\nL 144.852954 25.520887 \r\nL 144.792081 211.140399 \r\nL 144.889478 27.127982 \r\nL 144.971657 191.453481 \r\nL 144.956439 17.083636 \r\nL 145.005138 191.051707 \r\nL 145.0234 46.413126 \r\nL 145.096448 194.265898 \r\nL 145.11471 140.02643 \r\nL 145.136015 58.466341 \r\nL 145.145146 171.766563 \r\nL 145.14819 29.136851 \r\nL 145.193845 208.729756 \r\nL 145.254718 129.982084 \r\nL 145.279068 17.083636 \r\nL 145.367334 207.926208 \r\nL 145.42212 37.172328 \r\nL 145.47995 88.197605 \r\nL 145.580391 182.212683 \r\nL 145.525605 17.083636 \r\nL 145.589522 140.02643 \r\nL 145.680832 61.680532 \r\nL 145.668657 191.051707 \r\nL 145.699094 138.017561 \r\nL 145.702137 138.017561 \r\nL 145.741705 52.03796 \r\nL 145.784316 200.292506 \r\nL 145.808666 65.698271 \r\nL 145.896932 195.47122 \r\nL 145.823884 37.574102 \r\nL 145.921281 181.007361 \r\nL 146.012591 72.528426 \r\nL 145.985198 191.453481 \r\nL 146.030853 103.063237 \r\nL 146.088683 209.13153 \r\nL 146.116076 49.225543 \r\nL 146.140425 113.107583 \r\nL 146.164775 198.283636 \r\nL 146.201299 38.779424 \r\nL 146.24391 139.222882 \r\nL 146.268259 17.083636 \r\nL 146.332176 202.703149 \r\nL 146.350438 97.03663 \r\nL 146.408268 203.104922 \r\nL 146.42653 19.494279 \r\nL 146.46001 80.563902 \r\nL 146.466098 189.846386 \r\nL 146.511753 51.234412 \r\nL 146.57567 104.268559 \r\nL 146.606106 23.913792 \r\nL 146.676111 183.819778 \r\nL 146.685242 99.447273 \r\nL 146.755246 195.872993 \r\nL 146.749159 57.662794 \r\nL 146.797857 171.364789 \r\nL 146.840469 22.306696 \r\nL 146.910473 125.160798 \r\nL 146.977434 49.627317 \r\nL 146.91656 200.292506 \r\nL 147.017001 83.376319 \r\nL 147.111355 203.104922 \r\nL 147.035263 17.887184 \r\nL 147.129617 192.257029 \r\nL 147.135704 17.083636 \r\nL 147.239189 52.03796 \r\nL 147.309193 193.060576 \r\nL 147.254407 19.494279 \r\nL 147.348761 97.03663 \r\nL 147.391372 212.747494 \r\nL 147.385285 17.083636 \r\nL 147.461377 125.964346 \r\nL 147.540512 37.172328 \r\nL 147.543556 198.283636 \r\nL 147.570949 97.438404 \r\nL 147.659215 203.506696 \r\nL 147.674434 27.93153 \r\nL 147.680521 199.890732 \r\nL 147.683565 52.841508 \r\nL 147.695739 209.533304 \r\nL 147.790093 151.677871 \r\nL 147.829661 209.935078 \r\nL 147.811399 105.47388 \r\nL 147.850966 138.821109 \r\nL 147.85401 39.582971 \r\nL 147.896621 207.524435 \r\nL 147.963582 85.786962 \r\nL 148.00315 201.497827 \r\nL 148.054892 52.03796 \r\nL 148.076198 153.284967 \r\nL 148.137071 199.087184 \r\nL 148.09446 65.698271 \r\nL 148.152289 125.964346 \r\nL 148.197944 44.806031 \r\nL 148.25273 194.265898 \r\nL 148.261861 70.117783 \r\nL 148.267949 185.828647 \r\nL 148.337953 44.806031 \r\nL 148.374477 148.061907 \r\nL 148.465787 44.404257 \r\nL 148.456656 201.899601 \r\nL 148.484049 76.14439 \r\nL 148.514486 199.087184 \r\nL 148.560141 17.083636 \r\nL 148.590577 73.331973 \r\nL 148.657538 18.288958 \r\nL 148.64232 205.515565 \r\nL 148.700149 66.903592 \r\nL 148.806678 198.68541 \r\nL 148.770154 21.101375 \r\nL 148.815809 180.605588 \r\nL 148.843202 203.90847 \r\nL 148.852333 17.083636 \r\nL 148.901031 105.875654 \r\nL 148.989298 17.083636 \r\nL 148.964948 200.292506 \r\nL 149.00756 42.797162 \r\nL 149.111044 194.265898 \r\nL 149.019734 41.59184 \r\nL 149.117132 146.454812 \r\nL 149.159743 32.351042 \r\nL 149.150612 213.551042 \r\nL 149.226704 101.857916 \r\nL 149.229747 179.80204 \r\nL 149.290621 64.894723 \r\nL 149.336276 169.35592 \r\nL 149.3728 17.083636 \r\nL 149.397149 188.641064 \r\nL 149.445848 114.312905 \r\nL 149.448891 203.104922 \r\nL 149.482372 52.03796 \r\nL 149.55542 138.419335 \r\nL 149.573682 48.421996 \r\nL 149.561507 203.90847 \r\nL 149.664992 146.856585 \r\nL 149.750214 201.096053 \r\nL 149.73804 53.645055 \r\nL 149.768476 105.072106 \r\nL 149.844568 198.283636 \r\nL 149.808044 58.868115 \r\nL 149.856743 122.750155 \r\nL 149.957184 59.269889 \r\nL 149.911529 195.872993 \r\nL 149.966315 129.178537 \r\nL 149.969358 130.383858 \r\nL 150.01197 27.93153 \r\nL 150.027188 193.864124 \r\nL 150.081974 56.457472 \r\nL 150.161109 195.069446 \r\nL 150.17024 52.439734 \r\nL 150.19459 179.400266 \r\nL 150.246332 20.699601 \r\nL 150.206764 195.47122 \r\nL 150.307205 131.187406 \r\nL 150.392428 205.113792 \r\nL 150.374166 39.582971 \r\nL 150.395472 178.998492 \r\nL 150.398515 61.278758 \r\nL 150.453301 207.122661 \r\nL 150.505044 156.499157 \r\nL 150.590266 196.676541 \r\nL 150.568961 60.876984 \r\nL 150.608528 123.553703 \r\nL 150.705926 47.216674 \r\nL 150.68462 195.47122 \r\nL 150.708969 80.563902 \r\nL 150.794192 211.542173 \r\nL 150.800279 25.520887 \r\nL 150.818541 150.47255 \r\nL 150.90072 82.974545 \r\nL 150.891589 204.712018 \r\nL 150.934201 109.893392 \r\nL 151.001161 186.632195 \r\nL 151.043773 60.475211 \r\nL 151.135083 207.122661 \r\nL 151.153345 119.134191 \r\nL 151.23248 17.083636 \r\nL 151.159432 203.506696 \r\nL 151.259873 129.178537 \r\nL 151.345096 62.082306 \r\nL 151.369445 191.855255 \r\nL 151.430318 67.70714 \r\nL 151.405969 203.104922 \r\nL 151.482061 122.750155 \r\nL 151.488148 17.083636 \r\nL 151.53989 200.694279 \r\nL 151.585545 125.562572 \r\nL 151.606851 181.810909 \r\nL 151.649462 48.421996 \r\nL 151.692074 138.419335 \r\nL 151.704248 50.430865 \r\nL 151.755991 195.47122 \r\nL 151.801646 129.58031 \r\nL 151.807733 144.445942 \r\nL 151.810777 106.277428 \r\nL 151.819908 122.750155 \r\nL 151.92948 26.726208 \r\nL 151.83817 194.265898 \r\nL 151.932523 68.108914 \r\nL 151.966004 182.212683 \r\nL 151.993397 53.645055 \r\nL 152.042095 83.778093 \r\nL 152.127318 46.011353 \r\nL 152.072532 208.327982 \r\nL 152.148624 66.501818 \r\nL 152.20341 187.837517 \r\nL 152.154711 28.333304 \r\nL 152.261239 131.187406 \r\nL 152.346462 196.274767 \r\nL 152.309938 46.413126 \r\nL 152.367768 115.92 \r\nL 152.410379 68.510687 \r\nL 152.425597 194.265898 \r\nL 152.474296 103.866785 \r\nL 152.47734 213.551042 \r\nL 152.501689 46.011353 \r\nL 152.583868 96.233082 \r\nL 152.687353 189.846386 \r\nL 152.623436 42.395388 \r\nL 152.696484 168.150599 \r\nL 152.799968 43.60071 \r\nL 152.775619 202.301375 \r\nL 152.806056 162.927539 \r\nL 152.809099 164.13286 \r\nL 152.921715 17.083636 \r\nL 152.90954 205.515565 \r\nL 152.924759 21.503149 \r\nL 153.031287 205.515565 \r\nL 153.037374 178.194945 \r\nL 153.040418 17.083636 \r\nL 153.110422 212.747494 \r\nL 153.146946 60.475211 \r\nL 153.180427 182.614457 \r\nL 153.159121 27.529756 \r\nL 153.259562 125.964346 \r\nL 153.277824 189.846386 \r\nL 153.311304 62.082306 \r\nL 153.347828 105.875654 \r\nL 153.353916 37.172328 \r\nL 153.369134 183.016231 \r\nL 153.454357 150.874324 \r\nL 153.469575 17.083636 \r\nL 153.512186 193.864124 \r\nL 153.57306 78.555033 \r\nL 153.624802 183.016231 \r\nL 153.667413 17.083636 \r\nL 153.670457 144.847716 \r\nL 153.69785 17.083636 \r\nL 153.688719 200.694279 \r\nL 153.780029 93.822439 \r\nL 153.862208 205.113792 \r\nL 153.84699 17.083636 \r\nL 153.889601 106.277428 \r\nL 153.965693 23.512018 \r\nL 153.923081 208.327982 \r\nL 153.996129 126.767894 \r\nL 154.075265 189.042838 \r\nL 154.02961 57.662794 \r\nL 154.099614 153.686741 \r\nL 154.136138 54.046829 \r\nL 154.169618 198.68541 \r\nL 154.209186 113.509357 \r\nL 154.273103 197.881863 \r\nL 154.233535 39.582971 \r\nL 154.318758 97.840177 \r\nL 154.397893 27.529756 \r\nL 154.364413 190.649933 \r\nL 154.419199 49.627317 \r\nL 154.434417 201.497827 \r\nL 154.51964 17.083636 \r\nL 154.531815 179.80204 \r\nL 154.534858 189.444612 \r\nL 154.559208 42.395388 \r\nL 154.604863 170.159468 \r\nL 154.699216 23.512018 \r\nL 154.613994 208.729756 \r\nL 154.714435 98.643725 \r\nL 154.775308 207.122661 \r\nL 154.76009 61.278758 \r\nL 154.824007 84.179867 \r\nL 154.890967 17.083636 \r\nL 154.924448 205.515565 \r\nL 154.927491 146.454812 \r\nL 154.930535 196.676541 \r\nL 154.951841 17.083636 \r\nL 155.037063 140.829978 \r\nL 155.110111 17.083636 \r\nL 155.046194 199.488958 \r\nL 155.131417 40.788293 \r\nL 155.170985 203.104922 \r\nL 155.146636 17.083636 \r\nL 155.244033 202.301375 \r\nL 155.265339 17.083636 \r\nL 155.253164 206.720887 \r\nL 155.353605 185.0251 \r\nL 155.444915 19.494279 \r\nL 155.438828 204.712018 \r\nL 155.466221 144.445942 \r\nL 155.49057 196.274767 \r\nL 155.505788 17.083636 \r\nL 155.572749 128.776763 \r\nL 155.606229 18.690732 \r\nL 155.670146 193.864124 \r\nL 155.685365 54.046829 \r\nL 155.758413 197.078315 \r\nL 155.691452 17.083636 \r\nL 155.79798 155.69561 \r\nL 155.813199 195.872993 \r\nL 155.858854 35.163459 \r\nL 155.88929 98.643725 \r\nL 155.892334 97.840177 \r\nL 155.895378 116.723548 \r\nL 155.995819 195.069446 \r\nL 155.937989 17.887184 \r\nL 156.00495 87.795831 \r\nL 156.099303 195.47122 \r\nL 156.068867 17.083636 \r\nL 156.117565 164.13286 \r\nL 156.172351 17.083636 \r\nL 156.190613 195.069446 \r\nL 156.227137 41.993614 \r\nL 156.324535 196.676541 \r\nL 156.236268 17.083636 \r\nL 156.339753 130.383858 \r\nL 156.446281 49.225543 \r\nL 156.440194 199.087184 \r\nL 156.449325 75.742616 \r\nL 156.452369 211.140399 \r\nL 156.464543 17.083636 \r\nL 156.558897 89.001153 \r\nL 156.595421 196.676541 \r\nL 156.638032 25.119113 \r\nL 156.674556 160.516896 \r\nL 156.732386 21.101375 \r\nL 156.680644 188.641064 \r\nL 156.787172 75.742616 \r\nL 156.811521 19.092506 \r\nL 156.817609 210.336851 \r\nL 156.866307 73.331973 \r\nL 156.869351 201.497827 \r\nL 156.911962 17.083636 \r\nL 156.978923 147.258359 \r\nL 157.027622 31.145721 \r\nL 157.051971 172.168337 \r\nL 157.088495 74.939069 \r\nL 157.115888 197.881863 \r\nL 157.152412 58.064568 \r\nL 157.204154 165.739956 \r\nL 157.301552 39.181197 \r\nL 157.231547 199.488958 \r\nL 157.313726 58.466341 \r\nL 157.31677 176.989623 \r\nL 157.325901 17.887184 \r\nL 157.426342 150.47255 \r\nL 157.444604 17.083636 \r\nL 157.505477 208.729756 \r\nL 157.542001 62.48408 \r\nL 157.575482 204.712018 \r\nL 157.584613 17.083636 \r\nL 157.651573 81.769224 \r\nL 157.688097 18.690732 \r\nL 157.672879 209.533304 \r\nL 157.755058 74.939069 \r\nL 157.83115 211.140399 \r\nL 157.858543 17.083636 \r\nL 157.867674 118.330643 \r\nL 157.919416 48.823769 \r\nL 157.928547 193.46235 \r\nL 157.965071 138.821109 \r\nL 157.968115 206.720887 \r\nL 158.025944 56.457472 \r\nL 158.071599 125.160798 \r\nL 158.083774 187.837517 \r\nL 158.181171 30.342173 \r\nL 158.284656 201.497827 \r\nL 158.190302 22.70847 \r\nL 158.296831 172.971885 \r\nL 158.299874 194.265898 \r\nL 158.333355 17.083636 \r\nL 158.397272 143.642395 \r\nL 158.455101 18.288958 \r\nL 158.409446 203.104922 \r\nL 158.5038 122.348381 \r\nL 158.506844 201.497827 \r\nL 158.512931 27.529756 \r\nL 158.613372 194.265898 \r\nL 158.640765 29.136851 \r\nL 158.725988 50.832639 \r\nL 158.838603 181.810909 \r\nL 158.747293 17.083636 \r\nL 158.841647 148.061907 \r\nL 158.914695 17.083636 \r\nL 158.945132 193.060576 \r\nL 158.957306 82.974545 \r\nL 159.036442 191.051707 \r\nL 158.996874 17.083636 \r\nL 159.069922 122.750155 \r\nL 159.167319 17.083636 \r\nL 159.149057 177.391397 \r\nL 159.173407 124.357251 \r\nL 159.197756 189.846386 \r\nL 159.261673 17.083636 \r\nL 159.289066 186.632195 \r\nL 159.368201 17.083636 \r\nL 159.398638 41.190067 \r\nL 159.477773 23.913792 \r\nL 159.50821 187.837517 \r\nL 159.587345 23.512018 \r\nL 159.620826 65.296497 \r\nL 159.623869 54.448603 \r\nL 159.681699 170.963016 \r\nL 159.706048 95.831308 \r\nL 159.712136 178.998492 \r\nL 159.809533 27.93153 \r\nL 159.81562 77.349712 \r\nL 159.818664 17.083636 \r\nL 159.827795 198.283636 \r\nL 159.922149 142.035299 \r\nL 159.986066 17.083636 \r\nL 159.995197 191.855255 \r\nL 160.019546 145.24949 \r\nL 160.02259 212.747494 \r\nL 160.028677 28.735078 \r\nL 160.129118 129.58031 \r\nL 160.229559 17.083636 \r\nL 160.235646 209.533304 \r\nL 160.342175 17.083636 \r\nL 160.351306 138.017561 \r\nL 160.448703 201.096053 \r\nL 160.38783 54.448603 \r\nL 160.460878 191.051707 \r\nL 160.466965 17.083636 \r\nL 160.567406 203.506696 \r\nL 160.573493 73.331973 \r\nL 160.576537 73.331973 \r\nL 160.585668 203.104922 \r\nL 160.689153 183.418004 \r\nL 160.774375 72.126652 \r\nL 160.798725 169.757694 \r\nL 160.850467 72.126652 \r\nL 160.883947 198.68541 \r\nL 160.905253 140.428204 \r\nL 160.981345 201.497827 \r\nL 160.91134 62.48408 \r\nL 161.017869 171.364789 \r\nL 161.051349 198.283636 \r\nL 161.030043 35.565233 \r\nL 161.124397 153.686741 \r\nL 161.188314 31.949268 \r\nL 161.20962 184.623326 \r\nL 161.233969 129.178537 \r\nL 161.240056 199.890732 \r\nL 161.27658 17.083636 \r\nL 161.33441 150.47255 \r\nL 161.42572 17.083636 \r\nL 161.395283 194.667672 \r\nL 161.443982 83.376319 \r\nL 161.450069 200.292506 \r\nL 161.465288 17.083636 \r\nL 161.556598 151.677871 \r\nL 161.635733 21.503149 \r\nL 161.660082 188.23929 \r\nL 161.669213 71.724878 \r\nL 161.705737 194.667672 \r\nL 161.714868 17.083636 \r\nL 161.781829 176.989623 \r\nL 161.891401 46.8149 \r\nL 161.818353 189.042838 \r\nL 161.894445 99.447273 \r\nL 161.930969 201.899601 \r\nL 161.918794 17.083636 \r\nL 162.004017 107.482749 \r\nL 162.037497 17.083636 \r\nL 162.09837 211.140399 \r\nL 162.116632 22.70847 \r\nL 162.147069 204.310244 \r\nL 162.217073 17.083636 \r\nL 162.229248 141.231752 \r\nL 162.314471 17.083636 \r\nL 162.274903 204.712018 \r\nL 162.332733 202.703149 \r\nL 162.375344 17.083636 \r\nL 162.451436 140.428204 \r\nL 162.548833 202.703149 \r\nL 162.539702 56.859246 \r\nL 162.551877 162.525765 \r\nL 162.591444 35.163459 \r\nL 162.57927 202.301375 \r\nL 162.664492 93.822439 \r\nL 162.710147 197.881863 \r\nL 162.716235 17.083636 \r\nL 162.774065 121.14306 \r\nL 162.777108 65.296497 \r\nL 162.841025 200.694279 \r\nL 162.883637 140.02643 \r\nL 162.935379 212.345721 \r\nL 162.965816 57.26102 \r\nL 162.996252 185.0251 \r\nL 163.017558 60.876984 \r\nL 163.011471 210.336851 \r\nL 163.105824 84.581641 \r\nL 163.145392 210.336851 \r\nL 163.194091 79.358581 \r\nL 163.21844 180.605588 \r\nL 163.30975 203.90847 \r\nL 163.328012 17.083636 \r\nL 163.437584 210.738625 \r\nL 163.440628 100.652594 \r\nL 163.468021 203.90847 \r\nL 163.519763 56.055698 \r\nL 163.5502 197.881863 \r\nL 163.574549 17.083636 \r\nL 163.604986 203.90847 \r\nL 163.662815 71.724878 \r\nL 163.690208 206.720887 \r\nL 163.684121 17.083636 \r\nL 163.772387 103.866785 \r\nL 163.854566 32.752816 \r\nL 163.805868 199.488958 \r\nL 163.878916 133.196275 \r\nL 163.979357 195.872993 \r\nL 163.976313 30.743947 \r\nL 163.988488 113.509357 \r\nL 164.09806 193.46235 \r\nL 164.031099 17.083636 \r\nL 164.101103 135.606918 \r\nL 164.201544 31.145721 \r\nL 164.113278 207.926208 \r\nL 164.210675 71.323104 \r\nL 164.31416 207.122661 \r\nL 164.216763 18.690732 \r\nL 164.323291 140.428204 \r\nL 164.390252 21.904922 \r\nL 164.344597 204.310244 \r\nL 164.423732 126.36612 \r\nL 164.499824 198.283636 \r\nL 164.472431 34.761685 \r\nL 164.533304 129.178537 \r\nL 164.606352 201.899601 \r\nL 164.591134 47.216674 \r\nL 164.609396 197.078315 \r\nL 164.694618 18.690732 \r\nL 164.655051 206.319113 \r\nL 164.718968 191.453481 \r\nL 164.725055 25.520887 \r\nL 164.764623 203.506696 \r\nL 164.822452 191.855255 \r\nL 164.82854 211.943947 \r\nL 164.871151 17.083636 \r\nL 164.913762 175.382528 \r\nL 165.020291 17.083636 \r\nL 164.980723 203.104922 \r\nL 165.023334 95.429534 \r\nL 165.07812 189.444612 \r\nL 165.126819 17.083636 \r\nL 165.132906 76.546164 \r\nL 165.199867 205.515565 \r\nL 165.166387 17.083636 \r\nL 165.239435 132.794501 \r\nL 165.263784 17.083636 \r\nL 165.291177 188.23929 \r\nL 165.349007 118.330643 \r\nL 165.419011 207.926208 \r\nL 165.358138 28.735078 \r\nL 165.458579 129.982084 \r\nL 165.476841 20.699601 \r\nL 165.470753 195.069446 \r\nL 165.571194 69.314235 \r\nL 165.671635 195.47122 \r\nL 165.629024 30.743947 \r\nL 165.680766 82.974545 \r\nL 165.756858 17.083636 \r\nL 165.711203 196.676541 \r\nL 165.769033 118.330643 \r\nL 165.772076 200.694279 \r\nL 165.842081 17.083636 \r\nL 165.878605 103.465011 \r\nL 165.963827 17.083636 \r\nL 165.933391 200.694279 \r\nL 165.988177 51.234412 \r\nL 166.091661 189.846386 \r\nL 166.01557 17.083636 \r\nL 166.100792 82.170998 \r\nL 166.119054 17.083636 \r\nL 166.170797 193.46235 \r\nL 166.179928 45.207805 \r\nL 166.182971 196.274767 \r\nL 166.23167 38.37765 \r\nL 166.2895 113.911131 \r\nL 166.319936 17.083636 \r\nL 166.332111 196.274767 \r\nL 166.402115 41.59184 \r\nL 166.5056 199.087184 \r\nL 166.408203 34.761685 \r\nL 166.517775 165.739956 \r\nL 166.545168 44.002483 \r\nL 166.557342 201.096053 \r\nL 166.63039 140.829978 \r\nL 166.694307 37.975876 \r\nL 166.730831 197.480089 \r\nL 166.74605 45.609579 \r\nL 166.843447 193.060576 \r\nL 166.831272 17.083636 \r\nL 166.858665 127.169667 \r\nL 166.96215 17.083636 \r\nL 166.919539 183.819778 \r\nL 166.968237 71.724878 \r\nL 166.974325 201.096053 \r\nL 167.035198 33.556364 \r\nL 167.080853 124.357251 \r\nL 167.083897 194.667672 \r\nL 167.150857 28.735078 \r\nL 167.190425 117.928869 \r\nL 167.254342 23.512018 \r\nL 167.245211 198.283636 \r\nL 167.296953 108.286297 \r\nL 167.370001 198.68541 \r\nL 167.330434 17.083636 \r\nL 167.406525 97.03663 \r\nL 167.479573 17.083636 \r\nL 167.513054 202.703149 \r\nL 167.516097 70.92133 \r\nL 167.549578 209.935078 \r\nL 167.625669 125.160798 \r\nL 167.689586 203.104922 \r\nL 167.637844 44.002483 \r\nL 167.735241 160.91867 \r\nL 167.850901 29.538625 \r\nL 167.771765 197.881863 \r\nL 167.853944 87.394058 \r\nL 167.860032 195.069446 \r\nL 167.863075 42.395388 \r\nL 167.963516 84.983415 \r\nL 167.972647 190.24816 \r\nL 168.030477 54.448603 \r\nL 168.070045 87.795831 \r\nL 168.076132 209.935078 \r\nL 168.179617 17.083636 \r\nL 168.210053 185.426874 \r\nL 168.292232 103.866785 \r\nL 168.316582 206.720887 \r\nL 168.347018 34.359911 \r\nL 168.410935 171.364789 \r\nL 168.496158 17.083636 \r\nL 168.490071 201.899601 \r\nL 168.532682 112.705809 \r\nL 168.544857 200.694279 \r\nL 168.623992 33.15459 \r\nL 168.63921 108.286297 \r\nL 168.733564 59.269889 \r\nL 168.721389 200.694279 \r\nL 168.748782 74.939069 \r\nL 168.815743 193.46235 \r\nL 168.764001 39.984745 \r\nL 168.861398 144.044169 \r\nL 168.940533 35.163459 \r\nL 168.964883 184.221552 \r\nL 168.97097 88.599379 \r\nL 169.037931 199.087184 \r\nL 169.010538 41.190067 \r\nL 169.083586 150.874324 \r\nL 169.092717 48.421996 \r\nL 169.174896 193.46235 \r\nL 169.199245 86.59051 \r\nL 169.284468 196.676541 \r\nL 169.2449 56.055698 \r\nL 169.308817 91.81357 \r\nL 169.366647 63.689401 \r\nL 169.397083 197.881863 \r\nL 169.409258 78.153259 \r\nL 169.506655 191.855255 \r\nL 169.439695 23.913792 \r\nL 169.521874 136.008692 \r\nL 169.534048 30.743947 \r\nL 169.57666 207.524435 \r\nL 169.634489 36.36878 \r\nL 169.710581 194.265898 \r\nL 169.646664 17.083636 \r\nL 169.747105 191.051707 \r\nL 169.847546 27.529756 \r\nL 169.862764 50.430865 \r\nL 169.877983 195.47122 \r\nL 169.957118 17.083636 \r\nL 169.972336 129.982084 \r\nL 170.027122 17.083636 \r\nL 170.036253 193.864124 \r\nL 170.084952 73.331973 \r\nL 170.151913 207.926208 \r\nL 170.121476 17.083636 \r\nL 170.194524 141.231752 \r\nL 170.285834 17.083636 \r\nL 170.206699 183.016231 \r\nL 170.304096 109.893392 \r\nL 170.386275 196.676541 \r\nL 170.355839 62.082306 \r\nL 170.416712 177.391397 \r\nL 170.428887 20.297827 \r\nL 170.52324 205.515565 \r\nL 170.526284 90.206475 \r\nL 170.54759 202.301375 \r\nL 170.605419 58.466341 \r\nL 170.635856 79.760355 \r\nL 170.648031 202.301375 \r\nL 170.708904 59.269889 \r\nL 170.748472 168.552373 \r\nL 170.791083 41.59184 \r\nL 170.845869 201.497827 \r\nL 170.861087 82.572772 \r\nL 170.864131 84.179867 \r\nL 170.867175 192.257029 \r\nL 170.876306 29.136851 \r\nL 170.973703 76.546164 \r\nL 170.97979 148.865455 \r\nL 170.985878 60.876984 \r\nL 171.00414 112.304035 \r\nL 171.022402 210.336851 \r\nL 171.049795 44.404257 \r\nL 171.113712 104.670333 \r\nL 171.183716 17.083636 \r\nL 171.125886 194.667672 \r\nL 171.214153 69.716009 \r\nL 171.217196 203.506696 \r\nL 171.27807 49.627317 \r\nL 171.323725 178.194945 \r\nL 171.34503 31.145721 \r\nL 171.338943 200.292506 \r\nL 171.433297 126.767894 \r\nL 171.515476 194.667672 \r\nL 171.491126 32.752816 \r\nL 171.536781 186.632195 \r\nL 171.573305 37.975876 \r\nL 171.555043 193.060576 \r\nL 171.649397 112.304035 \r\nL 171.743751 203.104922 \r\nL 171.737663 28.333304 \r\nL 171.752882 82.572772 \r\nL 171.755925 17.083636 \r\nL 171.853323 197.480089 \r\nL 171.862454 87.394058 \r\nL 171.956807 17.083636 \r\nL 171.938545 182.614457 \r\nL 171.962895 144.445942 \r\nL 171.981157 197.078315 \r\nL 172.038986 17.083636 \r\nL 172.063336 39.984745 \r\nL 172.069423 83.778093 \r\nL 172.072467 17.083636 \r\nL 172.084641 205.917339 \r\nL 172.185082 127.169667 \r\nL 172.197257 34.359911 \r\nL 172.248999 193.060576 \r\nL 172.294654 109.089845 \r\nL 172.297698 200.694279 \r\nL 172.328135 17.083636 \r\nL 172.401183 174.57898 \r\nL 172.504667 17.083636 \r\nL 172.462056 197.881863 \r\nL 172.513798 84.983415 \r\nL 172.516842 83.376319 \r\nL 172.599021 191.051707 \r\nL 172.58989 17.083636 \r\nL 172.62337 127.973215 \r\nL 172.644676 17.083636 \r\nL 172.723811 188.23929 \r\nL 172.732942 22.306696 \r\nL 172.778597 212.747494 \r\nL 172.83034 17.083636 \r\nL 172.845558 163.329313 \r\nL 172.903388 17.083636 \r\nL 172.912519 193.46235 \r\nL 172.95513 89.001153 \r\nL 172.976436 211.943947 \r\nL 172.985567 17.083636 \r\nL 173.061658 97.840177 \r\nL 173.119488 17.083636 \r\nL 173.143837 192.257029 \r\nL 173.168187 101.857916 \r\nL 173.219929 203.90847 \r\nL 173.259497 17.083636 \r\nL 173.277759 136.410466 \r\nL 173.323414 45.207805 \r\nL 173.28689 198.283636 \r\nL 173.387331 123.955477 \r\nL 173.46951 43.198936 \r\nL 173.399505 203.90847 \r\nL 173.496903 72.528426 \r\nL 173.600387 199.087184 \r\nL 173.530383 27.93153 \r\nL 173.609518 168.954146 \r\nL 173.713003 193.46235 \r\nL 173.71909 17.083636 \r\nL 173.728221 195.47122 \r\nL 173.831706 114.714678 \r\nL 173.846924 17.083636 \r\nL 173.929103 197.480089 \r\nL 173.944322 72.528426 \r\nL 174.041719 189.444612 \r\nL 173.983889 17.083636 \r\nL 174.069112 156.499157 \r\nL 174.072156 17.083636 \r\nL 174.148247 207.122661 \r\nL 174.178684 195.872993 \r\nL 174.23347 40.788293 \r\nL 174.19999 200.694279 \r\nL 174.303474 55.653925 \r\nL 174.306518 208.729756 \r\nL 174.364348 17.083636 \r\nL 174.413046 103.063237 \r\nL 174.443483 190.649933 \r\nL 174.431308 49.225543 \r\nL 174.525662 122.348381 \r\nL 174.574361 17.083636 \r\nL 174.562186 181.409135 \r\nL 174.63219 144.847716 \r\nL 174.711326 194.265898 \r\nL 174.708282 56.055698 \r\nL 174.7235 102.25969 \r\nL 174.753937 28.333304 \r\nL 174.763068 161.320443 \r\nL 174.833072 110.69694 \r\nL 174.912208 50.832639 \r\nL 174.857422 207.524435 \r\nL 174.936557 115.518226 \r\nL 174.988299 203.104922 \r\nL 175.024823 40.788293 \r\nL 175.043085 181.810909 \r\nL 175.046129 47.216674 \r\nL 175.155701 75.742616 \r\nL 175.240924 201.497827 \r\nL 175.189181 39.181197 \r\nL 175.268317 130.785632 \r\nL 175.36267 29.136851 \r\nL 175.280491 166.543503 \r\nL 175.377889 125.562572 \r\nL 175.426587 24.315565 \r\nL 175.396151 199.890732 \r\nL 175.487461 84.983415 \r\nL 175.56964 181.007361 \r\nL 175.539203 17.083636 \r\nL 175.600076 123.151929 \r\nL 175.621382 17.887184 \r\nL 175.648775 200.694279 \r\nL 175.709648 122.348381 \r\nL 175.797915 205.113792 \r\nL 175.730954 25.922661 \r\nL 175.816177 203.90847 \r\nL 175.855744 26.726208 \r\nL 175.925749 104.670333 \r\nL 176.02619 187.435743 \r\nL 176.004884 17.083636 \r\nL 176.038364 172.971885 \r\nL 176.074888 20.699601 \r\nL 176.096194 201.899601 \r\nL 176.15098 83.376319 \r\nL 176.224028 21.101375 \r\nL 176.190548 172.168337 \r\nL 176.263596 39.984745 \r\nL 176.370124 195.872993 \r\nL 176.281858 17.083636 \r\nL 176.376211 185.0251 \r\nL 176.455347 17.083636 \r\nL 176.485783 115.518226 \r\nL 176.534482 204.310244 \r\nL 176.491871 17.083636 \r\nL 176.595355 94.224213 \r\nL 176.656229 44.002483 \r\nL 176.634923 205.515565 \r\nL 176.701884 73.331973 \r\nL 176.768844 208.327982 \r\nL 176.711015 43.60071 \r\nL 176.811456 140.02643 \r\nL 176.899722 28.333304 \r\nL 176.890591 196.676541 \r\nL 176.921028 98.241951 \r\nL 177.009294 208.327982 \r\nL 176.933202 17.083636 \r\nL 177.027556 137.214013 \r\nL 177.033643 17.083636 \r\nL 177.036687 208.327982 \r\nL 177.137128 99.447273 \r\nL 177.191914 212.747494 \r\nL 177.167565 34.761685 \r\nL 177.249744 183.819778 \r\nL 177.350185 17.083636 \r\nL 177.316704 199.890732 \r\nL 177.362359 86.59051 \r\nL 177.417145 207.122661 \r\nL 177.411058 37.975876 \r\nL 177.444538 119.134191 \r\nL 177.535848 17.083636 \r\nL 177.481062 203.506696 \r\nL 177.55411 83.778093 \r\nL 177.602809 201.096053 \r\nL 177.566285 17.083636 \r\nL 177.663682 152.883193 \r\nL 177.691075 26.324435 \r\nL 177.748905 201.899601 \r\nL 177.776298 133.999823 \r\nL 177.79456 61.278758 \r\nL 177.800647 201.096053 \r\nL 177.873695 125.160798 \r\nL 177.876739 209.13153 \r\nL 177.971093 41.59184 \r\nL 177.986311 184.623326 \r\nL 178.065447 17.083636 \r\nL 178.016748 205.113792 \r\nL 178.095883 83.376319 \r\nL 178.114145 192.257029 \r\nL 178.168931 17.083636 \r\nL 178.205455 82.572772 \r\nL 178.232848 202.301375 \r\nL 178.229805 17.083636 \r\nL 178.302853 46.8149 \r\nL 178.360682 17.083636 \r\nL 178.34242 181.409135 \r\nL 178.36677 128.776763 \r\nL 178.415468 209.533304 \r\nL 178.403294 17.48541 \r\nL 178.476342 150.47255 \r\nL 178.488516 17.083636 \r\nL 178.485473 183.819778 \r\nL 178.585914 36.36878 \r\nL 178.643743 198.68541 \r\nL 178.649831 29.940399 \r\nL 178.698529 155.293836 \r\nL 178.701573 17.083636 \r\nL 178.762446 193.060576 \r\nL 178.808101 192.257029 \r\nL 178.811145 195.069446 \r\nL 178.89028 17.083636 \r\nL 178.859844 204.310244 \r\nL 178.923761 58.466341 \r\nL 178.957241 180.203814 \r\nL 179.015071 17.083636 \r\nL 179.042464 121.946608 \r\nL 179.0729 210.738625 \r\nL 179.145948 50.029091 \r\nL 179.148992 201.096053 \r\nL 179.25552 119.134191 \r\nL 179.264651 41.190067 \r\nL 179.267695 200.292506 \r\nL 179.359005 44.806031 \r\nL 179.459446 194.265898 \r\nL 179.468577 99.849047 \r\nL 179.483795 17.083636 \r\nL 179.538581 205.515565 \r\nL 179.581193 41.190067 \r\nL 179.599455 197.078315 \r\nL 179.608586 37.172328 \r\nL 179.693808 189.444612 \r\nL 179.699896 17.083636 \r\nL 179.775987 205.113792 \r\nL 179.80338 92.617118 \r\nL 179.903821 207.122661 \r\nL 179.845992 17.083636 \r\nL 179.912952 198.283636 \r\nL 179.992088 33.15459 \r\nL 179.943389 202.703149 \r\nL 180.022524 42.395388 \r\nL 180.083398 202.301375 \r\nL 180.049917 17.083636 \r\nL 180.13514 99.045499 \r\nL 180.211232 193.060576 \r\nL 180.162533 21.904922 \r\nL 180.22645 189.042838 \r\nL 180.28428 17.083636 \r\nL 180.244712 193.864124 \r\nL 180.339066 94.224213 \r\nL 180.418201 178.194945 \r\nL 180.402983 17.083636 \r\nL 180.451681 123.553703 \r\nL 180.527773 197.480089 \r\nL 180.53386 37.975876 \r\nL 180.576472 17.083636 \r\nL 180.564297 196.676541 \r\nL 180.628214 73.331973 \r\nL 180.661694 201.096053 \r\nL 180.734742 19.494279 \r\nL 180.74083 191.855255 \r\nL 180.819965 39.984745 \r\nL 180.853445 113.107583 \r\nL 180.862576 190.24816 \r\nL 180.868664 19.494279 \r\nL 180.953886 105.072106 \r\nL 181.039109 17.083636 \r\nL 180.999541 191.855255 \r\nL 181.063458 70.92133 \r\nL 181.130419 188.641064 \r\nL 181.090851 17.083636 \r\nL 181.17303 70.117783 \r\nL 181.218685 17.083636 \r\nL 181.206511 199.087184 \r\nL 181.276515 149.267228 \r\nL 181.309995 37.975876 \r\nL 181.376956 199.087184 \r\nL 181.486528 17.083636 \r\nL 181.404349 199.488958 \r\nL 181.489572 28.735078 \r\nL 181.556532 199.488958 \r\nL 181.498703 17.083636 \r\nL 181.602187 153.284967 \r\nL 181.638711 24.315565 \r\nL 181.635668 213.551042 \r\nL 181.708716 78.555033 \r\nL 181.769589 199.890732 \r\nL 181.733065 41.190067 \r\nL 181.821331 163.731086 \r\nL 181.912641 17.083636 \r\nL 181.833506 211.542173 \r\nL 181.933947 89.804701 \r\nL 181.958296 37.574102 \r\nL 181.949165 168.954146 \r\nL 181.970471 52.03796 \r\nL 182.061781 196.676541 \r\nL 182.064825 17.083636 \r\nL 182.080043 97.438404 \r\nL 182.128742 17.083636 \r\nL 182.168309 197.480089 \r\nL 182.186571 149.267228 \r\nL 182.26875 196.274767 \r\nL 182.238314 17.083636 \r\nL 182.271794 119.937738 \r\nL 182.366148 192.658803 \r\nL 182.378322 17.083636 \r\nL 182.411803 205.515565 \r\nL 182.487894 172.971885 \r\nL 182.515287 17.083636 \r\nL 182.497025 211.140399 \r\nL 182.60051 90.206475 \r\nL 182.688776 191.855255 \r\nL 182.703995 28.333304 \r\nL 182.707038 88.599379 \r\nL 182.798348 193.060576 \r\nL 182.810523 17.083636 \r\nL 182.850091 203.506696 \r\nL 182.920095 83.778093 \r\nL 182.938357 179.400266 \r\nL 183.026623 17.083636 \r\nL 183.124021 192.257029 \r\nL 183.136195 162.123991 \r\nL 183.163588 19.896053 \r\nL 183.236636 194.667672 \r\nL 183.245767 31.547494 \r\nL 183.27316 19.494279 \r\nL 183.358383 198.68541 \r\nL 183.431431 17.083636 \r\nL 183.467955 173.775432 \r\nL 183.541003 195.47122 \r\nL 183.489261 19.494279 \r\nL 183.556221 179.80204 \r\nL 183.632313 17.083636 \r\nL 183.589702 203.90847 \r\nL 183.668837 103.465011 \r\nL 183.723623 212.747494 \r\nL 183.738841 21.904922 \r\nL 183.778409 116.321774 \r\nL 183.814933 17.083636 \r\nL 183.833195 204.310244 \r\nL 183.881894 168.150599 \r\nL 183.884937 201.096053 \r\nL 183.915374 17.083636 \r\nL 183.976247 95.027761 \r\nL 183.979291 17.083636 \r\nL 184.037121 203.104922 \r\nL 184.085819 60.475211 \r\nL 184.164955 200.694279 \r\nL 184.101038 36.36878 \r\nL 184.201479 117.928869 \r\nL 184.280614 17.083636 \r\nL 184.228872 206.720887 \r\nL 184.311051 76.14439 \r\nL 184.317138 207.122661 \r\nL 184.420623 165.338182 \r\nL 184.432797 31.547494 \r\nL 184.469321 196.676541 \r\nL 184.530195 190.24816 \r\nL 184.591068 200.694279 \r\nL 184.645854 17.083636 \r\nL 184.648898 203.506696 \r\nL 184.75847 184.221552 \r\nL 184.852823 17.083636 \r\nL 184.770644 207.122661 \r\nL 184.868042 201.899601 \r\nL 184.983701 17.083636 \r\nL 184.931959 210.336851 \r\nL 184.986745 82.572772 \r\nL 185.050662 17.083636 \r\nL 185.093273 197.881863 \r\nL 185.096317 30.743947 \r\nL 185.202845 96.233082 \r\nL 185.260675 17.083636 \r\nL 185.315461 191.453481 \r\nL 185.382421 198.283636 \r\nL 185.428076 17.083636 \r\nL 185.528518 201.497827 \r\nL 185.540692 155.293836 \r\nL 185.558954 193.060576 \r\nL 185.647221 17.083636 \r\nL 185.732443 211.943947 \r\nL 185.759836 119.937738 \r\nL 185.814622 195.47122 \r\nL 185.848103 17.083636 \r\nL 185.869408 127.571441 \r\nL 185.930282 17.083636 \r\nL 185.884627 179.400266 \r\nL 185.969849 52.841508 \r\nL 185.972893 196.274767 \r\nL 185.97898 17.083636 \r\nL 186.079421 141.633525 \r\nL 186.182906 17.083636 \r\nL 186.170731 196.676541 \r\nL 186.192037 31.547494 \r\nL 186.246823 197.480089 \r\nL 186.204212 17.083636 \r\nL 186.304653 138.821109 \r\nL 186.362482 213.149268 \r\nL 186.417268 17.083636 \r\nL 186.469011 202.703149 \r\nL 186.52684 50.430865 \r\nL 186.545102 199.087184 \r\nL 186.566408 21.503149 \r\nL 186.657718 171.364789 \r\nL 186.752072 17.083636 \r\nL 186.666849 206.319113 \r\nL 186.76729 95.027761 \r\nL 186.855556 183.819778 \r\nL 186.797727 17.083636 \r\nL 186.873818 80.965676 \r\nL 186.980347 17.083636 \r\nL 186.965128 209.533304 \r\nL 186.98339 25.119113 \r\nL 187.089919 196.676541 \r\nL 187.050351 17.083636 \r\nL 187.092962 156.900931 \r\nL 187.129486 17.083636 \r\nL 187.19036 194.667672 \r\nL 187.202534 74.939069 \r\nL 187.254277 205.917339 \r\nL 187.211665 17.083636 \r\nL 187.31515 120.339512 \r\nL 187.327325 211.943947 \r\nL 187.333412 17.083636 \r\nL 187.424722 178.596718 \r\nL 187.500814 17.083636 \r\nL 187.433853 209.935078 \r\nL 187.540381 42.395388 \r\nL 187.613429 198.68541 \r\nL 187.607342 17.083636 \r\nL 187.656041 172.971885 \r\nL 187.662128 17.083636 \r\nL 187.710827 188.23929 \r\nL 187.768656 73.331973 \r\nL 187.7717 189.846386 \r\nL 187.853879 17.083636 \r\nL 187.878228 57.26102 \r\nL 187.957364 17.083636 \r\nL 187.936058 203.90847 \r\nL 187.978669 93.420665 \r\nL 188.039543 199.087184 \r\nL 188.009106 17.083636 \r\nL 188.091285 166.945277 \r\nL 188.133896 195.872993 \r\nL 188.118678 17.083636 \r\nL 188.152158 78.956807 \r\nL 188.155202 17.083636 \r\nL 188.200857 196.676541 \r\nL 188.255643 188.641064 \r\nL 188.368259 17.083636 \r\nL 188.301298 209.935078 \r\nL 188.380433 20.297827 \r\nL 188.471743 189.444612 \r\nL 188.413914 17.083636 \r\nL 188.490005 88.599379 \r\nL 188.584359 17.083636 \r\nL 188.496093 198.283636 \r\nL 188.59349 167.347051 \r\nL 188.602621 189.444612 \r\nL 188.611752 103.465011 \r\nL 188.614796 17.083636 \r\nL 188.715237 199.890732 \r\nL 188.721324 58.868115 \r\nL 188.785241 192.658803 \r\nL 188.782197 42.797162 \r\nL 188.830896 120.339512 \r\nL 188.83394 25.119113 \r\nL 188.910031 194.265898 \r\nL 188.937424 188.641064 \r\nL 188.943512 190.24816 \r\nL 188.949599 153.686741 \r\nL 189.007429 74.135521 \r\nL 189.034822 198.283636 \r\nL 189.05004 124.759024 \r\nL 189.08352 197.881863 \r\nL 189.120044 17.083636 \r\nL 189.159612 155.293836 \r\nL 189.171787 17.083636 \r\nL 189.202223 193.060576 \r\nL 189.269184 156.900931 \r\nL 189.272228 192.257029 \r\nL 189.360494 49.627317 \r\nL 189.372669 91.81357 \r\nL 189.47311 17.083636 \r\nL 189.409193 213.952816 \r\nL 189.479197 119.535965 \r\nL 189.518765 198.283636 \r\nL 189.530939 30.743947 \r\nL 189.549201 146.454812 \r\nL 189.652686 17.083636 \r\nL 189.576594 191.051707 \r\nL 189.658773 186.632195 \r\nL 189.683123 17.083636 \r\nL 189.774433 63.287627 \r\nL 189.874874 212.747494 \r\nL 189.810957 17.083636 \r\nL 189.884005 86.59051 \r\nL 189.899223 17.083636 \r\nL 189.908354 197.078315 \r\nL 189.944878 185.0251 \r\nL 189.947922 195.872993 \r\nL 189.969227 17.083636 \r\nL 190.030101 136.812239 \r\nL 190.121411 17.083636 \r\nL 190.094018 205.515565 \r\nL 190.139673 154.892062 \r\nL 190.252288 17.083636 \r\nL 190.227939 211.140399 \r\nL 190.258376 52.439734 \r\nL 190.279681 191.855255 \r\nL 190.27055 17.083636 \r\nL 190.374035 170.159468 \r\nL 190.377079 174.177206 \r\nL 190.380122 54.046829 \r\nL 190.413603 17.083636 \r\nL 190.422734 191.453481 \r\nL 190.486651 50.029091 \r\nL 190.532306 202.703149 \r\nL 190.501869 17.083636 \r\nL 190.60231 187.435743 \r\nL 190.644921 26.726208 \r\nL 190.711882 169.35592 \r\nL 190.7271 19.896053 \r\nL 190.809279 190.24816 \r\nL 190.827541 91.411796 \r\nL 190.885371 17.887184 \r\nL 190.873196 205.917339 \r\nL 190.894502 157.704479 \r\nL 190.90972 190.649933 \r\nL 190.961463 27.127982 \r\nL 190.964506 119.535965 \r\nL 191.067991 17.083636 \r\nL 190.979725 201.497827 \r\nL 191.077122 31.547494 \r\nL 191.089297 17.083636 \r\nL 191.095384 157.302705 \r\nL 191.125821 89.804701 \r\nL 191.147126 185.0251 \r\nL 191.162345 17.083636 \r\nL 191.235393 78.956807 \r\nL 191.293222 17.083636 \r\nL 191.311484 210.738625 \r\nL 191.344965 26.726208 \r\nL 191.36627 186.230421 \r\nL 191.454537 22.306696 \r\nL 191.45758 89.001153 \r\nL 191.54889 17.083636 \r\nL 191.494104 206.319113 \r\nL 191.564109 160.115122 \r\nL 191.570196 198.68541 \r\nL 191.673681 17.083636 \r\nL 191.682812 89.804701 \r\nL 191.701074 202.703149 \r\nL 191.69803 17.083636 \r\nL 191.792384 109.089845 \r\nL 191.834995 17.083636 \r\nL 191.819777 201.497827 \r\nL 191.883694 92.215344 \r\nL 191.892825 190.649933 \r\nL 191.93848 17.083636 \r\nL 191.993266 86.59051 \r\nL 192.102838 17.083636 \r\nL 192.051095 210.738625 \r\nL 192.105881 27.93153 \r\nL 192.172842 198.283636 \r\nL 192.18806 21.904922 \r\nL 192.224584 173.775432 \r\nL 192.261108 17.083636 \r\nL 192.258065 210.738625 \r\nL 192.3372 75.340843 \r\nL 192.367637 32.752816 \r\nL 192.343287 179.80204 \r\nL 192.391986 115.518226 \r\nL 192.492427 207.524435 \r\nL 192.431554 23.512018 \r\nL 192.498514 56.055698 \r\nL 192.5533 19.494279 \r\nL 192.510689 200.292506 \r\nL 192.592868 58.868115 \r\nL 192.665916 185.426874 \r\nL 192.653741 17.083636 \r\nL 192.70244 133.196275 \r\nL 192.784619 17.083636 \r\nL 192.766357 178.998492 \r\nL 192.808968 175.382528 \r\nL 192.936802 17.083636 \r\nL 192.875929 198.283636 \r\nL 192.945933 31.949268 \r\nL 193.0342 190.649933 \r\nL 193.00985 17.083636 \r\nL 193.055505 127.973215 \r\nL 193.116379 201.096053 \r\nL 193.171165 17.083636 \r\nL 193.238126 211.542173 \r\nL 193.283781 119.535965 \r\nL 193.286824 194.265898 \r\nL 193.320305 17.083636 \r\nL 193.390309 174.57898 \r\nL 193.45727 39.582971 \r\nL 193.408571 197.881863 \r\nL 193.502925 56.859246 \r\nL 193.52423 188.641064 \r\nL 193.554667 17.083636 \r\nL 193.618584 144.847716 \r\nL 193.712938 17.083636 \r\nL 193.685545 192.257029 \r\nL 193.7312 62.082306 \r\nL 193.743374 19.494279 \r\nL 193.749462 138.821109 \r\nL 193.758593 25.119113 \r\nL 193.807291 205.113792 \r\nL 193.789029 17.083636 \r\nL 193.868165 46.8149 \r\nL 193.968606 178.194945 \r\nL 193.883383 17.083636 \r\nL 193.977737 59.269889 \r\nL 194.011217 191.051707 \r\nL 194.062959 34.359911 \r\nL 194.081221 120.741286 \r\nL 194.1634 17.083636 \r\nL 194.154269 162.123991 \r\nL 194.190793 129.178537 \r\nL 194.291234 184.623326 \r\nL 194.22123 17.083636 \r\nL 194.297322 178.596718 \r\nL 194.379501 17.083636 \r\nL 194.306453 209.533304 \r\nL 194.406894 111.500488 \r\nL 194.482985 184.221552 \r\nL 194.449505 24.315565 \r\nL 194.49516 102.661463 \r\nL 194.556033 17.083636 \r\nL 194.537771 203.506696 \r\nL 194.601688 176.989623 \r\nL 194.604732 185.0251 \r\nL 194.632125 17.083636 \r\nL 194.665605 116.723548 \r\nL 194.686911 17.083636 \r\nL 194.67778 207.122661 \r\nL 194.775177 41.190067 \r\nL 194.872575 181.409135 \r\nL 194.793439 17.083636 \r\nL 194.884749 123.955477 \r\nL 194.988234 48.823769 \r\nL 194.976059 196.274767 \r\nL 194.997365 75.742616 \r\nL 195.067369 209.935078 \r\nL 195.036933 17.083636 \r\nL 195.106937 208.729756 \r\nL 195.201291 23.110244 \r\nL 195.222596 60.475211 \r\nL 195.295644 17.083636 \r\nL 195.313906 192.658803 \r\nL 195.329125 80.563902 \r\nL 195.383911 198.283636 \r\nL 195.420435 17.083636 \r\nL 195.438697 140.02643 \r\nL 195.542181 17.083636 \r\nL 195.469133 193.060576 \r\nL 195.548269 133.999823 \r\nL 195.551312 202.301375 \r\nL 195.645666 17.083636 \r\nL 195.654797 62.48408 \r\nL 195.71567 17.083636 \r\nL 195.700452 192.257029 \r\nL 195.74002 84.179867 \r\nL 195.813068 197.480089 \r\nL 195.776544 20.297827 \r\nL 195.849592 154.892062 \r\nL 195.950033 33.15459 \r\nL 195.937858 209.935078 \r\nL 195.959164 102.661463 \r\nL 195.962207 199.087184 \r\nL 196.04743 17.083636 \r\nL 196.068736 76.947938 \r\nL 196.147871 17.083636 \r\nL 196.099172 200.292506 \r\nL 196.175264 82.572772 \r\nL 196.199613 195.47122 \r\nL 196.184395 17.083636 \r\nL 196.284836 72.126652 \r\nL 196.312229 198.283636 \r\nL 196.293967 17.083636 \r\nL 196.400495 152.883193 \r\nL 196.406583 17.083636 \r\nL 196.482674 200.292506 \r\nL 196.510067 71.323104 \r\nL 196.531373 207.926208 \r\nL 196.543548 27.93153 \r\nL 196.619639 162.927539 \r\nL 196.729211 17.083636 \r\nL 196.62877 213.952816 \r\nL 196.732255 58.064568 \r\nL 196.814434 203.104922 \r\nL 196.753561 17.083636 \r\nL 196.841827 174.177206 \r\nL 196.911831 17.083636 \r\nL 196.893569 194.265898 \r\nL 196.951399 64.894723 \r\nL 196.969661 199.488958 \r\nL 196.987923 17.083636 \r\nL 197.060971 96.634856 \r\nL 197.112713 17.083636 \r\nL 197.146194 204.310244 \r\nL 197.170543 68.912461 \r\nL 197.237504 205.917339 \r\nL 197.261853 22.306696 \r\nL 197.286202 159.713348 \r\nL 197.350119 17.083636 \r\nL 197.380556 195.47122 \r\nL 197.395774 154.490288 \r\nL 197.401862 161.722217 \r\nL 197.404905 83.376319 \r\nL 197.499259 17.083636 \r\nL 197.484041 199.488958 \r\nL 197.511434 171.364789 \r\nL 197.617962 17.083636 \r\nL 197.538827 191.855255 \r\nL 197.627093 109.089845 \r\nL 197.65753 192.257029 \r\nL 197.642311 17.083636 \r\nL 197.736665 97.438404 \r\nL 197.776233 194.667672 \r\nL 197.742752 17.083636 \r\nL 197.843193 157.302705 \r\nL 197.846237 17.083636 \r\nL 197.913198 186.230421 \r\nL 197.952765 151.276098 \r\nL 198.059294 24.717339 \r\nL 198.007551 204.310244 \r\nL 198.071468 76.546164 \r\nL 198.153647 197.881863 \r\nL 198.165822 17.083636 \r\nL 198.184084 137.214013 \r\nL 198.290612 209.13153 \r\nL 198.27235 25.520887 \r\nL 198.293656 177.391397 \r\nL 198.308874 64.492949 \r\nL 198.314962 198.68541 \r\nL 198.403228 166.141729 \r\nL 198.497582 17.083636 \r\nL 198.461058 205.515565 \r\nL 198.515844 65.698271 \r\nL 198.537149 197.480089 \r\nL 198.573673 28.333304 \r\nL 198.625416 73.331973 \r\nL 198.628459 34.761685 \r\nL 198.689333 198.283636 \r\nL 198.725857 68.510687 \r\nL 198.731944 194.265898 \r\nL 198.801948 17.083636 \r\nL 198.835429 141.231752 \r\nL 198.908477 19.494279 \r\nL 198.899346 207.122661 \r\nL 198.951088 62.885854 \r\nL 199.015005 190.649933 \r\nL 198.960219 17.083636 \r\nL 199.042398 164.534634 \r\nL 199.097184 17.083636 \r\nL 199.054573 209.13153 \r\nL 199.15197 153.284967 \r\nL 199.237193 17.083636 \r\nL 199.212843 209.533304 \r\nL 199.261542 166.945277 \r\nL 199.304153 17.083636 \r\nL 199.291979 205.113792 \r\nL 199.374158 50.029091 \r\nL 199.413725 191.453481 \r\nL 199.395463 17.083636 \r\nL 199.48373 170.963016 \r\nL 199.547647 17.083636 \r\nL 199.511123 195.069446 \r\nL 199.596345 116.321774 \r\nL 199.669393 35.967007 \r\nL 199.632869 199.087184 \r\nL 199.705917 142.035299 \r\nL 199.815489 17.083636 \r\nL 199.803315 186.230421 \r\nL 199.82462 66.100044 \r\nL 199.873319 190.649933 \r\nL 199.870275 17.083636 \r\nL 199.934192 39.181197 \r\nL 199.995066 17.083636 \r\nL 199.964629 212.345721 \r\nL 200.025502 88.197605 \r\nL 200.132031 191.051707 \r\nL 200.043764 23.512018 \r\nL 200.135074 61.278758 \r\nL 200.150293 211.943947 \r\nL 200.144205 17.083636 \r\nL 200.250734 183.819778 \r\nL 200.30552 198.283636 \r\nL 200.366393 17.083636 \r\nL 200.402917 191.453481 \r\nL 200.485096 125.964346 \r\nL 200.588581 203.506696 \r\nL 200.594668 17.083636 \r\nL 200.64641 177.391397 \r\nL 200.70424 156.900931 \r\nL 200.807725 197.881863 \r\nL 200.816856 17.083636 \r\nL 200.829031 194.265898 \r\nL 200.926428 104.268559 \r\nL 200.999476 17.083636 \r\nL 201.014694 207.524435 \r\nL 201.036 108.688071 \r\nL 201.081655 191.453481 \r\nL 201.045131 17.083636 \r\nL 201.145572 131.58918 \r\nL 201.224707 17.083636 \r\nL 201.194271 187.033969 \r\nL 201.2521 99.447273 \r\nL 201.255144 201.096053 \r\nL 201.282537 41.993614 \r\nL 201.361672 76.947938 \r\nL 201.428633 197.480089 \r\nL 201.419502 17.083636 \r\nL 201.45907 150.070776 \r\nL 201.471244 24.315565 \r\nL 201.498637 203.104922 \r\nL 201.571685 43.198936 \r\nL 201.605166 196.676541 \r\nL 201.577773 17.083636 \r\nL 201.681257 171.364789 \r\nL 201.736043 17.083636 \r\nL 201.714738 203.506696 \r\nL 201.790829 141.633525 \r\nL 201.894314 211.943947 \r\nL 201.869965 17.083636 \r\nL 201.900401 136.410466 \r\nL 201.909532 49.627317 \r\nL 201.930838 197.480089 \r\nL 201.973449 104.268559 \r\nL 202.00693 189.444612 \r\nL 202.049541 18.690732 \r\nL 202.079978 95.027761 \r\nL 202.116502 17.083636 \r\nL 202.119545 195.872993 \r\nL 202.18955 108.688071 \r\nL 202.283903 17.083636 \r\nL 202.262598 179.400266 \r\nL 202.296078 70.117783 \r\nL 202.320427 17.083636 \r\nL 202.408694 190.649933 \r\nL 202.518266 17.083636 \r\nL 202.46348 203.506696 \r\nL 202.521309 100.25082 \r\nL 202.533484 24.315565 \r\nL 202.551746 162.525765 \r\nL 202.585226 17.083636 \r\nL 202.6461 207.122661 \r\nL 202.661318 103.465011 \r\nL 202.716104 199.488958 \r\nL 202.682624 17.083636 \r\nL 202.773934 162.123991 \r\nL 202.780021 77.349712 \r\nL 202.783065 17.083636 \r\nL 202.813501 171.766563 \r\nL 202.886549 49.627317 \r\nL 202.901768 179.80204 \r\nL 202.913942 17.083636 \r\nL 202.999165 107.884523 \r\nL 203.008296 17.083636 \r\nL 203.108737 202.301375 \r\nL 203.130043 17.083636 \r\nL 203.218309 111.902262 \r\nL 203.254833 195.872993 \r\nL 203.267008 23.913792 \r\nL 203.330925 173.775432 \r\nL 203.391798 30.342173 \r\nL 203.343099 189.042838 \r\nL 203.44354 121.544834 \r\nL 203.470933 17.083636 \r\nL 203.486152 186.632195 \r\nL 203.556156 58.064568 \r\nL 203.620073 202.301375 \r\nL 203.653553 17.887184 \r\nL 203.665728 56.055698 \r\nL 203.744863 17.083636 \r\nL 203.690077 212.747494 \r\nL 203.772256 36.36878 \r\nL 203.863566 204.712018 \r\nL 203.790518 17.083636 \r\nL 203.881828 78.956807 \r\nL 203.982269 17.083636 \r\nL 203.90009 199.488958 \r\nL 203.9914 48.020222 \r\nL 204.04923 204.712018 \r\nL 204.085754 17.083636 \r\nL 204.110103 183.819778 \r\nL 204.210544 35.565233 \r\nL 204.192282 207.524435 \r\nL 204.219675 138.821109 \r\nL 204.250112 201.899601 \r\nL 204.310985 17.083636 \r\nL 204.326204 129.982084 \r\nL 204.423601 17.083636 \r\nL 204.411426 203.90847 \r\nL 204.435776 74.537295 \r\nL 204.478387 195.872993 \r\nL 204.520998 17.083636 \r\nL 204.545348 81.36745 \r\nL 204.615352 17.083636 \r\nL 204.575784 189.846386 \r\nL 204.65492 58.868115 \r\nL 204.724924 189.042838 \r\nL 204.758404 17.083636 \r\nL 204.764492 61.680532 \r\nL 204.770579 18.288958 \r\nL 204.776666 99.447273 \r\nL 204.77971 75.340843 \r\nL 204.797972 175.382528 \r\nL 204.828409 17.083636 \r\nL 204.886238 68.108914 \r\nL 204.895369 17.083636 \r\nL 204.956243 199.890732 \r\nL 204.992767 66.903592 \r\nL 205.071902 195.47122 \r\nL 205.090164 17.083636 \r\nL 205.102339 150.47255 \r\nL 205.20278 17.083636 \r\nL 205.123644 200.694279 \r\nL 205.211911 114.312905 \r\nL 205.214954 114.312905 \r\nL 205.281915 17.083636 \r\nL 205.263653 199.087184 \r\nL 205.321483 168.954146 \r\nL 205.431055 17.083636 \r\nL 205.403662 176.989623 \r\nL 205.446273 76.14439 \r\nL 205.467579 193.46235 \r\nL 205.501059 17.083636 \r\nL 205.558889 133.598049 \r\nL 205.656286 17.083636 \r\nL 205.628893 193.46235 \r\nL 205.668461 185.828647 \r\nL 205.738465 17.083636 \r\nL 205.744552 204.310244 \r\nL 205.778033 53.243282 \r\nL 205.823688 206.319113 \r\nL 205.793251 17.083636 \r\nL 205.887605 118.330643 \r\nL 205.936303 17.083636 \r\nL 205.988046 193.46235 \r\nL 205.997177 48.020222 \r\nL 206.042832 191.855255 \r\nL 206.088487 17.083636 \r\nL 206.106749 110.69694 \r\nL 206.204146 33.958137 \r\nL 206.18284 157.704479 \r\nL 206.216321 59.269889 \r\nL 206.289369 209.13153 \r\nL 206.261976 38.779424 \r\nL 206.325893 158.9098 \r\nL 206.411115 17.083636 \r\nL 206.347198 197.480089 \r\nL 206.438508 62.48408 \r\nL 206.465901 45.609579 \r\nL 206.447639 195.872993 \r\nL 206.5146 68.108914 \r\nL 206.517644 194.667672 \r\nL 206.587648 17.083636 \r\nL 206.627216 143.642395 \r\nL 206.7307 17.083636 \r\nL 206.685045 200.694279 \r\nL 206.739831 66.100044 \r\nL 206.837229 198.283636 \r\nL 206.806792 25.922661 \r\nL 206.852447 148.463681 \r\nL 206.898102 41.993614 \r\nL 206.867665 192.658803 \r\nL 206.962019 137.615787 \r\nL 206.97115 195.069446 \r\nL 207.059416 34.359911 \r\nL 207.065504 64.492949 \r\nL 207.108115 17.083636 \r\nL 207.092897 181.409135 \r\nL 207.172032 88.197605 \r\nL 207.248124 36.770554 \r\nL 207.202469 171.364789 \r\nL 207.263342 71.724878 \r\nL 207.36987 191.855255 \r\nL 207.30291 60.876984 \r\nL 207.372914 144.847716 \r\nL 207.421613 49.225543 \r\nL 207.470311 192.257029 \r\nL 207.48553 96.233082 \r\nL 207.497704 201.497827 \r\nL 207.567709 47.618448 \r\nL 207.601189 193.864124 \r\nL 207.722936 17.083636 \r\nL 207.744241 122.750155 \r\nL 207.799027 195.872993 \r\nL 207.756416 57.26102 \r\nL 207.85077 109.491619 \r\nL 207.853813 17.083636 \r\nL 207.875119 189.846386 \r\nL 207.960342 122.348381 \r\nL 208.048608 35.967007 \r\nL 207.999909 203.90847 \r\nL 208.063826 143.240621 \r\nL 208.142962 196.274767 \r\nL 208.139918 55.653925 \r\nL 208.164267 164.936408 \r\nL 208.267752 206.720887 \r\nL 208.276883 25.119113 \r\nL 208.282971 58.466341 \r\nL 208.328626 195.47122 \r\nL 208.346888 36.770554 \r\nL 208.395586 176.186075 \r\nL 208.39863 176.186075 \r\nL 208.496027 46.413126 \r\nL 208.48994 195.872993 \r\nL 208.508202 80.563902 \r\nL 208.611687 17.083636 \r\nL 208.617774 206.720887 \r\nL 208.63908 29.940399 \r\nL 208.727346 152.481419 \r\nL 208.769957 208.729756 \r\nL 208.779088 44.806031 \r\nL 208.791263 112.304035 \r\nL 208.885617 200.694279 \r\nL 208.903879 17.083636 \r\nL 209.007363 196.676541 \r\nL 209.019538 96.233082 \r\nL 209.028669 28.333304 \r\nL 209.056062 154.490288 \r\nL 209.065193 17.083636 \r\nL 209.110848 197.078315 \r\nL 209.165634 32.351042 \r\nL 209.238682 203.104922 \r\nL 209.208245 17.083636 \r\nL 209.275206 84.983415 \r\nL 209.284337 17.083636 \r\nL 209.348254 192.257029 \r\nL 209.372603 60.876984 \r\nL 209.476088 199.488958 \r\nL 209.378691 17.083636 \r\nL 209.482175 36.36878 \r\nL 209.500437 140.02643 \r\nL 209.573485 17.083636 \r\nL 209.686101 189.042838 \r\nL 209.750018 17.083636 \r\nL 209.798717 73.331973 \r\nL 209.908289 207.122661 \r\nL 209.816979 17.083636 \r\nL 209.914376 197.881863 \r\nL 209.932638 17.083636 \r\nL 210.014817 199.890732 \r\nL 210.023948 50.832639 \r\nL 210.060472 192.257029 \r\nL 210.127433 17.083636 \r\nL 210.13352 126.36612 \r\nL 210.227874 21.503149 \r\nL 210.170044 199.488958 \r\nL 210.243092 58.466341 \r\nL 210.246136 197.480089 \r\nL 210.249179 17.083636 \r\nL 210.352664 17.083636 \r\nL 210.434843 185.828647 \r\nL 210.46528 74.537295 \r\nL 210.550502 17.083636 \r\nL 210.49876 189.042838 \r\nL 210.553546 35.163459 \r\nL 210.650943 192.257029 \r\nL 210.574852 17.083636 \r\nL 210.663118 34.359911 \r\nL 210.745297 193.060576 \r\nL 210.684424 17.083636 \r\nL 210.784865 172.971885 \r\nL 210.864 46.011353 \r\nL 210.793996 203.506696 \r\nL 210.89748 96.634856 \r\nL 210.982703 17.083636 \r\nL 210.903568 196.676541 \r\nL 211.000965 69.716009 \r\nL 211.0801 203.104922 \r\nL 211.010096 17.083636 \r\nL 211.110537 133.196275 \r\nL 211.17141 17.083636 \r\nL 211.122712 198.68541 \r\nL 211.214022 140.02643 \r\nL 211.259677 207.122661 \r\nL 211.308375 36.770554 \r\nL 211.311419 141.231752 \r\nL 211.314463 32.752816 \r\nL 211.390554 204.310244 \r\nL 211.420991 60.876984 \r\nL 211.50317 178.596718 \r\nL 211.475777 20.297827 \r\nL 211.530563 76.947938 \r\nL 211.533607 31.547494 \r\nL 211.609698 202.703149 \r\nL 211.634048 185.426874 \r\nL 211.679703 17.083636 \r\nL 211.728401 194.265898 \r\nL 211.74362 159.713348 \r\nL 211.746663 189.444612 \r\nL 211.798406 17.083636 \r\nL 211.847104 95.027761 \r\nL 211.886672 22.70847 \r\nL 211.892759 198.283636 \r\nL 211.947545 77.751486 \r\nL 211.965807 195.069446 \r\nL 212.032768 22.70847 \r\nL 212.057117 105.47388 \r\nL 212.090598 17.083636 \r\nL 212.145384 209.935078 \r\nL 212.157558 115.92 \r\nL 212.17582 200.292506 \r\nL 212.169733 17.083636 \r\nL 212.264087 112.304035 \r\nL 212.282349 199.087184 \r\nL 212.373659 17.083636 \r\nL 212.452794 203.90847 \r\nL 212.486274 107.482749 \r\nL 212.513667 56.055698 \r\nL 212.528886 187.033969 \r\nL 212.56541 91.411796 \r\nL 212.611065 205.917339 \r\nL 212.653676 52.439734 \r\nL 212.674982 163.329313 \r\nL 212.720637 17.083636 \r\nL 212.78151 193.46235 \r\nL 212.787597 85.786962 \r\nL 212.790641 86.59051 \r\nL 212.793685 17.083636 \r\nL 212.842383 204.712018 \r\nL 212.897169 166.543503 \r\nL 212.96413 17.083636 \r\nL 212.994567 207.926208 \r\nL 213.012829 108.286297 \r\nL 213.082833 199.890732 \r\nL 213.085877 17.083636 \r\nL 213.125444 179.400266 \r\nL 213.155881 17.083636 \r\nL 213.195449 209.935078 \r\nL 213.23806 89.402927 \r\nL 213.344588 189.042838 \r\nL 213.259366 33.556364 \r\nL 213.347632 54.448603 \r\nL 213.390243 185.828647 \r\nL 213.353719 42.395388 \r\nL 213.457204 103.866785 \r\nL 213.493728 32.752816 \r\nL 213.472422 202.301375 \r\nL 213.566776 93.420665 \r\nL 213.673304 201.497827 \r\nL 213.642868 37.574102 \r\nL 213.676348 149.669002 \r\nL 213.743309 17.083636 \r\nL 213.69461 195.069446 \r\nL 213.788964 56.055698 \r\nL 213.816357 186.230421 \r\nL 213.813313 17.083636 \r\nL 213.898536 156.097384 \r\nL 213.971584 17.083636 \r\nL 213.91071 203.90847 \r\nL 214.008108 158.508027 \r\nL 214.047675 30.342173 \r\nL 214.084199 185.0251 \r\nL 214.120723 88.197605 \r\nL 214.126811 197.078315 \r\nL 214.193771 17.083636 \r\nL 214.233339 184.221552 \r\nL 214.327693 17.083636 \r\nL 214.294212 213.149268 \r\nL 214.342911 135.606918 \r\nL 214.382479 205.113792 \r\nL 214.409872 20.297827 \r\nL 214.440308 148.865455 \r\nL 214.498138 17.083636 \r\nL 214.449439 205.113792 \r\nL 214.552924 76.947938 \r\nL 214.601623 204.310244 \r\nL 214.60771 22.306696 \r\nL 214.662496 198.283636 \r\nL 214.668583 25.119113 \r\nL 214.671627 211.542173 \r\nL 214.775112 50.832639 \r\nL 214.817723 17.083636 \r\nL 214.793374 189.846386 \r\nL 214.842072 145.651264 \r\nL 214.899902 195.872993 \r\nL 214.93947 17.083636 \r\nL 214.948601 136.812239 \r\nL 215.003387 17.083636 \r\nL 215.009474 173.373659 \r\nL 215.061216 39.181197 \r\nL 215.091653 188.641064 \r\nL 215.116002 17.083636 \r\nL 215.173832 146.454812 \r\nL 215.268186 17.083636 \r\nL 215.256011 206.319113 \r\nL 215.283404 33.958137 \r\nL 215.368627 193.46235 \r\nL 215.313841 17.083636 \r\nL 215.39602 83.376319 \r\nL 215.469068 17.083636 \r\nL 215.423413 180.605588 \r\nL 215.490373 83.778093 \r\nL 215.599945 173.373659 \r\nL 215.548203 17.083636 \r\nL 215.602989 150.070776 \r\nL 215.657775 17.083636 \r\nL 215.679081 196.274767 \r\nL 215.712561 116.723548 \r\nL 215.770391 203.104922 \r\nL 215.73691 17.083636 \r\nL 215.822133 148.061907 \r\nL 215.870832 17.083636 \r\nL 215.88605 203.506696 \r\nL 215.934749 77.751486 \r\nL 216.010841 194.265898 \r\nL 215.998666 50.430865 \r\nL 216.047365 191.453481 \r\nL 216.06867 28.735078 \r\nL 216.138675 197.078315 \r\nL 216.15998 92.617118 \r\nL 216.202592 212.345721 \r\nL 216.187373 17.083636 \r\nL 216.269552 146.454812 \r\nL 216.351731 29.940399 \r\nL 216.369993 192.257029 \r\nL 216.373037 125.160798 \r\nL 216.376081 201.096053 \r\nL 216.379124 17.083636 \r\nL 216.482609 119.134191 \r\nL 216.537395 195.069446 \r\nL 216.567832 46.8149 \r\nL 216.592181 174.57898 \r\nL 216.631749 60.876984 \r\nL 216.668273 205.113792 \r\nL 216.701753 160.91867 \r\nL 216.738277 37.574102 \r\nL 216.744364 195.069446 \r\nL 216.814369 78.956807 \r\nL 216.923941 197.881863 \r\nL 216.853936 63.689401 \r\nL 216.926984 139.222882 \r\nL 217.027425 193.46235 \r\nL 217.0396 17.083636 \r\nL 217.115692 208.729756 \r\nL 217.152216 181.409135 \r\nL 217.237438 44.002483 \r\nL 217.200914 189.042838 \r\nL 217.261788 101.456142 \r\nL 217.359185 193.864124 \r\nL 217.273962 17.083636 \r\nL 217.377447 156.097384 \r\nL 217.456582 186.632195 \r\nL 217.410927 19.092506 \r\nL 217.480932 132.392727 \r\nL 217.578329 27.127982 \r\nL 217.511368 191.855255 \r\nL 217.593547 107.884523 \r\nL 217.666595 30.743947 \r\nL 217.663552 208.729756 \r\nL 217.67877 71.724878 \r\nL 217.693988 193.864124 \r\nL 217.687901 17.083636 \r\nL 217.788342 173.775432 \r\nL 217.800517 35.163459 \r\nL 217.794429 183.418004 \r\nL 217.897914 56.859246 \r\nL 217.970962 203.90847 \r\nL 217.907045 17.083636 \r\nL 218.007486 137.214013 \r\nL 218.098796 29.136851 \r\nL 218.068359 192.658803 \r\nL 218.117058 46.413126 \r\nL 218.177931 183.819778 \r\nL 218.13532 31.145721 \r\nL 218.229674 171.364789 \r\nL 218.257067 39.582971 \r\nL 218.293591 196.676541 \r\nL 218.339246 142.838847 \r\nL 218.424468 35.967007 \r\nL 218.445774 203.506696 \r\nL 218.512735 17.083636 \r\nL 218.555346 89.402927 \r\nL 218.640569 204.712018 \r\nL 218.59187 17.083636 \r\nL 218.667962 151.276098 \r\nL 218.74101 41.190067 \r\nL 218.728835 185.0251 \r\nL 218.77449 61.680532 \r\nL 218.780577 44.002483 \r\nL 218.887106 198.283636 \r\nL 218.99059 17.083636 \r\nL 218.999721 103.063237 \r\nL 219.002765 203.104922 \r\nL 219.005809 17.083636 \r\nL 219.112337 172.971885 \r\nL 219.151905 23.913792 \r\nL 219.188429 205.113792 \r\nL 219.224953 132.392727 \r\nL 219.249302 189.444612 \r\nL 219.279739 50.430865 \r\nL 219.328437 172.570111 \r\nL 219.389311 37.574102 \r\nL 219.38018 188.641064 \r\nL 219.438009 135.606918 \r\nL 219.441053 203.104922 \r\nL 219.462359 17.083636 \r\nL 219.544538 134.80337 \r\nL 219.617586 25.119113 \r\nL 219.614542 200.292506 \r\nL 219.651066 121.946608 \r\nL 219.663241 195.069446 \r\nL 219.730201 32.752816 \r\nL 219.757594 56.457472 \r\nL 219.827599 185.426874 \r\nL 219.775856 37.975876 \r\nL 219.879341 158.106253 \r\nL 219.90369 30.743947 \r\nL 219.958476 197.480089 \r\nL 219.988913 119.535965 \r\nL 220.074136 167.748825 \r\nL 220.058917 53.645055 \r\nL 220.095441 121.544834 \r\nL 220.104572 35.967007 \r\nL 220.107616 184.221552 \r\nL 220.208057 88.599379 \r\nL 220.278061 209.935078 \r\nL 220.26893 41.190067 \r\nL 220.287192 111.500488 \r\nL 220.332847 17.083636 \r\nL 220.369371 195.47122 \r\nL 220.396764 85.385188 \r\nL 220.436332 25.119113 \r\nL 220.405895 183.016231 \r\nL 220.494162 84.179867 \r\nL 220.506336 181.810909 \r\nL 220.564166 17.083636 \r\nL 220.606777 165.338182 \r\nL 220.643301 38.779424 \r\nL 220.664607 203.506696 \r\nL 220.716349 68.510687 \r\nL 220.780266 199.890732 \r\nL 220.752873 43.198936 \r\nL 220.825921 119.937738 \r\nL 220.87462 54.850377 \r\nL 220.923319 155.69561 \r\nL 220.93245 89.001153 \r\nL 220.947668 192.658803 \r\nL 221.026803 38.779424 \r\nL 221.042022 95.027761 \r\nL 221.102895 191.855255 \r\nL 221.063327 63.287627 \r\nL 221.133332 146.856585 \r\nL 221.151594 17.083636 \r\nL 221.200292 194.667672 \r\nL 221.242904 168.150599 \r\nL 221.261166 29.940399 \r\nL 221.264209 203.90847 \r\nL 221.376825 59.269889 \r\nL 221.477266 196.676541 \r\nL 221.428567 17.083636 \r\nL 221.489441 152.481419 \r\nL 221.583794 19.494279 \r\nL 221.550314 196.676541 \r\nL 221.599013 156.900931 \r\nL 221.611187 207.524435 \r\nL 221.659886 56.457472 \r\nL 221.702497 179.80204 \r\nL 221.796851 46.011353 \r\nL 221.775545 193.46235 \r\nL 221.812069 99.447273 \r\nL 221.87903 188.23929 \r\nL 221.854681 17.083636 \r\nL 221.921641 156.900931 \r\nL 221.991646 17.083636 \r\nL 221.942947 193.060576 \r\nL 222.034257 104.268559 \r\nL 222.049475 94.224213 \r\nL 222.055563 161.722217 \r\nL 222.079912 78.153259 \r\nL 222.165135 203.506696 \r\nL 222.235139 213.149268 \r\nL 222.274707 59.269889 \r\nL 222.320362 41.993614 \r\nL 222.384279 191.453481 \r\nL 222.487763 39.582971 \r\nL 222.448196 192.658803 \r\nL 222.493851 174.177206 \r\nL 222.600379 21.904922 \r\nL 222.502982 177.391397 \r\nL 222.615597 80.563902 \r\nL 222.70082 190.649933 \r\nL 222.712995 44.404257 \r\nL 222.728213 95.429534 \r\nL 222.819523 192.658803 \r\nL 222.749519 51.234412 \r\nL 222.82561 154.088514 \r\nL 222.898658 17.083636 \r\nL 222.868222 211.542173 \r\nL 222.935182 151.677871 \r\nL 223.026492 197.078315 \r\nL 222.959532 17.083636 \r\nL 223.035623 110.69694 \r\nL 223.105628 54.448603 \r\nL 223.09954 176.587849 \r\nL 223.114759 127.571441 \r\nL 223.117802 208.327982 \r\nL 223.126933 23.512018 \r\nL 223.224331 150.874324 \r\nL 223.269986 55.252151 \r\nL 223.263898 189.846386 \r\nL 223.333903 133.999823 \r\nL 223.385645 39.582971 \r\nL 223.449562 192.257029 \r\nL 223.525654 24.717339 \r\nL 223.550003 198.68541 \r\nL 223.562178 120.339512 \r\nL 223.659575 42.797162 \r\nL 223.63827 200.292506 \r\nL 223.67175 72.528426 \r\nL 223.747842 200.694279 \r\nL 223.714361 31.145721 \r\nL 223.784366 97.03663 \r\nL 223.79654 17.083636 \r\nL 223.848283 193.46235 \r\nL 223.893938 32.351042 \r\nL 223.970029 208.729756 \r\nL 223.918287 17.083636 \r\nL 224.009597 158.508027 \r\nL 224.018728 17.083636 \r\nL 224.052208 191.051707 \r\nL 224.113082 166.945277 \r\nL 224.195261 207.122661 \r\nL 224.137431 51.234412 \r\nL 224.213523 144.044169 \r\nL 224.326138 17.083636 \r\nL 224.317007 190.649933 \r\nL 224.329182 88.599379 \r\nL 224.356575 201.497827 \r\nL 224.374837 56.457472 \r\nL 224.420492 193.060576 \r\nL 224.426579 31.949268 \r\nL 224.484409 201.096053 \r\nL 224.530064 112.304035 \r\nL 224.575719 180.605588 \r\nL 224.566588 39.984745 \r\nL 224.639636 118.732417 \r\nL 224.691378 35.565233 \r\nL 224.737033 209.935078 \r\nL 224.743121 118.330643 \r\nL 224.785732 207.926208 \r\nL 224.797907 21.904922 \r\nL 224.849649 119.134191 \r\nL 224.852693 29.136851 \r\nL 224.877042 185.426874 \r\nL 224.959221 86.59051 \r\nL 224.974439 194.667672 \r\nL 224.986614 65.698271 \r\nL 225.065749 141.633525 \r\nL 225.090099 56.457472 \r\nL 225.071837 185.828647 \r\nL 225.178365 68.912461 \r\nL 225.245326 185.0251 \r\nL 225.242282 17.083636 \r\nL 225.290981 103.465011 \r\nL 225.324461 17.083636 \r\nL 225.367072 181.409135 \r\nL 225.397509 117.125322 \r\nL 225.400553 201.497827 \r\nL 225.449251 55.653925 \r\nL 225.507081 159.713348 \r\nL 225.552736 43.198936 \r\nL 225.586216 197.881863 \r\nL 225.607522 79.760355 \r\nL 225.668395 187.435743 \r\nL 225.656221 17.083636 \r\nL 225.720138 142.437073 \r\nL 225.82971 35.163459 \r\nL 225.735356 196.274767 \r\nL 225.832753 53.243282 \r\nL 225.838841 189.846386 \r\nL 225.936238 31.949268 \r\nL 225.942325 39.582971 \r\nL 225.975806 191.453481 \r\nL 226.006242 37.975876 \r\nL 226.054941 74.537295 \r\nL 226.097552 50.430865 \r\nL 226.070159 204.310244 \r\nL 226.161469 81.769224 \r\nL 226.167557 186.230421 \r\nL 226.255823 36.770554 \r\nL 226.271041 142.437073 \r\nL 226.289303 17.083636 \r\nL 226.344089 211.140399 \r\nL 226.383657 51.636186 \r\nL 226.435399 204.310244 \r\nL 226.438443 35.163459 \r\nL 226.493229 58.064568 \r\nL 226.56019 17.083636 \r\nL 226.572364 209.935078 \r\nL 226.599757 48.823769 \r\nL 226.669762 207.524435 \r\nL 226.605845 17.083636 \r\nL 226.709329 126.767894 \r\nL 226.803683 17.083636 \r\nL 226.764115 193.060576 \r\nL 226.818901 84.983415 \r\nL 226.879775 193.864124 \r\nL 226.840207 20.297827 \r\nL 226.928473 147.258359 \r\nL 227.025871 17.083636 \r\nL 227.001521 190.24816 \r\nL 227.038045 163.329313 \r\nL 227.095875 200.694279 \r\nL 227.150661 20.699601 \r\nL 227.171967 206.319113 \r\nL 227.260233 128.374989 \r\nL 227.333281 32.752816 \r\nL 227.327194 196.274767 \r\nL 227.369805 112.304035 \r\nL 227.427635 210.738625 \r\nL 227.406329 39.582971 \r\nL 227.479377 135.606918 \r\nL 227.497639 39.582971 \r\nL 227.494595 207.122661 \r\nL 227.591993 72.126652 \r\nL 227.661997 195.47122 \r\nL 227.674172 25.520887 \r\nL 227.704608 133.999823 \r\nL 227.777656 37.574102 \r\nL 227.750263 186.632195 \r\nL 227.817224 67.70714 \r\nL 227.899403 196.274767 \r\nL 227.917665 24.717339 \r\nL 227.926796 86.992284 \r\nL 228.012019 55.653925 \r\nL 227.969407 199.488958 \r\nL 228.024193 73.331973 \r\nL 228.124634 205.515565 \r\nL 228.078979 52.439734 \r\nL 228.136809 174.177206 \r\nL 228.231163 38.37765 \r\nL 228.200726 190.649933 \r\nL 228.249425 115.116452 \r\nL 228.264643 205.917339 \r\nL 228.322473 17.083636 \r\nL 228.358997 186.632195 \r\nL 228.456394 38.779424 \r\nL 228.392477 195.872993 \r\nL 228.471612 68.108914 \r\nL 228.553791 211.943947 \r\nL 228.535529 21.503149 \r\nL 228.584228 176.989623 \r\nL 228.599446 17.083636 \r\nL 228.654232 206.319113 \r\nL 228.696844 45.207805 \r\nL 228.809459 192.658803 \r\nL 228.84294 17.083636 \r\nL 228.915988 204.712018 \r\nL 228.922075 95.831308 \r\nL 228.955555 200.292506 \r\nL 229.00121 57.662794 \r\nL 229.031647 160.115122 \r\nL 229.11687 20.297827 \r\nL 229.129044 204.310244 \r\nL 229.141219 154.088514 \r\nL 229.223398 202.703149 \r\nL 229.171656 17.083636 \r\nL 229.24166 81.769224 \r\nL 229.272097 17.083636 \r\nL 229.256878 186.632195 \r\nL 229.339057 72.528426 \r\nL 229.342101 191.855255 \r\nL 229.357319 27.529756 \r\nL 229.448629 76.947938 \r\nL 229.45776 203.506696 \r\nL 229.494284 46.011353 \r\nL 229.564289 108.688071 \r\nL 229.57342 19.092506 \r\nL 229.634293 187.033969 \r\nL 229.673861 67.305366 \r\nL 229.725603 192.658803 \r\nL 229.695166 17.083636 \r\nL 229.783433 173.775432 \r\nL 229.810826 35.967007 \r\nL 229.795607 193.060576 \r\nL 229.893005 56.859246 \r\nL 229.950834 192.658803 \r\nL 229.908223 17.083636 \r\nL 230.002577 108.688071 \r\nL 230.014751 35.163459 \r\nL 230.090843 191.051707 \r\nL 230.112149 50.832639 \r\nL 230.133454 203.506696 \r\nL 230.194328 23.110244 \r\nL 230.227808 136.812239 \r\nL 230.273463 28.333304 \r\nL 230.3039 205.917339 \r\nL 230.334336 189.846386 \r\nL 230.340424 42.797162 \r\nL 230.446952 71.724878 \r\nL 230.550437 202.703149 \r\nL 230.46217 17.083636 \r\nL 230.559568 128.374989 \r\nL 230.638703 28.333304 \r\nL 230.620441 198.283636 \r\nL 230.66914 66.903592 \r\nL 230.714795 190.649933 \r\nL 230.693489 56.055698 \r\nL 230.778712 186.632195 \r\nL 230.857847 17.083636 \r\nL 230.842629 200.292506 \r\nL 230.891327 63.689401 \r\nL 230.900458 188.641064 \r\nL 230.915677 62.48408 \r\nL 231.000899 113.911131 \r\nL 231.049598 17.083636 \r\nL 231.016118 179.80204 \r\nL 231.101341 59.269889 \r\nL 231.137865 191.453481 \r\nL 231.143952 17.083636 \r\nL 231.213956 127.169667 \r\nL 231.238306 34.761685 \r\nL 231.293092 165.739956 \r\nL 231.363096 197.881863 \r\nL 231.338747 17.083636 \r\nL 231.381358 159.311574 \r\nL 231.384402 23.110244 \r\nL 231.481799 206.319113 \r\nL 231.49093 79.358581 \r\nL 231.539629 189.444612 \r\nL 231.554847 17.083636 \r\nL 231.606589 132.392727 \r\nL 231.646157 23.110244 \r\nL 231.700943 207.524435 \r\nL 231.719205 48.421996 \r\nL 231.755729 210.336851 \r\nL 231.786166 28.333304 \r\nL 231.828777 139.222882 \r\nL 231.871388 17.083636 \r\nL 231.910956 208.729756 \r\nL 231.935305 170.561242 \r\nL 231.984004 193.864124 \r\nL 232.00531 17.083636 \r\nL 232.023572 101.054368 \r\nL 232.050965 17.083636 \r\nL 232.066183 194.667672 \r\nL 232.133144 104.268559 \r\nL 232.22141 38.37765 \r\nL 232.209235 191.051707 \r\nL 232.236628 135.205144 \r\nL 232.251847 205.515565 \r\nL 232.245759 17.083636 \r\nL 232.343157 164.936408 \r\nL 232.397943 17.083636 \r\nL 232.446641 194.667672 \r\nL 232.458816 70.117783 \r\nL 232.547082 203.506696 \r\nL 232.516646 17.083636 \r\nL 232.568388 69.716009 \r\nL 232.574475 53.243282 \r\nL 232.577519 75.340843 \r\nL 232.64448 207.926208 \r\nL 232.687091 17.083636 \r\nL 232.690135 180.605588 \r\nL 232.693178 201.497827 \r\nL 232.76927 50.832639 \r\nL 232.787532 127.571441 \r\nL 232.872755 25.520887 \r\nL 232.833187 196.676541 \r\nL 232.897104 147.660133 \r\nL 232.945803 17.083636 \r\nL 232.91841 199.087184 \r\nL 233.00972 131.990953 \r\nL 233.07668 17.083636 \r\nL 233.079724 192.257029 \r\nL 233.110161 72.9302 \r\nL 233.143641 204.310244 \r\nL 233.13451 33.556364 \r\nL 233.222776 193.864124 \r\nL 233.289737 17.083636 \r\nL 233.295824 208.729756 \r\nL 233.335392 142.838847 \r\nL 233.37496 202.301375 \r\nL 233.414527 17.083636 \r\nL 233.44192 117.928869 \r\nL 233.511925 51.234412 \r\nL 233.524099 203.506696 \r\nL 233.536274 72.528426 \r\nL 233.539318 199.087184 \r\nL 233.542361 17.083636 \r\nL 233.645846 117.928869 \r\nL 233.68237 198.283636 \r\nL 233.755418 17.083636 \r\nL 233.871077 201.497827 \r\nL 233.919776 17.083636 \r\nL 233.883252 203.506696 \r\nL 233.98978 37.574102 \r\nL 234.032392 202.301375 \r\nL 234.102396 158.9098 \r\nL 234.120658 197.078315 \r\nL 234.163269 17.083636 \r\nL 234.193706 128.776763 \r\nL 234.28806 17.083636 \r\nL 234.218055 181.810909 \r\nL 234.303278 95.027761 \r\nL 234.361108 209.13153 \r\nL 234.364151 17.083636 \r\nL 234.409806 107.080976 \r\nL 234.461549 17.083636 \r\nL 234.507204 199.087184 \r\nL 234.519378 113.911131 \r\nL 234.549815 17.083636 \r\nL 234.583295 208.729756 \r\nL 234.671562 17.083636 \r\nL 234.695911 48.421996 \r\nL 234.77809 187.033969 \r\nL 234.732435 24.717339 \r\nL 234.802439 135.606918 \r\nL 234.805483 17.083636 \r\nL 234.866356 199.488958 \r\nL 234.915055 58.466341 \r\nL 235.024627 205.515565 \r\nL 234.933317 25.119113 \r\nL 235.033758 163.329313 \r\nL 235.131155 35.967007 \r\nL 235.064195 195.069446 \r\nL 235.14333 149.267228 \r\nL 235.213334 208.327982 \r\nL 235.222465 31.547494 \r\nL 235.237684 138.821109 \r\nL 235.319863 17.083636 \r\nL 235.246815 196.274767 \r\nL 235.350299 63.287627 \r\nL 235.374649 211.140399 \r\nL 235.389867 17.083636 \r\nL 235.462915 177.793171 \r\nL 235.5664 17.083636 \r\nL 235.548138 200.292506 \r\nL 235.575531 138.419335 \r\nL 235.679015 196.676541 \r\nL 235.645535 17.083636 \r\nL 235.682059 154.490288 \r\nL 235.706408 193.060576 \r\nL 235.791631 17.083636 \r\nL 235.889028 204.712018 \r\nL 235.904247 121.14306 \r\nL 235.922509 193.864124 \r\nL 235.934683 62.082306 \r\nL 236.010775 124.759024 \r\nL 236.095998 30.743947 \r\nL 236.08991 210.336851 \r\nL 236.117303 83.376319 \r\nL 236.162958 192.658803 \r\nL 236.141653 40.386519 \r\nL 236.229919 189.444612 \r\nL 236.23905 17.083636 \r\nL 236.321229 200.292506 \r\nL 236.342535 74.537295 \r\nL 236.403408 197.078315 \r\nL 236.439932 50.430865 \r\nL 236.452107 94.224213 \r\nL 236.491674 62.082306 \r\nL 236.509936 207.122661 \r\nL 236.555591 63.689401 \r\nL 236.579941 206.720887 \r\nL 236.616465 31.145721 \r\nL 236.665163 125.964346 \r\nL 236.768648 17.083636 \r\nL 236.719949 199.488958 \r\nL 236.777779 44.404257 \r\nL 236.82039 188.641064 \r\nL 236.783866 17.083636 \r\nL 236.887351 102.661463 \r\nL 236.939093 44.404257 \r\nL 236.945181 200.292506 \r\nL 236.984748 85.385188 \r\nL 237.069971 197.881863 \r\nL 237.09432 64.091175 \r\nL 237.109539 199.488958 \r\nL 237.161281 17.083636 \r\nL 237.20998 179.80204 \r\nL 237.231285 17.083636 \r\nL 237.307377 190.24816 \r\nL 237.325639 55.653925 \r\nL 237.398687 184.623326 \r\nL 237.432167 91.010022 \r\nL 237.532608 17.083636 \r\nL 237.480866 205.917339 \r\nL 237.541739 70.117783 \r\nL 237.617831 17.083636 \r\nL 237.599569 192.257029 \r\nL 237.630006 66.100044 \r\nL 237.703054 189.042838 \r\nL 237.721316 17.083636 \r\nL 237.739578 84.179867 \r\nL 237.782189 17.083636 \r\nL 237.806538 169.35592 \r\nL 237.809582 59.671663 \r\nL 237.894805 195.47122 \r\nL 237.855237 35.163459 \r\nL 237.919154 60.475211 \r\nL 238.00742 203.104922 \r\nL 237.934372 24.717339 \r\nL 238.028726 68.108914 \r\nL 238.101774 205.515565 \r\nL 238.083512 17.083636 \r\nL 238.135254 113.509357 \r\nL 238.147429 17.083636 \r\nL 238.150473 179.400266 \r\nL 238.244826 84.179867 \r\nL 238.278307 201.096053 \r\nL 238.257001 17.083636 \r\nL 238.354398 139.624656 \r\nL 238.375704 43.60071 \r\nL 238.454839 194.265898 \r\nL 238.467014 62.885854 \r\nL 238.485276 209.533304 \r\nL 238.552237 17.083636 \r\nL 238.582673 167.347051 \r\nL 238.652678 25.922661 \r\nL 238.628328 190.24816 \r\nL 238.695289 106.277428 \r\nL 238.771381 17.083636 \r\nL 238.759206 209.935078 \r\nL 238.804861 101.054368 \r\nL 238.862691 207.926208 \r\nL 238.826167 17.083636 \r\nL 238.914433 170.561242 \r\nL 239.0027 17.083636 \r\nL 238.969219 192.257029 \r\nL 239.024005 168.552373 \r\nL 239.075748 199.890732 \r\nL 239.051398 25.119113 \r\nL 239.106184 96.634856 \r\nL 239.124446 17.083636 \r\nL 239.12749 187.033969 \r\nL 239.212713 126.36612 \r\nL 239.234018 183.418004 \r\nL 239.249237 49.627317 \r\nL 239.313154 166.141729 \r\nL 239.392289 21.904922 \r\nL 239.361852 197.881863 \r\nL 239.425769 92.215344 \r\nL 239.495774 32.752816 \r\nL 239.437944 152.079645 \r\nL 239.514036 83.376319 \r\nL 239.61752 189.846386 \r\nL 239.547516 17.083636 \r\nL 239.623608 86.188736 \r\nL 239.705787 206.319113 \r\nL 239.684481 28.333304 \r\nL 239.721005 176.186075 \r\nL 239.760573 17.083636 \r\nL 239.797097 185.828647 \r\nL 239.833621 48.020222 \r\nL 239.89145 185.828647 \r\nL 239.867101 39.984745 \r\nL 239.94928 181.007361 \r\nL 240.055808 17.083636 \r\nL 239.994935 200.292506 \r\nL 240.061896 19.092506 \r\nL 240.071027 192.257029 \r\nL 240.1319 17.083636 \r\nL 240.171468 35.967007 \r\nL 240.28104 195.47122 \r\nL 240.18973 17.083636 \r\nL 240.290171 127.973215 \r\nL 240.366262 17.887184 \r\nL 240.354088 199.087184 \r\nL 240.399743 49.627317 \r\nL 240.506271 200.694279 \r\nL 240.418005 17.083636 \r\nL 240.512358 161.722217 \r\nL 240.615843 17.083636 \r\nL 240.576275 186.230421 \r\nL 240.62193 95.429534 \r\nL 240.655411 209.13153 \r\nL 240.649323 17.083636 \r\nL 240.73759 163.731086 \r\nL 240.749764 17.083636 \r\nL 240.77107 207.926208 \r\nL 240.847162 171.766563 \r\nL 240.883686 191.855255 \r\nL 240.89586 51.234412 \r\nL 240.904991 183.418004 \r\nL 240.996301 17.083636 \r\nL 240.984127 205.917339 \r\nL 241.014563 135.205144 \r\nL 241.069349 199.488958 \r\nL 241.032825 17.083636 \r\nL 241.07848 114.312905 \r\nL 241.081524 17.083636 \r\nL 241.127179 186.632195 \r\nL 241.188052 70.117783 \r\nL 241.267188 212.747494 \r\nL 241.215445 17.083636 \r\nL 241.300668 209.533304 \r\nL 241.361541 17.083636 \r\nL 241.413284 142.035299 \r\nL 241.416327 207.926208 \r\nL 241.50155 17.083636 \r\nL 241.522856 135.606918 \r\nL 241.580685 17.083636 \r\nL 241.550249 203.90847 \r\nL 241.635471 50.430865 \r\nL 241.714607 201.899601 \r\nL 241.665908 44.404257 \r\nL 241.748087 136.008692 \r\nL 241.845484 30.342173 \r\nL 241.793742 185.0251 \r\nL 241.857659 162.525765 \r\nL 241.86679 17.083636 \r\nL 241.961144 208.327982 \r\nL 242.04941 17.083636 \r\nL 242.073759 53.645055 \r\nL 242.146807 187.837517 \r\nL 242.104196 17.083636 \r\nL 242.186375 156.900931 \r\nL 242.280729 17.083636 \r\nL 242.192462 184.623326 \r\nL 242.298991 55.252151 \r\nL 242.393344 199.087184 \r\nL 242.341602 50.430865 \r\nL 242.41465 174.57898 \r\nL 242.435956 17.083636 \r\nL 242.496829 183.819778 \r\nL 242.524222 99.045499 \r\nL 242.527266 179.400266 \r\nL 242.618576 17.083636 \r\nL 242.633794 60.475211 \r\nL 242.719017 208.729756 \r\nL 242.661187 17.083636 \r\nL 242.743366 76.947938 \r\nL 242.843807 17.083636 \r\nL 242.795108 185.828647 \r\nL 242.852938 101.054368 \r\nL 242.859025 196.274767 \r\nL 242.919899 17.083636 \r\nL 242.959466 121.946608 \r\nL 243.059907 17.083636 \r\nL 242.977728 193.864124 \r\nL 243.069038 56.055698 \r\nL 243.172523 190.649933 \r\nL 243.148174 21.904922 \r\nL 243.17861 187.837517 \r\nL 243.257746 17.083636 \r\nL 243.245571 188.641064 \r\nL 243.291226 27.529756 \r\nL 243.333837 203.506696 \r\nL 243.315575 25.922661 \r\nL 243.403842 101.857916 \r\nL 243.406885 28.333304 \r\nL 243.41906 188.23929 \r\nL 243.516457 53.645055 \r\nL 243.559069 210.738625 \r\nL 243.525588 24.315565 \r\nL 243.629073 116.321774 \r\nL 243.705165 36.770554 \r\nL 243.674728 189.846386 \r\nL 243.738645 130.785632 \r\nL 243.829955 62.885854 \r\nL 243.823868 203.506696 \r\nL 243.851261 74.135521 \r\nL 243.912134 193.060576 \r\nL 243.887785 17.083636 \r\nL 243.957789 69.314235 \r\nL 243.994313 24.717339 \r\nL 244.043012 189.846386 \r\nL 244.061274 44.806031 \r\nL 244.152584 195.872993 \r\nL 244.128234 30.743947 \r\nL 244.173889 136.812239 \r\nL 244.237806 17.083636 \r\nL 244.18302 191.051707 \r\nL 244.286505 83.376319 \r\nL 244.347378 172.971885 \r\nL 244.33216 17.083636 \r\nL 244.396077 67.70714 \r\nL 244.45695 179.80204 \r\nL 244.426514 28.333304 \r\nL 244.505649 56.457472 \r\nL 244.511736 59.671663 \r\nL 244.618265 152.481419 \r\nL 244.581741 18.690732 \r\nL 244.624352 104.670333 \r\nL 244.685225 17.083636 \r\nL 244.694356 195.069446 \r\nL 244.73088 110.69694 \r\nL 244.813059 196.676541 \r\nL 244.758273 17.083636 \r\nL 244.837409 77.349712 \r\nL 244.883064 17.083636 \r\nL 244.919588 209.533304 \r\nL 244.943937 19.494279 \r\nL 244.962199 185.426874 \r\nL 245.056553 148.061907 \r\nL 245.156994 17.083636 \r\nL 245.080902 172.168337 \r\nL 245.163081 146.454812 \r\nL 245.226998 193.46235 \r\nL 245.172212 17.083636 \r\nL 245.263522 167.347051 \r\nL 245.367007 17.083636 \r\nL 245.339614 172.971885 \r\nL 245.376138 48.020222 \r\nL 245.400487 185.0251 \r\nL 245.424836 17.083636 \r\nL 245.48571 131.58918 \r\nL 245.583107 17.083636 \r\nL 245.589194 205.917339 \r\nL 245.595282 85.385188 \r\nL 245.686592 171.766563 \r\nL 245.604413 17.083636 \r\nL 245.704854 130.785632 \r\nL 245.753552 17.083636 \r\nL 245.79312 190.24816 \r\nL 245.817469 75.742616 \r\nL 245.911823 197.881863 \r\nL 245.863124 17.083636 \r\nL 245.930085 129.58031 \r\nL 246.003133 17.083636 \r\nL 246.012264 189.846386 \r\nL 246.03357 84.581641 \r\nL 246.079225 203.90847 \r\nL 246.085312 17.083636 \r\nL 246.143142 167.347051 \r\nL 246.15836 17.083636 \r\nL 246.210102 193.46235 \r\nL 246.252714 47.216674 \r\nL 246.255758 178.596718 \r\nL 246.356199 17.083636 \r\nL 246.36533 168.552373 \r\nL 246.377504 42.797162 \r\nL 246.453596 212.747494 \r\nL 246.477945 112.304035 \r\nL 246.514469 17.083636 \r\nL 246.566212 190.649933 \r\nL 246.590561 37.172328 \r\nL 246.630129 200.694279 \r\nL 246.675784 17.083636 \r\nL 246.703177 112.304035 \r\nL 246.727526 198.68541 \r\nL 246.715351 17.083636 \r\nL 246.806661 82.170998 \r\nL 246.809705 17.083636 \r\nL 246.879709 197.881863 \r\nL 246.916233 85.786962 \r\nL 247.016674 203.104922 \r\nL 246.964932 17.083636 \r\nL 247.022762 178.194945 \r\nL 247.098853 17.083636 \r\nL 247.065373 196.274767 \r\nL 247.132334 53.243282 \r\nL 247.141465 199.890732 \r\nL 247.138421 17.083636 \r\nL 247.241906 121.946608 \r\nL 247.296692 17.083636 \r\nL 247.25408 208.327982 \r\nL 247.351478 93.822439 \r\nL 247.458006 189.444612 \r\nL 247.415395 29.538625 \r\nL 247.46105 127.973215 \r\nL 247.506705 17.083636 \r\nL 247.518879 198.283636 \r\nL 247.570622 71.724878 \r\nL 247.604102 208.327982 \r\nL 247.652801 23.512018 \r\nL 247.680194 128.374989 \r\nL 247.783678 29.940399 \r\nL 247.777591 199.890732 \r\nL 247.786722 94.224213 \r\nL 247.865857 205.515565 \r\nL 247.798897 17.083636 \r\nL 247.896294 166.141729 \r\nL 247.954124 17.083636 \r\nL 248.002822 192.257029 \r\nL 248.005866 131.187406 \r\nL 248.10022 195.872993 \r\nL 248.072827 42.395388 \r\nL 248.109351 143.240621 \r\nL 248.173268 17.083636 \r\nL 248.136744 188.23929 \r\nL 248.221966 70.117783 \r\nL 248.288927 49.627317 \r\nL 248.255447 197.480089 \r\nL 248.31632 114.312905 \r\nL 248.422848 207.122661 \r\nL 248.383281 42.395388 \r\nL 248.428936 124.759024 \r\nL 248.514158 19.092506 \r\nL 248.505027 210.336851 \r\nL 248.541551 34.761685 \r\nL 248.584163 197.881863 \r\nL 248.568944 17.083636 \r\nL 248.654167 141.633525 \r\nL 248.742433 21.503149 \r\nL 248.733302 184.221552 \r\nL 248.760695 144.445942 \r\nL 248.855049 195.872993 \r\nL 248.809394 17.083636 \r\nL 248.86418 158.106253 \r\nL 248.92201 17.083636 \r\nL 248.973752 193.46235 \r\nL 249.043756 17.083636 \r\nL 249.052887 193.864124 \r\nL 249.086368 63.689401 \r\nL 249.189852 187.435743 \r\nL 249.150285 17.083636 \r\nL 249.19594 143.240621 \r\nL 249.198983 38.37765 \r\nL 249.296381 181.007361 \r\nL 249.305512 69.716009 \r\nL 249.326817 187.033969 \r\nL 249.317686 17.083636 \r\nL 249.418127 117.928869 \r\nL 249.475957 17.083636 \r\nL 249.46987 196.676541 \r\nL 249.527699 96.634856 \r\nL 249.582485 194.667672 \r\nL 249.533787 17.083636 \r\nL 249.640315 153.686741 \r\nL 249.670752 17.083636 \r\nL 249.731625 188.23929 \r\nL 249.755974 53.645055 \r\nL 249.765105 191.855255 \r\nL 249.798586 17.083636 \r\nL 249.865546 46.011353 \r\nL 249.86859 19.896053 \r\nL 249.950769 180.203814 \r\nL 249.969031 55.653925 \r\nL 250.042079 191.453481 \r\nL 249.978162 21.503149 \r\nL 250.078603 127.169667 \r\nL 250.121214 17.083636 \r\nL 250.115127 196.274767 \r\nL 250.191219 97.438404 \r\nL 250.227743 211.542173 \r\nL 250.209481 50.430865 \r\nL 250.246005 74.939069 \r\nL 250.322096 17.083636 \r\nL 250.316009 206.319113 \r\nL 250.355577 37.172328 \r\nL 250.462105 191.453481 \r\nL 250.459061 23.913792 \r\nL 250.471236 136.410466 \r\nL 250.498629 17.083636 \r\nL 250.532109 186.632195 \r\nL 250.583852 85.385188 \r\nL 250.647769 201.497827 \r\nL 250.596026 20.297827 \r\nL 250.693424 93.420665 \r\nL 250.757341 183.418004 \r\nL 250.790821 18.288958 \r\nL 250.802996 103.866785 \r\nL 250.848651 20.699601 \r\nL 250.812127 202.703149 \r\nL 250.912568 48.421996 \r\nL 250.955179 199.488958 \r\nL 250.949092 32.351042 \r\nL 251.025183 70.92133 \r\nL 251.079969 200.694279 \r\nL 251.037358 17.083636 \r\nL 251.137799 193.060576 \r\nL 251.210847 41.190067 \r\nL 251.241284 197.480089 \r\nL 251.250415 93.018891 \r\nL 251.311288 55.252151 \r\nL 251.27172 187.033969 \r\nL 251.347812 70.92133 \r\nL 251.399554 193.060576 \r\nL 251.429991 27.529756 \r\nL 251.457384 86.188736 \r\nL 251.527388 20.297827 \r\nL 251.47869 185.426874 \r\nL 251.560869 104.268559 \r\nL 251.649135 197.881863 \r\nL 251.600436 32.351042 \r\nL 251.667397 178.596718 \r\nL 251.734358 41.190067 \r\nL 251.710008 207.122661 \r\nL 251.780013 111.098714 \r\nL 251.813493 205.515565 \r\nL 251.895672 48.823769 \r\nL 251.977851 206.319113 \r\nL 251.980895 17.083636 \r\nL 252.014375 159.311574 \r\nL 252.069161 53.243282 \r\nL 252.102641 186.230421 \r\nL 252.114816 84.179867 \r\nL 252.163515 206.720887 \r\nL 252.221344 49.627317 \r\nL 252.224388 75.340843 \r\nL 252.306567 192.658803 \r\nL 252.233519 45.609579 \r\nL 252.330916 74.537295 \r\nL 252.376571 44.404257 \r\nL 252.358309 189.042838 \r\nL 252.431357 97.438404 \r\nL 252.522667 197.480089 \r\nL 252.504405 31.547494 \r\nL 252.540929 120.339512 \r\nL 252.556148 54.046829 \r\nL 252.583541 201.096053 \r\nL 252.644414 70.519557 \r\nL 252.726593 201.899601 \r\nL 252.6992 21.904922 \r\nL 252.753986 99.447273 \r\nL 252.845296 23.110244 \r\nL 252.793554 184.221552 \r\nL 252.866602 79.760355 \r\nL 252.897038 172.168337 \r\nL 252.9153 18.690732 \r\nL 252.970086 189.042838 \r\nL 252.942693 17.083636 \r\nL 253.027916 130.785632 \r\nL 253.055309 31.547494 \r\nL 253.049222 194.265898 \r\nL 253.140532 64.492949 \r\nL 253.207492 207.122661 \r\nL 253.195318 46.413126 \r\nL 253.253147 160.91867 \r\nL 253.332283 23.913792 \r\nL 253.307933 203.90847 \r\nL 253.37185 74.537295 \r\nL 253.414462 44.404257 \r\nL 253.411418 192.257029 \r\nL 253.454029 125.160798 \r\nL 253.475335 187.837517 \r\nL 253.493597 17.083636 \r\nL 253.560558 181.810909 \r\nL 253.594038 47.618448 \r\nL 253.609256 190.649933 \r\nL 253.673173 67.305366 \r\nL 253.724916 209.935078 \r\nL 253.779702 28.333304 \r\nL 253.782745 150.070776 \r\nL 253.871012 195.069446 \r\nL 253.892318 21.904922 \r\nL 253.962322 190.24816 \r\nL 254.004933 82.974545 \r\nL 254.108418 205.515565 \r\nL 254.071894 17.083636 \r\nL 254.114505 66.100044 \r\nL 254.199728 25.922661 \r\nL 254.181466 177.391397 \r\nL 254.21799 101.857916 \r\nL 254.236252 186.632195 \r\nL 254.230165 25.922661 \r\nL 254.330606 148.865455 \r\nL 254.379304 178.596718 \r\nL 254.364086 17.083636 \r\nL 254.43409 124.357251 \r\nL 254.49192 17.083636 \r\nL 254.473658 198.283636 \r\nL 254.546706 18.690732 \r\nL 254.622798 196.274767 \r\nL 254.659322 97.840177 \r\nL 254.701933 36.770554 \r\nL 254.668453 190.24816 \r\nL 254.774981 40.788293 \r\nL 254.778025 39.582971 \r\nL 254.781068 56.859246 \r\nL 254.872378 207.122661 \r\nL 254.869335 17.083636 \r\nL 254.893684 101.857916 \r\nL 254.954557 210.738625 \r\nL 254.908902 17.083636 \r\nL 254.997169 64.091175 \r\nL 255.000212 40.386519 \r\nL 255.048911 163.329313 \r\nL 255.091522 130.785632 \r\nL 255.13109 203.90847 \r\nL 255.112828 33.556364 \r\nL 255.198051 117.125322 \r\nL 255.28023 37.975876 \r\nL 255.271099 200.292506 \r\nL 255.310666 91.81357 \r\nL 255.353278 203.90847 \r\nL 255.325885 17.083636 \r\nL 255.420238 108.286297 \r\nL 255.487199 33.556364 \r\nL 255.468937 177.391397 \r\nL 255.523723 86.188736 \r\nL 255.572422 202.703149 \r\nL 255.541985 28.333304 \r\nL 255.633295 78.153259 \r\nL 255.660688 32.752816 \r\nL 255.657644 194.265898 \r\nL 255.700256 95.027761 \r\nL 255.703299 198.68541 \r\nL 255.721561 17.083636 \r\nL 255.812871 172.168337 \r\nL 255.888963 21.101375 \r\nL 255.9194 209.935078 \r\nL 255.925487 119.134191 \r\nL 255.965055 17.083636 \r\nL 255.934618 189.444612 \r\nL 256.035059 114.312905 \r\nL 256.038103 199.488958 \r\nL 256.114194 35.967007 \r\nL 256.144631 168.150599 \r\nL 256.254203 17.083636 \r\nL 256.16898 201.899601 \r\nL 256.257247 44.806031 \r\nL 256.315076 186.632195 \r\nL 256.312033 21.101375 \r\nL 256.366819 77.349712 \r\nL 256.388124 31.949268 \r\nL 256.430736 178.596718 \r\nL 256.461172 150.47255 \r\nL 256.46726 197.480089 \r\nL 256.53422 33.958137 \r\nL 256.567701 95.831308 \r\nL 256.655967 17.083636 \r\nL 256.576832 181.810909 \r\nL 256.668142 121.14306 \r\nL 256.759452 183.016231 \r\nL 256.753364 17.083636 \r\nL 256.777714 130.383858 \r\nL 256.86598 35.967007 \r\nL 256.805107 197.480089 \r\nL 256.890329 96.634856 \r\nL 256.963377 213.149268 \r\nL 256.920766 19.896053 \r\nL 256.999901 165.338182 \r\nL 257.088168 33.556364 \r\nL 257.01512 187.837517 \r\nL 257.112517 62.885854 \r\nL 257.142954 190.649933 \r\nL 257.170347 17.083636 \r\nL 257.225133 175.382528 \r\nL 257.307312 19.092506 \r\nL 257.331661 188.23929 \r\nL 257.337748 58.466341 \r\nL 257.340792 185.0251 \r\nL 257.383403 17.083636 \r\nL 257.44732 35.163459 \r\nL 257.559936 203.90847 \r\nL 257.47167 17.083636 \r\nL 257.56298 162.525765 \r\nL 257.590373 17.083636 \r\nL 257.581242 201.497827 \r\nL 257.672552 189.444612 \r\nL 257.675595 189.846386 \r\nL 257.739512 17.887184 \r\nL 257.727338 209.533304 \r\nL 257.788211 63.287627 \r\nL 257.81256 201.497827 \r\nL 257.809517 17.083636 \r\nL 257.900827 136.812239 \r\nL 257.909958 196.676541 \r\nL 257.964744 17.083636 \r\nL 257.989093 58.868115 \r\nL 258.11084 194.265898 \r\nL 258.05301 17.083636 \r\nL 258.113883 106.679202 \r\nL 258.214324 17.887184 \r\nL 258.14432 195.872993 \r\nL 258.220412 123.553703 \r\nL 258.305634 201.096053 \r\nL 258.232586 17.083636 \r\nL 258.323896 71.724878 \r\nL 258.342158 17.083636 \r\nL 258.393901 212.747494 \r\nL 258.433468 28.735078 \r\nL 258.506516 200.292506 \r\nL 258.512604 21.904922 \r\nL 258.546084 142.035299 \r\nL 258.56739 189.846386 \r\nL 258.60087 59.671663 \r\nL 258.646525 103.465011 \r\nL 258.716529 208.327982 \r\nL 258.753053 17.083636 \r\nL 258.862625 195.47122 \r\nL 258.896106 17.083636 \r\nL 258.975241 39.181197 \r\nL 258.990459 193.46235 \r\nL 259.033071 31.949268 \r\nL 259.087857 113.509357 \r\nL 259.170036 35.565233 \r\nL 259.18221 194.667672 \r\nL 259.200472 73.331973 \r\nL 259.246127 177.793171 \r\nL 259.29787 17.083636 \r\nL 259.303957 77.751486 \r\nL 259.316132 19.092506 \r\nL 259.361787 175.382528 \r\nL 259.407442 91.81357 \r\nL 259.462228 17.083636 \r\nL 259.517014 184.623326 \r\nL 259.593105 18.288958 \r\nL 259.523101 198.283636 \r\nL 259.629629 55.252151 \r\nL 259.693546 207.122661 \r\nL 259.736158 17.083636 \r\nL 259.830511 180.203814 \r\nL 259.84573 69.314235 \r\nL 259.933996 17.083636 \r\nL 259.891385 190.24816 \r\nL 259.952258 28.333304 \r\nL 260.049655 180.203814 \r\nL 259.991826 17.083636 \r\nL 260.067917 152.481419 \r\nL 260.11966 21.503149 \r\nL 260.165315 198.283636 \r\nL 260.177489 97.438404 \r\nL 260.247494 213.952816 \r\nL 260.198795 46.8149 \r\nL 260.284018 74.537295 \r\nL 260.329673 44.806031 \r\nL 260.36924 214.35459 \r\nL 260.378371 119.535965 \r\nL 260.439245 194.667672 \r\nL 260.399677 17.083636 \r\nL 260.4849 82.170998 \r\nL 260.579253 178.596718 \r\nL 260.570122 22.70847 \r\nL 260.594472 76.14439 \r\nL 260.612734 18.690732 \r\nL 260.60969 134.80337 \r\nL 260.618821 63.689401 \r\nL 260.621865 173.775432 \r\nL 260.707087 33.15459 \r\nL 260.728393 71.724878 \r\nL 260.819703 183.418004 \r\nL 260.73448 17.083636 \r\nL 260.841009 93.018891 \r\nL 260.953624 17.083636 \r\nL 260.88362 209.935078 \r\nL 260.959712 48.020222 \r\nL 260.962755 205.917339 \r\nL 260.97493 27.93153 \r\nL 261.069284 84.179867 \r\nL 261.114939 197.480089 \r\nL 261.154506 17.083636 \r\nL 261.166681 103.063237 \r\nL 261.169725 35.163459 \r\nL 261.212336 197.881863 \r\nL 261.276253 58.868115 \r\nL 261.324952 207.524435 \r\nL 261.346257 29.538625 \r\nL 261.388869 199.087184 \r\nL 261.495397 17.083636 \r\nL 261.507572 80.563902 \r\nL 261.58062 166.543503 \r\nL 261.583664 30.342173 \r\nL 261.620188 160.115122 \r\nL 261.650624 17.083636 \r\nL 261.687148 178.194945 \r\nL 261.72976 106.679202 \r\nL 261.744978 55.653925 \r\nL 261.735847 178.194945 \r\nL 261.760196 56.457472 \r\nL 261.802808 199.087184 \r\nL 261.833244 25.520887 \r\nL 261.869768 50.029091 \r\nL 261.872812 35.565233 \r\nL 261.875856 181.810909 \r\nL 261.954991 75.742616 \r\nL 262.046301 181.007361 \r\nL 262.034126 17.083636 \r\nL 262.064563 84.179867 \r\nL 262.122393 17.083636 \r\nL 262.165004 189.444612 \r\nL 262.174135 58.064568 \r\nL 262.183266 183.819778 \r\nL 262.195441 17.887184 \r\nL 262.289794 109.893392 \r\nL 262.308056 27.127982 \r\nL 262.34458 197.480089 \r\nL 262.393279 83.376319 \r\nL 262.432847 213.551042 \r\nL 262.429803 17.083636 \r\nL 262.505895 168.954146 \r\nL 262.597205 17.083636 \r\nL 262.569812 198.283636 \r\nL 262.61851 47.216674 \r\nL 262.648947 185.828647 \r\nL 262.627641 17.083636 \r\nL 262.731126 125.964346 \r\nL 262.834611 17.083636 \r\nL 262.795043 183.418004 \r\nL 262.843742 26.726208 \r\nL 262.962445 206.319113 \r\nL 262.868091 17.083636 \r\nL 262.965488 160.91867 \r\nL 263.011143 23.110244 \r\nL 263.065929 203.104922 \r\nL 263.078104 95.831308 \r\nL 263.114628 183.819778 \r\nL 263.142021 23.110244 \r\nL 263.163327 115.518226 \r\nL 263.193763 17.083636 \r\nL 263.236375 192.658803 \r\nL 263.272899 128.374989 \r\nL 263.324641 185.426874 \r\nL 263.342903 17.083636 \r\nL 263.370296 73.331973 \r\nL 263.455519 17.083636 \r\nL 263.379427 205.515565 \r\nL 263.473781 73.331973 \r\nL 263.476824 188.23929 \r\nL 263.482912 37.172328 \r\nL 263.586396 144.445942 \r\nL 263.644226 189.042838 \r\nL 263.695968 17.083636 \r\nL 263.71423 198.68541 \r\nL 263.808584 181.007361 \r\nL 263.884676 17.083636 \r\nL 263.851195 212.345721 \r\nL 263.9212 141.633525 \r\nL 264.003379 17.083636 \r\nL 264.006422 172.971885 \r\nL 264.015553 40.788293 \r\nL 264.049034 191.051707 \r\nL 264.100776 18.288958 \r\nL 264.125125 91.81357 \r\nL 264.210348 199.890732 \r\nL 264.198173 51.234412 \r\nL 264.225566 156.097384 \r\nL 264.26209 34.359911 \r\nL 264.249916 197.881863 \r\nL 264.338182 87.394058 \r\nL 264.344269 193.864124 \r\nL 264.362531 17.48541 \r\nL 264.447754 131.58918 \r\nL 264.545151 37.172328 \r\nL 264.517758 213.551042 \r\nL 264.557326 66.100044 \r\nL 264.624287 204.310244 \r\nL 264.62733 26.726208 \r\nL 264.666898 86.188736 \r\nL 264.688204 154.088514 \r\nL 264.694291 31.547494 \r\nL 264.697335 201.096053 \r\nL 264.797776 29.940399 \r\nL 264.803863 60.475211 \r\nL 264.822125 196.274767 \r\nL 264.852562 26.324435 \r\nL 264.922566 185.426874 \r\nL 264.956046 17.083636 \r\nL 264.971265 201.899601 \r\nL 265.035182 143.240621 \r\nL 265.111273 185.0251 \r\nL 265.047356 17.083636 \r\nL 265.132579 103.063237 \r\nL 265.138666 17.083636 \r\nL 265.163016 198.283636 \r\nL 265.229976 109.491619 \r\nL 265.303024 196.274767 \r\nL 265.254326 17.083636 \r\nL 265.336505 63.287627 \r\nL 265.339548 50.430865 \r\nL 265.363898 197.480089 \r\nL 265.430858 79.760355 \r\nL 265.446077 182.614457 \r\nL 265.528256 17.887184 \r\nL 265.54043 76.947938 \r\nL 265.558692 17.083636 \r\nL 265.595216 200.292506 \r\nL 265.643915 115.518226 \r\nL 265.720007 213.551042 \r\nL 265.68957 17.083636 \r\nL 265.753487 170.561242 \r\nL 265.805229 35.163459 \r\nL 265.820448 212.345721 \r\nL 265.866103 47.618448 \r\nL 265.875234 193.060576 \r\nL 265.914801 17.083636 \r\nL 265.978718 129.178537 \r\nL 266.045679 17.083636 \r\nL 266.036548 180.203814 \r\nL 266.08829 66.903592 \r\nL 266.140033 196.274767 \r\nL 266.167426 17.083636 \r\nL 266.200906 101.054368 \r\nL 266.289172 41.190067 \r\nL 266.273954 186.632195 \r\nL 266.307434 43.198936 \r\nL 266.350046 207.926208 \r\nL 266.322653 31.547494 \r\nL 266.42005 192.658803 \r\nL 266.523535 17.083636 \r\nL 266.456574 203.506696 \r\nL 266.54484 45.609579 \r\nL 266.651369 199.488958 \r\nL 266.596583 17.083636 \r\nL 266.654412 186.632195 \r\nL 266.706155 17.083636 \r\nL 266.669631 195.47122 \r\nL 266.767028 62.48408 \r\nL 266.849207 17.083636 \r\nL 266.812683 183.418004 \r\nL 266.864425 97.438404 \r\nL 266.888775 197.078315 \r\nL 266.903993 17.083636 \r\nL 266.973997 123.955477 \r\nL 266.998347 17.083636 \r\nL 267.013565 211.542173 \r\nL 267.086613 91.81357 \r\nL 267.153574 17.083636 \r\nL 267.135312 185.426874 \r\nL 267.193141 106.277428 \r\nL 267.296626 207.926208 \r\nL 267.29967 24.717339 \r\nL 267.302713 17.083636 \r\nL 267.339237 177.391397 \r\nL 267.354456 102.661463 \r\nL 267.436635 196.676541 \r\nL 267.412285 17.083636 \r\nL 267.467071 156.499157 \r\nL 267.537076 17.083636 \r\nL 267.512726 192.658803 \r\nL 267.579687 89.804701 \r\nL 267.66491 183.819778 \r\nL 267.667953 17.083636 \r\nL 267.689259 78.153259 \r\nL 267.765351 17.083636 \r\nL 267.713608 197.480089 \r\nL 267.798831 32.351042 \r\nL 267.820137 201.497827 \r\nL 267.853617 17.083636 \r\nL 267.908403 66.501818 \r\nL 267.926665 21.904922 \r\nL 267.944927 177.793171 \r\nL 268.0058 88.599379 \r\nL 268.008844 211.943947 \r\nL 268.072761 17.083636 \r\nL 268.115372 82.170998 \r\nL 268.182333 206.319113 \r\nL 268.161027 21.904922 \r\nL 268.224944 74.939069 \r\nL 268.227988 71.724878 \r\nL 268.231032 168.954146 \r\nL 268.234075 188.641064 \r\nL 268.27973 26.726208 \r\nL 268.325385 121.946608 \r\nL 268.346691 39.181197 \r\nL 268.416695 182.614457 \r\nL 268.438001 56.859246 \r\nL 268.441045 198.283636 \r\nL 268.46235 17.083636 \r\nL 268.550617 156.499157 \r\nL 268.571922 17.083636 \r\nL 268.651058 200.694279 \r\nL 268.663232 64.894723 \r\nL 268.769761 188.641064 \r\nL 268.739324 17.083636 \r\nL 268.772804 107.482749 \r\nL 268.778892 33.958137 \r\nL 268.797154 194.667672 \r\nL 268.876289 118.732417 \r\nL 268.900638 193.864124 \r\nL 268.979774 30.342173 \r\nL 268.988905 183.819778 \r\nL 268.991948 183.418004 \r\nL 269.013254 213.149268 \r\nL 269.022385 45.207805 \r\nL 269.083259 181.810909 \r\nL 269.09239 17.083636 \r\nL 269.186743 209.533304 \r\nL 269.192831 55.653925 \r\nL 269.287184 200.292506 \r\nL 269.25066 21.904922 \r\nL 269.305446 90.206475 \r\nL 269.329796 177.793171 \r\nL 269.351101 64.492949 \r\nL 269.369363 193.864124 \r\nL 269.378494 40.788293 \r\nL 269.460673 86.992284 \r\nL 269.576333 199.890732 \r\nL 269.54894 44.002483 \r\nL 269.579376 138.821109 \r\nL 269.597638 17.083636 \r\nL 269.603726 196.274767 \r\nL 269.691992 96.634856 \r\nL 269.743734 195.47122 \r\nL 269.710254 17.083636 \r\nL 269.801564 101.456142 \r\nL 269.853306 191.855255 \r\nL 269.816782 32.351042 \r\nL 269.908092 86.59051 \r\nL 269.923311 29.940399 \r\nL 269.993315 191.855255 \r\nL 270.011577 104.268559 \r\nL 270.078538 195.069446 \r\nL 270.084625 17.887184 \r\nL 270.115062 50.832639 \r\nL 270.157673 193.46235 \r\nL 270.121149 30.342173 \r\nL 270.215503 48.421996 \r\nL 270.22159 17.083636 \r\nL 270.285507 194.265898 \r\nL 270.3129 101.054368 \r\nL 270.407254 206.720887 \r\nL 270.373773 22.306696 \r\nL 270.428559 185.426874 \r\nL 270.434647 181.007361 \r\nL 270.43769 187.435743 \r\nL 270.529 17.083636 \r\nL 270.544219 197.480089 \r\nL 270.550306 66.501818 \r\nL 270.617267 17.083636 \r\nL 270.583786 186.230421 \r\nL 270.650747 56.457472 \r\nL 270.73597 213.551042 \r\nL 270.748144 17.083636 \r\nL 270.763363 192.257029 \r\nL 270.866847 17.083636 \r\nL 270.809018 205.515565 \r\nL 270.872935 168.150599 \r\nL 270.979463 17.083636 \r\nL 270.912502 206.720887 \r\nL 270.988594 114.312905 \r\nL 271.0099 203.506696 \r\nL 271.028162 17.083636 \r\nL 271.098166 110.69694 \r\nL 271.186432 205.515565 \r\nL 271.13469 36.36878 \r\nL 271.195563 57.662794 \r\nL 271.286873 208.729756 \r\nL 271.232087 17.083636 \r\nL 271.302092 128.776763 \r\nL 271.305135 46.8149 \r\nL 271.40862 198.283636 \r\nL 271.411664 78.555033 \r\nL 271.475581 204.310244 \r\nL 271.46645 17.083636 \r\nL 271.515148 93.822439 \r\nL 271.612546 17.083636 \r\nL 271.527323 195.47122 \r\nL 271.62472 92.215344 \r\nL 271.630808 187.837517 \r\nL 271.71603 17.083636 \r\nL 271.725161 88.599379 \r\nL 271.825602 203.90847 \r\nL 271.837777 17.083636 \r\nL 271.923 206.319113 \r\nL 271.950393 200.292506 \r\nL 271.95648 17.083636 \r\nL 272.063008 48.823769 \r\nL 272.111707 31.145721 \r\nL 272.178668 205.113792 \r\nL 272.190842 44.002483 \r\nL 272.251716 207.524435 \r\nL 272.291283 74.939069 \r\nL 272.333895 203.90847 \r\nL 272.367375 29.940399 \r\nL 272.400855 142.437073 \r\nL 272.501296 180.203814 \r\nL 272.513471 29.538625 \r\nL 272.528689 199.488958 \r\nL 272.586519 17.083636 \r\nL 272.623043 93.018891 \r\nL 272.714353 17.083636 \r\nL 272.65348 183.418004 \r\nL 272.732615 75.742616 \r\nL 272.750877 30.743947 \r\nL 272.784357 211.943947 \r\nL 272.817838 68.510687 \r\nL 272.924366 204.310244 \r\nL 272.830012 17.083636 \r\nL 272.92741 144.847716 \r\nL 273.033938 17.083636 \r\nL 272.963934 203.104922 \r\nL 273.036982 56.859246 \r\nL 273.040025 196.274767 \r\nL 273.058287 17.083636 \r\nL 273.149597 162.525765 \r\nL 273.253082 17.083636 \r\nL 273.167859 197.078315 \r\nL 273.262213 77.349712 \r\nL 273.329174 207.122661 \r\nL 273.295693 38.37765 \r\nL 273.38396 176.587849 \r\nL 273.438746 17.083636 \r\nL 273.429615 195.872993 \r\nL 273.493532 107.482749 \r\nL 273.496575 209.533304 \r\nL 273.593973 39.984745 \r\nL 273.603104 101.456142 \r\nL 273.670064 17.083636 \r\nL 273.654846 205.515565 \r\nL 273.709632 101.456142 \r\nL 273.770505 191.051707 \r\nL 273.72485 17.083636 \r\nL 273.81616 160.91867 \r\nL 273.895296 17.083636 \r\nL 273.892252 196.274767 \r\nL 273.928776 65.296497 \r\nL 273.992693 199.890732 \r\nL 273.983562 17.083636 \r\nL 274.050523 176.587849 \r\nL 274.09009 17.083636 \r\nL 274.157051 200.292506 \r\nL 274.163138 87.394058 \r\nL 274.208793 206.720887 \r\nL 274.260536 46.8149 \r\nL 274.27271 67.305366 \r\nL 274.33054 17.083636 \r\nL 274.342715 203.90847 \r\nL 274.382282 24.717339 \r\nL 274.400544 207.926208 \r\nL 274.473592 17.083636 \r\nL 274.494898 158.508027 \r\nL 274.534466 17.083636 \r\nL 274.525335 201.096053 \r\nL 274.60447 103.063237 \r\nL 274.616645 200.694279 \r\nL 274.689693 20.699601 \r\nL 274.710998 184.623326 \r\nL 274.726217 17.083636 \r\nL 274.811439 194.667672 \r\nL 274.823614 57.662794 \r\nL 274.835789 212.345721 \r\nL 274.884487 17.083636 \r\nL 274.933186 26.324435 \r\nL 275.015365 17.083636 \r\nL 275.042758 203.506696 \r\nL 275.121893 17.083636 \r\nL 275.064064 207.524435 \r\nL 275.155374 37.172328 \r\nL 275.231465 200.694279 \r\nL 275.216247 29.940399 \r\nL 275.264946 73.331973 \r\nL 275.27712 17.083636 \r\nL 275.353212 201.497827 \r\nL 275.365387 115.116452 \r\nL 275.456697 185.426874 \r\nL 275.414085 17.083636 \r\nL 275.474959 118.330643 \r\nL 275.493221 38.779424 \r\nL 275.48409 189.846386 \r\nL 275.587574 71.724878 \r\nL 275.633229 184.623326 \r\nL 275.678884 17.083636 \r\nL 275.694103 117.125322 \r\nL 275.803675 17.083636 \r\nL 275.748889 206.720887 \r\nL 275.806718 56.055698 \r\nL 275.82498 193.060576 \r\nL 275.821937 17.083636 \r\nL 275.907159 130.383858 \r\nL 275.964989 17.083636 \r\nL 275.983251 211.542173 \r\nL 276.019775 42.797162 \r\nL 276.028906 17.083636 \r\nL 276.06543 189.042838 \r\nL 276.114129 155.69561 \r\nL 276.129347 187.435743 \r\nL 276.120216 17.083636 \r\nL 276.153696 116.723548 \r\nL 276.24805 17.083636 \r\nL 276.241963 174.980754 \r\nL 276.263268 111.500488 \r\nL 276.366753 17.083636 \r\nL 276.290661 187.435743 \r\nL 276.37284 96.233082 \r\nL 276.385015 191.453481 \r\nL 276.400233 19.896053 \r\nL 276.482412 88.599379 \r\nL 276.573722 17.083636 \r\nL 276.570679 197.881863 \r\nL 276.585897 156.499157 \r\nL 276.607203 208.729756 \r\nL 276.628509 88.197605 \r\nL 276.72895 17.083636 \r\nL 276.640683 191.855255 \r\nL 276.738081 35.565233 \r\nL 276.792867 189.846386 \r\nL 276.765474 17.083636 \r\nL 276.847653 41.59184 \r\nL 276.948094 198.68541 \r\nL 276.938963 27.93153 \r\nL 276.957225 79.760355 \r\nL 277.048535 17.083636 \r\nL 277.033316 195.872993 \r\nL 277.066797 72.9302 \r\nL 277.16115 203.104922 \r\nL 277.072884 33.958137 \r\nL 277.176369 50.832639 \r\nL 277.270722 192.257029 \r\nL 277.182456 17.083636 \r\nL 277.288984 63.287627 \r\nL 277.292028 62.082306 \r\nL 277.328552 186.632195 \r\nL 277.319421 25.922661 \r\nL 277.404644 102.661463 \r\nL 277.483779 17.083636 \r\nL 277.465517 203.104922 \r\nL 277.517259 48.421996 \r\nL 277.623788 205.917339 \r\nL 277.541609 17.083636 \r\nL 277.64205 76.947938 \r\nL 277.678574 17.083636 \r\nL 277.648137 194.667672 \r\nL 277.702923 91.010022 \r\nL 277.785102 195.872993 \r\nL 277.806408 33.556364 \r\nL 277.812495 40.788293 \r\nL 277.852063 192.658803 \r\nL 277.885543 17.083636 \r\nL 277.931198 118.732417 \r\nL 277.955547 17.083636 \r\nL 277.967722 193.46235 \r\nL 278.037726 83.778093 \r\nL 278.059032 197.078315 \r\nL 278.104687 62.082306 \r\nL 278.147298 119.535965 \r\nL 278.247739 17.083636 \r\nL 278.16556 192.658803 \r\nL 278.250783 73.733747 \r\nL 278.253827 209.533304 \r\nL 278.278176 17.083636 \r\nL 278.360355 81.769224 \r\nL 278.427316 193.46235 \r\nL 278.369486 49.225543 \r\nL 278.466883 75.340843 \r\nL 278.5308 17.083636 \r\nL 278.488189 194.667672 \r\nL 278.564281 68.108914 \r\nL 278.649503 196.274767 \r\nL 278.619067 32.351042 \r\nL 278.676896 172.570111 \r\nL 278.734726 46.011353 \r\nL 278.725595 193.864124 \r\nL 278.789512 74.537295 \r\nL 278.792556 178.998492 \r\nL 278.871691 47.618448 \r\nL 278.899084 107.482749 \r\nL 278.956914 21.101375 \r\nL 278.944739 192.257029 \r\nL 278.98735 93.822439 \r\nL 279.069529 191.855255 \r\nL 279.090835 34.359911 \r\nL 279.096922 105.072106 \r\nL 279.142577 63.689401 \r\nL 279.166927 203.104922 \r\nL 279.197363 124.357251 \r\nL 279.203451 190.24816 \r\nL 279.246062 46.011353 \r\nL 279.303892 96.634856 \r\nL 279.309979 17.083636 \r\nL 279.316066 185.828647 \r\nL 279.416507 78.956807 \r\nL 279.434769 195.069446 \r\nL 279.456075 32.351042 \r\nL 279.532167 141.633525 \r\nL 279.583909 17.083636 \r\nL 279.553472 184.221552 \r\nL 279.641739 161.320443 \r\nL 279.666088 17.083636 \r\nL 279.647826 199.087184 \r\nL 279.757398 96.233082 \r\nL 279.793922 176.186075 \r\nL 279.806097 50.832639 \r\nL 279.812184 61.680532 \r\nL 279.815228 44.404257 \r\nL 279.879145 181.810909 \r\nL 279.90045 161.320443 \r\nL 279.909581 194.265898 \r\nL 279.985673 55.653925 \r\nL 280.000891 140.02643 \r\nL 280.089158 17.083636 \r\nL 280.058721 192.257029 \r\nL 280.110463 123.151929 \r\nL 280.17438 184.221552 \r\nL 280.153075 18.690732 \r\nL 280.216992 178.596718 \r\nL 280.317433 28.333304 \r\nL 280.29004 203.104922 \r\nL 280.329607 85.786962 \r\nL 280.344826 197.078315 \r\nL 280.41483 46.011353 \r\nL 280.436136 110.295166 \r\nL 280.463529 46.011353 \r\nL 280.518315 209.13153 \r\nL 280.548751 80.563902 \r\nL 280.579188 191.855255 \r\nL 280.573101 47.618448 \r\nL 280.637018 91.411796 \r\nL 280.68876 37.975876 \r\nL 280.670498 195.069446 \r\nL 280.74659 76.546164 \r\nL 280.847031 213.149268 \r\nL 280.777026 31.949268 \r\nL 280.859205 177.793171 \r\nL 280.941384 26.324435 \r\nL 280.92921 205.515565 \r\nL 280.971821 87.795831 \r\nL 281.050956 52.03796 \r\nL 281.072262 200.694279 \r\nL 281.154441 17.083636 \r\nL 281.184878 59.269889 \r\nL 281.187921 195.069446 \r\nL 281.197052 17.083636 \r\nL 281.297493 171.364789 \r\nL 281.355323 17.083636 \r\nL 281.343148 185.828647 \r\nL 281.410109 119.937738 \r\nL 281.413153 118.330643 \r\nL 281.416196 156.499157 \r\nL 281.461851 17.48541 \r\nL 281.458808 206.319113 \r\nL 281.525768 78.555033 \r\nL 281.528812 192.257029 \r\nL 281.604904 29.940399 \r\nL 281.63534 84.581641 \r\nL 281.638384 17.083636 \r\nL 281.674908 195.069446 \r\nL 281.744912 91.81357 \r\nL 281.790567 198.283636 \r\nL 281.751 17.083636 \r\nL 281.827091 165.338182 \r\nL 281.836222 17.083636 \r\nL 281.897096 185.426874 \r\nL 281.939707 85.786962 \r\nL 281.994493 201.096053 \r\nL 281.979275 49.225543 \r\nL 282.021886 78.153259 \r\nL 282.02493 32.752816 \r\nL 282.082759 208.729756 \r\nL 282.125371 88.599379 \r\nL 282.213637 197.480089 \r\nL 282.201462 53.645055 \r\nL 282.234943 101.456142 \r\nL 282.311034 203.104922 \r\nL 282.247117 42.797162 \r\nL 282.320165 96.634856 \r\nL 282.36582 17.083636 \r\nL 282.417563 200.292506 \r\nL 282.429737 41.190067 \r\nL 282.487567 181.007361 \r\nL 282.542353 175.382528 \r\nL 282.636707 51.234412 \r\nL 282.578877 185.426874 \r\nL 282.654969 74.135521 \r\nL 282.658012 74.135521 \r\nL 282.679318 38.37765 \r\nL 282.69758 204.310244 \r\nL 282.715842 75.742616 \r\nL 282.728017 213.551042 \r\nL 282.734104 61.278758 \r\nL 282.828458 174.980754 \r\nL 282.831501 192.658803 \r\nL 282.889331 50.029091 \r\nL 282.916724 107.482749 \r\nL 282.941073 189.042838 \r\nL 283.026296 38.779424 \r\nL 283.02934 195.872993 \r\nL 283.132824 17.083636 \r\nL 283.138912 175.382528 \r\nL 283.233265 54.046829 \r\nL 283.163261 185.828647 \r\nL 283.260658 84.983415 \r\nL 283.285008 176.989623 \r\nL 283.37023 67.70714 \r\nL 283.373274 128.776763 \r\nL 283.415885 187.033969 \r\nL 283.388492 38.779424 \r\nL 283.476759 142.437073 \r\nL 283.479802 40.386519 \r\nL 283.516326 203.104922 \r\nL 283.589374 83.778093 \r\nL 283.625898 183.016231 \r\nL 283.674597 17.083636 \r\nL 283.70199 104.670333 \r\nL 283.775038 42.797162 \r\nL 283.723296 183.016231 \r\nL 283.796344 166.141729 \r\nL 283.814606 187.837517 \r\nL 283.823737 74.135521 \r\nL 283.893741 97.438404 \r\nL 283.896785 98.643725 \r\nL 283.997226 201.096053 \r\nL 283.94244 75.340843 \r\nL 284.006357 106.277428 \r\nL 284.039837 191.453481 \r\nL 284.036793 63.287627 \r\nL 284.06723 123.955477 \r\nL 284.140278 53.243282 \r\nL 284.161584 191.855255 \r\nL 284.176802 143.642395 \r\nL 284.201152 195.47122 \r\nL 284.252894 45.609579 \r\nL 284.255938 103.465011 \r\nL 284.313767 17.083636 \r\nL 284.316811 184.623326 \r\nL 284.36551 69.314235 \r\nL 284.405077 195.069446 \r\nL 284.453776 54.448603 \r\nL 284.478125 140.829978 \r\nL 284.505518 44.806031 \r\nL 284.551173 185.426874 \r\nL 284.590741 112.304035 \r\nL 284.654658 188.23929 \r\nL 284.636396 42.395388 \r\nL 284.703357 144.044169 \r\nL 284.779448 188.23929 \r\nL 284.745968 51.234412 \r\nL 284.806841 109.491619 \r\nL 284.873802 17.083636 \r\nL 284.879889 212.345721 \r\nL 284.91337 72.528426 \r\nL 284.955981 199.087184 \r\nL 284.989461 32.752816 \r\nL 285.022942 154.490288 \r\nL 285.092946 43.198936 \r\nL 285.108164 193.46235 \r\nL 285.135557 53.243282 \r\nL 285.199474 190.649933 \r\nL 285.214693 52.841508 \r\nL 285.245129 121.946608 \r\nL 285.299915 54.046829 \r\nL 285.251217 187.435743 \r\nL 285.354701 57.662794 \r\nL 285.424706 207.122661 \r\nL 285.430793 56.859246 \r\nL 285.464273 152.079645 \r\nL 285.561671 17.083636 \r\nL 285.522103 194.265898 \r\nL 285.573845 103.866785 \r\nL 285.668199 208.729756 \r\nL 285.674286 17.083636 \r\nL 285.686461 197.078315 \r\nL 285.695592 17.083636 \r\nL 285.808208 109.491619 \r\nL 285.908649 46.011353 \r\nL 285.91778 189.042838 \r\nL 286.012133 63.689401 \r\nL 286.030395 110.295166 \r\nL 286.054745 68.108914 \r\nL 286.048657 194.667672 \r\nL 286.130836 91.010022 \r\nL 286.188666 188.23929 \r\nL 286.228234 33.556364 \r\nL 286.240408 74.537295 \r\nL 286.243452 71.323104 \r\nL 286.255627 121.946608 \r\nL 286.261714 33.556364 \r\nL 286.368242 196.274767 \r\nL 286.480858 64.492949 \r\nL 286.508251 187.033969 \r\nL 286.486945 31.949268 \r\nL 286.596517 150.070776 \r\nL 286.629998 29.940399 \r\nL 286.693915 185.426874 \r\nL 286.709133 62.885854 \r\nL 286.724351 191.855255 \r\nL 286.763919 45.207805 \r\nL 286.821749 144.044169 \r\nL 286.882622 17.083636 \r\nL 286.843054 191.855255 \r\nL 286.928277 133.196275 \r\nL 287.028718 211.140399 \r\nL 286.943495 17.083636 \r\nL 287.037849 120.741286 \r\nL 287.040893 17.083636 \r\nL 287.135246 189.846386 \r\nL 287.147421 103.866785 \r\nL 287.190032 205.113792 \r\nL 287.247862 17.083636 \r\nL 287.256993 85.786962 \r\nL 287.266124 21.904922 \r\nL 287.305692 197.078315 \r\nL 287.351347 98.643725 \r\nL 287.35439 187.837517 \r\nL 287.369609 46.8149 \r\nL 287.460919 93.018891 \r\nL 287.552229 211.140399 \r\nL 287.521792 17.083636 \r\nL 287.573534 176.989623 \r\nL 287.658757 17.083636 \r\nL 287.585709 195.069446 \r\nL 287.683106 142.437073 \r\nL 287.704412 181.810909 \r\nL 287.731805 17.083636 \r\nL 287.783547 131.58918 \r\nL 287.847464 30.743947 \r\nL 287.838333 196.676541 \r\nL 287.893119 116.321774 \r\nL 287.911381 51.234412 \r\nL 287.923556 194.265898 \r\nL 287.987473 128.374989 \r\nL 288.048346 203.90847 \r\nL 288.057477 17.083636 \r\nL 288.100089 180.203814 \r\nL 288.203573 17.083636 \r\nL 288.212704 109.893392 \r\nL 288.255316 187.435743 \r\nL 288.273578 17.083636 \r\nL 288.313145 69.716009 \r\nL 288.389237 17.083636 \r\nL 288.322276 195.872993 \r\nL 288.413586 181.409135 \r\nL 288.41663 211.140399 \r\nL 288.459241 17.083636 \r\nL 288.523158 174.177206 \r\nL 288.529246 99.849047 \r\nL 288.574901 55.653925 \r\nL 288.562726 188.23929 \r\nL 288.620556 145.651264 \r\nL 288.696647 203.506696 \r\nL 288.687516 53.645055 \r\nL 288.730128 150.874324 \r\nL 288.757521 43.60071 \r\nL 288.821438 187.837517 \r\nL 288.842743 55.252151 \r\nL 288.882311 185.828647 \r\nL 288.861005 42.797162 \r\nL 288.958403 131.58918 \r\nL 289.001014 191.855255 \r\nL 288.970577 44.806031 \r\nL 289.064931 99.447273 \r\nL 289.077106 37.172328 \r\nL 289.071018 204.310244 \r\nL 289.156241 172.570111 \r\nL 289.162328 180.605588 \r\nL 289.174503 64.492949 \r\nL 289.177547 98.241951 \r\nL 289.18059 17.083636 \r\nL 289.268857 185.828647 \r\nL 289.287119 97.03663 \r\nL 289.338861 187.435743 \r\nL 289.317555 17.083636 \r\nL 289.396691 186.632195 \r\nL 289.51235 17.083636 \r\nL 289.579311 178.998492 \r\nL 289.624966 142.035299 \r\nL 289.649315 17.083636 \r\nL 289.646271 199.890732 \r\nL 289.734538 138.821109 \r\nL 289.81976 17.083636 \r\nL 289.771062 198.68541 \r\nL 289.853241 29.538625 \r\nL 289.929332 210.336851 \r\nL 289.868459 17.083636 \r\nL 289.965856 196.274767 \r\nL 290.078472 17.083636 \r\nL 290.108909 184.623326 \r\nL 290.191088 136.008692 \r\nL 290.227612 75.742616 \r\nL 290.273267 182.614457 \r\nL 290.30066 87.394058 \r\nL 290.410232 211.943947 \r\nL 290.328053 33.556364 \r\nL 290.413275 181.409135 \r\nL 290.510673 17.083636 \r\nL 290.428494 209.13153 \r\nL 290.528935 26.324435 \r\nL 290.531978 197.480089 \r\nL 290.623288 17.083636 \r\nL 290.64155 140.428204 \r\nL 290.687205 18.288958 \r\nL 290.711555 195.069446 \r\nL 290.754166 99.849047 \r\nL 290.799821 197.881863 \r\nL 290.805908 52.03796 \r\nL 290.863738 197.480089 \r\nL 290.964179 33.15459 \r\nL 290.979397 41.993614 \r\nL 290.997659 184.623326 \r\nL 291.034183 34.359911 \r\nL 291.095057 144.044169 \r\nL 291.165061 42.395388 \r\nL 291.174192 193.060576 \r\nL 291.201585 87.795831 \r\nL 291.225934 209.935078 \r\nL 291.259415 17.083636 \r\nL 291.311157 111.098714 \r\nL 291.33855 17.887184 \r\nL 291.368987 189.846386 \r\nL 291.417685 93.822439 \r\nL 291.472471 205.917339 \r\nL 291.438991 17.083636 \r\nL 291.524214 197.881863 \r\nL 291.560738 17.083636 \r\nL 291.636829 84.179867 \r\nL 291.73727 189.444612 \r\nL 291.691615 17.083636 \r\nL 291.749445 164.936408 \r\nL 291.801188 17.083636 \r\nL 291.816406 188.641064 \r\nL 291.862061 95.831308 \r\nL 291.925978 17.083636 \r\nL 291.868148 179.400266 \r\nL 291.971633 54.448603 \r\nL 291.974677 209.533304 \r\nL 291.97772 17.083636 \r\nL 292.081205 70.519557 \r\nL 292.099467 197.881863 \r\nL 292.154253 17.083636 \r\nL 292.187733 160.91867 \r\nL 292.269912 34.761685 \r\nL 292.227301 189.846386 \r\nL 292.297305 117.125322 \r\nL 292.40079 204.310244 \r\nL 292.358179 34.761685 \r\nL 292.406877 95.831308 \r\nL 292.428183 201.497827 \r\nL 292.43427 66.501818 \r\nL 292.504275 141.231752 \r\nL 292.507318 31.547494 \r\nL 292.519493 191.855255 \r\nL 292.61689 62.48408 \r\nL 292.647327 190.24816 \r\nL 292.668633 21.503149 \r\nL 292.726462 103.866785 \r\nL 292.814729 17.083636 \r\nL 292.76603 192.658803 \r\nL 292.832991 79.358581 \r\nL 292.939519 198.68541 \r\nL 292.878646 17.083636 \r\nL 292.942563 54.448603 \r\nL 292.951694 199.087184 \r\nL 293.046047 17.083636 \r\nL 293.055178 174.177206 \r\nL 293.103877 17.083636 \r\nL 293.134314 212.345721 \r\nL 293.167794 115.518226 \r\nL 293.210405 21.904922 \r\nL 293.176925 201.497827 \r\nL 293.277366 78.555033 \r\nL 293.28041 78.153259 \r\nL 293.283453 89.402927 \r\nL 293.350414 34.761685 \r\nL 293.383894 176.186075 \r\nL 293.389982 137.214013 \r\nL 293.472161 36.36878 \r\nL 293.493466 193.46235 \r\nL 293.578689 17.083636 \r\nL 293.511728 202.703149 \r\nL 293.606082 40.788293 \r\nL 293.642606 181.810909 \r\nL 293.660868 17.083636 \r\nL 293.709567 133.196275 \r\nL 293.80392 17.083636 \r\nL 293.758265 203.90847 \r\nL 293.819139 144.044169 \r\nL 293.901318 51.234412 \r\nL 293.876968 192.257029 \r\nL 293.916536 106.679202 \r\nL 293.928711 199.890732 \r\nL 294.020021 17.083636 \r\nL 294.026108 115.116452 \r\nL 294.099156 17.083636 \r\nL 294.086981 200.292506 \r\nL 294.132636 122.348381 \r\nL 294.181335 174.177206 \r\nL 294.178291 26.324435 \r\nL 294.236121 100.652594 \r\nL 294.281776 33.15459 \r\nL 294.254383 194.667672 \r\nL 294.336562 123.553703 \r\nL 294.339606 202.301375 \r\nL 294.379173 17.083636 \r\nL 294.446134 84.581641 \r\nL 294.507007 44.002483 \r\nL 294.522226 178.998492 \r\nL 294.549619 82.974545 \r\nL 294.647016 205.113792 \r\nL 294.577012 19.092506 \r\nL 294.659191 54.850377 \r\nL 294.747457 190.24816 \r\nL 294.677453 17.48541 \r\nL 294.77485 125.964346 \r\nL 294.847898 17.083636 \r\nL 294.875291 168.150599 \r\nL 294.884422 160.115122 \r\nL 294.890509 123.151929 \r\nL 294.997038 17.083636 \r\nL 294.92399 210.336851 \r\nL 295.003125 85.786962 \r\nL 295.057911 175.382528 \r\nL 295.018343 17.083636 \r\nL 295.112697 96.233082 \r\nL 295.200963 17.083636 \r\nL 295.164439 213.149268 \r\nL 295.222269 84.581641 \r\nL 295.292273 198.283636 \r\nL 295.277055 17.083636 \r\nL 295.313579 84.983415 \r\nL 295.410976 17.083636 \r\nL 295.368365 160.516896 \r\nL 295.41402 142.838847 \r\nL 295.417064 195.47122 \r\nL 295.496199 17.083636 \r\nL 295.523592 118.732417 \r\nL 295.569247 39.181197 \r\nL 295.575334 176.989623 \r\nL 295.608815 72.9302 \r\nL 295.63012 185.828647 \r\nL 295.703168 31.547494 \r\nL 295.72143 170.159468 \r\nL 295.727518 148.061907 \r\nL 295.730561 187.435743 \r\nL 295.739692 17.083636 \r\nL 295.831002 188.641064 \r\nL 295.843177 73.331973 \r\nL 295.934487 34.359911 \r\nL 295.949705 207.122661 \r\nL 296.01971 24.315565 \r\nL 296.059277 126.767894 \r\nL 296.153631 178.596718 \r\nL 296.107976 20.699601 \r\nL 296.162762 82.974545 \r\nL 296.241897 17.083636 \r\nL 296.220592 186.230421 \r\nL 296.26929 93.018891 \r\nL 296.281465 205.917339 \r\nL 296.32712 45.207805 \r\nL 296.378862 157.704479 \r\nL 296.406255 42.797162 \r\nL 296.461041 208.327982 \r\nL 296.491478 101.054368 \r\nL 296.50974 206.720887 \r\nL 296.576701 33.958137 \r\nL 296.60105 131.58918 \r\nL 296.637574 29.136851 \r\nL 296.695404 195.872993 \r\nL 296.710622 137.214013 \r\nL 296.78367 208.327982 \r\nL 296.762364 17.083636 \r\nL 296.81715 117.928869 \r\nL 296.914548 17.083636 \r\nL 296.850631 205.113792 \r\nL 296.926722 105.875654 \r\nL 296.984552 181.810909 \r\nL 296.996727 53.243282 \r\nL 297.033251 101.857916 \r\nL 297.078906 20.297827 \r\nL 297.112386 186.632195 \r\nL 297.133692 70.519557 \r\nL 297.225002 189.846386 \r\nL 297.185434 17.083636 \r\nL 297.243264 77.349712 \r\nL 297.328486 170.963016 \r\nL 297.285875 32.351042 \r\nL 297.346748 162.927539 \r\nL 297.453277 17.083636 \r\nL 297.407622 205.917339 \r\nL 297.459364 82.170998 \r\nL 297.471539 27.529756 \r\nL 297.48067 199.488958 \r\nL 297.553718 89.402927 \r\nL 297.651115 193.060576 \r\nL 297.617635 23.110244 \r\nL 297.666333 146.856585 \r\nL 297.760687 23.512018 \r\nL 297.721119 198.68541 \r\nL 297.778949 56.859246 \r\nL 297.873303 205.113792 \r\nL 297.830691 20.699601 \r\nL 297.888521 122.750155 \r\nL 297.955482 25.520887 \r\nL 297.995049 198.283636 \r\nL 297.998093 134.80337 \r\nL 298.037661 23.512018 \r\nL 298.022442 169.35592 \r\nL 298.11984 58.064568 \r\nL 298.220281 194.265898 \r\nL 298.21115 42.395388 \r\nL 298.229412 95.429534 \r\nL 298.326809 72.126652 \r\nL 298.262892 189.042838 \r\nL 298.329853 74.939069 \r\nL 298.381595 192.257029 \r\nL 298.442468 108.688071 \r\nL 298.466818 201.497827 \r\nL 298.472905 66.100044 \r\nL 298.515516 111.902262 \r\nL 298.51856 39.984745 \r\nL 298.585521 184.221552 \r\nL 298.622045 134.401596 \r\nL 298.6677 187.033969 \r\nL 298.679874 54.448603 \r\nL 298.725529 175.784302 \r\nL 298.807708 26.726208 \r\nL 298.755966 181.409135 \r\nL 298.835101 148.865455 \r\nL 298.929455 191.855255 \r\nL 298.862494 41.59184 \r\nL 298.938586 164.936408 \r\nL 298.953804 54.046829 \r\nL 299.029896 191.051707 \r\nL 299.051202 92.617118 \r\nL 299.057289 88.197605 \r\nL 299.060333 95.429534 \r\nL 299.090769 197.480089 \r\nL 299.136424 73.733747 \r\nL 299.172948 159.311574 \r\nL 299.185123 38.37765 \r\nL 299.276433 208.327982 \r\nL 299.279477 171.364789 \r\nL 299.28252 205.515565 \r\nL 299.352525 23.512018 \r\nL 299.389049 176.989623 \r\nL 299.459053 17.083636 \r\nL 299.425573 192.257029 \r\nL 299.501665 129.58031 \r\nL 299.596018 195.47122 \r\nL 299.562538 17.083636 \r\nL 299.611237 187.033969 \r\nL 299.690372 24.315565 \r\nL 299.644717 189.042838 \r\nL 299.726896 28.735078 \r\nL 299.836468 204.712018 \r\nL 299.766464 23.913792 \r\nL 299.845599 142.035299 \r\nL 299.94604 27.93153 \r\nL 299.88821 190.24816 \r\nL 299.955171 40.386519 \r\nL 299.970389 201.497827 \r\nL 299.994739 17.083636 \r\nL 300.067787 103.465011 \r\nL 300.131704 196.676541 \r\nL 300.079961 38.779424 \r\nL 300.143878 74.939069 \r\nL 300.238232 17.083636 \r\nL 300.201708 194.667672 \r\nL 300.247363 133.999823 \r\nL 300.338673 187.033969 \r\nL 300.31128 17.083636 \r\nL 300.356935 159.713348 \r\nL 300.36911 17.083636 \r\nL 300.381284 194.265898 \r\nL 300.466507 167.347051 \r\nL 300.55173 203.506696 \r\nL 300.539555 17.083636 \r\nL 300.563904 93.420665 \r\nL 300.624778 17.083636 \r\nL 300.588254 175.784302 \r\nL 300.636952 165.739956 \r\nL 300.639996 185.0251 \r\nL 300.658258 17.083636 \r\nL 300.743481 146.053038 \r\nL 300.846965 17.083636 \r\nL 300.828703 205.515565 \r\nL 300.856096 97.840177 \r\nL 300.898708 197.480089 \r\nL 300.886533 17.083636 \r\nL 300.953494 95.027761 \r\nL 301.04176 17.083636 \r\nL 301.029585 188.23929 \r\nL 301.063066 40.386519 \r\nL 301.151332 197.078315 \r\nL 301.169594 17.083636 \r\nL 301.178725 174.57898 \r\nL 301.273079 17.083636 \r\nL 301.193943 191.453481 \r\nL 301.291341 85.385188 \r\nL 301.303515 187.435743 \r\nL 301.31569 33.958137 \r\nL 301.379607 170.963016 \r\nL 301.446568 17.083636 \r\nL 301.477004 193.060576 \r\nL 301.489179 125.562572 \r\nL 301.553096 179.400266 \r\nL 301.49831 17.083636 \r\nL 301.595707 88.197605 \r\nL 301.641362 17.083636 \r\nL 301.699192 199.087184 \r\nL 301.702236 135.205144 \r\nL 301.744847 203.104922 \r\nL 301.796589 66.903592 \r\nL 301.802677 106.679202 \r\nL 301.909205 17.083636 \r\nL 301.848332 199.890732 \r\nL 301.912249 91.81357 \r\nL 301.973122 196.676541 \r\nL 302.009646 17.083636 \r\nL 302.021821 70.92133 \r\nL 302.064432 190.649933 \r\nL 302.091825 17.083636 \r\nL 302.134436 114.714678 \r\nL 302.140524 167.748825 \r\nL 302.234877 208.729756 \r\nL 302.183135 17.083636 \r\nL 302.240965 178.194945 \r\nL 302.335318 17.083636 \r\nL 302.338362 200.292506 \r\nL 302.350537 40.386519 \r\nL 302.454021 195.872993 \r\nL 302.384017 17.083636 \r\nL 302.460109 139.222882 \r\nL 302.557506 20.297827 \r\nL 302.484458 204.712018 \r\nL 302.569681 91.411796 \r\nL 302.670122 210.336851 \r\nL 302.664034 17.083636 \r\nL 302.676209 81.36745 \r\nL 302.758388 17.083636 \r\nL 302.71882 197.078315 \r\nL 302.785781 109.893392 \r\nL 302.864916 17.083636 \r\nL 302.825349 185.426874 \r\nL 302.886222 37.574102 \r\nL 302.977532 194.667672 \r\nL 302.941008 20.297827 \r\nL 302.998838 156.097384 \r\nL 303.087104 17.083636 \r\nL 303.020143 205.917339 \r\nL 303.10841 172.971885 \r\nL 303.187545 17.083636 \r\nL 303.169283 202.301375 \r\nL 303.217982 23.512018 \r\nL 303.287986 195.47122 \r\nL 303.239287 17.083636 \r\nL 303.330597 162.525765 \r\nL 303.424951 205.515565 \r\nL 303.351903 17.083636 \r\nL 303.427995 118.330643 \r\nL 303.525392 17.083636 \r\nL 303.528436 187.033969 \r\nL 303.537567 74.939069 \r\nL 303.552785 191.051707 \r\nL 303.555829 17.083636 \r\nL 303.647139 70.92133 \r\nL 303.695837 17.083636 \r\nL 303.662357 166.945277 \r\nL 303.74758 126.767894 \r\nL 303.808453 188.641064 \r\nL 303.820628 17.083636 \r\nL 303.851064 101.456142 \r\nL 303.921069 19.896053 \r\nL 303.896719 187.837517 \r\nL 303.9302 54.850377 \r\nL 304.033684 176.989623 \r\nL 303.939331 17.083636 \r\nL 304.039772 84.179867 \r\nL 304.11282 190.649933 \r\nL 304.05499 17.083636 \r\nL 304.149344 78.555033 \r\nL 304.176737 17.083636 \r\nL 304.170649 187.033969 \r\nL 304.210217 99.849047 \r\nL 304.277178 181.409135 \r\nL 304.225435 19.092506 \r\nL 304.316745 70.92133 \r\nL 304.338051 17.083636 \r\nL 304.374575 187.837517 \r\nL 304.42023 39.984745 \r\nL 304.481103 194.265898 \r\nL 304.475016 17.083636 \r\nL 304.532846 140.829978 \r\nL 304.538933 190.649933 \r\nL 304.560239 44.404257 \r\nL 304.584588 160.516896 \r\nL 304.599806 17.083636 \r\nL 304.608937 207.122661 \r\nL 304.69416 35.967007 \r\nL 304.773295 190.649933 \r\nL 304.745902 17.083636 \r\nL 304.803732 61.278758 \r\nL 304.806776 63.287627 \r\nL 304.91026 187.837517 \r\nL 304.864605 22.70847 \r\nL 304.919391 117.928869 \r\nL 304.974177 17.083636 \r\nL 305.00157 175.784302 \r\nL 305.028963 164.534634 \r\nL 305.080706 21.503149 \r\nL 305.09288 191.051707 \r\nL 305.141579 121.544834 \r\nL 305.175059 197.480089 \r\nL 305.181147 62.885854 \r\nL 305.217671 76.947938 \r\nL 305.312024 17.083636 \r\nL 305.308981 208.729756 \r\nL 305.324199 75.340843 \r\nL 305.378985 192.658803 \r\nL 305.372898 23.512018 \r\nL 305.433771 149.669002 \r\nL 305.48247 47.618448 \r\nL 305.442902 193.060576 \r\nL 305.543343 64.894723 \r\nL 305.616391 196.676541 \r\nL 305.558561 17.083636 \r\nL 305.652915 152.883193 \r\nL 305.744225 17.083636 \r\nL 305.674221 202.301375 \r\nL 305.765531 98.643725 \r\nL 305.768574 98.241951 \r\nL 305.865972 199.087184 \r\nL 305.786836 17.083636 \r\nL 305.878146 147.660133 \r\nL 305.935976 208.327982 \r\nL 305.993806 17.083636 \r\nL 306.039461 205.917339 \r\nL 306.103378 144.445942 \r\nL 306.106421 17.083636 \r\nL 306.149033 196.676541 \r\nL 306.215993 47.216674 \r\nL 306.322522 199.488958 \r\nL 306.313391 19.494279 \r\nL 306.325565 180.203814 \r\nL 306.368177 17.083636 \r\nL 306.331653 193.060576 \r\nL 306.438181 91.411796 \r\nL 306.508185 17.083636 \r\nL 306.447312 203.506696 \r\nL 306.538622 78.555033 \r\nL 306.629932 195.47122 \r\nL 306.623845 17.083636 \r\nL 306.648194 138.419335 \r\nL 306.684718 37.574102 \r\nL 306.70298 196.676541 \r\nL 306.76081 90.206475 \r\nL 306.85212 60.876984 \r\nL 306.785159 191.855255 \r\nL 306.858207 86.59051 \r\nL 306.861251 176.587849 \r\nL 306.964735 17.083636 \r\nL 306.970823 139.222882 \r\nL 307.025609 17.083636 \r\nL 307.031696 208.327982 \r\nL 307.083439 63.689401 \r\nL 307.123006 194.265898 \r\nL 307.168661 17.083636 \r\nL 307.196054 111.098714 \r\nL 307.278233 17.083636 \r\nL 307.229535 190.24816 \r\nL 307.305626 88.197605 \r\nL 307.390849 195.069446 \r\nL 307.317801 31.547494 \r\nL 307.415198 131.58918 \r\nL 307.485203 71.323104 \r\nL 307.479115 188.23929 \r\nL 307.527814 104.670333 \r\nL 307.600862 25.922661 \r\nL 307.585644 181.409135 \r\nL 307.625211 81.769224 \r\nL 307.628255 197.480089 \r\nL 307.698259 17.083636 \r\nL 307.734783 84.179867 \r\nL 307.7987 192.658803 \r\nL 307.756089 17.083636 \r\nL 307.841312 96.634856 \r\nL 307.85653 36.770554 \r\nL 307.871748 193.060576 \r\nL 307.935665 185.828647 \r\nL 307.938709 193.864124 \r\nL 307.975233 55.653925 \r\nL 307.993495 93.822439 \r\nL 308.087849 17.083636 \r\nL 308.051325 194.667672 \r\nL 308.103067 106.277428 \r\nL 308.106111 199.488958 \r\nL 308.112198 17.083636 \r\nL 308.212639 142.838847 \r\nL 308.294818 17.083636 \r\nL 308.252207 186.632195 \r\nL 308.325255 31.949268 \r\nL 308.413521 189.846386 \r\nL 308.443958 168.150599 \r\nL 308.492656 17.083636 \r\nL 308.498744 183.819778 \r\nL 308.556573 68.510687 \r\nL 308.626578 204.310244 \r\nL 308.629621 17.083636 \r\nL 308.663102 85.385188 \r\nL 308.763543 17.083636 \r\nL 308.672233 193.060576 \r\nL 308.766586 97.03663 \r\nL 308.775717 193.46235 \r\nL 308.824416 31.145721 \r\nL 308.873115 178.998492 \r\nL 308.876158 17.083636 \r\nL 308.937032 189.846386 \r\nL 308.982687 90.206475 \r\nL 308.994861 205.917339 \r\nL 309.052691 29.940399 \r\nL 309.092259 150.874324 \r\nL 309.110521 38.779424 \r\nL 309.128783 195.872993 \r\nL 309.201831 52.439734 \r\nL 309.22618 199.890732 \r\nL 309.238355 44.404257 \r\nL 309.311403 177.391397 \r\nL 309.4088 47.618448 \r\nL 309.384451 209.533304 \r\nL 309.424018 86.59051 \r\nL 309.427062 40.788293 \r\nL 309.527503 199.488958 \r\nL 309.530547 95.027761 \r\nL 309.627944 39.984745 \r\nL 309.637075 162.525765 \r\nL 309.734472 18.690732 \r\nL 309.707079 201.899601 \r\nL 309.749691 56.055698 \r\nL 309.86535 189.042838 \r\nL 309.816651 17.083636 \r\nL 309.886656 89.402927 \r\nL 309.950573 17.083636 \r\nL 309.917092 174.980754 \r\nL 309.95666 83.778093 \r\nL 309.959704 205.917339 \r\nL 309.999271 72.9302 \r\nL 310.066232 175.382528 \r\nL 310.145367 17.083636 \r\nL 310.154498 197.881863 \r\nL 310.178848 121.544834 \r\nL 310.239721 202.301375 \r\nL 310.191022 17.083636 \r\nL 310.28842 128.374989 \r\nL 310.327987 36.36878 \r\nL 310.3219 193.864124 \r\nL 310.397992 69.716009 \r\nL 310.449734 199.488958 \r\nL 310.404079 17.083636 \r\nL 310.510607 184.623326 \r\nL 310.620179 190.649933 \r\nL 310.623223 17.083636 \r\nL 310.732795 211.943947 \r\nL 310.738882 136.008692 \r\nL 310.814974 17.083636 \r\nL 310.772363 190.24816 \r\nL 310.830192 95.027761 \r\nL 310.915415 206.720887 \r\nL 310.878891 63.287627 \r\nL 310.942808 146.856585 \r\nL 311.028031 17.083636 \r\nL 310.976288 184.623326 \r\nL 311.055424 89.804701 \r\nL 311.058467 189.444612 \r\nL 311.088904 25.119113 \r\nL 311.168039 150.070776 \r\nL 311.250218 17.083636 \r\nL 311.222825 190.24816 \r\nL 311.280655 70.92133 \r\nL 311.320223 187.837517 \r\nL 311.289786 17.083636 \r\nL 311.393271 172.168337 \r\nL 311.487624 17.083636 \r\nL 311.4511 186.230421 \r\nL 311.502843 150.874324 \r\nL 311.515017 184.221552 \r\nL 311.551541 17.083636 \r\nL 311.612415 170.963016 \r\nL 311.715899 203.104922 \r\nL 311.728074 17.083636 \r\nL 311.813297 196.274767 \r\nL 311.84069 54.046829 \r\nL 311.843733 22.70847 \r\nL 311.871126 195.47122 \r\nL 311.950262 61.278758 \r\nL 312.02331 194.265898 \r\nL 312.062877 128.374989 \r\nL 312.084183 31.547494 \r\nL 312.111576 193.46235 \r\nL 312.172449 110.295166 \r\nL 312.230279 190.649933 \r\nL 312.227235 52.03796 \r\nL 312.282021 172.971885 \r\nL 312.367244 30.743947 \r\nL 312.294196 188.641064 \r\nL 312.397681 36.36878 \r\nL 312.400724 34.359911 \r\nL 312.485947 193.46235 \r\nL 312.47986 17.083636 \r\nL 312.51334 82.572772 \r\nL 312.598563 18.690732 \r\nL 312.540733 190.24816 \r\nL 312.613781 105.072106 \r\nL 312.705091 186.230421 \r\nL 312.686829 40.788293 \r\nL 312.723353 164.936408 \r\nL 312.778139 48.020222 \r\nL 312.72944 193.864124 \r\nL 312.835969 98.241951 \r\nL 312.866405 195.47122 \r\nL 312.869449 60.876984 \r\nL 312.933366 171.766563 \r\nL 312.939453 28.333304 \r\nL 313.006414 205.515565 \r\nL 313.045982 117.125322 \r\nL 313.122073 209.13153 \r\nL 313.140335 29.538625 \r\nL 313.158597 170.159468 \r\nL 313.176859 204.712018 \r\nL 313.268169 17.083636 \r\nL 313.307737 191.453481 \r\nL 313.380785 84.179867 \r\nL 313.389916 193.060576 \r\nL 313.414265 23.110244 \r\nL 313.493401 131.990953 \r\nL 313.514706 38.37765 \r\nL 313.51775 189.444612 \r\nL 313.602973 95.027761 \r\nL 313.657759 197.480089 \r\nL 313.630366 40.788293 \r\nL 313.706457 101.456142 \r\nL 313.709501 39.582971 \r\nL 313.715588 198.283636 \r\nL 313.819073 64.492949 \r\nL 313.831248 176.186075 \r\nL 313.867772 50.029091 \r\nL 313.928645 112.304035 \r\nL 313.931689 42.797162 \r\nL 313.980387 189.444612 \r\nL 314.035173 81.769224 \r\nL 314.096047 191.051707 \r\nL 314.086916 17.083636 \r\nL 314.144745 107.884523 \r\nL 314.175182 60.073437 \r\nL 314.233012 178.596718 \r\nL 314.336496 45.609579 \r\nL 314.254317 195.872993 \r\nL 314.345627 95.027761 \r\nL 314.357802 203.104922 \r\nL 314.446068 27.529756 \r\nL 314.506942 194.265898 \r\nL 314.543466 18.690732 \r\nL 314.55564 108.286297 \r\nL 314.656082 27.93153 \r\nL 314.625645 203.506696 \r\nL 314.668256 58.868115 \r\nL 314.716955 194.667672 \r\nL 314.686518 17.083636 \r\nL 314.777828 165.739956 \r\nL 314.878269 17.083636 \r\nL 314.817396 185.828647 \r\nL 314.890444 41.993614 \r\nL 314.933055 189.846386 \r\nL 314.948274 17.083636 \r\nL 315.000016 40.788293 \r\nL 315.024365 17.083636 \r\nL 315.115675 211.140399 \r\nL 315.133937 22.70847 \r\nL 315.228291 75.742616 \r\nL 315.234378 24.315565 \r\nL 315.307426 198.68541 \r\nL 315.322645 95.027761 \r\nL 315.34395 195.47122 \r\nL 315.353081 41.993614 \r\nL 315.43526 147.660133 \r\nL 315.508308 17.083636 \r\nL 315.483959 198.68541 \r\nL 315.547876 70.117783 \r\nL 315.633099 32.752816 \r\nL 315.566138 194.265898 \r\nL 315.636142 66.501818 \r\nL 315.693972 206.720887 \r\nL 315.700059 39.984745 \r\nL 315.748758 132.794501 \r\nL 315.754845 29.538625 \r\nL 315.849199 207.926208 \r\nL 315.861374 64.091175 \r\nL 315.964858 199.890732 \r\nL 315.910072 22.306696 \r\nL 315.967902 130.785632 \r\nL 316.071387 17.083636 \r\nL 316.043994 208.327982 \r\nL 316.077474 84.983415 \r\nL 316.144435 206.720887 \r\nL 316.09878 28.333304 \r\nL 316.187046 174.177206 \r\nL 316.22357 196.274767 \r\nL 316.299662 17.083636 \r\nL 316.400103 203.506696 \r\nL 316.409234 150.874324 \r\nL 316.494456 17.083636 \r\nL 316.427496 192.257029 \r\nL 316.521849 34.359911 \r\nL 316.567504 195.872993 \r\nL 316.594897 17.083636 \r\nL 316.634465 157.302705 \r\nL 316.670989 17.083636 \r\nL 316.677076 191.453481 \r\nL 316.744037 120.741286 \r\nL 316.792736 204.712018 \r\nL 316.801867 22.70847 \r\nL 316.853609 172.570111 \r\nL 316.947963 201.899601 \r\nL 316.966225 17.083636 \r\nL 317.057535 192.257029 \r\nL 317.075797 182.212683 \r\nL 317.07884 34.359911 \r\nL 317.087971 209.533304 \r\nL 317.188412 73.733747 \r\nL 317.255373 17.887184 \r\nL 317.212762 209.533304 \r\nL 317.297984 29.940399 \r\nL 317.364945 182.614457 \r\nL 317.383207 17.083636 \r\nL 317.407556 95.831308 \r\nL 317.514085 17.083636 \r\nL 317.453211 187.435743 \r\nL 317.517128 34.359911 \r\nL 317.568871 207.524435 \r\nL 317.581045 17.083636 \r\nL 317.6267 155.69561 \r\nL 317.641919 30.342173 \r\nL 317.724098 189.444612 \r\nL 317.733229 151.677871 \r\nL 317.736272 192.257029 \r\nL 317.788015 17.083636 \r\nL 317.836713 101.054368 \r\nL 317.839757 17.083636 \r\nL 317.92498 181.409135 \r\nL 317.946285 127.973215 \r\nL 317.99194 194.667672 \r\nL 317.952373 17.083636 \r\nL 318.046726 105.072106 \r\nL 318.122818 17.083636 \r\nL 318.058901 195.872993 \r\nL 318.150211 162.123991 \r\nL 318.153255 209.533304 \r\nL 318.162386 17.083636 \r\nL 318.253696 49.225543 \r\nL 318.256739 19.092506 \r\nL 318.320656 194.265898 \r\nL 318.360224 58.466341 \r\nL 318.405879 194.265898 \r\nL 318.393704 17.083636 \r\nL 318.47284 168.954146 \r\nL 318.512407 43.60071 \r\nL 318.478927 185.828647 \r\nL 318.585455 97.840177 \r\nL 318.588499 96.634856 \r\nL 318.591543 188.23929 \r\nL 318.691984 17.083636 \r\nL 318.698071 80.563902 \r\nL 318.707202 186.632195 \r\nL 318.792425 17.083636 \r\nL 318.804599 101.456142 \r\nL 318.835036 17.083636 \r\nL 318.886778 210.336851 \r\nL 318.911128 122.750155 \r\nL 318.932433 205.515565 \r\nL 318.990263 25.922661 \r\nL 319.0207 197.881863 \r\nL 319.023743 22.70847 \r\nL 319.090704 199.488958 \r\nL 319.133315 68.912461 \r\nL 319.136359 44.404257 \r\nL 319.139403 193.060576 \r\nL 319.239844 71.323104 \r\nL 319.300717 193.46235 \r\nL 319.346372 19.092506 \r\nL 319.349416 138.821109 \r\nL 319.41942 17.083636 \r\nL 319.437682 192.658803 \r\nL 319.462031 49.627317 \r\nL 319.525948 210.738625 \r\nL 319.507686 17.083636 \r\nL 319.574647 125.964346 \r\nL 319.644651 26.324435 \r\nL 319.611171 166.945277 \r\nL 319.681175 46.8149 \r\nL 319.769442 208.729756 \r\nL 319.687263 17.083636 \r\nL 319.793791 163.731086 \r\nL 319.903363 17.083636 \r\nL 319.848577 185.0251 \r\nL 319.906407 33.556364 \r\nL 319.912494 191.051707 \r\nL 319.997717 17.48541 \r\nL 320.015979 164.534634 \r\nL 320.085983 17.083636 \r\nL 320.061634 190.649933 \r\nL 320.128594 80.965676 \r\nL 320.162075 22.306696 \r\nL 320.204686 185.0251 \r\nL 320.235123 116.321774 \r\nL 320.320345 194.667672 \r\nL 320.286865 17.083636 \r\nL 320.338607 38.779424 \r\nL 320.402524 17.083636 \r\nL 320.387306 184.221552 \r\nL 320.432961 155.69561 \r\nL 320.51514 50.430865 \r\nL 320.442092 205.515565 \r\nL 320.554708 56.055698 \r\nL 320.652105 196.274767 \r\nL 320.566882 17.083636 \r\nL 320.66428 80.162129 \r\nL 320.691673 17.083636 \r\nL 320.703847 188.23929 \r\nL 320.75559 124.759024 \r\nL 320.840812 202.301375 \r\nL 320.776895 17.083636 \r\nL 320.859074 93.018891 \r\nL 320.959515 17.083636 \r\nL 320.941253 188.23929 \r\nL 320.97169 53.243282 \r\nL 321.047782 191.453481 \r\nL 321.063 17.083636 \r\nL 321.081262 67.305366 \r\nL 321.09648 188.641064 \r\nL 321.178659 17.083636 \r\nL 321.184747 71.323104 \r\nL 321.2791 198.68541 \r\nL 321.291275 17.083636 \r\nL 321.330843 183.418004 \r\nL 321.403891 92.617118 \r\nL 321.483026 17.083636 \r\nL 321.501288 176.989623 \r\nL 321.510419 66.501818 \r\nL 321.613904 187.033969 \r\nL 321.528681 46.011353 \r\nL 321.619991 48.020222 \r\nL 321.656515 189.042838 \r\nL 321.720432 45.207805 \r\nL 321.729563 115.116452 \r\nL 321.73565 44.002483 \r\nL 321.79348 202.301375 \r\nL 321.842179 67.305366 \r\nL 321.88479 191.855255 \r\nL 321.906096 17.083636 \r\nL 321.960882 120.741286 \r\nL 321.997406 43.198936 \r\nL 321.988275 190.24816 \r\nL 322.070454 68.108914 \r\nL 322.173939 207.926208 \r\nL 322.103934 58.064568 \r\nL 322.18307 161.320443 \r\nL 322.210463 37.172328 \r\nL 322.225681 198.68541 \r\nL 322.292642 81.36745 \r\nL 322.344384 191.453481 \r\nL 322.329166 39.984745 \r\nL 322.405257 185.426874 \r\nL 322.429607 43.60071 \r\nL 322.514829 114.312905 \r\nL 322.618314 206.720887 \r\nL 322.533091 17.083636 \r\nL 322.624401 98.643725 \r\nL 322.682231 29.940399 \r\nL 322.670056 189.042838 \r\nL 322.73093 78.153259 \r\nL 322.749192 197.480089 \r\nL 322.737017 45.207805 \r\nL 322.840502 193.060576 \r\nL 322.852676 40.386519 \r\nL 322.950074 41.190067 \r\nL 323.029209 176.587849 \r\nL 323.053558 32.351042 \r\nL 323.059646 80.162129 \r\nL 323.068777 206.720887 \r\nL 323.157043 32.752816 \r\nL 323.166174 186.632195 \r\nL 323.266615 180.203814 \r\nL 323.333576 35.565233 \r\nL 323.34575 206.319113 \r\nL 323.379231 86.992284 \r\nL 323.424886 62.885854 \r\nL 323.443148 177.793171 \r\nL 323.482715 72.528426 \r\nL 323.52837 183.418004 \r\nL 323.574025 58.868115 \r\nL 323.595331 122.348381 \r\nL 323.698816 46.011353 \r\nL 323.628811 195.069446 \r\nL 323.707947 79.358581 \r\nL 323.714034 197.480089 \r\nL 323.759689 31.547494 \r\nL 323.820562 150.47255 \r\nL 323.927091 35.967007 \r\nL 323.832737 209.533304 \r\nL 323.933178 77.349712 \r\nL 324.039706 181.409135 \r\nL 324.003182 21.101375 \r\nL 324.045794 126.36612 \r\nL 324.143191 17.083636 \r\nL 324.127973 197.078315 \r\nL 324.152322 82.572772 \r\nL 324.176671 195.069446 \r\nL 324.228414 22.70847 \r\nL 324.261894 73.331973 \r\nL 324.298418 193.060576 \r\nL 324.362335 17.083636 \r\nL 324.365379 62.885854 \r\nL 324.386684 17.083636 \r\nL 324.37451 178.596718 \r\nL 324.471907 73.331973 \r\nL 324.520606 203.104922 \r\nL 324.508431 26.324435 \r\nL 324.581479 101.456142 \r\nL 324.596697 17.083636 \r\nL 324.599741 199.890732 \r\nL 324.694095 67.305366 \r\nL 324.697138 67.305366 \r\nL 324.797579 203.104922 \r\nL 324.712357 37.574102 \r\nL 324.812798 126.36612 \r\nL 324.867584 33.556364 \r\nL 324.879758 192.257029 \r\nL 324.919326 45.207805 \r\nL 325.007592 207.524435 \r\nL 324.968025 19.494279 \r\nL 325.031942 103.063237 \r\nL 325.095859 70.92133 \r\nL 325.050204 203.506696 \r\nL 325.141514 87.394058 \r\nL 325.190212 198.283636 \r\nL 325.181081 79.358581 \r\nL 325.251086 95.429534 \r\nL 325.272391 195.872993 \r\nL 325.275435 50.029091 \r\nL 325.366745 161.320443 \r\nL 325.473273 43.60071 \r\nL 325.4124 195.069446 \r\nL 325.476317 146.856585 \r\nL 325.479361 146.053038 \r\nL 325.521972 60.475211 \r\nL 325.509797 195.069446 \r\nL 325.585889 117.527095 \r\nL 325.665024 203.90847 \r\nL 325.668068 17.083636 \r\nL 325.695461 153.284967 \r\nL 325.789815 60.073437 \r\nL 325.731985 205.113792 \r\nL 325.808077 118.330643 \r\nL 325.884168 31.949268 \r\nL 325.917649 203.506696 \r\nL 325.938954 53.243282 \r\nL 325.969391 208.327982 \r\nL 326.027221 105.875654 \r\nL 326.057657 195.069446 \r\nL 326.100269 41.993614 \r\nL 326.136793 91.411796 \r\nL 326.179404 202.301375 \r\nL 326.158098 52.841508 \r\nL 326.258539 177.793171 \r\nL 326.310282 17.083636 \r\nL 326.270714 207.524435 \r\nL 326.371155 93.822439 \r\nL 326.398548 196.676541 \r\nL 326.410723 46.011353 \r\nL 326.483771 140.829978 \r\nL 326.511164 23.913792 \r\nL 326.590299 200.694279 \r\nL 326.596386 105.072106 \r\nL 326.693784 192.658803 \r\nL 326.681609 50.430865 \r\nL 326.702915 84.179867 \r\nL 326.705958 84.179867 \r\nL 326.730308 183.418004 \r\nL 326.733351 26.726208 \r\nL 326.824661 174.177206 \r\nL 326.861185 17.083636 \r\nL 326.900753 197.480089 \r\nL 326.934233 98.241951 \r\nL 327.031631 207.524435 \r\nL 326.946408 17.083636 \r\nL 327.040762 43.198936 \r\nL 327.129028 17.083636 \r\nL 327.059024 195.47122 \r\nL 327.135115 104.670333 \r\nL 327.138159 201.096053 \r\nL 327.168596 26.726208 \r\nL 327.244687 148.061907 \r\nL 327.265993 35.967007 \r\nL 327.308604 189.042838 \r\nL 327.372521 81.769224 \r\nL 327.47905 195.069446 \r\nL 327.42122 60.876984 \r\nL 327.482093 81.769224 \r\nL 327.539923 17.083636 \r\nL 327.488181 195.47122 \r\nL 327.585578 54.850377 \r\nL 327.664713 207.524435 \r\nL 327.634277 33.15459 \r\nL 327.69515 146.454812 \r\nL 327.783416 17.083636 \r\nL 327.78646 211.542173 \r\nL 327.804722 147.660133 \r\nL 327.880814 213.952816 \r\nL 327.835159 17.083636 \r\nL 327.899076 160.91867 \r\nL 327.929512 19.494279 \r\nL 327.926469 200.694279 \r\nL 328.011691 66.903592 \r\nL 328.06039 198.68541 \r\nL 328.112132 54.850377 \r\nL 328.127351 129.58031 \r\nL 328.139525 179.400266 \r\nL 328.176049 37.172328 \r\nL 328.20953 115.92 \r\nL 328.252141 17.083636 \r\nL 328.270403 194.265898 \r\nL 328.319102 76.546164 \r\nL 328.410412 209.13153 \r\nL 328.325189 49.627317 \r\nL 328.428674 89.804701 \r\nL 328.48346 49.627317 \r\nL 328.480416 198.68541 \r\nL 328.535202 61.680532 \r\nL 328.562595 183.418004 \r\nL 328.623468 20.699601 \r\nL 328.644774 166.141729 \r\nL 328.675211 17.083636 \r\nL 328.705647 186.632195 \r\nL 328.75739 59.671663 \r\nL 328.815219 200.694279 \r\nL 328.784783 23.913792 \r\nL 328.863918 62.48408 \r\nL 328.894355 17.083636 \r\nL 328.870005 192.257029 \r\nL 328.970446 34.359911 \r\nL 329.013058 207.926208 \r\nL 329.083062 174.980754 \r\nL 329.128717 27.93153 \r\nL 329.165241 189.444612 \r\nL 329.192634 155.69561 \r\nL 329.210896 200.292506 \r\nL 329.226114 37.574102 \r\nL 329.2809 154.088514 \r\nL 329.283944 36.770554 \r\nL 329.344817 193.864124 \r\nL 329.393516 84.581641 \r\nL 329.442215 190.24816 \r\nL 329.414822 52.439734 \r\nL 329.506132 174.980754 \r\nL 329.567005 17.083636 \r\nL 329.52135 196.676541 \r\nL 329.618747 104.670333 \r\nL 329.688752 17.083636 \r\nL 329.679621 195.47122 \r\nL 329.713101 107.884523 \r\nL 329.746581 191.051707 \r\nL 329.798324 17.083636 \r\nL 329.81963 99.447273 \r\nL 329.865285 17.083636 \r\nL 329.913983 178.194945 \r\nL 329.929202 91.010022 \r\nL 329.941376 207.122661 \r\nL 330.032686 51.234412 \r\nL 330.038774 145.24949 \r\nL 330.041817 60.475211 \r\nL 330.063123 199.890732 \r\nL 330.151389 88.599379 \r\nL 330.227481 184.623326 \r\nL 330.212263 19.092506 \r\nL 330.260961 88.197605 \r\nL 330.273136 27.529756 \r\nL 330.321835 200.694279 \r\nL 330.36749 47.216674 \r\nL 330.370533 195.47122 \r\nL 330.446625 17.083636 \r\nL 330.477062 65.296497 \r\nL 330.486193 49.627317 \r\nL 330.489236 84.581641 \r\nL 330.498367 209.533304 \r\nL 330.501411 17.083636 \r\nL 330.595765 168.552373 \r\nL 330.644463 17.083636 \r\nL 330.623158 192.658803 \r\nL 330.705337 181.810909 \r\nL 330.811865 17.083636 \r\nL 330.754035 198.283636 \r\nL 330.820996 82.974545 \r\nL 330.91535 204.712018 \r\nL 330.830127 51.636186 \r\nL 330.930568 164.13286 \r\nL 330.994485 63.689401 \r\nL 330.970136 197.881863 \r\nL 331.043184 113.911131 \r\nL 331.101013 59.269889 \r\nL 331.13145 192.257029 \r\nL 331.143625 140.02643 \r\nL 331.213629 200.292506 \r\nL 331.22276 49.627317 \r\nL 331.234935 174.980754 \r\nL 331.317114 38.779424 \r\nL 331.262328 199.488958 \r\nL 331.344507 81.36745 \r\nL 331.435817 199.890732 \r\nL 331.444948 50.832639 \r\nL 331.454079 185.0251 \r\nL 331.551476 43.198936 \r\nL 331.536258 208.729756 \r\nL 331.566694 101.456142 \r\nL 331.578869 193.864124 \r\nL 331.633655 76.14439 \r\nL 331.64583 93.018891 \r\nL 331.648873 21.503149 \r\nL 331.664092 202.703149 \r\nL 331.755402 46.8149 \r\nL 331.816275 210.336851 \r\nL 331.831493 46.011353 \r\nL 331.868017 153.284967 \r\nL 331.962371 17.083636 \r\nL 331.910629 201.096053 \r\nL 331.977589 82.974545 \r\nL 332.059768 194.265898 \r\nL 331.989764 58.064568 \r\nL 332.090205 170.963016 \r\nL 332.117598 23.512018 \r\nL 332.141947 188.23929 \r\nL 332.202821 102.661463 \r\nL 332.236301 199.488958 \r\nL 332.306305 31.547494 \r\nL 332.358048 17.083636 \r\nL 332.415877 204.712018 \r\nL 332.522406 17.083636 \r\nL 332.491969 209.533304 \r\nL 332.531537 43.60071 \r\nL 332.635021 209.533304 \r\nL 332.543711 17.083636 \r\nL 332.644152 87.795831 \r\nL 332.711113 44.002483 \r\nL 332.662414 199.890732 \r\nL 332.735462 117.928869 \r\nL 332.738506 196.274767 \r\nL 332.750681 17.083636 \r\nL 332.841991 81.769224 \r\nL 332.863296 192.257029 \r\nL 332.930257 17.083636 \r\nL 332.954606 193.864124 \r\nL 333.039829 80.965676 \r\nL 333.042873 17.083636 \r\nL 333.061135 206.720887 \r\nL 333.149401 39.582971 \r\nL 333.161576 180.605588 \r\nL 333.240711 17.083636 \r\nL 333.258973 87.795831 \r\nL 333.262017 17.083636 \r\nL 333.344196 193.46235 \r\nL 333.365501 76.546164 \r\nL 333.462899 206.319113 \r\nL 333.371589 17.083636 \r\nL 333.475073 121.14306 \r\nL 333.578558 47.618448 \r\nL 333.560296 195.872993 \r\nL 333.587689 55.653925 \r\nL 333.685086 199.087184 \r\nL 333.639431 26.726208 \r\nL 333.697261 81.36745 \r\nL 333.72161 193.060576 \r\nL 333.712479 17.083636 \r\nL 333.785527 147.660133 \r\nL 333.87075 17.083636 \r\nL 333.809877 187.033969 \r\nL 333.895099 185.828647 \r\nL 333.898143 187.033969 \r\nL 333.949885 17.083636 \r\nL 333.955973 197.480089 \r\nL 334.010759 78.956807 \r\nL 334.062501 17.083636 \r\nL 334.065545 203.90847 \r\nL 334.095981 86.188736 \r\nL 334.175117 195.069446 \r\nL 334.105112 17.083636 \r\nL 334.205553 70.92133 \r\nL 334.275558 197.881863 \r\nL 334.23599 17.083636 \r\nL 334.302951 47.618448 \r\nL 334.354693 197.078315 \r\nL 334.403392 17.083636 \r\nL 334.47644 189.042838 \r\nL 334.512964 66.501818 \r\nL 334.592099 189.042838 \r\nL 334.573837 17.083636 \r\nL 334.619492 83.376319 \r\nL 334.689496 17.083636 \r\nL 334.69254 199.087184 \r\nL 334.719933 97.438404 \r\nL 334.722977 202.301375 \r\nL 334.738195 17.083636 \r\nL 334.826461 126.36612 \r\nL 334.893422 17.083636 \r\nL 334.917771 193.864124 \r\nL 334.93299 84.581641 \r\nL 334.990819 192.658803 \r\nL 334.996907 23.913792 \r\nL 335.042562 86.188736 \r\nL 335.127784 198.68541 \r\nL 335.082129 17.083636 \r\nL 335.155177 144.044169 \r\nL 335.228225 17.083636 \r\nL 335.203876 202.301375 \r\nL 335.261706 65.698271 \r\nL 335.362147 196.274767 \r\nL 335.307361 17.083636 \r\nL 335.371278 166.141729 \r\nL 335.453457 17.083636 \r\nL 335.380409 208.729756 \r\nL 335.483893 78.153259 \r\nL 335.587378 195.069446 \r\nL 335.520417 40.386519 \r\nL 335.593465 81.36745 \r\nL 335.617815 192.658803 \r\nL 335.690863 17.083636 \r\nL 335.794347 198.283636 \r\nL 335.803478 147.258359 \r\nL 335.84609 195.069446 \r\nL 335.818697 33.15459 \r\nL 335.891745 115.116452 \r\nL 335.967836 17.083636 \r\nL 335.995229 209.13153 \r\nL 335.998273 163.731086 \r\nL 336.077408 32.752816 \r\nL 336.007404 205.515565 \r\nL 336.123063 69.314235 \r\nL 336.199155 191.051707 \r\nL 336.156544 25.520887 \r\nL 336.235679 101.456142 \r\nL 336.269159 33.15459 \r\nL 336.314814 207.122661 \r\nL 336.345251 62.082306 \r\nL 336.387862 199.087184 \r\nL 336.436561 17.083636 \r\nL 336.454823 175.382528 \r\nL 336.509609 29.538625 \r\nL 336.564395 195.069446 \r\nL 336.567439 105.47388 \r\nL 336.594832 17.083636 \r\nL 336.616137 189.444612 \r\nL 336.677011 79.760355 \r\nL 336.70136 209.533304 \r\nL 336.725709 23.913792 \r\nL 336.743971 42.395388 \r\nL 336.756146 17.083636 \r\nL 336.798757 205.917339 \r\nL 336.838325 109.893392 \r\nL 336.847456 207.122661 \r\nL 336.932679 17.083636 \r\nL 336.947897 94.224213 \r\nL 337.042251 17.083636 \r\nL 337.039207 187.033969 \r\nL 337.057469 84.179867 \r\nL 337.151823 180.203814 \r\nL 337.118342 17.083636 \r\nL 337.167041 69.314235 \r\nL 337.218783 55.252151 \r\nL 337.224871 167.347051 \r\nL 337.243133 101.857916 \r\nL 337.294875 197.480089 \r\nL 337.255307 17.083636 \r\nL 337.355749 174.980754 \r\nL 337.462277 17.083636 \r\nL 337.450102 202.301375 \r\nL 337.465321 84.179867 \r\nL 337.474452 191.855255 \r\nL 337.477495 17.083636 \r\nL 337.574893 43.198936 \r\nL 337.650984 193.060576 \r\nL 337.602286 17.083636 \r\nL 337.687508 166.945277 \r\nL 337.754469 17.083636 \r\nL 337.794037 201.096053 \r\nL 337.800124 124.357251 \r\nL 337.824473 17.083636 \r\nL 337.812299 181.007361 \r\nL 337.906652 77.751486 \r\nL 337.909696 198.68541 \r\nL 338.007093 17.083636 \r\nL 338.016224 91.81357 \r\nL 338.067967 196.274767 \r\nL 338.043617 21.101375 \r\nL 338.113622 176.186075 \r\nL 338.22015 190.649933 \r\nL 338.226237 37.975876 \r\nL 338.281023 185.0251 \r\nL 338.27798 17.083636 \r\nL 338.338853 101.857916 \r\nL 338.439294 17.083636 \r\nL 338.384508 195.47122 \r\nL 338.445381 84.179867 \r\nL 338.466687 206.319113 \r\nL 338.539735 17.083636 \r\nL 338.554953 119.937738 \r\nL 338.600608 43.60071 \r\nL 338.615827 197.078315 \r\nL 338.661482 177.793171 \r\nL 338.76801 17.083636 \r\nL 338.764966 188.23929 \r\nL 338.774097 149.669002 \r\nL 338.792359 200.292506 \r\nL 338.786272 40.788293 \r\nL 338.844102 92.617118 \r\nL 338.883669 36.36878 \r\nL 338.935412 203.90847 \r\nL 338.95063 56.457472 \r\nL 338.953674 193.060576 \r\nL 338.996285 51.636186 \r\nL 339.063246 173.775432 \r\nL 339.09977 17.083636 \r\nL 339.081508 192.257029 \r\nL 339.175861 60.475211 \r\nL 339.227604 201.096053 \r\nL 339.261084 17.083636 \r\nL 339.294564 145.651264 \r\nL 339.303695 37.172328 \r\nL 339.34935 199.890732 \r\nL 339.404136 103.866785 \r\nL 339.486315 194.265898 \r\nL 339.501534 32.752816 \r\nL 339.513708 179.80204 \r\nL 339.577625 36.36878 \r\nL 339.595887 197.881863 \r\nL 339.62328 169.35592 \r\nL 339.659804 17.083636 \r\nL 339.650673 208.729756 \r\nL 339.726765 109.893392 \r\nL 339.748071 190.649933 \r\nL 339.793726 37.172328 \r\nL 339.836337 101.857916 \r\nL 339.89721 195.872993 \r\nL 339.86373 46.8149 \r\nL 339.939822 106.277428 \r\nL 340.015913 29.136851 \r\nL 340.006782 186.230421 \r\nL 340.04635 86.188736 \r\nL 340.088961 187.837517 \r\nL 340.155922 41.190067 \r\nL 340.158966 180.203814 \r\nL 340.174184 201.497827 \r\nL 340.186359 78.555033 \r\nL 340.204621 95.831308 \r\nL 340.302018 48.823769 \r\nL 340.232014 203.506696 \r\nL 340.308105 189.846386 \r\nL 340.326367 205.113792 \r\nL 340.359848 66.903592 \r\nL 340.362891 72.126652 \r\nL 340.399415 194.667672 \r\nL 340.438983 55.252151 \r\nL 340.442027 29.136851 \r\nL 340.454201 183.819778 \r\nL 340.53638 114.312905 \r\nL 340.642909 201.899601 \r\nL 340.615516 25.119113 \r\nL 340.645952 175.784302 \r\nL 340.746393 43.60071 \r\nL 340.719 190.24816 \r\nL 340.758568 104.268559 \r\nL 340.81031 39.984745 \r\nL 340.837703 191.051707 \r\nL 340.862053 74.537295 \r\nL 340.865096 183.418004 \r\nL 340.880315 27.529756 \r\nL 340.971625 154.892062 \r\nL 341.008149 33.958137 \r\nL 340.983799 181.810909 \r\nL 341.081197 100.25082 \r\nL 341.111633 201.497827 \r\nL 341.17555 25.520887 \r\nL 341.190769 86.59051 \r\nL 341.288166 192.257029 \r\nL 341.300341 49.225543 \r\nL 341.364258 204.310244 \r\nL 341.370345 40.386519 \r\nL 341.409913 170.963016 \r\nL 341.440349 30.342173 \r\nL 341.486004 200.292506 \r\nL 341.522528 93.018891 \r\nL 341.525572 194.265898 \r\nL 341.534703 23.512018 \r\nL 341.6321 42.797162 \r\nL 341.720367 210.336851 \r\nL 341.708192 26.726208 \r\nL 341.74776 178.194945 \r\nL 341.784284 43.198936 \r\nL 341.790371 201.899601 \r\nL 341.857332 182.614457 \r\nL 341.918205 186.632195 \r\nL 341.976035 40.386519 \r\nL 342.009515 186.230421 \r\nL 342.052126 36.770554 \r\nL 342.085607 49.225543 \r\nL 342.08865 41.993614 \r\nL 342.125174 192.257029 \r\nL 342.155611 96.634856 \r\nL 342.201266 211.542173 \r\nL 342.225615 27.127982 \r\nL 342.268227 161.320443 \r\nL 342.310838 47.216674 \r\nL 342.36258 200.292506 \r\nL 342.380842 101.456142 \r\nL 342.447803 17.083636 \r\nL 342.490414 204.712018 \r\nL 342.599986 33.15459 \r\nL 342.60303 69.314235 \r\nL 342.657816 208.327982 \r\nL 342.612161 17.083636 \r\nL 342.718689 168.150599 \r\nL 342.767388 29.538625 \r\nL 342.736951 204.712018 \r\nL 342.828261 177.793171 \r\nL 342.925659 17.083636 \r\nL 342.931746 185.426874 \r\nL 342.937833 74.537295 \r\nL 343.038274 195.872993 \r\nL 342.962183 38.779424 \r\nL 343.047405 157.302705 \r\nL 343.053493 43.198936 \r\nL 343.108279 201.899601 \r\nL 343.156977 119.134191 \r\nL 343.160021 197.881863 \r\nL 343.193501 32.351042 \r\nL 343.263506 83.376319 \r\nL 343.348728 17.083636 \r\nL 343.324379 194.667672 \r\nL 343.354816 95.429534 \r\nL 343.415689 205.515565 \r\nL 343.436995 22.306696 \r\nL 343.464388 116.723548 \r\nL 343.500912 17.083636 \r\nL 343.503955 203.104922 \r\nL 343.570916 82.170998 \r\nL 343.637877 196.676541 \r\nL 343.601353 21.503149 \r\nL 343.683532 159.311574 \r\nL 343.765711 56.859246 \r\nL 343.744405 200.694279 \r\nL 343.793104 89.402927 \r\nL 343.850933 210.738625 \r\nL 343.84789 42.395388 \r\nL 343.905719 187.033969 \r\nL 343.908763 199.890732 \r\nL 343.923981 44.002483 \r\nL 343.990942 130.383858 \r\nL 344.003117 27.127982 \r\nL 344.073121 204.712018 \r\nL 344.09747 67.305366 \r\nL 344.164431 185.426874 \r\nL 344.106601 17.083636 \r\nL 344.210086 140.829978 \r\nL 344.222261 17.083636 \r\nL 344.28009 199.488958 \r\nL 344.319658 41.190067 \r\nL 344.417055 197.480089 \r\nL 344.353138 28.735078 \r\nL 344.42923 135.205144 \r\nL 344.535758 17.083636 \r\nL 344.505322 185.828647 \r\nL 344.541846 72.9302 \r\nL 344.572282 193.46235 \r\nL 344.593588 17.887184 \r\nL 344.654461 142.838847 \r\nL 344.76099 17.083636 \r\nL 344.700116 205.515565 \r\nL 344.767077 81.36745 \r\nL 344.870562 209.13153 \r\nL 344.855343 40.788293 \r\nL 344.879693 154.088514 \r\nL 344.925348 21.101375 \r\nL 344.928391 197.078315 \r\nL 344.995352 47.618448 \r\nL 345.0684 199.087184 \r\nL 345.077531 35.163459 \r\nL 345.111012 149.669002 \r\nL 345.156667 35.967007 \r\nL 345.153623 187.837517 \r\nL 345.226671 97.438404 \r\nL 345.266239 177.391397 \r\nL 345.25102 67.70714 \r\nL 345.272326 106.277428 \r\nL 345.27537 38.779424 \r\nL 345.281457 210.336851 \r\nL 345.381898 118.330643 \r\nL 345.391029 17.083636 \r\nL 345.464077 190.24816 \r\nL 345.49147 54.046829 \r\nL 345.594955 17.083636 \r\nL 345.604086 199.087184 \r\nL 345.689308 17.083636 \r\nL 345.716701 69.716009 \r\nL 345.734963 17.083636 \r\nL 345.826273 191.453481 \r\nL 345.878016 17.083636 \r\nL 345.865841 207.122661 \r\nL 345.935845 134.80337 \r\nL 345.978457 197.480089 \r\nL 345.951064 17.083636 \r\nL 346.030199 121.14306 \r\nL 346.121509 17.083636 \r\nL 346.112378 208.729756 \r\nL 346.139771 113.509357 \r\nL 346.179339 17.083636 \r\nL 346.148902 205.113792 \r\nL 346.25543 66.501818 \r\nL 346.301085 199.890732 \r\nL 346.352828 17.083636 \r\nL 346.365002 191.855255 \r\nL 346.422832 19.896053 \r\nL 346.43805 193.864124 \r\nL 346.474574 44.806031 \r\nL 346.489793 27.93153 \r\nL 346.58719 210.738625 \r\nL 346.6785 17.083636 \r\nL 346.696762 191.855255 \r\nL 346.763723 17.083636 \r\nL 346.748504 197.881863 \r\nL 346.812421 136.410466 \r\nL 346.833727 203.90847 \r\nL 346.873295 19.092506 \r\nL 346.921993 133.196275 \r\nL 346.982867 29.136851 \r\nL 346.995041 190.24816 \r\nL 347.031565 86.59051 \r\nL 347.034609 204.310244 \r\nL 347.138094 29.538625 \r\nL 347.141137 69.716009 \r\nL 347.144181 17.083636 \r\nL 347.205054 196.274767 \r\nL 347.250709 68.510687 \r\nL 347.338976 192.658803 \r\nL 347.311583 32.351042 \r\nL 347.363325 123.151929 \r\nL 347.415067 17.083636 \r\nL 347.469853 203.90847 \r\nL 347.472897 47.216674 \r\nL 347.545945 183.819778 \r\nL 347.530727 17.083636 \r\nL 347.582469 54.046829 \r\nL 347.594644 36.770554 \r\nL 347.618993 183.418004 \r\nL 347.646386 70.92133 \r\nL 347.719434 187.033969 \r\nL 347.667692 17.083636 \r\nL 347.755958 133.598049 \r\nL 347.819875 17.083636 \r\nL 347.789438 173.373659 \r\nL 347.868574 94.625987 \r\nL 347.92336 202.301375 \r\nL 347.984233 17.083636 \r\nL 348.060325 199.890732 \r\nL 348.096849 117.125322 \r\nL 348.148591 39.984745 \r\nL 348.145547 197.881863 \r\nL 348.206421 70.92133 \r\nL 348.26425 208.729756 \r\nL 348.297731 28.333304 \r\nL 348.312949 198.283636 \r\nL 348.315993 17.48541 \r\nL 348.410346 199.890732 \r\nL 348.425565 69.314235 \r\nL 348.519918 17.083636 \r\nL 348.477307 207.926208 \r\nL 348.522962 91.010022 \r\nL 348.565573 17.083636 \r\nL 348.62949 199.488958 \r\nL 348.732975 39.984745 \r\nL 348.742106 95.027761 \r\nL 348.787761 17.083636 \r\nL 348.763412 185.828647 \r\nL 348.851678 28.333304 \r\nL 348.918639 201.096053 \r\nL 348.96125 17.083636 \r\nL 349.01908 206.720887 \r\nL 349.082997 145.651264 \r\nL 349.107346 17.48541 \r\nL 349.189525 197.078315 \r\nL 349.195612 80.563902 \r\nL 349.219962 17.083636 \r\nL 349.2017 190.649933 \r\nL 349.244311 60.876984 \r\nL 349.347796 201.899601 \r\nL 349.253442 31.949268 \r\nL 349.353883 98.643725 \r\nL 349.454324 17.083636 \r\nL 349.405625 184.221552 \r\nL 349.460411 106.277428 \r\nL 349.506066 189.846386 \r\nL 349.503023 17.083636 \r\nL 349.56694 25.520887 \r\nL 349.636944 207.524435 \r\nL 349.612595 17.083636 \r\nL 349.676512 130.785632 \r\nL 349.706948 17.083636 \r\nL 349.740429 211.140399 \r\nL 349.789127 43.198936 \r\nL 349.801302 17.083636 \r\nL 349.904787 193.864124 \r\nL 350.008271 17.083636 \r\nL 349.916961 207.524435 \r\nL 350.017402 95.831308 \r\nL 350.020446 95.027761 \r\nL 350.063057 19.494279 \r\nL 350.035664 201.096053 \r\nL 350.130018 70.117783 \r\nL 350.136105 210.336851 \r\nL 350.178717 17.083636 \r\nL 350.23959 103.063237 \r\nL 350.294376 20.699601 \r\nL 350.288289 205.917339 \r\nL 350.346118 99.447273 \r\nL 350.367424 190.24816 \r\nL 350.391773 35.565233 \r\nL 350.452647 163.329313 \r\nL 350.45569 17.083636 \r\nL 350.473952 209.533304 \r\nL 350.562219 36.770554 \r\nL 350.617005 197.881863 \r\nL 350.629179 34.761685 \r\nL 350.674834 100.652594 \r\nL 350.677878 45.609579 \r\nL 350.699184 205.917339 \r\nL 350.78745 72.9302 \r\nL 350.790494 43.60071 \r\nL 350.869629 193.864124 \r\nL 350.897022 74.537295 \r\nL 350.973114 198.283636 \r\nL 350.927459 33.15459 \r\nL 350.979201 53.243282 \r\nL 351.049205 17.083636 \r\nL 350.985288 193.864124 \r\nL 351.070511 163.329313 \r\nL 351.073555 191.855255 \r\nL 351.082686 37.574102 \r\nL 351.167908 125.160798 \r\nL 351.216607 17.083636 \r\nL 351.265306 202.703149 \r\nL 351.27748 97.840177 \r\nL 351.387052 209.533304 \r\nL 351.292699 17.083636 \r\nL 351.390096 198.68541 \r\nL 351.457057 46.011353 \r\nL 351.499668 95.027761 \r\nL 351.584891 191.453481 \r\nL 351.569672 17.083636 \r\nL 351.612284 189.042838 \r\nL 351.651851 44.002483 \r\nL 351.648808 195.069446 \r\nL 351.724899 91.81357 \r\nL 351.767511 200.694279 \r\nL 351.800991 17.083636 \r\nL 351.831428 137.615787 \r\nL 351.941 17.083636 \r\nL 351.855777 195.069446 \r\nL 351.944043 41.190067 \r\nL 352.041441 190.649933 \r\nL 352.026222 17.083636 \r\nL 352.056659 122.348381 \r\nL 352.147969 18.690732 \r\nL 352.1571 198.68541 \r\nL 352.169275 69.716009 \r\nL 352.19058 187.435743 \r\nL 352.196668 25.520887 \r\nL 352.278847 158.508027 \r\nL 352.345807 17.083636 \r\nL 352.318414 181.409135 \r\nL 352.391462 80.965676 \r\nL 352.418855 37.574102 \r\nL 352.400593 187.837517 \r\nL 352.48886 137.615787 \r\nL 352.491903 184.623326 \r\nL 352.58017 21.503149 \r\nL 352.598432 157.704479 \r\nL 352.61365 25.119113 \r\nL 352.680611 195.872993 \r\nL 352.714091 55.252151 \r\nL 352.717135 54.850377 \r\nL 352.732353 197.078315 \r\nL 352.802358 17.083636 \r\nL 352.829751 137.615787 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\nL 352.860187 193.46235 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p856ccda7d2\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(rewards)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "從此圖表中，無法得出任何結論，因為由於隨機訓練過程的特性，訓練階段的長度差異很大。為了更好地理解此圖表，我們可以計算**移動平均**，例如100次實驗的平均值。這可以方便地使用 `np.convolve` 完成：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814cc63488>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.461486 248.518125\" width=\"379.461486pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.461486 248.518125 \r\nL 379.461486 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"mb0fbef4acd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.439343\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.533093 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.373004\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.466754 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.306665\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.400415 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"292.240326\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.334076 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"353.173986\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(334.086486 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m5a5a115a9b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"200.372467\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 204.171686)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"170.128782\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 173.928)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"139.885096\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 143.684315)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"109.641411\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 113.44063)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"79.397726\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 83.196944)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"49.15404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 52.953259)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"18.910355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 22.709574)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_14\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p49207e09be)\" d=\"M 48.505682 214.121246 \r\nL 48.581849 213.280472 \r\nL 48.627549 213.607104 \r\nL 48.648876 214.115198 \r\nL 48.694576 213.316764 \r\nL 48.70067 213.33491 \r\nL 48.79207 212.584867 \r\nL 48.743323 213.818809 \r\nL 48.822537 212.723988 \r\nL 48.932217 213.165546 \r\nL 48.883471 212.603013 \r\nL 48.938311 213.00223 \r\nL 48.965731 212.869158 \r\nL 49.005338 213.95793 \r\nL 49.069318 213.322813 \r\nL 49.127205 214.756364 \r\nL 49.200326 214.066808 \r\nL 49.246026 214.405537 \r\nL 49.249072 214.514414 \r\nL 49.328286 213.486129 \r\nL 49.349613 213.268374 \r\nL 49.340473 213.57686 \r\nL 49.35266 213.33491 \r\nL 49.48062 211.320681 \r\nL 49.483667 211.42351 \r\nL 49.544601 209.899228 \r\nL 49.550694 209.965764 \r\nL 49.657328 209.530255 \r\nL 49.584208 210.46176 \r\nL 49.663421 209.820594 \r\nL 49.678655 209.433475 \r\nL 49.699982 208.671334 \r\nL 49.797475 209.022161 \r\nL 49.800522 209.137087 \r\nL 49.873643 207.73378 \r\nL 49.904109 208.042265 \r\nL 49.934576 207.213589 \r\nL 49.937623 207.213589 \r\nL 50.00465 207.600708 \r\nL 50.074724 205.689307 \r\nL 50.196591 207.624903 \r\nL 50.211824 208.253971 \r\nL 50.266665 207.376904 \r\nL 50.306271 207.667244 \r\nL 50.309318 207.516025 \r\nL 50.379392 208.526164 \r\nL 50.409859 208.030168 \r\nL 50.443372 208.574554 \r\nL 50.461652 207.485782 \r\nL 50.513446 204.473511 \r\nL 50.580473 207.098663 \r\nL 50.58352 207.068419 \r\nL 50.607893 207.637 \r\nL 50.61094 207.576513 \r\nL 50.70234 208.380995 \r\nL 50.650547 207.455538 \r\nL 50.726714 208.193484 \r\nL 50.748041 207.437392 \r\nL 50.802881 209.681473 \r\nL 50.812021 209.415329 \r\nL 50.818114 209.820594 \r\nL 50.888188 206.112718 \r\nL 50.894281 206.185303 \r\nL 50.936935 206.203449 \r\nL 51.031382 204.751753 \r\nL 51.046615 204.515852 \r\nL 51.113643 205.749794 \r\nL 51.116689 205.592527 \r\nL 51.138016 205.822379 \r\nL 51.156296 204.794094 \r\nL 51.192856 205.017897 \r\nL 51.275117 201.322119 \r\nL 51.320817 201.370509 \r\nL 51.445731 198.358237 \r\nL 51.339097 201.715287 \r\nL 51.451824 198.745357 \r\nL 51.454871 198.721162 \r\nL 51.464011 199.344182 \r\nL 51.497525 199.156671 \r\nL 51.543225 200.366418 \r\nL 51.610252 199.616375 \r\nL 51.722979 198.660674 \r\nL 51.683372 200.088176 \r\nL 51.732119 198.763503 \r\nL 51.972807 194.644313 \r\nL 52.106861 190.386002 \r\nL 52.116001 190.555367 \r\nL 52.186075 192.793399 \r\nL 52.231775 191.057412 \r\nL 52.414576 195.781475 \r\nL 52.256149 190.573513 \r\nL 52.441996 194.136219 \r\nL 52.612611 187.065245 \r\nL 52.627844 187.567291 \r\nL 52.752758 190.373905 \r\nL 52.761898 190.246881 \r\nL 52.780178 191.232825 \r\nL 52.798458 190.960632 \r\nL 52.929466 196.737176 \r\nL 53.066566 193.095836 \r\nL 53.069613 193.107934 \r\nL 53.19148 195.690744 \r\nL 53.075706 192.920423 \r\nL 53.264601 195.013286 \r\nL 53.298114 193.531345 \r\nL 53.371235 195.745183 \r\nL 53.383421 196.265374 \r\nL 53.416935 194.263242 \r\nL 53.419982 194.414461 \r\nL 53.493102 192.0736 \r\nL 53.532709 193.60393 \r\nL 53.572316 194.42051 \r\nL 53.633249 193.047446 \r\nL 53.636296 193.07769 \r\nL 53.685043 191.680432 \r\nL 53.75207 193.761197 \r\nL 53.785584 195.545575 \r\nL 53.873937 191.982869 \r\nL 53.928778 193.295445 \r\nL 53.992758 192.738961 \r\nL 54.084158 191.49897 \r\nL 54.004945 193.374078 \r\nL 54.117672 192.170379 \r\nL 54.135952 193.737002 \r\nL 54.221259 191.765114 \r\nL 54.224306 192.037307 \r\nL 54.3218 190.954583 \r\nL 54.28524 192.267159 \r\nL 54.337033 191.408239 \r\nL 54.34008 191.819553 \r\nL 54.428434 189.998883 \r\nL 54.434527 190.023078 \r\nL 54.464994 188.837525 \r\nL 54.525928 191.940527 \r\nL 54.614281 190.688439 \r\nL 54.550301 192.666376 \r\nL 54.647795 191.075558 \r\nL 54.745289 192.630083 \r\nL 54.672168 191.045314 \r\nL 54.760522 191.825601 \r\nL 55.049957 181.464115 \r\nL 55.086517 184.31307 \r\nL 55.199244 186.157935 \r\nL 55.162684 183.54488 \r\nL 55.214478 186.049058 \r\nL 55.327205 182.552888 \r\nL 55.257131 186.666029 \r\nL 55.351579 183.369467 \r\nL 55.382045 184.294924 \r\nL 55.409466 182.73435 \r\nL 55.470399 184.11951 \r\nL 55.558753 182.504498 \r\nL 55.528286 184.367509 \r\nL 55.57094 184.173949 \r\nL 55.62578 187.107587 \r\nL 55.674527 183.732391 \r\nL 55.677574 183.853366 \r\nL 55.768974 181.403627 \r\nL 55.796394 181.857283 \r\nL 55.811628 182.849276 \r\nL 55.875608 179.855151 \r\nL 55.896935 180.109198 \r\nL 55.924355 179.105107 \r\nL 55.979195 183.06703 \r\nL 55.982242 182.903714 \r\nL 55.988335 183.484393 \r\nL 56.064502 180.605194 \r\nL 56.079736 181.204019 \r\nL 56.16809 183.242444 \r\nL 56.110203 180.326952 \r\nL 56.207697 182.431913 \r\nL 56.219883 181.718162 \r\nL 56.265584 183.901756 \r\nL 56.308237 183.278736 \r\nL 56.381357 186.496664 \r\nL 56.424011 184.917944 \r\nL 56.585485 177.236048 \r\nL 56.594625 177.822775 \r\nL 56.606812 179.413593 \r\nL 56.686026 176.927562 \r\nL 56.698213 177.441705 \r\nL 56.704306 176.625125 \r\nL 56.79266 180.199929 \r\nL 56.8932 183.647709 \r\nL 56.91148 182.486351 \r\nL 57.054674 176.945708 \r\nL 57.066861 178.04053 \r\nL 57.149122 174.048363 \r\nL 57.155215 174.362898 \r\nL 57.213102 171.901062 \r\nL 57.252709 175.342793 \r\nL 57.38981 180.599145 \r\nL 57.395903 179.945882 \r\nL 57.54519 185.994619 \r\nL 57.572611 185.184088 \r\nL 57.645731 181.839137 \r\nL 57.700571 182.389572 \r\nL 57.831579 179.280521 \r\nL 57.874232 177.980042 \r\nL 57.913839 182.752496 \r\nL 57.919932 183.302931 \r\nL 57.938213 182.292792 \r\nL 58.017426 177.508241 \r\nL 58.075313 178.639355 \r\nL 58.1789 179.679737 \r\nL 58.108827 178.258284 \r\nL 58.184994 179.038571 \r\nL 58.200227 177.381217 \r\nL 58.258114 182.468205 \r\nL 58.273348 181.724211 \r\nL 58.297721 183.919902 \r\nL 58.373888 181.452017 \r\nL 58.416542 183.411808 \r\nL 58.425682 182.710155 \r\nL 58.504896 184.803018 \r\nL 58.520129 183.859415 \r\nL 58.526222 184.464288 \r\nL 58.562783 180.29066 \r\nL 58.599343 181.022557 \r\nL 58.736443 176.776344 \r\nL 58.62067 181.143532 \r\nL 58.73949 176.927562 \r\nL 58.861357 181.397579 \r\nL 58.888778 180.974167 \r\nL 58.891824 180.447927 \r\nL 58.983225 183.804976 \r\nL 59.095952 182.165768 \r\nL 59.108139 182.504498 \r\nL 59.141652 183.472296 \r\nL 59.150792 181.252409 \r\nL 59.202586 181.675821 \r\nL 59.239146 182.425864 \r\nL 59.31836 181.161678 \r\nL 59.348827 183.429954 \r\nL 59.39148 180.423732 \r\nL 59.421947 180.804802 \r\nL 59.428041 180.974167 \r\nL 59.431087 180.550756 \r\nL 59.552955 178.258284 \r\nL 59.568188 179.389398 \r\nL 59.632168 176.764246 \r\nL 59.641308 176.854977 \r\nL 59.690055 177.713898 \r\nL 59.766222 173.026127 \r\nL 59.772316 173.401148 \r\nL 59.805829 171.314334 \r\nL 59.863716 171.399016 \r\nL 59.90637 172.076475 \r\nL 59.994724 168.090357 \r\nL 60.119638 173.957632 \r\nL 60.125731 173.691488 \r\nL 60.250645 177.719947 \r\nL 60.134871 173.274125 \r\nL 60.253692 177.471948 \r\nL 60.302439 175.064551 \r\nL 60.348139 178.427649 \r\nL 60.354232 177.99214 \r\nL 60.390792 179.685786 \r\nL 60.457819 176.455761 \r\nL 60.491333 175.348842 \r\nL 60.561407 177.012244 \r\nL 60.564453 176.558589 \r\nL 60.5675 176.776344 \r\nL 60.634527 174.054412 \r\nL 60.683274 171.392968 \r\nL 60.747254 173.334612 \r\nL 60.750301 173.068468 \r\nL 60.829515 175.657327 \r\nL 61.054969 185.885742 \r\nL 61.076296 184.434045 \r\nL 61.140276 181.839137 \r\nL 61.170743 182.323035 \r\nL 61.271284 178.820817 \r\nL 61.27433 178.972035 \r\nL 61.313937 176.69771 \r\nL 61.417525 166.360418 \r\nL 61.438851 167.8847 \r\nL 61.466271 169.675126 \r\nL 61.539392 167.654848 \r\nL 61.554625 169.451323 \r\nL 61.563765 168.900888 \r\nL 61.627746 175.772253 \r\nL 61.652119 177.477997 \r\nL 61.731333 182.359328 \r\nL 61.670399 177.236048 \r\nL 61.773986 180.230172 \r\nL 61.777033 180.072905 \r\nL 61.82578 182.310938 \r\nL 61.865387 180.792705 \r\nL 61.868434 181.48831 \r\nL 61.938507 176.788441 \r\nL 61.953741 177.205804 \r\nL 62.057328 170.842533 \r\nL 62.072561 172.645056 \r\nL 62.115215 170.092489 \r\nL 62.081701 172.717641 \r\nL 62.203569 171.223603 \r\nL 62.43207 185.335307 \r\nL 62.218802 170.812289 \r\nL 62.538704 182.812983 \r\nL 62.748925 166.705196 \r\nL 62.751972 167.183047 \r\nL 62.782439 165.82813 \r\nL 62.822045 169.445274 \r\nL 62.889072 168.368599 \r\nL 62.940866 171.054238 \r\nL 62.943913 170.503803 \r\nL 62.99266 178.04053 \r\nL 63.007893 178.016335 \r\nL 63.02008 179.722079 \r\nL 63.10234 175.560547 \r\nL 63.105387 175.717815 \r\nL 63.208974 172.832567 \r\nL 63.11148 175.790399 \r\nL 63.233348 174.078607 \r\nL 63.321701 173.376953 \r\nL 63.352168 175.524255 \r\nL 63.431382 177.477997 \r\nL 63.367402 174.520165 \r\nL 63.467942 176.352932 \r\nL 63.592856 170.407023 \r\nL 63.595903 170.509852 \r\nL 63.659883 168.17504 \r\nL 63.67207 170.648973 \r\nL 63.696443 170.225561 \r\nL 63.778704 174.169338 \r\nL 63.73605 169.112594 \r\nL 63.818311 174.054412 \r\nL 63.931038 178.361113 \r\nL 63.830498 173.891096 \r\nL 63.943225 177.598972 \r\nL 64.065092 172.499887 \r\nL 63.961505 178.173602 \r\nL 64.092512 173.001932 \r\nL 64.381947 156.367905 \r\nL 64.397181 157.734919 \r\nL 64.519048 165.531741 \r\nL 64.543421 164.775649 \r\nL 64.552561 164.58209 \r\nL 64.583028 168.144796 \r\nL 64.589122 167.872603 \r\nL 64.671382 175.391183 \r\nL 64.726222 172.511984 \r\nL 65.006517 152.811247 \r\nL 64.756689 172.850713 \r\nL 65.064404 156.234833 \r\nL 65.067451 158.182526 \r\nL 65.134478 153.688314 \r\nL 65.174085 155.781177 \r\nL 65.204552 153.174172 \r\nL 65.244158 159.428566 \r\nL 65.271579 157.63814 \r\nL 65.277672 157.353849 \r\nL 65.329466 160.729044 \r\nL 65.356886 159.452761 \r\nL 65.451333 164.993404 \r\nL 65.487893 163.529609 \r\nL 65.606714 166.862464 \r\nL 65.548827 163.257416 \r\nL 65.624994 166.469296 \r\nL 65.743814 164.787747 \r\nL 65.658507 167.098364 \r\nL 65.749908 165.035745 \r\nL 65.874822 169.548103 \r\nL 65.880915 168.707328 \r\nL 65.899195 167.709287 \r\nL 65.908335 167.763725 \r\nL 65.975362 163.23927 \r\nL 65.920522 168.731523 \r\nL 66.051529 164.654675 \r\nL 66.054576 165.193012 \r\nL 66.09723 163.051759 \r\nL 66.155117 163.735266 \r\nL 66.280031 168.168991 \r\nL 66.176443 162.586006 \r\nL 66.322684 166.16081 \r\nL 66.444552 155.775129 \r\nL 66.459785 157.093753 \r\nL 66.517672 158.950715 \r\nL 66.532905 155.442448 \r\nL 66.554232 150.657897 \r\nL 66.642586 156.186443 \r\nL 66.670006 159.876172 \r\nL 66.797967 158.878131 \r\nL 66.810154 157.910333 \r\nL 66.846714 163.408635 \r\nL 66.852807 162.997321 \r\nL 66.855854 164.309897 \r\nL 66.938114 158.345842 \r\nL 66.953348 159.26525 \r\nL 67.044748 161.648452 \r\nL 66.977721 157.553457 \r\nL 67.059982 159.192665 \r\nL 67.066075 159.089836 \r\nL 67.133102 155.406156 \r\nL 67.175756 158.424475 \r\nL 67.187942 159.676564 \r\nL 67.245829 154.438358 \r\nL 67.349416 148.123476 \r\nL 67.389023 151.855547 \r\nL 67.39207 151.819254 \r\nL 67.395117 152.448323 \r\nL 67.529171 161.848061 \r\nL 67.541357 160.74719 \r\nL 67.584011 159.851977 \r\nL 67.617525 163.565902 \r\nL 67.644945 162.1384 \r\nL 67.651038 163.311855 \r\nL 67.739392 157.759114 \r\nL 67.742439 158.170428 \r\nL 67.836886 153.065294 \r\nL 67.885633 155.121865 \r\nL 67.9161 159.114031 \r\nL 67.977033 153.204415 \r\nL 67.986173 154.057287 \r\nL 68.013593 152.841491 \r\nL 68.050154 157.692578 \r\nL 68.065387 156.924389 \r\nL 68.111087 157.269167 \r\nL 68.114134 156.10176 \r\nL 68.132414 155.140011 \r\nL 68.205534 159.833831 \r\nL 68.211628 158.968862 \r\nL 68.382242 169.330348 \r\nL 68.388335 169.148886 \r\nL 68.391382 168.961375 \r\nL 68.430989 172.747885 \r\nL 68.446222 174.508067 \r\nL 68.510203 169.681175 \r\nL 68.531529 170.884874 \r\nL 68.555903 169.312202 \r\nL 68.638163 171.084482 \r\nL 68.64121 170.909069 \r\nL 68.662537 171.786136 \r\nL 68.680817 168.919034 \r\nL 68.683864 169.03396 \r\nL 68.747844 164.24336 \r\nL 68.808778 166.711245 \r\nL 68.860571 168.870644 \r\nL 68.912365 166.003543 \r\nL 69.034232 161.854109 \r\nL 69.046419 162.023474 \r\nL 69.052512 161.769427 \r\nL 69.137819 157.432482 \r\nL 69.070792 161.854109 \r\nL 69.17438 159.737051 \r\nL 69.22922 160.995189 \r\nL 69.213986 159.228957 \r\nL 69.296247 160.977042 \r\nL 69.509515 149.06103 \r\nL 69.512561 149.63566 \r\nL 69.634429 156.513074 \r\nL 69.643569 155.206547 \r\nL 69.683176 157.305459 \r\nL 69.759343 153.845581 \r\nL 69.987844 141.83279 \r\nL 69.792856 154.256896 \r\nL 70.045731 145.262424 \r\nL 70.054871 146.732267 \r\nL 70.106665 142.11708 \r\nL 70.161505 135.626785 \r\nL 70.213299 142.389273 \r\nL 70.216345 141.917472 \r\nL 70.332119 144.488185 \r\nL 70.265092 141.16138 \r\nL 70.338213 144.203895 \r\nL 70.40524 141.627133 \r\nL 70.435706 145.607202 \r\nL 70.4418 145.050718 \r\nL 70.56976 152.599542 \r\nL 70.5789 149.550978 \r\nL 70.652021 156.011029 \r\nL 70.673348 155.369863 \r\nL 70.706861 158.732961 \r\nL 70.728188 162.725127 \r\nL 70.813495 156.283222 \r\nL 71.023716 145.395496 \r\nL 71.04809 148.286792 \r\nL 71.203471 167.648799 \r\nL 71.224797 163.759461 \r\nL 71.340571 158.230916 \r\nL 71.346665 158.920472 \r\nL 71.392365 151.831352 \r\nL 71.395412 151.849498 \r\nL 71.398458 151.819254 \r\nL 71.511186 140.326654 \r\nL 71.538606 144.149456 \r\nL 71.617819 149.859464 \r\nL 71.651333 147.742406 \r\nL 71.66352 145.389447 \r\nL 71.742733 149.218298 \r\nL 71.761014 147.996453 \r\nL 71.767107 147.155678 \r\nL 71.803667 150.639751 \r\nL 71.837181 149.587271 \r\nL 71.864601 150.301021 \r\nL 71.907254 145.431788 \r\nL 71.916394 144.603111 \r\nL 71.974281 153.119733 \r\nL 72.108335 149.581222 \r\nL 71.998655 154.456504 \r\nL 72.117475 149.907854 \r\nL 72.221063 156.476782 \r\nL 72.239343 155.793275 \r\nL 72.272856 154.317383 \r\nL 72.318557 157.759114 \r\nL 72.327697 157.378044 \r\nL 72.431284 163.904631 \r\nL 72.443471 160.722995 \r\nL 72.452611 161.962987 \r\nL 72.507451 158.309549 \r\nL 72.547058 160.79558 \r\nL 72.583618 161.594014 \r\nL 72.687205 154.244798 \r\nL 72.748139 155.109767 \r\nL 72.735952 152.218471 \r\nL 72.790792 153.119733 \r\nL 72.851726 151.758767 \r\nL 72.860866 153.331439 \r\nL 72.900473 152.980612 \r\nL 72.91266 153.779045 \r\nL 72.961407 150.966383 \r\nL 72.97664 148.4864 \r\nL 73.019294 151.395843 \r\nL 73.071087 150.089316 \r\nL 73.125928 152.17613 \r\nL 73.162488 147.325043 \r\nL 73.214281 145.558812 \r\nL 73.250842 150.234485 \r\nL 73.403176 162.319862 \r\nL 73.421456 161.140358 \r\nL 73.430596 160.771385 \r\nL 73.476296 165.743447 \r\nL 73.488483 165.301889 \r\nL 73.512856 167.975431 \r\nL 73.595117 165.078086 \r\nL 73.60121 165.495449 \r\nL 73.790104 172.282132 \r\nL 73.61035 165.199061 \r\nL 73.802291 170.552193 \r\nL 73.887598 168.398843 \r\nL 73.823618 170.80624 \r\nL 73.911972 169.977563 \r\nL 74.021652 174.036266 \r\nL 73.936345 168.846449 \r\nL 74.036886 173.812462 \r\nL 74.094773 170.612681 \r\nL 74.158753 171.181262 \r\nL 74.17094 170.098538 \r\nL 74.192267 170.201366 \r\nL 74.301947 162.265423 \r\nL 74.347647 161.696842 \r\nL 74.426861 166.935048 \r\nL 74.554822 162.477129 \r\nL 74.463421 167.697189 \r\nL 74.573102 163.209026 \r\nL 74.594429 164.527651 \r\nL 74.667549 162.04162 \r\nL 74.838163 150.863554 \r\nL 74.679736 162.76142 \r\nL 74.902144 152.393884 \r\nL 74.91433 151.976522 \r\nL 74.926517 152.992709 \r\nL 74.929564 154.160116 \r\nL 75.033151 151.74667 \r\nL 75.042291 152.877783 \r\nL 75.066665 151.117601 \r\nL 75.094085 151.547061 \r\nL 75.106271 147.573041 \r\nL 75.145878 154.033092 \r\nL 75.203765 152.285007 \r\nL 75.206812 152.635834 \r\nL 75.261652 146.913729 \r\nL 75.295166 144.264382 \r\nL 75.3561 148.516644 \r\nL 75.462733 155.859811 \r\nL 75.487107 154.813379 \r\nL 75.51148 153.234659 \r\nL 75.563274 161.702891 \r\nL 75.566321 161.473039 \r\nL 75.633348 164.273604 \r\nL 75.672955 161.733135 \r\nL 75.770448 151.922083 \r\nL 75.794822 154.020995 \r\nL 75.977623 138.760031 \r\nL 75.822242 155.067426 \r\nL 76.020276 145.159595 \r\nL 76.023323 145.982223 \r\nL 76.11777 142.891319 \r\nL 76.123864 143.453851 \r\nL 76.12691 142.316689 \r\nL 76.187844 149.405808 \r\nL 76.224404 145.413642 \r\nL 76.373692 158.001064 \r\nL 76.395018 157.009071 \r\nL 76.455952 161.303674 \r\nL 76.471186 159.07169 \r\nL 76.507746 160.680654 \r\nL 76.492512 156.265076 \r\nL 76.580866 158.950715 \r\nL 76.626566 156.107809 \r\nL 76.717967 151.801108 \r\nL 76.66008 156.82156 \r\nL 76.748434 152.65398 \r\nL 76.812414 161.255284 \r\nL 76.870301 154.287139 \r\nL 76.964748 150.663946 \r\nL 76.989122 151.547061 \r\nL 77.010448 153.597583 \r\nL 77.053102 149.25459 \r\nL 77.114036 142.655418 \r\nL 77.159736 149.690099 \r\nL 77.162783 149.454198 \r\nL 77.202389 154.04519 \r\nL 77.272463 150.167949 \r\nL 77.27551 149.248541 \r\nL 77.360817 154.607722 \r\nL 77.369957 154.135921 \r\nL 77.479638 152.412031 \r\nL 77.403471 158.085746 \r\nL 77.491824 152.70237 \r\nL 77.500964 152.36969 \r\nL 77.507058 153.700412 \r\nL 77.610645 157.813553 \r\nL 77.516198 153.434267 \r\nL 77.631972 155.914249 \r\nL 77.705092 149.133615 \r\nL 77.641112 156.422343 \r\nL 77.744699 155.684397 \r\nL 77.921407 143.4599 \r\nL 77.756886 156.791316 \r\nL 77.99148 147.712162 \r\nL 78.00976 149.01264 \r\nL 78.049367 144.143407 \r\nL 78.095068 146.937924 \r\nL 78.162095 142.286445 \r\nL 78.116394 147.355287 \r\nL 78.213888 145.407593 \r\nL 78.229122 148.595278 \r\nL 78.314429 144.881353 \r\nL 78.317475 145.80681 \r\nL 78.430203 137.737795 \r\nL 78.436296 138.415253 \r\nL 78.47895 137.259944 \r\nL 78.463716 140.68353 \r\nL 78.539883 139.014078 \r\nL 78.558163 136.570388 \r\nL 78.609957 140.459726 \r\nL 78.622144 138.820519 \r\nL 78.737918 144.143407 \r\nL 78.792758 146.193929 \r\nL 78.853692 138.899152 \r\nL 78.935952 141.965862 \r\nL 78.887205 138.487838 \r\nL 78.966419 140.06051 \r\nL 78.984699 140.840797 \r\nL 79.030399 138.433399 \r\nL 79.063913 137.132921 \r\nL 79.127893 141.427524 \r\nL 79.1675 143.738142 \r\nL 79.20406 138.427351 \r\nL 79.210154 137.096628 \r\nL 79.252807 140.127046 \r\nL 79.313741 137.7136 \r\nL 79.414281 144.911597 \r\nL 79.435608 143.465949 \r\nL 79.453888 141.360988 \r\nL 79.527009 146.351196 \r\nL 79.542242 144.627306 \r\nL 79.545289 144.675696 \r\nL 79.548335 143.496192 \r\nL 79.600129 140.762163 \r\nL 79.581849 144.917645 \r\nL 79.651923 144.373259 \r\nL 79.78293 148.15372 \r\nL 79.706763 142.219909 \r\nL 79.789023 147.663772 \r\nL 79.798163 147.155678 \r\nL 79.871284 151.637792 \r\nL 79.87433 151.286966 \r\nL 79.987058 149.786879 \r\nL 79.907844 154.595625 \r\nL 79.990104 150.065121 \r\nL 80.008385 151.353502 \r\nL 80.075412 144.905548 \r\nL 80.151579 146.18788 \r\nL 80.200326 141.953764 \r\nL 80.203372 142.189665 \r\nL 80.239932 139.074565 \r\nL 80.258213 139.383051 \r\nL 80.331333 128.912687 \r\nL 80.377033 134.380746 \r\nL 80.38922 135.94132 \r\nL 80.4532 131.120476 \r\nL 80.553741 127.944889 \r\nL 80.483667 131.58018 \r\nL 80.565928 129.396586 \r\nL 80.629908 139.96373 \r\nL 80.687795 135.130789 \r\nL 80.693888 134.066211 \r\nL 80.742635 140.423434 \r\nL 80.757869 139.649196 \r\nL 80.882783 148.244451 \r\nL 80.891923 147.554895 \r\nL 80.894969 147.361335 \r\nL 80.94067 150.97848 \r\nL 80.965043 149.865512 \r\nL 80.989416 153.887923 \r\nL 81.06863 149.115469 \r\nL 81.08691 147.869429 \r\nL 81.138704 152.744711 \r\nL 81.144797 152.393884 \r\nL 81.193544 154.184311 \r\nL 81.245338 151.35955 \r\nL 81.348925 145.933833 \r\nL 81.254478 151.752718 \r\nL 81.364158 149.811074 \r\nL 81.367205 149.811074 \r\nL 81.370252 149.623563 \r\nL 81.391579 152.097496 \r\nL 81.446419 151.202283 \r\nL 81.449466 151.734572 \r\nL 81.495166 148.921909 \r\nL 81.553053 151.141796 \r\nL 81.577426 152.345495 \r\nL 81.668827 147.216166 \r\nL 81.68406 148.062989 \r\nL 81.705387 145.316862 \r\nL 81.754134 143.03044 \r\nL 81.802881 145.716079 \r\nL 81.815068 144.578916 \r\nL 81.927795 148.050891 \r\nL 81.906468 144.36721 \r\nL 81.946075 147.458115 \r\nL 81.967402 145.371301 \r\nL 82.016149 147.687967 \r\nL 82.058802 147.077045 \r\nL 82.278163 157.353849 \r\nL 82.351284 154.317383 \r\nL 82.470104 143.865165 \r\nL 82.518851 148.075086 \r\nL 82.540178 147.204068 \r\nL 82.564552 148.970299 \r\nL 82.570645 148.885617 \r\nL 82.662045 157.117948 \r\nL 82.692512 152.424128 \r\nL 82.747353 146.568951 \r\nL 82.811333 146.992362 \r\nL 82.857033 149.39976 \r\nL 82.908827 142.322737 \r\nL 82.954527 140.332703 \r\nL 82.963667 139.576611 \r\nL 83.015461 144.258333 \r\nL 83.018507 144.010335 \r\nL 83.052021 145.837054 \r\nL 83.082488 141.022259 \r\nL 83.088581 141.554548 \r\nL 83.167795 137.405114 \r\nL 83.137328 142.480004 \r\nL 83.213495 139.612903 \r\nL 83.225682 141.439622 \r\nL 83.274429 136.606681 \r\nL 83.289662 132.439101 \r\nL 83.381063 137.755941 \r\nL 83.432856 134.991668 \r\nL 83.509023 142.346932 \r\nL 83.518163 141.276306 \r\nL 83.55777 147.573041 \r\nL 83.57605 146.23627 \r\nL 83.719244 158.152282 \r\nL 83.722291 157.468775 \r\nL 83.725338 157.650237 \r\nL 83.777131 154.90411 \r\nL 83.810645 156.585659 \r\nL 83.847205 152.381787 \r\nL 83.929466 153.531047 \r\nL 83.962979 155.732787 \r\nL 84.017819 151.250673 \r\nL 84.103127 146.605243 \r\nL 84.030006 151.916034 \r\nL 84.13664 149.030787 \r\nL 84.139687 149.079177 \r\nL 84.142733 147.736357 \r\nL 84.368188 125.011252 \r\nL 84.383421 128.75542 \r\nL 84.438262 120.214603 \r\nL 84.474822 122.773219 \r\nL 84.66981 139.848804 \r\nL 84.480915 122.646196 \r\nL 84.68809 137.816428 \r\nL 84.727697 144.300674 \r\nL 84.79777 137.701502 \r\nL 84.855657 134.616646 \r\nL 85.023225 146.913729 \r\nL 85.029318 145.492276 \r\nL 85.102439 152.012814 \r\nL 85.120719 151.426087 \r\nL 85.230399 154.480699 \r\nL 85.239539 152.980612 \r\nL 85.355313 148.310987 \r\nL 85.364453 148.637619 \r\nL 85.3675 149.000543 \r\nL 85.425387 145.982223 \r\nL 85.4589 146.943972 \r\nL 85.504601 144.076871 \r\nL 85.468041 147.040752 \r\nL 85.592955 145.014425 \r\nL 85.669122 147.155678 \r\nL 85.608188 144.264382 \r\nL 85.705682 145.90359 \r\nL 85.757475 140.804504 \r\nL 85.711775 146.242319 \r\nL 85.842783 143.066732 \r\nL 85.891529 142.183616 \r\nL 85.958557 144.530526 \r\nL 86.01035 142.45581 \r\nL 86.049957 146.33305 \r\nL 86.068237 144.336967 \r\nL 86.101751 145.873346 \r\nL 86.092611 142.129178 \r\nL 86.153544 143.399412 \r\nL 86.247991 140.042363 \r\nL 86.272365 140.3448 \r\nL 86.363765 143.750239 \r\nL 86.391186 142.383225 \r\nL 86.464306 143.036488 \r\nL 86.510006 140.036315 \r\nL 86.513053 140.278264 \r\nL 86.53438 133.195193 \r\nL 86.61664 124.890277 \r\nL 86.6989 130.134532 \r\nL 86.887795 146.012467 \r\nL 86.893888 145.667689 \r\nL 86.896935 145.619299 \r\nL 86.918262 146.931875 \r\nL 86.927402 146.829046 \r\nL 86.942635 147.355287 \r\nL 86.982242 144.343015 \r\nL 87.055362 136.824435 \r\nL 87.003569 145.050718 \r\nL 87.101063 142.800588 \r\nL 87.113249 143.484095 \r\nL 87.161996 135.971563 \r\nL 87.165043 135.65098 \r\nL 87.225977 139.631049 \r\nL 87.253397 137.489796 \r\nL 87.332611 138.245889 \r\nL 87.308237 135.396933 \r\nL 87.356984 136.649022 \r\nL 87.360031 136.794192 \r\nL 87.396591 133.527874 \r\nL 87.411824 131.132574 \r\nL 87.451431 139.891145 \r\nL 87.457525 139.504026 \r\nL 87.460571 139.467733 \r\nL 87.463618 140.889187 \r\nL 87.530645 136.213513 \r\nL 87.564158 136.836533 \r\nL 87.637279 124.974959 \r\nL 87.728679 125.894367 \r\nL 87.868827 120.982793 \r\nL 87.890154 123.511165 \r\nL 87.972414 135.41508 \r\nL 88.045534 134.029919 \r\nL 88.048581 133.963383 \r\nL 88.063814 135.84454 \r\nL 88.082095 135.12474 \r\nL 88.173495 144.08292 \r\nL 88.213102 141.814643 \r\nL 88.219195 141.167429 \r\nL 88.283176 144.687793 \r\nL 88.298409 144.421649 \r\nL 88.304502 145.395496 \r\nL 88.38981 141.433573 \r\nL 88.39895 142.225957 \r\nL 88.47207 137.181311 \r\nL 88.52691 138.560423 \r\nL 88.529957 139.092712 \r\nL 88.584797 131.011599 \r\nL 88.590891 131.858422 \r\nL 88.612217 128.08401 \r\nL 88.642684 133.30407 \r\nL 88.703618 130.443018 \r\nL 88.709711 131.362426 \r\nL 88.813299 136.298195 \r\nL 88.831579 134.283966 \r\nL 88.852905 133.237534 \r\nL 88.901652 138.735836 \r\nL 88.922979 137.126872 \r\nL 88.938213 137.695453 \r\nL 88.962586 134.773913 \r\nL 89.017426 135.711468 \r\nL 89.05094 133.201242 \r\nL 89.081407 137.52004 \r\nL 89.121014 136.086489 \r\nL 89.15148 135.741711 \r\nL 89.267254 144.839012 \r\nL 89.291628 142.147324 \r\nL 89.346468 147.687967 \r\nL 89.376935 144.893451 \r\nL 89.407402 147.585139 \r\nL 89.468335 142.631223 \r\nL 89.480522 143.641362 \r\nL 89.483569 143.74419 \r\nL 89.507942 141.778351 \r\nL 89.510989 142.232006 \r\nL 89.62067 132.590319 \r\nL 89.63895 132.783879 \r\nL 89.641996 132.608466 \r\nL 89.67551 136.509901 \r\nL 89.68465 136.394975 \r\nL 89.769957 142.111031 \r\nL 89.71207 135.675175 \r\nL 89.800424 140.157289 \r\nL 89.803471 139.794365 \r\nL 89.840031 147.760552 \r\nL 89.925338 153.428219 \r\nL 89.846124 147.28875 \r\nL 89.958851 150.700238 \r\nL 89.971038 149.690099 \r\nL 90.038065 153.633876 \r\nL 90.053299 152.454372 \r\nL 90.108139 157.63814 \r\nL 90.172119 155.375912 \r\nL 90.208679 156.652195 \r\nL 90.199539 153.543145 \r\nL 90.24524 154.613771 \r\nL 90.415854 141.802546 \r\nL 90.428041 143.205853 \r\nL 90.750989 113.300897 \r\nL 90.434134 143.36312 \r\nL 90.757082 113.736406 \r\nL 90.790596 115.792977 \r\nL 90.827156 112.593195 \r\nL 90.839343 113.403725 \r\nL 90.900276 110.488234 \r\nL 90.936837 115.454247 \r\nL 90.939883 115.424004 \r\nL 91.058704 121.412253 \r\nL 91.177525 116.270827 \r\nL 91.104404 121.672349 \r\nL 91.183618 116.887798 \r\nL 91.311579 125.555638 \r\nL 91.192758 116.6398 \r\nL 91.317672 125.035447 \r\nL 91.409072 120.976744 \r\nL 91.351186 127.243236 \r\nL 91.421259 125.380225 \r\nL 91.509613 133.370606 \r\nL 91.451726 123.111948 \r\nL 91.543127 132.233444 \r\nL 91.579687 130.878527 \r\nL 91.628434 132.923 \r\nL 91.64062 132.324175 \r\nL 91.695461 138.415253 \r\nL 91.655854 131.828178 \r\nL 91.756394 133.691189 \r\nL 91.859982 130.188971 \r\nL 91.786861 134.798108 \r\nL 91.878262 133.092365 \r\nL 91.942242 134.683182 \r\nL 91.963569 132.687099 \r\nL 92.000129 134.259771 \r\nL 92.14637 141.125087 \r\nL 92.185977 139.249979 \r\nL 92.195117 137.907159 \r\nL 92.268237 143.490144 \r\nL 92.277377 143.278438 \r\nL 92.408385 149.048933 \r\nL 92.323077 139.733878 \r\nL 92.411431 148.558985 \r\nL 92.417525 149.290882 \r\nL 92.499785 146.677828 \r\nL 92.551579 138.530179 \r\nL 92.508925 147.155678 \r\nL 92.627746 142.256201 \r\nL 92.639932 143.496192 \r\nL 92.713053 139.274174 \r\nL 92.737426 142.207811 \r\nL 92.75266 140.774261 \r\nL 92.8075 144.010335 \r\nL 92.831873 143.726044 \r\nL 92.859294 145.885443 \r\nL 92.886714 142.782441 \r\nL 92.938507 143.490144 \r\nL 93.115215 128.047718 \r\nL 93.127402 128.646543 \r\nL 93.200522 130.582139 \r\nL 93.148729 127.872304 \r\nL 93.224896 128.126351 \r\nL 93.230989 127.938841 \r\nL 93.276689 130.872478 \r\nL 93.279736 130.666821 \r\nL 93.313249 134.26582 \r\nL 93.37723 128.295716 \r\nL 93.380276 128.313862 \r\nL 93.389416 125.803636 \r\nL 93.483864 129.995411 \r\nL 93.489957 129.100198 \r\nL 93.532611 131.277743 \r\nL 93.587451 127.388405 \r\nL 93.593544 126.83797 \r\nL 93.648385 130.684967 \r\nL 93.742832 141.536401 \r\nL 93.782439 139.715732 \r\nL 93.837279 133.491581 \r\nL 93.889072 139.413295 \r\nL 93.998753 141.7844 \r\nL 93.980473 138.130963 \r\nL 94.004846 140.647237 \r\nL 94.007893 140.641188 \r\nL 94.135854 143.816775 \r\nL 94.02922 139.231833 \r\nL 94.148041 143.393364 \r\nL 94.361308 127.721086 \r\nL 94.388729 128.289667 \r\nL 94.474036 132.505637 \r\nL 94.507549 131.864471 \r\nL 94.510596 131.495498 \r\nL 94.574576 137.011946 \r\nL 94.583716 139.080614 \r\nL 94.68121 136.679266 \r\nL 94.687303 137.961598 \r\nL 94.72691 136.739753 \r\nL 94.763471 139.19554 \r\nL 94.793937 138.57252 \r\nL 94.815264 139.413295 \r\nL 94.836591 136.007856 \r\nL 94.870104 136.878874 \r\nL 94.882291 135.021912 \r\nL 94.964552 139.080614 \r\nL 94.970645 139.467733 \r\nL 94.985878 138.596715 \r\nL 95.077279 135.112643 \r\nL 95.101652 137.362773 \r\nL 95.138213 141.276306 \r\nL 95.199146 135.336446 \r\nL 95.27836 129.844193 \r\nL 95.317967 132.29998 \r\nL 95.3332 133.231485 \r\nL 95.394134 128.537666 \r\nL 95.397181 128.779615 \r\nL 95.452021 123.753114 \r\nL 95.503814 129.420781 \r\nL 95.628729 137.126872 \r\nL 95.674429 131.350328 \r\nL 95.750596 134.671085 \r\nL 95.753643 135.02796 \r\nL 95.793249 127.358162 \r\nL 95.799343 127.575916 \r\nL 95.933397 117.504769 \r\nL 95.969957 119.331488 \r\nL 96.012611 125.289494 \r\nL 96.094871 124.73301 \r\nL 96.100964 124.581791 \r\nL 96.104011 125.144324 \r\nL 96.107058 124.890277 \r\nL 96.125338 130.213166 \r\nL 96.198458 124.678571 \r\nL 96.219785 125.45281 \r\nL 96.308139 122.331661 \r\nL 96.335559 123.220826 \r\nL 96.369072 126.801678 \r\nL 96.430006 121.424351 \r\nL 96.442193 122.543367 \r\nL 96.49094 124.962862 \r\nL 96.493986 125.839929 \r\nL 96.570154 118.145935 \r\nL 96.579294 118.817345 \r\nL 96.667647 117.637841 \r\nL 96.631087 121.097719 \r\nL 96.685928 119.192367 \r\nL 96.896149 145.322911 \r\nL 96.899195 145.310813 \r\nL 97.014969 141.838838 \r\nL 96.950989 147.028655 \r\nL 97.018016 142.365078 \r\nL 97.252611 124.866082 \r\nL 97.030203 142.915514 \r\nL 97.292217 127.618257 \r\nL 97.377525 129.632487 \r\nL 97.334871 125.585882 \r\nL 97.395805 127.497283 \r\nL 97.453692 126.329876 \r\nL 97.404945 129.487317 \r\nL 97.505485 127.382357 \r\nL 97.602979 129.311904 \r\nL 97.70352 130.945063 \r\nL 97.624306 127.805768 \r\nL 97.718753 130.376482 \r\nL 97.7218 129.965167 \r\nL 97.79492 134.64689 \r\nL 97.861947 139.274174 \r\nL 97.901554 134.919083 \r\nL 97.910694 132.910902 \r\nL 98.002095 139.618952 \r\nL 98.017328 142.008203 \r\nL 98.041701 139.032224 \r\nL 98.111775 139.431441 \r\nL 98.114822 139.552416 \r\nL 98.136149 136.443365 \r\nL 98.154429 137.084531 \r\nL 98.166615 135.856637 \r\nL 98.215362 141.318647 \r\nL 98.242783 139.044322 \r\nL 98.245829 139.655244 \r\nL 98.30981 131.332182 \r\nL 98.398163 123.741017 \r\nL 98.434724 124.466865 \r\nL 98.660178 116.379704 \r\nL 98.675412 119.059295 \r\nL 98.940473 131.858422 \r\nL 98.98008 130.231312 \r\nL 99.07148 125.029398 \r\nL 99.104994 129.632487 \r\nL 99.190301 132.753635 \r\nL 99.138507 127.612209 \r\nL 99.211628 129.063906 \r\nL 99.245141 124.599938 \r\nL 99.284748 129.699023 \r\nL 99.324355 128.198936 \r\nL 99.357869 127.787622 \r\nL 99.498016 134.906986 \r\nL 99.501063 134.235576 \r\nL 99.54981 142.171519 \r\nL 99.589416 138.711641 \r\nL 99.67777 143.308681 \r\nL 99.70519 140.864992 \r\nL 99.854478 133.491581 \r\nL 99.738704 141.01621 \r\nL 99.857525 133.812164 \r\nL 99.866665 133.945236 \r\nL 99.875805 132.354419 \r\nL 99.891038 132.789928 \r\nL 99.918458 130.297848 \r\nL 99.970252 134.665036 \r\nL 99.973299 134.132747 \r\nL 100.052512 140.713773 \r\nL 100.110399 138.512033 \r\nL 100.116493 138.19145 \r\nL 100.168286 142.16547 \r\nL 100.171333 141.663425 \r\nL 100.22008 144.802719 \r\nL 100.26578 137.538186 \r\nL 100.384601 131.307987 \r\nL 100.390694 131.568083 \r\nL 100.454674 129.366342 \r\nL 100.488188 132.880659 \r\nL 100.494281 132.197151 \r\nL 100.591775 135.644932 \r\nL 100.515608 131.453157 \r\nL 100.607009 133.939188 \r\nL 100.610055 133.588361 \r\nL 100.680129 137.278091 \r\nL 100.689269 137.223652 \r\nL 100.710596 138.421302 \r\nL 100.771529 132.886707 \r\nL 100.878163 127.866256 \r\nL 100.896443 128.495324 \r\nL 100.978704 124.902375 \r\nL 100.911677 129.481268 \r\nL 101.006124 128.580007 \r\nL 101.045731 129.130442 \r\nL 101.054871 126.753288 \r\nL 101.060964 126.438754 \r\nL 101.115805 130.703113 \r\nL 101.225485 135.136838 \r\nL 101.240719 133.794018 \r\nL 101.338213 125.725003 \r\nL 101.380866 129.239319 \r\nL 101.40524 129.868388 \r\nL 101.390006 127.805768 \r\nL 101.444846 127.932792 \r\nL 101.447893 127.134359 \r\nL 101.50578 131.066038 \r\nL 101.545387 130.255507 \r\nL 101.691628 142.891319 \r\nL 101.700768 142.111031 \r\nL 101.703814 142.431615 \r\nL 101.773888 138.415253 \r\nL 101.776935 138.530179 \r\nL 101.932316 120.214603 \r\nL 101.819588 138.947542 \r\nL 101.974969 121.037232 \r\nL 102.02067 118.877832 \r\nL 102.090743 122.664342 \r\nL 102.230891 132.179005 \r\nL 102.12121 122.28932 \r\nL 102.291824 130.533749 \r\nL 102.294871 130.539797 \r\nL 102.355805 133.195193 \r\nL 102.407598 130.914819 \r\nL 102.416738 131.695106 \r\nL 102.441112 129.402635 \r\nL 102.483765 129.420781 \r\nL 102.511186 126.880312 \r\nL 102.578213 131.689058 \r\nL 102.584306 130.920868 \r\nL 102.843274 143.187707 \r\nL 102.855461 142.437663 \r\nL 102.974281 136.981702 \r\nL 102.907254 142.88527 \r\nL 102.983421 138.034183 \r\nL 103.013888 136.939361 \r\nL 103.050448 140.453678 \r\nL 103.053495 140.471824 \r\nL 103.056542 140.453678 \r\nL 103.160129 136.104636 \r\nL 103.172316 136.697412 \r\nL 103.178409 136.872825 \r\nL 103.196689 136.116733 \r\nL 103.199736 136.243757 \r\nL 103.272856 132.656855 \r\nL 103.291136 136.56434 \r\nL 103.312463 135.082399 \r\nL 103.31551 135.445323 \r\nL 103.400817 132.723392 \r\nL 103.403864 132.916951 \r\nL 103.690252 115.339321 \r\nL 103.726812 115.502637 \r\nL 103.809072 118.097545 \r\nL 103.735952 115.436101 \r\nL 103.845633 117.686231 \r\nL 103.848679 117.111601 \r\nL 103.891333 121.732836 \r\nL 103.952267 117.480574 \r\nL 103.991873 122.585708 \r\nL 104.010154 117.329356 \r\nL 104.061947 117.752767 \r\nL 104.180768 99.219437 \r\nL 104.208188 100.604598 \r\nL 104.317869 109.115171 \r\nL 104.351382 108.552638 \r\nL 104.360522 109.278487 \r\nL 104.430596 126.450851 \r\nL 104.485436 122.700634 \r\nL 104.488483 121.037232 \r\nL 104.570743 124.890277 \r\nL 104.59207 124.085795 \r\nL 104.61035 126.971043 \r\nL 104.659097 123.595847 \r\nL 104.704797 125.144324 \r\nL 104.710891 124.400329 \r\nL 104.802291 128.380398 \r\nL 104.808385 129.287709 \r\nL 104.851038 124.218867 \r\nL 104.854085 124.382183 \r\nL 104.982045 117.389843 \r\nL 104.997279 118.853637 \r\nL 105.052119 112.006467 \r\nL 105.064306 112.333099 \r\nL 105.088679 109.780532 \r\nL 105.167893 112.810949 \r\nL 105.173986 112.381489 \r\nL 105.177033 112.399635 \r\nL 105.18008 112.097198 \r\nL 105.201407 116.325265 \r\nL 105.28062 109.429705 \r\nL 105.286714 110.536624 \r\nL 105.408581 117.420087 \r\nL 105.423814 116.149852 \r\nL 105.509122 111.722176 \r\nL 105.484748 117.347502 \r\nL 105.539588 114.637668 \r\nL 105.591382 122.894194 \r\nL 105.655362 118.291105 \r\nL 105.682783 122.410295 \r\nL 105.789416 119.803289 \r\nL 105.81379 122.331661 \r\nL 105.90519 117.752767 \r\nL 106.011824 120.946501 \r\nL 105.935657 115.926049 \r\nL 106.017918 119.912166 \r\nL 106.145878 124.726961 \r\nL 106.081898 118.291105 \r\nL 106.148925 124.037405 \r\nL 106.337819 139.449587 \r\nL 106.155018 123.39019 \r\nL 106.353053 137.985793 \r\nL 106.3561 137.09058 \r\nL 106.398753 145.111205 \r\nL 106.450547 141.693669 \r\nL 106.526714 142.667515 \r\nL 106.4932 139.141102 \r\nL 106.560227 141.59084 \r\nL 106.563274 141.44567 \r\nL 106.605928 144.584965 \r\nL 106.621161 143.405461 \r\nL 106.660768 145.994321 \r\nL 106.712561 140.629091 \r\nL 106.855756 130.364384 \r\nL 106.767402 144.300674 \r\nL 106.858802 130.769649 \r\nL 106.892316 131.882617 \r\nL 106.907549 129.390537 \r\nL 106.968483 131.217256 \r\nL 107.07207 125.942757 \r\nL 106.977623 131.495498 \r\nL 107.096443 129.451025 \r\nL 107.139097 133.957334 \r\nL 107.196984 128.108205 \r\nL 107.206124 129.511512 \r\nL 107.285338 124.273306 \r\nL 107.212217 129.656682 \r\nL 107.334085 126.124219 \r\nL 107.358458 129.880485 \r\nL 107.440719 126.063732 \r\nL 107.553446 122.156248 \r\nL 107.477279 128.1324 \r\nL 107.565633 123.638188 \r\nL 107.72406 131.205159 \r\nL 107.766714 127.430747 \r\nL 107.781947 124.521304 \r\nL 107.858114 131.495498 \r\nL 107.870301 128.979223 \r\nL 108.080522 116.663995 \r\nL 107.894674 129.741364 \r\nL 108.083569 118.539103 \r\nL 108.101849 120.075482 \r\nL 108.141456 115.53893 \r\nL 108.153643 116.192193 \r\nL 108.156689 114.946153 \r\nL 108.25723 118.817345 \r\nL 108.263323 118.055204 \r\nL 108.305977 123.323654 \r\nL 108.33035 122.803463 \r\nL 108.440031 126.98314 \r\nL 108.443077 127.424698 \r\nL 108.519244 122.670391 \r\nL 108.580178 122.246979 \r\nL 108.552758 125.198763 \r\nL 108.601505 123.426483 \r\nL 108.674625 126.698849 \r\nL 108.702045 122.742975 \r\nL 108.711186 123.263167 \r\nL 108.741652 119.863777 \r\nL 108.814773 123.789407 \r\nL 108.820866 122.658293 \r\nL 108.826959 123.849894 \r\nL 108.89094 117.317258 \r\nL 108.979294 110.826963 \r\nL 109.00976 114.184012 \r\nL 109.283962 149.460247 \r\nL 109.302242 148.976348 \r\nL 109.427156 139.225784 \r\nL 109.357082 149.133615 \r\nL 109.454576 141.233965 \r\nL 109.47895 143.568777 \r\nL 109.545977 138.6693 \r\nL 109.549023 139.183443 \r\nL 109.683077 132.983487 \r\nL 109.725731 136.84863 \r\nL 109.731824 137.544235 \r\nL 109.786665 132.850415 \r\nL 109.814085 133.298022 \r\nL 109.820178 133.370606 \r\nL 109.829318 131.610424 \r\nL 109.859785 132.741538 \r\nL 110.070006 124.557597 \r\nL 110.08524 123.021217 \r\nL 110.106566 125.924611 \r\nL 110.182733 123.559555 \r\nL 110.243667 124.551548 \r\nL 110.277181 122.392149 \r\nL 110.280227 123.075656 \r\nL 110.359441 119.029051 \r\nL 110.389908 123.184533 \r\nL 110.408188 121.134011 \r\nL 110.444748 124.787449 \r\nL 110.496542 122.845804 \r\nL 110.499588 123.825699 \r\nL 110.584896 117.88584 \r\nL 110.594036 119.252854 \r\nL 110.816443 112.980314 \r\nL 110.600129 119.779094 \r\nL 110.831677 114.323133 \r\nL 110.959638 124.370086 \r\nL 110.962684 124.279355 \r\nL 111.078458 128.8522 \r\nL 111.108925 127.249285 \r\nL 111.242979 122.271174 \r\nL 111.303913 125.132227 \r\nL 111.267353 121.962688 \r\nL 111.3618 122.990974 \r\nL 111.504994 117.855596 \r\nL 111.514134 119.228659 \r\nL 111.547647 120.238798 \r\nL 111.532414 118.006814 \r\nL 111.572021 118.611688 \r\nL 111.581161 115.672002 \r\nL 111.596394 119.343585 \r\nL 111.684748 117.268868 \r\nL 111.739588 122.603854 \r\nL 111.815756 121.490887 \r\nL 111.931529 116.615605 \r\nL 111.943716 116.905944 \r\nL 111.94981 117.746719 \r\nL 112.035117 115.109469 \r\nL 112.047303 115.266736 \r\nL 112.123471 112.321001 \r\nL 112.163077 113.972307 \r\nL 112.166124 113.996502 \r\nL 112.169171 113.47631 \r\nL 112.205731 111.377398 \r\nL 112.245338 115.2002 \r\nL 112.278851 113.101289 \r\nL 112.281898 113.149678 \r\nL 112.309318 111.921785 \r\nL 112.452512 102.382926 \r\nL 112.461652 103.102726 \r\nL 112.479932 103.501943 \r\nL 112.528679 99.96948 \r\nL 112.531726 97.57418 \r\nL 112.632267 101.759907 \r\nL 112.63836 100.846547 \r\nL 112.793741 114.565083 \r\nL 112.799834 113.881576 \r\nL 112.857721 120.61382 \r\nL 112.872955 119.682314 \r\nL 112.985682 123.813602 \r\nL 112.988729 122.295369 \r\nL 113.080129 113.440018 \r\nL 113.019195 123.1059 \r\nL 113.119736 114.462254 \r\nL 113.168483 111.843151 \r\nL 113.223323 115.290931 \r\nL 113.22637 115.817171 \r\nL 113.28121 111.564909 \r\nL 113.320817 112.992411 \r\nL 113.35433 108.431664 \r\nL 113.409171 116.8757 \r\nL 113.418311 115.82322 \r\nL 113.488385 110.597111 \r\nL 113.579785 112.37544 \r\nL 113.665092 121.345717 \r\nL 113.713839 117.172089 \r\nL 113.89664 130.745455 \r\nL 113.902733 129.196978 \r\nL 113.954527 133.158901 \r\nL 114.055068 123.39019 \r\nL 114.070301 126.257292 \r\nL 114.143421 121.254986 \r\nL 114.280522 112.647633 \r\nL 114.286615 113.016606 \r\nL 114.317082 117.559208 \r\nL 114.292709 112.974265 \r\nL 114.405436 115.926049 \r\nL 114.414576 114.921958 \r\nL 114.472463 122.948632 \r\nL 114.496837 121.708641 \r\nL 114.646124 132.959292 \r\nL 114.649171 132.68105 \r\nL 114.688778 131.604375 \r\nL 114.743618 136.685314 \r\nL 114.749711 135.451372 \r\nL 114.862439 130.043801 \r\nL 114.792365 135.687273 \r\nL 114.868532 133.195193 \r\nL 114.959932 141.040405 \r\nL 114.993446 138.530179 \r\nL 115.151873 130.691016 \r\nL 115.161014 132.439101 \r\nL 115.167107 134.755767 \r\nL 115.252414 121.412253 \r\nL 115.285928 124.442671 \r\nL 115.435215 109.145414 \r\nL 115.438262 109.338974 \r\nL 115.471775 105.250028 \r\nL 115.493102 105.81256 \r\nL 115.505289 104.28223 \r\nL 115.535756 108.788539 \r\nL 115.593643 108.4982 \r\nL 115.599736 106.689627 \r\nL 115.66067 114.159818 \r\nL 115.66981 112.157686 \r\nL 115.773397 120.898111 \r\nL 115.78863 119.458511 \r\nL 115.870891 126.245194 \r\nL 115.913544 124.164429 \r\nL 116.132905 110.578965 \r\nL 116.135952 110.585014 \r\nL 116.138999 112.012516 \r\nL 116.224306 101.923222 \r\nL 116.31266 96.81204 \r\nL 116.273053 102.630925 \r\nL 116.34008 99.080316 \r\nL 116.35836 103.108775 \r\nL 116.434527 95.100247 \r\nL 116.446714 97.066087 \r\nL 116.452807 95.445025 \r\nL 116.483274 98.027836 \r\nL 116.501554 97.979446 \r\nL 116.608188 108.867173 \r\nL 116.629515 106.707773 \r\nL 116.650842 101.911125 \r\nL 116.717869 111.068913 \r\nL 116.723962 109.859165 \r\nL 116.757475 113.470261 \r\nL 116.781849 107.512255 \r\nL 116.833643 110.421698 \r\nL 116.97379 100.967522 \r\nL 116.979883 101.257861 \r\nL 117.092611 107.246111 \r\nL 117.120031 106.3388 \r\nL 117.135264 104.941542 \r\nL 117.184011 116.434143 \r\nL 117.187058 116.440191 \r\nL 117.260178 117.625744 \r\nL 117.244945 114.298938 \r\nL 117.287598 115.678051 \r\nL 117.336345 105.95773 \r\nL 117.403372 110.669696 \r\nL 117.406419 110.669696 \r\nL 117.500866 98.608515 \r\nL 117.421652 111.812908 \r\nL 117.58008 100.30821 \r\nL 117.613593 105.570611 \r\nL 117.66234 97.441108 \r\nL 117.677574 97.586278 \r\nL 117.756787 86.80138 \r\nL 117.829908 93.442893 \r\nL 117.988335 105.752073 \r\nL 117.991382 103.889062 \r\nL 118.076689 113.905771 \r\nL 118.088876 110.488234 \r\nL 118.119343 112.61739 \r\nL 118.161996 108.54659 \r\nL 118.180276 108.570784 \r\nL 118.183323 108.334884 \r\nL 118.229023 113.137581 \r\nL 118.253397 115.901854 \r\nL 118.28691 109.919653 \r\nL 118.326517 111.982272 \r\nL 118.442291 101.83854 \r\nL 118.366124 113.542846 \r\nL 118.460571 103.495894 \r\nL 118.463618 103.876965 \r\nL 118.524552 97.997592 \r\nL 118.673839 87.884104 \r\nL 118.536738 98.348419 \r\nL 118.698213 90.708864 \r\nL 118.85664 106.768261 \r\nL 118.859687 106.683579 \r\nL 118.899294 103.949549 \r\nL 118.932807 110.960036 \r\nL 118.966321 120.595674 \r\nL 119.051628 113.433969 \r\nL 119.094281 114.480401 \r\nL 119.139982 110.814866 \r\nL 119.152168 111.65564 \r\nL 119.267942 95.953119 \r\nL 119.207009 113.349287 \r\nL 119.286222 100.290063 \r\nL 119.465977 111.050767 \r\nL 119.469023 109.998286 \r\nL 119.511677 108.117129 \r\nL 119.548237 112.677877 \r\nL 119.660964 116.845457 \r\nL 119.612217 110.578965 \r\nL 119.673151 115.974439 \r\nL 119.761505 114.2445 \r\nL 119.694478 118.496762 \r\nL 119.779785 116.101462 \r\nL 119.804158 118.285056 \r\nL 119.880326 114.861471 \r\nL 119.990006 111.776615 \r\nL 119.926026 119.198415 \r\nL 120.00524 112.865388 \r\nL 120.03266 113.343238 \r\nL 120.063127 109.217999 \r\nL 120.081407 109.804727 \r\nL 120.224601 96.805991 \r\nL 120.300768 90.636279 \r\nL 120.346468 94.773615 \r\nL 120.349515 95.160734 \r\nL 120.407402 88.482929 \r\nL 120.413495 87.751031 \r\nL 120.462242 91.186714 \r\nL 120.486615 90.866131 \r\nL 120.489662 92.075878 \r\nL 120.510989 86.692503 \r\nL 120.599343 91.985147 \r\nL 120.718163 95.729316 \r\nL 120.64809 86.166262 \r\nL 120.727303 94.767566 \r\nL 120.840031 89.263216 \r\nL 120.858311 89.946723 \r\nL 120.995412 97.525791 \r\nL 120.904011 87.956689 \r\nL 121.001505 97.283841 \r\nL 121.022832 96.461213 \r\nL 121.031972 98.58432 \r\nL 121.175166 108.607077 \r\nL 121.178213 107.609035 \r\nL 121.303127 96.309994 \r\nL 121.312267 97.380621 \r\nL 121.315313 97.846374 \r\nL 121.379294 93.823964 \r\nL 121.40976 95.475269 \r\nL 121.525534 103.653161 \r\nL 121.458507 92.196853 \r\nL 121.586468 102.36478 \r\nL 121.592561 101.052204 \r\nL 121.662635 106.048461 \r\nL 121.693102 103.066434 \r\nL 121.711382 106.314606 \r\nL 121.790596 102.721656 \r\nL 121.796689 103.362822 \r\nL 121.875903 103.393066 \r\nL 121.927697 96.394677 \r\nL 122.098311 109.756337 \r\nL 122.101357 109.006294 \r\nL 122.128778 114.044892 \r\nL 122.192758 113.833186 \r\nL 122.198851 113.772698 \r\nL 122.235412 124.902375 \r\nL 122.308532 128.676786 \r\nL 122.275018 122.972827 \r\nL 122.342045 124.20677 \r\nL 122.345092 124.370086 \r\nL 122.375559 120.093629 \r\nL 122.6132 91.797637 \r\nL 122.625387 94.332057 \r\nL 122.716787 90.382232 \r\nL 122.728974 88.113956 \r\nL 122.786861 94.301814 \r\nL 122.808188 93.932841 \r\nL 122.908729 98.808123 \r\nL 122.829515 93.690891 \r\nL 122.927009 97.580229 \r\nL 122.930055 96.104337 \r\nL 123.024502 103.08458 \r\nL 123.027549 102.334537 \r\nL 123.13723 109.732142 \r\nL 123.16465 108.933709 \r\nL 123.167697 107.439671 \r\nL 123.26519 112.677877 \r\nL 123.310891 116.754726 \r\nL 123.353544 111.510471 \r\nL 123.371824 111.939931 \r\nL 123.393151 114.304987 \r\nL 123.426665 107.385232 \r\nL 123.438851 107.385232 \r\nL 123.582045 96.672919 \r\nL 123.447991 107.699766 \r\nL 123.639932 97.652814 \r\nL 123.655166 101.052204 \r\nL 123.7161 94.555861 \r\nL 123.74352 95.922875 \r\nL 123.75266 94.912736 \r\nL 123.82578 104.022134 \r\nL 123.83492 101.602639 \r\nL 123.920227 107.445719 \r\nL 123.947647 103.03619 \r\nL 123.950694 102.89102 \r\nL 123.972021 106.223874 \r\nL 123.975068 106.169436 \r\nL 124.051235 109.012342 \r\nL 123.999441 104.143109 \r\nL 124.084748 107.246111 \r\nL 124.124355 105.068566 \r\nL 124.103028 108.165519 \r\nL 124.194429 107.088844 \r\nL 124.200522 107.482012 \r\nL 124.206615 106.15129 \r\nL 124.212709 106.786407 \r\nL 124.310203 103.75599 \r\nL 124.255362 108.849026 \r\nL 124.328483 104.475789 \r\nL 124.343716 103.18136 \r\nL 124.39551 109.078878 \r\nL 124.401603 108.921611 \r\nL 124.407697 109.242194 \r\nL 124.41379 110.373308 \r\nL 124.48691 103.489845 \r\nL 124.489957 103.719697 \r\nL 124.648385 112.502464 \r\nL 124.50519 103.374919 \r\nL 124.654478 111.558861 \r\nL 124.718458 107.7784 \r\nL 124.748925 112.829095 \r\nL 124.761112 111.298765 \r\nL 124.764158 112.091149 \r\nL 124.846419 107.125136 \r\nL 124.858606 107.802595 \r\nL 124.925633 111.292716 \r\nL 124.9561 107.500158 \r\nL 124.97438 108.607077 \r\nL 125.044453 104.4274 \r\nL 124.986566 110.742281 \r\nL 125.07492 109.175658 \r\nL 125.190694 114.190061 \r\nL 125.196787 113.579139 \r\nL 125.215068 113.869478 \r\nL 125.208974 112.357294 \r\nL 125.221161 112.448025 \r\nL 125.230301 109.036537 \r\nL 125.327795 114.522742 \r\nL 125.428335 108.770393 \r\nL 125.373495 117.256771 \r\nL 125.452709 110.034579 \r\nL 125.483176 112.454074 \r\nL 125.544109 107.941716 \r\nL 125.550203 106.659384 \r\nL 125.577623 115.405857 \r\nL 125.65379 107.887277 \r\nL 125.72691 111.746371 \r\nL 125.693397 104.360863 \r\nL 125.766517 108.534492 \r\nL 125.803077 103.501943 \r\nL 125.860964 112.115344 \r\nL 125.873151 110.022481 \r\nL 125.882291 108.558687 \r\nL 125.888385 111.964126 \r\nL 125.952365 110.530575 \r\nL 125.991972 113.633577 \r\nL 126.031579 108.794588 \r\nL 126.062045 110.923743 \r\nL 126.068139 110.657599 \r\nL 126.126026 116.174047 \r\nL 126.180866 112.532707 \r\nL 126.190006 112.193978 \r\nL 126.211333 116.821262 \r\nL 126.244846 114.395718 \r\nL 126.247893 115.980487 \r\nL 126.302733 111.583056 \r\nL 126.348434 111.788713 \r\nL 126.458114 108.806685 \r\nL 126.363667 114.383621 \r\nL 126.464208 110.016433 \r\nL 126.485534 112.435927 \r\nL 126.528188 107.917521 \r\nL 126.558655 108.25625 \r\nL 126.595215 106.810602 \r\nL 126.653102 109.98014 \r\nL 126.656149 110.089017 \r\nL 126.665289 107.421524 \r\nL 126.753643 104.288279 \r\nL 126.704896 109.326877 \r\nL 126.778016 105.455685 \r\nL 126.905977 110.476137 \r\nL 126.787156 103.677356 \r\nL 126.918163 109.278487 \r\nL 127.009564 102.401073 \r\nL 127.040031 105.280272 \r\nL 127.058311 106.756163 \r\nL 127.122291 103.253945 \r\nL 127.216738 93.878402 \r\nL 127.247205 96.037801 \r\nL 127.311186 101.493762 \r\nL 127.362979 98.354468 \r\nL 127.381259 96.122484 \r\nL 127.451333 99.310168 \r\nL 127.466566 98.82022 \r\nL 127.51836 100.49572 \r\nL 127.54578 92.626314 \r\nL 127.624994 87.466741 \r\nL 127.658507 90.388281 \r\nL 127.661554 90.400378 \r\nL 127.734674 80.19011 \r\nL 127.780375 82.68219 \r\nL 127.816935 80.359475 \r\nL 127.844355 85.494853 \r\nL 127.896149 80.885715 \r\nL 127.920522 79.385628 \r\nL 127.993643 84.037107 \r\nL 128.13379 98.215347 \r\nL 128.310498 89.414434 \r\nL 128.209957 101.614737 \r\nL 128.313544 90.00721 \r\nL 128.429318 82.331363 \r\nL 128.328778 91.386322 \r\nL 128.490252 86.190457 \r\nL 128.514625 83.057212 \r\nL 128.615166 92.686801 \r\nL 128.6761 84.472616 \r\nL 128.73094 89.105949 \r\nL 128.773593 92.838019 \r\nL 128.746173 88.089761 \r\nL 128.852807 91.144373 \r\nL 128.855854 90.049552 \r\nL 128.941161 98.541978 \r\nL 128.944208 98.917 \r\nL 128.996001 91.658516 \r\nL 129.075215 85.658168 \r\nL 129.096542 91.918611 \r\nL 129.102635 91.864173 \r\nL 129.163569 94.156644 \r\nL 129.111775 89.632189 \r\nL 129.194036 90.013259 \r\nL 129.230596 86.450553 \r\nL 129.264109 92.577924 \r\nL 129.34637 97.979446 \r\nL 129.306763 91.229055 \r\nL 129.38293 95.426879 \r\nL 129.398163 89.015218 \r\nL 129.498704 93.043676 \r\nL 129.559638 87.914347 \r\nL 129.605338 92.432754 \r\nL 129.651038 89.67453 \r\nL 129.721112 95.838193 \r\nL 129.803372 85.779143 \r\nL 129.836886 92.813824 \r\nL 129.861259 93.442893 \r\nL 129.882586 86.093678 \r\nL 129.97094 76.657648 \r\nL 129.900866 88.755122 \r\nL 130.004453 77.673836 \r\nL 130.028827 76.331016 \r\nL 130.07148 87.206645 \r\nL 130.242095 120.027092 \r\nL 130.245141 118.883881 \r\nL 130.333495 129.826047 \r\nL 130.373102 121.980835 \r\nL 130.528483 98.935146 \r\nL 130.531529 99.298071 \r\nL 130.601603 94.682884 \r\nL 130.635117 88.277272 \r\nL 130.699097 99.419045 \r\nL 130.702144 99.11056 \r\nL 130.711284 102.945459 \r\nL 130.796591 94.440935 \r\nL 130.799638 95.106296 \r\nL 130.827058 91.356079 \r\nL 130.918458 91.725052 \r\nL 130.921505 92.825922 \r\nL 130.979392 87.593764 \r\nL 131.025092 91.537541 \r\nL 131.079932 89.015218 \r\nL 131.098213 93.563868 \r\nL 131.119539 93.430796 \r\nL 131.131726 94.99137 \r\nL 131.186566 88.343808 \r\nL 131.22008 91.622223 \r\nL 131.226173 90.835887 \r\nL 131.27492 95.106296 \r\nL 131.360227 98.560125 \r\nL 131.317574 93.104164 \r\nL 131.390694 96.406774 \r\nL 131.402881 94.31996 \r\nL 131.451628 100.205381 \r\nL 131.485141 99.122657 \r\nL 131.488188 99.709385 \r\nL 131.555215 93.787671 \r\nL 131.567402 94.07801 \r\nL 131.674036 80.359475 \r\nL 131.713643 81.000641 \r\nL 131.80809 90.212867 \r\nL 131.747156 79.506603 \r\nL 131.838557 85.767046 \r\nL 131.841603 85.724705 \r\nL 131.847697 86.65621 \r\nL 131.984797 98.475442 \r\nL 131.987844 96.727357 \r\nL 132.060964 107.391281 \r\nL 132.088385 102.388975 \r\nL 132.091431 102.31639 \r\nL 132.106665 104.318522 \r\nL 132.112758 102.739802 \r\nL 132.243765 122.204638 \r\nL 132.246812 120.341627 \r\nL 132.252905 118.02496 \r\nL 132.277279 123.831748 \r\nL 132.350399 123.620042 \r\nL 132.356493 123.795456 \r\nL 132.359539 123.081705 \r\nL 132.40524 128.344106 \r\nL 132.49664 117.365648 \r\nL 132.499687 117.795108 \r\nL 132.56976 112.175832 \r\nL 132.825682 93.406601 \r\nL 132.575854 113.028704 \r\nL 132.831775 95.172832 \r\nL 132.837869 95.553902 \r\nL 132.840915 94.434886 \r\nL 132.871382 91.610126 \r\nL 132.947549 95.753511 \r\nL 132.996296 88.827707 \r\nL 133.06637 93.557819 \r\nL 133.300964 105.425441 \r\nL 133.087697 92.100073 \r\nL 133.319244 105.032273 \r\nL 133.361898 94.828054 \r\nL 133.441112 100.277966 \r\nL 133.450252 100.973571 \r\nL 133.456345 98.493589 \r\nL 133.462439 95.795852 \r\nL 133.520326 106.375093 \r\nL 133.553839 103.090629 \r\nL 133.556886 102.897069 \r\nL 133.575166 107.990106 \r\nL 133.578213 107.736059 \r\nL 133.715313 120.964647 \r\nL 133.733593 119.053246 \r\nL 133.767107 129.033662 \r\nL 133.840227 118.248764 \r\nL 133.855461 119.295195 \r\nL 133.879834 113.016606 \r\nL 133.882881 113.167825 \r\nL 134.071775 97.955251 \r\nL 134.093102 101.723614 \r\nL 134.105289 103.27814 \r\nL 134.190596 100.011822 \r\nL 134.196689 97.646765 \r\nL 134.294183 101.772004 \r\nL 134.29723 101.40908 \r\nL 134.464797 76.923792 \r\nL 134.571431 72.012218 \r\nL 134.540964 77.135498 \r\nL 134.583618 73.234063 \r\nL 134.623225 75.756386 \r\nL 134.601898 71.963828 \r\nL 134.690252 73.923619 \r\nL 134.699392 72.012218 \r\nL 134.778606 82.464435 \r\nL 134.888286 90.624182 \r\nL 134.827353 81.974488 \r\nL 134.900473 88.712781 \r\nL 135.037574 80.123574 \r\nL 135.04062 80.395767 \r\nL 135.071087 84.696419 \r\nL 135.110694 79.028753 \r\nL 135.165534 84.000815 \r\nL 135.189908 82.319266 \r\nL 135.226468 87.80547 \r\nL 135.272168 85.482755 \r\nL 135.290448 85.017002 \r\nL 135.305682 89.214826 \r\nL 135.360522 87.865957 \r\nL 135.366615 89.505165 \r\nL 135.439736 85.452511 \r\nL 135.467156 84.490762 \r\nL 135.494576 88.997071 \r\nL 135.531136 88.960779 \r\nL 135.66519 109.992238 \r\nL 135.668237 108.87927 \r\nL 135.683471 107.548548 \r\nL 135.747451 117.293063 \r\nL 135.765731 113.506554 \r\nL 135.768778 113.597285 \r\nL 135.780964 111.208034 \r\nL 135.927205 89.487019 \r\nL 136.055166 70.481887 \r\nL 136.070399 73.572792 \r\nL 136.149613 84.871833 \r\nL 136.186173 76.107213 \r\nL 136.19836 73.959911 \r\nL 136.274527 85.355732 \r\nL 136.518262 107.076746 \r\nL 136.283667 83.033017 \r\nL 136.530448 104.070524 \r\nL 136.637082 98.269785 \r\nL 136.652316 98.638758 \r\nL 136.676689 103.489845 \r\nL 136.731529 94.89459 \r\nL 136.835117 84.279056 \r\nL 136.874724 88.035322 \r\nL 136.87777 89.202728 \r\nL 136.956984 82.077316 \r\nL 136.969171 82.416045 \r\nL 136.984404 81.351468 \r\nL 137.042291 89.359996 \r\nL 137.109318 93.775574 \r\nL 137.084945 85.912215 \r\nL 137.158065 90.787497 \r\nL 137.267746 95.112344 \r\nL 137.182439 89.553555 \r\nL 137.298213 91.92466 \r\nL 137.404846 79.464262 \r\nL 137.423127 83.940327 \r\nL 137.46578 87.678447 \r\nL 137.490154 82.10756 \r\nL 137.535854 85.083538 \r\nL 137.593741 83.97662 \r\nL 137.566321 87.684495 \r\nL 137.599834 86.438456 \r\nL 137.694281 94.840151 \r\nL 137.627254 85.688412 \r\nL 137.721701 90.231014 \r\nL 137.724748 88.984974 \r\nL 137.797869 95.100247 \r\nL 137.825289 91.622223 \r\nL 137.931923 95.735364 \r\nL 137.916689 91.513346 \r\nL 137.941063 94.138498 \r\nL 138.069023 79.252556 \r\nL 137.956296 95.330099 \r\nL 138.093397 81.726489 \r\nL 138.227451 93.182797 \r\nL 138.291431 96.71526 \r\nL 138.239638 91.622223 \r\nL 138.340178 93.769525 \r\nL 138.343225 93.588063 \r\nL 138.361505 98.445199 \r\nL 138.373692 99.794067 \r\nL 138.449859 92.590021 \r\nL 138.492512 87.055427 \r\nL 138.556493 92.807776 \r\nL 138.775854 109.865214 \r\nL 138.788041 107.850985 \r\nL 138.794134 107.965911 \r\nL 138.797181 107.554597 \r\nL 139.083569 87.255035 \r\nL 139.098802 88.132102 \r\nL 139.202389 93.340065 \r\nL 139.129269 84.817394 \r\nL 139.22067 93.049725 \r\nL 139.24809 91.283494 \r\nL 139.269416 94.731274 \r\nL 139.403471 107.0586 \r\nL 139.290743 93.21909 \r\nL 139.412611 105.274223 \r\nL 139.504011 98.578271 \r\nL 139.531431 101.342544 \r\nL 139.537525 103.689454 \r\nL 139.583225 95.318002 \r\nL 139.635018 99.431143 \r\nL 139.708139 97.132623 \r\nL 139.671579 102.328488 \r\nL 139.732512 100.683231 \r\nL 139.897033 117.268868 \r\nL 139.915313 114.323133 \r\nL 139.988434 119.36778 \r\nL 140.006714 116.966432 \r\nL 140.061554 118.956466 \r\nL 140.0189 115.944195 \r\nL 140.070694 118.732663 \r\nL 140.092021 124.757205 \r\nL 140.165141 117.438233 \r\nL 140.186468 121.702593 \r\nL 140.414969 105.165345 \r\nL 140.192561 122.355856 \r\nL 140.454576 107.82679 \r\nL 140.472856 111.964126 \r\nL 140.49723 105.364954 \r\nL 140.56121 105.588757 \r\nL 140.667844 112.079052 \r\nL 140.680031 109.756337 \r\nL 140.740964 115.284883 \r\nL 140.789711 110.754379 \r\nL 140.838458 110.808817 \r\nL 140.908532 106.411385 \r\nL 140.911579 106.598896 \r\nL 140.954232 102.927313 \r\nL 140.963372 103.151116 \r\nL 141.088286 92.571875 \r\nL 141.09438 94.235278 \r\nL 141.100473 96.04385 \r\nL 141.161407 85.325488 \r\nL 141.179687 87.624008 \r\nL 141.19492 87.872006 \r\nL 141.304601 79.542895 \r\nL 141.307647 80.214305 \r\nL 141.396001 75.224097 \r\nL 141.399048 75.925751 \r\nL 141.499588 71.685586 \r\nL 141.450842 81.938195 \r\nL 141.517869 72.86509 \r\nL 141.542242 75.345072 \r\nL 141.587942 70.530277 \r\nL 141.618409 70.826665 \r\nL 141.721996 66.556257 \r\nL 141.676296 72.859041 \r\nL 141.72809 69.647161 \r\nL 141.804257 75.393462 \r\nL 141.743323 68.50395 \r\nL 141.86519 73.512304 \r\nL 141.880424 68.038197 \r\nL 141.956591 75.218048 \r\nL 141.971824 74.758344 \r\nL 141.990104 70.893201 \r\nL 142.017525 76.627404 \r\nL 142.038851 75.605167 \r\nL 142.151579 84.623834 \r\nL 142.154625 83.274966 \r\nL 142.233839 91.954904 \r\nL 142.255166 86.426358 \r\nL 142.437967 103.290237 \r\nL 142.261259 86.402163 \r\nL 142.468434 98.669002 \r\nL 142.535461 96.019655 \r\nL 142.483667 100.175137 \r\nL 142.559834 99.183145 \r\nL 142.565928 99.497679 \r\nL 142.602488 94.495373 \r\nL 142.645141 85.41017 \r\nL 142.721308 90.460866 \r\nL 142.742635 88.3801 \r\nL 142.861456 98.191152 \r\nL 142.867549 96.382579 \r\nL 142.94981 105.830707 \r\nL 142.955903 105.141151 \r\nL 142.95895 105.165345 \r\nL 142.961996 104.754031 \r\nL 143.07777 97.822179 \r\nL 143.007697 104.766129 \r\nL 143.083864 97.906861 \r\nL 143.08691 98.977487 \r\nL 143.163077 89.934626 \r\nL 143.175264 91.380274 \r\nL 143.181357 91.410517 \r\nL 143.312365 83.051163 \r\nL 143.415952 77.456081 \r\nL 143.339785 84.073399 \r\nL 143.428139 82.016829 \r\nL 143.452512 80.758691 \r\nL 143.568286 91.87627 \r\nL 143.577426 87.509082 \r\nL 143.650547 93.672745 \r\nL 143.67492 92.475095 \r\nL 143.766321 99.431143 \r\nL 143.845534 96.757601 \r\nL 143.949122 87.696593 \r\nL 143.970448 91.337933 \r\nL 144.013102 93.763476 \r\nL 144.067942 86.238847 \r\nL 144.070989 84.369787 \r\nL 144.168483 92.487193 \r\nL 144.18067 95.263563 \r\nL 144.26293 87.793373 \r\nL 144.35433 80.680058 \r\nL 144.400031 81.690197 \r\nL 144.403077 82.785018 \r\nL 144.473151 68.116831 \r\nL 144.546271 66.913132 \r\nL 144.494478 71.740024 \r\nL 144.561505 70.312523 \r\nL 144.662045 87.121963 \r\nL 144.689466 81.96239 \r\nL 144.695559 79.899771 \r\nL 144.771726 85.331537 \r\nL 144.7961 82.48863 \r\nL 144.86008 86.625966 \r\nL 144.808286 81.248639 \r\nL 144.908827 84.091546 \r\nL 144.972807 76.318918 \r\nL 145.006321 84.926271 \r\nL 145.021554 83.099553 \r\nL 145.109908 96.249507 \r\nL 145.027647 82.512825 \r\nL 145.176935 93.878402 \r\nL 145.307942 85.512999 \r\nL 145.314036 86.982842 \r\nL 145.317082 87.932494 \r\nL 145.368876 76.185846 \r\nL 145.399343 80.04494 \r\nL 145.414576 76.397552 \r\nL 145.454183 81.62971 \r\nL 145.515117 77.450032 \r\nL 145.643077 93.884451 \r\nL 145.664404 92.626314 \r\nL 145.734478 89.934626 \r\nL 145.755805 93.981231 \r\nL 145.767991 92.59607 \r\nL 145.871579 96.098289 \r\nL 145.789318 91.531492 \r\nL 145.883765 95.711169 \r\nL 145.917279 90.031405 \r\nL 145.996493 92.045635 \r\nL 146.051333 93.896548 \r\nL 146.093986 87.055427 \r\nL 146.15492 80.220354 \r\nL 146.215854 83.081406 \r\nL 146.2189 83.166089 \r\nL 146.231087 81.381711 \r\nL 146.362095 69.302383 \r\nL 146.368188 71.516221 \r\nL 146.371235 72.084802 \r\nL 146.432168 63.120574 \r\nL 146.517475 62.497554 \r\nL 146.505289 65.540069 \r\nL 146.526615 64.95939 \r\nL 146.627156 67.3063 \r\nL 146.596689 63.513742 \r\nL 146.636296 65.43724 \r\nL 146.639343 65.110609 \r\nL 146.672856 70.143158 \r\nL 146.703323 69.574577 \r\nL 146.755117 78.962217 \r\nL 146.822144 74.292592 \r\nL 146.931824 71.818658 \r\nL 146.852611 75.816873 \r\nL 146.934871 71.897292 \r\nL 147.011038 79.167874 \r\nL 146.947058 71.891243 \r\nL 147.056738 74.480102 \r\nL 147.059785 73.603035 \r\nL 147.135952 83.232625 \r\nL 147.138999 81.726489 \r\nL 147.142045 82.192242 \r\nL 147.221259 78.61139 \r\nL 147.227353 79.633626 \r\nL 147.337033 71.770268 \r\nL 147.251726 81.883757 \r\nL 147.34922 74.758344 \r\nL 147.468041 82.458387 \r\nL 147.480227 79.748552 \r\nL 147.522881 86.438456 \r\nL 147.641701 109.417608 \r\nL 147.687402 108.250201 \r\nL 147.809269 117.075309 \r\nL 147.854969 111.734274 \r\nL 148.296738 84.448421 \r\nL 147.882389 112.139539 \r\nL 148.321112 87.527228 \r\nL 148.330252 88.065566 \r\nL 148.382045 82.228535 \r\nL 148.385092 83.498769 \r\nL 148.391186 80.14172 \r\nL 148.482586 88.174443 \r\nL 148.485633 88.168394 \r\nL 148.577033 74.389371 \r\nL 148.610547 83.075358 \r\nL 148.695854 97.997592 \r\nL 148.741554 91.610126 \r\nL 148.805534 81.00669 \r\nL 148.762881 93.733232 \r\nL 148.857328 86.172311 \r\nL 148.878655 90.424573 \r\nL 148.930448 77.014523 \r\nL 149.012709 68.715656 \r\nL 149.055362 73.463915 \r\nL 149.14067 86.498943 \r\nL 149.067549 73.397378 \r\nL 149.198557 81.666002 \r\nL 149.283864 78.115393 \r\nL 149.22293 83.30521 \r\nL 149.308237 81.811172 \r\nL 149.402684 87.061475 \r\nL 149.335657 81.526881 \r\nL 149.424011 83.607647 \r\nL 149.430104 82.385802 \r\nL 149.475805 88.507124 \r\nL 149.497131 91.821832 \r\nL 149.579392 87.206645 \r\nL 149.646419 88.555514 \r\nL 149.707353 81.018787 \r\nL 149.753053 85.45856 \r\nL 149.81094 79.754601 \r\nL 149.813986 80.631668 \r\nL 149.817033 79.379579 \r\nL 149.844453 84.466567 \r\nL 149.923667 80.613522 \r\nL 149.935854 81.926098 \r\nL 149.941947 79.579188 \r\nL 149.957181 75.853166 \r\nL 150.024208 88.035322 \r\nL 150.036394 87.248986 \r\nL 150.170448 95.451074 \r\nL 150.066861 84.78715 \r\nL 150.173495 94.434886 \r\nL 150.179588 93.545722 \r\nL 150.222242 102.449463 \r\nL 150.493397 123.898284 \r\nL 150.237475 102.013953 \r\nL 150.520817 120.486796 \r\nL 150.660964 104.530228 \r\nL 150.673151 105.534318 \r\nL 150.727991 108.25625 \r\nL 150.755412 101.941369 \r\nL 150.779785 103.647112 \r\nL 150.901652 95.42083 \r\nL 150.831579 104.003988 \r\nL 150.913839 97.453206 \r\nL 150.941259 100.084406 \r\nL 150.999146 92.263389 \r\nL 151.011333 94.07801 \r\nL 151.03266 91.912563 \r\nL 151.102733 96.23741 \r\nL 151.117967 95.094198 \r\nL 151.209367 99.691238 \r\nL 151.166714 93.164651 \r\nL 151.230694 96.291848 \r\nL 151.334281 85.55534 \r\nL 151.367795 90.557645 \r\nL 151.468335 97.114476 \r\nL 151.507942 92.559777 \r\nL 151.623716 88.700683 \r\nL 151.63895 91.7311 \r\nL 151.718163 79.645724 \r\nL 151.803471 72.447727 \r\nL 151.849171 74.123227 \r\nL 151.873544 78.526707 \r\nL 151.910104 81.29098 \r\nL 151.967991 75.357169 \r\nL 151.983225 78.067003 \r\nL 151.998458 76.131408 \r\nL 152.047205 82.579361 \r\nL 152.053299 81.768831 \r\nL 152.062439 80.915959 \r\nL 152.144699 94.1264 \r\nL 152.181259 92.765435 \r\nL 152.2818 108.709905 \r\nL 152.330547 103.507992 \r\nL 152.403667 104.058427 \r\nL 152.473741 95.033711 \r\nL 152.415854 104.064475 \r\nL 152.549908 98.239542 \r\nL 152.665682 101.366739 \r\nL 152.583421 95.596243 \r\nL 152.683962 101.179228 \r\nL 152.830203 82.053121 \r\nL 152.842389 82.912042 \r\nL 152.845436 83.184235 \r\nL 152.891136 77.667787 \r\nL 153.01605 67.034107 \r\nL 153.02519 67.409129 \r\nL 153.147058 78.677926 \r\nL 153.150104 78.073052 \r\nL 153.174478 75.181756 \r\nL 153.207991 84.158082 \r\nL 153.229318 81.853513 \r\nL 153.232365 83.861694 \r\nL 153.287205 77.177839 \r\nL 153.335952 80.486498 \r\nL 153.470006 67.766004 \r\nL 153.55836 69.024142 \r\nL 153.53094 62.273751 \r\nL 153.5675 66.622793 \r\nL 153.60406 64.499686 \r\nL 153.643667 71.123053 \r\nL 153.661947 68.975752 \r\nL 153.826468 82.549118 \r\nL 153.844748 79.071094 \r\nL 153.856935 76.621355 \r\nL 153.908729 84.950466 \r\nL 153.945289 83.105601 \r\nL 154.103716 99.025877 \r\nL 154.10981 97.295939 \r\nL 154.179883 103.840672 \r\nL 154.195117 102.31639 \r\nL 154.25605 104.348766 \r\nL 154.231677 100.404989 \r\nL 154.304797 101.977661 \r\nL 154.429711 97.447157 \r\nL 154.341357 104.046329 \r\nL 154.432758 98.088323 \r\nL 154.481505 99.703336 \r\nL 154.502832 92.233146 \r\nL 154.527205 95.566 \r\nL 154.578999 99.812213 \r\nL 154.649072 91.325835 \r\nL 154.652119 91.186714 \r\nL 154.661259 94.005426 \r\nL 154.664306 93.400552 \r\nL 154.73438 96.733406 \r\nL 154.700866 90.15238 \r\nL 154.77094 92.142415 \r\nL 154.786173 90.24916 \r\nL 154.83492 95.46922 \r\nL 154.874527 93.388454 \r\nL 154.908041 98.43915 \r\nL 154.883667 91.192763 \r\nL 154.984208 93.146505 \r\nL 155.042095 86.214652 \r\nL 155.005534 94.22318 \r\nL 155.099982 90.364086 \r\nL 155.118262 93.098115 \r\nL 155.194429 89.118046 \r\nL 155.252316 81.115567 \r\nL 155.298016 90.110039 \r\nL 155.310203 85.924313 \r\nL 155.331529 88.761171 \r\nL 155.407697 84.424226 \r\nL 155.419883 82.48863 \r\nL 155.47777 91.634321 \r\nL 155.499097 89.372093 \r\nL 155.733692 107.143283 \r\nL 155.742832 104.124963 \r\nL 155.822045 88.882145 \r\nL 155.898213 95.46922 \r\nL 155.916493 98.572222 \r\nL 155.950006 94.253424 \r\nL 156.044453 89.275313 \r\nL 155.986566 94.471178 \r\nL 156.06578 89.807602 \r\nL 156.087107 91.114129 \r\nL 156.07492 89.420483 \r\nL 156.090154 90.436671 \r\nL 156.099294 94.398594 \r\nL 156.175461 86.196506 \r\nL 156.196787 87.400205 \r\nL 156.199834 87.581667 \r\nL 156.212021 82.809213 \r\nL 156.221161 79.258605 \r\nL 156.257721 86.408212 \r\nL 156.324748 81.786977 \r\nL 156.443569 75.254341 \r\nL 156.416149 82.555166 \r\nL 156.461849 77.74642 \r\nL 156.525829 83.607647 \r\nL 156.553249 72.435629 \r\nL 156.559343 73.766351 \r\nL 156.61723 61.880583 \r\nL 156.675117 68.9818 \r\nL 156.836591 49.111699 \r\nL 156.851824 53.152255 \r\nL 156.955412 64.705343 \r\nL 156.998065 61.874534 \r\nL 157.004158 60.580105 \r\nL 157.043765 69.756039 \r\nL 157.046812 69.713698 \r\nL 157.080326 73.173575 \r\nL 157.135166 67.348641 \r\nL 157.156493 69.32053 \r\nL 157.162586 67.439372 \r\nL 157.21438 73.67562 \r\nL 157.26008 71.479929 \r\nL 157.311873 75.97414 \r\nL 157.363667 69.205604 \r\nL 157.372807 68.485804 \r\nL 157.381947 69.719746 \r\nL 157.384994 69.629015 \r\nL 157.455068 76.101164 \r\nL 157.497721 70.989981 \r\nL 157.503814 71.57066 \r\nL 157.546468 64.548076 \r\nL 157.573888 67.457519 \r\nL 157.616542 61.687023 \r\nL 157.653102 67.778102 \r\nL 157.692709 62.600383 \r\nL 157.851136 80.498596 \r\nL 157.701849 62.576188 \r\nL 157.860276 78.169832 \r\nL 157.95777 75.405559 \r\nL 157.915117 82.379753 \r\nL 157.96691 78.375489 \r\nL 157.98519 82.034975 \r\nL 158.043077 75.919702 \r\nL 158.064404 75.943897 \r\nL 158.100964 74.256299 \r\nL 158.073544 77.474227 \r\nL 158.104011 75.587021 \r\nL 158.137525 77.704079 \r\nL 158.195412 67.028058 \r\nL 158.253299 70.808519 \r\nL 158.283765 64.614612 \r\nL 158.286812 65.062219 \r\nL 158.289859 63.640766 \r\nL 158.347746 72.804602 \r\nL 158.390399 68.370878 \r\nL 158.405633 69.108824 \r\nL 158.399539 66.229625 \r\nL 158.414773 66.816353 \r\nL 158.417819 65.788067 \r\nL 158.487893 77.758518 \r\nL 158.588434 80.087282 \r\nL 158.55492 75.151512 \r\nL 158.603667 79.954209 \r\nL 158.6189 75.048684 \r\nL 158.692021 80.903861 \r\nL 158.716394 78.550902 \r\nL 158.759048 79.034801 \r\nL 158.749908 74.758344 \r\nL 158.792561 77.425837 \r\nL 158.893102 70.445595 \r\nL 158.801701 78.127491 \r\nL 158.914429 72.955821 \r\nL 159.063716 63.017746 \r\nL 159.072856 63.144769 \r\nL 159.07895 62.697163 \r\nL 159.091136 65.497728 \r\nL 159.130743 75.64146 \r\nL 159.219097 71.673488 \r\nL 159.237377 69.979842 \r\nL 159.301357 74.498249 \r\nL 159.316591 73.0526 \r\nL 159.380571 82.252729 \r\nL 159.322684 72.931626 \r\nL 159.432365 74.909563 \r\nL 159.435412 73.361086 \r\nL 159.523765 82.349509 \r\nL 159.545092 85.07749 \r\nL 159.621259 77.401642 \r\nL 159.673053 65.848555 \r\nL 159.724846 61.693072 \r\nL 159.77664 67.136936 \r\nL 159.78578 64.923098 \r\nL 159.801014 60.02967 \r\nL 159.880227 67.20952 \r\nL 159.895461 65.207388 \r\nL 160.002095 76.427796 \r\nL 159.901554 64.681148 \r\nL 160.035608 72.846943 \r\nL 160.041701 70.155255 \r\nL 160.105682 77.800859 \r\nL 160.145289 73.463915 \r\nL 160.34637 103.7076 \r\nL 160.151382 72.992113 \r\nL 160.349416 102.691412 \r\nL 160.385977 98.191152 \r\nL 160.43777 108.443761 \r\nL 160.462144 113.403725 \r\nL 160.550498 108.939757 \r\nL 160.562684 107.330793 \r\nL 160.620571 110.464039 \r\nL 160.644945 110.439844 \r\nL 160.693692 116.633751 \r\nL 160.757672 112.000418 \r\nL 160.769859 110.663647 \r\nL 160.800326 116.083316 \r\nL 160.803372 114.952202 \r\nL 160.836886 119.773046 \r\nL 160.882586 113.016606 \r\nL 160.913053 114.510644 \r\nL 160.9161 114.837276 \r\nL 160.97094 109.030488 \r\nL 160.973986 109.580924 \r\nL 161.175068 84.490762 \r\nL 161.184208 85.60373 \r\nL 161.205534 89.680579 \r\nL 161.281701 81.024836 \r\nL 161.287795 83.226576 \r\nL 161.290842 81.24259 \r\nL 161.336542 87.968786 \r\nL 161.394429 84.557298 \r\nL 161.397475 85.452511 \r\nL 161.467549 75.363218 \r\nL 161.485829 79.609431 \r\nL 161.565043 73.43972 \r\nL 161.601603 76.893548 \r\nL 161.65949 73.173575 \r\nL 161.711284 75.841068 \r\nL 161.763077 80.069135 \r\nL 161.811824 73.488109 \r\nL 161.814871 74.29864 \r\nL 161.927598 71.237979 \r\nL 161.869711 79.464262 \r\nL 161.933692 72.151339 \r\nL 162.009859 78.538805 \r\nL 161.967205 69.562479 \r\nL 162.043372 74.032496 \r\nL 162.049466 71.352905 \r\nL 162.122586 93.134407 \r\nL 162.128679 92.698898 \r\nL 162.363274 115.133664 \r\nL 162.17438 91.041544 \r\nL 162.375461 113.458164 \r\nL 162.421161 103.072482 \r\nL 162.491235 109.484144 \r\nL 162.494281 109.998286 \r\nL 162.558262 102.255903 \r\nL 162.677082 96.709211 \r\nL 162.689269 98.154859 \r\nL 162.695362 96.99955 \r\nL 162.722783 102.104685 \r\nL 162.823323 110.209992 \r\nL 162.847697 109.284535 \r\nL 162.91777 102.419219 \r\nL 162.859883 110.040628 \r\nL 162.966517 108.558687 \r\nL 162.996984 111.903639 \r\nL 163.036591 105.485929 \r\nL 163.054871 106.127095 \r\nL 163.127991 97.459254 \r\nL 163.182832 99.219437 \r\nL 163.237672 107.772351 \r\nL 163.191972 99.001682 \r\nL 163.301652 102.310342 \r\nL 163.347353 95.408733 \r\nL 163.310792 102.618827 \r\nL 163.41438 101.300203 \r\nL 163.493593 106.750115 \r\nL 163.429613 100.761865 \r\nL 163.527107 102.122831 \r\nL 163.603274 89.777358 \r\nL 163.639834 101.16713 \r\nL 163.648974 102.485755 \r\nL 163.679441 95.941021 \r\nL 163.685534 96.461213 \r\nL 163.688581 96.388628 \r\nL 163.691628 98.136713 \r\nL 163.737328 99.691238 \r\nL 163.789122 94.634494 \r\nL 163.795215 94.70103 \r\nL 163.843962 90.696766 \r\nL 163.801308 96.068045 \r\nL 163.871382 90.769351 \r\nL 164.008483 75.11522 \r\nL 164.011529 75.351121 \r\nL 164.035903 69.780234 \r\nL 164.096837 64.088372 \r\nL 164.051136 70.106865 \r\nL 164.145584 68.249903 \r\nL 164.18519 76.820964 \r\nL 164.249171 62.975404 \r\nL 164.346665 79.80904 \r\nL 164.383225 74.625272 \r\nL 164.495952 65.019878 \r\nL 164.422832 77.89159 \r\nL 164.514232 68.685412 \r\nL 164.6818 82.053121 \r\nL 164.78234 72.387239 \r\nL 164.797574 77.806908 \r\nL 164.806714 79.113435 \r\nL 164.840227 69.822575 \r\nL 164.885928 71.153297 \r\nL 165.062635 50.557347 \r\nL 164.916394 72.762261 \r\nL 165.090055 52.426407 \r\nL 165.102242 51.434414 \r\nL 165.236296 64.590417 \r\nL 165.239343 64.233542 \r\nL 165.263716 74.310738 \r\nL 165.266763 73.270355 \r\nL 165.394724 86.015044 \r\nL 165.400817 84.605688 \r\nL 165.42519 78.599292 \r\nL 165.492217 85.597681 \r\nL 165.522684 82.210388 \r\nL 165.525731 83.069309 \r\nL 165.577525 72.707822 \r\nL 165.617131 77.613348 \r\nL 165.620178 77.51052 \r\nL 165.626271 80.33528 \r\nL 165.647598 85.567437 \r\nL 165.717672 75.387413 \r\nL 165.873053 54.658391 \r\nL 165.729859 76.524575 \r\nL 165.8761 56.442768 \r\nL 165.882193 57.604126 \r\nL 165.89438 50.623883 \r\nL 165.943127 43.806957 \r\nL 165.906566 51.634022 \r\nL 166.010154 49.287112 \r\nL 166.125928 58.928799 \r\nL 166.068041 47.605564 \r\nL 166.135068 56.497207 \r\nL 166.144208 54.222882 \r\nL 166.369662 73.978057 \r\nL 166.497623 87.666349 \r\nL 166.607303 81.115567 \r\nL 166.558557 91.483102 \r\nL 166.61949 84.109692 \r\nL 166.640817 84.569396 \r\nL 166.677377 78.121442 \r\nL 166.683471 78.411781 \r\nL 166.744404 78.810998 \r\nL 166.811431 67.953515 \r\nL 166.924158 74.528492 \r\nL 166.936345 72.931626 \r\nL 167.039932 66.314307 \r\nL 166.951579 73.355037 \r\nL 167.055166 70.13106 \r\nL 167.213593 91.979099 \r\nL 167.22578 91.809734 \r\nL 167.256247 90.097941 \r\nL 167.28062 97.14472 \r\nL 167.304994 96.279751 \r\nL 167.375068 101.433275 \r\nL 167.326321 96.031753 \r\nL 167.423814 98.699246 \r\nL 167.509122 92.940848 \r\nL 167.451235 101.784101 \r\nL 167.548729 97.295939 \r\nL 167.643176 102.993849 \r\nL 167.582242 96.654772 \r\nL 167.661456 99.340412 \r\nL 167.889957 70.935542 \r\nL 167.899097 71.994071 \r\nL 167.990498 76.306821 \r\nL 167.950891 69.169311 \r\nL 168.008778 72.29046 \r\nL 168.139785 81.62971 \r\nL 168.020964 71.721878 \r\nL 168.145878 80.885715 \r\nL 168.206812 73.72401 \r\nL 168.246419 82.077316 \r\nL 168.249466 81.659953 \r\nL 168.258606 84.635932 \r\nL 168.350006 80.534888 \r\nL 168.3561 80.9583 \r\nL 168.444453 72.949772 \r\nL 168.39266 82.506776 \r\nL 168.47492 77.153644 \r\nL 168.508434 83.571354 \r\nL 168.563274 71.346857 \r\nL 168.566321 72.217875 \r\nL 168.584601 68.183367 \r\nL 168.651628 76.02253 \r\nL 168.679048 70.953689 \r\nL 168.791775 78.599292 \r\nL 168.825289 76.730233 \r\nL 168.922783 73.578841 \r\nL 168.901456 79.095289 \r\nL 168.938016 75.169658 \r\nL 168.947156 77.202034 \r\nL 169.03551 71.274272 \r\nL 169.038557 72.296508 \r\nL 169.09035 66.102602 \r\nL 169.151284 71.661391 \r\nL 169.264011 64.723489 \r\nL 169.230498 73.113088 \r\nL 169.285338 65.261827 \r\nL 169.404158 75.121268 \r\nL 169.416345 69.483846 \r\nL 169.526026 58.747337 \r\nL 169.431579 71.322662 \r\nL 169.580866 64.185152 \r\nL 169.590006 65.987676 \r\nL 169.644846 58.154561 \r\nL 169.6875 62.461262 \r\nL 169.70578 61.318051 \r\nL 169.754527 66.719573 \r\nL 169.76976 73.379232 \r\nL 169.848974 64.820269 \r\nL 169.870301 71.237979 \r\nL 169.882488 69.731844 \r\nL 169.952561 74.595028 \r\nL 169.964748 73.463915 \r\nL 169.998262 78.998509 \r\nL 170.068335 71.461783 \r\nL 170.074429 69.550382 \r\nL 170.153643 77.032669 \r\nL 170.165829 75.901556 \r\nL 170.29379 93.079969 \r\nL 170.181063 75.877361 \r\nL 170.299883 92.674703 \r\nL 170.30293 91.646418 \r\nL 170.37605 104.288279 \r\nL 170.449171 107.87518 \r\nL 170.488778 107.433622 \r\nL 170.662439 82.627751 \r\nL 170.671579 83.825401 \r\nL 170.808679 77.704079 \r\nL 170.738606 85.609779 \r\nL 170.814773 78.302904 \r\nL 170.930547 81.944244 \r\nL 170.87266 75.381364 \r\nL 170.939687 81.750684 \r\nL 171.034134 75.042635 \r\nL 170.948827 82.240632 \r\nL 171.052414 79.56709 \r\nL 171.073741 82.216437 \r\nL 171.122488 76.675794 \r\nL 171.149908 78.08515 \r\nL 171.174281 82.77897 \r\nL 171.244355 77.788762 \r\nL 171.262635 78.956168 \r\nL 171.372316 67.941418 \r\nL 171.396689 69.090678 \r\nL 171.427156 73.542548 \r\nL 171.491136 66.036065 \r\nL 171.503323 68.044246 \r\nL 171.576443 61.596292 \r\nL 171.509416 68.141026 \r\nL 171.649564 63.634717 \r\nL 171.673937 64.705343 \r\nL 171.734871 56.7694 \r\nL 171.756198 54.670488 \r\nL 171.801898 63.749643 \r\nL 171.844552 56.714962 \r\nL 171.850645 57.259348 \r\nL 171.865878 54.694683 \r\nL 171.920719 45.476408 \r\nL 171.881112 55.051559 \r\nL 171.999932 49.92223 \r\nL 172.006026 50.260959 \r\nL 172.012119 50.176277 \r\nL 172.08524 55.807651 \r\nL 172.124846 53.230889 \r\nL 172.127893 52.41431 \r\nL 172.201014 60.834152 \r\nL 172.341161 81.702294 \r\nL 172.344208 81.508735 \r\nL 172.438655 74.655516 \r\nL 172.459982 78.569049 \r\nL 172.493495 87.32762 \r\nL 172.542242 78.242417 \r\nL 172.569662 78.780754 \r\nL 172.618409 73.221965 \r\nL 172.688483 75.925751 \r\nL 172.697623 76.591112 \r\nL 172.712856 71.050468 \r\nL 172.721996 72.901382 \r\nL 172.731136 69.725795 \r\nL 172.813397 75.187805 \r\nL 172.831677 72.502165 \r\nL 172.84691 75.11522 \r\nL 172.920031 67.530103 \r\nL 172.926124 68.0261 \r\nL 172.980964 64.215396 \r\nL 173.023618 70.608911 \r\nL 173.029711 70.252035 \r\nL 173.057131 73.385281 \r\nL 173.102832 65.800165 \r\nL 173.133299 68.709607 \r\nL 173.279539 75.429754 \r\nL 173.175952 66.743768 \r\nL 173.313053 73.125185 \r\nL 173.319146 71.050468 \r\nL 173.340473 77.014523 \r\nL 173.419687 73.427622 \r\nL 173.504994 82.748726 \r\nL 173.535461 79.216263 \r\nL 173.541554 77.782713 \r\nL 173.623814 86.837672 \r\nL 173.626861 87.031232 \r\nL 173.648188 81.914 \r\nL 173.666468 85.089587 \r\nL 173.742635 75.907604 \r\nL 173.782242 78.653731 \r\nL 173.785289 78.629536 \r\nL 173.806615 76.754428 \r\nL 173.864502 88.870048 \r\nL 173.873643 87.248986 \r\nL 174.044257 109.780532 \r\nL 174.217918 83.220527 \r\nL 174.227058 84.273008 \r\nL 174.418999 58.378364 \r\nL 174.434232 59.152603 \r\nL 174.559146 70.046378 \r\nL 174.568286 69.03019 \r\nL 174.650547 57.876319 \r\nL 174.6932 62.666919 \r\nL 174.818114 55.166485 \r\nL 174.726714 65.146901 \r\nL 174.824208 55.783456 \r\nL 174.970448 68.576535 \r\nL 174.842488 55.099949 \r\nL 175.007009 65.304168 \r\nL 175.013102 64.681148 \r\nL 175.046615 67.796248 \r\nL 175.052709 67.20952 \r\nL 175.092316 74.165568 \r\nL 175.165436 68.165221 \r\nL 175.265977 59.539722 \r\nL 175.305584 66.671183 \r\nL 175.357377 68.891069 \r\nL 175.396984 64.269834 \r\nL 175.412217 65.110609 \r\nL 175.457918 61.65678 \r\nL 175.491431 71.746073 \r\nL 175.494478 70.869006 \r\nL 175.540178 74.401469 \r\nL 175.591972 67.814394 \r\nL 175.759539 75.375315 \r\nL 175.619392 65.745726 \r\nL 175.771726 74.377274 \r\nL 175.844846 61.517659 \r\nL 175.899687 63.247598 \r\nL 175.930154 69.344725 \r\nL 175.90578 62.691114 \r\nL 176.024601 68.165221 \r\nL 176.158655 54.634196 \r\nL 176.161701 54.3741 \r\nL 176.195215 60.513568 \r\nL 176.198262 60.180888 \r\nL 176.210448 62.679016 \r\nL 176.253102 52.178409 \r\nL 176.292709 52.420358 \r\nL 176.332316 48.887896 \r\nL 176.365829 57.622272 \r\nL 176.46637 70.391156 \r\nL 176.487697 66.598598 \r\nL 176.53949 59.158651 \r\nL 176.603471 64.245639 \r\nL 176.661357 70.766178 \r\nL 176.722291 67.651078 \r\nL 176.740571 65.062219 \r\nL 176.825878 69.036239 \r\nL 176.862439 74.437761 \r\nL 176.935559 68.594681 \r\nL 177.060473 60.26557 \r\nL 177.09094 61.687023 \r\nL 177.20062 66.937327 \r\nL 177.170154 60.332106 \r\nL 177.206714 65.370704 \r\nL 177.212807 64.663002 \r\nL 177.249367 71.510172 \r\nL 177.252414 70.748032 \r\nL 177.307254 78.284758 \r\nL 177.365141 73.760303 \r\nL 177.447402 68.897118 \r\nL 177.432168 73.832888 \r\nL 177.477869 71.153297 \r\nL 177.480915 71.885194 \r\nL 177.560129 65.933237 \r\nL 177.566222 66.423185 \r\nL 177.572316 65.158999 \r\nL 177.645436 72.695725 \r\nL 177.657623 72.514263 \r\nL 177.791677 82.754775 \r\nL 177.80691 79.954209 \r\nL 177.82519 78.333148 \r\nL 177.876984 84.720614 \r\nL 177.880031 83.468526 \r\nL 177.989711 88.62205 \r\nL 177.931824 79.083191 \r\nL 177.995805 86.904208 \r\nL 177.998851 87.351815 \r\nL 178.047598 78.89568 \r\nL 178.050645 79.766699 \r\nL 178.193839 59.001384 \r\nL 178.218213 61.953168 \r\nL 178.227353 63.543986 \r\nL 178.279146 54.083761 \r\nL 178.3218 60.229278 \r\nL 178.34008 57.688808 \r\nL 178.410154 63.416962 \r\nL 178.428434 61.517659 \r\nL 178.565534 73.058649 \r\nL 178.608188 69.084629 \r\nL 178.641701 75.732191 \r\nL 178.678262 71.794463 \r\nL 178.690448 74.716003 \r\nL 178.730055 66.259869 \r\nL 178.851923 59.576014 \r\nL 178.967697 66.229625 \r\nL 178.897623 57.876319 \r\nL 178.976837 66.15704 \r\nL 178.99207 64.638807 \r\nL 179.01035 70.51818 \r\nL 179.07433 82.192242 \r\nL 179.141357 80.111477 \r\nL 179.232758 89.759212 \r\nL 179.302832 88.162346 \r\nL 179.330252 83.619744 \r\nL 179.397279 91.77949 \r\nL 179.409466 89.632189 \r\nL 179.491726 90.364086 \r\nL 179.424699 86.12997 \r\nL 179.510006 88.440588 \r\nL 179.647107 80.165915 \r\nL 179.668434 81.708343 \r\nL 179.674527 78.266612 \r\nL 179.720227 71.498075 \r\nL 179.787254 76.905646 \r\nL 179.793348 77.226229 \r\nL 179.799441 76.687891 \r\nL 179.802488 77.214132 \r\nL 179.826861 74.020398 \r\nL 179.875608 82.869701 \r\nL 179.903028 79.343287 \r\nL 179.906075 79.361433 \r\nL 179.909122 78.683975 \r\nL 179.930448 86.819526 \r\nL 179.982242 85.990849 \r\nL 180.024896 89.323703 \r\nL 180.082783 81.829318 \r\nL 180.098016 80.734496 \r\nL 180.128483 86.32353 \r\nL 180.131529 87.720788 \r\nL 180.216837 76.210041 \r\nL 180.329564 66.92523 \r\nL 180.335657 67.487762 \r\nL 180.356984 69.731844 \r\nL 180.411824 61.360392 \r\nL 180.466665 53.472839 \r\nL 180.417918 62.213264 \r\nL 180.518458 61.003516 \r\nL 180.548925 68.322488 \r\nL 180.640326 63.973446 \r\nL 180.661652 58.100122 \r\nL 180.728679 67.530103 \r\nL 180.737819 66.20543 \r\nL 180.746959 68.927362 \r\nL 180.823127 58.771532 \r\nL 180.948041 45.379628 \r\nL 180.957181 47.647905 \r\nL 180.972414 49.281064 \r\nL 181.030301 31.606654 \r\nL 181.036394 33.076497 \r\nL 181.076001 26.822103 \r\nL 181.118655 36.965835 \r\nL 181.334969 54.942682 \r\nL 181.347156 52.777234 \r\nL 181.371529 49.414136 \r\nL 181.441603 54.646294 \r\nL 181.548237 67.554298 \r\nL 181.569564 66.405038 \r\nL 181.584797 63.416962 \r\nL 181.657918 74.758344 \r\nL 181.685338 80.885715 \r\nL 181.740178 66.592549 \r\nL 181.813299 48.379802 \r\nL 181.865092 52.081629 \r\nL 181.892512 56.303647 \r\nL 181.959539 46.250646 \r\nL 181.965633 48.19834 \r\nL 181.980866 43.970273 \r\nL 182.057033 58.154561 \r\nL 182.06008 57.598077 \r\nL 182.136247 64.560174 \r\nL 182.090547 56.497207 \r\nL 182.166714 57.005301 \r\nL 182.175854 54.51927 \r\nL 182.212414 59.8845 \r\nL 182.288581 71.485978 \r\nL 182.343421 65.624751 \r\nL 182.370842 59.073969 \r\nL 182.443962 67.342593 \r\nL 182.480522 73.633279 \r\nL 182.547549 64.856562 \r\nL 182.578016 66.078407 \r\nL 182.63895 60.918834 \r\nL 182.687697 61.729365 \r\nL 182.760817 50.932369 \r\nL 182.763864 52.136068 \r\nL 182.846124 40.976148 \r\nL 182.849171 41.665704 \r\nL 182.916198 35.532284 \r\nL 182.937525 36.766227 \r\nL 183.220866 63.882715 \r\nL 183.248286 59.902646 \r\nL 183.36406 49.450428 \r\nL 183.306173 63.13872 \r\nL 183.379294 52.692551 \r\nL 183.504208 63.495596 \r\nL 183.568188 67.699468 \r\nL 183.607795 61.777755 \r\nL 183.610842 60.876493 \r\nL 183.668729 72.508214 \r\nL 183.693102 68.848728 \r\nL 183.802783 79.385628 \r\nL 183.811923 75.798727 \r\nL 183.814969 75.006342 \r\nL 183.863716 91.223007 \r\nL 183.866763 91.120178 \r\nL 183.87895 94.017523 \r\nL 183.91551 95.729316 \r\nL 183.949023 91.102032 \r\nL 183.985584 93.182797 \r\nL 184.113544 79.500554 \r\nL 184.064797 93.914695 \r\nL 184.131824 80.571181 \r\nL 184.134871 80.825228 \r\nL 184.168385 75.272487 \r\nL 184.171431 75.363218 \r\nL 184.174478 74.691808 \r\nL 184.220178 87.775226 \r\nL 184.323765 101.687322 \r\nL 184.348139 98.929098 \r\nL 184.369466 94.144547 \r\nL 184.424306 107.403378 \r\nL 184.445633 104.052378 \r\nL 184.448679 104.512082 \r\nL 184.479146 93.225139 \r\nL 184.482193 93.588063 \r\nL 184.537033 70.85086 \r\nL 184.54008 71.032322 \r\nL 184.643667 60.519617 \r\nL 184.661947 62.055996 \r\nL 184.805141 74.957953 \r\nL 184.689367 59.231236 \r\nL 184.817328 70.935542 \r\nL 184.820375 70.560521 \r\nL 184.838655 79.772747 \r\nL 184.844748 79.373531 \r\nL 184.957475 83.281015 \r\nL 184.884355 77.17179 \r\nL 184.960522 82.954383 \r\nL 185.054969 90.82379 \r\nL 184.972709 81.454296 \r\nL 185.076296 85.367829 \r\nL 185.10981 76.494332 \r\nL 185.185977 82.664044 \r\nL 185.280424 87.878055 \r\nL 185.20121 80.571181 \r\nL 185.301751 87.27923 \r\nL 185.359638 80.964349 \r\nL 185.399244 88.62205 \r\nL 185.402291 87.103817 \r\nL 185.466271 83.891937 \r\nL 185.518065 91.452859 \r\nL 185.618606 76.609258 \r\nL 185.655166 81.236542 \r\nL 185.661259 81.907951 \r\nL 185.685633 74.649467 \r\nL 185.694773 75.078927 \r\nL 185.804453 58.940897 \r\nL 185.82578 60.156693 \r\nL 185.847107 61.372489 \r\nL 185.895854 48.446338 \r\nL 185.8989 48.930237 \r\nL 185.920227 50.914223 \r\nL 185.984208 44.339246 \r\nL 185.990301 45.591334 \r\nL 186.054281 38.417532 \r\nL 186.014674 47.242639 \r\nL 186.106075 42.554868 \r\nL 186.170055 33.711615 \r\nL 186.224896 38.804651 \r\nL 186.294969 44.139637 \r\nL 186.273643 37.746122 \r\nL 186.337623 40.649516 \r\nL 186.34067 39.070796 \r\nL 186.42293 50.206521 \r\nL 186.425977 49.837548 \r\nL 186.556984 85.948508 \r\nL 186.581357 83.982668 \r\nL 186.630104 87.109865 \r\nL 186.663618 81.653905 \r\nL 186.672758 82.131755 \r\nL 186.910399 37.032371 \r\nL 186.931726 40.976148 \r\nL 187.041407 53.974884 \r\nL 187.053593 48.748775 \r\nL 187.059687 46.462352 \r\nL 187.12976 55.777407 \r\nL 187.154134 53.097817 \r\nL 187.218114 64.439199 \r\nL 187.272955 58.329974 \r\nL 187.282095 56.085893 \r\nL 187.324748 60.967224 \r\nL 187.358262 60.386545 \r\nL 187.373495 63.193159 \r\nL 187.446615 52.626015 \r\nL 187.455756 53.527277 \r\nL 187.531923 46.909959 \r\nL 187.556296 55.704823 \r\nL 187.559343 55.595945 \r\nL 187.656837 64.366614 \r\nL 187.565436 54.791463 \r\nL 187.687303 60.156693 \r\nL 187.71777 54.579757 \r\nL 187.775657 62.110435 \r\nL 187.800031 57.785588 \r\nL 187.934085 72.913479 \r\nL 187.973692 66.229625 \r\nL 188.058999 67.439372 \r\nL 188.177819 77.601251 \r\nL 188.083372 67.185325 \r\nL 188.180866 77.280668 \r\nL 188.183913 77.480276 \r\nL 188.199146 72.852992 \r\nL 188.238753 63.610522 \r\nL 188.30578 74.074837 \r\nL 188.311873 74.909563 \r\nL 188.317967 70.173402 \r\nL 188.34234 71.455734 \r\nL 188.464208 64.469443 \r\nL 188.394134 75.484193 \r\nL 188.467254 65.648946 \r\nL 188.598262 74.607126 \r\nL 188.488581 60.501471 \r\nL 188.607402 72.14529 \r\nL 188.616542 70.070573 \r\nL 188.662242 76.93589 \r\nL 188.704896 75.810825 \r\nL 188.951677 116.307119 \r\nL 188.753643 69.090678 \r\nL 188.960817 112.448025 \r\nL 188.96691 111.165693 \r\nL 188.997377 120.801331 \r\nL 189.052217 116.180096 \r\nL 189.073544 121.823567 \r\nL 189.149711 110.433795 \r\nL 189.152758 110.645501 \r\nL 189.183225 106.43558 \r\nL 189.311186 84.557298 \r\nL 189.332512 84.593591 \r\nL 189.338606 84.641981 \r\nL 189.369072 76.978231 \r\nL 189.493986 56.454866 \r\nL 189.506173 59.811915 \r\nL 189.51836 61.662829 \r\nL 189.58234 50.515006 \r\nL 189.597574 48.065268 \r\nL 189.637181 53.890201 \r\nL 189.673741 52.480846 \r\nL 189.798655 61.995509 \r\nL 189.701161 49.716573 \r\nL 189.801701 61.197076 \r\nL 189.847402 49.87384 \r\nL 189.929662 51.863874 \r\nL 190.045436 58.487242 \r\nL 190.021063 51.283196 \r\nL 190.048483 58.11222 \r\nL 190.11551 46.347426 \r\nL 190.066763 59.721184 \r\nL 190.19777 48.57941 \r\nL 190.307451 56.908521 \r\nL 190.20691 47.442248 \r\nL 190.319638 52.541333 \r\nL 190.411038 39.929716 \r\nL 190.450645 42.700038 \r\nL 190.462832 40.347079 \r\nL 190.517672 45.839332 \r\nL 190.535952 45.186069 \r\nL 190.718753 67.409129 \r\nL 190.7218 67.330495 \r\nL 190.746173 64.300078 \r\nL 190.797967 72.102949 \r\nL 190.828434 68.12288 \r\nL 190.843667 72.556604 \r\nL 190.907647 62.818137 \r\nL 191.078262 35.247994 \r\nL 191.111775 39.542597 \r\nL 191.148335 29.308134 \r\nL 191.178802 32.586549 \r\nL 191.184896 30.644905 \r\nL 191.233643 44.309002 \r\nL 191.245829 41.085025 \r\nL 191.37379 57.289592 \r\nL 191.303716 36.31862 \r\nL 191.376837 55.8137 \r\nL 191.453004 68.715656 \r\nL 191.413397 53.986981 \r\nL 191.510891 60.041767 \r\nL 191.513937 57.555736 \r\nL 191.611431 66.332454 \r\nL 191.614478 65.286022 \r\nL 191.617525 66.265917 \r\nL 191.657131 54.301516 \r\nL 191.705878 59.315919 \r\nL 191.757672 48.276973 \r\nL 191.815559 58.73524 \r\nL 191.821652 59.824012 \r\nL 191.876493 53.327669 \r\nL 191.910006 55.493117 \r\nL 191.964846 48.34351 \r\nL 192.01664 56.013308 \r\nL 192.0989 60.719226 \r\nL 192.126321 55.759261 \r\nL 192.162881 50.097643 \r\nL 192.214674 56.612133 \r\nL 192.229908 56.509305 \r\nL 192.290842 66.991766 \r\nL 192.342635 58.190853 \r\nL 192.345682 58.06383 \r\nL 192.354822 61.826144 \r\nL 192.467549 70.17945 \r\nL 192.427942 60.586153 \r\nL 192.479736 67.493811 \r\nL 192.592463 57.876319 \r\nL 192.63207 59.043725 \r\nL 192.653397 64.469443 \r\nL 192.708237 55.408434 \r\nL 192.741751 59.672794 \r\nL 192.860571 50.49686 \r\nL 192.872758 51.615876 \r\nL 192.942832 55.317703 \r\nL 192.970252 46.982544 \r\nL 193.046419 40.673711 \r\nL 192.985485 51.029149 \r\nL 193.076886 46.52284 \r\nL 193.207893 70.953689 \r\nL 193.217033 70.512131 \r\nL 193.244453 67.669224 \r\nL 193.277967 79.343287 \r\nL 193.28406 78.32105 \r\nL 193.366321 94.150595 \r\nL 193.427254 83.153991 \r\nL 193.466861 83.214479 \r\nL 193.646615 56.926667 \r\nL 193.652709 60.199034 \r\nL 193.738016 46.843423 \r\nL 193.741063 46.958349 \r\nL 193.838557 27.965314 \r\nL 193.887303 38.127193 \r\nL 193.89035 40.498298 \r\nL 193.963471 32.640988 \r\nL 193.996984 38.405435 \r\nL 194.097525 34.637071 \r\nL 194.067058 41.568924 \r\nL 194.109711 36.36701 \r\nL 194.182832 30.439248 \r\nL 194.155412 39.681718 \r\nL 194.228532 32.326454 \r\nL 194.447893 66.332454 \r\nL 194.240719 32.193382 \r\nL 194.45094 64.390809 \r\nL 194.511873 55.801602 \r\nL 194.46922 65.594508 \r\nL 194.56976 57.924709 \r\nL 194.615461 63.568181 \r\nL 194.673348 56.630279 \r\nL 194.676394 58.281585 \r\nL 194.709908 48.597556 \r\nL 194.792168 54.216833 \r\nL 194.868335 61.493464 \r\nL 194.904896 56.382281 \r\nL 194.917082 54.198687 \r\nL 194.996296 65.219486 \r\nL 195.014576 69.616918 \r\nL 195.07551 54.543465 \r\nL 195.078557 55.027364 \r\nL 195.151677 42.482283 \r\nL 195.206517 50.460567 \r\nL 195.212611 52.898209 \r\nL 195.267451 45.70626 \r\nL 195.294871 46.891813 \r\nL 195.307058 42.917792 \r\nL 195.392365 53.406302 \r\nL 195.416738 57.561785 \r\nL 195.492905 48.440289 \r\nL 195.623913 34.872972 \r\nL 195.6361 38.175583 \r\nL 195.651333 37.492075 \r\nL 195.952955 96.322092 \r\nL 196.071775 66.755865 \r\nL 196.083962 67.49986 \r\nL 196.193643 55.372142 \r\nL 196.31551 70.500033 \r\nL 196.318557 69.514089 \r\nL 196.373397 66.471574 \r\nL 196.34293 72.810651 \r\nL 196.42519 70.112914 \r\nL 196.537918 82.815262 \r\nL 196.547058 81.182103 \r\nL 196.656738 62.606432 \r\nL 196.559244 82.228535 \r\nL 196.681112 65.473533 \r\nL 196.687205 65.67919 \r\nL 196.702439 60.398642 \r\nL 196.851726 41.919751 \r\nL 196.93094 54.985023 \r\nL 196.973593 47.908 \r\nL 196.979687 44.151735 \r\nL 197.019294 55.124144 \r\nL 197.074134 53.539375 \r\nL 197.192955 63.622619 \r\nL 197.128974 51.863874 \r\nL 197.202095 62.261653 \r\nL 197.223421 60.205083 \r\nL 197.247795 67.620835 \r\nL 197.253888 66.44738 \r\nL 197.342242 84.678273 \r\nL 197.384896 81.321224 \r\nL 197.497623 62.352385 \r\nL 197.515903 65.999773 \r\nL 197.52809 66.39899 \r\nL 197.534183 63.610522 \r\nL 197.53723 63.640766 \r\nL 197.640817 52.396163 \r\nL 197.659097 57.555736 \r\nL 197.66519 55.601994 \r\nL 197.799244 67.439372 \r\nL 197.899785 79.319092 \r\nL 197.924158 76.421747 \r\nL 197.927205 74.516395 \r\nL 198.009466 89.493068 \r\nL 198.015559 88.458734 \r\nL 198.088679 100.483623 \r\nL 198.140473 98.451247 \r\nL 198.146566 96.303946 \r\nL 198.222733 110.167651 \r\nL 198.231873 109.508339 \r\nL 198.24406 110.778573 \r\nL 198.27148 106.665432 \r\nL 198.338507 109.671655 \r\nL 198.524355 96.231361 \r\nL 198.417721 111.159644 \r\nL 198.533495 98.463345 \r\nL 198.536542 100.429184 \r\nL 198.618802 89.753163 \r\nL 198.630989 89.995113 \r\nL 198.722389 74.558736 \r\nL 198.78637 79.827186 \r\nL 198.789416 80.867569 \r\nL 198.856443 67.536152 \r\nL 198.862537 68.419268 \r\nL 198.871677 68.860826 \r\nL 198.883864 62.352385 \r\nL 198.935657 63.38067 \r\nL 199.057525 54.077712 \r\nL 199.005731 65.842506 \r\nL 199.060571 56.938765 \r\nL 199.084945 55.831846 \r\nL 199.115412 67.584542 \r\nL 199.188532 73.500207 \r\nL 199.136738 64.602515 \r\nL 199.234232 70.869006 \r\nL 199.39266 86.571528 \r\nL 199.246419 69.907257 \r\nL 199.4018 83.196332 \r\nL 199.48406 71.098858 \r\nL 199.532807 75.357169 \r\nL 199.910596 50.756956 \r\nL 199.548041 77.431886 \r\nL 199.928876 54.845902 \r\nL 200.05379 66.25382 \r\nL 199.956296 54.362003 \r\nL 200.056837 65.382802 \r\nL 200.133004 60.93698 \r\nL 200.163471 66.913132 \r\nL 200.166517 65.473533 \r\nL 200.196984 67.959564 \r\nL 200.181751 62.521749 \r\nL 200.276198 65.177145 \r\nL 200.358458 53.823665 \r\nL 200.388925 62.969356 \r\nL 200.391972 64.082323 \r\nL 200.474232 54.156346 \r\nL 200.477279 54.071664 \r\nL 200.504699 55.880236 \r\nL 200.611333 57.827929 \r\nL 200.556493 49.976669 \r\nL 200.620473 57.809783 \r\nL 200.711873 52.117921 \r\nL 200.657033 60.646641 \r\nL 200.7332 56.303647 \r\nL 200.827647 61.36644 \r\nL 200.797181 53.853909 \r\nL 200.852021 59.001384 \r\nL 200.879441 57.029496 \r\nL 200.940375 65.999773 \r\nL 200.946468 66.804255 \r\nL 200.967795 61.46322 \r\nL 200.979982 61.614439 \r\nL 200.983028 59.569966 \r\nL 201.083569 66.338502 \r\nL 201.132316 63.707302 \r\nL 201.159736 70.088719 \r\nL 201.190203 66.616744 \r\nL 201.196296 66.126796 \r\nL 201.199343 67.118789 \r\nL 201.309023 70.118963 \r\nL 201.24809 63.126623 \r\nL 201.31207 67.868833 \r\nL 201.315117 67.893028 \r\nL 201.324257 64.856562 \r\nL 201.391284 78.569049 \r\nL 201.397377 77.831103 \r\nL 201.400424 79.893722 \r\nL 201.494871 70.354864 \r\nL 201.586271 64.511784 \r\nL 201.564945 71.957779 \r\nL 201.610645 68.534194 \r\nL 201.613692 68.316439 \r\nL 201.628925 74.280494 \r\nL 201.729466 73.778449 \r\nL 201.756886 81.96239 \r\nL 201.762979 78.296855 \r\nL 201.830006 86.148116 \r\nL 201.869613 78.89568 \r\nL 202.192561 42.149603 \r\nL 201.89094 85.857777 \r\nL 202.262635 48.748775 \r\nL 202.314429 56.81779 \r\nL 202.378409 52.087678 \r\nL 202.652611 73.028405 \r\nL 202.421063 51.083587 \r\nL 202.734871 68.21966 \r\nL 202.871972 53.745032 \r\nL 202.780571 71.691635 \r\nL 202.884158 56.255258 \r\nL 202.999932 61.820096 \r\nL 202.932905 52.257042 \r\nL 203.002979 61.275709 \r\nL 203.027353 58.747337 \r\nL 203.073053 69.139068 \r\nL 203.088286 66.985717 \r\nL 203.091333 67.02201 \r\nL 203.20406 73.578841 \r\nL 203.210154 73.016308 \r\nL 203.414281 51.803387 \r\nL 203.237574 73.076795 \r\nL 203.438655 54.319662 \r\nL 203.490448 57.791637 \r\nL 203.453888 50.000863 \r\nL 203.536149 53.206694 \r\nL 203.539195 52.6986 \r\nL 203.590989 62.340287 \r\nL 203.639736 62.836284 \r\nL 203.645829 59.533673 \r\nL 203.688483 57.138373 \r\nL 203.71895 63.646814 \r\nL 203.749416 60.307911 \r\nL 203.758557 63.640766 \r\nL 203.84691 56.001211 \r\nL 203.853004 56.624231 \r\nL 203.886517 50.883979 \r\nL 203.950498 59.703038 \r\nL 204.075412 73.457866 \r\nL 204.087598 72.653384 \r\nL 204.151579 76.095115 \r\nL 204.108925 69.858867 \r\nL 204.203372 73.512304 \r\nL 204.306959 67.699468 \r\nL 204.322193 69.495943 \r\nL 204.34352 72.344898 \r\nL 204.410547 63.634717 \r\nL 204.44406 55.789505 \r\nL 204.544601 57.719052 \r\nL 204.550694 58.069879 \r\nL 204.568974 54.132151 \r\nL 204.596394 54.416442 \r\nL 204.770055 38.719969 \r\nL 204.794429 41.399559 \r\nL 204.931529 55.481019 \r\nL 204.937623 55.130193 \r\nL 204.983323 49.480672 \r\nL 205.047303 55.136241 \r\nL 205.05035 53.636154 \r\nL 205.08691 56.134283 \r\nL 205.138704 47.889854 \r\nL 205.141751 48.089463 \r\nL 205.239244 41.260438 \r\nL 205.178311 51.398122 \r\nL 205.263618 43.994468 \r\nL 205.275805 47.14586 \r\nL 205.309318 41.369316 \r\nL 205.376345 46.190159 \r\nL 205.379392 44.351343 \r\nL 205.449466 58.118269 \r\nL 205.470792 55.989113 \r\nL 205.501259 64.796074 \r\nL 205.613986 73.524402 \r\nL 205.531726 64.735587 \r\nL 205.62008 71.788414 \r\nL 205.708434 72.102949 \r\nL 205.751087 62.418921 \r\nL 205.839441 48.863701 \r\nL 205.769367 62.927015 \r\nL 205.921701 55.366093 \r\nL 205.952168 57.773491 \r\nL 206.013102 50.273057 \r\nL 206.025289 52.039288 \r\nL 206.31777 73.699815 \r\nL 206.046615 51.634022 \r\nL 206.329957 72.248118 \r\nL 206.521898 50.944466 \r\nL 206.384797 72.973967 \r\nL 206.537131 53.158304 \r\nL 206.634625 66.834499 \r\nL 206.662045 62.884673 \r\nL 206.680326 58.323926 \r\nL 206.783913 60.072011 \r\nL 206.826566 61.318051 \r\nL 206.857033 54.452734 \r\nL 206.9332 47.369663 \r\nL 206.96062 55.66853 \r\nL 206.963667 54.017225 \r\nL 207.082488 64.294029 \r\nL 207.088581 63.38067 \r\nL 207.103814 62.195117 \r\nL 207.170842 68.35878 \r\nL 207.179982 67.100643 \r\nL 207.198262 70.167353 \r\nL 207.210448 69.22375 \r\nL 207.341456 84.611737 \r\nL 207.344502 84.26091 \r\nL 207.42067 92.4509 \r\nL 207.374969 83.849596 \r\nL 207.45723 84.902076 \r\nL 207.472463 87.533277 \r\nL 207.53035 79.173922 \r\nL 207.633937 69.477797 \r\nL 207.670498 71.546465 \r\nL 207.679638 73.094942 \r\nL 207.725338 63.695204 \r\nL 207.764945 64.360565 \r\nL 207.798458 59.878451 \r\nL 207.865485 67.49986 \r\nL 208.093986 80.323182 \r\nL 207.880719 65.951383 \r\nL 208.133593 77.450032 \r\nL 208.243274 70.548423 \r\nL 208.2189 78.381538 \r\nL 208.252414 71.546465 \r\nL 208.301161 73.796595 \r\nL 208.279834 68.231757 \r\nL 208.352955 69.459651 \r\nL 208.386468 68.014002 \r\nL 208.444355 71.994071 \r\nL 208.462635 69.55643 \r\nL 208.465682 70.46979 \r\nL 208.526615 62.878625 \r\nL 208.554036 65.29812 \r\nL 208.590596 65.352558 \r\nL 208.675903 57.180714 \r\nL 208.745977 61.596292 \r\nL 208.727697 56.067747 \r\nL 208.785584 57.235153 \r\nL 208.931824 39.300648 \r\nL 208.947058 40.697906 \r\nL 208.959244 43.153693 \r\nL 208.968385 46.674058 \r\nL 209.047598 34.346732 \r\nL 209.056738 35.925452 \r\nL 209.084158 33.282154 \r\nL 209.120719 44.865486 \r\nL 209.160326 36.693642 \r\nL 209.227353 44.442074 \r\nL 209.181652 36.578716 \r\nL 209.273053 37.975974 \r\nL 209.291333 36.276279 \r\nL 209.3218 42.941987 \r\nL 209.379687 38.913528 \r\nL 209.388827 40.776539 \r\nL 209.425387 24.336072 \r\nL 209.455854 29.241598 \r\nL 209.568581 23.168666 \r\nL 209.574674 24.686899 \r\nL 209.599048 27.475367 \r\nL 209.638655 18.384115 \r\nL 209.641701 17.083636 \r\nL 209.714822 32.882938 \r\nL 209.720915 32.846645 \r\nL 209.931136 53.926494 \r\nL 209.739195 32.054261 \r\nL 209.943323 52.976842 \r\nL 209.970743 50.133936 \r\nL 209.952463 54.489026 \r\nL 209.97379 50.502909 \r\nL 210.086517 38.417532 \r\nL 210.098704 40.413615 \r\nL 210.101751 40.226104 \r\nL 210.138311 44.635634 \r\nL 210.165731 46.752692 \r\nL 210.226665 41.87741 \r\nL 210.251038 45.37358 \r\nL 210.257131 43.879542 \r\nL 210.266271 46.413962 \r\nL 210.360719 66.574403 \r\nL 210.406419 64.638807 \r\nL 210.470399 56.606084 \r\nL 210.427746 65.322314 \r\nL 210.5161 64.402906 \r\nL 210.519146 65.812262 \r\nL 210.59836 54.458783 \r\nL 210.6075 55.529409 \r\nL 210.641014 61.057955 \r\nL 210.738507 63.731497 \r\nL 210.665387 56.81779 \r\nL 210.753741 62.618529 \r\nL 210.823814 57.174666 \r\nL 210.775068 65.400948 \r\nL 210.848188 63.102428 \r\nL 210.887795 70.675447 \r\nL 210.948729 60.785762 \r\nL 210.967009 58.420705 \r\nL 210.991382 61.184978 \r\nL 211.003569 59.26148 \r\nL 211.122389 71.637196 \r\nL 211.192463 60.229278 \r\nL 211.253397 66.30221 \r\nL 211.27777 69.677405 \r\nL 211.323471 60.803908 \r\nL 211.411824 42.681892 \r\nL 211.466665 47.103518 \r\nL 211.506271 50.502909 \r\nL 211.542832 43.813005 \r\nL 211.573299 45.101386 \r\nL 211.582439 43.413789 \r\nL 211.622045 52.855867 \r\nL 211.634232 52.632064 \r\nL 211.716493 70.814568 \r\nL 211.762193 66.749816 \r\nL 211.868827 75.393462 \r\nL 211.77438 64.009739 \r\nL 211.908434 68.921313 \r\nL 212.002881 62.243507 \r\nL 212.033348 64.082323 \r\nL 212.054674 68.69751 \r\nL 212.100375 60.682933 \r\nL 212.143028 64.886805 \r\nL 212.164355 63.737545 \r\nL 212.222242 70.560521 \r\nL 212.225289 70.542375 \r\nL 212.307549 76.554819 \r\nL 212.249662 70.203645 \r\nL 212.338016 71.213784 \r\nL 212.353249 69.840721 \r\nL 212.39895 81.303078 \r\nL 212.42637 76.827012 \r\nL 212.539097 84.545201 \r\nL 212.557377 82.73058 \r\nL 212.627451 72.447727 \r\nL 212.563471 83.244722 \r\nL 212.685338 75.145463 \r\nL 212.697525 71.752122 \r\nL 212.779785 77.195985 \r\nL 212.904699 89.686627 \r\nL 212.791972 76.845159 \r\nL 212.910792 89.456775 \r\nL 212.913839 87.992981 \r\nL 212.977819 103.054336 \r\nL 212.993053 101.98371 \r\nL 213.002193 105.116956 \r\nL 213.090547 94.459081 \r\nL 213.093593 95.021613 \r\nL 213.102733 95.910778 \r\nL 213.121014 92.112171 \r\nL 213.264208 67.064351 \r\nL 213.267254 67.772053 \r\nL 213.370842 58.209 \r\nL 213.401308 61.172881 \r\nL 213.410448 60.404691 \r\nL 213.547549 76.615307 \r\nL 213.550596 76.566917 \r\nL 213.559736 77.619397 \r\nL 213.596296 81.115567 \r\nL 213.623716 75.816873 \r\nL 213.672463 78.442025 \r\nL 213.73949 74.008301 \r\nL 213.69379 79.524749 \r\nL 213.79433 74.625272 \r\nL 213.797377 76.488283 \r\nL 213.867451 67.481714 \r\nL 213.894871 70.699642 \r\nL 213.900964 69.247945 \r\nL 213.931431 74.002252 \r\nL 214.004552 71.026274 \r\nL 214.086812 61.596292 \r\nL 214.022832 73.221965 \r\nL 214.117279 69.768136 \r\nL 214.123372 72.550555 \r\nL 214.193446 59.600209 \r\nL 214.214773 63.156867 \r\nL 214.38234 88.077663 \r\nL 214.226959 62.75765 \r\nL 214.4189 86.238847 \r\nL 214.428041 85.392024 \r\nL 214.467647 94.120352 \r\nL 214.473741 93.436844 \r\nL 214.525534 103.743892 \r\nL 214.583421 94.011474 \r\nL 214.732709 80.522791 \r\nL 214.738802 80.885715 \r\nL 214.741849 82.343461 \r\nL 214.821063 67.590591 \r\nL 214.824109 68.177318 \r\nL 214.885043 58.78363 \r\nL 214.891136 61.578146 \r\nL 215.022144 48.222535 \r\nL 215.076984 36.869055 \r\nL 215.037377 49.244771 \r\nL 215.147058 44.962265 \r\nL 215.153151 46.976495 \r\nL 215.214085 35.393163 \r\nL 215.238458 37.546514 \r\nL 215.314625 27.541903 \r\nL 215.354232 32.798255 \r\nL 215.390792 36.65735 \r\nL 215.448679 26.489422 \r\nL 215.457819 25.170798 \r\nL 215.470006 29.671058 \r\nL 215.930055 103.048288 \r\nL 215.479146 29.489596 \r\nL 215.933102 101.336495 \r\nL 215.957475 97.501596 \r\nL 216.039736 102.836582 \r\nL 216.042783 103.683405 \r\nL 216.064109 95.481317 \r\nL 216.125043 95.862388 \r\nL 216.225584 83.958473 \r\nL 216.149416 98.348419 \r\nL 216.259097 86.498943 \r\nL 216.26519 84.799248 \r\nL 216.329171 90.212867 \r\nL 216.350498 89.795505 \r\nL 216.368778 95.190978 \r\nL 216.420571 88.247028 \r\nL 216.469318 92.335974 \r\nL 216.515018 90.382232 \r\nL 216.551579 95.100247 \r\nL 216.554625 94.713128 \r\nL 216.572905 99.06217 \r\nL 216.606419 92.777532 \r\nL 216.664306 94.096157 \r\nL 216.828827 104.590715 \r\nL 216.859294 99.999724 \r\nL 216.874527 95.184929 \r\nL 216.908041 101.778053 \r\nL 216.978114 98.185103 \r\nL 216.999441 100.290063 \r\nL 217.054281 94.07801 \r\nL 217.069515 94.198985 \r\nL 217.218802 77.740372 \r\nL 217.255362 79.936063 \r\nL 217.276689 74.552687 \r\nL 217.298016 74.697857 \r\nL 217.334576 72.072705 \r\nL 217.346763 76.010433 \r\nL 217.40465 73.542548 \r\nL 217.529564 86.535235 \r\nL 217.593544 78.671877 \r\nL 217.651431 79.657821 \r\nL 217.660571 82.186193 \r\nL 217.730645 73.518353 \r\nL 217.742832 74.734149 \r\nL 217.870792 60.74342 \r\nL 217.876886 61.039809 \r\nL 217.968286 54.446685 \r\nL 218.041407 56.237111 \r\nL 218.196787 76.240285 \r\nL 218.202881 75.084976 \r\nL 218.312561 79.288848 \r\nL 218.263814 72.931626 \r\nL 218.324748 78.41783 \r\nL 218.339982 78.889632 \r\nL 218.364355 73.578841 \r\nL 218.367402 71.939633 \r\nL 218.397869 77.540763 \r\nL 218.470989 74.661564 \r\nL 218.501456 78.599292 \r\nL 218.605043 83.764914 \r\nL 218.614183 81.974488 \r\nL 218.650743 77.075011 \r\nL 218.723864 80.250598 \r\nL 218.763471 85.325488 \r\nL 218.815264 78.327099 \r\nL 218.833544 79.651773 \r\nL 218.860964 77.020572 \r\nL 218.921898 82.718482 \r\nL 218.937131 80.625619 \r\nL 218.964552 86.390066 \r\nL 219.037672 79.403774 \r\nL 219.043765 81.200249 \r\nL 219.068139 78.750511 \r\nL 219.138213 87.99903 \r\nL 219.235706 96.969307 \r\nL 219.159539 87.164304 \r\nL 219.272267 94.120352 \r\nL 219.512955 70.669398 \r\nL 219.308827 96.370482 \r\nL 219.543421 72.986064 \r\nL 219.586075 76.300772 \r\nL 219.643962 71.189589 \r\nL 219.650055 71.613001 \r\nL 219.659195 74.29864 \r\nL 219.714036 67.439372 \r\nL 219.717082 66.840547 \r\nL 219.805436 70.80247 \r\nL 219.95777 83.341502 \r\nL 219.969957 83.202381 \r\nL 220.305092 50.006912 \r\nL 219.98519 85.17427 \r\nL 220.332512 53.521228 \r\nL 220.384306 55.341898 \r\nL 220.414773 49.68028 \r\nL 220.433053 50.490811 \r\nL 220.457426 47.363614 \r\nL 220.487893 51.700559 \r\nL 220.588434 58.069879 \r\nL 220.524453 51.325537 \r\nL 220.612807 57.96705 \r\nL 220.640227 53.599862 \r\nL 220.713348 59.654648 \r\nL 220.716394 59.672794 \r\nL 220.832168 70.258084 \r\nL 220.859588 69.423358 \r\nL 220.862635 68.280147 \r\nL 220.944896 76.240285 \r\nL 220.957082 73.330842 \r\nL 221.085043 79.561042 \r\nL 221.039343 73.203819 \r\nL 221.094183 78.018614 \r\nL 221.155117 75.59307 \r\nL 221.200817 79.954209 \r\nL 221.313544 72.871138 \r\nL 221.222144 82.319266 \r\nL 221.325731 76.917743 \r\nL 221.423225 86.450553 \r\nL 221.453692 84.45447 \r\nL 221.456738 84.055253 \r\nL 221.484158 89.111997 \r\nL 221.542045 85.615827 \r\nL 221.648679 97.489498 \r\nL 221.663913 94.084059 \r\nL 221.73094 84.956515 \r\nL 221.697426 94.307862 \r\nL 221.79492 89.402337 \r\nL 221.834527 94.053816 \r\nL 221.889367 85.265001 \r\nL 221.898507 85.924313 \r\nL 221.950301 82.803165 \r\nL 221.980768 90.097941 \r\nL 222.032561 95.795852 \r\nL 222.038655 97.846374 \r\nL 222.117869 90.67862 \r\nL 222.133102 92.753337 \r\nL 222.148335 89.753163 \r\nL 222.184896 96.128532 \r\nL 222.251923 90.013259 \r\nL 222.254969 91.719003 \r\nL 222.343323 85.131928 \r\nL 222.35551 86.916306 \r\nL 222.486517 69.89516 \r\nL 222.37379 87.061475 \r\nL 222.492611 70.233889 \r\nL 222.574871 76.197944 \r\nL 222.614478 74.697857 \r\nL 222.617525 74.806734 \r\nL 222.623618 71.413393 \r\nL 222.629711 72.090851 \r\nL 222.638851 69.877013 \r\nL 222.693692 76.258431 \r\nL 222.736345 73.451817 \r\nL 222.858213 85.912215 \r\nL 222.861259 84.605688 \r\nL 222.992267 92.795678 \r\nL 222.99836 90.224965 \r\nL 223.056247 96.99955 \r\nL 223.07148 89.239021 \r\nL 223.083667 89.644286 \r\nL 223.205534 79.028753 \r\nL 223.111087 90.406427 \r\nL 223.217721 80.90991 \r\nL 223.266468 85.45856 \r\nL 223.299982 79.119484 \r\nL 223.339588 84.418177 \r\nL 223.351775 82.821311 \r\nL 223.391382 91.858124 \r\nL 223.424896 89.0999 \r\nL 223.510203 94.822005 \r\nL 223.534576 89.118046 \r\nL 223.561996 91.071788 \r\nL 223.59551 86.299335 \r\nL 223.598557 86.347724 \r\nL 223.683864 71.256126 \r\nL 223.726517 76.173749 \r\nL 223.814871 66.665134 \r\nL 223.936738 71.117005 \r\nL 224.18352 91.712954 \r\nL 224.186566 89.583799 \r\nL 224.235313 96.648724 \r\nL 224.290154 92.910604 \r\nL 224.2932 93.02553 \r\nL 224.31148 89.910431 \r\nL 224.317574 90.720961 \r\nL 224.369367 91.531492 \r\nL 224.442488 82.881798 \r\nL 224.509515 87.70869 \r\nL 224.561308 86.759039 \r\nL 224.564355 86.365871 \r\nL 224.616149 93.352162 \r\nL 224.637475 97.126574 \r\nL 224.680129 88.900292 \r\nL 224.865977 73.935716 \r\nL 224.87207 75.847117 \r\nL 224.90863 77.117352 \r\nL 224.95433 72.223923 \r\nL 224.963471 69.889111 \r\nL 225.009171 75.072879 \r\nL 225.036591 74.92166 \r\nL 225.149318 79.887673 \r\nL 225.158458 78.980363 \r\nL 225.213299 70.663349 \r\nL 225.265092 79.246507 \r\nL 225.3961 94.422788 \r\nL 225.41438 93.872353 \r\nL 225.5332 86.982842 \r\nL 225.49664 93.902597 \r\nL 225.536247 87.890152 \r\nL 225.54234 88.398246 \r\nL 225.575854 79.597334 \r\nL 225.706861 69.193506 \r\nL 225.655068 82.319266 \r\nL 225.719048 71.752122 \r\nL 225.874429 81.157908 \r\nL 225.764748 71.594855 \r\nL 225.920129 76.633453 \r\nL 225.956689 70.288328 \r\nL 226.008483 79.343287 \r\nL 226.02981 81.901903 \r\nL 226.109023 74.044593 \r\nL 226.145584 79.633626 \r\nL 226.19433 70.89925 \r\nL 226.203471 72.012218 \r\nL 226.328385 62.721358 \r\nL 226.334478 63.537937 \r\nL 226.553839 80.371572 \r\nL 226.605633 75.883409 \r\nL 226.608679 74.183714 \r\nL 226.642193 80.934105 \r\nL 226.715313 76.500381 \r\nL 226.821947 74.056691 \r\nL 226.779294 79.899771 \r\nL 226.824994 75.478144 \r\nL 226.828041 76.718135 \r\nL 226.907254 66.574403 \r\nL 226.919441 68.727753 \r\nL 226.956001 62.503603 \r\nL 227.019982 70.627057 \r\nL 227.147942 79.415872 \r\nL 227.026075 69.247945 \r\nL 227.160129 78.351294 \r\nL 227.190596 77.982321 \r\nL 227.202783 82.053121 \r\nL 227.233249 86.535235 \r\nL 227.281996 80.250598 \r\nL 227.312463 82.797116 \r\nL 227.31551 82.373704 \r\nL 227.376443 88.882145 \r\nL 227.40691 95.626487 \r\nL 227.568385 110.778573 \r\nL 227.620178 113.591236 \r\nL 227.687205 106.242021 \r\nL 227.93094 91.150422 \r\nL 227.943127 93.527575 \r\nL 227.97664 87.726837 \r\nL 228.034527 90.182624 \r\nL 228.061947 90.370135 \r\nL 228.162488 80.655863 \r\nL 228.165534 81.478491 \r\nL 228.223421 72.689676 \r\nL 228.269122 80.087282 \r\nL 228.360522 71.540416 \r\nL 228.299588 80.171964 \r\nL 228.387942 76.947987 \r\nL 228.430596 80.589327 \r\nL 228.406222 75.417657 \r\nL 228.497623 77.8432 \r\nL 228.57379 76.397552 \r\nL 228.534183 84.436324 \r\nL 228.607303 77.861346 \r\nL 228.659097 82.53702 \r\nL 228.701751 75.441852 \r\nL 228.738311 72.363044 \r\nL 228.793151 78.587195 \r\nL 228.805338 77.419789 \r\nL 228.820571 75.121268 \r\nL 228.857131 86.51104 \r\nL 228.975952 93.031579 \r\nL 228.884552 85.664217 \r\nL 228.978999 92.505339 \r\nL 228.994232 90.666523 \r\nL 229.015559 95.197027 \r\nL 229.042979 99.6368 \r\nL 229.097819 91.954904 \r\nL 229.119146 95.832144 \r\nL 229.247107 74.800685 \r\nL 229.268434 77.734323 \r\nL 229.283667 80.897812 \r\nL 229.350694 73.530451 \r\nL 229.375068 77.008474 \r\nL 229.472561 73.324794 \r\nL 229.402488 80.2385 \r\nL 229.490842 74.746247 \r\nL 229.521308 78.073052 \r\nL 229.582242 69.919355 \r\nL 229.664502 61.789852 \r\nL 229.606615 70.46979 \r\nL 229.719343 62.630626 \r\nL 229.725436 63.779887 \r\nL 229.774183 70.923445 \r\nL 229.844257 64.735587 \r\nL 229.893004 59.061872 \r\nL 229.862537 66.084455 \r\nL 229.950891 65.080365 \r\nL 229.969171 71.074663 \r\nL 230.066665 67.046205 \r\nL 230.109318 62.267702 \r\nL 230.148925 67.530103 \r\nL 230.170252 67.191374 \r\nL 230.295166 80.371572 \r\nL 230.301259 77.927882 \r\nL 230.307353 80.153818 \r\nL 230.359146 72.520312 \r\nL 230.46578 68.788241 \r\nL 230.43836 74.58898 \r\nL 230.47492 69.072531 \r\nL 230.599834 61.862437 \r\nL 230.514527 69.979842 \r\nL 230.605928 62.479408 \r\nL 230.612021 62.043899 \r\nL 230.788729 86.468699 \r\nL 230.843569 79.052948 \r\nL 230.913643 81.297029 \r\nL 231.166517 57.815832 \r\nL 231.169564 59.134456 \r\nL 231.279244 65.884847 \r\nL 231.218311 57.513395 \r\nL 231.288385 65.134804 \r\nL 231.321898 61.197076 \r\nL 231.379785 73.379232 \r\nL 231.382832 72.199728 \r\nL 231.522979 89.499117 \r\nL 231.391972 72.060608 \r\nL 231.544306 87.914347 \r\nL 231.565633 84.327446 \r\nL 231.644846 93.370308 \r\nL 231.657033 94.936931 \r\nL 231.730154 84.678273 \r\nL 231.745387 89.329752 \r\nL 231.781947 85.45856 \r\nL 231.803274 89.983015 \r\nL 231.858114 88.005078 \r\nL 231.873348 91.906514 \r\nL 231.943421 76.1677 \r\nL 231.949515 76.482234 \r\nL 232.053102 71.358954 \r\nL 232.004355 77.068962 \r\nL 232.074429 73.179624 \r\nL 232.092709 75.133366 \r\nL 232.107942 70.608911 \r\nL 232.123176 72.471922 \r\nL 232.187156 66.193333 \r\nL 232.217623 75.768483 \r\nL 232.22981 74.861173 \r\nL 232.232856 74.092983 \r\nL 232.27551 80.474401 \r\nL 232.315117 80.250598 \r\nL 232.379097 86.063434 \r\nL 232.415657 77.46213 \r\nL 232.418704 78.030711 \r\nL 232.604552 94.567958 \r\nL 232.467451 72.332801 \r\nL 232.619785 90.799595 \r\nL 232.683765 87.460692 \r\nL 232.711186 94.398594 \r\nL 232.793446 102.993849 \r\nL 232.826959 96.134581 \r\nL 233.0189 70.51818 \r\nL 233.073741 79.2828 \r\nL 233.229122 106.169436 \r\nL 233.098114 78.048857 \r\nL 233.241308 104.772178 \r\nL 233.253495 103.126921 \r\nL 233.293102 112.992411 \r\nL 233.338802 107.463866 \r\nL 233.341849 107.566694 \r\nL 233.360129 105.455685 \r\nL 233.52465 81.726489 \r\nL 233.719638 58.057781 \r\nL 233.725731 59.563917 \r\nL 233.777525 76.107213 \r\nL 233.850645 69.447553 \r\nL 234.002979 84.285105 \r\nL 233.871972 67.161131 \r\nL 234.027353 81.514784 \r\nL 234.082193 64.856562 \r\nL 234.161407 68.298293 \r\nL 234.313741 52.928452 \r\nL 234.17664 68.770095 \r\nL 234.350301 56.999252 \r\nL 234.414281 61.263612 \r\nL 234.453888 55.62014 \r\nL 234.459982 57.174666 \r\nL 234.505682 61.499513 \r\nL 234.569662 59.285675 \r\nL 234.581849 56.975057 \r\nL 234.612316 61.348294 \r\nL 234.679343 58.081976 \r\nL 234.758557 69.647161 \r\nL 234.813397 69.332627 \r\nL 234.84691 66.241722 \r\nL 234.907844 76.585063 \r\nL 234.910891 76.107213 \r\nL 234.913937 75.580973 \r\nL 234.962684 83.250771 \r\nL 234.977918 82.567264 \r\nL 235.017525 80.71635 \r\nL 235.099785 86.976793 \r\nL 235.139392 88.616001 \r\nL 235.169859 83.607647 \r\nL 235.185092 84.539152 \r\nL 235.285633 74.885368 \r\nL 235.194232 85.379927 \r\nL 235.313053 76.64555 \r\nL 235.3161 76.609258 \r\nL 235.319146 77.571007 \r\nL 235.32524 77.280668 \r\nL 235.474527 103.169262 \r\nL 235.492807 101.100594 \r\nL 235.535461 96.04385 \r\nL 235.596394 101.923222 \r\nL 235.605534 99.285973 \r\nL 235.614674 103.471699 \r\nL 235.678655 83.01487 \r\nL 235.681701 83.934278 \r\nL 235.748729 75.980189 \r\nL 235.712168 84.025009 \r\nL 235.806615 81.073226 \r\nL 235.852316 89.868089 \r\nL 235.916296 81.303078 \r\nL 236.044257 71.032322 \r\nL 236.05035 71.836804 \r\nL 236.08691 74.534541 \r\nL 236.141751 66.834499 \r\nL 236.306271 83.504818 \r\nL 236.156984 63.108477 \r\nL 236.370252 81.575271 \r\nL 236.428139 84.896028 \r\nL 236.385485 78.351294 \r\nL 236.489072 82.736628 \r\nL 236.6018 73.185673 \r\nL 236.62008 75.145463 \r\nL 236.824208 67.094594 \r\nL 236.650547 76.040677 \r\nL 236.842488 68.927362 \r\nL 237.013102 83.922181 \r\nL 236.854674 67.294203 \r\nL 237.016149 83.444331 \r\nL 237.046615 77.819005 \r\nL 237.101456 85.500901 \r\nL 237.122783 83.752816 \r\nL 237.128876 86.142067 \r\nL 237.195903 77.214132 \r\nL 237.412217 55.977016 \r\nL 237.415264 56.364135 \r\nL 237.445731 48.785067 \r\nL 237.473151 49.686329 \r\nL 237.576738 42.536722 \r\nL 237.521898 50.01901 \r\nL 237.595018 42.996426 \r\nL 237.598065 43.825103 \r\nL 237.671186 33.796297 \r\nL 237.881407 49.504867 \r\nL 237.680326 33.669273 \r\nL 237.911873 48.978627 \r\nL 237.921014 46.668009 \r\nL 238.000227 58.209 \r\nL 238.003274 57.071837 \r\nL 238.134281 67.729712 \r\nL 238.146468 67.294203 \r\nL 238.231775 61.148686 \r\nL 238.259195 65.794116 \r\nL 238.323176 58.396511 \r\nL 238.289662 67.741809 \r\nL 238.378016 61.596292 \r\nL 238.423716 67.923271 \r\nL 238.46637 72.919528 \r\nL 238.50293 66.169138 \r\nL 238.536443 71.153297 \r\nL 238.658311 60.277668 \r\nL 238.670498 61.384587 \r\nL 238.725338 49.607696 \r\nL 238.828925 42.512527 \r\nL 238.850252 43.437984 \r\nL 238.889859 42.579063 \r\nL 238.984306 57.271445 \r\nL 239.011726 56.206868 \r\nL 239.051333 60.725274 \r\nL 239.05438 60.247424 \r\nL 239.14578 70.983932 \r\nL 239.185387 66.332454 \r\nL 239.215854 63.416962 \r\nL 239.264601 72.471922 \r\nL 239.288974 69.205604 \r\nL 239.316394 77.649641 \r\nL 239.386468 68.201513 \r\nL 239.392561 69.489894 \r\nL 239.474822 62.443116 \r\nL 239.423028 70.554472 \r\nL 239.514429 64.378711 \r\nL 239.651529 36.699691 \r\nL 239.755117 44.968314 \r\nL 239.959244 73.010259 \r\nL 239.962291 72.260216 \r\nL 239.971431 69.374968 \r\nL 240.017131 79.046899 \r\nL 240.068925 74.177666 \r\nL 240.071972 74.691808 \r\nL 240.145092 68.45556 \r\nL 240.236493 65.884847 \r\nL 240.248679 71.244028 \r\nL 240.2761 73.258257 \r\nL 240.3218 66.193333 \r\nL 240.346173 68.516048 \r\nL 240.35836 66.870791 \r\nL 240.37664 72.810651 \r\nL 240.419294 81.932146 \r\nL 240.489367 75.720093 \r\nL 240.583814 67.566396 \r\nL 240.528974 76.355211 \r\nL 240.605141 71.310564 \r\nL 240.663028 78.236368 \r\nL 240.614281 71.008127 \r\nL 240.717869 72.556604 \r\nL 240.727009 70.348815 \r\nL 240.775756 86.03319 \r\nL 240.778802 86.075531 \r\nL 240.815362 91.846026 \r\nL 240.861063 78.03676 \r\nL 240.885436 83.746768 \r\nL 240.891529 85.07749 \r\nL 240.931136 77.734323 \r\nL 240.934183 78.024662 \r\nL 240.94637 74.008301 \r\nL 241.031677 83.970571 \r\nL 241.03777 82.561215 \r\nL 241.098704 71.437588 \r\nL 241.159638 80.226403 \r\nL 241.278458 92.632362 \r\nL 241.184011 79.397726 \r\nL 241.293692 90.63023 \r\nL 241.403372 89.05151 \r\nL 241.342439 92.674703 \r\nL 241.406419 89.535409 \r\nL 241.412512 91.846026 \r\nL 241.494773 83.039065 \r\nL 241.52524 80.311085 \r\nL 241.586173 85.440414 \r\nL 241.601407 83.994766 \r\nL 241.62578 84.35769 \r\nL 241.637967 80.14172 \r\nL 241.647107 76.36126 \r\nL 241.729367 83.371746 \r\nL 241.741554 83.123748 \r\nL 241.747647 82.579361 \r\nL 241.805534 87.593764 \r\nL 241.823814 85.785192 \r\nL 241.829908 88.349856 \r\nL 241.909122 82.809213 \r\nL 241.918262 83.3536 \r\nL 242.034036 64.699295 \r\nL 242.049269 67.638981 \r\nL 242.052316 67.766004 \r\nL 242.058409 64.058128 \r\nL 242.070596 64.378711 \r\nL 242.238163 37.238028 \r\nL 242.085829 67.766004 \r\nL 242.283864 46.202257 \r\nL 242.31433 52.033239 \r\nL 242.353937 44.944119 \r\nL 242.393544 43.571056 \r\nL 242.427058 48.942334 \r\nL 242.430104 48.349558 \r\nL 242.463618 56.848034 \r\nL 242.548925 53.690593 \r\nL 242.606812 39.887375 \r\nL 242.564158 54.434588 \r\nL 242.676886 43.450081 \r\nL 242.679932 44.65378 \r\nL 242.743913 36.536375 \r\nL 242.77438 39.38533 \r\nL 242.786566 37.08681 \r\nL 242.83836 41.907653 \r\nL 242.91148 52.009044 \r\nL 242.86578 40.171666 \r\nL 242.972414 47.551125 \r\nL 242.975461 46.407914 \r\nL 243.048581 55.807651 \r\nL 243.063814 54.827756 \r\nL 243.203962 61.13054 \r\nL 243.127795 52.511089 \r\nL 243.213102 58.11222 \r\nL 243.331923 49.317356 \r\nL 243.334969 49.486721 \r\nL 243.43551 58.995335 \r\nL 243.374576 47.889854 \r\nL 243.478163 57.483151 \r\nL 243.496443 52.426407 \r\nL 243.566517 58.571924 \r\nL 243.590891 55.160436 \r\nL 243.715805 60.174839 \r\nL 243.740178 56.981106 \r\nL 243.804158 62.334238 \r\nL 243.828532 58.801776 \r\nL 243.877279 55.408434 \r\nL 243.843765 59.926841 \r\nL 243.932119 58.209 \r\nL 243.935166 59.098164 \r\nL 244.020473 52.480846 \r\nL 244.026566 53.472839 \r\nL 244.102733 53.726886 \r\nL 244.15148 48.524972 \r\nL 244.209367 53.569618 \r\nL 244.245928 48.446338 \r\nL 244.264208 51.125929 \r\nL 244.355608 42.827061 \r\nL 244.383028 43.298863 \r\nL 244.489662 29.096428 \r\nL 244.535362 32.834548 \r\nL 244.538409 33.046253 \r\nL 244.562783 27.904827 \r\nL 244.565829 27.021711 \r\nL 244.641996 34.933459 \r\nL 244.654183 32.943425 \r\nL 244.660276 34.564486 \r\nL 244.696837 27.330197 \r\nL 244.751677 30.566271 \r\nL 244.763864 28.412921 \r\nL 244.812611 34.074539 \r\nL 244.840031 32.15104 \r\nL 244.843077 32.090553 \r\nL 244.846124 32.640988 \r\nL 244.955805 42.790769 \r\nL 244.964945 40.286592 \r\nL 244.967991 39.71801 \r\nL 245.028925 47.714441 \r\nL 245.038065 47.260786 \r\nL 245.123372 61.856388 \r\nL 245.239146 54.192638 \r\nL 245.367107 39.857131 \r\nL 245.376247 44.363441 \r\nL 245.461554 31.987724 \r\nL 245.467647 32.882938 \r\nL 245.492021 36.99003 \r\nL 245.540768 30.771928 \r\nL 245.583421 34.425366 \r\nL 245.619982 28.812138 \r\nL 245.671775 36.058525 \r\nL 245.687009 35.550431 \r\nL 245.723569 39.246209 \r\nL 245.793643 33.723712 \r\nL 245.796689 32.44138 \r\nL 245.872856 46.637766 \r\nL 245.95207 54.289418 \r\nL 245.991677 48.887896 \r\nL 246.058704 44.732413 \r\nL 246.080031 50.811394 \r\nL 246.101357 48.736677 \r\nL 246.116591 52.378017 \r\nL 246.195805 47.980585 \r\nL 246.211038 48.089463 \r\nL 246.253692 44.345294 \r\nL 246.533986 85.355732 \r\nL 246.55836 92.335974 \r\nL 246.771628 59.951036 \r\nL 246.805141 67.917223 \r\nL 246.863028 56.085893 \r\nL 246.881308 60.477276 \r\nL 246.917869 65.406997 \r\nL 247.000129 58.130366 \r\nL 247.058016 69.326578 \r\nL 247.115903 62.207215 \r\nL 247.222537 59.255431 \r\nL 247.17379 69.616918 \r\nL 247.22863 61.723316 \r\nL 247.234724 60.525666 \r\nL 247.301751 67.638981 \r\nL 247.320031 65.406997 \r\nL 247.353544 73.488109 \r\nL 247.429711 65.933237 \r\nL 247.460178 61.553951 \r\nL 247.502832 71.401295 \r\nL 247.508925 70.953689 \r\nL 247.630792 86.396114 \r\nL 247.639932 83.807255 \r\nL 247.658213 81.944244 \r\nL 247.688679 87.575618 \r\nL 247.73438 85.053295 \r\nL 247.77094 95.311953 \r\nL 247.850154 89.378142 \r\nL 247.959834 101.136887 \r\nL 247.972021 95.190978 \r\nL 247.978114 91.646418 \r\nL 248.032955 101.705468 \r\nL 248.081701 94.265521 \r\nL 248.170055 100.997766 \r\nL 248.191382 95.874485 \r\nL 248.255362 85.809387 \r\nL 248.316296 90.599987 \r\nL 248.425977 100.271917 \r\nL 248.444257 97.779838 \r\nL 248.517377 99.376704 \r\nL 248.611824 88.265174 \r\nL 248.614871 88.33171 \r\nL 248.620964 86.450553 \r\nL 248.730645 78.817047 \r\nL 248.660571 87.932494 \r\nL 248.748925 80.184061 \r\nL 248.782439 85.065392 \r\nL 248.825092 73.748205 \r\nL 248.849466 74.734149 \r\nL 248.901259 82.053121 \r\nL 248.858606 74.601077 \r\nL 248.9561 75.121268 \r\nL 249.090154 60.525666 \r\nL 249.218114 49.813353 \r\nL 249.132807 62.890722 \r\nL 249.236394 54.277321 \r\nL 249.248581 56.055649 \r\nL 249.315608 49.97062 \r\nL 249.333888 51.0231 \r\nL 249.349122 48.428192 \r\nL 249.419195 56.509305 \r\nL 249.428335 56.430671 \r\nL 249.464896 52.420358 \r\nL 249.522783 58.959043 \r\nL 249.547156 52.498992 \r\nL 249.647697 53.805519 \r\nL 249.59895 48.470533 \r\nL 249.656837 53.164353 \r\nL 249.659883 51.857826 \r\nL 249.757377 57.567834 \r\nL 249.873151 59.394552 \r\nL 249.803077 51.900167 \r\nL 249.876198 58.717094 \r\nL 249.937131 56.055649 \r\nL 249.909711 59.920792 \r\nL 249.958458 59.073969 \r\nL 249.961505 59.59416 \r\nL 250.025485 52.855867 \r\nL 250.031579 51.446512 \r\nL 250.049859 57.241202 \r\nL 250.129072 56.110088 \r\nL 250.193053 63.683107 \r\nL 250.156493 55.208826 \r\nL 250.2418 60.017572 \r\nL 250.266173 55.275362 \r\nL 250.31492 60.096206 \r\nL 250.357574 56.267355 \r\nL 250.372807 56.975057 \r\nL 250.436787 51.198513 \r\nL 250.439834 51.277147 \r\nL 250.442881 51.204562 \r\nL 250.458114 52.934501 \r\nL 250.579982 63.973446 \r\nL 250.592168 61.614439 \r\nL 250.613495 60.126449 \r\nL 250.683569 65.431192 \r\nL 250.735362 72.792505 \r\nL 250.774969 64.753733 \r\nL 250.899883 57.374274 \r\nL 250.905977 58.674752 \r\nL 250.973004 49.607696 \r\nL 250.997377 52.825624 \r\nL 251.000424 52.813526 \r\nL 251.006517 51.367878 \r\nL 251.064404 61.009565 \r\nL 251.079638 60.259522 \r\nL 251.082684 60.398642 \r\nL 251.097918 56.43672 \r\nL 251.158851 55.583848 \r\nL 251.177131 60.186937 \r\nL 251.180178 59.78772 \r\nL 251.183225 59.781671 \r\nL 251.186271 59.793769 \r\nL 251.369072 45.821186 \r\nL 251.384306 47.998732 \r\nL 251.6189 70.560521 \r\nL 251.44524 47.303127 \r\nL 251.652414 65.001731 \r\nL 251.658507 63.271793 \r\nL 251.734674 72.859041 \r\nL 251.798655 70.977884 \r\nL 251.813888 75.68985 \r\nL 251.819982 75.103122 \r\nL 251.823028 76.040677 \r\nL 251.899195 66.749816 \r\nL 251.902242 67.427275 \r\nL 252.021063 59.170749 \r\nL 252.033249 61.687023 \r\nL 252.045436 59.219139 \r\nL 252.072856 63.241549 \r\nL 252.100276 63.035892 \r\nL 252.209957 66.894986 \r\nL 252.167303 60.707128 \r\nL 252.21605 66.465526 \r\nL 252.243471 62.055996 \r\nL 252.273937 70.070573 \r\nL 252.322684 67.384934 \r\nL 252.386665 71.800512 \r\nL 252.420178 63.701253 \r\nL 252.429318 66.114699 \r\nL 252.548139 70.923445 \r\nL 252.456738 64.995683 \r\nL 252.557279 68.286196 \r\nL 252.691333 60.005475 \r\nL 252.569466 68.679364 \r\nL 252.715706 64.947293 \r\nL 252.718753 65.661044 \r\nL 252.791873 57.446859 \r\nL 252.79492 58.215048 \r\nL 252.837574 55.819749 \r\nL 252.855854 52.22075 \r\nL 252.928974 59.182846 \r\nL 252.941161 56.33994 \r\nL 252.965534 58.626363 \r\nL 253.035608 52.002995 \r\nL 253.038655 52.178409 \r\nL 253.041701 51.918313 \r\nL 253.075215 57.428713 \r\nL 253.163569 65.358607 \r\nL 253.105682 56.503256 \r\nL 253.184896 58.880409 \r\nL 253.270203 47.980585 \r\nL 253.306763 50.363788 \r\nL 253.379883 58.656606 \r\nL 253.422537 53.345815 \r\nL 253.43777 51.712656 \r\nL 253.510891 62.128581 \r\nL 253.516984 60.477276 \r\nL 253.523077 60.561958 \r\nL 253.657131 70.088719 \r\nL 253.766812 62.370531 \r\nL 253.775952 65.183194 \r\nL 253.788139 66.20543 \r\nL 253.849072 57.749296 \r\nL 253.870399 63.592376 \r\nL 253.92524 64.167006 \r\nL 254.0075 51.851777 \r\nL 254.0532 55.601994 \r\nL 254.104994 50.357739 \r\nL 254.114134 51.204562 \r\nL 254.229908 47.889854 \r\nL 254.153741 55.444727 \r\nL 254.232955 49.293161 \r\nL 254.336542 58.202951 \r\nL 254.257328 46.879715 \r\nL 254.348729 52.226799 \r\nL 254.351775 52.130019 \r\nL 254.360915 54.404344 \r\nL 254.437082 58.475144 \r\nL 254.473643 55.52336 \r\nL 254.54067 52.74699 \r\nL 254.525436 57.785588 \r\nL 254.580276 56.43672 \r\nL 254.583323 56.503256 \r\nL 254.589416 55.698774 \r\nL 254.683864 47.569271 \r\nL 254.711284 49.87384 \r\nL 254.717377 52.22075 \r\nL 254.738704 46.704302 \r\nL 254.808778 46.843423 \r\nL 254.945878 31.588508 \r\nL 254.948925 30.336419 \r\nL 255.040326 37.673537 \r\nL 255.226173 62.255605 \r\nL 255.064699 37.062615 \r\nL 255.241407 61.717267 \r\nL 255.357181 57.658565 \r\nL 255.287107 64.38476 \r\nL 255.363274 58.281585 \r\nL 255.408974 51.204562 \r\nL 255.372414 58.868312 \r\nL 255.472955 57.549687 \r\nL 255.558262 61.070052 \r\nL 255.527795 53.51518 \r\nL 255.585682 58.844117 \r\nL 255.637475 57.24725 \r\nL 255.658802 61.336197 \r\nL 255.695362 63.925056 \r\nL 255.744109 59.854256 \r\nL 255.771529 63.550034 \r\nL 255.832463 68.534194 \r\nL 255.801996 62.364482 \r\nL 255.865977 63.126623 \r\nL 255.966517 60.882541 \r\nL 255.893397 65.987676 \r\nL 255.972611 63.265744 \r\nL 256.015264 67.917223 \r\nL 255.978704 62.352385 \r\nL 256.073151 63.308085 \r\nL 256.195018 57.779539 \r\nL 256.112758 65.310217 \r\nL 256.198065 58.329974 \r\nL 256.201112 58.323926 \r\nL 256.204158 58.547729 \r\nL 256.207205 58.360218 \r\nL 256.237672 61.064004 \r\nL 256.298606 53.128061 \r\nL 256.301652 53.32162 \r\nL 256.313839 51.779192 \r\nL 256.380866 58.584021 \r\nL 256.386959 57.676711 \r\nL 256.499687 62.927015 \r\nL 256.444846 52.771185 \r\nL 256.50578 62.437067 \r\nL 256.508827 62.195117 \r\nL 256.554527 66.568354 \r\nL 256.575854 64.935195 \r\nL 256.627647 70.312523 \r\nL 256.685534 64.650905 \r\nL 256.688581 64.747684 \r\nL 256.706861 62.013655 \r\nL 256.709908 63.562132 \r\nL 256.804355 58.723142 \r\nL 256.752561 63.997641 \r\nL 256.825682 60.192985 \r\nL 256.828729 60.108303 \r\nL 256.834822 62.920966 \r\nL 256.837869 62.249556 \r\nL 256.962783 67.886979 \r\nL 257.063323 61.602341 \r\nL 257.078557 62.781845 \r\nL 257.081603 64.856562 \r\nL 257.154724 56.969009 \r\nL 257.182144 59.104213 \r\nL 257.188237 59.908695 \r\nL 257.224797 50.950515 \r\nL 257.377131 31.177194 \r\nL 257.240031 51.45256 \r\nL 257.380178 33.530152 \r\nL 257.395412 38.278411 \r\nL 257.441112 28.600432 \r\nL 257.489859 33.264008 \r\nL 257.495952 32.024017 \r\nL 257.538606 42.228236 \r\nL 257.553839 41.514485 \r\nL 257.733593 72.278362 \r\nL 257.843274 68.558389 \r\nL 257.937721 61.614439 \r\nL 257.849367 69.822575 \r\nL 257.974281 64.711392 \r\nL 258.007795 59.461088 \r\nL 258.108335 73.161478 \r\nL 258.196689 57.023447 \r\nL 258.254576 65.661044 \r\nL 258.367303 74.159519 \r\nL 258.376443 70.306474 \r\nL 258.501357 84.496811 \r\nL 258.403864 66.005822 \r\nL 258.562291 77.534715 \r\nL 258.671972 71.824707 \r\nL 258.601898 78.266612 \r\nL 258.690252 72.29046 \r\nL 258.699392 75.54468 \r\nL 258.763372 64.542027 \r\nL 259.086321 41.871361 \r\nL 258.775559 65.140852 \r\nL 259.095461 44.502561 \r\nL 259.192955 49.10565 \r\nL 259.168581 44.381587 \r\nL 259.208188 46.317183 \r\nL 259.211235 46.311134 \r\nL 259.275215 44.369489 \r\nL 259.302635 48.470533 \r\nL 259.314822 47.14586 \r\nL 259.403176 43.498471 \r\nL 259.433643 51.815485 \r\nL 259.485436 46.970446 \r\nL 259.52809 53.37001 \r\nL 259.552463 49.686329 \r\nL 259.625584 58.221097 \r\nL 259.57379 47.853562 \r\nL 259.683471 51.428365 \r\nL 259.771824 42.68794 \r\nL 259.704797 52.378017 \r\nL 259.811431 47.387809 \r\nL 259.878458 48.506825 \r\nL 259.896738 41.750386 \r\nL 259.930252 29.731546 \r\nL 260.030792 33.632981 \r\nL 260.076493 38.018315 \r\nL 260.046026 31.67319 \r\nL 260.146566 37.957828 \r\nL 260.15266 37.292467 \r\nL 260.210547 43.655738 \r\nL 260.213593 43.546861 \r\nL 260.335461 52.922403 \r\nL 260.241014 42.718184 \r\nL 260.353741 51.767095 \r\nL 260.484748 38.871187 \r\nL 260.506075 40.044642 \r\nL 260.573102 42.948036 \r\nL 260.597475 37.395295 \r\nL 260.606615 37.842902 \r\nL 260.655362 34.413268 \r\nL 260.682783 39.81479 \r\nL 260.685829 40.425713 \r\nL 260.765043 35.320579 \r\nL 260.792463 39.95996 \r\nL 260.798557 40.147471 \r\nL 260.902144 46.813179 \r\nL 260.86863 39.990204 \r\nL 260.923471 44.302953 \r\nL 261.051431 57.102081 \r\nL 260.987451 43.643641 \r\nL 261.097131 52.922403 \r\nL 261.127598 49.474623 \r\nL 261.173299 54.918487 \r\nL 261.209859 50.787199 \r\nL 261.234232 56.007259 \r\nL 261.319539 51.875972 \r\nL 261.359146 44.998558 \r\nL 261.395706 53.454692 \r\nL 261.435313 50.605737 \r\nL 261.43836 51.089636 \r\nL 261.481014 43.183937 \r\nL 261.505387 46.014746 \r\nL 261.526714 39.953911 \r\nL 261.618114 42.905695 \r\nL 261.633348 41.647558 \r\nL 261.770448 53.472839 \r\nL 261.925829 45.403823 \r\nL 261.928876 46.432109 \r\nL 261.931923 48.276973 \r\nL 262.01723 33.499909 \r\nL 262.102537 44.200125 \r\nL 262.148237 37.292467 \r\nL 262.172611 35.931501 \r\nL 262.196984 38.925626 \r\nL 262.209171 38.248167 \r\nL 262.318851 47.611612 \r\nL 262.327991 46.516791 \r\nL 262.334085 46.976495 \r\nL 262.480326 61.505561 \r\nL 262.340178 46.619619 \r\nL 262.489466 58.614265 \r\nL 262.586959 54.688635 \r\nL 262.532119 59.59416 \r\nL 262.602193 57.465005 \r\nL 262.620473 59.225187 \r\nL 262.690547 52.964745 \r\nL 262.69664 53.811568 \r\nL 262.836787 44.992509 \r\nL 262.71492 57.120227 \r\nL 262.842881 45.954258 \r\nL 262.891628 53.787373 \r\nL 262.864208 43.819054 \r\nL 262.979982 49.704475 \r\nL 263.022635 45.446164 \r\nL 263.083569 51.7429 \r\nL 263.095756 54.380149 \r\nL 263.144502 45.216312 \r\nL 263.174969 47.889854 \r\nL 263.287697 43.849298 \r\nL 263.190203 48.391899 \r\nL 263.290743 45.536896 \r\nL 263.32121 40.703955 \r\nL 263.406517 44.266661 \r\nL 263.449171 53.285328 \r\nL 263.522291 49.831499 \r\nL 263.549711 47.599515 \r\nL 263.610645 53.672447 \r\nL 263.671579 65.564264 \r\nL 263.732512 57.29564 \r\nL 263.84524 52.498992 \r\nL 263.775166 59.418747 \r\nL 263.857426 53.442595 \r\nL 263.9732 40.232153 \r\nL 263.878753 54.259174 \r\nL 264.037181 45.186069 \r\nL 264.149908 53.037329 \r\nL 264.079834 44.22432 \r\nL 264.152955 52.84377 \r\nL 264.219982 61.46322 \r\nL 264.186468 52.111873 \r\nL 264.271775 58.11222 \r\nL 264.296149 55.021315 \r\nL 264.369269 60.398642 \r\nL 264.372316 59.8845 \r\nL 264.47895 66.3506 \r\nL 264.491136 65.618703 \r\nL 264.52465 64.445248 \r\nL 264.518557 67.076448 \r\nL 264.53379 66.429233 \r\nL 264.643471 77.208083 \r\nL 264.539883 66.320356 \r\nL 264.658704 75.659606 \r\nL 264.698311 73.621182 \r\nL 264.759244 76.730233 \r\nL 264.762291 77.31696 \r\nL 264.823225 67.723663 \r\nL 264.835412 68.824533 \r\nL 264.878065 63.168964 \r\nL 264.984699 55.160436 \r\nL 264.902439 64.324273 \r\nL 264.996886 58.190853 \r\nL 265.066959 50.714614 \r\nL 265.002979 58.475144 \r\nL 265.109613 57.210958 \r\nL 265.146173 59.569966 \r\nL 265.210154 51.857826 \r\nL 265.22234 56.557694 \r\nL 265.301554 49.740768 \r\nL 265.316787 51.40417 \r\nL 265.456935 39.064747 \r\nL 265.371628 53.527277 \r\nL 265.484355 45.85143 \r\nL 265.74637 64.838415 \r\nL 265.795117 61.765657 \r\nL 265.84691 51.367878 \r\nL 265.923077 52.626015 \r\nL 265.956591 54.670488 \r\nL 265.990104 45.760699 \r\nL 266.032758 52.130019 \r\nL 266.145485 56.370184 \r\nL 266.093692 48.373753 \r\nL 266.157672 54.51927 \r\nL 266.261259 38.695774 \r\nL 266.294773 44.266661 \r\nL 266.337426 50.339593 \r\nL 266.404453 44.780803 \r\nL 266.450154 37.582806 \r\nL 266.508041 46.90391 \r\nL 266.514134 45.046948 \r\nL 266.587254 50.859784 \r\nL 266.605534 43.40774 \r\nL 266.706075 30.596515 \r\nL 266.730448 33.790248 \r\nL 266.849269 48.379802 \r\nL 266.961996 53.974884 \r\nL 266.898016 43.740421 \r\nL 266.96809 53.94464 \r\nL 267.083864 67.215569 \r\nL 267.102144 64.735587 \r\nL 267.111284 62.558042 \r\nL 267.181357 70.572618 \r\nL 267.220964 81.678099 \r\nL 267.297131 75.780581 \r\nL 267.443372 56.702864 \r\nL 267.623127 34.576584 \r\nL 267.6475 41.786679 \r\nL 267.72062 48.174145 \r\nL 267.65664 41.78063 \r\nL 267.766321 46.940203 \r\nL 267.775461 46.057087 \r\nL 267.824208 53.085719 \r\nL 267.857721 50.738809 \r\nL 267.939982 63.846423 \r\nL 267.885141 49.389941 \r\nL 268.000915 62.019704 \r\nL 268.119736 52.89216 \r\nL 268.010055 63.114525 \r\nL 268.144109 55.499165 \r\nL 268.159343 61.009565 \r\nL 268.24465 55.360045 \r\nL 268.256837 58.178756 \r\nL 268.387844 68.401122 \r\nL 268.26293 55.8137 \r\nL 268.473151 65.43724 \r\nL 268.479244 62.382628 \r\nL 268.500571 68.975752 \r\nL 268.582832 64.632758 \r\nL 268.616345 66.25382 \r\nL 268.649859 61.469269 \r\nL 268.658999 62.03785 \r\nL 268.674232 58.148512 \r\nL 268.750399 63.33228 \r\nL 268.771726 60.574056 \r\nL 268.811333 58.608216 \r\nL 268.853986 63.132672 \r\nL 268.866173 63.120574 \r\nL 268.899687 61.136588 \r\nL 268.988041 73.500207 \r\nL 269.000227 74.032496 \r\nL 269.128188 64.796074 \r\nL 269.164748 67.372836 \r\nL 269.219588 60.924883 \r\nL 269.228729 62.872576 \r\nL 269.274429 53.878104 \r\nL 269.344502 59.315919 \r\nL 269.463323 69.145116 \r\nL 269.408483 58.874361 \r\nL 269.472463 68.207562 \r\nL 269.48465 66.526013 \r\nL 269.53949 75.828971 \r\nL 269.55777 75.701947 \r\nL 269.579097 77.89159 \r\nL 269.649171 70.451643 \r\nL 269.652217 70.016134 \r\nL 269.704011 77.8432 \r\nL 269.707058 77.262521 \r\nL 269.710104 77.8432 \r\nL 269.755805 65.82436 \r\nL 269.865485 55.384239 \r\nL 269.886812 56.382281 \r\nL 269.889859 56.206868 \r\nL 269.914232 60.997467 \r\nL 269.953839 62.636675 \r\nL 269.929466 59.473186 \r\nL 269.962979 61.838242 \r\nL 270.011726 58.819922 \r\nL 269.981259 63.731497 \r\nL 270.07266 62.449164 \r\nL 270.078753 62.503603 \r\nL 270.188434 58.100122 \r\nL 270.130547 63.749643 \r\nL 270.194527 59.448991 \r\nL 270.206714 61.239417 \r\nL 270.279834 55.245119 \r\nL 270.288974 55.62014 \r\nL 270.304208 51.410219 \r\nL 270.356001 61.916875 \r\nL 270.389515 59.533673 \r\nL 270.438262 56.775449 \r\nL 270.413888 63.023794 \r\nL 270.508335 56.890375 \r\nL 270.587549 53.436546 \r\nL 270.633249 64.275883 \r\nL 270.68809 62.90282 \r\nL 270.69723 66.767963 \r\nL 270.72465 65.158999 \r\nL 270.843471 77.141547 \r\nL 270.767303 64.390809 \r\nL 270.849564 76.627404 \r\nL 270.852611 76.591112 \r\nL 271.004945 49.287112 \r\nL 270.861751 77.22018 \r\nL 271.014085 51.21666 \r\nL 271.105485 56.479061 \r\nL 271.038458 48.174145 \r\nL 271.123765 51.888069 \r\nL 271.166419 45.536896 \r\nL 271.218213 55.922577 \r\nL 271.230399 54.380149 \r\nL 271.239539 52.825624 \r\nL 271.28524 60.707128 \r\nL 271.397967 72.0969 \r\nL 271.434527 71.649293 \r\nL 271.44062 70.348815 \r\nL 271.498507 78.70817 \r\nL 271.525928 74.897465 \r\nL 271.556394 76.246334 \r\nL 271.617328 69.139068 \r\nL 271.736149 56.333891 \r\nL 271.742242 57.156519 \r\nL 271.745289 59.969182 \r\nL 271.763569 50.442421 \r\nL 271.848876 53.84786 \r\nL 271.897623 47.369663 \r\nL 271.921996 54.809609 \r\nL 272.04691 61.390635 \r\nL 272.089564 58.717094 \r\nL 272.107844 63.072184 \r\nL 272.156591 61.650731 \r\nL 272.269318 71.04442 \r\nL 272.281505 69.695551 \r\nL 272.290645 69.840721 \r\nL 272.293692 69.326578 \r\nL 272.409466 63.181062 \r\nL 272.308925 69.967745 \r\nL 272.412512 63.568181 \r\nL 272.467353 67.094594 \r\nL 272.513053 61.027711 \r\nL 272.53438 65.146901 \r\nL 272.57094 57.277494 \r\nL 272.586173 59.654648 \r\nL 272.677574 54.942682 \r\nL 272.601407 61.305953 \r\nL 272.695854 58.644509 \r\nL 272.811628 67.614786 \r\nL 272.772021 54.942682 \r\nL 272.817721 65.963481 \r\nL 272.826861 65.739677 \r\nL 272.842095 68.655169 \r\nL 272.976149 87.079622 \r\nL 273.012709 82.996724 \r\nL 273.055362 90.436671 \r\nL 273.094969 84.853686 \r\nL 273.101063 86.22675 \r\nL 273.16809 71.080712 \r\nL 273.189416 64.935195 \r\nL 273.238163 76.59716 \r\nL 273.24121 75.73824 \r\nL 273.378311 92.06983 \r\nL 273.408778 85.047246 \r\nL 273.478851 93.194895 \r\nL 273.491038 98.777879 \r\nL 273.573299 90.164478 \r\nL 273.582439 90.854034 \r\nL 273.682979 66.846596 \r\nL 273.762193 74.891416 \r\nL 273.76524 76.458039 \r\nL 273.844453 60.434935 \r\nL 273.88406 51.065441 \r\nL 273.954134 58.656606 \r\nL 273.990694 68.014002 \r\nL 274.045534 53.285328 \r\nL 274.057721 57.24725 \r\nL 274.063814 55.390288 \r\nL 274.066861 55.408434 \r\nL 274.069908 53.182499 \r\nL 274.161308 64.52993 \r\nL 274.173495 70.433497 \r\nL 274.197869 64.076275 \r\nL 274.270989 66.568354 \r\nL 274.304502 58.571924 \r\nL 274.353249 73.463915 \r\nL 274.365436 73.076795 \r\nL 274.487303 81.042982 \r\nL 274.49035 80.843374 \r\nL 274.502537 86.384017 \r\nL 274.51777 86.12997 \r\nL 274.621357 90.479012 \r\nL 274.600031 85.101685 \r\nL 274.636591 88.23493 \r\nL 274.712758 71.981974 \r\nL 274.779785 79.66387 \r\nL 274.782832 79.778796 \r\nL 274.788925 77.46213 \r\nL 274.865092 56.134283 \r\nL 274.932119 56.261306 \r\nL 274.965633 56.503256 \r\nL 274.983913 53.569618 \r\nL 274.990006 54.585806 \r\nL 275.0875 43.498471 \r\nL 275.11492 45.990551 \r\nL 275.148434 49.426233 \r\nL 275.166714 53.569618 \r\nL 275.230694 43.976321 \r\nL 275.248974 47.206347 \r\nL 275.255068 45.857479 \r\nL 275.319048 57.229104 \r\nL 275.340375 52.716746 \r\nL 275.361701 58.075927 \r\nL 275.450055 53.357913 \r\nL 275.474429 50.551299 \r\nL 275.529269 58.233195 \r\nL 275.535362 59.64255 \r\nL 275.605436 46.534937 \r\nL 275.617623 49.547208 \r\nL 275.736443 39.681718 \r\nL 275.632856 50.472665 \r\nL 275.73949 41.889507 \r\nL 275.980178 22.963009 \r\nL 275.76691 42.675843 \r\nL 276.007598 29.156916 \r\nL 276.138606 48.875798 \r\nL 276.144699 48.252778 \r\nL 276.260473 61.777755 \r\nL 276.284846 59.678843 \r\nL 276.3732 49.323405 \r\nL 276.455461 54.289418 \r\nL 276.583421 76.766525 \r\nL 276.598655 74.82488 \r\nL 276.699195 65.292071 \r\nL 276.738802 68.050295 \r\nL 276.744896 68.939459 \r\nL 276.781456 59.872402 \r\nL 276.89723 42.579063 \r\nL 276.91551 48.107609 \r\nL 276.930743 47.357565 \r\nL 276.93379 48.6278 \r\nL 276.936837 48.119706 \r\nL 276.95207 44.684024 \r\nL 277.031284 55.099949 \r\nL 277.089171 63.320182 \r\nL 277.037377 53.956738 \r\nL 277.131824 55.14229 \r\nL 277.226271 51.246903 \r\nL 277.156198 57.555736 \r\nL 277.247598 51.851777 \r\nL 277.253692 54.495075 \r\nL 277.335952 43.117401 \r\nL 277.338999 44.073101 \r\nL 277.360326 45.216312 \r\nL 277.396886 38.175583 \r\nL 277.406026 39.125234 \r\nL 277.500473 31.437289 \r\nL 277.543127 32.423234 \r\nL 277.796001 68.800338 \r\nL 277.890448 58.741289 \r\nL 277.805141 69.229799 \r\nL 277.914822 63.652863 \r\nL 277.917869 62.340287 \r\nL 278.006222 68.461609 \r\nL 278.021456 64.777928 \r\nL 278.030596 61.844291 \r\nL 278.079343 68.848728 \r\nL 278.085436 68.425317 \r\nL 278.189023 75.980189 \r\nL 278.21035 73.016308 \r\nL 278.310891 59.249382 \r\nL 278.222537 74.328884 \r\nL 278.374871 66.888937 \r\nL 278.387058 69.762087 \r\nL 278.405338 63.937154 \r\nL 278.484552 67.015961 \r\nL 278.490645 64.415004 \r\nL 278.557672 76.046725 \r\nL 278.572905 75.411608 \r\nL 278.627746 83.311258 \r\nL 278.588139 74.092983 \r\nL 278.676493 74.582931 \r\nL 278.740473 68.594681 \r\nL 278.783127 74.945855 \r\nL 278.786173 74.558736 \r\nL 278.795313 76.02253 \r\nL 278.810547 70.17945 \r\nL 278.847107 58.196902 \r\nL 278.932414 63.386719 \r\nL 278.947647 64.584369 \r\nL 278.956787 60.676884 \r\nL 278.959834 58.771532 \r\nL 279.048188 66.507867 \r\nL 279.060375 65.213437 \r\nL 279.063421 65.279973 \r\nL 279.078655 63.416962 \r\nL 279.084748 62.606432 \r\nL 279.130448 72.399337 \r\nL 279.136542 72.030364 \r\nL 279.224896 74.177666 \r\nL 279.185289 68.848728 \r\nL 279.243176 71.322662 \r\nL 279.355903 61.46322 \r\nL 279.383323 66.622793 \r\nL 279.392463 68.570486 \r\nL 279.435117 61.723316 \r\nL 279.489957 66.278015 \r\nL 279.642291 49.710524 \r\nL 279.645338 50.242813 \r\nL 279.654478 52.015093 \r\nL 279.724552 44.236417 \r\nL 279.742832 44.829193 \r\nL 279.794625 42.772623 \r\nL 279.822045 53.376059 \r\nL 279.9561 64.820269 \r\nL 279.959146 64.427101 \r\nL 279.96524 63.229451 \r\nL 280.044453 71.32871 \r\nL 280.0475 71.733976 \r\nL 280.090154 64.124665 \r\nL 280.105387 64.898903 \r\nL 280.141947 56.013308 \r\nL 280.212021 66.030017 \r\nL 280.215068 65.225535 \r\nL 280.327795 70.300425 \r\nL 280.260768 65.044073 \r\nL 280.330842 69.647161 \r\nL 280.349122 65.685239 \r\nL 280.422242 71.661391 \r\nL 280.437475 71.026274 \r\nL 280.467942 78.248466 \r\nL 280.568483 75.520485 \r\nL 280.629416 70.639154 \r\nL 280.67207 79.597334 \r\nL 280.696443 86.039239 \r\nL 280.769564 79.706211 \r\nL 280.772611 78.738413 \r\nL 280.809171 85.567437 \r\nL 280.873151 82.077316 \r\nL 280.885338 83.897986 \r\nL 280.906665 78.03676 \r\nL 280.955412 79.107386 \r\nL 280.995018 73.022357 \r\nL 281.025485 80.329231 \r\nL 281.071186 76.415698 \r\nL 281.077279 76.076969 \r\nL 281.193053 64.378711 \r\nL 281.20524 65.794116 \r\nL 281.22352 63.28389 \r\nL 281.272267 68.836631 \r\nL 281.317967 65.165047 \r\nL 281.3789 58.299731 \r\nL 281.430694 66.979668 \r\nL 281.433741 65.836457 \r\nL 281.512955 72.229972 \r\nL 281.525141 71.721878 \r\nL 281.555608 75.181756 \r\nL 281.583028 68.080539 \r\nL 281.619588 70.415351 \r\nL 281.628729 66.907084 \r\nL 281.677475 77.008474 \r\nL 281.723176 73.62723 \r\nL 281.796296 70.542375 \r\nL 281.756689 74.867222 \r\nL 281.823716 73.645377 \r\nL 281.83895 76.923792 \r\nL 281.860276 68.739851 \r\nL 281.93949 75.865263 \r\nL 281.96691 69.913306 \r\nL 282.021751 77.31696 \r\nL 282.052217 74.437761 \r\nL 282.061357 72.810651 \r\nL 282.097918 79.978404 \r\nL 282.161898 82.180145 \r\nL 282.140571 76.881451 \r\nL 282.204552 78.460171 \r\nL 282.317279 72.127144 \r\nL 282.225878 79.458213 \r\nL 282.332512 75.992287 \r\nL 282.350792 79.034801 \r\nL 282.411726 71.056517 \r\nL 282.44524 76.827012 \r\nL 282.460473 73.929667 \r\nL 282.515313 82.645897 \r\nL 282.548827 80.607473 \r\nL 282.615854 75.532583 \r\nL 282.5732 83.420136 \r\nL 282.661554 80.341329 \r\nL 282.682881 83.20843 \r\nL 282.746861 77.831103 \r\nL 282.807795 80.353426 \r\nL 282.792561 76.881451 \r\nL 282.841308 78.333148 \r\nL 282.859588 75.986238 \r\nL 282.923569 86.063434 \r\nL 282.944896 80.510693 \r\nL 282.950989 80.788935 \r\nL 282.978409 74.885368 \r\nL 283.033249 69.967745 \r\nL 283.15207 63.126623 \r\nL 283.155117 63.592376 \r\nL 283.18863 58.844117 \r\nL 283.261751 63.743594 \r\nL 283.264797 61.959217 \r\nL 283.371431 75.429754 \r\nL 283.398851 73.705864 \r\nL 283.423225 72.332801 \r\nL 283.468925 83.147943 \r\nL 283.471972 81.986585 \r\nL 283.505485 88.446636 \r\nL 283.548139 81.490589 \r\nL 283.584699 83.129796 \r\nL 283.599932 83.474574 \r\nL 283.615166 81.091372 \r\nL 283.71266 73.24616 \r\nL 283.624306 81.200249 \r\nL 283.74008 75.024489 \r\nL 283.746173 75.387413 \r\nL 283.752267 73.046552 \r\nL 283.755313 73.403427 \r\nL 283.791873 69.27214 \r\nL 283.852807 75.308779 \r\nL 283.855854 75.417657 \r\nL 283.874134 72.86509 \r\nL 283.889367 70.415351 \r\nL 283.953348 79.633626 \r\nL 283.959441 78.617439 \r\nL 284.011235 86.958647 \r\nL 284.075215 81.266785 \r\nL 284.148335 78.520659 \r\nL 284.093495 83.522964 \r\nL 284.190989 79.379579 \r\nL 284.200129 80.359475 \r\nL 284.264109 73.082844 \r\nL 284.367697 66.241722 \r\nL 284.379883 69.804429 \r\nL 284.501751 75.091025 \r\nL 284.41949 67.130887 \r\nL 284.507844 74.782539 \r\nL 284.584011 73.536499 \r\nL 284.550498 77.788762 \r\nL 284.623618 74.340981 \r\nL 284.626665 74.328884 \r\nL 284.629711 74.764393 \r\nL 284.663225 78.145637 \r\nL 284.730252 73.137283 \r\nL 284.733299 73.282452 \r\nL 284.846026 64.711392 \r\nL 284.748532 74.939806 \r\nL 284.900866 67.45147 \r\nL 284.910006 70.493985 \r\nL 284.97094 60.326058 \r\nL 284.99836 63.501645 \r\nL 285.02578 59.775623 \r\nL 285.101947 64.142811 \r\nL 285.108041 63.28389 \r\nL 285.150694 66.907084 \r\nL 285.181161 61.312002 \r\nL 285.220768 64.118616 \r\nL 285.330448 74.4922 \r\nL 285.357869 72.604994 \r\nL 285.379195 70.058476 \r\nL 285.427942 79.313043 \r\nL 285.430989 78.986411 \r\nL 285.434036 79.022704 \r\nL 285.534576 75.59307 \r\nL 285.476689 79.482408 \r\nL 285.543716 78.000467 \r\nL 285.68691 88.537367 \r\nL 285.552856 77.540763 \r\nL 285.693004 87.974835 \r\nL 285.738704 77.46213 \r\nL 285.817918 80.976446 \r\nL 285.833151 82.234583 \r\nL 285.976345 68.927362 \r\nL 285.994625 67.058302 \r\nL 285.982439 69.913306 \r\nL 286.040326 68.951557 \r\nL 286.153053 73.24616 \r\nL 286.082979 67.45147 \r\nL 286.1561 72.332801 \r\nL 286.162193 71.298467 \r\nL 286.244453 74.849075 \r\nL 286.344994 83.680231 \r\nL 286.26578 72.683627 \r\nL 286.369367 82.028926 \r\nL 286.430301 78.526707 \r\nL 286.390694 83.837499 \r\nL 286.479048 80.674009 \r\nL 286.485141 82.083365 \r\nL 286.564355 76.796769 \r\nL 286.576542 77.595202 \r\nL 286.664896 67.003863 \r\nL 286.585682 78.109345 \r\nL 286.707549 68.764046 \r\nL 286.713643 69.120921 \r\nL 286.716689 68.007954 \r\nL 286.725829 71.195638 \r\nL 286.774576 65.467484 \r\nL 286.829416 69.665308 \r\nL 286.869023 73.010259 \r\nL 286.84465 67.493811 \r\nL 286.89949 67.729712 \r\nL 286.93605 72.417483 \r\nL 287.027451 60.392594 \r\nL 287.070104 64.118616 \r\nL 287.100571 57.192812 \r\nL 287.140178 61.880583 \r\nL 287.164552 67.421226 \r\nL 287.228532 60.924883 \r\nL 287.286419 57.05974 \r\nL 287.329072 64.142811 \r\nL 287.356493 65.751775 \r\nL 287.3961 61.039809 \r\nL 287.426566 63.622619 \r\nL 287.466173 58.311828 \r\nL 287.527107 68.014002 \r\nL 287.624601 74.195812 \r\nL 287.548434 67.161131 \r\nL 287.652021 70.385107 \r\nL 287.786075 57.543639 \r\nL 287.801308 61.191027 \r\nL 287.807402 61.535805 \r\nL 287.865289 58.547729 \r\nL 287.874429 56.430671 \r\nL 287.956689 64.257737 \r\nL 288.09379 76.917743 \r\nL 288.115117 74.601077 \r\nL 288.252217 52.801429 \r\nL 288.261357 55.922577 \r\nL 288.294871 54.210784 \r\nL 288.553839 99.927139 \r\nL 288.611726 107.475963 \r\nL 288.660473 100.441282 \r\nL 288.812807 78.363392 \r\nL 288.666566 100.459428 \r\nL 288.815854 78.913827 \r\nL 288.8189 79.415872 \r\nL 288.867647 71.008127 \r\nL 288.919441 65.812262 \r\nL 288.977328 70.264133 \r\nL 288.980375 70.233889 \r\nL 289.041308 66.63489 \r\nL 289.007795 71.860999 \r\nL 289.090055 69.314481 \r\nL 289.218016 78.381538 \r\nL 289.312463 63.120574 \r\nL 289.364257 64.572271 \r\nL 289.37035 65.58241 \r\nL 289.419097 57.023447 \r\nL 289.440424 60.144596 \r\nL 289.534871 51.198513 \r\nL 289.565338 53.339766 \r\nL 289.568385 52.79538 \r\nL 289.617131 58.59007 \r\nL 289.644552 56.932716 \r\nL 289.711579 64.38476 \r\nL 289.760326 60.078059 \r\nL 289.775559 64.52993 \r\nL 289.833446 58.142464 \r\nL 289.873053 61.184978 \r\nL 289.90352 61.916875 \r\nL 290.001014 49.226625 \r\nL 290.080227 43.88559 \r\nL 290.037574 50.430324 \r\nL 290.128974 48.119706 \r\nL 290.336149 82.53702 \r\nL 290.339195 80.401816 \r\nL 290.427549 97.713301 \r\nL 290.473249 87.720788 \r\nL 290.589023 65.902993 \r\nL 290.66519 68.183367 \r\nL 290.771824 71.256126 \r\nL 290.704797 62.642724 \r\nL 290.777918 68.969703 \r\nL 290.787058 67.439372 \r\nL 290.835805 76.318918 \r\nL 290.866271 75.810825 \r\nL 290.869318 75.943897 \r\nL 290.905878 72.689676 \r\nL 291.076493 52.111873 \r\nL 291.082586 53.333718 \r\nL 291.17094 56.019357 \r\nL 291.140473 50.103692 \r\nL 291.192267 53.660349 \r\nL 291.259294 50.896077 \r\nL 291.22578 56.503256 \r\nL 291.27148 54.507173 \r\nL 291.414674 66.864742 \r\nL 291.2989 51.69451 \r\nL 291.420768 63.979495 \r\nL 291.515215 48.022926 \r\nL 291.551775 49.583501 \r\nL 291.743716 32.030066 \r\nL 291.618802 53.339766 \r\nL 291.80465 37.18359 \r\nL 291.810743 39.905521 \r\nL 291.86863 31.933286 \r\nL 291.908237 34.957654 \r\nL 291.938704 31.419143 \r\nL 291.978311 37.854999 \r\nL 292.005731 36.276279 \r\nL 292.127598 53.678496 \r\nL 292.133692 52.571577 \r\nL 292.139785 51.470707 \r\nL 292.148925 55.71692 \r\nL 292.164158 55.426581 \r\nL 292.292119 72.484019 \r\nL 292.295166 72.284411 \r\nL 292.316493 66.489721 \r\nL 292.4018 73.191721 \r\nL 292.541947 87.666349 \r\nL 292.453593 72.441678 \r\nL 292.554134 86.045288 \r\nL 292.688188 69.005995 \r\nL 292.694281 70.512131 \r\nL 292.825289 54.809609 \r\nL 292.706468 70.70569 \r\nL 292.846615 55.081803 \r\nL 293.005043 64.318224 \r\nL 292.858802 52.874014 \r\nL 293.029416 63.168964 \r\nL 293.084257 66.3506 \r\nL 293.056837 62.031801 \r\nL 293.10863 62.539895 \r\nL 293.233544 52.898209 \r\nL 293.139097 66.967571 \r\nL 293.236591 53.678496 \r\nL 293.273151 51.343683 \r\nL 293.294478 55.886285 \r\nL 293.343225 52.789331 \r\nL 293.361505 59.110261 \r\nL 293.449859 51.676364 \r\nL 293.458999 55.735066 \r\nL 293.522979 52.595772 \r\nL 293.477279 58.027538 \r\nL 293.568679 56.055649 \r\nL 293.5961 58.971141 \r\nL 293.60524 55.843943 \r\nL 293.684453 57.719052 \r\nL 293.69664 57.277494 \r\nL 293.699687 58.825971 \r\nL 293.882488 76.343113 \r\nL 293.894674 72.641286 \r\nL 293.900768 70.911348 \r\nL 293.986075 76.59716 \r\nL 293.989122 76.107213 \r\nL 294.040915 71.727927 \r\nL 293.995215 76.36126 \r\nL 294.107942 74.649467 \r\nL 294.162783 76.869354 \r\nL 294.178016 71.3771 \r\nL 294.187156 68.364829 \r\nL 294.254183 72.296508 \r\nL 294.290743 69.901208 \r\nL 294.391284 62.382628 \r\nL 294.305977 71.310564 \r\nL 294.415657 66.380843 \r\nL 294.622832 55.033413 \r\nL 294.424797 67.25791 \r\nL 294.631972 59.1647 \r\nL 294.698999 64.650905 \r\nL 294.653299 58.06383 \r\nL 294.741652 59.503429 \r\nL 294.799539 48.016878 \r\nL 294.848286 59.944987 \r\nL 294.851333 61.039809 \r\nL 294.897033 54.180541 \r\nL 294.93664 54.906389 \r\nL 295.021947 44.417879 \r\nL 295.052414 49.861743 \r\nL 295.061554 48.186242 \r\nL 295.110301 59.207041 \r\nL 295.143814 53.618008 \r\nL 295.177328 47.278932 \r\nL 295.244355 53.624057 \r\nL 295.256542 50.835589 \r\nL 295.265682 51.083587 \r\nL 295.271775 48.948383 \r\nL 295.277869 49.214528 \r\nL 295.354036 40.818881 \r\nL 295.405829 43.667836 \r\nL 295.509416 48.422143 \r\nL 295.46067 41.907653 \r\nL 295.521603 47.284981 \r\nL 295.673937 68.637022 \r\nL 295.686124 65.812262 \r\nL 295.740964 60.035718 \r\nL 295.783618 67.058302 \r\nL 295.786665 66.580452 \r\nL 295.804945 69.247945 \r\nL 295.841505 63.586327 \r\nL 295.917672 55.958869 \r\nL 295.856738 64.505735 \r\nL 295.966419 56.321794 \r\nL 295.978606 51.718705 \r\nL 295.996886 58.928799 \r\nL 296.036493 63.404865 \r\nL 296.088286 54.525319 \r\nL 296.097426 54.803561 \r\nL 296.237574 63.295988 \r\nL 296.109613 54.749122 \r\nL 296.252807 61.959217 \r\nL 296.338114 58.033586 \r\nL 296.268041 63.610522 \r\nL 296.365534 60.180888 \r\nL 296.405141 65.503777 \r\nL 296.411235 64.850513 \r\nL 296.502635 81.659953 \r\nL 296.548335 79.155776 \r\nL 296.551382 79.149727 \r\nL 296.627549 71.812609 \r\nL 296.667156 78.375489 \r\nL 296.807303 60.259522 \r\nL 296.910891 65.48563 \r\nL 296.935264 67.826492 \r\nL 297.002291 61.638634 \r\nL 297.160719 49.92223 \r\nL 297.014478 62.340287 \r\nL 297.166812 51.192465 \r\nL 297.197279 53.242987 \r\nL 297.215559 49.480672 \r\nL 297.279539 52.607869 \r\nL 297.282586 51.863874 \r\nL 297.34352 56.424622 \r\nL 297.38008 54.51927 \r\nL 297.468434 60.211132 \r\nL 297.419687 54.168443 \r\nL 297.523274 57.876319 \r\nL 297.581161 50.121838 \r\nL 297.626861 58.408608 \r\nL 297.636001 56.176624 \r\nL 297.681701 60.144596 \r\nL 297.733495 55.656433 \r\nL 297.748729 58.081976 \r\nL 297.751775 57.803734 \r\nL 297.791382 63.949251 \r\nL 297.891923 74.226055 \r\nL 297.925436 68.582584 \r\nL 297.992463 67.651078 \r\nL 297.94981 73.615133 \r\nL 298.007697 69.931452 \r\nL 298.035117 75.671704 \r\nL 298.07777 68.262001 \r\nL 298.120424 72.502165 \r\nL 298.156984 68.800338 \r\nL 298.217918 77.153644 \r\nL 298.220964 76.724184 \r\nL 298.275805 74.407518 \r\nL 298.315412 78.109345 \r\nL 298.385485 88.482929 \r\nL 298.449466 85.470658 \r\nL 298.519539 82.161998 \r\nL 298.461652 87.80547 \r\nL 298.5561 84.581493 \r\nL 298.613986 90.351988 \r\nL 298.653593 82.047072 \r\nL 298.662733 83.026968 \r\nL 298.72976 76.760476 \r\nL 298.671873 83.250771 \r\nL 298.793741 79.821137 \r\nL 298.821161 81.708343 \r\nL 298.854674 75.665655 \r\nL 298.897328 77.546812 \r\nL 298.912561 75.707996 \r\nL 298.991775 80.165915 \r\nL 299.107549 88.210736 \r\nL 299.007009 79.421921 \r\nL 299.131923 87.037281 \r\nL 299.141063 84.182277 \r\nL 299.159343 89.281362 \r\nL 299.238557 87.061475 \r\nL 299.27207 91.525443 \r\nL 299.329957 83.619744 \r\nL 299.339097 85.289196 \r\nL 299.430498 69.961696 \r\nL 299.467058 71.631147 \r\nL 299.518851 72.296508 \r\nL 299.527991 68.516048 \r\nL 299.643765 59.793769 \r\nL 299.649859 61.535805 \r\nL 299.652905 61.729365 \r\nL 299.674232 57.688808 \r\nL 299.695559 53.872055 \r\nL 299.750399 61.148686 \r\nL 299.780866 57.676711 \r\nL 299.908827 71.540416 \r\nL 299.911873 70.409302 \r\nL 299.988041 83.268917 \r\nL 300.082488 90.672571 \r\nL 300.039834 82.561215 \r\nL 300.112955 86.17836 \r\nL 300.268335 71.014176 \r\nL 300.298802 75.175707 \r\nL 300.341456 77.867395 \r\nL 300.393249 67.766004 \r\nL 300.399343 69.641113 \r\nL 300.405436 67.953515 \r\nL 300.432856 77.704079 \r\nL 300.496837 72.598945 \r\nL 300.569957 76.591112 \r\nL 300.527303 70.844811 \r\nL 300.603471 72.955821 \r\nL 300.636984 68.606779 \r\nL 300.710104 75.381364 \r\nL 300.807598 66.023968 \r\nL 300.835018 67.905125 \r\nL 300.841112 67.215569 \r\nL 300.886812 72.895333 \r\nL 300.920326 71.383149 \r\nL 300.984306 74.165568 \r\nL 300.953839 68.056344 \r\nL 301.011726 69.005995 \r\nL 301.014773 68.509999 \r\nL 301.066566 77.41374 \r\nL 301.07266 76.960085 \r\nL 301.078753 77.062913 \r\nL 301.18234 71.050468 \r\nL 301.112267 80.637717 \r\nL 301.197574 74.189763 \r\nL 301.212807 77.141547 \r\nL 301.365141 58.63846 \r\nL 301.471775 50.629932 \r\nL 301.490055 55.19068 \r\nL 301.624109 67.124838 \r\nL 301.514429 54.694683 \r\nL 301.630203 65.558215 \r\nL 301.633249 63.937154 \r\nL 301.703323 84.230667 \r\nL 301.712463 87.079622 \r\nL 301.80691 81.938195 \r\nL 302.044552 57.936806 \r\nL 301.852611 86.359822 \r\nL 302.056738 63.423011 \r\nL 302.099392 74.25025 \r\nL 302.157279 62.545944 \r\nL 302.166419 64.790026 \r\nL 302.169466 62.993551 \r\nL 302.263913 70.687544 \r\nL 302.266959 70.379059 \r\nL 302.288286 76.318918 \r\nL 302.370547 68.292244 \r\nL 302.571628 84.031058 \r\nL 302.425387 62.939112 \r\nL 302.599048 82.766872 \r\nL 302.720915 69.907257 \r\nL 302.641701 88.700683 \r\nL 302.757475 72.67153 \r\nL 302.760522 72.568701 \r\nL 302.772709 75.750337 \r\nL 302.775756 76.046725 \r\nL 302.806222 69.768136 \r\nL 302.815362 70.010086 \r\nL 302.897623 50.986808 \r\nL 302.98293 57.706954 \r\nL 303.068237 72.919528 \r\nL 303.104797 63.023794 \r\nL 303.235805 49.504867 \r\nL 303.254085 52.287286 \r\nL 303.299785 56.376232 \r\nL 303.324158 50.188374 \r\nL 303.360719 50.611786 \r\nL 303.372905 43.946078 \r\nL 303.467353 51.210611 \r\nL 303.470399 51.131977 \r\nL 303.531333 61.396684 \r\nL 303.482586 49.111699 \r\nL 303.595313 52.886111 \r\nL 303.695854 40.589029 \r\nL 303.726321 46.395816 \r\nL 303.802488 51.9788 \r\nL 303.832955 45.567139 \r\nL 303.890842 41.617314 \r\nL 303.857328 49.764963 \r\nL 303.933495 47.284981 \r\nL 304.000522 55.995162 \r\nL 303.948729 46.335329 \r\nL 304.070596 51.283196 \r\nL 304.161996 46.589376 \r\nL 304.125436 54.579757 \r\nL 304.183323 50.587591 \r\nL 304.229023 53.043378 \r\nL 304.28691 47.932195 \r\nL 304.347844 52.565528 \r\nL 304.399638 44.12754 \r\nL 304.622045 61.680975 \r\nL 304.411824 42.536722 \r\nL 304.640326 61.070052 \r\nL 304.646419 59.660697 \r\nL 304.713446 68.201513 \r\nL 304.722586 67.034107 \r\nL 304.786566 71.994071 \r\nL 304.82008 64.378711 \r\nL 304.82922 64.826318 \r\nL 304.975461 47.363614 \r\nL 304.990694 46.032892 \r\nL 305.063814 56.170575 \r\nL 305.066861 55.71692 \r\nL 305.121701 63.737545 \r\nL 305.249662 71.086761 \r\nL 305.176542 61.209173 \r\nL 305.255756 70.197597 \r\nL 305.365436 61.396684 \r\nL 305.283176 70.239938 \r\nL 305.38067 62.267702 \r\nL 305.386763 63.894813 \r\nL 305.392856 63.888764 \r\nL 305.49949 70.046378 \r\nL 305.45379 61.166832 \r\nL 305.514724 67.028058 \r\nL 305.529957 64.929147 \r\nL 305.606124 71.346857 \r\nL 305.618311 69.344725 \r\nL 305.621357 68.546291 \r\nL 305.670104 75.931799 \r\nL 305.721898 69.102775 \r\nL 305.727991 70.784324 \r\nL 305.807205 58.535631 \r\nL 305.822439 63.931105 \r\nL 305.849859 69.253994 \r\nL 305.907746 63.078233 \r\nL 305.990006 47.914049 \r\nL 306.053986 52.36592 \r\nL 306.072267 53.297425 \r\nL 306.136247 46.450255 \r\nL 306.139294 46.686156 \r\nL 306.166714 40.716052 \r\nL 306.203274 38.145339 \r\nL 306.239834 51.053344 \r\nL 306.261161 50.521055 \r\nL 306.285534 56.684718 \r\nL 306.404355 67.49986 \r\nL 306.407402 65.540069 \r\nL 306.410448 65.53402 \r\nL 306.501849 76.409649 \r\nL 306.428729 65.237632 \r\nL 306.574969 74.903514 \r\nL 306.608483 66.199381 \r\nL 306.690743 70.917396 \r\nL 306.76691 76.391503 \r\nL 306.709023 69.780234 \r\nL 306.806517 72.284411 \r\nL 306.818704 74.328884 \r\nL 306.821751 75.242243 \r\nL 306.879638 69.374968 \r\nL 306.919244 71.395246 \r\nL 306.922291 71.304515 \r\nL 306.937525 74.080886 \r\nL 306.958851 79.155776 \r\nL 306.983225 72.296508 \r\nL 307.044158 73.96596 \r\nL 307.178213 63.822228 \r\nL 307.202586 65.473533 \r\nL 307.223913 70.941591 \r\nL 307.275706 60.21718 \r\nL 307.297033 60.725274 \r\nL 307.324453 56.96296 \r\nL 307.370154 65.479582 \r\nL 307.397574 64.663002 \r\nL 307.504208 82.403948 \r\nL 307.540768 79.688065 \r\nL 307.543814 78.194027 \r\nL 307.632168 86.89816 \r\nL 307.635215 85.990849 \r\nL 307.641308 87.521179 \r\nL 307.705289 79.107386 \r\nL 307.708335 79.391677 \r\nL 307.824109 67.705517 \r\nL 307.836296 71.3771 \r\nL 307.912463 74.232104 \r\nL 307.88809 68.032149 \r\nL 307.930743 69.090678 \r\nL 308.003864 62.32819 \r\nL 308.052611 63.731497 \r\nL 308.064797 64.015787 \r\nL 308.058704 62.497554 \r\nL 308.070891 62.497554 \r\nL 308.183618 58.795727 \r\nL 308.122684 65.304168 \r\nL 308.186665 60.289765 \r\nL 308.189711 60.350253 \r\nL 308.195805 58.825971 \r\nL 308.290252 51.156172 \r\nL 308.211038 59.751428 \r\nL 308.317672 53.787373 \r\nL 308.415166 73.29455 \r\nL 308.457819 68.141026 \r\nL 308.466959 64.911 \r\nL 308.555313 72.175534 \r\nL 308.55836 71.57066 \r\nL 308.591873 73.82079 \r\nL 308.625387 67.409129 \r\nL 308.634527 67.989807 \r\nL 308.674134 58.717094 \r\nL 308.677181 58.910653 \r\nL 308.719834 43.855347 \r\nL 308.805141 50.3033 \r\nL 308.808188 50.164179 \r\nL 308.820375 54.513221 \r\nL 308.853888 52.65021 \r\nL 309.024502 76.137456 \r\nL 309.064109 75.006342 \r\nL 309.198163 64.167006 \r\nL 309.24691 70.451643 \r\nL 309.313937 66.792158 \r\nL 309.429711 62.043899 \r\nL 309.341357 69.302383 \r\nL 309.447991 63.362524 \r\nL 309.484552 67.608737 \r\nL 309.551579 62.606432 \r\nL 309.554625 62.860478 \r\nL 309.633839 65.413046 \r\nL 309.588139 59.557868 \r\nL 309.642979 62.412872 \r\nL 309.646026 60.519617 \r\nL 309.731333 66.120748 \r\nL 309.749613 62.957258 \r\nL 309.755706 64.699295 \r\nL 309.819687 54.76122 \r\nL 309.84406 58.021489 \r\nL 309.914134 55.577799 \r\nL 309.892807 61.142637 \r\nL 309.956787 56.660523 \r\nL 310.087795 70.657301 \r\nL 309.972021 55.396337 \r\nL 310.090842 69.955647 \r\nL 310.179195 65.431192 \r\nL 310.121308 71.165394 \r\nL 310.200522 69.387066 \r\nL 310.212709 73.058649 \r\nL 310.298016 65.588459 \r\nL 310.45035 50.369836 \r\nL 310.45949 52.970793 \r\nL 310.544797 56.781498 \r\nL 310.520424 50.587591 \r\nL 310.572217 53.624057 \r\nL 310.584404 52.214701 \r\nL 310.614871 61.342245 \r\nL 310.770252 81.297029 \r\nL 310.645338 60.658738 \r\nL 310.779392 79.131581 \r\nL 310.870792 76.69394 \r\nL 310.831186 81.86561 \r\nL 310.882979 78.006516 \r\nL 310.892119 80.686107 \r\nL 310.940866 73.72401 \r\nL 310.99266 77.026621 \r\nL 311.151087 51.192465 \r\nL 311.184601 55.71692 \r\nL 311.248581 49.438331 \r\nL 311.257721 50.787199 \r\nL 311.321701 47.194249 \r\nL 311.361308 54.930584 \r\nL 311.480129 78.593244 \r\nL 311.507549 75.357169 \r\nL 311.69949 59.321967 \r\nL 311.577623 78.236368 \r\nL 311.705584 59.346162 \r\nL 311.751284 61.112393 \r\nL 311.796984 49.704475 \r\nL 311.812217 45.911917 \r\nL 311.900571 54.162395 \r\nL 312.074232 72.24207 \r\nL 312.077279 70.4214 \r\nL 312.126026 78.012565 \r\nL 312.180866 73.826839 \r\nL 312.281407 80.686107 \r\nL 312.186959 72.538458 \r\nL 312.302733 75.980189 \r\nL 312.397181 62.945161 \r\nL 312.445928 65.600556 \r\nL 312.452021 67.330495 \r\nL 312.482488 61.65678 \r\nL 312.491628 62.255605 \r\nL 312.576935 52.41431 \r\nL 312.500768 63.066136 \r\nL 312.616542 55.118095 \r\nL 312.619588 54.56766 \r\nL 312.665289 63.646814 \r\nL 312.680522 62.122533 \r\nL 312.799343 67.796248 \r\nL 312.707942 61.505561 \r\nL 312.802389 67.348641 \r\nL 312.808483 64.832367 \r\nL 312.84809 70.034281 \r\nL 312.909023 67.735761 \r\nL 312.95777 67.475665 \r\nL 313.030891 71.52227 \r\nL 313.259392 103.024093 \r\nL 313.036984 70.300425 \r\nL 313.289859 99.794067 \r\nL 313.433053 88.634147 \r\nL 313.4361 88.839804 \r\nL 313.47266 84.170179 \r\nL 313.56406 72.544507 \r\nL 313.597574 74.461956 \r\nL 313.640227 69.17536 \r\nL 313.695068 76.869354 \r\nL 313.710301 72.725969 \r\nL 313.792561 80.244549 \r\nL 313.847402 78.931973 \r\nL 313.853495 79.682016 \r\nL 313.859588 78.169832 \r\nL 313.883962 73.361086 \r\nL 313.944896 79.875576 \r\nL 313.972316 77.601251 \r\nL 313.975362 79.506603 \r\nL 314.066763 69.532235 \r\nL 314.10637 63.471401 \r\nL 314.17949 68.395073 \r\nL 314.243471 73.348989 \r\nL 314.191677 68.056344 \r\nL 314.304404 70.869006 \r\nL 314.316591 68.141026 \r\nL 314.383618 79.724357 \r\nL 314.389711 78.272661 \r\nL 314.401898 83.123748 \r\nL 314.453692 77.135498 \r\nL 314.502439 79.440067 \r\nL 314.569466 69.822575 \r\nL 314.511579 79.573139 \r\nL 314.630399 70.022183 \r\nL 314.801014 50.273057 \r\nL 314.828434 50.787199 \r\nL 314.837574 55.009218 \r\nL 314.892414 50.055302 \r\nL 314.941161 52.432456 \r\nL 315.066075 64.408955 \r\nL 314.947254 51.894118 \r\nL 315.114822 58.977189 \r\nL 315.212316 48.283022 \r\nL 315.133102 59.866354 \r\nL 315.254969 51.537243 \r\nL 315.264109 52.390115 \r\nL 315.376837 63.356475 \r\nL 315.389023 63.023794 \r\nL 315.416443 65.074316 \r\nL 315.535264 82.246681 \r\nL 315.571824 81.188152 \r\nL 315.693692 68.764046 \r\nL 315.696738 70.621008 \r\nL 315.715018 68.35878 \r\nL 315.782045 56.321794 \r\nL 315.721112 68.413219 \r\nL 315.852119 60.174839 \r\nL 315.864306 62.558042 \r\nL 315.940473 58.420705 \r\nL 315.958753 60.047816 \r\nL 315.9618 57.688808 \r\nL 316.050154 70.530277 \r\nL 316.0532 70.167353 \r\nL 316.138507 76.210041 \r\nL 316.065387 69.695551 \r\nL 316.162881 71.104907 \r\nL 316.272561 62.763699 \r\nL 316.205534 73.016308 \r\nL 316.284748 64.390809 \r\nL 316.287795 65.165047 \r\nL 316.330448 54.803561 \r\nL 316.357869 55.741115 \r\nL 316.476689 44.98646 \r\nL 316.482783 47.151908 \r\nL 316.510203 43.8372 \r\nL 316.494969 49.589549 \r\nL 316.537623 48.488679 \r\nL 316.601603 59.684892 \r\nL 316.680817 58.965092 \r\nL 316.744797 53.27323 \r\nL 316.778311 60.973273 \r\nL 316.833151 65.667092 \r\nL 316.860571 56.938765 \r\nL 316.878851 60.616397 \r\nL 316.909318 55.124144 \r\nL 316.955018 66.943376 \r\nL 316.985485 61.541854 \r\nL 317.052512 65.951383 \r\nL 317.092119 59.249382 \r\nL 317.204846 75.06683 \r\nL 317.262733 66.132845 \r\nL 317.317574 59.860305 \r\nL 317.341947 67.052253 \r\nL 317.378507 62.763699 \r\nL 317.384601 64.832367 \r\nL 317.393741 61.227319 \r\nL 317.405928 62.23141 \r\nL 317.546075 42.83311 \r\nL 317.549122 43.069011 \r\nL 317.558262 41.066879 \r\nL 317.759343 63.259695 \r\nL 317.87207 68.479755 \r\nL 317.78067 60.676884 \r\nL 317.878163 67.518006 \r\nL 317.92691 71.395246 \r\nL 317.887303 65.443289 \r\nL 317.972611 66.997815 \r\nL 318.106665 49.087504 \r\nL 318.158458 54.888243 \r\nL 318.213299 48.555215 \r\nL 318.216345 48.906042 \r\nL 318.231579 46.002648 \r\nL 318.307746 56.249209 \r\nL 318.316886 52.904257 \r\nL 318.444846 68.945508 \r\nL 318.338213 50.49686 \r\nL 318.457033 65.999773 \r\nL 318.463127 63.707302 \r\nL 318.527107 69.816526 \r\nL 318.56062 68.594681 \r\nL 318.56976 70.239938 \r\nL 318.655068 66.435282 \r\nL 318.761701 57.743247 \r\nL 318.691628 67.130887 \r\nL 318.779982 58.25739 \r\nL 318.783028 60.440984 \r\nL 318.871382 52.390115 \r\nL 318.883569 54.90034 \r\nL 318.895756 52.323579 \r\nL 318.941456 60.634543 \r\nL 318.959736 58.233195 \r\nL 318.981063 60.846249 \r\nL 319.041996 51.821533 \r\nL 319.069416 59.194944 \r\nL 319.090743 55.402386 \r\nL 319.118163 61.154735 \r\nL 319.179097 59.920792 \r\nL 319.227844 51.40417 \r\nL 319.322291 54.797512 \r\nL 319.419785 57.973099 \r\nL 319.374085 49.72867 \r\nL 319.435018 57.077886 \r\nL 319.453299 52.438505 \r\nL 319.511186 60.199034 \r\nL 319.523372 59.134456 \r\nL 319.526419 60.695031 \r\nL 319.572119 51.652169 \r\nL 319.623913 54.368052 \r\nL 319.66352 56.382281 \r\nL 319.687893 49.160089 \r\nL 319.693986 50.146033 \r\nL 319.852414 31.261876 \r\nL 319.882881 35.26614 \r\nL 319.895068 38.514312 \r\nL 319.965141 30.790075 \r\nL 319.977328 33.100692 \r\nL 319.986468 31.957481 \r\nL 320.007795 35.278237 \r\nL 320.083962 33.554347 \r\nL 320.181456 43.462179 \r\nL 320.199736 35.973842 \r\nL 320.202783 35.798429 \r\nL 320.218016 40.365225 \r\nL 320.233249 39.312745 \r\nL 320.318557 53.037329 \r\nL 320.349023 43.6013 \r\nL 320.394724 38.834895 \r\nL 320.446517 48.222535 \r\nL 320.452611 46.129672 \r\nL 320.473937 50.666225 \r\nL 320.556198 42.016531 \r\nL 320.559244 44.60539 \r\nL 320.571431 45.234459 \r\nL 320.601898 36.064573 \r\nL 320.604945 37.08681 \r\nL 320.607991 35.955696 \r\nL 320.687205 46.994641 \r\nL 320.690252 46.099428 \r\nL 320.699392 48.863701 \r\nL 320.751186 40.232153 \r\nL 320.781652 42.597209 \r\nL 320.784699 41.810873 \r\nL 320.860866 49.72867 \r\nL 320.873053 47.47854 \r\nL 320.897426 56.170575 \r\nL 320.94008 46.90391 \r\nL 320.997967 53.424449 \r\nL 321.00406 53.309523 \r\nL 321.019294 58.559826 \r\nL 321.107647 48.730629 \r\nL 321.144208 52.632064 \r\nL 321.122881 46.305085 \r\nL 321.180768 46.782935 \r\nL 321.232561 48.597556 \r\nL 321.305682 40.710003 \r\nL 321.308729 41.925799 \r\nL 321.345289 34.800387 \r\nL 321.403176 36.506131 \r\nL 321.458016 34.292293 \r\nL 321.476296 40.038594 \r\nL 321.485436 39.669621 \r\nL 321.616443 49.819401 \r\nL 321.771824 64.318224 \r\nL 321.622537 49.402039 \r\nL 321.793151 62.721358 \r\nL 321.860178 65.515874 \r\nL 321.911972 59.479234 \r\nL 322.024699 67.971661 \r\nL 322.036886 66.495769 \r\nL 322.058213 64.838415 \r\nL 322.122193 69.60482 \r\nL 322.140473 69.284237 \r\nL 322.24406 77.050816 \r\nL 322.259294 75.514436 \r\nL 322.26234 73.875229 \r\nL 322.350694 81.121616 \r\nL 322.359834 80.450206 \r\nL 322.384208 78.956168 \r\nL 322.393348 80.71635 \r\nL 322.396394 79.313043 \r\nL 322.487795 82.670092 \r\nL 322.509122 76.246334 \r\nL 322.557869 78.968265 \r\nL 322.606615 70.252035 \r\nL 322.774183 57.071837 \r\nL 322.612709 70.554472 \r\nL 322.792463 57.53759 \r\nL 322.835117 63.683107 \r\nL 322.911284 63.28389 \r\nL 323.042291 52.855867 \r\nL 323.182439 64.33637 \r\nL 323.188532 63.773838 \r\nL 323.191579 63.011697 \r\nL 323.261652 72.67153 \r\nL 323.340866 86.329578 \r\nL 323.380473 80.050989 \r\nL 323.471873 75.605167 \r\nL 323.432267 82.942286 \r\nL 323.508434 76.131408 \r\nL 323.514527 77.214132 \r\nL 323.593741 70.748032 \r\nL 323.599834 72.108997 \r\nL 323.730842 65.558215 \r\nL 323.615068 74.129276 \r\nL 323.733888 65.721531 \r\nL 323.807009 68.788241 \r\nL 323.840522 64.856562 \r\nL 323.974576 54.126102 \r\nL 323.858802 66.852645 \r\nL 323.983716 55.595945 \r\nL 324.06293 61.46322 \r\nL 324.09949 58.269487 \r\nL 324.200031 51.40417 \r\nL 324.218311 54.210784 \r\nL 324.221357 54.76122 \r\nL 324.242684 50.152082 \r\nL 324.312758 53.315571 \r\nL 324.367598 48.264876 \r\nL 324.349318 54.476929 \r\nL 324.428532 49.426233 \r\nL 324.468139 45.627627 \r\nL 324.437672 50.720663 \r\nL 324.504699 49.764963 \r\nL 324.547353 53.763178 \r\nL 324.608286 46.262744 \r\nL 324.635706 44.557 \r\nL 324.663127 48.234632 \r\nL 324.711873 46.764789 \r\nL 324.775854 51.029149 \r\nL 324.818507 46.462352 \r\nL 324.824601 47.278932 \r\nL 324.909908 51.652169 \r\nL 324.848974 46.244598 \r\nL 324.952561 49.898035 \r\nL 324.958655 48.452387 \r\nL 325.028729 61.027711 \r\nL 325.147549 78.829144 \r\nL 325.178016 78.798901 \r\nL 325.181063 78.393635 \r\nL 325.226763 85.930362 \r\nL 325.232856 85.900118 \r\nL 325.245043 90.376183 \r\nL 325.33949 84.781102 \r\nL 325.458311 80.510693 \r\nL 325.351677 85.585584 \r\nL 325.467451 81.762782 \r\nL 325.510104 82.476533 \r\nL 325.494871 80.292939 \r\nL 325.546665 81.623661 \r\nL 325.656345 77.36535 \r\nL 325.580178 83.982668 \r\nL 325.665485 78.048857 \r\nL 325.808679 88.132102 \r\nL 325.915313 77.528666 \r\nL 325.93664 79.869527 \r\nL 325.970154 86.80138 \r\nL 326.064601 84.369787 \r\nL 326.232168 97.187061 \r\nL 326.113348 80.807081 \r\nL 326.244355 96.775747 \r\nL 326.393643 89.378142 \r\nL 326.396689 90.043503 \r\nL 326.463716 82.325314 \r\nL 326.46981 82.567264 \r\nL 326.765338 50.599688 \r\nL 326.789711 53.75108 \r\nL 326.804945 57.047642 \r\nL 326.868925 50.666225 \r\nL 326.902439 54.525319 \r\nL 327.006026 60.205083 \r\nL 326.935952 49.819401 \r\nL 327.027353 57.749296 \r\nL 327.045633 56.454866 \r\nL 327.082193 63.392767 \r\nL 327.1218 62.878625 \r\nL 327.155313 66.096553 \r\nL 327.1675 60.537763 \r\nL 327.170547 61.209173 \r\nL 327.197967 56.829888 \r\nL 327.23148 63.423011 \r\nL 327.280227 60.295814 \r\nL 327.502635 80.940154 \r\nL 327.313741 58.807825 \r\nL 327.533102 72.980016 \r\nL 327.612316 71.564611 \r\nL 327.566615 76.149554 \r\nL 327.636689 73.0526 \r\nL 327.670203 75.254341 \r\nL 327.731136 65.304168 \r\nL 327.734183 65.467484 \r\nL 327.77379 60.434935 \r\nL 327.831677 68.12288 \r\nL 327.83777 66.810304 \r\nL 327.962684 75.012391 \r\nL 327.974871 71.104907 \r\nL 328.054085 82.791067 \r\nL 328.084552 83.571354 \r\nL 328.090645 81.091372 \r\nL 328.093692 81.726489 \r\nL 328.178999 75.199902 \r\nL 328.115018 83.891937 \r\nL 328.209466 78.877534 \r\nL 328.328286 68.382975 \r\nL 328.38008 70.445595 \r\nL 328.48062 73.633279 \r\nL 328.422733 67.959564 \r\nL 328.495854 71.189589 \r\nL 328.511087 66.090504 \r\nL 328.596394 74.649467 \r\nL 328.599441 73.808693 \r\nL 328.620768 75.992287 \r\nL 328.639048 70.923445 \r\nL 328.712168 74.806734 \r\nL 328.715215 74.770442 \r\nL 328.721308 75.720093 \r\nL 328.821849 82.373704 \r\nL 328.776149 72.381191 \r\nL 328.840129 80.964349 \r\nL 328.904109 86.740892 \r\nL 328.952856 77.8432 \r\nL 329.065584 82.246681 \r\nL 328.98637 74.806734 \r\nL 329.06863 81.351468 \r\nL 329.080817 80.244549 \r\nL 329.129564 71.600904 \r\nL 329.193544 76.79072 \r\nL 329.257525 83.020919 \r\nL 329.202684 75.441852 \r\nL 329.315412 81.218395 \r\nL 329.632267 67.741809 \r\nL 329.321505 81.914 \r\nL 329.650547 70.137109 \r\nL 329.668827 69.193506 \r\nL 329.772414 75.701947 \r\nL 329.879048 57.241202 \r\nL 329.930842 61.17893 \r\nL 330.016149 66.30221 \r\nL 329.943028 59.944987 \r\nL 330.043569 61.898729 \r\nL 330.074036 60.531715 \r\nL 330.110596 70.040329 \r\nL 330.113643 69.949598 \r\nL 330.186763 76.869354 \r\nL 330.223323 70.094768 \r\nL 330.22637 70.306474 \r\nL 330.250743 64.814221 \r\nL 330.284257 55.843943 \r\nL 330.390891 57.380323 \r\nL 330.393937 57.948904 \r\nL 330.427451 50.847687 \r\nL 330.464011 50.890028 \r\nL 330.467058 50.847687 \r\nL 330.470104 52.07558 \r\nL 330.473151 51.767095 \r\nL 330.585878 70.040329 \r\nL 330.482291 51.379976 \r\nL 330.619392 66.513916 \r\nL 330.662045 58.880409 \r\nL 330.729072 65.279973 \r\nL 330.771726 77.099206 \r\nL 330.853986 72.423532 \r\nL 330.87836 69.774185 \r\nL 330.936247 79.458213 \r\nL 330.948434 78.853339 \r\nL 331.033741 86.184409 \r\nL 331.070301 84.26091 \r\nL 331.079441 80.534888 \r\nL 331.152561 89.52936 \r\nL 331.179982 83.982668 \r\nL 331.186075 84.16413 \r\nL 331.198262 81.853513 \r\nL 331.265289 80.09333 \r\nL 331.283569 85.107733 \r\nL 331.304896 82.754775 \r\nL 331.371923 75.453949 \r\nL 331.46637 78.962217 \r\nL 331.603471 92.704947 \r\nL 331.661357 99.58841 \r\nL 331.716198 93.757427 \r\nL 331.841112 85.712607 \r\nL 331.956886 80.837325 \r\nL 331.847205 86.583625 \r\nL 332.005633 82.174096 \r\nL 332.069613 93.902597 \r\nL 332.1275 87.769178 \r\nL 332.148827 89.735017 \r\nL 332.197574 81.448247 \r\nL 332.203667 81.05508 \r\nL 332.252414 88.355905 \r\nL 332.258507 88.845853 \r\nL 332.310301 81.315175 \r\nL 332.441308 62.769747 \r\nL 332.322488 81.33937 \r\nL 332.462635 64.898903 \r\nL 332.505289 71.673488 \r\nL 332.554036 58.916702 \r\nL 332.560129 58.263438 \r\nL 332.584502 64.52993 \r\nL 332.685043 71.401295 \r\nL 332.700276 68.764046 \r\nL 332.852611 77.903688 \r\nL 332.785584 68.12288 \r\nL 332.867844 75.490241 \r\nL 332.922684 60.997467 \r\nL 333.011038 61.342245 \r\nL 333.017131 61.892681 \r\nL 333.023225 58.63846 \r\nL 333.172512 51.283196 \r\nL 333.053692 62.110435 \r\nL 333.184699 54.694683 \r\nL 333.187746 56.460915 \r\nL 333.2761 45.579237 \r\nL 333.279146 45.917966 \r\nL 333.297426 51.035198 \r\nL 333.34008 55.747164 \r\nL 333.382733 49.093553 \r\nL 333.416247 53.648252 \r\nL 333.501554 49.275015 \r\nL 333.477181 55.269313 \r\nL 333.522881 53.152255 \r\nL 333.626468 63.350426 \r\nL 333.641701 60.422837 \r\nL 333.696542 57.39242 \r\nL 333.730055 61.578146 \r\nL 333.760522 58.813873 \r\nL 333.806222 64.904952 \r\nL 333.854969 53.255084 \r\nL 333.864109 55.789505 \r\nL 334.059097 70.693593 \r\nL 333.912856 55.456824 \r\nL 334.092611 67.064351 \r\nL 334.132217 61.795901 \r\nL 334.177918 73.173575 \r\nL 334.199244 68.322488 \r\nL 334.220571 73.875229 \r\nL 334.293692 64.923098 \r\nL 334.299785 66.586501 \r\nL 334.418606 59.491332 \r\nL 334.348532 70.608911 \r\nL 334.424699 61.70517 \r\nL 334.442979 66.526013 \r\nL 334.519146 57.217007 \r\nL 334.52524 58.323926 \r\nL 334.57094 54.870097 \r\nL 334.595313 62.61248 \r\nL 334.619687 67.040156 \r\nL 334.656247 55.19068 \r\nL 334.704994 62.225361 \r\nL 334.714134 64.312175 \r\nL 334.762881 58.886458 \r\nL 334.814674 62.164874 \r\nL 334.939588 52.287286 \r\nL 334.954822 55.517312 \r\nL 335.015756 44.12754 \r\nL 335.018802 43.819054 \r\nL 335.073643 48.143901 \r\nL 335.094969 46.353475 \r\nL 335.128483 52.65021 \r\nL 335.107156 45.391726 \r\nL 335.207697 47.926147 \r\nL 335.22293 45.046948 \r\nL 335.271677 52.492943 \r\nL 335.308237 51.754997 \r\nL 335.369171 54.561611 \r\nL 335.378311 50.085546 \r\nL 335.411824 51.416268 \r\nL 335.445338 43.069011 \r\nL 335.530645 46.026843 \r\nL 335.536738 44.587244 \r\nL 335.615952 53.007086 \r\nL 335.673839 49.504867 \r\nL 335.631186 54.833804 \r\nL 335.704306 52.559479 \r\nL 335.853593 76.306821 \r\nL 335.862733 75.635411 \r\nL 336.021161 89.952772 \r\nL 335.881014 75.556778 \r\nL 336.057721 85.216611 \r\nL 336.200915 63.453255 \r\nL 336.270989 66.586501 \r\nL 336.237475 61.36644 \r\nL 336.301456 62.479408 \r\nL 336.328876 58.136415 \r\nL 336.371529 70.856909 \r\nL 336.39895 66.175186 \r\nL 336.484257 72.877187 \r\nL 336.432463 65.933237 \r\nL 336.511677 68.086587 \r\nL 336.520817 65.667092 \r\nL 336.533004 70.772227 \r\nL 336.627451 66.217528 \r\nL 336.633544 68.782192 \r\nL 336.676198 56.067747 \r\nL 336.712758 61.771706 \r\nL 336.743225 58.463047 \r\nL 336.801112 66.265917 \r\nL 336.883372 73.107039 \r\nL 336.913839 68.328537 \r\nL 337.011333 59.854256 \r\nL 337.029613 61.928973 \r\nL 337.05094 67.142984 \r\nL 337.108827 54.864048 \r\nL 337.181947 49.764963 \r\nL 337.197181 54.706781 \r\nL 337.325141 65.425143 \r\nL 337.218507 54.386198 \r\nL 337.331235 64.475491 \r\nL 337.358655 61.021662 \r\nL 337.422635 67.384934 \r\nL 337.431775 65.739677 \r\nL 337.434822 67.947466 \r\nL 337.504896 61.717267 \r\nL 337.538409 62.551993 \r\nL 337.550596 66.187284 \r\nL 337.626763 54.410393 \r\nL 337.73949 50.871882 \r\nL 337.70293 57.652516 \r\nL 337.742537 51.537243 \r\nL 337.800424 57.755344 \r\nL 337.852217 52.17236 \r\nL 337.888778 49.837548 \r\nL 337.910104 54.688635 \r\nL 337.952758 52.964745 \r\nL 337.974085 53.672447 \r\nL 338.001505 49.643988 \r\nL 338.028925 50.763004 \r\nL 338.111186 44.647731 \r\nL 338.144699 47.545076 \r\nL 338.208679 52.722795 \r\nL 338.159932 46.28089 \r\nL 338.266566 50.666225 \r\nL 338.357967 39.917619 \r\nL 338.388434 40.540639 \r\nL 338.428041 36.838812 \r\nL 338.461554 43.244424 \r\nL 338.470694 42.597209 \r\nL 338.482881 44.835242 \r\nL 338.556001 38.943772 \r\nL 338.583421 43.171839 \r\nL 338.586468 43.165791 \r\nL 338.735756 65.237632 \r\nL 338.757082 62.479408 \r\nL 338.830203 69.810477 \r\nL 338.833249 68.915264 \r\nL 338.86067 73.96596 \r\nL 338.842389 68.425317 \r\nL 338.95207 72.707822 \r\nL 339.028237 70.064524 \r\nL 339.00691 73.844985 \r\nL 339.064797 71.600904 \r\nL 339.067844 72.163436 \r\nL 339.110498 65.346509 \r\nL 339.140964 65.890896 \r\nL 339.268925 58.251341 \r\nL 339.174478 66.405038 \r\nL 339.278065 60.79181 \r\nL 339.415166 75.103122 \r\nL 339.418213 73.838936 \r\nL 339.482193 71.479929 \r\nL 339.51266 78.538805 \r\nL 339.5218 76.089066 \r\nL 339.543127 78.03676 \r\nL 339.591873 71.256126 \r\nL 339.619294 73.488109 \r\nL 339.710694 64.935195 \r\nL 339.637574 75.907604 \r\nL 339.744208 70.645203 \r\nL 339.753348 72.296508 \r\nL 339.823421 66.991766 \r\nL 339.841701 67.173228 \r\nL 339.948335 63.731497 \r\nL 339.902635 71.231931 \r\nL 339.957475 64.511784 \r\nL 339.969662 63.326231 \r\nL 339.978802 66.030017 \r\nL 339.984896 65.636849 \r\nL 340.015362 69.840721 \r\nL 340.058016 62.213264 \r\nL 340.091529 65.975578 \r\nL 340.143323 60.229278 \r\nL 340.185977 68.588632 \r\nL 340.207303 63.078233 \r\nL 340.414478 81.200249 \r\nL 340.216443 62.418921 \r\nL 340.426665 79.361433 \r\nL 340.447991 79.881625 \r\nL 340.566812 68.044246 \r\nL 340.697819 51.107782 \r\nL 340.600326 68.546291 \r\nL 340.728286 54.228931 \r\nL 340.841014 70.4214 \r\nL 340.86234 69.260042 \r\nL 340.865387 69.435456 \r\nL 340.895854 65.273925 \r\nL 340.968974 64.167006 \r\nL 340.911087 67.378885 \r\nL 341.002488 65.080365 \r\nL 341.032955 67.106692 \r\nL 341.084748 56.454866 \r\nL 341.087795 57.458956 \r\nL 341.142635 48.766921 \r\nL 341.106075 57.531541 \r\nL 341.197475 56.805693 \r\nL 341.224896 54.114005 \r\nL 341.276689 59.793769 \r\nL 341.282783 59.352211 \r\nL 341.45949 76.802817 \r\nL 341.288876 59.30987 \r\nL 341.480817 74.256299 \r\nL 341.645338 66.532062 \r\nL 341.648385 66.68328 \r\nL 341.657525 62.685065 \r\nL 341.697131 63.737545 \r\nL 341.703225 61.312002 \r\nL 341.791579 68.7459 \r\nL 341.794625 68.564438 \r\nL 341.797672 68.316439 \r\nL 341.843372 73.113088 \r\nL 341.855559 72.453775 \r\nL 341.858606 72.484019 \r\nL 341.864699 72.163436 \r\nL 341.867746 72.217875 \r\nL 341.886026 68.957605 \r\nL 341.962193 75.429754 \r\nL 341.971333 75.248292 \r\nL 342.007893 78.817047 \r\nL 342.059687 72.29046 \r\nL 342.06578 72.980016 \r\nL 342.0932 70.233889 \r\nL 342.126714 75.242243 \r\nL 342.178507 72.060608 \r\nL 342.181554 72.090851 \r\nL 342.187647 71.848902 \r\nL 342.202881 74.58898 \r\nL 342.285141 67.161131 \r\nL 342.288188 67.584542 \r\nL 342.330842 62.975404 \r\nL 342.391775 70.330669 \r\nL 342.394822 69.187457 \r\nL 342.416149 70.681495 \r\nL 342.452709 64.390809 \r\nL 342.501456 68.395073 \r\nL 342.507549 66.677232 \r\nL 342.58067 73.851034 \r\nL 342.583716 75.266438 \r\nL 342.61723 69.629015 \r\nL 342.687303 72.895333 \r\nL 342.723864 70.300425 \r\nL 342.772611 75.792678 \r\nL 342.793937 73.669572 \r\nL 342.921898 79.627578 \r\nL 342.800031 72.980016 \r\nL 342.924945 79.022704 \r\nL 343.022439 72.67153 \r\nL 342.940178 79.179971 \r\nL 343.055952 73.778449 \r\nL 343.077279 73.215916 \r\nL 343.065092 75.611216 \r\nL 343.092512 75.490241 \r\nL 343.174773 79.101337 \r\nL 343.138213 73.494158 \r\nL 343.199146 76.155603 \r\nL 343.202193 75.169658 \r\nL 343.244846 78.94407 \r\nL 343.299687 78.823096 \r\nL 343.366714 81.309127 \r\nL 343.345387 74.836978 \r\nL 343.388041 78.006516 \r\nL 343.485534 71.727927 \r\nL 343.424601 78.454123 \r\nL 343.500768 75.847117 \r\nL 343.506861 77.1234 \r\nL 343.549515 67.747858 \r\nL 343.589122 68.038197 \r\nL 343.610448 65.763872 \r\nL 343.643962 73.427622 \r\nL 343.692709 72.157387 \r\nL 343.796296 73.838936 \r\nL 343.729269 64.160957 \r\nL 343.805436 72.732017 \r\nL 343.811529 71.57066 \r\nL 343.88465 79.56709 \r\nL 343.90293 85.664217 \r\nL 343.988237 78.835193 \r\nL 343.99433 78.859388 \r\nL 344.036984 83.317307 \r\nL 344.094871 77.111303 \r\nL 344.228925 62.588285 \r\nL 344.262439 57.985196 \r\nL 344.298999 65.158999 \r\nL 344.332512 63.683107 \r\nL 344.44524 73.603035 \r\nL 344.372119 59.098164 \r\nL 344.469613 67.481714 \r\nL 344.4818 66.39899 \r\nL 344.53664 73.288501 \r\nL 344.557967 70.711739 \r\nL 344.56406 73.536499 \r\nL 344.603667 65.044073 \r\nL 344.664601 69.840721 \r\nL 344.725534 66.931279 \r\nL 344.670694 71.32871 \r\nL 344.740768 70.016134 \r\nL 344.862635 86.75299 \r\nL 344.752955 68.60073 \r\nL 344.871775 86.148116 \r\nL 344.963176 84.152033 \r\nL 344.954036 87.696593 \r\nL 344.978409 86.468699 \r\nL 344.993643 88.609952 \r\nL 345.033249 78.302904 \r\nL 345.075903 82.422094 \r\nL 345.185584 75.732191 \r\nL 345.12465 85.319439 \r\nL 345.200817 78.871485 \r\nL 345.319638 90.932667 \r\nL 345.255657 78.115393 \r\nL 345.334871 90.72701 \r\nL 345.417131 86.232798 \r\nL 345.374478 92.293633 \r\nL 345.453692 87.654252 \r\nL 345.496345 92.293633 \r\nL 345.511579 85.198464 \r\nL 345.563372 89.226923 \r\nL 345.746173 64.935195 \r\nL 345.572512 90.031405 \r\nL 345.752267 66.356648 \r\nL 345.75836 65.697336 \r\nL 345.886321 54.283369 \r\nL 345.907647 55.946772 \r\nL 346.014281 61.475318 \r\nL 345.965534 55.178582 \r\nL 346.023421 59.279626 \r\nL 346.087402 55.995162 \r\nL 346.053888 61.420879 \r\nL 346.130055 59.817964 \r\nL 346.160522 64.281932 \r\nL 346.139195 58.650557 \r\nL 346.242783 60.816005 \r\nL 346.261063 57.785588 \r\nL 346.30981 70.85086 \r\nL 346.312856 69.592723 \r\nL 346.407303 78.030711 \r\nL 346.35551 69.205604 \r\nL 346.43777 76.79072 \r\nL 346.468237 70.403254 \r\nL 346.480424 79.833235 \r\nL 346.550498 75.605167 \r\nL 346.568778 77.17179 \r\nL 346.599244 71.316613 \r\nL 346.602291 71.3771 \r\nL 346.620571 66.919181 \r\nL 346.654085 74.679711 \r\nL 346.715018 70.784324 \r\nL 346.718065 70.814568 \r\nL 346.763765 77.250424 \r\nL 346.785092 70.614959 \r\nL 346.830792 73.935716 \r\nL 346.95266 64.469443 \r\nL 346.967893 65.546118 \r\nL 347.229908 48.228584 \r\nL 347.232955 49.535111 \r\nL 347.257328 53.436546 \r\nL 347.327402 47.412004 \r\nL 347.330448 47.484589 \r\nL 347.333495 47.309175 \r\nL 347.357869 51.337634 \r\nL 347.391382 50.176277 \r\nL 347.400522 50.297252 \r\nL 347.409662 47.345468 \r\nL 347.415756 47.641856 \r\nL 347.418802 46.250646 \r\nL 347.501063 56.763352 \r\nL 347.507156 55.565702 \r\nL 347.510203 56.297599 \r\nL 347.574183 46.026843 \r\nL 347.689957 38.38124 \r\nL 347.61379 48.603605 \r\nL 347.699097 40.516444 \r\nL 347.702144 40.419664 \r\nL 347.711284 42.790769 \r\nL 347.750891 50.115789 \r\nL 347.814871 38.901431 \r\nL 347.817918 38.677628 \r\nL 347.860571 43.704128 \r\nL 347.933692 53.315571 \r\nL 347.866665 43.147644 \r\nL 347.988532 49.686329 \r\nL 348.037279 43.274668 \r\nL 348.082979 50.980759 \r\nL 348.217033 61.348294 \r\nL 348.098213 50.085546 \r\nL 348.22008 60.36235 \r\nL 348.232267 56.14638 \r\nL 348.308434 66.568354 \r\nL 348.317574 66.150991 \r\nL 348.326714 71.945682 \r\nL 348.415068 61.578146 \r\nL 348.524748 52.408261 \r\nL 348.539982 53.769227 \r\nL 348.543028 54.083761 \r\nL 348.570448 47.254737 \r\nL 348.594822 48.204389 \r\nL 348.607009 46.577278 \r\nL 348.603962 48.301168 \r\nL 348.610055 46.958349 \r\nL 348.640522 40.226104 \r\nL 348.619195 48.107609 \r\nL 348.719736 45.694163 \r\nL 348.753249 48.730629 \r\nL 348.814183 41.018489 \r\nL 348.823323 42.675843 \r\nL 348.83551 39.197819 \r\nL 348.920817 49.432282 \r\nL 348.923864 47.587417 \r\nL 349.021357 52.529236 \r\nL 348.975657 45.397775 \r\nL 349.039638 49.486721 \r\nL 349.067058 45.089289 \r\nL 349.134085 53.587765 \r\nL 349.143225 50.563396 \r\nL 349.198065 56.811741 \r\nL 349.240719 46.607522 \r\nL 349.249859 49.383892 \r\nL 349.265092 52.359871 \r\nL 349.304699 41.441901 \r\nL 349.313839 44.188027 \r\nL 349.329072 38.895382 \r\nL 349.356493 45.010655 \r\nL 349.426566 40.703955 \r\nL 349.429613 41.859263 \r\nL 349.52406 35.858916 \r\nL 349.624601 32.386941 \r\nL 349.545387 37.280369 \r\nL 349.630694 35.235896 \r\nL 349.743421 41.695947 \r\nL 349.746468 40.722101 \r\nL 349.837869 45.972405 \r\nL 349.807402 37.691684 \r\nL 349.874429 44.593293 \r\nL 349.877475 43.565007 \r\nL 349.920129 53.212743 \r\nL 349.971923 49.093553 \r\nL 350.032856 51.912264 \r\nL 350.072463 46.063136 \r\nL 350.078557 48.216486 \r\nL 350.127303 45.192118 \r\nL 350.169957 54.458783 \r\nL 350.179097 52.589723 \r\nL 350.285731 64.173054 \r\nL 350.212611 50.521055 \r\nL 350.300964 58.940897 \r\nL 350.310104 61.08215 \r\nL 350.364945 70.784324 \r\nL 350.459392 66.719573 \r\nL 350.508139 69.332627 \r\nL 350.590399 55.601994 \r\nL 350.593446 55.33585 \r\nL 350.620866 61.100296 \r\nL 350.657426 59.30987 \r\nL 350.74578 64.463394 \r\nL 350.669613 58.402559 \r\nL 350.7732 63.695204 \r\nL 350.812807 57.749296 \r\nL 350.876787 65.225535 \r\nL 350.879834 63.543986 \r\nL 350.882881 65.025926 \r\nL 350.968188 54.271272 \r\nL 350.971235 55.517312 \r\nL 351.047402 52.680454 \r\nL 350.998655 58.196902 \r\nL 351.068729 57.05974 \r\nL 351.071775 58.553778 \r\nL 351.163176 54.083761 \r\nL 351.172316 54.51927 \r\nL 351.193643 52.456651 \r\nL 351.254576 62.727406 \r\nL 351.285043 66.223576 \r\nL 351.303323 60.531715 \r\nL 351.312463 60.695031 \r\nL 351.373397 55.626189 \r\nL 351.40691 61.771706 \r\nL 351.419097 61.251514 \r\nL 351.528778 69.447553 \r\nL 351.428237 59.824012 \r\nL 351.544011 62.769747 \r\nL 351.574478 54.803561 \r\nL 351.647598 67.112741 \r\nL 351.818213 58.952994 \r\nL 351.671972 69.931452 \r\nL 351.827353 61.021662 \r\nL 351.873053 68.776143 \r\nL 351.927893 59.364308 \r\nL 351.943127 56.412525 \r\nL 352.007107 60.779713 \r\nL 352.04062 58.989287 \r\nL 352.156394 67.699468 \r\nL 352.061947 54.1382 \r\nL 352.168581 65.612654 \r\nL 352.186861 67.227667 \r\nL 352.278262 69.562479 \r\nL 352.220375 64.251688 \r\nL 352.293495 66.078407 \r\nL 352.296542 66.066309 \r\nL 352.299588 66.211479 \r\nL 352.342242 73.615133 \r\nL 352.397082 63.047989 \r\nL 352.403176 63.604473 \r\nL 352.485436 48.047121 \r\nL 352.53723 50.194423 \r\nL 352.552463 53.267181 \r\nL 352.585977 44.50861 \r\nL 352.63777 46.510742 \r\nL 352.756591 51.222708 \r\nL 352.659097 44.357392 \r\nL 352.777918 49.214528 \r\nL 352.857131 45.32519 \r\nL 352.866271 49.426233 \r\nL 352.869318 48.367704 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p49207e09be\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 12"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 調整超參數並觀察結果\n",
+    "\n",
+    "現在，實際看看訓練好的模型如何表現會很有趣。我們來運行模擬，並採用與訓練時相同的動作選擇策略：根據 Q-Table 中的概率分佈進行採樣：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 13"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 將結果保存為動畫 GIF\n",
+    "\n",
+    "如果你想讓朋友們刮目相看，你可能會想要將平衡桿的動畫 GIF 圖片發送給他們。為了達成這個目的，我們可以調用 `env.render` 來生成圖像幀，然後使用 PIL 庫將這些幀保存為動畫 GIF：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "360\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from PIL import Image\n",
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "i=0\n",
+    "ims = []\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   img=env.render(mode='rgb_array')\n",
+    "   ims.append(Image.fromarray(img))\n",
+    "   v = probs(np.array([Qbest.get((s,a),0) for a in actions]))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "   i+=1\n",
+    "env.close()\n",
+    "ims[0].save('images/cartpole-balance.gif',save_all=True,append_images=ims[1::2],loop=0,duration=5)\n",
+    "print(i)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md b/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7462fa4d3
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:17:16+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md b/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9f897a390
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:16:59+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb b/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..959e08485
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,524 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5c0e485e58d63c506f1791c4dbf990ce",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:13:40+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "## 平衡車滑行\n",
+    "\n",
+    "> **問題**：如果彼得想要逃離狼的追捕，他需要比狼移動得更快。我們將看看彼得如何學習滑行，特別是如何通過 Q-Learning 學會保持平衡。\n",
+    "\n",
+    "首先，讓我們安裝 gym 並導入所需的庫：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: gym in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.18.3)\n",
+      "Requirement already satisfied: Pillow<=8.2.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (7.0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.10.4 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: cloudpickle<1.7.0,>=1.2.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.6.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyglet<=1.5.15,>=1.4.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.5.15)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "!pip install gym \n",
+    "\n",
+    "import gym\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 建立一個平衡車環境\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env = gym.make(\"CartPole-v1\")\n",
+    "print(env.action_space)\n",
+    "print(env.observation_space)\n",
+    "print(env.action_space.sample())"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Discrete(2)\nBox(-3.4028234663852886e+38, 3.4028234663852886e+38, (4,), float32)\n0\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "要了解環境如何運作，讓我們進行一個短暫的模擬，持續100步。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "for i in range(100):\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "env.close()"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/gym/logger.py:30: UserWarning: \u001b[33mWARN: You are calling 'step()' even though this environment has already returned done = True. You should always call 'reset()' once you receive 'done = True' -- any further steps are undefined behavior.\u001b[0m\n  warnings.warn(colorize('%s: %s'%('WARN', msg % args), 'yellow'))\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "在模擬過程中，我們需要獲取觀察結果以決定如何行動。事實上，`step` 函數會返回當前的觀察結果、獎勵函數以及 `done` 標誌，該標誌指示是否有必要繼續模擬。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "   print(f\"{obs} -> {rew}\")\n",
+    "env.close()"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 4,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[ 0.03044442 -0.19543914 -0.04496216  0.28125618] -> 1.0\n",
+      "[ 0.02653564 -0.38989186 -0.03933704  0.55942606] -> 1.0\n",
+      "[ 0.0187378  -0.19424049 -0.02814852  0.25461393] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01485299 -0.38894946 -0.02305624  0.53828712] -> 1.0\n",
+      "[ 0.007074   -0.19351108 -0.0122905   0.23842953] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00320378  0.00178427 -0.00752191 -0.05810469] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00323946  0.19701326 -0.008684   -0.35315131] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00717973  0.00201587 -0.01574703 -0.06321931] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00722005  0.19736001 -0.01701141 -0.36082863] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01116725  0.39271958 -0.02422798 -0.65882671] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01902164  0.19794307 -0.03740452 -0.37387001] -> 1.0\n",
+      "[ 0.0229805   0.39357584 -0.04488192 -0.67810827] -> 1.0\n",
+      "[ 0.03085202  0.58929164 -0.05844408 -0.98457719] -> 1.0\n",
+      "[ 0.04263785  0.78514572 -0.07813563 -1.2950295 ] -> 1.0\n",
+      "[ 0.05834076  0.98116859 -0.10403622 -1.61111521] -> 1.0\n",
+      "[ 0.07796413  0.78741784 -0.13625852 -1.35259196] -> 1.0\n",
+      "[ 0.09371249  0.98396202 -0.16331036 -1.68461179] -> 1.0\n",
+      "[ 0.11339173  0.79106371 -0.1970026  -1.44691436] -> 1.0\n",
+      "[ 0.12921301  0.59883361 -0.22594088 -1.22169133] -> 1.0\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "我們可以獲取這些數字的最小值和最大值：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]\n[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(env.observation_space.low)\n",
+    "print(env.observation_space.high)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def discretize(x):\n",
+    "    return tuple((x/np.array([0.25, 0.25, 0.01, 0.1])).astype(np.int))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "讓我們也探索使用分箱的其他離散化方法：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def create_bins(i,num):\n",
+    "    return np.arange(num+1)*(i[1]-i[0])/num+i[0]\n",
+    "\n",
+    "print(\"Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\\n\",create_bins((-5,5),10))\n",
+    "\n",
+    "ints = [(-5,5),(-2,2),(-0.5,0.5),(-2,2)] # intervals of values for each parameter\n",
+    "nbins = [20,20,10,10] # number of bins for each parameter\n",
+    "bins = [create_bins(ints[i],nbins[i]) for i in range(4)]\n",
+    "\n",
+    "def discretize_bins(x):\n",
+    "    return tuple(np.digitize(x[i],bins[i]) for i in range(4))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "現在讓我們進行一個簡短的模擬並觀察那些離散的環境值。\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "(0, 0, -1, -3)\n(0, 0, -2, 0)\n(0, 0, -2, -3)\n(0, 1, -3, -6)\n(0, 2, -4, -9)\n(0, 3, -6, -12)\n(0, 2, -8, -9)\n(0, 3, -10, -13)\n(0, 4, -13, -16)\n(0, 4, -16, -19)\n(0, 4, -20, -17)\n(0, 4, -24, -20)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   #env.render()\n",
+    "   obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "   #print(discretize_bins(obs))\n",
+    "   print(discretize(obs))\n",
+    "env.close()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = {}\n",
+    "actions = (0,1)\n",
+    "\n",
+    "def qvalues(state):\n",
+    "    return [Q.get((state,a),0) for a in actions]"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# hyperparameters\n",
+    "alpha = 0.3\n",
+    "gamma = 0.9\n",
+    "epsilon = 0.90"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "0: 108.0, alpha=0.3, epsilon=0.9\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v\n",
+    "\n",
+    "Qmax = 0\n",
+    "cum_rewards = []\n",
+    "rewards = []\n",
+    "for epoch in range(100000):\n",
+    "    obs = env.reset()\n",
+    "    done = False\n",
+    "    cum_reward=0\n",
+    "    # == do the simulation ==\n",
+    "    while not done:\n",
+    "        s = discretize(obs)\n",
+    "        if random.random()<epsilon:\n",
+    "            # exploitation - chose the action according to Q-Table probabilities\n",
+    "            v = probs(np.array(qvalues(s)))\n",
+    "            a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "        else:\n",
+    "            # exploration - randomly chose the action\n",
+    "            a = np.random.randint(env.action_space.n)\n",
+    "\n",
+    "        obs, rew, done, info = env.step(a)\n",
+    "        cum_reward+=rew\n",
+    "        ns = discretize(obs)\n",
+    "        Q[(s,a)] = (1 - alpha) * Q.get((s,a),0) + alpha * (rew + gamma * max(qvalues(ns)))\n",
+    "    cum_rewards.append(cum_reward)\n",
+    "    rewards.append(cum_reward)\n",
+    "    # == Periodically print results and calculate average reward ==\n",
+    "    if epoch%5000==0:\n",
+    "        print(f\"{epoch}: {np.average(cum_rewards)}, alpha={alpha}, epsilon={epsilon}\")\n",
+    "        if np.average(cum_rewards) > Qmax:\n",
+    "            Qmax = np.average(cum_rewards)\n",
+    "            Qbest = Q\n",
+    "        cum_rewards=[]"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814bb79788>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.159862 248.518125\" width=\"379.159862pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.159862 248.518125 \r\nL 379.159862 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"ma0dcf872fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.379018\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.472768 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.252354\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.346104 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.12569\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.21944 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.999026\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.092776 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"352.872362\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(333.784862 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"med2e77fdd9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"217.970554\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 221.769773)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"177.793171\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 181.592389)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"137.615787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 141.415006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"97.438404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 101.237622)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"57.26102\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 61.060239)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"17.083636\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 500 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 20.882855)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_13\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p856ccda7d2)\" d=\"M 48.505682 209.13153 \r\nL 48.557424 214.35459 \r\nL 48.600035 199.890732 \r\nL 48.606123 204.712018 \r\nL 48.630472 186.632195 \r\nL 48.712651 213.149268 \r\nL 48.752219 214.35459 \r\nL 48.733957 195.069446 \r\nL 48.782655 205.917339 \r\nL 48.791786 187.033969 \r\nL 48.797874 213.952816 \r\nL 48.889184 208.327982 \r\nL 48.892228 208.327982 \r\nL 48.995712 191.051707 \r\nL 48.919621 213.952816 \r\nL 48.998756 205.515565 \r\nL 49.096153 213.952816 \r\nL 49.090066 182.614457 \r\nL 49.111372 209.533304 \r\nL 49.150939 191.453481 \r\nL 49.138765 214.35459 \r\nL 49.223987 203.506696 \r\nL 49.324428 213.952816 \r\nL 49.266599 193.864124 \r\nL 49.333559 206.720887 \r\nL 49.336603 206.720887 \r\nL 49.434 213.952816 \r\nL 49.34269 196.676541 \r\nL 49.437044 209.935078 \r\nL 49.440088 185.0251 \r\nL 49.494874 214.35459 \r\nL 49.546616 213.952816 \r\nL 49.54966 213.952816 \r\nL 49.552703 178.596718 \r\nL 49.659232 201.497827 \r\nL 49.698799 174.980754 \r\nL 49.701843 214.35459 \r\nL 49.768804 197.078315 \r\nL 49.875332 213.149268 \r\nL 49.796197 187.033969 \r\nL 49.881419 209.13153 \r\nL 49.911856 213.149268 \r\nL 49.994035 191.453481 \r\nL 50.000122 197.881863 \r\nL 50.064039 214.35459 \r\nL 50.07317 179.80204 \r\nL 50.109694 197.881863 \r\nL 50.201004 213.551042 \r\nL 50.158393 183.016231 \r\nL 50.204048 206.720887 \r\nL 50.207092 181.409135 \r\nL 50.213179 213.952816 \r\nL 50.316664 187.033969 \r\nL 50.389712 213.952816 \r\nL 50.37145 178.998492 \r\nL 50.429279 210.336851 \r\nL 50.523633 182.614457 \r\nL 50.465803 213.551042 \r\nL 50.538851 205.515565 \r\nL 50.596681 213.952816 \r\nL 50.544939 183.418004 \r\nL 50.64538 213.551042 \r\nL 50.751908 167.347051 \r\nL 50.742777 214.35459 \r\nL 50.757995 197.881863 \r\nL 50.767126 174.177206 \r\nL 50.831043 214.35459 \r\nL 50.858436 205.917339 \r\nL 50.95279 213.952816 \r\nL 50.922353 187.837517 \r\nL 50.968008 209.533304 \r\nL 51.047144 185.0251 \r\nL 51.041056 213.952816 \r\nL 51.080624 196.274767 \r\nL 51.138454 213.149268 \r\nL 51.104973 177.391397 \r\nL 51.19324 210.738625 \r\nL 51.241938 180.203814 \r\nL 51.235851 213.551042 \r\nL 51.305855 191.453481 \r\nL 51.412384 213.952816 \r\nL 51.345423 186.230421 \r\nL 51.421515 213.149268 \r\nL 51.494563 171.364789 \r\nL 51.436733 214.35459 \r\nL 51.53413 189.444612 \r\nL 51.622397 179.80204 \r\nL 51.561523 213.952816 \r\nL 51.634571 204.712018 \r\nL 51.698488 212.747494 \r\nL 51.658921 168.150599 \r\nL 51.738056 209.13153 \r\nL 51.7411 179.400266 \r\nL 51.762405 212.345721 \r\nL 51.850672 181.007361 \r\nL 51.926763 212.345721 \r\nL 51.929807 174.980754 \r\nL 51.960244 193.864124 \r\nL 52.063728 175.382528 \r\nL 51.972418 210.336851 \r\nL 52.066772 192.257029 \r\nL 52.094165 212.747494 \r\nL 52.112427 176.186075 \r\nL 52.161126 190.24816 \r\nL 52.176344 138.419335 \r\nL 52.212868 211.140399 \r\nL 52.270698 169.757694 \r\nL 52.340702 213.551042 \r\nL 52.334615 152.079645 \r\nL 52.386357 191.051707 \r\nL 52.456361 212.345721 \r\nL 52.404619 138.821109 \r\nL 52.489842 202.301375 \r\nL 52.59637 162.927539 \r\nL 52.523322 212.345721 \r\nL 52.599414 206.720887 \r\nL 52.669418 213.952816 \r\nL 52.648112 160.91867 \r\nL 52.699855 209.935078 \r\nL 52.809427 122.750155 \r\nL 52.815514 174.57898 \r\nL 52.833776 212.345721 \r\nL 52.864213 158.106253 \r\nL 52.931173 197.078315 \r\nL 53.004221 213.149268 \r\nL 53.028571 158.508027 \r\nL 53.116837 214.35459 \r\nL 53.141186 198.68541 \r\nL 53.183798 167.347051 \r\nL 53.162492 213.551042 \r\nL 53.247715 200.694279 \r\nL 53.287282 211.943947 \r\nL 53.29337 166.945277 \r\nL 53.345112 188.641064 \r\nL 53.348156 158.508027 \r\nL 53.421204 211.943947 \r\nL 53.454684 199.087184 \r\nL 53.488164 178.596718 \r\nL 53.512514 211.943947 \r\nL 53.564256 150.47255 \r\nL 53.622086 200.292506 \r\nL 53.689046 160.115122 \r\nL 53.667741 209.935078 \r\nL 53.72557 202.301375 \r\nL 53.807749 211.140399 \r\nL 53.762094 149.669002 \r\nL 53.810793 196.676541 \r\nL 53.871666 154.892062 \r\nL 53.917321 213.551042 \r\nL 53.920365 176.989623 \r\nL 54.02385 170.963016 \r\nL 54.032981 213.149268 \r\nL 54.127334 169.35592 \r\nL 54.072548 213.952816 \r\nL 54.145596 179.80204 \r\nL 54.191251 213.952816 \r\nL 54.157771 152.079645 \r\nL 54.264299 195.872993 \r\nL 54.27343 168.150599 \r\nL 54.29778 213.551042 \r\nL 54.376915 183.418004 \r\nL 54.462138 159.311574 \r\nL 54.386046 211.542173 \r\nL 54.471269 173.373659 \r\nL 54.474312 213.952816 \r\nL 54.516924 148.865455 \r\nL 54.580841 206.720887 \r\nL 54.583884 164.936408 \r\nL 54.586928 213.149268 \r\nL 54.690413 196.676541 \r\nL 54.760417 157.302705 \r\nL 54.772592 214.756364 \r\nL 54.803028 178.596718 \r\nL 54.876076 214.35459 \r\nL 54.854771 156.097384 \r\nL 54.9126 211.140399 \r\nL 54.933906 160.516896 \r\nL 54.946081 211.943947 \r\nL 55.025216 194.265898 \r\nL 55.06174 119.535965 \r\nL 55.086089 210.336851 \r\nL 55.137832 181.810909 \r\nL 55.183487 214.35459 \r\nL 55.180443 152.883193 \r\nL 55.250447 202.703149 \r\nL 55.329583 161.320443 \r\nL 55.305233 209.935078 \r\nL 55.363063 187.435743 \r\nL 55.3935 209.935078 \r\nL 55.442198 160.91867 \r\nL 55.469591 202.703149 \r\nL 55.560901 136.410466 \r\nL 55.487853 212.747494 \r\nL 55.582207 172.168337 \r\nL 55.646124 210.336851 \r\nL 55.64308 147.660133 \r\nL 55.694823 179.80204 \r\nL 55.725259 211.943947 \r\nL 55.789176 159.713348 \r\nL 55.813526 194.667672 \r\nL 55.834831 139.222882 \r\nL 55.907879 213.952816 \r\nL 55.91701 178.194945 \r\nL 55.920054 213.551042 \r\nL 55.987015 135.205144 \r\nL 56.026582 177.793171 \r\nL 56.105718 209.13153 \r\nL 56.057019 158.9098 \r\nL 56.127023 188.23929 \r\nL 56.154416 123.955477 \r\nL 56.172678 211.140399 \r\nL 56.236595 180.203814 \r\nL 56.291381 147.258359 \r\nL 56.257901 213.551042 \r\nL 56.346167 171.766563 \r\nL 56.410084 211.943947 \r\nL 56.382691 158.9098 \r\nL 56.45574 180.203814 \r\nL 56.504438 162.927539 \r\nL 56.474002 211.140399 \r\nL 56.550093 195.47122 \r\nL 56.553137 211.140399 \r\nL 56.635316 112.304035 \r\nL 56.656622 200.292506 \r\nL 56.680971 124.357251 \r\nL 56.70532 212.345721 \r\nL 56.769237 154.088514 \r\nL 56.817936 213.551042 \r\nL 56.805761 138.017561 \r\nL 56.88794 210.738625 \r\nL 56.985338 140.428204 \r\nL 57.0036 192.257029 \r\nL 57.064473 214.35459 \r\nL 57.046211 158.508027 \r\nL 57.107084 203.506696 \r\nL 57.12839 212.747494 \r\nL 57.222744 131.58918 \r\nL 57.228831 213.952816 \r\nL 57.335359 211.140399 \r\nL 57.377971 119.937738 \r\nL 57.414495 212.747494 \r\nL 57.447975 186.632195 \r\nL 57.499717 131.990953 \r\nL 57.463193 214.35459 \r\nL 57.545372 206.720887 \r\nL 57.597115 213.149268 \r\nL 57.603202 149.267228 \r\nL 57.633639 196.274767 \r\nL 57.737123 154.490288 \r\nL 57.700599 210.738625 \r\nL 57.746254 174.980754 \r\nL 57.776691 213.149268 \r\nL 57.764516 149.267228 \r\nL 57.861914 198.68541 \r\nL 57.962355 147.660133 \r\nL 57.925831 212.747494 \r\nL 57.971486 178.194945 \r\nL 58.056708 210.336851 \r\nL 58.065839 139.222882 \r\nL 58.081058 191.855255 \r\nL 58.09932 153.284967 \r\nL 58.138887 213.952816 \r\nL 58.172368 189.846386 \r\nL 58.181499 211.140399 \r\nL 58.245416 140.428204 \r\nL 58.278896 192.257029 \r\nL 58.364119 135.606918 \r\nL 58.3489 211.140399 \r\nL 58.388468 199.087184 \r\nL 58.415861 160.516896 \r\nL 58.46456 212.345721 \r\nL 58.501084 176.186075 \r\nL 58.540651 209.13153 \r\nL 58.561957 159.311574 \r\nL 58.610656 182.614457 \r\nL 58.671529 209.13153 \r\nL 58.665442 150.874324 \r\nL 58.717184 181.409135 \r\nL 58.793276 156.499157 \r\nL 58.73849 213.551042 \r\nL 58.814581 208.729756 \r\nL 58.817625 209.13153 \r\nL 58.835887 103.866785 \r\nL 58.911979 213.952816 \r\nL 58.930241 124.759024 \r\nL 59.030682 212.345721 \r\nL 59.042856 174.980754 \r\nL 59.058075 209.935078 \r\nL 59.106773 168.954146 \r\nL 59.155472 195.872993 \r\nL 59.262 140.829978 \r\nL 59.258957 208.327982 \r\nL 59.265044 198.68541 \r\nL 59.359398 210.738625 \r\nL 59.383747 145.651264 \r\nL 59.44462 213.551042 \r\nL 59.441577 125.160798 \r\nL 59.496363 191.051707 \r\nL 59.59376 159.713348 \r\nL 59.526799 209.533304 \r\nL 59.605935 204.310244 \r\nL 59.666808 128.374989 \r\nL 59.645502 213.551042 \r\nL 59.721594 161.320443 \r\nL 59.77638 139.624656 \r\nL 59.761162 209.935078 \r\nL 59.822035 164.936408 \r\nL 59.895083 212.345721 \r\nL 59.910301 137.214013 \r\nL 59.931607 183.418004 \r\nL 59.983349 124.759024 \r\nL 59.980306 211.943947 \r\nL 60.044223 163.731086 \r\nL 60.08379 211.140399 \r\nL 60.123358 150.874324 \r\nL 60.147707 179.80204 \r\nL 60.211624 129.58031 \r\nL 60.202493 204.712018 \r\nL 60.260323 164.534634 \r\nL 60.336415 208.729756 \r\nL 60.305978 126.36612 \r\nL 60.369895 181.810909 \r\nL 60.424681 136.812239 \r\nL 60.470336 213.551042 \r\nL 60.479467 172.168337 \r\nL 60.485554 209.13153 \r\nL 60.522078 148.865455 \r\nL 60.579908 175.382528 \r\nL 60.592083 141.231752 \r\nL 60.628607 213.952816 \r\nL 60.68948 185.426874 \r\nL 60.78079 151.677871 \r\nL 60.789921 212.747494 \r\nL 60.796008 181.409135 \r\nL 60.902537 211.140399 \r\nL 60.884275 130.383858 \r\nL 60.90558 188.641064 \r\nL 60.917755 134.401596 \r\nL 60.948192 212.345721 \r\nL 61.015152 187.435743 \r\nL 61.045589 213.952816 \r\nL 61.033414 146.053038 \r\nL 61.124724 186.632195 \r\nL 61.127768 187.033969 \r\nL 61.130812 186.632195 \r\nL 61.139943 148.865455 \r\nL 61.161248 210.738625 \r\nL 61.23734 199.488958 \r\nL 61.240384 209.935078 \r\nL 61.307344 152.883193 \r\nL 61.343868 197.480089 \r\nL 61.346912 133.999823 \r\nL 61.374305 211.943947 \r\nL 61.45344 204.712018 \r\nL 61.486921 140.428204 \r\nL 61.563012 212.747494 \r\nL 61.566056 162.123991 \r\nL 61.642148 211.943947 \r\nL 61.605624 79.760355 \r\nL 61.669541 181.007361 \r\nL 61.672584 113.107583 \r\nL 61.779113 212.345721 \r\nL 61.864335 144.044169 \r\nL 61.891728 170.159468 \r\nL 61.998257 212.345721 \r\nL 61.970864 145.651264 \r\nL 62.007388 192.257029 \r\nL 62.040868 211.542173 \r\nL 62.120003 152.079645 \r\nL 62.180877 139.222882 \r\nL 62.232619 210.738625 \r\nL 62.244794 93.018891 \r\nL 62.345235 146.053038 \r\nL 62.354366 210.738625 \r\nL 62.39089 98.241951 \r\nL 62.45785 196.676541 \r\nL 62.473069 137.214013 \r\nL 62.543073 210.738625 \r\nL 62.567422 189.042838 \r\nL 62.649601 213.551042 \r\nL 62.600903 146.053038 \r\nL 62.670907 184.221552 \r\nL 62.75613 129.58031 \r\nL 62.716562 208.327982 \r\nL 62.783523 174.177206 \r\nL 62.820047 210.738625 \r\nL 62.877876 125.964346 \r\nL 62.896138 199.890732 \r\nL 62.935706 66.501818 \r\nL 62.960055 211.542173 \r\nL 63.00571 194.667672 \r\nL 63.081802 208.327982 \r\nL 63.036147 130.383858 \r\nL 63.112239 180.203814 \r\nL 63.115282 158.106253 \r\nL 63.15485 209.533304 \r\nL 63.218767 171.766563 \r\nL 63.258335 211.542173 \r\nL 63.310077 110.69694 \r\nL 63.328339 175.784302 \r\nL 63.373994 209.13153 \r\nL 63.377038 118.732417 \r\nL 63.434867 205.917339 \r\nL 63.450086 136.008692 \r\nL 63.514003 209.935078 \r\nL 63.547483 172.570111 \r\nL 63.562701 208.729756 \r\nL 63.614444 131.187406 \r\nL 63.641837 187.435743 \r\nL 63.745321 213.952816 \r\nL 63.751409 120.339512 \r\nL 63.766627 211.140399 \r\nL 63.864024 171.766563 \r\nL 63.949247 213.551042 \r\nL 63.894461 141.633525 \r\nL 63.973596 178.596718 \r\nL 64.080125 138.821109 \r\nL 64.037514 213.149268 \r\nL 64.083169 186.632195 \r\nL 64.165348 209.13153 \r\nL 64.168391 150.070776 \r\nL 64.189697 175.784302 \r\nL 64.223177 131.58918 \r\nL 64.238396 211.542173 \r\nL 64.299269 178.596718 \r\nL 64.305356 187.033969 \r\nL 64.311444 164.534634 \r\nL 64.329706 211.943947 \r\nL 64.421016 106.277428 \r\nL 64.45754 213.952816 \r\nL 64.533631 180.605588 \r\nL 64.591461 211.140399 \r\nL 64.58233 75.742616 \r\nL 64.627985 197.881863 \r\nL 64.631029 112.304035 \r\nL 64.679727 207.926208 \r\nL 64.737557 177.391397 \r\nL 64.841042 210.738625 \r\nL 64.746688 148.463681 \r\nL 64.847129 174.57898 \r\nL 64.932352 204.310244 \r\nL 64.94757 145.651264 \r\nL 65.051055 213.149268 \r\nL 65.048011 74.135521 \r\nL 65.060186 201.497827 \r\nL 65.118015 70.92133 \r\nL 65.127146 212.747494 \r\nL 65.169758 181.810909 \r\nL 65.25498 206.720887 \r\nL 65.200194 90.206475 \r\nL 65.273242 148.061907 \r\nL 65.276286 60.475211 \r\nL 65.318897 212.345721 \r\nL 65.382814 177.391397 \r\nL 65.401076 211.943947 \r\nL 65.416295 123.955477 \r\nL 65.492386 183.819778 \r\nL 65.571522 112.304035 \r\nL 65.519779 207.524435 \r\nL 65.601958 180.203814 \r\nL 65.608046 180.605588 \r\nL 65.64457 212.747494 \r\nL 65.656744 144.445942 \r\nL 65.720661 197.881863 \r\nL 65.824146 145.651264 \r\nL 65.82719 201.497827 \r\nL 65.836321 151.276098 \r\nL 65.839364 152.079645 \r\nL 65.915456 209.935078 \r\nL 65.948936 136.410466 \r\nL 65.95198 191.051707 \r\nL 65.958067 143.240621 \r\nL 66.00981 208.327982 \r\nL 66.064596 181.007361 \r\nL 66.073727 207.926208 \r\nL 66.091989 143.642395 \r\nL 66.158949 176.587849 \r\nL 66.247216 120.339512 \r\nL 66.201561 213.551042 \r\nL 66.265478 152.079645 \r\nL 66.268521 209.935078 \r\nL 66.359831 150.874324 \r\nL 66.37505 165.739956 \r\nL 66.378093 165.338182 \r\nL 66.405486 209.935078 \r\nL 66.460272 137.615787 \r\nL 66.490709 181.409135 \r\nL 66.53332 212.345721 \r\nL 66.603325 91.411796 \r\nL 66.652023 211.542173 \r\nL 66.685504 55.252151 \r\nL 66.71594 195.47122 \r\nL 66.822469 34.761685 \r\nL 66.779857 211.140399 \r\nL 66.825512 159.311574 \r\nL 66.916822 213.149268 \r\nL 66.834643 105.875654 \r\nL 66.938128 189.444612 \r\nL 66.977696 78.555033 \r\nL 67.017263 197.078315 \r\nL 67.044656 184.623326 \r\nL 67.0477 208.729756 \r\nL 67.114661 119.535965 \r\nL 67.148141 189.444612 \r\nL 67.205971 125.964346 \r\nL 67.202927 209.935078 \r\nL 67.260757 155.293836 \r\nL 67.315543 205.113792 \r\nL 67.330761 25.119113 \r\nL 67.373372 167.347051 \r\nL 67.403809 210.336851 \r\nL 67.485988 69.314235 \r\nL 67.498163 36.36878 \r\nL 67.598604 205.917339 \r\nL 67.616866 136.812239 \r\nL 67.677739 209.13153 \r\nL 67.711219 183.016231 \r\nL 67.817748 89.804701 \r\nL 67.747743 211.943947 \r\nL 67.820791 175.784302 \r\nL 67.829922 186.632195 \r\nL 67.826879 146.053038 \r\nL 67.848184 169.35592 \r\nL 67.875577 91.411796 \r\nL 67.878621 211.943947 \r\nL 67.9608 109.491619 \r\nL 67.982106 207.122661 \r\nL 68.073416 169.35592 \r\nL 68.125158 209.13153 \r\nL 68.119071 144.847716 \r\nL 68.179944 177.391397 \r\nL 68.231686 82.170998 \r\nL 68.280385 212.747494 \r\nL 68.29256 99.045499 \r\nL 68.301691 208.729756 \r\nL 68.405175 168.552373 \r\nL 68.423437 128.374989 \r\nL 68.41735 203.506696 \r\nL 68.456918 180.605588 \r\nL 68.481267 214.35459 \r\nL 68.536053 136.008692 \r\nL 68.56649 180.203814 \r\nL 68.581708 149.267228 \r\nL 68.575621 189.042838 \r\nL 68.59997 173.775432 \r\nL 68.663887 213.149268 \r\nL 68.627363 151.276098 \r\nL 68.709542 195.47122 \r\nL 68.767372 137.214013 \r\nL 68.715629 208.327982 \r\nL 68.822158 178.998492 \r\nL 68.8739 108.688071 \r\nL 68.910424 209.935078 \r\nL 68.928686 167.347051 \r\nL 68.93173 204.310244 \r\nL 69.001734 139.624656 \r\nL 69.038258 199.488958 \r\nL 69.14783 78.555033 \r\nL 69.105219 206.319113 \r\nL 69.153917 169.35592 \r\nL 69.217834 199.890732 \r\nL 69.193485 77.751486 \r\nL 69.257402 178.998492 \r\nL 69.309144 125.160798 \r\nL 69.318275 211.140399 \r\nL 69.366974 172.168337 \r\nL 69.449153 211.140399 \r\nL 69.415673 137.615787 \r\nL 69.473502 177.793171 \r\nL 69.555681 210.738625 \r\nL 69.589162 134.80337 \r\nL 69.628729 206.319113 \r\nL 69.598293 107.080976 \r\nL 69.701777 164.936408 \r\nL 69.768738 74.135521 \r\nL 69.799175 207.926208 \r\nL 69.811349 154.892062 \r\nL 69.890485 102.25969 \r\nL 69.84483 209.13153 \r\nL 69.905703 123.553703 \r\nL 69.93614 208.729756 \r\nL 69.978751 63.689401 \r\nL 70.018319 176.186075 \r\nL 70.045712 84.581641 \r\nL 70.115716 213.149268 \r\nL 70.127891 164.534634 \r\nL 70.137022 203.104922 \r\nL 70.143109 66.501818 \r\nL 70.237463 171.766563 \r\nL 70.252681 89.804701 \r\nL 70.289205 209.13153 \r\nL 70.353122 120.339512 \r\nL 70.429214 199.488958 \r\nL 70.441388 17.083636 \r\nL 70.468781 197.881863 \r\nL 70.480956 211.140399 \r\nL 70.496174 118.732417 \r\nL 70.557048 168.552373 \r\nL 70.657489 63.689401 \r\nL 70.611834 203.104922 \r\nL 70.66662 135.205144 \r\nL 70.712275 202.703149 \r\nL 70.684882 17.083636 \r\nL 70.779235 174.57898 \r\nL 70.858371 99.447273 \r\nL 70.864458 209.935078 \r\nL 70.873589 160.516896 \r\nL 70.925331 205.917339 \r\nL 70.94055 127.973215 \r\nL 70.986205 195.872993 \r\nL 70.989248 195.872993 \r\nL 71.037947 121.14306 \r\nL 71.053165 199.890732 \r\nL 71.09882 154.490288 \r\nL 71.110995 211.943947 \r\nL 71.147519 67.305366 \r\nL 71.208392 164.534634 \r\nL 71.220567 97.438404 \r\nL 71.272309 205.113792 \r\nL 71.302746 140.02643 \r\nL 71.324052 210.336851 \r\nL 71.415362 207.926208 \r\nL 71.506672 17.083636 \r\nL 71.482322 211.943947 \r\nL 71.524934 189.846386 \r\nL 71.601025 214.35459 \r\nL 71.604069 78.555033 \r\nL 71.628419 172.570111 \r\nL 71.649724 68.912461 \r\nL 71.652768 205.917339 \r\nL 71.731903 158.106253 \r\nL 71.734947 211.140399 \r\nL 71.817126 131.990953 \r\nL 71.841475 209.13153 \r\nL 71.932785 17.083636 \r\nL 71.868868 211.943947 \r\nL 71.954091 174.57898 \r\nL 72.024095 72.9302 \r\nL 72.014964 200.292506 \r\nL 72.063663 178.998492 \r\nL 72.081925 210.336851 \r\nL 72.0941 104.670333 \r\nL 72.167148 156.097384 \r\nL 72.179322 115.518226 \r\nL 72.234108 212.345721 \r\nL 72.279763 137.214013 \r\nL 72.364986 196.676541 \r\nL 72.304113 70.519557 \r\nL 72.389335 152.481419 \r\nL 72.483689 139.222882 \r\nL 72.398466 207.524435 \r\nL 72.49282 166.945277 \r\nL 72.596305 210.336851 \r\nL 72.55065 86.992284 \r\nL 72.599348 114.714678 \r\nL 72.70892 213.551042 \r\nL 72.721095 44.806031 \r\nL 72.818492 175.784302 \r\nL 72.845885 211.140399 \r\nL 72.885453 134.401596 \r\nL 72.894584 183.418004 \r\nL 72.988938 124.357251 \r\nL 72.928064 204.712018 \r\nL 73.0072 158.508027 \r\nL 73.061986 96.233082 \r\nL 73.086335 213.952816 \r\nL 73.116772 159.713348 \r\nL 73.208082 205.113792 \r\nL 73.192863 129.58031 \r\nL 73.232431 201.497827 \r\nL 73.238518 29.538625 \r\nL 73.296348 211.542173 \r\nL 73.342003 203.104922 \r\nL 73.369396 89.804701 \r\nL 73.402876 208.729756 \r\nL 73.457662 170.561242 \r\nL 73.460706 211.943947 \r\nL 73.482012 117.527095 \r\nL 73.567234 192.257029 \r\nL 73.58854 114.312905 \r\nL 73.64637 213.149268 \r\nL 73.676806 159.713348 \r\nL 73.765073 210.336851 \r\nL 73.73768 109.491619 \r\nL 73.789422 198.283636 \r\nL 73.795509 121.544834 \r\nL 73.82899 212.345721 \r\nL 73.898994 183.819778 \r\nL 73.902038 212.747494 \r\nL 73.950736 131.187406 \r\nL 74.01161 209.533304 \r\nL 74.023784 144.044169 \r\nL 74.054221 210.738625 \r\nL 74.133356 170.963016 \r\nL 74.230754 204.310244 \r\nL 74.157706 124.357251 \r\nL 74.245972 187.435743 \r\nL 74.340326 209.935078 \r\nL 74.322064 134.401596 \r\nL 74.3525 168.954146 \r\nL 74.44381 212.747494 \r\nL 74.385981 144.847716 \r\nL 74.446854 150.070776 \r\nL 74.498596 209.533304 \r\nL 74.550339 120.741286 \r\nL 74.599037 211.943947 \r\nL 74.623387 119.937738 \r\nL 74.662954 206.720887 \r\nL 74.702522 211.542173 \r\nL 74.681216 154.490288 \r\nL 74.71774 171.364789 \r\nL 74.772526 111.500488 \r\nL 74.729915 212.345721 \r\nL 74.830356 155.293836 \r\nL 74.918622 210.336851 \r\nL 74.90036 119.134191 \r\nL 74.939928 175.382528 \r\nL 75.012976 117.527095 \r\nL 75.006889 199.890732 \r\nL 75.046456 159.311574 \r\nL 75.052544 211.943947 \r\nL 75.110373 35.565233 \r\nL 75.159072 181.007361 \r\nL 75.162116 181.007361 \r\nL 75.207771 142.035299 \r\nL 75.256469 211.140399 \r\nL 75.268644 146.454812 \r\nL 75.271688 208.327982 \r\nL 75.372129 56.055698 \r\nL 75.378216 127.571441 \r\nL 75.439089 210.738625 \r\nL 75.457351 104.268559 \r\nL 75.493875 175.382528 \r\nL 75.530399 17.083636 \r\nL 75.579098 197.078315 \r\nL 75.606491 157.302705 \r\nL 75.633884 211.140399 \r\nL 75.661277 68.510687 \r\nL 75.719107 181.007361 \r\nL 75.764762 111.500488 \r\nL 75.804329 203.104922 \r\nL 75.831722 173.775432 \r\nL 75.856072 208.729756 \r\nL 75.880421 123.151929 \r\nL 75.944338 198.68541 \r\nL 75.950425 40.386519 \r\nL 76.047823 209.533304 \r\nL 76.05391 128.776763 \r\nL 76.11174 211.943947 \r\nL 76.114783 38.779424 \r\nL 76.166526 156.097384 \r\nL 76.218268 203.90847 \r\nL 76.196962 113.107583 \r\nL 76.276098 164.13286 \r\nL 76.300447 56.055698 \r\nL 76.297403 211.542173 \r\nL 76.38567 155.69561 \r\nL 76.461761 204.712018 \r\nL 76.470892 60.475211 \r\nL 76.495242 171.766563 \r\nL 76.513504 102.661463 \r\nL 76.580464 205.917339 \r\nL 76.604814 179.400266 \r\nL 76.632207 211.542173 \r\nL 76.69308 113.911131 \r\nL 76.711342 185.426874 \r\nL 76.732648 44.806031 \r\nL 76.735691 211.140399 \r\nL 76.81787 127.973215 \r\nL 76.881787 213.149268 \r\nL 76.893962 78.555033 \r\nL 76.927442 199.890732 \r\nL 76.96701 57.26102 \r\nL 77.02484 212.345721 \r\nL 77.040058 160.115122 \r\nL 77.076582 210.738625 \r\nL 77.088757 48.823769 \r\nL 77.140499 146.454812 \r\nL 77.143543 59.671663 \r\nL 77.24094 212.747494 \r\nL 77.250071 162.123991 \r\nL 77.268333 205.515565 \r\nL 77.29877 92.215344 \r\nL 77.359643 154.088514 \r\nL 77.362687 89.402927 \r\nL 77.377905 210.336851 \r\nL 77.466171 162.525765 \r\nL 77.560525 200.292506 \r\nL 77.493564 126.36612 \r\nL 77.575743 158.508027 \r\nL 77.578787 157.704479 \r\nL 77.657922 199.890732 \r\nL 77.609224 122.750155 \r\nL 77.688359 166.141729 \r\nL 77.721839 88.197605 \r\nL 77.694446 196.274767 \r\nL 77.767494 164.936408 \r\nL 77.776625 213.551042 \r\nL 77.816193 119.535965 \r\nL 77.88011 188.641064 \r\nL 77.883154 198.68541 \r\nL 77.940983 121.544834 \r\nL 77.974464 195.47122 \r\nL 78.038381 83.778093 \r\nL 77.980551 213.551042 \r\nL 78.084036 140.428204 \r\nL 78.166215 212.747494 \r\nL 78.138822 89.001153 \r\nL 78.193608 117.527095 \r\nL 78.306223 208.729756 \r\nL 78.227088 116.723548 \r\nL 78.309267 192.658803 \r\nL 78.376228 200.292506 \r\nL 78.421883 73.733747 \r\nL 78.525367 209.935078 \r\nL 78.534498 143.642395 \r\nL 78.604503 204.310244 \r\nL 78.592328 41.190067 \r\nL 78.650158 182.614457 \r\nL 78.7019 38.779424 \r\nL 78.698856 202.703149 \r\nL 78.75973 123.553703 \r\nL 78.784079 212.345721 \r\nL 78.823647 17.083636 \r\nL 78.872345 166.945277 \r\nL 78.878433 177.793171 \r\nL 78.88452 160.115122 \r\nL 78.94235 91.81357 \r\nL 78.969743 210.738625 \r\nL 78.994092 171.364789 \r\nL 79.012354 58.064568 \r\nL 79.030616 211.542173 \r\nL 79.10062 178.596718 \r\nL 79.176712 201.497827 \r\nL 79.134101 103.866785 \r\nL 79.210192 174.980754 \r\nL 79.219324 93.018891 \r\nL 79.30759 210.336851 \r\nL 79.319765 154.892062 \r\nL 79.344114 209.935078 \r\nL 79.334983 33.556364 \r\nL 79.426293 144.445942 \r\nL 79.465861 46.8149 \r\nL 79.511516 210.738625 \r\nL 79.532821 145.24949 \r\nL 79.630219 211.140399 \r\nL 79.569345 77.349712 \r\nL 79.645437 189.444612 \r\nL 79.712398 119.134191 \r\nL 79.685005 209.533304 \r\nL 79.755009 162.123991 \r\nL 79.815882 213.952816 \r\nL 79.809795 124.357251 \r\nL 79.852406 181.409135 \r\nL 79.870668 24.315565 \r\nL 79.904149 209.533304 \r\nL 79.965022 145.651264 \r\nL 79.968066 145.651264 \r\nL 80.044157 208.729756 \r\nL 80.068507 129.982084 \r\nL 80.080681 199.087184 \r\nL 80.175035 70.117783 \r\nL 80.108074 212.345721 \r\nL 80.190253 156.097384 \r\nL 80.263301 198.283636 \r\nL 80.25417 121.946608 \r\nL 80.296782 166.141729 \r\nL 80.378961 83.376319 \r\nL 80.360699 206.720887 \r\nL 80.406354 170.159468 \r\nL 80.421572 201.899601 \r\nL 80.476358 82.974545 \r\nL 80.512882 195.069446 \r\nL 80.537231 17.083636 \r\nL 80.546362 206.720887 \r\nL 80.625498 148.061907 \r\nL 80.71072 209.533304 \r\nL 80.671153 49.627317 \r\nL 80.73507 195.872993 \r\nL 80.805074 59.269889 \r\nL 80.753332 213.952816 \r\nL 80.847685 117.928869 \r\nL 80.899428 209.13153 \r\nL 80.905515 90.608248 \r\nL 80.957257 187.435743 \r\nL 81.015087 97.03663 \r\nL 80.999869 209.533304 \r\nL 81.066829 111.902262 \r\nL 81.130746 208.729756 \r\nL 81.103353 102.661463 \r\nL 81.179445 167.748825 \r\nL 81.28293 125.964346 \r\nL 81.243362 208.729756 \r\nL 81.285973 157.302705 \r\nL 81.386414 202.703149 \r\nL 81.319454 50.029091 \r\nL 81.398589 180.203814 \r\nL 81.505117 123.151929 \r\nL 81.453375 205.515565 \r\nL 81.508161 167.748825 \r\nL 81.553816 212.345721 \r\nL 81.517292 105.47388 \r\nL 81.614689 190.24816 \r\nL 81.721218 128.374989 \r\nL 81.651213 206.720887 \r\nL 81.724261 134.401596 \r\nL 81.77296 211.943947 \r\nL 81.824702 65.698271 \r\nL 81.833833 193.060576 \r\nL 81.879488 82.170998 \r\nL 81.894707 211.943947 \r\nL 81.946449 160.516896 \r\nL 81.952536 209.533304 \r\nL 81.976886 130.383858 \r\nL 82.052977 187.435743 \r\nL 82.159506 93.822439 \r\nL 82.062108 199.890732 \r\nL 82.165593 149.669002 \r\nL 82.168637 150.47255 \r\nL 82.17168 78.555033 \r\nL 82.253859 207.122661 \r\nL 82.278209 162.123991 \r\nL 82.281252 213.952816 \r\nL 82.366475 92.215344 \r\nL 82.387781 182.614457 \r\nL 82.448654 125.562572 \r\nL 82.433436 203.104922 \r\nL 82.497353 175.382528 \r\nL 82.552139 123.955477 \r\nL 82.530833 203.104922 \r\nL 82.579532 150.874324 \r\nL 82.582575 209.13153 \r\nL 82.625187 17.083636 \r\nL 82.689104 146.454812 \r\nL 82.695191 131.990953 \r\nL 82.698235 168.150599 \r\nL 82.774326 206.319113 \r\nL 82.728671 76.546164 \r\nL 82.804763 157.704479 \r\nL 82.807807 118.732417 \r\nL 82.841287 205.113792 \r\nL 82.914335 161.722217 \r\nL 82.981296 203.104922 \r\nL 82.956946 17.083636 \r\nL 83.026951 184.623326 \r\nL 83.136523 129.58031 \r\nL 83.057387 211.542173 \r\nL 83.139566 163.731086 \r\nL 83.14261 164.13286 \r\nL 83.145654 154.892062 \r\nL 83.243051 207.122661 \r\nL 83.255226 17.083636 \r\nL 83.297837 205.113792 \r\nL 83.367841 174.980754 \r\nL 83.38306 151.677871 \r\nL 83.413496 198.68541 \r\nL 83.504806 60.475211 \r\nL 83.47437 208.729756 \r\nL 83.526112 149.267228 \r\nL 83.550461 192.257029 \r\nL 83.556549 38.779424 \r\nL 83.638728 182.212683 \r\nL 83.681339 89.402927 \r\nL 83.705688 202.301375 \r\nL 83.7483 168.954146 \r\nL 83.806129 206.720887 \r\nL 83.836566 113.911131 \r\nL 83.860915 202.703149 \r\nL 83.949182 125.562572 \r\nL 83.927876 204.310244 \r\nL 83.973531 158.106253 \r\nL 84.064841 211.542173 \r\nL 83.988749 104.670333 \r\nL 84.080059 142.437073 \r\nL 84.095278 124.357251 \r\nL 84.104409 213.149268 \r\nL 84.174413 155.69561 \r\nL 84.1805 205.515565 \r\nL 84.186588 100.25082 \r\nL 84.280941 145.651264 \r\nL 84.332684 90.608248 \r\nL 84.372251 211.140399 \r\nL 84.384426 113.911131 \r\nL 84.399644 213.551042 \r\nL 84.439212 37.574102 \r\nL 84.493998 191.051707 \r\nL 84.597483 17.083636 \r\nL 84.500085 205.917339 \r\nL 84.606614 101.054368 \r\nL 84.713142 207.926208 \r\nL 84.6614 17.083636 \r\nL 84.719229 164.936408 \r\nL 84.764884 209.935078 \r\nL 84.743579 67.305366 \r\nL 84.81967 123.553703 \r\nL 84.822714 78.956807 \r\nL 84.895762 210.738625 \r\nL 84.926199 173.775432 \r\nL 84.984028 60.073437 \r\nL 84.987072 205.113792 \r\nL 85.038814 170.159468 \r\nL 85.041858 206.319113 \r\nL 85.047945 121.946608 \r\nL 85.15143 188.641064 \r\nL 85.163605 116.321774 \r\nL 85.200129 210.738625 \r\nL 85.264046 162.927539 \r\nL 85.337094 209.13153 \r\nL 85.291439 125.160798 \r\nL 85.340137 137.615787 \r\nL 85.343181 113.107583 \r\nL 85.373618 211.140399 \r\nL 85.446666 174.177206 \r\nL 85.525801 208.327982 \r\nL 85.504495 142.035299 \r\nL 85.531888 174.57898 \r\nL 85.534932 110.69694 \r\nL 85.562325 197.480089 \r\nL 85.64146 144.445942 \r\nL 85.711465 209.935078 \r\nL 85.650591 111.902262 \r\nL 85.744945 166.543503 \r\nL 85.747989 91.81357 \r\nL 85.772338 204.310244 \r\nL 85.854517 174.177206 \r\nL 85.918434 130.383858 \r\nL 85.894085 206.319113 \r\nL 85.967133 163.329313 \r\nL 86.040181 204.712018 \r\nL 86.061486 31.145721 \r\nL 86.076705 174.57898 \r\nL 86.079748 174.980754 \r\nL 86.134534 109.491619 \r\nL 86.110185 209.935078 \r\nL 86.18932 167.748825 \r\nL 86.225844 146.454812 \r\nL 86.207582 191.453481 \r\nL 86.228888 150.874324 \r\nL 86.231932 211.140399 \r\nL 86.274543 77.751486 \r\nL 86.33846 155.293836 \r\nL 86.341504 154.490288 \r\nL 86.344547 174.177206 \r\nL 86.347591 210.738625 \r\nL 86.368897 48.020222 \r\nL 86.451076 158.106253 \r\nL 86.508905 120.741286 \r\nL 86.484556 203.90847 \r\nL 86.518036 165.338182 \r\nL 86.52108 204.310244 \r\nL 86.57891 108.286297 \r\nL 86.627608 146.856585 \r\nL 86.715875 212.747494 \r\nL 86.673263 108.286297 \r\nL 86.734137 156.900931 \r\nL 86.79501 17.083636 \r\nL 86.785879 204.712018 \r\nL 86.840665 169.35592 \r\nL 86.88632 206.720887 \r\nL 86.846753 100.652594 \r\nL 86.922844 174.57898 \r\nL 86.925888 102.25969 \r\nL 87.005023 210.738625 \r\nL 87.032416 151.276098 \r\nL 87.108508 123.553703 \r\nL 87.090246 193.864124 \r\nL 87.141988 141.633525 \r\nL 87.254604 210.738625 \r\nL 87.199818 123.955477 \r\nL 87.257648 202.703149 \r\nL 87.281997 91.411796 \r\nL 87.355045 209.533304 \r\nL 87.370263 144.847716 \r\nL 87.446355 210.738625 \r\nL 87.391569 17.083636 \r\nL 87.482879 177.391397 \r\nL 87.488966 205.113792 \r\nL 87.495054 119.535965 \r\nL 87.58332 181.810909 \r\nL 87.598538 88.599379 \r\nL 87.677674 200.694279 \r\nL 87.692892 175.382528 \r\nL 87.695936 204.712018 \r\nL 87.756809 52.439734 \r\nL 87.802464 179.400266 \r\nL 87.896818 65.296497 \r\nL 87.842032 199.890732 \r\nL 87.91508 138.419335 \r\nL 87.945516 205.917339 \r\nL 87.985084 103.465011 \r\nL 88.030739 182.212683 \r\nL 88.061176 54.850377 \r\nL 88.082481 195.872993 \r\nL 88.143355 150.874324 \r\nL 88.155529 205.917339 \r\nL 88.161617 116.723548 \r\nL 88.237708 133.999823 \r\nL 88.240752 93.018891 \r\nL 88.274232 209.935078 \r\nL 88.344237 172.971885 \r\nL 88.417285 198.283636 \r\nL 88.414241 120.339512 \r\nL 88.453809 161.722217 \r\nL 88.523813 199.087184 \r\nL 88.517726 126.767894 \r\nL 88.545119 157.302705 \r\nL 88.575555 60.475211 \r\nL 88.605992 211.140399 \r\nL 88.651647 155.293836 \r\nL 88.654691 208.327982 \r\nL 88.709477 93.420665 \r\nL 88.761219 149.267228 \r\nL 88.767306 129.982084 \r\nL 88.797743 211.140399 \r\nL 88.846442 60.073437 \r\nL 88.876878 176.186075 \r\nL 88.946883 106.679202 \r\nL 88.916446 203.506696 \r\nL 88.983407 155.293836 \r\nL 89.007756 213.952816 \r\nL 89.016887 65.296497 \r\nL 89.092979 203.506696 \r\nL 89.117328 211.542173 \r\nL 89.208638 17.083636 \r\nL 89.211682 209.935078 \r\nL 89.321254 200.292506 \r\nL 89.412564 89.001153 \r\nL 89.397345 203.506696 \r\nL 89.433869 171.766563 \r\nL 89.506917 123.955477 \r\nL 89.464306 209.13153 \r\nL 89.549529 127.973215 \r\nL 89.610402 79.358581 \r\nL 89.662144 205.113792 \r\nL 89.77476 54.046829 \r\nL 89.884332 207.524435 \r\nL 89.881288 39.181197 \r\nL 89.887376 191.855255 \r\nL 89.969555 95.429534 \r\nL 89.948249 209.935078 \r\nL 89.996948 176.989623 \r\nL 90.076083 210.738625 \r\nL 90.054777 39.181197 \r\nL 90.094345 192.257029 \r\nL 90.161306 30.743947 \r\nL 90.112607 211.542173 \r\nL 90.203917 136.008692 \r\nL 90.298271 206.720887 \r\nL 90.280009 119.937738 \r\nL 90.316533 179.80204 \r\nL 90.3561 105.072106 \r\nL 90.325664 201.497827 \r\nL 90.426105 164.13286 \r\nL 90.483934 193.46235 \r\nL 90.508284 103.866785 \r\nL 90.532633 165.338182 \r\nL 90.566113 121.14306 \r\nL 90.626987 194.667672 \r\nL 90.639161 158.9098 \r\nL 90.678729 210.738625 \r\nL 90.727428 87.795831 \r\nL 90.748733 157.704479 \r\nL 90.770039 202.703149 \r\nL 90.864393 17.083636 \r\nL 90.913091 207.524435 \r\nL 90.977008 183.016231 \r\nL 90.998314 70.519557 \r\nL 91.031794 207.524435 \r\nL 91.08658 133.196275 \r\nL 91.171803 197.480089 \r\nL 91.174847 65.296497 \r\nL 91.196152 157.704479 \r\nL 91.278331 17.083636 \r\nL 91.229633 209.533304 \r\nL 91.299637 167.347051 \r\nL 91.393991 205.917339 \r\nL 91.378772 51.636186 \r\nL 91.406165 177.391397 \r\nL 91.427471 17.083636 \r\nL 91.473126 214.35459 \r\nL 91.515737 176.587849 \r\nL 91.616178 73.733747 \r\nL 91.610091 202.301375 \r\nL 91.628353 128.776763 \r\nL 91.677052 206.720887 \r\nL 91.63444 17.083636 \r\nL 91.737925 196.676541 \r\nL 91.740969 76.546164 \r\nL 91.744012 211.943947 \r\nL 91.847497 129.58031 \r\nL 91.902283 205.113792 \r\nL 91.93272 109.893392 \r\nL 91.960113 155.69561 \r\nL 91.972287 90.608248 \r\nL 92.039248 193.060576 \r\nL 92.072728 137.615787 \r\nL 92.142733 202.301375 \r\nL 92.084903 88.599379 \r\nL 92.173169 136.812239 \r\nL 92.264479 213.149268 \r\nL 92.282741 47.216674 \r\nL 92.343615 198.283636 \r\nL 92.395357 184.623326 \r\nL 92.48058 197.881863 \r\nL 92.507973 90.608248 \r\nL 92.608414 209.13153 \r\nL 92.620588 167.347051 \r\nL 92.666243 206.720887 \r\nL 92.63885 142.035299 \r\nL 92.675374 189.444612 \r\nL 92.769728 66.501818 \r\nL 92.763641 213.149268 \r\nL 92.78799 98.241951 \r\nL 92.839732 212.345721 \r\nL 92.900606 152.079645 \r\nL 92.976697 197.078315 \r\nL 93.007134 137.615787 \r\nL 93.013221 182.614457 \r\nL 93.071051 123.955477 \r\nL 93.058876 197.480089 \r\nL 93.128881 146.856585 \r\nL 93.156274 203.104922 \r\nL 93.195841 131.187406 \r\nL 93.238453 141.633525 \r\nL 93.348025 193.864124 \r\nL 93.24454 86.59051 \r\nL 93.351068 170.159468 \r\nL 93.366287 70.117783 \r\nL 93.408898 189.444612 \r\nL 93.463684 127.973215 \r\nL 93.561081 208.729756 \r\nL 93.554994 121.14306 \r\nL 93.573256 122.750155 \r\nL 93.631086 23.110244 \r\nL 93.649348 209.13153 \r\nL 93.679784 168.150599 \r\nL 93.768051 211.943947 \r\nL 93.746745 117.928869 \r\nL 93.786313 205.113792 \r\nL 93.828924 114.312905 \r\nL 93.898928 153.284967 \r\nL 93.938496 117.527095 \r\nL 93.920234 204.310244 \r\nL 93.996326 158.9098 \r\nL 94.06633 83.778093 \r\nL 94.115029 205.917339 \r\nL 94.206339 81.36745 \r\nL 94.148509 213.149268 \r\nL 94.227644 150.874324 \r\nL 94.303736 207.926208 \r\nL 94.279387 102.25969 \r\nL 94.321998 178.194945 \r\nL 94.343304 75.742616 \r\nL 94.334173 205.917339 \r\nL 94.43157 133.196275 \r\nL 94.486356 208.729756 \r\nL 94.477225 53.645055 \r\nL 94.541142 189.042838 \r\nL 94.54723 84.983415 \r\nL 94.632452 200.292506 \r\nL 94.653758 145.651264 \r\nL 94.681151 105.875654 \r\nL 94.717675 205.917339 \r\nL 94.742024 119.937738 \r\nL 94.827247 201.096053 \r\nL 94.79681 77.349712 \r\nL 94.85464 196.676541 \r\nL 94.866815 114.714678 \r\nL 94.967256 144.847716 \r\nL 95.028129 208.327982 \r\nL 94.994649 108.688071 \r\nL 95.076828 150.874324 \r\nL 95.089002 129.58031 \r\nL 95.140745 212.747494 \r\nL 95.171181 157.704479 \r\nL 95.174225 210.738625 \r\nL 95.25336 95.831308 \r\nL 95.283797 185.0251 \r\nL 95.286841 201.899601 \r\nL 95.295972 92.617118 \r\nL 95.384238 176.186075 \r\nL 95.457286 92.215344 \r\nL 95.393369 207.926208 \r\nL 95.49381 142.437073 \r\nL 95.575989 205.113792 \r\nL 95.579033 99.849047 \r\nL 95.597295 160.516896 \r\nL 95.655124 85.385188 \r\nL 95.694692 191.855255 \r\nL 95.706867 125.562572 \r\nL 95.773827 200.694279 \r\nL 95.819482 180.203814 \r\nL 95.926011 17.083636 \r\nL 95.865137 209.935078 \r\nL 95.932098 160.516896 \r\nL 96.023408 74.135521 \r\nL 95.996015 212.747494 \r\nL 96.047757 138.017561 \r\nL 96.078194 208.327982 \r\nL 96.069063 18.690732 \r\nL 96.157329 145.651264 \r\nL 96.160373 109.893392 \r\nL 96.178635 209.533304 \r\nL 96.263858 168.954146 \r\nL 96.324731 211.140399 \r\nL 96.291251 79.760355 \r\nL 96.370386 159.713348 \r\nL 96.443434 81.36745 \r\nL 96.437347 207.122661 \r\nL 96.455609 155.69561 \r\nL 96.516482 209.533304 \r\nL 96.479958 84.581641 \r\nL 96.565181 206.319113 \r\nL 96.656491 50.430865 \r\nL 96.674753 154.088514 \r\nL 96.744757 197.078315 \r\nL 96.750844 17.083636 \r\nL 96.784325 169.35592 \r\nL 96.823892 32.351042 \r\nL 96.82998 211.943947 \r\nL 96.89694 98.643725 \r\nL 96.924333 205.917339 \r\nL 97.009556 160.115122 \r\nL 97.07956 205.917339 \r\nL 97.04608 127.169667 \r\nL 97.109997 156.097384 \r\nL 97.155652 105.875654 \r\nL 97.17087 212.747494 \r\nL 97.219569 148.865455 \r\nL 97.307835 74.537295 \r\nL 97.332185 208.729756 \r\nL 97.350447 17.083636 \r\nL 97.356534 210.738625 \r\nL 97.4448 121.14306 \r\nL 97.450888 190.24816 \r\nL 97.481324 107.884523 \r\nL 97.554372 123.151929 \r\nL 97.572634 206.720887 \r\nL 97.636551 104.670333 \r\nL 97.666988 139.222882 \r\nL 97.688294 201.096053 \r\nL 97.736992 93.822439 \r\nL 97.779604 176.587849 \r\nL 97.877001 88.599379 \r\nL 97.880045 203.506696 \r\nL 97.889176 148.463681 \r\nL 97.931787 88.599379 \r\nL 97.989617 209.13153 \r\nL 97.998748 110.69694 \r\nL 98.099189 155.69561 \r\nL 98.102232 201.497827 \r\nL 98.157018 71.323104 \r\nL 98.208761 192.257029 \r\nL 98.220935 108.688071 \r\nL 98.245285 209.935078 \r\nL 98.318333 180.605588 \r\nL 98.400512 199.890732 \r\nL 98.348769 123.151929 \r\nL 98.41573 172.971885 \r\nL 98.418774 109.089845 \r\nL 98.497909 200.694279 \r\nL 98.522258 199.890732 \r\nL 98.561826 82.572772 \r\nL 98.607481 210.738625 \r\nL 98.644005 63.287627 \r\nL 98.720097 136.008692 \r\nL 98.726184 78.555033 \r\nL 98.808363 200.694279 \r\nL 98.829669 136.008692 \r\nL 98.878367 102.661463 \r\nL 98.850974 210.336851 \r\nL 98.933153 152.079645 \r\nL 98.957503 204.712018 \r\nL 99.000114 124.357251 \r\nL 99.042725 164.534634 \r\nL 99.0549 19.494279 \r\nL 99.079249 195.47122 \r\nL 99.155341 133.598049 \r\nL 99.261869 200.292506 \r\nL 99.207083 87.795831 \r\nL 99.264913 145.24949 \r\nL 99.353179 206.720887 \r\nL 99.307524 35.163459 \r\nL 99.365354 158.508027 \r\nL 99.465795 66.100044 \r\nL 99.374485 209.13153 \r\nL 99.47797 121.14306 \r\nL 99.490144 35.163459 \r\nL 99.529712 209.13153 \r\nL 99.584498 170.963016 \r\nL 99.654502 208.327982 \r\nL 99.642328 108.688071 \r\nL 99.681895 161.320443 \r\nL 99.684939 96.233082 \r\nL 99.788424 212.747494 \r\nL 99.794511 128.374989 \r\nL 99.864515 210.336851 \r\nL 99.824948 82.974545 \r\nL 99.91017 191.453481 \r\nL 99.93452 42.797162 \r\nL 99.919301 203.104922 \r\nL 100.02583 150.070776 \r\nL 100.050179 199.890732 \r\nL 100.129314 103.465011 \r\nL 100.135402 148.865455 \r\nL 100.20845 209.533304 \r\nL 100.156707 68.108914 \r\nL 100.244974 208.327982 \r\nL 100.318022 67.70714 \r\nL 100.290629 213.149268 \r\nL 100.354546 135.205144 \r\nL 100.388026 204.310244 \r\nL 100.442812 82.572772 \r\nL 100.464118 144.847716 \r\nL 100.552384 205.113792 \r\nL 100.488467 75.742616 \r\nL 100.567602 142.035299 \r\nL 100.582821 108.688071 \r\nL 100.579777 195.872993 \r\nL 100.671087 153.686741 \r\nL 100.674131 201.497827 \r\nL 100.762397 110.295166 \r\nL 100.780659 178.194945 \r\nL 100.786746 113.107583 \r\nL 100.862838 199.890732 \r\nL 100.893275 149.669002 \r\nL 100.923711 193.864124 \r\nL 100.990672 80.162129 \r\nL 101.00589 181.409135 \r\nL 101.081982 93.018891 \r\nL 101.109375 191.453481 \r\nL 101.118506 133.999823 \r\nL 101.167205 69.314235 \r\nL 101.136768 211.943947 \r\nL 101.225034 105.875654 \r\nL 101.316344 212.747494 \r\nL 101.298082 55.653925 \r\nL 101.334606 162.525765 \r\nL 101.33765 107.482749 \r\nL 101.352868 199.488958 \r\nL 101.447222 119.134191 \r\nL 101.526357 88.197605 \r\nL 101.453309 203.506696 \r\nL 101.547663 151.276098 \r\nL 101.623755 207.926208 \r\nL 101.587231 88.599379 \r\nL 101.660279 195.069446 \r\nL 101.757676 120.339512 \r\nL 101.708977 201.899601 \r\nL 101.769851 148.463681 \r\nL 101.7942 214.35459 \r\nL 101.788113 40.386519 \r\nL 101.876379 139.624656 \r\nL 101.882466 38.37765 \r\nL 101.897685 204.712018 \r\nL 101.985951 137.214013 \r\nL 102.065087 201.096053 \r\nL 102.031606 105.072106 \r\nL 102.09248 127.973215 \r\nL 102.129004 92.215344 \r\nL 102.147266 176.587849 \r\nL 102.180746 119.535965 \r\nL 102.272056 199.890732 \r\nL 102.235532 119.134191 \r\nL 102.293362 159.311574 \r\nL 102.296405 158.9098 \r\nL 102.299449 117.928869 \r\nL 102.317711 189.042838 \r\nL 102.405977 163.329313 \r\nL 102.497287 122.750155 \r\nL 102.424239 205.113792 \r\nL 102.518593 129.982084 \r\nL 102.58251 200.292506 \r\nL 102.606859 98.241951 \r\nL 102.634252 169.35592 \r\nL 102.716431 99.849047 \r\nL 102.664689 206.319113 \r\nL 102.746868 139.624656 \r\nL 102.762086 199.488958 \r\nL 102.759043 107.884523 \r\nL 102.859484 164.936408 \r\nL 102.899051 211.140399 \r\nL 102.966012 124.759024 \r\nL 103.057322 201.096053 \r\nL 102.984274 97.438404 \r\nL 103.078628 199.890732 \r\nL 103.133414 117.125322 \r\nL 103.102977 209.533304 \r\nL 103.191243 170.963016 \r\nL 103.22168 17.083636 \r\nL 103.227767 213.551042 \r\nL 103.300815 149.669002 \r\nL 103.355601 202.703149 \r\nL 103.306903 18.690732 \r\nL 103.410387 138.821109 \r\nL 103.465173 207.122661 \r\nL 103.468217 109.491619 \r\nL 103.507785 143.240621 \r\nL 103.544309 76.14439 \r\nL 103.532134 209.13153 \r\nL 103.617357 150.070776 \r\nL 103.714754 194.265898 \r\nL 103.708667 105.072106 \r\nL 103.720841 134.80337 \r\nL 103.815195 185.426874 \r\nL 103.833457 52.03796 \r\nL 103.927811 208.729756 \r\nL 103.900418 37.574102 \r\nL 103.946073 156.097384 \r\nL 103.961291 110.295166 \r\nL 104.006946 188.641064 \r\nL 104.052601 151.677871 \r\nL 104.1013 211.140399 \r\nL 104.125649 93.018891 \r\nL 104.153042 123.955477 \r\nL 104.247396 17.083636 \r\nL 104.229134 190.24816 \r\nL 104.25957 154.490288 \r\nL 104.271745 174.57898 \r\nL 104.274789 140.02643 \r\nL 104.332618 208.327982 \r\nL 104.305225 17.083636 \r\nL 104.384361 117.527095 \r\nL 104.387404 116.723548 \r\nL 104.430016 200.292506 \r\nL 104.436103 101.857916 \r\nL 104.50002 143.240621 \r\nL 104.512195 88.197605 \r\nL 104.509151 163.329313 \r\nL 104.551762 151.677871 \r\nL 104.563937 186.632195 \r\nL 104.630898 46.413126 \r\nL 104.658291 159.311574 \r\nL 104.725251 65.296497 \r\nL 104.676553 210.738625 \r\nL 104.767863 171.766563 \r\nL 104.810474 87.394058 \r\nL 104.83178 202.301375 \r\nL 104.880478 154.892062 \r\nL 104.883522 156.900931 \r\nL 104.892653 103.063237 \r\nL 104.89874 156.499157 \r\nL 104.901784 61.680532 \r\nL 104.968745 212.345721 \r\nL 105.008312 172.971885 \r\nL 105.102666 89.804701 \r\nL 105.026574 207.122661 \r\nL 105.133103 127.571441 \r\nL 105.187889 200.694279 \r\nL 105.181801 89.804701 \r\nL 105.242675 175.784302 \r\nL 105.327897 60.475211 \r\nL 105.337028 193.46235 \r\nL 105.35529 113.911131 \r\nL 105.428338 211.542173 \r\nL 105.422251 109.089845 \r\nL 105.467906 133.196275 \r\nL 105.483124 39.582971 \r\nL 105.480081 211.542173 \r\nL 105.577478 119.134191 \r\nL 105.647482 199.087184 \r\nL 105.620089 70.117783 \r\nL 105.68705 174.57898 \r\nL 105.693137 66.100044 \r\nL 105.784447 191.051707 \r\nL 105.799666 146.856585 \r\nL 105.848364 43.198936 \r\nL 105.820971 199.488958 \r\nL 105.851408 150.070776 \r\nL 105.854452 209.13153 \r\nL 105.894019 56.055698 \r\nL 105.957936 160.91867 \r\nL 106.034028 71.724878 \r\nL 105.991417 197.480089 \r\nL 106.070552 114.312905 \r\nL 106.1436 201.497827 \r\nL 106.155775 68.510687 \r\nL 106.180124 133.999823 \r\nL 106.222735 210.738625 \r\nL 106.225779 109.491619 \r\nL 106.259259 124.759024 \r\nL 106.317089 99.447273 \r\nL 106.280565 201.497827 \r\nL 106.362744 127.169667 \r\nL 106.423617 207.524435 \r\nL 106.399268 99.447273 \r\nL 106.47536 168.552373 \r\nL 106.575801 117.125322 \r\nL 106.517971 210.738625 \r\nL 106.584932 142.838847 \r\nL 106.612325 208.327982 \r\nL 106.591019 112.304035 \r\nL 106.697547 163.329313 \r\nL 106.706678 45.207805 \r\nL 106.761464 203.104922 \r\nL 106.807119 146.454812 \r\nL 106.834512 210.336851 \r\nL 106.852774 81.769224 \r\nL 106.913648 125.562572 \r\nL 107.001914 198.68541 \r\nL 106.941041 99.447273 \r\nL 107.020176 126.36612 \r\nL 107.02322 89.001153 \r\nL 107.11453 209.13153 \r\nL 107.126704 168.150599 \r\nL 107.199752 199.488958 \r\nL 107.141923 115.518226 \r\nL 107.230189 184.623326 \r\nL 107.284975 99.849047 \r\nL 107.248451 188.641064 \r\nL 107.339761 131.187406 \r\nL 107.382372 196.274767 \r\nL 107.348892 105.47388 \r\nL 107.449333 171.766563 \r\nL 107.504119 112.304035 \r\nL 107.45542 203.506696 \r\nL 107.555861 171.364789 \r\nL 107.558905 196.676541 \r\nL 107.613691 42.797162 \r\nL 107.665433 183.819778 \r\nL 107.756743 64.091175 \r\nL 107.741525 198.283636 \r\nL 107.778049 150.874324 \r\nL 107.799355 207.122661 \r\nL 107.796311 90.206475 \r\nL 107.881534 135.205144 \r\nL 107.988062 108.688071 \r\nL 107.960669 200.292506 \r\nL 107.991106 124.759024 \r\nL 108.030673 207.122661 \r\nL 108.021542 31.949268 \r\nL 108.100678 144.044169 \r\nL 108.179813 103.063237 \r\nL 108.125027 209.533304 \r\nL 108.207206 114.714678 \r\nL 108.225468 183.016231 \r\nL 108.292429 95.429534 \r\nL 108.316778 154.490288 \r\nL 108.359389 67.305366 \r\nL 108.331996 195.872993 \r\nL 108.42635 140.02643 \r\nL 108.532878 201.096053 \r\nL 108.505485 117.125322 \r\nL 108.535922 150.070776 \r\nL 108.563315 90.206475 \r\nL 108.618101 199.087184 \r\nL 108.645494 123.955477 \r\nL 108.675931 111.098714 \r\nL 108.75811 203.90847 \r\nL 108.855507 101.456142 \r\nL 108.870725 152.883193 \r\nL 108.8829 201.096053 \r\nL 108.885944 102.25969 \r\nL 108.931599 110.69694 \r\nL 108.965079 67.70714 \r\nL 108.998559 209.533304 \r\nL 109.016821 157.302705 \r\nL 109.086826 203.104922 \r\nL 109.083782 85.786962 \r\nL 109.117262 140.829978 \r\nL 109.19031 17.083636 \r\nL 109.181179 201.096053 \r\nL 109.226834 167.347051 \r\nL 109.333363 211.542173 \r\nL 109.239009 110.69694 \r\nL 109.342494 210.738625 \r\nL 109.406411 121.946608 \r\nL 109.455109 139.222882 \r\nL 109.564681 208.729756 \r\nL 109.540332 117.527095 \r\nL 109.567725 166.141729 \r\nL 109.659035 74.537295 \r\nL 109.640773 211.542173 \r\nL 109.680341 152.883193 \r\nL 109.76252 211.140399 \r\nL 109.741214 110.69694 \r\nL 109.789913 152.883193 \r\nL 109.856874 212.747494 \r\nL 109.890354 91.81357 \r\nL 109.981664 210.336851 \r\nL 110.00297 190.649933 \r\nL 110.042537 102.25969 \r\nL 110.112542 169.35592 \r\nL 110.212983 195.872993 \r\nL 110.139935 103.465011 \r\nL 110.216026 145.651264 \r\nL 110.243419 95.831308 \r\nL 110.270812 211.542173 \r\nL 110.325598 112.705809 \r\nL 110.34386 197.881863 \r\nL 110.352991 107.080976 \r\nL 110.43517 127.973215 \r\nL 110.471694 116.723548 \r\nL 110.444301 191.453481 \r\nL 110.474738 148.061907 \r\nL 110.483869 212.345721 \r\nL 110.523437 66.903592 \r\nL 110.58431 125.562572 \r\nL 110.684751 208.327982 \r\nL 110.599528 113.911131 \r\nL 110.699969 168.552373 \r\nL 110.769974 93.822439 \r\nL 110.727362 196.274767 \r\nL 110.812585 133.999823 \r\nL 110.897808 212.345721 \r\nL 110.843022 55.653925 \r\nL 110.922157 129.982084 \r\nL 110.967812 109.893392 \r\nL 110.961725 176.989623 \r\nL 110.998249 119.937738 \r\nL 111.001292 209.13153 \r\nL 111.049991 109.491619 \r\nL 111.107821 112.705809 \r\nL 111.202174 206.319113 \r\nL 111.217393 162.927539 \r\nL 111.235655 100.25082 \r\nL 111.250873 191.855255 \r\nL 111.330008 138.821109 \r\nL 111.339139 143.642395 \r\nL 111.336096 115.518226 \r\nL 111.34827 139.222882 \r\nL 111.357401 98.241951 \r\nL 111.366532 197.881863 \r\nL 111.457842 138.017561 \r\nL 111.466973 212.747494 \r\nL 111.479148 95.027761 \r\nL 111.570458 170.159468 \r\nL 111.655681 98.241951 \r\nL 111.582633 182.212683 \r\nL 111.683074 159.713348 \r\nL 111.743947 107.080976 \r\nL 111.71351 191.051707 \r\nL 111.750034 176.989623 \r\nL 111.774384 195.069446 \r\nL 111.765253 126.36612 \r\nL 111.789602 135.205144 \r\nL 111.850475 102.25969 \r\nL 111.823082 210.336851 \r\nL 111.899174 123.955477 \r\nL 111.978309 195.47122 \r\nL 111.923523 103.465011 \r\nL 112.008746 119.535965 \r\nL 112.030052 207.122661 \r\nL 112.066576 56.457472 \r\nL 112.118318 171.364789 \r\nL 112.191366 76.947938 \r\nL 112.185279 197.881863 \r\nL 112.230934 115.92 \r\nL 112.276589 207.524435 \r\nL 112.337462 101.054368 \r\nL 112.349637 153.284967 \r\nL 112.370942 74.135521 \r\nL 112.367899 203.506696 \r\nL 112.459209 153.284967 \r\nL 112.489645 199.488958 \r\nL 112.556606 78.555033 \r\nL 112.562693 130.383858 \r\nL 112.599217 78.153259 \r\nL 112.571824 191.453481 \r\nL 112.666178 102.25969 \r\nL 112.772706 209.533304 \r\nL 112.769663 17.083636 \r\nL 112.778794 159.713348 \r\nL 112.812274 79.358581 \r\nL 112.803143 211.140399 \r\nL 112.894453 127.169667 \r\nL 112.976632 211.943947 \r\nL 112.912715 82.974545 \r\nL 113.004025 154.088514 \r\nL 113.070986 90.206475 \r\nL 113.067942 212.345721 \r\nL 113.110553 168.552373 \r\nL 113.171427 204.310244 \r\nL 113.159252 93.822439 \r\nL 113.210994 126.36612 \r\nL 113.226213 46.8149 \r\nL 113.256649 203.506696 \r\nL 113.311435 139.222882 \r\nL 113.408833 207.926208 \r\nL 113.390571 44.404257 \r\nL 113.421007 168.552373 \r\nL 113.436226 94.224213 \r\nL 113.497099 192.257029 \r\nL 113.530579 136.812239 \r\nL 113.603627 205.917339 \r\nL 113.588409 32.351042 \r\nL 113.634064 158.106253 \r\nL 113.637108 72.528426 \r\nL 113.734505 190.649933 \r\nL 113.743636 158.508027 \r\nL 113.801466 196.274767 \r\nL 113.758854 49.627317 \r\nL 113.850164 150.874324 \r\nL 113.862339 94.224213 \r\nL 113.898863 210.336851 \r\nL 113.956693 115.116452 \r\nL 113.984086 194.667672 \r\nL 114.002348 86.188736 \r\nL 114.069308 161.320443 \r\nL 114.102789 199.087184 \r\nL 114.139313 70.117783 \r\nL 114.163662 134.401596 \r\nL 114.215404 82.170998 \r\nL 114.251928 203.90847 \r\nL 114.273234 158.106253 \r\nL 114.32802 109.089845 \r\nL 114.358457 195.47122 \r\nL 114.382806 133.196275 \r\nL 114.422374 198.68541 \r\nL 114.449767 113.509357 \r\nL 114.486291 127.973215 \r\nL 114.56847 17.083636 \r\nL 114.538033 202.301375 \r\nL 114.592819 111.098714 \r\nL 114.620212 213.551042 \r\nL 114.611081 59.269889 \r\nL 114.702391 180.605588 \r\nL 114.711522 82.572772 \r\nL 114.708478 203.90847 \r\nL 114.815007 132.794501 \r\nL 114.827181 191.051707 \r\nL 114.903273 56.859246 \r\nL 114.921535 177.793171 \r\nL 114.982408 70.519557 \r\nL 114.930666 213.149268 \r\nL 115.031107 174.980754 \r\nL 115.095024 17.083636 \r\nL 115.076762 208.327982 \r\nL 115.137635 196.274767 \r\nL 115.204596 91.81357 \r\nL 115.14981 203.506696 \r\nL 115.259382 159.311574 \r\nL 115.286775 101.456142 \r\nL 115.36591 207.926208 \r\nL 115.466351 84.581641 \r\nL 115.478526 124.759024 \r\nL 115.578967 201.899601 \r\nL 115.524181 17.887184 \r\nL 115.588098 112.304035 \r\nL 115.652015 205.113792 \r\nL 115.603316 17.083636 \r\nL 115.69767 171.364789 \r\nL 115.782893 92.617118 \r\nL 115.709845 203.104922 \r\nL 115.807242 185.426874 \r\nL 115.91377 88.599379 \r\nL 115.877246 196.274767 \r\nL 115.922901 105.875654 \r\nL 115.968556 199.087184 \r\nL 115.932032 82.572772 \r\nL 116.035517 172.168337 \r\nL 116.038561 201.497827 \r\nL 116.068997 70.92133 \r\nL 116.145089 193.864124 \r\nL 116.21205 78.153259 \r\nL 116.239443 210.336851 \r\nL 116.257705 124.357251 \r\nL 116.300316 189.846386 \r\nL 116.288141 46.8149 \r\nL 116.352058 179.400266 \r\nL 116.431194 39.582971 \r\nL 116.391626 188.641064 \r\nL 116.46163 80.162129 \r\nL 116.507285 212.345721 \r\nL 116.510329 39.181197 \r\nL 116.574246 152.883193 \r\nL 116.592508 205.917339 \r\nL 116.61077 17.083636 \r\nL 116.680774 142.437073 \r\nL 116.686862 36.770554 \r\nL 116.695993 209.935078 \r\nL 116.787303 112.705809 \r\nL 116.887744 212.345721 \r\nL 116.799477 17.083636 \r\nL 116.899918 168.150599 \r\nL 116.902962 206.720887 \r\nL 116.954704 95.429534 \r\nL 117.003403 160.115122 \r\nL 117.006447 31.949268 \r\nL 117.027752 210.738625 \r\nL 117.112975 104.670333 \r\nL 117.225591 204.712018 \r\nL 117.176892 56.457472 \r\nL 117.228635 138.821109 \r\nL 117.30777 87.795831 \r\nL 117.262115 199.488958 \r\nL 117.335163 130.785632 \r\nL 117.414298 190.649933 \r\nL 117.368643 86.59051 \r\nL 117.441691 128.776763 \r\nL 117.517783 35.163459 \r\nL 117.484303 200.292506 \r\nL 117.551263 114.312905 \r\nL 117.5817 212.345721 \r\nL 117.563438 89.001153 \r\nL 117.669966 123.955477 \r\nL 117.724752 17.083636 \r\nL 117.676054 183.418004 \r\nL 117.779538 123.955477 \r\nL 117.785626 176.587849 \r\nL 117.803888 17.083636 \r\nL 117.870848 77.349712 \r\nL 117.873892 27.93153 \r\nL 117.943896 178.998492 \r\nL 117.974333 86.188736 \r\nL 117.977377 193.864124 \r\nL 117.989551 17.083636 \r\nL 118.086949 163.329313 \r\nL 118.120429 21.904922 \r\nL 118.175215 197.078315 \r\nL 118.190433 188.641064 \r\nL 118.233045 205.515565 \r\nL 118.223914 34.359911 \r\nL 118.284787 130.785632 \r\nL 118.318267 78.956807 \r\nL 118.324355 190.649933 \r\nL 118.394359 100.25082 \r\nL 118.497844 200.292506 \r\nL 118.415665 99.447273 \r\nL 118.503931 107.482749 \r\nL 118.506975 108.688071 \r\nL 118.531324 211.943947 \r\nL 118.589154 34.761685 \r\nL 118.616547 100.25082 \r\nL 118.680464 197.078315 \r\nL 118.665245 21.503149 \r\nL 118.726119 141.231752 \r\nL 118.796123 64.091175 \r\nL 118.805254 195.47122 \r\nL 118.835691 132.392727 \r\nL 118.939175 163.731086 \r\nL 118.89352 80.965676 \r\nL 118.945263 149.267228 \r\nL 118.966568 21.503149 \r\nL 119.033529 212.747494 \r\nL 119.051791 169.35592 \r\nL 119.143101 203.90847 \r\nL 119.127883 45.609579 \r\nL 119.155276 163.329313 \r\nL 119.252673 17.083636 \r\nL 119.161363 209.13153 \r\nL 119.270935 82.170998 \r\nL 119.307459 194.265898 \r\nL 119.334852 74.537295 \r\nL 119.383551 133.196275 \r\nL 119.392682 31.949268 \r\nL 119.435293 190.649933 \r\nL 119.487035 123.553703 \r\nL 119.59052 200.292506 \r\nL 119.55704 75.340843 \r\nL 119.596607 134.80337 \r\nL 119.630088 189.444612 \r\nL 119.605738 93.822439 \r\nL 119.703136 122.750155 \r\nL 119.706179 122.348381 \r\nL 119.71531 133.999823 \r\nL 119.748791 201.096053 \r\nL 119.727485 67.70714 \r\nL 119.824882 143.642395 \r\nL 119.919236 106.277428 \r\nL 119.858363 203.104922 \r\nL 119.934454 146.856585 \r\nL 120.034895 204.310244 \r\nL 119.958804 84.179867 \r\nL 120.037939 125.160798 \r\nL 120.089681 86.59051 \r\nL 120.044026 207.524435 \r\nL 120.114031 119.937738 \r\nL 120.153598 202.703149 \r\nL 120.168817 61.278758 \r\nL 120.226646 196.676541 \r\nL 120.275345 72.9302 \r\nL 120.342306 81.36745 \r\nL 120.418397 196.274767 \r\nL 120.448834 46.8149 \r\nL 120.457965 178.194945 \r\nL 120.467096 21.904922 \r\nL 120.552319 211.140399 \r\nL 120.567537 168.954146 \r\nL 120.631454 46.8149 \r\nL 120.658847 173.775432 \r\nL 120.683196 105.072106 \r\nL 120.692327 194.265898 \r\nL 120.737982 17.083636 \r\nL 120.792768 151.276098 \r\nL 120.893209 76.546164 \r\nL 120.862773 205.515565 \r\nL 120.90234 154.088514 \r\nL 120.941908 189.042838 \r\nL 120.984519 49.225543 \r\nL 120.999738 105.47388 \r\nL 121.002781 60.475211 \r\nL 121.097135 191.051707 \r\nL 121.103222 127.973215 \r\nL 121.164096 208.729756 \r\nL 121.133659 91.411796 \r\nL 121.212794 144.847716 \r\nL 121.252362 66.501818 \r\nL 121.270624 196.676541 \r\nL 121.32541 104.268559 \r\nL 121.401502 193.060576 \r\nL 121.407589 61.680532 \r\nL 121.422807 111.500488 \r\nL 121.495855 64.894723 \r\nL 121.462375 187.435743 \r\nL 121.526292 104.670333 \r\nL 121.611515 180.203814 \r\nL 121.614558 68.108914 \r\nL 121.635864 80.563902 \r\nL 121.745436 203.90847 \r\nL 121.644995 74.537295 \r\nL 121.751523 181.810909 \r\nL 121.763698 44.404257 \r\nL 121.842833 190.24816 \r\nL 121.861095 138.419335 \r\nL 121.903707 206.319113 \r\nL 121.918925 34.359911 \r\nL 121.955449 107.482749 \r\nL 121.958493 37.975876 \r\nL 121.991973 208.729756 \r\nL 122.061977 119.535965 \r\nL 122.098501 185.0251 \r\nL 122.138069 28.735078 \r\nL 122.171549 153.284967 \r\nL 122.275034 76.14439 \r\nL 122.177637 195.069446 \r\nL 122.281121 150.070776 \r\nL 122.372431 95.831308 \r\nL 122.293296 201.497827 \r\nL 122.393737 98.241951 \r\nL 122.463741 206.720887 \r\nL 122.427217 86.992284 \r\nL 122.503309 94.224213 \r\nL 122.515484 198.283636 \r\nL 122.57027 44.002483 \r\nL 122.615925 167.748825 \r\nL 122.701147 69.314235 \r\nL 122.722453 194.667672 \r\nL 122.731584 77.751486 \r\nL 122.768108 199.890732 \r\nL 122.780283 54.448603 \r\nL 122.847243 161.722217 \r\nL 122.880724 50.430865 \r\nL 122.853331 187.837517 \r\nL 122.956815 72.528426 \r\nL 122.962903 205.917339 \r\nL 123.02682 64.492949 \r\nL 123.069431 175.784302 \r\nL 123.121173 73.733747 \r\nL 123.154654 209.935078 \r\nL 123.179003 150.47255 \r\nL 123.18509 200.694279 \r\nL 123.200309 60.073437 \r\nL 123.282488 151.677871 \r\nL 123.285531 57.26102 \r\nL 123.361623 207.524435 \r\nL 123.395103 101.054368 \r\nL 123.489457 197.480089 \r\nL 123.422496 71.323104 \r\nL 123.504675 163.329313 \r\nL 123.547287 90.206475 \r\nL 123.586854 193.060576 \r\nL 123.614247 133.999823 \r\nL 123.647728 75.742616 \r\nL 123.723819 203.104922 \r\nL 123.763387 81.36745 \r\nL 123.836435 114.714678 \r\nL 123.897308 197.480089 \r\nL 123.942963 17.083636 \r\nL 124.028186 198.68541 \r\nL 124.052535 136.410466 \r\nL 124.152976 65.296497 \r\nL 124.107321 200.292506 \r\nL 124.165151 95.429534 \r\nL 124.171238 110.69694 \r\nL 124.177326 78.956807 \r\nL 124.232112 211.140399 \r\nL 124.286898 166.543503 \r\nL 124.393426 94.625987 \r\nL 124.350815 183.016231 \r\nL 124.39647 180.605588 \r\nL 124.475605 77.349712 \r\nL 124.451256 194.265898 \r\nL 124.515173 99.849047 \r\nL 124.609526 197.881863 \r\nL 124.530391 54.850377 \r\nL 124.630832 176.186075 \r\nL 124.661269 65.698271 \r\nL 124.728229 198.283636 \r\nL 124.743448 95.831308 \r\nL 124.828671 205.515565 \r\nL 124.801278 62.885854 \r\nL 124.856064 127.169667 \r\nL 124.8865 70.117783 \r\nL 124.929112 198.68541 \r\nL 124.962592 141.231752 \r\nL 125.041727 203.506696 \r\nL 124.983898 74.939069 \r\nL 125.06912 117.125322 \r\nL 125.133037 66.501818 \r\nL 125.12695 197.480089 \r\nL 125.181736 97.438404 \r\nL 125.206085 201.899601 \r\nL 125.230435 78.153259 \r\nL 125.294352 142.437073 \r\nL 125.300439 201.497827 \r\nL 125.306526 82.170998 \r\nL 125.406967 181.409135 \r\nL 125.449579 20.297827 \r\nL 125.510452 204.712018 \r\nL 125.519583 121.946608 \r\nL 125.595675 199.087184 \r\nL 125.601762 81.769224 \r\nL 125.629155 129.982084 \r\nL 125.64133 17.083636 \r\nL 125.656548 212.345721 \r\nL 125.738727 132.392727 \r\nL 125.811775 195.872993 \r\nL 125.805688 47.216674 \r\nL 125.817862 130.383858 \r\nL 125.820906 33.958137 \r\nL 125.924391 194.667672 \r\nL 125.991351 17.083636 \r\nL 125.970046 202.301375 \r\nL 126.046137 122.750155 \r\nL 126.137447 186.230421 \r\nL 126.122229 70.519557 \r\nL 126.155709 132.794501 \r\nL 126.16484 85.786962 \r\nL 126.177015 195.069446 \r\nL 126.259194 131.187406 \r\nL 126.271369 203.104922 \r\nL 126.353548 85.786962 \r\nL 126.37181 178.998492 \r\nL 126.453989 86.992284 \r\nL 126.472251 209.533304 \r\nL 126.55443 81.769224 \r\nL 126.584866 133.196275 \r\nL 126.633565 199.087184 \r\nL 126.603128 63.689401 \r\nL 126.694438 104.268559 \r\nL 126.706613 209.13153 \r\nL 126.7127 70.117783 \r\nL 126.807054 158.9098 \r\nL 126.886189 78.153259 \r\nL 126.840534 201.497827 \r\nL 126.916626 132.392727 \r\nL 127.001849 201.497827 \r\nL 126.931844 82.974545 \r\nL 127.023154 138.017561 \r\nL 127.074897 102.661463 \r\nL 127.111421 205.917339 \r\nL 127.13577 107.080976 \r\nL 127.150988 168.954146 \r\nL 127.199687 74.135521 \r\nL 127.248386 141.231752 \r\nL 127.26056 193.864124 \r\nL 127.312303 88.599379 \r\nL 127.354914 184.623326 \r\nL 127.370132 44.806031 \r\nL 127.418831 195.872993 \r\nL 127.464486 155.69561 \r\nL 127.50101 210.336851 \r\nL 127.546665 41.59184 \r\nL 127.567971 136.410466 \r\nL 127.589276 62.082306 \r\nL 127.59232 204.310244 \r\nL 127.677543 115.518226 \r\nL 127.695805 77.349712 \r\nL 127.74146 185.0251 \r\nL 127.759722 17.083636 \r\nL 127.851032 68.510687 \r\nL 127.878425 199.087184 \r\nL 127.887556 17.083636 \r\nL 127.963647 145.24949 \r\nL 128.061045 41.59184 \r\nL 128.064088 212.747494 \r\nL 128.073219 42.395388 \r\nL 128.109743 184.623326 \r\nL 128.1067 17.083636 \r\nL 128.185835 143.240621 \r\nL 128.201053 89.001153 \r\nL 128.252796 195.47122 \r\nL 128.295407 111.098714 \r\nL 128.3228 189.042838 \r\nL 128.383673 41.190067 \r\nL 128.404979 152.481419 \r\nL 128.462809 32.351042 \r\nL 128.423241 194.265898 \r\nL 128.514551 142.035299 \r\nL 128.56325 208.729756 \r\nL 128.566293 51.234412 \r\nL 128.624123 150.47255 \r\nL 128.730651 46.011353 \r\nL 128.715433 208.327982 \r\nL 128.736739 103.465011 \r\nL 128.751957 172.971885 \r\nL 128.74587 80.162129 \r\nL 128.803699 140.428204 \r\nL 128.858485 33.958137 \r\nL 128.864573 204.712018 \r\nL 128.913271 151.276098 \r\nL 128.919359 192.658803 \r\nL 128.998494 63.287627 \r\nL 129.016756 110.295166 \r\nL 129.077629 60.876984 \r\nL 129.025887 186.230421 \r\nL 129.114153 117.928869 \r\nL 129.117197 166.945277 \r\nL 129.175027 50.832639 \r\nL 129.223725 161.320443 \r\nL 129.321123 63.287627 \r\nL 129.308948 199.890732 \r\nL 129.333297 84.983415 \r\nL 129.357647 198.283636 \r\nL 129.409389 53.243282 \r\nL 129.442869 145.24949 \r\nL 129.518961 20.297827 \r\nL 129.491568 197.078315 \r\nL 129.549398 161.722217 \r\nL 129.640708 202.301375 \r\nL 129.610271 33.556364 \r\nL 129.655926 179.80204 \r\nL 129.716799 19.092506 \r\nL 129.668101 187.033969 \r\nL 129.765498 82.974545 \r\nL 129.786804 205.917339 \r\nL 129.811153 61.278758 \r\nL 129.878114 181.409135 \r\nL 129.890288 42.797162 \r\nL 129.957249 202.703149 \r\nL 129.990729 58.064568 \r\nL 130.097258 194.667672 \r\nL 130.02421 18.690732 \r\nL 130.100301 80.162129 \r\nL 130.109432 212.345721 \r\nL 130.152044 17.083636 \r\nL 130.212917 136.812239 \r\nL 130.249441 31.145721 \r\nL 130.258572 210.738625 \r\nL 130.316402 155.69561 \r\nL 130.419886 212.747494 \r\nL 130.395537 67.305366 \r\nL 130.429017 174.980754 \r\nL 130.465541 62.885854 \r\nL 130.520327 207.122661 \r\nL 130.541633 144.847716 \r\nL 130.63903 197.078315 \r\nL 130.611637 53.243282 \r\nL 130.648161 132.392727 \r\nL 130.715122 78.153259 \r\nL 130.727297 199.488958 \r\nL 130.757733 112.705809 \r\nL 130.818607 52.03796 \r\nL 130.876436 197.480089 \r\nL 130.97079 55.252151 \r\nL 130.989052 158.106253 \r\nL 131.034707 17.083636 \r\nL 131.086449 188.23929 \r\nL 131.098624 167.748825 \r\nL 131.122973 60.475211 \r\nL 131.126017 205.515565 \r\nL 131.214283 135.205144 \r\nL 131.317768 203.90847 \r\nL 131.253851 54.046829 \r\nL 131.323855 123.151929 \r\nL 131.378641 57.662794 \r\nL 131.409078 177.391397 \r\nL 131.430384 158.508027 \r\nL 131.512563 93.822439 \r\nL 131.451689 196.676541 \r\nL 131.536912 97.840177 \r\nL 131.558218 195.47122 \r\nL 131.582567 62.48408 \r\nL 131.649528 157.704479 \r\nL 131.722576 17.083636 \r\nL 131.658659 197.881863 \r\nL 131.762143 79.358581 \r\nL 131.783449 198.68541 \r\nL 131.768231 17.083636 \r\nL 131.871715 150.874324 \r\nL 131.874759 31.145721 \r\nL 131.969113 200.694279 \r\nL 131.981287 168.552373 \r\nL 132.029986 17.083636 \r\nL 132.090859 193.46235 \r\nL 132.093903 92.617118 \r\nL 132.15782 54.850377 \r\nL 132.203475 199.488958 \r\nL 132.28261 66.100044 \r\nL 132.279567 207.926208 \r\nL 132.313047 154.088514 \r\nL 132.36479 206.720887 \r\nL 132.370877 113.911131 \r\nL 132.389139 175.382528 \r\nL 132.43175 21.904922 \r\nL 132.428707 207.524435 \r\nL 132.498711 84.179867 \r\nL 132.568715 196.274767 \r\nL 132.516973 70.519557 \r\nL 132.61437 176.186075 \r\nL 132.626545 80.162129 \r\nL 132.653938 203.506696 \r\nL 132.733073 105.875654 \r\nL 132.775685 207.926208 \r\nL 132.800034 66.903592 \r\nL 132.842645 109.089845 \r\nL 132.882213 194.265898 \r\nL 132.906562 74.939069 \r\nL 132.943086 139.222882 \r\nL 132.955261 48.020222 \r\nL 133.013091 185.426874 \r\nL 133.052658 84.581641 \r\nL 133.156143 212.747494 \r\nL 133.089182 34.359911 \r\nL 133.165274 159.311574 \r\nL 133.174405 85.786962 \r\nL 133.250497 191.855255 \r\nL 133.268759 170.159468 \r\nL 133.271802 211.943947 \r\nL 133.350938 54.046829 \r\nL 133.375287 117.125322 \r\nL 133.472684 45.609579 \r\nL 133.387462 212.345721 \r\nL 133.484859 105.875654 \r\nL 133.490946 188.23929 \r\nL 133.548776 17.083636 \r\nL 133.594431 131.58918 \r\nL 133.679654 19.092506 \r\nL 133.664435 192.658803 \r\nL 133.700959 170.963016 \r\nL 133.704003 201.497827 \r\nL 133.761833 56.859246 \r\nL 133.810531 173.775432 \r\nL 133.868361 52.439734 \r\nL 133.898798 185.0251 \r\nL 133.920103 89.402927 \r\nL 133.971846 204.712018 \r\nL 133.993151 76.546164 \r\nL 134.032719 195.872993 \r\nL 134.111854 32.351042 \r\nL 134.148378 114.312905 \r\nL 134.157509 60.475211 \r\nL 134.203164 184.221552 \r\nL 134.242732 97.840177 \r\nL 134.321867 203.104922 \r\nL 134.267081 54.046829 \r\nL 134.352304 198.283636 \r\nL 134.382741 17.887184 \r\nL 134.46492 135.205144 \r\nL 134.53188 31.145721 \r\nL 134.486225 194.667672 \r\nL 134.574492 113.911131 \r\nL 134.592754 199.488958 \r\nL 134.662758 33.15459 \r\nL 134.68102 115.92 \r\nL 134.684064 25.922661 \r\nL 134.735806 184.623326 \r\nL 134.787548 82.974545 \r\nL 134.790592 204.310244 \r\nL 134.842334 65.698271 \r\nL 134.89712 125.964346 \r\nL 134.95495 43.60071 \r\nL 134.991474 203.104922 \r\nL 135.009736 79.760355 \r\nL 135.098002 203.506696 \r\nL 135.085828 50.029091 \r\nL 135.119308 113.107583 \r\nL 135.204531 46.011353 \r\nL 135.201487 158.9098 \r\nL 135.222793 119.937738 \r\nL 135.280622 203.104922 \r\nL 135.32019 52.03796 \r\nL 135.335408 162.123991 \r\nL 135.371932 201.899601 \r\nL 135.359758 49.627317 \r\nL 135.420631 152.481419 \r\nL 135.448024 17.887184 \r\nL 135.460199 196.274767 \r\nL 135.533247 37.172328 \r\nL 135.551509 211.542173 \r\nL 135.584989 26.726208 \r\nL 135.645862 183.016231 \r\nL 135.654993 56.457472 \r\nL 135.755434 201.899601 \r\nL 135.804133 39.984745 \r\nL 135.861963 212.345721 \r\nL 135.865006 188.23929 \r\nL 135.86805 209.533304 \r\nL 135.898487 61.680532 \r\nL 135.965447 116.723548 \r\nL 136.035452 199.087184 \r\nL 135.998928 20.297827 \r\nL 136.05067 85.385188 \r\nL 136.132849 17.083636 \r\nL 136.08415 191.453481 \r\nL 136.157198 71.323104 \r\nL 136.227203 207.926208 \r\nL 136.184591 38.37765 \r\nL 136.26677 125.562572 \r\nL 136.272858 195.47122 \r\nL 136.379386 33.556364 \r\nL 136.409823 210.336851 \r\nL 136.394604 17.083636 \r\nL 136.492002 89.402927 \r\nL 136.543744 193.864124 \r\nL 136.574181 32.351042 \r\nL 136.601574 148.061907 \r\nL 136.616792 17.083636 \r\nL 136.653316 211.140399 \r\nL 136.711146 138.017561 \r\nL 136.772019 188.641064 \r\nL 136.74767 64.492949 \r\nL 136.817674 136.008692 \r\nL 136.90594 69.716009 \r\nL 136.881591 182.212683 \r\nL 136.924202 111.500488 \r\nL 136.978988 195.47122 \r\nL 137.009425 56.055698 \r\nL 137.033774 76.546164 \r\nL 137.097691 51.234412 \r\nL 137.106822 195.47122 \r\nL 137.152477 17.083636 \r\nL 137.219438 93.822439 \r\nL 137.2377 206.319113 \r\nL 137.286399 22.306696 \r\nL 137.325966 68.912461 \r\nL 137.395971 17.887184 \r\nL 137.347272 191.453481 \r\nL 137.435538 42.797162 \r\nL 137.459888 193.060576 \r\nL 137.548154 87.795831 \r\nL 137.599896 66.903592 \r\nL 137.581634 211.542173 \r\nL 137.621202 141.633525 \r\nL 137.721643 209.935078 \r\nL 137.691206 17.083636 \r\nL 137.72773 114.312905 \r\nL 137.809909 193.46235 \r\nL 137.840346 66.501818 \r\nL 137.898176 205.515565 \r\nL 137.952962 166.141729 \r\nL 138.004704 29.940399 \r\nL 137.974267 202.301375 \r\nL 138.065577 105.072106 \r\nL 138.141669 199.488958 \r\nL 138.102101 73.733747 \r\nL 138.147756 113.911131 \r\nL 138.196455 17.083636 \r\nL 138.214717 207.926208 \r\nL 138.257328 56.055698 \r\nL 138.327333 200.694279 \r\nL 138.269503 17.083636 \r\nL 138.3669 191.855255 \r\nL 138.369944 71.724878 \r\nL 138.439948 197.480089 \r\nL 138.479516 107.884523 \r\nL 138.48256 190.649933 \r\nL 138.500822 45.609579 \r\nL 138.592132 148.865455 \r\nL 138.598219 22.306696 \r\nL 138.601263 210.738625 \r\nL 138.704747 119.535965 \r\nL 138.723009 210.336851 \r\nL 138.786926 91.81357 \r\nL 138.814319 165.739956 \r\nL 138.875193 80.162129 \r\nL 138.844756 194.265898 \r\nL 138.923891 154.892062 \r\nL 138.987808 213.149268 \r\nL 138.993896 75.742616 \r\nL 139.036507 191.453481 \r\nL 139.060856 71.323104 \r\nL 139.146079 183.418004 \r\nL 139.173472 67.305366 \r\nL 139.152166 196.274767 \r\nL 139.276957 143.642395 \r\nL 139.359136 195.069446 \r\nL 139.286088 25.520887 \r\nL 139.383485 125.562572 \r\nL 139.416965 66.100044 \r\nL 139.39566 206.720887 \r\nL 139.477839 72.528426 \r\nL 139.569149 17.083636 \r\nL 139.590454 204.310244 \r\nL 139.593498 206.319113 \r\nL 139.596542 164.13286 \r\nL 139.64524 17.083636 \r\nL 139.706114 189.042838 \r\nL 139.709157 111.500488 \r\nL 139.773074 17.083636 \r\nL 139.721332 195.872993 \r\nL 139.800467 132.392727 \r\nL 139.897865 197.480089 \r\nL 139.82786 89.804701 \r\nL 139.906996 171.766563 \r\nL 139.910039 58.868115 \r\nL 139.937432 197.881863 \r\nL 140.019612 79.760355 \r\nL 140.113965 195.872993 \r\nL 140.110922 17.083636 \r\nL 140.138315 172.168337 \r\nL 140.141358 74.135521 \r\nL 140.241799 213.952816 \r\nL 140.247887 101.456142 \r\nL 140.263105 208.729756 \r\nL 140.323978 19.494279 \r\nL 140.357459 101.857916 \r\nL 140.360502 103.465011 \r\nL 140.363546 77.751486 \r\nL 140.467031 212.747494 \r\nL 140.372677 46.413126 \r\nL 140.473118 127.571441 \r\nL 140.537035 65.296497 \r\nL 140.488336 195.872993 \r\nL 140.576603 182.212683 \r\nL 140.649651 195.069446 \r\nL 140.613127 74.135521 \r\nL 140.652694 174.57898 \r\nL 140.704437 51.636186 \r\nL 140.674 201.096053 \r\nL 140.76531 133.598049 \r\nL 140.832271 195.872993 \r\nL 140.847489 76.14439 \r\nL 140.874882 188.23929 \r\nL 140.887057 55.252151 \r\nL 140.963148 203.90847 \r\nL 140.987498 135.205144 \r\nL 141.087939 206.720887 \r\nL 141.002716 22.70847 \r\nL 141.09707 189.042838 \r\nL 141.197511 62.885854 \r\nL 141.194467 194.265898 \r\nL 141.206642 74.537295 \r\nL 141.218816 183.819778 \r\nL 141.319257 136.812239 \r\nL 141.352738 17.083636 \r\nL 141.419698 199.087184 \r\nL 141.498834 17.083636 \r\nL 141.489703 211.140399 \r\nL 141.532314 80.965676 \r\nL 141.608406 199.890732 \r\nL 141.611449 17.887184 \r\nL 141.641886 78.956807 \r\nL 141.675366 210.336851 \r\nL 141.672323 17.083636 \r\nL 141.751458 115.92 \r\nL 141.787982 17.083636 \r\nL 141.839724 205.917339 \r\nL 141.864074 99.849047 \r\nL 141.964515 189.846386 \r\nL 141.897554 48.020222 \r\nL 141.973646 169.757694 \r\nL 141.98582 37.574102 \r\nL 142.064956 184.221552 \r\nL 142.089305 38.779424 \r\nL 142.159309 194.265898 \r\nL 142.119742 31.949268 \r\nL 142.201921 134.80337 \r\nL 142.241488 46.413126 \r\nL 142.232357 203.506696 \r\nL 142.265838 93.420665 \r\nL 142.320624 199.087184 \r\nL 142.332798 48.823769 \r\nL 142.37541 111.098714 \r\nL 142.478894 199.890732 \r\nL 142.396715 48.020222 \r\nL 142.484982 120.741286 \r\nL 142.488025 21.503149 \r\nL 142.503244 201.497827 \r\nL 142.59151 74.939069 \r\nL 142.597597 203.506696 \r\nL 142.701082 53.645055 \r\nL 142.704126 146.454812 \r\nL 142.743693 44.002483 \r\nL 142.801523 186.230421 \r\nL 142.813698 87.394058 \r\nL 142.868484 199.890732 \r\nL 142.850222 52.841508 \r\nL 142.926313 193.46235 \r\nL 142.944575 65.698271 \r\nL 142.965881 193.864124 \r\nL 143.035885 142.437073 \r\nL 143.066322 194.265898 \r\nL 143.072409 66.501818 \r\nL 143.142414 93.822439 \r\nL 143.215462 202.301375 \r\nL 143.233724 80.965676 \r\nL 143.255029 187.435743 \r\nL 143.35547 208.729756 \r\nL 143.370689 33.15459 \r\nL 143.373732 205.515565 \r\nL 143.431562 31.145721 \r\nL 143.483304 125.964346 \r\nL 143.586789 60.876984 \r\nL 143.577658 195.069446 \r\nL 143.59592 73.733747 \r\nL 143.662881 195.47122 \r\nL 143.605051 23.913792 \r\nL 143.708536 147.660133 \r\nL 143.77854 32.752816 \r\nL 143.732885 207.926208 \r\nL 143.818108 68.108914 \r\nL 143.878981 204.310244 \r\nL 143.875937 39.181197 \r\nL 143.930723 164.13286 \r\nL 143.985509 67.70714 \r\nL 143.967247 208.327982 \r\nL 144.043339 105.875654 \r\nL 144.107256 209.13153 \r\nL 144.076819 17.083636 \r\nL 144.152911 91.81357 \r\nL 144.253352 194.265898 \r\nL 144.241177 17.083636 \r\nL 144.256396 85.786962 \r\nL 144.259439 35.565233 \r\nL 144.280745 196.274767 \r\nL 144.35988 162.123991 \r\nL 144.365968 207.122661 \r\nL 144.381186 17.083636 \r\nL 144.463365 105.875654 \r\nL 144.515107 28.735078 \r\nL 144.512064 182.212683 \r\nL 144.572937 118.732417 \r\nL 144.615548 187.837517 \r\nL 144.621636 17.083636 \r\nL 144.661203 99.045499 \r\nL 144.664247 30.743947 \r\nL 144.706858 209.935078 \r\nL 144.767732 185.828647 \r\nL 144.852954 25.520887 \r\nL 144.792081 211.140399 \r\nL 144.889478 27.127982 \r\nL 144.971657 191.453481 \r\nL 144.956439 17.083636 \r\nL 145.005138 191.051707 \r\nL 145.0234 46.413126 \r\nL 145.096448 194.265898 \r\nL 145.11471 140.02643 \r\nL 145.136015 58.466341 \r\nL 145.145146 171.766563 \r\nL 145.14819 29.136851 \r\nL 145.193845 208.729756 \r\nL 145.254718 129.982084 \r\nL 145.279068 17.083636 \r\nL 145.367334 207.926208 \r\nL 145.42212 37.172328 \r\nL 145.47995 88.197605 \r\nL 145.580391 182.212683 \r\nL 145.525605 17.083636 \r\nL 145.589522 140.02643 \r\nL 145.680832 61.680532 \r\nL 145.668657 191.051707 \r\nL 145.699094 138.017561 \r\nL 145.702137 138.017561 \r\nL 145.741705 52.03796 \r\nL 145.784316 200.292506 \r\nL 145.808666 65.698271 \r\nL 145.896932 195.47122 \r\nL 145.823884 37.574102 \r\nL 145.921281 181.007361 \r\nL 146.012591 72.528426 \r\nL 145.985198 191.453481 \r\nL 146.030853 103.063237 \r\nL 146.088683 209.13153 \r\nL 146.116076 49.225543 \r\nL 146.140425 113.107583 \r\nL 146.164775 198.283636 \r\nL 146.201299 38.779424 \r\nL 146.24391 139.222882 \r\nL 146.268259 17.083636 \r\nL 146.332176 202.703149 \r\nL 146.350438 97.03663 \r\nL 146.408268 203.104922 \r\nL 146.42653 19.494279 \r\nL 146.46001 80.563902 \r\nL 146.466098 189.846386 \r\nL 146.511753 51.234412 \r\nL 146.57567 104.268559 \r\nL 146.606106 23.913792 \r\nL 146.676111 183.819778 \r\nL 146.685242 99.447273 \r\nL 146.755246 195.872993 \r\nL 146.749159 57.662794 \r\nL 146.797857 171.364789 \r\nL 146.840469 22.306696 \r\nL 146.910473 125.160798 \r\nL 146.977434 49.627317 \r\nL 146.91656 200.292506 \r\nL 147.017001 83.376319 \r\nL 147.111355 203.104922 \r\nL 147.035263 17.887184 \r\nL 147.129617 192.257029 \r\nL 147.135704 17.083636 \r\nL 147.239189 52.03796 \r\nL 147.309193 193.060576 \r\nL 147.254407 19.494279 \r\nL 147.348761 97.03663 \r\nL 147.391372 212.747494 \r\nL 147.385285 17.083636 \r\nL 147.461377 125.964346 \r\nL 147.540512 37.172328 \r\nL 147.543556 198.283636 \r\nL 147.570949 97.438404 \r\nL 147.659215 203.506696 \r\nL 147.674434 27.93153 \r\nL 147.680521 199.890732 \r\nL 147.683565 52.841508 \r\nL 147.695739 209.533304 \r\nL 147.790093 151.677871 \r\nL 147.829661 209.935078 \r\nL 147.811399 105.47388 \r\nL 147.850966 138.821109 \r\nL 147.85401 39.582971 \r\nL 147.896621 207.524435 \r\nL 147.963582 85.786962 \r\nL 148.00315 201.497827 \r\nL 148.054892 52.03796 \r\nL 148.076198 153.284967 \r\nL 148.137071 199.087184 \r\nL 148.09446 65.698271 \r\nL 148.152289 125.964346 \r\nL 148.197944 44.806031 \r\nL 148.25273 194.265898 \r\nL 148.261861 70.117783 \r\nL 148.267949 185.828647 \r\nL 148.337953 44.806031 \r\nL 148.374477 148.061907 \r\nL 148.465787 44.404257 \r\nL 148.456656 201.899601 \r\nL 148.484049 76.14439 \r\nL 148.514486 199.087184 \r\nL 148.560141 17.083636 \r\nL 148.590577 73.331973 \r\nL 148.657538 18.288958 \r\nL 148.64232 205.515565 \r\nL 148.700149 66.903592 \r\nL 148.806678 198.68541 \r\nL 148.770154 21.101375 \r\nL 148.815809 180.605588 \r\nL 148.843202 203.90847 \r\nL 148.852333 17.083636 \r\nL 148.901031 105.875654 \r\nL 148.989298 17.083636 \r\nL 148.964948 200.292506 \r\nL 149.00756 42.797162 \r\nL 149.111044 194.265898 \r\nL 149.019734 41.59184 \r\nL 149.117132 146.454812 \r\nL 149.159743 32.351042 \r\nL 149.150612 213.551042 \r\nL 149.226704 101.857916 \r\nL 149.229747 179.80204 \r\nL 149.290621 64.894723 \r\nL 149.336276 169.35592 \r\nL 149.3728 17.083636 \r\nL 149.397149 188.641064 \r\nL 149.445848 114.312905 \r\nL 149.448891 203.104922 \r\nL 149.482372 52.03796 \r\nL 149.55542 138.419335 \r\nL 149.573682 48.421996 \r\nL 149.561507 203.90847 \r\nL 149.664992 146.856585 \r\nL 149.750214 201.096053 \r\nL 149.73804 53.645055 \r\nL 149.768476 105.072106 \r\nL 149.844568 198.283636 \r\nL 149.808044 58.868115 \r\nL 149.856743 122.750155 \r\nL 149.957184 59.269889 \r\nL 149.911529 195.872993 \r\nL 149.966315 129.178537 \r\nL 149.969358 130.383858 \r\nL 150.01197 27.93153 \r\nL 150.027188 193.864124 \r\nL 150.081974 56.457472 \r\nL 150.161109 195.069446 \r\nL 150.17024 52.439734 \r\nL 150.19459 179.400266 \r\nL 150.246332 20.699601 \r\nL 150.206764 195.47122 \r\nL 150.307205 131.187406 \r\nL 150.392428 205.113792 \r\nL 150.374166 39.582971 \r\nL 150.395472 178.998492 \r\nL 150.398515 61.278758 \r\nL 150.453301 207.122661 \r\nL 150.505044 156.499157 \r\nL 150.590266 196.676541 \r\nL 150.568961 60.876984 \r\nL 150.608528 123.553703 \r\nL 150.705926 47.216674 \r\nL 150.68462 195.47122 \r\nL 150.708969 80.563902 \r\nL 150.794192 211.542173 \r\nL 150.800279 25.520887 \r\nL 150.818541 150.47255 \r\nL 150.90072 82.974545 \r\nL 150.891589 204.712018 \r\nL 150.934201 109.893392 \r\nL 151.001161 186.632195 \r\nL 151.043773 60.475211 \r\nL 151.135083 207.122661 \r\nL 151.153345 119.134191 \r\nL 151.23248 17.083636 \r\nL 151.159432 203.506696 \r\nL 151.259873 129.178537 \r\nL 151.345096 62.082306 \r\nL 151.369445 191.855255 \r\nL 151.430318 67.70714 \r\nL 151.405969 203.104922 \r\nL 151.482061 122.750155 \r\nL 151.488148 17.083636 \r\nL 151.53989 200.694279 \r\nL 151.585545 125.562572 \r\nL 151.606851 181.810909 \r\nL 151.649462 48.421996 \r\nL 151.692074 138.419335 \r\nL 151.704248 50.430865 \r\nL 151.755991 195.47122 \r\nL 151.801646 129.58031 \r\nL 151.807733 144.445942 \r\nL 151.810777 106.277428 \r\nL 151.819908 122.750155 \r\nL 151.92948 26.726208 \r\nL 151.83817 194.265898 \r\nL 151.932523 68.108914 \r\nL 151.966004 182.212683 \r\nL 151.993397 53.645055 \r\nL 152.042095 83.778093 \r\nL 152.127318 46.011353 \r\nL 152.072532 208.327982 \r\nL 152.148624 66.501818 \r\nL 152.20341 187.837517 \r\nL 152.154711 28.333304 \r\nL 152.261239 131.187406 \r\nL 152.346462 196.274767 \r\nL 152.309938 46.413126 \r\nL 152.367768 115.92 \r\nL 152.410379 68.510687 \r\nL 152.425597 194.265898 \r\nL 152.474296 103.866785 \r\nL 152.47734 213.551042 \r\nL 152.501689 46.011353 \r\nL 152.583868 96.233082 \r\nL 152.687353 189.846386 \r\nL 152.623436 42.395388 \r\nL 152.696484 168.150599 \r\nL 152.799968 43.60071 \r\nL 152.775619 202.301375 \r\nL 152.806056 162.927539 \r\nL 152.809099 164.13286 \r\nL 152.921715 17.083636 \r\nL 152.90954 205.515565 \r\nL 152.924759 21.503149 \r\nL 153.031287 205.515565 \r\nL 153.037374 178.194945 \r\nL 153.040418 17.083636 \r\nL 153.110422 212.747494 \r\nL 153.146946 60.475211 \r\nL 153.180427 182.614457 \r\nL 153.159121 27.529756 \r\nL 153.259562 125.964346 \r\nL 153.277824 189.846386 \r\nL 153.311304 62.082306 \r\nL 153.347828 105.875654 \r\nL 153.353916 37.172328 \r\nL 153.369134 183.016231 \r\nL 153.454357 150.874324 \r\nL 153.469575 17.083636 \r\nL 153.512186 193.864124 \r\nL 153.57306 78.555033 \r\nL 153.624802 183.016231 \r\nL 153.667413 17.083636 \r\nL 153.670457 144.847716 \r\nL 153.69785 17.083636 \r\nL 153.688719 200.694279 \r\nL 153.780029 93.822439 \r\nL 153.862208 205.113792 \r\nL 153.84699 17.083636 \r\nL 153.889601 106.277428 \r\nL 153.965693 23.512018 \r\nL 153.923081 208.327982 \r\nL 153.996129 126.767894 \r\nL 154.075265 189.042838 \r\nL 154.02961 57.662794 \r\nL 154.099614 153.686741 \r\nL 154.136138 54.046829 \r\nL 154.169618 198.68541 \r\nL 154.209186 113.509357 \r\nL 154.273103 197.881863 \r\nL 154.233535 39.582971 \r\nL 154.318758 97.840177 \r\nL 154.397893 27.529756 \r\nL 154.364413 190.649933 \r\nL 154.419199 49.627317 \r\nL 154.434417 201.497827 \r\nL 154.51964 17.083636 \r\nL 154.531815 179.80204 \r\nL 154.534858 189.444612 \r\nL 154.559208 42.395388 \r\nL 154.604863 170.159468 \r\nL 154.699216 23.512018 \r\nL 154.613994 208.729756 \r\nL 154.714435 98.643725 \r\nL 154.775308 207.122661 \r\nL 154.76009 61.278758 \r\nL 154.824007 84.179867 \r\nL 154.890967 17.083636 \r\nL 154.924448 205.515565 \r\nL 154.927491 146.454812 \r\nL 154.930535 196.676541 \r\nL 154.951841 17.083636 \r\nL 155.037063 140.829978 \r\nL 155.110111 17.083636 \r\nL 155.046194 199.488958 \r\nL 155.131417 40.788293 \r\nL 155.170985 203.104922 \r\nL 155.146636 17.083636 \r\nL 155.244033 202.301375 \r\nL 155.265339 17.083636 \r\nL 155.253164 206.720887 \r\nL 155.353605 185.0251 \r\nL 155.444915 19.494279 \r\nL 155.438828 204.712018 \r\nL 155.466221 144.445942 \r\nL 155.49057 196.274767 \r\nL 155.505788 17.083636 \r\nL 155.572749 128.776763 \r\nL 155.606229 18.690732 \r\nL 155.670146 193.864124 \r\nL 155.685365 54.046829 \r\nL 155.758413 197.078315 \r\nL 155.691452 17.083636 \r\nL 155.79798 155.69561 \r\nL 155.813199 195.872993 \r\nL 155.858854 35.163459 \r\nL 155.88929 98.643725 \r\nL 155.892334 97.840177 \r\nL 155.895378 116.723548 \r\nL 155.995819 195.069446 \r\nL 155.937989 17.887184 \r\nL 156.00495 87.795831 \r\nL 156.099303 195.47122 \r\nL 156.068867 17.083636 \r\nL 156.117565 164.13286 \r\nL 156.172351 17.083636 \r\nL 156.190613 195.069446 \r\nL 156.227137 41.993614 \r\nL 156.324535 196.676541 \r\nL 156.236268 17.083636 \r\nL 156.339753 130.383858 \r\nL 156.446281 49.225543 \r\nL 156.440194 199.087184 \r\nL 156.449325 75.742616 \r\nL 156.452369 211.140399 \r\nL 156.464543 17.083636 \r\nL 156.558897 89.001153 \r\nL 156.595421 196.676541 \r\nL 156.638032 25.119113 \r\nL 156.674556 160.516896 \r\nL 156.732386 21.101375 \r\nL 156.680644 188.641064 \r\nL 156.787172 75.742616 \r\nL 156.811521 19.092506 \r\nL 156.817609 210.336851 \r\nL 156.866307 73.331973 \r\nL 156.869351 201.497827 \r\nL 156.911962 17.083636 \r\nL 156.978923 147.258359 \r\nL 157.027622 31.145721 \r\nL 157.051971 172.168337 \r\nL 157.088495 74.939069 \r\nL 157.115888 197.881863 \r\nL 157.152412 58.064568 \r\nL 157.204154 165.739956 \r\nL 157.301552 39.181197 \r\nL 157.231547 199.488958 \r\nL 157.313726 58.466341 \r\nL 157.31677 176.989623 \r\nL 157.325901 17.887184 \r\nL 157.426342 150.47255 \r\nL 157.444604 17.083636 \r\nL 157.505477 208.729756 \r\nL 157.542001 62.48408 \r\nL 157.575482 204.712018 \r\nL 157.584613 17.083636 \r\nL 157.651573 81.769224 \r\nL 157.688097 18.690732 \r\nL 157.672879 209.533304 \r\nL 157.755058 74.939069 \r\nL 157.83115 211.140399 \r\nL 157.858543 17.083636 \r\nL 157.867674 118.330643 \r\nL 157.919416 48.823769 \r\nL 157.928547 193.46235 \r\nL 157.965071 138.821109 \r\nL 157.968115 206.720887 \r\nL 158.025944 56.457472 \r\nL 158.071599 125.160798 \r\nL 158.083774 187.837517 \r\nL 158.181171 30.342173 \r\nL 158.284656 201.497827 \r\nL 158.190302 22.70847 \r\nL 158.296831 172.971885 \r\nL 158.299874 194.265898 \r\nL 158.333355 17.083636 \r\nL 158.397272 143.642395 \r\nL 158.455101 18.288958 \r\nL 158.409446 203.104922 \r\nL 158.5038 122.348381 \r\nL 158.506844 201.497827 \r\nL 158.512931 27.529756 \r\nL 158.613372 194.265898 \r\nL 158.640765 29.136851 \r\nL 158.725988 50.832639 \r\nL 158.838603 181.810909 \r\nL 158.747293 17.083636 \r\nL 158.841647 148.061907 \r\nL 158.914695 17.083636 \r\nL 158.945132 193.060576 \r\nL 158.957306 82.974545 \r\nL 159.036442 191.051707 \r\nL 158.996874 17.083636 \r\nL 159.069922 122.750155 \r\nL 159.167319 17.083636 \r\nL 159.149057 177.391397 \r\nL 159.173407 124.357251 \r\nL 159.197756 189.846386 \r\nL 159.261673 17.083636 \r\nL 159.289066 186.632195 \r\nL 159.368201 17.083636 \r\nL 159.398638 41.190067 \r\nL 159.477773 23.913792 \r\nL 159.50821 187.837517 \r\nL 159.587345 23.512018 \r\nL 159.620826 65.296497 \r\nL 159.623869 54.448603 \r\nL 159.681699 170.963016 \r\nL 159.706048 95.831308 \r\nL 159.712136 178.998492 \r\nL 159.809533 27.93153 \r\nL 159.81562 77.349712 \r\nL 159.818664 17.083636 \r\nL 159.827795 198.283636 \r\nL 159.922149 142.035299 \r\nL 159.986066 17.083636 \r\nL 159.995197 191.855255 \r\nL 160.019546 145.24949 \r\nL 160.02259 212.747494 \r\nL 160.028677 28.735078 \r\nL 160.129118 129.58031 \r\nL 160.229559 17.083636 \r\nL 160.235646 209.533304 \r\nL 160.342175 17.083636 \r\nL 160.351306 138.017561 \r\nL 160.448703 201.096053 \r\nL 160.38783 54.448603 \r\nL 160.460878 191.051707 \r\nL 160.466965 17.083636 \r\nL 160.567406 203.506696 \r\nL 160.573493 73.331973 \r\nL 160.576537 73.331973 \r\nL 160.585668 203.104922 \r\nL 160.689153 183.418004 \r\nL 160.774375 72.126652 \r\nL 160.798725 169.757694 \r\nL 160.850467 72.126652 \r\nL 160.883947 198.68541 \r\nL 160.905253 140.428204 \r\nL 160.981345 201.497827 \r\nL 160.91134 62.48408 \r\nL 161.017869 171.364789 \r\nL 161.051349 198.283636 \r\nL 161.030043 35.565233 \r\nL 161.124397 153.686741 \r\nL 161.188314 31.949268 \r\nL 161.20962 184.623326 \r\nL 161.233969 129.178537 \r\nL 161.240056 199.890732 \r\nL 161.27658 17.083636 \r\nL 161.33441 150.47255 \r\nL 161.42572 17.083636 \r\nL 161.395283 194.667672 \r\nL 161.443982 83.376319 \r\nL 161.450069 200.292506 \r\nL 161.465288 17.083636 \r\nL 161.556598 151.677871 \r\nL 161.635733 21.503149 \r\nL 161.660082 188.23929 \r\nL 161.669213 71.724878 \r\nL 161.705737 194.667672 \r\nL 161.714868 17.083636 \r\nL 161.781829 176.989623 \r\nL 161.891401 46.8149 \r\nL 161.818353 189.042838 \r\nL 161.894445 99.447273 \r\nL 161.930969 201.899601 \r\nL 161.918794 17.083636 \r\nL 162.004017 107.482749 \r\nL 162.037497 17.083636 \r\nL 162.09837 211.140399 \r\nL 162.116632 22.70847 \r\nL 162.147069 204.310244 \r\nL 162.217073 17.083636 \r\nL 162.229248 141.231752 \r\nL 162.314471 17.083636 \r\nL 162.274903 204.712018 \r\nL 162.332733 202.703149 \r\nL 162.375344 17.083636 \r\nL 162.451436 140.428204 \r\nL 162.548833 202.703149 \r\nL 162.539702 56.859246 \r\nL 162.551877 162.525765 \r\nL 162.591444 35.163459 \r\nL 162.57927 202.301375 \r\nL 162.664492 93.822439 \r\nL 162.710147 197.881863 \r\nL 162.716235 17.083636 \r\nL 162.774065 121.14306 \r\nL 162.777108 65.296497 \r\nL 162.841025 200.694279 \r\nL 162.883637 140.02643 \r\nL 162.935379 212.345721 \r\nL 162.965816 57.26102 \r\nL 162.996252 185.0251 \r\nL 163.017558 60.876984 \r\nL 163.011471 210.336851 \r\nL 163.105824 84.581641 \r\nL 163.145392 210.336851 \r\nL 163.194091 79.358581 \r\nL 163.21844 180.605588 \r\nL 163.30975 203.90847 \r\nL 163.328012 17.083636 \r\nL 163.437584 210.738625 \r\nL 163.440628 100.652594 \r\nL 163.468021 203.90847 \r\nL 163.519763 56.055698 \r\nL 163.5502 197.881863 \r\nL 163.574549 17.083636 \r\nL 163.604986 203.90847 \r\nL 163.662815 71.724878 \r\nL 163.690208 206.720887 \r\nL 163.684121 17.083636 \r\nL 163.772387 103.866785 \r\nL 163.854566 32.752816 \r\nL 163.805868 199.488958 \r\nL 163.878916 133.196275 \r\nL 163.979357 195.872993 \r\nL 163.976313 30.743947 \r\nL 163.988488 113.509357 \r\nL 164.09806 193.46235 \r\nL 164.031099 17.083636 \r\nL 164.101103 135.606918 \r\nL 164.201544 31.145721 \r\nL 164.113278 207.926208 \r\nL 164.210675 71.323104 \r\nL 164.31416 207.122661 \r\nL 164.216763 18.690732 \r\nL 164.323291 140.428204 \r\nL 164.390252 21.904922 \r\nL 164.344597 204.310244 \r\nL 164.423732 126.36612 \r\nL 164.499824 198.283636 \r\nL 164.472431 34.761685 \r\nL 164.533304 129.178537 \r\nL 164.606352 201.899601 \r\nL 164.591134 47.216674 \r\nL 164.609396 197.078315 \r\nL 164.694618 18.690732 \r\nL 164.655051 206.319113 \r\nL 164.718968 191.453481 \r\nL 164.725055 25.520887 \r\nL 164.764623 203.506696 \r\nL 164.822452 191.855255 \r\nL 164.82854 211.943947 \r\nL 164.871151 17.083636 \r\nL 164.913762 175.382528 \r\nL 165.020291 17.083636 \r\nL 164.980723 203.104922 \r\nL 165.023334 95.429534 \r\nL 165.07812 189.444612 \r\nL 165.126819 17.083636 \r\nL 165.132906 76.546164 \r\nL 165.199867 205.515565 \r\nL 165.166387 17.083636 \r\nL 165.239435 132.794501 \r\nL 165.263784 17.083636 \r\nL 165.291177 188.23929 \r\nL 165.349007 118.330643 \r\nL 165.419011 207.926208 \r\nL 165.358138 28.735078 \r\nL 165.458579 129.982084 \r\nL 165.476841 20.699601 \r\nL 165.470753 195.069446 \r\nL 165.571194 69.314235 \r\nL 165.671635 195.47122 \r\nL 165.629024 30.743947 \r\nL 165.680766 82.974545 \r\nL 165.756858 17.083636 \r\nL 165.711203 196.676541 \r\nL 165.769033 118.330643 \r\nL 165.772076 200.694279 \r\nL 165.842081 17.083636 \r\nL 165.878605 103.465011 \r\nL 165.963827 17.083636 \r\nL 165.933391 200.694279 \r\nL 165.988177 51.234412 \r\nL 166.091661 189.846386 \r\nL 166.01557 17.083636 \r\nL 166.100792 82.170998 \r\nL 166.119054 17.083636 \r\nL 166.170797 193.46235 \r\nL 166.179928 45.207805 \r\nL 166.182971 196.274767 \r\nL 166.23167 38.37765 \r\nL 166.2895 113.911131 \r\nL 166.319936 17.083636 \r\nL 166.332111 196.274767 \r\nL 166.402115 41.59184 \r\nL 166.5056 199.087184 \r\nL 166.408203 34.761685 \r\nL 166.517775 165.739956 \r\nL 166.545168 44.002483 \r\nL 166.557342 201.096053 \r\nL 166.63039 140.829978 \r\nL 166.694307 37.975876 \r\nL 166.730831 197.480089 \r\nL 166.74605 45.609579 \r\nL 166.843447 193.060576 \r\nL 166.831272 17.083636 \r\nL 166.858665 127.169667 \r\nL 166.96215 17.083636 \r\nL 166.919539 183.819778 \r\nL 166.968237 71.724878 \r\nL 166.974325 201.096053 \r\nL 167.035198 33.556364 \r\nL 167.080853 124.357251 \r\nL 167.083897 194.667672 \r\nL 167.150857 28.735078 \r\nL 167.190425 117.928869 \r\nL 167.254342 23.512018 \r\nL 167.245211 198.283636 \r\nL 167.296953 108.286297 \r\nL 167.370001 198.68541 \r\nL 167.330434 17.083636 \r\nL 167.406525 97.03663 \r\nL 167.479573 17.083636 \r\nL 167.513054 202.703149 \r\nL 167.516097 70.92133 \r\nL 167.549578 209.935078 \r\nL 167.625669 125.160798 \r\nL 167.689586 203.104922 \r\nL 167.637844 44.002483 \r\nL 167.735241 160.91867 \r\nL 167.850901 29.538625 \r\nL 167.771765 197.881863 \r\nL 167.853944 87.394058 \r\nL 167.860032 195.069446 \r\nL 167.863075 42.395388 \r\nL 167.963516 84.983415 \r\nL 167.972647 190.24816 \r\nL 168.030477 54.448603 \r\nL 168.070045 87.795831 \r\nL 168.076132 209.935078 \r\nL 168.179617 17.083636 \r\nL 168.210053 185.426874 \r\nL 168.292232 103.866785 \r\nL 168.316582 206.720887 \r\nL 168.347018 34.359911 \r\nL 168.410935 171.364789 \r\nL 168.496158 17.083636 \r\nL 168.490071 201.899601 \r\nL 168.532682 112.705809 \r\nL 168.544857 200.694279 \r\nL 168.623992 33.15459 \r\nL 168.63921 108.286297 \r\nL 168.733564 59.269889 \r\nL 168.721389 200.694279 \r\nL 168.748782 74.939069 \r\nL 168.815743 193.46235 \r\nL 168.764001 39.984745 \r\nL 168.861398 144.044169 \r\nL 168.940533 35.163459 \r\nL 168.964883 184.221552 \r\nL 168.97097 88.599379 \r\nL 169.037931 199.087184 \r\nL 169.010538 41.190067 \r\nL 169.083586 150.874324 \r\nL 169.092717 48.421996 \r\nL 169.174896 193.46235 \r\nL 169.199245 86.59051 \r\nL 169.284468 196.676541 \r\nL 169.2449 56.055698 \r\nL 169.308817 91.81357 \r\nL 169.366647 63.689401 \r\nL 169.397083 197.881863 \r\nL 169.409258 78.153259 \r\nL 169.506655 191.855255 \r\nL 169.439695 23.913792 \r\nL 169.521874 136.008692 \r\nL 169.534048 30.743947 \r\nL 169.57666 207.524435 \r\nL 169.634489 36.36878 \r\nL 169.710581 194.265898 \r\nL 169.646664 17.083636 \r\nL 169.747105 191.051707 \r\nL 169.847546 27.529756 \r\nL 169.862764 50.430865 \r\nL 169.877983 195.47122 \r\nL 169.957118 17.083636 \r\nL 169.972336 129.982084 \r\nL 170.027122 17.083636 \r\nL 170.036253 193.864124 \r\nL 170.084952 73.331973 \r\nL 170.151913 207.926208 \r\nL 170.121476 17.083636 \r\nL 170.194524 141.231752 \r\nL 170.285834 17.083636 \r\nL 170.206699 183.016231 \r\nL 170.304096 109.893392 \r\nL 170.386275 196.676541 \r\nL 170.355839 62.082306 \r\nL 170.416712 177.391397 \r\nL 170.428887 20.297827 \r\nL 170.52324 205.515565 \r\nL 170.526284 90.206475 \r\nL 170.54759 202.301375 \r\nL 170.605419 58.466341 \r\nL 170.635856 79.760355 \r\nL 170.648031 202.301375 \r\nL 170.708904 59.269889 \r\nL 170.748472 168.552373 \r\nL 170.791083 41.59184 \r\nL 170.845869 201.497827 \r\nL 170.861087 82.572772 \r\nL 170.864131 84.179867 \r\nL 170.867175 192.257029 \r\nL 170.876306 29.136851 \r\nL 170.973703 76.546164 \r\nL 170.97979 148.865455 \r\nL 170.985878 60.876984 \r\nL 171.00414 112.304035 \r\nL 171.022402 210.336851 \r\nL 171.049795 44.404257 \r\nL 171.113712 104.670333 \r\nL 171.183716 17.083636 \r\nL 171.125886 194.667672 \r\nL 171.214153 69.716009 \r\nL 171.217196 203.506696 \r\nL 171.27807 49.627317 \r\nL 171.323725 178.194945 \r\nL 171.34503 31.145721 \r\nL 171.338943 200.292506 \r\nL 171.433297 126.767894 \r\nL 171.515476 194.667672 \r\nL 171.491126 32.752816 \r\nL 171.536781 186.632195 \r\nL 171.573305 37.975876 \r\nL 171.555043 193.060576 \r\nL 171.649397 112.304035 \r\nL 171.743751 203.104922 \r\nL 171.737663 28.333304 \r\nL 171.752882 82.572772 \r\nL 171.755925 17.083636 \r\nL 171.853323 197.480089 \r\nL 171.862454 87.394058 \r\nL 171.956807 17.083636 \r\nL 171.938545 182.614457 \r\nL 171.962895 144.445942 \r\nL 171.981157 197.078315 \r\nL 172.038986 17.083636 \r\nL 172.063336 39.984745 \r\nL 172.069423 83.778093 \r\nL 172.072467 17.083636 \r\nL 172.084641 205.917339 \r\nL 172.185082 127.169667 \r\nL 172.197257 34.359911 \r\nL 172.248999 193.060576 \r\nL 172.294654 109.089845 \r\nL 172.297698 200.694279 \r\nL 172.328135 17.083636 \r\nL 172.401183 174.57898 \r\nL 172.504667 17.083636 \r\nL 172.462056 197.881863 \r\nL 172.513798 84.983415 \r\nL 172.516842 83.376319 \r\nL 172.599021 191.051707 \r\nL 172.58989 17.083636 \r\nL 172.62337 127.973215 \r\nL 172.644676 17.083636 \r\nL 172.723811 188.23929 \r\nL 172.732942 22.306696 \r\nL 172.778597 212.747494 \r\nL 172.83034 17.083636 \r\nL 172.845558 163.329313 \r\nL 172.903388 17.083636 \r\nL 172.912519 193.46235 \r\nL 172.95513 89.001153 \r\nL 172.976436 211.943947 \r\nL 172.985567 17.083636 \r\nL 173.061658 97.840177 \r\nL 173.119488 17.083636 \r\nL 173.143837 192.257029 \r\nL 173.168187 101.857916 \r\nL 173.219929 203.90847 \r\nL 173.259497 17.083636 \r\nL 173.277759 136.410466 \r\nL 173.323414 45.207805 \r\nL 173.28689 198.283636 \r\nL 173.387331 123.955477 \r\nL 173.46951 43.198936 \r\nL 173.399505 203.90847 \r\nL 173.496903 72.528426 \r\nL 173.600387 199.087184 \r\nL 173.530383 27.93153 \r\nL 173.609518 168.954146 \r\nL 173.713003 193.46235 \r\nL 173.71909 17.083636 \r\nL 173.728221 195.47122 \r\nL 173.831706 114.714678 \r\nL 173.846924 17.083636 \r\nL 173.929103 197.480089 \r\nL 173.944322 72.528426 \r\nL 174.041719 189.444612 \r\nL 173.983889 17.083636 \r\nL 174.069112 156.499157 \r\nL 174.072156 17.083636 \r\nL 174.148247 207.122661 \r\nL 174.178684 195.872993 \r\nL 174.23347 40.788293 \r\nL 174.19999 200.694279 \r\nL 174.303474 55.653925 \r\nL 174.306518 208.729756 \r\nL 174.364348 17.083636 \r\nL 174.413046 103.063237 \r\nL 174.443483 190.649933 \r\nL 174.431308 49.225543 \r\nL 174.525662 122.348381 \r\nL 174.574361 17.083636 \r\nL 174.562186 181.409135 \r\nL 174.63219 144.847716 \r\nL 174.711326 194.265898 \r\nL 174.708282 56.055698 \r\nL 174.7235 102.25969 \r\nL 174.753937 28.333304 \r\nL 174.763068 161.320443 \r\nL 174.833072 110.69694 \r\nL 174.912208 50.832639 \r\nL 174.857422 207.524435 \r\nL 174.936557 115.518226 \r\nL 174.988299 203.104922 \r\nL 175.024823 40.788293 \r\nL 175.043085 181.810909 \r\nL 175.046129 47.216674 \r\nL 175.155701 75.742616 \r\nL 175.240924 201.497827 \r\nL 175.189181 39.181197 \r\nL 175.268317 130.785632 \r\nL 175.36267 29.136851 \r\nL 175.280491 166.543503 \r\nL 175.377889 125.562572 \r\nL 175.426587 24.315565 \r\nL 175.396151 199.890732 \r\nL 175.487461 84.983415 \r\nL 175.56964 181.007361 \r\nL 175.539203 17.083636 \r\nL 175.600076 123.151929 \r\nL 175.621382 17.887184 \r\nL 175.648775 200.694279 \r\nL 175.709648 122.348381 \r\nL 175.797915 205.113792 \r\nL 175.730954 25.922661 \r\nL 175.816177 203.90847 \r\nL 175.855744 26.726208 \r\nL 175.925749 104.670333 \r\nL 176.02619 187.435743 \r\nL 176.004884 17.083636 \r\nL 176.038364 172.971885 \r\nL 176.074888 20.699601 \r\nL 176.096194 201.899601 \r\nL 176.15098 83.376319 \r\nL 176.224028 21.101375 \r\nL 176.190548 172.168337 \r\nL 176.263596 39.984745 \r\nL 176.370124 195.872993 \r\nL 176.281858 17.083636 \r\nL 176.376211 185.0251 \r\nL 176.455347 17.083636 \r\nL 176.485783 115.518226 \r\nL 176.534482 204.310244 \r\nL 176.491871 17.083636 \r\nL 176.595355 94.224213 \r\nL 176.656229 44.002483 \r\nL 176.634923 205.515565 \r\nL 176.701884 73.331973 \r\nL 176.768844 208.327982 \r\nL 176.711015 43.60071 \r\nL 176.811456 140.02643 \r\nL 176.899722 28.333304 \r\nL 176.890591 196.676541 \r\nL 176.921028 98.241951 \r\nL 177.009294 208.327982 \r\nL 176.933202 17.083636 \r\nL 177.027556 137.214013 \r\nL 177.033643 17.083636 \r\nL 177.036687 208.327982 \r\nL 177.137128 99.447273 \r\nL 177.191914 212.747494 \r\nL 177.167565 34.761685 \r\nL 177.249744 183.819778 \r\nL 177.350185 17.083636 \r\nL 177.316704 199.890732 \r\nL 177.362359 86.59051 \r\nL 177.417145 207.122661 \r\nL 177.411058 37.975876 \r\nL 177.444538 119.134191 \r\nL 177.535848 17.083636 \r\nL 177.481062 203.506696 \r\nL 177.55411 83.778093 \r\nL 177.602809 201.096053 \r\nL 177.566285 17.083636 \r\nL 177.663682 152.883193 \r\nL 177.691075 26.324435 \r\nL 177.748905 201.899601 \r\nL 177.776298 133.999823 \r\nL 177.79456 61.278758 \r\nL 177.800647 201.096053 \r\nL 177.873695 125.160798 \r\nL 177.876739 209.13153 \r\nL 177.971093 41.59184 \r\nL 177.986311 184.623326 \r\nL 178.065447 17.083636 \r\nL 178.016748 205.113792 \r\nL 178.095883 83.376319 \r\nL 178.114145 192.257029 \r\nL 178.168931 17.083636 \r\nL 178.205455 82.572772 \r\nL 178.232848 202.301375 \r\nL 178.229805 17.083636 \r\nL 178.302853 46.8149 \r\nL 178.360682 17.083636 \r\nL 178.34242 181.409135 \r\nL 178.36677 128.776763 \r\nL 178.415468 209.533304 \r\nL 178.403294 17.48541 \r\nL 178.476342 150.47255 \r\nL 178.488516 17.083636 \r\nL 178.485473 183.819778 \r\nL 178.585914 36.36878 \r\nL 178.643743 198.68541 \r\nL 178.649831 29.940399 \r\nL 178.698529 155.293836 \r\nL 178.701573 17.083636 \r\nL 178.762446 193.060576 \r\nL 178.808101 192.257029 \r\nL 178.811145 195.069446 \r\nL 178.89028 17.083636 \r\nL 178.859844 204.310244 \r\nL 178.923761 58.466341 \r\nL 178.957241 180.203814 \r\nL 179.015071 17.083636 \r\nL 179.042464 121.946608 \r\nL 179.0729 210.738625 \r\nL 179.145948 50.029091 \r\nL 179.148992 201.096053 \r\nL 179.25552 119.134191 \r\nL 179.264651 41.190067 \r\nL 179.267695 200.292506 \r\nL 179.359005 44.806031 \r\nL 179.459446 194.265898 \r\nL 179.468577 99.849047 \r\nL 179.483795 17.083636 \r\nL 179.538581 205.515565 \r\nL 179.581193 41.190067 \r\nL 179.599455 197.078315 \r\nL 179.608586 37.172328 \r\nL 179.693808 189.444612 \r\nL 179.699896 17.083636 \r\nL 179.775987 205.113792 \r\nL 179.80338 92.617118 \r\nL 179.903821 207.122661 \r\nL 179.845992 17.083636 \r\nL 179.912952 198.283636 \r\nL 179.992088 33.15459 \r\nL 179.943389 202.703149 \r\nL 180.022524 42.395388 \r\nL 180.083398 202.301375 \r\nL 180.049917 17.083636 \r\nL 180.13514 99.045499 \r\nL 180.211232 193.060576 \r\nL 180.162533 21.904922 \r\nL 180.22645 189.042838 \r\nL 180.28428 17.083636 \r\nL 180.244712 193.864124 \r\nL 180.339066 94.224213 \r\nL 180.418201 178.194945 \r\nL 180.402983 17.083636 \r\nL 180.451681 123.553703 \r\nL 180.527773 197.480089 \r\nL 180.53386 37.975876 \r\nL 180.576472 17.083636 \r\nL 180.564297 196.676541 \r\nL 180.628214 73.331973 \r\nL 180.661694 201.096053 \r\nL 180.734742 19.494279 \r\nL 180.74083 191.855255 \r\nL 180.819965 39.984745 \r\nL 180.853445 113.107583 \r\nL 180.862576 190.24816 \r\nL 180.868664 19.494279 \r\nL 180.953886 105.072106 \r\nL 181.039109 17.083636 \r\nL 180.999541 191.855255 \r\nL 181.063458 70.92133 \r\nL 181.130419 188.641064 \r\nL 181.090851 17.083636 \r\nL 181.17303 70.117783 \r\nL 181.218685 17.083636 \r\nL 181.206511 199.087184 \r\nL 181.276515 149.267228 \r\nL 181.309995 37.975876 \r\nL 181.376956 199.087184 \r\nL 181.486528 17.083636 \r\nL 181.404349 199.488958 \r\nL 181.489572 28.735078 \r\nL 181.556532 199.488958 \r\nL 181.498703 17.083636 \r\nL 181.602187 153.284967 \r\nL 181.638711 24.315565 \r\nL 181.635668 213.551042 \r\nL 181.708716 78.555033 \r\nL 181.769589 199.890732 \r\nL 181.733065 41.190067 \r\nL 181.821331 163.731086 \r\nL 181.912641 17.083636 \r\nL 181.833506 211.542173 \r\nL 181.933947 89.804701 \r\nL 181.958296 37.574102 \r\nL 181.949165 168.954146 \r\nL 181.970471 52.03796 \r\nL 182.061781 196.676541 \r\nL 182.064825 17.083636 \r\nL 182.080043 97.438404 \r\nL 182.128742 17.083636 \r\nL 182.168309 197.480089 \r\nL 182.186571 149.267228 \r\nL 182.26875 196.274767 \r\nL 182.238314 17.083636 \r\nL 182.271794 119.937738 \r\nL 182.366148 192.658803 \r\nL 182.378322 17.083636 \r\nL 182.411803 205.515565 \r\nL 182.487894 172.971885 \r\nL 182.515287 17.083636 \r\nL 182.497025 211.140399 \r\nL 182.60051 90.206475 \r\nL 182.688776 191.855255 \r\nL 182.703995 28.333304 \r\nL 182.707038 88.599379 \r\nL 182.798348 193.060576 \r\nL 182.810523 17.083636 \r\nL 182.850091 203.506696 \r\nL 182.920095 83.778093 \r\nL 182.938357 179.400266 \r\nL 183.026623 17.083636 \r\nL 183.124021 192.257029 \r\nL 183.136195 162.123991 \r\nL 183.163588 19.896053 \r\nL 183.236636 194.667672 \r\nL 183.245767 31.547494 \r\nL 183.27316 19.494279 \r\nL 183.358383 198.68541 \r\nL 183.431431 17.083636 \r\nL 183.467955 173.775432 \r\nL 183.541003 195.47122 \r\nL 183.489261 19.494279 \r\nL 183.556221 179.80204 \r\nL 183.632313 17.083636 \r\nL 183.589702 203.90847 \r\nL 183.668837 103.465011 \r\nL 183.723623 212.747494 \r\nL 183.738841 21.904922 \r\nL 183.778409 116.321774 \r\nL 183.814933 17.083636 \r\nL 183.833195 204.310244 \r\nL 183.881894 168.150599 \r\nL 183.884937 201.096053 \r\nL 183.915374 17.083636 \r\nL 183.976247 95.027761 \r\nL 183.979291 17.083636 \r\nL 184.037121 203.104922 \r\nL 184.085819 60.475211 \r\nL 184.164955 200.694279 \r\nL 184.101038 36.36878 \r\nL 184.201479 117.928869 \r\nL 184.280614 17.083636 \r\nL 184.228872 206.720887 \r\nL 184.311051 76.14439 \r\nL 184.317138 207.122661 \r\nL 184.420623 165.338182 \r\nL 184.432797 31.547494 \r\nL 184.469321 196.676541 \r\nL 184.530195 190.24816 \r\nL 184.591068 200.694279 \r\nL 184.645854 17.083636 \r\nL 184.648898 203.506696 \r\nL 184.75847 184.221552 \r\nL 184.852823 17.083636 \r\nL 184.770644 207.122661 \r\nL 184.868042 201.899601 \r\nL 184.983701 17.083636 \r\nL 184.931959 210.336851 \r\nL 184.986745 82.572772 \r\nL 185.050662 17.083636 \r\nL 185.093273 197.881863 \r\nL 185.096317 30.743947 \r\nL 185.202845 96.233082 \r\nL 185.260675 17.083636 \r\nL 185.315461 191.453481 \r\nL 185.382421 198.283636 \r\nL 185.428076 17.083636 \r\nL 185.528518 201.497827 \r\nL 185.540692 155.293836 \r\nL 185.558954 193.060576 \r\nL 185.647221 17.083636 \r\nL 185.732443 211.943947 \r\nL 185.759836 119.937738 \r\nL 185.814622 195.47122 \r\nL 185.848103 17.083636 \r\nL 185.869408 127.571441 \r\nL 185.930282 17.083636 \r\nL 185.884627 179.400266 \r\nL 185.969849 52.841508 \r\nL 185.972893 196.274767 \r\nL 185.97898 17.083636 \r\nL 186.079421 141.633525 \r\nL 186.182906 17.083636 \r\nL 186.170731 196.676541 \r\nL 186.192037 31.547494 \r\nL 186.246823 197.480089 \r\nL 186.204212 17.083636 \r\nL 186.304653 138.821109 \r\nL 186.362482 213.149268 \r\nL 186.417268 17.083636 \r\nL 186.469011 202.703149 \r\nL 186.52684 50.430865 \r\nL 186.545102 199.087184 \r\nL 186.566408 21.503149 \r\nL 186.657718 171.364789 \r\nL 186.752072 17.083636 \r\nL 186.666849 206.319113 \r\nL 186.76729 95.027761 \r\nL 186.855556 183.819778 \r\nL 186.797727 17.083636 \r\nL 186.873818 80.965676 \r\nL 186.980347 17.083636 \r\nL 186.965128 209.533304 \r\nL 186.98339 25.119113 \r\nL 187.089919 196.676541 \r\nL 187.050351 17.083636 \r\nL 187.092962 156.900931 \r\nL 187.129486 17.083636 \r\nL 187.19036 194.667672 \r\nL 187.202534 74.939069 \r\nL 187.254277 205.917339 \r\nL 187.211665 17.083636 \r\nL 187.31515 120.339512 \r\nL 187.327325 211.943947 \r\nL 187.333412 17.083636 \r\nL 187.424722 178.596718 \r\nL 187.500814 17.083636 \r\nL 187.433853 209.935078 \r\nL 187.540381 42.395388 \r\nL 187.613429 198.68541 \r\nL 187.607342 17.083636 \r\nL 187.656041 172.971885 \r\nL 187.662128 17.083636 \r\nL 187.710827 188.23929 \r\nL 187.768656 73.331973 \r\nL 187.7717 189.846386 \r\nL 187.853879 17.083636 \r\nL 187.878228 57.26102 \r\nL 187.957364 17.083636 \r\nL 187.936058 203.90847 \r\nL 187.978669 93.420665 \r\nL 188.039543 199.087184 \r\nL 188.009106 17.083636 \r\nL 188.091285 166.945277 \r\nL 188.133896 195.872993 \r\nL 188.118678 17.083636 \r\nL 188.152158 78.956807 \r\nL 188.155202 17.083636 \r\nL 188.200857 196.676541 \r\nL 188.255643 188.641064 \r\nL 188.368259 17.083636 \r\nL 188.301298 209.935078 \r\nL 188.380433 20.297827 \r\nL 188.471743 189.444612 \r\nL 188.413914 17.083636 \r\nL 188.490005 88.599379 \r\nL 188.584359 17.083636 \r\nL 188.496093 198.283636 \r\nL 188.59349 167.347051 \r\nL 188.602621 189.444612 \r\nL 188.611752 103.465011 \r\nL 188.614796 17.083636 \r\nL 188.715237 199.890732 \r\nL 188.721324 58.868115 \r\nL 188.785241 192.658803 \r\nL 188.782197 42.797162 \r\nL 188.830896 120.339512 \r\nL 188.83394 25.119113 \r\nL 188.910031 194.265898 \r\nL 188.937424 188.641064 \r\nL 188.943512 190.24816 \r\nL 188.949599 153.686741 \r\nL 189.007429 74.135521 \r\nL 189.034822 198.283636 \r\nL 189.05004 124.759024 \r\nL 189.08352 197.881863 \r\nL 189.120044 17.083636 \r\nL 189.159612 155.293836 \r\nL 189.171787 17.083636 \r\nL 189.202223 193.060576 \r\nL 189.269184 156.900931 \r\nL 189.272228 192.257029 \r\nL 189.360494 49.627317 \r\nL 189.372669 91.81357 \r\nL 189.47311 17.083636 \r\nL 189.409193 213.952816 \r\nL 189.479197 119.535965 \r\nL 189.518765 198.283636 \r\nL 189.530939 30.743947 \r\nL 189.549201 146.454812 \r\nL 189.652686 17.083636 \r\nL 189.576594 191.051707 \r\nL 189.658773 186.632195 \r\nL 189.683123 17.083636 \r\nL 189.774433 63.287627 \r\nL 189.874874 212.747494 \r\nL 189.810957 17.083636 \r\nL 189.884005 86.59051 \r\nL 189.899223 17.083636 \r\nL 189.908354 197.078315 \r\nL 189.944878 185.0251 \r\nL 189.947922 195.872993 \r\nL 189.969227 17.083636 \r\nL 190.030101 136.812239 \r\nL 190.121411 17.083636 \r\nL 190.094018 205.515565 \r\nL 190.139673 154.892062 \r\nL 190.252288 17.083636 \r\nL 190.227939 211.140399 \r\nL 190.258376 52.439734 \r\nL 190.279681 191.855255 \r\nL 190.27055 17.083636 \r\nL 190.374035 170.159468 \r\nL 190.377079 174.177206 \r\nL 190.380122 54.046829 \r\nL 190.413603 17.083636 \r\nL 190.422734 191.453481 \r\nL 190.486651 50.029091 \r\nL 190.532306 202.703149 \r\nL 190.501869 17.083636 \r\nL 190.60231 187.435743 \r\nL 190.644921 26.726208 \r\nL 190.711882 169.35592 \r\nL 190.7271 19.896053 \r\nL 190.809279 190.24816 \r\nL 190.827541 91.411796 \r\nL 190.885371 17.887184 \r\nL 190.873196 205.917339 \r\nL 190.894502 157.704479 \r\nL 190.90972 190.649933 \r\nL 190.961463 27.127982 \r\nL 190.964506 119.535965 \r\nL 191.067991 17.083636 \r\nL 190.979725 201.497827 \r\nL 191.077122 31.547494 \r\nL 191.089297 17.083636 \r\nL 191.095384 157.302705 \r\nL 191.125821 89.804701 \r\nL 191.147126 185.0251 \r\nL 191.162345 17.083636 \r\nL 191.235393 78.956807 \r\nL 191.293222 17.083636 \r\nL 191.311484 210.738625 \r\nL 191.344965 26.726208 \r\nL 191.36627 186.230421 \r\nL 191.454537 22.306696 \r\nL 191.45758 89.001153 \r\nL 191.54889 17.083636 \r\nL 191.494104 206.319113 \r\nL 191.564109 160.115122 \r\nL 191.570196 198.68541 \r\nL 191.673681 17.083636 \r\nL 191.682812 89.804701 \r\nL 191.701074 202.703149 \r\nL 191.69803 17.083636 \r\nL 191.792384 109.089845 \r\nL 191.834995 17.083636 \r\nL 191.819777 201.497827 \r\nL 191.883694 92.215344 \r\nL 191.892825 190.649933 \r\nL 191.93848 17.083636 \r\nL 191.993266 86.59051 \r\nL 192.102838 17.083636 \r\nL 192.051095 210.738625 \r\nL 192.105881 27.93153 \r\nL 192.172842 198.283636 \r\nL 192.18806 21.904922 \r\nL 192.224584 173.775432 \r\nL 192.261108 17.083636 \r\nL 192.258065 210.738625 \r\nL 192.3372 75.340843 \r\nL 192.367637 32.752816 \r\nL 192.343287 179.80204 \r\nL 192.391986 115.518226 \r\nL 192.492427 207.524435 \r\nL 192.431554 23.512018 \r\nL 192.498514 56.055698 \r\nL 192.5533 19.494279 \r\nL 192.510689 200.292506 \r\nL 192.592868 58.868115 \r\nL 192.665916 185.426874 \r\nL 192.653741 17.083636 \r\nL 192.70244 133.196275 \r\nL 192.784619 17.083636 \r\nL 192.766357 178.998492 \r\nL 192.808968 175.382528 \r\nL 192.936802 17.083636 \r\nL 192.875929 198.283636 \r\nL 192.945933 31.949268 \r\nL 193.0342 190.649933 \r\nL 193.00985 17.083636 \r\nL 193.055505 127.973215 \r\nL 193.116379 201.096053 \r\nL 193.171165 17.083636 \r\nL 193.238126 211.542173 \r\nL 193.283781 119.535965 \r\nL 193.286824 194.265898 \r\nL 193.320305 17.083636 \r\nL 193.390309 174.57898 \r\nL 193.45727 39.582971 \r\nL 193.408571 197.881863 \r\nL 193.502925 56.859246 \r\nL 193.52423 188.641064 \r\nL 193.554667 17.083636 \r\nL 193.618584 144.847716 \r\nL 193.712938 17.083636 \r\nL 193.685545 192.257029 \r\nL 193.7312 62.082306 \r\nL 193.743374 19.494279 \r\nL 193.749462 138.821109 \r\nL 193.758593 25.119113 \r\nL 193.807291 205.113792 \r\nL 193.789029 17.083636 \r\nL 193.868165 46.8149 \r\nL 193.968606 178.194945 \r\nL 193.883383 17.083636 \r\nL 193.977737 59.269889 \r\nL 194.011217 191.051707 \r\nL 194.062959 34.359911 \r\nL 194.081221 120.741286 \r\nL 194.1634 17.083636 \r\nL 194.154269 162.123991 \r\nL 194.190793 129.178537 \r\nL 194.291234 184.623326 \r\nL 194.22123 17.083636 \r\nL 194.297322 178.596718 \r\nL 194.379501 17.083636 \r\nL 194.306453 209.533304 \r\nL 194.406894 111.500488 \r\nL 194.482985 184.221552 \r\nL 194.449505 24.315565 \r\nL 194.49516 102.661463 \r\nL 194.556033 17.083636 \r\nL 194.537771 203.506696 \r\nL 194.601688 176.989623 \r\nL 194.604732 185.0251 \r\nL 194.632125 17.083636 \r\nL 194.665605 116.723548 \r\nL 194.686911 17.083636 \r\nL 194.67778 207.122661 \r\nL 194.775177 41.190067 \r\nL 194.872575 181.409135 \r\nL 194.793439 17.083636 \r\nL 194.884749 123.955477 \r\nL 194.988234 48.823769 \r\nL 194.976059 196.274767 \r\nL 194.997365 75.742616 \r\nL 195.067369 209.935078 \r\nL 195.036933 17.083636 \r\nL 195.106937 208.729756 \r\nL 195.201291 23.110244 \r\nL 195.222596 60.475211 \r\nL 195.295644 17.083636 \r\nL 195.313906 192.658803 \r\nL 195.329125 80.563902 \r\nL 195.383911 198.283636 \r\nL 195.420435 17.083636 \r\nL 195.438697 140.02643 \r\nL 195.542181 17.083636 \r\nL 195.469133 193.060576 \r\nL 195.548269 133.999823 \r\nL 195.551312 202.301375 \r\nL 195.645666 17.083636 \r\nL 195.654797 62.48408 \r\nL 195.71567 17.083636 \r\nL 195.700452 192.257029 \r\nL 195.74002 84.179867 \r\nL 195.813068 197.480089 \r\nL 195.776544 20.297827 \r\nL 195.849592 154.892062 \r\nL 195.950033 33.15459 \r\nL 195.937858 209.935078 \r\nL 195.959164 102.661463 \r\nL 195.962207 199.087184 \r\nL 196.04743 17.083636 \r\nL 196.068736 76.947938 \r\nL 196.147871 17.083636 \r\nL 196.099172 200.292506 \r\nL 196.175264 82.572772 \r\nL 196.199613 195.47122 \r\nL 196.184395 17.083636 \r\nL 196.284836 72.126652 \r\nL 196.312229 198.283636 \r\nL 196.293967 17.083636 \r\nL 196.400495 152.883193 \r\nL 196.406583 17.083636 \r\nL 196.482674 200.292506 \r\nL 196.510067 71.323104 \r\nL 196.531373 207.926208 \r\nL 196.543548 27.93153 \r\nL 196.619639 162.927539 \r\nL 196.729211 17.083636 \r\nL 196.62877 213.952816 \r\nL 196.732255 58.064568 \r\nL 196.814434 203.104922 \r\nL 196.753561 17.083636 \r\nL 196.841827 174.177206 \r\nL 196.911831 17.083636 \r\nL 196.893569 194.265898 \r\nL 196.951399 64.894723 \r\nL 196.969661 199.488958 \r\nL 196.987923 17.083636 \r\nL 197.060971 96.634856 \r\nL 197.112713 17.083636 \r\nL 197.146194 204.310244 \r\nL 197.170543 68.912461 \r\nL 197.237504 205.917339 \r\nL 197.261853 22.306696 \r\nL 197.286202 159.713348 \r\nL 197.350119 17.083636 \r\nL 197.380556 195.47122 \r\nL 197.395774 154.490288 \r\nL 197.401862 161.722217 \r\nL 197.404905 83.376319 \r\nL 197.499259 17.083636 \r\nL 197.484041 199.488958 \r\nL 197.511434 171.364789 \r\nL 197.617962 17.083636 \r\nL 197.538827 191.855255 \r\nL 197.627093 109.089845 \r\nL 197.65753 192.257029 \r\nL 197.642311 17.083636 \r\nL 197.736665 97.438404 \r\nL 197.776233 194.667672 \r\nL 197.742752 17.083636 \r\nL 197.843193 157.302705 \r\nL 197.846237 17.083636 \r\nL 197.913198 186.230421 \r\nL 197.952765 151.276098 \r\nL 198.059294 24.717339 \r\nL 198.007551 204.310244 \r\nL 198.071468 76.546164 \r\nL 198.153647 197.881863 \r\nL 198.165822 17.083636 \r\nL 198.184084 137.214013 \r\nL 198.290612 209.13153 \r\nL 198.27235 25.520887 \r\nL 198.293656 177.391397 \r\nL 198.308874 64.492949 \r\nL 198.314962 198.68541 \r\nL 198.403228 166.141729 \r\nL 198.497582 17.083636 \r\nL 198.461058 205.515565 \r\nL 198.515844 65.698271 \r\nL 198.537149 197.480089 \r\nL 198.573673 28.333304 \r\nL 198.625416 73.331973 \r\nL 198.628459 34.761685 \r\nL 198.689333 198.283636 \r\nL 198.725857 68.510687 \r\nL 198.731944 194.265898 \r\nL 198.801948 17.083636 \r\nL 198.835429 141.231752 \r\nL 198.908477 19.494279 \r\nL 198.899346 207.122661 \r\nL 198.951088 62.885854 \r\nL 199.015005 190.649933 \r\nL 198.960219 17.083636 \r\nL 199.042398 164.534634 \r\nL 199.097184 17.083636 \r\nL 199.054573 209.13153 \r\nL 199.15197 153.284967 \r\nL 199.237193 17.083636 \r\nL 199.212843 209.533304 \r\nL 199.261542 166.945277 \r\nL 199.304153 17.083636 \r\nL 199.291979 205.113792 \r\nL 199.374158 50.029091 \r\nL 199.413725 191.453481 \r\nL 199.395463 17.083636 \r\nL 199.48373 170.963016 \r\nL 199.547647 17.083636 \r\nL 199.511123 195.069446 \r\nL 199.596345 116.321774 \r\nL 199.669393 35.967007 \r\nL 199.632869 199.087184 \r\nL 199.705917 142.035299 \r\nL 199.815489 17.083636 \r\nL 199.803315 186.230421 \r\nL 199.82462 66.100044 \r\nL 199.873319 190.649933 \r\nL 199.870275 17.083636 \r\nL 199.934192 39.181197 \r\nL 199.995066 17.083636 \r\nL 199.964629 212.345721 \r\nL 200.025502 88.197605 \r\nL 200.132031 191.051707 \r\nL 200.043764 23.512018 \r\nL 200.135074 61.278758 \r\nL 200.150293 211.943947 \r\nL 200.144205 17.083636 \r\nL 200.250734 183.819778 \r\nL 200.30552 198.283636 \r\nL 200.366393 17.083636 \r\nL 200.402917 191.453481 \r\nL 200.485096 125.964346 \r\nL 200.588581 203.506696 \r\nL 200.594668 17.083636 \r\nL 200.64641 177.391397 \r\nL 200.70424 156.900931 \r\nL 200.807725 197.881863 \r\nL 200.816856 17.083636 \r\nL 200.829031 194.265898 \r\nL 200.926428 104.268559 \r\nL 200.999476 17.083636 \r\nL 201.014694 207.524435 \r\nL 201.036 108.688071 \r\nL 201.081655 191.453481 \r\nL 201.045131 17.083636 \r\nL 201.145572 131.58918 \r\nL 201.224707 17.083636 \r\nL 201.194271 187.033969 \r\nL 201.2521 99.447273 \r\nL 201.255144 201.096053 \r\nL 201.282537 41.993614 \r\nL 201.361672 76.947938 \r\nL 201.428633 197.480089 \r\nL 201.419502 17.083636 \r\nL 201.45907 150.070776 \r\nL 201.471244 24.315565 \r\nL 201.498637 203.104922 \r\nL 201.571685 43.198936 \r\nL 201.605166 196.676541 \r\nL 201.577773 17.083636 \r\nL 201.681257 171.364789 \r\nL 201.736043 17.083636 \r\nL 201.714738 203.506696 \r\nL 201.790829 141.633525 \r\nL 201.894314 211.943947 \r\nL 201.869965 17.083636 \r\nL 201.900401 136.410466 \r\nL 201.909532 49.627317 \r\nL 201.930838 197.480089 \r\nL 201.973449 104.268559 \r\nL 202.00693 189.444612 \r\nL 202.049541 18.690732 \r\nL 202.079978 95.027761 \r\nL 202.116502 17.083636 \r\nL 202.119545 195.872993 \r\nL 202.18955 108.688071 \r\nL 202.283903 17.083636 \r\nL 202.262598 179.400266 \r\nL 202.296078 70.117783 \r\nL 202.320427 17.083636 \r\nL 202.408694 190.649933 \r\nL 202.518266 17.083636 \r\nL 202.46348 203.506696 \r\nL 202.521309 100.25082 \r\nL 202.533484 24.315565 \r\nL 202.551746 162.525765 \r\nL 202.585226 17.083636 \r\nL 202.6461 207.122661 \r\nL 202.661318 103.465011 \r\nL 202.716104 199.488958 \r\nL 202.682624 17.083636 \r\nL 202.773934 162.123991 \r\nL 202.780021 77.349712 \r\nL 202.783065 17.083636 \r\nL 202.813501 171.766563 \r\nL 202.886549 49.627317 \r\nL 202.901768 179.80204 \r\nL 202.913942 17.083636 \r\nL 202.999165 107.884523 \r\nL 203.008296 17.083636 \r\nL 203.108737 202.301375 \r\nL 203.130043 17.083636 \r\nL 203.218309 111.902262 \r\nL 203.254833 195.872993 \r\nL 203.267008 23.913792 \r\nL 203.330925 173.775432 \r\nL 203.391798 30.342173 \r\nL 203.343099 189.042838 \r\nL 203.44354 121.544834 \r\nL 203.470933 17.083636 \r\nL 203.486152 186.632195 \r\nL 203.556156 58.064568 \r\nL 203.620073 202.301375 \r\nL 203.653553 17.887184 \r\nL 203.665728 56.055698 \r\nL 203.744863 17.083636 \r\nL 203.690077 212.747494 \r\nL 203.772256 36.36878 \r\nL 203.863566 204.712018 \r\nL 203.790518 17.083636 \r\nL 203.881828 78.956807 \r\nL 203.982269 17.083636 \r\nL 203.90009 199.488958 \r\nL 203.9914 48.020222 \r\nL 204.04923 204.712018 \r\nL 204.085754 17.083636 \r\nL 204.110103 183.819778 \r\nL 204.210544 35.565233 \r\nL 204.192282 207.524435 \r\nL 204.219675 138.821109 \r\nL 204.250112 201.899601 \r\nL 204.310985 17.083636 \r\nL 204.326204 129.982084 \r\nL 204.423601 17.083636 \r\nL 204.411426 203.90847 \r\nL 204.435776 74.537295 \r\nL 204.478387 195.872993 \r\nL 204.520998 17.083636 \r\nL 204.545348 81.36745 \r\nL 204.615352 17.083636 \r\nL 204.575784 189.846386 \r\nL 204.65492 58.868115 \r\nL 204.724924 189.042838 \r\nL 204.758404 17.083636 \r\nL 204.764492 61.680532 \r\nL 204.770579 18.288958 \r\nL 204.776666 99.447273 \r\nL 204.77971 75.340843 \r\nL 204.797972 175.382528 \r\nL 204.828409 17.083636 \r\nL 204.886238 68.108914 \r\nL 204.895369 17.083636 \r\nL 204.956243 199.890732 \r\nL 204.992767 66.903592 \r\nL 205.071902 195.47122 \r\nL 205.090164 17.083636 \r\nL 205.102339 150.47255 \r\nL 205.20278 17.083636 \r\nL 205.123644 200.694279 \r\nL 205.211911 114.312905 \r\nL 205.214954 114.312905 \r\nL 205.281915 17.083636 \r\nL 205.263653 199.087184 \r\nL 205.321483 168.954146 \r\nL 205.431055 17.083636 \r\nL 205.403662 176.989623 \r\nL 205.446273 76.14439 \r\nL 205.467579 193.46235 \r\nL 205.501059 17.083636 \r\nL 205.558889 133.598049 \r\nL 205.656286 17.083636 \r\nL 205.628893 193.46235 \r\nL 205.668461 185.828647 \r\nL 205.738465 17.083636 \r\nL 205.744552 204.310244 \r\nL 205.778033 53.243282 \r\nL 205.823688 206.319113 \r\nL 205.793251 17.083636 \r\nL 205.887605 118.330643 \r\nL 205.936303 17.083636 \r\nL 205.988046 193.46235 \r\nL 205.997177 48.020222 \r\nL 206.042832 191.855255 \r\nL 206.088487 17.083636 \r\nL 206.106749 110.69694 \r\nL 206.204146 33.958137 \r\nL 206.18284 157.704479 \r\nL 206.216321 59.269889 \r\nL 206.289369 209.13153 \r\nL 206.261976 38.779424 \r\nL 206.325893 158.9098 \r\nL 206.411115 17.083636 \r\nL 206.347198 197.480089 \r\nL 206.438508 62.48408 \r\nL 206.465901 45.609579 \r\nL 206.447639 195.872993 \r\nL 206.5146 68.108914 \r\nL 206.517644 194.667672 \r\nL 206.587648 17.083636 \r\nL 206.627216 143.642395 \r\nL 206.7307 17.083636 \r\nL 206.685045 200.694279 \r\nL 206.739831 66.100044 \r\nL 206.837229 198.283636 \r\nL 206.806792 25.922661 \r\nL 206.852447 148.463681 \r\nL 206.898102 41.993614 \r\nL 206.867665 192.658803 \r\nL 206.962019 137.615787 \r\nL 206.97115 195.069446 \r\nL 207.059416 34.359911 \r\nL 207.065504 64.492949 \r\nL 207.108115 17.083636 \r\nL 207.092897 181.409135 \r\nL 207.172032 88.197605 \r\nL 207.248124 36.770554 \r\nL 207.202469 171.364789 \r\nL 207.263342 71.724878 \r\nL 207.36987 191.855255 \r\nL 207.30291 60.876984 \r\nL 207.372914 144.847716 \r\nL 207.421613 49.225543 \r\nL 207.470311 192.257029 \r\nL 207.48553 96.233082 \r\nL 207.497704 201.497827 \r\nL 207.567709 47.618448 \r\nL 207.601189 193.864124 \r\nL 207.722936 17.083636 \r\nL 207.744241 122.750155 \r\nL 207.799027 195.872993 \r\nL 207.756416 57.26102 \r\nL 207.85077 109.491619 \r\nL 207.853813 17.083636 \r\nL 207.875119 189.846386 \r\nL 207.960342 122.348381 \r\nL 208.048608 35.967007 \r\nL 207.999909 203.90847 \r\nL 208.063826 143.240621 \r\nL 208.142962 196.274767 \r\nL 208.139918 55.653925 \r\nL 208.164267 164.936408 \r\nL 208.267752 206.720887 \r\nL 208.276883 25.119113 \r\nL 208.282971 58.466341 \r\nL 208.328626 195.47122 \r\nL 208.346888 36.770554 \r\nL 208.395586 176.186075 \r\nL 208.39863 176.186075 \r\nL 208.496027 46.413126 \r\nL 208.48994 195.872993 \r\nL 208.508202 80.563902 \r\nL 208.611687 17.083636 \r\nL 208.617774 206.720887 \r\nL 208.63908 29.940399 \r\nL 208.727346 152.481419 \r\nL 208.769957 208.729756 \r\nL 208.779088 44.806031 \r\nL 208.791263 112.304035 \r\nL 208.885617 200.694279 \r\nL 208.903879 17.083636 \r\nL 209.007363 196.676541 \r\nL 209.019538 96.233082 \r\nL 209.028669 28.333304 \r\nL 209.056062 154.490288 \r\nL 209.065193 17.083636 \r\nL 209.110848 197.078315 \r\nL 209.165634 32.351042 \r\nL 209.238682 203.104922 \r\nL 209.208245 17.083636 \r\nL 209.275206 84.983415 \r\nL 209.284337 17.083636 \r\nL 209.348254 192.257029 \r\nL 209.372603 60.876984 \r\nL 209.476088 199.488958 \r\nL 209.378691 17.083636 \r\nL 209.482175 36.36878 \r\nL 209.500437 140.02643 \r\nL 209.573485 17.083636 \r\nL 209.686101 189.042838 \r\nL 209.750018 17.083636 \r\nL 209.798717 73.331973 \r\nL 209.908289 207.122661 \r\nL 209.816979 17.083636 \r\nL 209.914376 197.881863 \r\nL 209.932638 17.083636 \r\nL 210.014817 199.890732 \r\nL 210.023948 50.832639 \r\nL 210.060472 192.257029 \r\nL 210.127433 17.083636 \r\nL 210.13352 126.36612 \r\nL 210.227874 21.503149 \r\nL 210.170044 199.488958 \r\nL 210.243092 58.466341 \r\nL 210.246136 197.480089 \r\nL 210.249179 17.083636 \r\nL 210.352664 17.083636 \r\nL 210.434843 185.828647 \r\nL 210.46528 74.537295 \r\nL 210.550502 17.083636 \r\nL 210.49876 189.042838 \r\nL 210.553546 35.163459 \r\nL 210.650943 192.257029 \r\nL 210.574852 17.083636 \r\nL 210.663118 34.359911 \r\nL 210.745297 193.060576 \r\nL 210.684424 17.083636 \r\nL 210.784865 172.971885 \r\nL 210.864 46.011353 \r\nL 210.793996 203.506696 \r\nL 210.89748 96.634856 \r\nL 210.982703 17.083636 \r\nL 210.903568 196.676541 \r\nL 211.000965 69.716009 \r\nL 211.0801 203.104922 \r\nL 211.010096 17.083636 \r\nL 211.110537 133.196275 \r\nL 211.17141 17.083636 \r\nL 211.122712 198.68541 \r\nL 211.214022 140.02643 \r\nL 211.259677 207.122661 \r\nL 211.308375 36.770554 \r\nL 211.311419 141.231752 \r\nL 211.314463 32.752816 \r\nL 211.390554 204.310244 \r\nL 211.420991 60.876984 \r\nL 211.50317 178.596718 \r\nL 211.475777 20.297827 \r\nL 211.530563 76.947938 \r\nL 211.533607 31.547494 \r\nL 211.609698 202.703149 \r\nL 211.634048 185.426874 \r\nL 211.679703 17.083636 \r\nL 211.728401 194.265898 \r\nL 211.74362 159.713348 \r\nL 211.746663 189.444612 \r\nL 211.798406 17.083636 \r\nL 211.847104 95.027761 \r\nL 211.886672 22.70847 \r\nL 211.892759 198.283636 \r\nL 211.947545 77.751486 \r\nL 211.965807 195.069446 \r\nL 212.032768 22.70847 \r\nL 212.057117 105.47388 \r\nL 212.090598 17.083636 \r\nL 212.145384 209.935078 \r\nL 212.157558 115.92 \r\nL 212.17582 200.292506 \r\nL 212.169733 17.083636 \r\nL 212.264087 112.304035 \r\nL 212.282349 199.087184 \r\nL 212.373659 17.083636 \r\nL 212.452794 203.90847 \r\nL 212.486274 107.482749 \r\nL 212.513667 56.055698 \r\nL 212.528886 187.033969 \r\nL 212.56541 91.411796 \r\nL 212.611065 205.917339 \r\nL 212.653676 52.439734 \r\nL 212.674982 163.329313 \r\nL 212.720637 17.083636 \r\nL 212.78151 193.46235 \r\nL 212.787597 85.786962 \r\nL 212.790641 86.59051 \r\nL 212.793685 17.083636 \r\nL 212.842383 204.712018 \r\nL 212.897169 166.543503 \r\nL 212.96413 17.083636 \r\nL 212.994567 207.926208 \r\nL 213.012829 108.286297 \r\nL 213.082833 199.890732 \r\nL 213.085877 17.083636 \r\nL 213.125444 179.400266 \r\nL 213.155881 17.083636 \r\nL 213.195449 209.935078 \r\nL 213.23806 89.402927 \r\nL 213.344588 189.042838 \r\nL 213.259366 33.556364 \r\nL 213.347632 54.448603 \r\nL 213.390243 185.828647 \r\nL 213.353719 42.395388 \r\nL 213.457204 103.866785 \r\nL 213.493728 32.752816 \r\nL 213.472422 202.301375 \r\nL 213.566776 93.420665 \r\nL 213.673304 201.497827 \r\nL 213.642868 37.574102 \r\nL 213.676348 149.669002 \r\nL 213.743309 17.083636 \r\nL 213.69461 195.069446 \r\nL 213.788964 56.055698 \r\nL 213.816357 186.230421 \r\nL 213.813313 17.083636 \r\nL 213.898536 156.097384 \r\nL 213.971584 17.083636 \r\nL 213.91071 203.90847 \r\nL 214.008108 158.508027 \r\nL 214.047675 30.342173 \r\nL 214.084199 185.0251 \r\nL 214.120723 88.197605 \r\nL 214.126811 197.078315 \r\nL 214.193771 17.083636 \r\nL 214.233339 184.221552 \r\nL 214.327693 17.083636 \r\nL 214.294212 213.149268 \r\nL 214.342911 135.606918 \r\nL 214.382479 205.113792 \r\nL 214.409872 20.297827 \r\nL 214.440308 148.865455 \r\nL 214.498138 17.083636 \r\nL 214.449439 205.113792 \r\nL 214.552924 76.947938 \r\nL 214.601623 204.310244 \r\nL 214.60771 22.306696 \r\nL 214.662496 198.283636 \r\nL 214.668583 25.119113 \r\nL 214.671627 211.542173 \r\nL 214.775112 50.832639 \r\nL 214.817723 17.083636 \r\nL 214.793374 189.846386 \r\nL 214.842072 145.651264 \r\nL 214.899902 195.872993 \r\nL 214.93947 17.083636 \r\nL 214.948601 136.812239 \r\nL 215.003387 17.083636 \r\nL 215.009474 173.373659 \r\nL 215.061216 39.181197 \r\nL 215.091653 188.641064 \r\nL 215.116002 17.083636 \r\nL 215.173832 146.454812 \r\nL 215.268186 17.083636 \r\nL 215.256011 206.319113 \r\nL 215.283404 33.958137 \r\nL 215.368627 193.46235 \r\nL 215.313841 17.083636 \r\nL 215.39602 83.376319 \r\nL 215.469068 17.083636 \r\nL 215.423413 180.605588 \r\nL 215.490373 83.778093 \r\nL 215.599945 173.373659 \r\nL 215.548203 17.083636 \r\nL 215.602989 150.070776 \r\nL 215.657775 17.083636 \r\nL 215.679081 196.274767 \r\nL 215.712561 116.723548 \r\nL 215.770391 203.104922 \r\nL 215.73691 17.083636 \r\nL 215.822133 148.061907 \r\nL 215.870832 17.083636 \r\nL 215.88605 203.506696 \r\nL 215.934749 77.751486 \r\nL 216.010841 194.265898 \r\nL 215.998666 50.430865 \r\nL 216.047365 191.453481 \r\nL 216.06867 28.735078 \r\nL 216.138675 197.078315 \r\nL 216.15998 92.617118 \r\nL 216.202592 212.345721 \r\nL 216.187373 17.083636 \r\nL 216.269552 146.454812 \r\nL 216.351731 29.940399 \r\nL 216.369993 192.257029 \r\nL 216.373037 125.160798 \r\nL 216.376081 201.096053 \r\nL 216.379124 17.083636 \r\nL 216.482609 119.134191 \r\nL 216.537395 195.069446 \r\nL 216.567832 46.8149 \r\nL 216.592181 174.57898 \r\nL 216.631749 60.876984 \r\nL 216.668273 205.113792 \r\nL 216.701753 160.91867 \r\nL 216.738277 37.574102 \r\nL 216.744364 195.069446 \r\nL 216.814369 78.956807 \r\nL 216.923941 197.881863 \r\nL 216.853936 63.689401 \r\nL 216.926984 139.222882 \r\nL 217.027425 193.46235 \r\nL 217.0396 17.083636 \r\nL 217.115692 208.729756 \r\nL 217.152216 181.409135 \r\nL 217.237438 44.002483 \r\nL 217.200914 189.042838 \r\nL 217.261788 101.456142 \r\nL 217.359185 193.864124 \r\nL 217.273962 17.083636 \r\nL 217.377447 156.097384 \r\nL 217.456582 186.632195 \r\nL 217.410927 19.092506 \r\nL 217.480932 132.392727 \r\nL 217.578329 27.127982 \r\nL 217.511368 191.855255 \r\nL 217.593547 107.884523 \r\nL 217.666595 30.743947 \r\nL 217.663552 208.729756 \r\nL 217.67877 71.724878 \r\nL 217.693988 193.864124 \r\nL 217.687901 17.083636 \r\nL 217.788342 173.775432 \r\nL 217.800517 35.163459 \r\nL 217.794429 183.418004 \r\nL 217.897914 56.859246 \r\nL 217.970962 203.90847 \r\nL 217.907045 17.083636 \r\nL 218.007486 137.214013 \r\nL 218.098796 29.136851 \r\nL 218.068359 192.658803 \r\nL 218.117058 46.413126 \r\nL 218.177931 183.819778 \r\nL 218.13532 31.145721 \r\nL 218.229674 171.364789 \r\nL 218.257067 39.582971 \r\nL 218.293591 196.676541 \r\nL 218.339246 142.838847 \r\nL 218.424468 35.967007 \r\nL 218.445774 203.506696 \r\nL 218.512735 17.083636 \r\nL 218.555346 89.402927 \r\nL 218.640569 204.712018 \r\nL 218.59187 17.083636 \r\nL 218.667962 151.276098 \r\nL 218.74101 41.190067 \r\nL 218.728835 185.0251 \r\nL 218.77449 61.680532 \r\nL 218.780577 44.002483 \r\nL 218.887106 198.283636 \r\nL 218.99059 17.083636 \r\nL 218.999721 103.063237 \r\nL 219.002765 203.104922 \r\nL 219.005809 17.083636 \r\nL 219.112337 172.971885 \r\nL 219.151905 23.913792 \r\nL 219.188429 205.113792 \r\nL 219.224953 132.392727 \r\nL 219.249302 189.444612 \r\nL 219.279739 50.430865 \r\nL 219.328437 172.570111 \r\nL 219.389311 37.574102 \r\nL 219.38018 188.641064 \r\nL 219.438009 135.606918 \r\nL 219.441053 203.104922 \r\nL 219.462359 17.083636 \r\nL 219.544538 134.80337 \r\nL 219.617586 25.119113 \r\nL 219.614542 200.292506 \r\nL 219.651066 121.946608 \r\nL 219.663241 195.069446 \r\nL 219.730201 32.752816 \r\nL 219.757594 56.457472 \r\nL 219.827599 185.426874 \r\nL 219.775856 37.975876 \r\nL 219.879341 158.106253 \r\nL 219.90369 30.743947 \r\nL 219.958476 197.480089 \r\nL 219.988913 119.535965 \r\nL 220.074136 167.748825 \r\nL 220.058917 53.645055 \r\nL 220.095441 121.544834 \r\nL 220.104572 35.967007 \r\nL 220.107616 184.221552 \r\nL 220.208057 88.599379 \r\nL 220.278061 209.935078 \r\nL 220.26893 41.190067 \r\nL 220.287192 111.500488 \r\nL 220.332847 17.083636 \r\nL 220.369371 195.47122 \r\nL 220.396764 85.385188 \r\nL 220.436332 25.119113 \r\nL 220.405895 183.016231 \r\nL 220.494162 84.179867 \r\nL 220.506336 181.810909 \r\nL 220.564166 17.083636 \r\nL 220.606777 165.338182 \r\nL 220.643301 38.779424 \r\nL 220.664607 203.506696 \r\nL 220.716349 68.510687 \r\nL 220.780266 199.890732 \r\nL 220.752873 43.198936 \r\nL 220.825921 119.937738 \r\nL 220.87462 54.850377 \r\nL 220.923319 155.69561 \r\nL 220.93245 89.001153 \r\nL 220.947668 192.658803 \r\nL 221.026803 38.779424 \r\nL 221.042022 95.027761 \r\nL 221.102895 191.855255 \r\nL 221.063327 63.287627 \r\nL 221.133332 146.856585 \r\nL 221.151594 17.083636 \r\nL 221.200292 194.667672 \r\nL 221.242904 168.150599 \r\nL 221.261166 29.940399 \r\nL 221.264209 203.90847 \r\nL 221.376825 59.269889 \r\nL 221.477266 196.676541 \r\nL 221.428567 17.083636 \r\nL 221.489441 152.481419 \r\nL 221.583794 19.494279 \r\nL 221.550314 196.676541 \r\nL 221.599013 156.900931 \r\nL 221.611187 207.524435 \r\nL 221.659886 56.457472 \r\nL 221.702497 179.80204 \r\nL 221.796851 46.011353 \r\nL 221.775545 193.46235 \r\nL 221.812069 99.447273 \r\nL 221.87903 188.23929 \r\nL 221.854681 17.083636 \r\nL 221.921641 156.900931 \r\nL 221.991646 17.083636 \r\nL 221.942947 193.060576 \r\nL 222.034257 104.268559 \r\nL 222.049475 94.224213 \r\nL 222.055563 161.722217 \r\nL 222.079912 78.153259 \r\nL 222.165135 203.506696 \r\nL 222.235139 213.149268 \r\nL 222.274707 59.269889 \r\nL 222.320362 41.993614 \r\nL 222.384279 191.453481 \r\nL 222.487763 39.582971 \r\nL 222.448196 192.658803 \r\nL 222.493851 174.177206 \r\nL 222.600379 21.904922 \r\nL 222.502982 177.391397 \r\nL 222.615597 80.563902 \r\nL 222.70082 190.649933 \r\nL 222.712995 44.404257 \r\nL 222.728213 95.429534 \r\nL 222.819523 192.658803 \r\nL 222.749519 51.234412 \r\nL 222.82561 154.088514 \r\nL 222.898658 17.083636 \r\nL 222.868222 211.542173 \r\nL 222.935182 151.677871 \r\nL 223.026492 197.078315 \r\nL 222.959532 17.083636 \r\nL 223.035623 110.69694 \r\nL 223.105628 54.448603 \r\nL 223.09954 176.587849 \r\nL 223.114759 127.571441 \r\nL 223.117802 208.327982 \r\nL 223.126933 23.512018 \r\nL 223.224331 150.874324 \r\nL 223.269986 55.252151 \r\nL 223.263898 189.846386 \r\nL 223.333903 133.999823 \r\nL 223.385645 39.582971 \r\nL 223.449562 192.257029 \r\nL 223.525654 24.717339 \r\nL 223.550003 198.68541 \r\nL 223.562178 120.339512 \r\nL 223.659575 42.797162 \r\nL 223.63827 200.292506 \r\nL 223.67175 72.528426 \r\nL 223.747842 200.694279 \r\nL 223.714361 31.145721 \r\nL 223.784366 97.03663 \r\nL 223.79654 17.083636 \r\nL 223.848283 193.46235 \r\nL 223.893938 32.351042 \r\nL 223.970029 208.729756 \r\nL 223.918287 17.083636 \r\nL 224.009597 158.508027 \r\nL 224.018728 17.083636 \r\nL 224.052208 191.051707 \r\nL 224.113082 166.945277 \r\nL 224.195261 207.122661 \r\nL 224.137431 51.234412 \r\nL 224.213523 144.044169 \r\nL 224.326138 17.083636 \r\nL 224.317007 190.649933 \r\nL 224.329182 88.599379 \r\nL 224.356575 201.497827 \r\nL 224.374837 56.457472 \r\nL 224.420492 193.060576 \r\nL 224.426579 31.949268 \r\nL 224.484409 201.096053 \r\nL 224.530064 112.304035 \r\nL 224.575719 180.605588 \r\nL 224.566588 39.984745 \r\nL 224.639636 118.732417 \r\nL 224.691378 35.565233 \r\nL 224.737033 209.935078 \r\nL 224.743121 118.330643 \r\nL 224.785732 207.926208 \r\nL 224.797907 21.904922 \r\nL 224.849649 119.134191 \r\nL 224.852693 29.136851 \r\nL 224.877042 185.426874 \r\nL 224.959221 86.59051 \r\nL 224.974439 194.667672 \r\nL 224.986614 65.698271 \r\nL 225.065749 141.633525 \r\nL 225.090099 56.457472 \r\nL 225.071837 185.828647 \r\nL 225.178365 68.912461 \r\nL 225.245326 185.0251 \r\nL 225.242282 17.083636 \r\nL 225.290981 103.465011 \r\nL 225.324461 17.083636 \r\nL 225.367072 181.409135 \r\nL 225.397509 117.125322 \r\nL 225.400553 201.497827 \r\nL 225.449251 55.653925 \r\nL 225.507081 159.713348 \r\nL 225.552736 43.198936 \r\nL 225.586216 197.881863 \r\nL 225.607522 79.760355 \r\nL 225.668395 187.435743 \r\nL 225.656221 17.083636 \r\nL 225.720138 142.437073 \r\nL 225.82971 35.163459 \r\nL 225.735356 196.274767 \r\nL 225.832753 53.243282 \r\nL 225.838841 189.846386 \r\nL 225.936238 31.949268 \r\nL 225.942325 39.582971 \r\nL 225.975806 191.453481 \r\nL 226.006242 37.975876 \r\nL 226.054941 74.537295 \r\nL 226.097552 50.430865 \r\nL 226.070159 204.310244 \r\nL 226.161469 81.769224 \r\nL 226.167557 186.230421 \r\nL 226.255823 36.770554 \r\nL 226.271041 142.437073 \r\nL 226.289303 17.083636 \r\nL 226.344089 211.140399 \r\nL 226.383657 51.636186 \r\nL 226.435399 204.310244 \r\nL 226.438443 35.163459 \r\nL 226.493229 58.064568 \r\nL 226.56019 17.083636 \r\nL 226.572364 209.935078 \r\nL 226.599757 48.823769 \r\nL 226.669762 207.524435 \r\nL 226.605845 17.083636 \r\nL 226.709329 126.767894 \r\nL 226.803683 17.083636 \r\nL 226.764115 193.060576 \r\nL 226.818901 84.983415 \r\nL 226.879775 193.864124 \r\nL 226.840207 20.297827 \r\nL 226.928473 147.258359 \r\nL 227.025871 17.083636 \r\nL 227.001521 190.24816 \r\nL 227.038045 163.329313 \r\nL 227.095875 200.694279 \r\nL 227.150661 20.699601 \r\nL 227.171967 206.319113 \r\nL 227.260233 128.374989 \r\nL 227.333281 32.752816 \r\nL 227.327194 196.274767 \r\nL 227.369805 112.304035 \r\nL 227.427635 210.738625 \r\nL 227.406329 39.582971 \r\nL 227.479377 135.606918 \r\nL 227.497639 39.582971 \r\nL 227.494595 207.122661 \r\nL 227.591993 72.126652 \r\nL 227.661997 195.47122 \r\nL 227.674172 25.520887 \r\nL 227.704608 133.999823 \r\nL 227.777656 37.574102 \r\nL 227.750263 186.632195 \r\nL 227.817224 67.70714 \r\nL 227.899403 196.274767 \r\nL 227.917665 24.717339 \r\nL 227.926796 86.992284 \r\nL 228.012019 55.653925 \r\nL 227.969407 199.488958 \r\nL 228.024193 73.331973 \r\nL 228.124634 205.515565 \r\nL 228.078979 52.439734 \r\nL 228.136809 174.177206 \r\nL 228.231163 38.37765 \r\nL 228.200726 190.649933 \r\nL 228.249425 115.116452 \r\nL 228.264643 205.917339 \r\nL 228.322473 17.083636 \r\nL 228.358997 186.632195 \r\nL 228.456394 38.779424 \r\nL 228.392477 195.872993 \r\nL 228.471612 68.108914 \r\nL 228.553791 211.943947 \r\nL 228.535529 21.503149 \r\nL 228.584228 176.989623 \r\nL 228.599446 17.083636 \r\nL 228.654232 206.319113 \r\nL 228.696844 45.207805 \r\nL 228.809459 192.658803 \r\nL 228.84294 17.083636 \r\nL 228.915988 204.712018 \r\nL 228.922075 95.831308 \r\nL 228.955555 200.292506 \r\nL 229.00121 57.662794 \r\nL 229.031647 160.115122 \r\nL 229.11687 20.297827 \r\nL 229.129044 204.310244 \r\nL 229.141219 154.088514 \r\nL 229.223398 202.703149 \r\nL 229.171656 17.083636 \r\nL 229.24166 81.769224 \r\nL 229.272097 17.083636 \r\nL 229.256878 186.632195 \r\nL 229.339057 72.528426 \r\nL 229.342101 191.855255 \r\nL 229.357319 27.529756 \r\nL 229.448629 76.947938 \r\nL 229.45776 203.506696 \r\nL 229.494284 46.011353 \r\nL 229.564289 108.688071 \r\nL 229.57342 19.092506 \r\nL 229.634293 187.033969 \r\nL 229.673861 67.305366 \r\nL 229.725603 192.658803 \r\nL 229.695166 17.083636 \r\nL 229.783433 173.775432 \r\nL 229.810826 35.967007 \r\nL 229.795607 193.060576 \r\nL 229.893005 56.859246 \r\nL 229.950834 192.658803 \r\nL 229.908223 17.083636 \r\nL 230.002577 108.688071 \r\nL 230.014751 35.163459 \r\nL 230.090843 191.051707 \r\nL 230.112149 50.832639 \r\nL 230.133454 203.506696 \r\nL 230.194328 23.110244 \r\nL 230.227808 136.812239 \r\nL 230.273463 28.333304 \r\nL 230.3039 205.917339 \r\nL 230.334336 189.846386 \r\nL 230.340424 42.797162 \r\nL 230.446952 71.724878 \r\nL 230.550437 202.703149 \r\nL 230.46217 17.083636 \r\nL 230.559568 128.374989 \r\nL 230.638703 28.333304 \r\nL 230.620441 198.283636 \r\nL 230.66914 66.903592 \r\nL 230.714795 190.649933 \r\nL 230.693489 56.055698 \r\nL 230.778712 186.632195 \r\nL 230.857847 17.083636 \r\nL 230.842629 200.292506 \r\nL 230.891327 63.689401 \r\nL 230.900458 188.641064 \r\nL 230.915677 62.48408 \r\nL 231.000899 113.911131 \r\nL 231.049598 17.083636 \r\nL 231.016118 179.80204 \r\nL 231.101341 59.269889 \r\nL 231.137865 191.453481 \r\nL 231.143952 17.083636 \r\nL 231.213956 127.169667 \r\nL 231.238306 34.761685 \r\nL 231.293092 165.739956 \r\nL 231.363096 197.881863 \r\nL 231.338747 17.083636 \r\nL 231.381358 159.311574 \r\nL 231.384402 23.110244 \r\nL 231.481799 206.319113 \r\nL 231.49093 79.358581 \r\nL 231.539629 189.444612 \r\nL 231.554847 17.083636 \r\nL 231.606589 132.392727 \r\nL 231.646157 23.110244 \r\nL 231.700943 207.524435 \r\nL 231.719205 48.421996 \r\nL 231.755729 210.336851 \r\nL 231.786166 28.333304 \r\nL 231.828777 139.222882 \r\nL 231.871388 17.083636 \r\nL 231.910956 208.729756 \r\nL 231.935305 170.561242 \r\nL 231.984004 193.864124 \r\nL 232.00531 17.083636 \r\nL 232.023572 101.054368 \r\nL 232.050965 17.083636 \r\nL 232.066183 194.667672 \r\nL 232.133144 104.268559 \r\nL 232.22141 38.37765 \r\nL 232.209235 191.051707 \r\nL 232.236628 135.205144 \r\nL 232.251847 205.515565 \r\nL 232.245759 17.083636 \r\nL 232.343157 164.936408 \r\nL 232.397943 17.083636 \r\nL 232.446641 194.667672 \r\nL 232.458816 70.117783 \r\nL 232.547082 203.506696 \r\nL 232.516646 17.083636 \r\nL 232.568388 69.716009 \r\nL 232.574475 53.243282 \r\nL 232.577519 75.340843 \r\nL 232.64448 207.926208 \r\nL 232.687091 17.083636 \r\nL 232.690135 180.605588 \r\nL 232.693178 201.497827 \r\nL 232.76927 50.832639 \r\nL 232.787532 127.571441 \r\nL 232.872755 25.520887 \r\nL 232.833187 196.676541 \r\nL 232.897104 147.660133 \r\nL 232.945803 17.083636 \r\nL 232.91841 199.087184 \r\nL 233.00972 131.990953 \r\nL 233.07668 17.083636 \r\nL 233.079724 192.257029 \r\nL 233.110161 72.9302 \r\nL 233.143641 204.310244 \r\nL 233.13451 33.556364 \r\nL 233.222776 193.864124 \r\nL 233.289737 17.083636 \r\nL 233.295824 208.729756 \r\nL 233.335392 142.838847 \r\nL 233.37496 202.301375 \r\nL 233.414527 17.083636 \r\nL 233.44192 117.928869 \r\nL 233.511925 51.234412 \r\nL 233.524099 203.506696 \r\nL 233.536274 72.528426 \r\nL 233.539318 199.087184 \r\nL 233.542361 17.083636 \r\nL 233.645846 117.928869 \r\nL 233.68237 198.283636 \r\nL 233.755418 17.083636 \r\nL 233.871077 201.497827 \r\nL 233.919776 17.083636 \r\nL 233.883252 203.506696 \r\nL 233.98978 37.574102 \r\nL 234.032392 202.301375 \r\nL 234.102396 158.9098 \r\nL 234.120658 197.078315 \r\nL 234.163269 17.083636 \r\nL 234.193706 128.776763 \r\nL 234.28806 17.083636 \r\nL 234.218055 181.810909 \r\nL 234.303278 95.027761 \r\nL 234.361108 209.13153 \r\nL 234.364151 17.083636 \r\nL 234.409806 107.080976 \r\nL 234.461549 17.083636 \r\nL 234.507204 199.087184 \r\nL 234.519378 113.911131 \r\nL 234.549815 17.083636 \r\nL 234.583295 208.729756 \r\nL 234.671562 17.083636 \r\nL 234.695911 48.421996 \r\nL 234.77809 187.033969 \r\nL 234.732435 24.717339 \r\nL 234.802439 135.606918 \r\nL 234.805483 17.083636 \r\nL 234.866356 199.488958 \r\nL 234.915055 58.466341 \r\nL 235.024627 205.515565 \r\nL 234.933317 25.119113 \r\nL 235.033758 163.329313 \r\nL 235.131155 35.967007 \r\nL 235.064195 195.069446 \r\nL 235.14333 149.267228 \r\nL 235.213334 208.327982 \r\nL 235.222465 31.547494 \r\nL 235.237684 138.821109 \r\nL 235.319863 17.083636 \r\nL 235.246815 196.274767 \r\nL 235.350299 63.287627 \r\nL 235.374649 211.140399 \r\nL 235.389867 17.083636 \r\nL 235.462915 177.793171 \r\nL 235.5664 17.083636 \r\nL 235.548138 200.292506 \r\nL 235.575531 138.419335 \r\nL 235.679015 196.676541 \r\nL 235.645535 17.083636 \r\nL 235.682059 154.490288 \r\nL 235.706408 193.060576 \r\nL 235.791631 17.083636 \r\nL 235.889028 204.712018 \r\nL 235.904247 121.14306 \r\nL 235.922509 193.864124 \r\nL 235.934683 62.082306 \r\nL 236.010775 124.759024 \r\nL 236.095998 30.743947 \r\nL 236.08991 210.336851 \r\nL 236.117303 83.376319 \r\nL 236.162958 192.658803 \r\nL 236.141653 40.386519 \r\nL 236.229919 189.444612 \r\nL 236.23905 17.083636 \r\nL 236.321229 200.292506 \r\nL 236.342535 74.537295 \r\nL 236.403408 197.078315 \r\nL 236.439932 50.430865 \r\nL 236.452107 94.224213 \r\nL 236.491674 62.082306 \r\nL 236.509936 207.122661 \r\nL 236.555591 63.689401 \r\nL 236.579941 206.720887 \r\nL 236.616465 31.145721 \r\nL 236.665163 125.964346 \r\nL 236.768648 17.083636 \r\nL 236.719949 199.488958 \r\nL 236.777779 44.404257 \r\nL 236.82039 188.641064 \r\nL 236.783866 17.083636 \r\nL 236.887351 102.661463 \r\nL 236.939093 44.404257 \r\nL 236.945181 200.292506 \r\nL 236.984748 85.385188 \r\nL 237.069971 197.881863 \r\nL 237.09432 64.091175 \r\nL 237.109539 199.488958 \r\nL 237.161281 17.083636 \r\nL 237.20998 179.80204 \r\nL 237.231285 17.083636 \r\nL 237.307377 190.24816 \r\nL 237.325639 55.653925 \r\nL 237.398687 184.623326 \r\nL 237.432167 91.010022 \r\nL 237.532608 17.083636 \r\nL 237.480866 205.917339 \r\nL 237.541739 70.117783 \r\nL 237.617831 17.083636 \r\nL 237.599569 192.257029 \r\nL 237.630006 66.100044 \r\nL 237.703054 189.042838 \r\nL 237.721316 17.083636 \r\nL 237.739578 84.179867 \r\nL 237.782189 17.083636 \r\nL 237.806538 169.35592 \r\nL 237.809582 59.671663 \r\nL 237.894805 195.47122 \r\nL 237.855237 35.163459 \r\nL 237.919154 60.475211 \r\nL 238.00742 203.104922 \r\nL 237.934372 24.717339 \r\nL 238.028726 68.108914 \r\nL 238.101774 205.515565 \r\nL 238.083512 17.083636 \r\nL 238.135254 113.509357 \r\nL 238.147429 17.083636 \r\nL 238.150473 179.400266 \r\nL 238.244826 84.179867 \r\nL 238.278307 201.096053 \r\nL 238.257001 17.083636 \r\nL 238.354398 139.624656 \r\nL 238.375704 43.60071 \r\nL 238.454839 194.265898 \r\nL 238.467014 62.885854 \r\nL 238.485276 209.533304 \r\nL 238.552237 17.083636 \r\nL 238.582673 167.347051 \r\nL 238.652678 25.922661 \r\nL 238.628328 190.24816 \r\nL 238.695289 106.277428 \r\nL 238.771381 17.083636 \r\nL 238.759206 209.935078 \r\nL 238.804861 101.054368 \r\nL 238.862691 207.926208 \r\nL 238.826167 17.083636 \r\nL 238.914433 170.561242 \r\nL 239.0027 17.083636 \r\nL 238.969219 192.257029 \r\nL 239.024005 168.552373 \r\nL 239.075748 199.890732 \r\nL 239.051398 25.119113 \r\nL 239.106184 96.634856 \r\nL 239.124446 17.083636 \r\nL 239.12749 187.033969 \r\nL 239.212713 126.36612 \r\nL 239.234018 183.418004 \r\nL 239.249237 49.627317 \r\nL 239.313154 166.141729 \r\nL 239.392289 21.904922 \r\nL 239.361852 197.881863 \r\nL 239.425769 92.215344 \r\nL 239.495774 32.752816 \r\nL 239.437944 152.079645 \r\nL 239.514036 83.376319 \r\nL 239.61752 189.846386 \r\nL 239.547516 17.083636 \r\nL 239.623608 86.188736 \r\nL 239.705787 206.319113 \r\nL 239.684481 28.333304 \r\nL 239.721005 176.186075 \r\nL 239.760573 17.083636 \r\nL 239.797097 185.828647 \r\nL 239.833621 48.020222 \r\nL 239.89145 185.828647 \r\nL 239.867101 39.984745 \r\nL 239.94928 181.007361 \r\nL 240.055808 17.083636 \r\nL 239.994935 200.292506 \r\nL 240.061896 19.092506 \r\nL 240.071027 192.257029 \r\nL 240.1319 17.083636 \r\nL 240.171468 35.967007 \r\nL 240.28104 195.47122 \r\nL 240.18973 17.083636 \r\nL 240.290171 127.973215 \r\nL 240.366262 17.887184 \r\nL 240.354088 199.087184 \r\nL 240.399743 49.627317 \r\nL 240.506271 200.694279 \r\nL 240.418005 17.083636 \r\nL 240.512358 161.722217 \r\nL 240.615843 17.083636 \r\nL 240.576275 186.230421 \r\nL 240.62193 95.429534 \r\nL 240.655411 209.13153 \r\nL 240.649323 17.083636 \r\nL 240.73759 163.731086 \r\nL 240.749764 17.083636 \r\nL 240.77107 207.926208 \r\nL 240.847162 171.766563 \r\nL 240.883686 191.855255 \r\nL 240.89586 51.234412 \r\nL 240.904991 183.418004 \r\nL 240.996301 17.083636 \r\nL 240.984127 205.917339 \r\nL 241.014563 135.205144 \r\nL 241.069349 199.488958 \r\nL 241.032825 17.083636 \r\nL 241.07848 114.312905 \r\nL 241.081524 17.083636 \r\nL 241.127179 186.632195 \r\nL 241.188052 70.117783 \r\nL 241.267188 212.747494 \r\nL 241.215445 17.083636 \r\nL 241.300668 209.533304 \r\nL 241.361541 17.083636 \r\nL 241.413284 142.035299 \r\nL 241.416327 207.926208 \r\nL 241.50155 17.083636 \r\nL 241.522856 135.606918 \r\nL 241.580685 17.083636 \r\nL 241.550249 203.90847 \r\nL 241.635471 50.430865 \r\nL 241.714607 201.899601 \r\nL 241.665908 44.404257 \r\nL 241.748087 136.008692 \r\nL 241.845484 30.342173 \r\nL 241.793742 185.0251 \r\nL 241.857659 162.525765 \r\nL 241.86679 17.083636 \r\nL 241.961144 208.327982 \r\nL 242.04941 17.083636 \r\nL 242.073759 53.645055 \r\nL 242.146807 187.837517 \r\nL 242.104196 17.083636 \r\nL 242.186375 156.900931 \r\nL 242.280729 17.083636 \r\nL 242.192462 184.623326 \r\nL 242.298991 55.252151 \r\nL 242.393344 199.087184 \r\nL 242.341602 50.430865 \r\nL 242.41465 174.57898 \r\nL 242.435956 17.083636 \r\nL 242.496829 183.819778 \r\nL 242.524222 99.045499 \r\nL 242.527266 179.400266 \r\nL 242.618576 17.083636 \r\nL 242.633794 60.475211 \r\nL 242.719017 208.729756 \r\nL 242.661187 17.083636 \r\nL 242.743366 76.947938 \r\nL 242.843807 17.083636 \r\nL 242.795108 185.828647 \r\nL 242.852938 101.054368 \r\nL 242.859025 196.274767 \r\nL 242.919899 17.083636 \r\nL 242.959466 121.946608 \r\nL 243.059907 17.083636 \r\nL 242.977728 193.864124 \r\nL 243.069038 56.055698 \r\nL 243.172523 190.649933 \r\nL 243.148174 21.904922 \r\nL 243.17861 187.837517 \r\nL 243.257746 17.083636 \r\nL 243.245571 188.641064 \r\nL 243.291226 27.529756 \r\nL 243.333837 203.506696 \r\nL 243.315575 25.922661 \r\nL 243.403842 101.857916 \r\nL 243.406885 28.333304 \r\nL 243.41906 188.23929 \r\nL 243.516457 53.645055 \r\nL 243.559069 210.738625 \r\nL 243.525588 24.315565 \r\nL 243.629073 116.321774 \r\nL 243.705165 36.770554 \r\nL 243.674728 189.846386 \r\nL 243.738645 130.785632 \r\nL 243.829955 62.885854 \r\nL 243.823868 203.506696 \r\nL 243.851261 74.135521 \r\nL 243.912134 193.060576 \r\nL 243.887785 17.083636 \r\nL 243.957789 69.314235 \r\nL 243.994313 24.717339 \r\nL 244.043012 189.846386 \r\nL 244.061274 44.806031 \r\nL 244.152584 195.872993 \r\nL 244.128234 30.743947 \r\nL 244.173889 136.812239 \r\nL 244.237806 17.083636 \r\nL 244.18302 191.051707 \r\nL 244.286505 83.376319 \r\nL 244.347378 172.971885 \r\nL 244.33216 17.083636 \r\nL 244.396077 67.70714 \r\nL 244.45695 179.80204 \r\nL 244.426514 28.333304 \r\nL 244.505649 56.457472 \r\nL 244.511736 59.671663 \r\nL 244.618265 152.481419 \r\nL 244.581741 18.690732 \r\nL 244.624352 104.670333 \r\nL 244.685225 17.083636 \r\nL 244.694356 195.069446 \r\nL 244.73088 110.69694 \r\nL 244.813059 196.676541 \r\nL 244.758273 17.083636 \r\nL 244.837409 77.349712 \r\nL 244.883064 17.083636 \r\nL 244.919588 209.533304 \r\nL 244.943937 19.494279 \r\nL 244.962199 185.426874 \r\nL 245.056553 148.061907 \r\nL 245.156994 17.083636 \r\nL 245.080902 172.168337 \r\nL 245.163081 146.454812 \r\nL 245.226998 193.46235 \r\nL 245.172212 17.083636 \r\nL 245.263522 167.347051 \r\nL 245.367007 17.083636 \r\nL 245.339614 172.971885 \r\nL 245.376138 48.020222 \r\nL 245.400487 185.0251 \r\nL 245.424836 17.083636 \r\nL 245.48571 131.58918 \r\nL 245.583107 17.083636 \r\nL 245.589194 205.917339 \r\nL 245.595282 85.385188 \r\nL 245.686592 171.766563 \r\nL 245.604413 17.083636 \r\nL 245.704854 130.785632 \r\nL 245.753552 17.083636 \r\nL 245.79312 190.24816 \r\nL 245.817469 75.742616 \r\nL 245.911823 197.881863 \r\nL 245.863124 17.083636 \r\nL 245.930085 129.58031 \r\nL 246.003133 17.083636 \r\nL 246.012264 189.846386 \r\nL 246.03357 84.581641 \r\nL 246.079225 203.90847 \r\nL 246.085312 17.083636 \r\nL 246.143142 167.347051 \r\nL 246.15836 17.083636 \r\nL 246.210102 193.46235 \r\nL 246.252714 47.216674 \r\nL 246.255758 178.596718 \r\nL 246.356199 17.083636 \r\nL 246.36533 168.552373 \r\nL 246.377504 42.797162 \r\nL 246.453596 212.747494 \r\nL 246.477945 112.304035 \r\nL 246.514469 17.083636 \r\nL 246.566212 190.649933 \r\nL 246.590561 37.172328 \r\nL 246.630129 200.694279 \r\nL 246.675784 17.083636 \r\nL 246.703177 112.304035 \r\nL 246.727526 198.68541 \r\nL 246.715351 17.083636 \r\nL 246.806661 82.170998 \r\nL 246.809705 17.083636 \r\nL 246.879709 197.881863 \r\nL 246.916233 85.786962 \r\nL 247.016674 203.104922 \r\nL 246.964932 17.083636 \r\nL 247.022762 178.194945 \r\nL 247.098853 17.083636 \r\nL 247.065373 196.274767 \r\nL 247.132334 53.243282 \r\nL 247.141465 199.890732 \r\nL 247.138421 17.083636 \r\nL 247.241906 121.946608 \r\nL 247.296692 17.083636 \r\nL 247.25408 208.327982 \r\nL 247.351478 93.822439 \r\nL 247.458006 189.444612 \r\nL 247.415395 29.538625 \r\nL 247.46105 127.973215 \r\nL 247.506705 17.083636 \r\nL 247.518879 198.283636 \r\nL 247.570622 71.724878 \r\nL 247.604102 208.327982 \r\nL 247.652801 23.512018 \r\nL 247.680194 128.374989 \r\nL 247.783678 29.940399 \r\nL 247.777591 199.890732 \r\nL 247.786722 94.224213 \r\nL 247.865857 205.515565 \r\nL 247.798897 17.083636 \r\nL 247.896294 166.141729 \r\nL 247.954124 17.083636 \r\nL 248.002822 192.257029 \r\nL 248.005866 131.187406 \r\nL 248.10022 195.872993 \r\nL 248.072827 42.395388 \r\nL 248.109351 143.240621 \r\nL 248.173268 17.083636 \r\nL 248.136744 188.23929 \r\nL 248.221966 70.117783 \r\nL 248.288927 49.627317 \r\nL 248.255447 197.480089 \r\nL 248.31632 114.312905 \r\nL 248.422848 207.122661 \r\nL 248.383281 42.395388 \r\nL 248.428936 124.759024 \r\nL 248.514158 19.092506 \r\nL 248.505027 210.336851 \r\nL 248.541551 34.761685 \r\nL 248.584163 197.881863 \r\nL 248.568944 17.083636 \r\nL 248.654167 141.633525 \r\nL 248.742433 21.503149 \r\nL 248.733302 184.221552 \r\nL 248.760695 144.445942 \r\nL 248.855049 195.872993 \r\nL 248.809394 17.083636 \r\nL 248.86418 158.106253 \r\nL 248.92201 17.083636 \r\nL 248.973752 193.46235 \r\nL 249.043756 17.083636 \r\nL 249.052887 193.864124 \r\nL 249.086368 63.689401 \r\nL 249.189852 187.435743 \r\nL 249.150285 17.083636 \r\nL 249.19594 143.240621 \r\nL 249.198983 38.37765 \r\nL 249.296381 181.007361 \r\nL 249.305512 69.716009 \r\nL 249.326817 187.033969 \r\nL 249.317686 17.083636 \r\nL 249.418127 117.928869 \r\nL 249.475957 17.083636 \r\nL 249.46987 196.676541 \r\nL 249.527699 96.634856 \r\nL 249.582485 194.667672 \r\nL 249.533787 17.083636 \r\nL 249.640315 153.686741 \r\nL 249.670752 17.083636 \r\nL 249.731625 188.23929 \r\nL 249.755974 53.645055 \r\nL 249.765105 191.855255 \r\nL 249.798586 17.083636 \r\nL 249.865546 46.011353 \r\nL 249.86859 19.896053 \r\nL 249.950769 180.203814 \r\nL 249.969031 55.653925 \r\nL 250.042079 191.453481 \r\nL 249.978162 21.503149 \r\nL 250.078603 127.169667 \r\nL 250.121214 17.083636 \r\nL 250.115127 196.274767 \r\nL 250.191219 97.438404 \r\nL 250.227743 211.542173 \r\nL 250.209481 50.430865 \r\nL 250.246005 74.939069 \r\nL 250.322096 17.083636 \r\nL 250.316009 206.319113 \r\nL 250.355577 37.172328 \r\nL 250.462105 191.453481 \r\nL 250.459061 23.913792 \r\nL 250.471236 136.410466 \r\nL 250.498629 17.083636 \r\nL 250.532109 186.632195 \r\nL 250.583852 85.385188 \r\nL 250.647769 201.497827 \r\nL 250.596026 20.297827 \r\nL 250.693424 93.420665 \r\nL 250.757341 183.418004 \r\nL 250.790821 18.288958 \r\nL 250.802996 103.866785 \r\nL 250.848651 20.699601 \r\nL 250.812127 202.703149 \r\nL 250.912568 48.421996 \r\nL 250.955179 199.488958 \r\nL 250.949092 32.351042 \r\nL 251.025183 70.92133 \r\nL 251.079969 200.694279 \r\nL 251.037358 17.083636 \r\nL 251.137799 193.060576 \r\nL 251.210847 41.190067 \r\nL 251.241284 197.480089 \r\nL 251.250415 93.018891 \r\nL 251.311288 55.252151 \r\nL 251.27172 187.033969 \r\nL 251.347812 70.92133 \r\nL 251.399554 193.060576 \r\nL 251.429991 27.529756 \r\nL 251.457384 86.188736 \r\nL 251.527388 20.297827 \r\nL 251.47869 185.426874 \r\nL 251.560869 104.268559 \r\nL 251.649135 197.881863 \r\nL 251.600436 32.351042 \r\nL 251.667397 178.596718 \r\nL 251.734358 41.190067 \r\nL 251.710008 207.122661 \r\nL 251.780013 111.098714 \r\nL 251.813493 205.515565 \r\nL 251.895672 48.823769 \r\nL 251.977851 206.319113 \r\nL 251.980895 17.083636 \r\nL 252.014375 159.311574 \r\nL 252.069161 53.243282 \r\nL 252.102641 186.230421 \r\nL 252.114816 84.179867 \r\nL 252.163515 206.720887 \r\nL 252.221344 49.627317 \r\nL 252.224388 75.340843 \r\nL 252.306567 192.658803 \r\nL 252.233519 45.609579 \r\nL 252.330916 74.537295 \r\nL 252.376571 44.404257 \r\nL 252.358309 189.042838 \r\nL 252.431357 97.438404 \r\nL 252.522667 197.480089 \r\nL 252.504405 31.547494 \r\nL 252.540929 120.339512 \r\nL 252.556148 54.046829 \r\nL 252.583541 201.096053 \r\nL 252.644414 70.519557 \r\nL 252.726593 201.899601 \r\nL 252.6992 21.904922 \r\nL 252.753986 99.447273 \r\nL 252.845296 23.110244 \r\nL 252.793554 184.221552 \r\nL 252.866602 79.760355 \r\nL 252.897038 172.168337 \r\nL 252.9153 18.690732 \r\nL 252.970086 189.042838 \r\nL 252.942693 17.083636 \r\nL 253.027916 130.785632 \r\nL 253.055309 31.547494 \r\nL 253.049222 194.265898 \r\nL 253.140532 64.492949 \r\nL 253.207492 207.122661 \r\nL 253.195318 46.413126 \r\nL 253.253147 160.91867 \r\nL 253.332283 23.913792 \r\nL 253.307933 203.90847 \r\nL 253.37185 74.537295 \r\nL 253.414462 44.404257 \r\nL 253.411418 192.257029 \r\nL 253.454029 125.160798 \r\nL 253.475335 187.837517 \r\nL 253.493597 17.083636 \r\nL 253.560558 181.810909 \r\nL 253.594038 47.618448 \r\nL 253.609256 190.649933 \r\nL 253.673173 67.305366 \r\nL 253.724916 209.935078 \r\nL 253.779702 28.333304 \r\nL 253.782745 150.070776 \r\nL 253.871012 195.069446 \r\nL 253.892318 21.904922 \r\nL 253.962322 190.24816 \r\nL 254.004933 82.974545 \r\nL 254.108418 205.515565 \r\nL 254.071894 17.083636 \r\nL 254.114505 66.100044 \r\nL 254.199728 25.922661 \r\nL 254.181466 177.391397 \r\nL 254.21799 101.857916 \r\nL 254.236252 186.632195 \r\nL 254.230165 25.922661 \r\nL 254.330606 148.865455 \r\nL 254.379304 178.596718 \r\nL 254.364086 17.083636 \r\nL 254.43409 124.357251 \r\nL 254.49192 17.083636 \r\nL 254.473658 198.283636 \r\nL 254.546706 18.690732 \r\nL 254.622798 196.274767 \r\nL 254.659322 97.840177 \r\nL 254.701933 36.770554 \r\nL 254.668453 190.24816 \r\nL 254.774981 40.788293 \r\nL 254.778025 39.582971 \r\nL 254.781068 56.859246 \r\nL 254.872378 207.122661 \r\nL 254.869335 17.083636 \r\nL 254.893684 101.857916 \r\nL 254.954557 210.738625 \r\nL 254.908902 17.083636 \r\nL 254.997169 64.091175 \r\nL 255.000212 40.386519 \r\nL 255.048911 163.329313 \r\nL 255.091522 130.785632 \r\nL 255.13109 203.90847 \r\nL 255.112828 33.556364 \r\nL 255.198051 117.125322 \r\nL 255.28023 37.975876 \r\nL 255.271099 200.292506 \r\nL 255.310666 91.81357 \r\nL 255.353278 203.90847 \r\nL 255.325885 17.083636 \r\nL 255.420238 108.286297 \r\nL 255.487199 33.556364 \r\nL 255.468937 177.391397 \r\nL 255.523723 86.188736 \r\nL 255.572422 202.703149 \r\nL 255.541985 28.333304 \r\nL 255.633295 78.153259 \r\nL 255.660688 32.752816 \r\nL 255.657644 194.265898 \r\nL 255.700256 95.027761 \r\nL 255.703299 198.68541 \r\nL 255.721561 17.083636 \r\nL 255.812871 172.168337 \r\nL 255.888963 21.101375 \r\nL 255.9194 209.935078 \r\nL 255.925487 119.134191 \r\nL 255.965055 17.083636 \r\nL 255.934618 189.444612 \r\nL 256.035059 114.312905 \r\nL 256.038103 199.488958 \r\nL 256.114194 35.967007 \r\nL 256.144631 168.150599 \r\nL 256.254203 17.083636 \r\nL 256.16898 201.899601 \r\nL 256.257247 44.806031 \r\nL 256.315076 186.632195 \r\nL 256.312033 21.101375 \r\nL 256.366819 77.349712 \r\nL 256.388124 31.949268 \r\nL 256.430736 178.596718 \r\nL 256.461172 150.47255 \r\nL 256.46726 197.480089 \r\nL 256.53422 33.958137 \r\nL 256.567701 95.831308 \r\nL 256.655967 17.083636 \r\nL 256.576832 181.810909 \r\nL 256.668142 121.14306 \r\nL 256.759452 183.016231 \r\nL 256.753364 17.083636 \r\nL 256.777714 130.383858 \r\nL 256.86598 35.967007 \r\nL 256.805107 197.480089 \r\nL 256.890329 96.634856 \r\nL 256.963377 213.149268 \r\nL 256.920766 19.896053 \r\nL 256.999901 165.338182 \r\nL 257.088168 33.556364 \r\nL 257.01512 187.837517 \r\nL 257.112517 62.885854 \r\nL 257.142954 190.649933 \r\nL 257.170347 17.083636 \r\nL 257.225133 175.382528 \r\nL 257.307312 19.092506 \r\nL 257.331661 188.23929 \r\nL 257.337748 58.466341 \r\nL 257.340792 185.0251 \r\nL 257.383403 17.083636 \r\nL 257.44732 35.163459 \r\nL 257.559936 203.90847 \r\nL 257.47167 17.083636 \r\nL 257.56298 162.525765 \r\nL 257.590373 17.083636 \r\nL 257.581242 201.497827 \r\nL 257.672552 189.444612 \r\nL 257.675595 189.846386 \r\nL 257.739512 17.887184 \r\nL 257.727338 209.533304 \r\nL 257.788211 63.287627 \r\nL 257.81256 201.497827 \r\nL 257.809517 17.083636 \r\nL 257.900827 136.812239 \r\nL 257.909958 196.676541 \r\nL 257.964744 17.083636 \r\nL 257.989093 58.868115 \r\nL 258.11084 194.265898 \r\nL 258.05301 17.083636 \r\nL 258.113883 106.679202 \r\nL 258.214324 17.887184 \r\nL 258.14432 195.872993 \r\nL 258.220412 123.553703 \r\nL 258.305634 201.096053 \r\nL 258.232586 17.083636 \r\nL 258.323896 71.724878 \r\nL 258.342158 17.083636 \r\nL 258.393901 212.747494 \r\nL 258.433468 28.735078 \r\nL 258.506516 200.292506 \r\nL 258.512604 21.904922 \r\nL 258.546084 142.035299 \r\nL 258.56739 189.846386 \r\nL 258.60087 59.671663 \r\nL 258.646525 103.465011 \r\nL 258.716529 208.327982 \r\nL 258.753053 17.083636 \r\nL 258.862625 195.47122 \r\nL 258.896106 17.083636 \r\nL 258.975241 39.181197 \r\nL 258.990459 193.46235 \r\nL 259.033071 31.949268 \r\nL 259.087857 113.509357 \r\nL 259.170036 35.565233 \r\nL 259.18221 194.667672 \r\nL 259.200472 73.331973 \r\nL 259.246127 177.793171 \r\nL 259.29787 17.083636 \r\nL 259.303957 77.751486 \r\nL 259.316132 19.092506 \r\nL 259.361787 175.382528 \r\nL 259.407442 91.81357 \r\nL 259.462228 17.083636 \r\nL 259.517014 184.623326 \r\nL 259.593105 18.288958 \r\nL 259.523101 198.283636 \r\nL 259.629629 55.252151 \r\nL 259.693546 207.122661 \r\nL 259.736158 17.083636 \r\nL 259.830511 180.203814 \r\nL 259.84573 69.314235 \r\nL 259.933996 17.083636 \r\nL 259.891385 190.24816 \r\nL 259.952258 28.333304 \r\nL 260.049655 180.203814 \r\nL 259.991826 17.083636 \r\nL 260.067917 152.481419 \r\nL 260.11966 21.503149 \r\nL 260.165315 198.283636 \r\nL 260.177489 97.438404 \r\nL 260.247494 213.952816 \r\nL 260.198795 46.8149 \r\nL 260.284018 74.537295 \r\nL 260.329673 44.806031 \r\nL 260.36924 214.35459 \r\nL 260.378371 119.535965 \r\nL 260.439245 194.667672 \r\nL 260.399677 17.083636 \r\nL 260.4849 82.170998 \r\nL 260.579253 178.596718 \r\nL 260.570122 22.70847 \r\nL 260.594472 76.14439 \r\nL 260.612734 18.690732 \r\nL 260.60969 134.80337 \r\nL 260.618821 63.689401 \r\nL 260.621865 173.775432 \r\nL 260.707087 33.15459 \r\nL 260.728393 71.724878 \r\nL 260.819703 183.418004 \r\nL 260.73448 17.083636 \r\nL 260.841009 93.018891 \r\nL 260.953624 17.083636 \r\nL 260.88362 209.935078 \r\nL 260.959712 48.020222 \r\nL 260.962755 205.917339 \r\nL 260.97493 27.93153 \r\nL 261.069284 84.179867 \r\nL 261.114939 197.480089 \r\nL 261.154506 17.083636 \r\nL 261.166681 103.063237 \r\nL 261.169725 35.163459 \r\nL 261.212336 197.881863 \r\nL 261.276253 58.868115 \r\nL 261.324952 207.524435 \r\nL 261.346257 29.538625 \r\nL 261.388869 199.087184 \r\nL 261.495397 17.083636 \r\nL 261.507572 80.563902 \r\nL 261.58062 166.543503 \r\nL 261.583664 30.342173 \r\nL 261.620188 160.115122 \r\nL 261.650624 17.083636 \r\nL 261.687148 178.194945 \r\nL 261.72976 106.679202 \r\nL 261.744978 55.653925 \r\nL 261.735847 178.194945 \r\nL 261.760196 56.457472 \r\nL 261.802808 199.087184 \r\nL 261.833244 25.520887 \r\nL 261.869768 50.029091 \r\nL 261.872812 35.565233 \r\nL 261.875856 181.810909 \r\nL 261.954991 75.742616 \r\nL 262.046301 181.007361 \r\nL 262.034126 17.083636 \r\nL 262.064563 84.179867 \r\nL 262.122393 17.083636 \r\nL 262.165004 189.444612 \r\nL 262.174135 58.064568 \r\nL 262.183266 183.819778 \r\nL 262.195441 17.887184 \r\nL 262.289794 109.893392 \r\nL 262.308056 27.127982 \r\nL 262.34458 197.480089 \r\nL 262.393279 83.376319 \r\nL 262.432847 213.551042 \r\nL 262.429803 17.083636 \r\nL 262.505895 168.954146 \r\nL 262.597205 17.083636 \r\nL 262.569812 198.283636 \r\nL 262.61851 47.216674 \r\nL 262.648947 185.828647 \r\nL 262.627641 17.083636 \r\nL 262.731126 125.964346 \r\nL 262.834611 17.083636 \r\nL 262.795043 183.418004 \r\nL 262.843742 26.726208 \r\nL 262.962445 206.319113 \r\nL 262.868091 17.083636 \r\nL 262.965488 160.91867 \r\nL 263.011143 23.110244 \r\nL 263.065929 203.104922 \r\nL 263.078104 95.831308 \r\nL 263.114628 183.819778 \r\nL 263.142021 23.110244 \r\nL 263.163327 115.518226 \r\nL 263.193763 17.083636 \r\nL 263.236375 192.658803 \r\nL 263.272899 128.374989 \r\nL 263.324641 185.426874 \r\nL 263.342903 17.083636 \r\nL 263.370296 73.331973 \r\nL 263.455519 17.083636 \r\nL 263.379427 205.515565 \r\nL 263.473781 73.331973 \r\nL 263.476824 188.23929 \r\nL 263.482912 37.172328 \r\nL 263.586396 144.445942 \r\nL 263.644226 189.042838 \r\nL 263.695968 17.083636 \r\nL 263.71423 198.68541 \r\nL 263.808584 181.007361 \r\nL 263.884676 17.083636 \r\nL 263.851195 212.345721 \r\nL 263.9212 141.633525 \r\nL 264.003379 17.083636 \r\nL 264.006422 172.971885 \r\nL 264.015553 40.788293 \r\nL 264.049034 191.051707 \r\nL 264.100776 18.288958 \r\nL 264.125125 91.81357 \r\nL 264.210348 199.890732 \r\nL 264.198173 51.234412 \r\nL 264.225566 156.097384 \r\nL 264.26209 34.359911 \r\nL 264.249916 197.881863 \r\nL 264.338182 87.394058 \r\nL 264.344269 193.864124 \r\nL 264.362531 17.48541 \r\nL 264.447754 131.58918 \r\nL 264.545151 37.172328 \r\nL 264.517758 213.551042 \r\nL 264.557326 66.100044 \r\nL 264.624287 204.310244 \r\nL 264.62733 26.726208 \r\nL 264.666898 86.188736 \r\nL 264.688204 154.088514 \r\nL 264.694291 31.547494 \r\nL 264.697335 201.096053 \r\nL 264.797776 29.940399 \r\nL 264.803863 60.475211 \r\nL 264.822125 196.274767 \r\nL 264.852562 26.324435 \r\nL 264.922566 185.426874 \r\nL 264.956046 17.083636 \r\nL 264.971265 201.899601 \r\nL 265.035182 143.240621 \r\nL 265.111273 185.0251 \r\nL 265.047356 17.083636 \r\nL 265.132579 103.063237 \r\nL 265.138666 17.083636 \r\nL 265.163016 198.283636 \r\nL 265.229976 109.491619 \r\nL 265.303024 196.274767 \r\nL 265.254326 17.083636 \r\nL 265.336505 63.287627 \r\nL 265.339548 50.430865 \r\nL 265.363898 197.480089 \r\nL 265.430858 79.760355 \r\nL 265.446077 182.614457 \r\nL 265.528256 17.887184 \r\nL 265.54043 76.947938 \r\nL 265.558692 17.083636 \r\nL 265.595216 200.292506 \r\nL 265.643915 115.518226 \r\nL 265.720007 213.551042 \r\nL 265.68957 17.083636 \r\nL 265.753487 170.561242 \r\nL 265.805229 35.163459 \r\nL 265.820448 212.345721 \r\nL 265.866103 47.618448 \r\nL 265.875234 193.060576 \r\nL 265.914801 17.083636 \r\nL 265.978718 129.178537 \r\nL 266.045679 17.083636 \r\nL 266.036548 180.203814 \r\nL 266.08829 66.903592 \r\nL 266.140033 196.274767 \r\nL 266.167426 17.083636 \r\nL 266.200906 101.054368 \r\nL 266.289172 41.190067 \r\nL 266.273954 186.632195 \r\nL 266.307434 43.198936 \r\nL 266.350046 207.926208 \r\nL 266.322653 31.547494 \r\nL 266.42005 192.658803 \r\nL 266.523535 17.083636 \r\nL 266.456574 203.506696 \r\nL 266.54484 45.609579 \r\nL 266.651369 199.488958 \r\nL 266.596583 17.083636 \r\nL 266.654412 186.632195 \r\nL 266.706155 17.083636 \r\nL 266.669631 195.47122 \r\nL 266.767028 62.48408 \r\nL 266.849207 17.083636 \r\nL 266.812683 183.418004 \r\nL 266.864425 97.438404 \r\nL 266.888775 197.078315 \r\nL 266.903993 17.083636 \r\nL 266.973997 123.955477 \r\nL 266.998347 17.083636 \r\nL 267.013565 211.542173 \r\nL 267.086613 91.81357 \r\nL 267.153574 17.083636 \r\nL 267.135312 185.426874 \r\nL 267.193141 106.277428 \r\nL 267.296626 207.926208 \r\nL 267.29967 24.717339 \r\nL 267.302713 17.083636 \r\nL 267.339237 177.391397 \r\nL 267.354456 102.661463 \r\nL 267.436635 196.676541 \r\nL 267.412285 17.083636 \r\nL 267.467071 156.499157 \r\nL 267.537076 17.083636 \r\nL 267.512726 192.658803 \r\nL 267.579687 89.804701 \r\nL 267.66491 183.819778 \r\nL 267.667953 17.083636 \r\nL 267.689259 78.153259 \r\nL 267.765351 17.083636 \r\nL 267.713608 197.480089 \r\nL 267.798831 32.351042 \r\nL 267.820137 201.497827 \r\nL 267.853617 17.083636 \r\nL 267.908403 66.501818 \r\nL 267.926665 21.904922 \r\nL 267.944927 177.793171 \r\nL 268.0058 88.599379 \r\nL 268.008844 211.943947 \r\nL 268.072761 17.083636 \r\nL 268.115372 82.170998 \r\nL 268.182333 206.319113 \r\nL 268.161027 21.904922 \r\nL 268.224944 74.939069 \r\nL 268.227988 71.724878 \r\nL 268.231032 168.954146 \r\nL 268.234075 188.641064 \r\nL 268.27973 26.726208 \r\nL 268.325385 121.946608 \r\nL 268.346691 39.181197 \r\nL 268.416695 182.614457 \r\nL 268.438001 56.859246 \r\nL 268.441045 198.283636 \r\nL 268.46235 17.083636 \r\nL 268.550617 156.499157 \r\nL 268.571922 17.083636 \r\nL 268.651058 200.694279 \r\nL 268.663232 64.894723 \r\nL 268.769761 188.641064 \r\nL 268.739324 17.083636 \r\nL 268.772804 107.482749 \r\nL 268.778892 33.958137 \r\nL 268.797154 194.667672 \r\nL 268.876289 118.732417 \r\nL 268.900638 193.864124 \r\nL 268.979774 30.342173 \r\nL 268.988905 183.819778 \r\nL 268.991948 183.418004 \r\nL 269.013254 213.149268 \r\nL 269.022385 45.207805 \r\nL 269.083259 181.810909 \r\nL 269.09239 17.083636 \r\nL 269.186743 209.533304 \r\nL 269.192831 55.653925 \r\nL 269.287184 200.292506 \r\nL 269.25066 21.904922 \r\nL 269.305446 90.206475 \r\nL 269.329796 177.793171 \r\nL 269.351101 64.492949 \r\nL 269.369363 193.864124 \r\nL 269.378494 40.788293 \r\nL 269.460673 86.992284 \r\nL 269.576333 199.890732 \r\nL 269.54894 44.002483 \r\nL 269.579376 138.821109 \r\nL 269.597638 17.083636 \r\nL 269.603726 196.274767 \r\nL 269.691992 96.634856 \r\nL 269.743734 195.47122 \r\nL 269.710254 17.083636 \r\nL 269.801564 101.456142 \r\nL 269.853306 191.855255 \r\nL 269.816782 32.351042 \r\nL 269.908092 86.59051 \r\nL 269.923311 29.940399 \r\nL 269.993315 191.855255 \r\nL 270.011577 104.268559 \r\nL 270.078538 195.069446 \r\nL 270.084625 17.887184 \r\nL 270.115062 50.832639 \r\nL 270.157673 193.46235 \r\nL 270.121149 30.342173 \r\nL 270.215503 48.421996 \r\nL 270.22159 17.083636 \r\nL 270.285507 194.265898 \r\nL 270.3129 101.054368 \r\nL 270.407254 206.720887 \r\nL 270.373773 22.306696 \r\nL 270.428559 185.426874 \r\nL 270.434647 181.007361 \r\nL 270.43769 187.435743 \r\nL 270.529 17.083636 \r\nL 270.544219 197.480089 \r\nL 270.550306 66.501818 \r\nL 270.617267 17.083636 \r\nL 270.583786 186.230421 \r\nL 270.650747 56.457472 \r\nL 270.73597 213.551042 \r\nL 270.748144 17.083636 \r\nL 270.763363 192.257029 \r\nL 270.866847 17.083636 \r\nL 270.809018 205.515565 \r\nL 270.872935 168.150599 \r\nL 270.979463 17.083636 \r\nL 270.912502 206.720887 \r\nL 270.988594 114.312905 \r\nL 271.0099 203.506696 \r\nL 271.028162 17.083636 \r\nL 271.098166 110.69694 \r\nL 271.186432 205.515565 \r\nL 271.13469 36.36878 \r\nL 271.195563 57.662794 \r\nL 271.286873 208.729756 \r\nL 271.232087 17.083636 \r\nL 271.302092 128.776763 \r\nL 271.305135 46.8149 \r\nL 271.40862 198.283636 \r\nL 271.411664 78.555033 \r\nL 271.475581 204.310244 \r\nL 271.46645 17.083636 \r\nL 271.515148 93.822439 \r\nL 271.612546 17.083636 \r\nL 271.527323 195.47122 \r\nL 271.62472 92.215344 \r\nL 271.630808 187.837517 \r\nL 271.71603 17.083636 \r\nL 271.725161 88.599379 \r\nL 271.825602 203.90847 \r\nL 271.837777 17.083636 \r\nL 271.923 206.319113 \r\nL 271.950393 200.292506 \r\nL 271.95648 17.083636 \r\nL 272.063008 48.823769 \r\nL 272.111707 31.145721 \r\nL 272.178668 205.113792 \r\nL 272.190842 44.002483 \r\nL 272.251716 207.524435 \r\nL 272.291283 74.939069 \r\nL 272.333895 203.90847 \r\nL 272.367375 29.940399 \r\nL 272.400855 142.437073 \r\nL 272.501296 180.203814 \r\nL 272.513471 29.538625 \r\nL 272.528689 199.488958 \r\nL 272.586519 17.083636 \r\nL 272.623043 93.018891 \r\nL 272.714353 17.083636 \r\nL 272.65348 183.418004 \r\nL 272.732615 75.742616 \r\nL 272.750877 30.743947 \r\nL 272.784357 211.943947 \r\nL 272.817838 68.510687 \r\nL 272.924366 204.310244 \r\nL 272.830012 17.083636 \r\nL 272.92741 144.847716 \r\nL 273.033938 17.083636 \r\nL 272.963934 203.104922 \r\nL 273.036982 56.859246 \r\nL 273.040025 196.274767 \r\nL 273.058287 17.083636 \r\nL 273.149597 162.525765 \r\nL 273.253082 17.083636 \r\nL 273.167859 197.078315 \r\nL 273.262213 77.349712 \r\nL 273.329174 207.122661 \r\nL 273.295693 38.37765 \r\nL 273.38396 176.587849 \r\nL 273.438746 17.083636 \r\nL 273.429615 195.872993 \r\nL 273.493532 107.482749 \r\nL 273.496575 209.533304 \r\nL 273.593973 39.984745 \r\nL 273.603104 101.456142 \r\nL 273.670064 17.083636 \r\nL 273.654846 205.515565 \r\nL 273.709632 101.456142 \r\nL 273.770505 191.051707 \r\nL 273.72485 17.083636 \r\nL 273.81616 160.91867 \r\nL 273.895296 17.083636 \r\nL 273.892252 196.274767 \r\nL 273.928776 65.296497 \r\nL 273.992693 199.890732 \r\nL 273.983562 17.083636 \r\nL 274.050523 176.587849 \r\nL 274.09009 17.083636 \r\nL 274.157051 200.292506 \r\nL 274.163138 87.394058 \r\nL 274.208793 206.720887 \r\nL 274.260536 46.8149 \r\nL 274.27271 67.305366 \r\nL 274.33054 17.083636 \r\nL 274.342715 203.90847 \r\nL 274.382282 24.717339 \r\nL 274.400544 207.926208 \r\nL 274.473592 17.083636 \r\nL 274.494898 158.508027 \r\nL 274.534466 17.083636 \r\nL 274.525335 201.096053 \r\nL 274.60447 103.063237 \r\nL 274.616645 200.694279 \r\nL 274.689693 20.699601 \r\nL 274.710998 184.623326 \r\nL 274.726217 17.083636 \r\nL 274.811439 194.667672 \r\nL 274.823614 57.662794 \r\nL 274.835789 212.345721 \r\nL 274.884487 17.083636 \r\nL 274.933186 26.324435 \r\nL 275.015365 17.083636 \r\nL 275.042758 203.506696 \r\nL 275.121893 17.083636 \r\nL 275.064064 207.524435 \r\nL 275.155374 37.172328 \r\nL 275.231465 200.694279 \r\nL 275.216247 29.940399 \r\nL 275.264946 73.331973 \r\nL 275.27712 17.083636 \r\nL 275.353212 201.497827 \r\nL 275.365387 115.116452 \r\nL 275.456697 185.426874 \r\nL 275.414085 17.083636 \r\nL 275.474959 118.330643 \r\nL 275.493221 38.779424 \r\nL 275.48409 189.846386 \r\nL 275.587574 71.724878 \r\nL 275.633229 184.623326 \r\nL 275.678884 17.083636 \r\nL 275.694103 117.125322 \r\nL 275.803675 17.083636 \r\nL 275.748889 206.720887 \r\nL 275.806718 56.055698 \r\nL 275.82498 193.060576 \r\nL 275.821937 17.083636 \r\nL 275.907159 130.383858 \r\nL 275.964989 17.083636 \r\nL 275.983251 211.542173 \r\nL 276.019775 42.797162 \r\nL 276.028906 17.083636 \r\nL 276.06543 189.042838 \r\nL 276.114129 155.69561 \r\nL 276.129347 187.435743 \r\nL 276.120216 17.083636 \r\nL 276.153696 116.723548 \r\nL 276.24805 17.083636 \r\nL 276.241963 174.980754 \r\nL 276.263268 111.500488 \r\nL 276.366753 17.083636 \r\nL 276.290661 187.435743 \r\nL 276.37284 96.233082 \r\nL 276.385015 191.453481 \r\nL 276.400233 19.896053 \r\nL 276.482412 88.599379 \r\nL 276.573722 17.083636 \r\nL 276.570679 197.881863 \r\nL 276.585897 156.499157 \r\nL 276.607203 208.729756 \r\nL 276.628509 88.197605 \r\nL 276.72895 17.083636 \r\nL 276.640683 191.855255 \r\nL 276.738081 35.565233 \r\nL 276.792867 189.846386 \r\nL 276.765474 17.083636 \r\nL 276.847653 41.59184 \r\nL 276.948094 198.68541 \r\nL 276.938963 27.93153 \r\nL 276.957225 79.760355 \r\nL 277.048535 17.083636 \r\nL 277.033316 195.872993 \r\nL 277.066797 72.9302 \r\nL 277.16115 203.104922 \r\nL 277.072884 33.958137 \r\nL 277.176369 50.832639 \r\nL 277.270722 192.257029 \r\nL 277.182456 17.083636 \r\nL 277.288984 63.287627 \r\nL 277.292028 62.082306 \r\nL 277.328552 186.632195 \r\nL 277.319421 25.922661 \r\nL 277.404644 102.661463 \r\nL 277.483779 17.083636 \r\nL 277.465517 203.104922 \r\nL 277.517259 48.421996 \r\nL 277.623788 205.917339 \r\nL 277.541609 17.083636 \r\nL 277.64205 76.947938 \r\nL 277.678574 17.083636 \r\nL 277.648137 194.667672 \r\nL 277.702923 91.010022 \r\nL 277.785102 195.872993 \r\nL 277.806408 33.556364 \r\nL 277.812495 40.788293 \r\nL 277.852063 192.658803 \r\nL 277.885543 17.083636 \r\nL 277.931198 118.732417 \r\nL 277.955547 17.083636 \r\nL 277.967722 193.46235 \r\nL 278.037726 83.778093 \r\nL 278.059032 197.078315 \r\nL 278.104687 62.082306 \r\nL 278.147298 119.535965 \r\nL 278.247739 17.083636 \r\nL 278.16556 192.658803 \r\nL 278.250783 73.733747 \r\nL 278.253827 209.533304 \r\nL 278.278176 17.083636 \r\nL 278.360355 81.769224 \r\nL 278.427316 193.46235 \r\nL 278.369486 49.225543 \r\nL 278.466883 75.340843 \r\nL 278.5308 17.083636 \r\nL 278.488189 194.667672 \r\nL 278.564281 68.108914 \r\nL 278.649503 196.274767 \r\nL 278.619067 32.351042 \r\nL 278.676896 172.570111 \r\nL 278.734726 46.011353 \r\nL 278.725595 193.864124 \r\nL 278.789512 74.537295 \r\nL 278.792556 178.998492 \r\nL 278.871691 47.618448 \r\nL 278.899084 107.482749 \r\nL 278.956914 21.101375 \r\nL 278.944739 192.257029 \r\nL 278.98735 93.822439 \r\nL 279.069529 191.855255 \r\nL 279.090835 34.359911 \r\nL 279.096922 105.072106 \r\nL 279.142577 63.689401 \r\nL 279.166927 203.104922 \r\nL 279.197363 124.357251 \r\nL 279.203451 190.24816 \r\nL 279.246062 46.011353 \r\nL 279.303892 96.634856 \r\nL 279.309979 17.083636 \r\nL 279.316066 185.828647 \r\nL 279.416507 78.956807 \r\nL 279.434769 195.069446 \r\nL 279.456075 32.351042 \r\nL 279.532167 141.633525 \r\nL 279.583909 17.083636 \r\nL 279.553472 184.221552 \r\nL 279.641739 161.320443 \r\nL 279.666088 17.083636 \r\nL 279.647826 199.087184 \r\nL 279.757398 96.233082 \r\nL 279.793922 176.186075 \r\nL 279.806097 50.832639 \r\nL 279.812184 61.680532 \r\nL 279.815228 44.404257 \r\nL 279.879145 181.810909 \r\nL 279.90045 161.320443 \r\nL 279.909581 194.265898 \r\nL 279.985673 55.653925 \r\nL 280.000891 140.02643 \r\nL 280.089158 17.083636 \r\nL 280.058721 192.257029 \r\nL 280.110463 123.151929 \r\nL 280.17438 184.221552 \r\nL 280.153075 18.690732 \r\nL 280.216992 178.596718 \r\nL 280.317433 28.333304 \r\nL 280.29004 203.104922 \r\nL 280.329607 85.786962 \r\nL 280.344826 197.078315 \r\nL 280.41483 46.011353 \r\nL 280.436136 110.295166 \r\nL 280.463529 46.011353 \r\nL 280.518315 209.13153 \r\nL 280.548751 80.563902 \r\nL 280.579188 191.855255 \r\nL 280.573101 47.618448 \r\nL 280.637018 91.411796 \r\nL 280.68876 37.975876 \r\nL 280.670498 195.069446 \r\nL 280.74659 76.546164 \r\nL 280.847031 213.149268 \r\nL 280.777026 31.949268 \r\nL 280.859205 177.793171 \r\nL 280.941384 26.324435 \r\nL 280.92921 205.515565 \r\nL 280.971821 87.795831 \r\nL 281.050956 52.03796 \r\nL 281.072262 200.694279 \r\nL 281.154441 17.083636 \r\nL 281.184878 59.269889 \r\nL 281.187921 195.069446 \r\nL 281.197052 17.083636 \r\nL 281.297493 171.364789 \r\nL 281.355323 17.083636 \r\nL 281.343148 185.828647 \r\nL 281.410109 119.937738 \r\nL 281.413153 118.330643 \r\nL 281.416196 156.499157 \r\nL 281.461851 17.48541 \r\nL 281.458808 206.319113 \r\nL 281.525768 78.555033 \r\nL 281.528812 192.257029 \r\nL 281.604904 29.940399 \r\nL 281.63534 84.581641 \r\nL 281.638384 17.083636 \r\nL 281.674908 195.069446 \r\nL 281.744912 91.81357 \r\nL 281.790567 198.283636 \r\nL 281.751 17.083636 \r\nL 281.827091 165.338182 \r\nL 281.836222 17.083636 \r\nL 281.897096 185.426874 \r\nL 281.939707 85.786962 \r\nL 281.994493 201.096053 \r\nL 281.979275 49.225543 \r\nL 282.021886 78.153259 \r\nL 282.02493 32.752816 \r\nL 282.082759 208.729756 \r\nL 282.125371 88.599379 \r\nL 282.213637 197.480089 \r\nL 282.201462 53.645055 \r\nL 282.234943 101.456142 \r\nL 282.311034 203.104922 \r\nL 282.247117 42.797162 \r\nL 282.320165 96.634856 \r\nL 282.36582 17.083636 \r\nL 282.417563 200.292506 \r\nL 282.429737 41.190067 \r\nL 282.487567 181.007361 \r\nL 282.542353 175.382528 \r\nL 282.636707 51.234412 \r\nL 282.578877 185.426874 \r\nL 282.654969 74.135521 \r\nL 282.658012 74.135521 \r\nL 282.679318 38.37765 \r\nL 282.69758 204.310244 \r\nL 282.715842 75.742616 \r\nL 282.728017 213.551042 \r\nL 282.734104 61.278758 \r\nL 282.828458 174.980754 \r\nL 282.831501 192.658803 \r\nL 282.889331 50.029091 \r\nL 282.916724 107.482749 \r\nL 282.941073 189.042838 \r\nL 283.026296 38.779424 \r\nL 283.02934 195.872993 \r\nL 283.132824 17.083636 \r\nL 283.138912 175.382528 \r\nL 283.233265 54.046829 \r\nL 283.163261 185.828647 \r\nL 283.260658 84.983415 \r\nL 283.285008 176.989623 \r\nL 283.37023 67.70714 \r\nL 283.373274 128.776763 \r\nL 283.415885 187.033969 \r\nL 283.388492 38.779424 \r\nL 283.476759 142.437073 \r\nL 283.479802 40.386519 \r\nL 283.516326 203.104922 \r\nL 283.589374 83.778093 \r\nL 283.625898 183.016231 \r\nL 283.674597 17.083636 \r\nL 283.70199 104.670333 \r\nL 283.775038 42.797162 \r\nL 283.723296 183.016231 \r\nL 283.796344 166.141729 \r\nL 283.814606 187.837517 \r\nL 283.823737 74.135521 \r\nL 283.893741 97.438404 \r\nL 283.896785 98.643725 \r\nL 283.997226 201.096053 \r\nL 283.94244 75.340843 \r\nL 284.006357 106.277428 \r\nL 284.039837 191.453481 \r\nL 284.036793 63.287627 \r\nL 284.06723 123.955477 \r\nL 284.140278 53.243282 \r\nL 284.161584 191.855255 \r\nL 284.176802 143.642395 \r\nL 284.201152 195.47122 \r\nL 284.252894 45.609579 \r\nL 284.255938 103.465011 \r\nL 284.313767 17.083636 \r\nL 284.316811 184.623326 \r\nL 284.36551 69.314235 \r\nL 284.405077 195.069446 \r\nL 284.453776 54.448603 \r\nL 284.478125 140.829978 \r\nL 284.505518 44.806031 \r\nL 284.551173 185.426874 \r\nL 284.590741 112.304035 \r\nL 284.654658 188.23929 \r\nL 284.636396 42.395388 \r\nL 284.703357 144.044169 \r\nL 284.779448 188.23929 \r\nL 284.745968 51.234412 \r\nL 284.806841 109.491619 \r\nL 284.873802 17.083636 \r\nL 284.879889 212.345721 \r\nL 284.91337 72.528426 \r\nL 284.955981 199.087184 \r\nL 284.989461 32.752816 \r\nL 285.022942 154.490288 \r\nL 285.092946 43.198936 \r\nL 285.108164 193.46235 \r\nL 285.135557 53.243282 \r\nL 285.199474 190.649933 \r\nL 285.214693 52.841508 \r\nL 285.245129 121.946608 \r\nL 285.299915 54.046829 \r\nL 285.251217 187.435743 \r\nL 285.354701 57.662794 \r\nL 285.424706 207.122661 \r\nL 285.430793 56.859246 \r\nL 285.464273 152.079645 \r\nL 285.561671 17.083636 \r\nL 285.522103 194.265898 \r\nL 285.573845 103.866785 \r\nL 285.668199 208.729756 \r\nL 285.674286 17.083636 \r\nL 285.686461 197.078315 \r\nL 285.695592 17.083636 \r\nL 285.808208 109.491619 \r\nL 285.908649 46.011353 \r\nL 285.91778 189.042838 \r\nL 286.012133 63.689401 \r\nL 286.030395 110.295166 \r\nL 286.054745 68.108914 \r\nL 286.048657 194.667672 \r\nL 286.130836 91.010022 \r\nL 286.188666 188.23929 \r\nL 286.228234 33.556364 \r\nL 286.240408 74.537295 \r\nL 286.243452 71.323104 \r\nL 286.255627 121.946608 \r\nL 286.261714 33.556364 \r\nL 286.368242 196.274767 \r\nL 286.480858 64.492949 \r\nL 286.508251 187.033969 \r\nL 286.486945 31.949268 \r\nL 286.596517 150.070776 \r\nL 286.629998 29.940399 \r\nL 286.693915 185.426874 \r\nL 286.709133 62.885854 \r\nL 286.724351 191.855255 \r\nL 286.763919 45.207805 \r\nL 286.821749 144.044169 \r\nL 286.882622 17.083636 \r\nL 286.843054 191.855255 \r\nL 286.928277 133.196275 \r\nL 287.028718 211.140399 \r\nL 286.943495 17.083636 \r\nL 287.037849 120.741286 \r\nL 287.040893 17.083636 \r\nL 287.135246 189.846386 \r\nL 287.147421 103.866785 \r\nL 287.190032 205.113792 \r\nL 287.247862 17.083636 \r\nL 287.256993 85.786962 \r\nL 287.266124 21.904922 \r\nL 287.305692 197.078315 \r\nL 287.351347 98.643725 \r\nL 287.35439 187.837517 \r\nL 287.369609 46.8149 \r\nL 287.460919 93.018891 \r\nL 287.552229 211.140399 \r\nL 287.521792 17.083636 \r\nL 287.573534 176.989623 \r\nL 287.658757 17.083636 \r\nL 287.585709 195.069446 \r\nL 287.683106 142.437073 \r\nL 287.704412 181.810909 \r\nL 287.731805 17.083636 \r\nL 287.783547 131.58918 \r\nL 287.847464 30.743947 \r\nL 287.838333 196.676541 \r\nL 287.893119 116.321774 \r\nL 287.911381 51.234412 \r\nL 287.923556 194.265898 \r\nL 287.987473 128.374989 \r\nL 288.048346 203.90847 \r\nL 288.057477 17.083636 \r\nL 288.100089 180.203814 \r\nL 288.203573 17.083636 \r\nL 288.212704 109.893392 \r\nL 288.255316 187.435743 \r\nL 288.273578 17.083636 \r\nL 288.313145 69.716009 \r\nL 288.389237 17.083636 \r\nL 288.322276 195.872993 \r\nL 288.413586 181.409135 \r\nL 288.41663 211.140399 \r\nL 288.459241 17.083636 \r\nL 288.523158 174.177206 \r\nL 288.529246 99.849047 \r\nL 288.574901 55.653925 \r\nL 288.562726 188.23929 \r\nL 288.620556 145.651264 \r\nL 288.696647 203.506696 \r\nL 288.687516 53.645055 \r\nL 288.730128 150.874324 \r\nL 288.757521 43.60071 \r\nL 288.821438 187.837517 \r\nL 288.842743 55.252151 \r\nL 288.882311 185.828647 \r\nL 288.861005 42.797162 \r\nL 288.958403 131.58918 \r\nL 289.001014 191.855255 \r\nL 288.970577 44.806031 \r\nL 289.064931 99.447273 \r\nL 289.077106 37.172328 \r\nL 289.071018 204.310244 \r\nL 289.156241 172.570111 \r\nL 289.162328 180.605588 \r\nL 289.174503 64.492949 \r\nL 289.177547 98.241951 \r\nL 289.18059 17.083636 \r\nL 289.268857 185.828647 \r\nL 289.287119 97.03663 \r\nL 289.338861 187.435743 \r\nL 289.317555 17.083636 \r\nL 289.396691 186.632195 \r\nL 289.51235 17.083636 \r\nL 289.579311 178.998492 \r\nL 289.624966 142.035299 \r\nL 289.649315 17.083636 \r\nL 289.646271 199.890732 \r\nL 289.734538 138.821109 \r\nL 289.81976 17.083636 \r\nL 289.771062 198.68541 \r\nL 289.853241 29.538625 \r\nL 289.929332 210.336851 \r\nL 289.868459 17.083636 \r\nL 289.965856 196.274767 \r\nL 290.078472 17.083636 \r\nL 290.108909 184.623326 \r\nL 290.191088 136.008692 \r\nL 290.227612 75.742616 \r\nL 290.273267 182.614457 \r\nL 290.30066 87.394058 \r\nL 290.410232 211.943947 \r\nL 290.328053 33.556364 \r\nL 290.413275 181.409135 \r\nL 290.510673 17.083636 \r\nL 290.428494 209.13153 \r\nL 290.528935 26.324435 \r\nL 290.531978 197.480089 \r\nL 290.623288 17.083636 \r\nL 290.64155 140.428204 \r\nL 290.687205 18.288958 \r\nL 290.711555 195.069446 \r\nL 290.754166 99.849047 \r\nL 290.799821 197.881863 \r\nL 290.805908 52.03796 \r\nL 290.863738 197.480089 \r\nL 290.964179 33.15459 \r\nL 290.979397 41.993614 \r\nL 290.997659 184.623326 \r\nL 291.034183 34.359911 \r\nL 291.095057 144.044169 \r\nL 291.165061 42.395388 \r\nL 291.174192 193.060576 \r\nL 291.201585 87.795831 \r\nL 291.225934 209.935078 \r\nL 291.259415 17.083636 \r\nL 291.311157 111.098714 \r\nL 291.33855 17.887184 \r\nL 291.368987 189.846386 \r\nL 291.417685 93.822439 \r\nL 291.472471 205.917339 \r\nL 291.438991 17.083636 \r\nL 291.524214 197.881863 \r\nL 291.560738 17.083636 \r\nL 291.636829 84.179867 \r\nL 291.73727 189.444612 \r\nL 291.691615 17.083636 \r\nL 291.749445 164.936408 \r\nL 291.801188 17.083636 \r\nL 291.816406 188.641064 \r\nL 291.862061 95.831308 \r\nL 291.925978 17.083636 \r\nL 291.868148 179.400266 \r\nL 291.971633 54.448603 \r\nL 291.974677 209.533304 \r\nL 291.97772 17.083636 \r\nL 292.081205 70.519557 \r\nL 292.099467 197.881863 \r\nL 292.154253 17.083636 \r\nL 292.187733 160.91867 \r\nL 292.269912 34.761685 \r\nL 292.227301 189.846386 \r\nL 292.297305 117.125322 \r\nL 292.40079 204.310244 \r\nL 292.358179 34.761685 \r\nL 292.406877 95.831308 \r\nL 292.428183 201.497827 \r\nL 292.43427 66.501818 \r\nL 292.504275 141.231752 \r\nL 292.507318 31.547494 \r\nL 292.519493 191.855255 \r\nL 292.61689 62.48408 \r\nL 292.647327 190.24816 \r\nL 292.668633 21.503149 \r\nL 292.726462 103.866785 \r\nL 292.814729 17.083636 \r\nL 292.76603 192.658803 \r\nL 292.832991 79.358581 \r\nL 292.939519 198.68541 \r\nL 292.878646 17.083636 \r\nL 292.942563 54.448603 \r\nL 292.951694 199.087184 \r\nL 293.046047 17.083636 \r\nL 293.055178 174.177206 \r\nL 293.103877 17.083636 \r\nL 293.134314 212.345721 \r\nL 293.167794 115.518226 \r\nL 293.210405 21.904922 \r\nL 293.176925 201.497827 \r\nL 293.277366 78.555033 \r\nL 293.28041 78.153259 \r\nL 293.283453 89.402927 \r\nL 293.350414 34.761685 \r\nL 293.383894 176.186075 \r\nL 293.389982 137.214013 \r\nL 293.472161 36.36878 \r\nL 293.493466 193.46235 \r\nL 293.578689 17.083636 \r\nL 293.511728 202.703149 \r\nL 293.606082 40.788293 \r\nL 293.642606 181.810909 \r\nL 293.660868 17.083636 \r\nL 293.709567 133.196275 \r\nL 293.80392 17.083636 \r\nL 293.758265 203.90847 \r\nL 293.819139 144.044169 \r\nL 293.901318 51.234412 \r\nL 293.876968 192.257029 \r\nL 293.916536 106.679202 \r\nL 293.928711 199.890732 \r\nL 294.020021 17.083636 \r\nL 294.026108 115.116452 \r\nL 294.099156 17.083636 \r\nL 294.086981 200.292506 \r\nL 294.132636 122.348381 \r\nL 294.181335 174.177206 \r\nL 294.178291 26.324435 \r\nL 294.236121 100.652594 \r\nL 294.281776 33.15459 \r\nL 294.254383 194.667672 \r\nL 294.336562 123.553703 \r\nL 294.339606 202.301375 \r\nL 294.379173 17.083636 \r\nL 294.446134 84.581641 \r\nL 294.507007 44.002483 \r\nL 294.522226 178.998492 \r\nL 294.549619 82.974545 \r\nL 294.647016 205.113792 \r\nL 294.577012 19.092506 \r\nL 294.659191 54.850377 \r\nL 294.747457 190.24816 \r\nL 294.677453 17.48541 \r\nL 294.77485 125.964346 \r\nL 294.847898 17.083636 \r\nL 294.875291 168.150599 \r\nL 294.884422 160.115122 \r\nL 294.890509 123.151929 \r\nL 294.997038 17.083636 \r\nL 294.92399 210.336851 \r\nL 295.003125 85.786962 \r\nL 295.057911 175.382528 \r\nL 295.018343 17.083636 \r\nL 295.112697 96.233082 \r\nL 295.200963 17.083636 \r\nL 295.164439 213.149268 \r\nL 295.222269 84.581641 \r\nL 295.292273 198.283636 \r\nL 295.277055 17.083636 \r\nL 295.313579 84.983415 \r\nL 295.410976 17.083636 \r\nL 295.368365 160.516896 \r\nL 295.41402 142.838847 \r\nL 295.417064 195.47122 \r\nL 295.496199 17.083636 \r\nL 295.523592 118.732417 \r\nL 295.569247 39.181197 \r\nL 295.575334 176.989623 \r\nL 295.608815 72.9302 \r\nL 295.63012 185.828647 \r\nL 295.703168 31.547494 \r\nL 295.72143 170.159468 \r\nL 295.727518 148.061907 \r\nL 295.730561 187.435743 \r\nL 295.739692 17.083636 \r\nL 295.831002 188.641064 \r\nL 295.843177 73.331973 \r\nL 295.934487 34.359911 \r\nL 295.949705 207.122661 \r\nL 296.01971 24.315565 \r\nL 296.059277 126.767894 \r\nL 296.153631 178.596718 \r\nL 296.107976 20.699601 \r\nL 296.162762 82.974545 \r\nL 296.241897 17.083636 \r\nL 296.220592 186.230421 \r\nL 296.26929 93.018891 \r\nL 296.281465 205.917339 \r\nL 296.32712 45.207805 \r\nL 296.378862 157.704479 \r\nL 296.406255 42.797162 \r\nL 296.461041 208.327982 \r\nL 296.491478 101.054368 \r\nL 296.50974 206.720887 \r\nL 296.576701 33.958137 \r\nL 296.60105 131.58918 \r\nL 296.637574 29.136851 \r\nL 296.695404 195.872993 \r\nL 296.710622 137.214013 \r\nL 296.78367 208.327982 \r\nL 296.762364 17.083636 \r\nL 296.81715 117.928869 \r\nL 296.914548 17.083636 \r\nL 296.850631 205.113792 \r\nL 296.926722 105.875654 \r\nL 296.984552 181.810909 \r\nL 296.996727 53.243282 \r\nL 297.033251 101.857916 \r\nL 297.078906 20.297827 \r\nL 297.112386 186.632195 \r\nL 297.133692 70.519557 \r\nL 297.225002 189.846386 \r\nL 297.185434 17.083636 \r\nL 297.243264 77.349712 \r\nL 297.328486 170.963016 \r\nL 297.285875 32.351042 \r\nL 297.346748 162.927539 \r\nL 297.453277 17.083636 \r\nL 297.407622 205.917339 \r\nL 297.459364 82.170998 \r\nL 297.471539 27.529756 \r\nL 297.48067 199.488958 \r\nL 297.553718 89.402927 \r\nL 297.651115 193.060576 \r\nL 297.617635 23.110244 \r\nL 297.666333 146.856585 \r\nL 297.760687 23.512018 \r\nL 297.721119 198.68541 \r\nL 297.778949 56.859246 \r\nL 297.873303 205.113792 \r\nL 297.830691 20.699601 \r\nL 297.888521 122.750155 \r\nL 297.955482 25.520887 \r\nL 297.995049 198.283636 \r\nL 297.998093 134.80337 \r\nL 298.037661 23.512018 \r\nL 298.022442 169.35592 \r\nL 298.11984 58.064568 \r\nL 298.220281 194.265898 \r\nL 298.21115 42.395388 \r\nL 298.229412 95.429534 \r\nL 298.326809 72.126652 \r\nL 298.262892 189.042838 \r\nL 298.329853 74.939069 \r\nL 298.381595 192.257029 \r\nL 298.442468 108.688071 \r\nL 298.466818 201.497827 \r\nL 298.472905 66.100044 \r\nL 298.515516 111.902262 \r\nL 298.51856 39.984745 \r\nL 298.585521 184.221552 \r\nL 298.622045 134.401596 \r\nL 298.6677 187.033969 \r\nL 298.679874 54.448603 \r\nL 298.725529 175.784302 \r\nL 298.807708 26.726208 \r\nL 298.755966 181.409135 \r\nL 298.835101 148.865455 \r\nL 298.929455 191.855255 \r\nL 298.862494 41.59184 \r\nL 298.938586 164.936408 \r\nL 298.953804 54.046829 \r\nL 299.029896 191.051707 \r\nL 299.051202 92.617118 \r\nL 299.057289 88.197605 \r\nL 299.060333 95.429534 \r\nL 299.090769 197.480089 \r\nL 299.136424 73.733747 \r\nL 299.172948 159.311574 \r\nL 299.185123 38.37765 \r\nL 299.276433 208.327982 \r\nL 299.279477 171.364789 \r\nL 299.28252 205.515565 \r\nL 299.352525 23.512018 \r\nL 299.389049 176.989623 \r\nL 299.459053 17.083636 \r\nL 299.425573 192.257029 \r\nL 299.501665 129.58031 \r\nL 299.596018 195.47122 \r\nL 299.562538 17.083636 \r\nL 299.611237 187.033969 \r\nL 299.690372 24.315565 \r\nL 299.644717 189.042838 \r\nL 299.726896 28.735078 \r\nL 299.836468 204.712018 \r\nL 299.766464 23.913792 \r\nL 299.845599 142.035299 \r\nL 299.94604 27.93153 \r\nL 299.88821 190.24816 \r\nL 299.955171 40.386519 \r\nL 299.970389 201.497827 \r\nL 299.994739 17.083636 \r\nL 300.067787 103.465011 \r\nL 300.131704 196.676541 \r\nL 300.079961 38.779424 \r\nL 300.143878 74.939069 \r\nL 300.238232 17.083636 \r\nL 300.201708 194.667672 \r\nL 300.247363 133.999823 \r\nL 300.338673 187.033969 \r\nL 300.31128 17.083636 \r\nL 300.356935 159.713348 \r\nL 300.36911 17.083636 \r\nL 300.381284 194.265898 \r\nL 300.466507 167.347051 \r\nL 300.55173 203.506696 \r\nL 300.539555 17.083636 \r\nL 300.563904 93.420665 \r\nL 300.624778 17.083636 \r\nL 300.588254 175.784302 \r\nL 300.636952 165.739956 \r\nL 300.639996 185.0251 \r\nL 300.658258 17.083636 \r\nL 300.743481 146.053038 \r\nL 300.846965 17.083636 \r\nL 300.828703 205.515565 \r\nL 300.856096 97.840177 \r\nL 300.898708 197.480089 \r\nL 300.886533 17.083636 \r\nL 300.953494 95.027761 \r\nL 301.04176 17.083636 \r\nL 301.029585 188.23929 \r\nL 301.063066 40.386519 \r\nL 301.151332 197.078315 \r\nL 301.169594 17.083636 \r\nL 301.178725 174.57898 \r\nL 301.273079 17.083636 \r\nL 301.193943 191.453481 \r\nL 301.291341 85.385188 \r\nL 301.303515 187.435743 \r\nL 301.31569 33.958137 \r\nL 301.379607 170.963016 \r\nL 301.446568 17.083636 \r\nL 301.477004 193.060576 \r\nL 301.489179 125.562572 \r\nL 301.553096 179.400266 \r\nL 301.49831 17.083636 \r\nL 301.595707 88.197605 \r\nL 301.641362 17.083636 \r\nL 301.699192 199.087184 \r\nL 301.702236 135.205144 \r\nL 301.744847 203.104922 \r\nL 301.796589 66.903592 \r\nL 301.802677 106.679202 \r\nL 301.909205 17.083636 \r\nL 301.848332 199.890732 \r\nL 301.912249 91.81357 \r\nL 301.973122 196.676541 \r\nL 302.009646 17.083636 \r\nL 302.021821 70.92133 \r\nL 302.064432 190.649933 \r\nL 302.091825 17.083636 \r\nL 302.134436 114.714678 \r\nL 302.140524 167.748825 \r\nL 302.234877 208.729756 \r\nL 302.183135 17.083636 \r\nL 302.240965 178.194945 \r\nL 302.335318 17.083636 \r\nL 302.338362 200.292506 \r\nL 302.350537 40.386519 \r\nL 302.454021 195.872993 \r\nL 302.384017 17.083636 \r\nL 302.460109 139.222882 \r\nL 302.557506 20.297827 \r\nL 302.484458 204.712018 \r\nL 302.569681 91.411796 \r\nL 302.670122 210.336851 \r\nL 302.664034 17.083636 \r\nL 302.676209 81.36745 \r\nL 302.758388 17.083636 \r\nL 302.71882 197.078315 \r\nL 302.785781 109.893392 \r\nL 302.864916 17.083636 \r\nL 302.825349 185.426874 \r\nL 302.886222 37.574102 \r\nL 302.977532 194.667672 \r\nL 302.941008 20.297827 \r\nL 302.998838 156.097384 \r\nL 303.087104 17.083636 \r\nL 303.020143 205.917339 \r\nL 303.10841 172.971885 \r\nL 303.187545 17.083636 \r\nL 303.169283 202.301375 \r\nL 303.217982 23.512018 \r\nL 303.287986 195.47122 \r\nL 303.239287 17.083636 \r\nL 303.330597 162.525765 \r\nL 303.424951 205.515565 \r\nL 303.351903 17.083636 \r\nL 303.427995 118.330643 \r\nL 303.525392 17.083636 \r\nL 303.528436 187.033969 \r\nL 303.537567 74.939069 \r\nL 303.552785 191.051707 \r\nL 303.555829 17.083636 \r\nL 303.647139 70.92133 \r\nL 303.695837 17.083636 \r\nL 303.662357 166.945277 \r\nL 303.74758 126.767894 \r\nL 303.808453 188.641064 \r\nL 303.820628 17.083636 \r\nL 303.851064 101.456142 \r\nL 303.921069 19.896053 \r\nL 303.896719 187.837517 \r\nL 303.9302 54.850377 \r\nL 304.033684 176.989623 \r\nL 303.939331 17.083636 \r\nL 304.039772 84.179867 \r\nL 304.11282 190.649933 \r\nL 304.05499 17.083636 \r\nL 304.149344 78.555033 \r\nL 304.176737 17.083636 \r\nL 304.170649 187.033969 \r\nL 304.210217 99.849047 \r\nL 304.277178 181.409135 \r\nL 304.225435 19.092506 \r\nL 304.316745 70.92133 \r\nL 304.338051 17.083636 \r\nL 304.374575 187.837517 \r\nL 304.42023 39.984745 \r\nL 304.481103 194.265898 \r\nL 304.475016 17.083636 \r\nL 304.532846 140.829978 \r\nL 304.538933 190.649933 \r\nL 304.560239 44.404257 \r\nL 304.584588 160.516896 \r\nL 304.599806 17.083636 \r\nL 304.608937 207.122661 \r\nL 304.69416 35.967007 \r\nL 304.773295 190.649933 \r\nL 304.745902 17.083636 \r\nL 304.803732 61.278758 \r\nL 304.806776 63.287627 \r\nL 304.91026 187.837517 \r\nL 304.864605 22.70847 \r\nL 304.919391 117.928869 \r\nL 304.974177 17.083636 \r\nL 305.00157 175.784302 \r\nL 305.028963 164.534634 \r\nL 305.080706 21.503149 \r\nL 305.09288 191.051707 \r\nL 305.141579 121.544834 \r\nL 305.175059 197.480089 \r\nL 305.181147 62.885854 \r\nL 305.217671 76.947938 \r\nL 305.312024 17.083636 \r\nL 305.308981 208.729756 \r\nL 305.324199 75.340843 \r\nL 305.378985 192.658803 \r\nL 305.372898 23.512018 \r\nL 305.433771 149.669002 \r\nL 305.48247 47.618448 \r\nL 305.442902 193.060576 \r\nL 305.543343 64.894723 \r\nL 305.616391 196.676541 \r\nL 305.558561 17.083636 \r\nL 305.652915 152.883193 \r\nL 305.744225 17.083636 \r\nL 305.674221 202.301375 \r\nL 305.765531 98.643725 \r\nL 305.768574 98.241951 \r\nL 305.865972 199.087184 \r\nL 305.786836 17.083636 \r\nL 305.878146 147.660133 \r\nL 305.935976 208.327982 \r\nL 305.993806 17.083636 \r\nL 306.039461 205.917339 \r\nL 306.103378 144.445942 \r\nL 306.106421 17.083636 \r\nL 306.149033 196.676541 \r\nL 306.215993 47.216674 \r\nL 306.322522 199.488958 \r\nL 306.313391 19.494279 \r\nL 306.325565 180.203814 \r\nL 306.368177 17.083636 \r\nL 306.331653 193.060576 \r\nL 306.438181 91.411796 \r\nL 306.508185 17.083636 \r\nL 306.447312 203.506696 \r\nL 306.538622 78.555033 \r\nL 306.629932 195.47122 \r\nL 306.623845 17.083636 \r\nL 306.648194 138.419335 \r\nL 306.684718 37.574102 \r\nL 306.70298 196.676541 \r\nL 306.76081 90.206475 \r\nL 306.85212 60.876984 \r\nL 306.785159 191.855255 \r\nL 306.858207 86.59051 \r\nL 306.861251 176.587849 \r\nL 306.964735 17.083636 \r\nL 306.970823 139.222882 \r\nL 307.025609 17.083636 \r\nL 307.031696 208.327982 \r\nL 307.083439 63.689401 \r\nL 307.123006 194.265898 \r\nL 307.168661 17.083636 \r\nL 307.196054 111.098714 \r\nL 307.278233 17.083636 \r\nL 307.229535 190.24816 \r\nL 307.305626 88.197605 \r\nL 307.390849 195.069446 \r\nL 307.317801 31.547494 \r\nL 307.415198 131.58918 \r\nL 307.485203 71.323104 \r\nL 307.479115 188.23929 \r\nL 307.527814 104.670333 \r\nL 307.600862 25.922661 \r\nL 307.585644 181.409135 \r\nL 307.625211 81.769224 \r\nL 307.628255 197.480089 \r\nL 307.698259 17.083636 \r\nL 307.734783 84.179867 \r\nL 307.7987 192.658803 \r\nL 307.756089 17.083636 \r\nL 307.841312 96.634856 \r\nL 307.85653 36.770554 \r\nL 307.871748 193.060576 \r\nL 307.935665 185.828647 \r\nL 307.938709 193.864124 \r\nL 307.975233 55.653925 \r\nL 307.993495 93.822439 \r\nL 308.087849 17.083636 \r\nL 308.051325 194.667672 \r\nL 308.103067 106.277428 \r\nL 308.106111 199.488958 \r\nL 308.112198 17.083636 \r\nL 308.212639 142.838847 \r\nL 308.294818 17.083636 \r\nL 308.252207 186.632195 \r\nL 308.325255 31.949268 \r\nL 308.413521 189.846386 \r\nL 308.443958 168.150599 \r\nL 308.492656 17.083636 \r\nL 308.498744 183.819778 \r\nL 308.556573 68.510687 \r\nL 308.626578 204.310244 \r\nL 308.629621 17.083636 \r\nL 308.663102 85.385188 \r\nL 308.763543 17.083636 \r\nL 308.672233 193.060576 \r\nL 308.766586 97.03663 \r\nL 308.775717 193.46235 \r\nL 308.824416 31.145721 \r\nL 308.873115 178.998492 \r\nL 308.876158 17.083636 \r\nL 308.937032 189.846386 \r\nL 308.982687 90.206475 \r\nL 308.994861 205.917339 \r\nL 309.052691 29.940399 \r\nL 309.092259 150.874324 \r\nL 309.110521 38.779424 \r\nL 309.128783 195.872993 \r\nL 309.201831 52.439734 \r\nL 309.22618 199.890732 \r\nL 309.238355 44.404257 \r\nL 309.311403 177.391397 \r\nL 309.4088 47.618448 \r\nL 309.384451 209.533304 \r\nL 309.424018 86.59051 \r\nL 309.427062 40.788293 \r\nL 309.527503 199.488958 \r\nL 309.530547 95.027761 \r\nL 309.627944 39.984745 \r\nL 309.637075 162.525765 \r\nL 309.734472 18.690732 \r\nL 309.707079 201.899601 \r\nL 309.749691 56.055698 \r\nL 309.86535 189.042838 \r\nL 309.816651 17.083636 \r\nL 309.886656 89.402927 \r\nL 309.950573 17.083636 \r\nL 309.917092 174.980754 \r\nL 309.95666 83.778093 \r\nL 309.959704 205.917339 \r\nL 309.999271 72.9302 \r\nL 310.066232 175.382528 \r\nL 310.145367 17.083636 \r\nL 310.154498 197.881863 \r\nL 310.178848 121.544834 \r\nL 310.239721 202.301375 \r\nL 310.191022 17.083636 \r\nL 310.28842 128.374989 \r\nL 310.327987 36.36878 \r\nL 310.3219 193.864124 \r\nL 310.397992 69.716009 \r\nL 310.449734 199.488958 \r\nL 310.404079 17.083636 \r\nL 310.510607 184.623326 \r\nL 310.620179 190.649933 \r\nL 310.623223 17.083636 \r\nL 310.732795 211.943947 \r\nL 310.738882 136.008692 \r\nL 310.814974 17.083636 \r\nL 310.772363 190.24816 \r\nL 310.830192 95.027761 \r\nL 310.915415 206.720887 \r\nL 310.878891 63.287627 \r\nL 310.942808 146.856585 \r\nL 311.028031 17.083636 \r\nL 310.976288 184.623326 \r\nL 311.055424 89.804701 \r\nL 311.058467 189.444612 \r\nL 311.088904 25.119113 \r\nL 311.168039 150.070776 \r\nL 311.250218 17.083636 \r\nL 311.222825 190.24816 \r\nL 311.280655 70.92133 \r\nL 311.320223 187.837517 \r\nL 311.289786 17.083636 \r\nL 311.393271 172.168337 \r\nL 311.487624 17.083636 \r\nL 311.4511 186.230421 \r\nL 311.502843 150.874324 \r\nL 311.515017 184.221552 \r\nL 311.551541 17.083636 \r\nL 311.612415 170.963016 \r\nL 311.715899 203.104922 \r\nL 311.728074 17.083636 \r\nL 311.813297 196.274767 \r\nL 311.84069 54.046829 \r\nL 311.843733 22.70847 \r\nL 311.871126 195.47122 \r\nL 311.950262 61.278758 \r\nL 312.02331 194.265898 \r\nL 312.062877 128.374989 \r\nL 312.084183 31.547494 \r\nL 312.111576 193.46235 \r\nL 312.172449 110.295166 \r\nL 312.230279 190.649933 \r\nL 312.227235 52.03796 \r\nL 312.282021 172.971885 \r\nL 312.367244 30.743947 \r\nL 312.294196 188.641064 \r\nL 312.397681 36.36878 \r\nL 312.400724 34.359911 \r\nL 312.485947 193.46235 \r\nL 312.47986 17.083636 \r\nL 312.51334 82.572772 \r\nL 312.598563 18.690732 \r\nL 312.540733 190.24816 \r\nL 312.613781 105.072106 \r\nL 312.705091 186.230421 \r\nL 312.686829 40.788293 \r\nL 312.723353 164.936408 \r\nL 312.778139 48.020222 \r\nL 312.72944 193.864124 \r\nL 312.835969 98.241951 \r\nL 312.866405 195.47122 \r\nL 312.869449 60.876984 \r\nL 312.933366 171.766563 \r\nL 312.939453 28.333304 \r\nL 313.006414 205.515565 \r\nL 313.045982 117.125322 \r\nL 313.122073 209.13153 \r\nL 313.140335 29.538625 \r\nL 313.158597 170.159468 \r\nL 313.176859 204.712018 \r\nL 313.268169 17.083636 \r\nL 313.307737 191.453481 \r\nL 313.380785 84.179867 \r\nL 313.389916 193.060576 \r\nL 313.414265 23.110244 \r\nL 313.493401 131.990953 \r\nL 313.514706 38.37765 \r\nL 313.51775 189.444612 \r\nL 313.602973 95.027761 \r\nL 313.657759 197.480089 \r\nL 313.630366 40.788293 \r\nL 313.706457 101.456142 \r\nL 313.709501 39.582971 \r\nL 313.715588 198.283636 \r\nL 313.819073 64.492949 \r\nL 313.831248 176.186075 \r\nL 313.867772 50.029091 \r\nL 313.928645 112.304035 \r\nL 313.931689 42.797162 \r\nL 313.980387 189.444612 \r\nL 314.035173 81.769224 \r\nL 314.096047 191.051707 \r\nL 314.086916 17.083636 \r\nL 314.144745 107.884523 \r\nL 314.175182 60.073437 \r\nL 314.233012 178.596718 \r\nL 314.336496 45.609579 \r\nL 314.254317 195.872993 \r\nL 314.345627 95.027761 \r\nL 314.357802 203.104922 \r\nL 314.446068 27.529756 \r\nL 314.506942 194.265898 \r\nL 314.543466 18.690732 \r\nL 314.55564 108.286297 \r\nL 314.656082 27.93153 \r\nL 314.625645 203.506696 \r\nL 314.668256 58.868115 \r\nL 314.716955 194.667672 \r\nL 314.686518 17.083636 \r\nL 314.777828 165.739956 \r\nL 314.878269 17.083636 \r\nL 314.817396 185.828647 \r\nL 314.890444 41.993614 \r\nL 314.933055 189.846386 \r\nL 314.948274 17.083636 \r\nL 315.000016 40.788293 \r\nL 315.024365 17.083636 \r\nL 315.115675 211.140399 \r\nL 315.133937 22.70847 \r\nL 315.228291 75.742616 \r\nL 315.234378 24.315565 \r\nL 315.307426 198.68541 \r\nL 315.322645 95.027761 \r\nL 315.34395 195.47122 \r\nL 315.353081 41.993614 \r\nL 315.43526 147.660133 \r\nL 315.508308 17.083636 \r\nL 315.483959 198.68541 \r\nL 315.547876 70.117783 \r\nL 315.633099 32.752816 \r\nL 315.566138 194.265898 \r\nL 315.636142 66.501818 \r\nL 315.693972 206.720887 \r\nL 315.700059 39.984745 \r\nL 315.748758 132.794501 \r\nL 315.754845 29.538625 \r\nL 315.849199 207.926208 \r\nL 315.861374 64.091175 \r\nL 315.964858 199.890732 \r\nL 315.910072 22.306696 \r\nL 315.967902 130.785632 \r\nL 316.071387 17.083636 \r\nL 316.043994 208.327982 \r\nL 316.077474 84.983415 \r\nL 316.144435 206.720887 \r\nL 316.09878 28.333304 \r\nL 316.187046 174.177206 \r\nL 316.22357 196.274767 \r\nL 316.299662 17.083636 \r\nL 316.400103 203.506696 \r\nL 316.409234 150.874324 \r\nL 316.494456 17.083636 \r\nL 316.427496 192.257029 \r\nL 316.521849 34.359911 \r\nL 316.567504 195.872993 \r\nL 316.594897 17.083636 \r\nL 316.634465 157.302705 \r\nL 316.670989 17.083636 \r\nL 316.677076 191.453481 \r\nL 316.744037 120.741286 \r\nL 316.792736 204.712018 \r\nL 316.801867 22.70847 \r\nL 316.853609 172.570111 \r\nL 316.947963 201.899601 \r\nL 316.966225 17.083636 \r\nL 317.057535 192.257029 \r\nL 317.075797 182.212683 \r\nL 317.07884 34.359911 \r\nL 317.087971 209.533304 \r\nL 317.188412 73.733747 \r\nL 317.255373 17.887184 \r\nL 317.212762 209.533304 \r\nL 317.297984 29.940399 \r\nL 317.364945 182.614457 \r\nL 317.383207 17.083636 \r\nL 317.407556 95.831308 \r\nL 317.514085 17.083636 \r\nL 317.453211 187.435743 \r\nL 317.517128 34.359911 \r\nL 317.568871 207.524435 \r\nL 317.581045 17.083636 \r\nL 317.6267 155.69561 \r\nL 317.641919 30.342173 \r\nL 317.724098 189.444612 \r\nL 317.733229 151.677871 \r\nL 317.736272 192.257029 \r\nL 317.788015 17.083636 \r\nL 317.836713 101.054368 \r\nL 317.839757 17.083636 \r\nL 317.92498 181.409135 \r\nL 317.946285 127.973215 \r\nL 317.99194 194.667672 \r\nL 317.952373 17.083636 \r\nL 318.046726 105.072106 \r\nL 318.122818 17.083636 \r\nL 318.058901 195.872993 \r\nL 318.150211 162.123991 \r\nL 318.153255 209.533304 \r\nL 318.162386 17.083636 \r\nL 318.253696 49.225543 \r\nL 318.256739 19.092506 \r\nL 318.320656 194.265898 \r\nL 318.360224 58.466341 \r\nL 318.405879 194.265898 \r\nL 318.393704 17.083636 \r\nL 318.47284 168.954146 \r\nL 318.512407 43.60071 \r\nL 318.478927 185.828647 \r\nL 318.585455 97.840177 \r\nL 318.588499 96.634856 \r\nL 318.591543 188.23929 \r\nL 318.691984 17.083636 \r\nL 318.698071 80.563902 \r\nL 318.707202 186.632195 \r\nL 318.792425 17.083636 \r\nL 318.804599 101.456142 \r\nL 318.835036 17.083636 \r\nL 318.886778 210.336851 \r\nL 318.911128 122.750155 \r\nL 318.932433 205.515565 \r\nL 318.990263 25.922661 \r\nL 319.0207 197.881863 \r\nL 319.023743 22.70847 \r\nL 319.090704 199.488958 \r\nL 319.133315 68.912461 \r\nL 319.136359 44.404257 \r\nL 319.139403 193.060576 \r\nL 319.239844 71.323104 \r\nL 319.300717 193.46235 \r\nL 319.346372 19.092506 \r\nL 319.349416 138.821109 \r\nL 319.41942 17.083636 \r\nL 319.437682 192.658803 \r\nL 319.462031 49.627317 \r\nL 319.525948 210.738625 \r\nL 319.507686 17.083636 \r\nL 319.574647 125.964346 \r\nL 319.644651 26.324435 \r\nL 319.611171 166.945277 \r\nL 319.681175 46.8149 \r\nL 319.769442 208.729756 \r\nL 319.687263 17.083636 \r\nL 319.793791 163.731086 \r\nL 319.903363 17.083636 \r\nL 319.848577 185.0251 \r\nL 319.906407 33.556364 \r\nL 319.912494 191.051707 \r\nL 319.997717 17.48541 \r\nL 320.015979 164.534634 \r\nL 320.085983 17.083636 \r\nL 320.061634 190.649933 \r\nL 320.128594 80.965676 \r\nL 320.162075 22.306696 \r\nL 320.204686 185.0251 \r\nL 320.235123 116.321774 \r\nL 320.320345 194.667672 \r\nL 320.286865 17.083636 \r\nL 320.338607 38.779424 \r\nL 320.402524 17.083636 \r\nL 320.387306 184.221552 \r\nL 320.432961 155.69561 \r\nL 320.51514 50.430865 \r\nL 320.442092 205.515565 \r\nL 320.554708 56.055698 \r\nL 320.652105 196.274767 \r\nL 320.566882 17.083636 \r\nL 320.66428 80.162129 \r\nL 320.691673 17.083636 \r\nL 320.703847 188.23929 \r\nL 320.75559 124.759024 \r\nL 320.840812 202.301375 \r\nL 320.776895 17.083636 \r\nL 320.859074 93.018891 \r\nL 320.959515 17.083636 \r\nL 320.941253 188.23929 \r\nL 320.97169 53.243282 \r\nL 321.047782 191.453481 \r\nL 321.063 17.083636 \r\nL 321.081262 67.305366 \r\nL 321.09648 188.641064 \r\nL 321.178659 17.083636 \r\nL 321.184747 71.323104 \r\nL 321.2791 198.68541 \r\nL 321.291275 17.083636 \r\nL 321.330843 183.418004 \r\nL 321.403891 92.617118 \r\nL 321.483026 17.083636 \r\nL 321.501288 176.989623 \r\nL 321.510419 66.501818 \r\nL 321.613904 187.033969 \r\nL 321.528681 46.011353 \r\nL 321.619991 48.020222 \r\nL 321.656515 189.042838 \r\nL 321.720432 45.207805 \r\nL 321.729563 115.116452 \r\nL 321.73565 44.002483 \r\nL 321.79348 202.301375 \r\nL 321.842179 67.305366 \r\nL 321.88479 191.855255 \r\nL 321.906096 17.083636 \r\nL 321.960882 120.741286 \r\nL 321.997406 43.198936 \r\nL 321.988275 190.24816 \r\nL 322.070454 68.108914 \r\nL 322.173939 207.926208 \r\nL 322.103934 58.064568 \r\nL 322.18307 161.320443 \r\nL 322.210463 37.172328 \r\nL 322.225681 198.68541 \r\nL 322.292642 81.36745 \r\nL 322.344384 191.453481 \r\nL 322.329166 39.984745 \r\nL 322.405257 185.426874 \r\nL 322.429607 43.60071 \r\nL 322.514829 114.312905 \r\nL 322.618314 206.720887 \r\nL 322.533091 17.083636 \r\nL 322.624401 98.643725 \r\nL 322.682231 29.940399 \r\nL 322.670056 189.042838 \r\nL 322.73093 78.153259 \r\nL 322.749192 197.480089 \r\nL 322.737017 45.207805 \r\nL 322.840502 193.060576 \r\nL 322.852676 40.386519 \r\nL 322.950074 41.190067 \r\nL 323.029209 176.587849 \r\nL 323.053558 32.351042 \r\nL 323.059646 80.162129 \r\nL 323.068777 206.720887 \r\nL 323.157043 32.752816 \r\nL 323.166174 186.632195 \r\nL 323.266615 180.203814 \r\nL 323.333576 35.565233 \r\nL 323.34575 206.319113 \r\nL 323.379231 86.992284 \r\nL 323.424886 62.885854 \r\nL 323.443148 177.793171 \r\nL 323.482715 72.528426 \r\nL 323.52837 183.418004 \r\nL 323.574025 58.868115 \r\nL 323.595331 122.348381 \r\nL 323.698816 46.011353 \r\nL 323.628811 195.069446 \r\nL 323.707947 79.358581 \r\nL 323.714034 197.480089 \r\nL 323.759689 31.547494 \r\nL 323.820562 150.47255 \r\nL 323.927091 35.967007 \r\nL 323.832737 209.533304 \r\nL 323.933178 77.349712 \r\nL 324.039706 181.409135 \r\nL 324.003182 21.101375 \r\nL 324.045794 126.36612 \r\nL 324.143191 17.083636 \r\nL 324.127973 197.078315 \r\nL 324.152322 82.572772 \r\nL 324.176671 195.069446 \r\nL 324.228414 22.70847 \r\nL 324.261894 73.331973 \r\nL 324.298418 193.060576 \r\nL 324.362335 17.083636 \r\nL 324.365379 62.885854 \r\nL 324.386684 17.083636 \r\nL 324.37451 178.596718 \r\nL 324.471907 73.331973 \r\nL 324.520606 203.104922 \r\nL 324.508431 26.324435 \r\nL 324.581479 101.456142 \r\nL 324.596697 17.083636 \r\nL 324.599741 199.890732 \r\nL 324.694095 67.305366 \r\nL 324.697138 67.305366 \r\nL 324.797579 203.104922 \r\nL 324.712357 37.574102 \r\nL 324.812798 126.36612 \r\nL 324.867584 33.556364 \r\nL 324.879758 192.257029 \r\nL 324.919326 45.207805 \r\nL 325.007592 207.524435 \r\nL 324.968025 19.494279 \r\nL 325.031942 103.063237 \r\nL 325.095859 70.92133 \r\nL 325.050204 203.506696 \r\nL 325.141514 87.394058 \r\nL 325.190212 198.283636 \r\nL 325.181081 79.358581 \r\nL 325.251086 95.429534 \r\nL 325.272391 195.872993 \r\nL 325.275435 50.029091 \r\nL 325.366745 161.320443 \r\nL 325.473273 43.60071 \r\nL 325.4124 195.069446 \r\nL 325.476317 146.856585 \r\nL 325.479361 146.053038 \r\nL 325.521972 60.475211 \r\nL 325.509797 195.069446 \r\nL 325.585889 117.527095 \r\nL 325.665024 203.90847 \r\nL 325.668068 17.083636 \r\nL 325.695461 153.284967 \r\nL 325.789815 60.073437 \r\nL 325.731985 205.113792 \r\nL 325.808077 118.330643 \r\nL 325.884168 31.949268 \r\nL 325.917649 203.506696 \r\nL 325.938954 53.243282 \r\nL 325.969391 208.327982 \r\nL 326.027221 105.875654 \r\nL 326.057657 195.069446 \r\nL 326.100269 41.993614 \r\nL 326.136793 91.411796 \r\nL 326.179404 202.301375 \r\nL 326.158098 52.841508 \r\nL 326.258539 177.793171 \r\nL 326.310282 17.083636 \r\nL 326.270714 207.524435 \r\nL 326.371155 93.822439 \r\nL 326.398548 196.676541 \r\nL 326.410723 46.011353 \r\nL 326.483771 140.829978 \r\nL 326.511164 23.913792 \r\nL 326.590299 200.694279 \r\nL 326.596386 105.072106 \r\nL 326.693784 192.658803 \r\nL 326.681609 50.430865 \r\nL 326.702915 84.179867 \r\nL 326.705958 84.179867 \r\nL 326.730308 183.418004 \r\nL 326.733351 26.726208 \r\nL 326.824661 174.177206 \r\nL 326.861185 17.083636 \r\nL 326.900753 197.480089 \r\nL 326.934233 98.241951 \r\nL 327.031631 207.524435 \r\nL 326.946408 17.083636 \r\nL 327.040762 43.198936 \r\nL 327.129028 17.083636 \r\nL 327.059024 195.47122 \r\nL 327.135115 104.670333 \r\nL 327.138159 201.096053 \r\nL 327.168596 26.726208 \r\nL 327.244687 148.061907 \r\nL 327.265993 35.967007 \r\nL 327.308604 189.042838 \r\nL 327.372521 81.769224 \r\nL 327.47905 195.069446 \r\nL 327.42122 60.876984 \r\nL 327.482093 81.769224 \r\nL 327.539923 17.083636 \r\nL 327.488181 195.47122 \r\nL 327.585578 54.850377 \r\nL 327.664713 207.524435 \r\nL 327.634277 33.15459 \r\nL 327.69515 146.454812 \r\nL 327.783416 17.083636 \r\nL 327.78646 211.542173 \r\nL 327.804722 147.660133 \r\nL 327.880814 213.952816 \r\nL 327.835159 17.083636 \r\nL 327.899076 160.91867 \r\nL 327.929512 19.494279 \r\nL 327.926469 200.694279 \r\nL 328.011691 66.903592 \r\nL 328.06039 198.68541 \r\nL 328.112132 54.850377 \r\nL 328.127351 129.58031 \r\nL 328.139525 179.400266 \r\nL 328.176049 37.172328 \r\nL 328.20953 115.92 \r\nL 328.252141 17.083636 \r\nL 328.270403 194.265898 \r\nL 328.319102 76.546164 \r\nL 328.410412 209.13153 \r\nL 328.325189 49.627317 \r\nL 328.428674 89.804701 \r\nL 328.48346 49.627317 \r\nL 328.480416 198.68541 \r\nL 328.535202 61.680532 \r\nL 328.562595 183.418004 \r\nL 328.623468 20.699601 \r\nL 328.644774 166.141729 \r\nL 328.675211 17.083636 \r\nL 328.705647 186.632195 \r\nL 328.75739 59.671663 \r\nL 328.815219 200.694279 \r\nL 328.784783 23.913792 \r\nL 328.863918 62.48408 \r\nL 328.894355 17.083636 \r\nL 328.870005 192.257029 \r\nL 328.970446 34.359911 \r\nL 329.013058 207.926208 \r\nL 329.083062 174.980754 \r\nL 329.128717 27.93153 \r\nL 329.165241 189.444612 \r\nL 329.192634 155.69561 \r\nL 329.210896 200.292506 \r\nL 329.226114 37.574102 \r\nL 329.2809 154.088514 \r\nL 329.283944 36.770554 \r\nL 329.344817 193.864124 \r\nL 329.393516 84.581641 \r\nL 329.442215 190.24816 \r\nL 329.414822 52.439734 \r\nL 329.506132 174.980754 \r\nL 329.567005 17.083636 \r\nL 329.52135 196.676541 \r\nL 329.618747 104.670333 \r\nL 329.688752 17.083636 \r\nL 329.679621 195.47122 \r\nL 329.713101 107.884523 \r\nL 329.746581 191.051707 \r\nL 329.798324 17.083636 \r\nL 329.81963 99.447273 \r\nL 329.865285 17.083636 \r\nL 329.913983 178.194945 \r\nL 329.929202 91.010022 \r\nL 329.941376 207.122661 \r\nL 330.032686 51.234412 \r\nL 330.038774 145.24949 \r\nL 330.041817 60.475211 \r\nL 330.063123 199.890732 \r\nL 330.151389 88.599379 \r\nL 330.227481 184.623326 \r\nL 330.212263 19.092506 \r\nL 330.260961 88.197605 \r\nL 330.273136 27.529756 \r\nL 330.321835 200.694279 \r\nL 330.36749 47.216674 \r\nL 330.370533 195.47122 \r\nL 330.446625 17.083636 \r\nL 330.477062 65.296497 \r\nL 330.486193 49.627317 \r\nL 330.489236 84.581641 \r\nL 330.498367 209.533304 \r\nL 330.501411 17.083636 \r\nL 330.595765 168.552373 \r\nL 330.644463 17.083636 \r\nL 330.623158 192.658803 \r\nL 330.705337 181.810909 \r\nL 330.811865 17.083636 \r\nL 330.754035 198.283636 \r\nL 330.820996 82.974545 \r\nL 330.91535 204.712018 \r\nL 330.830127 51.636186 \r\nL 330.930568 164.13286 \r\nL 330.994485 63.689401 \r\nL 330.970136 197.881863 \r\nL 331.043184 113.911131 \r\nL 331.101013 59.269889 \r\nL 331.13145 192.257029 \r\nL 331.143625 140.02643 \r\nL 331.213629 200.292506 \r\nL 331.22276 49.627317 \r\nL 331.234935 174.980754 \r\nL 331.317114 38.779424 \r\nL 331.262328 199.488958 \r\nL 331.344507 81.36745 \r\nL 331.435817 199.890732 \r\nL 331.444948 50.832639 \r\nL 331.454079 185.0251 \r\nL 331.551476 43.198936 \r\nL 331.536258 208.729756 \r\nL 331.566694 101.456142 \r\nL 331.578869 193.864124 \r\nL 331.633655 76.14439 \r\nL 331.64583 93.018891 \r\nL 331.648873 21.503149 \r\nL 331.664092 202.703149 \r\nL 331.755402 46.8149 \r\nL 331.816275 210.336851 \r\nL 331.831493 46.011353 \r\nL 331.868017 153.284967 \r\nL 331.962371 17.083636 \r\nL 331.910629 201.096053 \r\nL 331.977589 82.974545 \r\nL 332.059768 194.265898 \r\nL 331.989764 58.064568 \r\nL 332.090205 170.963016 \r\nL 332.117598 23.512018 \r\nL 332.141947 188.23929 \r\nL 332.202821 102.661463 \r\nL 332.236301 199.488958 \r\nL 332.306305 31.547494 \r\nL 332.358048 17.083636 \r\nL 332.415877 204.712018 \r\nL 332.522406 17.083636 \r\nL 332.491969 209.533304 \r\nL 332.531537 43.60071 \r\nL 332.635021 209.533304 \r\nL 332.543711 17.083636 \r\nL 332.644152 87.795831 \r\nL 332.711113 44.002483 \r\nL 332.662414 199.890732 \r\nL 332.735462 117.928869 \r\nL 332.738506 196.274767 \r\nL 332.750681 17.083636 \r\nL 332.841991 81.769224 \r\nL 332.863296 192.257029 \r\nL 332.930257 17.083636 \r\nL 332.954606 193.864124 \r\nL 333.039829 80.965676 \r\nL 333.042873 17.083636 \r\nL 333.061135 206.720887 \r\nL 333.149401 39.582971 \r\nL 333.161576 180.605588 \r\nL 333.240711 17.083636 \r\nL 333.258973 87.795831 \r\nL 333.262017 17.083636 \r\nL 333.344196 193.46235 \r\nL 333.365501 76.546164 \r\nL 333.462899 206.319113 \r\nL 333.371589 17.083636 \r\nL 333.475073 121.14306 \r\nL 333.578558 47.618448 \r\nL 333.560296 195.872993 \r\nL 333.587689 55.653925 \r\nL 333.685086 199.087184 \r\nL 333.639431 26.726208 \r\nL 333.697261 81.36745 \r\nL 333.72161 193.060576 \r\nL 333.712479 17.083636 \r\nL 333.785527 147.660133 \r\nL 333.87075 17.083636 \r\nL 333.809877 187.033969 \r\nL 333.895099 185.828647 \r\nL 333.898143 187.033969 \r\nL 333.949885 17.083636 \r\nL 333.955973 197.480089 \r\nL 334.010759 78.956807 \r\nL 334.062501 17.083636 \r\nL 334.065545 203.90847 \r\nL 334.095981 86.188736 \r\nL 334.175117 195.069446 \r\nL 334.105112 17.083636 \r\nL 334.205553 70.92133 \r\nL 334.275558 197.881863 \r\nL 334.23599 17.083636 \r\nL 334.302951 47.618448 \r\nL 334.354693 197.078315 \r\nL 334.403392 17.083636 \r\nL 334.47644 189.042838 \r\nL 334.512964 66.501818 \r\nL 334.592099 189.042838 \r\nL 334.573837 17.083636 \r\nL 334.619492 83.376319 \r\nL 334.689496 17.083636 \r\nL 334.69254 199.087184 \r\nL 334.719933 97.438404 \r\nL 334.722977 202.301375 \r\nL 334.738195 17.083636 \r\nL 334.826461 126.36612 \r\nL 334.893422 17.083636 \r\nL 334.917771 193.864124 \r\nL 334.93299 84.581641 \r\nL 334.990819 192.658803 \r\nL 334.996907 23.913792 \r\nL 335.042562 86.188736 \r\nL 335.127784 198.68541 \r\nL 335.082129 17.083636 \r\nL 335.155177 144.044169 \r\nL 335.228225 17.083636 \r\nL 335.203876 202.301375 \r\nL 335.261706 65.698271 \r\nL 335.362147 196.274767 \r\nL 335.307361 17.083636 \r\nL 335.371278 166.141729 \r\nL 335.453457 17.083636 \r\nL 335.380409 208.729756 \r\nL 335.483893 78.153259 \r\nL 335.587378 195.069446 \r\nL 335.520417 40.386519 \r\nL 335.593465 81.36745 \r\nL 335.617815 192.658803 \r\nL 335.690863 17.083636 \r\nL 335.794347 198.283636 \r\nL 335.803478 147.258359 \r\nL 335.84609 195.069446 \r\nL 335.818697 33.15459 \r\nL 335.891745 115.116452 \r\nL 335.967836 17.083636 \r\nL 335.995229 209.13153 \r\nL 335.998273 163.731086 \r\nL 336.077408 32.752816 \r\nL 336.007404 205.515565 \r\nL 336.123063 69.314235 \r\nL 336.199155 191.051707 \r\nL 336.156544 25.520887 \r\nL 336.235679 101.456142 \r\nL 336.269159 33.15459 \r\nL 336.314814 207.122661 \r\nL 336.345251 62.082306 \r\nL 336.387862 199.087184 \r\nL 336.436561 17.083636 \r\nL 336.454823 175.382528 \r\nL 336.509609 29.538625 \r\nL 336.564395 195.069446 \r\nL 336.567439 105.47388 \r\nL 336.594832 17.083636 \r\nL 336.616137 189.444612 \r\nL 336.677011 79.760355 \r\nL 336.70136 209.533304 \r\nL 336.725709 23.913792 \r\nL 336.743971 42.395388 \r\nL 336.756146 17.083636 \r\nL 336.798757 205.917339 \r\nL 336.838325 109.893392 \r\nL 336.847456 207.122661 \r\nL 336.932679 17.083636 \r\nL 336.947897 94.224213 \r\nL 337.042251 17.083636 \r\nL 337.039207 187.033969 \r\nL 337.057469 84.179867 \r\nL 337.151823 180.203814 \r\nL 337.118342 17.083636 \r\nL 337.167041 69.314235 \r\nL 337.218783 55.252151 \r\nL 337.224871 167.347051 \r\nL 337.243133 101.857916 \r\nL 337.294875 197.480089 \r\nL 337.255307 17.083636 \r\nL 337.355749 174.980754 \r\nL 337.462277 17.083636 \r\nL 337.450102 202.301375 \r\nL 337.465321 84.179867 \r\nL 337.474452 191.855255 \r\nL 337.477495 17.083636 \r\nL 337.574893 43.198936 \r\nL 337.650984 193.060576 \r\nL 337.602286 17.083636 \r\nL 337.687508 166.945277 \r\nL 337.754469 17.083636 \r\nL 337.794037 201.096053 \r\nL 337.800124 124.357251 \r\nL 337.824473 17.083636 \r\nL 337.812299 181.007361 \r\nL 337.906652 77.751486 \r\nL 337.909696 198.68541 \r\nL 338.007093 17.083636 \r\nL 338.016224 91.81357 \r\nL 338.067967 196.274767 \r\nL 338.043617 21.101375 \r\nL 338.113622 176.186075 \r\nL 338.22015 190.649933 \r\nL 338.226237 37.975876 \r\nL 338.281023 185.0251 \r\nL 338.27798 17.083636 \r\nL 338.338853 101.857916 \r\nL 338.439294 17.083636 \r\nL 338.384508 195.47122 \r\nL 338.445381 84.179867 \r\nL 338.466687 206.319113 \r\nL 338.539735 17.083636 \r\nL 338.554953 119.937738 \r\nL 338.600608 43.60071 \r\nL 338.615827 197.078315 \r\nL 338.661482 177.793171 \r\nL 338.76801 17.083636 \r\nL 338.764966 188.23929 \r\nL 338.774097 149.669002 \r\nL 338.792359 200.292506 \r\nL 338.786272 40.788293 \r\nL 338.844102 92.617118 \r\nL 338.883669 36.36878 \r\nL 338.935412 203.90847 \r\nL 338.95063 56.457472 \r\nL 338.953674 193.060576 \r\nL 338.996285 51.636186 \r\nL 339.063246 173.775432 \r\nL 339.09977 17.083636 \r\nL 339.081508 192.257029 \r\nL 339.175861 60.475211 \r\nL 339.227604 201.096053 \r\nL 339.261084 17.083636 \r\nL 339.294564 145.651264 \r\nL 339.303695 37.172328 \r\nL 339.34935 199.890732 \r\nL 339.404136 103.866785 \r\nL 339.486315 194.265898 \r\nL 339.501534 32.752816 \r\nL 339.513708 179.80204 \r\nL 339.577625 36.36878 \r\nL 339.595887 197.881863 \r\nL 339.62328 169.35592 \r\nL 339.659804 17.083636 \r\nL 339.650673 208.729756 \r\nL 339.726765 109.893392 \r\nL 339.748071 190.649933 \r\nL 339.793726 37.172328 \r\nL 339.836337 101.857916 \r\nL 339.89721 195.872993 \r\nL 339.86373 46.8149 \r\nL 339.939822 106.277428 \r\nL 340.015913 29.136851 \r\nL 340.006782 186.230421 \r\nL 340.04635 86.188736 \r\nL 340.088961 187.837517 \r\nL 340.155922 41.190067 \r\nL 340.158966 180.203814 \r\nL 340.174184 201.497827 \r\nL 340.186359 78.555033 \r\nL 340.204621 95.831308 \r\nL 340.302018 48.823769 \r\nL 340.232014 203.506696 \r\nL 340.308105 189.846386 \r\nL 340.326367 205.113792 \r\nL 340.359848 66.903592 \r\nL 340.362891 72.126652 \r\nL 340.399415 194.667672 \r\nL 340.438983 55.252151 \r\nL 340.442027 29.136851 \r\nL 340.454201 183.819778 \r\nL 340.53638 114.312905 \r\nL 340.642909 201.899601 \r\nL 340.615516 25.119113 \r\nL 340.645952 175.784302 \r\nL 340.746393 43.60071 \r\nL 340.719 190.24816 \r\nL 340.758568 104.268559 \r\nL 340.81031 39.984745 \r\nL 340.837703 191.051707 \r\nL 340.862053 74.537295 \r\nL 340.865096 183.418004 \r\nL 340.880315 27.529756 \r\nL 340.971625 154.892062 \r\nL 341.008149 33.958137 \r\nL 340.983799 181.810909 \r\nL 341.081197 100.25082 \r\nL 341.111633 201.497827 \r\nL 341.17555 25.520887 \r\nL 341.190769 86.59051 \r\nL 341.288166 192.257029 \r\nL 341.300341 49.225543 \r\nL 341.364258 204.310244 \r\nL 341.370345 40.386519 \r\nL 341.409913 170.963016 \r\nL 341.440349 30.342173 \r\nL 341.486004 200.292506 \r\nL 341.522528 93.018891 \r\nL 341.525572 194.265898 \r\nL 341.534703 23.512018 \r\nL 341.6321 42.797162 \r\nL 341.720367 210.336851 \r\nL 341.708192 26.726208 \r\nL 341.74776 178.194945 \r\nL 341.784284 43.198936 \r\nL 341.790371 201.899601 \r\nL 341.857332 182.614457 \r\nL 341.918205 186.632195 \r\nL 341.976035 40.386519 \r\nL 342.009515 186.230421 \r\nL 342.052126 36.770554 \r\nL 342.085607 49.225543 \r\nL 342.08865 41.993614 \r\nL 342.125174 192.257029 \r\nL 342.155611 96.634856 \r\nL 342.201266 211.542173 \r\nL 342.225615 27.127982 \r\nL 342.268227 161.320443 \r\nL 342.310838 47.216674 \r\nL 342.36258 200.292506 \r\nL 342.380842 101.456142 \r\nL 342.447803 17.083636 \r\nL 342.490414 204.712018 \r\nL 342.599986 33.15459 \r\nL 342.60303 69.314235 \r\nL 342.657816 208.327982 \r\nL 342.612161 17.083636 \r\nL 342.718689 168.150599 \r\nL 342.767388 29.538625 \r\nL 342.736951 204.712018 \r\nL 342.828261 177.793171 \r\nL 342.925659 17.083636 \r\nL 342.931746 185.426874 \r\nL 342.937833 74.537295 \r\nL 343.038274 195.872993 \r\nL 342.962183 38.779424 \r\nL 343.047405 157.302705 \r\nL 343.053493 43.198936 \r\nL 343.108279 201.899601 \r\nL 343.156977 119.134191 \r\nL 343.160021 197.881863 \r\nL 343.193501 32.351042 \r\nL 343.263506 83.376319 \r\nL 343.348728 17.083636 \r\nL 343.324379 194.667672 \r\nL 343.354816 95.429534 \r\nL 343.415689 205.515565 \r\nL 343.436995 22.306696 \r\nL 343.464388 116.723548 \r\nL 343.500912 17.083636 \r\nL 343.503955 203.104922 \r\nL 343.570916 82.170998 \r\nL 343.637877 196.676541 \r\nL 343.601353 21.503149 \r\nL 343.683532 159.311574 \r\nL 343.765711 56.859246 \r\nL 343.744405 200.694279 \r\nL 343.793104 89.402927 \r\nL 343.850933 210.738625 \r\nL 343.84789 42.395388 \r\nL 343.905719 187.033969 \r\nL 343.908763 199.890732 \r\nL 343.923981 44.002483 \r\nL 343.990942 130.383858 \r\nL 344.003117 27.127982 \r\nL 344.073121 204.712018 \r\nL 344.09747 67.305366 \r\nL 344.164431 185.426874 \r\nL 344.106601 17.083636 \r\nL 344.210086 140.829978 \r\nL 344.222261 17.083636 \r\nL 344.28009 199.488958 \r\nL 344.319658 41.190067 \r\nL 344.417055 197.480089 \r\nL 344.353138 28.735078 \r\nL 344.42923 135.205144 \r\nL 344.535758 17.083636 \r\nL 344.505322 185.828647 \r\nL 344.541846 72.9302 \r\nL 344.572282 193.46235 \r\nL 344.593588 17.887184 \r\nL 344.654461 142.838847 \r\nL 344.76099 17.083636 \r\nL 344.700116 205.515565 \r\nL 344.767077 81.36745 \r\nL 344.870562 209.13153 \r\nL 344.855343 40.788293 \r\nL 344.879693 154.088514 \r\nL 344.925348 21.101375 \r\nL 344.928391 197.078315 \r\nL 344.995352 47.618448 \r\nL 345.0684 199.087184 \r\nL 345.077531 35.163459 \r\nL 345.111012 149.669002 \r\nL 345.156667 35.967007 \r\nL 345.153623 187.837517 \r\nL 345.226671 97.438404 \r\nL 345.266239 177.391397 \r\nL 345.25102 67.70714 \r\nL 345.272326 106.277428 \r\nL 345.27537 38.779424 \r\nL 345.281457 210.336851 \r\nL 345.381898 118.330643 \r\nL 345.391029 17.083636 \r\nL 345.464077 190.24816 \r\nL 345.49147 54.046829 \r\nL 345.594955 17.083636 \r\nL 345.604086 199.087184 \r\nL 345.689308 17.083636 \r\nL 345.716701 69.716009 \r\nL 345.734963 17.083636 \r\nL 345.826273 191.453481 \r\nL 345.878016 17.083636 \r\nL 345.865841 207.122661 \r\nL 345.935845 134.80337 \r\nL 345.978457 197.480089 \r\nL 345.951064 17.083636 \r\nL 346.030199 121.14306 \r\nL 346.121509 17.083636 \r\nL 346.112378 208.729756 \r\nL 346.139771 113.509357 \r\nL 346.179339 17.083636 \r\nL 346.148902 205.113792 \r\nL 346.25543 66.501818 \r\nL 346.301085 199.890732 \r\nL 346.352828 17.083636 \r\nL 346.365002 191.855255 \r\nL 346.422832 19.896053 \r\nL 346.43805 193.864124 \r\nL 346.474574 44.806031 \r\nL 346.489793 27.93153 \r\nL 346.58719 210.738625 \r\nL 346.6785 17.083636 \r\nL 346.696762 191.855255 \r\nL 346.763723 17.083636 \r\nL 346.748504 197.881863 \r\nL 346.812421 136.410466 \r\nL 346.833727 203.90847 \r\nL 346.873295 19.092506 \r\nL 346.921993 133.196275 \r\nL 346.982867 29.136851 \r\nL 346.995041 190.24816 \r\nL 347.031565 86.59051 \r\nL 347.034609 204.310244 \r\nL 347.138094 29.538625 \r\nL 347.141137 69.716009 \r\nL 347.144181 17.083636 \r\nL 347.205054 196.274767 \r\nL 347.250709 68.510687 \r\nL 347.338976 192.658803 \r\nL 347.311583 32.351042 \r\nL 347.363325 123.151929 \r\nL 347.415067 17.083636 \r\nL 347.469853 203.90847 \r\nL 347.472897 47.216674 \r\nL 347.545945 183.819778 \r\nL 347.530727 17.083636 \r\nL 347.582469 54.046829 \r\nL 347.594644 36.770554 \r\nL 347.618993 183.418004 \r\nL 347.646386 70.92133 \r\nL 347.719434 187.033969 \r\nL 347.667692 17.083636 \r\nL 347.755958 133.598049 \r\nL 347.819875 17.083636 \r\nL 347.789438 173.373659 \r\nL 347.868574 94.625987 \r\nL 347.92336 202.301375 \r\nL 347.984233 17.083636 \r\nL 348.060325 199.890732 \r\nL 348.096849 117.125322 \r\nL 348.148591 39.984745 \r\nL 348.145547 197.881863 \r\nL 348.206421 70.92133 \r\nL 348.26425 208.729756 \r\nL 348.297731 28.333304 \r\nL 348.312949 198.283636 \r\nL 348.315993 17.48541 \r\nL 348.410346 199.890732 \r\nL 348.425565 69.314235 \r\nL 348.519918 17.083636 \r\nL 348.477307 207.926208 \r\nL 348.522962 91.010022 \r\nL 348.565573 17.083636 \r\nL 348.62949 199.488958 \r\nL 348.732975 39.984745 \r\nL 348.742106 95.027761 \r\nL 348.787761 17.083636 \r\nL 348.763412 185.828647 \r\nL 348.851678 28.333304 \r\nL 348.918639 201.096053 \r\nL 348.96125 17.083636 \r\nL 349.01908 206.720887 \r\nL 349.082997 145.651264 \r\nL 349.107346 17.48541 \r\nL 349.189525 197.078315 \r\nL 349.195612 80.563902 \r\nL 349.219962 17.083636 \r\nL 349.2017 190.649933 \r\nL 349.244311 60.876984 \r\nL 349.347796 201.899601 \r\nL 349.253442 31.949268 \r\nL 349.353883 98.643725 \r\nL 349.454324 17.083636 \r\nL 349.405625 184.221552 \r\nL 349.460411 106.277428 \r\nL 349.506066 189.846386 \r\nL 349.503023 17.083636 \r\nL 349.56694 25.520887 \r\nL 349.636944 207.524435 \r\nL 349.612595 17.083636 \r\nL 349.676512 130.785632 \r\nL 349.706948 17.083636 \r\nL 349.740429 211.140399 \r\nL 349.789127 43.198936 \r\nL 349.801302 17.083636 \r\nL 349.904787 193.864124 \r\nL 350.008271 17.083636 \r\nL 349.916961 207.524435 \r\nL 350.017402 95.831308 \r\nL 350.020446 95.027761 \r\nL 350.063057 19.494279 \r\nL 350.035664 201.096053 \r\nL 350.130018 70.117783 \r\nL 350.136105 210.336851 \r\nL 350.178717 17.083636 \r\nL 350.23959 103.063237 \r\nL 350.294376 20.699601 \r\nL 350.288289 205.917339 \r\nL 350.346118 99.447273 \r\nL 350.367424 190.24816 \r\nL 350.391773 35.565233 \r\nL 350.452647 163.329313 \r\nL 350.45569 17.083636 \r\nL 350.473952 209.533304 \r\nL 350.562219 36.770554 \r\nL 350.617005 197.881863 \r\nL 350.629179 34.761685 \r\nL 350.674834 100.652594 \r\nL 350.677878 45.609579 \r\nL 350.699184 205.917339 \r\nL 350.78745 72.9302 \r\nL 350.790494 43.60071 \r\nL 350.869629 193.864124 \r\nL 350.897022 74.537295 \r\nL 350.973114 198.283636 \r\nL 350.927459 33.15459 \r\nL 350.979201 53.243282 \r\nL 351.049205 17.083636 \r\nL 350.985288 193.864124 \r\nL 351.070511 163.329313 \r\nL 351.073555 191.855255 \r\nL 351.082686 37.574102 \r\nL 351.167908 125.160798 \r\nL 351.216607 17.083636 \r\nL 351.265306 202.703149 \r\nL 351.27748 97.840177 \r\nL 351.387052 209.533304 \r\nL 351.292699 17.083636 \r\nL 351.390096 198.68541 \r\nL 351.457057 46.011353 \r\nL 351.499668 95.027761 \r\nL 351.584891 191.453481 \r\nL 351.569672 17.083636 \r\nL 351.612284 189.042838 \r\nL 351.651851 44.002483 \r\nL 351.648808 195.069446 \r\nL 351.724899 91.81357 \r\nL 351.767511 200.694279 \r\nL 351.800991 17.083636 \r\nL 351.831428 137.615787 \r\nL 351.941 17.083636 \r\nL 351.855777 195.069446 \r\nL 351.944043 41.190067 \r\nL 352.041441 190.649933 \r\nL 352.026222 17.083636 \r\nL 352.056659 122.348381 \r\nL 352.147969 18.690732 \r\nL 352.1571 198.68541 \r\nL 352.169275 69.716009 \r\nL 352.19058 187.435743 \r\nL 352.196668 25.520887 \r\nL 352.278847 158.508027 \r\nL 352.345807 17.083636 \r\nL 352.318414 181.409135 \r\nL 352.391462 80.965676 \r\nL 352.418855 37.574102 \r\nL 352.400593 187.837517 \r\nL 352.48886 137.615787 \r\nL 352.491903 184.623326 \r\nL 352.58017 21.503149 \r\nL 352.598432 157.704479 \r\nL 352.61365 25.119113 \r\nL 352.680611 195.872993 \r\nL 352.714091 55.252151 \r\nL 352.717135 54.850377 \r\nL 352.732353 197.078315 \r\nL 352.802358 17.083636 \r\nL 352.829751 137.615787 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\nL 352.860187 193.46235 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p856ccda7d2\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(rewards)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "從此圖表中，無法得出任何結論，因為由於隨機訓練過程的特性，訓練階段的長度差異很大。為了更好地理解此圖表，我們可以計算**移動平均**，例如100次實驗的平均值。這可以方便地使用 `np.convolve` 完成：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814cc63488>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.461486 248.518125\" width=\"379.461486pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.461486 248.518125 \r\nL 379.461486 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"mb0fbef4acd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.439343\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.533093 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.373004\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.466754 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.306665\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.400415 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"292.240326\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.334076 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"353.173986\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(334.086486 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m5a5a115a9b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"200.372467\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 204.171686)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"170.128782\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 173.928)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"139.885096\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 143.684315)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"109.641411\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 113.44063)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"79.397726\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 83.196944)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"49.15404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 52.953259)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"18.910355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 22.709574)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_14\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p49207e09be)\" d=\"M 48.505682 214.121246 \r\nL 48.581849 213.280472 \r\nL 48.627549 213.607104 \r\nL 48.648876 214.115198 \r\nL 48.694576 213.316764 \r\nL 48.70067 213.33491 \r\nL 48.79207 212.584867 \r\nL 48.743323 213.818809 \r\nL 48.822537 212.723988 \r\nL 48.932217 213.165546 \r\nL 48.883471 212.603013 \r\nL 48.938311 213.00223 \r\nL 48.965731 212.869158 \r\nL 49.005338 213.95793 \r\nL 49.069318 213.322813 \r\nL 49.127205 214.756364 \r\nL 49.200326 214.066808 \r\nL 49.246026 214.405537 \r\nL 49.249072 214.514414 \r\nL 49.328286 213.486129 \r\nL 49.349613 213.268374 \r\nL 49.340473 213.57686 \r\nL 49.35266 213.33491 \r\nL 49.48062 211.320681 \r\nL 49.483667 211.42351 \r\nL 49.544601 209.899228 \r\nL 49.550694 209.965764 \r\nL 49.657328 209.530255 \r\nL 49.584208 210.46176 \r\nL 49.663421 209.820594 \r\nL 49.678655 209.433475 \r\nL 49.699982 208.671334 \r\nL 49.797475 209.022161 \r\nL 49.800522 209.137087 \r\nL 49.873643 207.73378 \r\nL 49.904109 208.042265 \r\nL 49.934576 207.213589 \r\nL 49.937623 207.213589 \r\nL 50.00465 207.600708 \r\nL 50.074724 205.689307 \r\nL 50.196591 207.624903 \r\nL 50.211824 208.253971 \r\nL 50.266665 207.376904 \r\nL 50.306271 207.667244 \r\nL 50.309318 207.516025 \r\nL 50.379392 208.526164 \r\nL 50.409859 208.030168 \r\nL 50.443372 208.574554 \r\nL 50.461652 207.485782 \r\nL 50.513446 204.473511 \r\nL 50.580473 207.098663 \r\nL 50.58352 207.068419 \r\nL 50.607893 207.637 \r\nL 50.61094 207.576513 \r\nL 50.70234 208.380995 \r\nL 50.650547 207.455538 \r\nL 50.726714 208.193484 \r\nL 50.748041 207.437392 \r\nL 50.802881 209.681473 \r\nL 50.812021 209.415329 \r\nL 50.818114 209.820594 \r\nL 50.888188 206.112718 \r\nL 50.894281 206.185303 \r\nL 50.936935 206.203449 \r\nL 51.031382 204.751753 \r\nL 51.046615 204.515852 \r\nL 51.113643 205.749794 \r\nL 51.116689 205.592527 \r\nL 51.138016 205.822379 \r\nL 51.156296 204.794094 \r\nL 51.192856 205.017897 \r\nL 51.275117 201.322119 \r\nL 51.320817 201.370509 \r\nL 51.445731 198.358237 \r\nL 51.339097 201.715287 \r\nL 51.451824 198.745357 \r\nL 51.454871 198.721162 \r\nL 51.464011 199.344182 \r\nL 51.497525 199.156671 \r\nL 51.543225 200.366418 \r\nL 51.610252 199.616375 \r\nL 51.722979 198.660674 \r\nL 51.683372 200.088176 \r\nL 51.732119 198.763503 \r\nL 51.972807 194.644313 \r\nL 52.106861 190.386002 \r\nL 52.116001 190.555367 \r\nL 52.186075 192.793399 \r\nL 52.231775 191.057412 \r\nL 52.414576 195.781475 \r\nL 52.256149 190.573513 \r\nL 52.441996 194.136219 \r\nL 52.612611 187.065245 \r\nL 52.627844 187.567291 \r\nL 52.752758 190.373905 \r\nL 52.761898 190.246881 \r\nL 52.780178 191.232825 \r\nL 52.798458 190.960632 \r\nL 52.929466 196.737176 \r\nL 53.066566 193.095836 \r\nL 53.069613 193.107934 \r\nL 53.19148 195.690744 \r\nL 53.075706 192.920423 \r\nL 53.264601 195.013286 \r\nL 53.298114 193.531345 \r\nL 53.371235 195.745183 \r\nL 53.383421 196.265374 \r\nL 53.416935 194.263242 \r\nL 53.419982 194.414461 \r\nL 53.493102 192.0736 \r\nL 53.532709 193.60393 \r\nL 53.572316 194.42051 \r\nL 53.633249 193.047446 \r\nL 53.636296 193.07769 \r\nL 53.685043 191.680432 \r\nL 53.75207 193.761197 \r\nL 53.785584 195.545575 \r\nL 53.873937 191.982869 \r\nL 53.928778 193.295445 \r\nL 53.992758 192.738961 \r\nL 54.084158 191.49897 \r\nL 54.004945 193.374078 \r\nL 54.117672 192.170379 \r\nL 54.135952 193.737002 \r\nL 54.221259 191.765114 \r\nL 54.224306 192.037307 \r\nL 54.3218 190.954583 \r\nL 54.28524 192.267159 \r\nL 54.337033 191.408239 \r\nL 54.34008 191.819553 \r\nL 54.428434 189.998883 \r\nL 54.434527 190.023078 \r\nL 54.464994 188.837525 \r\nL 54.525928 191.940527 \r\nL 54.614281 190.688439 \r\nL 54.550301 192.666376 \r\nL 54.647795 191.075558 \r\nL 54.745289 192.630083 \r\nL 54.672168 191.045314 \r\nL 54.760522 191.825601 \r\nL 55.049957 181.464115 \r\nL 55.086517 184.31307 \r\nL 55.199244 186.157935 \r\nL 55.162684 183.54488 \r\nL 55.214478 186.049058 \r\nL 55.327205 182.552888 \r\nL 55.257131 186.666029 \r\nL 55.351579 183.369467 \r\nL 55.382045 184.294924 \r\nL 55.409466 182.73435 \r\nL 55.470399 184.11951 \r\nL 55.558753 182.504498 \r\nL 55.528286 184.367509 \r\nL 55.57094 184.173949 \r\nL 55.62578 187.107587 \r\nL 55.674527 183.732391 \r\nL 55.677574 183.853366 \r\nL 55.768974 181.403627 \r\nL 55.796394 181.857283 \r\nL 55.811628 182.849276 \r\nL 55.875608 179.855151 \r\nL 55.896935 180.109198 \r\nL 55.924355 179.105107 \r\nL 55.979195 183.06703 \r\nL 55.982242 182.903714 \r\nL 55.988335 183.484393 \r\nL 56.064502 180.605194 \r\nL 56.079736 181.204019 \r\nL 56.16809 183.242444 \r\nL 56.110203 180.326952 \r\nL 56.207697 182.431913 \r\nL 56.219883 181.718162 \r\nL 56.265584 183.901756 \r\nL 56.308237 183.278736 \r\nL 56.381357 186.496664 \r\nL 56.424011 184.917944 \r\nL 56.585485 177.236048 \r\nL 56.594625 177.822775 \r\nL 56.606812 179.413593 \r\nL 56.686026 176.927562 \r\nL 56.698213 177.441705 \r\nL 56.704306 176.625125 \r\nL 56.79266 180.199929 \r\nL 56.8932 183.647709 \r\nL 56.91148 182.486351 \r\nL 57.054674 176.945708 \r\nL 57.066861 178.04053 \r\nL 57.149122 174.048363 \r\nL 57.155215 174.362898 \r\nL 57.213102 171.901062 \r\nL 57.252709 175.342793 \r\nL 57.38981 180.599145 \r\nL 57.395903 179.945882 \r\nL 57.54519 185.994619 \r\nL 57.572611 185.184088 \r\nL 57.645731 181.839137 \r\nL 57.700571 182.389572 \r\nL 57.831579 179.280521 \r\nL 57.874232 177.980042 \r\nL 57.913839 182.752496 \r\nL 57.919932 183.302931 \r\nL 57.938213 182.292792 \r\nL 58.017426 177.508241 \r\nL 58.075313 178.639355 \r\nL 58.1789 179.679737 \r\nL 58.108827 178.258284 \r\nL 58.184994 179.038571 \r\nL 58.200227 177.381217 \r\nL 58.258114 182.468205 \r\nL 58.273348 181.724211 \r\nL 58.297721 183.919902 \r\nL 58.373888 181.452017 \r\nL 58.416542 183.411808 \r\nL 58.425682 182.710155 \r\nL 58.504896 184.803018 \r\nL 58.520129 183.859415 \r\nL 58.526222 184.464288 \r\nL 58.562783 180.29066 \r\nL 58.599343 181.022557 \r\nL 58.736443 176.776344 \r\nL 58.62067 181.143532 \r\nL 58.73949 176.927562 \r\nL 58.861357 181.397579 \r\nL 58.888778 180.974167 \r\nL 58.891824 180.447927 \r\nL 58.983225 183.804976 \r\nL 59.095952 182.165768 \r\nL 59.108139 182.504498 \r\nL 59.141652 183.472296 \r\nL 59.150792 181.252409 \r\nL 59.202586 181.675821 \r\nL 59.239146 182.425864 \r\nL 59.31836 181.161678 \r\nL 59.348827 183.429954 \r\nL 59.39148 180.423732 \r\nL 59.421947 180.804802 \r\nL 59.428041 180.974167 \r\nL 59.431087 180.550756 \r\nL 59.552955 178.258284 \r\nL 59.568188 179.389398 \r\nL 59.632168 176.764246 \r\nL 59.641308 176.854977 \r\nL 59.690055 177.713898 \r\nL 59.766222 173.026127 \r\nL 59.772316 173.401148 \r\nL 59.805829 171.314334 \r\nL 59.863716 171.399016 \r\nL 59.90637 172.076475 \r\nL 59.994724 168.090357 \r\nL 60.119638 173.957632 \r\nL 60.125731 173.691488 \r\nL 60.250645 177.719947 \r\nL 60.134871 173.274125 \r\nL 60.253692 177.471948 \r\nL 60.302439 175.064551 \r\nL 60.348139 178.427649 \r\nL 60.354232 177.99214 \r\nL 60.390792 179.685786 \r\nL 60.457819 176.455761 \r\nL 60.491333 175.348842 \r\nL 60.561407 177.012244 \r\nL 60.564453 176.558589 \r\nL 60.5675 176.776344 \r\nL 60.634527 174.054412 \r\nL 60.683274 171.392968 \r\nL 60.747254 173.334612 \r\nL 60.750301 173.068468 \r\nL 60.829515 175.657327 \r\nL 61.054969 185.885742 \r\nL 61.076296 184.434045 \r\nL 61.140276 181.839137 \r\nL 61.170743 182.323035 \r\nL 61.271284 178.820817 \r\nL 61.27433 178.972035 \r\nL 61.313937 176.69771 \r\nL 61.417525 166.360418 \r\nL 61.438851 167.8847 \r\nL 61.466271 169.675126 \r\nL 61.539392 167.654848 \r\nL 61.554625 169.451323 \r\nL 61.563765 168.900888 \r\nL 61.627746 175.772253 \r\nL 61.652119 177.477997 \r\nL 61.731333 182.359328 \r\nL 61.670399 177.236048 \r\nL 61.773986 180.230172 \r\nL 61.777033 180.072905 \r\nL 61.82578 182.310938 \r\nL 61.865387 180.792705 \r\nL 61.868434 181.48831 \r\nL 61.938507 176.788441 \r\nL 61.953741 177.205804 \r\nL 62.057328 170.842533 \r\nL 62.072561 172.645056 \r\nL 62.115215 170.092489 \r\nL 62.081701 172.717641 \r\nL 62.203569 171.223603 \r\nL 62.43207 185.335307 \r\nL 62.218802 170.812289 \r\nL 62.538704 182.812983 \r\nL 62.748925 166.705196 \r\nL 62.751972 167.183047 \r\nL 62.782439 165.82813 \r\nL 62.822045 169.445274 \r\nL 62.889072 168.368599 \r\nL 62.940866 171.054238 \r\nL 62.943913 170.503803 \r\nL 62.99266 178.04053 \r\nL 63.007893 178.016335 \r\nL 63.02008 179.722079 \r\nL 63.10234 175.560547 \r\nL 63.105387 175.717815 \r\nL 63.208974 172.832567 \r\nL 63.11148 175.790399 \r\nL 63.233348 174.078607 \r\nL 63.321701 173.376953 \r\nL 63.352168 175.524255 \r\nL 63.431382 177.477997 \r\nL 63.367402 174.520165 \r\nL 63.467942 176.352932 \r\nL 63.592856 170.407023 \r\nL 63.595903 170.509852 \r\nL 63.659883 168.17504 \r\nL 63.67207 170.648973 \r\nL 63.696443 170.225561 \r\nL 63.778704 174.169338 \r\nL 63.73605 169.112594 \r\nL 63.818311 174.054412 \r\nL 63.931038 178.361113 \r\nL 63.830498 173.891096 \r\nL 63.943225 177.598972 \r\nL 64.065092 172.499887 \r\nL 63.961505 178.173602 \r\nL 64.092512 173.001932 \r\nL 64.381947 156.367905 \r\nL 64.397181 157.734919 \r\nL 64.519048 165.531741 \r\nL 64.543421 164.775649 \r\nL 64.552561 164.58209 \r\nL 64.583028 168.144796 \r\nL 64.589122 167.872603 \r\nL 64.671382 175.391183 \r\nL 64.726222 172.511984 \r\nL 65.006517 152.811247 \r\nL 64.756689 172.850713 \r\nL 65.064404 156.234833 \r\nL 65.067451 158.182526 \r\nL 65.134478 153.688314 \r\nL 65.174085 155.781177 \r\nL 65.204552 153.174172 \r\nL 65.244158 159.428566 \r\nL 65.271579 157.63814 \r\nL 65.277672 157.353849 \r\nL 65.329466 160.729044 \r\nL 65.356886 159.452761 \r\nL 65.451333 164.993404 \r\nL 65.487893 163.529609 \r\nL 65.606714 166.862464 \r\nL 65.548827 163.257416 \r\nL 65.624994 166.469296 \r\nL 65.743814 164.787747 \r\nL 65.658507 167.098364 \r\nL 65.749908 165.035745 \r\nL 65.874822 169.548103 \r\nL 65.880915 168.707328 \r\nL 65.899195 167.709287 \r\nL 65.908335 167.763725 \r\nL 65.975362 163.23927 \r\nL 65.920522 168.731523 \r\nL 66.051529 164.654675 \r\nL 66.054576 165.193012 \r\nL 66.09723 163.051759 \r\nL 66.155117 163.735266 \r\nL 66.280031 168.168991 \r\nL 66.176443 162.586006 \r\nL 66.322684 166.16081 \r\nL 66.444552 155.775129 \r\nL 66.459785 157.093753 \r\nL 66.517672 158.950715 \r\nL 66.532905 155.442448 \r\nL 66.554232 150.657897 \r\nL 66.642586 156.186443 \r\nL 66.670006 159.876172 \r\nL 66.797967 158.878131 \r\nL 66.810154 157.910333 \r\nL 66.846714 163.408635 \r\nL 66.852807 162.997321 \r\nL 66.855854 164.309897 \r\nL 66.938114 158.345842 \r\nL 66.953348 159.26525 \r\nL 67.044748 161.648452 \r\nL 66.977721 157.553457 \r\nL 67.059982 159.192665 \r\nL 67.066075 159.089836 \r\nL 67.133102 155.406156 \r\nL 67.175756 158.424475 \r\nL 67.187942 159.676564 \r\nL 67.245829 154.438358 \r\nL 67.349416 148.123476 \r\nL 67.389023 151.855547 \r\nL 67.39207 151.819254 \r\nL 67.395117 152.448323 \r\nL 67.529171 161.848061 \r\nL 67.541357 160.74719 \r\nL 67.584011 159.851977 \r\nL 67.617525 163.565902 \r\nL 67.644945 162.1384 \r\nL 67.651038 163.311855 \r\nL 67.739392 157.759114 \r\nL 67.742439 158.170428 \r\nL 67.836886 153.065294 \r\nL 67.885633 155.121865 \r\nL 67.9161 159.114031 \r\nL 67.977033 153.204415 \r\nL 67.986173 154.057287 \r\nL 68.013593 152.841491 \r\nL 68.050154 157.692578 \r\nL 68.065387 156.924389 \r\nL 68.111087 157.269167 \r\nL 68.114134 156.10176 \r\nL 68.132414 155.140011 \r\nL 68.205534 159.833831 \r\nL 68.211628 158.968862 \r\nL 68.382242 169.330348 \r\nL 68.388335 169.148886 \r\nL 68.391382 168.961375 \r\nL 68.430989 172.747885 \r\nL 68.446222 174.508067 \r\nL 68.510203 169.681175 \r\nL 68.531529 170.884874 \r\nL 68.555903 169.312202 \r\nL 68.638163 171.084482 \r\nL 68.64121 170.909069 \r\nL 68.662537 171.786136 \r\nL 68.680817 168.919034 \r\nL 68.683864 169.03396 \r\nL 68.747844 164.24336 \r\nL 68.808778 166.711245 \r\nL 68.860571 168.870644 \r\nL 68.912365 166.003543 \r\nL 69.034232 161.854109 \r\nL 69.046419 162.023474 \r\nL 69.052512 161.769427 \r\nL 69.137819 157.432482 \r\nL 69.070792 161.854109 \r\nL 69.17438 159.737051 \r\nL 69.22922 160.995189 \r\nL 69.213986 159.228957 \r\nL 69.296247 160.977042 \r\nL 69.509515 149.06103 \r\nL 69.512561 149.63566 \r\nL 69.634429 156.513074 \r\nL 69.643569 155.206547 \r\nL 69.683176 157.305459 \r\nL 69.759343 153.845581 \r\nL 69.987844 141.83279 \r\nL 69.792856 154.256896 \r\nL 70.045731 145.262424 \r\nL 70.054871 146.732267 \r\nL 70.106665 142.11708 \r\nL 70.161505 135.626785 \r\nL 70.213299 142.389273 \r\nL 70.216345 141.917472 \r\nL 70.332119 144.488185 \r\nL 70.265092 141.16138 \r\nL 70.338213 144.203895 \r\nL 70.40524 141.627133 \r\nL 70.435706 145.607202 \r\nL 70.4418 145.050718 \r\nL 70.56976 152.599542 \r\nL 70.5789 149.550978 \r\nL 70.652021 156.011029 \r\nL 70.673348 155.369863 \r\nL 70.706861 158.732961 \r\nL 70.728188 162.725127 \r\nL 70.813495 156.283222 \r\nL 71.023716 145.395496 \r\nL 71.04809 148.286792 \r\nL 71.203471 167.648799 \r\nL 71.224797 163.759461 \r\nL 71.340571 158.230916 \r\nL 71.346665 158.920472 \r\nL 71.392365 151.831352 \r\nL 71.395412 151.849498 \r\nL 71.398458 151.819254 \r\nL 71.511186 140.326654 \r\nL 71.538606 144.149456 \r\nL 71.617819 149.859464 \r\nL 71.651333 147.742406 \r\nL 71.66352 145.389447 \r\nL 71.742733 149.218298 \r\nL 71.761014 147.996453 \r\nL 71.767107 147.155678 \r\nL 71.803667 150.639751 \r\nL 71.837181 149.587271 \r\nL 71.864601 150.301021 \r\nL 71.907254 145.431788 \r\nL 71.916394 144.603111 \r\nL 71.974281 153.119733 \r\nL 72.108335 149.581222 \r\nL 71.998655 154.456504 \r\nL 72.117475 149.907854 \r\nL 72.221063 156.476782 \r\nL 72.239343 155.793275 \r\nL 72.272856 154.317383 \r\nL 72.318557 157.759114 \r\nL 72.327697 157.378044 \r\nL 72.431284 163.904631 \r\nL 72.443471 160.722995 \r\nL 72.452611 161.962987 \r\nL 72.507451 158.309549 \r\nL 72.547058 160.79558 \r\nL 72.583618 161.594014 \r\nL 72.687205 154.244798 \r\nL 72.748139 155.109767 \r\nL 72.735952 152.218471 \r\nL 72.790792 153.119733 \r\nL 72.851726 151.758767 \r\nL 72.860866 153.331439 \r\nL 72.900473 152.980612 \r\nL 72.91266 153.779045 \r\nL 72.961407 150.966383 \r\nL 72.97664 148.4864 \r\nL 73.019294 151.395843 \r\nL 73.071087 150.089316 \r\nL 73.125928 152.17613 \r\nL 73.162488 147.325043 \r\nL 73.214281 145.558812 \r\nL 73.250842 150.234485 \r\nL 73.403176 162.319862 \r\nL 73.421456 161.140358 \r\nL 73.430596 160.771385 \r\nL 73.476296 165.743447 \r\nL 73.488483 165.301889 \r\nL 73.512856 167.975431 \r\nL 73.595117 165.078086 \r\nL 73.60121 165.495449 \r\nL 73.790104 172.282132 \r\nL 73.61035 165.199061 \r\nL 73.802291 170.552193 \r\nL 73.887598 168.398843 \r\nL 73.823618 170.80624 \r\nL 73.911972 169.977563 \r\nL 74.021652 174.036266 \r\nL 73.936345 168.846449 \r\nL 74.036886 173.812462 \r\nL 74.094773 170.612681 \r\nL 74.158753 171.181262 \r\nL 74.17094 170.098538 \r\nL 74.192267 170.201366 \r\nL 74.301947 162.265423 \r\nL 74.347647 161.696842 \r\nL 74.426861 166.935048 \r\nL 74.554822 162.477129 \r\nL 74.463421 167.697189 \r\nL 74.573102 163.209026 \r\nL 74.594429 164.527651 \r\nL 74.667549 162.04162 \r\nL 74.838163 150.863554 \r\nL 74.679736 162.76142 \r\nL 74.902144 152.393884 \r\nL 74.91433 151.976522 \r\nL 74.926517 152.992709 \r\nL 74.929564 154.160116 \r\nL 75.033151 151.74667 \r\nL 75.042291 152.877783 \r\nL 75.066665 151.117601 \r\nL 75.094085 151.547061 \r\nL 75.106271 147.573041 \r\nL 75.145878 154.033092 \r\nL 75.203765 152.285007 \r\nL 75.206812 152.635834 \r\nL 75.261652 146.913729 \r\nL 75.295166 144.264382 \r\nL 75.3561 148.516644 \r\nL 75.462733 155.859811 \r\nL 75.487107 154.813379 \r\nL 75.51148 153.234659 \r\nL 75.563274 161.702891 \r\nL 75.566321 161.473039 \r\nL 75.633348 164.273604 \r\nL 75.672955 161.733135 \r\nL 75.770448 151.922083 \r\nL 75.794822 154.020995 \r\nL 75.977623 138.760031 \r\nL 75.822242 155.067426 \r\nL 76.020276 145.159595 \r\nL 76.023323 145.982223 \r\nL 76.11777 142.891319 \r\nL 76.123864 143.453851 \r\nL 76.12691 142.316689 \r\nL 76.187844 149.405808 \r\nL 76.224404 145.413642 \r\nL 76.373692 158.001064 \r\nL 76.395018 157.009071 \r\nL 76.455952 161.303674 \r\nL 76.471186 159.07169 \r\nL 76.507746 160.680654 \r\nL 76.492512 156.265076 \r\nL 76.580866 158.950715 \r\nL 76.626566 156.107809 \r\nL 76.717967 151.801108 \r\nL 76.66008 156.82156 \r\nL 76.748434 152.65398 \r\nL 76.812414 161.255284 \r\nL 76.870301 154.287139 \r\nL 76.964748 150.663946 \r\nL 76.989122 151.547061 \r\nL 77.010448 153.597583 \r\nL 77.053102 149.25459 \r\nL 77.114036 142.655418 \r\nL 77.159736 149.690099 \r\nL 77.162783 149.454198 \r\nL 77.202389 154.04519 \r\nL 77.272463 150.167949 \r\nL 77.27551 149.248541 \r\nL 77.360817 154.607722 \r\nL 77.369957 154.135921 \r\nL 77.479638 152.412031 \r\nL 77.403471 158.085746 \r\nL 77.491824 152.70237 \r\nL 77.500964 152.36969 \r\nL 77.507058 153.700412 \r\nL 77.610645 157.813553 \r\nL 77.516198 153.434267 \r\nL 77.631972 155.914249 \r\nL 77.705092 149.133615 \r\nL 77.641112 156.422343 \r\nL 77.744699 155.684397 \r\nL 77.921407 143.4599 \r\nL 77.756886 156.791316 \r\nL 77.99148 147.712162 \r\nL 78.00976 149.01264 \r\nL 78.049367 144.143407 \r\nL 78.095068 146.937924 \r\nL 78.162095 142.286445 \r\nL 78.116394 147.355287 \r\nL 78.213888 145.407593 \r\nL 78.229122 148.595278 \r\nL 78.314429 144.881353 \r\nL 78.317475 145.80681 \r\nL 78.430203 137.737795 \r\nL 78.436296 138.415253 \r\nL 78.47895 137.259944 \r\nL 78.463716 140.68353 \r\nL 78.539883 139.014078 \r\nL 78.558163 136.570388 \r\nL 78.609957 140.459726 \r\nL 78.622144 138.820519 \r\nL 78.737918 144.143407 \r\nL 78.792758 146.193929 \r\nL 78.853692 138.899152 \r\nL 78.935952 141.965862 \r\nL 78.887205 138.487838 \r\nL 78.966419 140.06051 \r\nL 78.984699 140.840797 \r\nL 79.030399 138.433399 \r\nL 79.063913 137.132921 \r\nL 79.127893 141.427524 \r\nL 79.1675 143.738142 \r\nL 79.20406 138.427351 \r\nL 79.210154 137.096628 \r\nL 79.252807 140.127046 \r\nL 79.313741 137.7136 \r\nL 79.414281 144.911597 \r\nL 79.435608 143.465949 \r\nL 79.453888 141.360988 \r\nL 79.527009 146.351196 \r\nL 79.542242 144.627306 \r\nL 79.545289 144.675696 \r\nL 79.548335 143.496192 \r\nL 79.600129 140.762163 \r\nL 79.581849 144.917645 \r\nL 79.651923 144.373259 \r\nL 79.78293 148.15372 \r\nL 79.706763 142.219909 \r\nL 79.789023 147.663772 \r\nL 79.798163 147.155678 \r\nL 79.871284 151.637792 \r\nL 79.87433 151.286966 \r\nL 79.987058 149.786879 \r\nL 79.907844 154.595625 \r\nL 79.990104 150.065121 \r\nL 80.008385 151.353502 \r\nL 80.075412 144.905548 \r\nL 80.151579 146.18788 \r\nL 80.200326 141.953764 \r\nL 80.203372 142.189665 \r\nL 80.239932 139.074565 \r\nL 80.258213 139.383051 \r\nL 80.331333 128.912687 \r\nL 80.377033 134.380746 \r\nL 80.38922 135.94132 \r\nL 80.4532 131.120476 \r\nL 80.553741 127.944889 \r\nL 80.483667 131.58018 \r\nL 80.565928 129.396586 \r\nL 80.629908 139.96373 \r\nL 80.687795 135.130789 \r\nL 80.693888 134.066211 \r\nL 80.742635 140.423434 \r\nL 80.757869 139.649196 \r\nL 80.882783 148.244451 \r\nL 80.891923 147.554895 \r\nL 80.894969 147.361335 \r\nL 80.94067 150.97848 \r\nL 80.965043 149.865512 \r\nL 80.989416 153.887923 \r\nL 81.06863 149.115469 \r\nL 81.08691 147.869429 \r\nL 81.138704 152.744711 \r\nL 81.144797 152.393884 \r\nL 81.193544 154.184311 \r\nL 81.245338 151.35955 \r\nL 81.348925 145.933833 \r\nL 81.254478 151.752718 \r\nL 81.364158 149.811074 \r\nL 81.367205 149.811074 \r\nL 81.370252 149.623563 \r\nL 81.391579 152.097496 \r\nL 81.446419 151.202283 \r\nL 81.449466 151.734572 \r\nL 81.495166 148.921909 \r\nL 81.553053 151.141796 \r\nL 81.577426 152.345495 \r\nL 81.668827 147.216166 \r\nL 81.68406 148.062989 \r\nL 81.705387 145.316862 \r\nL 81.754134 143.03044 \r\nL 81.802881 145.716079 \r\nL 81.815068 144.578916 \r\nL 81.927795 148.050891 \r\nL 81.906468 144.36721 \r\nL 81.946075 147.458115 \r\nL 81.967402 145.371301 \r\nL 82.016149 147.687967 \r\nL 82.058802 147.077045 \r\nL 82.278163 157.353849 \r\nL 82.351284 154.317383 \r\nL 82.470104 143.865165 \r\nL 82.518851 148.075086 \r\nL 82.540178 147.204068 \r\nL 82.564552 148.970299 \r\nL 82.570645 148.885617 \r\nL 82.662045 157.117948 \r\nL 82.692512 152.424128 \r\nL 82.747353 146.568951 \r\nL 82.811333 146.992362 \r\nL 82.857033 149.39976 \r\nL 82.908827 142.322737 \r\nL 82.954527 140.332703 \r\nL 82.963667 139.576611 \r\nL 83.015461 144.258333 \r\nL 83.018507 144.010335 \r\nL 83.052021 145.837054 \r\nL 83.082488 141.022259 \r\nL 83.088581 141.554548 \r\nL 83.167795 137.405114 \r\nL 83.137328 142.480004 \r\nL 83.213495 139.612903 \r\nL 83.225682 141.439622 \r\nL 83.274429 136.606681 \r\nL 83.289662 132.439101 \r\nL 83.381063 137.755941 \r\nL 83.432856 134.991668 \r\nL 83.509023 142.346932 \r\nL 83.518163 141.276306 \r\nL 83.55777 147.573041 \r\nL 83.57605 146.23627 \r\nL 83.719244 158.152282 \r\nL 83.722291 157.468775 \r\nL 83.725338 157.650237 \r\nL 83.777131 154.90411 \r\nL 83.810645 156.585659 \r\nL 83.847205 152.381787 \r\nL 83.929466 153.531047 \r\nL 83.962979 155.732787 \r\nL 84.017819 151.250673 \r\nL 84.103127 146.605243 \r\nL 84.030006 151.916034 \r\nL 84.13664 149.030787 \r\nL 84.139687 149.079177 \r\nL 84.142733 147.736357 \r\nL 84.368188 125.011252 \r\nL 84.383421 128.75542 \r\nL 84.438262 120.214603 \r\nL 84.474822 122.773219 \r\nL 84.66981 139.848804 \r\nL 84.480915 122.646196 \r\nL 84.68809 137.816428 \r\nL 84.727697 144.300674 \r\nL 84.79777 137.701502 \r\nL 84.855657 134.616646 \r\nL 85.023225 146.913729 \r\nL 85.029318 145.492276 \r\nL 85.102439 152.012814 \r\nL 85.120719 151.426087 \r\nL 85.230399 154.480699 \r\nL 85.239539 152.980612 \r\nL 85.355313 148.310987 \r\nL 85.364453 148.637619 \r\nL 85.3675 149.000543 \r\nL 85.425387 145.982223 \r\nL 85.4589 146.943972 \r\nL 85.504601 144.076871 \r\nL 85.468041 147.040752 \r\nL 85.592955 145.014425 \r\nL 85.669122 147.155678 \r\nL 85.608188 144.264382 \r\nL 85.705682 145.90359 \r\nL 85.757475 140.804504 \r\nL 85.711775 146.242319 \r\nL 85.842783 143.066732 \r\nL 85.891529 142.183616 \r\nL 85.958557 144.530526 \r\nL 86.01035 142.45581 \r\nL 86.049957 146.33305 \r\nL 86.068237 144.336967 \r\nL 86.101751 145.873346 \r\nL 86.092611 142.129178 \r\nL 86.153544 143.399412 \r\nL 86.247991 140.042363 \r\nL 86.272365 140.3448 \r\nL 86.363765 143.750239 \r\nL 86.391186 142.383225 \r\nL 86.464306 143.036488 \r\nL 86.510006 140.036315 \r\nL 86.513053 140.278264 \r\nL 86.53438 133.195193 \r\nL 86.61664 124.890277 \r\nL 86.6989 130.134532 \r\nL 86.887795 146.012467 \r\nL 86.893888 145.667689 \r\nL 86.896935 145.619299 \r\nL 86.918262 146.931875 \r\nL 86.927402 146.829046 \r\nL 86.942635 147.355287 \r\nL 86.982242 144.343015 \r\nL 87.055362 136.824435 \r\nL 87.003569 145.050718 \r\nL 87.101063 142.800588 \r\nL 87.113249 143.484095 \r\nL 87.161996 135.971563 \r\nL 87.165043 135.65098 \r\nL 87.225977 139.631049 \r\nL 87.253397 137.489796 \r\nL 87.332611 138.245889 \r\nL 87.308237 135.396933 \r\nL 87.356984 136.649022 \r\nL 87.360031 136.794192 \r\nL 87.396591 133.527874 \r\nL 87.411824 131.132574 \r\nL 87.451431 139.891145 \r\nL 87.457525 139.504026 \r\nL 87.460571 139.467733 \r\nL 87.463618 140.889187 \r\nL 87.530645 136.213513 \r\nL 87.564158 136.836533 \r\nL 87.637279 124.974959 \r\nL 87.728679 125.894367 \r\nL 87.868827 120.982793 \r\nL 87.890154 123.511165 \r\nL 87.972414 135.41508 \r\nL 88.045534 134.029919 \r\nL 88.048581 133.963383 \r\nL 88.063814 135.84454 \r\nL 88.082095 135.12474 \r\nL 88.173495 144.08292 \r\nL 88.213102 141.814643 \r\nL 88.219195 141.167429 \r\nL 88.283176 144.687793 \r\nL 88.298409 144.421649 \r\nL 88.304502 145.395496 \r\nL 88.38981 141.433573 \r\nL 88.39895 142.225957 \r\nL 88.47207 137.181311 \r\nL 88.52691 138.560423 \r\nL 88.529957 139.092712 \r\nL 88.584797 131.011599 \r\nL 88.590891 131.858422 \r\nL 88.612217 128.08401 \r\nL 88.642684 133.30407 \r\nL 88.703618 130.443018 \r\nL 88.709711 131.362426 \r\nL 88.813299 136.298195 \r\nL 88.831579 134.283966 \r\nL 88.852905 133.237534 \r\nL 88.901652 138.735836 \r\nL 88.922979 137.126872 \r\nL 88.938213 137.695453 \r\nL 88.962586 134.773913 \r\nL 89.017426 135.711468 \r\nL 89.05094 133.201242 \r\nL 89.081407 137.52004 \r\nL 89.121014 136.086489 \r\nL 89.15148 135.741711 \r\nL 89.267254 144.839012 \r\nL 89.291628 142.147324 \r\nL 89.346468 147.687967 \r\nL 89.376935 144.893451 \r\nL 89.407402 147.585139 \r\nL 89.468335 142.631223 \r\nL 89.480522 143.641362 \r\nL 89.483569 143.74419 \r\nL 89.507942 141.778351 \r\nL 89.510989 142.232006 \r\nL 89.62067 132.590319 \r\nL 89.63895 132.783879 \r\nL 89.641996 132.608466 \r\nL 89.67551 136.509901 \r\nL 89.68465 136.394975 \r\nL 89.769957 142.111031 \r\nL 89.71207 135.675175 \r\nL 89.800424 140.157289 \r\nL 89.803471 139.794365 \r\nL 89.840031 147.760552 \r\nL 89.925338 153.428219 \r\nL 89.846124 147.28875 \r\nL 89.958851 150.700238 \r\nL 89.971038 149.690099 \r\nL 90.038065 153.633876 \r\nL 90.053299 152.454372 \r\nL 90.108139 157.63814 \r\nL 90.172119 155.375912 \r\nL 90.208679 156.652195 \r\nL 90.199539 153.543145 \r\nL 90.24524 154.613771 \r\nL 90.415854 141.802546 \r\nL 90.428041 143.205853 \r\nL 90.750989 113.300897 \r\nL 90.434134 143.36312 \r\nL 90.757082 113.736406 \r\nL 90.790596 115.792977 \r\nL 90.827156 112.593195 \r\nL 90.839343 113.403725 \r\nL 90.900276 110.488234 \r\nL 90.936837 115.454247 \r\nL 90.939883 115.424004 \r\nL 91.058704 121.412253 \r\nL 91.177525 116.270827 \r\nL 91.104404 121.672349 \r\nL 91.183618 116.887798 \r\nL 91.311579 125.555638 \r\nL 91.192758 116.6398 \r\nL 91.317672 125.035447 \r\nL 91.409072 120.976744 \r\nL 91.351186 127.243236 \r\nL 91.421259 125.380225 \r\nL 91.509613 133.370606 \r\nL 91.451726 123.111948 \r\nL 91.543127 132.233444 \r\nL 91.579687 130.878527 \r\nL 91.628434 132.923 \r\nL 91.64062 132.324175 \r\nL 91.695461 138.415253 \r\nL 91.655854 131.828178 \r\nL 91.756394 133.691189 \r\nL 91.859982 130.188971 \r\nL 91.786861 134.798108 \r\nL 91.878262 133.092365 \r\nL 91.942242 134.683182 \r\nL 91.963569 132.687099 \r\nL 92.000129 134.259771 \r\nL 92.14637 141.125087 \r\nL 92.185977 139.249979 \r\nL 92.195117 137.907159 \r\nL 92.268237 143.490144 \r\nL 92.277377 143.278438 \r\nL 92.408385 149.048933 \r\nL 92.323077 139.733878 \r\nL 92.411431 148.558985 \r\nL 92.417525 149.290882 \r\nL 92.499785 146.677828 \r\nL 92.551579 138.530179 \r\nL 92.508925 147.155678 \r\nL 92.627746 142.256201 \r\nL 92.639932 143.496192 \r\nL 92.713053 139.274174 \r\nL 92.737426 142.207811 \r\nL 92.75266 140.774261 \r\nL 92.8075 144.010335 \r\nL 92.831873 143.726044 \r\nL 92.859294 145.885443 \r\nL 92.886714 142.782441 \r\nL 92.938507 143.490144 \r\nL 93.115215 128.047718 \r\nL 93.127402 128.646543 \r\nL 93.200522 130.582139 \r\nL 93.148729 127.872304 \r\nL 93.224896 128.126351 \r\nL 93.230989 127.938841 \r\nL 93.276689 130.872478 \r\nL 93.279736 130.666821 \r\nL 93.313249 134.26582 \r\nL 93.37723 128.295716 \r\nL 93.380276 128.313862 \r\nL 93.389416 125.803636 \r\nL 93.483864 129.995411 \r\nL 93.489957 129.100198 \r\nL 93.532611 131.277743 \r\nL 93.587451 127.388405 \r\nL 93.593544 126.83797 \r\nL 93.648385 130.684967 \r\nL 93.742832 141.536401 \r\nL 93.782439 139.715732 \r\nL 93.837279 133.491581 \r\nL 93.889072 139.413295 \r\nL 93.998753 141.7844 \r\nL 93.980473 138.130963 \r\nL 94.004846 140.647237 \r\nL 94.007893 140.641188 \r\nL 94.135854 143.816775 \r\nL 94.02922 139.231833 \r\nL 94.148041 143.393364 \r\nL 94.361308 127.721086 \r\nL 94.388729 128.289667 \r\nL 94.474036 132.505637 \r\nL 94.507549 131.864471 \r\nL 94.510596 131.495498 \r\nL 94.574576 137.011946 \r\nL 94.583716 139.080614 \r\nL 94.68121 136.679266 \r\nL 94.687303 137.961598 \r\nL 94.72691 136.739753 \r\nL 94.763471 139.19554 \r\nL 94.793937 138.57252 \r\nL 94.815264 139.413295 \r\nL 94.836591 136.007856 \r\nL 94.870104 136.878874 \r\nL 94.882291 135.021912 \r\nL 94.964552 139.080614 \r\nL 94.970645 139.467733 \r\nL 94.985878 138.596715 \r\nL 95.077279 135.112643 \r\nL 95.101652 137.362773 \r\nL 95.138213 141.276306 \r\nL 95.199146 135.336446 \r\nL 95.27836 129.844193 \r\nL 95.317967 132.29998 \r\nL 95.3332 133.231485 \r\nL 95.394134 128.537666 \r\nL 95.397181 128.779615 \r\nL 95.452021 123.753114 \r\nL 95.503814 129.420781 \r\nL 95.628729 137.126872 \r\nL 95.674429 131.350328 \r\nL 95.750596 134.671085 \r\nL 95.753643 135.02796 \r\nL 95.793249 127.358162 \r\nL 95.799343 127.575916 \r\nL 95.933397 117.504769 \r\nL 95.969957 119.331488 \r\nL 96.012611 125.289494 \r\nL 96.094871 124.73301 \r\nL 96.100964 124.581791 \r\nL 96.104011 125.144324 \r\nL 96.107058 124.890277 \r\nL 96.125338 130.213166 \r\nL 96.198458 124.678571 \r\nL 96.219785 125.45281 \r\nL 96.308139 122.331661 \r\nL 96.335559 123.220826 \r\nL 96.369072 126.801678 \r\nL 96.430006 121.424351 \r\nL 96.442193 122.543367 \r\nL 96.49094 124.962862 \r\nL 96.493986 125.839929 \r\nL 96.570154 118.145935 \r\nL 96.579294 118.817345 \r\nL 96.667647 117.637841 \r\nL 96.631087 121.097719 \r\nL 96.685928 119.192367 \r\nL 96.896149 145.322911 \r\nL 96.899195 145.310813 \r\nL 97.014969 141.838838 \r\nL 96.950989 147.028655 \r\nL 97.018016 142.365078 \r\nL 97.252611 124.866082 \r\nL 97.030203 142.915514 \r\nL 97.292217 127.618257 \r\nL 97.377525 129.632487 \r\nL 97.334871 125.585882 \r\nL 97.395805 127.497283 \r\nL 97.453692 126.329876 \r\nL 97.404945 129.487317 \r\nL 97.505485 127.382357 \r\nL 97.602979 129.311904 \r\nL 97.70352 130.945063 \r\nL 97.624306 127.805768 \r\nL 97.718753 130.376482 \r\nL 97.7218 129.965167 \r\nL 97.79492 134.64689 \r\nL 97.861947 139.274174 \r\nL 97.901554 134.919083 \r\nL 97.910694 132.910902 \r\nL 98.002095 139.618952 \r\nL 98.017328 142.008203 \r\nL 98.041701 139.032224 \r\nL 98.111775 139.431441 \r\nL 98.114822 139.552416 \r\nL 98.136149 136.443365 \r\nL 98.154429 137.084531 \r\nL 98.166615 135.856637 \r\nL 98.215362 141.318647 \r\nL 98.242783 139.044322 \r\nL 98.245829 139.655244 \r\nL 98.30981 131.332182 \r\nL 98.398163 123.741017 \r\nL 98.434724 124.466865 \r\nL 98.660178 116.379704 \r\nL 98.675412 119.059295 \r\nL 98.940473 131.858422 \r\nL 98.98008 130.231312 \r\nL 99.07148 125.029398 \r\nL 99.104994 129.632487 \r\nL 99.190301 132.753635 \r\nL 99.138507 127.612209 \r\nL 99.211628 129.063906 \r\nL 99.245141 124.599938 \r\nL 99.284748 129.699023 \r\nL 99.324355 128.198936 \r\nL 99.357869 127.787622 \r\nL 99.498016 134.906986 \r\nL 99.501063 134.235576 \r\nL 99.54981 142.171519 \r\nL 99.589416 138.711641 \r\nL 99.67777 143.308681 \r\nL 99.70519 140.864992 \r\nL 99.854478 133.491581 \r\nL 99.738704 141.01621 \r\nL 99.857525 133.812164 \r\nL 99.866665 133.945236 \r\nL 99.875805 132.354419 \r\nL 99.891038 132.789928 \r\nL 99.918458 130.297848 \r\nL 99.970252 134.665036 \r\nL 99.973299 134.132747 \r\nL 100.052512 140.713773 \r\nL 100.110399 138.512033 \r\nL 100.116493 138.19145 \r\nL 100.168286 142.16547 \r\nL 100.171333 141.663425 \r\nL 100.22008 144.802719 \r\nL 100.26578 137.538186 \r\nL 100.384601 131.307987 \r\nL 100.390694 131.568083 \r\nL 100.454674 129.366342 \r\nL 100.488188 132.880659 \r\nL 100.494281 132.197151 \r\nL 100.591775 135.644932 \r\nL 100.515608 131.453157 \r\nL 100.607009 133.939188 \r\nL 100.610055 133.588361 \r\nL 100.680129 137.278091 \r\nL 100.689269 137.223652 \r\nL 100.710596 138.421302 \r\nL 100.771529 132.886707 \r\nL 100.878163 127.866256 \r\nL 100.896443 128.495324 \r\nL 100.978704 124.902375 \r\nL 100.911677 129.481268 \r\nL 101.006124 128.580007 \r\nL 101.045731 129.130442 \r\nL 101.054871 126.753288 \r\nL 101.060964 126.438754 \r\nL 101.115805 130.703113 \r\nL 101.225485 135.136838 \r\nL 101.240719 133.794018 \r\nL 101.338213 125.725003 \r\nL 101.380866 129.239319 \r\nL 101.40524 129.868388 \r\nL 101.390006 127.805768 \r\nL 101.444846 127.932792 \r\nL 101.447893 127.134359 \r\nL 101.50578 131.066038 \r\nL 101.545387 130.255507 \r\nL 101.691628 142.891319 \r\nL 101.700768 142.111031 \r\nL 101.703814 142.431615 \r\nL 101.773888 138.415253 \r\nL 101.776935 138.530179 \r\nL 101.932316 120.214603 \r\nL 101.819588 138.947542 \r\nL 101.974969 121.037232 \r\nL 102.02067 118.877832 \r\nL 102.090743 122.664342 \r\nL 102.230891 132.179005 \r\nL 102.12121 122.28932 \r\nL 102.291824 130.533749 \r\nL 102.294871 130.539797 \r\nL 102.355805 133.195193 \r\nL 102.407598 130.914819 \r\nL 102.416738 131.695106 \r\nL 102.441112 129.402635 \r\nL 102.483765 129.420781 \r\nL 102.511186 126.880312 \r\nL 102.578213 131.689058 \r\nL 102.584306 130.920868 \r\nL 102.843274 143.187707 \r\nL 102.855461 142.437663 \r\nL 102.974281 136.981702 \r\nL 102.907254 142.88527 \r\nL 102.983421 138.034183 \r\nL 103.013888 136.939361 \r\nL 103.050448 140.453678 \r\nL 103.053495 140.471824 \r\nL 103.056542 140.453678 \r\nL 103.160129 136.104636 \r\nL 103.172316 136.697412 \r\nL 103.178409 136.872825 \r\nL 103.196689 136.116733 \r\nL 103.199736 136.243757 \r\nL 103.272856 132.656855 \r\nL 103.291136 136.56434 \r\nL 103.312463 135.082399 \r\nL 103.31551 135.445323 \r\nL 103.400817 132.723392 \r\nL 103.403864 132.916951 \r\nL 103.690252 115.339321 \r\nL 103.726812 115.502637 \r\nL 103.809072 118.097545 \r\nL 103.735952 115.436101 \r\nL 103.845633 117.686231 \r\nL 103.848679 117.111601 \r\nL 103.891333 121.732836 \r\nL 103.952267 117.480574 \r\nL 103.991873 122.585708 \r\nL 104.010154 117.329356 \r\nL 104.061947 117.752767 \r\nL 104.180768 99.219437 \r\nL 104.208188 100.604598 \r\nL 104.317869 109.115171 \r\nL 104.351382 108.552638 \r\nL 104.360522 109.278487 \r\nL 104.430596 126.450851 \r\nL 104.485436 122.700634 \r\nL 104.488483 121.037232 \r\nL 104.570743 124.890277 \r\nL 104.59207 124.085795 \r\nL 104.61035 126.971043 \r\nL 104.659097 123.595847 \r\nL 104.704797 125.144324 \r\nL 104.710891 124.400329 \r\nL 104.802291 128.380398 \r\nL 104.808385 129.287709 \r\nL 104.851038 124.218867 \r\nL 104.854085 124.382183 \r\nL 104.982045 117.389843 \r\nL 104.997279 118.853637 \r\nL 105.052119 112.006467 \r\nL 105.064306 112.333099 \r\nL 105.088679 109.780532 \r\nL 105.167893 112.810949 \r\nL 105.173986 112.381489 \r\nL 105.177033 112.399635 \r\nL 105.18008 112.097198 \r\nL 105.201407 116.325265 \r\nL 105.28062 109.429705 \r\nL 105.286714 110.536624 \r\nL 105.408581 117.420087 \r\nL 105.423814 116.149852 \r\nL 105.509122 111.722176 \r\nL 105.484748 117.347502 \r\nL 105.539588 114.637668 \r\nL 105.591382 122.894194 \r\nL 105.655362 118.291105 \r\nL 105.682783 122.410295 \r\nL 105.789416 119.803289 \r\nL 105.81379 122.331661 \r\nL 105.90519 117.752767 \r\nL 106.011824 120.946501 \r\nL 105.935657 115.926049 \r\nL 106.017918 119.912166 \r\nL 106.145878 124.726961 \r\nL 106.081898 118.291105 \r\nL 106.148925 124.037405 \r\nL 106.337819 139.449587 \r\nL 106.155018 123.39019 \r\nL 106.353053 137.985793 \r\nL 106.3561 137.09058 \r\nL 106.398753 145.111205 \r\nL 106.450547 141.693669 \r\nL 106.526714 142.667515 \r\nL 106.4932 139.141102 \r\nL 106.560227 141.59084 \r\nL 106.563274 141.44567 \r\nL 106.605928 144.584965 \r\nL 106.621161 143.405461 \r\nL 106.660768 145.994321 \r\nL 106.712561 140.629091 \r\nL 106.855756 130.364384 \r\nL 106.767402 144.300674 \r\nL 106.858802 130.769649 \r\nL 106.892316 131.882617 \r\nL 106.907549 129.390537 \r\nL 106.968483 131.217256 \r\nL 107.07207 125.942757 \r\nL 106.977623 131.495498 \r\nL 107.096443 129.451025 \r\nL 107.139097 133.957334 \r\nL 107.196984 128.108205 \r\nL 107.206124 129.511512 \r\nL 107.285338 124.273306 \r\nL 107.212217 129.656682 \r\nL 107.334085 126.124219 \r\nL 107.358458 129.880485 \r\nL 107.440719 126.063732 \r\nL 107.553446 122.156248 \r\nL 107.477279 128.1324 \r\nL 107.565633 123.638188 \r\nL 107.72406 131.205159 \r\nL 107.766714 127.430747 \r\nL 107.781947 124.521304 \r\nL 107.858114 131.495498 \r\nL 107.870301 128.979223 \r\nL 108.080522 116.663995 \r\nL 107.894674 129.741364 \r\nL 108.083569 118.539103 \r\nL 108.101849 120.075482 \r\nL 108.141456 115.53893 \r\nL 108.153643 116.192193 \r\nL 108.156689 114.946153 \r\nL 108.25723 118.817345 \r\nL 108.263323 118.055204 \r\nL 108.305977 123.323654 \r\nL 108.33035 122.803463 \r\nL 108.440031 126.98314 \r\nL 108.443077 127.424698 \r\nL 108.519244 122.670391 \r\nL 108.580178 122.246979 \r\nL 108.552758 125.198763 \r\nL 108.601505 123.426483 \r\nL 108.674625 126.698849 \r\nL 108.702045 122.742975 \r\nL 108.711186 123.263167 \r\nL 108.741652 119.863777 \r\nL 108.814773 123.789407 \r\nL 108.820866 122.658293 \r\nL 108.826959 123.849894 \r\nL 108.89094 117.317258 \r\nL 108.979294 110.826963 \r\nL 109.00976 114.184012 \r\nL 109.283962 149.460247 \r\nL 109.302242 148.976348 \r\nL 109.427156 139.225784 \r\nL 109.357082 149.133615 \r\nL 109.454576 141.233965 \r\nL 109.47895 143.568777 \r\nL 109.545977 138.6693 \r\nL 109.549023 139.183443 \r\nL 109.683077 132.983487 \r\nL 109.725731 136.84863 \r\nL 109.731824 137.544235 \r\nL 109.786665 132.850415 \r\nL 109.814085 133.298022 \r\nL 109.820178 133.370606 \r\nL 109.829318 131.610424 \r\nL 109.859785 132.741538 \r\nL 110.070006 124.557597 \r\nL 110.08524 123.021217 \r\nL 110.106566 125.924611 \r\nL 110.182733 123.559555 \r\nL 110.243667 124.551548 \r\nL 110.277181 122.392149 \r\nL 110.280227 123.075656 \r\nL 110.359441 119.029051 \r\nL 110.389908 123.184533 \r\nL 110.408188 121.134011 \r\nL 110.444748 124.787449 \r\nL 110.496542 122.845804 \r\nL 110.499588 123.825699 \r\nL 110.584896 117.88584 \r\nL 110.594036 119.252854 \r\nL 110.816443 112.980314 \r\nL 110.600129 119.779094 \r\nL 110.831677 114.323133 \r\nL 110.959638 124.370086 \r\nL 110.962684 124.279355 \r\nL 111.078458 128.8522 \r\nL 111.108925 127.249285 \r\nL 111.242979 122.271174 \r\nL 111.303913 125.132227 \r\nL 111.267353 121.962688 \r\nL 111.3618 122.990974 \r\nL 111.504994 117.855596 \r\nL 111.514134 119.228659 \r\nL 111.547647 120.238798 \r\nL 111.532414 118.006814 \r\nL 111.572021 118.611688 \r\nL 111.581161 115.672002 \r\nL 111.596394 119.343585 \r\nL 111.684748 117.268868 \r\nL 111.739588 122.603854 \r\nL 111.815756 121.490887 \r\nL 111.931529 116.615605 \r\nL 111.943716 116.905944 \r\nL 111.94981 117.746719 \r\nL 112.035117 115.109469 \r\nL 112.047303 115.266736 \r\nL 112.123471 112.321001 \r\nL 112.163077 113.972307 \r\nL 112.166124 113.996502 \r\nL 112.169171 113.47631 \r\nL 112.205731 111.377398 \r\nL 112.245338 115.2002 \r\nL 112.278851 113.101289 \r\nL 112.281898 113.149678 \r\nL 112.309318 111.921785 \r\nL 112.452512 102.382926 \r\nL 112.461652 103.102726 \r\nL 112.479932 103.501943 \r\nL 112.528679 99.96948 \r\nL 112.531726 97.57418 \r\nL 112.632267 101.759907 \r\nL 112.63836 100.846547 \r\nL 112.793741 114.565083 \r\nL 112.799834 113.881576 \r\nL 112.857721 120.61382 \r\nL 112.872955 119.682314 \r\nL 112.985682 123.813602 \r\nL 112.988729 122.295369 \r\nL 113.080129 113.440018 \r\nL 113.019195 123.1059 \r\nL 113.119736 114.462254 \r\nL 113.168483 111.843151 \r\nL 113.223323 115.290931 \r\nL 113.22637 115.817171 \r\nL 113.28121 111.564909 \r\nL 113.320817 112.992411 \r\nL 113.35433 108.431664 \r\nL 113.409171 116.8757 \r\nL 113.418311 115.82322 \r\nL 113.488385 110.597111 \r\nL 113.579785 112.37544 \r\nL 113.665092 121.345717 \r\nL 113.713839 117.172089 \r\nL 113.89664 130.745455 \r\nL 113.902733 129.196978 \r\nL 113.954527 133.158901 \r\nL 114.055068 123.39019 \r\nL 114.070301 126.257292 \r\nL 114.143421 121.254986 \r\nL 114.280522 112.647633 \r\nL 114.286615 113.016606 \r\nL 114.317082 117.559208 \r\nL 114.292709 112.974265 \r\nL 114.405436 115.926049 \r\nL 114.414576 114.921958 \r\nL 114.472463 122.948632 \r\nL 114.496837 121.708641 \r\nL 114.646124 132.959292 \r\nL 114.649171 132.68105 \r\nL 114.688778 131.604375 \r\nL 114.743618 136.685314 \r\nL 114.749711 135.451372 \r\nL 114.862439 130.043801 \r\nL 114.792365 135.687273 \r\nL 114.868532 133.195193 \r\nL 114.959932 141.040405 \r\nL 114.993446 138.530179 \r\nL 115.151873 130.691016 \r\nL 115.161014 132.439101 \r\nL 115.167107 134.755767 \r\nL 115.252414 121.412253 \r\nL 115.285928 124.442671 \r\nL 115.435215 109.145414 \r\nL 115.438262 109.338974 \r\nL 115.471775 105.250028 \r\nL 115.493102 105.81256 \r\nL 115.505289 104.28223 \r\nL 115.535756 108.788539 \r\nL 115.593643 108.4982 \r\nL 115.599736 106.689627 \r\nL 115.66067 114.159818 \r\nL 115.66981 112.157686 \r\nL 115.773397 120.898111 \r\nL 115.78863 119.458511 \r\nL 115.870891 126.245194 \r\nL 115.913544 124.164429 \r\nL 116.132905 110.578965 \r\nL 116.135952 110.585014 \r\nL 116.138999 112.012516 \r\nL 116.224306 101.923222 \r\nL 116.31266 96.81204 \r\nL 116.273053 102.630925 \r\nL 116.34008 99.080316 \r\nL 116.35836 103.108775 \r\nL 116.434527 95.100247 \r\nL 116.446714 97.066087 \r\nL 116.452807 95.445025 \r\nL 116.483274 98.027836 \r\nL 116.501554 97.979446 \r\nL 116.608188 108.867173 \r\nL 116.629515 106.707773 \r\nL 116.650842 101.911125 \r\nL 116.717869 111.068913 \r\nL 116.723962 109.859165 \r\nL 116.757475 113.470261 \r\nL 116.781849 107.512255 \r\nL 116.833643 110.421698 \r\nL 116.97379 100.967522 \r\nL 116.979883 101.257861 \r\nL 117.092611 107.246111 \r\nL 117.120031 106.3388 \r\nL 117.135264 104.941542 \r\nL 117.184011 116.434143 \r\nL 117.187058 116.440191 \r\nL 117.260178 117.625744 \r\nL 117.244945 114.298938 \r\nL 117.287598 115.678051 \r\nL 117.336345 105.95773 \r\nL 117.403372 110.669696 \r\nL 117.406419 110.669696 \r\nL 117.500866 98.608515 \r\nL 117.421652 111.812908 \r\nL 117.58008 100.30821 \r\nL 117.613593 105.570611 \r\nL 117.66234 97.441108 \r\nL 117.677574 97.586278 \r\nL 117.756787 86.80138 \r\nL 117.829908 93.442893 \r\nL 117.988335 105.752073 \r\nL 117.991382 103.889062 \r\nL 118.076689 113.905771 \r\nL 118.088876 110.488234 \r\nL 118.119343 112.61739 \r\nL 118.161996 108.54659 \r\nL 118.180276 108.570784 \r\nL 118.183323 108.334884 \r\nL 118.229023 113.137581 \r\nL 118.253397 115.901854 \r\nL 118.28691 109.919653 \r\nL 118.326517 111.982272 \r\nL 118.442291 101.83854 \r\nL 118.366124 113.542846 \r\nL 118.460571 103.495894 \r\nL 118.463618 103.876965 \r\nL 118.524552 97.997592 \r\nL 118.673839 87.884104 \r\nL 118.536738 98.348419 \r\nL 118.698213 90.708864 \r\nL 118.85664 106.768261 \r\nL 118.859687 106.683579 \r\nL 118.899294 103.949549 \r\nL 118.932807 110.960036 \r\nL 118.966321 120.595674 \r\nL 119.051628 113.433969 \r\nL 119.094281 114.480401 \r\nL 119.139982 110.814866 \r\nL 119.152168 111.65564 \r\nL 119.267942 95.953119 \r\nL 119.207009 113.349287 \r\nL 119.286222 100.290063 \r\nL 119.465977 111.050767 \r\nL 119.469023 109.998286 \r\nL 119.511677 108.117129 \r\nL 119.548237 112.677877 \r\nL 119.660964 116.845457 \r\nL 119.612217 110.578965 \r\nL 119.673151 115.974439 \r\nL 119.761505 114.2445 \r\nL 119.694478 118.496762 \r\nL 119.779785 116.101462 \r\nL 119.804158 118.285056 \r\nL 119.880326 114.861471 \r\nL 119.990006 111.776615 \r\nL 119.926026 119.198415 \r\nL 120.00524 112.865388 \r\nL 120.03266 113.343238 \r\nL 120.063127 109.217999 \r\nL 120.081407 109.804727 \r\nL 120.224601 96.805991 \r\nL 120.300768 90.636279 \r\nL 120.346468 94.773615 \r\nL 120.349515 95.160734 \r\nL 120.407402 88.482929 \r\nL 120.413495 87.751031 \r\nL 120.462242 91.186714 \r\nL 120.486615 90.866131 \r\nL 120.489662 92.075878 \r\nL 120.510989 86.692503 \r\nL 120.599343 91.985147 \r\nL 120.718163 95.729316 \r\nL 120.64809 86.166262 \r\nL 120.727303 94.767566 \r\nL 120.840031 89.263216 \r\nL 120.858311 89.946723 \r\nL 120.995412 97.525791 \r\nL 120.904011 87.956689 \r\nL 121.001505 97.283841 \r\nL 121.022832 96.461213 \r\nL 121.031972 98.58432 \r\nL 121.175166 108.607077 \r\nL 121.178213 107.609035 \r\nL 121.303127 96.309994 \r\nL 121.312267 97.380621 \r\nL 121.315313 97.846374 \r\nL 121.379294 93.823964 \r\nL 121.40976 95.475269 \r\nL 121.525534 103.653161 \r\nL 121.458507 92.196853 \r\nL 121.586468 102.36478 \r\nL 121.592561 101.052204 \r\nL 121.662635 106.048461 \r\nL 121.693102 103.066434 \r\nL 121.711382 106.314606 \r\nL 121.790596 102.721656 \r\nL 121.796689 103.362822 \r\nL 121.875903 103.393066 \r\nL 121.927697 96.394677 \r\nL 122.098311 109.756337 \r\nL 122.101357 109.006294 \r\nL 122.128778 114.044892 \r\nL 122.192758 113.833186 \r\nL 122.198851 113.772698 \r\nL 122.235412 124.902375 \r\nL 122.308532 128.676786 \r\nL 122.275018 122.972827 \r\nL 122.342045 124.20677 \r\nL 122.345092 124.370086 \r\nL 122.375559 120.093629 \r\nL 122.6132 91.797637 \r\nL 122.625387 94.332057 \r\nL 122.716787 90.382232 \r\nL 122.728974 88.113956 \r\nL 122.786861 94.301814 \r\nL 122.808188 93.932841 \r\nL 122.908729 98.808123 \r\nL 122.829515 93.690891 \r\nL 122.927009 97.580229 \r\nL 122.930055 96.104337 \r\nL 123.024502 103.08458 \r\nL 123.027549 102.334537 \r\nL 123.13723 109.732142 \r\nL 123.16465 108.933709 \r\nL 123.167697 107.439671 \r\nL 123.26519 112.677877 \r\nL 123.310891 116.754726 \r\nL 123.353544 111.510471 \r\nL 123.371824 111.939931 \r\nL 123.393151 114.304987 \r\nL 123.426665 107.385232 \r\nL 123.438851 107.385232 \r\nL 123.582045 96.672919 \r\nL 123.447991 107.699766 \r\nL 123.639932 97.652814 \r\nL 123.655166 101.052204 \r\nL 123.7161 94.555861 \r\nL 123.74352 95.922875 \r\nL 123.75266 94.912736 \r\nL 123.82578 104.022134 \r\nL 123.83492 101.602639 \r\nL 123.920227 107.445719 \r\nL 123.947647 103.03619 \r\nL 123.950694 102.89102 \r\nL 123.972021 106.223874 \r\nL 123.975068 106.169436 \r\nL 124.051235 109.012342 \r\nL 123.999441 104.143109 \r\nL 124.084748 107.246111 \r\nL 124.124355 105.068566 \r\nL 124.103028 108.165519 \r\nL 124.194429 107.088844 \r\nL 124.200522 107.482012 \r\nL 124.206615 106.15129 \r\nL 124.212709 106.786407 \r\nL 124.310203 103.75599 \r\nL 124.255362 108.849026 \r\nL 124.328483 104.475789 \r\nL 124.343716 103.18136 \r\nL 124.39551 109.078878 \r\nL 124.401603 108.921611 \r\nL 124.407697 109.242194 \r\nL 124.41379 110.373308 \r\nL 124.48691 103.489845 \r\nL 124.489957 103.719697 \r\nL 124.648385 112.502464 \r\nL 124.50519 103.374919 \r\nL 124.654478 111.558861 \r\nL 124.718458 107.7784 \r\nL 124.748925 112.829095 \r\nL 124.761112 111.298765 \r\nL 124.764158 112.091149 \r\nL 124.846419 107.125136 \r\nL 124.858606 107.802595 \r\nL 124.925633 111.292716 \r\nL 124.9561 107.500158 \r\nL 124.97438 108.607077 \r\nL 125.044453 104.4274 \r\nL 124.986566 110.742281 \r\nL 125.07492 109.175658 \r\nL 125.190694 114.190061 \r\nL 125.196787 113.579139 \r\nL 125.215068 113.869478 \r\nL 125.208974 112.357294 \r\nL 125.221161 112.448025 \r\nL 125.230301 109.036537 \r\nL 125.327795 114.522742 \r\nL 125.428335 108.770393 \r\nL 125.373495 117.256771 \r\nL 125.452709 110.034579 \r\nL 125.483176 112.454074 \r\nL 125.544109 107.941716 \r\nL 125.550203 106.659384 \r\nL 125.577623 115.405857 \r\nL 125.65379 107.887277 \r\nL 125.72691 111.746371 \r\nL 125.693397 104.360863 \r\nL 125.766517 108.534492 \r\nL 125.803077 103.501943 \r\nL 125.860964 112.115344 \r\nL 125.873151 110.022481 \r\nL 125.882291 108.558687 \r\nL 125.888385 111.964126 \r\nL 125.952365 110.530575 \r\nL 125.991972 113.633577 \r\nL 126.031579 108.794588 \r\nL 126.062045 110.923743 \r\nL 126.068139 110.657599 \r\nL 126.126026 116.174047 \r\nL 126.180866 112.532707 \r\nL 126.190006 112.193978 \r\nL 126.211333 116.821262 \r\nL 126.244846 114.395718 \r\nL 126.247893 115.980487 \r\nL 126.302733 111.583056 \r\nL 126.348434 111.788713 \r\nL 126.458114 108.806685 \r\nL 126.363667 114.383621 \r\nL 126.464208 110.016433 \r\nL 126.485534 112.435927 \r\nL 126.528188 107.917521 \r\nL 126.558655 108.25625 \r\nL 126.595215 106.810602 \r\nL 126.653102 109.98014 \r\nL 126.656149 110.089017 \r\nL 126.665289 107.421524 \r\nL 126.753643 104.288279 \r\nL 126.704896 109.326877 \r\nL 126.778016 105.455685 \r\nL 126.905977 110.476137 \r\nL 126.787156 103.677356 \r\nL 126.918163 109.278487 \r\nL 127.009564 102.401073 \r\nL 127.040031 105.280272 \r\nL 127.058311 106.756163 \r\nL 127.122291 103.253945 \r\nL 127.216738 93.878402 \r\nL 127.247205 96.037801 \r\nL 127.311186 101.493762 \r\nL 127.362979 98.354468 \r\nL 127.381259 96.122484 \r\nL 127.451333 99.310168 \r\nL 127.466566 98.82022 \r\nL 127.51836 100.49572 \r\nL 127.54578 92.626314 \r\nL 127.624994 87.466741 \r\nL 127.658507 90.388281 \r\nL 127.661554 90.400378 \r\nL 127.734674 80.19011 \r\nL 127.780375 82.68219 \r\nL 127.816935 80.359475 \r\nL 127.844355 85.494853 \r\nL 127.896149 80.885715 \r\nL 127.920522 79.385628 \r\nL 127.993643 84.037107 \r\nL 128.13379 98.215347 \r\nL 128.310498 89.414434 \r\nL 128.209957 101.614737 \r\nL 128.313544 90.00721 \r\nL 128.429318 82.331363 \r\nL 128.328778 91.386322 \r\nL 128.490252 86.190457 \r\nL 128.514625 83.057212 \r\nL 128.615166 92.686801 \r\nL 128.6761 84.472616 \r\nL 128.73094 89.105949 \r\nL 128.773593 92.838019 \r\nL 128.746173 88.089761 \r\nL 128.852807 91.144373 \r\nL 128.855854 90.049552 \r\nL 128.941161 98.541978 \r\nL 128.944208 98.917 \r\nL 128.996001 91.658516 \r\nL 129.075215 85.658168 \r\nL 129.096542 91.918611 \r\nL 129.102635 91.864173 \r\nL 129.163569 94.156644 \r\nL 129.111775 89.632189 \r\nL 129.194036 90.013259 \r\nL 129.230596 86.450553 \r\nL 129.264109 92.577924 \r\nL 129.34637 97.979446 \r\nL 129.306763 91.229055 \r\nL 129.38293 95.426879 \r\nL 129.398163 89.015218 \r\nL 129.498704 93.043676 \r\nL 129.559638 87.914347 \r\nL 129.605338 92.432754 \r\nL 129.651038 89.67453 \r\nL 129.721112 95.838193 \r\nL 129.803372 85.779143 \r\nL 129.836886 92.813824 \r\nL 129.861259 93.442893 \r\nL 129.882586 86.093678 \r\nL 129.97094 76.657648 \r\nL 129.900866 88.755122 \r\nL 130.004453 77.673836 \r\nL 130.028827 76.331016 \r\nL 130.07148 87.206645 \r\nL 130.242095 120.027092 \r\nL 130.245141 118.883881 \r\nL 130.333495 129.826047 \r\nL 130.373102 121.980835 \r\nL 130.528483 98.935146 \r\nL 130.531529 99.298071 \r\nL 130.601603 94.682884 \r\nL 130.635117 88.277272 \r\nL 130.699097 99.419045 \r\nL 130.702144 99.11056 \r\nL 130.711284 102.945459 \r\nL 130.796591 94.440935 \r\nL 130.799638 95.106296 \r\nL 130.827058 91.356079 \r\nL 130.918458 91.725052 \r\nL 130.921505 92.825922 \r\nL 130.979392 87.593764 \r\nL 131.025092 91.537541 \r\nL 131.079932 89.015218 \r\nL 131.098213 93.563868 \r\nL 131.119539 93.430796 \r\nL 131.131726 94.99137 \r\nL 131.186566 88.343808 \r\nL 131.22008 91.622223 \r\nL 131.226173 90.835887 \r\nL 131.27492 95.106296 \r\nL 131.360227 98.560125 \r\nL 131.317574 93.104164 \r\nL 131.390694 96.406774 \r\nL 131.402881 94.31996 \r\nL 131.451628 100.205381 \r\nL 131.485141 99.122657 \r\nL 131.488188 99.709385 \r\nL 131.555215 93.787671 \r\nL 131.567402 94.07801 \r\nL 131.674036 80.359475 \r\nL 131.713643 81.000641 \r\nL 131.80809 90.212867 \r\nL 131.747156 79.506603 \r\nL 131.838557 85.767046 \r\nL 131.841603 85.724705 \r\nL 131.847697 86.65621 \r\nL 131.984797 98.475442 \r\nL 131.987844 96.727357 \r\nL 132.060964 107.391281 \r\nL 132.088385 102.388975 \r\nL 132.091431 102.31639 \r\nL 132.106665 104.318522 \r\nL 132.112758 102.739802 \r\nL 132.243765 122.204638 \r\nL 132.246812 120.341627 \r\nL 132.252905 118.02496 \r\nL 132.277279 123.831748 \r\nL 132.350399 123.620042 \r\nL 132.356493 123.795456 \r\nL 132.359539 123.081705 \r\nL 132.40524 128.344106 \r\nL 132.49664 117.365648 \r\nL 132.499687 117.795108 \r\nL 132.56976 112.175832 \r\nL 132.825682 93.406601 \r\nL 132.575854 113.028704 \r\nL 132.831775 95.172832 \r\nL 132.837869 95.553902 \r\nL 132.840915 94.434886 \r\nL 132.871382 91.610126 \r\nL 132.947549 95.753511 \r\nL 132.996296 88.827707 \r\nL 133.06637 93.557819 \r\nL 133.300964 105.425441 \r\nL 133.087697 92.100073 \r\nL 133.319244 105.032273 \r\nL 133.361898 94.828054 \r\nL 133.441112 100.277966 \r\nL 133.450252 100.973571 \r\nL 133.456345 98.493589 \r\nL 133.462439 95.795852 \r\nL 133.520326 106.375093 \r\nL 133.553839 103.090629 \r\nL 133.556886 102.897069 \r\nL 133.575166 107.990106 \r\nL 133.578213 107.736059 \r\nL 133.715313 120.964647 \r\nL 133.733593 119.053246 \r\nL 133.767107 129.033662 \r\nL 133.840227 118.248764 \r\nL 133.855461 119.295195 \r\nL 133.879834 113.016606 \r\nL 133.882881 113.167825 \r\nL 134.071775 97.955251 \r\nL 134.093102 101.723614 \r\nL 134.105289 103.27814 \r\nL 134.190596 100.011822 \r\nL 134.196689 97.646765 \r\nL 134.294183 101.772004 \r\nL 134.29723 101.40908 \r\nL 134.464797 76.923792 \r\nL 134.571431 72.012218 \r\nL 134.540964 77.135498 \r\nL 134.583618 73.234063 \r\nL 134.623225 75.756386 \r\nL 134.601898 71.963828 \r\nL 134.690252 73.923619 \r\nL 134.699392 72.012218 \r\nL 134.778606 82.464435 \r\nL 134.888286 90.624182 \r\nL 134.827353 81.974488 \r\nL 134.900473 88.712781 \r\nL 135.037574 80.123574 \r\nL 135.04062 80.395767 \r\nL 135.071087 84.696419 \r\nL 135.110694 79.028753 \r\nL 135.165534 84.000815 \r\nL 135.189908 82.319266 \r\nL 135.226468 87.80547 \r\nL 135.272168 85.482755 \r\nL 135.290448 85.017002 \r\nL 135.305682 89.214826 \r\nL 135.360522 87.865957 \r\nL 135.366615 89.505165 \r\nL 135.439736 85.452511 \r\nL 135.467156 84.490762 \r\nL 135.494576 88.997071 \r\nL 135.531136 88.960779 \r\nL 135.66519 109.992238 \r\nL 135.668237 108.87927 \r\nL 135.683471 107.548548 \r\nL 135.747451 117.293063 \r\nL 135.765731 113.506554 \r\nL 135.768778 113.597285 \r\nL 135.780964 111.208034 \r\nL 135.927205 89.487019 \r\nL 136.055166 70.481887 \r\nL 136.070399 73.572792 \r\nL 136.149613 84.871833 \r\nL 136.186173 76.107213 \r\nL 136.19836 73.959911 \r\nL 136.274527 85.355732 \r\nL 136.518262 107.076746 \r\nL 136.283667 83.033017 \r\nL 136.530448 104.070524 \r\nL 136.637082 98.269785 \r\nL 136.652316 98.638758 \r\nL 136.676689 103.489845 \r\nL 136.731529 94.89459 \r\nL 136.835117 84.279056 \r\nL 136.874724 88.035322 \r\nL 136.87777 89.202728 \r\nL 136.956984 82.077316 \r\nL 136.969171 82.416045 \r\nL 136.984404 81.351468 \r\nL 137.042291 89.359996 \r\nL 137.109318 93.775574 \r\nL 137.084945 85.912215 \r\nL 137.158065 90.787497 \r\nL 137.267746 95.112344 \r\nL 137.182439 89.553555 \r\nL 137.298213 91.92466 \r\nL 137.404846 79.464262 \r\nL 137.423127 83.940327 \r\nL 137.46578 87.678447 \r\nL 137.490154 82.10756 \r\nL 137.535854 85.083538 \r\nL 137.593741 83.97662 \r\nL 137.566321 87.684495 \r\nL 137.599834 86.438456 \r\nL 137.694281 94.840151 \r\nL 137.627254 85.688412 \r\nL 137.721701 90.231014 \r\nL 137.724748 88.984974 \r\nL 137.797869 95.100247 \r\nL 137.825289 91.622223 \r\nL 137.931923 95.735364 \r\nL 137.916689 91.513346 \r\nL 137.941063 94.138498 \r\nL 138.069023 79.252556 \r\nL 137.956296 95.330099 \r\nL 138.093397 81.726489 \r\nL 138.227451 93.182797 \r\nL 138.291431 96.71526 \r\nL 138.239638 91.622223 \r\nL 138.340178 93.769525 \r\nL 138.343225 93.588063 \r\nL 138.361505 98.445199 \r\nL 138.373692 99.794067 \r\nL 138.449859 92.590021 \r\nL 138.492512 87.055427 \r\nL 138.556493 92.807776 \r\nL 138.775854 109.865214 \r\nL 138.788041 107.850985 \r\nL 138.794134 107.965911 \r\nL 138.797181 107.554597 \r\nL 139.083569 87.255035 \r\nL 139.098802 88.132102 \r\nL 139.202389 93.340065 \r\nL 139.129269 84.817394 \r\nL 139.22067 93.049725 \r\nL 139.24809 91.283494 \r\nL 139.269416 94.731274 \r\nL 139.403471 107.0586 \r\nL 139.290743 93.21909 \r\nL 139.412611 105.274223 \r\nL 139.504011 98.578271 \r\nL 139.531431 101.342544 \r\nL 139.537525 103.689454 \r\nL 139.583225 95.318002 \r\nL 139.635018 99.431143 \r\nL 139.708139 97.132623 \r\nL 139.671579 102.328488 \r\nL 139.732512 100.683231 \r\nL 139.897033 117.268868 \r\nL 139.915313 114.323133 \r\nL 139.988434 119.36778 \r\nL 140.006714 116.966432 \r\nL 140.061554 118.956466 \r\nL 140.0189 115.944195 \r\nL 140.070694 118.732663 \r\nL 140.092021 124.757205 \r\nL 140.165141 117.438233 \r\nL 140.186468 121.702593 \r\nL 140.414969 105.165345 \r\nL 140.192561 122.355856 \r\nL 140.454576 107.82679 \r\nL 140.472856 111.964126 \r\nL 140.49723 105.364954 \r\nL 140.56121 105.588757 \r\nL 140.667844 112.079052 \r\nL 140.680031 109.756337 \r\nL 140.740964 115.284883 \r\nL 140.789711 110.754379 \r\nL 140.838458 110.808817 \r\nL 140.908532 106.411385 \r\nL 140.911579 106.598896 \r\nL 140.954232 102.927313 \r\nL 140.963372 103.151116 \r\nL 141.088286 92.571875 \r\nL 141.09438 94.235278 \r\nL 141.100473 96.04385 \r\nL 141.161407 85.325488 \r\nL 141.179687 87.624008 \r\nL 141.19492 87.872006 \r\nL 141.304601 79.542895 \r\nL 141.307647 80.214305 \r\nL 141.396001 75.224097 \r\nL 141.399048 75.925751 \r\nL 141.499588 71.685586 \r\nL 141.450842 81.938195 \r\nL 141.517869 72.86509 \r\nL 141.542242 75.345072 \r\nL 141.587942 70.530277 \r\nL 141.618409 70.826665 \r\nL 141.721996 66.556257 \r\nL 141.676296 72.859041 \r\nL 141.72809 69.647161 \r\nL 141.804257 75.393462 \r\nL 141.743323 68.50395 \r\nL 141.86519 73.512304 \r\nL 141.880424 68.038197 \r\nL 141.956591 75.218048 \r\nL 141.971824 74.758344 \r\nL 141.990104 70.893201 \r\nL 142.017525 76.627404 \r\nL 142.038851 75.605167 \r\nL 142.151579 84.623834 \r\nL 142.154625 83.274966 \r\nL 142.233839 91.954904 \r\nL 142.255166 86.426358 \r\nL 142.437967 103.290237 \r\nL 142.261259 86.402163 \r\nL 142.468434 98.669002 \r\nL 142.535461 96.019655 \r\nL 142.483667 100.175137 \r\nL 142.559834 99.183145 \r\nL 142.565928 99.497679 \r\nL 142.602488 94.495373 \r\nL 142.645141 85.41017 \r\nL 142.721308 90.460866 \r\nL 142.742635 88.3801 \r\nL 142.861456 98.191152 \r\nL 142.867549 96.382579 \r\nL 142.94981 105.830707 \r\nL 142.955903 105.141151 \r\nL 142.95895 105.165345 \r\nL 142.961996 104.754031 \r\nL 143.07777 97.822179 \r\nL 143.007697 104.766129 \r\nL 143.083864 97.906861 \r\nL 143.08691 98.977487 \r\nL 143.163077 89.934626 \r\nL 143.175264 91.380274 \r\nL 143.181357 91.410517 \r\nL 143.312365 83.051163 \r\nL 143.415952 77.456081 \r\nL 143.339785 84.073399 \r\nL 143.428139 82.016829 \r\nL 143.452512 80.758691 \r\nL 143.568286 91.87627 \r\nL 143.577426 87.509082 \r\nL 143.650547 93.672745 \r\nL 143.67492 92.475095 \r\nL 143.766321 99.431143 \r\nL 143.845534 96.757601 \r\nL 143.949122 87.696593 \r\nL 143.970448 91.337933 \r\nL 144.013102 93.763476 \r\nL 144.067942 86.238847 \r\nL 144.070989 84.369787 \r\nL 144.168483 92.487193 \r\nL 144.18067 95.263563 \r\nL 144.26293 87.793373 \r\nL 144.35433 80.680058 \r\nL 144.400031 81.690197 \r\nL 144.403077 82.785018 \r\nL 144.473151 68.116831 \r\nL 144.546271 66.913132 \r\nL 144.494478 71.740024 \r\nL 144.561505 70.312523 \r\nL 144.662045 87.121963 \r\nL 144.689466 81.96239 \r\nL 144.695559 79.899771 \r\nL 144.771726 85.331537 \r\nL 144.7961 82.48863 \r\nL 144.86008 86.625966 \r\nL 144.808286 81.248639 \r\nL 144.908827 84.091546 \r\nL 144.972807 76.318918 \r\nL 145.006321 84.926271 \r\nL 145.021554 83.099553 \r\nL 145.109908 96.249507 \r\nL 145.027647 82.512825 \r\nL 145.176935 93.878402 \r\nL 145.307942 85.512999 \r\nL 145.314036 86.982842 \r\nL 145.317082 87.932494 \r\nL 145.368876 76.185846 \r\nL 145.399343 80.04494 \r\nL 145.414576 76.397552 \r\nL 145.454183 81.62971 \r\nL 145.515117 77.450032 \r\nL 145.643077 93.884451 \r\nL 145.664404 92.626314 \r\nL 145.734478 89.934626 \r\nL 145.755805 93.981231 \r\nL 145.767991 92.59607 \r\nL 145.871579 96.098289 \r\nL 145.789318 91.531492 \r\nL 145.883765 95.711169 \r\nL 145.917279 90.031405 \r\nL 145.996493 92.045635 \r\nL 146.051333 93.896548 \r\nL 146.093986 87.055427 \r\nL 146.15492 80.220354 \r\nL 146.215854 83.081406 \r\nL 146.2189 83.166089 \r\nL 146.231087 81.381711 \r\nL 146.362095 69.302383 \r\nL 146.368188 71.516221 \r\nL 146.371235 72.084802 \r\nL 146.432168 63.120574 \r\nL 146.517475 62.497554 \r\nL 146.505289 65.540069 \r\nL 146.526615 64.95939 \r\nL 146.627156 67.3063 \r\nL 146.596689 63.513742 \r\nL 146.636296 65.43724 \r\nL 146.639343 65.110609 \r\nL 146.672856 70.143158 \r\nL 146.703323 69.574577 \r\nL 146.755117 78.962217 \r\nL 146.822144 74.292592 \r\nL 146.931824 71.818658 \r\nL 146.852611 75.816873 \r\nL 146.934871 71.897292 \r\nL 147.011038 79.167874 \r\nL 146.947058 71.891243 \r\nL 147.056738 74.480102 \r\nL 147.059785 73.603035 \r\nL 147.135952 83.232625 \r\nL 147.138999 81.726489 \r\nL 147.142045 82.192242 \r\nL 147.221259 78.61139 \r\nL 147.227353 79.633626 \r\nL 147.337033 71.770268 \r\nL 147.251726 81.883757 \r\nL 147.34922 74.758344 \r\nL 147.468041 82.458387 \r\nL 147.480227 79.748552 \r\nL 147.522881 86.438456 \r\nL 147.641701 109.417608 \r\nL 147.687402 108.250201 \r\nL 147.809269 117.075309 \r\nL 147.854969 111.734274 \r\nL 148.296738 84.448421 \r\nL 147.882389 112.139539 \r\nL 148.321112 87.527228 \r\nL 148.330252 88.065566 \r\nL 148.382045 82.228535 \r\nL 148.385092 83.498769 \r\nL 148.391186 80.14172 \r\nL 148.482586 88.174443 \r\nL 148.485633 88.168394 \r\nL 148.577033 74.389371 \r\nL 148.610547 83.075358 \r\nL 148.695854 97.997592 \r\nL 148.741554 91.610126 \r\nL 148.805534 81.00669 \r\nL 148.762881 93.733232 \r\nL 148.857328 86.172311 \r\nL 148.878655 90.424573 \r\nL 148.930448 77.014523 \r\nL 149.012709 68.715656 \r\nL 149.055362 73.463915 \r\nL 149.14067 86.498943 \r\nL 149.067549 73.397378 \r\nL 149.198557 81.666002 \r\nL 149.283864 78.115393 \r\nL 149.22293 83.30521 \r\nL 149.308237 81.811172 \r\nL 149.402684 87.061475 \r\nL 149.335657 81.526881 \r\nL 149.424011 83.607647 \r\nL 149.430104 82.385802 \r\nL 149.475805 88.507124 \r\nL 149.497131 91.821832 \r\nL 149.579392 87.206645 \r\nL 149.646419 88.555514 \r\nL 149.707353 81.018787 \r\nL 149.753053 85.45856 \r\nL 149.81094 79.754601 \r\nL 149.813986 80.631668 \r\nL 149.817033 79.379579 \r\nL 149.844453 84.466567 \r\nL 149.923667 80.613522 \r\nL 149.935854 81.926098 \r\nL 149.941947 79.579188 \r\nL 149.957181 75.853166 \r\nL 150.024208 88.035322 \r\nL 150.036394 87.248986 \r\nL 150.170448 95.451074 \r\nL 150.066861 84.78715 \r\nL 150.173495 94.434886 \r\nL 150.179588 93.545722 \r\nL 150.222242 102.449463 \r\nL 150.493397 123.898284 \r\nL 150.237475 102.013953 \r\nL 150.520817 120.486796 \r\nL 150.660964 104.530228 \r\nL 150.673151 105.534318 \r\nL 150.727991 108.25625 \r\nL 150.755412 101.941369 \r\nL 150.779785 103.647112 \r\nL 150.901652 95.42083 \r\nL 150.831579 104.003988 \r\nL 150.913839 97.453206 \r\nL 150.941259 100.084406 \r\nL 150.999146 92.263389 \r\nL 151.011333 94.07801 \r\nL 151.03266 91.912563 \r\nL 151.102733 96.23741 \r\nL 151.117967 95.094198 \r\nL 151.209367 99.691238 \r\nL 151.166714 93.164651 \r\nL 151.230694 96.291848 \r\nL 151.334281 85.55534 \r\nL 151.367795 90.557645 \r\nL 151.468335 97.114476 \r\nL 151.507942 92.559777 \r\nL 151.623716 88.700683 \r\nL 151.63895 91.7311 \r\nL 151.718163 79.645724 \r\nL 151.803471 72.447727 \r\nL 151.849171 74.123227 \r\nL 151.873544 78.526707 \r\nL 151.910104 81.29098 \r\nL 151.967991 75.357169 \r\nL 151.983225 78.067003 \r\nL 151.998458 76.131408 \r\nL 152.047205 82.579361 \r\nL 152.053299 81.768831 \r\nL 152.062439 80.915959 \r\nL 152.144699 94.1264 \r\nL 152.181259 92.765435 \r\nL 152.2818 108.709905 \r\nL 152.330547 103.507992 \r\nL 152.403667 104.058427 \r\nL 152.473741 95.033711 \r\nL 152.415854 104.064475 \r\nL 152.549908 98.239542 \r\nL 152.665682 101.366739 \r\nL 152.583421 95.596243 \r\nL 152.683962 101.179228 \r\nL 152.830203 82.053121 \r\nL 152.842389 82.912042 \r\nL 152.845436 83.184235 \r\nL 152.891136 77.667787 \r\nL 153.01605 67.034107 \r\nL 153.02519 67.409129 \r\nL 153.147058 78.677926 \r\nL 153.150104 78.073052 \r\nL 153.174478 75.181756 \r\nL 153.207991 84.158082 \r\nL 153.229318 81.853513 \r\nL 153.232365 83.861694 \r\nL 153.287205 77.177839 \r\nL 153.335952 80.486498 \r\nL 153.470006 67.766004 \r\nL 153.55836 69.024142 \r\nL 153.53094 62.273751 \r\nL 153.5675 66.622793 \r\nL 153.60406 64.499686 \r\nL 153.643667 71.123053 \r\nL 153.661947 68.975752 \r\nL 153.826468 82.549118 \r\nL 153.844748 79.071094 \r\nL 153.856935 76.621355 \r\nL 153.908729 84.950466 \r\nL 153.945289 83.105601 \r\nL 154.103716 99.025877 \r\nL 154.10981 97.295939 \r\nL 154.179883 103.840672 \r\nL 154.195117 102.31639 \r\nL 154.25605 104.348766 \r\nL 154.231677 100.404989 \r\nL 154.304797 101.977661 \r\nL 154.429711 97.447157 \r\nL 154.341357 104.046329 \r\nL 154.432758 98.088323 \r\nL 154.481505 99.703336 \r\nL 154.502832 92.233146 \r\nL 154.527205 95.566 \r\nL 154.578999 99.812213 \r\nL 154.649072 91.325835 \r\nL 154.652119 91.186714 \r\nL 154.661259 94.005426 \r\nL 154.664306 93.400552 \r\nL 154.73438 96.733406 \r\nL 154.700866 90.15238 \r\nL 154.77094 92.142415 \r\nL 154.786173 90.24916 \r\nL 154.83492 95.46922 \r\nL 154.874527 93.388454 \r\nL 154.908041 98.43915 \r\nL 154.883667 91.192763 \r\nL 154.984208 93.146505 \r\nL 155.042095 86.214652 \r\nL 155.005534 94.22318 \r\nL 155.099982 90.364086 \r\nL 155.118262 93.098115 \r\nL 155.194429 89.118046 \r\nL 155.252316 81.115567 \r\nL 155.298016 90.110039 \r\nL 155.310203 85.924313 \r\nL 155.331529 88.761171 \r\nL 155.407697 84.424226 \r\nL 155.419883 82.48863 \r\nL 155.47777 91.634321 \r\nL 155.499097 89.372093 \r\nL 155.733692 107.143283 \r\nL 155.742832 104.124963 \r\nL 155.822045 88.882145 \r\nL 155.898213 95.46922 \r\nL 155.916493 98.572222 \r\nL 155.950006 94.253424 \r\nL 156.044453 89.275313 \r\nL 155.986566 94.471178 \r\nL 156.06578 89.807602 \r\nL 156.087107 91.114129 \r\nL 156.07492 89.420483 \r\nL 156.090154 90.436671 \r\nL 156.099294 94.398594 \r\nL 156.175461 86.196506 \r\nL 156.196787 87.400205 \r\nL 156.199834 87.581667 \r\nL 156.212021 82.809213 \r\nL 156.221161 79.258605 \r\nL 156.257721 86.408212 \r\nL 156.324748 81.786977 \r\nL 156.443569 75.254341 \r\nL 156.416149 82.555166 \r\nL 156.461849 77.74642 \r\nL 156.525829 83.607647 \r\nL 156.553249 72.435629 \r\nL 156.559343 73.766351 \r\nL 156.61723 61.880583 \r\nL 156.675117 68.9818 \r\nL 156.836591 49.111699 \r\nL 156.851824 53.152255 \r\nL 156.955412 64.705343 \r\nL 156.998065 61.874534 \r\nL 157.004158 60.580105 \r\nL 157.043765 69.756039 \r\nL 157.046812 69.713698 \r\nL 157.080326 73.173575 \r\nL 157.135166 67.348641 \r\nL 157.156493 69.32053 \r\nL 157.162586 67.439372 \r\nL 157.21438 73.67562 \r\nL 157.26008 71.479929 \r\nL 157.311873 75.97414 \r\nL 157.363667 69.205604 \r\nL 157.372807 68.485804 \r\nL 157.381947 69.719746 \r\nL 157.384994 69.629015 \r\nL 157.455068 76.101164 \r\nL 157.497721 70.989981 \r\nL 157.503814 71.57066 \r\nL 157.546468 64.548076 \r\nL 157.573888 67.457519 \r\nL 157.616542 61.687023 \r\nL 157.653102 67.778102 \r\nL 157.692709 62.600383 \r\nL 157.851136 80.498596 \r\nL 157.701849 62.576188 \r\nL 157.860276 78.169832 \r\nL 157.95777 75.405559 \r\nL 157.915117 82.379753 \r\nL 157.96691 78.375489 \r\nL 157.98519 82.034975 \r\nL 158.043077 75.919702 \r\nL 158.064404 75.943897 \r\nL 158.100964 74.256299 \r\nL 158.073544 77.474227 \r\nL 158.104011 75.587021 \r\nL 158.137525 77.704079 \r\nL 158.195412 67.028058 \r\nL 158.253299 70.808519 \r\nL 158.283765 64.614612 \r\nL 158.286812 65.062219 \r\nL 158.289859 63.640766 \r\nL 158.347746 72.804602 \r\nL 158.390399 68.370878 \r\nL 158.405633 69.108824 \r\nL 158.399539 66.229625 \r\nL 158.414773 66.816353 \r\nL 158.417819 65.788067 \r\nL 158.487893 77.758518 \r\nL 158.588434 80.087282 \r\nL 158.55492 75.151512 \r\nL 158.603667 79.954209 \r\nL 158.6189 75.048684 \r\nL 158.692021 80.903861 \r\nL 158.716394 78.550902 \r\nL 158.759048 79.034801 \r\nL 158.749908 74.758344 \r\nL 158.792561 77.425837 \r\nL 158.893102 70.445595 \r\nL 158.801701 78.127491 \r\nL 158.914429 72.955821 \r\nL 159.063716 63.017746 \r\nL 159.072856 63.144769 \r\nL 159.07895 62.697163 \r\nL 159.091136 65.497728 \r\nL 159.130743 75.64146 \r\nL 159.219097 71.673488 \r\nL 159.237377 69.979842 \r\nL 159.301357 74.498249 \r\nL 159.316591 73.0526 \r\nL 159.380571 82.252729 \r\nL 159.322684 72.931626 \r\nL 159.432365 74.909563 \r\nL 159.435412 73.361086 \r\nL 159.523765 82.349509 \r\nL 159.545092 85.07749 \r\nL 159.621259 77.401642 \r\nL 159.673053 65.848555 \r\nL 159.724846 61.693072 \r\nL 159.77664 67.136936 \r\nL 159.78578 64.923098 \r\nL 159.801014 60.02967 \r\nL 159.880227 67.20952 \r\nL 159.895461 65.207388 \r\nL 160.002095 76.427796 \r\nL 159.901554 64.681148 \r\nL 160.035608 72.846943 \r\nL 160.041701 70.155255 \r\nL 160.105682 77.800859 \r\nL 160.145289 73.463915 \r\nL 160.34637 103.7076 \r\nL 160.151382 72.992113 \r\nL 160.349416 102.691412 \r\nL 160.385977 98.191152 \r\nL 160.43777 108.443761 \r\nL 160.462144 113.403725 \r\nL 160.550498 108.939757 \r\nL 160.562684 107.330793 \r\nL 160.620571 110.464039 \r\nL 160.644945 110.439844 \r\nL 160.693692 116.633751 \r\nL 160.757672 112.000418 \r\nL 160.769859 110.663647 \r\nL 160.800326 116.083316 \r\nL 160.803372 114.952202 \r\nL 160.836886 119.773046 \r\nL 160.882586 113.016606 \r\nL 160.913053 114.510644 \r\nL 160.9161 114.837276 \r\nL 160.97094 109.030488 \r\nL 160.973986 109.580924 \r\nL 161.175068 84.490762 \r\nL 161.184208 85.60373 \r\nL 161.205534 89.680579 \r\nL 161.281701 81.024836 \r\nL 161.287795 83.226576 \r\nL 161.290842 81.24259 \r\nL 161.336542 87.968786 \r\nL 161.394429 84.557298 \r\nL 161.397475 85.452511 \r\nL 161.467549 75.363218 \r\nL 161.485829 79.609431 \r\nL 161.565043 73.43972 \r\nL 161.601603 76.893548 \r\nL 161.65949 73.173575 \r\nL 161.711284 75.841068 \r\nL 161.763077 80.069135 \r\nL 161.811824 73.488109 \r\nL 161.814871 74.29864 \r\nL 161.927598 71.237979 \r\nL 161.869711 79.464262 \r\nL 161.933692 72.151339 \r\nL 162.009859 78.538805 \r\nL 161.967205 69.562479 \r\nL 162.043372 74.032496 \r\nL 162.049466 71.352905 \r\nL 162.122586 93.134407 \r\nL 162.128679 92.698898 \r\nL 162.363274 115.133664 \r\nL 162.17438 91.041544 \r\nL 162.375461 113.458164 \r\nL 162.421161 103.072482 \r\nL 162.491235 109.484144 \r\nL 162.494281 109.998286 \r\nL 162.558262 102.255903 \r\nL 162.677082 96.709211 \r\nL 162.689269 98.154859 \r\nL 162.695362 96.99955 \r\nL 162.722783 102.104685 \r\nL 162.823323 110.209992 \r\nL 162.847697 109.284535 \r\nL 162.91777 102.419219 \r\nL 162.859883 110.040628 \r\nL 162.966517 108.558687 \r\nL 162.996984 111.903639 \r\nL 163.036591 105.485929 \r\nL 163.054871 106.127095 \r\nL 163.127991 97.459254 \r\nL 163.182832 99.219437 \r\nL 163.237672 107.772351 \r\nL 163.191972 99.001682 \r\nL 163.301652 102.310342 \r\nL 163.347353 95.408733 \r\nL 163.310792 102.618827 \r\nL 163.41438 101.300203 \r\nL 163.493593 106.750115 \r\nL 163.429613 100.761865 \r\nL 163.527107 102.122831 \r\nL 163.603274 89.777358 \r\nL 163.639834 101.16713 \r\nL 163.648974 102.485755 \r\nL 163.679441 95.941021 \r\nL 163.685534 96.461213 \r\nL 163.688581 96.388628 \r\nL 163.691628 98.136713 \r\nL 163.737328 99.691238 \r\nL 163.789122 94.634494 \r\nL 163.795215 94.70103 \r\nL 163.843962 90.696766 \r\nL 163.801308 96.068045 \r\nL 163.871382 90.769351 \r\nL 164.008483 75.11522 \r\nL 164.011529 75.351121 \r\nL 164.035903 69.780234 \r\nL 164.096837 64.088372 \r\nL 164.051136 70.106865 \r\nL 164.145584 68.249903 \r\nL 164.18519 76.820964 \r\nL 164.249171 62.975404 \r\nL 164.346665 79.80904 \r\nL 164.383225 74.625272 \r\nL 164.495952 65.019878 \r\nL 164.422832 77.89159 \r\nL 164.514232 68.685412 \r\nL 164.6818 82.053121 \r\nL 164.78234 72.387239 \r\nL 164.797574 77.806908 \r\nL 164.806714 79.113435 \r\nL 164.840227 69.822575 \r\nL 164.885928 71.153297 \r\nL 165.062635 50.557347 \r\nL 164.916394 72.762261 \r\nL 165.090055 52.426407 \r\nL 165.102242 51.434414 \r\nL 165.236296 64.590417 \r\nL 165.239343 64.233542 \r\nL 165.263716 74.310738 \r\nL 165.266763 73.270355 \r\nL 165.394724 86.015044 \r\nL 165.400817 84.605688 \r\nL 165.42519 78.599292 \r\nL 165.492217 85.597681 \r\nL 165.522684 82.210388 \r\nL 165.525731 83.069309 \r\nL 165.577525 72.707822 \r\nL 165.617131 77.613348 \r\nL 165.620178 77.51052 \r\nL 165.626271 80.33528 \r\nL 165.647598 85.567437 \r\nL 165.717672 75.387413 \r\nL 165.873053 54.658391 \r\nL 165.729859 76.524575 \r\nL 165.8761 56.442768 \r\nL 165.882193 57.604126 \r\nL 165.89438 50.623883 \r\nL 165.943127 43.806957 \r\nL 165.906566 51.634022 \r\nL 166.010154 49.287112 \r\nL 166.125928 58.928799 \r\nL 166.068041 47.605564 \r\nL 166.135068 56.497207 \r\nL 166.144208 54.222882 \r\nL 166.369662 73.978057 \r\nL 166.497623 87.666349 \r\nL 166.607303 81.115567 \r\nL 166.558557 91.483102 \r\nL 166.61949 84.109692 \r\nL 166.640817 84.569396 \r\nL 166.677377 78.121442 \r\nL 166.683471 78.411781 \r\nL 166.744404 78.810998 \r\nL 166.811431 67.953515 \r\nL 166.924158 74.528492 \r\nL 166.936345 72.931626 \r\nL 167.039932 66.314307 \r\nL 166.951579 73.355037 \r\nL 167.055166 70.13106 \r\nL 167.213593 91.979099 \r\nL 167.22578 91.809734 \r\nL 167.256247 90.097941 \r\nL 167.28062 97.14472 \r\nL 167.304994 96.279751 \r\nL 167.375068 101.433275 \r\nL 167.326321 96.031753 \r\nL 167.423814 98.699246 \r\nL 167.509122 92.940848 \r\nL 167.451235 101.784101 \r\nL 167.548729 97.295939 \r\nL 167.643176 102.993849 \r\nL 167.582242 96.654772 \r\nL 167.661456 99.340412 \r\nL 167.889957 70.935542 \r\nL 167.899097 71.994071 \r\nL 167.990498 76.306821 \r\nL 167.950891 69.169311 \r\nL 168.008778 72.29046 \r\nL 168.139785 81.62971 \r\nL 168.020964 71.721878 \r\nL 168.145878 80.885715 \r\nL 168.206812 73.72401 \r\nL 168.246419 82.077316 \r\nL 168.249466 81.659953 \r\nL 168.258606 84.635932 \r\nL 168.350006 80.534888 \r\nL 168.3561 80.9583 \r\nL 168.444453 72.949772 \r\nL 168.39266 82.506776 \r\nL 168.47492 77.153644 \r\nL 168.508434 83.571354 \r\nL 168.563274 71.346857 \r\nL 168.566321 72.217875 \r\nL 168.584601 68.183367 \r\nL 168.651628 76.02253 \r\nL 168.679048 70.953689 \r\nL 168.791775 78.599292 \r\nL 168.825289 76.730233 \r\nL 168.922783 73.578841 \r\nL 168.901456 79.095289 \r\nL 168.938016 75.169658 \r\nL 168.947156 77.202034 \r\nL 169.03551 71.274272 \r\nL 169.038557 72.296508 \r\nL 169.09035 66.102602 \r\nL 169.151284 71.661391 \r\nL 169.264011 64.723489 \r\nL 169.230498 73.113088 \r\nL 169.285338 65.261827 \r\nL 169.404158 75.121268 \r\nL 169.416345 69.483846 \r\nL 169.526026 58.747337 \r\nL 169.431579 71.322662 \r\nL 169.580866 64.185152 \r\nL 169.590006 65.987676 \r\nL 169.644846 58.154561 \r\nL 169.6875 62.461262 \r\nL 169.70578 61.318051 \r\nL 169.754527 66.719573 \r\nL 169.76976 73.379232 \r\nL 169.848974 64.820269 \r\nL 169.870301 71.237979 \r\nL 169.882488 69.731844 \r\nL 169.952561 74.595028 \r\nL 169.964748 73.463915 \r\nL 169.998262 78.998509 \r\nL 170.068335 71.461783 \r\nL 170.074429 69.550382 \r\nL 170.153643 77.032669 \r\nL 170.165829 75.901556 \r\nL 170.29379 93.079969 \r\nL 170.181063 75.877361 \r\nL 170.299883 92.674703 \r\nL 170.30293 91.646418 \r\nL 170.37605 104.288279 \r\nL 170.449171 107.87518 \r\nL 170.488778 107.433622 \r\nL 170.662439 82.627751 \r\nL 170.671579 83.825401 \r\nL 170.808679 77.704079 \r\nL 170.738606 85.609779 \r\nL 170.814773 78.302904 \r\nL 170.930547 81.944244 \r\nL 170.87266 75.381364 \r\nL 170.939687 81.750684 \r\nL 171.034134 75.042635 \r\nL 170.948827 82.240632 \r\nL 171.052414 79.56709 \r\nL 171.073741 82.216437 \r\nL 171.122488 76.675794 \r\nL 171.149908 78.08515 \r\nL 171.174281 82.77897 \r\nL 171.244355 77.788762 \r\nL 171.262635 78.956168 \r\nL 171.372316 67.941418 \r\nL 171.396689 69.090678 \r\nL 171.427156 73.542548 \r\nL 171.491136 66.036065 \r\nL 171.503323 68.044246 \r\nL 171.576443 61.596292 \r\nL 171.509416 68.141026 \r\nL 171.649564 63.634717 \r\nL 171.673937 64.705343 \r\nL 171.734871 56.7694 \r\nL 171.756198 54.670488 \r\nL 171.801898 63.749643 \r\nL 171.844552 56.714962 \r\nL 171.850645 57.259348 \r\nL 171.865878 54.694683 \r\nL 171.920719 45.476408 \r\nL 171.881112 55.051559 \r\nL 171.999932 49.92223 \r\nL 172.006026 50.260959 \r\nL 172.012119 50.176277 \r\nL 172.08524 55.807651 \r\nL 172.124846 53.230889 \r\nL 172.127893 52.41431 \r\nL 172.201014 60.834152 \r\nL 172.341161 81.702294 \r\nL 172.344208 81.508735 \r\nL 172.438655 74.655516 \r\nL 172.459982 78.569049 \r\nL 172.493495 87.32762 \r\nL 172.542242 78.242417 \r\nL 172.569662 78.780754 \r\nL 172.618409 73.221965 \r\nL 172.688483 75.925751 \r\nL 172.697623 76.591112 \r\nL 172.712856 71.050468 \r\nL 172.721996 72.901382 \r\nL 172.731136 69.725795 \r\nL 172.813397 75.187805 \r\nL 172.831677 72.502165 \r\nL 172.84691 75.11522 \r\nL 172.920031 67.530103 \r\nL 172.926124 68.0261 \r\nL 172.980964 64.215396 \r\nL 173.023618 70.608911 \r\nL 173.029711 70.252035 \r\nL 173.057131 73.385281 \r\nL 173.102832 65.800165 \r\nL 173.133299 68.709607 \r\nL 173.279539 75.429754 \r\nL 173.175952 66.743768 \r\nL 173.313053 73.125185 \r\nL 173.319146 71.050468 \r\nL 173.340473 77.014523 \r\nL 173.419687 73.427622 \r\nL 173.504994 82.748726 \r\nL 173.535461 79.216263 \r\nL 173.541554 77.782713 \r\nL 173.623814 86.837672 \r\nL 173.626861 87.031232 \r\nL 173.648188 81.914 \r\nL 173.666468 85.089587 \r\nL 173.742635 75.907604 \r\nL 173.782242 78.653731 \r\nL 173.785289 78.629536 \r\nL 173.806615 76.754428 \r\nL 173.864502 88.870048 \r\nL 173.873643 87.248986 \r\nL 174.044257 109.780532 \r\nL 174.217918 83.220527 \r\nL 174.227058 84.273008 \r\nL 174.418999 58.378364 \r\nL 174.434232 59.152603 \r\nL 174.559146 70.046378 \r\nL 174.568286 69.03019 \r\nL 174.650547 57.876319 \r\nL 174.6932 62.666919 \r\nL 174.818114 55.166485 \r\nL 174.726714 65.146901 \r\nL 174.824208 55.783456 \r\nL 174.970448 68.576535 \r\nL 174.842488 55.099949 \r\nL 175.007009 65.304168 \r\nL 175.013102 64.681148 \r\nL 175.046615 67.796248 \r\nL 175.052709 67.20952 \r\nL 175.092316 74.165568 \r\nL 175.165436 68.165221 \r\nL 175.265977 59.539722 \r\nL 175.305584 66.671183 \r\nL 175.357377 68.891069 \r\nL 175.396984 64.269834 \r\nL 175.412217 65.110609 \r\nL 175.457918 61.65678 \r\nL 175.491431 71.746073 \r\nL 175.494478 70.869006 \r\nL 175.540178 74.401469 \r\nL 175.591972 67.814394 \r\nL 175.759539 75.375315 \r\nL 175.619392 65.745726 \r\nL 175.771726 74.377274 \r\nL 175.844846 61.517659 \r\nL 175.899687 63.247598 \r\nL 175.930154 69.344725 \r\nL 175.90578 62.691114 \r\nL 176.024601 68.165221 \r\nL 176.158655 54.634196 \r\nL 176.161701 54.3741 \r\nL 176.195215 60.513568 \r\nL 176.198262 60.180888 \r\nL 176.210448 62.679016 \r\nL 176.253102 52.178409 \r\nL 176.292709 52.420358 \r\nL 176.332316 48.887896 \r\nL 176.365829 57.622272 \r\nL 176.46637 70.391156 \r\nL 176.487697 66.598598 \r\nL 176.53949 59.158651 \r\nL 176.603471 64.245639 \r\nL 176.661357 70.766178 \r\nL 176.722291 67.651078 \r\nL 176.740571 65.062219 \r\nL 176.825878 69.036239 \r\nL 176.862439 74.437761 \r\nL 176.935559 68.594681 \r\nL 177.060473 60.26557 \r\nL 177.09094 61.687023 \r\nL 177.20062 66.937327 \r\nL 177.170154 60.332106 \r\nL 177.206714 65.370704 \r\nL 177.212807 64.663002 \r\nL 177.249367 71.510172 \r\nL 177.252414 70.748032 \r\nL 177.307254 78.284758 \r\nL 177.365141 73.760303 \r\nL 177.447402 68.897118 \r\nL 177.432168 73.832888 \r\nL 177.477869 71.153297 \r\nL 177.480915 71.885194 \r\nL 177.560129 65.933237 \r\nL 177.566222 66.423185 \r\nL 177.572316 65.158999 \r\nL 177.645436 72.695725 \r\nL 177.657623 72.514263 \r\nL 177.791677 82.754775 \r\nL 177.80691 79.954209 \r\nL 177.82519 78.333148 \r\nL 177.876984 84.720614 \r\nL 177.880031 83.468526 \r\nL 177.989711 88.62205 \r\nL 177.931824 79.083191 \r\nL 177.995805 86.904208 \r\nL 177.998851 87.351815 \r\nL 178.047598 78.89568 \r\nL 178.050645 79.766699 \r\nL 178.193839 59.001384 \r\nL 178.218213 61.953168 \r\nL 178.227353 63.543986 \r\nL 178.279146 54.083761 \r\nL 178.3218 60.229278 \r\nL 178.34008 57.688808 \r\nL 178.410154 63.416962 \r\nL 178.428434 61.517659 \r\nL 178.565534 73.058649 \r\nL 178.608188 69.084629 \r\nL 178.641701 75.732191 \r\nL 178.678262 71.794463 \r\nL 178.690448 74.716003 \r\nL 178.730055 66.259869 \r\nL 178.851923 59.576014 \r\nL 178.967697 66.229625 \r\nL 178.897623 57.876319 \r\nL 178.976837 66.15704 \r\nL 178.99207 64.638807 \r\nL 179.01035 70.51818 \r\nL 179.07433 82.192242 \r\nL 179.141357 80.111477 \r\nL 179.232758 89.759212 \r\nL 179.302832 88.162346 \r\nL 179.330252 83.619744 \r\nL 179.397279 91.77949 \r\nL 179.409466 89.632189 \r\nL 179.491726 90.364086 \r\nL 179.424699 86.12997 \r\nL 179.510006 88.440588 \r\nL 179.647107 80.165915 \r\nL 179.668434 81.708343 \r\nL 179.674527 78.266612 \r\nL 179.720227 71.498075 \r\nL 179.787254 76.905646 \r\nL 179.793348 77.226229 \r\nL 179.799441 76.687891 \r\nL 179.802488 77.214132 \r\nL 179.826861 74.020398 \r\nL 179.875608 82.869701 \r\nL 179.903028 79.343287 \r\nL 179.906075 79.361433 \r\nL 179.909122 78.683975 \r\nL 179.930448 86.819526 \r\nL 179.982242 85.990849 \r\nL 180.024896 89.323703 \r\nL 180.082783 81.829318 \r\nL 180.098016 80.734496 \r\nL 180.128483 86.32353 \r\nL 180.131529 87.720788 \r\nL 180.216837 76.210041 \r\nL 180.329564 66.92523 \r\nL 180.335657 67.487762 \r\nL 180.356984 69.731844 \r\nL 180.411824 61.360392 \r\nL 180.466665 53.472839 \r\nL 180.417918 62.213264 \r\nL 180.518458 61.003516 \r\nL 180.548925 68.322488 \r\nL 180.640326 63.973446 \r\nL 180.661652 58.100122 \r\nL 180.728679 67.530103 \r\nL 180.737819 66.20543 \r\nL 180.746959 68.927362 \r\nL 180.823127 58.771532 \r\nL 180.948041 45.379628 \r\nL 180.957181 47.647905 \r\nL 180.972414 49.281064 \r\nL 181.030301 31.606654 \r\nL 181.036394 33.076497 \r\nL 181.076001 26.822103 \r\nL 181.118655 36.965835 \r\nL 181.334969 54.942682 \r\nL 181.347156 52.777234 \r\nL 181.371529 49.414136 \r\nL 181.441603 54.646294 \r\nL 181.548237 67.554298 \r\nL 181.569564 66.405038 \r\nL 181.584797 63.416962 \r\nL 181.657918 74.758344 \r\nL 181.685338 80.885715 \r\nL 181.740178 66.592549 \r\nL 181.813299 48.379802 \r\nL 181.865092 52.081629 \r\nL 181.892512 56.303647 \r\nL 181.959539 46.250646 \r\nL 181.965633 48.19834 \r\nL 181.980866 43.970273 \r\nL 182.057033 58.154561 \r\nL 182.06008 57.598077 \r\nL 182.136247 64.560174 \r\nL 182.090547 56.497207 \r\nL 182.166714 57.005301 \r\nL 182.175854 54.51927 \r\nL 182.212414 59.8845 \r\nL 182.288581 71.485978 \r\nL 182.343421 65.624751 \r\nL 182.370842 59.073969 \r\nL 182.443962 67.342593 \r\nL 182.480522 73.633279 \r\nL 182.547549 64.856562 \r\nL 182.578016 66.078407 \r\nL 182.63895 60.918834 \r\nL 182.687697 61.729365 \r\nL 182.760817 50.932369 \r\nL 182.763864 52.136068 \r\nL 182.846124 40.976148 \r\nL 182.849171 41.665704 \r\nL 182.916198 35.532284 \r\nL 182.937525 36.766227 \r\nL 183.220866 63.882715 \r\nL 183.248286 59.902646 \r\nL 183.36406 49.450428 \r\nL 183.306173 63.13872 \r\nL 183.379294 52.692551 \r\nL 183.504208 63.495596 \r\nL 183.568188 67.699468 \r\nL 183.607795 61.777755 \r\nL 183.610842 60.876493 \r\nL 183.668729 72.508214 \r\nL 183.693102 68.848728 \r\nL 183.802783 79.385628 \r\nL 183.811923 75.798727 \r\nL 183.814969 75.006342 \r\nL 183.863716 91.223007 \r\nL 183.866763 91.120178 \r\nL 183.87895 94.017523 \r\nL 183.91551 95.729316 \r\nL 183.949023 91.102032 \r\nL 183.985584 93.182797 \r\nL 184.113544 79.500554 \r\nL 184.064797 93.914695 \r\nL 184.131824 80.571181 \r\nL 184.134871 80.825228 \r\nL 184.168385 75.272487 \r\nL 184.171431 75.363218 \r\nL 184.174478 74.691808 \r\nL 184.220178 87.775226 \r\nL 184.323765 101.687322 \r\nL 184.348139 98.929098 \r\nL 184.369466 94.144547 \r\nL 184.424306 107.403378 \r\nL 184.445633 104.052378 \r\nL 184.448679 104.512082 \r\nL 184.479146 93.225139 \r\nL 184.482193 93.588063 \r\nL 184.537033 70.85086 \r\nL 184.54008 71.032322 \r\nL 184.643667 60.519617 \r\nL 184.661947 62.055996 \r\nL 184.805141 74.957953 \r\nL 184.689367 59.231236 \r\nL 184.817328 70.935542 \r\nL 184.820375 70.560521 \r\nL 184.838655 79.772747 \r\nL 184.844748 79.373531 \r\nL 184.957475 83.281015 \r\nL 184.884355 77.17179 \r\nL 184.960522 82.954383 \r\nL 185.054969 90.82379 \r\nL 184.972709 81.454296 \r\nL 185.076296 85.367829 \r\nL 185.10981 76.494332 \r\nL 185.185977 82.664044 \r\nL 185.280424 87.878055 \r\nL 185.20121 80.571181 \r\nL 185.301751 87.27923 \r\nL 185.359638 80.964349 \r\nL 185.399244 88.62205 \r\nL 185.402291 87.103817 \r\nL 185.466271 83.891937 \r\nL 185.518065 91.452859 \r\nL 185.618606 76.609258 \r\nL 185.655166 81.236542 \r\nL 185.661259 81.907951 \r\nL 185.685633 74.649467 \r\nL 185.694773 75.078927 \r\nL 185.804453 58.940897 \r\nL 185.82578 60.156693 \r\nL 185.847107 61.372489 \r\nL 185.895854 48.446338 \r\nL 185.8989 48.930237 \r\nL 185.920227 50.914223 \r\nL 185.984208 44.339246 \r\nL 185.990301 45.591334 \r\nL 186.054281 38.417532 \r\nL 186.014674 47.242639 \r\nL 186.106075 42.554868 \r\nL 186.170055 33.711615 \r\nL 186.224896 38.804651 \r\nL 186.294969 44.139637 \r\nL 186.273643 37.746122 \r\nL 186.337623 40.649516 \r\nL 186.34067 39.070796 \r\nL 186.42293 50.206521 \r\nL 186.425977 49.837548 \r\nL 186.556984 85.948508 \r\nL 186.581357 83.982668 \r\nL 186.630104 87.109865 \r\nL 186.663618 81.653905 \r\nL 186.672758 82.131755 \r\nL 186.910399 37.032371 \r\nL 186.931726 40.976148 \r\nL 187.041407 53.974884 \r\nL 187.053593 48.748775 \r\nL 187.059687 46.462352 \r\nL 187.12976 55.777407 \r\nL 187.154134 53.097817 \r\nL 187.218114 64.439199 \r\nL 187.272955 58.329974 \r\nL 187.282095 56.085893 \r\nL 187.324748 60.967224 \r\nL 187.358262 60.386545 \r\nL 187.373495 63.193159 \r\nL 187.446615 52.626015 \r\nL 187.455756 53.527277 \r\nL 187.531923 46.909959 \r\nL 187.556296 55.704823 \r\nL 187.559343 55.595945 \r\nL 187.656837 64.366614 \r\nL 187.565436 54.791463 \r\nL 187.687303 60.156693 \r\nL 187.71777 54.579757 \r\nL 187.775657 62.110435 \r\nL 187.800031 57.785588 \r\nL 187.934085 72.913479 \r\nL 187.973692 66.229625 \r\nL 188.058999 67.439372 \r\nL 188.177819 77.601251 \r\nL 188.083372 67.185325 \r\nL 188.180866 77.280668 \r\nL 188.183913 77.480276 \r\nL 188.199146 72.852992 \r\nL 188.238753 63.610522 \r\nL 188.30578 74.074837 \r\nL 188.311873 74.909563 \r\nL 188.317967 70.173402 \r\nL 188.34234 71.455734 \r\nL 188.464208 64.469443 \r\nL 188.394134 75.484193 \r\nL 188.467254 65.648946 \r\nL 188.598262 74.607126 \r\nL 188.488581 60.501471 \r\nL 188.607402 72.14529 \r\nL 188.616542 70.070573 \r\nL 188.662242 76.93589 \r\nL 188.704896 75.810825 \r\nL 188.951677 116.307119 \r\nL 188.753643 69.090678 \r\nL 188.960817 112.448025 \r\nL 188.96691 111.165693 \r\nL 188.997377 120.801331 \r\nL 189.052217 116.180096 \r\nL 189.073544 121.823567 \r\nL 189.149711 110.433795 \r\nL 189.152758 110.645501 \r\nL 189.183225 106.43558 \r\nL 189.311186 84.557298 \r\nL 189.332512 84.593591 \r\nL 189.338606 84.641981 \r\nL 189.369072 76.978231 \r\nL 189.493986 56.454866 \r\nL 189.506173 59.811915 \r\nL 189.51836 61.662829 \r\nL 189.58234 50.515006 \r\nL 189.597574 48.065268 \r\nL 189.637181 53.890201 \r\nL 189.673741 52.480846 \r\nL 189.798655 61.995509 \r\nL 189.701161 49.716573 \r\nL 189.801701 61.197076 \r\nL 189.847402 49.87384 \r\nL 189.929662 51.863874 \r\nL 190.045436 58.487242 \r\nL 190.021063 51.283196 \r\nL 190.048483 58.11222 \r\nL 190.11551 46.347426 \r\nL 190.066763 59.721184 \r\nL 190.19777 48.57941 \r\nL 190.307451 56.908521 \r\nL 190.20691 47.442248 \r\nL 190.319638 52.541333 \r\nL 190.411038 39.929716 \r\nL 190.450645 42.700038 \r\nL 190.462832 40.347079 \r\nL 190.517672 45.839332 \r\nL 190.535952 45.186069 \r\nL 190.718753 67.409129 \r\nL 190.7218 67.330495 \r\nL 190.746173 64.300078 \r\nL 190.797967 72.102949 \r\nL 190.828434 68.12288 \r\nL 190.843667 72.556604 \r\nL 190.907647 62.818137 \r\nL 191.078262 35.247994 \r\nL 191.111775 39.542597 \r\nL 191.148335 29.308134 \r\nL 191.178802 32.586549 \r\nL 191.184896 30.644905 \r\nL 191.233643 44.309002 \r\nL 191.245829 41.085025 \r\nL 191.37379 57.289592 \r\nL 191.303716 36.31862 \r\nL 191.376837 55.8137 \r\nL 191.453004 68.715656 \r\nL 191.413397 53.986981 \r\nL 191.510891 60.041767 \r\nL 191.513937 57.555736 \r\nL 191.611431 66.332454 \r\nL 191.614478 65.286022 \r\nL 191.617525 66.265917 \r\nL 191.657131 54.301516 \r\nL 191.705878 59.315919 \r\nL 191.757672 48.276973 \r\nL 191.815559 58.73524 \r\nL 191.821652 59.824012 \r\nL 191.876493 53.327669 \r\nL 191.910006 55.493117 \r\nL 191.964846 48.34351 \r\nL 192.01664 56.013308 \r\nL 192.0989 60.719226 \r\nL 192.126321 55.759261 \r\nL 192.162881 50.097643 \r\nL 192.214674 56.612133 \r\nL 192.229908 56.509305 \r\nL 192.290842 66.991766 \r\nL 192.342635 58.190853 \r\nL 192.345682 58.06383 \r\nL 192.354822 61.826144 \r\nL 192.467549 70.17945 \r\nL 192.427942 60.586153 \r\nL 192.479736 67.493811 \r\nL 192.592463 57.876319 \r\nL 192.63207 59.043725 \r\nL 192.653397 64.469443 \r\nL 192.708237 55.408434 \r\nL 192.741751 59.672794 \r\nL 192.860571 50.49686 \r\nL 192.872758 51.615876 \r\nL 192.942832 55.317703 \r\nL 192.970252 46.982544 \r\nL 193.046419 40.673711 \r\nL 192.985485 51.029149 \r\nL 193.076886 46.52284 \r\nL 193.207893 70.953689 \r\nL 193.217033 70.512131 \r\nL 193.244453 67.669224 \r\nL 193.277967 79.343287 \r\nL 193.28406 78.32105 \r\nL 193.366321 94.150595 \r\nL 193.427254 83.153991 \r\nL 193.466861 83.214479 \r\nL 193.646615 56.926667 \r\nL 193.652709 60.199034 \r\nL 193.738016 46.843423 \r\nL 193.741063 46.958349 \r\nL 193.838557 27.965314 \r\nL 193.887303 38.127193 \r\nL 193.89035 40.498298 \r\nL 193.963471 32.640988 \r\nL 193.996984 38.405435 \r\nL 194.097525 34.637071 \r\nL 194.067058 41.568924 \r\nL 194.109711 36.36701 \r\nL 194.182832 30.439248 \r\nL 194.155412 39.681718 \r\nL 194.228532 32.326454 \r\nL 194.447893 66.332454 \r\nL 194.240719 32.193382 \r\nL 194.45094 64.390809 \r\nL 194.511873 55.801602 \r\nL 194.46922 65.594508 \r\nL 194.56976 57.924709 \r\nL 194.615461 63.568181 \r\nL 194.673348 56.630279 \r\nL 194.676394 58.281585 \r\nL 194.709908 48.597556 \r\nL 194.792168 54.216833 \r\nL 194.868335 61.493464 \r\nL 194.904896 56.382281 \r\nL 194.917082 54.198687 \r\nL 194.996296 65.219486 \r\nL 195.014576 69.616918 \r\nL 195.07551 54.543465 \r\nL 195.078557 55.027364 \r\nL 195.151677 42.482283 \r\nL 195.206517 50.460567 \r\nL 195.212611 52.898209 \r\nL 195.267451 45.70626 \r\nL 195.294871 46.891813 \r\nL 195.307058 42.917792 \r\nL 195.392365 53.406302 \r\nL 195.416738 57.561785 \r\nL 195.492905 48.440289 \r\nL 195.623913 34.872972 \r\nL 195.6361 38.175583 \r\nL 195.651333 37.492075 \r\nL 195.952955 96.322092 \r\nL 196.071775 66.755865 \r\nL 196.083962 67.49986 \r\nL 196.193643 55.372142 \r\nL 196.31551 70.500033 \r\nL 196.318557 69.514089 \r\nL 196.373397 66.471574 \r\nL 196.34293 72.810651 \r\nL 196.42519 70.112914 \r\nL 196.537918 82.815262 \r\nL 196.547058 81.182103 \r\nL 196.656738 62.606432 \r\nL 196.559244 82.228535 \r\nL 196.681112 65.473533 \r\nL 196.687205 65.67919 \r\nL 196.702439 60.398642 \r\nL 196.851726 41.919751 \r\nL 196.93094 54.985023 \r\nL 196.973593 47.908 \r\nL 196.979687 44.151735 \r\nL 197.019294 55.124144 \r\nL 197.074134 53.539375 \r\nL 197.192955 63.622619 \r\nL 197.128974 51.863874 \r\nL 197.202095 62.261653 \r\nL 197.223421 60.205083 \r\nL 197.247795 67.620835 \r\nL 197.253888 66.44738 \r\nL 197.342242 84.678273 \r\nL 197.384896 81.321224 \r\nL 197.497623 62.352385 \r\nL 197.515903 65.999773 \r\nL 197.52809 66.39899 \r\nL 197.534183 63.610522 \r\nL 197.53723 63.640766 \r\nL 197.640817 52.396163 \r\nL 197.659097 57.555736 \r\nL 197.66519 55.601994 \r\nL 197.799244 67.439372 \r\nL 197.899785 79.319092 \r\nL 197.924158 76.421747 \r\nL 197.927205 74.516395 \r\nL 198.009466 89.493068 \r\nL 198.015559 88.458734 \r\nL 198.088679 100.483623 \r\nL 198.140473 98.451247 \r\nL 198.146566 96.303946 \r\nL 198.222733 110.167651 \r\nL 198.231873 109.508339 \r\nL 198.24406 110.778573 \r\nL 198.27148 106.665432 \r\nL 198.338507 109.671655 \r\nL 198.524355 96.231361 \r\nL 198.417721 111.159644 \r\nL 198.533495 98.463345 \r\nL 198.536542 100.429184 \r\nL 198.618802 89.753163 \r\nL 198.630989 89.995113 \r\nL 198.722389 74.558736 \r\nL 198.78637 79.827186 \r\nL 198.789416 80.867569 \r\nL 198.856443 67.536152 \r\nL 198.862537 68.419268 \r\nL 198.871677 68.860826 \r\nL 198.883864 62.352385 \r\nL 198.935657 63.38067 \r\nL 199.057525 54.077712 \r\nL 199.005731 65.842506 \r\nL 199.060571 56.938765 \r\nL 199.084945 55.831846 \r\nL 199.115412 67.584542 \r\nL 199.188532 73.500207 \r\nL 199.136738 64.602515 \r\nL 199.234232 70.869006 \r\nL 199.39266 86.571528 \r\nL 199.246419 69.907257 \r\nL 199.4018 83.196332 \r\nL 199.48406 71.098858 \r\nL 199.532807 75.357169 \r\nL 199.910596 50.756956 \r\nL 199.548041 77.431886 \r\nL 199.928876 54.845902 \r\nL 200.05379 66.25382 \r\nL 199.956296 54.362003 \r\nL 200.056837 65.382802 \r\nL 200.133004 60.93698 \r\nL 200.163471 66.913132 \r\nL 200.166517 65.473533 \r\nL 200.196984 67.959564 \r\nL 200.181751 62.521749 \r\nL 200.276198 65.177145 \r\nL 200.358458 53.823665 \r\nL 200.388925 62.969356 \r\nL 200.391972 64.082323 \r\nL 200.474232 54.156346 \r\nL 200.477279 54.071664 \r\nL 200.504699 55.880236 \r\nL 200.611333 57.827929 \r\nL 200.556493 49.976669 \r\nL 200.620473 57.809783 \r\nL 200.711873 52.117921 \r\nL 200.657033 60.646641 \r\nL 200.7332 56.303647 \r\nL 200.827647 61.36644 \r\nL 200.797181 53.853909 \r\nL 200.852021 59.001384 \r\nL 200.879441 57.029496 \r\nL 200.940375 65.999773 \r\nL 200.946468 66.804255 \r\nL 200.967795 61.46322 \r\nL 200.979982 61.614439 \r\nL 200.983028 59.569966 \r\nL 201.083569 66.338502 \r\nL 201.132316 63.707302 \r\nL 201.159736 70.088719 \r\nL 201.190203 66.616744 \r\nL 201.196296 66.126796 \r\nL 201.199343 67.118789 \r\nL 201.309023 70.118963 \r\nL 201.24809 63.126623 \r\nL 201.31207 67.868833 \r\nL 201.315117 67.893028 \r\nL 201.324257 64.856562 \r\nL 201.391284 78.569049 \r\nL 201.397377 77.831103 \r\nL 201.400424 79.893722 \r\nL 201.494871 70.354864 \r\nL 201.586271 64.511784 \r\nL 201.564945 71.957779 \r\nL 201.610645 68.534194 \r\nL 201.613692 68.316439 \r\nL 201.628925 74.280494 \r\nL 201.729466 73.778449 \r\nL 201.756886 81.96239 \r\nL 201.762979 78.296855 \r\nL 201.830006 86.148116 \r\nL 201.869613 78.89568 \r\nL 202.192561 42.149603 \r\nL 201.89094 85.857777 \r\nL 202.262635 48.748775 \r\nL 202.314429 56.81779 \r\nL 202.378409 52.087678 \r\nL 202.652611 73.028405 \r\nL 202.421063 51.083587 \r\nL 202.734871 68.21966 \r\nL 202.871972 53.745032 \r\nL 202.780571 71.691635 \r\nL 202.884158 56.255258 \r\nL 202.999932 61.820096 \r\nL 202.932905 52.257042 \r\nL 203.002979 61.275709 \r\nL 203.027353 58.747337 \r\nL 203.073053 69.139068 \r\nL 203.088286 66.985717 \r\nL 203.091333 67.02201 \r\nL 203.20406 73.578841 \r\nL 203.210154 73.016308 \r\nL 203.414281 51.803387 \r\nL 203.237574 73.076795 \r\nL 203.438655 54.319662 \r\nL 203.490448 57.791637 \r\nL 203.453888 50.000863 \r\nL 203.536149 53.206694 \r\nL 203.539195 52.6986 \r\nL 203.590989 62.340287 \r\nL 203.639736 62.836284 \r\nL 203.645829 59.533673 \r\nL 203.688483 57.138373 \r\nL 203.71895 63.646814 \r\nL 203.749416 60.307911 \r\nL 203.758557 63.640766 \r\nL 203.84691 56.001211 \r\nL 203.853004 56.624231 \r\nL 203.886517 50.883979 \r\nL 203.950498 59.703038 \r\nL 204.075412 73.457866 \r\nL 204.087598 72.653384 \r\nL 204.151579 76.095115 \r\nL 204.108925 69.858867 \r\nL 204.203372 73.512304 \r\nL 204.306959 67.699468 \r\nL 204.322193 69.495943 \r\nL 204.34352 72.344898 \r\nL 204.410547 63.634717 \r\nL 204.44406 55.789505 \r\nL 204.544601 57.719052 \r\nL 204.550694 58.069879 \r\nL 204.568974 54.132151 \r\nL 204.596394 54.416442 \r\nL 204.770055 38.719969 \r\nL 204.794429 41.399559 \r\nL 204.931529 55.481019 \r\nL 204.937623 55.130193 \r\nL 204.983323 49.480672 \r\nL 205.047303 55.136241 \r\nL 205.05035 53.636154 \r\nL 205.08691 56.134283 \r\nL 205.138704 47.889854 \r\nL 205.141751 48.089463 \r\nL 205.239244 41.260438 \r\nL 205.178311 51.398122 \r\nL 205.263618 43.994468 \r\nL 205.275805 47.14586 \r\nL 205.309318 41.369316 \r\nL 205.376345 46.190159 \r\nL 205.379392 44.351343 \r\nL 205.449466 58.118269 \r\nL 205.470792 55.989113 \r\nL 205.501259 64.796074 \r\nL 205.613986 73.524402 \r\nL 205.531726 64.735587 \r\nL 205.62008 71.788414 \r\nL 205.708434 72.102949 \r\nL 205.751087 62.418921 \r\nL 205.839441 48.863701 \r\nL 205.769367 62.927015 \r\nL 205.921701 55.366093 \r\nL 205.952168 57.773491 \r\nL 206.013102 50.273057 \r\nL 206.025289 52.039288 \r\nL 206.31777 73.699815 \r\nL 206.046615 51.634022 \r\nL 206.329957 72.248118 \r\nL 206.521898 50.944466 \r\nL 206.384797 72.973967 \r\nL 206.537131 53.158304 \r\nL 206.634625 66.834499 \r\nL 206.662045 62.884673 \r\nL 206.680326 58.323926 \r\nL 206.783913 60.072011 \r\nL 206.826566 61.318051 \r\nL 206.857033 54.452734 \r\nL 206.9332 47.369663 \r\nL 206.96062 55.66853 \r\nL 206.963667 54.017225 \r\nL 207.082488 64.294029 \r\nL 207.088581 63.38067 \r\nL 207.103814 62.195117 \r\nL 207.170842 68.35878 \r\nL 207.179982 67.100643 \r\nL 207.198262 70.167353 \r\nL 207.210448 69.22375 \r\nL 207.341456 84.611737 \r\nL 207.344502 84.26091 \r\nL 207.42067 92.4509 \r\nL 207.374969 83.849596 \r\nL 207.45723 84.902076 \r\nL 207.472463 87.533277 \r\nL 207.53035 79.173922 \r\nL 207.633937 69.477797 \r\nL 207.670498 71.546465 \r\nL 207.679638 73.094942 \r\nL 207.725338 63.695204 \r\nL 207.764945 64.360565 \r\nL 207.798458 59.878451 \r\nL 207.865485 67.49986 \r\nL 208.093986 80.323182 \r\nL 207.880719 65.951383 \r\nL 208.133593 77.450032 \r\nL 208.243274 70.548423 \r\nL 208.2189 78.381538 \r\nL 208.252414 71.546465 \r\nL 208.301161 73.796595 \r\nL 208.279834 68.231757 \r\nL 208.352955 69.459651 \r\nL 208.386468 68.014002 \r\nL 208.444355 71.994071 \r\nL 208.462635 69.55643 \r\nL 208.465682 70.46979 \r\nL 208.526615 62.878625 \r\nL 208.554036 65.29812 \r\nL 208.590596 65.352558 \r\nL 208.675903 57.180714 \r\nL 208.745977 61.596292 \r\nL 208.727697 56.067747 \r\nL 208.785584 57.235153 \r\nL 208.931824 39.300648 \r\nL 208.947058 40.697906 \r\nL 208.959244 43.153693 \r\nL 208.968385 46.674058 \r\nL 209.047598 34.346732 \r\nL 209.056738 35.925452 \r\nL 209.084158 33.282154 \r\nL 209.120719 44.865486 \r\nL 209.160326 36.693642 \r\nL 209.227353 44.442074 \r\nL 209.181652 36.578716 \r\nL 209.273053 37.975974 \r\nL 209.291333 36.276279 \r\nL 209.3218 42.941987 \r\nL 209.379687 38.913528 \r\nL 209.388827 40.776539 \r\nL 209.425387 24.336072 \r\nL 209.455854 29.241598 \r\nL 209.568581 23.168666 \r\nL 209.574674 24.686899 \r\nL 209.599048 27.475367 \r\nL 209.638655 18.384115 \r\nL 209.641701 17.083636 \r\nL 209.714822 32.882938 \r\nL 209.720915 32.846645 \r\nL 209.931136 53.926494 \r\nL 209.739195 32.054261 \r\nL 209.943323 52.976842 \r\nL 209.970743 50.133936 \r\nL 209.952463 54.489026 \r\nL 209.97379 50.502909 \r\nL 210.086517 38.417532 \r\nL 210.098704 40.413615 \r\nL 210.101751 40.226104 \r\nL 210.138311 44.635634 \r\nL 210.165731 46.752692 \r\nL 210.226665 41.87741 \r\nL 210.251038 45.37358 \r\nL 210.257131 43.879542 \r\nL 210.266271 46.413962 \r\nL 210.360719 66.574403 \r\nL 210.406419 64.638807 \r\nL 210.470399 56.606084 \r\nL 210.427746 65.322314 \r\nL 210.5161 64.402906 \r\nL 210.519146 65.812262 \r\nL 210.59836 54.458783 \r\nL 210.6075 55.529409 \r\nL 210.641014 61.057955 \r\nL 210.738507 63.731497 \r\nL 210.665387 56.81779 \r\nL 210.753741 62.618529 \r\nL 210.823814 57.174666 \r\nL 210.775068 65.400948 \r\nL 210.848188 63.102428 \r\nL 210.887795 70.675447 \r\nL 210.948729 60.785762 \r\nL 210.967009 58.420705 \r\nL 210.991382 61.184978 \r\nL 211.003569 59.26148 \r\nL 211.122389 71.637196 \r\nL 211.192463 60.229278 \r\nL 211.253397 66.30221 \r\nL 211.27777 69.677405 \r\nL 211.323471 60.803908 \r\nL 211.411824 42.681892 \r\nL 211.466665 47.103518 \r\nL 211.506271 50.502909 \r\nL 211.542832 43.813005 \r\nL 211.573299 45.101386 \r\nL 211.582439 43.413789 \r\nL 211.622045 52.855867 \r\nL 211.634232 52.632064 \r\nL 211.716493 70.814568 \r\nL 211.762193 66.749816 \r\nL 211.868827 75.393462 \r\nL 211.77438 64.009739 \r\nL 211.908434 68.921313 \r\nL 212.002881 62.243507 \r\nL 212.033348 64.082323 \r\nL 212.054674 68.69751 \r\nL 212.100375 60.682933 \r\nL 212.143028 64.886805 \r\nL 212.164355 63.737545 \r\nL 212.222242 70.560521 \r\nL 212.225289 70.542375 \r\nL 212.307549 76.554819 \r\nL 212.249662 70.203645 \r\nL 212.338016 71.213784 \r\nL 212.353249 69.840721 \r\nL 212.39895 81.303078 \r\nL 212.42637 76.827012 \r\nL 212.539097 84.545201 \r\nL 212.557377 82.73058 \r\nL 212.627451 72.447727 \r\nL 212.563471 83.244722 \r\nL 212.685338 75.145463 \r\nL 212.697525 71.752122 \r\nL 212.779785 77.195985 \r\nL 212.904699 89.686627 \r\nL 212.791972 76.845159 \r\nL 212.910792 89.456775 \r\nL 212.913839 87.992981 \r\nL 212.977819 103.054336 \r\nL 212.993053 101.98371 \r\nL 213.002193 105.116956 \r\nL 213.090547 94.459081 \r\nL 213.093593 95.021613 \r\nL 213.102733 95.910778 \r\nL 213.121014 92.112171 \r\nL 213.264208 67.064351 \r\nL 213.267254 67.772053 \r\nL 213.370842 58.209 \r\nL 213.401308 61.172881 \r\nL 213.410448 60.404691 \r\nL 213.547549 76.615307 \r\nL 213.550596 76.566917 \r\nL 213.559736 77.619397 \r\nL 213.596296 81.115567 \r\nL 213.623716 75.816873 \r\nL 213.672463 78.442025 \r\nL 213.73949 74.008301 \r\nL 213.69379 79.524749 \r\nL 213.79433 74.625272 \r\nL 213.797377 76.488283 \r\nL 213.867451 67.481714 \r\nL 213.894871 70.699642 \r\nL 213.900964 69.247945 \r\nL 213.931431 74.002252 \r\nL 214.004552 71.026274 \r\nL 214.086812 61.596292 \r\nL 214.022832 73.221965 \r\nL 214.117279 69.768136 \r\nL 214.123372 72.550555 \r\nL 214.193446 59.600209 \r\nL 214.214773 63.156867 \r\nL 214.38234 88.077663 \r\nL 214.226959 62.75765 \r\nL 214.4189 86.238847 \r\nL 214.428041 85.392024 \r\nL 214.467647 94.120352 \r\nL 214.473741 93.436844 \r\nL 214.525534 103.743892 \r\nL 214.583421 94.011474 \r\nL 214.732709 80.522791 \r\nL 214.738802 80.885715 \r\nL 214.741849 82.343461 \r\nL 214.821063 67.590591 \r\nL 214.824109 68.177318 \r\nL 214.885043 58.78363 \r\nL 214.891136 61.578146 \r\nL 215.022144 48.222535 \r\nL 215.076984 36.869055 \r\nL 215.037377 49.244771 \r\nL 215.147058 44.962265 \r\nL 215.153151 46.976495 \r\nL 215.214085 35.393163 \r\nL 215.238458 37.546514 \r\nL 215.314625 27.541903 \r\nL 215.354232 32.798255 \r\nL 215.390792 36.65735 \r\nL 215.448679 26.489422 \r\nL 215.457819 25.170798 \r\nL 215.470006 29.671058 \r\nL 215.930055 103.048288 \r\nL 215.479146 29.489596 \r\nL 215.933102 101.336495 \r\nL 215.957475 97.501596 \r\nL 216.039736 102.836582 \r\nL 216.042783 103.683405 \r\nL 216.064109 95.481317 \r\nL 216.125043 95.862388 \r\nL 216.225584 83.958473 \r\nL 216.149416 98.348419 \r\nL 216.259097 86.498943 \r\nL 216.26519 84.799248 \r\nL 216.329171 90.212867 \r\nL 216.350498 89.795505 \r\nL 216.368778 95.190978 \r\nL 216.420571 88.247028 \r\nL 216.469318 92.335974 \r\nL 216.515018 90.382232 \r\nL 216.551579 95.100247 \r\nL 216.554625 94.713128 \r\nL 216.572905 99.06217 \r\nL 216.606419 92.777532 \r\nL 216.664306 94.096157 \r\nL 216.828827 104.590715 \r\nL 216.859294 99.999724 \r\nL 216.874527 95.184929 \r\nL 216.908041 101.778053 \r\nL 216.978114 98.185103 \r\nL 216.999441 100.290063 \r\nL 217.054281 94.07801 \r\nL 217.069515 94.198985 \r\nL 217.218802 77.740372 \r\nL 217.255362 79.936063 \r\nL 217.276689 74.552687 \r\nL 217.298016 74.697857 \r\nL 217.334576 72.072705 \r\nL 217.346763 76.010433 \r\nL 217.40465 73.542548 \r\nL 217.529564 86.535235 \r\nL 217.593544 78.671877 \r\nL 217.651431 79.657821 \r\nL 217.660571 82.186193 \r\nL 217.730645 73.518353 \r\nL 217.742832 74.734149 \r\nL 217.870792 60.74342 \r\nL 217.876886 61.039809 \r\nL 217.968286 54.446685 \r\nL 218.041407 56.237111 \r\nL 218.196787 76.240285 \r\nL 218.202881 75.084976 \r\nL 218.312561 79.288848 \r\nL 218.263814 72.931626 \r\nL 218.324748 78.41783 \r\nL 218.339982 78.889632 \r\nL 218.364355 73.578841 \r\nL 218.367402 71.939633 \r\nL 218.397869 77.540763 \r\nL 218.470989 74.661564 \r\nL 218.501456 78.599292 \r\nL 218.605043 83.764914 \r\nL 218.614183 81.974488 \r\nL 218.650743 77.075011 \r\nL 218.723864 80.250598 \r\nL 218.763471 85.325488 \r\nL 218.815264 78.327099 \r\nL 218.833544 79.651773 \r\nL 218.860964 77.020572 \r\nL 218.921898 82.718482 \r\nL 218.937131 80.625619 \r\nL 218.964552 86.390066 \r\nL 219.037672 79.403774 \r\nL 219.043765 81.200249 \r\nL 219.068139 78.750511 \r\nL 219.138213 87.99903 \r\nL 219.235706 96.969307 \r\nL 219.159539 87.164304 \r\nL 219.272267 94.120352 \r\nL 219.512955 70.669398 \r\nL 219.308827 96.370482 \r\nL 219.543421 72.986064 \r\nL 219.586075 76.300772 \r\nL 219.643962 71.189589 \r\nL 219.650055 71.613001 \r\nL 219.659195 74.29864 \r\nL 219.714036 67.439372 \r\nL 219.717082 66.840547 \r\nL 219.805436 70.80247 \r\nL 219.95777 83.341502 \r\nL 219.969957 83.202381 \r\nL 220.305092 50.006912 \r\nL 219.98519 85.17427 \r\nL 220.332512 53.521228 \r\nL 220.384306 55.341898 \r\nL 220.414773 49.68028 \r\nL 220.433053 50.490811 \r\nL 220.457426 47.363614 \r\nL 220.487893 51.700559 \r\nL 220.588434 58.069879 \r\nL 220.524453 51.325537 \r\nL 220.612807 57.96705 \r\nL 220.640227 53.599862 \r\nL 220.713348 59.654648 \r\nL 220.716394 59.672794 \r\nL 220.832168 70.258084 \r\nL 220.859588 69.423358 \r\nL 220.862635 68.280147 \r\nL 220.944896 76.240285 \r\nL 220.957082 73.330842 \r\nL 221.085043 79.561042 \r\nL 221.039343 73.203819 \r\nL 221.094183 78.018614 \r\nL 221.155117 75.59307 \r\nL 221.200817 79.954209 \r\nL 221.313544 72.871138 \r\nL 221.222144 82.319266 \r\nL 221.325731 76.917743 \r\nL 221.423225 86.450553 \r\nL 221.453692 84.45447 \r\nL 221.456738 84.055253 \r\nL 221.484158 89.111997 \r\nL 221.542045 85.615827 \r\nL 221.648679 97.489498 \r\nL 221.663913 94.084059 \r\nL 221.73094 84.956515 \r\nL 221.697426 94.307862 \r\nL 221.79492 89.402337 \r\nL 221.834527 94.053816 \r\nL 221.889367 85.265001 \r\nL 221.898507 85.924313 \r\nL 221.950301 82.803165 \r\nL 221.980768 90.097941 \r\nL 222.032561 95.795852 \r\nL 222.038655 97.846374 \r\nL 222.117869 90.67862 \r\nL 222.133102 92.753337 \r\nL 222.148335 89.753163 \r\nL 222.184896 96.128532 \r\nL 222.251923 90.013259 \r\nL 222.254969 91.719003 \r\nL 222.343323 85.131928 \r\nL 222.35551 86.916306 \r\nL 222.486517 69.89516 \r\nL 222.37379 87.061475 \r\nL 222.492611 70.233889 \r\nL 222.574871 76.197944 \r\nL 222.614478 74.697857 \r\nL 222.617525 74.806734 \r\nL 222.623618 71.413393 \r\nL 222.629711 72.090851 \r\nL 222.638851 69.877013 \r\nL 222.693692 76.258431 \r\nL 222.736345 73.451817 \r\nL 222.858213 85.912215 \r\nL 222.861259 84.605688 \r\nL 222.992267 92.795678 \r\nL 222.99836 90.224965 \r\nL 223.056247 96.99955 \r\nL 223.07148 89.239021 \r\nL 223.083667 89.644286 \r\nL 223.205534 79.028753 \r\nL 223.111087 90.406427 \r\nL 223.217721 80.90991 \r\nL 223.266468 85.45856 \r\nL 223.299982 79.119484 \r\nL 223.339588 84.418177 \r\nL 223.351775 82.821311 \r\nL 223.391382 91.858124 \r\nL 223.424896 89.0999 \r\nL 223.510203 94.822005 \r\nL 223.534576 89.118046 \r\nL 223.561996 91.071788 \r\nL 223.59551 86.299335 \r\nL 223.598557 86.347724 \r\nL 223.683864 71.256126 \r\nL 223.726517 76.173749 \r\nL 223.814871 66.665134 \r\nL 223.936738 71.117005 \r\nL 224.18352 91.712954 \r\nL 224.186566 89.583799 \r\nL 224.235313 96.648724 \r\nL 224.290154 92.910604 \r\nL 224.2932 93.02553 \r\nL 224.31148 89.910431 \r\nL 224.317574 90.720961 \r\nL 224.369367 91.531492 \r\nL 224.442488 82.881798 \r\nL 224.509515 87.70869 \r\nL 224.561308 86.759039 \r\nL 224.564355 86.365871 \r\nL 224.616149 93.352162 \r\nL 224.637475 97.126574 \r\nL 224.680129 88.900292 \r\nL 224.865977 73.935716 \r\nL 224.87207 75.847117 \r\nL 224.90863 77.117352 \r\nL 224.95433 72.223923 \r\nL 224.963471 69.889111 \r\nL 225.009171 75.072879 \r\nL 225.036591 74.92166 \r\nL 225.149318 79.887673 \r\nL 225.158458 78.980363 \r\nL 225.213299 70.663349 \r\nL 225.265092 79.246507 \r\nL 225.3961 94.422788 \r\nL 225.41438 93.872353 \r\nL 225.5332 86.982842 \r\nL 225.49664 93.902597 \r\nL 225.536247 87.890152 \r\nL 225.54234 88.398246 \r\nL 225.575854 79.597334 \r\nL 225.706861 69.193506 \r\nL 225.655068 82.319266 \r\nL 225.719048 71.752122 \r\nL 225.874429 81.157908 \r\nL 225.764748 71.594855 \r\nL 225.920129 76.633453 \r\nL 225.956689 70.288328 \r\nL 226.008483 79.343287 \r\nL 226.02981 81.901903 \r\nL 226.109023 74.044593 \r\nL 226.145584 79.633626 \r\nL 226.19433 70.89925 \r\nL 226.203471 72.012218 \r\nL 226.328385 62.721358 \r\nL 226.334478 63.537937 \r\nL 226.553839 80.371572 \r\nL 226.605633 75.883409 \r\nL 226.608679 74.183714 \r\nL 226.642193 80.934105 \r\nL 226.715313 76.500381 \r\nL 226.821947 74.056691 \r\nL 226.779294 79.899771 \r\nL 226.824994 75.478144 \r\nL 226.828041 76.718135 \r\nL 226.907254 66.574403 \r\nL 226.919441 68.727753 \r\nL 226.956001 62.503603 \r\nL 227.019982 70.627057 \r\nL 227.147942 79.415872 \r\nL 227.026075 69.247945 \r\nL 227.160129 78.351294 \r\nL 227.190596 77.982321 \r\nL 227.202783 82.053121 \r\nL 227.233249 86.535235 \r\nL 227.281996 80.250598 \r\nL 227.312463 82.797116 \r\nL 227.31551 82.373704 \r\nL 227.376443 88.882145 \r\nL 227.40691 95.626487 \r\nL 227.568385 110.778573 \r\nL 227.620178 113.591236 \r\nL 227.687205 106.242021 \r\nL 227.93094 91.150422 \r\nL 227.943127 93.527575 \r\nL 227.97664 87.726837 \r\nL 228.034527 90.182624 \r\nL 228.061947 90.370135 \r\nL 228.162488 80.655863 \r\nL 228.165534 81.478491 \r\nL 228.223421 72.689676 \r\nL 228.269122 80.087282 \r\nL 228.360522 71.540416 \r\nL 228.299588 80.171964 \r\nL 228.387942 76.947987 \r\nL 228.430596 80.589327 \r\nL 228.406222 75.417657 \r\nL 228.497623 77.8432 \r\nL 228.57379 76.397552 \r\nL 228.534183 84.436324 \r\nL 228.607303 77.861346 \r\nL 228.659097 82.53702 \r\nL 228.701751 75.441852 \r\nL 228.738311 72.363044 \r\nL 228.793151 78.587195 \r\nL 228.805338 77.419789 \r\nL 228.820571 75.121268 \r\nL 228.857131 86.51104 \r\nL 228.975952 93.031579 \r\nL 228.884552 85.664217 \r\nL 228.978999 92.505339 \r\nL 228.994232 90.666523 \r\nL 229.015559 95.197027 \r\nL 229.042979 99.6368 \r\nL 229.097819 91.954904 \r\nL 229.119146 95.832144 \r\nL 229.247107 74.800685 \r\nL 229.268434 77.734323 \r\nL 229.283667 80.897812 \r\nL 229.350694 73.530451 \r\nL 229.375068 77.008474 \r\nL 229.472561 73.324794 \r\nL 229.402488 80.2385 \r\nL 229.490842 74.746247 \r\nL 229.521308 78.073052 \r\nL 229.582242 69.919355 \r\nL 229.664502 61.789852 \r\nL 229.606615 70.46979 \r\nL 229.719343 62.630626 \r\nL 229.725436 63.779887 \r\nL 229.774183 70.923445 \r\nL 229.844257 64.735587 \r\nL 229.893004 59.061872 \r\nL 229.862537 66.084455 \r\nL 229.950891 65.080365 \r\nL 229.969171 71.074663 \r\nL 230.066665 67.046205 \r\nL 230.109318 62.267702 \r\nL 230.148925 67.530103 \r\nL 230.170252 67.191374 \r\nL 230.295166 80.371572 \r\nL 230.301259 77.927882 \r\nL 230.307353 80.153818 \r\nL 230.359146 72.520312 \r\nL 230.46578 68.788241 \r\nL 230.43836 74.58898 \r\nL 230.47492 69.072531 \r\nL 230.599834 61.862437 \r\nL 230.514527 69.979842 \r\nL 230.605928 62.479408 \r\nL 230.612021 62.043899 \r\nL 230.788729 86.468699 \r\nL 230.843569 79.052948 \r\nL 230.913643 81.297029 \r\nL 231.166517 57.815832 \r\nL 231.169564 59.134456 \r\nL 231.279244 65.884847 \r\nL 231.218311 57.513395 \r\nL 231.288385 65.134804 \r\nL 231.321898 61.197076 \r\nL 231.379785 73.379232 \r\nL 231.382832 72.199728 \r\nL 231.522979 89.499117 \r\nL 231.391972 72.060608 \r\nL 231.544306 87.914347 \r\nL 231.565633 84.327446 \r\nL 231.644846 93.370308 \r\nL 231.657033 94.936931 \r\nL 231.730154 84.678273 \r\nL 231.745387 89.329752 \r\nL 231.781947 85.45856 \r\nL 231.803274 89.983015 \r\nL 231.858114 88.005078 \r\nL 231.873348 91.906514 \r\nL 231.943421 76.1677 \r\nL 231.949515 76.482234 \r\nL 232.053102 71.358954 \r\nL 232.004355 77.068962 \r\nL 232.074429 73.179624 \r\nL 232.092709 75.133366 \r\nL 232.107942 70.608911 \r\nL 232.123176 72.471922 \r\nL 232.187156 66.193333 \r\nL 232.217623 75.768483 \r\nL 232.22981 74.861173 \r\nL 232.232856 74.092983 \r\nL 232.27551 80.474401 \r\nL 232.315117 80.250598 \r\nL 232.379097 86.063434 \r\nL 232.415657 77.46213 \r\nL 232.418704 78.030711 \r\nL 232.604552 94.567958 \r\nL 232.467451 72.332801 \r\nL 232.619785 90.799595 \r\nL 232.683765 87.460692 \r\nL 232.711186 94.398594 \r\nL 232.793446 102.993849 \r\nL 232.826959 96.134581 \r\nL 233.0189 70.51818 \r\nL 233.073741 79.2828 \r\nL 233.229122 106.169436 \r\nL 233.098114 78.048857 \r\nL 233.241308 104.772178 \r\nL 233.253495 103.126921 \r\nL 233.293102 112.992411 \r\nL 233.338802 107.463866 \r\nL 233.341849 107.566694 \r\nL 233.360129 105.455685 \r\nL 233.52465 81.726489 \r\nL 233.719638 58.057781 \r\nL 233.725731 59.563917 \r\nL 233.777525 76.107213 \r\nL 233.850645 69.447553 \r\nL 234.002979 84.285105 \r\nL 233.871972 67.161131 \r\nL 234.027353 81.514784 \r\nL 234.082193 64.856562 \r\nL 234.161407 68.298293 \r\nL 234.313741 52.928452 \r\nL 234.17664 68.770095 \r\nL 234.350301 56.999252 \r\nL 234.414281 61.263612 \r\nL 234.453888 55.62014 \r\nL 234.459982 57.174666 \r\nL 234.505682 61.499513 \r\nL 234.569662 59.285675 \r\nL 234.581849 56.975057 \r\nL 234.612316 61.348294 \r\nL 234.679343 58.081976 \r\nL 234.758557 69.647161 \r\nL 234.813397 69.332627 \r\nL 234.84691 66.241722 \r\nL 234.907844 76.585063 \r\nL 234.910891 76.107213 \r\nL 234.913937 75.580973 \r\nL 234.962684 83.250771 \r\nL 234.977918 82.567264 \r\nL 235.017525 80.71635 \r\nL 235.099785 86.976793 \r\nL 235.139392 88.616001 \r\nL 235.169859 83.607647 \r\nL 235.185092 84.539152 \r\nL 235.285633 74.885368 \r\nL 235.194232 85.379927 \r\nL 235.313053 76.64555 \r\nL 235.3161 76.609258 \r\nL 235.319146 77.571007 \r\nL 235.32524 77.280668 \r\nL 235.474527 103.169262 \r\nL 235.492807 101.100594 \r\nL 235.535461 96.04385 \r\nL 235.596394 101.923222 \r\nL 235.605534 99.285973 \r\nL 235.614674 103.471699 \r\nL 235.678655 83.01487 \r\nL 235.681701 83.934278 \r\nL 235.748729 75.980189 \r\nL 235.712168 84.025009 \r\nL 235.806615 81.073226 \r\nL 235.852316 89.868089 \r\nL 235.916296 81.303078 \r\nL 236.044257 71.032322 \r\nL 236.05035 71.836804 \r\nL 236.08691 74.534541 \r\nL 236.141751 66.834499 \r\nL 236.306271 83.504818 \r\nL 236.156984 63.108477 \r\nL 236.370252 81.575271 \r\nL 236.428139 84.896028 \r\nL 236.385485 78.351294 \r\nL 236.489072 82.736628 \r\nL 236.6018 73.185673 \r\nL 236.62008 75.145463 \r\nL 236.824208 67.094594 \r\nL 236.650547 76.040677 \r\nL 236.842488 68.927362 \r\nL 237.013102 83.922181 \r\nL 236.854674 67.294203 \r\nL 237.016149 83.444331 \r\nL 237.046615 77.819005 \r\nL 237.101456 85.500901 \r\nL 237.122783 83.752816 \r\nL 237.128876 86.142067 \r\nL 237.195903 77.214132 \r\nL 237.412217 55.977016 \r\nL 237.415264 56.364135 \r\nL 237.445731 48.785067 \r\nL 237.473151 49.686329 \r\nL 237.576738 42.536722 \r\nL 237.521898 50.01901 \r\nL 237.595018 42.996426 \r\nL 237.598065 43.825103 \r\nL 237.671186 33.796297 \r\nL 237.881407 49.504867 \r\nL 237.680326 33.669273 \r\nL 237.911873 48.978627 \r\nL 237.921014 46.668009 \r\nL 238.000227 58.209 \r\nL 238.003274 57.071837 \r\nL 238.134281 67.729712 \r\nL 238.146468 67.294203 \r\nL 238.231775 61.148686 \r\nL 238.259195 65.794116 \r\nL 238.323176 58.396511 \r\nL 238.289662 67.741809 \r\nL 238.378016 61.596292 \r\nL 238.423716 67.923271 \r\nL 238.46637 72.919528 \r\nL 238.50293 66.169138 \r\nL 238.536443 71.153297 \r\nL 238.658311 60.277668 \r\nL 238.670498 61.384587 \r\nL 238.725338 49.607696 \r\nL 238.828925 42.512527 \r\nL 238.850252 43.437984 \r\nL 238.889859 42.579063 \r\nL 238.984306 57.271445 \r\nL 239.011726 56.206868 \r\nL 239.051333 60.725274 \r\nL 239.05438 60.247424 \r\nL 239.14578 70.983932 \r\nL 239.185387 66.332454 \r\nL 239.215854 63.416962 \r\nL 239.264601 72.471922 \r\nL 239.288974 69.205604 \r\nL 239.316394 77.649641 \r\nL 239.386468 68.201513 \r\nL 239.392561 69.489894 \r\nL 239.474822 62.443116 \r\nL 239.423028 70.554472 \r\nL 239.514429 64.378711 \r\nL 239.651529 36.699691 \r\nL 239.755117 44.968314 \r\nL 239.959244 73.010259 \r\nL 239.962291 72.260216 \r\nL 239.971431 69.374968 \r\nL 240.017131 79.046899 \r\nL 240.068925 74.177666 \r\nL 240.071972 74.691808 \r\nL 240.145092 68.45556 \r\nL 240.236493 65.884847 \r\nL 240.248679 71.244028 \r\nL 240.2761 73.258257 \r\nL 240.3218 66.193333 \r\nL 240.346173 68.516048 \r\nL 240.35836 66.870791 \r\nL 240.37664 72.810651 \r\nL 240.419294 81.932146 \r\nL 240.489367 75.720093 \r\nL 240.583814 67.566396 \r\nL 240.528974 76.355211 \r\nL 240.605141 71.310564 \r\nL 240.663028 78.236368 \r\nL 240.614281 71.008127 \r\nL 240.717869 72.556604 \r\nL 240.727009 70.348815 \r\nL 240.775756 86.03319 \r\nL 240.778802 86.075531 \r\nL 240.815362 91.846026 \r\nL 240.861063 78.03676 \r\nL 240.885436 83.746768 \r\nL 240.891529 85.07749 \r\nL 240.931136 77.734323 \r\nL 240.934183 78.024662 \r\nL 240.94637 74.008301 \r\nL 241.031677 83.970571 \r\nL 241.03777 82.561215 \r\nL 241.098704 71.437588 \r\nL 241.159638 80.226403 \r\nL 241.278458 92.632362 \r\nL 241.184011 79.397726 \r\nL 241.293692 90.63023 \r\nL 241.403372 89.05151 \r\nL 241.342439 92.674703 \r\nL 241.406419 89.535409 \r\nL 241.412512 91.846026 \r\nL 241.494773 83.039065 \r\nL 241.52524 80.311085 \r\nL 241.586173 85.440414 \r\nL 241.601407 83.994766 \r\nL 241.62578 84.35769 \r\nL 241.637967 80.14172 \r\nL 241.647107 76.36126 \r\nL 241.729367 83.371746 \r\nL 241.741554 83.123748 \r\nL 241.747647 82.579361 \r\nL 241.805534 87.593764 \r\nL 241.823814 85.785192 \r\nL 241.829908 88.349856 \r\nL 241.909122 82.809213 \r\nL 241.918262 83.3536 \r\nL 242.034036 64.699295 \r\nL 242.049269 67.638981 \r\nL 242.052316 67.766004 \r\nL 242.058409 64.058128 \r\nL 242.070596 64.378711 \r\nL 242.238163 37.238028 \r\nL 242.085829 67.766004 \r\nL 242.283864 46.202257 \r\nL 242.31433 52.033239 \r\nL 242.353937 44.944119 \r\nL 242.393544 43.571056 \r\nL 242.427058 48.942334 \r\nL 242.430104 48.349558 \r\nL 242.463618 56.848034 \r\nL 242.548925 53.690593 \r\nL 242.606812 39.887375 \r\nL 242.564158 54.434588 \r\nL 242.676886 43.450081 \r\nL 242.679932 44.65378 \r\nL 242.743913 36.536375 \r\nL 242.77438 39.38533 \r\nL 242.786566 37.08681 \r\nL 242.83836 41.907653 \r\nL 242.91148 52.009044 \r\nL 242.86578 40.171666 \r\nL 242.972414 47.551125 \r\nL 242.975461 46.407914 \r\nL 243.048581 55.807651 \r\nL 243.063814 54.827756 \r\nL 243.203962 61.13054 \r\nL 243.127795 52.511089 \r\nL 243.213102 58.11222 \r\nL 243.331923 49.317356 \r\nL 243.334969 49.486721 \r\nL 243.43551 58.995335 \r\nL 243.374576 47.889854 \r\nL 243.478163 57.483151 \r\nL 243.496443 52.426407 \r\nL 243.566517 58.571924 \r\nL 243.590891 55.160436 \r\nL 243.715805 60.174839 \r\nL 243.740178 56.981106 \r\nL 243.804158 62.334238 \r\nL 243.828532 58.801776 \r\nL 243.877279 55.408434 \r\nL 243.843765 59.926841 \r\nL 243.932119 58.209 \r\nL 243.935166 59.098164 \r\nL 244.020473 52.480846 \r\nL 244.026566 53.472839 \r\nL 244.102733 53.726886 \r\nL 244.15148 48.524972 \r\nL 244.209367 53.569618 \r\nL 244.245928 48.446338 \r\nL 244.264208 51.125929 \r\nL 244.355608 42.827061 \r\nL 244.383028 43.298863 \r\nL 244.489662 29.096428 \r\nL 244.535362 32.834548 \r\nL 244.538409 33.046253 \r\nL 244.562783 27.904827 \r\nL 244.565829 27.021711 \r\nL 244.641996 34.933459 \r\nL 244.654183 32.943425 \r\nL 244.660276 34.564486 \r\nL 244.696837 27.330197 \r\nL 244.751677 30.566271 \r\nL 244.763864 28.412921 \r\nL 244.812611 34.074539 \r\nL 244.840031 32.15104 \r\nL 244.843077 32.090553 \r\nL 244.846124 32.640988 \r\nL 244.955805 42.790769 \r\nL 244.964945 40.286592 \r\nL 244.967991 39.71801 \r\nL 245.028925 47.714441 \r\nL 245.038065 47.260786 \r\nL 245.123372 61.856388 \r\nL 245.239146 54.192638 \r\nL 245.367107 39.857131 \r\nL 245.376247 44.363441 \r\nL 245.461554 31.987724 \r\nL 245.467647 32.882938 \r\nL 245.492021 36.99003 \r\nL 245.540768 30.771928 \r\nL 245.583421 34.425366 \r\nL 245.619982 28.812138 \r\nL 245.671775 36.058525 \r\nL 245.687009 35.550431 \r\nL 245.723569 39.246209 \r\nL 245.793643 33.723712 \r\nL 245.796689 32.44138 \r\nL 245.872856 46.637766 \r\nL 245.95207 54.289418 \r\nL 245.991677 48.887896 \r\nL 246.058704 44.732413 \r\nL 246.080031 50.811394 \r\nL 246.101357 48.736677 \r\nL 246.116591 52.378017 \r\nL 246.195805 47.980585 \r\nL 246.211038 48.089463 \r\nL 246.253692 44.345294 \r\nL 246.533986 85.355732 \r\nL 246.55836 92.335974 \r\nL 246.771628 59.951036 \r\nL 246.805141 67.917223 \r\nL 246.863028 56.085893 \r\nL 246.881308 60.477276 \r\nL 246.917869 65.406997 \r\nL 247.000129 58.130366 \r\nL 247.058016 69.326578 \r\nL 247.115903 62.207215 \r\nL 247.222537 59.255431 \r\nL 247.17379 69.616918 \r\nL 247.22863 61.723316 \r\nL 247.234724 60.525666 \r\nL 247.301751 67.638981 \r\nL 247.320031 65.406997 \r\nL 247.353544 73.488109 \r\nL 247.429711 65.933237 \r\nL 247.460178 61.553951 \r\nL 247.502832 71.401295 \r\nL 247.508925 70.953689 \r\nL 247.630792 86.396114 \r\nL 247.639932 83.807255 \r\nL 247.658213 81.944244 \r\nL 247.688679 87.575618 \r\nL 247.73438 85.053295 \r\nL 247.77094 95.311953 \r\nL 247.850154 89.378142 \r\nL 247.959834 101.136887 \r\nL 247.972021 95.190978 \r\nL 247.978114 91.646418 \r\nL 248.032955 101.705468 \r\nL 248.081701 94.265521 \r\nL 248.170055 100.997766 \r\nL 248.191382 95.874485 \r\nL 248.255362 85.809387 \r\nL 248.316296 90.599987 \r\nL 248.425977 100.271917 \r\nL 248.444257 97.779838 \r\nL 248.517377 99.376704 \r\nL 248.611824 88.265174 \r\nL 248.614871 88.33171 \r\nL 248.620964 86.450553 \r\nL 248.730645 78.817047 \r\nL 248.660571 87.932494 \r\nL 248.748925 80.184061 \r\nL 248.782439 85.065392 \r\nL 248.825092 73.748205 \r\nL 248.849466 74.734149 \r\nL 248.901259 82.053121 \r\nL 248.858606 74.601077 \r\nL 248.9561 75.121268 \r\nL 249.090154 60.525666 \r\nL 249.218114 49.813353 \r\nL 249.132807 62.890722 \r\nL 249.236394 54.277321 \r\nL 249.248581 56.055649 \r\nL 249.315608 49.97062 \r\nL 249.333888 51.0231 \r\nL 249.349122 48.428192 \r\nL 249.419195 56.509305 \r\nL 249.428335 56.430671 \r\nL 249.464896 52.420358 \r\nL 249.522783 58.959043 \r\nL 249.547156 52.498992 \r\nL 249.647697 53.805519 \r\nL 249.59895 48.470533 \r\nL 249.656837 53.164353 \r\nL 249.659883 51.857826 \r\nL 249.757377 57.567834 \r\nL 249.873151 59.394552 \r\nL 249.803077 51.900167 \r\nL 249.876198 58.717094 \r\nL 249.937131 56.055649 \r\nL 249.909711 59.920792 \r\nL 249.958458 59.073969 \r\nL 249.961505 59.59416 \r\nL 250.025485 52.855867 \r\nL 250.031579 51.446512 \r\nL 250.049859 57.241202 \r\nL 250.129072 56.110088 \r\nL 250.193053 63.683107 \r\nL 250.156493 55.208826 \r\nL 250.2418 60.017572 \r\nL 250.266173 55.275362 \r\nL 250.31492 60.096206 \r\nL 250.357574 56.267355 \r\nL 250.372807 56.975057 \r\nL 250.436787 51.198513 \r\nL 250.439834 51.277147 \r\nL 250.442881 51.204562 \r\nL 250.458114 52.934501 \r\nL 250.579982 63.973446 \r\nL 250.592168 61.614439 \r\nL 250.613495 60.126449 \r\nL 250.683569 65.431192 \r\nL 250.735362 72.792505 \r\nL 250.774969 64.753733 \r\nL 250.899883 57.374274 \r\nL 250.905977 58.674752 \r\nL 250.973004 49.607696 \r\nL 250.997377 52.825624 \r\nL 251.000424 52.813526 \r\nL 251.006517 51.367878 \r\nL 251.064404 61.009565 \r\nL 251.079638 60.259522 \r\nL 251.082684 60.398642 \r\nL 251.097918 56.43672 \r\nL 251.158851 55.583848 \r\nL 251.177131 60.186937 \r\nL 251.180178 59.78772 \r\nL 251.183225 59.781671 \r\nL 251.186271 59.793769 \r\nL 251.369072 45.821186 \r\nL 251.384306 47.998732 \r\nL 251.6189 70.560521 \r\nL 251.44524 47.303127 \r\nL 251.652414 65.001731 \r\nL 251.658507 63.271793 \r\nL 251.734674 72.859041 \r\nL 251.798655 70.977884 \r\nL 251.813888 75.68985 \r\nL 251.819982 75.103122 \r\nL 251.823028 76.040677 \r\nL 251.899195 66.749816 \r\nL 251.902242 67.427275 \r\nL 252.021063 59.170749 \r\nL 252.033249 61.687023 \r\nL 252.045436 59.219139 \r\nL 252.072856 63.241549 \r\nL 252.100276 63.035892 \r\nL 252.209957 66.894986 \r\nL 252.167303 60.707128 \r\nL 252.21605 66.465526 \r\nL 252.243471 62.055996 \r\nL 252.273937 70.070573 \r\nL 252.322684 67.384934 \r\nL 252.386665 71.800512 \r\nL 252.420178 63.701253 \r\nL 252.429318 66.114699 \r\nL 252.548139 70.923445 \r\nL 252.456738 64.995683 \r\nL 252.557279 68.286196 \r\nL 252.691333 60.005475 \r\nL 252.569466 68.679364 \r\nL 252.715706 64.947293 \r\nL 252.718753 65.661044 \r\nL 252.791873 57.446859 \r\nL 252.79492 58.215048 \r\nL 252.837574 55.819749 \r\nL 252.855854 52.22075 \r\nL 252.928974 59.182846 \r\nL 252.941161 56.33994 \r\nL 252.965534 58.626363 \r\nL 253.035608 52.002995 \r\nL 253.038655 52.178409 \r\nL 253.041701 51.918313 \r\nL 253.075215 57.428713 \r\nL 253.163569 65.358607 \r\nL 253.105682 56.503256 \r\nL 253.184896 58.880409 \r\nL 253.270203 47.980585 \r\nL 253.306763 50.363788 \r\nL 253.379883 58.656606 \r\nL 253.422537 53.345815 \r\nL 253.43777 51.712656 \r\nL 253.510891 62.128581 \r\nL 253.516984 60.477276 \r\nL 253.523077 60.561958 \r\nL 253.657131 70.088719 \r\nL 253.766812 62.370531 \r\nL 253.775952 65.183194 \r\nL 253.788139 66.20543 \r\nL 253.849072 57.749296 \r\nL 253.870399 63.592376 \r\nL 253.92524 64.167006 \r\nL 254.0075 51.851777 \r\nL 254.0532 55.601994 \r\nL 254.104994 50.357739 \r\nL 254.114134 51.204562 \r\nL 254.229908 47.889854 \r\nL 254.153741 55.444727 \r\nL 254.232955 49.293161 \r\nL 254.336542 58.202951 \r\nL 254.257328 46.879715 \r\nL 254.348729 52.226799 \r\nL 254.351775 52.130019 \r\nL 254.360915 54.404344 \r\nL 254.437082 58.475144 \r\nL 254.473643 55.52336 \r\nL 254.54067 52.74699 \r\nL 254.525436 57.785588 \r\nL 254.580276 56.43672 \r\nL 254.583323 56.503256 \r\nL 254.589416 55.698774 \r\nL 254.683864 47.569271 \r\nL 254.711284 49.87384 \r\nL 254.717377 52.22075 \r\nL 254.738704 46.704302 \r\nL 254.808778 46.843423 \r\nL 254.945878 31.588508 \r\nL 254.948925 30.336419 \r\nL 255.040326 37.673537 \r\nL 255.226173 62.255605 \r\nL 255.064699 37.062615 \r\nL 255.241407 61.717267 \r\nL 255.357181 57.658565 \r\nL 255.287107 64.38476 \r\nL 255.363274 58.281585 \r\nL 255.408974 51.204562 \r\nL 255.372414 58.868312 \r\nL 255.472955 57.549687 \r\nL 255.558262 61.070052 \r\nL 255.527795 53.51518 \r\nL 255.585682 58.844117 \r\nL 255.637475 57.24725 \r\nL 255.658802 61.336197 \r\nL 255.695362 63.925056 \r\nL 255.744109 59.854256 \r\nL 255.771529 63.550034 \r\nL 255.832463 68.534194 \r\nL 255.801996 62.364482 \r\nL 255.865977 63.126623 \r\nL 255.966517 60.882541 \r\nL 255.893397 65.987676 \r\nL 255.972611 63.265744 \r\nL 256.015264 67.917223 \r\nL 255.978704 62.352385 \r\nL 256.073151 63.308085 \r\nL 256.195018 57.779539 \r\nL 256.112758 65.310217 \r\nL 256.198065 58.329974 \r\nL 256.201112 58.323926 \r\nL 256.204158 58.547729 \r\nL 256.207205 58.360218 \r\nL 256.237672 61.064004 \r\nL 256.298606 53.128061 \r\nL 256.301652 53.32162 \r\nL 256.313839 51.779192 \r\nL 256.380866 58.584021 \r\nL 256.386959 57.676711 \r\nL 256.499687 62.927015 \r\nL 256.444846 52.771185 \r\nL 256.50578 62.437067 \r\nL 256.508827 62.195117 \r\nL 256.554527 66.568354 \r\nL 256.575854 64.935195 \r\nL 256.627647 70.312523 \r\nL 256.685534 64.650905 \r\nL 256.688581 64.747684 \r\nL 256.706861 62.013655 \r\nL 256.709908 63.562132 \r\nL 256.804355 58.723142 \r\nL 256.752561 63.997641 \r\nL 256.825682 60.192985 \r\nL 256.828729 60.108303 \r\nL 256.834822 62.920966 \r\nL 256.837869 62.249556 \r\nL 256.962783 67.886979 \r\nL 257.063323 61.602341 \r\nL 257.078557 62.781845 \r\nL 257.081603 64.856562 \r\nL 257.154724 56.969009 \r\nL 257.182144 59.104213 \r\nL 257.188237 59.908695 \r\nL 257.224797 50.950515 \r\nL 257.377131 31.177194 \r\nL 257.240031 51.45256 \r\nL 257.380178 33.530152 \r\nL 257.395412 38.278411 \r\nL 257.441112 28.600432 \r\nL 257.489859 33.264008 \r\nL 257.495952 32.024017 \r\nL 257.538606 42.228236 \r\nL 257.553839 41.514485 \r\nL 257.733593 72.278362 \r\nL 257.843274 68.558389 \r\nL 257.937721 61.614439 \r\nL 257.849367 69.822575 \r\nL 257.974281 64.711392 \r\nL 258.007795 59.461088 \r\nL 258.108335 73.161478 \r\nL 258.196689 57.023447 \r\nL 258.254576 65.661044 \r\nL 258.367303 74.159519 \r\nL 258.376443 70.306474 \r\nL 258.501357 84.496811 \r\nL 258.403864 66.005822 \r\nL 258.562291 77.534715 \r\nL 258.671972 71.824707 \r\nL 258.601898 78.266612 \r\nL 258.690252 72.29046 \r\nL 258.699392 75.54468 \r\nL 258.763372 64.542027 \r\nL 259.086321 41.871361 \r\nL 258.775559 65.140852 \r\nL 259.095461 44.502561 \r\nL 259.192955 49.10565 \r\nL 259.168581 44.381587 \r\nL 259.208188 46.317183 \r\nL 259.211235 46.311134 \r\nL 259.275215 44.369489 \r\nL 259.302635 48.470533 \r\nL 259.314822 47.14586 \r\nL 259.403176 43.498471 \r\nL 259.433643 51.815485 \r\nL 259.485436 46.970446 \r\nL 259.52809 53.37001 \r\nL 259.552463 49.686329 \r\nL 259.625584 58.221097 \r\nL 259.57379 47.853562 \r\nL 259.683471 51.428365 \r\nL 259.771824 42.68794 \r\nL 259.704797 52.378017 \r\nL 259.811431 47.387809 \r\nL 259.878458 48.506825 \r\nL 259.896738 41.750386 \r\nL 259.930252 29.731546 \r\nL 260.030792 33.632981 \r\nL 260.076493 38.018315 \r\nL 260.046026 31.67319 \r\nL 260.146566 37.957828 \r\nL 260.15266 37.292467 \r\nL 260.210547 43.655738 \r\nL 260.213593 43.546861 \r\nL 260.335461 52.922403 \r\nL 260.241014 42.718184 \r\nL 260.353741 51.767095 \r\nL 260.484748 38.871187 \r\nL 260.506075 40.044642 \r\nL 260.573102 42.948036 \r\nL 260.597475 37.395295 \r\nL 260.606615 37.842902 \r\nL 260.655362 34.413268 \r\nL 260.682783 39.81479 \r\nL 260.685829 40.425713 \r\nL 260.765043 35.320579 \r\nL 260.792463 39.95996 \r\nL 260.798557 40.147471 \r\nL 260.902144 46.813179 \r\nL 260.86863 39.990204 \r\nL 260.923471 44.302953 \r\nL 261.051431 57.102081 \r\nL 260.987451 43.643641 \r\nL 261.097131 52.922403 \r\nL 261.127598 49.474623 \r\nL 261.173299 54.918487 \r\nL 261.209859 50.787199 \r\nL 261.234232 56.007259 \r\nL 261.319539 51.875972 \r\nL 261.359146 44.998558 \r\nL 261.395706 53.454692 \r\nL 261.435313 50.605737 \r\nL 261.43836 51.089636 \r\nL 261.481014 43.183937 \r\nL 261.505387 46.014746 \r\nL 261.526714 39.953911 \r\nL 261.618114 42.905695 \r\nL 261.633348 41.647558 \r\nL 261.770448 53.472839 \r\nL 261.925829 45.403823 \r\nL 261.928876 46.432109 \r\nL 261.931923 48.276973 \r\nL 262.01723 33.499909 \r\nL 262.102537 44.200125 \r\nL 262.148237 37.292467 \r\nL 262.172611 35.931501 \r\nL 262.196984 38.925626 \r\nL 262.209171 38.248167 \r\nL 262.318851 47.611612 \r\nL 262.327991 46.516791 \r\nL 262.334085 46.976495 \r\nL 262.480326 61.505561 \r\nL 262.340178 46.619619 \r\nL 262.489466 58.614265 \r\nL 262.586959 54.688635 \r\nL 262.532119 59.59416 \r\nL 262.602193 57.465005 \r\nL 262.620473 59.225187 \r\nL 262.690547 52.964745 \r\nL 262.69664 53.811568 \r\nL 262.836787 44.992509 \r\nL 262.71492 57.120227 \r\nL 262.842881 45.954258 \r\nL 262.891628 53.787373 \r\nL 262.864208 43.819054 \r\nL 262.979982 49.704475 \r\nL 263.022635 45.446164 \r\nL 263.083569 51.7429 \r\nL 263.095756 54.380149 \r\nL 263.144502 45.216312 \r\nL 263.174969 47.889854 \r\nL 263.287697 43.849298 \r\nL 263.190203 48.391899 \r\nL 263.290743 45.536896 \r\nL 263.32121 40.703955 \r\nL 263.406517 44.266661 \r\nL 263.449171 53.285328 \r\nL 263.522291 49.831499 \r\nL 263.549711 47.599515 \r\nL 263.610645 53.672447 \r\nL 263.671579 65.564264 \r\nL 263.732512 57.29564 \r\nL 263.84524 52.498992 \r\nL 263.775166 59.418747 \r\nL 263.857426 53.442595 \r\nL 263.9732 40.232153 \r\nL 263.878753 54.259174 \r\nL 264.037181 45.186069 \r\nL 264.149908 53.037329 \r\nL 264.079834 44.22432 \r\nL 264.152955 52.84377 \r\nL 264.219982 61.46322 \r\nL 264.186468 52.111873 \r\nL 264.271775 58.11222 \r\nL 264.296149 55.021315 \r\nL 264.369269 60.398642 \r\nL 264.372316 59.8845 \r\nL 264.47895 66.3506 \r\nL 264.491136 65.618703 \r\nL 264.52465 64.445248 \r\nL 264.518557 67.076448 \r\nL 264.53379 66.429233 \r\nL 264.643471 77.208083 \r\nL 264.539883 66.320356 \r\nL 264.658704 75.659606 \r\nL 264.698311 73.621182 \r\nL 264.759244 76.730233 \r\nL 264.762291 77.31696 \r\nL 264.823225 67.723663 \r\nL 264.835412 68.824533 \r\nL 264.878065 63.168964 \r\nL 264.984699 55.160436 \r\nL 264.902439 64.324273 \r\nL 264.996886 58.190853 \r\nL 265.066959 50.714614 \r\nL 265.002979 58.475144 \r\nL 265.109613 57.210958 \r\nL 265.146173 59.569966 \r\nL 265.210154 51.857826 \r\nL 265.22234 56.557694 \r\nL 265.301554 49.740768 \r\nL 265.316787 51.40417 \r\nL 265.456935 39.064747 \r\nL 265.371628 53.527277 \r\nL 265.484355 45.85143 \r\nL 265.74637 64.838415 \r\nL 265.795117 61.765657 \r\nL 265.84691 51.367878 \r\nL 265.923077 52.626015 \r\nL 265.956591 54.670488 \r\nL 265.990104 45.760699 \r\nL 266.032758 52.130019 \r\nL 266.145485 56.370184 \r\nL 266.093692 48.373753 \r\nL 266.157672 54.51927 \r\nL 266.261259 38.695774 \r\nL 266.294773 44.266661 \r\nL 266.337426 50.339593 \r\nL 266.404453 44.780803 \r\nL 266.450154 37.582806 \r\nL 266.508041 46.90391 \r\nL 266.514134 45.046948 \r\nL 266.587254 50.859784 \r\nL 266.605534 43.40774 \r\nL 266.706075 30.596515 \r\nL 266.730448 33.790248 \r\nL 266.849269 48.379802 \r\nL 266.961996 53.974884 \r\nL 266.898016 43.740421 \r\nL 266.96809 53.94464 \r\nL 267.083864 67.215569 \r\nL 267.102144 64.735587 \r\nL 267.111284 62.558042 \r\nL 267.181357 70.572618 \r\nL 267.220964 81.678099 \r\nL 267.297131 75.780581 \r\nL 267.443372 56.702864 \r\nL 267.623127 34.576584 \r\nL 267.6475 41.786679 \r\nL 267.72062 48.174145 \r\nL 267.65664 41.78063 \r\nL 267.766321 46.940203 \r\nL 267.775461 46.057087 \r\nL 267.824208 53.085719 \r\nL 267.857721 50.738809 \r\nL 267.939982 63.846423 \r\nL 267.885141 49.389941 \r\nL 268.000915 62.019704 \r\nL 268.119736 52.89216 \r\nL 268.010055 63.114525 \r\nL 268.144109 55.499165 \r\nL 268.159343 61.009565 \r\nL 268.24465 55.360045 \r\nL 268.256837 58.178756 \r\nL 268.387844 68.401122 \r\nL 268.26293 55.8137 \r\nL 268.473151 65.43724 \r\nL 268.479244 62.382628 \r\nL 268.500571 68.975752 \r\nL 268.582832 64.632758 \r\nL 268.616345 66.25382 \r\nL 268.649859 61.469269 \r\nL 268.658999 62.03785 \r\nL 268.674232 58.148512 \r\nL 268.750399 63.33228 \r\nL 268.771726 60.574056 \r\nL 268.811333 58.608216 \r\nL 268.853986 63.132672 \r\nL 268.866173 63.120574 \r\nL 268.899687 61.136588 \r\nL 268.988041 73.500207 \r\nL 269.000227 74.032496 \r\nL 269.128188 64.796074 \r\nL 269.164748 67.372836 \r\nL 269.219588 60.924883 \r\nL 269.228729 62.872576 \r\nL 269.274429 53.878104 \r\nL 269.344502 59.315919 \r\nL 269.463323 69.145116 \r\nL 269.408483 58.874361 \r\nL 269.472463 68.207562 \r\nL 269.48465 66.526013 \r\nL 269.53949 75.828971 \r\nL 269.55777 75.701947 \r\nL 269.579097 77.89159 \r\nL 269.649171 70.451643 \r\nL 269.652217 70.016134 \r\nL 269.704011 77.8432 \r\nL 269.707058 77.262521 \r\nL 269.710104 77.8432 \r\nL 269.755805 65.82436 \r\nL 269.865485 55.384239 \r\nL 269.886812 56.382281 \r\nL 269.889859 56.206868 \r\nL 269.914232 60.997467 \r\nL 269.953839 62.636675 \r\nL 269.929466 59.473186 \r\nL 269.962979 61.838242 \r\nL 270.011726 58.819922 \r\nL 269.981259 63.731497 \r\nL 270.07266 62.449164 \r\nL 270.078753 62.503603 \r\nL 270.188434 58.100122 \r\nL 270.130547 63.749643 \r\nL 270.194527 59.448991 \r\nL 270.206714 61.239417 \r\nL 270.279834 55.245119 \r\nL 270.288974 55.62014 \r\nL 270.304208 51.410219 \r\nL 270.356001 61.916875 \r\nL 270.389515 59.533673 \r\nL 270.438262 56.775449 \r\nL 270.413888 63.023794 \r\nL 270.508335 56.890375 \r\nL 270.587549 53.436546 \r\nL 270.633249 64.275883 \r\nL 270.68809 62.90282 \r\nL 270.69723 66.767963 \r\nL 270.72465 65.158999 \r\nL 270.843471 77.141547 \r\nL 270.767303 64.390809 \r\nL 270.849564 76.627404 \r\nL 270.852611 76.591112 \r\nL 271.004945 49.287112 \r\nL 270.861751 77.22018 \r\nL 271.014085 51.21666 \r\nL 271.105485 56.479061 \r\nL 271.038458 48.174145 \r\nL 271.123765 51.888069 \r\nL 271.166419 45.536896 \r\nL 271.218213 55.922577 \r\nL 271.230399 54.380149 \r\nL 271.239539 52.825624 \r\nL 271.28524 60.707128 \r\nL 271.397967 72.0969 \r\nL 271.434527 71.649293 \r\nL 271.44062 70.348815 \r\nL 271.498507 78.70817 \r\nL 271.525928 74.897465 \r\nL 271.556394 76.246334 \r\nL 271.617328 69.139068 \r\nL 271.736149 56.333891 \r\nL 271.742242 57.156519 \r\nL 271.745289 59.969182 \r\nL 271.763569 50.442421 \r\nL 271.848876 53.84786 \r\nL 271.897623 47.369663 \r\nL 271.921996 54.809609 \r\nL 272.04691 61.390635 \r\nL 272.089564 58.717094 \r\nL 272.107844 63.072184 \r\nL 272.156591 61.650731 \r\nL 272.269318 71.04442 \r\nL 272.281505 69.695551 \r\nL 272.290645 69.840721 \r\nL 272.293692 69.326578 \r\nL 272.409466 63.181062 \r\nL 272.308925 69.967745 \r\nL 272.412512 63.568181 \r\nL 272.467353 67.094594 \r\nL 272.513053 61.027711 \r\nL 272.53438 65.146901 \r\nL 272.57094 57.277494 \r\nL 272.586173 59.654648 \r\nL 272.677574 54.942682 \r\nL 272.601407 61.305953 \r\nL 272.695854 58.644509 \r\nL 272.811628 67.614786 \r\nL 272.772021 54.942682 \r\nL 272.817721 65.963481 \r\nL 272.826861 65.739677 \r\nL 272.842095 68.655169 \r\nL 272.976149 87.079622 \r\nL 273.012709 82.996724 \r\nL 273.055362 90.436671 \r\nL 273.094969 84.853686 \r\nL 273.101063 86.22675 \r\nL 273.16809 71.080712 \r\nL 273.189416 64.935195 \r\nL 273.238163 76.59716 \r\nL 273.24121 75.73824 \r\nL 273.378311 92.06983 \r\nL 273.408778 85.047246 \r\nL 273.478851 93.194895 \r\nL 273.491038 98.777879 \r\nL 273.573299 90.164478 \r\nL 273.582439 90.854034 \r\nL 273.682979 66.846596 \r\nL 273.762193 74.891416 \r\nL 273.76524 76.458039 \r\nL 273.844453 60.434935 \r\nL 273.88406 51.065441 \r\nL 273.954134 58.656606 \r\nL 273.990694 68.014002 \r\nL 274.045534 53.285328 \r\nL 274.057721 57.24725 \r\nL 274.063814 55.390288 \r\nL 274.066861 55.408434 \r\nL 274.069908 53.182499 \r\nL 274.161308 64.52993 \r\nL 274.173495 70.433497 \r\nL 274.197869 64.076275 \r\nL 274.270989 66.568354 \r\nL 274.304502 58.571924 \r\nL 274.353249 73.463915 \r\nL 274.365436 73.076795 \r\nL 274.487303 81.042982 \r\nL 274.49035 80.843374 \r\nL 274.502537 86.384017 \r\nL 274.51777 86.12997 \r\nL 274.621357 90.479012 \r\nL 274.600031 85.101685 \r\nL 274.636591 88.23493 \r\nL 274.712758 71.981974 \r\nL 274.779785 79.66387 \r\nL 274.782832 79.778796 \r\nL 274.788925 77.46213 \r\nL 274.865092 56.134283 \r\nL 274.932119 56.261306 \r\nL 274.965633 56.503256 \r\nL 274.983913 53.569618 \r\nL 274.990006 54.585806 \r\nL 275.0875 43.498471 \r\nL 275.11492 45.990551 \r\nL 275.148434 49.426233 \r\nL 275.166714 53.569618 \r\nL 275.230694 43.976321 \r\nL 275.248974 47.206347 \r\nL 275.255068 45.857479 \r\nL 275.319048 57.229104 \r\nL 275.340375 52.716746 \r\nL 275.361701 58.075927 \r\nL 275.450055 53.357913 \r\nL 275.474429 50.551299 \r\nL 275.529269 58.233195 \r\nL 275.535362 59.64255 \r\nL 275.605436 46.534937 \r\nL 275.617623 49.547208 \r\nL 275.736443 39.681718 \r\nL 275.632856 50.472665 \r\nL 275.73949 41.889507 \r\nL 275.980178 22.963009 \r\nL 275.76691 42.675843 \r\nL 276.007598 29.156916 \r\nL 276.138606 48.875798 \r\nL 276.144699 48.252778 \r\nL 276.260473 61.777755 \r\nL 276.284846 59.678843 \r\nL 276.3732 49.323405 \r\nL 276.455461 54.289418 \r\nL 276.583421 76.766525 \r\nL 276.598655 74.82488 \r\nL 276.699195 65.292071 \r\nL 276.738802 68.050295 \r\nL 276.744896 68.939459 \r\nL 276.781456 59.872402 \r\nL 276.89723 42.579063 \r\nL 276.91551 48.107609 \r\nL 276.930743 47.357565 \r\nL 276.93379 48.6278 \r\nL 276.936837 48.119706 \r\nL 276.95207 44.684024 \r\nL 277.031284 55.099949 \r\nL 277.089171 63.320182 \r\nL 277.037377 53.956738 \r\nL 277.131824 55.14229 \r\nL 277.226271 51.246903 \r\nL 277.156198 57.555736 \r\nL 277.247598 51.851777 \r\nL 277.253692 54.495075 \r\nL 277.335952 43.117401 \r\nL 277.338999 44.073101 \r\nL 277.360326 45.216312 \r\nL 277.396886 38.175583 \r\nL 277.406026 39.125234 \r\nL 277.500473 31.437289 \r\nL 277.543127 32.423234 \r\nL 277.796001 68.800338 \r\nL 277.890448 58.741289 \r\nL 277.805141 69.229799 \r\nL 277.914822 63.652863 \r\nL 277.917869 62.340287 \r\nL 278.006222 68.461609 \r\nL 278.021456 64.777928 \r\nL 278.030596 61.844291 \r\nL 278.079343 68.848728 \r\nL 278.085436 68.425317 \r\nL 278.189023 75.980189 \r\nL 278.21035 73.016308 \r\nL 278.310891 59.249382 \r\nL 278.222537 74.328884 \r\nL 278.374871 66.888937 \r\nL 278.387058 69.762087 \r\nL 278.405338 63.937154 \r\nL 278.484552 67.015961 \r\nL 278.490645 64.415004 \r\nL 278.557672 76.046725 \r\nL 278.572905 75.411608 \r\nL 278.627746 83.311258 \r\nL 278.588139 74.092983 \r\nL 278.676493 74.582931 \r\nL 278.740473 68.594681 \r\nL 278.783127 74.945855 \r\nL 278.786173 74.558736 \r\nL 278.795313 76.02253 \r\nL 278.810547 70.17945 \r\nL 278.847107 58.196902 \r\nL 278.932414 63.386719 \r\nL 278.947647 64.584369 \r\nL 278.956787 60.676884 \r\nL 278.959834 58.771532 \r\nL 279.048188 66.507867 \r\nL 279.060375 65.213437 \r\nL 279.063421 65.279973 \r\nL 279.078655 63.416962 \r\nL 279.084748 62.606432 \r\nL 279.130448 72.399337 \r\nL 279.136542 72.030364 \r\nL 279.224896 74.177666 \r\nL 279.185289 68.848728 \r\nL 279.243176 71.322662 \r\nL 279.355903 61.46322 \r\nL 279.383323 66.622793 \r\nL 279.392463 68.570486 \r\nL 279.435117 61.723316 \r\nL 279.489957 66.278015 \r\nL 279.642291 49.710524 \r\nL 279.645338 50.242813 \r\nL 279.654478 52.015093 \r\nL 279.724552 44.236417 \r\nL 279.742832 44.829193 \r\nL 279.794625 42.772623 \r\nL 279.822045 53.376059 \r\nL 279.9561 64.820269 \r\nL 279.959146 64.427101 \r\nL 279.96524 63.229451 \r\nL 280.044453 71.32871 \r\nL 280.0475 71.733976 \r\nL 280.090154 64.124665 \r\nL 280.105387 64.898903 \r\nL 280.141947 56.013308 \r\nL 280.212021 66.030017 \r\nL 280.215068 65.225535 \r\nL 280.327795 70.300425 \r\nL 280.260768 65.044073 \r\nL 280.330842 69.647161 \r\nL 280.349122 65.685239 \r\nL 280.422242 71.661391 \r\nL 280.437475 71.026274 \r\nL 280.467942 78.248466 \r\nL 280.568483 75.520485 \r\nL 280.629416 70.639154 \r\nL 280.67207 79.597334 \r\nL 280.696443 86.039239 \r\nL 280.769564 79.706211 \r\nL 280.772611 78.738413 \r\nL 280.809171 85.567437 \r\nL 280.873151 82.077316 \r\nL 280.885338 83.897986 \r\nL 280.906665 78.03676 \r\nL 280.955412 79.107386 \r\nL 280.995018 73.022357 \r\nL 281.025485 80.329231 \r\nL 281.071186 76.415698 \r\nL 281.077279 76.076969 \r\nL 281.193053 64.378711 \r\nL 281.20524 65.794116 \r\nL 281.22352 63.28389 \r\nL 281.272267 68.836631 \r\nL 281.317967 65.165047 \r\nL 281.3789 58.299731 \r\nL 281.430694 66.979668 \r\nL 281.433741 65.836457 \r\nL 281.512955 72.229972 \r\nL 281.525141 71.721878 \r\nL 281.555608 75.181756 \r\nL 281.583028 68.080539 \r\nL 281.619588 70.415351 \r\nL 281.628729 66.907084 \r\nL 281.677475 77.008474 \r\nL 281.723176 73.62723 \r\nL 281.796296 70.542375 \r\nL 281.756689 74.867222 \r\nL 281.823716 73.645377 \r\nL 281.83895 76.923792 \r\nL 281.860276 68.739851 \r\nL 281.93949 75.865263 \r\nL 281.96691 69.913306 \r\nL 282.021751 77.31696 \r\nL 282.052217 74.437761 \r\nL 282.061357 72.810651 \r\nL 282.097918 79.978404 \r\nL 282.161898 82.180145 \r\nL 282.140571 76.881451 \r\nL 282.204552 78.460171 \r\nL 282.317279 72.127144 \r\nL 282.225878 79.458213 \r\nL 282.332512 75.992287 \r\nL 282.350792 79.034801 \r\nL 282.411726 71.056517 \r\nL 282.44524 76.827012 \r\nL 282.460473 73.929667 \r\nL 282.515313 82.645897 \r\nL 282.548827 80.607473 \r\nL 282.615854 75.532583 \r\nL 282.5732 83.420136 \r\nL 282.661554 80.341329 \r\nL 282.682881 83.20843 \r\nL 282.746861 77.831103 \r\nL 282.807795 80.353426 \r\nL 282.792561 76.881451 \r\nL 282.841308 78.333148 \r\nL 282.859588 75.986238 \r\nL 282.923569 86.063434 \r\nL 282.944896 80.510693 \r\nL 282.950989 80.788935 \r\nL 282.978409 74.885368 \r\nL 283.033249 69.967745 \r\nL 283.15207 63.126623 \r\nL 283.155117 63.592376 \r\nL 283.18863 58.844117 \r\nL 283.261751 63.743594 \r\nL 283.264797 61.959217 \r\nL 283.371431 75.429754 \r\nL 283.398851 73.705864 \r\nL 283.423225 72.332801 \r\nL 283.468925 83.147943 \r\nL 283.471972 81.986585 \r\nL 283.505485 88.446636 \r\nL 283.548139 81.490589 \r\nL 283.584699 83.129796 \r\nL 283.599932 83.474574 \r\nL 283.615166 81.091372 \r\nL 283.71266 73.24616 \r\nL 283.624306 81.200249 \r\nL 283.74008 75.024489 \r\nL 283.746173 75.387413 \r\nL 283.752267 73.046552 \r\nL 283.755313 73.403427 \r\nL 283.791873 69.27214 \r\nL 283.852807 75.308779 \r\nL 283.855854 75.417657 \r\nL 283.874134 72.86509 \r\nL 283.889367 70.415351 \r\nL 283.953348 79.633626 \r\nL 283.959441 78.617439 \r\nL 284.011235 86.958647 \r\nL 284.075215 81.266785 \r\nL 284.148335 78.520659 \r\nL 284.093495 83.522964 \r\nL 284.190989 79.379579 \r\nL 284.200129 80.359475 \r\nL 284.264109 73.082844 \r\nL 284.367697 66.241722 \r\nL 284.379883 69.804429 \r\nL 284.501751 75.091025 \r\nL 284.41949 67.130887 \r\nL 284.507844 74.782539 \r\nL 284.584011 73.536499 \r\nL 284.550498 77.788762 \r\nL 284.623618 74.340981 \r\nL 284.626665 74.328884 \r\nL 284.629711 74.764393 \r\nL 284.663225 78.145637 \r\nL 284.730252 73.137283 \r\nL 284.733299 73.282452 \r\nL 284.846026 64.711392 \r\nL 284.748532 74.939806 \r\nL 284.900866 67.45147 \r\nL 284.910006 70.493985 \r\nL 284.97094 60.326058 \r\nL 284.99836 63.501645 \r\nL 285.02578 59.775623 \r\nL 285.101947 64.142811 \r\nL 285.108041 63.28389 \r\nL 285.150694 66.907084 \r\nL 285.181161 61.312002 \r\nL 285.220768 64.118616 \r\nL 285.330448 74.4922 \r\nL 285.357869 72.604994 \r\nL 285.379195 70.058476 \r\nL 285.427942 79.313043 \r\nL 285.430989 78.986411 \r\nL 285.434036 79.022704 \r\nL 285.534576 75.59307 \r\nL 285.476689 79.482408 \r\nL 285.543716 78.000467 \r\nL 285.68691 88.537367 \r\nL 285.552856 77.540763 \r\nL 285.693004 87.974835 \r\nL 285.738704 77.46213 \r\nL 285.817918 80.976446 \r\nL 285.833151 82.234583 \r\nL 285.976345 68.927362 \r\nL 285.994625 67.058302 \r\nL 285.982439 69.913306 \r\nL 286.040326 68.951557 \r\nL 286.153053 73.24616 \r\nL 286.082979 67.45147 \r\nL 286.1561 72.332801 \r\nL 286.162193 71.298467 \r\nL 286.244453 74.849075 \r\nL 286.344994 83.680231 \r\nL 286.26578 72.683627 \r\nL 286.369367 82.028926 \r\nL 286.430301 78.526707 \r\nL 286.390694 83.837499 \r\nL 286.479048 80.674009 \r\nL 286.485141 82.083365 \r\nL 286.564355 76.796769 \r\nL 286.576542 77.595202 \r\nL 286.664896 67.003863 \r\nL 286.585682 78.109345 \r\nL 286.707549 68.764046 \r\nL 286.713643 69.120921 \r\nL 286.716689 68.007954 \r\nL 286.725829 71.195638 \r\nL 286.774576 65.467484 \r\nL 286.829416 69.665308 \r\nL 286.869023 73.010259 \r\nL 286.84465 67.493811 \r\nL 286.89949 67.729712 \r\nL 286.93605 72.417483 \r\nL 287.027451 60.392594 \r\nL 287.070104 64.118616 \r\nL 287.100571 57.192812 \r\nL 287.140178 61.880583 \r\nL 287.164552 67.421226 \r\nL 287.228532 60.924883 \r\nL 287.286419 57.05974 \r\nL 287.329072 64.142811 \r\nL 287.356493 65.751775 \r\nL 287.3961 61.039809 \r\nL 287.426566 63.622619 \r\nL 287.466173 58.311828 \r\nL 287.527107 68.014002 \r\nL 287.624601 74.195812 \r\nL 287.548434 67.161131 \r\nL 287.652021 70.385107 \r\nL 287.786075 57.543639 \r\nL 287.801308 61.191027 \r\nL 287.807402 61.535805 \r\nL 287.865289 58.547729 \r\nL 287.874429 56.430671 \r\nL 287.956689 64.257737 \r\nL 288.09379 76.917743 \r\nL 288.115117 74.601077 \r\nL 288.252217 52.801429 \r\nL 288.261357 55.922577 \r\nL 288.294871 54.210784 \r\nL 288.553839 99.927139 \r\nL 288.611726 107.475963 \r\nL 288.660473 100.441282 \r\nL 288.812807 78.363392 \r\nL 288.666566 100.459428 \r\nL 288.815854 78.913827 \r\nL 288.8189 79.415872 \r\nL 288.867647 71.008127 \r\nL 288.919441 65.812262 \r\nL 288.977328 70.264133 \r\nL 288.980375 70.233889 \r\nL 289.041308 66.63489 \r\nL 289.007795 71.860999 \r\nL 289.090055 69.314481 \r\nL 289.218016 78.381538 \r\nL 289.312463 63.120574 \r\nL 289.364257 64.572271 \r\nL 289.37035 65.58241 \r\nL 289.419097 57.023447 \r\nL 289.440424 60.144596 \r\nL 289.534871 51.198513 \r\nL 289.565338 53.339766 \r\nL 289.568385 52.79538 \r\nL 289.617131 58.59007 \r\nL 289.644552 56.932716 \r\nL 289.711579 64.38476 \r\nL 289.760326 60.078059 \r\nL 289.775559 64.52993 \r\nL 289.833446 58.142464 \r\nL 289.873053 61.184978 \r\nL 289.90352 61.916875 \r\nL 290.001014 49.226625 \r\nL 290.080227 43.88559 \r\nL 290.037574 50.430324 \r\nL 290.128974 48.119706 \r\nL 290.336149 82.53702 \r\nL 290.339195 80.401816 \r\nL 290.427549 97.713301 \r\nL 290.473249 87.720788 \r\nL 290.589023 65.902993 \r\nL 290.66519 68.183367 \r\nL 290.771824 71.256126 \r\nL 290.704797 62.642724 \r\nL 290.777918 68.969703 \r\nL 290.787058 67.439372 \r\nL 290.835805 76.318918 \r\nL 290.866271 75.810825 \r\nL 290.869318 75.943897 \r\nL 290.905878 72.689676 \r\nL 291.076493 52.111873 \r\nL 291.082586 53.333718 \r\nL 291.17094 56.019357 \r\nL 291.140473 50.103692 \r\nL 291.192267 53.660349 \r\nL 291.259294 50.896077 \r\nL 291.22578 56.503256 \r\nL 291.27148 54.507173 \r\nL 291.414674 66.864742 \r\nL 291.2989 51.69451 \r\nL 291.420768 63.979495 \r\nL 291.515215 48.022926 \r\nL 291.551775 49.583501 \r\nL 291.743716 32.030066 \r\nL 291.618802 53.339766 \r\nL 291.80465 37.18359 \r\nL 291.810743 39.905521 \r\nL 291.86863 31.933286 \r\nL 291.908237 34.957654 \r\nL 291.938704 31.419143 \r\nL 291.978311 37.854999 \r\nL 292.005731 36.276279 \r\nL 292.127598 53.678496 \r\nL 292.133692 52.571577 \r\nL 292.139785 51.470707 \r\nL 292.148925 55.71692 \r\nL 292.164158 55.426581 \r\nL 292.292119 72.484019 \r\nL 292.295166 72.284411 \r\nL 292.316493 66.489721 \r\nL 292.4018 73.191721 \r\nL 292.541947 87.666349 \r\nL 292.453593 72.441678 \r\nL 292.554134 86.045288 \r\nL 292.688188 69.005995 \r\nL 292.694281 70.512131 \r\nL 292.825289 54.809609 \r\nL 292.706468 70.70569 \r\nL 292.846615 55.081803 \r\nL 293.005043 64.318224 \r\nL 292.858802 52.874014 \r\nL 293.029416 63.168964 \r\nL 293.084257 66.3506 \r\nL 293.056837 62.031801 \r\nL 293.10863 62.539895 \r\nL 293.233544 52.898209 \r\nL 293.139097 66.967571 \r\nL 293.236591 53.678496 \r\nL 293.273151 51.343683 \r\nL 293.294478 55.886285 \r\nL 293.343225 52.789331 \r\nL 293.361505 59.110261 \r\nL 293.449859 51.676364 \r\nL 293.458999 55.735066 \r\nL 293.522979 52.595772 \r\nL 293.477279 58.027538 \r\nL 293.568679 56.055649 \r\nL 293.5961 58.971141 \r\nL 293.60524 55.843943 \r\nL 293.684453 57.719052 \r\nL 293.69664 57.277494 \r\nL 293.699687 58.825971 \r\nL 293.882488 76.343113 \r\nL 293.894674 72.641286 \r\nL 293.900768 70.911348 \r\nL 293.986075 76.59716 \r\nL 293.989122 76.107213 \r\nL 294.040915 71.727927 \r\nL 293.995215 76.36126 \r\nL 294.107942 74.649467 \r\nL 294.162783 76.869354 \r\nL 294.178016 71.3771 \r\nL 294.187156 68.364829 \r\nL 294.254183 72.296508 \r\nL 294.290743 69.901208 \r\nL 294.391284 62.382628 \r\nL 294.305977 71.310564 \r\nL 294.415657 66.380843 \r\nL 294.622832 55.033413 \r\nL 294.424797 67.25791 \r\nL 294.631972 59.1647 \r\nL 294.698999 64.650905 \r\nL 294.653299 58.06383 \r\nL 294.741652 59.503429 \r\nL 294.799539 48.016878 \r\nL 294.848286 59.944987 \r\nL 294.851333 61.039809 \r\nL 294.897033 54.180541 \r\nL 294.93664 54.906389 \r\nL 295.021947 44.417879 \r\nL 295.052414 49.861743 \r\nL 295.061554 48.186242 \r\nL 295.110301 59.207041 \r\nL 295.143814 53.618008 \r\nL 295.177328 47.278932 \r\nL 295.244355 53.624057 \r\nL 295.256542 50.835589 \r\nL 295.265682 51.083587 \r\nL 295.271775 48.948383 \r\nL 295.277869 49.214528 \r\nL 295.354036 40.818881 \r\nL 295.405829 43.667836 \r\nL 295.509416 48.422143 \r\nL 295.46067 41.907653 \r\nL 295.521603 47.284981 \r\nL 295.673937 68.637022 \r\nL 295.686124 65.812262 \r\nL 295.740964 60.035718 \r\nL 295.783618 67.058302 \r\nL 295.786665 66.580452 \r\nL 295.804945 69.247945 \r\nL 295.841505 63.586327 \r\nL 295.917672 55.958869 \r\nL 295.856738 64.505735 \r\nL 295.966419 56.321794 \r\nL 295.978606 51.718705 \r\nL 295.996886 58.928799 \r\nL 296.036493 63.404865 \r\nL 296.088286 54.525319 \r\nL 296.097426 54.803561 \r\nL 296.237574 63.295988 \r\nL 296.109613 54.749122 \r\nL 296.252807 61.959217 \r\nL 296.338114 58.033586 \r\nL 296.268041 63.610522 \r\nL 296.365534 60.180888 \r\nL 296.405141 65.503777 \r\nL 296.411235 64.850513 \r\nL 296.502635 81.659953 \r\nL 296.548335 79.155776 \r\nL 296.551382 79.149727 \r\nL 296.627549 71.812609 \r\nL 296.667156 78.375489 \r\nL 296.807303 60.259522 \r\nL 296.910891 65.48563 \r\nL 296.935264 67.826492 \r\nL 297.002291 61.638634 \r\nL 297.160719 49.92223 \r\nL 297.014478 62.340287 \r\nL 297.166812 51.192465 \r\nL 297.197279 53.242987 \r\nL 297.215559 49.480672 \r\nL 297.279539 52.607869 \r\nL 297.282586 51.863874 \r\nL 297.34352 56.424622 \r\nL 297.38008 54.51927 \r\nL 297.468434 60.211132 \r\nL 297.419687 54.168443 \r\nL 297.523274 57.876319 \r\nL 297.581161 50.121838 \r\nL 297.626861 58.408608 \r\nL 297.636001 56.176624 \r\nL 297.681701 60.144596 \r\nL 297.733495 55.656433 \r\nL 297.748729 58.081976 \r\nL 297.751775 57.803734 \r\nL 297.791382 63.949251 \r\nL 297.891923 74.226055 \r\nL 297.925436 68.582584 \r\nL 297.992463 67.651078 \r\nL 297.94981 73.615133 \r\nL 298.007697 69.931452 \r\nL 298.035117 75.671704 \r\nL 298.07777 68.262001 \r\nL 298.120424 72.502165 \r\nL 298.156984 68.800338 \r\nL 298.217918 77.153644 \r\nL 298.220964 76.724184 \r\nL 298.275805 74.407518 \r\nL 298.315412 78.109345 \r\nL 298.385485 88.482929 \r\nL 298.449466 85.470658 \r\nL 298.519539 82.161998 \r\nL 298.461652 87.80547 \r\nL 298.5561 84.581493 \r\nL 298.613986 90.351988 \r\nL 298.653593 82.047072 \r\nL 298.662733 83.026968 \r\nL 298.72976 76.760476 \r\nL 298.671873 83.250771 \r\nL 298.793741 79.821137 \r\nL 298.821161 81.708343 \r\nL 298.854674 75.665655 \r\nL 298.897328 77.546812 \r\nL 298.912561 75.707996 \r\nL 298.991775 80.165915 \r\nL 299.107549 88.210736 \r\nL 299.007009 79.421921 \r\nL 299.131923 87.037281 \r\nL 299.141063 84.182277 \r\nL 299.159343 89.281362 \r\nL 299.238557 87.061475 \r\nL 299.27207 91.525443 \r\nL 299.329957 83.619744 \r\nL 299.339097 85.289196 \r\nL 299.430498 69.961696 \r\nL 299.467058 71.631147 \r\nL 299.518851 72.296508 \r\nL 299.527991 68.516048 \r\nL 299.643765 59.793769 \r\nL 299.649859 61.535805 \r\nL 299.652905 61.729365 \r\nL 299.674232 57.688808 \r\nL 299.695559 53.872055 \r\nL 299.750399 61.148686 \r\nL 299.780866 57.676711 \r\nL 299.908827 71.540416 \r\nL 299.911873 70.409302 \r\nL 299.988041 83.268917 \r\nL 300.082488 90.672571 \r\nL 300.039834 82.561215 \r\nL 300.112955 86.17836 \r\nL 300.268335 71.014176 \r\nL 300.298802 75.175707 \r\nL 300.341456 77.867395 \r\nL 300.393249 67.766004 \r\nL 300.399343 69.641113 \r\nL 300.405436 67.953515 \r\nL 300.432856 77.704079 \r\nL 300.496837 72.598945 \r\nL 300.569957 76.591112 \r\nL 300.527303 70.844811 \r\nL 300.603471 72.955821 \r\nL 300.636984 68.606779 \r\nL 300.710104 75.381364 \r\nL 300.807598 66.023968 \r\nL 300.835018 67.905125 \r\nL 300.841112 67.215569 \r\nL 300.886812 72.895333 \r\nL 300.920326 71.383149 \r\nL 300.984306 74.165568 \r\nL 300.953839 68.056344 \r\nL 301.011726 69.005995 \r\nL 301.014773 68.509999 \r\nL 301.066566 77.41374 \r\nL 301.07266 76.960085 \r\nL 301.078753 77.062913 \r\nL 301.18234 71.050468 \r\nL 301.112267 80.637717 \r\nL 301.197574 74.189763 \r\nL 301.212807 77.141547 \r\nL 301.365141 58.63846 \r\nL 301.471775 50.629932 \r\nL 301.490055 55.19068 \r\nL 301.624109 67.124838 \r\nL 301.514429 54.694683 \r\nL 301.630203 65.558215 \r\nL 301.633249 63.937154 \r\nL 301.703323 84.230667 \r\nL 301.712463 87.079622 \r\nL 301.80691 81.938195 \r\nL 302.044552 57.936806 \r\nL 301.852611 86.359822 \r\nL 302.056738 63.423011 \r\nL 302.099392 74.25025 \r\nL 302.157279 62.545944 \r\nL 302.166419 64.790026 \r\nL 302.169466 62.993551 \r\nL 302.263913 70.687544 \r\nL 302.266959 70.379059 \r\nL 302.288286 76.318918 \r\nL 302.370547 68.292244 \r\nL 302.571628 84.031058 \r\nL 302.425387 62.939112 \r\nL 302.599048 82.766872 \r\nL 302.720915 69.907257 \r\nL 302.641701 88.700683 \r\nL 302.757475 72.67153 \r\nL 302.760522 72.568701 \r\nL 302.772709 75.750337 \r\nL 302.775756 76.046725 \r\nL 302.806222 69.768136 \r\nL 302.815362 70.010086 \r\nL 302.897623 50.986808 \r\nL 302.98293 57.706954 \r\nL 303.068237 72.919528 \r\nL 303.104797 63.023794 \r\nL 303.235805 49.504867 \r\nL 303.254085 52.287286 \r\nL 303.299785 56.376232 \r\nL 303.324158 50.188374 \r\nL 303.360719 50.611786 \r\nL 303.372905 43.946078 \r\nL 303.467353 51.210611 \r\nL 303.470399 51.131977 \r\nL 303.531333 61.396684 \r\nL 303.482586 49.111699 \r\nL 303.595313 52.886111 \r\nL 303.695854 40.589029 \r\nL 303.726321 46.395816 \r\nL 303.802488 51.9788 \r\nL 303.832955 45.567139 \r\nL 303.890842 41.617314 \r\nL 303.857328 49.764963 \r\nL 303.933495 47.284981 \r\nL 304.000522 55.995162 \r\nL 303.948729 46.335329 \r\nL 304.070596 51.283196 \r\nL 304.161996 46.589376 \r\nL 304.125436 54.579757 \r\nL 304.183323 50.587591 \r\nL 304.229023 53.043378 \r\nL 304.28691 47.932195 \r\nL 304.347844 52.565528 \r\nL 304.399638 44.12754 \r\nL 304.622045 61.680975 \r\nL 304.411824 42.536722 \r\nL 304.640326 61.070052 \r\nL 304.646419 59.660697 \r\nL 304.713446 68.201513 \r\nL 304.722586 67.034107 \r\nL 304.786566 71.994071 \r\nL 304.82008 64.378711 \r\nL 304.82922 64.826318 \r\nL 304.975461 47.363614 \r\nL 304.990694 46.032892 \r\nL 305.063814 56.170575 \r\nL 305.066861 55.71692 \r\nL 305.121701 63.737545 \r\nL 305.249662 71.086761 \r\nL 305.176542 61.209173 \r\nL 305.255756 70.197597 \r\nL 305.365436 61.396684 \r\nL 305.283176 70.239938 \r\nL 305.38067 62.267702 \r\nL 305.386763 63.894813 \r\nL 305.392856 63.888764 \r\nL 305.49949 70.046378 \r\nL 305.45379 61.166832 \r\nL 305.514724 67.028058 \r\nL 305.529957 64.929147 \r\nL 305.606124 71.346857 \r\nL 305.618311 69.344725 \r\nL 305.621357 68.546291 \r\nL 305.670104 75.931799 \r\nL 305.721898 69.102775 \r\nL 305.727991 70.784324 \r\nL 305.807205 58.535631 \r\nL 305.822439 63.931105 \r\nL 305.849859 69.253994 \r\nL 305.907746 63.078233 \r\nL 305.990006 47.914049 \r\nL 306.053986 52.36592 \r\nL 306.072267 53.297425 \r\nL 306.136247 46.450255 \r\nL 306.139294 46.686156 \r\nL 306.166714 40.716052 \r\nL 306.203274 38.145339 \r\nL 306.239834 51.053344 \r\nL 306.261161 50.521055 \r\nL 306.285534 56.684718 \r\nL 306.404355 67.49986 \r\nL 306.407402 65.540069 \r\nL 306.410448 65.53402 \r\nL 306.501849 76.409649 \r\nL 306.428729 65.237632 \r\nL 306.574969 74.903514 \r\nL 306.608483 66.199381 \r\nL 306.690743 70.917396 \r\nL 306.76691 76.391503 \r\nL 306.709023 69.780234 \r\nL 306.806517 72.284411 \r\nL 306.818704 74.328884 \r\nL 306.821751 75.242243 \r\nL 306.879638 69.374968 \r\nL 306.919244 71.395246 \r\nL 306.922291 71.304515 \r\nL 306.937525 74.080886 \r\nL 306.958851 79.155776 \r\nL 306.983225 72.296508 \r\nL 307.044158 73.96596 \r\nL 307.178213 63.822228 \r\nL 307.202586 65.473533 \r\nL 307.223913 70.941591 \r\nL 307.275706 60.21718 \r\nL 307.297033 60.725274 \r\nL 307.324453 56.96296 \r\nL 307.370154 65.479582 \r\nL 307.397574 64.663002 \r\nL 307.504208 82.403948 \r\nL 307.540768 79.688065 \r\nL 307.543814 78.194027 \r\nL 307.632168 86.89816 \r\nL 307.635215 85.990849 \r\nL 307.641308 87.521179 \r\nL 307.705289 79.107386 \r\nL 307.708335 79.391677 \r\nL 307.824109 67.705517 \r\nL 307.836296 71.3771 \r\nL 307.912463 74.232104 \r\nL 307.88809 68.032149 \r\nL 307.930743 69.090678 \r\nL 308.003864 62.32819 \r\nL 308.052611 63.731497 \r\nL 308.064797 64.015787 \r\nL 308.058704 62.497554 \r\nL 308.070891 62.497554 \r\nL 308.183618 58.795727 \r\nL 308.122684 65.304168 \r\nL 308.186665 60.289765 \r\nL 308.189711 60.350253 \r\nL 308.195805 58.825971 \r\nL 308.290252 51.156172 \r\nL 308.211038 59.751428 \r\nL 308.317672 53.787373 \r\nL 308.415166 73.29455 \r\nL 308.457819 68.141026 \r\nL 308.466959 64.911 \r\nL 308.555313 72.175534 \r\nL 308.55836 71.57066 \r\nL 308.591873 73.82079 \r\nL 308.625387 67.409129 \r\nL 308.634527 67.989807 \r\nL 308.674134 58.717094 \r\nL 308.677181 58.910653 \r\nL 308.719834 43.855347 \r\nL 308.805141 50.3033 \r\nL 308.808188 50.164179 \r\nL 308.820375 54.513221 \r\nL 308.853888 52.65021 \r\nL 309.024502 76.137456 \r\nL 309.064109 75.006342 \r\nL 309.198163 64.167006 \r\nL 309.24691 70.451643 \r\nL 309.313937 66.792158 \r\nL 309.429711 62.043899 \r\nL 309.341357 69.302383 \r\nL 309.447991 63.362524 \r\nL 309.484552 67.608737 \r\nL 309.551579 62.606432 \r\nL 309.554625 62.860478 \r\nL 309.633839 65.413046 \r\nL 309.588139 59.557868 \r\nL 309.642979 62.412872 \r\nL 309.646026 60.519617 \r\nL 309.731333 66.120748 \r\nL 309.749613 62.957258 \r\nL 309.755706 64.699295 \r\nL 309.819687 54.76122 \r\nL 309.84406 58.021489 \r\nL 309.914134 55.577799 \r\nL 309.892807 61.142637 \r\nL 309.956787 56.660523 \r\nL 310.087795 70.657301 \r\nL 309.972021 55.396337 \r\nL 310.090842 69.955647 \r\nL 310.179195 65.431192 \r\nL 310.121308 71.165394 \r\nL 310.200522 69.387066 \r\nL 310.212709 73.058649 \r\nL 310.298016 65.588459 \r\nL 310.45035 50.369836 \r\nL 310.45949 52.970793 \r\nL 310.544797 56.781498 \r\nL 310.520424 50.587591 \r\nL 310.572217 53.624057 \r\nL 310.584404 52.214701 \r\nL 310.614871 61.342245 \r\nL 310.770252 81.297029 \r\nL 310.645338 60.658738 \r\nL 310.779392 79.131581 \r\nL 310.870792 76.69394 \r\nL 310.831186 81.86561 \r\nL 310.882979 78.006516 \r\nL 310.892119 80.686107 \r\nL 310.940866 73.72401 \r\nL 310.99266 77.026621 \r\nL 311.151087 51.192465 \r\nL 311.184601 55.71692 \r\nL 311.248581 49.438331 \r\nL 311.257721 50.787199 \r\nL 311.321701 47.194249 \r\nL 311.361308 54.930584 \r\nL 311.480129 78.593244 \r\nL 311.507549 75.357169 \r\nL 311.69949 59.321967 \r\nL 311.577623 78.236368 \r\nL 311.705584 59.346162 \r\nL 311.751284 61.112393 \r\nL 311.796984 49.704475 \r\nL 311.812217 45.911917 \r\nL 311.900571 54.162395 \r\nL 312.074232 72.24207 \r\nL 312.077279 70.4214 \r\nL 312.126026 78.012565 \r\nL 312.180866 73.826839 \r\nL 312.281407 80.686107 \r\nL 312.186959 72.538458 \r\nL 312.302733 75.980189 \r\nL 312.397181 62.945161 \r\nL 312.445928 65.600556 \r\nL 312.452021 67.330495 \r\nL 312.482488 61.65678 \r\nL 312.491628 62.255605 \r\nL 312.576935 52.41431 \r\nL 312.500768 63.066136 \r\nL 312.616542 55.118095 \r\nL 312.619588 54.56766 \r\nL 312.665289 63.646814 \r\nL 312.680522 62.122533 \r\nL 312.799343 67.796248 \r\nL 312.707942 61.505561 \r\nL 312.802389 67.348641 \r\nL 312.808483 64.832367 \r\nL 312.84809 70.034281 \r\nL 312.909023 67.735761 \r\nL 312.95777 67.475665 \r\nL 313.030891 71.52227 \r\nL 313.259392 103.024093 \r\nL 313.036984 70.300425 \r\nL 313.289859 99.794067 \r\nL 313.433053 88.634147 \r\nL 313.4361 88.839804 \r\nL 313.47266 84.170179 \r\nL 313.56406 72.544507 \r\nL 313.597574 74.461956 \r\nL 313.640227 69.17536 \r\nL 313.695068 76.869354 \r\nL 313.710301 72.725969 \r\nL 313.792561 80.244549 \r\nL 313.847402 78.931973 \r\nL 313.853495 79.682016 \r\nL 313.859588 78.169832 \r\nL 313.883962 73.361086 \r\nL 313.944896 79.875576 \r\nL 313.972316 77.601251 \r\nL 313.975362 79.506603 \r\nL 314.066763 69.532235 \r\nL 314.10637 63.471401 \r\nL 314.17949 68.395073 \r\nL 314.243471 73.348989 \r\nL 314.191677 68.056344 \r\nL 314.304404 70.869006 \r\nL 314.316591 68.141026 \r\nL 314.383618 79.724357 \r\nL 314.389711 78.272661 \r\nL 314.401898 83.123748 \r\nL 314.453692 77.135498 \r\nL 314.502439 79.440067 \r\nL 314.569466 69.822575 \r\nL 314.511579 79.573139 \r\nL 314.630399 70.022183 \r\nL 314.801014 50.273057 \r\nL 314.828434 50.787199 \r\nL 314.837574 55.009218 \r\nL 314.892414 50.055302 \r\nL 314.941161 52.432456 \r\nL 315.066075 64.408955 \r\nL 314.947254 51.894118 \r\nL 315.114822 58.977189 \r\nL 315.212316 48.283022 \r\nL 315.133102 59.866354 \r\nL 315.254969 51.537243 \r\nL 315.264109 52.390115 \r\nL 315.376837 63.356475 \r\nL 315.389023 63.023794 \r\nL 315.416443 65.074316 \r\nL 315.535264 82.246681 \r\nL 315.571824 81.188152 \r\nL 315.693692 68.764046 \r\nL 315.696738 70.621008 \r\nL 315.715018 68.35878 \r\nL 315.782045 56.321794 \r\nL 315.721112 68.413219 \r\nL 315.852119 60.174839 \r\nL 315.864306 62.558042 \r\nL 315.940473 58.420705 \r\nL 315.958753 60.047816 \r\nL 315.9618 57.688808 \r\nL 316.050154 70.530277 \r\nL 316.0532 70.167353 \r\nL 316.138507 76.210041 \r\nL 316.065387 69.695551 \r\nL 316.162881 71.104907 \r\nL 316.272561 62.763699 \r\nL 316.205534 73.016308 \r\nL 316.284748 64.390809 \r\nL 316.287795 65.165047 \r\nL 316.330448 54.803561 \r\nL 316.357869 55.741115 \r\nL 316.476689 44.98646 \r\nL 316.482783 47.151908 \r\nL 316.510203 43.8372 \r\nL 316.494969 49.589549 \r\nL 316.537623 48.488679 \r\nL 316.601603 59.684892 \r\nL 316.680817 58.965092 \r\nL 316.744797 53.27323 \r\nL 316.778311 60.973273 \r\nL 316.833151 65.667092 \r\nL 316.860571 56.938765 \r\nL 316.878851 60.616397 \r\nL 316.909318 55.124144 \r\nL 316.955018 66.943376 \r\nL 316.985485 61.541854 \r\nL 317.052512 65.951383 \r\nL 317.092119 59.249382 \r\nL 317.204846 75.06683 \r\nL 317.262733 66.132845 \r\nL 317.317574 59.860305 \r\nL 317.341947 67.052253 \r\nL 317.378507 62.763699 \r\nL 317.384601 64.832367 \r\nL 317.393741 61.227319 \r\nL 317.405928 62.23141 \r\nL 317.546075 42.83311 \r\nL 317.549122 43.069011 \r\nL 317.558262 41.066879 \r\nL 317.759343 63.259695 \r\nL 317.87207 68.479755 \r\nL 317.78067 60.676884 \r\nL 317.878163 67.518006 \r\nL 317.92691 71.395246 \r\nL 317.887303 65.443289 \r\nL 317.972611 66.997815 \r\nL 318.106665 49.087504 \r\nL 318.158458 54.888243 \r\nL 318.213299 48.555215 \r\nL 318.216345 48.906042 \r\nL 318.231579 46.002648 \r\nL 318.307746 56.249209 \r\nL 318.316886 52.904257 \r\nL 318.444846 68.945508 \r\nL 318.338213 50.49686 \r\nL 318.457033 65.999773 \r\nL 318.463127 63.707302 \r\nL 318.527107 69.816526 \r\nL 318.56062 68.594681 \r\nL 318.56976 70.239938 \r\nL 318.655068 66.435282 \r\nL 318.761701 57.743247 \r\nL 318.691628 67.130887 \r\nL 318.779982 58.25739 \r\nL 318.783028 60.440984 \r\nL 318.871382 52.390115 \r\nL 318.883569 54.90034 \r\nL 318.895756 52.323579 \r\nL 318.941456 60.634543 \r\nL 318.959736 58.233195 \r\nL 318.981063 60.846249 \r\nL 319.041996 51.821533 \r\nL 319.069416 59.194944 \r\nL 319.090743 55.402386 \r\nL 319.118163 61.154735 \r\nL 319.179097 59.920792 \r\nL 319.227844 51.40417 \r\nL 319.322291 54.797512 \r\nL 319.419785 57.973099 \r\nL 319.374085 49.72867 \r\nL 319.435018 57.077886 \r\nL 319.453299 52.438505 \r\nL 319.511186 60.199034 \r\nL 319.523372 59.134456 \r\nL 319.526419 60.695031 \r\nL 319.572119 51.652169 \r\nL 319.623913 54.368052 \r\nL 319.66352 56.382281 \r\nL 319.687893 49.160089 \r\nL 319.693986 50.146033 \r\nL 319.852414 31.261876 \r\nL 319.882881 35.26614 \r\nL 319.895068 38.514312 \r\nL 319.965141 30.790075 \r\nL 319.977328 33.100692 \r\nL 319.986468 31.957481 \r\nL 320.007795 35.278237 \r\nL 320.083962 33.554347 \r\nL 320.181456 43.462179 \r\nL 320.199736 35.973842 \r\nL 320.202783 35.798429 \r\nL 320.218016 40.365225 \r\nL 320.233249 39.312745 \r\nL 320.318557 53.037329 \r\nL 320.349023 43.6013 \r\nL 320.394724 38.834895 \r\nL 320.446517 48.222535 \r\nL 320.452611 46.129672 \r\nL 320.473937 50.666225 \r\nL 320.556198 42.016531 \r\nL 320.559244 44.60539 \r\nL 320.571431 45.234459 \r\nL 320.601898 36.064573 \r\nL 320.604945 37.08681 \r\nL 320.607991 35.955696 \r\nL 320.687205 46.994641 \r\nL 320.690252 46.099428 \r\nL 320.699392 48.863701 \r\nL 320.751186 40.232153 \r\nL 320.781652 42.597209 \r\nL 320.784699 41.810873 \r\nL 320.860866 49.72867 \r\nL 320.873053 47.47854 \r\nL 320.897426 56.170575 \r\nL 320.94008 46.90391 \r\nL 320.997967 53.424449 \r\nL 321.00406 53.309523 \r\nL 321.019294 58.559826 \r\nL 321.107647 48.730629 \r\nL 321.144208 52.632064 \r\nL 321.122881 46.305085 \r\nL 321.180768 46.782935 \r\nL 321.232561 48.597556 \r\nL 321.305682 40.710003 \r\nL 321.308729 41.925799 \r\nL 321.345289 34.800387 \r\nL 321.403176 36.506131 \r\nL 321.458016 34.292293 \r\nL 321.476296 40.038594 \r\nL 321.485436 39.669621 \r\nL 321.616443 49.819401 \r\nL 321.771824 64.318224 \r\nL 321.622537 49.402039 \r\nL 321.793151 62.721358 \r\nL 321.860178 65.515874 \r\nL 321.911972 59.479234 \r\nL 322.024699 67.971661 \r\nL 322.036886 66.495769 \r\nL 322.058213 64.838415 \r\nL 322.122193 69.60482 \r\nL 322.140473 69.284237 \r\nL 322.24406 77.050816 \r\nL 322.259294 75.514436 \r\nL 322.26234 73.875229 \r\nL 322.350694 81.121616 \r\nL 322.359834 80.450206 \r\nL 322.384208 78.956168 \r\nL 322.393348 80.71635 \r\nL 322.396394 79.313043 \r\nL 322.487795 82.670092 \r\nL 322.509122 76.246334 \r\nL 322.557869 78.968265 \r\nL 322.606615 70.252035 \r\nL 322.774183 57.071837 \r\nL 322.612709 70.554472 \r\nL 322.792463 57.53759 \r\nL 322.835117 63.683107 \r\nL 322.911284 63.28389 \r\nL 323.042291 52.855867 \r\nL 323.182439 64.33637 \r\nL 323.188532 63.773838 \r\nL 323.191579 63.011697 \r\nL 323.261652 72.67153 \r\nL 323.340866 86.329578 \r\nL 323.380473 80.050989 \r\nL 323.471873 75.605167 \r\nL 323.432267 82.942286 \r\nL 323.508434 76.131408 \r\nL 323.514527 77.214132 \r\nL 323.593741 70.748032 \r\nL 323.599834 72.108997 \r\nL 323.730842 65.558215 \r\nL 323.615068 74.129276 \r\nL 323.733888 65.721531 \r\nL 323.807009 68.788241 \r\nL 323.840522 64.856562 \r\nL 323.974576 54.126102 \r\nL 323.858802 66.852645 \r\nL 323.983716 55.595945 \r\nL 324.06293 61.46322 \r\nL 324.09949 58.269487 \r\nL 324.200031 51.40417 \r\nL 324.218311 54.210784 \r\nL 324.221357 54.76122 \r\nL 324.242684 50.152082 \r\nL 324.312758 53.315571 \r\nL 324.367598 48.264876 \r\nL 324.349318 54.476929 \r\nL 324.428532 49.426233 \r\nL 324.468139 45.627627 \r\nL 324.437672 50.720663 \r\nL 324.504699 49.764963 \r\nL 324.547353 53.763178 \r\nL 324.608286 46.262744 \r\nL 324.635706 44.557 \r\nL 324.663127 48.234632 \r\nL 324.711873 46.764789 \r\nL 324.775854 51.029149 \r\nL 324.818507 46.462352 \r\nL 324.824601 47.278932 \r\nL 324.909908 51.652169 \r\nL 324.848974 46.244598 \r\nL 324.952561 49.898035 \r\nL 324.958655 48.452387 \r\nL 325.028729 61.027711 \r\nL 325.147549 78.829144 \r\nL 325.178016 78.798901 \r\nL 325.181063 78.393635 \r\nL 325.226763 85.930362 \r\nL 325.232856 85.900118 \r\nL 325.245043 90.376183 \r\nL 325.33949 84.781102 \r\nL 325.458311 80.510693 \r\nL 325.351677 85.585584 \r\nL 325.467451 81.762782 \r\nL 325.510104 82.476533 \r\nL 325.494871 80.292939 \r\nL 325.546665 81.623661 \r\nL 325.656345 77.36535 \r\nL 325.580178 83.982668 \r\nL 325.665485 78.048857 \r\nL 325.808679 88.132102 \r\nL 325.915313 77.528666 \r\nL 325.93664 79.869527 \r\nL 325.970154 86.80138 \r\nL 326.064601 84.369787 \r\nL 326.232168 97.187061 \r\nL 326.113348 80.807081 \r\nL 326.244355 96.775747 \r\nL 326.393643 89.378142 \r\nL 326.396689 90.043503 \r\nL 326.463716 82.325314 \r\nL 326.46981 82.567264 \r\nL 326.765338 50.599688 \r\nL 326.789711 53.75108 \r\nL 326.804945 57.047642 \r\nL 326.868925 50.666225 \r\nL 326.902439 54.525319 \r\nL 327.006026 60.205083 \r\nL 326.935952 49.819401 \r\nL 327.027353 57.749296 \r\nL 327.045633 56.454866 \r\nL 327.082193 63.392767 \r\nL 327.1218 62.878625 \r\nL 327.155313 66.096553 \r\nL 327.1675 60.537763 \r\nL 327.170547 61.209173 \r\nL 327.197967 56.829888 \r\nL 327.23148 63.423011 \r\nL 327.280227 60.295814 \r\nL 327.502635 80.940154 \r\nL 327.313741 58.807825 \r\nL 327.533102 72.980016 \r\nL 327.612316 71.564611 \r\nL 327.566615 76.149554 \r\nL 327.636689 73.0526 \r\nL 327.670203 75.254341 \r\nL 327.731136 65.304168 \r\nL 327.734183 65.467484 \r\nL 327.77379 60.434935 \r\nL 327.831677 68.12288 \r\nL 327.83777 66.810304 \r\nL 327.962684 75.012391 \r\nL 327.974871 71.104907 \r\nL 328.054085 82.791067 \r\nL 328.084552 83.571354 \r\nL 328.090645 81.091372 \r\nL 328.093692 81.726489 \r\nL 328.178999 75.199902 \r\nL 328.115018 83.891937 \r\nL 328.209466 78.877534 \r\nL 328.328286 68.382975 \r\nL 328.38008 70.445595 \r\nL 328.48062 73.633279 \r\nL 328.422733 67.959564 \r\nL 328.495854 71.189589 \r\nL 328.511087 66.090504 \r\nL 328.596394 74.649467 \r\nL 328.599441 73.808693 \r\nL 328.620768 75.992287 \r\nL 328.639048 70.923445 \r\nL 328.712168 74.806734 \r\nL 328.715215 74.770442 \r\nL 328.721308 75.720093 \r\nL 328.821849 82.373704 \r\nL 328.776149 72.381191 \r\nL 328.840129 80.964349 \r\nL 328.904109 86.740892 \r\nL 328.952856 77.8432 \r\nL 329.065584 82.246681 \r\nL 328.98637 74.806734 \r\nL 329.06863 81.351468 \r\nL 329.080817 80.244549 \r\nL 329.129564 71.600904 \r\nL 329.193544 76.79072 \r\nL 329.257525 83.020919 \r\nL 329.202684 75.441852 \r\nL 329.315412 81.218395 \r\nL 329.632267 67.741809 \r\nL 329.321505 81.914 \r\nL 329.650547 70.137109 \r\nL 329.668827 69.193506 \r\nL 329.772414 75.701947 \r\nL 329.879048 57.241202 \r\nL 329.930842 61.17893 \r\nL 330.016149 66.30221 \r\nL 329.943028 59.944987 \r\nL 330.043569 61.898729 \r\nL 330.074036 60.531715 \r\nL 330.110596 70.040329 \r\nL 330.113643 69.949598 \r\nL 330.186763 76.869354 \r\nL 330.223323 70.094768 \r\nL 330.22637 70.306474 \r\nL 330.250743 64.814221 \r\nL 330.284257 55.843943 \r\nL 330.390891 57.380323 \r\nL 330.393937 57.948904 \r\nL 330.427451 50.847687 \r\nL 330.464011 50.890028 \r\nL 330.467058 50.847687 \r\nL 330.470104 52.07558 \r\nL 330.473151 51.767095 \r\nL 330.585878 70.040329 \r\nL 330.482291 51.379976 \r\nL 330.619392 66.513916 \r\nL 330.662045 58.880409 \r\nL 330.729072 65.279973 \r\nL 330.771726 77.099206 \r\nL 330.853986 72.423532 \r\nL 330.87836 69.774185 \r\nL 330.936247 79.458213 \r\nL 330.948434 78.853339 \r\nL 331.033741 86.184409 \r\nL 331.070301 84.26091 \r\nL 331.079441 80.534888 \r\nL 331.152561 89.52936 \r\nL 331.179982 83.982668 \r\nL 331.186075 84.16413 \r\nL 331.198262 81.853513 \r\nL 331.265289 80.09333 \r\nL 331.283569 85.107733 \r\nL 331.304896 82.754775 \r\nL 331.371923 75.453949 \r\nL 331.46637 78.962217 \r\nL 331.603471 92.704947 \r\nL 331.661357 99.58841 \r\nL 331.716198 93.757427 \r\nL 331.841112 85.712607 \r\nL 331.956886 80.837325 \r\nL 331.847205 86.583625 \r\nL 332.005633 82.174096 \r\nL 332.069613 93.902597 \r\nL 332.1275 87.769178 \r\nL 332.148827 89.735017 \r\nL 332.197574 81.448247 \r\nL 332.203667 81.05508 \r\nL 332.252414 88.355905 \r\nL 332.258507 88.845853 \r\nL 332.310301 81.315175 \r\nL 332.441308 62.769747 \r\nL 332.322488 81.33937 \r\nL 332.462635 64.898903 \r\nL 332.505289 71.673488 \r\nL 332.554036 58.916702 \r\nL 332.560129 58.263438 \r\nL 332.584502 64.52993 \r\nL 332.685043 71.401295 \r\nL 332.700276 68.764046 \r\nL 332.852611 77.903688 \r\nL 332.785584 68.12288 \r\nL 332.867844 75.490241 \r\nL 332.922684 60.997467 \r\nL 333.011038 61.342245 \r\nL 333.017131 61.892681 \r\nL 333.023225 58.63846 \r\nL 333.172512 51.283196 \r\nL 333.053692 62.110435 \r\nL 333.184699 54.694683 \r\nL 333.187746 56.460915 \r\nL 333.2761 45.579237 \r\nL 333.279146 45.917966 \r\nL 333.297426 51.035198 \r\nL 333.34008 55.747164 \r\nL 333.382733 49.093553 \r\nL 333.416247 53.648252 \r\nL 333.501554 49.275015 \r\nL 333.477181 55.269313 \r\nL 333.522881 53.152255 \r\nL 333.626468 63.350426 \r\nL 333.641701 60.422837 \r\nL 333.696542 57.39242 \r\nL 333.730055 61.578146 \r\nL 333.760522 58.813873 \r\nL 333.806222 64.904952 \r\nL 333.854969 53.255084 \r\nL 333.864109 55.789505 \r\nL 334.059097 70.693593 \r\nL 333.912856 55.456824 \r\nL 334.092611 67.064351 \r\nL 334.132217 61.795901 \r\nL 334.177918 73.173575 \r\nL 334.199244 68.322488 \r\nL 334.220571 73.875229 \r\nL 334.293692 64.923098 \r\nL 334.299785 66.586501 \r\nL 334.418606 59.491332 \r\nL 334.348532 70.608911 \r\nL 334.424699 61.70517 \r\nL 334.442979 66.526013 \r\nL 334.519146 57.217007 \r\nL 334.52524 58.323926 \r\nL 334.57094 54.870097 \r\nL 334.595313 62.61248 \r\nL 334.619687 67.040156 \r\nL 334.656247 55.19068 \r\nL 334.704994 62.225361 \r\nL 334.714134 64.312175 \r\nL 334.762881 58.886458 \r\nL 334.814674 62.164874 \r\nL 334.939588 52.287286 \r\nL 334.954822 55.517312 \r\nL 335.015756 44.12754 \r\nL 335.018802 43.819054 \r\nL 335.073643 48.143901 \r\nL 335.094969 46.353475 \r\nL 335.128483 52.65021 \r\nL 335.107156 45.391726 \r\nL 335.207697 47.926147 \r\nL 335.22293 45.046948 \r\nL 335.271677 52.492943 \r\nL 335.308237 51.754997 \r\nL 335.369171 54.561611 \r\nL 335.378311 50.085546 \r\nL 335.411824 51.416268 \r\nL 335.445338 43.069011 \r\nL 335.530645 46.026843 \r\nL 335.536738 44.587244 \r\nL 335.615952 53.007086 \r\nL 335.673839 49.504867 \r\nL 335.631186 54.833804 \r\nL 335.704306 52.559479 \r\nL 335.853593 76.306821 \r\nL 335.862733 75.635411 \r\nL 336.021161 89.952772 \r\nL 335.881014 75.556778 \r\nL 336.057721 85.216611 \r\nL 336.200915 63.453255 \r\nL 336.270989 66.586501 \r\nL 336.237475 61.36644 \r\nL 336.301456 62.479408 \r\nL 336.328876 58.136415 \r\nL 336.371529 70.856909 \r\nL 336.39895 66.175186 \r\nL 336.484257 72.877187 \r\nL 336.432463 65.933237 \r\nL 336.511677 68.086587 \r\nL 336.520817 65.667092 \r\nL 336.533004 70.772227 \r\nL 336.627451 66.217528 \r\nL 336.633544 68.782192 \r\nL 336.676198 56.067747 \r\nL 336.712758 61.771706 \r\nL 336.743225 58.463047 \r\nL 336.801112 66.265917 \r\nL 336.883372 73.107039 \r\nL 336.913839 68.328537 \r\nL 337.011333 59.854256 \r\nL 337.029613 61.928973 \r\nL 337.05094 67.142984 \r\nL 337.108827 54.864048 \r\nL 337.181947 49.764963 \r\nL 337.197181 54.706781 \r\nL 337.325141 65.425143 \r\nL 337.218507 54.386198 \r\nL 337.331235 64.475491 \r\nL 337.358655 61.021662 \r\nL 337.422635 67.384934 \r\nL 337.431775 65.739677 \r\nL 337.434822 67.947466 \r\nL 337.504896 61.717267 \r\nL 337.538409 62.551993 \r\nL 337.550596 66.187284 \r\nL 337.626763 54.410393 \r\nL 337.73949 50.871882 \r\nL 337.70293 57.652516 \r\nL 337.742537 51.537243 \r\nL 337.800424 57.755344 \r\nL 337.852217 52.17236 \r\nL 337.888778 49.837548 \r\nL 337.910104 54.688635 \r\nL 337.952758 52.964745 \r\nL 337.974085 53.672447 \r\nL 338.001505 49.643988 \r\nL 338.028925 50.763004 \r\nL 338.111186 44.647731 \r\nL 338.144699 47.545076 \r\nL 338.208679 52.722795 \r\nL 338.159932 46.28089 \r\nL 338.266566 50.666225 \r\nL 338.357967 39.917619 \r\nL 338.388434 40.540639 \r\nL 338.428041 36.838812 \r\nL 338.461554 43.244424 \r\nL 338.470694 42.597209 \r\nL 338.482881 44.835242 \r\nL 338.556001 38.943772 \r\nL 338.583421 43.171839 \r\nL 338.586468 43.165791 \r\nL 338.735756 65.237632 \r\nL 338.757082 62.479408 \r\nL 338.830203 69.810477 \r\nL 338.833249 68.915264 \r\nL 338.86067 73.96596 \r\nL 338.842389 68.425317 \r\nL 338.95207 72.707822 \r\nL 339.028237 70.064524 \r\nL 339.00691 73.844985 \r\nL 339.064797 71.600904 \r\nL 339.067844 72.163436 \r\nL 339.110498 65.346509 \r\nL 339.140964 65.890896 \r\nL 339.268925 58.251341 \r\nL 339.174478 66.405038 \r\nL 339.278065 60.79181 \r\nL 339.415166 75.103122 \r\nL 339.418213 73.838936 \r\nL 339.482193 71.479929 \r\nL 339.51266 78.538805 \r\nL 339.5218 76.089066 \r\nL 339.543127 78.03676 \r\nL 339.591873 71.256126 \r\nL 339.619294 73.488109 \r\nL 339.710694 64.935195 \r\nL 339.637574 75.907604 \r\nL 339.744208 70.645203 \r\nL 339.753348 72.296508 \r\nL 339.823421 66.991766 \r\nL 339.841701 67.173228 \r\nL 339.948335 63.731497 \r\nL 339.902635 71.231931 \r\nL 339.957475 64.511784 \r\nL 339.969662 63.326231 \r\nL 339.978802 66.030017 \r\nL 339.984896 65.636849 \r\nL 340.015362 69.840721 \r\nL 340.058016 62.213264 \r\nL 340.091529 65.975578 \r\nL 340.143323 60.229278 \r\nL 340.185977 68.588632 \r\nL 340.207303 63.078233 \r\nL 340.414478 81.200249 \r\nL 340.216443 62.418921 \r\nL 340.426665 79.361433 \r\nL 340.447991 79.881625 \r\nL 340.566812 68.044246 \r\nL 340.697819 51.107782 \r\nL 340.600326 68.546291 \r\nL 340.728286 54.228931 \r\nL 340.841014 70.4214 \r\nL 340.86234 69.260042 \r\nL 340.865387 69.435456 \r\nL 340.895854 65.273925 \r\nL 340.968974 64.167006 \r\nL 340.911087 67.378885 \r\nL 341.002488 65.080365 \r\nL 341.032955 67.106692 \r\nL 341.084748 56.454866 \r\nL 341.087795 57.458956 \r\nL 341.142635 48.766921 \r\nL 341.106075 57.531541 \r\nL 341.197475 56.805693 \r\nL 341.224896 54.114005 \r\nL 341.276689 59.793769 \r\nL 341.282783 59.352211 \r\nL 341.45949 76.802817 \r\nL 341.288876 59.30987 \r\nL 341.480817 74.256299 \r\nL 341.645338 66.532062 \r\nL 341.648385 66.68328 \r\nL 341.657525 62.685065 \r\nL 341.697131 63.737545 \r\nL 341.703225 61.312002 \r\nL 341.791579 68.7459 \r\nL 341.794625 68.564438 \r\nL 341.797672 68.316439 \r\nL 341.843372 73.113088 \r\nL 341.855559 72.453775 \r\nL 341.858606 72.484019 \r\nL 341.864699 72.163436 \r\nL 341.867746 72.217875 \r\nL 341.886026 68.957605 \r\nL 341.962193 75.429754 \r\nL 341.971333 75.248292 \r\nL 342.007893 78.817047 \r\nL 342.059687 72.29046 \r\nL 342.06578 72.980016 \r\nL 342.0932 70.233889 \r\nL 342.126714 75.242243 \r\nL 342.178507 72.060608 \r\nL 342.181554 72.090851 \r\nL 342.187647 71.848902 \r\nL 342.202881 74.58898 \r\nL 342.285141 67.161131 \r\nL 342.288188 67.584542 \r\nL 342.330842 62.975404 \r\nL 342.391775 70.330669 \r\nL 342.394822 69.187457 \r\nL 342.416149 70.681495 \r\nL 342.452709 64.390809 \r\nL 342.501456 68.395073 \r\nL 342.507549 66.677232 \r\nL 342.58067 73.851034 \r\nL 342.583716 75.266438 \r\nL 342.61723 69.629015 \r\nL 342.687303 72.895333 \r\nL 342.723864 70.300425 \r\nL 342.772611 75.792678 \r\nL 342.793937 73.669572 \r\nL 342.921898 79.627578 \r\nL 342.800031 72.980016 \r\nL 342.924945 79.022704 \r\nL 343.022439 72.67153 \r\nL 342.940178 79.179971 \r\nL 343.055952 73.778449 \r\nL 343.077279 73.215916 \r\nL 343.065092 75.611216 \r\nL 343.092512 75.490241 \r\nL 343.174773 79.101337 \r\nL 343.138213 73.494158 \r\nL 343.199146 76.155603 \r\nL 343.202193 75.169658 \r\nL 343.244846 78.94407 \r\nL 343.299687 78.823096 \r\nL 343.366714 81.309127 \r\nL 343.345387 74.836978 \r\nL 343.388041 78.006516 \r\nL 343.485534 71.727927 \r\nL 343.424601 78.454123 \r\nL 343.500768 75.847117 \r\nL 343.506861 77.1234 \r\nL 343.549515 67.747858 \r\nL 343.589122 68.038197 \r\nL 343.610448 65.763872 \r\nL 343.643962 73.427622 \r\nL 343.692709 72.157387 \r\nL 343.796296 73.838936 \r\nL 343.729269 64.160957 \r\nL 343.805436 72.732017 \r\nL 343.811529 71.57066 \r\nL 343.88465 79.56709 \r\nL 343.90293 85.664217 \r\nL 343.988237 78.835193 \r\nL 343.99433 78.859388 \r\nL 344.036984 83.317307 \r\nL 344.094871 77.111303 \r\nL 344.228925 62.588285 \r\nL 344.262439 57.985196 \r\nL 344.298999 65.158999 \r\nL 344.332512 63.683107 \r\nL 344.44524 73.603035 \r\nL 344.372119 59.098164 \r\nL 344.469613 67.481714 \r\nL 344.4818 66.39899 \r\nL 344.53664 73.288501 \r\nL 344.557967 70.711739 \r\nL 344.56406 73.536499 \r\nL 344.603667 65.044073 \r\nL 344.664601 69.840721 \r\nL 344.725534 66.931279 \r\nL 344.670694 71.32871 \r\nL 344.740768 70.016134 \r\nL 344.862635 86.75299 \r\nL 344.752955 68.60073 \r\nL 344.871775 86.148116 \r\nL 344.963176 84.152033 \r\nL 344.954036 87.696593 \r\nL 344.978409 86.468699 \r\nL 344.993643 88.609952 \r\nL 345.033249 78.302904 \r\nL 345.075903 82.422094 \r\nL 345.185584 75.732191 \r\nL 345.12465 85.319439 \r\nL 345.200817 78.871485 \r\nL 345.319638 90.932667 \r\nL 345.255657 78.115393 \r\nL 345.334871 90.72701 \r\nL 345.417131 86.232798 \r\nL 345.374478 92.293633 \r\nL 345.453692 87.654252 \r\nL 345.496345 92.293633 \r\nL 345.511579 85.198464 \r\nL 345.563372 89.226923 \r\nL 345.746173 64.935195 \r\nL 345.572512 90.031405 \r\nL 345.752267 66.356648 \r\nL 345.75836 65.697336 \r\nL 345.886321 54.283369 \r\nL 345.907647 55.946772 \r\nL 346.014281 61.475318 \r\nL 345.965534 55.178582 \r\nL 346.023421 59.279626 \r\nL 346.087402 55.995162 \r\nL 346.053888 61.420879 \r\nL 346.130055 59.817964 \r\nL 346.160522 64.281932 \r\nL 346.139195 58.650557 \r\nL 346.242783 60.816005 \r\nL 346.261063 57.785588 \r\nL 346.30981 70.85086 \r\nL 346.312856 69.592723 \r\nL 346.407303 78.030711 \r\nL 346.35551 69.205604 \r\nL 346.43777 76.79072 \r\nL 346.468237 70.403254 \r\nL 346.480424 79.833235 \r\nL 346.550498 75.605167 \r\nL 346.568778 77.17179 \r\nL 346.599244 71.316613 \r\nL 346.602291 71.3771 \r\nL 346.620571 66.919181 \r\nL 346.654085 74.679711 \r\nL 346.715018 70.784324 \r\nL 346.718065 70.814568 \r\nL 346.763765 77.250424 \r\nL 346.785092 70.614959 \r\nL 346.830792 73.935716 \r\nL 346.95266 64.469443 \r\nL 346.967893 65.546118 \r\nL 347.229908 48.228584 \r\nL 347.232955 49.535111 \r\nL 347.257328 53.436546 \r\nL 347.327402 47.412004 \r\nL 347.330448 47.484589 \r\nL 347.333495 47.309175 \r\nL 347.357869 51.337634 \r\nL 347.391382 50.176277 \r\nL 347.400522 50.297252 \r\nL 347.409662 47.345468 \r\nL 347.415756 47.641856 \r\nL 347.418802 46.250646 \r\nL 347.501063 56.763352 \r\nL 347.507156 55.565702 \r\nL 347.510203 56.297599 \r\nL 347.574183 46.026843 \r\nL 347.689957 38.38124 \r\nL 347.61379 48.603605 \r\nL 347.699097 40.516444 \r\nL 347.702144 40.419664 \r\nL 347.711284 42.790769 \r\nL 347.750891 50.115789 \r\nL 347.814871 38.901431 \r\nL 347.817918 38.677628 \r\nL 347.860571 43.704128 \r\nL 347.933692 53.315571 \r\nL 347.866665 43.147644 \r\nL 347.988532 49.686329 \r\nL 348.037279 43.274668 \r\nL 348.082979 50.980759 \r\nL 348.217033 61.348294 \r\nL 348.098213 50.085546 \r\nL 348.22008 60.36235 \r\nL 348.232267 56.14638 \r\nL 348.308434 66.568354 \r\nL 348.317574 66.150991 \r\nL 348.326714 71.945682 \r\nL 348.415068 61.578146 \r\nL 348.524748 52.408261 \r\nL 348.539982 53.769227 \r\nL 348.543028 54.083761 \r\nL 348.570448 47.254737 \r\nL 348.594822 48.204389 \r\nL 348.607009 46.577278 \r\nL 348.603962 48.301168 \r\nL 348.610055 46.958349 \r\nL 348.640522 40.226104 \r\nL 348.619195 48.107609 \r\nL 348.719736 45.694163 \r\nL 348.753249 48.730629 \r\nL 348.814183 41.018489 \r\nL 348.823323 42.675843 \r\nL 348.83551 39.197819 \r\nL 348.920817 49.432282 \r\nL 348.923864 47.587417 \r\nL 349.021357 52.529236 \r\nL 348.975657 45.397775 \r\nL 349.039638 49.486721 \r\nL 349.067058 45.089289 \r\nL 349.134085 53.587765 \r\nL 349.143225 50.563396 \r\nL 349.198065 56.811741 \r\nL 349.240719 46.607522 \r\nL 349.249859 49.383892 \r\nL 349.265092 52.359871 \r\nL 349.304699 41.441901 \r\nL 349.313839 44.188027 \r\nL 349.329072 38.895382 \r\nL 349.356493 45.010655 \r\nL 349.426566 40.703955 \r\nL 349.429613 41.859263 \r\nL 349.52406 35.858916 \r\nL 349.624601 32.386941 \r\nL 349.545387 37.280369 \r\nL 349.630694 35.235896 \r\nL 349.743421 41.695947 \r\nL 349.746468 40.722101 \r\nL 349.837869 45.972405 \r\nL 349.807402 37.691684 \r\nL 349.874429 44.593293 \r\nL 349.877475 43.565007 \r\nL 349.920129 53.212743 \r\nL 349.971923 49.093553 \r\nL 350.032856 51.912264 \r\nL 350.072463 46.063136 \r\nL 350.078557 48.216486 \r\nL 350.127303 45.192118 \r\nL 350.169957 54.458783 \r\nL 350.179097 52.589723 \r\nL 350.285731 64.173054 \r\nL 350.212611 50.521055 \r\nL 350.300964 58.940897 \r\nL 350.310104 61.08215 \r\nL 350.364945 70.784324 \r\nL 350.459392 66.719573 \r\nL 350.508139 69.332627 \r\nL 350.590399 55.601994 \r\nL 350.593446 55.33585 \r\nL 350.620866 61.100296 \r\nL 350.657426 59.30987 \r\nL 350.74578 64.463394 \r\nL 350.669613 58.402559 \r\nL 350.7732 63.695204 \r\nL 350.812807 57.749296 \r\nL 350.876787 65.225535 \r\nL 350.879834 63.543986 \r\nL 350.882881 65.025926 \r\nL 350.968188 54.271272 \r\nL 350.971235 55.517312 \r\nL 351.047402 52.680454 \r\nL 350.998655 58.196902 \r\nL 351.068729 57.05974 \r\nL 351.071775 58.553778 \r\nL 351.163176 54.083761 \r\nL 351.172316 54.51927 \r\nL 351.193643 52.456651 \r\nL 351.254576 62.727406 \r\nL 351.285043 66.223576 \r\nL 351.303323 60.531715 \r\nL 351.312463 60.695031 \r\nL 351.373397 55.626189 \r\nL 351.40691 61.771706 \r\nL 351.419097 61.251514 \r\nL 351.528778 69.447553 \r\nL 351.428237 59.824012 \r\nL 351.544011 62.769747 \r\nL 351.574478 54.803561 \r\nL 351.647598 67.112741 \r\nL 351.818213 58.952994 \r\nL 351.671972 69.931452 \r\nL 351.827353 61.021662 \r\nL 351.873053 68.776143 \r\nL 351.927893 59.364308 \r\nL 351.943127 56.412525 \r\nL 352.007107 60.779713 \r\nL 352.04062 58.989287 \r\nL 352.156394 67.699468 \r\nL 352.061947 54.1382 \r\nL 352.168581 65.612654 \r\nL 352.186861 67.227667 \r\nL 352.278262 69.562479 \r\nL 352.220375 64.251688 \r\nL 352.293495 66.078407 \r\nL 352.296542 66.066309 \r\nL 352.299588 66.211479 \r\nL 352.342242 73.615133 \r\nL 352.397082 63.047989 \r\nL 352.403176 63.604473 \r\nL 352.485436 48.047121 \r\nL 352.53723 50.194423 \r\nL 352.552463 53.267181 \r\nL 352.585977 44.50861 \r\nL 352.63777 46.510742 \r\nL 352.756591 51.222708 \r\nL 352.659097 44.357392 \r\nL 352.777918 49.214528 \r\nL 352.857131 45.32519 \r\nL 352.866271 49.426233 \r\nL 352.869318 48.367704 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p49207e09be\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def running_average(x,window):\n",
+    "    return np.convolve(x,np.ones(window)/window,mode='valid')\n",
+    "\n",
+    "plt.plot(running_average(rewards,100))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 調整超參數並觀察結果\n",
+    "\n",
+    "現在，實際看看訓練好的模型如何表現會很有趣。我們來運行模擬，並將遵循與訓練時相同的動作選擇策略：根據 Q-Table 中的機率分佈進行採樣：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   v = probs(np.array(qvalues(s)))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "env.close()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## 將結果保存為動畫 GIF\n",
+    "\n",
+    "如果你想讓朋友們刮目相看，你可能會想要將平衡桿的動畫 GIF 圖片發送給他們。為了達成這個目的，我們可以調用 `env.render` 來生成圖像幀，然後使用 PIL 庫將這些幀保存為動畫 GIF：\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "360\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from PIL import Image\n",
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "i=0\n",
+    "ims = []\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   img=env.render(mode='rgb_array')\n",
+    "   ims.append(Image.fromarray(img))\n",
+    "   v = probs(np.array([Qbest.get((s,a),0) for a in actions]))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "   i+=1\n",
+    "env.close()\n",
+    "ims[0].save('images/cartpole-balance.gif',save_all=True,append_images=ims[1::2],loop=0,duration=5)\n",
+    "print(i)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對於因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解讀概不負責。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/8-Reinforcement/README.md b/translations/mo/8-Reinforcement/README.md
new file mode 100644
index 000000000..488a49e20
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/8-Reinforcement/README.md
@@ -0,0 +1,67 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "20ca019012b1725de956681d036d8b18",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:02:15+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 強化學習簡介
+
+強化學習（Reinforcement Learning，RL）被視為與監督學習和非監督學習並列的基本機器學習範式之一。RL 的核心在於決策：做出正確的決策，或者至少從中學習。
+
+想像一下你有一個模擬環境，例如股市。如果你施加某項規定，會發生什麼？它會產生正面還是負面的影響？如果發生負面影響，你需要接受這種_負面強化_，從中學習並改變方向。如果結果是正面的，你需要基於這種_正面強化_繼續努力。
+
+![彼得與狼](../../../translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.mo.png)
+
+> 彼得和他的朋友們需要逃離飢餓的狼！圖片來源：[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+## 區域主題：彼得與狼（俄羅斯）
+
+[彼得與狼](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf)是一部由俄羅斯作曲家[謝爾蓋·普羅科菲耶夫](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev)創作的音樂童話。這是一個關於年輕的先鋒彼得的故事，他勇敢地走出家門，來到森林空地追捕狼。在本節中，我們將訓練機器學習算法來幫助彼得：
+
+- **探索**周圍地區並建立最佳導航地圖
+- **學習**如何使用滑板並保持平衡，以便更快地移動。
+
+[![彼得與狼](https://img.youtube.com/vi/Fmi5zHg4QSM/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=Fmi5zHg4QSM)
+
+> 🎥 點擊上方圖片收聽普羅科菲耶夫的《彼得與狼》
+
+## 強化學習
+
+在之前的章節中，你已經看到兩個機器學習問題的例子：
+
+- **監督學習**，我們擁有建議問題解決方案的數據集。[分類](../4-Classification/README.md)和[回歸](../2-Regression/README.md)是監督學習任務。
+- **非監督學習**，我們沒有標記的訓練數據。非監督學習的主要例子是[聚類](../5-Clustering/README.md)。
+
+在本節中，我們將介紹一種不需要標記訓練數據的新型學習問題。有幾種類型的此類問題：
+
+- **[半監督學習](https://wikipedia.org/wiki/Semi-supervised_learning)**，我們擁有大量未標記的數據，可以用來預訓練模型。
+- **[強化學習](https://wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning)**，代理通過在某些模擬環境中進行實驗來學習如何行為。
+
+### 示例 - 電腦遊戲
+
+假設你想教電腦玩遊戲，例如象棋或[超級瑪利歐](https://wikipedia.org/wiki/Super_Mario)。為了讓電腦玩遊戲，我們需要它在每個遊戲狀態下預測應該採取的行動。雖然這看起來像是一個分類問題，但事實並非如此——因為我們沒有包含狀態和相應行動的數據集。雖然我們可能擁有一些數據，例如現有的象棋比賽或玩家玩超級瑪利歐的錄像，但這些數據可能不足以涵蓋足夠多的可能狀態。
+
+與其尋找現有的遊戲數據，**強化學習**（RL）的核心理念是讓電腦玩很多次並觀察結果。因此，要應用強化學習，我們需要兩樣東西：
+
+- **一個環境**和**一個模擬器**，允許我們多次玩遊戲。這個模擬器會定義所有的遊戲規則以及可能的狀態和行動。
+
+- **一個獎勵函數**，告訴我們每次移動或遊戲過程中的表現如何。
+
+強化學習與其他類型的機器學習的主要區別在於，在 RL 中，我們通常不知道自己是否贏了或輸了，直到遊戲結束。因此，我們無法判斷某個單獨的行動是否是好的——我們只有在遊戲結束時才會收到獎勵。我們的目標是設計算法，使我們能夠在不確定的條件下訓練模型。我們將學習一種名為**Q-learning**的 RL 算法。
+
+## 課程
+
+1. [強化學習與 Q-Learning 簡介](1-QLearning/README.md)
+2. [使用 gym 模擬環境](2-Gym/README.md)
+
+## 致謝
+
+《強化學習簡介》由 [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) 用 ♥️ 編寫。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/9-Real-World/1-Applications/README.md b/translations/mo/9-Real-World/1-Applications/README.md
new file mode 100644
index 000000000..eca8c894e
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/9-Real-World/1-Applications/README.md
@@ -0,0 +1,159 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "20f18ff565638be615df4174858e4a7f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:11:19+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/1-Applications/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 後記：機器學習在現實世界中的應用
+
+![機器學習在現實世界中的應用摘要手繪筆記](../../../../translated_images/ml-realworld.26ee2746716155771f8076598b6145e6533fe4a9e2e465ea745f46648cbf1b84.mo.png)
+> 手繪筆記由 [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac) 提供
+
+在這門課程中，你學到了許多準備訓練數據和建立機器學習模型的方法。你構建了一系列經典的回歸、聚類、分類、自然語言處理以及時間序列模型。恭喜你！現在，你可能會想知道這些模型的實際用途是什麼……它們在現實世界中的應用是什麼？
+
+雖然業界對通常利用深度學習的人工智慧（AI）興趣濃厚，但經典機器學習模型仍然有其價值。事實上，你可能今天就已經在使用其中一些應用！在這節課中，你將探索八個不同的行業和專業領域，了解它們如何利用這些模型來提升應用的性能、可靠性、智能性以及對用戶的價值。
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/49/)
+
+## 💰 金融
+
+金融領域提供了許多機器學習的應用機會。這個領域中的許多問題都可以通過機器學習建模和解決。
+
+### 信用卡詐欺檢測
+
+我們在課程中學過 [k-means 聚類](../../5-Clustering/2-K-Means/README.md)，但它如何用於解決信用卡詐欺相關問題呢？
+
+k-means 聚類在一種稱為**異常檢測**的信用卡詐欺檢測技術中非常有用。異常值，或數據集中的偏差，可以幫助我們判斷信用卡的使用是否正常，或者是否有不尋常的情況發生。根據以下論文所述，你可以使用 k-means 聚類算法對信用卡數據進行分類，並根據每筆交易的異常程度將其分配到不同的群組。接著，你可以評估最具風險的群組以區分詐欺交易和合法交易。
+[參考資料](https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.680.1195&rep=rep1&type=pdf)
+
+### 財富管理
+
+在財富管理中，個人或公司代表客戶處理投資。他們的工作是長期維持和增長財富，因此選擇表現良好的投資至關重要。
+
+評估某項投資表現的一種方法是使用統計回歸。[線性回歸](../../2-Regression/1-Tools/README.md) 是理解基金相對於某個基準表現的有價值工具。我們還可以推斷回歸結果是否具有統計顯著性，或者它們對客戶投資的影響程度。你甚至可以進一步擴展分析，使用多元回歸來考慮額外的風險因素。以下論文提供了一個具體基金如何使用回歸評估表現的例子。
+[參考資料](http://www.brightwoodventures.com/evaluating-fund-performance-using-regression/)
+
+## 🎓 教育
+
+教育領域也是機器學習可以應用的一個非常有趣的領域。有許多有趣的問題可以解決，例如檢測考試或文章中的作弊行為，或者管理糾正過程中的偏見（無意或有意）。
+
+### 預測學生行為
+
+[Coursera](https://coursera.com)，一家線上開放課程提供商，有一個很棒的技術博客，討論了許多工程決策。在這個案例研究中，他們繪製了一條回歸線，試圖探索低 NPS（淨推薦值）評分與課程保留或退課之間的相關性。
+[參考資料](https://medium.com/coursera-engineering/controlled-regression-quantifying-the-impact-of-course-quality-on-learner-retention-31f956bd592a)
+
+### 減少偏見
+
+[Grammarly](https://grammarly.com)，一款檢查拼寫和語法錯誤的寫作助手，在其產品中使用了先進的[自然語言處理系統](../../6-NLP/README.md)。他們在技術博客中發表了一篇有趣的案例研究，討論如何處理機器學習中的性別偏見，這也是我們在[公平性入門課程](../../1-Introduction/3-fairness/README.md)中學到的內容。
+[參考資料](https://www.grammarly.com/blog/engineering/mitigating-gender-bias-in-autocorrect/)
+
+## 👜 零售
+
+零售業可以從機器學習中受益，無論是改善客戶旅程還是以最佳方式管理庫存。
+
+### 個性化客戶旅程
+
+在 Wayfair，一家銷售家具等家居用品的公司，幫助客戶找到符合其品味和需求的產品至關重要。在這篇文章中，該公司的工程師描述了他們如何使用機器學習和自然語言處理來「為客戶提供合適的結果」。值得注意的是，他們的查詢意圖引擎使用了實體提取、分類器訓練、資產和意見提取以及客戶評論的情感標記。這是 NLP 在線上零售中的經典應用案例。
+[參考資料](https://www.aboutwayfair.com/tech-innovation/how-we-use-machine-learning-and-natural-language-processing-to-empower-search)
+
+### 庫存管理
+
+像 [StitchFix](https://stitchfix.com) 這樣創新且靈活的公司，一家向消費者寄送服裝的盒子服務公司，依賴機器學習進行推薦和庫存管理。他們的造型團隊與商品團隊合作，事實上：「我們的一位數據科學家使用遺傳算法並將其應用於服裝，預測出今天不存在但可能成功的服裝。我們將其提供給商品團隊，現在他們可以將其作為工具使用。」
+[參考資料](https://www.zdnet.com/article/how-stitch-fix-uses-machine-learning-to-master-the-science-of-styling/)
+
+## 🏥 醫療保健
+
+醫療保健領域可以利用機器學習來優化研究任務以及物流問題，例如患者再入院管理或阻止疾病傳播。
+
+### 臨床試驗管理
+
+臨床試驗中的毒性是製藥公司的一大關注點。多少毒性是可容忍的？在這項研究中，分析各種臨床試驗方法導致了一種新方法的開發，用於預測臨床試驗結果的概率。具體而言，他們使用隨機森林生成了一個[分類器](../../4-Classification/README.md)，能夠區分不同的藥物群組。
+[參考資料](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2451945616302914)
+
+### 醫院再入院管理
+
+醫院護理成本高昂，尤其是患者需要再次入院時。這篇論文討論了一家公司如何使用機器學習通過[聚類](../../5-Clustering/README.md)算法預測再入院的可能性。這些群組幫助分析師「發現可能有共同原因的再入院群組」。
+[參考資料](https://healthmanagement.org/c/healthmanagement/issuearticle/hospital-readmissions-and-machine-learning)
+
+### 疾病管理
+
+最近的疫情突顯了機器學習在阻止疾病傳播方面的作用。在這篇文章中，你會看到 ARIMA、邏輯曲線、線性回歸和 SARIMA 的使用。「這項工作試圖計算病毒的傳播率，並預測死亡、康復和確診病例，以便我們能更好地準備和應對。」
+[參考資料](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7979218/)
+
+## 🌲 生態與綠色科技
+
+自然和生態由許多敏感系統組成，動物與自然之間的相互作用成為焦點。準確測量這些系統並在發生問題時採取適當行動（例如森林火災或動物數量下降）非常重要。
+
+### 森林管理
+
+你在之前的課程中學過[強化學習](../../8-Reinforcement/README.md)。它在預測自然模式時非常有用。特別是，它可以用於追蹤生態問題，例如森林火災和入侵物種的擴散。在加拿大，一組研究人員使用強化學習從衛星圖像中建立森林火災動態模型。他們使用了一種創新的「空間擴散過程（SSP）」，將森林火災視為「景觀中任何單元格的代理」。火災在任何時間點可以採取的行動包括向北、南、東、西擴散或不擴散。
+
+這種方法顛覆了通常的強化學習設置，因為對應的馬爾可夫決策過程（MDP）的動態是一個已知函數，用於即時火災擴散。閱讀以下連結了解該研究小組使用的經典算法。
+[參考資料](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fict.2018.00006/full)
+
+### 動物運動感測
+
+雖然深度學習在視覺追蹤動物運動方面帶來了革命（你可以在這裡建立自己的[北極熊追蹤器](https://docs.microsoft.com/learn/modules/build-ml-model-with-azure-stream-analytics/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)），但經典機器學習在這項任務中仍有一席之地。
+
+用於追蹤農場動物運動的感測器和物聯網技術利用了這類視覺處理，但更基本的機器學習技術對數據預處理非常有用。例如，在這篇論文中，使用各種分類器算法監測和分析羊的姿勢。你可能會認出第 335 頁上的 ROC 曲線。
+[參考資料](https://druckhaus-hofmann.de/gallery/31-wj-feb-2020.pdf)
+
+### ⚡️ 能源管理
+
+在我們的[時間序列預測](../../7-TimeSeries/README.md)課程中，我們提到了智能停車計時器的概念，通過理解供需來為城鎮創造收入。這篇文章詳細討論了聚類、回歸和時間序列預測如何結合，幫助基於智能計量器預測愛爾蘭未來的能源使用。
+[參考資料](https://www-cdn.knime.com/sites/default/files/inline-images/knime_bigdata_energy_timeseries_whitepaper.pdf)
+
+## 💼 保險
+
+保險業是另一個使用機器學習構建和優化可行財務和精算模型的領域。
+
+### 波動性管理
+
+MetLife，一家人壽保險提供商，公開了他們如何分析和減少財務模型中的波動性。在這篇文章中，你會看到二元和序列分類的可視化，以及預測的可視化。
+[參考資料](https://investments.metlife.com/content/dam/metlifecom/us/investments/insights/research-topics/macro-strategy/pdf/MetLifeInvestmentManagement_MachineLearnedRanking_070920.pdf)
+
+## 🎨 藝術、文化與文學
+
+在藝術領域，例如新聞業，有許多有趣的問題。例如，檢測假新聞是一個巨大挑戰，因為它已被證明能影響人們的觀點，甚至顛覆民主。博物館也可以利用機器學習，從發現文物之間的聯繫到資源規劃。
+
+### 假新聞檢測
+
+檢測假新聞在當今媒體中已成為一場貓捉老鼠的遊戲。在這篇文章中，研究人員建議測試結合我們學過的多種機器學習技術的系統，並部署最佳模型：「該系統基於自然語言處理從數據中提取特徵，然後使用這些特徵訓練機器學習分類器，例如 Naive Bayes、支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）、隨機梯度下降（SGD）和邏輯回歸（LR）。」
+[參考資料](https://www.irjet.net/archives/V7/i6/IRJET-V7I6688.pdf)
+
+這篇文章展示了如何結合不同的機器學習領域來產生有趣的結果，幫助阻止假新聞的傳播和造成的實際損害；在這個案例中，動機是 COVID 治療的謠言引發的暴力事件。
+
+### 博物館機器學習
+
+博物館正處於人工智慧革命的前沿，隨著技術的進步，編目和數字化收藏以及發現文物之間的聯繫變得更加容易。像 [In Codice Ratio](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457321001035#:~:text=1.,studies%20over%20large%20historical%20sources.) 這樣的項目正在幫助解開像梵蒂岡檔案館這樣難以接觸的收藏的謎團。但博物館的商業方面也受益於機器學習模型。
+
+例如，芝加哥藝術博物館建立了模型來預測觀眾的興趣以及他們何時會參觀展覽。目標是每次用戶參觀博物館時都能創造個性化和最佳化的訪客體驗。「在 2017 財年，該模型預測的參觀人數和門票收入的準確度達到 1% 以內，芝加哥藝術博物館高級副總裁 Andrew Simnick 說。」
+[參考資料](https://www.chicagobusiness.com/article/20180518/ISSUE01/180519840/art-institute-of-chicago-uses-data-to-make-exhibit-choices)
+
+## 🏷 行銷
+
+### 客戶分群
+
+最有效的行銷策略根據不同群組以不同方式針對客戶。在這篇文章中，討論了聚類算法的用途以支持差異化行銷。差異化行銷幫助公司提高品牌認知度、接觸更多客戶並賺取更多收入。
+[參考資料](https://ai.inqline.com/machine-learning-for-marketing-customer-segmentation/)
+
+## 🚀 挑戰
+找出另一個受益於本課程中所學技術的行業，並探索該行業如何使用機器學習。
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/50/)
+
+## 回顧與自學
+
+Wayfair 的數據科學團隊有幾部有趣的影片，介紹他們如何在公司內使用機器學習。值得[看看](https://www.youtube.com/channel/UCe2PjkQXqOuwkW1gw6Ameuw/videos)！
+
+## 作業
+
+[機器學習尋寶遊戲](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/9-Real-World/1-Applications/assignment.md b/translations/mo/9-Real-World/1-Applications/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..8a9190d19
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/9-Real-World/1-Applications/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "fdebfcd0a3f12c9e2b436ded1aa79885",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:14:01+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/1-Applications/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 機器學習尋寶遊戲
+
+## 說明
+
+在本課程中，你學到了許多使用傳統機器學習解決的真實案例。雖然深度學習、新技術和人工智慧工具的使用，以及神經網絡的應用，已經加速了這些領域工具的開發，但使用本課程中介紹的傳統機器學習技術仍然具有重要價值。
+
+在這項作業中，假設你正在參加一場黑客松。利用你在課程中學到的知識，提出一個使用傳統機器學習解決本課程中討論的某個領域問題的方案。製作一個演示文稿，討論你將如何實現你的想法。如果你能收集樣本數據並建立一個支持你概念的機器學習模型，還能獲得額外加分！
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 傑出表現                                                         | 基本表現                                      | 需要改進              |
+| -------- | ---------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------- | --------------------- |
+|          | 提交了一份 PowerPoint 演示文稿 - 建立模型可獲得額外加分          | 提交了一份缺乏創新且基礎的演示文稿            | 工作未完成            |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md b/translations/mo/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md
new file mode 100644
index 000000000..048153fdf
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md
@@ -0,0 +1,183 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ba0f6e1019351351c8ee4c92867b6a0b",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:16:13+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 後記：使用負責任的 AI 儀表板元件進行機器學習模型調試
+
+## [課前測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/5/)
+
+## 簡介
+
+機器學習已深刻影響我們的日常生活。人工智慧正逐漸滲透到一些對個人及社會至關重要的系統中，例如醫療保健、金融、教育和就業等領域。例如，系統和模型參與了日常決策任務，如醫療診斷或欺詐檢測。因此，人工智慧的進步及其加速採用也伴隨著不斷演變的社會期望和日益增多的監管要求。我們經常看到人工智慧系統未能達到期望的領域，暴露出新的挑戰，並且政府開始對人工智慧解決方案進行監管。因此，分析這些模型以提供公平、可靠、包容、透明和負責任的結果對每個人都至關重要。
+
+在本課程中，我們將探討一些實用工具，用於評估模型是否存在負責任的人工智慧問題。傳統的機器學習調試技術通常基於定量計算，例如整體準確率或平均誤差損失。想像一下，如果您用來構建這些模型的數據缺乏某些人口統計特徵，例如種族、性別、政治觀點、宗教，或者這些特徵被不成比例地代表，會發生什麼情況？如果模型的輸出被解釋為偏向某些人口統計特徵，又會如何？這可能導致敏感特徵群體的過度或不足代表，進而引發模型的公平性、包容性或可靠性問題。此外，機器學習模型通常被視為黑箱，這使得理解和解釋模型預測的驅動因素變得困難。當數據科學家和人工智慧開發者缺乏足夠的工具來調試和評估模型的公平性或可信度時，這些都是他們面臨的挑戰。
+
+在本課程中，您將學習如何使用以下方法調試模型：
+
+- **錯誤分析**：識別模型在數據分佈中錯誤率較高的區域。
+- **模型概覽**：對不同數據群體進行比較分析，發現模型性能指標中的差異。
+- **數據分析**：調查數據是否存在過度或不足代表的情況，這可能導致模型偏向某些數據群體。
+- **特徵重要性**：了解哪些特徵在全局或局部層面上驅動模型的預測。
+
+## 前置條件
+
+作為前置條件，請先查看 [開發者的負責任人工智慧工具](https://www.microsoft.com/ai/ai-lab-responsible-ai-dashboard)
+
+> ![負責任人工智慧工具的動態圖](../../../../9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/images/rai-overview.gif)
+
+## 錯誤分析
+
+傳統的模型性能指標用於衡量準確性，通常基於正確與錯誤預測的計算。例如，判斷一個模型的準確率為 89%，誤差損失為 0.001，可以被認為是良好的性能。然而，錯誤通常在底層數據集中並非均勻分佈。您可能獲得 89% 的模型準確率，但發現模型在某些數據區域的錯誤率高達 42%。這些特定數據群體的失敗模式可能導致公平性或可靠性問題。因此，了解模型表現良好或不佳的區域至關重要。模型在某些數據區域的高錯誤率可能揭示出重要的數據群體。
+
+![分析和調試模型錯誤](../../../../translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.mo.png)
+
+RAI 儀表板中的錯誤分析元件通過樹狀視覺化展示模型失敗在不同群體中的分佈情況。這有助於識別數據集中錯誤率較高的特徵或區域。通過查看模型大部分錯誤的來源，您可以開始調查根本原因。您還可以創建數據群體進行分析。這些數據群體有助於調試過程，確定模型在某些群體表現良好，而在其他群體表現不佳的原因。
+
+![錯誤分析](../../../../translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.mo.png)
+
+樹狀圖中的視覺指示器可以幫助更快地定位問題區域。例如，樹節點的紅色陰影越深，錯誤率越高。
+
+熱圖是另一種視覺化功能，用於通過一個或兩個特徵調查錯誤率，找出整個數據集或群體中模型錯誤的貢獻因素。
+
+![錯誤分析熱圖](../../../../translated_images/ea-heatmap.8d27185e28cee3830c85e1b2e9df9d2d5e5c8c940f41678efdb68753f2f7e56c.mo.png)
+
+使用錯誤分析的情況：
+
+* 深入了解模型失敗如何在數據集和多個輸入及特徵維度中分佈。
+* 分解整體性能指標，自動發現錯誤群體，以便制定有針對性的緩解措施。
+
+## 模型概覽
+
+評估機器學習模型的性能需要全面了解其行為。這可以通過查看多個指標（例如錯誤率、準確率、召回率、精確度或 MAE 平均絕對誤差）來實現，以發現性能指標中的差異。一個指標可能看起來很好，但另一個指標可能暴露出不準確性。此外，比較整個數據集或群體中的指標差異有助於揭示模型表現良好或不佳的地方。這在查看模型對敏感特徵（例如患者的種族、性別或年齡）與非敏感特徵的表現時尤為重要，以揭示模型可能存在的潛在不公平性。例如，發現模型在具有敏感特徵的群體中錯誤率更高，可能揭示模型存在潛在的不公平性。
+
+RAI 儀表板中的模型概覽元件不僅有助於分析數據群體中的性能指標，還使用戶能夠比較模型在不同群體中的行為。
+
+![數據群體 - RAI 儀表板中的模型概覽](../../../../translated_images/model-overview-dataset-cohorts.dfa463fb527a35a0afc01b7b012fc87bf2cad756763f3652bbd810cac5d6cf33.mo.png)
+
+該元件的基於特徵的分析功能允許用戶在特定特徵內縮小數據子群體，以便在更細粒度的層面上識別異常。例如，儀表板具有內置智能，可以自動為用戶選擇的特徵生成群體（例如 *"time_in_hospital < 3"* 或 *"time_in_hospital >= 7"*）。這使用戶能夠從更大的數據群體中隔離特定特徵，以查看它是否是模型錯誤結果的關鍵影響因素。
+
+![特徵群體 - RAI 儀表板中的模型概覽](../../../../translated_images/model-overview-feature-cohorts.c5104d575ffd0c80b7ad8ede7703fab6166bfc6f9125dd395dcc4ace2f522f70.mo.png)
+
+模型概覽元件支持兩類差異指標：
+
+**模型性能差異**：這些指標計算所選性能指標在數據子群體之間的差異。以下是一些例子：
+
+* 準確率差異
+* 錯誤率差異
+* 精確度差異
+* 召回率差異
+* 平均絕對誤差（MAE）差異
+
+**選擇率差異**：此指標包含子群體之間選擇率（有利預測）的差異。例如，貸款批准率的差異。選擇率指的是每個類別中被分類為 1 的數據點比例（在二元分類中）或預測值的分佈（在回歸中）。
+
+## 數據分析
+
+> 「如果你對數據施加足夠的壓力，它會承認任何事情」——羅納德·科斯
+
+這句話聽起來極端，但事實上數據確實可以被操縱以支持任何結論。有時這種操縱可能是無意的。作為人類，我們都有偏見，並且往往難以有意識地知道何時在數據中引入了偏見。保證人工智慧和機器學習的公平性仍然是一個複雜的挑戰。
+
+數據是傳統模型性能指標的一個巨大盲點。您可能擁有高準確率，但這並不總是反映出數據集中可能存在的底層數據偏差。例如，如果一家公司高管職位的員工數據集中有 27% 的女性和 73% 的男性，基於此數據訓練的招聘人工智慧模型可能會主要針對男性群體進行高級職位的招聘。這種數據的不平衡使模型的預測偏向某一性別，揭示了模型存在性別偏見的公平性問題。
+
+RAI 儀表板中的數據分析元件有助於識別數據集中過度或不足代表的區域。它幫助用戶診斷由數據不平衡或缺乏特定數據群體代表性引入的錯誤和公平性問題的根本原因。這使用戶能夠根據預測和實際結果、錯誤群體以及特定特徵來可視化數據集。有時發現一個代表性不足的數據群體也可能揭示模型未能很好地學習，因此錯誤率較高。擁有數據偏差的模型不僅是一個公平性問題，還表明模型不具包容性或可靠性。
+
+![RAI 儀表板中的數據分析元件](../../../../translated_images/dataanalysis-cover.8d6d0683a70a5c1e274e5a94b27a71137e3d0a3b707761d7170eb340dd07f11d.mo.png)
+
+使用數據分析的情況：
+
+* 通過選擇不同的篩選器探索數據集統計，將數據切片為不同維度（也稱為群體）。
+* 了解數據集在不同群體和特徵群體中的分佈。
+* 確定與公平性、錯誤分析和因果關係相關的發現（來自其他儀表板元件）是否是數據集分佈的結果。
+* 決定在哪些區域收集更多數據，以減少由代表性問題、標籤噪音、特徵噪音、標籤偏差等因素引起的錯誤。
+
+## 模型可解釋性
+
+機器學習模型通常被視為黑箱。理解哪些關鍵數據特徵驅動模型的預測可能具有挑戰性。提供模型做出某一預測的透明性至關重要。例如，如果人工智慧系統預測某位糖尿病患者有可能在 30 天內再次入院，它應該能夠提供支持其預測的數據。提供支持數據指標可以幫助醫生或醫院做出明智的決策。此外，能夠解釋模型對個別患者做出預測的原因，有助於符合健康監管要求的問責性。當您使用機器學習模型影響人們的生活時，了解和解釋模型行為的驅動因素至關重要。模型的可解釋性和可解釋性有助於回答以下場景中的問題：
+
+* 模型調試：為什麼我的模型會犯這個錯誤？我該如何改進模型？
+* 人工智慧與人類合作：我如何理解並信任模型的決策？
+* 監管合規：我的模型是否符合法律要求？
+
+RAI 儀表板中的特徵重要性元件幫助您調試並全面了解模型如何做出預測。它也是機器學習專業人士和決策者解釋和展示影響模型行為的特徵證據的有用工具，以符合監管要求。接下來，用戶可以探索全局和局部解釋，驗證哪些特徵驅動模型的預測。全局解釋列出影響模型整體預測的主要特徵。局部解釋顯示模型對個別案例做出預測的原因。評估局部解釋的能力在調試或審核特定案例時也很有幫助，以更好地理解和解釋模型做出準確或不準確預測的原因。
+
+![RAI 儀表板中的特徵重要性元件](../../../../translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.mo.png)
+
+* 全局解釋：例如，哪些特徵影響糖尿病患者再次入院模型的整體行為？
+* 局部解釋：例如，為什麼一位年齡超過 60 歲且有過住院史的糖尿病患者被預測為會或不會在 30 天內再次入院？
+
+在調試模型性能的過程中，特徵重要性顯示特徵在不同群體中的影響程度。它有助於揭示特徵在驅動模型錯誤預測時的影響程度異常。特徵重要性元件可以顯示特徵中的哪些值對模型結果產生了正面或負面影響。例如，如果模型做出了不準確的預測，該元件使您能夠深入分析並確定驅動預測的特徵或特徵值。這種細節不僅有助於調試，還在審計情況下提供透明性和問責性。最後，該元件可以幫助您識別公平性問題。例如，如果某些敏感特徵（如種族或性別）在驅動模型預測中具有高度影響力，這可能表明模型存在種族或性別偏見。
+
+![特徵重要性](../../../../translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.mo.png)
+
+使用可解釋性的情況：
+
+* 通過了解哪些特徵對預測最重要，確定人工智慧系統的預測是否值得信賴。
+* 通過首先理解模型並確定模型是否使用健康特徵或僅僅是錯誤相關性，來進行模型調試。
+* 通過了解模型是否基於敏感特徵或與敏感特徵高度相關的特徵進行預測，揭示潛在的不公平性來源。
+* 通過生成局部解釋來展示模型結果，建立用戶對模型決策的信任。
+* 完成人工智慧系統的監管審計，以驗證模型並監控模型決策對人類的影響。
+
+## 結論
+
+RAI 儀表板的所有元件都是幫助您構建對社會更少傷害、更值得信賴的機器學習模型的實用工具。它有助於防止對人權的威脅；避免歧視或排除某些群體的生活機會；以及減少身體或心理傷害的風險。它還通過生成局部解釋來展示模型結果，幫助建立對模型決策的信任。一些潛在的傷害可以分類為：
+
+- **分配**：例如，某一性別或種族被偏袒。
+- **服務質量**：如果您僅針對一個特定場景訓練數據，但現實情況更為複雜，則會導致服務性能不佳。
+- **刻板印象**：將某一群體與預先分配的屬性聯繫起來。
+- **貶低**：不公平地批評或標籤某事或某人。
+- **過度或不足的代表性**。這個概念指的是某些群體在某些職業中未被看到，而任何持續推動這種情況的服務或功能都可能造成傷害。
+
+### Azure RAI 儀表板
+
+[Azure RAI 儀表板](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard?WT.mc_id=aiml-90525-ruyakubu) 是基於由領先的學術機構和組織（包括 Microsoft）開發的開源工具構建的，這些工具對於資料科學家和 AI 開發者理解模型行為、發現並減輕 AI 模型中的不良問題至關重要。
+
+- 透過查看 RAI 儀表板的[文件](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-responsible-ai-dashboard?WT.mc_id=aiml-90525-ruyakubu)，了解如何使用不同的組件。
+
+- 查看一些 RAI 儀表板的[範例筆記本](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks)，以便在 Azure 機器學習中調試更負責任的 AI 情境。
+
+---
+## 🚀 挑戰
+
+為了防止統計或資料偏差從一開始就被引入，我們應該：
+
+- 確保系統開發人員擁有多元背景和觀點
+- 投資於反映社會多樣性的資料集
+- 開發更好的方法來檢測和修正偏差
+
+思考在模型構建和使用中不公平現象明顯的真實情境。我們還應該考慮什麼？
+
+## [課後測驗](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/6/)
+## 回顧與自學
+
+在本課中，您已學習了一些將負責任 AI 融入機器學習的實用工具。
+
+觀看這場工作坊以更深入了解相關主題：
+
+- 負責任 AI 儀表板：實踐中操作化 RAI 的一站式平台，由 Besmira Nushi 和 Mehrnoosh Sameki 主講
+
+[![負責任 AI 儀表板：實踐中操作化 RAI 的一站式平台](https://img.youtube.com/vi/f1oaDNl3djg/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=f1oaDNl3djg "負責任 AI 儀表板：實踐中操作化 RAI 的一站式平台")
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看影片：負責任 AI 儀表板：實踐中操作化 RAI 的一站式平台，由 Besmira Nushi 和 Mehrnoosh Sameki 主講
+
+參考以下材料以了解更多關於負責任 AI 的資訊，以及如何構建更值得信賴的模型：
+
+- Microsoft 的 RAI 儀表板工具，用於調試 ML 模型：[負責任 AI 工具資源](https://aka.ms/rai-dashboard)
+
+- 探索負責任 AI 工具包：[Github](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox)
+
+- Microsoft 的 RAI 資源中心：[負責任 AI 資源 – Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai-resources?activetab=pivot1%3aprimaryr4)
+
+- Microsoft 的 FATE 研究小組：[FATE：AI 中的公平性、問責性、透明性和倫理 - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/research/theme/fate/)
+
+## 作業
+
+[探索 RAI 儀表板](assignment.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md b/translations/mo/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..27bd3ca04
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "91c6a180ef08e20cc15acfd2d6d6e164",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:18:47+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 探索負責任人工智慧 (RAI) 儀表板
+
+## 說明
+
+在本課程中，您學習了關於 RAI 儀表板的內容。這是一套基於「開源」工具的元件，旨在協助資料科學家進行錯誤分析、資料探索、公平性評估、模型可解釋性、反事實/假設情境評估以及人工智慧系統的因果分析。作為本次作業的一部分，請探索一些 RAI 儀表板的範例[筆記本](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks)，並在報告或簡報中分享您的發現。
+
+## 評分標準
+
+| 評分標準 | 優秀 | 合格 | 需要改進 |
+| -------- | ----- | ----- | -------- |
+|          | 提交了一份報告或簡報，詳細討論了 RAI 儀表板的元件、執行的筆記本以及從中得出的結論 | 提交了一份報告，但未包含結論 | 未提交報告 |
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解讀概不負責。  
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/9-Real-World/README.md b/translations/mo/9-Real-World/README.md
new file mode 100644
index 000000000..a563d2d76
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/9-Real-World/README.md
@@ -0,0 +1,32 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "5e069a0ac02a9606a69946c2b3c574a9",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:09:20+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 後記：經典機器學習的實際應用
+
+在本課程的這一部分，你將了解經典機器學習在現實世界中的一些應用。我們在網路上搜尋了許多白皮書和文章，介紹了使用這些策略的應用，並儘量避免涉及神經網路、深度學習和人工智慧。學習機器學習如何應用於商業系統、生態應用、金融、藝術與文化等領域。
+
+![chess](../../../translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.mo.jpg)
+
+> 圖片由 <a href="https://unsplash.com/@childeye?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Alexis Fauvet</a> 提供，來源於 <a href="https://unsplash.com/s/photos/artificial-intelligence?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## 課程
+
+1. [機器學習的實際應用](1-Applications/README.md)
+2. [使用負責任的 AI 儀表板元件進行機器學習模型調試](2-Debugging-ML-Models/README.md)
+
+## 致謝
+
+「機器學習的實際應用」由一個團隊撰寫，包括 [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) 和 [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)。
+
+「使用負責任的 AI 儀表板元件進行機器學習模型調試」由 [Ruth Yakubu](https://twitter.com/ruthieyakubu) 撰寫。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/CODE_OF_CONDUCT.md b/translations/mo/CODE_OF_CONDUCT.md
new file mode 100644
index 000000000..603f42404
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/CODE_OF_CONDUCT.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:12:29+00:00",
+  "source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# Microsoft 開源行為準則
+
+此專案已採用 [Microsoft 開源行為準則](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/)。
+
+資源：
+
+- [Microsoft 開源行為準則](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/)
+- [Microsoft 行為準則常見問題](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)
+- 如有任何問題或疑慮，請聯繫 [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/CONTRIBUTING.md b/translations/mo/CONTRIBUTING.md
new file mode 100644
index 000000000..04bcea05f
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/CONTRIBUTING.md
@@ -0,0 +1,24 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "977ec5266dfd78ad1ce2bd8d46fccbda",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:10:10+00:00",
+  "source_file": "CONTRIBUTING.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 貢獻
+
+此專案歡迎各種貢獻與建議。大多數的貢獻需要您同意一份貢獻者授權協議 (Contributor License Agreement, CLA)，以聲明您擁有相關權利，並且確實授予我們使用您貢獻內容的權利。詳情請參閱 https://cla.microsoft.com。
+
+> 重要提示：在翻譯此存放庫中的內容時，請確保不要使用機器翻譯。我們將透過社群驗證翻譯內容，因此請僅在您精通的語言中自願參與翻譯。
+
+當您提交一個 pull request 時，CLA 機器人會自動判斷您是否需要提供 CLA，並適當地為 PR 添加標籤或評論。只需按照機器人提供的指示操作即可。您只需在所有使用我們 CLA 的存放庫中執行一次此操作。
+
+此專案採用了 [Microsoft 開放原始碼行為準則](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/)。  
+如需更多資訊，請參閱 [行為準則常見問題](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)，或透過 [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) 聯絡我們提出其他問題或意見。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/PyTorch_Fundamentals.ipynb b/translations/mo/PyTorch_Fundamentals.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..cc9ea8e17
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/PyTorch_Fundamentals.ipynb
@@ -0,0 +1,2828 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "gpuType": "T4",
+   "authorship_tag": "ABX9TyOgv0AozH1FKQBD+RkgT2bV",
+   "include_colab_link": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  },
+  "accelerator": "GPU",
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "0ca21b6ee62904d616f2e36dc1cf0da7",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:44:46+00:00",
+   "source_file": "PyTorch_Fundamentals.ipynb",
+   "language_code": "mo"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "view-in-github",
+    "colab_type": "text"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "EHh5JllMh1rG",
+    "outputId": "f55755ad-c369-414c-85ec-6e9d4f061a02",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    }
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'2.2.1+cu121'"
+      ],
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      }
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "torch.__version__"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "print(\"I am excited to run this\")"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "UPlb-duwXAfz",
+    "outputId": "cfd687e4-1238-49f4-ab6b-ee1305b740d2"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "I am excited to run this\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "print(torch.__version__)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "byWVlJ9wXDSk",
+    "outputId": "fd74a5c4-4d4a-41b2-ef3c-562ea3e4811f"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "2.2.1+cu121\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Osm80zoEYklS"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# scalar\n",
+    "scalar = torch.tensor(7)\n",
+    "scalar"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "-o8wvJ-VXZmI",
+    "outputId": "558816f5-1205-4de1-fe1f-2f96e9bd79e6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(7)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "scalar.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mCZ2tXC4Y_Sg",
+    "outputId": "2d86dbdc-56e1-45c6-d3dd-14515f2a457a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "scalar.item()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ssN00By0ZQgS",
+    "outputId": "490f40d1-5135-4969-a6d3-c8c902cdc473"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "7"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# vector\n",
+    "vector = torch.tensor([7, 7])\n",
+    "vector\n",
+    "#vector.ndim\n",
+    "#vector.item()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Bws__5wlZnmF",
+    "outputId": "944e38f9-5ba1-4ddc-a9c6-cfb6a19bb488"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([7, 7])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "vector.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "9pjCvnsZZzNG",
+    "outputId": "e030a4da-8f81-4858-fbce-86da2aaafe52"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([2])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# Matrix\n",
+    "MATRIX = torch.tensor([[7, 8],[9, 10]])\n",
+    "MATRIX"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "a747hI9SaBGW",
+    "outputId": "af835ddb-81ff-4981-badb-441567194d15"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[ 7,  8],\n",
+       "        [ 9, 10]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "MATRIX.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XdTfFa7vaRUj",
+    "outputId": "0fbbab9c-8263-4cad-a380-0d2a16ca499e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "MATRIX[0]\n",
+    "MATRIX[1]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TFeD3jSDafm7",
+    "outputId": "69b44ab3-5ba7-451a-c6b2-f019a03d0c96"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9, 10])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# Tensor\n",
+    "TENSOR = torch.tensor([[[1, 2, 3],[3,6,9], [2,4,5]]])\n",
+    "TENSOR"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ic3cE47tah42",
+    "outputId": "f250e295-91de-43ec-9d80-588a6fe0abde"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 2, 3],\n",
+       "         [3, 6, 9],\n",
+       "         [2, 4, 5]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Wvjf5fczbAM1",
+    "outputId": "9c72b5b8-bafe-4ae7-9883-b051e209eada"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([1, 3, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mwtXZwiMbN3m",
+    "outputId": "331a5e36-b1b0-4a5f-a9b8-e7049cbaa8f9"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vzdZu_IfbP3J",
+    "outputId": "e24e7e71-e365-412d-ff50-fc094b56d2f3"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3],\n",
+       "        [3, 6, 9],\n",
+       "        [2, 4, 5]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "A8OL9eWfcRrJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor = torch.rand(3,4)\n",
+    "random_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hAqSDE1EcVS_",
+    "outputId": "946171c3-d054-400c-f893-79110356888c"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.4414, 0.7681, 0.8385, 0.3166],\n",
+       "        [0.0468, 0.5812, 0.0670, 0.9173],\n",
+       "        [0.2959, 0.3276, 0.7411, 0.4643]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "g4fvPE5GcwzP",
+    "outputId": "8737f36b-6864-4059-eaed-6f9156c22306"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XsAg99QmdAU6",
+    "outputId": "35467c11-257c-4f16-99aa-eca930bcbc36"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([3, 4])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.size()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cii1pNdVdB68",
+    "outputId": "fc8d2de6-9215-43de-99f7-7b0d7f7d20fa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([3, 4])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_image_tensor = torch.rand(size=(3, 224, 224)) #color channels, height, width\n",
+    "random_image_tensor.ndim, random_image_tensor.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "aTKq2j0cdDjb",
+    "outputId": "6be42057-20b9-4faf-d79d-8b65c42cc27e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(3, torch.Size([3, 224, 224]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor_ofownsize = torch.rand(size=(5,10,10))\n",
+    "random_tensor_ofownsize.ndim, random_tensor_ofownsize.shape\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "IyhDdj-Pd6nC",
+    "outputId": "43e5e334-6d4d-4b67-f87d-7d364c6d8c67"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(3, torch.Size([5, 10, 10]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 21
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "UOJW08uOert_"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "zero = torch.zeros(size=(3, 4))\n",
+    "zero"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "uGvXtaXyefie",
+    "outputId": "d40d3e28-8667-4d2f-8b62-f0829c6162ad"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "zero*random_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "OyUkUPkDe0uH",
+    "outputId": "26c2e4be-36ba-4c6c-9a90-2704ec135828"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones = torch.ones(size=(3, 4))\n",
+    "ones\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "y_Ac62Aqe82G",
+    "outputId": "291de5d9-b9df-49de-c9d1-d098e3e9f4d8"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1., 1., 1., 1.],\n",
+       "        [1., 1., 1., 1.],\n",
+       "        [1., 1., 1., 1.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TvGOA9odfIEO",
+    "outputId": "45949ef4-6649-4b6c-d6af-2d4bfb8de832"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float32"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones*zero"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "--pTyge-fI-8",
+    "outputId": "c4d9bb7e-829b-43db-e2db-b1a2d64e61f0"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "qDcc7Z36fSJF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "one_to_ten = torch.arange(start = 1, end = 11, step = 1)\n",
+    "one_to_ten"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "w3CZB4zUfR1s",
+    "outputId": "197fcba1-da0a-4b4a-ed11-3974bd6c01aa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 27
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ten_zeros = torch.zeros_like(one_to_ten)\n",
+    "ten_zeros"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "WZh99BwVfRy8",
+    "outputId": "51ef8bfb-6fa0-4099-ff66-b97d65b2ddea"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 28
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "pGGhgsbUgqbW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_32_tensor = torch.tensor([3.0, 6.0,9.0], dtype = None, device = None, requires_grad = False)\n",
+    "float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "JORJl4XkfRsx",
+    "outputId": "71114171-0f49-481f-b6fc-6cb48e2fb895"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3., 6., 9.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 29
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_32_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "6wOPPwGyfRLn",
+    "outputId": "f23776a1-b682-404a-9f67-d5bcb0402666"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float32"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 30
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_16_tensor = float_32_tensor.type(torch.float16)\n",
+    "float_16_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tFsHCvmZfOYe",
+    "outputId": "d3aa305a-7591-47f5-97fd-61bff60b44bd"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float16"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 31
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_16_tensor*float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TQiCGTPuwq0q",
+    "outputId": "98750fce-1ca3-4889-e269-8b753efdea96"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9., 36., 81.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 32
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "int_32_tensor = torch.tensor([3, 6, 9], dtype = torch.int32)\n",
+    "int_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "5hlrLvGUw5D_",
+    "outputId": "41d890a0-9aee-446c-d906-631ce2ab0995"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3, 6, 9], dtype=torch.int32)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 33
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "int_32_tensor*float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ihApD9u3xTNW",
+    "outputId": "d295eed0-6996-4e0f-8502-ff4b55cd1373"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9., 36., 81.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 34
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.arange(0,100,10)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "utKhlb_KxWDQ"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "p78D74E9Rj7Y",
+    "outputId": "781a1614-a900-41f5-9e5d-358f0b2390aa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 36
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.min()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "4BcSs5NeRkcj",
+    "outputId": "3f24a8dc-58e9-4a5f-9834-e85856a34f9d"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 37
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.max()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hinqvXVLRm4q",
+    "outputId": "5c7d8a53-3913-4ac1-bba3-5ba8ff68250a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(90)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 38
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.mean(x.type(torch.float32))"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "k7okc0_vRpnB",
+    "outputId": "91e5494f-dc57-417c-ea4d-25dbc547c893"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(45.)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 39
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.type(torch.float32).mean()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "29QcDTjHRq10",
+    "outputId": "62937c6c-78e0-49f2-dde3-1543ee8f7907"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(45.)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 40
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.sum()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "wlpY_G_sbdKF",
+    "outputId": "475d8258-af65-4011-a258-b93d4d8142d4"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(450)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 41
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.argmax()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GT6HJzwhbk4n",
+    "outputId": "2e455c20-c322-4bcf-d07c-1259d3ccefc6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(9)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 42
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.argmin()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "egL3oi2Mb19P",
+    "outputId": "f71fb32f-6338-44a3-b377-75bea0a3ab54"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 43
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "p2U8DZKib3DP",
+    "outputId": "b9f613b9-74e9-45f4-ed01-05babb6a6793"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 44
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[9]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "24qBFlGYcABe",
+    "outputId": "5813cfcb-7f63-4bd7-ee46-f95ccbfda939"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(90)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 45
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.arange(1, 10)\n",
+    "x.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "0GPOxEzkcBHO",
+    "outputId": "aefbd903-4f4c-4d2c-c90f-eccd682fe018"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([9])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 46
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_reshaped = x.reshape(1,9)\n",
+    "x_reshaped, x_reshaped.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "spmRgQjwddgp",
+    "outputId": "85a7c55c-2909-4ea2-fc68-386dddc65742"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]), torch.Size([1, 9]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 47
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_reshaped.view(1,9)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tH2ahWGydqqP",
+    "outputId": "65d92263-4fc4-434a-c06d-c5e08436f7fe"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 48
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked = torch.stack([x, x, x, x], dim = 1)\n",
+    "x_stacked"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "jgCeJcaud_-1",
+    "outputId": "7f293a37-6ef1-43b6-aee5-9d6d91c94f9e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 49
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.squeeze()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XhJHIK6cfPse",
+    "outputId": "06c47b89-3a9e-453e-bcc3-00cbcb0b8b49"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 50
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.unsqueeze(dim=1)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ej2c3Xxzf0tq",
+    "outputId": "94024061-eb37-446d-c4a8-e4d16cb6de81"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 1, 1, 1]],\n",
+       "\n",
+       "        [[2, 2, 2, 2]],\n",
+       "\n",
+       "        [[3, 3, 3, 3]],\n",
+       "\n",
+       "        [[4, 4, 4, 4]],\n",
+       "\n",
+       "        [[5, 5, 5, 5]],\n",
+       "\n",
+       "        [[6, 6, 6, 6]],\n",
+       "\n",
+       "        [[7, 7, 7, 7]],\n",
+       "\n",
+       "        [[8, 8, 8, 8]],\n",
+       "\n",
+       "        [[9, 9, 9, 9]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 52
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.squeeze()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "4DJYo1a0f5M0",
+    "outputId": "efca2b47-1b14-44de-9a9a-2c83629d153f"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 53
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.unsqueeze(dim=-2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "J4iEjn2ah2HL",
+    "outputId": "22395593-7c16-4162-beae-dd2bbe7bda35"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 1, 1, 1]],\n",
+       "\n",
+       "        [[2, 2, 2, 2]],\n",
+       "\n",
+       "        [[3, 3, 3, 3]],\n",
+       "\n",
+       "        [[4, 4, 4, 4]],\n",
+       "\n",
+       "        [[5, 5, 5, 5]],\n",
+       "\n",
+       "        [[6, 6, 6, 6]],\n",
+       "\n",
+       "        [[7, 7, 7, 7]],\n",
+       "\n",
+       "        [[8, 8, 8, 8]],\n",
+       "\n",
+       "        [[9, 9, 9, 9]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 55
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "tensor = torch.tensor([1, 2, 3])\n",
+    "tensor = tensor - 10\n",
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cFfiD7Nth7Z_",
+    "outputId": "1139e1f8-fc1a-46ca-d636-f2bc4fd2eef6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-9, -8, -7])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.mul(tensor, 10)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dyA7BM_GHhqE",
+    "outputId": "0e3b9671-d9e8-4a32-87bb-59bc05986142"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-90, -80, -70])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.sub(tensor, 100)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "owtUsZ1KNegI",
+    "outputId": "189b7b23-0041-4e09-b991-cd209a48506a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-109, -108, -107])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.add(tensor, 100)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "K5STXlQONsyc",
+    "outputId": "00cbb79a-0a1d-4e21-86ec-5c91c37a2d01"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([91, 92, 93])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.divide(tensor, 2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xqMGnzIUNvp0",
+    "outputId": "c894cf3e-f148-45f8-cfc8-d78740735306"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-4.5000, -4.0000, -3.5000])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.matmul(tensor, tensor)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ruGzKpV8NyBc",
+    "outputId": "fddb63bf-006f-48b6-ae28-287fbcda8bc5"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor@tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "8GS3r9yTeGfD",
+    "outputId": "c80b12ac-30b5-4f3d-c38c-9e41ba511b0e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "tensor@tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "QmuYHqXTemC0",
+    "outputId": "402fe3ba-70b5-4bb2-c83b-254db84ff810"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "CPU times: user 622 µs, sys: 0 ns, total: 622 µs\n",
+      "Wall time: 516 µs\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "torch.matmul(tensor,tensor)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dGr1fzdNepd8",
+    "outputId": "97bd6c91-bc25-4b38-cdf5-f22dcdef243e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "CPU times: user 424 µs, sys: 998 µs, total: 1.42 ms\n",
+      "Wall time: 1.43 ms\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.rand(3,2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "pGYDoK2gevfo",
+    "outputId": "2c8783d5-0453-47c5-c7ed-af10d25d6989"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.5999, 0.0073],\n",
+       "        [0.9321, 0.3026],\n",
+       "        [0.3463, 0.3872]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.matmul(torch.rand(3,2), torch.rand(2,3))"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "KGBGQoB8e2DP",
+    "outputId": "4c2ef361-a2d0-41ee-c328-3992cbbc138d"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.3528, 0.1893, 0.0714],\n",
+       "        [1.2791, 0.7110, 0.2563],\n",
+       "        [0.8812, 0.4553, 0.1803]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ib8DMtkBe_LJ"
+   },
+   "execution_count": 1,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.rand(2,9)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "nJo8ZBdrQY1b"
+   },
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "wi6oRv4MQfgf",
+    "outputId": "55c99f55-31f6-4cf5-ba4e-19a47c3a0167"
+   },
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.5894, 0.4391, 0.2018, 0.5417, 0.3844, 0.3592, 0.9209, 0.9269, 0.0681],\n",
+       "        [0.0746, 0.1740, 0.6821, 0.6890, 0.0999, 0.7444, 0.2391, 0.4625, 0.8302]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "y=torch.randn(2,3,5)\n",
+    "y"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Zpx8myAUQgoc",
+    "outputId": "07756d70-56bd-437c-c74e-9aecc1a77311"
+   },
+   "execution_count": 5,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[ 1.5552, -0.4877,  0.5175, -1.7958, -0.6187],\n",
+       "         [-0.3359, -1.9710,  0.0112, -1.7578, -1.5295],\n",
+       "         [ 0.0932,  1.4079,  0.9108,  0.3328, -0.6978]],\n",
+       "\n",
+       "        [[-0.9406, -1.0809, -0.2595,  0.1282,  1.6605],\n",
+       "         [ 1.1624,  1.0902,  1.7092, -0.2842, -1.3780],\n",
+       "         [-0.1534, -1.2795, -0.5495,  0.9902,  0.1822]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original = torch.rand(size=(224,224,3))\n",
+    "x_original"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "s4U-X9bJQnWe",
+    "outputId": "657a7a76-962c-4b41-a76b-902d0482266c"
+   },
+   "execution_count": 6,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[0.4549, 0.6809, 0.2118],\n",
+       "         [0.4824, 0.9008, 0.8741],\n",
+       "         [0.1715, 0.1757, 0.1845],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.8741, 0.6594, 0.2610],\n",
+       "         [0.0092, 0.1984, 0.1955],\n",
+       "         [0.4236, 0.4182, 0.0251]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.9174, 0.1661, 0.5852],\n",
+       "         [0.1837, 0.2351, 0.3810],\n",
+       "         [0.3726, 0.4808, 0.8732],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.6794, 0.0554, 0.9202],\n",
+       "         [0.0864, 0.8750, 0.3558],\n",
+       "         [0.8445, 0.9759, 0.4934]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.1600, 0.2635, 0.7194],\n",
+       "         [0.9488, 0.3405, 0.3647],\n",
+       "         [0.6683, 0.5168, 0.9592],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.0521, 0.0140, 0.2445],\n",
+       "         [0.3596, 0.3999, 0.2730],\n",
+       "         [0.5926, 0.9877, 0.7784]],\n",
+       "\n",
+       "        ...,\n",
+       "\n",
+       "        [[0.4794, 0.5635, 0.3764],\n",
+       "         [0.9124, 0.6094, 0.5059],\n",
+       "         [0.4528, 0.4447, 0.5021],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.0089, 0.4816, 0.8727],\n",
+       "         [0.2173, 0.6296, 0.2347],\n",
+       "         [0.2028, 0.9931, 0.7201]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.3116, 0.6459, 0.4703],\n",
+       "         [0.0148, 0.2345, 0.7149],\n",
+       "         [0.8393, 0.5804, 0.6691],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.2105, 0.9460, 0.2696],\n",
+       "         [0.5918, 0.9295, 0.2616],\n",
+       "         [0.2537, 0.7819, 0.4700]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.6654, 0.1200, 0.5841],\n",
+       "         [0.9147, 0.5522, 0.6529],\n",
+       "         [0.1799, 0.5276, 0.5415],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.7536, 0.4346, 0.8793],\n",
+       "         [0.3793, 0.1750, 0.7792],\n",
+       "         [0.9266, 0.8325, 0.9974]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted=x_original.permute(2, 0, 1)\n",
+    "print(x_original.shape)\n",
+    "print(x_permuted.shape)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "DD19_zvbQzHo",
+    "outputId": "1d64ce1b-eb48-47e3-90b6-7f1340e7f2b2"
+   },
+   "execution_count": 9,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "torch.Size([224, 224, 3])\n",
+      "torch.Size([3, 224, 224])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "NnPmMk4ZRF7w",
+    "outputId": "2cd5da7f-4a23-4a76-8c4a-bb982113f2a4"
+   },
+   "execution_count": 10,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.4549)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Z0ylNoAARgTo",
+    "outputId": "ddca0298-cddf-4048-9b71-a791655e5bed"
+   },
+   "execution_count": 11,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.4549)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]=0.989"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "RXw0xXsDRi4L"
+   },
+   "execution_count": 13,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "1sFdV6wzRo3f",
+    "outputId": "1cf87d2c-6d88-453a-d136-0f625a2800f1"
+   },
+   "execution_count": 14,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.9890)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xTX-hx2SR1wp",
+    "outputId": "0d4908c4-c3bc-44e3-8ec6-1487104cc209"
+   },
+   "execution_count": 15,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.9890)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x=torch.arange(1,10).reshape(1,3,3)\n",
+    "x, x.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mZomOe7gR4Q8",
+    "outputId": "0b3c922f-ec11-46de-b8a5-9f9533d866ad"
+   },
+   "execution_count": 18,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(tensor([[[1, 2, 3],\n",
+       "          [4, 5, 6],\n",
+       "          [7, 8, 9]]]),\n",
+       " torch.Size([1, 3, 3]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "3y7v4SQvSBs1",
+    "outputId": "8c53307d-e628-404d-db66-56c6bdffab7c"
+   },
+   "execution_count": 19,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3],\n",
+       "        [4, 5, 6],\n",
+       "        [7, 8, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hf9uG4xLSNya",
+    "outputId": "3075bc42-9ffa-426b-8a86-95628ffcd824"
+   },
+   "execution_count": 21,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 21
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][0][0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "zA4G2Se4SRB3",
+    "outputId": "324312d2-ed0a-49eb-f81f-e904e53992fe"
+   },
+   "execution_count": 22,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(1)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][2][2]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Mwy3zmKKSdbk",
+    "outputId": "d35172c3-b099-40a6-ddf1-a453c2adfa44"
+   },
+   "execution_count": 23,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(9)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[:,1,1]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "fE3nCM1KS7XT",
+    "outputId": "01f5d755-9737-4235-9f73-dce89ff6ba16"
+   },
+   "execution_count": 24,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([5])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0,0,:]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "luNDINKNTTxp",
+    "outputId": "091195ef-2f71-4602-e95f-529a69193150"
+   },
+   "execution_count": 25,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0,:,2]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "KG8A4xbfThCL",
+    "outputId": "5866bc41-9241-4619-be7b-e9206b3f80ab"
+   },
+   "execution_count": 26,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3, 6, 9])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import numpy as np"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "CZ3PX0qlTwHJ"
+   },
+   "execution_count": 27,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array = np.arange(1.0, 8.0)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UOBeTumiT3Lf"
+   },
+   "execution_count": 28,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "RzcO32E9UCQl",
+    "outputId": "430def24-c42c-461f-e5e7-398544c695d3"
+   },
+   "execution_count": 29,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 29
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.from_numpy(array)\n",
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "JJIL0q1DUC6O",
+    "outputId": "8a3b1d7c-4482-4d32-f34f-9212d9d3a177"
+   },
+   "execution_count": 32,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.], dtype=torch.float64)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 32
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array[3]=11.0"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "j3Ce6q3DUIEK"
+   },
+   "execution_count": 33,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dc_BCVdjUsCc",
+    "outputId": "65537325-8b11-4f36-fc73-e56f30d6a036"
+   },
+   "execution_count": 34,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([ 1.,  2.,  3., 11.,  5.,  6.,  7.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 34
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VG1e_eITUta2",
+    "outputId": "a26c5198-23b6-4a6d-d73a-ba20cd9782b8"
+   },
+   "execution_count": 35,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 1.,  2.,  3., 11.,  5.,  6.,  7.], dtype=torch.float64)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 35
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.ones(7)\n",
+    "tensor, tensor.dtype\n",
+    "numpy_tensor = tensor.numpy()\n",
+    "numpy_tensor, numpy_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Swt8JF8vUuev",
+    "outputId": "c9e5bf6a-6d2c-41d6-8327-366867ffdd2d"
+   },
+   "execution_count": 37,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], dtype=float32), dtype('float32'))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 37
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "random_tensor_A = torch.rand(3,4)\n",
+    "random_tensor_B = torch.rand(3,4)\n",
+    "print(random_tensor_A)\n",
+    "print(random_tensor_B)\n",
+    "print(random_tensor_A == random_tensor_B)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "uGcagTteVFTD",
+    "outputId": "49405790-08e7-4210-b7f1-f00b904c7eb9"
+   },
+   "execution_count": 38,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([[0.9870, 0.6636, 0.6873, 0.8863],\n",
+      "        [0.8386, 0.4169, 0.3587, 0.0265],\n",
+      "        [0.2981, 0.6025, 0.5652, 0.5840]])\n",
+      "tensor([[0.9821, 0.3481, 0.0913, 0.4940],\n",
+      "        [0.7495, 0.4387, 0.9582, 0.8659],\n",
+      "        [0.5064, 0.6919, 0.0809, 0.9771]])\n",
+      "tensor([[False, False, False, False],\n",
+      "        [False, False, False, False],\n",
+      "        [False, False, False, False]])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "RANDOM_SEED = 42\n",
+    "torch.manual_seed(RANDOM_SEED)\n",
+    "random_tensor_C = torch.rand(3,4)\n",
+    "torch.manual_seed(RANDOM_SEED)\n",
+    "random_tensor_D = torch.rand(3,4)\n",
+    "print(random_tensor_C)\n",
+    "print(random_tensor_D)\n",
+    "print(random_tensor_C == random_tensor_D)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "HznyXyEaWjLM",
+    "outputId": "25956434-01b6-4059-9054-c9978884ddc1"
+   },
+   "execution_count": 46,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([[0.8823, 0.9150, 0.3829, 0.9593],\n",
+      "        [0.3904, 0.6009, 0.2566, 0.7936],\n",
+      "        [0.9408, 0.1332, 0.9346, 0.5936]])\n",
+      "tensor([[0.8823, 0.9150, 0.3829, 0.9593],\n",
+      "        [0.3904, 0.6009, 0.2566, 0.7936],\n",
+      "        [0.9408, 0.1332, 0.9346, 0.5936]])\n",
+      "tensor([[True, True, True, True],\n",
+      "        [True, True, True, True],\n",
+      "        [True, True, True, True]])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "!nvidia-smi"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vltPTh0YXJSt",
+    "outputId": "807af6dc-a9ca-4301-ec32-b688dbde8be8"
+   },
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Thu May 23 02:57:59 2024       \n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n",
+      "| NVIDIA-SMI 535.104.05             Driver Version: 535.104.05   CUDA Version: 12.2     |\n",
+      "|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+      "| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |\n",
+      "| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |\n",
+      "|                                         |                      |               MIG M. |\n",
+      "|=========================================+======================+======================|\n",
+      "|   0  Tesla T4                       Off | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |\n",
+      "| N/A   60C    P8              11W /  70W |      0MiB / 15360MiB |      0%      Default |\n",
+      "|                                         |                      |                  N/A |\n",
+      "+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+      "                                                                                         \n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n",
+      "| Processes:                                                                            |\n",
+      "|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |\n",
+      "|        ID   ID                                                             Usage      |\n",
+      "|=======================================================================================|\n",
+      "|  No running processes found                                                           |\n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "torch.cuda.is_available()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "L6mMyPDyYh1j",
+    "outputId": "279c5dd8-c2a8-4fbd-f321-2f5d7c6e90e6"
+   },
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "device = \"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\"\n",
+    "device"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "oOdiYa7ZYytx",
+    "outputId": "d73b04fc-8963-4826-9722-08d118d5ab91"
+   },
+   "execution_count": 5,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'cuda'"
+      ],
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      }
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.cuda.device_count()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vOdsazLqZFM5",
+    "outputId": "8189cd6a-9017-4663-a652-3e15c517d9c3"
+   },
+   "execution_count": 6,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "1"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.tensor([1,2,3], device = \"cpu\")\n",
+    "print(tensor, tensor.device)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cdik9Vw3ZMv0",
+    "outputId": "044a68fd-83a1-409d-8e3b-655142ca0270"
+   },
+   "execution_count": 7,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([1, 2, 3]) cpu\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_gpu = tensor.to(device)\n",
+    "tensor_on_gpu"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Zmp835rrZp-z",
+    "outputId": "37fa3413-18a3-47bf-ae51-5b36ff85a3ef"
+   },
+   "execution_count": 8,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_gpu.numpy()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 159
+    },
+    "id": "jhriaa8uZ1yM",
+    "outputId": "bc5a3226-1a12-4fea-8769-a44f21cdc323"
+   },
+   "execution_count": 10,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "TypeError",
+     "evalue": "can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-10-e0c96c7436fd>\u001b[0m in \u001b[0;36m<cell line: 1>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mtensor_on_gpu\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mnumpy\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first."
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_cpu = tensor_on_gpu.cpu().numpy()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "LHGXK3GgaOzL"
+   },
+   "execution_count": 12,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "j-El4LlCajfq"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**免責聲明**：  \n本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/README.md b/translations/mo/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9d9240a96
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/README.md
@@ -0,0 +1,177 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b79add6cc71cc7468fa23c9cf42f2327",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:05:51+00:00",
+  "source_file": "README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)  
+[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)  
+[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)  
+[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)  
+[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)  
+
+[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)  
+[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)  
+[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)  
+
+### 🌐 多語言支援
+
+#### 透過 GitHub Action 支援（自動化且隨時保持最新）
+
+[法文](../fr/README.md) | [西班牙文](../es/README.md) | [德文](../de/README.md) | [俄文](../ru/README.md) | [阿拉伯文](../ar/README.md) | [波斯文 (法爾西)](../fa/README.md) | [烏爾都文](../ur/README.md) | [中文 (簡體)](../zh/README.md) | [中文 (繁體，澳門)](./README.md) | [中文 (繁體，香港)](../hk/README.md) | [中文 (繁體，台灣)](../tw/README.md) | [日文](../ja/README.md) | [韓文](../ko/README.md) | [印地文](../hi/README.md) | [孟加拉文](../bn/README.md) | [馬拉地文](../mr/README.md) | [尼泊爾文](../ne/README.md) | [旁遮普文 (古木基文)](../pa/README.md) | [葡萄牙文 (葡萄牙)](../pt/README.md) | [葡萄牙文 (巴西)](../br/README.md) | [義大利文](../it/README.md) | [波蘭文](../pl/README.md) | [土耳其文](../tr/README.md) | [希臘文](../el/README.md) | [泰文](../th/README.md) | [瑞典文](../sv/README.md) | [丹麥文](../da/README.md) | [挪威文](../no/README.md) | [芬蘭文](../fi/README.md) | [荷蘭文](../nl/README.md) | [希伯來文](../he/README.md) | [越南文](../vi/README.md) | [印尼文](../id/README.md) | [馬來文](../ms/README.md) | [他加祿文 (菲律賓)](../tl/README.md) | [斯瓦希里文](../sw/README.md) | [匈牙利文](../hu/README.md) | [捷克文](../cs/README.md) | [斯洛伐克文](../sk/README.md) | [羅馬尼亞文](../ro/README.md) | [保加利亞文](../bg/README.md) | [塞爾維亞文 (西里爾文)](../sr/README.md) | [克羅埃西亞文](../hr/README.md) | [斯洛維尼亞文](../sl/README.md) | [烏克蘭文](../uk/README.md) | [緬甸文 (緬甸)](../my/README.md)  
+
+#### 加入社群
+
+[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://discord.gg/kzRShWzttr)  
+
+# 初學者的機器學習課程 - 一個完整的課程
+
+> 🌍 跟隨我們的腳步，透過世界文化探索機器學習 🌍  
+
+Microsoft 的雲端倡導者很高興提供一個為期 12 週、共 26 節課的課程，專注於 **機器學習**。在這個課程中，您將學習有時被稱為 **經典機器學習** 的內容，主要使用 Scikit-learn 作為工具庫，並避免涉及深度學習（深度學習內容可參考我們的 [AI for Beginners 課程](https://aka.ms/ai4beginners)）。同時，您也可以將這些課程與我們的 ['Data Science for Beginners' 課程](https://aka.ms/ds4beginners) 結合學習！  
+
+跟隨我們的腳步，運用這些經典技術分析來自世界各地的數據。每節課都包含課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解決方案、作業等。我們的專案導向教學法讓您在實作中學習，這是一種被證明能有效鞏固新技能的方法。  
+
+**✍️ 衷心感謝我們的作者** Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 和 Amy Boyd  
+
+**🎨 同時感謝我們的插畫家** Tomomi Imura、Dasani Madipalli 和 Jen Looper  
+
+**🙏 特別感謝 🙏 我們的 Microsoft 學生大使作者、審稿人和內容貢獻者**，特別是 Rishit Dagli、Muhammad Sakib Khan Inan、Rohan Raj、Alexandru Petrescu、Abhishek Jaiswal、Nawrin Tabassum、Ioan Samuila 和 Snigdha Agarwal  
+
+**🤩 額外感謝 Microsoft 學生大使 Eric Wanjau、Jasleen Sondhi 和 Vidushi Gupta 為我們的 R 課程做出的貢獻！**  
+
+# 開始學習
+
+請按照以下步驟操作：  
+1. **Fork 此儲存庫**：點擊此頁面右上角的 "Fork" 按鈕。  
+2. **Clone 此儲存庫**：`git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`  
+
+> [在 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)  
+
+**[學生](https://aka.ms/student-page)**，要使用此課程，請將整個儲存庫 fork 到您的 GitHub 帳戶，並自行或與小組一起完成練習：  
+
+- 從課前測驗開始。  
+- 閱讀課程並完成活動，在每個知識檢查點停下來反思。  
+- 嘗試通過理解課程內容來創建專案，而不是直接運行解決方案代碼；不過，解決方案代碼可在每個專案導向課程的 `/solution` 資料夾中找到。  
+- 完成課後測驗。  
+- 完成挑戰。  
+- 完成作業。  
+- 完成一組課程後，訪問 [討論區](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)，通過填寫適當的 PAT 評估表來 "大聲學習"。PAT 是一種進度評估工具，您可以通過填寫該工具來進一步學習。您還可以對其他人的 PAT 進行回應，讓我們一起學習。  
+
+> 如需進一步學習，我們建議參考這些 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 模組和學習路徑。  
+
+**教師們**，我們已 [提供一些建議](for-teachers.md) 關於如何使用此課程。  
+
+---
+
+## 視頻導覽
+
+部分課程提供短視頻形式的教學。您可以在課程中找到這些視頻，或者點擊下方圖片訪問 [Microsoft Developer YouTube 頻道上的 ML for Beginners 播放列表](https://aka.ms/ml-beginners-videos)。  
+
+[![ML for beginners banner](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.mo.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos)  
+
+---
+
+## 認識團隊
+
+[![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)  
+
+**Gif 作者** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)  
+
+> 🎥 點擊上方圖片觀看關於此專案及創作者的視頻！  
+
+---
+
+## 教學法
+
+我們在設計此課程時選擇了兩個教學原則：確保它是 **專案導向** 且包含 **頻繁測驗**。此外，此課程還有一個共同的 **主題**，以增強其連貫性。  
+
+通過確保內容與專案相關聯，學習過程變得更加有趣，學生對概念的記憶也會得到加強。此外，課前的低壓力測驗可以幫助學生專注於學習主題，而課後的測驗則進一步鞏固記憶。此課程設計靈活有趣，可以整體學習或部分學習。專案從簡單開始，並在 12 週的學習周期結束時逐漸變得複雜。此課程還包括關於機器學習實際應用的附錄，可作為額外學分或討論的基礎。  
+
+> 查看我們的 [行為準則](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢獻指南](CONTRIBUTING.md) 和 [翻譯指南](TRANSLATIONS.md)。我們歡迎您的建設性反饋！  
+
+## 每節課包含
+
+- 可選的手繪筆記  
+- 可選的補充視頻  
+- 視頻導覽（僅部分課程）  
+- 課前熱身測驗  
+- 書面課程  
+- 專案導向課程的逐步指導  
+- 知識檢查  
+- 挑戰  
+- 補充閱讀  
+- 作業  
+- 課後測驗  
+
+> **關於語言的說明**：這些課程主要以 Python 編寫，但許多課程也提供 R 語言版本。要完成 R 課程，請前往 `/solution` 資料夾並尋找 R 課程。它們包含 `.rmd` 擴展名，代表 **R Markdown** 文件，這是一種將 `代碼塊`（R 或其他語言）和 `YAML 標頭`（指導如何格式化輸出，如 PDF）嵌入到 `Markdown 文檔`中的格式。這是一個出色的數據科學創作框架，因為它允許您將代碼、輸出和想法結合在一起。此外，R Markdown 文件可以渲染為 PDF、HTML 或 Word 等輸出格式。  
+
+> **關於測驗的說明**：所有測驗都包含在 [Quiz App 資料夾](../../quiz-app) 中，共有 52 個測驗，每個測驗包含三個問題。它們在課程中有鏈接，但測驗應用程式可以在本地運行；請按照 `quiz-app` 資料夾中的說明在本地運行或部署到 Azure。  
+
+| 課程編號 |                             主題                              |                   課程分組                   | 學習目標                                                                                                             |                                                              相關課程                                                               |                        作者                        |
+| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: |
+|      01       |                機器學習簡介                |      [簡介](1-Introduction/README.md)       | 學習機器學習的基本概念                                                                                |                                             [課程](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)                                             |                       Muhammad                       |
+|      02       |                機器學習的歷史                 |      [簡介](1-Introduction/README.md)       | 學習這一領域的歷史背景                                                                                         |                                            [課程](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)                                            |                     Jen 和 Amy                      |
+|      03       |                 公平性與機器學習                  |      [簡介](1-Introduction/README.md)       | 學生在構建和應用機器學習模型時應考慮哪些重要的哲學問題？ |                                              [課程](1-Introduction/3-fairness/README.md)                                               |                        Tomomi                        |
+|      04       |                機器學習的技術                 |      [簡介](1-Introduction/README.md)       | 機器學習研究人員使用哪些技術來構建模型？                                                                       |                                          [課程](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md)                                           |                    Chris 和 Jen                     |  
+|      05       |                   回歸分析介紹                   |        [Regression](2-Regression/README.md)         | 使用 Python 和 Scikit-learn 開始學習回歸模型                                                                  |         
+<ul><li>[Python](2-Regression/1-Tools/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)</li></ul>         |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      06       |                北美南瓜價格 🎃                |        [Regression](2-Regression/README.md)         | 視覺化並清理數據，為機器學習做準備                                                                                  |          <ul><li>[Python](2-Regression/2-Data/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)</li></ul>          |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      07       |                北美南瓜價格 🎃                |        [Regression](2-Regression/README.md)         | 建立線性和多項式回歸模型                                                                                   |        <ul><li>[Python](2-Regression/3-Linear/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)</li></ul>        |      <ul><li>Jen 和 Dmitry</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      08       |                北美南瓜價格 🎃                |        [Regression](2-Regression/README.md)         | 建立邏輯回歸模型                                                                                               |     <ul><li>[Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) </li><li>[R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)</li></ul>      |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      09       |                          一個網頁應用 🔌                          |           [Web App](3-Web-App/README.md)            | 建立一個網頁應用來使用訓練好的模型                                                                                       |                                                 [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md)                                                  |                         Jen                          |
+|      10       |                 分類介紹                 |    [Classification](4-Classification/README.md)     | 清理、準備並視覺化數據；分類介紹                                                            | <ul><li> [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) </li><li>[R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)  | <ul><li>Jen 和 Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
+|      11       |             美味的亞洲和印度料理 🍜             |    [Classification](4-Classification/README.md)     | 分類器介紹                                                                                                     | <ul><li> [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | <ul><li>Jen 和 Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
+|      12       |             美味的亞洲和印度料理 🍜             |    [Classification](4-Classification/README.md)     | 更多分類器                                                                                                                | <ul><li> [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | <ul><li>Jen 和 Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
+|      13       |             美味的亞洲和印度料理 🍜             |    [Classification](4-Classification/README.md)     | 使用模型建立推薦系統網頁應用                                                                                    |                                              [Python](4-Classification/4-Applied/README.md)                                              |                         Jen                          |
+|      14       |                   分群介紹                   |        [Clustering](5-Clustering/README.md)         | 清理、準備並視覺化數據；分群介紹                                                                |         <ul><li> [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html)         |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      15       |              探索尼日利亞音樂喜好 🎧              |        [Clustering](5-Clustering/README.md)         | 探索 K-Means 分群方法                                                                                           |           <ul><li> [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html)           |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
+|      16       |        自然語言處理介紹 ☕️         |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | 通過建立簡單的機器人學習 NLP 基礎知識                                                                             |                                             [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md)                                              |                       Stephen                        |
+|      17       |                      常見 NLP 任務 ☕️                      |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | 深入了解 NLP，理解處理語言結構時所需的常見任務                          |                                                    [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md)                                                     |                       Stephen                        |
+|      18       |             翻譯與情感分析 ♥️              |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | 使用 Jane Austen 的作品進行翻譯與情感分析                                                                             |                                            [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md)                                             |                       Stephen                        |
+|      19       |                  歐洲浪漫酒店 ♥️                  |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | 使用酒店評論進行情感分析 1                                                                                         |                                               [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md)                                                |                       Stephen                        |
+|      20       |                  歐洲浪漫酒店 ♥️                  |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | 使用酒店評論進行情感分析 2                                                                                         |                                               [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md)                                                |                       Stephen                        |
+|      21       |            時間序列預測介紹             |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | 時間序列預測介紹                                                                                         |                                             [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)                                              |                      Francesca                       |
+|      22       | ⚡️ 世界電力使用 ⚡️ - 使用 ARIMA 進行時間序列預測 |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | 使用 ARIMA 進行時間序列預測                                                                                              |                                                 [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md)                                                 |                      Francesca                       |
+|      23       |  ⚡️ 世界電力使用 ⚡️ - 使用 SVR 進行時間序列預測  |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | 使用支持向量回歸進行時間序列預測                                                                           |                                                  [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md)                                                  |                       Anirban                        |
+|      24       |                 強化學習介紹             | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 使用 Q-Learning 介紹強化學習                                                                          |                                             [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)                                              |                        Dmitry                        |
+|      25       |                 幫助 Peter 避開狼！🐺                  | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | 強化學習 Gym                                                                                                      |                                                [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md)                                                 |                        Dmitry                        |
+|  Postscript   |            真實世界的機器學習場景與應用            |      [ML in the Wild](9-Real-World/README.md)       | 有趣且啟發性的經典機器學習真實應用                                                               |                                             [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md)                                              |                         Team                         |
+|  Postscript   |            使用 RAI 儀表板進行模型調試          |      [ML in the Wild](9-Real-World/README.md)       | 使用負責任 AI 儀表板元件進行機器學習模型調試                                                              |                                             [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md)                                              |                         Ruth Yakubu                       |
+
+> [在 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
+
+## 離線訪問
+
+您可以使用 [Docsify](https://docsify.js.org/#/) 離線運行此文檔。Fork 此 repo，並在本地機器上[安裝 Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart)，然後在此 repo 的根目錄中輸入 `docsify serve`。網站將在本地端口 3000 上提供服務：`localhost:3000`。
+
+## PDFs
+
+在此處找到帶有鏈接的課程 PDF [here](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)。
+
+## 🎒 其他課程 
+
+我們的團隊還製作了其他課程！查看以下內容：
+
+- [生成式 AI 初學者課程](https://aka.ms/genai-beginners)
+- [生成式 AI 初學者課程 .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
+- [使用 JavaScript 的生成式 AI](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
+- [使用 Java 的生成式 AI](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java)
+- [AI 初學者課程](https://aka.ms/ai-beginners)
+- [數據科學初學者課程](https://aka.ms/datascience-beginners)
+- [機器學習初學者課程](https://aka.ms/ml-beginners)
+- [網絡安全初學者課程](https://github.com/microsoft/Security-101) 
+- [網頁開發初學者課程](https://aka.ms/webdev-beginners)
+- [物聯網初學者課程](https://aka.ms/iot-beginners)
+- [XR 開發初學者課程](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
+- [掌握 GitHub Copilot 進行配對編程](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming)
+- [掌握 GitHub Copilot 用於 C#/.NET 開發](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
+- [選擇您的 Copilot 冒險](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/SECURITY.md b/translations/mo/SECURITY.md
new file mode 100644
index 000000000..2bf86862f
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/SECURITY.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "5e1b8da31aae9cca3d53ad243fa3365a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:10:55+00:00",
+  "source_file": "SECURITY.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+## 安全性
+
+Microsoft 非常重視我們軟體產品和服務的安全性，包括透過我們的 GitHub 組織管理的所有原始碼庫，這些組織包括 [Microsoft](https://github.com/Microsoft)、[Azure](https://github.com/Azure)、[DotNet](https://github.com/dotnet)、[AspNet](https://github.com/aspnet)、[Xamarin](https://github.com/xamarin) 和 [我們的 GitHub 組織](https://opensource.microsoft.com/)。
+
+如果您認為在任何 Microsoft 擁有的原始碼庫中發現了符合 [Microsoft 對安全性漏洞的定義](https://docs.microsoft.com/previous-versions/tn-archive/cc751383(v=technet.10)?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 的安全性漏洞，請按照以下說明向我們報告。
+
+## 回報安全性問題
+
+**請勿透過公開的 GitHub 問題回報安全性漏洞。**
+
+相反，請透過 Microsoft Security Response Center (MSRC) 回報，網址為 [https://msrc.microsoft.com/create-report](https://msrc.microsoft.com/create-report)。
+
+如果您希望在不登入的情況下提交，請發送電子郵件至 [secure@microsoft.com](mailto:secure@microsoft.com)。如果可能，請使用我們的 PGP 金鑰加密您的訊息；您可以從 [Microsoft Security Response Center PGP Key 頁面](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/pgp-key-msrc) 下載。
+
+您應該在 24 小時內收到回覆。如果因某些原因未收到，請透過電子郵件跟進以確保我們收到您的原始訊息。更多資訊可參考 [microsoft.com/msrc](https://www.microsoft.com/msrc)。
+
+請提供以下所需資訊（盡可能完整），以幫助我們更好地了解問題的性質和範圍：
+
+  * 問題類型（例如：緩衝區溢位、SQL 注入、跨站腳本攻擊等）
+  * 與問題相關的原始檔案完整路徑
+  * 受影響原始碼的位置（標籤/分支/提交或直接 URL）
+  * 重現問題所需的特殊配置
+  * 重現問題的逐步指示
+  * 概念驗證或漏洞利用程式碼（如果可能）
+  * 問題的影響，包括攻擊者可能如何利用該問題
+
+這些資訊將幫助我們更快速地分類您的報告。
+
+如果您是為了漏洞賞金而回報，提供更完整的報告可能有助於獲得更高的賞金獎勵。請造訪我們的 [Microsoft Bug Bounty Program](https://microsoft.com/msrc/bounty) 頁面，了解更多關於我們現行計劃的詳細資訊。
+
+## 偏好語言
+
+我們偏好所有的溝通使用英文。
+
+## 政策
+
+Microsoft 遵循 [協調式漏洞披露](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/cvd) 的原則。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/SUPPORT.md b/translations/mo/SUPPORT.md
new file mode 100644
index 000000000..e711827f5
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/SUPPORT.md
@@ -0,0 +1,24 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:09:39+00:00",
+  "source_file": "SUPPORT.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 支援
+## 如何提交問題並獲得幫助  
+
+此專案使用 GitHub Issues 來追蹤錯誤和功能需求。在提交新問題之前，請先搜尋現有的問題以避免重複。對於新問題，請將您的錯誤或功能需求提交為一個新的 Issue。
+
+如果需要幫助或對使用此專案有任何疑問，請提交一個 Issue。
+
+## 微軟支援政策  
+
+對於此存儲庫的支援僅限於上述列出的資源。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/docs/_sidebar.md b/translations/mo/docs/_sidebar.md
new file mode 100644
index 000000000..0d5d84bf7
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/docs/_sidebar.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "68dd06c685f6ce840e0acfa313352e7c",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:08:30+00:00",
+  "source_file": "docs/_sidebar.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+- 介紹
+  - [機器學習簡介](../1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)
+  - [機器學習的歷史](../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)
+  - [機器學習與公平性](../1-Introduction/3-fairness/README.md)
+  - [機器學習的技術](../1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md)
+
+- 回歸分析
+  - [實用工具](../2-Regression/1-Tools/README.md)
+  - [數據](../2-Regression/2-Data/README.md)
+  - [線性回歸](../2-Regression/3-Linear/README.md)
+  - [邏輯回歸](../2-Regression/4-Logistic/README.md)
+
+- 建立網頁應用程式
+  - [網頁應用程式](../3-Web-App/1-Web-App/README.md)
+
+- 分類
+  - [分類簡介](../4-Classification/1-Introduction/README.md)
+  - [分類器 1](../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)
+  - [分類器 2](../4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)
+  - [應用機器學習](../4-Classification/4-Applied/README.md)
+
+- 聚類
+  - [數據可視化](../5-Clustering/1-Visualize/README.md)
+  - [K-Means](../5-Clustering/2-K-Means/README.md)
+
+- 自然語言處理 (NLP)
+  - [自然語言處理簡介](../6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md)
+  - [自然語言處理任務](../6-NLP/2-Tasks/README.md)
+  - [翻譯與情感分析](../6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md)
+  - [酒店評論 1](../6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md)
+  - [酒店評論 2](../6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md)
+
+- 時間序列預測
+  - [時間序列預測簡介](../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)
+  - [ARIMA](../7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md)
+  - [SVR](../7-TimeSeries/3-SVR/README.md)
+
+- 強化學習
+  - [Q-Learning](../8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)
+  - [Gym](../8-Reinforcement/2-Gym/README.md)
+
+- 真實世界中的機器學習
+  - [應用](../9-Real-World/1-Applications/README.md)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/for-teachers.md b/translations/mo/for-teachers.md
new file mode 100644
index 000000000..253707241
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/for-teachers.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b37de02054fa6c0438ede6fabe1fdfb8",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:11:50+00:00",
+  "source_file": "for-teachers.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+## 給教育工作者
+
+想在您的課堂上使用這份課程嗎？請隨意使用！
+
+事實上，您可以直接在 GitHub 上使用它，透過 GitHub Classroom 來實現。
+
+要這麼做，請先 fork 這個 repo。您需要為每一課創建一個 repo，因此需要將每個資料夾提取到一個單獨的 repo 中。這樣，[GitHub Classroom](https://classroom.github.com/classrooms) 就能分別處理每一課。
+
+這些[完整的說明](https://github.blog/2020-03-18-set-up-your-digital-classroom-with-github-classroom/)可以幫助您了解如何設置您的課堂。
+
+## 按原樣使用這個 repo
+
+如果您希望按目前的形式使用這個 repo，而不使用 GitHub Classroom，也完全可以。您需要與您的學生溝通，告訴他們要一起完成哪一課。
+
+在線上教學形式（如 Zoom、Teams 或其他工具）中，您可以為測驗設置分組討論室，並指導學生為學習做好準備。然後邀請學生參加測驗，並在特定時間以 'issues' 的形式提交答案。如果您希望學生公開合作完成作業，也可以採用相同的方式。
+
+如果您更喜歡更私密的形式，可以要求學生逐課 fork 這份課程到他們自己的 GitHub 私人 repo，並授予您訪問權限。這樣，他們可以私下完成測驗和作業，並通過 classroom repo 上的 issues 提交給您。
+
+在線課堂有很多種運作方式。請告訴我們哪種方式最適合您！
+
+## 請分享您的想法！
+
+我們希望這份課程能夠滿足您和您學生的需求。請提供您的[反饋](https://forms.microsoft.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=v4j5cvGGr0GRqy180BHbR2humCsRZhxNuI79cm6n0hRUQzRVVU9VVlU5UlFLWTRLWlkyQUxORTg5WS4u)。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/quiz-app/README.md b/translations/mo/quiz-app/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ad6eae9a7
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/quiz-app/README.md
@@ -0,0 +1,127 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6d130dffca5db70d7e615f926cb1ad4c",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:38:53+00:00",
+  "source_file": "quiz-app/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+# 測驗
+
+這些測驗是機器學習課程（ML curriculum）在 https://aka.ms/ml-beginners 的課前和課後測驗。
+
+## 專案設置
+
+```
+npm install
+```
+
+### 編譯並啟用開發模式的熱加載
+
+```
+npm run serve
+```
+
+### 編譯並壓縮以用於生產環境
+
+```
+npm run build
+```
+
+### 檢查並修復文件
+
+```
+npm run lint
+```
+
+### 自定義配置
+
+請參閱 [配置參考](https://cli.vuejs.org/config/)。
+
+致謝：感謝此測驗應用程式的原始版本：https://github.com/arpan45/simple-quiz-vue
+
+## 部署到 Azure
+
+以下是幫助您開始的分步指南：
+
+1. **Fork 一個 GitHub 儲存庫**  
+確保您的靜態網站應用程式代碼位於您的 GitHub 儲存庫中。Fork 此儲存庫。
+
+2. **建立 Azure 靜態網站應用程式**  
+- 建立並[註冊 Azure 帳戶](http://azure.microsoft.com)  
+- 前往 [Azure 入口網站](https://portal.azure.com)  
+- 點擊「建立資源」，然後搜尋「靜態網站應用程式」。  
+- 點擊「建立」。  
+
+3. **配置靜態網站應用程式**  
+- **基本設定**：  
+  - 訂閱：選擇您的 Azure 訂閱。  
+  - 資源群組：建立一個新的資源群組或使用現有的資源群組。  
+  - 名稱：為您的靜態網站應用程式提供一個名稱。  
+  - 區域：選擇最接近您使用者的區域。  
+
+- #### 部署詳情：
+  - 原始碼來源：選擇「GitHub」。  
+  - GitHub 帳戶：授權 Azure 訪問您的 GitHub 帳戶。  
+  - 組織：選擇您的 GitHub 組織。  
+  - 儲存庫：選擇包含靜態網站應用程式的儲存庫。  
+  - 分支：選擇您要部署的分支。  
+
+- #### 構建詳情：
+  - 構建預設值：選擇您的應用程式所使用的框架（例如 React、Angular、Vue 等）。  
+  - 應用程式位置：指定包含應用程式代碼的文件夾（例如，如果在根目錄，則為 /）。  
+  - API 位置：如果有 API，請指定其位置（可選）。  
+  - 輸出位置：指定構建輸出生成的文件夾（例如 build 或 dist）。  
+
+4. **檢查並建立**  
+檢查您的設置，然後點擊「建立」。Azure 將設置必要的資源並在您的儲存庫中建立一個 GitHub Actions 工作流程。
+
+5. **GitHub Actions 工作流程**  
+Azure 會自動在您的儲存庫中建立一個 GitHub Actions 工作流程文件（.github/workflows/azure-static-web-apps-<name>.yml）。此工作流程將處理構建和部署過程。
+
+6. **監控部署**  
+前往您的 GitHub 儲存庫中的「Actions」標籤。  
+您應該會看到一個正在運行的工作流程。此工作流程將構建並部署您的靜態網站應用程式到 Azure。  
+一旦工作流程完成，您的應用程式將在提供的 Azure URL 上線。
+
+### 範例工作流程文件
+
+以下是 GitHub Actions 工作流程文件的範例：  
+name: Azure Static Web Apps CI/CD  
+```
+on:
+  push:
+    branches:
+      - main
+  pull_request:
+    types: [opened, synchronize, reopened, closed]
+    branches:
+      - main
+
+jobs:
+  build_and_deploy_job:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    name: Build and Deploy Job
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v2
+      - name: Build And Deploy
+        id: builddeploy
+        uses: Azure/static-web-apps-deploy@v1
+        with:
+          azure_static_web_apps_api_token: ${{ secrets.AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN }}
+          repo_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          action: "upload"
+          app_location: "/quiz-app" # App source code path
+          api_location: ""API source code path optional
+          output_location: "dist" #Built app content directory - optional
+```
+
+### 其他資源
+- [Azure 靜態網站應用程式文件](https://learn.microsoft.com/azure/static-web-apps/getting-started)  
+- [GitHub Actions 文件](https://docs.github.com/actions/use-cases-and-examples/deploying/deploying-to-azure-static-web-app)  
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/sketchnotes/LICENSE.md b/translations/mo/sketchnotes/LICENSE.md
new file mode 100644
index 000000000..7ef124d1e
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/sketchnotes/LICENSE.md
@@ -0,0 +1,112 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "fba3b94d88bfb9b81369b869a1e9a20f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:58:38+00:00",
+  "source_file": "sketchnotes/LICENSE.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+權利，則您必須以與本公共授權條款相同的條件授權該資料庫中的內容；以及  
+
+  c. 您不得對資料庫或其內容施加任何額外或不同的條款或條件，或應用任何有效的技術措施，限制根據本公共授權條款授予的權利的行使。  
+
+第 5 節 -- 保證與責任免除聲明。  
+
+除非法律要求或書面同意，授權方以「現狀」和「可用」的基礎提供授權材料，且不作任何形式的明示或暗示保證，包括但不限於對適售性、特定用途適用性、權利的非侵害性、或未來的使用結果的任何保證。  
+
+a. 授權方不對您或任何其他方因本公共授權條款或授權材料的使用而產生的任何損害負責，包括但不限於一般性、特殊性、偶然性或間接性損害，即使授權方已被告知可能發生此類損害。  
+
+b. 如果上述免責條款無法完全適用，授權方僅在適用法律允許的範圍內對您承擔責任。  
+
+第 6 節 -- 授權條款期限與終止。  
+
+a. 本公共授權條款授予的權利有效期與適用的版權及類似權利的有效期一致。如果您遵守本公共授權條款的條款和條件，授權方不得撤銷本公共授權條款授予的權利。  
+
+b. 儘管有上述規定，如果您未遵守本公共授權條款的條款和條件，則您的授權條款下的所有權利將自動終止。  
+
+c. 在以下情況下，您的授權條款下的權利將恢復：  
+
+   1. 當違反行為得到糾正後，授權條款自糾正之日起自動恢復；或  
+   2. 授權方明確恢復您的權利。  
+
+   對於因違反行為而終止的任何人，授權條款下的權利僅在授權方明確恢復的情況下恢復。  
+
+d. 本公共授權條款的終止不影響以下條款的存續：第 1 節、第 5 節、第 6 節、第 7 節。  
+
+e. 在本公共授權條款終止之前，您根據本條款行使的權利仍然有效，條件是這些權利是在終止之前獲得的。當您分享授權材料或改編材料時，接收者將根據本公共授權條款獲得授權條款下的權利。  
+
+第 7 節 -- 其他條款。  
+
+a. 如果您接受本公共授權條款，則不得對授權方施加任何合同義務或責任，除非您與授權方另有協議。  
+
+b. 本公共授權條款不會減少、限制或限制您根據版權及類似權利的任何例外或限制、其他適用法律的任何權利，或授權方可能擁有的任何權利。  
+
+c. 如果本公共授權條款的任何條款被認定為不可執行，則該條款應在必要的最低範圍內進行修改或解釋，以使其可執行。如果條款無法修改或解釋，則應視為可分割，且不影響其餘條款的有效性或可執行性。  
+
+d. 無論是否選擇適用法律，本公共授權條款應解釋為不限制版權及類似權利的範圍。  
+
+=======================================================================  
+
+Creative Commons Corporation ("Creative Commons") 不為本公共授權條款提供任何授權或法律建議。對於本公共授權條款的任何解釋問題，請參考 Creative Commons 的官方網站或尋求法律建議。
+權利，然後您擁有「特殊資料庫權利」的資料庫（但不包括其個別內容）屬於改編素材，
+
+包括為了第 3(b) 節的目的；以及  
+c. 如果您分享資料庫的全部或大部分內容，您必須遵守第 3(a) 節中的條件。
+
+為免疑義，本第 4 節是補充而非取代您在本公共授權下的義務，當授權權利包括其他版權及類似權利時。
+
+
+第 5 節 —— 免責聲明與責任限制。
+
+a. 除非授權人另有單獨承諾，在可能的範圍內，授權人以「現狀」及「可用」的方式提供授權素材，並且不對授權素材作出任何形式的陳述或保證，無論是明示、默示、法定或其他形式的保證。這包括但不限於所有權保證、適銷性、特定用途的適用性、不侵權、無潛在或其他缺陷、準確性，或是否存在錯誤（無論是否已知或可發現）。如果法律不允許完全或部分免除保證，則此免責聲明可能不適用於您。
+
+b. 在可能的範圍內，授權人無論基於任何法律理論（包括但不限於過失）或其他原因，均不對您因本公共授權或使用授權素材而產生的任何直接、特殊、間接、附帶、後果性、懲罰性、示範性或其他損失、成本、費用或損害承擔責任，即使授權人已被告知可能發生此類損失、成本、費用或損害。如果法律不允許完全或部分限制責任，則此限制可能不適用於您。
+
+c. 上述免責聲明與責任限制應以最接近於完全免責和放棄所有責任的方式解釋，在可能的範圍內適用。
+
+
+第 6 節 —— 有效期與終止。
+
+a. 本公共授權適用於此處授權的版權及類似權利的有效期。然而，如果您未遵守本公共授權，則您根據本公共授權的權利將自動終止。
+
+b. 當您根據第 6(a) 節終止使用授權素材的權利時，該權利可恢復：  
+
+1. 如果在您發現違規後的 30 天內糾正了違規行為，則自糾正之日起自動恢復；或  
+2. 經授權人明確恢復。  
+
+為免疑義，本第 6(b) 節不影響授權人對您違反本公共授權的行為尋求補救的任何權利。
+
+c. 為免疑義，授權人也可以根據其他條款或條件提供授權素材，或隨時停止分發授權素材；然而，這不會終止本公共授權。
+
+d. 第 1 節、第 5 節、第 6 節、第 7 節和第 8 節在本公共授權終止後仍然有效。
+
+
+第 7 節 —— 其他條款與條件。
+
+a. 除非授權人明確同意，授權人不受您傳達的任何額外或不同條款或條件的約束。
+
+b. 關於授權素材的任何未在此處陳述的安排、理解或協議，均與本公共授權的條款和條件分開且獨立。
+
+
+第 8 節 —— 解釋。
+
+a. 為免疑義，本公共授權不會且不應被解釋為減少、限制、約束或對任何在未經本公共授權許可的情況下合法使用授權素材的行為施加條件。
+
+b. 在可能的範圍內，如果本公共授權的任何條款被認為不可執行，則應自動以最低限度的方式進行修改以使其可執行。如果該條款無法修改，則應從本公共授權中刪除，而不影響其餘條款和條件的可執行性。
+
+c. 除非授權人明確同意，否則本公共授權的任何條款或條件均不會被放棄，也不會因未遵守而被視為同意。
+
+d. 本公共授權中的任何內容均不構成或可被解釋為對授權人或您適用的任何司法管轄區或權威的法律程序的特權和豁免的限制或放棄。
+
+
+=======================================================================
+
+Creative Commons 並非其公共授權的當事方。然而，Creative Commons 可能選擇將其公共授權應用於其發布的素材，在這些情況下將被視為「授權人」。Creative Commons 公共授權的文本已根據 CC0 公共領域貢獻聲明捐贈給公共領域。除非為了表明素材是根據 Creative Commons 公共授權共享或根據 Creative Commons 在 creativecommons.org/policies 發布的政策另行允許，Creative Commons 不授權使用「Creative Commons」商標或任何其他 Creative Commons 的商標或標誌，除非事先獲得書面同意，包括但不限於對其公共授權的任何未經授權的修改或任何其他關於授權素材使用的安排、理解或協議。為免疑義，本段不構成本公共授權的一部分。
+
+您可以通過 creativecommons.org 聯繫 Creative Commons。
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/mo/sketchnotes/README.md b/translations/mo/sketchnotes/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ec01e82cc
--- /dev/null
+++ b/translations/mo/sketchnotes/README.md
@@ -0,0 +1,21 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a88d5918c1b9da69a40d917a0840c497",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:54:50+00:00",
+  "source_file": "sketchnotes/README.md",
+  "language_code": "mo"
+}
+-->
+所有課程的手繪筆記可以在這裡下載。
+
+🖨 如果需要高解析度列印，TIFF版本可在 [此倉庫](https://github.com/girliemac/a-picture-is-worth-a-1000-words/tree/main/ml/tiff) 中找到。
+
+🎨 製作人： [Tomomi Imura](https://github.com/girliemac) （Twitter: [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)）
+
+[![CC BY-SA 4.0](https://img.shields.io/badge/License-CC%20BY--SA%204.0-lightgrey.svg)](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
+
+---
+
+**免責聲明**：  
+本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md b/translations/ru/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..96db9727c
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md
@@ -0,0 +1,159 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "73e9a7245aa57f00cd413ffd22c0ccb6",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:28:32+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Введение в машинное обучение
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/1/)
+
+---
+
+[![ML для начинающих - Введение в машинное обучение для начинающих](https://img.youtube.com/vi/6mSx_KJxcHI/0.jpg)](https://youtu.be/6mSx_KJxcHI "ML для начинающих - Введение в машинное обучение для начинающих")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео по этому уроку.
+
+Добро пожаловать на курс по классическому машинному обучению для начинающих! Независимо от того, являетесь ли вы новичком в этой теме или опытным специалистом, желающим освежить знания, мы рады, что вы с нами! Мы стремимся создать дружелюбную отправную точку для вашего изучения машинного обучения и будем рады оценить, ответить и учесть ваши [отзывы](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions).
+
+[![Введение в ML](https://img.youtube.com/vi/h0e2HAPTGF4/0.jpg)](https://youtu.be/h0e2HAPTGF4 "Введение в ML")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео: Джон Гуттаг из MIT представляет машинное обучение.
+
+---
+## Начало работы с машинным обучением
+
+Перед началом работы с этим курсом убедитесь, что ваш компьютер настроен для локального запуска ноутбуков.
+
+- **Настройте ваш компьютер с помощью этих видео**. Используйте следующие ссылки, чтобы узнать, [как установить Python](https://youtu.be/CXZYvNRIAKM) на ваш компьютер и [настроить текстовый редактор](https://youtu.be/EU8eayHWoZg) для разработки.
+- **Изучите Python**. Рекомендуется иметь базовые знания [Python](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-77952-leestott), языка программирования, полезного для специалистов по данным, который мы используем в этом курсе.
+- **Изучите Node.js и JavaScript**. Мы также несколько раз используем JavaScript в этом курсе при создании веб-приложений, поэтому вам нужно установить [node](https://nodejs.org) и [npm](https://www.npmjs.com/), а также иметь [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) для разработки на Python и JavaScript.
+- **Создайте аккаунт на GitHub**. Поскольку вы нашли нас на [GitHub](https://github.com), у вас, возможно, уже есть аккаунт, но если нет, создайте его, а затем форкните этот курс для использования. (Не забудьте поставить нам звезду 😊)
+- **Изучите Scikit-learn**. Ознакомьтесь с [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html), набором библиотек для машинного обучения, которые мы используем в этих уроках.
+
+---
+## Что такое машинное обучение?
+
+Термин "машинное обучение" — один из самых популярных и часто используемых в наши дни. Существует немалая вероятность, что вы слышали этот термин хотя бы раз, если вы хоть как-то связаны с технологиями, независимо от вашей области работы. Однако механика машинного обучения остается загадкой для большинства людей. Для начинающего изучение машинного обучения может показаться сложным. Поэтому важно понять, что такое машинное обучение, и изучать его шаг за шагом, через практические примеры.
+
+---
+## Кривая ажиотажа
+
+![кривая ажиотажа ML](../../../../translated_images/hype.07183d711a17aafe70915909a0e45aa286ede136ee9424d418026ab00fec344c.ru.png)
+
+> Google Trends показывает недавнюю "кривую ажиотажа" термина "машинное обучение".
+
+---
+## Загадочная вселенная
+
+Мы живем в мире, полном удивительных загадок. Великие ученые, такие как Стивен Хокинг, Альберт Эйнштейн и многие другие, посвятили свои жизни поиску значимой информации, которая раскрывает тайны окружающего нас мира. Это человеческая природа — учиться: ребенок познает новое и открывает структуру своего мира год за годом, взрослея.
+
+---
+## Мозг ребенка
+
+Мозг и органы чувств ребенка воспринимают факты окружающего мира и постепенно изучают скрытые закономерности жизни, которые помогают ребенку формировать логические правила для распознавания изученных шаблонов. Процесс обучения человеческого мозга делает людей самыми сложными существами на этой планете. Постоянное обучение через открытие скрытых закономерностей и последующее их использование позволяет нам становиться лучше на протяжении всей жизни. Эта способность к обучению и развитию связана с понятием [пластичности мозга](https://www.simplypsychology.org/brain-plasticity.html). На поверхностном уровне можно провести мотивационные параллели между процессом обучения человеческого мозга и концепциями машинного обучения.
+
+---
+## Человеческий мозг
+
+[Человеческий мозг](https://www.livescience.com/29365-human-brain.html) воспринимает информацию из реального мира, обрабатывает ее, принимает рациональные решения и выполняет определенные действия в зависимости от обстоятельств. Это то, что мы называем разумным поведением. Когда мы программируем подобие этого процесса разумного поведения в машине, это называется искусственным интеллектом (AI).
+
+---
+## Некоторая терминология
+
+Хотя термины могут путать, машинное обучение (ML) является важным подмножеством искусственного интеллекта. **ML занимается использованием специализированных алгоритмов для выявления значимой информации и поиска скрытых закономерностей в данных, чтобы поддерживать процесс рационального принятия решений**.
+
+---
+## AI, ML, глубокое обучение
+
+![AI, ML, глубокое обучение, наука о данных](../../../../translated_images/ai-ml-ds.537ea441b124ebf69c144a52c0eb13a7af63c4355c2f92f440979380a2fb08b8.ru.png)
+
+> Диаграмма, показывающая взаимосвязь между AI, ML, глубоким обучением и наукой о данных. Инфографика от [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper), вдохновленная [этой графикой](https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/366996/distinction-between-ai-ml-neural-networks-deep-learning-and-data-mining).
+
+---
+## Концепции, которые мы изучим
+
+В этом курсе мы рассмотрим только основные концепции машинного обучения, которые должен знать каждый начинающий. Мы сосредоточимся на так называемом "классическом машинном обучении", используя в основном Scikit-learn — отличную библиотеку, которую многие студенты используют для изучения основ. Чтобы понять более широкие концепции искусственного интеллекта или глубокого обучения, необходимо иметь прочные базовые знания машинного обучения, которые мы и предлагаем здесь.
+
+---
+## В этом курсе вы изучите:
+
+- основные концепции машинного обучения
+- историю ML
+- ML и справедливость
+- методы регрессии в ML
+- методы классификации в ML
+- методы кластеризации в ML
+- обработку естественного языка в ML
+- прогнозирование временных рядов в ML
+- обучение с подкреплением
+- реальные приложения ML
+
+---
+## Что мы не будем изучать
+
+- глубокое обучение
+- нейронные сети
+- AI
+
+Для лучшего обучения мы избегаем сложностей нейронных сетей, "глубокого обучения" — многослойного построения моделей с использованием нейронных сетей — и AI, которые мы обсудим в другом курсе. Мы также предложим будущий курс по науке о данных, чтобы сосредоточиться на этом аспекте более широкой области.
+
+---
+## Зачем изучать машинное обучение?
+
+С точки зрения систем, машинное обучение определяется как создание автоматизированных систем, которые могут изучать скрытые закономерности в данных, чтобы помогать в принятии разумных решений.
+
+Эта мотивация отчасти вдохновлена тем, как человеческий мозг изучает определенные вещи на основе данных, которые он воспринимает из внешнего мира.
+
+✅ Подумайте минуту, почему бизнесу может быть выгодно использовать стратегии машинного обучения вместо создания жестко закодированных правил.
+
+---
+## Применение машинного обучения
+
+Применение машинного обучения сейчас практически повсеместно и так же широко, как и данные, которые циркулируют в нашем обществе, генерируемые нашими смартфонами, подключенными устройствами и другими системами. Учитывая огромный потенциал современных алгоритмов машинного обучения, исследователи изучают их возможности для решения многомерных и многодисциплинарных реальных задач с отличными результатами.
+
+---
+## Примеры применения ML
+
+**Машинное обучение можно использовать во многих областях**:
+
+- Для прогнозирования вероятности заболевания на основе медицинской истории или отчетов пациента.
+- Для использования данных о погоде для прогнозирования погодных явлений.
+- Для анализа настроения текста.
+- Для выявления фейковых новостей и предотвращения распространения пропаганды.
+
+Финансы, экономика, науки о Земле, космические исследования, биомедицинская инженерия, когнитивные науки и даже гуманитарные дисциплины адаптировали машинное обучение для решения сложных задач, связанных с обработкой данных, в своих областях.
+
+---
+## Заключение
+
+Машинное обучение автоматизирует процесс обнаружения закономерностей, находя значимые инсайты из реальных или сгенерированных данных. Оно доказало свою высокую ценность в бизнесе, здравоохранении, финансовых приложениях и других областях.
+
+В ближайшем будущем понимание основ машинного обучения станет необходимостью для людей из любой области из-за его широкого распространения.
+
+---
+# 🚀 Задание
+
+Нарисуйте на бумаге или с помощью онлайн-приложения, такого как [Excalidraw](https://excalidraw.com/), ваше понимание различий между AI, ML, глубоким обучением и наукой о данных. Добавьте идеи о задачах, которые каждая из этих техник хорошо решает.
+
+# [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/2/)
+
+---
+# Обзор и самостоятельное изучение
+
+Чтобы узнать больше о том, как работать с алгоритмами ML в облаке, пройдите этот [учебный путь](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
+
+Пройдите [учебный путь](https://docs.microsoft.com/learn/modules/introduction-to-machine-learning/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) о базовых принципах ML.
+
+---
+# Задание
+
+[Начните работу](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md b/translations/ru/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..c5d4155db
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "4c4698044bb8af52cfb6388a4ee0e53b",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:30:25+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/1-intro-to-ML/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Начнем работу
+
+## Инструкции
+
+В этом необязательном задании вам нужно освежить знания Python и настроить свою среду для работы с ноутбуками.
+
+Пройдите этот [путь изучения Python](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-77952-leestott), а затем настройте свои системы, просмотрев эти вводные видео:
+
+https://www.youtube.com/playlist?list=PLlrxD0HtieHhS8VzuMCfQD4uJ9yne1mE6
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md b/translations/ru/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..db0655754
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md
@@ -0,0 +1,164 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b2d11df10030cacc41427a1fbc8bc8f1",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:31:32+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# История машинного обучения
+
+![Краткий обзор истории машинного обучения в виде скетчноута](../../../../translated_images/ml-history.a1bdfd4ce1f464d9a0502f38d355ffda384c95cd5278297a46c9a391b5053bc4.ru.png)
+> Скетчноут от [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/3/)
+
+---
+
+[![ML для начинающих - История машинного обучения](https://img.youtube.com/vi/N6wxM4wZ7V0/0.jpg)](https://youtu.be/N6wxM4wZ7V0 "ML для начинающих - История машинного обучения")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео, связанное с этим уроком.
+
+В этом уроке мы рассмотрим ключевые этапы в истории машинного обучения и искусственного интеллекта.
+
+История искусственного интеллекта (ИИ) как области тесно связана с историей машинного обучения, поскольку алгоритмы и вычислительные достижения, лежащие в основе ML, способствовали развитию ИИ. Важно помнить, что, хотя эти области начали формироваться как отдельные направления исследований в 1950-х годах, важные [алгоритмические, статистические, математические, вычислительные и технические открытия](https://wikipedia.org/wiki/Timeline_of_machine_learning) предшествовали этому периоду и пересекались с ним. На самом деле, люди размышляли над этими вопросами [сотни лет](https://wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence): эта статья обсуждает исторические интеллектуальные основы идеи «мыслящей машины».
+
+---
+## Знаковые открытия
+
+- 1763, 1812 [Теорема Байеса](https://wikipedia.org/wiki/Bayes%27_theorem) и её предшественники. Эта теорема и её приложения лежат в основе вывода, описывая вероятность события на основе предварительных знаний.
+- 1805 [Метод наименьших квадратов](https://wikipedia.org/wiki/Least_squares), предложенный французским математиком Адриеном-Мари Лежандром. Этот метод, о котором вы узнаете в нашем разделе о регрессии, помогает в подгонке данных.
+- 1913 [Цепи Маркова](https://wikipedia.org/wiki/Markov_chain), названные в честь русского математика Андрея Маркова, используются для описания последовательности возможных событий на основе предыдущего состояния.
+- 1957 [Перцептрон](https://wikipedia.org/wiki/Perceptron) — это тип линейного классификатора, изобретённый американским психологом Фрэнком Розенблаттом, который стал основой для достижений в области глубокого обучения.
+
+---
+
+- 1967 [Метод ближайших соседей](https://wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor) — алгоритм, изначально разработанный для построения маршрутов. В контексте ML он используется для выявления закономерностей.
+- 1970 [Обратное распространение ошибки](https://wikipedia.org/wiki/Backpropagation) используется для обучения [прямых нейронных сетей](https://wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network).
+- 1982 [Рекуррентные нейронные сети](https://wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network) — это искусственные нейронные сети, созданные на основе прямых нейронных сетей, которые формируют временные графы.
+
+✅ Проведите небольшое исследование. Какие ещё даты кажутся вам ключевыми в истории ML и ИИ?
+
+---
+## 1950: Машины, которые думают
+
+Алан Тьюринг, выдающийся человек, которого [в 2019 году](https://wikipedia.org/wiki/Icons:_The_Greatest_Person_of_the_20th_Century) общественность назвала величайшим учёным XX века, считается одним из основателей концепции «машины, которая может думать». Он столкнулся с критиками и собственной потребностью в эмпирических доказательствах этой концепции, частично создав [Тест Тьюринга](https://www.bbc.com/news/technology-18475646), который вы изучите в наших уроках по обработке естественного языка.
+
+---
+## 1956: Летний исследовательский проект в Дартмуте
+
+«Летний исследовательский проект в Дартмуте по искусственному интеллекту стал знаковым событием для этой области», и именно здесь был введён термин «искусственный интеллект» ([источник](https://250.dartmouth.edu/highlights/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth)).
+
+> Каждый аспект обучения или любой другой черты интеллекта может быть описан настолько точно, что можно создать машину, которая будет его имитировать.
+
+---
+
+Главный исследователь, профессор математики Джон Маккарти, надеялся «продвигаться на основе предположения, что каждый аспект обучения или любой другой черты интеллекта может быть описан настолько точно, что можно создать машину, которая будет его имитировать». Среди участников был ещё один выдающийся учёный в этой области — Марвин Мински.
+
+Семинар считается началом и стимулом для обсуждений, включая «подъём символических методов, систем, ориентированных на ограниченные области (ранние экспертные системы), и дедуктивные системы против индуктивных систем» ([источник](https://wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop)).
+
+---
+## 1956 - 1974: «Золотые годы»
+
+С 1950-х годов до середины 1970-х оптимизм в отношении того, что ИИ сможет решить множество проблем, был на высоте. В 1967 году Марвин Мински уверенно заявил: «В течение одного поколения... проблема создания "искусственного интеллекта" будет в значительной степени решена». (Мински, Марвин (1967), Computation: Finite and Infinite Machines, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall)
+
+Исследования в области обработки естественного языка процветали, поиск становился более точным и мощным, а концепция «микромиров» была создана, где простые задачи выполнялись с использованием инструкций на естественном языке.
+
+---
+
+Исследования хорошо финансировались государственными агентствами, были достигнуты успехи в вычислениях и алгоритмах, и были созданы прототипы интеллектуальных машин. Некоторые из этих машин включают:
+
+* [Шейки, робот](https://wikipedia.org/wiki/Shakey_the_robot), который мог маневрировать и решать, как выполнять задачи «интеллектуально».
+
+    ![Шейки, интеллектуальный робот](../../../../translated_images/shakey.4dc17819c447c05bf4b52f76da0bdd28817d056fdb906252ec20124dd4cfa55e.ru.jpg)
+    > Шейки в 1972 году
+
+---
+
+* Элиза, ранний «чат-бот», могла общаться с людьми и выступать в роли примитивного «терапевта». Вы узнаете больше об Элизе в уроках по обработке естественного языка.
+
+    ![Элиза, бот](../../../../translated_images/eliza.84397454cda9559bb5ec296b5b8fff067571c0cccc5405f9c1ab1c3f105c075c.ru.png)
+    > Версия Элизы, чат-бота
+
+---
+
+* «Мир блоков» был примером микромира, где блоки можно было складывать и сортировать, а эксперименты по обучению машин принимать решения могли быть протестированы. Достижения, построенные с использованием библиотек, таких как [SHRDLU](https://wikipedia.org/wiki/SHRDLU), помогли продвинуть обработку языка.
+
+    [![Мир блоков с SHRDLU](https://img.youtube.com/vi/QAJz4YKUwqw/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=QAJz4YKUwqw "Мир блоков с SHRDLU")
+
+    > 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео: Мир блоков с SHRDLU
+
+---
+## 1974 - 1980: «Зима ИИ»
+
+К середине 1970-х стало очевидно, что сложность создания «интеллектуальных машин» была недооценена, а их обещания, учитывая доступную вычислительную мощность, были преувеличены. Финансирование сократилось, и уверенность в области снизилась. Некоторые проблемы, повлиявшие на уверенность, включают:
+---
+- **Ограничения**. Вычислительная мощность была слишком ограниченной.
+- **Комбинаторный взрыв**. Количество параметров, которые нужно было обучить, росло экспоненциально, по мере того как компьютерам задавали всё больше задач, без параллельного развития вычислительной мощности и возможностей.
+- **Недостаток данных**. Недостаток данных мешал процессу тестирования, разработки и совершенствования алгоритмов.
+- **Правильные ли вопросы мы задаём?**. Сами вопросы, которые задавались, начали подвергаться сомнению. Исследователи столкнулись с критикой своих подходов:
+  - Тесты Тьюринга подверглись сомнению, в частности, из-за теории «китайской комнаты», которая утверждала, что «программирование цифрового компьютера может создать видимость понимания языка, но не может привести к настоящему пониманию» ([источник](https://plato.stanford.edu/entries/chinese-room/)).
+  - Этика внедрения искусственного интеллекта, такого как «терапевт» Элиза, в общество была поставлена под вопрос.
+
+---
+
+В то же время начали формироваться различные школы мысли в области ИИ. Установилось разделение между практиками ["небрежного" и "аккуратного ИИ"](https://wikipedia.org/wiki/Neats_and_scruffies). _Небрежные_ лаборатории часами настраивали программы, пока не получали желаемые результаты. _Аккуратные_ лаборатории «сосредотачивались на логике и формальном решении задач». Элиза и SHRDLU были известными _небрежными_ системами. В 1980-х, когда возник спрос на воспроизводимость систем ML, _аккуратный_ подход постепенно вышел на передний план, поскольку его результаты более объяснимы.
+
+---
+## 1980-е: Экспертные системы
+
+По мере роста области её польза для бизнеса становилась всё более очевидной, и в 1980-х годах началось распространение «экспертных систем». «Экспертные системы были одними из первых действительно успешных форм программного обеспечения искусственного интеллекта (ИИ)» ([источник](https://wikipedia.org/wiki/Expert_system)).
+
+Этот тип системы является _гибридным_, частично состоящим из движка правил, определяющего бизнес-требования, и движка вывода, который использует систему правил для выведения новых фактов.
+
+В этот период также увеличилось внимание к нейронным сетям.
+
+---
+## 1987 - 1993: «Охлаждение ИИ»
+
+Распространение специализированного оборудования для экспертных систем имело неприятный эффект чрезмерной специализации. Рост персональных компьютеров также конкурировал с этими крупными, специализированными, централизованными системами. Началась демократизация вычислений, которая в конечном итоге проложила путь к современному взрыву больших данных.
+
+---
+## 1993 - 2011
+
+Этот период ознаменовал новую эпоху для ML и ИИ, которые смогли решить некоторые проблемы, вызванные ранее недостатком данных и вычислительной мощности. Объём данных начал быстро увеличиваться и становиться более доступным, как в положительном, так и в отрицательном смысле, особенно с появлением смартфонов около 2007 года. Вычислительная мощность росла экспоненциально, а алгоритмы развивались вместе с ней. Область начала приобретать зрелость, поскольку свободные дни прошлого начали кристаллизоваться в настоящую дисциплину.
+
+---
+## Сегодня
+
+Сегодня машинное обучение и ИИ затрагивают практически все аспекты нашей жизни. Этот период требует внимательного понимания рисков и потенциальных последствий этих алгоритмов для человеческой жизни. Как заявил Брэд Смит из Microsoft: «Информационные технологии поднимают вопросы, которые затрагивают основы защиты прав человека, такие как конфиденциальность и свобода выражения. Эти вопросы усиливают ответственность технологических компаний, создающих эти продукты. На наш взгляд, они также требуют вдумчивого государственного регулирования и разработки норм, касающихся приемлемого использования» ([источник](https://www.technologyreview.com/2019/12/18/102365/the-future-of-ais-impact-on-society/)).
+
+---
+
+Остаётся только гадать, что ждёт нас в будущем, но важно понимать эти компьютерные системы, а также программное обеспечение и алгоритмы, которые они используют. Мы надеемся, что эта учебная программа поможет вам лучше понять эту область, чтобы вы могли сделать собственные выводы.
+
+[![История глубокого обучения](https://img.youtube.com/vi/mTtDfKgLm54/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=mTtDfKgLm54 "История глубокого обучения")
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео: Янн Лекун рассказывает об истории глубокого обучения в этой лекции
+
+---
+## 🚀Задание
+
+Углубитесь в один из этих исторических моментов и узнайте больше о людях, стоящих за ними. Это удивительные личности, и ни одно научное открытие не было сделано в культурном вакууме. Что вы обнаружите?
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/4/)
+
+---
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Вот материалы для просмотра и прослушивания:
+
+[Этот подкаст, где Эми Бойд обсуждает эволюцию ИИ](http://runasradio.com/Shows/Show/739)
+
+[![История ИИ от Эми Бойд](https://img.youtube.com/vi/EJt3_bFYKss/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=EJt3_bFYKss "История ИИ от Эми Бойд")
+
+---
+
+## Задание
+
+[Создайте временную шкалу](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md b/translations/ru/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..7cc8ef34c
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "eb6e4d5afd1b21a57d2b9e6d0aac3969",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:33:50+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/2-history-of-ML/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Создайте временную шкалу
+
+## Инструкции
+
+Используя [этот репозиторий](https://github.com/Digital-Humanities-Toolkit/timeline-builder), создайте временную шкалу, посвященную какому-либо аспекту истории алгоритмов, математики, статистики, ИИ или машинного обучения, либо их сочетанию. Вы можете сосредоточиться на одной личности, одной идее или длительном периоде размышлений. Обязательно добавьте мультимедийные элементы.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерии | Превосходно                                      | Удовлетворительно                      | Требует улучшений                                                |
+| -------- | ------------------------------------------------ | --------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
+|          | Развернутая временная шкала представлена как страница GitHub | Код неполный и не развернут            | Временная шкала неполная, плохо исследована и не развернута      |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/1-Introduction/3-fairness/README.md b/translations/ru/1-Introduction/3-fairness/README.md
new file mode 100644
index 000000000..2e2f6f670
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/1-Introduction/3-fairness/README.md
@@ -0,0 +1,170 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "8f819813b2ca08ec7b9f60a2c9336045",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:20:39+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/3-fairness/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Создание решений машинного обучения с ответственным ИИ
+
+![Обзор ответственного ИИ в машинном обучении в виде скетчноута](../../../../translated_images/ml-fairness.ef296ebec6afc98a44566d7b6c1ed18dc2bf1115c13ec679bb626028e852fa1d.ru.png)  
+> Скетчноут от [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/5/)
+
+## Введение
+
+В этом курсе вы начнете узнавать, как машинное обучение влияет на нашу повседневную жизнь. Уже сейчас системы и модели участвуют в принятии решений в таких областях, как диагностика в здравоохранении, одобрение кредитов или выявление мошенничества. Поэтому важно, чтобы эти модели работали корректно и предоставляли надежные результаты. Как и любое программное обеспечение, системы ИИ могут не оправдать ожиданий или привести к нежелательным результатам. Именно поэтому важно понимать и объяснять поведение модели ИИ.
+
+Представьте, что может произойти, если данные, которые вы используете для создания моделей, не включают определенные демографические группы, такие как раса, пол, политические взгляды, религия, или непропорционально представляют их. А что, если результаты модели интерпретируются в пользу какой-то одной группы? Каковы последствия для приложения? Кроме того, что произойдет, если модель приведет к негативным результатам и нанесет вред людям? Кто несет ответственность за поведение системы ИИ? Эти вопросы мы будем исследовать в этом курсе.
+
+В этом уроке вы:
+
+- Осознаете важность справедливости в машинном обучении и связанных с этим рисков.
+- Познакомитесь с практикой изучения выбросов и необычных сценариев для обеспечения надежности и безопасности.
+- Поймете необходимость создания инклюзивных систем, которые учитывают интересы всех.
+- Узнаете, как важно защищать конфиденциальность и безопасность данных и людей.
+- Осознаете значимость прозрачности для объяснения поведения моделей ИИ.
+- Поймете, что ответственность является ключевым фактором для создания доверия к системам ИИ.
+
+## Предварительные знания
+
+Перед началом рекомендуется пройти курс "Принципы ответственного ИИ" и посмотреть видео по теме:
+
+Узнайте больше об ответственном ИИ, следуя этому [учебному курсу](https://docs.microsoft.com/learn/modules/responsible-ai-principles/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+[![Подход Microsoft к ответственному ИИ](https://img.youtube.com/vi/dnC8-uUZXSc/0.jpg)](https://youtu.be/dnC8-uUZXSc "Подход Microsoft к ответственному ИИ")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео: Подход Microsoft к ответственному ИИ
+
+## Справедливость
+
+Системы ИИ должны относиться ко всем справедливо и избегать различий в отношении схожих групп людей. Например, если системы ИИ дают рекомендации по медицинскому лечению, кредитным заявкам или трудоустройству, они должны предоставлять одинаковые рекомендации людям с похожими симптомами, финансовыми обстоятельствами или профессиональной квалификацией. Каждый из нас, как человек, имеет врожденные предвзятости, которые влияют на наши решения и действия. Эти предвзятости могут проявляться в данных, которые мы используем для обучения систем ИИ. Иногда это происходит непреднамеренно, и бывает сложно осознать, когда вы вводите предвзятость в данные.
+
+**"Несправедливость"** включает в себя негативные последствия или "ущерб" для группы людей, таких как те, кто определяется по расе, полу, возрасту или инвалидности. Основные виды ущерба, связанные со справедливостью, можно классифицировать следующим образом:
+
+- **Распределение**: например, если предпочтение отдается одному полу или этнической группе перед другой.
+- **Качество обслуживания**: если данные обучены для одного конкретного сценария, но реальность гораздо сложнее, это приводит к низкому качеству обслуживания. Например, дозатор мыла, который не может распознать людей с темной кожей. [Источник](https://gizmodo.com/why-cant-this-soap-dispenser-identify-dark-skin-1797931773)
+- **Оскорбление**: несправедливая критика или маркировка чего-либо или кого-либо. Например, технология распознавания изображений ошибочно пометила изображения темнокожих людей как горилл.
+- **Пере- или недопредставленность**: ситуация, когда определенная группа не представлена в какой-либо профессии, а любая услуга или функция, которая продолжает это поддерживать, наносит вред.
+- **Стереотипизация**: ассоциация определенной группы с заранее заданными характеристиками. Например, система перевода между английским и турецким может допускать ошибки из-за стереотипных ассоциаций с полом.
+
+![перевод на турецкий](../../../../translated_images/gender-bias-translate-en-tr.f185fd8822c2d4372912f2b690f6aaddd306ffbb49d795ad8d12a4bf141e7af0.ru.png)  
+> перевод на турецкий
+
+![перевод обратно на английский](../../../../translated_images/gender-bias-translate-tr-en.4eee7e3cecb8c70e13a8abbc379209bc8032714169e585bdeac75af09b1752aa.ru.png)  
+> перевод обратно на английский
+
+При проектировании и тестировании систем ИИ необходимо гарантировать, что ИИ справедлив и не запрограммирован на принятие предвзятых или дискриминационных решений, которые также запрещены для людей. Обеспечение справедливости в ИИ и машинном обучении остается сложной социотехнической задачей.
+
+### Надежность и безопасность
+
+Для создания доверия системы ИИ должны быть надежными, безопасными и последовательными как в обычных, так и в неожиданных условиях. Важно знать, как системы ИИ будут вести себя в различных ситуациях, особенно в аномальных. При создании решений ИИ необходимо уделять значительное внимание тому, как справляться с широким спектром обстоятельств, с которыми могут столкнуться эти решения. Например, самоуправляемый автомобиль должен ставить безопасность людей на первое место. Следовательно, ИИ, управляющий автомобилем, должен учитывать все возможные сценарии, такие как ночь, грозы или метели, дети, выбегающие на дорогу, домашние животные, дорожные работы и т. д. Насколько хорошо система ИИ справляется с широким спектром условий, отражает уровень подготовки, который разработчики и ученые данных вложили в проектирование и тестирование системы.
+
+> [🎥 Нажмите здесь, чтобы посмотреть видео: ](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vvIl)
+
+### Инклюзивность
+
+Системы ИИ должны быть разработаны так, чтобы вовлекать и поддерживать всех. При проектировании и внедрении систем ИИ ученые данных и разработчики ИИ выявляют и устраняют потенциальные барьеры в системе, которые могут непреднамеренно исключать людей. Например, в мире насчитывается 1 миллиард людей с инвалидностью. С развитием ИИ они могут легче получать доступ к информации и возможностям в повседневной жизни. Устранение барьеров создает возможности для инноваций и разработки продуктов ИИ с улучшенным пользовательским опытом, который приносит пользу всем.
+
+> [🎥 Нажмите здесь, чтобы посмотреть видео: инклюзивность в ИИ](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4vl9v)
+
+### Безопасность и конфиденциальность
+
+Системы ИИ должны быть безопасными и уважать конфиденциальность людей. Люди меньше доверяют системам, которые ставят под угрозу их конфиденциальность, информацию или жизнь. При обучении моделей машинного обучения мы полагаемся на данные для получения лучших результатов. При этом необходимо учитывать происхождение данных и их целостность. Например, были ли данные предоставлены пользователями или они были общедоступными? Далее, при работе с данными важно разрабатывать системы ИИ, которые могут защищать конфиденциальную информацию и противостоять атакам. По мере того как ИИ становится все более распространенным, защита конфиденциальности и обеспечение безопасности личной и деловой информации становятся все более важными и сложными. Вопросы конфиденциальности и безопасности данных требуют особого внимания, поскольку доступ к данным необходим для того, чтобы системы ИИ могли делать точные и обоснованные прогнозы и принимать решения о людях.
+
+> [🎥 Нажмите здесь, чтобы посмотреть видео: безопасность в ИИ](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF)
+
+- В отрасли достигнут значительный прогресс в области конфиденциальности и безопасности, во многом благодаря таким регуляциям, как GDPR (Общий регламент по защите данных).  
+- Однако в системах ИИ необходимо учитывать напряжение между необходимостью использования большего объема персональных данных для повышения персонализации и эффективности систем и конфиденциальностью.  
+- Как и с появлением подключенных компьютеров и интернета, мы наблюдаем значительный рост числа проблем безопасности, связанных с ИИ.  
+- В то же время ИИ используется для повышения уровня безопасности. Например, большинство современных антивирусных сканеров работают на основе эвристики ИИ.  
+- Необходимо, чтобы наши процессы работы с данными гармонично сочетались с последними практиками в области конфиденциальности и безопасности.  
+
+### Прозрачность
+
+Системы ИИ должны быть понятными. Важной частью прозрачности является объяснение поведения систем ИИ и их компонентов. Улучшение понимания систем ИИ требует, чтобы заинтересованные стороны понимали, как и почему они функционируют, чтобы можно было выявить потенциальные проблемы с производительностью, вопросы безопасности и конфиденциальности, предвзятость, исключающие практики или непреднамеренные результаты. Мы также считаем, что те, кто использует системы ИИ, должны быть честными и открытыми в отношении того, когда, почему и как они решают их использовать, а также ограничений этих систем. Например, если банк использует систему ИИ для поддержки своих решений по кредитованию, важно изучить результаты и понять, какие данные влияют на рекомендации системы. Правительства начинают регулировать ИИ в различных отраслях, поэтому ученые данных и организации должны объяснять, соответствует ли система ИИ нормативным требованиям, особенно в случае нежелательных результатов.
+
+> [🎥 Нажмите здесь, чтобы посмотреть видео: прозрачность в ИИ](https://www.microsoft.com/videoplayer/embed/RE4voJF)
+
+- Поскольку системы ИИ настолько сложны, трудно понять, как они работают и интерпретировать их результаты.  
+- Это отсутствие понимания влияет на то, как эти системы управляются, внедряются и документируются.  
+- Более важно, это отсутствие понимания влияет на решения, принимаемые на основе результатов, которые производят эти системы.  
+
+### Ответственность
+
+Люди, которые проектируют и внедряют системы ИИ, должны нести ответственность за то, как работают их системы. Необходимость ответственности особенно важна для технологий с чувствительным использованием, таких как распознавание лиц. В последнее время растет спрос на технологии распознавания лиц, особенно со стороны правоохранительных органов, которые видят потенциал этой технологии, например, в поиске пропавших детей. Однако эти технологии могут быть использованы правительством для ограничения основных свобод граждан, например, путем постоянного наблюдения за определенными людьми. Поэтому ученые данных и организации должны быть ответственными за то, как их системы ИИ влияют на людей или общество.
+
+[![Ведущий исследователь ИИ предупреждает о массовом наблюдении через распознавание лиц](../../../../translated_images/accountability.41d8c0f4b85b6231301d97f17a450a805b7a07aaeb56b34015d71c757cad142e.ru.png)](https://www.youtube.com/watch?v=Wldt8P5V6D0 "Подход Microsoft к ответственному ИИ")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео: Предупреждения о массовом наблюдении через распознавание лиц
+
+В конечном итоге один из самых больших вопросов для нашего поколения, как первого поколения, внедряющего ИИ в общество, заключается в том, как гарантировать, что компьютеры останутся подотчетными людям, и как гарантировать, что люди, проектирующие компьютеры, останутся подотчетными всем остальным.
+
+## Оценка воздействия
+
+Перед обучением модели машинного обучения важно провести оценку воздействия, чтобы понять цель системы ИИ, предполагаемое использование, место развертывания и тех, кто будет взаимодействовать с системой. Это помогает рецензентам или тестировщикам учитывать факторы, которые необходимо учитывать при выявлении потенциальных рисков и ожидаемых последствий.
+
+Основные области фокуса при проведении оценки воздействия:
+
+* **Негативное воздействие на людей**. Осознание любых ограничений, требований, неподдерживаемого использования или известных ограничений, которые могут повлиять на производительность системы, важно для предотвращения вреда людям.  
+* **Требования к данным**. Понимание того, как и где система будет использовать данные, позволяет рецензентам изучить любые требования к данным, которые необходимо учитывать (например, регуляции GDPR или HIPAA). Кроме того, важно проверить, достаточно ли источника или объема данных для обучения.  
+* **Резюме воздействия**. Составьте список потенциальных рисков, которые могут возникнуть при использовании системы. На протяжении всего жизненного цикла ML проверяйте, устранены ли выявленные проблемы.  
+* **Соответствие целям** для каждого из шести основных принципов. Оцените, достигнуты ли цели каждого из принципов и есть ли пробелы.  
+
+## Отладка с ответственным ИИ
+
+Как и отладка программного обеспечения, отладка системы ИИ — это необходимый процесс выявления и устранения проблем в системе. Существует множество факторов, которые могут повлиять на то, что модель не работает так, как ожидалось, или не соответствует принципам ответственного ИИ. Большинство традиционных метрик производительности моделей являются количественными агрегатами, которые недостаточны для анализа того, как модель нарушает принципы ответственного ИИ. Более того, модель машинного обучения — это "черный ящик", что затрудняет понимание того, что влияет на ее результаты, или объяснение ошибок. Позже в этом курсе мы узнаем, как использовать панель управления Responsible AI для отладки систем ИИ. Панель предоставляет комплексный инструмент для ученых данных и разработчиков ИИ для выполнения:
+
+* **Анализа ошибок**. Для выявления распределения ошибок модели, которые могут повлиять на справедливость или надежность системы.  
+* **Обзора модели**. Для обнаружения различий в производительности модели в разных когорт данных.  
+* **Анализа данных**. Для понимания распределения данных и выявления потенциальной предвзятости в данных, которая может привести к проблемам справедливости, инклюзивности и надежности.  
+* **Интерпретации модели**. Для понимания того, что влияет на прогнозы модели. Это помогает объяснить поведение модели, что важно для прозрачности и ответственности.  
+
+## 🚀 Задание
+
+Чтобы предотвратить возникновение вреда с самого начала, мы должны:
+
+- обеспечить разнообразие опыта и точек зрения среди людей, работающих над системами  
+- инвестировать в наборы данных, которые отражают разнообразие нашего общества  
+- разрабатывать лучшие методы на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения для выявления и исправления проблем ответственного ИИ  
+
+Подумайте о реальных сценариях, где недоверие к модели очевидно на этапе создания и использования модели. Что еще следует учитывать?
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/6/)  
+## Обзор и самостоятельное изучение  
+В этом уроке вы узнали основы концепций справедливости и несправедливости в машинном обучении.  
+
+Посмотрите этот семинар, чтобы углубиться в тему: 
+
+- В поисках ответственного ИИ: Применение принципов на практике, авторы Бесмира Нуши, Мехрнуш Самеки и Амит Шарма
+
+[![Responsible AI Toolbox: Открытая платформа для создания ответственного ИИ](https://img.youtube.com/vi/tGgJCrA-MZU/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=tGgJCrA-MZU "RAI Toolbox: Открытая платформа для создания ответственного ИИ")
+
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео: RAI Toolbox: Открытая платформа для создания ответственного ИИ, авторы Бесмира Нуши, Мехрнуш Самеки и Амит Шарма
+
+Также прочитайте: 
+
+- Центр ресурсов Microsoft по ответственному ИИ: [Responsible AI Resources – Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai-resources?activetab=pivot1%3aprimaryr4) 
+
+- Исследовательская группа Microsoft FATE: [FATE: Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics in AI - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/research/theme/fate/) 
+
+RAI Toolbox: 
+
+- [GitHub-репозиторий Responsible AI Toolbox](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox)
+
+Прочитайте о инструментах Azure Machine Learning для обеспечения справедливости:
+
+- [Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-fairness-ml?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 
+
+## Задание
+
+[Изучите RAI Toolbox](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность перевода, следует учитывать, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке должен рассматриваться как авторитетный источник. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/1-Introduction/3-fairness/assignment.md b/translations/ru/1-Introduction/3-fairness/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..1a4523f95
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/1-Introduction/3-fairness/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "dbda60e7b1fe5f18974e7858eff0004e",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:24:03+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/3-fairness/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Изучите инструменты ответственного ИИ
+
+## Инструкции
+
+В этом уроке вы узнали об инструментах ответственного ИИ, "проекте с открытым исходным кодом, созданном сообществом, чтобы помочь специалистам по данным анализировать и улучшать системы ИИ". Для этого задания изучите один из [ноутбуков](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox/blob/main/notebooks/responsibleaidashboard/getting-started.ipynb) из набора инструментов RAI и представьте свои выводы в виде статьи или презентации.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерии | Превосходно | Удовлетворительно | Требует улучшений |
+| -------- | ----------- | ----------------- | ----------------- |
+|          | Представлена статья или презентация PowerPoint, обсуждающая системы Fairlearn, выполненный ноутбук и выводы, сделанные на основе его выполнения | Представлена статья без выводов | Статья не представлена |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md b/translations/ru/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md
new file mode 100644
index 000000000..22653075f
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md
@@ -0,0 +1,132 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "dc4575225da159f2b06706e103ddba2a",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:25:12+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Техники машинного обучения
+
+Процесс создания, использования и поддержки моделей машинного обучения и данных, которые они используют, сильно отличается от многих других рабочих процессов разработки. В этом уроке мы разберем этот процесс и выделим основные техники, которые вам нужно знать. Вы:
+
+- Поймете процессы, лежащие в основе машинного обучения на высоком уровне.
+- Изучите базовые концепции, такие как «модели», «предсказания» и «обучающие данные».
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/7/)
+
+[![ML для начинающих - Техники машинного обучения](https://img.youtube.com/vi/4NGM0U2ZSHU/0.jpg)](https://youtu.be/4NGM0U2ZSHU "ML для начинающих - Техники машинного обучения")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео по этому уроку.
+
+## Введение
+
+На высоком уровне процесс создания машинного обучения (ML) состоит из нескольких шагов:
+
+1. **Определите вопрос**. Большинство процессов ML начинается с постановки вопроса, который нельзя ответить с помощью простой программы с условными операторами или движка на основе правил. Эти вопросы часто связаны с предсказаниями на основе набора данных.
+2. **Соберите и подготовьте данные**. Чтобы ответить на ваш вопрос, вам нужны данные. Качество и, иногда, количество ваших данных определят, насколько хорошо вы сможете ответить на первоначальный вопрос. Визуализация данных — важный аспект этого этапа. Этот этап также включает разделение данных на обучающую и тестовую группы для построения модели.
+3. **Выберите метод обучения**. В зависимости от вашего вопроса и характера данных вам нужно выбрать, как вы хотите обучить модель, чтобы она лучше отражала ваши данные и делала точные предсказания. Это часть процесса ML, которая требует специфических знаний и, часто, значительного количества экспериментов.
+4. **Обучите модель**. Используя обучающие данные, вы будете использовать различные алгоритмы для обучения модели распознавать шаблоны в данных. Модель может использовать внутренние веса, которые можно настроить, чтобы выделить определенные части данных для построения более качественной модели.
+5. **Оцените модель**. Вы используете данные, которые модель никогда не видела (ваши тестовые данные), чтобы проверить, как она работает.
+6. **Настройка параметров**. На основе производительности модели вы можете повторить процесс, используя разные параметры или переменные, которые контролируют поведение алгоритмов, используемых для обучения модели.
+7. **Предсказание**. Используйте новые входные данные, чтобы проверить точность вашей модели.
+
+## Какой вопрос задать
+
+Компьютеры особенно хорошо справляются с обнаружением скрытых закономерностей в данных. Эта способность очень полезна для исследователей, у которых есть вопросы о конкретной области, на которые нельзя легко ответить, создав движок на основе правил. Например, при актуарной задаче специалист по данным может создать правила, связанные со смертностью курильщиков и некурящих.
+
+Однако, когда в уравнение добавляется множество других переменных, модель ML может оказаться более эффективной для предсказания будущих показателей смертности на основе истории здоровья. Более радостный пример — предсказание погоды на апрель в определенном месте на основе данных, включающих широту, долготу, изменения климата, близость к океану, паттерны струйных течений и многое другое.
+
+✅ Эта [презентация](https://www2.cisl.ucar.edu/sites/default/files/2021-10/0900%20June%2024%20Haupt_0.pdf) о погодных моделях предлагает историческую перспективу использования ML в анализе погоды.  
+
+## Задачи перед созданием модели
+
+Перед началом создания модели необходимо выполнить несколько задач. Чтобы проверить ваш вопрос и сформировать гипотезу на основе предсказаний модели, вам нужно определить и настроить несколько элементов.
+
+### Данные
+
+Чтобы ответить на ваш вопрос с какой-либо степенью уверенности, вам нужно достаточное количество данных нужного типа. На этом этапе необходимо сделать два шага:
+
+- **Соберите данные**. Учитывая предыдущий урок о справедливости в анализе данных, собирайте данные с осторожностью. Учитывайте источники этих данных, любые присущие им предвзятости и документируйте их происхождение.
+- **Подготовьте данные**. Процесс подготовки данных включает несколько шагов. Возможно, вам нужно будет объединить данные и нормализовать их, если они поступают из разных источников. Вы можете улучшить качество и количество данных различными методами, такими как преобразование строк в числа (как мы делаем в [Кластеризации](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md)). Вы также можете генерировать новые данные на основе оригинальных (как мы делаем в [Классификации](../../4-Classification/1-Introduction/README.md)). Вы можете очистить и отредактировать данные (как мы сделаем перед уроком [Веб-приложения](../../3-Web-App/README.md)). Наконец, возможно, вам нужно будет рандомизировать и перемешать данные в зависимости от ваших методов обучения.
+
+✅ После сбора и обработки данных уделите время, чтобы понять, позволят ли они вам ответить на ваш вопрос. Возможно, данные не будут хорошо работать для вашей задачи, как мы обнаруживаем в уроках [Кластеризации](../../5-Clustering/1-Visualize/README.md)!
+
+### Признаки и целевая переменная
+
+[Признак](https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/an-introduction-to-variable-and-feature-selection) — это измеряемое свойство ваших данных. Во многих наборах данных он выражается как заголовок столбца, например, «дата», «размер» или «цвет». Переменная признака, обычно обозначаемая как `X` в коде, представляет входную переменную, которая будет использоваться для обучения модели.
+
+Целевая переменная — это то, что вы пытаетесь предсказать. Целевая переменная, обычно обозначаемая как `y` в коде, представляет ответ на вопрос, который вы пытаетесь задать вашим данным: в декабре, какого **цвета** тыквы будут самыми дешевыми? В Сан-Франциско, какие районы будут иметь лучшую **цену** на недвижимость? Иногда целевая переменная также называется меткой.
+
+### Выбор переменной признака
+
+🎓 **Выбор признаков и извлечение признаков** Как выбрать переменную для построения модели? Вы, вероятно, пройдете процесс выбора признаков или извлечения признаков, чтобы выбрать правильные переменные для наиболее производительной модели. Однако это не одно и то же: «Извлечение признаков создает новые признаки из функций оригинальных признаков, тогда как выбор признаков возвращает подмножество признаков.» ([источник](https://wikipedia.org/wiki/Feature_selection))
+
+### Визуализация данных
+
+Важным аспектом инструментария специалиста по данным является возможность визуализировать данные с помощью нескольких отличных библиотек, таких как Seaborn или MatPlotLib. Визуализация данных может позволить вам обнаружить скрытые корреляции, которые вы можете использовать. Ваши визуализации также могут помочь вам выявить предвзятость или несбалансированные данные (как мы обнаруживаем в [Классификации](../../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)).
+
+### Разделение набора данных
+
+Перед обучением вам нужно разделить набор данных на две или более части неравного размера, которые все еще хорошо представляют данные.
+
+- **Обучение**. Эта часть набора данных используется для обучения модели. Этот набор составляет большую часть оригинального набора данных.
+- **Тестирование**. Тестовый набор данных — это независимая группа данных, часто собранная из оригинальных данных, которую вы используете для подтверждения производительности построенной модели.
+- **Валидация**. Набор данных для валидации — это меньшая независимая группа примеров, которую вы используете для настройки гиперпараметров или архитектуры модели, чтобы улучшить модель. В зависимости от размера ваших данных и вопроса, который вы задаете, вам может не понадобиться создавать этот третий набор (как мы отмечаем в [Прогнозировании временных рядов](../../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)).
+
+## Создание модели
+
+Используя ваши обучающие данные, ваша цель — построить модель, или статистическое представление ваших данных, используя различные алгоритмы для **обучения**. Обучение модели позволяет ей анализировать данные и делать предположения о выявленных закономерностях, которые она подтверждает или отвергает.
+
+### Выбор метода обучения
+
+В зависимости от вашего вопроса и характера данных вы выберете метод обучения. Просматривая [документацию Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html) — которую мы используем в этом курсе — вы можете изучить множество способов обучения модели. В зависимости от вашего опыта вам, возможно, придется попробовать несколько разных методов, чтобы построить лучшую модель. Вы, вероятно, пройдете процесс, в котором специалисты по данным оценивают производительность модели, используя данные, которые она ранее не видела, проверяя точность, предвзятость и другие проблемы, ухудшающие качество, и выбирая наиболее подходящий метод обучения для поставленной задачи.
+
+### Обучение модели
+
+Имея обучающие данные, вы готовы «подогнать» их для создания модели. Вы заметите, что во многих библиотеках ML вы найдете код 'model.fit' — именно в этот момент вы передаете переменную признака в виде массива значений (обычно 'X') и целевую переменную (обычно 'y').
+
+### Оценка модели
+
+После завершения процесса обучения (для обучения большой модели может потребоваться много итераций, или «эпох») вы сможете оценить качество модели, используя тестовые данные для проверки ее производительности. Эти данные являются подмножеством оригинальных данных, которые модель ранее не анализировала. Вы можете вывести таблицу метрик о качестве вашей модели.
+
+🎓 **Подгонка модели**
+
+В контексте машинного обучения подгонка модели относится к точности функции модели, когда она пытается анализировать данные, с которыми она не знакома.
+
+🎓 **Недообучение** и **переобучение** — это распространенные проблемы, которые ухудшают качество модели, так как модель либо недостаточно хорошо, либо слишком хорошо подгоняет данные. Это приводит к тому, что модель делает предсказания либо слишком точно соответствующие, либо слишком слабо соответствующие обучающим данным. Переобученная модель слишком хорошо предсказывает обучающие данные, так как она слишком хорошо изучила детали и шум данных. Недообученная модель недостаточно точна, так как она не может точно анализировать ни обучающие данные, ни данные, которые она еще не «видела».
+
+![переобучение модели](../../../../translated_images/overfitting.1c132d92bfd93cb63240baf63ebdf82c30e30a0a44e1ad49861b82ff600c2b5c.ru.png)
+> Инфографика от [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+## Настройка параметров
+
+После завершения первоначального обучения наблюдайте за качеством модели и подумайте о ее улучшении, изменяя ее «гиперпараметры». Подробнее о процессе можно прочитать [в документации](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
+
+## Предсказание
+
+Это момент, когда вы можете использовать совершенно новые данные для проверки точности вашей модели. В «прикладной» среде ML, где вы создаете веб-активы для использования модели в производстве, этот процесс может включать сбор пользовательского ввода (например, нажатие кнопки), чтобы установить переменную и отправить ее в модель для вывода или оценки.
+
+В этих уроках вы узнаете, как использовать эти шаги для подготовки, создания, тестирования, оценки и предсказания — все действия специалиста по данным и многое другое, по мере вашего продвижения на пути к становлению «полноценным» инженером ML.
+
+---
+
+## 🚀Задача
+
+Нарисуйте блок-схему, отражающую шаги специалиста по ML. На каком этапе процесса вы видите себя сейчас? Где, по вашему мнению, вы столкнетесь с трудностями? Что кажется вам легким?
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/8/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Найдите в интернете интервью с специалистами по данным, которые рассказывают о своей ежедневной работе. Вот [одно](https://www.youtube.com/watch?v=Z3IjgbbCEfs).
+
+## Задание
+
+[Возьмите интервью у специалиста по данным](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md b/translations/ru/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..8c154ef74
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "70d65aeddc06170bc1aed5b27805f930",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:27:22+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Интервью с дата-сайентистом
+
+## Инструкции
+
+В вашей компании, в пользовательской группе или среди ваших друзей или однокурсников поговорите с кем-то, кто профессионально работает дата-сайентистом. Напишите короткое эссе (500 слов) об их повседневной работе. Являются ли они узкими специалистами или работают в формате "full stack"?
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерии | Превосходно                                                                         | Удовлетворительно                                                 | Требует улучшения     |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------- | --------------------- |
+|          | Эссе нужной длины, с указанием источников, представлено в формате .doc             | Эссе плохо оформлено или короче требуемой длины                  | Эссе не представлено |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/1-Introduction/README.md b/translations/ru/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7b8adb5ca
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "cf8ecc83f28e5b98051d2179eca08e08",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:19:15+00:00",
+  "source_file": "1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Введение в машинное обучение
+
+В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с основными концепциями, лежащими в основе машинного обучения, узнаете, что это такое, а также изучите его историю и методы, которые используют исследователи для работы в этой области. Давайте вместе исследуем этот новый мир машинного обучения!
+
+![глобус](../../../translated_images/globe.59f26379ceb40428672b4d9a568044618a2bf6292ecd53a5c481b90e3fa805eb.ru.jpg)  
+> Фото сделано <a href="https://unsplash.com/@bill_oxford?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Биллом Оксфордом</a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/globe?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+
+### Уроки
+
+1. [Введение в машинное обучение](1-intro-to-ML/README.md)  
+1. [История машинного обучения и ИИ](2-history-of-ML/README.md)  
+1. [Справедливость и машинное обучение](3-fairness/README.md)  
+1. [Методы машинного обучения](4-techniques-of-ML/README.md)  
+
+### Благодарности
+
+"Введение в машинное обучение" было написано с ♥️ командой, в которую вошли [Мухаммад Сакиб Хан Инан](https://twitter.com/Sakibinan), [Орнелла Алтуньян](https://twitter.com/ornelladotcom) и [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper).
+
+"История машинного обучения" была написана с ♥️ [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper) и [Эми Бойд](https://twitter.com/AmyKateNicho).
+
+"Справедливость и машинное обучение" было написано с ♥️ [Томоми Имура](https://twitter.com/girliemac).
+
+"Методы машинного обучения" были написаны с ♥️ [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper) и [Крисом Норингом](https://twitter.com/softchris).
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/1-Tools/README.md b/translations/ru/2-Regression/1-Tools/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ace5a2d85
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/1-Tools/README.md
@@ -0,0 +1,239 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6b1cb0e46d4c5b747eff6e3607642760",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:30:16+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Начало работы с Python и Scikit-learn для регрессионных моделей
+
+![Сводка по регрессиям в виде скетчноута](../../../../translated_images/ml-regression.4e4f70e3b3ed446e3ace348dec973e133fa5d3680fbc8412b61879507369b98d.ru.png)
+
+> Скетчноут от [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/9/)
+
+> ### [Этот урок доступен на R!](../../../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)
+
+## Введение
+
+В этих четырех уроках вы узнаете, как создавать регрессионные модели. Мы обсудим, для чего они нужны, чуть позже. Но прежде чем приступить, убедитесь, что у вас есть все необходимые инструменты для начала работы!
+
+В этом уроке вы научитесь:
+
+- Настраивать ваш компьютер для локальных задач машинного обучения.
+- Работать с Jupyter Notebook.
+- Использовать Scikit-learn, включая его установку.
+- Изучать линейную регрессию с помощью практического упражнения.
+
+## Установки и настройки
+
+[![Машинное обучение для начинающих - Настройка инструментов для создания моделей машинного обучения](https://img.youtube.com/vi/-DfeD2k2Kj0/0.jpg)](https://youtu.be/-DfeD2k2Kj0 "Машинное обучение для начинающих - Настройка инструментов для создания моделей машинного обучения")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео о настройке вашего компьютера для ML.
+
+1. **Установите Python**. Убедитесь, что [Python](https://www.python.org/downloads/) установлен на вашем компьютере. Вы будете использовать Python для многих задач в области науки о данных и машинного обучения. На большинстве компьютеров Python уже установлен. Также доступны полезные [Python Coding Packs](https://code.visualstudio.com/learn/educators/installers?WT.mc_id=academic-77952-leestott), которые упрощают настройку для некоторых пользователей.
+
+   Однако для некоторых задач может потребоваться одна версия Python, а для других — другая. Поэтому полезно работать в [виртуальной среде](https://docs.python.org/3/library/venv.html).
+
+2. **Установите Visual Studio Code**. Убедитесь, что Visual Studio Code установлен на вашем компьютере. Следуйте этим инструкциям для [установки Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) для базовой настройки. В этом курсе вы будете использовать Python в Visual Studio Code, поэтому вам может быть полезно освежить знания о том, как [настроить Visual Studio Code](https://docs.microsoft.com/learn/modules/python-install-vscode?WT.mc_id=academic-77952-leestott) для разработки на Python.
+
+   > Освойте Python, пройдя эту коллекцию [модулей Learn](https://docs.microsoft.com/users/jenlooper-2911/collections/mp1pagggd5qrq7?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+   >
+   > [![Настройка Python в Visual Studio Code](https://img.youtube.com/vi/yyQM70vi7V8/0.jpg)](https://youtu.be/yyQM70vi7V8 "Настройка Python в Visual Studio Code")
+   >
+   > 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео: использование Python в VS Code.
+
+3. **Установите Scikit-learn**, следуя [этим инструкциям](https://scikit-learn.org/stable/install.html). Поскольку вам нужно использовать Python 3, рекомендуется использовать виртуальную среду. Обратите внимание, что если вы устанавливаете эту библиотеку на Mac с процессором M1, на указанной странице есть специальные инструкции.
+
+4. **Установите Jupyter Notebook**. Вам нужно будет [установить пакет Jupyter](https://pypi.org/project/jupyter/).
+
+## Ваша среда разработки ML
+
+Вы будете использовать **ноутбуки** для разработки кода на Python и создания моделей машинного обучения. Этот тип файлов является распространенным инструментом для специалистов по данным, и их можно идентифицировать по расширению `.ipynb`.
+
+Ноутбуки предоставляют интерактивную среду, которая позволяет разработчику как писать код, так и добавлять заметки и документацию к коду, что особенно полезно для экспериментальных или исследовательских проектов.
+
+[![Машинное обучение для начинающих - Настройка Jupyter Notebook для создания регрессионных моделей](https://img.youtube.com/vi/7E-jC8FLA2E/0.jpg)](https://youtu.be/7E-jC8FLA2E "Машинное обучение для начинающих - Настройка Jupyter Notebook для создания регрессионных моделей")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео об этом упражнении.
+
+### Упражнение - работа с ноутбуком
+
+В этой папке вы найдете файл _notebook.ipynb_.
+
+1. Откройте _notebook.ipynb_ в Visual Studio Code.
+
+   Jupyter-сервер запустится с Python 3+. Вы найдете области ноутбука, которые можно `запустить`, то есть блоки кода. Вы можете запустить блок кода, выбрав значок, похожий на кнопку воспроизведения.
+
+2. Выберите значок `md` и добавьте немного markdown, а также следующий текст: **# Добро пожаловать в ваш ноутбук**.
+
+   Затем добавьте немного кода на Python.
+
+3. Введите **print('hello notebook')** в блоке кода.
+4. Нажмите стрелку, чтобы запустить код.
+
+   Вы должны увидеть напечатанное сообщение:
+
+    ```output
+    hello notebook
+    ```
+
+![VS Code с открытым ноутбуком](../../../../translated_images/notebook.4a3ee31f396b88325607afda33cadcc6368de98040ff33942424260aa84d75f2.ru.jpg)
+
+Вы можете чередовать ваш код с комментариями, чтобы документировать ноутбук.
+
+✅ Подумайте минуту, насколько отличается рабочая среда веб-разработчика от среды специалиста по данным.
+
+## Начало работы с Scikit-learn
+
+Теперь, когда Python настроен в вашей локальной среде, и вы освоились с Jupyter Notebook, давайте также освоимся с Scikit-learn (произносится как `сай`, как в слове `science`). Scikit-learn предоставляет [обширный API](https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#api-ref), который поможет вам выполнять задачи машинного обучения.
+
+Согласно их [веб-сайту](https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html), "Scikit-learn — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая поддерживает обучение с учителем и без учителя. Она также предоставляет различные инструменты для подгонки моделей, предобработки данных, выбора моделей и их оценки, а также множество других утилит."
+
+В этом курсе вы будете использовать Scikit-learn и другие инструменты для создания моделей машинного обучения для выполнения задач, которые мы называем "традиционным машинным обучением". Мы намеренно избегаем нейронных сетей и глубокого обучения, так как они лучше освещены в нашем предстоящем курсе "Искусственный интеллект для начинающих".
+
+Scikit-learn упрощает процесс создания моделей и их оценки для использования. Она в основном ориентирована на работу с числовыми данными и содержит несколько готовых наборов данных для обучения. Также она включает предустановленные модели, которые студенты могут попробовать. Давайте изучим процесс загрузки предустановленных данных и использования встроенного оценщика для первой модели машинного обучения с Scikit-learn на основе базовых данных.
+
+## Упражнение - ваш первый ноутбук с Scikit-learn
+
+> Этот учебник был вдохновлен [примером линейной регрессии](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_ols.html#sphx-glr-auto-examples-linear-model-plot-ols-py) на сайте Scikit-learn.
+
+[![Машинное обучение для начинающих - Ваш первый проект линейной регрессии на Python](https://img.youtube.com/vi/2xkXL5EUpS0/0.jpg)](https://youtu.be/2xkXL5EUpS0 "Машинное обучение для начинающих - Ваш первый проект линейной регрессии на Python")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео об этом упражнении.
+
+В файле _notebook.ipynb_, связанном с этим уроком, очистите все ячейки, нажав на значок "корзина".
+
+В этом разделе вы будете работать с небольшим набором данных о диабете, который встроен в Scikit-learn для учебных целей. Представьте, что вы хотите протестировать лечение для пациентов с диабетом. Модели машинного обучения могут помочь вам определить, какие пациенты лучше отреагируют на лечение, основываясь на комбинациях переменных. Даже очень базовая регрессионная модель, при визуализации, может показать информацию о переменных, которые помогут вам организовать теоретические клинические испытания.
+
+✅ Существует множество методов регрессии, и выбор подходящего зависит от вопроса, на который вы хотите ответить. Если вы хотите предсказать вероятный рост человека определенного возраста, вам подойдет линейная регрессия, так как вы ищете **числовое значение**. Если вас интересует, можно ли считать определенную кухню веганской, вы ищете **категориальное назначение**, и вам подойдет логистическая регрессия. Позже вы узнаете больше о логистической регрессии. Подумайте немного о вопросах, которые можно задать данным, и о том, какой из этих методов будет более подходящим.
+
+Давайте начнем.
+
+### Импорт библиотек
+
+Для этой задачи мы импортируем несколько библиотек:
+
+- **matplotlib**. Это полезный [инструмент для построения графиков](https://matplotlib.org/), который мы будем использовать для создания линейного графика.
+- **numpy**. [numpy](https://numpy.org/doc/stable/user/whatisnumpy.html) — это полезная библиотека для работы с числовыми данными в Python.
+- **sklearn**. Это библиотека [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html).
+
+Импортируйте библиотеки, которые помогут вам в выполнении задач.
+
+1. Добавьте импорт, введя следующий код:
+
+   ```python
+   import matplotlib.pyplot as plt
+   import numpy as np
+   from sklearn import datasets, linear_model, model_selection
+   ```
+
+   Здесь вы импортируете `matplotlib`, `numpy`, а также `datasets`, `linear_model` и `model_selection` из `sklearn`. `model_selection` используется для разделения данных на обучающие и тестовые наборы.
+
+### Набор данных о диабете
+
+Встроенный [набор данных о диабете](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#diabetes-dataset) включает 442 образца данных о диабете с 10 признаками, среди которых:
+
+- age: возраст в годах
+- bmi: индекс массы тела
+- bp: среднее артериальное давление
+- s1 tc: Т-клетки (тип белых кровяных клеток)
+
+✅ Этот набор данных включает концепцию "пола" как переменной, важной для исследований диабета. Многие медицинские наборы данных включают такую бинарную классификацию. Подумайте, как такие категории могут исключать определенные части населения из лечения.
+
+Теперь загрузите данные X и y.
+
+> 🎓 Помните, это обучение с учителем, и нам нужна целевая переменная 'y'.
+
+В новой ячейке кода загрузите набор данных о диабете, вызвав `load_diabetes()`. Параметр `return_X_y=True` указывает, что `X` будет матрицей данных, а `y` — целевой переменной регрессии.
+
+1. Добавьте команды print, чтобы показать форму матрицы данных и ее первый элемент:
+
+    ```python
+    X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)
+    print(X.shape)
+    print(X[0])
+    ```
+
+    То, что вы получаете в ответ, — это кортеж. Вы присваиваете два первых значения кортежа переменным `X` и `y` соответственно. Узнайте больше [о кортежах](https://wikipedia.org/wiki/Tuple).
+
+    Вы можете увидеть, что данные содержат 442 элемента, организованных в массивы по 10 элементов:
+
+    ```text
+    (442, 10)
+    [ 0.03807591  0.05068012  0.06169621  0.02187235 -0.0442235  -0.03482076
+    -0.04340085 -0.00259226  0.01990842 -0.01764613]
+    ```
+
+    ✅ Подумайте о связи между данными и целевой переменной регрессии. Линейная регрессия предсказывает отношения между признаками X и целевой переменной y. Можете ли вы найти [целевую переменную](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#diabetes-dataset) для набора данных о диабете в документации? Что демонстрирует этот набор данных, учитывая целевую переменную?
+
+2. Далее выберите часть этого набора данных для построения графика, выбрав 3-й столбец набора данных. Вы можете сделать это, используя оператор `:`, чтобы выбрать все строки, а затем выбрать 3-й столбец, используя индекс (2). Вы также можете преобразовать данные в 2D-массив — как требуется для построения графика — с помощью `reshape(n_rows, n_columns)`. Если один из параметров равен -1, соответствующее измерение вычисляется автоматически.
+
+   ```python
+   X = X[:, 2]
+   X = X.reshape((-1,1))
+   ```
+
+   ✅ В любой момент выводите данные на печать, чтобы проверить их форму.
+
+3. Теперь, когда данные готовы к построению графика, вы можете проверить, может ли машина определить логическую границу между числами в этом наборе данных. Для этого вам нужно разделить как данные (X), так и целевую переменную (y) на тестовые и обучающие наборы. Scikit-learn предоставляет простой способ сделать это; вы можете разделить тестовые данные в заданной точке.
+
+   ```python
+   X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.33)
+   ```
+
+4. Теперь вы готовы обучить вашу модель! Загрузите модель линейной регрессии и обучите ее на ваших обучающих наборах X и y, используя `model.fit()`:
+
+    ```python
+    model = linear_model.LinearRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    ```
+
+    ✅ `model.fit()` — это функция, которую вы увидите во многих библиотеках ML, таких как TensorFlow.
+
+5. Затем создайте предсказание, используя тестовые данные, с помощью функции `predict()`. Это будет использовано для построения линии между группами данных.
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    ```
+
+6. Теперь пришло время показать данные на графике. Matplotlib — очень полезный инструмент для этой задачи. Создайте диаграмму рассеяния всех тестовых данных X и y, а также используйте предсказание для построения линии в наиболее подходящем месте между группами данных модели.
+
+    ```python
+    plt.scatter(X_test, y_test,  color='black')
+    plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)
+    plt.xlabel('Scaled BMIs')
+    plt.ylabel('Disease Progression')
+    plt.title('A Graph Plot Showing Diabetes Progression Against BMI')
+    plt.show()
+    ```
+
+   ![диаграмма рассеяния, показывающая точки данных о диабете](../../../../translated_images/scatterplot.ad8b356bcbb33be68d54050e09b9b7bfc03e94fde7371f2609ae43f4c563b2d7.ru.png)
+✅ Подумайте немного о том, что здесь происходит. Прямая линия проходит через множество маленьких точек данных, но что именно она делает? Можете ли вы понять, как с помощью этой линии можно предсказать, где новая, ранее не виденная точка данных должна находиться относительно оси y на графике? Попробуйте описать практическое применение этой модели.
+
+Поздравляем, вы создали свою первую модель линейной регрессии, сделали с её помощью предсказание и отобразили его на графике!
+
+---
+## 🚀Задание
+
+Постройте график для другой переменной из этого набора данных. Подсказка: измените эту строку: `X = X[:,2]`. Учитывая целевую переменную этого набора данных, что вы можете узнать о прогрессировании диабета как заболевания?
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/10/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+В этом уроке вы работали с простой линейной регрессией, а не с унивариантной или множественной линейной регрессией. Почитайте немного о различиях между этими методами или посмотрите [это видео](https://www.coursera.org/lecture/quantifying-relationships-regression-models/linear-vs-nonlinear-categorical-variables-ai2Ef).
+
+Узнайте больше о концепции регрессии и подумайте, на какие вопросы можно ответить с помощью этой техники. Пройдите [этот учебный курс](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-regression-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott), чтобы углубить свои знания.
+
+## Задание
+
+[Другой набор данных](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/1-Tools/assignment.md b/translations/ru/2-Regression/1-Tools/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..f9506f931
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/1-Tools/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "74a5cf83e4ebc302afbcbc4f418afd0a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:33:16+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Регрессия с использованием Scikit-learn
+
+## Инструкции
+
+Ознакомьтесь с [датасетом Linnerud](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_linnerud.html#sklearn.datasets.load_linnerud) в библиотеке Scikit-learn. Этот набор данных содержит несколько [целевых переменных](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#linnerrud-dataset): "Он состоит из трех упражнений (данные) и трех физиологических (целевых) переменных, собранных у двадцати мужчин среднего возраста в фитнес-клубе".
+
+Своими словами опишите, как создать модель регрессии, которая будет отображать зависимость между объемом талии и количеством выполненных приседаний. Сделайте то же самое для других точек данных в этом наборе.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерии                       | Превосходно                        | Удовлетворительно             | Требуется улучшение         |
+| ------------------------------ | ----------------------------------- | ----------------------------- | -------------------------- |
+| Представлено описательное описание | Представлен хорошо написанный абзац | Представлено несколько предложений | Описание отсутствует        |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/1-Tools/notebook.ipynb b/translations/ru/2-Regression/1-Tools/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/ru/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md b/translations/ru/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..dd3b23495
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:33:48+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb b/translations/ru/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..225908929
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb
@@ -0,0 +1,447 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_1-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c18d3bd0bd8ae3878597e89dcd1fa5c1",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:08:12+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1-R.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YJUHCXqK57yz"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Введение в регрессию - Урок 1\n",
+    "\n",
+    "#### Понимание в контексте\n",
+    "\n",
+    "✅ Существует множество методов регрессии, и выбор подходящего зависит от того, какой ответ вы ищете. Если вы хотите предсказать вероятный рост человека определенного возраста, вам подойдет `линейная регрессия`, так как вы ищете **числовое значение**. Если вас интересует, следует ли считать определенный тип кухни веганским или нет, вы ищете **категориальное назначение**, и тогда вам подойдет `логистическая регрессия`. Позже вы узнаете больше о логистической регрессии. Подумайте немного о вопросах, которые можно задать данным, и о том, какой из этих методов будет наиболее подходящим.\n",
+    "\n",
+    "В этом разделе вы будете работать с [небольшим набором данных о диабете](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html). Представьте, что вы хотите протестировать лечение для пациентов с диабетом. Модели машинного обучения могут помочь определить, какие пациенты лучше отреагируют на лечение, основываясь на комбинациях переменных. Даже очень простая модель регрессии, визуализированная, может показать информацию о переменных, которая поможет вам организовать теоретические клинические испытания.\n",
+    "\n",
+    "Итак, приступим к выполнению этой задачи!\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/encouRage.jpg\"\n",
+    "   width=\"630\"/>\n",
+    "   <figcaption>Иллюстрация @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "<!--![Иллюстрация \\@allison_horst](../../../../../../translated_images/encouRage.e75d5fe0367fb9136b78104baf4e2032a7622bc42a2bc34c0ad36c294eeb83f5.ru.jpg)<br>Иллюстрация @allison_horst-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "LWNNzfqd6feZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 1. Загружаем наш набор инструментов\n",
+    "\n",
+    "Для выполнения этой задачи нам понадобятся следующие пакеты:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) — это [набор пакетов для R](https://www.tidyverse.org/packages), разработанный для того, чтобы сделать работу с данными быстрее, проще и увлекательнее!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) — это [фреймворк из пакетов](https://www.tidymodels.org/packages/) для моделирования и машинного обучения.\n",
+    "\n",
+    "Вы можете установить их с помощью следующей команды:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\"))`\n",
+    "\n",
+    "Скрипт ниже проверяет, установлены ли у вас необходимые для выполнения этого модуля пакеты, и автоматически устанавливает их, если каких-то не хватает.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "FIo2YhO26wI9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "Loading required package: pacman\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "cIA9fz9v7Dss",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "outputId": "2df7073b-86b2-4b32-cb86-0da605a0dc11"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Теперь давайте загрузим эти потрясающие пакеты и сделаем их доступными в нашей текущей R-сессии. (Это просто для иллюстрации, `pacman::p_load()` уже сделал это за вас)\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "gpO_P_6f9WUG"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# load the core Tidyverse packages\r\n",
+    "library(tidyverse)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# load the core Tidymodels packages\r\n",
+    "library(tidymodels)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "NLMycgG-9ezO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 2. Набор данных о диабете\n",
+    "\n",
+    "В этом упражнении мы продемонстрируем наши навыки регрессии, делая прогнозы на основе набора данных о диабете. [Набор данных о диабете](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.rwrite1.txt) включает `442 образца` данных, связанных с диабетом, с 10 предикторными переменными: `возраст`, `пол`, `индекс массы тела`, `среднее артериальное давление` и `шесть измерений сыворотки крови`, а также переменную результата `y`: количественную меру прогрессирования заболевания через год после исходного уровня.\n",
+    "\n",
+    "|Количество наблюдений|442|\n",
+    "|----------------------|:---|\n",
+    "|Количество предикторов|Первые 10 столбцов являются числовыми предикторами|\n",
+    "|Результат/Цель|11-й столбец — это количественная мера прогрессирования заболевания через год после исходного уровня|\n",
+    "|Информация о предикторах|- возраст в годах\n",
+    "||- пол\n",
+    "||- bmi индекс массы тела\n",
+    "||- bp среднее артериальное давление\n",
+    "||- s1 tc, общий уровень холестерина в сыворотке\n",
+    "||- s2 ldl, липопротеины низкой плотности\n",
+    "||- s3 hdl, липопротеины высокой плотности\n",
+    "||- s4 tch, общий холестерин / HDL\n",
+    "||- s5 ltg, возможно, логарифм уровня триглицеридов в сыворотке\n",
+    "||- s6 glu, уровень сахара в крови|\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 Помните, это обучение с учителем, и нам нужна целевая переменная с именем 'y'.\n",
+    "\n",
+    "Прежде чем вы сможете работать с данными в R, необходимо импортировать данные в память R или установить соединение с данными, чтобы R мог получить к ним удаленный доступ.\n",
+    "\n",
+    "> Пакет [readr](https://readr.tidyverse.org/), который является частью Tidyverse, предоставляет быстрый и удобный способ чтения прямоугольных данных в R.\n",
+    "\n",
+    "Теперь давайте загрузим набор данных о диабете, предоставленный по следующему URL-адресу: <https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html>\n",
+    "\n",
+    "Также мы проведем проверку данных с помощью `glimpse()` и отобразим первые 5 строк с помощью `slice()`.\n",
+    "\n",
+    "Прежде чем двигаться дальше, давайте познакомимся с чем-то, что вы будете часто встречать в коде R 🥁🥁: оператор pipe `%>%`\n",
+    "\n",
+    "Оператор pipe (`%>%`) выполняет операции в логической последовательности, передавая объект в функцию или выражение вызова. Вы можете представить оператор pipe как выражение \"а затем\" в вашем коде.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "KM6iXLH996Cl"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Import the data set\r\n",
+    "diabetes <- read_table2(file = \"https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.rwrite1.txt\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\r\n",
+    "glimpse(diabetes)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Select the first 5 rows of the data\r\n",
+    "diabetes %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Z1geAMhM-bSP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "`glimpse()` показывает, что этот набор данных содержит 442 строки и 11 столбцов, причем все столбцы имеют тип данных `double`.\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "> `glimpse()` и `slice()` — это функции из пакета [`dplyr`](https://dplyr.tidyverse.org/). Dplyr, являющийся частью Tidyverse, представляет собой грамматику манипуляции данными, предоставляющую набор удобных глаголов, которые помогают решать наиболее распространенные задачи обработки данных.\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "Теперь, когда у нас есть данные, давайте сосредоточимся на одной характеристике (`bmi`) для выполнения этого упражнения. Для этого нам нужно выбрать нужные столбцы. Как это сделать?\n",
+    "\n",
+    "Функция [`dplyr::select()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/select.html) позволяет *выбирать* (и при необходимости переименовывать) столбцы в датафрейме.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UwjVT1Hz-c3Z"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select predictor feature `bmi` and outcome `y`\r\n",
+    "diabetes_select <- diabetes %>% \r\n",
+    "  select(c(bmi, y))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the first 5 rows\r\n",
+    "diabetes_select %>% \r\n",
+    "  slice(1:10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RDY1oAKI-m80"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 3. Обучающие и тестовые данные\n",
+    "\n",
+    "В задачах с учителем обычно принято *разделять* данные на два подмножества: (как правило, большее) множество для обучения модели и меньшее \"резервное\" множество, чтобы оценить, как модель справилась с задачей.\n",
+    "\n",
+    "Теперь, когда у нас есть подготовленные данные, мы можем проверить, сможет ли машина помочь определить логическое разделение чисел в этом наборе данных. Мы можем использовать пакет [rsample](https://tidymodels.github.io/rsample/), который является частью фреймворка Tidymodels, чтобы создать объект, содержащий информацию о том, *как* разделить данные, а затем две дополнительные функции rsample, чтобы извлечь созданные обучающие и тестовые наборы:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "SDk668xK-tc3"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\r\n",
+    "# Split 67% of the data for training and the rest for tesing\r\n",
+    "diabetes_split <- diabetes_select %>% \r\n",
+    "  initial_split(prop = 0.67)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Extract the resulting train and test sets\r\n",
+    "diabetes_train <- training(diabetes_split)\r\n",
+    "diabetes_test <- testing(diabetes_split)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the first 3 rows of the training set\r\n",
+    "diabetes_train %>% \r\n",
+    "  slice(1:10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "EqtHx129-1h-"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 4. Обучение модели линейной регрессии с помощью Tidymodels\n",
+    "\n",
+    "Теперь мы готовы обучить нашу модель!\n",
+    "\n",
+    "В Tidymodels модели задаются с помощью `parsnip()`, где указываются три ключевых аспекта:\n",
+    "\n",
+    "-   **Тип модели** различает такие модели, как линейная регрессия, логистическая регрессия, модели деревьев решений и другие.\n",
+    "\n",
+    "-   **Режим модели** включает общие варианты, такие как регрессия и классификация; некоторые типы моделей поддерживают оба режима, а некоторые только один.\n",
+    "\n",
+    "-   **Движок модели** — это вычислительный инструмент, который будет использоваться для подгонки модели. Часто это R-пакеты, такие как **`\"lm\"`** или **`\"ranger\"`**.\n",
+    "\n",
+    "Эта информация о модели фиксируется в спецификации модели, так что давайте создадим её!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "sBOS-XhB-6v7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Build a linear model specification\r\n",
+    "lm_spec <- \r\n",
+    "  # Type\r\n",
+    "  linear_reg() %>% \r\n",
+    "  # Engine\r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \r\n",
+    "  # Mode\r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the model specification\r\n",
+    "lm_spec"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "20OwEw20--t3"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "После того как модель *определена*, её можно `оценить` или `обучить` с помощью функции [`fit()`](https://parsnip.tidymodels.org/reference/fit.html), обычно используя формулу и некоторые данные.\n",
+    "\n",
+    "`y ~ .` означает, что мы будем подбирать `y` как предсказываемую величину/цель, объясняемую всеми предикторами/признаками, то есть `.` (в данном случае у нас есть только один предиктор: `bmi`).\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "_oDHs89k_CJj"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Build a linear model specification\r\n",
+    "lm_spec <- linear_reg() %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>%\r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Train a linear regression model\r\n",
+    "lm_mod <- lm_spec %>% \r\n",
+    "  fit(y ~ ., data = diabetes_train)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the model\r\n",
+    "lm_mod"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YlsHqd-q_GJQ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Из вывода модели мы можем увидеть коэффициенты, полученные в процессе обучения. Они представляют собой коэффициенты линии наилучшего соответствия, которая обеспечивает минимальную общую ошибку между фактической и предсказанной переменной.\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "## 5. Сделайте прогнозы на тестовом наборе данных\n",
+    "\n",
+    "Теперь, когда мы обучили модель, мы можем использовать её для предсказания прогрессирования заболевания y на тестовом наборе данных с помощью [parsnip::predict()](https://parsnip.tidymodels.org/reference/predict.model_fit.html). Это будет использовано для проведения линии между группами данных.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kGZ22RQj_Olu"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make predictions for the test set\r\n",
+    "predictions <- lm_mod %>% \r\n",
+    "  predict(new_data = diabetes_test)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print out some of the predictions\r\n",
+    "predictions %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "nXHbY7M2_aao"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ура! 💃🕺 Мы только что обучили модель и использовали её для предсказаний!\n",
+    "\n",
+    "При выполнении предсказаний принято в tidymodels всегда создавать tibble/таблицу данных с результатами, где используются стандартизированные названия столбцов. Это упрощает объединение исходных данных и предсказаний в удобный формат для последующих операций, таких как построение графиков.\n",
+    "\n",
+    "`dplyr::bind_cols()` эффективно объединяет несколько таблиц данных по столбцам.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "R_JstwUY_bIs"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Combine the predictions and the original test set\r\n",
+    "results <- diabetes_test %>% \r\n",
+    "  bind_cols(predictions)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "results %>% \r\n",
+    "  slice(1:5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RybsMJR7_iI8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 6. Построение результатов моделирования\n",
+    "\n",
+    "Теперь пришло время увидеть это визуально 📈. Мы создадим диаграмму рассеяния для всех значений `y` и `bmi` из тестового набора, а затем используем предсказания, чтобы провести линию в наиболее подходящем месте между группировками данных модели.\n",
+    "\n",
+    "R предлагает несколько систем для построения графиков, но `ggplot2` является одной из самых элегантных и универсальных. Этот инструмент позволяет создавать графики, **комбинируя независимые компоненты**.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "XJbYbMZW_n_s"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set a theme for the plot\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "# Create a scatter plot\r\n",
+    "results %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = bmi)) +\r\n",
+    "  # Add a scatter plot\r\n",
+    "  geom_point(aes(y = y), size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Add a line plot\r\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"blue\", size = 1.5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "R9tYp3VW_sTn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "✅ Подумайте, что здесь происходит. Прямая линия проходит через множество маленьких точек данных, но что именно она делает? Можете ли вы понять, как эта линия может помочь предсказать, где новый, ранее не виденный, точка данных должна находиться относительно оси y графика? Попробуйте описать практическое применение этой модели словами.\n",
+    "\n",
+    "Поздравляем, вы создали свою первую модель линейной регрессии, сделали предсказание с её помощью и отобразили его на графике!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zrPtHIxx_tNI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..2d1717d8d
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,673 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Импортировать необходимые библиотеки\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from sklearn import datasets, linear_model, model_selection\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Загрузите набор данных о диабете, разделенный на данные `X` и признаки `y`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442, 10)\n",
+      "[ 0.03807591  0.05068012  0.06169621  0.02187239 -0.0442235  -0.03482076\n",
+      " -0.04340085 -0.00259226  0.01990749 -0.01764613]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)\n",
+    "print(X.shape)\n",
+    "print(X[0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Выберите только одну функцию для этой задачи\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442,)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Selecting the 3rd feature\n",
+    "X = X[:, 2]\n",
+    "print(X.shape)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(442, 1)\n",
+      "[[ 0.06169621]\n",
+      " [-0.05147406]\n",
+      " [ 0.04445121]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.08380842]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.02884001]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.04229559]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [-0.05686312]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [ 0.03582872]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.07734155]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [ 0.04445121]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.12528712]\n",
+      " [-0.05039625]\n",
+      " [-0.06332999]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.02289497]\n",
+      " [ 0.01103904]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.06764124]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [ 0.06816308]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.0730303 ]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.0250506 ]\n",
+      " [-0.04931844]\n",
+      " [ 0.04121778]\n",
+      " [-0.06332999]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [-0.01482845]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.07518593]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.04824063]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [ 0.0519959 ]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [-0.01698407]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.06440781]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [ 0.04121778]\n",
+      " [ 0.06492964]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [-0.07626374]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.11019775]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.05846277]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [ 0.08109682]\n",
+      " [ 0.0347509 ]\n",
+      " [ 0.02397278]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.06117437]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [ 0.09618619]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [-0.02129532]\n",
+      " [-0.05362969]\n",
+      " [ 0.0433734 ]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [-0.0816528 ]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [ 0.11127556]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.04768465]\n",
+      " [ 0.01211685]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.04660684]\n",
+      " [ 0.12852056]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [ 0.0703187 ]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [-0.04392938]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.0433734 ]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [ 0.06385183]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.07247433]\n",
+      " [-0.0191397 ]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [-0.06009656]\n",
+      " [ 0.06924089]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [-0.02668438]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.07949718]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [ 0.02720622]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [-0.04285156]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [ 0.02397278]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.04229559]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.05901875]\n",
+      " [ 0.0250506 ]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.00349435]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.04660684]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.01806189]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [ 0.03690653]\n",
+      " [ 0.00349435]\n",
+      " [-0.07087468]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.09403057]\n",
+      " [ 0.03582872]\n",
+      " [ 0.03151747]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.06656343]\n",
+      " [ 0.03259528]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.00026092]\n",
+      " [ 0.03690653]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.01482845]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [-0.06871905]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [ 0.07462995]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.03530688]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [-0.0816528 ]\n",
+      " [ 0.04768465]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [ 0.09834182]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [ 0.05630715]\n",
+      " [-0.06548562]\n",
+      " [ 0.16085492]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.04177375]\n",
+      " [ 0.12744274]\n",
+      " [-0.07734155]\n",
+      " [ 0.02828403]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [-0.06225218]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.03207344]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.00888341]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [-0.05901875]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.0902753 ]\n",
+      " [-0.00512814]\n",
+      " [-0.05255187]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.01698407]\n",
+      " [ 0.05522933]\n",
+      " [ 0.07678558]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.02237314]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.06117437]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [-0.0374625 ]\n",
+      " [-0.01375064]\n",
+      " [ 0.07355214]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.03367309]\n",
+      " [ 0.0347509 ]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [-0.00189471]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.06492964]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [ 0.05307371]\n",
+      " [ 0.04013997]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [ 0.01427248]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.00457217]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [ 0.0519959 ]\n",
+      " [ 0.06169621]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [-0.00836158]\n",
+      " [ 0.114509  ]\n",
+      " [ 0.06708527]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.03043966]\n",
+      " [-0.02560657]\n",
+      " [ 0.10480869]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.04716281]\n",
+      " [-0.04824063]\n",
+      " [ 0.08540807]\n",
+      " [-0.01267283]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [-0.01375064]\n",
+      " [ 0.05954058]\n",
+      " [ 0.02181716]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [ 0.01750591]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.02021751]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.07195249]\n",
+      " [-0.05578531]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.04984027]\n",
+      " [-0.08488624]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.02073935]\n",
+      " [-0.00728377]\n",
+      " [ 0.10480869]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.00620595]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.13714305]\n",
+      " [ 0.17055523]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [ 0.03798434]\n",
+      " [-0.05794093]\n",
+      " [-0.00943939]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.0105172 ]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [-0.00297252]\n",
+      " [ 0.06816308]\n",
+      " [ 0.00996123]\n",
+      " [ 0.00241654]\n",
+      " [-0.03854032]\n",
+      " [ 0.02612841]\n",
+      " [-0.08919748]\n",
+      " [ 0.06061839]\n",
+      " [-0.02884001]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.0191397 ]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [ 0.06924089]\n",
+      " [-0.06979687]\n",
+      " [-0.02991782]\n",
+      " [-0.046085  ]\n",
+      " [ 0.01858372]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [-0.00405033]\n",
+      " [ 0.01535029]\n",
+      " [ 0.02289497]\n",
+      " [ 0.04552903]\n",
+      " [-0.04500719]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [ 0.097264  ]\n",
+      " [ 0.05415152]\n",
+      " [ 0.12313149]\n",
+      " [-0.08057499]\n",
+      " [ 0.09295276]\n",
+      " [-0.05039625]\n",
+      " [-0.01159501]\n",
+      " [-0.0277622 ]\n",
+      " [ 0.05846277]\n",
+      " [ 0.08540807]\n",
+      " [-0.00081689]\n",
+      " [ 0.00672779]\n",
+      " [ 0.00888341]\n",
+      " [ 0.08001901]\n",
+      " [ 0.07139652]\n",
+      " [-0.02452876]\n",
+      " [-0.0547075 ]\n",
+      " [-0.03638469]\n",
+      " [ 0.0164281 ]\n",
+      " [ 0.07786339]\n",
+      " [-0.03961813]\n",
+      " [ 0.01103904]\n",
+      " [-0.04069594]\n",
+      " [-0.03422907]\n",
+      " [ 0.00564998]\n",
+      " [ 0.08864151]\n",
+      " [-0.03315126]\n",
+      " [-0.05686312]\n",
+      " [-0.03099563]\n",
+      " [ 0.05522933]\n",
+      " [-0.06009656]\n",
+      " [ 0.00133873]\n",
+      " [-0.02345095]\n",
+      " [-0.07410811]\n",
+      " [ 0.01966154]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [-0.01590626]\n",
+      " [ 0.03906215]\n",
+      " [-0.0730303 ]]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#Reshaping to get a 2D array\n",
+    "X = X.reshape(-1, 1)\n",
+    "print(X.shape)\n",
+    "print(X)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.33)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Выберите модель и обучите её на тренировочных данных\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<style>#sk-container-id-1 {color: black;background-color: white;}#sk-container-id-1 pre{padding: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable {background-color: white;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label {cursor: pointer;display: block;width: 100%;margin-bottom: 0;padding: 0.3em;box-sizing: border-box;text-align: center;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label-arrow:before {content: \"▸\";float: left;margin-right: 0.25em;color: #696969;}#sk-container-id-1 label.sk-toggleable__label-arrow:hover:before {color: black;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator:hover label.sk-toggleable__label-arrow:before {color: black;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable__content {max-height: 0;max-width: 0;overflow: hidden;text-align: left;background-color: #f0f8ff;}#sk-container-id-1 div.sk-toggleable__content pre {margin: 0.2em;color: black;border-radius: 0.25em;background-color: #f0f8ff;}#sk-container-id-1 input.sk-toggleable__control:checked~div.sk-toggleable__content {max-height: 200px;max-width: 100%;overflow: auto;}#sk-container-id-1 input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label-arrow:before {content: \"▾\";}#sk-container-id-1 div.sk-estimator input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-label input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 input.sk-hidden--visually {border: 0;clip: rect(1px 1px 1px 1px);clip: rect(1px, 1px, 1px, 1px);height: 1px;margin: -1px;overflow: hidden;padding: 0;position: absolute;width: 1px;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator {font-family: monospace;background-color: #f0f8ff;border: 1px dotted black;border-radius: 0.25em;box-sizing: border-box;margin-bottom: 0.5em;}#sk-container-id-1 div.sk-estimator:hover {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item::after {content: \"\";width: 100%;border-bottom: 1px solid gray;flex-grow: 1;}#sk-container-id-1 div.sk-label:hover label.sk-toggleable__label {background-color: #d4ebff;}#sk-container-id-1 div.sk-serial::before {content: \"\";position: absolute;border-left: 1px solid gray;box-sizing: border-box;top: 0;bottom: 0;left: 50%;z-index: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-serial {display: flex;flex-direction: column;align-items: center;background-color: white;padding-right: 0.2em;padding-left: 0.2em;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-item {position: relative;z-index: 1;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel {display: flex;align-items: stretch;justify-content: center;background-color: white;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-item::before, #sk-container-id-1 div.sk-parallel-item::before {content: \"\";position: absolute;border-left: 1px solid gray;box-sizing: border-box;top: 0;bottom: 0;left: 50%;z-index: -1;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item {display: flex;flex-direction: column;z-index: 1;position: relative;background-color: white;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:first-child::after {align-self: flex-end;width: 50%;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:last-child::after {align-self: flex-start;width: 50%;}#sk-container-id-1 div.sk-parallel-item:only-child::after {width: 0;}#sk-container-id-1 div.sk-dashed-wrapped {border: 1px dashed gray;margin: 0 0.4em 0.5em 0.4em;box-sizing: border-box;padding-bottom: 0.4em;background-color: white;}#sk-container-id-1 div.sk-label label {font-family: monospace;font-weight: bold;display: inline-block;line-height: 1.2em;}#sk-container-id-1 div.sk-label-container {text-align: center;}#sk-container-id-1 div.sk-container {/* jupyter's `normalize.less` sets `[hidden] { display: none; }` but bootstrap.min.css set `[hidden] { display: none !important; }` so we also need the `!important` here to be able to override the default hidden behavior on the sphinx rendered scikit-learn.org. See: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/21755 */display: inline-block !important;position: relative;}#sk-container-id-1 div.sk-text-repr-fallback {display: none;}</style><div id=\"sk-container-id-1\" class=\"sk-top-container\"><div class=\"sk-text-repr-fallback\"><pre>LinearRegression()</pre><b>In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook. <br />On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.</b></div><div class=\"sk-container\" hidden><div class=\"sk-item\"><div class=\"sk-estimator sk-toggleable\"><input class=\"sk-toggleable__control sk-hidden--visually\" id=\"sk-estimator-id-1\" type=\"checkbox\" checked><label for=\"sk-estimator-id-1\" class=\"sk-toggleable__label sk-toggleable__label-arrow\">LinearRegression</label><div class=\"sk-toggleable__content\"><pre>LinearRegression()</pre></div></div></div></div></div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "LinearRegression()"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "model = linear_model.LinearRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Используйте тестовые данные для предсказания линии\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Отобразить результаты на графике\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.scatter(X_test, y_test,  color='black')\n",
+    "plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "16ff1a974f6e4348e869e4a7d366b86a",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:05:56+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/1-Tools/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/2-Data/README.md b/translations/ru/2-Regression/2-Data/README.md
new file mode 100644
index 000000000..120b667a4
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/2-Data/README.md
@@ -0,0 +1,226 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a683e1fe430bb0d4a10b68f6ca15e0a6",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:34:50+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Построение модели регрессии с использованием Scikit-learn: подготовка и визуализация данных
+
+![Инфографика визуализации данных](../../../../translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.ru.png)
+
+Инфографика от [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/11/)
+
+> ### [Этот урок доступен на R!](../../../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)
+
+## Введение
+
+Теперь, когда вы настроили инструменты, необходимые для создания моделей машинного обучения с использованием Scikit-learn, вы готовы начать задавать вопросы вашим данным. Работая с данными и применяя решения ML, очень важно уметь задавать правильные вопросы, чтобы максимально раскрыть потенциал вашего набора данных.
+
+В этом уроке вы узнаете:
+
+- Как подготовить данные для построения модели.
+- Как использовать Matplotlib для визуализации данных.
+
+## Задаем правильные вопросы к данным
+
+Вопрос, на который вы хотите получить ответ, определяет, какие типы алгоритмов машинного обучения вы будете использовать. А качество ответа будет сильно зависеть от характера ваших данных.
+
+Посмотрите на [данные](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv), предоставленные для этого урока. Вы можете открыть этот .csv файл в VS Code. Быстрый просмотр сразу показывает, что есть пропуски, а также смесь строковых и числовых данных. Также есть странный столбец под названием 'Package', где данные представляют собой смесь значений, таких как 'sacks', 'bins' и другие. Данные, на самом деле, немного хаотичны.
+
+[![ML для начинающих - Как анализировать и очищать набор данных](https://img.youtube.com/vi/5qGjczWTrDQ/0.jpg)](https://youtu.be/5qGjczWTrDQ "ML для начинающих - Как анализировать и очищать набор данных")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео о подготовке данных для этого урока.
+
+На самом деле, редко предоставляется набор данных, который полностью готов к использованию для создания модели машинного обучения "из коробки". В этом уроке вы узнаете, как подготовить необработанный набор данных с использованием стандартных библиотек Python. Вы также изучите различные методы визуализации данных.
+
+## Пример: "рынок тыкв"
+
+В этой папке вы найдете .csv файл в корневой папке `data` под названием [US-pumpkins.csv](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv), который включает 1757 строк данных о рынке тыкв, сгруппированных по городам. Это необработанные данные, извлеченные из [Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice), распространяемых Министерством сельского хозяйства США.
+
+### Подготовка данных
+
+Эти данные находятся в открытом доступе. Их можно загрузить в виде множества отдельных файлов, по городам, с сайта USDA. Чтобы избежать слишком большого количества отдельных файлов, мы объединили все данные по городам в одну таблицу, таким образом мы уже немного _подготовили_ данные. Теперь давайте посмотрим на них поближе.
+
+### Данные о тыквах - первые выводы
+
+Что вы замечаете в этих данных? Вы уже видели, что есть смесь строк, чисел, пропусков и странных значений, которые нужно интерпретировать.
+
+Какой вопрос можно задать этим данным, используя метод регрессии? Например, "Предсказать цену тыквы, продаваемой в определенный месяц". Снова взглянув на данные, вы увидите, что нужно внести некоторые изменения, чтобы создать структуру данных, необходимую для выполнения задачи.
+
+## Упражнение - анализ данных о тыквах
+
+Давайте используем [Pandas](https://pandas.pydata.org/) (название означает `Python Data Analysis`), инструмент, очень полезный для обработки данных, чтобы проанализировать и подготовить данные о тыквах.
+
+### Сначала проверьте наличие пропущенных дат
+
+Сначала вам нужно предпринять шаги для проверки пропущенных дат:
+
+1. Преобразуйте даты в формат месяца (это даты США, формат `MM/DD/YYYY`).
+2. Извлеките месяц в новый столбец.
+
+Откройте файл _notebook.ipynb_ в Visual Studio Code и импортируйте таблицу в новый датафрейм Pandas.
+
+1. Используйте функцию `head()`, чтобы просмотреть первые пять строк.
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')
+    pumpkins.head()
+    ```
+
+    ✅ Какую функцию вы бы использовали, чтобы просмотреть последние пять строк?
+
+1. Проверьте, есть ли пропущенные данные в текущем датафрейме:
+
+    ```python
+    pumpkins.isnull().sum()
+    ```
+
+    Есть пропущенные данные, но, возможно, это не будет иметь значения для выполнения задачи.
+
+1. Чтобы сделать ваш датафрейм более удобным для работы, выберите только нужные столбцы, используя функцию `loc`, которая извлекает из исходного датафрейма группу строк (передается как первый параметр) и столбцов (передается как второй параметр). Выражение `:` в данном случае означает "все строки".
+
+    ```python
+    columns_to_select = ['Package', 'Low Price', 'High Price', 'Date']
+    pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]
+    ```
+
+### Затем определите среднюю цену тыквы
+
+Подумайте, как определить среднюю цену тыквы в определенный месяц. Какие столбцы вы бы выбрали для этой задачи? Подсказка: вам понадобятся 3 столбца.
+
+Решение: возьмите среднее значение столбцов `Low Price` и `High Price`, чтобы заполнить новый столбец Price, и преобразуйте столбец Date, чтобы он показывал только месяц. К счастью, согласно проверке выше, нет пропущенных данных для дат или цен.
+
+1. Чтобы вычислить среднее значение, добавьте следующий код:
+
+    ```python
+    price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2
+
+    month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month
+
+    ```
+
+   ✅ Вы можете вывести любые данные для проверки, используя `print(month)`.
+
+2. Теперь скопируйте преобразованные данные в новый датафрейм Pandas:
+
+    ```python
+    new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price})
+    ```
+
+    Вывод вашего датафрейма покажет вам чистый, аккуратный набор данных, на основе которого вы можете построить новую модель регрессии.
+
+### Но подождите! Здесь есть что-то странное
+
+Если вы посмотрите на столбец `Package`, тыквы продаются в разных конфигурациях. Некоторые продаются в мерах '1 1/9 bushel', некоторые в '1/2 bushel', некоторые поштучно, некоторые на вес, а некоторые в больших коробках с разной шириной.
+
+> Тыквы, кажется, очень сложно взвешивать последовательно
+
+Изучая исходные данные, интересно, что все, у чего `Unit of Sale` равно 'EACH' или 'PER BIN', также имеют тип `Package` в дюймах, на ящик или 'each'. Тыквы, кажется, очень сложно взвешивать последовательно, поэтому давайте отфильтруем их, выбрав только тыквы со строкой 'bushel' в их столбце `Package`.
+
+1. Добавьте фильтр в начале файла, под импортом .csv:
+
+    ```python
+    pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]
+    ```
+
+    Если вы выведете данные сейчас, вы увидите, что получаете только около 415 строк данных, содержащих тыквы по бушелю.
+
+### Но подождите! Нужно сделать еще кое-что
+
+Вы заметили, что количество бушелей варьируется по строкам? Вам нужно нормализовать цены, чтобы показать цены за бушель, поэтому выполните некоторые вычисления для стандартизации.
+
+1. Добавьте эти строки после блока, создающего датафрейм new_pumpkins:
+
+    ```python
+    new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9)
+
+    new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)
+    ```
+
+✅ Согласно [The Spruce Eats](https://www.thespruceeats.com/how-much-is-a-bushel-1389308), вес бушеля зависит от типа продукта, так как это измерение объема. "Бушель помидоров, например, должен весить 56 фунтов... Листья и зелень занимают больше места с меньшим весом, поэтому бушель шпината весит всего 20 фунтов." Все это довольно сложно! Давайте не будем заниматься преобразованием бушеля в фунты, а вместо этого оценим цену за бушель. Все это изучение бушелей тыкв, однако, показывает, насколько важно понимать природу ваших данных!
+
+Теперь вы можете анализировать цены за единицу на основе их измерения в бушелях. Если вы снова выведете данные, вы увидите, как они стандартизированы.
+
+✅ Вы заметили, что тыквы, продаваемые за полбушеля, очень дорогие? Можете ли вы понять, почему? Подсказка: маленькие тыквы намного дороже больших, вероятно, потому что их намного больше на бушель, учитывая неиспользуемое пространство, занимаемое одной большой пустой тыквой для пирога.
+
+## Стратегии визуализации
+
+Часть работы специалиста по данным заключается в демонстрации качества и характера данных, с которыми он работает. Для этого они часто создают интересные визуализации, такие как графики, диаграммы и таблицы, показывающие различные аспекты данных. Таким образом, они могут визуально показать взаимосвязи и пробелы, которые иначе трудно обнаружить.
+
+[![ML для начинающих - Как визуализировать данные с помощью Matplotlib](https://img.youtube.com/vi/SbUkxH6IJo0/0.jpg)](https://youtu.be/SbUkxH6IJo0 "ML для начинающих - Как визуализировать данные с помощью Matplotlib")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео о визуализации данных для этого урока.
+
+Визуализации также могут помочь определить технику машинного обучения, наиболее подходящую для данных. Например, диаграмма рассеяния, которая, кажется, следует линии, указывает на то, что данные хорошо подходят для упражнения по линейной регрессии.
+
+Одна из библиотек визуализации данных, которая хорошо работает в Jupyter notebooks, — это [Matplotlib](https://matplotlib.org/) (которую вы также видели в предыдущем уроке).
+
+> Получите больше опыта в визуализации данных в [этих учебных пособиях](https://docs.microsoft.com/learn/modules/explore-analyze-data-with-python?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
+
+## Упражнение - экспериментируем с Matplotlib
+
+Попробуйте создать несколько базовых графиков, чтобы отобразить новый датафрейм, который вы только что создали. Что покажет базовый линейный график?
+
+1. Импортируйте Matplotlib в начале файла, под импортом Pandas:
+
+    ```python
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    ```
+
+1. Перезапустите весь notebook, чтобы обновить данные.
+1. Внизу notebook добавьте ячейку для построения данных в виде коробки:
+
+    ```python
+    price = new_pumpkins.Price
+    month = new_pumpkins.Month
+    plt.scatter(price, month)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![Диаграмма рассеяния, показывающая связь между ценой и месяцем](../../../../translated_images/scatterplot.b6868f44cbd2051c6680ccdbb1510697d06a3ff6cd4abda656f5009c0ed4e3fc.ru.png)
+
+    Является ли это полезным графиком? Вас что-то удивляет?
+
+    Это не особенно полезно, так как он просто отображает ваши данные в виде набора точек в заданный месяц.
+
+### Сделаем его полезным
+
+Чтобы графики отображали полезные данные, обычно нужно как-то сгруппировать данные. Давайте попробуем создать график, где ось y показывает месяцы, а данные демонстрируют распределение данных.
+
+1. Добавьте ячейку для создания сгруппированной столбчатой диаграммы:
+
+    ```python
+    new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar')
+    plt.ylabel("Pumpkin Price")
+    ```
+
+    ![Столбчатая диаграмма, показывающая связь между ценой и месяцем](../../../../translated_images/barchart.a833ea9194346d769c77a3a870f7d8aee51574cd1138ca902e5500830a41cbce.ru.png)
+
+    Это более полезная визуализация данных! Кажется, она указывает на то, что самая высокая цена на тыквы приходится на сентябрь и октябрь. Соответствует ли это вашим ожиданиям? Почему или почему нет?
+
+---
+
+## 🚀Задание
+
+Исследуйте различные типы визуализации, которые предлагает Matplotlib. Какие типы наиболее подходят для задач регрессии?
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/12/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Изучите множество способов визуализации данных. Составьте список различных доступных библиотек и отметьте, какие из них лучше подходят для определенных типов задач, например 2D-визуализации против 3D-визуализации. Что вы обнаружите?
+
+## Задание
+
+[Исследование визуализации](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/2-Data/assignment.md b/translations/ru/2-Regression/2-Data/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..bda492fb9
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/2-Data/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "4485a1ed4dd1b5647365e3d87456515d",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:37:18+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Исследование визуализаций
+
+Существует несколько различных библиотек, доступных для визуализации данных. Создайте несколько визуализаций, используя данные о тыквах из этого урока, с помощью matplotlib и seaborn в примерной записной книжке. С какими библиотеками работать проще?
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерий | Превосходно | Удовлетворительно | Требуется улучшение |
+| -------- | ----------- | ----------------- | ------------------- |
+|          | Представлена записная книжка с двумя исследованиями/визуализациями         | Представлена записная книжка с одним исследованием/визуализацией       | Записная книжка не представлена                 |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb b/translations/ru/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..0a919322c
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/2-Data/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,46 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3-final"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "1b2ab303ac6c604a34c6ca7a49077fc7",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:10:36+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md b/translations/ru/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..4e1394707
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:37:54+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb b/translations/ru/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..d7acf1e2e
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb
@@ -0,0 +1,668 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_2-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f3c335f9940cfd76528b3ef918b9b342",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:13:36+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2-R.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# Построение модели регрессии: подготовка и визуализация данных\n",
+    "\n",
+    "## **Линейная регрессия для тыкв - Урок 2**\n",
+    "#### Введение\n",
+    "\n",
+    "Теперь, когда у вас есть все необходимые инструменты для начала работы с построением моделей машинного обучения с использованием Tidymodels и Tidyverse, вы готовы начать задавать вопросы вашим данным. Работая с данными и применяя решения на основе машинного обучения, крайне важно уметь задавать правильные вопросы, чтобы максимально раскрыть потенциал вашего набора данных.\n",
+    "\n",
+    "В этом уроке вы узнаете:\n",
+    "\n",
+    "- Как подготовить данные для построения модели.\n",
+    "\n",
+    "- Как использовать `ggplot2` для визуализации данных.\n",
+    "\n",
+    "Вопрос, на который вы хотите получить ответ, определит, какой тип алгоритмов машинного обучения вы будете использовать. А качество полученного ответа будет во многом зависеть от характера ваших данных.\n",
+    "\n",
+    "Давайте разберем это на практическом примере.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/unruly_data.jpg\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption>Иллюстрация от @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Pg5aexcOPqAZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 1. Импорт данных о тыквах и вызов Tidyverse\n",
+    "\n",
+    "Для работы с данными в этом уроке нам понадобятся следующие пакеты:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) — это [набор пакетов для R](https://www.tidyverse.org/packages), созданный для того, чтобы сделать работу с данными быстрее, проще и интереснее!\n",
+    "\n",
+    "Вы можете установить их следующим образом:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\"))`\n",
+    "\n",
+    "Скрипт ниже проверяет, установлены ли у вас необходимые пакеты для выполнения этого модуля, и устанавливает их, если каких-то не хватает.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "dc5WhyVdXAjR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "GqPYUZgfXOBt"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Теперь давайте запустим несколько пакетов и загрузим [данные](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv), предоставленные для этого урока!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kvjDTPDSXRr2"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the pumpkins data\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\n",
+    "glimpse(pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first 50 rows of the data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n =50)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "VMri-t2zXqgD"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Быстрый вызов `glimpse()` сразу показывает, что есть пропуски и смесь строковых данных (`chr`) и числовых данных (`dbl`). Поле `Date` имеет тип \"символы\", а также есть странный столбец под названием `Package`, где данные представляют собой смесь значений, таких как `sacks`, `bins` и других. Данные, по сути, немного хаотичны 😤.\n",
+    "\n",
+    "На самом деле, довольно редко встречается набор данных, который полностью готов к использованию для создания модели машинного обучения прямо \"из коробки\". Но не переживайте, в этом уроке вы научитесь подготавливать необработанный набор данных с использованием стандартных библиотек R 🧑‍🔧. Вы также освоите различные техники визуализации данных. 📈📊\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "> Напоминание: Оператор pipe (`%>%`) выполняет операции в логической последовательности, передавая объект дальше в функцию или выражение. Вы можете представить оператор pipe как выражение \"а затем\" в вашем коде.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "REWcIv9yX29v"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 2. Проверка на отсутствие данных\n",
+    "\n",
+    "Одна из самых распространенных проблем, с которыми сталкиваются специалисты по данным, — это неполные или отсутствующие данные. В R отсутствующие или неизвестные значения обозначаются специальным значением `NA` (Not Available).\n",
+    "\n",
+    "Как же определить, что в датафрейме есть пропущенные значения?\n",
+    "<br>\n",
+    "-   Один из простых способов — использовать базовую функцию R `anyNA`, которая возвращает логические значения `TRUE` или `FALSE`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Zxfb3AM5YbUe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  anyNA()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "G--DQutAYltj"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Отлично, похоже, что некоторые данные отсутствуют! Это хорошее место для начала.\n",
+    "\n",
+    "-   Другой способ — использовать функцию `is.na()`, которая показывает, какие элементы столбца отсутствуют, возвращая логическое значение `TRUE`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mU-7-SB6YokF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  is.na() %>% \n",
+    "  head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "W-DxDOR4YxSW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Хорошо, задача выполнена, но с таким большим датафреймом это было бы неэффективно и практически невозможно просмотреть все строки и столбцы по отдельности😴.\n",
+    "\n",
+    "-   Более интуитивный способ — это вычислить сумму пропущенных значений для каждого столбца:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "xUWxipKYY0o7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  is.na() %>% \n",
+    "  colSums()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ZRBWV6P9ZArL"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Гораздо лучше! Данных не хватает, но, возможно, это не будет иметь значения для выполнения задачи. Посмотрим, что покажет дальнейший анализ.\n",
+    "\n",
+    "> Вместе с потрясающим набором пакетов и функций, R обладает очень хорошей документацией. Например, используйте `help(colSums)` или `?colSums`, чтобы узнать больше о функции.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "9gv-crB6ZD1Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 3. Dplyr: Грамматика манипуляций с данными\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/dplyr_wrangling.png\"\n",
+    "   width=\"569\"/>\n",
+    "   <figcaption>Иллюстрация от @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Иллюстрация от \\@allison_horst](../../../../../../translated_images/dplyr_wrangling.f5f99c64fd4580f1377fee3ea428b6f8fd073845ec0f8409d483cfe148f0984e.ru.png)<br/>Иллюстрация от \\@allison_horst-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "o4jLY5-VZO2C"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "[`dplyr`](https://dplyr.tidyverse.org/), пакет из Tidyverse, представляет собой грамматику манипуляции данными, которая предлагает набор удобных глаголов для решения наиболее распространённых задач обработки данных. В этом разделе мы рассмотрим некоторые из глаголов dplyr!  \n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "i5o33MQBZWWw"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::select()\n",
+    "\n",
+    "`select()` — это функция из пакета `dplyr`, которая помогает выбрать столбцы для сохранения или исключения.\n",
+    "\n",
+    "Чтобы упростить работу с вашим датафреймом, удалите несколько его столбцов, используя `select()`, оставив только те, которые вам нужны.\n",
+    "\n",
+    "Например, в этом упражнении наш анализ будет включать столбцы `Package`, `Low Price`, `High Price` и `Date`. Давайте выберем эти столбцы.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "x3VGMAGBZiUr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(Package, `Low Price`, `High Price`, Date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "F_FgxQnVZnM0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::mutate()\n",
+    "\n",
+    "`mutate()` — это функция из пакета `dplyr`, которая помогает создавать или изменять столбцы, сохраняя существующие столбцы.\n",
+    "\n",
+    "Общая структура функции `mutate` выглядит так:\n",
+    "\n",
+    "`data %>%   mutate(new_column_name = what_it_contains)`\n",
+    "\n",
+    "Давайте попробуем использовать `mutate` на примере столбца `Date`, выполняя следующие операции:\n",
+    "\n",
+    "1. Преобразуем даты (в настоящее время они имеют тип character) в формат месяца (это даты США, поэтому формат — `MM/DD/YYYY`).\n",
+    "\n",
+    "2. Извлечем месяц из дат в новый столбец.\n",
+    "\n",
+    "В R пакет [lubridate](https://lubridate.tidyverse.org/) упрощает работу с данными типа Date-time. Поэтому давайте использовать `dplyr::mutate()`, `lubridate::mdy()`, `lubridate::month()` и посмотрим, как достичь указанных целей. Мы можем удалить столбец Date, так как он больше не понадобится в последующих операциях.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "2KKo0Ed9Z1VB"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load lubridate\n",
+    "library(lubridate)\n",
+    "\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  # Convert the Date column to a date object\n",
+    "  mutate(Date = mdy(Date)) %>% \n",
+    "  # Extract month from Date\n",
+    "  mutate(Month = month(Date)) %>% \n",
+    "  # Drop Date column\n",
+    "  select(-Date)\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5joszIVSZ6xe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ура! 🤩\n",
+    "\n",
+    "Теперь давайте создадим новый столбец `Price`, который будет представлять среднюю цену тыквы. Для этого возьмем среднее значение из столбцов `Low Price` и `High Price`, чтобы заполнить новый столбец Price.\n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "nIgLjNMCZ-6Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create a new column Price\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(Price = (`Low Price` + `High Price`)/2)\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows of the data\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Zo0BsqqtaJw2"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Дааа!💪\n",
+    "\n",
+    "\"Но постойте!\", скажете вы, пробежавшись по всему набору данных с помощью `View(pumpkins)`, \"Здесь что-то странное!\"🤔\n",
+    "\n",
+    "Если вы посмотрите на столбец `Package`, то увидите, что тыквы продаются в самых разных конфигурациях. Некоторые продаются в мерах `1 1/9 bushel`, некоторые в мерах `1/2 bushel`, некоторые поштучно, некоторые на вес (в фунтах), а некоторые в больших коробках с разной шириной.\n",
+    "\n",
+    "Давайте это проверим:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "p77WZr-9aQAR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Verify the distinct observations in Package column\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  distinct(Package)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "XISGfh0IaUy6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Удивительно!👏\n",
+    "\n",
+    "Тыквы, похоже, очень сложно взвешивать с одинаковой точностью, поэтому давайте отфильтруем их, выбрав только те тыквы, в которых строка *bushel* находится в столбце `Package`, и поместим это в новый датафрейм `new_pumpkins`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "7sMjiVujaZxY"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::filter() и stringr::str_detect()\n",
+    "\n",
+    "[`dplyr::filter()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/filter.html): создает подмножество данных, содержащее только **строки**, которые удовлетворяют вашим условиям, в данном случае тыквы со строкой *bushel* в столбце `Package`.\n",
+    "\n",
+    "[stringr::str_detect()](https://stringr.tidyverse.org/reference/str_detect.html): определяет наличие или отсутствие шаблона в строке.\n",
+    "\n",
+    "Пакет [`stringr`](https://github.com/tidyverse/stringr) предоставляет простые функции для выполнения распространенных операций со строками.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "L8Qfcs92ageF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Retain only pumpkins with \"bushel\"\n",
+    "new_pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "       filter(str_detect(Package, \"bushel\"))\n",
+    "\n",
+    "# Get the dimensions of the new data\n",
+    "dim(new_pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "# View a few rows of the new data\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "hy_SGYREampd"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Вы можете видеть, что мы сократили данные до примерно 415 строк, содержащих тыквы в бушелях.🤩\n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "VrDwF031avlR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### dplyr::case_when()\n",
+    "\n",
+    "**Но подождите! Есть еще кое-что, что нужно сделать**\n",
+    "\n",
+    "Вы заметили, что количество бушелей варьируется от строки к строке? Вам нужно нормализовать цены, чтобы показывать стоимость за бушель, а не за 1 1/9 или 1/2 бушеля. Пора заняться математикой, чтобы стандартизировать это.\n",
+    "\n",
+    "Мы будем использовать функцию [`case_when()`](https://dplyr.tidyverse.org/reference/case_when.html), чтобы *изменить* столбец Price в зависимости от некоторых условий. `case_when` позволяет векторизовать несколько выражений `if_else()`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mLpw2jH4a0tx"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Convert the price if the Package contains fractional bushel values\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(Price = case_when(\n",
+    "    str_detect(Package, \"1 1/9\") ~ Price/(1 + 1/9),\n",
+    "    str_detect(Package, \"1/2\") ~ Price/(1/2),\n",
+    "    TRUE ~ Price))\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows of the data\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 30)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "P68kLVQmbM6I"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Теперь мы можем проанализировать стоимость за единицу, основываясь на их измерении в бушелях. Однако все это изучение бушелей тыкв показывает, насколько `важно` `понимать природу ваших данных`!\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Согласно [The Spruce Eats](https://www.thespruceeats.com/how-much-is-a-bushel-1389308), вес бушеля зависит от типа продукта, так как это объемная мера. \"Бушель помидоров, например, должен весить 56 фунтов... Листья и зелень занимают больше места при меньшем весе, поэтому бушель шпината весит всего 20 фунтов.\" Все это довольно сложно! Давайте не будем заморачиваться с переводом бушелей в фунты, а вместо этого оценим стоимость по бушелям. Однако все это изучение бушелей тыкв показывает, насколько важно понимать природу ваших данных!\n",
+    ">\n",
+    "> ✅ Вы заметили, что тыквы, продаваемые половинными бушелями, очень дорогие? Можете понять, почему? Подсказка: маленькие тыквы намного дороже больших, вероятно, потому что их гораздо больше в одном бушеле, учитывая неиспользованное пространство, занимаемое одной большой полой тыквой для пирога.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "pS2GNPagbSdb"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Теперь, наконец, ради чистого приключения 💁‍♀️, давайте также переместим столбец \"Месяц\" на первую позицию, то есть `перед` столбцом \"Пакет\".\n",
+    "\n",
+    "Для изменения позиций столбцов используется `dplyr::relocate()`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "qql1SowfbdnP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create a new data frame new_pumpkins\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  relocate(Month, .before = Package)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 7)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "JJ1x6kw8bixF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Отличная работа!👌 Теперь у вас есть чистый, аккуратный набор данных, на основе которого можно построить новую регрессионную модель!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "y8TJ0Za_bn5Y"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 4. Визуализация данных с помощью ggplot2\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/data-visualization.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Инфографика от Дасани Мадипалли</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Инфографика от Дасани Мадипалли](../../../../../../translated_images/data-visualization.54e56dded7c1a804d00d027543f2881cb32da73aeadda2d4a4f10f3497526114.ru.png){width=\"600\"}-->\n",
+    "\n",
+    "Существует *мудрое* высказывание, которое звучит так:\n",
+    "\n",
+    "> \"Простой график принес больше информации в сознание аналитика данных, чем любое другое устройство.\" --- Джон Тьюки\n",
+    "\n",
+    "Часть работы специалиста по данным заключается в том, чтобы продемонстрировать качество и характер данных, с которыми он работает. Для этого они часто создают интересные визуализации, такие как графики, диаграммы и чарты, показывающие различные аспекты данных. Таким образом, они могут визуально показать взаимосвязи и пробелы, которые иначе было бы сложно обнаружить.\n",
+    "\n",
+    "Визуализации также могут помочь определить, какой метод машинного обучения наиболее подходит для данных. Например, диаграмма рассеяния, которая, кажется, следует линии, указывает на то, что данные хорошо подходят для задачи линейной регрессии.\n",
+    "\n",
+    "R предлагает несколько систем для создания графиков, но [`ggplot2`](https://ggplot2.tidyverse.org/index.html) является одной из самых элегантных и универсальных. `ggplot2` позволяет создавать графики, **комбинируя независимые компоненты**.\n",
+    "\n",
+    "Давайте начнем с простого графика рассеяния для столбцов Price и Month.\n",
+    "\n",
+    "В этом случае мы начнем с [`ggplot()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/ggplot.html), укажем набор данных и эстетическое отображение (с помощью [`aes()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/aes.html)), а затем добавим слои (например, [`geom_point()`](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_point.html)) для создания графика рассеяния.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "mYSH6-EtbvNa"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set a theme for the plots\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "\n",
+    "# Create a scatter plot\n",
+    "p <- ggplot(data = new_pumpkins, aes(x = Price, y = Month))\n",
+    "p + geom_point()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "g2YjnGeOcLo4"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Является ли этот график полезным 🤷? Есть ли в нем что-то удивительное?\n",
+    "\n",
+    "Он не особенно полезен, так как просто отображает ваши данные в виде набора точек за определенный месяц.\n",
+    "<br>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Ml7SDCLQcPvE"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "### **Как сделать это полезным?**\n",
+    "\n",
+    "Чтобы графики отображали полезные данные, обычно необходимо как-то сгруппировать данные. Например, в нашем случае нахождение средней цены тыкв за каждый месяц даст больше понимания скрытых закономерностей в наших данных. Это подводит нас к еще одному быстрому обзору **dplyr**:\n",
+    "\n",
+    "#### `dplyr::group_by() %>% summarize()`\n",
+    "\n",
+    "Групповая агрегация в R может быть легко выполнена с помощью\n",
+    "\n",
+    "`dplyr::group_by() %>% summarize()`\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::group_by()` изменяет единицу анализа с полного набора данных на отдельные группы, такие как по месяцам.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::summarize()` создает новый датафрейм с одним столбцом для каждой переменной группировки и одним столбцом для каждой из указанных вами статистик сводки.\n",
+    "\n",
+    "Например, мы можем использовать `dplyr::group_by() %>% summarize()` для группировки тыкв по столбцу **Month**, а затем найти **среднюю цену** для каждого месяца.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "jMakvJZIcVkh"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the average price of pumpkins per month\r\n",
+    "new_pumpkins %>%\r\n",
+    "  group_by(Month) %>% \r\n",
+    "  summarise(mean_price = mean(Price))"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "6kVSUa2Bcilf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Кратко!✨\n",
+    "\n",
+    "Категориальные признаки, такие как месяцы, лучше всего представлять с помощью столбчатой диаграммы 📊. Слои, отвечающие за создание столбчатых диаграмм, — это `geom_bar()` и `geom_col()`. Обратитесь к `?geom_bar`, чтобы узнать больше.\n",
+    "\n",
+    "Давайте создадим одну!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Kds48GUBcj3W"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the average price of pumpkins per month then plot a bar chart\r\n",
+    "new_pumpkins %>%\r\n",
+    "  group_by(Month) %>% \r\n",
+    "  summarise(mean_price = mean(Price)) %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = Month, y = mean_price)) +\r\n",
+    "  geom_col(fill = \"midnightblue\", alpha = 0.7) +\r\n",
+    "  ylab(\"Pumpkin Price\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "VNbU1S3BcrxO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩 Это более полезная визуализация данных! Кажется, она показывает, что самые высокие цены на тыквы наблюдаются в сентябре и октябре. Соответствует ли это вашим ожиданиям? Почему да или почему нет?\n",
+    "\n",
+    "Поздравляем с завершением второго урока 👏! Вы подготовили свои данные для построения модели, а затем раскрыли больше инсайтов с помощью визуализаций!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zDm0VOzzcuzR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..5c9057b47
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,437 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/1/16</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/1/16</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10/8/16</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "    City Name Type               Package   Variety Sub Variety  Grade  \\\n",
+       "70  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "71  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "72  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "73  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "74  BALTIMORE  NaN  1 1/9 bushel cartons  PIE TYPE         NaN    NaN   \n",
+       "\n",
+       "       Date  Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality  \\\n",
+       "70  9/24/16       15.0        15.0        15.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "71  9/24/16       18.0        18.0        18.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "72  10/1/16       18.0        18.0        18.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "73  10/1/16       17.0        17.0        17.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "74  10/8/16       15.0        15.0        15.0  ...           NaN     NaN   \n",
+       "\n",
+       "   Condition Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  \\\n",
+       "70       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "71       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "72       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "73       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "74       NaN        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN   \n",
+       "\n",
+       "    Unnamed: 25  \n",
+       "70          NaN  \n",
+       "71          NaN  \n",
+       "72          NaN  \n",
+       "73          NaN  \n",
+       "74          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "City Name            0\n",
+       "Type               406\n",
+       "Package              0\n",
+       "Variety              0\n",
+       "Sub Variety        167\n",
+       "Grade              415\n",
+       "Date                 0\n",
+       "Low Price            0\n",
+       "High Price           0\n",
+       "Mostly Low          24\n",
+       "Mostly High         24\n",
+       "Origin               0\n",
+       "Origin District    396\n",
+       "Item Size          114\n",
+       "Color              145\n",
+       "Environment        415\n",
+       "Unit of Sale       404\n",
+       "Quality            415\n",
+       "Condition          415\n",
+       "Appearance         415\n",
+       "Storage            415\n",
+       "Crop               415\n",
+       "Repack               0\n",
+       "Trans Mode         415\n",
+       "Unnamed: 24        415\n",
+       "Unnamed: 25        391\n",
+       "dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pumpkins.isnull().sum()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "      Month               Package  Low Price  High Price  Price\n",
+      "70        9  1 1/9 bushel cartons      15.00        15.0  13.50\n",
+      "71        9  1 1/9 bushel cartons      18.00        18.0  16.20\n",
+      "72       10  1 1/9 bushel cartons      18.00        18.0  16.20\n",
+      "73       10  1 1/9 bushel cartons      17.00        17.0  15.30\n",
+      "74       10  1 1/9 bushel cartons      15.00        15.0  13.50\n",
+      "...     ...                   ...        ...         ...    ...\n",
+      "1738      9    1/2 bushel cartons      15.00        15.0  30.00\n",
+      "1739      9    1/2 bushel cartons      13.75        15.0  28.75\n",
+      "1740      9    1/2 bushel cartons      10.75        15.0  25.75\n",
+      "1741      9    1/2 bushel cartons      12.00        12.0  24.00\n",
+      "1742      9    1/2 bushel cartons      12.00        12.0  24.00\n",
+      "\n",
+      "[415 rows x 5 columns]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "# A set of new columns for a new dataframe. Filter out nonmatching columns\n",
+    "columns_to_select = ['Package', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "# Get an average between low and high price for the base pumpkin price\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "# Convert the date to its month only\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "\n",
+    "# Create a new dataframe with this basic data\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame({'Month': month, 'Package': pumpkins['Package'], 'Low Price': pumpkins['Low Price'],'High Price': pumpkins['High Price'], 'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "# Convert the price if the Package contains fractional bushel values\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)\n",
+    "\n",
+    "print(new_pumpkins)\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "price = new_pumpkins.Price\n",
+    "month = new_pumpkins.Month\n",
+    "plt.scatter(price, month)\n",
+    "plt.show()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0, 0.5, 'Pumpkin Price')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX4AAAEJCAYAAACT/UyFAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjUuMCwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8/fFQqAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAARAElEQVR4nO3de5AlZX3G8e8joKigiIwbVNYVQ6ErwcVaiRW0CgUNikEQKxFTijHJahlUSsvUqknE/LVE0KoYNVkDigloNCoQLt5AxUuCLrrhIhqUQgMiLBGE0goR+OWP0+sMszOzZ8ft0zO830/VqTndfc7phwae6XlPX1JVSJLa8aChA0iSJsvil6TGWPyS1BiLX5IaY/FLUmMsfklqzK5DBxjHPvvsU6tWrRo6hiQtK1dcccVtVTU1e/6yKP5Vq1axadOmoWNI0rKS5IdzzXeoR5IaY/FLUmMsfklqjMUvSY2x+CWpMRa/JDXG4pekxlj8ktSYZXECl3auVesvHDoCN2w4eugIUrMsfjXNX4JqkUM9ktQYi1+SGmPxS1JjLH5JaozFL0mNsfglqTEWvyQ1xuKXpMZY/JLUGItfkhpj8UtSYyx+SWqMxS9JjbH4JakxFr8kNcbil6TGWPyS1BiLX5IaY/FLUmMsfklqTG/Fn2S/JF9M8p0k1yR5Yzf/lCQ3JdncPV7YVwZJ0rZ27fGz7wHeXFXfSrIncEWSz3fL3lNVp/W4bknSPHor/qq6Gbi5e35XkmuBx/W1PknSePrc4/+VJKuAQ4DLgcOAk5K8EtjE6K+C2yeRQ9L8Vq2/cOgI3LDh6KEjNKH3L3eT7AF8Eji5qu4EPgA8CVjD6C+C0+d537okm5Js2rJlS98xJakZvRZ/kt0Ylf7ZVfUpgKq6parurar7gA8Ch8713qraWFVrq2rt1NRUnzElqSl9HtUT4Azg2qp694z5+8542XHA1X1lkCRtq88x/sOAVwBXJdnczXsbcEKSNUABNwCv6TGDJGmWPo/q+SqQORZd1Nc6F+IXV5I04pm7ktQYi1+SGmPxS1JjLH5JaozFL0mNsfglqTEWvyQ1xuKXpMZY/JLUGItfkhpj8UtSYyx+SWqMxS9JjbH4JakxFr8kNcbil6TGWPyS1BiLX5IaY/FLUmMsfklqjMUvSY2x+CWpMRa/JDXG4pekxlj8ktQYi1+SGmPxS1JjLH5JakxvxZ9kvyRfTPKdJNckeWM3f+8kn09yXffzUX1lkCRtq889/nuAN1fVauCZwJ8lWQ2sBy6pqgOAS7ppSdKE9Fb8VXVzVX2re34XcC3wOODFwFndy84Cju0rgyRpWxMZ40+yCjgEuBxYUVU3d4t+AqyY5z3rkmxKsmnLli2TiClJTei9+JPsAXwSOLmq7py5rKoKqLneV1Ubq2ptVa2dmprqO6YkNWOs4k/y0CQH7uiHJ9mNUemfXVWf6mbfkmTfbvm+wK07+rmSpMXbbvEn+T1gM/CZbnpNkvPHeF+AM4Brq+rdMxadD5zYPT8ROG8HM0uSfg3j7PGfAhwK3AFQVZuBJ47xvsOAVwDPTbK5e7wQ2AA8L8l1wJHdtCRpQnYd4zW/rKqfjXbgf2XOcfn7vaDqq0DmWXzEGOuVJPVgnOK/JsnLgV2SHAC8Afh6v7EkSX0ZZ6jn9cBTgbuBc4CfASf3mEmS1KPt7vFX1S+At3cPSdIyN85RPZ9PsteM6Ucl+WyvqSRJvRlnqGefqrpj60RV3Q48prdEkqRejVP89yVZuXUiyRMY46geSdLSNM5RPW8Hvprky4wOz3w2sK7XVJKk3ozz5e5nkjyd0aWVYXTNndv6jSVJ6su8Qz1Jntz9fDqwEvhx91jZzZMkLUML7fG/idGQzulzLCvgub0kkiT1at7ir6p1SR4E/EVVfW2CmSRJPVrwqJ6qug/4uwllkSRNwDiHc16S5PjMukqbJGl5Gqf4XwN8Arg7yZ1J7kpy5/beJElamsY5nHPPSQSRJE3GQodzHpDkvCRXJzknyeMmGUyS1I+FhnrOBC4Ajge+Dbx3IokkSb1aaKhnz6r6YPf8XUm+NYlAkqR+LVT8uyc5hOnbJz505nRV+YtAkpahhYr/ZuDdM6Z/MmPaM3claZla6Mzd50wyiCRpMsY5jl+S9ABi8UtSYyx+SWrMOHfgojt56wkzX19Vl/UVSpLUn+0Wf5JTgT8AvgPc280uwOKXpGVonD3+Y4EDq+runrNIkiZgnOK/HtgN2KHiT3Im8CLg1qo6qJt3CvCnwJbuZW+rqot25HMlqW+r1l84dARu2HB0b589TvH/Atic5BJmlH9VvWE77/swo5u4fGTW/PdU1Wk7ElKStPOMU/znd48dUlWXJVm1w4kkSb0a53r8Z+3kdZ6U5JXAJuDNVXX7XC9Kso7Rzd5ZuXLlTo4gSe1a6Hr8H+9+XpXkytmPRa7vA8CTgDWMrgV0+nwvrKqNVbW2qtZOTU0tcnWSpNkW2uN/Y/fzRTtrZVV1y9bnST7I6Hr/kqQJmnePv6pu7p6urqofznwAL1jMypLsO2PyOODqxXyOJGnxxvly9y+T3F1VlwIk+XPgOcDfL/SmJB8FDgf2SXIj8A7g8CRrGJ0AdgOjG7lLkiZonOI/BrggyVuAo4AnAy/e3puq6oQ5Zp+xY/EkSTvbOEf13JbkGOALwBXAS6uqek8mSerFvMWf5C5GQzJbPRjYH3hpkqqqR/QdTpK08y10B649JxlEkjQZ416W+SXAsxj9BfCVqjq3z1CSpP5s90YsSd4PvBa4itHhl69N8r6+g0mS+jHOHv9zgads/UI3yVnANb2mkiT1ZpxbL34fmHmxnP26eZKkZWicPf49gWuTfKObfgawKcn5AFV1TF/hJEk73zjF/1e9p5AkTcw4J3B9GSDJI7j/zdZ/2mMuSVJPxrnZ+jrgr4H/Be4Dwuiwzv37jSZJ6sM4Qz1vAQ6qqtv6DiNJ6t84R/X8gNF9dyVJDwDj7PG/Ffh6ksvZsZutS5KWoHGK/x+ASxmduXtfv3EkSX0bp/h3q6o39Z5EkjQR44zxX5xkXZJ9k+y99dF7MklSL8bZ4996J623zpjn4ZyStEyNcwLXEycRRJI0GeOcwPXKueZX1Ud2fhxJUt/GGep5xoznuwNHAN8CLH5JWobGGep5/czpJHsBH+srkCSpX+Mc1TPbzwHH/SVpmRpnjP/fGB3FA6NfFKuBj/cZSpLUn3HG+E+b8fwe4IdVdWNPeSRJPZu3+JPszugm67/J6HINZ1TVPZMKJknqx0Jj/GcBaxmV/guA0yeSSJLUq4WGelZX1W8BJDkD+MYCr91GkjOBFwG3VtVB3by9gX8BVgE3AL9fVbfveGxJ0mIttMf/y61PFjnE82HgqFnz1gOXVNUBwCXdtCRpghYq/qclubN73AUcvPV5kju398FVdRkw+768L2Y0hET389jFhJYkLd68Qz1VtUsP61tRVTd3z38CrOhhHZKkBSzmBK6doqqK6fMDttFdCnpTkk1btmyZYDJJemCbdPHfkmRfgO7nrfO9sKo2VtXaqlo7NTU1sYCS9EA36eI/Hzixe34icN6E1y9Jzeut+JN8FPh34MAkNyb5Y2AD8Lwk1wFHdtOSpAka55INi1JVJ8yz6Ii+1ilJ2r7BvtyVJA3D4pekxlj8ktQYi1+SGmPxS1JjLH5JaozFL0mNsfglqTEWvyQ1xuKXpMZY/JLUGItfkhpj8UtSYyx+SWqMxS9JjbH4JakxFr8kNcbil6TGWPyS1BiLX5IaY/FLUmMsfklqjMUvSY2x+CWpMRa/JDXG4pekxlj8ktSYXYdYaZIbgLuAe4F7qmrtEDkkqUWDFH/nOVV124Drl6QmOdQjSY0ZqvgL+FySK5KsGyiDJDVpqKGeZ1XVTUkeA3w+yXer6rKZL+h+IawDWLly5RAZJekBaZA9/qq6qft5K/Bp4NA5XrOxqtZW1dqpqalJR5SkB6yJF3+ShyfZc+tz4PnA1ZPOIUmtGmKoZwXw6SRb139OVX1mgByS1KSJF39VXQ88bdLrlSSNeDinJDXG4pekxlj8ktQYi1+SGmPxS1JjLH5JaozFL0mNsfglqTEWvyQ1xuKXpMZY/JLUGItfkhpj8UtSYyx+SWqMxS9JjbH4JakxFr8kNcbil6TGWPyS1BiLX5IaY/FLUmMsfklqjMUvSY2x+CWpMRa/JDXG4pekxlj8ktQYi1+SGjNI8Sc5Ksn3knw/yfohMkhSqyZe/El2Ad4HvABYDZyQZPWkc0hSq4bY4z8U+H5VXV9V/wd8DHjxADkkqUmpqsmuMHkpcFRV/Uk3/Qrgt6vqpFmvWwes6yYPBL430aDb2ge4beAMS4XbYprbYprbYtpS2RZPqKqp2TN3HSLJOKpqI7Bx6BxbJdlUVWuHzrEUuC2muS2muS2mLfVtMcRQz03AfjOmH9/NkyRNwBDF/03ggCRPTPJg4GXA+QPkkKQmTXyop6ruSXIS8FlgF+DMqrpm0jkWYckMOy0BbotpbotpbotpS3pbTPzLXUnSsDxzV5IaY/FLUmMsfklqzJI9jn9IM442+nFVfSHJy4HfAa4FNlbVLwcNOGFJ9gdewugw3HuB/wLOqao7Bw0maVH8cncOSc5m9EvxYcAdwB7Ap4AjGG2zE4dLN1lJ3gC8CLgMeCHwbUbb5DjgdVX1pcHCSVoUi38OSa6sqoOT7Mro5LLHVtW9SQL8Z1UdPHDEiUlyFbCm++d/GHBRVR2eZCVwXlUdMnDEiUnySOCtwLHAY4ACbgXOAzZU1R2DhVtCklxcVS8YOsekJHkEo/8uHg9cXFXnzFj2/qp63WDh5uFQz9we1A33PJzRXv8jgZ8CDwF2GzLYQHZlNMTzEEZ//VBVP0rS2rb4OHApcHhV/QQgyW8AJ3bLnj9gtolK8vT5FgFrJhhlKfgQcB3wSeDVSY4HXl5VdwPPHDTZPCz+uZ0BfJfRCWZvBz6R5HpG/xI/NmSwAfwj8M0klwPPBk4FSDLF6JdhS1ZV1akzZ3S/AE5N8uqBMg3lm8CXGRX9bHtNNsrgnlRVx3fPz03yduDSJMcMGWohDvXMI8ljAarqx0n2Ao4EflRV3xg02ACSPBV4CnB1VX136DxDSfI54AvAWVV1SzdvBfAq4HlVdeSA8SYqydXAcVV13RzL/ruq9pvjbQ9ISa4FnlpV982Y9yrgLcAeVfWEobLNx+KXxpTkUcB6RvePeEw3+xZG15raUFW3D5Vt0rrLq19VVdtcLj3JsVV17uRTDSPJ3wCfq6ovzJp/FPDeqjpgmGTzs/ilnSDJH1XVh4bOsRS4LaYt1W1h8Us7QZIfVdXKoXMsBW6LaUt1W/jlrjSmJFfOtwhYMcksQ3NbTFuO28Lil8a3AvhdYPZYfoCvTz7OoNwW05bdtrD4pfFdwOgojc2zFyT50sTTDMttMW3ZbQvH+CWpMV6dU5IaY/FLUmMsfglIUkn+ecb0rkm2JLlgkZ+3V5LXzZg+fLGfJe1sFr808nPgoCQP7aafx+jKrIu1F7DkrsoogcUvzXQRcHT3/ATgo1sXJNk7yblJrkzyH0kO7uafkuTMJF9Kcn13/wKADcCTkmxO8q5u3h5J/jXJd5Oc3V3mW5o4i1+a9jHgZUl2Bw4GLp+x7J3At7t7MbwN+MiMZU9mdBz3ocA7ustVrwd+UFVrquot3esOAU4GVgP7A4f1+M8izcvilzpVdSWwitHe/kWzFj8L+KfudZcCj+5uwAFwYVXdXVW3Mboxy3xna36jqm7sruK4uVuXNHGewCXd3/nAacDhwKPHfM/dM57fy/z/X437OqlX7vFL93cm8M6qumrW/K8AfwijI3SA27Zzs/m7gD37CCj9utzjkGaoqhuBv51j0SnAmd0FuX7B6HaLC33O/yT5WnfDkouBC3d2VmmxvGSDJDXGoR5JaozFL0mNsfglqTEWvyQ1xuKXpMZY/JLUGItfkhpj8UtSY/4fZDFW+b6+4WkAAAAASUVORK5CYII=",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar')\n",
+    "plt.ylabel(\"Pumpkin Price\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "95726f0b8283628d5356a4f8eb8b4b76",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:10:52+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/2-Data/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/3-Linear/README.md b/translations/ru/2-Regression/3-Linear/README.md
new file mode 100644
index 000000000..946fd80a1
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/3-Linear/README.md
@@ -0,0 +1,381 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2f88fbc741d792890ff2f1430fe0dae0",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:15:10+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Построение модели регрессии с использованием Scikit-learn: четыре подхода к регрессии
+
+![Инфографика: линейная и полиномиальная регрессия](../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.ru.png)
+> Инфографика от [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/13/)
+
+> ### [Этот урок доступен на языке R!](../../../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)
+### Введение
+
+До этого момента вы изучили, что такое регрессия, используя пример данных из набора данных о ценах на тыквы, который мы будем использовать на протяжении всего урока. Вы также визуализировали данные с помощью Matplotlib.
+
+Теперь вы готовы углубиться в регрессию для машинного обучения. Хотя визуализация помогает понять данные, настоящая сила машинного обучения заключается в _обучении моделей_. Модели обучаются на исторических данных, чтобы автоматически выявлять зависимости в данных, и позволяют предсказывать результаты для новых данных, которые модель ранее не видела.
+
+В этом уроке вы узнаете больше о двух типах регрессии: _основной линейной регрессии_ и _полиномиальной регрессии_, а также о некоторых математических основах этих методов. Эти модели позволят нам предсказывать цены на тыквы в зависимости от различных входных данных.
+
+[![Машинное обучение для начинающих - Понимание линейной регрессии](https://img.youtube.com/vi/CRxFT8oTDMg/0.jpg)](https://youtu.be/CRxFT8oTDMg "Машинное обучение для начинающих - Понимание линейной регрессии")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео о линейной регрессии.
+
+> В рамках этой программы мы предполагаем минимальные знания математики и стремимся сделать материал доступным для студентов из других областей. Обращайте внимание на заметки, 🧮 математические вставки, диаграммы и другие инструменты для облегчения понимания.
+
+### Предварительные знания
+
+К этому моменту вы уже должны быть знакомы со структурой данных о тыквах, которые мы изучаем. Вы можете найти их предварительно загруженными и очищенными в файле _notebook.ipynb_ этого урока. В файле цена на тыквы отображается за бушель в новом датафрейме. Убедитесь, что вы можете запускать эти ноутбуки в ядрах Visual Studio Code.
+
+### Подготовка
+
+Напомним, вы загружаете эти данные, чтобы задавать им вопросы.
+
+- Когда лучше всего покупать тыквы?
+- Какую цену я могу ожидать за упаковку миниатюрных тыкв?
+- Стоит ли покупать их в корзинах на полбушеля или в коробках на 1 1/9 бушеля?
+Давайте продолжим исследовать эти данные.
+
+В предыдущем уроке вы создали датафрейм Pandas и заполнили его частью исходного набора данных, стандартизировав цены по бушелю. Однако, сделав это, вы смогли собрать только около 400 точек данных, и только за осенние месяцы.
+
+Посмотрите на данные, которые мы предварительно загрузили в ноутбуке, сопровождающем этот урок. Данные предварительно загружены, и начальная диаграмма рассеяния построена для отображения данных по месяцам. Возможно, мы сможем получить больше деталей о природе данных, если очистим их еще больше.
+
+## Линия линейной регрессии
+
+Как вы узнали в Уроке 1, цель упражнения по линейной регрессии — построить линию, чтобы:
+
+- **Показать взаимосвязь переменных**. Показать связь между переменными.
+- **Сделать прогнозы**. Делать точные прогнозы о том, где новая точка данных окажется относительно этой линии.
+
+Для построения такой линии обычно используется метод **наименьших квадратов**. Термин "наименьшие квадраты" означает, что все точки данных вокруг линии регрессии возводятся в квадрат, а затем складываются. В идеале, итоговая сумма должна быть как можно меньше, так как мы хотим минимизировать количество ошибок, или `наименьшие квадраты`.
+
+Мы делаем это, потому что хотим смоделировать линию, которая имеет минимальное суммарное расстояние от всех наших точек данных. Мы также возводим термины в квадрат перед их сложением, так как нас интересует их величина, а не направление.
+
+> **🧮 Покажите мне математику**
+> 
+> Эта линия, называемая _линией наилучшего соответствия_, может быть выражена [уравнением](https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression): 
+> 
+> ```
+> Y = a + bX
+> ```
+>
+> `X` — это "объясняющая переменная". `Y` — это "зависимая переменная". Наклон линии обозначается как `b`, а `a` — это точка пересечения с осью Y, которая указывает значение `Y`, когда `X = 0`. 
+>
+>![вычисление наклона](../../../../translated_images/slope.f3c9d5910ddbfcf9096eb5564254ba22c9a32d7acd7694cab905d29ad8261db3.ru.png)
+>
+> Сначала вычислите наклон `b`. Инфографика от [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+>
+> Другими словами, если обратиться к исходному вопросу о данных по тыквам: "предсказать цену тыквы за бушель по месяцам", `X` будет обозначать цену, а `Y` — месяц продажи. 
+>
+>![завершение уравнения](../../../../translated_images/calculation.a209813050a1ddb141cdc4bc56f3af31e67157ed499e16a2ecf9837542704c94.ru.png)
+>
+> Вычислите значение Y. Если вы платите около $4, значит, это апрель! Инфографика от [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+>
+> Математика, которая вычисляет линию, должна показать наклон линии, который также зависит от точки пересечения, или где `Y` находится, когда `X = 0`.
+>
+> Вы можете ознакомиться с методом вычисления этих значений на сайте [Math is Fun](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-regression.html). Также посетите [этот калькулятор наименьших квадратов](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-calculator.html), чтобы увидеть, как значения чисел влияют на линию.
+
+## Корреляция
+
+Еще один термин, который нужно понять, — это **коэффициент корреляции** между заданными переменными X и Y. Используя диаграмму рассеяния, вы можете быстро визуализировать этот коэффициент. Если точки данных на графике выстроены в аккуратную линию, корреляция высокая, но если точки разбросаны повсюду, корреляция низкая.
+
+Хорошая модель линейной регрессии будет иметь высокий коэффициент корреляции (ближе к 1, чем к 0) при использовании метода наименьших квадратов с линией регрессии.
+
+✅ Запустите ноутбук, сопровождающий этот урок, и посмотрите на диаграмму рассеяния "Месяц к цене". Кажется ли, что данные о продажах тыкв имеют высокую или низкую корреляцию, согласно вашему визуальному анализу диаграммы? Изменится ли это, если использовать более точную меру вместо `Месяца`, например, *день года* (т.е. количество дней с начала года)?
+
+В приведенном ниже коде мы предполагаем, что данные очищены, и получен датафрейм `new_pumpkins`, похожий на следующий:
+
+ID | Месяц | ДеньГода | Сорт | Город | Упаковка | Низкая цена | Высокая цена | Цена
+---|-------|----------|------|-------|----------|-------------|--------------|------
+70 | 9 | 267 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 15.0 | 15.0 | 13.636364
+71 | 9 | 267 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 18.0 | 18.0 | 16.363636
+72 | 10 | 274 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 18.0 | 18.0 | 16.363636
+73 | 10 | 274 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 17.0 | 17.0 | 15.454545
+74 | 10 | 281 | PIE TYPE | BALTIMORE | 1 1/9 bushel cartons | 15.0 | 15.0 | 13.636364
+
+> Код для очистки данных доступен в [`notebook.ipynb`](notebook.ipynb). Мы выполнили те же шаги очистки, что и в предыдущем уроке, и рассчитали столбец `DayOfYear` с использованием следующего выражения:
+
+```python
+day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)
+```
+
+Теперь, когда вы понимаете математику линейной регрессии, давайте создадим модель регрессии, чтобы выяснить, какая упаковка тыкв будет иметь лучшие цены. Кто-то, покупающий тыквы для праздничного тыквенного поля, может захотеть получить эту информацию, чтобы оптимизировать свои покупки.
+
+## Поиск корреляции
+
+[![Машинное обучение для начинающих - Поиск корреляции: ключ к линейной регрессии](https://img.youtube.com/vi/uoRq-lW2eQo/0.jpg)](https://youtu.be/uoRq-lW2eQo "Машинное обучение для начинающих - Поиск корреляции: ключ к линейной регрессии")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео о корреляции.
+
+Из предыдущего урока вы, вероятно, видели, что средняя цена по месяцам выглядит так:
+
+<img alt="Средняя цена по месяцам" src="../2-Data/images/barchart.png" width="50%"/>
+
+Это предполагает, что должна быть некоторая корреляция, и мы можем попробовать обучить модель линейной регрессии, чтобы предсказать связь между `Месяцем` и `Ценой` или между `ДнемГода` и `Ценой`. Вот диаграмма рассеяния, показывающая последнюю связь:
+
+<img alt="Диаграмма рассеяния: Цена против Дня года" src="images/scatter-dayofyear.png" width="50%" /> 
+
+Давайте проверим, есть ли корреляция, используя функцию `corr`:
+
+```python
+print(new_pumpkins['Month'].corr(new_pumpkins['Price']))
+print(new_pumpkins['DayOfYear'].corr(new_pumpkins['Price']))
+```
+
+Похоже, что корреляция довольно мала: -0.15 для `Месяца` и -0.17 для `ДняГода`, но может быть другая важная связь. Кажется, что существуют разные кластеры цен, соответствующие различным сортам тыкв. Чтобы подтвердить эту гипотезу, давайте построим каждую категорию тыкв разным цветом. Передавая параметр `ax` в функцию построения диаграммы рассеяния, мы можем отобразить все точки на одном графике:
+
+```python
+ax=None
+colors = ['red','blue','green','yellow']
+for i,var in enumerate(new_pumpkins['Variety'].unique()):
+    df = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']==var]
+    ax = df.plot.scatter('DayOfYear','Price',ax=ax,c=colors[i],label=var)
+```
+
+<img alt="Диаграмма рассеяния: Цена против Дня года" src="images/scatter-dayofyear-color.png" width="50%" /> 
+
+Наше исследование предполагает, что сорт оказывает большее влияние на общую цену, чем фактическая дата продажи. Мы можем увидеть это на столбчатой диаграмме:
+
+```python
+new_pumpkins.groupby('Variety')['Price'].mean().plot(kind='bar')
+```
+
+<img alt="Столбчатая диаграмма: цена против сорта" src="images/price-by-variety.png" width="50%" /> 
+
+Давайте сосредоточимся на одном сорте тыкв, например, 'pie type', и посмотрим, как дата влияет на цену:
+
+```python
+pie_pumpkins = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']=='PIE TYPE']
+pie_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price') 
+```
+<img alt="Диаграмма рассеяния: Цена против Дня года" src="images/pie-pumpkins-scatter.png" width="50%" /> 
+
+Если теперь рассчитать корреляцию между `Ценой` и `ДнемГода` с помощью функции `corr`, мы получим что-то около `-0.27`, что означает, что обучение предсказательной модели имеет смысл.
+
+> Перед обучением модели линейной регрессии важно убедиться, что наши данные очищены. Линейная регрессия плохо работает с пропущенными значениями, поэтому имеет смысл избавиться от всех пустых ячеек:
+
+```python
+pie_pumpkins.dropna(inplace=True)
+pie_pumpkins.info()
+```
+
+Другой подход — заполнить эти пустые значения средними значениями из соответствующего столбца.
+
+## Простая линейная регрессия
+
+[![Машинное обучение для начинающих - Линейная и полиномиальная регрессия с использованием Scikit-learn](https://img.youtube.com/vi/e4c_UP2fSjg/0.jpg)](https://youtu.be/e4c_UP2fSjg "Машинное обучение для начинающих - Линейная и полиномиальная регрессия с использованием Scikit-learn")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео о линейной и полиномиальной регрессии.
+
+Для обучения нашей модели линейной регрессии мы будем использовать библиотеку **Scikit-learn**.
+
+```python
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
+from sklearn.metrics import mean_squared_error
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+```
+
+Начнем с разделения входных значений (признаков) и ожидаемого результата (метки) на отдельные массивы numpy:
+
+```python
+X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1)
+y = pie_pumpkins['Price']
+```
+
+> Обратите внимание, что нам пришлось выполнить `reshape` входных данных, чтобы пакет линейной регрессии правильно их понял. Линейная регрессия ожидает 2D-массив в качестве входных данных, где каждая строка массива соответствует вектору входных признаков. В нашем случае, так как у нас только один вход, нам нужен массив с формой N×1, где N — размер набора данных.
+
+Затем нам нужно разделить данные на обучающий и тестовый наборы, чтобы мы могли проверить нашу модель после обучения:
+
+```python
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+```
+
+Наконец, обучение самой модели линейной регрессии занимает всего две строки кода. Мы определяем объект `LinearRegression` и подгоняем его к нашим данным с помощью метода `fit`:
+
+```python
+lin_reg = LinearRegression()
+lin_reg.fit(X_train,y_train)
+```
+
+Объект `LinearRegression` после подгонки содержит все коэффициенты регрессии, к которым можно получить доступ через свойство `.coef_`. В нашем случае есть только один коэффициент, который должен быть около `-0.017`. Это означает, что цены, кажется, немного снижаются со временем, но не слишком сильно, примерно на 2 цента в день. Мы также можем получить точку пересечения регрессии с осью Y, используя `lin_reg.intercept_` — она будет около `21` в нашем случае, что указывает на цену в начале года.
+
+Чтобы увидеть, насколько точна наша модель, мы можем предсказать цены на тестовом наборе данных, а затем измерить, насколько близки наши прогнозы к ожидаемым значениям. Это можно сделать с помощью метрики среднеквадратичной ошибки (MSE), которая представляет собой среднее всех квадратов разностей между ожидаемым и предсказанным значением.
+
+```python
+pred = lin_reg.predict(X_test)
+
+mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))
+print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')
+```
+Наша ошибка составляет около 2 пунктов, что примерно равно 17%. Не слишком хорошо. Еще одним показателем качества модели является **коэффициент детерминации**, который можно получить следующим образом:
+
+```python
+score = lin_reg.score(X_train,y_train)
+print('Model determination: ', score)
+```  
+Если значение равно 0, это означает, что модель не учитывает входные данные и действует как *худший линейный предсказатель*, который просто равен среднему значению результата. Значение 1 означает, что мы можем идеально предсказать все ожидаемые выходные данные. В нашем случае коэффициент составляет около 0.06, что довольно низко.
+
+Мы также можем построить график тестовых данных вместе с линией регрессии, чтобы лучше понять, как работает регрессия в нашем случае:
+
+```python
+plt.scatter(X_test,y_test)
+plt.plot(X_test,pred)
+```  
+
+<img alt="Линейная регрессия" src="images/linear-results.png" width="50%" />
+
+## Полиномиальная регрессия
+
+Другим типом линейной регрессии является полиномиальная регрессия. Хотя иногда между переменными существует линейная зависимость — например, чем больше объем тыквы, тем выше цена, — иногда такие зависимости нельзя изобразить в виде плоскости или прямой линии.
+
+✅ Вот [несколько примеров](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) данных, которые могут использовать полиномиальную регрессию.
+
+Взгляните еще раз на зависимость между датой и ценой. Кажется ли, что этот график обязательно должен анализироваться прямой линией? Разве цены не могут колебаться? В этом случае можно попробовать полиномиальную регрессию.
+
+✅ Полиномы — это математические выражения, которые могут состоять из одной или нескольких переменных и коэффициентов.
+
+Полиномиальная регрессия создает кривую линию, чтобы лучше соответствовать нелинейным данным. В нашем случае, если мы включим переменную `DayOfYear` в квадрате в входные данные, мы сможем подогнать наши данные под параболическую кривую, которая будет иметь минимум в определенный момент года.
+
+Scikit-learn включает удобный [API для создания пайплайнов](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pipeline.make_pipeline.html?highlight=pipeline#sklearn.pipeline.make_pipeline), чтобы объединить различные этапы обработки данных. **Пайплайн** — это цепочка **оценщиков**. В нашем случае мы создадим пайплайн, который сначала добавит полиномиальные признаки в нашу модель, а затем обучит регрессию:
+
+```python
+from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
+from sklearn.pipeline import make_pipeline
+
+pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())
+
+pipeline.fit(X_train,y_train)
+```  
+
+Использование `PolynomialFeatures(2)` означает, что мы включим все полиномы второй степени из входных данных. В нашем случае это будет просто `DayOfYear`<sup>2</sup>, но при наличии двух входных переменных X и Y это добавит X<sup>2</sup>, XY и Y<sup>2</sup>. Мы также можем использовать полиномы более высокой степени, если захотим.
+
+Пайплайны можно использовать так же, как и оригинальный объект `LinearRegression`, то есть мы можем вызвать `fit` для пайплайна, а затем использовать `predict`, чтобы получить результаты предсказания. Вот график, показывающий тестовые данные и аппроксимационную кривую:
+
+<img alt="Полиномиальная регрессия" src="images/poly-results.png" width="50%" />
+
+Используя полиномиальную регрессию, мы можем получить немного меньшую MSE и более высокий коэффициент детерминации, но незначительно. Нам нужно учитывать и другие признаки!
+
+> Вы можете заметить, что минимальные цены на тыквы наблюдаются где-то вокруг Хэллоуина. Как вы можете это объяснить?
+
+🎃 Поздравляем, вы только что создали модель, которая может помочь предсказывать цену тыкв для пирогов. Вы, вероятно, можете повторить ту же процедуру для всех типов тыкв, но это было бы утомительно. Давайте теперь узнаем, как учитывать сорт тыквы в нашей модели!
+
+## Категориальные признаки
+
+В идеальном мире мы хотим иметь возможность предсказывать цены для разных сортов тыкв, используя одну и ту же модель. Однако столбец `Variety` несколько отличается от таких столбцов, как `Month`, потому что он содержит нечисловые значения. Такие столбцы называются **категориальными**.
+
+[![ML для начинающих — предсказания с категориальными признаками в линейной регрессии](https://img.youtube.com/vi/DYGliioIAE0/0.jpg)](https://youtu.be/DYGliioIAE0 "ML для начинающих — предсказания с категориальными признаками в линейной регрессии")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткий видеообзор использования категориальных признаков.
+
+Здесь вы можете увидеть, как средняя цена зависит от сорта:
+
+<img alt="Средняя цена по сортам" src="images/price-by-variety.png" width="50%" />
+
+Чтобы учитывать сорт, сначала нужно преобразовать его в числовую форму, или **закодировать**. Существует несколько способов сделать это:
+
+* Простой **числовой код** создаст таблицу различных сортов, а затем заменит название сорта индексом в этой таблице. Это не лучший вариант для линейной регрессии, потому что линейная регрессия учитывает фактическое числовое значение индекса и добавляет его к результату, умножая на некоторый коэффициент. В нашем случае связь между номером индекса и ценой явно нелинейна, даже если мы убедимся, что индексы упорядочены каким-то определенным образом.
+* **One-hot кодирование** заменит столбец `Variety` на 4 разных столбца, по одному для каждого сорта. Каждый столбец будет содержать `1`, если соответствующая строка относится к данному сорту, и `0` в противном случае. Это означает, что в линейной регрессии будет четыре коэффициента, по одному для каждого сорта тыквы, отвечающих за "начальную цену" (или скорее "дополнительную цену") для этого конкретного сорта.
+
+Код ниже показывает, как мы можем выполнить one-hot кодирование для сорта:
+
+```python
+pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])
+```  
+
+ ID | FAIRYTALE | MINIATURE | MIXED HEIRLOOM VARIETIES | PIE TYPE  
+----|-----------|-----------|--------------------------|----------  
+70 | 0 | 0 | 0 | 1  
+71 | 0 | 0 | 0 | 1  
+... | ... | ... | ... | ...  
+1738 | 0 | 1 | 0 | 0  
+1739 | 0 | 1 | 0 | 0  
+1740 | 0 | 1 | 0 | 0  
+1741 | 0 | 1 | 0 | 0  
+1742 | 0 | 1 | 0 | 0  
+
+Чтобы обучить линейную регрессию, используя one-hot кодированный сорт в качестве входных данных, нам просто нужно правильно инициализировать данные `X` и `y`:
+
+```python
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])
+y = new_pumpkins['Price']
+```  
+
+Остальная часть кода такая же, как и та, что мы использовали выше для обучения линейной регрессии. Если вы попробуете это, вы увидите, что среднеквадратичная ошибка примерно такая же, но коэффициент детерминации значительно выше (~77%). Чтобы получить еще более точные предсказания, мы можем учитывать больше категориальных признаков, а также числовые признаки, такие как `Month` или `DayOfYear`. Чтобы получить один большой массив признаков, мы можем использовать `join`:
+
+```python
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \
+        .join(new_pumpkins['Month']) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))
+y = new_pumpkins['Price']
+```  
+
+Здесь мы также учитываем `City` и тип упаковки `Package`, что дает нам MSE 2.84 (10%) и коэффициент детерминации 0.94!
+
+## Собираем все вместе
+
+Чтобы создать лучшую модель, мы можем использовать комбинированные данные (one-hot кодированные категориальные + числовые признаки) из приведенного выше примера вместе с полиномиальной регрессией. Вот полный код для вашего удобства:
+
+```python
+# set up training data
+X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \
+        .join(new_pumpkins['Month']) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \
+        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))
+y = new_pumpkins['Price']
+
+# make train-test split
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+
+# setup and train the pipeline
+pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())
+pipeline.fit(X_train,y_train)
+
+# predict results for test data
+pred = pipeline.predict(X_test)
+
+# calculate MSE and determination
+mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))
+print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')
+
+score = pipeline.score(X_train,y_train)
+print('Model determination: ', score)
+```  
+
+Это должно дать нам лучший коэффициент детерминации почти 97% и MSE=2.23 (~8% ошибки предсказания).
+
+| Модель | MSE | Коэффициент детерминации |  
+|--------|-----|--------------------------|  
+| `DayOfYear` Линейная | 2.77 (17.2%) | 0.07 |  
+| `DayOfYear` Полиномиальная | 2.73 (17.0%) | 0.08 |  
+| `Variety` Линейная | 5.24 (19.7%) | 0.77 |  
+| Все признаки Линейная | 2.84 (10.5%) | 0.94 |  
+| Все признаки Полиномиальная | 2.23 (8.25%) | 0.97 |  
+
+🏆 Отличная работа! Вы создали четыре модели регрессии за один урок и улучшили качество модели до 97%. В последнем разделе о регрессии вы узнаете о логистической регрессии для определения категорий.
+
+---
+
+## 🚀Задание
+
+Протестируйте несколько различных переменных в этом ноутбуке, чтобы увидеть, как корреляция влияет на точность модели.
+
+## [Викторина после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/14/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+В этом уроке мы изучили линейную регрессию. Существуют и другие важные типы регрессии. Прочитайте о методах Stepwise, Ridge, Lasso и Elasticnet. Хороший курс для изучения — [Курс по статистическому обучению Стэнфорда](https://online.stanford.edu/courses/sohs-ystatslearning-statistical-learning).
+
+## Задание
+
+[Создайте модель](assignment.md)  
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/3-Linear/assignment.md b/translations/ru/2-Regression/3-Linear/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..1624fa123
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/3-Linear/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "cc471fa89c293bc735dd3a9a0fb79b1b",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:19:30+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Создание модели регрессии
+
+## Инструкции
+
+В этом уроке вы узнали, как создавать модели, используя линейную и полиномиальную регрессию. Используя эти знания, найдите набор данных или воспользуйтесь одним из встроенных наборов данных Scikit-learn, чтобы создать новую модель. Объясните в своей записной книжке, почему вы выбрали именно этот метод, и продемонстрируйте точность вашей модели. Если модель окажется неточной, объясните, почему.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерий | Превосходно                                                  | Удовлетворительно          | Требуется улучшение            |
+| -------- | ------------------------------------------------------------ | -------------------------- | ------------------------------- |
+|          | представлен полный ноутбук с хорошо задокументированным решением | решение неполное           | решение содержит ошибки или баги |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb b/translations/ru/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..2afbf2208
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,128 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Цены на тыквы\n",
+    "\n",
+    "Загрузите необходимые библиотеки и набор данных. Преобразуйте данные в датафрейм, содержащий подмножество данных:\n",
+    "\n",
+    "- Оставьте только тыквы, цена которых указана за бушель\n",
+    "- Преобразуйте дату в месяц\n",
+    "- Рассчитайте цену как среднее значение между высокой и низкой ценами\n",
+    "- Преобразуйте цену, чтобы она отражала стоимость за количество в бушелях\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from datetime import datetime\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "columns_to_select = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n",
+    "    {'Month': month, \n",
+    "     'DayOfYear' : day_of_year, \n",
+    "     'Variety': pumpkins['Variety'], \n",
+    "     'City': pumpkins['City Name'], \n",
+    "     'Package': pumpkins['Package'], \n",
+    "     'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n",
+    "     'High Price': pumpkins['High Price'], \n",
+    "     'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Базовый диаграмма рассеяния напоминает нам, что у нас есть данные только за месяцы с августа по декабрь. Вероятно, нам нужно больше данных, чтобы сделать выводы линейным образом.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "plt.scatter('Month','Price',data=new_pumpkins)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\n",
+    "plt.scatter('DayOfYear','Price',data=new_pumpkins)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3-final"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "b032d371c75279373507f003439a577e",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:45:15+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md b/translations/ru/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d8f698bc3
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:19:59+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb b/translations/ru/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..df5d2aca4
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb
@@ -0,0 +1,1086 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_3-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5015d65d61ba75a223bfc56c273aa174",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:51:49+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3-R.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "EgQw8osnsUV-"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Линейная и полиномиальная регрессия для определения цен на тыквы - Урок 3\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>Инфографика от Дасани Мадипалли</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Инфографика от Дасани Мадипалли](../../../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.ru.png){width=\"800\"}-->\n",
+    "\n",
+    "#### Введение\n",
+    "\n",
+    "До этого момента вы изучили, что такое регрессия, используя пример данных из набора данных о ценах на тыквы, который мы будем использовать на протяжении всего урока. Вы также визуализировали данные с помощью `ggplot2`.💪\n",
+    "\n",
+    "Теперь вы готовы углубиться в регрессию для машинного обучения. В этом уроке вы узнаете больше о двух типах регрессии: *основной линейной регрессии* и *полиномиальной регрессии*, а также о некоторых математических основах этих методов.\n",
+    "\n",
+    "> На протяжении всей программы мы предполагаем минимальные знания математики и стремимся сделать материал доступным для студентов из других областей. Следите за заметками, 🧮 подсказками, диаграммами и другими инструментами обучения, которые помогут вам понять материал.\n",
+    "\n",
+    "#### Подготовка\n",
+    "\n",
+    "Напомним, что вы загружаете эти данные, чтобы задавать вопросы.\n",
+    "\n",
+    "-   Когда лучше всего покупать тыквы?\n",
+    "\n",
+    "-   Какую цену можно ожидать за ящик миниатюрных тыкв?\n",
+    "\n",
+    "-   Стоит ли покупать их в корзинах на пол-бушеля или в коробках на 1 1/9 бушеля? Давайте продолжим исследовать эти данные.\n",
+    "\n",
+    "В предыдущем уроке вы создали `tibble` (современное переосмысление фрейма данных) и заполнили его частью исходного набора данных, стандартизировав цены по бушелю. Однако, таким образом, вы смогли собрать только около 400 точек данных и только за осенние месяцы. Может быть, мы сможем получить немного больше информации о природе данных, если очистим их лучше? Посмотрим... 🕵️‍♀️\n",
+    "\n",
+    "Для выполнения этой задачи нам понадобятся следующие пакеты:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) — это [коллекция пакетов для R](https://www.tidyverse.org/packages), разработанная для того, чтобы сделать работу с данными быстрее, проще и увлекательнее!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) — это [фреймворк](https://www.tidymodels.org/packages), состоящий из пакетов для моделирования и машинного обучения.\n",
+    "\n",
+    "-   `janitor`: [пакет janitor](https://github.com/sfirke/janitor) предоставляет простые инструменты для анализа и очистки \"грязных\" данных.\n",
+    "\n",
+    "-   `corrplot`: [пакет corrplot](https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html) предлагает визуальный инструмент для исследования матрицы корреляции, поддерживающий автоматическую перестановку переменных для выявления скрытых закономерностей между ними.\n",
+    "\n",
+    "Вы можете установить их следующим образом:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"janitor\", \"corrplot\"))`\n",
+    "\n",
+    "Скрипт ниже проверяет, установлены ли у вас необходимые пакеты для выполнения этого модуля, и устанавливает их, если они отсутствуют.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WqQPS1OAsg3H"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, janitor, corrplot)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "tA4C2WN3skCf",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "outputId": "c06cd805-5534-4edc-f72b-d0d1dab96ac0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Мы позже загрузим эти замечательные пакеты и сделаем их доступными в нашей текущей R-сессии. (Это просто для иллюстрации, `pacman::p_load()` уже сделал это за вас)\n",
+    "\n",
+    "## 1. Линия линейной регрессии\n",
+    "\n",
+    "Как вы узнали в Уроке 1, цель упражнения по линейной регрессии — построить *линию* *наилучшего соответствия*, чтобы:\n",
+    "\n",
+    "-   **Показать взаимосвязь переменных**. Показать связь между переменными.\n",
+    "\n",
+    "-   **Сделать прогнозы**. Делать точные прогнозы о том, где новая точка данных окажется относительно этой линии.\n",
+    "\n",
+    "Для построения такой линии мы используем статистический метод, называемый **регрессией наименьших квадратов**. Термин `наименьшие квадраты` означает, что все точки данных вокруг линии регрессии возводятся в квадрат, а затем складываются. В идеале, итоговая сумма должна быть как можно меньше, потому что мы хотим минимизировать количество ошибок, или `наименьшие квадраты`. Таким образом, линия наилучшего соответствия — это линия, которая дает нам наименьшее значение суммы квадратов ошибок — отсюда и название *регрессия наименьших квадратов*.\n",
+    "\n",
+    "Мы делаем это, потому что хотим смоделировать линию, которая имеет минимальное суммарное расстояние от всех наших точек данных. Мы также возводим значения в квадрат перед их сложением, так как нас интересует их величина, а не направление.\n",
+    "\n",
+    "> **🧮 Покажите мне математику**\n",
+    ">\n",
+    "> Эта линия, называемая *линией наилучшего соответствия*, может быть выражена [уравнением](https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression):\n",
+    ">\n",
+    ">     Y = a + bX\n",
+    ">\n",
+    "> `X` — это '`объясняющая переменная` или `предиктор`'. `Y` — это '`зависимая переменная` или `результат`'. Наклон линии обозначается как `b`, а `a` — это точка пересечения с осью Y, которая указывает значение `Y`, когда `X = 0`.\n",
+    ">\n",
+    "\n",
+    "> ![](../../../../../../2-Regression/3-Linear/solution/images/slope.png \"наклон = $y/x$\")\n",
+    "    Инфографика от Jen Looper\n",
+    ">\n",
+    "> Сначала вычислите наклон `b`.\n",
+    ">\n",
+    "> Другими словами, если обратиться к исходному вопросу о данных по тыквам: \"предсказать цену тыквы за бушель по месяцам\", `X` будет означать цену, а `Y` — месяц продажи.\n",
+    ">\n",
+    "> ![](../../../../../../translated_images/calculation.989aa7822020d9d0ba9fc781f1ab5192f3421be86ebb88026528aef33c37b0d8.ru.png)\n",
+    "    Инфографика от Jen Looper\n",
+    "> \n",
+    "> Вычислите значение Y. Если вы платите около \\$4, значит, это апрель!\n",
+    ">\n",
+    "> Математика, которая рассчитывает линию, должна показать наклон линии, который также зависит от точки пересечения, или от того, где находится `Y`, когда `X = 0`.\n",
+    ">\n",
+    "> Вы можете ознакомиться с методом расчета этих значений на сайте [Math is Fun](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-regression.html). Также посетите [этот калькулятор наименьших квадратов](https://www.mathsisfun.com/data/least-squares-calculator.html), чтобы увидеть, как значения чисел влияют на линию.\n",
+    "\n",
+    "Не так уж страшно, правда? 🤓\n",
+    "\n",
+    "#### Корреляция\n",
+    "\n",
+    "Еще один термин, который нужно понять, — это **коэффициент корреляции** между заданными переменными X и Y. Используя диаграмму рассеяния, вы можете быстро визуализировать этот коэффициент. График с точками данных, расположенными в аккуратной линии, имеет высокую корреляцию, а график с точками данных, разбросанными повсюду между X и Y, имеет низкую корреляцию.\n",
+    "\n",
+    "Хорошая модель линейной регрессии — это та, которая имеет высокий коэффициент корреляции (ближе к 1, чем к 0) с использованием метода регрессии наименьших квадратов и линии регрессии.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "cdX5FRpvsoP5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **2. Танец с данными: создание датафрейма для моделирования**\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/janitor.jpg\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption>Иллюстрация @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Иллюстрация \\@allison_horst](../../../../../../translated_images/janitor.e4a77dd3d3e6a32e25327090b8a9c00dc7cf459c44fa9f184c5ecb0d48ce3794.ru.jpg){width=\"700\"}-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WdUKXk7Bs8-V"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Загрузите необходимые библиотеки и набор данных. Преобразуйте данные в датафрейм, содержащий подмножество данных:\n",
+    "\n",
+    "-   Оставьте только тыквы, цена которых указана за бушель\n",
+    "\n",
+    "-   Преобразуйте дату в месяц\n",
+    "\n",
+    "-   Рассчитайте цену как среднее значение между высокой и низкой ценами\n",
+    "\n",
+    "-   Преобразуйте цену, чтобы она отражала стоимость за количество в бушелях\n",
+    "\n",
+    "> Мы рассмотрели эти шаги в [предыдущем уроке](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/2-Regression/2-Data/solution/lesson_2-R.ipynb).\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "fMCtu2G2s-p8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "library(lubridate)\n",
+    "\n",
+    "# Import the pumpkins data\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Get a glimpse and dimensions of the data\n",
+    "glimpse(pumpkins)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first 50 rows of the data set\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ryMVZEEPtERn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "В духе чистого приключения давайте изучим [`janitor package`](../../../../../../2-Regression/3-Linear/solution/R/github.com/sfirke/janitor), который предоставляет простые функции для анализа и очистки грязных данных. Например, давайте посмотрим на названия столбцов в наших данных:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "xcNxM70EtJjb"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Return column names\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  names()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5XtpaIigtPfW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤔 Мы можем сделать лучше. Давайте сделаем эти названия столбцов `friendR`, преобразовав их в [snake_case](https://en.wikipedia.org/wiki/Snake_case) с помощью `janitor::clean_names`. Чтобы узнать больше об этой функции: `?clean_names`\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "IbIqrMINtSHe"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Clean names to the snake_case convention\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  clean_names(case = \"snake\")\n",
+    "\n",
+    "# Return column names\n",
+    "pumpkins %>% \n",
+    "  names()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "a2uYvclYtWvX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Много tidyR 🧹! Теперь танец с данными, используя `dplyr`, как в предыдущем уроке! 💃\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HfhnuzDDtaDd"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(variety, city_name, package, low_price, high_price, date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Extract the month from the dates to a new column\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>%\n",
+    "  mutate(date = mdy(date),\n",
+    "         month = month(date)) %>% \n",
+    "  select(-date)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a new column for average Price\n",
+    "pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(price = (low_price + high_price)/2)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Retain only pumpkins with the string \"bushel\"\n",
+    "new_pumpkins <- pumpkins %>% \n",
+    "  filter(str_detect(string = package, pattern = \"bushel\"))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Normalize the pricing so that you show the pricing per bushel, not per 1 1/9 or 1/2 bushel\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(price = case_when(\n",
+    "    str_detect(package, \"1 1/9\") ~ price/(1.1),\n",
+    "    str_detect(package, \"1/2\") ~ price*2,\n",
+    "    TRUE ~ price))\n",
+    "\n",
+    "# Relocate column positions\n",
+    "new_pumpkins <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  relocate(month, .before = variety)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Display the first 5 rows\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "X0wU3gQvtd9f"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Отличная работа!👌 Теперь у вас есть чистый, аккуратный набор данных, на основе которого можно построить новую регрессионную модель!\n",
+    "\n",
+    "Как насчет диаграммы рассеяния?\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UpaIwaxqth82"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Set theme\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "\n",
+    "# Make a scatter plot of month and price\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = month, y = price)) +\n",
+    "  geom_point(size = 1.6)\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "DXgU-j37tl5K"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Диаграмма рассеяния напоминает нам, что у нас есть данные только за месяцы с августа по декабрь. Вероятно, нам нужно больше данных, чтобы сделать выводы в линейной форме.\n",
+    "\n",
+    "Давайте снова посмотрим на наши данные для моделирования:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Ve64wVbwtobI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Display first 5 rows\n",
+    "new_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "HFQX2ng1tuSJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Что, если мы захотим предсказать `price` тыквы на основе столбцов `city` или `package`, которые имеют тип \"символы\"? Или, еще проще, как мы могли бы найти корреляцию (которая требует, чтобы оба входных значения были числовыми) между, например, `package` и `price`? 🤷🤷\n",
+    "\n",
+    "Модели машинного обучения лучше работают с числовыми признаками, чем с текстовыми значениями, поэтому обычно необходимо преобразовать категориальные признаки в числовые представления.\n",
+    "\n",
+    "Это означает, что нам нужно найти способ преобразовать наши предикторы, чтобы модель могла эффективно их использовать. Этот процесс называется `feature engineering`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "7hsHoxsStyjJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 3. Предобработка данных для моделирования с помощью recipes 👩‍🍳👨‍🍳\n",
+    "\n",
+    "Действия, которые преобразуют значения предикторов, чтобы сделать их более удобными для использования моделью, называются `feature engineering` (инженерия признаков).\n",
+    "\n",
+    "Разные модели имеют разные требования к предобработке. Например, метод наименьших квадратов требует `кодирования категориальных переменных`, таких как месяц, сорт и название города. Это просто означает `преобразование` столбца с `категориальными значениями` в один или несколько `числовых столбцов`, которые заменяют оригинальный.\n",
+    "\n",
+    "Например, предположим, что ваши данные включают следующую категориальную переменную:\n",
+    "\n",
+    "|  город   |\n",
+    "|:--------:|\n",
+    "| Денвер   |\n",
+    "| Найроби  |\n",
+    "| Токио    |\n",
+    "\n",
+    "Вы можете применить *порядковое кодирование*, чтобы заменить каждую категорию уникальным целым числом, например так:\n",
+    "\n",
+    "| город |\n",
+    "|:-----:|\n",
+    "|   0   |\n",
+    "|   1   |\n",
+    "|   2   |\n",
+    "\n",
+    "Именно это мы и сделаем с нашими данными!\n",
+    "\n",
+    "В этом разделе мы изучим еще один удивительный пакет из экосистемы Tidymodels: [recipes](https://tidymodels.github.io/recipes/) - который предназначен для помощи в предобработке данных **до** обучения модели. В своей основе рецепт (recipe) - это объект, который определяет, какие шаги должны быть применены к набору данных, чтобы подготовить его для моделирования.\n",
+    "\n",
+    "Теперь давайте создадим рецепт, который подготовит наши данные для моделирования, заменяя уникальным целым числом все наблюдения в столбцах предикторов:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AD5kQbcvt3Xl"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Specify a recipe\n",
+    "pumpkins_recipe <- recipe(price ~ ., data = new_pumpkins) %>% \n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print out the recipe\n",
+    "pumpkins_recipe"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "BNaFKXfRt9TU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Отлично! 👏 Мы только что создали наш первый рецепт, который задает результат (цена) и соответствующие предикторы, а также указывает, что все столбцы предикторов должны быть закодированы в набор целых чисел 🙌! Давайте быстро разберем, как это работает:\n",
+    "\n",
+    "-   Вызов `recipe()` с формулой указывает рецепту *роли* переменных, используя данные `new_pumpkins` в качестве эталона. Например, столбец `price` был назначен как `outcome` (результат), в то время как остальные столбцы были назначены как `predictor` (предикторы).\n",
+    "\n",
+    "-   `step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)` указывает, что все предикторы должны быть преобразованы в набор целых чисел, начиная с 0.\n",
+    "\n",
+    "Мы уверены, что у вас могут возникнуть мысли вроде: \"Это так круто!! Но что, если мне нужно убедиться, что рецепты действительно делают то, что я от них ожидаю? 🤔\"\n",
+    "\n",
+    "Это отличная мысль! Видите ли, как только ваш рецепт определен, вы можете оценить параметры, необходимые для предварительной обработки данных, а затем извлечь обработанные данные. Обычно вам не нужно делать это при использовании Tidymodels (мы скоро увидим стандартный подход —\\> `workflows`), но это может быть полезно, если вы хотите провести проверку, чтобы убедиться, что рецепты работают так, как вы ожидаете.\n",
+    "\n",
+    "Для этого вам понадобятся еще два действия: `prep()` и `bake()`. И, как всегда, наши маленькие друзья из R от [`Allison Horst`](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations) помогут вам лучше понять это!\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/recipes.png\"\n",
+    "   width=\"550\"/>\n",
+    "   <figcaption>Иллюстрация от @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "KEiO0v7kuC9O"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "[`prep()`](https://recipes.tidymodels.org/reference/prep.html): оценивает необходимые параметры на основе обучающего набора данных, которые затем могут быть применены к другим наборам данных. Например, для заданного столбца предиктора, какое наблюдение будет назначено целому числу 0, 1, 2 и т.д.\n",
+    "\n",
+    "[`bake()`](https://recipes.tidymodels.org/reference/bake.html): берет подготовленный рецепт и применяет операции к любому набору данных.\n",
+    "\n",
+    "Итак, давайте подготовим и применим наши рецепты, чтобы действительно убедиться, что \"под капотом\" столбцы предикторов сначала будут закодированы, прежде чем модель будет обучена.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Q1xtzebuuTCP"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Prep the recipe\n",
+    "pumpkins_prep <- prep(pumpkins_recipe)\n",
+    "\n",
+    "# Bake the recipe to extract a preprocessed new_pumpkins data\n",
+    "baked_pumpkins <- bake(pumpkins_prep, new_data = NULL)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the baked data set\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "FGBbJbP_uUUn"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ура! 🥳 Обработанные данные `baked_pumpkins` имеют все предикторы закодированными, что подтверждает, что этапы предварительной обработки, определенные в нашем рецепте, действительно работают как задумано. Это делает данные сложнее для чтения, но гораздо более понятными для Tidymodels! Потратьте немного времени, чтобы выяснить, какое наблюдение было сопоставлено с соответствующим целым числом.\n",
+    "\n",
+    "Также стоит упомянуть, что `baked_pumpkins` — это фрейм данных, с которым мы можем выполнять вычисления.\n",
+    "\n",
+    "Например, давайте попробуем найти хорошую корреляцию между двумя точками ваших данных, чтобы потенциально построить хорошую предсказательную модель. Для этого мы воспользуемся функцией `cor()`. Введите `?cor()`, чтобы узнать больше об этой функции.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "1dvP0LBUueAW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Find the correlation between the city_name and the price\n",
+    "cor(baked_pumpkins$city_name, baked_pumpkins$price)\n",
+    "\n",
+    "# Find the correlation between the package and the price\n",
+    "cor(baked_pumpkins$package, baked_pumpkins$price)\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "3bQzXCjFuiSV"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Как оказалось, между Городом и Ценой существует лишь слабая корреляция. Однако между Упаковкой и её Ценой корреляция немного сильнее. Логично, правда? Обычно, чем больше коробка с продуктами, тем выше цена.\n",
+    "\n",
+    "Раз уж мы этим занимаемся, давайте также попробуем визуализировать матрицу корреляции всех столбцов с помощью пакета `corrplot`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "BToPWbgjuoZw"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the corrplot package\n",
+    "library(corrplot)\n",
+    "\n",
+    "# Obtain correlation matrix\n",
+    "corr_mat <- cor(baked_pumpkins %>% \n",
+    "                  # Drop columns that are not really informative\n",
+    "                  select(-c(low_price, high_price)))\n",
+    "\n",
+    "# Make a correlation plot between the variables\n",
+    "corrplot(corr_mat, method = \"shade\", shade.col = NA, tl.col = \"black\", tl.srt = 45, addCoef.col = \"black\", cl.pos = \"n\", order = \"original\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ZwAL3ksmutVR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩 Намного лучше.\n",
+    "\n",
+    "Хороший вопрос, который теперь можно задать этим данным: '`Какую цену я могу ожидать для заданного пакета тыкв?`' Давайте разберемся!\n",
+    "\n",
+    "> Примечание: Когда вы **`bake()`** подготовленный рецепт **`pumpkins_prep`** с параметром **`new_data = NULL`**, вы извлекаете обработанные (т.е. закодированные) тренировочные данные. Если у вас был бы другой набор данных, например, тестовый набор, и вы хотели бы увидеть, как рецепт его предварительно обработает, вы просто запекаете **`pumpkins_prep`** с параметром **`new_data = test_set`**.\n",
+    "\n",
+    "## 4. Построение модели линейной регрессии\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>Инфографика от Дасани Мадипалли</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Инфографика от Дасани Мадипалли](../../../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.ru.png){width=\"800\"}-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "YqXjLuWavNxW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Теперь, когда мы создали рецепт и убедились, что данные будут предварительно обработаны должным образом, давайте построим регрессионную модель, чтобы ответить на вопрос: `Какую цену я могу ожидать для данного пакета тыквы?`\n",
+    "\n",
+    "#### Обучение модели линейной регрессии с использованием обучающего набора данных\n",
+    "\n",
+    "Как вы, возможно, уже догадались, колонка *price* является переменной `результата`, а колонка *package* — переменной `предиктором`.\n",
+    "\n",
+    "Для этого мы сначала разделим данные так, чтобы 80% попало в обучающий набор, а 20% — в тестовый. Затем определим рецепт, который закодирует колонку предиктора в набор целых чисел, и создадим спецификацию модели. Мы не будем подготавливать и применять наш рецепт, так как уже знаем, что он обработает данные должным образом.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Pq0bSzCevW-h"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Split the data into training and test sets\n",
+    "pumpkins_split <- new_pumpkins %>% \n",
+    "  initial_split(prop = 0.8)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Extract training and test data\n",
+    "pumpkins_train <- training(pumpkins_split)\n",
+    "pumpkins_test <- testing(pumpkins_split)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing the data\n",
+    "lm_pumpkins_recipe <- recipe(price ~ package, data = pumpkins_train) %>% \n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a linear model specification\n",
+    "lm_spec <- linear_reg() %>% \n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"regression\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "CyoEh_wuvcLv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Отличная работа! Теперь, когда у нас есть рецепт и спецификация модели, нам нужно найти способ объединить их в один объект, который сначала будет предварительно обрабатывать данные (подготовка + выпекание за кулисами), обучать модель на предварительно обработанных данных, а также предоставлять возможность для потенциальной постобработки. Как вам такое для спокойствия?🤩\n",
+    "\n",
+    "В Tidymodels этот удобный объект называется [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) и удобно хранит ваши компоненты моделирования! Это то, что мы бы назвали *конвейерами* (*pipelines*) в *Python*.\n",
+    "\n",
+    "Итак, давайте объединим всё в workflow!📦\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "G3zF_3DqviFJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Hold modelling components in a workflow\n",
+    "lm_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(lm_pumpkins_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(lm_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the workflow\n",
+    "lm_wf"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "T3olroU3v-WX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Вдобавок, рабочий процесс может быть настроен/обучен почти так же, как и модель.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zd1A5tgOwEPX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Train the model\n",
+    "lm_wf_fit <- lm_wf %>% \n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\n",
+    "\n",
+    "# Print the model coefficients learned \n",
+    "lm_wf_fit"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "NhJagFumwFHf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Из результатов модели мы можем увидеть коэффициенты, полученные в процессе обучения. Они представляют собой коэффициенты линии наилучшего соответствия, которая минимизирует общую ошибку между фактической и предсказанной переменной.\n",
+    "\n",
+    "#### Оценка производительности модели с использованием тестового набора\n",
+    "\n",
+    "Пришло время проверить, как справилась модель 📏! Как это сделать?\n",
+    "\n",
+    "Теперь, когда мы обучили модель, мы можем использовать её для предсказаний на `test_set` с помощью `parsnip::predict()`. Затем мы сравним эти предсказания с фактическими значениями меток, чтобы оценить, насколько хорошо (или не очень!) работает модель.\n",
+    "\n",
+    "Начнем с предсказаний для тестового набора, а затем объединим столбцы с тестовым набором.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "_4QkGtBTwItF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make predictions for the test set\n",
+    "predictions <- lm_wf_fit %>% \n",
+    "  predict(new_data = pumpkins_test)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Bind predictions to the test set\n",
+    "lm_results <- pumpkins_test %>% \n",
+    "  select(c(package, price)) %>% \n",
+    "  bind_cols(predictions)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print the first ten rows of the tibble\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "UFZzTG0gwTs9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Да, вы только что обучили модель и использовали её для предсказаний! 🔮 Хороша ли она? Давайте оценим производительность модели!\n",
+    "\n",
+    "В Tidymodels мы делаем это с помощью `yardstick::metrics()`! Для линейной регрессии давайте сосредоточимся на следующих метриках:\n",
+    "\n",
+    "-   `Root Mean Square Error (RMSE)` (Среднеквадратичная ошибка): Квадратный корень из [MSE](https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error). Это абсолютная метрика в тех же единицах измерения, что и целевая переменная (в данном случае, цена тыквы). Чем меньше значение, тем лучше модель (в упрощённом смысле, это средняя цена, на которую предсказания ошибаются!).\n",
+    "\n",
+    "-   `Coefficient of Determination` (обычно известен как R-квадрат или R2): Относительная метрика, где чем выше значение, тем лучше модель соответствует данным. По сути, эта метрика показывает, какую долю дисперсии между предсказанными и фактическими значениями целевой переменной модель способна объяснить.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "0A5MjzM7wW9M"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Evaluate performance of linear regression\n",
+    "metrics(data = lm_results,\n",
+    "        truth = price,\n",
+    "        estimate = .pred)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "reJ0UIhQwcEH"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Там идет производительность модели. Давайте посмотрим, сможем ли мы получить лучшее представление, визуализировав диаграмму рассеяния с пакетом и ценой, а затем наложив линию наилучшего соответствия, используя сделанные прогнозы.\n",
+    "\n",
+    "Это означает, что нам нужно подготовить и обработать тестовый набор, чтобы закодировать столбец пакета, а затем связать его с прогнозами, сделанными нашей моделью.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "fdgjzjkBwfWt"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Encode package column\n",
+    "package_encode <- lm_pumpkins_recipe %>% \n",
+    "  prep() %>% \n",
+    "  bake(new_data = pumpkins_test) %>% \n",
+    "  select(package)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Bind encoded package column to the results\n",
+    "lm_results <- lm_results %>% \n",
+    "  bind_cols(package_encode %>% \n",
+    "              rename(package_integer = package)) %>% \n",
+    "  relocate(package_integer, .after = package)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print new results data frame\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make a scatter plot\n",
+    "lm_results %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"orange\", size = 1.2) +\n",
+    "  xlab(\"package\")\n",
+    "  \n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "R0nw719lwkHE"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Отлично! Как вы можете видеть, модель линейной регрессии не очень хорошо обобщает связь между упаковкой и её соответствующей ценой.\n",
+    "\n",
+    "🎃 Поздравляем, вы только что создали модель, которая может помочь предсказать цену нескольких видов тыкв. Ваш праздничный тыквенный огород будет великолепным. Но, вероятно, вы можете создать модель получше!\n",
+    "\n",
+    "## 5. Построение модели полиномиальной регрессии\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/linear-polynomial.png\"\n",
+    "   width=\"800\"/>\n",
+    "   <figcaption>Инфографика от Дасани Мадипалли</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "<!--![Инфографика от Дасани Мадипалли](../../../../../../translated_images/linear-polynomial.5523c7cb6576ccab0fecbd0e3505986eb2d191d9378e785f82befcf3a578a6e7.ru.png){width=\"800\"}-->\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HOCqJXLTwtWI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Иногда наши данные могут не иметь линейной зависимости, но мы все равно хотим предсказать результат. Полиномиальная регрессия может помочь нам делать прогнозы для более сложных нелинейных зависимостей.\n",
+    "\n",
+    "Возьмем, например, зависимость между упаковкой и ценой в нашем наборе данных о тыквах. Хотя иногда между переменными существует линейная зависимость — чем больше объем тыквы, тем выше цена — иногда такие зависимости нельзя изобразить в виде плоскости или прямой линии.\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Вот [несколько примеров](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) данных, для которых может быть полезна полиномиальная регрессия\n",
+    ">\n",
+    "> Взгляните еще раз на зависимость между сортом и ценой на предыдущем графике. Кажется ли, что этот диаграмма рассеяния обязательно должна быть проанализирована с помощью прямой линии? Возможно, нет. В таком случае можно попробовать полиномиальную регрессию.\n",
+    ">\n",
+    "> ✅ Полиномы — это математические выражения, которые могут состоять из одной или нескольких переменных и коэффициентов.\n",
+    "\n",
+    "#### Обучение модели полиномиальной регрессии с использованием обучающего набора данных\n",
+    "\n",
+    "Полиномиальная регрессия создает *изогнутую линию*, чтобы лучше описать нелинейные данные.\n",
+    "\n",
+    "Давайте посмотрим, сможет ли полиномиальная модель лучше справиться с прогнозированием. Мы будем следовать примерно той же процедуре, что и раньше:\n",
+    "\n",
+    "-   Создать рецепт, который определяет шаги предварительной обработки данных, чтобы подготовить их для моделирования, например: кодирование предикторов и вычисление полиномов степени *n*\n",
+    "\n",
+    "-   Построить спецификацию модели\n",
+    "\n",
+    "-   Объединить рецепт и спецификацию модели в рабочий процесс\n",
+    "\n",
+    "-   Создать модель, подогнав рабочий процесс\n",
+    "\n",
+    "-   Оценить, насколько хорошо модель работает на тестовых данных\n",
+    "\n",
+    "Давайте начнем!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "VcEIpRV9wzYr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Specify a recipe\r\n",
+    "poly_pumpkins_recipe <-\r\n",
+    "  recipe(price ~ package, data = pumpkins_train) %>%\r\n",
+    "  step_integer(all_predictors(), zero_based = TRUE) %>% \r\n",
+    "  step_poly(all_predictors(), degree = 4)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a model specification\r\n",
+    "poly_spec <- linear_reg() %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"lm\") %>% \r\n",
+    "  set_mode(\"regression\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Bundle recipe and model spec into a workflow\r\n",
+    "poly_wf <- workflow() %>% \r\n",
+    "  add_recipe(poly_pumpkins_recipe) %>% \r\n",
+    "  add_model(poly_spec)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a model\r\n",
+    "poly_wf_fit <- poly_wf %>% \r\n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print learned model coefficients\r\n",
+    "poly_wf_fit\r\n",
+    "\r\n",
+    "  "
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "63n_YyRXw3CC"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "#### Оценка производительности модели\n",
+    "\n",
+    "👏👏Вы создали полиномиальную модель, давайте сделаем прогнозы на тестовом наборе данных!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "-LHZtztSxDP0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make price predictions on test data\r\n",
+    "poly_results <- poly_wf_fit %>% predict(new_data = pumpkins_test) %>% \r\n",
+    "  bind_cols(pumpkins_test %>% select(c(package, price))) %>% \r\n",
+    "  relocate(.pred, .after = last_col())\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the results\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "YUFpQ_dKxJGx"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ура, давайте оценим, как модель справилась с test_set, используя `yardstick::metrics()`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "qxdyj86bxNGZ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "metrics(data = poly_results, truth = price, estimate = .pred)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "8AW5ltkBxXDm"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "🤩🤩 Намного лучшее качество работы.\n",
+    "\n",
+    "`rmse` снизился с примерно 7 до примерно 3, что указывает на уменьшение ошибки между фактической ценой и предсказанной ценой. Можно *условно* интерпретировать это как среднюю ошибку в прогнозах около \\$3. `rsq` увеличился с примерно 0.4 до 0.8.\n",
+    "\n",
+    "Все эти метрики показывают, что полиномиальная модель работает значительно лучше, чем линейная. Отличная работа!\n",
+    "\n",
+    "Давайте посмотрим, сможем ли мы это визуализировать!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "6gLHNZDwxYaS"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Bind encoded package column to the results\r\n",
+    "poly_results <- poly_results %>% \r\n",
+    "  bind_cols(package_encode %>% \r\n",
+    "              rename(package_integer = package)) %>% \r\n",
+    "  relocate(package_integer, .after = package)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print new results data frame\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make a scatter plot\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\r\n",
+    "  geom_line(aes(y = .pred), color = \"midnightblue\", size = 1.2) +\r\n",
+    "  xlab(\"package\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "A83U16frxdF1"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Вы можете увидеть кривую, которая лучше подходит к вашим данным! 🤩\n",
+    "\n",
+    "Вы можете сделать её более плавной, передав полиномиальную формулу в `geom_smooth`, например так:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "4U-7aHOVxlGU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a scatter plot\r\n",
+    "poly_results %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = package_integer, y = price)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 1.6) +\r\n",
+    "  # Overlay a line of best fit\r\n",
+    "  geom_smooth(method = lm, formula = y ~ poly(x, degree = 4), color = \"midnightblue\", size = 1.2, se = FALSE) +\r\n",
+    "  xlab(\"package\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "5vzNT0Uexm-w"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Похоже на плавную кривую!🤩\n",
+    "\n",
+    "Вот как можно сделать новый прогноз:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "v9u-wwyLxq4G"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a hypothetical data frame\r\n",
+    "hypo_tibble <- tibble(package = \"bushel baskets\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make predictions using linear model\r\n",
+    "lm_pred <- lm_wf_fit %>% predict(new_data = hypo_tibble)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Make predictions using polynomial model\r\n",
+    "poly_pred <- poly_wf_fit %>% predict(new_data = hypo_tibble)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Return predictions in a list\r\n",
+    "list(\"linear model prediction\" = lm_pred, \r\n",
+    "     \"polynomial model prediction\" = poly_pred)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "jRPSyfQGxuQv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Прогнозирование с использованием `полиномиальной модели` действительно имеет смысл, учитывая диаграммы рассеяния для `price` и `package`! И если эта модель лучше предыдущей, глядя на те же данные, вам нужно заложить бюджет на эти более дорогие тыквы!\n",
+    "\n",
+    "🏆 Отличная работа! Вы создали две регрессионные модели за один урок. В последнем разделе о регрессии вы узнаете о логистической регрессии для определения категорий.\n",
+    "\n",
+    "## **🚀Задание**\n",
+    "\n",
+    "Протестируйте несколько различных переменных в этом ноутбуке, чтобы увидеть, как корреляция влияет на точность модели.\n",
+    "\n",
+    "## [**Викторина после лекции**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/14/)\n",
+    "\n",
+    "## **Обзор и самостоятельное изучение**\n",
+    "\n",
+    "На этом уроке мы изучили линейную регрессию. Существуют и другие важные типы регрессии. Прочитайте о методах Stepwise, Ridge, Lasso и Elasticnet. Хороший курс для изучения этих методов — [курс Стэнфорда по статистическому обучению](https://online.stanford.edu/courses/sohs-ystatslearning-statistical-learning).\n",
+    "\n",
+    "Если вы хотите узнать больше о том, как использовать удивительный фреймворк Tidymodels, ознакомьтесь со следующими ресурсами:\n",
+    "\n",
+    "-   Сайт Tidymodels: [Начните с Tidymodels](https://www.tidymodels.org/start/)\n",
+    "\n",
+    "-   Макс Кун и Джулия Силге, [*Tidy Modeling with R*](https://www.tmwr.org/)*.*\n",
+    "\n",
+    "###### **СПАСИБО:**\n",
+    "\n",
+    "[Эллисон Хорст](https://twitter.com/allison_horst?lang=en) за создание удивительных иллюстраций, которые делают R более доступным и увлекательным. Найдите больше иллюстраций в её [галерее](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "8zOLOWqMxzk5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..8eafa720c
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1111 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Линейная и полиномиальная регрессия для определения цен на тыквы - Урок 3\n",
+    "\n",
+    "Загрузите необходимые библиотеки и набор данных. Преобразуйте данные в датафрейм, содержащий подмножество данных:\n",
+    "\n",
+    "- Оставьте только тыквы, цена которых указана за бушель\n",
+    "- Преобразуйте дату в месяц\n",
+    "- Рассчитайте цену как среднее значение между высокой и низкой ценой\n",
+    "- Преобразуйте цену, чтобы она отражала стоимость за количество в бушелях\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 167,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date  \\\n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17   \n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition  \\\n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 167,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from datetime import datetime\n",
+    "\n",
+    "pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 168,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Month</th>\n",
+       "      <th>DayOfYear</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>City</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Price</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>9</td>\n",
+       "      <td>267</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>13.636364</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>9</td>\n",
+       "      <td>267</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>16.363636</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>274</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>18.0</td>\n",
+       "      <td>16.363636</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>274</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>17.0</td>\n",
+       "      <td>15.454545</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>281</td>\n",
+       "      <td>PIE TYPE</td>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>1 1/9 bushel cartons</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>15.0</td>\n",
+       "      <td>13.636364</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "    Month  DayOfYear   Variety       City               Package  Low Price  \\\n",
+       "70      9        267  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       15.0   \n",
+       "71      9        267  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       18.0   \n",
+       "72     10        274  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       18.0   \n",
+       "73     10        274  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       17.0   \n",
+       "74     10        281  PIE TYPE  BALTIMORE  1 1/9 bushel cartons       15.0   \n",
+       "\n",
+       "    High Price      Price  \n",
+       "70        15.0  13.636364  \n",
+       "71        18.0  16.363636  \n",
+       "72        18.0  16.363636  \n",
+       "73        17.0  15.454545  \n",
+       "74        15.0  13.636364  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 168,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
+    "\n",
+    "new_columns = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Month', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
+    "pumpkins = pumpkins.drop([c for c in pumpkins.columns if c not in new_columns], axis=1)\n",
+    "\n",
+    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
+    "\n",
+    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
+    "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n",
+    "    {'Month': month, \n",
+    "     'DayOfYear' : day_of_year, \n",
+    "     'Variety': pumpkins['Variety'], \n",
+    "     'City': pumpkins['City Name'], \n",
+    "     'Package': pumpkins['Package'], \n",
+    "     'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n",
+    "     'High Price': pumpkins['High Price'], \n",
+    "     'Price': price})\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n",
+    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n",
+    "\n",
+    "new_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Диаграмма рассеяния напоминает нам, что у нас есть данные только за месяцы с августа по декабрь. Нам, вероятно, нужно больше данных, чтобы сделать выводы линейным образом.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 169,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='Month', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 169,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.plot.scatter('Month','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 170,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='DayOfYear', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 170,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 171,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "-0.14878293554077535\n",
+      "-0.16673322492745407\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(new_pumpkins['Month'].corr(new_pumpkins['Price']))\n",
+    "print(new_pumpkins['DayOfYear'].corr(new_pumpkins['Price']))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Похоже, корреляция довольно мала, но существует какая-то другая, более важная зависимость - потому что точки цен на графике выше, кажется, образуют несколько отдельных кластеров. Давайте создадим график, который покажет различные сорта тыквы:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 172,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "ax=None\n",
+    "colors = ['red','blue','green','yellow']\n",
+    "for i,var in enumerate(new_pumpkins['Variety'].unique()):\n",
+    "    ax = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']==var].plot.scatter('DayOfYear','Price',ax=ax,c=colors[i],label=var)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 173,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='Variety'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 173,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_pumpkins.groupby('Variety')['Price'].mean().plot(kind='bar')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 174,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "-0.2669192282197318\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<AxesSubplot:xlabel='DayOfYear', ylabel='Price'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 174,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pie_pumpkins = new_pumpkins[new_pumpkins['Variety']=='PIE TYPE']\n",
+    "print(pie_pumpkins['DayOfYear'].corr(pie_pumpkins['Price']))\n",
+    "pie_pumpkins.plot.scatter('DayOfYear','Price')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Линейная регрессия\n",
+    "\n",
+    "Мы будем использовать Scikit Learn для обучения модели линейной регрессии:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 175,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.linear_model import LinearRegression\n",
+    "from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 176,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.77 (17.2%)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = pie_pumpkins['DayOfYear'].to_numpy().reshape(-1,1)\n",
+    "y = pie_pumpkins['Price']\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "lin_reg = LinearRegression()\n",
+    "lin_reg.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = lin_reg.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 177,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1a3232f8dc0>]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 177,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.scatter(X_test,y_test)\n",
+    "plt.plot(X_test,pred)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Наклон линии можно определить по коэффициентам линейной регрессии:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 178,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(array([-0.01751876]), 21.133734359909326)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 178,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "lin_reg.coef_, lin_reg.intercept_"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 179,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([16.64893156])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 179,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Pumpkin price on programmer's day\n",
+    "\n",
+    "lin_reg.predict([[256]])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Полиномиальная регрессия\n",
+    "\n",
+    "Иногда связь между признаками и результатами изначально является нелинейной. Например, цены на тыквы могут быть высокими зимой (месяцы=1,2), затем снижаться летом (месяцы=5-7), а потом снова повышаться. Линейная регрессия не может точно уловить эту зависимость.\n",
+    "\n",
+    "В таком случае можно рассмотреть добавление дополнительных признаков. Простой способ — использовать полиномы от входных признаков, что приведет к **полиномиальной регрессии**. В Scikit Learn мы можем автоматически предварительно вычислить полиномиальные признаки с помощью конвейеров:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 180,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.73 (17.0%)\n",
+      "Model determination:  0.07639977655280217\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1a323368ac0>]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 180,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n",
+    "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n",
+    "\n",
+    "pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())\n",
+    "\n",
+    "pipeline.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = pipeline.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "score = pipeline.score(X_train,y_train)\n",
+    "print('Model determination: ', score)\n",
+    "\n",
+    "plt.scatter(X_test,y_test)\n",
+    "plt.plot(sorted(X_test),pipeline.predict(sorted(X_test)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Кодирование сортов\n",
+    "\n",
+    "В идеальном мире мы хотим иметь возможность предсказывать цены для разных сортов тыквы, используя одну и ту же модель. Чтобы учитывать сорт, сначала нужно преобразовать его в числовую форму, или **закодировать**. Существует несколько способов сделать это:\n",
+    "\n",
+    "* Простое числовое кодирование, которое создаст таблицу различных сортов, а затем заменит название сорта на индекс в этой таблице. Это не лучший вариант для линейной регрессии, так как линейная регрессия учитывает числовое значение индекса, а числовое значение, скорее всего, не будет коррелировать с ценой.\n",
+    "* One-hot кодирование, которое заменит столбец `Variety` на 4 разных столбца, по одному для каждого сорта, где будет стоять 1, если соответствующая строка относится к данному сорту, и 0 в противном случае.\n",
+    "\n",
+    "Код ниже показывает, как можно выполнить one-hot кодирование сорта:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 181,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>FAIRYTALE</th>\n",
+       "      <th>MINIATURE</th>\n",
+       "      <th>MIXED HEIRLOOM VARIETIES</th>\n",
+       "      <th>PIE TYPE</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>70</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>71</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>72</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>73</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>74</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1738</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1739</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1740</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1741</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1742</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>415 rows × 4 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "      FAIRYTALE  MINIATURE  MIXED HEIRLOOM VARIETIES  PIE TYPE\n",
+       "70            0          0                         0         1\n",
+       "71            0          0                         0         1\n",
+       "72            0          0                         0         1\n",
+       "73            0          0                         0         1\n",
+       "74            0          0                         0         1\n",
+       "...         ...        ...                       ...       ...\n",
+       "1738          0          1                         0         0\n",
+       "1739          0          1                         0         0\n",
+       "1740          0          1                         0         0\n",
+       "1741          0          1                         0         0\n",
+       "1742          0          1                         0         0\n",
+       "\n",
+       "[415 rows x 4 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 181,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Линейная регрессия на основе сорта\n",
+    "\n",
+    "Теперь мы будем использовать тот же код, что и выше, но вместо `DayOfYear` будем использовать наш one-hot-encoded сорт в качестве входных данных:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 182,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety'])\n",
+    "y = new_pumpkins['Price']"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 183,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 5.24 (19.7%)\n",
+      "Model determination:  0.774085281105197\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def run_linear_regression(X,y):\n",
+    "    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "    lin_reg = LinearRegression()\n",
+    "    lin_reg.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "    pred = lin_reg.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "    mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "    print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "    score = lin_reg.score(X_train,y_train)\n",
+    "    print('Model determination: ', score)\n",
+    "\n",
+    "run_linear_regression(X,y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Мы также можем попробовать использовать другие функции таким же образом, комбинируя их с числовыми функциями, такими как `Month` или `DayOfYear`:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 184,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.84 (10.5%)\n",
+      "Model determination:  0.9401096672643048\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = pd.get_dummies(new_pumpkins['Variety']) \\\n",
+    "        .join(new_pumpkins['Month']) \\\n",
+    "        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['City'])) \\\n",
+    "        .join(pd.get_dummies(new_pumpkins['Package']))\n",
+    "y = new_pumpkins['Price']\n",
+    "\n",
+    "run_linear_regression(X,y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Полиномиальная регрессия\n",
+    "\n",
+    "Полиномиальная регрессия также может быть использована с категориальными признаками, которые закодированы методом one-hot. Код для обучения полиномиальной регрессии будет практически таким же, как показано выше.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 185,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Mean error: 2.23 (8.25%)\n",
+      "Model determination:  0.9652870784724543\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n",
+    "from sklearn.pipeline import make_pipeline\n",
+    "\n",
+    "pipeline = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n",
+    "\n",
+    "pipeline.fit(X_train,y_train)\n",
+    "\n",
+    "pred = pipeline.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "mse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,pred))\n",
+    "print(f'Mean error: {mse:3.3} ({mse/np.mean(pred)*100:3.3}%)')\n",
+    "\n",
+    "score = pipeline.score(X_train,y_train)\n",
+    "print('Model determination: ', score)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.9.5"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "d77bd89ae7e79780c68c58bab91f13f8",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:46:31+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/3-Linear/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/README.md b/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/README.md
new file mode 100644
index 000000000..6789a2c66
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/README.md
@@ -0,0 +1,412 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "72b5bae0879baddf6aafc82bb07b8776",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:22:10+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Логистическая регрессия для предсказания категорий
+
+![Инфографика: логистическая vs линейная регрессия](../../../../translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.ru.png)
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/15/)
+
+> ### [Этот урок доступен на языке R!](../../../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)
+
+## Введение
+
+В этом заключительном уроке о регрессии, одной из базовых _классических_ техник машинного обучения, мы рассмотрим логистическую регрессию. Этот метод используется для выявления закономерностей и предсказания бинарных категорий. Это конфета с шоколадом или без? Это заболевание заразное или нет? Выберет ли клиент этот продукт или нет?
+
+В этом уроке вы узнаете:
+
+- Новую библиотеку для визуализации данных
+- Техники логистической регрессии
+
+✅ Углубите свои знания о работе с этим типом регрессии в [модуле обучения](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-classification-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+## Предварительные знания
+
+Работая с данными о тыквах, мы уже достаточно знакомы с ними, чтобы понять, что есть одна бинарная категория, с которой можно работать: `Color`.
+
+Давайте построим модель логистической регрессии, чтобы предсказать, _какого цвета, вероятно, будет данная тыква_ (оранжевая 🎃 или белая 👻), основываясь на некоторых переменных.
+
+> Почему мы говорим о бинарной классификации в уроке, посвященном регрессии? Только ради удобства, так как логистическая регрессия [на самом деле является методом классификации](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression), хотя и основанным на линейных методах. Узнайте о других способах классификации данных в следующей группе уроков.
+
+## Определение вопроса
+
+Для наших целей мы выразим это как бинарный выбор: "Белая" или "Не белая". В нашем наборе данных также есть категория "полосатая", но она представлена в небольшом количестве, поэтому мы не будем ее использовать. Она исчезает, как только мы удаляем пустые значения из набора данных.
+
+> 🎃 Забавный факт: белые тыквы иногда называют "тыквами-призраками". Их сложно вырезать, поэтому они не так популярны, как оранжевые, но выглядят они круто! Таким образом, мы могли бы также переформулировать наш вопрос как: "Призрак" или "Не призрак". 👻
+
+## О логистической регрессии
+
+Логистическая регрессия отличается от линейной регрессии, которую вы изучали ранее, несколькими важными аспектами.
+
+[![Машинное обучение для начинающих - Понимание логистической регрессии для классификации](https://img.youtube.com/vi/KpeCT6nEpBY/0.jpg)](https://youtu.be/KpeCT6nEpBY "Машинное обучение для начинающих - Понимание логистической регрессии для классификации")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео о логистической регрессии.
+
+### Бинарная классификация
+
+Логистическая регрессия не предлагает тех же возможностей, что и линейная регрессия. Первая позволяет предсказывать бинарные категории ("белая или не белая"), тогда как вторая способна предсказывать непрерывные значения, например, исходя из происхождения тыквы и времени сбора урожая, _насколько вырастет ее цена_.
+
+![Модель классификации тыкв](../../../../translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.ru.png)
+> Инфографика от [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+### Другие классификации
+
+Существуют и другие типы логистической регрессии, включая мультиномиальную и порядковую:
+
+- **Мультиномиальная**, которая включает более одной категории - "Оранжевая, Белая и Полосатая".
+- **Порядковая**, которая включает упорядоченные категории, полезные, если мы хотим логически упорядочить наши результаты, например, тыквы, упорядоченные по ограниченному количеству размеров (мини, маленький, средний, большой, очень большой, гигантский).
+
+![Мультиномиальная vs порядковая регрессия](../../../../translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.ru.png)
+
+### Переменные НЕ обязаны коррелировать
+
+Помните, как линейная регрессия лучше работала с более коррелированными переменными? Логистическая регрессия наоборот - переменные не обязаны быть взаимосвязанными. Это подходит для наших данных, где корреляции довольно слабые.
+
+### Вам нужно много чистых данных
+
+Логистическая регрессия дает более точные результаты, если использовать больше данных; наш небольшой набор данных не является оптимальным для этой задачи, поэтому учитывайте это.
+
+[![Машинное обучение для начинающих - Анализ и подготовка данных для логистической регрессии](https://img.youtube.com/vi/B2X4H9vcXTs/0.jpg)](https://youtu.be/B2X4H9vcXTs "Машинное обучение для начинающих - Анализ и подготовка данных для логистической регрессии")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео о подготовке данных для линейной регрессии.
+
+✅ Подумайте о типах данных, которые хорошо подходят для логистической регрессии.
+
+## Упражнение - очистка данных
+
+Сначала немного очистим данные, удалив пустые значения и выбрав только некоторые столбцы:
+
+1. Добавьте следующий код:
+
+    ```python
+  
+    columns_to_select = ['City Name','Package','Variety', 'Origin','Item Size', 'Color']
+    pumpkins = full_pumpkins.loc[:, columns_to_select]
+
+    pumpkins.dropna(inplace=True)
+    ```
+
+    Вы всегда можете заглянуть в ваш новый датафрейм:
+
+    ```python
+    pumpkins.info
+    ```
+
+### Визуализация - категориальный график
+
+На данный момент вы загрузили [начальную тетрадь](./notebook.ipynb) с данными о тыквах и очистили ее, чтобы сохранить набор данных, содержащий несколько переменных, включая `Color`. Давайте визуализируем датафрейм в тетради, используя другую библиотеку: [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/index.html), которая построена на основе Matplotlib, который мы использовали ранее.
+
+Seaborn предлагает интересные способы визуализации данных. Например, вы можете сравнить распределения данных для каждого `Variety` и `Color` в категориальном графике.
+
+1. Создайте такой график, используя функцию `catplot`, наш набор данных `pumpkins` и указав цветовую схему для каждой категории тыкв (оранжевая или белая):
+
+    ```python
+    import seaborn as sns
+    
+    palette = {
+    'ORANGE': 'orange',
+    'WHITE': 'wheat',
+    }
+
+    sns.catplot(
+    data=pumpkins, y="Variety", hue="Color", kind="count",
+    palette=palette, 
+    )
+    ```
+
+    ![Сетка визуализированных данных](../../../../translated_images/pumpkins_catplot_1.c55c409b71fea2ecc01921e64b91970542101f90bcccfa4aa3a205db8936f48b.ru.png)
+
+    Наблюдая за данными, вы можете увидеть, как данные о цвете соотносятся с сортами.
+
+    ✅ Учитывая этот категориальный график, какие интересные исследования вы можете себе представить?
+
+### Предварительная обработка данных: кодирование признаков и меток
+
+Наш набор данных о тыквах содержит строковые значения для всех своих столбцов. Работа с категориальными данными интуитивно понятна для людей, но не для машин. Алгоритмы машинного обучения хорошо работают с числами. Именно поэтому кодирование является очень важным этапом на этапе предварительной обработки данных, так как оно позволяет преобразовать категориальные данные в числовые, не теряя при этом никакой информации. Хорошее кодирование способствует созданию хорошей модели.
+
+Для кодирования признаков существуют два основных типа кодировщиков:
+
+1. Ordinal encoder: подходит для порядковых переменных, которые являются категориальными переменными, где их данные следуют логическому порядку, например, столбец `Item Size` в нашем наборе данных. Он создает отображение, при котором каждая категория представлена числом, соответствующим порядку категории в столбце.
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
+
+    item_size_categories = [['sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo']]
+    ordinal_features = ['Item Size']
+    ordinal_encoder = OrdinalEncoder(categories=item_size_categories)
+    ```
+
+2. Categorical encoder: подходит для номинальных переменных, которые являются категориальными переменными, где их данные не следуют логическому порядку, например, все признаки, отличные от `Item Size` в нашем наборе данных. Это кодирование с помощью "одного горячего", что означает, что каждая категория представлена бинарным столбцом: закодированная переменная равна 1, если тыква принадлежит этому сорту, и 0 в противном случае.
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
+
+    categorical_features = ['City Name', 'Package', 'Variety', 'Origin']
+    categorical_encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False)
+    ```
+
+Затем `ColumnTransformer` используется для объединения нескольких кодировщиков в один шаг и их применения к соответствующим столбцам.
+
+```python
+    from sklearn.compose import ColumnTransformer
+    
+    ct = ColumnTransformer(transformers=[
+        ('ord', ordinal_encoder, ordinal_features),
+        ('cat', categorical_encoder, categorical_features)
+        ])
+    
+    ct.set_output(transform='pandas')
+    encoded_features = ct.fit_transform(pumpkins)
+```
+
+С другой стороны, для кодирования метки мы используем класс `LabelEncoder` из scikit-learn, который является утилитой для нормализации меток, чтобы они содержали только значения между 0 и n_classes-1 (здесь, 0 и 1).
+
+```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+
+    label_encoder = LabelEncoder()
+    encoded_label = label_encoder.fit_transform(pumpkins['Color'])
+```
+
+После того как мы закодировали признаки и метку, мы можем объединить их в новый датафрейм `encoded_pumpkins`.
+
+```python
+    encoded_pumpkins = encoded_features.assign(Color=encoded_label)
+```
+
+✅ Каковы преимущества использования порядкового кодировщика для столбца `Item Size`?
+
+### Анализ отношений между переменными
+
+Теперь, когда мы предварительно обработали наши данные, мы можем проанализировать отношения между признаками и меткой, чтобы понять, насколько хорошо модель сможет предсказывать метку, основываясь на признаках. Лучший способ выполнить такой анализ — это построить графики данных. Мы снова будем использовать функцию `catplot` из Seaborn, чтобы визуализировать отношения между `Item Size`, `Variety` и `Color` в категориальном графике. Для лучшей визуализации данных мы будем использовать закодированный столбец `Item Size` и некодированный столбец `Variety`.
+
+```python
+    palette = {
+    'ORANGE': 'orange',
+    'WHITE': 'wheat',
+    }
+    pumpkins['Item Size'] = encoded_pumpkins['ord__Item Size']
+
+    g = sns.catplot(
+        data=pumpkins,
+        x="Item Size", y="Color", row='Variety',
+        kind="box", orient="h",
+        sharex=False, margin_titles=True,
+        height=1.8, aspect=4, palette=palette,
+    )
+    g.set(xlabel="Item Size", ylabel="").set(xlim=(0,6))
+    g.set_titles(row_template="{row_name}")
+```
+
+![Категориальный график визуализированных данных](../../../../translated_images/pumpkins_catplot_2.87a354447880b3889278155957f8f60dd63db4598de5a6d0fda91c334d31f9f1.ru.png)
+
+### Использование swarm plot
+
+Поскольку `Color` является бинарной категорией (Белая или Не белая), для ее визуализации требуется '[специализированный подход](https://seaborn.pydata.org/tutorial/categorical.html?highlight=bar)'. Существуют другие способы визуализации отношений этой категории с другими переменными.
+
+Вы можете визуализировать переменные бок о бок с помощью графиков Seaborn.
+
+1. Попробуйте использовать график 'swarm', чтобы показать распределение значений:
+
+    ```python
+    palette = {
+    0: 'orange',
+    1: 'wheat'
+    }
+    sns.swarmplot(x="Color", y="ord__Item Size", data=encoded_pumpkins, palette=palette)
+    ```
+
+    ![Swarm-график визуализированных данных](../../../../translated_images/swarm_2.efeacfca536c2b577dc7b5f8891f28926663fbf62d893ab5e1278ae734ca104e.ru.png)
+
+**Обратите внимание**: приведенный выше код может вызвать предупреждение, так как Seaborn не может корректно отобразить такое количество точек данных на swarm-графике. Возможным решением является уменьшение размера маркера с помощью параметра 'size'. Однако имейте в виду, что это влияет на читаемость графика.
+
+> **🧮 Покажите математику**
+>
+> Логистическая регрессия основывается на концепции 'максимального правдоподобия', используя [сигмоидные функции](https://wikipedia.org/wiki/Sigmoid_function). Сигмоидная функция на графике выглядит как форма 'S'. Она принимает значение и отображает его в диапазоне от 0 до 1. Ее кривая также называется 'логистической кривой'. Формула выглядит следующим образом:
+>
+> ![логистическая функция](../../../../translated_images/sigmoid.8b7ba9d095c789cf72780675d0d1d44980c3736617329abfc392dfc859799704.ru.png)
+>
+> где середина сигмоида находится в точке 0 по оси x, L — максимальное значение кривой, а k — крутизна кривой. Если результат функции больше 0.5, метке присваивается класс '1' бинарного выбора. Если нет, она классифицируется как '0'.
+
+## Построение модели
+
+Построение модели для нахождения этих бинарных классификаций удивительно просто в Scikit-learn.
+
+[![Машинное обучение для начинающих - Логистическая регрессия для классификации данных](https://img.youtube.com/vi/MmZS2otPrQ8/0.jpg)](https://youtu.be/MmZS2otPrQ8 "Машинное обучение для начинающих - Логистическая регрессия для классификации данных")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео о построении модели линейной регрессии.
+
+1. Выберите переменные, которые вы хотите использовать в своей модели классификации, и разделите тренировочные и тестовые наборы, вызвав `train_test_split()`:
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    
+    X = encoded_pumpkins[encoded_pumpkins.columns.difference(['Color'])]
+    y = encoded_pumpkins['Color']
+
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+    
+    ```
+
+2. Теперь вы можете обучить свою модель, вызвав `fit()` с вашими тренировочными данными, и вывести ее результат:
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import f1_score, classification_report 
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+
+    model = LogisticRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    predictions = model.predict(X_test)
+
+    print(classification_report(y_test, predictions))
+    print('Predicted labels: ', predictions)
+    print('F1-score: ', f1_score(y_test, predictions))
+    ```
+
+    Посмотрите на результаты вашей модели. Это неплохо, учитывая, что у вас всего около 1000 строк данных:
+
+    ```output
+                       precision    recall  f1-score   support
+    
+                    0       0.94      0.98      0.96       166
+                    1       0.85      0.67      0.75        33
+    
+        accuracy                                0.92       199
+        macro avg           0.89      0.82      0.85       199
+        weighted avg        0.92      0.92      0.92       199
+    
+        Predicted labels:  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
+        0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
+        1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0
+        0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0
+        0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
+        0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]
+        F1-score:  0.7457627118644068
+    ```
+
+## Лучшая интерпретация через матрицу ошибок
+
+Хотя вы можете получить отчет о результатах [терминах](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.classification_report.html?highlight=classification_report#sklearn.metrics.classification_report), напечатав вышеуказанные элементы, вы можете лучше понять свою модель, используя [матрицу ошибок](https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#confusion-matrix), чтобы понять, как модель работает.
+
+> 🎓 '[Матрица ошибок](https://wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix)' (или 'матрица путаницы') — это таблица, которая выражает истинные и ложные положительные и отрицательные результаты вашей модели, таким образом оценивая точность предсказаний.
+
+1. Чтобы использовать матрицу ошибок, вызовите `confusion_matrix()`:
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import confusion_matrix
+    confusion_matrix(y_test, predictions)
+    ```
+
+    Посмотрите на матрицу ошибок вашей модели:
+
+    ```output
+    array([[162,   4],
+           [ 11,  22]])
+    ```
+
+В Scikit-learn строки (ось 0) представляют собой фактические метки, а столбцы (ось 1) — предсказанные метки.
+
+|       |   0   |   1   |
+| :---: | :---: | :---: |
+|   0   |  TN   |  FP   |
+|   1   |  FN   |  TP   |
+
+Что здесь происходит? Допустим, наша модель должна классифицировать тыквы между двумя бинарными категориями: категория "белая" и категория "не белая".
+
+- Если ваша модель предсказывает тыкву как не белую, и она действительно принадлежит категории "не белая", мы называем это истинным отрицанием, показанным верхним левым числом.
+- Если ваша модель предсказывает тыкву как белую, и она действительно принадлежит категории "не белая", мы называем это ложным отрицанием, показанным нижним левым числом.
+- Если ваша модель предсказывает тыкву как не белую, и она действительно принадлежит категории "белая", мы называем это ложным положением, показанным верхним правым числом.
+- Если ваша модель предсказывает тыкву как белую, и она действительно принадлежит категории "белая", мы называем это истинным положением, показанным нижним правым числом.
+
+Как вы могли догадаться, предпочтительно иметь больше истинных положений и истинных отрицаний и меньше ложных положений и ложных отрицаний, что означает, что модель работает лучше.
+Как связаны матрица ошибок, точность и полнота? Помните, что отчет о классификации, напечатанный выше, показал точность (0.85) и полноту (0.67).
+
+Точность = tp / (tp + fp) = 22 / (22 + 4) = 0.8461538461538461
+
+Полнота = tp / (tp + fn) = 22 / (22 + 11) = 0.6666666666666666
+
+✅ В: Как модель справилась, согласно матрице ошибок? О: Неплохо; есть хорошее количество истинных отрицательных, но также несколько ложных отрицательных.
+
+Давайте снова рассмотрим термины, которые мы видели ранее, с помощью отображения TP/TN и FP/FN в матрице ошибок:
+
+🎓 Точность: TP/(TP + FP) Доля релевантных объектов среди найденных (например, какие метки были правильно определены).
+
+🎓 Полнота: TP/(TP + FN) Доля релевантных объектов, которые были найдены, независимо от того, правильно ли они определены.
+
+🎓 f1-оценка: (2 * точность * полнота)/(точность + полнота) Взвешенное среднее точности и полноты, где лучший результат — 1, а худший — 0.
+
+🎓 Поддержка: Количество случаев для каждой найденной метки.
+
+🎓 Точность (Accuracy): (TP + TN)/(TP + TN + FP + FN) Процент меток, предсказанных правильно для выборки.
+
+🎓 Среднее по меткам (Macro Avg): Расчет невзвешенного среднего показателей для каждой метки, без учета дисбаланса меток.
+
+🎓 Взвешенное среднее (Weighted Avg): Расчет среднего показателей для каждой метки, с учетом дисбаланса меток путем их взвешивания по поддержке (количеству истинных случаев для каждой метки).
+
+✅ Можете ли вы подумать, какой показатель следует отслеживать, если вы хотите уменьшить количество ложных отрицательных?
+
+## Визуализация ROC-кривой этой модели
+
+[![ML для начинающих - Анализ производительности логистической регрессии с помощью ROC-кривых](https://img.youtube.com/vi/GApO575jTA0/0.jpg)](https://youtu.be/GApO575jTA0 "ML для начинающих - Анализ производительности логистической регрессии с помощью ROC-кривых")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткий видеообзор ROC-кривых.
+
+Давайте сделаем еще одну визуализацию, чтобы увидеть так называемую 'ROC'-кривую:
+
+```python
+from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score
+import matplotlib
+import matplotlib.pyplot as plt
+%matplotlib inline
+
+y_scores = model.predict_proba(X_test)
+fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1])
+
+fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
+plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
+plt.plot(fpr, tpr)
+plt.xlabel('False Positive Rate')
+plt.ylabel('True Positive Rate')
+plt.title('ROC Curve')
+plt.show()
+```
+
+Используя Matplotlib, постройте [Receiving Operating Characteristic](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html?highlight=roc) или ROC-кривую модели. ROC-кривые часто используются для анализа работы классификатора в терминах истинных и ложных положительных. "ROC-кривые обычно показывают долю истинных положительных на оси Y и долю ложных положительных на оси X." Таким образом, важны крутизна кривой и пространство между линией середины и кривой: вы хотите, чтобы кривая быстро поднималась вверх и уходила от линии. В нашем случае сначала есть ложные положительные, а затем линия поднимается вверх и уходит правильно:
+
+![ROC](../../../../translated_images/ROC_2.777f20cdfc4988ca683ade6850ac832cb70c96c12f1b910d294f270ef36e1a1c.ru.png)
+
+Наконец, используйте API [`roc_auc_score`](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html?highlight=roc_auc#sklearn.metrics.roc_auc_score) из Scikit-learn, чтобы вычислить фактическую 'Площадь под кривой' (AUC):
+
+```python
+auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1])
+print(auc)
+```
+Результат — `0.9749908725812341`. Учитывая, что AUC варьируется от 0 до 1, вы хотите получить высокий результат, так как модель, которая на 100% правильна в своих предсказаниях, будет иметь AUC, равный 1; в данном случае модель _довольно хороша_.
+
+В будущих уроках по классификации вы узнаете, как улучшить показатели вашей модели. Но пока поздравляем! Вы завершили эти уроки по регрессии!
+
+---
+## 🚀Задание
+
+Логистическая регрессия — это обширная тема! Но лучший способ учиться — это экспериментировать. Найдите набор данных, который подходит для такого типа анализа, и создайте модель на его основе. Что вы узнаете? совет: попробуйте [Kaggle](https://www.kaggle.com/search?q=logistic+regression+datasets) для интересных наборов данных.
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/16/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Прочитайте первые несколько страниц [этой статьи из Стэнфорда](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf) о практическом применении логистической регрессии. Подумайте о задачах, которые лучше подходят для одного или другого типа регрессии, которые мы изучали до этого момента. Что будет работать лучше?
+
+## Задание 
+
+[Повторное выполнение этой регрессии](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/assignment.md b/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..7505491cb
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "8af40209a41494068c1f42b14c0b450d",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:28:37+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Повторная работа с регрессией
+
+## Инструкции
+
+В уроке вы использовали подмножество данных о тыквах. Теперь вернитесь к исходным данным и попробуйте использовать их полностью, предварительно очистив и стандартизировав, чтобы построить модель логистической регрессии.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерий  | Превосходно                                                             | Удовлетворительно                                            | Требует улучшений                                           |
+| --------- | ----------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
+|           | Представлен ноутбук с хорошо объясненной и качественно работающей моделью | Представлен ноутбук с моделью, которая минимально выполняет задачу | Представлен ноутбук с плохо работающей моделью или модель отсутствует |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb b/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..db0a4a4cc
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,269 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Сорта тыквы и цвет\n",
+    "\n",
+    "Загрузите необходимые библиотеки и набор данных. Преобразуйте данные в датафрейм, содержащий подмножество данных:\n",
+    "\n",
+    "Давайте рассмотрим связь между цветом и сортом\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date  \\\n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17   \n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition  \\\n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 1,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.1"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "dee08c2b49057b0de8b6752c4dbca368",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:57:34+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md b/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..6ba0d1f99
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:29:07+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb b/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..dffacfee3
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb
@@ -0,0 +1,685 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Построение модели логистической регрессии - Урок 4\n",
+    "\n",
+    "![Инфографика: Логистическая vs. линейная регрессия](../../../../../../translated_images/linear-vs-logistic.ba180bf95e7ee66721ba10ebf2dac2666acbd64a88b003c83928712433a13c7d.ru.png)\n",
+    "\n",
+    "#### **[Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/15/)**\n",
+    "\n",
+    "#### Введение\n",
+    "\n",
+    "В этом заключительном уроке по регрессии, одной из базовых *классических* техник машинного обучения, мы рассмотрим логистическую регрессию. Этот метод используется для выявления закономерностей и предсказания бинарных категорий. Это конфета с шоколадом или без? Это заболевание заразное или нет? Выберет ли клиент этот продукт или нет?\n",
+    "\n",
+    "В этом уроке вы узнаете:\n",
+    "\n",
+    "-   Методы логистической регрессии\n",
+    "\n",
+    "✅ Углубите свои знания о работе с этим типом регрессии в этом [модуле обучения](https://learn.microsoft.com/training/modules/introduction-classification-models/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)\n",
+    "\n",
+    "## Предварительные знания\n",
+    "\n",
+    "Работая с данными о тыквах, мы уже достаточно с ними знакомы, чтобы понять, что есть одна бинарная категория, с которой мы можем работать: `Color`.\n",
+    "\n",
+    "Давайте построим модель логистической регрессии, чтобы предсказать, *какого цвета, скорее всего, будет данная тыква* (оранжевая 🎃 или белая 👻).\n",
+    "\n",
+    "> Почему мы говорим о бинарной классификации в уроке, посвященном регрессии? Только для удобства терминологии, так как логистическая регрессия [на самом деле является методом классификации](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression), хотя и основанным на линейных принципах. Узнайте о других способах классификации данных в следующей группе уроков.\n",
+    "\n",
+    "Для этого урока нам понадобятся следующие пакеты:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) — это [набор пакетов для R](https://www.tidyverse.org/packages), разработанных для того, чтобы сделать работу с данными быстрее, проще и увлекательнее!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) — это [фреймворк пакетов](https://www.tidymodels.org/packages/) для моделирования и машинного обучения.\n",
+    "\n",
+    "-   `janitor`: [Пакет janitor](https://github.com/sfirke/janitor) предоставляет простые инструменты для анализа и очистки \"грязных\" данных.\n",
+    "\n",
+    "-   `ggbeeswarm`: [Пакет ggbeeswarm](https://github.com/eclarke/ggbeeswarm) позволяет создавать диаграммы в стиле \"роя пчел\" с использованием ggplot2.\n",
+    "\n",
+    "Вы можете установить их с помощью команды:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"janitor\", \"ggbeeswarm\"))`\n",
+    "\n",
+    "Или же используйте следующий скрипт, который проверяет наличие необходимых пакетов и устанавливает их, если они отсутствуют.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, janitor, ggbeeswarm)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## **Определение вопроса**\n",
+    "\n",
+    "Для наших целей мы будем выражать это как бинарный выбор: «Белый» или «Не белый». В нашем наборе данных также есть категория «полосатый», но случаев с ней очень мало, поэтому мы не будем ее использовать. Она исчезает, как только мы удаляем пустые значения из набора данных.\n",
+    "\n",
+    "> 🎃 Забавный факт: иногда мы называем белые тыквы «призрачными» тыквами. Их сложно вырезать, поэтому они не так популярны, как оранжевые, но выглядят они круто! Таким образом, мы могли бы переформулировать наш вопрос как: «Призрачная» или «Не призрачная». 👻\n",
+    "\n",
+    "## **О логистической регрессии**\n",
+    "\n",
+    "Логистическая регрессия отличается от линейной регрессии, о которой вы узнали ранее, несколькими важными аспектами.\n",
+    "\n",
+    "#### **Бинарная классификация**\n",
+    "\n",
+    "Логистическая регрессия не предлагает тех же возможностей, что и линейная регрессия. Первая предоставляет прогноз о `бинарной категории` («оранжевая или не оранжевая»), тогда как вторая способна предсказывать `непрерывные значения`, например, исходя из происхождения тыквы и времени сбора урожая, *насколько вырастет ее цена*.\n",
+    "\n",
+    "![Инфографика от Dasani Madipalli](../../../../../../translated_images/pumpkin-classifier.562771f104ad5436b87d1c67bca02a42a17841133556559325c0a0e348e5b774.ru.png)\n",
+    "\n",
+    "### Другие классификации\n",
+    "\n",
+    "Существуют и другие типы логистической регрессии, включая мультиномиальную и порядковую:\n",
+    "\n",
+    "- **Мультиномиальная**, которая включает более одной категории — «Оранжевая, Белая и Полосатая».\n",
+    "\n",
+    "- **Порядковая**, которая включает упорядоченные категории, полезные, если мы хотим логически упорядочить наши результаты, например, тыквы, которые упорядочены по конечному числу размеров (мини, маленький, средний, большой, очень большой, гигантский).\n",
+    "\n",
+    "![Мультиномиальная vs порядковая регрессия](../../../../../../translated_images/multinomial-vs-ordinal.36701b4850e37d86c9dd49f7bef93a2f94dbdb8fe03443eb68f0542f97f28f29.ru.png)\n",
+    "\n",
+    "#### **Переменные НЕ обязаны коррелировать**\n",
+    "\n",
+    "Помните, как линейная регрессия работала лучше с более коррелированными переменными? Логистическая регрессия — противоположность: переменные не обязаны совпадать. Это подходит для наших данных, которые имеют довольно слабую корреляцию.\n",
+    "\n",
+    "#### **Нужно много чистых данных**\n",
+    "\n",
+    "Логистическая регрессия даст более точные результаты, если использовать больше данных; наш небольшой набор данных не является оптимальным для этой задачи, так что имейте это в виду.\n",
+    "\n",
+    "✅ Подумайте о типах данных, которые хорошо подходят для логистической регрессии.\n",
+    "\n",
+    "## Упражнение — приведение данных в порядок\n",
+    "\n",
+    "Сначала немного очистите данные, удалив пустые значения и выбрав только некоторые столбцы:\n",
+    "\n",
+    "1. Добавьте следующий код:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the data and clean column names\n",
+    "pumpkins <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/2-Regression/data/US-pumpkins.csv\") %>% \n",
+    "  clean_names()\n",
+    "\n",
+    "# Select desired columns\n",
+    "pumpkins_select <- pumpkins %>% \n",
+    "  select(c(city_name, package, variety, origin, item_size, color)) \n",
+    "\n",
+    "# Drop rows containing missing values and encode color as factor (category)\n",
+    "pumpkins_select <- pumpkins_select %>% \n",
+    "  drop_na() %>% \n",
+    "  mutate(color = factor(color))\n",
+    "\n",
+    "# View the first few rows\n",
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Вы всегда можете взглянуть на ваш новый датафрейм, используя функцию [*glimpse()*](https://pillar.r-lib.org/reference/glimpse.html), как показано ниже:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  glimpse()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Давайте подтвердим, что мы действительно будем решать задачу бинарной классификации:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Subset distinct observations in outcome column\n",
+    "pumpkins_select %>% \n",
+    "  distinct(color)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Визуализация - категориальный график\n",
+    "На данный момент вы снова загрузили данные о тыквах и очистили их, чтобы сохранить набор данных, содержащий несколько переменных, включая Color. Давайте визуализируем этот датафрейм в ноутбуке, используя библиотеку ggplot.\n",
+    "\n",
+    "Библиотека ggplot предлагает удобные способы визуализации данных. Например, вы можете сравнить распределения данных для каждого Variety и Color на категориальном графике.\n",
+    "\n",
+    "1. Создайте такой график, используя функцию geombar, наши данные о тыквах и указав цветовую схему для каждой категории тыкв (оранжевые или белые):\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "python"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Specify colors for each value of the hue variable\n",
+    "palette <- c(ORANGE = \"orange\", WHITE = \"wheat\")\n",
+    "\n",
+    "# Create the bar plot\n",
+    "ggplot(pumpkins_select, aes(y = variety, fill = color)) +\n",
+    "  geom_bar(position = \"dodge\") +\n",
+    "  scale_fill_manual(values = palette) +\n",
+    "  labs(y = \"Variety\", fill = \"Color\") +\n",
+    "  theme_minimal()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "По данным видно, как информация о Цвете соотносится с Разновидностью.\n",
+    "\n",
+    "✅ Учитывая этот категориальный график, какие интересные исследования вы можете представить?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Предобработка данных: кодирование признаков\n",
+    "\n",
+    "Наш набор данных о тыквах содержит строковые значения во всех своих столбцах. Работа с категориальными данными интуитивно понятна для людей, но не для машин. Алгоритмы машинного обучения лучше работают с числами. Именно поэтому кодирование является очень важным этапом на этапе предобработки данных, так как оно позволяет преобразовать категориальные данные в числовые, не теряя при этом информации. Хорошее кодирование способствует созданию качественной модели.\n",
+    "\n",
+    "Для кодирования признаков существуют два основных типа кодировщиков:\n",
+    "\n",
+    "1. Ordinal encoder: хорошо подходит для порядковых переменных, то есть категориальных переменных, данные которых имеют логическую последовательность, как, например, столбец `item_size` в нашем наборе данных. Он создает отображение, где каждая категория представлена числом, соответствующим порядку категории в столбце.\n",
+    "\n",
+    "2. Categorical encoder: хорошо подходит для номинальных переменных, то есть категориальных переменных, данные которых не имеют логической последовательности, как, например, все признаки, кроме `item_size`, в нашем наборе данных. Это кодирование с использованием метода \"one-hot\", что означает, что каждая категория представлена бинарным столбцом: закодированная переменная равна 1, если тыква принадлежит данной разновидности, и 0 в противном случае.\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels предоставляет еще один удобный пакет: [recipes](https://recipes.tidymodels.org/) — пакет для предобработки данных. Мы определим `recipe`, который указывает, что все столбцы предикторов должны быть закодированы в набор целых чисел, затем `prep`, чтобы оценить необходимые величины и статистики для любых операций, и, наконец, `bake`, чтобы применить вычисления к новым данным.\n",
+    "\n",
+    "> Обычно recipes используется как инструмент предобработки для моделирования, где он определяет, какие шаги должны быть применены к набору данных, чтобы подготовить его к моделированию. В этом случае **настоятельно рекомендуется** использовать `workflow()` вместо ручной оценки рецепта с помощью prep и bake. Мы рассмотрим это чуть позже.\n",
+    ">\n",
+    "> Однако сейчас мы используем recipes + prep + bake, чтобы указать, какие шаги должны быть применены к набору данных для его подготовки к анализу данных, а затем извлечь предобработанные данные с примененными шагами.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Preprocess and extract data to allow some data analysis\n",
+    "baked_pumpkins <- recipe(color ~ ., data = pumpkins_select) %>%\n",
+    "  # Define ordering for item_size column\n",
+    "  step_mutate(item_size = ordered(item_size, levels = c('sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo'))) %>%\n",
+    "  # Convert factors to numbers using the order defined above (Ordinal encoding)\n",
+    "  step_integer(item_size, zero_based = F) %>%\n",
+    "  # Encode all other predictors using one hot encoding\n",
+    "  step_dummy(all_nominal(), -all_outcomes(), one_hot = TRUE) %>%\n",
+    "  prep(data = pumpkin_select) %>%\n",
+    "  bake(new_data = NULL)\n",
+    "\n",
+    "# Display the first few rows of preprocessed data\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "✅ Каковы преимущества использования порядкового кодировщика для столбца Item Size?\n",
+    "\n",
+    "### Анализ взаимосвязей между переменными\n",
+    "\n",
+    "Теперь, когда мы предварительно обработали данные, мы можем проанализировать взаимосвязи между признаками и меткой, чтобы понять, насколько хорошо модель сможет предсказывать метку на основе признаков. Лучший способ провести такой анализ — это визуализация данных.  \n",
+    "Мы снова будем использовать функцию ggplot geom_boxplot_, чтобы визуализировать взаимосвязи между Item Size, Variety и Color в категориальном графике. Для более наглядного отображения данных мы будем использовать закодированный столбец Item Size и некодированный столбец Variety.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Define the color palette\n",
+    "palette <- c(ORANGE = \"orange\", WHITE = \"wheat\")\n",
+    "\n",
+    "# We need the encoded Item Size column to use it as the x-axis values in the plot\n",
+    "pumpkins_select_plot<-pumpkins_select\n",
+    "pumpkins_select_plot$item_size <- baked_pumpkins$item_size\n",
+    "\n",
+    "# Create the grouped box plot\n",
+    "ggplot(pumpkins_select_plot, aes(x = `item_size`, y = color, fill = color)) +\n",
+    "  geom_boxplot() +\n",
+    "  facet_grid(variety ~ ., scales = \"free_x\") +\n",
+    "  scale_fill_manual(values = palette) +\n",
+    "  labs(x = \"Item Size\", y = \"\") +\n",
+    "  theme_minimal() +\n",
+    "  theme(strip.text = element_text(size = 12)) +\n",
+    "  theme(axis.text.x = element_text(size = 10)) +\n",
+    "  theme(axis.title.x = element_text(size = 12)) +\n",
+    "  theme(axis.title.y = element_blank()) +\n",
+    "  theme(legend.position = \"bottom\") +\n",
+    "  guides(fill = guide_legend(title = \"Color\")) +\n",
+    "  theme(panel.spacing = unit(0.5, \"lines\"))+\n",
+    "  theme(strip.text.y = element_text(size = 4, hjust = 0)) \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### Используйте график роя\n",
+    "\n",
+    "Поскольку Color — это бинарная категория (Белый или Не белый), для её визуализации требуется '[специализированный подход](https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/main/data-visualization.pdf)'.\n",
+    "\n",
+    "Попробуйте использовать `график роя`, чтобы показать распределение цвета в зависимости от item_size.\n",
+    "\n",
+    "Мы будем использовать [пакет ggbeeswarm](https://github.com/eclarke/ggbeeswarm), который предоставляет методы для создания графиков в стиле \"роя\" с использованием ggplot2. Графики роя позволяют отображать точки, которые обычно накладывались бы друг на друга, так, чтобы они располагались рядом друг с другом.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create beeswarm plots of color and item_size\n",
+    "baked_pumpkins %>% \n",
+    "  mutate(color = factor(color)) %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = color, y = item_size, color = color)) +\n",
+    "  geom_quasirandom() +\n",
+    "  scale_color_brewer(palette = \"Dark2\", direction = -1) +\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Теперь, когда мы понимаем связь между бинарными категориями цвета и более крупной группой размеров, давайте изучим логистическую регрессию, чтобы определить вероятный цвет тыквы.\n",
+    "\n",
+    "## Создайте свою модель\n",
+    "\n",
+    "Выберите переменные, которые вы хотите использовать в своей классификационной модели, и разделите данные на обучающую и тестовую выборки. [rsample](https://rsample.tidymodels.org/), пакет из Tidymodels, предоставляет инфраструктуру для эффективного разделения данных и повторного выборочного анализа:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Split data into 80% for training and 20% for testing\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "pumpkins_split <- pumpkins_select %>% \n",
+    "  initial_split(prop = 0.8)\n",
+    "\n",
+    "# Extract the data in each split\n",
+    "pumpkins_train <- training(pumpkins_split)\n",
+    "pumpkins_test <- testing(pumpkins_split)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the first 5 rows of the training set\n",
+    "pumpkins_train %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "🙌 Теперь мы готовы обучить модель, сопоставив обучающие признаки с обучающей меткой (цветом).\n",
+    "\n",
+    "Начнем с создания рецепта, который определяет шаги предварительной обработки данных, чтобы подготовить их для моделирования, например: кодирование категориальных переменных в набор целых чисел. Подобно `baked_pumpkins`, мы создаем `pumpkins_recipe`, но не используем `prep` и `bake`, так как это будет включено в рабочий процесс, который вы увидите через несколько шагов.\n",
+    "\n",
+    "Существует довольно много способов задать модель логистической регрессии в Tidymodels. См. `?logistic_reg()`. На данный момент мы зададим модель логистической регрессии через стандартный движок `stats::glm()`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create a recipe that specifies preprocessing steps for modelling\n",
+    "pumpkins_recipe <- recipe(color ~ ., data = pumpkins_train) %>% \n",
+    "  step_mutate(item_size = ordered(item_size, levels = c('sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo'))) %>%\n",
+    "  step_integer(item_size, zero_based = F) %>%  \n",
+    "  step_dummy(all_nominal(), -all_outcomes(), one_hot = TRUE)\n",
+    "\n",
+    "# Create a logistic model specification\n",
+    "log_reg <- logistic_reg() %>% \n",
+    "  set_engine(\"glm\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Теперь, когда у нас есть рецепт и спецификация модели, нам нужно найти способ объединить их в один объект, который сначала будет предварительно обрабатывать данные (prep+bake за кулисами), обучать модель на предварительно обработанных данных, а также предоставлять возможность для потенциальных действий по постобработке.\n",
+    "\n",
+    "В Tidymodels этот удобный объект называется [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) и удобно хранит ваши компоненты моделирования.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Bundle modelling components in a workflow\n",
+    "log_reg_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(pumpkins_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(log_reg)\n",
+    "\n",
+    "# Print out the workflow\n",
+    "log_reg_wf\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "После того как рабочий процесс *задан*, модель можно `обучить` с помощью функции [`fit()`](https://tidymodels.github.io/parsnip/reference/fit.html). Рабочий процесс оценит рецепт и предварительно обработает данные перед обучением, поэтому нам не придется делать это вручную с использованием prep и bake.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Train the model\n",
+    "wf_fit <- log_reg_wf %>% \n",
+    "  fit(data = pumpkins_train)\n",
+    "\n",
+    "# Print the trained workflow\n",
+    "wf_fit\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Модель выводит коэффициенты, полученные в процессе обучения.\n",
+    "\n",
+    "Теперь, когда мы обучили модель на тренировочных данных, мы можем делать прогнозы на тестовых данных, используя [parsnip::predict()](https://parsnip.tidymodels.org/reference/predict.model_fit.html). Давайте начнем с использования модели для предсказания меток для нашего тестового набора и вероятностей для каждой метки. Если вероятность больше 0.5, предсказанный класс — `WHITE`, в противном случае — `ORANGE`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make predictions for color and corresponding probabilities\n",
+    "results <- pumpkins_test %>% select(color) %>% \n",
+    "  bind_cols(wf_fit %>% \n",
+    "              predict(new_data = pumpkins_test)) %>%\n",
+    "  bind_cols(wf_fit %>%\n",
+    "              predict(new_data = pumpkins_test, type = \"prob\"))\n",
+    "\n",
+    "# Compare predictions\n",
+    "results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Очень интересно! Это дает больше понимания того, как работает логистическая регрессия.\n",
+    "\n",
+    "### Лучшее понимание через матрицу ошибок\n",
+    "\n",
+    "Сравнение каждого предсказания с соответствующим \"истинным\" значением — не самый эффективный способ определить, насколько хорошо модель делает прогнозы. К счастью, у Tidymodels есть еще несколько полезных инструментов: [`yardstick`](https://yardstick.tidymodels.org/) — пакет, который используется для оценки эффективности моделей с помощью метрик производительности.\n",
+    "\n",
+    "Одна из метрик производительности, связанная с задачами классификации, — это [`матрица ошибок`](https://wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix). Матрица ошибок описывает, насколько хорошо справляется модель классификации. Она показывает, сколько примеров из каждого класса были правильно классифицированы моделью. В нашем случае она покажет, сколько оранжевых тыкв были классифицированы как оранжевые, а сколько белых тыкв — как белые; матрица ошибок также покажет, сколько объектов были отнесены к **неверным** категориям.\n",
+    "\n",
+    "Функция [**`conf_mat()`**](https://tidymodels.github.io/yardstick/reference/conf_mat.html) из пакета yardstick вычисляет эту перекрестную таблицу наблюдаемых и предсказанных классов.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Confusion matrix for prediction results\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = color, estimate = .pred_class)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Давайте разберем матрицу ошибок. Наша модель должна классифицировать тыквы на две бинарные категории: категория `белая` и категория `не-белая`.\n",
+    "\n",
+    "-   Если ваша модель предсказывает, что тыква белая, и она действительно относится к категории \"белая\", это называется `истинно положительное` (true positive), что отображается в верхнем левом углу.\n",
+    "\n",
+    "-   Если ваша модель предсказывает, что тыква не белая, но на самом деле она относится к категории \"белая\", это называется `ложно отрицательное` (false negative), что отображается в нижнем левом углу.\n",
+    "\n",
+    "-   Если ваша модель предсказывает, что тыква белая, но на самом деле она относится к категории \"не-белая\", это называется `ложно положительное` (false positive), что отображается в верхнем правом углу.\n",
+    "\n",
+    "-   Если ваша модель предсказывает, что тыква не белая, и она действительно относится к категории \"не-белая\", это называется `истинно отрицательное` (true negative), что отображается в нижнем правом углу.\n",
+    "\n",
+    "| Истина |\n",
+    "|:-----:|\n",
+    "\n",
+    "|               |        |       |\n",
+    "|---------------|--------|-------|\n",
+    "| **Предсказано** | БЕЛАЯ | ОРАНЖЕВАЯ |\n",
+    "| БЕЛАЯ         | TP     | FP    |\n",
+    "| ОРАНЖЕВАЯ     | FN     | TN    |\n",
+    "\n",
+    "Как вы могли догадаться, желательно иметь больше истинно положительных и истинно отрицательных значений, а также меньше ложно положительных и ложно отрицательных значений, что указывает на лучшее качество работы модели.\n",
+    "\n",
+    "Матрица ошибок полезна, так как она позволяет вычислить другие метрики, которые помогают лучше оценить производительность классификационной модели. Давайте рассмотрим некоторые из них:\n",
+    "\n",
+    "🎓 Точность (Precision): `TP/(TP + FP)` — доля предсказанных положительных случаев, которые действительно являются положительными. Также называется [положительное прогностическое значение](https://en.wikipedia.org/wiki/Positive_predictive_value \"Positive predictive value\").\n",
+    "\n",
+    "🎓 Полнота (Recall): `TP/(TP + FN)` — доля положительных результатов из общего числа образцов, которые действительно являются положительными. Также известна как `чувствительность`.\n",
+    "\n",
+    "🎓 Специфичность (Specificity): `TN/(TN + FP)` — доля отрицательных результатов из общего числа образцов, которые действительно являются отрицательными.\n",
+    "\n",
+    "🎓 Точность классификации (Accuracy): `TP + TN/(TP + TN + FP + FN)` — процент меток, предсказанных правильно для выборки.\n",
+    "\n",
+    "🎓 F-мера (F Measure): Взвешенное среднее между точностью и полнотой, где лучший результат равен 1, а худший — 0.\n",
+    "\n",
+    "Давайте рассчитаем эти метрики!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Combine metric functions and calculate them all at once\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, recall, spec, f_meas, accuracy)\n",
+    "eval_metrics(data = results, truth = color, estimate = .pred_class)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Визуализация ROC-кривой этой модели\n",
+    "\n",
+    "Давайте сделаем еще одну визуализацию, чтобы увидеть так называемую [`ROC-кривую`](https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic):\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make a roc_curve\n",
+    "results %>% \n",
+    "  roc_curve(color, .pred_ORANGE) %>% \n",
+    "  autoplot()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ROC-кривые часто используются для визуализации работы классификатора в терминах истинных и ложных срабатываний. ROC-кривые обычно отображают `True Positive Rate`/чувствительность по оси Y и `False Positive Rate`/1-специфичность по оси X. Таким образом, важны крутизна кривой и расстояние между диагональной линией и кривой: вам нужна кривая, которая быстро поднимается вверх и уходит за линию. В нашем случае сначала есть ложные срабатывания, а затем линия поднимается вверх и уходит за пределы диагонали.\n",
+    "\n",
+    "Наконец, давайте используем `yardstick::roc_auc()`, чтобы вычислить фактическую площадь под кривой (Area Under the Curve). Один из способов интерпретации AUC — это вероятность того, что модель оценит случайный положительный пример выше, чем случайный отрицательный пример.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "r"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Calculate area under curve\n",
+    "results %>% \n",
+    "  roc_auc(color, .pred_ORANGE)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Результат составляет около `0.975`. Учитывая, что AUC варьируется от 0 до 1, вы хотите получить высокий показатель, так как модель, которая на 100% точна в своих предсказаниях, будет иметь AUC, равный 1; в данном случае модель *довольно хорошая*.\n",
+    "\n",
+    "В будущих уроках по классификации вы узнаете, как улучшить показатели вашей модели (например, как справляться с несбалансированными данными в данном случае).\n",
+    "\n",
+    "## 🚀Задание\n",
+    "\n",
+    "Логистическая регрессия — это обширная тема! Но лучший способ учиться — это экспериментировать. Найдите набор данных, который подходит для такого типа анализа, и создайте с ним модель. Что вы узнаете? совет: попробуйте [Kaggle](https://www.kaggle.com/search?q=logistic+regression+datasets) для поиска интересных наборов данных.\n",
+    "\n",
+    "## Обзор и самостоятельное изучение\n",
+    "\n",
+    "Прочитайте первые несколько страниц [этой статьи из Стэнфорда](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf) о практическом применении логистической регрессии. Подумайте о задачах, которые лучше подходят для одного или другого типа регрессии, которые мы изучали до этого момента. Что будет работать лучше?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "langauge": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "feaf125f481a89c468fa115bf2aed580",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:01:34+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4-R.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..90af500d2
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1255 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Логистическая регрессия - Урок 4\n",
+    "\n",
+    "Загрузите необходимые библиотеки и набор данных. Преобразуйте данные в датафрейм, содержащий подмножество данных:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 63,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Type</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Sub Variety</th>\n",
+       "      <th>Grade</th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Low Price</th>\n",
+       "      <th>High Price</th>\n",
+       "      <th>Mostly Low</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>Unit of Sale</th>\n",
+       "      <th>Quality</th>\n",
+       "      <th>Condition</th>\n",
+       "      <th>Appearance</th>\n",
+       "      <th>Storage</th>\n",
+       "      <th>Crop</th>\n",
+       "      <th>Repack</th>\n",
+       "      <th>Trans Mode</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 24</th>\n",
+       "      <th>Unnamed: 25</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>4/29/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>5/6/17</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>280.0</td>\n",
+       "      <td>270.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>E</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>9/24/16</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>160.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>11/5/16</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>100.0</td>\n",
+       "      <td>90.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>N</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 26 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name Type       Package      Variety Sub Variety  Grade     Date   \n",
+       "0  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN  4/29/17  \\\n",
+       "1  BALTIMORE  NaN  24 inch bins          NaN         NaN    NaN   5/6/17   \n",
+       "2  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "3  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  9/24/16   \n",
+       "4  BALTIMORE  NaN  24 inch bins  HOWDEN TYPE         NaN    NaN  11/5/16   \n",
+       "\n",
+       "   Low Price  High Price  Mostly Low  ...  Unit of Sale Quality Condition   \n",
+       "0      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN  \\\n",
+       "1      270.0       280.0       270.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "2      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "3      160.0       160.0       160.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "4       90.0       100.0        90.0  ...           NaN     NaN       NaN   \n",
+       "\n",
+       "  Appearance Storage  Crop Repack  Trans Mode  Unnamed: 24  Unnamed: 25  \n",
+       "0        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "1        NaN     NaN   NaN      E         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "2        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "3        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "4        NaN     NaN   NaN      N         NaN          NaN          NaN  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 26 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 63,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins = pd.read_csv('../../data/US-pumpkins.csv')\n",
+    "\n",
+    "full_pumpkins.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 64,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>City Name</th>\n",
+       "      <th>Package</th>\n",
+       "      <th>Variety</th>\n",
+       "      <th>Origin</th>\n",
+       "      <th>Item Size</th>\n",
+       "      <th>Color</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>DELAWARE</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>VIRGINIA</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>lge</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>24 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>lge</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>BALTIMORE</td>\n",
+       "      <td>36 inch bins</td>\n",
+       "      <td>HOWDEN TYPE</td>\n",
+       "      <td>MARYLAND</td>\n",
+       "      <td>med</td>\n",
+       "      <td>ORANGE</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   City Name       Package      Variety    Origin Item Size   Color\n",
+       "2  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  DELAWARE       med  ORANGE\n",
+       "3  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  VIRGINIA       med  ORANGE\n",
+       "4  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       lge  ORANGE\n",
+       "5  BALTIMORE  24 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       lge  ORANGE\n",
+       "6  BALTIMORE  36 inch bins  HOWDEN TYPE  MARYLAND       med  ORANGE"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 64,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Select the columns we want to use\n",
+    "columns_to_select = ['City Name','Package','Variety', 'Origin','Item Size', 'Color']\n",
+    "pumpkins = full_pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
+    "\n",
+    "# Drop rows with missing values\n",
+    "pumpkins.dropna(inplace=True)\n",
+    "\n",
+    "pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Давайте посмотрим на наши данные!\n",
+    "\n",
+    "С помощью визуализации в Seaborn\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 65,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f8c56d0c650>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 65,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 609.375x500 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import seaborn as sns\n",
+    "# Specify colors for each values of the hue variable\n",
+    "palette = {\n",
+    "    'ORANGE': 'orange',\n",
+    "    'WHITE': 'wheat',\n",
+    "}\n",
+    "# Plot a bar plot to visualize how many pumpkins of each variety are orange or white\n",
+    "sns.catplot(\n",
+    "    data=pumpkins, y=\"Variety\", hue=\"Color\", kind=\"count\",\n",
+    "    palette=palette, \n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Предобработка данных\n",
+    "\n",
+    "Давайте закодируем признаки и метки, чтобы лучше визуализировать данные и обучить модель\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 66,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array(['med', 'lge', 'sml', 'xlge', 'med-lge', 'jbo', 'exjbo'],\n",
+       "      dtype=object)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 66,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Let's look at the different values of the 'Item Size' column\n",
+    "pumpkins['Item Size'].unique()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 67,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder\n",
+    "# Encode the 'Item Size' column using ordinal encoding\n",
+    "item_size_categories = [['sml', 'med', 'med-lge', 'lge', 'xlge', 'jbo', 'exjbo']]\n",
+    "ordinal_features = ['Item Size']\n",
+    "ordinal_encoder = OrdinalEncoder(categories=item_size_categories)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 68,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder\n",
+    "# Encode all the other features using one-hot encoding\n",
+    "categorical_features = ['City Name', 'Package', 'Variety', 'Origin']\n",
+    "categorical_encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 69,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>ord__Item Size</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_ATLANTA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BALTIMORE</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BOSTON</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_CHICAGO</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_COLUMBIA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DALLAS</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DETROIT</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_LOS ANGELES</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_MIAMI</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_MICHIGAN</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW JERSEY</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW YORK</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NORTH CAROLINA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_OHIO</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_PENNSYLVANIA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TENNESSEE</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TEXAS</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VERMONT</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VIRGINIA</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 48 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   ord__Item Size  cat__City Name_ATLANTA  cat__City Name_BALTIMORE   \n",
+       "2             1.0                     0.0                       1.0  \\\n",
+       "3             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "4             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "5             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "6             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_BOSTON  cat__City Name_CHICAGO  cat__City Name_COLUMBIA   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                      0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_DALLAS  cat__City Name_DETROIT  cat__City Name_LOS ANGELES   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                         0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_MIAMI  ...  cat__Origin_MICHIGAN  cat__Origin_NEW JERSEY   \n",
+       "2                   0.0  ...                   0.0                     0.0  \\\n",
+       "3                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "4                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "5                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "6                   0.0  ...                   0.0                     0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_NEW YORK  cat__Origin_NORTH CAROLINA  cat__Origin_OHIO   \n",
+       "2                   0.0                         0.0               0.0  \\\n",
+       "3                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "4                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "5                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "6                   0.0                         0.0               0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_PENNSYLVANIA  cat__Origin_TENNESSEE  cat__Origin_TEXAS   \n",
+       "2                       0.0                    0.0                0.0  \\\n",
+       "3                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "4                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "5                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "6                       0.0                    0.0                0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_VERMONT  cat__Origin_VIRGINIA  \n",
+       "2                  0.0                   0.0  \n",
+       "3                  0.0                   1.0  \n",
+       "4                  0.0                   0.0  \n",
+       "5                  0.0                   0.0  \n",
+       "6                  0.0                   0.0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 48 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 69,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.compose import ColumnTransformer\n",
+    "ct = ColumnTransformer(transformers=[\n",
+    "     ('ord', ordinal_encoder, ordinal_features),\n",
+    "     ('cat', categorical_encoder, categorical_features)\n",
+    "     ])\n",
+    "# Get the encoded features as a pandas DataFrame\n",
+    "ct.set_output(transform='pandas')\n",
+    "encoded_features = ct.fit_transform(pumpkins)\n",
+    "encoded_features.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 70,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>ord__Item Size</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_ATLANTA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BALTIMORE</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_BOSTON</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_CHICAGO</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_COLUMBIA</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DALLAS</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_DETROIT</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_LOS ANGELES</th>\n",
+       "      <th>cat__City Name_MIAMI</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW JERSEY</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NEW YORK</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_NORTH CAROLINA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_OHIO</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_PENNSYLVANIA</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TENNESSEE</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_TEXAS</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VERMONT</th>\n",
+       "      <th>cat__Origin_VIRGINIA</th>\n",
+       "      <th>Color</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>5 rows × 49 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   ord__Item Size  cat__City Name_ATLANTA  cat__City Name_BALTIMORE   \n",
+       "2             1.0                     0.0                       1.0  \\\n",
+       "3             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "4             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "5             3.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "6             1.0                     0.0                       1.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_BOSTON  cat__City Name_CHICAGO  cat__City Name_COLUMBIA   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                      0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                      0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_DALLAS  cat__City Name_DETROIT  cat__City Name_LOS ANGELES   \n",
+       "2                    0.0                     0.0                         0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "4                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "5                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "6                    0.0                     0.0                         0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__City Name_MIAMI  ...  cat__Origin_NEW JERSEY  cat__Origin_NEW YORK   \n",
+       "2                   0.0  ...                     0.0                   0.0  \\\n",
+       "3                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "4                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "5                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "6                   0.0  ...                     0.0                   0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_NORTH CAROLINA  cat__Origin_OHIO  cat__Origin_PENNSYLVANIA   \n",
+       "2                         0.0               0.0                       0.0  \\\n",
+       "3                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "4                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "5                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "6                         0.0               0.0                       0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_TENNESSEE  cat__Origin_TEXAS  cat__Origin_VERMONT   \n",
+       "2                    0.0                0.0                  0.0  \\\n",
+       "3                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "4                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "5                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "6                    0.0                0.0                  0.0   \n",
+       "\n",
+       "   cat__Origin_VIRGINIA  Color  \n",
+       "2                   0.0      0  \n",
+       "3                   1.0      0  \n",
+       "4                   0.0      0  \n",
+       "5                   0.0      0  \n",
+       "6                   0.0      0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 49 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 70,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
+    "# Encode the 'Color' column using label encoding\n",
+    "label_encoder = LabelEncoder()\n",
+    "encoded_label = label_encoder.fit_transform(pumpkins['Color'])\n",
+    "encoded_pumpkins = encoded_features.assign(Color=encoded_label)\n",
+    "encoded_pumpkins.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 71,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['ORANGE', 'WHITE']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 71,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Let's look at the mapping between the encoded values and the original values\n",
+    "list(label_encoder.inverse_transform([0, 1]))"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 81,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f8c56322210>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 81,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x1620 with 9 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "palette = {\n",
+    "    'ORANGE': 'orange',\n",
+    "    'WHITE': 'wheat',\n",
+    "}\n",
+    "# We need the encoded Item Size column to use it as the x-axis values in the plot\n",
+    "pumpkins['Item Size'] = encoded_pumpkins['ord__Item Size']\n",
+    "\n",
+    "g = sns.catplot(\n",
+    "    data=pumpkins,\n",
+    "    x=\"Item Size\", y=\"Color\", row='Variety',\n",
+    "    kind=\"box\", orient=\"h\",\n",
+    "    sharex=False, margin_titles=True,\n",
+    "    height=1.8, aspect=4, palette=palette,\n",
+    ")\n",
+    "# Defining axis labels \n",
+    "g.set(xlabel=\"Item Size\", ylabel=\"\").set(xlim=(0,6))\n",
+    "g.set_titles(row_template=\"{row_name}\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import warnings\n",
+    "warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='seaborn')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 37,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<Axes: xlabel='Color', ylabel='ord__Item Size'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 37,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Suppressing warning message claiming that a portion of points cannot be placed into the plot due to the high number of data points\n",
+    "import warnings\n",
+    "warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='seaborn')\n",
+    "\n",
+    "palette = {\n",
+    "    0: 'orange',\n",
+    "    1: 'wheat'\n",
+    "}\n",
+    "sns.swarmplot(x=\"Color\", y=\"ord__Item Size\", hue=\"Color\", data=encoded_pumpkins, palette=palette)"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "**Внимание**: Игнорирование предупреждений — это НЕ лучшая практика и должно быть избегаемо, когда это возможно. Предупреждения часто содержат полезные сообщения, которые помогают улучшить наш код и решить проблему.  \n",
+    "Причина, по которой мы игнорируем это конкретное предупреждение, заключается в обеспечении читаемости графика. Отображение всех точек данных с уменьшенным размером маркера, при сохранении согласованности с цветовой палитрой, приводит к нечеткой визуализации.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 74,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "# X is the encoded features\n",
+    "X = encoded_pumpkins[encoded_pumpkins.columns.difference(['Color'])]\n",
+    "# y is the encoded label\n",
+    "y = encoded_pumpkins['Color']\n",
+    "\n",
+    "# Split the data into training and test sets\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 75,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "           0       0.94      0.98      0.96       166\n",
+      "           1       0.85      0.67      0.75        33\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.92       199\n",
+      "   macro avg       0.89      0.82      0.85       199\n",
+      "weighted avg       0.92      0.92      0.92       199\n",
+      "\n",
+      "Predicted labels:  [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0\n",
+      " 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0\n",
+      " 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0\n",
+      " 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0\n",
+      " 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1\n",
+      " 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]\n",
+      "F1-score:  0.7457627118644068\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import f1_score, classification_report \n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "\n",
+    "# Train a logistic regression model on the pumpkin dataset\n",
+    "model = LogisticRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)\n",
+    "predictions = model.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "# Evaluate the model and print the results\n",
+    "print(classification_report(y_test, predictions))\n",
+    "print('Predicted labels: ', predictions)\n",
+    "print('F1-score: ', f1_score(y_test, predictions))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 76,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([[162,   4],\n",
+       "       [ 11,  22]])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 76,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import confusion_matrix\n",
+    "confusion_matrix(y_test, predictions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 77,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 600x600 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score\n",
+    "import matplotlib\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "%matplotlib inline\n",
+    "\n",
+    "y_scores = model.predict_proba(X_test)\n",
+    "# calculate ROC curve\n",
+    "fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1])\n",
+    "\n",
+    "# plot ROC curve\n",
+    "fig = plt.figure(figsize=(6, 6))\n",
+    "# Plot the diagonal 50% line\n",
+    "plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')\n",
+    "# Plot the FPR and TPR achieved by our model\n",
+    "plt.plot(fpr, tpr)\n",
+    "plt.xlabel('False Positive Rate')\n",
+    "plt.ylabel('True Positive Rate')\n",
+    "plt.title('ROC Curve')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 78,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0.9749908725812341\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Calculate AUC score\n",
+    "auc = roc_auc_score(y_test,y_scores[:,1])\n",
+    "print(auc)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.16"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "vscode": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "949777d72b0d2535278d3dc13498b2535136f6dfe0678499012e853ee9abcab1"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "ef50cc584e0b79412610cc7da15e1f86",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:58:14+00:00",
+   "source_file": "2-Regression/4-Logistic/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/2-Regression/README.md b/translations/ru/2-Regression/README.md
new file mode 100644
index 000000000..df6869f98
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/2-Regression/README.md
@@ -0,0 +1,54 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "508582278dbb8edd2a8a80ac96ef416c",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:13:01+00:00",
+  "source_file": "2-Regression/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Регрессионные модели для машинного обучения
+## Региональная тема: Регрессионные модели для цен на тыквы в Северной Америке 🎃
+
+В Северной Америке тыквы часто вырезают в виде страшных лиц для Хэллоуина. Давайте узнаем больше об этих удивительных овощах!
+
+![jack-o-lanterns](../../../translated_images/jack-o-lanterns.181c661a9212457d7756f37219f660f1358af27554d856e5a991f16b4e15337c.ru.jpg)
+> Фото от <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## Чему вы научитесь
+
+[![Введение в регрессию](https://img.youtube.com/vi/5QnJtDad4iQ/0.jpg)](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Введение в регрессию - Нажмите, чтобы посмотреть!")
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео о введении в урок
+
+Уроки в этом разделе охватывают типы регрессии в контексте машинного обучения. Регрессионные модели помогают определить _взаимосвязь_ между переменными. Этот тип моделей может предсказывать значения, такие как длина, температура или возраст, раскрывая связи между переменными при анализе данных.
+
+В этой серии уроков вы узнаете о различиях между линейной и логистической регрессией, а также о том, когда стоит предпочесть одну из них.
+
+[![Машинное обучение для начинающих - Введение в регрессионные модели для машинного обучения](https://img.youtube.com/vi/XA3OaoW86R8/0.jpg)](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "Машинное обучение для начинающих - Введение в регрессионные модели для машинного обучения")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть короткое видео о регрессионных моделях.
+
+В этой группе уроков вы подготовитесь к выполнению задач машинного обучения, включая настройку Visual Studio Code для работы с ноутбуками, которые являются общим инструментом для специалистов по данным. Вы познакомитесь с библиотекой Scikit-learn для машинного обучения и создадите свои первые модели, сосредоточив внимание на регрессионных моделях в этой главе.
+
+> Существуют полезные инструменты с низким уровнем кода, которые помогут вам изучить работу с регрессионными моделями. Попробуйте [Azure ML для этой задачи](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+### Уроки
+
+1. [Инструменты для работы](1-Tools/README.md)
+2. [Управление данными](2-Data/README.md)
+3. [Линейная и полиномиальная регрессия](3-Linear/README.md)
+4. [Логистическая регрессия](4-Logistic/README.md)
+
+---
+### Благодарности
+
+"Машинное обучение с регрессией" написано с ♥️ [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+♥️ Авторы викторин: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) и [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)
+
+Датасет с тыквами предложен [этим проектом на Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices), а его данные взяты из [Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice), распространяемых Министерством сельского хозяйства США. Мы добавили несколько точек, связанных с цветом, на основе разновидностей, чтобы нормализовать распределение. Эти данные находятся в открытом доступе.
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/3-Web-App/1-Web-App/README.md b/translations/ru/3-Web-App/1-Web-App/README.md
new file mode 100644
index 000000000..2770589af
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/3-Web-App/1-Web-App/README.md
@@ -0,0 +1,359 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2680c691fbdb6367f350761a275e2508",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:35:33+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Создание веб-приложения для использования ML-модели
+
+В этом уроке вы обучите модель машинного обучения (ML) на уникальном наборе данных: _наблюдения НЛО за последний век_, взятые из базы данных NUFORC.
+
+Вы узнаете:
+
+- Как "запаковать" обученную модель с помощью Pickle
+- Как использовать эту модель в приложении Flask
+
+Мы продолжим использовать ноутбуки для очистки данных и обучения модели, но вы сможете сделать шаг дальше, исследуя использование модели "в реальных условиях", так сказать: в веб-приложении.
+
+Для этого вам нужно будет создать веб-приложение с использованием Flask.
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/17/)
+
+## Создание приложения
+
+Существует несколько способов создания веб-приложений для использования моделей машинного обучения. Архитектура вашего веб-приложения может повлиять на способ обучения модели. Представьте, что вы работаете в компании, где группа специалистов по данным обучила модель, которую они хотят, чтобы вы использовали в приложении.
+
+### Важные вопросы
+
+Есть множество вопросов, которые нужно задать:
+
+- **Это веб-приложение или мобильное приложение?** Если вы создаете мобильное приложение или планируете использовать модель в контексте IoT, вы можете использовать [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/) для интеграции модели в Android или iOS приложение.
+- **Где будет находиться модель?** В облаке или локально?
+- **Поддержка оффлайн-режима.** Должно ли приложение работать без подключения к интернету?
+- **Какая технология использовалась для обучения модели?** Выбранная технология может повлиять на инструменты, которые вам нужно будет использовать.
+    - **Использование TensorFlow.** Если вы обучаете модель с помощью TensorFlow, эта экосистема позволяет конвертировать модель для использования в веб-приложении с помощью [TensorFlow.js](https://www.tensorflow.org/js/).
+    - **Использование PyTorch.** Если вы создаете модель с использованием библиотеки, такой как [PyTorch](https://pytorch.org/), вы можете экспортировать ее в формате [ONNX](https://onnx.ai/) (Open Neural Network Exchange) для использования в JavaScript веб-приложениях с помощью [Onnx Runtime](https://www.onnxruntime.ai/). Этот вариант будет рассмотрен в будущем уроке для модели, обученной с использованием Scikit-learn.
+    - **Использование Lobe.ai или Azure Custom Vision.** Если вы используете ML SaaS (программное обеспечение как услуга), такое как [Lobe.ai](https://lobe.ai/) или [Azure Custom Vision](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/custom-vision-service/?WT.mc_id=academic-77952-leestott), эти системы предоставляют способы экспорта модели для различных платформ, включая создание собственного API для запросов из облачного приложения.
+
+Вы также можете создать полноценное веб-приложение на Flask, которое сможет обучать модель прямо в веб-браузере. Это также можно сделать с использованием TensorFlow.js в контексте JavaScript.
+
+Для наших целей, так как мы работаем с ноутбуками на Python, давайте рассмотрим шаги, которые нужно предпринять, чтобы экспортировать обученную модель из ноутбука в формат, читаемый веб-приложением на Python.
+
+## Инструменты
+
+Для этой задачи вам понадобятся два инструмента: Flask и Pickle, оба работают на Python.
+
+✅ Что такое [Flask](https://palletsprojects.com/p/flask/)? Flask, определяемый его создателями как "микро-фреймворк", предоставляет базовые функции веб-фреймворков с использованием Python и движка шаблонов для создания веб-страниц. Ознакомьтесь с [этим модулем](https://docs.microsoft.com/learn/modules/python-flask-build-ai-web-app?WT.mc_id=academic-77952-leestott), чтобы попрактиковаться в создании приложений с Flask.
+
+✅ Что такое [Pickle](https://docs.python.org/3/library/pickle.html)? Pickle 🥒 — это модуль Python, который сериализует и десериализует структуру объектов Python. Когда вы "запаковываете" модель, вы сериализуете или упрощаете ее структуру для использования в вебе. Будьте осторожны: Pickle не является безопасным по своей природе, поэтому будьте внимательны, если вас попросят "распаковать" файл. Файл Pickle имеет суффикс `.pkl`.
+
+## Упражнение - очистка данных
+
+В этом уроке вы будете использовать данные о 80,000 наблюдениях НЛО, собранные [NUFORC](https://nuforc.org) (Национальный центр сообщений о НЛО). Эти данные содержат интересные описания наблюдений НЛО, например:
+
+- **Длинное описание.** "Человек выходит из луча света, который освещает травяное поле ночью, и бежит к парковке Texas Instruments".
+- **Короткое описание.** "Огни преследовали нас".
+
+Электронная таблица [ufos.csv](../../../../3-Web-App/1-Web-App/data/ufos.csv) включает столбцы о `городе`, `штате` и `стране`, где произошло наблюдение, форме объекта (`shape`), а также его `широте` и `долготе`.
+
+В пустом [ноутбуке](notebook.ipynb), включенном в этот урок:
+
+1. Импортируйте `pandas`, `matplotlib` и `numpy`, как вы делали в предыдущих уроках, и загрузите таблицу ufos. Вы можете посмотреть пример набора данных:
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    import numpy as np
+    
+    ufos = pd.read_csv('./data/ufos.csv')
+    ufos.head()
+    ```
+
+1. Преобразуйте данные ufos в небольшой DataFrame с новыми заголовками. Проверьте уникальные значения в поле `Country`.
+
+    ```python
+    ufos = pd.DataFrame({'Seconds': ufos['duration (seconds)'], 'Country': ufos['country'],'Latitude': ufos['latitude'],'Longitude': ufos['longitude']})
+    
+    ufos.Country.unique()
+    ```
+
+1. Теперь вы можете сократить объем данных, с которыми нужно работать, удалив любые пустые значения и импортировав только наблюдения длительностью от 1 до 60 секунд:
+
+    ```python
+    ufos.dropna(inplace=True)
+    
+    ufos = ufos[(ufos['Seconds'] >= 1) & (ufos['Seconds'] <= 60)]
+    
+    ufos.info()
+    ```
+
+1. Импортируйте библиотеку `LabelEncoder` из Scikit-learn для преобразования текстовых значений стран в числа:
+
+    ✅ LabelEncoder кодирует данные в алфавитном порядке
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+    
+    ufos['Country'] = LabelEncoder().fit_transform(ufos['Country'])
+    
+    ufos.head()
+    ```
+
+    Ваши данные должны выглядеть так:
+
+    ```output
+    	Seconds	Country	Latitude	Longitude
+    2	20.0	3		53.200000	-2.916667
+    3	20.0	4		28.978333	-96.645833
+    14	30.0	4		35.823889	-80.253611
+    23	60.0	4		45.582778	-122.352222
+    24	3.0		3		51.783333	-0.783333
+    ```
+
+## Упражнение - создание модели
+
+Теперь вы можете подготовиться к обучению модели, разделив данные на тренировочную и тестовую группы.
+
+1. Выберите три признака, которые вы хотите использовать для обучения, в качестве вектора X, а вектор y будет представлять `Country`. Вы хотите ввести `Seconds`, `Latitude` и `Longitude`, чтобы получить идентификатор страны.
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    
+    Selected_features = ['Seconds','Latitude','Longitude']
+    
+    X = ufos[Selected_features]
+    y = ufos['Country']
+    
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
+    ```
+
+1. Обучите модель с использованием логистической регрессии:
+
+    ```python
+    from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    model = LogisticRegression()
+    model.fit(X_train, y_train)
+    predictions = model.predict(X_test)
+    
+    print(classification_report(y_test, predictions))
+    print('Predicted labels: ', predictions)
+    print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, predictions))
+    ```
+
+Точность модели неплохая **(около 95%)**, что неудивительно, так как `Country` и `Latitude/Longitude` коррелируют.
+
+Созданная вами модель не является революционной, так как вы и так можете определить `Country` по его `Latitude` и `Longitude`, но это хорошее упражнение для обучения на сырых данных, которые вы очистили, экспортировали, а затем использовали в веб-приложении.
+
+## Упражнение - "запаковка" модели
+
+Теперь пришло время _запаковать_ вашу модель! Это можно сделать за несколько строк кода. После упаковки загрузите упакованную модель и протестируйте ее на примере массива данных, содержащего значения для секунд, широты и долготы:
+
+```python
+import pickle
+model_filename = 'ufo-model.pkl'
+pickle.dump(model, open(model_filename,'wb'))
+
+model = pickle.load(open('ufo-model.pkl','rb'))
+print(model.predict([[50,44,-12]]))
+```
+
+Модель возвращает **'3'**, что является кодом страны для Великобритании. Удивительно! 👽
+
+## Упражнение - создание приложения Flask
+
+Теперь вы можете создать приложение Flask, чтобы вызывать вашу модель и возвращать аналогичные результаты, но в более визуально привлекательной форме.
+
+1. Начните с создания папки **web-app** рядом с файлом _notebook.ipynb_, где находится ваш файл _ufo-model.pkl_.
+
+1. В этой папке создайте еще три папки: **static**, с папкой **css** внутри, и **templates**. Теперь у вас должны быть следующие файлы и директории:
+
+    ```output
+    web-app/
+      static/
+        css/
+      templates/
+    notebook.ipynb
+    ufo-model.pkl
+    ```
+
+    ✅ Обратитесь к папке solution, чтобы увидеть готовое приложение
+
+1. Первый файл, который нужно создать в папке _web-app_, это файл **requirements.txt**. Как _package.json_ в приложении на JavaScript, этот файл перечисляет зависимости, необходимые для приложения. В **requirements.txt** добавьте строки:
+
+    ```text
+    scikit-learn
+    pandas
+    numpy
+    flask
+    ```
+
+1. Теперь выполните этот файл, перейдя в папку _web-app_:
+
+    ```bash
+    cd web-app
+    ```
+
+1. В вашем терминале введите `pip install`, чтобы установить библиотеки, перечисленные в _requirements.txt_:
+
+    ```bash
+    pip install -r requirements.txt
+    ```
+
+1. Теперь вы готовы создать еще три файла для завершения приложения:
+
+    1. Создайте **app.py** в корневой папке.
+    2. Создайте **index.html** в директории _templates_.
+    3. Создайте **styles.css** в директории _static/css_.
+
+1. Наполните файл _styles.css_ несколькими стилями:
+
+    ```css
+    body {
+    	width: 100%;
+    	height: 100%;
+    	font-family: 'Helvetica';
+    	background: black;
+    	color: #fff;
+    	text-align: center;
+    	letter-spacing: 1.4px;
+    	font-size: 30px;
+    }
+    
+    input {
+    	min-width: 150px;
+    }
+    
+    .grid {
+    	width: 300px;
+    	border: 1px solid #2d2d2d;
+    	display: grid;
+    	justify-content: center;
+    	margin: 20px auto;
+    }
+    
+    .box {
+    	color: #fff;
+    	background: #2d2d2d;
+    	padding: 12px;
+    	display: inline-block;
+    }
+    ```
+
+1. Далее создайте файл _index.html_:
+
+    ```html
+    <!DOCTYPE html>
+    <html>
+      <head>
+        <meta charset="UTF-8">
+        <title>🛸 UFO Appearance Prediction! 👽</title>
+        <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='css/styles.css') }}">
+      </head>
+    
+      <body>
+        <div class="grid">
+    
+          <div class="box">
+    
+            <p>According to the number of seconds, latitude and longitude, which country is likely to have reported seeing a UFO?</p>
+    
+            <form action="{{ url_for('predict')}}" method="post">
+              <input type="number" name="seconds" placeholder="Seconds" required="required" min="0" max="60" />
+              <input type="text" name="latitude" placeholder="Latitude" required="required" />
+              <input type="text" name="longitude" placeholder="Longitude" required="required" />
+              <button type="submit" class="btn">Predict country where the UFO is seen</button>
+            </form>
+    
+            <p>{{ prediction_text }}</p>
+    
+          </div>
+    
+        </div>
+    
+      </body>
+    </html>
+    ```
+
+    Обратите внимание на шаблонизацию в этом файле. Заметьте синтаксис "усов" вокруг переменных, которые будут предоставлены приложением, например, текст предсказания: `{{}}`. Также есть форма, которая отправляет предсказание на маршрут `/predict`.
+
+    Наконец, вы готовы создать Python-файл, который будет управлять использованием модели и отображением предсказаний:
+
+1. В `app.py` добавьте:
+
+    ```python
+    import numpy as np
+    from flask import Flask, request, render_template
+    import pickle
+    
+    app = Flask(__name__)
+    
+    model = pickle.load(open("./ufo-model.pkl", "rb"))
+    
+    
+    @app.route("/")
+    def home():
+        return render_template("index.html")
+    
+    
+    @app.route("/predict", methods=["POST"])
+    def predict():
+    
+        int_features = [int(x) for x in request.form.values()]
+        final_features = [np.array(int_features)]
+        prediction = model.predict(final_features)
+    
+        output = prediction[0]
+    
+        countries = ["Australia", "Canada", "Germany", "UK", "US"]
+    
+        return render_template(
+            "index.html", prediction_text="Likely country: {}".format(countries[output])
+        )
+    
+    
+    if __name__ == "__main__":
+        app.run(debug=True)
+    ```
+
+    > 💡 Совет: если вы добавите [`debug=True`](https://www.askpython.com/python-modules/flask/flask-debug-mode) при запуске веб-приложения с помощью Flask, любые изменения, которые вы вносите в приложение, будут отражаться немедленно без необходимости перезапуска сервера. Будьте осторожны! Не включайте этот режим в производственном приложении.
+
+Если вы выполните `python app.py` или `python3 app.py`, ваш веб-сервер запустится локально, и вы сможете заполнить короткую форму, чтобы получить ответ на ваш вопрос о том, где были замечены НЛО!
+
+Прежде чем это сделать, взгляните на части `app.py`:
+
+1. Сначала загружаются зависимости и запускается приложение.
+1. Затем импортируется модель.
+1. Затем на домашнем маршруте отображается index.html.
+
+На маршруте `/predict` происходит несколько вещей, когда форма отправляется:
+
+1. Переменные формы собираются и преобразуются в массив numpy. Затем они отправляются в модель, и возвращается предсказание.
+2. Страны, которые мы хотим отобразить, преобразуются из предсказанного кода страны в читаемый текст, и это значение отправляется обратно в index.html для отображения в шаблоне.
+
+Использование модели таким образом, с Flask и упакованной моделью, относительно просто. Самое сложное — понять, в каком формате должны быть данные, отправляемые в модель для получения предсказания. Это зависит от того, как была обучена модель. В данном случае требуется три точки данных для ввода, чтобы получить предсказание.
+
+В профессиональной среде вы можете понять, насколько важно хорошее взаимодействие между теми, кто обучает модель, и теми, кто использует ее в веб- или мобильном приложении. В нашем случае это всего лишь один человек — вы!
+
+---
+
+## 🚀 Задание
+
+Вместо работы в ноутбуке и импорта модели в приложение Flask, вы могли бы обучить модель прямо в приложении Flask! Попробуйте преобразовать ваш Python-код из ноутбука, возможно, после очистки данных, чтобы обучить модель прямо в приложении на маршруте `train`. Какие плюсы и минусы у такого подхода?
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/18/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Существует множество способов создания веб-приложений для использования моделей машинного обучения. Составьте список способов, которыми можно использовать JavaScript или Python для создания веб-приложения с использованием машинного обучения. Подумайте об архитектуре: должна ли модель оставаться в приложении или находиться в облаке? Если последнее, то как вы будете к ней обращаться? Нарисуйте архитектурную модель для прикладного ML-решения в вебе.
+
+## Задание
+
+[Попробуйте другую модель](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md b/translations/ru/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..ca595af25
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/3-Web-App/1-Web-App/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a8e8ae10be335cbc745b75ee552317ff",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:37:58+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Попробуйте другую модель
+
+## Инструкции
+
+Теперь, когда вы создали одно веб-приложение, используя обученную модель регрессии, попробуйте использовать одну из моделей из предыдущего урока по регрессии, чтобы переделать это веб-приложение. Вы можете сохранить текущий стиль или оформить его по-другому, чтобы отразить данные о тыквах. Убедитесь, что вы изменили входные данные в соответствии с методом обучения вашей модели.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерии                  | Превосходно                                              | Удовлетворительно                                        | Требует улучшений                  |
+| ------------------------- | ------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ---------------------------------- |
+| | Веб-приложение работает как ожидается и развернуто в облаке | Веб-приложение содержит ошибки или выдает неожиданные результаты | Веб-приложение не функционирует должным образом |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/3-Web-App/1-Web-App/notebook.ipynb b/translations/ru/3-Web-App/1-Web-App/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/ru/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69f29330
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,267 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5fa2e8f4584c78250ca9729b46562ceb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:40:36+00:00",
+   "source_file": "3-Web-App/1-Web-App/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "           datetime                  city state country     shape  \\\n",
+       "0  10/10/1949 20:30            san marcos    tx      us  cylinder   \n",
+       "1  10/10/1949 21:00          lackland afb    tx     NaN     light   \n",
+       "2  10/10/1955 17:00  chester (uk/england)   NaN      gb    circle   \n",
+       "3  10/10/1956 21:00                  edna    tx      us    circle   \n",
+       "4  10/10/1960 20:00               kaneohe    hi      us     light   \n",
+       "\n",
+       "   duration (seconds) duration (hours/min)  \\\n",
+       "0              2700.0           45 minutes   \n",
+       "1              7200.0              1-2 hrs   \n",
+       "2                20.0           20 seconds   \n",
+       "3                20.0             1/2 hour   \n",
+       "4               900.0           15 minutes   \n",
+       "\n",
+       "                                            comments date posted   latitude  \\\n",
+       "0  This event took place in early fall around 194...   4/27/2004  29.883056   \n",
+       "1  1949 Lackland AFB&#44 TX.  Lights racing acros...  12/16/2005  29.384210   \n",
+       "2  Green/Orange circular disc over Chester&#44 En...   1/21/2008  53.200000   \n",
+       "3  My older brother and twin sister were leaving ...   1/17/2004  28.978333   \n",
+       "4  AS a Marine 1st Lt. flying an FJ4B fighter/att...   1/22/2004  21.418056   \n",
+       "\n",
+       "    longitude  \n",
+       "0  -97.941111  \n",
+       "1  -98.581082  \n",
+       "2   -2.916667  \n",
+       "3  -96.645833  \n",
+       "4 -157.803611  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>datetime</th>\n      <th>city</th>\n      <th>state</th>\n      <th>country</th>\n      <th>shape</th>\n      <th>duration (seconds)</th>\n      <th>duration (hours/min)</th>\n      <th>comments</th>\n      <th>date posted</th>\n      <th>latitude</th>\n      <th>longitude</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>10/10/1949 20:30</td>\n      <td>san marcos</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>us</td>\n      <td>cylinder</td>\n      <td>2700.0</td>\n      <td>45 minutes</td>\n      <td>This event took place in early fall around 194...</td>\n      <td>4/27/2004</td>\n      <td>29.883056</td>\n      <td>-97.941111</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>10/10/1949 21:00</td>\n      <td>lackland afb</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>NaN</td>\n      <td>light</td>\n      <td>7200.0</td>\n      <td>1-2 hrs</td>\n      <td>1949 Lackland AFB&amp;#44 TX.  Lights racing acros...</td>\n      <td>12/16/2005</td>\n      <td>29.384210</td>\n      <td>-98.581082</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>10/10/1955 17:00</td>\n      <td>chester (uk/england)</td>\n      <td>NaN</td>\n      <td>gb</td>\n      <td>circle</td>\n      <td>20.0</td>\n      <td>20 seconds</td>\n      <td>Green/Orange circular disc over Chester&amp;#44 En...</td>\n      <td>1/21/2008</td>\n      <td>53.200000</td>\n      <td>-2.916667</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>10/10/1956 21:00</td>\n      <td>edna</td>\n      <td>tx</td>\n      <td>us</td>\n      <td>circle</td>\n      <td>20.0</td>\n      <td>1/2 hour</td>\n      <td>My older brother and twin sister were leaving ...</td>\n      <td>1/17/2004</td>\n      <td>28.978333</td>\n      <td>-96.645833</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>10/10/1960 20:00</td>\n      <td>kaneohe</td>\n      <td>hi</td>\n      <td>us</td>\n      <td>light</td>\n      <td>900.0</td>\n      <td>15 minutes</td>\n      <td>AS a Marine 1st Lt. flying an FJ4B fighter/att...</td>\n      <td>1/22/2004</td>\n      <td>21.418056</td>\n      <td>-157.803611</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "ufos = pd.read_csv('../data/ufos.csv')\n",
+    "ufos.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array(['us', nan, 'gb', 'ca', 'au', 'de'], dtype=object)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "ufos = pd.DataFrame({'Seconds': ufos['duration (seconds)'], 'Country': ufos['country'],'Latitude': ufos['latitude'],'Longitude': ufos['longitude']})\n",
+    "\n",
+    "ufos.Country.unique()\n",
+    "\n",
+    "# 0 au, 1 ca, 2 de, 3 gb, 4 us"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nInt64Index: 25863 entries, 2 to 80330\nData columns (total 4 columns):\n #   Column     Non-Null Count  Dtype  \n---  ------     --------------  -----  \n 0   Seconds    25863 non-null  float64\n 1   Country    25863 non-null  object \n 2   Latitude   25863 non-null  float64\n 3   Longitude  25863 non-null  float64\ndtypes: float64(3), object(1)\nmemory usage: 1010.3+ KB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "ufos.dropna(inplace=True)\n",
+    "\n",
+    "ufos = ufos[(ufos['Seconds'] >= 1) & (ufos['Seconds'] <= 60)]\n",
+    "\n",
+    "ufos.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "    Seconds  Country   Latitude   Longitude\n",
+       "2      20.0        3  53.200000   -2.916667\n",
+       "3      20.0        4  28.978333  -96.645833\n",
+       "14     30.0        4  35.823889  -80.253611\n",
+       "23     60.0        4  45.582778 -122.352222\n",
+       "24      3.0        3  51.783333   -0.783333"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Seconds</th>\n      <th>Country</th>\n      <th>Latitude</th>\n      <th>Longitude</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>20.0</td>\n      <td>3</td>\n      <td>53.200000</td>\n      <td>-2.916667</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>20.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>28.978333</td>\n      <td>-96.645833</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>14</th>\n      <td>30.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>35.823889</td>\n      <td>-80.253611</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>23</th>\n      <td>60.0</td>\n      <td>4</td>\n      <td>45.582778</td>\n      <td>-122.352222</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>24</th>\n      <td>3.0</td>\n      <td>3</td>\n      <td>51.783333</td>\n      <td>-0.783333</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
+    "\n",
+    "ufos['Country'] = LabelEncoder().fit_transform(ufos['Country'])\n",
+    "\n",
+    "ufos.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "\n",
+    "Selected_features = ['Seconds','Latitude','Longitude']\n",
+    "\n",
+    "X = ufos[Selected_features]\n",
+    "y = ufos['Country']\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:432: FutureWarning: Default solver will be changed to 'lbfgs' in 0.22. Specify a solver to silence this warning.\n",
+      "  FutureWarning)\n",
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:469: FutureWarning: Default multi_class will be changed to 'auto' in 0.22. Specify the multi_class option to silence this warning.\n",
+      "  \"this warning.\", FutureWarning)\n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "           0       1.00      1.00      1.00        41\n",
+      "           1       1.00      0.02      0.05       250\n",
+      "           2       0.00      0.00      0.00         8\n",
+      "           3       0.94      1.00      0.97       131\n",
+      "           4       0.95      1.00      0.97      4743\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.95      5173\n",
+      "   macro avg       0.78      0.60      0.60      5173\n",
+      "weighted avg       0.95      0.95      0.93      5173\n",
+      "\n",
+      "Predicted labels:  [4 4 4 ... 3 4 4]\n",
+      "Accuracy:  0.9512855209742895\n",
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/classification.py:1437: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.\n",
+      "  'precision', 'predicted', average, warn_for)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report \n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "model = LogisticRegression()\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)\n",
+    "predictions = model.predict(X_test)\n",
+    "\n",
+    "print(classification_report(y_test, predictions))\n",
+    "print('Predicted labels: ', predictions)\n",
+    "print('Accuracy: ', accuracy_score(y_test, predictions))\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 29,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[3]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pickle\n",
+    "model_filename = 'ufo-model.pkl'\n",
+    "pickle.dump(model, open(model_filename,'wb'))\n",
+    "\n",
+    "model = pickle.load(open('ufo-model.pkl','rb'))\n",
+    "print(model.predict([[50,44,-12]]))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/3-Web-App/README.md b/translations/ru/3-Web-App/README.md
new file mode 100644
index 000000000..82ec184cd
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/3-Web-App/README.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9836ff53cfef716ddfd70e06c5f43436",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:34:25+00:00",
+  "source_file": "3-Web-App/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Создайте веб-приложение для использования вашей ML-модели
+
+В этом разделе курса вы познакомитесь с прикладной темой машинного обучения: как сохранить вашу модель Scikit-learn в виде файла, который можно использовать для предсказаний в веб-приложении. После сохранения модели вы узнаете, как использовать её в веб-приложении, созданном на Flask. Сначала вы создадите модель, используя данные о наблюдениях НЛО! Затем вы разработаете веб-приложение, которое позволит вводить количество секунд, широту и долготу, чтобы предсказать, в какой стране сообщили о наблюдении НЛО.
+
+![Парковка для НЛО](../../../translated_images/ufo.9e787f5161da9d4d1dafc537e1da09be8210f2ee996cb638aa5cee1d92867a04.ru.jpg)
+
+Фото <a href="https://unsplash.com/@mdherren?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Michael Herren</a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/ufo?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+
+## Уроки
+
+1. [Создание веб-приложения](1-Web-App/README.md)
+
+## Благодарности
+
+"Создание веб-приложения" написано с ♥️ [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper).
+
+♥️ Викторины были подготовлены Роханом Раджем.
+
+Данные взяты с [Kaggle](https://www.kaggle.com/NUFORC/ufo-sightings).
+
+Архитектура веб-приложения частично предложена в [этой статье](https://towardsdatascience.com/how-to-easily-deploy-machine-learning-models-using-flask-b95af8fe34d4) и [этом репозитории](https://github.com/abhinavsagar/machine-learning-deployment) Абхинава Сагара.
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/README.md b/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..eb52913e8
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,313 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "76438ce4e5d48982d48f1b55c981caac",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:51:38+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Введение в классификацию
+
+В этих четырех уроках вы изучите один из основных аспектов классического машинного обучения — _классификацию_. Мы рассмотрим использование различных алгоритмов классификации с набором данных о всех замечательных кухнях Азии и Индии. Надеюсь, вы проголодались!
+
+![щепотка!](../../../../translated_images/pinch.1b035ec9ba7e0d408313b551b60c721c9c290b2dd2094115bc87e6ddacd114c9.ru.png)
+
+> Отпразднуйте паназиатские кухни в этих уроках! Изображение от [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+Классификация — это форма [обучения с учителем](https://wikipedia.org/wiki/Supervised_learning), которая имеет много общего с методами регрессии. Если машинное обучение заключается в прогнозировании значений или имен объектов с использованием наборов данных, то классификация обычно делится на две группы: _бинарная классификация_ и _многоклассовая классификация_.
+
+[![Введение в классификацию](https://img.youtube.com/vi/eg8DJYwdMyg/0.jpg)](https://youtu.be/eg8DJYwdMyg "Введение в классификацию")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео: Джон Гуттаг из MIT представляет классификацию
+
+Запомните:
+
+- **Линейная регрессия** помогала вам предсказывать отношения между переменными и делать точные прогнозы о том, где новый элемент данных окажется относительно этой линии. Например, вы могли предсказать, _какая цена будет у тыквы в сентябре по сравнению с декабрем_.
+- **Логистическая регрессия** помогала вам обнаруживать "бинарные категории": при данной цене, _оранжевая ли тыква или не оранжевая_?
+
+Классификация использует различные алгоритмы для определения других способов присвоения метки или класса элементу данных. Давайте поработаем с этими данными о кухнях, чтобы выяснить, можем ли мы, наблюдая за группой ингредиентов, определить их происхождение.
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/19/)
+
+> ### [Этот урок доступен на R!](../../../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)
+
+### Введение
+
+Классификация — одна из основных задач исследователя машинного обучения и специалиста по данным. От простой классификации бинарного значения ("является ли это письмо спамом или нет?") до сложной классификации изображений и сегментации с использованием компьютерного зрения — всегда полезно уметь сортировать данные по классам и задавать им вопросы.
+
+Если выразить процесс более научным языком, ваш метод классификации создает предсказательную модель, которая позволяет вам сопоставить отношения между входными переменными и выходными переменными.
+
+![бинарная vs. многоклассовая классификация](../../../../translated_images/binary-multiclass.b56d0c86c81105a697dddd82242c1d11e4d78b7afefea07a44627a0f1111c1a9.ru.png)
+
+> Бинарные и многоклассовые задачи для алгоритмов классификации. Инфографика от [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+Прежде чем начать процесс очистки данных, их визуализации и подготовки к задачам машинного обучения, давайте немного узнаем о различных способах использования машинного обучения для классификации данных.
+
+Происходя из [статистики](https://wikipedia.org/wiki/Statistical_classification), классификация с использованием классического машинного обучения использует признаки, такие как `smoker`, `weight` и `age`, чтобы определить _вероятность развития X заболевания_. Как техника обучения с учителем, похожая на упражнения по регрессии, которые вы выполняли ранее, ваши данные имеют метки, и алгоритмы машинного обучения используют эти метки для классификации и прогнозирования классов (или 'признаков') набора данных и присваивают их группе или результату.
+
+✅ Представьте себе набор данных о кухнях. На какие вопросы мог бы ответить многоклассовый модель? А бинарный? Что, если вы захотите определить, вероятно ли использование пажитника в данной кухне? А если вы захотите узнать, сможете ли вы, получив в подарок пакет с продуктами, содержащими бадьян, артишоки, цветную капусту и хрен, приготовить типичное индийское блюдо?
+
+[![Сумасшедшие корзины с загадками](https://img.youtube.com/vi/GuTeDbaNoEU/0.jpg)](https://youtu.be/GuTeDbaNoEU "Сумасшедшие корзины с загадками")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео. Вся концепция шоу 'Chopped' заключается в "загадочной корзине", где шеф-повара должны приготовить блюдо из случайного набора ингредиентов. Конечно, модель машинного обучения могла бы помочь!
+
+## Знакомство с 'классификатором'
+
+Вопрос, который мы хотим задать этому набору данных о кухнях, на самом деле является **многоклассовым вопросом**, так как у нас есть несколько потенциальных национальных кухонь для работы. Учитывая набор ингредиентов, к какому из этих многих классов будут относиться данные?
+
+Scikit-learn предлагает несколько различных алгоритмов для классификации данных, в зависимости от типа задачи, которую вы хотите решить. В следующих двух уроках вы узнаете о нескольких из этих алгоритмов.
+
+## Упражнение — очистка и балансировка данных
+
+Первая задача, прежде чем начать проект, — это очистить и **сбалансировать** ваши данные для получения лучших результатов. Начните с пустого файла _notebook.ipynb_ в корневой папке.
+
+Первое, что нужно установить, это [imblearn](https://imbalanced-learn.org/stable/). Это пакет Scikit-learn, который позволит вам лучше сбалансировать данные (вы узнаете больше об этой задаче через минуту).
+
+1. Чтобы установить `imblearn`, выполните команду `pip install`, как показано ниже:
+
+    ```python
+    pip install imblearn
+    ```
+
+1. Импортируйте пакеты, необходимые для импорта данных и их визуализации, также импортируйте `SMOTE` из `imblearn`.
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import matplotlib as mpl
+    import numpy as np
+    from imblearn.over_sampling import SMOTE
+    ```
+
+    Теперь вы готовы к следующему шагу — импорту данных.
+
+1. Следующая задача — импортировать данные:
+
+    ```python
+    df  = pd.read_csv('../data/cuisines.csv')
+    ```
+
+   Использование `read_csv()` позволит прочитать содержимое файла csv _cusines.csv_ и поместить его в переменную `df`.
+
+1. Проверьте форму данных:
+
+    ```python
+    df.head()
+    ```
+
+   Первые пять строк выглядят так:
+
+    ```output
+    |     | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
+    | --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- |
+    | 0   | 65         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 1   | 66         | indian  | 1      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 2   | 67         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 3   | 68         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+    | 4   | 69         | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 1      | 0        |
+    ```
+
+1. Получите информацию об этих данных, вызвав `info()`:
+
+    ```python
+    df.info()
+    ```
+
+    Ваш вывод будет похож на:
+
+    ```output
+    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
+    RangeIndex: 2448 entries, 0 to 2447
+    Columns: 385 entries, Unnamed: 0 to zucchini
+    dtypes: int64(384), object(1)
+    memory usage: 7.2+ MB
+    ```
+
+## Упражнение — изучение кухонь
+
+Теперь работа становится более интересной. Давайте изучим распределение данных по кухням.
+
+1. Постройте данные в виде столбцов, вызвав `barh()`:
+
+    ```python
+    df.cuisine.value_counts().plot.barh()
+    ```
+
+    ![распределение данных о кухнях](../../../../translated_images/cuisine-dist.d0cc2d551abe5c25f83d73a5f560927e4a061e9a4560bac1e97d35682ef3ca6d.ru.png)
+
+    Существует конечное количество кухонь, но распределение данных неравномерное. Вы можете это исправить! Прежде чем это сделать, исследуйте немного больше.
+
+1. Узнайте, сколько данных доступно для каждой кухни, и выведите их:
+
+    ```python
+    thai_df = df[(df.cuisine == "thai")]
+    japanese_df = df[(df.cuisine == "japanese")]
+    chinese_df = df[(df.cuisine == "chinese")]
+    indian_df = df[(df.cuisine == "indian")]
+    korean_df = df[(df.cuisine == "korean")]
+    
+    print(f'thai df: {thai_df.shape}')
+    print(f'japanese df: {japanese_df.shape}')
+    print(f'chinese df: {chinese_df.shape}')
+    print(f'indian df: {indian_df.shape}')
+    print(f'korean df: {korean_df.shape}')
+    ```
+
+    вывод выглядит так:
+
+    ```output
+    thai df: (289, 385)
+    japanese df: (320, 385)
+    chinese df: (442, 385)
+    indian df: (598, 385)
+    korean df: (799, 385)
+    ```
+
+## Изучение ингредиентов
+
+Теперь вы можете углубиться в данные и узнать, какие ингредиенты типичны для каждой кухни. Вам следует удалить повторяющиеся данные, которые создают путаницу между кухнями, поэтому давайте изучим эту проблему.
+
+1. Создайте функцию `create_ingredient()` на Python, чтобы создать датафрейм ингредиентов. Эта функция начнет с удаления бесполезного столбца и сортировки ингредиентов по их количеству:
+
+    ```python
+    def create_ingredient_df(df):
+        ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value')
+        ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()]
+        ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False,
+        inplace=False)
+        return ingredient_df
+    ```
+
+   Теперь вы можете использовать эту функцию, чтобы получить представление о десяти самых популярных ингредиентах для каждой кухни.
+
+1. Вызовите `create_ingredient()` и постройте график, вызвав `barh()`:
+
+    ```python
+    thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df)
+    thai_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![тайская кухня](../../../../translated_images/thai.0269dbab2e78bd38a132067759fe980008bdb80b6d778e5313448dbe12bed846.ru.png)
+
+1. Сделайте то же самое для японских данных:
+
+    ```python
+    japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df)
+    japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![японская кухня](../../../../translated_images/japanese.30260486f2a05c463c8faa62ebe7b38f0961ed293bd9a6db8eef5d3f0cf17155.ru.png)
+
+1. Теперь для китайских ингредиентов:
+
+    ```python
+    chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df)
+    chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![китайская кухня](../../../../translated_images/chinese.e62cafa5309f111afd1b54490336daf4e927ce32bed837069a0b7ce481dfae8d.ru.png)
+
+1. Постройте график индийских ингредиентов:
+
+    ```python
+    indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df)
+    indian_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![индийская кухня](../../../../translated_images/indian.2c4292002af1a1f97a4a24fec6b1459ee8ff616c3822ae56bb62b9903e192af6.ru.png)
+
+1. Наконец, постройте график корейских ингредиентов:
+
+    ```python
+    korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df)
+    korean_ingredient_df.head(10).plot.barh()
+    ```
+
+    ![корейская кухня](../../../../translated_images/korean.4a4f0274f3d9805a65e61f05597eeaad8620b03be23a2c0a705c023f65fad2c0.ru.png)
+
+1. Теперь удалите самые распространенные ингредиенты, которые создают путаницу между различными кухнями, вызвав `drop()`:
+
+   Все любят рис, чеснок и имбирь!
+
+    ```python
+    feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1)
+    labels_df = df.cuisine #.unique()
+    feature_df.head()
+    ```
+
+## Балансировка набора данных
+
+Теперь, когда вы очистили данные, используйте [SMOTE](https://imbalanced-learn.org/dev/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html) — "Техника синтетического увеличения меньшинства" — для их балансировки.
+
+1. Вызовите `fit_resample()`, эта стратегия генерирует новые образцы путем интерполяции.
+
+    ```python
+    oversample = SMOTE()
+    transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df)
+    ```
+
+    Балансируя ваши данные, вы получите лучшие результаты при их классификации. Подумайте о бинарной классификации. Если большинство ваших данных относится к одному классу, модель машинного обучения будет предсказывать этот класс чаще, просто потому что для него больше данных. Балансировка данных устраняет этот дисбаланс.
+
+1. Теперь вы можете проверить количество меток на ингредиент:
+
+    ```python
+    print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}')
+    print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}')
+    ```
+
+    Ваш вывод будет похож на:
+
+    ```output
+    new label count: korean      799
+    chinese     799
+    indian      799
+    japanese    799
+    thai        799
+    Name: cuisine, dtype: int64
+    old label count: korean      799
+    indian      598
+    chinese     442
+    japanese    320
+    thai        289
+    Name: cuisine, dtype: int64
+    ```
+
+    Данные теперь чистые, сбалансированные и очень аппетитные!
+
+1. Последний шаг — сохранить сбалансированные данные, включая метки и признаки, в новый датафрейм, который можно экспортировать в файл:
+
+    ```python
+    transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer')
+    ```
+
+1. Вы можете еще раз взглянуть на данные, используя `transformed_df.head()` и `transformed_df.info()`. Сохраните копию этих данных для использования в будущих уроках:
+
+    ```python
+    transformed_df.head()
+    transformed_df.info()
+    transformed_df.to_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
+    ```
+
+    Этот свежий CSV теперь находится в корневой папке данных.
+
+---
+
+## 🚀Задача
+
+В этом курсе есть несколько интересных наборов данных. Просмотрите папки `data` и посмотрите, содержат ли они наборы данных, которые подходят для бинарной или многоклассовой классификации? Какие вопросы вы могли бы задать этим данным?
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/20/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Изучите API SMOTE. Для каких случаев его лучше всего использовать? Какие проблемы он решает?
+
+## Задание
+
+[Изучите методы классификации](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/assignment.md b/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..eb7efb742
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b2a01912beb24cfb0007f83594dba801",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:53:50+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Изучение методов классификации
+
+## Инструкции
+
+В [документации Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html) вы найдете большой список способов классификации данных. Устройте небольшую охоту за информацией в этих документах: ваша цель — найти методы классификации и сопоставить их с набором данных из этой программы, вопросом, который можно задать, и техникой классификации. Создайте таблицу или документ в формате .doc и объясните, как набор данных будет работать с алгоритмом классификации.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерии | Превосходно                                                                                                                         | Удовлетворительно                                                                                                                  | Требуется улучшение                                                                                                                                           |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+|          | представлен документ, содержащий обзор 5 алгоритмов вместе с техникой классификации. Обзор хорошо объяснен и детализирован.          | представлен документ, содержащий обзор 3 алгоритмов вместе с техникой классификации. Обзор хорошо объяснен и детализирован.         | представлен документ, содержащий обзор менее трех алгоритмов вместе с техникой классификации, и обзор недостаточно хорошо объяснен или детализирован.         |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb b/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..2727d9619
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "d544ef384b7ba73757d830a72372a7f2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:52:51+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..fa49d1fcb
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:54:23+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb b/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..6976293c0
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb
@@ -0,0 +1,718 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_10-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2621e24705e8100893c9bf84e0fc8aef",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:57:05+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10-R.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# Постройте модель классификации: Вкусные азиатские и индийские кухни\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ItETB4tSFprR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Введение в классификацию: Очистка, подготовка и визуализация данных\n",
+    "\n",
+    "В этих четырех уроках вы изучите один из ключевых аспектов классического машинного обучения — *классификацию*. Мы рассмотрим использование различных алгоритмов классификации на примере набора данных о великолепных кухнях Азии и Индии. Надеюсь, вы готовы к аппетитному путешествию!\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/pinch.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Празднуем паназиатские кухни в этих уроках! Изображение: Джен Лупер</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "Классификация — это форма [обучения с учителем](https://wikipedia.org/wiki/Supervised_learning), которая имеет много общего с методами регрессии. В классификации вы обучаете модель предсказывать, к какой `категории` относится объект. Если машинное обучение заключается в прогнозировании значений или имен объектов с использованием наборов данных, то классификация обычно делится на две группы: *бинарная классификация* и *многоклассовая классификация*.\n",
+    "\n",
+    "Запомните:\n",
+    "\n",
+    "-   **Линейная регрессия** помогала предсказывать отношения между переменными и делать точные прогнозы о том, где новый элемент данных окажется относительно этой линии. Например, вы могли предсказать числовое значение, такое как *какая будет цена тыквы в сентябре по сравнению с декабрем*.\n",
+    "\n",
+    "-   **Логистическая регрессия** помогала обнаруживать \"бинарные категории\": при определенной цене *эта тыква оранжевая или не оранжевая*?\n",
+    "\n",
+    "Классификация использует различные алгоритмы для определения других способов присвоения метки или класса элементу данных. Давайте поработаем с этими данными о кухнях, чтобы выяснить, можем ли мы, наблюдая за группой ингредиентов, определить их происхождение.\n",
+    "\n",
+    "### [**Тест перед лекцией**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/19/)\n",
+    "\n",
+    "### **Введение**\n",
+    "\n",
+    "Классификация — это одна из основных задач исследователя машинного обучения и специалиста по данным. От простой классификации бинарного значения (\"является ли это письмо спамом или нет?\") до сложной классификации изображений и сегментации с использованием компьютерного зрения — всегда полезно уметь сортировать данные по классам и задавать им вопросы.\n",
+    "\n",
+    "Если выразить процесс более научным языком, ваш метод классификации создает предсказательную модель, которая позволяет установить связь между входными переменными и выходными переменными.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/binary-multiclass.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Бинарные и многоклассовые задачи для алгоритмов классификации. Инфографика: Джен Лупер</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "Прежде чем начать процесс очистки данных, их визуализации и подготовки к задачам машинного обучения, давайте немного узнаем о различных способах использования машинного обучения для классификации данных.\n",
+    "\n",
+    "Происходя из [статистики](https://wikipedia.org/wiki/Statistical_classification), классификация с использованием классического машинного обучения использует признаки, такие как `курильщик`, `вес` и `возраст`, чтобы определить *вероятность развития X заболевания*. Как техника обучения с учителем, похожая на выполненные ранее упражнения по регрессии, ваши данные имеют метки, и алгоритмы машинного обучения используют эти метки для классификации и прогнозирования классов (или 'признаков') набора данных и их присвоения группе или результату.\n",
+    "\n",
+    "✅ Представьте себе набор данных о кухнях. На какие вопросы мог бы ответить многоклассовый алгоритм? А бинарный? Что, если вы захотите определить, вероятно ли использование пажитника в данной кухне? А если вы захотите узнать, сможете ли вы, имея в наличии пакет продуктов, содержащий бадьян, артишоки, цветную капусту и хрен, приготовить типичное индийское блюдо?\n",
+    "\n",
+    "### **Привет, 'классификатор'**\n",
+    "\n",
+    "Вопрос, который мы хотим задать этому набору данных о кухнях, на самом деле является **многоклассовым вопросом**, так как у нас есть несколько потенциальных национальных кухонь для анализа. Учитывая набор ингредиентов, к какому из этих множества классов будут относиться данные?\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels предлагает несколько различных алгоритмов для классификации данных, в зависимости от типа задачи, которую вы хотите решить. В следующих двух уроках вы узнаете о некоторых из этих алгоритмов.\n",
+    "\n",
+    "#### **Предварительные требования**\n",
+    "\n",
+    "Для этого урока нам понадобятся следующие пакеты для очистки, подготовки и визуализации данных:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) — это [коллекция пакетов для R](https://www.tidyverse.org/packages), разработанная для того, чтобы сделать работу с данными быстрее, проще и увлекательнее!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) — это [фреймворк](https://www.tidymodels.org/packages/) для моделирования и машинного обучения, состоящий из коллекции пакетов.\n",
+    "\n",
+    "-   `DataExplorer`: [DataExplorer](https://cran.r-project.org/web/packages/DataExplorer/vignettes/dataexplorer-intro.html) предназначен для упрощения и автоматизации процесса разведочного анализа данных и генерации отчетов.\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`: [themis](https://themis.tidymodels.org/) предоставляет дополнительные шаги для работы с несбалансированными данными.\n",
+    "\n",
+    "Вы можете установить их с помощью команды:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"DataExplorer\", \"here\"))`\n",
+    "\n",
+    "Или используйте следующий скрипт, который проверяет наличие необходимых пакетов для выполнения этого модуля и устанавливает их, если они отсутствуют.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ri5bQxZ-Fz_0"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, DataExplorer, themis, here)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "KIPxa4elGAPI"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Позже мы загрузим эти замечательные пакеты и сделаем их доступными в нашей текущей R-сессии. (Это просто для иллюстрации, `pacman::p_load()` уже сделал это за вас)\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "YkKAxOJvGD4C"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Упражнение - очистка и балансировка данных\n",
+    "\n",
+    "Первая задача, которую нужно выполнить перед началом проекта, — это очистить и **сбалансировать** данные, чтобы получить более качественные результаты.\n",
+    "\n",
+    "Давайте познакомимся с данными!🕵️\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "PFkQDlk0GN5O"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Import data\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# View the first 5 rows\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Qccw7okxGT0S"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Интересно! Судя по всему, первый столбец является своего рода столбцом `id`. Давайте узнаем немного больше о данных.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "XrWnlgSrGVmR"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Basic information about the data\r\n",
+    "df %>%\r\n",
+    "  introduce()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize basic information above\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  plot_intro(ggtheme = theme_light())"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "4UcGmxRxGieA"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Из результата видно, что у нас есть `2448` строк, `385` столбцов и `0` пропущенных значений. Также у нас есть 1 дискретный столбец, *cuisine*.\n",
+    "\n",
+    "## Упражнение - изучение кухонь\n",
+    "\n",
+    "Теперь работа становится более увлекательной. Давайте изучим распределение данных по типам кухни.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AaPubl__GmH5"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Count observations per cuisine\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(n)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Plot the distribution\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = n, y = reorder(cuisine, -n))) +\r\n",
+    "  geom_col(fill = \"midnightblue\", alpha = 0.7) +\r\n",
+    "  ylab(\"cuisine\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "FRsBVy5eGrrv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Существует ограниченное количество кухонь, но распределение данных неравномерное. Вы можете это исправить! Но прежде чем приступить, давайте немного исследуем данные.\n",
+    "\n",
+    "Далее, давайте назначим каждую кухню в отдельный tibble и узнаем, сколько данных доступно (строк, столбцов) для каждой кухни.\n",
+    "\n",
+    "> [Tibble](https://tibble.tidyverse.org/) — это современный формат датафрейма.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/dplyr_filter.jpg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Иллюстрация от @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "vVvyDb1kG2in"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Create individual tibble for the cuisines\r\n",
+    "thai_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"thai\")\r\n",
+    "japanese_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"japanese\")\r\n",
+    "chinese_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"chinese\")\r\n",
+    "indian_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"indian\")\r\n",
+    "korean_df <- df %>% \r\n",
+    "  filter(cuisine == \"korean\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Find out how much data is available per cuisine\r\n",
+    "cat(\" thai df:\", dim(thai_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"japanese df:\", dim(japanese_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"chinese_df:\", dim(chinese_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"indian_df:\", dim(indian_df), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"korean_df:\", dim(korean_df))"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "0TvXUxD3G8Bk"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **Упражнение - Изучение основных ингредиентов по кухне с использованием dplyr**\n",
+    "\n",
+    "Теперь вы можете углубиться в данные и узнать, какие ингредиенты характерны для каждой кухни. Вам нужно будет очистить повторяющиеся данные, которые создают путаницу между кухнями, поэтому давайте разберемся с этой проблемой.\n",
+    "\n",
+    "Создайте функцию `create_ingredient()` на R, которая возвращает датафрейм с ингредиентами. Эта функция начнет с удаления ненужного столбца и сортировки ингредиентов по их количеству.\n",
+    "\n",
+    "Базовая структура функции в R выглядит так:\n",
+    "\n",
+    "`myFunction <- function(arglist){`\n",
+    "\n",
+    "**`...`**\n",
+    "\n",
+    "**`return`**`(value)`\n",
+    "\n",
+    "`}`\n",
+    "\n",
+    "Краткое введение в функции R можно найти [здесь](https://skirmer.github.io/presentations/functions_with_r.html#1).\n",
+    "\n",
+    "Давайте начнем! Мы будем использовать [глаголы dplyr](https://dplyr.tidyverse.org/), которые мы изучали на предыдущих уроках. Напомним:\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::select()`: помогает выбрать, какие **столбцы** оставить или исключить.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::pivot_longer()`: помогает \"удлинить\" данные, увеличивая количество строк и уменьшая количество столбцов.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::group_by()` и `dplyr::summarise()`: помогают находить сводную статистику для различных групп и представлять ее в удобной таблице.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::filter()`: создает подмножество данных, содержащее только строки, которые соответствуют вашим условиям.\n",
+    "\n",
+    "-   `dplyr::mutate()`: помогает создавать или изменять столбцы.\n",
+    "\n",
+    "Ознакомьтесь с этим [*арт*-наполненным учебным пособием learnr](https://allisonhorst.shinyapps.io/dplyr-learnr/#section-welcome) от Эллисон Хорст, которое представляет полезные функции для обработки данных в dplyr *(часть Tidyverse)*.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "K3RF5bSCHC76"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Creates a functions that returns the top ingredients by class\r\n",
+    "\r\n",
+    "create_ingredient <- function(df){\r\n",
+    "  \r\n",
+    "  # Drop the id column which is the first colum\r\n",
+    "  ingredient_df = df %>% select(-1) %>% \r\n",
+    "  # Transpose data to a long format\r\n",
+    "    pivot_longer(!cuisine, names_to = \"ingredients\", values_to = \"count\") %>% \r\n",
+    "  # Find the top most ingredients for a particular cuisine\r\n",
+    "    group_by(ingredients) %>% \r\n",
+    "    summarise(n_instances = sum(count)) %>% \r\n",
+    "    filter(n_instances != 0) %>% \r\n",
+    "  # Arrange by descending order\r\n",
+    "    arrange(desc(n_instances)) %>% \r\n",
+    "    mutate(ingredients = factor(ingredients) %>% fct_inorder())\r\n",
+    "  \r\n",
+    "  \r\n",
+    "  return(ingredient_df)\r\n",
+    "} # End of function"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "uB_0JR82HTPa"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Теперь мы можем использовать функцию, чтобы получить представление о десяти самых популярных ингредиентах по кухне. Давайте протестируем её с `thai_df`.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "h9794WF8HWmc"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Call create_ingredient and display popular ingredients\r\n",
+    "thai_ingredient_df <- create_ingredient(df = thai_df)\r\n",
+    "\r\n",
+    "thai_ingredient_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "agQ-1HrcHaEA"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "В предыдущем разделе мы использовали `geom_col()`, давайте посмотрим, как можно использовать `geom_bar` для создания столбчатых диаграмм. Используйте `?geom_bar` для дополнительного чтения.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kHu9ffGjHdcX"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Make a bar chart for popular thai cuisines\r\n",
+    "thai_ingredient_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"steelblue\") +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "fb3Bx_3DHj6e"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "RHP_xgdkHnvM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Japanese cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = japanese_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"darkorange\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "019v8F0XHrRU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Что насчет китайской кухни?\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iIGM7vO8Hu3v"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Chinese cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = chinese_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"cyan4\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "lHd9_gd2HyzU"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ir8qyQbNH1c7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Indian cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = indian_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"#041E42FF\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "ApukQtKjH5FO"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "qv30cwY1H-FM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Get popular ingredients for Korean cuisines and make bar chart\r\n",
+    "create_ingredient(df = korean_df) %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 10) %>%\r\n",
+    "  ggplot(aes(x = n_instances, y = ingredients)) +\r\n",
+    "  geom_bar(stat = \"identity\", width = 0.5, fill = \"#852419FF\", alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  xlab(\"\") + ylab(\"\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "lumgk9cHIBie"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Из визуализаций данных мы теперь можем исключить самые распространенные ингредиенты, которые вызывают путаницу между различными кухнями, используя `dplyr::select()`.\n",
+    "\n",
+    "Все обожают рис, чеснок и имбирь!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iO4veMXuIEta"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\r\n",
+    "df_select <- df %>% \r\n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display new data set\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "iHJPiG6rIUcK"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Предобработка данных с помощью recipes 👩‍🍳👨‍🍳 - Работа с несбалансированными данными ⚖️\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/recipes.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Иллюстрация от @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "Поскольку этот урок посвящен кухням, нам нужно рассмотреть `recipes` в контексте.\n",
+    "\n",
+    "Tidymodels предоставляет еще один удобный пакет: `recipes` - пакет для предобработки данных.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "kkFd-JxdIaL6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Давайте снова посмотрим на распределение наших кухонь.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "6l2ubtTPJAhY"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Distribution of cuisines\r\n",
+    "old_label_count <- df_select %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))\r\n",
+    "\r\n",
+    "old_label_count"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "1e-E9cb7JDVi"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Как видно, количество кухонь распределено довольно неравномерно. Корейских кухонь почти в три раза больше, чем тайских. Несбалансированные данные часто негативно влияют на производительность модели. Представьте себе задачу бинарной классификации. Если большая часть ваших данных относится к одному классу, модель машинного обучения будет чаще предсказывать этот класс просто потому, что для него больше данных. Балансировка данных устраняет перекос и помогает избавиться от этого дисбаланса. Многие модели работают лучше, когда количество наблюдений равно, и, соответственно, испытывают трудности с несбалансированными данными.\n",
+    "\n",
+    "Существует два основных способа работы с несбалансированными наборами данных:\n",
+    "\n",
+    "-   добавление наблюдений в меньшинство: `Over-sampling`, например, с использованием алгоритма SMOTE\n",
+    "\n",
+    "-   удаление наблюдений из большинства: `Under-sampling`\n",
+    "\n",
+    "Теперь давайте продемонстрируем, как работать с несбалансированными наборами данных, используя `recipe`. Рецепт можно рассматривать как план, описывающий, какие шаги следует применить к набору данных, чтобы подготовить его к анализу.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "soAw6826JKx9"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\r\n",
+    "library(themis)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing data\r\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = df_select) %>% \r\n",
+    "  step_smote(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "HS41brUIJVJy"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Давайте разберем этапы предварительной обработки данных.\n",
+    "\n",
+    "-   Вызов функции `recipe()` с формулой сообщает рецепту *роли* переменных, используя данные `df_select` в качестве ориентира. Например, столбцу `cuisine` присвоена роль `outcome`, а остальным столбцам — роль `predictor`.\n",
+    "\n",
+    "-   [`step_smote(cuisine)`](https://themis.tidymodels.org/reference/step_smote.html) создает *спецификацию* шага рецепта, который синтетически генерирует новые примеры для меньшинства класса, используя ближайших соседей этих случаев.\n",
+    "\n",
+    "Теперь, если мы захотим увидеть предварительно обработанные данные, нам нужно [**`prep()`**](https://recipes.tidymodels.org/reference/prep.html) и [**`bake()`**](https://recipes.tidymodels.org/reference/bake.html) наш рецепт.\n",
+    "\n",
+    "`prep()`: оценивает необходимые параметры на тренировочном наборе данных, которые затем могут быть применены к другим наборам данных.\n",
+    "\n",
+    "`bake()`: берет подготовленный рецепт и применяет операции к любому набору данных.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "Yb-7t7XcJaC8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Prep and bake the recipe\r\n",
+    "preprocessed_df <- cuisines_recipe %>% \r\n",
+    "  prep() %>% \r\n",
+    "  bake(new_data = NULL) %>% \r\n",
+    "  relocate(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display data\r\n",
+    "preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Quick summary stats\r\n",
+    "preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  introduce()"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "9QhSgdpxJl44"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Давайте теперь проверим распределение наших кухонь и сравним их с несбалансированными данными.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "dmidELh_LdV7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Distribution of cuisines\r\n",
+    "new_label_count <- preprocessed_df %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))\r\n",
+    "\r\n",
+    "list(new_label_count = new_label_count,\r\n",
+    "     old_label_count = old_label_count)"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "aSh23klBLwDz"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Ммм! Данные чистые, сбалансированные и очень аппетитные 😋!\n",
+    "\n",
+    "> Обычно рецепт используется как препроцессор для моделирования, где он определяет, какие шаги нужно применить к набору данных, чтобы подготовить его для моделирования. В таком случае обычно используется `workflow()` (как мы уже видели на предыдущих уроках) вместо того, чтобы вручную оценивать рецепт.\n",
+    ">\n",
+    "> Таким образом, вам обычно не нужно использовать **`prep()`** и **`bake()`** для рецептов при работе с tidymodels, но это полезные функции, которые стоит иметь в своем арсенале, чтобы убедиться, что рецепты работают так, как вы ожидаете, как в нашем случае.\n",
+    ">\n",
+    "> Когда вы используете **`bake()`** для подготовленного рецепта с параметром **`new_data = NULL`**, вы получаете обратно данные, которые вы предоставили при определении рецепта, но уже прошедшие шаги предварительной обработки.\n",
+    "\n",
+    "Теперь давайте сохраним копию этих данных для использования на будущих уроках:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "HEu80HZ8L7ae"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Save preprocessed data\r\n",
+    "write_csv(preprocessed_df, \"../../../data/cleaned_cuisines_R.csv\")"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {
+    "id": "cBmCbIgrMOI6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Этот свежий CSV теперь находится в корневой папке данных.\n",
+    "\n",
+    "**🚀Задача**\n",
+    "\n",
+    "Эта учебная программа содержит несколько интересных наборов данных. Исследуйте папки `data` и посмотрите, содержат ли они наборы данных, подходящие для бинарной или многоклассовой классификации? Какие вопросы вы могли бы задать к этому набору данных?\n",
+    "\n",
+    "## [**Тест после лекции**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/20/)\n",
+    "\n",
+    "## **Обзор и самостоятельное изучение**\n",
+    "\n",
+    "-   Ознакомьтесь с [пакетом themis](https://github.com/tidymodels/themis). Какие еще методы можно использовать для работы с несбалансированными данными?\n",
+    "\n",
+    "-   Сайт с [справочной информацией о Tidy models](https://www.tidymodels.org/start/).\n",
+    "\n",
+    "-   Х. Уикхэм и Г. Гролемунд, [*R для анализа данных: визуализация, моделирование, преобразование, упорядочивание и импорт данных*](https://r4ds.had.co.nz/).\n",
+    "\n",
+    "#### СПАСИБО:\n",
+    "\n",
+    "[`Эллисон Хорст`](https://twitter.com/allison_horst/) за создание удивительных иллюстраций, которые делают R более доступным и увлекательным. Найдите больше иллюстраций в ее [галерее](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n",
+    "\n",
+    "[Кэсси Бревью](https://www.twitter.com/cassieview) и [Джен Лупер](https://www.twitter.com/jenlooper) за создание оригинальной версии этого модуля на Python ♥️\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Иллюстрация от @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "WQs5621pMGwf"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..325f381b3
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,754 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Вкусные азиатские и индийские блюда\n",
+    "\n",
+    "## Введение\n",
+    "Азиатская и индийская кухни известны своими насыщенными вкусами, ароматами и разнообразием. В этом руководстве мы рассмотрим несколько популярных рецептов, которые вы сможете приготовить дома.\n",
+    "\n",
+    "## Азиатская кухня\n",
+    "\n",
+    "### Сладко-кислый цыпленок\n",
+    "Сладко-кислый цыпленок — это классическое блюдо, которое сочетает в себе сладкие и кислые нотки. Оно идеально подходит для ужина.\n",
+    "\n",
+    "#### Ингредиенты:\n",
+    "- Куриное филе, нарезанное кубиками\n",
+    "- Перец болгарский, нарезанный\n",
+    "- Ананасовые кусочки\n",
+    "- Соус сладко-кислый\n",
+    "- @@INLINE_CODE_1@@\n",
+    "\n",
+    "#### Инструкции:\n",
+    "1. Обжарьте куриное филе до золотистой корочки.\n",
+    "2. Добавьте болгарский перец и ананасовые кусочки.\n",
+    "3. Залейте сладко-кислым соусом и тушите до готовности.\n",
+    "4. Подавайте с рисом или лапшой.\n",
+    "\n",
+    "[!TIP] Для более насыщенного вкуса добавьте немного имбиря и чеснока.\n",
+    "\n",
+    "### Лапша с овощами\n",
+    "Лапша с овощами — это быстрое и простое блюдо, которое можно адаптировать под ваши предпочтения.\n",
+    "\n",
+    "#### Ингредиенты:\n",
+    "- Лапша\n",
+    "- Морковь, нарезанная соломкой\n",
+    "- Кабачки, нарезанные\n",
+    "- Соевый соус\n",
+    "- @@INLINE_CODE_2@@\n",
+    "\n",
+    "#### Инструкции:\n",
+    "1. Отварите лапшу согласно инструкции на упаковке.\n",
+    "2. Обжарьте овощи на сковороде.\n",
+    "3. Добавьте лапшу и соевый соус, хорошо перемешайте.\n",
+    "4. Подавайте горячим.\n",
+    "\n",
+    "[!NOTE] Вы можете добавить курицу или креветки для более сытного блюда.\n",
+    "\n",
+    "## Индийская кухня\n",
+    "\n",
+    "### Курица тикка масала\n",
+    "Курица тикка масала — одно из самых популярных индийских блюд, известное своим насыщенным томатным соусом и специями.\n",
+    "\n",
+    "#### Ингредиенты:\n",
+    "- Куриное филе, нарезанное кубиками\n",
+    "- Йогурт\n",
+    "- Специи (куркума, кориандр, гарам масала)\n",
+    "- Томатное пюре\n",
+    "- @@INLINE_CODE_3@@\n",
+    "\n",
+    "#### Инструкции:\n",
+    "1. Замаринуйте курицу в йогурте и специях на 1 час.\n",
+    "2. Обжарьте курицу до готовности.\n",
+    "3. Приготовьте соус из томатного пюре и специй.\n",
+    "4. Добавьте курицу в соус и тушите несколько минут.\n",
+    "5. Подавайте с рисом или лепешками.\n",
+    "\n",
+    "[!WARNING] Убедитесь, что специи хорошо сбалансированы, чтобы избежать слишком острого вкуса.\n",
+    "\n",
+    "### Чечевичный дал\n",
+    "Чечевичный дал — это питательное и ароматное блюдо, которое идеально подходит для вегетарианцев.\n",
+    "\n",
+    "#### Ингредиенты:\n",
+    "- Чечевица\n",
+    "- Лук, нарезанный\n",
+    "- Помидоры, нарезанные\n",
+    "- Специи (кумин, кориандр, гарам масала)\n",
+    "- @@INLINE_CODE_4@@\n",
+    "\n",
+    "#### Инструкции:\n",
+    "1. Отварите чечевицу до мягкости.\n",
+    "2. Обжарьте лук и помидоры со специями.\n",
+    "3. Добавьте чечевицу и тушите до готовности.\n",
+    "4. Подавайте с рисом или хлебом.\n",
+    "\n",
+    "[!IMPORTANT] Используйте свежие специи для более насыщенного аромата.\n",
+    "\n",
+    "## Заключение\n",
+    "Азиатская и индийская кухни предлагают множество вкусных и разнообразных блюд, которые можно легко приготовить дома. Экспериментируйте с ингредиентами и наслаждайтесь процессом приготовления!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Установите Imblearn, который позволит использовать SMOTE. Это пакет Scikit-learn, который помогает работать с несбалансированными данными при выполнении классификации. (https://imbalanced-learn.org/stable/)\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: imblearn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: imbalanced-learn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imblearn) (0.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=0.19.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: scikit-learn>=0.24 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (0.24.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from imbalanced-learn->imblearn) (0.16.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.24->imbalanced-learn->imblearn) (2.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install imblearn"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import matplotlib as mpl\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from imblearn.over_sampling import SMOTE"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "df  = pd.read_csv('../../data/cuisines.csv')"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Этот набор данных включает 385 столбцов, указывающих на всевозможные ингредиенты в различных кухнях из заданного набора кухонь.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0          65  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1          66  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2          67  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3          68  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4          69  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 385 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>65</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>66</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>67</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>68</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>69</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 385 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 2448 entries, 0 to 2447\nColumns: 385 entries, Unnamed: 0 to zucchini\ndtypes: int64(384), object(1)\nmemory usage: 7.2+ MB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "korean      799\n",
+       "indian      598\n",
+       "chinese     442\n",
+       "japanese    320\n",
+       "thai        289\n",
+       "Name: cuisine, dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.cuisine.value_counts()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Показать кухни на столбчатой диаграмме\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d18799710>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 401.435938 248.518125\" width=\"401.435938pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 401.435938 248.518125 \nL 401.435938 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 394.235938 224.64 \nL 394.235938 7.2 \nL 59.435938 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 213.768 \nL 378.29308 213.768 \nL 378.29308 192.024 \nL 59.435938 192.024 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 170.28 \nL 298.079957 170.28 \nL 298.079957 148.536 \nL 59.435938 148.536 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 126.792 \nL 235.824995 126.792 \nL 235.824995 105.048 \nL 59.435938 105.048 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 83.304 \nL 187.138423 83.304 \nL 187.138423 61.56 \nL 59.435938 61.56 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p1be3a3a042)\" d=\"M 59.435938 39.816 \nL 174.767244 39.816 \nL 174.767244 18.072 \nL 59.435938 18.072 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4bcc0da96b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(56.254688 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"99.342964\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(89.799214 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"139.249991\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(129.706241 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"179.157017\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(169.613267 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"219.064044\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(209.520294 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"258.971071\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 500 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(249.427321 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.878097\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 600 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(289.334347 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"338.785124\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 700 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(329.241374 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"378.692151\" xlink:href=\"#m4bcc0da96b\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 800 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(369.148401 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m299eb1dab0\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"202.896\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- korean -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(17.804688 206.695219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"57.863281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"119.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"160.126953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"221.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"282.929688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"159.408\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- indian -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(21.728125 163.207219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"182.421875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"243.701172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"115.92\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- chinese -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.96875 119.719219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"146.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"209.521484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"271.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"323.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"72.432\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- japanese -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 -0.984375 \nQ 18.40625 -11.421875 14.421875 -16.109375 \nQ 10.453125 -20.796875 1.609375 -20.796875 \nL -1.8125 -20.796875 \nL -1.8125 -13.1875 \nL 0.59375 -13.1875 \nQ 5.71875 -13.1875 7.5625 -10.8125 \nQ 9.421875 -8.453125 9.421875 -0.984375 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-106\"/>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 76.231219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-106\"/>\n       <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"89.0625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"152.539062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"213.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"277.197266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"338.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"390.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.435938\" xlink:href=\"#m299eb1dab0\" y=\"28.944\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- thai -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(33.271875 32.743219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"102.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"163.867188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 59.435938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 394.235938 224.64 \nL 394.235938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path d=\"M 59.435938 224.64 \nL 394.235938 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path d=\"M 59.435938 7.2 \nL 394.235938 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p1be3a3a042\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"59.435938\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.cuisine.value_counts().plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "thai df: (289, 385)\njapanese df: (320, 385)\nchinese df: (442, 385)\nindian df: (598, 385)\nkorean df: (799, 385)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "thai_df = df[(df.cuisine == \"thai\")]\n",
+    "japanese_df = df[(df.cuisine == \"japanese\")]\n",
+    "chinese_df = df[(df.cuisine == \"chinese\")]\n",
+    "indian_df = df[(df.cuisine == \"indian\")]\n",
+    "korean_df = df[(df.cuisine == \"korean\")]\n",
+    "\n",
+    "print(f'thai df: {thai_df.shape}')\n",
+    "print(f'japanese df: {japanese_df.shape}')\n",
+    "print(f'chinese df: {chinese_df.shape}')\n",
+    "print(f'indian df: {indian_df.shape}')\n",
+    "print(f'korean df: {korean_df.shape}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def create_ingredient_df(df):\n",
+    "    # transpose df, drop cuisine and unnamed rows, sum the row to get total for ingredient and add value header to new df\n",
+    "    ingredient_df = df.T.drop(['cuisine','Unnamed: 0']).sum(axis=1).to_frame('value')\n",
+    "    # drop ingredients that have a 0 sum\n",
+    "    ingredient_df = ingredient_df[(ingredient_df.T != 0).any()]\n",
+    "    # sort df\n",
+    "    ingredient_df = ingredient_df.sort_values(by='value', ascending=False, inplace=False)\n",
+    "    return ingredient_df\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d5917db00>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 362.771608 197.46 \nL 362.771608 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 331.438825 175.716 \nL 331.438825 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 303.792252 153.972 \nL 303.792252 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 290.890518 132.228 \nL 290.890518 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 285.361203 110.484 \nL 285.361203 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 276.145679 88.74 \nL 276.145679 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 274.302574 66.996 \nL 274.302574 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 268.773259 45.252 \nL 268.773259 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pe0c3fae6cb)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 259.557735 23.508 \nL 259.557735 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m33607e4c56\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.854184\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(120.491684 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"172.931806\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(166.569306 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"219.009428\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(212.646928 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"265.08705\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(255.5433 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.164672\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(301.620922 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"357.242293\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(347.698543 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"403.319915\" xlink:href=\"#m33607e4c56\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(393.776165 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m6fe99c5cef\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- fish -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(55.93125 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"35.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"62.988281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"115.087891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.25 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- cilantro -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.109375 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"82.763672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"110.546875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"171.826172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"235.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"274.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"315.496094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- coconut -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(33.946875 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"171.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"232.324219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"295.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"359.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- coriander -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(26.192188 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"157.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"185.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"246.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"309.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"373.193359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"434.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(55.235938 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m6fe99c5cef\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- chicken -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(35.3875 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"146.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"201.123047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"258.986328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"320.509766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576562 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576562 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pe0c3fae6cb\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAaYAAAD4CAYAAACngkIwAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAeAklEQVR4nO3de7RVdb338fcHRFAhTPBCeNnogzckQJcdb11ES01QSxGLUtNHjl1EM2twhmbUo+PY5dhN07DHII+nuKSPFKe0FPEasTcCG1TUEk8QCmjuJIRg+33+WL+ti82+AWvvORfr8xpjjT3Xb/7mnN85x2J/+M0595qKCMzMzPKiW9YFmJmZlXIwmZlZrjiYzMwsVxxMZmaWKw4mMzPLlV2yLmBn0L9//6ipqcm6DDOzitG/f3/uv//++yPi9ObzHExlUFNTQ21tbdZlmJlVFEn9W2r3qTwzM8sVB5OZmeWKg8nMzHLF15jMzLrApk2bWLFiBRs2bMi6lC7Xq1cv9t9/f3r06NGh/g6mMqhf2UDNxNlZl2G2Q5bfdGbWJezUVqxYQZ8+faipqUFS1uV0mYjg1VdfZcWKFQwaNKhDy/hUnplZF9iwYQP9+vWrqlACkES/fv22aaRYEcEkaYqk81pof4+kme0su7y1WxLNzLpStYVSk23d74o+lRcRfwW2CiwzM6tcuQwmSRcC1wABLAYagQ9IuhrYD/hKRMyUVAP8OiKOktQd+CZwOvAWcEdE/LBknbsB9wD3RMQdkj4FTAB2BeYBn4uIRknrgO8Do4A3gbMj4pWu2G8zqx7lvi5d7muEvXv3Zt26dWVdZ0fl7lSepCHAdcDIiBgGXJlmDQBOohgYN7Ww6HigBhgeEe8F7i6Z1xv4FfDzFEpHAGOBEyNiOMXgG5f67gH8IW37EeCyVuocL6lWUm3j+obt3l8zM9tS7oIJGAnMiIi1ABHxWmr/fxHxVkQ8DezbwnKnAj+OiM3NlgO4D/hpRPwsvT8FOAaYL2lhen9wmvdP4Ndpuo5i2G0lIiZHRCEiCt1377sdu2lm1nUmTpzIrbfe+vb7SZMmccMNN3DKKadw9NFHM3ToUO67776tlnv44YcZNWrU2++/8IUvMGXKFADq6ur44Ac/yDHHHMNpp53GqlWrylJrHoOpNRtLprf1CuLjwOl65wqcgKkRMTy9DouISWnepnjnefON5PR0p5nZthg7dizTp09/+/306dO56KKLuPfee1mwYAFz5szhS1/6Eu/8+mvbpk2buOKKK5g5cyZ1dXVccsklXHvttWWpNY+/dB8C7pV0c0S8KmmvDi73O+BfJc2JiM2S9ioZNV2fXrcCnwMeBO6T9N2IWJ220SciXir3zpiZ5cGIESNYvXo1f/3rX1mzZg3vfve72W+//fjiF7/II488Qrdu3Vi5ciWvvPIK++23X7vrW7ZsGUuWLOHDH/4wAI2NjQwYMKAsteYumCJiqaQbgbmSGoGnOrjoT4BDgcWSNgF3ALeUzL8SuFPStyLiK5KuAx6Q1A3YBHwecDCZ2U5rzJgxzJw5k5dffpmxY8dy9913s2bNGurq6ujRowc1NTVb/b3RLrvswltvvfX2+6b5EcGQIUN48skny15n7oIJICKmAlPbmN87/VwOHJWmNwNXp1dp35qSt58paZ8GTGtt3Wl6JtDm30mZmVWKsWPHctlll7F27Vrmzp3L9OnT2WeffejRowdz5szhpZe2/r/5QQcdxNNPP83GjRt58803efDBBznppJM47LDDWLNmDU8++STHH388mzZt4rnnnmPIkCE7XGcug6nSDB3Yl1p/nYuZbYMsvgJqyJAhvPHGGwwcOJABAwYwbtw4Ro8ezdChQykUChx++OFbLXPAAQdw/vnnc9RRRzFo0CBGjBgBwK677srMmTOZMGECDQ0NbN68mauuuqoswaSOXuiy1hUKhfCDAs2sLc888wxHHHFE1mVkpqX9l1QXEYXmfSvprjwzM6sCDiYzM8sVB5OZWRep1ksn27rfDiYzsy7Qq1cvXn311aoLp6bnMfXq1avDy/iuPDOzLrD//vuzYsUK1qxZk3UpXa7pCbYd5WAyM+sCPXr06PATXKudT+WZmVmuOJjMzCxXHExmZpYrvsZUBvUrG8r+NEqzvMriq3SsunjEZGZmuVJ1wSTpvyXtmXUdZmbWsqo6lZeeYDsqIt5qt7OZmWVipx8xSaqRtEzSz4AlQKOk/mnehZIWS1ok6a7UtrekX0qan14nZlm/mVm1qZYR02Dgooj4g6TlAJKGANcBJ0TE2pJHuH8f+G5EPCbpQOB+YKvvqpc0HhgP0P1de3fBLpiZVYdqCaaXIuIPzdpGAjMiYi1ARLyW2k8Fjiye9QPgXZJ6R8S60oUjYjIwGaDngMHV9eVXZmadqFqC6R/b0LcbcFxEbGi3p5mZld1Of42pDQ8BYyT1Ayg5lfcAcEVTJ0nDM6jNzKxqVW0wRcRS4EZgrqRFwM1p1gSgkG6KeBq4PKsazcyqkart2SCdoVAoRG1tbdZlmJlVFEl1EVFo3l61IyYzM8snB5OZmeWKg8nMzHLFwWRmZrniYDIzs1xxMJmZWa44mMzMLFccTGZmlisOJjMzyxUHk5mZ5Uq1fLt4p6pf2UDNxNlZl2GWmeU3nZl1CbYT8YjJzMxyxcFkZma5UjHBJOksSRPLtK5Jkq4px7rMzKy8KuIak6RdImIWMCvD7W/OYttmZtWmy0dMki5MD+FbJOkuSTWSHkptD0o6MPWbIul2SfOAb0m6WNItad5oSfMkPSXp95L2Te2TJN0p6WFJf5Y0oWS710p6TtJjwGEl7YdI+q2kOkmPSjq8pe134SEyM6tqXTpikjQEuA44ISLWpseZTwWmRsRUSZcAPwDOSYvsn/o2Srq4ZFWPAcdFREj638BXgC+leYcDJwN9gGWSbgPeC1wADKe4zwuAutR/MnB5RDwv6V+AHwEjm2+/hX0ZD4wH6P6uvXfksJiZWYmuPpU3EpgREWsBIuI1SccDH0/z72LL0cmMlkKBYmBMkzQA2BV4sWTe7IjYCGyUtBrYF3g/cG9ErAeQNCv97A2cAMyQ1LR8zw5sn4iYTDHU6DlgsB8DbGZWJnm/xvSPVtp/CNwcEbMkfQiYVDJvY8l0I23vYzfg9YgYvo3bNzOzTtLV15geAsZI6geQTuU9QfE0G8A44NEOrKcvsDJNX9SB/o8A50jaTVIfYDRARPwdeFHSmFSPJA3r6M6YmVn5demIKSKWSroRmCupEXgKuAL4qaQvA2uAz3RgVZMonn77G8WwG9TOdhdImgYsAlYD80tmjwNuk3Qd0AP4RepnZmYZUIQvj+yoQqEQtbW1WZdhZlZRJNVFRKF5e8X8ga2ZmVUHB5OZmeWKg8nMzHLFwWRmZrniYDIzs1xxMJmZWa44mMzMLFccTGZmlisOJjMzyxUHk5mZ5Urev128ItSvbKBm4uysyzDL3PKbzsy6BNsJeMRkZma54mAyM7NcyTSYJJ0j6cgO9Jsi6bwW2j8k6ddlrKcg6Qdp+mJJt5Rr3WZm1jFZj5jOAdoNpq4SEbURMSHrOszMqlmbwSTpJkmfL3k/SdI1kr4sab6kxZK+XjL/q5KWSXpM0s8lXZPaD5H0W0l1kh6VdLikE4CzgG9LWpj6XJbWu0jSLyXtXlLOqZJqJT0naVQLte4h6U5Jf5T0lKSz29ivXpJ+Kqk+9T05tXd4BCZpfKqntnF9Q0cWMTOzDmhvxDQNOL/k/fkUnzI7GHgfMBw4RtIHJB0LnAsMA84ASh/+NBm4IiKOAa4BfhQRTwCzgC9HxPCI+BNwT0QcGxHDgGeAS0vWUZO2eSZwu6RezWq9FngoIt4HnEwx8PZoZb8+D0REDAU+AUxtYX1tiojJEVGIiEL33ftuy6JmZtaGNm8Xj4inJO0j6T3A3sDfgKHARyg+Fh2gN8Wg6gPcFxEbgA2SfgUgqTdwAsVHoTetumcrmzxK0g3Anmm995fMmx4RbwHPS/ozcHizZT8CnNU0SgN6AQdSDLjmTgJ+mPbxWUkvAYe2dSzMzKxrdOTvmGYA5wH7URxBHQT8e0T8uLSTpKtaWb4b8HpEDO/AtqYA50TEIkkXAx8qmdf8GfDN3ws4NyKWdWA7ZmaWUx25+WEacAHFcJpBcRRzSRoJIWmgpH2Ax4HR6fpNb2AUQET8HXhR0pjUX5KGpXW/QXGk1aQPsEpSD2BcszrGSOom6RDgYKB5AN0PXKE0LJM0oo19erRp/ZIOpTiycqCZmeVAu8EUEUspBsbKiFgVEQ8A/wU8KakemAn0iYj5FK8ZLQZ+A9QDTXcFjAMulbQIWAo03ZjwC+DL6QaEQ4CvAvMohtyzzUr5H+CPad2Xp1OGpf4P0ANYLGlpet+aHwHdUv3TgIsjYmN7x8LMzDqfIpqfEduBlUm9I2JdupvuEWB8RCwo2wZyqlAoRG1tbdZlmJlVFEl1EVFo3l7u78qbnP5gthcwtRpCyczMyquswRQRnyzn+naUpNOAbzZrfjEiPpZFPWZm1r6d+tvFI+J+trzl3MzMci7rryQyMzPbgoPJzMxyxcFkZma54mAyM7NccTCZmVmuOJjMzCxXHExmZpYrO/XfMXWV+pUN1EycnXUZZhVh+U1nZl2C5ZxHTGZmlisOplZIGi7po1nXYWZWbRxMrRsOOJjMzLpY7oJJ0oWSFktaJOkuSTWSHkptD0o6MPXbV9K9qd8iSSek9qslLUmvq1JbjaRnJN0haamkByTtluY9LKmQpvtLWi5pV+AbwFhJCyWNzeZomJlVn1wFk6QhwHXAyIgYBlwJ/JDiIzTeC9wN/CB1/wEwN/U7Glgq6RjgM8C/AMcBl5U8yXYwcGtEDAFeB85trY6I+CdwPTAtIoZHxLQWah0vqVZSbeP6hq1XYmZm2yVXwQSMBGZExFqAiHgNOJ7iE3MB7gJOKul7W+rXGBENad69EfGPiFgH3AO8P/V/MSIWpuk6oGZHCo2IyRFRiIhC99377siqzMysRN6CqTOVPjq9kXduld/MO8ehV5dWZGZmW8lbMD0EjJHUD0DSXsATwAVp/jjg0TT9IPDZ1K+7pL5p3jmSdpe0B/Cxkv6tWQ4ck6bPK2l/A+izQ3tjZmbbLFfBFBFLgRuBuZIWATcDVwCfkbQY+DTF606knydLqqd4au7I9Cj3KcAfgXnATyLiqXY2+x3gs5KeAvqXtM8BjvTND2ZmXUsRkXUNFa/ngMEx4KLvZV2GWUXwNz9YE0l1EVFo3u6vJCqDoQP7Uut/bGZmZZGrU3lmZmYOJjMzyxUHk5mZ5YqDyczMcsXBZGZmueJgMjOzXHEwmZlZrjiYzMwsVxxMZmaWKw4mMzPLFX8lURnUr2ygZuLsrMswq2j+Dj1r4hGTmZnlSsUHk6RvSDo16zrMzKw8Kv5UXkRc39nbkNQ9Iho7eztmZlZhIyZJX5W0TNJjkn4u6RpJUySdl+Yvl/R1SQsk1Us6PLXvLel3kpZK+omklyT1T/M+JemP6YGAP5bUPbWvk/Qf6YGFx2e202ZmVaZigknSscC5wDDgDGCrh0slayPiaOA24JrU9jXgoYgYAswEDkzrPAIYC5wYEcOBRoqPbwfYA5gXEcMi4rEW6hkvqVZSbeP6hrLso5mZVdapvBOB+yJiA7BB0q9a6XdP+lkHfDxNnwR8DCAifivpb6n9FOAYYL4kgN2A1WleI/DL1oqJiMnAZCg+wXZ7dsjMzLZWScHUURvTz0ba3z8BUyPi31qYt8HXlczMul7FnMoDHgdGS+olqTcwahuXPR9A0keAd6f2B4HzJO2T5u0l6aAy1mxmZtuoYkZMETFf0ixgMfAKUA909OLO14GfS/o08CTwMvBGRKyVdB3wgKRuwCbg88BLZd8BMzPrEEVUzuURSb0jYp2k3YFHgPERsaADy/UEGiNis6TjgdvSzQ5lUSgUora2tlyrMzOrCpLqImKrG9kqZsSUTJZ0JNCL4rWhdkMpORCYnkZF/wQu66wCzcxsx1RUMEXEJ7dzueeBEWUux8zMOkEl3fxgZmZVwMFkZma54mAyM7NccTCZmVmuOJjMzCxXHExmZpYrDiYzM8sVB5OZmeVKRf2BbV7Vr2ygZuLsrMswqzrLbzoz6xKsE3jEZGZmueJgMjOzXKmIYJJ0uaQL0/QUSedt53qGS/poeaszM7NyqohrTBFxe5lWNRwoAP/dfIakXSJic5m2Y2Zm2ymXwZRGR9cAQfHBgH8C1kXEd5r1ux4YDewGPAH8a0SEpIeBecDJwJ7Apen9N4DdJJ0E/DtwBHAIcDDwP5I+A9xGMbw2A1dHxJzO3VszMyuVu1N5koYA1wEjI2IYcGUb3W+JiGMj4iiK4VT6uPVdIuJ9wFXA1yLin8D1wLSIGB4R01K/I4FTI+ITFJ9eGxExFPgEMFVSr1bqHC+pVlJt4/qOPkjXzMzak7tgAkYCMyJiLUBEvNZG35MlzZNUn5YbUjLvnvSzDqhpYx2zIuLNNH0S8J9pu89SfMT6oS0tFBGTI6IQEYXuu/dtZ5fMzKyjcnkqryPSSOZHQCEi/iJpEsUn2zbZmH420vZ+/qNzKjQzs+2RxxHTQ8AYSf0AJO3VSr+mEForqTfQkTv13gD6tDH/UWBc2u6hFB/JvqwjRZuZWXnkLpgiYilwIzBX0iLg5lb6vQ7cASwB7gfmd2D1c4AjJS2UNLaF+T8CuqVTg9OAiyNiYwv9zMyskygisq6h4hUKhaitrc26DDOziiKpLiIKzdtzN2IyM7Pq5mAyM7NccTCZmVmuOJjMzCxXHExmZpYrDiYzM8sVB5OZmeWKg8nMzHLFwWRmZrniYDIzs1yp2G8Xz5P6lQ3UTJyddRlm1omW33Rm1iVUDY+YzMwsVxxMZmaWKw4mMzPLlVwEk6QLJS2WtEjSXZJGp0emPyXp95L2ldRN0vOS9k7LdJP0gqS90+uXkuan14mpzyRJd0p6WNKfJU1I7TWSnpF0h6Slkh6QtFuad4ik30qqk/SopMOzOzJmZtUn82CSNAS4DhgZEcOAK4HHgOMiYgTwC+ArEfEW8J+kJ8wCpwKLImIN8H3guxFxLHAu8JOSTRwOnAa8D/iapB6pfTBwa0QMAV5PywFMBq6IiGOAayg+PLClusdLqpVU27i+YYePg5mZFeXhrryRwIyIWAsQEa9JGgpMkzQA2BV4MfW9E7gP+B5wCfDT1H4qxSfTNq3zXelx6wCz01NoN0paDeyb2l+MiIVpug6oScucAMwoWVfPloqOiMkUQ4yeAwb7aYtmZmWSh2BqyQ+BmyNilqQPAZMAIuIvkl6RNJLiCKhp9NSN4ghrQ+lKUriUPhq9kXf2uXn7bmk9r0fE8LLujZmZdVjmp/KAh4AxkvoBSNoL6AusTPMvatb/JxRP6c2IiMbU9gBwRVMHSdsVLBHxd+BFSWPSeiRp2Pasy8zMtk/mwRQRS4EbgbmSFgE3UxwhzZBUB6xttsgsoDfvnMYDmAAU0g0UTwOX70BJ44BLUy1LgbN3YF1mZraNFFFZl0ckFSje6PD+rGtp0nPA4Bhw0feyLsPMOpG/+aH8JNVFRKF5e16vMbVI0kTgs7xzbSkXhg7sS60/tGZmZZH5qbxtERE3RcRBEfFY1rWYmVnnqKhgMjOznZ+DyczMcsXBZGZmueJgMjOzXHEwmZlZrjiYzMwsVxxMZmaWKw4mMzPLFQeTmZnlSkV9JVFe1a9soGbi7KzLMLOdWDV9V59HTGZmlitVEUySJkh6RtLf0hfBttbvYkm3dGVtZma2pWo5lfc54NSIWJF1IWZm1radfsQk6XbgYOA3kr7YNCKSNEbSEkmLJD1Sssh7JP1W0vOSvpVJ0WZmVWynD6aIuBz4K3Ay8LeSWdcDp0XEMOCskvbhwFhgKDBW0gEtrVfSeEm1kmob1zd0TvFmZlVopw+mNjwOTJF0GdC9pP3BiGiIiA3A08BBLS0cEZMjohARhe679+2Ccs3MqkPVBlMaSV0HHADUSeqXZm0s6dZI9VyHMzPLhar9pSvpkIiYB8yTdAbFgDIzs4xV7YgJ+LakeklLgCeARVkXZGZmVTJiioiaNDklvYiIj7fQ9e35qc+oTi3MzMy2UhXB1NmGDuxLbRV9XYiZWWeq5lN5ZmaWQw4mMzPLFQeTmZnlioPJzMxyxcFkZma54mAyM7NccTCZmVmuOJjMzCxXHExmZpYr/uaHMqhf2UDNxNlZl2Fm1qWWd9I33njEZGZmueJgMjOzXKnaYJJ0saRb0vTlki7MuiYzM6vSa0ySttjviLg9q1rMzGxLFR1Mkr4KfApYA/wFqAMagPHArsALwKcjYr2kKcAGYATwOLC4ZD2TgHUR8R1J/wu4Hdib4qPVx0TEn7pqn8zMql3FnsqTdCxwLjAMOAMopFn3RMSxETEMeAa4tGSx/YETIuLqNlZ9N3BrWv4EYFUr2x8vqVZSbeP6hh3cGzMza1LJI6YTgfsiYgOwQdKvUvtRkm4A9gR6A/eXLDMjIhpbW6GkPsDAiLgXIK27RRExGZgM0HPA4NihPTEzs7dV7IipDVOAL0TEUODrQK+Sef/IpCIzM+uwSg6mx4HRknpJ6g2MSu19gFWSegDjtmWFEfEGsELSOQCSekravZxFm5lZ2yo2mCJiPjCL4k0MvwHqKd748FVgHsXgenY7Vv1pYIKkxcATwH5lKdjMzDpEEZV7eURS74hYl0Y1jwDjI2JBV9dRKBSitra2qzdrZlbRJNVFRKF5eyXf/AAwWdKRFK8jTc0ilMzMrLwqOpgi4pNZ12BmZuVVsdeYzMxs5+RgMjOzXHEwmZlZrlT0XXl5IekNYFnWdWyH/sDarIvYDq67a7nurlUtda8FiIjTm8+o6JsfcmRZS7c85p2kWtfddVx313LdXaucdftUnpmZ5YqDyczMcsXBVB6Tsy5gO7nuruW6u5br7lplq9s3P5iZWa54xGRmZrniYDIzs1xxMO0ASadLWibpBUkTs66nNZIOkDRH0tOSlkq6MrVPkrRS0sL0+mjWtTYnabmk+lRfbWrbS9LvJD2ffr476zpLSTqs5JgulPR3SVfl9XhLulPSaklLStpaPMYq+kH6zC+WdHTO6v62pGdTbfdK2jO110h6s+TY356zulv9bEj6t3S8l0k6LZuqW617WknNyyUtTO07drwjwq/teAHdgT8BBwO7AouAI7Ouq5VaBwBHp+k+wHPAkcAk4Jqs62un9uVA/2Zt3wImpumJwDezrrOdz8nLwEF5Pd7AB4CjgSXtHWPgoxSffybgOGBezur+CLBLmv5mSd01pf1yeLxb/Gykf6eLgJ7AoPQ7p3te6m42/z+A68txvD1i2n7vA16IiD9HxD+BXwBnZ1xTiyJiVaRHgkTxKb3PAAOzrWqHnA1MTdNTgXMyrKU9pwB/ioiXsi6kNRHxCPBas+bWjvHZwM+i6A/AnpIGdE2lW2qp7oh4ICI2p7d/APbv8sLa0crxbs3ZwC8iYmNEvAi8QPF3T5drq25JAs4Hfl6ObTmYtt9A4C8l71dQAb/sJdUAIyg+5RfgC+m0x515OyWWBPCApDpJ41PbvhGxKk2/DOybTWkdcgFb/mPN+/Fu0toxrqTP/SUUR3dNBkl6StJcSe/Pqqg2tPTZqJTj/X7glYh4vqRtu4+3g6mKSOoN/BK4KiL+DtwGHAIMB1ZRHIrnzUkRcTRwBvB5SR8onRnF8wa5/JsHSbsCZwEzUlMlHO+t5PkYt0bStcBm4O7UtAo4MCJGAFcD/yXpXVnV14KK/GyU+ARb/gdsh463g2n7rQQOKHm/f2rLJUk9KIbS3RFxD0BEvBIRjRHxFnAHGZ0iaEtErEw/VwP3UqzxlabTR+nn6uwqbNMZwIKIeAUq43iXaO0Y5/5zL+liYBQwLoUq6VTYq2m6juK1mkMzK7KZNj4blXC8dwE+DkxratvR4+1g2n7zgcGSBqX/GV8AzMq4phal87//F3gmIm4uaS+9NvAxYEnzZbMkaQ9JfZqmKV7YXkLxOF+Uul0E3JdNhe3a4n+ReT/ezbR2jGcBF6a7844DGkpO+WVO0unAV4CzImJ9Sfvekrqn6YOBwcCfs6lya218NmYBF0jqKWkQxbr/2NX1teNU4NmIWNHUsMPHO4u7O3aWF8U7lJ6j+L+Ba7Oup406T6J4KmYxsDC9PgrcBdSn9lnAgKxrbVb3wRTvSFoELG06xkA/4EHgeeD3wF5Z19pC7XsArwJ9S9pyebwphucqYBPFaxiXtnaMKd6Nd2v6zNcDhZzV/QLFazJNn/PbU99z02doIbAAGJ2zulv9bADXpuO9DDgjT3Wn9inA5c367tDx9lcSmZlZrvhUnpmZ5YqDyczMcsXBZGZmueJgMjOzXHEwmZlZrjiYzMwsVxxMZmaWK/8fnSxrKwF+wYgAAAAASUVORK5CYII=\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "thai_ingredient_df = create_ingredient_df(thai_df)\r\n",
+    "thai_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d389634a8>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 329.555212 197.46 \nL 329.555212 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 287.508117 175.716 \nL 287.508117 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 276.996343 153.972 \nL 276.996343 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 236.701209 132.228 \nL 236.701209 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 234.949247 110.484 \nL 234.949247 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 229.69336 88.74 \nL 229.69336 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 224.437473 66.996 \nL 224.437473 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 205.165887 45.252 \nL 205.165887 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p34667a1d0a)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 192.902151 23.508 \nL 192.902151 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma2c21c9e07\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.575621\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(118.213121 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"168.374679\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(162.012179 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"212.173737\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(205.811237 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"255.972795\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(246.429045 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"299.771853\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(290.228103 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"343.570911\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(334.027161 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"387.369969\" xlink:href=\"#ma2c21c9e07\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(377.826219 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m313d7e24c6\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.203125 217.428156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- rice -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(55.235938 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- vinegar -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.001563 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"86.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"150.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"211.865234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"275.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"336.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- sake -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.5 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"113.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"171.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- egg -->\n      <g transform=\"translate(54.926563 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"61.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- scallion -->\n      <g transform=\"translate(36.15 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- garlic -->\n      <g transform=\"translate(46.134375 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m313d7e24c6\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- wine -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 4.203125 54.6875 \nL 13.1875 54.6875 \nL 24.421875 12.015625 \nL 35.59375 54.6875 \nL 46.1875 54.6875 \nL 57.421875 12.015625 \nL 68.609375 54.6875 \nL 77.59375 54.6875 \nL 63.28125 0 \nL 52.6875 0 \nL 40.921875 44.828125 \nL 29.109375 0 \nL 18.5 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-119\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.329688 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-119\"/>\n       <use x=\"81.787109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"109.570312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"172.949219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576562 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576562 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p34667a1d0a\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "japanese_ingredient_df = create_ingredient_df(japanese_df)\r\n",
+    "japanese_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d18817f98>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 329.12734 197.46 \nL 329.12734 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 327.022673 175.716 \nL 327.022673 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 304.923663 153.972 \nL 304.923663 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 264.934978 132.228 \nL 264.934978 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 255.463974 110.484 \nL 255.463974 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 253.359306 88.74 \nL 253.359306 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 213.370622 66.996 \nL 213.370622 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 204.951951 45.252 \nL 204.951951 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p44e792b113)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 202.847284 23.508 \nL 202.847284 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma3185ec0d8\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"133.393253\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(127.030753 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"186.009943\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(176.466193 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"238.626633\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(229.082883 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.243323\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(281.699573 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"343.860014\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(334.316264 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"396.476704\" xlink:href=\"#ma3185ec0d8\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(386.932954 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mad85d3a7fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.203125 217.428156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- ginger -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(41.7 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- scallion -->\n      <g transform=\"translate(36.15 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- sesame_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(18.507813 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"113.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"165.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"227.001953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"324.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"385.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"435.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"497.119141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"524.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- starch -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(42.575 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"91.308594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"152.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"193.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"248.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vinegar -->\n      <g transform=\"translate(36.001563 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"86.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"150.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"211.865234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"275.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"336.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(55.235938 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#mad85d3a7fc\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- cayenne -->\n      <g transform=\"translate(31.25 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_18\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p44e792b113\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "chinese_ingredient_df = create_ingredient_df(chinese_df)\r\n",
+    "chinese_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d1880a550>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 422.776562 248.518125\" width=\"422.776562pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 422.776562 248.518125 \nL 422.776562 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \nL 80.776563 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 219.204 \nL 399.633705 219.204 \nL 399.633705 208.332 \nL 80.776563 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 197.46 \nL 349.287841 197.46 \nL 349.287841 186.588 \nL 80.776563 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 175.716 \nL 343.988276 175.716 \nL 343.988276 164.844 \nL 80.776563 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 153.972 \nL 333.389147 153.972 \nL 333.389147 143.1 \nL 80.776563 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 132.228 \nL 331.622625 132.228 \nL 331.622625 121.356 \nL 80.776563 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 110.484 \nL 324.556539 110.484 \nL 324.556539 99.612 \nL 80.776563 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 88.74 \nL 301.591758 88.74 \nL 301.591758 77.868 \nL 80.776563 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 66.996 \nL 300.708498 66.996 \nL 300.708498 56.124 \nL 80.776563 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 45.252 \nL 244.179807 45.252 \nL 244.179807 34.38 \nL 80.776563 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p9c50223dce)\" d=\"M 80.776563 23.508 \nL 232.697417 23.508 \nL 232.697417 12.636 \nL 80.776563 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m8ead303ccb\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(77.595313 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.939602\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(118.577102 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"169.102641\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(159.558891 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"213.26568\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(203.72193 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"257.428719\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(247.884969 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"301.591758\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(292.048008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"345.754798\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.211048 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"389.917837\" xlink:href=\"#m8ead303ccb\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(380.374087 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m41fb35280f\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- cumin -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(43.084375 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"118.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"215.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"243.554688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- turmeric -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.128125 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"102.587891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"143.685547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"241.097656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"302.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"343.734375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"371.517578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- onion -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.085938 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"61.181641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"124.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"152.34375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"213.525391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- coriander -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(26.192188 152.335219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"116.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"157.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"185.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"246.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"309.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"373.193359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"434.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(31.25 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(46.134375 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- ginger -->\n      <g transform=\"translate(41.7 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"218.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"279.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- vegetable_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"498.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"548.974609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"610.15625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"637.939453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- pepper -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(38.314063 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"188.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"251.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"313.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"80.776563\" xlink:href=\"#m41fb35280f\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- fenugreek -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.875 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"35.205078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"96.728516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"160.107422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"223.486328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"286.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"328.044922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"389.568359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"451.091797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 80.776563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 415.576563 224.64 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 80.776563 224.64 \nL 415.576563 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 80.776563 7.2 \nL 415.576563 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 349.260938 29.878125 \nL 408.576563 29.878125 \nQ 410.576563 29.878125 410.576563 27.878125 \nL 410.576563 14.2 \nQ 410.576563 12.2 408.576563 12.2 \nL 349.260938 12.2 \nQ 347.260938 12.2 347.260938 14.2 \nL 347.260938 27.878125 \nQ 347.260938 29.878125 349.260938 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 351.260938 23.798437 \nL 371.260938 23.798437 \nL 371.260938 16.798437 \nL 351.260938 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_19\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(379.260938 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p9c50223dce\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"80.776563\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "indian_ingredient_df = create_ingredient_df(indian_df)\r\n",
+    "indian_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f9d1896ce80>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 466.64375 248.518125\" width=\"466.64375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 466.64375 248.518125 \nL 466.64375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 459.44375 224.64 \nL 459.44375 7.2 \nL 124.64375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 219.204 \nL 443.500893 219.204 \nL 443.500893 208.332 \nL 124.64375 208.332 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 197.46 \nL 407.697019 197.46 \nL 407.697019 186.588 \nL 124.64375 186.588 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 175.716 \nL 403.64375 175.716 \nL 403.64375 164.844 \nL 124.64375 164.844 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 153.972 \nL 390.808399 153.972 \nL 390.808399 143.1 \nL 124.64375 143.1 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 132.228 \nL 358.382249 132.228 \nL 358.382249 121.356 \nL 124.64375 121.356 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 110.484 \nL 318.525106 110.484 \nL 318.525106 99.612 \nL 124.64375 99.612 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 88.74 \nL 310.418568 88.74 \nL 310.418568 77.868 \nL 124.64375 77.868 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 66.996 \nL 290.152225 66.996 \nL 290.152225 56.124 \nL 124.64375 56.124 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 45.252 \nL 284.072321 45.252 \nL 284.072321 34.38 \nL 124.64375 34.38 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pb424dddb00)\" d=\"M 124.64375 23.508 \nL 277.316873 23.508 \nL 277.316873 12.636 \nL 124.64375 12.636 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m1dd0ffa143\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(121.4625 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"192.198229\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(182.654479 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"259.752709\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(250.208959 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"327.307188\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(317.763438 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"394.861668\" xlink:href=\"#m1dd0ffa143\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(385.317918 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m7b0dfc3cb4\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"213.768\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- garlic -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(90.001562 217.567219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"165.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"193.652344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"221.435547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"192.024\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- scallion -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(80.017188 195.823219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"107.080078\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"168.359375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"196.142578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"223.925781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"251.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"312.890625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"170.28\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- cayenne -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(75.117188 174.079219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"54.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"175.439453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"236.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"300.341797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"363.720703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"148.536\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- soy_sauce -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.070312 152.196156)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"222.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"274.560547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"335.839844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"399.21875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"454.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"126.792\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- sesame_oil -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(62.375 130.591219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"113.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"165.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"227.001953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"324.414062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"385.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"435.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"497.119141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"524.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"105.048\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- black_pepper -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n       <path d=\"M 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 31.109375 \nL 44.921875 54.6875 \nL 56.390625 54.6875 \nL 27.390625 29.109375 \nL 57.625 0 \nL 45.90625 0 \nL 18.109375 26.703125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-107\"/>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(50.6375 108.847219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"91.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"152.539062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"207.519531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-107\"/>\n       <use x=\"265.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"315.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"378.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"440.429688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"503.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"567.382812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"628.90625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"83.304\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- rice -->\n      <g transform=\"translate(99.103125 87.103219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.113281\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"68.896484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"123.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"61.56\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- soybean -->\n      <g transform=\"translate(75.429688 65.359219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"113.28125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n       <use x=\"172.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"235.9375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"297.460938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"358.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"39.816\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- roasted_sesame_seed -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 43.615219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"41.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"102.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"163.542969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"215.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"254.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"316.375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"379.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"429.851562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"481.951172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"543.474609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"595.574219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"656.853516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n       <use x=\"754.265625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"815.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n       <use x=\"865.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n       <use x=\"917.888672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"979.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"1040.935547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"124.64375\" xlink:href=\"#m7b0dfc3cb4\" y=\"18.072\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- vegetable -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(67.742188 21.871219)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n       <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"120.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"184.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"245.703125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n       <use x=\"284.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n       <use x=\"409.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"437.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 124.64375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 459.44375 224.64 \nL 459.44375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path d=\"M 124.64375 224.64 \nL 459.44375 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 124.64375 7.2 \nL 459.44375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_17\">\n     <path d=\"M 393.128125 29.878125 \nL 452.44375 29.878125 \nQ 454.44375 29.878125 454.44375 27.878125 \nL 454.44375 14.2 \nQ 454.44375 12.2 452.44375 12.2 \nL 393.128125 12.2 \nQ 391.128125 12.2 391.128125 14.2 \nL 391.128125 27.878125 \nQ 391.128125 29.878125 393.128125 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"patch_18\">\n     <path d=\"M 395.128125 23.798437 \nL 415.128125 23.798437 \nL 415.128125 16.798437 \nL 395.128125 16.798437 \nz\n\" style=\"fill:#1f77b4;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- value -->\n     <g transform=\"translate(423.128125 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"59.179688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"120.458984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"148.242188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"211.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pb424dddb00\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"124.64375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "korean_ingredient_df = create_ingredient_df(korean_df)\r\n",
+    "korean_ingredient_df.head(10).plot.barh()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "feature_df= df.drop(['cuisine','Unnamed: 0','rice','garlic','ginger'], axis=1)\n",
+    "labels_df = df.cuisine #.unique()\n",
+    "feature_df.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Балансируйте данные с помощью SMOTE-оверсэмплинга до уровня наивысшего класса. Подробнее здесь: https://imbalanced-learn.org/dev/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "oversample = SMOTE()\n",
+    "transformed_feature_df, transformed_label_df = oversample.fit_resample(feature_df, labels_df)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "new label count: korean      799\nchinese     799\njapanese    799\nindian      799\nthai        799\nName: cuisine, dtype: int64\nold label count: korean      799\nindian      598\nchinese     442\njapanese    320\nthai        289\nName: cuisine, dtype: int64\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(f'new label count: {transformed_label_df.value_counts()}')\r\n",
+    "print(f'old label count: {df.cuisine.value_counts()}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "transformed_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "     cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  \\\n",
+       "0     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "1     indian       1         0      0           0      0             0   \n",
+       "2     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "4     indian       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "...      ...     ...       ...    ...         ...    ...           ...   \n",
+       "3990    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3991    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3992    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3993    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "3994    thai       0         0      0           0      0             0   \n",
+       "\n",
+       "      apricot  armagnac  artemisia  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4           0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "...       ...       ...        ...  ...      ...          ...         ...   \n",
+       "3990        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3991        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3992        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3993        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3994        0         0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "      whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                           0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                           0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "...                       ...   ...   ...  ...    ...     ...       ...  \n",
+       "3990                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3991                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3992                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3993                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3994                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "\n",
+       "[3995 rows x 381 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>...</th>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n      <td>...</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3990</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3991</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3992</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3993</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3994</th>\n      <td>thai</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>3995 rows × 381 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# export transformed data to new df for classification\n",
+    "transformed_df = pd.concat([transformed_label_df,transformed_feature_df],axis=1, join='outer')\n",
+    "transformed_df"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 3995 entries, 0 to 3994\nColumns: 381 entries, cuisine to zucchini\ndtypes: int64(380), object(1)\nmemory usage: 11.6+ MB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "transformed_df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "transformed_df.to_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "1da12ed6d238756959b8de9cac2a35a2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:53:39+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md b/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md
new file mode 100644
index 000000000..3c3991bd7
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/README.md
@@ -0,0 +1,252 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9579f42e3ff5114c58379cc9e186a828",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:41:15+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Классификаторы кухонь 1
+
+В этом уроке вы будете использовать набор данных, который вы сохранили в предыдущем уроке, содержащий сбалансированные и очищенные данные о кухнях.
+
+Вы будете использовать этот набор данных с различными классификаторами, чтобы _предсказать национальную кухню на основе группы ингредиентов_. В процессе вы узнаете больше о том, как алгоритмы могут быть использованы для задач классификации.
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)
+# Подготовка
+
+Если вы завершили [Урок 1](../1-Introduction/README.md), убедитесь, что файл _cleaned_cuisines.csv_ находится в корневой папке `/data` для этих четырех уроков.
+
+## Упражнение - предсказание национальной кухни
+
+1. Работая в папке _notebook.ipynb_ этого урока, импортируйте файл вместе с библиотекой Pandas:
+
+    ```python
+    import pandas as pd
+    cuisines_df = pd.read_csv("../data/cleaned_cuisines.csv")
+    cuisines_df.head()
+    ```
+
+    Данные выглядят следующим образом:
+
+|     | Unnamed: 0 | cuisine | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood | yam | yeast | yogurt | zucchini |
+| --- | ---------- | ------- | ------ | -------- | ----- | ---------- | ----- | ------------ | ------- | -------- | --- | ------- | ----------- | ---------- | ----------------------- | ---- | ---- | --- | ----- | ------ | -------- |
+| 0   | 0          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 1   | 1          | indian  | 1      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 2   | 2          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 3   | 3          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 0      | 0        |
+| 4   | 4          | indian  | 0      | 0        | 0     | 0          | 0     | 0            | 0       | 0        | ... | 0       | 0           | 0          | 0                       | 0    | 0    | 0   | 0     | 1      | 0        |
+
+1. Теперь импортируйте несколько дополнительных библиотек:
+
+    ```python
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
+    from sklearn.svm import SVC
+    import numpy as np
+    ```
+
+1. Разделите координаты X и y на два датафрейма для обучения. `cuisine` может быть датафреймом с метками:
+
+    ```python
+    cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']
+    cuisines_label_df.head()
+    ```
+
+    Это будет выглядеть так:
+
+    ```output
+    0    indian
+    1    indian
+    2    indian
+    3    indian
+    4    indian
+    Name: cuisine, dtype: object
+    ```
+
+1. Удалите столбец `Unnamed: 0` и столбец `cuisine`, используя `drop()`. Сохраните оставшиеся данные как обучающие признаки:
+
+    ```python
+    cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)
+    cuisines_feature_df.head()
+    ```
+
+    Ваши признаки выглядят так:
+
+|      | almond | angelica | anise | anise_seed | apple | apple_brandy | apricot | armagnac | artemisia | artichoke |  ... | whiskey | white_bread | white_wine | whole_grain_wheat_flour | wine | wood |  yam | yeast | yogurt | zucchini |
+| ---: | -----: | -------: | ----: | ---------: | ----: | -----------: | ------: | -------: | --------: | --------: | ---: | ------: | ----------: | ---------: | ----------------------: | ---: | ---: | ---: | ----: | -----: | -------: |
+|    0 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    1 |      1 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    2 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    3 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      0 |        0 | 0 |
+|    4 |      0 |        0 |     0 |          0 |     0 |            0 |       0 |        0 |         0 |         0 |  ... |       0 |           0 |          0 |                       0 |    0 |    0 |    0 |     0 |      1 |        0 | 0 |
+
+Теперь вы готовы обучить вашу модель!
+
+## Выбор классификатора
+
+Теперь, когда ваши данные очищены и готовы к обучению, нужно решить, какой алгоритм использовать для задачи.
+
+Scikit-learn группирует классификацию в категории Обучения с учителем, и в этой категории вы найдете множество способов классификации. [Разнообразие](https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html) может показаться ошеломляющим на первый взгляд. Следующие методы включают техники классификации:
+
+- Линейные модели
+- Машины опорных векторов
+- Стохастический градиентный спуск
+- Ближайшие соседи
+- Гауссовские процессы
+- Деревья решений
+- Ансамблевые методы (голосующий классификатор)
+- Многоклассовые и многоцелевые алгоритмы (многоклассовая и многометочная классификация, многоклассовая-многоцелевая классификация)
+
+> Вы также можете использовать [нейронные сети для классификации данных](https://scikit-learn.org/stable/modules/neural_networks_supervised.html#classification), но это выходит за рамки данного урока.
+
+### Какой классификатор выбрать?
+
+Итак, какой классификатор выбрать? Часто полезно протестировать несколько и выбрать лучший результат. Scikit-learn предлагает [сравнение бок о бок](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html) на созданном наборе данных, сравнивая KNeighbors, SVC двумя способами, GaussianProcessClassifier, DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier, MLPClassifier, AdaBoostClassifier, GaussianNB и QuadraticDiscriminationAnalysis, визуализируя результаты:
+
+![сравнение классификаторов](../../../../translated_images/comparison.edfab56193a85e7fdecbeaa1b1f8c99e94adbf7178bed0de902090cf93d6734f.ru.png)
+> Графики, созданные на основе документации Scikit-learn
+
+> AutoML решает эту проблему, выполняя сравнения в облаке, позволяя вам выбрать лучший алгоритм для ваших данных. Попробуйте [здесь](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+### Более разумный подход
+
+Более разумный способ, чем просто угадывать, — это следовать идеям из этого загружаемого [ML Cheat Sheet](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott). Здесь мы обнаруживаем, что для нашей многоклассовой задачи у нас есть несколько вариантов:
+
+![шпаргалка для многоклассовых задач](../../../../translated_images/cheatsheet.07a475ea444d22234cb8907a3826df5bdd1953efec94bd18e4496f36ff60624a.ru.png)
+> Раздел шпаргалки Microsoft Algorithm Cheat Sheet, описывающий варианты многоклассовой классификации
+
+✅ Скачайте эту шпаргалку, распечатайте и повесьте на стену!
+
+### Рассуждения
+
+Давайте попробуем рассуждать о различных подходах, учитывая наши ограничения:
+
+- **Нейронные сети слишком тяжелы**. Учитывая наш очищенный, но минимальный набор данных и то, что мы выполняем обучение локально через ноутбуки, нейронные сети слишком громоздки для этой задачи.
+- **Двухклассовый классификатор не подходит**. Мы не используем двухклассовый классификатор, поэтому исключаем one-vs-all.
+- **Дерево решений или логистическая регрессия могут подойти**. Дерево решений может подойти, или логистическая регрессия для многоклассовых данных.
+- **Многоклассовые усиленные деревья решений решают другую задачу**. Многоклассовое усиленное дерево решений наиболее подходит для непараметрических задач, например, задач, предназначенных для построения ранжирования, поэтому оно нам не подходит.
+
+### Использование Scikit-learn
+
+Мы будем использовать Scikit-learn для анализа наших данных. Однако существует множество способов использования логистической регрессии в Scikit-learn. Ознакомьтесь с [параметрами для передачи](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression).
+
+По сути, есть два важных параметра - `multi_class` и `solver` - которые нужно указать, когда мы просим Scikit-learn выполнить логистическую регрессию. Значение `multi_class` определяет определенное поведение. Значение solver указывает, какой алгоритм использовать. Не все solvers могут быть использованы с любыми значениями `multi_class`.
+
+Согласно документации, в многоклассовом случае алгоритм обучения:
+
+- **Использует схему one-vs-rest (OvR)**, если параметр `multi_class` установлен в `ovr`
+- **Использует функцию потерь перекрестной энтропии**, если параметр `multi_class` установлен в `multinomial`. (В настоящее время опция `multinomial` поддерживается только solvers ‘lbfgs’, ‘sag’, ‘saga’ и ‘newton-cg’.)
+
+> 🎓 "Схема" здесь может быть либо 'ovr' (one-vs-rest), либо 'multinomial'. Поскольку логистическая регрессия действительно предназначена для поддержки бинарной классификации, эти схемы позволяют ей лучше справляться с задачами многоклассовой классификации. [источник](https://machinelearningmastery.com/one-vs-rest-and-one-vs-one-for-multi-class-classification/)
+
+> 🎓 "Solver" определяется как "алгоритм, используемый в задаче оптимизации". [источник](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=logistic%20regressio#sklearn.linear_model.LogisticRegression).
+
+Scikit-learn предлагает эту таблицу, чтобы объяснить, как solvers справляются с различными задачами, представленными различными структурами данных:
+
+![solvers](../../../../translated_images/solvers.5fc648618529e627dfac29b917b3ccabda4b45ee8ed41b0acb1ce1441e8d1ef1.ru.png)
+
+## Упражнение - разделение данных
+
+Мы можем сосредоточиться на логистической регрессии для нашего первого обучения, так как вы недавно изучали ее в предыдущем уроке.
+Разделите ваши данные на группы для обучения и тестирования, вызвав `train_test_split()`:
+
+```python
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)
+```
+
+## Упражнение - применение логистической регрессии
+
+Поскольку вы используете многоклассовый случай, вам нужно выбрать, какую _схему_ использовать и какой _solver_ установить. Используйте LogisticRegression с многоклассовой настройкой и **liblinear** solver для обучения.
+
+1. Создайте логистическую регрессию с multi_class, установленным в `ovr`, и solver, установленным в `liblinear`:
+
+    ```python
+    lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear')
+    model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train))
+    
+    accuracy = model.score(X_test, y_test)
+    print ("Accuracy is {}".format(accuracy))
+    ```
+
+    ✅ Попробуйте другой solver, например `lbfgs`, который часто устанавливается по умолчанию.
+> Обратите внимание, используйте функцию Pandas [`ravel`](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.ravel.html) для преобразования данных в плоский вид, когда это необходимо.
+Точность составляет более **80%**!
+
+1. Вы можете увидеть работу этой модели, протестировав одну строку данных (#50):
+
+    ```python
+    print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}')
+    print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}')
+    ```
+
+    Результат выводится:
+
+   ```output
+   ingredients: Index(['cilantro', 'onion', 'pea', 'potato', 'tomato', 'vegetable_oil'], dtype='object')
+   cuisine: indian
+   ```
+
+   ✅ Попробуйте другой номер строки и проверьте результаты.
+
+1. Углубляясь, вы можете проверить точность этого предсказания:
+
+    ```python
+    test= X_test.iloc[50].values.reshape(-1, 1).T
+    proba = model.predict_proba(test)
+    classes = model.classes_
+    resultdf = pd.DataFrame(data=proba, columns=classes)
+    
+    topPrediction = resultdf.T.sort_values(by=[0], ascending = [False])
+    topPrediction.head()
+    ```
+
+    Результат выводится - индийская кухня является лучшим предположением с высокой вероятностью:
+
+    |          |        0 |
+    | -------: | -------: |
+    |   indian | 0.715851 |
+    |  chinese | 0.229475 |
+    | japanese | 0.029763 |
+    |   korean | 0.017277 |
+    |     thai | 0.007634 |
+
+    ✅ Можете ли вы объяснить, почему модель уверена, что это индийская кухня?
+
+1. Получите больше деталей, напечатав отчет о классификации, как вы делали в уроках по регрессии:
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    |              | precision | recall | f1-score | support |
+    | ------------ | --------- | ------ | -------- | ------- |
+    | chinese      | 0.73      | 0.71   | 0.72     | 229     |
+    | indian       | 0.91      | 0.93   | 0.92     | 254     |
+    | japanese     | 0.70      | 0.75   | 0.72     | 220     |
+    | korean       | 0.86      | 0.76   | 0.81     | 242     |
+    | thai         | 0.79      | 0.85   | 0.82     | 254     |
+    | accuracy     | 0.80      | 1199   |          |         |
+    | macro avg    | 0.80      | 0.80   | 0.80     | 1199    |
+    | weighted avg | 0.80      | 0.80   | 0.80     | 1199    |
+
+## 🚀Задача
+
+В этом уроке вы использовали очищенные данные для создания модели машинного обучения, которая может предсказывать национальную кухню на основе набора ингредиентов. Потратьте время на изучение множества вариантов, которые предоставляет Scikit-learn для классификации данных. Углубитесь в концепцию 'solver', чтобы понять, что происходит за кулисами.
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/22/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Углубитесь в математику логистической регрессии в [этом уроке](https://people.eecs.berkeley.edu/~russell/classes/cs194/f11/lectures/CS194%20Fall%202011%20Lecture%2006.pdf)
+## Задание 
+
+[Изучите решатели](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md b/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..a12c9522d
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "de6025f96841498b0577e9d1aee18d1f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:44:22+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Изучите решатели
+## Инструкции
+
+В этом уроке вы узнали о различных решателях, которые объединяют алгоритмы с процессом машинного обучения для создания точной модели. Просмотрите решатели, перечисленные в уроке, и выберите два. Сравните и сопоставьте эти два решателя своими словами. Какую проблему они решают? Как они работают с различными структурами данных? Почему вы выбрали бы один из них вместо другого? 
+## Критерии оценки
+
+| Критерий | Превосходно                                                                                   | Удовлетворительно                                | Требуется улучшение          |
+| -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | ---------------------------- |
+|          | Представлен .doc файл с двумя абзацами, каждый из которых содержит вдумчивое сравнение решателей. | Представлен .doc файл с только одним абзацем     | Задание не завершено         |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb b/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..1a90f8222
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "68829b06b4dcd512d3327849191f4d7f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:40:53+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md b/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..2daa09bc4
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:44:50+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb b/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..6dcb1c3de
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb
@@ -0,0 +1,1298 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_11-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "6ea6a5171b1b99b7b5a55f7469c048d2",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:43:34+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11-R.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "# Постройте модель классификации: Вкусные азиатские и индийские кухни\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "zs2woWv_HoE8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Классификаторы кухни 1\n",
+    "\n",
+    "В этом уроке мы изучим различные классификаторы, чтобы *предсказать национальную кухню на основе набора ингредиентов.* При этом мы узнаем больше о том, как алгоритмы могут быть использованы для задач классификации.\n",
+    "\n",
+    "### [**Квиз перед лекцией**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/21/)\n",
+    "\n",
+    "### **Подготовка**\n",
+    "\n",
+    "Этот урок основан на [предыдущем уроке](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/4-Classification/1-Introduction/solution/lesson_10-R.ipynb), где мы:\n",
+    "\n",
+    "-   Сделали легкое введение в классификацию, используя набор данных о всех замечательных кухнях Азии и Индии 😋.\n",
+    "\n",
+    "-   Изучили некоторые [глаголы dplyr](https://dplyr.tidyverse.org/) для подготовки и очистки данных.\n",
+    "\n",
+    "-   Создали красивые визуализации с помощью ggplot2.\n",
+    "\n",
+    "-   Показали, как справляться с несбалансированными данными, предварительно обработав их с помощью [recipes](https://recipes.tidymodels.org/articles/Simple_Example.html).\n",
+    "\n",
+    "-   Продемонстрировали, как `prep` и `bake` наш рецепт, чтобы убедиться, что он работает как задумано.\n",
+    "\n",
+    "#### **Предварительные требования**\n",
+    "\n",
+    "Для этого урока нам понадобятся следующие пакеты для очистки, подготовки и визуализации данных:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) — это [коллекция пакетов для R](https://www.tidyverse.org/packages), разработанная для того, чтобы сделать работу с данными быстрее, проще и интереснее!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) — это [фреймворк](https://www.tidymodels.org/packages/), представляющий собой коллекцию пакетов для моделирования и машинного обучения.\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`: [пакет themis](https://themis.tidymodels.org/) предоставляет дополнительные шаги для обработки несбалансированных данных.\n",
+    "\n",
+    "-   `nnet`: [пакет nnet](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf) предоставляет функции для оценки нейронных сетей прямого распространения с одним скрытым слоем, а также для моделей многономиальной логистической регрессии.\n",
+    "\n",
+    "Вы можете установить их следующим образом:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "iDFOb3ebHwQC"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"DataExplorer\", \"here\"))`\n",
+    "\n",
+    "В качестве альтернативы, скрипт ниже проверяет, установлены ли у вас пакеты, необходимые для выполнения этого модуля, и устанавливает их, если они отсутствуют.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "4V85BGCjII7F"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, themis, here)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "Loading required package: pacman\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "an5NPyyKIKNR",
+    "outputId": "834d5e74-f4b8-49f9-8ab5-4c52ff2d7bc8"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 1. Разделите данные на обучающую и тестовую выборки.\n",
+    "\n",
+    "Начнем с выполнения нескольких шагов из нашего предыдущего урока.\n",
+    "\n",
+    "### Удалите самые распространенные ингредиенты, которые вызывают путаницу между различными кухнями, с помощью `dplyr::select()`.\n",
+    "\n",
+    "Все обожают рис, чеснок и имбирь!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "0ax9GQLBINVv"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "source": [
+    "# Load the original cuisines data\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\r\n",
+    "df_select <- df %>% \r\n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger)) %>%\r\n",
+    "  # Encode cuisine column as categorical\r\n",
+    "  mutate(cuisine = factor(cuisine))\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display new data set\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display distribution of cuisines\r\n",
+    "df_select %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "New names:\n",
+      "* `` -> ...1\n",
+      "\n",
+      "\u001b[1m\u001b[1mRows: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m2448\u001b[34m\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumns: \u001b[1m\u001b[22m\u001b[34m\u001b[34m385\u001b[34m\u001b[39m\n",
+      "\n",
+      "\u001b[36m──\u001b[39m \u001b[1m\u001b[1mColumn specification\u001b[1m\u001b[22m \u001b[36m────────────────────────────────────────────────────────\u001b[39m\n",
+      "\u001b[1mDelimiter:\u001b[22m \",\"\n",
+      "\u001b[31mchr\u001b[39m   (1): cuisine\n",
+      "\u001b[32mdbl\u001b[39m (384): ...1, almond, angelica, anise, anise_seed, apple, apple_brandy, a...\n",
+      "\n",
+      "\n",
+      "\u001b[36mℹ\u001b[39m Use \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`spec()`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to retrieve the full column specification for this data.\n",
+      "\u001b[36mℹ\u001b[39m Specify the column types or set \u001b[30m\u001b[47m\u001b[30m\u001b[47m`show_col_types = FALSE`\u001b[47m\u001b[30m\u001b[49m\u001b[39m to quiet this message.\n",
+      "\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n",
+       "1 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "2 indian  1      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "3 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "4 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "5 indian  0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "  artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n",
+       "1 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "2 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "3 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "4 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "5 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "  yam yeast yogurt zucchini\n",
+       "1 0   0     0      0       \n",
+       "2 0   0     0      0       \n",
+       "3 0   0     0      0       \n",
+       "4 0   0     0      0       \n",
+       "5 0   0     1      0       "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | almond &lt;dbl&gt; | angelica &lt;dbl&gt; | anise &lt;dbl&gt; | anise_seed &lt;dbl&gt; | apple &lt;dbl&gt; | apple_brandy &lt;dbl&gt; | apricot &lt;dbl&gt; | armagnac &lt;dbl&gt; | artemisia &lt;dbl&gt; | ⋯ ⋯ | whiskey &lt;dbl&gt; | white_bread &lt;dbl&gt; | white_wine &lt;dbl&gt; | whole_grain_wheat_flour &lt;dbl&gt; | wine &lt;dbl&gt; | wood &lt;dbl&gt; | yam &lt;dbl&gt; | yeast &lt;dbl&gt; | yogurt &lt;dbl&gt; | zucchini &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| indian | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n",
+       " cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n",
+       " <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & ⋯ & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t indian & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 381</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>almond</th><th scope=col>angelica</th><th scope=col>anise</th><th scope=col>anise_seed</th><th scope=col>apple</th><th scope=col>apple_brandy</th><th scope=col>apricot</th><th scope=col>armagnac</th><th scope=col>artemisia</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>whiskey</th><th scope=col>white_bread</th><th scope=col>white_wine</th><th scope=col>whole_grain_wheat_flour</th><th scope=col>wine</th><th scope=col>wood</th><th scope=col>yam</th><th scope=col>yeast</th><th scope=col>yogurt</th><th scope=col>zucchini</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine  n  \n",
+       "1 korean   799\n",
+       "2 indian   598\n",
+       "3 chinese  442\n",
+       "4 japanese 320\n",
+       "5 thai     289"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | n &lt;int&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| korean   | 799 |\n",
+       "| indian   | 598 |\n",
+       "| chinese  | 442 |\n",
+       "| japanese | 320 |\n",
+       "| thai     | 289 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & n\\\\\n",
+       " <fct> & <int>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t korean   & 799\\\\\n",
+       "\t indian   & 598\\\\\n",
+       "\t chinese  & 442\\\\\n",
+       "\t japanese & 320\\\\\n",
+       "\t thai     & 289\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>n</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>korean  </td><td>799</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian  </td><td>598</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese </td><td>442</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>japanese</td><td>320</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>thai    </td><td>289</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 735
+    },
+    "id": "jhCrrH22IWVR",
+    "outputId": "d444a85c-1d8b-485f-bc4f-8be2e8f8217c"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Отлично! Теперь нужно разделить данные так, чтобы 70% данных пошли на обучение, а 30% — на тестирование. Мы также применим технику `стратификации` при разделении данных, чтобы `сохранить пропорции каждой кухни` в обучающем и валидационном наборах данных.\n",
+    "\n",
+    "[rsample](https://rsample.tidymodels.org/), пакет из Tidymodels, предоставляет инфраструктуру для эффективного разделения данных и повторной выборки:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "AYTjVyajIdny"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "source": [
+    "# Load the core Tidymodels packages into R session\r\n",
+    "library(tidymodels)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create split specification\r\n",
+    "set.seed(2056)\r\n",
+    "cuisines_split <- initial_split(data = df_select,\r\n",
+    "                                strata = cuisine,\r\n",
+    "                                prop = 0.7)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Extract the data in each split\r\n",
+    "cuisines_train <- training(cuisines_split)\r\n",
+    "cuisines_test <- testing(cuisines_split)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the number of cases in each split\r\n",
+    "cat(\"Training cases: \", nrow(cuisines_train), \"\\n\",\r\n",
+    "    \"Test cases: \", nrow(cuisines_test), sep = \"\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display the first few rows of the training set\r\n",
+    "cuisines_train %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Display distribution of cuisines in the training set\r\n",
+    "cuisines_train %>% \r\n",
+    "  count(cuisine) %>% \r\n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Training cases: 1712\n",
+      "Test cases: 736"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine almond angelica anise anise_seed apple apple_brandy apricot armagnac\n",
+       "1 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "2 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "3 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "4 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "5 chinese 0      0        0     0          0     0            0       0       \n",
+       "  artemisia ⋯ whiskey white_bread white_wine whole_grain_wheat_flour wine wood\n",
+       "1 0         ⋯ 0       0           0          0                       1    0   \n",
+       "2 0         ⋯ 0       0           0          0                       1    0   \n",
+       "3 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "4 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "5 0         ⋯ 0       0           0          0                       0    0   \n",
+       "  yam yeast yogurt zucchini\n",
+       "1 0   0     0      0       \n",
+       "2 0   0     0      0       \n",
+       "3 0   0     0      0       \n",
+       "4 0   0     0      0       \n",
+       "5 0   0     0      0       "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | almond &lt;dbl&gt; | angelica &lt;dbl&gt; | anise &lt;dbl&gt; | anise_seed &lt;dbl&gt; | apple &lt;dbl&gt; | apple_brandy &lt;dbl&gt; | apricot &lt;dbl&gt; | armagnac &lt;dbl&gt; | artemisia &lt;dbl&gt; | ⋯ ⋯ | whiskey &lt;dbl&gt; | white_bread &lt;dbl&gt; | white_wine &lt;dbl&gt; | whole_grain_wheat_flour &lt;dbl&gt; | wine &lt;dbl&gt; | wood &lt;dbl&gt; | yam &lt;dbl&gt; | yeast &lt;dbl&gt; | yogurt &lt;dbl&gt; | zucchini &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "| chinese | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ⋯ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 381\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllllllllllllllllll}\n",
+       " cuisine & almond & angelica & anise & anise\\_seed & apple & apple\\_brandy & apricot & armagnac & artemisia & ⋯ & whiskey & white\\_bread & white\\_wine & whole\\_grain\\_wheat\\_flour & wine & wood & yam & yeast & yogurt & zucchini\\\\\n",
+       " <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & ⋯ & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\t chinese & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & ⋯ & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 381</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>almond</th><th scope=col>angelica</th><th scope=col>anise</th><th scope=col>anise_seed</th><th scope=col>apple</th><th scope=col>apple_brandy</th><th scope=col>apricot</th><th scope=col>armagnac</th><th scope=col>artemisia</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>whiskey</th><th scope=col>white_bread</th><th scope=col>white_wine</th><th scope=col>whole_grain_wheat_flour</th><th scope=col>wine</th><th scope=col>wood</th><th scope=col>yam</th><th scope=col>yeast</th><th scope=col>yogurt</th><th scope=col>zucchini</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>⋯</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>⋯</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine  n  \n",
+       "1 korean   559\n",
+       "2 indian   418\n",
+       "3 chinese  309\n",
+       "4 japanese 224\n",
+       "5 thai     202"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | n &lt;int&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| korean   | 559 |\n",
+       "| indian   | 418 |\n",
+       "| chinese  | 309 |\n",
+       "| japanese | 224 |\n",
+       "| thai     | 202 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & n\\\\\n",
+       " <fct> & <int>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t korean   & 559\\\\\n",
+       "\t indian   & 418\\\\\n",
+       "\t chinese  & 309\\\\\n",
+       "\t japanese & 224\\\\\n",
+       "\t thai     & 202\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>n</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;int&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>korean  </td><td>559</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian  </td><td>418</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>chinese </td><td>309</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>japanese</td><td>224</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>thai    </td><td>202</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 535
+    },
+    "id": "w5FWIkEiIjdN",
+    "outputId": "2e195fd9-1a8f-4b91-9573-cce5582242df"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## 2. Работа с несбалансированными данными\n",
+    "\n",
+    "Как вы могли заметить в исходном наборе данных, а также в нашем обучающем наборе, распределение количества кухонь довольно неравномерное. Корейская кухня представлена *почти* в 3 раза больше, чем тайская. Несбалансированные данные часто негативно влияют на производительность модели. Многие модели работают лучше, когда количество наблюдений равно, и, следовательно, испытывают трудности с обработкой несбалансированных данных.\n",
+    "\n",
+    "Существует два основных способа работы с несбалансированными наборами данных:\n",
+    "\n",
+    "-   добавление наблюдений к меньшинству: `Over-sampling`, например, использование алгоритма SMOTE, который синтетически генерирует новые примеры для меньшинства, используя ближайших соседей этих случаев.\n",
+    "\n",
+    "-   удаление наблюдений из большинства: `Under-sampling`\n",
+    "\n",
+    "В нашем предыдущем уроке мы показали, как работать с несбалансированными наборами данных, используя `recipe`. Recipe можно рассматривать как план, описывающий, какие шаги следует применить к набору данных, чтобы подготовить его к анализу. В нашем случае мы хотим добиться равного распределения количества кухонь в нашем `training set`. Давайте приступим!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "daBi9qJNIwqW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\r\n",
+    "library(themis)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing training data\r\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = cuisines_train) %>% \r\n",
+    "  step_smote(cuisine)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print recipe\r\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Data Recipe\n",
+       "\n",
+       "Inputs:\n",
+       "\n",
+       "      role #variables\n",
+       "   outcome          1\n",
+       " predictor        380\n",
+       "\n",
+       "Operations:\n",
+       "\n",
+       "SMOTE based on cuisine"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 200
+    },
+    "id": "Az6LFBGxI1X0",
+    "outputId": "29d71d85-64b0-4e62-871e-bcd5398573b6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Вы можете, конечно, подтвердить (используя prep+bake), что рецепт будет работать так, как вы ожидаете, — все метки кухни имеют `559` наблюдений.\n",
+    "\n",
+    "Поскольку мы будем использовать этот рецепт как препроцессор для моделирования, `workflow()` выполнит всю подготовку и обработку за нас, так что нам не придется вручную оценивать рецепт.\n",
+    "\n",
+    "Теперь мы готовы обучить модель 👩‍💻👨‍💻!\n",
+    "\n",
+    "## 3. Выбор классификатора\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/parsnip.jpg\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Иллюстрация от @allison_horst</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "NBL3PqIWJBBB"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Теперь нам нужно решить, какой алгоритм использовать для задачи 🤔.\n",
+    "\n",
+    "В Tidymodels пакет [`parsnip`](https://parsnip.tidymodels.org/index.html) предоставляет единый интерфейс для работы с моделями на разных движках (пакетах). Ознакомьтесь с документацией parsnip, чтобы изучить [типы моделей и движки](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models), а также их соответствующие [аргументы моделей](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#model-args). Разнообразие может показаться ошеломляющим на первый взгляд. Например, следующие методы включают техники классификации:\n",
+    "\n",
+    "-   Модели классификации на основе правил C5.0\n",
+    "\n",
+    "-   Гибкие дискриминантные модели\n",
+    "\n",
+    "-   Линейные дискриминантные модели\n",
+    "\n",
+    "-   Регуляризованные дискриминантные модели\n",
+    "\n",
+    "-   Модели логистической регрессии\n",
+    "\n",
+    "-   Модели мультиномиальной регрессии\n",
+    "\n",
+    "-   Модели наивного Байеса\n",
+    "\n",
+    "-   Машины опорных векторов\n",
+    "\n",
+    "-   Ближайшие соседи\n",
+    "\n",
+    "-   Деревья решений\n",
+    "\n",
+    "-   Ансамблевые методы\n",
+    "\n",
+    "-   Нейронные сети\n",
+    "\n",
+    "И это еще не все!\n",
+    "\n",
+    "### **Какой классификатор выбрать?**\n",
+    "\n",
+    "Итак, какой классификатор стоит выбрать? Часто полезно протестировать несколько вариантов и выбрать тот, который дает хороший результат.\n",
+    "\n",
+    "> AutoML решает эту задачу, выполняя сравнения в облаке, что позволяет выбрать лучший алгоритм для ваших данных. Попробуйте [здесь](https://docs.microsoft.com/learn/modules/automate-model-selection-with-azure-automl/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)\n",
+    "\n",
+    "Кроме того, выбор классификатора зависит от нашей задачи. Например, если результат можно разделить на `более чем два класса`, как в нашем случае, необходимо использовать `алгоритм многоклассовой классификации`, а не `бинарную классификацию`.\n",
+    "\n",
+    "### **Лучший подход**\n",
+    "\n",
+    "Лучший способ, чем просто угадывать, — это следовать рекомендациям из этого загружаемого [ML Cheat Sheet](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?WT.mc_id=academic-77952-leestott). Здесь мы узнаем, что для нашей задачи многоклассовой классификации у нас есть несколько вариантов:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/cheatsheet.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Раздел шпаргалки Microsoft по алгоритмам, описывающий варианты многоклассовой классификации</figcaption>\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "a6DLAZ3vJZ14"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "### **Обоснование**\n",
+    "\n",
+    "Давайте попробуем рассмотреть различные подходы, учитывая имеющиеся ограничения:\n",
+    "\n",
+    "-   **Глубокие нейронные сети слишком тяжелы**. Учитывая наш чистый, но минимальный набор данных, а также то, что обучение проводится локально через ноутбуки, глубокие нейронные сети слишком громоздки для этой задачи.\n",
+    "\n",
+    "-   **Двухклассовый классификатор не подходит**. Мы не используем двухклассовый классификатор, поэтому метод \"один против всех\" исключается.\n",
+    "\n",
+    "-   **Дерево решений или логистическая регрессия могут подойти**. Дерево решений может быть подходящим вариантом, как и многономинальная регрессия/многоклассовая логистическая регрессия для многоклассовых данных.\n",
+    "\n",
+    "-   **Многоклассовые усиленные деревья решений решают другую задачу**. Многоклассовое усиленное дерево решений лучше всего подходит для непараметрических задач, например, задач, направленных на построение ранжирования, поэтому оно нам не подходит.\n",
+    "\n",
+    "Кроме того, обычно перед тем, как приступать к более сложным моделям машинного обучения, например, ансамблевым методам, полезно построить максимально простую модель, чтобы понять, что происходит. Поэтому в этом уроке мы начнем с модели `многономинальной регрессии`.\n",
+    "\n",
+    "> Логистическая регрессия — это метод, используемый, когда переменная результата является категориальной (или номинальной). Для бинарной логистической регрессии количество переменных результата равно двум, тогда как для многономинальной логистической регрессии количество переменных результата превышает два. См. [Advanced Regression Methods](https://bookdown.org/chua/ber642_advanced_regression/multinomial-logistic-regression.html) для дальнейшего изучения.\n",
+    "\n",
+    "## 4. Обучение и оценка модели многономинальной логистической регрессии.\n",
+    "\n",
+    "В Tidymodels, `parsnip::multinom_reg()` определяет модель, которая использует линейные предикторы для прогнозирования многоклассовых данных с использованием многономинального распределения. См. `?multinom_reg()` для различных способов/движков, которые можно использовать для обучения этой модели.\n",
+    "\n",
+    "Для этого примера мы обучим модель многономинальной регрессии с использованием стандартного движка [nnet](https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf).\n",
+    "\n",
+    "> Я выбрал значение для `penalty` довольно случайно. Существуют более эффективные способы выбора этого значения, например, с использованием `resampling` и `tuning` модели, о которых мы поговорим позже.\n",
+    ">\n",
+    "> См. [Tidymodels: Get Started](https://www.tidymodels.org/start/tuning/), если хотите узнать больше о настройке гиперпараметров модели.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "gWMsVcbBJemu"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "source": [
+    "# Create a multinomial regression model specification\r\n",
+    "mr_spec <- multinom_reg(penalty = 1) %>% \r\n",
+    "  set_engine(\"nnet\", MaxNWts = 2086) %>% \r\n",
+    "  set_mode(\"classification\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print model specification\r\n",
+    "mr_spec"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n",
+       "\n",
+       "Main Arguments:\n",
+       "  penalty = 1\n",
+       "\n",
+       "Engine-Specific Arguments:\n",
+       "  MaxNWts = 2086\n",
+       "\n",
+       "Computational engine: nnet \n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 166
+    },
+    "id": "Wq_fcyQiJvfG",
+    "outputId": "c30449c7-3864-4be7-f810-72a003743e2d"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Отличная работа 🥳! Теперь, когда у нас есть рецепт и спецификация модели, нам нужно найти способ объединить их в объект, который сначала будет предварительно обрабатывать данные, затем обучать модель на предварительно обработанных данных, а также позволит выполнять потенциальные действия по постобработке. В Tidymodels этот удобный объект называется [`workflow`](https://workflows.tidymodels.org/) и удобно хранит ваши компоненты моделирования! Это то, что мы бы назвали *пайплайнами* в *Python*.\n",
+    "\n",
+    "Итак, давайте объединим всё в workflow!📦\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "NlSbzDfgJ0zh"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "source": [
+    "# Bundle recipe and model specification\r\n",
+    "mr_wf <- workflow() %>% \r\n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \r\n",
+    "  add_model(mr_spec)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print out workflow\r\n",
+    "mr_wf"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "══ Workflow ════════════════════════════════════════════════════════════════════\n",
+       "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n",
+       "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n",
+       "\n",
+       "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "1 Recipe Step\n",
+       "\n",
+       "• step_smote()\n",
+       "\n",
+       "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "Multinomial Regression Model Specification (classification)\n",
+       "\n",
+       "Main Arguments:\n",
+       "  penalty = 1\n",
+       "\n",
+       "Engine-Specific Arguments:\n",
+       "  MaxNWts = 2086\n",
+       "\n",
+       "Computational engine: nnet \n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 333
+    },
+    "id": "Sc1TfPA4Ke3_",
+    "outputId": "82c70013-e431-4e7e-cef6-9fcf8aad4a6c"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Рабочие процессы 👌👌! **`workflow()`** можно настроить почти так же, как и модель. Итак, время обучить модель!\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "TNQ8i85aKf9L"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "source": [
+    "# Train a multinomial regression model\n",
+    "mr_fit <- fit(object = mr_wf, data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "mr_fit"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "══ Workflow [trained] ══════════════════════════════════════════════════════════\n",
+       "\u001b[3mPreprocessor:\u001b[23m Recipe\n",
+       "\u001b[3mModel:\u001b[23m multinom_reg()\n",
+       "\n",
+       "── Preprocessor ────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "1 Recipe Step\n",
+       "\n",
+       "• step_smote()\n",
+       "\n",
+       "── Model ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+       "Call:\n",
+       "nnet::multinom(formula = ..y ~ ., data = data, decay = ~1, MaxNWts = ~2086, \n",
+       "    trace = FALSE)\n",
+       "\n",
+       "Coefficients:\n",
+       "         (Intercept)     almond angelica         anise anise_seed       apple\n",
+       "indian    0.19723325  0.2409661        0 -5.004955e-05 -0.1657635 -0.05769734\n",
+       "japanese  0.13961959 -0.6262400        0 -1.169155e-04 -0.4893596 -0.08585717\n",
+       "korean    0.22377347 -0.1833485        0 -5.560395e-05 -0.2489401 -0.15657804\n",
+       "thai     -0.04336577 -0.6106258        0  4.903828e-04 -0.5782866  0.63451105\n",
+       "         apple_brandy     apricot armagnac   artemisia artichoke   asparagus\n",
+       "indian              0  0.37042636        0 -0.09122797         0 -0.27181970\n",
+       "japanese            0  0.28895643        0 -0.12651100         0  0.14054037\n",
+       "korean              0 -0.07981259        0  0.55756709         0 -0.66979948\n",
+       "thai                0 -0.33160904        0 -0.10725182         0 -0.02602152\n",
+       "             avocado       bacon baked_potato balm     banana     barley\n",
+       "indian   -0.46624197  0.16008055            0    0 -0.2838796  0.2230625\n",
+       "japanese  0.90341344  0.02932727            0    0 -0.4142787  2.0953906\n",
+       "korean   -0.06925382 -0.35804134            0    0 -0.2686963 -0.7233404\n",
+       "thai     -0.21473955 -0.75594439            0    0  0.6784880 -0.4363320\n",
+       "         bartlett_pear      basil        bay       bean         beech\n",
+       "indian               0 -0.7128756  0.1011587 -0.8777275 -0.0004380795\n",
+       "japanese             0  0.1288697  0.9425626 -0.2380748  0.3373437611\n",
+       "korean               0 -0.2445193 -0.4744318 -0.8957870 -0.0048784496\n",
+       "thai                 0  1.5365848  0.1333256  0.2196970 -0.0113078024\n",
+       "               beef beef_broth   beef_liver         beer        beet\n",
+       "indian   -0.7985278  0.2430186 -0.035598065 -0.002173738  0.01005813\n",
+       "japanese  0.2241875 -0.3653020 -0.139551027  0.128905553  0.04923911\n",
+       "korean    0.5366515 -0.6153237  0.213455197 -0.010828645  0.27325423\n",
+       "thai      0.1570012 -0.9364154 -0.008032213 -0.035063746 -0.28279823\n",
+       "         bell_pepper bergamot       berry bitter_orange black_bean\n",
+       "indian    0.49074330        0  0.58947607   0.191256164 -0.1945233\n",
+       "japanese  0.09074167        0 -0.25917977  -0.118915977 -0.3442400\n",
+       "korean   -0.57876763        0 -0.07874180  -0.007729435 -0.5220672\n",
+       "thai      0.92554006        0 -0.07210196  -0.002983296 -0.4614426\n",
+       "         black_currant black_mustard_seed_oil black_pepper black_raspberry\n",
+       "indian               0             0.38935801   -0.4453495               0\n",
+       "japanese             0            -0.05452887   -0.5440869               0\n",
+       "korean               0            -0.03929970    0.8025454               0\n",
+       "thai                 0            -0.21498372   -0.9854806               0\n",
+       "         black_sesame_seed  black_tea   blackberry blackberry_brandy\n",
+       "indian          -0.2759246  0.3079977  0.191256164                 0\n",
+       "japanese        -0.6101687 -0.1671913 -0.118915977                 0\n",
+       "korean           1.5197674 -0.3036261 -0.007729435                 0\n",
+       "thai            -0.1755656 -0.1487033 -0.002983296                 0\n",
+       "         blue_cheese    blueberry   bone_oil bourbon_whiskey      brandy\n",
+       "indian             0  0.216164294 -0.2276744               0  0.22427587\n",
+       "japanese           0 -0.119186087  0.3913019               0 -0.15595599\n",
+       "korean             0 -0.007821986  0.2854487               0 -0.02562342\n",
+       "thai               0 -0.004947048 -0.0253658               0 -0.05715244\n",
+       "\n",
+       "...\n",
+       "and 308 more lines."
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 1000
+    },
+    "id": "GMbdfVmTKkJI",
+    "outputId": "adf9ebdf-d69d-4a64-e9fd-e06e5322292e"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Вывод показывает коэффициенты, которые модель выучила во время обучения.\n",
+    "\n",
+    "### Оценка обученной модели\n",
+    "\n",
+    "Пришло время узнать, как модель справилась 📏, оценив её на тестовом наборе данных! Давайте начнем с прогнозов на тестовом наборе.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "tt2BfOxrKmcJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "source": [
+    "# Make predictions on the test set\n",
+    "results <- cuisines_test %>% select(cuisine) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test))\n",
+    "\n",
+    "# Print out results\n",
+    "results %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine .pred_class\n",
+       "1 indian  thai       \n",
+       "2 indian  indian     \n",
+       "3 indian  indian     \n",
+       "4 indian  indian     \n",
+       "5 indian  indian     "
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | .pred_class &lt;fct&gt; |\n",
+       "|---|---|\n",
+       "| indian | thai   |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "| indian | indian |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 2\n",
+       "\\begin{tabular}{ll}\n",
+       " cuisine & .pred\\_class\\\\\n",
+       " <fct> & <fct>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & thai  \\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\t indian & indian\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 2</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>.pred_class</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;fct&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>thai  </td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 248
+    },
+    "id": "CqtckvtsKqax",
+    "outputId": "e57fe557-6a68-4217-fe82-173328c5436d"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Отличная работа! В Tidymodels оценка производительности модели может быть выполнена с помощью [yardstick](https://yardstick.tidymodels.org/) - пакета, используемого для измерения эффективности моделей с помощью метрик производительности. Как мы делали в уроке по логистической регрессии, давайте начнем с вычисления матрицы ошибок.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "8w5N6XsBKss7"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "source": [
+    "# Confusion matrix for categorical data\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class)\n"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "          Truth\n",
+       "Prediction chinese indian japanese korean thai\n",
+       "  chinese       83      1        8     15   10\n",
+       "  indian         4    163        1      2    6\n",
+       "  japanese      21      5       73     25    1\n",
+       "  korean        15      0       11    191    0\n",
+       "  thai          10     11        3      7   70"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 133
+    },
+    "id": "YvODvsLkK0iG",
+    "outputId": "bb69da84-1266-47ad-b174-d43b88ca2988"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "При работе с несколькими классами обычно более удобно визуализировать это в виде тепловой карты, как это:\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "c0HfPL16Lr6U"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "source": [
+    "update_geom_defaults(geom = \"tile\", new = list(color = \"black\", alpha = 0.7))\n",
+    "# Visualize confusion matrix\n",
+    "results %>% \n",
+    "  conf_mat(cuisine, .pred_class) %>% \n",
+    "  autoplot(type = \"heatmap\")"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "plot without title"
+      ],
+      "image/png": "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"
+     },
+     "metadata": {
+      "image/png": {
+       "width": 420,
+       "height": 420
+      }
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 436
+    },
+    "id": "HsAtwukyLsvt",
+    "outputId": "3032a224-a2c8-4270-b4f2-7bb620317400"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Более тёмные квадраты на графике матрицы ошибок указывают на большое количество случаев, и, возможно, вы заметите диагональную линию из более тёмных квадратов, которая показывает случаи, когда предсказанная и фактическая метка совпадают.\n",
+    "\n",
+    "Теперь давайте рассчитаем сводные статистические данные для матрицы ошибок.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "oOJC87dkLwPr"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "source": [
+    "# Summary stats for confusion matrix\n",
+    "conf_mat(data = results, truth = cuisine, estimate = .pred_class) %>% \n",
+    "summary()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   .metric              .estimator .estimate\n",
+       "1  accuracy             multiclass 0.7880435\n",
+       "2  kap                  multiclass 0.7276583\n",
+       "3  sens                 macro      0.7780927\n",
+       "4  spec                 macro      0.9477598\n",
+       "5  ppv                  macro      0.7585583\n",
+       "6  npv                  macro      0.9460080\n",
+       "7  mcc                  multiclass 0.7292724\n",
+       "8  j_index              macro      0.7258524\n",
+       "9  bal_accuracy         macro      0.8629262\n",
+       "10 detection_prevalence macro      0.2000000\n",
+       "11 precision            macro      0.7585583\n",
+       "12 recall               macro      0.7780927\n",
+       "13 f_meas               macro      0.7641862"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 13 × 3\n",
+       "\n",
+       "| .metric &lt;chr&gt; | .estimator &lt;chr&gt; | .estimate &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|\n",
+       "| accuracy             | multiclass | 0.7880435 |\n",
+       "| kap                  | multiclass | 0.7276583 |\n",
+       "| sens                 | macro      | 0.7780927 |\n",
+       "| spec                 | macro      | 0.9477598 |\n",
+       "| ppv                  | macro      | 0.7585583 |\n",
+       "| npv                  | macro      | 0.9460080 |\n",
+       "| mcc                  | multiclass | 0.7292724 |\n",
+       "| j_index              | macro      | 0.7258524 |\n",
+       "| bal_accuracy         | macro      | 0.8629262 |\n",
+       "| detection_prevalence | macro      | 0.2000000 |\n",
+       "| precision            | macro      | 0.7585583 |\n",
+       "| recall               | macro      | 0.7780927 |\n",
+       "| f_meas               | macro      | 0.7641862 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 13 × 3\n",
+       "\\begin{tabular}{lll}\n",
+       " .metric & .estimator & .estimate\\\\\n",
+       " <chr> & <chr> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t accuracy             & multiclass & 0.7880435\\\\\n",
+       "\t kap                  & multiclass & 0.7276583\\\\\n",
+       "\t sens                 & macro      & 0.7780927\\\\\n",
+       "\t spec                 & macro      & 0.9477598\\\\\n",
+       "\t ppv                  & macro      & 0.7585583\\\\\n",
+       "\t npv                  & macro      & 0.9460080\\\\\n",
+       "\t mcc                  & multiclass & 0.7292724\\\\\n",
+       "\t j\\_index              & macro      & 0.7258524\\\\\n",
+       "\t bal\\_accuracy         & macro      & 0.8629262\\\\\n",
+       "\t detection\\_prevalence & macro      & 0.2000000\\\\\n",
+       "\t precision            & macro      & 0.7585583\\\\\n",
+       "\t recall               & macro      & 0.7780927\\\\\n",
+       "\t f\\_meas               & macro      & 0.7641862\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 13 × 3</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>.metric</th><th scope=col>.estimator</th><th scope=col>.estimate</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;chr&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>accuracy            </td><td>multiclass</td><td>0.7880435</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>kap                 </td><td>multiclass</td><td>0.7276583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>sens                </td><td>macro     </td><td>0.7780927</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>spec                </td><td>macro     </td><td>0.9477598</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>ppv                 </td><td>macro     </td><td>0.7585583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>npv                 </td><td>macro     </td><td>0.9460080</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>mcc                 </td><td>multiclass</td><td>0.7292724</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>j_index             </td><td>macro     </td><td>0.7258524</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>bal_accuracy        </td><td>macro     </td><td>0.8629262</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>detection_prevalence</td><td>macro     </td><td>0.2000000</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>precision           </td><td>macro     </td><td>0.7585583</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>recall              </td><td>macro     </td><td>0.7780927</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>f_meas              </td><td>macro     </td><td>0.7641862</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 494
+    },
+    "id": "OYqetUyzL5Wz",
+    "outputId": "6a84d65e-113d-4281-dfc1-16e8b70f37e6"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Если мы сосредоточимся на таких метриках, как точность, чувствительность, PPV, то для начала у нас всё не так уж плохо 🥳!\n",
+    "\n",
+    "## 4. Углубляемся\n",
+    "\n",
+    "Давайте зададим один тонкий вопрос: какие критерии используются, чтобы выбрать определённый тип кухни в качестве предсказанного результата?\n",
+    "\n",
+    "Итак, статистические алгоритмы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, основаны на `вероятности`; то есть то, что на самом деле предсказывает классификатор, — это распределение вероятностей по набору возможных исходов. Класс с наивысшей вероятностью затем выбирается как наиболее вероятный результат для данных наблюдений.\n",
+    "\n",
+    "Давайте посмотрим, как это работает, сделав как жёсткие предсказания классов, так и вероятностные.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "43t7vz8vMJtW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "source": [
+    "# Make hard class prediction and probabilities\n",
+    "results_prob <- cuisines_test %>%\n",
+    "  select(cuisine) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test)) %>% \n",
+    "  bind_cols(mr_fit %>% predict(new_data = cuisines_test, type = \"prob\"))\n",
+    "\n",
+    "# Print out results\n",
+    "results_prob %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine .pred_class .pred_chinese .pred_indian .pred_japanese .pred_korean\n",
+       "1 indian  thai        1.551259e-03  0.4587877    5.988039e-04   2.428503e-04\n",
+       "2 indian  indian      2.637133e-05  0.9999488    6.648651e-07   2.259993e-05\n",
+       "3 indian  indian      1.049433e-03  0.9909982    1.060937e-03   1.644947e-05\n",
+       "4 indian  indian      6.237482e-02  0.4763035    9.136702e-02   3.660913e-01\n",
+       "5 indian  indian      1.431745e-02  0.9418551    2.945239e-02   8.721782e-03\n",
+       "  .pred_thai  \n",
+       "1 5.388194e-01\n",
+       "2 1.577948e-06\n",
+       "3 6.874989e-03\n",
+       "4 3.863391e-03\n",
+       "5 5.653283e-03"
+      ],
+      "text/markdown": [
+       "\n",
+       "A tibble: 5 × 7\n",
+       "\n",
+       "| cuisine &lt;fct&gt; | .pred_class &lt;fct&gt; | .pred_chinese &lt;dbl&gt; | .pred_indian &lt;dbl&gt; | .pred_japanese &lt;dbl&gt; | .pred_korean &lt;dbl&gt; | .pred_thai &lt;dbl&gt; |\n",
+       "|---|---|---|---|---|---|---|\n",
+       "| indian | thai   | 1.551259e-03 | 0.4587877 | 5.988039e-04 | 2.428503e-04 | 5.388194e-01 |\n",
+       "| indian | indian | 2.637133e-05 | 0.9999488 | 6.648651e-07 | 2.259993e-05 | 1.577948e-06 |\n",
+       "| indian | indian | 1.049433e-03 | 0.9909982 | 1.060937e-03 | 1.644947e-05 | 6.874989e-03 |\n",
+       "| indian | indian | 6.237482e-02 | 0.4763035 | 9.136702e-02 | 3.660913e-01 | 3.863391e-03 |\n",
+       "| indian | indian | 1.431745e-02 | 0.9418551 | 2.945239e-02 | 8.721782e-03 | 5.653283e-03 |\n",
+       "\n"
+      ],
+      "text/latex": [
+       "A tibble: 5 × 7\n",
+       "\\begin{tabular}{lllllll}\n",
+       " cuisine & .pred\\_class & .pred\\_chinese & .pred\\_indian & .pred\\_japanese & .pred\\_korean & .pred\\_thai\\\\\n",
+       " <fct> & <fct> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl> & <dbl>\\\\\n",
+       "\\hline\n",
+       "\t indian & thai   & 1.551259e-03 & 0.4587877 & 5.988039e-04 & 2.428503e-04 & 5.388194e-01\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 2.637133e-05 & 0.9999488 & 6.648651e-07 & 2.259993e-05 & 1.577948e-06\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 1.049433e-03 & 0.9909982 & 1.060937e-03 & 1.644947e-05 & 6.874989e-03\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 6.237482e-02 & 0.4763035 & 9.136702e-02 & 3.660913e-01 & 3.863391e-03\\\\\n",
+       "\t indian & indian & 1.431745e-02 & 0.9418551 & 2.945239e-02 & 8.721782e-03 & 5.653283e-03\\\\\n",
+       "\\end{tabular}\n"
+      ],
+      "text/html": [
+       "<table class=\"dataframe\">\n",
+       "<caption>A tibble: 5 × 7</caption>\n",
+       "<thead>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>cuisine</th><th scope=col>.pred_class</th><th scope=col>.pred_chinese</th><th scope=col>.pred_indian</th><th scope=col>.pred_japanese</th><th scope=col>.pred_korean</th><th scope=col>.pred_thai</th></tr>\n",
+       "\t<tr><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;fct&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th><th scope=col>&lt;dbl&gt;</th></tr>\n",
+       "</thead>\n",
+       "<tbody>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>thai  </td><td>1.551259e-03</td><td>0.4587877</td><td>5.988039e-04</td><td>2.428503e-04</td><td>5.388194e-01</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>2.637133e-05</td><td>0.9999488</td><td>6.648651e-07</td><td>2.259993e-05</td><td>1.577948e-06</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>1.049433e-03</td><td>0.9909982</td><td>1.060937e-03</td><td>1.644947e-05</td><td>6.874989e-03</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>6.237482e-02</td><td>0.4763035</td><td>9.136702e-02</td><td>3.660913e-01</td><td>3.863391e-03</td></tr>\n",
+       "\t<tr><td>indian</td><td>indian</td><td>1.431745e-02</td><td>0.9418551</td><td>2.945239e-02</td><td>8.721782e-03</td><td>5.653283e-03</td></tr>\n",
+       "</tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {}
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 248
+    },
+    "id": "xdKNs-ZPMTJL",
+    "outputId": "68f6ac5a-725a-4eff-9ea6-481fef00e008"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "✅ Можете объяснить, почему модель уверена, что первое наблюдение относится к тайской кухне?\n",
+    "\n",
+    "## **🚀Задача**\n",
+    "\n",
+    "В этом уроке вы использовали очищенные данные для создания модели машинного обучения, которая может предсказывать национальную кухню на основе набора ингредиентов. Потратьте время, чтобы изучить [множество вариантов](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models), которые предоставляет Tidymodels для классификации данных, а также [другие способы](https://parsnip.tidymodels.org/articles/articles/Examples.html#multinom_reg-models) настройки многономиальной регрессии.\n",
+    "\n",
+    "#### СПАСИБО:\n",
+    "\n",
+    "[`Эллисон Хорст`](https://twitter.com/allison_horst/) за создание удивительных иллюстраций, которые делают R более доступным и увлекательным. Найдите больше иллюстраций в её [галерее](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n",
+    "\n",
+    "[Кэсси Бревью](https://www.twitter.com/cassieview) и [Джен Лупер](https://www.twitter.com/jenlooper) за создание оригинальной версии этого модуля на Python ♥️\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "Хотел бы добавить пару шуток, но я не понимаю каламбуры про еду 😅.\n",
+    "\n",
+    "<br>\n",
+    "\n",
+    "Приятного обучения,\n",
+    "\n",
+    "[Эрик](https://twitter.com/ericntay), Золотой студент-амбассадор Microsoft Learn.\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "2tWVHMeLMYdM"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..86cc53cee
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,279 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "import numpy as np"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Accuracy is 0.8181818181818182\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "lr = LogisticRegression(multi_class='ovr',solver='liblinear')\n",
+    "model = lr.fit(X_train, np.ravel(y_train))\n",
+    "\n",
+    "accuracy = model.score(X_test, y_test)\n",
+    "print (\"Accuracy is {}\".format(accuracy))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "ingredients: Index(['artemisia', 'black_pepper', 'mushroom', 'shiitake', 'soy_sauce',\n       'vegetable_oil'],\n      dtype='object')\ncuisine: korean\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# test an item\n",
+    "print(f'ingredients: {X_test.iloc[50][X_test.iloc[50]!=0].keys()}')\n",
+    "print(f'cuisine: {y_test.iloc[50]}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                 0\n",
+       "korean    0.392231\n",
+       "chinese   0.372872\n",
+       "japanese  0.218825\n",
+       "thai      0.013427\n",
+       "indian    0.002645"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>0</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>korean</th>\n      <td>0.392231</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>chinese</th>\n      <td>0.372872</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>japanese</th>\n      <td>0.218825</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>thai</th>\n      <td>0.013427</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>indian</th>\n      <td>0.002645</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#rehsape to 2d array and transpose\n",
+    "test= X_test.iloc[50].values.reshape(-1, 1).T\n",
+    "# predict with score\n",
+    "proba = model.predict_proba(test)\n",
+    "classes = model.classes_\n",
+    "# create df with classes and scores\n",
+    "resultdf = pd.DataFrame(data=proba, columns=classes)\n",
+    "\n",
+    "# create df to show results\n",
+    "topPrediction = resultdf.T.sort_values(by=[0], ascending = [False])\n",
+    "topPrediction.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n\n     chinese       0.75      0.73      0.74       223\n      indian       0.93      0.88      0.90       255\n    japanese       0.78      0.78      0.78       253\n      korean       0.87      0.86      0.86       236\n        thai       0.76      0.84      0.80       232\n\n    accuracy                           0.82      1199\n   macro avg       0.82      0.82      0.82      1199\nweighted avg       0.82      0.82      0.82      1199\n\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)\r\n",
+    "print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "9408506dd864f2b6e334c62f80c0cfcc",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:41:10+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/2-Classifiers-1/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md b/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md
new file mode 100644
index 000000000..aa0d8a009
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/README.md
@@ -0,0 +1,249 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "808a71076f76ae8f5458862a8edd9215",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:48:40+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Классификаторы кухонь 2
+
+Во втором уроке по классификации вы изучите дополнительные способы классификации числовых данных. Вы также узнаете о последствиях выбора одного классификатора вместо другого.
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/23/)
+
+### Предварительные знания
+
+Мы предполагаем, что вы завершили предыдущие уроки и у вас есть очищенный набор данных в папке `data` под названием _cleaned_cuisines.csv_ в корневой папке этого курса из 4 уроков.
+
+### Подготовка
+
+Мы загрузили ваш файл _notebook.ipynb_ с очищенным набором данных и разделили его на датафреймы X и y, готовые для процесса построения модели.
+
+## Карта классификации
+
+Ранее вы узнали о различных вариантах классификации данных, используя шпаргалку Microsoft. Scikit-learn предлагает похожую, но более детализированную шпаргалку, которая поможет вам сузить выбор оценщиков (другое название классификаторов):
+
+![Карта ML от Scikit-learn](../../../../translated_images/map.e963a6a51349425ab107b38f6c7307eb4c0d0c7ccdd2e81a5e1919292bab9ac7.ru.png)  
+> Совет: [посетите эту карту онлайн](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/) и следуйте по пути, чтобы изучить документацию.
+
+### План
+
+Эта карта очень полезна, когда вы хорошо понимаете свои данные, так как вы можете "пройти" по её путям к решению:
+
+- У нас есть >50 образцов
+- Мы хотим предсказать категорию
+- У нас есть размеченные данные
+- У нас меньше 100K образцов
+- ✨ Мы можем выбрать Linear SVC
+- Если это не сработает, так как у нас числовые данные:
+    - Мы можем попробовать ✨ KNeighbors Classifier  
+      - Если это не сработает, попробуйте ✨ SVC и ✨ Ensemble Classifiers
+
+Это очень полезный путь для следования.
+
+## Упражнение - разделите данные
+
+Следуя этому пути, начнем с импорта необходимых библиотек.
+
+1. Импортируйте нужные библиотеки:
+
+    ```python
+    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    from sklearn.svm import SVC
+    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
+    from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
+    import numpy as np
+    ```
+
+1. Разделите данные на обучающую и тестовую выборки:
+
+    ```python
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)
+    ```
+
+## Классификатор Linear SVC
+
+Support-Vector Clustering (SVC) является частью семейства методов машинного обучения Support-Vector Machines (SVM) (узнайте больше о них ниже). В этом методе вы можете выбрать 'ядро' для определения способа кластеризации меток. Параметр 'C' относится к 'регуляризации', которая регулирует влияние параметров. Ядро может быть одним из [нескольких](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC); здесь мы устанавливаем его как 'linear', чтобы использовать линейный SVC. По умолчанию вероятность установлена как 'false'; здесь мы устанавливаем её как 'true', чтобы получить оценки вероятности. Мы устанавливаем random state как '0', чтобы перемешать данные для получения вероятностей.
+
+### Упражнение - примените Linear SVC
+
+Начните с создания массива классификаторов. Вы будете постепенно добавлять в этот массив по мере тестирования.
+
+1. Начните с Linear SVC:
+
+    ```python
+    C = 10
+    # Create different classifiers.
+    classifiers = {
+        'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0)
+    }
+    ```
+
+2. Обучите вашу модель, используя Linear SVC, и выведите отчет:
+
+    ```python
+    n_classifiers = len(classifiers)
+    
+    for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):
+        classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train))
+    
+        y_pred = classifier.predict(X_test)
+        accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
+        print("Accuracy (train) for %s: %0.1f%% " % (name, accuracy * 100))
+        print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    Результат довольно хороший:
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for Linear SVC: 78.6% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.71      0.67      0.69       242
+          indian       0.88      0.86      0.87       234
+        japanese       0.79      0.74      0.76       254
+          korean       0.85      0.81      0.83       242
+            thai       0.71      0.86      0.78       227
+    
+        accuracy                           0.79      1199
+       macro avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    weighted avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    ```
+
+## Классификатор K-Neighbors
+
+K-Neighbors является частью семейства методов машинного обучения "соседи", которые могут использоваться как для контролируемого, так и для неконтролируемого обучения. В этом методе создается заранее определенное количество точек, и данные группируются вокруг этих точек таким образом, чтобы можно было предсказать обобщенные метки для данных.
+
+### Упражнение - примените классификатор K-Neighbors
+
+Предыдущий классификатор был хорош и хорошо работал с данными, но, возможно, мы можем добиться лучшей точности. Попробуйте классификатор K-Neighbors.
+
+1. Добавьте строку в ваш массив классификаторов (добавьте запятую после элемента Linear SVC):
+
+    ```python
+    'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C),
+    ```
+
+    Результат немного хуже:
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for KNN classifier: 73.8% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.64      0.67      0.66       242
+          indian       0.86      0.78      0.82       234
+        japanese       0.66      0.83      0.74       254
+          korean       0.94      0.58      0.72       242
+            thai       0.71      0.82      0.76       227
+    
+        accuracy                           0.74      1199
+       macro avg       0.76      0.74      0.74      1199
+    weighted avg       0.76      0.74      0.74      1199
+    ```
+
+    ✅ Узнайте больше о [K-Neighbors](https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html#neighbors)
+
+## Классификатор Support Vector
+
+Классификаторы Support Vector являются частью семейства методов машинного обучения [Support-Vector Machine](https://wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine), которые используются для задач классификации и регрессии. SVM "отображают обучающие примеры в точки в пространстве", чтобы максимизировать расстояние между двумя категориями. Последующие данные отображаются в это пространство, чтобы предсказать их категорию.
+
+### Упражнение - примените классификатор Support Vector
+
+Попробуем добиться немного лучшей точности с помощью классификатора Support Vector.
+
+1. Добавьте запятую после элемента K-Neighbors, а затем добавьте эту строку:
+
+    ```python
+    'SVC': SVC(),
+    ```
+
+    Результат очень хороший!
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for SVC: 83.2% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.79      0.74      0.76       242
+          indian       0.88      0.90      0.89       234
+        japanese       0.87      0.81      0.84       254
+          korean       0.91      0.82      0.86       242
+            thai       0.74      0.90      0.81       227
+    
+        accuracy                           0.83      1199
+       macro avg       0.84      0.83      0.83      1199
+    weighted avg       0.84      0.83      0.83      1199
+    ```
+
+    ✅ Узнайте больше о [Support-Vectors](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm)
+
+## Ансамблевые классификаторы
+
+Давайте пройдем путь до самого конца, даже если предыдущий тест был довольно хорош. Попробуем некоторые ансамблевые классификаторы, в частности Random Forest и AdaBoost:
+
+```python
+  'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100),
+  'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100)
+```
+
+Результат очень хороший, особенно для Random Forest:
+
+```output
+Accuracy (train) for RFST: 84.5% 
+              precision    recall  f1-score   support
+
+     chinese       0.80      0.77      0.78       242
+      indian       0.89      0.92      0.90       234
+    japanese       0.86      0.84      0.85       254
+      korean       0.88      0.83      0.85       242
+        thai       0.80      0.87      0.83       227
+
+    accuracy                           0.84      1199
+   macro avg       0.85      0.85      0.84      1199
+weighted avg       0.85      0.84      0.84      1199
+
+Accuracy (train) for ADA: 72.4% 
+              precision    recall  f1-score   support
+
+     chinese       0.64      0.49      0.56       242
+      indian       0.91      0.83      0.87       234
+    japanese       0.68      0.69      0.69       254
+      korean       0.73      0.79      0.76       242
+        thai       0.67      0.83      0.74       227
+
+    accuracy                           0.72      1199
+   macro avg       0.73      0.73      0.72      1199
+weighted avg       0.73      0.72      0.72      1199
+```
+
+✅ Узнайте больше о [Ансамблевых классификаторах](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html)
+
+Этот метод машинного обучения "объединяет предсказания нескольких базовых оценщиков", чтобы улучшить качество модели. В нашем примере мы использовали Random Trees и AdaBoost.
+
+- [Random Forest](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forest), метод усреднения, создает "лес" из "деревьев решений", наполненных случайностью, чтобы избежать переобучения. Параметр n_estimators задает количество деревьев.
+
+- [AdaBoost](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html) обучает классификатор на наборе данных, а затем обучает копии этого классификатора на том же наборе данных. Он фокусируется на весах неправильно классифицированных элементов и корректирует подгонку для следующего классификатора, чтобы исправить ошибки.
+
+---
+
+## 🚀Задача
+
+Каждый из этих методов имеет множество параметров, которые можно настроить. Изучите параметры по умолчанию для каждого метода и подумайте, что изменение этих параметров может означать для качества модели.
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/24/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+В этих уроках много терминологии, поэтому уделите минуту, чтобы изучить [этот список](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-77952-leestott) полезных терминов!
+
+## Задание 
+
+[Игра с параметрами](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md b/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..9ffdc0983
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "58dfdaf79fb73f7d34b22bdbacf57329",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:50:16+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Игра с параметрами
+
+## Инструкции
+
+Существует множество параметров, которые устанавливаются по умолчанию при работе с этими классификаторами. Intellisense в VS Code может помочь вам изучить их. Примените одну из техник классификации машинного обучения, рассмотренных в этом уроке, и переобучите модели, изменяя различные значения параметров. Создайте ноутбук, в котором объясните, почему некоторые изменения улучшают качество модели, а другие ухудшают его. Будьте подробны в своем ответе.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерий | Превосходно                                                                                                           | Удовлетворительно                                     | Требует улучшения            |
+| -------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | ----------------------------- |
+|          | Представлен ноутбук с полностью построенным классификатором, параметры изменены, а изменения объяснены в текстовых блоках | Представлен ноутбук частично или с недостаточным объяснением | Ноутбук содержит ошибки или недостатки |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb b/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..22227f8b3
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,163 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "15a83277036572e0773229b5f21c1e12",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:21+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md b/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..b150f082e
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:50:45+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb b/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..22e0b3976
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb
@@ -0,0 +1,650 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "lesson_12-R.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "ir",
+   "display_name": "R"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "R"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "fab50046ca413a38939d579f8432274f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:49:57+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12-R.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "jsFutf_ygqSx"
+   },
+   "source": [
+    "# Построить модель классификации: Вкусные азиатские и индийские кухни\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HD54bEefgtNO"
+   },
+   "source": [
+    "## Классификаторы кухни 2\n",
+    "\n",
+    "Во втором уроке по классификации мы изучим `дополнительные способы` классификации категориальных данных. Также мы разберем последствия выбора одного классификатора вместо другого.\n",
+    "\n",
+    "### [**Квиз перед лекцией**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/23/)\n",
+    "\n",
+    "### **Предварительные знания**\n",
+    "\n",
+    "Мы предполагаем, что вы завершили предыдущие уроки, так как будем использовать некоторые концепции, изученные ранее.\n",
+    "\n",
+    "Для этого урока нам понадобятся следующие пакеты:\n",
+    "\n",
+    "-   `tidyverse`: [tidyverse](https://www.tidyverse.org/) — это [коллекция пакетов для R](https://www.tidyverse.org/packages), разработанная для того, чтобы сделать работу с данными быстрее, проще и интереснее!\n",
+    "\n",
+    "-   `tidymodels`: [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) — это [фреймворк](https://www.tidymodels.org/packages/), представляющий собой коллекцию пакетов для моделирования и машинного обучения.\n",
+    "\n",
+    "-   `themis`: [пакет themis](https://themis.tidymodels.org/) предоставляет дополнительные шаги для работы с несбалансированными данными.\n",
+    "\n",
+    "Вы можете установить их следующим образом:\n",
+    "\n",
+    "`install.packages(c(\"tidyverse\", \"tidymodels\", \"kernlab\", \"themis\", \"ranger\", \"xgboost\", \"kknn\"))`\n",
+    "\n",
+    "Кроме того, приведенный ниже скрипт проверяет, установлены ли у вас необходимые пакеты для выполнения этого модуля, и устанавливает их, если они отсутствуют.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "vZ57IuUxgyQt"
+   },
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if (!require(\"pacman\"))install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load(tidyverse, tidymodels, themis, kernlab, ranger, xgboost, kknn)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "z22M-pj4g07x"
+   },
+   "source": [
+    "## **1. Карта классификации**\n",
+    "\n",
+    "В нашем [предыдущем уроке](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/4-Classification/2-Classifiers-1) мы пытались ответить на вопрос: как выбрать между несколькими моделями? Во многом это зависит от характеристик данных и типа задачи, которую мы хотим решить (например, классификация или регрессия).\n",
+    "\n",
+    "Ранее мы узнали о различных вариантах классификации данных, используя шпаргалку от Microsoft. Фреймворк машинного обучения Python, Scikit-learn, предлагает похожую, но более детализированную шпаргалку, которая может помочь сузить выбор оценщиков (другое название классификаторов):\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/map.png\"\n",
+    "   width=\"700\"/>\n",
+    "   <figcaption></figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "u1i3xRIVg7vG"
+   },
+   "source": [
+    "> Совет: [посетите эту карту онлайн](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/) и следуйте по пути, чтобы прочитать документацию.  \n",
+    ">  \n",
+    "> [Справочный сайт Tidymodels](https://www.tidymodels.org/find/parsnip/#models) также предоставляет отличную документацию о различных типах моделей.\n",
+    "\n",
+    "### **План** 🗺️\n",
+    "\n",
+    "Эта карта очень полезна, если вы хорошо понимаете свои данные, так как вы можете «пройтись» по её путям к решению:\n",
+    "\n",
+    "-   У нас есть >50 образцов\n",
+    "\n",
+    "-   Мы хотим предсказать категорию\n",
+    "\n",
+    "-   У нас есть размеченные данные\n",
+    "\n",
+    "-   У нас меньше 100K образцов\n",
+    "\n",
+    "-   ✨ Мы можем выбрать Linear SVC\n",
+    "\n",
+    "-   Если это не сработает, так как у нас числовые данные\n",
+    "\n",
+    "    -   Мы можем попробовать ✨ KNeighbors Classifier\n",
+    "\n",
+    "        -   Если это не сработает, попробуйте ✨ SVC и ✨ Ensemble Classifiers\n",
+    "\n",
+    "Это очень полезный маршрут для следования. А теперь давайте приступим к делу, используя [tidymodels](https://www.tidymodels.org/) — фреймворк для моделирования: это последовательная и гибкая коллекция пакетов R, разработанная для поощрения хорошей статистической практики 😊.\n",
+    "\n",
+    "## 2. Разделите данные и обработайте несбалансированный набор данных.\n",
+    "\n",
+    "Из наших предыдущих уроков мы узнали, что существует набор общих ингредиентов для разных кухонь. Также мы заметили, что распределение количества кухонь было довольно неравномерным.\n",
+    "\n",
+    "Мы справимся с этим следующим образом:\n",
+    "\n",
+    "-   Удалим самые распространённые ингредиенты, которые создают путаницу между различными кухнями, используя `dplyr::select()`.\n",
+    "\n",
+    "-   Используем `recipe`, который предварительно обрабатывает данные, чтобы подготовить их для моделирования, применяя алгоритм `over-sampling`.\n",
+    "\n",
+    "Мы уже рассматривали это в предыдущем уроке, так что это должно быть легко 🥳!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "6tj_rN00hClA"
+   },
+   "source": [
+    "# Load the core Tidyverse and Tidymodels packages\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "library(tidymodels)\n",
+    "\n",
+    "# Load the original cuisines data\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/4-Classification/data/cuisines.csv\")\n",
+    "\n",
+    "# Drop id column, rice, garlic and ginger from our original data set\n",
+    "df_select <- df %>% \n",
+    "  select(-c(1, rice, garlic, ginger)) %>%\n",
+    "  # Encode cuisine column as categorical\n",
+    "  mutate(cuisine = factor(cuisine))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create data split specification\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "cuisines_split <- initial_split(data = df_select,\n",
+    "                                strata = cuisine,\n",
+    "                                prop = 0.7)\n",
+    "\n",
+    "# Extract the data in each split\n",
+    "cuisines_train <- training(cuisines_split)\n",
+    "cuisines_test <- testing(cuisines_split)\n",
+    "\n",
+    "# Display distribution of cuisines in the training set\n",
+    "cuisines_train %>% \n",
+    "  count(cuisine) %>% \n",
+    "  arrange(desc(n))"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zFin5yw3hHb1"
+   },
+   "source": [
+    "### Работа с несбалансированными данными\n",
+    "\n",
+    "Несбалансированные данные часто негативно влияют на производительность модели. Многие модели работают лучше всего, когда количество наблюдений равно, и поэтому испытывают трудности с обработкой несбалансированных данных.\n",
+    "\n",
+    "Существует два основных способа работы с несбалансированными наборами данных:\n",
+    "\n",
+    "-   добавление наблюдений к меньшинству: `Over-sampling`, например, с использованием алгоритма SMOTE, который синтетически генерирует новые примеры для меньшинства, используя ближайших соседей этих случаев.\n",
+    "\n",
+    "-   удаление наблюдений из большинства: `Under-sampling`\n",
+    "\n",
+    "В нашем предыдущем уроке мы продемонстрировали, как работать с несбалансированными наборами данных, используя `recipe`. Recipe можно рассматривать как план действий, описывающий, какие шаги следует применить к набору данных, чтобы подготовить его к анализу. В нашем случае мы хотим добиться равномерного распределения количества наших кухонь в `обучающем наборе`. Давайте приступим.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "cRzTnHolhLWd"
+   },
+   "source": [
+    "# Load themis package for dealing with imbalanced data\n",
+    "library(themis)\n",
+    "\n",
+    "# Create a recipe for preprocessing training data\n",
+    "cuisines_recipe <- recipe(cuisine ~ ., data = cuisines_train) %>%\n",
+    "  step_smote(cuisine) \n",
+    "\n",
+    "# Print recipe\n",
+    "cuisines_recipe"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "KxOQ2ORhhO81"
+   },
+   "source": [
+    "Теперь мы готовы обучать модели 👩‍💻👨‍💻!\n",
+    "\n",
+    "## 3. За пределами моделей мультиномиальной регрессии\n",
+    "\n",
+    "В нашем предыдущем уроке мы рассмотрели модели мультиномиальной регрессии. Давайте изучим более гибкие модели для классификации.\n",
+    "\n",
+    "### Машины опорных векторов\n",
+    "\n",
+    "В контексте классификации `Машины опорных векторов` — это метод машинного обучения, который пытается найти *гиперплоскость*, которая \"лучше всего\" разделяет классы. Давайте рассмотрим простой пример:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/svm.png\"\n",
+    "   width=\"300\"/>\n",
+    "   <figcaption>https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=22877598</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "C4Wsd0vZhXYu"
+   },
+   "source": [
+    "H1~ не разделяет классы. H2~ разделяет, но только с небольшим отступом. H3~ разделяет с максимальным отступом.\n",
+    "\n",
+    "#### Линейный классификатор опорных векторов\n",
+    "\n",
+    "Кластеризация с использованием опорных векторов (SVC) является частью семейства методов машинного обучения, основанных на опорных векторах. В SVC гиперплоскость выбирается таким образом, чтобы правильно разделить `большинство` обучающих наблюдений, но `может ошибочно классифицировать` некоторые из них. Позволяя некоторым точкам находиться на неправильной стороне, SVM становится более устойчивым к выбросам, что улучшает обобщение на новых данных. Параметр, регулирующий это нарушение, называется `cost` и имеет значение по умолчанию 1 (см. `help(\"svm_poly\")`).\n",
+    "\n",
+    "Давайте создадим линейный SVC, установив `degree = 1` в полиномиальной модели SVM.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "vJpp6nuChlBz"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a linear SVC specification\n",
+    "svc_linear_spec <- svm_poly(degree = 1) %>% \n",
+    "  set_engine(\"kernlab\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle specification and recipe into a worklow\n",
+    "svc_linear_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(svc_linear_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Print out workflow\n",
+    "svc_linear_wf"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "rDs8cWNkhoqu"
+   },
+   "source": [
+    "Теперь, когда мы зафиксировали шаги предварительной обработки и спецификацию модели в *workflow*, мы можем приступить к обучению линейного SVC и одновременно оценить результаты. Для оценки производительности давайте создадим набор метрик, который будет учитывать: `accuracy` (точность), `sensitivity` (чувствительность), `Positive Predicted Value` (положительное прогностическое значение) и `F Measure` (F-мера).\n",
+    "\n",
+    "> `augment()` добавит столбец(ы) с предсказаниями к предоставленным данным.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "81wiqcwuhrnq"
+   },
+   "source": [
+    "# Train a linear SVC model\n",
+    "svc_linear_fit <- svc_linear_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "# Create a metric set\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, sens, accuracy, f_meas)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "svc_linear_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "0UFQvHf-huo3"
+   },
+   "source": [
+    "#### Машина опорных векторов\n",
+    "\n",
+    "Машина опорных векторов (SVM) является расширением классификатора опорных векторов, позволяющим учитывать нелинейную границу между классами. По сути, SVM использует *трюк с ядром* для увеличения пространства признаков, чтобы адаптироваться к нелинейным взаимосвязям между классами. Одной из популярных и чрезвычайно гибких функций ядра, используемых в SVM, является *радиальная базисная функция*. Давайте посмотрим, как она справится с нашими данными.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "-KX4S8mzhzmp"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "\n",
+    "# Make an RBF SVM specification\n",
+    "svm_rbf_spec <- svm_rbf() %>% \n",
+    "  set_engine(\"kernlab\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle specification and recipe into a worklow\n",
+    "svm_rbf_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(svm_rbf_spec)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Train an RBF model\n",
+    "svm_rbf_fit <- svm_rbf_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "svm_rbf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "QBFSa7WSh4HQ"
+   },
+   "source": [
+    "Намного лучше 🤩!\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Пожалуйста, ознакомьтесь:\n",
+    ">\n",
+    "> -   [*Support Vector Machines*](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/svm.html), Практическое машинное обучение с использованием R\n",
+    ">\n",
+    "> -   [*Support Vector Machines*](https://www.statlearning.com/), Введение в статистическое обучение с приложениями на R\n",
+    ">\n",
+    "> для дополнительного чтения.\n",
+    "\n",
+    "### Классификаторы ближайших соседей\n",
+    "\n",
+    "Алгоритм *K*-ближайших соседей (KNN) предсказывает каждое наблюдение на основе его *сходства* с другими наблюдениями.\n",
+    "\n",
+    "Давайте применим его к нашим данным.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "k4BxxBcdh9Ka"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a KNN specification\n",
+    "knn_spec <- nearest_neighbor() %>% \n",
+    "  set_engine(\"kknn\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "knn_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(knn_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a boosted tree model\n",
+    "knn_wf_fit <- knn_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "knn_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HaegQseriAcj"
+   },
+   "source": [
+    "Кажется, что эта модель работает не очень хорошо. Вероятно, изменение аргументов модели (см. `help(\"nearest_neighbor\")`) улучшит её производительность. Обязательно попробуйте это сделать.\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Пожалуйста, ознакомьтесь:\n",
+    ">\n",
+    "> -   [Hands-on Machine Learning with R](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [An Introduction to Statistical Learning with Applications in R](https://www.statlearning.com/)\n",
+    ">\n",
+    "> чтобы узнать больше о классификаторах *K*-ближайших соседей.\n",
+    "\n",
+    "### Ансамблевые классификаторы\n",
+    "\n",
+    "Ансамблевые алгоритмы работают, объединяя несколько базовых оценок для создания оптимальной модели, используя один из подходов:\n",
+    "\n",
+    "`bagging`: применение *усредняющей функции* к набору базовых моделей\n",
+    "\n",
+    "`boosting`: построение последовательности моделей, которые дополняют друг друга для улучшения предсказательной производительности.\n",
+    "\n",
+    "Давайте начнем с модели случайного леса (Random Forest), которая создает большое количество деревьев решений, а затем применяет усредняющую функцию для получения более качественной общей модели.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "49DPoVs6iK1M"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a random forest specification\n",
+    "rf_spec <- rand_forest() %>% \n",
+    "  set_engine(\"ranger\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "rf_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(rf_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a random forest model\n",
+    "rf_wf_fit <- rf_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "rf_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "RGVYwC_aiUWc"
+   },
+   "source": [
+    "Отличная работа 👏!\n",
+    "\n",
+    "Давайте также поэкспериментируем с моделью Boosted Tree.\n",
+    "\n",
+    "Boosted Tree определяет ансамблевый метод, который создает серию последовательных деревьев решений, где каждое дерево зависит от результатов предыдущих деревьев, пытаясь постепенно уменьшить ошибку. Этот метод фокусируется на весах неправильно классифицированных элементов и корректирует подгонку для следующего классификатора, чтобы исправить ошибки.\n",
+    "\n",
+    "Существует несколько способов подгонки этой модели (см. `help(\"boost_tree\")`). В этом примере мы будем подгонять Boosted Trees с использованием движка `xgboost`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Py1YWo-micWs"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a boosted tree specification\n",
+    "boost_spec <- boost_tree(trees = 200) %>% \n",
+    "  set_engine(\"xgboost\") %>% \n",
+    "  set_mode(\"classification\")\n",
+    "\n",
+    "# Bundle recipe and model specification into a workflow\n",
+    "boost_wf <- workflow() %>% \n",
+    "  add_recipe(cuisines_recipe) %>% \n",
+    "  add_model(boost_spec)\n",
+    "\n",
+    "# Train a boosted tree model\n",
+    "boost_wf_fit <- boost_wf %>% \n",
+    "  fit(data = cuisines_train)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Make predictions and Evaluate model performance\n",
+    "boost_wf_fit %>% \n",
+    "  augment(new_data = cuisines_test) %>% \n",
+    "  eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class)"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zNQnbuejigZM"
+   },
+   "source": [
+    "> ✅ Пожалуйста, ознакомьтесь:\n",
+    ">\n",
+    "> -   [Machine Learning for Social Scientists](https://cimentadaj.github.io/ml_socsci/tree-based-methods.html#random-forests)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [Hands-on Machine Learning with R](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   [An Introduction to Statistical Learning with Applications in R](https://www.statlearning.com/)\n",
+    ">\n",
+    "> -   <https://algotech.netlify.app/blog/xgboost/> - Рассматривается модель AdaBoost, которая является хорошей альтернативой xgboost.\n",
+    ">\n",
+    "> чтобы узнать больше о ансамблевых классификаторах.\n",
+    "\n",
+    "## 4. Дополнительно - сравнение нескольких моделей\n",
+    "\n",
+    "Мы обучили довольно много моделей в этой лабораторной работе 🙌. Создание множества рабочих процессов с различными наборами препроцессоров и/или спецификаций моделей, а затем расчет метрик производительности по одной может стать утомительным или обременительным.\n",
+    "\n",
+    "Давайте посмотрим, сможем ли мы решить эту задачу, создав функцию, которая обучает список рабочих процессов на обучающем наборе, а затем возвращает метрики производительности на основе тестового набора. Мы будем использовать `map()` и `map_dfr()` из пакета [purrr](https://purrr.tidyverse.org/), чтобы применять функции к каждому элементу списка.\n",
+    "\n",
+    "> Функции [`map()`](https://purrr.tidyverse.org/reference/map.html) позволяют заменить множество циклов for на код, который более лаконичен и легче читается. Лучшее место для изучения функций [`map()`](https://purrr.tidyverse.org/reference/map.html) — это [глава об итерациях](http://r4ds.had.co.nz/iteration.html) в книге \"R for Data Science\".\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Qzb7LyZnimd2"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "\n",
+    "# Create a metric set\n",
+    "eval_metrics <- metric_set(ppv, sens, accuracy, f_meas)\n",
+    "\n",
+    "# Define a function that returns performance metrics\n",
+    "compare_models <- function(workflow_list, train_set, test_set){\n",
+    "  \n",
+    "  suppressWarnings(\n",
+    "    # Fit each model to the train_set\n",
+    "    map(workflow_list, fit, data = train_set) %>% \n",
+    "    # Make predictions on the test set\n",
+    "      map_dfr(augment, new_data = test_set, .id = \"model\") %>%\n",
+    "    # Select desired columns\n",
+    "      select(model, cuisine, .pred_class) %>% \n",
+    "    # Evaluate model performance\n",
+    "      group_by(model) %>% \n",
+    "      eval_metrics(truth = cuisine, estimate = .pred_class) %>% \n",
+    "      ungroup()\n",
+    "  )\n",
+    "  \n",
+    "} # End of function"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Fwa712sNisDA"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "3i4VJOi2iu-a"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a list of workflows\n",
+    "workflow_list <- list(\n",
+    "  \"svc\" = svc_linear_wf,\n",
+    "  \"svm\" = svm_rbf_wf,\n",
+    "  \"knn\" = knn_wf,\n",
+    "  \"random_forest\" = rf_wf,\n",
+    "  \"xgboost\" = boost_wf)\n",
+    "\n",
+    "# Call the function\n",
+    "set.seed(2056)\n",
+    "perf_metrics <- compare_models(workflow_list = workflow_list, train_set = cuisines_train, test_set = cuisines_test)\n",
+    "\n",
+    "# Print out performance metrics\n",
+    "perf_metrics %>% \n",
+    "  group_by(.metric) %>% \n",
+    "  arrange(desc(.estimate)) %>% \n",
+    "  slice_head(n=7)\n",
+    "\n",
+    "# Compare accuracy\n",
+    "perf_metrics %>% \n",
+    "  filter(.metric == \"accuracy\") %>% \n",
+    "  arrange(desc(.estimate))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "KuWK_lEli4nW"
+   },
+   "source": [
+    "[**workflowset**](https://workflowsets.tidymodels.org/) пакет позволяет пользователям создавать и легко подбирать большое количество моделей, но в основном предназначен для работы с методами повторной выборки, такими как `кросс-валидация`, подход, который мы еще не рассматривали.\n",
+    "\n",
+    "## **🚀Задача**\n",
+    "\n",
+    "Каждая из этих техник имеет множество параметров, которые можно настроить, например, `cost` в SVM, `neighbors` в KNN, `mtry` (случайно выбранные предикторы) в Random Forest.\n",
+    "\n",
+    "Изучите параметры по умолчанию для каждой из них и подумайте, что изменение этих параметров может означать для качества модели.\n",
+    "\n",
+    "Чтобы узнать больше о конкретной модели и ее параметрах, используйте: `help(\"model\")`, например, `help(\"rand_forest\")`.\n",
+    "\n",
+    "> На практике мы обычно *оцениваем* *лучшие значения* для этих параметров, обучая множество моделей на `смоделированном наборе данных` и измеряя, насколько хорошо эти модели работают. Этот процесс называется **тюнингом**.\n",
+    "\n",
+    "### [**Викторина после лекции**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/24/)\n",
+    "\n",
+    "### **Обзор и самостоятельное изучение**\n",
+    "\n",
+    "В этих уроках много терминологии, поэтому уделите минуту, чтобы просмотреть [этот список](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-77952-leestott) полезных терминов!\n",
+    "\n",
+    "#### СПАСИБО:\n",
+    "\n",
+    "[`Эллисон Хорст`](https://twitter.com/allison_horst/) за создание потрясающих иллюстраций, которые делают R более доступным и увлекательным. Найдите больше иллюстраций в ее [галерее](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n",
+    "\n",
+    "[Кэсси Бревью](https://www.twitter.com/cassieview) и [Джен Лупер](https://www.twitter.com/jenlooper) за создание оригинальной версии этого модуля на Python ♥️\n",
+    "\n",
+    "Приятного обучения,\n",
+    "\n",
+    "[Эрик](https://twitter.com/ericntay), Золотой Студенческий Посол Microsoft Learn.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"569\"/>\n",
+    "   <figcaption>Иллюстрация от @allison_horst</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..f1192d3ed
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,302 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "cuisines_df = pd.read_csv(\"../../data/cleaned_cuisines.csv\")\n",
+    "cuisines_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0    indian\n",
+       "1    indian\n",
+       "2    indian\n",
+       "3    indian\n",
+       "4    indian\n",
+       "Name: cuisine, dtype: object"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 2
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_label_df = cuisines_df['cuisine']\n",
+    "cuisines_label_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cuisines_feature_df = cuisines_df.drop(['Unnamed: 0', 'cuisine'], axis=1)\n",
+    "cuisines_feature_df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Попробуйте разные классификаторы\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier\n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier\n",
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve\n",
+    "import numpy as np"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\n",
+    "C = 10\n",
+    "# Create different classifiers.\n",
+    "classifiers = {\n",
+    "    'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0),\n",
+    "    'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C),\n",
+    "    'SVC': SVC(),\n",
+    "    'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100),\n",
+    "    'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100)\n",
+    "    \n",
+    "}\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Accuracy (train) for Linear SVC: 76.4% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.64      0.66      0.65       242\n",
+      "      indian       0.91      0.86      0.89       236\n",
+      "    japanese       0.72      0.73      0.73       245\n",
+      "      korean       0.83      0.75      0.79       234\n",
+      "        thai       0.75      0.82      0.78       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.76      1199\n",
+      "   macro avg       0.77      0.76      0.77      1199\n",
+      "weighted avg       0.77      0.76      0.77      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for KNN classifier: 70.7% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.65      0.63      0.64       242\n",
+      "      indian       0.84      0.81      0.82       236\n",
+      "    japanese       0.60      0.81      0.69       245\n",
+      "      korean       0.89      0.53      0.67       234\n",
+      "        thai       0.69      0.75      0.72       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.71      1199\n",
+      "   macro avg       0.73      0.71      0.71      1199\n",
+      "weighted avg       0.73      0.71      0.71      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for SVC: 80.1% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.71      0.69      0.70       242\n",
+      "      indian       0.92      0.92      0.92       236\n",
+      "    japanese       0.77      0.78      0.77       245\n",
+      "      korean       0.87      0.77      0.82       234\n",
+      "        thai       0.75      0.86      0.80       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.80      1199\n",
+      "   macro avg       0.80      0.80      0.80      1199\n",
+      "weighted avg       0.80      0.80      0.80      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for RFST: 82.8% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.80      0.75      0.77       242\n",
+      "      indian       0.90      0.91      0.90       236\n",
+      "    japanese       0.82      0.78      0.80       245\n",
+      "      korean       0.85      0.82      0.83       234\n",
+      "        thai       0.78      0.89      0.83       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.83      1199\n",
+      "   macro avg       0.83      0.83      0.83      1199\n",
+      "weighted avg       0.83      0.83      0.83      1199\n",
+      "\n",
+      "Accuracy (train) for ADA: 71.1% \n",
+      "              precision    recall  f1-score   support\n",
+      "\n",
+      "     chinese       0.60      0.57      0.58       242\n",
+      "      indian       0.87      0.84      0.86       236\n",
+      "    japanese       0.71      0.60      0.65       245\n",
+      "      korean       0.68      0.78      0.72       234\n",
+      "        thai       0.70      0.78      0.74       242\n",
+      "\n",
+      "    accuracy                           0.71      1199\n",
+      "   macro avg       0.71      0.71      0.71      1199\n",
+      "weighted avg       0.71      0.71      0.71      1199\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "n_classifiers = len(classifiers)\n",
+    "\n",
+    "for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):\n",
+    "    classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train))\n",
+    "\n",
+    "    y_pred = classifier.predict(X_test)\n",
+    "    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)\n",
+    "    print(\"Accuracy (train) for %s: %0.1f%% \" % (name, accuracy * 100))\n",
+    "    print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "7ea2b714669c823a596d986ba2d5739f",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:40+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/3-Classifiers-2/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/4-Applied/README.md b/translations/ru/4-Classification/4-Applied/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9229e5cac
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/4-Applied/README.md
@@ -0,0 +1,329 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ad2cf19d7490247558d20a6a59650d13",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:45:37+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/4-Applied/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Создание веб-приложения для рекомендаций по кухне
+
+В этом уроке вы создадите модель классификации, используя некоторые из техник, изученных в предыдущих уроках, а также вкусный набор данных о кухнях, который использовался на протяжении всей серии. Кроме того, вы создадите небольшое веб-приложение для использования сохраненной модели, используя веб-рантайм Onnx.
+
+Одно из самых полезных практических применений машинного обучения — это создание систем рекомендаций, и сегодня вы можете сделать первый шаг в этом направлении!
+
+[![Презентация веб-приложения](https://img.youtube.com/vi/17wdM9AHMfg/0.jpg)](https://youtu.be/17wdM9AHMfg "Applied ML")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео: Джен Лупер создает веб-приложение, используя классифицированные данные о кухнях.
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/25/)
+
+В этом уроке вы узнаете:
+
+- Как создать модель и сохранить ее в формате Onnx
+- Как использовать Netron для анализа модели
+- Как использовать вашу модель в веб-приложении для выполнения предсказаний
+
+## Создание модели
+
+Создание прикладных систем машинного обучения — важная часть использования этих технологий в бизнесе. Вы можете использовать модели в своих веб-приложениях (а значит, использовать их в офлайн-режиме, если это необходимо) с помощью Onnx.
+
+В [предыдущем уроке](../../3-Web-App/1-Web-App/README.md) вы создали модель регрессии на основе данных о наблюдениях НЛО, "запаковали" ее и использовали в приложении Flask. Хотя эта архитектура очень полезна, это полнофункциональное приложение на Python, а ваши требования могут включать использование JavaScript-приложения.
+
+В этом уроке вы создадите базовую систему на JavaScript для выполнения предсказаний. Но сначала вам нужно обучить модель и преобразовать ее для использования с Onnx.
+
+## Упражнение — обучение модели классификации
+
+Сначала обучите модель классификации, используя очищенный набор данных о кухнях, который мы использовали ранее.
+
+1. Начните с импорта полезных библиотек:
+
+    ```python
+    !pip install skl2onnx
+    import pandas as pd 
+    ```
+
+    Вам понадобится '[skl2onnx](https://onnx.ai/sklearn-onnx/)', чтобы помочь преобразовать вашу модель Scikit-learn в формат Onnx.
+
+1. Затем работайте с данными так же, как вы делали в предыдущих уроках, считывая CSV-файл с помощью `read_csv()`:
+
+    ```python
+    data = pd.read_csv('../data/cleaned_cuisines.csv')
+    data.head()
+    ```
+
+1. Удалите первые два ненужных столбца и сохраните оставшиеся данные как 'X':
+
+    ```python
+    X = data.iloc[:,2:]
+    X.head()
+    ```
+
+1. Сохраните метки как 'y':
+
+    ```python
+    y = data[['cuisine']]
+    y.head()
+    
+    ```
+
+### Начало процесса обучения
+
+Мы будем использовать библиотеку 'SVC', которая обеспечивает хорошую точность.
+
+1. Импортируйте соответствующие библиотеки из Scikit-learn:
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    from sklearn.svm import SVC
+    from sklearn.model_selection import cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report
+    ```
+
+1. Разделите данные на обучающую и тестовую выборки:
+
+    ```python
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)
+    ```
+
+1. Создайте модель классификации SVC, как вы делали в предыдущем уроке:
+
+    ```python
+    model = SVC(kernel='linear', C=10, probability=True,random_state=0)
+    model.fit(X_train,y_train.values.ravel())
+    ```
+
+1. Теперь протестируйте вашу модель, вызвав `predict()`:
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    ```
+
+1. Выведите отчет о классификации, чтобы проверить качество модели:
+
+    ```python
+    print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    Как мы видели ранее, точность хорошая:
+
+    ```output
+                    precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.72      0.69      0.70       257
+          indian       0.91      0.87      0.89       243
+        japanese       0.79      0.77      0.78       239
+          korean       0.83      0.79      0.81       236
+            thai       0.72      0.84      0.78       224
+    
+        accuracy                           0.79      1199
+       macro avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    weighted avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    ```
+
+### Преобразование модели в Onnx
+
+Убедитесь, что преобразование выполнено с правильным числом тензоров. В этом наборе данных указано 380 ингредиентов, поэтому вам нужно указать это число в `FloatTensorType`:
+
+1. Преобразуйте, используя число тензоров 380.
+
+    ```python
+    from skl2onnx import convert_sklearn
+    from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
+    
+    initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 380]))]
+    options = {id(model): {'nocl': True, 'zipmap': False}}
+    ```
+
+1. Создайте файл **model.onnx** и сохраните его:
+
+    ```python
+    onx = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type, options=options)
+    with open("./model.onnx", "wb") as f:
+        f.write(onx.SerializeToString())
+    ```
+
+    > Обратите внимание, что вы можете передать [опции](https://onnx.ai/sklearn-onnx/parameterized.html) в вашем скрипте преобразования. В данном случае мы установили 'nocl' в True и 'zipmap' в False. Поскольку это модель классификации, у вас есть возможность удалить ZipMap, который создает список словарей (необязательно). `nocl` относится к включению информации о классах в модель. Уменьшите размер вашей модели, установив `nocl` в 'True'.
+
+Запуск всего ноутбука теперь создаст модель Onnx и сохранит ее в этой папке.
+
+## Просмотр модели
+
+Модели Onnx не очень удобно просматривать в Visual Studio Code, но есть очень хорошее бесплатное программное обеспечение, которое многие исследователи используют для визуализации модели, чтобы убедиться, что она правильно построена. Скачайте [Netron](https://github.com/lutzroeder/Netron) и откройте файл model.onnx. Вы увидите визуализацию вашей простой модели с ее 380 входами и классификатором:
+
+![Визуализация Netron](../../../../translated_images/netron.a05f39410211915e0f95e2c0e8b88f41e7d13d725faf660188f3802ba5c9e831.ru.png)
+
+Netron — полезный инструмент для просмотра моделей.
+
+Теперь вы готовы использовать эту модель в веб-приложении. Давайте создадим приложение, которое будет полезно, когда вы заглянете в свой холодильник и попробуете определить, какие комбинации оставшихся ингредиентов можно использовать для приготовления блюда определенной кухни, как это определено вашей моделью.
+
+## Создание веб-приложения для рекомендаций
+
+Вы можете использовать вашу модель непосредственно в веб-приложении. Эта архитектура также позволяет запускать его локально и даже офлайн, если это необходимо. Начните с создания файла `index.html` в той же папке, где вы сохранили файл `model.onnx`.
+
+1. В этом файле _index.html_ добавьте следующий разметку:
+
+    ```html
+    <!DOCTYPE html>
+    <html>
+        <header>
+            <title>Cuisine Matcher</title>
+        </header>
+        <body>
+            ...
+        </body>
+    </html>
+    ```
+
+1. Теперь, работая внутри тегов `body`, добавьте немного разметки для отображения списка чекбоксов, отражающих некоторые ингредиенты:
+
+    ```html
+    <h1>Check your refrigerator. What can you create?</h1>
+            <div id="wrapper">
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="4" class="checkbox">
+                    <label>apple</label>
+                </div>
+            
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="247" class="checkbox">
+                    <label>pear</label>
+                </div>
+            
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="77" class="checkbox">
+                    <label>cherry</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="126" class="checkbox">
+                    <label>fenugreek</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="302" class="checkbox">
+                    <label>sake</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="327" class="checkbox">
+                    <label>soy sauce</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="112" class="checkbox">
+                    <label>cumin</label>
+                </div>
+            </div>
+            <div style="padding-top:10px">
+                <button onClick="startInference()">What kind of cuisine can you make?</button>
+            </div> 
+    ```
+
+    Обратите внимание, что каждому чекбоксу присвоено значение. Это значение отражает индекс, где ингредиент находится в наборе данных. Например, яблоко в этом алфавитном списке занимает пятую колонку, поэтому его значение — '4', так как мы начинаем считать с 0. Вы можете обратиться к [таблице ингредиентов](../../../../4-Classification/data/ingredient_indexes.csv), чтобы узнать индекс конкретного ингредиента.
+
+    Продолжая работу в файле index.html, добавьте блок скрипта, где модель вызывается после закрывающего тега `</div>`.
+
+1. Сначала импортируйте [Onnx Runtime](https://www.onnxruntime.ai/):
+
+    ```html
+    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/onnxruntime-web@1.9.0/dist/ort.min.js"></script> 
+    ```
+
+    > Onnx Runtime используется для запуска моделей Onnx на широком спектре аппаратных платформ, включая оптимизации и API для использования.
+
+1. Как только Runtime установлен, вы можете его вызвать:
+
+    ```html
+    <script>
+        const ingredients = Array(380).fill(0);
+        
+        const checks = [...document.querySelectorAll('.checkbox')];
+        
+        checks.forEach(check => {
+            check.addEventListener('change', function() {
+                // toggle the state of the ingredient
+                // based on the checkbox's value (1 or 0)
+                ingredients[check.value] = check.checked ? 1 : 0;
+            });
+        });
+
+        function testCheckboxes() {
+            // validate if at least one checkbox is checked
+            return checks.some(check => check.checked);
+        }
+
+        async function startInference() {
+
+            let atLeastOneChecked = testCheckboxes()
+
+            if (!atLeastOneChecked) {
+                alert('Please select at least one ingredient.');
+                return;
+            }
+            try {
+                // create a new session and load the model.
+                
+                const session = await ort.InferenceSession.create('./model.onnx');
+
+                const input = new ort.Tensor(new Float32Array(ingredients), [1, 380]);
+                const feeds = { float_input: input };
+
+                // feed inputs and run
+                const results = await session.run(feeds);
+
+                // read from results
+                alert('You can enjoy ' + results.label.data[0] + ' cuisine today!')
+
+            } catch (e) {
+                console.log(`failed to inference ONNX model`);
+                console.error(e);
+            }
+        }
+               
+    </script>
+    ```
+
+В этом коде происходит несколько вещей:
+
+1. Вы создали массив из 380 возможных значений (1 или 0), которые будут установлены и отправлены в модель для предсказания, в зависимости от того, отмечен ли чекбокс ингредиента.
+2. Вы создали массив чекбоксов и способ определить, отмечены ли они, в функции `init`, которая вызывается при запуске приложения. Когда чекбокс отмечен, массив `ingredients` изменяется, чтобы отразить выбранный ингредиент.
+3. Вы создали функцию `testCheckboxes`, которая проверяет, отмечен ли какой-либо чекбокс.
+4. Вы используете функцию `startInference`, когда нажимается кнопка, и если какой-либо чекбокс отмечен, начинается процесс предсказания.
+5. Процедура предсказания включает:
+   1. Настройку асинхронной загрузки модели
+   2. Создание структуры Tensor для отправки в модель
+   3. Создание 'feeds', которые отражают вход `float_input`, созданный при обучении модели (вы можете использовать Netron для проверки этого имени)
+   4. Отправку этих 'feeds' в модель и ожидание ответа
+
+## Тестирование приложения
+
+Откройте терминал в Visual Studio Code в папке, где находится ваш файл index.html. Убедитесь, что у вас установлен [http-server](https://www.npmjs.com/package/http-server) глобально, и введите `http-server` в командной строке. Должен открыться localhost, и вы сможете просмотреть ваше веб-приложение. Проверьте, какая кухня рекомендуется на основе различных ингредиентов:
+
+![Веб-приложение с ингредиентами](../../../../translated_images/web-app.4c76450cabe20036f8ec6d5e05ccc0c1c064f0d8f2fe3304d3bcc0198f7dc139.ru.png)
+
+Поздравляем, вы создали веб-приложение для рекомендаций с несколькими полями. Потратьте время на развитие этой системы!
+
+## 🚀Задание
+
+Ваше веб-приложение очень минималистично, поэтому продолжайте его развивать, используя ингредиенты и их индексы из данных [ingredient_indexes](../../../../4-Classification/data/ingredient_indexes.csv). Какие комбинации вкусов подходят для создания национального блюда?
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/26/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Хотя этот урок лишь поверхностно затронул создание системы рекомендаций для ингредиентов, эта область приложений машинного обучения очень богата примерами. Прочитайте больше о том, как создаются такие системы:
+
+- https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/recommendation-engine
+- https://www.technologyreview.com/2014/08/25/171547/the-ultimate-challenge-for-recommendation-engines/
+- https://www.technologyreview.com/2015/03/23/168831/everything-is-a-recommendation/
+
+## Задание 
+
+[Создайте новую систему рекомендаций](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/4-Applied/assignment.md b/translations/ru/4-Classification/4-Applied/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..b0c2fce7a
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/4-Applied/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "799ed651e2af0a7cad17c6268db11578",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:47:44+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/4-Applied/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Создание рекомендательной системы
+
+## Инструкции
+
+На основе упражнений из этого урока вы теперь знаете, как создать веб-приложение на JavaScript с использованием Onnx Runtime и преобразованной модели Onnx. Попробуйте создать новую рекомендательную систему, используя данные из этих уроков или из других источников (не забудьте указать источник). Например, вы можете разработать рекомендательную систему для выбора питомца на основе различных характеристик личности или рекомендательную систему музыкальных жанров в зависимости от настроения человека. Проявите креативность!
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерий | Превосходно                                                             | Удовлетворительно                     | Требуется улучшение               |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------- | --------------------------------- |
+|          | Представлены веб-приложение и ноутбук, оба хорошо задокументированы и работают | Один из них отсутствует или содержит ошибки | Оба отсутствуют или содержат ошибки |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb b/translations/ru/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..11d29a697
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2f3e0d9e9ac5c301558fb8bf733ac0cb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:46:49+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e7fdaec4a
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,290 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "49325d6dd12a3628fc64fa7ccb1a80ff",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:47:05+00:00",
+   "source_file": "4-Classification/4-Applied/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 58,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: skl2onnx in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (1.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: protobuf in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (3.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: onnx>=1.2.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.9.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from skl2onnx) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: onnxconverter-common<1.9,>=1.6.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.8.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: scikit-learn>=0.19 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (0.24.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from skl2onnx) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from protobuf->skl2onnx) (45.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.6.2.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from onnx>=1.2.1->skl2onnx) (3.10.0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.19->skl2onnx) (2.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from scikit-learn>=0.19->skl2onnx) (0.16.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "!pip install skl2onnx"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 59,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 60,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   Unnamed: 0 cuisine  almond  angelica  anise  anise_seed  apple  \\\n",
+       "0           0  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "1           1  indian       1         0      0           0      0   \n",
+       "2           2  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "3           3  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "4           4  indian       0         0      0           0      0   \n",
+       "\n",
+       "   apple_brandy  apricot  armagnac  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "1             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "2             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "3             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "4             0        0         0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 382 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>Unnamed: 0</th>\n      <th>cuisine</th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>2</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>3</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>4</td>\n      <td>indian</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 382 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 60
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "data = pd.read_csv('../../data/cleaned_cuisines.csv')\n",
+    "data.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 61,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "   almond  angelica  anise  anise_seed  apple  apple_brandy  apricot  \\\n",
+       "0       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "1       1         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "2       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "3       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "4       0         0      0           0      0             0        0   \n",
+       "\n",
+       "   armagnac  artemisia  artichoke  ...  whiskey  white_bread  white_wine  \\\n",
+       "0         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "1         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "2         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "3         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "4         0          0          0  ...        0            0           0   \n",
+       "\n",
+       "   whole_grain_wheat_flour  wine  wood  yam  yeast  yogurt  zucchini  \n",
+       "0                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "1                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "2                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "3                        0     0     0    0      0       0         0  \n",
+       "4                        0     0     0    0      0       1         0  \n",
+       "\n",
+       "[5 rows x 380 columns]"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>almond</th>\n      <th>angelica</th>\n      <th>anise</th>\n      <th>anise_seed</th>\n      <th>apple</th>\n      <th>apple_brandy</th>\n      <th>apricot</th>\n      <th>armagnac</th>\n      <th>artemisia</th>\n      <th>artichoke</th>\n      <th>...</th>\n      <th>whiskey</th>\n      <th>white_bread</th>\n      <th>white_wine</th>\n      <th>whole_grain_wheat_flour</th>\n      <th>wine</th>\n      <th>wood</th>\n      <th>yam</th>\n      <th>yeast</th>\n      <th>yogurt</th>\n      <th>zucchini</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>...</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>0</td>\n      <td>1</td>\n      <td>0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n<p>5 rows × 380 columns</p>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 61
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X = data.iloc[:,2:]\n",
+    "X.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 62,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "  cuisine\n",
+       "0  indian\n",
+       "1  indian\n",
+       "2  indian\n",
+       "3  indian\n",
+       "4  indian"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>cuisine</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>indian</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 62
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "y = data[['cuisine']]\n",
+    "y.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 63,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.model_selection import cross_val_score\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 64,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 65,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "SVC(C=10, kernel='linear', probability=True, random_state=0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 65
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "model = SVC(kernel='linear', C=10, probability=True,random_state=0)\n",
+    "model.fit(X_train,y_train.values.ravel())\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 66,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "y_pred = model.predict(X_test)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 67,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "              precision    recall  f1-score   support\n\n     chinese       0.72      0.70      0.71       236\n      indian       0.91      0.88      0.89       243\n    japanese       0.80      0.75      0.77       240\n      korean       0.80      0.81      0.81       230\n        thai       0.76      0.85      0.80       250\n\n    accuracy                           0.80      1199\n   macro avg       0.80      0.80      0.80      1199\nweighted avg       0.80      0.80      0.80      1199\n\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(classification_report(y_test,y_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 68,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from skl2onnx import convert_sklearn\n",
+    "from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType\n",
+    "\n",
+    "initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 380]))]\n",
+    "options = {id(model): {'nocl': True, 'zipmap': False}}\n",
+    "onx = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type, options=options)\n",
+    "with open(\"./model.onnx\", \"wb\") as f:\n",
+    "    f.write(onx.SerializeToString())\n",
+    "\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/4-Classification/README.md b/translations/ru/4-Classification/README.md
new file mode 100644
index 000000000..0abaa5ef1
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/4-Classification/README.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "74e809ffd1e613a1058bbc3e9600859e",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:39:45+00:00",
+  "source_file": "4-Classification/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Начало работы с классификацией
+
+## Региональная тема: Вкусные азиатские и индийские кухни 🍜
+
+В Азии и Индии традиции приготовления еды невероятно разнообразны и очень вкусны! Давайте изучим данные о региональных кухнях, чтобы лучше понять их ингредиенты.
+
+![Продавец тайской еды](../../../translated_images/thai-food.c47a7a7f9f05c21892a1f9dc7bf30669e6d18dfda420c5c7ebb4153f6a304edd.ru.jpg)
+> Фото сделано <a href="https://unsplash.com/@changlisheng?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Лишенгом Чангом</a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/asian-food?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## Чему вы научитесь
+
+В этом разделе вы продолжите изучение регрессии и познакомитесь с другими классификаторами, которые помогут вам лучше понять данные.
+
+> Существуют полезные инструменты с низким порогом входа, которые помогут вам освоить работу с моделями классификации. Попробуйте [Azure ML для этой задачи](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+## Уроки
+
+1. [Введение в классификацию](1-Introduction/README.md)
+2. [Дополнительные классификаторы](2-Classifiers-1/README.md)
+3. [Еще больше классификаторов](3-Classifiers-2/README.md)
+4. [Прикладное машинное обучение: создание веб-приложения](4-Applied/README.md)
+
+## Благодарности
+
+"Начало работы с классификацией" написано с ♥️ [Кэсси Бревью](https://www.twitter.com/cassiebreviu) и [Джен Лупер](https://www.twitter.com/jenlooper)
+
+Данные о вкусных кухнях были взяты с [Kaggle](https://www.kaggle.com/hoandan/asian-and-indian-cuisines).
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/README.md b/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/README.md
new file mode 100644
index 000000000..6cd038b57
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/README.md
@@ -0,0 +1,347 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "0ab69b161efd7a41d325ee28b29415d7",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:56:34+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Введение в кластеризацию
+
+Кластеризация — это вид [обучения без учителя](https://wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning), который предполагает, что набор данных не имеет меток или что его входные данные не связаны с заранее определенными выходными. Она использует различные алгоритмы для анализа немаркированных данных и группировки их на основе выявленных закономерностей.
+
+[![No One Like You by PSquare](https://img.youtube.com/vi/ty2advRiWJM/0.jpg)](https://youtu.be/ty2advRiWJM "No One Like You by PSquare")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео. Пока вы изучаете машинное обучение с использованием кластеризации, насладитесь нигерийскими треками в стиле Dance Hall — это высоко оцененная песня 2014 года от PSquare.
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/27/)
+
+### Введение
+
+[Кластеризация](https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_124) очень полезна для исследования данных. Давайте посмотрим, может ли она помочь выявить тенденции и закономерности в том, как нигерийская аудитория потребляет музыку.
+
+✅ Подумайте минуту о применении кластеризации. В реальной жизни кластеризация происходит, когда у вас есть куча белья, и вы сортируете одежду членов вашей семьи 🧦👕👖🩲. В науке о данных кластеризация используется для анализа предпочтений пользователей или определения характеристик любого немаркированного набора данных. Кластеризация, в некотором смысле, помогает навести порядок в хаосе, как в ящике с носками.
+
+[![Introduction to ML](https://img.youtube.com/vi/esmzYhuFnds/0.jpg)](https://youtu.be/esmzYhuFnds "Introduction to Clustering")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео: Джон Гуттаг из MIT представляет кластеризацию.
+
+В профессиональной среде кластеризация может использоваться для таких задач, как сегментация рынка, определение возрастных групп, покупающих определенные товары. Другим примером может быть обнаружение аномалий, например, для выявления мошенничества в наборе данных о транзакциях с кредитными картами. Или вы можете использовать кластеризацию для определения опухолей в серии медицинских снимков.
+
+✅ Подумайте минуту о том, как вы могли столкнуться с кластеризацией в реальной жизни, например, в банковской сфере, электронной коммерции или бизнесе.
+
+> 🎓 Интересно, что анализ кластеров возник в области антропологии и психологии в 1930-х годах. Как вы думаете, как он мог использоваться тогда?
+
+Кроме того, кластеризацию можно использовать для группировки результатов поиска — например, по ссылкам на покупки, изображениям или отзывам. Кластеризация полезна, когда у вас есть большой набор данных, который вы хотите уменьшить и на котором хотите провести более детальный анализ. Таким образом, этот метод можно использовать для изучения данных перед построением других моделей.
+
+✅ После того как ваши данные организованы в кластеры, вы присваиваете им идентификатор кластера. Этот метод может быть полезен для сохранения конфиденциальности набора данных: вместо использования более детальных данных вы можете ссылаться на точку данных по ее идентификатору кластера. Можете ли вы придумать другие причины, по которым вы бы использовали идентификатор кластера вместо других элементов кластера для его идентификации?
+
+Углубите свои знания о методах кластеризации в этом [учебном модуле](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-cluster-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
+
+## Начало работы с кластеризацией
+
+[Scikit-learn предлагает широкий выбор](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html) методов для выполнения кластеризации. Выбор метода зависит от вашего случая использования. Согласно документации, каждый метод имеет свои преимущества. Вот упрощенная таблица методов, поддерживаемых Scikit-learn, и их подходящих случаев использования:
+
+| Название метода              | Случай использования                                                 |
+| :--------------------------- | :------------------------------------------------------------------- |
+| K-Means                      | универсальный, индуктивный                                           |
+| Affinity propagation         | множество, неравномерные кластеры, индуктивный                      |
+| Mean-shift                   | множество, неравномерные кластеры, индуктивный                      |
+| Spectral clustering          | немногочисленные, равномерные кластеры, трансдуктивный              |
+| Ward hierarchical clustering | множество, ограниченные кластеры, трансдуктивный                    |
+| Agglomerative clustering     | множество, ограниченные, неевклидовы расстояния, трансдуктивный     |
+| DBSCAN                       | неравномерная геометрия, неравномерные кластеры, трансдуктивный      |
+| OPTICS                       | неравномерная геометрия, неравномерные кластеры с переменной плотностью, трансдуктивный |
+| Gaussian mixtures            | равномерная геометрия, индуктивный                                  |
+| BIRCH                        | большие наборы данных с выбросами, индуктивный                      |
+
+> 🎓 Как мы создаем кластеры, во многом зависит от того, как мы группируем точки данных. Давайте разберем некоторые термины:
+>
+> 🎓 ['Трансдуктивный' vs. 'индуктивный'](https://wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning))
+> 
+> Трансдуктивный вывод основывается на наблюдаемых обучающих примерах, которые сопоставляются с конкретными тестовыми примерами. Индуктивный вывод основывается на обучающих примерах, которые формируют общие правила, применяемые затем к тестовым примерам.
+> 
+> Пример: Представьте, что у вас есть набор данных, который частично размечен. Некоторые элементы — это 'пластинки', некоторые — 'CD', а некоторые не имеют меток. Ваша задача — присвоить метки пустым данным. Если вы выберете индуктивный подход, вы обучите модель на 'пластинках' и 'CD' и примените эти метки к немаркированным данным. Этот подход может столкнуться с трудностями при классификации элементов, которые на самом деле являются 'кассетами'. Трансдуктивный подход, напротив, более эффективно работает с неизвестными данными, группируя похожие элементы вместе и затем присваивая метку группе. В этом случае кластеры могут отражать 'круглые музыкальные объекты' и 'квадратные музыкальные объекты'.
+> 
+> 🎓 ['Неравномерная' vs. 'равномерная' геометрия](https://datascience.stackexchange.com/questions/52260/terminology-flat-geometry-in-the-context-of-clustering)
+> 
+> Взято из математической терминологии, неравномерная и равномерная геометрия относятся к измерению расстояний между точками с использованием либо 'равномерных' ([евклидовых](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_geometry)), либо 'неевклидовых' методов.
+>
+>'Равномерная' в данном контексте относится к евклидовой геометрии (части которой изучаются как 'плоская' геометрия), а 'неравномерная' — к неевклидовой геометрии. Как геометрия связана с машинным обучением? Поскольку обе области основаны на математике, должен быть общий способ измерения расстояний между точками в кластерах, и это можно сделать 'равномерным' или 'неравномерным' способом в зависимости от природы данных. [Евклидовы расстояния](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance) измеряются как длина отрезка между двумя точками. [Неевклидовы расстояния](https://wikipedia.org/wiki/Non-Euclidean_geometry) измеряются вдоль кривой. Если ваши данные, визуализированные, не лежат на плоскости, вам может понадобиться специализированный алгоритм для их обработки.
+>
+![Flat vs Nonflat Geometry Infographic](../../../../translated_images/flat-nonflat.d1c8c6e2a96110c1d57fa0b72913f6aab3c245478524d25baf7f4a18efcde224.ru.png)
+> Инфографика от [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+> 
+> 🎓 ['Расстояния'](https://web.stanford.edu/class/cs345a/slides/12-clustering.pdf)
+> 
+> Кластеры определяются их матрицей расстояний, например, расстояниями между точками. Эти расстояния могут измеряться несколькими способами. Евклидовы кластеры определяются средним значением точек и содержат 'центроид' или центральную точку. Расстояния измеряются относительно этого центра. Неевклидовы расстояния относятся к 'кластроидам', точке, ближайшей к другим точкам. Кластроиды, в свою очередь, могут определяться различными способами.
+> 
+> 🎓 ['Ограниченные'](https://wikipedia.org/wiki/Constrained_clustering)
+> 
+> [Ограниченная кластеризация](https://web.cs.ucdavis.edu/~davidson/Publications/ICDMTutorial.pdf) вводит элементы 'полу-контролируемого' обучения в этот метод без учителя. Отношения между точками помечаются как 'нельзя связывать' или 'обязательно связывать', чтобы наложить некоторые правила на набор данных.
+>
+> Пример: Если алгоритм работает с немаркированными или частично маркированными данными, кластеры, которые он создает, могут быть низкого качества. В приведенном выше примере кластеры могут группировать 'круглые музыкальные объекты', 'квадратные музыкальные объекты', 'треугольные объекты' и 'печенье'. Если задать некоторые ограничения или правила ("объект должен быть сделан из пластика", "объект должен уметь воспроизводить музыку"), это поможет алгоритму делать более точные выборы.
+> 
+> 🎓 'Плотность'
+> 
+> Данные, которые содержат много шума, считаются 'плотными'. Расстояния между точками в каждом из кластеров могут быть более или менее плотными, или 'заполненными', и такие данные требуют анализа с использованием подходящего метода кластеризации. [Эта статья](https://www.kdnuggets.com/2020/02/understanding-density-based-clustering.html) демонстрирует разницу между использованием алгоритмов K-Means и HDBSCAN для анализа шумного набора данных с неравномерной плотностью кластеров.
+
+## Алгоритмы кластеризации
+
+Существует более 100 алгоритмов кластеризации, и их использование зависит от природы данных. Рассмотрим некоторые из основных:
+
+- **Иерархическая кластеризация**. Если объект классифицируется по его близости к соседнему объекту, а не к более удаленному, кластеры формируются на основе расстояний между их членами. Иерархическая кластеризация в Scikit-learn является агломеративной.
+
+   ![Hierarchical clustering Infographic](../../../../translated_images/hierarchical.bf59403aa43c8c47493bfdf1cc25230f26e45f4e38a3d62e8769cd324129ac15.ru.png)
+   > Инфографика от [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+- **Кластеризация по центроидам**. Этот популярный алгоритм требует выбора 'k', или количества кластеров, после чего алгоритм определяет центральную точку кластера и группирует данные вокруг нее. [Кластеризация K-средних](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) является популярной версией кластеризации по центроидам. Центр определяется ближайшим средним значением, отсюда и название. Квадратное расстояние от кластера минимизируется.
+
+   ![Centroid clustering Infographic](../../../../translated_images/centroid.097fde836cf6c9187d0b2033e9f94441829f9d86f4f0b1604dd4b3d1931aee34.ru.png)
+   > Инфографика от [Dasani Madipalli](https://twitter.com/dasani_decoded)
+
+- **Кластеризация на основе распределения**. Основанная на статистическом моделировании, кластеризация на основе распределения фокусируется на определении вероятности принадлежности точки данных к кластеру и соответствующем ее назначении. Методы гауссовой смеси относятся к этому типу.
+
+- **Кластеризация на основе плотности**. Точки данных назначаются кластерам на основе их плотности, то есть их группировки друг вокруг друга. Точки данных, удаленные от группы, считаются выбросами или шумом. DBSCAN, Mean-shift и OPTICS относятся к этому типу кластеризации.
+
+- **Кластеризация на основе сетки**. Для многомерных наборов данных создается сетка, и данные распределяются между ячейками сетки, создавая кластеры.
+
+## Упражнение — кластеризуйте свои данные
+
+Кластеризация как метод значительно упрощается при правильной визуализации, поэтому давайте начнем с визуализации наших музыкальных данных. Это упражнение поможет нам решить, какой из методов кластеризации наиболее эффективно использовать для анализа этих данных.
+
+1. Откройте файл [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb) в этой папке.
+
+1. Импортируйте пакет `Seaborn` для качественной визуализации данных.
+
+    ```python
+    !pip install seaborn
+    ```
+
+1. Загрузите данные о песнях из файла [_nigerian-songs.csv_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv). Создайте DataFrame с данными о песнях. Подготовьтесь к исследованию данных, импортировав библиотеки и выведя данные:
+
+    ```python
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import pandas as pd
+    
+    df = pd.read_csv("../data/nigerian-songs.csv")
+    df.head()
+    ```
+
+    Проверьте первые несколько строк данных:
+
+    |     | name                     | album                        | artist              | artist_top_genre | release_date | length | popularity | danceability | acousticness | energy | instrumentalness | liveness | loudness | speechiness | tempo   | time_signature |
+    | --- | ------------------------ | ---------------------------- | ------------------- | ---------------- | ------------ | ------ | ---------- | ------------ | ------------ | ------ | ---------------- | -------- | -------- | ----------- | ------- | -------------- |
+    | 0   | Sparky                   | Mandy & The Jungle           | Cruel Santino       | alternative r&b  | 2019         | 144000 | 48         | 0.666        | 0.851        | 0.42   | 0.534            | 0.11     | -6.699   | 0.0829      | 133.015 | 5              |
+    | 1   | shuga rush               | EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE | Odunsi (The Engine) | afropop          | 2020         | 89488  | 30         | 0.71         | 0.0822       | 0.683  | 0.000169         | 0.101    | -5.64    | 0.36        | 129.993 | 3              |
+| 2   | LITT!                    | LITT!                        | AYLØ                | indie r&b        | 2018         | 207758 | 40         | 0.836        | 0.272        | 0.564  | 0.000537         | 0.11     | -7.127   | 0.0424      | 130.005 | 4              |
+| 3   | Confident / Feeling Cool | Enjoy Your Life              | Lady Donli          | nigerian pop     | 2019         | 175135 | 14         | 0.894        | 0.798        | 0.611  | 0.000187         | 0.0964   | -4.961   | 0.113       | 111.087 | 4              |
+| 4   | wanted you               | rare.                        | Odunsi (The Engine) | afropop          | 2018         | 152049 | 25         | 0.702        | 0.116        | 0.833  | 0.91             | 0.348    | -6.044   | 0.0447      | 105.115 | 4              |
+
+1. Получите информацию о датафрейме, вызвав `info()`:
+
+    ```python
+    df.info()
+    ```
+
+   Вывод будет выглядеть следующим образом:
+
+    ```output
+    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
+    RangeIndex: 530 entries, 0 to 529
+    Data columns (total 16 columns):
+     #   Column            Non-Null Count  Dtype  
+    ---  ------            --------------  -----  
+     0   name              530 non-null    object 
+     1   album             530 non-null    object 
+     2   artist            530 non-null    object 
+     3   artist_top_genre  530 non-null    object 
+     4   release_date      530 non-null    int64  
+     5   length            530 non-null    int64  
+     6   popularity        530 non-null    int64  
+     7   danceability      530 non-null    float64
+     8   acousticness      530 non-null    float64
+     9   energy            530 non-null    float64
+     10  instrumentalness  530 non-null    float64
+     11  liveness          530 non-null    float64
+     12  loudness          530 non-null    float64
+     13  speechiness       530 non-null    float64
+     14  tempo             530 non-null    float64
+     15  time_signature    530 non-null    int64  
+    dtypes: float64(8), int64(4), object(4)
+    memory usage: 66.4+ KB
+    ```
+
+1. Проверьте наличие пустых значений, вызвав `isnull()` и убедившись, что сумма равна 0:
+
+    ```python
+    df.isnull().sum()
+    ```
+
+    Все в порядке:
+
+    ```output
+    name                0
+    album               0
+    artist              0
+    artist_top_genre    0
+    release_date        0
+    length              0
+    popularity          0
+    danceability        0
+    acousticness        0
+    energy              0
+    instrumentalness    0
+    liveness            0
+    loudness            0
+    speechiness         0
+    tempo               0
+    time_signature      0
+    dtype: int64
+    ```
+
+1. Описать данные:
+
+    ```python
+    df.describe()
+    ```
+
+    |       | release_date | length      | popularity | danceability | acousticness | energy   | instrumentalness | liveness | loudness  | speechiness | tempo      | time_signature |
+    | ----- | ------------ | ----------- | ---------- | ------------ | ------------ | -------- | ---------------- | -------- | --------- | ----------- | ---------- | -------------- |
+    | count | 530          | 530         | 530        | 530          | 530          | 530      | 530              | 530      | 530       | 530         | 530        | 530            |
+    | mean  | 2015.390566  | 222298.1698 | 17.507547  | 0.741619     | 0.265412     | 0.760623 | 0.016305         | 0.147308 | -4.953011 | 0.130748    | 116.487864 | 3.986792       |
+    | std   | 3.131688     | 39696.82226 | 18.992212  | 0.117522     | 0.208342     | 0.148533 | 0.090321         | 0.123588 | 2.464186  | 0.092939    | 23.518601  | 0.333701       |
+    | min   | 1998         | 89488       | 0          | 0.255        | 0.000665     | 0.111    | 0                | 0.0283   | -19.362   | 0.0278      | 61.695     | 3              |
+    | 25%   | 2014         | 199305      | 0          | 0.681        | 0.089525     | 0.669    | 0                | 0.07565  | -6.29875  | 0.0591      | 102.96125  | 4              |
+    | 50%   | 2016         | 218509      | 13         | 0.761        | 0.2205       | 0.7845   | 0.000004         | 0.1035   | -4.5585   | 0.09795     | 112.7145   | 4              |
+    | 75%   | 2017         | 242098.5    | 31         | 0.8295       | 0.403        | 0.87575  | 0.000234         | 0.164    | -3.331    | 0.177       | 125.03925  | 4              |
+    | max   | 2020         | 511738      | 73         | 0.966        | 0.954        | 0.995    | 0.91             | 0.811    | 0.582     | 0.514       | 206.007    | 5              |
+
+> 🤔 Если мы работаем с кластеризацией, методом без учителя, который не требует размеченных данных, зачем мы показываем эти данные с метками? На этапе исследования данных они полезны, но для работы алгоритмов кластеризации они не обязательны. Можно просто удалить заголовки столбцов и ссылаться на данные по номеру столбца.
+
+Посмотрите на общие значения данных. Обратите внимание, что популярность может быть равна '0', что показывает песни без рейтинга. Давайте вскоре удалим их.
+
+1. Используйте столбчатую диаграмму, чтобы узнать самые популярные жанры:
+
+    ```python
+    import seaborn as sns
+    
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+    ![most popular](../../../../translated_images/popular.9c48d84b3386705f98bf44e26e9655bee9eb7c849d73be65195e37895bfedb5d.ru.png)
+
+✅ Если хотите увидеть больше топовых значений, измените `[:5]` на большее значение или удалите его, чтобы увидеть все.
+
+Обратите внимание, что если топовый жанр описан как 'Missing', это означает, что Spotify не классифицировал его, поэтому давайте удалим его.
+
+1. Удалите отсутствующие данные, отфильтровав их:
+
+    ```python
+    df = df[df['artist_top_genre'] != 'Missing']
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top.index,y=top.values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+    Теперь проверьте жанры снова:
+
+    ![most popular](../../../../translated_images/all-genres.1d56ef06cefbfcd61183023834ed3cb891a5ee638a3ba5c924b3151bf80208d7.ru.png)
+
+1. Три топовых жанра явно доминируют в этом наборе данных. Давайте сосредоточимся на `afro dancehall`, `afropop` и `nigerian pop`, дополнительно отфильтруем набор данных, чтобы удалить все с популярностью 0 (что означает, что они не были классифицированы по популярности в наборе данных и могут считаться шумом для наших целей):
+
+    ```python
+    df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]
+    df = df[(df['popularity'] > 0)]
+    top = df['artist_top_genre'].value_counts()
+    plt.figure(figsize=(10,7))
+    sns.barplot(x=top.index,y=top.values)
+    plt.xticks(rotation=45)
+    plt.title('Top genres',color = 'blue')
+    ```
+
+1. Проведите быстрый тест, чтобы увидеть, есть ли сильная корреляция данных:
+
+    ```python
+    corrmat = df.corr(numeric_only=True)
+    f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
+    sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True)
+    ```
+
+    ![correlations](../../../../translated_images/correlation.a9356bb798f5eea51f47185968e1ebac5c078c92fce9931e28ccf0d7fab71c2b.ru.png)
+
+    Единственная сильная корреляция — между `energy` и `loudness`, что неудивительно, учитывая, что громкая музыка обычно довольно энергична. В остальном корреляции относительно слабые. Будет интересно посмотреть, что алгоритм кластеризации сможет сделать с этими данными.
+
+    > 🎓 Помните, что корреляция не означает причинно-следственную связь! У нас есть доказательства корреляции, но нет доказательств причинности. [Забавный сайт](https://tylervigen.com/spurious-correlations) содержит визуализации, которые подчеркивают эту мысль.
+
+Есть ли в этом наборе данных сходство между популярностью песни и её танцевальностью? FacetGrid показывает концентрические круги, которые совпадают, независимо от жанра. Может быть, вкусы нигерийцев сходятся на определённом уровне танцевальности для этого жанра?
+
+✅ Попробуйте разные точки данных (energy, loudness, speechiness) и больше или другие музыкальные жанры. Что вы можете обнаружить? Посмотрите таблицу `df.describe()`, чтобы увидеть общий разброс точек данных.
+
+### Упражнение - распределение данных
+
+Сильно ли отличаются эти три жанра в восприятии их танцевальности, основываясь на их популярности?
+
+1. Исследуйте распределение данных по популярности и танцевальности для наших трёх топовых жанров вдоль заданных осей x и y.
+
+    ```python
+    sns.set_theme(style="ticks")
+    
+    g = sns.jointplot(
+        data=df,
+        x="popularity", y="danceability", hue="artist_top_genre",
+        kind="kde",
+    )
+    ```
+
+    Вы можете обнаружить концентрические круги вокруг общей точки сходства, показывающие распределение точек.
+
+    > 🎓 Обратите внимание, что в этом примере используется график KDE (оценка плотности ядра), который представляет данные с помощью непрерывной кривой плотности вероятности. Это позволяет интерпретировать данные при работе с несколькими распределениями.
+
+    В целом, три жанра примерно совпадают по популярности и танцевальности. Определение кластеров в этих слабо связанных данных будет сложной задачей:
+
+    ![distribution](../../../../translated_images/distribution.9be11df42356ca958dc8e06e87865e09d77cab78f94fe4fea8a1e6796c64dc4b.ru.png)
+
+1. Создайте диаграмму рассеяния:
+
+    ```python
+    sns.FacetGrid(df, hue="artist_top_genre", height=5) \
+       .map(plt.scatter, "popularity", "danceability") \
+       .add_legend()
+    ```
+
+    Диаграмма рассеяния по тем же осям показывает похожую картину сходства.
+
+    ![Facetgrid](../../../../translated_images/facetgrid.9b2e65ce707eba1f983b7cdfed5d952e60f385947afa3011df6e3cc7d200eb5b.ru.png)
+
+В целом, для кластеризации можно использовать диаграммы рассеяния, чтобы показать кластеры данных, поэтому освоение этого типа визуализации очень полезно. В следующем уроке мы возьмём эти отфильтрованные данные и используем кластеризацию методом k-средних, чтобы обнаружить группы в этих данных, которые пересекаются интересным образом.
+
+---
+
+## 🚀Задание
+
+В рамках подготовки к следующему уроку составьте таблицу о различных алгоритмах кластеризации, которые вы можете изучить и использовать в производственной среде. Какие проблемы пытается решить кластеризация?
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/28/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Перед применением алгоритмов кластеризации, как мы узнали, важно понять природу вашего набора данных. Подробнее об этом можно прочитать [здесь](https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html).
+
+[Эта полезная статья](https://www.freecodecamp.org/news/8-clustering-algorithms-in-machine-learning-that-all-data-scientists-should-know/) объясняет, как различные алгоритмы кластеризации работают с разными формами данных.
+
+## Задание
+
+[Изучите другие визуализации для кластеризации](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md b/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..6e64dd508
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "589fa015a5e7d9e67bd629f7d47b53de",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:04:18+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Исследование других способов визуализации для кластеризации
+
+## Инструкции
+
+В этом уроке вы познакомились с некоторыми методами визуализации, чтобы лучше понять, как отображать данные перед их кластеризацией. Точечные диаграммы особенно полезны для нахождения групп объектов. Изучите различные способы и библиотеки для создания точечных диаграмм и задокументируйте свою работу в блокноте. Вы можете использовать данные из этого урока, других уроков или данные, которые вы найдете самостоятельно (обязательно укажите источник данных в своем блокноте). Постройте несколько точечных диаграмм и объясните, что вы обнаружили.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерии | Превосходно                                                   | Удовлетворительно                                                                      | Требуется улучшение                |
+| -------- | ------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------- |
+|          | Представлен блокнот с пятью хорошо задокументированными точечными диаграммами | Представлен блокнот с менее чем пятью точечными диаграммами и менее подробной документацией | Представлен неполный блокнот      |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb b/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..59f72ffd4
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,50 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python383jvsc74a57bd0e134e05457d34029b6460cd73bbf1ed73f339b5b6d98c95be70b69eba114fe95",
+   "display_name": "Python 3.8.3 64-bit (conda)"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "40e0707e96b3e1899a912776006264f9",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:25:18+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md b/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..44373628b
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:04:50+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb b/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..17df0311b
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb
@@ -0,0 +1,499 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## **Нигерийская музыка, собранная со Spotify - анализ**\n",
+    "\n",
+    "Кластеризация — это вид [обучения без учителя](https://wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning), который предполагает, что набор данных не имеет меток или что его входные данные не связаны с заранее определенными выходными. Она использует различные алгоритмы для обработки немаркированных данных и группировки их на основе выявленных закономерностей.\n",
+    "\n",
+    "[**Тест перед лекцией**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/27/)\n",
+    "\n",
+    "### **Введение**\n",
+    "\n",
+    "[Кластеризация](https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_124) очень полезна для исследования данных. Давайте посмотрим, может ли она помочь выявить тенденции и закономерности в том, как нигерийская аудитория потребляет музыку.\n",
+    "\n",
+    "> ✅ Подумайте минуту о применении кластеризации. В реальной жизни кластеризация происходит, когда у вас есть куча белья, и вы сортируете одежду членов семьи 🧦👕👖🩲. В науке о данных кластеризация используется для анализа предпочтений пользователей или определения характеристик любого немаркированного набора данных. Кластеризация, в некотором смысле, помогает навести порядок в хаосе, как в ящике с носками.\n",
+    "\n",
+    "В профессиональной среде кластеризация может использоваться для таких задач, как сегментация рынка, определение возрастных групп, покупающих определенные товары. Другой пример — обнаружение аномалий, например, для выявления мошенничества в наборе данных о транзакциях по кредитным картам. Или вы можете использовать кластеризацию для определения опухолей в серии медицинских снимков.\n",
+    "\n",
+    "✅ Подумайте минуту, как вы могли сталкиваться с кластеризацией в реальной жизни, например, в банковской сфере, электронной коммерции или бизнесе.\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 Интересно, что анализ кластеров возник в области антропологии и психологии в 1930-х годах. Как вы думаете, как он мог использоваться тогда?\n",
+    "\n",
+    "Кроме того, кластеризацию можно использовать для группировки результатов поиска — например, по ссылкам на покупки, изображениям или отзывам. Кластеризация полезна, когда у вас есть большой набор данных, который вы хотите уменьшить и на котором хотите провести более детальный анализ. Таким образом, этот метод помогает изучить данные перед созданием других моделей.\n",
+    "\n",
+    "✅ После того как ваши данные организованы в кластеры, вы присваиваете им идентификатор кластера. Этот метод может быть полезен для сохранения конфиденциальности набора данных: вместо использования более раскрывающих данных вы можете ссылаться на точку данных по ее идентификатору кластера. Можете ли вы придумать другие причины, по которым вы бы использовали идентификатор кластера вместо других элементов кластера для его идентификации?\n",
+    "\n",
+    "### Начало работы с кластеризацией\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 То, как мы создаем кластеры, во многом зависит от того, как мы группируем точки данных. Давайте разберем несколько терминов:\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['Трансдуктивный' vs. 'индуктивный'](https://wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning))\n",
+    ">\n",
+    "> Трансдуктивный вывод основывается на наблюдаемых обучающих примерах, которые сопоставляются с конкретными тестовыми случаями. Индуктивный вывод основывается на обучающих примерах, которые формируют общие правила, применяемые затем к тестовым случаям.\n",
+    ">\n",
+    "> Пример: Представьте, что у вас есть набор данных, который частично размечен. Некоторые элементы — это 'пластинки', некоторые — 'CD', а некоторые не имеют меток. Ваша задача — присвоить метки пустым элементам. Если вы выберете индуктивный подход, вы обучите модель на 'пластинках' и 'CD' и примените эти метки к немаркированным данным. Этот подход может столкнуться с трудностями при классификации элементов, которые на самом деле являются 'кассетами'. Трансдуктивный подход, напротив, более эффективно справляется с неизвестными данными, группируя похожие элементы вместе и затем присваивая метку группе. В этом случае кластеры могут отражать 'круглые музыкальные вещи' и 'квадратные музыкальные вещи'.\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['Неплоская' vs. 'плоская' геометрия](https://datascience.stackexchange.com/questions/52260/terminology-flat-geometry-in-the-context-of-clustering)\n",
+    ">\n",
+    "> Этот термин происходит из математики и относится к измерению расстояний между точками с использованием либо 'плоской' ([евклидовой](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_geometry)), либо 'неплоской' (неевклидовой) геометрии.\n",
+    ">\n",
+    "> 'Плоская' геометрия относится к евклидовой геометрии (части которой изучаются как 'планиметрия'), а 'неплоская' — к неевклидовой геометрии. Как геометрия связана с машинным обучением? Поскольку обе области основаны на математике, должен быть общий способ измерения расстояний между точками в кластерах, и это можно сделать 'плоским' или 'неплоским' способом, в зависимости от природы данных. [Евклидовы расстояния](https://wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance) измеряются как длина отрезка между двумя точками. [Неевклидовы расстояния](https://wikipedia.org/wiki/Non-Euclidean_geometry) измеряются вдоль кривой. Если ваши данные, визуализированные, не лежат на плоскости, вам может понадобиться специализированный алгоритм для их обработки.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/flat-nonflat.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Инфографика от Дасани Мадипалли</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 ['Расстояния'](https://web.stanford.edu/class/cs345a/slides/12-clustering.pdf)\n",
+    ">\n",
+    "> Кластеры определяются их матрицей расстояний, например, расстояниями между точками. Эти расстояния можно измерять несколькими способами. Евклидовы кластеры определяются средним значением точек и содержат 'центроид' или центральную точку. Расстояния измеряются относительно этого центроида. Неевклидовы расстояния относятся к 'кластроидам', точке, ближайшей к другим точкам. Кластроиды, в свою очередь, могут определяться различными способами.\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 ['Ограниченная кластеризация'](https://wikipedia.org/wiki/Constrained_clustering)\n",
+    ">\n",
+    "> [Ограниченная кластеризация](https://web.cs.ucdavis.edu/~davidson/Publications/ICDMTutorial.pdf) вводит 'полу-контролируемое' обучение в этот метод без учителя. Отношения между точками помечаются как 'нельзя связать' или 'должно быть связано', что накладывает определенные правила на набор данных.\n",
+    ">\n",
+    "> Пример: Если алгоритм работает с немаркированными или частично маркированными данными, полученные кластеры могут быть низкого качества. В приведенном выше примере кластеры могут группировать 'круглые музыкальные вещи', 'квадратные музыкальные вещи', 'треугольные вещи' и 'печенье'. Если задать некоторые ограничения или правила (\"предмет должен быть из пластика\", \"предмет должен воспроизводить музыку\"), это поможет алгоритму делать более точные выборы.\n",
+    ">\n",
+    "> 🎓 'Плотность'\n",
+    ">\n",
+    "> Данные, которые содержат много шума, считаются 'плотными'. Расстояния между точками в каждом из кластеров могут быть более или менее плотными, или 'переполненными', и такие данные требуют анализа с использованием подходящего метода кластеризации. [Эта статья](https://www.kdnuggets.com/2020/02/understanding-density-based-clustering.html) демонстрирует разницу между использованием алгоритмов K-Means и HDBSCAN для исследования шумных данных с неравномерной плотностью кластеров.\n",
+    "\n",
+    "Углубите свои знания о методах кластеризации в этом [модуле обучения](https://docs.microsoft.com/learn/modules/train-evaluate-cluster-models?WT.mc_id=academic-77952-leestott).\n",
+    "\n",
+    "### **Алгоритмы кластеризации**\n",
+    "\n",
+    "Существует более 100 алгоритмов кластеризации, и их выбор зависит от природы данных. Рассмотрим основные из них:\n",
+    "\n",
+    "-   **Иерархическая кластеризация**. Если объект классифицируется по его близости к другому объекту, а не к более удаленному, кластеры формируются на основе расстояний между их членами. Иерархическая кластеризация характеризуется повторным объединением двух кластеров.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/hierarchical.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Инфографика от Дасани Мадипалли</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "-   **Кластеризация по центроидам**. Этот популярный алгоритм требует выбора 'k', или количества кластеров, после чего алгоритм определяет центральную точку кластера и группирует данные вокруг нее. [Кластеризация K-средних](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) — популярная версия кластеризации по центроидам, которая разделяет набор данных на заранее определенные K группы. Центр определяется ближайшим средним значением, отсюда и название. Квадратное расстояние от кластера минимизируется.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/centroid.png\"\n",
+    "   width=\"600\"/>\n",
+    "   <figcaption>Инфографика от Дасани Мадипалли</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "-   **Кластеризация на основе распределения**. Основанная на статистическом моделировании, кластеризация на основе распределения фокусируется на определении вероятности того, что точка данных принадлежит кластеру, и присваивает ее соответствующим образом. Методы гауссовой смеси относятся к этому типу.\n",
+    "\n",
+    "-   **Кластеризация на основе плотности**. Точки данных группируются в кластеры на основе их плотности, или их близости друг к другу. Точки данных, находящиеся далеко от группы, считаются выбросами или шумом. DBSCAN, Mean-shift и OPTICS относятся к этому типу кластеризации.\n",
+    "\n",
+    "-   **Кластеризация на основе сетки**. Для многомерных наборов данных создается сетка, и данные распределяются по ячейкам этой сетки, создавая кластеры.\n",
+    "\n",
+    "Лучший способ изучить кластеризацию — попробовать ее самостоятельно, и именно это вы сделаете в этом упражнении.\n",
+    "\n",
+    "Для выполнения этого модуля нам понадобятся некоторые пакеты. Вы можете установить их с помощью команды: `install.packages(c('tidyverse', 'tidymodels', 'DataExplorer', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'corrplot', 'patchwork'))`.\n",
+    "\n",
+    "Или используйте следующий скрипт, который проверяет наличие необходимых пакетов и устанавливает их, если они отсутствуют.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\r\n",
+    "\r\n",
+    "pacman::p_load('tidyverse', 'tidymodels', 'DataExplorer', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'corrplot', 'patchwork')\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Упражнение - кластеризация данных\n",
+    "\n",
+    "Кластеризация как метод значительно выигрывает от правильной визуализации, поэтому начнем с визуализации наших музыкальных данных. Это упражнение поможет нам определить, какой из методов кластеризации будет наиболее эффективно использоваться для данного типа данных.\n",
+    "\n",
+    "Начнем с импорта данных.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse and make it available in your current R session\r\n",
+    "library(tidyverse)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Import the data into a tibble\r\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# View the first 5 rows of the data set\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  slice_head(n = 5)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Иногда нам может понадобиться немного больше информации о наших данных. Мы можем посмотреть на `данные` и `их структуру`, используя функцию [*glimpse()*](https://pillar.r-lib.org/reference/glimpse.html):\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Glimpse into the data set\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  glimpse()\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Отличная работа!💪\n",
+    "\n",
+    "Мы можем заметить, что `glimpse()` покажет общее количество строк (наблюдений) и столбцов (переменных), а затем первые несколько записей каждой переменной в строке после имени переменной. Кроме того, *тип данных* переменной указан сразу после имени переменной внутри `< >`.\n",
+    "\n",
+    "`DataExplorer::introduce()` может аккуратно обобщить эту информацию:\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Describe basic information for our data\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  introduce()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# A visual display of the same\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  plot_intro()\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Отлично! Мы только что узнали, что в наших данных нет пропущенных значений.\n",
+    "\n",
+    "Пока мы этим занимаемся, можем изучить общие статистики центральной тенденции (например, [среднее](https://en.wikipedia.org/wiki/Arithmetic_mean) и [медиана](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)) и меры разброса (например, [стандартное отклонение](https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation)) с помощью `summarytools::descr()`.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Describe common statistics\r\n",
+    "df %>% \r\n",
+    "  descr(stats = \"common\")\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Давайте посмотрим на общие значения данных. Обратите внимание, что популярность может быть `0`, что показывает песни без рейтинга. Мы скоро удалим их.\n",
+    "\n",
+    "> 🤔 Если мы работаем с кластеризацией, методом без учителя, который не требует размеченных данных, почему мы показываем эти данные с метками? На этапе исследования данных они полезны, но для работы алгоритмов кластеризации они не обязательны.\n",
+    "\n",
+    "### 1. Исследуем популярные жанры\n",
+    "\n",
+    "Давайте выясним самые популярные жанры 🎶, подсчитав количество их упоминаний.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Popular genres\r\n",
+    "top_genres <- df %>% \r\n",
+    "  count(artist_top_genre, sort = TRUE) %>% \r\n",
+    "# Encode to categorical and reorder the according to count\r\n",
+    "  mutate(artist_top_genre = factor(artist_top_genre) %>% fct_inorder())\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Print the top genres\r\n",
+    "top_genres\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Это было здорово! Говорят, одна картинка стоит тысячи строк датафрейма (хотя, если честно, никто так не говорит 😅). Но вы поняли суть, верно?\n",
+    "\n",
+    "Один из способов визуализации категориальных данных (переменных типа character или factor) — это использование столбчатых диаграмм. Давайте построим столбчатую диаграмму для 10 самых популярных жанров:\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Change the default gray theme\r\n",
+    "theme_set(theme_light())\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "top_genres %>%\r\n",
+    "  slice(1:10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"rcartocolor::Vivid\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),\r\n",
+    "        # Rotates the X markers (so we can read them)\r\n",
+    "    axis.text.x = element_text(angle = 90))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Теперь гораздо проще определить, что у нас есть `отсутствующие` жанры 🧐!\n",
+    "\n",
+    "> Хорошая визуализация покажет вам то, чего вы не ожидали, или поднимет новые вопросы о данных - Хэдли Уикхэм и Гаррет Гролемунд, [R For Data Science](https://r4ds.had.co.nz/introduction.html)\n",
+    "\n",
+    "Обратите внимание: если основной жанр описан как `Missing`, это означает, что Spotify его не классифицировал, так что давайте избавимся от него.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "top_genres %>%\r\n",
+    "  filter(artist_top_genre != \"Missing\") %>% \r\n",
+    "  slice(1:10) %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"rcartocolor::Vivid\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),\r\n",
+    "        # Rotates the X markers (so we can read them)\r\n",
+    "    axis.text.x = element_text(angle = 90))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Из небольшого исследования данных мы узнали, что три ведущих жанра доминируют в этом наборе данных. Давайте сосредоточимся на `afro dancehall`, `afropop` и `nigerian pop`, а также отфильтруем набор данных, чтобы удалить все записи с популярностью, равной 0 (это означает, что они не были классифицированы по популярности в наборе данных и могут считаться шумом для наших целей):\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "nigerian_songs <- df %>% \r\n",
+    "  # Concentrate on top 3 genres\r\n",
+    "  filter(artist_top_genre %in% c(\"afro dancehall\", \"afropop\",\"nigerian pop\")) %>% \r\n",
+    "  # Remove unclassified observations\r\n",
+    "  filter(popularity != 0)\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize popular genres\r\n",
+    "nigerian_songs %>%\r\n",
+    "  count(artist_top_genre) %>%\r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\r\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"ggsci::category10_d3\") +\r\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\r\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Давайте посмотрим, существует ли очевидная линейная связь между числовыми переменными в нашем наборе данных. Эта связь количественно оценивается с помощью [статистики корреляции](https://en.wikipedia.org/wiki/Correlation).\n",
+    "\n",
+    "Статистика корреляции — это значение в диапазоне от -1 до 1, которое указывает на силу связи. Значения выше 0 указывают на *положительную* корреляцию (высокие значения одной переменной, как правило, совпадают с высокими значениями другой), тогда как значения ниже 0 указывают на *отрицательную* корреляцию (высокие значения одной переменной, как правило, совпадают с низкими значениями другой).\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Narrow down to numeric variables and fid correlation\r\n",
+    "corr_mat <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  select(where(is.numeric)) %>% \r\n",
+    "  cor()\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Visualize correlation matrix\r\n",
+    "corrplot(corr_mat, order = 'AOE', col = c('white', 'black'), bg = 'gold2')  \r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Данные не имеют сильной корреляции, за исключением связи между `energy` и `loudness`, что логично, поскольку громкая музыка обычно довольно энергичная. `Popularity` имеет связь с `release date`, что также понятно, так как более новые песни, вероятно, более популярны. Также кажется, что длина и энергия имеют корреляцию.\n",
+    "\n",
+    "Будет интересно посмотреть, что алгоритм кластеризации сможет извлечь из этих данных!\n",
+    "\n",
+    "> 🎓 Помните, что корреляция не означает причинно-следственной связи! У нас есть доказательства корреляции, но нет доказательств причинности. [Забавный веб-сайт](https://tylervigen.com/spurious-correlations) содержит визуализации, которые подчеркивают эту мысль.\n",
+    "\n",
+    "### 2. Изучение распределения данных\n",
+    "\n",
+    "Давайте зададим более тонкие вопросы. Сильно ли различаются жанры в восприятии их танцевальности в зависимости от их популярности? Давайте исследуем распределение данных по популярности и танцевальности для наших трех ведущих жанров вдоль заданных осей x и y, используя [графики плотности](https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics/density-curves-normal-distribution-ap/density-curves/v/density-curves).\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# Perform 2D kernel density estimation\r\n",
+    "density_estimate_2d <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density_2d(bins = 5, size = 1) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  xlim(-20, 80) +\r\n",
+    "  ylim(0, 1.2)\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Density plot based on the popularity\r\n",
+    "density_estimate_pop <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, fill = artist_top_genre, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density(size = 1, alpha = 0.5) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Density plot based on the danceability\r\n",
+    "density_estimate_dance <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = danceability, fill = artist_top_genre, color = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_density(size = 1, alpha = 0.5) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\") +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"RSkittleBrewer::wildberry\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Patch everything together\r\n",
+    "library(patchwork)\r\n",
+    "density_estimate_2d / (density_estimate_pop + density_estimate_dance)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Мы видим, что существуют концентрические круги, которые совпадают, независимо от жанра. Может ли быть так, что вкусы нигерийцев сходятся на определённом уровне танцевальности для этого жанра?\n",
+    "\n",
+    "В целом, три жанра совпадают по популярности и танцевальности. Определение кластеров в этих слабо упорядоченных данных будет сложной задачей. Давайте посмотрим, сможет ли диаграмма рассеяния подтвердить это.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [
+    "# A scatter plot of popularity and danceability\r\n",
+    "scatter_plot <- nigerian_songs %>% \r\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = artist_top_genre, shape = artist_top_genre)) +\r\n",
+    "  geom_point(size = 2, alpha = 0.8) +\r\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"futurevisions::mars\")\r\n",
+    "\r\n",
+    "# Add a touch of interactivity\r\n",
+    "ggplotly(scatter_plot)\r\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Точечный график тех же осей показывает схожую картину сходимости.\n",
+    "\n",
+    "В целом, для кластеризации вы можете использовать точечные графики, чтобы показать кластеры данных, поэтому освоение этого типа визуализации очень полезно. В следующем уроке мы возьмем эти отфильтрованные данные и применим кластеризацию методом k-средних, чтобы обнаружить группы в этих данных, которые пересекаются интересным образом.\n",
+    "\n",
+    "##  **🚀 Задание**\n",
+    "\n",
+    "В рамках подготовки к следующему уроку создайте диаграмму о различных алгоритмах кластеризации, которые вы можете обнаружить и использовать в производственной среде. Какие проблемы пытается решить кластеризация?\n",
+    "\n",
+    "## [**Тест после лекции**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/28/)\n",
+    "\n",
+    "## **Обзор и самостоятельное изучение**\n",
+    "\n",
+    "Прежде чем применять алгоритмы кластеризации, как мы уже узнали, важно понять природу вашего набора данных. Подробнее об этом можно прочитать [здесь](https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html)\n",
+    "\n",
+    "Углубите свои знания о методах кластеризации:\n",
+    "\n",
+    "-   [Обучение и оценка моделей кластеризации с использованием Tidymodels и других инструментов](https://rpubs.com/eR_ic/clustering)\n",
+    "\n",
+    "-   Брэдли Бёмке и Брэндон Гринвелл, [*Практическое машинное обучение с R*](https://bradleyboehmke.github.io/HOML/)*.*\n",
+    "\n",
+    "## **Задание**\n",
+    "\n",
+    "[Изучите другие способы визуализации кластеризации](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/assignment.md)\n",
+    "\n",
+    "## СПАСИБО:\n",
+    "\n",
+    "[Джен Лупер](https://www.twitter.com/jenlooper) за создание оригинальной версии этого модуля на Python ♥️\n",
+    "\n",
+    "[`Дасани Мадипалли`](https://twitter.com/dasani_decoded) за создание потрясающих иллюстраций, которые делают концепции машинного обучения более понятными и легкими для восприятия.\n",
+    "\n",
+    "Счастливого обучения,\n",
+    "\n",
+    "[Эрик](https://twitter.com/ericntay), Золотой посол Microsoft Learn.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "language": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "99c36449cad3708a435f6798cfa39972",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:29:02+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..c8d2dc651
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,817 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable\n",
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (0.11.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (3.5.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.21.4)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.3.4)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from seaborn) (1.7.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (4.28.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing>=2.2.1 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.7)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.3.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (8.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.11.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (21.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools-scm>=4 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (6.3.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.8.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.3 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2021.3)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib>=2.2->seaborn) (1.16.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: tomli>=1.0.0 in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from setuptools-scm>=4->matplotlib>=2.2->seaborn) (1.2.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages (from setuptools-scm>=4->matplotlib>=2.2->seaborn) (59.1.1)\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "!pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>name</th>\n",
+       "      <th>album</th>\n",
+       "      <th>artist</th>\n",
+       "      <th>artist_top_genre</th>\n",
+       "      <th>release_date</th>\n",
+       "      <th>length</th>\n",
+       "      <th>popularity</th>\n",
+       "      <th>danceability</th>\n",
+       "      <th>acousticness</th>\n",
+       "      <th>energy</th>\n",
+       "      <th>instrumentalness</th>\n",
+       "      <th>liveness</th>\n",
+       "      <th>loudness</th>\n",
+       "      <th>speechiness</th>\n",
+       "      <th>tempo</th>\n",
+       "      <th>time_signature</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>Sparky</td>\n",
+       "      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n",
+       "      <td>Cruel Santino</td>\n",
+       "      <td>alternative r&amp;b</td>\n",
+       "      <td>2019</td>\n",
+       "      <td>144000</td>\n",
+       "      <td>48</td>\n",
+       "      <td>0.666</td>\n",
+       "      <td>0.8510</td>\n",
+       "      <td>0.420</td>\n",
+       "      <td>0.534000</td>\n",
+       "      <td>0.1100</td>\n",
+       "      <td>-6.699</td>\n",
+       "      <td>0.0829</td>\n",
+       "      <td>133.015</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>shuga rush</td>\n",
+       "      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n",
+       "      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n",
+       "      <td>afropop</td>\n",
+       "      <td>2020</td>\n",
+       "      <td>89488</td>\n",
+       "      <td>30</td>\n",
+       "      <td>0.710</td>\n",
+       "      <td>0.0822</td>\n",
+       "      <td>0.683</td>\n",
+       "      <td>0.000169</td>\n",
+       "      <td>0.1010</td>\n",
+       "      <td>-5.640</td>\n",
+       "      <td>0.3600</td>\n",
+       "      <td>129.993</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>LITT!</td>\n",
+       "      <td>LITT!</td>\n",
+       "      <td>AYLØ</td>\n",
+       "      <td>indie r&amp;b</td>\n",
+       "      <td>2018</td>\n",
+       "      <td>207758</td>\n",
+       "      <td>40</td>\n",
+       "      <td>0.836</td>\n",
+       "      <td>0.2720</td>\n",
+       "      <td>0.564</td>\n",
+       "      <td>0.000537</td>\n",
+       "      <td>0.1100</td>\n",
+       "      <td>-7.127</td>\n",
+       "      <td>0.0424</td>\n",
+       "      <td>130.005</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n",
+       "      <td>Enjoy Your Life</td>\n",
+       "      <td>Lady Donli</td>\n",
+       "      <td>nigerian pop</td>\n",
+       "      <td>2019</td>\n",
+       "      <td>175135</td>\n",
+       "      <td>14</td>\n",
+       "      <td>0.894</td>\n",
+       "      <td>0.7980</td>\n",
+       "      <td>0.611</td>\n",
+       "      <td>0.000187</td>\n",
+       "      <td>0.0964</td>\n",
+       "      <td>-4.961</td>\n",
+       "      <td>0.1130</td>\n",
+       "      <td>111.087</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>wanted you</td>\n",
+       "      <td>rare.</td>\n",
+       "      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n",
+       "      <td>afropop</td>\n",
+       "      <td>2018</td>\n",
+       "      <td>152049</td>\n",
+       "      <td>25</td>\n",
+       "      <td>0.702</td>\n",
+       "      <td>0.1160</td>\n",
+       "      <td>0.833</td>\n",
+       "      <td>0.910000</td>\n",
+       "      <td>0.3480</td>\n",
+       "      <td>-6.044</td>\n",
+       "      <td>0.0447</td>\n",
+       "      <td>105.115</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 4,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Получить информацию о датафрейме\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
+      "RangeIndex: 530 entries, 0 to 529\n",
+      "Data columns (total 16 columns):\n",
+      " #   Column            Non-Null Count  Dtype  \n",
+      "---  ------            --------------  -----  \n",
+      " 0   name              530 non-null    object \n",
+      " 1   album             530 non-null    object \n",
+      " 2   artist            530 non-null    object \n",
+      " 3   artist_top_genre  530 non-null    object \n",
+      " 4   release_date      530 non-null    int64  \n",
+      " 5   length            530 non-null    int64  \n",
+      " 6   popularity        530 non-null    int64  \n",
+      " 7   danceability      530 non-null    float64\n",
+      " 8   acousticness      530 non-null    float64\n",
+      " 9   energy            530 non-null    float64\n",
+      " 10  instrumentalness  530 non-null    float64\n",
+      " 11  liveness          530 non-null    float64\n",
+      " 12  loudness          530 non-null    float64\n",
+      " 13  speechiness       530 non-null    float64\n",
+      " 14  tempo             530 non-null    float64\n",
+      " 15  time_signature    530 non-null    int64  \n",
+      "dtypes: float64(8), int64(4), object(4)\n",
+      "memory usage: 66.4+ KB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "name                0\n",
+       "album               0\n",
+       "artist              0\n",
+       "artist_top_genre    0\n",
+       "release_date        0\n",
+       "length              0\n",
+       "popularity          0\n",
+       "danceability        0\n",
+       "acousticness        0\n",
+       "energy              0\n",
+       "instrumentalness    0\n",
+       "liveness            0\n",
+       "loudness            0\n",
+       "speechiness         0\n",
+       "tempo               0\n",
+       "time_signature      0\n",
+       "dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.isnull().sum()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Посмотрите на общие значения данных. Обратите внимание, что популярность может быть '0' - и есть много строк с этим значением.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>release_date</th>\n",
+       "      <th>length</th>\n",
+       "      <th>popularity</th>\n",
+       "      <th>danceability</th>\n",
+       "      <th>acousticness</th>\n",
+       "      <th>energy</th>\n",
+       "      <th>instrumentalness</th>\n",
+       "      <th>liveness</th>\n",
+       "      <th>loudness</th>\n",
+       "      <th>speechiness</th>\n",
+       "      <th>tempo</th>\n",
+       "      <th>time_signature</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>count</th>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "      <td>530.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>mean</th>\n",
+       "      <td>2015.390566</td>\n",
+       "      <td>222298.169811</td>\n",
+       "      <td>17.507547</td>\n",
+       "      <td>0.741619</td>\n",
+       "      <td>0.265412</td>\n",
+       "      <td>0.760623</td>\n",
+       "      <td>0.016305</td>\n",
+       "      <td>0.147308</td>\n",
+       "      <td>-4.953011</td>\n",
+       "      <td>0.130748</td>\n",
+       "      <td>116.487864</td>\n",
+       "      <td>3.986792</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>std</th>\n",
+       "      <td>3.131688</td>\n",
+       "      <td>39696.822259</td>\n",
+       "      <td>18.992212</td>\n",
+       "      <td>0.117522</td>\n",
+       "      <td>0.208342</td>\n",
+       "      <td>0.148533</td>\n",
+       "      <td>0.090321</td>\n",
+       "      <td>0.123588</td>\n",
+       "      <td>2.464186</td>\n",
+       "      <td>0.092939</td>\n",
+       "      <td>23.518601</td>\n",
+       "      <td>0.333701</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>min</th>\n",
+       "      <td>1998.000000</td>\n",
+       "      <td>89488.000000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.255000</td>\n",
+       "      <td>0.000665</td>\n",
+       "      <td>0.111000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.028300</td>\n",
+       "      <td>-19.362000</td>\n",
+       "      <td>0.027800</td>\n",
+       "      <td>61.695000</td>\n",
+       "      <td>3.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>25%</th>\n",
+       "      <td>2014.000000</td>\n",
+       "      <td>199305.000000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.681000</td>\n",
+       "      <td>0.089525</td>\n",
+       "      <td>0.669000</td>\n",
+       "      <td>0.000000</td>\n",
+       "      <td>0.075650</td>\n",
+       "      <td>-6.298750</td>\n",
+       "      <td>0.059100</td>\n",
+       "      <td>102.961250</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>50%</th>\n",
+       "      <td>2016.000000</td>\n",
+       "      <td>218509.000000</td>\n",
+       "      <td>13.000000</td>\n",
+       "      <td>0.761000</td>\n",
+       "      <td>0.220500</td>\n",
+       "      <td>0.784500</td>\n",
+       "      <td>0.000004</td>\n",
+       "      <td>0.103500</td>\n",
+       "      <td>-4.558500</td>\n",
+       "      <td>0.097950</td>\n",
+       "      <td>112.714500</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>75%</th>\n",
+       "      <td>2017.000000</td>\n",
+       "      <td>242098.500000</td>\n",
+       "      <td>31.000000</td>\n",
+       "      <td>0.829500</td>\n",
+       "      <td>0.403000</td>\n",
+       "      <td>0.875750</td>\n",
+       "      <td>0.000234</td>\n",
+       "      <td>0.164000</td>\n",
+       "      <td>-3.331000</td>\n",
+       "      <td>0.177000</td>\n",
+       "      <td>125.039250</td>\n",
+       "      <td>4.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>max</th>\n",
+       "      <td>2020.000000</td>\n",
+       "      <td>511738.000000</td>\n",
+       "      <td>73.000000</td>\n",
+       "      <td>0.966000</td>\n",
+       "      <td>0.954000</td>\n",
+       "      <td>0.995000</td>\n",
+       "      <td>0.910000</td>\n",
+       "      <td>0.811000</td>\n",
+       "      <td>0.582000</td>\n",
+       "      <td>0.514000</td>\n",
+       "      <td>206.007000</td>\n",
+       "      <td>5.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "       release_date         length  popularity  danceability  acousticness  \\\n",
+       "count    530.000000     530.000000  530.000000    530.000000    530.000000   \n",
+       "mean    2015.390566  222298.169811   17.507547      0.741619      0.265412   \n",
+       "std        3.131688   39696.822259   18.992212      0.117522      0.208342   \n",
+       "min     1998.000000   89488.000000    0.000000      0.255000      0.000665   \n",
+       "25%     2014.000000  199305.000000    0.000000      0.681000      0.089525   \n",
+       "50%     2016.000000  218509.000000   13.000000      0.761000      0.220500   \n",
+       "75%     2017.000000  242098.500000   31.000000      0.829500      0.403000   \n",
+       "max     2020.000000  511738.000000   73.000000      0.966000      0.954000   \n",
+       "\n",
+       "           energy  instrumentalness    liveness    loudness  speechiness  \\\n",
+       "count  530.000000        530.000000  530.000000  530.000000   530.000000   \n",
+       "mean     0.760623          0.016305    0.147308   -4.953011     0.130748   \n",
+       "std      0.148533          0.090321    0.123588    2.464186     0.092939   \n",
+       "min      0.111000          0.000000    0.028300  -19.362000     0.027800   \n",
+       "25%      0.669000          0.000000    0.075650   -6.298750     0.059100   \n",
+       "50%      0.784500          0.000004    0.103500   -4.558500     0.097950   \n",
+       "75%      0.875750          0.000234    0.164000   -3.331000     0.177000   \n",
+       "max      0.995000          0.910000    0.811000    0.582000     0.514000   \n",
+       "\n",
+       "            tempo  time_signature  \n",
+       "count  530.000000      530.000000  \n",
+       "mean   116.487864        3.986792  \n",
+       "std     23.518601        0.333701  \n",
+       "min     61.695000        3.000000  \n",
+       "25%    102.961250        4.000000  \n",
+       "50%    112.714500        4.000000  \n",
+       "75%    125.039250        4.000000  \n",
+       "max    206.007000        5.000000  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 7,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.describe()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top[:5].index,y=top[:5].values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Удалите жанры 'Missing', так как они не классифицированы в Spotify\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[df['artist_top_genre'] != 'Missing']\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 10,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x504 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 864x648 with 2 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "corrmat = df.corr()\n",
+    "f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))\n",
+    "sns.heatmap(corrmat, vmax=.8, square=True);"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x432 with 3 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "sns.set_theme(style=\"ticks\")\n",
+    "\n",
+    "# Show the joint distribution using kernel density estimation\n",
+    "g = sns.jointplot(\n",
+    "    data=df,\n",
+    "    x=\"popularity\", y=\"danceability\", hue=\"artist_top_genre\",\n",
+    "    kind=\"kde\",\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "/Users/jenniferlooper/Library/Python/3.8/lib/python/site-packages/seaborn/axisgrid.py:337: UserWarning: The `size` parameter has been renamed to `height`; please update your code.\n",
+      "  warnings.warn(msg, UserWarning)\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x1350b1a90>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 468.975x360 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "sns.FacetGrid(df, hue=\"artist_top_genre\", size=5) \\\n",
+    "   .map(plt.scatter, \"popularity\", \"danceability\") \\\n",
+    "   .add_legend()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "interpreter": {
+   "hash": "31f2aee4e71d21fbe5cf8b01ff0e069b9275f58929596ceb00d14d90e3e16cd6"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.9"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c61deff2839902ac8cb4ed411eb10fee",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:25:57+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/1-Visualize/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/README.md b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f7ed27b86
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/README.md
@@ -0,0 +1,261 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "085d571097d201810720df4cd379f8c2",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:05:31+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Кластеризация методом K-Means
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/29/)
+
+В этом уроке вы узнаете, как создавать кластеры с помощью Scikit-learn и набора данных о нигерийской музыке, который вы импортировали ранее. Мы рассмотрим основы метода K-Means для кластеризации. Помните, что, как вы узнали в предыдущем уроке, существует множество способов работы с кластерами, и выбор метода зависит от ваших данных. Мы попробуем K-Means, так как это наиболее распространенная техника кластеризации. Давайте начнем!
+
+Термины, которые вы изучите:
+
+- Оценка силуэта (Silhouette scoring)
+- Метод "локтя" (Elbow method)
+- Инерция (Inertia)
+- Дисперсия (Variance)
+
+## Введение
+
+[Кластеризация методом K-Means](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) — это метод, происходящий из области обработки сигналов. Он используется для разделения и группировки данных в 'k' кластеров с помощью серии наблюдений. Каждое наблюдение работает над тем, чтобы сгруппировать заданную точку данных ближе всего к ее ближайшему "среднему", или центральной точке кластера.
+
+Кластеры можно визуализировать как [диаграммы Вороного](https://wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram), которые включают точку (или "семя") и соответствующую ей область.
+
+![диаграмма Вороного](../../../../translated_images/voronoi.1dc1613fb0439b9564615eca8df47a4bcd1ce06217e7e72325d2406ef2180795.ru.png)
+
+> инфографика от [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+Процесс кластеризации методом K-Means [выполняется в три этапа](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means):
+
+1. Алгоритм выбирает k-центральных точек, взятых из набора данных. После этого он выполняет цикл:
+    1. Назначает каждой выборке ближайший центроид.
+    2. Создает новые центроиды, вычисляя среднее значение всех выборок, назначенных предыдущим центроидам.
+    3. Затем вычисляет разницу между новыми и старыми центроидами и повторяет процесс, пока центроиды не стабилизируются.
+
+Одним из недостатков использования K-Means является необходимость заранее определить 'k', то есть количество центроидов. К счастью, метод "локтя" помогает оценить хорошее начальное значение для 'k'. Вы попробуете его через минуту.
+
+## Предварительные требования
+
+Вы будете работать с файлом [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb), который включает импорт данных и предварительную очистку, выполненную в предыдущем уроке.
+
+## Упражнение - подготовка
+
+Начните с повторного изучения данных о песнях.
+
+1. Создайте boxplot, вызвав `boxplot()` для каждого столбца:
+
+    ```python
+    plt.figure(figsize=(20,20), dpi=200)
+    
+    plt.subplot(4,3,1)
+    sns.boxplot(x = 'popularity', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,2)
+    sns.boxplot(x = 'acousticness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,3)
+    sns.boxplot(x = 'energy', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,4)
+    sns.boxplot(x = 'instrumentalness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,5)
+    sns.boxplot(x = 'liveness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,6)
+    sns.boxplot(x = 'loudness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,7)
+    sns.boxplot(x = 'speechiness', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,8)
+    sns.boxplot(x = 'tempo', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,9)
+    sns.boxplot(x = 'time_signature', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,10)
+    sns.boxplot(x = 'danceability', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,11)
+    sns.boxplot(x = 'length', data = df)
+    
+    plt.subplot(4,3,12)
+    sns.boxplot(x = 'release_date', data = df)
+    ```
+
+    Эти данные немного шумные: наблюдая каждый столбец как boxplot, вы можете увидеть выбросы.
+
+    ![выбросы](../../../../translated_images/boxplots.8228c29dabd0f29227dd38624231a175f411f1d8d4d7c012cb770e00e4fdf8b6.ru.png)
+
+Вы могли бы пройтись по набору данных и удалить эти выбросы, но это сделало бы данные довольно минимальными.
+
+1. Пока выберите столбцы, которые вы будете использовать для упражнения по кластеризации. Выберите те, у которых похожие диапазоны, и закодируйте столбец `artist_top_genre` как числовые данные:
+
+    ```python
+    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
+    le = LabelEncoder()
+    
+    X = df.loc[:, ('artist_top_genre','popularity','danceability','acousticness','loudness','energy')]
+    
+    y = df['artist_top_genre']
+    
+    X['artist_top_genre'] = le.fit_transform(X['artist_top_genre'])
+    
+    y = le.transform(y)
+    ```
+
+1. Теперь вам нужно выбрать, сколько кластеров вы будете целиться. Вы знаете, что в наборе данных есть 3 жанра песен, поэтому попробуем 3:
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    
+    nclusters = 3 
+    seed = 0
+    
+    km = KMeans(n_clusters=nclusters, random_state=seed)
+    km.fit(X)
+    
+    # Predict the cluster for each data point
+    
+    y_cluster_kmeans = km.predict(X)
+    y_cluster_kmeans
+    ```
+
+Вы видите массив, напечатанный с предсказанными кластерами (0, 1 или 2) для каждой строки в датафрейме.
+
+1. Используйте этот массив для расчета "оценки силуэта":
+
+    ```python
+    from sklearn import metrics
+    score = metrics.silhouette_score(X, y_cluster_kmeans)
+    score
+    ```
+
+## Оценка силуэта
+
+Ищите оценку силуэта ближе к 1. Эта оценка варьируется от -1 до 1, и если оценка равна 1, кластер плотный и хорошо отделен от других кластеров. Значение около 0 представляет пересекающиеся кластеры с выборками, очень близкими к границе принятия решения соседних кластеров. [(Источник)](https://dzone.com/articles/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-exam)
+
+Наша оценка **.53**, то есть прямо посередине. Это указывает на то, что наши данные не особенно хорошо подходят для этого типа кластеризации, но давайте продолжим.
+
+### Упражнение - создание модели
+
+1. Импортируйте `KMeans` и начните процесс кластеризации.
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    wcss = []
+    
+    for i in range(1, 11):
+        kmeans = KMeans(n_clusters = i, init = 'k-means++', random_state = 42)
+        kmeans.fit(X)
+        wcss.append(kmeans.inertia_)
+    
+    ```
+
+    Здесь есть несколько частей, которые требуют объяснения.
+
+    > 🎓 range: Это количество итераций процесса кластеризации.
+
+    > 🎓 random_state: "Определяет генерацию случайных чисел для инициализации центроидов." [Источник](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans)
+
+    > 🎓 WCSS: "сумма квадратов внутри кластеров" измеряет среднее квадратное расстояние всех точек внутри кластера до центроида кластера. [Источник](https://medium.com/@ODSC/unsupervised-learning-evaluating-clusters-bd47eed175ce).
+
+    > 🎓 Инерция: Алгоритмы K-Means пытаются выбрать центроиды, чтобы минимизировать "инерцию", "меру внутренней согласованности кластеров." [Источник](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html). Значение добавляется к переменной wcss на каждой итерации.
+
+    > 🎓 k-means++: В [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means) вы можете использовать оптимизацию 'k-means++', которая "инициализирует центроиды так, чтобы они (как правило) были удалены друг от друга, что приводит к вероятно лучшим результатам, чем случайная инициализация."
+
+### Метод "локтя"
+
+Ранее вы предположили, что, поскольку вы нацелились на 3 жанра песен, вам следует выбрать 3 кластера. Но так ли это?
+
+1. Используйте метод "локтя", чтобы убедиться.
+
+    ```python
+    plt.figure(figsize=(10,5))
+    sns.lineplot(x=range(1, 11), y=wcss, marker='o', color='red')
+    plt.title('Elbow')
+    plt.xlabel('Number of clusters')
+    plt.ylabel('WCSS')
+    plt.show()
+    ```
+
+    Используйте переменную `wcss`, которую вы создали на предыдущем шаге, чтобы построить график, показывающий, где находится "изгиб" локтя, который указывает на оптимальное количество кластеров. Возможно, это **действительно** 3!
+
+    ![метод локтя](../../../../translated_images/elbow.72676169eed744ff03677e71334a16c6b8f751e9e716e3d7f40dd7cdef674cca.ru.png)
+
+## Упражнение - отображение кластеров
+
+1. Попробуйте процесс снова, на этот раз установив три кластера, и отобразите кластеры в виде диаграммы рассеяния:
+
+    ```python
+    from sklearn.cluster import KMeans
+    kmeans = KMeans(n_clusters = 3)
+    kmeans.fit(X)
+    labels = kmeans.predict(X)
+    plt.scatter(df['popularity'],df['danceability'],c = labels)
+    plt.xlabel('popularity')
+    plt.ylabel('danceability')
+    plt.show()
+    ```
+
+1. Проверьте точность модели:
+
+    ```python
+    labels = kmeans.labels_
+    
+    correct_labels = sum(y == labels)
+    
+    print("Result: %d out of %d samples were correctly labeled." % (correct_labels, y.size))
+    
+    print('Accuracy score: {0:0.2f}'. format(correct_labels/float(y.size)))
+    ```
+
+    Точность этой модели не очень хорошая, и форма кластеров дает вам подсказку, почему.
+
+    ![кластеры](../../../../translated_images/clusters.b635354640d8e4fd4a49ef545495518e7be76172c97c13bd748f5b79f171f69a.ru.png)
+
+    Эти данные слишком несбалансированы, слишком мало коррелируют, и между значениями столбцов слишком большая дисперсия, чтобы хорошо кластеризоваться. На самом деле, кластеры, которые формируются, вероятно, сильно зависят или искажены тремя категориями жанров, которые мы определили выше. Это был процесс обучения!
+
+    В документации Scikit-learn вы можете увидеть, что модель, подобная этой, с кластерами, которые не очень хорошо разграничены, имеет проблему "дисперсии":
+
+    ![проблемные модели](../../../../translated_images/problems.f7fb539ccd80608e1f35c319cf5e3ad1809faa3c08537aead8018c6b5ba2e33a.ru.png)
+    > Инфографика из Scikit-learn
+
+## Дисперсия
+
+Дисперсия определяется как "среднее значение квадратов отклонений от среднего" [(Источник)](https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html). В контексте этой задачи кластеризации это относится к данным, где числа в нашем наборе данных имеют тенденцию слишком сильно отклоняться от среднего.
+
+✅ Это отличный момент, чтобы подумать обо всех способах, которыми вы могли бы исправить эту проблему. Немного подкорректировать данные? Использовать другие столбцы? Применить другой алгоритм? Подсказка: попробуйте [масштабировать данные](https://www.mygreatlearning.com/blog/learning-data-science-with-k-means-clustering/), чтобы нормализовать их и протестировать другие столбцы.
+
+> Попробуйте этот '[калькулятор дисперсии](https://www.calculatorsoup.com/calculators/statistics/variance-calculator.php)', чтобы лучше понять концепцию.
+
+---
+
+## 🚀Задача
+
+Проведите некоторое время с этим ноутбуком, изменяя параметры. Можете ли вы улучшить точность модели, более тщательно очистив данные (например, удалив выбросы)? Вы можете использовать веса, чтобы придать больший вес определенным выборкам данных. Что еще вы можете сделать, чтобы создать лучшие кластеры?
+
+Подсказка: попробуйте масштабировать данные. В ноутбуке есть закомментированный код, который добавляет стандартное масштабирование, чтобы столбцы данных больше походили друг на друга по диапазону. Вы обнаружите, что хотя оценка силуэта снижается, "изгиб" на графике локтя становится более плавным. Это связано с тем, что оставление данных без масштабирования позволяет данным с меньшей дисперсией иметь больший вес. Прочитайте немного больше об этой проблеме [здесь](https://stats.stackexchange.com/questions/21222/are-mean-normalization-and-feature-scaling-needed-for-k-means-clustering/21226#21226).
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/30/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Посмотрите симулятор K-Means [например, этот](https://user.ceng.metu.edu.tr/~akifakkus/courses/ceng574/k-means/). Вы можете использовать этот инструмент для визуализации точек данных и определения их центроидов. Вы можете редактировать случайность данных, количество кластеров и количество центроидов. Помогает ли это вам понять, как данные могут быть сгруппированы?
+
+Также ознакомьтесь с [этим материалом о K-Means](https://stanford.edu/~cpiech/cs221/handouts/kmeans.html) от Стэнфорда.
+
+## Задание
+
+[Попробуйте разные методы кластеризации](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..c81ff20f7
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b8e17eff34ad1680eba2a5d3cf9ffc41",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:07:26+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Попробуйте разные методы кластеризации
+
+## Инструкции
+
+В этом уроке вы узнали о кластеризации методом K-Means. Иногда метод K-Means не подходит для ваших данных. Создайте ноутбук, используя данные из этих уроков или из другого источника (укажите источник), и продемонстрируйте другой метод кластеризации, НЕ используя K-Means. Что вы узнали?
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерии | Превосходно                                                    | Удовлетворительно                                                   | Требуется улучшение          |
+| -------- | -------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------- | ---------------------------- |
+|          | Представлен ноутбук с хорошо документированной моделью кластеризации | Представлен ноутбук без хорошей документации и/или с неполными данными | Представлена неполная работа |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..9fbdd49ad
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,229 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "3e5c8ab363e8d88f566d4365efc7e0bd",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:32:31+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Мы сосредоточимся только на 3 жанрах. Может быть, мы сможем создать 3 кластера!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"mb1e94ec236\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#mb1e94ec236\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mff1e083e3c\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mff1e083e3c\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p7b6b825212)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p7b6b825212\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..6121166e7
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:07:54+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..d889c0f75
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb
@@ -0,0 +1,639 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "anaconda-cloud": "",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "R",
+   "language": "R",
+   "name": "ir"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": "r",
+   "file_extension": ".r",
+   "mimetype": "text/x-r-source",
+   "name": "R",
+   "pygments_lexer": "r",
+   "version": "3.4.1"
+  },
+  "colab": {
+   "name": "lesson_14.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "collapsed_sections": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "ad65fb4aad0a156b42216e4929f490fc",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:37:13+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15-R.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "GULATlQXLXyR"
+   },
+   "source": [
+    "## Изучение кластеризации методом K-Means с использованием R и принципов \"tidy data\"\n",
+    "\n",
+    "### [**Тест перед лекцией**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/29/)\n",
+    "\n",
+    "В этом уроке вы научитесь создавать кластеры с использованием пакета Tidymodels и других пакетов из экосистемы R (назовем их друзьями 🧑‍🤝‍🧑), а также набора данных о нигерийской музыке, который вы импортировали ранее. Мы рассмотрим основы метода K-Means для кластеризации. Помните, как вы узнали в предыдущем уроке, существует множество способов работы с кластерами, и выбор метода зависит от ваших данных. Мы попробуем метод K-Means, так как это наиболее распространенная техника кластеризации. Давайте начнем!\n",
+    "\n",
+    "Термины, с которыми вы познакомитесь:\n",
+    "\n",
+    "- Оценка силуэта (Silhouette scoring)\n",
+    "\n",
+    "- Метод локтя (Elbow method)\n",
+    "\n",
+    "- Инерция (Inertia)\n",
+    "\n",
+    "- Дисперсия (Variance)\n",
+    "\n",
+    "### **Введение**\n",
+    "\n",
+    "[Кластеризация методом K-Means](https://wikipedia.org/wiki/K-means_clustering) — это метод, происходящий из области обработки сигналов. Он используется для разделения и группировки данных на `k кластеров` на основе сходства их характеристик.\n",
+    "\n",
+    "Кластеры можно визуализировать как [диаграммы Вороного](https://wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram), которые включают точку (или \"семя\") и соответствующую ей область.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/voronoi.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Инфографика от Джен Лупер</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "Метод K-Means включает следующие шаги:\n",
+    "\n",
+    "1. Дата-сайентист начинает с указания желаемого количества кластеров, которые нужно создать.\n",
+    "\n",
+    "2. Затем алгоритм случайным образом выбирает K наблюдений из набора данных, чтобы использовать их в качестве начальных центров кластеров (т.е. центроидов).\n",
+    "\n",
+    "3. Далее каждое из оставшихся наблюдений назначается к своему ближайшему центроиду.\n",
+    "\n",
+    "4. Затем вычисляется новое среднее значение для каждого кластера, и центроид перемещается к этому среднему.\n",
+    "\n",
+    "5. После пересчета центров каждое наблюдение снова проверяется, чтобы определить, не стало ли оно ближе к другому кластеру. Все объекты перераспределяются с использованием обновленных средних значений кластеров. Шаги перераспределения кластеров и обновления центроидов повторяются итеративно до тех пор, пока распределение кластеров не перестанет изменяться (т.е. пока не будет достигнута сходимость). Обычно алгоритм завершается, когда каждая новая итерация приводит к незначительному перемещению центроидов, и кластеры становятся статичными.\n",
+    "\n",
+    "<div>\n",
+    "\n",
+    "> Обратите внимание, что из-за случайного выбора начальных k наблюдений, используемых в качестве стартовых центроидов, мы можем получать немного разные результаты при каждом применении процедуры. По этой причине большинство алгоритмов используют несколько *случайных запусков* и выбирают итерацию с наименьшим WCSS. Таким образом, настоятельно рекомендуется всегда запускать K-Means с несколькими значениями *nstart*, чтобы избежать *нежелательного локального оптимума.*\n",
+    "\n",
+    "</div>\n",
+    "\n",
+    "Эта короткая анимация с использованием [иллюстраций](https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations) Эллисон Хорст объясняет процесс кластеризации:\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/kmeans.gif\"\n",
+    "   width=\"550\"/>\n",
+    "   <figcaption>Иллюстрация от @allison_horst</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "Основной вопрос, который возникает при кластеризации, заключается в следующем: как определить, на сколько кластеров разделить ваши данные? Один из недостатков метода K-Means заключается в том, что вам нужно заранее установить `k`, то есть количество `центроидов`. К счастью, `метод локтя` помогает оценить хорошее начальное значение для `k`. Вы попробуете это через минуту.\n",
+    "\n",
+    "### \n",
+    "\n",
+    "**Предварительные требования**\n",
+    "\n",
+    "Мы начнем с того места, где остановились в [предыдущем уроке](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb), где мы анализировали набор данных, создавали множество визуализаций и фильтровали данные для интересующих нас наблюдений. Обязательно ознакомьтесь с ним!\n",
+    "\n",
+    "Нам понадобятся некоторые пакеты для выполнения этого модуля. Вы можете установить их с помощью команды: `install.packages(c('tidyverse', 'tidymodels', 'cluster', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'factoextra', 'patchwork'))`\n",
+    "\n",
+    "Или используйте следующий скрипт, который проверяет наличие необходимых пакетов и устанавливает их, если каких-то не хватает.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "ah_tBi58LXyi"
+   },
+   "source": [
+    "suppressWarnings(if(!require(\"pacman\")) install.packages(\"pacman\"))\n",
+    "\n",
+    "pacman::p_load('tidyverse', 'tidymodels', 'cluster', 'summarytools', 'plotly', 'paletteer', 'factoextra', 'patchwork')\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "7e--UCUTLXym"
+   },
+   "source": [
+    "Давайте начнем!\n",
+    "\n",
+    "## 1. Танец с данными: Выберите 3 самых популярных музыкальных жанра\n",
+    "\n",
+    "Это краткое напоминание о том, что мы делали в предыдущем уроке. Давайте разберем данные!\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Ycamx7GGLXyn"
+   },
+   "source": [
+    "# Load the core tidyverse and make it available in your current R session\n",
+    "library(tidyverse)\n",
+    "\n",
+    "# Import the data into a tibble\n",
+    "df <- read_csv(file = \"https://raw.githubusercontent.com/microsoft/ML-For-Beginners/main/5-Clustering/data/nigerian-songs.csv\", show_col_types = FALSE)\n",
+    "\n",
+    "# Narrow down to top 3 popular genres\n",
+    "nigerian_songs <- df %>% \n",
+    "  # Concentrate on top 3 genres\n",
+    "  filter(artist_top_genre %in% c(\"afro dancehall\", \"afropop\",\"nigerian pop\")) %>% \n",
+    "  # Remove unclassified observations\n",
+    "  filter(popularity != 0)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Visualize popular genres using bar plots\n",
+    "theme_set(theme_light())\n",
+    "nigerian_songs %>%\n",
+    "  count(artist_top_genre) %>%\n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = artist_top_genre, y = n,\n",
+    "                       fill = artist_top_genre)) +\n",
+    "  geom_col(alpha = 0.8) +\n",
+    "  paletteer::scale_fill_paletteer_d(\"ggsci::category10_d3\") +\n",
+    "  ggtitle(\"Top genres\") +\n",
+    "  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "b5h5zmkPLXyp"
+   },
+   "source": [
+    "🤩 Это прошло отлично!\n",
+    "\n",
+    "## 2. Дополнительное исследование данных.\n",
+    "\n",
+    "Насколько чисты эти данные? Давайте проверим наличие выбросов с помощью ящиков с усами (boxplots). Мы сосредоточимся на числовых столбцах с меньшим количеством выбросов (хотя вы можете удалить выбросы). Ящики с усами могут показать диапазон данных и помогут выбрать, какие столбцы использовать. Обратите внимание, что ящики с усами не показывают дисперсию, которая является важным элементом для хорошо кластеризуемых данных. Пожалуйста, ознакомьтесь с [этим обсуждением](https://stats.stackexchange.com/questions/91536/deduce-variance-from-boxplot) для получения дополнительной информации.\n",
+    "\n",
+    "[Ящики с усами](https://en.wikipedia.org/wiki/Box_plot) используются для графического отображения распределения `числовых` данных, поэтому давайте начнем с *выбора* всех числовых столбцов вместе с популярными музыкальными жанрами.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "HhNreJKLLXyq"
+   },
+   "source": [
+    "# Select top genre column and all other numeric columns\n",
+    "df_numeric <- nigerian_songs %>% \n",
+    "  select(artist_top_genre, where(is.numeric)) \n",
+    "\n",
+    "# Display the data\n",
+    "df_numeric %>% \n",
+    "  slice_head(n = 5)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "uYXrwJRaLXyq"
+   },
+   "source": [
+    "Посмотрите, как удобно использовать помощник выбора `where` 💁? Исследуйте другие подобные функции [здесь](https://tidyselect.r-lib.org/).\n",
+    "\n",
+    "Поскольку мы будем создавать ящик с усами для каждой числовой переменной и хотим избежать использования циклов, давайте преобразуем наши данные в *длинный* формат, который позволит нам воспользоваться `facets` - подграфиками, каждый из которых отображает один поднабор данных.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "gd5bR3f8LXys"
+   },
+   "source": [
+    "# Pivot data from wide to long\n",
+    "df_numeric_long <- df_numeric %>% \n",
+    "  pivot_longer(!artist_top_genre, names_to = \"feature_names\", values_to = \"values\") \n",
+    "\n",
+    "# Print out data\n",
+    "df_numeric_long %>% \n",
+    "  slice_head(n = 15)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "-7tE1swnLXyv"
+   },
+   "source": [
+    "Теперь намного длиннее! А теперь время для `ggplots`! Какой `geom` мы будем использовать?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "r88bIsyuLXyy"
+   },
+   "source": [
+    "# Make a box plot\n",
+    "df_numeric_long %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = feature_names, y = values, fill = feature_names)) +\n",
+    "  geom_boxplot() +\n",
+    "  facet_wrap(~ feature_names, ncol = 4, scales = \"free\") +\n",
+    "  theme(legend.position = \"none\")\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "EYVyKIUELXyz"
+   },
+   "source": [
+    "Легко-gg!\n",
+    "\n",
+    "Теперь мы видим, что данные немного шумные: наблюдая каждый столбец в виде коробчатой диаграммы, можно заметить выбросы. Вы могли бы пройтись по набору данных и удалить эти выбросы, но тогда данные станут довольно минимальными.\n",
+    "\n",
+    "На данный момент давайте выберем, какие столбцы будем использовать для нашего упражнения по кластеризации. Выберем числовые столбцы с похожими диапазонами. Мы могли бы закодировать `artist_top_genre` как числовой, но пока исключим его.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "-wkpINyZLXy0"
+   },
+   "source": [
+    "# Select variables with similar ranges\n",
+    "df_numeric_select <- df_numeric %>% \n",
+    "  select(popularity, danceability, acousticness, loudness, energy) \n",
+    "\n",
+    "# Normalize data\n",
+    "# df_numeric_select <- scale(df_numeric_select)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "D7dLzgpqLXy1"
+   },
+   "source": [
+    "## 3. Вычисление кластеризации методом k-средних в R\n",
+    "\n",
+    "Мы можем вычислить метод k-средних в R с помощью встроенной функции `kmeans`, см. `help(\"kmeans()\")`. Функция `kmeans()` принимает на вход датафрейм, содержащий только числовые столбцы, в качестве основного аргумента.\n",
+    "\n",
+    "Первым шагом при использовании кластеризации методом k-средних является указание количества кластеров (k), которые будут созданы в итоговом решении. Мы знаем, что в наборе данных есть 3 музыкальных жанра, которые мы выделили, поэтому попробуем указать 3:\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "uC4EQ5w7LXy5"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Kmeans clustering for 3 clusters\n",
+    "kclust <- kmeans(\n",
+    "  df_numeric_select,\n",
+    "  # Specify the number of clusters\n",
+    "  centers = 3,\n",
+    "  # How many random initial configurations\n",
+    "  nstart = 25\n",
+    ")\n",
+    "\n",
+    "# Display clustering object\n",
+    "kclust\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "hzfhscWrLXy-"
+   },
+   "source": [
+    "Объект kmeans содержит несколько частей информации, которые хорошо объяснены в `help(\"kmeans()\")`. Сейчас давайте сосредоточимся на некоторых из них. Мы видим, что данные были сгруппированы в 3 кластера размером 65, 110 и 111. Вывод также содержит центры кластеров (средние значения) для 3 групп по 5 переменным.\n",
+    "\n",
+    "Вектор кластеризации — это назначение кластера для каждой наблюдаемой точки. Давайте используем функцию `augment`, чтобы добавить назначение кластера в исходный набор данных.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "0XwwpFGQLXy_"
+   },
+   "source": [
+    "# Add predicted cluster assignment to data set\n",
+    "augment(kclust, df_numeric_select) %>% \n",
+    "  relocate(.cluster) %>% \n",
+    "  slice_head(n = 10)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "NXIVXXACLXzA"
+   },
+   "source": [
+    "Отлично, мы только что разделили наш набор данных на 3 группы. Итак, насколько хороша наша кластеризация 🤷? Давайте посмотрим на `Silhouette score`.\n",
+    "\n",
+    "### **Silhouette score**\n",
+    "\n",
+    "[Анализ силуэта](https://en.wikipedia.org/wiki/Silhouette_(clustering)) может быть использован для изучения расстояния между получившимися кластерами. Этот показатель варьируется от -1 до 1, и если значение близко к 1, кластер плотный и хорошо отделен от других кластеров. Значение, близкое к 0, указывает на пересекающиеся кластеры, где образцы находятся очень близко к границе разделения соседних кластеров. [Источник](https://dzone.com/articles/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-exam).\n",
+    "\n",
+    "Метод среднего силуэта вычисляет средний силуэт наблюдений для различных значений *k*. Высокий средний показатель силуэта указывает на хорошую кластеризацию.\n",
+    "\n",
+    "Функция `silhouette` из пакета cluster используется для вычисления средней ширины силуэта.\n",
+    "\n",
+    "> Силуэт можно рассчитать с использованием любой [метрики расстояния](https://en.wikipedia.org/wiki/Distance \"Distance\"), такой как [евклидово расстояние](https://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance \"Euclidean distance\") или [манхэттенское расстояние](https://en.wikipedia.org/wiki/Manhattan_distance \"Manhattan distance\"), которые мы обсуждали в [предыдущем уроке](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14-R.ipynb).\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "Jn0McL28LXzB"
+   },
+   "source": [
+    "# Load cluster package\n",
+    "library(cluster)\n",
+    "\n",
+    "# Compute average silhouette score\n",
+    "ss <- silhouette(kclust$cluster,\n",
+    "                 # Compute euclidean distance\n",
+    "                 dist = dist(df_numeric_select))\n",
+    "mean(ss[, 3])\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "QyQRn97nLXzC"
+   },
+   "source": [
+    "Наш результат — **0.549**, то есть прямо посередине. Это указывает на то, что наши данные не особенно хорошо подходят для такого типа кластеризации. Давайте проверим эту догадку визуально. Пакет [factoextra](https://rpkgs.datanovia.com/factoextra/index.html) предоставляет функции (`fviz_cluster()`) для визуализации кластеризации.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "7a6Km1_FLXzD"
+   },
+   "source": [
+    "library(factoextra)\n",
+    "\n",
+    "# Visualize clustering results\n",
+    "fviz_cluster(kclust, df_numeric_select)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IBwCWt-0LXzD"
+   },
+   "source": [
+    "Перекрытие кластеров указывает на то, что наши данные не очень хорошо подходят для такого типа кластеризации, но давайте продолжим.\n",
+    "\n",
+    "## 4. Определение оптимального количества кластеров\n",
+    "\n",
+    "Основной вопрос, который часто возникает при кластеризации методом K-Means, заключается в следующем: если у нас нет известных меток классов, как определить, на сколько кластеров нужно разделить данные?\n",
+    "\n",
+    "Один из способов выяснить это — использовать выборку данных, чтобы `создать серию моделей кластеризации` с увеличивающимся количеством кластеров (например, от 1 до 10) и оценить метрики кластеризации, такие как **силуэтный коэффициент**.\n",
+    "\n",
+    "Давайте определим оптимальное количество кластеров, вычислив алгоритм кластеризации для различных значений *k* и оценив **сумму квадратов внутри кластеров** (WCSS). Общая сумма квадратов внутри кластеров (WCSS) измеряет компактность кластеризации, и мы хотим, чтобы она была как можно меньше, так как более низкие значения означают, что точки данных находятся ближе друг к другу.\n",
+    "\n",
+    "Давайте исследуем влияние различных значений `k` от 1 до 10 на эту кластеризацию.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "hSeIiylDLXzE"
+   },
+   "source": [
+    "# Create a series of clustering models\n",
+    "kclusts <- tibble(k = 1:10) %>% \n",
+    "  # Perform kmeans clustering for 1,2,3 ... ,10 clusters\n",
+    "  mutate(model = map(k, ~ kmeans(df_numeric_select, centers = .x, nstart = 25)),\n",
+    "  # Farm out clustering metrics eg WCSS\n",
+    "         glanced = map(model, ~ glance(.x))) %>% \n",
+    "  unnest(cols = glanced)\n",
+    "  \n",
+    "\n",
+    "# View clustering rsulsts\n",
+    "kclusts\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "m7rS2U1eLXzE"
+   },
+   "source": [
+    "Теперь, когда у нас есть общая сумма квадратов внутри кластеров (tot.withinss) для каждого алгоритма кластеризации с центром *k*, мы используем [метод локтя](https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_method_(clustering)), чтобы определить оптимальное количество кластеров. Этот метод заключается в построении графика WCSS в зависимости от количества кластеров и выборе [точки перегиба кривой](https://en.wikipedia.org/wiki/Elbow_of_the_curve \"Elbow of the curve\") в качестве количества кластеров для использования.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "o_DjHGItLXzF"
+   },
+   "source": [
+    "set.seed(2056)\n",
+    "# Use elbow method to determine optimum number of clusters\n",
+    "kclusts %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = k, y = tot.withinss)) +\n",
+    "  geom_line(size = 1.2, alpha = 0.8, color = \"#FF7F0EFF\") +\n",
+    "  geom_point(size = 2, color = \"#FF7F0EFF\")\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "pLYyt5XSLXzG"
+   },
+   "source": [
+    "График показывает значительное снижение WCSS (то есть большую *сжатость*) при увеличении количества кластеров с одного до двух, а затем еще одно заметное снижение с двух до трех кластеров. После этого снижение становится менее выраженным, что приводит к появлению `локтя` 💪 на графике примерно при трех кластерах. Это хороший показатель того, что существует два-три достаточно хорошо разделенных кластера точек данных.\n",
+    "\n",
+    "Теперь мы можем извлечь модель кластеризации, где `k = 3`:\n",
+    "\n",
+    "> `pull()`: используется для извлечения одного столбца\n",
+    ">\n",
+    "> `pluck()`: используется для индексации структур данных, таких как списки\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "JP_JPKBILXzG"
+   },
+   "source": [
+    "# Extract k = 3 clustering\n",
+    "final_kmeans <- kclusts %>% \n",
+    "  filter(k == 3) %>% \n",
+    "  pull(model) %>% \n",
+    "  pluck(1)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "final_kmeans\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "l_PDTu8tLXzI"
+   },
+   "source": [
+    "Отлично! Давайте визуализируем полученные кластеры. Хотите добавить немного интерактивности с помощью `plotly`?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "dNcleFe-LXzJ"
+   },
+   "source": [
+    "# Add predicted cluster assignment to data set\n",
+    "results <-  augment(final_kmeans, df_numeric_select) %>% \n",
+    "  bind_cols(df_numeric %>% select(artist_top_genre)) \n",
+    "\n",
+    "# Plot cluster assignments\n",
+    "clust_plt <- results %>% \n",
+    "  ggplot(mapping = aes(x = popularity, y = danceability, color = .cluster, shape = artist_top_genre)) +\n",
+    "  geom_point(size = 2, alpha = 0.8) +\n",
+    "  paletteer::scale_color_paletteer_d(\"ggthemes::Tableau_10\")\n",
+    "\n",
+    "ggplotly(clust_plt)\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "6JUM_51VLXzK"
+   },
+   "source": [
+    "Возможно, мы ожидали, что каждый кластер (представленный разными цветами) будет иметь четко различимые жанры (представленные разными формами).\n",
+    "\n",
+    "Давайте посмотрим на точность модели.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {
+    "id": "HdIMUGq7LXzL"
+   },
+   "source": [
+    "# Assign genres to predefined integers\n",
+    "label_count <- results %>% \n",
+    "  group_by(artist_top_genre) %>% \n",
+    "  mutate(id = cur_group_id()) %>% \n",
+    "  ungroup() %>% \n",
+    "  summarise(correct_labels = sum(.cluster == id))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Print results  \n",
+    "cat(\"Result:\", label_count$correct_labels, \"out of\", nrow(results), \"samples were correctly labeled.\")\n",
+    "\n",
+    "cat(\"\\nAccuracy score:\", label_count$correct_labels/nrow(results))\n"
+   ],
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "C50wvaAOLXzM"
+   },
+   "source": [
+    "Точность этой модели неплохая, но и не выдающаяся. Возможно, данные не подходят для кластеризации методом K-Means. Эти данные слишком несбалансированы, слабо коррелируют и имеют слишком большую дисперсию между значениями столбцов, чтобы хорошо кластеризоваться. На самом деле, формирующиеся кластеры, вероятно, сильно зависят или искажены тремя категориями жанров, которые мы определили выше.\n",
+    "\n",
+    "Тем не менее, это был весьма познавательный процесс!\n",
+    "\n",
+    "В документации Scikit-learn можно увидеть, что модель, подобная этой, с плохо выраженными кластерами, имеет проблему \"дисперсии\":\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/problems.png\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Инфографика из Scikit-learn</figcaption>\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "## **Дисперсия**\n",
+    "\n",
+    "Дисперсия определяется как \"среднее значение квадратов отклонений от среднего\" [источник](https://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html). В контексте этой задачи кластеризации это означает, что значения в нашем наборе данных имеют тенденцию слишком сильно отклоняться от среднего.\n",
+    "\n",
+    "✅ Это отличный момент, чтобы подумать о всех способах исправления этой проблемы. Немного подкорректировать данные? Использовать другие столбцы? Применить другой алгоритм? Подсказка: попробуйте [масштабировать данные](https://www.mygreatlearning.com/blog/learning-data-science-with-k-means-clustering/), чтобы нормализовать их, и протестируйте другие столбцы.\n",
+    "\n",
+    "> Попробуйте этот '[калькулятор дисперсии](https://www.calculatorsoup.com/calculators/statistics/variance-calculator.php)', чтобы лучше понять концепцию.\n",
+    "\n",
+    "------------------------------------------------------------------------\n",
+    "\n",
+    "## **🚀Задание**\n",
+    "\n",
+    "Поработайте с этой тетрадью, изменяя параметры. Можете ли вы улучшить точность модели, очистив данные (например, удалив выбросы)? Вы можете использовать веса, чтобы придать больший вес определенным образцам данных. Что еще можно сделать, чтобы создать более качественные кластеры?\n",
+    "\n",
+    "Подсказка: попробуйте масштабировать данные. В тетради есть закомментированный код, который добавляет стандартное масштабирование, чтобы столбцы данных стали более похожими друг на друга по диапазону. Вы заметите, что, хотя коэффициент силуэта снижается, \"излом\" на графике локтя становится более плавным. Это связано с тем, что оставление данных без масштабирования позволяет данным с меньшей дисперсией иметь больший вес. Подробнее об этой проблеме можно прочитать [здесь](https://stats.stackexchange.com/questions/21222/are-mean-normalization-and-feature-scaling-needed-for-k-means-clustering/21226#21226).\n",
+    "\n",
+    "## [**Тест после лекции**](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/30/)\n",
+    "\n",
+    "## **Обзор и самостоятельное изучение**\n",
+    "\n",
+    "-   Ознакомьтесь с симулятором K-Means [например, с этим](https://user.ceng.metu.edu.tr/~akifakkus/courses/ceng574/k-means/). Вы можете использовать этот инструмент для визуализации образцов данных и определения их центроидов. Вы можете редактировать случайность данных, количество кластеров и центроидов. Помогает ли это лучше понять, как данные могут быть сгруппированы?\n",
+    "\n",
+    "-   Также посмотрите [этот материал о K-Means](https://stanford.edu/~cpiech/cs221/handouts/kmeans.html) от Стэнфорда.\n",
+    "\n",
+    "Хотите попробовать свои новые навыки кластеризации на наборах данных, которые хорошо подходят для метода K-Means? Ознакомьтесь с:\n",
+    "\n",
+    "-   [Обучение и оценка моделей кластеризации](https://rpubs.com/eR_ic/clustering) с использованием Tidymodels и других инструментов\n",
+    "\n",
+    "-   [Анализ кластеров методом K-Means](https://uc-r.github.io/kmeans_clustering), Руководство по программированию на R для бизнес-аналитики UC\n",
+    "\n",
+    "- [Кластеризация методом K-Means с использованием принципов работы с tidy-данными](https://www.tidymodels.org/learn/statistics/k-means/)\n",
+    "\n",
+    "## **Задание**\n",
+    "\n",
+    "[Попробуйте разные методы кластеризации](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/5-Clustering/2-K-Means/assignment.md)\n",
+    "\n",
+    "## СПАСИБО:\n",
+    "\n",
+    "[Джен Лупер](https://www.twitter.com/jenlooper) за создание оригинальной версии этого модуля на Python ♥️\n",
+    "\n",
+    "[`Эллисон Хорст`](https://twitter.com/allison_horst/) за создание потрясающих иллюстраций, которые делают R более доступным и увлекательным. Найдите больше иллюстраций в ее [галерее](https://www.google.com/url?q=https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations&sa=D&source=editors&ust=1626380772530000&usg=AOvVaw3zcfyCizFQZpkSLzxiiQEM).\n",
+    "\n",
+    "Приятного обучения,\n",
+    "\n",
+    "[Эрик](https://twitter.com/ericntay), Золотой посол Microsoft Learn Student.\n",
+    "\n",
+    "<p >\n",
+    "   <img src=\"../../images/r_learners_sm.jpeg\"\n",
+    "   width=\"500\"/>\n",
+    "   <figcaption>Иллюстрация от @allison_horst</figcaption>\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..c26cbab65
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,544 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "e867e87e3129c8875423a82945f4ad5e",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:33:23+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Мы сосредоточимся только на 3 жанрах. Может быть, мы сможем создать 3 кластера!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m25e6aaa0af\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#m25e6aaa0af\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"me42b912ca6\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#me42b912ca6\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p3897eb18a2)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p3897eb18a2\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlYAAAHbCAYAAAAJY9SEAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nO3de7ymc73/8dfbjNROhUwINR0msjvInk07hZLILofaiSJKTQfS+biT2NXu3O6oKL+0f6WURG0dpIOdnTJkO5UMEdNgoaQIw2f/cV1Td2ONGbO+y32vNa/n47Ee676/13Vf9yetWet9f09XqgpJkiRN3GrDLkCSJGm6MFhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiZFwh8Hvm5PuGng+fOHXZ8kTYa4QaikyZZwKfDiKr437FomImFmFYuHXYek0WWPlaShSLhXwicSFiVckfD+hNX7YzslLEg4NOG6hF8nPOdOrjUn4X8Sbkj4dsKnEz4zcPxJCT9N+H3CWQlbDxw7PeGQ/vsfEk5KWLs/tmnC4oSXJFwOnLQC13tJwqV9LZfcWd2Sph+DlaRhORR4DPBo4B+A7YA3DhyfDdwDWB94CXB0wkOWvkhCgGOBHwD3B94D7D1wfDbwdeBfgXWAtwFfXxKees8Dng9sAKwFvGrg2AxgK2ATYNc7u15/zfcD21dxH+CJwHl35T+KpKnNYCVpWJ4PHFLFNVVcBbwT2Gfg+GLg0Cpu6YcQvwf8yzjXmQNsChzWn/tD4FsDx/cFvlbF96q4vYqTgAuApw2cc2QVF1fxJ+CrwOZLvcfbq7ixiptW8HqPSrhnFb+t4hd36b+KpCnNYCXpbtf3Mq0PXDbQfBmw4cDzsSr+vNTxB45zuQf259480Hb5wOMHA3v3w3a/T/g9MHepa1058PhGYM2B57dX8dsVuV4Vv6MLjAcBVyacmPDwcWqWNE0ZrCTd7aooujDz4IHmBwELB56vm3DPpY4PBpwlFgGzEtYYaNt44PHlwGeqWGvg695VfHhFy13q+Z1er4r/qmJ7uuD2G+DwFXwfSdOAwUrSsBwDHJJw/4QH0M1Z+v8Dx1cHDk64R8JTgB2A48a5zq+AC4G3JayesA2w08Dxo4HnJGyfMKOfNL99wvorWfcyr5ewYcI/J/wdcDPwR+D2lXwfSVOQwUrSsLydbm7S+cDZwGnA+waOX0o3z+pK4CjghVVcsvRF+t6v5wJPBX4HvBX4Cl2woX/Ns+kmy19DN6T4Klby999yrjcDeHNf87XAPwIHrsz7SJqa3MdK0shJ2An4eNXKzU9KOAE4vYp/b1uZJN05e6wkTXkJWyXMTlgt4Zl0Q4EnDLsuSauemcMuQJIa2Ihu/tXadJPLX1TFBcMtSdKqyKFASZKkRhwKlCRJamQkhgLXXXfdmj179rDLkCRJWq4zzzzzmqqaNd6xkQhWs2fPZv78+cMuQ5IkabmSXLasYw4FSpIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1MnPYBbT2D2/4/LBL0DRz5vtfMOwSJElThD1WkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqZHlBqskGyf5QZILkpyf5FV9+zpJTk5yUf997b49ST6aZEGSc5JsMdn/IyRJkkbBivRYLQZeV1WbAY8HDkiyGfBm4JSqmgOc0j8HeDowp/+aBxzevGpJkqQRtNxgVVWLquqs/vENwC+ADYFdgaP7044Gdusf7wp8vjqnA2sl2aB55ZIkSSPmLs2xSjIbeBzwU2C9qlrUH7oSWK9/vCFw+cDLrujblr7WvCTzk8wfGxu7i2VLkiSNnhUOVknWBI4DXl1Vfxg8VlUF1F1546o6oqrmVtXcWbNm3ZWXSpIkjaQVClZJVqcLVV+oqq/1zVctGeLrv1/dty8ENh54+UZ9myRJ0rS2IqsCA3wW+EVVfWjg0InAvv3jfYETBtpf0K8OfDxw/cCQoSRJ0rQ1cwXO2RrYBzg3ydl921uB9wDHJtkfuAzYoz92ErAzsAC4EXhh04olSZJG1HKDVVX9GMgyDm8/zvkFHDDBuiRJkqYcd16XJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqZHlBqskRyW5Osl5A21fTnJ2/3VpkrP79tlJbho49qnJLF6SJGmUzFyBcz4HfBz4/JKGqnruksdJPghcP3D+xVW1easCJUmSporlBquqOjXJ7PGOJQmwB/CUtmVJkiRNPROdY/Uk4Kqqumig7SFJfp7kR0metKwXJpmXZH6S+WNjYxMsQ5IkafgmGqz2Ao4ZeL4IeFBVPQ54LfDFJPcd74VVdURVza2qubNmzZpgGZIkScO30sEqyUzgWcCXl7RV1c1VdW3/+EzgYuAREy1SkiRpKphIj9VTgV9W1RVLGpLMSjKjf/xQYA5wycRKlCRJmhpWZLuFY4CfAJskuSLJ/v2hPfnbYUCAbYBz+u0Xvgq8rKqua1mwJEnSqFqRVYF7LaN9v3HajgOOm3hZkiRJU487r0uSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUyHKDVZKjklyd5LyBtnckWZjk7P5r54Fjb0myIMmFSXacrMIlSZJGzYr0WH0O2Gmc9g9X1eb910kASTYD9gT+vn/NJ5PMaFWsJEnSKFtusKqqU4HrVvB6uwJfqqqbq+rXwAJgywnUJ0mSNGVMZI7VgUnO6YcK1+7bNgQuHzjnir7tDpLMSzI/yfyxsbEJlCFJkjQaVjZYHQ48DNgcWAR88K5eoKqOqKq5VTV31qxZK1mGJEnS6FipYFVVV1XVbVV1O3Akfx3uWwhsPHDqRn2bJEnStLdSwSrJBgNPdweWrBg8EdgzyRpJHgLMAX42sRIlSZKmhpnLOyHJMcB2wLpJrgAOAbZLsjlQwKXASwGq6vwkxwIXAIuBA6rqtskpXZIkabQsN1hV1V7jNH/2Ts5/F/CuiRQlSZI0FbnzuiRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNLDdYJTkqydVJzhtoe3+SXyY5J8nxSdbq22cnuSnJ2f3XpyazeEmSpFGyIj1WnwN2WqrtZOBRVfUY4FfAWwaOXVxVm/dfL2tTpiRJ0uhbbrCqqlOB65Zq+25VLe6fng5sNAm1SZIkTSkt5li9CPjWwPOHJPl5kh8ledKyXpRkXpL5SeaPjY01KEOSJGm4JhSskvwrsBj4Qt+0CHhQVT0OeC3wxST3He+1VXVEVc2tqrmzZs2aSBmSJEkjYaWDVZL9gGcAz6+qAqiqm6vq2v7xmcDFwCMa1ClJkjTyVipYJdkJeCOwS1XdONA+K8mM/vFDgTnAJS0KlSRJGnUzl3dCkmOA7YB1k1wBHEK3CnAN4OQkAKf3KwC3AQ5LcitwO/Cyqrpu3AtLkiRNM8sNVlW11zjNn13GuccBx020KEmSpKnIndclSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJamSFglWSo5JcneS8gbZ1kpyc5KL++9p9e5J8NMmCJOck2WKyipckSRolK9pj9Tlgp6Xa3gycUlVzgFP65wBPB+b0X/OAwydepiRJ0uhboWBVVacC1y3VvCtwdP/4aGC3gfbPV+d0YK0kG7QoVpIkaZRNZI7VelW1qH98JbBe/3hD4PKB867o2/5GknlJ5ieZPzY2NoEyJEmSRkOTyetVVUDdxdccUVVzq2rurFmzWpQhSZI0VBMJVlctGeLrv1/dty8ENh44b6O+TZIkaVqbSLA6Edi3f7wvcMJA+wv61YGPB64fGDKUJEmatmauyElJjgG2A9ZNcgVwCPAe4Ngk+wOXAXv0p58E7AwsAG4EXti4ZkmSpJG0QsGqqvZaxqHtxzm3gAMmUpQkSdJU5M7rkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDUyc2VfmGQT4MsDTQ8F3g6sBbwEGOvb31pVJ610hZIkSVPESgerqroQ2BwgyQxgIXA88ELgw1X1gSYVSpIkTRGthgK3By6uqssaXU+SJGnKaRWs9gSOGXh+YJJzkhyVZO3xXpBkXpL5SeaPjY2Nd4okSdKUMuFgleQewC7AV/qmw4GH0Q0TLgI+ON7rquqIqppbVXNnzZo10TIkSZKGrkWP1dOBs6rqKoCquqqqbquq24EjgS0bvIckSdLIaxGs9mJgGDDJBgPHdgfOa/AekiRJI2+lVwUCJLk3sAPw0oHm9yXZHCjg0qWOSZIkTVsTClZV9Sfg/ku17TOhiiRJkqYod16XJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKmRmcMuQNJd95vDHj3sEjTNPOjt5w67BGlasMdKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWpk5kQvkORS4AbgNmBxVc1Nsg7wZWA2cCmwR1X9bqLvJUmSNMpa9Vg9uao2r6q5/fM3A6dU1RzglP65JEnStDZZQ4G7Akf3j48Gdpuk95EkSRoZLYJVAd9NcmaSeX3belW1qH98JbDe0i9KMi/J/CTzx8bGGpQhSZI0XBOeYwU8saoWJnkAcHKSXw4erKpKUku/qKqOAI4AmDt37h2OS5IkTTUT7rGqqoX996uB44EtgauSbADQf796ou8jSZI06iYUrJLcO8l9ljwGngacB5wI7Nufti9wwkTeR5IkaSqY6FDgesDxSZZc64tV9e0kZwDHJtkfuAzYY4LvI0mSNPImFKyq6hLgseO0XwtsP5FrS5IkTTXuvC5JktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIysdrJJsnOQHSS5Icn6SV/Xt70iyMMnZ/dfO7cqVJEkaXTMn8NrFwOuq6qwk9wHOTHJyf+zDVfWBiZcnSZI0dax0sKqqRcCi/vENSX4BbNiqMEmSpKmmyRyrJLOBxwE/7ZsOTHJOkqOSrL2M18xLMj/J/LGxsRZlSJIkDdWEg1WSNYHjgFdX1R+Aw4GHAZvT9Wh9cLzXVdURVTW3qubOmjVromVIkiQN3YSCVZLV6ULVF6rqawBVdVVV3VZVtwNHAltOvExJkqTRN5FVgQE+C/yiqj400L7BwGm7A+etfHmSJElTx0RWBW4N7AOcm+Tsvu2twF5JNgcKuBR46YQqlCRJmiImsirwx0DGOXTSypcjSZI0dbnzuiRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDUyke0WJEmaNFt/bOthl6Bp5rRXnjbp72GPlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDVisJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmNGKwkSZIaMVhJkiQ1YrCSJElqxGAlSZLUiMFKkiSpEYOVJElSIwYrSZKkRgxWkiRJjRisJEmSGjFYSZIkNWKwkiRJasRgJUmS1IjBSpIkqRGDlSRJUiMGK0mSpEYMVpIkSY0YrCRJkhoxWEmSJDUyacEqyU5JLkyyIMmbJ+t9JEmSRsWkBKskM4BPAE8HNgP2SrLZZLyXJEnSqJisHqstgQVVdUlV3QJ8Cdh1kt5LkiRpJKSq2l80+Rdgp6p6cf98H2Crqjpw4Jx5wLz+6SbAhc0L0Z1ZF7hm2EVIk8yfc60K/Dm/+z24qmaNd2Dm3V3JElV1BHDEsN5/VZdkflXNHXYd0mTy51yrAn/OR8tkDQUuBDYeeL5R3yZJkjRtTVawOgOYk+QhSe4B7AmcOEnvJUmSNBImZSiwqhYnORD4DjADOKqqzp+M99JKcxhWqwJ/zrUq8Od8hEzK5HVJkqRVkTuvS5IkNWKwkiRJasRgpSaSzE1yn2HXIUnSMBms1MpLgO8ariRp6kmSYdcwXRisNCFJtgCoqpcCZwLHG640VYz3x8Q/MFrVJElVVZKtk+yfZPt+qyStBFcFakKSnA7cWFVP6Z8fDswBdq+qG4ZanLQCkmxDt6HxH4Bv9n9gVquq24dcmnS3SfJk4LPAl4FnAEcDX6+qBUMtbAqyx0oTUlWPB2Yk+Ub//OXARdhzpRG2pFcqyVzgKGBrYG/g60tClT1XWlUk2QR4GfDqqnoLsC/dB+QdhlrYFGWw0l028EdpJkBVbQvMWipc/RL4fpI1h1aotAx9r9T2wFuAF1fVK4D9gKuBjyw5Z3gVSpMvPWAb4GHAjknuXVVnAccA85KsPdQipyCDle6SJWPx/dMNk8yBv/Rc3T/JN/vnBwKnAusMp1JpudYCdgf+sX9+C/BpwLklmtYGemPXBWZW1ZHAu4DQ3YIO4Erghr5Nd4FzrLRSkrwO2Bm4J/D9qjq4bz8VoKq2GWJ50h0MTNBdD7ihqm5M8s/A14Gdq+rkJDsA76MbArnWXitNV0l2Bg4DFgJ/AvYHnk03DLga3S3v3l9V3xxakVPUpNwrUNNbkhcBu1TVtkk+Brw2yd9V1euqapsk30mycVVdPuxapSX6UPVM4JVAJTmNrodqN+A7SY6l+4R+WFVdM8RSpUmV5JHAO4EDgbOBLwL/r6r2TPJnYEfg3CWhaqmRCi2HQ4FarnEm8S4A9knySmBD4DHA3kk+BVBVOxqqNGqSPIyuN+oNwAfoQtShwLfohgSfCfxPVR2/ZP6gNE3dDFwAnFVVN1bVbsAGSQ6g68H9KfDYJHsaqu46f3louZb8o+onot9cVacmuR+wLfC+qrq4/7S/VZJ1quq6YdYrDRr4w7A2cFlV/W/f/htgK+CpVXVCkn2BY5P8uqp+OLyKpbYGhsFn0HWoXAdsAMwFftyf9iW6X/eLkxwN3Ar8wFB119ljpWVK8rAkm/WPXwt8nm45+gOq6nrg18Czk7yZrufq2YYqjYqBntZ79d/PAxYnORCgqi4ELgc2659/FfgXYNHdXKo0qfpQtStwLN0+VY8EPgF8LMmBSV5MNyy4oD//1qo6uqquGlrRU5iT1zWuJPcCPgZcRddlPA94Od2ta3YHtqALU7sBTwYOqqrzhlOtNL4kO9H9zF4CnA4U3Z5Va9J9Qv80sF9V/Y9DHpqukmwKfAb4d7qVgO8A9qHrldoR2Aj4alV9d1g1TicGKy1Tv5XCa4H7AudX1bv79g8DOwFPqqprktyzqv48xFKlO0jyeOC9dB8QHkO3jcKtdJ/aX0230/r3q+obQytSmmRJHgV8ELiwqg7q23YEPkf3O9yd1RtzKFB/Y3CielVdBLwbuB54TJLH9O2vAf4b+EE/Zn/LMGqVliXJhnQT1H/aD/G9D/gh3bySRVW1P/CGqvqGO6xrmvsV3Z5Uj0wyJ8kaVfUd4Dhg1nBLm54MVvqLwaGQJM9NshuwKV2v1fXA7gPhah7dpN/bvKeaRtBNdJNy90yyVVX9saq+DTyIrveKqlrcf7fbXtNSkhlVdQvwYrq5g68HdkmyLfAsYPEw65uuDFb6i4FQdSDdXj8A36D7Q/ReYH26bRb+vj929d1epDSOgdssPSrJdnRzqN5D11N1WJKn90PbGwO/H1qh0t2k/6B8W5KZVXUrXbhaDfhXulC1X1WdYY9tewYr/UWS1ZJsQDcZfXvgocApwM+r6hK6YcGZdBPa/aSvkdGvetoZOAF4Id1ePM+kG/47jW4DxE8AL6qqs/xjoulm4MPFnCTrL2nvt0+Y2fdcvQKYD/wdcJYLNiaHwWoVt9QfmBl0+5tcS7cr7zbAc6rq1iQv7895vbtSa9QkuTfdH419qmpfuo0/twXWo/tZPhj4I93PtzStDOxTtSNwIt0HiwOSPBz+JlzdSvfv5AF0NyB3L8tJYLBahS01p2pvYF5V3Uy3JP0gun2pbkzyPLr7SFVV3Ta8iqW/SrJa//0f6XaSvgbYBKCqTqDbt+oN/enH0n1SPyTJPe/+aqXJ04equXTDfc8EXgf8PbDbUuFqyZyr5wAf7IOWGjOtrsIGQtUBwIvo9jWhql6aZC3g1CQ/p9uder+qumJoxUq9JPeqqpuq6vYkTwQOp7tx7M+AjZPMrar5dCtXtwBmVNXVSY4AbndrEE03Se5DNwS+Rb99woL+g8dewHOTfKWqftXPuVqtD1e/HWbN05n7WK3ikqwNHAG8qaou6Zfi3twf24muJ+DSqvr1MOuU4C978vwH8Ay6rRMOp9vY8DNJHgocQLfIYjHwD8DBVXX8sOqVJsvS86OSbAJ8lG739Ff2Hzy2A54PvNvf4Xcfg9UqZrzJikm+Rrf673MDvVhbAedU1U1DKFO6gySr0wWpn9L9vD6NbthjbeAFVfXbJOvS7SK9KbCgquY7QVfTzcCcqh3othBJ/+HiEcCb6Ta/fW0frtauqt8NteBVjHOsViFLzama03/CAfgO8GDgn/pjzwXeRrdkXRolC+kmpX+Fbs7UYcDZwEFJ1q+qa6rq7Kr6Uj8c6OpVTSv9UF4l+We6HdWvoNtS5ANV9Su61dvrAx/vX3L9kEpdZdljtYpYKlS9lm5O1U3AfwH/RnfvqMfRDaE8DHheVZ07nGqlv7XUJ/T/BH5YVXv2x7amGxq8F92Qh/uradpJ8hBgtaq6uO+Z/U/gNcCSXqoNge9V1f79h+Y1quqc4VW86nLy+ipiIFQ9HngC8ERgDeAMYHFVHdzvYfVwuiGURUMrVhowEKoeSncLjmcBr07yTrqVTaf1E3V3oxsWNFhpOnoCcFGSK/p7tM6j+3k/lG4+4Wy6Ses3VdWBQ6xzlWewWoUkeSRwCF2v1GpVdVW/VP0nSR5YVa+gu+2BNDL6ULUL3bDfAuAS4NN0S8oPSvLRqvrvJOdWlbuqa1qqqi8kWRM4I8neVXVOkgcCZ/ZzqdYHPkQ3tUND5ByraWzp3aWr6hfAkXTBarsk61bVVcDWwBOTrOeO1Bo1fS/rwcCOwPF0Gxw+je4my9sCr+s3PzRUadoZ2FF9R+BRdEOAR/YrZC8F7pfkk3Q3VT6hqk729/hwOcdqmhpn88916O5y/h3g2XTDJl8HTu33+Jnh5p8aRUk2ottaYW26XdSfB3yKbhf1zwFjVXXG0AqUJlmSLYGPAK+pqtP7ebLPo/s9Dt39XP9UVT8aVo36K4cCp6mBUPUaYFe6VVRvotvs893AbcB+wK1JvgHcPpxKpTvXb0x7RZJ3AV+oqgVJPk93d4Dzq+qy4VYoTZ4kGwNvBM6tqtMBqupDfafUyXS3HTtpiCVqKQaraaa/fcE6VfWzfk7VFnQ3VX4D3f/f69NtpXAY3ZDgmVVlqNJUcC7w0n4/q2cBrzJUaRWwGDgH2DXJTlX1bfhLuJoBrDXU6nQHBqtppL+twf7A6kluBf6Xbhnu04Gdge3ptlk4iO7WHocOq1ZpJZxEt5J1F+BdVXXakOuRmh/RBFIAAAVUSURBVBtYBftPdKtgf0N3t4HfA7snubWqTgGoqvcPsVQtg5PXp4l+07gb6HamXgzsCTyiqhYC9wN+1t8f6hbgW3SrqqQpo6r+UFVHA8+tqv9ygq6moz5UPQ04ClgPOJNugdGJdD1X+/XHNaLssZomBobzdgQeC2wC3DPJZ4CfAJ/t96naDtihqq4cSqHSxN0G7qiu6affj20t4KXA7nSLji4Azuq3x/kKXa+t2+KMMFcFTiNJngR8DNgSeDywE7A63XyqNek2kbugqi4ZWpGSpDuV5E10Iw1PAZ7f77a+H3AqcKnzYkebQ4HTy5rAtVV1S1WdSrevyVPo7hm1TlV901AlSaMnyeZJDumf3hvYB9i7D1WPpVvV/UBD1ehzKHB6+RmwMMmewFeq6swkp9EF6KuGW5okadDARPUnAc8BdkxydVW9PcmmwCFJFgObA2+qqh8PtWCtEIPV9HI98GO6vaqelmQ+3T0Bn11V1wy1MkkS8NdA1YeqbYAvAAcCC4EnJ1mjqvZI8kS6jXE/3n9QjnMLR59zrKaYfvXfMruCk9wL2JRu4uOawGer6vy7qz5J0rL19/d7JPDDqrqtvzPGhlX13v5egJsD7wWOraqPDLNWrRyD1RTV/2N8EHADcMx4PVL9/dMW3+3FSZLGlWRX4CLgCrqtcbYHPky3WvvX/crAo+nmWX21qr44tGK1Upy8PgUleRHdxp8X093376Akj+6PZcn+PoYqSRotVXUCcCXwSbp7/X2X7t6XH+nnVT2G7t6YFwEbDqtOrTznWE0B44yrbwe8vqq+neRU4GC6DUHPdfxdkkbP4O/xqrouyY+Ap9Ft2nw8EOA/6Xqx9qe7HdkO/S2cFvu7fepwKHAKGFg58jLgDLpb1NwT+FD/D/QhdLv07l5Vvx9mrZKk8SXZFng08P2quiDJXnS/z79eVV9Lcu/+1C3p7o6xu3Nkpx6HAkdYkk3gL7c4eBawB/BbunC1Ft3Kv7WAR9F9yrllWLVKku5oydSMJFvRDf9tC7wxyUuq6hjgm8DeSfYA/kz3ofkJwK6GqqnJocARlWRH4PAkW9CNt78YOK+qFgGLkmwMbNO33wN4ZVXdOLSCJUl30H8w3hI4FNirqs7p9xp8Qh+ujkwyA7iwqm4Drk3y/v7erpqCDFYjKMlMuq7gg4HN6Jbf/gDYNckz+h3UP5PkfnR7nPypqsaGV7Ek6U6sBTwV2IHuRspfBW6nn0NVVZ+Ev9nfylA1hRmsRlBVLU5yMfA2uhvOPpmui/gmYJcki6vq21V1Pd2moJKkEVVV3+2nc/x7kt9W1TFJvgrMAP534DwnPU8DBqvRdQ5wI/AH4H5VdU2Sr9F9ytk3ya1VdcpQK5QkrZCqOrG/Pc2/JblHVR0NHDPsutSeqwJHxOBS3CT3AG7rd+V9Pd2NlA+pqjOSbES3iuSb/XwrSdIUkWQX4D10Q4NXelPl6cdgNQKWClUH0s2r+gPwjqr6c5K30t3/7z1V9ZMkM/pJjpKkKSbJLOfFTl8GqxGS5BXAc4HnAWcB3wPeXlUXJ3kn8HBgv6r68xDLlCRJy2CwGhFJ7gt8iG4l4HOAnYGr6bZaeHlVLUhy/6q6dohlSpKkO2GwGiFJ1gA2Bf6jqp7cbyw3RrcD7zuq6tahFihJku6UqwJHSFXdnORGYGZ/U+UHA6cAnzZUSZI0+uyxGjF9r9Wr6VaMPBB4TlVdMNyqJEnSijBYjaD+bubrA7dX1cJh1yNJklaMwUqSJKmR1YZdgCRJ0nRhsJIkSWrEYCVJktSIwUqSJKkRg5UkSVIjBitJkqRGDFaSJEmN/B/Djeb5PsBsCgAAAABJRU5ErkJggg==\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Насколько чисты эти данные? Проверьте выбросы с помощью коробчатых диаграмм. Мы сосредоточимся на столбцах с меньшим количеством выбросов (хотя вы можете очистить выбросы). Коробчатые диаграммы могут показать диапазон данных и помогут выбрать, какие столбцы использовать. Обратите внимание, что коробчатые диаграммы не показывают дисперсию, важный элемент хороших данных для кластеризации (https://stats.stackexchange.com/questions/91536/deduce-variance-from-boxplot).\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fbc18790a20>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 4000x4000 with 12 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"1132.234375pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 1136.475526 1132.234375\" width=\"1136.475526pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 1132.234375 \nL 1136.475526 1132.234375 \nL 1136.475526 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 338.935294 243.547826 \nL 338.935294 7.2 \nL 10.7 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 79.496791 30.834783 \nL 79.496791 219.913043 \nL 190.359091 219.913043 \nL 190.359091 30.834783 \nL 79.496791 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m68c942961f\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"21.475401\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(18.294151 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"62.919251\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(56.556751 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"104.363102\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 20 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(98.000602 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"145.806952\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 30 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(139.444452 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"187.250802\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 40 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.888302 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"228.694652\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(222.332152 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"270.138503\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 60 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(263.776003 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.582353\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 70 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(305.219853 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_9\">\n     <!-- popularity -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(149.423897 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"124.658203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"251.513672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"279.296875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"340.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"381.689453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"409.472656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"448.681641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m9c301120db\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_10\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 79.496791 125.373913 \nL 25.619786 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 190.359091 125.373913 \nL 324.015508 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_12\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 25.619786 78.104348 \nL 25.619786 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 324.015508 78.104348 \nL 324.015508 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\"/>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p2eb0fe637d)\" d=\"M 135.445989 30.834783 \nL 135.445989 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 10.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 338.935294 243.547826 \nL 338.935294 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 10.7 243.547826 \nL 338.935294 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 10.7 7.2 \nL 338.935294 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_2\">\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 732.817647 243.547826 \nL 732.817647 7.2 \nL 404.582353 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 449.736505 30.834783 \nL 449.736505 219.913043 \nL 554.957652 219.913043 \nL 554.957652 30.834783 \nL 449.736505 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_3\">\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"419.274143\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.6875 12.40625 \nL 21 12.40625 \nL 21 0 \nL 10.6875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-46\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(411.32258 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_10\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"487.844457\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(479.892894 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_11\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"556.414771\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(548.463209 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_12\">\n     <g id=\"line2d_19\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"624.985085\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(617.033523 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_13\">\n     <g id=\"line2d_20\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"693.555399\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(685.603837 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- acousticness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(536.500781 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"116.259766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"177.441406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"240.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"292.919922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"332.128906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"359.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"414.892578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"478.271484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"539.794922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"591.894531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_4\">\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_21\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_22\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 449.736505 125.373913 \nL 419.502139 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_23\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 554.957652 125.373913 \nL 711.04083 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_24\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 419.502139 78.104348 \nL 419.502139 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_25\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 711.04083 78.104348 \nL 711.04083 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_26\">\n    <defs>\n     <path d=\"M -0 3.535534 \nL 2.12132 0 \nL -0 -3.535534 \nL -2.12132 -0 \nz\n\" id=\"m0f3e24e280\" style=\"stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_27\">\n    <path clip-path=\"url(#p5a1f167d67)\" d=\"M 497.615727 30.834783 \nL 497.615727 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_10\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 404.582353 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_11\">\n    <path d=\"M 732.817647 243.547826 \nL 732.817647 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_12\">\n    <path d=\"M 404.582353 243.547826 \nL 732.817647 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_13\">\n    <path d=\"M 404.582353 7.2 \nL 732.817647 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_3\">\n   <g id=\"patch_14\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 1126.7 243.547826 \nL 1126.7 7.2 \nL 798.464706 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1004.016827 30.834783 \nL 1004.016827 219.913043 \nL 1070.514516 219.913043 \nL 1070.514516 30.834783 \nL 1004.016827 30.834783 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_5\">\n    <g id=\"xtick_14\">\n     <g id=\"line2d_28\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"843.426595\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(835.475033 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_15\">\n     <g id=\"line2d_29\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"910.93694\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(902.985377 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_16\">\n     <g id=\"line2d_30\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"978.447284\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(970.495721 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_17\">\n     <g id=\"line2d_31\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1045.957628\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_19\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(1038.006066 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_18\">\n     <g id=\"line2d_32\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1113.467973\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"243.547826\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_20\">\n      <!-- 1.0 -->\n      <g transform=\"translate(1105.51641 258.146264)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_21\">\n     <!-- energy -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(945.072197 271.824389)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"61.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"124.902344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"186.425781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"227.523438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"291\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_6\">\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_33\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"125.373913\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_34\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1004.016827 125.373913 \nL 906.211215 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_35\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1070.514516 125.373913 \nL 1111.780214 125.373913 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_36\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 906.211215 78.104348 \nL 906.211215 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_37\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1111.780214 78.104348 \nL 1111.780214 172.643478 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_38\">\n    <g clip-path=\"url(#p3900e6581f)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"877.181767\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"863.342147\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"125.373913\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_39\">\n    <path clip-path=\"url(#p3900e6581f)\" d=\"M 1039.544145 30.834783 \nL 1039.544145 219.913043 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_16\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 798.464706 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_17\">\n    <path d=\"M 1126.7 243.547826 \nL 1126.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_18\">\n    <path d=\"M 798.464706 243.547826 \nL 1126.7 243.547826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_19\">\n    <path d=\"M 798.464706 7.2 \nL 1126.7 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_4\">\n   <g id=\"patch_20\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 338.935294 527.165217 \nL 338.935294 290.817391 \nL 10.7 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_21\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 314.452174 \nL 25.619786 503.530435 \nL 25.696434 503.530435 \nL 25.696434 314.452174 \nL 25.619786 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_7\">\n    <g id=\"xtick_19\">\n     <g id=\"line2d_40\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"25.619786\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_22\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(17.668224 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_20\">\n     <g id=\"line2d_41\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"91.201263\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_23\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(83.249701 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_21\">\n     <g id=\"line2d_42\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"156.782741\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_24\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(148.831178 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_22\">\n     <g id=\"line2d_43\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"222.364218\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_25\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(214.412656 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_23\">\n     <g id=\"line2d_44\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"287.945695\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_26\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(279.994133 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_27\">\n     <!-- instrumentalness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(131.487178 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"143.261719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"182.470703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"223.583984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"286.962891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"384.375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"445.898438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"509.277344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"548.486328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"609.765625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"637.548828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"700.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"762.451172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"814.550781\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_8\">\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_45\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_46\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 408.991304 \nL 25.619786 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_47\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.696434 408.991304 \nL 25.774886 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_48\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.619786 361.721739 \nL 25.619786 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_49\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.774886 361.721739 \nL 25.774886 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_50\">\n    <g clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"324.015508\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.09209\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"178.752536\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.606787\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.764183\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.901459\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.009996\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"29.259558\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.902442\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"35.719334\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"56.508662\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.626462\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.183787\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.508533\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"35.09631\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.593789\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.954252\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.580672\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"30.571188\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"87.594282\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.164112\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.02323\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.760904\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.954252\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"31.325375\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"77.757061\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.954369\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.836861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.406764\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"48.245396\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.916214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.885509\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"27.085532\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.937974\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"28.68572\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.941253\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"28.803767\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"38.736082\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"44.671205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.118205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"34.440495\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"85.29893\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.902442\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.046066\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.905393\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"32.44026\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.822433\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"29.685838\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.06574\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"292.536399\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.973926\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"86.282653\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"26.508415\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"30.964676\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"88.905912\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_51\">\n    <path clip-path=\"url(#pf2c1880af4)\" d=\"M 25.621447 314.452174 \nL 25.621447 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_22\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 10.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_23\">\n    <path d=\"M 338.935294 527.165217 \nL 338.935294 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_24\">\n    <path d=\"M 10.7 527.165217 \nL 338.935294 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_25\">\n    <path d=\"M 10.7 290.817391 \nL 338.935294 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_5\">\n   <g id=\"patch_26\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 732.817647 527.165217 \nL 732.817647 290.817391 \nL 404.582353 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_27\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 441.443001 314.452174 \nL 441.443001 503.530435 \nL 483.467735 503.530435 \nL 483.467735 314.452174 \nL 441.443001 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_9\">\n    <g id=\"xtick_24\">\n     <g id=\"line2d_52\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"406.112891\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_28\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(398.161328 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_25\">\n     <g id=\"line2d_53\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"453.424722\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_29\">\n      <!-- 0.1 -->\n      <g transform=\"translate(445.47316 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_26\">\n     <g id=\"line2d_54\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"500.736554\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_30\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(492.784991 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_27\">\n     <g id=\"line2d_55\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"548.048386\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_31\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(540.096823 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_28\">\n     <g id=\"line2d_56\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"595.360217\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_32\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(587.408655 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_29\">\n     <g id=\"line2d_57\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"642.672049\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_33\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(634.720486 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_30\">\n     <g id=\"line2d_58\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"689.98388\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_34\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(682.032318 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_35\">\n     <!-- liveness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 8.796875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nL 35.6875 0 \nL 23.484375 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-118\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(548.43125 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"55.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-118\"/>\n      <use x=\"114.746094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"176.269531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"239.648438\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"301.171875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"353.271484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_10\">\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_59\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_60\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 441.443001 408.991304 \nL 419.502139 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_61\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 483.467735 408.991304 \nL 543.317202 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_62\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 419.502139 361.721739 \nL 419.502139 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_63\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 543.317202 361.721739 \nL 543.317202 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_64\">\n    <g clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"570.758065\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"685.252697\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"567.919355\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"700.392483\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"556.564515\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"607.188175\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"585.897851\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"568.392473\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"571.704301\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"558.930107\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"584.951614\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"635.575274\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"575.962366\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"554.672042\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"692.82259\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"569.811828\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"640.306457\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"566.026882\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"573.596775\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"606.715057\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"565.080645\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"666.801083\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"552.30645\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"700.392483\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"563.66129\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"586.370969\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"672.951621\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_65\">\n    <path clip-path=\"url(#p6be797a8b0)\" d=\"M 454.844077 314.452174 \nL 454.844077 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_28\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 404.582353 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_29\">\n    <path d=\"M 732.817647 527.165217 \nL 732.817647 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_30\">\n    <path d=\"M 404.582353 527.165217 \nL 732.817647 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_31\">\n    <path d=\"M 404.582353 290.817391 \nL 732.817647 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_6\">\n   <g id=\"patch_32\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 1126.7 527.165217 \nL 1126.7 290.817391 \nL 798.464706 290.817391 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_33\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1019.359093 314.452174 \nL 1019.359093 503.530435 \nL 1062.457165 503.530435 \nL 1062.457165 314.452174 \nL 1019.359093 314.452174 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_11\">\n    <g id=\"xtick_31\">\n     <g id=\"line2d_66\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"803.49275\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_36\">\n      <!-- −20.0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.59375 35.5 \nL 73.1875 35.5 \nL 73.1875 27.203125 \nL 10.59375 27.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-8722\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(788.170094 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_32\">\n     <g id=\"line2d_67\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"842.253495\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_37\">\n      <!-- −17.5 -->\n      <g transform=\"translate(826.930839 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_33\">\n     <g id=\"line2d_68\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"881.01424\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_38\">\n      <!-- −15.0 -->\n      <g transform=\"translate(865.691584 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_34\">\n     <g id=\"line2d_69\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"919.774986\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_39\">\n      <!-- −12.5 -->\n      <g transform=\"translate(904.45233 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_35\">\n     <g id=\"line2d_70\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"958.535731\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_40\">\n      <!-- −10.0 -->\n      <g transform=\"translate(943.213075 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"211.035156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"242.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_36\">\n     <g id=\"line2d_71\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"997.296476\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_41\">\n      <!-- −7.5 -->\n      <g transform=\"translate(985.15507 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_37\">\n     <g id=\"line2d_72\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1036.057222\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_42\">\n      <!-- −5.0 -->\n      <g transform=\"translate(1023.915816 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_38\">\n     <g id=\"line2d_73\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1074.817967\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_43\">\n      <!-- −2.5 -->\n      <g transform=\"translate(1062.676561 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-8722\"/>\n       <use x=\"83.789062\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"147.412109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"179.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_39\">\n     <g id=\"line2d_74\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1113.578712\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"527.165217\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_44\">\n      <!-- 0.0 -->\n      <g transform=\"translate(1105.62715 541.763655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_45\">\n     <!-- loudness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(940.336259 555.44178)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"152.34375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"215.820312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"279.199219\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"340.722656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"392.822266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_12\">\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_75\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"408.991304\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_76\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1019.359093 408.991304 \nL 956.442651 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_77\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1062.457165 408.991304 \nL 1111.780214 408.991304 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_78\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 956.442651 361.721739 \nL 956.442651 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_79\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1111.780214 361.721739 \nL 1111.780214 456.26087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_80\">\n    <g clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"939.729017\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"950.59753\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"953.69839\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"938.11657\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"938.488674\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"941.248439\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"904.937372\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"408.991304\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_81\">\n    <path clip-path=\"url(#pf823cbe9f3)\" d=\"M 1043.0109 314.452174 \nL 1043.0109 503.530435 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_34\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 798.464706 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_35\">\n    <path d=\"M 1126.7 527.165217 \nL 1126.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_36\">\n    <path d=\"M 798.464706 527.165217 \nL 1126.7 527.165217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_37\">\n    <path d=\"M 798.464706 290.817391 \nL 1126.7 290.817391 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_7\">\n   <g id=\"patch_38\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 338.935294 810.782609 \nL 338.935294 574.434783 \nL 10.7 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_39\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 41.83225 598.069565 \nL 41.83225 787.147826 \nL 115.922131 787.147826 \nL 115.922131 598.069565 \nL 41.83225 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_13\">\n    <g id=\"xtick_40\">\n     <g id=\"line2d_82\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"68.565076\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_46\">\n      <!-- 0.1 -->\n      <g transform=\"translate(60.613514 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_41\">\n     <g id=\"line2d_83\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"130.268079\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_47\">\n      <!-- 0.2 -->\n      <g transform=\"translate(122.316516 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_42\">\n     <g id=\"line2d_84\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"191.971082\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_48\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(184.019519 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_43\">\n     <g id=\"line2d_85\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"253.674085\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_49\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(245.722522 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_44\">\n     <g id=\"line2d_86\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"315.377088\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_50\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(307.425525 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_51\">\n     <!-- speechiness -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(144.123897 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"52.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"115.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"177.099609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"238.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"293.603516\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n      <use x=\"356.982422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"384.765625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"448.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"509.667969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"561.767578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_14\">\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_87\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_88\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 41.83225 692.608696 \nL 25.619786 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_89\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 115.922131 692.608696 \nL 225.907733 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_90\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 25.619786 645.33913 \nL 25.619786 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_91\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 225.907733 645.33913 \nL 225.907733 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_92\">\n    <g clip-path=\"url(#p800948b533)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"228.992884\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"256.142205\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"324.015508\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"241.950514\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"228.992884\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"250.588935\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"298.100247\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"276.504196\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_93\">\n    <path clip-path=\"url(#p800948b533)\" d=\"M 66.18951 598.069565 \nL 66.18951 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_40\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 10.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_41\">\n    <path d=\"M 338.935294 810.782609 \nL 338.935294 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_42\">\n    <path d=\"M 10.7 810.782609 \nL 338.935294 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_43\">\n    <path d=\"M 10.7 574.434783 \nL 338.935294 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_8\">\n   <g id=\"patch_44\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 732.817647 810.782609 \nL 732.817647 574.434783 \nL 404.582353 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_45\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 492.986952 598.069565 \nL 492.986952 787.147826 \nL 541.111687 787.147826 \nL 541.111687 598.069565 \nL 492.986952 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_15\">\n    <g id=\"xtick_45\">\n     <g id=\"line2d_94\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"442.899691\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_52\">\n      <!-- 80 -->\n      <g transform=\"translate(436.537191 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_46\">\n     <g id=\"line2d_95\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"486.54777\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_53\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(477.00402 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_47\">\n     <g id=\"line2d_96\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"530.195848\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_54\">\n      <!-- 120 -->\n      <g transform=\"translate(520.652098 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_48\">\n     <g id=\"line2d_97\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"573.843926\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_55\">\n      <!-- 140 -->\n      <g transform=\"translate(564.300176 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_49\">\n     <g id=\"line2d_98\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"617.492004\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_56\">\n      <!-- 160 -->\n      <g transform=\"translate(607.948254 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_50\">\n     <g id=\"line2d_99\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"661.140082\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_57\">\n      <!-- 180 -->\n      <g transform=\"translate(651.596332 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_51\">\n     <g id=\"line2d_100\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"704.788161\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_58\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(695.244411 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_59\">\n     <!-- tempo -->\n     <g transform=\"translate(552.559375 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"100.732422\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"198.144531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"261.621094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_16\">\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_101\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_102\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 492.986952 692.608696 \nL 422.468026 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_103\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 541.111687 692.608696 \nL 609.022095 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_104\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 422.468026 645.33913 \nL 422.468026 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_105\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 609.022095 645.33913 \nL 609.022095 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_106\">\n    <g clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"419.502139\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"656.755633\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"660.8651\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"621.793522\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.506631\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"693.500768\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"644.704399\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.951841\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"622.101241\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"643.331667\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"617.428715\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"652.565417\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"682.959757\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"709.150786\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.781613\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"620.494992\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"694.105294\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.705809\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"616.529564\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.205459\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"704.80562\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_107\">\n    <path clip-path=\"url(#p7a5fd4a7d6)\" d=\"M 508.440554 598.069565 \nL 508.440554 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_46\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 404.582353 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_47\">\n    <path d=\"M 732.817647 810.782609 \nL 732.817647 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_48\">\n    <path d=\"M 404.582353 810.782609 \nL 732.817647 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_49\">\n    <path d=\"M 404.582353 574.434783 \nL 732.817647 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_9\">\n   <g id=\"patch_50\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 1126.7 810.782609 \nL 1126.7 574.434783 \nL 798.464706 574.434783 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_51\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 787.147826 \nL 962.582353 787.147826 \nL 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 598.069565 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_17\">\n    <g id=\"xtick_52\">\n     <g id=\"line2d_108\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_60\">\n      <!-- 3.00 -->\n      <g transform=\"translate(802.251679 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_53\">\n     <g id=\"line2d_109\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"850.683957\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_61\">\n      <!-- 3.25 -->\n      <g transform=\"translate(839.551145 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_54\">\n     <g id=\"line2d_110\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"887.983422\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_62\">\n      <!-- 3.50 -->\n      <g transform=\"translate(876.85061 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_55\">\n     <g id=\"line2d_111\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"925.282888\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_63\">\n      <!-- 3.75 -->\n      <g transform=\"translate(914.150075 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_56\">\n     <g id=\"line2d_112\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"962.582353\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_64\">\n      <!-- 4.00 -->\n      <g transform=\"translate(951.44954 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_57\">\n     <g id=\"line2d_113\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"999.881818\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_65\">\n      <!-- 4.25 -->\n      <g transform=\"translate(988.749006 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_58\">\n     <g id=\"line2d_114\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1037.181283\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_66\">\n      <!-- 4.50 -->\n      <g transform=\"translate(1026.048471 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_59\">\n     <g id=\"line2d_115\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1074.480749\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_67\">\n      <!-- 4.75 -->\n      <g transform=\"translate(1063.347936 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_60\">\n     <g id=\"line2d_116\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"810.782609\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_68\">\n      <!-- 5.00 -->\n      <g transform=\"translate(1100.647401 825.381046)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"159.033203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_69\">\n     <!-- time_signature -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 50.984375 -16.609375 \nL 50.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -23.578125 \nL -0.984375 -16.609375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-95\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(925.126103 839.059171)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n      <use x=\"275.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"328.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"355.810547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"419.287109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"482.666016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"543.945312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"583.154297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"646.533203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_18\">\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_117\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"692.608696\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_118\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 692.608696 \nL 962.582353 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_119\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 692.608696 \nL 962.582353 692.608696 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_120\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 645.33913 \nL 962.582353 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_121\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 645.33913 \nL 962.582353 739.878261 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_122\">\n    <g clip-path=\"url(#p32579c8c03)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"692.608696\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_123\">\n    <path clip-path=\"url(#p32579c8c03)\" d=\"M 962.582353 598.069565 \nL 962.582353 787.147826 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_52\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 798.464706 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_53\">\n    <path d=\"M 1126.7 810.782609 \nL 1126.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_54\">\n    <path d=\"M 798.464706 810.782609 \nL 1126.7 810.782609 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_55\">\n    <path d=\"M 798.464706 574.434783 \nL 1126.7 574.434783 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_10\">\n   <g id=\"patch_56\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 338.935294 1094.4 \nL 338.935294 858.052174 \nL 10.7 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_57\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 210.938106 881.686957 \nL 210.938106 1070.765217 \nL 272.032058 1070.765217 \nL 272.032058 881.686957 \nL 210.938106 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_19\">\n    <g id=\"xtick_61\">\n     <g id=\"line2d_124\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"44.912613\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_70\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <g transform=\"translate(36.96105 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_62\">\n     <g id=\"line2d_125\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"87.785561\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_71\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(79.833999 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_63\">\n     <g id=\"line2d_126\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"130.65851\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_72\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(122.706948 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_64\">\n     <g id=\"line2d_127\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"173.531459\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_73\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(165.579896 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_65\">\n     <g id=\"line2d_128\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"216.404407\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_74\">\n      <!-- 0.7 -->\n      <g transform=\"translate(208.452845 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_66\">\n     <g id=\"line2d_129\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"259.277356\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_75\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <g transform=\"translate(251.325793 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_67\">\n     <g id=\"line2d_130\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"302.150304\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_76\">\n      <!-- 0.9 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.984375 1.515625 \nL 10.984375 10.5 \nQ 14.703125 8.734375 18.5 7.8125 \nQ 22.3125 6.890625 25.984375 6.890625 \nQ 35.75 6.890625 40.890625 13.453125 \nQ 46.046875 20.015625 46.78125 33.40625 \nQ 43.953125 29.203125 39.59375 26.953125 \nQ 35.25 24.703125 29.984375 24.703125 \nQ 19.046875 24.703125 12.671875 31.3125 \nQ 6.296875 37.9375 6.296875 49.421875 \nQ 6.296875 60.640625 12.9375 67.421875 \nQ 19.578125 74.21875 30.609375 74.21875 \nQ 43.265625 74.21875 49.921875 64.515625 \nQ 56.59375 54.828125 56.59375 36.375 \nQ 56.59375 19.140625 48.40625 8.859375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.421875 -1.421875 \nQ 22.703125 -1.421875 18.890625 -0.6875 \nQ 15.09375 0.046875 10.984375 1.515625 \nz\nM 30.609375 32.421875 \nQ 37.25 32.421875 41.125 36.953125 \nQ 45.015625 41.5 45.015625 49.421875 \nQ 45.015625 57.28125 41.125 61.84375 \nQ 37.25 66.40625 30.609375 66.40625 \nQ 23.96875 66.40625 20.09375 61.84375 \nQ 16.21875 57.28125 16.21875 49.421875 \nQ 16.21875 41.5 20.09375 36.953125 \nQ 23.96875 32.421875 30.609375 32.421875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-57\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(294.198742 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-57\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_77\">\n     <!-- danceability -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(144.259835 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"243.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"304.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"365.917969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"429.394531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"457.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"484.960938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"512.744141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"551.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_20\">\n    <g id=\"ytick_10\">\n     <g id=\"line2d_131\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"10.7\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_132\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 210.938106 976.226087 \nL 119.511543 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_133\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 272.032058 976.226087 \nL 324.015508 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_134\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 119.511543 928.956522 \nL 119.511543 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_135\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 324.015508 928.956522 \nL 324.015508 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_136\">\n    <g clip-path=\"url(#p009c9d6657)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"117.796625\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"101.933635\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"25.619786\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"96.788881\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"110.508224\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_137\">\n    <path clip-path=\"url(#p009c9d6657)\" d=\"M 242.556906 881.686957 \nL 242.556906 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_58\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 10.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_59\">\n    <path d=\"M 338.935294 1094.4 \nL 338.935294 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_60\">\n    <path d=\"M 10.7 1094.4 \nL 338.935294 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_61\">\n    <path d=\"M 10.7 858.052174 \nL 338.935294 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_11\">\n   <g id=\"patch_62\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 732.817647 1094.4 \nL 732.817647 858.052174 \nL 404.582353 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_63\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 525.567606 881.686957 \nL 525.567606 1070.765217 \nL 572.557165 1070.765217 \nL 572.557165 881.686957 \nL 525.567606 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_21\">\n    <g id=\"xtick_68\">\n     <g id=\"line2d_138\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"429.728247\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_78\">\n      <!-- 100000 -->\n      <g transform=\"translate(410.640747 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_69\">\n     <g id=\"line2d_139\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"478.368409\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_79\">\n      <!-- 150000 -->\n      <g transform=\"translate(459.280909 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_70\">\n     <g id=\"line2d_140\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"527.008571\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_80\">\n      <!-- 200000 -->\n      <g transform=\"translate(507.921071 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_71\">\n     <g id=\"line2d_141\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"575.648734\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_81\">\n      <!-- 250000 -->\n      <g transform=\"translate(556.561234 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_72\">\n     <g id=\"line2d_142\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"624.288896\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_82\">\n      <!-- 300000 -->\n      <g transform=\"translate(605.201396 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_73\">\n     <g id=\"line2d_143\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"672.929058\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_83\">\n      <!-- 350000 -->\n      <g transform=\"translate(653.841558 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_74\">\n     <g id=\"line2d_144\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"721.56922\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_84\">\n      <!-- 400000 -->\n      <g transform=\"translate(702.48172 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_85\">\n     <!-- length -->\n     <g transform=\"translate(552.7625 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"89.306641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"152.685547\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n      <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"255.371094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_22\">\n    <g id=\"ytick_11\">\n     <g id=\"line2d_145\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"404.582353\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_146\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 525.567606 976.226087 \nL 470.520805 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_147\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 572.557165 976.226087 \nL 633.186154 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_148\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 470.520805 928.956522 \nL 470.520805 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_149\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 633.186154 928.956522 \nL 633.186154 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_150\">\n    <g clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"419.502139\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"426.878906\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"440.533172\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"712.814964\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"717.897861\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_151\">\n    <path clip-path=\"url(#p71cba14ba8)\" d=\"M 545.66256 881.686957 \nL 545.66256 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_64\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 404.582353 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_65\">\n    <path d=\"M 732.817647 1094.4 \nL 732.817647 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_66\">\n    <path d=\"M 404.582353 1094.4 \nL 732.817647 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_67\">\n    <path d=\"M 404.582353 858.052174 \nL 732.817647 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n  <g id=\"axes_12\">\n   <g id=\"patch_68\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 1126.7 1094.4 \nL 1126.7 858.052174 \nL 798.464706 858.052174 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_69\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1017.549986 881.686957 \nL 1017.549986 1070.765217 \nL 1080.370138 1070.765217 \nL 1080.370138 881.686957 \nL 1017.549986 881.686957 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_23\">\n    <g id=\"xtick_75\">\n     <g id=\"line2d_152\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"836.942049\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_86\">\n      <!-- 2002.5 -->\n      <g transform=\"translate(819.446736 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_76\">\n     <g id=\"line2d_153\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"876.204644\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_87\">\n      <!-- 2005.0 -->\n      <g transform=\"translate(858.709331 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_77\">\n     <g id=\"line2d_154\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"915.467239\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_88\">\n      <!-- 2007.5 -->\n      <g transform=\"translate(897.971926 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_78\">\n     <g id=\"line2d_155\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"954.729834\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_89\">\n      <!-- 2010.0 -->\n      <g transform=\"translate(937.234521 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_79\">\n     <g id=\"line2d_156\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"993.992429\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_90\">\n      <!-- 2012.5 -->\n      <g transform=\"translate(976.497116 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_80\">\n     <g id=\"line2d_157\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1033.255024\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_91\">\n      <!-- 2015.0 -->\n      <g transform=\"translate(1015.759711 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_81\">\n     <g id=\"line2d_158\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1072.517619\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_92\">\n      <!-- 2017.5 -->\n      <g transform=\"translate(1055.022306 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_82\">\n     <g id=\"line2d_159\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"1111.780214\" xlink:href=\"#m68c942961f\" y=\"1094.4\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_93\">\n      <!-- 2020.0 -->\n      <g transform=\"translate(1094.284901 1108.998438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"286.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_94\">\n     <!-- release_date -->\n     <g transform=\"translate(930.465947 1122.676563)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"41.082031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"102.605469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"130.388672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"191.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"253.191406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"305.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"366.814453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-95\"/>\n      <use x=\"416.814453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"480.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"541.570312\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"580.779297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_24\">\n    <g id=\"ytick_12\">\n     <g id=\"line2d_160\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"798.464706\" xlink:href=\"#m9c301120db\" y=\"976.226087\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_161\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1017.549986 976.226087 \nL 923.319758 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_162\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1080.370138 976.226087 \nL 1111.780214 976.226087 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_163\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 923.319758 928.956522 \nL 923.319758 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_164\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1111.780214 928.956522 \nL 1111.780214 1023.495652 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_165\">\n    <g clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\">\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"813.384492\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"907.61472\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"844.794568\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"844.794568\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"860.499606\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"891.909682\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n     <use style=\"fill:#3f3f3f;stroke:#3f3f3f;stroke-linejoin:miter;\" x=\"860.499606\" xlink:href=\"#m0f3e24e280\" y=\"976.226087\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_166\">\n    <path clip-path=\"url(#pfb0fefec1b)\" d=\"M 1048.960062 881.686957 \nL 1048.960062 1070.765217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#3f3f3f;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_70\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 798.464706 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_71\">\n    <path d=\"M 1126.7 1094.4 \nL 1126.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_72\">\n    <path d=\"M 798.464706 1094.4 \nL 1126.7 1094.4 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_73\">\n    <path d=\"M 798.464706 858.052174 \nL 1126.7 858.052174 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p2eb0fe637d\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p5a1f167d67\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p3900e6581f\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pf2c1880af4\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p6be797a8b0\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pf823cbe9f3\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"290.817391\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p800948b533\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p7a5fd4a7d6\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p32579c8c03\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"574.434783\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p009c9d6657\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"10.7\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"p71cba14ba8\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"404.582353\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n  <clipPath id=\"pfb0fefec1b\">\n   <rect height=\"236.347826\" width=\"328.235294\" x=\"798.464706\" y=\"858.052174\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(20,20), dpi=200)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,1)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'popularity', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,2)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'acousticness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,3)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'energy', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,4)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'instrumentalness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,5)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'liveness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,6)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'loudness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,7)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'speechiness', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,8)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'tempo', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,9)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'time_signature', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,10)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'danceability', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,11)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'length', data = df)\n",
+    "\n",
+    "plt.subplot(4,3,12)\n",
+    "sns.boxplot(x = 'release_date', data = df)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler\n",
+    "le = LabelEncoder()\n",
+    "\n",
+    "# scaler = StandardScaler()\n",
+    "\n",
+    "X = df.loc[:, ('artist_top_genre','popularity','danceability','acousticness','loudness','energy')]\n",
+    "\n",
+    "y = df['artist_top_genre']\n",
+    "\n",
+    "X['artist_top_genre'] = le.fit_transform(X['artist_top_genre'])\n",
+    "\n",
+    "# X = scaler.fit_transform(X)\n",
+    "\n",
+    "y = le.transform(y)\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 0, 2, 1, 1, 0, 1, 0, 0,\n",
+       "       0, 1, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 0, 2, 0, 2, 0,\n",
+       "       2, 0, 0, 1, 1, 2, 1, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 2, 2,\n",
+       "       1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2,\n",
+       "       2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 0,\n",
+       "       1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 2,\n",
+       "       1, 2, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 0, 1, 2, 2,\n",
+       "       2, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2,\n",
+       "       0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 1, 1, 0,\n",
+       "       1, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0,\n",
+       "       2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2,\n",
+       "       1, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2,\n",
+       "       1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1],\n",
+       "      dtype=int32)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "\n",
+    "nclusters = 3 \n",
+    "seed = 0\n",
+    "\n",
+    "km = KMeans(n_clusters=nclusters, random_state=seed)\n",
+    "km.fit(X)\n",
+    "\n",
+    "# Predict the cluster for each data point\n",
+    "\n",
+    "y_cluster_kmeans = km.predict(X)\n",
+    "y_cluster_kmeans"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Эти числа мало что значат для нас, поэтому давайте получим «оценку силуэта», чтобы увидеть точность. Наша оценка находится посередине.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.5466747351275563"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn import metrics\n",
+    "score = metrics.silhouette_score(X, y_cluster_kmeans)\n",
+    "score"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "wcss = []\n",
+    "\n",
+    "for i in range(1, 11):\n",
+    "    kmeans = KMeans(n_clusters = i, init = 'k-means++', random_state = 42)\n",
+    "    kmeans.fit(X)\n",
+    "    wcss.append(kmeans.inertia_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Используйте эту модель, чтобы определить с помощью метода локтя оптимальное количество кластеров для построения\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/seaborn/_decorators.py:43: FutureWarning: Pass the following variables as keyword args: x, y. From version 0.12, the only valid positional argument will be `data`, and passing other arguments without an explicit keyword will result in an error or misinterpretation.\n  FutureWarning\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x360 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"331.674375pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 624.890625 331.674375\" width=\"624.890625pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 331.674375 \nL 624.890625 331.674375 \nL 624.890625 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 617.690625 294.118125 \nL 617.690625 22.318125 \nL 59.690625 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m5626e93e8a\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"141.417898\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 2 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(138.236648 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"254.14517\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 4 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(250.96392 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"366.872443\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 6 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(363.691193 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"479.599716\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(476.418466 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"592.326989\" xlink:href=\"#m5626e93e8a\" y=\"294.118125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(585.964489 308.716563)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_6\">\n     <!-- Number of clusters -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 23.09375 72.90625 \nL 55.421875 11.921875 \nL 55.421875 72.90625 \nL 64.984375 72.90625 \nL 64.984375 0 \nL 51.703125 0 \nL 19.390625 60.984375 \nL 19.390625 0 \nL 9.8125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-78\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(290.998438 322.394687)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-78\"/>\n      <use x=\"74.804688\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"138.183594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"235.595703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"299.072266\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"360.595703\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"401.708984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n      <use x=\"433.496094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"494.677734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n      <use x=\"529.882812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n      <use x=\"561.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"616.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"644.433594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"707.8125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"759.912109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"799.121094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"860.644531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"901.757812\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mce2cdb37ff\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"289.597738\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(46.328125 293.396957)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"233.807303\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 20000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 237.606522)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"178.016868\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 40000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 181.816087)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"122.226433\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 60000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 126.025651)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"59.690625\" xlink:href=\"#mce2cdb37ff\" y=\"66.435997\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 80000 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 70.235216)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_12\">\n     <!-- WCSS -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 3.328125 72.90625 \nL 13.28125 72.90625 \nL 28.609375 11.28125 \nL 43.890625 72.90625 \nL 54.984375 72.90625 \nL 70.3125 11.28125 \nL 85.59375 72.90625 \nL 95.609375 72.90625 \nL 77.296875 0 \nL 64.890625 0 \nL 49.515625 63.28125 \nL 33.984375 0 \nL 21.578125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-87\"/>\n      <path d=\"M 64.40625 67.28125 \nL 64.40625 56.890625 \nQ 59.421875 61.53125 53.78125 63.8125 \nQ 48.140625 66.109375 41.796875 66.109375 \nQ 29.296875 66.109375 22.65625 58.46875 \nQ 16.015625 50.828125 16.015625 36.375 \nQ 16.015625 21.96875 22.65625 14.328125 \nQ 29.296875 6.6875 41.796875 6.6875 \nQ 48.140625 6.6875 53.78125 8.984375 \nQ 59.421875 11.28125 64.40625 15.921875 \nL 64.40625 5.609375 \nQ 59.234375 2.09375 53.4375 0.328125 \nQ 47.65625 -1.421875 41.21875 -1.421875 \nQ 24.65625 -1.421875 15.125 8.703125 \nQ 5.609375 18.84375 5.609375 36.375 \nQ 5.609375 53.953125 15.125 64.078125 \nQ 24.65625 74.21875 41.21875 74.21875 \nQ 47.75 74.21875 53.53125 72.484375 \nQ 59.328125 70.75 64.40625 67.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-67\"/>\n      <path d=\"M 53.515625 70.515625 \nL 53.515625 60.890625 \nQ 47.90625 63.578125 42.921875 64.890625 \nQ 37.9375 66.21875 33.296875 66.21875 \nQ 25.25 66.21875 20.875 63.09375 \nQ 16.5 59.96875 16.5 54.203125 \nQ 16.5 49.359375 19.40625 46.890625 \nQ 22.3125 44.4375 30.421875 42.921875 \nL 36.375 41.703125 \nQ 47.40625 39.59375 52.65625 34.296875 \nQ 57.90625 29 57.90625 20.125 \nQ 57.90625 9.515625 50.796875 4.046875 \nQ 43.703125 -1.421875 29.984375 -1.421875 \nQ 24.8125 -1.421875 18.96875 -0.25 \nQ 13.140625 0.921875 6.890625 3.21875 \nL 6.890625 13.375 \nQ 12.890625 10.015625 18.65625 8.296875 \nQ 24.421875 6.59375 29.984375 6.59375 \nQ 38.421875 6.59375 43.015625 9.90625 \nQ 47.609375 13.234375 47.609375 19.390625 \nQ 47.609375 24.75 44.3125 27.78125 \nQ 41.015625 30.8125 33.5 32.328125 \nL 27.484375 33.5 \nQ 16.453125 35.6875 11.515625 40.375 \nQ 6.59375 45.0625 6.59375 53.421875 \nQ 6.59375 63.09375 13.40625 68.65625 \nQ 20.21875 74.21875 32.171875 74.21875 \nQ 37.3125 74.21875 42.625 73.28125 \nQ 47.953125 72.359375 53.515625 70.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-83\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(14.798438 173.001719)rotate(-90)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-87\"/>\n      <use x=\"98.876953\" xlink:href=\"#DejaVuSans-67\"/>\n      <use x=\"168.701172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-83\"/>\n      <use x=\"232.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-83\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_11\">\n    <path clip-path=\"url(#p420c916f99)\" d=\"M 85.054261 34.67267 \nL 141.417898 209.722 \nL 197.781534 253.053471 \nL 254.14517 265.578261 \nL 310.508807 272.878511 \nL 366.872443 276.83446 \nL 423.23608 278.566713 \nL 479.599716 279.951582 \nL 535.963352 280.960508 \nL 592.326989 281.76358 \n\" style=\"fill:none;stroke:#ff0000;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    <defs>\n     <path d=\"M 0 3 \nC 0.795609 3 1.55874 2.683901 2.12132 2.12132 \nC 2.683901 1.55874 3 0.795609 3 0 \nC 3 -0.795609 2.683901 -1.55874 2.12132 -2.12132 \nC 1.55874 -2.683901 0.795609 -3 0 -3 \nC -0.795609 -3 -1.55874 -2.683901 -2.12132 -2.12132 \nC -2.683901 -1.55874 -3 -0.795609 -3 0 \nC -3 0.795609 -2.683901 1.55874 -2.12132 2.12132 \nC -1.55874 2.683901 -0.795609 3 0 3 \nz\n\" id=\"m42343114e8\" style=\"stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p420c916f99)\">\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"85.054261\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"34.67267\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"141.417898\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"209.722\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"197.781534\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"253.053471\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"254.14517\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"265.578261\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"310.508807\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"272.878511\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"366.872443\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"276.83446\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"423.23608\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"278.566713\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"479.599716\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"279.951582\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"535.963352\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"280.960508\"/>\n     <use style=\"fill:#ff0000;stroke:#ffffff;stroke-width:0.75;\" x=\"592.326989\" xlink:href=\"#m42343114e8\" y=\"281.76358\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 59.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 617.690625 294.118125 \nL 617.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 59.690625 294.118125 \nL 617.690625 294.118125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 59.690625 22.318125 \nL 617.690625 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Elbow -->\n    <defs>\n     <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 55.90625 72.90625 \nL 55.90625 64.59375 \nL 19.671875 64.59375 \nL 19.671875 43.015625 \nL 54.390625 43.015625 \nL 54.390625 34.71875 \nL 19.671875 34.71875 \nL 19.671875 8.296875 \nL 56.78125 8.296875 \nL 56.78125 0 \nL 9.8125 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-69\"/>\n     <path d=\"M 4.203125 54.6875 \nL 13.1875 54.6875 \nL 24.421875 12.015625 \nL 35.59375 54.6875 \nL 46.1875 54.6875 \nL 57.421875 12.015625 \nL 68.609375 54.6875 \nL 77.59375 54.6875 \nL 63.28125 0 \nL 52.6875 0 \nL 40.921875 44.828125 \nL 29.109375 0 \nL 18.5 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-119\"/>\n    </defs>\n    <g transform=\"translate(320.845313 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-69\"/>\n     <use x=\"63.183594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n     <use x=\"90.966797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n     <use x=\"154.443359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"215.625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-119\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p420c916f99\">\n   <rect height=\"271.8\" width=\"558\" x=\"59.690625\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,5))\n",
+    "sns.lineplot(range(1, 11), wcss,marker='o',color='red')\n",
+    "plt.title('Elbow')\n",
+    "plt.xlabel('Number of clusters')\n",
+    "plt.ylabel('WCSS')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Looks like 3 is a good number after all. Fit the model again and create a scatterplot of your clusters. They do group in bunches, but they are pretty close together."
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"265.728679pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 385.78125 265.728679\" width=\"385.78125pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 265.728679 \nL 385.78125 265.728679 \nL 385.78125 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 378.58125 228.172429 \nL 378.58125 10.732429 \nL 43.78125 10.732429 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"PathCollection_1\">\n    <defs>\n     <path d=\"M 0 3 \nC 0.795609 3 1.55874 2.683901 2.12132 2.12132 \nC 2.683901 1.55874 3 0.795609 3 0 \nC 3 -0.795609 2.683901 -1.55874 2.12132 -2.12132 \nC 1.55874 -2.683901 0.795609 -3 0 -3 \nC -0.795609 -3 -1.55874 -2.683901 -2.12132 -2.12132 \nC -2.683901 -1.55874 -3 -0.795609 -3 0 \nC -3 0.795609 -2.683901 1.55874 -2.12132 2.12132 \nC -1.55874 2.683901 -0.795609 3 0 3 \nz\n\" id=\"C0_0_cb5f23d3e7\"/>\n    </defs>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.221967\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"39.956499\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.407422\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"64.816051\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.718323\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"168.919042\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.450142\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"53.06923\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.881061\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"124.916067\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"95.685605\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"113.715609\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.402421\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.061516\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.049227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.216966\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.562872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.796048\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.738326\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.327409\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.733325\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"97.051514\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"321.062991\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.041513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.866059\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.903778\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"81.753328\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.826053\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"278.800783\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.943784\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.314694\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.582876\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"58.532868\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"295.705666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"24.385131\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.053802\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.415136\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"79.841055\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"155.785621\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"106.61288\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.149243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.445141\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"112.896064\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.094234\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"253.443458\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.883775\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"79.294691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"57.166958\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"30.668315\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.738326\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"118.359702\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.650599\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"91.861058\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"37.771044\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"274.574562\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"125.735613\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"65.908779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"126.82834\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"111.803336\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"143.561717\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.036512\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"138.30198\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.364702\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.620594\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.149243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"97.597878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"125.462431\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.084232\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"84.758329\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"232.312354\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.793335\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.868772\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.054227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"40.776045\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"149.775619\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"101.299509\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.856057\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"67.489743\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"111.256972\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.630596\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.6556\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"165.893351\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.971502\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"143.561717\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.337411\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.537868\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.289691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.319695\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"154.692893\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"129.013795\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.495149\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"33.673316\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"135.570161\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"101.695606\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.680604\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.091521\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.788334\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"116.174247\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.347413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"115.081519\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"43.507864\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.289691\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.28469\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.873773\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.851057\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.352413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.24197\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.191962\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.938783\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"95.412423\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.50015\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"104.154243\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.60788\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.963787\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"146.224254\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.053802\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.50015\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"29.848769\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"131.472432\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"147.787938\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.39742\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"236.538575\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.625595\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.883775\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"140.214253\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.016509\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"88.309694\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"168.919042\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.031511\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"90.495149\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"121.091521\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"173.145263\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"214.519727\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"66.455142\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.377417\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.064229\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"103.60788\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"55.801049\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.490148\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"51.156957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.552871\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"304.158108\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.81105\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"102.515152\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.425138\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.971502\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.9615\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"126.656834\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"74.104235\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.074231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"118.204392\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"151.141528\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.144242\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.319695\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"211.18125\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"28.209678\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"131.472432\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.723324\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.357414\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"34.492861\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.733325\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.600591\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.226968\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.109236\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"333.741653\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.778332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"142.126526\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"130.883055\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"32.307406\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"283.027004\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.873773\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"329.515432\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"363.325199\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"329.515432\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"66.181961\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"45.420137\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.893776\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.928782\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.520153\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"64.542869\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"274.574562\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"38.317408\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"76.562872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"253.443458\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"133.111524\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"232.312354\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.231969\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.723324\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"53.342412\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"35.858771\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"32.85377\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"40.776045\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"228.086133\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.17696\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.046513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"100.329697\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.322409\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"240.764796\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"105.520153\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"99.783333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.610593\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"65.908779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"249.217237\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.084232\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"87.76333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.144242\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"278.800783\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"45.693319\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.743327\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"96.50515\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"312.610549\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"346.420316\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.059228\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"144.038799\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.708321\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.445141\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"105.52573\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.708321\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"153.873347\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.605592\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"42.141954\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"49.244683\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"50.610593\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"202.728808\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.129239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"160.4666\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"116.72061\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.572874\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"57.166958\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"43.234682\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"73.557872\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"62.357414\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.161957\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"54.435139\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"106.886062\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"169.171533\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"140.487435\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"84.394626\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"61.264687\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.913779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.470145\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.279689\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"71.715964\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"59.079231\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.171959\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.665602\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"93.773332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"206.955029\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"94.046513\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"75.743327\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"160.429713\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"257.669679\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.119238\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"240.764796\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.119238\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"109.751951\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"63.996505\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"135.109276\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"68.913779\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"194.276367\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.417424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"333.741653\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"144.858345\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"321.062991\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"100.329697\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"299.931887\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"77.928782\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"244.991016\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"47.605592\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"129.286977\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"198.502588\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"41.868772\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"261.8959\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"56.347413\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"270.348341\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.387419\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"72.465144\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"81.206965\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"70.279689\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.522866\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"190.050146\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"89.675603\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"71.91878\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"67.489743\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.13424\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"177.371484\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"85.577875\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"88.620847\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"98.963787\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"185.823925\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"92.847068\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"30.668315\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"122.430613\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"99.783333\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"80.168405\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"84.211965\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"287.253224\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"108.251972\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"138.028798\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"156.24038\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"86.124239\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"215.407471\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"92.680604\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"75.942184\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.933783\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"219.633692\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"51.70332\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"80.114237\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#fde725;stroke:#fde725;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"60.171959\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"59.037301\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"52.796048\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"152.014159\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"82.02651\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"55.254685\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"113.978172\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"69.460143\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"63.263522\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"44.054227\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#440154;stroke:#440154;\" x=\"164.692821\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"48.425138\"/>\n    </g>\n    <g clip-path=\"url(#p9fb0d779e7)\">\n     <use style=\"fill:#21918c;stroke:#21918c;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#C0_0_cb5f23d3e7\" y=\"83.39242\"/>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4f46e88de4\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.81108\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(51.62983 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"97.073288\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 10 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(90.710788 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"139.335496\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 20 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(132.972996 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"181.597704\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 30 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(175.235204 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"223.859912\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 40 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(217.497412 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"266.12212\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(259.75962 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"308.384328\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 60 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(302.021828 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"350.646536\" xlink:href=\"#m4f46e88de4\" y=\"228.172429\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 70 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(344.284036 242.770867)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_9\">\n     <!-- popularity -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 32.171875 -5.078125 \nQ 28.375 -14.84375 24.75 -17.8125 \nQ 21.140625 -20.796875 15.09375 -20.796875 \nL 7.90625 -20.796875 \nL 7.90625 -13.28125 \nL 13.1875 -13.28125 \nQ 16.890625 -13.28125 18.9375 -11.515625 \nQ 21 -9.765625 23.484375 -3.21875 \nL 25.09375 0.875 \nL 2.984375 54.6875 \nL 12.5 54.6875 \nL 29.59375 11.921875 \nL 46.6875 54.6875 \nL 56.203125 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-121\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(185.7875 256.448992)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"124.658203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n      <use x=\"251.513672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"279.296875\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"340.576172\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n      <use x=\"381.689453\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"409.472656\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"448.681641\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m1aafdc834b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"202.226542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0.3 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.6875 12.40625 \nL 21 12.40625 \nL 21 0 \nL 10.6875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-46\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 206.025761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"174.908353\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 0.4 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 178.707572)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"147.590164\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 0.5 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 151.389383)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"120.271975\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 0.6 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 124.071194)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"92.953786\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 0.7 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 96.753005)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"65.635597\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 0.8 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 69.434816)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"38.317408\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 0.9 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.984375 1.515625 \nL 10.984375 10.5 \nQ 14.703125 8.734375 18.5 7.8125 \nQ 22.3125 6.890625 25.984375 6.890625 \nQ 35.75 6.890625 40.890625 13.453125 \nQ 46.046875 20.015625 46.78125 33.40625 \nQ 43.953125 29.203125 39.59375 26.953125 \nQ 35.25 24.703125 29.984375 24.703125 \nQ 19.046875 24.703125 12.671875 31.3125 \nQ 6.296875 37.9375 6.296875 49.421875 \nQ 6.296875 60.640625 12.9375 67.421875 \nQ 19.578125 74.21875 30.609375 74.21875 \nQ 43.265625 74.21875 49.921875 64.515625 \nQ 56.59375 54.828125 56.59375 36.375 \nQ 56.59375 19.140625 48.40625 8.859375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.421875 -1.421875 \nQ 22.703125 -1.421875 18.890625 -0.6875 \nQ 15.09375 0.046875 10.984375 1.515625 \nz\nM 30.609375 32.421875 \nQ 37.25 32.421875 41.125 36.953125 \nQ 45.015625 41.5 45.015625 49.421875 \nQ 45.015625 57.28125 41.125 61.84375 \nQ 37.25 66.40625 30.609375 66.40625 \nQ 23.96875 66.40625 20.09375 61.84375 \nQ 16.21875 57.28125 16.21875 49.421875 \nQ 16.21875 41.5 20.09375 36.953125 \nQ 23.96875 32.421875 30.609375 32.421875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-57\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(20.878125 42.116627)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-57\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"43.78125\" xlink:href=\"#m1aafdc834b\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 1.0 -->\n      <g transform=\"translate(20.878125 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-46\"/>\n       <use x=\"95.410156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_18\">\n     <!-- danceability -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n      <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\nM 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-98\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(14.798438 150.010242)rotate(-90)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n      <use x=\"63.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"124.755859\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      <use x=\"188.134766\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n      <use x=\"243.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"304.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"365.917969\" xlink:href=\"#DejaVuSans-98\"/>\n      <use x=\"429.394531\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"457.177734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"484.960938\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"512.744141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"551.953125\" xlink:href=\"#DejaVuSans-121\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 43.78125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 378.58125 228.172429 \nL 378.58125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 43.78125 228.172429 \nL 378.58125 228.172429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 43.78125 10.732429 \nL 378.58125 10.732429 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p9fb0d779e7\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"43.78125\" y=\"10.732429\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
+    "kmeans = KMeans(n_clusters = 3)\n",
+    "kmeans.fit(X)\n",
+    "labels = kmeans.predict(X)\n",
+    "plt.scatter(df['popularity'],df['danceability'],c = labels)\n",
+    "plt.xlabel('popularity')\n",
+    "plt.ylabel('danceability')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Точность этой модели неплохая, но не отличная. Возможно, данные не подходят для кластеризации методом K-Means. Вы можете попробовать другой метод.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 811,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Result: 109 out of 286 samples were correctly labeled.\nAccuracy score: 0.38\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "labels = kmeans.labels_\n",
+    "\n",
+    "correct_labels = sum(y == labels)\n",
+    "\n",
+    "print(\"Result: %d out of %d samples were correctly labeled.\" % (correct_labels, y.size))\n",
+    "\n",
+    "print('Accuracy score: {0:0.2f}'. format(correct_labels/float(y.size)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..de467567a
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb
@@ -0,0 +1,341 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "6f92868513e59d321245137c1c4c5311",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:34:22+00:00",
+   "source_file": "5-Clustering/2-K-Means/solution/tester.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 104,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: seaborn in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.11.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.1.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: matplotlib>=2.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (3.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy>=1.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from seaborn) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2019.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->seaborn) (2.8.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (1.1.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (2.4.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from matplotlib>=2.2->seaborn) (0.10.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jenlooper/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->seaborn) (1.12.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: setuptools in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=2.2->seaborn) (45.1.0)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n",
+      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "pip install seaborn"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 105,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "0                    Sparky            Mandy & The Jungle   \n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "2                     LITT!                         LITT!   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "0        Cruel Santino  alternative r&b          2019  144000          48   \n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "2                 AYLØ        indie r&b          2018  207758          40   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "0         0.666        0.8510   0.420          0.534000    0.1100    -6.699   \n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "2         0.836        0.2720   0.564          0.000537    0.1100    -7.127   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "0       0.0829  133.015               5  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "2       0.0424  130.005               4  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>0</th>\n      <td>Sparky</td>\n      <td>Mandy &amp; The Jungle</td>\n      <td>Cruel Santino</td>\n      <td>alternative r&amp;b</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>144000</td>\n      <td>48</td>\n      <td>0.666</td>\n      <td>0.8510</td>\n      <td>0.420</td>\n      <td>0.534000</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-6.699</td>\n      <td>0.0829</td>\n      <td>133.015</td>\n      <td>5</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2</th>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>LITT!</td>\n      <td>AYLØ</td>\n      <td>indie r&amp;b</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>207758</td>\n      <td>40</td>\n      <td>0.836</td>\n      <td>0.2720</td>\n      <td>0.564</td>\n      <td>0.000537</td>\n      <td>0.1100</td>\n      <td>-7.127</td>\n      <td>0.0424</td>\n      <td>130.005</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 105
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/nigerian-songs.csv\")\n",
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Мы сосредоточимся только на 3 жанрах. Может быть, мы сможем создать 3 кластера!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 106,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Text(0.5, 1.0, 'Top genres')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 106
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 720x504 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"474.468454pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 598.4875 474.468454\" width=\"598.4875pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 474.468454 \nL 598.4875 474.468454 \nL 598.4875 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \nL 33.2875 22.318125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 51.8875 402.838125 \nL 200.6875 402.838125 \nL 200.6875 40.438125 \nL 51.8875 40.438125 \nz\n\" style=\"fill:#3274a1;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 237.8875 402.838125 \nL 386.6875 402.838125 \nL 386.6875 295.525504 \nL 237.8875 295.525504 \nz\n\" style=\"fill:#e1812c;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 423.8875 402.838125 \nL 572.6875 402.838125 \nL 572.6875 369.412882 \nL 423.8875 369.412882 \nz\n\" style=\"fill:#3a923a;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m85c8933980\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"126.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- afro dancehall -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 37.109375 75.984375 \nL 37.109375 68.5 \nL 28.515625 68.5 \nQ 23.6875 68.5 21.796875 66.546875 \nQ 19.921875 64.59375 19.921875 59.515625 \nL 19.921875 54.6875 \nL 34.71875 54.6875 \nL 34.71875 47.703125 \nL 19.921875 47.703125 \nL 19.921875 0 \nL 10.890625 0 \nL 10.890625 47.703125 \nL 2.296875 47.703125 \nL 2.296875 54.6875 \nL 10.890625 54.6875 \nL 10.890625 58.5 \nQ 10.890625 67.625 15.140625 71.796875 \nQ 19.390625 75.984375 28.609375 75.984375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-102\"/>\n       <path d=\"M 41.109375 46.296875 \nQ 39.59375 47.171875 37.8125 47.578125 \nQ 36.03125 48 33.890625 48 \nQ 26.265625 48 22.1875 43.046875 \nQ 18.109375 38.09375 18.109375 28.8125 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 20.953125 51.171875 25.484375 53.578125 \nQ 30.03125 56 36.53125 56 \nQ 37.453125 56 38.578125 55.875 \nQ 39.703125 55.765625 41.0625 55.515625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-114\"/>\n       <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n       <path id=\"DejaVuSans-32\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n       <path d=\"M 48.78125 52.59375 \nL 48.78125 44.1875 \nQ 44.96875 46.296875 41.140625 47.34375 \nQ 37.3125 48.390625 33.40625 48.390625 \nQ 24.65625 48.390625 19.8125 42.84375 \nQ 14.984375 37.3125 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.28125 19.8125 11.734375 \nQ 24.65625 6.203125 33.40625 6.203125 \nQ 37.3125 6.203125 41.140625 7.25 \nQ 44.96875 8.296875 48.78125 10.40625 \nL 48.78125 2.09375 \nQ 45.015625 0.34375 40.984375 -0.53125 \nQ 36.96875 -1.421875 32.421875 -1.421875 \nQ 20.0625 -1.421875 12.78125 6.34375 \nQ 5.515625 14.109375 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.671875 12.859375 48.328125 \nQ 20.21875 56 33.015625 56 \nQ 37.15625 56 41.109375 55.140625 \nQ 45.0625 54.296875 48.78125 52.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-99\"/>\n       <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 75.984375 \nL 18.109375 75.984375 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-104\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.945242 465.797893)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"230.535156\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n       <use x=\"294.011719\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"355.291016\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"418.669922\" xlink:href=\"#DejaVuSans-99\"/>\n       <use x=\"473.650391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"535.173828\" xlink:href=\"#DejaVuSans-104\"/>\n       <use x=\"598.552734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"659.832031\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n       <use x=\"687.615234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"312.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- afropop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(300.559471 442.569435)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"61.279297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-102\"/>\n       <use x=\"96.484375\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"137.566406\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"198.748047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"262.224609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"323.40625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"498.2875\" xlink:href=\"#m85c8933980\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- nigerian pop -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n       <path d=\"M 45.40625 27.984375 \nQ 45.40625 37.75 41.375 43.109375 \nQ 37.359375 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.859375 48.484375 18.828125 43.109375 \nQ 14.796875 37.75 14.796875 27.984375 \nQ 14.796875 18.265625 18.828125 12.890625 \nQ 22.859375 7.515625 30.078125 7.515625 \nQ 37.359375 7.515625 41.375 12.890625 \nQ 45.40625 18.265625 45.40625 27.984375 \nz\nM 54.390625 6.78125 \nQ 54.390625 -7.171875 48.1875 -13.984375 \nQ 42 -20.796875 29.203125 -20.796875 \nQ 24.46875 -20.796875 20.265625 -20.09375 \nQ 16.0625 -19.390625 12.109375 -17.921875 \nL 12.109375 -9.1875 \nQ 16.0625 -11.328125 19.921875 -12.34375 \nQ 23.78125 -13.375 27.78125 -13.375 \nQ 36.625 -13.375 41.015625 -8.765625 \nQ 45.40625 -4.15625 45.40625 5.171875 \nL 45.40625 9.625 \nQ 42.625 4.78125 38.28125 2.390625 \nQ 33.9375 0 27.875 0 \nQ 17.828125 0 11.671875 7.65625 \nQ 5.515625 15.328125 5.515625 27.984375 \nQ 5.515625 40.671875 11.671875 48.328125 \nQ 17.828125 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.28125 53.609375 \nQ 42.625 51.21875 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 54.6875 \nL 54.390625 54.6875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-103\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(477.976963 459.734452)rotate(-45)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"63.378906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"91.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n       <use x=\"154.638672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n       <use x=\"216.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n       <use x=\"257.275391\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n       <use x=\"285.058594\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"346.337891\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n       <use x=\"409.716797\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n       <use x=\"441.503906\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n       <use x=\"504.980469\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n       <use x=\"566.162109\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m0570926463\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"402.838125\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(19.925 406.637344)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"358.857542\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 25 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 362.656761)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"314.87696\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 318.676179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"270.896377\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 75 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(13.5625 274.695596)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"226.915795\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(7.2 230.715014)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"182.935212\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 125 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 186.734431)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"138.95463\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 142.753849)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"94.974047\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 175 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 98.773266)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m0570926463\" y=\"50.993465\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 54.792684)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_13\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_14\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p0704da7660)\" d=\"M 0 0 \n\" style=\"fill:none;stroke:#424242;stroke-linecap:square;stroke-width:2.7;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 33.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_7\">\n    <path d=\"M 591.2875 402.838125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_8\">\n    <path d=\"M 33.2875 402.838125 \nL 591.2875 402.838125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_9\">\n    <path d=\"M 33.2875 22.318125 \nL 591.2875 22.318125 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"text_13\">\n    <!-- Top genres -->\n    <defs>\n     <path d=\"M -0.296875 72.90625 \nL 61.375 72.90625 \nL 61.375 64.59375 \nL 35.5 64.59375 \nL 35.5 0 \nL 25.59375 0 \nL 25.59375 64.59375 \nL -0.296875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-84\"/>\n     <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n    </defs>\n    <g style=\"fill:#0000ff;\" transform=\"translate(278.665938 16.318125)scale(0.12 -0.12)\">\n     <use xlink:href=\"#DejaVuSans-84\"/>\n     <use x=\"60.818359\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n     <use x=\"122\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     <use x=\"185.476562\" xlink:href=\"#DejaVuSans-32\"/>\n     <use x=\"217.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-103\"/>\n     <use x=\"280.740234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"342.263672\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n     <use x=\"405.642578\" xlink:href=\"#DejaVuSans-114\"/>\n     <use x=\"446.724609\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n     <use x=\"508.248047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p0704da7660\">\n   <rect height=\"380.52\" width=\"558\" x=\"33.2875\" y=\"22.318125\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df[(df['artist_top_genre'] == 'afro dancehall') | (df['artist_top_genre'] == 'afropop') | (df['artist_top_genre'] == 'nigerian pop')]\n",
+    "df = df[(df['popularity'] > 0)]\n",
+    "top = df['artist_top_genre'].value_counts()\n",
+    "plt.figure(figsize=(10,7))\n",
+    "sns.barplot(x=top.index,y=top.values)\n",
+    "plt.xticks(rotation=45)\n",
+    "plt.title('Top genres',color = 'blue')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 107,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       name                         album  \\\n",
+       "1                shuga rush  EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE   \n",
+       "3  Confident / Feeling Cool               Enjoy Your Life   \n",
+       "4                wanted you                         rare.   \n",
+       "5                    Kasala                      Pioneers   \n",
+       "6                   Pull Up             Everything Pretty   \n",
+       "\n",
+       "                artist artist_top_genre  release_date  length  popularity  \\\n",
+       "1  Odunsi (The Engine)          afropop          2020   89488          30   \n",
+       "3           Lady Donli     nigerian pop          2019  175135          14   \n",
+       "4  Odunsi (The Engine)          afropop          2018  152049          25   \n",
+       "5          DRB Lasgidi     nigerian pop          2020  184800          26   \n",
+       "6          prettyboydo     nigerian pop          2018  202648          29   \n",
+       "\n",
+       "   danceability  acousticness  energy  instrumentalness  liveness  loudness  \\\n",
+       "1         0.710        0.0822   0.683          0.000169    0.1010    -5.640   \n",
+       "3         0.894        0.7980   0.611          0.000187    0.0964    -4.961   \n",
+       "4         0.702        0.1160   0.833          0.910000    0.3480    -6.044   \n",
+       "5         0.803        0.1270   0.525          0.000007    0.1290   -10.034   \n",
+       "6         0.818        0.4520   0.587          0.004490    0.5900    -9.840   \n",
+       "\n",
+       "   speechiness    tempo  time_signature  \n",
+       "1       0.3600  129.993               3  \n",
+       "3       0.1130  111.087               4  \n",
+       "4       0.0447  105.115               4  \n",
+       "5       0.1970  100.103               4  \n",
+       "6       0.1990   95.842               4  "
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>name</th>\n      <th>album</th>\n      <th>artist</th>\n      <th>artist_top_genre</th>\n      <th>release_date</th>\n      <th>length</th>\n      <th>popularity</th>\n      <th>danceability</th>\n      <th>acousticness</th>\n      <th>energy</th>\n      <th>instrumentalness</th>\n      <th>liveness</th>\n      <th>loudness</th>\n      <th>speechiness</th>\n      <th>tempo</th>\n      <th>time_signature</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>1</th>\n      <td>shuga rush</td>\n      <td>EVERYTHING YOU HEARD IS TRUE</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>89488</td>\n      <td>30</td>\n      <td>0.710</td>\n      <td>0.0822</td>\n      <td>0.683</td>\n      <td>0.000169</td>\n      <td>0.1010</td>\n      <td>-5.640</td>\n      <td>0.3600</td>\n      <td>129.993</td>\n      <td>3</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>3</th>\n      <td>Confident / Feeling Cool</td>\n      <td>Enjoy Your Life</td>\n      <td>Lady Donli</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2019</td>\n      <td>175135</td>\n      <td>14</td>\n      <td>0.894</td>\n      <td>0.7980</td>\n      <td>0.611</td>\n      <td>0.000187</td>\n      <td>0.0964</td>\n      <td>-4.961</td>\n      <td>0.1130</td>\n      <td>111.087</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>4</th>\n      <td>wanted you</td>\n      <td>rare.</td>\n      <td>Odunsi (The Engine)</td>\n      <td>afropop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>152049</td>\n      <td>25</td>\n      <td>0.702</td>\n      <td>0.1160</td>\n      <td>0.833</td>\n      <td>0.910000</td>\n      <td>0.3480</td>\n      <td>-6.044</td>\n      <td>0.0447</td>\n      <td>105.115</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>5</th>\n      <td>Kasala</td>\n      <td>Pioneers</td>\n      <td>DRB Lasgidi</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2020</td>\n      <td>184800</td>\n      <td>26</td>\n      <td>0.803</td>\n      <td>0.1270</td>\n      <td>0.525</td>\n      <td>0.000007</td>\n      <td>0.1290</td>\n      <td>-10.034</td>\n      <td>0.1970</td>\n      <td>100.103</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>6</th>\n      <td>Pull Up</td>\n      <td>Everything Pretty</td>\n      <td>prettyboydo</td>\n      <td>nigerian pop</td>\n      <td>2018</td>\n      <td>202648</td>\n      <td>29</td>\n      <td>0.818</td>\n      <td>0.4520</td>\n      <td>0.587</td>\n      <td>0.004490</td>\n      <td>0.5900</td>\n      <td>-9.840</td>\n      <td>0.1990</td>\n      <td>95.842</td>\n      <td>4</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 107
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 108,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
+    "\n",
+    "scaler = StandardScaler()\n",
+    "\n",
+    "# X = df.loc[:, ('danceability','energy')]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 110,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "ValueError",
+     "evalue": "Unknown label type: 'continuous'",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m                                Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-110-3756ba7b0bc1>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     20\u001b[0m \u001b[0;31m# we create an instance of SVM and fit out data. We do not scale our\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     21\u001b[0m \u001b[0;31m# data since we want to plot the support vectors\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 22\u001b[0;31m \u001b[0mls30\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_30\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_30\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 30% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m     23\u001b[0m \u001b[0mls50\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_50\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_50\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 50% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     24\u001b[0m \u001b[0mls100\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mLabelSpreading\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mfit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'Label Spreading 100% data'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/semi_supervised/_label_propagation.py\u001b[0m in \u001b[0;36mfit\u001b[0;34m(self, X, y)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    228\u001b[0m         \u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_validate_data\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    229\u001b[0m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mX_\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mX\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 230\u001b[0;31m         \u001b[0mcheck_classification_targets\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0my\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m    231\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    232\u001b[0m         \u001b[0;31m# actual graph construction (implementations should override this)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;32m/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/multiclass.py\u001b[0m in \u001b[0;36mcheck_classification_targets\u001b[0;34m(y)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    181\u001b[0m     if y_type not in ['binary', 'multiclass', 'multiclass-multioutput',\n\u001b[1;32m    182\u001b[0m                       'multilabel-indicator', 'multilabel-sequences']:\n\u001b[0;32m--> 183\u001b[0;31m         \u001b[0;32mraise\u001b[0m \u001b[0mValueError\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m\"Unknown label type: %r\"\u001b[0m \u001b[0;34m%\u001b[0m \u001b[0my_type\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m    184\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    185\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: Unknown label type: 'continuous'"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from sklearn.svm import SVC\n",
+    "from sklearn.semi_supervised import LabelSpreading\n",
+    "from sklearn.semi_supervised import SelfTrainingClassifier\n",
+    "from sklearn import datasets\n",
+    "\n",
+    "X = df[['danceability','acousticness']].values\n",
+    "y = df['energy'].values\n",
+    "\n",
+    "# X = scaler.fit_transform(X)\n",
+    "\n",
+    "# step size in the mesh\n",
+    "h = .02\n",
+    "\n",
+    "rng = np.random.RandomState(0)\n",
+    "y_rand = rng.rand(y.shape[0])\n",
+    "y_30 = np.copy(y)\n",
+    "y_30[y_rand < 0.3] = -1  # set random samples to be unlabeled\n",
+    "y_50 = np.copy(y)\n",
+    "y_50[y_rand < 0.5] = -1\n",
+    "# we create an instance of SVM and fit out data. We do not scale our\n",
+    "# data since we want to plot the support vectors\n",
+    "ls30 = (LabelSpreading().fit(X, y_30), y_30, 'Label Spreading 30% data')\n",
+    "ls50 = (LabelSpreading().fit(X, y_50), y_50, 'Label Spreading 50% data')\n",
+    "ls100 = (LabelSpreading().fit(X, y), y, 'Label Spreading 100% data')\n",
+    "\n",
+    "# the base classifier for self-training is identical to the SVC\n",
+    "base_classifier = SVC(kernel='rbf', gamma=.5, probability=True)\n",
+    "st30 = (SelfTrainingClassifier(base_classifier).fit(X, y_30),\n",
+    "        y_30, 'Self-training 30% data')\n",
+    "st50 = (SelfTrainingClassifier(base_classifier).fit(X, y_50),\n",
+    "        y_50, 'Self-training 50% data')\n",
+    "\n",
+    "rbf_svc = (SVC(kernel='rbf', gamma=.5).fit(X, y), y, 'SVC with rbf kernel')\n",
+    "\n",
+    "# create a mesh to plot in\n",
+    "x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1\n",
+    "y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1\n",
+    "xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),\n",
+    "                     np.arange(y_min, y_max, h))\n",
+    "\n",
+    "color_map = {-1: (1, 1, 1), 0: (0, 0, .9), 1: (1, 0, 0), 2: (.8, .6, 0)}\n",
+    "\n",
+    "classifiers = (ls30, st30, ls50, st50, ls100, rbf_svc)\n",
+    "for i, (clf, y_train, title) in enumerate(classifiers):\n",
+    "    # Plot the decision boundary. For that, we will assign a color to each\n",
+    "    # point in the mesh [x_min, x_max]x[y_min, y_max].\n",
+    "    plt.subplot(3, 2, i + 1)\n",
+    "    Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])\n",
+    "\n",
+    "    # Put the result into a color plot\n",
+    "    Z = Z.reshape(xx.shape)\n",
+    "    plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)\n",
+    "    plt.axis('off')\n",
+    "\n",
+    "    # Plot also the training points\n",
+    "    colors = [color_map[y] for y in y_train]\n",
+    "    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=colors, edgecolors='black')\n",
+    "\n",
+    "    plt.title(title)\n",
+    "\n",
+    "plt.suptitle(\"Unlabeled points are colored white\", y=0.1)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/5-Clustering/README.md b/translations/ru/5-Clustering/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d34884f28
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/5-Clustering/README.md
@@ -0,0 +1,42 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b28a3a4911584062772c537b653ebbc7",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:52:12+00:00",
+  "source_file": "5-Clustering/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Модели кластеризации для машинного обучения
+
+Кластеризация — это задача машинного обучения, которая направлена на поиск объектов, похожих друг на друга, и их объединение в группы, называемые кластерами. Что отличает кластеризацию от других подходов в машинном обучении, так это то, что процесс происходит автоматически. Можно сказать, что это противоположность обучению с учителем.
+
+## Региональная тема: модели кластеризации для музыкальных предпочтений аудитории Нигерии 🎧
+
+Разнообразная аудитория Нигерии имеет разнообразные музыкальные вкусы. Используя данные, собранные со Spotify (вдохновлено [этой статьей](https://towardsdatascience.com/country-wise-visual-analysis-of-music-taste-using-spotify-api-seaborn-in-python-77f5b749b421)), давайте рассмотрим популярную музыку в Нигерии. Этот набор данных включает информацию о таких характеристиках песен, как уровень "танцевальности", "акустичности", громкость, "речевость", популярность и энергия. Будет интересно обнаружить закономерности в этих данных!
+
+![Проигрыватель](../../../translated_images/turntable.f2b86b13c53302dc106aa741de9dc96ac372864cf458dd6f879119857aab01da.ru.jpg)
+
+> Фото предоставлено <a href="https://unsplash.com/@marcelalaskoski?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Марселой Ласкоски</a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/nigerian-music?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+В этой серии уроков вы откроете для себя новые способы анализа данных с использованием методов кластеризации. Кластеризация особенно полезна, если ваш набор данных не имеет меток. Если метки есть, то методы классификации, такие как те, которые вы изучали в предыдущих уроках, могут быть более полезными. Но в случаях, когда вы хотите сгруппировать данные без меток, кластеризация — отличный способ обнаружить закономерности.
+
+> Существуют полезные инструменты с низким уровнем кода, которые помогут вам освоить работу с моделями кластеризации. Попробуйте [Azure ML для этой задачи](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-clustering-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
+
+## Уроки
+
+1. [Введение в кластеризацию](1-Visualize/README.md)
+2. [Кластеризация методом K-Means](2-K-Means/README.md)
+
+## Благодарности
+
+Эти уроки были написаны с 🎶 [Джен Лупер](https://www.twitter.com/jenlooper) при полезных отзывах от [Ришита Дагли](https://rishit_dagli) и [Мухаммада Сакиба Хана Инана](https://twitter.com/Sakibinan).
+
+Набор данных [Nigerian Songs](https://www.kaggle.com/sootersaalu/nigerian-songs-spotify) был взят с Kaggle и собран со Spotify.
+
+Полезные примеры использования K-Means, которые помогли в создании этого урока, включают [исследование ирисов](https://www.kaggle.com/bburns/iris-exploration-pca-k-means-and-gmm-clustering), [вводный ноутбук](https://www.kaggle.com/prashant111/k-means-clustering-with-python) и [гипотетический пример для НПО](https://www.kaggle.com/ankandash/pca-k-means-clustering-hierarchical-clustering).
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md b/translations/ru/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md
new file mode 100644
index 000000000..018d0f7fc
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md
@@ -0,0 +1,179 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "89e923cf3e8bdff9662536e8bf9516e6",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:30:53+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Введение в обработку естественного языка
+
+Этот урок охватывает краткую историю и важные концепции *обработки естественного языка* (NLP), подполе *компьютерной лингвистики*.
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/31/)
+
+## Введение
+
+NLP, как его часто называют, является одной из самых известных областей, где машинное обучение было применено и используется в программном обеспечении.
+
+✅ Можете ли вы вспомнить программы, которые вы используете каждый день и в которых, вероятно, встроено NLP? А как насчет текстовых редакторов или мобильных приложений, которые вы используете регулярно?
+
+Вы узнаете о:
+
+- **Идее языков**. Как развивались языки и какие основные области их изучения существуют.
+- **Определениях и концепциях**. Вы также узнаете определения и концепции о том, как компьютеры обрабатывают текст, включая разбор, грамматику и определение существительных и глаголов. В этом уроке есть несколько задач по программированию, а также вводятся важные концепции, которые вы научитесь программировать в следующих уроках.
+
+## Компьютерная лингвистика
+
+Компьютерная лингвистика — это область исследований и разработок, которая на протяжении многих десятилетий изучает, как компьютеры могут работать с языками, а также понимать, переводить и общаться на них. Обработка естественного языка (NLP) — это смежная область, сосредоточенная на том, как компьютеры могут обрабатывать "естественные", то есть человеческие, языки.
+
+### Пример — диктовка на телефоне
+
+Если вы когда-либо диктовали текст своему телефону вместо того, чтобы печатать, или задавали вопрос виртуальному помощнику, ваша речь была преобразована в текстовую форму, а затем обработана или *разобрана* на языке, на котором вы говорили. Обнаруженные ключевые слова затем были обработаны в формате, который телефон или помощник могли понять и использовать.
+
+![понимание](../../../../translated_images/comprehension.619708fc5959b0f6a24ebffba2ad7b0625391a476141df65b43b59de24e45c6f.ru.png)  
+> Настоящее лингвистическое понимание — это сложно! Изображение [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
+
+### Как эта технология стала возможной?
+
+Это стало возможным благодаря тому, что кто-то написал компьютерную программу для этого. Несколько десятилетий назад некоторые писатели-фантасты предсказывали, что люди будут в основном разговаривать с компьютерами, и компьютеры всегда будут точно понимать, что они имеют в виду. К сожалению, оказалось, что это более сложная задача, чем многие представляли. Хотя сегодня эта проблема изучена гораздо лучше, остаются значительные трудности в достижении "идеальной" обработки естественного языка, особенно когда речь идет о понимании смысла предложения. Это особенно сложно, когда нужно понять юмор или определить эмоции, такие как сарказм, в предложении.
+
+Возможно, вы вспомните школьные уроки, где учитель объяснял части грамматики в предложении. В некоторых странах студентов обучают грамматике и лингвистике как отдельному предмету, но во многих эти темы включены в изучение языка: либо родного языка в начальной школе (обучение чтению и письму), либо, возможно, второго языка в средней школе. Не переживайте, если вы не являетесь экспертом в различении существительных и глаголов или наречий и прилагательных!
+
+Если вы путаетесь между *простым настоящим* и *настоящим продолженным* временем, вы не одиноки. Это сложная задача для многих людей, даже для носителей языка. Хорошая новость в том, что компьютеры очень хорошо применяют формальные правила, и вы научитесь писать код, который может *разбирать* предложение так же хорошо, как человек. Более сложная задача, которую вы изучите позже, — это понимание *смысла* и *настроения* предложения.
+
+## Предварительные требования
+
+Для этого урока основным требованием является умение читать и понимать язык этого урока. Здесь нет математических задач или уравнений для решения. Хотя оригинальный автор написал этот урок на английском языке, он также переведен на другие языки, так что вы можете читать перевод. Есть примеры, где используются разные языки (для сравнения различных грамматических правил). Эти примеры *не* переведены, но пояснительный текст переведен, так что смысл должен быть понятен.
+
+Для выполнения задач по программированию вы будете использовать Python, а примеры написаны на Python 3.8.
+
+В этом разделе вам понадобятся и будут использоваться:
+
+- **Понимание Python 3**. Понимание языка программирования Python 3, этот урок использует ввод данных, циклы, чтение файлов, массивы.
+- **Visual Studio Code + расширение**. Мы будем использовать Visual Studio Code и его расширение для Python. Вы также можете использовать любой другой IDE для Python по вашему выбору.
+- **TextBlob**. [TextBlob](https://github.com/sloria/TextBlob) — это упрощенная библиотека для обработки текста на Python. Следуйте инструкциям на сайте TextBlob, чтобы установить его на свою систему (также установите корпуса, как показано ниже):
+
+   ```bash
+   pip install -U textblob
+   python -m textblob.download_corpora
+   ```
+
+> 💡 Совет: Вы можете запускать Python прямо в среде VS Code. Ознакомьтесь с [документацией](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python?WT.mc_id=academic-77952-leestott) для получения дополнительной информации.
+
+## Разговор с машинами
+
+История попыток заставить компьютеры понимать человеческий язык насчитывает десятилетия, и одним из первых ученых, задумавшихся об обработке естественного языка, был *Алан Тьюринг*.
+
+### Тест Тьюринга
+
+Когда Тьюринг исследовал *искусственный интеллект* в 1950-х годах, он задумался, можно ли провести тест в форме разговора между человеком и компьютером (через переписку), где человек не был бы уверен, общается ли он с другим человеком или с компьютером.
+
+Если после определенного времени общения человек не мог определить, что ответы исходят от компьютера, можно ли было бы сказать, что компьютер *думает*?
+
+### Вдохновение — "игра в подражание"
+
+Идея для этого теста пришла из игры под названием *Игра в подражание*, где ведущий находится в комнате и должен определить, кто из двух людей (в другой комнате) является мужчиной, а кто — женщиной. Ведущий может отправлять записки и должен придумывать вопросы, ответы на которые помогут определить пол загадочного человека. Конечно, игроки в другой комнате пытаются запутать ведущего, отвечая так, чтобы ввести его в заблуждение, но при этом создавая видимость честных ответов.
+
+### Разработка Eliza
+
+В 1960-х годах ученый из MIT по имени *Джозеф Вейценбаум* разработал [*Eliza*](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA), компьютерного "терапевта", который задавал человеку вопросы и создавал видимость понимания его ответов. Однако, хотя Eliza могла разбирать предложение и определять определенные грамматические конструкции и ключевые слова, чтобы дать разумный ответ, нельзя было сказать, что она *понимает* предложение. Если Eliza получала предложение в формате "**Я чувствую себя** <u>грустным</u>", она могла бы перестроить и заменить слова в предложении, чтобы сформировать ответ "Как долго вы **чувствуете себя** <u>грустным</u>?".
+
+Это создавало впечатление, что Eliza понимает утверждение и задает уточняющий вопрос, тогда как на самом деле она просто меняла время и добавляла несколько слов. Если Eliza не могла определить ключевое слово, на которое у нее был ответ, она давала случайный ответ, который мог подходить к разным утверждениям. Eliza легко можно было обмануть, например, если пользователь писал "**Вы —** <u>велосипед</u>", она могла ответить "Как долго я **являюсь** <u>велосипедом</u>?", вместо более логичного ответа.
+
+[![Разговор с Eliza](https://img.youtube.com/vi/RMK9AphfLco/0.jpg)](https://youtu.be/RMK9AphfLco "Разговор с Eliza")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео о программе ELIZA
+
+> Примечание: Вы можете прочитать оригинальное описание [Eliza](https://cacm.acm.org/magazines/1966/1/13317-elizaa-computer-program-for-the-study-of-natural-language-communication-between-man-and-machine/abstract), опубликованное в 1966 году, если у вас есть учетная запись ACM. Или прочитайте о Eliza на [википедии](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA).
+
+## Упражнение — программирование простого разговорного бота
+
+Разговорный бот, как Eliza, — это программа, которая получает ввод от пользователя и создает видимость понимания и разумного ответа. В отличие от Eliza, наш бот не будет иметь множество правил, создающих видимость разумного разговора. Вместо этого наш бот будет обладать только одной способностью — поддерживать разговор с помощью случайных ответов, которые могут подойти для любого тривиального разговора.
+
+### План
+
+Ваши шаги при создании разговорного бота:
+
+1. Вывести инструкции, объясняющие пользователю, как взаимодействовать с ботом.
+2. Запустить цикл:
+   1. Принять ввод от пользователя.
+   2. Если пользователь хочет выйти, завершить работу.
+   3. Обработать ввод пользователя и определить ответ (в данном случае ответ — это случайный выбор из списка возможных общих ответов).
+   4. Вывести ответ.
+3. Вернуться к шагу 2.
+
+### Создание бота
+
+Давайте создадим бота. Начнем с определения некоторых фраз.
+
+1. Создайте этого бота на Python с использованием следующих случайных ответов:
+
+    ```python
+    random_responses = ["That is quite interesting, please tell me more.",
+                        "I see. Do go on.",
+                        "Why do you say that?",
+                        "Funny weather we've been having, isn't it?",
+                        "Let's change the subject.",
+                        "Did you catch the game last night?"]
+    ```
+
+    Вот пример вывода, чтобы вас направить (ввод пользователя начинается с `>`):
+
+    ```output
+    Hello, I am Marvin, the simple robot.
+    You can end this conversation at any time by typing 'bye'
+    After typing each answer, press 'enter'
+    How are you today?
+    > I am good thanks
+    That is quite interesting, please tell me more.
+    > today I went for a walk     
+    Did you catch the game last night?
+    > I did, but my team lost
+    Funny weather we've been having, isn't it?
+    > yes but I hope next week is better
+    Let's change the subject.
+    > ok, lets talk about music
+    Why do you say that?
+    > because I like music!
+    Why do you say that?
+    > bye
+    It was nice talking to you, goodbye!
+    ```
+
+    Возможное решение задачи можно найти [здесь](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/solution/bot.py).
+
+    ✅ Остановитесь и подумайте
+
+    1. Как вы думаете, могли бы случайные ответы "обмануть" кого-то, заставив поверить, что бот действительно понимает их?
+    2. Какие функции нужны боту, чтобы быть более эффективным?
+    3. Если бот действительно мог бы "понимать" смысл предложения, нужно ли ему "запоминать" смысл предыдущих предложений в разговоре?
+
+---
+
+## 🚀Задание
+
+Выберите один из пунктов "остановитесь и подумайте" выше и попробуйте либо реализовать его в коде, либо написать решение на бумаге, используя псевдокод.
+
+В следующем уроке вы узнаете о ряде других подходов к разбору естественного языка и машинному обучению.
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/32/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Ознакомьтесь с приведенными ниже ссылками для дальнейшего изучения.
+
+### Ссылки
+
+1. Шуберт, Ленхарт, "Компьютерная лингвистика", *Энциклопедия философии Стэнфорда* (весеннее издание 2020 года), Эдвард Н. Залта (ред.), URL = <https://plato.stanford.edu/archives/spr2020/entries/computational-linguistics/>.
+2. Принстонский университет "О WordNet." [WordNet](https://wordnet.princeton.edu/). Принстонский университет. 2010.
+
+## Задание
+
+[Найдите бота](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md b/translations/ru/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..54ca23c52
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1d7583e8046dacbb0c056d5ba0a71b16",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:33:09+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/1-Introduction-to-NLP/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Поиск бота
+
+## Инструкции
+
+Боты повсюду. Ваше задание: найти одного и "усыновить" его! Вы можете встретить их на веб-сайтах, в банковских приложениях и по телефону, например, когда звоните в финансовые компании за советом или информацией о счете. Проанализируйте бота и попробуйте его запутать. Если вам удалось запутать бота, как вы думаете, почему это произошло? Напишите короткое эссе о своем опыте.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерий | Превосходно                                                                                                   | Удовлетворительно                            | Требуется улучшение   |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------- | --------------------- |
+|          | Написана полная страница, объясняющая предполагаемую архитектуру бота и описывающая ваш опыт взаимодействия с ним | Эссе неполное или недостаточно исследовано   | Эссе не представлено |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/2-Tasks/README.md b/translations/ru/6-NLP/2-Tasks/README.md
new file mode 100644
index 000000000..1752cf014
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/2-Tasks/README.md
@@ -0,0 +1,226 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6534e145d52a3890590d27be75386e5d",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:18:47+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/2-Tasks/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Общие задачи и методы обработки естественного языка
+
+Для большинства задач *обработки естественного языка* текст, который нужно обработать, необходимо разбить на части, проанализировать, а результаты сохранить или сопоставить с правилами и наборами данных. Эти задачи позволяют программисту выявить _смысл_, _намерение_ или просто _частотность_ терминов и слов в тексте.
+
+## [Викторина перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/33/)
+
+Давайте изучим общие методы обработки текста. В сочетании с машинным обучением эти методы помогают эффективно анализировать большие объемы текста. Однако, прежде чем применять машинное обучение к этим задачам, давайте разберемся с проблемами, с которыми сталкивается специалист по обработке естественного языка.
+
+## Общие задачи обработки естественного языка
+
+Существует множество способов анализа текста, с которым вы работаете. Есть задачи, которые вы можете выполнять, и благодаря этим задачам вы сможете понять текст и сделать выводы. Обычно эти задачи выполняются последовательно.
+
+### Токенизация
+
+Вероятно, первое, что делают большинство алгоритмов обработки естественного языка, — это разбивают текст на токены или слова. Хотя это звучит просто, необходимость учитывать пунктуацию и разделители слов и предложений в разных языках может усложнить задачу. Возможно, вам придется использовать различные методы для определения границ.
+
+![токенизация](../../../../translated_images/tokenization.1641a160c66cd2d93d4524e8114e93158a9ce0eba3ecf117bae318e8a6ad3487.ru.png)  
+> Токенизация предложения из **Гордости и предубеждения**. Инфографика от [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
+
+### Встраивания (Embeddings)
+
+[Встраивания слов](https://wikipedia.org/wiki/Word_embedding) — это способ численного представления текстовых данных. Встраивания выполняются таким образом, чтобы слова с похожим значением или слова, которые часто используются вместе, группировались.
+
+![встраивания слов](../../../../translated_images/embedding.2cf8953c4b3101d188c2f61a5de5b6f53caaa5ad4ed99236d42bc3b6bd6a1fe2.ru.png)  
+> "Я глубоко уважаю ваши нервы, они мои старые друзья." - Встраивания слов для предложения из **Гордости и предубеждения**. Инфографика от [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
+
+✅ Попробуйте [этот интересный инструмент](https://projector.tensorflow.org/) для экспериментов с встраиваниями слов. Нажатие на одно слово показывает группы похожих слов: 'toy' группируется с 'disney', 'lego', 'playstation' и 'console'.
+
+### Разбор и определение частей речи
+
+Каждое токенизированное слово может быть помечено как часть речи — существительное, глагол или прилагательное. Например, предложение `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` может быть помечено как fox = существительное, jumped = глагол.
+
+![разбор](../../../../translated_images/parse.d0c5bbe1106eae8fe7d60a183cd1736c8b6cec907f38000366535f84f3036101.ru.png)  
+> Разбор предложения из **Гордости и предубеждения**. Инфографика от [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
+
+Разбор — это определение, какие слова связаны друг с другом в предложении. Например, `the quick red fox jumped` — это последовательность прилагательное-существительное-глагол, которая отделена от последовательности `lazy brown dog`.
+
+### Частотность слов и фраз
+
+Полезной процедурой при анализе большого объема текста является создание словаря всех интересующих слов или фраз и подсчет их частоты. Например, в фразе `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` слово "the" встречается 2 раза.
+
+Рассмотрим пример текста, где мы подсчитываем частоту слов. В стихотворении Редьярда Киплинга "The Winners" есть следующий отрывок:
+
+```output
+What the moral? Who rides may read.
+When the night is thick and the tracks are blind
+A friend at a pinch is a friend, indeed,
+But a fool to wait for the laggard behind.
+Down to Gehenna or up to the Throne,
+He travels the fastest who travels alone.
+```
+
+Так как частотность фраз может быть чувствительной или нечувствительной к регистру, фраза `a friend` встречается 2 раза, `the` — 6 раз, а `travels` — 2 раза.
+
+### N-граммы
+
+Текст можно разбить на последовательности слов заданной длины: одно слово (униграммы), два слова (биграммы), три слова (триграммы) или любое количество слов (n-граммы).
+
+Например, для текста `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` с n-граммой длиной 2 получаются следующие n-граммы:
+
+1. the quick  
+2. quick red  
+3. red fox  
+4. fox jumped  
+5. jumped over  
+6. over the  
+7. the lazy  
+8. lazy brown  
+9. brown dog  
+
+Это можно представить как скользящее окно по предложению. Вот пример для n-грамм из 3 слов, где n-грамма выделена жирным:
+
+1.   <u>**the quick red**</u> fox jumped over the lazy brown dog  
+2.   the **<u>quick red fox</u>** jumped over the lazy brown dog  
+3.   the quick **<u>red fox jumped</u>** over the lazy brown dog  
+4.   the quick red **<u>fox jumped over</u>** the lazy brown dog  
+5.   the quick red fox **<u>jumped over the</u>** lazy brown dog  
+6.   the quick red fox jumped **<u>over the lazy</u>** brown dog  
+7.   the quick red fox jumped over <u>**the lazy brown**</u> dog  
+8.   the quick red fox jumped over the **<u>lazy brown dog</u>**  
+
+![скользящее окно n-грамм](../../../../6-NLP/2-Tasks/images/n-grams.gif)  
+> Значение n-граммы = 3: Инфографика от [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
+
+### Извлечение именных фраз
+
+В большинстве предложений есть существительное, которое является субъектом или объектом предложения. В английском языке его часто можно определить по словам 'a', 'an' или 'the', которые ему предшествуют. Определение субъекта или объекта предложения путем "извлечения именной фразы" — это распространенная задача в обработке естественного языка при попытке понять смысл предложения.
+
+✅ В предложении "I cannot fix on the hour, or the spot, or the look or the words, which laid the foundation. It is too long ago. I was in the middle before I knew that I had begun." можете ли вы определить именные фразы?
+
+В предложении `the quick red fox jumped over the lazy brown dog` есть 2 именные фразы: **quick red fox** и **lazy brown dog**.
+
+### Анализ тональности
+
+Предложение или текст можно проанализировать на тональность, то есть насколько он *положительный* или *отрицательный*. Тональность измеряется в терминах *полярности* и *объективности/субъективности*. Полярность измеряется от -1.0 до 1.0 (от отрицательной до положительной), а объективность — от 0.0 до 1.0 (от наиболее объективной до наиболее субъективной).
+
+✅ Позже вы узнаете, что существуют разные способы определения тональности с использованием машинного обучения, но один из них — это наличие списка слов и фраз, которые классифицируются как положительные или отрицательные экспертом, и применение этой модели к тексту для расчета полярности. Можете ли вы понять, как это может работать в одних случаях и не работать в других?
+
+### Словоизменение
+
+Словоизменение позволяет взять слово и получить его единственное или множественное число.
+
+### Лемматизация
+
+*Лемма* — это корень или основное слово для набора слов. Например, *flew*, *flies*, *flying* имеют лемму глагола *fly*.
+
+Также существуют полезные базы данных для исследователей в области обработки естественного языка, в частности:
+
+### WordNet
+
+[WordNet](https://wordnet.princeton.edu/) — это база данных слов, синонимов, антонимов и многих других деталей для каждого слова на разных языках. Она невероятно полезна при создании переводов, проверок орфографии или любых языковых инструментов.
+
+## Библиотеки для обработки естественного языка
+
+К счастью, вам не нужно разрабатывать все эти методы самостоятельно, так как существуют отличные библиотеки на Python, которые делают их гораздо более доступными для разработчиков, не специализирующихся на обработке естественного языка или машинном обучении. В следующих уроках будет больше примеров, но здесь вы узнаете несколько полезных примеров, которые помогут вам с выполнением следующей задачи.
+
+### Упражнение — использование библиотеки `TextBlob`
+
+Давайте использовать библиотеку TextBlob, так как она содержит полезные API для решения подобных задач. TextBlob "основан на мощных библиотеках [NLTK](https://nltk.org) и [pattern](https://github.com/clips/pattern) и хорошо с ними взаимодействует." В его API встроено значительное количество методов машинного обучения.
+
+> Примечание: Рекомендуется ознакомиться с [руководством по быстрому старту](https://textblob.readthedocs.io/en/dev/quickstart.html#quickstart) для TextBlob, особенно опытным разработчикам на Python.
+
+При попытке определить *именные фразы* TextBlob предлагает несколько вариантов извлечения.
+
+1. Ознакомьтесь с `ConllExtractor`.
+
+    ```python
+    from textblob import TextBlob
+    from textblob.np_extractors import ConllExtractor
+    # import and create a Conll extractor to use later 
+    extractor = ConllExtractor()
+    
+    # later when you need a noun phrase extractor:
+    user_input = input("> ")
+    user_input_blob = TextBlob(user_input, np_extractor=extractor)  # note non-default extractor specified
+    np = user_input_blob.noun_phrases                                    
+    ```
+
+    > Что здесь происходит? [ConllExtractor](https://textblob.readthedocs.io/en/dev/api_reference.html?highlight=Conll#textblob.en.np_extractors.ConllExtractor) — это "Извлекатель именных фраз, использующий разбор на основе обучающего корпуса ConLL-2000." ConLL-2000 относится к Конференции по обучению обработке естественного языка 2000 года. Каждый год конференция проводила семинар для решения сложной задачи NLP, и в 2000 году это была задача выделения именных фраз. Модель была обучена на данных Wall Street Journal, с "разделами 15-18 в качестве обучающих данных (211727 токенов) и разделом 20 в качестве тестовых данных (47377 токенов)". Вы можете ознакомиться с процедурами [здесь](https://www.clips.uantwerpen.be/conll2000/chunking/) и результатами [здесь](https://ifarm.nl/erikt/research/np-chunking.html).
+
+### Задача — улучшение вашего бота с помощью NLP
+
+В предыдущем уроке вы создали очень простого бота для вопросов и ответов. Теперь вы сделаете Марвина немного более чутким, анализируя ваш ввод на тональность и выводя ответ, соответствующий тональности. Вам также нужно будет определить `noun_phrase` и задать вопрос на эту тему.
+
+Ваши шаги при создании более "человечного" бота:
+
+1. Выведите инструкции, объясняющие пользователю, как взаимодействовать с ботом.  
+2. Начните цикл:  
+   1. Примите ввод пользователя.  
+   2. Если пользователь хочет выйти, завершите работу.  
+   3. Обработайте ввод пользователя и определите соответствующий ответ на основе тональности.  
+   4. Если в тексте обнаружена именная фраза, преобразуйте ее во множественное число и задайте дополнительный вопрос на эту тему.  
+   5. Выведите ответ.  
+3. Вернитесь к шагу 2.  
+
+Вот фрагмент кода для определения тональности с использованием TextBlob. Обратите внимание, что здесь всего четыре *градации* ответов на основе тональности (вы можете добавить больше, если хотите):
+
+```python
+if user_input_blob.polarity <= -0.5:
+  response = "Oh dear, that sounds bad. "
+elif user_input_blob.polarity <= 0:
+  response = "Hmm, that's not great. "
+elif user_input_blob.polarity <= 0.5:
+  response = "Well, that sounds positive. "
+elif user_input_blob.polarity <= 1:
+  response = "Wow, that sounds great. "
+```
+
+Пример вывода для ориентира (ввод пользователя начинается с >):
+
+```output
+Hello, I am Marvin, the friendly robot.
+You can end this conversation at any time by typing 'bye'
+After typing each answer, press 'enter'
+How are you today?
+> I am ok
+Well, that sounds positive. Can you tell me more?
+> I went for a walk and saw a lovely cat
+Well, that sounds positive. Can you tell me more about lovely cats?
+> cats are the best. But I also have a cool dog
+Wow, that sounds great. Can you tell me more about cool dogs?
+> I have an old hounddog but he is sick
+Hmm, that's not great. Can you tell me more about old hounddogs?
+> bye
+It was nice talking to you, goodbye!
+```
+
+Возможное решение задачи можно найти [здесь](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/2-Tasks/solution/bot.py).
+
+✅ Проверка знаний
+
+1. Как вы думаете, могут ли чуткие ответы "обмануть" кого-то, заставив поверить, что бот действительно их понимает?  
+2. Делает ли определение именной фразы бота более "убедительным"?  
+3. Почему извлечение "именной фразы" из предложения может быть полезным?  
+
+---
+
+Реализуйте бота из проверки знаний и протестируйте его на друге. Может ли он их обмануть? Можете ли вы сделать бота более "убедительным"?
+
+## 🚀Задача
+
+Возьмите задачу из проверки знаний и попробуйте ее реализовать. Протестируйте бота на друге. Может ли он их обмануть? Можете ли вы сделать бота более "убедительным"?
+
+## [Викторина после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/34/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+В следующих уроках вы узнаете больше о анализе тональности. Изучите эту интересную технику в таких статьях, как [KDNuggets](https://www.kdnuggets.com/tag/nlp).
+
+## Задание
+
+[Заставьте бота отвечать](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/2-Tasks/assignment.md b/translations/ru/6-NLP/2-Tasks/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..20d59f908
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/2-Tasks/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2efc4c2aba5ed06c780c05539c492ae3",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:21:21+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/2-Tasks/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Сделайте так, чтобы бот отвечал
+
+## Инструкции
+
+В предыдущих уроках вы запрограммировали простого бота, с которым можно общаться. Этот бот дает случайные ответы, пока вы не скажете 'пока'. Можете ли вы сделать ответы менее случайными и настроить их так, чтобы они срабатывали при определенных фразах, например, 'почему' или 'как'? Подумайте, как машинное обучение может сделать эту задачу менее ручной, когда вы будете расширять функционал бота. Вы можете использовать библиотеки NLTK или TextBlob, чтобы упростить выполнение задач.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерий | Превосходно                                  | Удовлетворительно                                | Требует улучшения       |
+| -------- | -------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | ----------------------- |
+|          | Представлен новый файл bot.py с документацией | Представлен новый файл bot.py, но он содержит ошибки | Файл не представлен     |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md b/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md
new file mode 100644
index 000000000..6de86224b
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md
@@ -0,0 +1,200 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6396d5d8617572cd2ac1de74fb0deb22",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:34:45+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Перевод и анализ настроений с использованием машинного обучения
+
+В предыдущих уроках вы узнали, как создать базового бота с использованием `TextBlob`, библиотеки, которая использует машинное обучение "за кулисами" для выполнения базовых задач обработки естественного языка, таких как извлечение именных фраз. Еще одной важной задачей в области вычислительной лингвистики является точный _перевод_ предложений с одного языка на другой.
+
+## [Викторина перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/35/)
+
+Перевод — это очень сложная задача, усложненная тем, что существует тысячи языков, и у каждого из них могут быть совершенно разные грамматические правила. Один из подходов заключается в преобразовании формальных грамматических правил одного языка, например английского, в структуру, не зависящую от языка, а затем переводе путем преобразования в другой язык. Этот подход включает следующие шаги:
+
+1. **Идентификация**. Определить или пометить слова во входном языке как существительные, глаголы и т.д.
+2. **Создание перевода**. Создать прямой перевод каждого слова в формате целевого языка.
+
+### Пример предложения, с английского на ирландский
+
+На английском языке предложение _I feel happy_ состоит из трех слов в следующем порядке:
+
+- **подлежащее** (I)
+- **сказуемое** (feel)
+- **прилагательное** (happy)
+
+Однако на ирландском языке то же самое предложение имеет совершенно другую грамматическую структуру — эмоции, такие как "*счастлив*" или "*грустный*", выражаются как нечто, что *находится на вас*.
+
+Английская фраза `I feel happy` на ирландском будет `Tá athas orm`. *Буквальный* перевод будет звучать как `Счастье на мне`.
+
+Ирландский носитель языка, переводя на английский, скажет `I feel happy`, а не `Happy is upon me`, потому что он понимает смысл предложения, даже если слова и структура предложения различны.
+
+Формальный порядок слов в предложении на ирландском:
+
+- **глагол** (Tá или is)
+- **прилагательное** (athas, или happy)
+- **подлежащее** (orm, или upon me)
+
+## Перевод
+
+Программа для наивного перевода может переводить только слова, игнорируя структуру предложения.
+
+✅ Если вы изучали второй (или третий и более) язык во взрослом возрасте, вы, возможно, начинали с того, что думали на своем родном языке, переводили концепцию слово за словом в своей голове на второй язык, а затем произносили свой перевод. Это похоже на то, что делают наивные программы перевода. Важно выйти за рамки этого этапа, чтобы достичь беглости!
+
+Наивный перевод приводит к плохим (а иногда и забавным) ошибкам перевода: `I feel happy` буквально переводится как `Mise bhraitheann athas` на ирландский. Это означает (буквально) `я чувствую счастье` и не является правильным ирландским предложением. Даже несмотря на то, что английский и ирландский языки используются на двух соседних островах, это очень разные языки с разными грамматическими структурами.
+
+> Вы можете посмотреть несколько видео о лингвистических традициях Ирландии, например, [это](https://www.youtube.com/watch?v=mRIaLSdRMMs)
+
+### Подходы машинного обучения
+
+До сих пор вы изучали подход к обработке естественного языка, основанный на формальных правилах. Другой подход заключается в игнорировании значения слов и _использовании машинного обучения для выявления закономерностей_. Это может работать в переводе, если у вас есть много текста (*корпус*) или текстов (*корпуса*) как на исходном, так и на целевом языках.
+
+Например, рассмотрим случай с *Гордостью и предубеждением*, известным английским романом, написанным Джейн Остин в 1813 году. Если вы обратитесь к книге на английском и к ее переводу на *французский*, выполненному человеком, вы сможете обнаружить фразы, которые _идиоматически_ переведены с одного языка на другой. Вы сделаете это через минуту.
+
+Например, когда английская фраза `I have no money` переводится буквально на французский, она может стать `Je n'ai pas de monnaie`. "Monnaie" — это сложное французское "ложное когнато", так как 'money' и 'monnaie' не являются синонимами. Лучший перевод, который мог бы сделать человек, был бы `Je n'ai pas d'argent`, потому что он лучше передает смысл того, что у вас нет денег (а не "мелочи", что является значением 'monnaie').
+
+![monnaie](../../../../translated_images/monnaie.606c5fa8369d5c3b3031ef0713e2069485c87985dd475cd9056bdf4c76c1f4b8.ru.png)
+
+> Изображение от [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
+
+Если у модели машинного обучения есть достаточно переводов, выполненных людьми, она может улучшить точность переводов, выявляя общие закономерности в текстах, которые ранее были переведены экспертами-носителями обоих языков.
+
+### Упражнение - перевод
+
+Вы можете использовать `TextBlob` для перевода предложений. Попробуйте знаменитую первую строку из **Гордости и предубеждения**:
+
+```python
+from textblob import TextBlob
+
+blob = TextBlob(
+    "It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife!"
+)
+print(blob.translate(to="fr"))
+
+```
+
+`TextBlob` довольно хорошо справляется с переводом: "C'est une vérité universellement reconnue, qu'un homme célibataire en possession d'une bonne fortune doit avoir besoin d'une femme!". 
+
+Можно утверждать, что перевод TextBlob на самом деле гораздо точнее, чем французский перевод книги 1932 года, выполненный В. Леконтом и Ш. Прессуаром:
+
+"C'est une vérité universelle qu'un célibataire pourvu d'une belle fortune doit avoir envie de se marier, et, si peu que l'on sache de son sentiment à cet egard, lorsqu'il arrive dans une nouvelle résidence, cette idée est si bien fixée dans l'esprit de ses voisins qu'ils le considèrent sur-le-champ comme la propriété légitime de l'une ou l'autre de leurs filles."
+
+В данном случае перевод, выполненный с использованием машинного обучения, справляется лучше, чем переводчик-человек, который добавляет лишние слова в текст оригинального автора для "ясности".
+
+> Что здесь происходит? И почему TextBlob так хорошо справляется с переводом? Дело в том, что за кулисами он использует Google Translate, сложный ИИ, способный анализировать миллионы фраз, чтобы предсказать лучшие строки для выполнения задачи. Здесь нет ничего ручного, и для использования `blob.translate` требуется подключение к интернету.
+
+✅ Попробуйте перевести еще несколько предложений. Что лучше, машинный перевод или перевод человека? В каких случаях?
+
+## Анализ настроений
+
+Еще одна область, где машинное обучение может работать очень хорошо, — это анализ настроений. Неподход машинного обучения к анализу настроений заключается в идентификации слов и фраз, которые являются "положительными" и "отрицательными". Затем, получив новый текст, можно вычислить общее значение положительных, отрицательных и нейтральных слов, чтобы определить общий настрой.
+
+Этот подход легко обмануть, как вы могли заметить в задаче с Марвином — предложение `Great, that was a wonderful waste of time, I'm glad we are lost on this dark road` является саркастическим, с негативным настроением, но простой алгоритм определяет 'great', 'wonderful', 'glad' как положительные и 'waste', 'lost' и 'dark' как отрицательные. Общий настрой определяется этими противоречивыми словами.
+
+✅ Остановитесь на секунду и подумайте, как мы передаем сарказм как носители языка. Интонация играет большую роль. Попробуйте произнести фразу "Ну, это был потрясающий фильм" разными способами, чтобы понять, как ваш голос передает смысл.
+
+### Подходы машинного обучения
+
+Подход машинного обучения заключается в ручном сборе отрицательных и положительных текстов — твитов, отзывов о фильмах или чего-либо, где человек дал оценку *и* написал мнение. Затем к этим мнениям и оценкам применяются методы обработки естественного языка, чтобы выявить закономерности (например, положительные отзывы о фильмах чаще содержат фразу 'Oscar worthy', чем отрицательные, а в положительных отзывах о ресторанах чаще встречается слово 'gourmet', чем 'disgusting').
+
+> ⚖️ **Пример**: Если вы работаете в офисе политика, и обсуждается новый закон, избиратели могут писать в офис письма в поддержку или против конкретного нового закона. Допустим, вам поручено читать эти письма и сортировать их на 2 стопки: *за* и *против*. Если писем много, вы можете быть перегружены, пытаясь прочитать их все. Разве не было бы здорово, если бы бот мог прочитать их все за вас, понять их и сказать, в какую стопку отнести каждое письмо? 
+> 
+> Один из способов достичь этого — использовать машинное обучение. Вы бы обучили модель на части писем *против* и части писем *за*. Модель ассоциировала бы фразы и слова с одной из сторон, *но она бы не понимала содержание*, а только то, что определенные слова и шаблоны чаще встречаются в письмах *против* или *за*. Вы могли бы протестировать ее на письмах, которые не использовались для обучения модели, и посмотреть, придет ли она к тем же выводам, что и вы. Затем, когда вы будете довольны точностью модели, вы могли бы обрабатывать будущие письма, не читая каждое из них.
+
+✅ Напоминает ли этот процесс те, которые вы использовали в предыдущих уроках?
+
+## Упражнение - сентиментальные предложения
+
+Настроение измеряется с помощью *полярности* от -1 до 1, где -1 — это самое негативное настроение, а 1 — самое позитивное. Настроение также измеряется по шкале от 0 до 1 для объективности (0) и субъективности (1).
+
+Еще раз взгляните на *Гордость и предубеждение* Джейн Остин. Текст доступен здесь: [Project Gutenberg](https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-h/1342-h.htm). Пример ниже показывает короткую программу, которая анализирует настроение первого и последнего предложений из книги и отображает их полярность настроения и оценку субъективности/объективности.
+
+Вы должны использовать библиотеку `TextBlob` (описанную выше), чтобы определить `sentiment` (вам не нужно писать собственный калькулятор настроений) в следующей задаче.
+
+```python
+from textblob import TextBlob
+
+quote1 = """It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want of a wife."""
+
+quote2 = """Darcy, as well as Elizabeth, really loved them; and they were both ever sensible of the warmest gratitude towards the persons who, by bringing her into Derbyshire, had been the means of uniting them."""
+
+sentiment1 = TextBlob(quote1).sentiment
+sentiment2 = TextBlob(quote2).sentiment
+
+print(quote1 + " has a sentiment of " + str(sentiment1))
+print(quote2 + " has a sentiment of " + str(sentiment2))
+```
+
+Вы видите следующий вывод:
+
+```output
+It is a truth universally acknowledged, that a single man in possession of a good fortune, must be in want # of a wife. has a sentiment of Sentiment(polarity=0.20952380952380953, subjectivity=0.27142857142857146)
+
+Darcy, as well as Elizabeth, really loved them; and they were
+     both ever sensible of the warmest gratitude towards the persons
+      who, by bringing her into Derbyshire, had been the means of
+      uniting them. has a sentiment of Sentiment(polarity=0.7, subjectivity=0.8)
+```
+
+## Задача - проверьте полярность настроений
+
+Ваша задача — определить, используя полярность настроений, есть ли в *Гордости и предубеждении* больше абсолютно положительных предложений, чем абсолютно отрицательных. Для этой задачи вы можете предположить, что полярность 1 или -1 является абсолютно положительной или отрицательной соответственно.
+
+**Шаги:**
+
+1. Скачайте [копию Гордости и предубеждения](https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-h/1342-h.htm) с Project Gutenberg в формате .txt. Удалите метаданные в начале и конце файла, оставив только оригинальный текст.
+2. Откройте файл в Python и извлеките содержимое как строку.
+3. Создайте TextBlob, используя строку книги.
+4. Проанализируйте каждое предложение в книге в цикле.
+   1. Если полярность равна 1 или -1, сохраните предложение в массиве или списке положительных или отрицательных сообщений.
+5. В конце выведите все положительные и отрицательные предложения (отдельно) и их количество.
+
+Вот пример [решения](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb).
+
+✅ Проверка знаний
+
+1. Настроение основано на словах, используемых в предложении, но *понимает* ли код эти слова?
+2. Считаете ли вы, что полярность настроений точна, или, другими словами, согласны ли вы с оценками?
+   1. В частности, согласны ли вы или не согласны с абсолютно **положительной** полярностью следующих предложений?
+      * “What an excellent father you have, girls!” said she, when the door was shut.
+      * “Your examination of Mr. Darcy is over, I presume,” said Miss Bingley; “and pray what is the result?” “I am perfectly convinced by it that Mr. Darcy has no defect.
+      * How wonderfully these sort of things occur!
+      * I have the greatest dislike in the world to that sort of thing.
+      * Charlotte is an excellent manager, I dare say.
+      * “This is delightful indeed!
+      * I am so happy!
+      * Your idea of the ponies is delightful.
+   2. Следующие 3 предложения были оценены как абсолютно положительные, но при внимательном прочтении они не являются положительными. Почему анализ настроений решил, что они положительные?
+      * Happy shall I be, when his stay at Netherfield is over!” “I wish I could say anything to comfort you,” replied Elizabeth; “but it is wholly out of my power.
+      * If I could but see you as happy!
+      * Our distress, my dear Lizzy, is very great.
+   3. Согласны ли вы или не согласны с абсолютно **отрицательной** полярностью следующих предложений?
+      - Everybody is disgusted with his pride.
+      - “I should like to know how he behaves among strangers.” “You shall hear then—but prepare yourself for something very dreadful.
+      - The pause was to Elizabeth’s feelings dreadful.
+      - It would be dreadful!
+
+✅ Любой поклонник Джейн Остин поймет, что она часто использует свои книги для критики более нелепых аспектов английского общества эпохи Регентства. Элизабет Беннет, главный персонаж *Гордости и предубеждения*, является проницательным социальным наблюдателем (как и автор), и ее язык часто сильно нюансирован. Даже мистер Дарси (любовный интерес в истории) отмечает игривое и дразнящее использование языка Элизабет: "Я достаточно долго знаком с вами, чтобы знать, что вы находите большое удовольствие в том, чтобы время от времени высказывать мнения, которые на самом деле не являются вашими собственными."
+
+---
+
+## 🚀Задача
+
+Можете ли вы сделать Марвина еще лучше, извлекая другие особенности из пользовательского ввода?
+
+## [Викторина после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/36/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+Существует множество способов извлечения настроения из текста. Подумайте о бизнес-приложениях, которые могут использовать эту технику. Подумайте о том, как она может дать сбой. Узнайте больше о сложных системах корпоративного уровня, которые анализируют настроение, таких как [Azure Text Analysis](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/Text-Analytics/how-tos/text-analytics-how-to-sentiment-analysis?tabs=version-3-1?WT.mc_id=academic-77952-leestott). Протестируйте некоторые из предложений из "Гордости и предубеждения", приведенных выше, и посмотрите, сможет ли система уловить нюансы.
+
+## Задание
+
+[Поэтическая лицензия](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md b/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..5743ab22a
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9d2a734deb904caff310d1a999c6bd7a",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:38:13+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Поэтическая лицензия
+
+## Инструкции
+
+В [этой тетради](https://www.kaggle.com/jenlooper/emily-dickinson-word-frequency) вы найдете более 500 стихотворений Эмили Дикинсон, ранее проанализированных на предмет настроения с использованием аналитики текста Azure. Используя этот набор данных, выполните анализ, применяя методы, описанные в уроке. Соответствует ли предполагаемое настроение стихотворения решению более сложной службы Azure? Почему или почему нет, на ваш взгляд? Удивило ли вас что-нибудь?
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерий | Превосходно                                                               | Удовлетворительно                                       | Требуется улучшение      |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ------------------------ |
+|          | Представлена тетрадь с качественным анализом выборки произведений автора | Тетрадь неполная или не содержит анализа               | Тетрадь не представлена  |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md b/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..81feb930b
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:39:01+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md b/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..b89bf26ca
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:38:45+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/R/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..01c63c95f
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,100 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "27de2abc0235ebd22080fc8f1107454d",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:44+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from textblob import TextBlob\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# You should download the book text, clean it, and import it here\n",
+    "with open(\"pride.txt\", encoding=\"utf8\") as f:\n",
+    "    file_contents = f.read()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "book_pride = TextBlob(file_contents)\n",
+    "positive_sentiment_sentences = []\n",
+    "negative_sentiment_sentences = []"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "for sentence in book_pride.sentences:\n",
+    "    if sentence.sentiment.polarity == 1:\n",
+    "        positive_sentiment_sentences.append(sentence)\n",
+    "    if sentence.sentiment.polarity == -1:\n",
+    "        negative_sentiment_sentences.append(sentence)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(\"The \" + str(len(positive_sentiment_sentences)) + \" most positive sentences:\")\n",
+    "for sentence in positive_sentiment_sentences:\n",
+    "    print(\"+ \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\"      \", \" \")))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(\"The \" + str(len(negative_sentiment_sentences)) + \" most negative sentences:\")\n",
+    "for sentence in negative_sentiment_sentences:\n",
+    "    print(\"- \" + str(sentence.replace(\"\\n\", \"\").replace(\"      \", \" \")))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md b/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md
new file mode 100644
index 000000000..974d9ada9
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md
@@ -0,0 +1,418 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "3c4738bb0836dd838c552ab9cab7e09d",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:24:18+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Анализ настроений с отзывами о гостиницах - обработка данных
+
+В этом разделе вы будете использовать техники, изученные в предыдущих уроках, чтобы провести исследовательский анализ большого набора данных. После того как вы получите хорошее представление о полезности различных столбцов, вы узнаете:
+
+- как удалить ненужные столбцы
+- как рассчитать новые данные на основе существующих столбцов
+- как сохранить полученный набор данных для использования в финальном задании
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/37/)
+
+### Введение
+
+До сих пор вы узнали, что текстовые данные сильно отличаются от числовых типов данных. Если это текст, написанный или произнесенный человеком, его можно анализировать, чтобы выявить закономерности, частотность, настроение и смысл. Этот урок познакомит вас с реальным набором данных и реальной задачей: **[515K Hotel Reviews Data in Europe](https://www.kaggle.com/jiashenliu/515k-hotel-reviews-data-in-europe)**, который включает [лицензию CC0: Public Domain](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/). Данные были собраны с Booking.com из открытых источников. Создателем набора данных является Jiashen Liu.
+
+### Подготовка
+
+Вам потребуется:
+
+* Возможность запускать .ipynb ноутбуки с использованием Python 3
+* pandas
+* NLTK, [который нужно установить локально](https://www.nltk.org/install.html)
+* Набор данных, доступный на Kaggle [515K Hotel Reviews Data in Europe](https://www.kaggle.com/jiashenliu/515k-hotel-reviews-data-in-europe). Его размер составляет около 230 МБ в распакованном виде. Скачайте его в корневую папку `/data`, связанную с этими уроками по NLP.
+
+## Исследовательский анализ данных
+
+В этом задании предполагается, что вы создаете бота для рекомендаций гостиниц, используя анализ настроений и оценки гостей. Набор данных, который вы будете использовать, включает отзывы о 1493 различных гостиницах в 6 городах.
+
+Используя Python, набор данных отзывов о гостиницах и анализ настроений NLTK, вы сможете выяснить:
+
+* Какие слова и фразы наиболее часто используются в отзывах?
+* Соответствуют ли официальные *теги*, описывающие гостиницу, оценкам отзывов (например, больше ли негативных отзывов для определенной гостиницы от *Семей с маленькими детьми*, чем от *Одиноких путешественников*, что может указывать на то, что гостиница лучше подходит для *Одиноких путешественников*)?
+* Совпадают ли оценки настроений NLTK с числовыми оценками рецензентов?
+
+#### Набор данных
+
+Давайте изучим набор данных, который вы скачали и сохранили локально. Откройте файл в редакторе, например, VS Code или даже Excel.
+
+Заголовки в наборе данных следующие:
+
+*Hotel_Address, Additional_Number_of_Scoring, Review_Date, Average_Score, Hotel_Name, Reviewer_Nationality, Negative_Review, Review_Total_Negative_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews, Positive_Review, Review_Total_Positive_Word_Counts, Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given, Reviewer_Score, Tags, days_since_review, lat, lng*
+
+Вот они сгруппированы так, чтобы их было легче изучить:
+##### Столбцы гостиниц
+
+* `Hotel_Name`, `Hotel_Address`, `lat` (широта), `lng` (долгота)
+  * Используя *lat* и *lng*, вы можете построить карту с помощью Python, показывающую расположение гостиниц (возможно, с цветовой кодировкой для негативных и позитивных отзывов)
+  * Hotel_Address не кажется нам полезным, и, вероятно, мы заменим его на страну для более удобной сортировки и поиска
+
+**Столбцы мета-отзывов о гостиницах**
+
+* `Average_Score`
+  * Согласно создателю набора данных, этот столбец представляет собой *Средний балл гостиницы, рассчитанный на основе последнего комментария за последний год*. Это кажется необычным способом расчета оценки, но это данные, которые были собраны, поэтому мы можем принять их за данность на данный момент.
+
+  ✅ Исходя из других столбцов в этом наборе данных, можете ли вы придумать другой способ расчета среднего балла?
+
+* `Total_Number_of_Reviews`
+  * Общее количество отзывов, которые получила эта гостиница - не ясно (без написания кода), относится ли это к отзывам в наборе данных.
+* `Additional_Number_of_Scoring`
+  * Это означает, что была дана оценка, но рецензент не написал позитивный или негативный отзыв.
+
+**Столбцы отзывов**
+
+- `Reviewer_Score`
+  - Это числовое значение с максимум 1 десятичным знаком между минимальным и максимальным значениями 2.5 и 10
+  - Не объясняется, почему минимальная возможная оценка составляет 2.5
+- `Negative_Review`
+  - Если рецензент ничего не написал, это поле будет содержать "**No Negative**"
+  - Обратите внимание, что рецензент может написать позитивный отзыв в колонке Negative review (например, "в этой гостинице нет ничего плохого")
+- `Review_Total_Negative_Word_Counts`
+  - Большое количество негативных слов указывает на низкую оценку (без учета настроения)
+- `Positive_Review`
+  - Если рецензент ничего не написал, это поле будет содержать "**No Positive**"
+  - Обратите внимание, что рецензент может написать негативный отзыв в колонке Positive review (например, "в этой гостинице нет ничего хорошего")
+- `Review_Total_Positive_Word_Counts`
+  - Большое количество позитивных слов указывает на высокую оценку (без учета настроения)
+- `Review_Date` и `days_since_review`
+  - Можно применить меру свежести или устаревания к отзыву (старые отзывы могут быть менее точными, чем новые, потому что управление гостиницей изменилось, были проведены ремонты, добавлен бассейн и т.д.)
+- `Tags`
+  - Это короткие описания, которые рецензент может выбрать, чтобы описать тип гостя (например, одинокий или семья), тип номера, продолжительность пребывания и способ подачи отзыва.
+  - К сожалению, использование этих тегов проблематично, ознакомьтесь с разделом ниже, который обсуждает их полезность.
+
+**Столбцы рецензентов**
+
+- `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given`
+  - Это может быть фактором в модели рекомендаций, например, если вы сможете определить, что более активные рецензенты с сотнями отзывов чаще были негативными, чем позитивными. Однако рецензент любого конкретного отзыва не идентифицируется уникальным кодом, и поэтому его нельзя связать с набором отзывов. Есть 30 рецензентов с 100 или более отзывами, но трудно понять, как это может помочь модели рекомендаций.
+- `Reviewer_Nationality`
+  - Некоторые могут думать, что определенные национальности более склонны давать позитивные или негативные отзывы из-за национального характера. Будьте осторожны, включая такие анекдотические представления в свои модели. Это национальные (а иногда и расовые) стереотипы, и каждый рецензент был индивидуумом, который написал отзыв на основе своего опыта. Он мог быть фильтрован через множество факторов, таких как предыдущие пребывания в гостиницах, расстояние путешествия и личный темперамент. Считать, что их национальность была причиной оценки, трудно оправдать.
+
+##### Примеры
+
+| Средний балл | Общее количество отзывов | Оценка рецензента | Негативный <br />отзыв                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | Позитивный отзыв                 | Теги                                                                                      |
+| -------------- | ---------------------- | ---------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
+| 7.8            | 1945                   | 2.5              | Это сейчас не гостиница, а строительная площадка. Меня терроризировали с раннего утра и весь день неприемлемым строительным шумом, пока я отдыхал после долгой поездки и работал в номере. Люди работали весь день, например, с отбойными молотками в соседних номерах. Я попросил сменить номер, но тихого номера не было. Чтобы сделать ситуацию хуже, с меня взяли больше, чем нужно. Я выехал вечером, так как мне нужно было рано улетать, и получил соответствующий счет. На следующий день гостиница сделала еще один списание без моего согласия, превышающее забронированную цену. Это ужасное место. Не наказывайте себя, бронируя здесь. | Ничего. Ужасное место. Держитесь подальше | Деловая поездка                                Пара Стандартный двухместный номер Пребывание 2 ночи |
+
+Как видите, этот гость остался крайне недоволен своим пребыванием в гостинице. У гостиницы хороший средний балл 7.8 и 1945 отзывов, но этот рецензент дал ей 2.5 и написал 115 слов о том, насколько негативным было его пребывание. Если бы он ничего не написал в колонке Positive_Review, можно было бы предположить, что ничего позитивного не было, но он написал 7 слов предупреждения. Если мы просто будем считать слова вместо их смысла или настроения, мы можем получить искаженное представление о намерениях рецензента. Странно, что его оценка 2.5 вызывает путаницу, потому что если пребывание в гостинице было настолько плохим, почему вообще давать какие-то баллы? Исследуя набор данных внимательно, вы увидите, что минимальная возможная оценка составляет 2.5, а не 0. Максимальная возможная оценка - 10.
+
+##### Теги
+
+Как упоминалось выше, на первый взгляд идея использовать `Tags` для категоризации данных кажется разумной. К сожалению, эти теги не стандартизированы, что означает, что в одной гостинице варианты могут быть *Одноместный номер*, *Двухместный номер* и *Двухместный номер с двумя кроватями*, а в другой гостинице - *Делюкс одноместный номер*, *Классический номер с кроватью Queen* и *Эксклюзивный номер с кроватью King*. Это могут быть одни и те же вещи, но существует так много вариаций, что выбор становится:
+
+1. Попытаться изменить все термины на единый стандарт, что очень сложно, потому что не ясно, каким будет путь преобразования в каждом случае (например, *Классический одноместный номер* соответствует *Одноместному номеру*, но *Улучшенный номер Queen с видом на сад или город* гораздо сложнее сопоставить)
+
+1. Мы можем использовать подход NLP и измерить частоту определенных терминов, таких как *Одинокий*, *Деловой путешественник* или *Семья с маленькими детьми*, как они применяются к каждой гостинице, и включить это в модель рекомендаций.
+
+Теги обычно (но не всегда) представляют собой одно поле, содержащее список из 5-6 значений, разделенных запятыми, соответствующих *Типу поездки*, *Типу гостей*, *Типу номера*, *Количество ночей* и *Типу устройства, с которого был отправлен отзыв*. Однако, поскольку некоторые рецензенты не заполняют каждое поле (они могут оставить одно пустым), значения не всегда находятся в одном порядке.
+
+Например, возьмем *Тип группы*. В этом поле в колонке `Tags` есть 1025 уникальных возможностей, и, к сожалению, только некоторые из них относятся к группе (некоторые относятся к типу номера и т.д.). Если вы отфильтруете только те, которые упоминают семью, результаты содержат много вариантов типа *Семейный номер*. Если вы включите термин *с*, то есть посчитаете значения *Семья с*, результаты будут лучше, с более чем 80,000 из 515,000 результатов, содержащих фразу "Семья с маленькими детьми" или "Семья с взрослыми детьми".
+
+Это означает, что колонка тегов не полностью бесполезна для нас, но потребуется некоторая работа, чтобы сделать ее полезной.
+
+##### Средний балл гостиницы
+
+Существует ряд странностей или несоответствий в наборе данных, которые я не могу объяснить, но они иллюстрируются здесь, чтобы вы были осведомлены о них при построении своих моделей. Если вы разберетесь, пожалуйста, сообщите нам в разделе обсуждений!
+
+Набор данных содержит следующие столбцы, относящиеся к среднему баллу и количеству отзывов:
+
+1. Hotel_Name
+2. Additional_Number_of_Scoring
+3. Average_Score
+4. Total_Number_of_Reviews
+5. Reviewer_Score  
+
+Гостиница с наибольшим количеством отзывов в этом наборе данных - *Britannia International Hotel Canary Wharf* с 4789 отзывами из 515,000. Но если мы посмотрим на значение `Total_Number_of_Reviews` для этой гостиницы, оно составляет 9086. Можно предположить, что существует гораздо больше оценок без отзывов, поэтому, возможно, нам следует добавить значение из столбца `Additional_Number_of_Scoring`. Это значение составляет 2682, и добавление его к 4789 дает нам 7471, что все еще на 1615 меньше, чем `Total_Number_of_Reviews`.
+
+Если взять столбец `Average_Score`, можно предположить, что это среднее значение отзывов в наборе данных, но описание на Kaggle гласит: "*Средний балл гостиницы, рассчитанный на основе последнего комментария за последний год*". Это не кажется нам полезным, но мы можем рассчитать собственное среднее значение на основе оценок отзывов в наборе данных. Используя ту же гостиницу в качестве примера, средний балл гостиницы указан как 7.1, но рассчитанный балл (средняя оценка рецензентов *в* наборе данных) составляет 6.8. Это близко, но не то же самое значение, и мы можем только предположить, что оценки, данные в `Additional_Number_of_Scoring`, увеличили среднее значение до 7.1. К сожалению, без возможности проверить или доказать это утверждение, трудно использовать или доверять `Average_Score`, `Additional_Number_of_Scoring` и `Total_Number_of_Reviews`, когда они основаны на данных, которых у нас нет.
+
+Чтобы усложнить ситуацию, гостиница с вторым по величине количеством отзывов имеет рассчитанный средний балл 8.12, а `Average_Score` в наборе данных составляет 8.1. Является ли это совпадением или первая гостиница - несоответствие?
+На случай, если этот отель окажется исключением, и, возможно, большинство значений совпадают (но некоторые по какой-то причине не совпадают), мы напишем короткую программу, чтобы изучить значения в наборе данных и определить правильное использование (или неиспользование) этих значений.
+
+> 🚨 Предупреждение
+>
+> Работая с этим набором данных, вы будете писать код, который вычисляет что-то из текста, не читая или анализируя текст самостоятельно. Это суть NLP — интерпретация смысла или настроения без участия человека. Однако возможно, что вы прочитаете некоторые негативные отзывы. Я настоятельно советую вам этого не делать, потому что в этом нет необходимости. Некоторые из них глупые или неуместные, например: «Погода была плохой», что находится вне контроля отеля или кого-либо вообще. Но есть и темная сторона некоторых отзывов. Иногда негативные отзывы бывают расистскими, сексистскими или эйджистскими. Это неприятно, но ожидаемо в наборе данных, собранном с публичного сайта. Некоторые рецензенты оставляют отзывы, которые могут показаться вам неприятными, дискомфортными или расстраивающими. Лучше позволить коду измерить настроение, чем читать их самостоятельно и расстраиваться. Тем не менее, таких отзывов меньшинство, но они все же существуют.
+
+## Упражнение — Исследование данных
+### Загрузка данных
+
+Достаточно визуального изучения данных, теперь вы напишете код и получите ответы! В этом разделе используется библиотека pandas. Ваша первая задача — убедиться, что вы можете загрузить и прочитать данные из CSV. Библиотека pandas имеет быстрый загрузчик CSV, а результат помещается в dataframe, как в предыдущих уроках. CSV, который мы загружаем, содержит более полумиллиона строк, но только 17 столбцов. Pandas предоставляет множество мощных способов взаимодействия с dataframe, включая возможность выполнять операции над каждой строкой.
+
+С этого момента в уроке будут представлены фрагменты кода, объяснения кода и обсуждение того, что означают результаты. Используйте включенный _notebook.ipynb_ для вашего кода.
+
+Начнем с загрузки файла данных, который вы будете использовать:
+
+```python
+# Load the hotel reviews from CSV
+import pandas as pd
+import time
+# importing time so the start and end time can be used to calculate file loading time
+print("Loading data file now, this could take a while depending on file size")
+start = time.time()
+# df is 'DataFrame' - make sure you downloaded the file to the data folder
+df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')
+end = time.time()
+print("Loading took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+```
+
+Теперь, когда данные загружены, мы можем выполнять с ними операции. Держите этот код в верхней части вашей программы для следующей части.
+
+## Исследование данных
+
+В данном случае данные уже *очищены*, то есть они готовы к работе и не содержат символов на других языках, которые могли бы вызвать ошибки в алгоритмах, ожидающих только английские символы.
+
+✅ Возможно, вам придется работать с данными, которые требуют начальной обработки для форматирования перед применением методов NLP, но не в этот раз. Если бы это было необходимо, как бы вы обработали символы на других языках?
+
+Убедитесь, что после загрузки данных вы можете исследовать их с помощью кода. Очень легко захотеть сосредоточиться на столбцах `Negative_Review` и `Positive_Review`. Они заполнены естественным текстом для обработки вашими алгоритмами NLP. Но подождите! Прежде чем переходить к NLP и анализу настроений, следуйте приведенному ниже коду, чтобы убедиться, что значения, указанные в наборе данных, совпадают с теми, которые вы вычисляете с помощью pandas.
+
+## Операции с dataframe
+
+Первая задача в этом уроке — проверить, верны ли следующие утверждения, написав код, который исследует dataframe (не изменяя его).
+
+> Как и во многих задачах программирования, существует несколько способов выполнения этой задачи, но хороший совет — делать это самым простым и легким способом, особенно если это будет легче понять, когда вы вернетесь к этому коду в будущем. С dataframe существует обширный API, который часто имеет способ сделать то, что вам нужно, эффективно.
+
+Рассматривайте следующие вопросы как задачи программирования и попытайтесь ответить на них, не заглядывая в решение.
+
+1. Выведите *форму* dataframe, который вы только что загрузили (форма — это количество строк и столбцов).
+2. Рассчитайте частотное распределение национальностей рецензентов:
+   1. Сколько уникальных значений есть в столбце `Reviewer_Nationality` и какие они?
+   2. Какая национальность рецензентов является самой распространенной в наборе данных (выведите страну и количество отзывов)?
+   3. Какие 10 следующих наиболее часто встречающихся национальностей и их частотное распределение?
+3. Какой отель был наиболее часто рецензирован для каждой из 10 наиболее распространенных национальностей рецензентов?
+4. Сколько отзывов есть на каждый отель (частотное распределение отелей) в наборе данных?
+5. Хотя в наборе данных есть столбец `Average_Score` для каждого отеля, вы также можете рассчитать средний балл (взяв среднее всех оценок рецензентов в наборе данных для каждого отеля). Добавьте новый столбец в ваш dataframe с заголовком `Calc_Average_Score`, который содержит этот рассчитанный средний балл.
+6. Есть ли отели, у которых одинаковые (округленные до 1 десятичного знака) значения `Average_Score` и `Calc_Average_Score`?
+   1. Попробуйте написать функцию Python, которая принимает Series (строку) в качестве аргумента и сравнивает значения, выводя сообщение, если значения не равны. Затем используйте метод `.apply()`, чтобы обработать каждую строку с помощью функции.
+7. Рассчитайте и выведите количество строк, где значения столбца `Negative_Review` равны "No Negative".
+8. Рассчитайте и выведите количество строк, где значения столбца `Positive_Review` равны "No Positive".
+9. Рассчитайте и выведите количество строк, где значения столбца `Positive_Review` равны "No Positive" **и** значения столбца `Negative_Review` равны "No Negative".
+
+### Ответы в коде
+
+1. Выведите *форму* dataframe, который вы только что загрузили (форма — это количество строк и столбцов).
+
+   ```python
+   print("The shape of the data (rows, cols) is " + str(df.shape))
+   > The shape of the data (rows, cols) is (515738, 17)
+   ```
+
+2. Рассчитайте частотное распределение национальностей рецензентов:
+
+   1. Сколько уникальных значений есть в столбце `Reviewer_Nationality` и какие они?
+   2. Какая национальность рецензентов является самой распространенной в наборе данных (выведите страну и количество отзывов)?
+
+   ```python
+   # value_counts() creates a Series object that has index and values in this case, the country and the frequency they occur in reviewer nationality
+   nationality_freq = df["Reviewer_Nationality"].value_counts()
+   print("There are " + str(nationality_freq.size) + " different nationalities")
+   # print first and last rows of the Series. Change to nationality_freq.to_string() to print all of the data
+   print(nationality_freq) 
+   
+   There are 227 different nationalities
+    United Kingdom               245246
+    United States of America      35437
+    Australia                     21686
+    Ireland                       14827
+    United Arab Emirates          10235
+                                  ...  
+    Comoros                           1
+    Palau                             1
+    Northern Mariana Islands          1
+    Cape Verde                        1
+    Guinea                            1
+   Name: Reviewer_Nationality, Length: 227, dtype: int64
+   ```
+
+   3. Какие 10 следующих наиболее часто встречающихся национальностей и их частотное распределение?
+
+      ```python
+      print("The highest frequency reviewer nationality is " + str(nationality_freq.index[0]).strip() + " with " + str(nationality_freq[0]) + " reviews.")
+      # Notice there is a leading space on the values, strip() removes that for printing
+      # What is the top 10 most common nationalities and their frequencies?
+      print("The next 10 highest frequency reviewer nationalities are:")
+      print(nationality_freq[1:11].to_string())
+      
+      The highest frequency reviewer nationality is United Kingdom with 245246 reviews.
+      The next 10 highest frequency reviewer nationalities are:
+       United States of America     35437
+       Australia                    21686
+       Ireland                      14827
+       United Arab Emirates         10235
+       Saudi Arabia                  8951
+       Netherlands                   8772
+       Switzerland                   8678
+       Germany                       7941
+       Canada                        7894
+       France                        7296
+      ```
+
+3. Какой отель был наиболее часто рецензирован для каждой из 10 наиболее распространенных национальностей рецензентов?
+
+   ```python
+   # What was the most frequently reviewed hotel for the top 10 nationalities
+   # Normally with pandas you will avoid an explicit loop, but wanted to show creating a new dataframe using criteria (don't do this with large amounts of data because it could be very slow)
+   for nat in nationality_freq[:10].index:
+      # First, extract all the rows that match the criteria into a new dataframe
+      nat_df = df[df["Reviewer_Nationality"] == nat]   
+      # Now get the hotel freq
+      freq = nat_df["Hotel_Name"].value_counts()
+      print("The most reviewed hotel for " + str(nat).strip() + " was " + str(freq.index[0]) + " with " + str(freq[0]) + " reviews.") 
+      
+   The most reviewed hotel for United Kingdom was Britannia International Hotel Canary Wharf with 3833 reviews.
+   The most reviewed hotel for United States of America was Hotel Esther a with 423 reviews.
+   The most reviewed hotel for Australia was Park Plaza Westminster Bridge London with 167 reviews.
+   The most reviewed hotel for Ireland was Copthorne Tara Hotel London Kensington with 239 reviews.
+   The most reviewed hotel for United Arab Emirates was Millennium Hotel London Knightsbridge with 129 reviews.
+   The most reviewed hotel for Saudi Arabia was The Cumberland A Guoman Hotel with 142 reviews.
+   The most reviewed hotel for Netherlands was Jaz Amsterdam with 97 reviews.
+   The most reviewed hotel for Switzerland was Hotel Da Vinci with 97 reviews.
+   The most reviewed hotel for Germany was Hotel Da Vinci with 86 reviews.
+   The most reviewed hotel for Canada was St James Court A Taj Hotel London with 61 reviews.
+   ```
+
+4. Сколько отзывов есть на каждый отель (частотное распределение отелей) в наборе данных?
+
+   ```python
+   # First create a new dataframe based on the old one, removing the uneeded columns
+   hotel_freq_df = df.drop(["Hotel_Address", "Additional_Number_of_Scoring", "Review_Date", "Average_Score", "Reviewer_Nationality", "Negative_Review", "Review_Total_Negative_Word_Counts", "Positive_Review", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given", "Reviewer_Score", "Tags", "days_since_review", "lat", "lng"], axis = 1)
+   
+   # Group the rows by Hotel_Name, count them and put the result in a new column Total_Reviews_Found
+   hotel_freq_df['Total_Reviews_Found'] = hotel_freq_df.groupby('Hotel_Name').transform('count')
+   
+   # Get rid of all the duplicated rows
+   hotel_freq_df = hotel_freq_df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"])
+   display(hotel_freq_df) 
+   ```
+   |                 Hotel_Name                 | Total_Number_of_Reviews | Total_Reviews_Found |
+   | :----------------------------------------: | :---------------------: | :-----------------: |
+   | Britannia International Hotel Canary Wharf |          9086           |        4789         |
+   |    Park Plaza Westminster Bridge London    |          12158          |        4169         |
+   |   Copthorne Tara Hotel London Kensington   |          7105           |        3578         |
+   |                    ...                     |           ...           |         ...         |
+   |       Mercure Paris Porte d Orleans        |           110           |         10          |
+   |                Hotel Wagner                |           135           |         10          |
+   |            Hotel Gallitzinberg             |           173           |          8          |
+   
+   Вы можете заметить, что результаты *подсчитанные в наборе данных* не совпадают со значением в `Total_Number_of_Reviews`. Неясно, представляет ли это значение в наборе данных общее количество отзывов, которые получил отель, но не все были собраны, или это какой-то другой расчет. `Total_Number_of_Reviews` не используется в модели из-за этой неясности.
+
+5. Хотя в наборе данных есть столбец `Average_Score` для каждого отеля, вы также можете рассчитать средний балл (взяв среднее всех оценок рецензентов в наборе данных для каждого отеля). Добавьте новый столбец в ваш dataframe с заголовком `Calc_Average_Score`, который содержит этот рассчитанный средний балл. Выведите столбцы `Hotel_Name`, `Average_Score` и `Calc_Average_Score`.
+
+   ```python
+   # define a function that takes a row and performs some calculation with it
+   def get_difference_review_avg(row):
+     return row["Average_Score"] - row["Calc_Average_Score"]
+   
+   # 'mean' is mathematical word for 'average'
+   df['Calc_Average_Score'] = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)
+   
+   # Add a new column with the difference between the two average scores
+   df["Average_Score_Difference"] = df.apply(get_difference_review_avg, axis = 1)
+   
+   # Create a df without all the duplicates of Hotel_Name (so only 1 row per hotel)
+   review_scores_df = df.drop_duplicates(subset = ["Hotel_Name"])
+   
+   # Sort the dataframe to find the lowest and highest average score difference
+   review_scores_df = review_scores_df.sort_values(by=["Average_Score_Difference"])
+   
+   display(review_scores_df[["Average_Score_Difference", "Average_Score", "Calc_Average_Score", "Hotel_Name"]])
+   ```
+
+   Вы также можете задаться вопросом о значении `Average_Score` и почему оно иногда отличается от рассчитанного среднего балла. Поскольку мы не можем знать, почему некоторые значения совпадают, а другие имеют различия, в данном случае безопаснее использовать оценки отзывов, которые у нас есть, чтобы рассчитать среднее самостоятельно. Тем не менее, различия обычно очень малы, вот отели с наибольшим отклонением от среднего значения набора данных и рассчитанного среднего:
+
+   | Average_Score_Difference | Average_Score | Calc_Average_Score |                                  Hotel_Name |
+   | :----------------------: | :-----------: | :----------------: | ------------------------------------------: |
+   |           -0.8           |      7.7      |        8.5         |                  Best Western Hotel Astoria |
+   |           -0.7           |      8.8      |        9.5         | Hotel Stendhal Place Vend me Paris MGallery |
+   |           -0.7           |      7.5      |        8.2         |               Mercure Paris Porte d Orleans |
+   |           -0.7           |      7.9      |        8.6         |             Renaissance Paris Vendome Hotel |
+   |           -0.5           |      7.0      |        7.5         |                         Hotel Royal Elys es |
+   |           ...            |      ...      |        ...         |                                         ... |
+   |           0.7            |      7.5      |        6.8         |     Mercure Paris Op ra Faubourg Montmartre |
+   |           0.8            |      7.1      |        6.3         |      Holiday Inn Paris Montparnasse Pasteur |
+   |           0.9            |      6.8      |        5.9         |                               Villa Eugenie |
+   |           0.9            |      8.6      |        7.7         |   MARQUIS Faubourg St Honor Relais Ch teaux |
+   |           1.3            |      7.2      |        5.9         |                          Kube Hotel Ice Bar |
+
+   Поскольку только у одного отеля разница в оценке превышает 1, это означает, что мы можем, вероятно, игнорировать различие и использовать рассчитанный средний балл.
+
+6. Рассчитайте и выведите количество строк, где значения столбца `Negative_Review` равны "No Negative".
+
+7. Рассчитайте и выведите количество строк, где значения столбца `Positive_Review` равны "No Positive".
+
+8. Рассчитайте и выведите количество строк, где значения столбца `Positive_Review` равны "No Positive" **и** значения столбца `Negative_Review` равны "No Negative".
+
+   ```python
+   # with lambdas:
+   start = time.time()
+   no_negative_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" else False , axis=1)
+   print("Number of No Negative reviews: " + str(len(no_negative_reviews[no_negative_reviews == True].index)))
+   
+   no_positive_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1)
+   print("Number of No Positive reviews: " + str(len(no_positive_reviews[no_positive_reviews == True].index)))
+   
+   both_no_reviews = df.apply(lambda x: True if x['Negative_Review'] == "No Negative" and x['Positive_Review'] == "No Positive" else False , axis=1)
+   print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(len(both_no_reviews[both_no_reviews == True].index)))
+   end = time.time()
+   print("Lambdas took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+   
+   Number of No Negative reviews: 127890
+   Number of No Positive reviews: 35946
+   Number of both No Negative and No Positive reviews: 127
+   Lambdas took 9.64 seconds
+   ```
+
+## Другой способ
+
+Другой способ подсчитать элементы без использования Lambdas — использовать sum для подсчета строк:
+
+   ```python
+   # without lambdas (using a mixture of notations to show you can use both)
+   start = time.time()
+   no_negative_reviews = sum(df.Negative_Review == "No Negative")
+   print("Number of No Negative reviews: " + str(no_negative_reviews))
+   
+   no_positive_reviews = sum(df["Positive_Review"] == "No Positive")
+   print("Number of No Positive reviews: " + str(no_positive_reviews))
+   
+   both_no_reviews = sum((df.Negative_Review == "No Negative") & (df.Positive_Review == "No Positive"))
+   print("Number of both No Negative and No Positive reviews: " + str(both_no_reviews))
+   
+   end = time.time()
+   print("Sum took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+   
+   Number of No Negative reviews: 127890
+   Number of No Positive reviews: 35946
+   Number of both No Negative and No Positive reviews: 127
+   Sum took 0.19 seconds
+   ```
+
+   Вы могли заметить, что есть 127 строк, где значения столбцов `Negative_Review` и `Positive_Review` равны "No Negative" и "No Positive" соответственно. Это означает, что рецензент дал отелю числовую оценку, но отказался писать как положительный, так и отрицательный отзыв. К счастью, это небольшое количество строк (127 из 515738, или 0.02%), поэтому это, вероятно, не исказит нашу модель или результаты в каком-либо направлении, но вы могли не ожидать, что набор данных отзывов будет содержать строки без отзывов, поэтому стоит исследовать данные, чтобы обнаружить такие строки.
+
+Теперь, когда вы исследовали набор данных, в следующем уроке вы будете фильтровать данные и добавлять анализ настроений.
+
+---
+## 🚀Задача
+
+Этот урок демонстрирует, как мы видели в предыдущих уроках, насколько важно понимать ваши данные и их особенности перед выполнением операций. Текстовые данные, в частности, требуют тщательного изучения. Исследуйте различные текстовые наборы данных и посмотрите, сможете ли вы обнаружить области, которые могут вводить предвзятость или искаженные настроения в модель.
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/38/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Пройдите [этот учебный путь по NLP](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77952-leestott), чтобы узнать о инструментах, которые можно попробовать при создании моделей, работающих с речью и текстом.
+
+## Задание
+
+[NLTK](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md b/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..6de7e33b4
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md
@@ -0,0 +1,19 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "bf39bceb833cd628f224941dca8041df",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:28:54+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# NLTK
+
+## Инструкции
+
+NLTK — это известная библиотека для использования в вычислительной лингвистике и обработке естественного языка. Воспользуйтесь этой возможностью, чтобы ознакомиться с '[книгой по NLTK](https://www.nltk.org/book/)' и попробовать выполнить её упражнения. В этом незачётном задании вы сможете глубже познакомиться с этой библиотекой.
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/notebook.ipynb b/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md b/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..563087600
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:35+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md b/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7d36705f3
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:18+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/R/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..b981e577a
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,174 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "2d05e7db439376aa824f4b387f8324ca",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:32+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# EDA\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import time"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def get_difference_review_avg(row):\n",
+    "    return row[\"Average_Score\"] - row[\"Calc_Average_Score\"]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "print(\"Loading data file now, this could take a while depending on file size\")\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Loading took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What shape is the data (rows, columns)?\n",
+    "print(\"The shape of the data (rows, cols) is \" + str(df.shape))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# value_counts() creates a Series object that has index and values\n",
+    "#                in this case, the country and the frequency they occur in reviewer nationality\n",
+    "nationality_freq = df[\"Reviewer_Nationality\"].value_counts()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What reviewer nationality is the most common in the dataset?\n",
+    "print(\"The highest frequency reviewer nationality is \" + str(nationality_freq.index[0]).strip() + \" with \" + str(nationality_freq[0]) + \" reviews.\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What is the top 10 most common nationalities and their frequencies?\n",
+    "print(\"The top 10 highest frequency reviewer nationalities are:\")\n",
+    "print(nationality_freq[0:10].to_string())\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# How many unique nationalities are there?\n",
+    "print(\"There are \" + str(nationality_freq.index.size) + \" unique nationalities in the dataset\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# What was the most frequently reviewed hotel for the top 10 nationalities - print the hotel and number of reviews\n",
+    "for nat in nationality_freq[:10].index:\n",
+    "   # First, extract all the rows that match the criteria into a new dataframe\n",
+    "   nat_df = df[df[\"Reviewer_Nationality\"] == nat]   \n",
+    "   # Now get the hotel freq\n",
+    "   freq = nat_df[\"Hotel_Name\"].value_counts()\n",
+    "   print(\"The most reviewed hotel for \" + str(nat).strip() + \" was \" + str(freq.index[0]) + \" with \" + str(freq[0]) + \" reviews.\") \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# How many reviews are there per hotel (frequency count of hotel) and do the results match the value in `Total_Number_of_Reviews`?\n",
+    "# First create a new dataframe based on the old one, removing the uneeded columns\n",
+    "hotel_freq_df = df.drop([\"Hotel_Address\", \"Additional_Number_of_Scoring\", \"Review_Date\", \"Average_Score\", \"Reviewer_Nationality\", \"Negative_Review\", \"Review_Total_Negative_Word_Counts\", \"Positive_Review\", \"Review_Total_Positive_Word_Counts\", \"Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given\", \"Reviewer_Score\", \"Tags\", \"days_since_review\", \"lat\", \"lng\"], axis = 1)\n",
+    "# Group the rows by Hotel_Name, count them and put the result in a new column Total_Reviews_Found\n",
+    "hotel_freq_df['Total_Reviews_Found'] = hotel_freq_df.groupby('Hotel_Name').transform('count')\n",
+    "# Get rid of all the duplicated rows\n",
+    "hotel_freq_df = hotel_freq_df.drop_duplicates(subset = [\"Hotel_Name\"])\n",
+    "print()\n",
+    "print(hotel_freq_df.to_string())\n",
+    "print(str(hotel_freq_df.shape))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# While there is an `Average_Score` for each hotel according to the dataset, \n",
+    "# you can also calculate an average score (getting the average of all reviewer scores in the dataset for each hotel)\n",
+    "# Add a new column to your dataframe with the column header `Calc_Average_Score` that contains that calculated average. \n",
+    "df['Calc_Average_Score'] = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)\n",
+    "# Add a new column with the difference between the two average scores\n",
+    "df[\"Average_Score_Difference\"] = df.apply(get_difference_review_avg, axis = 1)\n",
+    "# Create a df without all the duplicates of Hotel_Name (so only 1 row per hotel)\n",
+    "review_scores_df = df.drop_duplicates(subset = [\"Hotel_Name\"])\n",
+    "# Sort the dataframe to find the lowest and highest average score difference\n",
+    "review_scores_df = review_scores_df.sort_values(by=[\"Average_Score_Difference\"])\n",
+    "print(review_scores_df[[\"Average_Score_Difference\", \"Average_Score\", \"Calc_Average_Score\", \"Hotel_Name\"]])\n",
+    "# Do any hotels have the same (rounded to 1 decimal place) `Average_Score` and `Calc_Average_Score`?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md
new file mode 100644
index 000000000..514f23dc7
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md
@@ -0,0 +1,383 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a2aa4e9b91b9640db2c15363c4299d8b",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:40:01+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Анализ настроений с отзывами о гостиницах
+
+Теперь, когда вы подробно изучили набор данных, пришло время отфильтровать столбцы и применить методы обработки естественного языка (NLP) к набору данных, чтобы получить новые инсайты о гостиницах.
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/39/)
+
+### Операции фильтрации и анализа настроений
+
+Как вы, вероятно, заметили, в наборе данных есть несколько проблем. Некоторые столбцы заполнены бесполезной информацией, другие кажутся некорректными. Если они корректны, то непонятно, как они были рассчитаны, и их нельзя проверить независимо с помощью собственных расчетов.
+
+## Упражнение: немного больше обработки данных
+
+Очистите данные еще немного. Добавьте столбцы, которые будут полезны позже, измените значения в других столбцах и полностью удалите определенные столбцы.
+
+1. Первичная обработка столбцов
+
+   1. Удалите `lat` и `lng`.
+
+   2. Замените значения в `Hotel_Address` на следующие (если адрес содержит название города и страны, измените его на только город и страну).
+
+      Вот единственные города и страны в наборе данных:
+
+      Амстердам, Нидерланды  
+      Барселона, Испания  
+      Лондон, Великобритания  
+      Милан, Италия  
+      Париж, Франция  
+      Вена, Австрия  
+
+      ```python
+      def replace_address(row):
+          if "Netherlands" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Amsterdam, Netherlands"
+          elif "Barcelona" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Barcelona, Spain"
+          elif "United Kingdom" in row["Hotel_Address"]:
+              return "London, United Kingdom"
+          elif "Milan" in row["Hotel_Address"]:        
+              return "Milan, Italy"
+          elif "France" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Paris, France"
+          elif "Vienna" in row["Hotel_Address"]:
+              return "Vienna, Austria" 
+      
+      # Replace all the addresses with a shortened, more useful form
+      df["Hotel_Address"] = df.apply(replace_address, axis = 1)
+      # The sum of the value_counts() should add up to the total number of reviews
+      print(df["Hotel_Address"].value_counts())
+      ```
+
+      Теперь вы можете запрашивать данные на уровне страны:
+
+      ```python
+      display(df.groupby("Hotel_Address").agg({"Hotel_Name": "nunique"}))
+      ```
+
+      | Hotel_Address          | Hotel_Name |
+      | :--------------------- | :--------: |
+      | Amsterdam, Netherlands |    105     |
+      | Barcelona, Spain       |    211     |
+      | London, United Kingdom |    400     |
+      | Milan, Italy           |    162     |
+      | Paris, France          |    458     |
+      | Vienna, Austria        |    158     |
+
+2. Обработка столбцов мета-отзывов о гостиницах
+
+   1. Удалите `Additional_Number_of_Scoring`.
+
+   2. Замените `Total_Number_of_Reviews` на общее количество отзывов для этой гостиницы, которые фактически есть в наборе данных.
+
+   3. Замените `Average_Score` на собственный рассчитанный балл.
+
+   ```python
+  # Drop `Additional_Number_of_Scoring`
+  df.drop(["Additional_Number_of_Scoring"], axis = 1, inplace=True)
+  # Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values
+  df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count')
+  df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)
+  ```
+
+3. Обработка столбцов отзывов
+
+   1. Удалите `Review_Total_Negative_Word_Counts`, `Review_Total_Positive_Word_Counts`, `Review_Date` и `days_since_review`.
+
+   2. Оставьте `Reviewer_Score`, `Negative_Review` и `Positive_Review` как есть.
+
+   3. Оставьте `Tags` на данный момент.
+
+      - Мы будем выполнять дополнительные операции фильтрации на тегах в следующем разделе, а затем теги будут удалены.
+
+4. Обработка столбцов рецензентов
+
+   1. Удалите `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given`.
+
+   2. Оставьте `Reviewer_Nationality`.
+
+### Столбец тегов
+
+Столбец `Tag` проблематичен, так как он представляет собой список (в текстовом формате), хранящийся в столбце. К сожалению, порядок и количество подкатегорий в этом столбце не всегда одинаковы. Человеку сложно определить, какие фразы важны, потому что в наборе данных 515 000 строк и 1427 гостиниц, и у каждой есть немного разные варианты, которые мог выбрать рецензент. Здесь на помощь приходит NLP. Вы можете сканировать текст, находить наиболее часто встречающиеся фразы и подсчитывать их.
+
+К сожалению, нас не интересуют отдельные слова, а только многословные фразы (например, *Деловая поездка*). Запуск алгоритма частотного распределения многословных фраз на таком объеме данных (6762646 слов) может занять чрезвычайно много времени, но, не глядя на данные, кажется, что это необходимая мера. Здесь полезен исследовательский анализ данных, потому что, увидев пример тегов, таких как `[' Деловая поездка  ', ' Путешественник в одиночку ', ' Одноместный номер ', ' Проживание 5 ночей ', ' Отправлено с мобильного устройства ']`, вы можете начать задаваться вопросом, возможно ли значительно сократить объем обработки. К счастью, это возможно — но сначала нужно выполнить несколько шагов, чтобы определить интересующие теги.
+
+### Фильтрация тегов
+
+Помните, что цель набора данных — добавить настроения и столбцы, которые помогут вам выбрать лучшую гостиницу (для себя или, возможно, для клиента, поручившего вам создать бота для рекомендаций гостиниц). Вам нужно спросить себя, полезны ли теги в итоговом наборе данных. Вот одна из интерпретаций (если бы вам нужен был набор данных для других целей, выбор тегов мог бы быть другим):
+
+1. Тип поездки важен, и он должен остаться.
+2. Тип группы гостей важен, и он должен остаться.
+3. Тип номера, люкса или студии, в котором останавливался гость, не имеет значения (все гостиницы имеют примерно одинаковые номера).
+4. Устройство, с которого был отправлен отзыв, не имеет значения.
+5. Количество ночей, проведенных рецензентом, *может* быть важным, если вы связываете более длительное пребывание с тем, что им понравилась гостиница больше, но это маловероятно и, скорее всего, не имеет значения.
+
+В итоге, **оставьте 2 типа тегов и удалите остальные**.
+
+Сначала вы не хотите подсчитывать теги, пока они не будут в лучшем формате, а это значит, что нужно удалить квадратные скобки и кавычки. Это можно сделать несколькими способами, но вы хотите выбрать самый быстрый, так как обработка большого объема данных может занять много времени. К счастью, в pandas есть простой способ выполнить каждый из этих шагов.
+
+```Python
+# Remove opening and closing brackets
+df.Tags = df.Tags.str.strip("[']")
+# remove all quotes too
+df.Tags = df.Tags.str.replace(" ', '", ",", regex = False)
+```
+
+Каждый тег становится чем-то вроде: `Деловая поездка, Путешественник в одиночку, Одноместный номер, Проживание 5 ночей, Отправлено с мобильного устройства`.
+
+Далее возникает проблема. Некоторые отзывы или строки имеют 5 столбцов, некоторые 3, некоторые 6. Это результат того, как был создан набор данных, и это сложно исправить. Вы хотите получить частотный подсчет каждой фразы, но они находятся в разном порядке в каждом отзыве, поэтому подсчет может быть неточным, и гостиница может не получить тег, который она заслуживает.
+
+Вместо этого вы используете разный порядок в свою пользу, так как каждый тег является многословным, но также разделен запятой! Самый простой способ сделать это — создать 6 временных столбцов, в которые каждый тег вставляется в столбец, соответствующий его порядку в теге. Затем вы можете объединить 6 столбцов в один большой столбец и запустить метод `value_counts()` на получившемся столбце. Выводя это, вы увидите, что было 2428 уникальных тегов. Вот небольшой пример:
+
+| Тег                             | Количество |
+| ------------------------------- | ---------- |
+| Отдых                           | 417778     |
+| Отправлено с мобильного устройства | 307640     |
+| Пара                            | 252294     |
+| Проживание 1 ночь               | 193645     |
+| Проживание 2 ночи               | 133937     |
+| Путешественник в одиночку       | 108545     |
+| Проживание 3 ночи               | 95821      |
+| Деловая поездка                 | 82939      |
+| Группа                          | 65392      |
+| Семья с маленькими детьми       | 61015      |
+| Проживание 4 ночи               | 47817      |
+| Двухместный номер               | 35207      |
+| Стандартный двухместный номер   | 32248      |
+| Улучшенный двухместный номер    | 31393      |
+| Семья с детьми постарше         | 26349      |
+| Люкс                            | 24823      |
+| Двухместный или с двумя кроватями | 22393      |
+| Проживание 5 ночей              | 20845      |
+| Стандартный двухместный или с двумя кроватями | 17483 |
+| Классический двухместный номер  | 16989      |
+| Улучшенный двухместный или с двумя кроватями | 13570 |
+
+Некоторые из распространенных тегов, таких как `Отправлено с мобильного устройства`, нам не нужны, поэтому, возможно, разумно удалить их перед подсчетом частоты фраз, но это такая быстрая операция, что вы можете оставить их и просто игнорировать.
+
+### Удаление тегов о длительности пребывания
+
+Удаление этих тегов — это первый шаг, он немного сокращает общее количество тегов, которые нужно учитывать. Обратите внимание, что вы не удаляете их из набора данных, а просто выбираете не учитывать их как значения для подсчета/сохранения в наборе данных отзывов.
+
+| Длительность пребывания | Количество |
+| ------------------------ | ---------- |
+| Проживание 1 ночь       | 193645     |
+| Проживание 2 ночи       | 133937     |
+| Проживание 3 ночи       | 95821      |
+| Проживание 4 ночи       | 47817      |
+| Проживание 5 ночей      | 20845      |
+| Проживание 6 ночей      | 9776       |
+| Проживание 7 ночей      | 7399       |
+| Проживание 8 ночей      | 2502       |
+| Проживание 9 ночей      | 1293       |
+| ...                     | ...        |
+
+Существует огромное разнообразие номеров, люксов, студий, апартаментов и так далее. Все они означают примерно одно и то же и не имеют значения для вас, поэтому удалите их из рассмотрения.
+
+| Тип номера                     | Количество |
+| ------------------------------ | ---------- |
+| Двухместный номер              | 35207      |
+| Стандартный двухместный номер  | 32248      |
+| Улучшенный двухместный номер   | 31393      |
+| Люкс                           | 24823      |
+| Двухместный или с двумя кроватями | 22393      |
+| Стандартный двухместный или с двумя кроватями | 17483 |
+| Классический двухместный номер | 16989      |
+| Улучшенный двухместный или с двумя кроватями | 13570 |
+
+В итоге, и это приятно (потому что это не потребовало много обработки), вы останетесь с следующими *полезными* тегами:
+
+| Тег                                           | Количество |
+| --------------------------------------------- | ---------- |
+| Отдых                                         | 417778     |
+| Пара                                          | 252294     |
+| Путешественник в одиночку                    | 108545     |
+| Деловая поездка                               | 82939      |
+| Группа (объединено с Путешественники с друзьями) | 67535      |
+| Семья с маленькими детьми                    | 61015      |
+| Семья с детьми постарше                      | 26349      |
+| С питомцем                                   | 1405       |
+
+Можно утверждать, что `Путешественники с друзьями` — это то же самое, что и `Группа`, и было бы справедливо объединить их, как показано выше. Код для определения правильных тегов находится в [блокноте Tags](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb).
+
+Последний шаг — создать новые столбцы для каждого из этих тегов. Затем для каждой строки отзыва, если столбец `Tag` совпадает с одним из новых столбцов, добавьте 1, если нет — добавьте 0. Итоговый результат будет представлять собой подсчет того, сколько рецензентов выбрали эту гостиницу (в совокупности) для, например, деловой поездки, отдыха или поездки с питомцем, и это полезная информация при рекомендации гостиницы.
+
+```python
+# Process the Tags into new columns
+# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags
+# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, 
+# Family with young children, Family with older children, With a pet
+df["Leisure_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Leisure trip" in tag else 0)
+df["Couple"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Couple" in tag else 0)
+df["Solo_traveler"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Solo traveler" in tag else 0)
+df["Business_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Business trip" in tag else 0)
+df["Group"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Group" in tag or "Travelers with friends" in tag else 0)
+df["Family_with_young_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with young children" in tag else 0)
+df["Family_with_older_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with older children" in tag else 0)
+df["With_a_pet"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "With a pet" in tag else 0)
+
+```
+
+### Сохраните ваш файл
+
+Наконец, сохраните набор данных в его текущем виде с новым именем.
+
+```python
+df.drop(["Review_Total_Negative_Word_Counts", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "days_since_review", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given"], axis = 1, inplace=True)
+
+# Saving new data file with calculated columns
+print("Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv")
+df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)
+```
+
+## Операции анализа настроений
+
+В этом последнем разделе вы примените анализ настроений к столбцам отзывов и сохраните результаты в наборе данных.
+
+## Упражнение: загрузка и сохранение отфильтрованных данных
+
+Обратите внимание, что теперь вы загружаете отфильтрованный набор данных, который был сохранен в предыдущем разделе, **а не** оригинальный набор данных.
+
+```python
+import time
+import pandas as pd
+import nltk as nltk
+from nltk.corpus import stopwords
+from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
+nltk.download('vader_lexicon')
+
+# Load the filtered hotel reviews from CSV
+df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')
+
+# You code will be added here
+
+
+# Finally remember to save the hotel reviews with new NLP data added
+print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
+df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_NLP.csv', index = False)
+```
+
+### Удаление стоп-слов
+
+Если вы запустите анализ настроений на столбцах с отрицательными и положительными отзывами, это может занять много времени. На тестовом ноутбуке с мощным процессором это заняло 12–14 минут в зависимости от используемой библиотеки анализа настроений. Это (относительно) долго, поэтому стоит изучить, можно ли ускорить этот процесс.
+
+Удаление стоп-слов, или распространенных английских слов, которые не влияют на настроение предложения, — это первый шаг. Удалив их, анализ настроений должен выполняться быстрее, но не менее точно (так как стоп-слова не влияют на настроение, но замедляют анализ).
+
+Самый длинный отрицательный отзыв содержал 395 слов, но после удаления стоп-слов он сократился до 195 слов.
+
+Удаление стоп-слов также является быстрой операцией: удаление стоп-слов из 2 столбцов отзывов в 515 000 строк заняло 3,3 секунды на тестовом устройстве. Это может занять немного больше или меньше времени в зависимости от скорости вашего процессора, объема оперативной памяти, наличия SSD и некоторых других факторов. Относительная быстрота операции означает, что если она улучшает время анализа настроений, то ее стоит выполнить.
+
+```python
+from nltk.corpus import stopwords
+
+# Load the hotel reviews from CSV
+df = pd.read_csv("../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv")
+
+# Remove stop words - can be slow for a lot of text!
+# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches
+# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends
+start = time.time()
+cache = set(stopwords.words("english"))
+def remove_stopwords(review):
+    text = " ".join([word for word in review.split() if word not in cache])
+    return text
+
+# Remove the stop words from both columns
+df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)   
+df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)
+```
+
+### Выполнение анализа настроений
+Теперь вам нужно провести анализ тональности для колонок с отрицательными и положительными отзывами и сохранить результаты в двух новых колонках. Проверка тональности будет заключаться в сравнении её с оценкой, которую поставил рецензент за тот же отзыв. Например, если анализ тональности определил, что отрицательный отзыв имеет тональность 1 (крайне положительная тональность), а положительный отзыв также имеет тональность 1, но рецензент поставил отелю минимальную оценку, то это может означать, что текст отзыва не соответствует оценке, или анализатор тональности не смог корректно распознать тональность. Вы должны быть готовы к тому, что некоторые результаты анализа тональности будут совершенно неверными, и часто это будет объяснимо, например, если отзыв был крайне саркастичным: «Конечно, я ОБОЖАЛ спать в комнате без отопления», а анализатор тональности определил это как положительный отзыв, хотя человек, читающий это, поймёт сарказм.
+
+NLTK предоставляет различные анализаторы тональности для изучения, и вы можете заменить их, чтобы проверить, будет ли тональность определяться более или менее точно. В данном случае используется анализатор тональности VADER.
+
+> Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.
+
+```python
+from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
+
+# Create the vader sentiment analyser (there are others in NLTK you can try too)
+vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()
+# Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.
+
+# There are 3 possibilities of input for a review:
+# It could be "No Negative", in which case, return 0
+# It could be "No Positive", in which case, return 0
+# It could be a review, in which case calculate the sentiment
+def calc_sentiment(review):    
+    if review == "No Negative" or review == "No Positive":
+        return 0
+    return vader_sentiment.polarity_scores(review)["compound"]    
+```
+
+Позже в вашей программе, когда вы будете готовы к вычислению тональности, вы можете применить её к каждому отзыву следующим образом:
+
+```python
+# Add a negative sentiment and positive sentiment column
+print("Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews")
+start = time.time()
+df["Negative_Sentiment"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)
+df["Positive_Sentiment"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)
+end = time.time()
+print("Calculating sentiment took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")
+```
+
+На моём компьютере это занимает примерно 120 секунд, но на других компьютерах время может варьироваться. Если вы хотите вывести результаты и проверить, соответствует ли тональность отзыву:
+
+```python
+df = df.sort_values(by=["Negative_Sentiment"], ascending=True)
+print(df[["Negative_Review", "Negative_Sentiment"]])
+df = df.sort_values(by=["Positive_Sentiment"], ascending=True)
+print(df[["Positive_Review", "Positive_Sentiment"]])
+```
+
+Самое последнее, что нужно сделать с файлом перед использованием его в задании, — это сохранить его! Также стоит рассмотреть возможность упорядочивания всех новых колонок так, чтобы с ними было удобно работать (для человека это косметическое изменение).
+
+```python
+# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)
+df = df.reindex(["Hotel_Name", "Hotel_Address", "Total_Number_of_Reviews", "Average_Score", "Reviewer_Score", "Negative_Sentiment", "Positive_Sentiment", "Reviewer_Nationality", "Leisure_trip", "Couple", "Solo_traveler", "Business_trip", "Group", "Family_with_young_children", "Family_with_older_children", "With_a_pet", "Negative_Review", "Positive_Review"], axis=1)
+
+print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
+df.to_csv(r"../data/Hotel_Reviews_NLP.csv", index = False)
+```
+
+Вы должны запустить весь код из [ноутбука для анализа](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb) (после того как вы запустите [ноутбук для фильтрации](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb), чтобы сгенерировать файл Hotel_Reviews_Filtered.csv).
+
+Чтобы повторить шаги:
+
+1. Исходный файл данных **Hotel_Reviews.csv** был исследован в предыдущем уроке с помощью [ноутбука для исследования](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/solution/notebook.ipynb)
+2. Hotel_Reviews.csv был отфильтрован с помощью [ноутбука для фильтрации](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb), в результате чего получился файл **Hotel_Reviews_Filtered.csv**
+3. Hotel_Reviews_Filtered.csv был обработан с помощью [ноутбука для анализа тональности](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb), в результате чего получился файл **Hotel_Reviews_NLP.csv**
+4. Используйте Hotel_Reviews_NLP.csv в задании по NLP ниже
+
+### Заключение
+
+Когда вы начали, у вас был набор данных с колонками и данными, но не все из них можно было проверить или использовать. Вы исследовали данные, отфильтровали ненужное, преобразовали теги в полезную информацию, рассчитали свои собственные средние значения, добавили колонки с тональностью и, надеюсь, узнали что-то интересное о работе с естественным текстом.
+
+## [Викторина после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/40/)
+
+## Задание
+
+Теперь, когда вы проанализировали набор данных на тональность, попробуйте использовать стратегии, которые вы изучили в этом курсе (например, кластеризацию), чтобы определить закономерности, связанные с тональностью.
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Пройдите [этот модуль Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/classify-user-feedback-with-the-text-analytics-api/?WT.mc_id=academic-77952-leestott), чтобы узнать больше и использовать различные инструменты для анализа тональности текста.
+
+## Домашнее задание
+
+[Попробуйте другой набор данных](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..b319de10b
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "daf144daa552da6a7d442aff6f3e77d8",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:43:34+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Попробуйте другой набор данных
+
+## Инструкции
+
+Теперь, когда вы узнали, как использовать NLTK для определения настроения текста, попробуйте другой набор данных. Вероятно, вам потребуется выполнить некоторую обработку данных, поэтому создайте ноутбук и задокументируйте ход своих мыслей. Что вы обнаружите?
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерии | Превосходно                                                                                                     | Удовлетворительно                        | Требуется улучшение    |
+| -------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------- | ---------------------- |
+|          | Представлены полный ноутбук и набор данных с хорошо задокументированными ячейками, объясняющими, как определяется настроение | В ноутбуке не хватает хороших объяснений | В ноутбуке есть ошибки |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/notebook.ipynb b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..e6f1ff2bd
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,172 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "033cb89c85500224b3c63fd04f49b4aa",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:14:57+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/1-notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import time\n",
+    "import ast"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def replace_address(row):\n",
+    "    if \"Netherlands\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Amsterdam, Netherlands\"\n",
+    "    elif \"Barcelona\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Barcelona, Spain\"\n",
+    "    elif \"United Kingdom\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"London, United Kingdom\"\n",
+    "    elif \"Milan\" in row[\"Hotel_Address\"]:        \n",
+    "        return \"Milan, Italy\"\n",
+    "    elif \"France\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Paris, France\"\n",
+    "    elif \"Vienna\" in row[\"Hotel_Address\"]:\n",
+    "        return \"Vienna, Austria\" \n",
+    "    else:\n",
+    "        return row.Hotel_Address\n",
+    "    "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews.csv')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# dropping columns we will not use:\n",
+    "df.drop([\"lat\", \"lng\"], axis = 1, inplace=True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Replace all the addresses with a shortened, more useful form\n",
+    "df[\"Hotel_Address\"] = df.apply(replace_address, axis = 1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Drop `Additional_Number_of_Scoring`\n",
+    "df.drop([\"Additional_Number_of_Scoring\"], axis = 1, inplace=True)\n",
+    "# Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values\n",
+    "df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count')\n",
+    "df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Process the Tags into new columns\n",
+    "# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags\n",
+    "# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, \n",
+    "# Family with young children, Family with older children, With a pet\n",
+    "df[\"Leisure_trip\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Leisure trip\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Couple\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Couple\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Solo_traveler\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Solo traveler\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Business_trip\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Business trip\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Group\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Group\" in tag or \"Travelers with friends\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Family_with_young_children\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Family with young children\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"Family_with_older_children\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"Family with older children\" in tag else 0)\n",
+    "df[\"With_a_pet\"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if \"With a pet\" in tag else 0)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# No longer need any of these columns\n",
+    "df.drop([\"Review_Date\", \"Review_Total_Negative_Word_Counts\", \"Review_Total_Positive_Word_Counts\", \"days_since_review\", \"Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given\"], axis = 1, inplace=True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv\n",
+      "Filtering took 23.74 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Saving new data file with calculated columns\n",
+    "print(\"Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv\")\n",
+    "df.to_csv(r'../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Filtering took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..ce8339de5
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,137 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "341efc86325ec2a214f682f57a189dfd",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:15:11+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/2-notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV (you can )\n",
+    "import pandas as pd \n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# We want to find the most useful tags to keep\n",
+    "# Remove opening and closing brackets\n",
+    "df.Tags = df.Tags.str.strip(\"[']\")\n",
+    "# remove all quotes too\n",
+    "df.Tags = df.Tags.str.replace(\" ', '\", \",\", regex = False)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# removing this to take advantage of the 'already a phrase' fact of the dataset \n",
+    "# Now split the strings into a list\n",
+    "tag_list_df = df.Tags.str.split(',', expand = True)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove leading and trailing spaces\n",
+    "df[\"Tag_1\"] = tag_list_df[0].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_2\"] = tag_list_df[1].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_3\"] = tag_list_df[2].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_4\"] = tag_list_df[3].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_5\"] = tag_list_df[4].str.strip()\n",
+    "df[\"Tag_6\"] = tag_list_df[5].str.strip()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Merge the 6 columns into one with melt\n",
+    "df_tags = df.melt(value_vars=[\"Tag_1\", \"Tag_2\", \"Tag_3\", \"Tag_4\", \"Tag_5\", \"Tag_6\"])\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "The shape of the tags with no filtering: (2514684, 2)\n",
+      "                        index   count\n",
+      "0                Leisure trip  338423\n",
+      "1                      Couple  205305\n",
+      "2               Solo traveler   89779\n",
+      "3               Business trip   68176\n",
+      "4                       Group   51593\n",
+      "5  Family with young children   49318\n",
+      "6  Family with older children   21509\n",
+      "7      Travelers with friends    1610\n",
+      "8                  With a pet    1078\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Get the value counts\n",
+    "tag_vc = df_tags.value.value_counts()\n",
+    "# print(tag_vc)\n",
+    "print(\"The shape of the tags with no filtering:\", str(df_tags.shape))\n",
+    "# Drop rooms, suites, and length of stay, mobile device and anything with less count than a 1000\n",
+    "df_tags = df_tags[~df_tags.value.str.contains(\"Standard|room|Stayed|device|Beds|Suite|Studio|King|Superior|Double\", na=False, case=False)]\n",
+    "tag_vc = df_tags.value.value_counts().reset_index(name=\"count\").query(\"count > 1000\")\n",
+    "# Print the top 10 (there should only be 9 and we'll use these in the filtering section)\n",
+    "print(tag_vc[:10])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..8acccc046
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,260 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "705bf02633759f689abc37b19749a16d",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:15:23+00:00",
+   "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "[nltk_data] Downloading package vader_lexicon to\n[nltk_data]     /Users/jenlooper/nltk_data...\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import time\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import nltk as nltk\n",
+    "from nltk.corpus import stopwords\n",
+    "from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer\n",
+    "nltk.download('vader_lexicon')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# There are 3 possibilities of input for a review:\n",
+    "# It could be \"No Negative\", in which case, return 0\n",
+    "# It could be \"No Positive\", in which case, return 0\n",
+    "# It could be a review, in which case calculate the sentiment\n",
+    "def calc_sentiment(review):    \n",
+    "    if review == \"No Negative\" or review == \"No Positive\":\n",
+    "        return 0\n",
+    "    return vader_sentiment.polarity_scores(review)[\"compound\"]    \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Load the hotel reviews from CSV\n",
+    "df = pd.read_csv(\"../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove stop words - can be slow for a lot of text!\n",
+    "# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches\n",
+    "# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "cache = set(stopwords.words(\"english\"))\n",
+    "def remove_stopwords(review):\n",
+    "    text = \" \".join([word for word in review.split() if word not in cache])\n",
+    "    return text\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Remove the stop words from both columns\n",
+    "df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)   \n",
+    "df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Removing stop words took 5.77 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Removing stop words took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews\n",
+      "Calculating sentiment took 201.07 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Add a negative sentiment and positive sentiment column\n",
+    "print(\"Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews\")\n",
+    "start = time.time()\n",
+    "df[\"Negative_Sentiment\"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)\n",
+    "df[\"Positive_Sentiment\"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)\n",
+    "end = time.time()\n",
+    "print(\"Calculating sentiment took \" + str(round(end - start, 2)) + \" seconds\")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "                                          Negative_Review  Negative_Sentiment\n",
+      "186584  So bad experience memories I hotel The first n...             -0.9920\n",
+      "129503  First charged twice room booked booking second...             -0.9896\n",
+      "307286  The staff Had bad experience even booking Janu...             -0.9889\n",
+      "452092  No WLAN room Incredibly rude restaurant staff ...             -0.9884\n",
+      "201293  We usually traveling Paris 2 3 times year busi...             -0.9873\n",
+      "...                                                   ...                 ...\n",
+      "26899   I would say however one night expensive even d...              0.9933\n",
+      "138365  Wifi terribly slow I speed test network upload...              0.9938\n",
+      "79215   I find anything hotel first I walked past hote...              0.9938\n",
+      "278506  The property great location There bakery next ...              0.9945\n",
+      "339189  Guys I like hotel I wish return next year Howe...              0.9948\n",
+      "\n",
+      "[515738 rows x 2 columns]\n",
+      "                                          Positive_Review  Positive_Sentiment\n",
+      "137893  Bathroom Shower We going stay twice hotel 2 ni...             -0.9820\n",
+      "5839    I completely disappointed mad since reception ...             -0.9780\n",
+      "64158   get everything extra internet parking breakfas...             -0.9751\n",
+      "124178  I didnt like anythig Room small Asked upgrade ...             -0.9721\n",
+      "489137  Very rude manager abusive staff reception Dirt...             -0.9703\n",
+      "...                                                   ...                 ...\n",
+      "331570  Everything This recently renovated hotel class...              0.9984\n",
+      "322920  From moment stepped doors Guesthouse Hotel sta...              0.9985\n",
+      "293710  This place surprise expected good actually gre...              0.9985\n",
+      "417442  We celebrated wedding night Langham I commend ...              0.9985\n",
+      "132492  We arrived super cute boutique hotel area expl...              0.9987\n",
+      "\n",
+      "[515738 rows x 2 columns]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = df.sort_values(by=[\"Negative_Sentiment\"], ascending=True)\n",
+    "print(df[[\"Negative_Review\", \"Negative_Sentiment\"]])\n",
+    "df = df.sort_values(by=[\"Positive_Sentiment\"], ascending=True)\n",
+    "print(df[[\"Positive_Review\", \"Positive_Sentiment\"]])\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)\n",
+    "df = df.reindex([\"Hotel_Name\", \"Hotel_Address\", \"Total_Number_of_Reviews\", \"Average_Score\", \"Reviewer_Score\", \"Negative_Sentiment\", \"Positive_Sentiment\", \"Reviewer_Nationality\", \"Leisure_trip\", \"Couple\", \"Solo_traveler\", \"Business_trip\", \"Group\", \"Family_with_young_children\", \"Family_with_older_children\", \"With_a_pet\", \"Negative_Review\", \"Positive_Review\"], axis=1)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(\"Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv\")\n",
+    "df.to_csv(r\"../../data/Hotel_Reviews_NLP.csv\", index = False)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..159807407
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:44:18+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7eeaa5a36
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:44:03+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/R/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/README.md b/translations/ru/6-NLP/README.md
new file mode 100644
index 000000000..a618837d5
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/README.md
@@ -0,0 +1,38 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1eb379dc2d0c9940b320732d16083778",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:17:36+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Начало работы с обработкой естественного языка
+
+Обработка естественного языка (NLP) — это способность компьютерной программы понимать человеческий язык в его устной и письменной форме, называемой естественным языком. Это компонент искусственного интеллекта (AI). NLP существует уже более 50 лет и имеет корни в области лингвистики. Вся эта область направлена на то, чтобы помочь машинам понимать и обрабатывать человеческий язык. Это может быть использовано для выполнения таких задач, как проверка орфографии или машинный перевод. NLP имеет множество реальных приложений в различных областях, включая медицинские исследования, поисковые системы и бизнес-аналитику.
+
+## Региональная тема: Европейские языки, литература и романтические отели Европы ❤️
+
+В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с одним из самых распространенных применений машинного обучения: обработкой естественного языка (NLP). Происходя из вычислительной лингвистики, эта категория искусственного интеллекта является мостом между людьми и машинами через голосовое или текстовое общение.
+
+На этих уроках мы изучим основы NLP, создавая небольших разговорных ботов, чтобы понять, как машинное обучение помогает делать эти разговоры все более "умными". Вы отправитесь в прошлое, общаясь с Элизабет Беннет и мистером Дарси из классического романа Джейн Остин **"Гордость и предубеждение"**, опубликованного в 1813 году. Затем вы углубите свои знания, изучая анализ настроений через отзывы о гостиницах в Европе.
+
+![Книга "Гордость и предубеждение" и чай](../../../translated_images/p&p.279f1c49ecd889419e4ce6206525e9aa30d32a976955cd24daa636c361c6391f.ru.jpg)
+> Фото <a href="https://unsplash.com/@elaineh?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Элейн Хоулин</a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/pride-and-prejudice?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## Уроки
+
+1. [Введение в обработку естественного языка](1-Introduction-to-NLP/README.md)
+2. [Основные задачи и техники NLP](2-Tasks/README.md)
+3. [Перевод и анализ настроений с помощью машинного обучения](3-Translation-Sentiment/README.md)
+4. [Подготовка данных](4-Hotel-Reviews-1/README.md)
+5. [NLTK для анализа настроений](5-Hotel-Reviews-2/README.md)
+
+## Благодарности 
+
+Эти уроки по обработке естественного языка были написаны с ☕ [Стивеном Хауэллом](https://twitter.com/Howell_MSFT)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/6-NLP/data/README.md b/translations/ru/6-NLP/data/README.md
new file mode 100644
index 000000000..445691e29
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/6-NLP/data/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ee0670655c89e4719319764afb113624",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:29:52+00:00",
+  "source_file": "6-NLP/data/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+Скачайте данные отзывов о гостинице в эту папку.
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md b/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ffe4df1fc
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/README.md
@@ -0,0 +1,199 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "3150d40f36a77857316ecaed5f31e856",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:44:42+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Введение в прогнозирование временных рядов
+
+![Сводка временных рядов в виде скетчноута](../../../../translated_images/ml-timeseries.fb98d25f1013fc0c59090030080b5d1911ff336427bec31dbaf1ad08193812e9.ru.png)
+
+> Скетчноут от [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+В этом уроке и следующем вы узнаете немного о прогнозировании временных рядов — интересной и полезной части арсенала ученого в области машинного обучения, которая менее известна, чем другие темы. Прогнозирование временных рядов — это своего рода «хрустальный шар»: основываясь на прошлых данных о переменной, такой как цена, можно предсказать ее потенциальное значение в будущем.
+
+[![Введение в прогнозирование временных рядов](https://img.youtube.com/vi/cBojo1hsHiI/0.jpg)](https://youtu.be/cBojo1hsHiI "Введение в прогнозирование временных рядов")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео о прогнозировании временных рядов
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/41/)
+
+Это полезная и интересная область, имеющая реальную ценность для бизнеса благодаря прямому применению к задачам ценообразования, управления запасами и проблемам цепочки поставок. Хотя методы глубокого обучения начали использоваться для получения более точных прогнозов, прогнозирование временных рядов остается областью, в значительной степени опирающейся на классические методы машинного обучения.
+
+> Полезный учебный курс по временным рядам от Penn State можно найти [здесь](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1)
+
+## Введение
+
+Представьте, что вы управляете массивом умных парковочных счетчиков, которые предоставляют данные о том, как часто и как долго они используются с течением времени.
+
+> Что если вы могли бы предсказать, основываясь на прошлых данных о работе счетчика, его будущую ценность в соответствии с законами спроса и предложения?
+
+Точно предсказать, когда действовать для достижения своей цели, — это задача, которую можно решить с помощью прогнозирования временных рядов. Людям, конечно, не понравится, если им придется платить больше в часы пик, когда они ищут парковочное место, но это будет надежный способ заработать деньги на уборку улиц!
+
+Давайте изучим некоторые типы алгоритмов временных рядов и начнем работу с ноутбуком, чтобы очистить и подготовить данные. Данные, которые вы будете анализировать, взяты из конкурса прогнозирования GEFCom2014. Они включают три года почасовых данных о потреблении электроэнергии и температуре с 2012 по 2014 год. Учитывая исторические паттерны потребления электроэнергии и температуры, вы сможете предсказать будущие значения потребления электроэнергии.
+
+В этом примере вы научитесь прогнозировать один временной шаг вперед, используя только исторические данные о потреблении. Однако перед началом полезно понять, что происходит «за кулисами».
+
+## Некоторые определения
+
+Когда вы сталкиваетесь с термином «временные ряды», важно понимать его использование в различных контекстах.
+
+🎓 **Временные ряды**
+
+В математике «временные ряды — это последовательность точек данных, упорядоченных (или перечисленных, или отображенных на графике) в хронологическом порядке. Чаще всего временные ряды представляют собой последовательность, взятую в равномерно распределенные моменты времени». Пример временных рядов — это ежедневное значение закрытия [индекса Dow Jones](https://wikipedia.org/wiki/Time_series). Использование графиков временных рядов и статистического моделирования часто встречается в обработке сигналов, прогнозировании погоды, предсказании землетрясений и других областях, где события происходят, а точки данных можно отображать во времени.
+
+🎓 **Анализ временных рядов**
+
+Анализ временных рядов — это изучение вышеупомянутых данных временных рядов. Данные временных рядов могут принимать различные формы, включая «прерывистые временные ряды», которые выявляют паттерны в эволюции временных рядов до и после прерывающего события. Тип анализа, необходимый для временных рядов, зависит от природы данных. Сами данные временных рядов могут быть представлены в виде последовательности чисел или символов.
+
+Анализ выполняется с использованием различных методов, включая методы частотной и временной области, линейные и нелинейные подходы и другие. [Узнайте больше](https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4.htm) о множестве способов анализа этого типа данных.
+
+🎓 **Прогнозирование временных рядов**
+
+Прогнозирование временных рядов — это использование модели для предсказания будущих значений на основе паттернов, выявленных в ранее собранных данных. Хотя можно использовать регрессионные модели для изучения данных временных рядов, где временные индексы выступают в роли переменных x на графике, такие данные лучше анализировать с помощью специальных типов моделей.
+
+Данные временных рядов представляют собой список упорядоченных наблюдений, в отличие от данных, которые можно анализировать с помощью линейной регрессии. Наиболее распространенной моделью является ARIMA, акроним, который расшифровывается как «Автокорреляционная интегрированная скользящая средняя».
+
+[Модели ARIMA](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1/1.1) «связывают текущее значение ряда с прошлыми значениями и ошибками прошлых прогнозов». Они наиболее подходят для анализа данных временной области, где данные упорядочены во времени.
+
+> Существует несколько типов моделей ARIMA, о которых вы можете узнать [здесь](https://people.duke.edu/~rnau/411arim.htm) и которые вы изучите в следующем уроке.
+
+В следующем уроке вы создадите модель ARIMA, используя [Унивариантные временные ряды](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc44.htm), которые фокусируются на одной переменной, изменяющей свое значение во времени. Примером такого типа данных является [этот набор данных](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc4411.htm), который фиксирует ежемесячную концентрацию CO2 на обсерватории Мауна-Лоа:
+
+|  CO2   | YearMonth | Year  | Month |
+| :----: | :-------: | :---: | :---: |
+| 330.62 |  1975.04  | 1975  |   1   |
+| 331.40 |  1975.13  | 1975  |   2   |
+| 331.87 |  1975.21  | 1975  |   3   |
+| 333.18 |  1975.29  | 1975  |   4   |
+| 333.92 |  1975.38  | 1975  |   5   |
+| 333.43 |  1975.46  | 1975  |   6   |
+| 331.85 |  1975.54  | 1975  |   7   |
+| 330.01 |  1975.63  | 1975  |   8   |
+| 328.51 |  1975.71  | 1975  |   9   |
+| 328.41 |  1975.79  | 1975  |  10   |
+| 329.25 |  1975.88  | 1975  |  11   |
+| 330.97 |  1975.96  | 1975  |  12   |
+
+✅ Определите переменную, которая изменяется во времени в этом наборе данных.
+
+## Характеристики данных временных рядов, которые нужно учитывать
+
+При изучении данных временных рядов вы можете заметить, что они обладают [определенными характеристиками](https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/1/1.1), которые необходимо учитывать и устранять, чтобы лучше понять их паттерны. Если рассматривать данные временных рядов как потенциальный «сигнал», который вы хотите анализировать, эти характеристики можно считать «шумом». Часто требуется уменьшить этот «шум», компенсируя некоторые из этих характеристик с помощью статистических методов.
+
+Вот некоторые понятия, которые вам следует знать для работы с временными рядами:
+
+🎓 **Тренды**
+
+Тренды определяются как измеримые увеличения и уменьшения с течением времени. [Узнайте больше](https://machinelearningmastery.com/time-series-trends-in-python). В контексте временных рядов речь идет о том, как использовать и, если необходимо, удалять тренды из данных.
+
+🎓 **[Сезонность](https://machinelearningmastery.com/time-series-seasonality-with-python/)**
+
+Сезонность определяется как периодические колебания, например, всплески продаж в праздничные дни. [Посмотрите](https://itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc443.htm), как различные типы графиков отображают сезонность в данных.
+
+🎓 **Выбросы**
+
+Выбросы — это точки данных, которые значительно отклоняются от стандартной дисперсии данных.
+
+🎓 **Долгосрочные циклы**
+
+Независимо от сезонности, данные могут демонстрировать долгосрочные циклы, такие как экономический спад, который длится более года.
+
+🎓 **Постоянная дисперсия**
+
+С течением времени некоторые данные демонстрируют постоянные колебания, например, использование энергии днем и ночью.
+
+🎓 **Резкие изменения**
+
+Данные могут демонстрировать резкие изменения, которые требуют дальнейшего анализа. Например, внезапное закрытие бизнеса из-за COVID вызвало изменения в данных.
+
+✅ Вот [пример графика временных рядов](https://www.kaggle.com/kashnitsky/topic-9-part-1-time-series-analysis-in-python), показывающий ежедневные расходы на внутриигровую валюту за несколько лет. Можете ли вы определить какие-либо из перечисленных выше характеристик в этих данных?
+
+![Расходы на внутриигровую валюту](../../../../translated_images/currency.e7429812bfc8c6087b2d4c410faaa4aaa11b2fcaabf6f09549b8249c9fbdb641.ru.png)
+
+## Упражнение — начало работы с данными о потреблении электроэнергии
+
+Давайте начнем создавать модель временных рядов для прогнозирования будущего потребления электроэнергии на основе прошлых данных.
+
+> Данные в этом примере взяты из конкурса прогнозирования GEFCom2014. Они включают три года почасовых данных о потреблении электроэнергии и температуре с 2012 по 2014 год.
+>
+> Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli и Rob J. Hyndman, "Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, July-September, 2016.
+
+1. В папке `working` этого урока откройте файл _notebook.ipynb_. Начните с добавления библиотек, которые помогут вам загружать и визуализировать данные:
+
+    ```python
+    import os
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    from common.utils import load_data
+    %matplotlib inline
+    ```
+
+    Обратите внимание, что вы используете файлы из включенной папки `common`, которые настраивают вашу среду и обрабатывают загрузку данных.
+
+2. Далее изучите данные в виде датафрейма, вызвав `load_data()` и `head()`:
+
+    ```python
+    data_dir = './data'
+    energy = load_data(data_dir)[['load']]
+    energy.head()
+    ```
+
+    Вы можете увидеть, что есть два столбца, представляющих дату и потребление:
+
+    |                     |  load  |
+    | :-----------------: | :----: |
+    | 2012-01-01 00:00:00 | 2698.0 |
+    | 2012-01-01 01:00:00 | 2558.0 |
+    | 2012-01-01 02:00:00 | 2444.0 |
+    | 2012-01-01 03:00:00 | 2402.0 |
+    | 2012-01-01 04:00:00 | 2403.0 |
+
+3. Теперь постройте график данных, вызвав `plot()`:
+
+    ```python
+    energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![график энергии](../../../../translated_images/energy-plot.5fdac3f397a910bc6070602e9e45bea8860d4c239354813fa8fc3c9d556f5bad.ru.png)
+
+4. Затем постройте график первой недели июля 2014 года, указав ее в качестве входных данных для `energy` в формате `[с даты]: [по дату]`:
+
+    ```python
+    energy['2014-07-01':'2014-07-07'].plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![июль](../../../../translated_images/july-2014.9e1f7c318ec6d5b30b0d7e1e20be3643501f64a53f3d426d7c7d7b62addb335e.ru.png)
+
+    Прекрасный график! Взгляните на эти графики и попробуйте определить какие-либо из перечисленных выше характеристик. Что можно заключить, визуализируя данные?
+
+В следующем уроке вы создадите модель ARIMA для создания прогнозов.
+
+---
+
+## 🚀Задача
+
+Составьте список всех отраслей и областей исследований, которые, по вашему мнению, могли бы извлечь выгоду из прогнозирования временных рядов. Можете ли вы придумать применение этих методов в искусстве? В эконометрике? Экологии? Розничной торговле? Промышленности? Финансах? Где еще?
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/42/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Хотя мы не будем рассматривать их здесь, нейронные сети иногда используются для улучшения классических методов прогнозирования временных рядов. Узнайте больше об этом [в этой статье](https://medium.com/microsoftazure/neural-networks-for-forecasting-financial-and-economic-time-series-6aca370ff412)
+
+## Задание
+
+[Визуализируйте еще несколько временных рядов](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md b/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..a00b49ce7
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "d1781b0b92568ea1d119d0a198b576b4",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:47:50+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Визуализация дополнительных временных рядов
+
+## Инструкции
+
+Вы начали изучать прогнозирование временных рядов, рассматривая тип данных, требующих этого специального моделирования. Вы уже визуализировали некоторые данные, связанные с энергией. Теперь найдите другие данные, которые могли бы выиграть от прогнозирования временных рядов. Найдите три примера (попробуйте [Kaggle](https://kaggle.com) и [Azure Open Datasets](https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)) и создайте ноутбук для их визуализации. Отметьте в ноутбуке любые особые характеристики данных (сезонность, резкие изменения или другие тренды).
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерии | Превосходно                                            | Удовлетворительно                                    | Требуется улучшение                                                                       |
+| -------- | ------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
+|          | Три набора данных визуализированы и объяснены в ноутбуке | Два набора данных визуализированы и объяснены в ноутбуке | Мало наборов данных визуализировано или объяснено в ноутбуке, либо представленные данные недостаточны |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md b/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..2f45a0ee6
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:48:38+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md b/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..be718aacb
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:48:23+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/R/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..1a39faf68
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,170 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Подготовка данных\n",
+    "\n",
+    "В этом ноутбуке мы демонстрируем, как:\n",
+    "- подготовить данные временных рядов для этого модуля\n",
+    "- визуализировать данные\n",
+    "\n",
+    "Данные в этом примере взяты из конкурса прогнозирования GEFCom2014. Они включают 3 года почасовых значений потребления электроэнергии и температуры за период с 2012 по 2014 годы.\n",
+    "\n",
+    "Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli и Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, том 32, номер 3, стр. 896-913, июль-сентябрь, 2016.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "from common.utils import load_data\n",
+    "%matplotlib inline"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Загрузите данные из csv в Pandas dataframe\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ],
+      "text/html": "<div>\n<style scoped>\n    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n        vertical-align: middle;\n    }\n\n    .dataframe tbody tr th {\n        vertical-align: top;\n    }\n\n    .dataframe thead th {\n        text-align: right;\n    }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n  <thead>\n    <tr style=\"text-align: right;\">\n      <th></th>\n      <th>load</th>\n    </tr>\n  </thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n      <td>2698.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n      <td>2558.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n      <td>2444.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n      <td>2402.0</td>\n    </tr>\n    <tr>\n      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n      <td>2403.0</td>\n    </tr>\n  </tbody>\n</table>\n</div>"
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "data_dir = './data'\n",
+    "energy = load_data(data_dir)[['load']]\n",
+    "energy.head()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Постройте все доступные данные о нагрузке (январь 2012 - декабрь 2014)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"465.658661pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 904.55375 465.658661\" width=\"904.55375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 465.658661 \nL 904.55375 465.658661 \nL 904.55375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \nL 60.35375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m409c2e72f7\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- Jan -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 19.671875 72.90625 \nL 19.671875 5.078125 \nQ 19.671875 -8.109375 14.671875 -14.0625 \nQ 9.671875 -20.015625 -1.421875 -20.015625 \nL -5.171875 -20.015625 \nL -5.171875 -11.71875 \nL -2.09375 -11.71875 \nQ 4.4375 -11.71875 7.125 -8.046875 \nQ 9.8125 -4.390625 9.8125 5.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-74\"/>\n       <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n       <path d=\"M 54.890625 33.015625 \nL 54.890625 0 \nL 45.90625 0 \nL 45.90625 32.71875 \nQ 45.90625 40.484375 42.875 44.328125 \nQ 39.84375 48.1875 33.796875 48.1875 \nQ 26.515625 48.1875 22.3125 43.546875 \nQ 18.109375 38.921875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.34375 51.125 25.703125 53.5625 \nQ 30.078125 56 35.796875 56 \nQ 45.21875 56 50.046875 50.171875 \nQ 54.890625 44.34375 54.890625 33.015625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-110\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(36.366863 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2012 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.657522 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"339.873501\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- Jan -->\n      <g transform=\"translate(315.886613 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2013 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(312.177272 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"618.629536\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- Jan -->\n      <g transform=\"translate(594.642649 423.025903)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n       <use x=\"90.771484\" xlink:href=\"#DejaVuSans-110\"/>\n      </g>\n      <!-- 2014 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(590.933308 440.683636)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"897.35375\" xlink:href=\"#m409c2e72f7\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 2 \n\" id=\"mfa5122264d\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"84.02892\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"106.17666\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"129.85183\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"152.763285\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"176.438455\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_10\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"199.34991\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- Jul -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(192.110535 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_11\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"223.02508\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_12\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"246.70025\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_13\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"269.611705\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_14\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"293.286875\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_15\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"316.19833\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_16\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"363.548671\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_17\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"384.932695\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_18\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"408.607866\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_19\">\n     <g id=\"line2d_19\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"431.51932\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_20\">\n     <g id=\"line2d_20\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"455.194491\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_21\">\n     <g id=\"line2d_21\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"478.105946\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- Jul -->\n      <g transform=\"translate(470.866571 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_22\">\n     <g id=\"line2d_22\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"501.781116\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_23\">\n     <g id=\"line2d_23\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"525.456286\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_24\">\n     <g id=\"line2d_24\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"548.367741\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_25\">\n     <g id=\"line2d_25\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"572.042911\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_26\">\n     <g id=\"line2d_26\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"594.954366\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_27\">\n     <g id=\"line2d_27\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"642.304706\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_28\">\n     <g id=\"line2d_28\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"663.688731\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_29\">\n     <g id=\"line2d_29\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"687.363901\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_30\">\n     <g id=\"line2d_30\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"710.275356\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_31\">\n     <g id=\"line2d_31\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"733.950526\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_32\">\n     <g id=\"line2d_32\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"756.861981\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- Jul -->\n      <g transform=\"translate(749.622606 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_33\">\n     <g id=\"line2d_33\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"780.537151\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_34\">\n     <g id=\"line2d_34\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"804.212321\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_35\">\n     <g id=\"line2d_35\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"827.123776\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_36\">\n     <g id=\"line2d_36\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"850.798946\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_37\">\n     <g id=\"line2d_37\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"873.710401\" xlink:href=\"#mfa5122264d\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_7\">\n     <!-- timestamp -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(446.490313 455.963036)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"278.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"317.236328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"378.515625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"475.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_38\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m3a6f53e1c1\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"378.772041\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 2000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 383.331103)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_39\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"323.907214\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 2500 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(22.81375 328.466276)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_40\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"269.042387\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 3000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 273.601449)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_41\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"214.17756\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 3500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 218.736622)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_42\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"159.312733\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 163.871795)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_43\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"104.447906\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 4500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 109.006968)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_44\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m3a6f53e1c1\" y=\"49.583079\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 5000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 54.142141)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- load -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(16.318125 215.864062)rotate(-90)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_45\">\n    <path clip-path=\"url(#p2e4c21510e)\" d=\"M 60.35375 302.180742 \nL 60.449214 334.66072 \nL 60.512857 329.064508 \nL 60.735608 248.852131 \nL 60.799251 255.655369 \nL 60.831072 254.009424 \nL 60.894715 190.366225 \nL 60.958358 212.751074 \nL 61.21293 347.169901 \nL 61.244751 340.037473 \nL 61.65843 145.596526 \nL 61.690252 152.290035 \nL 61.944823 306.02128 \nL 62.008466 291.098047 \nL 62.199395 166.44516 \nL 62.231216 167.652187 \nL 62.326681 175.333262 \nL 62.358502 169.84678 \nL 62.422145 106.42304 \nL 62.485788 120.578165 \nL 62.708538 261.909959 \nL 62.772181 251.266183 \nL 62.867646 142.633825 \nL 62.96311 145.815985 \nL 63.026753 151.521927 \nL 63.090396 155.801384 \nL 63.122217 154.045709 \nL 63.18586 103.679798 \nL 63.249503 122.992217 \nL 63.472254 282.868323 \nL 63.535897 273.212114 \nL 63.695004 165.018675 \nL 63.726825 165.347864 \nL 63.82229 173.248399 \nL 63.854111 177.088937 \nL 63.885933 175.223533 \nL 63.949576 123.540866 \nL 64.013219 135.940317 \nL 64.26779 284.294809 \nL 64.299612 276.174814 \nL 64.49054 165.677053 \nL 64.522362 170.066239 \nL 64.617826 189.817577 \nL 64.649648 186.635417 \nL 64.713291 147.352201 \nL 64.776934 167.432727 \nL 65.031505 312.49533 \nL 65.063327 309.31317 \nL 65.158791 254.996991 \nL 65.254256 213.628912 \nL 65.286077 217.140261 \nL 65.381542 231.295386 \nL 65.413363 225.808903 \nL 65.477006 179.39326 \nL 65.540649 202.217028 \nL 65.763399 323.468295 \nL 65.858863 311.617493 \nL 66.081614 213.409452 \nL 66.113435 216.262423 \nL 66.145257 216.811072 \nL 66.177078 211.653778 \nL 66.240721 151.631657 \nL 66.304364 171.712184 \nL 66.527114 297.681827 \nL 66.590757 285.392105 \nL 66.781686 167.981376 \nL 66.813507 171.602454 \nL 66.940793 189.927306 \nL 67.004436 129.685726 \nL 67.068079 147.023012 \nL 67.322651 292.305074 \nL 67.354472 284.404538 \nL 67.545401 173.687318 \nL 67.577223 176.430559 \nL 67.672687 193.767844 \nL 67.704508 193.438655 \nL 67.768151 139.341936 \nL 67.831794 152.619224 \nL 68.054545 294.719126 \nL 68.118188 281.441838 \nL 68.213652 173.02894 \nL 68.309116 178.844611 \nL 68.436402 192.999737 \nL 68.468224 189.927306 \nL 68.531867 138.903017 \nL 68.595509 154.594358 \nL 68.81826 305.582362 \nL 68.881903 296.69426 \nL 69.104653 161.836515 \nL 69.136474 164.140838 \nL 69.231939 177.527855 \nL 69.295582 131.77059 \nL 69.359225 153.058143 \nL 69.581975 309.752089 \nL 69.645618 300.315338 \nL 69.836547 175.113803 \nL 69.868368 175.772181 \nL 69.995654 197.059734 \nL 70.059297 149.327334 \nL 70.12294 164.689486 \nL 70.377512 297.133178 \nL 70.441154 280.67373 \nL 70.600262 179.612719 \nL 70.663905 188.171632 \nL 70.727548 195.962437 \nL 70.759369 192.890007 \nL 70.823012 132.099779 \nL 70.886655 146.254904 \nL 71.141227 267.725631 \nL 71.20487 254.996991 \nL 71.363977 164.360297 \nL 71.459441 174.345695 \nL 71.491263 176.320829 \nL 71.523084 173.467858 \nL 71.586727 110.921955 \nL 71.65037 131.55113 \nL 71.87312 256.533206 \nL 71.936763 246.108889 \nL 72.127692 132.758157 \nL 72.159514 138.793288 \nL 72.286799 163.592189 \nL 72.350442 111.799793 \nL 72.414085 134.074912 \nL 72.668657 296.145611 \nL 72.700479 286.708861 \nL 72.827764 183.124068 \nL 72.891407 185.53812 \nL 72.923229 185.867309 \nL 73.018693 193.658115 \nL 73.050515 189.159199 \nL 73.114158 142.524096 \nL 73.1778 162.165704 \nL 73.400551 319.408298 \nL 73.464194 307.118577 \nL 73.686944 190.695414 \nL 73.782408 194.206763 \nL 73.81423 190.914873 \nL 73.909694 120.248976 \nL 73.941516 129.027348 \nL 74.164266 266.518605 \nL 74.227909 253.570506 \nL 74.323373 144.170041 \nL 74.418838 151.412198 \nL 74.546123 178.734882 \nL 74.577945 175.004073 \nL 74.641588 119.04195 \nL 74.705231 132.538697 \nL 74.927981 285.721294 \nL 74.991624 274.089951 \nL 75.182553 167.542457 \nL 75.214374 170.175969 \nL 75.34166 183.672716 \nL 75.405303 135.172209 \nL 75.468946 149.217605 \nL 75.723518 282.539134 \nL 75.787161 268.05482 \nL 75.946268 162.055974 \nL 76.009911 166.66462 \nL 76.105375 180.819745 \nL 76.169018 139.012747 \nL 76.232661 159.093274 \nL 76.487233 279.356974 \nL 76.550876 266.738064 \nL 76.709983 183.124068 \nL 76.773626 195.19433 \nL 76.86909 204.411621 \nL 76.932733 156.89868 \nL 76.996376 167.871646 \nL 77.219127 303.716958 \nL 77.28277 291.975885 \nL 77.50552 170.395428 \nL 77.600984 185.208931 \nL 77.632806 183.782446 \nL 77.696449 140.439232 \nL 77.760091 161.068407 \nL 78.014663 320.834784 \nL 78.046485 310.300737 \nL 78.237413 201.119731 \nL 78.269235 202.107298 \nL 78.364699 213.628912 \nL 78.396521 213.080263 \nL 78.460164 161.068407 \nL 78.523807 176.650018 \nL 78.746557 321.602891 \nL 78.8102 309.971548 \nL 79.03295 192.451088 \nL 79.128414 206.057565 \nL 79.160236 205.508917 \nL 79.2557 147.57166 \nL 79.287522 159.203003 \nL 79.510272 305.362902 \nL 79.573915 293.40237 \nL 79.669379 184.770013 \nL 79.764844 193.658115 \nL 79.89213 211.544048 \nL 79.923951 210.556481 \nL 79.987594 155.911114 \nL 80.051237 167.981376 \nL 80.305809 316.445597 \nL 80.33763 306.02128 \nL 80.56038 175.113803 \nL 80.687666 194.426222 \nL 80.751309 161.178137 \nL 80.814952 183.562986 \nL 81.069524 323.358566 \nL 81.101345 319.847217 \nL 81.292274 220.761339 \nL 81.387739 239.52511 \nL 81.451381 245.99916 \nL 81.515024 189.378658 \nL 81.578667 204.52135 \nL 81.833239 325.22397 \nL 81.896882 311.836952 \nL 82.087811 223.065662 \nL 82.151454 230.417549 \nL 82.183275 235.794302 \nL 82.215097 234.477546 \nL 82.310561 169.517591 \nL 82.342382 184.550553 \nL 82.565133 312.714789 \nL 82.628776 298.449934 \nL 82.819704 179.832178 \nL 82.851526 183.343527 \nL 82.94699 198.26676 \nL 82.978812 195.19433 \nL 83.074276 135.830587 \nL 83.106098 148.998145 \nL 83.360669 296.58453 \nL 83.392491 286.269943 \nL 83.58342 176.650018 \nL 83.615241 177.857044 \nL 83.742527 195.962437 \nL 83.837991 148.230038 \nL 83.869813 161.617056 \nL 84.092563 314.141275 \nL 84.156206 304.046147 \nL 84.378956 188.061902 \nL 84.506242 207.92297 \nL 84.601707 158.873814 \nL 84.633528 171.382995 \nL 84.856278 323.687755 \nL 84.919921 312.60506 \nL 85.11085 190.805144 \nL 85.142671 192.121899 \nL 85.238136 198.595949 \nL 85.269957 197.937571 \nL 85.365422 150.095442 \nL 85.397243 159.641922 \nL 85.619993 299.437501 \nL 85.683636 287.806158 \nL 85.810922 179.39326 \nL 85.874565 183.233797 \nL 86.033672 208.691077 \nL 86.065494 196.291626 \nL 86.129137 164.140838 \nL 86.160958 174.784614 \nL 86.41553 312.166141 \nL 86.479173 297.133178 \nL 86.63828 206.606214 \nL 86.670102 211.763507 \nL 86.765566 233.599709 \nL 86.797388 232.831601 \nL 86.892852 171.382995 \nL 86.956495 197.388923 \nL 87.179245 301.412635 \nL 87.242888 288.354806 \nL 87.401995 205.728377 \nL 87.465638 212.641345 \nL 87.529281 226.577011 \nL 87.561103 223.394851 \nL 87.624746 169.956509 \nL 87.688389 203.753243 \nL 87.94296 312.49533 \nL 87.974782 303.497498 \nL 88.102068 192.670548 \nL 88.165711 195.742978 \nL 88.324818 223.72404 \nL 88.356639 210.666211 \nL 88.420282 165.457594 \nL 88.452104 179.832178 \nL 88.674854 324.565592 \nL 88.738497 313.373167 \nL 88.929426 202.875406 \nL 88.961247 205.508917 \nL 89.056712 216.372153 \nL 89.088533 214.397019 \nL 89.183998 154.155439 \nL 89.24764 180.490556 \nL 89.438569 296.035882 \nL 89.470391 295.048315 \nL 89.534034 251.485642 \nL 89.597677 175.333262 \nL 89.661319 181.148934 \nL 89.820427 213.080263 \nL 89.852248 211.10513 \nL 89.947713 153.716521 \nL 90.011356 182.46569 \nL 90.202284 308.435333 \nL 90.234106 308.215873 \nL 90.297749 265.640768 \nL 90.361392 191.682981 \nL 90.425035 198.815408 \nL 90.615963 224.711607 \nL 90.711428 166.884079 \nL 90.775071 192.560818 \nL 90.966 312.60506 \nL 90.997821 311.398033 \nL 91.061464 268.384009 \nL 91.125107 195.962437 \nL 91.18875 202.875406 \nL 91.284214 219.005665 \nL 91.379679 231.185656 \nL 91.475143 185.318661 \nL 91.506964 197.827841 \nL 91.761536 330.381263 \nL 91.825179 313.153708 \nL 91.984286 214.726208 \nL 92.047929 223.065662 \nL 92.143394 231.953764 \nL 92.238858 182.026771 \nL 92.302501 208.252159 \nL 92.525251 302.290472 \nL 92.557073 297.901286 \nL 92.652537 247.645104 \nL 92.779823 197.169464 \nL 92.811645 201.229461 \nL 92.875287 210.446752 \nL 92.907109 207.81324 \nL 93.002573 138.13491 \nL 93.066216 169.84678 \nL 93.257145 279.905623 \nL 93.288967 277.820759 \nL 93.352609 237.440247 \nL 93.416252 165.896512 \nL 93.479895 170.175969 \nL 93.670824 198.925138 \nL 93.702646 189.488388 \nL 93.766288 144.3895 \nL 93.79811 156.679221 \nL 94.052682 299.65696 \nL 94.084503 288.245076 \nL 94.179968 188.500821 \nL 94.275432 193.109466 \nL 94.434539 214.506749 \nL 94.466361 204.850539 \nL 94.530004 162.714352 \nL 94.561825 175.881911 \nL 94.816397 318.969379 \nL 94.848218 308.545062 \nL 95.039147 197.169464 \nL 95.134611 205.947836 \nL 95.198254 212.970534 \nL 95.293719 165.238134 \nL 95.32554 177.308396 \nL 95.548291 323.578025 \nL 95.611933 311.288304 \nL 95.739219 205.947836 \nL 95.802862 208.581348 \nL 95.96197 221.090528 \nL 96.057434 169.078672 \nL 96.089255 180.819745 \nL 96.312006 327.638022 \nL 96.375649 318.420731 \nL 96.566577 201.997568 \nL 96.598399 206.386754 \nL 96.725685 225.040796 \nL 96.757506 216.591612 \nL 96.821149 183.892175 \nL 96.852971 196.511086 \nL 97.107542 326.650455 \nL 97.171185 309.31317 \nL 97.330293 220.651609 \nL 97.362114 223.72404 \nL 97.457578 247.974293 \nL 97.4894 247.425645 \nL 97.584864 193.658115 \nL 97.648507 221.419717 \nL 97.871258 323.687755 \nL 97.903079 320.176406 \nL 97.998543 272.553736 \nL 98.094008 231.185656 \nL 98.125829 231.405116 \nL 98.221294 247.754834 \nL 98.253115 246.328349 \nL 98.348579 178.076504 \nL 98.412222 210.007833 \nL 98.603151 314.470464 \nL 98.634973 312.49533 \nL 98.698616 281.222378 \nL 98.857723 193.328926 \nL 98.921366 202.546217 \nL 99.01683 215.933234 \nL 99.112295 153.82625 \nL 99.175938 190.146766 \nL 99.366866 308.874251 \nL 99.398688 306.350469 \nL 99.462331 265.860227 \nL 99.557795 193.438655 \nL 99.589617 196.181897 \nL 99.65326 203.972702 \nL 99.748724 214.506749 \nL 99.780545 213.409452 \nL 99.87601 158.544625 \nL 99.939653 195.413789 \nL 100.162403 323.578025 \nL 100.226046 283.96562 \nL 100.385153 202.875406 \nL 100.544261 229.320252 \nL 100.576082 220.871069 \nL 100.639725 175.552722 \nL 100.671546 185.757579 \nL 100.894297 332.575857 \nL 100.95794 321.82235 \nL 101.148868 197.937571 \nL 101.18069 198.15703 \nL 101.307976 217.579179 \nL 101.339797 212.970534 \nL 101.40344 170.505158 \nL 101.435262 181.148934 \nL 101.658012 326.979644 \nL 101.721655 316.555327 \nL 101.944405 195.523519 \nL 102.071691 204.301891 \nL 102.167155 173.138669 \nL 102.198977 187.403524 \nL 102.453549 332.246668 \nL 102.48537 327.308833 \nL 102.70812 224.162958 \nL 102.835406 234.806735 \nL 102.93087 184.550553 \nL 102.994513 217.908368 \nL 103.185442 317.433164 \nL 103.249085 313.043978 \nL 103.34455 265.969957 \nL 103.440014 221.529447 \nL 103.471835 222.078095 \nL 103.5673 241.500244 \nL 103.630943 227.564578 \nL 103.694586 176.869478 \nL 103.758229 210.9954 \nL 103.949157 311.617493 \nL 103.980979 309.642359 \nL 104.044622 268.274279 \nL 104.171908 192.121899 \nL 104.203729 192.890007 \nL 104.362836 209.459185 \nL 104.394658 200.680812 \nL 104.458301 163.043541 \nL 104.490122 176.320829 \nL 104.744694 320.066676 \nL 104.776515 310.081277 \nL 104.935623 201.55865 \nL 104.967444 203.204594 \nL 105.062909 216.591612 \nL 105.126552 224.492147 \nL 105.158373 216.701342 \nL 105.222016 167.322998 \nL 105.285659 193.658115 \nL 105.476588 309.4229 \nL 105.508409 309.093711 \nL 105.572052 268.822928 \nL 105.731159 197.718112 \nL 105.890267 202.985135 \nL 105.985731 157.995977 \nL 106.049374 189.378658 \nL 106.240303 308.325603 \nL 106.272124 307.447766 \nL 106.335767 272.882925 \nL 106.526696 171.602454 \nL 106.558518 171.821913 \nL 106.653982 187.293795 \nL 106.685803 182.794879 \nL 106.749446 146.693823 \nL 106.781268 159.751651 \nL 107.004018 306.899118 \nL 107.067661 296.255341 \nL 107.25859 192.670548 \nL 107.417697 214.616478 \nL 107.449519 208.142429 \nL 107.513161 174.894344 \nL 107.544983 185.208931 \nL 107.799555 318.420731 \nL 107.863198 305.472632 \nL 108.054126 207.374321 \nL 108.085948 214.945667 \nL 108.181412 246.108889 \nL 108.213234 240.073758 \nL 108.276877 196.181897 \nL 108.34052 222.187825 \nL 108.56327 330.929912 \nL 108.595091 327.857481 \nL 108.690556 282.100216 \nL 108.817842 233.489979 \nL 108.849663 236.45268 \nL 108.945127 248.742401 \nL 109.040592 189.159199 \nL 109.104235 220.102961 \nL 109.295164 319.518028 \nL 109.358806 304.375335 \nL 109.549735 190.146766 \nL 109.6452 205.947836 \nL 109.708843 214.835938 \nL 109.740664 205.618647 \nL 109.804307 152.728954 \nL 109.86795 179.39326 \nL 110.058879 298.011016 \nL 110.0907 296.145611 \nL 110.154343 252.034291 \nL 110.217986 185.867309 \nL 110.281629 191.79271 \nL 110.408915 211.10513 \nL 110.472558 219.334854 \nL 110.504379 213.080263 \nL 110.568022 160.629489 \nL 110.631665 184.879742 \nL 110.822594 306.679658 \nL 110.854415 306.350469 \nL 110.918058 264.543471 \nL 110.981701 199.583516 \nL 111.045344 206.935403 \nL 111.17263 224.601877 \nL 111.236273 235.135924 \nL 111.268094 228.881334 \nL 111.331737 174.894344 \nL 111.39538 204.082432 \nL 111.61813 328.625589 \nL 111.681773 287.367239 \nL 111.777238 218.895935 \nL 111.809059 219.334854 \nL 111.872702 220.54188 \nL 111.999988 231.295386 \nL 112.095452 184.550553 \nL 112.159095 214.06783 \nL 112.350024 337.074772 \nL 112.381846 336.855313 \nL 112.445489 296.4748 \nL 112.604596 215.494316 \nL 112.763703 234.806735 \nL 112.795525 229.97863 \nL 112.859168 192.999737 \nL 112.922811 216.481883 \nL 113.145561 326.211537 \nL 113.177382 320.615324 \nL 113.368311 227.125659 \nL 113.463775 244.901863 \nL 113.527418 252.912128 \nL 113.55924 245.88943 \nL 113.622883 202.546217 \nL 113.686526 225.918633 \nL 113.909276 325.11424 \nL 113.941097 326.430996 \nL 114.00474 309.4229 \nL 114.132026 242.70727 \nL 114.195669 247.096456 \nL 114.291134 269.481306 \nL 114.322955 266.847794 \nL 114.418419 211.653778 \nL 114.450241 223.285121 \nL 114.64117 339.269365 \nL 114.672991 337.84288 \nL 114.736634 296.69426 \nL 114.832098 212.312156 \nL 114.86392 215.165127 \nL 114.895741 214.397019 \nL 114.927563 214.835938 \nL 115.08667 241.061325 \nL 115.182135 201.44892 \nL 115.213956 215.494316 \nL 115.404885 348.047738 \nL 115.436706 347.718549 \nL 115.500349 309.532629 \nL 115.659457 220.54188 \nL 115.754921 227.564578 \nL 115.818564 234.916464 \nL 115.850385 233.05106 \nL 115.94585 202.107298 \nL 115.977671 214.06783 \nL 116.1686 348.157467 \nL 116.200421 346.840712 \nL 116.264064 309.31317 \nL 116.423172 217.140261 \nL 116.454993 215.823505 \nL 116.582279 228.991063 \nL 116.709565 195.413789 \nL 116.741386 209.568914 \nL 116.964137 337.73315 \nL 117.02778 297.572097 \nL 117.186887 209.129996 \nL 117.282351 220.212691 \nL 117.345994 231.405116 \nL 117.377816 229.97863 \nL 117.47328 192.670548 \nL 117.505102 203.643513 \nL 117.727852 329.283967 \nL 117.759673 321.712621 \nL 117.982424 197.498652 \nL 118.109709 212.970534 \nL 118.173352 209.678644 \nL 118.236995 199.254327 \nL 118.491567 340.366662 \nL 118.55521 326.650455 \nL 118.714317 237.769435 \nL 118.77796 249.839697 \nL 118.873425 274.638599 \nL 118.937067 268.05482 \nL 119.00071 241.829433 \nL 119.032532 247.754834 \nL 119.255282 350.352061 \nL 119.287104 347.27963 \nL 119.382568 302.290472 \nL 119.478032 259.386177 \nL 119.541675 265.750497 \nL 119.63714 281.990486 \nL 119.668961 274.967788 \nL 119.764426 231.075927 \nL 119.796247 240.622406 \nL 119.987176 360.447189 \nL 120.018997 359.459622 \nL 120.08264 317.762353 \nL 120.241748 227.784037 \nL 120.273569 227.015929 \nL 120.30539 228.881334 \nL 120.337212 229.649441 \nL 120.432676 241.829433 \nL 120.464498 237.879165 \nL 120.528141 211.763507 \nL 120.559962 224.492147 \nL 120.782712 353.095302 \nL 120.846355 313.263437 \nL 121.005463 233.489979 \nL 121.196392 237.988895 \nL 121.260034 230.307819 \nL 121.291856 210.9954 \nL 121.323677 220.322421 \nL 121.514606 353.863409 \nL 121.546428 352.656383 \nL 121.610071 316.226138 \nL 121.769178 227.015929 \nL 121.864642 220.871069 \nL 121.896464 222.626743 \nL 121.960107 226.467281 \nL 122.02375 225.479714 \nL 122.055571 205.508917 \nL 122.087393 216.481883 \nL 122.310143 350.57152 \nL 122.373786 316.774786 \nL 122.532893 223.943499 \nL 122.628357 216.372153 \nL 122.660179 217.24999 \nL 122.755643 222.187825 \nL 122.787465 221.639176 \nL 122.819286 203.862972 \nL 122.851108 211.544048 \nL 123.073858 349.693683 \nL 123.137501 316.335868 \nL 123.296608 228.332685 \nL 123.32843 229.100793 \nL 123.55118 250.717535 \nL 123.583001 234.916464 \nL 123.614823 243.804566 \nL 123.837573 363.739078 \nL 123.869395 360.118 \nL 123.964859 303.278039 \nL 124.060323 254.119154 \nL 124.092145 255.765099 \nL 124.219431 278.259678 \nL 124.251252 272.992654 \nL 124.346717 247.315915 \nL 124.378538 256.533206 \nL 124.601288 363.30016 \nL 124.63311 360.337459 \nL 124.728574 316.335868 \nL 124.887681 243.585107 \nL 124.983146 258.947259 \nL 125.014967 251.814831 \nL 125.110432 225.699174 \nL 125.142253 239.086191 \nL 125.333182 350.57152 \nL 125.365003 349.145034 \nL 125.428646 307.667225 \nL 125.587754 215.055397 \nL 125.746861 231.075927 \nL 125.778683 226.467281 \nL 125.874147 188.391091 \nL 125.905968 196.730545 \nL 126.096897 316.116408 \nL 126.128719 314.580193 \nL 126.192362 272.773195 \nL 126.256004 202.655946 \nL 126.319647 206.386754 \nL 126.446933 220.980798 \nL 126.510576 233.05106 \nL 126.574219 225.260255 \nL 126.637862 195.962437 \nL 126.669684 202.875406 \nL 126.892434 330.271534 \nL 126.956077 292.414803 \nL 127.115184 205.508917 \nL 127.178827 212.970534 \nL 127.274291 224.053229 \nL 127.306113 219.773772 \nL 127.401577 194.865141 \nL 127.433399 209.568914 \nL 127.624328 337.184502 \nL 127.656149 336.196935 \nL 127.719792 296.803989 \nL 127.878899 205.069999 \nL 127.910721 205.289458 \nL 128.038007 221.858636 \nL 128.069828 218.127827 \nL 128.165292 194.97487 \nL 128.197114 205.179728 \nL 128.388043 329.613156 \nL 128.419864 327.967211 \nL 128.483507 287.915887 \nL 128.642614 216.042964 \nL 128.833543 247.974293 \nL 128.897186 241.390514 \nL 128.929008 223.285121 \nL 128.992651 245.011593 \nL 129.183579 337.513691 \nL 129.247222 321.82235 \nL 129.40633 234.148357 \nL 129.469972 247.535375 \nL 129.565437 273.651032 \nL 129.62908 265.311579 \nL 129.692723 243.475378 \nL 129.756366 260.922392 \nL 129.947294 343.329363 \nL 130.010937 330.052075 \nL 130.170045 253.789965 \nL 130.265509 264.87266 \nL 130.297331 268.05482 \nL 130.329152 264.76293 \nL 130.456438 223.50458 \nL 130.488259 237.111058 \nL 130.679188 345.962874 \nL 130.71101 343.878011 \nL 130.774653 300.754257 \nL 130.93376 219.883502 \nL 131.029224 229.97863 \nL 131.092867 240.073758 \nL 131.124689 239.964029 \nL 131.220153 207.154862 \nL 131.251975 210.556481 \nL 131.442903 334.112072 \nL 131.474725 331.917479 \nL 131.538368 290.32994 \nL 131.602011 218.347287 \nL 131.665654 220.761339 \nL 131.729297 226.138092 \nL 131.856582 246.657537 \nL 131.888404 244.682404 \nL 131.983868 214.17756 \nL 132.01569 216.701342 \nL 132.206618 342.341796 \nL 132.23844 340.366662 \nL 132.302083 299.547231 \nL 132.365726 232.063493 \nL 132.429369 232.612142 \nL 132.46119 230.08836 \nL 132.493012 230.307819 \nL 132.620298 239.195921 \nL 132.652119 238.647273 \nL 132.747583 212.641345 \nL 132.779405 219.225124 \nL 132.970334 340.91531 \nL 133.002155 339.818014 \nL 133.065798 296.035882 \nL 133.224905 221.639176 \nL 133.256727 222.407284 \nL 133.384013 241.719703 \nL 133.415834 238.318084 \nL 133.511299 212.202426 \nL 133.54312 214.06783 \nL 133.734049 338.391528 \nL 133.76587 337.294232 \nL 133.829513 298.888853 \nL 133.956799 222.955932 \nL 133.988621 225.479714 \nL 134.147728 258.50834 \nL 134.211371 253.680235 \nL 134.243192 250.717535 \nL 134.306835 236.672139 \nL 134.338657 256.972125 \nL 134.529585 346.730982 \nL 134.62505 311.507763 \nL 134.752336 252.692668 \nL 134.784157 256.752666 \nL 134.879622 273.321843 \nL 134.911443 272.114817 \nL 135.038729 241.609973 \nL 135.07055 245.121322 \nL 135.293301 357.045569 \nL 135.325122 353.53422 \nL 135.420586 300.863987 \nL 135.547872 252.912128 \nL 135.579694 257.081855 \nL 135.675158 285.940754 \nL 135.738801 277.930489 \nL 135.802444 249.400779 \nL 135.834266 249.839697 \nL 136.025194 352.985572 \nL 136.057016 352.107735 \nL 136.120659 307.776955 \nL 136.279766 216.042964 \nL 136.343409 219.225124 \nL 136.438873 234.587276 \nL 136.470695 233.27052 \nL 136.566159 208.910536 \nL 136.597981 214.835938 \nL 136.788909 346.840712 \nL 136.820731 345.414226 \nL 136.884374 303.716958 \nL 136.979838 226.357551 \nL 137.043481 228.442415 \nL 137.202589 245.121322 \nL 137.23441 240.293218 \nL 137.298053 231.844034 \nL 137.329874 218.018098 \nL 137.361696 220.980798 \nL 137.552625 348.157467 \nL 137.584446 346.730982 \nL 137.648089 305.911551 \nL 137.743553 227.125659 \nL 137.807196 230.746738 \nL 137.934482 244.682404 \nL 137.966304 247.974293 \nL 137.998125 246.438078 \nL 138.09359 220.980798 \nL 138.125411 223.175392 \nL 138.31634 350.352061 \nL 138.348161 349.145034 \nL 138.411804 305.472632 \nL 138.507269 231.624575 \nL 138.53909 231.953764 \nL 138.730019 245.88943 \nL 138.793662 239.854299 \nL 138.857305 220.871069 \nL 138.889126 221.529447 \nL 139.080055 347.38936 \nL 139.111876 346.292063 \nL 139.175519 305.143443 \nL 139.334627 233.928898 \nL 139.589198 261.141852 \nL 139.652841 244.353215 \nL 139.684663 265.201849 \nL 139.875592 359.788811 \nL 139.939235 341.354229 \nL 140.098342 263.994823 \nL 140.161985 275.077518 \nL 140.257449 289.452103 \nL 140.289271 286.489402 \nL 140.416557 266.189416 \nL 140.639307 371.420154 \nL 140.671128 368.237994 \nL 140.766593 324.016944 \nL 140.893879 275.845625 \nL 140.9257 278.698596 \nL 140.989343 287.14778 \nL 141.021164 285.721294 \nL 141.180272 253.460776 \nL 141.3712 365.165564 \nL 141.403022 364.507186 \nL 141.466665 328.735319 \nL 141.657594 220.871069 \nL 141.721237 218.457016 \nL 141.753058 218.786205 \nL 141.880344 223.065662 \nL 141.943987 213.080263 \nL 142.166737 353.64395 \nL 142.23038 319.408298 \nL 142.421309 225.369985 \nL 142.45313 225.808903 \nL 142.484952 224.162958 \nL 142.516773 226.577011 \nL 142.644059 235.794302 \nL 142.675881 230.307819 \nL 142.707702 227.564578 \nL 142.930452 357.484488 \nL 142.994095 323.248836 \nL 143.153203 243.585107 \nL 143.185024 242.268351 \nL 143.344131 254.777532 \nL 143.375953 252.034291 \nL 143.471417 233.489979 \nL 143.662346 354.521787 \nL 143.694167 353.973139 \nL 143.75781 317.213705 \nL 143.916918 239.964029 \nL 143.948739 239.195921 \nL 144.076025 250.717535 \nL 144.171489 249.729968 \nL 144.235132 233.16079 \nL 144.457883 352.217465 \nL 144.489704 343.439092 \nL 144.712454 236.891598 \nL 144.744276 238.427813 \nL 144.776097 238.537543 \nL 144.935205 255.765099 \nL 144.967026 251.595372 \nL 144.998848 245.121322 \nL 145.221598 362.861241 \nL 145.253419 359.020703 \nL 145.348884 306.679658 \nL 145.444348 259.825096 \nL 145.507991 265.860227 \nL 145.571634 271.785628 \nL 145.603455 270.029954 \nL 145.762563 252.14402 \nL 145.985313 365.055834 \nL 146.017134 363.0807 \nL 146.112599 320.725054 \nL 146.271706 257.411044 \nL 146.335349 265.421308 \nL 146.367171 263.665634 \nL 146.462635 239.744569 \nL 146.526278 249.949427 \nL 146.717207 351.339627 \nL 146.749028 349.693683 \nL 146.812671 310.739655 \nL 146.971778 211.544048 \nL 147.0036 210.446752 \nL 147.130886 226.247822 \nL 147.162707 221.309987 \nL 147.194529 215.823505 \nL 147.258172 222.626743 \nL 147.321814 258.61807 \nL 147.512743 351.998005 \nL 147.576386 316.774786 \nL 147.735494 229.759171 \nL 147.767315 230.198089 \nL 147.926422 245.88943 \nL 147.958244 241.500244 \nL 148.021887 234.148357 \nL 148.053708 228.113226 \nL 148.276458 351.888276 \nL 148.340101 313.153708 \nL 148.499209 235.684572 \nL 148.53103 235.574842 \nL 148.658316 251.705102 \nL 148.690137 250.827264 \nL 148.817423 231.953764 \nL 149.008352 350.022872 \nL 149.040174 348.486656 \nL 149.103817 310.191007 \nL 149.262924 240.073758 \nL 149.422031 248.852131 \nL 149.453853 247.096456 \nL 149.549317 227.454848 \nL 149.581139 232.063493 \nL 149.803889 354.412058 \nL 149.867532 319.847217 \nL 150.026639 223.61431 \nL 150.05846 225.150525 \nL 150.217568 246.328349 \nL 150.249389 245.340782 \nL 150.281211 244.682404 \nL 150.344854 231.514845 \nL 150.567604 345.194767 \nL 150.599425 339.379095 \nL 150.790354 249.949427 \nL 150.885819 269.591035 \nL 150.949462 280.67373 \nL 150.981283 276.174814 \nL 151.108569 250.278616 \nL 151.331319 352.436924 \nL 151.394962 343.219633 \nL 151.585891 264.543471 \nL 151.649534 274.41914 \nL 151.713177 279.905623 \nL 151.744998 272.444006 \nL 151.872284 238.866732 \nL 152.063213 348.596386 \nL 152.095034 346.401793 \nL 152.158677 306.24074 \nL 152.317785 231.514845 \nL 152.413249 238.537543 \nL 152.476892 247.864564 \nL 152.540535 243.475378 \nL 152.635999 225.040796 \nL 152.826928 352.985572 \nL 152.858749 352.327194 \nL 152.922392 313.263437 \nL 153.0815 213.189993 \nL 153.113321 207.593781 \nL 153.176964 213.189993 \nL 153.240607 220.54188 \nL 153.272428 217.24999 \nL 153.367893 208.252159 \nL 153.399714 214.06783 \nL 153.622465 345.194767 \nL 153.686108 307.996414 \nL 153.845215 222.297554 \nL 153.877036 222.626743 \nL 154.004322 237.220787 \nL 154.036144 233.16079 \nL 154.131608 216.591612 \nL 154.16343 218.018098 \nL 154.38618 347.060171 \nL 154.449823 309.752089 \nL 154.60893 218.566746 \nL 154.640751 218.566746 \nL 154.768037 235.135924 \nL 154.799859 234.806735 \nL 154.927145 218.786205 \nL 155.149895 351.559087 \nL 155.181716 342.780714 \nL 155.372645 215.823505 \nL 155.404467 219.005665 \nL 155.531753 237.879165 \nL 155.659038 237.549976 \nL 155.69086 237.111058 \nL 155.91361 358.581785 \nL 155.945432 355.289895 \nL 156.040896 296.255341 \nL 156.13636 257.959692 \nL 156.168182 258.61807 \nL 156.295468 281.661297 \nL 156.359111 275.845625 \nL 156.390932 276.504003 \nL 156.454575 262.129419 \nL 156.486396 276.394274 \nL 156.677325 363.739078 \nL 156.740968 356.606651 \nL 156.900076 275.845625 \nL 157.027361 287.367239 \nL 157.059183 287.367239 \nL 157.21829 246.657537 \nL 157.250112 271.23698 \nL 157.409219 362.532052 \nL 157.44104 362.312593 \nL 157.504683 324.894781 \nL 157.663791 236.013761 \nL 157.695612 234.477546 \nL 157.727434 236.34295 \nL 157.759255 236.013761 \nL 157.854719 247.754834 \nL 157.918362 246.438078 \nL 157.982005 231.844034 \nL 158.204756 362.422322 \nL 158.236577 352.217465 \nL 158.459327 223.72404 \nL 158.491149 224.162958 \nL 158.52297 222.626743 \nL 158.586613 230.198089 \nL 158.618435 223.394851 \nL 158.650256 214.616478 \nL 158.713899 218.457016 \nL 158.777542 255.545639 \nL 158.968471 357.045569 \nL 159.032114 319.627757 \nL 159.191221 222.517014 \nL 159.223042 221.968365 \nL 159.350328 234.367816 \nL 159.38215 230.856467 \nL 159.477614 222.297554 \nL 159.509436 224.162958 \nL 159.732186 352.546654 \nL 159.764007 343.329363 \nL 159.986758 218.786205 \nL 160.018579 223.285121 \nL 160.114044 235.026194 \nL 160.209508 231.953764 \nL 160.273151 224.931066 \nL 160.495901 352.107735 \nL 160.527723 342.780714 \nL 160.750473 231.295386 \nL 160.973223 254.996991 \nL 161.005045 255.32618 \nL 161.036866 245.121322 \nL 161.068687 259.166718 \nL 161.259616 358.142866 \nL 161.323259 345.853145 \nL 161.482367 261.361311 \nL 161.546009 268.493739 \nL 161.609652 277.381841 \nL 161.673295 271.34671 \nL 161.800581 256.204017 \nL 162.023331 368.567183 \nL 162.118796 349.803412 \nL 162.277903 268.16455 \nL 162.309725 270.029954 \nL 162.373368 276.833192 \nL 162.405189 275.955355 \nL 162.564296 242.487811 \nL 162.755225 361.325026 \nL 162.818868 350.352061 \nL 163.041618 218.566746 \nL 163.07344 221.200258 \nL 163.105261 221.529447 \nL 163.168904 229.429982 \nL 163.200726 227.674307 \nL 163.328011 222.736473 \nL 163.51894 353.095302 \nL 163.550762 352.766113 \nL 163.614405 316.665057 \nL 163.773512 213.409452 \nL 163.805333 211.982967 \nL 163.837155 213.628912 \nL 163.900798 219.554313 \nL 163.932619 224.053229 \nL 163.996262 220.651609 \nL 164.028084 219.225124 \nL 164.091727 219.444583 \nL 164.314477 351.668816 \nL 164.346298 342.341796 \nL 164.60087 209.568914 \nL 164.632692 210.117563 \nL 164.696334 215.933234 \nL 164.759977 212.421885 \nL 164.82362 211.982967 \nL 164.855442 208.471618 \nL 165.078192 347.608819 \nL 165.110014 339.818014 \nL 165.332764 222.955932 \nL 165.364585 225.479714 \nL 165.396407 226.138092 \nL 165.555514 237.001328 \nL 165.587336 237.111058 \nL 165.619157 224.821336 \nL 165.650978 243.146189 \nL 165.841907 350.681249 \nL 165.90555 321.163973 \nL 166.064658 229.8689 \nL 166.096479 228.881334 \nL 166.1283 230.746738 \nL 166.414694 255.21645 \nL 166.605622 359.788811 \nL 166.669265 350.022872 \nL 166.860194 257.959692 \nL 166.892016 260.044555 \nL 166.955659 266.189416 \nL 166.98748 264.98239 \nL 167.146587 250.168886 \nL 167.242052 320.176406 \nL 167.369338 364.397456 \nL 167.401159 363.30016 \nL 167.432981 362.093133 \nL 167.814838 240.951595 \nL 167.910302 229.320252 \nL 168.133053 353.53422 \nL 168.164874 345.633685 \nL 168.451267 197.498652 \nL 168.483089 200.351623 \nL 168.642196 209.239725 \nL 168.674018 207.045132 \nL 168.896768 343.439092 \nL 168.928589 335.209368 \nL 169.183161 205.947836 \nL 169.214983 205.399188 \nL 169.278625 212.202426 \nL 169.342268 208.471618 \nL 169.437733 213.848371 \nL 169.660483 346.511523 \nL 169.692305 337.73315 \nL 169.978698 194.535952 \nL 170.169627 208.471618 \nL 170.201448 203.424054 \nL 170.424198 348.596386 \nL 170.487841 317.652624 \nL 170.67877 197.498652 \nL 170.710591 198.047301 \nL 170.742413 195.633248 \nL 170.774234 196.291626 \nL 170.996985 223.394851 \nL 171.187913 342.561255 \nL 171.251556 315.019112 \nL 171.442485 205.399188 \nL 171.7607 233.928898 \nL 171.951629 347.060171 \nL 171.98345 344.536389 \nL 172.047093 321.493162 \nL 172.2062 225.918633 \nL 172.238022 226.79647 \nL 172.301665 232.721871 \nL 172.333486 230.198089 \nL 172.397129 224.162958 \nL 172.428951 224.931066 \nL 172.556236 274.748329 \nL 172.715344 356.93584 \nL 172.747165 356.71638 \nL 172.778987 356.167732 \nL 173.001737 255.874828 \nL 173.129023 256.972125 \nL 173.256309 251.046724 \nL 173.479059 360.447189 \nL 173.574523 342.232066 \nL 173.765452 244.901863 \nL 173.797274 247.425645 \nL 173.860916 243.036459 \nL 173.956381 225.479714 \nL 174.020024 225.808903 \nL 174.210953 350.790979 \nL 174.274596 341.13477 \nL 174.497346 186.635417 \nL 174.560989 188.83001 \nL 174.624632 200.022435 \nL 174.656453 196.620815 \nL 174.688275 191.024603 \nL 174.720096 191.90244 \nL 174.81556 242.487811 \nL 175.006489 340.695851 \nL 175.070132 309.31317 \nL 175.229239 200.022435 \nL 175.324704 191.244062 \nL 175.388347 194.755411 \nL 175.420168 194.426222 \nL 175.515633 201.55865 \nL 175.547454 196.620815 \nL 175.770204 339.488825 \nL 175.833847 311.288304 \nL 176.024776 192.999737 \nL 176.088419 189.488388 \nL 176.120241 191.573251 \nL 176.342991 227.454848 \nL 176.53392 347.938008 \nL 176.597562 321.93208 \nL 176.75667 218.676476 \nL 176.852134 214.726208 \nL 176.883956 217.140261 \nL 177.106706 247.425645 \nL 177.297635 356.496921 \nL 177.361278 345.962874 \nL 177.552206 240.622406 \nL 177.647671 250.388346 \nL 177.679492 250.388346 \nL 177.743135 238.318084 \nL 177.806778 242.70727 \nL 177.870421 264.433741 \nL 178.06135 360.776378 \nL 178.124993 354.302328 \nL 178.538672 237.220787 \nL 178.602315 240.951595 \nL 178.793244 352.875843 \nL 178.856887 342.232066 \nL 179.079637 205.179728 \nL 179.111458 207.81324 \nL 179.175101 215.823505 \nL 179.206923 219.115394 \nL 179.238744 215.274856 \nL 179.270566 209.898103 \nL 179.334209 217.24999 \nL 179.36603 220.761339 \nL 179.58878 344.09747 \nL 179.620602 336.526124 \nL 179.843352 213.299723 \nL 179.875173 214.835938 \nL 179.906995 214.616478 \nL 179.970638 223.833769 \nL 180.034281 219.005665 \nL 180.161567 237.549976 \nL 180.352495 348.706116 \nL 180.416138 317.213705 \nL 180.575246 219.773772 \nL 180.607067 218.127827 \nL 180.67071 219.005665 \nL 180.861639 230.637008 \nL 180.89346 225.808903 \nL 181.116211 349.364494 \nL 181.179853 317.872083 \nL 181.338961 213.519182 \nL 181.402604 217.140261 \nL 181.434425 216.042964 \nL 181.625354 230.198089 \nL 181.657175 223.50458 \nL 181.688997 236.34295 \nL 181.879926 349.364494 \nL 181.943569 320.286135 \nL 182.134497 208.142429 \nL 182.229962 210.556481 \nL 182.452712 247.535375 \nL 182.643641 353.863409 \nL 182.675462 352.985572 \nL 182.739105 325.882348 \nL 182.898213 241.500244 \nL 182.930034 244.353215 \nL 182.993677 252.473209 \nL 183.05732 248.193753 \nL 183.089141 245.231052 \nL 183.120963 246.876997 \nL 183.216427 253.789965 \nL 183.439178 359.349892 \nL 183.470999 358.033136 \nL 183.852857 233.928898 \nL 183.884678 231.405116 \nL 183.916499 234.148357 \nL 183.948321 231.844034 \nL 184.011964 280.234812 \nL 184.171071 348.047738 \nL 184.234714 317.872083 \nL 184.425643 195.304059 \nL 184.489286 192.231629 \nL 184.58475 193.658115 \nL 184.616572 194.426222 \nL 184.743858 219.444583 \nL 184.934786 339.708284 \nL 184.998429 310.849385 \nL 185.189358 195.0846 \nL 185.253001 189.598117 \nL 185.316644 193.987304 \nL 185.380287 195.304059 \nL 185.475751 204.63108 \nL 185.698502 335.209368 \nL 185.730323 329.174237 \nL 185.953073 187.513254 \nL 186.016716 193.548385 \nL 186.207645 208.032699 \nL 186.239466 208.691077 \nL 186.462217 342.451525 \nL 186.52586 314.031545 \nL 186.716788 199.802975 \nL 186.74861 199.912705 \nL 186.780431 197.937571 \nL 186.812253 198.595949 \nL 187.035003 223.285121 \nL 187.225932 344.2072 \nL 187.289575 319.408298 \nL 187.480504 198.486219 \nL 187.671432 207.70351 \nL 187.83054 264.324012 \nL 187.989647 348.925575 \nL 188.05329 344.31693 \nL 188.244219 237.111058 \nL 188.307862 245.7797 \nL 188.371505 252.692668 \nL 188.403326 250.059157 \nL 188.435148 245.7797 \nL 188.466969 247.754834 \nL 188.594255 283.526701 \nL 188.753362 357.923407 \nL 188.785184 357.155299 \nL 188.817005 357.484488 \nL 189.007934 255.43591 \nL 189.13522 262.458608 \nL 189.294327 245.7797 \nL 189.35797 287.915887 \nL 189.517077 350.790979 \nL 189.58072 319.956946 \nL 189.771649 197.608382 \nL 190.026221 216.042964 \nL 190.058042 215.823505 \nL 190.121685 268.932657 \nL 190.280793 345.194767 \nL 190.344435 316.445597 \nL 190.535364 190.037036 \nL 190.599007 184.879742 \nL 190.66265 187.293795 \nL 190.694472 187.403524 \nL 190.726293 186.525687 \nL 190.853579 199.364057 \nL 191.044508 320.834784 \nL 191.108151 293.841289 \nL 191.362722 85.245216 \nL 191.458187 75.040359 \nL 191.490008 75.808466 \nL 191.617294 106.642499 \nL 191.808223 263.116986 \nL 191.840044 260.044555 \nL 191.903687 199.473786 \nL 192.094616 70.431713 \nL 192.126438 68.895498 \nL 192.19008 69.224687 \nL 192.285545 80.746301 \nL 192.381009 111.031685 \nL 192.571938 275.955355 \nL 192.635581 257.630503 \nL 192.890153 73.284684 \nL 192.985617 89.744132 \nL 193.176546 191.463522 \nL 193.367475 301.302905 \nL 193.399296 297.791556 \nL 193.622046 170.285698 \nL 193.685689 175.223533 \nL 193.90844 229.759171 \nL 194.099368 337.294232 \nL 194.13119 336.745583 \nL 194.163011 336.306665 \nL 194.57669 192.560818 \nL 194.703976 246.986726 \nL 194.863084 324.455862 \nL 194.926726 298.011016 \nL 195.117655 169.73705 \nL 195.21312 181.368393 \nL 195.43587 220.871069 \nL 195.626799 337.184502 \nL 195.690442 309.20344 \nL 195.88137 189.378658 \nL 195.913192 189.598117 \nL 195.945013 187.952173 \nL 195.976835 191.353792 \nL 196.199585 229.320252 \nL 196.390514 338.391528 \nL 196.454157 313.482897 \nL 196.645086 195.962437 \nL 196.708729 193.219196 \nL 196.9633 222.736473 \nL 197.154229 336.526124 \nL 197.217872 308.106144 \nL 197.440622 167.981376 \nL 197.59973 160.410029 \nL 197.727015 185.318661 \nL 197.917944 322.480728 \nL 197.981587 297.352638 \nL 198.236159 139.122477 \nL 198.331623 119.919787 \nL 198.363445 120.578165 \nL 198.490731 168.420294 \nL 198.713481 322.261269 \nL 198.745302 321.383432 \nL 199.063517 158.325166 \nL 199.12716 147.791119 \nL 199.158981 152.290035 \nL 199.286267 213.519182 \nL 199.477196 317.542894 \nL 199.509017 319.847217 \nL 199.604482 229.539711 \nL 199.763589 153.82625 \nL 199.827232 152.180305 \nL 199.890875 142.194907 \nL 199.922697 149.437064 \nL 200.049982 220.212691 \nL 200.20909 311.398033 \nL 200.272733 292.305074 \nL 200.495483 131.441401 \nL 200.527304 126.064648 \nL 200.590947 133.965183 \nL 200.622769 133.087346 \nL 200.65459 133.306805 \nL 200.781876 176.2111 \nL 200.972805 319.627757 \nL 201.036448 302.94885 \nL 201.227377 151.851116 \nL 201.259198 152.399765 \nL 201.29102 152.180305 \nL 201.322841 152.619224 \nL 201.354662 152.948413 \nL 201.386484 151.083009 \nL 201.418305 153.387332 \nL 201.577413 228.552145 \nL 201.73652 321.712621 \nL 201.768341 318.74992 \nL 201.831984 302.619661 \nL 202.118378 170.285698 \nL 202.182021 159.203003 \nL 202.213842 164.031108 \nL 202.372949 259.276448 \nL 202.500235 311.507763 \nL 202.532057 307.338036 \nL 202.5957 256.862395 \nL 202.786628 140.658692 \nL 202.850271 133.745723 \nL 202.945736 135.391668 \nL 203.009379 150.205172 \nL 203.073022 169.407861 \nL 203.26395 310.191007 \nL 203.327593 295.267774 \nL 203.582165 114.213845 \nL 203.677629 109.934389 \nL 203.709451 112.5679 \nL 203.868558 186.415957 \nL 204.059487 290.000751 \nL 204.12313 270.249413 \nL 204.314059 152.948413 \nL 204.34588 158.544625 \nL 204.409523 165.018675 \nL 204.441345 160.519759 \nL 204.473166 157.886247 \nL 204.504988 159.971111 \nL 204.664095 251.375913 \nL 204.823202 319.518028 \nL 204.855024 321.82235 \nL 204.950488 238.976462 \nL 205.077774 183.124068 \nL 205.109595 183.672716 \nL 205.141417 183.124068 \nL 205.236881 168.749483 \nL 205.268703 171.821913 \nL 205.395989 238.976462 \nL 205.555096 330.381263 \nL 205.618739 309.20344 \nL 205.841489 163.811649 \nL 205.873311 160.410029 \nL 205.968775 161.178137 \nL 206.000596 159.422463 \nL 206.127882 202.655946 \nL 206.318811 334.880179 \nL 206.382454 314.251004 \nL 206.605204 166.66462 \nL 206.73249 155.143006 \nL 206.764312 155.472195 \nL 206.891597 191.024603 \nL 207.082526 326.869915 \nL 207.146169 308.106144 \nL 207.368919 143.621392 \nL 207.496205 128.259241 \nL 207.528027 128.58843 \nL 207.655313 173.248399 \nL 207.846241 316.445597 \nL 207.909884 291.975885 \nL 208.164456 105.545202 \nL 208.25992 101.046287 \nL 208.291742 102.582502 \nL 208.387206 125.40627 \nL 208.482671 231.624575 \nL 208.609957 299.76669 \nL 208.641778 297.462367 \nL 208.737242 200.900272 \nL 208.959993 76.796033 \nL 208.991814 77.015492 \nL 209.055457 83.270083 \nL 209.214564 173.797047 \nL 209.405493 293.29264 \nL 209.437315 289.561832 \nL 209.819172 114.104115 \nL 209.946458 145.377067 \nL 210.169208 297.352638 \nL 210.20103 298.998582 \nL 210.264673 252.363479 \nL 210.42378 123.540866 \nL 210.455601 124.089514 \nL 210.519244 127.052215 \nL 210.551066 124.857622 \nL 210.582887 122.663028 \nL 210.614709 126.613296 \nL 210.710173 158.215436 \nL 210.901102 282.429405 \nL 210.964745 257.630503 \nL 211.219317 61.8728 \nL 211.251138 59.678207 \nL 211.28296 63.079826 \nL 211.442067 94.901426 \nL 211.664817 273.870492 \nL 211.72846 250.717535 \nL 211.95121 91.828996 \nL 212.078496 63.847934 \nL 212.110318 65.274419 \nL 212.237604 119.590598 \nL 212.428532 259.825096 \nL 212.492175 235.026194 \nL 212.683104 85.684135 \nL 212.714926 86.013324 \nL 212.746747 91.060888 \nL 212.81039 83.928461 \nL 212.842211 84.03819 \nL 212.905854 100.497638 \nL 213.064962 236.123491 \nL 213.192248 300.205609 \nL 213.224069 295.158045 \nL 213.319533 209.898103 \nL 213.510462 147.900849 \nL 213.828677 273.431573 \nL 213.955963 325.662888 \nL 213.987784 319.627757 \nL 214.274177 177.747315 \nL 214.33782 181.148934 \nL 214.465106 204.850539 \nL 214.496928 204.082432 \nL 214.560571 248.193753 \nL 214.719678 337.074772 \nL 214.751499 336.526124 \nL 214.783321 332.466127 \nL 215.006071 208.691077 \nL 215.101535 208.910536 \nL 215.165178 199.034868 \nL 215.197 201.229461 \nL 215.547036 339.269365 \nL 215.578857 325.992077 \nL 215.865251 180.271097 \nL 215.928894 161.726785 \nL 215.992536 169.84678 \nL 216.024358 169.73705 \nL 216.119822 257.081855 \nL 216.247108 305.143443 \nL 216.27893 297.133178 \nL 216.660787 79.539274 \nL 216.72443 91.499807 \nL 217.010823 277.930489 \nL 217.074466 254.119154 \nL 217.297217 85.793865 \nL 217.329038 90.40251 \nL 217.647253 257.191584 \nL 217.774539 315.238571 \nL 217.80636 309.971548 \nL 218.188218 149.766253 \nL 218.25186 158.873814 \nL 218.410968 266.628335 \nL 218.538254 315.458031 \nL 218.570075 309.4229 \nL 218.856468 159.751651 \nL 218.88829 162.165704 \nL 218.920111 163.811649 \nL 218.983754 162.055974 \nL 219.015576 162.385163 \nL 219.11104 187.622984 \nL 219.301969 310.300737 \nL 219.365612 281.880756 \nL 219.556541 157.995977 \nL 219.683826 161.726785 \nL 219.620183 157.666788 \nL 219.715648 160.410029 \nL 219.747469 161.178137 \nL 219.874755 183.562986 \nL 220.065684 319.737487 \nL 220.097505 319.079109 \nL 220.161148 297.462367 \nL 220.352077 172.80948 \nL 220.383899 175.442992 \nL 220.63847 211.763507 \nL 220.829399 325.22397 \nL 220.861221 324.016944 \nL 220.924864 310.191007 \nL 221.115792 208.471618 \nL 221.147614 210.117563 \nL 221.179435 211.214859 \nL 221.211257 210.88567 \nL 221.2749 200.461353 \nL 221.306721 201.44892 \nL 221.434007 256.533206 \nL 221.593114 330.271534 \nL 221.656757 303.168309 \nL 221.911329 131.55113 \nL 222.006793 125.40627 \nL 222.038615 127.052215 \nL 222.165901 168.420294 \nL 222.356829 309.861818 \nL 222.420472 285.392105 \nL 222.675044 125.845188 \nL 222.738687 129.246808 \nL 222.865973 155.252736 \nL 222.897794 153.058143 \nL 223.120545 305.362902 \nL 223.152366 298.120745 \nL 223.470581 120.139246 \nL 223.502402 120.248976 \nL 223.534224 119.700328 \nL 223.629688 138.683558 \nL 223.66151 134.73329 \nL 223.88426 287.915887 \nL 223.947903 261.141852 \nL 224.202474 89.414943 \nL 224.297939 79.429545 \nL 224.32976 82.611705 \nL 224.457046 130.892752 \nL 224.647975 279.905623 \nL 224.679796 276.174814 \nL 224.807082 153.93598 \nL 224.998011 62.860367 \nL 225.061654 59.239288 \nL 225.18894 92.048455 \nL 225.443512 278.479137 \nL 225.507155 261.6905 \nL 225.729905 106.31331 \nL 225.761726 103.570069 \nL 225.793548 106.093851 \nL 225.984477 158.654355 \nL 226.175405 290.439669 \nL 226.207227 290.000751 \nL 226.27087 275.735896 \nL 226.557263 118.493302 \nL 226.589084 117.286275 \nL 226.620906 118.93222 \nL 226.748192 152.838683 \nL 226.93912 275.187248 \nL 227.002763 252.363479 \nL 227.225514 109.934389 \nL 227.257335 106.31331 \nL 227.320978 110.702496 \nL 227.416442 133.416535 \nL 227.543728 220.43215 \nL 227.702836 315.238571 \nL 227.766479 291.427236 \nL 228.02105 135.391668 \nL 228.116515 126.503566 \nL 228.148336 128.039781 \nL 228.275622 168.200835 \nL 228.466551 311.727222 \nL 228.530194 285.831024 \nL 228.784765 105.764662 \nL 228.848408 100.278179 \nL 228.912051 102.143583 \nL 229.039337 142.085177 \nL 229.230266 295.377504 \nL 229.262087 291.536966 \nL 229.548481 84.696568 \nL 229.643945 97.864127 \nL 229.803052 143.182474 \nL 229.993981 278.369407 \nL 230.057624 251.156453 \nL 230.280374 103.789528 \nL 230.344017 117.396005 \nL 230.598589 209.239725 \nL 230.757696 299.108312 \nL 230.789518 298.559664 \nL 230.853161 280.564001 \nL 231.075911 157.666788 \nL 231.26684 168.310565 \nL 231.298661 167.761916 \nL 231.553233 301.632094 \nL 231.585054 296.4748 \nL 231.648697 262.239148 \nL 231.839626 164.908945 \nL 231.935091 146.254904 \nL 231.966912 138.573828 \nL 232.030555 148.120308 \nL 232.062376 146.035445 \nL 232.285127 300.863987 \nL 232.316948 295.048315 \nL 232.635163 98.961423 \nL 232.698806 100.168449 \nL 232.730627 101.704665 \nL 232.857913 151.302468 \nL 233.048842 295.487234 \nL 233.080663 291.207777 \nL 233.367056 101.046287 \nL 233.430699 107.191147 \nL 233.557985 130.014915 \nL 233.589807 127.710593 \nL 233.812557 294.280207 \nL 233.844378 289.561832 \nL 234.194415 111.690063 \nL 234.258057 119.480868 \nL 234.385343 155.801384 \nL 234.576272 292.414803 \nL 234.608094 288.245076 \nL 234.894487 125.625729 \nL 234.926308 127.491133 \nL 235.085416 148.559227 \nL 235.117237 147.68139 \nL 235.339987 312.166141 \nL 235.371809 306.569929 \nL 235.721845 120.687895 \nL 235.753666 121.346273 \nL 235.880952 144.608959 \nL 236.135524 304.046147 \nL 236.167345 296.4748 \nL 236.549203 193.877574 \nL 236.676489 220.322421 \nL 236.899239 337.513691 \nL 236.962882 327.528292 \nL 237.185632 225.589444 \nL 237.217454 226.79647 \nL 237.249275 224.272688 \nL 237.408383 203.314324 \nL 237.631133 332.466127 \nL 237.662954 326.211537 \nL 237.949347 160.958678 \nL 238.01299 163.592189 \nL 238.076633 163.921378 \nL 238.203919 202.985135 \nL 238.394848 321.273702 \nL 238.458491 289.122914 \nL 238.681241 151.083009 \nL 238.713063 147.791119 \nL 238.808527 148.778686 \nL 238.903991 167.871646 \nL 238.935813 165.786782 \nL 239.158563 329.283967 \nL 239.190385 321.93208 \nL 239.508599 152.948413 \nL 239.604064 156.459762 \nL 239.73135 197.059734 \nL 239.922278 324.236403 \nL 239.9541 319.188839 \nL 240.304136 128.36897 \nL 240.367779 132.428968 \nL 240.495065 176.430559 \nL 240.685993 307.996414 \nL 240.749636 280.89319 \nL 241.004208 127.052215 \nL 241.03603 127.710593 \nL 241.226958 154.594358 \nL 241.449709 319.408298 \nL 241.513352 309.532629 \nL 241.895209 177.088937 \nL 242.022495 208.361888 \nL 242.213424 332.136938 \nL 242.245245 331.039641 \nL 242.34071 290.988318 \nL 242.531638 190.256495 \nL 242.658924 164.799216 \nL 242.754389 172.260832 \nL 242.977139 315.896949 \nL 243.040782 285.062916 \nL 243.295354 120.029517 \nL 243.327175 116.298709 \nL 243.390818 120.468435 \nL 243.518104 134.84302 \nL 243.740854 294.170478 \nL 243.772676 286.489402 \nL 244.059069 111.251144 \nL 244.09089 111.580333 \nL 244.281819 151.412198 \nL 244.504569 329.503426 \nL 244.536391 322.919647 \nL 244.790962 184.660283 \nL 244.918248 175.772181 \nL 244.95007 175.881911 \nL 245.077356 217.35972 \nL 245.268284 339.049906 \nL 245.331927 305.582362 \nL 245.522856 180.271097 \nL 245.681964 164.908945 \nL 245.713785 165.457594 \nL 245.841071 197.498652 \nL 246.032 323.797484 \nL 246.095643 290.439669 \nL 246.318393 159.203003 \nL 246.350214 156.679221 \nL 246.382036 160.08084 \nL 246.413857 162.933811 \nL 246.4775 159.532192 \nL 246.509322 161.946245 \nL 246.541143 162.494893 \nL 246.572965 166.993809 \nL 246.827536 321.163973 \nL 246.859358 313.482897 \nL 246.954822 242.926729 \nL 247.082108 210.337022 \nL 247.177572 215.604045 \nL 247.209394 213.628912 \nL 247.241215 213.080263 \nL 247.368501 241.719703 \nL 247.55943 346.401793 \nL 247.591251 345.414226 \nL 247.654894 330.600723 \nL 247.845823 238.208354 \nL 247.877645 242.048892 \nL 247.941288 246.438078 \nL 247.973109 242.59754 \nL 248.068573 234.916464 \nL 248.100395 239.41538 \nL 248.323145 354.192598 \nL 248.354967 351.120168 \nL 248.482252 275.296977 \nL 248.577717 229.539711 \nL 248.64136 231.075927 \nL 248.673181 230.966197 \nL 248.736824 220.651609 \nL 248.832289 201.010001 \nL 248.86411 206.496484 \nL 249.08686 340.586121 \nL 249.150503 302.94885 \nL 249.309611 191.573251 \nL 249.405075 187.513254 \nL 249.468718 192.01217 \nL 249.500539 189.378658 \nL 249.596004 178.844611 \nL 249.691468 261.6905 \nL 249.850575 324.785051 \nL 249.914218 283.526701 \nL 250.073326 161.507326 \nL 250.16879 158.764085 \nL 250.264255 163.043541 \nL 250.296076 161.946245 \nL 250.327897 161.507326 \nL 250.359719 153.387332 \nL 250.39154 165.567323 \nL 250.614291 321.602891 \nL 250.677934 284.953187 \nL 250.868862 168.420294 \nL 250.996148 160.958678 \nL 251.02797 161.946245 \nL 251.091613 166.44516 \nL 251.123434 154.923547 \nL 251.155256 164.031108 \nL 251.378006 320.834784 \nL 251.441649 286.379672 \nL 251.632578 152.509494 \nL 251.728042 140.878151 \nL 251.759863 142.304637 \nL 251.823506 155.472195 \nL 251.982614 235.135924 \nL 252.141721 317.433164 \nL 252.205364 301.412635 \nL 252.428114 181.039204 \nL 252.491757 185.318661 \nL 252.5554 187.184065 \nL 252.587221 185.977039 \nL 252.650864 180.819745 \nL 252.746329 254.887262 \nL 252.937258 337.403961 \nL 253.032722 300.863987 \nL 253.191829 239.41538 \nL 253.255472 243.585107 \nL 253.287294 241.939162 \nL 253.41458 213.628912 \nL 253.446401 225.260255 \nL 253.63733 351.229898 \nL 253.669151 351.120168 \nL 253.732794 312.60506 \nL 253.891902 212.202426 \nL 253.923723 209.568914 \nL 253.987366 211.763507 \nL 254.051009 221.419717 \nL 254.114652 216.152694 \nL 254.178295 203.533783 \nL 254.210116 217.35972 \nL 254.432866 352.656383 \nL 254.496509 311.178574 \nL 254.655617 224.711607 \nL 254.751081 216.591612 \nL 254.814724 217.46945 \nL 254.910188 212.312156 \nL 254.94201 199.144597 \nL 254.973831 212.312156 \nL 255.196582 354.082869 \nL 255.260225 316.555327 \nL 255.419332 221.200258 \nL 255.514796 205.838106 \nL 255.578439 207.81324 \nL 255.673904 204.850539 \nL 255.705725 192.780277 \nL 255.737547 205.728377 \nL 255.960297 346.730982 \nL 256.02394 310.849385 \nL 256.214869 196.511086 \nL 256.373976 180.490556 \nL 256.437619 184.879742 \nL 256.46944 172.260832 \nL 256.501262 185.318661 \nL 256.724012 339.927743 \nL 256.787655 304.704524 \nL 256.978584 188.061902 \nL 257.042227 175.881911 \nL 257.10587 178.076504 \nL 257.264977 196.840275 \nL 257.487727 333.563423 \nL 257.519549 332.685586 \nL 257.710477 228.113226 \nL 257.837763 243.475378 \nL 257.869585 245.7797 \nL 257.901406 243.585107 \nL 257.996871 230.527278 \nL 258.028692 241.719703 \nL 258.251442 359.130433 \nL 258.283264 357.594218 \nL 258.378728 313.592626 \nL 258.537835 257.959692 \nL 258.601478 263.116986 \nL 258.6333 261.58077 \nL 258.760586 219.334854 \nL 258.792407 237.659706 \nL 258.983336 356.058003 \nL 259.015157 355.180165 \nL 259.0788 314.141275 \nL 259.237908 219.225124 \nL 259.365194 213.299723 \nL 259.397015 213.628912 \nL 259.428836 212.751074 \nL 259.524301 189.817577 \nL 259.556122 208.252159 \nL 259.747051 346.401793 \nL 259.778873 346.072604 \nL 259.842516 307.886684 \nL 260.001623 202.875406 \nL 260.097087 198.925138 \nL 260.128909 200.571083 \nL 260.16073 201.119731 \nL 260.256195 178.515422 \nL 260.288016 179.612719 \nL 260.542588 336.416394 \nL 260.574409 329.174237 \nL 260.797159 204.192161 \nL 260.988088 218.237557 \nL 261.051731 199.144597 \nL 261.083553 215.055397 \nL 261.306303 349.035305 \nL 261.369946 309.31317 \nL 261.529053 223.833769 \nL 261.592696 226.028363 \nL 261.624518 225.369985 \nL 261.688161 231.405116 \nL 261.751803 227.893767 \nL 261.815446 202.655946 \nL 261.847268 216.372153 \nL 262.038197 347.38936 \nL 262.070018 347.27963 \nL 262.133661 309.093711 \nL 262.292768 220.102961 \nL 262.32459 219.005665 \nL 262.356411 220.54188 \nL 262.483697 230.856467 \nL 262.515519 230.198089 \nL 262.579162 211.324589 \nL 262.610983 224.382418 \nL 262.833733 355.838543 \nL 262.865555 353.53422 \nL 262.992841 267.725631 \nL 263.056484 244.243485 \nL 263.120126 247.425645 \nL 263.215591 257.740233 \nL 263.247412 253.899695 \nL 263.342877 228.991063 \nL 263.374698 242.926729 \nL 263.597448 360.337459 \nL 263.62927 358.910974 \nL 263.756556 287.03805 \nL 263.85202 258.179151 \nL 263.883842 260.373744 \nL 263.947485 265.750497 \nL 263.979306 264.98239 \nL 264.106592 224.162958 \nL 264.138413 242.70727 \nL 264.361164 362.751511 \nL 264.424807 321.163973 \nL 264.583914 222.407284 \nL 264.679378 218.566746 \nL 264.774843 226.79647 \nL 264.870307 194.316493 \nL 264.902129 216.481883 \nL 265.093057 348.815845 \nL 265.124879 348.047738 \nL 265.188522 307.996414 \nL 265.347629 221.968365 \nL 265.443093 225.918633 \nL 265.506736 231.075927 \nL 265.538558 226.9062 \nL 265.634022 196.291626 \nL 265.665844 218.018098 \nL 265.888594 352.546654 \nL 265.952237 310.629926 \nL 266.111344 206.606214 \nL 266.143166 203.424054 \nL 266.206809 203.753243 \nL 266.270452 211.324589 \nL 266.302273 207.484051 \nL 266.397737 186.415957 \nL 266.652309 345.962874 \nL 266.684131 337.95261 \nL 266.906881 220.651609 \nL 267.034167 229.8689 \nL 267.065988 228.771604 \nL 267.129631 210.227292 \nL 267.161453 196.950004 \nL 267.193274 215.384586 \nL 267.416024 349.803412 \nL 267.479667 312.275871 \nL 267.638775 214.726208 \nL 267.670596 213.299723 \nL 267.702417 215.384586 \nL 267.734239 214.506749 \nL 267.797882 220.322421 \nL 267.829703 216.811072 \nL 267.893346 200.680812 \nL 267.925168 206.277025 \nL 268.179739 353.863409 \nL 268.243382 338.062339 \nL 268.40249 234.258087 \nL 268.466133 240.402947 \nL 268.561597 255.545639 \nL 268.593418 250.607805 \nL 268.657061 227.125659 \nL 268.688883 230.637008 \nL 268.943455 363.519619 \nL 269.007098 351.668816 \nL 269.229848 235.026194 \nL 269.293491 248.193753 \nL 269.325312 251.156453 \nL 269.357134 243.914296 \nL 269.420777 219.554313 \nL 269.452598 220.322421 \nL 269.70717 358.691514 \nL 269.738991 350.022872 \nL 269.961741 217.140261 \nL 270.089027 228.661874 \nL 270.120849 228.003496 \nL 270.216313 193.219196 \nL 270.248135 214.506749 \nL 270.439063 352.107735 \nL 270.470885 350.790979 \nL 270.534528 312.934248 \nL 270.693635 220.322421 \nL 270.725457 217.24999 \nL 270.7891 218.895935 \nL 270.852743 225.369985 \nL 270.884564 223.943499 \nL 270.980028 196.840275 \nL 271.01185 218.347287 \nL 271.202779 350.681249 \nL 271.2346 349.145034 \nL 271.298243 312.49533 \nL 271.45735 212.202426 \nL 271.489172 210.556481 \nL 271.616458 220.54188 \nL 271.648279 217.579179 \nL 271.711922 188.83001 \nL 271.775565 210.88567 \nL 271.966494 347.718549 \nL 271.998315 347.49909 \nL 272.061958 311.946682 \nL 272.221066 207.154862 \nL 272.252887 204.960269 \nL 272.284708 208.032699 \nL 272.31653 209.129996 \nL 272.380173 219.334854 \nL 272.411994 214.835938 \nL 272.475637 190.914873 \nL 272.507459 194.316493 \nL 272.730209 348.267197 \nL 272.793852 338.720717 \nL 273.016602 212.970534 \nL 273.048424 215.604045 \nL 273.080245 214.17756 \nL 273.175709 225.369985 \nL 273.207531 225.260255 \nL 273.271174 205.179728 \nL 273.302995 221.200258 \nL 273.525746 346.182334 \nL 273.557567 344.646119 \nL 273.653031 288.354806 \nL 273.780317 237.659706 \nL 273.812139 240.512677 \nL 273.907603 245.560241 \nL 274.003068 219.444583 \nL 274.034889 224.272688 \nL 274.257639 352.875843 \nL 274.353104 344.536389 \nL 274.575854 256.533206 \nL 274.639497 258.727799 \nL 274.671318 258.069421 \nL 274.766783 217.24999 \nL 274.830426 241.171055 \nL 275.021354 357.265029 \nL 275.053176 356.167732 \nL 275.116819 324.675321 \nL 275.275926 217.140261 \nL 275.307748 217.688909 \nL 275.435034 236.34295 \nL 275.466855 233.819168 \nL 275.530498 194.645681 \nL 275.594141 216.481883 \nL 275.78507 350.900709 \nL 275.816891 349.035305 \nL 275.880534 306.679658 \nL 276.039641 217.46945 \nL 276.071463 217.579179 \nL 276.198749 229.649441 \nL 276.23057 226.357551 \nL 276.294213 189.159199 \nL 276.357856 212.202426 \nL 276.548785 347.27963 \nL 276.580606 346.950441 \nL 276.644249 308.215873 \nL 276.803357 213.628912 \nL 276.835178 211.653778 \nL 276.866999 212.970534 \nL 276.962464 219.225124 \nL 277.057928 182.026771 \nL 277.08975 190.695414 \nL 277.3125 345.085037 \nL 277.376143 334.002342 \nL 277.53525 220.651609 \nL 277.598893 221.748906 \nL 277.726179 237.769435 \nL 277.758 235.794302 \nL 277.853465 193.109466 \nL 277.885286 211.10513 \nL 278.108037 344.536389 \nL 278.17168 305.582362 \nL 278.330787 208.581348 \nL 278.426251 224.272688 \nL 278.489894 237.440247 \nL 278.521716 234.697005 \nL 278.585359 199.364057 \nL 278.649001 215.713775 \nL 278.871752 337.513691 \nL 278.903573 332.136938 \nL 279.094502 239.744569 \nL 279.158145 254.887262 \nL 279.253609 269.920224 \nL 279.285431 263.226715 \nL 279.349074 219.005665 \nL 279.412717 237.659706 \nL 279.635467 351.998005 \nL 279.667288 350.790979 \nL 279.762753 298.120745 \nL 279.890039 230.417549 \nL 279.92186 231.514845 \nL 280.017324 241.500244 \nL 280.049146 235.355383 \nL 280.112789 206.825673 \nL 280.14461 211.982967 \nL 280.367361 346.621252 \nL 280.431004 335.648287 \nL 280.653754 206.606214 \nL 280.78104 215.274856 \nL 280.812861 212.751074 \nL 280.876504 178.405693 \nL 280.908326 187.184065 \nL 281.162897 345.743415 \nL 281.194719 337.73315 \nL 281.417469 209.349455 \nL 281.544755 229.539711 \nL 281.576576 225.589444 \nL 281.640219 181.039204 \nL 281.703862 205.728377 \nL 281.894791 334.77045 \nL 281.926612 334.112072 \nL 281.990255 293.40237 \nL 282.08572 216.591612 \nL 282.117541 219.334854 \nL 282.244827 230.637008 \nL 282.30847 239.195921 \nL 282.340291 236.781869 \nL 282.403934 191.79271 \nL 282.467577 214.945667 \nL 282.658506 342.780714 \nL 282.690328 342.341796 \nL 282.753971 301.741824 \nL 282.849435 219.773772 \nL 282.881256 220.980798 \nL 282.944899 221.968365 \nL 283.072185 235.904031 \nL 283.104007 233.380249 \nL 283.16765 193.877574 \nL 283.231292 214.397019 \nL 283.454043 346.072604 \nL 283.517686 309.752089 \nL 283.676793 207.264592 \nL 283.708614 206.825673 \nL 283.8359 221.858636 \nL 283.867722 215.604045 \nL 283.931365 191.024603 \nL 283.963186 204.082432 \nL 284.217758 348.815845 \nL 284.281401 335.758017 \nL 284.440508 236.891598 \nL 284.504151 243.475378 \nL 284.599615 259.715366 \nL 284.631437 254.996991 \nL 284.69508 222.517014 \nL 284.758723 246.767267 \nL 284.981473 356.606651 \nL 285.013295 353.424491 \nL 285.076937 329.832615 \nL 285.267866 257.191584 \nL 285.331509 261.909959 \nL 285.363331 261.141852 \nL 285.458795 208.800807 \nL 285.522438 239.086191 \nL 285.713367 355.728814 \nL 285.77701 342.561255 \nL 285.99976 219.115394 \nL 286.127046 235.465113 \nL 286.158867 232.282953 \nL 286.22251 188.171632 \nL 286.286153 219.444583 \nL 286.477082 351.559087 \nL 286.508903 348.376927 \nL 286.572546 308.874251 \nL 286.668011 227.345118 \nL 286.699832 227.454848 \nL 286.731654 227.125659 \nL 286.763475 227.784037 \nL 286.890761 241.939162 \nL 286.922582 238.976462 \nL 286.986225 190.585684 \nL 287.049868 218.566746 \nL 287.240797 344.646119 \nL 287.272619 344.536389 \nL 287.336262 302.94885 \nL 287.399904 221.200258 \nL 287.463547 223.285121 \nL 287.622655 238.757002 \nL 287.654476 241.280784 \nL 287.686298 238.427813 \nL 287.749941 191.90244 \nL 287.813583 218.566746 \nL 288.004512 344.646119 \nL 288.036334 343.000174 \nL 288.099977 303.936417 \nL 288.227263 226.247822 \nL 288.259084 226.357551 \nL 288.418191 241.061325 \nL 288.450013 237.440247 \nL 288.513656 192.451088 \nL 288.577299 216.042964 \nL 288.768227 342.232066 \nL 288.800049 341.683418 \nL 288.863692 304.923984 \nL 289.022799 218.018098 \nL 289.086442 226.79647 \nL 289.181906 243.036459 \nL 289.213728 242.158622 \nL 289.277371 208.691077 \nL 289.341014 235.355383 \nL 289.563764 353.095302 \nL 289.595586 348.815845 \nL 289.722871 265.092119 \nL 289.786514 246.547808 \nL 289.850157 255.874828 \nL 289.945622 268.274279 \nL 289.977443 262.678067 \nL 290.041086 222.626743 \nL 290.104729 250.168886 \nL 290.327479 357.594218 \nL 290.359301 355.728814 \nL 290.454765 307.008847 \nL 290.613872 243.914296 \nL 290.709337 250.498075 \nL 290.804801 196.730545 \nL 290.868444 231.185656 \nL 291.059373 348.047738 \nL 291.091194 346.950441 \nL 291.154837 308.435333 \nL 291.313945 196.511086 \nL 291.345766 193.219196 \nL 291.377588 195.742978 \nL 291.568516 224.711607 \nL 291.85491 381.076364 \nL 291.918552 350.681249 \nL 292.109481 236.672139 \nL 292.173124 235.904031 \nL 292.236767 239.086191 \nL 292.332232 202.107298 \nL 292.364053 213.958101 \nL 292.586803 351.339627 \nL 292.650446 343.000174 \nL 292.841375 220.871069 \nL 292.873196 221.419717 \nL 293.000482 232.502412 \nL 293.032304 226.79647 \nL 293.095947 212.860804 \nL 293.127768 221.639176 \nL 293.191411 257.849962 \nL 293.350518 349.803412 \nL 293.38234 349.474223 \nL 293.445983 310.520196 \nL 293.60509 221.200258 \nL 293.700555 230.08836 \nL 293.764197 238.976462 \nL 293.796019 232.392682 \nL 293.859662 189.598117 \nL 293.923305 216.701342 \nL 294.114234 346.401793 \nL 294.146055 346.182334 \nL 294.209698 308.983981 \nL 294.368805 225.808903 \nL 294.400627 226.467281 \nL 294.527913 238.757002 \nL 294.623377 202.655946 \nL 294.655199 213.628912 \nL 294.90977 348.157467 \nL 294.973413 331.36883 \nL 295.13252 241.500244 \nL 295.196163 248.193753 \nL 295.291628 262.568337 \nL 295.323449 252.582939 \nL 295.387092 214.726208 \nL 295.450735 239.52511 \nL 295.673485 353.973139 \nL 295.705307 346.730982 \nL 296.118986 189.049469 \nL 296.182629 212.641345 \nL 296.405379 336.416394 \nL 296.437201 334.002342 \nL 296.500843 284.843457 \nL 296.659951 201.55865 \nL 296.691772 201.778109 \nL 296.787237 209.678644 \nL 296.819058 207.593781 \nL 296.882701 157.447329 \nL 296.946344 174.674884 \nL 297.169094 316.335868 \nL 297.232737 301.302905 \nL 297.328202 205.399188 \nL 297.423666 212.092696 \nL 297.550952 224.382418 \nL 297.582773 222.955932 \nL 297.678238 161.507326 \nL 297.710059 172.370562 \nL 297.932809 309.4229 \nL 297.996452 298.230475 \nL 298.187381 188.391091 \nL 298.219203 189.049469 \nL 298.251024 192.670548 \nL 298.314667 191.463522 \nL 298.346488 188.391091 \nL 298.410131 141.646259 \nL 298.473774 163.811649 \nL 298.696525 314.251004 \nL 298.728346 313.263437 \nL 298.791989 269.261846 \nL 298.951096 182.136501 \nL 298.982918 182.136501 \nL 299.078382 192.780277 \nL 299.110204 189.159199 \nL 299.173847 153.82625 \nL 299.237489 172.260832 \nL 299.46024 320.615324 \nL 299.523883 308.983981 \nL 299.651169 210.775941 \nL 299.714811 212.860804 \nL 299.842097 233.489979 \nL 299.873919 231.295386 \nL 299.937562 184.331094 \nL 300.001205 204.63108 \nL 300.255776 336.087205 \nL 300.319419 316.445597 \nL 300.446705 246.218619 \nL 300.510348 251.705102 \nL 300.605813 270.249413 \nL 300.637634 265.531038 \nL 300.701277 205.728377 \nL 300.76492 222.846203 \nL 301.019492 343.878011 \nL 301.051313 340.147203 \nL 301.146777 293.29264 \nL 301.242242 248.193753 \nL 301.305885 252.25375 \nL 301.369528 264.653201 \nL 301.401349 262.897526 \nL 301.464992 203.094865 \nL 301.528635 226.9062 \nL 301.751385 345.962874 \nL 301.815028 335.867746 \nL 302.005957 220.651609 \nL 302.037778 225.040796 \nL 302.133243 233.819168 \nL 302.165064 232.941331 \nL 302.228707 177.747315 \nL 302.29235 200.022435 \nL 302.546922 352.546654 \nL 302.578743 342.122336 \nL 302.801494 215.384586 \nL 302.865137 218.237557 \nL 302.896958 221.858636 \nL 302.928779 218.566746 \nL 302.992422 169.62732 \nL 303.056065 186.415957 \nL 303.278816 322.370999 \nL 303.342459 307.996414 \nL 303.437923 201.33919 \nL 303.533387 209.898103 \nL 303.660673 225.808903 \nL 303.692495 220.54188 \nL 303.756138 161.836515 \nL 303.81978 175.99164 \nL 304.042531 312.60506 \nL 304.106174 299.108312 \nL 304.201638 195.304059 \nL 304.297102 202.217028 \nL 304.424388 220.980798 \nL 304.45621 215.384586 \nL 304.519853 162.824082 \nL 304.583496 174.016507 \nL 304.806246 313.592626 \nL 304.869889 299.327771 \nL 304.997175 196.511086 \nL 305.060818 200.351623 \nL 305.188103 226.247822 \nL 305.219925 221.309987 \nL 305.283568 175.772181 \nL 305.347211 191.134333 \nL 305.601783 321.273702 \nL 305.665425 300.754257 \nL 305.792711 229.539711 \nL 305.856354 238.098624 \nL 305.951819 257.849962 \nL 305.98364 250.827264 \nL 306.047283 190.366225 \nL 306.110926 211.214859 \nL 306.365498 319.737487 \nL 306.429141 304.046147 \nL 306.588248 234.477546 \nL 306.651891 243.475378 \nL 306.715534 252.912128 \nL 306.747355 243.585107 \nL 306.810998 176.979207 \nL 306.874641 195.304059 \nL 307.097391 315.67749 \nL 307.161034 300.863987 \nL 307.28832 194.865141 \nL 307.351963 203.753243 \nL 307.479249 227.564578 \nL 307.51107 223.285121 \nL 307.606535 161.068407 \nL 307.638356 173.02894 \nL 307.861107 311.398033 \nL 307.92475 298.449934 \nL 308.052035 196.950004 \nL 308.115678 205.069999 \nL 308.242964 227.235389 \nL 308.274786 223.50458 \nL 308.338429 167.432727 \nL 308.402071 183.124068 \nL 308.656643 327.857481 \nL 308.688465 317.213705 \nL 308.847572 201.33919 \nL 308.911215 205.508917 \nL 309.038501 222.517014 \nL 309.102144 174.565155 \nL 309.165787 192.121899 \nL 309.420358 337.84288 \nL 309.484001 316.335868 \nL 309.643109 217.579179 \nL 309.706752 244.572674 \nL 309.802216 290.439669 \nL 309.834037 274.858059 \nL 309.89768 259.715366 \nL 309.961323 267.506172 \nL 310.152252 342.890444 \nL 310.215895 333.673153 \nL 310.406824 251.375913 \nL 310.470467 260.812663 \nL 310.53411 269.042387 \nL 310.565931 263.885093 \nL 310.629574 210.117563 \nL 310.693217 228.991063 \nL 310.947789 353.863409 \nL 311.011432 337.623421 \nL 311.170539 232.721871 \nL 311.234182 235.904031 \nL 311.297825 243.475378 \nL 311.329646 237.330517 \nL 311.393289 183.453257 \nL 311.456932 199.473786 \nL 311.711504 318.420731 \nL 311.775147 304.704524 \nL 312.157004 142.853285 \nL 312.188826 150.973279 \nL 312.443398 306.679658 \nL 312.50704 295.596963 \nL 312.666148 186.635417 \nL 312.697969 188.171632 \nL 312.825255 203.314324 \nL 312.857077 199.254327 \nL 312.92072 136.708424 \nL 312.984362 148.778686 \nL 313.207113 302.290472 \nL 313.270756 287.915887 \nL 313.398042 177.857044 \nL 313.461684 179.612719 \nL 313.493506 180.710015 \nL 313.58897 192.999737 \nL 313.620792 189.159199 \nL 313.684435 136.818154 \nL 313.748078 151.302468 \nL 313.970828 305.253173 \nL 314.034471 292.853722 \nL 314.129935 180.819745 \nL 314.2254 183.233797 \nL 314.352685 195.0846 \nL 314.384507 189.159199 \nL 314.44815 131.66086 \nL 314.511793 148.010579 \nL 314.734543 296.58453 \nL 314.798186 284.733727 \nL 314.89365 176.2111 \nL 314.989115 182.136501 \nL 315.116401 198.705679 \nL 315.148222 191.90244 \nL 315.211865 135.501398 \nL 315.275508 148.778686 \nL 315.498258 298.779123 \nL 315.561901 283.96562 \nL 315.721008 170.505158 \nL 315.75283 171.382995 \nL 315.880116 189.488388 \nL 315.911937 182.026771 \nL 315.97558 135.281939 \nL 316.039223 155.252736 \nL 316.134688 222.955932 \nL 316.293795 295.487234 \nL 316.357438 280.125082 \nL 316.516545 184.221364 \nL 316.548367 185.977039 \nL 316.643831 197.279193 \nL 316.675652 191.682981 \nL 316.739295 154.704087 \nL 316.802938 177.198666 \nL 317.05751 323.578025 \nL 317.152974 296.4748 \nL 317.312082 212.531615 \nL 317.343903 215.165127 \nL 317.407546 223.065662 \nL 317.439368 216.262423 \nL 317.503011 165.238134 \nL 317.566653 190.256495 \nL 317.789404 338.610988 \nL 317.853047 324.785051 \nL 318.043975 214.28729 \nL 318.171261 228.332685 \nL 318.203083 224.272688 \nL 318.266726 161.397596 \nL 318.330369 174.674884 \nL 318.553119 330.381263 \nL 318.616762 319.518028 \nL 318.807691 200.790542 \nL 318.839512 203.424054 \nL 318.934976 209.349455 \nL 318.966798 204.411621 \nL 319.030441 154.923547 \nL 319.094084 172.480291 \nL 319.348656 336.745583 \nL 319.380477 327.089374 \nL 319.475941 219.993232 \nL 319.603227 220.212691 \nL 319.635049 220.871069 \nL 319.66687 219.225124 \nL 319.698692 219.334854 \nL 319.825978 144.27977 \nL 319.88962 169.956509 \nL 320.080549 296.145611 \nL 320.112371 295.158045 \nL 320.176014 248.852131 \nL 320.239657 173.906777 \nL 320.303299 176.979207 \nL 320.462407 199.583516 \nL 320.494228 195.413789 \nL 320.557871 129.246808 \nL 320.621514 138.13491 \nL 320.844264 294.719126 \nL 320.907907 283.087783 \nL 321.003372 177.308396 \nL 321.098836 183.233797 \nL 321.226122 204.74081 \nL 321.257943 199.144597 \nL 321.321586 157.227869 \nL 321.385229 179.722449 \nL 321.639801 331.039641 \nL 321.703444 314.360734 \nL 321.862551 207.264592 \nL 321.926194 212.641345 \nL 321.989837 222.297554 \nL 322.021659 217.46945 \nL 322.085302 175.881911 \nL 322.148944 200.900272 \nL 322.403516 336.196935 \nL 322.467159 323.248836 \nL 322.658088 232.392682 \nL 322.689909 235.245653 \nL 322.753552 243.475378 \nL 322.785374 235.026194 \nL 322.849017 160.08084 \nL 322.91266 177.966774 \nL 323.13541 325.443429 \nL 323.199053 312.824519 \nL 323.389982 181.258664 \nL 323.421803 182.246231 \nL 323.517267 192.670548 \nL 323.549089 185.757579 \nL 323.612732 140.987881 \nL 323.676375 160.410029 \nL 323.930947 331.36883 \nL 323.962768 318.74992 \nL 324.153697 195.633248 \nL 324.185518 196.950004 \nL 324.280983 202.875406 \nL 324.312804 195.633248 \nL 324.376447 130.673293 \nL 324.44009 142.963014 \nL 324.66284 299.108312 \nL 324.726483 284.843457 \nL 324.853769 172.590021 \nL 324.917412 181.587853 \nL 325.044698 199.693246 \nL 325.076519 193.328926 \nL 325.140162 127.600863 \nL 325.203805 137.257072 \nL 325.426555 297.352638 \nL 325.490198 284.843457 \nL 325.585663 175.772181 \nL 325.681127 189.927306 \nL 325.808413 209.129996 \nL 325.840234 204.301891 \nL 325.935699 133.416535 \nL 325.96752 143.182474 \nL 326.094806 259.715366 \nL 326.190271 296.58453 \nL 326.222092 296.145611 \nL 326.285735 252.912128 \nL 326.349378 175.004073 \nL 326.413021 183.014338 \nL 326.572128 206.496484 \nL 326.60395 202.436487 \nL 326.667593 146.474363 \nL 326.731235 164.470027 \nL 326.985807 311.507763 \nL 327.04945 291.975885 \nL 327.176736 199.583516 \nL 327.240379 205.179728 \nL 327.335843 221.639176 \nL 327.367665 213.409452 \nL 327.431308 149.217605 \nL 327.494951 166.44516 \nL 327.749522 298.449934 \nL 327.813165 284.843457 \nL 328.099558 173.906777 \nL 328.195023 117.396005 \nL 328.258666 138.244639 \nL 328.513238 299.108312 \nL 328.545059 286.050483 \nL 328.767809 157.776518 \nL 328.863274 170.285698 \nL 328.895095 166.115971 \nL 328.958738 122.333839 \nL 329.022381 140.658692 \nL 329.276953 314.689923 \nL 329.308774 304.814254 \nL 329.499703 184.111635 \nL 329.531524 184.221364 \nL 329.626989 192.999737 \nL 329.65881 188.061902 \nL 329.722453 138.573828 \nL 329.786096 155.691654 \nL 330.040668 325.882348 \nL 330.072489 314.470464 \nL 330.263418 193.767844 \nL 330.29524 195.523519 \nL 330.390704 201.55865 \nL 330.422525 195.523519 \nL 330.486168 138.683558 \nL 330.549811 149.875983 \nL 330.677097 273.431573 \nL 330.772562 313.592626 \nL 330.804383 312.824519 \nL 330.868026 268.274279 \nL 330.96349 186.854876 \nL 330.995312 187.403524 \nL 331.154419 198.815408 \nL 331.186241 191.79271 \nL 331.249884 139.341936 \nL 331.313526 150.534361 \nL 331.377169 191.353792 \nL 331.536277 313.153708 \nL 331.568098 307.447766 \nL 331.631741 269.481306 \nL 331.790848 175.333262 \nL 331.82267 175.113803 \nL 331.949956 198.925138 \nL 332.013599 161.617056 \nL 332.077242 184.331094 \nL 332.331813 328.2964 \nL 332.395456 312.166141 \nL 332.586385 206.057565 \nL 332.650028 211.434319 \nL 332.713671 203.972702 \nL 332.777314 149.875983 \nL 332.840957 160.958678 \nL 332.968243 249.949427 \nL 333.095529 293.951018 \nL 333.12735 292.305074 \nL 333.222814 239.195921 \nL 333.318279 195.523519 \nL 333.3501 197.498652 \nL 333.445565 209.129996 \nL 333.477386 206.277025 \nL 333.541029 145.706256 \nL 333.604672 158.544625 \nL 333.731958 260.702933 \nL 333.859244 306.569929 \nL 333.891065 301.302905 \nL 334.081994 188.061902 \nL 334.145637 200.571083 \nL 334.20928 211.544048 \nL 334.241101 207.374321 \nL 334.304744 166.115971 \nL 334.336566 181.587853 \nL 334.622959 310.739655 \nL 334.686602 297.681827 \nL 334.845709 205.289458 \nL 334.909352 213.299723 \nL 334.972995 235.684572 \nL 335.004816 235.245653 \nL 335.068459 195.413789 \nL 335.132102 199.583516 \nL 335.195745 222.846203 \nL 335.354853 305.143443 \nL 335.386674 302.94885 \nL 335.450317 267.067253 \nL 335.609424 172.91921 \nL 335.73671 184.989472 \nL 335.768532 181.368393 \nL 335.832175 127.271674 \nL 335.895817 141.975448 \nL 336.150389 298.888853 \nL 336.214032 270.907791 \nL 336.404961 155.581925 \nL 336.468604 161.068407 \nL 336.500425 170.395428 \nL 336.532247 169.73705 \nL 336.59589 117.944653 \nL 336.659533 145.157608 \nL 336.882283 305.692091 \nL 336.945926 294.719126 \nL 337.136855 181.478123 \nL 337.200498 189.049469 \nL 337.26414 196.401356 \nL 337.295962 195.19433 \nL 337.359605 135.501398 \nL 337.423248 154.704087 \nL 337.677819 302.83912 \nL 337.741462 286.599132 \nL 337.932391 186.525687 \nL 337.964213 189.488388 \nL 338.027856 197.498652 \nL 338.059677 192.560818 \nL 338.12332 139.232206 \nL 338.186963 161.397596 \nL 338.441535 304.265606 \nL 338.505178 290.549399 \nL 338.727928 185.099202 \nL 338.759749 190.256495 \nL 338.791571 193.987304 \nL 338.823392 190.585684 \nL 338.887035 125.954918 \nL 338.950678 146.254904 \nL 339.20525 287.14778 \nL 339.268893 261.032122 \nL 339.428 169.62732 \nL 339.459822 174.345695 \nL 339.555286 192.341359 \nL 339.587107 191.573251 \nL 339.65075 146.035445 \nL 339.682572 162.714352 \nL 339.968965 316.555327 \nL 340.000786 313.373167 \nL 340.128072 253.460776 \nL 340.223537 209.349455 \nL 340.28718 216.701342 \nL 340.319001 216.042964 \nL 340.350823 209.568914 \nL 340.414466 136.598694 \nL 340.478108 154.045709 \nL 340.700859 288.245076 \nL 340.764502 271.34671 \nL 340.923609 150.973279 \nL 340.95543 151.083009 \nL 341.082716 162.933811 \nL 341.114538 159.312733 \nL 341.178181 98.741964 \nL 341.241824 109.38574 \nL 341.464574 253.460776 \nL 341.528217 240.293218 \nL 341.623681 133.087346 \nL 341.719146 138.464099 \nL 341.846431 158.434896 \nL 341.878253 156.350032 \nL 341.941896 100.05872 \nL 342.005539 111.141415 \nL 342.26011 265.201849 \nL 342.291932 254.448343 \nL 342.451039 145.377067 \nL 342.482861 145.596526 \nL 342.641968 174.674884 \nL 342.705611 132.209508 \nL 342.769254 155.362465 \nL 343.023826 302.619661 \nL 343.087469 286.489402 \nL 343.246576 199.802975 \nL 343.310219 208.910536 \nL 343.373862 219.225124 \nL 343.405683 214.616478 \nL 343.469326 153.716521 \nL 343.532969 171.053806 \nL 343.787541 298.011016 \nL 343.851184 287.476969 \nL 344.010291 198.705679 \nL 344.073934 203.862972 \nL 344.137577 216.372153 \nL 344.169398 214.17756 \nL 344.233041 148.668956 \nL 344.296684 173.138669 \nL 344.519435 307.228306 \nL 344.551256 304.375335 \nL 344.614899 260.593204 \nL 344.774006 175.662451 \nL 344.901292 193.658115 \nL 344.933114 188.83001 \nL 345.028578 123.650595 \nL 345.060399 137.695991 \nL 345.28315 282.868323 \nL 345.346793 271.456439 \nL 345.474078 169.298131 \nL 345.537721 177.418126 \nL 345.665007 199.473786 \nL 345.696829 196.291626 \nL 345.760472 135.940317 \nL 345.824115 150.973279 \nL 346.046865 299.87642 \nL 346.110508 287.03805 \nL 346.205972 176.10137 \nL 346.301437 181.148934 \nL 346.428722 187.952173 \nL 346.460544 184.550553 \nL 346.524187 138.354369 \nL 346.58783 157.557058 \nL 346.842401 309.532629 \nL 346.874223 297.681827 \nL 347.065152 190.146766 \nL 347.192438 207.264592 \nL 347.224259 204.960269 \nL 347.287902 148.339767 \nL 347.351545 162.494893 \nL 347.574295 305.801821 \nL 347.637938 294.170478 \nL 347.797045 186.196498 \nL 347.828867 187.513254 \nL 347.956153 199.583516 \nL 347.987974 199.473786 \nL 348.051617 159.641922 \nL 348.11526 183.014338 \nL 348.369832 324.565592 \nL 348.433475 308.654792 \nL 348.592582 208.032699 \nL 348.656225 214.945667 \nL 348.719868 227.784037 \nL 348.751689 226.357551 \nL 348.815332 178.954341 \nL 348.878975 203.424054 \nL 349.133547 338.172069 \nL 349.19719 328.076941 \nL 349.41994 220.761339 \nL 349.483583 226.68674 \nL 349.515405 222.297554 \nL 349.579047 178.734882 \nL 349.64269 205.728377 \nL 349.865441 338.062339 \nL 349.929084 324.565592 \nL 350.120012 203.204594 \nL 350.151834 205.947836 \nL 350.247298 220.322421 \nL 350.27912 218.457016 \nL 350.374584 157.557058 \nL 350.406406 171.053806 \nL 350.660977 314.141275 \nL 350.692799 301.741824 \nL 350.883728 184.221364 \nL 351.011013 194.865141 \nL 351.042835 194.316493 \nL 351.106478 139.012747 \nL 351.170121 153.497061 \nL 351.392871 300.863987 \nL 351.456514 290.11048 \nL 351.679264 163.37273 \nL 351.742907 168.420294 \nL 351.80655 174.455425 \nL 351.870193 126.832755 \nL 351.933836 148.230038 \nL 352.156586 296.365071 \nL 352.220229 283.96562 \nL 352.315694 175.881911 \nL 352.411158 180.161367 \nL 352.538444 190.146766 \nL 352.570265 186.086768 \nL 352.633908 126.723026 \nL 352.697551 136.818154 \nL 352.920301 271.675899 \nL 352.983944 259.495907 \nL 353.11123 147.68139 \nL 353.174873 148.120308 \nL 353.302159 170.614887 \nL 353.33398 169.407861 \nL 353.397623 122.004651 \nL 353.461266 136.379235 \nL 353.715838 280.015352 \nL 353.779481 270.798061 \nL 353.938588 184.221364 \nL 354.002231 197.169464 \nL 354.097696 214.28729 \nL 354.161338 164.908945 \nL 354.224981 189.598117 \nL 354.479553 321.82235 \nL 354.543196 310.410466 \nL 354.765946 217.908368 \nL 354.797768 221.309987 \nL 354.829589 224.162958 \nL 354.861411 222.187825 \nL 354.925054 161.287867 \nL 354.988697 187.842443 \nL 355.211447 292.305074 \nL 355.27509 277.6013 \nL 355.466019 148.449497 \nL 355.49784 153.93598 \nL 355.625126 165.347864 \nL 355.688769 116.408438 \nL 355.752412 136.927883 \nL 356.006983 277.052652 \nL 356.038805 267.067253 \nL 356.229734 152.509494 \nL 356.325198 162.385163 \nL 356.35702 164.140838 \nL 356.388841 162.604622 \nL 356.452484 109.056551 \nL 356.516127 120.468435 \nL 356.738877 256.094288 \nL 356.80252 242.158622 \nL 356.993449 134.184642 \nL 357.088913 145.047878 \nL 357.120735 148.998145 \nL 357.152556 146.474363 \nL 357.248021 88.098187 \nL 357.279842 100.607368 \nL 357.502592 239.195921 \nL 357.566235 225.918633 \nL 357.6617 116.408438 \nL 357.757164 121.126813 \nL 357.916271 139.012747 \nL 358.011736 87.988458 \nL 358.043557 100.497638 \nL 358.298129 244.572674 \nL 358.32995 232.941331 \nL 358.457236 127.052215 \nL 358.520879 130.344104 \nL 358.679987 181.148934 \nL 358.711808 162.165704 \nL 358.743629 123.101947 \nL 358.807272 138.903017 \nL 359.061844 272.334277 \nL 359.125487 252.034291 \nL 359.252773 166.993809 \nL 359.316416 171.492724 \nL 359.41188 192.231629 \nL 359.443702 186.854876 \nL 359.507345 129.795456 \nL 359.570988 146.693823 \nL 359.825559 270.029954 \nL 359.889202 259.166718 \nL 360.04831 178.295963 \nL 360.111952 184.660283 \nL 360.175595 198.37649 \nL 360.207417 194.97487 \nL 360.302881 126.942485 \nL 360.334703 142.633825 \nL 360.557453 272.992654 \nL 360.621096 260.044555 \nL 360.780203 149.546794 \nL 360.812025 150.314901 \nL 360.939311 163.921378 \nL 360.971132 160.848948 \nL 361.034775 119.261409 \nL 361.098418 149.107875 \nL 361.35299 288.683995 \nL 361.416633 247.206186 \nL 361.480275 172.91921 \nL 361.543918 174.016507 \nL 361.57574 174.235966 \nL 361.703026 187.184065 \nL 361.734847 185.757579 \nL 361.830312 137.695991 \nL 361.862133 152.180305 \nL 362.116705 306.899118 \nL 362.148526 299.437501 \nL 362.339455 182.136501 \nL 362.371277 183.014338 \nL 362.466741 195.413789 \nL 362.498562 194.865141 \nL 362.562205 153.497061 \nL 362.625848 173.138669 \nL 362.88042 323.907214 \nL 362.912241 314.799653 \nL 363.10317 206.715943 \nL 363.134992 209.568914 \nL 363.230456 219.993232 \nL 363.294099 194.97487 \nL 363.357742 150.534361 \nL 363.389563 159.861381 \nL 363.612314 292.853722 \nL 363.675957 281.002919 \nL 363.866885 170.505158 \nL 363.96235 181.478123 \nL 364.025993 187.952173 \nL 364.121457 139.451665 \nL 364.153279 150.095442 \nL 364.40785 275.187248 \nL 364.471493 258.61807 \nL 364.630601 179.064071 \nL 364.662422 182.026771 \nL 364.757886 197.827841 \nL 364.789708 195.633248 \nL 364.853351 150.534361 \nL 364.916994 166.774349 \nL 365.171565 292.524533 \nL 365.235208 280.125082 \nL 365.426137 192.560818 \nL 365.48978 199.802975 \nL 365.521602 202.436487 \nL 365.553423 196.511086 \nL 365.617066 144.060311 \nL 365.680709 175.772181 \nL 365.903459 291.427236 \nL 365.967102 276.613733 \nL 366.158031 168.420294 \nL 366.189852 168.091105 \nL 366.285317 178.954341 \nL 366.317138 176.979207 \nL 366.412603 119.480868 \nL 366.476246 149.107875 \nL 366.667174 268.493739 \nL 366.698996 267.835361 \nL 366.762639 222.626743 \nL 366.826282 150.973279 \nL 366.889925 159.971111 \nL 367.01721 180.161367 \nL 367.049032 186.635417 \nL 367.080853 185.318661 \nL 367.176318 124.199244 \nL 367.239961 155.362465 \nL 367.462711 281.771027 \nL 367.526354 239.63484 \nL 367.621818 165.786782 \nL 367.65364 166.55489 \nL 367.812747 188.83001 \nL 367.844569 188.61055 \nL 367.940033 130.563564 \nL 368.003676 155.691654 \nL 368.194605 271.34671 \nL 368.226426 270.139683 \nL 368.290069 219.993232 \nL 368.385533 144.938148 \nL 368.417355 150.64409 \nL 368.608284 179.722449 \nL 368.703748 123.321406 \nL 368.767391 146.803552 \nL 368.990141 271.785628 \nL 369.053784 232.612142 \nL 369.244713 127.710593 \nL 369.371999 152.399765 \nL 369.40382 143.950581 \nL 369.435642 115.85979 \nL 369.499285 146.254904 \nL 369.753856 282.209945 \nL 369.817499 270.139683 \nL 370.008428 178.625152 \nL 370.04025 181.478123 \nL 370.135714 192.231629 \nL 370.231178 138.244639 \nL 370.263 154.594358 \nL 370.517572 282.209945 \nL 370.549393 278.369407 \nL 370.7085 200.241894 \nL 370.803965 214.397019 \nL 370.867608 230.746738 \nL 370.899429 227.125659 \nL 370.994894 154.155439 \nL 371.058537 188.171632 \nL 371.249465 288.354806 \nL 371.281287 287.14778 \nL 371.34493 244.353215 \nL 371.504037 160.3003 \nL 371.535859 159.312733 \nL 371.663144 176.650018 \nL 371.694966 168.420294 \nL 371.758609 137.366802 \nL 371.79043 155.911114 \nL 372.01318 308.654792 \nL 372.045002 306.350469 \nL 372.108645 263.007256 \nL 372.204109 193.109466 \nL 372.235931 193.328926 \nL 372.267752 192.670548 \nL 372.395038 202.655946 \nL 372.42686 199.034868 \nL 372.522324 151.851116 \nL 372.554145 164.250567 \nL 372.776896 307.338036 \nL 372.840539 293.951018 \nL 372.936003 192.341359 \nL 373.031467 196.730545 \nL 373.190575 214.616478 \nL 373.286039 157.00841 \nL 373.349682 187.074335 \nL 373.540611 308.654792 \nL 373.572432 307.996414 \nL 373.636075 262.568337 \nL 373.699718 189.268928 \nL 373.763361 193.438655 \nL 373.890647 211.873237 \nL 373.95429 218.676476 \nL 373.986111 209.898103 \nL 374.049754 163.37273 \nL 374.113397 188.391091 \nL 374.304326 307.118577 \nL 374.336147 306.460199 \nL 374.39979 265.640768 \nL 374.495255 191.353792 \nL 374.527076 191.573251 \nL 374.718005 223.065662 \nL 374.749826 216.262423 \nL 374.813469 176.430559 \nL 374.845291 188.061902 \nL 375.099863 320.395865 \nL 375.163506 301.412635 \nL 375.322613 212.312156 \nL 375.354434 213.628912 \nL 375.449899 229.759171 \nL 375.48172 228.332685 \nL 375.577185 174.894344 \nL 375.640828 203.643513 \nL 375.831756 306.02128 \nL 375.895399 301.741824 \nL 376.022685 212.751074 \nL 376.118149 174.565155 \nL 376.149971 175.772181 \nL 376.245435 190.146766 \nL 376.3409 134.294372 \nL 376.372721 149.985712 \nL 376.595471 277.162381 \nL 376.627293 276.504003 \nL 376.690936 240.622406 \nL 376.818222 160.08084 \nL 376.850043 160.629489 \nL 376.977329 189.817577 \nL 377.040972 175.881911 \nL 377.104615 127.161944 \nL 377.136436 141.426799 \nL 377.359187 285.721294 \nL 377.42283 274.41914 \nL 377.550115 177.527855 \nL 377.613758 185.318661 \nL 377.741044 198.705679 \nL 377.772866 197.498652 \nL 377.86833 150.314901 \nL 377.900152 164.250567 \nL 378.122902 314.470464 \nL 378.154723 307.228306 \nL 378.218366 268.274279 \nL 378.377474 179.502989 \nL 378.504759 188.83001 \nL 378.536581 193.767844 \nL 378.568402 183.233797 \nL 378.632045 141.31707 \nL 378.663867 153.387332 \nL 378.886617 296.035882 \nL 378.95026 281.112649 \nL 379.141189 171.821913 \nL 379.300296 188.61055 \nL 379.363939 149.107875 \nL 379.39576 133.965183 \nL 379.427582 144.718689 \nL 379.650332 293.182911 \nL 379.713975 282.539134 \nL 379.841261 187.074335 \nL 379.904904 189.378658 \nL 380.064011 217.798638 \nL 380.095833 211.763507 \nL 380.159476 171.931643 \nL 380.191297 182.57542 \nL 380.445869 313.921815 \nL 380.509512 298.011016 \nL 380.668619 205.289458 \nL 380.732262 210.117563 \nL 380.827726 221.200258 \nL 380.923191 181.807312 \nL 380.955012 197.059734 \nL 381.209584 325.882348 \nL 381.241405 322.700188 \nL 381.33687 276.394274 \nL 381.464156 204.082432 \nL 381.495977 205.399188 \nL 381.591442 218.127827 \nL 381.623263 210.88567 \nL 381.686906 170.724617 \nL 381.718727 186.854876 \nL 381.941478 316.884516 \nL 381.973299 315.019112 \nL 382.036942 274.41914 \nL 382.164228 197.169464 \nL 382.196049 197.937571 \nL 382.227871 198.486219 \nL 382.355157 209.239725 \nL 382.450621 159.093274 \nL 382.514264 192.231629 \nL 382.705193 314.689923 \nL 382.737014 314.360734 \nL 382.800657 275.077518 \nL 382.959765 203.533783 \nL 383.118872 214.945667 \nL 383.214336 163.043541 \nL 383.277979 195.0846 \nL 383.500729 316.226138 \nL 383.564372 274.30941 \nL 383.72348 182.685149 \nL 383.755301 179.502989 \nL 383.818944 182.35596 \nL 383.882587 187.184065 \nL 383.978051 146.584093 \nL 384.009873 162.933811 \nL 384.232623 312.49533 \nL 384.296266 301.741824 \nL 384.519016 198.595949 \nL 384.646302 214.945667 \nL 384.741767 166.774349 \nL 384.80541 195.413789 \nL 385.02816 316.774786 \nL 385.091803 278.588867 \nL 385.25091 195.19433 \nL 385.410017 212.970534 \nL 385.441839 205.618647 \nL 385.505482 178.515422 \nL 385.537303 188.83001 \nL 385.791875 320.395865 \nL 385.855518 303.168309 \nL 386.014625 222.736473 \nL 386.046447 227.235389 \nL 386.141911 243.585107 \nL 386.173733 243.036459 \nL 386.269197 195.633248 \nL 386.33284 221.529447 \nL 386.55559 326.760185 \nL 386.587412 323.797484 \nL 387.032912 184.660283 \nL 387.064734 196.511086 \nL 387.287484 320.944513 \nL 387.319305 317.542894 \nL 387.382948 272.334277 \nL 387.542056 189.488388 \nL 387.573877 189.927306 \nL 387.669341 201.33919 \nL 387.701163 201.010001 \nL 387.796627 152.290035 \nL 387.86027 185.099202 \nL 388.051199 312.60506 \nL 388.08302 312.49533 \nL 388.146663 270.578602 \nL 388.273949 201.119731 \nL 388.433057 218.676476 \nL 388.464878 221.419717 \nL 388.528521 189.268928 \nL 388.560342 168.091105 \nL 388.623985 197.279193 \nL 388.814914 320.944513 \nL 388.846736 318.969379 \nL 388.910379 274.967788 \nL 389.069486 198.15703 \nL 389.16495 205.179728 \nL 389.196772 208.142429 \nL 389.228593 206.277025 \nL 389.324058 159.203003 \nL 389.3877 188.72028 \nL 389.578629 316.884516 \nL 389.610451 316.555327 \nL 389.674094 271.12725 \nL 389.833201 188.61055 \nL 389.865022 189.488388 \nL 389.992308 201.55865 \nL 390.087773 157.337599 \nL 390.151416 185.099202 \nL 390.342344 310.959115 \nL 390.374166 310.520196 \nL 390.437809 269.152117 \nL 390.596916 186.745146 \nL 390.660559 196.181897 \nL 390.756024 215.494316 \nL 390.787845 210.666211 \nL 390.851488 177.747315 \nL 390.883309 188.939739 \nL 391.10606 317.981813 \nL 391.201524 297.462367 \nL 391.32881 229.320252 \nL 391.392453 237.111058 \nL 391.519739 263.007256 \nL 391.55156 256.094288 \nL 391.615203 206.606214 \nL 391.678846 227.015929 \nL 391.901596 326.211537 \nL 391.933418 325.22397 \nL 392.028882 286.92832 \nL 392.156168 237.440247 \nL 392.187989 242.158622 \nL 392.283454 261.141852 \nL 392.315275 256.423477 \nL 392.41074 198.486219 \nL 392.442561 210.446752 \nL 392.63349 331.47856 \nL 392.665311 330.161804 \nL 392.728954 288.793725 \nL 392.888062 207.045132 \nL 392.983526 220.43215 \nL 393.047169 227.345118 \nL 393.07899 222.078095 \nL 393.174455 181.807312 \nL 393.206276 196.511086 \nL 393.429027 329.283967 \nL 393.49267 289.232643 \nL 393.651777 198.37649 \nL 393.683598 194.097033 \nL 393.747241 199.254327 \nL 393.810884 210.117563 \nL 393.842706 202.875406 \nL 393.93817 178.625152 \nL 393.969991 193.548385 \nL 394.192742 330.929912 \nL 394.256385 290.11048 \nL 394.415492 207.154862 \nL 394.542778 223.394851 \nL 394.574599 229.8689 \nL 394.606421 226.9062 \nL 394.701885 188.391091 \nL 394.733707 197.059734 \nL 394.924635 317.542894 \nL 394.956457 316.006679 \nL 395.0201 274.748329 \nL 395.147386 195.633248 \nL 395.179207 195.19433 \nL 395.338314 210.446752 \nL 395.370136 207.045132 \nL 395.4656 164.908945 \nL 395.497422 172.041373 \nL 395.688351 294.170478 \nL 395.720172 293.621829 \nL 395.783815 253.460776 \nL 395.879279 177.966774 \nL 395.911101 178.734882 \nL 395.974744 187.622984 \nL 396.10203 221.309987 \nL 396.133851 219.334854 \nL 396.229316 190.256495 \nL 396.261137 199.473786 \nL 396.483887 312.275871 \nL 396.515709 308.106144 \nL 396.706638 212.970534 \nL 396.802102 232.502412 \nL 396.865745 239.964029 \nL 396.897566 238.208354 \nL 396.993031 204.52135 \nL 397.024852 212.860804 \nL 397.215781 315.019112 \nL 397.279424 311.617493 \nL 397.374888 259.495907 \nL 397.470353 213.080263 \nL 397.533996 215.823505 \nL 397.62946 232.173223 \nL 397.661281 228.222956 \nL 397.756746 182.57542 \nL 397.788567 190.146766 \nL 397.947675 298.888853 \nL 398.011318 296.145611 \nL 398.074961 252.473209 \nL 398.138603 173.906777 \nL 398.202246 180.051637 \nL 398.297711 197.059734 \nL 398.393175 214.506749 \nL 398.424997 210.227292 \nL 398.520461 171.821913 \nL 398.552282 183.782446 \nL 398.775033 309.31317 \nL 398.838676 271.23698 \nL 399.029604 164.031108 \nL 399.15689 180.490556 \nL 399.220533 172.480291 \nL 399.284176 162.165704 \nL 399.506926 307.447766 \nL 399.570569 296.365071 \nL 399.79332 192.121899 \nL 399.920605 208.361888 \nL 399.952427 206.386754 \nL 400.047891 171.163536 \nL 400.079713 179.1738 \nL 400.270642 302.290472 \nL 400.302463 301.302905 \nL 400.366106 256.204017 \nL 400.429749 181.697582 \nL 400.493392 188.83001 \nL 400.588856 206.277025 \nL 400.684321 222.846203 \nL 400.747964 212.531615 \nL 400.811607 182.46569 \nL 400.843428 189.159199 \nL 401.066178 308.654792 \nL 401.129821 269.042387 \nL 401.225286 191.353792 \nL 401.257107 192.341359 \nL 401.448036 222.517014 \nL 401.479857 222.407284 \nL 401.575322 194.426222 \nL 401.607143 199.144597 \nL 401.829893 312.714789 \nL 401.861715 306.679658 \nL 402.052644 210.9954 \nL 402.148108 233.928898 \nL 402.211751 240.841866 \nL 402.243572 237.330517 \nL 402.339037 207.045132 \nL 402.370858 213.189993 \nL 402.593609 325.662888 \nL 402.62543 322.700188 \nL 402.720894 275.735896 \nL 402.816359 230.966197 \nL 402.84818 234.148357 \nL 402.975466 254.448343 \nL 403.007288 249.839697 \nL 403.102752 207.374321 \nL 403.134573 214.726208 \nL 403.325502 326.650455 \nL 403.389145 311.617493 \nL 403.548253 204.411621 \nL 403.580074 204.960269 \nL 403.739181 222.078095 \nL 403.771003 218.018098 \nL 403.866467 185.099202 \nL 403.898289 194.206763 \nL 404.089217 324.016944 \nL 404.121039 322.151539 \nL 404.184682 278.259678 \nL 404.248325 201.997568 \nL 404.311968 208.142429 \nL 404.343789 208.691077 \nL 404.502896 232.502412 \nL 404.534718 229.320252 \nL 404.630182 193.548385 \nL 404.662004 199.254327 \nL 404.852933 321.163973 \nL 404.884754 317.213705 \nL 404.948397 272.553736 \nL 405.01204 203.424054 \nL 405.075683 208.252159 \nL 405.139326 212.970534 \nL 405.266612 233.928898 \nL 405.393898 190.914873 \nL 405.425719 199.144597 \nL 405.616648 330.490993 \nL 405.648469 329.064508 \nL 405.712112 287.14778 \nL 405.839398 206.167295 \nL 405.871219 205.289458 \nL 405.998505 227.674307 \nL 406.062148 225.918633 \nL 406.157613 194.097033 \nL 406.189434 197.718112 \nL 406.380363 326.869915 \nL 406.412184 324.455862 \nL 406.475827 286.708861 \nL 406.571292 209.459185 \nL 406.634935 213.628912 \nL 406.825863 237.549976 \nL 406.857685 233.489979 \nL 406.921328 218.237557 \nL 406.953149 221.858636 \nL 407.1759 334.66072 \nL 407.207721 329.613156 \nL 407.303185 269.152117 \nL 407.39865 234.367816 \nL 407.430471 239.086191 \nL 407.557757 268.822928 \nL 407.589579 267.067253 \nL 407.716864 232.612142 \nL 407.748686 252.802398 \nL 407.907793 339.269365 \nL 407.939615 337.84288 \nL 408.003258 323.139106 \nL 408.130544 242.378081 \nL 408.194186 248.742401 \nL 408.321472 283.526701 \nL 408.353294 278.149948 \nL 408.448758 234.258087 \nL 408.48058 239.195921 \nL 408.671508 342.890444 \nL 408.70333 340.91531 \nL 408.766973 294.499667 \nL 408.92608 203.314324 \nL 408.989723 209.788374 \nL 409.085187 219.664043 \nL 409.117009 217.24999 \nL 409.212473 185.53812 \nL 409.244295 191.353792 \nL 409.467045 316.555327 \nL 409.530688 271.456439 \nL 409.689795 193.877574 \nL 409.848903 211.544048 \nL 409.976189 173.906777 \nL 410.00801 177.747315 \nL 410.23076 312.275871 \nL 410.294403 266.738064 \nL 410.389868 194.316493 \nL 410.421689 197.388923 \nL 410.548975 211.873237 \nL 410.612618 223.50458 \nL 410.644439 220.54188 \nL 410.739904 185.53812 \nL 410.771725 187.952173 \nL 410.962654 313.153708 \nL 410.994475 312.275871 \nL 411.058118 268.16455 \nL 411.121761 194.645681 \nL 411.185404 197.388923 \nL 411.249047 205.069999 \nL 411.376333 235.355383 \nL 411.439976 228.003496 \nL 411.53544 201.010001 \nL 411.726369 329.722886 \nL 411.758191 328.076941 \nL 411.821833 285.501835 \nL 411.917298 208.471618 \nL 411.949119 212.092696 \nL 412.012762 218.237557 \nL 412.17187 243.365648 \nL 412.235513 235.904031 \nL 412.299155 221.200258 \nL 412.490084 332.795316 \nL 412.521906 332.575857 \nL 412.585549 310.520196 \nL 412.744656 221.639176 \nL 412.776477 225.369985 \nL 412.903763 258.727799 \nL 412.967406 251.485642 \nL 413.062871 226.79647 \nL 413.094692 247.864564 \nL 413.285621 333.782883 \nL 413.349264 319.737487 \nL 413.540193 227.564578 \nL 413.603836 244.024026 \nL 413.667478 254.119154 \nL 413.6993 249.400779 \nL 413.794764 219.883502 \nL 413.826586 221.748906 \nL 414.017515 342.561255 \nL 414.049336 341.463959 \nL 414.112979 295.926152 \nL 414.272086 212.860804 \nL 414.463015 243.255918 \nL 414.494837 237.659706 \nL 414.558479 213.409452 \nL 414.590301 214.06783 \nL 414.78123 341.244499 \nL 414.813051 340.91531 \nL 414.876694 297.572097 \nL 415.035801 207.264592 \nL 415.099444 211.982967 \nL 415.22673 231.075927 \nL 415.290373 222.846203 \nL 415.322195 208.471618 \nL 415.354016 210.007833 \nL 415.544945 343.658552 \nL 415.576766 343.329363 \nL 415.640409 301.741824 \nL 415.767695 215.823505 \nL 415.799517 216.701342 \nL 415.958624 234.367816 \nL 415.990445 231.734305 \nL 416.08591 204.850539 \nL 416.117731 213.738641 \nL 416.30866 345.194767 \nL 416.340482 343.768281 \nL 416.404124 299.327771 \nL 416.53141 221.858636 \nL 416.563232 221.968365 \nL 416.595053 222.517014 \nL 416.722339 231.844034 \nL 416.754161 229.429982 \nL 416.849625 202.655946 \nL 416.881446 207.484051 \nL 417.072375 334.331531 \nL 417.104197 332.356397 \nL 417.16784 292.414803 \nL 417.326947 189.598117 \nL 417.358768 186.854876 \nL 417.39059 189.378658 \nL 417.486054 201.668379 \nL 417.581519 196.950004 \nL 417.61334 196.840275 \nL 417.676983 231.624575 \nL 417.867912 331.917479 \nL 417.931555 315.128842 \nL 418.090662 225.699174 \nL 418.154305 239.41538 \nL 418.249769 261.471041 \nL 418.281591 259.166718 \nL 418.377055 237.769435 \nL 418.408877 240.073758 \nL 418.631627 348.267197 \nL 418.663449 344.975307 \nL 418.790734 273.321843 \nL 418.854377 247.315915 \nL 418.91802 252.14402 \nL 418.981663 261.80023 \nL 419.013485 261.032122 \nL 419.172592 227.893767 \nL 419.363521 337.513691 \nL 419.395342 335.319098 \nL 419.458985 294.609396 \nL 419.586271 220.761339 \nL 419.618092 222.407284 \nL 419.681735 230.307819 \nL 419.809021 247.974293 \nL 419.840843 242.817 \nL 419.936307 217.35972 \nL 420.127236 340.366662 \nL 420.159057 340.037473 \nL 420.2227 298.669393 \nL 420.381808 221.968365 \nL 420.540915 231.514845 \nL 420.668201 211.873237 \nL 420.700022 214.616478 \nL 420.890951 336.855313 \nL 420.922773 336.745583 \nL 420.986415 297.901286 \nL 421.145523 222.187825 \nL 421.30463 240.622406 \nL 421.368273 236.672139 \nL 421.463737 215.274856 \nL 421.654666 338.391528 \nL 421.686488 337.074772 \nL 421.750131 293.621829 \nL 421.909238 216.372153 \nL 421.941059 216.152694 \nL 422.068345 229.320252 \nL 422.100167 227.235389 \nL 422.195631 207.264592 \nL 422.227453 208.361888 \nL 422.450203 336.965043 \nL 422.513846 301.632094 \nL 422.672953 213.958101 \nL 422.704775 214.945667 \nL 422.863882 233.599709 \nL 422.895703 233.16079 \nL 422.927525 233.599709 \nL 422.991168 226.79647 \nL 423.213918 348.376927 \nL 423.24574 346.840712 \nL 423.436668 237.879165 \nL 423.563954 263.336445 \nL 423.595776 265.750497 \nL 423.627597 263.446175 \nL 423.754883 238.427813 \nL 423.977633 339.927743 \nL 424.009455 336.306665 \nL 424.104919 290.878588 \nL 424.200383 250.827264 \nL 424.232205 253.131587 \nL 424.359491 273.431573 \nL 424.391312 268.603468 \nL 424.518598 228.881334 \nL 424.709527 335.867746 \nL 424.741348 333.234234 \nL 424.804991 288.464536 \nL 424.932277 214.28729 \nL 424.964099 214.397019 \nL 425.059563 225.040796 \nL 425.155027 239.63484 \nL 425.186849 234.148357 \nL 425.282313 209.129996 \nL 425.505064 325.11424 \nL 425.568706 285.062916 \nL 425.727814 204.082432 \nL 425.759635 203.533783 \nL 425.886921 210.446752 \nL 425.918743 207.593781 \nL 426.014207 193.987304 \nL 426.046028 200.022435 \nL 426.236957 329.064508 \nL 426.268779 328.625589 \nL 426.332422 290.000751 \nL 426.491529 213.958101 \nL 426.682458 236.45268 \nL 426.746101 234.148357 \nL 426.809744 218.895935 \nL 427.000672 343.329363 \nL 427.032494 343.219633 \nL 427.096137 308.215873 \nL 427.255244 219.773772 \nL 427.350709 229.320252 \nL 427.446173 243.585107 \nL 427.509816 242.268351 \nL 427.573459 223.065662 \nL 427.764388 335.867746 \nL 427.796209 335.209368 \nL 427.859852 298.120745 \nL 428.018959 223.394851 \nL 428.273531 245.99916 \nL 428.305352 240.402947 \nL 428.337174 233.05106 \nL 428.559924 342.451525 \nL 428.591746 337.73315 \nL 428.782674 257.081855 \nL 428.878139 275.077518 \nL 428.941782 281.661297 \nL 428.973603 278.588867 \nL 429.100889 252.25375 \nL 429.323639 355.619084 \nL 429.355461 352.546654 \nL 429.450925 309.4229 \nL 429.54639 269.042387 \nL 429.578211 270.798061 \nL 429.705497 287.476969 \nL 429.737318 282.868323 \nL 429.864604 247.864564 \nL 430.055533 364.836375 \nL 430.087355 363.30016 \nL 430.150997 322.480728 \nL 430.310105 234.587276 \nL 430.341926 233.709438 \nL 430.469212 245.7797 \nL 430.532855 242.048892 \nL 430.596498 234.916464 \nL 430.628319 228.332685 \nL 430.819248 361.763945 \nL 430.85107 360.666648 \nL 430.914713 323.797484 \nL 431.07382 242.268351 \nL 431.105641 241.939162 \nL 431.264749 248.193753 \nL 431.29657 248.522942 \nL 431.328392 247.974293 \nL 431.392035 232.173223 \nL 431.582963 356.167732 \nL 431.646606 344.865578 \nL 431.869357 232.941331 \nL 432.092107 242.70727 \nL 432.15575 225.479714 \nL 432.346679 353.53422 \nL 432.410321 343.439092 \nL 432.633072 225.369985 \nL 432.792179 237.769435 \nL 432.855822 235.904031 \nL 432.919465 223.50458 \nL 433.110394 348.925575 \nL 433.142215 348.706116 \nL 433.205858 313.592626 \nL 433.364965 235.684572 \nL 433.396787 234.038627 \nL 433.428608 235.904031 \nL 433.46043 237.001328 \nL 433.619537 252.582939 \nL 433.651359 251.266183 \nL 433.68318 237.988895 \nL 433.715002 256.752666 \nL 433.90593 355.070436 \nL 433.969573 341.573688 \nL 434.128681 259.825096 \nL 434.192324 264.543471 \nL 434.287788 275.955355 \nL 434.319609 273.431573 \nL 434.446895 246.767267 \nL 434.669646 356.167732 \nL 434.733288 346.840712 \nL 434.892396 267.94509 \nL 434.98786 278.259678 \nL 435.019682 281.990486 \nL 435.051503 280.67373 \nL 435.21061 244.682404 \nL 435.401539 358.581785 \nL 435.433361 358.033136 \nL 435.497004 319.737487 \nL 435.656111 229.649441 \nL 435.687932 227.235389 \nL 435.719754 230.527278 \nL 435.751575 230.08836 \nL 435.84704 237.001328 \nL 435.878861 235.355383 \nL 435.942504 230.198089 \nL 435.974326 220.54188 \nL 436.165254 352.327194 \nL 436.197076 351.559087 \nL 436.260719 314.251004 \nL 436.419826 221.968365 \nL 436.515291 217.140261 \nL 436.547112 218.676476 \nL 436.674398 222.955932 \nL 436.706219 221.419717 \nL 436.738041 210.446752 \nL 436.769862 236.123491 \nL 436.960791 348.376927 \nL 437.024434 315.128842 \nL 437.183541 214.506749 \nL 437.215363 211.434319 \nL 437.279006 211.544048 \nL 437.37447 219.444583 \nL 437.438113 218.786205 \nL 437.501756 213.299723 \nL 437.692685 345.085037 \nL 437.756328 336.416394 \nL 437.947256 214.06783 \nL 437.979078 214.28729 \nL 438.106364 223.285121 \nL 438.138185 221.309987 \nL 438.265471 216.701342 \nL 438.488221 352.875843 \nL 438.520043 345.194767 \nL 438.742793 216.811072 \nL 438.774615 216.920801 \nL 438.838257 221.309987 \nL 438.997365 238.537543 \nL 439.029186 229.759171 \nL 439.061008 249.510508 \nL 439.251937 356.71638 \nL 439.315579 345.414226 \nL 439.474687 240.951595 \nL 439.570151 250.278616 \nL 439.633794 257.520773 \nL 439.665616 253.460776 \nL 439.792901 245.7797 \nL 440.015652 361.434756 \nL 440.079295 354.302328 \nL 440.238402 262.678067 \nL 440.365688 275.845625 \nL 440.397509 277.381841 \nL 440.429331 274.30941 \nL 440.556617 247.754834 \nL 440.747545 355.948273 \nL 440.811188 344.755848 \nL 441.033939 221.968365 \nL 441.193046 235.465113 \nL 441.256689 230.198089 \nL 441.320332 218.018098 \nL 441.543082 341.793147 \nL 441.574903 337.184502 \nL 441.797654 227.235389 \nL 441.92494 240.402947 \nL 441.956761 238.427813 \nL 442.084047 220.212691 \nL 442.274976 343.109903 \nL 442.338619 331.039641 \nL 442.561369 224.931066 \nL 442.656833 231.185656 \nL 442.688655 230.527278 \nL 442.784119 209.020266 \nL 442.847762 212.751074 \nL 443.038691 343.987741 \nL 443.070512 343.329363 \nL 443.134155 308.874251 \nL 443.293263 216.920801 \nL 443.325084 215.165127 \nL 443.356906 217.46945 \nL 443.388727 216.811072 \nL 443.516013 226.028363 \nL 443.547834 224.711607 \nL 443.579656 223.50458 \nL 443.611477 216.372153 \nL 443.834228 348.596386 \nL 443.866049 340.366662 \nL 444.056978 225.479714 \nL 444.120621 229.100793 \nL 444.311549 246.438078 \nL 444.343371 248.852131 \nL 444.375192 238.098624 \nL 444.407014 253.241317 \nL 444.597943 356.71638 \nL 444.661586 344.646119 \nL 444.820693 259.276448 \nL 444.884336 265.531038 \nL 444.9798 276.504003 \nL 445.011622 273.102384 \nL 445.138908 255.43591 \nL 445.361658 363.409889 \nL 445.425301 357.265029 \nL 445.61623 266.738064 \nL 445.711694 273.980221 \nL 445.743515 271.675899 \nL 445.902623 242.926729 \nL 446.093552 358.581785 \nL 446.125373 357.594218 \nL 446.189016 319.298568 \nL 446.348123 205.508917 \nL 446.379945 203.533783 \nL 446.443588 205.179728 \nL 446.634516 218.237557 \nL 446.666338 210.117563 \nL 446.889088 350.900709 \nL 446.92091 341.354229 \nL 447.14366 206.496484 \nL 447.175481 208.252159 \nL 447.207303 208.032699 \nL 447.302767 218.127827 \nL 447.36641 217.35972 \nL 447.430053 216.481883 \nL 447.652803 353.973139 \nL 447.716446 315.348301 \nL 447.875554 216.152694 \nL 447.907375 215.165127 \nL 447.939197 216.701342 \nL 447.971018 216.372153 \nL 448.034661 223.285121 \nL 448.066482 219.993232 \nL 448.130125 213.848371 \nL 448.193768 216.481883 \nL 448.416519 346.182334 \nL 448.44834 337.403961 \nL 448.67109 210.775941 \nL 448.702912 211.873237 \nL 448.734733 210.666211 \nL 448.766555 211.763507 \nL 448.798376 213.299723 \nL 448.830198 210.007833 \nL 448.89384 205.728377 \nL 448.957483 206.386754 \nL 449.180234 344.426659 \nL 449.212055 335.648287 \nL 449.434805 202.546217 \nL 449.466627 206.167295 \nL 449.75302 250.827264 \nL 449.943949 353.64395 \nL 450.007592 341.13477 \nL 450.198521 229.8689 \nL 450.262163 239.086191 \nL 450.325806 246.328349 \nL 450.357628 242.268351 \nL 450.484914 235.026194 \nL 450.707664 349.803412 \nL 450.771307 343.329363 \nL 450.962236 246.547808 \nL 451.025879 257.191584 \nL 451.089522 264.214282 \nL 451.121343 261.471041 \nL 451.248629 248.522942 \nL 451.471379 351.010438 \nL 451.535022 342.670985 \nL 451.694129 256.972125 \nL 451.757772 265.750497 \nL 451.853237 280.015352 \nL 451.885058 272.992654 \nL 452.012344 244.024026 \nL 452.203273 356.058003 \nL 452.266916 344.755848 \nL 452.553309 215.055397 \nL 452.744238 227.015929 \nL 452.776059 217.579179 \nL 452.807881 237.330517 \nL 452.998809 343.000174 \nL 453.062452 308.654792 \nL 453.22156 209.459185 \nL 453.253381 207.154862 \nL 453.317024 208.471618 \nL 453.380667 216.262423 \nL 453.412489 211.324589 \nL 453.44431 207.045132 \nL 453.507953 210.556481 \nL 453.539774 211.214859 \nL 453.762525 343.109903 \nL 453.794346 335.977476 \nL 454.112561 172.480291 \nL 454.176204 168.859213 \nL 454.208025 170.614887 \nL 454.30349 170.285698 \nL 454.335311 185.099202 \nL 454.52624 325.443429 \nL 454.589883 296.803989 \nL 454.780812 140.110043 \nL 454.908097 122.11438 \nL 454.939919 122.553299 \nL 455.099026 159.422463 \nL 455.321776 309.093711 \nL 455.353598 306.460199 \nL 455.671813 138.903017 \nL 455.735456 135.611128 \nL 455.862741 167.652187 \nL 456.085492 302.400202 \nL 456.117313 302.729391 \nL 456.371885 139.341936 \nL 456.499171 152.509494 \nL 456.626457 201.44892 \nL 456.817385 311.288304 \nL 456.881028 279.795893 \nL 457.040136 174.235966 \nL 457.1356 161.068407 \nL 457.231064 161.397596 \nL 457.294707 170.285698 \nL 457.421993 250.498075 \nL 457.5811 334.112072 \nL 457.644743 306.569929 \nL 457.803851 209.568914 \nL 457.835672 207.70351 \nL 457.867494 210.446752 \nL 457.899315 209.349455 \nL 458.058422 217.140261 \nL 458.153887 233.489979 \nL 458.344816 343.329363 \nL 458.408459 316.116408 \nL 458.567566 219.005665 \nL 458.758495 209.020266 \nL 458.853959 217.798638 \nL 458.885781 212.531615 \nL 459.108531 339.598554 \nL 459.172174 307.776955 \nL 459.331281 203.424054 \nL 459.426745 199.912705 \nL 459.617674 217.46945 \nL 459.649496 213.519182 \nL 459.872246 346.511523 \nL 459.904067 337.73315 \nL 460.126818 212.531615 \nL 460.158639 215.274856 \nL 460.445032 253.351046 \nL 460.635961 348.596386 \nL 460.699604 337.84288 \nL 460.890533 231.953764 \nL 460.954176 241.500244 \nL 461.017819 248.084023 \nL 461.04964 245.231052 \nL 461.081462 240.293218 \nL 461.113283 245.011593 \nL 461.208748 261.141852 \nL 461.399676 359.89854 \nL 461.463319 355.948273 \nL 461.654248 242.926729 \nL 461.749712 251.705102 \nL 461.781534 250.717535 \nL 461.940641 228.442415 \nL 462.036106 311.507763 \nL 462.163391 347.718549 \nL 462.227034 316.884516 \nL 462.417963 201.997568 \nL 462.449785 202.436487 \nL 462.481606 200.241894 \nL 462.513428 204.960269 \nL 462.577071 210.9954 \nL 462.608892 204.850539 \nL 462.640713 203.533783 \nL 462.704356 210.775941 \nL 462.927107 345.523956 \nL 462.958928 337.95261 \nL 463.181678 207.484051 \nL 463.2135 210.007833 \nL 463.245321 210.775941 \nL 463.308964 217.579179 \nL 463.340786 212.531615 \nL 463.372607 206.496484 \nL 463.43625 211.10513 \nL 463.499893 240.512677 \nL 463.659 342.890444 \nL 463.690822 342.122336 \nL 463.754465 308.983981 \nL 463.913572 208.032699 \nL 463.945394 204.411621 \nL 464.009036 208.252159 \nL 464.104501 216.481883 \nL 464.136322 215.165127 \nL 464.168144 213.958101 \nL 464.263608 235.026194 \nL 464.454537 343.768281 \nL 464.51818 312.166141 \nL 464.677287 208.910536 \nL 464.74093 209.239725 \nL 464.772752 207.045132 \nL 464.96368 220.102961 \nL 464.995502 218.018098 \nL 465.218252 344.865578 \nL 465.250074 336.306665 \nL 465.472824 209.459185 \nL 465.536467 210.117563 \nL 465.791039 235.465113 \nL 465.981967 349.145034 \nL 466.013789 348.596386 \nL 466.04561 344.536389 \nL 466.236539 242.487811 \nL 466.268361 245.7797 \nL 466.332003 253.021857 \nL 466.363825 252.14402 \nL 466.427468 241.829433 \nL 466.491111 247.425645 \nL 466.522932 246.986726 \nL 466.554754 252.363479 \nL 466.745682 356.496921 \nL 466.777504 356.277462 \nL 466.809325 356.387191 \nL 467.032076 247.754834 \nL 467.095719 253.789965 \nL 467.12754 252.692668 \nL 467.286647 232.063493 \nL 467.509398 342.561255 \nL 467.541219 335.428828 \nL 467.827612 166.335431 \nL 467.891255 174.674884 \nL 468.082184 217.688909 \nL 468.273113 336.416394 \nL 468.336756 309.4229 \nL 468.527685 193.877574 \nL 468.845899 237.330517 \nL 469.036828 345.743415 \nL 469.100471 319.079109 \nL 469.2914 205.947836 \nL 469.323221 205.618647 \nL 469.355043 202.655946 \nL 469.450507 203.204594 \nL 469.51415 208.691077 \nL 469.609614 228.991063 \nL 469.800543 349.364494 \nL 469.864186 322.480728 \nL 470.055115 200.571083 \nL 470.118758 197.279193 \nL 470.182401 199.364057 \nL 470.246044 201.010001 \nL 470.37333 221.639176 \nL 470.564258 342.122336 \nL 470.627901 317.103975 \nL 470.81883 184.660283 \nL 470.850651 184.331094 \nL 470.977937 178.954341 \nL 471.04158 187.622984 \nL 471.168866 245.99916 \nL 471.327973 337.623421 \nL 471.359795 336.855313 \nL 471.391616 332.795316 \nL 471.646188 200.900272 \nL 471.67801 201.778109 \nL 471.709831 201.010001 \nL 471.773474 192.670548 \nL 471.805295 193.987304 \nL 471.932581 245.88943 \nL 472.12351 330.052075 \nL 472.155332 328.076941 \nL 472.537189 152.290035 \nL 472.600832 161.836515 \nL 472.664475 185.318661 \nL 472.855404 298.559664 \nL 472.919047 269.481306 \nL 473.173618 67.359283 \nL 473.237261 65.713338 \nL 473.269083 67.578742 \nL 473.332726 86.232783 \nL 473.460012 185.099202 \nL 473.619119 283.96562 \nL 473.682762 261.361311 \nL 473.905512 75.259818 \nL 473.969155 67.139824 \nL 474.000977 69.444146 \nL 474.096441 95.230615 \nL 474.223727 192.451088 \nL 474.382834 286.708861 \nL 474.446477 262.678067 \nL 474.637406 120.797624 \nL 474.891978 167.432727 \nL 474.955621 196.072167 \nL 475.146549 318.091542 \nL 475.210192 289.561832 \nL 475.401121 171.273265 \nL 475.432942 170.614887 \nL 475.464764 167.213268 \nL 475.496585 169.956509 \nL 475.719336 203.424054 \nL 475.910264 324.455862 \nL 475.973907 298.230475 \nL 476.164836 179.064071 \nL 476.292122 190.914873 \nL 476.323944 190.256495 \nL 476.355765 184.331094 \nL 476.387586 187.952173 \nL 476.483051 215.055397 \nL 476.67398 329.174237 \nL 476.705801 327.638022 \nL 476.769444 300.644527 \nL 476.992194 187.403524 \nL 477.11948 175.442992 \nL 477.151302 178.844611 \nL 477.278587 232.282953 \nL 477.469516 322.700188 \nL 477.501338 321.054243 \nL 477.628624 208.032699 \nL 477.755909 161.068407 \nL 477.787731 161.507326 \nL 477.883195 146.145174 \nL 477.915017 149.107875 \nL 478.010481 179.39326 \nL 478.20141 300.863987 \nL 478.265053 276.723463 \nL 478.487803 127.161944 \nL 478.519625 128.4787 \nL 478.615089 140.548962 \nL 478.64691 136.927883 \nL 478.678732 138.02518 \nL 478.774196 172.370562 \nL 478.965125 298.449934 \nL 478.996947 296.58453 \nL 479.251518 148.998145 \nL 479.28334 150.75382 \nL 479.537912 205.179728 \nL 479.72884 323.029377 \nL 479.792483 294.719126 \nL 480.047055 128.039781 \nL 480.142519 113.774926 \nL 480.206162 118.273842 \nL 480.333448 182.685149 \nL 480.524377 294.719126 \nL 480.556198 290.659129 \nL 480.938056 99.619801 \nL 481.03352 125.625729 \nL 481.256271 268.274279 \nL 481.351735 226.68674 \nL 481.574485 62.092259 \nL 481.606307 61.8728 \nL 481.638128 62.311719 \nL 481.66995 60.556044 \nL 481.701771 61.324152 \nL 481.829057 105.874391 \nL 482.051807 262.458608 \nL 482.083629 261.251581 \nL 482.306379 99.510071 \nL 482.433665 99.94899 \nL 482.465486 96.547371 \nL 482.497308 102.253313 \nL 482.624594 171.273265 \nL 482.815522 292.085614 \nL 482.847344 294.060748 \nL 482.942808 207.264592 \nL 483.133737 117.396005 \nL 483.229201 99.83926 \nL 483.261023 102.911691 \nL 483.388309 175.442992 \nL 483.547416 269.700765 \nL 483.611059 243.804566 \nL 483.801988 101.594935 \nL 483.833809 102.143583 \nL 483.865631 102.801961 \nL 484.088381 146.693823 \nL 484.311131 301.412635 \nL 484.374774 274.748329 \nL 484.597524 141.09761 \nL 484.629346 137.695991 \nL 484.692989 140.329503 \nL 484.788453 148.010579 \nL 484.883918 177.857044 \nL 485.074846 306.679658 \nL 485.138489 278.259678 \nL 485.329418 152.509494 \nL 485.520347 139.890584 \nL 485.552168 141.865718 \nL 485.647633 170.724617 \nL 485.838562 294.828856 \nL 485.902205 266.408875 \nL 486.124955 124.199244 \nL 486.156776 115.420871 \nL 486.252241 117.615464 \nL 486.379527 140.329503 \nL 486.443169 194.535952 \nL 486.602277 307.557495 \nL 486.634098 304.814254 \nL 487.015956 144.608959 \nL 487.047777 148.778686 \nL 487.206885 224.162958 \nL 487.365992 323.687755 \nL 487.397813 323.358566 \nL 487.461456 300.095879 \nL 487.652385 188.281362 \nL 487.684207 189.159199 \nL 487.74785 183.782446 \nL 487.811492 170.724617 \nL 487.875135 179.064071 \nL 487.938778 187.403524 \nL 488.161529 309.971548 \nL 488.19335 309.532629 \nL 488.288814 220.43215 \nL 488.479743 126.942485 \nL 488.607029 100.717098 \nL 488.638851 109.056551 \nL 488.670672 111.690063 \nL 488.734315 170.175969 \nL 488.893422 271.456439 \nL 488.957065 249.18132 \nL 489.211637 39.926869 \nL 489.338923 32.904171 \nL 489.434387 59.897666 \nL 489.657137 255.106721 \nL 489.72078 232.941331 \nL 489.975352 33.45282 \nL 490.166281 57.373884 \nL 490.229924 85.135487 \nL 490.420853 257.081855 \nL 490.484496 236.891598 \nL 490.739067 34.989035 \nL 490.834532 30.380389 \nL 490.866353 31.148497 \nL 490.993639 75.918196 \nL 491.184568 240.732136 \nL 491.216389 238.318084 \nL 491.280032 178.295963 \nL 491.470961 37.732276 \nL 491.502782 32.026334 \nL 491.534604 34.111198 \nL 491.725533 89.305214 \nL 491.948283 257.520773 \nL 492.011926 232.173223 \nL 492.266498 28.185796 \nL 492.361962 25.003636 \nL 492.489248 57.483614 \nL 492.584712 159.422463 \nL 492.74382 245.560241 \nL 492.775641 244.243485 \nL 493.030213 86.781432 \nL 493.125677 88.976025 \nL 493.18932 103.350609 \nL 493.348427 221.968365 \nL 493.507535 298.779123 \nL 493.539356 300.534798 \nL 493.634821 228.222956 \nL 493.762106 184.440824 \nL 493.793928 188.83001 \nL 493.825749 192.560818 \nL 493.857571 191.682981 \nL 493.921214 175.772181 \nL 493.984857 184.770013 \nL 494.016678 184.440824 \nL 494.080321 233.599709 \nL 494.239428 312.056411 \nL 494.303071 284.843457 \nL 494.494 153.277602 \nL 494.684929 140.768421 \nL 494.812215 175.881911 \nL 495.003144 303.278039 \nL 495.066787 275.296977 \nL 495.257715 151.521927 \nL 495.385001 157.995977 \nL 495.448644 151.302468 \nL 495.480466 151.631657 \nL 495.607751 211.763507 \nL 495.766859 301.412635 \nL 495.830502 275.626166 \nL 496.053252 118.822491 \nL 496.085073 116.957086 \nL 496.307824 168.310565 \nL 496.530574 329.832615 \nL 496.594217 304.814254 \nL 496.785146 192.121899 \nL 496.88061 194.645681 \nL 496.912432 198.486219 \nL 496.976074 194.316493 \nL 497.039717 200.461353 \nL 497.071539 199.364057 \nL 497.294289 326.869915 \nL 497.326111 320.725054 \nL 497.548861 179.1738 \nL 497.644325 185.757579 \nL 497.867075 213.738641 \nL 498.058004 331.58829 \nL 498.089826 330.381263 \nL 498.153469 308.435333 \nL 498.344397 190.914873 \nL 498.376219 191.024603 \nL 498.439862 185.099202 \nL 498.503505 173.797047 \nL 498.535326 177.418126 \nL 498.662612 228.661874 \nL 498.853541 322.151539 \nL 498.917184 307.886684 \nL 499.171756 188.171632 \nL 499.203577 190.037036 \nL 499.26722 177.637585 \nL 499.330863 181.039204 \nL 499.362684 183.233797 \nL 499.585435 312.824519 \nL 499.617256 303.716958 \nL 499.935471 127.381404 \nL 499.967292 128.039781 \nL 499.999114 127.600863 \nL 500.1264 151.192738 \nL 500.34915 310.849385 \nL 500.412793 287.696428 \nL 500.635543 147.791119 \nL 500.79465 143.072744 \nL 500.921936 184.331094 \nL 501.112865 318.530461 \nL 501.176508 292.743992 \nL 501.399258 149.875983 \nL 501.526544 138.573828 \nL 501.558365 140.439232 \nL 501.685651 179.832178 \nL 501.87658 315.896949 \nL 501.940223 291.317507 \nL 502.162973 136.269506 \nL 502.194795 131.66086 \nL 502.226616 135.830587 \nL 502.449366 185.977039 \nL 502.640295 309.20344 \nL 502.703938 282.758594 \nL 502.926688 148.559227 \nL 502.990331 143.621392 \nL 503.022153 146.474363 \nL 503.149439 175.881911 \nL 503.18126 175.004073 \nL 503.40401 322.04181 \nL 503.499475 300.095879 \nL 503.658582 201.668379 \nL 503.690404 202.217028 \nL 503.754047 207.81324 \nL 503.785868 207.264592 \nL 503.849511 196.401356 \nL 503.881332 198.37649 \nL 504.008618 251.266183 \nL 504.199547 336.416394 \nL 504.26319 325.333699 \nL 504.454119 215.494316 \nL 504.48594 216.372153 \nL 504.549583 218.018098 \nL 504.613226 204.960269 \nL 504.708691 209.788374 \nL 504.931441 334.441261 \nL 504.963262 327.857481 \nL 505.249655 186.086768 \nL 505.281477 188.72028 \nL 505.313298 190.585684 \nL 505.34512 188.281362 \nL 505.376941 184.001905 \nL 505.408763 188.061902 \nL 505.504227 217.688909 \nL 505.695156 337.074772 \nL 505.758799 309.532629 \nL 505.981549 181.258664 \nL 506.013371 176.650018 \nL 506.108835 177.088937 \nL 506.140656 176.759748 \nL 506.267942 209.898103 \nL 506.458871 333.124505 \nL 506.522514 306.02128 \nL 506.745264 175.552722 \nL 506.808907 170.395428 \nL 506.87255 171.821913 \nL 506.904372 172.041373 \nL 507.031657 201.010001 \nL 507.222586 319.408298 \nL 507.286229 289.013184 \nL 507.508979 148.998145 \nL 507.668087 134.84302 \nL 507.795373 162.714352 \nL 507.986301 289.342373 \nL 508.049944 262.897526 \nL 508.240873 135.172209 \nL 508.463623 158.983544 \nL 508.559088 179.1738 \nL 508.750017 309.093711 \nL 508.781838 308.215873 \nL 508.845481 288.354806 \nL 509.004588 192.451088 \nL 509.03641 195.633248 \nL 509.100053 205.069999 \nL 509.163696 201.33919 \nL 509.195517 197.608382 \nL 509.227339 202.655946 \nL 509.354624 257.959692 \nL 509.513732 344.09747 \nL 509.545553 342.890444 \nL 509.609196 330.490993 \nL 509.800125 226.68674 \nL 509.831946 227.235389 \nL 509.863768 227.345118 \nL 510.054697 203.204594 \nL 510.277447 333.453694 \nL 510.309268 325.882348 \nL 510.627483 155.143006 \nL 510.659304 156.569492 \nL 510.722947 153.387332 \nL 510.78659 167.103538 \nL 510.818412 162.714352 \nL 511.041162 317.652624 \nL 511.072984 311.068844 \nL 511.295734 161.068407 \nL 511.391198 166.55489 \nL 511.42302 170.285698 \nL 511.518484 169.62732 \nL 511.550306 171.273265 \nL 511.582127 168.859213 \nL 511.804877 317.652624 \nL 511.836699 310.081277 \nL 512.123092 173.577588 \nL 512.314021 190.914873 \nL 512.345842 186.196498 \nL 512.568592 333.124505 \nL 512.600414 327.418563 \nL 512.886807 179.502989 \nL 512.918629 181.258664 \nL 513.077736 193.658115 \nL 513.109557 188.500821 \nL 513.332308 335.428828 \nL 513.364129 329.393697 \nL 513.650522 179.502989 \nL 513.714165 183.343527 \nL 513.777808 185.318661 \nL 513.905094 216.481883 \nL 514.096023 336.196935 \nL 514.127844 334.989909 \nL 514.191487 314.689923 \nL 514.350594 216.591612 \nL 514.382416 217.35972 \nL 514.47788 221.529447 \nL 514.541523 210.007833 \nL 514.636988 211.324589 \nL 514.859738 340.805581 \nL 514.923381 336.416394 \nL 514.987024 302.509931 \nL 515.146131 217.798638 \nL 515.177953 219.444583 \nL 515.209774 221.858636 \nL 515.241595 219.773772 \nL 515.400703 197.279193 \nL 515.623453 328.18667 \nL 515.655275 319.847217 \nL 515.973489 145.157608 \nL 516.005311 145.377067 \nL 516.068954 141.865718 \nL 516.132597 151.631657 \nL 516.164418 148.888416 \nL 516.387168 311.617493 \nL 516.41899 307.447766 \nL 516.800847 115.96952 \nL 516.832669 116.957086 \nL 516.959955 163.37273 \nL 517.150883 305.801821 \nL 517.214526 279.466704 \nL 517.50092 95.998723 \nL 517.564562 93.365211 \nL 517.691848 115.96952 \nL 517.914599 296.365071 \nL 517.94642 289.122914 \nL 518.264635 83.599272 \nL 518.328278 89.085754 \nL 518.487385 142.853285 \nL 518.678314 288.245076 \nL 518.710135 284.733727 \nL 518.996528 150.095442 \nL 519.02835 153.716521 \nL 519.2511 211.544048 \nL 519.442029 337.513691 \nL 519.47385 335.977476 \nL 519.569315 286.160213 \nL 519.696601 224.492147 \nL 519.728422 224.821336 \nL 519.792065 228.661874 \nL 519.823886 226.79647 \nL 519.887529 214.945667 \nL 519.982994 218.347287 \nL 520.205744 348.157467 \nL 520.237566 346.621252 \nL 520.301208 333.014775 \nL 520.492137 226.138092 \nL 520.523959 227.345118 \nL 520.55578 226.577011 \nL 520.714888 199.693246 \nL 520.746709 199.802975 \nL 520.969459 328.735319 \nL 521.033102 295.048315 \nL 521.255852 149.875983 \nL 521.287674 146.035445 \nL 521.351317 151.521927 \nL 521.383138 152.180305 \nL 521.41496 150.64409 \nL 521.478603 146.913282 \nL 521.510424 152.728954 \nL 521.733174 304.375335 \nL 521.764996 295.816422 \nL 522.115032 107.300877 \nL 522.146853 106.093851 \nL 522.178675 107.520336 \nL 522.305961 157.11814 \nL 522.49689 299.437501 \nL 522.560532 269.152117 \nL 522.783283 113.555467 \nL 522.878747 104.777095 \nL 522.910569 108.068984 \nL 523.037854 129.905186 \nL 523.260605 300.425068 \nL 523.324248 266.847794 \nL 523.483355 166.55489 \nL 523.515176 164.470027 \nL 523.546998 166.884079 \nL 523.737927 180.051637 \nL 523.80157 179.941908 \nL 524.02432 325.22397 \nL 524.056141 317.872083 \nL 524.374356 148.120308 \nL 524.437999 146.145174 \nL 524.46982 148.449497 \nL 524.597106 179.502989 \nL 524.788035 308.983981 \nL 524.819857 307.886684 \nL 524.915321 259.934826 \nL 525.074428 176.869478 \nL 525.10625 177.198666 \nL 525.138071 177.198666 \nL 525.297179 162.165704 \nL 525.329 168.968942 \nL 525.583572 307.118577 \nL 525.615393 301.632094 \nL 525.679036 267.835361 \nL 525.838143 165.238134 \nL 525.869965 165.677053 \nL 525.997251 155.472195 \nL 526.060894 158.215436 \nL 526.124537 190.256495 \nL 526.315465 303.278039 \nL 526.379108 292.743992 \nL 526.760966 159.422463 \nL 526.792787 159.861381 \nL 526.824609 156.130573 \nL 526.920073 243.146189 \nL 527.079181 313.702356 \nL 527.142823 275.955355 \nL 527.333752 147.68139 \nL 527.397395 142.085177 \nL 527.429217 145.596526 \nL 527.556503 155.362465 \nL 527.588324 152.290035 \nL 527.651967 198.37649 \nL 527.842896 318.420731 \nL 527.906539 284.623998 \nL 528.065646 182.57542 \nL 528.256575 168.639753 \nL 528.288396 168.639753 \nL 528.352039 166.66462 \nL 528.383861 176.2111 \nL 528.606611 328.625589 \nL 528.670254 294.389937 \nL 528.829361 206.057565 \nL 528.861183 203.972702 \nL 528.924826 205.508917 \nL 528.988468 210.666211 \nL 529.083933 210.007833 \nL 529.115754 200.790542 \nL 529.147576 207.374321 \nL 529.370326 349.913142 \nL 529.433969 315.56776 \nL 529.593076 224.382418 \nL 529.688541 222.187825 \nL 529.784005 230.966197 \nL 529.847648 229.97863 \nL 529.879469 222.517014 \nL 529.911291 228.442415 \nL 530.134041 351.449357 \nL 530.165863 348.376927 \nL 530.261327 296.58453 \nL 530.388613 240.841866 \nL 530.420434 241.061325 \nL 530.515899 245.560241 \nL 530.643185 222.078095 \nL 530.675006 231.734305 \nL 530.897756 350.46179 \nL 530.929578 348.486656 \nL 531.025042 307.776955 \nL 531.18415 239.195921 \nL 531.279614 254.228884 \nL 531.311435 247.315915 \nL 531.4069 224.272688 \nL 531.438721 234.477546 \nL 531.62965 357.484488 \nL 531.661472 357.045569 \nL 531.725114 315.128842 \nL 531.884222 221.639176 \nL 531.979686 219.334854 \nL 532.043329 225.260255 \nL 532.075151 224.272688 \nL 532.170615 199.802975 \nL 532.202436 213.189993 \nL 532.425187 347.828278 \nL 532.48883 312.056411 \nL 532.647937 202.985135 \nL 532.743401 198.595949 \nL 532.807044 202.546217 \nL 532.838866 197.279193 \nL 532.93433 173.138669 \nL 532.966152 186.196498 \nL 533.188902 320.725054 \nL 533.252545 281.002919 \nL 533.443474 120.797624 \nL 533.602581 79.319815 \nL 533.634402 82.831164 \nL 533.698045 82.063056 \nL 533.729867 103.789528 \nL 533.952617 287.03805 \nL 533.984439 281.880756 \nL 534.207189 129.795456 \nL 534.270832 134.95275 \nL 534.334475 148.230038 \nL 534.398118 141.426799 \nL 534.429939 141.31707 \nL 534.46176 142.633825 \nL 534.589046 263.116986 \nL 534.716332 309.532629 \nL 534.748154 302.290472 \nL 534.970904 168.420294 \nL 535.002725 170.066239 \nL 535.034547 171.163536 \nL 535.32094 269.042387 \nL 535.480047 344.755848 \nL 535.54369 332.466127 \nL 535.702798 240.183488 \nL 535.766441 243.694837 \nL 535.861905 255.106721 \nL 535.893726 250.827264 \nL 535.989191 231.514845 \nL 536.021012 239.744569 \nL 536.243763 362.202863 \nL 536.275584 360.00827 \nL 536.371048 315.787219 \nL 536.530156 259.276448 \nL 536.593799 263.007256 \nL 536.62562 260.264015 \nL 536.752906 219.773772 \nL 536.784727 235.794302 \nL 536.975656 355.070436 \nL 537.007478 354.302328 \nL 537.071121 316.994246 \nL 537.230228 212.751074 \nL 537.262049 209.898103 \nL 537.325692 213.958101 \nL 537.389335 225.918633 \nL 537.452978 217.688909 \nL 537.516621 197.279193 \nL 537.548443 213.738641 \nL 537.739371 352.327194 \nL 537.771193 350.681249 \nL 537.834836 308.983981 \nL 537.993943 230.307819 \nL 538.025765 230.746738 \nL 538.15305 241.061325 \nL 538.184872 235.684572 \nL 538.280336 201.010001 \nL 538.312158 214.726208 \nL 538.534908 352.217465 \nL 538.598551 311.398033 \nL 538.757658 225.699174 \nL 538.853123 222.407284 \nL 538.884944 224.382418 \nL 538.916766 225.150525 \nL 538.948587 223.61431 \nL 539.044051 198.815408 \nL 539.075873 214.397019 \nL 539.298623 348.596386 \nL 539.362266 309.20344 \nL 539.521373 215.823505 \nL 539.616838 209.239725 \nL 539.648659 210.117563 \nL 539.680481 211.324589 \nL 539.712302 209.239725 \nL 539.807767 190.805144 \nL 539.839588 205.728377 \nL 540.062338 348.157467 \nL 540.125981 312.824519 \nL 540.285089 212.751074 \nL 540.380553 206.496484 \nL 540.412374 210.556481 \nL 540.507839 214.397019 \nL 540.53966 213.409452 \nL 540.571482 203.972702 \nL 540.603303 220.102961 \nL 540.857875 351.888276 \nL 540.953339 294.828856 \nL 541.080625 248.193753 \nL 541.112447 250.168886 \nL 541.17609 258.179151 \nL 541.207911 257.191584 \nL 541.335197 221.858636 \nL 541.367018 234.806735 \nL 541.589769 346.292063 \nL 541.62159 345.743415 \nL 541.717055 304.155876 \nL 541.876162 235.684572 \nL 541.971626 245.450511 \nL 542.003448 240.402947 \nL 542.098912 214.835938 \nL 542.130734 234.258087 \nL 542.321662 354.192598 \nL 542.353484 353.205032 \nL 542.417127 312.824519 \nL 542.576234 215.274856 \nL 542.608056 213.628912 \nL 542.735341 229.759171 \nL 542.767163 225.808903 \nL 542.862627 192.670548 \nL 542.894449 213.738641 \nL 543.117199 344.755848 \nL 543.180842 304.155876 \nL 543.339949 217.798638 \nL 543.499057 226.138092 \nL 543.530878 221.968365 \nL 543.626342 188.500821 \nL 543.658164 210.775941 \nL 543.880914 346.511523 \nL 543.944557 307.228306 \nL 544.103664 219.773772 \nL 544.135486 219.773772 \nL 544.167307 220.212691 \nL 544.199129 219.225124 \nL 544.262772 225.369985 \nL 544.294593 222.736473 \nL 544.390058 189.817577 \nL 544.421879 210.227292 \nL 544.644629 345.853145 \nL 544.708272 304.814254 \nL 544.86738 214.726208 \nL 544.899201 214.506749 \nL 545.026487 225.808903 \nL 545.058308 224.272688 \nL 545.153773 192.780277 \nL 545.185594 209.678644 \nL 545.376523 345.633685 \nL 545.408345 344.975307 \nL 545.471987 307.776955 \nL 545.631095 215.055397 \nL 545.662916 214.17756 \nL 545.790202 228.991063 \nL 545.853845 225.479714 \nL 545.917488 211.434319 \nL 545.949309 227.015929 \nL 546.17206 353.973139 \nL 546.203881 351.668816 \nL 546.39481 248.193753 \nL 546.522096 261.471041 \nL 546.553917 261.141852 \nL 546.681203 229.100793 \nL 546.713025 245.88943 \nL 546.935775 361.325026 \nL 546.967596 358.910974 \nL 547.063061 308.215873 \nL 547.190347 255.545639 \nL 547.222168 257.740233 \nL 547.285811 265.201849 \nL 547.317632 262.458608 \nL 547.444918 213.189993 \nL 547.47674 231.844034 \nL 547.667669 352.985572 \nL 547.69949 352.327194 \nL 547.763133 311.398033 \nL 547.92224 218.676476 \nL 548.017705 215.933234 \nL 548.081348 223.72404 \nL 548.113169 220.761339 \nL 548.208633 186.086768 \nL 548.240455 207.593781 \nL 548.463205 347.169901 \nL 548.526848 306.679658 \nL 548.685955 214.616478 \nL 548.78142 209.129996 \nL 548.813241 210.9954 \nL 548.845063 211.982967 \nL 548.876884 209.678644 \nL 548.972349 183.782446 \nL 549.22692 344.865578 \nL 549.258742 335.867746 \nL 549.513314 203.204594 \nL 549.576956 198.26676 \nL 549.608778 200.461353 \nL 549.640599 202.326757 \nL 549.672421 201.997568 \nL 549.736064 181.917042 \nL 549.767885 200.900272 \nL 549.990636 349.474223 \nL 550.054278 312.714789 \nL 550.213386 219.005665 \nL 550.30885 214.397019 \nL 550.340672 216.701342 \nL 550.372493 219.334854 \nL 550.436136 216.372153 \nL 550.499779 193.548385 \nL 550.5316 211.873237 \nL 550.754351 348.267197 \nL 550.817994 312.60506 \nL 550.977101 213.848371 \nL 551.104387 225.150525 \nL 551.16803 231.405116 \nL 551.199851 226.467281 \nL 551.263494 210.117563 \nL 551.295316 226.68674 \nL 551.518066 353.973139 \nL 551.549887 350.352061 \nL 551.645352 290.22021 \nL 551.740816 247.754834 \nL 551.772638 250.278616 \nL 551.899923 265.531038 \nL 551.931745 260.483474 \nL 551.995388 229.320252 \nL 552.059031 246.657537 \nL 552.281781 358.362325 \nL 552.313602 356.71638 \nL 552.409067 309.971548 \nL 552.568174 244.024026 \nL 552.631817 248.632671 \nL 552.663639 247.206186 \nL 552.759103 204.960269 \nL 552.790924 215.713775 \nL 553.013675 353.424491 \nL 553.077318 341.793147 \nL 553.300068 199.144597 \nL 553.427354 202.436487 \nL 553.522818 178.405693 \nL 553.55464 191.90244 \nL 553.809211 346.511523 \nL 553.841033 338.940176 \nL 554.031962 220.651609 \nL 554.063783 222.078095 \nL 554.191069 234.258087 \nL 554.22289 232.612142 \nL 554.318355 195.0846 \nL 554.350176 212.312156 \nL 554.572927 347.38936 \nL 554.636569 304.375335 \nL 554.763855 223.833769 \nL 554.827498 227.564578 \nL 554.954784 236.562409 \nL 554.986606 232.941331 \nL 555.08207 196.072167 \nL 555.113891 211.653778 \nL 555.30482 344.536389 \nL 555.336642 344.31693 \nL 555.400285 301.741824 \nL 555.559392 217.46945 \nL 555.718499 229.539711 \nL 555.750321 227.125659 \nL 555.813964 191.90244 \nL 555.877607 210.556481 \nL 556.100357 345.853145 \nL 556.164 308.215873 \nL 556.323107 219.883502 \nL 556.450393 229.649441 \nL 556.482214 235.465113 \nL 556.545857 228.332685 \nL 556.577679 207.70351 \nL 556.641322 225.808903 \nL 556.864072 354.850976 \nL 556.895893 350.57152 \nL 556.991358 286.489402 \nL 557.086822 239.52511 \nL 557.118644 242.048892 \nL 557.24593 255.43591 \nL 557.341394 213.958101 \nL 557.405037 237.659706 \nL 557.627787 355.289895 \nL 557.659609 352.766113 \nL 557.755073 303.387769 \nL 557.850537 251.485642 \nL 557.91418 258.069421 \nL 557.977823 267.067253 \nL 558.009645 264.543471 \nL 558.105109 211.10513 \nL 558.168752 234.148357 \nL 558.359681 351.229898 \nL 558.391502 350.242331 \nL 558.455145 316.884516 \nL 558.614253 208.581348 \nL 558.646074 213.189993 \nL 558.77336 228.881334 \nL 558.805181 223.50458 \nL 558.868824 182.246231 \nL 558.932467 212.641345 \nL 559.123396 349.693683 \nL 559.155218 349.254764 \nL 559.21886 308.106144 \nL 559.377968 216.262423 \nL 559.537075 229.210522 \nL 559.568897 225.808903 \nL 559.632539 186.745146 \nL 559.696182 210.666211 \nL 559.887111 346.730982 \nL 559.918933 345.633685 \nL 559.982576 305.692091 \nL 560.141683 218.127827 \nL 560.173504 218.237557 \nL 560.30079 226.68674 \nL 560.364433 208.471618 \nL 560.396255 185.977039 \nL 560.459898 212.202426 \nL 560.650826 348.486656 \nL 560.682648 347.828278 \nL 560.746291 308.654792 \nL 560.905398 216.262423 \nL 560.93722 214.17756 \nL 561.000862 216.701342 \nL 561.096327 224.272688 \nL 561.15997 190.585684 \nL 561.223613 213.299723 \nL 561.414542 346.730982 \nL 561.446363 346.072604 \nL 561.510006 307.996414 \nL 561.669113 215.494316 \nL 561.732756 221.968365 \nL 561.796399 228.003496 \nL 561.860042 235.574842 \nL 561.891864 228.771604 \nL 561.923685 208.252159 \nL 561.987328 231.185656 \nL 562.210078 354.412058 \nL 562.2419 349.693683 \nL 562.432828 250.607805 \nL 562.528293 266.079686 \nL 562.591936 271.785628 \nL 562.6874 225.918633 \nL 562.751043 250.607805 \nL 562.973793 361.325026 \nL 563.005615 359.240162 \nL 563.101079 311.068844 \nL 563.228365 259.166718 \nL 563.260187 259.386177 \nL 563.323829 269.042387 \nL 563.355651 268.16455 \nL 563.451115 208.581348 \nL 563.514758 237.988895 \nL 563.705687 353.095302 \nL 563.737509 351.339627 \nL 563.801151 305.362902 \nL 563.960259 217.46945 \nL 564.119366 234.367816 \nL 564.151188 231.514845 \nL 564.21483 184.001905 \nL 564.278473 214.726208 \nL 564.501224 346.730982 \nL 564.564867 305.472632 \nL 564.723974 215.384586 \nL 564.755795 213.299723 \nL 564.819438 215.274856 \nL 564.883081 222.187825 \nL 564.914903 216.042964 \nL 564.978546 179.39326 \nL 565.010367 189.049469 \nL 565.264939 342.670985 \nL 565.29676 332.027208 \nL 565.392225 210.88567 \nL 565.487689 215.933234 \nL 565.646796 231.075927 \nL 565.678618 223.50458 \nL 565.742261 179.502989 \nL 565.805904 210.007833 \nL 566.028654 342.561255 \nL 566.092297 297.791556 \nL 566.187761 214.945667 \nL 566.219583 216.042964 \nL 566.251404 215.274856 \nL 566.283226 215.713775 \nL 566.410512 226.68674 \nL 566.474155 196.181897 \nL 566.505976 174.894344 \nL 566.569619 201.997568 \nL 566.792369 335.867746 \nL 566.856012 293.841289 \nL 566.951476 212.970534 \nL 566.983298 214.726208 \nL 567.015119 212.531615 \nL 567.046941 214.17756 \nL 567.174227 236.45268 \nL 567.206048 231.844034 \nL 567.269691 192.341359 \nL 567.333334 214.616478 \nL 567.556084 334.441261 \nL 567.587906 330.490993 \nL 567.778835 227.893767 \nL 567.874299 245.011593 \nL 567.90612 247.974293 \nL 567.937942 247.315915 \nL 568.033406 206.167295 \nL 568.065228 216.811072 \nL 568.3198 346.511523 \nL 568.351621 346.182334 \nL 568.447085 292.743992 \nL 568.54255 246.328349 \nL 568.606193 250.278616 \nL 568.669836 255.984558 \nL 568.701657 254.667802 \nL 568.797121 193.767844 \nL 568.860764 225.260255 \nL 569.051693 339.488825 \nL 569.083515 337.184502 \nL 569.147158 292.414803 \nL 569.242622 205.179728 \nL 569.274443 205.728377 \nL 569.306265 204.082432 \nL 569.338086 205.728377 \nL 569.465372 221.419717 \nL 569.497194 214.506749 \nL 569.560837 166.006242 \nL 569.62448 196.840275 \nL 569.815408 322.151539 \nL 569.84723 320.615324 \nL 569.910873 275.626166 \nL 569.974516 190.037036 \nL 570.038159 197.827841 \nL 570.197266 223.61431 \nL 570.229087 227.125659 \nL 570.260909 219.444583 \nL 570.324552 164.689486 \nL 570.388195 190.037036 \nL 570.610945 322.04181 \nL 570.674588 280.234812 \nL 570.738231 193.109466 \nL 570.801874 195.633248 \nL 570.833695 195.523519 \nL 570.992803 226.68674 \nL 571.024624 222.407284 \nL 571.088267 172.480291 \nL 571.15191 197.498652 \nL 571.342839 325.333699 \nL 571.37466 325.00451 \nL 571.438303 282.539134 \nL 571.59741 195.962437 \nL 571.629232 195.852708 \nL 571.756518 203.094865 \nL 571.820161 186.086768 \nL 571.883804 197.388923 \nL 571.979268 275.845625 \nL 572.138375 340.476392 \nL 572.202018 305.143443 \nL 572.361126 204.192161 \nL 572.392947 204.850539 \nL 572.552054 230.966197 \nL 572.615697 199.254327 \nL 572.647519 214.06783 \nL 572.90209 352.436924 \nL 572.965733 333.782883 \nL 573.124841 247.535375 \nL 573.156662 250.498075 \nL 573.283948 267.835361 \nL 573.31577 258.947259 \nL 573.379412 216.701342 \nL 573.443055 246.108889 \nL 573.633984 350.46179 \nL 573.697627 344.31693 \nL 573.76127 317.323435 \nL 573.920377 241.939162 \nL 573.98402 255.984558 \nL 574.015842 255.545639 \nL 574.143128 178.954341 \nL 574.206771 221.309987 \nL 574.397699 325.882348 \nL 574.429521 322.700188 \nL 574.493164 269.481306 \nL 574.556807 197.388923 \nL 574.62045 202.655946 \nL 574.684093 207.593781 \nL 574.779557 220.54188 \nL 574.811378 215.823505 \nL 574.875021 149.437064 \nL 574.938664 167.652187 \nL 575.161415 314.360734 \nL 575.225057 298.230475 \nL 575.320522 196.072167 \nL 575.415986 208.910536 \nL 575.543272 226.467281 \nL 575.575094 222.297554 \nL 575.638737 162.275434 \nL 575.702379 177.418126 \nL 575.92513 330.271534 \nL 575.988773 314.470464 \nL 576.084237 208.800807 \nL 576.179701 214.616478 \nL 576.306987 229.759171 \nL 576.338809 226.247822 \nL 576.402452 172.480291 \nL 576.466095 189.598117 \nL 576.688845 340.476392 \nL 576.752488 329.064508 \nL 576.975238 207.92297 \nL 577.070702 216.262423 \nL 577.102524 212.202426 \nL 577.166167 172.91921 \nL 577.22981 191.134333 \nL 577.45256 329.283967 \nL 577.516203 316.116408 \nL 577.707132 205.728377 \nL 577.738953 206.386754 \nL 577.834418 213.080263 \nL 577.866239 210.007833 \nL 577.929882 162.385163 \nL 577.993525 183.892175 \nL 578.248097 323.687755 \nL 578.279918 317.981813 \nL 578.439025 231.844034 \nL 578.53449 240.073758 \nL 578.598133 251.156453 \nL 578.629954 246.986726 \nL 578.693597 194.097033 \nL 578.75724 217.688909 \nL 578.97999 340.147203 \nL 579.043633 334.331531 \nL 579.457312 181.917042 \nL 579.489134 193.987304 \nL 579.743706 334.441261 \nL 579.807348 322.590458 \nL 579.998277 204.301891 \nL 580.030099 206.386754 \nL 580.125563 219.334854 \nL 580.157385 215.384586 \nL 580.221027 157.00841 \nL 580.28467 180.819745 \nL 580.507421 328.40613 \nL 580.571064 310.520196 \nL 580.761992 181.917042 \nL 580.793814 182.794879 \nL 580.889278 191.463522 \nL 580.9211 188.500821 \nL 580.984743 132.648427 \nL 581.048386 149.327334 \nL 581.271136 295.926152 \nL 581.334779 280.454271 \nL 581.430243 179.28353 \nL 581.525708 185.867309 \nL 581.652993 198.925138 \nL 581.716636 162.165704 \nL 581.748458 134.074912 \nL 581.812101 147.68139 \nL 582.034851 297.462367 \nL 582.098494 285.282376 \nL 582.193958 187.732713 \nL 582.289423 200.571083 \nL 582.416709 219.773772 \nL 582.44853 215.604045 \nL 582.512173 160.519759 \nL 582.575816 173.797047 \nL 582.798566 314.251004 \nL 582.862209 301.083446 \nL 582.989495 197.279193 \nL 583.053138 204.74081 \nL 583.180424 227.125659 \nL 583.212245 222.736473 \nL 583.275888 175.99164 \nL 583.339531 196.401356 \nL 583.594103 327.199104 \nL 583.657746 307.557495 \nL 583.785032 227.784037 \nL 583.848675 236.781869 \nL 583.944139 260.483474 \nL 583.97596 255.106721 \nL 584.039603 194.97487 \nL 584.103246 218.127827 \nL 584.357818 335.319098 \nL 584.421461 321.383432 \nL 584.61239 225.040796 \nL 584.707854 229.539711 \nL 584.739676 222.846203 \nL 584.803318 176.320829 \nL 584.866961 205.838106 \nL 585.089712 342.232066 \nL 585.153355 329.503426 \nL 585.344283 212.202426 \nL 585.471569 232.063493 \nL 585.503391 230.746738 \nL 585.567034 173.797047 \nL 585.630677 192.999737 \nL 585.853427 331.259101 \nL 585.91707 316.226138 \nL 586.107999 200.571083 \nL 586.13982 200.022435 \nL 586.171641 202.985135 \nL 586.235284 202.546217 \nL 586.267106 198.15703 \nL 586.330749 137.476532 \nL 586.394392 154.813817 \nL 586.617142 296.365071 \nL 586.680785 283.636431 \nL 586.776249 181.807312 \nL 586.871714 191.463522 \nL 586.999 207.92297 \nL 587.030821 201.887839 \nL 587.094464 141.975448 \nL 587.158107 154.155439 \nL 587.380857 293.182911 \nL 587.4445 276.723463 \nL 587.539965 171.163536 \nL 587.603607 183.892175 \nL 587.762715 213.628912 \nL 587.794536 206.496484 \nL 587.858179 154.045709 \nL 587.921822 167.761916 \nL 588.144572 314.360734 \nL 588.208215 302.400202 \nL 588.399144 188.500821 \nL 588.430966 189.488388 \nL 588.52643 200.351623 \nL 588.558251 198.37649 \nL 588.621894 165.896512 \nL 588.653716 173.797047 \nL 588.940109 325.22397 \nL 589.003752 304.704524 \nL 589.162859 221.090528 \nL 589.194681 223.065662 \nL 589.258324 230.527278 \nL 589.290145 230.198089 \nL 589.353788 186.745146 \nL 589.385609 165.238134 \nL 589.449252 187.732713 \nL 589.703824 296.145611 \nL 589.767467 280.78346 \nL 589.958396 181.478123 \nL 590.022039 191.024603 \nL 590.05386 194.206763 \nL 590.085682 186.196498 \nL 590.149325 127.930052 \nL 590.212968 148.559227 \nL 590.435718 272.992654 \nL 590.499361 258.069421 \nL 590.626647 153.387332 \nL 590.69029 158.325166 \nL 590.817575 178.515422 \nL 590.849397 172.480291 \nL 590.91304 119.15168 \nL 590.976683 132.319238 \nL 591.199433 289.122914 \nL 591.263076 278.259678 \nL 591.454005 168.530024 \nL 591.581291 183.562986 \nL 591.613112 180.929475 \nL 591.676755 142.194907 \nL 591.740398 162.604622 \nL 591.99497 315.56776 \nL 592.058613 281.332108 \nL 592.21772 177.418126 \nL 592.249541 177.527855 \nL 592.376827 189.159199 \nL 592.44047 163.263 \nL 592.472292 172.480291 \nL 592.599577 261.58077 \nL 592.726863 326.211537 \nL 592.758685 325.443429 \nL 592.822328 302.729391 \nL 592.981435 180.710015 \nL 593.045078 201.33919 \nL 593.140542 239.854299 \nL 593.172364 221.419717 \nL 593.204185 212.092696 \nL 593.29965 215.604045 \nL 593.490578 290.32994 \nL 593.554221 281.551567 \nL 593.74515 201.887839 \nL 593.776972 202.765676 \nL 593.872436 212.312156 \nL 593.936079 168.968942 \nL 593.9679 149.437064 \nL 594.031543 163.043541 \nL 594.158829 247.864564 \nL 594.254294 279.466704 \nL 594.286115 277.162381 \nL 594.349758 261.909959 \nL 594.477044 186.964606 \nL 594.540687 196.401356 \nL 594.636151 208.800807 \nL 594.667973 200.461353 \nL 594.731616 147.57166 \nL 594.795259 172.370562 \nL 594.890723 237.220787 \nL 595.04983 304.923984 \nL 595.081652 304.923984 \nL 595.177116 257.959692 \nL 595.336223 201.668379 \nL 595.399866 206.496484 \nL 595.431688 200.461353 \nL 595.495331 155.252736 \nL 595.558974 179.28353 \nL 595.781724 316.555327 \nL 595.845367 303.05858 \nL 596.036296 183.672716 \nL 596.068117 183.892175 \nL 596.163582 190.256495 \nL 596.195403 185.099202 \nL 596.259046 138.903017 \nL 596.322689 158.105707 \nL 596.577261 316.774786 \nL 596.609082 306.350469 \nL 596.736368 196.840275 \nL 596.800011 199.693246 \nL 596.927297 210.556481 \nL 596.959118 205.947836 \nL 597.022761 145.815985 \nL 597.086404 157.557058 \nL 597.309154 306.899118 \nL 597.372797 294.060748 \nL 597.468262 183.014338 \nL 597.563726 194.426222 \nL 597.595548 194.097033 \nL 597.691012 204.411621 \nL 597.722833 201.668379 \nL 597.786476 142.633825 \nL 597.850119 153.716521 \nL 598.072869 307.008847 \nL 598.168334 263.446175 \nL 598.327441 177.198666 \nL 598.359263 177.527855 \nL 598.454727 184.550553 \nL 598.550191 139.890584 \nL 598.613834 158.215436 \nL 598.836585 319.847217 \nL 598.900228 310.081277 \nL 599.091156 187.842443 \nL 599.122978 189.268928 \nL 599.218442 199.583516 \nL 599.250264 194.755411 \nL 599.313907 153.497061 \nL 599.37755 173.467858 \nL 599.473014 239.63484 \nL 599.6003 308.874251 \nL 599.632121 308.654792 \nL 599.695764 288.025617 \nL 599.82305 200.132164 \nL 599.886693 203.533783 \nL 599.982157 212.641345 \nL 600.0458 165.018675 \nL 600.077622 143.731122 \nL 600.141265 161.068407 \nL 600.236729 223.285121 \nL 600.395836 288.464536 \nL 600.427658 285.831024 \nL 600.841337 116.518168 \nL 600.90498 135.172209 \nL 601.12773 283.197512 \nL 601.191373 268.274279 \nL 601.382302 143.731122 \nL 601.414123 144.938148 \nL 601.509588 156.569492 \nL 601.541409 154.813817 \nL 601.605052 111.580333 \nL 601.668695 132.099779 \nL 601.891445 295.816422 \nL 601.955088 280.78346 \nL 602.146017 160.519759 \nL 602.20966 174.016507 \nL 602.273303 166.335431 \nL 602.305124 163.811649 \nL 602.368767 111.470604 \nL 602.43241 122.772758 \nL 602.527875 213.519182 \nL 602.65516 275.296977 \nL 602.686982 273.321843 \nL 602.750625 226.9062 \nL 602.814268 153.167872 \nL 602.877911 159.312733 \nL 603.037018 171.712184 \nL 603.06884 165.457594 \nL 603.132482 102.582502 \nL 603.196125 114.323575 \nL 603.29159 204.411621 \nL 603.418876 268.16455 \nL 603.450697 266.079686 \nL 603.51434 218.018098 \nL 603.577983 143.840852 \nL 603.641626 148.559227 \nL 603.705269 153.93598 \nL 603.800733 161.178137 \nL 603.864376 116.957086 \nL 603.928019 93.804129 \nL 603.959841 104.557636 \nL 604.055305 190.914873 \nL 604.182591 259.715366 \nL 604.214412 257.959692 \nL 604.278055 216.811072 \nL 604.37352 139.561395 \nL 604.405341 139.671125 \nL 604.564448 158.764085 \nL 604.59627 153.058143 \nL 604.659913 104.886824 \nL 604.723556 119.371139 \nL 604.81902 182.026771 \nL 604.946306 251.266183 \nL 604.978127 250.936994 \nL 605.009949 247.974293 \nL 605.169056 145.925715 \nL 605.296342 165.018675 \nL 605.328164 164.470027 \nL 605.391806 119.261409 \nL 605.423628 107.739795 \nL 605.455449 121.894921 \nL 605.741843 267.94509 \nL 605.837307 242.487811 \nL 606.028236 148.888416 \nL 606.060057 154.484628 \nL 606.091879 159.971111 \nL 606.1237 159.093274 \nL 606.187343 103.24088 \nL 606.250986 127.710593 \nL 606.473736 278.698596 \nL 606.537379 260.264015 \nL 606.632844 150.314901 \nL 606.728308 152.948413 \nL 606.855594 162.714352 \nL 606.887415 154.813817 \nL 606.951058 90.073321 \nL 607.014701 101.814394 \nL 607.110166 186.745146 \nL 607.237451 253.131587 \nL 607.269273 251.924561 \nL 607.332916 200.571083 \nL 607.396559 122.11438 \nL 607.460202 123.431136 \nL 607.492023 123.211677 \nL 607.619309 131.441401 \nL 607.682952 90.841429 \nL 607.714773 72.297117 \nL 607.778416 87.659269 \nL 608.001167 255.545639 \nL 608.096631 210.775941 \nL 608.160274 142.194907 \nL 608.223917 142.853285 \nL 608.383024 164.031108 \nL 608.414846 159.751651 \nL 608.478489 101.814394 \nL 608.542132 114.433304 \nL 608.637596 199.693246 \nL 608.796703 272.334277 \nL 608.860346 229.97863 \nL 608.923989 152.728954 \nL 608.987632 155.143006 \nL 609.051275 162.494893 \nL 609.146739 179.941908 \nL 609.178561 174.565155 \nL 609.242204 119.04195 \nL 609.305847 129.905186 \nL 609.401311 218.018098 \nL 609.560418 294.938585 \nL 609.624061 253.680235 \nL 609.719526 174.565155 \nL 609.783169 175.113803 \nL 609.910455 193.219196 \nL 609.942276 187.184065 \nL 610.005919 143.840852 \nL 610.069562 162.494893 \nL 610.196848 266.957523 \nL 610.324134 313.702356 \nL 610.355955 309.642359 \nL 610.769634 157.447329 \nL 610.801456 165.677053 \nL 610.960563 276.613733 \nL 611.087849 317.323435 \nL 611.11967 314.470464 \nL 611.215135 262.678067 \nL 611.374242 187.184065 \nL 611.437885 195.742978 \nL 611.469706 190.037036 \nL 611.533349 147.242471 \nL 611.596992 166.993809 \nL 611.851564 312.60506 \nL 611.915207 278.698596 \nL 612.074314 170.724617 \nL 612.106136 173.687318 \nL 612.2016 187.293795 \nL 612.233422 182.685149 \nL 612.297064 149.985712 \nL 612.360707 168.530024 \nL 612.456172 240.512677 \nL 612.615279 312.166141 \nL 612.678922 282.758594 \nL 612.838029 182.685149 \nL 612.869851 187.952173 \nL 612.965315 205.399188 \nL 612.997137 201.997568 \nL 613.06078 165.896512 \nL 613.092601 181.478123 \nL 613.347173 285.611565 \nL 613.410816 283.087783 \nL 613.569923 197.169464 \nL 613.665387 210.007833 \nL 613.72903 224.601877 \nL 613.760852 219.334854 \nL 613.824495 176.650018 \nL 613.888138 182.794879 \nL 613.951781 206.715943 \nL 614.110888 282.978053 \nL 614.142709 282.648864 \nL 614.206352 256.752666 \nL 614.397281 142.853285 \nL 614.492746 152.838683 \nL 614.524567 152.728954 \nL 614.58821 106.31331 \nL 614.651853 122.333839 \nL 614.906425 274.967788 \nL 614.970068 243.146189 \nL 615.097353 155.362465 \nL 615.129175 156.020843 \nL 615.256461 172.91921 \nL 615.288282 170.944076 \nL 615.351925 113.774926 \nL 615.415568 133.526264 \nL 615.542854 241.171055 \nL 615.67014 280.67373 \nL 615.701961 277.272111 \nL 615.797426 222.407284 \nL 615.89289 175.004073 \nL 615.924711 178.954341 \nL 616.020176 204.301891 \nL 616.051997 200.571083 \nL 616.11564 150.095442 \nL 616.179283 168.310565 \nL 616.433855 306.789388 \nL 616.497498 294.938585 \nL 616.688427 192.999737 \nL 616.783891 195.852708 \nL 616.879355 137.476532 \nL 616.942998 164.470027 \nL 617.038463 249.400779 \nL 617.165749 307.886684 \nL 617.19757 305.692091 \nL 617.293034 232.502412 \nL 617.42032 166.44516 \nL 617.452142 167.322998 \nL 617.515785 177.418126 \nL 617.547606 176.2111 \nL 617.579428 168.968942 \nL 617.643071 101.924124 \nL 617.706714 114.104115 \nL 617.929464 258.61807 \nL 618.024928 220.761339 \nL 618.184036 129.246808 \nL 618.343143 151.960846 \nL 618.406786 102.801961 \nL 618.438607 116.298709 \nL 618.725 263.226715 \nL 618.756822 260.593204 \nL 619.170501 113.116549 \nL 619.234144 128.36897 \nL 619.456894 260.044555 \nL 619.520537 245.340782 \nL 619.743287 107.300877 \nL 619.775109 108.617633 \nL 619.80693 108.068984 \nL 619.870573 111.141415 \nL 619.934216 62.970097 \nL 619.997859 88.866295 \nL 620.220609 236.23322 \nL 620.284252 226.357551 \nL 620.475181 109.934389 \nL 620.538824 117.944653 \nL 620.634288 129.466267 \nL 620.697931 80.417112 \nL 620.761574 98.193316 \nL 620.984324 235.465113 \nL 621.079789 218.566746 \nL 621.238896 135.720857 \nL 621.270718 140.000314 \nL 621.366182 168.749483 \nL 621.398004 166.774349 \nL 621.461646 111.909522 \nL 621.525289 134.294372 \nL 621.779861 270.249413 \nL 621.875325 242.048892 \nL 622.002611 183.014338 \nL 622.034433 186.525687 \nL 622.129897 202.436487 \nL 622.161719 193.767844 \nL 622.225362 131.990049 \nL 622.289005 159.312733 \nL 622.511755 300.754257 \nL 622.575398 290.988318 \nL 622.798148 169.956509 \nL 622.893612 182.57542 \nL 622.925434 177.966774 \nL 622.989077 128.039781 \nL 623.05272 146.693823 \nL 623.27547 277.820759 \nL 623.339113 260.922392 \nL 623.561863 142.524096 \nL 623.657328 146.913282 \nL 623.689149 141.975448 \nL 623.752792 81.733867 \nL 623.816435 93.913859 \nL 624.039185 239.41538 \nL 624.102828 226.577011 \nL 624.198292 122.443569 \nL 624.293757 131.880319 \nL 624.421043 155.362465 \nL 624.452864 152.619224 \nL 624.548329 93.036022 \nL 624.58015 103.570069 \nL 624.8029 250.498075 \nL 624.866543 237.988895 \nL 624.962008 133.197075 \nL 625.057472 140.658692 \nL 625.184758 164.470027 \nL 625.216579 161.068407 \nL 625.312044 102.692231 \nL 625.343865 111.909522 \nL 625.566615 244.024026 \nL 625.630258 231.953764 \nL 625.725723 129.905186 \nL 625.821187 131.55113 \nL 625.853009 133.635994 \nL 625.980295 161.617056 \nL 626.043937 122.333839 \nL 626.10758 143.731122 \nL 626.362152 289.891021 \nL 626.425795 276.394274 \nL 626.616724 169.84678 \nL 626.680367 178.844611 \nL 626.712188 185.208931 \nL 626.74401 184.440824 \nL 626.807653 155.581925 \nL 626.839474 166.66462 \nL 627.125867 323.248836 \nL 627.18951 311.178574 \nL 627.41226 214.616478 \nL 627.444082 216.811072 \nL 627.475903 218.566746 \nL 627.507725 212.092696 \nL 627.571368 152.180305 \nL 627.635011 175.662451 \nL 627.857761 305.692091 \nL 627.921404 290.768858 \nL 628.016868 180.600286 \nL 628.112333 188.61055 \nL 628.239619 202.436487 \nL 628.27144 200.900272 \nL 628.335083 144.49923 \nL 628.398726 160.410029 \nL 628.621476 310.629926 \nL 628.685119 298.120745 \nL 628.876048 179.832178 \nL 628.907869 179.941908 \nL 628.971512 181.039204 \nL 629.003334 186.306228 \nL 629.035155 181.587853 \nL 629.098798 142.853285 \nL 629.162441 161.178137 \nL 629.385191 306.899118 \nL 629.448834 294.060748 \nL 629.544299 189.159199 \nL 629.639763 196.072167 \nL 629.735227 208.691077 \nL 629.79887 204.850539 \nL 629.894335 145.596526 \nL 629.926156 158.983544 \nL 630.148906 298.559664 \nL 630.212549 284.733727 \nL 630.4353 165.347864 \nL 630.530764 175.772181 \nL 630.562585 174.894344 \nL 630.626228 135.391668 \nL 630.689871 149.217605 \nL 630.944443 296.913719 \nL 630.976265 285.721294 \nL 631.10355 178.515422 \nL 631.199015 183.233797 \nL 631.294479 202.326757 \nL 631.326301 202.217028 \nL 631.389944 154.374898 \nL 631.453587 169.407861 \nL 631.580872 261.141852 \nL 631.708158 301.302905 \nL 631.73998 296.4748 \nL 632.153659 150.205172 \nL 632.18548 156.89868 \nL 632.471873 306.789388 \nL 632.535516 295.267774 \nL 632.758267 191.463522 \nL 632.82191 194.206763 \nL 632.853731 194.97487 \nL 632.917374 155.143006 \nL 632.981017 172.260832 \nL 633.203767 295.487234 \nL 633.26741 283.307242 \nL 633.458339 160.08084 \nL 633.521982 171.821913 \nL 633.585625 176.430559 \nL 633.617446 175.552722 \nL 633.681089 121.456002 \nL 633.744732 137.147343 \nL 633.967482 259.386177 \nL 634.031125 243.914296 \nL 634.222054 134.074912 \nL 634.34934 144.3895 \nL 634.381161 139.780854 \nL 634.444804 88.866295 \nL 634.508447 104.667365 \nL 634.731197 239.744569 \nL 634.79484 225.479714 \nL 634.953948 117.176546 \nL 634.985769 117.286275 \nL 635.144876 140.110043 \nL 635.240341 84.916027 \nL 635.272162 97.315478 \nL 635.494913 237.659706 \nL 635.558556 222.297554 \nL 635.685841 124.199244 \nL 635.749484 131.331671 \nL 635.87677 155.252736 \nL 635.908592 153.716521 \nL 636.004056 97.315478 \nL 636.067699 122.11438 \nL 636.258628 242.378081 \nL 636.290449 240.293218 \nL 636.354092 198.37649 \nL 636.417735 126.284107 \nL 636.481378 131.66086 \nL 636.640485 161.178137 \nL 636.672307 160.519759 \nL 636.73595 113.445737 \nL 636.799593 127.052215 \nL 636.926879 224.492147 \nL 637.054164 263.775363 \nL 637.085986 260.483474 \nL 637.276915 160.08084 \nL 637.372379 177.857044 \nL 637.436022 184.111635 \nL 637.499665 144.170041 \nL 637.563308 167.103538 \nL 637.81788 288.903454 \nL 637.881522 271.456439 \nL 638.072451 175.442992 \nL 638.104273 176.979207 \nL 638.167916 185.318661 \nL 638.199737 178.844611 \nL 638.26338 118.93222 \nL 638.327023 139.451665 \nL 638.549773 276.504003 \nL 638.613416 266.408875 \nL 638.804345 153.82625 \nL 638.836166 154.374898 \nL 638.931631 169.298131 \nL 638.963452 168.749483 \nL 639.058917 114.762493 \nL 639.090738 129.027348 \nL 639.313488 269.152117 \nL 639.377131 251.046724 \nL 639.472596 142.194907 \nL 639.56806 146.803552 \nL 639.695346 167.761916 \nL 639.727167 164.579756 \nL 639.822632 104.886824 \nL 639.886275 132.319238 \nL 640.077204 260.812663 \nL 640.109025 259.166718 \nL 640.172668 216.042964 \nL 640.236311 142.414366 \nL 640.299954 146.145174 \nL 640.459061 175.442992 \nL 640.490883 173.358129 \nL 640.586347 108.617633 \nL 640.64999 135.281939 \nL 640.840919 258.288881 \nL 640.87274 256.642936 \nL 640.936383 211.10513 \nL 641.000026 139.561395 \nL 641.063669 149.766253 \nL 641.222776 180.819745 \nL 641.254598 174.126236 \nL 641.350062 118.712761 \nL 641.413705 143.731122 \nL 641.636455 275.516436 \nL 641.700098 237.220787 \nL 641.763741 163.811649 \nL 641.827384 166.44516 \nL 641.859206 167.871646 \nL 642.018313 190.695414 \nL 642.113777 150.314901 \nL 642.145599 163.043541 \nL 642.400171 292.195344 \nL 642.463813 276.723463 \nL 642.591099 197.388923 \nL 642.654742 206.277025 \nL 642.750207 221.968365 \nL 642.782028 215.604045 \nL 642.845671 170.614887 \nL 642.909314 187.513254 \nL 643.163886 317.433164 \nL 643.227529 305.692091 \nL 643.450279 203.972702 \nL 643.4821 205.508917 \nL 643.513922 208.032699 \nL 643.545743 203.972702 \nL 643.609386 162.933811 \nL 643.641208 174.235966 \nL 643.895779 311.946682 \nL 643.927601 309.093711 \nL 643.991244 265.092119 \nL 644.150351 173.906777 \nL 644.182173 174.345695 \nL 644.277637 186.086768 \nL 644.309458 185.757579 \nL 644.404923 132.099779 \nL 644.468566 161.946245 \nL 644.659495 282.758594 \nL 644.691316 281.002919 \nL 644.754959 231.514845 \nL 644.818602 158.654355 \nL 644.882245 170.724617 \nL 645.041352 196.291626 \nL 645.073174 193.109466 \nL 645.168638 132.209508 \nL 645.232281 161.287867 \nL 645.42321 291.317507 \nL 645.455031 290.22021 \nL 645.550496 211.214859 \nL 645.709603 144.828419 \nL 645.741424 147.46193 \nL 645.836889 161.397596 \nL 645.86871 152.728954 \nL 645.900532 122.333839 \nL 645.964175 140.439232 \nL 646.155103 280.344541 \nL 646.250568 265.640768 \nL 646.346032 160.519759 \nL 646.441497 168.968942 \nL 646.568783 190.585684 \nL 646.600604 188.72028 \nL 646.696068 127.820322 \nL 646.759711 152.180305 \nL 646.95064 267.396442 \nL 646.982462 265.311579 \nL 647.046104 220.871069 \nL 647.109747 150.424631 \nL 647.17339 158.215436 \nL 647.364319 187.513254 \nL 647.396141 176.540289 \nL 647.459784 139.561395 \nL 647.491605 151.521927 \nL 647.587069 213.738641 \nL 647.714355 275.406707 \nL 647.746177 274.30941 \nL 647.80982 252.582939 \nL 647.937106 178.186233 \nL 648.000748 187.622984 \nL 648.096213 213.409452 \nL 648.128034 210.337022 \nL 648.223499 157.776518 \nL 648.287142 185.318661 \nL 648.509892 289.671562 \nL 648.573535 277.930489 \nL 648.732642 202.875406 \nL 648.796285 208.142429 \nL 648.828107 214.506749 \nL 648.891749 207.045132 \nL 648.955392 148.668956 \nL 649.019035 166.006242 \nL 649.241786 288.464536 \nL 649.273607 286.379672 \nL 649.33725 243.804566 \nL 649.432714 170.285698 \nL 649.464536 170.395428 \nL 649.496357 170.505158 \nL 649.591822 177.198666 \nL 649.623643 181.148934 \nL 649.655465 179.502989 \nL 649.750929 124.199244 \nL 649.814572 151.741387 \nL 650.005501 263.665634 \nL 650.037322 261.471041 \nL 650.100965 216.481883 \nL 650.164608 148.010579 \nL 650.228251 157.447329 \nL 650.41918 182.136501 \nL 650.514644 115.201412 \nL 650.578287 140.110043 \nL 650.769216 257.081855 \nL 650.801037 253.570506 \nL 650.86468 208.252159 \nL 650.928323 140.110043 \nL 650.991966 153.716521 \nL 651.151073 190.366225 \nL 651.182895 188.72028 \nL 651.278359 125.954918 \nL 651.342002 146.364634 \nL 651.532931 265.860227 \nL 651.564753 263.665634 \nL 651.628395 226.9062 \nL 651.787503 141.755988 \nL 651.819324 140.219773 \nL 651.94661 152.180305 \nL 652.010253 125.954918 \nL 652.073896 142.633825 \nL 652.296646 290.000751 \nL 652.360289 279.466704 \nL 652.583039 172.91921 \nL 652.614861 176.320829 \nL 652.710325 182.136501 \nL 652.742147 177.088937 \nL 652.80579 148.010579 \nL 652.837611 162.604622 \nL 653.092183 294.938585 \nL 653.155826 278.369407 \nL 653.283112 194.316493 \nL 653.346755 198.815408 \nL 653.442219 210.337022 \nL 653.47404 208.032699 \nL 653.569505 162.824082 \nL 653.601326 175.99164 \nL 653.855898 294.938585 \nL 653.919541 283.416972 \nL 654.078648 200.241894 \nL 654.142291 206.277025 \nL 654.205934 217.908368 \nL 654.237756 213.299723 \nL 654.33322 143.401933 \nL 654.396863 174.894344 \nL 654.587792 277.162381 \nL 654.619613 275.077518 \nL 654.683256 237.988895 \nL 654.810542 157.447329 \nL 654.842363 157.995977 \nL 654.969649 182.794879 \nL 655.001471 181.368393 \nL 655.096935 123.101947 \nL 655.160578 148.998145 \nL 655.351507 262.348878 \nL 655.383328 260.154285 \nL 655.446971 218.895935 \nL 655.606079 143.840852 \nL 655.765186 156.350032 \nL 655.797007 149.875983 \nL 655.86065 118.603031 \nL 655.892472 134.623561 \nL 656.115222 283.746161 \nL 656.178865 270.688332 \nL 656.369794 172.480291 \nL 656.528901 175.113803 \nL 656.592544 145.157608 \nL 656.624366 136.598694 \nL 656.656187 150.75382 \nL 656.878937 298.449934 \nL 656.94258 285.501835 \nL 657.069866 190.366225 \nL 657.133509 196.181897 \nL 657.260795 214.17756 \nL 657.292616 210.9954 \nL 657.388081 158.764085 \nL 657.451724 184.989472 \nL 657.674474 308.545062 \nL 657.738117 270.468872 \nL 657.897224 176.2111 \nL 657.929046 175.223533 \nL 658.056331 192.890007 \nL 658.119974 166.993809 \nL 658.183617 182.46569 \nL 658.438189 316.994246 \nL 658.501832 298.779123 \nL 658.629118 226.028363 \nL 658.692761 231.075927 \nL 658.788225 250.717535 \nL 658.820047 249.18132 \nL 658.915511 194.645681 \nL 658.979154 219.225124 \nL 659.170083 321.82235 \nL 659.201904 321.712621 \nL 659.265547 309.861818 \nL 659.424654 228.991063 \nL 659.488297 232.941331 \nL 659.55194 245.99916 \nL 659.583762 245.231052 \nL 659.679226 184.660283 \nL 659.742869 216.591612 \nL 659.933798 316.555327 \nL 659.965619 314.251004 \nL 660.029262 269.700765 \nL 660.18837 193.767844 \nL 660.347477 203.204594 \nL 660.442941 144.608959 \nL 660.506584 174.565155 \nL 660.697513 285.501835 \nL 660.729335 283.96562 \nL 660.792977 241.061325 \nL 660.920263 177.308396 \nL 660.952085 177.747315 \nL 661.111192 185.64785 \nL 661.206657 131.77059 \nL 661.270299 161.287867 \nL 661.461228 275.955355 \nL 661.49305 273.870492 \nL 661.556693 229.759171 \nL 661.652157 160.629489 \nL 661.7158 163.921378 \nL 661.874907 185.867309 \nL 661.970372 130.234375 \nL 662.034015 155.143006 \nL 662.224943 270.029954 \nL 662.256765 268.05482 \nL 662.320408 222.846203 \nL 662.415872 160.958678 \nL 662.447694 164.579756 \nL 662.479515 165.457594 \nL 662.606801 182.46569 \nL 662.638622 181.697582 \nL 662.702265 152.509494 \nL 662.734087 136.159776 \nL 662.79773 159.422463 \nL 662.988659 266.738064 \nL 663.02048 265.860227 \nL 663.084123 227.125659 \nL 663.179587 160.848948 \nL 663.211409 162.933811 \nL 663.275052 169.84678 \nL 663.402338 191.573251 \nL 663.497802 140.658692 \nL 663.561445 163.153271 \nL 663.784195 263.885093 \nL 663.816017 259.056988 \nL 664.006945 179.28353 \nL 664.070588 194.206763 \nL 664.134231 211.324589 \nL 664.197874 201.778109 \nL 664.261517 169.517591 \nL 664.293339 181.917042 \nL 664.54791 305.253173 \nL 664.611553 294.170478 \nL 664.802482 205.289458 \nL 664.834304 209.788374 \nL 664.897946 224.162958 \nL 664.929768 223.065662 \nL 665.025232 163.48246 \nL 665.088875 192.121899 \nL 665.279804 290.11048 \nL 665.343447 270.359143 \nL 665.470733 168.859213 \nL 665.534376 168.968942 \nL 665.62984 181.039204 \nL 665.661662 186.306228 \nL 665.693483 184.989472 \nL 665.757126 149.546794 \nL 665.788948 126.503566 \nL 665.85259 152.180305 \nL 666.043519 263.116986 \nL 666.075341 259.715366 \nL 666.138984 212.202426 \nL 666.202627 151.960846 \nL 666.266269 161.068407 \nL 666.329912 174.565155 \nL 666.425377 191.79271 \nL 666.457198 190.146766 \nL 666.552663 137.476532 \nL 666.616306 166.55489 \nL 666.807234 283.746161 \nL 666.839056 281.880756 \nL 666.902699 235.355383 \nL 666.998163 163.921378 \nL 667.029985 164.031108 \nL 667.093628 167.542457 \nL 667.220913 183.124068 \nL 667.316378 133.745723 \nL 667.380021 155.143006 \nL 667.539128 260.922392 \nL 667.602771 258.179151 \nL 667.666414 210.007833 \nL 667.730057 148.559227 \nL 667.7937 160.08084 \nL 667.984629 199.802975 \nL 668.01645 191.353792 \nL 668.080093 142.963014 \nL 668.143736 161.617056 \nL 668.334665 267.176983 \nL 668.366486 265.640768 \nL 668.430129 219.444583 \nL 668.493772 156.569492 \nL 668.557415 167.322998 \nL 668.748344 210.117563 \nL 668.780165 201.778109 \nL 668.843808 160.519759 \nL 668.907451 179.722449 \nL 669.09838 294.280207 \nL 669.130201 292.524533 \nL 669.193844 273.212114 \nL 669.32113 205.618647 \nL 669.384773 217.688909 \nL 669.480237 240.951595 \nL 669.512059 240.622406 \nL 669.607523 189.817577 \nL 669.671166 211.434319 \nL 669.893917 306.13101 \nL 669.957559 295.816422 \nL 670.148488 216.262423 \nL 670.212131 227.125659 \nL 670.275774 235.904031 \nL 670.307596 230.198089 \nL 670.40306 175.333262 \nL 670.434881 186.415957 \nL 670.62581 297.791556 \nL 670.657632 297.462367 \nL 670.721275 255.765099 \nL 670.880382 174.784614 \nL 671.039489 203.753243 \nL 671.071311 200.022435 \nL 671.166775 160.629489 \nL 671.198597 174.235966 \nL 671.389525 304.594795 \nL 671.421347 303.826687 \nL 671.48499 265.531038 \nL 671.548633 191.90244 \nL 671.612276 192.341359 \nL 671.675919 198.705679 \nL 671.803204 217.030531 \nL 671.835026 214.726208 \nL 671.93049 177.966774 \nL 671.962312 190.695414 \nL 672.153241 308.545062 \nL 672.185062 307.667225 \nL 672.248705 268.274279 \nL 672.407812 180.929475 \nL 672.439634 178.076504 \nL 672.471455 181.587853 \nL 672.535098 185.977039 \nL 672.56692 185.53812 \nL 672.662384 156.350032 \nL 672.694205 160.958678 \nL 672.916956 296.255341 \nL 672.980599 282.978053 \nL 673.203349 151.192738 \nL 673.23517 154.704087 \nL 673.330635 174.235966 \nL 673.362456 169.956509 \nL 673.457921 139.671125 \nL 673.489742 151.083009 \nL 673.712492 272.005088 \nL 673.776135 233.05106 \nL 673.8716 163.48246 \nL 673.903421 164.140838 \nL 673.967064 174.674884 \nL 674.09435 200.461353 \nL 674.126171 199.034868 \nL 674.221636 172.590021 \nL 674.253457 182.685149 \nL 674.476208 306.02128 \nL 674.508029 302.071013 \nL 674.603493 247.535375 \nL 674.698958 210.666211 \nL 674.730779 213.958101 \nL 674.858065 240.512677 \nL 674.889887 236.562409 \nL 674.985351 208.252159 \nL 675.017172 215.933234 \nL 675.239923 313.592626 \nL 675.271744 310.849385 \nL 675.367209 260.044555 \nL 675.494494 210.007833 \nL 675.526316 212.641345 \nL 675.62178 228.661874 \nL 675.653602 221.858636 \nL 675.749066 171.053806 \nL 675.780888 179.502989 \nL 675.971816 281.551567 \nL 676.003638 278.808326 \nL 676.067281 235.574842 \nL 676.162745 157.337599 \nL 676.194567 158.873814 \nL 676.385495 201.010001 \nL 676.449138 188.171632 \nL 676.512781 158.105707 \nL 676.544603 164.689486 \nL 676.735532 273.980221 \nL 676.767353 272.882925 \nL 676.830996 229.210522 \nL 676.894639 158.544625 \nL 676.958282 170.834347 \nL 677.149211 212.751074 \nL 677.212854 201.010001 \nL 677.276496 165.567323 \nL 677.308318 173.138669 \nL 677.499247 290.000751 \nL 677.531068 288.135347 \nL 677.594711 245.560241 \nL 677.658354 174.016507 \nL 677.721997 186.964606 \nL 677.849283 196.291626 \nL 677.881104 200.680812 \nL 677.912926 200.241894 \nL 678.040212 164.908945 \nL 678.072033 177.966774 \nL 678.262962 303.168309 \nL 678.294783 302.729391 \nL 678.358426 266.189416 \nL 678.517534 180.490556 \nL 678.612998 195.742978 \nL 678.676641 206.715943 \nL 678.740284 199.254327 \nL 678.803927 175.552722 \nL 678.835748 184.879742 \nL 679.058499 308.106144 \nL 679.122141 268.932657 \nL 679.281249 191.024603 \nL 679.472178 218.895935 \nL 679.503999 215.384586 \nL 679.567642 192.670548 \nL 679.599463 197.279193 \nL 679.822214 306.789388 \nL 679.854035 303.607228 \nL 680.044964 197.608382 \nL 680.140428 211.214859 \nL 680.235893 226.68674 \nL 680.267714 223.065662 \nL 680.331357 204.192161 \nL 680.363179 211.434319 \nL 680.554107 315.56776 \nL 680.61775 312.934248 \nL 680.713215 263.885093 \nL 680.808679 219.554313 \nL 680.840501 221.419717 \nL 680.935965 240.402947 \nL 680.999608 233.928898 \nL 681.095072 181.258664 \nL 681.126894 185.867309 \nL 681.286001 288.025617 \nL 681.317823 286.489402 \nL 681.381465 272.224547 \nL 681.47693 164.689486 \nL 681.572394 173.02894 \nL 681.731502 204.960269 \nL 681.795145 191.682981 \nL 681.858787 160.958678 \nL 681.890609 167.981376 \nL 682.081538 281.880756 \nL 682.113359 278.808326 \nL 682.177002 231.734305 \nL 682.240645 161.726785 \nL 682.304288 173.797047 \nL 682.495217 211.873237 \nL 682.527038 207.154862 \nL 682.622503 166.335431 \nL 682.654324 173.577588 \nL 682.845253 297.023449 \nL 682.877074 295.267774 \nL 682.940717 253.680235 \nL 683.099825 166.55489 \nL 683.195289 175.333262 \nL 683.258932 182.685149 \nL 683.290753 181.039204 \nL 683.386218 153.277602 \nL 683.418039 162.275434 \nL 683.608968 278.918056 \nL 683.64079 276.504003 \nL 683.704432 234.806735 \nL 683.768075 167.761916 \nL 683.831718 175.333262 \nL 684.022647 212.312156 \nL 684.08629 201.668379 \nL 684.149933 174.784614 \nL 684.181754 180.490556 \nL 684.372683 305.582362 \nL 684.404505 305.362902 \nL 684.468148 268.16455 \nL 684.627255 183.014338 \nL 684.754541 204.301891 \nL 684.786362 209.568914 \nL 684.850005 206.496484 \nL 684.881827 206.167295 \nL 684.913648 200.571083 \nL 684.94547 207.154862 \nL 685.16822 314.251004 \nL 685.231863 307.447766 \nL 685.359149 226.467281 \nL 685.422792 232.173223 \nL 685.518256 253.460776 \nL 685.581899 246.876997 \nL 685.677363 216.701342 \nL 685.709185 223.61431 \nL 685.931935 323.468295 \nL 685.963756 321.273702 \nL 686.059221 269.042387 \nL 686.186507 199.034868 \nL 686.218328 200.132164 \nL 686.313793 211.763507 \nL 686.345614 206.496484 \nL 686.441078 186.086768 \nL 686.4729 194.426222 \nL 686.663829 312.056411 \nL 686.69565 309.31317 \nL 686.759293 263.665634 \nL 686.9184 172.91921 \nL 686.950222 172.480291 \nL 687.077508 194.865141 \nL 687.109329 189.488388 \nL 687.204794 166.774349 \nL 687.236615 181.587853 \nL 687.459365 302.509931 \nL 687.523008 262.897526 \nL 687.586651 195.304059 \nL 687.650294 201.55865 \nL 687.713937 208.361888 \nL 687.841223 230.966197 \nL 687.873044 228.661874 \nL 687.968509 197.279193 \nL 688.00033 202.107298 \nL 688.159438 312.49533 \nL 688.22308 309.642359 \nL 688.286723 268.384009 \nL 688.350366 199.144597 \nL 688.414009 206.057565 \nL 688.445831 206.277025 \nL 688.541295 217.46945 \nL 688.604938 228.771604 \nL 688.668581 221.748906 \nL 688.732224 197.279193 \nL 688.764045 198.047301 \nL 688.954974 311.178574 \nL 688.986796 310.629926 \nL 689.050439 265.311579 \nL 689.114082 197.169464 \nL 689.177724 203.314324 \nL 689.30501 222.187825 \nL 689.368653 234.806735 \nL 689.400475 231.075927 \nL 689.495939 195.962437 \nL 689.527761 198.26676 \nL 689.718689 311.398033 \nL 689.750511 310.300737 \nL 689.814154 269.042387 \nL 689.877797 199.802975 \nL 689.94144 205.179728 \nL 690.005083 213.189993 \nL 690.132368 229.649441 \nL 690.259654 203.094865 \nL 690.291476 210.446752 \nL 690.514226 315.348301 \nL 690.546047 312.056411 \nL 690.736976 209.129996 \nL 690.832441 232.282953 \nL 690.896084 240.073758 \nL 690.927905 237.549976 \nL 691.023369 214.506749 \nL 691.055191 219.883502 \nL 691.277941 322.480728 \nL 691.309763 319.188839 \nL 691.405227 272.334277 \nL 691.500691 235.684572 \nL 691.532513 238.427813 \nL 691.659799 261.58077 \nL 691.69162 255.874828 \nL 691.818906 217.35972 \nL 692.009835 320.725054 \nL 692.041656 317.872083 \nL 692.105299 273.980221 \nL 692.168942 206.386754 \nL 692.232585 213.628912 \nL 692.264407 212.970534 \nL 692.423514 225.589444 \nL 692.455335 220.43215 \nL 692.5508 196.511086 \nL 692.582621 204.74081 \nL 692.77355 327.199104 \nL 692.805371 325.662888 \nL 692.869014 285.172646 \nL 693.028122 203.643513 \nL 693.187229 223.175392 \nL 693.219051 217.798638 \nL 693.314515 197.718112 \nL 693.346336 206.606214 \nL 693.537265 325.443429 \nL 693.569087 321.493162 \nL 693.63273 277.71103 \nL 693.760015 206.386754 \nL 693.791837 206.606214 \nL 693.919123 221.858636 \nL 693.950944 226.357551 \nL 693.982766 225.369985 \nL 694.110052 198.26676 \nL 694.30098 312.934248 \nL 694.332802 310.849385 \nL 694.396445 266.628335 \nL 694.460088 201.229461 \nL 694.523731 207.92297 \nL 694.714659 233.819168 \nL 694.778302 226.9062 \nL 694.873767 204.960269 \nL 695.096517 328.625589 \nL 695.16016 286.92832 \nL 695.255624 214.616478 \nL 695.287446 217.798638 \nL 695.351089 223.72404 \nL 695.478375 242.487811 \nL 695.542017 237.549976 \nL 695.60566 226.79647 \nL 695.637482 228.661874 \nL 695.828411 340.476392 \nL 695.892054 335.648287 \nL 696.051161 243.804566 \nL 696.146625 257.081855 \nL 696.24209 271.23698 \nL 696.273911 268.384009 \nL 696.401197 244.024026 \nL 696.592126 346.511523 \nL 696.655769 344.975307 \nL 696.751233 293.182911 \nL 696.878519 221.968365 \nL 696.910341 223.285121 \nL 697.005805 239.964029 \nL 697.069448 234.806735 \nL 697.133091 219.225124 \nL 697.164912 219.993232 \nL 697.387662 337.074772 \nL 697.451305 293.731559 \nL 697.610413 219.334854 \nL 697.642234 220.212691 \nL 697.76952 234.148357 \nL 697.801342 233.709438 \nL 697.928627 211.982967 \nL 698.119556 343.439092 \nL 698.151378 341.573688 \nL 698.215021 304.046147 \nL 698.374128 205.838106 \nL 698.405949 205.618647 \nL 698.533235 211.982967 \nL 698.660521 200.571083 \nL 698.755985 276.065085 \nL 698.883271 328.625589 \nL 698.915093 325.992077 \nL 698.978736 286.269943 \nL 699.137843 206.277025 \nL 699.169665 207.484051 \nL 699.29695 226.138092 \nL 699.328772 224.162958 \nL 699.456058 191.79271 \nL 699.646987 309.20344 \nL 699.678808 305.692091 \nL 699.742451 267.396442 \nL 699.806094 200.132164 \nL 699.869737 201.44892 \nL 699.901558 202.655946 \nL 700.092487 234.148357 \nL 700.124308 227.125659 \nL 700.219773 197.718112 \nL 700.251594 221.639176 \nL 700.410702 316.335868 \nL 700.474345 305.582362 \nL 700.633452 213.299723 \nL 700.665273 214.397019 \nL 700.792559 240.183488 \nL 700.888024 235.026194 \nL 700.983488 220.212691 \nL 701.206238 327.747752 \nL 701.23806 324.126673 \nL 701.397167 235.574842 \nL 701.524453 258.179151 \nL 701.588096 265.201849 \nL 701.619917 262.787797 \nL 701.747203 235.794302 \nL 701.779025 254.448343 \nL 701.969953 335.758017 \nL 702.033596 319.079109 \nL 702.160882 246.438078 \nL 702.256347 262.897526 \nL 702.351811 290.878588 \nL 702.415454 287.806158 \nL 702.510918 250.168886 \nL 702.54274 270.907791 \nL 702.701847 339.379095 \nL 702.733669 337.184502 \nL 702.797312 301.961283 \nL 702.956419 215.604045 \nL 703.020062 209.788374 \nL 703.051883 211.653778 \nL 703.179169 229.649441 \nL 703.210991 226.028363 \nL 703.274634 212.751074 \nL 703.497384 336.745583 \nL 703.592848 266.628335 \nL 703.720134 223.285121 \nL 703.84742 231.624575 \nL 703.879241 235.574842 \nL 703.911063 234.916464 \nL 704.006527 216.152694 \nL 704.038349 221.968365 \nL 704.229278 340.256932 \nL 704.261099 337.403961 \nL 704.324742 302.94885 \nL 704.483849 218.895935 \nL 704.515671 217.24999 \nL 704.547492 219.005665 \nL 704.579314 218.457016 \nL 704.642957 228.332685 \nL 704.674778 222.846203 \nL 704.770242 208.252159 \nL 704.802064 212.421885 \nL 704.992993 329.283967 \nL 705.024814 326.650455 \nL 705.088457 288.464536 \nL 705.247564 212.312156 \nL 705.438493 241.171055 \nL 705.502136 233.380249 \nL 705.565779 215.384586 \nL 705.756708 332.356397 \nL 705.788529 331.039641 \nL 705.883994 259.056988 \nL 706.01128 224.601877 \nL 706.23403 254.119154 \nL 706.265851 252.25375 \nL 706.329494 233.380249 \nL 706.361316 254.448343 \nL 706.552244 342.561255 \nL 706.615887 328.18667 \nL 706.806816 230.966197 \nL 706.870459 237.111058 \nL 706.934102 243.804566 \nL 706.965924 242.378081 \nL 707.061388 237.549976 \nL 707.093209 239.63484 \nL 707.31596 343.329363 \nL 707.347781 339.818014 \nL 707.443245 293.731559 \nL 707.53871 240.293218 \nL 707.602353 243.365648 \nL 707.697817 257.740233 \nL 707.729639 249.839697 \nL 707.856925 227.893767 \nL 708.047853 338.062339 \nL 708.079675 334.66072 \nL 708.143318 293.621829 \nL 708.302425 218.566746 \nL 708.461532 233.489979 \nL 708.493354 229.649441 \nL 708.588818 213.738641 \nL 708.62064 214.616478 \nL 708.84339 336.635854 \nL 708.907033 300.425068 \nL 709.034319 224.272688 \nL 709.06614 225.589444 \nL 709.225248 245.99916 \nL 709.28889 238.866732 \nL 709.384355 216.701342 \nL 709.607105 343.878011 \nL 709.670748 303.497498 \nL 709.829855 209.568914 \nL 709.92532 215.933234 \nL 709.988963 221.419717 \nL 710.020784 216.701342 \nL 710.116249 201.33919 \nL 710.14807 205.728377 \nL 710.338999 329.722886 \nL 710.37082 328.515859 \nL 710.434463 290.000751 \nL 710.593571 208.910536 \nL 710.657213 216.481883 \nL 710.752678 232.502412 \nL 710.848142 231.514845 \nL 710.911785 218.127827 \nL 711.102714 340.91531 \nL 711.166357 331.259101 \nL 711.357286 232.941331 \nL 711.389107 233.819168 \nL 711.611857 256.752666 \nL 711.6755 241.171055 \nL 711.707322 255.106721 \nL 711.898251 345.962874 \nL 711.961894 333.343964 \nL 712.121001 255.984558 \nL 712.184644 263.775363 \nL 712.248287 274.089951 \nL 712.31193 270.578602 \nL 712.439216 250.607805 \nL 712.661966 354.302328 \nL 712.693787 352.327194 \nL 712.789252 308.764522 \nL 712.916538 252.473209 \nL 712.948359 253.460776 \nL 713.043823 260.702933 \nL 713.202931 237.879165 \nL 713.393859 344.31693 \nL 713.425681 342.341796 \nL 713.489324 302.290472 \nL 713.648431 219.773772 \nL 713.680253 220.102961 \nL 713.807539 240.402947 \nL 713.871181 235.245653 \nL 713.934824 229.97863 \nL 713.966646 220.322421 \nL 714.157575 340.805581 \nL 714.189396 338.391528 \nL 714.253039 301.522364 \nL 714.412146 231.514845 \nL 714.443968 229.649441 \nL 714.475789 234.148357 \nL 714.571254 240.841866 \nL 714.603075 239.63484 \nL 714.730361 218.566746 \nL 714.92129 339.927743 \nL 714.984933 325.772618 \nL 715.112219 234.367816 \nL 715.175862 237.001328 \nL 715.36679 245.121322 \nL 715.462255 236.562409 \nL 715.494076 222.626743 \nL 715.525898 245.560241 \nL 715.685005 343.439092 \nL 715.716826 342.122336 \nL 715.780469 302.83912 \nL 715.939577 234.038627 \nL 715.971398 233.489979 \nL 716.162327 245.450511 \nL 716.194148 244.792133 \nL 716.257791 224.711607 \nL 716.480542 348.047738 \nL 716.512363 340.256932 \nL 716.703292 227.235389 \nL 716.766935 232.502412 \nL 716.862399 240.293218 \nL 716.926042 236.123491 \nL 716.957864 236.562409 \nL 717.021507 235.355383 \nL 717.244257 356.93584 \nL 717.276078 354.631517 \nL 717.371543 291.646696 \nL 717.467007 243.146189 \nL 717.498829 246.657537 \nL 717.626114 269.481306 \nL 717.657936 268.603468 \nL 717.785222 248.632671 \nL 718.007972 367.030968 \nL 718.071615 361.325026 \nL 718.230722 276.504003 \nL 718.326187 289.452103 \nL 718.358008 292.085614 \nL 718.38983 290.32994 \nL 718.548937 247.974293 \nL 718.580758 268.822928 \nL 718.771687 360.447189 \nL 718.83533 325.00451 \nL 718.994437 222.297554 \nL 719.089902 217.688909 \nL 719.121723 219.993232 \nL 719.249009 224.272688 \nL 719.280831 222.517014 \nL 719.312652 214.616478 \nL 719.535402 356.606651 \nL 719.567224 346.292063 \nL 719.789974 233.380249 \nL 719.91726 243.914296 \nL 719.980903 239.086191 \nL 720.044546 236.23322 \nL 720.076367 226.357551 \nL 720.108189 250.827264 \nL 720.267296 353.973139 \nL 720.299117 353.863409 \nL 720.36276 316.884516 \nL 720.521868 231.624575 \nL 720.553689 230.966197 \nL 720.680975 239.744569 \nL 720.840082 224.382418 \nL 721.031011 349.693683 \nL 721.094654 339.269365 \nL 721.317404 219.334854 \nL 721.349226 220.212691 \nL 721.381047 217.908368 \nL 721.412869 222.297554 \nL 721.540155 227.015929 \nL 721.603798 215.933234 \nL 721.826548 346.950441 \nL 721.858369 338.391528 \nL 722.049298 210.775941 \nL 722.112941 216.701342 \nL 722.30387 231.295386 \nL 722.367513 228.881334 \nL 722.590263 352.107735 \nL 722.653906 341.463959 \nL 722.813013 240.732136 \nL 722.876656 247.974293 \nL 722.972121 262.787797 \nL 723.003942 259.605637 \nL 723.099406 260.483474 \nL 723.131228 253.351046 \nL 723.3858 362.641782 \nL 723.449443 343.768281 \nL 723.60855 270.029954 \nL 723.640371 272.005088 \nL 723.704014 277.6013 \nL 723.735836 276.284544 \nL 723.894943 245.231052 \nL 724.117693 360.556918 \nL 724.149515 351.229898 \nL 724.372265 223.394851 \nL 724.404086 225.369985 \nL 724.499551 234.587276 \nL 724.531372 231.405116 \nL 724.563194 225.808903 \nL 724.658658 227.564578 \nL 724.849587 356.606651 \nL 724.881408 356.167732 \nL 724.945051 321.163973 \nL 725.104159 230.527278 \nL 725.167802 232.612142 \nL 725.263266 238.098624 \nL 725.390552 236.891598 \nL 725.422373 228.113226 \nL 725.613302 359.788811 \nL 725.676945 349.474223 \nL 725.931517 227.893767 \nL 725.963338 226.467281 \nL 725.99516 227.235389 \nL 726.154267 235.904031 \nL 726.186089 226.9062 \nL 726.408839 357.155299 \nL 726.44066 347.060171 \nL 726.66341 218.127827 \nL 726.695232 220.871069 \nL 726.727053 221.200258 \nL 726.790696 230.198089 \nL 726.854339 224.821336 \nL 726.949804 221.639176 \nL 727.140732 350.790979 \nL 727.204375 342.122336 \nL 727.427126 219.115394 \nL 727.458947 222.955932 \nL 727.681697 237.988895 \nL 727.713519 234.806735 \nL 727.936269 350.790979 \nL 727.968091 348.596386 \nL 728.063555 290.000751 \nL 728.159019 245.450511 \nL 728.190841 249.291049 \nL 728.318127 264.87266 \nL 728.349948 259.715366 \nL 728.477234 245.560241 \nL 728.699984 354.741247 \nL 728.763627 346.511523 \nL 728.922735 260.593204 \nL 729.018199 270.798061 \nL 729.05002 274.638599 \nL 729.081842 274.089951 \nL 729.240949 253.680235 \nL 729.463699 355.289895 \nL 729.527342 345.633685 \nL 729.718271 244.243485 \nL 729.813736 259.495907 \nL 729.845557 259.166718 \nL 730.004664 231.514845 \nL 730.195593 353.75368 \nL 730.227415 350.900709 \nL 730.291058 314.909382 \nL 730.450165 216.811072 \nL 730.481986 215.274856 \nL 730.513808 218.127827 \nL 730.545629 218.457016 \nL 730.609272 224.492147 \nL 730.641094 221.200258 \nL 730.672915 215.823505 \nL 730.736558 219.993232 \nL 730.800201 254.448343 \nL 730.959308 344.865578 \nL 730.99113 343.878011 \nL 731.054773 306.460199 \nL 731.21388 216.152694 \nL 731.245701 214.726208 \nL 731.277523 217.688909 \nL 731.309344 218.566746 \nL 731.372987 229.210522 \nL 731.43663 223.72404 \nL 731.500273 224.931066 \nL 731.532095 217.35972 \nL 731.723023 345.523956 \nL 731.786666 333.563423 \nL 732.009417 227.345118 \nL 732.136703 240.512677 \nL 732.200345 239.854299 \nL 732.232167 240.732136 \nL 732.263988 239.52511 \nL 732.29581 228.003496 \nL 732.327631 245.121322 \nL 732.51856 351.888276 \nL 732.582203 319.847217 \nL 732.74131 220.871069 \nL 732.773132 219.554313 \nL 732.804953 222.736473 \nL 733.091346 254.009424 \nL 733.282275 350.900709 \nL 733.345918 337.73315 \nL 733.505026 252.363479 \nL 733.568668 260.483474 \nL 733.664133 273.212114 \nL 733.695954 272.224547 \nL 733.82324 259.276448 \nL 733.918705 317.433164 \nL 734.04599 355.838543 \nL 734.077812 354.302328 \nL 734.109633 351.668816 \nL 734.300562 260.264015 \nL 734.364205 264.324012 \nL 734.396027 265.750497 \nL 734.427848 263.885093 \nL 734.586955 236.123491 \nL 734.777884 347.608819 \nL 734.841527 337.623421 \nL 735.12792 197.279193 \nL 735.318849 204.850539 \nL 735.350671 200.351623 \nL 735.573421 331.807749 \nL 735.605242 324.236403 \nL 735.891635 184.001905 \nL 736.146207 220.871069 \nL 736.337136 326.869915 \nL 736.400779 295.048315 \nL 736.559886 204.960269 \nL 736.655351 201.887839 \nL 736.846279 213.189993 \nL 736.878101 211.214859 \nL 737.100851 334.66072 \nL 737.132673 327.089374 \nL 737.355423 206.277025 \nL 737.387244 207.154862 \nL 737.609995 220.761339 \nL 737.641816 217.140261 \nL 737.864566 333.892612 \nL 737.896388 327.308833 \nL 738.119138 208.471618 \nL 738.150959 212.531615 \nL 738.182781 212.641345 \nL 738.437353 235.684572 \nL 738.628281 345.194767 \nL 738.691924 336.526124 \nL 738.914675 236.781869 \nL 738.946496 237.879165 \nL 738.978318 237.659706 \nL 739.073782 225.260255 \nL 739.169246 228.003496 \nL 739.201068 232.392682 \nL 739.423818 345.633685 \nL 739.45564 344.2072 \nL 739.837497 207.264592 \nL 739.90114 207.70351 \nL 739.932961 202.765676 \nL 740.028426 289.671562 \nL 740.155712 329.283967 \nL 740.187533 321.383432 \nL 740.473926 159.861381 \nL 740.505748 161.178137 \nL 740.664855 181.039204 \nL 740.696677 180.490556 \nL 740.919427 322.700188 \nL 740.951248 315.67749 \nL 741.237642 177.198666 \nL 741.492213 223.943499 \nL 741.683142 340.147203 \nL 741.746785 312.166141 \nL 741.905892 206.057565 \nL 742.001357 200.022435 \nL 742.096821 210.007833 \nL 742.128643 209.568914 \nL 742.160464 210.117563 \nL 742.255928 231.624575 \nL 742.415036 336.635854 \nL 742.446857 336.526124 \nL 742.5105 304.704524 \nL 742.669608 205.289458 \nL 742.701429 200.571083 \nL 742.765072 201.997568 \nL 742.828715 210.007833 \nL 742.892358 205.069999 \nL 742.956001 207.264592 \nL 742.987822 210.007833 \nL 743.178751 334.880179 \nL 743.242394 325.992077 \nL 743.433323 201.010001 \nL 743.496966 205.728377 \nL 743.751537 229.320252 \nL 743.974288 343.000174 \nL 744.037931 331.47856 \nL 744.197038 229.429982 \nL 744.292502 239.63484 \nL 744.356145 246.547808 \nL 744.387967 244.353215 \nL 744.45161 237.440247 \nL 744.515252 240.073758 \nL 744.578895 274.967788 \nL 744.738003 347.938008 \nL 744.769824 347.38936 \nL 744.801646 344.09747 \nL 744.992574 247.096456 \nL 745.056217 254.667802 \nL 745.088039 256.752666 \nL 745.11986 253.899695 \nL 745.278968 232.831601 \nL 745.469896 343.439092 \nL 745.565361 313.373167 \nL 745.75629 196.401356 \nL 745.788111 197.718112 \nL 745.947218 189.598117 \nL 746.074504 213.738641 \nL 746.265433 329.174237 \nL 746.329076 299.437501 \nL 746.520005 171.602454 \nL 746.679112 147.791119 \nL 746.742755 154.594358 \nL 746.838219 179.39326 \nL 747.029148 310.520196 \nL 747.092791 284.294809 \nL 747.28372 152.070576 \nL 747.315541 151.412198 \nL 747.347363 147.57166 \nL 747.379184 149.546794 \nL 747.601935 189.159199 \nL 747.792863 319.298568 \nL 747.856506 292.634263 \nL 748.047435 168.749483 \nL 748.079257 168.968942 \nL 748.111078 165.567323 \nL 748.174721 170.505158 \nL 748.270185 182.35596 \nL 748.397471 249.729968 \nL 748.556579 328.18667 \nL 748.620222 305.692091 \nL 748.81115 197.059734 \nL 749.002079 213.848371 \nL 749.161186 267.506172 \nL 749.320294 345.633685 \nL 749.383937 337.623421 \nL 749.543044 241.609973 \nL 749.606687 245.011593 \nL 749.702151 254.119154 \nL 749.733973 251.046724 \nL 749.797616 245.340782 \nL 749.829437 250.168886 \nL 749.861259 249.07159 \nL 749.89308 254.667802 \nL 750.084009 352.766113 \nL 750.11583 352.327194 \nL 750.147652 350.242331 \nL 750.370402 247.645104 \nL 750.465866 249.729968 \nL 750.561331 228.661874 \nL 750.624974 232.831601 \nL 750.688617 276.613733 \nL 750.847724 343.658552 \nL 750.911367 317.433164 \nL 751.102296 182.46569 \nL 751.165939 173.577588 \nL 751.261403 176.540289 \nL 751.293225 175.333262 \nL 751.42051 209.898103 \nL 751.611439 326.321266 \nL 751.675082 301.193176 \nL 751.866011 169.84678 \nL 751.929654 164.579756 \nL 751.961475 167.322998 \nL 752.184226 202.765676 \nL 752.375154 321.054243 \nL 752.438797 292.305074 \nL 752.661548 138.354369 \nL 752.693369 130.892752 \nL 752.757012 135.391668 \nL 752.820655 136.050046 \nL 752.884298 148.998145 \nL 752.947941 182.904608 \nL 753.13887 306.24074 \nL 753.202512 276.394274 \nL 753.393441 159.203003 \nL 753.552549 172.151102 \nL 753.711656 205.838106 \nL 753.902585 331.149371 \nL 753.966228 307.996414 \nL 754.157156 180.929475 \nL 754.316264 177.747315 \nL 754.379907 186.745146 \nL 754.507193 246.328349 \nL 754.6663 331.47856 \nL 754.729943 327.089374 \nL 754.952693 195.304059 \nL 755.016336 195.633248 \nL 755.1118 183.562986 \nL 755.143622 185.867309 \nL 755.270908 243.036459 \nL 755.461837 331.807749 \nL 755.493658 332.356397 \nL 755.907337 169.188402 \nL 756.034623 227.235389 \nL 756.19373 316.665057 \nL 756.257373 292.195344 \nL 756.511945 111.031685 \nL 756.639231 99.729531 \nL 756.671052 103.899258 \nL 756.798338 182.46569 \nL 756.957445 287.257509 \nL 757.021088 266.738064 \nL 757.27566 75.918196 \nL 757.371124 70.212254 \nL 757.402946 71.090091 \nL 757.530232 107.300877 \nL 757.721161 263.446175 \nL 757.784803 242.59754 \nL 758.039375 45.632811 \nL 758.103018 61.104693 \nL 758.484876 283.307242 \nL 758.548519 263.116986 \nL 758.771269 95.450074 \nL 758.834912 89.195484 \nL 758.866733 91.499807 \nL 759.057662 159.971111 \nL 759.248591 299.437501 \nL 759.312234 292.634263 \nL 759.503163 184.001905 \nL 759.566806 192.231629 \nL 759.66227 207.045132 \nL 759.694091 203.862972 \nL 759.725913 204.74081 \nL 759.853199 261.58077 \nL 760.044128 338.062339 \nL 760.10777 318.420731 \nL 760.266878 237.769435 \nL 760.298699 242.487811 \nL 760.362342 251.595372 \nL 760.394164 249.291049 \nL 760.489628 233.16079 \nL 760.52145 239.086191 \nL 760.553271 239.854299 \nL 760.616914 265.860227 \nL 760.776021 340.256932 \nL 760.807843 339.927743 \nL 760.839664 337.84288 \nL 760.96695 244.462944 \nL 761.126057 213.519182 \nL 761.253343 184.001905 \nL 761.316986 193.109466 \nL 761.380629 239.854299 \nL 761.539736 317.433164 \nL 761.603379 293.29264 \nL 761.857951 116.737627 \nL 761.921594 113.994386 \nL 761.953415 114.762493 \nL 762.04888 130.014915 \nL 762.080701 134.84302 \nL 762.303452 289.561832 \nL 762.367094 265.421308 \nL 762.621666 76.576574 \nL 762.685309 71.30955 \nL 762.717131 73.943062 \nL 762.780774 80.417112 \nL 762.908059 173.906777 \nL 763.067167 280.454271 \nL 763.13081 259.056988 \nL 763.35356 102.033853 \nL 763.480846 93.804129 \nL 763.512667 94.901426 \nL 763.639953 149.766253 \nL 763.830882 296.58453 \nL 763.894525 275.845625 \nL 764.117275 146.364634 \nL 764.149097 142.524096 \nL 764.244561 143.840852 \nL 764.276382 144.170041 \nL 764.371847 169.62732 \nL 764.43549 224.382418 \nL 764.594597 320.286135 \nL 764.65824 299.218042 \nL 764.88099 167.542457 \nL 764.912812 163.811649 \nL 765.008276 164.470027 \nL 765.071919 173.358129 \nL 765.231026 272.773195 \nL 765.358312 331.259101 \nL 765.390134 330.490993 \nL 765.421955 327.089374 \nL 765.74017 185.208931 \nL 765.803813 170.395428 \nL 765.835634 172.80948 \nL 765.96292 225.918633 \nL 766.153849 318.420731 \nL 766.18567 317.872083 \nL 766.312956 213.409452 \nL 766.503885 165.567323 \nL 766.599349 153.058143 \nL 766.631171 157.557058 \nL 766.662992 160.848948 \nL 766.885743 294.828856 \nL 766.917564 288.793725 \nL 767.2676 78.222519 \nL 767.331243 85.135487 \nL 767.458529 134.404101 \nL 767.649458 275.516436 \nL 767.713101 247.754834 \nL 767.935851 92.706833 \nL 767.967672 84.586838 \nL 768.031315 93.255481 \nL 768.254066 192.999737 \nL 768.413173 284.404538 \nL 768.476816 258.947259 \nL 768.667745 139.341936 \nL 768.731388 136.050046 \nL 768.79503 154.045709 \nL 768.858673 143.511663 \nL 768.890495 144.49923 \nL 768.985959 172.80948 \nL 769.176888 303.387769 \nL 769.240531 279.466704 \nL 769.463281 151.192738 \nL 769.526924 144.828419 \nL 769.558746 145.596526 \nL 769.717853 172.80948 \nL 769.781496 227.784037 \nL 769.940603 318.74992 \nL 770.004246 297.462367 \nL 770.226996 168.530024 \nL 770.290639 158.544625 \nL 770.354282 161.287867 \nL 770.417925 173.467858 \nL 770.545211 237.330517 \nL 770.704318 330.820182 \nL 770.73614 329.942345 \nL 770.799783 306.789388 \nL 770.990712 205.179728 \nL 771.086176 210.775941 \nL 771.117997 208.910536 \nL 771.149819 204.74081 \nL 771.18164 206.715943 \nL 771.308926 249.291049 \nL 771.499855 328.2964 \nL 771.563498 316.335868 \nL 771.786248 212.860804 \nL 771.81807 213.299723 \nL 771.913534 191.79271 \nL 771.977177 201.668379 \nL 772.008998 203.314324 \nL 772.231749 328.076941 \nL 772.295392 300.095879 \nL 772.518142 151.521927 \nL 772.677249 135.830587 \nL 772.804535 177.857044 \nL 772.963642 311.507763 \nL 772.995464 311.398033 \nL 773.059107 285.611565 \nL 773.313679 102.472772 \nL 773.440964 91.938725 \nL 773.536429 107.849525 \nL 773.759179 267.067253 \nL 773.822822 248.96186 \nL 774.077394 56.166858 \nL 774.172858 60.665774 \nL 774.300144 100.497638 \nL 774.522894 279.137515 \nL 774.554716 274.638599 \nL 774.841109 141.31707 \nL 774.87293 143.840852 \nL 775.000216 154.045709 \nL 775.159324 267.396442 \nL 775.286609 321.82235 \nL 775.318431 317.323435 \nL 775.700288 155.801384 \nL 775.73211 156.569492 \nL 775.891217 228.113226 \nL 776.050325 321.602891 \nL 776.082146 321.493162 \nL 776.145789 301.632094 \nL 776.368539 195.304059 \nL 776.400361 197.827841 \nL 776.432182 194.97487 \nL 776.495825 184.879742 \nL 776.527647 186.306228 \nL 776.654932 238.976462 \nL 776.81404 323.907214 \nL 776.845861 323.139106 \nL 776.877683 320.725054 \nL 776.973147 251.814831 \nL 777.100433 196.950004 \nL 777.132254 201.33919 \nL 777.164076 201.55865 \nL 777.25954 181.807312 \nL 777.355005 189.268928 \nL 777.545933 309.752089 \nL 777.609576 301.193176 \nL 777.89597 136.159776 \nL 777.927791 137.91545 \nL 777.959612 138.573828 \nL 777.991434 136.598694 \nL 778.023255 138.793288 \nL 778.182363 239.52511 \nL 778.34147 315.787219 \nL 778.405113 290.878588 \nL 778.596042 178.076504 \nL 778.691506 171.821913 \nL 778.755149 175.552722 \nL 778.786971 175.772181 \nL 778.914256 207.045132 \nL 779.105185 326.650455 \nL 779.168828 299.76669 \nL 779.391578 180.819745 \nL 779.4234 174.565155 \nL 779.487043 176.2111 \nL 779.614329 188.500821 \nL 779.64615 187.293795 \nL 779.8689 324.785051 \nL 779.900722 316.994246 \nL 780.187115 163.37273 \nL 780.218936 168.749483 \nL 780.378044 182.246231 \nL 780.409865 180.161367 \nL 780.632616 321.054243 \nL 780.696258 295.267774 \nL 780.95083 149.875983 \nL 781.014473 153.93598 \nL 781.205402 192.999737 \nL 781.396331 313.043978 \nL 781.459974 303.168309 \nL 781.682724 192.780277 \nL 781.778188 199.693246 \nL 781.841831 194.865141 \nL 781.969117 221.748906 \nL 782.160046 330.710452 \nL 782.191867 330.600723 \nL 782.25551 317.103975 \nL 782.478261 212.751074 \nL 782.510082 213.299723 \nL 782.573725 203.753243 \nL 782.701011 190.475955 \nL 782.89194 316.335868 \nL 782.955582 308.215873 \nL 783.273797 132.648427 \nL 783.305619 133.087346 \nL 783.369262 130.892752 \nL 783.464726 143.621392 \nL 783.687476 298.669393 \nL 783.719298 292.743992 \nL 784.037512 109.934389 \nL 784.132977 116.079249 \nL 784.260263 164.250567 \nL 784.451191 295.267774 \nL 784.514834 269.700765 \nL 784.737585 140.658692 \nL 784.769406 137.037613 \nL 784.833049 141.31707 \nL 784.896692 141.865718 \nL 785.023978 182.35596 \nL 785.214907 315.56776 \nL 785.278549 291.866155 \nL 785.5013 171.931643 \nL 785.533121 167.761916 \nL 785.564943 174.784614 \nL 785.787693 213.848371 \nL 785.978622 329.503426 \nL 786.042265 303.497498 \nL 786.265015 171.931643 \nL 786.328658 166.006242 \nL 786.392301 168.639753 \nL 786.424122 168.420294 \nL 786.551408 204.960269 \nL 786.742337 328.40613 \nL 786.774158 327.747752 \nL 786.837801 304.155876 \nL 787.02873 199.364057 \nL 787.092373 202.985135 \nL 787.124194 199.583516 \nL 787.187837 187.732713 \nL 787.219659 188.500821 \nL 787.346945 244.792133 \nL 787.537873 334.331531 \nL 787.601516 320.286135 \nL 787.856088 197.059734 \nL 787.951553 175.004073 \nL 788.047017 177.418126 \nL 788.269767 316.006679 \nL 788.301589 309.861818 \nL 788.587982 125.845188 \nL 788.683446 127.710593 \nL 788.715268 125.845188 \nL 788.747089 130.124645 \nL 788.842554 168.749483 \nL 789.033482 305.253173 \nL 789.097125 277.49157 \nL 789.319876 144.49923 \nL 789.351697 138.244639 \nL 789.41534 141.646259 \nL 789.510804 152.509494 \nL 789.606269 182.026771 \nL 789.797198 294.609396 \nL 789.86084 265.421308 \nL 790.051769 151.960846 \nL 790.338162 183.453257 \nL 790.529091 315.787219 \nL 790.592734 310.520196 \nL 790.879127 176.759748 \nL 790.910949 179.612719 \nL 791.070056 193.767844 \nL 791.101878 190.037036 \nL 791.324628 331.039641 \nL 791.356449 324.126673 \nL 791.5792 189.927306 \nL 791.642842 193.658115 \nL 791.833771 213.958101 \nL 791.865593 211.324589 \nL 792.088343 338.062339 \nL 792.151986 327.747752 \nL 792.342915 225.589444 \nL 792.438379 236.45268 \nL 792.502022 230.307819 \nL 792.597486 224.492147 \nL 792.629308 224.711607 \nL 792.852058 340.91531 \nL 792.88388 340.037473 \nL 792.947523 324.565592 \nL 793.10663 221.968365 \nL 793.170273 227.125659 \nL 793.202094 231.185656 \nL 793.233916 229.8689 \nL 793.393023 214.616478 \nL 793.583952 337.074772 \nL 793.615773 336.745583 \nL 793.679416 303.05858 \nL 793.870345 183.892175 \nL 794.124917 196.291626 \nL 794.156738 194.426222 \nL 794.379489 336.855313 \nL 794.41131 328.735319 \nL 794.697703 187.952173 \nL 794.729525 188.83001 \nL 794.824989 181.478123 \nL 794.85681 182.35596 \nL 794.952275 213.519182 \nL 795.143204 327.199104 \nL 795.206847 299.437501 \nL 795.429597 168.859213 \nL 795.588704 156.679221 \nL 795.71599 196.730545 \nL 795.906919 315.67749 \nL 795.970562 286.599132 \nL 796.161491 168.749483 \nL 796.225133 167.652187 \nL 796.384241 180.710015 \nL 796.416062 179.941908 \nL 796.447884 184.001905 \nL 796.670634 319.627757 \nL 796.702455 313.043978 \nL 796.925206 174.235966 \nL 796.988849 177.857044 \nL 797.275242 252.582939 \nL 797.434349 329.064508 \nL 797.497992 316.335868 \nL 797.688921 214.835938 \nL 797.784385 224.601877 \nL 797.816207 225.150525 \nL 797.975314 215.055397 \nL 798.198064 336.855313 \nL 798.229886 336.416394 \nL 798.293529 323.029377 \nL 798.516279 216.481883 \nL 798.579922 210.227292 \nL 798.739029 181.807312 \nL 798.929958 321.163973 \nL 798.96178 320.505595 \nL 799.025422 289.781291 \nL 799.248173 136.269506 \nL 799.40728 118.93222 \nL 799.502744 134.294372 \nL 799.725495 309.752089 \nL 799.757316 304.375335 \nL 800.139174 108.507903 \nL 800.170995 110.263578 \nL 800.298281 164.579756 \nL 800.48921 296.365071 \nL 800.552853 262.897526 \nL 800.775603 108.068984 \nL 800.902889 92.597103 \nL 800.93471 93.804129 \nL 801.061996 144.3895 \nL 801.252925 281.112649 \nL 801.284746 276.723463 \nL 801.507497 147.352201 \nL 801.539318 148.888416 \nL 801.57114 148.998145 \nL 801.79389 177.857044 \nL 802.01664 323.358566 \nL 802.048462 317.542894 \nL 802.334855 186.086768 \nL 802.589427 225.479714 \nL 802.780355 336.855313 \nL 802.843998 325.00451 \nL 803.034927 226.357551 \nL 803.162213 232.282953 \nL 803.289499 213.189993 \nL 803.32132 213.958101 \nL 803.54407 331.807749 \nL 803.607713 324.455862 \nL 803.703178 257.301314 \nL 803.894107 182.794879 \nL 804.053214 162.714352 \nL 804.085035 173.687318 \nL 804.307786 304.046147 \nL 804.339607 303.05858 \nL 804.435072 261.58077 \nL 804.626 146.474363 \nL 804.657822 146.584093 \nL 804.753286 125.625729 \nL 804.816929 127.710593 \nL 804.880572 177.088937 \nL 805.071501 302.180742 \nL 805.135144 265.531038 \nL 805.357894 106.42304 \nL 805.389715 99.071153 \nL 805.421537 104.228447 \nL 805.453358 112.019252 \nL 805.517001 103.02142 \nL 805.580644 102.801961 \nL 805.612466 114.872223 \nL 805.835216 284.733727 \nL 805.898859 254.777532 \nL 806.089788 149.437064 \nL 806.248895 139.890584 \nL 806.280717 140.878151 \nL 806.376181 158.654355 \nL 806.598931 319.956946 \nL 806.662574 283.416972 \nL 806.853503 166.115971 \nL 807.044432 142.414366 \nL 807.139896 152.948413 \nL 807.362646 314.360734 \nL 807.426289 275.626166 \nL 807.64904 122.004651 \nL 807.744504 104.118717 \nL 807.776325 105.545202 \nL 807.935433 154.594358 \nL 808.126361 284.294809 \nL 808.190004 271.017521 \nL 808.380933 127.930052 \nL 808.540041 139.890584 \nL 808.730969 237.111058 \nL 808.890077 318.640191 \nL 808.921898 318.091542 \nL 808.985541 303.936417 \nL 809.17647 222.187825 \nL 809.208291 223.065662 \nL 809.240113 224.711607 \nL 809.271934 221.090528 \nL 809.39922 197.059734 \nL 809.431042 206.825673 \nL 809.62197 337.184502 \nL 809.653792 335.977476 \nL 809.717435 295.706693 \nL 809.876542 197.827841 \nL 809.972006 190.037036 \nL 810.003828 192.341359 \nL 810.035649 193.987304 \nL 810.099292 193.767844 \nL 810.131114 192.341359 \nL 810.162935 182.246231 \nL 810.194757 196.181897 \nL 810.385686 336.635854 \nL 810.417507 336.087205 \nL 810.48115 299.108312 \nL 810.640257 213.519182 \nL 810.735722 209.349455 \nL 810.799365 213.958101 \nL 810.831186 213.409452 \nL 810.92665 193.438655 \nL 810.958472 205.947836 \nL 811.149401 335.428828 \nL 811.181222 334.989909 \nL 811.244865 295.596963 \nL 811.403972 204.082432 \nL 811.658544 194.316493 \nL 811.690366 181.917042 \nL 811.722187 196.401356 \nL 811.913116 331.698019 \nL 811.944937 331.149371 \nL 812.00858 289.891021 \nL 812.167688 187.293795 \nL 812.199509 185.64785 \nL 812.263152 187.842443 \nL 812.294973 189.707847 \nL 812.358616 186.964606 \nL 812.454081 176.540289 \nL 812.517724 220.871069 \nL 812.676831 332.575857 \nL 812.708652 332.136938 \nL 812.772295 296.69426 \nL 812.931403 212.860804 \nL 812.963224 213.299723 \nL 813.154153 228.881334 \nL 813.185974 226.577011 \nL 813.217796 215.494316 \nL 813.249617 224.492147 \nL 813.472368 349.803412 \nL 813.504189 345.085037 \nL 813.599654 289.671562 \nL 813.726939 241.609973 \nL 813.758761 243.255918 \nL 813.822404 249.510508 \nL 813.854225 248.742401 \nL 813.981511 222.736473 \nL 814.013333 235.794302 \nL 814.267904 353.314761 \nL 814.363369 307.447766 \nL 814.458833 257.740233 \nL 814.522476 259.056988 \nL 814.586119 267.396442 \nL 814.61794 266.957523 \nL 814.745226 222.955932 \nL 814.777048 237.001328 \nL 814.967977 352.875843 \nL 814.999798 350.790979 \nL 815.063441 308.545062 \nL 815.222548 226.138092 \nL 815.381656 231.295386 \nL 815.47712 209.788374 \nL 815.508941 196.620815 \nL 815.540763 214.17756 \nL 815.763513 346.292063 \nL 815.827156 310.849385 \nL 815.986263 214.397019 \nL 816.018085 213.409452 \nL 816.145371 225.040796 \nL 816.177192 222.078095 \nL 816.240835 210.556481 \nL 816.272657 197.608382 \nL 816.304478 214.616478 \nL 816.527228 345.633685 \nL 816.590871 305.362902 \nL 816.749979 222.187825 \nL 816.813621 224.382418 \nL 816.845443 224.162958 \nL 816.909086 228.661874 \nL 816.940907 224.601877 \nL 817.036372 196.181897 \nL 817.068193 212.531615 \nL 817.259122 343.000174 \nL 817.290943 341.573688 \nL 817.354586 302.290472 \nL 817.513694 212.970534 \nL 817.545515 212.751074 \nL 817.609158 214.726208 \nL 817.704623 224.492147 \nL 817.736444 221.639176 \nL 817.800087 200.132164 \nL 817.831908 213.189993 \nL 818.022837 341.793147 \nL 818.054659 340.91531 \nL 818.118302 302.290472 \nL 818.213766 222.955932 \nL 818.277409 226.79647 \nL 818.436516 246.876997 \nL 818.500159 239.52511 \nL 818.563802 216.481883 \nL 818.595624 227.784037 \nL 818.818374 346.072604 \nL 818.850195 341.02504 \nL 819.041124 236.891598 \nL 819.16841 258.39861 \nL 819.200231 257.520773 \nL 819.327517 226.357551 \nL 819.359339 240.183488 \nL 819.582089 351.449357 \nL 819.61391 349.145034 \nL 819.709375 300.863987 \nL 819.868482 236.23322 \nL 819.932125 238.647273 \nL 819.963947 236.891598 \nL 820.091232 202.875406 \nL 820.345804 337.184502 \nL 820.377626 327.638022 \nL 820.600376 202.655946 \nL 820.727662 220.54188 \nL 820.759483 218.895935 \nL 820.854948 193.109466 \nL 820.886769 214.726208 \nL 821.077698 342.561255 \nL 821.109519 342.122336 \nL 821.173162 304.814254 \nL 821.33227 222.846203 \nL 821.364091 220.980798 \nL 821.427734 221.858636 \nL 821.491377 226.79647 \nL 821.523198 224.162958 \nL 821.618663 192.999737 \nL 821.650484 212.751074 \nL 821.841413 346.511523 \nL 821.873234 344.975307 \nL 821.936877 303.607228 \nL 822.064163 223.943499 \nL 822.095985 225.699174 \nL 822.127806 217.140261 \nL 822.191449 220.761339 \nL 822.255092 228.552145 \nL 822.286914 226.138092 \nL 822.382378 196.181897 \nL 822.414199 214.06783 \nL 822.63695 344.09747 \nL 822.700593 305.911551 \nL 822.8597 220.43215 \nL 823.018807 227.784037 \nL 823.050629 226.68674 \nL 823.146093 193.877574 \nL 823.177915 212.202426 \nL 823.368843 336.745583 \nL 823.400665 336.635854 \nL 823.464308 299.437501 \nL 823.623415 215.494316 \nL 823.718879 212.531615 \nL 823.782522 218.127827 \nL 823.846165 215.604045 \nL 823.909808 202.765676 \nL 823.94163 217.140261 \nL 824.16438 342.451525 \nL 824.196201 339.159636 \nL 824.323487 256.972125 \nL 824.418952 237.220787 \nL 824.450773 237.659706 \nL 824.514416 239.195921 \nL 824.641702 213.628912 \nL 824.673523 206.825673 \nL 824.705345 222.297554 \nL 824.928095 343.439092 \nL 824.959917 342.451525 \nL 825.055381 300.315338 \nL 825.214488 233.380249 \nL 825.341774 213.519182 \nL 825.405417 186.745146 \nL 825.437239 188.171632 \nL 825.69181 334.441261 \nL 825.723632 324.785051 \nL 825.946382 194.865141 \nL 826.010025 192.560818 \nL 826.041846 194.535952 \nL 826.073668 196.840275 \nL 826.105489 196.511086 \nL 826.169132 176.759748 \nL 826.200954 179.1738 \nL 826.423704 336.745583 \nL 826.487347 326.869915 \nL 826.710097 203.862972 \nL 826.837383 216.811072 \nL 826.869205 214.06783 \nL 826.964669 184.660283 \nL 826.99649 207.593781 \nL 827.187419 336.416394 \nL 827.219241 335.867746 \nL 827.282884 299.65696 \nL 827.441991 205.289458 \nL 827.473812 204.960269 \nL 827.601098 213.958101 \nL 827.63292 211.982967 \nL 827.696563 188.72028 \nL 827.728384 189.817577 \nL 827.951134 335.648287 \nL 828.014777 325.992077 \nL 828.173885 214.726208 \nL 828.237528 217.579179 \nL 828.364813 225.699174 \nL 828.396635 223.833769 \nL 828.492099 193.328926 \nL 828.523921 210.88567 \nL 828.714849 338.610988 \nL 828.746671 337.184502 \nL 828.810314 300.863987 \nL 828.9376 216.152694 \nL 828.969421 218.127827 \nL 829.128529 236.45268 \nL 829.16035 232.173223 \nL 829.255814 208.910536 \nL 829.287636 223.285121 \nL 829.510386 341.13477 \nL 829.542208 338.501258 \nL 829.637672 280.564001 \nL 829.764958 226.577011 \nL 829.796779 228.771604 \nL 829.892244 235.904031 \nL 829.987708 211.763507 \nL 830.01953 220.761339 \nL 830.274101 348.486656 \nL 830.337744 338.940176 \nL 830.496852 252.363479 \nL 830.592316 262.568337 \nL 830.624137 266.079686 \nL 830.655959 263.446175 \nL 830.751423 217.46945 \nL 830.815066 231.624575 \nL 831.005995 343.219633 \nL 831.037816 341.463959 \nL 831.101459 299.65696 \nL 831.260567 218.566746 \nL 831.292388 218.895935 \nL 831.419674 224.711607 \nL 831.451496 223.50458 \nL 831.54696 189.817577 \nL 831.578781 212.531615 \nL 831.76971 339.159636 \nL 831.801532 337.623421 \nL 831.865175 299.327771 \nL 832.024282 203.753243 \nL 832.087925 208.581348 \nL 832.119746 208.142429 \nL 832.183389 217.46945 \nL 832.215211 214.17756 \nL 832.278854 188.83001 \nL 832.342497 209.020266 \nL 832.565247 336.965043 \nL 832.62889 296.035882 \nL 832.787997 204.63108 \nL 832.819819 204.082432 \nL 832.85164 205.399188 \nL 832.947104 216.701342 \nL 833.010747 209.349455 \nL 833.042569 190.695414 \nL 833.106212 210.88567 \nL 833.328962 337.074772 \nL 833.392605 298.230475 \nL 833.551712 221.968365 \nL 833.583534 221.639176 \nL 833.71082 232.392682 \nL 833.742641 227.345118 \nL 833.838105 194.865141 \nL 833.869927 211.214859 \nL 834.060856 337.513691 \nL 834.092677 337.074772 \nL 834.15632 300.973716 \nL 834.251784 218.786205 \nL 834.315427 219.883502 \nL 834.37907 224.053229 \nL 834.474535 234.806735 \nL 834.506356 234.148357 \nL 834.569999 204.850539 \nL 834.633642 221.090528 \nL 834.856392 341.13477 \nL 834.888214 337.73315 \nL 835.0155 250.607805 \nL 835.079143 228.332685 \nL 835.142785 239.41538 \nL 835.23825 262.348878 \nL 835.270071 256.423477 \nL 835.333714 219.554313 \nL 835.397357 235.684572 \nL 835.588286 339.598554 \nL 835.651929 335.977476 \nL 835.747393 285.392105 \nL 835.811036 245.88943 \nL 835.874679 254.777532 \nL 835.970144 270.578602 \nL 836.001965 269.920224 \nL 836.097429 215.494316 \nL 836.161072 235.026194 \nL 836.383823 340.366662 \nL 836.447466 308.654792 \nL 836.606573 211.324589 \nL 836.76568 228.113226 \nL 836.797502 223.61431 \nL 836.861145 186.415957 \nL 836.892966 193.767844 \nL 837.147538 345.523956 \nL 837.179359 334.880179 \nL 837.40211 216.262423 \nL 837.497574 219.225124 \nL 837.529395 221.858636 \nL 837.561217 219.554313 \nL 837.62486 186.854876 \nL 837.688503 213.189993 \nL 837.879431 339.379095 \nL 837.911253 339.269365 \nL 837.974896 301.193176 \nL 838.134003 204.082432 \nL 838.229468 202.436487 \nL 838.293111 208.142429 \nL 838.324932 206.825673 \nL 838.388575 175.004073 \nL 838.452218 200.241894 \nL 838.643147 331.47856 \nL 838.674968 331.039641 \nL 838.738611 293.182911 \nL 838.897718 188.391091 \nL 838.92954 186.745146 \nL 838.961361 188.500821 \nL 838.993183 187.622984 \nL 839.056826 192.999737 \nL 839.088647 191.463522 \nL 839.15229 169.62732 \nL 839.184112 180.271097 \nL 839.438683 330.820182 \nL 839.470505 323.907214 \nL 839.693255 202.875406 \nL 839.852362 225.918633 \nL 839.884184 220.212691 \nL 839.916005 203.862972 \nL 839.979648 226.247822 \nL 840.202398 345.414226 \nL 840.23422 341.902877 \nL 840.425149 237.549976 \nL 840.552435 250.827264 \nL 840.584256 253.021857 \nL 840.616077 249.07159 \nL 840.67972 219.444583 \nL 840.711542 229.210522 \nL 840.966114 351.120168 \nL 841.029757 341.793147 \nL 841.220685 250.498075 \nL 841.284328 256.423477 \nL 841.31615 259.056988 \nL 841.347971 253.131587 \nL 841.443436 197.059734 \nL 841.507079 226.68674 \nL 841.698007 337.95261 \nL 841.729829 336.965043 \nL 841.793472 293.5121 \nL 841.888936 210.775941 \nL 841.920758 211.434319 \nL 841.952579 210.007833 \nL 841.9844 213.409452 \nL 842.111686 232.721871 \nL 842.143508 223.72404 \nL 842.207151 181.148934 \nL 842.270794 207.92297 \nL 842.461722 335.428828 \nL 842.493544 335.319098 \nL 842.557187 301.741824 \nL 842.716294 210.666211 \nL 842.748116 209.788374 \nL 842.84358 216.920801 \nL 842.875402 216.262423 \nL 842.970866 178.405693 \nL 843.002687 190.366225 \nL 843.225438 340.476392 \nL 843.289081 329.174237 \nL 843.480009 202.765676 \nL 843.511831 205.508917 \nL 843.607295 213.189993 \nL 843.639117 210.337022 \nL 843.734581 176.430559 \nL 843.766403 189.707847 \nL 844.020974 337.623421 \nL 844.052796 326.869915 \nL 844.275546 193.767844 \nL 844.402832 206.825673 \nL 844.498296 178.625152 \nL 844.530118 190.585684 \nL 844.752868 334.55099 \nL 844.816511 324.675321 \nL 845.039261 201.887839 \nL 845.166547 220.43215 \nL 845.198368 217.24999 \nL 845.262011 196.730545 \nL 845.293833 206.057565 \nL 845.389297 271.23698 \nL 845.548405 343.109903 \nL 845.612048 326.869915 \nL 845.739333 250.388346 \nL 845.802976 251.485642 \nL 845.898441 269.920224 \nL 845.962084 260.483474 \nL 846.025727 225.260255 \nL 846.08937 249.620238 \nL 846.31212 348.376927 \nL 846.343941 347.169901 \nL 846.439406 300.754257 \nL 846.566691 244.462944 \nL 846.598513 245.011593 \nL 846.662156 257.411044 \nL 846.693977 254.667802 \nL 846.789442 200.461353 \nL 846.853085 229.320252 \nL 847.044013 342.561255 \nL 847.075835 340.91531 \nL 847.139478 298.998582 \nL 847.298585 211.324589 \nL 847.457693 233.489979 \nL 847.489514 225.260255 \nL 847.553157 183.562986 \nL 847.6168 210.9954 \nL 847.807729 337.294232 \nL 847.83955 337.074772 \nL 847.903193 295.816422 \nL 848.030479 208.361888 \nL 848.0623 211.544048 \nL 848.125943 217.24999 \nL 848.221408 225.918633 \nL 848.253229 222.626743 \nL 848.316872 181.258664 \nL 848.380515 210.337022 \nL 848.571444 338.172069 \nL 848.603265 337.294232 \nL 848.666908 297.791556 \nL 848.826016 207.045132 \nL 848.985123 219.225124 \nL 849.080587 184.770013 \nL 849.112409 194.645681 \nL 849.335159 337.513691 \nL 849.398802 325.443429 \nL 849.557909 210.337022 \nL 849.621552 219.993232 \nL 849.748838 230.527278 \nL 849.812481 207.92297 \nL 849.844302 188.83001 \nL 849.907945 206.825673 \nL 850.098874 331.36883 \nL 850.130696 330.600723 \nL 850.194339 289.561832 \nL 850.289803 209.788374 \nL 850.321624 212.092696 \nL 850.480732 237.549976 \nL 850.512553 236.891598 \nL 850.608018 217.908368 \nL 850.639839 228.003496 \nL 850.703482 253.460776 \nL 850.894411 336.855313 \nL 850.958054 321.712621 \nL 851.148982 218.127827 \nL 851.212625 224.382418 \nL 851.244447 226.357551 \nL 851.276268 224.931066 \nL 851.371733 199.144597 \nL 851.403554 213.738641 \nL 851.626304 333.673153 \nL 851.721769 315.128842 \nL 851.912698 206.606214 \nL 851.944519 211.873237 \nL 852.008162 224.821336 \nL 852.039984 222.626743 \nL 852.103626 191.682981 \nL 852.135448 200.461353 \nL 852.39002 332.356397 \nL 852.421841 330.052075 \nL 852.485484 283.85589 \nL 852.61277 217.908368 \nL 852.644591 218.127827 \nL 852.676413 219.444583 \nL 852.771877 228.881334 \nL 852.83552 202.217028 \nL 852.867342 172.480291 \nL 852.930985 188.939739 \nL 853.153735 324.016944 \nL 853.217378 310.191007 \nL 853.408307 208.032699 \nL 853.535592 220.761339 \nL 853.567414 217.140261 \nL 853.631057 177.308396 \nL 853.6947 192.451088 \nL 853.91745 332.356397 \nL 853.981093 320.725054 \nL 854.108379 216.481883 \nL 854.203843 220.980798 \nL 854.299308 232.831601 \nL 854.331129 231.624575 \nL 854.394772 181.258664 \nL 854.458415 197.169464 \nL 854.681165 338.940176 \nL 854.744808 325.882348 \nL 854.872094 210.9954 \nL 854.935737 211.214859 \nL 854.967558 210.775941 \nL 854.99938 215.274856 \nL 855.063023 214.06783 \nL 855.126666 188.281362 \nL 855.158487 172.041373 \nL 855.22213 193.109466 \nL 855.44488 330.052075 \nL 855.508523 320.834784 \nL 855.699452 202.875406 \nL 855.731273 204.850539 \nL 855.826738 214.506749 \nL 855.858559 211.653778 \nL 855.922202 171.931643 \nL 855.985845 192.341359 \nL 856.240417 316.555327 \nL 856.30406 296.365071 \nL 856.431346 226.028363 \nL 856.494989 233.489979 \nL 856.590453 250.498075 \nL 856.622275 243.914296 \nL 856.685917 189.268928 \nL 856.74956 213.738641 \nL 857.004132 334.002342 \nL 857.067775 323.468295 \nL 857.258704 241.500244 \nL 857.290525 247.645104 \nL 857.354168 254.996991 \nL 857.38599 247.535375 \nL 857.449633 187.952173 \nL 857.513276 210.117563 \nL 857.736026 333.782883 \nL 857.799669 320.615324 \nL 857.990598 211.434319 \nL 858.117883 227.015929 \nL 858.149705 226.028363 \nL 858.213348 175.772181 \nL 858.276991 193.877574 \nL 858.499741 328.625589 \nL 858.563384 316.116408 \nL 858.754313 219.554313 \nL 858.786134 224.492147 \nL 858.881599 231.734305 \nL 858.91342 228.661874 \nL 858.977063 177.308396 \nL 859.040706 198.486219 \nL 859.263456 338.610988 \nL 859.327099 326.979644 \nL 859.518028 214.945667 \nL 859.549849 215.055397 \nL 859.645314 221.748906 \nL 859.740778 178.186233 \nL 859.804421 197.608382 \nL 859.899885 276.284544 \nL 860.027171 324.126673 \nL 860.058993 320.725054 \nL 860.122636 276.284544 \nL 860.2181 209.020266 \nL 860.249922 210.007833 \nL 860.313564 214.28729 \nL 860.345386 219.554313 \nL 860.409029 218.566746 \nL 860.44085 213.080263 \nL 860.504493 163.592189 \nL 860.568136 178.734882 \nL 860.822708 314.031545 \nL 860.854529 302.509931 \nL 860.981815 194.535952 \nL 861.045458 198.815408 \nL 861.172744 208.910536 \nL 861.204565 205.618647 \nL 861.268208 161.507326 \nL 861.331851 181.478123 \nL 861.459137 270.249413 \nL 861.586423 307.008847 \nL 861.618245 300.973716 \nL 861.809173 214.616478 \nL 861.872816 225.479714 \nL 861.904638 231.624575 \nL 861.936459 231.075927 \nL 862.000102 191.90244 \nL 862.031924 171.053806 \nL 862.095567 190.037036 \nL 862.222852 272.114817 \nL 862.350138 302.071013 \nL 862.38196 298.340205 \nL 862.795639 165.567323 \nL 862.82746 176.869478 \nL 862.954746 271.34671 \nL 863.082032 319.737487 \nL 863.113853 318.201272 \nL 863.177496 272.005088 \nL 863.336604 175.99164 \nL 863.368425 175.113803 \nL 863.400247 176.869478 \nL 863.46389 180.380826 \nL 863.495711 176.979207 \nL 863.559354 151.960846 \nL 863.591175 160.739218 \nL 863.845747 316.335868 \nL 863.90939 299.87642 \nL 864.100319 195.0846 \nL 864.163962 200.900272 \nL 864.227605 199.912705 \nL 864.291248 161.287867 \nL 864.323069 135.281939 \nL 864.386712 151.192738 \nL 864.482176 229.210522 \nL 864.609462 280.234812 \nL 864.641284 279.027785 \nL 864.704927 235.794302 \nL 864.76857 166.44516 \nL 864.832213 176.650018 \nL 864.99132 193.767844 \nL 865.023141 186.525687 \nL 865.086784 137.037613 \nL 865.150427 147.242471 \nL 865.245892 229.8689 \nL 865.373177 289.671562 \nL 865.404999 288.025617 \nL 865.468642 244.133755 \nL 865.532285 173.138669 \nL 865.595928 179.832178 \nL 865.755035 192.890007 \nL 865.818678 161.178137 \nL 865.850499 143.511663 \nL 865.914142 156.350032 \nL 866.009607 231.185656 \nL 866.136893 284.843457 \nL 866.168714 283.307242 \nL 866.232357 238.318084 \nL 866.296 168.639753 \nL 866.359643 168.859213 \nL 866.423286 172.480291 \nL 866.51875 181.807312 \nL 866.550572 176.320829 \nL 866.614215 138.244639 \nL 866.677858 157.557058 \nL 866.773322 219.005665 \nL 866.932429 278.149948 \nL 866.996072 260.154285 \nL 867.123358 180.380826 \nL 867.187001 187.622984 \nL 867.282465 208.361888 \nL 867.314287 205.947836 \nL 867.37793 168.968942 \nL 867.409751 180.271097 \nL 867.696144 320.505595 \nL 867.759787 307.557495 \nL 867.918895 230.966197 \nL 867.982538 236.23322 \nL 868.046181 245.340782 \nL 868.078002 236.781869 \nL 868.141645 179.28353 \nL 868.205288 203.533783 \nL 868.428038 326.869915 \nL 868.491681 313.812086 \nL 868.68261 186.635417 \nL 868.714431 191.573251 \nL 868.809896 205.508917 \nL 868.841717 202.985135 \nL 868.90536 170.944076 \nL 868.969003 189.159199 \nL 869.191753 336.965043 \nL 869.255396 326.430996 \nL 869.446325 218.457016 \nL 869.478146 219.554313 \nL 869.573611 227.893767 \nL 869.605432 223.833769 \nL 869.669075 173.577588 \nL 869.732718 186.525687 \nL 869.955468 323.687755 \nL 870.019111 307.228306 \nL 870.273683 167.761916 \nL 870.305505 165.238134 \nL 870.337326 166.225701 \nL 870.369147 169.517591 \nL 870.400969 156.569492 \nL 870.464612 173.577588 \nL 870.751005 346.511523 \nL 870.782827 343.987741 \nL 870.941934 252.582939 \nL 871.005577 232.941331 \nL 871.037398 240.293218 \nL 871.132863 266.518605 \nL 871.164684 253.021857 \nL 871.196506 247.096456 \nL 871.260149 248.193753 \nL 871.323791 263.336445 \nL 871.482899 316.335868 \nL 871.51472 314.909382 \nL 871.578363 292.743992 \nL 871.769292 214.397019 \nL 871.864756 223.50458 \nL 871.896578 215.713775 \nL 871.960221 170.834347 \nL 872.023864 180.819745 \nL 872.15115 260.264015 \nL 872.278435 293.841289 \nL 872.342078 276.833192 \nL 872.501186 199.693246 \nL 872.533007 203.862972 \nL 872.628472 215.494316 \nL 872.660293 207.92297 \nL 872.723936 158.654355 \nL 872.787579 173.906777 \nL 872.883043 234.258087 \nL 873.042151 305.801821 \nL 873.073972 304.375335 \nL 873.169436 262.568337 \nL 873.296722 207.154862 \nL 873.328544 212.092696 \nL 873.392187 220.43215 \nL 873.424008 211.324589 \nL 873.487651 168.639753 \nL 873.551294 191.573251 \nL 873.805866 325.882348 \nL 873.837687 314.470464 \nL 874.028616 201.119731 \nL 874.060437 204.52135 \nL 874.155902 208.252159 \nL 874.187723 204.301891 \nL 874.251366 151.851116 \nL 874.315009 163.811649 \nL 874.442295 267.835361 \nL 874.537759 295.048315 \nL 874.569581 292.305074 \nL 874.633224 246.328349 \nL 874.728688 172.699751 \nL 874.76051 174.455425 \nL 874.855974 184.111635 \nL 874.919617 181.148934 \nL 874.98326 140.878151 \nL 875.015081 124.199244 \nL 875.078724 140.658692 \nL 875.333296 295.267774 \nL 875.396939 257.411044 \nL 875.556046 178.844611 \nL 875.587868 178.295963 \nL 875.683332 187.184065 \nL 875.715154 181.587853 \nL 875.778797 144.49923 \nL 875.84244 162.714352 \nL 876.06519 303.716958 \nL 876.128833 289.671562 \nL 876.319761 182.026771 \nL 876.415226 191.79271 \nL 876.447047 191.244062 \nL 876.542512 133.087346 \nL 876.637976 158.105707 \nL 876.828905 278.588867 \nL 876.860726 276.394274 \nL 876.924369 231.734305 \nL 876.988012 157.776518 \nL 877.051655 163.811649 \nL 877.210763 182.46569 \nL 877.242584 176.320829 \nL 877.306227 140.329503 \nL 877.36987 161.617056 \nL 877.465334 229.100793 \nL 877.624442 306.02128 \nL 877.656263 303.607228 \nL 877.783549 217.908368 \nL 877.879013 190.805144 \nL 877.910835 193.987304 \nL 877.974478 202.655946 \nL 878.006299 198.815408 \nL 878.069942 160.958678 \nL 878.101764 172.480291 \nL 878.356335 312.275871 \nL 878.4518 296.913719 \nL 878.610907 205.728377 \nL 878.67455 214.506749 \nL 878.738193 209.678644 \nL 878.801836 154.484628 \nL 878.833657 126.174377 \nL 878.8973 140.658692 \nL 879.12005 270.139683 \nL 879.183693 254.448343 \nL 879.310979 146.693823 \nL 879.374622 150.424631 \nL 879.470087 158.434896 \nL 879.501908 158.105707 \nL 879.597372 102.143583 \nL 879.661015 119.810057 \nL 879.915587 283.307242 \nL 879.97923 244.133755 \nL 880.138337 160.739218 \nL 880.170159 159.422463 \nL 880.265623 163.48246 \nL 880.361088 119.371139 \nL 880.42473 149.107875 \nL 880.679302 311.617493 \nL 880.711124 301.193176 \nL 880.933874 179.39326 \nL 880.997517 179.1738 \nL 881.029338 181.917042 \nL 881.092981 154.704087 \nL 881.124803 141.755988 \nL 881.156624 148.339767 \nL 881.28391 254.996991 \nL 881.411196 320.066676 \nL 881.443017 317.762353 \nL 881.50666 277.381841 \nL 881.665768 194.97487 \nL 881.697589 194.426222 \nL 881.729411 195.523519 \nL 881.761232 196.181897 \nL 881.793054 196.072167 \nL 881.856696 160.958678 \nL 881.888518 143.840852 \nL 881.952161 158.215436 \nL 882.047625 242.70727 \nL 882.206733 307.667225 \nL 882.270375 265.969957 \nL 882.429483 185.64785 \nL 882.461304 186.635417 \nL 882.524947 193.328926 \nL 882.556769 193.109466 \nL 882.620412 159.861381 \nL 882.652233 146.474363 \nL 882.715876 162.824082 \nL 882.970448 302.509931 \nL 883.034091 285.611565 \nL 883.193198 195.19433 \nL 883.225019 198.815408 \nL 883.320484 214.945667 \nL 883.352305 207.484051 \nL 883.415948 161.397596 \nL 883.479591 183.343527 \nL 883.606877 270.029954 \nL 883.734163 310.629926 \nL 883.765984 308.325603 \nL 883.861449 255.765099 \nL 883.956913 214.06783 \nL 883.988735 217.798638 \nL 884.084199 226.79647 \nL 884.147842 180.819745 \nL 884.179663 154.704087 \nL 884.243306 175.223533 \nL 884.466057 311.617493 \nL 884.5297 296.255341 \nL 884.625164 184.111635 \nL 884.720628 187.074335 \nL 884.847914 199.583516 \nL 884.879736 193.219196 \nL 884.943379 134.73329 \nL 885.007021 147.68139 \nL 885.229772 302.071013 \nL 885.325236 258.288881 \nL 885.420701 179.612719 \nL 885.452522 180.380826 \nL 885.484343 180.051637 \nL 885.516165 180.490556 \nL 885.611629 187.403524 \nL 885.643451 181.039204 \nL 885.707094 137.147343 \nL 885.770737 154.923547 \nL 885.898023 276.942922 \nL 885.993487 315.896949 \nL 886.025308 315.67749 \nL 886.088951 272.224547 \nL 886.248059 182.46569 \nL 886.375344 196.620815 \nL 886.407166 192.560818 \nL 886.470809 145.486796 \nL 886.534452 159.093274 \nL 886.661738 277.272111 \nL 886.757202 316.665057 \nL 886.789024 316.445597 \nL 886.852666 270.359143 \nL 887.011774 186.086768 \nL 887.043595 186.745146 \nL 887.075417 191.90244 \nL 887.13906 191.353792 \nL 887.202703 153.606791 \nL 887.234524 135.281939 \nL 887.298167 149.546794 \nL 887.393631 229.539711 \nL 887.552739 296.69426 \nL 887.616382 254.119154 \nL 887.743667 171.712184 \nL 887.775489 172.80948 \nL 887.902775 192.231629 \nL 887.934596 187.074335 \nL 887.998239 138.244639 \nL 888.061882 153.387332 \nL 888.157347 218.018098 \nL 888.316454 288.683995 \nL 888.380097 270.029954 \nL 888.507383 183.124068 \nL 888.571026 194.206763 \nL 888.66649 209.459185 \nL 888.698311 199.802975 \nL 888.761954 148.559227 \nL 888.825597 167.652187 \nL 888.921062 226.138092 \nL 889.080169 294.828856 \nL 889.143812 283.307242 \nL 889.302919 186.525687 \nL 889.398384 196.181897 \nL 889.430205 199.364057 \nL 889.462027 195.633248 \nL 889.52567 141.31707 \nL 889.589312 157.447329 \nL 889.812063 302.400202 \nL 889.875706 290.22021 \nL 890.034813 174.565155 \nL 890.098456 180.819745 \nL 890.19392 192.451088 \nL 890.225742 187.952173 \nL 890.289385 140.000314 \nL 890.353028 155.801384 \nL 890.480314 273.321843 \nL 890.575778 314.031545 \nL 890.607599 313.812086 \nL 890.671242 275.955355 \nL 890.83035 177.527855 \nL 890.957635 189.378658 \nL 890.989457 183.343527 \nL 891.0531 146.474363 \nL 891.116743 166.006242 \nL 891.244029 278.369407 \nL 891.371315 328.076941 \nL 891.403136 321.93208 \nL 891.594065 186.525687 \nL 891.689529 200.790542 \nL 891.721351 203.972702 \nL 891.753172 202.985135 \nL 891.784994 189.159199 \nL 891.816815 192.560818 \nL 892.13503 347.27963 \nL 892.166851 344.536389 \nL 892.389601 238.976462 \nL 892.453244 261.361311 \nL 892.485066 268.713198 \nL 892.516887 265.531038 \nL 892.58053 233.928898 \nL 892.644173 245.560241 \nL 892.739638 290.22021 \nL 892.866923 344.09747 \nL 892.898745 343.109903 \nL 892.962388 318.74992 \nL 893.121495 226.138092 \nL 893.153317 227.454848 \nL 893.248781 242.378081 \nL 893.280602 235.245653 \nL 893.344245 179.1738 \nL 893.407888 196.291626 \nL 893.66246 329.174237 \nL 893.726103 314.689923 \nL 893.88521 229.320252 \nL 893.948853 236.562409 \nL 894.012496 250.827264 \nL 894.044318 245.121322 \nL 894.107961 190.695414 \nL 894.171603 207.484051 \nL 894.298889 295.816422 \nL 894.426175 339.379095 \nL 894.457997 337.294232 \nL 894.553461 288.354806 \nL 894.680747 222.846203 \nL 894.712568 224.053229 \nL 894.776211 229.8689 \nL 894.808033 225.040796 \nL 894.871676 171.053806 \nL 894.935319 191.79271 \nL 895.158069 316.994246 \nL 895.221712 302.290472 \nL 895.412641 178.625152 \nL 895.444462 179.064071 \nL 895.508105 188.500821 \nL 895.539926 187.842443 \nL 895.571748 182.026771 \nL 895.635391 122.333839 \nL 895.699034 139.232206 \nL 895.953606 281.551567 \nL 896.017248 247.206186 \nL 896.176356 160.08084 \nL 896.303642 173.687318 \nL 896.367285 139.451665 \nL 896.399106 113.994386 \nL 896.462749 129.685726 \nL 896.590035 234.697005 \nL 896.685499 267.506172 \nL 896.717321 266.299146 \nL 896.780964 232.063493 \nL 896.908249 150.86355 \nL 896.940071 151.302468 \nL 897.067357 171.053806 \nL 897.099178 168.968942 \nL 897.162821 124.308973 \nL 897.194643 137.476532 \nL 897.35375 231.185656 \nL 897.35375 231.185656 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 60.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 60.35375 7.2 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_7\">\n     <path d=\"M 836.980312 29.878125 \nL 890.35375 29.878125 \nQ 892.35375 29.878125 892.35375 27.878125 \nL 892.35375 14.2 \nQ 892.35375 12.2 890.35375 12.2 \nL 836.980312 12.2 \nQ 834.980312 12.2 834.980312 14.2 \nL 834.980312 27.878125 \nQ 834.980312 29.878125 836.980312 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_46\">\n     <path d=\"M 838.980312 20.298437 \nL 858.980312 20.298437 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_47\"/>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- load -->\n     <g transform=\"translate(866.980312 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p2e4c21510e\">\n   <rect height=\"391.68\" width=\"837\" x=\"60.35375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"477.295769pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 904.55375 477.295769\" width=\"904.55375pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 477.295769 \nL 904.55375 477.295769 \nL 904.55375 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \nL 60.35375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"me07e2e9870\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#me07e2e9870\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 01 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.444355 421.411528)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n      </g>\n      <!-- Jul -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 9.8125 72.90625 \nL 19.671875 72.90625 \nL 19.671875 5.078125 \nQ 19.671875 -8.109375 14.671875 -14.0625 \nQ 9.671875 -20.015625 -1.421875 -20.015625 \nL -5.171875 -20.015625 \nL -5.171875 -11.71875 \nL -2.09375 -11.71875 \nQ 4.4375 -11.71875 7.125 -8.046875 \nQ 9.8125 -4.390625 9.8125 5.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-74\"/>\n       <path d=\"M 8.5 21.578125 \nL 8.5 54.6875 \nL 17.484375 54.6875 \nL 17.484375 21.921875 \nQ 17.484375 14.15625 20.5 10.265625 \nQ 23.53125 6.390625 29.59375 6.390625 \nQ 36.859375 6.390625 41.078125 11.03125 \nQ 45.3125 15.671875 45.3125 23.6875 \nL 45.3125 54.6875 \nL 54.296875 54.6875 \nL 54.296875 0 \nL 45.3125 0 \nL 45.3125 8.40625 \nQ 42.046875 3.421875 37.71875 1 \nQ 33.40625 -1.421875 27.6875 -1.421875 \nQ 18.265625 -1.421875 13.375 4.4375 \nQ 8.5 10.296875 8.5 21.578125 \nz\nM 31.109375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-117\"/>\n       <path d=\"M 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-108\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(39.848285 432.653011)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-74\"/>\n       <use x=\"29.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-117\"/>\n       <use x=\"92.871094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      </g>\n      <!-- 2014 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(32.657522 452.320744)rotate(-30)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"897.35375\" xlink:href=\"#me07e2e9870\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 2 \n\" id=\"m3d8acd7239\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"180.641175\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 02 -->\n      <g transform=\"translate(173.006175 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"300.9286\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 03 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(293.2936 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"421.216025\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 04 -->\n      <g transform=\"translate(413.581025 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"541.503451\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 05 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(533.868451 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"661.790876\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 06 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(654.155876 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.6;\" x=\"782.078301\" xlink:href=\"#m3d8acd7239\" y=\"398.88\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 07 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 8.203125 72.90625 \nL 55.078125 72.90625 \nL 55.078125 68.703125 \nL 28.609375 0 \nL 18.3125 0 \nL 43.21875 64.59375 \nL 8.203125 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-55\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(774.443301 413.398125)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-55\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_8\">\n     <!-- timestamp -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 18.3125 70.21875 \nL 18.3125 54.6875 \nL 36.8125 54.6875 \nL 36.8125 47.703125 \nL 18.3125 47.703125 \nL 18.3125 18.015625 \nQ 18.3125 11.328125 20.140625 9.421875 \nQ 21.96875 7.515625 27.59375 7.515625 \nL 36.8125 7.515625 \nL 36.8125 0 \nL 27.59375 0 \nQ 17.1875 0 13.234375 3.875 \nQ 9.28125 7.765625 9.28125 18.015625 \nL 9.28125 47.703125 \nL 2.6875 47.703125 \nL 2.6875 54.6875 \nL 9.28125 54.6875 \nL 9.28125 70.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-116\"/>\n      <path d=\"M 9.421875 54.6875 \nL 18.40625 54.6875 \nL 18.40625 0 \nL 9.421875 0 \nz\nM 9.421875 75.984375 \nL 18.40625 75.984375 \nL 18.40625 64.59375 \nL 9.421875 64.59375 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-105\"/>\n      <path d=\"M 52 44.1875 \nQ 55.375 50.25 60.0625 53.125 \nQ 64.75 56 71.09375 56 \nQ 79.640625 56 84.28125 50.015625 \nQ 88.921875 44.046875 88.921875 33.015625 \nL 88.921875 0 \nL 79.890625 0 \nL 79.890625 32.71875 \nQ 79.890625 40.578125 77.09375 44.375 \nQ 74.3125 48.1875 68.609375 48.1875 \nQ 61.625 48.1875 57.5625 43.546875 \nQ 53.515625 38.921875 53.515625 30.90625 \nL 53.515625 0 \nL 44.484375 0 \nL 44.484375 32.71875 \nQ 44.484375 40.625 41.703125 44.40625 \nQ 38.921875 48.1875 33.109375 48.1875 \nQ 26.21875 48.1875 22.15625 43.53125 \nQ 18.109375 38.875 18.109375 30.90625 \nL 18.109375 0 \nL 9.078125 0 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.1875 \nQ 21.1875 51.21875 25.484375 53.609375 \nQ 29.78125 56 35.6875 56 \nQ 41.65625 56 45.828125 52.96875 \nQ 50 49.953125 52 44.1875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-109\"/>\n      <path d=\"M 56.203125 29.59375 \nL 56.203125 25.203125 \nL 14.890625 25.203125 \nQ 15.484375 15.921875 20.484375 11.0625 \nQ 25.484375 6.203125 34.421875 6.203125 \nQ 39.59375 6.203125 44.453125 7.46875 \nQ 49.3125 8.734375 54.109375 11.28125 \nL 54.109375 2.78125 \nQ 49.265625 0.734375 44.1875 -0.34375 \nQ 39.109375 -1.421875 33.890625 -1.421875 \nQ 20.796875 -1.421875 13.15625 6.1875 \nQ 5.515625 13.8125 5.515625 26.8125 \nQ 5.515625 40.234375 12.765625 48.109375 \nQ 20.015625 56 32.328125 56 \nQ 43.359375 56 49.78125 48.890625 \nQ 56.203125 41.796875 56.203125 29.59375 \nz\nM 47.21875 32.234375 \nQ 47.125 39.59375 43.09375 43.984375 \nQ 39.0625 48.390625 32.421875 48.390625 \nQ 24.90625 48.390625 20.390625 44.140625 \nQ 15.875 39.890625 15.1875 32.171875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-101\"/>\n      <path d=\"M 44.28125 53.078125 \nL 44.28125 44.578125 \nQ 40.484375 46.53125 36.375 47.5 \nQ 32.28125 48.484375 27.875 48.484375 \nQ 21.1875 48.484375 17.84375 46.4375 \nQ 14.5 44.390625 14.5 40.28125 \nQ 14.5 37.15625 16.890625 35.375 \nQ 19.28125 33.59375 26.515625 31.984375 \nL 29.59375 31.296875 \nQ 39.15625 29.25 43.1875 25.515625 \nQ 47.21875 21.78125 47.21875 15.09375 \nQ 47.21875 7.46875 41.1875 3.015625 \nQ 35.15625 -1.421875 24.609375 -1.421875 \nQ 20.21875 -1.421875 15.453125 -0.5625 \nQ 10.6875 0.296875 5.421875 2 \nL 5.421875 11.28125 \nQ 10.40625 8.6875 15.234375 7.390625 \nQ 20.0625 6.109375 24.8125 6.109375 \nQ 31.15625 6.109375 34.5625 8.28125 \nQ 37.984375 10.453125 37.984375 14.40625 \nQ 37.984375 18.0625 35.515625 20.015625 \nQ 33.0625 21.96875 24.703125 23.78125 \nL 21.578125 24.515625 \nQ 13.234375 26.265625 9.515625 29.90625 \nQ 5.8125 33.546875 5.8125 39.890625 \nQ 5.8125 47.609375 11.28125 51.796875 \nQ 16.75 56 26.8125 56 \nQ 31.78125 56 36.171875 55.265625 \nQ 40.578125 54.546875 44.28125 53.078125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-115\"/>\n      <path d=\"M 34.28125 27.484375 \nQ 23.390625 27.484375 19.1875 25 \nQ 14.984375 22.515625 14.984375 16.5 \nQ 14.984375 11.71875 18.140625 8.90625 \nQ 21.296875 6.109375 26.703125 6.109375 \nQ 34.1875 6.109375 38.703125 11.40625 \nQ 43.21875 16.703125 43.21875 25.484375 \nL 43.21875 27.484375 \nz\nM 52.203125 31.203125 \nL 52.203125 0 \nL 43.21875 0 \nL 43.21875 8.296875 \nQ 40.140625 3.328125 35.546875 0.953125 \nQ 30.953125 -1.421875 24.3125 -1.421875 \nQ 15.921875 -1.421875 10.953125 3.296875 \nQ 6 8.015625 6 15.921875 \nQ 6 25.140625 12.171875 29.828125 \nQ 18.359375 34.515625 30.609375 34.515625 \nL 43.21875 34.515625 \nL 43.21875 35.40625 \nQ 43.21875 41.609375 39.140625 45 \nQ 35.0625 48.390625 27.6875 48.390625 \nQ 23 48.390625 18.546875 47.265625 \nQ 14.109375 46.140625 10.015625 43.890625 \nL 10.015625 52.203125 \nQ 14.9375 54.109375 19.578125 55.046875 \nQ 24.21875 56 28.609375 56 \nQ 40.484375 56 46.34375 49.84375 \nQ 52.203125 43.703125 52.203125 31.203125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-97\"/>\n      <path d=\"M 18.109375 8.203125 \nL 18.109375 -20.796875 \nL 9.078125 -20.796875 \nL 9.078125 54.6875 \nL 18.109375 54.6875 \nL 18.109375 46.390625 \nQ 20.953125 51.265625 25.265625 53.625 \nQ 29.59375 56 35.59375 56 \nQ 45.5625 56 51.78125 48.09375 \nQ 58.015625 40.1875 58.015625 27.296875 \nQ 58.015625 14.40625 51.78125 6.484375 \nQ 45.5625 -1.421875 35.59375 -1.421875 \nQ 29.59375 -1.421875 25.265625 0.953125 \nQ 20.953125 3.328125 18.109375 8.203125 \nz\nM 48.6875 27.296875 \nQ 48.6875 37.203125 44.609375 42.84375 \nQ 40.53125 48.484375 33.40625 48.484375 \nQ 26.265625 48.484375 22.1875 42.84375 \nQ 18.109375 37.203125 18.109375 27.296875 \nQ 18.109375 17.390625 22.1875 11.75 \nQ 26.265625 6.109375 33.40625 6.109375 \nQ 40.53125 6.109375 44.609375 11.75 \nQ 48.6875 17.390625 48.6875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-112\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(446.490313 467.600144)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"39.208984\" xlink:href=\"#DejaVuSans-105\"/>\n      <use x=\"66.992188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"164.404297\" xlink:href=\"#DejaVuSans-101\"/>\n      <use x=\"225.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-115\"/>\n      <use x=\"278.027344\" xlink:href=\"#DejaVuSans-116\"/>\n      <use x=\"317.236328\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"378.515625\" xlink:href=\"#DejaVuSans-109\"/>\n      <use x=\"475.927734\" xlink:href=\"#DejaVuSans-112\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m56e71a6073\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"361.316648\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 2500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 365.875711)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"295.008878\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 3000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 299.56794)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"228.701107\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 3500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 233.26017)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"162.393337\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 166.952399)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"96.085566\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 4500 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 100.644629)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"60.35375\" xlink:href=\"#m56e71a6073\" y=\"29.777796\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 5000 -->\n      <g transform=\"translate(22.81375 34.336858)scale(0.12 -0.12)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"text_15\">\n     <!-- load -->\n     <defs>\n      <path d=\"M 30.609375 48.390625 \nQ 23.390625 48.390625 19.1875 42.75 \nQ 14.984375 37.109375 14.984375 27.296875 \nQ 14.984375 17.484375 19.15625 11.84375 \nQ 23.34375 6.203125 30.609375 6.203125 \nQ 37.796875 6.203125 41.984375 11.859375 \nQ 46.1875 17.53125 46.1875 27.296875 \nQ 46.1875 37.015625 41.984375 42.703125 \nQ 37.796875 48.390625 30.609375 48.390625 \nz\nM 30.609375 56 \nQ 42.328125 56 49.015625 48.375 \nQ 55.71875 40.765625 55.71875 27.296875 \nQ 55.71875 13.875 49.015625 6.21875 \nQ 42.328125 -1.421875 30.609375 -1.421875 \nQ 18.84375 -1.421875 12.171875 6.21875 \nQ 5.515625 13.875 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.765625 12.171875 48.375 \nQ 18.84375 56 30.609375 56 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-111\"/>\n      <path d=\"M 45.40625 46.390625 \nL 45.40625 75.984375 \nL 54.390625 75.984375 \nL 54.390625 0 \nL 45.40625 0 \nL 45.40625 8.203125 \nQ 42.578125 3.328125 38.25 0.953125 \nQ 33.9375 -1.421875 27.875 -1.421875 \nQ 17.96875 -1.421875 11.734375 6.484375 \nQ 5.515625 14.40625 5.515625 27.296875 \nQ 5.515625 40.1875 11.734375 48.09375 \nQ 17.96875 56 27.875 56 \nQ 33.9375 56 38.25 53.625 \nQ 42.578125 51.265625 45.40625 46.390625 \nz\nM 14.796875 27.296875 \nQ 14.796875 17.390625 18.875 11.75 \nQ 22.953125 6.109375 30.078125 6.109375 \nQ 37.203125 6.109375 41.296875 11.75 \nQ 45.40625 17.390625 45.40625 27.296875 \nQ 45.40625 37.203125 41.296875 42.84375 \nQ 37.203125 48.484375 30.078125 48.484375 \nQ 22.953125 48.484375 18.875 42.84375 \nQ 14.796875 37.203125 14.796875 27.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-100\"/>\n     </defs>\n     <g transform=\"translate(16.318125 215.864062)rotate(-90)scale(0.12 -0.12)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#pe1fe9c4150)\" d=\"M 60.35375 276.044855 \nL 65.365726 297.92642 \nL 70.377702 310.790127 \nL 75.389678 317.023057 \nL 80.401654 311.187974 \nL 85.41363 292.223951 \nL 95.437582 193.955835 \nL 100.449558 153.242864 \nL 105.461534 123.006521 \nL 110.47351 99.135724 \nL 115.485487 81.497857 \nL 120.497463 71.021229 \nL 125.509439 61.605526 \nL 130.521415 57.892291 \nL 135.533391 55.505211 \nL 140.545367 54.709518 \nL 145.557343 55.770442 \nL 150.569319 62.931681 \nL 155.581295 76.325851 \nL 160.593271 79.773855 \nL 165.605247 99.53357 \nL 170.617223 156.027791 \nL 175.629199 209.604469 \nL 180.641175 245.808512 \nL 185.653151 265.037765 \nL 190.665127 279.095013 \nL 195.677103 288.245485 \nL 200.689079 283.33871 \nL 205.701055 263.048532 \nL 210.713031 215.041706 \nL 215.725007 163.586877 \nL 220.736984 124.730523 \nL 225.74896 90.383098 \nL 230.760936 65.05353 \nL 235.772912 45.824276 \nL 240.784888 33.623647 \nL 245.796864 25.003636 \nL 250.80884 29.512565 \nL 255.820816 43.702428 \nL 260.832792 62.799066 \nL 265.844768 74.999695 \nL 270.856744 89.056943 \nL 275.86872 106.429578 \nL 280.880696 117.436668 \nL 285.892672 144.490239 \nL 295.916624 244.08451 \nL 300.9286 275.116546 \nL 305.940576 294.3458 \nL 310.952552 306.811661 \nL 315.964528 312.248898 \nL 320.976504 308.005201 \nL 325.988481 287.847638 \nL 331.000457 238.514657 \nL 336.012433 190.905678 \nL 341.024409 156.558253 \nL 346.036385 130.830838 \nL 351.048361 107.623118 \nL 356.060337 91.974485 \nL 361.072313 85.211092 \nL 366.084289 79.110777 \nL 371.096265 77.652006 \nL 376.108241 80.436932 \nL 381.120217 91.178791 \nL 386.132193 100.992341 \nL 391.144169 108.816658 \nL 396.156145 130.300376 \nL 401.168121 139.185617 \nL 406.180097 163.18903 \nL 411.192073 212.25678 \nL 416.204049 258.93745 \nL 421.216025 293.417491 \nL 426.228001 313.575053 \nL 431.239978 325.377836 \nL 436.251954 331.743382 \nL 441.26393 329.091072 \nL 446.275906 323.521219 \nL 451.287882 302.567963 \nL 456.299858 271.535927 \nL 461.311834 235.862346 \nL 466.32381 207.880467 \nL 471.335786 195.945069 \nL 476.347762 192.231833 \nL 481.359738 193.955835 \nL 486.371714 202.177999 \nL 491.38369 212.522011 \nL 496.395666 219.68325 \nL 501.407642 220.081097 \nL 506.419618 216.235246 \nL 511.431594 217.296171 \nL 516.44357 228.701107 \nL 521.455546 237.055886 \nL 526.467522 256.019909 \nL 531.479499 285.991021 \nL 536.491475 319.012291 \nL 541.503451 345.004937 \nL 546.515427 362.377572 \nL 551.527403 371.395429 \nL 556.539379 377.62836 \nL 561.551355 378.424053 \nL 566.563331 371.395429 \nL 571.575307 354.685871 \nL 576.587283 325.775683 \nL 581.599259 289.57164 \nL 586.611235 264.109457 \nL 591.623211 257.213448 \nL 596.635187 257.213448 \nL 601.647163 262.915917 \nL 606.659139 270.475003 \nL 611.671115 273.923007 \nL 616.683091 271.13808 \nL 626.707043 252.439289 \nL 631.719019 251.643596 \nL 636.730996 258.804835 \nL 641.742972 259.733144 \nL 646.754948 268.220538 \nL 651.766924 291.163027 \nL 656.7789 323.388603 \nL 661.790876 348.983403 \nL 666.802852 364.897268 \nL 671.814828 375.373895 \nL 676.826804 381.076364 \nL 681.83878 380.678517 \nL 686.850756 378.158822 \nL 691.862732 363.04065 \nL 696.874708 333.467384 \nL 701.886684 296.865495 \nL 706.89866 265.302996 \nL 711.910636 245.808512 \nL 716.922612 238.116811 \nL 721.934588 233.607882 \nL 726.946564 231.353418 \nL 731.95854 227.905414 \nL 736.970516 219.152788 \nL 741.982493 207.350005 \nL 746.994469 195.01676 \nL 752.006445 192.231833 \nL 757.018421 200.188766 \nL 762.030397 203.238923 \nL 767.042373 217.03094 \nL 777.066325 301.507039 \nL 782.078301 327.36707 \nL 787.090277 343.811397 \nL 792.102253 352.166176 \nL 797.114229 353.492331 \nL 802.126205 346.065861 \nL 807.138181 324.316912 \nL 812.150157 280.421168 \nL 817.162133 232.944804 \nL 822.174109 195.547222 \nL 827.186085 169.687191 \nL 832.198061 146.346856 \nL 837.210037 130.963454 \nL 842.222013 121.54775 \nL 847.23399 110.938507 \nL 852.245966 107.755734 \nL 857.257942 107.623118 \nL 862.269918 108.551427 \nL 867.281894 111.7342 \nL 872.29387 117.967131 \nL 877.305846 126.984987 \nL 882.317822 132.820071 \nL 887.329798 159.873641 \nL 892.341774 213.317704 \nL 897.35375 256.948217 \nL 897.35375 256.948217 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 60.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 897.35375 398.88 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 60.35375 398.88 \nL 897.35375 398.88 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 60.35375 7.2 \nL 897.35375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"legend_1\">\n    <g id=\"patch_7\">\n     <path d=\"M 836.980312 29.878125 \nL 890.35375 29.878125 \nQ 892.35375 29.878125 892.35375 27.878125 \nL 892.35375 14.2 \nQ 892.35375 12.2 890.35375 12.2 \nL 836.980312 12.2 \nQ 834.980312 12.2 834.980312 14.2 \nL 834.980312 27.878125 \nQ 834.980312 29.878125 836.980312 29.878125 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;opacity:0.8;stroke:#cccccc;stroke-linejoin:miter;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_16\">\n     <path d=\"M 838.980312 20.298437 \nL 858.980312 20.298437 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n    </g>\n    <g id=\"line2d_17\"/>\n    <g id=\"text_16\">\n     <!-- load -->\n     <g transform=\"translate(866.980312 23.798437)scale(0.1 -0.1)\">\n      <use xlink:href=\"#DejaVuSans-108\"/>\n      <use x=\"27.783203\" xlink:href=\"#DejaVuSans-111\"/>\n      <use x=\"88.964844\" xlink:href=\"#DejaVuSans-97\"/>\n      <use x=\"150.244141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-100\"/>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pe1fe9c4150\">\n   <rect height=\"391.68\" width=\"837\" x=\"60.35375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy['2014-07-01':'2014-07-07'].plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "dddca9ad9e34435494e0933c218e1579",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:20:49+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb b/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..1939d0c15
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,63 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Настройка данных\n",
+    "\n",
+    "В этом ноутбуке мы демонстрируем, как:\n",
+    "\n",
+    "настроить временные ряды данных для этого модуля  \n",
+    "визуализировать данные  \n",
+    "Данные в этом примере взяты из конкурса прогнозирования GEFCom2014. Они включают 3 года почасовых значений потребления электроэнергии и температуры за период с 2012 по 2014 год.\n",
+    "\n",
+    "1Таао Хонг, Пьер Пинсон, Шу Фан, Хамидреза Зарейпур, Альберто Трокколи и Роб Дж. Хайндман, \"Вероятностное прогнозирование энергии: Глобальный конкурс прогнозирования энергии 2014 и далее\", International Journal of Forecasting, том 32, №3, стр. 896-913, июль-сентябрь, 2016.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python37364bit8d3b438fb5fc4430a93ac2cb74d693a7",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5e2bbe594906dce3aaaa736d6dac6683",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:21:31+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/1-Introduction/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md b/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d6a88532e
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md
@@ -0,0 +1,407 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "2f400075e003e749fdb0d6b3b4787a99",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:39:42+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Прогнозирование временных рядов с помощью ARIMA
+
+В предыдущем уроке вы узнали немного о прогнозировании временных рядов и загрузили набор данных, показывающий колебания электрической нагрузки за определённый период времени.
+
+[![Введение в ARIMA](https://img.youtube.com/vi/IUSk-YDau10/0.jpg)](https://youtu.be/IUSk-YDau10 "Введение в ARIMA")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео: Краткое введение в модели ARIMA. Пример выполнен на языке R, но концепции универсальны.
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/43/)
+
+## Введение
+
+В этом уроке вы познакомитесь с конкретным способом построения моделей с использованием [ARIMA: *A*uto*R*egressive *I*ntegrated *M*oving *A*verage](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average). Модели ARIMA особенно хорошо подходят для работы с данными, которые демонстрируют [нестационарность](https://wikipedia.org/wiki/Stationary_process).
+
+## Основные концепции
+
+Чтобы работать с ARIMA, необходимо знать несколько ключевых понятий:
+
+- 🎓 **Стационарность**. В статистическом контексте стационарность относится к данным, распределение которых не меняется при сдвиге во времени. Нестационарные данные, напротив, демонстрируют колебания из-за трендов, которые необходимо преобразовать для анализа. Например, сезонность может вызывать колебания в данных, которые можно устранить с помощью процесса "сезонного дифференцирования".
+
+- 🎓 **[Дифференцирование](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average#Differencing)**. Дифференцирование данных в статистическом контексте — это процесс преобразования нестационарных данных в стационарные путём удаления их неконстантного тренда. "Дифференцирование устраняет изменения уровня временного ряда, устраняя тренд и сезонность, тем самым стабилизируя среднее значение временного ряда." [Статья Шиксиона и др.](https://arxiv.org/abs/1904.07632)
+
+## ARIMA в контексте временных рядов
+
+Давайте разберём части ARIMA, чтобы лучше понять, как она помогает моделировать временные ряды и делать прогнозы.
+
+- **AR - авторегрессия (AutoRegressive)**. Авторегрессионные модели, как следует из названия, "смотрят назад" во времени, чтобы анализировать предыдущие значения данных и делать предположения о них. Эти предыдущие значения называются "лагами". Примером могут быть данные о ежемесячных продажах карандашей. Продажи за каждый месяц будут считаться "изменяющейся переменной" в наборе данных. Эта модель строится как "регрессия изменяющейся переменной на её собственные лаговые (т.е. предыдущие) значения." [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average)
+
+- **I - интегрированность (Integrated)**. В отличие от похожих моделей ARMA, буква "I" в ARIMA указывает на её *[интегрированную](https://wikipedia.org/wiki/Order_of_integration)* составляющую. Данные становятся "интегрированными", когда применяются шаги дифференцирования для устранения нестационарности.
+
+- **MA - скользящее среднее (Moving Average)**. Составляющая [скользящего среднего](https://wikipedia.org/wiki/Moving-average_model) в этой модели относится к выходной переменной, которая определяется путём наблюдения текущих и прошлых значений лагов.
+
+Итог: ARIMA используется для того, чтобы модель максимально точно соответствовала особенностям данных временных рядов.
+
+## Упражнение - построение модели ARIMA
+
+Откройте папку [_/working_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/working) в этом уроке и найдите файл [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb).
+
+1. Запустите ноутбук, чтобы загрузить библиотеку Python `statsmodels`; она понадобится для работы с моделями ARIMA.
+
+1. Загрузите необходимые библиотеки.
+
+1. Теперь загрузите несколько дополнительных библиотек, полезных для визуализации данных:
+
+    ```python
+    import os
+    import warnings
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    import numpy as np
+    import pandas as pd
+    import datetime as dt
+    import math
+
+    from pandas.plotting import autocorrelation_plot
+    from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
+    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
+    from common.utils import load_data, mape
+    from IPython.display import Image
+
+    %matplotlib inline
+    pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format
+    np.set_printoptions(precision=2)
+    warnings.filterwarnings("ignore") # specify to ignore warning messages
+    ```
+
+1. Загрузите данные из файла `/data/energy.csv` в DataFrame Pandas и ознакомьтесь с ними:
+
+    ```python
+    energy = load_data('./data')[['load']]
+    energy.head(10)
+    ```
+
+1. Постройте график всех доступных данных об энергопотреблении с января 2012 года по декабрь 2014 года. Никаких сюрпризов быть не должно, так как мы видели эти данные в прошлом уроке:
+
+    ```python
+    energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    Теперь давайте построим модель!
+
+### Создание обучающего и тестового наборов данных
+
+Теперь, когда данные загружены, вы можете разделить их на обучающий и тестовый наборы. Вы будете обучать модель на обучающем наборе. Как обычно, после завершения обучения модели вы оцените её точность, используя тестовый набор. Важно, чтобы тестовый набор охватывал более поздний период времени по сравнению с обучающим набором, чтобы модель не получала информацию из будущих временных периодов.
+
+1. Выделите двухмесячный период с 1 сентября по 31 октября 2014 года для обучающего набора. Тестовый набор будет включать двухмесячный период с 1 ноября по 31 декабря 2014 года:
+
+    ```python
+    train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'
+    test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'
+    ```
+
+    Поскольку эти данные отражают ежедневное потребление энергии, в них наблюдается сильная сезонная составляющая, но потребление наиболее похоже на потребление в более недавние дни.
+
+1. Визуализируйте различия:
+
+    ```python
+    energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \
+        .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \
+        .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![обучающие и тестовые данные](../../../../translated_images/train-test.8928d14e5b91fc942f0ca9201b2d36c890ea7e98f7619fd94f75de3a4c2bacb9.ru.png)
+
+    Таким образом, использование относительно небольшого временного окна для обучения данных должно быть достаточным.
+
+    > Примечание: Поскольку функция, которую мы используем для подгонки модели ARIMA, использует валидацию на выборке во время подгонки, мы исключим данные для валидации.
+
+### Подготовка данных для обучения
+
+Теперь необходимо подготовить данные для обучения, выполнив фильтрацию и масштабирование данных. Отфильтруйте набор данных, чтобы включить только нужные временные периоды и столбцы, а также выполните масштабирование, чтобы данные находились в интервале 0,1.
+
+1. Отфильтруйте исходный набор данных, чтобы включить только указанные временные периоды для каждого набора и только нужный столбец 'load' плюс дату:
+
+    ```python
+    train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]
+    test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]
+
+    print('Training data shape: ', train.shape)
+    print('Test data shape: ', test.shape)
+    ```
+
+    Вы можете увидеть форму данных:
+
+    ```output
+    Training data shape:  (1416, 1)
+    Test data shape:  (48, 1)
+    ```
+
+1. Масштабируйте данные, чтобы они находились в диапазоне (0, 1).
+
+    ```python
+    scaler = MinMaxScaler()
+    train['load'] = scaler.fit_transform(train)
+    train.head(10)
+    ```
+
+1. Визуализируйте исходные и масштабированные данные:
+
+    ```python
+    energy[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'original load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)
+    train.rename(columns={'load':'scaled load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![исходные](../../../../translated_images/original.b2b15efe0ce92b8745918f071dceec2231661bf49c8db6918e3ff4b3b0b183c2.ru.png)
+
+    > Исходные данные
+
+    ![масштабированные](../../../../translated_images/scaled.e35258ca5cd3d43f86d5175e584ba96b38d51501f234abf52e11f4fe2631e45f.ru.png)
+
+    > Масштабированные данные
+
+1. Теперь, когда вы откалибровали масштабированные данные, вы можете масштабировать тестовые данные:
+
+    ```python
+    test['load'] = scaler.transform(test)
+    test.head()
+    ```
+
+### Реализация ARIMA
+
+Пришло время реализовать ARIMA! Теперь вы будете использовать библиотеку `statsmodels`, которую установили ранее.
+
+Теперь вам нужно выполнить несколько шагов:
+
+   1. Определите модель, вызвав `SARIMAX()` и передав параметры модели: параметры p, d и q, а также параметры P, D и Q.
+   2. Подготовьте модель для обучающих данных, вызвав функцию `fit()`.
+   3. Сделайте прогнозы, вызвав функцию `forecast()` и указав количество шагов (горизонт), которые нужно спрогнозировать.
+
+> 🎓 Что означают все эти параметры? В модели ARIMA есть 3 параметра, которые используются для моделирования основных аспектов временного ряда: сезонности, тренда и шума. Эти параметры:
+
+`p`: параметр, связанный с авторегрессионной частью модели, который учитывает *прошлые* значения.  
+`d`: параметр, связанный с интегрированной частью модели, который влияет на количество *дифференцирования* (🎓 помните дифференцирование 👆?), применяемого к временным рядам.  
+`q`: параметр, связанный с частью модели скользящего среднего.
+
+> Примечание: Если ваши данные имеют сезонный аспект — как в данном случае — мы используем сезонную модель ARIMA (SARIMA). В этом случае вам нужно использовать другой набор параметров: `P`, `D` и `Q`, которые описывают те же ассоциации, что и `p`, `d` и `q`, но соответствуют сезонным компонентам модели.
+
+1. Начните с установки предпочтительного значения горизонта. Попробуем 3 часа:
+
+    ```python
+    # Specify the number of steps to forecast ahead
+    HORIZON = 3
+    print('Forecasting horizon:', HORIZON, 'hours')
+    ```
+
+    Выбор лучших значений для параметров модели ARIMA может быть сложным, так как это довольно субъективно и требует времени. Вы можете рассмотреть возможность использования функции `auto_arima()` из библиотеки [`pyramid`](https://alkaline-ml.com/pmdarima/0.9.0/modules/generated/pyramid.arima.auto_arima.html).
+
+1. Пока попробуйте вручную подобрать параметры для нахождения подходящей модели.
+
+    ```python
+    order = (4, 1, 0)
+    seasonal_order = (1, 1, 0, 24)
+
+    model = SARIMAX(endog=train, order=order, seasonal_order=seasonal_order)
+    results = model.fit()
+
+    print(results.summary())
+    ```
+
+    Таблица результатов будет выведена.
+
+Вы построили свою первую модель! Теперь нужно найти способ её оценки.
+
+### Оценка модели
+
+Для оценки модели вы можете использовать так называемую валидацию `walk forward`. На практике модели временных рядов переобучаются каждый раз, когда становятся доступны новые данные. Это позволяет модели делать наиболее точный прогноз на каждом временном шаге.
+
+Начав с начала временного ряда, используя эту технику, обучите модель на обучающем наборе данных. Затем сделайте прогноз на следующий временной шаг. Прогноз оценивается по известному значению. Затем обучающий набор расширяется, чтобы включить известное значение, и процесс повторяется.
+
+> Примечание: Вы должны фиксировать окно обучающего набора для более эффективного обучения, чтобы каждый раз, когда вы добавляете новое наблюдение в обучающий набор, вы удаляли наблюдение из начала набора.
+
+Этот процесс обеспечивает более надёжную оценку того, как модель будет работать на практике. Однако это требует значительных вычислительных ресурсов из-за необходимости создания большого количества моделей. Это приемлемо, если данные небольшие или модель проста, но может стать проблемой при масштабировании.
+
+Валидация `walk forward` является золотым стандартом оценки моделей временных рядов и рекомендуется для ваших собственных проектов.
+
+1. Сначала создайте тестовую точку данных для каждого шага HORIZON.
+
+    ```python
+    test_shifted = test.copy()
+
+    for t in range(1, HORIZON+1):
+        test_shifted['load+'+str(t)] = test_shifted['load'].shift(-t, freq='H')
+
+    test_shifted = test_shifted.dropna(how='any')
+    test_shifted.head(5)
+    ```
+
+    |            |          | load | load+1 | load+2 |
+    | ---------- | -------- | ---- | ------ | ------ |
+    | 2014-12-30 | 00:00:00 | 0.33 | 0.29   | 0.27   |
+    | 2014-12-30 | 01:00:00 | 0.29 | 0.27   | 0.27   |
+    | 2014-12-30 | 02:00:00 | 0.27 | 0.27   | 0.30   |
+    | 2014-12-30 | 03:00:00 | 0.27 | 0.30   | 0.41   |
+    | 2014-12-30 | 04:00:00 | 0.30 | 0.41   | 0.57   |
+
+    Данные сдвигаются по горизонтали в соответствии с точкой горизонта.
+
+1. Сделайте прогнозы на тестовых данных, используя этот подход скользящего окна в цикле длиной тестового набора данных:
+
+    ```python
+    %%time
+    training_window = 720 # dedicate 30 days (720 hours) for training
+
+    train_ts = train['load']
+    test_ts = test_shifted
+
+    history = [x for x in train_ts]
+    history = history[(-training_window):]
+
+    predictions = list()
+
+    order = (2, 1, 0)
+    seasonal_order = (1, 1, 0, 24)
+
+    for t in range(test_ts.shape[0]):
+        model = SARIMAX(endog=history, order=order, seasonal_order=seasonal_order)
+        model_fit = model.fit()
+        yhat = model_fit.forecast(steps = HORIZON)
+        predictions.append(yhat)
+        obs = list(test_ts.iloc[t])
+        # move the training window
+        history.append(obs[0])
+        history.pop(0)
+        print(test_ts.index[t])
+        print(t+1, ': predicted =', yhat, 'expected =', obs)
+    ```
+
+    Вы можете наблюдать процесс обучения:
+
+    ```output
+    2014-12-30 00:00:00
+    1 : predicted = [0.32 0.29 0.28] expected = [0.32945389435989236, 0.2900626678603402, 0.2739480752014323]
+
+    2014-12-30 01:00:00
+    2 : predicted = [0.3  0.29 0.3 ] expected = [0.2900626678603402, 0.2739480752014323, 0.26812891674127126]
+
+    2014-12-30 02:00:00
+    3 : predicted = [0.27 0.28 0.32] expected = [0.2739480752014323, 0.26812891674127126, 0.3025962399283795]
+    ```
+
+1. Сравните прогнозы с фактической нагрузкой:
+
+    ```python
+    eval_df = pd.DataFrame(predictions, columns=['t+'+str(t) for t in range(1, HORIZON+1)])
+    eval_df['timestamp'] = test.index[0:len(test.index)-HORIZON+1]
+    eval_df = pd.melt(eval_df, id_vars='timestamp', value_name='prediction', var_name='h')
+    eval_df['actual'] = np.array(np.transpose(test_ts)).ravel()
+    eval_df[['prediction', 'actual']] = scaler.inverse_transform(eval_df[['prediction', 'actual']])
+    eval_df.head()
+    ```
+
+    Результат:
+    |     |            | timestamp | h   | prediction | actual   |
+    | --- | ---------- | --------- | --- | ---------- | -------- |
+    | 0   | 2014-12-30 | 00:00:00  | t+1 | 3,008.74   | 3,023.00 |
+    | 1   | 2014-12-30 | 01:00:00  | t+1 | 2,955.53   | 2,935.00 |
+    | 2   | 2014-12-30 | 02:00:00  | t+1 | 2,900.17   | 2,899.00 |
+    | 3   | 2014-12-30 | 03:00:00  | t+1 | 2,917.69   | 2,886.00 |
+    | 4   | 2014-12-30 | 04:00:00  | t+1 | 2,946.99   | 2,963.00 |
+
+    Наблюдайте за прогнозами почасовых данных в сравнении с фактической нагрузкой. Насколько точен прогноз?
+
+### Проверка точности модели
+
+Проверьте точность вашей модели, протестировав её среднюю абсолютную процентную ошибку (MAPE) по всем прогнозам.
+> **🧮 Покажите математику**
+>
+> ![MAPE](../../../../translated_images/mape.fd87bbaf4d346846df6af88b26bf6f0926bf9a5027816d5e23e1200866e3e8a4.ru.png)
+>
+> [MAPE](https://www.linkedin.com/pulse/what-mape-mad-msd-time-series-allameh-statistics/) используется для отображения точности прогноза в виде отношения, определяемого приведенной выше формулой. Разница между фактическим и прогнозируемым значением делится на фактическое.
+>
+> "Абсолютное значение в этом расчете суммируется для каждой прогнозируемой точки во времени и делится на количество точек n." [wikipedia](https://wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error)
+1. Выразите уравнение в коде:
+
+    ```python
+    if(HORIZON > 1):
+        eval_df['APE'] = (eval_df['prediction'] - eval_df['actual']).abs() / eval_df['actual']
+        print(eval_df.groupby('h')['APE'].mean())
+    ```
+
+1. Рассчитайте MAPE для одного шага:
+
+    ```python
+    print('One step forecast MAPE: ', (mape(eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['prediction'], eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['actual']))*100, '%')
+    ```
+
+    MAPE прогноза на один шаг:  0.5570581332313952 %
+
+1. Выведите MAPE прогноза на несколько шагов:
+
+    ```python
+    print('Multi-step forecast MAPE: ', mape(eval_df['prediction'], eval_df['actual'])*100, '%')
+    ```
+
+    ```output
+    Multi-step forecast MAPE:  1.1460048657704118 %
+    ```
+
+    Низкое значение — это хорошо: учтите, что прогноз с MAPE 10 отклоняется на 10%.
+
+1. Но, как всегда, проще визуально оценить точность такого измерения, поэтому давайте построим график:
+
+    ```python
+     if(HORIZON == 1):
+        ## Plotting single step forecast
+        eval_df.plot(x='timestamp', y=['actual', 'prediction'], style=['r', 'b'], figsize=(15, 8))
+
+    else:
+        ## Plotting multi step forecast
+        plot_df = eval_df[(eval_df.h=='t+1')][['timestamp', 'actual']]
+        for t in range(1, HORIZON+1):
+            plot_df['t+'+str(t)] = eval_df[(eval_df.h=='t+'+str(t))]['prediction'].values
+
+        fig = plt.figure(figsize=(15, 8))
+        ax = plt.plot(plot_df['timestamp'], plot_df['actual'], color='red', linewidth=4.0)
+        ax = fig.add_subplot(111)
+        for t in range(1, HORIZON+1):
+            x = plot_df['timestamp'][(t-1):]
+            y = plot_df['t+'+str(t)][0:len(x)]
+            ax.plot(x, y, color='blue', linewidth=4*math.pow(.9,t), alpha=math.pow(0.8,t))
+
+        ax.legend(loc='best')
+
+    plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+    plt.ylabel('load', fontsize=12)
+    plt.show()
+    ```
+
+    ![модель временного ряда](../../../../translated_images/accuracy.2c47fe1bf15f44b3656651c84d5e2ba9b37cd929cd2aa8ab6cc3073f50570f4e.ru.png)
+
+🏆 Очень красивый график, демонстрирующий модель с хорошей точностью. Отличная работа!
+
+---
+
+## 🚀Задание
+
+Изучите способы проверки точности модели временных рядов. В этом уроке мы рассмотрели MAPE, но существуют ли другие методы, которые можно использовать? Исследуйте их и сделайте заметки. Полезный документ можно найти [здесь](https://otexts.com/fpp2/accuracy.html)
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/44/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+В этом уроке рассматриваются только основы прогнозирования временных рядов с использованием ARIMA. Уделите время углублению знаний, изучив [этот репозиторий](https://microsoft.github.io/forecasting/) и его различные типы моделей, чтобы узнать другие способы построения моделей временных рядов.
+
+## Задание
+
+[Новая модель ARIMA](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md b/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..26d57ea75
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1c814013e10866dfd92cdb32caaae3ac",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:42:59+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Новый ARIMA-модель
+
+## Инструкции
+
+Теперь, когда вы создали ARIMA-модель, создайте новую, используя свежие данные (попробуйте один из [этих наборов данных от Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). Аннотируйте свою работу в ноутбуке, визуализируйте данные и модель, а также проверьте её точность, используя MAPE.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерии | Превосходно                                                                                                         | Удовлетворительно                                       | Требует улучшения                   |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
+|          | Представлен ноутбук с новой ARIMA-моделью, протестированной и объяснённой с визуализациями и указанием точности.    | Представленный ноутбук не аннотирован или содержит ошибки | Представлен неполный ноутбук        |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md b/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..a13c51658
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:43:50+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md b/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..4b2e0c284
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:43:28+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/R/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..3309fb68b
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1110 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Три года данных включают почасовые значения электрической нагрузки и температуры за период с 2012 по 2014 год. Задача заключается в прогнозировании будущих значений электрической нагрузки. В этом примере мы покажем, как прогнозировать одно временное значение вперед, используя только исторические данные о нагрузке.\n",
+    "\n",
+    "Тау Хонг, Пьер Пинсон, Шу Фан, Хамидреза Зарейпур, Альберто Трокколи и Роб Дж. Хайндман, \"Вероятностное прогнозирование энергии: Глобальный конкурс прогнозирования энергии 2014 и далее\", Международный журнал прогнозирования, том 32, №3, стр. 896-913, июль-сентябрь, 2016.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Установка зависимостей\n",
+    "Начните с установки необходимых зависимостей. Эти библиотеки с указанными версиями гарантированно работают для данного решения:\n",
+    "\n",
+    "* `statsmodels == 0.12.2`\n",
+    "* `matplotlib == 3.4.2`\n",
+    "* `scikit-learn == 0.24.2`\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "source": [
+    "!pip install statsmodels"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "/bin/sh: pip: command not found\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from pandas.plotting import autocorrelation_plot\n",
+    "from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape\n",
+    "from IPython.display import Image\n",
+    "\n",
+    "%matplotlib inline\n",
+    "pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format\n",
+    "np.set_printoptions(precision=2)\n",
+    "warnings.filterwarnings(\"ignore\") # specify to ignore warning messages\n"
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "source": [
+    "energy = load_data('./data')[['load']]\n",
+    "energy.head(10)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,698.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,558.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,444.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,402.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,403.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 05:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,453.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 06:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,560.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 07:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,719.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 08:00:00</th>\n",
+       "      <td>2,916.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 09:00:00</th>\n",
+       "      <td>3,105.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                        load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00 2,698.00\n",
+       "2012-01-01 01:00:00 2,558.00\n",
+       "2012-01-01 02:00:00 2,444.00\n",
+       "2012-01-01 03:00:00 2,402.00\n",
+       "2012-01-01 04:00:00 2,403.00\n",
+       "2012-01-01 05:00:00 2,453.00\n",
+       "2012-01-01 06:00:00 2,560.00\n",
+       "2012-01-01 07:00:00 2,719.00\n",
+       "2012-01-01 08:00:00 2,916.00\n",
+       "2012-01-01 09:00:00 3,105.00"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Постройте все доступные данные о нагрузке (январь 2012 - декабрь 2014)\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Создание наборов данных для обучения и тестирования\n",
+    "\n",
+    "### Разделение данных на обучающие и тестовые наборы\n",
+    "Разделение данных на обучающие и тестовые наборы — важный шаг в процессе машинного обучения. Это позволяет оценить производительность модели на данных, которые она ранее не видела.\n",
+    "\n",
+    "### Использование функции @@INLINE_CODE_1@@\n",
+    "Функция @@INLINE_CODE_1@@ из библиотеки @@INLINE_CODE_2@@ упрощает процесс разделения данных. Вот пример:\n",
+    "\n",
+    "@@CODE_BLOCK_1@@\n",
+    "\n",
+    "### Параметры функции @@INLINE_CODE_1@@\n",
+    "- **@@INLINE_CODE_3@@**: Доля данных, которая будет использована для тестового набора. Обычно значение составляет от 0.2 до 0.3.\n",
+    "- **@@INLINE_CODE_4@@**: Параметр для воспроизводимости результатов. Установите фиксированное значение, чтобы получить одинаковое разделение при каждом запуске.\n",
+    "\n",
+    "[!TIP] Убедитесь, что данные случайным образом перемешаны перед разделением, чтобы избежать смещения.\n",
+    "\n",
+    "### Проверка сбалансированности данных\n",
+    "После разделения данных важно убедиться, что обучающий и тестовый наборы сбалансированы. Например, если вы работаете с задачей классификации, убедитесь, что оба набора содержат пропорциональное количество примеров для каждого класса.\n",
+    "\n",
+    "[!NOTE] Если данные несбалансированы, это может негативно повлиять на производительность модели.\n",
+    "\n",
+    "### Заключение\n",
+    "Разделение данных на обучающие и тестовые наборы — это простой, но важный шаг, который помогает создать надежную модель. Следуйте рекомендациям, чтобы обеспечить корректное разделение и сбалансированность данных.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'    "
+   ],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Training data shape:  (1416, 1)\n",
+      "Test data shape:  (48, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(10)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.10</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.07</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.05</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.04</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.06</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 05:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.10</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 06:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.19</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 07:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.31</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 08:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.40</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 09:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.48</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load\n",
+       "2014-11-01 00:00:00  0.10\n",
+       "2014-11-01 01:00:00  0.07\n",
+       "2014-11-01 02:00:00  0.05\n",
+       "2014-11-01 03:00:00  0.04\n",
+       "2014-11-01 04:00:00  0.06\n",
+       "2014-11-01 05:00:00  0.10\n",
+       "2014-11-01 06:00:00  0.19\n",
+       "2014-11-01 07:00:00  0.31\n",
+       "2014-11-01 08:00:00  0.40\n",
+       "2014-11-01 09:00:00  0.48"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Оригинальные данные vs масштабированные данные:\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "source": [
+    "energy[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'original load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)\n",
+    "train.rename(columns={'load':'scaled load'}).plot.hist(bins=100, fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Давайте также масштабируем тестовые данные\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.33</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.33\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.29\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.27\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.27\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.30"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "source": [
+    "# Specify the number of steps to forecast ahead\n",
+    "HORIZON = 3\n",
+    "print('Forecasting horizon:', HORIZON, 'hours')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Forecasting horizon: 3 hours\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "source": [
+    "order = (4, 1, 0)\n",
+    "seasonal_order = (1, 1, 0, 24)\n",
+    "\n",
+    "model = SARIMAX(endog=train, order=order, seasonal_order=seasonal_order)\n",
+    "results = model.fit()\n",
+    "\n",
+    "print(results.summary())\n"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "                                     SARIMAX Results                                      \n",
+      "==========================================================================================\n",
+      "Dep. Variable:                               load   No. Observations:                 1416\n",
+      "Model:             SARIMAX(4, 1, 0)x(1, 1, 0, 24)   Log Likelihood                3477.239\n",
+      "Date:                            Thu, 30 Sep 2021   AIC                          -6942.477\n",
+      "Time:                                    14:36:28   BIC                          -6911.050\n",
+      "Sample:                                11-01-2014   HQIC                         -6930.725\n",
+      "                                     - 12-29-2014                                         \n",
+      "Covariance Type:                              opg                                         \n",
+      "==============================================================================\n",
+      "                 coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]\n",
+      "------------------------------------------------------------------------------\n",
+      "ar.L1          0.8403      0.016     52.226      0.000       0.809       0.872\n",
+      "ar.L2         -0.5220      0.034    -15.388      0.000      -0.588      -0.456\n",
+      "ar.L3          0.1536      0.044      3.470      0.001       0.067       0.240\n",
+      "ar.L4         -0.0778      0.036     -2.158      0.031      -0.148      -0.007\n",
+      "ar.S.L24      -0.2327      0.024     -9.718      0.000      -0.280      -0.186\n",
+      "sigma2         0.0004   8.32e-06     47.358      0.000       0.000       0.000\n",
+      "===================================================================================\n",
+      "Ljung-Box (L1) (Q):                   0.05   Jarque-Bera (JB):              1464.60\n",
+      "Prob(Q):                              0.83   Prob(JB):                         0.00\n",
+      "Heteroskedasticity (H):               0.84   Skew:                             0.14\n",
+      "Prob(H) (two-sided):                  0.07   Kurtosis:                         8.02\n",
+      "===================================================================================\n",
+      "\n",
+      "Warnings:\n",
+      "[1] Covariance matrix calculated using the outer product of gradients (complex-step).\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Создайте тестовую точку данных для каждого шага HORIZON.\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "source": [
+    "test_shifted = test.copy()\n",
+    "\n",
+    "for t in range(1, HORIZON):\n",
+    "    test_shifted['load+'+str(t)] = test_shifted['load'].shift(-t, freq='H')\n",
+    "    \n",
+    "test_shifted = test_shifted.dropna(how='any')\n",
+    "test_shifted.head(5)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "      <th>load+1</th>\n",
+       "      <th>load+2</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.33</td>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.29</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.27</td>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "      <td>0.41</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.30</td>\n",
+       "      <td>0.41</td>\n",
+       "      <td>0.57</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                     load  load+1  load+2\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.33    0.29    0.27\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.29    0.27    0.27\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.27    0.27    0.30\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.27    0.30    0.41\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.30    0.41    0.57"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 28
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 29,
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "training_window = 720 # dedicate 30 days (720 hours) for training\n",
+    "\n",
+    "train_ts = train['load']\n",
+    "test_ts = test_shifted\n",
+    "\n",
+    "history = [x for x in train_ts]\n",
+    "history = history[(-training_window):]\n",
+    "\n",
+    "predictions = list()\n",
+    "\n",
+    "# let's user simpler model for demonstration\n",
+    "order = (2, 1, 0)\n",
+    "seasonal_order = (1, 1, 0, 24)\n",
+    "\n",
+    "for t in range(test_ts.shape[0]):\n",
+    "    model = SARIMAX(endog=history, order=order, seasonal_order=seasonal_order)\n",
+    "    model_fit = model.fit()\n",
+    "    yhat = model_fit.forecast(steps = HORIZON)\n",
+    "    predictions.append(yhat)\n",
+    "    obs = list(test_ts.iloc[t])\n",
+    "    # move the training window\n",
+    "    history.append(obs[0])\n",
+    "    history.pop(0)\n",
+    "    print(test_ts.index[t])\n",
+    "    print(t+1, ': predicted =', yhat, 'expected =', obs)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "2014-12-30 00:00:00\n",
+      "1 : predicted = [0.32 0.29 0.28] expected = [0.32945389435989236, 0.2900626678603402, 0.2739480752014323]\n",
+      "2014-12-30 01:00:00\n",
+      "2 : predicted = [0.3  0.29 0.3 ] expected = [0.2900626678603402, 0.2739480752014323, 0.26812891674127126]\n",
+      "2014-12-30 02:00:00\n",
+      "3 : predicted = [0.27 0.28 0.32] expected = [0.2739480752014323, 0.26812891674127126, 0.3025962399283795]\n",
+      "2014-12-30 03:00:00\n",
+      "4 : predicted = [0.28 0.32 0.42] expected = [0.26812891674127126, 0.3025962399283795, 0.40823634735899716]\n",
+      "2014-12-30 04:00:00\n",
+      "5 : predicted = [0.3  0.39 0.54] expected = [0.3025962399283795, 0.40823634735899716, 0.5689346463742166]\n",
+      "2014-12-30 05:00:00\n",
+      "6 : predicted = [0.4  0.55 0.66] expected = [0.40823634735899716, 0.5689346463742166, 0.6799462846911368]\n",
+      "2014-12-30 06:00:00\n",
+      "7 : predicted = [0.57 0.68 0.75] expected = [0.5689346463742166, 0.6799462846911368, 0.7309758281110115]\n",
+      "2014-12-30 07:00:00\n",
+      "8 : predicted = [0.68 0.75 0.8 ] expected = [0.6799462846911368, 0.7309758281110115, 0.7511190689346463]\n",
+      "2014-12-30 08:00:00\n",
+      "9 : predicted = [0.75 0.8  0.82] expected = [0.7309758281110115, 0.7511190689346463, 0.7636526410026856]\n",
+      "2014-12-30 09:00:00\n",
+      "10 : predicted = [0.77 0.78 0.78] expected = [0.7511190689346463, 0.7636526410026856, 0.7381378692927483]\n",
+      "2014-12-30 10:00:00\n",
+      "11 : predicted = [0.76 0.75 0.74] expected = [0.7636526410026856, 0.7381378692927483, 0.7188898836168307]\n",
+      "2014-12-30 11:00:00\n",
+      "12 : predicted = [0.77 0.76 0.75] expected = [0.7381378692927483, 0.7188898836168307, 0.7090420769919425]\n",
+      "2014-12-30 12:00:00\n",
+      "13 : predicted = [0.7  0.68 0.69] expected = [0.7188898836168307, 0.7090420769919425, 0.7081468218442255]\n",
+      "2014-12-30 13:00:00\n",
+      "14 : predicted = [0.72 0.73 0.76] expected = [0.7090420769919425, 0.7081468218442255, 0.7385854968666068]\n",
+      "2014-12-30 14:00:00\n",
+      "15 : predicted = [0.71 0.73 0.86] expected = [0.7081468218442255, 0.7385854968666068, 0.8478066248880931]\n",
+      "2014-12-30 15:00:00\n",
+      "16 : predicted = [0.73 0.85 0.97] expected = [0.7385854968666068, 0.8478066248880931, 0.9516562220232765]\n",
+      "2014-12-30 16:00:00\n",
+      "17 : predicted = [0.87 0.99 0.97] expected = [0.8478066248880931, 0.9516562220232765, 0.934198746642793]\n",
+      "2014-12-30 17:00:00\n",
+      "18 : predicted = [0.94 0.92 0.86] expected = [0.9516562220232765, 0.934198746642793, 0.8876454789615038]\n",
+      "2014-12-30 18:00:00\n",
+      "19 : predicted = [0.94 0.89 0.82] expected = [0.934198746642793, 0.8876454789615038, 0.8294538943598924]\n",
+      "2014-12-30 19:00:00\n",
+      "20 : predicted = [0.88 0.82 0.71] expected = [0.8876454789615038, 0.8294538943598924, 0.7197851387645477]\n",
+      "2014-12-30 20:00:00\n",
+      "21 : predicted = [0.83 0.72 0.58] expected = [0.8294538943598924, 0.7197851387645477, 0.5747538048343777]\n",
+      "2014-12-30 21:00:00\n",
+      "22 : predicted = [0.72 0.58 0.47] expected = [0.7197851387645477, 0.5747538048343777, 0.4592658907788718]\n",
+      "2014-12-30 22:00:00\n",
+      "23 : predicted = [0.58 0.47 0.39] expected = [0.5747538048343777, 0.4592658907788718, 0.3858549686660697]\n",
+      "2014-12-30 23:00:00\n",
+      "24 : predicted = [0.46 0.38 0.34] expected = [0.4592658907788718, 0.3858549686660697, 0.34377797672336596]\n",
+      "2014-12-31 00:00:00\n",
+      "25 : predicted = [0.38 0.34 0.33] expected = [0.3858549686660697, 0.34377797672336596, 0.32542524619516544]\n",
+      "2014-12-31 01:00:00\n",
+      "26 : predicted = [0.36 0.34 0.34] expected = [0.34377797672336596, 0.32542524619516544, 0.33034914950760963]\n",
+      "2014-12-31 02:00:00\n",
+      "27 : predicted = [0.32 0.32 0.35] expected = [0.32542524619516544, 0.33034914950760963, 0.3706356311548791]\n",
+      "2014-12-31 03:00:00\n",
+      "28 : predicted = [0.32 0.36 0.47] expected = [0.33034914950760963, 0.3706356311548791, 0.470008952551477]\n",
+      "2014-12-31 04:00:00\n",
+      "29 : predicted = [0.37 0.48 0.65] expected = [0.3706356311548791, 0.470008952551477, 0.6145926589077886]\n",
+      "2014-12-31 05:00:00\n",
+      "30 : predicted = [0.48 0.64 0.75] expected = [0.470008952551477, 0.6145926589077886, 0.7247090420769919]\n",
+      "2014-12-31 06:00:00\n",
+      "31 : predicted = [0.63 0.73 0.79] expected = [0.6145926589077886, 0.7247090420769919, 0.786034019695613]\n",
+      "2014-12-31 07:00:00\n",
+      "32 : predicted = [0.71 0.76 0.79] expected = [0.7247090420769919, 0.786034019695613, 0.8012533572068039]\n",
+      "2014-12-31 08:00:00\n",
+      "33 : predicted = [0.79 0.82 0.83] expected = [0.786034019695613, 0.8012533572068039, 0.7994628469113696]\n",
+      "2014-12-31 09:00:00\n",
+      "34 : predicted = [0.82 0.83 0.81] expected = [0.8012533572068039, 0.7994628469113696, 0.780214861235452]\n",
+      "2014-12-31 10:00:00\n",
+      "35 : predicted = [0.8  0.78 0.76] expected = [0.7994628469113696, 0.780214861235452, 0.7587287376902416]\n",
+      "2014-12-31 11:00:00\n",
+      "36 : predicted = [0.77 0.75 0.74] expected = [0.780214861235452, 0.7587287376902416, 0.7367949865711727]\n",
+      "2014-12-31 12:00:00\n",
+      "37 : predicted = [0.77 0.76 0.76] expected = [0.7587287376902416, 0.7367949865711727, 0.7188898836168307]\n",
+      "2014-12-31 13:00:00\n",
+      "38 : predicted = [0.75 0.75 0.78] expected = [0.7367949865711727, 0.7188898836168307, 0.7273948075201431]\n",
+      "2014-12-31 14:00:00\n",
+      "39 : predicted = [0.73 0.75 0.87] expected = [0.7188898836168307, 0.7273948075201431, 0.8299015219337511]\n",
+      "2014-12-31 15:00:00\n",
+      "40 : predicted = [0.74 0.85 0.96] expected = [0.7273948075201431, 0.8299015219337511, 0.909579230080573]\n",
+      "2014-12-31 16:00:00\n",
+      "41 : predicted = [0.83 0.94 0.93] expected = [0.8299015219337511, 0.909579230080573, 0.855863921217547]\n",
+      "2014-12-31 17:00:00\n",
+      "42 : predicted = [0.94 0.93 0.88] expected = [0.909579230080573, 0.855863921217547, 0.7721575649059982]\n",
+      "2014-12-31 18:00:00\n",
+      "43 : predicted = [0.87 0.82 0.77] expected = [0.855863921217547, 0.7721575649059982, 0.7023276633840643]\n",
+      "2014-12-31 19:00:00\n",
+      "44 : predicted = [0.79 0.73 0.63] expected = [0.7721575649059982, 0.7023276633840643, 0.6195165622202325]\n",
+      "2014-12-31 20:00:00\n",
+      "45 : predicted = [0.7  0.59 0.46] expected = [0.7023276633840643, 0.6195165622202325, 0.5425246195165621]\n",
+      "2014-12-31 21:00:00\n",
+      "46 : predicted = [0.6  0.47 0.36] expected = [0.6195165622202325, 0.5425246195165621, 0.4735899731423454]\n",
+      "CPU times: user 12min 15s, sys: 2min 39s, total: 14min 54s\n",
+      "Wall time: 2min 36s\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {
+    "scrolled": true
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Сравните прогнозы с фактической нагрузкой\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 30,
+   "source": [
+    "eval_df = pd.DataFrame(predictions, columns=['t+'+str(t) for t in range(1, HORIZON+1)])\n",
+    "eval_df['timestamp'] = test.index[0:len(test.index)-HORIZON+1]\n",
+    "eval_df = pd.melt(eval_df, id_vars='timestamp', value_name='prediction', var_name='h')\n",
+    "eval_df['actual'] = np.array(np.transpose(test_ts)).ravel()\n",
+    "eval_df[['prediction', 'actual']] = scaler.inverse_transform(eval_df[['prediction', 'actual']])\n",
+    "eval_df.head()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>timestamp</th>\n",
+       "      <th>h</th>\n",
+       "      <th>prediction</th>\n",
+       "      <th>actual</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 00:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>3,008.74</td>\n",
+       "      <td>3,023.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 01:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,955.53</td>\n",
+       "      <td>2,935.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 02:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,900.17</td>\n",
+       "      <td>2,899.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 03:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,917.69</td>\n",
+       "      <td>2,886.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>2014-12-30 04:00:00</td>\n",
+       "      <td>t+1</td>\n",
+       "      <td>2,946.99</td>\n",
+       "      <td>2,963.00</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "            timestamp    h  prediction   actual\n",
+       "0 2014-12-30 00:00:00  t+1    3,008.74 3,023.00\n",
+       "1 2014-12-30 01:00:00  t+1    2,955.53 2,935.00\n",
+       "2 2014-12-30 02:00:00  t+1    2,900.17 2,899.00\n",
+       "3 2014-12-30 03:00:00  t+1    2,917.69 2,886.00\n",
+       "4 2014-12-30 04:00:00  t+1    2,946.99 2,963.00"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 30
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Вычислите **среднюю абсолютную процентную ошибку (MAPE)** для всех предсказаний\n",
+    "\n",
+    "$$MAPE = \\frac{1}{n} \\sum_{t=1}^{n}|\\frac{actual_t - predicted_t}{actual_t}|$$\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 31,
+   "source": [
+    "if(HORIZON > 1):\n",
+    "    eval_df['APE'] = (eval_df['prediction'] - eval_df['actual']).abs() / eval_df['actual']\n",
+    "    print(eval_df.groupby('h')['APE'].mean())"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "h\n",
+      "t+1   0.01\n",
+      "t+2   0.01\n",
+      "t+3   0.02\n",
+      "Name: APE, dtype: float64\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 32,
+   "source": [
+    "print('One step forecast MAPE: ', (mape(eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['prediction'], eval_df[eval_df['h'] == 't+1']['actual']))*100, '%')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "One step forecast MAPE:  0.5570581332313952 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 33,
+   "source": [
+    "print('Multi-step forecast MAPE: ', mape(eval_df['prediction'], eval_df['actual'])*100, '%')"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Multi-step forecast MAPE:  1.1460048657704118 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "Постройте график прогнозов против фактических данных за первую неделю тестового набора\n"
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 34,
+   "source": [
+    "if(HORIZON == 1):\n",
+    "    ## Plotting single step forecast\n",
+    "    eval_df.plot(x='timestamp', y=['actual', 'prediction'], style=['r', 'b'], figsize=(15, 8))\n",
+    "\n",
+    "else:\n",
+    "    ## Plotting multi step forecast\n",
+    "    plot_df = eval_df[(eval_df.h=='t+1')][['timestamp', 'actual']]\n",
+    "    for t in range(1, HORIZON+1):\n",
+    "        plot_df['t+'+str(t)] = eval_df[(eval_df.h=='t+'+str(t))]['prediction'].values\n",
+    "\n",
+    "    fig = plt.figure(figsize=(15, 8))\n",
+    "    ax = plt.plot(plot_df['timestamp'], plot_df['actual'], color='red', linewidth=4.0)\n",
+    "    ax = fig.add_subplot(111)\n",
+    "    for t in range(1, HORIZON+1):\n",
+    "        x = plot_df['timestamp'][(t-1):]\n",
+    "        y = plot_df['t+'+str(t)][0:len(x)]\n",
+    "        ax.plot(x, y, color='blue', linewidth=4*math.pow(.9,t), alpha=math.pow(0.8,t))\n",
+    "    \n",
+    "    ax.legend(loc='best')\n",
+    "    \n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "No handles with labels found to put in legend.\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "source": [],
+   "outputs": [],
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernel_info": {
+   "name": "python3"
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "nteract": {
+   "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+  },
+  "metadata": {
+   "interpreter": {
+    "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+   }
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "c193140200b9684da27e3890211391b6",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:18:34+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb b/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..5400a15a4
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,59 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": 3
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "523ec472196307b3c4235337353c9ceb",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:20:11+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Прогнозирование временных рядов с помощью ARIMA\n",
+    "\n",
+    "В этом ноутбуке мы покажем, как:\n",
+    "- подготовить данные временных рядов для обучения модели прогнозирования ARIMA,\n",
+    "- реализовать простую модель ARIMA для прогнозирования следующих HORIZON шагов вперед (времена *t+1* до *t+HORIZON*) во временном ряду,\n",
+    "- оценить модель.\n",
+    "\n",
+    "Данные в этом примере взяты из соревнования по прогнозированию GEFCom2014. Они включают 3 года почасовых данных об электрической нагрузке и температуре за период с 2012 по 2014 годы. Задача состоит в прогнозировании будущих значений электрической нагрузки. В этом примере мы покажем, как прогнозировать один шаг вперед, используя только исторические данные о нагрузке.\n",
+    "\n",
+    "Т. Хонг, П. Пинсон, Ш. Фан, Х. Зарейпур, А. Трокколи и Р. Дж. Хайндман, \"Вероятностное прогнозирование энергии: Глобальное соревнование по прогнозированию энергии 2014 и далее\", Международный журнал прогнозирования, том 32, №3, стр. 896-913, июль-сентябрь 2016.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pip install statsmodels"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/3-SVR/README.md b/translations/ru/7-TimeSeries/3-SVR/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7817c7714
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/3-SVR/README.md
@@ -0,0 +1,393 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "f80e513b3279869e7661e3190cc83076",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:49:23+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Прогнозирование временных рядов с использованием регрессора опорных векторов
+
+В предыдущем уроке вы узнали, как использовать модель ARIMA для прогнозирования временных рядов. Теперь вы познакомитесь с моделью регрессора опорных векторов (Support Vector Regressor), которая используется для прогнозирования непрерывных данных.
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/51/) 
+
+## Введение
+
+В этом уроке вы узнаете, как строить модели с использованием [**SVM**: **S**upport **V**ector **M**achine](https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) для регрессии, или **SVR: Support Vector Regressor**.
+
+### SVR в контексте временных рядов [^1]
+
+Прежде чем понять важность SVR в прогнозировании временных рядов, необходимо ознакомиться с некоторыми ключевыми понятиями:
+
+- **Регрессия:** Метод обучения с учителем для прогнозирования непрерывных значений на основе заданного набора входных данных. Идея заключается в том, чтобы построить кривую (или линию) в пространстве признаков, которая охватывает максимальное количество точек данных. [Подробнее здесь](https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis).
+- **Опорные векторы (SVM):** Тип модели машинного обучения с учителем, используемой для классификации, регрессии и обнаружения выбросов. Модель представляет собой гиперплоскость в пространстве признаков, которая в случае классификации действует как граница, а в случае регрессии — как линия наилучшего соответствия. В SVM обычно используется функция ядра для преобразования набора данных в пространство с большим количеством измерений, чтобы они могли быть легко разделены. [Подробнее здесь](https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine).
+- **Регрессор опорных векторов (SVR):** Тип SVM, который находит линию наилучшего соответствия (в случае SVM это гиперплоскость), охватывающую максимальное количество точек данных.
+
+### Почему SVR? [^1]
+
+В прошлом уроке вы узнали о ARIMA — очень успешном статистическом линейном методе прогнозирования данных временных рядов. Однако во многих случаях данные временных рядов имеют *нелинейность*, которую невозможно отобразить с помощью линейных моделей. В таких случаях способность SVM учитывать нелинейность данных для задач регрессии делает SVR успешным в прогнозировании временных рядов.
+
+## Упражнение — создание модели SVR
+
+Первые несколько шагов подготовки данных такие же, как в предыдущем уроке о [ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA).
+
+Откройте папку [_/working_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/3-SVR/working) в этом уроке и найдите файл [_notebook.ipynb_](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/main/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb). [^2]
+
+1. Запустите ноутбук и импортируйте необходимые библиотеки: [^2]
+
+   ```python
+   import sys
+   sys.path.append('../../')
+   ```
+
+   ```python
+   import os
+   import warnings
+   import matplotlib.pyplot as plt
+   import numpy as np
+   import pandas as pd
+   import datetime as dt
+   import math
+   
+   from sklearn.svm import SVR
+   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
+   from common.utils import load_data, mape
+   ```
+
+2. Загрузите данные из файла `/data/energy.csv` в Pandas DataFrame и ознакомьтесь с ними: [^2]
+
+   ```python
+   energy = load_data('../../data')[['load']]
+   ```
+
+3. Постройте график всех доступных данных об энергии с января 2012 года по декабрь 2014 года: [^2]
+
+   ```python
+   energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)
+   plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+   plt.ylabel('load', fontsize=12)
+   plt.show()
+   ```
+
+   ![полные данные](../../../../translated_images/full-data.a82ec9957e580e976f651a4fc38f280b9229c6efdbe3cfe7c60abaa9486d2cbe.ru.png)
+
+   Теперь давайте создадим нашу модель SVR.
+
+### Создание обучающих и тестовых наборов данных
+
+Теперь, когда ваши данные загружены, вы можете разделить их на обучающий и тестовый наборы. Затем вы преобразуете данные, чтобы создать набор данных на основе временных шагов, который потребуется для SVR. Вы обучите свою модель на обучающем наборе. После завершения обучения модели вы оцените ее точность на обучающем наборе, тестовом наборе, а затем на полном наборе данных, чтобы увидеть общую производительность. Важно убедиться, что тестовый набор охватывает более поздний период времени по сравнению с обучающим набором, чтобы модель не получала информацию из будущих временных периодов [^2] (ситуация, известная как *переобучение*).
+
+1. Выделите двухмесячный период с 1 сентября по 31 октября 2014 года для обучающего набора. Тестовый набор будет включать двухмесячный период с 1 ноября по 31 декабря 2014 года: [^2]
+
+   ```python
+   train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'
+   test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'
+   ```
+
+2. Визуализируйте различия: [^2]
+
+   ```python
+   energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \
+       .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \
+       .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)
+   plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)
+   plt.ylabel('load', fontsize=12)
+   plt.show()
+   ```
+
+   ![обучающие и тестовые данные](../../../../translated_images/train-test.ead0cecbfc341921d4875eccf25fed5eefbb860cdbb69cabcc2276c49e4b33e5.ru.png)
+
+### Подготовка данных для обучения
+
+Теперь необходимо подготовить данные для обучения, выполнив фильтрацию и масштабирование. Отфильтруйте набор данных, чтобы включить только нужные временные периоды и столбцы, а также выполните масштабирование, чтобы данные находились в интервале 0,1.
+
+1. Отфильтруйте исходный набор данных, чтобы включить только указанные временные периоды для каждого набора и только нужный столбец 'load' плюс дату: [^2]
+
+   ```python
+   train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]
+   test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]
+   
+   print('Training data shape: ', train.shape)
+   print('Test data shape: ', test.shape)
+   ```
+
+   ```output
+   Training data shape:  (1416, 1)
+   Test data shape:  (48, 1)
+   ```
+   
+2. Масштабируйте обучающие данные, чтобы они находились в диапазоне (0, 1): [^2]
+
+   ```python
+   scaler = MinMaxScaler()
+   train['load'] = scaler.fit_transform(train)
+   ```
+   
+4. Теперь выполните масштабирование тестовых данных: [^2]
+
+   ```python
+   test['load'] = scaler.transform(test)
+   ```
+
+### Создание данных с временными шагами [^1]
+
+Для SVR вы преобразуете входные данные в форму `[batch, timesteps]`. Таким образом, вы преобразуете существующие `train_data` и `test_data`, добавляя новое измерение, которое относится к временным шагам.
+
+```python
+# Converting to numpy arrays
+train_data = train.values
+test_data = test.values
+```
+
+Для этого примера мы берем `timesteps = 5`. Таким образом, входные данные для модели — это данные за первые 4 временных шага, а выходные — данные за 5-й временной шаг.
+
+```python
+timesteps=5
+```
+
+Преобразование обучающих данных в 2D-тензор с использованием вложенного списочного включения:
+
+```python
+train_data_timesteps=np.array([[j for j in train_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(train_data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+train_data_timesteps.shape
+```
+
+```output
+(1412, 5)
+```
+
+Преобразование тестовых данных в 2D-тензор:
+
+```python
+test_data_timesteps=np.array([[j for j in test_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(test_data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+test_data_timesteps.shape
+```
+
+```output
+(44, 5)
+```
+
+Выбор входных и выходных данных из обучающих и тестовых данных:
+
+```python
+x_train, y_train = train_data_timesteps[:,:timesteps-1],train_data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+x_test, y_test = test_data_timesteps[:,:timesteps-1],test_data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+
+print(x_train.shape, y_train.shape)
+print(x_test.shape, y_test.shape)
+```
+
+```output
+(1412, 4) (1412, 1)
+(44, 4) (44, 1)
+```
+
+### Реализация SVR [^1]
+
+Теперь пришло время реализовать SVR. Чтобы узнать больше об этой реализации, вы можете обратиться к [этой документации](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVR.html). Для нашей реализации мы следуем следующим шагам:
+
+  1. Определите модель, вызвав `SVR()` и передав гиперпараметры модели: kernel, gamma, c и epsilon.
+  2. Подготовьте модель для обучающих данных, вызвав функцию `fit()`.
+  3. Выполните прогнозирование, вызвав функцию `predict()`.
+
+Теперь мы создаем модель SVR. Здесь мы используем [RBF kernel](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#parameters-of-the-rbf-kernel) и устанавливаем гиперпараметры gamma, C и epsilon как 0.5, 10 и 0.05 соответственно.
+
+```python
+model = SVR(kernel='rbf',gamma=0.5, C=10, epsilon = 0.05)
+```
+
+#### Обучение модели на обучающих данных [^1]
+
+```python
+model.fit(x_train, y_train[:,0])
+```
+
+```output
+SVR(C=10, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.05, gamma=0.5,
+    kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)
+```
+
+#### Прогнозирование с помощью модели [^1]
+
+```python
+y_train_pred = model.predict(x_train).reshape(-1,1)
+y_test_pred = model.predict(x_test).reshape(-1,1)
+
+print(y_train_pred.shape, y_test_pred.shape)
+```
+
+```output
+(1412, 1) (44, 1)
+```
+
+Вы создали свой SVR! Теперь нужно его оценить.
+
+### Оценка модели [^1]
+
+Для оценки сначала мы вернем данные к исходному масштабу. Затем, чтобы проверить производительность, мы построим график исходного и прогнозируемого временного ряда, а также выведем результат MAPE.
+
+Масштабирование прогнозируемых и исходных данных:
+
+```python
+# Scaling the predictions
+y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)
+y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)
+
+print(len(y_train_pred), len(y_test_pred))
+```
+
+```python
+# Scaling the original values
+y_train = scaler.inverse_transform(y_train)
+y_test = scaler.inverse_transform(y_test)
+
+print(len(y_train), len(y_test))
+```
+
+#### Проверка производительности модели на обучающих и тестовых данных [^1]
+
+Мы извлекаем временные метки из набора данных, чтобы показать их на оси x нашего графика. Обратите внимание, что мы используем первые ```timesteps-1``` значения в качестве входных данных для первого выхода, поэтому временные метки для выхода начнутся после этого.
+
+```python
+train_timestamps = energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)].index[timesteps-1:]
+test_timestamps = energy[test_start_dt:].index[timesteps-1:]
+
+print(len(train_timestamps), len(test_timestamps))
+```
+
+```output
+1412 44
+```
+
+Построение графика прогнозов для обучающих данных:
+
+```python
+plt.figure(figsize=(25,6))
+plt.plot(train_timestamps, y_train, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(train_timestamps, y_train_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.title("Training data prediction")
+plt.show()
+```
+
+![прогноз обучающих данных](../../../../translated_images/train-data-predict.3c4ef4e78553104ffdd53d47a4c06414007947ea328e9261ddf48d3eafdefbbf.ru.png)
+
+Вывод MAPE для обучающих данных:
+
+```python
+print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE for training data: 1.7195710200875551 %
+```
+
+Построение графика прогнозов для тестовых данных:
+
+```python
+plt.figure(figsize=(10,3))
+plt.plot(test_timestamps, y_test, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(test_timestamps, y_test_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.show()
+```
+
+![прогноз тестовых данных](../../../../translated_images/test-data-predict.8afc47ee7e52874f514ebdda4a798647e9ecf44a97cc927c535246fcf7a28aa9.ru.png)
+
+Вывод MAPE для тестовых данных:
+
+```python
+print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE for testing data:  1.2623790187854018 %
+```
+
+🏆 У вас отличный результат на тестовом наборе данных!
+
+### Проверка производительности модели на полном наборе данных [^1]
+
+```python
+# Extracting load values as numpy array
+data = energy.copy().values
+
+# Scaling
+data = scaler.transform(data)
+
+# Transforming to 2D tensor as per model input requirement
+data_timesteps=np.array([[j for j in data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(data)-timesteps+1)])[:,:,0]
+print("Tensor shape: ", data_timesteps.shape)
+
+# Selecting inputs and outputs from data
+X, Y = data_timesteps[:,:timesteps-1],data_timesteps[:,[timesteps-1]]
+print("X shape: ", X.shape,"\nY shape: ", Y.shape)
+```
+
+```output
+Tensor shape:  (26300, 5)
+X shape:  (26300, 4) 
+Y shape:  (26300, 1)
+```
+
+```python
+# Make model predictions
+Y_pred = model.predict(X).reshape(-1,1)
+
+# Inverse scale and reshape
+Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred)
+Y = scaler.inverse_transform(Y)
+```
+
+```python
+plt.figure(figsize=(30,8))
+plt.plot(Y, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)
+plt.plot(Y_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)
+plt.legend(['Actual','Predicted'])
+plt.xlabel('Timestamp')
+plt.show()
+```
+
+![прогноз полного набора данных](../../../../translated_images/full-data-predict.4f0fed16a131c8f3bcc57a3060039dc7f2f714a05b07b68c513e0fe7fb3d8964.ru.png)
+
+```python
+print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')
+```
+
+```output
+MAPE:  2.0572089029888656 %
+```
+
+🏆 Отличные графики, показывающие модель с хорошей точностью. Отличная работа!
+
+---
+
+## 🚀Задание
+
+- Попробуйте изменить гиперпараметры (gamma, C, epsilon) при создании модели и оцените данные, чтобы увидеть, какой набор гиперпараметров дает лучшие результаты на тестовом наборе данных. Подробнее о гиперпараметрах можно узнать [здесь](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#parameters-of-the-rbf-kernel). 
+- Попробуйте использовать разные функции ядра для модели и проанализируйте их производительность на наборе данных. Полезный документ можно найти [здесь](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#kernel-functions).
+- Попробуйте использовать разные значения `timesteps` для модели, чтобы она могла учитывать больше временных шагов для прогнозирования.
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/52/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Этот урок был посвящен введению в применение SVR для прогнозирования временных рядов. Чтобы узнать больше о SVR, вы можете обратиться к [этому блогу](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/03/support-vector-regression-tutorial-for-machine-learning/). Эта [документация scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html) предоставляет более подробное объяснение о SVM в целом, [SVR](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#regression), а также другие детали реализации, такие как различные [функции ядра](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#kernel-functions), которые можно использовать, и их параметры.
+
+## Задание
+
+[Новая модель SVR](assignment.md)
+
+## Благодарности
+
+[^1]: Текст, код и результаты в этом разделе были предоставлены [@AnirbanMukherjeeXD](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD)
+[^2]: Текст, код и результаты в этом разделе были взяты из [ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md b/translations/ru/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..2775292d6
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "94aa2fc6154252ae30a3f3740299707a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:51:28+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Новая модель SVR
+
+## Инструкции [^1]
+
+Теперь, когда вы создали модель SVR, создайте новую с использованием свежих данных (попробуйте один из [этих наборов данных от Duke](http://www2.stat.duke.edu/~mw/ts_data_sets.html)). Аннотируйте свою работу в ноутбуке, визуализируйте данные и вашу модель, а также проверьте её точность, используя соответствующие графики и MAPE. Также попробуйте настроить различные гиперпараметры и использовать разные значения для временных шагов.
+
+## Критерии оценки [^1]
+
+| Критерии | Превосходно                                                  | Удовлетворительно                                         | Требует улучшений                  |
+| -------- | ------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------- |
+|          | Представлен ноутбук с построенной, протестированной и объяснённой моделью SVR, с визуализациями и указанием точности. | Представлен ноутбук без аннотаций или с ошибками.         | Представлен неполный ноутбук.      |
+
+[^1]: Текст в этом разделе основан на [задании по ARIMA](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/tree/main/7-TimeSeries/2-ARIMA/assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..101a08aa9
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,1017 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fv9OoQsMFk5A"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "В этом блокноте мы продемонстрируем, как:\n",
+    "\n",
+    "- подготовить двумерные временные ряды для обучения модели регрессора SVM\n",
+    "- реализовать SVR с использованием RBF ядра\n",
+    "- оценить модель с помощью графиков и MAPE\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Импорт модулей\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "sys.path.append('../../')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "id": "M687KNlQFp0-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from sklearn.svm import SVR\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Cj-kfVdMGjWP"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8fywSjC6GsRz"
+   },
+   "source": [
+    "### Загрузить данные\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "aBDkEB11Fumg",
+    "outputId": "99cf7987-0509-4b73-8cc2-75d7da0d2740"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2698.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2558.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2444.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2402.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2403.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy = load_data('../../data')[['load']]\n",
+    "energy.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "O0BWP13rGnh4"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 486
+    },
+    "id": "hGaNPKu_Gidk",
+    "outputId": "7f89b326-9057-4f49-efbe-cb100ebdf76d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IPuNor4eGwYY"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "id": "ysvsNyONGt0Q"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 548
+    },
+    "id": "SsfdLoPyGy9w",
+    "outputId": "d6d6c25b-b1f4-47e5-91d1-707e043237d7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1080x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XbFTqBw6G1Ch"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Теперь вам нужно подготовить данные для обучения, выполнив фильтрацию и масштабирование ваших данных.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cYivRdQpHDj3",
+    "outputId": "a138f746-461c-4fd6-bfa6-0cee094c4aa1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Training data shape:  (1416, 1)\n",
+      "Test data shape:  (48, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Масштабируйте данные в диапазон (0, 1).\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "3DNntGQnZX8G",
+    "outputId": "210046bc-7a66-4ccd-d70d-aa4a7309949c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.101611</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.065801</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.046106</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.042525</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-11-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.059087</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                         load\n",
+       "2014-11-01 00:00:00  0.101611\n",
+       "2014-11-01 01:00:00  0.065801\n",
+       "2014-11-01 02:00:00  0.046106\n",
+       "2014-11-01 03:00:00  0.042525\n",
+       "2014-11-01 04:00:00  0.059087"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 206
+    },
+    "id": "26Yht-rzZexe",
+    "outputId": "20326077-a38a-4e78-cc5b-6fd7af95d301"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.329454</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.290063</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.273948</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.268129</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2014-12-30 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>0.302596</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                         load\n",
+       "2014-12-30 00:00:00  0.329454\n",
+       "2014-12-30 01:00:00  0.290063\n",
+       "2014-12-30 02:00:00  0.273948\n",
+       "2014-12-30 03:00:00  0.268129\n",
+       "2014-12-30 04:00:00  0.302596"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "x0n6jqxOQ41Z"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fdmxTZtOQ8xs"
+   },
+   "source": [
+    "Для нашего SVR мы преобразуем входные данные в форму `[batch, timesteps]`. Таким образом, мы изменяем форму существующих `train_data` и `test_data`, добавляя новое измерение, которое соответствует временным шагам. В нашем примере мы берем `timesteps = 5`. Таким образом, входными данными для модели будут данные за первые 4 временных шага, а выходом будут данные за 5 временной шаг.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {
+    "id": "Rpju-Sc2HFm0"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting to numpy arrays\n",
+    "\n",
+    "train_data = train.values\n",
+    "test_data = test.values"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Selecting the timesteps\n",
+    "\n",
+    "timesteps=5"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "O-JrsrsVJhUQ",
+    "outputId": "c90dbe71-bacc-4ec4-b452-f82fe5aefaef"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(1412, 5)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 12,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Converting data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "train_data_timesteps=np.array([[j for j in train_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(train_data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "train_data_timesteps.shape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "exJD8AI7KE4g",
+    "outputId": "ce90260c-f327-427d-80f2-77307b5a6318"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(44, 5)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Converting test data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "test_data_timesteps=np.array([[j for j in test_data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(test_data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "test_data_timesteps.shape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {
+    "id": "2u0R2sIsLuq5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1412, 4) (1412, 1)\n",
+      "(44, 4) (44, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "x_train, y_train = train_data_timesteps[:,:timesteps-1],train_data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "x_test, y_test = test_data_timesteps[:,:timesteps-1],test_data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "\n",
+    "print(x_train.shape, y_train.shape)\n",
+    "print(x_test.shape, y_test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8wIPOtAGLZlh"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {
+    "id": "EhA403BEPEiD"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create model using RBF kernel\n",
+    "\n",
+    "model = SVR(kernel='rbf',gamma=0.5, C=10, epsilon = 0.05)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GS0UA3csMbqp",
+    "outputId": "d86b6f05-5742-4c1d-c2db-c40510bd4f0d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "SVR(C=10, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.05, gamma=0.5,\n",
+       "    kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 16,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Fit model on training data\n",
+    "\n",
+    "model.fit(x_train, y_train[:,0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Rz_x8S3UrlcF"
+   },
+   "source": [
+    "### Сделать прогноз модели\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XR0gnt3MnuYS",
+    "outputId": "157e40ab-9a23-4b66-a885-0d52a24b2364"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1412, 1) (44, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Making predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = model.predict(x_train).reshape(-1,1)\n",
+    "y_test_pred = model.predict(x_test).reshape(-1,1)\n",
+    "\n",
+    "print(y_train_pred.shape, y_test_pred.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "_2epncg-SGzr"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Scaling the predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)\n",
+    "y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)\n",
+    "\n",
+    "print(len(y_train_pred), len(y_test_pred))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xmm_YLXhq7gV",
+    "outputId": "18392f64-4029-49ac-c71a-a4e2411152a1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Scaling the original values\n",
+    "\n",
+    "y_train = scaler.inverse_transform(y_train)\n",
+    "y_test = scaler.inverse_transform(y_test)\n",
+    "\n",
+    "print(len(y_train), len(y_test))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "u3LBj93coHEi",
+    "outputId": "d4fd49e8-8c6e-4bb0-8ef9-ca0b26d725b4"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1412 44\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Extract the timesteps for x-axis\n",
+    "\n",
+    "train_timestamps = energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)].index[timesteps-1:]\n",
+    "test_timestamps = energy[test_start_dt:].index[timesteps-1:]\n",
+    "\n",
+    "print(len(train_timestamps), len(test_timestamps))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 1800x432 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(25,6))\n",
+    "plt.plot(train_timestamps, y_train, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(train_timestamps, y_train_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.title(\"Training data prediction\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "LnhzcnYtXHCm",
+    "outputId": "f5f0d711-f18b-4788-ad21-d4470ea2c02b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE for training data:  1.7195710200875551 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 225
+    },
+    "id": "53Q02FoqQH4V",
+    "outputId": "53e2d59b-5075-4765-ad9e-aed56c966583"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 720x216 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,3))\n",
+    "plt.plot(test_timestamps, y_test, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(test_timestamps, y_test_pred, color = 'blue', linewidth=0.8)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "clOAUH-SXCJG",
+    "outputId": "a3aa85ff-126a-4a4a-cd9e-90b9cc465ef5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE for testing data:  1.2623790187854018 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "DHlKvVCId5ue"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cOFJ45vreO0N",
+    "outputId": "35628e33-ecf9-4966-8036-f7ea86db6f16"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Tensor shape:  (26300, 5)\n",
+      "X shape:  (26300, 4) \n",
+      "Y shape:  (26300, 1)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Extracting load values as numpy array\n",
+    "data = energy.copy().values\n",
+    "\n",
+    "# Scaling\n",
+    "data = scaler.transform(data)\n",
+    "\n",
+    "# Transforming to 2D tensor as per model input requirement\n",
+    "data_timesteps=np.array([[j for j in data[i:i+timesteps]] for i in range(0,len(data)-timesteps+1)])[:,:,0]\n",
+    "print(\"Tensor shape: \", data_timesteps.shape)\n",
+    "\n",
+    "# Selecting inputs and outputs from data\n",
+    "X, Y = data_timesteps[:,:timesteps-1],data_timesteps[:,[timesteps-1]]\n",
+    "print(\"X shape: \", X.shape,\"\\nY shape: \", Y.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {
+    "id": "ESSAdQgwexIi"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make model predictions\n",
+    "Y_pred = model.predict(X).reshape(-1,1)\n",
+    "\n",
+    "# Inverse scale and reshape\n",
+    "Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred)\n",
+    "Y = scaler.inverse_transform(Y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 328
+    },
+    "id": "M_qhihN0RVVX",
+    "outputId": "a89cb23e-1d35-437f-9d63-8b8907e12f80"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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\n",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 2160x576 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(30,8))\n",
+    "plt.plot(Y, color = 'red', linewidth=2.0, alpha = 0.6)\n",
+    "plt.plot(Y_pred, color = 'blue', linewidth=1)\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AcN7pMYXVGTK",
+    "outputId": "7e1c2161-47ce-496c-9d86-7ad9ae0df770"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "MAPE:  2.0572089029888656 %\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "accelerator": "GPU",
+  "colab": {
+   "collapsed_sections": [],
+   "name": "Recurrent_Neural_Networks.ipynb",
+   "provenance": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f8f3967282314d3995245835bdaa8418",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:22:33+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb b/translations/ru/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..dbcee47f6
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,693 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fv9OoQsMFk5A"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "В этом блокноте мы демонстрируем, как:\n",
+    "\n",
+    "- подготовить двумерные временные ряды для обучения модели регрессора SVM\n",
+    "- реализовать SVR с использованием RBF ядра\n",
+    "- оценить модель с помощью графиков и MAPE\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Импорт модулей\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "sys.path.append('../../')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "id": "M687KNlQFp0-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import os\n",
+    "import warnings\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import datetime as dt\n",
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "from sklearn.svm import SVR\n",
+    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
+    "from common.utils import load_data, mape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Cj-kfVdMGjWP"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8fywSjC6GsRz"
+   },
+   "source": [
+    "### Загрузить данные\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "aBDkEB11Fumg",
+    "outputId": "99cf7987-0509-4b73-8cc2-75d7da0d2740"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>load</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 00:00:00</th>\n",
+       "      <td>2698.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 01:00:00</th>\n",
+       "      <td>2558.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 02:00:00</th>\n",
+       "      <td>2444.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 03:00:00</th>\n",
+       "      <td>2402.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2012-01-01 04:00:00</th>\n",
+       "      <td>2403.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                       load\n",
+       "2012-01-01 00:00:00  2698.0\n",
+       "2012-01-01 01:00:00  2558.0\n",
+       "2012-01-01 02:00:00  2444.0\n",
+       "2012-01-01 03:00:00  2402.0\n",
+       "2012-01-01 04:00:00  2403.0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "energy = load_data('../../data')[['load']]\n",
+    "energy.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "O0BWP13rGnh4"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 486
+    },
+    "id": "hGaNPKu_Gidk",
+    "outputId": "7f89b326-9057-4f49-efbe-cb100ebdf76d"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "energy.plot(y='load', subplots=True, figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IPuNor4eGwYY"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ysvsNyONGt0Q"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train_start_dt = '2014-11-01 00:00:00'\n",
+    "test_start_dt = '2014-12-30 00:00:00'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 548
+    },
+    "id": "SsfdLoPyGy9w",
+    "outputId": "d6d6c25b-b1f4-47e5-91d1-707e043237d7"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "energy[(energy.index < test_start_dt) & (energy.index >= train_start_dt)][['load']].rename(columns={'load':'train'}) \\\n",
+    "    .join(energy[test_start_dt:][['load']].rename(columns={'load':'test'}), how='outer') \\\n",
+    "    .plot(y=['train', 'test'], figsize=(15, 8), fontsize=12)\n",
+    "plt.xlabel('timestamp', fontsize=12)\n",
+    "plt.ylabel('load', fontsize=12)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XbFTqBw6G1Ch"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Теперь вам нужно подготовить данные для обучения, выполняя фильтрацию и масштабирование ваших данных.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cYivRdQpHDj3",
+    "outputId": "a138f746-461c-4fd6-bfa6-0cee094c4aa1"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "train = energy.copy()[(energy.index >= train_start_dt) & (energy.index < test_start_dt)][['load']]\n",
+    "test = energy.copy()[energy.index >= test_start_dt][['load']]\n",
+    "\n",
+    "print('Training data shape: ', train.shape)\n",
+    "print('Test data shape: ', test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Масштабируйте данные, чтобы они находились в диапазоне (0, 1).\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 363
+    },
+    "id": "3DNntGQnZX8G",
+    "outputId": "210046bc-7a66-4ccd-d70d-aa4a7309949c"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "scaler = MinMaxScaler()\n",
+    "train['load'] = scaler.fit_transform(train)\n",
+    "train.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 206
+    },
+    "id": "26Yht-rzZexe",
+    "outputId": "20326077-a38a-4e78-cc5b-6fd7af95d301"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "test['load'] = scaler.transform(test)\n",
+    "test.head(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "x0n6jqxOQ41Z"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fdmxTZtOQ8xs"
+   },
+   "source": [
+    "Для нашего SVR мы преобразуем входные данные в форму `[batch, timesteps]`. Таким образом, мы изменяем форму существующих `train_data` и `test_data`, добавляя новое измерение, которое соответствует временным шагам. В нашем примере мы берем `timesteps = 5`. Таким образом, входными данными для модели будут данные за первые 4 временных шага, а выходом будут данные за 5 временной шаг.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Rpju-Sc2HFm0"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting to numpy arrays\n",
+    "\n",
+    "train_data = train.values\n",
+    "test_data = test.values"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Selecting the timesteps\n",
+    "\n",
+    "timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "O-JrsrsVJhUQ",
+    "outputId": "c90dbe71-bacc-4ec4-b452-f82fe5aefaef"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "train_data_timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "exJD8AI7KE4g",
+    "outputId": "ce90260c-f327-427d-80f2-77307b5a6318"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Converting test data to 2D tensor\n",
+    "\n",
+    "test_data_timesteps=None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "2u0R2sIsLuq5"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "x_train, y_train = None\n",
+    "x_test, y_test = None\n",
+    "\n",
+    "print(x_train.shape, y_train.shape)\n",
+    "print(x_test.shape, y_test.shape)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8wIPOtAGLZlh"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "EhA403BEPEiD"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Create model using RBF kernel\n",
+    "\n",
+    "model = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GS0UA3csMbqp",
+    "outputId": "d86b6f05-5742-4c1d-c2db-c40510bd4f0d"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Fit model on training data"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Rz_x8S3UrlcF"
+   },
+   "source": [
+    "### Сделать прогноз модели\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XR0gnt3MnuYS",
+    "outputId": "157e40ab-9a23-4b66-a885-0d52a24b2364"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Making predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = None\n",
+    "y_test_pred = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "_2epncg-SGzr"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Scaling the predictions\n",
+    "\n",
+    "y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)\n",
+    "y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xmm_YLXhq7gV",
+    "outputId": "18392f64-4029-49ac-c71a-a4e2411152a1"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Scaling the original values\n",
+    "\n",
+    "y_train = scaler.inverse_transform(y_train)\n",
+    "y_test = scaler.inverse_transform(y_test)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "u3LBj93coHEi",
+    "outputId": "d4fd49e8-8c6e-4bb0-8ef9-ca0b26d725b4"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Extract the timesteps for x-axis\n",
+    "\n",
+    "train_timestamps = None\n",
+    "test_timestamps = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(25,6))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.title(\"Training data prediction\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "LnhzcnYtXHCm",
+    "outputId": "f5f0d711-f18b-4788-ad21-d4470ea2c02b"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE for training data: ', mape(y_train_pred, y_train)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 225
+    },
+    "id": "53Q02FoqQH4V",
+    "outputId": "53e2d59b-5075-4765-ad9e-aed56c966583"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(10,3))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "clOAUH-SXCJG",
+    "outputId": "a3aa85ff-126a-4a4a-cd9e-90b9cc465ef5"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE for testing data: ', mape(y_test_pred, y_test)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "DHlKvVCId5ue"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cOFJ45vreO0N",
+    "outputId": "35628e33-ecf9-4966-8036-f7ea86db6f16"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Extracting load values as numpy array\n",
+    "data = None\n",
+    "\n",
+    "# Scaling\n",
+    "data = None\n",
+    "\n",
+    "# Transforming to 2D tensor as per model input requirement\n",
+    "data_timesteps=None\n",
+    "\n",
+    "# Selecting inputs and outputs from data\n",
+    "X, Y = None, None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ESSAdQgwexIi"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Make model predictions\n",
+    "\n",
+    "# Inverse scale and reshape\n",
+    "Y_pred = None\n",
+    "Y = None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 328
+    },
+    "id": "M_qhihN0RVVX",
+    "outputId": "a89cb23e-1d35-437f-9d63-8b8907e12f80"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "plt.figure(figsize=(30,8))\n",
+    "# plot original output\n",
+    "# plot predicted output\n",
+    "plt.legend(['Actual','Predicted'])\n",
+    "plt.xlabel('Timestamp')\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AcN7pMYXVGTK",
+    "outputId": "7e1c2161-47ce-496c-9d86-7ad9ae0df770"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('MAPE: ', mape(Y_pred, Y)*100, '%')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "accelerator": "GPU",
+  "colab": {
+   "collapsed_sections": [],
+   "name": "Recurrent_Neural_Networks.ipynb",
+   "provenance": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.1"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "e86ce102239a14c44585623b9b924a74",
+   "translation_date": "2025-08-29T23:24:15+00:00",
+   "source_file": "7-TimeSeries/3-SVR/working/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/7-TimeSeries/README.md b/translations/ru/7-TimeSeries/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f985276a4
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/7-TimeSeries/README.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "61342603bad8acadbc6b2e4e3aab3f66",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:38:18+00:00",
+  "source_file": "7-TimeSeries/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Введение в прогнозирование временных рядов
+
+Что такое прогнозирование временных рядов? Это процесс предсказания будущих событий на основе анализа прошлых тенденций.
+
+## Региональная тема: мировое потребление электроэнергии ✨
+
+В этих двух уроках вы познакомитесь с прогнозированием временных рядов — областью машинного обучения, которая хоть и менее известна, но чрезвычайно ценна для применения в промышленности, бизнесе и других сферах. Хотя нейронные сети могут быть использованы для повышения эффективности этих моделей, мы будем изучать их в контексте классического машинного обучения, где модели помогают предсказывать будущую производительность на основе данных прошлого.
+
+Наш региональный фокус — потребление электроэнергии в мире. Это интересный набор данных, который позволяет изучить прогнозирование будущего энергопотребления на основе прошлых нагрузок. Вы увидите, как такой вид прогнозирования может быть крайне полезным в бизнес-среде.
+
+![электрическая сеть](../../../translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.ru.jpg)
+
+Фото [Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) электрических вышек на дороге в Раджастане на [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)
+
+## Уроки
+
+1. [Введение в прогнозирование временных рядов](1-Introduction/README.md)
+2. [Создание моделей временных рядов ARIMA](2-ARIMA/README.md)
+3. [Создание модели Support Vector Regressor для прогнозирования временных рядов](3-SVR/README.md)
+
+## Благодарности
+
+"Введение в прогнозирование временных рядов" было написано с ⚡️ [Франческой Лаццери](https://twitter.com/frlazzeri) и [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper). Ноутбуки впервые появились онлайн в [репозитории Azure "Deep Learning For Time Series"](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting), изначально написанном Франческой Лаццери. Урок про SVR был написан [Анирбаном Мукерджи](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD).
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md
new file mode 100644
index 000000000..cace008ce
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/README.md
@@ -0,0 +1,119 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "0ffe994d1cc881bdeb49226a064116e5",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:05:18+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+## Визуализация Q-Table
+
+После выполнения алгоритма мы можем визуализировать обновленную Q-Table, чтобы увидеть, как изменились предпочтительные направления движения для каждого состояния. Используйте функцию `plot()` для отображения таблицы на игровом поле:
+
+```python
+def qpolicy_strict(m):
+        x,y = m.human
+        v = probs(Q[x,y])
+        a = list(actions)[np.argmax(v)]
+        return a
+
+walk(m,qpolicy_strict)
+```
+
+На каждом шаге вы увидите, как стрелки начинают указывать на оптимальные пути к яблоку, избегая волка и других препятствий.
+
+## Результаты обучения
+
+Теперь, когда Q-Table обновлена, мы можем протестировать, насколько хорошо агент (Петр) справляется с задачей. Вместо случайного выбора действий, мы будем использовать значения из Q-Table для определения следующего шага. Это должно значительно сократить количество шагов, необходимых для достижения цели.
+
+1. Запустите тестовый эксперимент, используя обновленную Q-Table:
+
+    ```python
+def qpolicy(m):
+        x,y = m.human
+        v = probs(Q[x,y])
+        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]
+        return a
+
+print_statistics(qpolicy)
+```
+
+2. Визуализируйте путь Петра к яблоку:
+
+    ![Путь Петра](../../../../8-Reinforcement/1-QLearning/images/optimized_walk.gif)
+
+Обратите внимание, что теперь путь к яблоку стал гораздо короче и более целенаправленным.
+
+## Заключение
+
+В этом уроке мы изучили основы обучения с подкреплением и алгоритм Q-Learning. Мы научились:
+
+- Определять среду и действия агента.
+- Использовать функцию вознаграждения для оценки "хорошести" действий.
+- Реализовывать алгоритм Q-Learning для обучения агента.
+- Балансировать между исследованием и использованием известных данных.
+
+Этот подход можно применять к множеству задач, где требуется оптимизация поведения агента в сложной среде. Попробуйте адаптировать этот алгоритм к другим сценариям и посмотрите, как он справляется!
+
+## Проверка политики
+
+Поскольку Q-Table содержит "привлекательность" каждого действия в каждом состоянии, использовать её для определения эффективной навигации в нашем мире довольно просто. В самом простом случае мы можем выбрать действие, соответствующее наибольшему значению в Q-Table: (блок кода 9)
+
+```python
+def qpolicy_strict(m):
+        x,y = m.human
+        v = probs(Q[x,y])
+        a = list(actions)[np.argmax(v)]
+        return a
+
+walk(m,qpolicy_strict)
+```
+
+> Если вы попробуете код выше несколько раз, вы можете заметить, что иногда он "зависает", и вам нужно нажать кнопку STOP в ноутбуке, чтобы прервать выполнение. Это происходит из-за того, что могут возникнуть ситуации, когда два состояния "указывают" друг на друга с точки зрения оптимального Q-значения, в результате чего агент бесконечно перемещается между этими состояниями.
+
+## 🚀Задача
+
+> **Задание 1:** Измените функцию `walk`, чтобы ограничить максимальную длину пути определённым количеством шагов (например, 100), и посмотрите, как код выше иногда возвращает это значение.
+
+> **Задание 2:** Измените функцию `walk`, чтобы она не возвращалась в места, где уже была ранее. Это предотвратит зацикливание `walk`, однако агент всё равно может оказаться "запертым" в месте, из которого он не сможет выбраться.
+
+## Навигация
+
+Более эффективной политикой навигации будет та, которую мы использовали во время обучения, совмещающая использование накопленных знаний и исследование. В этой политике каждое действие выбирается с определённой вероятностью, пропорциональной значениям в Q-Table. Эта стратегия всё ещё может привести к тому, что агент вернётся в уже исследованное место, но, как видно из кода ниже, она приводит к очень короткому среднему пути до нужного места (помните, что `print_statistics` запускает симуляцию 100 раз): (блок кода 10)
+
+```python
+def qpolicy(m):
+        x,y = m.human
+        v = probs(Q[x,y])
+        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]
+        return a
+
+print_statistics(qpolicy)
+```
+
+После выполнения этого кода вы должны получить значительно меньшую среднюю длину пути, в диапазоне 3-6.
+
+## Исследование процесса обучения
+
+Как мы уже упоминали, процесс обучения — это баланс между исследованием и использованием накопленных знаний о структуре пространства задачи. Мы видели, что результаты обучения (способность агента находить короткий путь к цели) улучшились, но также интересно наблюдать, как средняя длина пути изменяется в процессе обучения:
+
+## Выводы из обучения:
+
+- **Средняя длина пути увеличивается**. На начальном этапе средняя длина пути увеличивается. Это, вероятно, связано с тем, что, не зная ничего об окружающей среде, мы склонны попадать в плохие состояния, такие как вода или волк. По мере того как мы узнаём больше и начинаем использовать эти знания, мы можем дольше исследовать среду, но всё ещё плохо знаем, где находятся яблоки.
+
+- **Длина пути уменьшается по мере обучения**. Когда мы узнаём достаточно, агенту становится легче достигать цели, и длина пути начинает уменьшаться. Однако мы всё ещё открыты для исследования, поэтому часто отклоняемся от оптимального пути и пробуем новые варианты, что делает путь длиннее, чем оптимальный.
+
+- **Резкое увеличение длины**. На графике также видно, что в какой-то момент длина пути резко увеличивается. Это указывает на стохастическую природу процесса и на то, что мы можем "испортить" коэффициенты в Q-Table, перезаписав их новыми значениями. Это желательно минимизировать, уменьшая скорость обучения (например, ближе к концу обучения мы корректируем значения в Q-Table только на небольшую величину).
+
+В целом важно помнить, что успех и качество процесса обучения сильно зависят от параметров, таких как скорость обучения, уменьшение скорости обучения и коэффициент дисконтирования. Эти параметры часто называют **гиперпараметрами**, чтобы отличить их от **параметров**, которые мы оптимизируем во время обучения (например, коэффициенты Q-Table). Процесс поиска наилучших значений гиперпараметров называется **оптимизацией гиперпараметров**, и это заслуживает отдельного обсуждения.
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/46/)
+
+## Задание 
+[Более реалистичный мир](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..3629fbcd3
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md
@@ -0,0 +1,41 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "68394b2102d3503882e5e914bd0ff5c1",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:10:11+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Более реалистичный мир
+
+В нашей ситуации Питер мог перемещаться почти без усталости и голода. В более реалистичном мире ему нужно время от времени отдыхать, а также питаться. Давайте сделаем наш мир более реалистичным, внедрив следующие правила:
+
+1. При перемещении из одного места в другое Питер теряет **энергию** и набирает **усталость**.
+2. Питер может восстановить энергию, съев яблоки.
+3. Питер может избавиться от усталости, отдыхая под деревом или на траве (т.е. заходя на клетку с деревом или травой — зеленое поле).
+4. Питеру нужно найти и убить волка.
+5. Чтобы убить волка, Питеру необходимо иметь определенные уровни энергии и усталости, иначе он проиграет битву.
+
+## Инструкции
+
+Используйте оригинальный [notebook.ipynb](notebook.ipynb) как отправную точку для вашего решения.
+
+Измените функцию вознаграждения в соответствии с правилами игры, запустите алгоритм обучения с подкреплением, чтобы найти лучшую стратегию для победы в игре, и сравните результаты случайного блуждания с вашим алгоритмом по количеству выигранных и проигранных игр.
+
+> **Note**: В вашем новом мире состояние становится более сложным и, помимо позиции человека, включает уровни усталости и энергии. Вы можете представить состояние как кортеж (Board, energy, fatigue), или определить класс для состояния (вы также можете унаследовать его от `Board`), или даже изменить оригинальный класс `Board` внутри [rlboard.py](../../../../8-Reinforcement/1-QLearning/rlboard.py).
+
+В вашем решении, пожалуйста, сохраните код, отвечающий за стратегию случайного блуждания, и сравните результаты вашего алгоритма со случайным блужданием в конце.
+
+> **Note**: Возможно, вам потребуется настроить гиперпараметры, чтобы добиться результата, особенно количество эпох. Поскольку успех в игре (битва с волком) — это редкое событие, можно ожидать значительно более длительного времени обучения.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерий | Превосходно                                                                                                                                                                                             | Удовлетворительно                                                                                                                                                                      | Требует улучшения                                                                                                                          |
+| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
+|          | Представлен ноутбук с определением новых правил мира, алгоритмом Q-Learning и текстовыми объяснениями. Q-Learning значительно улучшает результаты по сравнению со случайным блужданием.                | Представлен ноутбук, Q-Learning реализован и улучшает результаты по сравнению со случайным блужданием, но незначительно; или ноутбук плохо документирован, а код неструктурирован.      | Сделаны попытки переопределить правила мира, но алгоритм Q-Learning не работает, или функция вознаграждения определена не полностью.       |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..01a58e016
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,411 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "17e5a668646eabf5aabd0e9bfcf17876",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:02:01+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Питер и волк: Введение в обучение с подкреплением\n",
+    "\n",
+    "В этом уроке мы научимся применять обучение с подкреплением к задаче поиска пути. Сюжет вдохновлен музыкальной сказкой [«Петя и волк»](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) русского композитора [Сергея Прокофьева](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev). Это история о юном пионере Пете, который смело выходит из дома на лесную поляну, чтобы поймать волка. Мы будем обучать алгоритмы машинного обучения, которые помогут Пете исследовать окружающую местность и построить оптимальную карту навигации.\n",
+    "\n",
+    "Сначала импортируем несколько полезных библиотек:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Обзор обучения с подкреплением\n",
+    "\n",
+    "**Обучение с подкреплением** (Reinforcement Learning, RL) — это метод обучения, который позволяет нам изучать оптимальное поведение **агента** в некоторой **среде** путем проведения множества экспериментов. Агент в этой среде должен иметь какую-то **цель**, определяемую с помощью **функции вознаграждения**.\n",
+    "\n",
+    "## Среда\n",
+    "\n",
+    "Для простоты представим, что мир Питера — это квадратное поле размером `width` x `height`. Каждая ячейка на этом поле может быть:\n",
+    "* **землей**, по которой Питер и другие существа могут ходить\n",
+    "* **водой**, по которой, очевидно, ходить нельзя\n",
+    "* **деревом** или **травой** — местом, где можно отдохнуть\n",
+    "* **яблоком**, которое символизирует что-то, что Питер будет рад найти, чтобы подкрепиться\n",
+    "* **волком**, который опасен и которого следует избегать\n",
+    "\n",
+    "Для работы со средой мы определим класс `Board`. Чтобы не перегружать эту записную книжку, весь код для работы с полем был вынесен в отдельный модуль `rlboard`, который мы сейчас импортируем. Вы можете заглянуть в этот модуль, чтобы узнать больше о внутренней реализации.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Давайте теперь создадим случайную доску и посмотрим, как она выглядит:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Действия и Политика\n",
+    "\n",
+    "В нашем примере цель Питера — найти яблоко, избегая волка и других препятствий. Определите эти действия в виде словаря и сопоставьте их с парами соответствующих изменений координат.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 2"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Стратегия нашего агента (Питера) определяется так называемой **политикой**. Рассмотрим самую простую политику, называемую **случайное блуждание**.\n",
+    "\n",
+    "## Случайное блуждание\n",
+    "\n",
+    "Давайте сначала решим нашу задачу, реализовав стратегию случайного блуждания.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "# Let's run a random walk experiment several times and see the average number of steps taken: code block 3"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 4"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Функция вознаграждения\n",
+    "\n",
+    "Чтобы сделать нашу стратегию более умной, нам нужно понять, какие ходы \"лучше\" других.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 5"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Q-Learning\n",
+    "\n",
+    "Создайте Q-таблицу или многомерный массив. Поскольку наша доска имеет размеры `width` x `height`, мы можем представить Q-таблицу в виде numpy массива с формой `width` x `height` x `len(actions)`:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 6"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Передайте Q-таблицу в функцию `plot`, чтобы визуализировать таблицу на доске:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "NameError",
+     "evalue": "name 'm' is not defined",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-10-8b8a9e4cb2b8>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mm\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mplot\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mQ\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'm' is not defined"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Суть Q-Learning: Уравнение Беллмана и алгоритм обучения\n",
+    "\n",
+    "Напишите псевдокод для нашего алгоритма обучения:\n",
+    "\n",
+    "* Инициализируйте Q-таблицу Q одинаковыми значениями для всех состояний и действий\n",
+    "* Установите скорость обучения $\\alpha\\leftarrow 1$\n",
+    "* Повторяйте симуляцию много раз\n",
+    "   1. Начните с случайной позиции\n",
+    "   1. Повторяйте\n",
+    "        1. Выберите действие $a$ в состоянии $s$\n",
+    "        2. Выполните действие, перейдя в новое состояние $s'$\n",
+    "        3. Если мы достигаем условия окончания игры или общий награда слишком мала — завершите симуляцию  \n",
+    "        4. Вычислите награду $r$ в новом состоянии\n",
+    "        5. Обновите Q-функцию согласно уравнению Беллмана: $Q(s,a)\\leftarrow (1-\\alpha)Q(s,a)+\\alpha(r+\\gamma\\max_{a'}Q(s',a'))$\n",
+    "        6. $s\\leftarrow s'$\n",
+    "        7. Обновите общую награду и уменьшите $\\alpha$.\n",
+    "\n",
+    "## Эксплуатация vs. Исследование\n",
+    "\n",
+    "Лучший подход — это баланс между исследованием и эксплуатацией. По мере того как мы больше узнаем о нашей среде, мы будем чаще следовать оптимальному маршруту, однако иногда стоит выбирать неизведанный путь.\n",
+    "\n",
+    "## Реализация на Python\n",
+    "\n",
+    "Теперь мы готовы реализовать алгоритм обучения. Перед этим нам также понадобится функция, которая преобразует произвольные числа в Q-таблице в вектор вероятностей для соответствующих действий:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 7"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Мы добавляем небольшое значение `eps` к исходному вектору, чтобы избежать деления на 0 в начальном случае, когда все компоненты вектора одинаковы.\n",
+    "\n",
+    "Фактический алгоритм обучения, который мы будем запускать в течение 5000 экспериментов, также называемых **эпохами**:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 56,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "# code block 8"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "После выполнения этого алгоритма Q-таблица должна быть обновлена значениями, которые определяют привлекательность различных действий на каждом шаге. Визуализируйте таблицу здесь:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 43,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 360.646265 \r\nL 366.6475 360.646265 \r\nL 366.6475 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 359.4475 336.76814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\nL 33.2875 10.60814 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g clip-path=\"url(#p03670b802c)\">\r\n    <image height=\"327\" id=\"imagefd2c98b8a1\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\r\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\" y=\"-9.76814\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"m79531393d3\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_8\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_9\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m79531393d3\" y=\"336.76814\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m95a78e1f45\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"10.999219\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"50.107132\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"89.215046\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"128.32296\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_14\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"167.430873\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_14\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_15\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"206.538787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_15\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_16\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"245.646701\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_16\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_8\">\r\n     <g id=\"line2d_17\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"284.754614\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_17\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_9\">\r\n     <g id=\"line2d_18\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m95a78e1f45\" y=\"323.862528\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_18\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 33.2875 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \r\nL 359.4475 336.76814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \r\nL 359.4475 10.60814 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p03670b802c\">\r\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Проверка политики\n",
+    "\n",
+    "Поскольку Q-Table содержит \"привлекательность\" каждого действия в каждом состоянии, его довольно легко использовать для определения эффективной навигации в нашем мире. В самом простом случае мы можем просто выбрать действие, соответствующее наибольшему значению в Q-Table:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# code block 9"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Если вы попробуете код выше несколько раз, вы можете заметить, что иногда он просто \"зависает\", и вам нужно нажать кнопку STOP в ноутбуке, чтобы прервать выполнение.\n",
+    "\n",
+    "> **Задача 1:** Измените функцию `walk`, чтобы ограничить максимальную длину пути определенным количеством шагов (например, 100), и наблюдайте, как код выше возвращает это значение время от времени.\n",
+    "\n",
+    "> **Задача 2:** Измените функцию `walk`, чтобы она не возвращалась в места, где уже была ранее. Это предотвратит зацикливание `walk`, однако агент все равно может оказаться \"запертым\" в месте, из которого он не сможет выбраться.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 58,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 5.31, eaten by wolf: 0 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "# code block 10"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 57,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x26dab295a48>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 57
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 382.368508 248.518125\" width=\"382.368508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M -0 248.518125 \r\nL 382.368508 248.518125 \r\nL 382.368508 0 \r\nL -0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 374.45 224.64 \r\nL 374.45 7.2 \r\nL 39.65 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"m9289ace8dd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.868182\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(51.686932 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"115.746997\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 2000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(103.021997 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"176.625812\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 4000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(163.900812 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"237.504627\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 6000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(224.779627 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.383442\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 8000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(285.658442 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"359.262258\" xlink:href=\"#m9289ace8dd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 10000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(343.356008 239.238438)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"mac0d9b03a1\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"214.756364\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(26.2875 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"172.854355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 2000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 176.653573)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"130.952346\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 4000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 134.751564)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"89.050337\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 6000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 92.849556)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#mac0d9b03a1\" y=\"47.148328\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 8000 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 50.947547)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_12\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p46c120979b)\" d=\"M 54.868182 214.211638 \r\nL 55.081258 214.756364 \r\nL 55.172576 214.525903 \r\nL 55.203015 214.756364 \r\nL 55.263894 214.735413 \r\nL 55.294334 187.98098 \r\nL 55.324773 214.756364 \r\nL 55.355212 213.918323 \r\nL 55.385652 214.756364 \r\nL 55.47697 214.693511 \r\nL 55.629167 214.756364 \r\nL 55.781364 214.756364 \r\nL 55.903122 205.768383 \r\nL 55.964 214.756364 \r\nL 56.024879 211.508958 \r\nL 56.055319 207.507316 \r\nL 56.085758 214.756364 \r\nL 56.268395 214.756364 \r\nL 56.359713 211.320399 \r\nL 56.420592 207.38161 \r\nL 56.451031 214.714462 \r\nL 56.48147 209.958584 \r\nL 56.51191 214.756364 \r\nL 56.542349 214.67256 \r\nL 56.572789 214.546854 \r\nL 56.603228 211.96988 \r\nL 56.664107 214.735413 \r\nL 56.816304 214.714462 \r\nL 56.846743 214.756364 \r\nL 56.877183 58.692331 \r\nL 56.938062 214.756364 \r\nL 56.968501 211.865125 \r\nL 57.02938 214.735413 \r\nL 57.090259 214.714462 \r\nL 57.120698 209.916682 \r\nL 57.181577 214.756364 \r\nL 57.242456 212.095586 \r\nL 57.272895 214.756364 \r\nL 57.303334 214.211638 \r\nL 57.333774 183.497465 \r\nL 57.364213 214.756364 \r\nL 57.394653 214.358295 \r\nL 57.425092 214.756364 \r\nL 57.51641 207.318757 \r\nL 57.638168 214.756364 \r\nL 57.668607 177.191213 \r\nL 57.729486 214.756364 \r\nL 57.759926 214.609707 \r\nL 57.790365 196.885157 \r\nL 57.820804 214.756364 \r\nL 57.851244 214.756364 \r\nL 58.094759 214.714462 \r\nL 58.186077 187.98098 \r\nL 58.216517 196.277578 \r\nL 58.277395 214.756364 \r\nL 58.338274 214.693511 \r\nL 58.429593 214.756364 \r\nL 58.460032 214.693511 \r\nL 58.490471 192.925417 \r\nL 58.520911 214.756364 \r\nL 58.55135 214.735413 \r\nL 58.642668 214.756364 \r\nL 58.673108 212.242243 \r\nL 58.703547 214.756364 \r\nL 58.825305 190.89317 \r\nL 58.916623 186.388704 \r\nL 58.947062 214.756364 \r\nL 58.977502 214.756364 \r\nL 59.007941 214.358295 \r\nL 59.06882 214.756364 \r\nL 59.129699 158.481966 \r\nL 59.160138 214.756364 \r\nL 59.251457 214.693511 \r\nL 59.281896 213.499303 \r\nL 59.312335 214.735413 \r\nL 59.342775 183.497465 \r\nL 59.373214 214.756364 \r\nL 59.403654 189.845619 \r\nL 59.525411 214.735413 \r\nL 59.555851 207.989189 \r\nL 59.616729 214.756364 \r\nL 59.647169 214.756364 \r\nL 59.677608 211.613713 \r\nL 59.738487 212.326047 \r\nL 59.768926 214.756364 \r\nL 59.799366 210.440457 \r\nL 59.829805 210.2938 \r\nL 59.951563 214.756364 \r\nL 59.982002 192.841613 \r\nL 60.042881 214.756364 \r\nL 60.134199 211.425154 \r\nL 60.255957 214.756364 \r\nL 60.347275 209.183396 \r\nL 60.438593 205.956942 \r\nL 60.469033 214.756364 \r\nL 60.499472 161.247498 \r\nL 60.560351 198.791698 \r\nL 60.59079 214.756364 \r\nL 60.62123 214.735413 \r\nL 60.651669 123.389033 \r\nL 60.712548 213.813568 \r\nL 60.742987 214.756364 \r\nL 60.773427 193.113976 \r\nL 60.834306 214.756364 \r\nL 60.956063 212.095586 \r\nL 61.016942 214.756364 \r\nL 61.077821 68.68596 \r\nL 61.1387 214.735413 \r\nL 61.199579 193.889163 \r\nL 61.321336 214.756364 \r\nL 61.412654 214.735413 \r\nL 61.443094 210.042388 \r\nL 61.503973 214.756364 \r\nL 61.564851 214.756364 \r\nL 61.686609 212.284145 \r\nL 61.717049 214.756364 \r\nL 61.747488 214.735413 \r\nL 61.777927 206.941639 \r\nL 61.808367 214.756364 \r\nL 61.838806 214.735413 \r\nL 61.930124 214.714462 \r\nL 61.991003 213.541205 \r\nL 62.021443 206.794982 \r\nL 62.051882 214.756364 \r\nL 62.082321 214.735413 \r\nL 62.17364 214.756364 \r\nL 62.204079 182.806082 \r\nL 62.264958 214.46305 \r\nL 62.295397 214.127834 \r\nL 62.325837 202.122908 \r\nL 62.386715 211.34135 \r\nL 62.417155 214.756364 \r\nL 62.508473 214.735413 \r\nL 62.569352 214.735413 \r\nL 62.599791 202.437173 \r\nL 62.630231 214.756364 \r\nL 62.66067 214.735413 \r\nL 62.69111 214.756364 \r\nL 62.812867 199.923052 \r\nL 62.934625 214.756364 \r\nL 62.965064 214.756364 \r\nL 62.995504 202.625732 \r\nL 63.056382 214.756364 \r\nL 63.117261 212.745067 \r\nL 63.147701 214.756364 \r\nL 63.299898 214.756364 \r\nL 63.391216 207.905385 \r\nL 63.482534 207.339708 \r\nL 63.512974 214.756364 \r\nL 63.604292 207.004492 \r\nL 63.726049 214.756364 \r\nL 63.817368 214.735413 \r\nL 63.847807 213.457401 \r\nL 63.908686 198.770747 \r\nL 63.939125 214.609707 \r\nL 63.969565 211.257546 \r\nL 64.000004 214.756364 \r\nL 64.030443 214.756364 \r\nL 64.121762 214.756364 \r\nL 64.152201 213.729764 \r\nL 64.21308 214.756364 \r\nL 64.243519 214.756364 \r\nL 64.304398 194.852909 \r\nL 64.334838 214.756364 \r\nL 64.365277 214.756364 \r\nL 64.456595 210.000486 \r\nL 64.487035 211.278497 \r\nL 64.608792 214.756364 \r\nL 64.639232 210.985183 \r\nL 64.70011 214.379246 \r\nL 64.821868 214.756364 \r\nL 64.943626 202.541928 \r\nL 65.034944 213.331695 \r\nL 65.065383 212.200341 \r\nL 65.156702 214.756364 \r\nL 65.187141 214.46305 \r\nL 65.24802 158.817182 \r\nL 65.278459 214.756364 \r\nL 65.339338 211.571811 \r\nL 65.369777 212.095586 \r\nL 65.430656 214.756364 \r\nL 65.491535 198.058413 \r\nL 65.582853 201.682937 \r\nL 65.643732 214.756364 \r\nL 65.73505 212.661263 \r\nL 65.76549 211.425154 \r\nL 65.795929 214.756364 \r\nL 65.826369 209.309102 \r\nL 65.887247 213.687862 \r\nL 65.917687 214.756364 \r\nL 65.948126 211.110889 \r\nL 65.978566 184.670721 \r\nL 66.009005 214.756364 \r\nL 66.039444 214.756364 \r\nL 66.161202 214.756364 \r\nL 66.191641 212.870773 \r\nL 66.25252 213.415499 \r\nL 66.343838 214.756364 \r\nL 66.404717 200.027807 \r\nL 66.435157 212.095586 \r\nL 66.465596 214.756364 \r\nL 66.496036 211.676566 \r\nL 66.526475 208.63867 \r\nL 66.556914 214.756364 \r\nL 66.587354 213.625009 \r\nL 66.648233 214.735413 \r\nL 66.678672 214.714462 \r\nL 66.739551 201.201064 \r\nL 66.76999 209.120543 \r\nL 66.830869 206.815933 \r\nL 66.861308 214.756364 \r\nL 66.952627 195.837607 \r\nL 67.043945 214.567805 \r\nL 67.074384 205.412216 \r\nL 67.104824 185.843977 \r\nL 67.135263 214.756364 \r\nL 67.165702 214.756364 \r\nL 67.28746 197.869854 \r\nL 67.3179 213.750715 \r\nL 67.348339 195.649048 \r\nL 67.409218 212.828871 \r\nL 67.500536 214.756364 \r\nL 67.530975 214.714462 \r\nL 67.561415 214.337344 \r\nL 67.591854 211.508958 \r\nL 67.652733 214.379246 \r\nL 67.683172 214.756364 \r\nL 67.713612 208.533915 \r\nL 67.774491 214.756364 \r\nL 67.835369 214.735413 \r\nL 67.865809 187.310548 \r\nL 67.896248 214.756364 \r\nL 67.926688 205.684579 \r\nL 68.048445 214.756364 \r\nL 68.139764 199.064061 \r\nL 68.231082 214.756364 \r\nL 68.261521 214.484001 \r\nL 68.291961 214.756364 \r\nL 68.383279 207.947287 \r\nL 68.413718 214.735413 \r\nL 68.444158 204.092302 \r\nL 68.474597 202.981899 \r\nL 68.565915 214.756364 \r\nL 68.596355 205.49602 \r\nL 68.626794 200.614436 \r\nL 68.657233 214.756364 \r\nL 68.687673 196.487088 \r\nL 68.748552 209.770025 \r\nL 68.870309 214.756364 \r\nL 68.900749 214.127834 \r\nL 68.931188 212.556508 \r\nL 68.961628 214.735413 \r\nL 68.992067 194.077722 \r\nL 69.083385 207.130198 \r\nL 69.113825 201.766741 \r\nL 69.144264 214.756364 \r\nL 69.296461 201.976251 \r\nL 69.387779 199.67164 \r\nL 69.418219 214.756364 \r\nL 69.448658 214.756364 \r\nL 69.479097 193.784408 \r\nL 69.539976 214.735413 \r\nL 69.570416 214.756364 \r\nL 69.600855 197.974609 \r\nL 69.661734 214.756364 \r\nL 69.692173 214.756364 \r\nL 69.722613 200.111612 \r\nL 69.813931 208.471062 \r\nL 69.84437 206.33406 \r\nL 69.935689 205.28651 \r\nL 69.966128 214.756364 \r\nL 70.027007 214.756364 \r\nL 70.057446 214.504952 \r\nL 70.118325 214.756364 \r\nL 70.179204 214.756364 \r\nL 70.209643 214.609707 \r\nL 70.270522 214.756364 \r\nL 70.422719 208.261552 \r\nL 70.544477 214.756364 \r\nL 70.574916 214.735413 \r\nL 70.696674 210.251898 \r\nL 70.757553 214.756364 \r\nL 70.787992 214.211638 \r\nL 70.818431 207.360659 \r\nL 70.87931 212.59841 \r\nL 71.001068 214.756364 \r\nL 71.031507 199.985905 \r\nL 71.092386 214.169736 \r\nL 71.122825 214.756364 \r\nL 71.153265 191.123631 \r\nL 71.244583 199.378326 \r\nL 71.39678 214.756364 \r\nL 71.42722 208.471062 \r\nL 71.488098 210.880428 \r\nL 71.548977 214.756364 \r\nL 71.579417 208.282503 \r\nL 71.640295 208.450111 \r\nL 71.701174 214.735413 \r\nL 71.731614 212.200341 \r\nL 71.762053 210.419506 \r\nL 71.792492 214.756364 \r\nL 71.822932 214.756364 \r\nL 71.853371 214.46305 \r\nL 71.883811 214.756364 \r\nL 71.91425 210.314751 \r\nL 71.975129 213.01743 \r\nL 72.005568 214.756364 \r\nL 72.036008 208.764376 \r\nL 72.096887 214.504952 \r\nL 72.157765 214.756364 \r\nL 72.188205 207.402561 \r\nL 72.279523 209.45576 \r\nL 72.309962 214.756364 \r\nL 72.401281 214.400197 \r\nL 72.43172 209.05769 \r\nL 72.462159 214.735413 \r\nL 72.523038 210.817575 \r\nL 72.644796 214.756364 \r\nL 72.736114 214.756364 \r\nL 72.766553 191.584553 \r\nL 72.827432 207.255904 \r\nL 72.857872 213.562156 \r\nL 72.888311 195.418587 \r\nL 72.918751 214.735413 \r\nL 72.94919 214.337344 \r\nL 73.070948 214.756364 \r\nL 73.131826 211.844174 \r\nL 73.223145 214.756364 \r\nL 73.253584 190.138933 \r\nL 73.344902 214.46305 \r\nL 73.375342 213.268842 \r\nL 73.43622 214.756364 \r\nL 73.46666 209.330053 \r\nL 73.527539 207.109247 \r\nL 73.557978 214.756364 \r\nL 73.588417 209.811927 \r\nL 73.649296 214.756364 \r\nL 73.740615 214.651609 \r\nL 73.771054 190.956023 \r\nL 73.831933 214.756364 \r\nL 73.862372 214.735413 \r\nL 73.892812 212.849822 \r\nL 73.923251 177.903547 \r\nL 73.98413 204.804637 \r\nL 74.014569 205.49602 \r\nL 74.136327 214.756364 \r\nL 74.166766 214.756364 \r\nL 74.197206 214.232589 \r\nL 74.258084 214.756364 \r\nL 74.379842 214.735413 \r\nL 74.47116 179.831039 \r\nL 74.5016 194.077722 \r\nL 74.562479 214.756364 \r\nL 74.592918 181.213805 \r\nL 74.623357 213.625009 \r\nL 74.714676 214.735413 \r\nL 74.775554 194.66435 \r\nL 74.805994 197.848903 \r\nL 74.836433 214.484001 \r\nL 74.866873 177.002654 \r\nL 74.927751 214.085931 \r\nL 74.958191 194.014869 \r\nL 75.049509 196.801353 \r\nL 75.171267 214.756364 \r\nL 75.201706 204.385616 \r\nL 75.262585 207.570169 \r\nL 75.353903 214.756364 \r\nL 75.384343 196.340431 \r\nL 75.445221 214.735413 \r\nL 75.5061 214.756364 \r\nL 75.597418 207.695875 \r\nL 75.627858 192.024524 \r\nL 75.688737 214.756364 \r\nL 75.719176 214.211638 \r\nL 75.749615 198.62409 \r\nL 75.810494 214.379246 \r\nL 75.840934 213.625009 \r\nL 75.871373 214.756364 \r\nL 75.901812 214.756364 \r\nL 75.932252 214.756364 \r\nL 75.962691 187.415303 \r\nL 76.02357 203.00285 \r\nL 76.054009 214.756364 \r\nL 76.145328 214.735413 \r\nL 76.206207 214.756364 \r\nL 76.236646 214.106882 \r\nL 76.267085 194.182477 \r\nL 76.297525 214.756364 \r\nL 76.327964 214.002127 \r\nL 76.388843 214.756364 \r\nL 76.419282 158.544819 \r\nL 76.480161 214.756364 \r\nL 76.510601 206.815933 \r\nL 76.571479 214.735413 \r\nL 76.601919 214.735413 \r\nL 76.632358 172.12107 \r\nL 76.693237 200.069709 \r\nL 76.784555 214.756364 \r\nL 76.814995 204.951294 \r\nL 76.875873 214.735413 \r\nL 76.906313 200.509681 \r\nL 76.936752 214.756364 \r\nL 76.967192 212.59841 \r\nL 77.05851 214.756364 \r\nL 77.088949 204.741783 \r\nL 77.149828 214.735413 \r\nL 77.180268 213.625009 \r\nL 77.271586 214.756364 \r\nL 77.302025 197.807001 \r\nL 77.332465 214.756364 \r\nL 77.423783 214.400197 \r\nL 77.454222 214.756364 \r\nL 77.484662 205.642677 \r\nL 77.54554 214.358295 \r\nL 77.57598 214.756364 \r\nL 77.728177 190.809366 \r\nL 77.758616 214.756364 \r\nL 77.849935 207.528267 \r\nL 77.910813 214.756364 \r\nL 77.941253 197.178471 \r\nL 78.002132 199.692591 \r\nL 78.09345 191.647406 \r\nL 78.123889 214.756364 \r\nL 78.184768 214.756364 \r\nL 78.215207 214.211638 \r\nL 78.276086 214.756364 \r\nL 78.397844 200.69824 \r\nL 78.458723 214.756364 \r\nL 78.489162 191.291239 \r\nL 78.550041 214.756364 \r\nL 78.671799 214.630658 \r\nL 78.702238 196.193774 \r\nL 78.732677 214.735413 \r\nL 78.763117 204.071351 \r\nL 78.793556 214.756364 \r\nL 78.854435 212.451753 \r\nL 78.915314 214.756364 \r\nL 79.006632 203.589478 \r\nL 79.067511 214.756364 \r\nL 79.12839 214.044029 \r\nL 79.189268 214.756364 \r\nL 79.219708 208.492013 \r\nL 79.280587 214.735413 \r\nL 79.341466 214.756364 \r\nL 79.402344 211.173742 \r\nL 79.432784 194.601497 \r\nL 79.463223 214.756364 \r\nL 79.493663 207.193051 \r\nL 79.554541 214.756364 \r\nL 79.61542 214.735413 \r\nL 79.64586 214.735413 \r\nL 79.676299 214.127834 \r\nL 79.767617 186.409655 \r\nL 79.798057 214.756364 \r\nL 79.828496 178.59493 \r\nL 79.889375 208.994837 \r\nL 79.919814 201.368672 \r\nL 79.950254 214.756364 \r\nL 79.980693 214.735413 \r\nL 80.072011 208.366307 \r\nL 80.102451 213.499303 \r\nL 80.13289 214.127834 \r\nL 80.16333 165.353895 \r\nL 80.224208 202.018153 \r\nL 80.285087 214.756364 \r\nL 80.345966 214.379246 \r\nL 80.437284 214.756364 \r\nL 80.467724 174.237121 \r\nL 80.559042 174.42568 \r\nL 80.589481 214.756364 \r\nL 80.680799 208.387258 \r\nL 80.711239 208.785327 \r\nL 80.772118 183.078445 \r\nL 80.802557 213.373597 \r\nL 80.832996 202.646683 \r\nL 80.893875 214.756364 \r\nL 80.954754 210.629016 \r\nL 80.985194 204.197057 \r\nL 81.015633 214.756364 \r\nL 81.046072 207.947287 \r\nL 81.16783 214.756364 \r\nL 81.198269 212.053684 \r\nL 81.259148 214.756364 \r\nL 81.289588 214.609707 \r\nL 81.320027 214.756364 \r\nL 81.411345 212.284145 \r\nL 81.472224 214.756364 \r\nL 81.502663 212.326047 \r\nL 81.563542 214.735413 \r\nL 81.65486 214.756364 \r\nL 81.6853 202.520977 \r\nL 81.807058 214.756364 \r\nL 81.837497 214.756364 \r\nL 81.867936 200.383975 \r\nL 81.959255 209.581466 \r\nL 81.989694 199.504032 \r\nL 82.020133 151.48433 \r\nL 82.050573 214.651609 \r\nL 82.081012 214.295442 \r\nL 82.20277 214.756364 \r\nL 82.233209 214.756364 \r\nL 82.263649 210.524261 \r\nL 82.324527 214.756364 \r\nL 82.385406 158.942888 \r\nL 82.507164 214.756364 \r\nL 82.537603 210.063339 \r\nL 82.598482 214.756364 \r\nL 82.72024 214.756364 \r\nL 82.750679 201.766741 \r\nL 82.811558 205.935991 \r\nL 82.872437 196.214725 \r\nL 82.933316 214.756364 \r\nL 82.963755 214.421148 \r\nL 83.055073 207.423512 \r\nL 83.115952 207.674924 \r\nL 83.176831 214.190687 \r\nL 83.20727 194.161526 \r\nL 83.268149 214.756364 \r\nL 83.298588 214.735413 \r\nL 83.329028 210.901379 \r\nL 83.359467 214.756364 \r\nL 83.389907 212.954577 \r\nL 83.511664 214.756364 \r\nL 83.542104 214.756364 \r\nL 83.572543 207.507316 \r\nL 83.633422 214.756364 \r\nL 83.663861 214.756364 \r\nL 83.694301 207.863483 \r\nL 83.785619 211.089938 \r\nL 83.816058 214.504952 \r\nL 83.846498 193.260633 \r\nL 83.907377 198.749796 \r\nL 83.998695 212.514606 \r\nL 83.968255 187.059136 \r\nL 84.029134 212.305096 \r\nL 84.120452 209.183396 \r\nL 84.24221 214.756364 \r\nL 84.303089 214.756364 \r\nL 84.333528 153.747039 \r\nL 84.394407 214.756364 \r\nL 84.424847 195.041468 \r\nL 84.485725 214.714462 \r\nL 84.546604 214.756364 \r\nL 84.637922 212.116537 \r\nL 84.668362 214.735413 \r\nL 84.698801 193.470143 \r\nL 84.75968 209.413857 \r\nL 84.790119 208.931984 \r\nL 84.820559 214.756364 \r\nL 84.850998 208.659621 \r\nL 84.881438 194.601497 \r\nL 84.911877 214.735413 \r\nL 84.942317 214.525903 \r\nL 85.033635 214.735413 \r\nL 85.064074 199.441179 \r\nL 85.124953 214.756364 \r\nL 85.185832 207.779679 \r\nL 85.216271 214.756364 \r\nL 85.246711 187.226744 \r\nL 85.338029 202.416222 \r\nL 85.459786 214.756364 \r\nL 85.490226 212.3889 \r\nL 85.520665 213.394548 \r\nL 85.551105 196.235676 \r\nL 85.581544 214.756364 \r\nL 85.611983 212.409851 \r\nL 85.703302 214.756364 \r\nL 85.733741 208.701523 \r\nL 85.79462 214.756364 \r\nL 85.855499 204.972245 \r\nL 85.885938 214.756364 \r\nL 85.946817 214.735413 \r\nL 86.038135 196.151872 \r\nL 86.007696 214.756364 \r\nL 86.068575 203.778037 \r\nL 86.190332 214.735413 \r\nL 86.220772 202.835242 \r\nL 86.251211 214.756364 \r\nL 86.28165 214.735413 \r\nL 86.31209 214.756364 \r\nL 86.342529 198.288874 \r\nL 86.403408 214.630658 \r\nL 86.525166 214.756364 \r\nL 86.555605 214.295442 \r\nL 86.616484 195.48144 \r\nL 86.646923 214.756364 \r\nL 86.677363 214.525903 \r\nL 86.707802 192.862564 \r\nL 86.768681 214.756364 \r\nL 86.79912 214.504952 \r\nL 86.82956 214.756364 \r\nL 86.859999 197.178471 \r\nL 86.920878 214.735413 \r\nL 86.951317 214.756364 \r\nL 86.981757 202.856193 \r\nL 87.042636 212.3889 \r\nL 87.073075 214.756364 \r\nL 87.133954 214.735413 \r\nL 87.194833 171.597294 \r\nL 87.255711 204.490371 \r\nL 87.377469 214.756364 \r\nL 87.407909 201.263917 \r\nL 87.499227 208.994837 \r\nL 87.529666 214.756364 \r\nL 87.560106 204.029449 \r\nL 87.620984 211.215644 \r\nL 87.651424 193.030172 \r\nL 87.712303 213.247891 \r\nL 87.773181 214.756364 \r\nL 87.8645 204.008498 \r\nL 87.925378 214.756364 \r\nL 87.955818 195.90046 \r\nL 88.016697 204.029449 \r\nL 88.108015 214.756364 \r\nL 88.138454 207.821581 \r\nL 88.168894 212.849822 \r\nL 88.199333 192.338789 \r\nL 88.260212 214.756364 \r\nL 88.321091 207.444463 \r\nL 88.35153 212.619361 \r\nL 88.473288 214.756364 \r\nL 88.595045 200.593485 \r\nL 88.716803 214.756364 \r\nL 88.808121 210.545212 \r\nL 88.899439 214.756364 \r\nL 88.960318 191.856916 \r\nL 88.990758 205.118902 \r\nL 89.082076 214.756364 \r\nL 89.112515 208.072993 \r\nL 89.173394 210.71282 \r\nL 89.264712 214.67256 \r\nL 89.325591 209.602417 \r\nL 89.356031 214.714462 \r\nL 89.38647 214.735413 \r\nL 89.477788 214.756364 \r\nL 89.508228 203.757086 \r\nL 89.599546 214.756364 \r\nL 89.629985 212.284145 \r\nL 89.660425 214.756364 \r\nL 89.690864 211.613713 \r\nL 89.751743 213.708813 \r\nL 89.782182 214.756364 \r\nL 89.812622 201.389623 \r\nL 89.873501 214.756364 \r\nL 89.90394 214.735413 \r\nL 89.934379 214.567805 \r\nL 89.964819 208.659621 \r\nL 89.995258 214.735413 \r\nL 90.025698 210.168094 \r\nL 90.117016 214.756364 \r\nL 90.147455 200.111612 \r\nL 90.208334 214.567805 \r\nL 90.269213 214.756364 \r\nL 90.299652 212.80792 \r\nL 90.360531 213.394548 \r\nL 90.451849 214.756364 \r\nL 90.482289 202.814291 \r\nL 90.573607 207.905385 \r\nL 90.634486 214.735413 \r\nL 90.664925 180.941442 \r\nL 90.725804 214.316393 \r\nL 90.756243 214.693511 \r\nL 90.817122 214.756364 \r\nL 90.90844 200.509681 \r\nL 90.93888 214.735413 \r\nL 90.999759 212.682214 \r\nL 91.030198 186.556312 \r\nL 91.091077 214.756364 \r\nL 91.121516 214.756364 \r\nL 91.212834 211.257546 \r\nL 91.334592 214.756364 \r\nL 91.365032 214.756364 \r\nL 91.547668 196.7385 \r\nL 91.578107 214.756364 \r\nL 91.638986 195.209076 \r\nL 91.669426 213.604058 \r\nL 91.699865 198.561237 \r\nL 91.730304 214.756364 \r\nL 91.760744 212.053684 \r\nL 91.791183 214.735413 \r\nL 91.821623 210.126192 \r\nL 91.852062 209.434808 \r\nL 91.882501 193.260633 \r\nL 91.912941 214.756364 \r\nL 91.94338 214.756364 \r\nL 91.97382 214.756364 \r\nL 92.095577 201.305819 \r\nL 92.217335 214.756364 \r\nL 92.247774 214.421148 \r\nL 92.278214 207.151149 \r\nL 92.308653 214.735413 \r\nL 92.339093 214.442099 \r\nL 92.399971 206.857835 \r\nL 92.430411 214.735413 \r\nL 92.552168 214.756364 \r\nL 92.582608 192.715907 \r\nL 92.643487 214.756364 \r\nL 92.704365 214.756364 \r\nL 92.765244 213.457401 \r\nL 92.795684 214.714462 \r\nL 92.826123 214.693511 \r\nL 92.917441 211.613713 \r\nL 92.947881 213.562156 \r\nL 93.00876 209.66527 \r\nL 93.069638 207.088296 \r\nL 93.130517 214.756364 \r\nL 93.221835 214.651609 \r\nL 93.252275 199.776395 \r\nL 93.343593 206.292158 \r\nL 93.465351 214.756364 \r\nL 93.49579 214.693511 \r\nL 93.526229 213.897372 \r\nL 93.556669 193.365388 \r\nL 93.587108 214.756364 \r\nL 93.617548 209.581466 \r\nL 93.739305 214.756364 \r\nL 93.769745 208.973886 \r\nL 93.830624 212.912675 \r\nL 93.861063 214.735413 \r\nL 93.921942 214.232589 \r\nL 94.01326 214.756364 \r\nL 94.043699 201.703888 \r\nL 94.165457 214.756364 \r\nL 94.195896 214.651609 \r\nL 94.226336 214.756364 \r\nL 94.256775 199.902101 \r\nL 94.348093 209.560515 \r\nL 94.378533 211.173742 \r\nL 94.408972 206.12455 \r\nL 94.439412 214.106882 \r\nL 94.53073 214.756364 \r\nL 94.561169 191.186484 \r\nL 94.622048 214.756364 \r\nL 94.835124 214.735413 \r\nL 94.896003 214.756364 \r\nL 94.926442 213.939274 \r\nL 94.987321 214.756364 \r\nL 95.0482 214.756364 \r\nL 95.139518 203.00285 \r\nL 95.261276 214.756364 \r\nL 95.291715 209.979535 \r\nL 95.352594 213.708813 \r\nL 95.383033 214.735413 \r\nL 95.443912 214.756364 \r\nL 95.474352 204.25991 \r\nL 95.56567 214.756364 \r\nL 95.596109 201.410574 \r\nL 95.687427 207.570169 \r\nL 95.748306 214.756364 \r\nL 95.778746 188.986628 \r\nL 95.839624 213.85547 \r\nL 95.870064 213.85547 \r\nL 95.900503 212.703165 \r\nL 95.991821 214.756364 \r\nL 96.022261 195.711901 \r\nL 96.174458 214.735413 \r\nL 96.265776 212.514606 \r\nL 96.296216 214.756364 \r\nL 96.326655 214.714462 \r\nL 96.417973 204.176106 \r\nL 96.387534 214.756364 \r\nL 96.448413 211.089938 \r\nL 96.539731 214.756364 \r\nL 96.57017 191.815014 \r\nL 96.631049 214.756364 \r\nL 96.661488 214.714462 \r\nL 96.722367 214.756364 \r\nL 96.783246 193.952016 \r\nL 96.813685 214.756364 \r\nL 96.874564 214.67256 \r\nL 96.905004 185.760173 \r\nL 96.935443 214.756364 \r\nL 96.965882 192.15023 \r\nL 97.057201 214.756364 \r\nL 97.08764 214.588756 \r\nL 97.11808 214.756364 \r\nL 97.148519 214.693511 \r\nL 97.178958 213.457401 \r\nL 97.209398 214.756364 \r\nL 97.239837 214.756364 \r\nL 97.270277 199.923052 \r\nL 97.331155 214.756364 \r\nL 97.361595 210.524261 \r\nL 97.422474 214.756364 \r\nL 97.452913 213.981176 \r\nL 97.513792 214.756364 \r\nL 97.544231 214.609707 \r\nL 97.574671 214.735413 \r\nL 97.696428 211.027085 \r\nL 97.726868 189.154236 \r\nL 97.818186 195.816656 \r\nL 98.000822 214.756364 \r\nL 98.061701 214.714462 \r\nL 98.153019 191.479798 \r\nL 98.213898 214.756364 \r\nL 98.274777 209.05769 \r\nL 98.366095 214.756364 \r\nL 98.396535 214.358295 \r\nL 98.426974 191.856916 \r\nL 98.457413 214.756364 \r\nL 98.487853 211.613713 \r\nL 98.609611 214.756364 \r\nL 98.731368 214.756364 \r\nL 98.853126 211.55086 \r\nL 98.914005 211.781321 \r\nL 98.974883 214.756364 \r\nL 99.005323 211.739419 \r\nL 99.035762 190.034178 \r\nL 99.096641 209.351004 \r\nL 99.15752 214.756364 \r\nL 99.187959 206.899737 \r\nL 99.218399 214.25354 \r\nL 99.248838 211.907027 \r\nL 99.309717 214.735413 \r\nL 99.340156 172.707698 \r\nL 99.370596 214.756364 \r\nL 99.401035 214.735413 \r\nL 99.431475 214.756364 \r\nL 99.461914 214.127834 \r\nL 99.522793 195.313831 \r\nL 99.553232 214.756364 \r\nL 99.614111 202.101957 \r\nL 99.67499 214.756364 \r\nL 99.705429 211.718468 \r\nL 99.735869 188.022882 \r\nL 99.766308 214.756364 \r\nL 99.827187 198.770747 \r\nL 99.918505 214.714462 \r\nL 99.948944 207.234953 \r\nL 99.979384 214.756364 \r\nL 100.040263 205.349363 \r\nL 100.253339 214.756364 \r\nL 100.375096 185.06879 \r\nL 100.405536 197.241324 \r\nL 100.435975 214.756364 \r\nL 100.527293 211.257546 \r\nL 100.557733 214.756364 \r\nL 100.588172 207.1721 \r\nL 100.649051 213.310744 \r\nL 100.67949 209.728123 \r\nL 100.740369 214.756364 \r\nL 100.862127 214.25354 \r\nL 100.892566 214.316393 \r\nL 100.923005 214.127834 \r\nL 100.953445 214.735413 \r\nL 100.983884 188.902824 \r\nL 101.044763 210.587114 \r\nL 101.136081 214.756364 \r\nL 101.166521 214.546854 \r\nL 101.19696 186.158243 \r\nL 101.257839 214.756364 \r\nL 101.349157 206.627374 \r\nL 101.379597 212.954577 \r\nL 101.440475 210.000486 \r\nL 101.501354 214.756364 \r\nL 101.531794 214.484001 \r\nL 101.562233 204.846539 \r\nL 101.623112 213.394548 \r\nL 101.683991 214.756364 \r\nL 101.71443 214.525903 \r\nL 101.775309 214.756364 \r\nL 101.805748 198.456482 \r\nL 101.927506 214.525903 \r\nL 102.018824 206.208354 \r\nL 101.988385 214.756364 \r\nL 102.049264 210.335702 \r\nL 102.110142 214.756364 \r\nL 102.140582 211.927978 \r\nL 102.171021 201.9553 \r\nL 102.201461 214.756364 \r\nL 102.2319 214.735413 \r\nL 102.323218 209.141494 \r\nL 102.353658 214.756364 \r\nL 102.444976 214.714462 \r\nL 102.475415 195.984264 \r\nL 102.536294 214.756364 \r\nL 102.597173 214.756364 \r\nL 102.627612 212.912675 \r\nL 102.688491 214.756364 \r\nL 102.718931 214.756364 \r\nL 102.74937 202.248614 \r\nL 102.810249 214.756364 \r\nL 102.840688 211.529909 \r\nL 102.901567 214.756364 \r\nL 102.932006 214.756364 \r\nL 102.962446 213.939274 \r\nL 102.992885 214.735413 \r\nL 103.023325 201.850545 \r\nL 103.084203 208.994837 \r\nL 103.114643 214.756364 \r\nL 103.205961 213.143136 \r\nL 103.2364 214.442099 \r\nL 103.327719 214.756364 \r\nL 103.358158 205.244608 \r\nL 103.449476 214.714462 \r\nL 103.479916 209.330053 \r\nL 103.601673 214.756364 \r\nL 103.75387 192.632103 \r\nL 103.875628 214.756364 \r\nL 103.906067 214.735413 \r\nL 103.966946 207.486365 \r\nL 103.997386 214.756364 \r\nL 104.119143 214.756364 \r\nL 104.210462 190.159884 \r\nL 104.27134 198.267923 \r\nL 104.393098 214.756364 \r\nL 104.423537 214.756364 \r\nL 104.453977 209.979535 \r\nL 104.514856 214.756364 \r\nL 104.545295 214.714462 \r\nL 104.575734 180.229108 \r\nL 104.636613 214.756364 \r\nL 104.667053 214.25354 \r\nL 104.727931 214.756364 \r\nL 104.758371 214.756364 \r\nL 104.78881 209.916682 \r\nL 104.849689 214.756364 \r\nL 104.910568 214.756364 \r\nL 105.032326 213.394548 \r\nL 105.093204 214.756364 \r\nL 105.123644 193.323486 \r\nL 105.184523 214.756364 \r\nL 105.33672 214.756364 \r\nL 105.367159 193.281584 \r\nL 105.428038 212.493655 \r\nL 105.458477 213.897372 \r\nL 105.488917 205.663628 \r\nL 105.519356 214.735413 \r\nL 105.549795 208.596768 \r\nL 105.641114 214.756364 \r\nL 105.610674 204.86749 \r\nL 105.671553 214.714462 \r\nL 105.701992 214.295442 \r\nL 105.732432 214.756364 \r\nL 105.762871 206.96259 \r\nL 105.85419 211.697517 \r\nL 105.945508 214.756364 \r\nL 105.975947 211.110889 \r\nL 106.036826 214.756364 \r\nL 106.067265 214.756364 \r\nL 106.097705 214.06498 \r\nL 106.189023 204.46942 \r\nL 106.219462 208.575817 \r\nL 106.34122 214.756364 \r\nL 106.432538 214.756364 \r\nL 106.462978 207.947287 \r\nL 106.554296 212.053684 \r\nL 106.676054 214.756364 \r\nL 106.767372 214.735413 \r\nL 106.797811 214.567805 \r\nL 106.85869 211.194693 \r\nL 106.889129 185.864928 \r\nL 106.950008 214.756364 \r\nL 106.980448 209.811927 \r\nL 107.041326 212.891724 \r\nL 107.071766 214.756364 \r\nL 107.102205 208.890082 \r\nL 107.163084 214.756364 \r\nL 107.193523 214.756364 \r\nL 107.254402 209.162445 \r\nL 107.315281 213.750715 \r\nL 107.34572 214.756364 \r\nL 107.37616 208.492013 \r\nL 107.437039 214.756364 \r\nL 107.467478 214.756364 \r\nL 107.589236 201.284868 \r\nL 107.650115 214.735413 \r\nL 107.710993 208.659621 \r\nL 107.741433 201.452476 \r\nL 107.771872 214.756364 \r\nL 107.802312 214.756364 \r\nL 107.832751 213.478352 \r\nL 107.86319 203.317115 \r\nL 107.924069 214.756364 \r\nL 108.045827 214.756364 \r\nL 108.106706 208.785327 \r\nL 108.137145 214.756364 \r\nL 108.167584 214.46305 \r\nL 108.198024 203.023801 \r\nL 108.258903 214.735413 \r\nL 108.350221 214.756364 \r\nL 108.38066 197.555589 \r\nL 108.471979 204.427518 \r\nL 108.593736 214.756364 \r\nL 108.624176 214.756364 \r\nL 108.776373 206.96259 \r\nL 108.837251 214.756364 \r\nL 108.89813 211.215644 \r\nL 108.92857 212.367949 \r\nL 108.959009 208.952935 \r\nL 108.989448 213.939274 \r\nL 109.019888 214.756364 \r\nL 109.050327 211.278497 \r\nL 109.111206 214.756364 \r\nL 109.141646 214.756364 \r\nL 109.172085 207.968238 \r\nL 109.232964 214.756364 \r\nL 109.263403 214.085931 \r\nL 109.293843 201.703888 \r\nL 109.385161 202.919046 \r\nL 109.44604 214.756364 \r\nL 109.476479 192.192132 \r\nL 109.537358 214.735413 \r\nL 109.598237 214.756364 \r\nL 109.719994 198.100315 \r\nL 109.811312 214.756364 \r\nL 109.841752 210.230947 \r\nL 109.872191 214.735413 \r\nL 109.93307 208.63867 \r\nL 110.054828 214.756364 \r\nL 110.085267 200.509681 \r\nL 110.146146 208.052042 \r\nL 110.207025 214.756364 \r\nL 110.267904 213.268842 \r\nL 110.298343 193.470143 \r\nL 110.328782 214.756364 \r\nL 110.359222 209.811927 \r\nL 110.420101 214.756364 \r\nL 110.480979 214.044029 \r\nL 110.541858 214.756364 \r\nL 110.572298 212.032733 \r\nL 110.633176 214.756364 \r\nL 110.663616 214.756364 \r\nL 110.694055 199.441179 \r\nL 110.785374 202.981899 \r\nL 110.907131 214.756364 \r\nL 110.937571 211.110889 \r\nL 110.998449 214.756364 \r\nL 111.089768 209.916682 \r\nL 111.181086 214.756364 \r\nL 111.211525 203.882792 \r\nL 111.272404 207.842532 \r\nL 111.302843 214.756364 \r\nL 111.363722 211.529909 \r\nL 111.424601 212.619361 \r\nL 111.455041 206.669276 \r\nL 111.515919 205.91504 \r\nL 111.576798 214.756364 \r\nL 111.607238 214.756364 \r\nL 111.637677 214.379246 \r\nL 111.789874 196.31948 \r\nL 111.850753 190.369394 \r\nL 111.911632 214.756364 \r\nL 111.942071 214.756364 \r\nL 112.00295 206.522619 \r\nL 112.033389 214.756364 \r\nL 112.155147 214.756364 \r\nL 112.185586 204.804637 \r\nL 112.246465 214.651609 \r\nL 112.276905 214.25354 \r\nL 112.337783 214.756364 \r\nL 112.368223 214.756364 \r\nL 112.398662 214.106882 \r\nL 112.429102 214.756364 \r\nL 112.459541 203.736135 \r\nL 112.52042 214.756364 \r\nL 112.550859 214.651609 \r\nL 112.611738 214.756364 \r\nL 112.672617 211.802272 \r\nL 112.703056 189.426599 \r\nL 112.733496 214.735413 \r\nL 112.763935 205.097951 \r\nL 112.885693 214.756364 \r\nL 112.946571 206.627374 \r\nL 112.977011 214.756364 \r\nL 113.129208 214.756364 \r\nL 113.159647 213.520254 \r\nL 113.190087 201.515329 \r\nL 113.220526 214.023078 \r\nL 113.250966 213.708813 \r\nL 113.311844 214.756364 \r\nL 113.372723 204.86749 \r\nL 113.403163 209.330053 \r\nL 113.433602 214.735413 \r\nL 113.464041 199.692591 \r\nL 113.494481 214.756364 \r\nL 113.52492 213.729764 \r\nL 113.55536 214.756364 \r\nL 113.616238 209.87478 \r\nL 113.646678 214.546854 \r\nL 113.677117 214.735413 \r\nL 113.707557 211.048036 \r\nL 113.798875 212.766018 \r\nL 113.829314 213.038381 \r\nL 113.859754 214.756364 \r\nL 113.981511 188.169539 \r\nL 114.103269 214.756364 \r\nL 114.133708 190.474149 \r\nL 114.194587 214.756364 \r\nL 114.316345 212.933626 \r\nL 114.346784 214.756364 \r\nL 114.377224 210.71282 \r\nL 114.407663 199.713542 \r\nL 114.438102 214.756364 \r\nL 114.468542 214.756364 \r\nL 114.590299 214.756364 \r\nL 114.620739 200.195416 \r\nL 114.712057 208.722474 \r\nL 114.803375 214.756364 \r\nL 114.833815 214.735413 \r\nL 114.925133 211.655615 \r\nL 114.955572 213.666911 \r\nL 114.986012 214.756364 \r\nL 115.016451 213.43645 \r\nL 115.046891 214.46305 \r\nL 115.07733 207.339708 \r\nL 115.168648 209.66527 \r\nL 115.229527 213.268842 \r\nL 115.290406 211.215644 \r\nL 115.320845 205.642677 \r\nL 115.351285 214.756364 \r\nL 115.381724 209.749074 \r\nL 115.533921 214.756364 \r\nL 115.564361 213.687862 \r\nL 115.655679 206.606423 \r\nL 115.746997 214.756364 \r\nL 115.716558 193.700604 \r\nL 115.777436 214.735413 \r\nL 115.838315 193.763457 \r\nL 115.868755 193.910114 \r\nL 115.899194 214.756364 \r\nL 115.990512 212.346998 \r\nL 116.051391 210.754722 \r\nL 116.11227 214.756364 \r\nL 116.142709 211.76037 \r\nL 116.203588 214.756364 \r\nL 116.234027 214.756364 \r\nL 116.264467 213.478352 \r\nL 116.294906 214.756364 \r\nL 116.325346 184.670721 \r\nL 116.386225 214.756364 \r\nL 116.416664 214.044029 \r\nL 116.447103 214.756364 \r\nL 116.477543 196.047117 \r\nL 116.538422 212.786969 \r\nL 116.5993 210.964232 \r\nL 116.690619 214.756364 \r\nL 116.812376 200.404926 \r\nL 116.903694 214.756364 \r\nL 116.934134 196.403284 \r\nL 116.995013 214.756364 \r\nL 117.055891 214.756364 \r\nL 117.086331 213.939274 \r\nL 117.11677 199.650689 \r\nL 117.177649 212.158439 \r\nL 117.208089 214.756364 \r\nL 117.238528 213.939274 \r\nL 117.268967 205.684579 \r\nL 117.329846 214.756364 \r\nL 117.360286 214.484001 \r\nL 117.421164 195.774754 \r\nL 117.451604 210.000486 \r\nL 117.512483 214.756364 \r\nL 117.542922 176.709339 \r\nL 117.63424 184.64977 \r\nL 117.725558 183.874583 \r\nL 117.755998 214.756364 \r\nL 117.786437 214.756364 \r\nL 117.877756 198.959306 \r\nL 117.908195 210.566163 \r\nL 117.938634 212.766018 \r\nL 117.969074 206.522619 \r\nL 118.029953 214.756364 \r\nL 118.060392 214.756364 \r\nL 118.18215 199.399277 \r\nL 118.273468 214.756364 \r\nL 118.303907 205.035098 \r\nL 118.364786 214.756364 \r\nL 118.456104 214.232589 \r\nL 118.486544 214.756364 \r\nL 118.516983 209.476711 \r\nL 118.577862 214.756364 \r\nL 118.608301 213.352646 \r\nL 118.66918 214.735413 \r\nL 118.69962 186.786773 \r\nL 118.760498 214.735413 \r\nL 118.821377 214.756364 \r\nL 118.882256 194.391987 \r\nL 119.034453 214.756364 \r\nL 119.064892 186.409655 \r\nL 119.125771 212.912675 \r\nL 119.156211 214.756364 \r\nL 119.18665 207.025443 \r\nL 119.247529 214.735413 \r\nL 119.277968 213.520254 \r\nL 119.308408 213.562156 \r\nL 119.338847 200.90775 \r\nL 119.399726 213.85547 \r\nL 119.430165 214.756364 \r\nL 119.460605 213.64596 \r\nL 119.491044 208.492013 \r\nL 119.521484 214.756364 \r\nL 119.582362 211.13184 \r\nL 119.673681 214.756364 \r\nL 119.734559 201.766741 \r\nL 119.764999 214.756364 \r\nL 119.795438 214.756364 \r\nL 119.825878 194.685301 \r\nL 119.886756 214.358295 \r\nL 119.917196 214.756364 \r\nL 119.947635 194.999566 \r\nL 120.008514 213.981176 \r\nL 120.069393 214.756364 \r\nL 120.099832 213.687862 \r\nL 120.160711 214.735413 \r\nL 120.19115 193.239682 \r\nL 120.282469 214.714462 \r\nL 120.312908 211.194693 \r\nL 120.343348 180.019598 \r\nL 120.373787 214.358295 \r\nL 120.404226 207.004492 \r\nL 120.465105 200.90775 \r\nL 120.495545 214.756364 \r\nL 120.617302 181.423316 \r\nL 120.678181 214.756364 \r\nL 120.73906 211.13184 \r\nL 120.769499 187.247695 \r\nL 120.830378 208.931984 \r\nL 120.891257 214.756364 \r\nL 120.921696 195.544293 \r\nL 121.013014 204.888441 \r\nL 121.043454 214.735413 \r\nL 121.134772 213.583107 \r\nL 121.165212 209.979535 \r\nL 121.22609 214.756364 \r\nL 121.25653 214.148785 \r\nL 121.286969 210.92233 \r\nL 121.347848 214.756364 \r\nL 121.560924 214.756364 \r\nL 121.621803 198.728845 \r\nL 121.652242 209.686221 \r\nL 121.713121 214.756364 \r\nL 121.74356 207.779679 \r\nL 121.774 203.610429 \r\nL 121.895757 214.756364 \r\nL 121.926197 182.785131 \r\nL 121.987076 214.693511 \r\nL 122.017515 214.756364 \r\nL 122.078394 212.954577 \r\nL 122.108833 214.756364 \r\nL 122.230591 203.694233 \r\nL 122.352348 214.756364 \r\nL 122.382788 214.756364 \r\nL 122.413227 183.979338 \r\nL 122.474106 205.621726 \r\nL 122.504545 214.756364 \r\nL 122.534985 200.090661 \r\nL 122.595864 211.927978 \r\nL 122.687182 211.383252 \r\nL 122.717621 214.756364 \r\nL 122.7785 214.756364 \r\nL 122.80894 210.335702 \r\nL 122.900258 212.493655 \r\nL 122.930697 214.756364 \r\nL 123.022015 183.958387 \r\nL 123.052455 208.533915 \r\nL 123.082894 214.756364 \r\nL 123.113334 201.703888 \r\nL 123.143773 210.482359 \r\nL 123.174212 210.419506 \r\nL 123.265531 200.48873 \r\nL 123.29597 214.756364 \r\nL 123.326409 214.735413 \r\nL 123.356849 187.017234 \r\nL 123.417728 214.756364 \r\nL 123.569925 191.291239 \r\nL 123.691682 214.756364 \r\nL 123.722122 214.735413 \r\nL 123.783001 205.579824 \r\nL 123.81344 189.279942 \r\nL 123.874319 214.735413 \r\nL 123.935198 214.735413 \r\nL 123.996076 214.756364 \r\nL 124.026516 206.669276 \r\nL 124.148273 214.756364 \r\nL 124.178713 214.756364 \r\nL 124.239592 209.581466 \r\nL 124.270031 211.96988 \r\nL 124.300471 214.023078 \r\nL 124.33091 201.201064 \r\nL 124.422228 208.471062 \r\nL 124.513546 214.756364 \r\nL 124.543986 212.326047 \r\nL 124.604865 199.818297 \r\nL 124.635304 207.360659 \r\nL 124.726622 214.756364 \r\nL 124.787501 174.467582 \r\nL 124.81794 214.756364 \r\nL 124.909259 214.735413 \r\nL 124.939698 211.173742 \r\nL 124.970137 186.283949 \r\nL 125.031016 211.907027 \r\nL 125.091895 214.756364 \r\nL 125.152774 214.735413 \r\nL 125.274532 173.252424 \r\nL 125.36585 214.756364 \r\nL 125.396289 214.127834 \r\nL 125.426729 214.735413 \r\nL 125.457168 198.267923 \r\nL 125.518047 214.106882 \r\nL 125.548486 210.775673 \r\nL 125.609365 214.756364 \r\nL 125.639804 211.006134 \r\nL 125.731123 214.735413 \r\nL 125.761562 214.421148 \r\nL 125.822441 214.735413 \r\nL 125.913759 173.399081 \r\nL 125.974638 214.756364 \r\nL 126.035517 206.648325 \r\nL 126.065956 206.585472 \r\nL 126.187714 214.756364 \r\nL 126.248593 214.756364 \r\nL 126.309471 213.562156 \r\nL 126.339911 205.852187 \r\nL 126.37035 214.735413 \r\nL 126.40079 212.996479 \r\nL 126.431229 214.756364 \r\nL 126.461668 214.588756 \r\nL 126.522547 198.41458 \r\nL 126.552987 213.059332 \r\nL 126.705184 214.756364 \r\nL 126.735623 192.192132 \r\nL 126.796502 213.750715 \r\nL 126.91826 214.756364 \r\nL 126.979138 210.021437 \r\nL 127.009578 214.756364 \r\nL 127.040017 214.756364 \r\nL 127.131335 210.461408 \r\nL 127.192214 207.402561 \r\nL 127.253093 214.756364 \r\nL 127.283532 210.377604 \r\nL 127.344411 214.735413 \r\nL 127.374851 214.756364 \r\nL 127.40529 214.46305 \r\nL 127.466169 214.756364 \r\nL 127.527048 199.524983 \r\nL 127.557487 214.735413 \r\nL 127.587927 211.404203 \r\nL 127.618366 177.673086 \r\nL 127.648805 214.756364 \r\nL 127.679245 184.251701 \r\nL 127.801002 214.756364 \r\nL 127.861881 214.756364 \r\nL 127.953199 207.612071 \r\nL 128.014078 214.756364 \r\nL 128.044518 204.532273 \r\nL 128.074957 198.309825 \r\nL 128.105396 214.756364 \r\nL 128.166275 214.756364 \r\nL 128.257593 210.105241 \r\nL 128.348912 214.756364 \r\nL 128.501109 186.430606 \r\nL 128.531548 210.314751 \r\nL 128.592427 206.459766 \r\nL 128.622866 168.349889 \r\nL 128.683745 214.756364 \r\nL 128.714185 214.756364 \r\nL 128.744624 209.749074 \r\nL 128.805503 214.358295 \r\nL 128.835942 214.756364 \r\nL 128.866382 204.993196 \r\nL 128.9577 205.977893 \r\nL 128.988139 214.756364 \r\nL 129.018579 179.537725 \r\nL 129.079457 205.726481 \r\nL 129.170776 214.756364 \r\nL 129.140336 194.727203 \r\nL 129.201215 214.735413 \r\nL 129.231655 214.756364 \r\nL 129.262094 214.169736 \r\nL 129.292533 207.716826 \r\nL 129.322973 214.756364 \r\nL 129.353412 214.756364 \r\nL 129.383852 214.756364 \r\nL 129.414291 214.085931 \r\nL 129.44473 214.358295 \r\nL 129.505609 162.253146 \r\nL 129.536049 191.982622 \r\nL 129.566488 214.735413 \r\nL 129.657806 202.981899 \r\nL 129.688246 193.093025 \r\nL 129.718685 214.756364 \r\nL 129.779564 214.756364 \r\nL 129.810003 188.441902 \r\nL 129.870882 213.164087 \r\nL 129.99264 205.223657 \r\nL 129.931761 214.714462 \r\nL 130.053519 206.166452 \r\nL 130.144837 214.756364 \r\nL 130.175276 214.693511 \r\nL 130.236155 214.735413 \r\nL 130.297034 204.972245 \r\nL 130.388352 214.756364 \r\nL 130.449231 190.620806 \r\nL 130.47967 213.331695 \r\nL 130.540549 214.756364 \r\nL 130.601428 214.358295 \r\nL 130.692746 203.547576 \r\nL 130.753625 197.953658 \r\nL 130.814504 214.756364 \r\nL 130.844943 210.649967 \r\nL 130.905822 211.425154 \r\nL 130.936261 214.756364 \r\nL 130.99714 214.546854 \r\nL 131.058019 203.945645 \r\nL 131.088458 213.939274 \r\nL 131.149337 214.756364 \r\nL 131.179777 207.653973 \r\nL 131.240655 214.756364 \r\nL 131.51461 214.756364 \r\nL 131.54505 182.827033 \r\nL 131.605928 214.106882 \r\nL 131.636368 214.756364 \r\nL 131.758125 205.998844 \r\nL 131.788565 214.756364 \r\nL 131.819004 200.111612 \r\nL 131.849444 213.813568 \r\nL 131.879883 194.643399 \r\nL 131.910322 214.756364 \r\nL 131.940762 212.849822 \r\nL 131.971201 214.756364 \r\nL 132.092959 153.16041 \r\nL 132.184277 214.756364 \r\nL 132.214716 191.752161 \r\nL 132.306035 214.756364 \r\nL 132.336474 205.475069 \r\nL 132.397353 203.568527 \r\nL 132.458232 214.400197 \r\nL 132.488671 202.122908 \r\nL 132.519111 214.714462 \r\nL 132.54955 209.749074 \r\nL 132.671308 214.756364 \r\nL 132.701747 214.735413 \r\nL 132.732186 181.046197 \r\nL 132.793065 214.756364 \r\nL 132.884383 214.756364 \r\nL 132.914823 212.870773 \r\nL 132.945262 214.756364 \r\nL 132.975702 195.942362 \r\nL 133.03658 209.895731 \r\nL 133.06702 213.918323 \r\nL 133.097459 196.214725 \r\nL 133.127899 214.756364 \r\nL 133.158338 199.797346 \r\nL 133.280096 214.735413 \r\nL 133.310535 208.63867 \r\nL 133.340975 209.225298 \r\nL 133.371414 167.260436 \r\nL 133.401853 214.756364 \r\nL 133.432293 214.756364 \r\nL 133.462732 202.730487 \r\nL 133.55405 210.08429 \r\nL 133.645369 214.756364 \r\nL 133.614929 205.600775 \r\nL 133.675808 213.876421 \r\nL 133.736687 214.756364 \r\nL 133.767126 214.735413 \r\nL 133.888884 201.515329 \r\nL 133.828005 214.756364 \r\nL 133.919323 203.861841 \r\nL 133.980202 214.735413 \r\nL 134.010642 214.400197 \r\nL 134.041081 200.949652 \r\nL 134.07152 214.525903 \r\nL 134.10196 203.652331 \r\nL 134.193278 203.128556 \r\nL 134.223717 214.756364 \r\nL 134.345475 198.603139 \r\nL 134.406354 214.756364 \r\nL 134.436793 177.191213 \r\nL 134.497672 211.886076 \r\nL 134.528111 213.876421 \r\nL 134.61943 212.766018 \r\nL 134.680308 214.756364 \r\nL 134.710748 189.02853 \r\nL 134.771627 214.756364 \r\nL 134.802066 214.693511 \r\nL 134.862945 214.756364 \r\nL 134.893384 197.807001 \r\nL 134.954263 214.756364 \r\nL 134.984703 214.735413 \r\nL 135.015142 200.090661 \r\nL 135.076021 212.766018 \r\nL 135.10646 214.756364 \r\nL 135.1369 211.76037 \r\nL 135.167339 206.878786 \r\nL 135.197778 214.756364 \r\nL 135.228218 214.756364 \r\nL 135.258657 170.277381 \r\nL 135.319536 214.358295 \r\nL 135.380415 214.756364 \r\nL 135.441294 214.714462 \r\nL 135.532612 214.735413 \r\nL 135.593491 177.673086 \r\nL 135.684809 214.756364 \r\nL 135.715248 214.735413 \r\nL 135.776127 200.802995 \r\nL 135.806567 214.756364 \r\nL 135.837006 214.735413 \r\nL 135.867445 200.006856 \r\nL 135.928324 204.804637 \r\nL 136.050082 214.756364 \r\nL 136.080521 197.57654 \r\nL 136.1414 202.018153 \r\nL 136.202279 214.756364 \r\nL 136.232718 213.43645 \r\nL 136.293597 214.756364 \r\nL 136.354476 190.956023 \r\nL 136.384915 214.756364 \r\nL 136.476234 213.64596 \r\nL 136.537112 212.284145 \r\nL 136.567552 214.756364 \r\nL 136.597991 209.895731 \r\nL 136.689309 210.356653 \r\nL 136.719749 214.735413 \r\nL 136.811067 212.849822 \r\nL 136.902385 214.756364 \r\nL 136.963264 207.633022 \r\nL 137.024143 211.823223 \r\nL 137.054582 214.735413 \r\nL 137.085022 208.240601 \r\nL 137.115461 214.484001 \r\nL 137.17634 214.756364 \r\nL 137.267658 187.289597 \r\nL 137.389416 214.756364 \r\nL 137.419855 189.02853 \r\nL 137.480734 189.803717 \r\nL 137.572052 214.756364 \r\nL 137.602492 208.827229 \r\nL 137.632931 207.486365 \r\nL 137.754689 214.756364 \r\nL 137.785128 212.3889 \r\nL 137.815567 198.561237 \r\nL 137.876446 214.756364 \r\nL 137.906886 207.067345 \r\nL 137.967765 195.271929 \r\nL 138.028643 214.756364 \r\nL 138.059083 198.540286 \r\nL 138.119962 214.756364 \r\nL 138.21128 204.25991 \r\nL 138.272159 214.756364 \r\nL 138.333037 212.095586 \r\nL 138.363477 211.173742 \r\nL 138.393916 214.546854 \r\nL 138.424356 206.250256 \r\nL 138.454795 213.64596 \r\nL 138.515674 214.756364 \r\nL 138.606992 199.524983 \r\nL 138.69831 214.735413 \r\nL 138.72875 196.10997 \r\nL 138.789629 207.067345 \r\nL 138.820068 211.467056 \r\nL 138.850507 200.865848 \r\nL 138.880947 192.56925 \r\nL 138.911386 214.756364 \r\nL 138.941826 147.231276 \r\nL 139.002704 206.983541 \r\nL 139.033144 214.756364 \r\nL 139.094023 205.831236 \r\nL 139.124462 214.148785 \r\nL 139.154901 202.122908 \r\nL 139.185341 214.756364 \r\nL 139.21578 211.927978 \r\nL 139.276659 214.756364 \r\nL 139.398417 194.811007 \r\nL 139.459295 214.756364 \r\nL 139.520174 210.901379 \r\nL 139.581053 206.480717 \r\nL 139.672371 214.756364 \r\nL 139.702811 212.891724 \r\nL 139.73325 214.756364 \r\nL 139.76369 205.831236 \r\nL 139.824568 211.529909 \r\nL 139.915887 214.756364 \r\nL 139.976765 209.246249 \r\nL 140.007205 214.756364 \r\nL 140.037644 214.379246 \r\nL 140.098523 214.756364 \r\nL 140.128962 214.756364 \r\nL 140.220281 211.76037 \r\nL 140.25072 212.954577 \r\nL 140.311599 214.756364 \r\nL 140.342038 209.246249 \r\nL 140.402917 214.735413 \r\nL 140.463796 209.728123 \r\nL 140.494235 214.735413 \r\nL 140.524675 214.756364 \r\nL 140.555114 185.927781 \r\nL 140.615993 214.735413 \r\nL 140.646432 214.756364 \r\nL 140.76819 211.048036 \r\nL 140.798629 214.756364 \r\nL 140.829069 199.483081 \r\nL 140.889948 206.920688 \r\nL 140.920387 214.756364 \r\nL 140.950826 214.693511 \r\nL 140.981266 193.868212 \r\nL 141.011705 214.756364 \r\nL 141.072584 203.107605 \r\nL 141.163902 214.756364 \r\nL 141.194342 212.556508 \r\nL 141.255221 214.756364 \r\nL 141.316099 205.579824 \r\nL 141.346539 214.756364 \r\nL 141.376978 213.080283 \r\nL 141.407418 214.756364 \r\nL 141.529175 199.357375 \r\nL 141.590054 208.554866 \r\nL 141.620493 214.756364 \r\nL 141.742251 183.287955 \r\nL 141.77269 211.236595 \r\nL 141.80313 170.25643 \r\nL 141.864009 206.774031 \r\nL 141.894448 214.756364 \r\nL 141.985766 214.735413 \r\nL 142.046645 201.829594 \r\nL 142.077085 214.756364 \r\nL 142.107524 212.619361 \r\nL 142.137963 159.969487 \r\nL 142.198842 214.756364 \r\nL 142.259721 193.281584 \r\nL 142.29016 214.756364 \r\nL 142.3206 214.421148 \r\nL 142.351039 214.735413 \r\nL 142.472797 203.191409 \r\nL 142.533676 214.756364 \r\nL 142.594554 212.367949 \r\nL 142.685873 202.688585 \r\nL 142.80763 214.756364 \r\nL 142.83807 211.96988 \r\nL 142.898949 214.190687 \r\nL 142.959827 214.756364 \r\nL 142.990267 214.127834 \r\nL 143.051146 214.756364 \r\nL 143.081585 195.062419 \r\nL 143.112024 214.756364 \r\nL 143.172903 183.81173 \r\nL 143.203343 213.268842 \r\nL 143.264221 210.754722 \r\nL 143.294661 211.990831 \r\nL 143.416418 214.756364 \r\nL 143.446858 214.756364 \r\nL 143.477297 213.520254 \r\nL 143.507737 206.836884 \r\nL 143.599055 210.566163 \r\nL 143.629494 210.524261 \r\nL 143.690373 206.250256 \r\nL 143.751252 201.578182 \r\nL 143.781691 214.756364 \r\nL 143.84257 180.815736 \r\nL 143.87301 214.756364 \r\nL 143.903449 214.756364 \r\nL 143.933888 214.421148 \r\nL 143.994767 214.756364 \r\nL 144.025207 214.735413 \r\nL 144.055646 212.472704 \r\nL 144.086085 214.756364 \r\nL 144.116525 161.729371 \r\nL 144.177404 214.756364 \r\nL 144.207843 212.912675 \r\nL 144.238282 184.733574 \r\nL 144.268722 214.735413 \r\nL 144.299161 210.063339 \r\nL 144.36004 204.406567 \r\nL 144.39048 214.756364 \r\nL 144.420919 191.961671 \r\nL 144.481798 205.642677 \r\nL 144.573116 214.756364 \r\nL 144.542677 202.772389 \r\nL 144.603555 214.735413 \r\nL 144.633995 214.735413 \r\nL 144.755752 201.159162 \r\nL 144.87751 214.756364 \r\nL 144.907949 189.112334 \r\nL 144.968828 214.756364 \r\nL 145.060146 207.046394 \r\nL 145.090586 210.964232 \r\nL 145.151465 209.015788 \r\nL 145.181904 214.756364 \r\nL 145.273222 211.299448 \r\nL 145.334101 214.756364 \r\nL 145.364541 209.45576 \r\nL 145.39498 214.735413 \r\nL 145.425419 214.756364 \r\nL 145.455859 214.044029 \r\nL 145.516738 214.756364 \r\nL 145.547177 214.735413 \r\nL 145.577616 192.171181 \r\nL 145.608056 214.756364 \r\nL 145.668935 204.490371 \r\nL 145.699374 190.578904 \r\nL 145.729813 214.756364 \r\nL 145.760253 212.284145 \r\nL 145.821132 214.756364 \r\nL 145.91245 196.508039 \r\nL 145.973329 214.756364 \r\nL 146.034208 212.3889 \r\nL 146.064647 214.756364 \r\nL 146.155965 202.939997 \r\nL 146.186405 203.861841 \r\nL 146.308162 214.756364 \r\nL 146.338602 214.756364 \r\nL 146.42992 198.226021 \r\nL 146.460359 205.873138 \r\nL 146.521238 214.756364 \r\nL 146.582117 195.711901 \r\nL 146.612556 214.756364 \r\nL 146.673435 212.472704 \r\nL 146.703874 214.756364 \r\nL 146.734314 205.726481 \r\nL 146.795193 214.609707 \r\nL 146.825632 214.232589 \r\nL 146.856072 214.756364 \r\nL 146.91695 205.600775 \r\nL 146.977829 209.937633 \r\nL 147.008269 172.079168 \r\nL 147.038708 214.756364 \r\nL 147.069147 206.501668 \r\nL 147.130026 203.882792 \r\nL 147.190905 214.756364 \r\nL 147.221344 214.421148 \r\nL 147.251784 201.9553 \r\nL 147.312663 212.577459 \r\nL 147.373541 214.756364 \r\nL 147.43442 206.857835 \r\nL 147.46486 188.064784 \r\nL 147.495299 213.01743 \r\nL 147.525738 211.634664 \r\nL 147.556178 200.970603 \r\nL 147.586617 214.756364 \r\nL 147.617057 207.821581 \r\nL 147.677936 214.756364 \r\nL 147.738814 214.735413 \r\nL 147.769254 210.587114 \r\nL 147.830133 211.173742 \r\nL 147.921451 214.756364 \r\nL 147.95189 214.735413 \r\nL 148.043208 179.956745 \r\nL 148.164966 214.756364 \r\nL 148.195405 213.43645 \r\nL 148.256284 214.756364 \r\nL 148.286724 187.645764 \r\nL 148.408481 214.756364 \r\nL 148.4998 209.183396 \r\nL 148.530239 210.880428 \r\nL 148.560678 214.651609 \r\nL 148.591118 199.294522 \r\nL 148.651997 214.735413 \r\nL 148.712875 214.756364 \r\nL 148.743315 207.653973 \r\nL 148.773754 214.651609 \r\nL 148.834633 214.756364 \r\nL 148.865072 187.247695 \r\nL 148.895512 214.756364 \r\nL 148.98683 200.970603 \r\nL 149.108588 214.756364 \r\nL 149.139027 187.35245 \r\nL 149.199906 213.22694 \r\nL 149.291224 203.00285 \r\nL 149.382542 214.756364 \r\nL 149.352103 201.494378 \r\nL 149.412982 212.137488 \r\nL 149.443421 214.756364 \r\nL 149.473861 189.908472 \r\nL 149.534739 210.168094 \r\nL 149.565179 210.754722 \r\nL 149.595618 214.756364 \r\nL 149.717376 160.24185 \r\nL 149.839133 214.756364 \r\nL 149.869573 179.705333 \r\nL 149.930452 214.756364 \r\nL 149.960891 214.756364 \r\nL 150.052209 195.711901 \r\nL 150.143528 190.976974 \r\nL 150.173967 214.756364 \r\nL 150.204406 214.756364 \r\nL 150.295725 170.926862 \r\nL 150.326164 193.595849 \r\nL 150.387043 214.756364 \r\nL 150.447922 212.996479 \r\nL 150.478361 214.756364 \r\nL 150.5088 211.676566 \r\nL 150.53924 178.657783 \r\nL 150.569679 214.756364 \r\nL 150.600119 211.215644 \r\nL 150.721876 214.756364 \r\nL 150.752316 214.651609 \r\nL 150.782755 214.756364 \r\nL 150.813195 207.716826 \r\nL 150.874073 214.756364 \r\nL 150.904513 212.891724 \r\nL 150.965392 213.415499 \r\nL 150.995831 214.756364 \r\nL 151.02627 200.069709 \r\nL 151.117589 207.905385 \r\nL 151.178467 214.756364 \r\nL 151.208907 190.557953 \r\nL 151.269786 214.756364 \r\nL 151.300225 214.756364 \r\nL 151.330664 204.553224 \r\nL 151.391543 211.508958 \r\nL 151.421983 214.756364 \r\nL 151.482861 214.735413 \r\nL 151.57418 207.570169 \r\nL 151.695937 214.756364 \r\nL 151.756816 214.735413 \r\nL 151.787256 208.533915 \r\nL 151.817695 214.756364 \r\nL 151.848134 214.735413 \r\nL 151.969892 214.756364 \r\nL 152.09165 208.471062 \r\nL 152.213407 214.756364 \r\nL 152.243847 214.756364 \r\nL 152.335165 209.099592 \r\nL 152.365604 210.649967 \r\nL 152.456923 214.756364 \r\nL 152.426483 208.366307 \r\nL 152.487362 212.724116 \r\nL 152.548241 189.992276 \r\nL 152.57868 204.846539 \r\nL 152.700438 214.756364 \r\nL 152.791756 194.685301 \r\nL 152.822195 214.756364 \r\nL 152.913514 214.735413 \r\nL 152.943953 214.756364 \r\nL 152.974392 193.470143 \r\nL 153.035271 214.735413 \r\nL 153.09615 213.038381 \r\nL 153.126589 213.771666 \r\nL 153.157029 214.756364 \r\nL 153.187468 214.735413 \r\nL 153.278787 212.17939 \r\nL 153.370105 214.756364 \r\nL 153.491862 210.000486 \r\nL 153.522302 214.106882 \r\nL 153.552741 212.996479 \r\nL 153.583181 180.208157 \r\nL 153.644059 186.807724 \r\nL 153.704938 209.811927 \r\nL 153.765817 197.031814 \r\nL 153.857135 214.148785 \r\nL 153.887575 203.400919 \r\nL 154.039772 214.756364 \r\nL 154.161529 209.309102 \r\nL 154.222408 214.756364 \r\nL 154.283287 195.565244 \r\nL 154.313726 210.901379 \r\nL 154.374605 208.994837 \r\nL 154.465923 214.756364 \r\nL 154.61812 153.495627 \r\nL 154.678999 214.756364 \r\nL 154.739878 214.714462 \r\nL 154.770317 214.735413 \r\nL 154.831196 214.756364 \r\nL 154.861636 198.959306 \r\nL 154.952954 214.756364 \r\nL 155.074712 200.823946 \r\nL 155.16603 214.756364 \r\nL 155.196469 214.735413 \r\nL 155.257348 214.735413 \r\nL 155.379106 197.869854 \r\nL 155.500863 214.756364 \r\nL 155.531303 209.141494 \r\nL 155.622621 211.634664 \r\nL 155.65306 209.204347 \r\nL 155.6835 214.756364 \r\nL 155.713939 211.383252 \r\nL 155.744379 213.813568 \r\nL 155.774818 195.167174 \r\nL 155.805257 214.756364 \r\nL 155.835697 213.729764 \r\nL 155.866136 214.756364 \r\nL 156.018333 198.770747 \r\nL 156.048773 210.398555 \r\nL 156.079212 135.854881 \r\nL 156.109651 214.756364 \r\nL 156.140091 195.984264 \r\nL 156.20097 214.756364 \r\nL 156.231409 210.754722 \r\nL 156.261848 183.706975 \r\nL 156.322727 214.756364 \r\nL 156.353167 214.756364 \r\nL 156.474924 196.466137 \r\nL 156.627121 214.756364 \r\nL 156.657561 214.756364 \r\nL 156.688 192.485446 \r\nL 156.748879 214.735413 \r\nL 156.779318 213.520254 \r\nL 156.840197 214.735413 \r\nL 156.870637 214.735413 \r\nL 156.901076 213.289793 \r\nL 156.961955 201.180113 \r\nL 157.022834 208.806278 \r\nL 157.053273 205.956942 \r\nL 157.175031 214.756364 \r\nL 157.23591 214.756364 \r\nL 157.266349 213.64596 \r\nL 157.296788 214.756364 \r\nL 157.357667 189.175187 \r\nL 157.388107 214.735413 \r\nL 157.418546 214.735413 \r\nL 157.509864 208.659621 \r\nL 157.540304 209.749074 \r\nL 157.662061 214.756364 \r\nL 157.692501 214.25354 \r\nL 157.72294 191.794063 \r\nL 157.783819 208.659621 \r\nL 157.844698 205.475069 \r\nL 157.936016 214.756364 \r\nL 157.966455 178.846342 \r\nL 158.027334 204.092302 \r\nL 158.057774 205.307461 \r\nL 158.088213 214.756364 \r\nL 158.179531 209.560515 \r\nL 158.209971 203.652331 \r\nL 158.24041 214.756364 \r\nL 158.270849 207.255904 \r\nL 158.362168 214.756364 \r\nL 158.392607 211.676566 \r\nL 158.483925 214.756364 \r\nL 158.514365 207.234953 \r\nL 158.575243 214.735413 \r\nL 158.605683 214.756364 \r\nL 158.666562 206.732129 \r\nL 158.72744 211.425154 \r\nL 158.849198 214.756364 \r\nL 158.910077 214.735413 \r\nL 158.970956 214.756364 \r\nL 159.031835 211.215644 \r\nL 159.092713 214.756364 \r\nL 159.153592 198.540286 \r\nL 159.184032 214.756364 \r\nL 159.214471 214.756364 \r\nL 159.27535 196.780402 \r\nL 159.305789 208.701523 \r\nL 159.336229 214.756364 \r\nL 159.397107 207.444463 \r\nL 159.427547 211.13184 \r\nL 159.488426 214.756364 \r\nL 159.549304 213.541205 \r\nL 159.579744 172.644845 \r\nL 159.610183 214.756364 \r\nL 159.671062 198.435531 \r\nL 159.76238 214.756364 \r\nL 159.823259 214.609707 \r\nL 159.853699 207.612071 \r\nL 159.914577 214.756364 \r\nL 160.005896 214.735413 \r\nL 160.158093 197.953658 \r\nL 160.249411 214.756364 \r\nL 160.31029 177.233115 \r\nL 160.371168 209.770025 \r\nL 160.432047 207.716826 \r\nL 160.492926 214.756364 \r\nL 160.523366 214.735413 \r\nL 160.553805 175.640838 \r\nL 160.614684 214.756364 \r\nL 160.645123 214.609707 \r\nL 160.675563 213.01743 \r\nL 160.706002 214.756364 \r\nL 160.736441 214.756364 \r\nL 160.858199 187.310548 \r\nL 160.979957 214.756364 \r\nL 161.101714 214.756364 \r\nL 161.193032 214.756364 \r\nL 161.223472 163.300697 \r\nL 161.284351 203.191409 \r\nL 161.436548 214.756364 \r\nL 161.527866 203.149507 \r\nL 161.558305 210.314751 \r\nL 161.588745 213.520254 \r\nL 161.619184 179.705333 \r\nL 161.680063 214.190687 \r\nL 161.710502 214.735413 \r\nL 161.740942 183.099396 \r\nL 161.83226 200.467779 \r\nL 161.862699 201.075358 \r\nL 161.954018 214.756364 \r\nL 161.923578 197.974609 \r\nL 161.984457 211.13184 \r\nL 162.014896 211.571811 \r\nL 162.045336 214.337344 \r\nL 162.075775 183.371759 \r\nL 162.106215 214.756364 \r\nL 162.136654 198.121266 \r\nL 162.227972 214.756364 \r\nL 162.258412 212.870773 \r\nL 162.319291 212.786969 \r\nL 162.380169 214.756364 \r\nL 162.441048 214.588756 \r\nL 162.471488 214.735413 \r\nL 162.501927 212.619361 \r\nL 162.532366 214.274491 \r\nL 162.562806 186.011585 \r\nL 162.593245 214.756364 \r\nL 162.623685 208.512964 \r\nL 162.715003 214.756364 \r\nL 162.745442 214.735413 \r\nL 162.83676 214.756364 \r\nL 162.897639 198.016511 \r\nL 162.988958 214.756364 \r\nL 163.019397 209.392906 \r\nL 163.049836 209.351004 \r\nL 163.080276 211.508958 \r\nL 163.141155 204.951294 \r\nL 163.171594 214.735413 \r\nL 163.232473 214.756364 \r\nL 163.262912 211.299448 \r\nL 163.323791 210.649967 \r\nL 163.35423 214.756364 \r\nL 163.415109 201.641035 \r\nL 163.445549 214.735413 \r\nL 163.506427 214.756364 \r\nL 163.536867 213.729764 \r\nL 163.597746 214.756364 \r\nL 163.628185 214.756364 \r\nL 163.719503 191.815014 \r\nL 163.780382 214.756364 \r\nL 163.841261 214.023078 \r\nL 163.8717 202.688585 \r\nL 163.932579 208.743425 \r\nL 163.963019 214.756364 \r\nL 164.023897 212.912675 \r\nL 164.054337 202.939997 \r\nL 164.084776 214.756364 \r\nL 164.145655 205.097951 \r\nL 164.206534 214.756364 \r\nL 164.236973 202.541928 \r\nL 164.267413 189.971325 \r\nL 164.297852 214.756364 \r\nL 164.328291 205.852187 \r\nL 164.38917 214.756364 \r\nL 164.480489 212.870773 \r\nL 164.510928 212.59841 \r\nL 164.541367 192.611152 \r\nL 164.602246 213.520254 \r\nL 164.632686 213.64596 \r\nL 164.663125 208.827229 \r\nL 164.693564 214.756364 \r\nL 164.724004 209.937633 \r\nL 164.815322 214.756364 \r\nL 164.90664 193.658702 \r\nL 164.93708 202.143859 \r\nL 165.058837 214.756364 \r\nL 165.089277 214.735413 \r\nL 165.180595 214.756364 \r\nL 165.211034 195.544293 \r\nL 165.271913 210.461408 \r\nL 165.393671 214.756364 \r\nL 165.42411 196.675647 \r\nL 165.484989 204.071351 \r\nL 165.545868 214.735413 \r\nL 165.576307 199.504032 \r\nL 165.667625 208.994837 \r\nL 165.728504 214.756364 \r\nL 165.758944 212.221292 \r\nL 165.819822 192.317838 \r\nL 165.880701 206.313109 \r\nL 166.032898 214.756364 \r\nL 166.154656 198.770747 \r\nL 166.245974 214.756364 \r\nL 166.276414 208.764376 \r\nL 166.306853 214.756364 \r\nL 166.337292 200.635387 \r\nL 166.367732 208.031091 \r\nL 166.398171 192.77876 \r\nL 166.45905 214.756364 \r\nL 166.702565 214.756364 \r\nL 166.733005 185.005937 \r\nL 166.793883 186.221096 \r\nL 166.824323 214.735413 \r\nL 166.915641 208.554866 \r\nL 166.946081 214.756364 \r\nL 166.97652 214.002127 \r\nL 167.006959 195.711901 \r\nL 167.098278 201.74579 \r\nL 167.189596 214.756364 \r\nL 167.220035 209.560515 \r\nL 167.250475 209.853829 \r\nL 167.311353 214.756364 \r\nL 167.341793 184.272652 \r\nL 167.402672 210.356653 \r\nL 167.433111 214.735413 \r\nL 167.49399 214.756364 \r\nL 167.554869 188.525706 \r\nL 167.646187 214.148785 \r\nL 167.676626 208.533915 \r\nL 167.707066 214.756364 \r\nL 167.737505 195.523342 \r\nL 167.798384 213.64596 \r\nL 167.889702 198.519335 \r\nL 167.950581 201.976251 \r\nL 168.041899 214.756364 \r\nL 168.072339 210.419506 \r\nL 168.102778 211.299448 \r\nL 168.133217 210.796624 \r\nL 168.163657 192.862564 \r\nL 168.194096 214.756364 \r\nL 168.224536 199.441179 \r\nL 168.285414 214.756364 \r\nL 168.346293 210.629016 \r\nL 168.407172 190.956023 \r\nL 168.437611 204.888441 \r\nL 168.52893 214.756364 \r\nL 168.559369 214.735413 \r\nL 168.589809 199.88115 \r\nL 168.650687 214.756364 \r\nL 168.772445 205.056049 \r\nL 168.833324 207.255904 \r\nL 168.955081 214.756364 \r\nL 169.076839 204.720832 \r\nL 169.168157 214.756364 \r\nL 169.198597 212.912675 \r\nL 169.289915 214.756364 \r\nL 169.320354 214.735413 \r\nL 169.442112 194.287232 \r\nL 169.56387 214.756364 \r\nL 169.685627 181.884238 \r\nL 169.807385 214.756364 \r\nL 169.837824 200.048758 \r\nL 169.898703 208.072993 \r\nL 169.959582 214.756364 \r\nL 169.990021 207.695875 \r\nL 170.020461 210.189045 \r\nL 170.111779 214.756364 \r\nL 170.142218 187.059136 \r\nL 170.203097 213.059332 \r\nL 170.233537 210.796624 \r\nL 170.263976 213.331695 \r\nL 170.324855 211.404203 \r\nL 170.385734 214.756364 \r\nL 170.446612 214.756364 \r\nL 170.477052 210.733771 \r\nL 170.537931 214.735413 \r\nL 170.629249 214.756364 \r\nL 170.659688 204.406567 \r\nL 170.720567 208.21965 \r\nL 170.842325 214.756364 \r\nL 170.933643 196.298529 \r\nL 170.964082 211.446105 \r\nL 170.994522 214.756364 \r\nL 171.024961 211.655615 \r\nL 171.08584 214.756364 \r\nL 171.116279 197.597491 \r\nL 171.207598 214.756364 \r\nL 171.238037 201.159162 \r\nL 171.298916 205.894089 \r\nL 171.359795 214.756364 \r\nL 171.420673 214.190687 \r\nL 171.451113 214.756364 \r\nL 171.511992 210.314751 \r\nL 171.57287 213.164087 \r\nL 171.60331 214.756364 \r\nL 171.633749 213.352646 \r\nL 171.664189 190.599855 \r\nL 171.725068 214.735413 \r\nL 171.846825 200.530632 \r\nL 171.907704 213.268842 \r\nL 171.938143 192.56925 \r\nL 171.999022 205.621726 \r\nL 172.029462 206.522619 \r\nL 172.09034 195.334782 \r\nL 172.151219 214.756364 \r\nL 172.242537 206.187403 \r\nL 172.272977 211.55086 \r\nL 172.303416 208.492013 \r\nL 172.333856 210.901379 \r\nL 172.364295 188.420951 \r\nL 172.425174 209.811927 \r\nL 172.455613 214.546854 \r\nL 172.486053 210.985183 \r\nL 172.546932 214.756364 \r\nL 172.60781 194.119624 \r\nL 172.760007 214.756364 \r\nL 172.820886 199.839248 \r\nL 172.851326 214.756364 \r\nL 172.881765 214.756364 \r\nL 172.973083 173.776199 \r\nL 173.064401 214.756364 \r\nL 173.094841 212.095586 \r\nL 173.12528 186.744871 \r\nL 173.15572 214.756364 \r\nL 173.186159 213.164087 \r\nL 173.216598 213.352646 \r\nL 173.277477 214.735413 \r\nL 173.368796 214.756364 \r\nL 173.399235 165.521503 \r\nL 173.520993 214.756364 \r\nL 173.551432 214.756364 \r\nL 173.581871 209.05769 \r\nL 173.64275 212.032733 \r\nL 173.67319 214.756364 \r\nL 173.703629 164.997728 \r\nL 173.764508 204.783686 \r\nL 173.794947 214.756364 \r\nL 173.886265 211.027085 \r\nL 174.008023 214.756364 \r\nL 174.038462 214.756364 \r\nL 174.16022 193.6168 \r\nL 174.251538 214.756364 \r\nL 174.281978 213.205989 \r\nL 174.342857 214.756364 \r\nL 174.464614 191.333141 \r\nL 174.555932 214.756364 \r\nL 174.586372 210.775673 \r\nL 174.647251 208.890082 \r\nL 174.708129 214.756364 \r\nL 174.738569 209.162445 \r\nL 174.769008 183.099396 \r\nL 174.799448 214.756364 \r\nL 174.829887 196.235676 \r\nL 174.951645 214.756364 \r\nL 174.982084 208.722474 \r\nL 175.042963 214.546854 \r\nL 175.073402 213.289793 \r\nL 175.103842 191.815014 \r\nL 175.19516 199.88115 \r\nL 175.408236 214.756364 \r\nL 175.469115 214.525903 \r\nL 175.499554 214.756364 \r\nL 175.529993 214.232589 \r\nL 175.621312 205.307461 \r\nL 175.71263 214.756364 \r\nL 175.743069 208.869131 \r\nL 175.864827 214.756364 \r\nL 176.017024 194.685301 \r\nL 176.077903 193.993918 \r\nL 176.138782 214.756364 \r\nL 176.260539 214.756364 \r\nL 176.290979 199.147865 \r\nL 176.351857 214.756364 \r\nL 176.443176 209.288151 \r\nL 176.473615 198.226021 \r\nL 176.504054 214.756364 \r\nL 176.534494 209.330053 \r\nL 176.564933 213.101234 \r\nL 176.595373 188.106686 \r\nL 176.625812 214.756364 \r\nL 176.656252 214.735413 \r\nL 176.686691 214.756364 \r\nL 176.71713 204.197057 \r\nL 176.778009 212.870773 \r\nL 176.808449 212.409851 \r\nL 176.838888 214.525903 \r\nL 176.869327 213.01743 \r\nL 176.899767 202.688585 \r\nL 176.930206 214.756364 \r\nL 176.960646 214.756364 \r\nL 177.051964 213.960225 \r\nL 177.082403 214.756364 \r\nL 177.112843 194.769105 \r\nL 177.173721 214.316393 \r\nL 177.204161 214.756364 \r\nL 177.2346 195.271929 \r\nL 177.295479 198.058413 \r\nL 177.386797 214.756364 \r\nL 177.417237 204.46942 \r\nL 177.447676 214.756364 \r\nL 177.538994 208.869131 \r\nL 177.569434 208.785327 \r\nL 177.660752 214.756364 \r\nL 177.630313 206.96259 \r\nL 177.691191 214.735413 \r\nL 177.721631 207.214002 \r\nL 177.78251 214.756364 \r\nL 177.812949 214.756364 \r\nL 177.873828 182.575621 \r\nL 177.904267 213.960225 \r\nL 177.934707 214.735413 \r\nL 177.965146 211.383252 \r\nL 177.995585 188.420951 \r\nL 178.026025 213.583107 \r\nL 178.056464 196.424235 \r\nL 178.117343 214.756364 \r\nL 178.178222 214.735413 \r\nL 178.239101 214.756364 \r\nL 178.26954 177.819743 \r\nL 178.360858 214.756364 \r\nL 178.391298 211.383252 \r\nL 178.421737 214.756364 \r\nL 178.452177 212.954577 \r\nL 178.482616 197.765099 \r\nL 178.573934 205.726481 \r\nL 178.604374 206.019795 \r\nL 178.695692 214.756364 \r\nL 178.726131 205.077 \r\nL 178.78701 214.693511 \r\nL 178.847889 214.756364 \r\nL 178.878328 214.421148 \r\nL 178.908768 214.714462 \r\nL 178.939207 211.844174 \r\nL 178.969647 193.051123 \r\nL 179.030525 214.756364 \r\nL 179.060965 207.255904 \r\nL 179.121844 214.756364 \r\nL 179.213162 211.027085 \r\nL 179.274041 192.548299 \r\nL 179.30448 213.750715 \r\nL 179.334919 214.756364 \r\nL 179.426238 214.358295 \r\nL 179.456677 214.756364 \r\nL 179.487116 214.609707 \r\nL 179.547995 189.887521 \r\nL 179.578435 214.756364 \r\nL 179.639313 214.756364 \r\nL 179.669753 214.504952 \r\nL 179.700192 205.349363 \r\nL 179.730632 214.756364 \r\nL 179.761071 214.756364 \r\nL 179.882829 200.237318 \r\nL 179.913268 214.756364 \r\nL 180.004586 206.564521 \r\nL 180.065465 205.097951 \r\nL 180.095905 195.062419 \r\nL 180.126344 208.994837 \r\nL 180.156783 203.715184 \r\nL 180.278541 214.756364 \r\nL 180.400299 206.145501 \r\nL 180.430738 214.756364 \r\nL 180.461177 208.114895 \r\nL 180.491617 186.577263 \r\nL 180.552496 214.735413 \r\nL 180.643814 214.756364 \r\nL 180.735132 204.783686 \r\nL 180.85689 214.756364 \r\nL 180.887329 214.756364 \r\nL 180.978647 210.92233 \r\nL 181.100405 179.055852 \r\nL 181.191723 214.756364 \r\nL 181.222163 209.853829 \r\nL 181.252602 214.756364 \r\nL 181.283041 196.466137 \r\nL 181.37436 199.692591 \r\nL 181.465678 195.041468 \r\nL 181.526557 214.756364 \r\nL 181.556996 214.735413 \r\nL 181.587436 200.27922 \r\nL 181.648314 214.756364 \r\nL 181.709193 214.756364 \r\nL 181.739633 204.25991 \r\nL 181.800511 214.756364 \r\nL 181.830951 214.756364 \r\nL 181.86139 158.607672 \r\nL 181.922269 201.9553 \r\nL 181.952708 198.037462 \r\nL 181.983148 208.198699 \r\nL 182.013587 208.911033 \r\nL 182.044027 201.829594 \r\nL 182.074466 214.756364 \r\nL 182.104905 214.756364 \r\nL 182.135345 199.713542 \r\nL 182.196224 207.193051 \r\nL 182.226663 214.756364 \r\nL 182.257103 182.659425 \r\nL 182.317981 210.042388 \r\nL 182.348421 214.756364 \r\nL 182.4093 208.63867 \r\nL 182.439739 210.775673 \r\nL 182.470178 208.408209 \r\nL 182.531057 205.768383 \r\nL 182.622375 214.756364 \r\nL 182.652815 204.155155 \r\nL 182.713694 207.004492 \r\nL 182.744133 213.960225 \r\nL 182.774572 211.718468 \r\nL 182.805012 202.122908 \r\nL 182.835451 214.756364 \r\nL 182.89633 207.528267 \r\nL 183.018088 214.756364 \r\nL 183.109406 214.756364 \r\nL 183.139845 211.299448 \r\nL 183.170285 193.470143 \r\nL 183.200724 213.771666 \r\nL 183.261603 193.574898 \r\nL 183.292042 192.317838 \r\nL 183.322482 214.756364 \r\nL 183.4138 210.964232 \r\nL 183.444239 214.756364 \r\nL 183.535558 188.253343 \r\nL 183.626876 214.756364 \r\nL 183.657315 212.346998 \r\nL 183.687755 214.756364 \r\nL 183.718194 209.036739 \r\nL 183.748633 214.735413 \r\nL 183.809512 207.989189 \r\nL 183.839952 214.756364 \r\nL 183.870391 209.916682 \r\nL 183.992149 214.756364 \r\nL 184.083467 206.857835 \r\nL 184.144346 214.756364 \r\nL 184.174785 211.613713 \r\nL 184.205225 200.551583 \r\nL 184.266103 214.756364 \r\nL 184.296543 214.756364 \r\nL 184.387861 203.191409 \r\nL 184.509619 214.756364 \r\nL 184.540058 208.994837 \r\nL 184.600937 214.756364 \r\nL 184.631376 214.756364 \r\nL 184.661816 195.523342 \r\nL 184.722695 214.756364 \r\nL 184.783573 214.756364 \r\nL 184.93577 200.404926 \r\nL 184.96621 214.735413 \r\nL 185.057528 213.541205 \r\nL 185.118407 214.044029 \r\nL 185.240164 192.275936 \r\nL 185.331483 187.373401 \r\nL 185.361922 214.756364 \r\nL 185.392362 203.882792 \r\nL 185.45324 213.981176 \r\nL 185.48368 214.756364 \r\nL 185.544559 180.103402 \r\nL 185.574998 214.756364 \r\nL 185.605437 214.756364 \r\nL 185.757634 190.599855 \r\nL 185.788074 192.171181 \r\nL 185.818513 181.695679 \r\nL 185.909831 214.756364 \r\nL 185.940271 203.149507 \r\nL 185.97071 214.756364 \r\nL 186.031589 202.16481 \r\nL 186.062028 213.22694 \r\nL 186.092468 195.271929 \r\nL 186.153347 207.130198 \r\nL 186.214226 214.756364 \r\nL 186.244665 207.402561 \r\nL 186.305544 213.981176 \r\nL 186.396862 211.236595 \r\nL 186.427301 207.758728 \r\nL 186.457741 214.756364 \r\nL 186.48818 212.661263 \r\nL 186.51862 210.733771 \r\nL 186.609938 214.756364 \r\nL 186.640377 168.035624 \r\nL 186.701256 210.461408 \r\nL 186.762135 208.303454 \r\nL 186.792574 195.942362 \r\nL 186.823014 214.756364 \r\nL 186.853453 198.184119 \r\nL 186.975211 214.756364 \r\nL 187.00565 191.668357 \r\nL 187.066529 209.476711 \r\nL 187.096968 214.756364 \r\nL 187.188287 170.486891 \r\nL 187.310044 214.756364 \r\nL 187.340484 214.756364 \r\nL 187.431802 200.928701 \r\nL 187.462241 214.316393 \r\nL 187.492681 199.294522 \r\nL 187.553559 208.84818 \r\nL 187.614438 210.901379 \r\nL 187.644878 194.978615 \r\nL 187.705756 212.80792 \r\nL 187.736196 210.042388 \r\nL 187.857954 183.853632 \r\nL 187.827514 210.92233 \r\nL 187.888393 186.996283 \r\nL 187.949272 214.756364 \r\nL 187.979711 214.735413 \r\nL 188.010151 192.024524 \r\nL 188.04059 214.756364 \r\nL 188.071029 214.756364 \r\nL 188.162348 206.648325 \r\nL 188.192787 164.432051 \r\nL 188.253666 208.701523 \r\nL 188.284105 207.653973 \r\nL 188.314545 213.897372 \r\nL 188.344984 202.332418 \r\nL 188.405863 210.000486 \r\nL 188.436302 214.756364 \r\nL 188.466742 190.055129 \r\nL 188.52762 214.756364 \r\nL 188.55806 214.044029 \r\nL 188.588499 214.756364 \r\nL 188.710257 204.993196 \r\nL 188.801575 214.756364 \r\nL 188.832015 214.735413 \r\nL 188.862454 214.567805 \r\nL 188.892893 199.105963 \r\nL 188.984212 206.585472 \r\nL 189.136409 214.756364 \r\nL 189.166848 164.369198 \r\nL 189.227727 214.756364 \r\nL 189.319045 200.048758 \r\nL 189.440803 214.756364 \r\nL 189.471242 214.023078 \r\nL 189.501682 204.322763 \r\nL 189.56256 212.724116 \r\nL 189.623439 214.756364 \r\nL 189.653879 194.475791 \r\nL 189.714757 214.756364 \r\nL 189.836515 194.203428 \r\nL 189.866954 205.894089 \r\nL 189.927833 194.894811 \r\nL 189.958273 214.756364 \r\nL 189.988712 193.931065 \r\nL 190.049591 214.274491 \r\nL 190.08003 214.756364 \r\nL 190.11047 202.772389 \r\nL 190.201788 207.59112 \r\nL 190.323546 214.756364 \r\nL 190.353985 214.421148 \r\nL 190.384424 214.756364 \r\nL 190.414864 197.953658 \r\nL 190.475743 209.183396 \r\nL 190.62794 214.756364 \r\nL 190.658379 214.756364 \r\nL 190.688818 189.824668 \r\nL 190.749697 214.714462 \r\nL 190.810576 214.756364 \r\nL 190.932334 201.578182 \r\nL 191.023652 214.756364 \r\nL 191.084531 211.802272 \r\nL 191.175849 214.756364 \r\nL 191.236728 206.836884 \r\nL 191.267167 213.771666 \r\nL 191.328046 214.756364 \r\nL 191.419364 208.680572 \r\nL 191.480243 214.756364 \r\nL 191.541122 214.735413 \r\nL 191.571561 214.756364 \r\nL 191.63244 180.962393 \r\nL 191.662879 212.3889 \r\nL 191.693319 214.756364 \r\nL 191.815077 180.627177 \r\nL 191.936834 214.756364 \r\nL 191.967274 214.756364 \r\nL 191.997713 214.190687 \r\nL 192.028152 179.831039 \r\nL 192.058592 214.756364 \r\nL 192.089031 214.756364 \r\nL 192.14991 210.2938 \r\nL 192.180349 213.331695 \r\nL 192.271668 214.756364 \r\nL 192.362986 189.971325 \r\nL 192.393425 202.269565 \r\nL 192.454304 214.735413 \r\nL 192.484743 207.067345 \r\nL 192.515183 185.655418 \r\nL 192.576062 209.183396 \r\nL 192.636941 209.141494 \r\nL 192.697819 214.756364 \r\nL 192.728259 214.756364 \r\nL 192.758698 210.230947 \r\nL 192.819577 214.756364 \r\nL 192.880456 214.735413 \r\nL 192.941335 206.606423 \r\nL 192.971774 177.798792 \r\nL 193.002213 213.01743 \r\nL 193.032653 208.764376 \r\nL 193.123971 214.735413 \r\nL 193.15441 211.467056 \r\nL 193.18485 211.152791 \r\nL 193.215289 202.79334 \r\nL 193.245729 214.756364 \r\nL 193.276168 214.756364 \r\nL 193.306607 214.756364 \r\nL 193.337047 213.64596 \r\nL 193.397926 214.756364 \r\nL 193.580562 214.756364 \r\nL 193.67188 201.180113 \r\nL 193.793638 214.756364 \r\nL 193.824077 200.132563 \r\nL 193.915396 204.46942 \r\nL 193.976274 214.756364 \r\nL 194.006714 210.901379 \r\nL 194.037153 199.336424 \r\nL 194.098032 214.756364 \r\nL 194.18935 203.338066 \r\nL 194.280669 214.756364 \r\nL 194.311108 208.931984 \r\nL 194.341547 208.177748 \r\nL 194.463305 214.756364 \r\nL 194.493744 194.203428 \r\nL 194.585063 195.586195 \r\nL 194.73726 214.756364 \r\nL 194.767699 212.053684 \r\nL 194.828578 214.756364 \r\nL 194.859017 214.756364 \r\nL 194.919896 191.144582 \r\nL 194.950335 195.020517 \r\nL 194.980775 214.756364 \r\nL 195.072093 202.479075 \r\nL 195.193851 214.756364 \r\nL 195.315608 201.515329 \r\nL 195.376487 201.431525 \r\nL 195.467805 214.756364 \r\nL 195.589563 203.966596 \r\nL 195.650442 196.382333 \r\nL 195.74176 214.756364 \r\nL 195.833078 206.606423 \r\nL 195.863518 213.562156 \r\nL 195.893957 214.756364 \r\nL 195.924397 213.43645 \r\nL 195.954836 211.425154 \r\nL 195.985275 212.640312 \r\nL 196.015715 194.685301 \r\nL 196.076594 214.756364 \r\nL 196.167912 214.756364 \r\nL 196.25923 192.736858 \r\nL 196.289669 206.711178 \r\nL 196.380988 202.79334 \r\nL 196.411427 214.756364 \r\nL 196.502745 214.756364 \r\nL 196.624503 197.932707 \r\nL 196.715821 214.756364 \r\nL 196.837579 186.388704 \r\nL 196.898458 214.756364 \r\nL 196.959336 209.728123 \r\nL 197.081094 214.756364 \r\nL 197.111533 214.756364 \r\nL 197.141973 201.201064 \r\nL 197.202852 213.310744 \r\nL 197.233291 213.499303 \r\nL 197.26373 208.84818 \r\nL 197.324609 214.567805 \r\nL 197.355049 146.749403 \r\nL 197.415928 214.756364 \r\nL 197.446367 213.604058 \r\nL 197.476806 202.185761 \r\nL 197.507246 214.756364 \r\nL 197.537685 211.571811 \r\nL 197.598564 211.110889 \r\nL 197.659443 214.274491 \r\nL 197.689882 205.49602 \r\nL 197.750761 207.004492 \r\nL 197.81164 214.756364 \r\nL 197.842079 197.932707 \r\nL 197.902958 214.756364 \r\nL 197.994276 214.735413 \r\nL 198.116034 182.051846 \r\nL 198.207352 214.756364 \r\nL 198.237792 210.000486 \r\nL 198.268231 214.756364 \r\nL 198.29867 206.082648 \r\nL 198.32911 213.708813 \r\nL 198.359549 197.283226 \r\nL 198.389989 214.735413 \r\nL 198.450867 207.884434 \r\nL 198.572625 214.756364 \r\nL 198.694383 204.657979 \r\nL 198.755261 214.756364 \r\nL 198.785701 212.619361 \r\nL 198.81614 188.798069 \r\nL 198.877019 214.756364 \r\nL 198.937898 214.756364 \r\nL 198.998777 194.769105 \r\nL 199.029216 210.817575 \r\nL 199.059656 214.735413 \r\nL 199.090095 186.891528 \r\nL 199.150974 208.911033 \r\nL 199.272731 214.735413 \r\nL 199.303171 210.629016 \r\nL 199.33361 214.756364 \r\nL 199.36405 212.724116 \r\nL 199.394489 179.810088 \r\nL 199.455368 214.756364 \r\nL 199.485807 200.258269 \r\nL 199.577125 214.756364 \r\nL 199.698883 191.794063 \r\nL 199.729322 201.242966 \r\nL 199.790201 191.207435 \r\nL 199.85108 214.756364 \r\nL 199.911959 174.593288 \r\nL 199.972838 201.180113 \r\nL 200.003277 212.367949 \r\nL 200.033717 159.759977 \r\nL 200.064156 214.756364 \r\nL 200.094595 214.756364 \r\nL 200.125035 214.756364 \r\nL 200.155474 212.409851 \r\nL 200.216353 135.792028 \r\nL 200.277232 204.343714 \r\nL 200.36855 214.756364 \r\nL 200.398989 200.48873 \r\nL 200.459868 214.735413 \r\nL 200.490308 214.756364 \r\nL 200.520747 199.441179 \r\nL 200.612065 203.023801 \r\nL 200.703384 214.67256 \r\nL 200.672944 201.368672 \r\nL 200.733823 208.533915 \r\nL 200.764262 205.077 \r\nL 200.794702 214.756364 \r\nL 200.825141 195.104321 \r\nL 200.855581 160.87038 \r\nL 200.88602 214.756364 \r\nL 200.916459 207.423512 \r\nL 200.977338 214.735413 \r\nL 201.038217 177.777841 \r\nL 201.129535 212.17939 \r\nL 201.159975 210.126192 \r\nL 201.251293 214.232589 \r\nL 201.281732 184.545015 \r\nL 201.40349 213.604058 \r\nL 201.464369 208.911033 \r\nL 201.494808 198.393629 \r\nL 201.525248 214.756364 \r\nL 201.555687 214.756364 \r\nL 201.586126 214.421148 \r\nL 201.738323 146.89606 \r\nL 201.829642 214.756364 \r\nL 201.860081 208.63867 \r\nL 201.89052 206.040746 \r\nL 201.92096 212.053684 \r\nL 201.951399 212.493655 \r\nL 201.981839 214.756364 \r\nL 202.012278 214.735413 \r\nL 202.042717 142.140182 \r\nL 202.103596 159.843781 \r\nL 202.164475 214.756364 \r\nL 202.225354 211.844174 \r\nL 202.255793 157.664876 \r\nL 202.286233 214.756364 \r\nL 202.316672 213.85547 \r\nL 202.377551 205.642677 \r\nL 202.40799 214.756364 \r\nL 202.43843 214.484001 \r\nL 202.468869 188.588559 \r\nL 202.499309 214.756364 \r\nL 202.529748 214.484001 \r\nL 202.651506 198.330776 \r\nL 202.681945 214.756364 \r\nL 202.742824 212.849822 \r\nL 202.773263 182.994641 \r\nL 202.834142 190.055129 \r\nL 202.92546 214.756364 \r\nL 202.9559 214.735413 \r\nL 202.986339 170.067871 \r\nL 203.047218 214.756364 \r\nL 203.077657 208.869131 \r\nL 203.168976 211.089938 \r\nL 203.229854 214.337344 \r\nL 203.260294 211.739419 \r\nL 203.321173 211.948929 \r\nL 203.351612 193.449192 \r\nL 203.382051 214.756364 \r\nL 203.47337 202.311467 \r\nL 203.503809 203.547576 \r\nL 203.534248 214.735413 \r\nL 203.564688 165.66816 \r\nL 203.656006 192.715907 \r\nL 203.686445 193.009221 \r\nL 203.716885 214.400197 \r\nL 203.747324 206.627374 \r\nL 203.777764 170.549744 \r\nL 203.808203 214.756364 \r\nL 203.838643 214.756364 \r\nL 203.869082 208.198699 \r\nL 203.929961 209.288151 \r\nL 203.99084 214.756364 \r\nL 204.021279 210.964232 \r\nL 204.082158 176.353172 \r\nL 204.112597 214.756364 \r\nL 204.173476 213.918323 \r\nL 204.203915 214.756364 \r\nL 204.234355 210.482359 \r\nL 204.295234 214.567805 \r\nL 204.356112 211.96988 \r\nL 204.386552 214.756364 \r\nL 204.447431 186.975332 \r\nL 204.47787 211.446105 \r\nL 204.508309 212.870773 \r\nL 204.538749 209.2672 \r\nL 204.569188 207.989189 \r\nL 204.599628 190.159884 \r\nL 204.660507 214.756364 \r\nL 204.690946 214.756364 \r\nL 204.721385 211.907027 \r\nL 204.782264 214.379246 \r\nL 204.812704 192.213083 \r\nL 204.843143 214.756364 \r\nL 204.904022 205.91504 \r\nL 204.934461 205.244608 \r\nL 204.99534 214.756364 \r\nL 205.056219 211.488007 \r\nL 205.086658 213.771666 \r\nL 205.117098 213.352646 \r\nL 205.147537 171.052568 \r\nL 205.208416 207.549218 \r\nL 205.238855 213.394548 \r\nL 205.299734 204.86749 \r\nL 205.360613 214.442099 \r\nL 205.391052 157.74868 \r\nL 205.421492 214.756364 \r\nL 205.451931 214.756364 \r\nL 205.51281 202.688585 \r\nL 205.543249 213.373597 \r\nL 205.604128 211.865125 \r\nL 205.634568 214.756364 \r\nL 205.665007 199.734493 \r\nL 205.725886 214.756364 \r\nL 205.756325 213.310744 \r\nL 205.786765 193.428241 \r\nL 205.847643 214.756364 \r\nL 205.878083 212.849822 \r\nL 205.908522 212.975528 \r\nL 205.969401 188.777118 \r\nL 206.03028 199.650689 \r\nL 206.091159 214.756364 \r\nL 206.152037 205.077 \r\nL 206.212916 214.756364 \r\nL 206.243356 182.76418 \r\nL 206.304235 214.756364 \r\nL 206.425992 191.354092 \r\nL 206.456432 214.756364 \r\nL 206.51731 204.427518 \r\nL 206.54775 198.142217 \r\nL 206.578189 214.756364 \r\nL 206.669507 197.031814 \r\nL 206.760826 214.756364 \r\nL 206.791265 196.256627 \r\nL 206.852144 210.943281 \r\nL 206.882583 214.756364 \r\nL 206.913023 188.588559 \r\nL 207.004341 205.28651 \r\nL 207.03478 214.756364 \r\nL 207.06522 213.373597 \r\nL 207.095659 198.435531 \r\nL 207.156538 205.768383 \r\nL 207.278296 214.756364 \r\nL 207.308735 213.268842 \r\nL 207.339174 214.756364 \r\nL 207.369614 198.498384 \r\nL 207.430493 211.048036 \r\nL 207.521811 214.609707 \r\nL 207.58269 214.756364 \r\nL 207.613129 199.126914 \r\nL 207.704447 214.756364 \r\nL 207.734887 214.442099 \r\nL 207.765326 208.806278 \r\nL 207.795765 214.735413 \r\nL 207.826205 214.232589 \r\nL 207.856644 214.756364 \r\nL 207.887084 200.509681 \r\nL 207.947963 214.46305 \r\nL 208.008841 214.756364 \r\nL 208.06972 210.314751 \r\nL 208.10016 176.164613 \r\nL 208.130599 212.493655 \r\nL 208.161038 212.200341 \r\nL 208.221917 195.271929 \r\nL 208.252357 213.394548 \r\nL 208.282796 214.756364 \r\nL 208.313235 214.735413 \r\nL 208.343675 204.280861 \r\nL 208.374114 214.756364 \r\nL 208.404554 214.756364 \r\nL 208.465432 214.756364 \r\nL 208.495872 209.623368 \r\nL 208.526311 159.257153 \r\nL 208.556751 214.756364 \r\nL 208.617629 180.0615 \r\nL 208.648069 214.735413 \r\nL 208.739387 213.583107 \r\nL 208.769827 214.756364 \r\nL 208.800266 191.584553 \r\nL 208.861145 210.105241 \r\nL 208.891584 206.75308 \r\nL 208.922024 214.756364 \r\nL 208.952463 185.760173 \r\nL 209.013342 214.756364 \r\nL 209.10466 192.275936 \r\nL 209.135099 209.853829 \r\nL 209.165539 214.756364 \r\nL 209.226418 209.644319 \r\nL 209.317736 200.572534 \r\nL 209.348175 183.036543 \r\nL 209.378615 214.756364 \r\nL 209.409054 210.147143 \r\nL 209.439493 214.756364 \r\nL 209.469933 198.477433 \r\nL 209.530812 214.735413 \r\nL 209.561251 212.305096 \r\nL 209.591691 214.756364 \r\nL 209.62213 213.625009 \r\nL 209.683009 214.756364 \r\nL 209.774327 156.428767 \r\nL 209.896085 214.756364 \r\nL 209.926524 213.394548 \r\nL 209.956963 193.113976 \r\nL 210.017842 214.756364 \r\nL 210.048282 214.756364 \r\nL 210.10916 206.585472 \r\nL 210.1396 212.200341 \r\nL 210.230918 214.756364 \r\nL 210.322236 206.711178 \r\nL 210.352676 183.350808 \r\nL 210.383115 214.756364 \r\nL 210.413555 214.756364 \r\nL 210.474433 190.537002 \r\nL 210.504873 214.735413 \r\nL 210.596191 214.756364 \r\nL 210.717949 186.388704 \r\nL 210.839706 214.756364 \r\nL 210.870146 211.508958 \r\nL 210.931024 214.756364 \r\nL 210.961464 214.756364 \r\nL 211.052782 206.313109 \r\nL 211.083222 193.134927 \r\nL 211.113661 211.446105 \r\nL 211.1441 193.868212 \r\nL 211.296297 214.756364 \r\nL 211.326737 212.263194 \r\nL 211.387616 214.756364 \r\nL 211.478934 214.756364 \r\nL 211.509373 211.96988 \r\nL 211.539813 214.756364 \r\nL 211.570252 149.431132 \r\nL 211.631131 213.352646 \r\nL 211.66157 211.299448 \r\nL 211.752888 157.036346 \r\nL 211.722449 212.766018 \r\nL 211.783328 175.934152 \r\nL 211.905086 214.756364 \r\nL 211.935525 214.756364 \r\nL 211.965964 208.659621 \r\nL 212.026843 214.756364 \r\nL 212.087722 214.756364 \r\nL 212.17904 204.804637 \r\nL 212.20948 214.421148 \r\nL 212.239919 182.282307 \r\nL 212.300798 206.836884 \r\nL 212.361677 205.70553 \r\nL 212.392116 214.735413 \r\nL 212.452995 214.756364 \r\nL 212.513874 204.762734 \r\nL 212.544313 127.139263 \r\nL 212.574752 214.756364 \r\nL 212.605192 214.25354 \r\nL 212.69651 214.756364 \r\nL 212.818268 197.408932 \r\nL 212.909586 214.756364 \r\nL 212.879147 183.581269 \r\nL 212.940025 207.465414 \r\nL 212.970465 205.014147 \r\nL 213.000904 212.849822 \r\nL 213.031344 203.338066 \r\nL 213.092222 212.535557 \r\nL 213.122662 202.018153 \r\nL 213.183541 214.735413 \r\nL 213.21398 214.756364 \r\nL 213.244419 177.735939 \r\nL 213.335738 182.051846 \r\nL 213.396616 195.146223 \r\nL 213.457495 214.756364 \r\nL 213.518374 214.232589 \r\nL 213.579253 206.103599 \r\nL 213.609692 188.651412 \r\nL 213.640132 214.756364 \r\nL 213.670571 214.756364 \r\nL 213.701011 213.771666 \r\nL 213.761889 190.956023 \r\nL 213.792329 204.385616 \r\nL 213.883647 214.756364 \r\nL 213.914086 212.221292 \r\nL 213.974965 214.735413 \r\nL 214.035844 214.756364 \r\nL 214.096723 205.160804 \r\nL 214.127162 214.735413 \r\nL 214.188041 214.693511 \r\nL 214.24892 192.401642 \r\nL 214.309799 210.377604 \r\nL 214.340238 214.756364 \r\nL 214.370678 147.650296 \r\nL 214.431556 214.756364 \r\nL 214.461996 214.756364 \r\nL 214.492435 186.200145 \r\nL 214.553314 212.933626 \r\nL 214.583753 207.779679 \r\nL 214.614193 214.756364 \r\nL 214.675072 209.204347 \r\nL 214.73595 214.756364 \r\nL 214.796829 212.849822 \r\nL 214.918587 214.735413 \r\nL 214.979466 214.714462 \r\nL 215.040344 210.08429 \r\nL 215.070784 214.756364 \r\nL 215.162102 214.756364 \r\nL 215.28386 148.886406 \r\nL 215.375178 214.756364 \r\nL 215.405617 195.104321 \r\nL 215.436057 170.926862 \r\nL 215.466496 213.22694 \r\nL 215.557814 214.756364 \r\nL 215.588254 212.912675 \r\nL 215.618693 173.482885 \r\nL 215.679572 214.756364 \r\nL 215.77089 201.32677 \r\nL 215.862208 212.870773 \r\nL 215.892648 208.931984 \r\nL 215.923087 212.263194 \r\nL 215.953527 205.244608 \r\nL 215.983966 187.310548 \r\nL 216.014406 214.735413 \r\nL 216.044845 207.926336 \r\nL 216.136163 214.756364 \r\nL 216.105724 199.25262 \r\nL 216.166603 213.708813 \r\nL 216.227481 213.205989 \r\nL 216.28836 214.756364 \r\nL 216.379678 200.949652 \r\nL 216.410118 201.9553 \r\nL 216.440557 214.756364 \r\nL 216.501436 209.246249 \r\nL 216.562315 167.469947 \r\nL 216.592754 107.214858 \r\nL 216.623194 211.55086 \r\nL 216.653633 214.756364 \r\nL 216.684072 190.348443 \r\nL 216.744951 207.926336 \r\nL 216.775391 214.756364 \r\nL 216.80583 190.956023 \r\nL 216.866709 214.756364 \r\nL 216.897148 214.735413 \r\nL 216.988467 180.752883 \r\nL 217.018906 201.222015 \r\nL 217.140664 214.756364 \r\nL 217.079785 189.887521 \r\nL 217.171103 212.933626 \r\nL 217.231982 189.363746 \r\nL 217.262421 214.756364 \r\nL 217.3233 214.735413 \r\nL 217.353739 202.730487 \r\nL 217.384179 214.756364 \r\nL 217.414618 204.637028 \r\nL 217.445058 214.756364 \r\nL 217.475497 197.660344 \r\nL 217.505937 188.965677 \r\nL 217.597255 214.756364 \r\nL 217.627694 214.504952 \r\nL 217.658134 214.756364 \r\nL 217.688573 202.919046 \r\nL 217.779891 207.842532 \r\nL 217.810331 201.661986 \r\nL 217.871209 207.758728 \r\nL 217.901649 214.735413 \r\nL 217.932088 185.383055 \r\nL 217.962528 214.756364 \r\nL 218.023406 201.180113 \r\nL 218.053846 212.346998 \r\nL 218.084285 204.280861 \r\nL 218.114725 171.681098 \r\nL 218.145164 214.756364 \r\nL 218.175603 210.356653 \r\nL 218.236482 212.661263 \r\nL 218.266922 190.914121 \r\nL 218.35824 214.756364 \r\nL 218.388679 195.062419 \r\nL 218.449558 212.828871 \r\nL 218.571316 214.756364 \r\nL 218.601755 106.858691 \r\nL 218.662634 214.756364 \r\nL 218.753952 214.735413 \r\nL 218.814831 187.77147 \r\nL 218.84527 214.756364 \r\nL 218.87571 214.756364 \r\nL 218.997467 194.559595 \r\nL 219.088786 214.756364 \r\nL 219.119225 179.370117 \r\nL 219.180104 196.654696 \r\nL 219.240983 214.756364 \r\nL 219.271422 214.358295 \r\nL 219.301862 181.088099 \r\nL 219.36274 214.756364 \r\nL 219.484498 209.581466 \r\nL 219.514937 189.552305 \r\nL 219.575816 214.756364 \r\nL 219.606256 208.42916 \r\nL 219.697574 210.545212 \r\nL 219.758453 214.756364 \r\nL 219.849771 187.373401 \r\nL 219.91065 214.756364 \r\nL 219.971529 214.735413 \r\nL 220.154165 195.565244 \r\nL 220.184604 199.504032 \r\nL 220.245483 214.756364 \r\nL 220.275923 211.362301 \r\nL 220.306362 201.012505 \r\nL 220.367241 212.346998 \r\nL 220.42812 214.756364 \r\nL 220.549877 189.300893 \r\nL 220.580317 190.516051 \r\nL 220.610756 214.714462 \r\nL 220.702074 211.236595 \r\nL 220.732514 214.756364 \r\nL 220.762953 214.735413 \r\nL 220.793393 196.864206 \r\nL 220.823832 214.756364 \r\nL 220.884711 202.709536 \r\nL 220.91515 192.77876 \r\nL 220.976029 204.155155 \r\nL 221.006468 213.247891 \r\nL 221.036908 181.988993 \r\nL 221.067347 214.756364 \r\nL 221.097787 190.767464 \r\nL 221.219544 214.756364 \r\nL 221.280423 204.092302 \r\nL 221.310862 164.809169 \r\nL 221.341302 214.756364 \r\nL 221.371741 210.08429 \r\nL 221.402181 210.901379 \r\nL 221.463059 209.87478 \r\nL 221.493499 214.756364 \r\nL 221.523938 198.938355 \r\nL 221.584817 214.735413 \r\nL 221.615257 214.756364 \r\nL 221.737014 133.194103 \r\nL 221.828332 214.756364 \r\nL 221.858772 192.317838 \r\nL 221.95009 189.363746 \r\nL 221.980529 214.756364 \r\nL 222.071848 211.676566 \r\nL 222.102287 214.735413 \r\nL 222.132726 210.629016 \r\nL 222.163166 150.080613 \r\nL 222.193605 214.693511 \r\nL 222.254484 179.558676 \r\nL 222.345802 214.756364 \r\nL 222.376242 214.735413 \r\nL 222.406681 214.714462 \r\nL 222.437121 205.956942 \r\nL 222.497999 214.735413 \r\nL 222.528439 214.295442 \r\nL 222.558878 214.756364 \r\nL 222.650196 188.944726 \r\nL 222.711075 214.756364 \r\nL 222.771954 206.54357 \r\nL 222.802393 176.604584 \r\nL 222.863272 214.756364 \r\nL 222.893712 213.205989 \r\nL 222.95459 214.735413 \r\nL 223.015469 164.117786 \r\nL 223.137227 214.756364 \r\nL 223.198106 214.756364 \r\nL 223.258985 206.229305 \r\nL 223.319863 209.246249 \r\nL 223.350303 214.588756 \r\nL 223.380742 212.367949 \r\nL 223.411182 143.250585 \r\nL 223.441621 214.756364 \r\nL 223.47206 213.918323 \r\nL 223.532939 203.861841 \r\nL 223.563379 213.771666 \r\nL 223.593818 164.222541 \r\nL 223.624257 214.756364 \r\nL 223.685136 193.030172 \r\nL 223.776454 214.756364 \r\nL 223.806894 183.329857 \r\nL 223.867773 212.891724 \r\nL 223.959091 186.619165 \r\nL 223.928652 214.756364 \r\nL 223.98953 206.040746 \r\nL 224.050409 211.152791 \r\nL 224.080849 186.682018 \r\nL 224.141727 214.735413 \r\nL 224.172167 203.715184 \r\nL 224.202606 214.756364 \r\nL 224.263485 209.351004 \r\nL 224.293924 214.756364 \r\nL 224.324364 187.457205 \r\nL 224.385243 205.202706 \r\nL 224.446121 213.289793 \r\nL 224.507 210.50331 \r\nL 224.567879 206.774031 \r\nL 224.628758 214.756364 \r\nL 224.659197 214.735413 \r\nL 224.720076 214.756364 \r\nL 224.750516 212.17939 \r\nL 224.780955 214.756364 \r\nL 224.841834 203.547576 \r\nL 224.902713 205.621726 \r\nL 224.933152 209.183396 \r\nL 224.963591 111.153646 \r\nL 224.994031 211.13184 \r\nL 225.02447 209.141494 \r\nL 225.146228 214.756364 \r\nL 225.176667 199.399277 \r\nL 225.237546 214.756364 \r\nL 225.267985 214.735413 \r\nL 225.298425 202.960948 \r\nL 225.328864 214.756364 \r\nL 225.359304 204.720832 \r\nL 225.389743 213.080283 \r\nL 225.450622 206.187403 \r\nL 225.511501 206.690227 \r\nL 225.54194 189.950374 \r\nL 225.57238 214.756364 \r\nL 225.633258 213.415499 \r\nL 225.663698 191.479798 \r\nL 225.724577 211.027085 \r\nL 225.755016 212.472704 \r\nL 225.785455 168.810811 \r\nL 225.846334 211.697517 \r\nL 225.937652 214.756364 \r\nL 225.998531 203.715184 \r\nL 226.028971 214.735413 \r\nL 226.05941 214.756364 \r\nL 226.120289 167.972771 \r\nL 226.150728 200.383975 \r\nL 226.181168 214.756364 \r\nL 226.211607 206.648325 \r\nL 226.242046 190.997925 \r\nL 226.302925 209.45576 \r\nL 226.333365 214.316393 \r\nL 226.363804 186.744871 \r\nL 226.424683 205.412216 \r\nL 226.455122 214.756364 \r\nL 226.516001 204.448469 \r\nL 226.546441 210.901379 \r\nL 226.57688 200.467779 \r\nL 226.668198 204.951294 \r\nL 226.759516 214.756364 \r\nL 226.729077 203.317115 \r\nL 226.789956 214.735413 \r\nL 226.820395 197.136569 \r\nL 226.850835 214.756364 \r\nL 226.881274 214.023078 \r\nL 226.942153 208.345356 \r\nL 227.003032 212.346998 \r\nL 227.033471 212.766018 \r\nL 227.124789 178.951097 \r\nL 227.185668 187.331499 \r\nL 227.246547 214.756364 \r\nL 227.276986 204.888441 \r\nL 227.307426 180.291961 \r\nL 227.368305 214.756364 \r\nL 227.398744 214.735413 \r\nL 227.459623 202.667634 \r\nL 227.490062 214.756364 \r\nL 227.520502 208.869131 \r\nL 227.58138 214.756364 \r\nL 227.61182 205.139853 \r\nL 227.642259 212.933626 \r\nL 227.703138 214.756364 \r\nL 227.764017 185.90683 \r\nL 227.824896 185.445908 \r\nL 227.977093 214.67256 \r\nL 228.007532 183.350808 \r\nL 228.068411 214.714462 \r\nL 228.159729 196.151872 \r\nL 228.12929 214.756364 \r\nL 228.251047 200.572534 \r\nL 228.281487 214.756364 \r\nL 228.342366 192.35974 \r\nL 228.372805 214.46305 \r\nL 228.464123 200.991554 \r\nL 228.494563 211.739419 \r\nL 228.555441 214.756364 \r\nL 228.585881 212.011782 \r\nL 228.61632 138.201393 \r\nL 228.677199 214.756364 \r\nL 228.798957 213.143136 \r\nL 228.829396 214.148785 \r\nL 228.920714 214.756364 \r\nL 228.951154 200.153514 \r\nL 229.042472 214.756364 \r\nL 229.072911 210.189045 \r\nL 229.103351 182.596572 \r\nL 229.16423 214.756364 \r\nL 229.225108 175.661789 \r\nL 229.285987 204.993196 \r\nL 229.316427 214.756364 \r\nL 229.377305 203.547576 \r\nL 229.407745 213.247891 \r\nL 229.468624 214.756364 \r\nL 229.499063 214.735413 \r\nL 229.559942 206.250256 \r\nL 229.590381 210.649967 \r\nL 229.6817 213.457401 \r\nL 229.712139 193.972967 \r\nL 229.742578 214.756364 \r\nL 229.773018 212.724116 \r\nL 229.833897 214.756364 \r\nL 229.864336 182.261356 \r\nL 229.955654 194.433889 \r\nL 230.046972 191.395994 \r\nL 230.077412 214.756364 \r\nL 230.107851 203.778037 \r\nL 230.16873 205.852187 \r\nL 230.290488 214.756364 \r\nL 230.320927 199.001208 \r\nL 230.381806 213.059332 \r\nL 230.412245 212.430802 \r\nL 230.473124 214.756364 \r\nL 230.503564 194.601497 \r\nL 230.564442 210.398555 \r\nL 230.625321 207.046394 \r\nL 230.655761 214.756364 \r\nL 230.777518 177.233115 \r\nL 230.807958 201.033456 \r\nL 230.899276 214.756364 \r\nL 230.868836 192.15023 \r\nL 230.929715 206.229305 \r\nL 230.990594 214.756364 \r\nL 231.021033 194.014869 \r\nL 231.081912 212.011782 \r\nL 231.142791 214.756364 \r\nL 231.173231 193.19778 \r\nL 231.234109 214.756364 \r\nL 231.264549 214.756364 \r\nL 231.294988 210.335702 \r\nL 231.355867 214.756364 \r\nL 231.386306 214.756364 \r\nL 231.416746 212.954577 \r\nL 231.477625 160.03234 \r\nL 231.508064 173.357179 \r\nL 231.538503 214.735413 \r\nL 231.629822 209.979535 \r\nL 231.6907 207.318757 \r\nL 231.72114 214.756364 \r\nL 231.751579 201.075358 \r\nL 231.842897 204.553224 \r\nL 231.903776 193.637751 \r\nL 231.934216 214.735413 \r\nL 231.964655 203.547576 \r\nL 232.025534 214.756364 \r\nL 232.055973 214.756364 \r\nL 232.20817 197.199422 \r\nL 232.23861 214.756364 \r\nL 232.329928 214.735413 \r\nL 232.360367 207.507316 \r\nL 232.421246 213.289793 \r\nL 232.451686 214.756364 \r\nL 232.482125 194.87386 \r\nL 232.543004 210.189045 \r\nL 232.664761 214.756364 \r\nL 232.695201 211.613713 \r\nL 232.72564 167.595653 \r\nL 232.786519 214.756364 \r\nL 232.816959 214.735413 \r\nL 232.847398 194.915762 \r\nL 232.877837 214.756364 \r\nL 232.908277 197.890805 \r\nL 233.030034 214.756364 \r\nL 233.151792 214.756364 \r\nL 233.182231 201.347721 \r\nL 233.27355 205.747432 \r\nL 233.303989 214.714462 \r\nL 233.334428 182.868935 \r\nL 233.395307 214.756364 \r\nL 233.456186 214.756364 \r\nL 233.577944 207.109247 \r\nL 233.608383 211.299448 \r\nL 233.638823 210.000486 \r\nL 233.669262 192.380691 \r\nL 233.730141 214.735413 \r\nL 233.76058 214.756364 \r\nL 233.912777 205.998844 \r\nL 233.973656 214.756364 \r\nL 234.004095 187.478156 \r\nL 234.095414 204.448469 \r\nL 234.125853 214.756364 \r\nL 234.186732 207.612071 \r\nL 234.217171 164.054933 \r\nL 234.27805 214.756364 \r\nL 234.308489 214.756364 \r\nL 234.369368 180.354814 \r\nL 234.399808 214.756364 \r\nL 234.430247 214.735413 \r\nL 234.460687 183.748877 \r\nL 234.521565 207.570169 \r\nL 234.582444 214.756364 \r\nL 234.612884 214.044029 \r\nL 234.643323 189.112334 \r\nL 234.673762 214.756364 \r\nL 234.704202 210.587114 \r\nL 234.765081 214.756364 \r\nL 234.856399 182.491817 \r\nL 234.947717 214.756364 \r\nL 234.978156 214.735413 \r\nL 235.039035 193.386339 \r\nL 235.069475 213.792617 \r\nL 235.160793 214.756364 \r\nL 235.252111 177.777841 \r\nL 235.31299 178.930146 \r\nL 235.404308 214.756364 \r\nL 235.434748 208.617719 \r\nL 235.465187 206.941639 \r\nL 235.526066 214.756364 \r\nL 235.556505 209.225298 \r\nL 235.678263 187.603862 \r\nL 235.708702 212.849822 \r\nL 235.739142 151.714791 \r\nL 235.80002 208.366307 \r\nL 235.860899 214.756364 \r\nL 235.891339 207.297806 \r\nL 235.921778 211.676566 \r\nL 235.952217 211.048036 \r\nL 236.073975 213.981176 \r\nL 236.134854 209.497662 \r\nL 236.165293 214.756364 \r\nL 236.195733 214.693511 \r\nL 236.256612 214.756364 \r\nL 236.31749 203.819939 \r\nL 236.34793 170.570695 \r\nL 236.408809 208.512964 \r\nL 236.530566 214.756364 \r\nL 236.591445 214.756364 \r\nL 236.621884 176.835046 \r\nL 236.682763 214.756364 \r\nL 236.713203 212.242243 \r\nL 236.743642 193.763457 \r\nL 236.774081 214.756364 \r\nL 236.804521 214.756364 \r\nL 236.8654 214.756364 \r\nL 236.895839 197.492736 \r\nL 236.956718 214.756364 \r\nL 237.078476 202.081006 \r\nL 237.169794 200.237318 \r\nL 237.200233 214.756364 \r\nL 237.230673 214.756364 \r\nL 237.261112 206.501668 \r\nL 237.35243 208.890082 \r\nL 237.443748 207.549218 \r\nL 237.474188 214.735413 \r\nL 237.565506 214.756364 \r\nL 237.595946 213.478352 \r\nL 237.626385 214.756364 \r\nL 237.717703 188.735216 \r\nL 237.839461 214.756364 \r\nL 237.8699 214.756364 \r\nL 237.930779 212.766018 \r\nL 238.022097 178.154959 \r\nL 238.052537 203.652331 \r\nL 238.082976 214.756364 \r\nL 238.113415 179.139656 \r\nL 238.174294 214.756364 \r\nL 238.204734 214.735413 \r\nL 238.296052 199.713542 \r\nL 238.326491 204.67893 \r\nL 238.356931 214.756364 \r\nL 238.41781 209.832878 \r\nL 238.478688 212.200341 \r\nL 238.509128 169.544096 \r\nL 238.600446 214.756364 \r\nL 238.630885 197.199422 \r\nL 238.661325 214.756364 \r\nL 238.722204 214.609707 \r\nL 238.752643 202.16481 \r\nL 238.813522 207.046394 \r\nL 238.90484 214.756364 \r\nL 238.935279 214.714462 \r\nL 238.965719 174.299974 \r\nL 239.026598 214.358295 \r\nL 239.148355 164.306345 \r\nL 239.270113 214.756364 \r\nL 239.300552 214.756364 \r\nL 239.330992 169.062223 \r\nL 239.391871 214.756364 \r\nL 239.483189 206.019795 \r\nL 239.513628 197.010863 \r\nL 239.544068 210.126192 \r\nL 239.574507 202.353369 \r\nL 239.604946 214.756364 \r\nL 239.635386 189.740864 \r\nL 239.665825 212.640312 \r\nL 239.696265 173.063865 \r\nL 239.757143 213.205989 \r\nL 239.787583 178.071155 \r\nL 239.90934 214.504952 \r\nL 239.93978 214.714462 \r\nL 239.970219 201.410574 \r\nL 240.000659 214.756364 \r\nL 240.031098 214.756364 \r\nL 240.061538 214.588756 \r\nL 240.091977 214.756364 \r\nL 240.122416 175.096112 \r\nL 240.183295 214.735413 \r\nL 240.213735 213.918323 \r\nL 240.244174 175.724642 \r\nL 240.305053 214.756364 \r\nL 240.42681 208.84818 \r\nL 240.45725 209.581466 \r\nL 240.487689 135.540616 \r\nL 240.518129 212.828871 \r\nL 240.548568 211.739419 \r\nL 240.609447 214.756364 \r\nL 240.639886 214.735413 \r\nL 240.670326 181.779483 \r\nL 240.731204 214.756364 \r\nL 240.761644 198.498384 \r\nL 240.792083 214.756364 \r\nL 240.822523 211.194693 \r\nL 240.852962 182.093748 \r\nL 240.883402 214.756364 \r\nL 240.913841 214.735413 \r\nL 240.94428 213.85547 \r\nL 241.035599 214.379246 \r\nL 241.066038 208.512964 \r\nL 241.096477 209.476711 \r\nL 241.157356 214.756364 \r\nL 241.187796 213.478352 \r\nL 241.218235 190.243688 \r\nL 241.279114 214.756364 \r\nL 241.309553 213.771666 \r\nL 241.339993 187.331499 \r\nL 241.400871 214.756364 \r\nL 241.522629 214.756364 \r\nL 241.766144 182.051846 \r\nL 241.887902 214.756364 \r\nL 241.948781 185.005937 \r\nL 241.97922 214.756364 \r\nL 242.00966 214.735413 \r\nL 242.040099 191.898818 \r\nL 242.100978 201.53628 \r\nL 242.222735 214.756364 \r\nL 242.374932 184.377407 \r\nL 242.49669 214.756364 \r\nL 242.557569 214.756364 \r\nL 242.618448 211.697517 \r\nL 242.648887 213.310744 \r\nL 242.679327 214.756364 \r\nL 242.770645 197.555589 \r\nL 242.801084 214.735413 \r\nL 242.831524 183.057494 \r\nL 242.861963 182.701327 \r\nL 242.922842 214.756364 \r\nL 242.953281 214.085931 \r\nL 243.044599 179.768186 \r\nL 243.166357 214.756364 \r\nL 243.196796 214.735413 \r\nL 243.227236 211.089938 \r\nL 243.257675 172.917208 \r\nL 243.318554 214.756364 \r\nL 243.348994 205.621726 \r\nL 243.440312 208.994837 \r\nL 243.622948 214.756364 \r\nL 243.653388 193.700604 \r\nL 243.744706 206.732129 \r\nL 243.836024 214.756364 \r\nL 243.896903 182.680376 \r\nL 243.957782 144.402891 \r\nL 243.988221 214.756364 \r\nL 244.018661 133.592172 \r\nL 244.079539 214.756364 \r\nL 244.170858 189.384697 \r\nL 244.201297 214.651609 \r\nL 244.231736 112.662119 \r\nL 244.262176 214.756364 \r\nL 244.292615 213.64596 \r\nL 244.383933 214.756364 \r\nL 244.414373 205.810285 \r\nL 244.444812 214.756364 \r\nL 244.475252 85.844833 \r\nL 244.53613 196.654696 \r\nL 244.749206 214.756364 \r\nL 244.779646 146.707501 \r\nL 244.870964 175.389426 \r\nL 244.901403 143.543899 \r\nL 244.931843 214.756364 \r\nL 244.962282 201.305819 \r\nL 245.023161 211.592762 \r\nL 245.0536 111.467912 \r\nL 245.08404 214.735413 \r\nL 245.114479 214.316393 \r\nL 245.144919 214.735413 \r\nL 245.205797 214.148785 \r\nL 245.236237 212.80792 \r\nL 245.327555 160.011389 \r\nL 245.449313 214.756364 \r\nL 245.479752 214.756364 \r\nL 245.510191 213.750715 \r\nL 245.57107 214.735413 \r\nL 245.60151 214.756364 \r\nL 245.662389 210.440457 \r\nL 245.692828 214.714462 \r\nL 245.723267 199.399277 \r\nL 245.784146 213.268842 \r\nL 245.814586 214.756364 \r\nL 245.905904 196.026166 \r\nL 245.936343 208.575817 \r\nL 245.997222 214.756364 \r\nL 246.027661 151.69384 \r\nL 246.08854 183.015592 \r\nL 246.179858 214.756364 \r\nL 246.149419 174.111415 \r\nL 246.210298 214.274491 \r\nL 246.271177 198.246972 \r\nL 246.301616 205.600775 \r\nL 246.392934 214.756364 \r\nL 246.423374 209.45576 \r\nL 246.514692 214.735413 \r\nL 246.60601 214.756364 \r\nL 246.63645 200.740142 \r\nL 246.666889 214.756364 \r\nL 246.727768 197.78605 \r\nL 246.758207 211.425154 \r\nL 246.788647 205.91504 \r\nL 246.819086 211.110889 \r\nL 246.849525 163.070236 \r\nL 246.910404 212.535557 \r\nL 247.001722 200.949652 \r\nL 247.093041 195.795705 \r\nL 247.12348 214.756364 \r\nL 247.153919 214.127834 \r\nL 247.184359 199.04311 \r\nL 247.245238 214.756364 \r\nL 247.275677 205.516971 \r\nL 247.336556 189.112334 \r\nL 247.427874 214.756364 \r\nL 247.458314 212.326047 \r\nL 247.519192 199.357375 \r\nL 247.549632 214.756364 \r\nL 247.610511 214.735413 \r\nL 247.671389 212.891724 \r\nL 247.793147 164.222541 \r\nL 247.884465 214.756364 \r\nL 247.914905 200.363024 \r\nL 247.945344 188.693314 \r\nL 247.975783 214.756364 \r\nL 248.006223 207.59112 \r\nL 248.036662 17.083636 \r\nL 248.067102 214.756364 \r\nL 248.097541 179.516774 \r\nL 248.219299 214.756364 \r\nL 248.249738 214.106882 \r\nL 248.341056 214.735413 \r\nL 248.371496 205.684579 \r\nL 248.432375 214.756364 \r\nL 248.462814 203.275213 \r\nL 248.523693 211.152791 \r\nL 248.584572 212.828871 \r\nL 248.64545 178.322567 \r\nL 248.706329 155.213609 \r\nL 248.767208 214.756364 \r\nL 248.797647 214.735413 \r\nL 248.828087 194.056771 \r\nL 248.888966 207.360659 \r\nL 248.949845 214.756364 \r\nL 248.980284 205.663628 \r\nL 249.071602 180.648128 \r\nL 249.19336 214.756364 \r\nL 249.223799 204.951294 \r\nL 249.284678 214.756364 \r\nL 249.315117 214.756364 \r\nL 249.375996 206.292158 \r\nL 249.406436 214.358295 \r\nL 249.436875 149.850152 \r\nL 249.497754 213.897372 \r\nL 249.528193 214.756364 \r\nL 249.649951 179.370117 \r\nL 249.741269 214.756364 \r\nL 249.771709 180.375765 \r\nL 249.832587 214.67256 \r\nL 249.893466 213.687862 \r\nL 249.954345 104.952149 \r\nL 249.984784 214.756364 \r\nL 250.015224 187.289597 \r\nL 250.106542 214.756364 \r\nL 250.136981 213.604058 \r\nL 250.167421 175.138014 \r\nL 250.2283 214.756364 \r\nL 250.258739 214.756364 \r\nL 250.289178 173.839052 \r\nL 250.380497 185.760173 \r\nL 250.502254 214.756364 \r\nL 250.532694 214.756364 \r\nL 250.593573 172.079168 \r\nL 250.624012 214.756364 \r\nL 250.654451 212.975528 \r\nL 250.684891 160.493262 \r\nL 250.74577 194.852909 \r\nL 250.837088 190.222737 \r\nL 250.867527 214.756364 \r\nL 251.019724 180.27101 \r\nL 251.050164 214.756364 \r\nL 251.141482 212.430802 \r\nL 251.202361 214.756364 \r\nL 251.293679 133.592172 \r\nL 251.354558 214.756364 \r\nL 251.415437 186.849626 \r\nL 251.476315 214.756364 \r\nL 251.537194 211.55086 \r\nL 251.567634 184.901182 \r\nL 251.598073 57.016251 \r\nL 251.628512 214.756364 \r\nL 251.658952 213.960225 \r\nL 251.689391 214.756364 \r\nL 251.780709 147.796953 \r\nL 251.872028 214.756364 \r\nL 251.902467 210.566163 \r\nL 251.932906 181.528071 \r\nL 252.024225 197.702246 \r\nL 252.115543 214.756364 \r\nL 252.145982 209.895731 \r\nL 252.26774 214.756364 \r\nL 252.298179 214.756364 \r\nL 252.328619 164.159688 \r\nL 252.419937 180.794785 \r\nL 252.450376 168.475595 \r\nL 252.541695 214.756364 \r\nL 252.572134 211.236595 \r\nL 252.633013 214.756364 \r\nL 252.693892 212.514606 \r\nL 252.815649 214.756364 \r\nL 252.876528 214.756364 \r\nL 252.906968 198.875502 \r\nL 252.967846 214.756364 \r\nL 252.998286 214.421148 \r\nL 253.028725 214.756364 \r\nL 253.059165 152.783292 \r\nL 253.120043 214.756364 \r\nL 253.150483 214.735413 \r\nL 253.211362 214.756364 \r\nL 253.27224 163.36355 \r\nL 253.393998 213.583107 \r\nL 253.454877 186.849626 \r\nL 253.485316 48.86631 \r\nL 253.515756 214.169736 \r\nL 253.546195 195.858558 \r\nL 253.576634 214.756364 \r\nL 253.637513 194.748154 \r\nL 253.667953 177.75689 \r\nL 253.698392 214.735413 \r\nL 253.78971 207.779679 \r\nL 253.881029 214.756364 \r\nL 253.972347 200.048758 \r\nL 254.063665 214.756364 \r\nL 254.094104 212.661263 \r\nL 254.185423 214.756364 \r\nL 254.215862 214.735413 \r\nL 254.246301 214.735413 \r\nL 254.33762 214.756364 \r\nL 254.368059 143.606752 \r\nL 254.428938 214.735413 \r\nL 254.489817 212.242243 \r\nL 254.550696 214.756364 \r\nL 254.642014 192.98827 \r\nL 254.672453 207.1721 \r\nL 254.702893 189.971325 \r\nL 254.763771 214.756364 \r\nL 254.794211 214.756364 \r\nL 254.82465 150.394878 \r\nL 254.885529 214.756364 \r\nL 255.007287 214.756364 \r\nL 255.068165 176.436976 \r\nL 255.098605 214.756364 \r\nL 255.189923 212.912675 \r\nL 255.220362 214.756364 \r\nL 255.34212 165.060581 \r\nL 255.433438 214.756364 \r\nL 255.463878 211.927978 \r\nL 255.494317 172.393433 \r\nL 255.524757 214.756364 \r\nL 255.555196 214.756364 \r\nL 255.585635 214.756364 \r\nL 255.737832 152.636635 \r\nL 255.829151 214.316393 \r\nL 255.85959 175.89225 \r\nL 256.011787 214.756364 \r\nL 256.042226 186.325851 \r\nL 256.103105 205.768383 \r\nL 256.133545 213.604058 \r\nL 256.163984 192.694956 \r\nL 256.224863 214.735413 \r\nL 256.316181 214.756364 \r\nL 256.346621 157.497268 \r\nL 256.407499 204.092302 \r\nL 256.437939 205.433167 \r\nL 256.468378 214.735413 \r\nL 256.498818 185.131643 \r\nL 256.559696 211.257546 \r\nL 256.590136 214.735413 \r\nL 256.651015 157.811533 \r\nL 256.681454 214.756364 \r\nL 256.772772 198.645041 \r\nL 256.803212 210.063339 \r\nL 256.833651 213.960225 \r\nL 256.86409 212.263194 \r\nL 256.924969 214.756364 \r\nL 256.955409 195.313831 \r\nL 256.985848 214.756364 \r\nL 257.077166 205.831236 \r\nL 257.107606 201.410574 \r\nL 257.138045 212.409851 \r\nL 257.168485 206.187403 \r\nL 257.259803 214.756364 \r\nL 257.290242 214.316393 \r\nL 257.412 179.872941 \r\nL 257.351121 214.756364 \r\nL 257.442439 191.982622 \r\nL 257.472879 208.01014 \r\nL 257.503318 149.473034 \r\nL 257.564197 199.545934 \r\nL 257.685955 214.756364 \r\nL 257.716394 198.749796 \r\nL 257.777273 213.457401 \r\nL 257.807712 211.927978 \r\nL 257.838152 214.735413 \r\nL 257.868591 214.756364 \r\nL 257.89903 210.817575 \r\nL 257.92947 136.839578 \r\nL 257.990349 213.059332 \r\nL 258.020788 186.954381 \r\nL 258.112106 197.660344 \r\nL 258.142546 214.756364 \r\nL 258.233864 214.735413 \r\nL 258.264303 214.756364 \r\nL 258.325182 177.12836 \r\nL 258.386061 208.952935 \r\nL 258.4165 205.852187 \r\nL 258.477379 214.169736 \r\nL 258.507819 178.783489 \r\nL 258.629576 214.756364 \r\nL 258.660016 209.686221 \r\nL 258.690455 184.272652 \r\nL 258.751334 211.634664 \r\nL 258.781773 200.719191 \r\nL 258.873091 214.714462 \r\nL 258.903531 191.584553 \r\nL 258.994849 202.206712 \r\nL 259.025288 214.714462 \r\nL 259.116607 214.316393 \r\nL 259.207925 214.756364 \r\nL 259.268804 200.677289 \r\nL 259.299243 206.313109 \r\nL 259.390561 214.756364 \r\nL 259.421001 213.101234 \r\nL 259.45144 210.859477 \r\nL 259.48188 212.409851 \r\nL 259.512319 214.756364 \r\nL 259.542758 195.753803 \r\nL 259.634077 203.00285 \r\nL 259.664516 200.530632 \r\nL 259.725395 214.756364 \r\nL 259.786274 211.299448 \r\nL 259.816713 211.676566 \r\nL 259.877592 214.756364 \r\nL 259.908031 197.387981 \r\nL 259.96891 214.756364 \r\nL 259.999349 214.756364 \r\nL 260.029789 197.869854 \r\nL 260.090668 209.204347 \r\nL 260.121107 214.735413 \r\nL 260.181986 209.288151 \r\nL 260.242865 213.813568 \r\nL 260.273304 212.724116 \r\nL 260.303744 208.701523 \r\nL 260.364622 214.756364 \r\nL 260.425501 212.095586 \r\nL 260.455941 214.756364 \r\nL 260.547259 214.756364 \r\nL 260.699456 199.399277 \r\nL 260.760335 213.939274 \r\nL 260.821213 211.257546 \r\nL 260.851653 211.362301 \r\nL 260.942971 210.859477 \r\nL 260.973411 214.756364 \r\nL 261.00385 200.111612 \r\nL 261.064729 214.756364 \r\nL 261.216926 203.778037 \r\nL 261.277805 214.756364 \r\nL 261.369123 214.232589 \r\nL 261.399562 214.106882 \r\nL 261.430002 191.605504 \r\nL 261.460441 214.756364 \r\nL 261.49088 192.862564 \r\nL 261.582199 214.756364 \r\nL 261.612638 208.031091 \r\nL 261.764835 214.756364 \r\nL 261.886593 214.756364 \r\nL 261.917032 211.907027 \r\nL 262.03879 196.382333 \r\nL 262.130108 214.756364 \r\nL 262.160547 214.379246 \r\nL 262.221426 214.756364 \r\nL 262.251866 214.211638 \r\nL 262.312744 214.756364 \r\nL 262.343184 208.387258 \r\nL 262.373623 214.756364 \r\nL 262.404063 207.779679 \r\nL 262.434502 212.032733 \r\nL 262.495381 213.981176 \r\nL 262.52582 198.20507 \r\nL 262.647578 214.756364 \r\nL 262.678017 214.756364 \r\nL 262.769336 206.606423 \r\nL 262.830214 214.756364 \r\nL 262.891093 213.185038 \r\nL 262.921533 214.756364 \r\nL 262.982411 199.336424 \r\nL 263.04329 209.623368 \r\nL 263.104169 214.756364 \r\nL 263.134608 214.735413 \r\nL 263.256366 209.309102 \r\nL 263.286805 214.714462 \r\nL 263.317245 211.655615 \r\nL 263.439003 188.043833 \r\nL 263.469442 214.756364 \r\nL 263.56076 213.708813 \r\nL 263.5912 213.373597 \r\nL 263.621639 205.998844 \r\nL 263.682518 209.811927 \r\nL 263.804275 214.756364 \r\nL 263.834715 210.587114 \r\nL 263.895594 210.754722 \r\nL 263.926033 214.756364 \r\nL 263.986912 211.844174 \r\nL 264.047791 214.756364 \r\nL 264.10867 203.379968 \r\nL 264.199988 199.734493 \r\nL 264.230427 214.756364 \r\nL 264.260867 207.109247 \r\nL 264.321745 214.756364 \r\nL 264.352185 214.651609 \r\nL 264.413064 205.70553 \r\nL 264.473942 212.849822 \r\nL 264.504382 214.756364 \r\nL 264.534821 204.427518 \r\nL 264.5957 214.023078 \r\nL 264.717458 208.596768 \r\nL 264.747897 195.020517 \r\nL 264.808776 212.3889 \r\nL 264.900094 214.756364 \r\nL 264.930534 207.444463 \r\nL 265.021852 210.482359 \r\nL 265.052291 211.990831 \r\nL 265.11317 181.025246 \r\nL 265.143609 214.756364 \r\nL 265.174049 201.305819 \r\nL 265.295806 214.756364 \r\nL 265.356685 214.756364 \r\nL 265.387125 210.71282 \r\nL 265.478443 212.933626 \r\nL 265.508882 212.59841 \r\nL 265.539322 214.756364 \r\nL 265.661079 189.782766 \r\nL 265.721958 214.735413 \r\nL 265.782837 214.546854 \r\nL 265.874155 209.309102 \r\nL 265.904595 214.756364 \r\nL 265.995913 213.038381 \r\nL 266.026352 212.074635 \r\nL 266.056792 214.756364 \r\nL 266.14811 192.946368 \r\nL 266.239428 214.756364 \r\nL 266.269867 213.22694 \r\nL 266.300307 213.813568 \r\nL 266.330746 196.885157 \r\nL 266.391625 214.756364 \r\nL 266.422064 214.756364 \r\nL 266.452504 214.316393 \r\nL 266.482943 210.419506 \r\nL 266.513383 190.788415 \r\nL 266.574262 214.756364 \r\nL 266.604701 214.358295 \r\nL 266.66558 214.756364 \r\nL 266.787337 201.32677 \r\nL 266.817777 204.762734 \r\nL 266.939534 214.756364 \r\nL 267.000413 212.095586 \r\nL 267.030853 214.379246 \r\nL 267.091731 214.756364 \r\nL 267.213489 209.371955 \r\nL 267.243928 214.756364 \r\nL 267.304807 214.735413 \r\nL 267.426565 201.096309 \r\nL 267.487444 214.756364 \r\nL 267.548323 213.939274 \r\nL 267.578762 213.771666 \r\nL 267.639641 214.756364 \r\nL 267.67008 209.330053 \r\nL 267.761398 211.383252 \r\nL 267.822277 214.756364 \r\nL 267.852717 208.324405 \r\nL 267.913595 214.756364 \r\nL 267.974474 214.46305 \r\nL 268.004914 214.756364 \r\nL 268.035353 214.337344 \r\nL 268.065792 190.976974 \r\nL 268.126671 214.211638 \r\nL 268.248429 214.756364 \r\nL 268.339747 214.756364 \r\nL 268.400626 210.566163 \r\nL 268.431065 214.714462 \r\nL 268.461505 214.379246 \r\nL 268.491944 214.756364 \r\nL 268.522384 214.756364 \r\nL 268.552823 214.756364 \r\nL 268.735459 198.686943 \r\nL 268.826778 214.756364 \r\nL 268.857217 202.79334 \r\nL 268.918096 214.756364 \r\nL 268.948535 214.756364 \r\nL 269.009414 194.308183 \r\nL 269.039854 213.939274 \r\nL 269.070293 214.756364 \r\nL 269.131172 210.838526 \r\nL 269.192051 212.493655 \r\nL 269.252929 214.756364 \r\nL 269.283369 206.836884 \r\nL 269.344248 209.078641 \r\nL 269.435566 214.756364 \r\nL 269.466005 213.01743 \r\nL 269.496445 213.101234 \r\nL 269.557323 214.756364 \r\nL 269.618202 207.884434 \r\nL 269.73996 214.756364 \r\nL 269.861718 189.698962 \r\nL 270.013915 214.756364 \r\nL 270.044354 203.233311 \r\nL 270.105233 213.960225 \r\nL 270.166112 214.756364 \r\nL 270.196551 214.735413 \r\nL 270.25743 193.093025 \r\nL 270.318309 204.657979 \r\nL 270.470506 214.756364 \r\nL 270.500945 209.686221 \r\nL 270.561824 214.756364 \r\nL 270.622703 214.735413 \r\nL 270.653142 213.247891 \r\nL 270.714021 185.508761 \r\nL 270.74446 214.756364 \r\nL 270.7749 201.850545 \r\nL 270.805339 214.756364 \r\nL 270.896657 210.189045 \r\nL 270.927097 214.044029 \r\nL 271.018415 212.221292 \r\nL 271.079294 214.67256 \r\nL 271.109733 195.460489 \r\nL 271.231491 214.756364 \r\nL 271.353249 208.596768 \r\nL 271.444567 214.756364 \r\nL 271.475006 214.735413 \r\nL 271.535885 197.744148 \r\nL 271.596764 198.477433 \r\nL 271.688082 214.756364 \r\nL 271.718521 213.01743 \r\nL 271.748961 212.786969 \r\nL 271.7794 212.954577 \r\nL 271.901158 214.756364 \r\nL 272.022915 207.339708 \r\nL 272.114234 214.756364 \r\nL 272.083794 207.088296 \r\nL 272.144673 213.499303 \r\nL 272.266431 204.720832 \r\nL 272.388188 213.771666 \r\nL 272.479507 204.532273 \r\nL 272.449067 214.756364 \r\nL 272.509946 210.147143 \r\nL 272.570825 209.707172 \r\nL 272.631704 214.756364 \r\nL 272.753461 199.839248 \r\nL 272.844779 214.756364 \r\nL 272.875219 209.728123 \r\nL 272.936098 202.101957 \r\nL 272.996977 214.756364 \r\nL 273.057855 212.011782 \r\nL 273.149174 214.735413 \r\nL 273.179613 213.22694 \r\nL 273.240492 214.756364 \r\nL 273.301371 214.735413 \r\nL 273.362249 209.853829 \r\nL 273.392689 212.430802 \r\nL 273.423128 214.756364 \r\nL 273.453568 213.185038 \r\nL 273.484007 203.903743 \r\nL 273.514446 214.756364 \r\nL 273.544886 209.078641 \r\nL 273.575325 214.504952 \r\nL 273.605765 204.218008 \r\nL 273.636204 210.838526 \r\nL 273.666643 209.66527 \r\nL 273.697083 212.074635 \r\nL 273.818841 214.756364 \r\nL 273.879719 214.735413 \r\nL 273.910159 214.442099 \r\nL 273.971038 214.756364 \r\nL 274.031916 205.831236 \r\nL 274.092795 214.756364 \r\nL 274.123235 214.46305 \r\nL 274.153674 172.623894 \r\nL 274.184113 214.756364 \r\nL 274.214553 213.834519 \r\nL 274.275432 214.756364 \r\nL 274.305871 212.346998 \r\nL 274.427629 214.756364 \r\nL 274.579826 180.019598 \r\nL 274.671144 214.756364 \r\nL 274.701583 213.038381 \r\nL 274.732023 212.451753 \r\nL 274.762462 213.771666 \r\nL 274.823341 214.756364 \r\nL 274.85378 200.69824 \r\nL 274.945099 214.756364 \r\nL 274.975538 212.451753 \r\nL 275.036417 214.756364 \r\nL 275.066856 212.305096 \r\nL 275.097296 213.43645 \r\nL 275.158174 212.409851 \r\nL 275.219053 214.588756 \r\nL 275.249493 214.756364 \r\nL 275.279932 214.190687 \r\nL 275.310371 207.905385 \r\nL 275.37125 214.756364 \r\nL 275.40169 210.880428 \r\nL 275.432129 214.546854 \r\nL 275.462569 188.022882 \r\nL 275.493008 214.756364 \r\nL 275.523447 192.066426 \r\nL 275.584326 214.756364 \r\nL 275.645205 211.194693 \r\nL 275.675644 213.394548 \r\nL 275.706084 207.067345 \r\nL 275.736523 213.415499 \r\nL 275.766963 212.367949 \r\nL 275.858281 214.756364 \r\nL 276.040917 199.04311 \r\nL 276.071357 214.756364 \r\nL 276.162675 210.608065 \r\nL 276.193114 214.756364 \r\nL 276.223554 196.989912 \r\nL 276.284433 214.46305 \r\nL 276.314872 214.714462 \r\nL 276.375751 214.756364 \r\nL 276.43663 213.038381 \r\nL 276.467069 214.756364 \r\nL 276.497508 204.825588 \r\nL 276.588827 206.878786 \r\nL 276.619266 204.888441 \r\nL 276.649705 213.750715 \r\nL 276.741024 210.230947 \r\nL 276.801902 206.250256 \r\nL 276.832342 214.756364 \r\nL 276.862781 205.789334 \r\nL 276.92366 214.67256 \r\nL 277.014978 205.056049 \r\nL 277.075857 214.756364 \r\nL 277.106297 200.27922 \r\nL 277.136736 191.437896 \r\nL 277.167175 214.756364 \r\nL 277.228054 203.882792 \r\nL 277.258494 214.756364 \r\nL 277.349812 214.756364 \r\nL 277.380251 206.187403 \r\nL 277.44113 209.644319 \r\nL 277.471569 214.756364 \r\nL 277.532448 213.666911 \r\nL 277.562888 199.67164 \r\nL 277.623766 214.756364 \r\nL 277.684645 214.756364 \r\nL 277.775964 204.0504 \r\nL 277.867282 214.756364 \r\nL 277.9586 196.151872 \r\nL 277.989039 214.756364 \r\nL 278.080358 214.085931 \r\nL 278.141236 191.898818 \r\nL 278.171676 214.756364 \r\nL 278.202115 214.756364 \r\nL 278.262994 209.371955 \r\nL 278.293433 214.756364 \r\nL 278.323873 213.771666 \r\nL 278.354312 214.735413 \r\nL 278.415191 189.007579 \r\nL 278.44563 214.148785 \r\nL 278.47607 214.756364 \r\nL 278.506509 196.591843 \r\nL 278.567388 214.756364 \r\nL 278.597828 214.735413 \r\nL 278.628267 199.860199 \r\nL 278.689146 214.756364 \r\nL 278.719585 214.756364 \r\nL 278.750025 199.629738 \r\nL 278.810903 214.756364 \r\nL 278.841343 214.756364 \r\nL 278.871782 194.45484 \r\nL 278.932661 213.038381 \r\nL 278.99354 214.756364 \r\nL 279.023979 205.328412 \r\nL 279.054419 214.756364 \r\nL 279.084858 195.837607 \r\nL 279.115297 214.588756 \r\nL 279.145737 201.201064 \r\nL 279.206616 213.185038 \r\nL 279.237055 211.613713 \r\nL 279.267494 214.756364 \r\nL 279.328373 214.756364 \r\nL 279.389252 210.105241 \r\nL 279.450131 213.960225 \r\nL 279.51101 214.756364 \r\nL 279.541449 212.891724 \r\nL 279.571889 200.530632 \r\nL 279.602328 213.541205 \r\nL 279.663207 208.554866 \r\nL 279.693646 214.756364 \r\nL 279.724086 204.113253 \r\nL 279.754525 200.509681 \r\nL 279.784964 214.756364 \r\nL 279.845843 197.639393 \r\nL 280.058919 214.756364 \r\nL 280.119798 195.565244 \r\nL 280.150237 207.528267 \r\nL 280.180677 213.708813 \r\nL 280.241556 213.059332 \r\nL 280.332874 214.588756 \r\nL 280.363313 201.913398 \r\nL 280.51551 214.756364 \r\nL 280.54595 200.404926 \r\nL 280.606828 214.756364 \r\nL 280.637268 214.756364 \r\nL 280.667707 203.400919 \r\nL 280.728586 214.756364 \r\nL 280.789465 213.205989 \r\nL 280.819904 206.878786 \r\nL 280.880783 214.756364 \r\nL 280.911222 213.792617 \r\nL 280.972101 214.756364 \r\nL 281.002541 214.756364 \r\nL 281.03298 205.181755 \r\nL 281.124298 206.564521 \r\nL 281.154738 213.478352 \r\nL 281.185177 208.177748 \r\nL 281.215617 190.243688 \r\nL 281.276495 214.756364 \r\nL 281.306935 214.735413 \r\nL 281.337374 214.546854 \r\nL 281.398253 205.49602 \r\nL 281.428692 210.545212 \r\nL 281.459132 214.756364 \r\nL 281.55045 213.939274 \r\nL 281.611329 210.754722 \r\nL 281.641768 214.756364 \r\nL 281.672208 214.714462 \r\nL 281.702647 214.756364 \r\nL 281.733086 212.933626 \r\nL 281.763526 190.264639 \r\nL 281.824405 211.320399 \r\nL 281.854844 214.756364 \r\nL 281.915723 211.865125 \r\nL 281.946162 212.053684 \r\nL 281.976602 211.404203 \r\nL 282.037481 209.371955 \r\nL 282.06792 214.756364 \r\nL 282.098359 201.808643 \r\nL 282.159238 214.756364 \r\nL 282.220117 202.919046 \r\nL 282.250556 214.756364 \r\nL 282.280996 214.756364 \r\nL 282.402753 202.039104 \r\nL 282.494072 198.267923 \r\nL 282.524511 214.693511 \r\nL 282.55495 214.232589 \r\nL 282.58539 214.756364 \r\nL 282.615829 193.574898 \r\nL 282.676708 214.421148 \r\nL 282.768026 202.311467 \r\nL 282.798466 214.756364 \r\nL 282.889784 213.289793 \r\nL 282.920223 195.041468 \r\nL 283.011542 203.589478 \r\nL 283.07242 200.802995 \r\nL 283.194178 214.756364 \r\nL 283.285496 207.234953 \r\nL 283.315936 211.110889 \r\nL 283.376814 206.501668 \r\nL 283.407254 214.756364 \r\nL 283.437693 195.90046 \r\nL 283.498572 205.956942 \r\nL 283.529012 214.756364 \r\nL 283.58989 210.377604 \r\nL 283.62033 185.927781 \r\nL 283.650769 214.756364 \r\nL 283.711648 193.972967 \r\nL 283.802966 214.756364 \r\nL 283.833406 213.708813 \r\nL 283.863845 213.604058 \r\nL 283.955163 214.756364 \r\nL 283.985603 214.148785 \r\nL 284.016042 212.263194 \r\nL 284.046481 214.25354 \r\nL 284.076921 214.106882 \r\nL 284.10736 214.085931 \r\nL 284.168239 214.756364 \r\nL 284.198679 211.027085 \r\nL 284.289997 214.756364 \r\nL 284.320436 214.504952 \r\nL 284.503073 195.523342 \r\nL 284.594391 211.823223 \r\nL 284.62483 205.70553 \r\nL 284.685709 214.756364 \r\nL 284.746588 213.918323 \r\nL 284.807467 214.756364 \r\nL 284.837906 209.87478 \r\nL 284.898785 211.068987 \r\nL 284.929224 214.735413 \r\nL 284.959664 212.682214 \r\nL 285.050982 196.172823 \r\nL 285.17274 214.735413 \r\nL 285.203179 214.442099 \r\nL 285.233618 212.200341 \r\nL 285.264058 214.756364 \r\nL 285.294497 213.01743 \r\nL 285.355376 180.291961 \r\nL 285.385815 214.358295 \r\nL 285.416255 202.185761 \r\nL 285.538012 214.756364 \r\nL 285.568452 214.756364 \r\nL 285.690209 206.229305 \r\nL 285.720649 207.067345 \r\nL 285.842407 214.756364 \r\nL 285.872846 203.359017 \r\nL 285.933725 214.756364 \r\nL 285.964164 214.756364 \r\nL 286.025043 200.069709 \r\nL 286.055482 201.766741 \r\nL 286.146801 214.756364 \r\nL 286.268558 192.925417 \r\nL 286.298998 214.756364 \r\nL 286.390316 212.3889 \r\nL 286.420755 202.101957 \r\nL 286.481634 211.299448 \r\nL 286.512073 210.482359 \r\nL 286.542513 211.173742 \r\nL 286.572952 212.849822 \r\nL 286.633831 214.232589 \r\nL 286.69471 194.496742 \r\nL 286.755589 214.756364 \r\nL 286.816468 214.148785 \r\nL 286.846907 214.023078 \r\nL 286.938225 199.189767 \r\nL 286.907786 214.735413 \r\nL 286.968665 207.779679 \r\nL 287.029543 214.735413 \r\nL 287.059983 199.04311 \r\nL 287.120862 212.556508 \r\nL 287.18174 209.895731 \r\nL 287.21218 214.756364 \r\nL 287.333937 176.332221 \r\nL 287.455695 214.756364 \r\nL 287.486135 186.09539 \r\nL 287.547013 214.67256 \r\nL 287.577453 214.756364 \r\nL 287.607892 188.106686 \r\nL 287.668771 214.756364 \r\nL 287.69921 214.756364 \r\nL 287.760089 207.905385 \r\nL 287.790529 193.553947 \r\nL 287.820968 214.756364 \r\nL 287.851407 214.735413 \r\nL 287.881847 214.756364 \r\nL 287.912286 189.908472 \r\nL 287.973165 214.756364 \r\nL 288.034044 214.756364 \r\nL 288.064483 210.629016 \r\nL 288.155801 211.508958 \r\nL 288.24712 214.756364 \r\nL 288.277559 201.74579 \r\nL 288.338438 208.84818 \r\nL 288.368877 213.122185 \r\nL 288.399317 212.828871 \r\nL 288.429756 204.113253 \r\nL 288.460196 214.756364 \r\nL 288.490635 212.828871 \r\nL 288.521074 214.756364 \r\nL 288.551514 196.340431 \r\nL 288.612393 213.247891 \r\nL 288.673271 214.127834 \r\nL 288.73415 209.204347 \r\nL 288.76459 214.756364 \r\nL 288.825468 213.771666 \r\nL 288.855908 210.377604 \r\nL 288.916787 214.735413 \r\nL 289.008105 210.042388 \r\nL 289.038544 212.933626 \r\nL 289.099423 214.756364 \r\nL 289.129863 214.67256 \r\nL 289.25162 206.774031 \r\nL 289.28206 214.756364 \r\nL 289.312499 214.169736 \r\nL 289.342938 195.879509 \r\nL 289.403817 214.756364 \r\nL 289.434257 211.886076 \r\nL 289.464696 173.294326 \r\nL 289.495135 214.756364 \r\nL 289.525575 211.529909 \r\nL 289.556014 210.754722 \r\nL 289.586454 214.756364 \r\nL 289.616893 208.994837 \r\nL 289.647332 203.652331 \r\nL 289.677772 214.756364 \r\nL 289.708211 214.756364 \r\nL 289.799529 209.078641 \r\nL 289.829969 214.756364 \r\nL 289.921287 214.400197 \r\nL 290.012605 214.756364 \r\nL 290.043045 211.76037 \r\nL 290.134363 212.954577 \r\nL 290.164802 211.446105 \r\nL 290.195242 214.756364 \r\nL 290.225681 211.613713 \r\nL 290.256121 200.342073 \r\nL 290.28656 214.756364 \r\nL 290.316999 214.756364 \r\nL 290.347439 214.756364 \r\nL 290.408318 209.581466 \r\nL 290.469196 213.960225 \r\nL 290.530075 212.996479 \r\nL 290.560515 214.756364 \r\nL 290.651833 211.068987 \r\nL 290.682272 214.274491 \r\nL 290.773591 187.582911 \r\nL 290.895348 214.735413 \r\nL 290.925788 178.972048 \r\nL 290.986666 214.756364 \r\nL 291.017106 214.756364 \r\nL 291.047545 202.143859 \r\nL 291.138863 206.271207 \r\nL 291.199742 214.756364 \r\nL 291.260621 214.442099 \r\nL 291.29106 206.438815 \r\nL 291.351939 214.756364 \r\nL 291.382379 214.756364 \r\nL 291.412818 203.778037 \r\nL 291.473697 210.545212 \r\nL 291.595455 214.756364 \r\nL 291.656333 211.215644 \r\nL 291.686773 214.756364 \r\nL 291.717212 214.756364 \r\nL 291.869409 205.579824 \r\nL 291.899849 201.263917 \r\nL 291.991167 214.756364 \r\nL 292.021606 189.573256 \r\nL 292.082485 214.756364 \r\nL 292.143364 198.058413 \r\nL 292.173803 214.756364 \r\nL 292.295561 211.257546 \r\nL 292.326 214.735413 \r\nL 292.35644 204.67893 \r\nL 292.386879 214.756364 \r\nL 292.447758 210.398555 \r\nL 292.508637 214.756364 \r\nL 292.539076 208.261552 \r\nL 292.691273 214.756364 \r\nL 292.721713 205.831236 \r\nL 292.782591 213.666911 \r\nL 292.84347 214.756364 \r\nL 292.965228 183.581269 \r\nL 293.086986 214.756364 \r\nL 293.117425 213.918323 \r\nL 293.178304 214.756364 \r\nL 293.208743 214.756364 \r\nL 293.330501 195.816656 \r\nL 293.421819 214.756364 \r\nL 293.452258 208.743425 \r\nL 293.513137 207.821581 \r\nL 293.574016 214.756364 \r\nL 293.604455 202.018153 \r\nL 293.665334 206.355011 \r\nL 293.695774 214.756364 \r\nL 293.787092 214.714462 \r\nL 293.817531 213.415499 \r\nL 293.847971 214.756364 \r\nL 293.87841 199.189767 \r\nL 293.939289 214.756364 \r\nL 293.969728 214.714462 \r\nL 294.091486 196.361382 \r\nL 294.121925 205.475069 \r\nL 294.182804 214.756364 \r\nL 294.213244 203.42187 \r\nL 294.243683 198.037462 \r\nL 294.274122 211.467056 \r\nL 294.304562 214.484001 \r\nL 294.365441 199.713542 \r\nL 294.426319 204.574175 \r\nL 294.487198 214.190687 \r\nL 294.548077 212.053684 \r\nL 294.578516 198.435531 \r\nL 294.608956 214.756364 \r\nL 294.639395 214.756364 \r\nL 294.700274 204.553224 \r\nL 294.730714 214.756364 \r\nL 294.761153 213.85547 \r\nL 294.791592 214.735413 \r\nL 294.822032 207.59112 \r\nL 294.852471 214.756364 \r\nL 294.91335 212.095586 \r\nL 294.974229 214.756364 \r\nL 295.065547 198.791698 \r\nL 295.156865 214.756364 \r\nL 295.187305 208.785327 \r\nL 295.217744 191.668357 \r\nL 295.248183 214.693511 \r\nL 295.278623 214.421148 \r\nL 295.309062 203.861841 \r\nL 295.339502 214.756364 \r\nL 295.369941 207.046394 \r\nL 295.43082 214.756364 \r\nL 295.491699 213.687862 \r\nL 295.552578 214.756364 \r\nL 295.674335 211.152791 \r\nL 295.704775 214.756364 \r\nL 295.735214 196.256627 \r\nL 295.796093 214.756364 \r\nL 295.826532 209.183396 \r\nL 295.887411 214.735413 \r\nL 295.94829 214.337344 \r\nL 295.978729 206.33406 \r\nL 296.039608 214.756364 \r\nL 296.070047 211.802272 \r\nL 296.130926 212.912675 \r\nL 296.191805 214.756364 \r\nL 296.313563 201.075358 \r\nL 296.344002 214.756364 \r\nL 296.43532 214.735413 \r\nL 296.496199 211.592762 \r\nL 296.526639 214.756364 \r\nL 296.557078 214.714462 \r\nL 296.587517 200.258269 \r\nL 296.617957 214.735413 \r\nL 296.648396 206.878786 \r\nL 296.739714 206.774031 \r\nL 296.770154 214.756364 \r\nL 296.831033 214.756364 \r\nL 296.861472 214.421148 \r\nL 296.922351 214.735413 \r\nL 296.98323 214.756364 \r\nL 297.074548 184.251701 \r\nL 297.196306 214.756364 \r\nL 297.226745 214.756364 \r\nL 297.348503 202.060055 \r\nL 297.47026 214.756364 \r\nL 297.622457 193.281584 \r\nL 297.744215 214.756364 \r\nL 297.774654 210.147143 \r\nL 297.835533 208.931984 \r\nL 297.865973 214.525903 \r\nL 297.896412 205.537922 \r\nL 297.926851 214.756364 \r\nL 297.957291 214.756364 \r\nL 298.109488 214.756364 \r\nL 298.139927 199.818297 \r\nL 298.231245 202.353369 \r\nL 298.322564 212.284145 \r\nL 298.383442 207.737777 \r\nL 298.413882 204.0504 \r\nL 298.444321 214.756364 \r\nL 298.5052 214.211638 \r\nL 298.535639 199.608787 \r\nL 298.596518 208.575817 \r\nL 298.626958 209.644319 \r\nL 298.657397 193.386339 \r\nL 298.687837 214.735413 \r\nL 298.748715 200.572534 \r\nL 298.809594 214.756364 \r\nL 298.870473 206.899737 \r\nL 298.931352 214.756364 \r\nL 298.961791 212.535557 \r\nL 298.992231 202.269565 \r\nL 299.02267 214.756364 \r\nL 299.083549 207.737777 \r\nL 299.235746 214.756364 \r\nL 299.327064 203.903743 \r\nL 299.357503 212.011782 \r\nL 299.387943 214.358295 \r\nL 299.418382 194.769105 \r\nL 299.448822 214.756364 \r\nL 299.479261 214.023078 \r\nL 299.54014 214.504952 \r\nL 299.601019 203.63138 \r\nL 299.722776 214.756364 \r\nL 299.753216 214.756364 \r\nL 299.783655 209.309102 \r\nL 299.844534 210.901379 \r\nL 299.874973 214.106882 \r\nL 299.935852 209.351004 \r\nL 299.966292 212.640312 \r\nL 299.996731 196.864206 \r\nL 300.02717 214.756364 \r\nL 300.05761 207.444463 \r\nL 300.148928 214.756364 \r\nL 300.179367 195.628097 \r\nL 300.270686 201.997202 \r\nL 300.331565 214.756364 \r\nL 300.362004 207.821581 \r\nL 300.392443 190.07608 \r\nL 300.453322 214.756364 \r\nL 300.514201 206.899737 \r\nL 300.57508 210.880428 \r\nL 300.605519 214.316393 \r\nL 300.635959 214.25354 \r\nL 300.666398 198.875502 \r\nL 300.727277 207.067345 \r\nL 300.757716 214.756364 \r\nL 300.788156 213.687862 \r\nL 300.818595 200.195416 \r\nL 300.879474 213.185038 \r\nL 300.909913 214.756364 \r\nL 301.001231 190.537002 \r\nL 301.031671 210.209996 \r\nL 301.09255 213.813568 \r\nL 301.122989 205.391265 \r\nL 301.183868 214.756364 \r\nL 301.244747 213.22694 \r\nL 301.275186 214.735413 \r\nL 301.366504 208.345356 \r\nL 301.396944 210.063339 \r\nL 301.457823 214.756364 \r\nL 301.518701 202.814291 \r\nL 301.549141 212.828871 \r\nL 301.640459 214.756364 \r\nL 301.61002 210.943281 \r\nL 301.670898 214.567805 \r\nL 301.701338 214.756364 \r\nL 301.731777 207.130198 \r\nL 301.823095 209.351004 \r\nL 301.914414 214.756364 \r\nL 301.944853 192.317838 \r\nL 302.036171 205.558873 \r\nL 302.066611 214.756364 \r\nL 302.157929 210.964232 \r\nL 302.218808 206.96259 \r\nL 302.279687 214.756364 \r\nL 302.371005 211.676566 \r\nL 302.401444 200.572534 \r\nL 302.462323 214.756364 \r\nL 302.492762 214.148785 \r\nL 302.553641 214.232589 \r\nL 302.584081 208.764376 \r\nL 302.644959 214.756364 \r\nL 302.797157 211.320399 \r\nL 302.827596 213.771666 \r\nL 302.858035 213.205989 \r\nL 302.888475 198.163168 \r\nL 302.949354 214.756364 \r\nL 303.040672 202.479075 \r\nL 303.101551 210.608065 \r\nL 303.13199 212.724116 \r\nL 303.162429 197.681295 \r\nL 303.192869 213.834519 \r\nL 303.223308 213.625009 \r\nL 303.284187 210.230947 \r\nL 303.314626 213.918323 \r\nL 303.345066 213.834519 \r\nL 303.375505 214.106882 \r\nL 303.466824 212.430802 \r\nL 303.497263 214.756364 \r\nL 303.527702 201.724839 \r\nL 303.588581 214.756364 \r\nL 303.710339 206.857835 \r\nL 303.832096 214.756364 \r\nL 303.801657 204.741783 \r\nL 303.862536 214.190687 \r\nL 303.892975 192.799711 \r\nL 303.923415 214.756364 \r\nL 303.953854 212.745067 \r\nL 304.014733 214.756364 \r\nL 304.045172 201.892447 \r\nL 304.106051 214.756364 \r\nL 304.13649 214.756364 \r\nL 304.16693 212.17939 \r\nL 304.227809 214.756364 \r\nL 304.258248 214.484001 \r\nL 304.288688 214.756364 \r\nL 304.319127 205.894089 \r\nL 304.380006 211.718468 \r\nL 304.471324 214.756364 \r\nL 304.501763 209.162445 \r\nL 304.562642 214.756364 \r\nL 304.593082 214.756364 \r\nL 304.623521 214.609707 \r\nL 304.65396 195.334782 \r\nL 304.714839 214.714462 \r\nL 304.745279 195.90046 \r\nL 304.897476 214.756364 \r\nL 304.927915 197.220373 \r\nL 304.988794 211.027085 \r\nL 305.049673 214.756364 \r\nL 305.080112 207.38161 \r\nL 305.17143 209.392906 \r\nL 305.20187 214.756364 \r\nL 305.232309 208.722474 \r\nL 305.262749 201.242966 \r\nL 305.293188 210.587114 \r\nL 305.323627 214.756364 \r\nL 305.354067 188.169539 \r\nL 305.414946 211.697517 \r\nL 305.445385 210.524261 \r\nL 305.475824 214.756364 \r\nL 305.536703 213.01743 \r\nL 305.567143 209.728123 \r\nL 305.628021 214.735413 \r\nL 305.658461 214.756364 \r\nL 305.71934 214.148785 \r\nL 305.749779 191.458847 \r\nL 305.780218 214.735413 \r\nL 305.810658 214.651609 \r\nL 305.841097 214.06498 \r\nL 305.871537 202.060055 \r\nL 305.901976 214.756364 \r\nL 305.932416 212.326047 \r\nL 306.023734 214.756364 \r\nL 306.054173 214.714462 \r\nL 306.084613 203.233311 \r\nL 306.115052 214.756364 \r\nL 306.145491 211.404203 \r\nL 306.175931 214.756364 \r\nL 306.20637 201.284868 \r\nL 306.297688 206.878786 \r\nL 306.328128 210.733771 \r\nL 306.358567 186.975332 \r\nL 306.389007 214.756364 \r\nL 306.449885 198.854551 \r\nL 306.480325 214.756364 \r\nL 306.571643 213.876421 \r\nL 306.602082 214.693511 \r\nL 306.693401 214.756364 \r\nL 306.72384 201.871496 \r\nL 306.75428 214.756364 \r\nL 306.845598 211.152791 \r\nL 306.876037 206.54357 \r\nL 306.906477 214.735413 \r\nL 306.936916 214.756364 \r\nL 306.967355 208.680572 \r\nL 307.028234 211.990831 \r\nL 307.058674 212.891724 \r\nL 307.089113 204.825588 \r\nL 307.119552 214.756364 \r\nL 307.149992 212.284145 \r\nL 307.210871 214.756364 \r\nL 307.24131 200.593485 \r\nL 307.332628 209.225298 \r\nL 307.363068 212.242243 \r\nL 307.393507 193.260633 \r\nL 307.454386 214.756364 \r\nL 307.484825 200.174465 \r\nL 307.545704 214.756364 \r\nL 307.606583 214.002127 \r\nL 307.637022 214.756364 \r\nL 307.667462 189.196138 \r\nL 307.728341 211.006134 \r\nL 307.789219 212.472704 \r\nL 307.880538 203.505674 \r\nL 307.910977 210.587114 \r\nL 307.971856 209.602417 \r\nL 308.093613 214.756364 \r\nL 308.124053 214.085931 \r\nL 308.184932 202.898095 \r\nL 308.215371 209.916682 \r\nL 308.306689 209.183396 \r\nL 308.337129 214.756364 \r\nL 308.458886 206.145501 \r\nL 308.580644 214.651609 \r\nL 308.732841 203.023801 \r\nL 308.854599 214.274491 \r\nL 308.885038 206.501668 \r\nL 308.945917 213.85547 \r\nL 308.976356 214.756364 \r\nL 309.006796 195.816656 \r\nL 309.067674 214.756364 \r\nL 309.098114 214.756364 \r\nL 309.28075 195.942362 \r\nL 309.372069 214.756364 \r\nL 309.341629 192.024524 \r\nL 309.402508 207.716826 \r\nL 309.432947 202.751438 \r\nL 309.463387 214.714462 \r\nL 309.493826 214.756364 \r\nL 309.524266 200.048758 \r\nL 309.615584 207.004492 \r\nL 309.706902 202.814291 \r\nL 309.82866 214.756364 \r\nL 309.950417 208.21965 \r\nL 310.072175 214.756364 \r\nL 310.041736 207.968238 \r\nL 310.102614 214.714462 \r\nL 310.193933 210.545212 \r\nL 310.224372 211.404203 \r\nL 310.254811 205.118902 \r\nL 310.31569 211.865125 \r\nL 310.376569 209.770025 \r\nL 310.407008 213.268842 \r\nL 310.437448 210.649967 \r\nL 310.467887 200.614436 \r\nL 310.498327 214.756364 \r\nL 310.528766 214.756364 \r\nL 310.650524 205.935991 \r\nL 310.680963 214.756364 \r\nL 310.711403 189.363746 \r\nL 310.772281 210.817575 \r\nL 310.802721 214.756364 \r\nL 310.83316 211.529909 \r\nL 310.8636 203.715184 \r\nL 310.894039 214.756364 \r\nL 310.954918 207.737777 \r\nL 310.985357 208.450111 \r\nL 311.046236 214.756364 \r\nL 311.076675 202.227663 \r\nL 311.137554 207.025443 \r\nL 311.228872 214.756364 \r\nL 311.198433 203.736135 \r\nL 311.259312 209.790976 \r\nL 311.289751 214.735413 \r\nL 311.320191 203.023801 \r\nL 311.502827 214.756364 \r\nL 311.594145 195.711901 \r\nL 311.624585 214.756364 \r\nL 311.685464 195.565244 \r\nL 311.715903 212.221292 \r\nL 311.746342 204.218008 \r\nL 311.807221 214.714462 \r\nL 311.8681 214.756364 \r\nL 311.898539 197.492736 \r\nL 312.020297 214.756364 \r\nL 312.111615 200.719191 \r\nL 312.142055 206.396913 \r\nL 312.202933 214.756364 \r\nL 312.263812 212.409851 \r\nL 312.294252 208.261552 \r\nL 312.355131 211.488007 \r\nL 312.416009 211.236595 \r\nL 312.446449 214.756364 \r\nL 312.476888 195.795705 \r\nL 312.537767 214.756364 \r\nL 312.598646 208.575817 \r\nL 312.629085 214.756364 \r\nL 312.659525 196.654696 \r\nL 312.720403 213.247891 \r\nL 312.750843 213.22694 \r\nL 312.8726 214.756364 \r\nL 312.994358 182.408013 \r\nL 313.055237 214.756364 \r\nL 313.116116 214.735413 \r\nL 313.146555 208.01014 \r\nL 313.207434 214.693511 \r\nL 313.237873 214.756364 \r\nL 313.268313 169.858361 \r\nL 313.359631 189.154236 \r\nL 313.450949 214.756364 \r\nL 313.481389 212.409851 \r\nL 313.511828 212.221292 \r\nL 313.542267 209.078641 \r\nL 313.572707 214.756364 \r\nL 313.603146 213.813568 \r\nL 313.633586 213.876421 \r\nL 313.694464 204.846539 \r\nL 313.724904 214.756364 \r\nL 313.755343 210.50331 \r\nL 313.816222 214.756364 \r\nL 313.877101 212.577459 \r\nL 313.90754 214.756364 \r\nL 313.93798 213.331695 \r\nL 313.998859 195.146223 \r\nL 314.029298 214.735413 \r\nL 314.059737 208.345356 \r\nL 314.090177 214.06498 \r\nL 314.120616 190.725561 \r\nL 314.211934 204.218008 \r\nL 314.303253 214.756364 \r\nL 314.333692 214.400197 \r\nL 314.364131 214.756364 \r\nL 314.394571 213.122185 \r\nL 314.42501 214.400197 \r\nL 314.45545 200.572534 \r\nL 314.485889 214.756364 \r\nL 314.516328 207.465414 \r\nL 314.638086 214.756364 \r\nL 314.759844 193.512045 \r\nL 314.851162 214.756364 \r\nL 314.881601 211.006134 \r\nL 314.97292 197.450834 \r\nL 315.003359 206.627374 \r\nL 315.155556 214.756364 \r\nL 315.185995 211.781321 \r\nL 315.246874 213.625009 \r\nL 315.307753 212.912675 \r\nL 315.338192 214.756364 \r\nL 315.45995 209.371955 \r\nL 315.520829 214.148785 \r\nL 315.612147 203.254262 \r\nL 315.703465 214.756364 \r\nL 315.733905 213.373597 \r\nL 315.794784 214.756364 \r\nL 315.946981 202.646683 \r\nL 316.068738 214.756364 \r\nL 316.099178 203.254262 \r\nL 316.190496 210.2938 \r\nL 316.281814 214.756364 \r\nL 316.312253 212.724116 \r\nL 316.342693 208.512964 \r\nL 316.373132 214.127834 \r\nL 316.403572 210.754722 \r\nL 316.434011 214.756364 \r\nL 316.49489 214.358295 \r\nL 316.555769 207.758728 \r\nL 316.586208 214.484001 \r\nL 316.647087 214.756364 \r\nL 316.677526 197.618442 \r\nL 316.768845 208.261552 \r\nL 316.799284 214.756364 \r\nL 316.829723 214.735413 \r\nL 316.860163 203.086654 \r\nL 316.890602 214.756364 \r\nL 316.921042 214.756364 \r\nL 316.951481 214.735413 \r\nL 317.103678 183.665073 \r\nL 317.194996 214.756364 \r\nL 317.225436 209.916682 \r\nL 317.255875 207.570169 \r\nL 317.316754 210.859477 \r\nL 317.347193 214.756364 \r\nL 317.408072 211.571811 \r\nL 317.468951 212.430802 \r\nL 317.52983 203.610429 \r\nL 317.560269 212.284145 \r\nL 317.651587 209.288151 \r\nL 317.682027 213.834519 \r\nL 317.712466 204.825588 \r\nL 317.742906 198.372678 \r\nL 317.773345 214.756364 \r\nL 317.895103 211.634664 \r\nL 317.986421 214.756364 \r\nL 318.01686 212.284145 \r\nL 318.0473 213.750715 \r\nL 318.108179 173.042914 \r\nL 318.138618 213.792617 \r\nL 318.169057 214.484001 \r\nL 318.199497 205.49602 \r\nL 318.260376 206.75308 \r\nL 318.290815 214.756364 \r\nL 318.321254 188.420951 \r\nL 318.382133 200.006856 \r\nL 318.443012 214.756364 \r\nL 318.473451 203.673282 \r\nL 318.503891 202.416222 \r\nL 318.625648 214.756364 \r\nL 318.656088 214.06498 \r\nL 318.747406 214.756364 \r\nL 318.777846 206.292158 \r\nL 318.808285 214.756364 \r\nL 318.899603 209.916682 \r\nL 319.021361 214.756364 \r\nL 319.0518 214.756364 \r\nL 319.173558 207.989189 \r\nL 319.264876 214.756364 \r\nL 319.295315 214.735413 \r\nL 319.356194 208.596768 \r\nL 319.386634 214.756364 \r\nL 319.417073 214.756364 \r\nL 319.447512 213.625009 \r\nL 319.508391 202.227663 \r\nL 319.56927 206.208354 \r\nL 319.630149 207.80063 \r\nL 319.751907 214.756364 \r\nL 319.873664 200.593485 \r\nL 319.904104 208.785327 \r\nL 319.964982 208.63867 \r\nL 320.025861 214.756364 \r\nL 320.056301 214.756364 \r\nL 320.147619 209.246249 \r\nL 320.178058 212.59841 \r\nL 320.208498 214.756364 \r\nL 320.238937 211.634664 \r\nL 320.269376 214.714462 \r\nL 320.421574 199.88115 \r\nL 320.482452 214.756364 \r\nL 320.543331 211.927978 \r\nL 320.60421 214.756364 \r\nL 320.665089 177.505478 \r\nL 320.725968 214.756364 \r\nL 320.786846 214.735413 \r\nL 320.817286 214.756364 \r\nL 320.878165 185.48781 \r\nL 320.908604 214.085931 \r\nL 320.969483 213.960225 \r\nL 320.999922 214.756364 \r\nL 321.030362 197.304177 \r\nL 321.09124 211.948929 \r\nL 321.12168 210.189045 \r\nL 321.152119 214.756364 \r\nL 321.182559 214.756364 \r\nL 321.243438 211.110889 \r\nL 321.273877 208.471062 \r\nL 321.304316 212.451753 \r\nL 321.395635 214.756364 \r\nL 321.426074 209.518613 \r\nL 321.486953 214.756364 \r\nL 321.517392 214.735413 \r\nL 321.547832 206.899737 \r\nL 321.60871 214.169736 \r\nL 321.63915 214.337344 \r\nL 321.669589 202.604781 \r\nL 321.730468 214.756364 \r\nL 321.852226 204.574175 \r\nL 321.882665 172.623894 \r\nL 321.913104 212.891724 \r\nL 321.943544 207.151149 \r\nL 321.973983 214.756364 \r\nL 322.034862 213.960225 \r\nL 322.065302 193.051123 \r\nL 322.095741 214.756364 \r\nL 322.12618 212.724116 \r\nL 322.15662 209.707172 \r\nL 322.217499 212.17939 \r\nL 322.247938 182.596572 \r\nL 322.308817 214.379246 \r\nL 322.369696 208.617719 \r\nL 322.400135 214.756364 \r\nL 322.521893 206.166452 \r\nL 322.582771 209.141494 \r\nL 322.613211 214.756364 \r\nL 322.67409 213.22694 \r\nL 322.704529 205.49602 \r\nL 322.734968 213.394548 \r\nL 322.765408 207.674924 \r\nL 322.826287 214.756364 \r\nL 322.917605 214.25354 \r\nL 322.948044 214.756364 \r\nL 322.978484 208.408209 \r\nL 323.069802 210.775673 \r\nL 323.100241 214.756364 \r\nL 323.130681 206.438815 \r\nL 323.16112 210.461408 \r\nL 323.282878 214.756364 \r\nL 323.343757 205.160804 \r\nL 323.404635 207.255904 \r\nL 323.435075 207.109247 \r\nL 323.556833 214.756364 \r\nL 323.587272 214.735413 \r\nL 323.67859 214.756364 \r\nL 323.70903 193.763457 \r\nL 323.830787 214.756364 \r\nL 323.922105 205.244608 \r\nL 323.952545 208.911033 \r\nL 323.982984 208.827229 \r\nL 324.013424 214.421148 \r\nL 324.074302 212.975528 \r\nL 324.165621 200.153514 \r\nL 324.19606 210.92233 \r\nL 324.317818 214.756364 \r\nL 324.348257 205.726481 \r\nL 324.409136 214.044029 \r\nL 324.530894 214.756364 \r\nL 324.652651 206.711178 \r\nL 324.774409 214.609707 \r\nL 324.804848 214.756364 \r\nL 324.926606 205.642677 \r\nL 325.048363 214.756364 \r\nL 325.078803 214.442099 \r\nL 325.139682 214.756364 \r\nL 325.170121 214.735413 \r\nL 325.200561 187.960029 \r\nL 325.261439 213.708813 \r\nL 325.383197 194.266281 \r\nL 325.444076 190.976974 \r\nL 325.504955 214.756364 \r\nL 325.657152 207.674924 \r\nL 325.687591 214.756364 \r\nL 325.71803 202.122908 \r\nL 325.74847 213.64596 \r\nL 325.778909 188.651412 \r\nL 325.809349 214.756364 \r\nL 325.870227 200.300171 \r\nL 325.900667 214.756364 \r\nL 325.991985 211.676566 \r\nL 326.022425 211.948929 \r\nL 326.083303 214.756364 \r\nL 326.113743 205.056049 \r\nL 326.205061 210.92233 \r\nL 326.2355 209.162445 \r\nL 326.357258 214.756364 \r\nL 326.387697 214.735413 \r\nL 326.418137 184.922133 \r\nL 326.448576 214.756364 \r\nL 326.479016 214.756364 \r\nL 326.509455 214.756364 \r\nL 326.539894 195.921411 \r\nL 326.600773 214.756364 \r\nL 326.661652 209.623368 \r\nL 326.75297 211.508958 \r\nL 326.78341 214.546854 \r\nL 326.813849 210.901379 \r\nL 326.844289 211.488007 \r\nL 326.874728 211.425154 \r\nL 326.905167 199.566885 \r\nL 326.966046 212.996479 \r\nL 326.996486 211.173742 \r\nL 327.026925 211.529909 \r\nL 327.118243 214.756364 \r\nL 327.148683 214.735413 \r\nL 327.179122 202.898095 \r\nL 327.240001 214.756364 \r\nL 327.30088 214.693511 \r\nL 327.392198 214.756364 \r\nL 327.422637 205.265559 \r\nL 327.544395 214.756364 \r\nL 327.574834 204.825588 \r\nL 327.635713 214.693511 \r\nL 327.727031 210.859477 \r\nL 327.696592 214.714462 \r\nL 327.757471 213.22694 \r\nL 327.78791 196.361382 \r\nL 327.848789 213.64596 \r\nL 327.879228 214.358295 \r\nL 327.909668 213.122185 \r\nL 327.970547 205.244608 \r\nL 328.000986 214.044029 \r\nL 328.031425 208.806278 \r\nL 328.061865 214.735413 \r\nL 328.122744 214.714462 \r\nL 328.153183 204.343714 \r\nL 328.183622 214.756364 \r\nL 328.244501 208.994837 \r\nL 328.274941 206.648325 \r\nL 328.366259 203.338066 \r\nL 328.396698 214.756364 \r\nL 328.427138 214.756364 \r\nL 328.548895 207.109247 \r\nL 328.670653 214.756364 \r\nL 328.701092 209.288151 \r\nL 328.792411 209.560515 \r\nL 328.914168 214.756364 \r\nL 328.975047 207.947287 \r\nL 329.035926 213.625009 \r\nL 329.066365 214.756364 \r\nL 329.127244 214.295442 \r\nL 329.218562 210.021437 \r\nL 329.279441 214.756364 \r\nL 329.309881 208.093944 \r\nL 329.34032 214.588756 \r\nL 329.401199 212.724116 \r\nL 329.431638 214.756364 \r\nL 329.462078 190.516051 \r\nL 329.522956 214.756364 \r\nL 329.553396 214.756364 \r\nL 329.614275 203.652331 \r\nL 329.705593 204.071351 \r\nL 329.82735 214.756364 \r\nL 329.918669 206.878786 \r\nL 330.040426 214.756364 \r\nL 330.101305 211.571811 \r\nL 330.192623 214.148785 \r\nL 330.223063 191.416945 \r\nL 330.283942 214.756364 \r\nL 330.34482 210.147143 \r\nL 330.405699 185.823026 \r\nL 330.436139 209.66527 \r\nL 330.527457 214.756364 \r\nL 330.557896 211.739419 \r\nL 330.588336 196.424235 \r\nL 330.649214 213.415499 \r\nL 330.710093 204.301812 \r\nL 330.770972 206.941639 \r\nL 330.801412 214.714462 \r\nL 330.831851 204.071351 \r\nL 330.89273 214.484001 \r\nL 331.014487 208.596768 \r\nL 331.075366 214.756364 \r\nL 331.136245 213.813568 \r\nL 331.166684 191.437896 \r\nL 331.227563 214.756364 \r\nL 331.258003 205.118902 \r\nL 331.349321 214.756364 \r\nL 331.37976 214.735413 \r\nL 331.471078 214.735413 \r\nL 331.501518 193.574898 \r\nL 331.531957 214.756364 \r\nL 331.592836 205.621726 \r\nL 331.623276 203.568527 \r\nL 331.653715 207.1721 \r\nL 331.684154 214.504952 \r\nL 331.714594 209.895731 \r\nL 331.745033 187.520058 \r\nL 331.805912 214.484001 \r\nL 331.836351 203.191409 \r\nL 331.866791 214.756364 \r\nL 331.89723 212.305096 \r\nL 331.958109 214.756364 \r\nL 331.988548 200.111612 \r\nL 332.049427 201.850545 \r\nL 332.171185 214.756364 \r\nL 332.201624 210.000486 \r\nL 332.262503 210.168094 \r\nL 332.323382 214.756364 \r\nL 332.384261 211.781321 \r\nL 332.4147 201.599133 \r\nL 332.475579 211.823223 \r\nL 332.506018 214.358295 \r\nL 332.536458 213.604058 \r\nL 332.627776 202.37432 \r\nL 332.658215 214.756364 \r\nL 332.688655 198.456482 \r\nL 332.749534 212.221292 \r\nL 332.779973 214.756364 \r\nL 332.901731 201.305819 \r\nL 333.023488 214.756364 \r\nL 333.053928 214.651609 \r\nL 333.084367 214.756364 \r\nL 333.114806 196.549941 \r\nL 333.175685 208.408209 \r\nL 333.206125 214.756364 \r\nL 333.236564 213.625009 \r\nL 333.267004 202.143859 \r\nL 333.327882 214.756364 \r\nL 333.44964 205.412216 \r\nL 333.510519 214.756364 \r\nL 333.540958 194.496742 \r\nL 333.601837 214.756364 \r\nL 333.632276 214.756364 \r\nL 333.693155 213.85547 \r\nL 333.723595 203.987547 \r\nL 333.754034 214.756364 \r\nL 333.814913 205.244608 \r\nL 333.845352 206.627374 \r\nL 333.93667 202.458124 \r\nL 333.96711 214.756364 \r\nL 333.997549 214.756364 \r\nL 334.027989 212.493655 \r\nL 334.058428 213.792617 \r\nL 334.088868 198.959306 \r\nL 334.149746 210.964232 \r\nL 334.210625 214.756364 \r\nL 334.241065 213.64596 \r\nL 334.301943 214.756364 \r\nL 334.332383 198.561237 \r\nL 334.393262 214.588756 \r\nL 334.45414 206.229305 \r\nL 334.575898 214.756364 \r\nL 334.697656 209.560515 \r\nL 334.758534 212.242243 \r\nL 334.788974 214.756364 \r\nL 334.819413 212.975528 \r\nL 334.880292 207.193051 \r\nL 334.910732 214.735413 \r\nL 335.00205 211.886076 \r\nL 335.032489 214.546854 \r\nL 335.062929 208.282503 \r\nL 335.093368 214.400197 \r\nL 335.123807 205.28651 \r\nL 335.154247 214.756364 \r\nL 335.184686 214.085931 \r\nL 335.215126 213.478352 \r\nL 335.245565 210.063339 \r\nL 335.306444 214.756364 \r\nL 335.336883 214.756364 \r\nL 335.367323 194.559595 \r\nL 335.428201 212.137488 \r\nL 335.458641 212.200341 \r\nL 335.48908 189.929423 \r\nL 335.549959 213.478352 \r\nL 335.610838 214.756364 \r\nL 335.671717 198.812649 \r\nL 335.702156 214.567805 \r\nL 335.763035 214.756364 \r\nL 335.793474 187.56196 \r\nL 335.854353 205.831236 \r\nL 335.915232 214.148785 \r\nL 335.945671 206.794982 \r\nL 335.976111 194.329134 \r\nL 336.03699 214.756364 \r\nL 336.158747 205.600775 \r\nL 336.189187 208.931984 \r\nL 336.310944 214.735413 \r\nL 336.341384 213.918323 \r\nL 336.371823 207.130198 \r\nL 336.432702 213.771666 \r\nL 336.463141 212.451753 \r\nL 336.493581 214.756364 \r\nL 336.52402 201.620084 \r\nL 336.584899 210.71282 \r\nL 336.706657 214.735413 \r\nL 336.767535 212.346998 \r\nL 336.828414 203.275213 \r\nL 336.858854 214.735413 \r\nL 336.889293 214.756364 \r\nL 336.980611 208.575817 \r\nL 337.071929 214.756364 \r\nL 337.193687 207.318757 \r\nL 337.254566 202.981899 \r\nL 337.376324 214.756364 \r\nL 337.467642 203.589478 \r\nL 337.498081 212.116537 \r\nL 337.528521 214.756364 \r\nL 337.55896 211.006134 \r\nL 337.589399 204.176106 \r\nL 337.619839 214.756364 \r\nL 337.650278 214.756364 \r\nL 337.680718 212.032733 \r\nL 337.741596 214.735413 \r\nL 337.802475 210.566163 \r\nL 337.832915 214.756364 \r\nL 337.863354 211.152791 \r\nL 337.893793 195.355733 \r\nL 337.954672 214.756364 \r\nL 337.985112 214.546854 \r\nL 338.045991 205.537922 \r\nL 338.106869 211.488007 \r\nL 338.167748 214.756364 \r\nL 338.198188 207.402561 \r\nL 338.259066 214.756364 \r\nL 338.350385 214.735413 \r\nL 338.411263 204.804637 \r\nL 338.441703 209.958584 \r\nL 338.472142 214.379246 \r\nL 338.502582 191.94072 \r\nL 338.533021 214.756364 \r\nL 338.5939 193.134927 \r\nL 338.624339 214.756364 \r\nL 338.715657 211.907027 \r\nL 338.776536 214.756364 \r\nL 338.806976 214.002127 \r\nL 338.867855 214.06498 \r\nL 338.928733 203.736135 \r\nL 338.959173 214.756364 \r\nL 339.020052 213.64596 \r\nL 339.050491 205.265559 \r\nL 339.11137 214.756364 \r\nL 339.141809 214.756364 \r\nL 339.233127 203.128556 \r\nL 339.263567 214.756364 \r\nL 339.324446 197.618442 \r\nL 339.354885 207.80063 \r\nL 339.385324 214.756364 \r\nL 339.415764 202.018153 \r\nL 339.446203 208.114895 \r\nL 339.476643 187.666715 \r\nL 339.507082 214.714462 \r\nL 339.537521 209.728123 \r\nL 339.567961 214.484001 \r\nL 339.5984 200.237318 \r\nL 339.659279 214.756364 \r\nL 339.689719 211.865125 \r\nL 339.750597 214.756364 \r\nL 339.781037 213.876421 \r\nL 339.841916 214.756364 \r\nL 339.872355 205.077 \r\nL 339.963673 205.621726 \r\nL 340.054991 214.756364 \r\nL 340.085431 213.939274 \r\nL 340.11587 214.756364 \r\nL 340.14631 211.194693 \r\nL 340.207188 214.756364 \r\nL 340.237628 214.756364 \r\nL 340.298507 213.939274 \r\nL 340.328946 204.427518 \r\nL 340.389825 211.488007 \r\nL 340.420264 211.299448 \r\nL 340.481143 214.756364 \r\nL 340.511583 207.695875 \r\nL 340.572461 209.518613 \r\nL 340.63334 214.756364 \r\nL 340.694219 213.583107 \r\nL 340.724658 201.431525 \r\nL 340.785537 206.983541 \r\nL 340.907295 214.756364 \r\nL 340.937734 204.67893 \r\nL 340.998613 214.525903 \r\nL 341.029052 214.756364 \r\nL 341.059492 203.170458 \r\nL 341.120371 213.247891 \r\nL 341.15081 214.693511 \r\nL 341.242128 214.756364 \r\nL 341.303007 164.599659 \r\nL 341.363886 212.284145 \r\nL 341.424765 202.081006 \r\nL 341.455204 214.756364 \r\nL 341.546522 214.023078 \r\nL 341.576962 214.756364 \r\nL 341.607401 199.126914 \r\nL 341.66828 208.21965 \r\nL 341.790038 214.756364 \r\nL 341.820477 214.442099 \r\nL 341.881356 214.735413 \r\nL 341.911795 182.030895 \r\nL 341.972674 214.421148 \r\nL 342.003113 209.162445 \r\nL 342.063992 212.221292 \r\nL 342.124871 214.756364 \r\nL 342.155311 213.604058 \r\nL 342.18575 209.66527 \r\nL 342.246629 210.754722 \r\nL 342.368386 214.735413 \r\nL 342.398826 213.185038 \r\nL 342.429265 214.756364 \r\nL 342.459705 214.756364 \r\nL 342.490144 182.009944 \r\nL 342.551023 214.756364 \r\nL 342.67278 198.980257 \r\nL 342.794538 214.756364 \r\nL 342.855417 207.947287 \r\nL 342.885856 213.478352 \r\nL 342.916296 214.756364 \r\nL 342.977175 199.126914 \r\nL 343.007614 213.059332 \r\nL 343.038053 213.059332 \r\nL 343.068493 212.263194 \r\nL 343.098932 202.730487 \r\nL 343.129372 214.756364 \r\nL 343.159811 214.756364 \r\nL 343.22069 205.537922 \r\nL 343.251129 214.756364 \r\nL 343.281569 188.148588 \r\nL 343.342447 197.932707 \r\nL 343.433766 214.756364 \r\nL 343.464205 212.409851 \r\nL 343.525084 200.928701 \r\nL 343.555523 210.566163 \r\nL 343.585963 212.430802 \r\nL 343.616402 207.423512 \r\nL 343.646842 214.756364 \r\nL 343.677281 210.356653 \r\nL 343.70772 174.00666 \r\nL 343.768599 214.756364 \r\nL 343.799039 214.756364 \r\nL 343.829478 213.708813 \r\nL 343.890357 175.808446 \r\nL 343.920796 188.567608 \r\nL 343.951236 214.756364 \r\nL 344.042554 207.737777 \r\nL 344.103433 214.756364 \r\nL 344.164311 193.051123 \r\nL 344.286069 214.756364 \r\nL 344.377387 214.756364 \r\nL 344.438266 194.014869 \r\nL 344.468706 214.735413 \r\nL 344.499145 214.379246 \r\nL 344.560024 201.703888 \r\nL 344.620903 205.181755 \r\nL 344.74266 214.756364 \r\nL 344.803539 202.688585 \r\nL 344.833978 207.947287 \r\nL 344.894857 214.756364 \r\nL 344.925297 212.703165 \r\nL 344.955736 202.332418 \r\nL 344.986175 213.038381 \r\nL 345.016615 211.027085 \r\nL 345.047054 214.525903 \r\nL 345.077494 212.640312 \r\nL 345.107933 205.223657 \r\nL 345.168812 211.089938 \r\nL 345.29057 214.756364 \r\nL 345.229691 209.141494 \r\nL 345.321009 214.693511 \r\nL 345.381888 214.756364 \r\nL 345.442767 205.998844 \r\nL 345.564524 213.939274 \r\nL 345.594964 211.299448 \r\nL 345.625403 214.756364 \r\nL 345.686282 212.493655 \r\nL 345.716721 214.756364 \r\nL 345.7776 211.068987 \r\nL 345.808039 211.655615 \r\nL 345.899358 209.853829 \r\nL 345.929797 214.756364 \r\nL 345.990676 212.346998 \r\nL 346.051555 213.331695 \r\nL 346.173312 197.78605 \r\nL 346.29507 214.756364 \r\nL 346.325509 214.756364 \r\nL 346.355949 208.21965 \r\nL 346.416828 209.2672 \r\nL 346.447267 214.756364 \r\nL 346.477706 206.983541 \r\nL 346.508146 198.854551 \r\nL 346.538585 214.756364 \r\nL 346.569025 212.17939 \r\nL 346.599464 212.724116 \r\nL 346.660343 214.735413 \r\nL 346.690782 205.558873 \r\nL 346.751661 213.834519 \r\nL 346.7821 205.49602 \r\nL 346.81254 213.080283 \r\nL 346.903858 214.756364 \r\nL 346.964737 214.735413 \r\nL 347.086495 200.593485 \r\nL 347.116934 204.071351 \r\nL 347.147373 214.085931 \r\nL 347.238692 211.990831 \r\nL 347.269131 214.756364 \r\nL 347.29957 206.941639 \r\nL 347.390889 211.257546 \r\nL 347.451767 214.756364 \r\nL 347.482207 193.218731 \r\nL 347.603964 214.756364 \r\nL 347.634404 211.13184 \r\nL 347.725722 213.101234 \r\nL 347.786601 214.756364 \r\nL 347.84748 202.185761 \r\nL 347.877919 214.756364 \r\nL 347.969237 214.756364 \r\nL 348.090995 212.766018 \r\nL 348.151874 211.194693 \r\nL 348.212753 214.756364 \r\nL 348.243192 213.415499 \r\nL 348.304071 213.85547 \r\nL 348.33451 214.735413 \r\nL 348.36495 203.505674 \r\nL 348.425828 207.570169 \r\nL 348.456268 211.55086 \r\nL 348.486707 210.964232 \r\nL 348.517147 201.473427 \r\nL 348.578026 208.198699 \r\nL 348.608465 214.756364 \r\nL 348.699783 212.849822 \r\nL 348.730223 213.520254 \r\nL 348.821541 214.756364 \r\nL 348.85198 205.412216 \r\nL 348.88242 210.377604 \r\nL 348.912859 113.646816 \r\nL 348.943298 212.409851 \r\nL 348.973738 189.552305 \r\nL 349.004177 212.137488 \r\nL 349.095495 208.973886 \r\nL 349.186814 214.756364 \r\nL 349.217253 135.310155 \r\nL 349.339011 214.756364 \r\nL 349.36945 179.85199 \r\nL 349.430329 214.756364 \r\nL 349.460768 211.404203 \r\nL 349.521647 213.960225 \r\nL 349.582526 214.756364 \r\nL 349.643405 162.274097 \r\nL 349.765162 214.756364 \r\nL 349.826041 214.756364 \r\nL 349.856481 151.086261 \r\nL 349.917359 189.44755 \r\nL 349.978238 173.147669 \r\nL 350.039117 214.756364 \r\nL 350.069557 179.307264 \r\nL 350.130435 212.577459 \r\nL 350.191314 214.756364 \r\nL 350.221754 203.526625 \r\nL 350.313072 208.764376 \r\nL 350.373951 204.972245 \r\nL 350.434829 214.756364 \r\nL 350.465269 187.289597 \r\nL 350.526148 210.147143 \r\nL 350.556587 212.786969 \r\nL 350.587026 197.827952 \r\nL 350.647905 206.836884 \r\nL 350.678345 214.756364 \r\nL 350.739223 214.06498 \r\nL 350.800102 178.343518 \r\nL 350.830542 198.812649 \r\nL 350.92186 214.756364 \r\nL 350.952299 211.110889 \r\nL 350.982739 214.756364 \r\nL 351.013178 199.776395 \r\nL 351.104496 204.448469 \r\nL 351.134936 214.756364 \r\nL 351.165375 207.339708 \r\nL 351.195815 161.771273 \r\nL 351.226254 214.756364 \r\nL 351.287133 173.001012 \r\nL 351.348012 214.756364 \r\nL 351.378451 159.948536 \r\nL 351.40889 152.008105 \r\nL 351.500209 214.756364 \r\nL 351.530648 146.937962 \r\nL 351.621966 186.72392 \r\nL 351.743724 214.756364 \r\nL 351.865482 199.105963 \r\nL 351.9568 214.756364 \r\nL 351.92636 192.694956 \r\nL 351.987239 207.528267 \r\nL 352.048118 214.756364 \r\nL 352.078557 212.472704 \r\nL 352.108997 185.613516 \r\nL 352.169876 214.756364 \r\nL 352.200315 188.064784 \r\nL 352.291633 214.756364 \r\nL 352.322073 212.17939 \r\nL 352.352512 214.756364 \r\nL 352.382951 208.093944 \r\nL 352.413391 174.886602 \r\nL 352.44383 214.756364 \r\nL 352.47427 214.756364 \r\nL 352.565588 214.756364 \r\nL 352.596027 203.170458 \r\nL 352.626467 149.012112 \r\nL 352.656906 208.827229 \r\nL 352.687346 168.78986 \r\nL 352.809103 214.756364 \r\nL 352.839543 214.630658 \r\nL 352.869982 201.913398 \r\nL 352.900421 214.756364 \r\nL 352.930861 204.67893 \r\nL 352.9613 82.86979 \r\nL 352.99174 214.756364 \r\nL 353.022179 214.295442 \r\nL 353.083058 214.756364 \r\nL 353.143937 195.376684 \r\nL 353.174376 213.331695 \r\nL 353.235255 186.430606 \r\nL 353.265694 179.64248 \r\nL 353.387452 214.756364 \r\nL 353.417891 214.756364 \r\nL 353.448331 190.453198 \r\nL 353.50921 208.806278 \r\nL 353.539649 208.533915 \r\nL 353.570088 182.931788 \r\nL 353.630967 214.756364 \r\nL 353.661407 199.483081 \r\nL 353.691846 214.756364 \r\nL 353.783164 214.735413 \r\nL 353.813604 214.756364 \r\nL 353.965801 176.080809 \r\nL 353.99624 214.756364 \r\nL 354.057119 198.498384 \r\nL 354.087558 184.775476 \r\nL 354.117998 214.756364 \r\nL 354.239755 190.976974 \r\nL 354.270195 207.276855 \r\nL 354.331074 214.756364 \r\nL 354.361513 135.729175 \r\nL 354.452831 176.436976 \r\nL 354.51371 214.756364 \r\nL 354.574589 205.768383 \r\nL 354.635468 199.105963 \r\nL 354.696346 214.756364 \r\nL 354.726786 214.756364 \r\nL 354.787665 150.792947 \r\nL 354.818104 214.756364 \r\nL 354.848543 214.211638 \r\nL 355.000741 151.002457 \r\nL 354.909422 214.756364 \r\nL 355.03118 173.566689 \r\nL 355.122498 214.735413 \r\nL 355.152938 212.745067 \r\nL 355.183377 214.756364 \r\nL 355.244256 97.493592 \r\nL 355.335574 100.615291 \r\nL 355.366013 214.756364 \r\nL 355.457332 184.44026 \r\nL 355.51821 214.756364 \r\nL 355.54865 212.80792 \r\nL 355.579089 175.850348 \r\nL 355.639968 212.745067 \r\nL 355.670407 202.437173 \r\nL 355.731286 214.316393 \r\nL 355.792165 214.756364 \r\nL 355.822605 207.80063 \r\nL 355.853044 167.972771 \r\nL 355.883483 214.756364 \r\nL 355.913923 176.981703 \r\nL 355.944362 214.756364 \r\nL 356.005241 210.251898 \r\nL 356.03568 164.075884 \r\nL 356.096559 214.693511 \r\nL 356.126999 214.756364 \r\nL 356.157438 208.701523 \r\nL 356.187877 148.36263 \r\nL 356.218317 214.756364 \r\nL 356.248756 206.920688 \r\nL 356.370514 214.756364 \r\nL 356.400953 196.026166 \r\nL 356.461832 213.562156 \r\nL 356.58359 214.756364 \r\nL 356.614029 197.429883 \r\nL 356.674908 214.756364 \r\nL 356.766226 207.214002 \r\nL 356.796666 212.996479 \r\nL 356.857544 214.756364 \r\nL 356.887984 212.074635 \r\nL 356.918423 214.567805 \r\nL 356.979302 214.756364 \r\nL 357.040181 172.686747 \r\nL 357.10106 214.756364 \r\nL 357.161938 211.55086 \r\nL 357.222817 214.756364 \r\nL 357.253257 142.747761 \r\nL 357.314136 195.209076 \r\nL 357.344575 214.756364 \r\nL 357.405454 214.127834 \r\nL 357.466333 171.345882 \r\nL 357.496772 203.00285 \r\nL 357.527211 210.356653 \r\nL 357.557651 184.482162 \r\nL 357.58809 214.756364 \r\nL 357.61853 198.20507 \r\nL 357.648969 214.756364 \r\nL 357.679408 127.306871 \r\nL 357.740287 214.756364 \r\nL 357.770727 214.735413 \r\nL 357.801166 196.31948 \r\nL 357.892484 206.564521 \r\nL 357.922924 214.756364 \r\nL 357.953363 214.609707 \r\nL 358.044681 150.43678 \r\nL 358.075121 186.807724 \r\nL 358.136 207.989189 \r\nL 358.166439 191.416945 \r\nL 358.196878 58.67138 \r\nL 358.257757 212.933626 \r\nL 358.288197 214.714462 \r\nL 358.318636 210.775673 \r\nL 358.349075 209.309102 \r\nL 358.409954 189.091383 \r\nL 358.440394 204.804637 \r\nL 358.470833 214.756364 \r\nL 358.501272 212.451753 \r\nL 358.562151 214.756364 \r\nL 358.62303 125.00226 \r\nL 358.744788 214.756364 \r\nL 358.775227 168.517497 \r\nL 358.836106 211.634664 \r\nL 358.896985 209.979535 \r\nL 358.927424 214.756364 \r\nL 358.988303 182.093748 \r\nL 359.018742 202.751438 \r\nL 359.049182 214.756364 \r\nL 359.1405 211.948929 \r\nL 359.170939 157.790582 \r\nL 359.231818 204.280861 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 39.65 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 374.45 224.64 \r\nL 374.45 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \r\nL 374.45 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 39.65 7.2 \r\nL 374.45 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p46c120979b\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"39.65\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Упражнение\n",
+    "## Более реалистичный мир \"Петя и волк\"\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..58596399d
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:11:45+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..bf4f978a2
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:11:28+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/R/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..f7ae87181
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb
@@ -0,0 +1,452 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "eadbd20d2a075efb602615ad90b1e97a",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:09:13+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/assignment-solution.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Питер и волк: Реалистичная среда\n",
+    "\n",
+    "В нашей ситуации Питер мог передвигаться почти без усталости и голода. В более реалистичном мире ему нужно время от времени отдыхать и питаться. Давайте сделаем наш мир более реалистичным, внедрив следующие правила:\n",
+    "\n",
+    "1. При перемещении из одного места в другое Питер теряет **энергию** и набирает **усталость**.\n",
+    "2. Питер может восстановить энергию, съев яблоки.\n",
+    "3. Питер может избавиться от усталости, отдыхая под деревом или на траве (т.е. заходя на клетку с деревом или травой - зеленое поле).\n",
+    "4. Питеру нужно найти и убить волка.\n",
+    "5. Чтобы убить волка, Питер должен иметь определенный уровень энергии и усталости, иначе он проиграет битву.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math\n",
+    "from rlboard import *"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#pb71df41202)\">\n    <image height=\"327\" id=\"imagec1d069daa2\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"meb0d5f73e9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#meb0d5f73e9\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mda7a3c4b3d\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#mda7a3c4b3d\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pb71df41202\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "width, height = 8,8\n",
+    "m = Board(width,height)\n",
+    "m.randomize(seed=13)\n",
+    "m.plot()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "actions = { \"U\" : (0,-1), \"D\" : (0,1), \"L\" : (-1,0), \"R\" : (1,0) }\n",
+    "action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Определение состояния\n",
+    "\n",
+    "В наших новых правилах игры нам нужно отслеживать энергию и усталость на каждом этапе игрового поля. Поэтому мы создадим объект `state`, который будет содержать всю необходимую информацию о текущем состоянии задачи, включая состояние игрового поля, текущие уровни энергии и усталости, а также возможность победить волка в конечном состоянии:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class state:\n",
+    "    def __init__(self,board,energy=10,fatigue=0,init=True):\n",
+    "        self.board = board\n",
+    "        self.energy = energy\n",
+    "        self.fatigue = fatigue\n",
+    "        self.dead = False\n",
+    "        if init:\n",
+    "            self.board.random_start()\n",
+    "        self.update()\n",
+    "\n",
+    "    def at(self):\n",
+    "        return self.board.at()\n",
+    "\n",
+    "    def update(self):\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.water:\n",
+    "            self.dead = True\n",
+    "            return\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.tree:\n",
+    "            self.fatigue = 0\n",
+    "        if self.at() == Board.Cell.apple:\n",
+    "            self.energy = 10\n",
+    "\n",
+    "    def move(self,a):\n",
+    "        self.board.move(a)\n",
+    "        self.energy -= 1\n",
+    "        self.fatigue += 1\n",
+    "        self.update()\n",
+    "\n",
+    "    def is_winning(self):\n",
+    "        return self.energy > self.fatigue"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def random_policy(state):\n",
+    "    return random.choice(list(actions))\n",
+    "\n",
+    "def walk(board,policy):\n",
+    "    n = 0 # number of steps\n",
+    "    s = state(board)\n",
+    "    while True:\n",
+    "        if s.at() == Board.Cell.wolf:\n",
+    "            if s.is_winning():\n",
+    "                return n # success!\n",
+    "            else:\n",
+    "                return -n # failure!\n",
+    "        if s.at() == Board.Cell.water:\n",
+    "            return 0 # died\n",
+    "        a = actions[policy(m)]\n",
+    "        s.move(a)\n",
+    "        n+=1\n",
+    "\n",
+    "walk(m,random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Killed by wolf = 5, won: 1 times, drown: 94 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def print_statistics(policy):\n",
+    "    s,w,n = 0,0,0\n",
+    "    for _ in range(100):\n",
+    "        z = walk(m,policy)\n",
+    "        if z<0:\n",
+    "            w+=1\n",
+    "        elif z==0:\n",
+    "            n+=1\n",
+    "        else:\n",
+    "            s+=1\n",
+    "    print(f\"Killed by wolf = {w}, won: {s} times, drown: {n} times\")\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Функция вознаграждения\n",
+    "\n",
+    "### Введение\n",
+    "Функция вознаграждения играет ключевую роль в обучении с подкреплением. Она определяет, какие действия агенту следует считать успешными, а какие — нет. Правильное проектирование функции вознаграждения критически важно для достижения желаемого поведения.\n",
+    "\n",
+    "### Основные принципы\n",
+    "- **Простота**: Функция вознаграждения должна быть максимально простой и понятной.\n",
+    "- **Согласованность**: Вознаграждение должно точно отражать цели задачи.\n",
+    "- **Избегайте нежелательных последствий**: Убедитесь, что функция вознаграждения не стимулирует нежелательное поведение.\n",
+    "\n",
+    "### Пример\n",
+    "```python\n",
+    "def reward_function(state, action):\n",
+    "    if state == \"goal_reached\":\n",
+    "        return 10  # Вознаграждение за достижение цели\n",
+    "    elif action == \"invalid\":\n",
+    "        return -1  # Штраф за недопустимое действие\n",
+    "    else:\n",
+    "        return 0  # Нейтральное вознаграждение\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "### Советы\n",
+    "[!TIP] Начните с простой функции вознаграждения и постепенно усложняйте её, если это необходимо.\n",
+    "\n",
+    "### Предупреждения\n",
+    "[!WARNING] Сложные функции вознаграждения могут привести к непредсказуемому поведению агента.\n",
+    "\n",
+    "### Заключение\n",
+    "Функция вознаграждения — это основа успешного обучения агента. Потратьте время на её тщательное проектирование, чтобы обеспечить достижение желаемых результатов.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def reward(s):\n",
+    "    r = s.energy-s.fatigue\n",
+    "    if s.at()==Board.Cell.wolf:\n",
+    "        return 100 if s.is_winning() else -100\n",
+    "    if s.at()==Board.Cell.water:\n",
+    "        return -100\n",
+    "    return r"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Алгоритм Q-обучения\n",
+    "\n",
+    "Сам алгоритм обучения остается практически неизменным, мы просто используем `state` вместо одной лишь позиции на доске.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "for epoch in range(10000):\n",
+    "    clear_output(wait=True)\n",
+    "    print(f\"Epoch = {epoch}\",end='')\n",
+    "\n",
+    "    # Pick initial point\n",
+    "    s = state(m)\n",
+    "    \n",
+    "    # Start travelling\n",
+    "    n=0\n",
+    "    cum_reward = 0\n",
+    "    while True:\n",
+    "        x,y = s.board.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        while True:\n",
+    "            a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "            dpos = actions[a]\n",
+    "            if s.board.is_valid(s.board.move_pos(s.board.human,dpos)):\n",
+    "                break \n",
+    "        s.move(dpos)\n",
+    "        r = reward(s)\n",
+    "        if abs(r)==100: # end of game\n",
+    "            print(f\" {n} steps\",end='\\r')\n",
+    "            lpath.append(n)\n",
+    "            break\n",
+    "        alpha = np.exp(-n / 3000)\n",
+    "        gamma = 0.5\n",
+    "        ai = action_idx[a]\n",
+    "        Q[x,y,ai] = (1 - alpha) * Q[x,y,ai] + alpha * (r + gamma * Q[x+dpos[0], y+dpos[1]].max())\n",
+    "        n+=1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p3155e0caf7)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image3956b3e364\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"ma56c249c3c\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#ma56c249c3c\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"md388440172\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#md388440172\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p3155e0caf7\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Результаты\n",
+    "\n",
+    "Давайте посмотрим, удалось ли нам научить Питера бороться с волком!\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Killed by wolf = 1, won: 9 times, drown: 90 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def qpolicy(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(qpolicy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Теперь мы видим гораздо меньше случаев утопления, но Питер все еще не всегда может убить волка. Попробуйте поэкспериментировать и посмотреть, сможете ли вы улучшить этот результат, изменяя гиперпараметры.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fe0987e7dd8>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 395.093508 248.518125\" width=\"395.093508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 248.518125 \nL 395.093508 248.518125 \nL 395.093508 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 387.175 224.64 \nL 387.175 7.2 \nL 52.375 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m95b0a9fb88\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"67.593182\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(64.411932 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"128.471997\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 2000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(115.746997 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"189.350812\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 4000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(176.625812 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"250.229627\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 6000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(237.504627 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"311.108442\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 8000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(298.383442 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"371.987258\" xlink:href=\"#m95b0a9fb88\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 10000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(356.081008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"mfaed8288f7\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"214.756364\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(39.0125 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"188.738578\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 20000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 192.537797)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"162.720793\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 40000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 166.520011)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"136.703007\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 60000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 140.502226)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"110.685222\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 80000 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 114.48444)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"84.667436\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 88.466655)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"58.649651\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 120000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 62.448869)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"52.375\" xlink:href=\"#mfaed8288f7\" y=\"32.631865\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 140000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 36.431084)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_15\">\n    <path clip-path=\"url(#p166d3f566c)\" d=\"M 67.593182 214.756364 \nL 69.541304 214.747257 \nL 69.571743 134.625487 \nL 69.602183 214.756364 \nL 69.632622 214.755063 \nL 69.75438 214.752461 \nL 69.784819 17.083636 \nL 69.845698 214.756364 \nL 70.089213 214.755063 \nL 70.119653 210.434809 \nL 70.180531 214.755063 \nL 70.210971 214.670505 \nL 70.27185 214.732948 \nL 70.454486 214.756364 \nL 71.732941 214.740753 \nL 71.976457 214.75116 \nL 72.585245 214.708231 \nL 72.615684 214.656195 \nL 72.646123 214.756364 \nL 72.676563 214.740753 \nL 72.859199 214.524805 \nL 72.889639 214.747257 \nL 73.072275 214.738151 \nL 73.102715 214.631478 \nL 73.163593 214.745957 \nL 73.194033 214.755063 \nL 73.224472 214.615868 \nL 73.285351 214.755063 \nL 75.172594 214.755063 \nL 75.294352 214.75116 \nL 75.324791 214.756364 \nL 75.355231 214.639284 \nL 75.41611 214.725142 \nL 75.568307 214.745957 \nL 75.690064 214.755063 \nL 76.237974 214.682213 \nL 76.268413 214.56123 \nL 76.298852 214.752461 \nL 76.329292 214.749859 \nL 76.481489 214.70693 \nL 76.511928 214.748558 \nL 76.725004 214.717337 \nL 76.846762 214.700425 \nL 76.968519 214.756364 \nL 77.120716 214.749859 \nL 77.94258 214.756364 \nL 87.622312 214.75116 \nL 87.652751 214.621071 \nL 87.71363 214.748558 \nL 88.139782 214.756364 \nL 88.26154 214.748558 \nL 88.961646 214.747257 \nL 88.992085 214.64839 \nL 89.052964 214.756364 \nL 89.722631 214.739452 \nL 89.966146 214.752461 \nL 90.179222 214.70693 \nL 90.331419 214.756364 \nL 90.574935 214.696523 \nL 90.696692 214.756364 \nL 91.061965 214.756364 \nL 95.688755 214.735549 \nL 95.719194 214.576841 \nL 95.749634 214.75116 \nL 95.780073 214.752461 \nL 99.341484 214.738151 \nL 99.371923 214.631478 \nL 99.432802 214.75116 \nL 99.737196 214.713434 \nL 99.858954 214.748558 \nL 100.04159 214.682213 \nL 100.102469 214.650992 \nL 100.163348 214.744656 \nL 100.528621 214.753762 \nL 100.680818 214.755063 \nL 102.050591 214.752461 \nL 102.081031 214.636682 \nL 102.141909 214.739452 \nL 102.385425 214.739452 \nL 102.507182 214.755063 \nL 103.024652 214.756364 \nL 103.968274 214.732948 \nL 104.18135 214.75116 \nL 104.69882 214.734249 \nL 104.942335 214.753762 \nL 105.155411 214.740753 \nL 105.398926 214.752461 \nL 106.129472 214.752461 \nL 106.159911 214.686116 \nL 106.22079 214.756364 \nL 113.43493 214.756364 \nL 113.465369 214.457159 \nL 113.526248 214.747257 \nL 113.556687 214.665301 \nL 113.648005 214.713434 \nL 114.226354 214.748558 \nL 114.256794 214.641885 \nL 114.317672 214.756364 \nL 115.626567 214.75116 \nL 116.357113 214.755063 \nL 116.50931 214.744656 \nL 116.813704 214.753762 \nL 117.057219 214.743355 \nL 117.452931 214.75116 \nL 118.092159 214.743355 \nL 118.366114 214.749859 \nL 119.187978 214.755063 \nL 121.349176 214.749859 \nL 121.62313 214.738151 \nL 121.988403 214.753762 \nL 122.505873 214.735549 \nL 122.718949 214.756364 \nL 126.128163 214.735549 \nL 126.158602 214.496186 \nL 126.219481 214.745957 \nL 126.371678 214.747257 \nL 126.828269 214.738151 \nL 127.010905 214.709532 \nL 127.163102 214.738151 \nL 127.345739 214.755063 \nL 127.467497 214.748558 \nL 128.654633 214.753762 \nL 129.659134 214.744656 \nL 129.811331 214.752461 \nL 130.785392 214.755063 \nL 130.937589 214.713434 \nL 131.089786 214.740753 \nL 131.39418 214.735549 \nL 131.576817 214.752461 \nL 132.307362 214.75116 \nL 132.520438 214.709532 \nL 132.672635 214.748558 \nL 139.308426 214.753762 \nL 139.338865 214.556027 \nL 139.399744 214.756364 \nL 139.491063 214.609363 \nL 139.551941 214.756364 \nL 140.038972 214.73685 \nL 140.282487 214.744656 \nL 140.465124 214.613266 \nL 140.495563 214.756364 \nL 141.926215 214.716036 \nL 142.078412 214.755063 \nL 142.443685 214.756364 \nL 142.6872 214.755063 \nL 142.71764 214.597655 \nL 142.778519 214.756364 \nL 142.900276 214.730346 \nL 143.113352 214.739452 \nL 143.387307 214.753762 \nL 143.843898 214.75116 \nL 147.009596 214.732948 \nL 147.040036 214.639284 \nL 147.100914 214.756364 \nL 148.440248 214.739452 \nL 148.714203 214.752461 \nL 149.170794 214.727744 \nL 149.353431 214.755063 \nL 151.149356 214.732948 \nL 151.271113 214.729045 \nL 151.42331 214.753762 \nL 151.788583 214.708231 \nL 151.849462 214.747257 \nL 151.879901 214.608062 \nL 151.94078 214.756364 \nL 152.214735 214.752461 \nL 152.884402 214.745957 \nL 153.006159 214.722541 \nL 153.158357 214.727744 \nL 153.432311 214.734249 \nL 156.019661 214.743355 \nL 156.0501 214.587248 \nL 156.08054 214.756364 \nL 156.110979 214.747257 \nL 156.171858 214.756364 \nL 156.202297 214.63408 \nL 156.293615 214.722541 \nL 156.537131 214.745957 \nL 156.658888 214.726443 \nL 156.841525 214.756364 \nL 156.871964 214.615868 \nL 156.932843 214.756364 \nL 157.60251 214.722541 \nL 157.754707 214.755063 \nL 159.063602 214.688717 \nL 159.185359 214.756364 \nL 159.702829 214.723841 \nL 159.855026 214.730346 \nL 160.037663 214.753762 \nL 160.311617 214.713434 \nL 160.433375 214.738151 \nL 160.585572 214.753762 \nL 161.072602 214.755063 \nL 161.103042 214.645788 \nL 161.163921 214.752461 \nL 161.498754 214.727744 \nL 161.529194 214.610664 \nL 161.590072 214.755063 \nL 162.290179 214.756364 \nL 162.320618 214.543018 \nL 162.381497 214.747257 \nL 162.838088 214.732948 \nL 162.990285 214.732948 \nL 163.172922 214.735549 \nL 163.538195 214.75116 \nL 165.729832 214.745957 \nL 165.882029 214.697824 \nL 166.003787 214.75116 \nL 166.216862 214.745957 \nL 166.460378 214.719939 \nL 166.490817 214.654894 \nL 166.551696 214.738151 \nL 167.677954 214.753762 \nL 167.708393 214.544319 \nL 167.769272 214.756364 \nL 170.356622 214.75116 \nL 170.874092 214.756364 \nL 170.995849 214.756364 \nL 171.148046 214.735549 \nL 171.300243 214.725142 \nL 171.787274 214.740753 \nL 171.909032 214.744656 \nL 171.939471 214.686116 \nL 172.030789 214.73685 \nL 172.152547 214.712133 \nL 172.304744 214.744656 \nL 172.48738 214.744656 \nL 172.791774 214.753762 \nL 180.097232 214.739452 \nL 180.127672 214.601558 \nL 180.158111 214.755063 \nL 180.18855 214.723841 \nL 180.371187 214.75116 \nL 182.928097 214.725142 \nL 183.080294 214.744656 \nL 183.689082 214.755063 \nL 183.81084 214.716036 \nL 183.963037 214.75116 \nL 184.602265 214.755063 \nL 184.754462 214.755063 \nL 186.154674 214.75116 \nL 186.185114 214.530009 \nL 186.245993 214.753762 \nL 186.459068 214.714735 \nL 186.580826 214.755063 \nL 186.733023 214.744656 \nL 189.107297 214.753762 \nL 190.416191 214.735549 \nL 190.537949 214.744656 \nL 190.872783 214.756364 \nL 193.460132 214.755063 \nL 194.008041 214.748558 \nL 194.038481 214.566434 \nL 194.09936 214.734249 \nL 194.312436 214.75116 \nL 194.708148 214.752461 \nL 194.738587 214.623673 \nL 194.799466 214.735549 \nL 195.10386 214.756364 \nL 195.256057 214.73685 \nL 195.651769 214.731647 \nL 195.682209 214.566434 \nL 195.712648 214.755063 \nL 195.743088 214.753762 \nL 197.051982 214.742054 \nL 197.325937 214.75116 \nL 197.934725 214.744656 \nL 197.965164 214.543018 \nL 198.026043 214.753762 \nL 199.304498 214.748558 \nL 199.548014 214.756364 \nL 199.578453 214.691319 \nL 199.669771 214.752461 \nL 201.069984 214.755063 \nL 201.100423 214.690018 \nL 201.191742 214.735549 \nL 201.28306 214.732948 \nL 201.374378 214.664 \nL 201.496136 214.755063 \nL 202.135363 214.756364 \nL 204.814031 214.691319 \nL 204.905349 214.753762 \nL 204.935789 214.719939 \nL 205.118425 214.752461 \nL 206.518638 214.756364 \nL 206.549077 214.566434 \nL 206.609956 214.745957 \nL 207.066547 214.743355 \nL 207.096987 214.677009 \nL 207.157866 214.755063 \nL 213.61102 214.755063 \nL 213.641459 214.563832 \nL 213.702338 214.744656 \nL 214.006732 214.745957 \nL 216.411445 214.75116 \nL 217.263749 214.747257 \nL 217.294188 214.647089 \nL 217.355067 214.75116 \nL 246.120307 214.756364 \nL 246.150747 214.569036 \nL 246.211625 214.729045 \nL 246.48558 214.755063 \nL 246.607338 214.723841 \nL 246.759535 214.743355 \nL 247.094368 214.756364 \nL 247.733596 214.739452 \nL 247.946672 214.756364 \nL 248.098869 214.731647 \nL 248.403263 214.755063 \nL 249.012051 214.712133 \nL 249.04249 214.636682 \nL 249.07293 214.753762 \nL 249.103369 214.749859 \nL 250.07743 214.743355 \nL 250.10787 214.611965 \nL 250.168748 214.731647 \nL 251.021052 214.570336 \nL 251.081931 214.755063 \nL 251.14281 214.743355 \nL 251.416764 214.75116 \nL 251.447204 214.686116 \nL 251.538522 214.75116 \nL 252.847416 214.719939 \nL 252.999613 214.744656 \nL 253.304007 214.738151 \nL 253.66928 214.748558 \nL 253.912796 214.755063 \nL 254.552023 214.735549 \nL 254.765099 214.752461 \nL 255.434766 214.703027 \nL 255.586963 214.753762 \nL 255.708721 214.740753 \nL 255.891357 214.743355 \nL 255.921796 214.67831 \nL 255.982675 214.744656 \nL 256.287069 214.752461 \nL 256.469706 214.753762 \nL 256.682782 214.75116 \nL 256.713221 214.654894 \nL 256.7741 214.756364 \nL 257.26113 214.745957 \nL 257.474206 214.753762 \nL 257.504646 214.644487 \nL 257.565525 214.742054 \nL 257.900358 214.75116 \nL 257.930797 214.684815 \nL 258.022116 214.730346 \nL 258.570025 214.743355 \nL 258.81354 214.743355 \nL 258.965737 214.738151 \nL 259.513647 214.756364 \nL 259.818041 214.739452 \nL 260.000677 214.730346 \nL 260.152874 214.723841 \nL 260.305071 214.753762 \nL 260.579026 214.753762 \nL 261.796602 214.756364 \nL 262.100996 214.73685 \nL 262.314072 214.749859 \nL 263.775164 214.756364 \nL 263.805603 214.591151 \nL 263.866482 214.756364 \nL 264.566588 214.701726 \nL 264.688346 214.752461 \nL 264.901422 214.677009 \nL 265.053619 214.743355 \nL 265.084058 214.631478 \nL 265.144937 214.749859 \nL 266.240756 214.755063 \nL 266.362513 214.756364 \nL 267.762726 214.732948 \nL 268.036681 214.755063 \nL 268.706348 214.738151 \nL 268.888984 214.743355 \nL 269.071621 214.755063 \nL 270.776227 214.747257 \nL 270.806667 214.673107 \nL 270.867546 214.756364 \nL 273.515774 214.749859 \nL 273.972365 214.756364 \nL 274.002805 214.684815 \nL 274.094123 214.75116 \nL 274.73335 214.73685 \nL 274.885547 214.723841 \nL 275.098623 214.756364 \nL 275.403017 214.742054 \nL 275.737851 214.756364 \nL 276.194442 214.704328 \nL 276.346639 214.756364 \nL 276.620594 214.626275 \nL 276.742351 214.756364 \nL 277.168503 214.75116 \nL 277.868609 214.756364 \nL 278.020806 214.743355 \nL 278.416519 214.747257 \nL 278.446958 214.667903 \nL 278.507837 214.752461 \nL 286.117689 214.755063 \nL 286.148128 214.610664 \nL 286.209007 214.747257 \nL 286.361204 214.756364 \nL 286.391643 214.682213 \nL 286.482962 214.727744 \nL 286.665598 214.755063 \nL 286.848235 214.674408 \nL 286.969992 214.756364 \nL 289.739978 214.708231 \nL 289.892175 214.742054 \nL 290.227009 214.756364 \nL 291.322828 214.748558 \nL 291.353267 214.543018 \nL 291.414146 214.710833 \nL 291.566343 214.752461 \nL 293.453586 214.756364 \nL 293.484025 214.654894 \nL 293.544904 214.756364 \nL 294.884238 214.742054 \nL 295.066875 214.745957 \nL 295.249511 214.699125 \nL 295.31039 214.756364 \nL 295.340829 214.72124 \nL 295.371269 214.64839 \nL 295.401708 214.755063 \nL 295.432148 214.72124 \nL 295.584345 214.729045 \nL 295.82786 214.756364 \nL 296.162693 214.738151 \nL 296.193133 214.627576 \nL 296.223572 214.756364 \nL 296.254012 214.738151 \nL 313.81755 214.738151 \nL 313.847989 214.609363 \nL 313.908868 214.748558 \nL 314.30458 214.752461 \nL 314.33502 214.639284 \nL 314.395898 214.749859 \nL 314.882929 214.740753 \nL 315.096005 214.755063 \nL 316.009187 214.75116 \nL 316.039626 214.652292 \nL 316.100505 214.756364 \nL 317.287642 214.753762 \nL 317.318082 214.628876 \nL 317.37896 214.752461 \nL 319.144446 214.75116 \nL 319.174885 214.69262 \nL 319.266204 214.75116 \nL 319.44884 214.626275 \nL 319.47928 214.745957 \nL 319.722795 214.753762 \nL 319.814113 214.709532 \nL 319.844552 214.748558 \nL 320.240265 214.755063 \nL 320.362022 214.755063 \nL 321.701356 214.748558 \nL 321.731796 214.632779 \nL 321.792674 214.749859 \nL 321.883993 214.749859 \nL 321.914432 214.566434 \nL 321.975311 214.753762 \nL 324.532221 214.735549 \nL 324.745297 214.756364 \nL 324.927933 214.755063 \nL 326.389025 214.744656 \nL 326.419464 214.677009 \nL 326.510783 214.744656 \nL 327.363086 214.756364 \nL 327.393525 214.693921 \nL 327.484844 214.739452 \nL 327.728359 214.756364 \nL 327.880556 214.755063 \nL 328.306708 214.745957 \nL 328.337147 214.558628 \nL 328.398026 214.752461 \nL 328.611102 214.697824 \nL 328.732859 214.756364 \nL 328.854617 214.756364 \nL 329.311208 214.719939 \nL 329.463405 214.748558 \nL 329.493845 214.602859 \nL 329.554723 214.744656 \nL 329.859118 214.756364 \nL 330.711421 214.743355 \nL 330.894057 214.713434 \nL 330.985376 214.748558 \nL 331.350648 214.755063 \nL 331.381088 214.67831 \nL 331.472406 214.748558 \nL 332.720422 214.735549 \nL 332.963937 214.756364 \nL 333.237892 214.729045 \nL 333.390089 214.755063 \nL 333.633604 214.756364 \nL 336.251393 214.755063 \nL 337.803803 214.756364 \nL 337.834242 214.695222 \nL 337.925561 214.749859 \nL 338.382152 214.749859 \nL 338.534349 214.752461 \nL 338.747425 214.70693 \nL 338.808303 214.598956 \nL 338.899622 214.756364 \nL 341.517411 214.748558 \nL 341.882683 214.740753 \nL 342.06532 214.747257 \nL 342.308835 214.756364 \nL 342.339275 214.656195 \nL 342.400153 214.686116 \nL 342.55235 214.756364 \nL 342.765426 214.755063 \nL 344.348276 214.755063 \nL 344.378715 214.684815 \nL 344.439594 214.72124 \nL 344.591791 214.752461 \nL 345.444094 214.738151 \nL 345.474534 214.587248 \nL 345.504973 214.755063 \nL 345.535412 214.755063 \nL 346.022443 214.727744 \nL 346.17464 214.755063 \nL 346.296398 214.739452 \nL 346.539913 214.755063 \nL 348.914187 214.752461 \nL 349.188141 214.755063 \nL 349.614293 214.748558 \nL 349.918687 214.73685 \nL 350.040445 214.745957 \nL 350.497036 214.756364 \nL 350.527475 214.669204 \nL 350.588354 214.749859 \nL 351.197142 214.755063 \nL 351.227582 214.679611 \nL 351.3189 214.740753 \nL 351.562415 214.735549 \nL 351.958127 214.755063 \nL 354.515038 214.756364 \nL 355.519538 214.717337 \nL 355.549977 214.639284 \nL 355.580417 214.75116 \nL 355.610856 214.749859 \nL 358.898312 214.744656 \nL 358.928752 214.550823 \nL 358.989631 214.700425 \nL 359.141828 214.743355 \nL 359.294025 214.756364 \nL 359.324464 214.675709 \nL 359.415782 214.723841 \nL 359.963692 214.753762 \nL 359.994131 214.644487 \nL 360.05501 214.747257 \nL 360.481162 214.749859 \nL 360.602919 214.749859 \nL 360.968192 214.749859 \nL 360.998631 214.543018 \nL 361.05951 214.755063 \nL 362.398844 214.72124 \nL 362.520602 214.755063 \nL 362.551041 214.666602 \nL 362.642359 214.73685 \nL 363.12939 214.747257 \nL 363.251148 214.756364 \nL 364.560042 214.745957 \nL 364.925315 214.755063 \nL 365.290588 214.745957 \nL 365.747179 214.755063 \nL 367.269149 214.747257 \nL 367.299589 214.636682 \nL 367.360468 214.725142 \nL 367.634422 214.756364 \nL 369.004196 214.744656 \nL 369.339029 214.752461 \nL 369.704302 214.753762 \nL 370.982757 214.734249 \nL 371.195833 214.743355 \nL 371.956818 214.693921 \nL 371.956818 214.693921 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 52.375 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 387.175 224.64 \nL 387.175 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 52.375 224.64 \nL 387.175 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 52.375 7.2 \nL 387.175 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p166d3f566c\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"52.375\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..76380e82c
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,577 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 2,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "488431336543f71f14d4aaf0399e3381",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:05:52+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/1-QLearning/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "# Питер и волк: Введение в обучение с подкреплением\n",
+    "\n",
+    "В этом уроке мы научимся применять обучение с подкреплением к задаче поиска пути. Сюжет вдохновлен музыкальной сказкой [«Петя и волк»](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) русского композитора [Сергея Прокофьева](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev). Это история о юном пионере Пете, который смело выходит из дома на лесную поляну, чтобы поймать волка. Мы будем обучать алгоритмы машинного обучения, которые помогут Пете исследовать окружающую местность и построить оптимальную карту навигации.\n",
+    "\n",
+    "Сначала импортируем несколько полезных библиотек:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random\n",
+    "import math"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Обзор обучения с подкреплением\n",
+    "\n",
+    "**Обучение с подкреплением** (Reinforcement Learning, RL) — это метод обучения, который позволяет нам изучить оптимальное поведение **агента** в некоторой **среде** путем проведения множества экспериментов. Агент в этой среде должен иметь какую-то **цель**, определяемую с помощью **функции вознаграждения**.\n",
+    "\n",
+    "## Среда\n",
+    "\n",
+    "Для простоты давайте представим мир Питера в виде квадратной доски размером `width` x `height`. Каждая клетка на этой доске может быть:\n",
+    "* **землей**, по которой Питер и другие существа могут ходить\n",
+    "* **водой**, по которой, очевидно, ходить нельзя\n",
+    "* **деревом** или **травой** — местом, где можно отдохнуть\n",
+    "* **яблоком**, которое представляет собой что-то, что Питер был бы рад найти, чтобы подкрепиться\n",
+    "* **волком**, который опасен и которого следует избегать\n",
+    "\n",
+    "Для работы со средой мы определим класс `Board`. Чтобы не перегружать эту записную книжку, весь код для работы с доской был вынесен в отдельный модуль `rlboard`, который мы сейчас импортируем. Вы можете заглянуть внутрь этого модуля, чтобы узнать больше о внутренней реализации.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from rlboard import *"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Давайте теперь создадим случайную доску и посмотрим, как она выглядит:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#pa5c3528530)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image7eb26753ab\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m68b070af30\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m68b070af30\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m7328ea8c2e\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m7328ea8c2e\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pa5c3528530\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "width, height = 8,8\n",
+    "m = Board(width,height)\n",
+    "m.randomize(seed=13)\n",
+    "m.plot()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Действия и Политика\n",
+    "\n",
+    "В нашем примере цель Питера — найти яблоко, избегая волка и других препятствий. Для этого он может просто ходить, пока не найдет яблоко. Таким образом, в любой точке он может выбрать одно из следующих действий: вверх, вниз, влево и вправо. Мы определим эти действия как словарь и сопоставим их с парами соответствующих изменений координат. Например, движение вправо (`R`) будет соответствовать паре `(1,0)`.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "actions = { \"U\" : (0,-1), \"D\" : (0,1), \"L\" : (-1,0), \"R\" : (1,0) }\n",
+    "action_idx = { a : i for i,a in enumerate(actions.keys()) }"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Стратегия нашего агента (Питера) определяется так называемой **политикой**. Рассмотрим самую простую политику под названием **случайное блуждание**.\n",
+    "\n",
+    "## Случайное блуждание\n",
+    "\n",
+    "Давайте сначала решим нашу задачу, реализовав стратегию случайного блуждания.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "18"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def random_policy(m):\n",
+    "    return random.choice(list(actions))\n",
+    "\n",
+    "def walk(m,policy,start_position=None):\n",
+    "    n = 0 # number of steps\n",
+    "    # set initial position\n",
+    "    if start_position:\n",
+    "        m.human = start_position \n",
+    "    else:\n",
+    "        m.random_start()\n",
+    "    while True:\n",
+    "        if m.at() == Board.Cell.apple:\n",
+    "            return n # success!\n",
+    "        if m.at() in [Board.Cell.wolf, Board.Cell.water]:\n",
+    "            return -1 # eaten by wolf or drowned\n",
+    "        while True:\n",
+    "            a = actions[policy(m)]\n",
+    "            new_pos = m.move_pos(m.human,a)\n",
+    "            if m.is_valid(new_pos) and m.at(new_pos)!=Board.Cell.water:\n",
+    "                m.move(a) # do the actual move\n",
+    "                break\n",
+    "        n+=1\n",
+    "\n",
+    "walk(m,random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Давайте проведем эксперимент случайного блуждания несколько раз и посмотрим среднее количество сделанных шагов:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 32.87096774193548, eaten by wolf: 7 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def print_statistics(policy):\n",
+    "    s,w,n = 0,0,0\n",
+    "    for _ in range(100):\n",
+    "        z = walk(m,policy)\n",
+    "        if z<0:\n",
+    "            w+=1\n",
+    "        else:\n",
+    "            s += z\n",
+    "            n += 1\n",
+    "    print(f\"Average path length = {s/n}, eaten by wolf: {w} times\")\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(random_policy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Функция вознаграждения\n",
+    "\n",
+    "Чтобы сделать нашу стратегию более умной, нам нужно понять, какие ходы являются \"лучше\" других.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "move_reward = -0.1\n",
+    "goal_reward = 10\n",
+    "end_reward = -10\n",
+    "\n",
+    "def reward(m,pos=None):\n",
+    "    pos = pos or m.human\n",
+    "    if not m.is_valid(pos):\n",
+    "        return end_reward\n",
+    "    x = m.at(pos)\n",
+    "    if x==Board.Cell.water or x == Board.Cell.wolf:\n",
+    "        return end_reward\n",
+    "    if x==Board.Cell.apple:\n",
+    "        return goal_reward\n",
+    "    return move_reward"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Q-Learning\n",
+    "\n",
+    "Создайте Q-таблицу или многомерный массив. Поскольку наша доска имеет размеры `width` x `height`, мы можем представить Q-таблицу в виде numpy массива с формой `width` x `height` x `len(actions)`:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = np.ones((width,height,len(actions)),dtype=np.float)*1.0/len(actions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Передайте Q-таблицу в функцию построения графика, чтобы визуализировать таблицу на доске:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p267d475764)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image00b8757863\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m4a30fd26ed\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m4a30fd26ed\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m28a95af906\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m28a95af906\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p267d475764\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Суть Q-Learning: Уравнение Беллмана и алгоритм обучения\n",
+    "\n",
+    "Напишите псевдокод для нашего алгоритма обучения:\n",
+    "\n",
+    "* Инициализируйте Q-таблицу Q одинаковыми значениями для всех состояний и действий\n",
+    "* Установите скорость обучения $\\alpha\\leftarrow 1$\n",
+    "* Повторяйте симуляцию много раз\n",
+    "   1. Начните с случайной позиции\n",
+    "   1. Повторяйте\n",
+    "        1. Выберите действие $a$ в состоянии $s$\n",
+    "        2. Выполните действие, перейдя в новое состояние $s'$\n",
+    "        3. Если достигнуто условие окончания игры или общий награда слишком мала — завершите симуляцию  \n",
+    "        4. Вычислите награду $r$ в новом состоянии\n",
+    "        5. Обновите Q-функцию согласно уравнению Беллмана: $Q(s,a)\\leftarrow (1-\\alpha)Q(s,a)+\\alpha(r+\\gamma\\max_{a'}Q(s',a'))$\n",
+    "        6. $s\\leftarrow s'$\n",
+    "        7. Обновите общий награду и уменьшите $\\alpha$.\n",
+    "\n",
+    "## Эксплуатация vs. Исследование\n",
+    "\n",
+    "Лучший подход — это баланс между исследованием и эксплуатацией. По мере того как мы больше узнаем об окружающей среде, мы будем чаще следовать оптимальному маршруту, однако иногда стоит выбирать неизведанный путь.\n",
+    "\n",
+    "## Реализация на Python\n",
+    "\n",
+    "Теперь мы готовы реализовать алгоритм обучения. Прежде чем это сделать, нам также понадобится функция, которая преобразует произвольные числа в Q-таблице в вектор вероятностей для соответствующих действий:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Мы добавляем небольшое значение `eps` к исходному вектору, чтобы избежать деления на 0 в начальном случае, когда все компоненты вектора одинаковы.\n",
+    "\n",
+    "Фактический алгоритм обучения, который мы будем запускать в течение 5000 экспериментов, также называемых **эпохами**:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      ""
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "from IPython.display import clear_output\n",
+    "\n",
+    "lpath = []\n",
+    "\n",
+    "for epoch in range(10000):\n",
+    "    clear_output(wait=True)\n",
+    "    print(f\"Epoch = {epoch}\",end='')\n",
+    "\n",
+    "    # Pick initial point\n",
+    "    m.random_start()\n",
+    "    \n",
+    "    # Start travelling\n",
+    "    n=0\n",
+    "    cum_reward = 0\n",
+    "    while True:\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        dpos = actions[a]\n",
+    "        m.move(dpos,check_correctness=False) # we allow player to move outside the board, which terminates episode\n",
+    "        r = reward(m)\n",
+    "        cum_reward += r\n",
+    "        if r==end_reward or cum_reward < -1000:\n",
+    "            print(f\" {n} steps\",end='\\r')\n",
+    "            lpath.append(n)\n",
+    "            break\n",
+    "        alpha = np.exp(-n / 3000)\n",
+    "        gamma = 0.5\n",
+    "        ai = action_idx[a]\n",
+    "        Q[x,y,ai] = (1 - alpha) * Q[x,y,ai] + alpha * (r + gamma * Q[x+dpos[0], y+dpos[1]].max())\n",
+    "        n+=1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "После выполнения этого алгоритма Q-таблица должна быть обновлена значениями, которые определяют привлекательность различных действий на каждом шаге. Визуализируйте таблицу здесь:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 792x432 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"360.646265pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 366.6475 360.646265\" width=\"366.6475pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M 0 360.646265 \nL 366.6475 360.646265 \nL 366.6475 0 \nL 0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \nL 33.2875 10.60814 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g clip-path=\"url(#p31952a86ca)\">\n    <image height=\"327\" id=\"image3fd90cd4cb\" transform=\"scale(1 -1)translate(0 -327)\" width=\"327\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"data:image/png;base64,\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\" y=\"-9.76814\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m32673975ec\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.678579\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(30.497329 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"72.786493\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 50 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \nL 49.515625 72.90625 \nL 49.515625 64.59375 \nL 19.828125 64.59375 \nL 19.828125 46.734375 \nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \nL 7.71875 11.625 \nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(66.423993 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"111.894406\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 100 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(102.350656 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"151.00232\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(141.45857 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"190.110234\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 200 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(180.566484 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"229.218147\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(219.674397 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_7\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"268.326061\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 300 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \nL 7.625 11.71875 \nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \nL 20.21875 34.90625 \nL 20.21875 43.015625 \nL 29.109375 43.015625 \nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \nL 9.8125 71.09375 \nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(258.782311 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_8\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"307.433975\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(297.890225 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_9\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"346.541888\" xlink:href=\"#m32673975ec\" y=\"336.76814\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 400 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(336.998138 351.366577)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m019fd15495\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"10.999219\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(19.925 14.798438)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"50.107132\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 50 -->\n      <g transform=\"translate(13.5625 53.906351)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_12\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"89.215046\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_12\">\n      <!-- 100 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 93.014265)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_13\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"128.32296\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_13\">\n      <!-- 150 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 132.122179)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_14\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"167.430873\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_14\">\n      <!-- 200 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.230092)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_6\">\n     <g id=\"line2d_15\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"206.538787\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_15\">\n      <!-- 250 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 210.338006)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_7\">\n     <g id=\"line2d_16\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"245.646701\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_16\">\n      <!-- 300 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 249.44592)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_8\">\n     <g id=\"line2d_17\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"284.754614\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_17\">\n      <!-- 350 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 288.553833)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_9\">\n     <g id=\"line2d_18\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m019fd15495\" y=\"323.862528\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_18\">\n      <!-- 400 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 327.661747)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 33.2875 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 359.4475 336.76814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 33.2875 336.76814 \nL 359.4475 336.76814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 33.2875 10.60814 \nL 359.4475 10.60814 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"p31952a86ca\">\n   <rect height=\"326.16\" width=\"326.16\" x=\"33.2875\" y=\"10.60814\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "m.plot(Q)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Проверка политики\n",
+    "\n",
+    "Поскольку Q-Table содержит \"привлекательность\" каждого действия в каждом состоянии, его довольно легко использовать для определения эффективной навигации в нашем мире. В самом простом случае мы можем просто выбрать действие, соответствующее наибольшему значению в Q-Table:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def qpolicy_strict(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = list(actions)[np.argmax(v)]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "walk(m,qpolicy_strict)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Если вы попробуете код выше несколько раз, вы можете заметить, что иногда он просто \"зависает\", и вам нужно нажать кнопку \"СТОП\" в ноутбуке, чтобы прервать выполнение.\n",
+    "\n",
+    "> **Задача 1:** Измените функцию `walk`, чтобы ограничить максимальную длину пути определенным количеством шагов (например, 100), и наблюдайте, как код выше периодически возвращает это значение.\n",
+    "\n",
+    "> **Задача 2:** Измените функцию `walk`, чтобы она не возвращалась в места, где уже была ранее. Это предотвратит зацикливание `walk`, однако агент все равно может оказаться \"запертым\" в месте, из которого он не сможет выбраться.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Average path length = 3.45, eaten by wolf: 0 times\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\n",
+    "def qpolicy(m):\n",
+    "        x,y = m.human\n",
+    "        v = probs(Q[x,y])\n",
+    "        a = random.choices(list(actions),weights=v)[0]\n",
+    "        return a\n",
+    "\n",
+    "print_statistics(qpolicy)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fbab852fd68>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 382.368508 248.518125\" width=\"382.368508pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\n <defs>\n  <style type=\"text/css\">\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\n  </style>\n </defs>\n <g id=\"figure_1\">\n  <g id=\"patch_1\">\n   <path d=\"M -0 248.518125 \nL 382.368508 248.518125 \nL 382.368508 0 \nL -0 0 \nz\n\" style=\"fill:none;\"/>\n  </g>\n  <g id=\"axes_1\">\n   <g id=\"patch_2\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 374.45 224.64 \nL 374.45 7.2 \nL 39.65 7.2 \nz\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\n    <g id=\"xtick_1\">\n     <g id=\"line2d_1\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL 0 3.5 \n\" id=\"m2c059e3741\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"54.868182\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_1\">\n      <!-- 0 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \nz\nM 31.78125 74.21875 \nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(51.686932 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_2\">\n     <g id=\"line2d_2\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"115.746997\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_2\">\n      <!-- 2000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \nL 53.609375 8.296875 \nL 53.609375 0 \nL 7.328125 0 \nL 7.328125 8.296875 \nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \nL 7.8125 69.390625 \nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(103.021997 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_3\">\n     <g id=\"line2d_3\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"176.625812\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_3\">\n      <!-- 4000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \nL 12.890625 25.390625 \nL 37.796875 25.390625 \nz\nM 35.203125 72.90625 \nL 47.609375 72.90625 \nL 47.609375 25.390625 \nL 58.015625 25.390625 \nL 58.015625 17.1875 \nL 47.609375 17.1875 \nL 47.609375 0 \nL 37.796875 0 \nL 37.796875 17.1875 \nL 4.890625 17.1875 \nL 4.890625 26.703125 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(163.900812 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_4\">\n     <g id=\"line2d_4\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"237.504627\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_4\">\n      <!-- 6000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \nz\nM 52.59375 71.296875 \nL 52.59375 62.3125 \nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(224.779627 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_5\">\n     <g id=\"line2d_5\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"298.383442\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_5\">\n      <!-- 8000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \nz\nM 21.921875 38.8125 \nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \nz\nM 18.3125 54.390625 \nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(285.658442 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"xtick_6\">\n     <g id=\"line2d_6\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"359.262258\" xlink:href=\"#m2c059e3741\" y=\"224.64\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_6\">\n      <!-- 10000 -->\n      <defs>\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \nL 28.515625 8.296875 \nL 28.515625 63.921875 \nL 10.984375 60.40625 \nL 10.984375 69.390625 \nL 28.421875 72.90625 \nL 38.28125 72.90625 \nL 38.28125 8.296875 \nL 54.390625 8.296875 \nL 54.390625 0 \nL 12.40625 0 \nz\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\n      </defs>\n      <g transform=\"translate(343.356008 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\n    <g id=\"ytick_1\">\n     <g id=\"line2d_7\">\n      <defs>\n       <path d=\"M 0 0 \nL -3.5 0 \n\" id=\"m0279ebb0ad\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\n      </defs>\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"214.756364\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_7\">\n      <!-- 0 -->\n      <g transform=\"translate(26.2875 218.555582)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_2\">\n     <g id=\"line2d_8\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"167.758568\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_8\">\n      <!-- 2000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 171.557787)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_3\">\n     <g id=\"line2d_9\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"120.760773\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_9\">\n      <!-- 4000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 124.559992)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_4\">\n     <g id=\"line2d_10\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"73.762978\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_10\">\n      <!-- 6000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 77.562196)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n    <g id=\"ytick_5\">\n     <g id=\"line2d_11\">\n      <g>\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"39.65\" xlink:href=\"#m0279ebb0ad\" y=\"26.765182\"/>\n      </g>\n     </g>\n     <g id=\"text_11\">\n      <!-- 8000 -->\n      <g transform=\"translate(7.2 30.564401)scale(0.1 -0.1)\">\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\n      </g>\n     </g>\n    </g>\n   </g>\n   <g id=\"line2d_12\">\n    <path clip-path=\"url(#pa8fdede5a3)\" d=\"M 54.868182 214.732865 \nL 54.898621 214.521375 \nL 54.9595 214.709366 \nL 55.081258 214.732865 \nL 55.111697 214.168891 \nL 55.142136 214.732865 \nL 55.172576 50.757557 \nL 55.233455 214.732865 \nL 55.263894 201.432489 \nL 55.294334 214.756364 \nL 55.324773 214.662368 \nL 55.355212 214.521375 \nL 55.416091 214.732865 \nL 55.537849 214.756364 \nL 55.659606 210.902544 \nL 55.690046 202.066959 \nL 55.720485 122.664184 \nL 55.750925 214.756364 \nL 55.781364 212.805955 \nL 55.811803 214.685867 \nL 55.842243 181.481925 \nL 55.872682 214.732865 \nL 55.903122 213.933902 \nL 55.964 187.450645 \nL 55.99444 214.756364 \nL 56.024879 211.396021 \nL 56.085758 214.756364 \nL 56.146637 214.685867 \nL 56.177076 214.333383 \nL 56.237955 214.685867 \nL 56.268395 208.529156 \nL 56.359713 214.756364 \nL 56.390152 213.534421 \nL 56.51191 214.756364 \nL 56.542349 214.732865 \nL 56.572789 201.056506 \nL 56.603228 214.756364 \nL 56.664107 206.649244 \nL 56.755425 214.756364 \nL 56.785864 214.732865 \nL 56.816304 214.074896 \nL 56.846743 209.751098 \nL 56.907622 214.756364 \nL 56.938062 214.756364 \nL 56.99894 209.257622 \nL 57.02938 214.756364 \nL 57.059819 214.756364 \nL 57.120698 213.957401 \nL 57.151137 214.638869 \nL 57.181577 214.756364 \nL 57.242456 214.685867 \nL 57.303334 214.027898 \nL 57.333774 214.756364 \nL 57.364213 212.312478 \nL 57.425092 214.756364 \nL 57.455531 214.756364 \nL 57.485971 212.876452 \nL 57.54685 214.756364 \nL 57.577289 214.756364 \nL 57.607729 212.946949 \nL 57.668607 214.756364 \nL 57.699047 214.732865 \nL 57.729486 214.145392 \nL 57.759926 209.187125 \nL 57.790365 214.756364 \nL 57.820804 214.756364 \nL 57.851244 212.71196 \nL 57.942562 214.027898 \nL 58.003441 211.936496 \nL 58.03388 213.886904 \nL 58.125198 214.756364 \nL 58.155638 207.495204 \nL 58.246956 212.006993 \nL 58.307835 209.845094 \nL 58.338274 214.756364 \nL 58.368714 212.312478 \nL 58.429593 214.756364 \nL 58.520911 214.709366 \nL 58.58179 214.756364 \nL 58.703547 213.017445 \nL 58.764426 214.756364 \nL 58.794865 212.194984 \nL 58.825305 209.633604 \nL 58.855744 214.756364 \nL 58.886184 214.756364 \nL 59.007941 212.594465 \nL 59.038381 214.756364 \nL 59.129699 213.581419 \nL 59.221017 214.756364 \nL 59.312335 210.808549 \nL 59.373214 214.756364 \nL 59.434093 213.111441 \nL 59.464532 212.758957 \nL 59.525411 214.756364 \nL 59.58629 214.709366 \nL 59.616729 214.756364 \nL 59.708048 213.13494 \nL 59.738487 208.85814 \nL 59.768926 214.756364 \nL 59.799366 214.732865 \nL 59.860245 214.756364 \nL 59.921123 213.275933 \nL 60.042881 214.756364 \nL 60.134199 211.231529 \nL 60.255957 214.756364 \nL 60.286396 214.40388 \nL 60.347275 214.756364 \nL 60.408154 202.724928 \nL 60.469033 211.701507 \nL 60.529912 214.756364 \nL 60.560351 210.315072 \nL 60.712548 214.756364 \nL 60.742987 210.221076 \nL 60.803866 213.604918 \nL 60.834306 214.756364 \nL 60.864745 213.416926 \nL 60.956063 207.471705 \nL 61.047382 214.756364 \nL 61.077821 212.124487 \nL 61.290897 214.756364 \nL 61.321336 214.732865 \nL 61.382215 214.497876 \nL 61.412654 214.756364 \nL 61.443094 214.756364 \nL 61.473533 210.973041 \nL 61.564851 211.654509 \nL 61.686609 214.756364 \nL 61.717049 214.756364 \nL 61.838806 208.85814 \nL 61.930124 214.756364 \nL 61.960564 211.819001 \nL 61.991003 212.124487 \nL 62.082321 211.020039 \nL 62.112761 214.756364 \nL 62.17364 214.004399 \nL 62.204079 214.756364 \nL 62.234518 206.038273 \nL 62.295397 214.756364 \nL 62.417155 211.161032 \nL 62.478034 214.756364 \nL 62.538913 214.427379 \nL 62.569352 214.756364 \nL 62.599791 209.492611 \nL 62.66067 214.709366 \nL 62.721549 214.756364 \nL 62.751988 208.106176 \nL 62.812867 214.756364 \nL 62.843307 214.027898 \nL 62.904185 214.756364 \nL 62.965064 214.732865 \nL 62.995504 212.147986 \nL 63.056382 214.756364 \nL 63.086822 212.876452 \nL 63.147701 214.756364 \nL 63.17814 209.093129 \nL 63.269458 211.20803 \nL 63.391216 214.756364 \nL 63.421655 206.249763 \nL 63.482534 206.625745 \nL 63.604292 214.756364 \nL 63.634731 214.61537 \nL 63.665171 213.534421 \nL 63.69561 214.756364 \nL 63.726049 214.756364 \nL 63.786928 214.756364 \nL 63.817368 214.286386 \nL 63.847807 211.067037 \nL 63.878246 214.756364 \nL 63.939125 212.570966 \nL 63.969565 214.756364 \nL 64.000004 200.140049 \nL 64.060883 214.732865 \nL 64.091322 213.933902 \nL 64.182641 196.803206 \nL 64.273959 214.756364 \nL 64.304398 211.795503 \nL 64.334838 210.973041 \nL 64.456595 214.756364 \nL 64.608792 211.255028 \nL 64.639232 212.594465 \nL 64.669671 214.756364 \nL 64.70011 213.393428 \nL 64.73055 210.808549 \nL 64.760989 214.262887 \nL 64.791429 212.899951 \nL 64.821868 214.756364 \nL 64.882747 212.570966 \nL 64.913186 214.497876 \nL 64.943626 214.215889 \nL 64.974065 214.756364 \nL 65.004505 214.756364 \nL 65.034944 207.706694 \nL 65.095823 213.299432 \nL 65.21758 214.756364 \nL 65.278459 214.756364 \nL 65.339338 210.597059 \nL 65.369777 214.756364 \nL 65.491535 214.709366 \nL 65.521974 213.534421 \nL 65.552414 214.756364 \nL 65.582853 214.756364 \nL 65.613293 214.756364 \nL 65.643732 213.181937 \nL 65.674172 214.027898 \nL 65.704611 199.811065 \nL 65.73505 214.756364 \nL 65.76549 213.698913 \nL 65.826369 214.756364 \nL 65.856808 214.145392 \nL 65.887247 204.534343 \nL 65.948126 214.732865 \nL 65.978566 213.064443 \nL 66.039444 214.732865 \nL 66.069884 214.756364 \nL 66.191641 211.537015 \nL 66.222081 205.309807 \nL 66.25252 214.709366 \nL 66.28296 213.440425 \nL 66.313399 211.325525 \nL 66.374278 214.098395 \nL 66.404717 214.756364 \nL 66.435157 214.685867 \nL 66.556914 211.137533 \nL 66.648233 214.756364 \nL 66.678672 213.628417 \nL 66.739551 212.617964 \nL 66.830869 214.756364 \nL 66.80043 210.36207 \nL 66.861308 214.309885 \nL 66.891748 213.933902 \nL 66.922187 210.056584 \nL 66.952627 214.756364 \nL 66.983066 214.568372 \nL 67.013505 213.651915 \nL 67.043945 214.61537 \nL 67.074384 208.270668 \nL 67.135263 214.756364 \nL 67.165702 213.745911 \nL 67.226581 214.591871 \nL 67.257021 214.756364 \nL 67.28746 213.369929 \nL 67.348339 214.756364 \nL 67.378778 214.756364 \nL 67.409218 214.61537 \nL 67.470097 214.756364 \nL 67.500536 207.894686 \nL 67.530975 214.756364 \nL 67.591854 214.380381 \nL 67.622294 206.155767 \nL 67.683172 214.756364 \nL 67.713612 214.756364 \nL 67.80493 209.234123 \nL 67.865809 212.829454 \nL 67.926688 211.936496 \nL 68.078885 214.756364 \nL 68.200642 209.140127 \nL 68.291961 214.756364 \nL 68.352839 214.662368 \nL 68.444158 214.756364 \nL 68.474597 209.234123 \nL 68.596355 214.756364 \nL 68.626794 214.756364 \nL 68.657233 213.534421 \nL 68.718112 214.756364 \nL 68.83987 214.756364 \nL 68.992067 197.555171 \nL 69.113825 214.756364 \nL 69.144264 214.098395 \nL 69.205143 214.286386 \nL 69.3269 214.756364 \nL 69.479097 203.382897 \nL 69.570416 214.685867 \nL 69.600855 212.382975 \nL 69.631294 208.928637 \nL 69.661734 214.262887 \nL 69.692173 214.756364 \nL 69.783492 209.328118 \nL 69.813931 209.93909 \nL 69.84437 210.174079 \nL 69.87481 214.756364 \nL 69.966128 212.476971 \nL 70.087886 214.756364 \nL 70.118325 214.756364 \nL 70.148764 207.307213 \nL 70.209643 214.756364 \nL 70.36184 207.518703 \nL 70.483598 214.756364 \nL 70.635795 211.936496 \nL 70.666234 213.628417 \nL 70.727113 214.756364 \nL 70.757553 209.704101 \nL 70.818431 211.678008 \nL 70.940189 214.756364 \nL 70.970628 211.043538 \nL 71.061947 212.288979 \nL 71.092386 214.756364 \nL 71.153265 211.654509 \nL 71.183704 213.299432 \nL 71.244583 211.912997 \nL 71.305462 214.756364 \nL 71.335901 213.675414 \nL 71.366341 201.690977 \nL 71.42722 206.696242 \nL 71.457659 214.756364 \nL 71.548977 213.745911 \nL 71.579417 214.756364 \nL 71.640295 214.591871 \nL 71.670735 209.257622 \nL 71.701174 214.756364 \nL 71.731614 214.756364 \nL 71.822932 214.756364 \nL 71.853371 204.60484 \nL 71.91425 214.756364 \nL 71.944689 211.654509 \nL 72.005568 214.262887 \nL 72.127326 214.756364 \nL 72.157765 209.657103 \nL 72.218644 212.335977 \nL 72.249084 214.756364 \nL 72.309962 211.372522 \nL 72.340402 210.221076 \nL 72.370841 211.396021 \nL 72.462159 214.756364 \nL 72.43172 210.268074 \nL 72.492599 214.121893 \nL 72.523038 204.60484 \nL 72.583917 214.756364 \nL 72.705675 209.328118 \nL 72.827432 214.756364 \nL 72.857872 214.756364 \nL 72.918751 212.899951 \nL 72.94919 214.474377 \nL 72.979629 214.756364 \nL 73.010069 214.427379 \nL 73.040508 213.369929 \nL 73.101387 214.685867 \nL 73.131826 214.756364 \nL 73.223145 211.043538 \nL 73.314463 214.756364 \nL 73.344902 212.523968 \nL 73.405781 214.756364 \nL 73.43622 214.732865 \nL 73.46666 212.523968 \nL 73.557978 213.228935 \nL 73.588417 211.819001 \nL 73.618857 214.756364 \nL 73.831933 214.756364 \nL 73.862372 208.317666 \nL 73.923251 214.19239 \nL 73.95369 214.756364 \nL 74.075448 211.912997 \nL 74.105887 214.756364 \nL 74.136327 204.722334 \nL 74.197206 214.756364 \nL 74.227645 212.993946 \nL 74.258084 202.513438 \nL 74.288524 214.756364 \nL 74.318963 214.756364 \nL 74.349403 214.685867 \nL 74.440721 208.317666 \nL 74.410281 214.756364 \nL 74.47116 212.359476 \nL 74.5016 214.756364 \nL 74.562479 212.335977 \nL 74.592918 214.709366 \nL 74.623357 214.756364 \nL 74.653797 214.732865 \nL 74.714676 201.737974 \nL 74.745115 214.450878 \nL 74.805994 213.933902 \nL 74.836433 214.756364 \nL 74.866873 214.638869 \nL 74.958191 209.328118 \nL 74.98863 211.772004 \nL 75.01907 214.098395 \nL 75.049509 208.740646 \nL 75.079948 206.061771 \nL 75.171267 214.732865 \nL 75.201706 207.965182 \nL 75.232145 214.756364 \nL 75.262585 214.333383 \nL 75.293024 214.756364 \nL 75.323464 213.863406 \nL 75.353903 212.547467 \nL 75.384343 213.205436 \nL 75.414782 214.756364 \nL 75.445221 211.819001 \nL 75.5061 214.427379 \nL 75.566979 210.949542 \nL 75.597418 211.41952 \nL 75.627858 214.756364 \nL 75.658297 211.114034 \nL 75.719176 213.440425 \nL 75.780055 214.756364 \nL 75.840934 214.427379 \nL 75.871373 214.709366 \nL 76.02357 203.171407 \nL 76.054009 207.025226 \nL 76.084449 214.756364 \nL 76.145328 211.537015 \nL 76.175767 208.43516 \nL 76.206207 214.756364 \nL 76.236646 214.709366 \nL 76.267085 209.304619 \nL 76.297525 214.756364 \nL 76.327964 214.756364 \nL 76.358404 214.568372 \nL 76.419282 209.422114 \nL 76.480161 213.76941 \nL 76.510601 214.756364 \nL 76.54104 214.286386 \nL 76.571479 211.772004 \nL 76.601919 214.756364 \nL 76.632358 214.756364 \nL 76.662798 213.698913 \nL 76.693237 207.636198 \nL 76.754116 214.732865 \nL 76.784555 212.077489 \nL 76.875873 212.735458 \nL 76.906313 211.748505 \nL 76.936752 214.756364 \nL 76.967192 203.006915 \nL 77.028071 211.443019 \nL 77.05851 213.604918 \nL 77.088949 207.683195 \nL 77.119389 214.756364 \nL 77.149828 214.756364 \nL 77.180268 214.215889 \nL 77.241146 214.756364 \nL 77.271586 214.685867 \nL 77.332465 214.756364 \nL 77.393343 201.502985 \nL 77.423783 210.949542 \nL 77.57598 214.756364 \nL 77.606419 214.756364 \nL 77.667298 210.761551 \nL 77.728177 211.772004 \nL 77.849935 214.756364 \nL 77.941253 207.706694 \nL 78.032571 214.756364 \nL 78.06301 212.194984 \nL 78.09345 210.009586 \nL 78.123889 213.463924 \nL 78.154329 213.205436 \nL 78.184768 212.241982 \nL 78.215207 214.756364 \nL 78.276086 212.100988 \nL 78.306526 214.19239 \nL 78.367404 214.756364 \nL 78.428283 206.226264 \nL 78.489162 210.57356 \nL 78.519602 210.832048 \nL 78.550041 213.792909 \nL 78.641359 213.416926 \nL 78.671799 214.756364 \nL 78.702238 210.973041 \nL 78.763117 214.262887 \nL 78.854435 213.064443 \nL 78.884874 214.756364 \nL 78.915314 211.701507 \nL 78.945753 198.589122 \nL 78.976193 212.993946 \nL 79.006632 207.730193 \nL 79.158829 214.756364 \nL 79.250147 211.936496 \nL 79.280587 200.281043 \nL 79.341466 214.756364 \nL 79.371905 202.607434 \nL 79.463223 214.756364 \nL 79.493663 211.748505 \nL 79.554541 210.503063 \nL 79.61542 214.756364 \nL 79.706738 214.756364 \nL 79.737178 209.210624 \nL 79.798057 209.492611 \nL 79.858935 214.756364 \nL 79.889375 214.40388 \nL 79.950254 214.450878 \nL 80.011132 205.192312 \nL 80.041572 214.756364 \nL 80.13289 214.521375 \nL 80.16333 214.756364 \nL 80.193769 214.262887 \nL 80.285087 214.756364 \nL 80.315527 207.847688 \nL 80.437284 214.756364 \nL 80.467724 214.756364 \nL 80.498163 213.581419 \nL 80.559042 214.756364 \nL 80.589481 214.756364 \nL 80.619921 211.983494 \nL 80.711239 213.55792 \nL 80.741678 212.523968 \nL 80.772118 214.756364 \nL 80.802557 214.638869 \nL 80.863436 210.221076 \nL 80.893875 214.333383 \nL 80.924315 214.145392 \nL 80.985194 211.41952 \nL 81.015633 214.756364 \nL 81.046072 214.61537 \nL 81.076512 214.756364 \nL 81.106951 210.526562 \nL 81.198269 210.902544 \nL 81.289588 214.756364 \nL 81.320027 210.808549 \nL 81.380906 213.55792 \nL 81.472224 212.782456 \nL 81.502663 214.756364 \nL 81.593982 214.756364 \nL 81.624421 212.194984 \nL 81.6853 214.756364 \nL 81.776618 214.074896 \nL 81.867936 214.756364 \nL 81.959255 210.620558 \nL 82.020133 214.756364 \nL 82.081012 214.709366 \nL 82.111452 214.756364 \nL 82.141891 209.257622 \nL 82.233209 211.490017 \nL 82.263649 210.902544 \nL 82.415846 214.756364 \nL 82.446285 214.756364 \nL 82.476724 211.325525 \nL 82.537603 212.876452 \nL 82.598482 214.756364 \nL 82.628922 210.714553 \nL 82.6898 211.255028 \nL 82.781119 214.756364 \nL 82.811558 214.051397 \nL 82.841997 214.756364 \nL 82.933316 204.745833 \nL 83.055073 214.756364 \nL 83.146391 213.886904 \nL 83.176831 208.505657 \nL 83.23771 213.205436 \nL 83.268149 213.252434 \nL 83.298588 214.474377 \nL 83.329028 211.936496 \nL 83.359467 214.19239 \nL 83.450786 211.490017 \nL 83.420346 214.756364 \nL 83.481225 213.416926 \nL 83.511664 212.100988 \nL 83.542104 214.756364 \nL 83.572543 214.333383 \nL 83.602983 214.756364 \nL 83.663861 210.197577 \nL 83.694301 214.732865 \nL 83.75518 214.756364 \nL 83.785619 213.111441 \nL 83.816058 207.988681 \nL 83.846498 214.756364 \nL 83.876937 214.756364 \nL 83.907377 214.168891 \nL 83.937816 214.756364 \nL 83.968255 198.565623 \nL 84.029134 210.78505 \nL 84.059574 214.756364 \nL 84.120452 214.732865 \nL 84.150892 211.607511 \nL 84.181331 214.756364 \nL 84.211771 212.758957 \nL 84.24221 213.957401 \nL 84.27265 205.897279 \nL 84.303089 214.756364 \nL 84.333528 212.241982 \nL 84.363968 213.816408 \nL 84.455286 214.756364 \nL 84.485725 208.22367 \nL 84.698801 214.756364 \nL 84.850998 212.641463 \nL 84.881438 213.816408 \nL 84.911877 211.795503 \nL 84.942317 213.510922 \nL 84.972756 210.57356 \nL 85.003195 214.756364 \nL 85.033635 214.756364 \nL 85.094514 214.756364 \nL 85.124953 214.568372 \nL 85.246711 208.764145 \nL 85.368468 214.756364 \nL 85.398908 208.764145 \nL 85.459786 210.832048 \nL 85.581544 214.756364 \nL 85.611983 206.249763 \nL 85.672862 214.756364 \nL 85.764181 214.756364 \nL 85.885938 211.443019 \nL 85.916378 214.756364 \nL 85.946817 214.732865 \nL 85.977256 205.991275 \nL 86.038135 211.231529 \nL 86.068575 214.098395 \nL 86.129453 212.993946 \nL 86.159893 212.147986 \nL 86.190332 203.876374 \nL 86.251211 213.13494 \nL 86.28165 207.565701 \nL 86.372969 214.756364 \nL 86.403408 213.440425 \nL 86.433847 214.756364 \nL 86.464287 199.411583 \nL 86.525166 214.756364 \nL 86.555605 214.756364 \nL 86.586045 214.215889 \nL 86.646923 214.333383 \nL 86.738242 214.756364 \nL 86.79912 209.163626 \nL 86.82956 214.756364 \nL 86.859999 214.168891 \nL 86.890439 207.213217 \nL 86.920878 214.638869 \nL 86.951317 207.918184 \nL 86.981757 214.756364 \nL 87.042636 211.231529 \nL 87.073075 206.437754 \nL 87.103514 214.262887 \nL 87.164393 214.756364 \nL 87.255711 212.406474 \nL 87.286151 214.756364 \nL 87.31659 212.476971 \nL 87.34703 210.855547 \nL 87.377469 211.325525 \nL 87.529666 214.756364 \nL 87.560106 214.756364 \nL 87.620984 207.001727 \nL 87.651424 212.147986 \nL 87.773181 214.756364 \nL 87.8645 212.05399 \nL 87.894939 214.756364 \nL 87.955818 211.983494 \nL 87.986257 210.902544 \nL 88.108015 214.756364 \nL 88.168894 214.051397 \nL 88.229773 214.521375 \nL 88.260212 204.698835 \nL 88.35153 214.756364 \nL 88.38197 214.004399 \nL 88.412409 214.756364 \nL 88.442848 213.34643 \nL 88.473288 213.299432 \nL 88.564606 214.756364 \nL 88.534167 212.641463 \nL 88.595045 214.40388 \nL 88.655924 212.641463 \nL 88.686364 214.756364 \nL 88.808121 211.184531 \nL 88.838561 208.43516 \nL 88.869 211.607511 \nL 88.929879 214.756364 \nL 88.960318 208.247169 \nL 89.021197 214.756364 \nL 89.142955 212.453472 \nL 89.203834 213.792909 \nL 89.234273 209.774597 \nL 89.295152 214.756364 \nL 89.416909 210.78505 \nL 89.477788 208.787644 \nL 89.508228 214.756364 \nL 89.538667 210.667555 \nL 89.599546 214.756364 \nL 89.660425 211.255028 \nL 89.690864 214.004399 \nL 89.812622 214.756364 \nL 89.843061 206.672743 \nL 89.90394 208.834641 \nL 89.934379 214.756364 \nL 90.025698 213.886904 \nL 90.086576 213.76941 \nL 90.147455 214.756364 \nL 90.238773 210.456065 \nL 90.269213 214.756364 \nL 90.360531 212.782456 \nL 90.451849 214.756364 \nL 90.482289 208.881639 \nL 90.543167 214.756364 \nL 90.634486 212.758957 \nL 90.664925 213.910403 \nL 90.695365 205.474299 \nL 90.725804 214.756364 \nL 90.756243 213.369929 \nL 90.786683 214.756364 \nL 90.817122 209.210624 \nL 90.90844 212.641463 \nL 90.969319 214.309885 \nL 91.030198 214.591871 \nL 91.060637 211.912997 \nL 91.182395 214.756364 \nL 91.212834 214.756364 \nL 91.243274 211.090536 \nL 91.304153 214.756364 \nL 91.42591 212.899951 \nL 91.45635 214.168891 \nL 91.486789 210.832048 \nL 91.547668 214.756364 \nL 91.578107 214.709366 \nL 91.608547 211.725006 \nL 91.638986 214.756364 \nL 91.699865 212.429973 \nL 91.730304 214.450878 \nL 91.760744 209.962589 \nL 91.791183 211.490017 \nL 91.821623 206.08527 \nL 91.852062 214.756364 \nL 91.882501 213.275933 \nL 91.94338 211.372522 \nL 91.97382 214.756364 \nL 92.034698 211.41952 \nL 92.065138 207.495204 \nL 92.095577 214.239388 \nL 92.156456 214.19239 \nL 92.217335 214.756364 \nL 92.308653 209.539608 \nL 92.430411 214.756364 \nL 92.521729 206.038273 \nL 92.643487 214.756364 \nL 92.673926 209.28112 \nL 92.734805 214.756364 \nL 92.765244 214.40388 \nL 92.826123 214.756364 \nL 92.887002 204.040866 \nL 93.00876 214.756364 \nL 93.130517 208.082677 \nL 93.191396 211.184531 \nL 93.282714 214.756364 \nL 93.313154 209.06963 \nL 93.374032 214.756364 \nL 93.404472 214.756364 \nL 93.434911 214.427379 \nL 93.465351 205.756286 \nL 93.49579 214.756364 \nL 93.526229 212.735458 \nL 93.556669 211.748505 \nL 93.587108 212.335977 \nL 93.647987 211.560514 \nL 93.678426 214.756364 \nL 93.708866 201.949464 \nL 93.769745 210.338571 \nL 93.800184 210.714553 \nL 93.891502 214.756364 \nL 93.921942 213.76941 \nL 93.982821 214.756364 \nL 94.043699 214.262887 \nL 94.074139 211.607511 \nL 94.165457 213.158439 \nL 94.195896 213.13494 \nL 94.287215 214.756364 \nL 94.256775 212.500469 \nL 94.317654 214.709366 \nL 94.408972 211.936496 \nL 94.439412 214.756364 \nL 94.469851 214.732865 \nL 94.50029 202.325447 \nL 94.561169 213.910403 \nL 94.591609 213.722412 \nL 94.622048 214.756364 \nL 94.652488 207.636198 \nL 94.713366 214.756364 \nL 94.743806 214.732865 \nL 94.774245 213.13494 \nL 94.804685 214.756364 \nL 94.835124 214.732865 \nL 94.865563 214.521375 \nL 94.896003 212.594465 \nL 94.926442 214.756364 \nL 94.956882 214.40388 \nL 94.987321 214.756364 \nL 95.078639 203.053913 \nL 95.109079 214.756364 \nL 95.200397 213.76941 \nL 95.230836 213.604918 \nL 95.261276 211.349023 \nL 95.322154 214.450878 \nL 95.352594 214.497876 \nL 95.383033 214.262887 \nL 95.413473 214.709366 \nL 95.443912 211.865999 \nL 95.504791 214.333383 \nL 95.53523 213.745911 \nL 95.56567 214.732865 \nL 95.596109 214.756364 \nL 95.687427 203.476893 \nL 95.748306 214.756364 \nL 95.809185 212.147986 \nL 95.870064 214.61537 \nL 95.900503 211.8425 \nL 95.930943 214.19239 \nL 95.961382 213.886904 \nL 95.991821 214.521375 \nL 96.022261 208.341165 \nL 96.0527 214.638869 \nL 96.08314 213.440425 \nL 96.113579 214.286386 \nL 96.144018 211.936496 \nL 96.174458 214.756364 \nL 96.235337 212.406474 \nL 96.265776 214.756364 \nL 96.296216 211.584012 \nL 96.326655 206.931231 \nL 96.387534 211.678008 \nL 96.448413 210.268074 \nL 96.509291 214.756364 \nL 96.539731 207.730193 \nL 96.60061 214.544874 \nL 96.631049 214.756364 \nL 96.691928 214.027898 \nL 96.752807 214.756364 \nL 96.783246 205.4508 \nL 96.844125 214.756364 \nL 96.874564 212.735458 \nL 96.935443 205.568295 \nL 96.965882 214.756364 \nL 97.057201 214.756364 \nL 97.08764 206.414255 \nL 97.148519 214.756364 \nL 97.178958 214.756364 \nL 97.331155 210.338571 \nL 97.392034 212.993946 \nL 97.483352 214.756364 \nL 97.513792 204.299354 \nL 97.574671 214.19239 \nL 97.665989 213.792909 \nL 97.696428 193.51336 \nL 97.757307 211.795503 \nL 97.787747 214.756364 \nL 97.818186 208.552655 \nL 97.848625 211.654509 \nL 97.909504 197.155689 \nL 97.939944 212.547467 \nL 97.970383 213.839907 \nL 98.000822 206.766738 \nL 98.031262 214.756364 \nL 98.061701 213.745911 \nL 98.12258 214.756364 \nL 98.213898 203.429895 \nL 98.244338 209.704101 \nL 98.274777 214.168891 \nL 98.305216 203.547389 \nL 98.335656 210.761551 \nL 98.396535 208.082677 \nL 98.457413 202.442941 \nL 98.518292 214.756364 \nL 98.670489 208.082677 \nL 98.731368 214.756364 \nL 98.761808 212.05399 \nL 98.792247 207.37771 \nL 98.822686 213.698913 \nL 98.883565 209.022633 \nL 98.944444 214.756364 \nL 99.005323 214.333383 \nL 99.035762 213.839907 \nL 99.066202 214.756364 \nL 99.096641 204.040866 \nL 99.15752 214.756364 \nL 99.187959 214.756364 \nL 99.309717 210.056584 \nL 99.370596 214.756364 \nL 99.431475 214.004399 \nL 99.461914 201.784972 \nL 99.522793 214.756364 \nL 99.553232 214.756364 \nL 99.583672 210.526562 \nL 99.67499 213.111441 \nL 99.705429 214.121893 \nL 99.735869 213.957401 \nL 99.766308 207.354211 \nL 99.827187 214.756364 \nL 99.857626 211.184531 \nL 99.888066 214.309885 \nL 99.918505 194.500314 \nL 99.979384 214.756364 \nL 100.131581 210.691054 \nL 100.222899 212.218483 \nL 100.283778 214.309885 \nL 100.314217 214.145392 \nL 100.344657 206.061771 \nL 100.375096 214.756364 \nL 100.405536 214.756364 \nL 100.527293 204.205359 \nL 100.557733 214.756364 \nL 100.649051 213.816408 \nL 100.740369 214.756364 \nL 100.831687 212.006993 \nL 100.862127 214.756364 \nL 100.892566 214.239388 \nL 100.923005 209.586606 \nL 100.983884 213.9809 \nL 101.044763 210.36207 \nL 101.105642 213.13494 \nL 101.19696 214.756364 \nL 101.2274 213.087942 \nL 101.318718 214.098395 \nL 101.349157 214.756364 \nL 101.440475 208.482158 \nL 101.470915 214.756364 \nL 101.531794 206.179266 \nL 101.562233 213.416926 \nL 101.592672 214.756364 \nL 101.623112 202.489939 \nL 101.71443 209.657103 \nL 101.775309 203.429895 \nL 101.836188 214.756364 \nL 101.988385 193.583857 \nL 102.110142 214.756364 \nL 102.140582 210.902544 \nL 102.2319 211.701507 \nL 102.292779 214.756364 \nL 102.323218 202.654431 \nL 102.384097 204.980822 \nL 102.414536 214.756364 \nL 102.505855 214.145392 \nL 102.597173 214.756364 \nL 102.627612 208.623151 \nL 102.688491 213.205436 \nL 102.74937 214.756364 \nL 102.779809 212.547467 \nL 102.810249 214.709366 \nL 102.962446 204.628339 \nL 102.871128 214.756364 \nL 102.992885 206.837235 \nL 103.084203 214.074896 \nL 103.145082 212.429973 \nL 103.205961 214.756364 \nL 103.2364 209.7276 \nL 103.327719 211.912997 \nL 103.419037 214.756364 \nL 103.479916 198.236639 \nL 103.510355 214.756364 \nL 103.571234 214.732865 \nL 103.632113 200.422036 \nL 103.662552 207.777191 \nL 103.75387 214.756364 \nL 103.78431 213.064443 \nL 103.845189 203.335899 \nL 103.966946 214.756364 \nL 103.997386 209.657103 \nL 104.058264 213.9809 \nL 104.119143 214.756364 \nL 104.149583 207.095723 \nL 104.210462 213.910403 \nL 104.27134 212.758957 \nL 104.332219 214.756364 \nL 104.393098 214.756364 \nL 104.423537 207.683195 \nL 104.514856 210.949542 \nL 104.606174 214.756364 \nL 104.636613 214.685867 \nL 104.727931 214.756364 \nL 104.758371 209.234123 \nL 104.78881 214.732865 \nL 104.81925 196.380226 \nL 104.880128 214.756364 \nL 104.941007 206.931231 \nL 104.971447 213.181937 \nL 105.032326 214.756364 \nL 105.062765 213.017445 \nL 105.093204 214.427379 \nL 105.154083 213.9809 \nL 105.184523 214.756364 \nL 105.30628 205.615292 \nL 105.33672 214.756364 \nL 105.428038 210.36207 \nL 105.458477 214.756364 \nL 105.549795 213.9809 \nL 105.580235 214.756364 \nL 105.610674 203.923372 \nL 105.701992 209.586606 \nL 105.82375 214.61537 \nL 105.884629 214.756364 \nL 105.945508 202.325447 \nL 105.975947 214.662368 \nL 106.067265 214.380381 \nL 106.128144 214.756364 \nL 106.219462 211.912997 \nL 106.249902 204.698835 \nL 106.310781 213.393428 \nL 106.371659 214.756364 \nL 106.493417 206.696242 \nL 106.523856 214.756364 \nL 106.554296 206.08527 \nL 106.615175 212.92345 \nL 106.645614 208.317666 \nL 106.706493 214.662368 \nL 106.797811 214.756364 \nL 106.828251 212.406474 \nL 106.889129 213.76941 \nL 106.980448 214.756364 \nL 107.010887 214.497876 \nL 107.041326 214.756364 \nL 107.132645 208.059178 \nL 107.163084 213.34643 \nL 107.254402 212.852953 \nL 107.284842 214.756364 \nL 107.315281 204.957323 \nL 107.37616 214.756364 \nL 107.406599 214.756364 \nL 107.528357 213.581419 \nL 107.558796 214.756364 \nL 107.650115 210.15058 \nL 107.680554 212.970447 \nL 107.832751 214.756364 \nL 107.924069 211.819001 \nL 107.954509 214.756364 \nL 107.984948 205.497798 \nL 108.045827 212.617964 \nL 108.076266 212.92345 \nL 108.137145 214.756364 \nL 108.167584 214.732865 \nL 108.198024 203.053913 \nL 108.228463 214.756364 \nL 108.258903 210.197577 \nL 108.38066 214.756364 \nL 108.4111 214.756364 \nL 108.441539 208.411661 \nL 108.502418 214.756364 \nL 108.532857 214.427379 \nL 108.593736 208.670149 \nL 108.624176 214.309885 \nL 108.685054 214.756364 \nL 108.745933 207.142721 \nL 108.806812 212.993946 \nL 108.837251 212.288979 \nL 108.92857 214.756364 \nL 109.050327 211.020039 \nL 109.172085 214.756364 \nL 109.202524 214.685867 \nL 109.263403 214.756364 \nL 109.293843 210.761551 \nL 109.385161 211.396021 \nL 109.44604 214.732865 \nL 109.476479 184.066803 \nL 109.537358 212.71196 \nL 109.567797 214.756364 \nL 109.598237 213.34643 \nL 109.659115 214.756364 \nL 109.689555 207.683195 \nL 109.719994 214.756364 \nL 109.811312 212.077489 \nL 109.872191 214.756364 \nL 109.902631 212.852953 \nL 109.96351 212.993946 \nL 109.993949 209.492611 \nL 110.054828 214.756364 \nL 110.115707 212.05399 \nL 110.146146 211.184531 \nL 110.176585 214.756364 \nL 110.267904 214.215889 \nL 110.298343 214.756364 \nL 110.45054 202.88942 \nL 110.480979 214.638869 \nL 110.511419 198.142643 \nL 110.541858 209.563107 \nL 110.572298 203.641385 \nL 110.602737 213.628417 \nL 110.633176 214.756364 \nL 110.663616 213.440425 \nL 110.694055 184.160799 \nL 110.724495 214.756364 \nL 110.754934 214.732865 \nL 110.815813 214.756364 \nL 110.846252 200.093051 \nL 110.907131 211.959995 \nL 110.96801 209.210624 \nL 110.998449 214.756364 \nL 111.028889 192.573404 \nL 111.089768 214.756364 \nL 111.120207 214.756364 \nL 111.150646 205.02782 \nL 111.211525 211.819001 \nL 111.241965 214.544874 \nL 111.333283 213.76941 \nL 111.363722 213.55792 \nL 111.455041 214.756364 \nL 111.48548 213.698913 \nL 111.576798 204.910326 \nL 111.607238 206.719741 \nL 111.728995 214.756364 \nL 111.789874 211.513516 \nL 111.820313 211.537015 \nL 111.881192 214.756364 \nL 111.911632 214.638869 \nL 111.942071 202.137456 \nL 112.00295 206.649244 \nL 112.033389 212.100988 \nL 112.063829 196.450722 \nL 112.124707 214.756364 \nL 112.246465 203.570888 \nL 112.307344 214.732865 \nL 112.337783 214.239388 \nL 112.368223 203.594387 \nL 112.398662 214.756364 \nL 112.429102 211.63101 \nL 112.459541 211.725006 \nL 112.48998 212.71196 \nL 112.52042 208.364663 \nL 112.550859 214.756364 \nL 112.611738 210.973041 \nL 112.703056 213.9809 \nL 112.763935 214.051397 \nL 112.794374 208.458659 \nL 112.824814 214.756364 \nL 112.916132 210.973041 \nL 112.946571 214.732865 \nL 112.977011 207.330712 \nL 113.00745 209.821595 \nL 113.068329 214.497876 \nL 113.098769 203.265403 \nL 113.220526 214.756364 \nL 113.250966 214.544874 \nL 113.372723 206.155767 \nL 113.342284 214.756364 \nL 113.403163 212.100988 \nL 113.464041 209.163626 \nL 113.52492 214.756364 \nL 113.55536 198.072146 \nL 113.616238 214.756364 \nL 113.646678 214.756364 \nL 113.737996 214.004399 \nL 113.768435 214.756364 \nL 113.829314 208.200171 \nL 113.859754 213.816408 \nL 113.890193 214.756364 \nL 113.920633 212.993946 \nL 113.951072 211.63101 \nL 113.981511 212.288979 \nL 114.07283 214.756364 \nL 114.103269 214.474377 \nL 114.225027 210.291573 \nL 114.285905 214.756364 \nL 114.346784 206.179266 \nL 114.377224 210.667555 \nL 114.438102 214.756364 \nL 114.498981 214.286386 \nL 114.590299 210.808549 \nL 114.681618 214.756364 \nL 114.803375 205.497798 \nL 114.894694 214.756364 \nL 114.925133 200.398537 \nL 114.986012 214.756364 \nL 115.016451 214.756364 \nL 115.046891 202.513438 \nL 115.107769 212.218483 \nL 115.138209 210.714553 \nL 115.229527 214.756364 \nL 115.259966 213.181937 \nL 115.290406 213.111441 \nL 115.381724 214.756364 \nL 115.412163 214.474377 \nL 115.442603 214.756364 \nL 115.473042 214.732865 \nL 115.5948 209.986087 \nL 115.716558 214.756364 \nL 115.777436 214.027898 \nL 115.838315 214.40388 \nL 115.929633 214.756364 \nL 115.960073 190.552499 \nL 116.020952 214.756364 \nL 116.11227 206.931231 \nL 116.142709 210.338571 \nL 116.173149 207.777191 \nL 116.294906 214.756364 \nL 116.325346 214.756364 \nL 116.447103 212.359476 \nL 116.477543 212.547467 \nL 116.538422 214.756364 \nL 116.568861 196.521219 \nL 116.660179 205.685789 \nL 116.781937 214.756364 \nL 116.812376 209.445613 \nL 116.873255 214.756364 \nL 116.903694 214.309885 \nL 116.995013 214.756364 \nL 117.055891 210.432566 \nL 117.177649 214.756364 \nL 117.299407 213.463924 \nL 117.329846 214.756364 \nL 117.360286 212.429973 \nL 117.390725 212.688461 \nL 117.451604 213.275933 \nL 117.482043 204.957323 \nL 117.542922 214.756364 \nL 117.603801 211.067037 \nL 117.63424 202.325447 \nL 117.695119 214.168891 \nL 117.725558 208.85814 \nL 117.755998 214.756364 \nL 117.786437 214.756364 \nL 117.816877 214.756364 \nL 117.847316 198.918107 \nL 117.908195 213.792909 \nL 117.969074 214.756364 \nL 117.999513 212.641463 \nL 118.090831 214.756364 \nL 118.18215 205.074818 \nL 118.303907 214.756364 \nL 118.395225 214.756364 \nL 118.486544 208.881639 \nL 118.516983 212.899951 \nL 118.638741 214.756364 \nL 118.69962 213.087942 \nL 118.730059 214.756364 \nL 118.760498 214.756364 \nL 118.790938 210.620558 \nL 118.851817 214.756364 \nL 118.882256 214.756364 \nL 119.004014 205.850281 \nL 119.125771 214.756364 \nL 119.217089 198.589122 \nL 119.247529 213.228935 \nL 119.308408 211.936496 \nL 119.369286 214.756364 \nL 119.399726 211.725006 \nL 119.460605 214.756364 \nL 119.491044 214.356882 \nL 119.521484 211.090536 \nL 119.551923 214.427379 \nL 119.612802 212.218483 \nL 119.643241 213.510922 \nL 119.673681 211.490017 \nL 119.70412 210.99654 \nL 119.764999 214.756364 \nL 119.825878 212.500469 \nL 119.856317 211.819001 \nL 119.886756 213.463924 \nL 119.917196 214.732865 \nL 119.978075 206.813736 \nL 120.008514 213.369929 \nL 120.038953 214.450878 \nL 120.099832 208.717147 \nL 120.130272 213.416926 \nL 120.160711 213.722412 \nL 120.19115 212.359476 \nL 120.22159 214.756364 \nL 120.252029 214.732865 \nL 120.312908 214.756364 \nL 120.404226 210.197577 \nL 120.434666 194.946793 \nL 120.465105 214.756364 \nL 120.495545 202.936418 \nL 120.617302 214.756364 \nL 120.647742 214.756364 \nL 120.678181 209.022633 \nL 120.73906 212.547467 \nL 120.860817 214.756364 \nL 120.952136 204.040866 \nL 121.073893 214.756364 \nL 121.104333 214.756364 \nL 121.195651 204.745833 \nL 121.22609 210.926043 \nL 121.286969 214.756364 \nL 121.317409 211.795503 \nL 121.347848 211.607511 \nL 121.408727 214.756364 \nL 121.439166 209.915591 \nL 121.469606 213.792909 \nL 121.500045 212.876452 \nL 121.530484 213.040944 \nL 121.621803 214.756364 \nL 121.652242 209.7276 \nL 121.713121 214.756364 \nL 121.74356 213.181937 \nL 121.804439 214.756364 \nL 121.834878 214.450878 \nL 121.865318 210.57356 \nL 121.926197 214.756364 \nL 121.956636 214.61537 \nL 121.987076 214.756364 \nL 122.078394 208.740646 \nL 122.108833 214.756364 \nL 122.169712 204.980822 \nL 122.200151 199.364586 \nL 122.29147 214.756364 \nL 122.321909 213.534421 \nL 122.352348 214.756364 \nL 122.382788 202.912919 \nL 122.443667 213.393428 \nL 122.504545 214.709366 \nL 122.534985 213.9809 \nL 122.626303 200.586528 \nL 122.656742 211.959995 \nL 122.717621 214.756364 \nL 122.748061 202.67793 \nL 122.839379 208.717147 \nL 122.961137 214.756364 \nL 123.022015 211.701507 \nL 123.052455 214.756364 \nL 123.082894 214.756364 \nL 123.143773 201.878968 \nL 123.204652 210.385569 \nL 123.356849 214.756364 \nL 123.387288 213.698913 \nL 123.448167 214.756364 \nL 123.478606 204.980822 \nL 123.569925 210.738052 \nL 123.630804 214.756364 \nL 123.661243 213.322931 \nL 123.752561 214.732865 \nL 123.783001 207.612699 \nL 123.874319 214.756364 \nL 123.843879 204.980822 \nL 123.904758 214.427379 \nL 123.935198 214.756364 \nL 123.996076 210.268074 \nL 124.026516 184.889265 \nL 124.087395 212.335977 \nL 124.117834 201.502985 \nL 124.178713 214.756364 \nL 124.209152 214.756364 \nL 124.239592 214.568372 \nL 124.270031 213.487423 \nL 124.300471 195.816252 \nL 124.361349 214.756364 \nL 124.391789 214.004399 \nL 124.452668 214.756364 \nL 124.483107 214.756364 \nL 124.513546 214.333383 \nL 124.543986 214.756364 \nL 124.574425 205.215811 \nL 124.635304 214.756364 \nL 124.665743 214.685867 \nL 124.726622 214.756364 \nL 124.757062 210.409068 \nL 124.81794 213.933902 \nL 124.878819 214.756364 \nL 124.970137 210.902544 \nL 125.061456 214.756364 \nL 125.091895 213.205436 \nL 125.122335 214.756364 \nL 125.152774 191.586451 \nL 125.213653 213.816408 \nL 125.274532 213.76941 \nL 125.33541 214.756364 \nL 125.426729 212.100988 \nL 125.457168 214.756364 \nL 125.518047 214.262887 \nL 125.548486 209.351617 \nL 125.609365 214.756364 \nL 125.792001 214.756364 \nL 125.85288 211.325525 \nL 125.913759 212.641463 \nL 126.005077 214.756364 \nL 126.035517 213.416926 \nL 126.096396 199.764067 \nL 126.126835 214.756364 \nL 126.157274 211.748505 \nL 126.187714 214.756364 \nL 126.218153 205.004321 \nL 126.279032 214.756364 \nL 126.431229 211.302026 \nL 126.461668 202.67793 \nL 126.492108 214.756364 \nL 126.522547 213.816408 \nL 126.583426 214.427379 \nL 126.644305 208.740646 \nL 126.766063 214.756364 \nL 126.796502 210.714553 \nL 126.857381 214.756364 \nL 126.91826 209.868593 \nL 126.979138 213.275933 \nL 127.009578 214.756364 \nL 127.040017 214.215889 \nL 127.100896 204.957323 \nL 127.131335 212.077489 \nL 127.161775 214.709366 \nL 127.192214 212.946949 \nL 127.222654 196.168736 \nL 127.283532 212.453472 \nL 127.313972 214.333383 \nL 127.344411 203.641385 \nL 127.40529 211.349023 \nL 127.466169 213.322931 \nL 127.496608 203.617886 \nL 127.527048 214.756364 \nL 127.557487 211.325525 \nL 127.618366 214.756364 \nL 127.648805 204.39335 \nL 127.709684 214.61537 \nL 127.740124 211.20803 \nL 127.801002 214.685867 \nL 127.831442 214.521375 \nL 127.861881 212.030492 \nL 127.892321 214.756364 \nL 127.92276 214.756364 \nL 127.953199 214.098395 \nL 128.014078 214.756364 \nL 128.044518 214.756364 \nL 128.074957 209.563107 \nL 128.166275 210.644057 \nL 128.196715 210.409068 \nL 128.257593 213.933902 \nL 128.318472 212.077489 \nL 128.379351 201.502985 \nL 128.409791 210.57356 \nL 128.531548 214.756364 \nL 128.592427 213.087942 \nL 128.622866 208.411661 \nL 128.653306 214.756364 \nL 128.683745 214.450878 \nL 128.714185 214.756364 \nL 128.744624 209.210624 \nL 128.805503 214.756364 \nL 128.896821 212.594465 \nL 128.92726 213.651915 \nL 128.9577 214.756364 \nL 128.988139 208.85814 \nL 129.049018 214.756364 \nL 129.079457 214.756364 \nL 129.201215 209.093129 \nL 129.231655 214.756364 \nL 129.292533 214.121893 \nL 129.322973 207.659697 \nL 129.353412 214.685867 \nL 129.414291 208.834641 \nL 129.566488 214.756364 \nL 129.596927 201.127003 \nL 129.657806 214.756364 \nL 129.688246 210.902544 \nL 129.749124 214.756364 \nL 129.779564 214.756364 \nL 129.901321 210.385569 \nL 130.023079 214.756364 \nL 130.114397 214.756364 \nL 130.144837 196.967698 \nL 130.205716 209.328118 \nL 130.236155 214.450878 \nL 130.266594 171.236405 \nL 130.327473 214.756364 \nL 130.357913 212.406474 \nL 130.418791 214.756364 \nL 130.449231 214.756364 \nL 130.47967 196.521219 \nL 130.540549 214.756364 \nL 130.662307 213.228935 \nL 130.692746 213.510922 \nL 130.753625 214.756364 \nL 130.784064 202.325447 \nL 130.875383 207.659697 \nL 130.936261 214.756364 \nL 130.966701 201.949464 \nL 131.02758 214.356882 \nL 131.058019 214.732865 \nL 131.118898 203.923372 \nL 131.149337 214.756364 \nL 131.179777 214.568372 \nL 131.301534 191.656947 \nL 131.331974 214.756364 \nL 131.423292 207.706694 \nL 131.484171 206.108769 \nL 131.54505 214.756364 \nL 131.575489 214.756364 \nL 131.666807 205.427301 \nL 131.697247 213.158439 \nL 131.788565 214.756364 \nL 131.910322 203.805877 \nL 131.940762 205.074818 \nL 132.062519 214.756364 \nL 132.184277 208.599652 \nL 132.336474 214.756364 \nL 132.366914 205.568295 \nL 132.427792 210.99654 \nL 132.54955 214.756364 \nL 132.579989 201.972963 \nL 132.640868 212.970447 \nL 132.701747 212.006993 \nL 132.732186 214.756364 \nL 132.762626 209.680602 \nL 132.793065 208.64665 \nL 132.884383 214.756364 \nL 132.914823 210.949542 \nL 132.945262 204.863328 \nL 132.975702 214.756364 \nL 133.006141 214.709366 \nL 133.06702 213.017445 \nL 133.097459 214.756364 \nL 133.158338 214.756364 \nL 133.310535 209.28112 \nL 133.340975 214.756364 \nL 133.401853 208.458659 \nL 133.432293 211.278527 \nL 133.462732 209.633604 \nL 133.55405 207.072224 \nL 133.58449 214.756364 \nL 133.614929 214.756364 \nL 133.645369 201.127003 \nL 133.706247 214.756364 \nL 133.736687 213.440425 \nL 133.797566 202.137456 \nL 133.828005 205.356805 \nL 133.949763 214.756364 \nL 133.980202 214.756364 \nL 134.132399 206.226264 \nL 134.254157 214.756364 \nL 134.284596 214.685867 \nL 134.315036 198.00165 \nL 134.345475 214.756364 \nL 134.375914 199.106098 \nL 134.436793 214.756364 \nL 134.528111 214.497876 \nL 134.558551 214.309885 \nL 134.58899 214.756364 \nL 134.649869 214.685867 \nL 134.680308 213.252434 \nL 134.710748 214.756364 \nL 134.741187 214.756364 \nL 134.802066 212.946949 \nL 134.832506 214.756364 \nL 134.954263 193.184376 \nL 135.076021 214.756364 \nL 135.10646 212.594465 \nL 135.167339 214.756364 \nL 135.289097 214.756364 \nL 135.502172 214.756364 \nL 135.532612 206.766738 \nL 135.593491 214.756364 \nL 135.62393 214.662368 \nL 135.65437 214.756364 \nL 135.745688 195.722257 \nL 135.806567 214.756364 \nL 135.867445 203.923372 \nL 135.989203 214.756364 \nL 136.050082 213.111441 \nL 136.080521 214.756364 \nL 136.110961 214.756364 \nL 136.202279 206.837235 \nL 136.293597 214.756364 \nL 136.324036 213.510922 \nL 136.384915 211.819001 \nL 136.445794 214.756364 \nL 136.567552 210.879046 \nL 136.65887 214.756364 \nL 136.689309 213.534421 \nL 136.719749 214.521375 \nL 136.750188 210.291573 \nL 136.780628 214.756364 \nL 136.811067 213.252434 \nL 136.963264 214.756364 \nL 137.054582 208.693648 \nL 137.085022 214.756364 \nL 137.1459 212.782456 \nL 137.17634 196.9207 \nL 137.206779 214.756364 \nL 137.237219 214.756364 \nL 137.267658 214.333383 \nL 137.298098 207.518703 \nL 137.328537 214.756364 \nL 137.358976 212.147986 \nL 137.389416 212.194984 \nL 137.480734 214.756364 \nL 137.511173 213.675414 \nL 137.541613 212.194984 \nL 137.572052 214.732865 \nL 137.602492 214.732865 \nL 137.632931 211.63101 \nL 137.69381 211.983494 \nL 137.724249 214.756364 \nL 137.754689 208.975635 \nL 137.785128 207.307213 \nL 137.846007 214.756364 \nL 137.876446 204.957323 \nL 137.906886 213.792909 \nL 137.937325 212.570966 \nL 137.967765 213.13494 \nL 137.998204 214.756364 \nL 138.028643 199.505579 \nL 138.089522 211.537015 \nL 138.150401 209.375116 \nL 138.21128 214.756364 \nL 138.363477 206.672743 \nL 138.454795 214.756364 \nL 138.485234 205.967776 \nL 138.546113 210.338571 \nL 138.576553 214.732865 \nL 138.637431 211.41952 \nL 138.667871 207.659697 \nL 138.69831 213.604918 \nL 138.789629 213.299432 \nL 138.820068 214.756364 \nL 138.911386 201.737974 \nL 139.002704 214.756364 \nL 139.033144 213.322931 \nL 139.094023 214.756364 \nL 139.124462 210.033085 \nL 139.21578 210.503063 \nL 139.276659 209.7276 \nL 139.337538 214.756364 \nL 139.398417 212.92345 \nL 139.428856 214.756364 \nL 139.459295 214.756364 \nL 139.520174 204.863328 \nL 139.611493 211.114034 \nL 139.641932 211.255028 \nL 139.672371 210.738052 \nL 139.702811 214.756364 \nL 139.794129 213.957401 \nL 139.824568 214.756364 \nL 139.855008 213.581419 \nL 139.885447 207.119222 \nL 139.915887 214.756364 \nL 139.946326 214.004399 \nL 140.037644 211.325525 \nL 140.128962 214.756364 \nL 140.159402 207.260215 \nL 140.220281 214.380381 \nL 140.25072 214.427379 \nL 140.342038 202.113957 \nL 140.372478 214.756364 \nL 140.463796 211.513516 \nL 140.555114 214.756364 \nL 140.585554 197.484674 \nL 140.646432 214.286386 \nL 140.707311 212.805955 \nL 140.737751 207.659697 \nL 140.798629 208.881639 \nL 140.859508 207.753692 \nL 140.889948 214.756364 \nL 140.920387 208.270668 \nL 140.981266 214.474377 \nL 141.042145 214.756364 \nL 141.072584 213.745911 \nL 141.103023 209.116628 \nL 141.133463 214.756364 \nL 141.163902 214.756364 \nL 141.224781 214.756364 \nL 141.316099 213.252434 \nL 141.376978 214.544874 \nL 141.437857 202.630932 \nL 141.559615 214.756364 \nL 141.681372 205.826783 \nL 141.80313 214.756364 \nL 141.864009 200.680524 \nL 141.924887 212.970447 \nL 141.955327 214.756364 \nL 141.985766 214.521375 \nL 142.016206 208.999134 \nL 142.107524 210.244575 \nL 142.229282 214.756364 \nL 142.381479 211.137533 \nL 142.472797 211.020039 \nL 142.503236 214.004399 \nL 142.533676 205.145314 \nL 142.564115 214.756364 \nL 142.594554 214.756364 \nL 142.624994 214.685867 \nL 142.685873 214.756364 \nL 142.716312 214.756364 \nL 142.83807 213.181937 \nL 142.959827 214.756364 \nL 142.990267 214.756364 \nL 143.020706 209.304619 \nL 143.081585 214.474377 \nL 143.203343 212.077489 \nL 143.172903 214.756364 \nL 143.233782 212.805955 \nL 143.385979 214.756364 \nL 143.446858 210.597059 \nL 143.507737 212.453472 \nL 143.538176 214.732865 \nL 143.599055 211.090536 \nL 143.629494 211.325525 \nL 143.690373 214.756364 \nL 143.751252 213.792909 \nL 143.84257 204.81633 \nL 143.964328 214.756364 \nL 144.086085 204.134862 \nL 144.116525 208.270668 \nL 144.207843 214.756364 \nL 144.238282 204.534343 \nL 144.299161 214.756364 \nL 144.329601 214.756364 \nL 144.451358 213.252434 \nL 144.481798 205.121816 \nL 144.512237 214.756364 \nL 144.542677 212.26548 \nL 144.725313 214.756364 \nL 144.755752 214.497876 \nL 144.786192 214.756364 \nL 144.816631 193.583857 \nL 144.907949 204.81633 \nL 144.938389 214.380381 \nL 145.029707 213.13494 \nL 145.060146 214.145392 \nL 145.121025 214.732865 \nL 145.151465 208.294167 \nL 145.181904 214.544874 \nL 145.212344 206.931231 \nL 145.273222 213.158439 \nL 145.425419 214.756364 \nL 145.455859 201.643979 \nL 145.516738 210.855547 \nL 145.638495 214.756364 \nL 145.699374 213.087942 \nL 145.729813 196.662212 \nL 145.760253 213.910403 \nL 145.790692 201.127003 \nL 145.942889 214.756364 \nL 145.973329 214.756364 \nL 146.003768 210.291573 \nL 146.064647 214.380381 \nL 146.155965 214.685867 \nL 146.186405 211.865999 \nL 146.308162 214.756364 \nL 146.338602 214.40388 \nL 146.369041 214.756364 \nL 146.490799 209.046132 \nL 146.612556 214.756364 \nL 146.673435 209.586606 \nL 146.703874 214.004399 \nL 146.734314 214.756364 \nL 146.764753 213.675414 \nL 146.795193 209.704101 \nL 146.825632 214.756364 \nL 146.886511 210.973041 \nL 146.91695 208.552655 \nL 146.94739 212.429973 \nL 147.008269 214.756364 \nL 147.038708 202.46644 \nL 147.099587 213.440425 \nL 147.190905 214.756364 \nL 147.160466 212.970447 \nL 147.221344 214.591871 \nL 147.312663 210.57356 \nL 147.373541 211.231529 \nL 147.403981 214.756364 \nL 147.495299 214.19239 \nL 147.525738 214.732865 \nL 147.556178 208.317666 \nL 147.617057 214.262887 \nL 147.677936 213.816408 \nL 147.799693 214.756364 \nL 147.95189 201.502985 \nL 148.043208 214.756364 \nL 148.073648 211.513516 \nL 148.104087 210.78505 \nL 148.134527 197.79016 \nL 148.164966 214.756364 \nL 148.195405 214.568372 \nL 148.225845 214.756364 \nL 148.347602 211.8425 \nL 148.438921 214.756364 \nL 148.46936 209.093129 \nL 148.530239 212.617964 \nL 148.651997 214.756364 \nL 148.682436 201.549983 \nL 148.743315 214.756364 \nL 148.773754 213.698913 \nL 148.804194 214.756364 \nL 148.834633 202.724928 \nL 148.895512 212.335977 \nL 149.017269 214.756364 \nL 149.047709 214.662368 \nL 149.078148 213.698913 \nL 149.108588 207.213217 \nL 149.169466 214.027898 \nL 149.199906 211.137533 \nL 149.291224 208.787644 \nL 149.321664 214.756364 \nL 149.352103 214.756364 \nL 149.382542 188.484596 \nL 149.443421 206.860734 \nL 149.534739 214.756364 \nL 149.565179 207.401209 \nL 149.626058 214.756364 \nL 149.656497 212.547467 \nL 149.717376 214.756364 \nL 149.778255 214.756364 \nL 149.869573 212.312478 \nL 149.900012 214.262887 \nL 149.930452 207.518703 \nL 149.99133 214.685867 \nL 150.02177 208.740646 \nL 150.052209 206.226264 \nL 150.082649 209.7276 \nL 150.234846 214.756364 \nL 150.265285 201.573482 \nL 150.326164 213.9809 \nL 150.356603 213.792909 \nL 150.387043 214.756364 \nL 150.417482 209.539608 \nL 150.478361 213.651915 \nL 150.5088 213.487423 \nL 150.53924 214.756364 \nL 150.569679 208.811143 \nL 150.630558 214.051397 \nL 150.660997 214.756364 \nL 150.691437 207.659697 \nL 150.752316 214.756364 \nL 150.843634 212.852953 \nL 150.904513 213.628417 \nL 150.934952 214.756364 \nL 151.02627 208.388162 \nL 151.05671 209.116628 \nL 151.117589 214.756364 \nL 151.148028 213.463924 \nL 151.178467 204.275855 \nL 151.239346 214.732865 \nL 151.269786 208.01218 \nL 151.300225 211.889498 \nL 151.330664 190.435005 \nL 151.361104 214.756364 \nL 151.391543 211.748505 \nL 151.421983 212.429973 \nL 151.452422 204.322853 \nL 151.482861 214.756364 \nL 151.513301 207.80069 \nL 151.665498 214.756364 \nL 151.726377 208.975635 \nL 151.756816 210.15058 \nL 151.787256 214.756364 \nL 151.817695 211.748505 \nL 151.848134 206.155767 \nL 151.909013 214.521375 \nL 151.969892 214.756364 \nL 152.000331 214.145392 \nL 152.06121 214.756364 \nL 152.182968 197.625667 \nL 152.243847 214.756364 \nL 152.304725 213.181937 \nL 152.335165 212.71196 \nL 152.365604 214.756364 \nL 152.426483 205.897279 \nL 152.456923 214.756364 \nL 152.548241 208.458659 \nL 152.57868 213.111441 \nL 152.60912 214.756364 \nL 152.700438 214.19239 \nL 152.730877 214.215889 \nL 152.822195 214.756364 \nL 152.852635 208.364663 \nL 152.913514 214.121893 \nL 152.943953 184.654276 \nL 153.065711 214.756364 \nL 153.09615 210.926043 \nL 153.157029 214.756364 \nL 153.187468 214.756364 \nL 153.248347 206.320259 \nL 153.309226 207.706694 \nL 153.370105 214.756364 \nL 153.430984 213.158439 \nL 153.461423 213.816408 \nL 153.491862 207.518703 \nL 153.522302 214.756364 \nL 153.552741 212.617964 \nL 153.644059 214.756364 \nL 153.674499 214.356882 \nL 153.704938 214.756364 \nL 153.735378 213.839907 \nL 153.765817 207.542202 \nL 153.796256 214.756364 \nL 153.826696 214.239388 \nL 153.887575 214.756364 \nL 153.918014 204.839829 \nL 153.978893 213.792909 \nL 154.039772 214.756364 \nL 154.070211 213.322931 \nL 154.100651 188.790082 \nL 154.161529 214.215889 \nL 154.191969 214.756364 \nL 154.222408 200.11655 \nL 154.283287 202.630932 \nL 154.405045 214.756364 \nL 154.435484 214.756364 \nL 154.465923 214.591871 \nL 154.496363 208.975635 \nL 154.526802 214.756364 \nL 154.557242 214.756364 \nL 154.587681 214.756364 \nL 154.678999 213.698913 \nL 154.739878 214.756364 \nL 154.770317 214.145392 \nL 154.800757 213.13494 \nL 154.831196 214.756364 \nL 154.861636 214.756364 \nL 154.892075 205.02782 \nL 154.952954 214.756364 \nL 155.013833 213.534421 \nL 155.044272 206.461253 \nL 155.105151 214.756364 \nL 155.16603 214.756364 \nL 155.196469 204.487345 \nL 155.257348 214.756364 \nL 155.379106 213.228935 \nL 155.439984 211.959995 \nL 155.561742 214.756364 \nL 155.622621 214.756364 \nL 155.713939 205.215811 \nL 155.805257 214.756364 \nL 155.835697 202.865921 \nL 155.896576 212.641463 \nL 156.018333 214.756364 \nL 156.048773 213.322931 \nL 156.109651 214.756364 \nL 156.140091 196.356727 \nL 156.261848 214.756364 \nL 156.322727 207.777191 \nL 156.353167 213.040944 \nL 156.414045 214.756364 \nL 156.566243 204.017367 \nL 156.657561 214.756364 \nL 156.688 214.239388 \nL 156.748879 214.756364 \nL 156.779318 208.035679 \nL 156.840197 207.80069 \nL 156.870637 214.756364 \nL 156.961955 202.912919 \nL 157.022834 214.756364 \nL 157.083712 214.356882 \nL 157.175031 200.539531 \nL 157.23591 214.756364 \nL 157.296788 207.847688 \nL 157.357667 214.756364 \nL 157.388107 204.463846 \nL 157.418546 211.278527 \nL 157.448985 210.103582 \nL 157.479425 213.816408 \nL 157.570743 213.534421 \nL 157.631622 214.756364 \nL 157.692501 207.988681 \nL 157.753379 214.756364 \nL 157.814258 214.521375 \nL 157.844698 214.756364 \nL 157.996895 205.403802 \nL 158.027334 205.521297 \nL 158.149092 214.732865 \nL 158.179531 214.756364 \nL 158.209971 204.510844 \nL 158.270849 211.983494 \nL 158.392607 214.756364 \nL 158.453486 214.756364 \nL 158.483925 212.970447 \nL 158.544804 213.416926 \nL 158.605683 214.756364 \nL 158.666562 210.503063 \nL 158.697001 214.756364 \nL 158.72744 213.816408 \nL 158.788319 214.756364 \nL 158.818759 214.756364 \nL 158.940516 210.832048 \nL 158.970956 211.372522 \nL 159.092713 192.620402 \nL 159.031835 213.76941 \nL 159.123153 200.32804 \nL 159.24491 214.756364 \nL 159.366668 212.194984 \nL 159.397107 212.805955 \nL 159.427547 212.335977 \nL 159.457986 214.756364 \nL 159.518865 212.852953 \nL 159.549304 212.429973 \nL 159.640623 214.756364 \nL 159.671062 214.709366 \nL 159.701502 213.675414 \nL 159.731941 214.756364 \nL 159.76238 214.685867 \nL 159.79282 202.25495 \nL 159.853699 210.855547 \nL 159.975456 214.756364 \nL 160.066774 211.865999 \nL 160.158093 214.756364 \nL 160.27985 211.325525 \nL 160.340729 207.565701 \nL 160.371168 214.756364 \nL 160.492926 200.657025 \nL 160.584244 214.168891 \nL 160.614684 209.28112 \nL 160.736441 214.732865 \nL 160.675563 208.670149 \nL 160.766881 214.568372 \nL 160.858199 214.756364 \nL 160.888638 197.155689 \nL 161.010396 214.756364 \nL 161.071275 214.756364 \nL 161.101714 208.905138 \nL 161.162593 214.756364 \nL 161.284351 211.678008 \nL 161.375669 211.231529 \nL 161.406108 214.756364 \nL 161.527866 209.892092 \nL 161.588745 208.411661 \nL 161.649624 214.756364 \nL 161.740942 213.416926 \nL 161.771381 214.756364 \nL 161.801821 213.440425 \nL 161.83226 207.142721 \nL 161.893139 214.756364 \nL 162.045336 214.756364 \nL 162.167094 208.153173 \nL 162.319291 214.662368 \nL 162.410609 214.756364 \nL 162.441048 205.192312 \nL 162.593245 214.756364 \nL 162.745442 205.591794 \nL 162.775882 214.756364 \nL 162.8672 212.899951 \nL 162.958518 214.756364 \nL 162.928079 212.171485 \nL 162.988958 213.675414 \nL 163.049836 214.756364 \nL 163.080276 213.55792 \nL 163.110715 210.949542 \nL 163.171594 214.756364 \nL 163.202033 214.662368 \nL 163.232473 213.040944 \nL 163.262912 197.696164 \nL 163.323791 214.756364 \nL 163.35423 208.693648 \nL 163.415109 213.910403 \nL 163.445549 214.756364 \nL 163.567306 207.119222 \nL 163.719503 214.756364 \nL 163.749943 214.638869 \nL 163.780382 208.059178 \nL 163.841261 214.756364 \nL 163.8717 212.852953 \nL 163.90214 214.756364 \nL 163.932579 199.670071 \nL 163.993458 209.234123 \nL 164.023897 213.76941 \nL 164.115216 212.476971 \nL 164.145655 214.61537 \nL 164.176094 211.63101 \nL 164.206534 212.735458 \nL 164.236973 212.641463 \nL 164.328291 214.756364 \nL 164.358731 213.510922 \nL 164.38917 214.40388 \nL 164.480489 209.915591 \nL 164.510928 211.725006 \nL 164.541367 214.40388 \nL 164.571807 207.424708 \nL 164.602246 212.735458 \nL 164.663125 209.915591 \nL 164.693564 212.71196 \nL 164.724004 212.970447 \nL 164.784883 211.255028 \nL 164.845761 214.756364 \nL 164.876201 214.756364 \nL 165.028398 193.983338 \nL 165.119716 214.756364 \nL 165.150155 213.393428 \nL 165.180595 211.889498 \nL 165.211034 213.487423 \nL 165.241474 214.756364 \nL 165.271913 207.683195 \nL 165.363231 212.147986 \nL 165.393671 214.756364 \nL 165.42411 200.915513 \nL 165.484989 214.756364 \nL 165.515428 214.756364 \nL 165.576307 210.291573 \nL 165.637186 212.382975 \nL 165.758944 214.756364 \nL 165.819822 212.241982 \nL 165.850262 214.756364 \nL 165.880701 214.756364 \nL 165.911141 213.581419 \nL 165.972019 214.662368 \nL 166.032898 214.756364 \nL 166.063338 214.309885 \nL 166.124217 214.756364 \nL 166.154656 214.61537 \nL 166.185095 214.756364 \nL 166.215535 212.006993 \nL 166.276414 213.487423 \nL 166.306853 214.756364 \nL 166.337292 211.912997 \nL 166.367732 214.239388 \nL 166.428611 214.709366 \nL 166.45905 206.273262 \nL 166.580808 214.756364 \nL 166.611247 212.288979 \nL 166.672126 213.55792 \nL 166.733005 214.756364 \nL 166.885202 209.445613 \nL 167.037399 214.756364 \nL 167.159156 212.500469 \nL 167.220035 214.756364 \nL 167.250475 204.957323 \nL 167.311353 214.756364 \nL 167.433111 212.547467 \nL 167.46355 214.40388 \nL 167.49399 207.80069 \nL 167.585308 207.965182 \nL 167.615747 214.756364 \nL 167.646187 195.22878 \nL 167.707066 214.756364 \nL 167.767945 214.756364 \nL 167.798384 211.865999 \nL 167.859263 214.098395 \nL 167.920142 214.756364 \nL 167.950581 213.299432 \nL 168.01146 214.756364 \nL 168.041899 214.732865 \nL 168.072339 214.333383 \nL 168.163657 193.818846 \nL 168.285414 214.756364 \nL 168.315854 208.787644 \nL 168.376733 211.184531 \nL 168.407172 214.756364 \nL 168.437611 214.450878 \nL 168.468051 203.429895 \nL 168.52893 214.756364 \nL 168.589809 212.100988 \nL 168.620248 212.147986 \nL 168.650687 214.756364 \nL 168.681127 211.513516 \nL 168.742006 213.463924 \nL 168.772445 210.526562 \nL 168.802884 184.325291 \nL 168.863763 214.685867 \nL 168.924642 214.756364 \nL 168.955081 214.027898 \nL 168.985521 209.351617 \nL 169.0464 214.756364 \nL 169.076839 214.756364 \nL 169.107278 207.612699 \nL 169.168157 214.591871 \nL 169.198597 213.628417 \nL 169.229036 214.756364 \nL 169.259475 214.756364 \nL 169.320354 214.027898 \nL 169.442112 200.398537 \nL 169.381233 214.756364 \nL 169.472551 206.132268 \nL 169.56387 214.756364 \nL 169.685627 200.586528 \nL 169.807385 214.756364 \nL 169.868264 214.756364 \nL 169.898703 214.568372 \nL 169.929142 207.824189 \nL 169.959582 214.756364 \nL 169.990021 214.756364 \nL 170.0509 211.396021 \nL 170.081339 214.756364 \nL 170.233537 195.886749 \nL 170.263976 214.756364 \nL 170.355294 213.228935 \nL 170.416173 212.26548 \nL 170.446612 213.76941 \nL 170.477052 213.510922 \nL 170.56837 200.563029 \nL 170.629249 203.782378 \nL 170.751006 214.756364 \nL 170.842325 206.907732 \nL 170.872764 207.824189 \nL 170.994522 214.756364 \nL 171.024961 207.753692 \nL 171.08584 214.662368 \nL 171.116279 214.756364 \nL 171.268476 212.71196 \nL 171.298916 214.638869 \nL 171.329355 210.738052 \nL 171.359795 209.351617 \nL 171.481552 214.709366 \nL 171.511992 214.756364 \nL 171.542431 214.286386 \nL 171.57287 206.884233 \nL 171.60331 214.756364 \nL 171.664189 209.116628 \nL 171.755507 214.756364 \nL 171.785946 214.286386 \nL 171.877265 214.756364 \nL 171.907704 212.124487 \nL 171.938143 214.756364 \nL 171.968583 206.437754 \nL 172.059901 211.396021 \nL 172.09034 213.651915 \nL 172.12078 213.534421 \nL 172.151219 205.756286 \nL 172.181659 214.756364 \nL 172.212098 214.756364 \nL 172.272977 214.756364 \nL 172.303416 213.252434 \nL 172.364295 214.333383 \nL 172.394734 214.756364 \nL 172.486053 208.43516 \nL 172.577371 206.343758 \nL 172.60781 214.756364 \nL 172.63825 191.680446 \nL 172.699129 214.756364 \nL 172.729568 214.333383 \nL 172.760007 214.756364 \nL 172.790447 211.466518 \nL 172.851326 214.756364 \nL 172.912204 214.756364 \nL 172.942644 208.623151 \nL 173.033962 211.772004 \nL 173.12528 214.756364 \nL 173.15572 212.030492 \nL 173.216598 214.756364 \nL 173.338356 214.709366 \nL 173.368796 202.724928 \nL 173.429674 214.756364 \nL 173.460114 214.756364 \nL 173.581871 205.709288 \nL 173.703629 214.756364 \nL 173.734068 214.756364 \nL 173.764508 214.544874 \nL 173.855826 214.662368 \nL 173.977584 214.756364 \nL 174.129781 210.855547 \nL 174.16022 204.134862 \nL 174.19066 214.638869 \nL 174.221099 214.215889 \nL 174.251538 210.620558 \nL 174.281978 214.756364 \nL 174.312417 214.756364 \nL 174.342857 214.756364 \nL 174.464614 204.745833 \nL 174.495054 207.871187 \nL 174.616811 214.756364 \nL 174.647251 214.709366 \nL 174.67769 214.145392 \nL 174.708129 214.709366 \nL 174.769008 203.429895 \nL 174.799448 214.756364 \nL 174.890766 214.756364 \nL 174.982084 213.416926 \nL 175.012524 214.756364 \nL 175.042963 211.560514 \nL 175.073402 208.85814 \nL 175.103842 214.121893 \nL 175.134281 212.688461 \nL 175.164721 214.756364 \nL 175.19516 207.072224 \nL 175.256039 214.662368 \nL 175.316918 214.756364 \nL 175.377796 201.902467 \nL 175.408236 187.427146 \nL 175.438675 213.722412 \nL 175.469115 214.756364 \nL 175.529993 214.685867 \nL 175.71263 205.591794 \nL 175.834388 214.756364 \nL 175.864827 214.756364 \nL 175.986585 209.586606 \nL 176.077903 214.756364 \nL 176.108342 212.758957 \nL 176.169221 214.732865 \nL 176.19966 210.667555 \nL 176.260539 214.380381 \nL 176.290979 213.651915 \nL 176.351857 214.756364 \nL 176.382297 214.756364 \nL 176.412736 202.372445 \nL 176.473615 214.756364 \nL 176.504054 214.098395 \nL 176.534494 214.756364 \nL 176.564933 207.683195 \nL 176.625812 214.638869 \nL 176.686691 210.597059 \nL 176.71713 205.826783 \nL 176.74757 212.100988 \nL 176.778009 210.338571 \nL 176.808449 214.756364 \nL 176.838888 198.777113 \nL 176.899767 214.756364 \nL 177.021524 211.090536 \nL 177.082403 211.41952 \nL 177.112843 214.756364 \nL 177.143282 214.027898 \nL 177.173721 208.270668 \nL 177.2346 208.811143 \nL 177.295479 214.756364 \nL 177.356358 212.241982 \nL 177.417237 214.756364 \nL 177.447676 214.568372 \nL 177.508555 208.106176 \nL 177.538994 214.756364 \nL 177.569434 212.359476 \nL 177.599873 212.335977 \nL 177.660752 214.756364 \nL 177.691191 200.022555 \nL 177.78251 214.756364 \nL 177.812949 213.087942 \nL 177.843388 214.756364 \nL 177.873828 214.638869 \nL 177.904267 196.427223 \nL 177.965146 214.756364 \nL 177.995585 208.599652 \nL 178.056464 209.892092 \nL 178.178222 214.756364 \nL 178.208661 214.756364 \nL 178.29998 208.482158 \nL 178.421737 214.756364 \nL 178.482616 211.443019 \nL 178.513055 214.756364 \nL 178.573934 212.030492 \nL 178.634813 213.158439 \nL 178.665252 214.756364 \nL 178.756571 205.380303 \nL 178.847889 214.756364 \nL 178.878328 207.683195 \nL 178.939207 214.756364 \nL 178.969647 214.756364 \nL 179.030525 210.879046 \nL 179.060965 214.19239 \nL 179.121844 212.993946 \nL 179.182722 210.78505 \nL 179.213162 214.756364 \nL 179.243601 210.432566 \nL 179.274041 202.395943 \nL 179.30448 214.756364 \nL 179.334919 214.756364 \nL 179.365359 214.756364 \nL 179.395798 208.129674 \nL 179.456677 214.215889 \nL 179.487116 214.756364 \nL 179.517556 211.114034 \nL 179.578435 214.756364 \nL 179.608874 214.756364 \nL 179.669753 196.544718 \nL 179.730632 212.05399 \nL 179.791511 214.732865 \nL 179.82195 214.168891 \nL 179.852389 200.821517 \nL 179.913268 214.756364 \nL 180.035026 208.576154 \nL 180.126344 214.756364 \nL 180.156783 214.732865 \nL 180.187223 214.427379 \nL 180.217662 214.756364 \nL 180.278541 203.735381 \nL 180.30898 213.158439 \nL 180.369859 214.756364 \nL 180.400299 214.239388 \nL 180.430738 204.769332 \nL 180.491617 213.933902 \nL 180.552496 214.756364 \nL 180.674253 205.920778 \nL 180.735132 214.756364 \nL 180.765572 211.748505 \nL 180.796011 204.275855 \nL 180.82645 214.756364 \nL 180.85689 211.278527 \nL 180.887329 213.910403 \nL 180.917769 197.931153 \nL 180.948208 214.145392 \nL 180.978647 212.570966 \nL 181.009087 214.756364 \nL 181.039526 210.221076 \nL 181.069966 214.685867 \nL 181.161284 214.709366 \nL 181.191723 208.834641 \nL 181.222163 214.756364 \nL 181.283041 211.231529 \nL 181.313481 207.636198 \nL 181.34392 214.756364 \nL 181.37436 210.503063 \nL 181.465678 214.074896 \nL 181.496117 208.693648 \nL 181.556996 214.732865 \nL 181.587436 214.309885 \nL 181.617875 214.756364 \nL 181.648314 214.756364 \nL 181.678754 214.591871 \nL 181.709193 214.756364 \nL 181.770072 201.925966 \nL 181.830951 210.479564 \nL 181.86139 214.756364 \nL 181.952708 213.369929 \nL 181.983148 214.756364 \nL 182.135345 198.048647 \nL 182.287542 214.756364 \nL 182.317981 214.756364 \nL 182.439739 201.174001 \nL 182.531057 214.756364 \nL 182.561497 214.591871 \nL 182.591936 212.641463 \nL 182.622375 198.542124 \nL 182.683254 214.051397 \nL 182.744133 211.184531 \nL 182.774572 214.427379 \nL 182.805012 212.735458 \nL 182.835451 214.756364 \nL 182.865891 198.84761 \nL 182.926769 212.688461 \nL 182.957209 210.127081 \nL 183.018088 214.145392 \nL 183.048527 214.568372 \nL 183.078967 207.189719 \nL 183.139845 207.659697 \nL 183.231164 214.756364 \nL 183.261603 213.111441 \nL 183.292042 196.662212 \nL 183.352921 214.756364 \nL 183.444239 214.756364 \nL 183.565997 212.688461 \nL 183.596436 214.732865 \nL 183.626876 214.333383 \nL 183.687755 205.098317 \nL 183.718194 214.709366 \nL 183.748633 208.129674 \nL 183.870391 214.756364 \nL 183.961709 191.891936 \nL 184.083467 214.756364 \nL 184.113906 214.756364 \nL 184.235664 180.283481 \nL 184.296543 214.333383 \nL 184.357422 210.268074 \nL 184.387861 209.610105 \nL 184.509619 214.756364 \nL 184.540058 211.490017 \nL 184.600937 213.393428 \nL 184.661816 212.547467 \nL 184.722695 214.756364 \nL 184.753134 214.61537 \nL 184.783573 214.756364 \nL 184.814013 208.999134 \nL 184.874892 212.429973 \nL 184.93577 214.756364 \nL 184.96621 212.570966 \nL 184.996649 207.448206 \nL 185.027089 214.732865 \nL 185.057528 213.910403 \nL 185.087967 212.382975 \nL 185.118407 198.918107 \nL 185.148846 214.732865 \nL 185.179286 203.288902 \nL 185.301043 214.756364 \nL 185.331483 214.756364 \nL 185.361922 213.369929 \nL 185.392362 214.756364 \nL 185.422801 199.012102 \nL 185.48368 209.798096 \nL 185.514119 214.756364 \nL 185.574998 213.698913 \nL 185.605437 210.103582 \nL 185.635877 214.756364 \nL 185.666316 213.393428 \nL 185.696756 214.756364 \nL 185.727195 214.027898 \nL 185.788074 211.537015 \nL 185.818513 212.946949 \nL 185.909831 214.756364 \nL 185.940271 210.103582 \nL 186.031589 212.476971 \nL 186.062028 212.335977 \nL 186.092468 214.756364 \nL 186.183786 213.675414 \nL 186.275104 214.756364 \nL 186.396862 207.37771 \nL 186.427301 211.184531 \nL 186.549059 214.756364 \nL 186.609938 210.385569 \nL 186.640377 214.497876 \nL 186.762135 214.756364 \nL 186.823014 213.322931 \nL 186.883892 211.41952 \nL 186.914332 211.513516 \nL 186.975211 214.756364 \nL 187.00565 204.299354 \nL 187.066529 210.879046 \nL 187.218726 214.756364 \nL 187.340484 211.748505 \nL 187.370923 214.380381 \nL 187.431802 201.808471 \nL 187.462241 214.756364 \nL 187.492681 211.137533 \nL 187.52312 214.756364 \nL 187.553559 209.06963 \nL 187.614438 214.709366 \nL 187.644878 195.369773 \nL 187.736196 196.403725 \nL 187.827514 214.756364 \nL 187.857954 213.675414 \nL 187.888393 214.756364 \nL 188.010151 209.892092 \nL 188.04059 214.544874 \nL 188.101469 187.732631 \nL 188.131908 214.756364 \nL 188.162348 213.017445 \nL 188.192787 202.88942 \nL 188.223226 214.427379 \nL 188.253666 213.158439 \nL 188.344984 214.756364 \nL 188.405863 200.069553 \nL 188.466742 212.359476 \nL 188.52762 214.756364 \nL 188.588499 187.591638 \nL 188.679818 214.756364 \nL 188.710257 214.380381 \nL 188.771136 211.63101 \nL 188.801575 214.286386 \nL 188.832015 214.756364 \nL 188.862454 214.732865 \nL 188.923333 214.756364 \nL 188.984212 202.771926 \nL 189.07553 214.756364 \nL 189.105969 211.278527 \nL 189.166848 207.424708 \nL 189.258166 214.756364 \nL 189.288606 214.662368 \nL 189.319045 208.599652 \nL 189.349484 214.756364 \nL 189.379924 214.756364 \nL 189.410363 214.544874 \nL 189.471242 214.709366 \nL 189.501682 198.354133 \nL 189.623439 214.756364 \nL 189.653879 201.784972 \nL 189.714757 209.398615 \nL 189.775636 205.756286 \nL 189.866954 214.756364 \nL 189.927833 203.3124 \nL 189.958273 210.667555 \nL 190.08003 214.756364 \nL 190.11047 212.805955 \nL 190.140909 202.630932 \nL 190.201788 213.534421 \nL 190.232227 213.651915 \nL 190.293106 214.756364 \nL 190.353985 199.552577 \nL 190.384424 214.756364 \nL 190.414864 214.756364 \nL 190.445303 213.839907 \nL 190.506182 214.756364 \nL 190.567061 205.474299 \nL 190.5975 211.701507 \nL 190.658379 204.581341 \nL 190.688818 211.607511 \nL 190.719258 211.889498 \nL 190.749697 214.756364 \nL 190.780137 197.038195 \nL 190.841015 202.04346 \nL 190.871455 214.756364 \nL 190.901894 208.176672 \nL 190.932334 185.923216 \nL 190.993213 214.756364 \nL 191.023652 214.356882 \nL 191.054091 201.385491 \nL 191.084531 214.568372 \nL 191.14541 208.64665 \nL 191.267167 214.732865 \nL 191.328046 211.959995 \nL 191.358485 214.756364 \nL 191.388925 214.427379 \nL 191.449804 214.638869 \nL 191.541122 203.594387 \nL 191.571561 213.675414 \nL 191.63244 202.701429 \nL 191.662879 198.283636 \nL 191.784637 214.732865 \nL 191.815077 208.200171 \nL 191.845516 214.756364 \nL 191.906395 210.291573 \nL 191.936834 214.756364 \nL 191.967274 210.174079 \nL 191.997713 199.294089 \nL 192.058592 214.756364 \nL 192.119471 213.205436 \nL 192.14991 214.756364 \nL 192.210789 214.309885 \nL 192.241228 214.756364 \nL 192.271668 203.805877 \nL 192.332546 210.197577 \nL 192.454304 214.756364 \nL 192.606501 208.928637 \nL 192.728259 214.756364 \nL 192.789138 214.286386 \nL 192.819577 201.1975 \nL 192.850016 214.756364 \nL 192.880456 213.651915 \nL 192.941335 211.231529 \nL 192.971774 212.26548 \nL 193.032653 214.756364 \nL 193.15441 190.622996 \nL 193.245729 214.756364 \nL 193.276168 209.28112 \nL 193.397926 214.098395 \nL 193.458805 209.516109 \nL 193.489244 205.474299 \nL 193.519683 213.463924 \nL 193.550123 214.756364 \nL 193.580562 191.539453 \nL 193.641441 210.832048 \nL 193.67188 210.103582 \nL 193.70232 214.756364 \nL 193.793638 212.26548 \nL 193.824077 213.910403 \nL 193.945835 205.380303 \nL 194.006714 214.756364 \nL 194.067593 212.359476 \nL 194.098032 207.001727 \nL 194.128471 214.145392 \nL 194.158911 209.751098 \nL 194.18935 214.756364 \nL 194.250229 207.236716 \nL 194.280669 214.568372 \nL 194.311108 214.756364 \nL 194.402426 211.607511 \nL 194.524184 214.756364 \nL 194.554623 214.568372 \nL 194.585063 214.61537 \nL 194.645941 214.756364 \nL 194.676381 190.435005 \nL 194.767699 214.756364 \nL 194.798138 214.685867 \nL 194.950335 200.022555 \nL 195.072093 214.756364 \nL 195.132972 210.503063 \nL 195.163411 214.19239 \nL 195.193851 214.380381 \nL 195.285169 199.834564 \nL 195.346048 214.098395 \nL 195.406927 209.774597 \nL 195.467805 208.881639 \nL 195.498245 214.756364 \nL 195.528684 205.944277 \nL 195.589563 214.638869 \nL 195.680881 206.508251 \nL 195.711321 214.756364 \nL 195.802639 211.490017 \nL 195.833078 214.756364 \nL 195.863518 188.837079 \nL 195.924397 214.544874 \nL 196.046154 181.411428 \nL 196.167912 214.756364 \nL 196.289669 200.281043 \nL 196.380988 214.756364 \nL 196.350548 179.696008 \nL 196.411427 213.181937 \nL 196.441866 211.114034 \nL 196.472306 214.756364 \nL 196.502745 212.641463 \nL 196.533185 212.547467 \nL 196.563624 213.76941 \nL 196.594063 211.983494 \nL 196.624503 210.385569 \nL 196.685382 214.756364 \nL 196.746261 213.393428 \nL 196.807139 214.756364 \nL 196.837579 214.568372 \nL 196.898458 214.756364 \nL 196.928897 209.304619 \nL 197.020215 214.756364 \nL 197.050655 212.171485 \nL 197.141973 214.756364 \nL 197.172412 183.526329 \nL 197.29417 214.756364 \nL 197.415928 213.675414 \nL 197.476806 214.756364 \nL 197.507246 214.333383 \nL 197.568125 205.051319 \nL 197.598564 206.555248 \nL 197.629003 214.756364 \nL 197.689882 207.260215 \nL 197.720322 196.803206 \nL 197.750761 214.756364 \nL 197.7812 214.756364 \nL 197.81164 211.302026 \nL 197.872519 214.756364 \nL 197.902958 214.756364 \nL 197.933397 175.842189 \nL 197.994276 213.487423 \nL 198.055155 212.382975 \nL 198.116034 214.756364 \nL 198.176913 187.168658 \nL 198.237792 204.910326 \nL 198.268231 214.756364 \nL 198.32911 206.061771 \nL 198.359549 203.594387 \nL 198.389989 186.111207 \nL 198.450867 214.756364 \nL 198.542186 202.654431 \nL 198.572625 213.55792 \nL 198.603064 213.463924 \nL 198.633504 214.756364 \nL 198.663943 207.542202 \nL 198.724822 214.568372 \nL 198.81614 214.756364 \nL 198.877019 206.320259 \nL 198.907458 214.521375 \nL 198.998777 213.886904 \nL 199.029216 200.516032 \nL 199.090095 201.291495 \nL 199.181413 214.756364 \nL 199.211853 213.087942 \nL 199.242292 214.756364 \nL 199.272731 213.863406 \nL 199.303171 189.753537 \nL 199.394489 205.004321 \nL 199.485807 214.756364 \nL 199.516247 201.714475 \nL 199.577125 214.756364 \nL 199.698883 202.301948 \nL 199.729322 213.111441 \nL 199.820641 210.855547 \nL 199.85108 213.675414 \nL 199.88152 201.808471 \nL 199.942398 210.691054 \nL 200.033717 208.22367 \nL 200.064156 214.756364 \nL 200.094595 207.001727 \nL 200.155474 214.756364 \nL 200.185914 214.756364 \nL 200.277232 209.704101 \nL 200.36855 214.756364 \nL 200.520747 195.134784 \nL 200.642505 214.756364 \nL 200.672944 214.756364 \nL 200.825141 212.570966 \nL 200.88602 214.756364 \nL 200.977338 204.252356 \nL 201.007778 214.756364 \nL 201.068656 213.487423 \nL 201.129535 194.030336 \nL 201.190414 208.740646 \nL 201.251293 214.756364 \nL 201.37305 192.338415 \nL 201.464369 214.756364 \nL 201.494808 212.617964 \nL 201.525248 212.312478 \nL 201.555687 210.808549 \nL 201.586126 214.756364 \nL 201.616566 212.664962 \nL 201.707884 214.756364 \nL 201.738323 186.722179 \nL 201.829642 189.283559 \nL 201.860081 214.756364 \nL 201.951399 213.604918 \nL 202.012278 214.756364 \nL 202.073157 207.730193 \nL 202.134036 203.782378 \nL 202.194914 214.756364 \nL 202.377551 203.147908 \nL 202.40799 214.756364 \nL 202.499309 214.709366 \nL 202.529748 214.756364 \nL 202.560187 205.474299 \nL 202.621066 208.740646 \nL 202.773263 214.756364 \nL 202.834142 213.487423 \nL 202.864581 214.239388 \nL 203.016778 203.241904 \nL 203.077657 214.756364 \nL 203.138536 213.722412 \nL 203.199415 213.839907 \nL 203.290733 203.288902 \nL 203.321173 214.756364 \nL 203.382051 214.19239 \nL 203.44293 198.025148 \nL 203.47337 214.450878 \nL 203.503809 214.756364 \nL 203.534248 201.549983 \nL 203.595127 213.275933 \nL 203.625567 214.756364 \nL 203.656006 204.205359 \nL 203.716885 210.080083 \nL 203.777764 214.756364 \nL 203.808203 208.881639 \nL 203.899521 214.756364 \nL 203.99084 194.664806 \nL 204.021279 214.756364 \nL 204.082158 212.805955 \nL 204.112597 187.685634 \nL 204.143037 214.756364 \nL 204.173476 190.575998 \nL 204.264794 213.275933 \nL 204.295234 205.02782 \nL 204.325673 202.536937 \nL 204.447431 214.756364 \nL 204.47787 214.756364 \nL 204.508309 211.114034 \nL 204.569188 212.664962 \nL 204.660507 214.756364 \nL 204.751825 206.484752 \nL 204.843143 214.756364 \nL 204.873582 213.322931 \nL 204.904022 211.20803 \nL 204.934461 214.756364 \nL 204.964901 183.338337 \nL 205.025779 214.756364 \nL 205.056219 214.521375 \nL 205.117098 214.756364 \nL 205.147537 201.455988 \nL 205.208416 214.756364 \nL 205.360613 214.756364 \nL 205.391052 199.0591 \nL 205.451931 214.756364 \nL 205.482371 213.722412 \nL 205.543249 214.709366 \nL 205.573689 214.756364 \nL 205.665007 207.448206 \nL 205.695446 189.988525 \nL 205.756325 212.617964 \nL 205.786765 214.756364 \nL 205.817204 203.852875 \nL 205.878083 211.443019 \nL 205.938962 214.756364 \nL 205.99984 214.662368 \nL 206.03028 214.756364 \nL 206.152037 191.492455 \nL 206.273795 214.756364 \nL 206.304235 197.625667 \nL 206.365113 214.685867 \nL 206.395553 214.544874 \nL 206.425992 208.411661 \nL 206.456432 214.756364 \nL 206.51731 210.033085 \nL 206.54775 207.941683 \nL 206.639068 214.756364 \nL 206.669507 213.111441 \nL 206.699947 207.683195 \nL 206.760826 214.662368 \nL 206.821704 212.664962 \nL 206.852144 214.756364 \nL 206.882583 214.756364 \nL 206.913023 171.659385 \nL 206.973901 206.578747 \nL 207.03478 214.756364 \nL 207.095659 213.816408 \nL 207.126099 214.450878 \nL 207.217417 201.385491 \nL 207.186977 214.756364 \nL 207.247856 210.221076 \nL 207.278296 214.074896 \nL 207.308735 212.359476 \nL 207.339174 199.576076 \nL 207.400053 206.08527 \nL 207.430493 213.957401 \nL 207.460932 213.534421 \nL 207.491371 200.892014 \nL 207.521811 214.756364 \nL 207.55225 214.756364 \nL 207.58269 214.709366 \nL 207.613129 196.615215 \nL 207.674008 211.161032 \nL 207.734887 208.764145 \nL 207.795765 214.756364 \nL 207.826205 202.442941 \nL 207.887084 209.586606 \nL 208.039281 214.756364 \nL 208.130599 211.114034 \nL 208.161038 214.098395 \nL 208.191478 214.756364 \nL 208.343675 209.657103 \nL 208.404554 214.756364 \nL 208.434993 210.268074 \nL 208.465432 207.941683 \nL 208.495872 213.416926 \nL 208.556751 214.756364 \nL 208.58719 203.500392 \nL 208.678508 207.354211 \nL 208.708948 206.29676 \nL 208.800266 213.463924 \nL 208.830705 212.429973 \nL 208.861145 203.946871 \nL 208.891584 214.732865 \nL 208.952463 208.317666 \nL 208.982902 213.792909 \nL 209.013342 207.777191 \nL 209.043781 212.899951 \nL 209.135099 214.756364 \nL 209.165539 194.688305 \nL 209.226418 214.756364 \nL 209.287296 212.899951 \nL 209.317736 214.756364 \nL 209.348175 209.586606 \nL 209.409054 213.463924 \nL 209.439493 214.756364 \nL 209.469933 201.573482 \nL 209.530812 213.534421 \nL 209.561251 214.286386 \nL 209.591691 204.064365 \nL 209.652569 209.774597 \nL 209.713448 207.424708 \nL 209.774327 214.756364 \nL 209.804766 206.578747 \nL 209.865645 214.450878 \nL 209.896085 214.756364 \nL 209.987403 208.670149 \nL 210.017842 214.756364 \nL 210.10916 214.215889 \nL 210.1396 208.082677 \nL 210.200479 212.312478 \nL 210.261357 214.756364 \nL 210.291797 213.628417 \nL 210.322236 197.625667 \nL 210.352676 214.756364 \nL 210.383115 214.756364 \nL 210.413555 208.22367 \nL 210.474433 214.544874 \nL 210.504873 214.756364 \nL 210.535312 214.121893 \nL 210.596191 208.85814 \nL 210.62663 210.244575 \nL 210.717949 214.756364 \nL 210.748388 193.066881 \nL 210.809267 214.756364 \nL 210.931024 206.108769 \nL 211.052782 214.756364 \nL 211.113661 214.756364 \nL 211.204979 209.328118 \nL 211.296297 214.756364 \nL 211.326737 209.022633 \nL 211.418055 210.244575 \nL 211.448494 211.701507 \nL 211.509373 213.275933 \nL 211.539813 189.965027 \nL 211.570252 214.756364 \nL 211.66157 201.573482 \nL 211.69201 214.732865 \nL 211.722449 191.915435 \nL 211.752888 211.396021 \nL 211.813767 195.722257 \nL 211.844207 214.756364 \nL 211.874646 214.40388 \nL 211.905086 206.014774 \nL 211.935525 214.756364 \nL 211.965964 214.027898 \nL 211.996404 213.252434 \nL 212.026843 214.756364 \nL 212.057283 198.84761 \nL 212.118161 212.899951 \nL 212.148601 211.701507 \nL 212.17904 199.411583 \nL 212.20948 214.756364 \nL 212.239919 214.333383 \nL 212.300798 214.756364 \nL 212.331237 199.952058 \nL 212.392116 208.85814 \nL 212.422555 211.983494 \nL 212.452995 182.468878 \nL 212.483434 213.158439 \nL 212.513874 203.194906 \nL 212.544313 214.756364 \nL 212.635631 212.735458 \nL 212.666071 206.437754 \nL 212.72695 210.409068 \nL 212.757389 214.756364 \nL 212.818268 213.322931 \nL 212.848707 211.725006 \nL 212.879147 198.236639 \nL 212.909586 214.756364 \nL 212.940025 199.223592 \nL 213.000904 214.756364 \nL 213.061783 212.171485 \nL 213.092222 207.307213 \nL 213.122662 214.756364 \nL 213.153101 210.009586 \nL 213.183541 214.756364 \nL 213.244419 208.341165 \nL 213.274859 214.568372 \nL 213.335738 214.756364 \nL 213.396616 213.510922 \nL 213.427056 214.756364 \nL 213.457495 212.735458 \nL 213.487935 213.9809 \nL 213.518374 209.234123 \nL 213.579253 214.756364 \nL 213.609692 214.756364 \nL 213.761889 197.155689 \nL 213.883647 214.756364 \nL 213.914086 214.756364 \nL 213.944526 214.497876 \nL 214.005405 214.756364 \nL 214.035844 214.756364 \nL 214.066283 214.61537 \nL 214.127162 214.756364 \nL 214.188041 209.422114 \nL 214.309799 214.756364 \nL 214.370678 209.539608 \nL 214.401117 214.662368 \nL 214.431556 214.756364 \nL 214.522875 194.218327 \nL 214.553314 210.244575 \nL 214.614193 209.539608 \nL 214.675072 214.756364 \nL 214.76639 213.275933 \nL 214.857708 214.756364 \nL 214.827269 212.92345 \nL 214.888147 214.450878 \nL 214.918587 204.087864 \nL 215.009905 210.197577 \nL 215.101223 214.756364 \nL 215.131663 214.732865 \nL 215.192542 214.756364 \nL 215.25342 206.484752 \nL 215.28386 212.05399 \nL 215.314299 195.745755 \nL 215.375178 203.006915 \nL 215.496936 214.756364 \nL 215.527375 206.531749 \nL 215.588254 214.756364 \nL 215.618693 214.756364 \nL 215.649133 206.790237 \nL 215.710011 214.732865 \nL 215.77089 214.756364 \nL 215.831769 213.534421 \nL 215.862208 199.90506 \nL 215.923087 208.717147 \nL 216.014406 214.756364 \nL 216.044845 212.92345 \nL 216.105724 202.842423 \nL 216.136163 214.756364 \nL 216.227481 206.978229 \nL 216.257921 214.756364 \nL 216.349239 214.709366 \nL 216.440557 202.372445 \nL 216.410118 214.756364 \nL 216.470997 211.889498 \nL 216.531875 209.868593 \nL 216.592754 214.215889 \nL 216.684072 205.544796 \nL 216.775391 214.756364 \nL 216.80583 206.790237 \nL 216.866709 214.756364 \nL 216.927588 211.396021 \nL 216.958027 186.628183 \nL 216.988467 214.591871 \nL 217.018906 212.758957 \nL 217.049345 209.398615 \nL 217.110224 213.863406 \nL 217.262421 214.756364 \nL 217.292861 201.549983 \nL 217.353739 213.463924 \nL 217.384179 213.675414 \nL 217.414618 200.398537 \nL 217.445058 214.521375 \nL 217.475497 211.560514 \nL 217.505937 214.756364 \nL 217.597255 212.735458 \nL 217.658134 214.756364 \nL 217.719012 202.489939 \nL 217.779891 212.077489 \nL 217.84077 210.832048 \nL 217.932088 214.756364 \nL 217.962528 211.349023 \nL 218.023406 212.876452 \nL 218.114725 214.756364 \nL 218.145164 214.732865 \nL 218.206043 214.756364 \nL 218.297361 200.610027 \nL 218.388679 214.756364 \nL 218.419119 207.095723 \nL 218.540876 214.756364 \nL 218.571316 214.591871 \nL 218.632195 203.077411 \nL 218.662634 211.678008 \nL 218.693073 214.756364 \nL 218.723513 201.385491 \nL 218.784392 211.043538 \nL 218.87571 214.756364 \nL 218.936589 201.878968 \nL 218.967028 214.756364 \nL 218.997467 214.756364 \nL 219.027907 201.737974 \nL 219.088786 214.756364 \nL 219.149665 214.756364 \nL 219.180104 197.696164 \nL 219.240983 214.756364 \nL 219.271422 213.087942 \nL 219.301862 214.450878 \nL 219.332301 195.581263 \nL 219.39318 210.503063 \nL 219.423619 210.080083 \nL 219.454059 212.030492 \nL 219.514937 202.771926 \nL 219.545377 214.756364 \nL 219.575816 212.547467 \nL 219.636695 214.756364 \nL 219.697574 214.756364 \nL 219.819331 213.487423 \nL 219.91065 214.756364 \nL 219.971529 195.722257 \nL 220.001968 214.732865 \nL 220.032407 214.756364 \nL 220.062847 188.790082 \nL 220.123726 214.756364 \nL 220.306362 196.027742 \nL 220.39768 214.756364 \nL 220.42812 212.735458 \nL 220.610756 214.756364 \nL 220.641195 211.983494 \nL 220.702074 214.756364 \nL 220.732514 187.145159 \nL 220.793393 212.71196 \nL 220.854271 195.957245 \nL 220.91515 205.920778 \nL 220.976029 214.756364 \nL 221.006468 190.74049 \nL 221.067347 212.782456 \nL 221.097787 213.393428 \nL 221.128226 211.983494 \nL 221.158665 209.962589 \nL 221.189105 211.701507 \nL 221.219544 214.756364 \nL 221.280423 214.098395 \nL 221.371741 214.756364 \nL 221.402181 207.706694 \nL 221.43262 214.756364 \nL 221.523938 214.450878 \nL 221.554378 214.756364 \nL 221.615257 209.821595 \nL 221.645696 211.63101 \nL 221.676135 214.286386 \nL 221.706575 200.022555 \nL 221.767454 214.756364 \nL 221.828332 208.881639 \nL 221.858772 214.756364 \nL 221.919651 214.756364 \nL 221.980529 213.017445 \nL 222.010969 203.547389 \nL 222.041408 214.756364 \nL 222.071848 214.756364 \nL 222.102287 214.756364 \nL 222.132726 213.228935 \nL 222.193605 214.756364 \nL 222.224045 197.437676 \nL 222.284923 211.889498 \nL 222.345802 210.78505 \nL 222.406681 214.756364 \nL 222.437121 214.497876 \nL 222.46756 212.406474 \nL 222.497999 214.756364 \nL 222.528439 213.722412 \nL 222.650196 214.756364 \nL 222.680636 214.004399 \nL 222.802393 203.147908 \nL 222.832833 206.08527 \nL 222.863272 214.685867 \nL 222.924151 208.64665 \nL 222.95459 206.437754 \nL 223.076348 214.756364 \nL 223.106787 214.732865 \nL 223.137227 213.205436 \nL 223.167666 194.241826 \nL 223.228545 211.278527 \nL 223.289424 210.597059 \nL 223.350303 214.756364 \nL 223.380742 189.236561 \nL 223.47206 204.722334 \nL 223.532939 211.114034 \nL 223.563379 189.941528 \nL 223.593818 214.732865 \nL 223.624257 211.63101 \nL 223.715576 214.756364 \nL 223.746015 203.735381 \nL 223.806894 211.584012 \nL 223.837333 214.756364 \nL 223.867773 206.08527 \nL 223.928652 209.798096 \nL 223.98953 214.756364 \nL 224.01997 197.672665 \nL 224.080849 199.834564 \nL 224.202606 214.756364 \nL 224.233046 214.262887 \nL 224.293924 198.21314 \nL 224.324364 214.732865 \nL 224.354803 214.685867 \nL 224.385243 214.756364 \nL 224.415682 204.863328 \nL 224.507 208.247169 \nL 224.53744 214.756364 \nL 224.567879 201.855469 \nL 224.598318 212.852953 \nL 224.628758 194.735303 \nL 224.659197 214.756364 \nL 224.689637 208.270668 \nL 224.811394 213.275933 \nL 224.841834 195.933747 \nL 224.872273 214.756364 \nL 224.902713 208.364663 \nL 224.933152 213.299432 \nL 225.02447 190.082521 \nL 225.115788 214.756364 \nL 225.146228 214.662368 \nL 225.267985 214.756364 \nL 225.298425 211.443019 \nL 225.359304 212.829454 \nL 225.389743 214.756364 \nL 225.420182 206.555248 \nL 225.481061 214.756364 \nL 225.602819 212.288979 \nL 225.633258 214.756364 \nL 225.663698 212.030492 \nL 225.694137 212.077489 \nL 225.785455 214.756364 \nL 225.815895 193.72485 \nL 225.876774 214.756364 \nL 225.907213 214.474377 \nL 225.968092 214.756364 \nL 225.998531 214.756364 \nL 226.05941 208.85814 \nL 226.120289 211.349023 \nL 226.150728 193.536859 \nL 226.211607 203.876374 \nL 226.272486 214.756364 \nL 226.333365 212.782456 \nL 226.363804 212.547467 \nL 226.455122 193.912841 \nL 226.424683 214.756364 \nL 226.485562 199.317588 \nL 226.546441 214.709366 \nL 226.607319 209.469112 \nL 226.637759 200.892014 \nL 226.668198 214.756364 \nL 226.698638 214.756364 \nL 226.759516 214.756364 \nL 226.789956 213.181937 \nL 226.850835 214.756364 \nL 226.881274 214.756364 \nL 226.911713 210.056584 \nL 226.972592 212.030492 \nL 227.033471 214.732865 \nL 227.06391 214.356882 \nL 227.124789 214.756364 \nL 227.185668 209.116628 \nL 227.307426 214.756364 \nL 227.337865 211.278527 \nL 227.398744 214.168891 \nL 227.429183 214.591871 \nL 227.459623 182.797863 \nL 227.490062 214.756364 \nL 227.520502 198.00165 \nL 227.58138 214.756364 \nL 227.642259 206.74324 \nL 227.703138 205.591794 \nL 227.794456 214.756364 \nL 227.824896 214.756364 \nL 227.946653 194.641307 \nL 228.068411 214.756364 \nL 228.09885 210.291573 \nL 228.159729 214.756364 \nL 228.190169 214.756364 \nL 228.220608 214.380381 \nL 228.251047 199.505579 \nL 228.281487 214.756364 \nL 228.311926 211.560514 \nL 228.342366 212.852953 \nL 228.372805 190.998978 \nL 228.433684 214.521375 \nL 228.464123 214.61537 \nL 228.494563 214.239388 \nL 228.555441 214.756364 \nL 228.61632 203.335899 \nL 228.677199 192.808393 \nL 228.738078 214.756364 \nL 228.890275 207.330712 \nL 228.920714 213.087942 \nL 228.951154 197.437676 \nL 228.981593 214.756364 \nL 229.012033 208.458659 \nL 229.042472 214.756364 \nL 229.13379 213.322931 \nL 229.225108 214.756364 \nL 229.255548 213.440425 \nL 229.285987 214.756364 \nL 229.346866 203.335899 \nL 229.377305 208.43516 \nL 229.468624 214.756364 \nL 229.529502 191.844938 \nL 229.559942 196.192234 \nL 229.6817 214.756364 \nL 229.712139 213.181937 \nL 229.773018 214.732865 \nL 229.864336 213.228935 \nL 229.894775 214.40388 \nL 229.925215 214.732865 \nL 229.955654 207.307213 \nL 230.016533 213.581419 \nL 230.077412 208.317666 \nL 230.107851 213.299432 \nL 230.138291 184.959761 \nL 230.199169 214.756364 \nL 230.260048 197.414177 \nL 230.290488 214.215889 \nL 230.320927 214.756364 \nL 230.351367 213.933902 \nL 230.381806 195.064287 \nL 230.412245 214.427379 \nL 230.442685 211.537015 \nL 230.503564 214.756364 \nL 230.534003 206.014774 \nL 230.594882 214.756364 \nL 230.625321 214.756364 \nL 230.655761 195.064287 \nL 230.716639 214.756364 \nL 230.747079 208.952136 \nL 230.807958 213.534421 \nL 230.838397 214.756364 \nL 230.960155 195.01729 \nL 231.051473 214.756364 \nL 231.081912 211.396021 \nL 231.112352 212.547467 \nL 231.142791 205.074818 \nL 231.173231 214.756364 \nL 231.20367 214.732865 \nL 231.234109 214.051397 \nL 231.264549 214.756364 \nL 231.355867 195.134784 \nL 231.386306 214.756364 \nL 231.477625 213.910403 \nL 231.538503 214.709366 \nL 231.568943 206.95473 \nL 231.629822 214.756364 \nL 231.660261 210.667555 \nL 231.6907 205.403802 \nL 231.72114 210.221076 \nL 231.782019 214.756364 \nL 231.812458 213.76941 \nL 231.903776 200.892014 \nL 231.934216 212.382975 \nL 231.964655 214.756364 \nL 232.055973 213.910403 \nL 232.086413 214.168891 \nL 232.177731 214.239388 \nL 232.20817 196.450722 \nL 232.23861 214.756364 \nL 232.329928 214.286386 \nL 232.360367 214.732865 \nL 232.451686 200.633526 \nL 232.421246 214.756364 \nL 232.482125 208.43516 \nL 232.543004 214.756364 \nL 232.603883 213.745911 \nL 232.664761 213.275933 \nL 232.72564 197.155689 \nL 232.786519 206.132268 \nL 232.877837 214.756364 \nL 232.847398 198.518625 \nL 232.908277 213.252434 \nL 232.999595 214.756364 \nL 233.030034 211.278527 \nL 233.121353 213.275933 \nL 233.24311 200.563029 \nL 233.27355 210.479564 \nL 233.303989 214.756364 \nL 233.395307 212.570966 \nL 233.425747 208.200171 \nL 233.456186 186.581185 \nL 233.517065 211.20803 \nL 233.547504 214.756364 \nL 233.608383 209.140127 \nL 233.638823 207.871187 \nL 233.669262 188.249607 \nL 233.730141 214.756364 \nL 233.76058 214.756364 \nL 233.851898 205.87378 \nL 233.912777 210.197577 \nL 234.034535 214.756364 \nL 234.064974 201.62048 \nL 234.125853 211.865999 \nL 234.156292 214.756364 \nL 234.217171 194.829298 \nL 234.247611 204.534343 \nL 234.308489 214.756364 \nL 234.369368 209.657103 \nL 234.460687 214.756364 \nL 234.491126 212.852953 \nL 234.552005 212.241982 \nL 234.582444 214.756364 \nL 234.612884 205.145314 \nL 234.673762 210.902544 \nL 234.734641 214.756364 \nL 234.765081 210.526562 \nL 234.79552 207.988681 \nL 234.856399 211.865999 \nL 234.947717 214.756364 \nL 235.039035 201.244497 \nL 235.130353 214.756364 \nL 235.099914 189.988525 \nL 235.160793 208.670149 \nL 235.191232 209.28112 \nL 235.252111 214.756364 \nL 235.31299 213.510922 \nL 235.343429 209.398615 \nL 235.404308 214.732865 \nL 235.495626 214.756364 \nL 235.526066 206.790237 \nL 235.556505 214.756364 \nL 235.647823 212.100988 \nL 235.678263 208.834641 \nL 235.708702 213.299432 \nL 235.739142 210.36207 \nL 235.769581 214.756364 \nL 235.83046 211.772004 \nL 235.860899 211.020039 \nL 235.891339 199.364586 \nL 235.921778 214.756364 \nL 235.952217 207.706694 \nL 236.013096 214.756364 \nL 236.104415 214.732865 \nL 236.134854 214.756364 \nL 236.165293 211.983494 \nL 236.226172 212.641463 \nL 236.287051 214.756364 \nL 236.31749 212.641463 \nL 236.34793 211.137533 \nL 236.408809 213.440425 \nL 236.469687 214.756364 \nL 236.591445 196.756208 \nL 236.652324 214.756364 \nL 236.713203 204.839829 \nL 236.83496 214.756364 \nL 236.895839 213.111441 \nL 236.956718 209.563107 \nL 236.987157 213.064443 \nL 237.017597 214.756364 \nL 237.048036 208.22367 \nL 237.108915 214.756364 \nL 237.139354 164.868204 \nL 237.261112 214.756364 \nL 237.291551 202.231451 \nL 237.35243 206.625745 \nL 237.38287 214.756364 \nL 237.474188 212.876452 \nL 237.535067 214.756364 \nL 237.565506 181.834408 \nL 237.626385 212.876452 \nL 237.687264 214.709366 \nL 237.717703 212.617964 \nL 237.748143 211.137533 \nL 237.778582 214.756364 \nL 237.839461 199.881561 \nL 237.8699 214.756364 \nL 237.90034 214.685867 \nL 238.052537 203.382897 \nL 238.143855 214.756364 \nL 238.174294 205.615292 \nL 238.235173 211.137533 \nL 238.296052 214.756364 \nL 238.326491 212.547467 \nL 238.356931 198.84761 \nL 238.38737 214.756364 \nL 238.41781 205.967776 \nL 238.539567 214.756364 \nL 238.661325 198.072146 \nL 238.691764 214.756364 \nL 238.783082 212.241982 \nL 238.813522 200.093051 \nL 238.874401 214.756364 \nL 238.90484 203.547389 \nL 239.057037 214.756364 \nL 239.087476 207.213217 \nL 239.148355 211.090536 \nL 239.270113 214.756364 \nL 239.361431 191.539453 \nL 239.42231 214.756364 \nL 239.483189 205.87378 \nL 239.544068 214.756364 \nL 239.604946 210.009586 \nL 239.635386 214.427379 \nL 239.665825 201.385491 \nL 239.696265 214.756364 \nL 239.726704 211.41952 \nL 239.787583 214.450878 \nL 239.818022 209.445613 \nL 239.878901 214.756364 \nL 240.000659 209.375116 \nL 240.031098 191.492455 \nL 240.091977 214.662368 \nL 240.122416 214.61537 \nL 240.244174 209.751098 \nL 240.274613 211.231529 \nL 240.42681 214.756364 \nL 240.518129 214.756364 \nL 240.609447 208.975635 \nL 240.731204 214.756364 \nL 240.761644 214.450878 \nL 240.792083 214.497876 \nL 240.822523 203.946871 \nL 240.852962 214.756364 \nL 240.913841 207.189719 \nL 240.97472 214.756364 \nL 241.005159 214.685867 \nL 241.035599 171.118911 \nL 241.096477 214.497876 \nL 241.187796 204.322853 \nL 241.157356 214.756364 \nL 241.218235 211.889498 \nL 241.248674 214.756364 \nL 241.309553 211.161032 \nL 241.370432 214.756364 \nL 241.400871 213.792909 \nL 241.431311 209.06963 \nL 241.46175 214.521375 \nL 241.49219 211.090536 \nL 241.613947 214.756364 \nL 241.705266 208.059178 \nL 241.766144 214.756364 \nL 241.796584 213.205436 \nL 241.827023 205.944277 \nL 241.887902 207.894686 \nL 241.918341 213.416926 \nL 241.97922 205.967776 \nL 242.00966 201.103504 \nL 242.040099 213.510922 \nL 242.070538 203.124409 \nL 242.192296 214.756364 \nL 242.222735 214.756364 \nL 242.283614 209.821595 \nL 242.314054 214.756364 \nL 242.344493 214.685867 \nL 242.405372 214.756364 \nL 242.52713 200.234045 \nL 242.588008 214.474377 \nL 242.648887 212.030492 \nL 242.709766 214.756364 \nL 242.801084 204.205359 \nL 242.861963 207.048725 \nL 242.922842 214.756364 \nL 242.983721 214.544874 \nL 243.01416 208.43516 \nL 243.044599 214.756364 \nL 243.075039 214.427379 \nL 243.135918 212.288979 \nL 243.166357 213.181937 \nL 243.196796 192.24442 \nL 243.227236 213.863406 \nL 243.288115 200.798018 \nL 243.348994 214.756364 \nL 243.409872 207.001727 \nL 243.53163 214.756364 \nL 243.562069 202.325447 \nL 243.622948 203.335899 \nL 243.653388 214.756364 \nL 243.744706 212.688461 \nL 243.805585 214.756364 \nL 243.836024 212.876452 \nL 243.927342 214.544874 \nL 243.957782 204.416849 \nL 243.988221 214.685867 \nL 244.079539 210.644057 \nL 244.170858 214.756364 \nL 244.201297 212.805955 \nL 244.231736 196.897201 \nL 244.292615 204.675337 \nL 244.353494 214.756364 \nL 244.414373 213.322931 \nL 244.444812 210.949542 \nL 244.475252 214.262887 \nL 244.505691 214.262887 \nL 244.53613 214.756364 \nL 244.56657 213.886904 \nL 244.597009 204.040866 \nL 244.627449 214.756364 \nL 244.657888 214.756364 \nL 244.688327 214.756364 \nL 244.779646 202.372445 \nL 244.840525 213.910403 \nL 244.901403 208.200171 \nL 244.931843 207.189719 \nL 244.992722 214.756364 \nL 245.0536 214.098395 \nL 245.08404 206.061771 \nL 245.144919 214.121893 \nL 245.236237 214.756364 \nL 245.266676 201.972963 \nL 245.327555 214.756364 \nL 245.357994 214.19239 \nL 245.418873 209.398615 \nL 245.449313 214.756364 \nL 245.479752 214.662368 \nL 245.510191 205.309807 \nL 245.57107 214.497876 \nL 245.631949 214.756364 \nL 245.753707 207.518703 \nL 245.784146 213.463924 \nL 245.814586 206.837235 \nL 245.875464 211.607511 \nL 245.966783 214.756364 \nL 245.997222 189.495049 \nL 246.058101 214.732865 \nL 246.11898 214.756364 \nL 246.149419 204.299354 \nL 246.210298 214.756364 \nL 246.240737 211.161032 \nL 246.332055 183.056351 \nL 246.423374 214.756364 \nL 246.453813 214.732865 \nL 246.484253 210.973041 \nL 246.545131 214.756364 \nL 246.60601 214.756364 \nL 246.63645 184.748271 \nL 246.697328 214.756364 \nL 246.727768 213.064443 \nL 246.758207 205.02782 \nL 246.819086 212.71196 \nL 246.849525 214.756364 \nL 246.879965 208.975635 \nL 246.971283 211.114034 \nL 247.093041 214.756364 \nL 247.184359 204.722334 \nL 247.214798 214.756364 \nL 247.306117 214.61537 \nL 247.397435 214.756364 \nL 247.519192 192.338415 \nL 247.610511 211.912997 \nL 247.64095 208.176672 \nL 247.671389 214.756364 \nL 247.732268 190.998978 \nL 247.762708 191.868437 \nL 247.854026 214.756364 \nL 247.884465 211.372522 \nL 247.914905 210.550061 \nL 248.006223 214.756364 \nL 248.036662 210.127081 \nL 248.097541 213.651915 \nL 248.15842 214.756364 \nL 248.219299 211.41952 \nL 248.249738 214.756364 \nL 248.280178 214.756364 \nL 248.371496 193.72485 \nL 248.401935 213.487423 \nL 248.493253 214.756364 \nL 248.523693 210.879046 \nL 248.554132 211.701507 \nL 248.584572 196.967698 \nL 248.64545 214.756364 \nL 248.67589 204.39335 \nL 248.706329 208.200171 \nL 248.736769 203.406396 \nL 248.797647 207.683195 \nL 248.828087 191.656947 \nL 248.888966 214.756364 \nL 248.919405 197.625667 \nL 248.980284 213.064443 \nL 249.041163 205.638791 \nL 249.19336 214.756364 \nL 249.223799 214.756364 \nL 249.406436 192.925888 \nL 249.497754 214.756364 \nL 249.528193 204.228857 \nL 249.589072 214.756364 \nL 249.619511 211.748505 \nL 249.649951 202.583935 \nL 249.68039 214.756364 \nL 249.71083 212.453472 \nL 249.741269 214.756364 \nL 249.771709 209.986087 \nL 249.802148 186.416693 \nL 249.832587 212.758957 \nL 249.863027 212.617964 \nL 249.893466 212.71196 \nL 249.984784 212.664962 \nL 250.015224 214.756364 \nL 250.045663 210.808549 \nL 250.106542 214.051397 \nL 250.136981 214.756364 \nL 250.167421 213.369929 \nL 250.19786 210.644057 \nL 250.289178 213.34643 \nL 250.319618 140.546845 \nL 250.441376 214.756364 \nL 250.471815 214.333383 \nL 250.593573 193.113879 \nL 250.624012 214.756364 \nL 250.654451 214.521375 \nL 250.684891 139.301403 \nL 250.74577 164.022244 \nL 250.867527 214.756364 \nL 250.897967 141.063821 \nL 250.958845 212.359476 \nL 251.080603 214.756364 \nL 251.111042 214.756364 \nL 251.141482 166.090147 \nL 251.202361 214.051397 \nL 251.2328 212.006993 \nL 251.26324 214.756364 \nL 251.324118 185.899717 \nL 251.384997 193.818846 \nL 251.476315 214.756364 \nL 251.506755 204.886827 \nL 251.598073 214.474377 \nL 251.628512 80.084181 \nL 251.811149 214.756364 \nL 251.841588 212.218483 \nL 251.872028 139.630388 \nL 251.932906 214.756364 \nL 251.963346 214.756364 \nL 251.993785 214.074896 \nL 252.024225 214.756364 \nL 252.054664 199.999056 \nL 252.085104 214.756364 \nL 252.115543 47.632203 \nL 252.176422 214.709366 \nL 252.206861 214.168891 \nL 252.237301 214.662368 \nL 252.26774 167.923061 \nL 252.328619 212.876452 \nL 252.419937 214.756364 \nL 252.511255 207.213217 \nL 252.541695 212.970447 \nL 252.572134 172.881328 \nL 252.602573 214.756364 \nL 252.633013 194.14783 \nL 252.724331 214.662368 \nL 252.693892 188.249607 \nL 252.75477 210.315072 \nL 252.78521 214.732865 \nL 252.815649 211.795503 \nL 252.876528 214.756364 \nL 252.998286 162.165831 \nL 253.150483 214.756364 \nL 253.180922 149.194439 \nL 253.241801 214.756364 \nL 253.27224 213.745911 \nL 253.333119 214.145392 \nL 253.363559 214.756364 \nL 253.454877 178.004088 \nL 253.515756 214.756364 \nL 253.546195 155.163159 \nL 253.698392 214.756364 \nL 253.728832 191.797941 \nL 253.78971 192.24442 \nL 253.881029 214.756364 \nL 253.911468 207.213217 \nL 253.941907 214.756364 \nL 254.002786 212.241982 \nL 254.063665 214.756364 \nL 254.094104 189.636042 \nL 254.154983 186.158205 \nL 254.215862 214.756364 \nL 254.276741 214.756364 \nL 254.368059 188.625589 \nL 254.398498 214.756364 \nL 254.489817 206.249763 \nL 254.520256 214.756364 \nL 254.550696 212.805955 \nL 254.581135 152.57828 \nL 254.642014 214.756364 \nL 254.672453 204.698835 \nL 254.733332 214.756364 \nL 254.763771 214.756364 \nL 254.794211 198.730115 \nL 254.885529 206.813736 \nL 254.946408 214.756364 \nL 254.976847 213.487423 \nL 255.007287 141.345807 \nL 255.068165 214.756364 \nL 255.098605 213.886904 \nL 255.159484 196.239232 \nL 255.189923 212.664962 \nL 255.220362 210.808549 \nL 255.250802 212.735458 \nL 255.281241 212.030492 \nL 255.311681 214.662368 \nL 255.34212 201.925966 \nL 255.402999 214.756364 \nL 255.463878 211.513516 \nL 255.494317 199.599575 \nL 255.555196 214.756364 \nL 255.616075 214.756364 \nL 255.646514 213.275933 \nL 255.676954 213.698913 \nL 255.707393 201.033007 \nL 255.737832 214.732865 \nL 255.768272 211.067037 \nL 255.798711 214.145392 \nL 255.829151 194.194828 \nL 255.85959 214.756364 \nL 255.890029 214.756364 \nL 255.920469 214.756364 \nL 255.950908 191.210468 \nL 256.011787 212.71196 \nL 256.042226 208.811143 \nL 256.103105 212.946949 \nL 256.133545 214.756364 \nL 256.163984 214.638869 \nL 256.224863 167.923061 \nL 256.255302 168.839518 \nL 256.285742 214.333383 \nL 256.316181 135.823566 \nL 256.37706 201.737974 \nL 256.498818 214.756364 \nL 256.529257 183.902311 \nL 256.620575 186.228702 \nL 256.651015 203.10091 \nL 256.681454 192.267919 \nL 256.711893 154.552188 \nL 256.742333 209.046132 \nL 256.772772 193.372367 \nL 256.89453 214.756364 \nL 256.985848 214.756364 \nL 257.016288 212.077489 \nL 257.046727 214.709366 \nL 257.077166 177.510611 \nL 257.138045 210.855547 \nL 257.198924 214.756364 \nL 257.229363 213.698913 \nL 257.290242 171.001416 \nL 257.320682 214.756364 \nL 257.351121 214.732865 \nL 257.412 205.779785 \nL 257.442439 214.732865 \nL 257.503318 214.756364 \nL 257.533757 210.315072 \nL 257.564197 214.756364 \nL 257.594636 176.218171 \nL 257.655515 214.756364 \nL 257.685955 214.756364 \nL 257.716394 202.654431 \nL 257.807712 209.539608 \nL 257.838152 214.756364 \nL 257.868591 148.395477 \nL 257.92947 214.756364 \nL 257.959909 209.798096 \nL 258.020788 214.756364 \nL 258.081667 214.732865 \nL 258.172985 200.234045 \nL 258.203424 69.0162 \nL 258.233864 214.756364 \nL 258.264303 214.756364 \nL 258.355621 214.756364 \nL 258.386061 213.698913 \nL 258.4165 205.638791 \nL 258.477379 214.756364 \nL 258.538258 213.487423 \nL 258.568697 207.753692 \nL 258.629576 214.756364 \nL 258.660016 132.416226 \nL 258.720894 209.140127 \nL 258.781773 152.343291 \nL 258.812213 214.756364 \nL 258.842652 154.669682 \nL 258.93397 214.756364 \nL 258.96441 214.732865 \nL 258.994849 207.706694 \nL 259.055728 214.756364 \nL 259.086167 214.756364 \nL 259.207925 147.831503 \nL 259.268804 214.756364 \nL 259.329683 212.946949 \nL 259.360122 179.508017 \nL 259.390561 214.756364 \nL 259.421001 214.756364 \nL 259.45144 214.756364 \nL 259.603637 187.403647 \nL 259.694955 214.756364 \nL 259.725395 214.497876 \nL 259.755834 126.494504 \nL 259.816713 214.756364 \nL 259.877592 214.756364 \nL 259.908031 214.568372 \nL 259.938471 214.756364 \nL 259.96891 172.293856 \nL 260.029789 214.756364 \nL 260.060228 212.758957 \nL 260.121107 214.756364 \nL 260.151547 175.959684 \nL 260.212425 213.651915 \nL 260.242865 214.145392 \nL 260.273304 212.006993 \nL 260.303744 196.450722 \nL 260.364622 214.756364 \nL 260.425501 214.756364 \nL 260.455941 214.004399 \nL 260.48638 208.64665 \nL 260.547259 214.756364 \nL 260.577698 158.547 \nL 260.638577 214.756364 \nL 260.669016 204.933824 \nL 260.729895 214.756364 \nL 260.821213 212.218483 \nL 260.851653 180.142487 \nL 260.912532 207.683195 \nL 260.942971 212.006993 \nL 260.973411 187.380148 \nL 261.034289 202.489939 \nL 261.095168 212.876452 \nL 261.125608 161.460864 \nL 261.216926 181.035445 \nL 261.308244 214.497876 \nL 261.338683 208.411661 \nL 261.369123 206.508251 \nL 261.399562 157.889031 \nL 261.460441 214.756364 \nL 261.49088 214.732865 \nL 261.52132 193.607356 \nL 261.582199 214.756364 \nL 261.673517 212.241982 \nL 261.703956 213.34643 \nL 261.734396 131.875752 \nL 261.795275 210.033085 \nL 261.825714 214.756364 \nL 261.856153 210.902544 \nL 261.886593 61.802039 \nL 261.917032 212.429973 \nL 261.947472 211.396021 \nL 261.977911 214.756364 \nL 262.00835 196.28623 \nL 262.069229 214.756364 \nL 262.099669 214.756364 \nL 262.221426 131.335277 \nL 262.312744 214.756364 \nL 262.373623 200.563029 \nL 262.55626 214.756364 \nL 262.617139 195.487268 \nL 262.678017 211.889498 \nL 262.738896 167.523579 \nL 262.769336 212.899951 \nL 262.799775 207.213217 \nL 262.860654 214.756364 \nL 262.921533 214.756364 \nL 262.951972 201.385491 \nL 263.04329 208.576154 \nL 263.195487 214.756364 \nL 263.286805 214.568372 \nL 263.317245 214.756364 \nL 263.347684 214.474377 \nL 263.408563 214.756364 \nL 263.469442 184.372289 \nL 263.56076 214.756364 \nL 263.5912 99.306279 \nL 263.652078 171.071913 \nL 263.712957 158.664495 \nL 263.773836 214.756364 \nL 263.804275 187.662135 \nL 263.865154 211.41952 \nL 263.895594 214.356882 \nL 263.926033 213.228935 \nL 263.986912 214.756364 \nL 264.017351 170.296449 \nL 264.047791 214.756364 \nL 264.07823 121.371744 \nL 264.139109 192.526406 \nL 264.199988 214.756364 \nL 264.260867 200.375038 \nL 264.291306 214.145392 \nL 264.321745 158.359009 \nL 264.352185 214.756364 \nL 264.382624 214.004399 \nL 264.413064 203.664884 \nL 264.443503 214.756364 \nL 264.473942 214.756364 \nL 264.504382 213.393428 \nL 264.565261 150.67487 \nL 264.5957 214.709366 \nL 264.626139 200.469034 \nL 264.656579 212.194984 \nL 264.687018 179.508017 \nL 264.717458 212.92345 \nL 264.747897 207.965182 \nL 264.808776 214.756364 \nL 264.900094 213.064443 \nL 264.991412 124.23861 \nL 265.021852 199.646572 \nL 265.082731 214.756364 \nL 265.11317 214.662368 \nL 265.143609 129.032385 \nL 265.204488 213.628417 \nL 265.234928 214.756364 \nL 265.265367 212.876452 \nL 265.295806 184.889265 \nL 265.326246 214.756364 \nL 265.356685 214.756364 \nL 265.387125 211.114034 \nL 265.448003 214.756364 \nL 265.539322 214.756364 \nL 265.569761 90.776179 \nL 265.63064 214.756364 \nL 265.691519 144.001183 \nL 265.721958 204.134862 \nL 265.752398 210.832048 \nL 265.782837 127.810442 \nL 265.813276 214.685867 \nL 265.843716 195.769254 \nL 265.935034 214.756364 \nL 265.965473 208.952136 \nL 265.995913 206.038273 \nL 266.056792 214.756364 \nL 266.14811 151.873313 \nL 266.178549 167.923061 \nL 266.239428 214.756364 \nL 266.300307 206.555248 \nL 266.452504 214.756364 \nL 266.513383 118.316888 \nL 266.574262 202.865921 \nL 266.604701 202.46644 \nL 266.63514 212.570966 \nL 266.66558 185.688227 \nL 266.726459 214.450878 \nL 266.756898 209.257622 \nL 266.787337 214.756364 \nL 266.817777 210.36207 \nL 266.909095 214.756364 \nL 267.030853 180.588966 \nL 267.061292 185.923216 \nL 267.18305 214.474377 \nL 267.304807 194.35932 \nL 267.426565 214.756364 \nL 267.457004 214.309885 \nL 267.487444 190.552499 \nL 267.517883 214.756364 \nL 267.548323 208.22367 \nL 267.609201 214.732865 \nL 267.639641 214.638869 \nL 267.761398 187.192157 \nL 267.791838 214.756364 \nL 267.852717 187.897124 \nL 267.883156 163.951747 \nL 267.913595 189.377554 \nL 267.944035 214.756364 \nL 268.065792 135.447584 \nL 268.157111 214.756364 \nL 268.18755 213.651915 \nL 268.248429 214.756364 \nL 268.278868 206.907732 \nL 268.339747 214.568372 \nL 268.370187 89.624733 \nL 268.431065 214.756364 \nL 268.461505 214.756364 \nL 268.491944 146.304075 \nL 268.552823 213.064443 \nL 268.644141 214.756364 \nL 268.674581 212.476971 \nL 268.70502 214.756364 \nL 268.796338 159.815941 \nL 268.918096 214.756364 \nL 268.978975 175.6072 \nL 269.009414 214.756364 \nL 269.039854 212.594465 \nL 269.131172 214.756364 \nL 269.161611 17.083636 \nL 269.22249 214.756364 \nL 269.283369 210.714553 \nL 269.313808 214.756364 \nL 269.344248 214.662368 \nL 269.435566 164.609716 \nL 269.466005 175.513205 \nL 269.587763 214.756364 \nL 269.618202 214.309885 \nL 269.648642 205.709288 \nL 269.679081 214.756364 \nL 269.70952 214.756364 \nL 269.73996 126.776491 \nL 269.800839 214.756364 \nL 269.831278 196.380226 \nL 269.922596 208.035679 \nL 269.953036 202.372445 \nL 269.983475 214.756364 \nL 270.135672 214.756364 \nL 270.196551 211.748505 \nL 270.25743 205.215811 \nL 270.379187 213.957401 \nL 270.440066 214.756364 \nL 270.470506 195.205281 \nL 270.531385 214.756364 \nL 270.561824 181.340931 \nL 270.622703 212.641463 \nL 270.714021 214.756364 \nL 270.835779 145.575609 \nL 270.927097 214.568372 \nL 270.957536 200.398537 \nL 270.987976 202.395943 \nL 271.048854 214.756364 \nL 271.079294 97.073884 \nL 271.140173 213.55792 \nL 271.170612 214.756364 \nL 271.201051 212.570966 \nL 271.26193 214.709366 \nL 271.322809 191.257466 \nL 271.353249 172.364352 \nL 271.383688 202.395943 \nL 271.444567 194.829298 \nL 271.505446 214.756364 \nL 271.596764 203.006915 \nL 271.627203 214.756364 \nL 271.657643 192.6674 \nL 271.718521 212.124487 \nL 271.748961 123.980122 \nL 271.80984 214.756364 \nL 271.840279 214.756364 \nL 271.962037 152.930764 \nL 271.992476 212.500469 \nL 272.083794 211.067037 \nL 272.175113 214.756364 \nL 272.205552 177.675103 \nL 272.266431 214.756364 \nL 272.29687 207.683195 \nL 272.357749 214.756364 \nL 272.418628 41.381497 \nL 272.449067 201.714475 \nL 272.479507 214.756364 \nL 272.540385 200.704023 \nL 272.662143 177.393116 \nL 272.601264 207.142721 \nL 272.692582 180.612465 \nL 272.723022 214.756364 \nL 272.753461 152.57828 \nL 272.81434 214.427379 \nL 272.875219 214.756364 \nL 272.905658 211.819001 \nL 272.966537 213.205436 \nL 272.996977 135.941061 \nL 273.027416 214.756364 \nL 273.057855 214.262887 \nL 273.118734 209.351617 \nL 273.179613 209.492611 \nL 273.210052 214.756364 \nL 273.270931 213.957401 \nL 273.301371 211.278527 \nL 273.362249 156.197111 \nL 273.392689 214.756364 \nL 273.423128 213.9809 \nL 273.453568 214.309885 \nL 273.544886 207.37771 \nL 273.605765 214.756364 \nL 273.697083 190.482002 \nL 273.788401 214.756364 \nL 273.818841 214.732865 \nL 273.910159 214.756364 \nL 274.031916 188.602091 \nL 274.153674 214.756364 \nL 274.184113 210.879046 \nL 274.214553 168.816019 \nL 274.244992 214.756364 \nL 274.275432 214.756364 \nL 274.305871 214.756364 \nL 274.33631 214.61537 \nL 274.36675 183.643823 \nL 274.397189 214.756364 \nL 274.427629 208.928637 \nL 274.458068 214.756364 \nL 274.488507 188.602091 \nL 274.549386 214.591871 \nL 274.579826 214.756364 \nL 274.701583 96.039933 \nL 274.792902 214.756364 \nL 274.823341 97.825849 \nL 274.88422 160.755897 \nL 274.914659 197.743162 \nL 274.945099 189.001572 \nL 274.975538 54.869864 \nL 275.036417 214.756364 \nL 275.066856 214.756364 \nL 275.097296 214.239388 \nL 275.158174 214.756364 \nL 275.188614 175.372211 \nL 275.279932 184.066803 \nL 275.340811 170.225953 \nL 275.40169 214.756364 \nL 275.462569 213.604918 \nL 275.493008 214.756364 \nL 275.553887 214.709366 \nL 275.675644 180.94145 \nL 275.706084 214.756364 \nL 275.736523 210.691054 \nL 275.766963 69.791664 \nL 275.827841 214.756364 \nL 275.949599 214.756364 \nL 275.980038 213.487423 \nL 276.010478 214.756364 \nL 276.040917 177.017134 \nL 276.101796 214.756364 \nL 276.162675 212.523968 \nL 276.223554 214.756364 \nL 276.253993 176.45316 \nL 276.345311 213.299432 \nL 276.375751 212.124487 \nL 276.43663 214.756364 \nL 276.467069 122.922672 \nL 276.527948 171.612387 \nL 276.619266 214.756364 \nL 276.649705 212.664962 \nL 276.741024 214.756364 \nL 276.771463 169.332994 \nL 276.832342 213.55792 \nL 276.92366 214.051397 \nL 276.9541 206.249763 \nL 277.075857 150.439881 \nL 277.014978 213.76941 \nL 277.106297 157.348557 \nL 277.228054 214.591871 \nL 277.258494 199.529078 \nL 277.319372 213.886904 \nL 277.349812 214.756364 \nL 277.380251 176.265169 \nL 277.44113 214.40388 \nL 277.471569 210.338571 \nL 277.532448 214.756364 \nL 277.593327 214.756364 \nL 277.715085 167.758568 \nL 277.806403 214.756364 \nL 277.836842 214.709366 \nL 277.867282 184.466285 \nL 277.928161 214.756364 \nL 277.9586 214.756364 \nL 277.989039 211.748505 \nL 278.080358 83.186036 \nL 278.141236 214.756364 \nL 278.202115 214.61537 \nL 278.232555 211.513516 \nL 278.262994 214.756364 \nL 278.323873 170.907421 \nL 278.354312 214.756364 \nL 278.415191 214.756364 \nL 278.44563 214.309885 \nL 278.47607 214.756364 \nL 278.506509 157.043071 \nL 278.597828 187.262653 \nL 278.689146 214.756364 \nL 278.719585 193.325369 \nL 278.780464 214.756364 \nL 278.902222 214.756364 \nL 278.932661 209.680602 \nL 278.99354 214.215889 \nL 279.023979 214.756364 \nL 279.084858 100.927703 \nL 279.115297 214.756364 \nL 279.145737 214.19239 \nL 279.176176 205.121816 \nL 279.237055 213.393428 \nL 279.267494 214.709366 \nL 279.450131 107.295905 \nL 279.571889 214.756364 \nL 279.632767 214.756364 \nL 279.693646 164.656714 \nL 279.724086 213.275933 \nL 279.815404 214.756364 \nL 279.845843 189.213062 \nL 279.906722 208.599652 \nL 279.937161 208.082677 \nL 279.967601 195.86325 \nL 279.99804 214.756364 \nL 280.02848 214.756364 \nL 280.058919 211.043538 \nL 280.119798 212.641463 \nL 280.150237 214.380381 \nL 280.211116 165.949153 \nL 280.241556 198.871109 \nL 280.271995 214.027898 \nL 280.302434 193.677852 \nL 280.393753 157.513049 \nL 280.485071 214.756364 \nL 280.51551 160.567906 \nL 280.576389 205.967776 \nL 280.606828 213.393428 \nL 280.637268 186.346196 \nL 280.698147 214.756364 \nL 280.728586 214.756364 \nL 280.759025 180.189485 \nL 280.819904 214.756364 \nL 280.911222 210.36207 \nL 280.941662 214.756364 \nL 280.972101 214.709366 \nL 281.03298 157.70104 \nL 281.06342 206.249763 \nL 281.154738 214.756364 \nL 281.185177 197.249685 \nL 281.246056 210.57356 \nL 281.276495 210.244575 \nL 281.367814 212.664962 \nL 281.428692 214.756364 \nL 281.489571 208.599652 \nL 281.611329 214.756364 \nL 281.641768 214.756364 \nL 281.672208 204.087864 \nL 281.763526 210.244575 \nL 281.915723 214.756364 \nL 281.946162 209.422114 \nL 282.007041 211.020039 \nL 282.128799 214.756364 \nL 282.159238 211.020039 \nL 282.220117 214.756364 \nL 282.311435 214.027898 \nL 282.433193 214.756364 \nL 282.463632 214.756364 \nL 282.58539 199.106098 \nL 282.615829 206.790237 \nL 282.646269 213.792909 \nL 282.707148 209.798096 \nL 282.737587 198.894608 \nL 282.798466 211.20803 \nL 282.828905 214.709366 \nL 282.859345 212.124487 \nL 282.950663 214.756364 \nL 283.011542 195.369773 \nL 283.07242 214.756364 \nL 283.133299 212.312478 \nL 283.163739 214.19239 \nL 283.194178 199.999056 \nL 283.224617 214.756364 \nL 283.285496 200.704023 \nL 283.315936 201.244497 \nL 283.407254 214.756364 \nL 283.437693 214.732865 \nL 283.468133 214.756364 \nL 283.498572 200.375038 \nL 283.58989 207.518703 \nL 283.62033 214.756364 \nL 283.650769 204.769332 \nL 283.681209 209.210624 \nL 283.711648 176.923138 \nL 283.772527 213.205436 \nL 283.802966 186.06421 \nL 283.863845 214.215889 \nL 283.924724 211.466518 \nL 283.985603 202.348946 \nL 284.016042 212.547467 \nL 284.076921 214.756364 \nL 284.198679 200.868515 \nL 284.350876 214.756364 \nL 284.411754 214.756364 \nL 284.533512 200.892014 \nL 284.563951 214.732865 \nL 284.62483 197.954652 \nL 284.777027 214.450878 \nL 284.807467 205.497798 \nL 284.868345 214.286386 \nL 284.929224 214.756364 \nL 284.959664 211.8425 \nL 285.020543 214.756364 \nL 285.050982 213.9809 \nL 285.081421 198.871109 \nL 285.111861 214.756364 \nL 285.1423 214.004399 \nL 285.17274 214.756364 \nL 285.203179 210.57356 \nL 285.294497 212.476971 \nL 285.324937 213.252434 \nL 285.385815 203.876374 \nL 285.416255 209.398615 \nL 285.446694 214.756364 \nL 285.507573 214.591871 \nL 285.568452 214.756364 \nL 285.598891 200.98601 \nL 285.720649 214.756364 \nL 285.751088 212.899951 \nL 285.811967 214.756364 \nL 285.842407 214.732865 \nL 285.872846 214.544874 \nL 285.903285 203.171407 \nL 285.933725 214.756364 \nL 285.964164 214.756364 \nL 285.994604 214.756364 \nL 286.116361 212.500469 \nL 286.17724 214.756364 \nL 286.238119 196.897201 \nL 286.329437 202.301948 \nL 286.390316 214.756364 \nL 286.451195 210.244575 \nL 286.481634 214.756364 \nL 286.512073 206.414255 \nL 286.542513 213.510922 \nL 286.603392 214.756364 \nL 286.664271 206.273262 \nL 286.786028 214.756364 \nL 286.816468 214.732865 \nL 286.877346 202.019961 \nL 286.907786 203.053913 \nL 286.968665 196.944199 \nL 287.029543 214.756364 \nL 287.059983 210.409068 \nL 287.120862 214.19239 \nL 287.151301 214.756364 \nL 287.242619 203.899873 \nL 287.273059 205.474299 \nL 287.394816 214.756364 \nL 287.425256 206.95473 \nL 287.486135 213.34643 \nL 287.516574 213.064443 \nL 287.577453 203.265403 \nL 287.607892 208.22367 \nL 287.638332 214.756364 \nL 287.668771 205.826783 \nL 287.72965 214.521375 \nL 287.820968 202.724928 \nL 287.851407 214.756364 \nL 287.912286 210.99654 \nL 287.973165 201.385491 \nL 288.034044 208.905138 \nL 288.155801 214.756364 \nL 288.186241 208.529156 \nL 288.277559 210.949542 \nL 288.307999 210.832048 \nL 288.338438 214.756364 \nL 288.399317 213.863406 \nL 288.460196 204.534343 \nL 288.490635 209.7276 \nL 288.521074 213.792909 \nL 288.581953 211.748505 \nL 288.612393 211.137533 \nL 288.673271 213.675414 \nL 288.703711 201.103504 \nL 288.76459 214.756364 \nL 288.825468 210.456065 \nL 288.855908 214.756364 \nL 288.886347 184.630777 \nL 288.947226 213.064443 \nL 288.977665 214.756364 \nL 289.038544 214.215889 \nL 289.099423 204.111363 \nL 289.129863 208.811143 \nL 289.190741 214.756364 \nL 289.25162 212.876452 \nL 289.28206 214.756364 \nL 289.434257 196.521219 \nL 289.556014 214.756364 \nL 289.586454 212.218483 \nL 289.677772 212.735458 \nL 289.708211 189.04857 \nL 289.76909 212.852953 \nL 289.829969 214.756364 \nL 289.860408 205.051319 \nL 289.951727 211.231529 \nL 289.982166 210.526562 \nL 290.012605 211.043538 \nL 290.043045 212.735458 \nL 290.073484 208.059178 \nL 290.103924 214.732865 \nL 290.134363 212.030492 \nL 290.195242 214.286386 \nL 290.225681 207.213217 \nL 290.28656 214.756364 \nL 290.408318 199.552577 \nL 290.469196 198.283636 \nL 290.530075 214.756364 \nL 290.621394 214.685867 \nL 290.651833 203.523891 \nL 290.712712 214.756364 \nL 290.743151 214.756364 \nL 290.864909 204.557842 \nL 290.925788 214.756364 \nL 291.017106 214.427379 \nL 291.047545 214.356882 \nL 291.077985 190.834486 \nL 291.108424 214.732865 \nL 291.138863 207.189719 \nL 291.199742 214.756364 \nL 291.260621 213.816408 \nL 291.29106 214.497876 \nL 291.3215 214.309885 \nL 291.412818 196.991197 \nL 291.443258 214.756364 \nL 291.534576 212.664962 \nL 291.656333 214.756364 \nL 291.717212 214.756364 \nL 291.80853 204.839829 \nL 291.899849 214.756364 \nL 291.930288 200.234045 \nL 291.991167 207.471705 \nL 292.082485 214.544874 \nL 292.143364 213.55792 \nL 292.204243 214.756364 \nL 292.234682 208.834641 \nL 292.326 214.756364 \nL 292.35644 208.670149 \nL 292.417319 214.756364 \nL 292.539076 212.735458 \nL 292.569516 192.220921 \nL 292.630394 208.85814 \nL 292.660834 213.463924 \nL 292.691273 212.26548 \nL 292.721713 196.685711 \nL 292.752152 214.756364 \nL 292.782591 214.732865 \nL 292.813031 214.662368 \nL 292.904349 204.745833 \nL 292.934788 207.565701 \nL 293.026107 214.709366 \nL 293.056546 207.189719 \nL 293.086986 159.698446 \nL 293.147864 214.756364 \nL 293.239183 203.594387 \nL 293.269622 210.291573 \nL 293.36094 214.732865 \nL 293.39138 201.40899 \nL 293.421819 214.756364 \nL 293.452258 203.476893 \nL 293.513137 214.756364 \nL 293.574016 212.946949 \nL 293.695774 214.286386 \nL 293.787092 205.944277 \nL 293.756652 214.756364 \nL 293.817531 212.92345 \nL 293.847971 214.756364 \nL 293.87841 203.735381 \nL 293.939289 210.291573 \nL 294.030607 214.756364 \nL 294.061047 206.907732 \nL 294.152365 210.761551 \nL 294.182804 213.087942 \nL 294.213244 201.761473 \nL 294.304562 202.301948 \nL 294.365441 192.690899 \nL 294.426319 214.756364 \nL 294.487198 207.001727 \nL 294.517638 214.051397 \nL 294.548077 214.756364 \nL 294.578516 213.581419 \nL 294.608956 206.578747 \nL 294.669835 214.756364 \nL 294.761153 214.756364 \nL 294.791592 209.210624 \nL 294.852471 214.756364 \nL 294.882911 214.756364 \nL 295.035108 201.455988 \nL 295.187305 214.756364 \nL 295.248183 214.756364 \nL 295.278623 209.06963 \nL 295.369941 210.103582 \nL 295.43082 214.756364 \nL 295.461259 209.06963 \nL 295.491699 197.766661 \nL 295.522138 210.221076 \nL 295.552578 207.636198 \nL 295.583017 213.698913 \nL 295.613456 194.218327 \nL 295.674335 214.756364 \nL 295.826532 214.756364 \nL 295.856972 202.489939 \nL 295.91785 212.100988 \nL 295.978729 214.756364 \nL 296.070047 199.999056 \nL 296.161366 214.732865 \nL 296.191805 214.497876 \nL 296.222244 203.429895 \nL 296.283123 214.756364 \nL 296.313563 207.119222 \nL 296.344002 214.756364 \nL 296.374442 205.568295 \nL 296.404881 214.732865 \nL 296.46576 214.756364 \nL 296.496199 205.23931 \nL 296.526639 213.698913 \nL 296.557078 200.727522 \nL 296.587517 195.839751 \nL 296.617957 214.756364 \nL 296.648396 187.33315 \nL 296.709275 212.547467 \nL 296.739714 212.523968 \nL 296.800593 214.756364 \nL 296.95279 194.030336 \nL 296.98323 214.756364 \nL 297.074548 202.88942 \nL 297.104987 213.534421 \nL 297.165866 199.505579 \nL 297.196306 208.881639 \nL 297.348503 214.756364 \nL 297.378942 201.267996 \nL 297.439821 204.017367 \nL 297.47026 214.756364 \nL 297.561578 209.351617 \nL 297.592018 214.756364 \nL 297.622457 201.174001 \nL 297.652897 213.322931 \nL 297.805094 203.899873 \nL 297.896412 214.756364 \nL 297.926851 203.194906 \nL 298.01817 209.962589 \nL 298.139927 214.756364 \nL 298.170367 205.192312 \nL 298.231245 214.756364 \nL 298.261685 214.756364 \nL 298.292124 205.779785 \nL 298.353003 206.696242 \nL 298.383442 214.121893 \nL 298.474761 213.181937 \nL 298.535639 214.756364 \nL 298.566079 211.325525 \nL 298.626958 214.544874 \nL 298.687837 214.756364 \nL 298.748715 213.205436 \nL 298.809594 214.756364 \nL 298.840034 213.886904 \nL 298.870473 203.194906 \nL 298.931352 208.176672 \nL 299.02267 214.756364 \nL 299.053109 208.035679 \nL 299.113988 214.756364 \nL 299.144428 214.662368 \nL 299.235746 207.424708 \nL 299.327064 214.756364 \nL 299.357503 211.772004 \nL 299.387943 211.41952 \nL 299.418382 206.531749 \nL 299.448822 207.612699 \nL 299.479261 214.756364 \nL 299.509701 202.019961 \nL 299.54014 212.641463 \nL 299.601019 214.756364 \nL 299.661898 198.730115 \nL 299.753216 214.756364 \nL 299.783655 197.461175 \nL 299.844534 212.688461 \nL 299.874973 214.756364 \nL 299.905413 192.479409 \nL 299.966292 195.205281 \nL 300.05761 214.756364 \nL 300.02717 191.915435 \nL 300.088049 203.359398 \nL 300.118489 201.784972 \nL 300.148928 214.756364 \nL 300.240246 212.476971 \nL 300.331565 207.16622 \nL 300.362004 214.756364 \nL 300.392443 206.367257 \nL 300.422883 190.153018 \nL 300.483762 214.756364 \nL 300.514201 201.502985 \nL 300.57508 205.098317 \nL 300.605519 214.756364 \nL 300.666398 207.142721 \nL 300.696837 208.364663 \nL 300.727277 214.756364 \nL 300.788156 214.286386 \nL 300.818595 204.346352 \nL 300.849034 214.756364 \nL 300.909913 204.886827 \nL 301.001231 214.756364 \nL 300.970792 204.769332 \nL 301.031671 208.811143 \nL 301.06211 207.072224 \nL 301.09255 209.398615 \nL 301.122989 214.61537 \nL 301.214307 212.617964 \nL 301.244747 212.782456 \nL 301.275186 214.756364 \nL 301.305626 207.119222 \nL 301.366504 207.777191 \nL 301.396944 214.756364 \nL 301.427383 211.090536 \nL 301.457823 202.583935 \nL 301.488262 212.218483 \nL 301.518701 203.923372 \nL 301.640459 214.756364 \nL 301.670898 214.098395 \nL 301.701338 214.756364 \nL 301.731777 196.779707 \nL 301.823095 204.534343 \nL 301.883974 214.756364 \nL 301.914414 211.161032 \nL 301.944853 199.247091 \nL 302.005732 214.732865 \nL 302.036171 209.892092 \nL 302.066611 214.756364 \nL 302.12749 211.137533 \nL 302.157929 210.926043 \nL 302.188368 197.061694 \nL 302.249247 211.748505 \nL 302.279687 208.975635 \nL 302.310126 214.756364 \nL 302.340565 213.910403 \nL 302.401444 214.756364 \nL 302.431884 202.25495 \nL 302.492762 207.918184 \nL 302.553641 214.756364 \nL 302.584081 208.811143 \nL 302.61452 196.004243 \nL 302.644959 214.756364 \nL 302.705838 202.513438 \nL 302.736278 202.536937 \nL 302.888475 214.756364 \nL 303.010232 203.453394 \nL 303.13199 214.756364 \nL 303.192869 206.061771 \nL 303.223308 211.278527 \nL 303.314626 214.756364 \nL 303.345066 180.400975 \nL 303.436384 202.04346 \nL 303.527702 214.756364 \nL 303.558142 192.126925 \nL 303.619021 200.140049 \nL 303.64946 212.171485 \nL 303.710339 198.072146 \nL 303.740778 199.435082 \nL 303.771218 214.756364 \nL 303.801657 214.333383 \nL 303.832096 174.291262 \nL 303.892975 214.732865 \nL 303.923415 214.756364 \nL 304.045172 205.615292 \nL 304.075612 212.735458 \nL 304.16693 210.36207 \nL 304.197369 191.468956 \nL 304.227809 214.356882 \nL 304.258248 206.061771 \nL 304.319127 214.756364 \nL 304.349566 210.056584 \nL 304.410445 203.500392 \nL 304.471324 214.756364 \nL 304.532203 210.761551 \nL 304.562642 214.709366 \nL 304.593082 204.698835 \nL 304.623521 204.18186 \nL 304.6844 198.871109 \nL 304.745279 214.756364 \nL 304.867036 200.845016 \nL 304.897476 214.732865 \nL 304.927915 198.142643 \nL 304.988794 211.325525 \nL 305.110552 214.756364 \nL 305.140991 205.356805 \nL 305.20187 205.779785 \nL 305.262749 214.756364 \nL 305.293188 209.821595 \nL 305.323627 207.048725 \nL 305.384506 214.756364 \nL 305.414946 214.732865 \nL 305.445385 202.818924 \nL 305.475824 214.756364 \nL 305.506264 214.756364 \nL 305.628021 209.093129 \nL 305.71934 214.756364 \nL 305.749779 214.19239 \nL 305.810658 189.89453 \nL 305.841097 208.834641 \nL 305.962855 214.756364 \nL 306.115052 190.74049 \nL 306.145491 203.3124 \nL 306.23681 214.756364 \nL 306.267249 186.322697 \nL 306.328128 194.241826 \nL 306.419446 214.756364 \nL 306.449885 212.71196 \nL 306.541204 204.557842 \nL 306.662961 214.756364 \nL 306.693401 213.275933 \nL 306.75428 214.732865 \nL 306.784719 194.030336 \nL 306.845598 212.688461 \nL 306.876037 214.756364 \nL 306.906477 203.899873 \nL 306.997795 207.941683 \nL 307.089113 214.756364 \nL 307.119552 212.782456 \nL 307.180431 212.453472 \nL 307.210871 214.756364 \nL 307.302189 204.228857 \nL 307.363068 211.513516 \nL 307.423946 214.756364 \nL 307.515265 199.012102 \nL 307.545704 214.756364 \nL 307.637022 205.098317 \nL 307.697901 214.756364 \nL 307.728341 198.260137 \nL 307.789219 214.756364 \nL 307.850098 199.787566 \nL 307.880538 212.359476 \nL 307.971856 214.756364 \nL 308.002295 214.356882 \nL 308.063174 211.819001 \nL 308.093613 214.756364 \nL 308.124053 214.239388 \nL 308.184932 203.688383 \nL 308.215371 208.43516 \nL 308.306689 214.756364 \nL 308.337129 214.521375 \nL 308.367568 214.756364 \nL 308.458886 191.092974 \nL 308.550205 214.756364 \nL 308.580644 210.902544 \nL 308.611083 214.756364 \nL 308.702402 214.732865 \nL 308.824159 211.865999 \nL 308.915477 214.756364 \nL 308.945917 191.562952 \nL 309.037235 205.074818 \nL 309.067674 213.651915 \nL 309.158993 212.218483 \nL 309.189432 212.26548 \nL 309.250311 214.756364 \nL 309.28075 209.116628 \nL 309.341629 214.145392 \nL 309.402508 214.756364 \nL 309.463387 211.513516 \nL 309.493826 213.76941 \nL 309.524266 203.735381 \nL 309.554705 214.756364 \nL 309.585144 214.756364 \nL 309.615584 214.756364 \nL 309.676463 210.99654 \nL 309.706902 202.818924 \nL 309.767781 214.756364 \nL 309.79822 206.038273 \nL 309.82866 214.756364 \nL 309.859099 211.325525 \nL 309.889538 199.69357 \nL 309.950417 208.505657 \nL 309.980857 214.756364 \nL 310.041736 210.714553 \nL 310.072175 204.18186 \nL 310.133054 209.257622 \nL 310.163493 214.756364 \nL 310.254811 214.732865 \nL 310.31569 214.756364 \nL 310.34613 210.99654 \nL 310.437448 214.756364 \nL 310.498327 205.709288 \nL 310.559205 208.388162 \nL 310.589645 211.372522 \nL 310.620084 198.495126 \nL 310.650524 214.756364 \nL 310.680963 209.398615 \nL 310.772281 214.756364 \nL 310.83316 207.518703 \nL 310.8636 213.34643 \nL 310.894039 214.380381 \nL 310.924478 203.077411 \nL 310.954918 214.756364 \nL 310.985357 211.819001 \nL 311.015797 213.111441 \nL 311.046236 209.375116 \nL 311.107115 213.534421 \nL 311.167994 214.756364 \nL 311.198433 184.513282 \nL 311.259312 203.617886 \nL 311.35063 214.756364 \nL 311.381069 210.056584 \nL 311.411509 213.34643 \nL 311.441948 212.71196 \nL 311.533267 214.756364 \nL 311.563706 200.32804 \nL 311.624585 214.756364 \nL 311.655024 189.89453 \nL 311.715903 214.756364 \nL 311.837661 205.591794 \nL 311.8681 207.612699 \nL 311.898539 214.756364 \nL 311.928979 207.283714 \nL 311.989858 212.523968 \nL 312.111615 210.244575 \nL 312.172494 214.756364 \nL 312.202933 208.341165 \nL 312.263812 195.205281 \nL 312.294252 212.124487 \nL 312.324691 214.756364 \nL 312.355131 199.646572 \nL 312.446449 203.476893 \nL 312.598646 214.756364 \nL 312.629085 200.093051 \nL 312.689964 214.756364 \nL 312.811722 208.85814 \nL 312.8726 204.745833 \nL 312.933479 214.756364 \nL 312.994358 214.756364 \nL 313.024797 213.910403 \nL 313.085676 214.756364 \nL 313.116116 214.756364 \nL 313.146555 213.369929 \nL 313.176995 206.226264 \nL 313.207434 214.380381 \nL 313.237873 208.999134 \nL 313.268313 214.732865 \nL 313.359631 213.722412 \nL 313.39007 200.892014 \nL 313.42051 214.756364 \nL 313.450949 214.756364 \nL 313.542267 204.487345 \nL 313.603146 214.756364 \nL 313.633586 185.641229 \nL 313.694464 214.450878 \nL 313.785783 206.437754 \nL 313.846661 212.382975 \nL 313.90754 214.756364 \nL 314.029298 185.805722 \nL 314.151056 214.756364 \nL 314.272813 198.448129 \nL 314.303253 214.756364 \nL 314.364131 211.090536 \nL 314.394571 196.027742 \nL 314.42501 214.756364 \nL 314.45545 212.26548 \nL 314.485889 209.351617 \nL 314.516328 214.004399 \nL 314.546768 214.709366 \nL 314.577207 212.523968 \nL 314.638086 214.756364 \nL 314.668525 194.312323 \nL 314.759844 202.04346 \nL 314.881601 214.756364 \nL 315.003359 202.160954 \nL 315.125117 214.19239 \nL 315.155556 213.55792 \nL 315.185995 206.273262 \nL 315.246874 214.756364 \nL 315.277314 214.756364 \nL 315.307753 201.033007 \nL 315.368632 214.756364 \nL 315.399071 214.732865 \nL 315.45995 214.756364 \nL 315.551268 197.602168 \nL 315.673026 214.756364 \nL 315.733905 214.756364 \nL 315.825223 202.25495 \nL 315.855662 210.103582 \nL 315.886102 214.756364 \nL 315.946981 214.732865 \nL 315.97742 206.461253 \nL 316.038299 214.756364 \nL 316.068738 214.756364 \nL 316.099178 199.341087 \nL 316.160056 213.158439 \nL 316.281814 214.756364 \nL 316.312253 214.756364 \nL 316.464451 194.453316 \nL 316.49489 214.756364 \nL 316.586208 214.732865 \nL 316.616648 208.670149 \nL 316.677526 214.756364 \nL 316.707966 214.756364 \nL 316.738405 214.309885 \nL 316.799284 202.46644 \nL 316.829723 212.852953 \nL 316.951481 214.756364 \nL 317.073239 204.910326 \nL 317.134118 199.0591 \nL 317.194996 214.756364 \nL 317.255875 208.153173 \nL 317.286315 212.899951 \nL 317.377633 214.756364 \nL 317.468951 200.210546 \nL 317.560269 192.338415 \nL 317.590709 214.756364 \nL 317.621148 214.756364 \nL 317.651587 204.886827 \nL 317.742906 209.351617 \nL 317.773345 214.756364 \nL 317.834224 213.55792 \nL 317.864663 205.521297 \nL 317.895103 214.756364 \nL 317.925542 214.756364 \nL 317.955982 213.628417 \nL 318.01686 214.756364 \nL 318.077739 202.113957 \nL 318.169057 214.709366 \nL 318.138618 200.868515 \nL 318.199497 209.633604 \nL 318.290815 214.756364 \nL 318.321254 203.006915 \nL 318.382133 214.756364 \nL 318.412573 214.756364 \nL 318.56477 196.685711 \nL 318.656088 214.662368 \nL 318.686527 212.735458 \nL 318.716967 190.341009 \nL 318.777846 214.756364 \nL 318.808285 214.098395 \nL 318.838724 201.83197 \nL 318.899603 214.756364 \nL 318.930043 214.756364 \nL 319.112679 198.189641 \nL 319.264876 214.756364 \nL 319.325755 209.28112 \nL 319.386634 211.137533 \nL 319.417073 209.680602 \nL 319.447512 214.756364 \nL 319.508391 212.641463 \nL 319.538831 210.456065 \nL 319.56927 214.756364 \nL 319.59971 214.756364 \nL 319.721467 208.270668 \nL 319.843225 214.756364 \nL 319.873664 214.756364 \nL 319.904104 199.764067 \nL 319.964982 214.756364 \nL 319.995422 213.440425 \nL 320.056301 201.314994 \nL 320.08674 214.732865 \nL 320.147619 214.756364 \nL 320.178058 212.688461 \nL 320.208498 214.756364 \nL 320.238937 202.066959 \nL 320.330255 203.218405 \nL 320.421574 214.756364 \nL 320.452013 207.001727 \nL 320.512892 214.756364 \nL 320.573771 212.993946 \nL 320.60421 211.372522 \nL 320.634649 214.756364 \nL 320.665089 214.662368 \nL 320.695528 209.704101 \nL 320.725968 214.756364 \nL 320.756407 214.756364 \nL 320.786846 214.756364 \nL 320.847725 200.680524 \nL 320.908604 205.615292 \nL 320.999922 214.756364 \nL 321.030362 210.291573 \nL 321.09124 205.568295 \nL 321.152119 214.756364 \nL 321.182559 188.3906 \nL 321.243438 212.124487 \nL 321.365195 214.756364 \nL 321.456513 207.565701 \nL 321.486953 212.030492 \nL 321.60871 214.756364 \nL 321.700029 196.215733 \nL 321.730468 212.570966 \nL 321.791347 212.077489 \nL 321.821786 195.22878 \nL 321.913104 199.364586 \nL 322.004423 214.756364 \nL 322.034862 214.121893 \nL 322.095741 207.565701 \nL 322.15662 211.443019 \nL 322.217499 214.756364 \nL 322.278377 194.970292 \nL 322.308817 214.756364 \nL 322.339256 214.756364 \nL 322.369696 214.380381 \nL 322.430574 202.842423 \nL 322.461014 214.756364 \nL 322.491453 213.722412 \nL 322.521893 203.711882 \nL 322.552332 214.756364 \nL 322.582771 214.756364 \nL 322.704529 204.839829 \nL 322.826287 214.756364 \nL 322.948044 210.338571 \nL 322.978484 212.805955 \nL 323.008923 214.756364 \nL 323.039363 213.322931 \nL 323.069802 200.516032 \nL 323.130681 212.829454 \nL 323.19156 204.205359 \nL 323.221999 206.484752 \nL 323.252438 214.756364 \nL 323.282878 205.098317 \nL 323.343757 211.607511 \nL 323.404635 208.035679 \nL 323.435075 214.756364 \nL 323.465514 203.265403 \nL 323.526393 211.912997 \nL 323.587272 209.633604 \nL 323.648151 214.756364 \nL 323.70903 214.756364 \nL 323.769908 211.513516 \nL 323.800348 212.570966 \nL 323.891666 214.756364 \nL 324.013424 208.106176 \nL 324.135181 214.756364 \nL 324.165621 214.591871 \nL 324.256939 214.756364 \nL 324.287378 208.64665 \nL 324.439575 214.756364 \nL 324.470015 212.476971 \nL 324.530894 214.756364 \nL 324.561333 214.732865 \nL 324.652651 214.756364 \nL 324.71353 210.409068 \nL 324.835288 214.756364 \nL 324.957045 214.756364 \nL 324.987485 201.1975 \nL 325.048363 212.970447 \nL 325.109242 209.516109 \nL 325.231 214.756364 \nL 325.383197 201.643979 \nL 325.474515 214.756364 \nL 325.504955 210.973041 \nL 325.565833 206.367257 \nL 325.596273 214.756364 \nL 325.626712 189.612543 \nL 325.687591 202.560436 \nL 325.71803 214.756364 \nL 325.74847 183.643823 \nL 325.900667 214.756364 \nL 325.931106 213.816408 \nL 325.991985 214.756364 \nL 326.083303 205.427301 \nL 326.113743 212.547467 \nL 326.144182 214.756364 \nL 326.205061 187.685634 \nL 326.26594 207.495204 \nL 326.326819 212.664962 \nL 326.357258 202.019961 \nL 326.418137 210.36207 \nL 326.479016 214.756364 \nL 326.509455 213.933902 \nL 326.539894 194.14783 \nL 326.570334 214.756364 \nL 326.600773 214.756364 \nL 326.631213 214.756364 \nL 326.661652 208.529156 \nL 326.722531 214.756364 \nL 326.75297 214.756364 \nL 326.813849 211.654509 \nL 326.844289 214.756364 \nL 326.874728 197.437676 \nL 326.935607 210.949542 \nL 327.026925 214.756364 \nL 327.057364 210.36207 \nL 327.118243 212.359476 \nL 327.209561 210.879046 \nL 327.240001 214.756364 \nL 327.27044 214.756364 \nL 327.422637 200.469034 \nL 327.483516 198.84761 \nL 327.544395 214.756364 \nL 327.574834 210.808549 \nL 327.635713 214.756364 \nL 327.696592 214.756364 \nL 327.727031 209.539608 \nL 327.78791 210.949542 \nL 327.909668 214.756364 \nL 327.940107 214.756364 \nL 328.031425 210.879046 \nL 328.061865 211.184531 \nL 328.092304 214.756364 \nL 328.122744 191.351462 \nL 328.183622 211.772004 \nL 328.274941 208.85814 \nL 328.366259 214.756364 \nL 328.335819 207.424708 \nL 328.396698 213.017445 \nL 328.488017 212.26548 \nL 328.518456 214.756364 \nL 328.548895 214.756364 \nL 328.579335 205.521297 \nL 328.640214 206.884233 \nL 328.761971 214.756364 \nL 328.792411 214.145392 \nL 328.82285 209.633604 \nL 328.883729 214.756364 \nL 328.944608 211.959995 \nL 328.975047 214.756364 \nL 329.005486 201.878968 \nL 329.066365 214.756364 \nL 329.157683 212.05399 \nL 329.188123 214.356882 \nL 329.34032 204.18186 \nL 329.462078 214.756364 \nL 329.492517 214.756364 \nL 329.522956 214.638869 \nL 329.553396 204.39335 \nL 329.614275 214.756364 \nL 329.644714 214.756364 \nL 329.736032 208.458659 \nL 329.766472 214.427379 \nL 329.796911 202.207952 \nL 329.85779 213.416926 \nL 329.888229 214.286386 \nL 329.979548 208.317666 \nL 330.040426 214.756364 \nL 330.070866 211.819001 \nL 330.101305 209.962589 \nL 330.131745 210.174079 \nL 330.162184 214.756364 \nL 330.253502 213.863406 \nL 330.283942 214.356882 \nL 330.405699 200.798018 \nL 330.436139 203.077411 \nL 330.557896 214.756364 \nL 330.649214 200.939012 \nL 330.679654 214.756364 \nL 330.770972 212.476971 \nL 330.801412 202.724928 \nL 330.831851 213.581419 \nL 330.86229 208.035679 \nL 330.89273 210.926043 \nL 330.953609 213.487423 \nL 330.984048 201.385491 \nL 331.105806 214.756364 \nL 331.136245 203.75888 \nL 331.197124 208.270668 \nL 331.258003 202.04346 \nL 331.318881 214.756364 \nL 331.349321 214.521375 \nL 331.471078 211.184531 \nL 331.531957 214.756364 \nL 331.562397 208.623151 \nL 331.623276 214.756364 \nL 331.653715 214.756364 \nL 331.684154 185.218249 \nL 331.745033 214.544874 \nL 331.805912 214.756364 \nL 331.866791 208.599652 \nL 331.92767 214.756364 \nL 331.958109 203.523891 \nL 332.018988 214.756364 \nL 332.049427 211.325525 \nL 332.110306 213.792909 \nL 332.140745 214.756364 \nL 332.232064 211.396021 \nL 332.292942 206.837235 \nL 332.323382 214.756364 \nL 332.384261 200.375038 \nL 332.4147 203.97037 \nL 332.44514 214.756364 \nL 332.536458 214.286386 \nL 332.566897 213.675414 \nL 332.597337 204.369851 \nL 332.658215 205.215811 \nL 332.779973 214.262887 \nL 332.810412 213.393428 \nL 332.840852 200.469034 \nL 332.871291 214.638869 \nL 332.901731 214.286386 \nL 332.93217 211.63101 \nL 332.962609 184.677775 \nL 333.023488 202.607434 \nL 333.084367 200.868515 \nL 333.114806 214.756364 \nL 333.145246 204.60484 \nL 333.236564 207.37771 \nL 333.267004 208.22367 \nL 333.358322 214.756364 \nL 333.388761 208.552655 \nL 333.44964 214.756364 \nL 333.510519 211.889498 \nL 333.540958 182.398382 \nL 333.601837 214.756364 \nL 333.632276 214.756364 \nL 333.784473 192.831892 \nL 333.875792 214.756364 \nL 333.906231 211.090536 \nL 333.96711 214.756364 \nL 334.058428 199.411583 \nL 334.088868 214.756364 \nL 334.180186 204.81633 \nL 334.210625 204.651838 \nL 334.332383 214.756364 \nL 334.362822 207.918184 \nL 334.423701 211.466518 \nL 334.45414 214.380381 \nL 334.48458 209.986087 \nL 334.515019 208.717147 \nL 334.606337 214.756364 \nL 334.636777 211.255028 \nL 334.667216 206.202765 \nL 334.697656 214.756364 \nL 334.728095 214.756364 \nL 334.758534 210.503063 \nL 334.849853 212.194984 \nL 334.910732 214.756364 \nL 334.941171 214.309885 \nL 334.97161 189.236561 \nL 335.00205 214.756364 \nL 335.032489 214.756364 \nL 335.093368 214.756364 \nL 335.123807 214.380381 \nL 335.184686 214.756364 \nL 335.276004 214.756364 \nL 335.367323 184.34879 \nL 335.48908 214.756364 \nL 335.610838 204.111363 \nL 335.702156 214.380381 \nL 335.671717 194.288824 \nL 335.732596 214.145392 \nL 335.763035 210.99654 \nL 335.823914 213.933902 \nL 335.854353 214.756364 \nL 335.884793 213.651915 \nL 335.915232 204.886827 \nL 335.945671 214.756364 \nL 335.976111 213.393428 \nL 336.067429 214.756364 \nL 336.189187 203.241904 \nL 336.250065 198.471628 \nL 336.310944 214.756364 \nL 336.341384 210.103582 \nL 336.402262 210.338571 \nL 336.493581 214.756364 \nL 336.615338 199.576076 \nL 336.645778 207.847688 \nL 336.706657 201.737974 \nL 336.797975 214.756364 \nL 336.919732 199.106098 \nL 336.980611 195.792753 \nL 337.04149 214.756364 \nL 337.132808 206.437754 \nL 337.193687 214.756364 \nL 337.254566 214.638869 \nL 337.315445 214.756364 \nL 337.376324 207.095723 \nL 337.437202 210.479564 \nL 337.467642 209.445613 \nL 337.498081 204.39335 \nL 337.528521 214.756364 \nL 337.55896 214.756364 \nL 337.680718 193.818846 \nL 337.802475 214.756364 \nL 337.832915 214.756364 \nL 337.863354 214.450878 \nL 337.893793 200.939012 \nL 337.954672 214.662368 \nL 338.015551 214.756364 \nL 338.045991 214.309885 \nL 338.07643 207.095723 \nL 338.137309 213.158439 \nL 338.228627 214.756364 \nL 338.259066 189.730038 \nL 338.350385 196.168736 \nL 338.472142 214.756364 \nL 338.56346 207.706694 \nL 338.685218 214.756364 \nL 338.746097 203.171407 \nL 338.776536 214.756364 \nL 338.837415 206.696242 \nL 338.867855 214.756364 \nL 338.928733 214.756364 \nL 339.020052 211.560514 \nL 339.050491 212.124487 \nL 339.11137 214.756364 \nL 339.172249 186.675181 \nL 339.202688 214.756364 \nL 339.233127 214.662368 \nL 339.263567 209.422114 \nL 339.294006 214.756364 \nL 339.324446 214.756364 \nL 339.476643 205.544796 \nL 339.507082 207.095723 \nL 339.62884 214.756364 \nL 339.659279 212.26548 \nL 339.689719 198.777113 \nL 339.720158 214.756364 \nL 339.750597 205.145314 \nL 339.781037 214.380381 \nL 339.841916 199.717069 \nL 339.902794 214.756364 \nL 339.994113 206.649244 \nL 340.085431 211.936496 \nL 340.054991 204.81633 \nL 340.11587 208.623151 \nL 340.14631 206.578747 \nL 340.268067 214.756364 \nL 340.298507 203.476893 \nL 340.359385 211.8425 \nL 340.481143 214.756364 \nL 340.511583 209.06963 \nL 340.572461 214.756364 \nL 340.602901 214.756364 \nL 340.63334 208.364663 \nL 340.694219 213.698913 \nL 340.724658 213.745911 \nL 340.755098 208.364663 \nL 340.785537 214.732865 \nL 340.815977 213.55792 \nL 340.846416 214.756364 \nL 340.876855 212.476971 \nL 340.968174 192.408912 \nL 341.059492 214.756364 \nL 341.089931 212.92345 \nL 341.120371 214.756364 \nL 341.181249 212.476971 \nL 341.211689 211.63101 \nL 341.303007 214.756364 \nL 341.272568 211.490017 \nL 341.333447 213.040944 \nL 341.363886 213.863406 \nL 341.394325 211.560514 \nL 341.424765 214.756364 \nL 341.455204 213.416926 \nL 341.516083 214.756364 \nL 341.576962 202.066959 \nL 341.637841 205.215811 \nL 341.66828 214.427379 \nL 341.759598 211.20803 \nL 341.790038 210.714553 \nL 341.881356 213.722412 \nL 341.911795 203.641385 \nL 341.942235 214.756364 \nL 341.972674 214.732865 \nL 342.003113 214.215889 \nL 342.094432 201.385491 \nL 342.18575 214.756364 \nL 342.216189 208.035679 \nL 342.277068 207.236716 \nL 342.337947 214.756364 \nL 342.368386 214.004399 \nL 342.429265 214.756364 \nL 342.459705 199.811065 \nL 342.520583 209.492611 \nL 342.581462 214.756364 \nL 342.611902 208.576154 \nL 342.70322 200.187047 \nL 342.67278 214.756364 \nL 342.733659 206.461253 \nL 342.764099 214.756364 \nL 342.794538 194.124331 \nL 342.855417 213.933902 \nL 342.885856 214.756364 \nL 342.916296 211.349023 \nL 343.007614 213.440425 \nL 343.038053 214.756364 \nL 343.068493 213.369929 \nL 343.129372 214.027898 \nL 343.159811 201.455988 \nL 343.19025 214.309885 \nL 343.281569 210.432566 \nL 343.312008 208.764145 \nL 343.342447 210.855547 \nL 343.372887 214.756364 \nL 343.403326 207.918184 \nL 343.464205 212.876452 \nL 343.494644 211.490017 \nL 343.525084 203.453394 \nL 343.555523 214.756364 \nL 343.585963 209.657103 \nL 343.646842 214.756364 \nL 343.70772 213.910403 \nL 343.73816 211.466518 \nL 343.799039 214.732865 \nL 343.829478 214.309885 \nL 343.951236 198.706617 \nL 343.920796 214.756364 \nL 343.981675 209.821595 \nL 344.012114 214.756364 \nL 344.072993 211.701507 \nL 344.133872 211.043538 \nL 344.164311 202.160954 \nL 344.22519 214.756364 \nL 344.316508 203.923372 \nL 344.346948 212.71196 \nL 344.377387 213.064443 \nL 344.407827 214.756364 \nL 344.438266 212.523968 \nL 344.468706 212.876452 \nL 344.499145 212.547467 \nL 344.560024 203.124409 \nL 344.590463 214.732865 \nL 344.620903 205.920778 \nL 344.712221 204.510844 \nL 344.803539 214.756364 \nL 344.833978 214.756364 \nL 344.925297 194.171329 \nL 345.047054 213.111441 \nL 345.077494 214.756364 \nL 345.138372 212.876452 \nL 345.168812 213.017445 \nL 345.229691 214.756364 \nL 345.29057 203.876374 \nL 345.321009 214.756364 \nL 345.351448 202.630932 \nL 345.412327 212.641463 \nL 345.534085 214.756364 \nL 345.564524 214.709366 \nL 345.594964 214.61537 \nL 345.655842 209.234123 \nL 345.686282 211.349023 \nL 345.808039 214.756364 \nL 345.838479 196.004243 \nL 345.899358 202.771926 \nL 345.990676 214.756364 \nL 346.021115 212.664962 \nL 346.081994 214.756364 \nL 346.112434 193.771848 \nL 346.203752 212.124487 \nL 346.234191 205.967776 \nL 346.325509 214.756364 \nL 346.355949 212.782456 \nL 346.386388 202.607434 \nL 346.447267 213.55792 \nL 346.477706 212.547467 \nL 346.508146 213.698913 \nL 346.569025 214.756364 \nL 346.721222 204.722334 \nL 346.751661 214.756364 \nL 346.81254 204.722334 \nL 346.842979 203.899873 \nL 346.934298 214.756364 \nL 346.964737 212.71196 \nL 347.025616 214.756364 \nL 347.056055 210.15058 \nL 347.147373 213.111441 \nL 347.208252 214.756364 \nL 347.238692 208.505657 \nL 347.29957 214.756364 \nL 347.360449 213.252434 \nL 347.451767 212.970447 \nL 347.482207 214.756364 \nL 347.634404 209.93909 \nL 347.664843 213.745911 \nL 347.695283 210.291573 \nL 347.725722 182.21039 \nL 347.786601 213.910403 \nL 347.908359 214.756364 \nL 347.969237 199.129597 \nL 347.999677 214.709366 \nL 348.060556 208.576154 \nL 348.090995 198.095645 \nL 348.121434 214.756364 \nL 348.151874 214.756364 \nL 348.243192 199.717069 \nL 348.33451 214.756364 \nL 348.36495 213.55792 \nL 348.395389 214.756364 \nL 348.425828 207.37771 \nL 348.517147 209.046132 \nL 348.547586 205.756286 \nL 348.578026 212.735458 \nL 348.638904 214.756364 \nL 348.669344 207.941683 \nL 348.730223 203.688383 \nL 348.791101 214.756364 \nL 348.821541 214.756364 \nL 348.943298 202.771926 \nL 349.034617 214.756364 \nL 349.065056 212.453472 \nL 349.217253 214.756364 \nL 349.247692 212.382975 \nL 349.308571 214.591871 \nL 349.339011 214.756364 \nL 349.36945 212.500469 \nL 349.39989 189.166064 \nL 349.430329 214.756364 \nL 349.460768 214.450878 \nL 349.491208 207.307213 \nL 349.552087 214.709366 \nL 349.582526 214.756364 \nL 349.643405 201.972963 \nL 349.673844 210.526562 \nL 349.765162 214.756364 \nL 349.795602 208.43516 \nL 349.856481 214.004399 \nL 349.88692 214.427379 \nL 349.917359 210.832048 \nL 349.978238 212.030492 \nL 350.039117 214.756364 \nL 350.069557 211.819001 \nL 350.130435 202.090458 \nL 350.160875 202.348946 \nL 350.282632 214.756364 \nL 350.313072 214.474377 \nL 350.343511 214.756364 \nL 350.373951 208.599652 \nL 350.465269 209.821595 \nL 350.495708 209.563107 \nL 350.556587 203.3124 \nL 350.647905 214.756364 \nL 350.678345 206.179266 \nL 350.769663 209.774597 \nL 350.800102 214.756364 \nL 350.830542 209.422114 \nL 350.860981 196.356727 \nL 350.891421 214.756364 \nL 350.92186 214.756364 \nL 351.013178 214.756364 \nL 351.043618 203.688383 \nL 351.134936 209.351617 \nL 351.195815 214.19239 \nL 351.256693 214.027898 \nL 351.287133 201.314994 \nL 351.348012 214.756364 \nL 351.378451 209.046132 \nL 351.43933 214.756364 \nL 351.500209 212.617964 \nL 351.530648 214.685867 \nL 351.561087 213.158439 \nL 351.621966 193.93634 \nL 351.652406 214.756364 \nL 351.682845 214.756364 \nL 351.774163 202.066959 \nL 351.895921 214.756364 \nL 351.92636 208.059178 \nL 352.017679 211.983494 \nL 352.078557 209.657103 \nL 352.139436 214.756364 \nL 352.169876 212.876452 \nL 352.200315 203.077411 \nL 352.230754 214.756364 \nL 352.261194 214.756364 \nL 352.291633 214.215889 \nL 352.322073 214.756364 \nL 352.352512 200.234045 \nL 352.413391 212.218483 \nL 352.504709 214.756364 \nL 352.535149 206.132268 \nL 352.626467 210.221076 \nL 352.656906 214.756364 \nL 352.717785 207.753692 \nL 352.778664 212.735458 \nL 352.809103 206.061771 \nL 352.869982 214.756364 \nL 352.900421 214.756364 \nL 353.022179 208.64665 \nL 353.083058 208.928637 \nL 353.204815 214.756364 \nL 353.296134 204.60484 \nL 353.326573 214.474377 \nL 353.387452 204.252356 \nL 353.417891 213.745911 \nL 353.448331 209.751098 \nL 353.50921 214.756364 \nL 353.539649 210.902544 \nL 353.570088 213.111441 \nL 353.600528 211.349023 \nL 353.630967 197.508173 \nL 353.691846 214.732865 \nL 353.722285 214.239388 \nL 353.752725 192.714398 \nL 353.813604 214.638869 \nL 353.844043 214.756364 \nL 353.874482 212.241982 \nL 353.965801 213.55792 \nL 353.99624 214.756364 \nL 354.026679 213.440425 \nL 354.057119 210.691054 \nL 354.087558 191.139971 \nL 354.148437 209.915591 \nL 354.178877 204.369851 \nL 354.209316 214.756364 \nL 354.239755 212.92345 \nL 354.300634 212.359476 \nL 354.361513 214.756364 \nL 354.452831 210.479564 \nL 354.51371 214.756364 \nL 354.544149 213.604918 \nL 354.574589 197.508173 \nL 354.605028 214.356882 \nL 354.635468 209.657103 \nL 354.726786 214.756364 \nL 354.757225 211.372522 \nL 354.818104 214.732865 \nL 354.848543 214.474377 \nL 354.878983 214.756364 \nL 354.909422 214.756364 \nL 355.03118 202.748427 \nL 355.122498 214.756364 \nL 355.152938 205.944277 \nL 355.213816 214.756364 \nL 355.335574 213.792909 \nL 355.396453 214.756364 \nL 355.426892 209.915591 \nL 355.487771 214.756364 \nL 355.700847 206.508251 \nL 355.822605 214.756364 \nL 355.913923 208.22367 \nL 355.974802 214.756364 \nL 356.03568 212.335977 \nL 356.096559 202.771926 \nL 356.157438 209.774597 \nL 356.248756 214.756364 \nL 356.218317 207.824189 \nL 356.279196 214.521375 \nL 356.340074 214.756364 \nL 356.370514 213.698913 \nL 356.431393 214.756364 \nL 356.461832 214.591871 \nL 356.522711 201.573482 \nL 356.55315 206.860734 \nL 356.644469 214.756364 \nL 356.674908 202.607434 \nL 356.735787 213.581419 \nL 356.766226 212.429973 \nL 356.796666 214.756364 \nL 356.827105 214.756364 \nL 356.857544 191.868437 \nL 356.918423 214.027898 \nL 356.948863 213.792909 \nL 356.979302 180.565468 \nL 357.009741 214.732865 \nL 357.07062 193.278371 \nL 357.131499 214.756364 \nL 357.192378 214.450878 \nL 357.253257 207.988681 \nL 357.283696 214.61537 \nL 357.314136 214.168891 \nL 357.344575 208.811143 \nL 357.375014 214.756364 \nL 357.405454 211.795503 \nL 357.466333 213.299432 \nL 357.496772 211.396021 \nL 357.527211 213.13494 \nL 357.61853 213.581419 \nL 357.648969 197.860656 \nL 357.770727 214.756364 \nL 357.801166 205.568295 \nL 357.892484 207.777191 \nL 357.922924 204.628339 \nL 358.014242 214.756364 \nL 357.983802 204.158361 \nL 358.044681 213.76941 \nL 358.075121 214.756364 \nL 358.10556 194.923294 \nL 358.166439 214.756364 \nL 358.318636 208.834641 \nL 358.379515 200.892014 \nL 358.440394 214.756364 \nL 358.562151 194.053835 \nL 358.653469 214.756364 \nL 358.683909 213.34643 \nL 358.714348 214.756364 \nL 358.744788 209.046132 \nL 358.836106 212.735458 \nL 358.927424 214.756364 \nL 358.957864 210.526562 \nL 359.018742 210.691054 \nL 359.049182 214.756364 \nL 359.110061 212.429973 \nL 359.1405 209.751098 \nL 359.170939 214.239388 \nL 359.201379 213.040944 \nL 359.231818 214.756364 \nL 359.231818 214.756364 \n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_3\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 39.65 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_4\">\n    <path d=\"M 374.45 224.64 \nL 374.45 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_5\">\n    <path d=\"M 39.65 224.64 \nL 374.45 224.64 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n   <g id=\"patch_6\">\n    <path d=\"M 39.65 7.2 \nL 374.45 7.2 \n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\n   </g>\n  </g>\n </g>\n <defs>\n  <clipPath id=\"pa8fdede5a3\">\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"39.65\" y=\"7.2\"/>\n  </clipPath>\n </defs>\n</svg>\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(lpath)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Что мы видим здесь, так это то, что сначала средняя длина пути увеличилась. Это, вероятно, связано с тем, что, когда мы ничего не знаем об окружающей среде, мы склонны попадать в плохие состояния, такие как вода или волк. По мере того, как мы узнаем больше и начинаем использовать эти знания, мы можем исследовать окружающую среду дольше, но все еще плохо знаем, где находятся яблоки.\n",
+    "\n",
+    "Как только мы узнаем достаточно, агенту становится легче достигать цели, и длина пути начинает уменьшаться. Однако мы все еще открыты для исследования, поэтому часто отклоняемся от оптимального пути и пробуем новые варианты, что делает путь длиннее, чем он мог бы быть.\n",
+    "\n",
+    "Также на этом графике мы наблюдаем, что в какой-то момент длина пути резко увеличилась. Это указывает на стохастическую природу процесса и на то, что мы можем в какой-то момент \"испортить\" коэффициенты Q-таблицы, перезаписав их новыми значениями. Это желательно минимизировать, уменьшая скорость обучения (то есть ближе к концу обучения мы корректируем значения Q-таблицы лишь на небольшую величину).\n",
+    "\n",
+    "В целом важно помнить, что успех и качество процесса обучения значительно зависят от параметров, таких как скорость обучения, уменьшение скорости обучения и коэффициент дисконтирования. Эти параметры часто называют **гиперпараметрами**, чтобы отличить их от **параметров**, которые мы оптимизируем во время обучения (например, коэффициенты Q-таблицы). Процесс поиска лучших значений гиперпараметров называется **оптимизацией гиперпараметров**, и он заслуживает отдельного обсуждения.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Упражнение\n",
+    "#### Более реалистичный мир \"Петя и волк\"\n",
+    "\n",
+    "В нашей ситуации Петя мог передвигаться почти без усталости и голода. В более реалистичном мире ему нужно время от времени садиться и отдыхать, а также питаться. Давайте сделаем наш мир более реалистичным, внедрив следующие правила:\n",
+    "\n",
+    "1. При перемещении из одного места в другое Петя теряет **энергию** и набирает **усталость**.\n",
+    "2. Петя может восстановить энергию, съев яблоки.\n",
+    "3. Петя может избавиться от усталости, отдыхая под деревом или на траве (т.е. заходя на клетку с деревом или травой — зеленое поле).\n",
+    "4. Петя должен найти и убить волка.\n",
+    "5. Чтобы убить волка, Петя должен иметь определенный уровень энергии и усталости, иначе он проиграет битву.\n",
+    "\n",
+    "Измените функцию вознаграждения в соответствии с правилами игры, запустите алгоритм обучения с подкреплением, чтобы найти лучшую стратегию для победы в игре, и сравните результаты случайного блуждания с вашим алгоритмом по количеству выигранных и проигранных игр.\n",
+    "\n",
+    "> **Note**: Возможно, вам потребуется настроить гиперпараметры, чтобы всё заработало, особенно количество эпох. Поскольку успех в игре (битва с волком) — это редкое событие, можно ожидать значительно более длительного времени обучения.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/README.md b/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/README.md
new file mode 100644
index 000000000..546ba0636
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/README.md
@@ -0,0 +1,333 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "9660fbd80845c59c15715cb418cd6e23",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:12:52+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+## Предварительные требования
+
+В этом уроке мы будем использовать библиотеку **OpenAI Gym** для моделирования различных **сред**. Вы можете запустить код этого урока локально (например, в Visual Studio Code), в этом случае симуляция откроется в новом окне. При запуске кода онлайн, возможно, потребуется внести некоторые изменения в код, как описано [здесь](https://towardsdatascience.com/rendering-openai-gym-envs-on-binder-and-google-colab-536f99391cc7).
+
+## OpenAI Gym
+
+В предыдущем уроке правила игры и состояние задавались классом `Board`, который мы определили самостоятельно. Здесь мы будем использовать специальную **среду моделирования**, которая будет симулировать физику балансирующего шеста. Одна из самых популярных сред моделирования для обучения алгоритмов с подкреплением называется [Gym](https://gym.openai.com/), которая поддерживается [OpenAI](https://openai.com/). Используя Gym, мы можем создавать различные **среды** — от симуляции CartPole до игр Atari.
+
+> **Примечание**: Вы можете увидеть другие доступные среды OpenAI Gym [здесь](https://gym.openai.com/envs/#classic_control).
+
+Сначала установим Gym и импортируем необходимые библиотеки (блок кода 1):
+
+```python
+import sys
+!{sys.executable} -m pip install gym 
+
+import gym
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+import random
+```
+
+## Упражнение — инициализация среды CartPole
+
+Чтобы работать с задачей балансировки CartPole, нам нужно инициализировать соответствующую среду. Каждая среда связана с:
+
+- **Пространством наблюдений**, которое определяет структуру информации, получаемой из среды. Для задачи CartPole мы получаем положение шеста, скорость и некоторые другие значения.
+
+- **Пространством действий**, которое определяет возможные действия. В нашем случае пространство действий дискретное и состоит из двух действий — **влево** и **вправо**. (блок кода 2)
+
+1. Для инициализации введите следующий код:
+
+    ```python
+    env = gym.make("CartPole-v1")
+    print(env.action_space)
+    print(env.observation_space)
+    print(env.action_space.sample())
+    ```
+
+Чтобы понять, как работает среда, давайте запустим короткую симуляцию на 100 шагов. На каждом шаге мы предоставляем одно из действий, которое нужно выполнить — в этой симуляции мы просто случайным образом выбираем действие из `action_space`.
+
+1. Запустите код ниже и посмотрите, к чему это приведет.
+
+    ✅ Помните, что предпочтительно запускать этот код на локальной установке Python! (блок кода 3)
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    for i in range(100):
+       env.render()
+       env.step(env.action_space.sample())
+    env.close()
+    ```
+
+    Вы должны увидеть что-то похожее на это изображение:
+
+    ![небалансирующий CartPole](../../../../8-Reinforcement/2-Gym/images/cartpole-nobalance.gif)
+
+1. Во время симуляции нам нужно получать наблюдения, чтобы решить, как действовать. На самом деле, функция `step` возвращает текущие наблюдения, функцию вознаграждения и флаг завершения, который указывает, имеет ли смысл продолжать симуляцию или нет: (блок кода 4)
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    done = False
+    while not done:
+       env.render()
+       obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())
+       print(f"{obs} -> {rew}")
+    env.close()
+    ```
+
+    В итоге вы увидите что-то подобное в выводе ноутбука:
+
+    ```text
+    [ 0.03403272 -0.24301182  0.02669811  0.2895829 ] -> 1.0
+    [ 0.02917248 -0.04828055  0.03248977  0.00543839] -> 1.0
+    [ 0.02820687  0.14636075  0.03259854 -0.27681916] -> 1.0
+    [ 0.03113408  0.34100283  0.02706215 -0.55904489] -> 1.0
+    [ 0.03795414  0.53573468  0.01588125 -0.84308041] -> 1.0
+    ...
+    [ 0.17299878  0.15868546 -0.20754175 -0.55975453] -> 1.0
+    [ 0.17617249  0.35602306 -0.21873684 -0.90998894] -> 1.0
+    ```
+
+    Вектор наблюдений, возвращаемый на каждом шаге симуляции, содержит следующие значения:
+    - Положение тележки
+    - Скорость тележки
+    - Угол шеста
+    - Скорость вращения шеста
+
+1. Получите минимальное и максимальное значение этих чисел: (блок кода 5)
+
+    ```python
+    print(env.observation_space.low)
+    print(env.observation_space.high)
+    ```
+
+    Вы также можете заметить, что значение вознаграждения на каждом шаге симуляции всегда равно 1. Это связано с тем, что наша цель — выжить как можно дольше, то есть удерживать шест в достаточно вертикальном положении максимально долго.
+
+    ✅ На самом деле, симуляция CartPole считается решенной, если нам удается получить среднее вознаграждение 195 за 100 последовательных попыток.
+
+## Дискретизация состояния
+
+В Q-Learning нам нужно построить Q-таблицу, которая определяет, что делать в каждом состоянии. Чтобы это сделать, состояние должно быть **дискретным**, точнее, оно должно содержать конечное количество дискретных значений. Таким образом, нам нужно как-то **дискретизировать** наши наблюдения, сопоставляя их с конечным набором состояний.
+
+Есть несколько способов сделать это:
+
+- **Разделение на интервалы**. Если мы знаем интервал определенного значения, мы можем разделить этот интервал на несколько **интервалов**, а затем заменить значение номером интервала, к которому оно принадлежит. Это можно сделать с помощью метода numpy [`digitize`](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.digitize.html). В этом случае мы точно знаем размер состояния, так как он будет зависеть от количества интервалов, которые мы выбрали для дискретизации.
+
+✅ Мы можем использовать линейную интерполяцию, чтобы привести значения к некоторому конечному интервалу (например, от -20 до 20), а затем преобразовать числа в целые, округляя их. Это дает нам немного меньше контроля над размером состояния, особенно если мы не знаем точных диапазонов входных значений. Например, в нашем случае 2 из 4 значений не имеют верхних/нижних границ, что может привести к бесконечному количеству состояний.
+
+В нашем примере мы выберем второй подход. Как вы можете заметить позже, несмотря на неопределенные верхние/нижние границы, эти значения редко выходят за пределы определенных конечных интервалов, поэтому состояния с экстремальными значениями будут очень редкими.
+
+1. Вот функция, которая будет принимать наблюдение из нашей модели и возвращать кортеж из 4 целых значений: (блок кода 6)
+
+    ```python
+    def discretize(x):
+        return tuple((x/np.array([0.25, 0.25, 0.01, 0.1])).astype(np.int))
+    ```
+
+1. Давайте также исследуем другой метод дискретизации с использованием интервалов: (блок кода 7)
+
+    ```python
+    def create_bins(i,num):
+        return np.arange(num+1)*(i[1]-i[0])/num+i[0]
+    
+    print("Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n",create_bins((-5,5),10))
+    
+    ints = [(-5,5),(-2,2),(-0.5,0.5),(-2,2)] # intervals of values for each parameter
+    nbins = [20,20,10,10] # number of bins for each parameter
+    bins = [create_bins(ints[i],nbins[i]) for i in range(4)]
+    
+    def discretize_bins(x):
+        return tuple(np.digitize(x[i],bins[i]) for i in range(4))
+    ```
+
+1. Теперь запустим короткую симуляцию и наблюдаем эти дискретные значения среды. Попробуйте использовать как `discretize`, так и `discretize_bins`, чтобы увидеть разницу.
+
+    ✅ `discretize_bins` возвращает номер интервала, который начинается с 0. Таким образом, для значений входной переменной около 0 он возвращает число из середины интервала (10). В `discretize` мы не заботились о диапазоне выходных значений, позволяя им быть отрицательными, поэтому значения состояния не смещены, и 0 соответствует 0. (блок кода 8)
+
+    ```python
+    env.reset()
+    
+    done = False
+    while not done:
+       #env.render()
+       obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())
+       #print(discretize_bins(obs))
+       print(discretize(obs))
+    env.close()
+    ```
+
+    ✅ Раскомментируйте строку, начинающуюся с `env.render`, если хотите увидеть, как выполняется среда. В противном случае вы можете выполнить ее в фоновом режиме, что быстрее. Мы будем использовать это "невидимое" выполнение во время процесса Q-Learning.
+
+## Структура Q-таблицы
+
+В нашем предыдущем уроке состояние было простой парой чисел от 0 до 8, и поэтому было удобно представлять Q-таблицу в виде тензора numpy с формой 8x8x2. Если мы используем дискретизацию с интервалами, размер нашего вектора состояния также известен, поэтому мы можем использовать тот же подход и представлять состояние в виде массива формы 20x20x10x10x2 (здесь 2 — это размерность пространства действий, а первые измерения соответствуют количеству интервалов, которые мы выбрали для каждого из параметров в пространстве наблюдений).
+
+Однако иногда точные размеры пространства наблюдений неизвестны. В случае функции `discretize` мы никогда не можем быть уверены, что наше состояние остается в определенных пределах, потому что некоторые из исходных значений не ограничены. Поэтому мы будем использовать немного другой подход и представлять Q-таблицу в виде словаря.
+
+1. Используйте пару *(state,action)* в качестве ключа словаря, а значение будет соответствовать значению записи Q-таблицы. (блок кода 9)
+
+    ```python
+    Q = {}
+    actions = (0,1)
+    
+    def qvalues(state):
+        return [Q.get((state,a),0) for a in actions]
+    ```
+
+    Здесь мы также определяем функцию `qvalues()`, которая возвращает список значений Q-таблицы для данного состояния, соответствующего всем возможным действиям. Если запись отсутствует в Q-таблице, мы будем возвращать 0 по умолчанию.
+
+## Начнем Q-Learning
+
+Теперь мы готовы научить Питера балансировать!
+
+1. Сначала установим некоторые гиперпараметры: (блок кода 10)
+
+    ```python
+    # hyperparameters
+    alpha = 0.3
+    gamma = 0.9
+    epsilon = 0.90
+    ```
+
+    Здесь `alpha` — это **скорость обучения**, которая определяет, в какой степени мы должны корректировать текущие значения Q-таблицы на каждом шаге. В предыдущем уроке мы начинали с 1, а затем уменьшали `alpha` до более низких значений во время обучения. В этом примере мы будем держать его постоянным для простоты, и вы можете экспериментировать с настройкой значений `alpha` позже.
+
+    `gamma` — это **коэффициент дисконтирования**, который показывает, в какой степени мы должны отдавать предпочтение будущему вознаграждению над текущим.
+
+    `epsilon` — это **фактор исследования/эксплуатации**, который определяет, должны ли мы предпочитать исследование эксплуатации или наоборот. В нашем алгоритме мы будем в `epsilon` процентах случаев выбирать следующее действие в соответствии со значениями Q-таблицы, а в оставшихся случаях выполнять случайное действие. Это позволит нам исследовать области пространства поиска, которые мы никогда раньше не видели.
+
+    ✅ В терминах балансировки — выбор случайного действия (исследование) будет действовать как случайный толчок в неправильном направлении, и шесту придется научиться восстанавливать баланс после этих "ошибок".
+
+### Улучшение алгоритма
+
+Мы также можем внести два улучшения в наш алгоритм из предыдущего урока:
+
+- **Вычисление среднего накопленного вознаграждения** за ряд симуляций. Мы будем выводить прогресс каждые 5000 итераций и усреднять наше накопленное вознаграждение за этот период времени. Это означает, что если мы получим более 195 очков, мы можем считать задачу решенной, с качеством даже выше требуемого.
+
+- **Вычисление максимального среднего накопленного результата**, `Qmax`, и мы будем сохранять Q-таблицу, соответствующую этому результату. Когда вы запустите обучение, вы заметите, что иногда средний накопленный результат начинает падать, и мы хотим сохранить значения Q-таблицы, которые соответствуют лучшей модели, наблюдаемой во время обучения.
+
+1. Соберите все накопленные вознаграждения на каждой симуляции в вектор `rewards` для дальнейшего построения графика. (блок кода 11)
+
+    ```python
+    def probs(v,eps=1e-4):
+        v = v-v.min()+eps
+        v = v/v.sum()
+        return v
+    
+    Qmax = 0
+    cum_rewards = []
+    rewards = []
+    for epoch in range(100000):
+        obs = env.reset()
+        done = False
+        cum_reward=0
+        # == do the simulation ==
+        while not done:
+            s = discretize(obs)
+            if random.random()<epsilon:
+                # exploitation - chose the action according to Q-Table probabilities
+                v = probs(np.array(qvalues(s)))
+                a = random.choices(actions,weights=v)[0]
+            else:
+                # exploration - randomly chose the action
+                a = np.random.randint(env.action_space.n)
+    
+            obs, rew, done, info = env.step(a)
+            cum_reward+=rew
+            ns = discretize(obs)
+            Q[(s,a)] = (1 - alpha) * Q.get((s,a),0) + alpha * (rew + gamma * max(qvalues(ns)))
+        cum_rewards.append(cum_reward)
+        rewards.append(cum_reward)
+        # == Periodically print results and calculate average reward ==
+        if epoch%5000==0:
+            print(f"{epoch}: {np.average(cum_rewards)}, alpha={alpha}, epsilon={epsilon}")
+            if np.average(cum_rewards) > Qmax:
+                Qmax = np.average(cum_rewards)
+                Qbest = Q
+            cum_rewards=[]
+    ```
+
+Что вы можете заметить из этих результатов:
+
+- **Близко к нашей цели**. Мы очень близки к достижению цели получения 195 накопленных вознаграждений за 100+ последовательных запусков симуляции, или мы могли фактически достичь ее! Даже если мы получаем меньшие числа, мы все равно не знаем, потому что усредняем за 5000 запусков, а для формального критерия требуется только 100 запусков.
+
+- **Вознаграждение начинает падать**. Иногда вознаграждение начинает падать, что означает, что мы можем "разрушить" уже изученные значения в Q-таблице новыми, которые ухудшают ситуацию.
+
+Эта тенденция становится более очевидной, если мы построим график прогресса обучения.
+
+## Построение графика прогресса обучения
+
+Во время обучения мы собирали значение накопленного вознаграждения на каждой итерации в вектор `rewards`. Вот как это выглядит, если построить график зависимости от номера итерации:
+
+```python
+plt.plot(rewards)
+```
+
+![сырой прогресс](../../../../translated_images/train_progress_raw.2adfdf2daea09c596fc786fa347a23e9aceffe1b463e2257d20a9505794823ec.ru.png)
+
+На этом графике невозможно что-либо понять, потому что из-за природы стохастического процесса обучения длина обучающих сессий сильно варьируется. Чтобы придать этому графику больше смысла, мы можем вычислить **скользящее среднее** за серию экспериментов, скажем, 100. Это можно удобно сделать с помощью `np.convolve`: (блок кода 12)
+
+```python
+def running_average(x,window):
+    return np.convolve(x,np.ones(window)/window,mode='valid')
+
+plt.plot(running_average(rewards,100))
+```
+
+![прогресс обучения](../../../../translated_images/train_progress_runav.c71694a8fa9ab35935aff6f109e5ecdfdbdf1b0ae265da49479a81b5fae8f0aa.ru.png)
+
+## Изменение гиперпараметров
+
+Чтобы сделать обучение более стабильным, имеет смысл корректировать некоторые из наших гиперпараметров во время обучения. В частности:
+
+- **Для скорости обучения**, `alpha`, мы можем начать с значений, близких к 1, а затем постепенно уменьшать параметр. Со временем мы будем получать хорошие вероятностные значения в Q-таблице, и поэтому должны корректировать их слегка, а не полностью перезаписывать новыми значениями.
+
+- **Увеличение epsilon**. Мы можем захотеть постепенно увеличивать `epsilon`, чтобы меньше исследовать и больше использовать. Вероятно, имеет смысл начать с меньшего значения `epsilon` и двигаться к почти 1.
+> **Задача 1**: Попробуйте изменить значения гиперпараметров и посмотрите, сможете ли вы добиться более высокого суммарного вознаграждения. Удается ли вам превысить 195?
+> **Задача 2**: Чтобы формально решить задачу, вам нужно достичь среднего вознаграждения в 195 за 100 последовательных запусков. Измеряйте это во время обучения и убедитесь, что вы формально решили задачу!
+
+## Просмотр результата в действии
+
+Было бы интересно увидеть, как ведет себя обученная модель. Давайте запустим симуляцию и будем следовать той же стратегии выбора действий, что и во время обучения, выбирая действия в соответствии с распределением вероятностей в Q-таблице: (блок кода 13)
+
+```python
+obs = env.reset()
+done = False
+while not done:
+   s = discretize(obs)
+   env.render()
+   v = probs(np.array(qvalues(s)))
+   a = random.choices(actions,weights=v)[0]
+   obs,_,done,_ = env.step(a)
+env.close()
+```
+
+Вы должны увидеть что-то вроде этого:
+
+![балансирующая тележка](../../../../8-Reinforcement/2-Gym/images/cartpole-balance.gif)
+
+---
+
+## 🚀Вызов
+
+> **Задача 3**: Здесь мы использовали финальную копию Q-таблицы, которая может быть не самой лучшей. Помните, что мы сохранили лучшую Q-таблицу в переменной `Qbest`! Попробуйте тот же пример с лучшей Q-таблицей, скопировав `Qbest` в `Q`, и посмотрите, заметите ли вы разницу.
+
+> **Задача 4**: Здесь мы не выбирали лучшее действие на каждом шаге, а выбирали действия, основываясь на соответствующем распределении вероятностей. Было бы логичнее всегда выбирать лучшее действие с наивысшим значением в Q-таблице? Это можно сделать с помощью функции `np.argmax`, чтобы определить номер действия с наивысшим значением в Q-таблице. Реализуйте эту стратегию и посмотрите, улучшит ли это балансировку.
+
+## [Викторина после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/48/)
+
+## Задание
+[Обучите Mountain Car](assignment.md)
+
+## Заключение
+
+Теперь мы научились обучать агентов достигать хороших результатов, просто предоставляя им функцию вознаграждения, которая определяет желаемое состояние игры, и давая им возможность разумно исследовать пространство поиска. Мы успешно применили алгоритм Q-Learning в случаях дискретных и непрерывных сред, но с дискретными действиями.
+
+Важно также изучать ситуации, когда пространство действий тоже является непрерывным, а пространство наблюдений становится гораздо более сложным, например, изображение с экрана игры Atari. В таких задачах часто требуется использовать более мощные методы машинного обучения, такие как нейронные сети, чтобы достичь хороших результатов. Эти более продвинутые темы будут рассмотрены в нашем следующем курсе по более сложным аспектам искусственного интеллекта.
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md b/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..17a882783
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "1f2b7441745eb52e25745423b247016b",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:16:07+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Обучение на примере Mountain Car
+
+[OpenAI Gym](http://gym.openai.com) разработан таким образом, что все среды предоставляют одинаковый API - то есть одни и те же методы `reset`, `step` и `render`, а также одинаковые абстракции **пространства действий** и **пространства наблюдений**. Таким образом, должно быть возможно адаптировать одни и те же алгоритмы обучения с подкреплением к различным средам с минимальными изменениями кода.
+
+## Среда Mountain Car
+
+[Среда Mountain Car](https://gym.openai.com/envs/MountainCar-v0/) представляет собой автомобиль, застрявший в долине:
+
+Цель состоит в том, чтобы выбраться из долины и захватить флаг, выполняя на каждом шаге одно из следующих действий:
+
+| Значение | Значение действия |
+|---|---|
+| 0 | Ускорение влево |
+| 1 | Не ускоряться |
+| 2 | Ускорение вправо |
+
+Основная сложность этой задачи заключается в том, что двигатель автомобиля недостаточно мощный, чтобы подняться на гору за один раз. Поэтому единственный способ добиться успеха — это разгоняться, двигаясь вперед-назад, чтобы набрать инерцию.
+
+Пространство наблюдений состоит всего из двух значений:
+
+| № | Наблюдение  | Мин | Макс |
+|---|-------------|-----|-----|
+|  0 | Позиция автомобиля | -1.2 | 0.6 |
+|  1 | Скорость автомобиля | -0.07 | 0.07 |
+
+Система вознаграждений для Mountain Car довольно сложная:
+
+ * Вознаграждение 0 присуждается, если агент достиг флага (позиция = 0.5) на вершине горы.
+ * Вознаграждение -1 присуждается, если позиция агента меньше 0.5.
+
+Эпизод завершается, если позиция автомобиля превышает 0.5 или длина эпизода превышает 200 шагов.
+
+## Инструкции
+
+Адаптируйте наш алгоритм обучения с подкреплением для решения задачи Mountain Car. Начните с существующего кода в [notebook.ipynb](notebook.ipynb), замените среду, измените функции дискретизации состояний и попытайтесь заставить существующий алгоритм обучаться с минимальными изменениями кода. Оптимизируйте результат, корректируя гиперпараметры.
+
+> **Примечание**: Для сходимости алгоритма, скорее всего, потребуется корректировка гиперпараметров.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерий | Превосходно | Удовлетворительно | Требует улучшений |
+| -------- | ----------- | ----------------- | ----------------- |
+|          | Алгоритм Q-Learning успешно адаптирован из примера CartPole с минимальными изменениями кода и способен решить задачу захвата флага менее чем за 200 шагов. | Новый алгоритм Q-Learning был взят из Интернета, но хорошо задокументирован; либо существующий алгоритм адаптирован, но не достигает желаемых результатов. | Студент не смог успешно адаптировать алгоритм, но предпринял значительные шаги к решению (реализовал дискретизацию состояний, структуру данных Q-таблицы и т.д.). |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb b/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..fa68ca213
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,392 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.4"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.4 64-bit ('base': conda)"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "f22f8f3daed4b6d34648d1254763105b",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:11:15+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "## Катание на CartPole\n",
+    "\n",
+    "> **Проблема**: Если Питер хочет убежать от волка, ему нужно двигаться быстрее него. Мы посмотрим, как Питер может научиться кататься на коньках, в частности, сохранять равновесие, используя Q-Learning.\n",
+    "\n",
+    "Сначала установим gym и импортируем необходимые библиотеки:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Создайте среду cartpole\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 2"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Чтобы увидеть, как работает среда, давайте запустим короткую симуляцию на 100 шагов.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 3"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Во время симуляции нам нужно получать наблюдения, чтобы решить, как действовать. Функция `step` возвращает текущие наблюдения, функцию вознаграждения и флаг `done`, который указывает, имеет ли смысл продолжать симуляцию или нет:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "#code block 4"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Мы можем получить минимальное и максимальное значение этих чисел:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]\n[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 5"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 6"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Давайте также изучим другой метод дискретизации с использованием бинов:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 7"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Давайте теперь запустим короткую симуляцию и понаблюдаем за этими дискретными значениями окружающей среды.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "(0, 0, -2, -2)\n(0, 1, -2, -5)\n(0, 2, -3, -8)\n(0, 3, -5, -11)\n(0, 3, -7, -14)\n(0, 4, -10, -17)\n(0, 3, -14, -15)\n(0, 3, -17, -12)\n(0, 3, -20, -16)\n(0, 4, -23, -19)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 8"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 9"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#code block 10"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "0: 22.0, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "5000: 70.1384, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "10000: 121.8586, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "15000: 149.6368, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "20000: 168.2782, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "25000: 196.7356, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "30000: 220.7614, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "35000: 233.2138, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "40000: 248.22, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "45000: 264.636, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "50000: 276.926, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "55000: 277.9438, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "60000: 248.881, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "65000: 272.529, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "70000: 281.7972, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "75000: 284.2844, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "80000: 269.667, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "85000: 273.8652, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "90000: 278.2466, alpha=0.3, epsilon=0.9\n",
+      "95000: 269.1736, alpha=0.3, epsilon=0.9\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 11"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814bb79788>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.159862 248.518125\" width=\"379.159862pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.159862 248.518125 \r\nL 379.159862 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"ma0dcf872fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.379018\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.472768 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.252354\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.346104 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.12569\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.21944 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.999026\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.092776 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"352.872362\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(333.784862 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"med2e77fdd9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"217.970554\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 221.769773)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"177.793171\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 181.592389)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"137.615787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 141.415006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"97.438404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 101.237622)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"57.26102\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 61.060239)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"17.083636\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 500 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 20.882855)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_13\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p856ccda7d2)\" d=\"M 48.505682 209.13153 \r\nL 48.557424 214.35459 \r\nL 48.600035 199.890732 \r\nL 48.606123 204.712018 \r\nL 48.630472 186.632195 \r\nL 48.712651 213.149268 \r\nL 48.752219 214.35459 \r\nL 48.733957 195.069446 \r\nL 48.782655 205.917339 \r\nL 48.791786 187.033969 \r\nL 48.797874 213.952816 \r\nL 48.889184 208.327982 \r\nL 48.892228 208.327982 \r\nL 48.995712 191.051707 \r\nL 48.919621 213.952816 \r\nL 48.998756 205.515565 \r\nL 49.096153 213.952816 \r\nL 49.090066 182.614457 \r\nL 49.111372 209.533304 \r\nL 49.150939 191.453481 \r\nL 49.138765 214.35459 \r\nL 49.223987 203.506696 \r\nL 49.324428 213.952816 \r\nL 49.266599 193.864124 \r\nL 49.333559 206.720887 \r\nL 49.336603 206.720887 \r\nL 49.434 213.952816 \r\nL 49.34269 196.676541 \r\nL 49.437044 209.935078 \r\nL 49.440088 185.0251 \r\nL 49.494874 214.35459 \r\nL 49.546616 213.952816 \r\nL 49.54966 213.952816 \r\nL 49.552703 178.596718 \r\nL 49.659232 201.497827 \r\nL 49.698799 174.980754 \r\nL 49.701843 214.35459 \r\nL 49.768804 197.078315 \r\nL 49.875332 213.149268 \r\nL 49.796197 187.033969 \r\nL 49.881419 209.13153 \r\nL 49.911856 213.149268 \r\nL 49.994035 191.453481 \r\nL 50.000122 197.881863 \r\nL 50.064039 214.35459 \r\nL 50.07317 179.80204 \r\nL 50.109694 197.881863 \r\nL 50.201004 213.551042 \r\nL 50.158393 183.016231 \r\nL 50.204048 206.720887 \r\nL 50.207092 181.409135 \r\nL 50.213179 213.952816 \r\nL 50.316664 187.033969 \r\nL 50.389712 213.952816 \r\nL 50.37145 178.998492 \r\nL 50.429279 210.336851 \r\nL 50.523633 182.614457 \r\nL 50.465803 213.551042 \r\nL 50.538851 205.515565 \r\nL 50.596681 213.952816 \r\nL 50.544939 183.418004 \r\nL 50.64538 213.551042 \r\nL 50.751908 167.347051 \r\nL 50.742777 214.35459 \r\nL 50.757995 197.881863 \r\nL 50.767126 174.177206 \r\nL 50.831043 214.35459 \r\nL 50.858436 205.917339 \r\nL 50.95279 213.952816 \r\nL 50.922353 187.837517 \r\nL 50.968008 209.533304 \r\nL 51.047144 185.0251 \r\nL 51.041056 213.952816 \r\nL 51.080624 196.274767 \r\nL 51.138454 213.149268 \r\nL 51.104973 177.391397 \r\nL 51.19324 210.738625 \r\nL 51.241938 180.203814 \r\nL 51.235851 213.551042 \r\nL 51.305855 191.453481 \r\nL 51.412384 213.952816 \r\nL 51.345423 186.230421 \r\nL 51.421515 213.149268 \r\nL 51.494563 171.364789 \r\nL 51.436733 214.35459 \r\nL 51.53413 189.444612 \r\nL 51.622397 179.80204 \r\nL 51.561523 213.952816 \r\nL 51.634571 204.712018 \r\nL 51.698488 212.747494 \r\nL 51.658921 168.150599 \r\nL 51.738056 209.13153 \r\nL 51.7411 179.400266 \r\nL 51.762405 212.345721 \r\nL 51.850672 181.007361 \r\nL 51.926763 212.345721 \r\nL 51.929807 174.980754 \r\nL 51.960244 193.864124 \r\nL 52.063728 175.382528 \r\nL 51.972418 210.336851 \r\nL 52.066772 192.257029 \r\nL 52.094165 212.747494 \r\nL 52.112427 176.186075 \r\nL 52.161126 190.24816 \r\nL 52.176344 138.419335 \r\nL 52.212868 211.140399 \r\nL 52.270698 169.757694 \r\nL 52.340702 213.551042 \r\nL 52.334615 152.079645 \r\nL 52.386357 191.051707 \r\nL 52.456361 212.345721 \r\nL 52.404619 138.821109 \r\nL 52.489842 202.301375 \r\nL 52.59637 162.927539 \r\nL 52.523322 212.345721 \r\nL 52.599414 206.720887 \r\nL 52.669418 213.952816 \r\nL 52.648112 160.91867 \r\nL 52.699855 209.935078 \r\nL 52.809427 122.750155 \r\nL 52.815514 174.57898 \r\nL 52.833776 212.345721 \r\nL 52.864213 158.106253 \r\nL 52.931173 197.078315 \r\nL 53.004221 213.149268 \r\nL 53.028571 158.508027 \r\nL 53.116837 214.35459 \r\nL 53.141186 198.68541 \r\nL 53.183798 167.347051 \r\nL 53.162492 213.551042 \r\nL 53.247715 200.694279 \r\nL 53.287282 211.943947 \r\nL 53.29337 166.945277 \r\nL 53.345112 188.641064 \r\nL 53.348156 158.508027 \r\nL 53.421204 211.943947 \r\nL 53.454684 199.087184 \r\nL 53.488164 178.596718 \r\nL 53.512514 211.943947 \r\nL 53.564256 150.47255 \r\nL 53.622086 200.292506 \r\nL 53.689046 160.115122 \r\nL 53.667741 209.935078 \r\nL 53.72557 202.301375 \r\nL 53.807749 211.140399 \r\nL 53.762094 149.669002 \r\nL 53.810793 196.676541 \r\nL 53.871666 154.892062 \r\nL 53.917321 213.551042 \r\nL 53.920365 176.989623 \r\nL 54.02385 170.963016 \r\nL 54.032981 213.149268 \r\nL 54.127334 169.35592 \r\nL 54.072548 213.952816 \r\nL 54.145596 179.80204 \r\nL 54.191251 213.952816 \r\nL 54.157771 152.079645 \r\nL 54.264299 195.872993 \r\nL 54.27343 168.150599 \r\nL 54.29778 213.551042 \r\nL 54.376915 183.418004 \r\nL 54.462138 159.311574 \r\nL 54.386046 211.542173 \r\nL 54.471269 173.373659 \r\nL 54.474312 213.952816 \r\nL 54.516924 148.865455 \r\nL 54.580841 206.720887 \r\nL 54.583884 164.936408 \r\nL 54.586928 213.149268 \r\nL 54.690413 196.676541 \r\nL 54.760417 157.302705 \r\nL 54.772592 214.756364 \r\nL 54.803028 178.596718 \r\nL 54.876076 214.35459 \r\nL 54.854771 156.097384 \r\nL 54.9126 211.140399 \r\nL 54.933906 160.516896 \r\nL 54.946081 211.943947 \r\nL 55.025216 194.265898 \r\nL 55.06174 119.535965 \r\nL 55.086089 210.336851 \r\nL 55.137832 181.810909 \r\nL 55.183487 214.35459 \r\nL 55.180443 152.883193 \r\nL 55.250447 202.703149 \r\nL 55.329583 161.320443 \r\nL 55.305233 209.935078 \r\nL 55.363063 187.435743 \r\nL 55.3935 209.935078 \r\nL 55.442198 160.91867 \r\nL 55.469591 202.703149 \r\nL 55.560901 136.410466 \r\nL 55.487853 212.747494 \r\nL 55.582207 172.168337 \r\nL 55.646124 210.336851 \r\nL 55.64308 147.660133 \r\nL 55.694823 179.80204 \r\nL 55.725259 211.943947 \r\nL 55.789176 159.713348 \r\nL 55.813526 194.667672 \r\nL 55.834831 139.222882 \r\nL 55.907879 213.952816 \r\nL 55.91701 178.194945 \r\nL 55.920054 213.551042 \r\nL 55.987015 135.205144 \r\nL 56.026582 177.793171 \r\nL 56.105718 209.13153 \r\nL 56.057019 158.9098 \r\nL 56.127023 188.23929 \r\nL 56.154416 123.955477 \r\nL 56.172678 211.140399 \r\nL 56.236595 180.203814 \r\nL 56.291381 147.258359 \r\nL 56.257901 213.551042 \r\nL 56.346167 171.766563 \r\nL 56.410084 211.943947 \r\nL 56.382691 158.9098 \r\nL 56.45574 180.203814 \r\nL 56.504438 162.927539 \r\nL 56.474002 211.140399 \r\nL 56.550093 195.47122 \r\nL 56.553137 211.140399 \r\nL 56.635316 112.304035 \r\nL 56.656622 200.292506 \r\nL 56.680971 124.357251 \r\nL 56.70532 212.345721 \r\nL 56.769237 154.088514 \r\nL 56.817936 213.551042 \r\nL 56.805761 138.017561 \r\nL 56.88794 210.738625 \r\nL 56.985338 140.428204 \r\nL 57.0036 192.257029 \r\nL 57.064473 214.35459 \r\nL 57.046211 158.508027 \r\nL 57.107084 203.506696 \r\nL 57.12839 212.747494 \r\nL 57.222744 131.58918 \r\nL 57.228831 213.952816 \r\nL 57.335359 211.140399 \r\nL 57.377971 119.937738 \r\nL 57.414495 212.747494 \r\nL 57.447975 186.632195 \r\nL 57.499717 131.990953 \r\nL 57.463193 214.35459 \r\nL 57.545372 206.720887 \r\nL 57.597115 213.149268 \r\nL 57.603202 149.267228 \r\nL 57.633639 196.274767 \r\nL 57.737123 154.490288 \r\nL 57.700599 210.738625 \r\nL 57.746254 174.980754 \r\nL 57.776691 213.149268 \r\nL 57.764516 149.267228 \r\nL 57.861914 198.68541 \r\nL 57.962355 147.660133 \r\nL 57.925831 212.747494 \r\nL 57.971486 178.194945 \r\nL 58.056708 210.336851 \r\nL 58.065839 139.222882 \r\nL 58.081058 191.855255 \r\nL 58.09932 153.284967 \r\nL 58.138887 213.952816 \r\nL 58.172368 189.846386 \r\nL 58.181499 211.140399 \r\nL 58.245416 140.428204 \r\nL 58.278896 192.257029 \r\nL 58.364119 135.606918 \r\nL 58.3489 211.140399 \r\nL 58.388468 199.087184 \r\nL 58.415861 160.516896 \r\nL 58.46456 212.345721 \r\nL 58.501084 176.186075 \r\nL 58.540651 209.13153 \r\nL 58.561957 159.311574 \r\nL 58.610656 182.614457 \r\nL 58.671529 209.13153 \r\nL 58.665442 150.874324 \r\nL 58.717184 181.409135 \r\nL 58.793276 156.499157 \r\nL 58.73849 213.551042 \r\nL 58.814581 208.729756 \r\nL 58.817625 209.13153 \r\nL 58.835887 103.866785 \r\nL 58.911979 213.952816 \r\nL 58.930241 124.759024 \r\nL 59.030682 212.345721 \r\nL 59.042856 174.980754 \r\nL 59.058075 209.935078 \r\nL 59.106773 168.954146 \r\nL 59.155472 195.872993 \r\nL 59.262 140.829978 \r\nL 59.258957 208.327982 \r\nL 59.265044 198.68541 \r\nL 59.359398 210.738625 \r\nL 59.383747 145.651264 \r\nL 59.44462 213.551042 \r\nL 59.441577 125.160798 \r\nL 59.496363 191.051707 \r\nL 59.59376 159.713348 \r\nL 59.526799 209.533304 \r\nL 59.605935 204.310244 \r\nL 59.666808 128.374989 \r\nL 59.645502 213.551042 \r\nL 59.721594 161.320443 \r\nL 59.77638 139.624656 \r\nL 59.761162 209.935078 \r\nL 59.822035 164.936408 \r\nL 59.895083 212.345721 \r\nL 59.910301 137.214013 \r\nL 59.931607 183.418004 \r\nL 59.983349 124.759024 \r\nL 59.980306 211.943947 \r\nL 60.044223 163.731086 \r\nL 60.08379 211.140399 \r\nL 60.123358 150.874324 \r\nL 60.147707 179.80204 \r\nL 60.211624 129.58031 \r\nL 60.202493 204.712018 \r\nL 60.260323 164.534634 \r\nL 60.336415 208.729756 \r\nL 60.305978 126.36612 \r\nL 60.369895 181.810909 \r\nL 60.424681 136.812239 \r\nL 60.470336 213.551042 \r\nL 60.479467 172.168337 \r\nL 60.485554 209.13153 \r\nL 60.522078 148.865455 \r\nL 60.579908 175.382528 \r\nL 60.592083 141.231752 \r\nL 60.628607 213.952816 \r\nL 60.68948 185.426874 \r\nL 60.78079 151.677871 \r\nL 60.789921 212.747494 \r\nL 60.796008 181.409135 \r\nL 60.902537 211.140399 \r\nL 60.884275 130.383858 \r\nL 60.90558 188.641064 \r\nL 60.917755 134.401596 \r\nL 60.948192 212.345721 \r\nL 61.015152 187.435743 \r\nL 61.045589 213.952816 \r\nL 61.033414 146.053038 \r\nL 61.124724 186.632195 \r\nL 61.127768 187.033969 \r\nL 61.130812 186.632195 \r\nL 61.139943 148.865455 \r\nL 61.161248 210.738625 \r\nL 61.23734 199.488958 \r\nL 61.240384 209.935078 \r\nL 61.307344 152.883193 \r\nL 61.343868 197.480089 \r\nL 61.346912 133.999823 \r\nL 61.374305 211.943947 \r\nL 61.45344 204.712018 \r\nL 61.486921 140.428204 \r\nL 61.563012 212.747494 \r\nL 61.566056 162.123991 \r\nL 61.642148 211.943947 \r\nL 61.605624 79.760355 \r\nL 61.669541 181.007361 \r\nL 61.672584 113.107583 \r\nL 61.779113 212.345721 \r\nL 61.864335 144.044169 \r\nL 61.891728 170.159468 \r\nL 61.998257 212.345721 \r\nL 61.970864 145.651264 \r\nL 62.007388 192.257029 \r\nL 62.040868 211.542173 \r\nL 62.120003 152.079645 \r\nL 62.180877 139.222882 \r\nL 62.232619 210.738625 \r\nL 62.244794 93.018891 \r\nL 62.345235 146.053038 \r\nL 62.354366 210.738625 \r\nL 62.39089 98.241951 \r\nL 62.45785 196.676541 \r\nL 62.473069 137.214013 \r\nL 62.543073 210.738625 \r\nL 62.567422 189.042838 \r\nL 62.649601 213.551042 \r\nL 62.600903 146.053038 \r\nL 62.670907 184.221552 \r\nL 62.75613 129.58031 \r\nL 62.716562 208.327982 \r\nL 62.783523 174.177206 \r\nL 62.820047 210.738625 \r\nL 62.877876 125.964346 \r\nL 62.896138 199.890732 \r\nL 62.935706 66.501818 \r\nL 62.960055 211.542173 \r\nL 63.00571 194.667672 \r\nL 63.081802 208.327982 \r\nL 63.036147 130.383858 \r\nL 63.112239 180.203814 \r\nL 63.115282 158.106253 \r\nL 63.15485 209.533304 \r\nL 63.218767 171.766563 \r\nL 63.258335 211.542173 \r\nL 63.310077 110.69694 \r\nL 63.328339 175.784302 \r\nL 63.373994 209.13153 \r\nL 63.377038 118.732417 \r\nL 63.434867 205.917339 \r\nL 63.450086 136.008692 \r\nL 63.514003 209.935078 \r\nL 63.547483 172.570111 \r\nL 63.562701 208.729756 \r\nL 63.614444 131.187406 \r\nL 63.641837 187.435743 \r\nL 63.745321 213.952816 \r\nL 63.751409 120.339512 \r\nL 63.766627 211.140399 \r\nL 63.864024 171.766563 \r\nL 63.949247 213.551042 \r\nL 63.894461 141.633525 \r\nL 63.973596 178.596718 \r\nL 64.080125 138.821109 \r\nL 64.037514 213.149268 \r\nL 64.083169 186.632195 \r\nL 64.165348 209.13153 \r\nL 64.168391 150.070776 \r\nL 64.189697 175.784302 \r\nL 64.223177 131.58918 \r\nL 64.238396 211.542173 \r\nL 64.299269 178.596718 \r\nL 64.305356 187.033969 \r\nL 64.311444 164.534634 \r\nL 64.329706 211.943947 \r\nL 64.421016 106.277428 \r\nL 64.45754 213.952816 \r\nL 64.533631 180.605588 \r\nL 64.591461 211.140399 \r\nL 64.58233 75.742616 \r\nL 64.627985 197.881863 \r\nL 64.631029 112.304035 \r\nL 64.679727 207.926208 \r\nL 64.737557 177.391397 \r\nL 64.841042 210.738625 \r\nL 64.746688 148.463681 \r\nL 64.847129 174.57898 \r\nL 64.932352 204.310244 \r\nL 64.94757 145.651264 \r\nL 65.051055 213.149268 \r\nL 65.048011 74.135521 \r\nL 65.060186 201.497827 \r\nL 65.118015 70.92133 \r\nL 65.127146 212.747494 \r\nL 65.169758 181.810909 \r\nL 65.25498 206.720887 \r\nL 65.200194 90.206475 \r\nL 65.273242 148.061907 \r\nL 65.276286 60.475211 \r\nL 65.318897 212.345721 \r\nL 65.382814 177.391397 \r\nL 65.401076 211.943947 \r\nL 65.416295 123.955477 \r\nL 65.492386 183.819778 \r\nL 65.571522 112.304035 \r\nL 65.519779 207.524435 \r\nL 65.601958 180.203814 \r\nL 65.608046 180.605588 \r\nL 65.64457 212.747494 \r\nL 65.656744 144.445942 \r\nL 65.720661 197.881863 \r\nL 65.824146 145.651264 \r\nL 65.82719 201.497827 \r\nL 65.836321 151.276098 \r\nL 65.839364 152.079645 \r\nL 65.915456 209.935078 \r\nL 65.948936 136.410466 \r\nL 65.95198 191.051707 \r\nL 65.958067 143.240621 \r\nL 66.00981 208.327982 \r\nL 66.064596 181.007361 \r\nL 66.073727 207.926208 \r\nL 66.091989 143.642395 \r\nL 66.158949 176.587849 \r\nL 66.247216 120.339512 \r\nL 66.201561 213.551042 \r\nL 66.265478 152.079645 \r\nL 66.268521 209.935078 \r\nL 66.359831 150.874324 \r\nL 66.37505 165.739956 \r\nL 66.378093 165.338182 \r\nL 66.405486 209.935078 \r\nL 66.460272 137.615787 \r\nL 66.490709 181.409135 \r\nL 66.53332 212.345721 \r\nL 66.603325 91.411796 \r\nL 66.652023 211.542173 \r\nL 66.685504 55.252151 \r\nL 66.71594 195.47122 \r\nL 66.822469 34.761685 \r\nL 66.779857 211.140399 \r\nL 66.825512 159.311574 \r\nL 66.916822 213.149268 \r\nL 66.834643 105.875654 \r\nL 66.938128 189.444612 \r\nL 66.977696 78.555033 \r\nL 67.017263 197.078315 \r\nL 67.044656 184.623326 \r\nL 67.0477 208.729756 \r\nL 67.114661 119.535965 \r\nL 67.148141 189.444612 \r\nL 67.205971 125.964346 \r\nL 67.202927 209.935078 \r\nL 67.260757 155.293836 \r\nL 67.315543 205.113792 \r\nL 67.330761 25.119113 \r\nL 67.373372 167.347051 \r\nL 67.403809 210.336851 \r\nL 67.485988 69.314235 \r\nL 67.498163 36.36878 \r\nL 67.598604 205.917339 \r\nL 67.616866 136.812239 \r\nL 67.677739 209.13153 \r\nL 67.711219 183.016231 \r\nL 67.817748 89.804701 \r\nL 67.747743 211.943947 \r\nL 67.820791 175.784302 \r\nL 67.829922 186.632195 \r\nL 67.826879 146.053038 \r\nL 67.848184 169.35592 \r\nL 67.875577 91.411796 \r\nL 67.878621 211.943947 \r\nL 67.9608 109.491619 \r\nL 67.982106 207.122661 \r\nL 68.073416 169.35592 \r\nL 68.125158 209.13153 \r\nL 68.119071 144.847716 \r\nL 68.179944 177.391397 \r\nL 68.231686 82.170998 \r\nL 68.280385 212.747494 \r\nL 68.29256 99.045499 \r\nL 68.301691 208.729756 \r\nL 68.405175 168.552373 \r\nL 68.423437 128.374989 \r\nL 68.41735 203.506696 \r\nL 68.456918 180.605588 \r\nL 68.481267 214.35459 \r\nL 68.536053 136.008692 \r\nL 68.56649 180.203814 \r\nL 68.581708 149.267228 \r\nL 68.575621 189.042838 \r\nL 68.59997 173.775432 \r\nL 68.663887 213.149268 \r\nL 68.627363 151.276098 \r\nL 68.709542 195.47122 \r\nL 68.767372 137.214013 \r\nL 68.715629 208.327982 \r\nL 68.822158 178.998492 \r\nL 68.8739 108.688071 \r\nL 68.910424 209.935078 \r\nL 68.928686 167.347051 \r\nL 68.93173 204.310244 \r\nL 69.001734 139.624656 \r\nL 69.038258 199.488958 \r\nL 69.14783 78.555033 \r\nL 69.105219 206.319113 \r\nL 69.153917 169.35592 \r\nL 69.217834 199.890732 \r\nL 69.193485 77.751486 \r\nL 69.257402 178.998492 \r\nL 69.309144 125.160798 \r\nL 69.318275 211.140399 \r\nL 69.366974 172.168337 \r\nL 69.449153 211.140399 \r\nL 69.415673 137.615787 \r\nL 69.473502 177.793171 \r\nL 69.555681 210.738625 \r\nL 69.589162 134.80337 \r\nL 69.628729 206.319113 \r\nL 69.598293 107.080976 \r\nL 69.701777 164.936408 \r\nL 69.768738 74.135521 \r\nL 69.799175 207.926208 \r\nL 69.811349 154.892062 \r\nL 69.890485 102.25969 \r\nL 69.84483 209.13153 \r\nL 69.905703 123.553703 \r\nL 69.93614 208.729756 \r\nL 69.978751 63.689401 \r\nL 70.018319 176.186075 \r\nL 70.045712 84.581641 \r\nL 70.115716 213.149268 \r\nL 70.127891 164.534634 \r\nL 70.137022 203.104922 \r\nL 70.143109 66.501818 \r\nL 70.237463 171.766563 \r\nL 70.252681 89.804701 \r\nL 70.289205 209.13153 \r\nL 70.353122 120.339512 \r\nL 70.429214 199.488958 \r\nL 70.441388 17.083636 \r\nL 70.468781 197.881863 \r\nL 70.480956 211.140399 \r\nL 70.496174 118.732417 \r\nL 70.557048 168.552373 \r\nL 70.657489 63.689401 \r\nL 70.611834 203.104922 \r\nL 70.66662 135.205144 \r\nL 70.712275 202.703149 \r\nL 70.684882 17.083636 \r\nL 70.779235 174.57898 \r\nL 70.858371 99.447273 \r\nL 70.864458 209.935078 \r\nL 70.873589 160.516896 \r\nL 70.925331 205.917339 \r\nL 70.94055 127.973215 \r\nL 70.986205 195.872993 \r\nL 70.989248 195.872993 \r\nL 71.037947 121.14306 \r\nL 71.053165 199.890732 \r\nL 71.09882 154.490288 \r\nL 71.110995 211.943947 \r\nL 71.147519 67.305366 \r\nL 71.208392 164.534634 \r\nL 71.220567 97.438404 \r\nL 71.272309 205.113792 \r\nL 71.302746 140.02643 \r\nL 71.324052 210.336851 \r\nL 71.415362 207.926208 \r\nL 71.506672 17.083636 \r\nL 71.482322 211.943947 \r\nL 71.524934 189.846386 \r\nL 71.601025 214.35459 \r\nL 71.604069 78.555033 \r\nL 71.628419 172.570111 \r\nL 71.649724 68.912461 \r\nL 71.652768 205.917339 \r\nL 71.731903 158.106253 \r\nL 71.734947 211.140399 \r\nL 71.817126 131.990953 \r\nL 71.841475 209.13153 \r\nL 71.932785 17.083636 \r\nL 71.868868 211.943947 \r\nL 71.954091 174.57898 \r\nL 72.024095 72.9302 \r\nL 72.014964 200.292506 \r\nL 72.063663 178.998492 \r\nL 72.081925 210.336851 \r\nL 72.0941 104.670333 \r\nL 72.167148 156.097384 \r\nL 72.179322 115.518226 \r\nL 72.234108 212.345721 \r\nL 72.279763 137.214013 \r\nL 72.364986 196.676541 \r\nL 72.304113 70.519557 \r\nL 72.389335 152.481419 \r\nL 72.483689 139.222882 \r\nL 72.398466 207.524435 \r\nL 72.49282 166.945277 \r\nL 72.596305 210.336851 \r\nL 72.55065 86.992284 \r\nL 72.599348 114.714678 \r\nL 72.70892 213.551042 \r\nL 72.721095 44.806031 \r\nL 72.818492 175.784302 \r\nL 72.845885 211.140399 \r\nL 72.885453 134.401596 \r\nL 72.894584 183.418004 \r\nL 72.988938 124.357251 \r\nL 72.928064 204.712018 \r\nL 73.0072 158.508027 \r\nL 73.061986 96.233082 \r\nL 73.086335 213.952816 \r\nL 73.116772 159.713348 \r\nL 73.208082 205.113792 \r\nL 73.192863 129.58031 \r\nL 73.232431 201.497827 \r\nL 73.238518 29.538625 \r\nL 73.296348 211.542173 \r\nL 73.342003 203.104922 \r\nL 73.369396 89.804701 \r\nL 73.402876 208.729756 \r\nL 73.457662 170.561242 \r\nL 73.460706 211.943947 \r\nL 73.482012 117.527095 \r\nL 73.567234 192.257029 \r\nL 73.58854 114.312905 \r\nL 73.64637 213.149268 \r\nL 73.676806 159.713348 \r\nL 73.765073 210.336851 \r\nL 73.73768 109.491619 \r\nL 73.789422 198.283636 \r\nL 73.795509 121.544834 \r\nL 73.82899 212.345721 \r\nL 73.898994 183.819778 \r\nL 73.902038 212.747494 \r\nL 73.950736 131.187406 \r\nL 74.01161 209.533304 \r\nL 74.023784 144.044169 \r\nL 74.054221 210.738625 \r\nL 74.133356 170.963016 \r\nL 74.230754 204.310244 \r\nL 74.157706 124.357251 \r\nL 74.245972 187.435743 \r\nL 74.340326 209.935078 \r\nL 74.322064 134.401596 \r\nL 74.3525 168.954146 \r\nL 74.44381 212.747494 \r\nL 74.385981 144.847716 \r\nL 74.446854 150.070776 \r\nL 74.498596 209.533304 \r\nL 74.550339 120.741286 \r\nL 74.599037 211.943947 \r\nL 74.623387 119.937738 \r\nL 74.662954 206.720887 \r\nL 74.702522 211.542173 \r\nL 74.681216 154.490288 \r\nL 74.71774 171.364789 \r\nL 74.772526 111.500488 \r\nL 74.729915 212.345721 \r\nL 74.830356 155.293836 \r\nL 74.918622 210.336851 \r\nL 74.90036 119.134191 \r\nL 74.939928 175.382528 \r\nL 75.012976 117.527095 \r\nL 75.006889 199.890732 \r\nL 75.046456 159.311574 \r\nL 75.052544 211.943947 \r\nL 75.110373 35.565233 \r\nL 75.159072 181.007361 \r\nL 75.162116 181.007361 \r\nL 75.207771 142.035299 \r\nL 75.256469 211.140399 \r\nL 75.268644 146.454812 \r\nL 75.271688 208.327982 \r\nL 75.372129 56.055698 \r\nL 75.378216 127.571441 \r\nL 75.439089 210.738625 \r\nL 75.457351 104.268559 \r\nL 75.493875 175.382528 \r\nL 75.530399 17.083636 \r\nL 75.579098 197.078315 \r\nL 75.606491 157.302705 \r\nL 75.633884 211.140399 \r\nL 75.661277 68.510687 \r\nL 75.719107 181.007361 \r\nL 75.764762 111.500488 \r\nL 75.804329 203.104922 \r\nL 75.831722 173.775432 \r\nL 75.856072 208.729756 \r\nL 75.880421 123.151929 \r\nL 75.944338 198.68541 \r\nL 75.950425 40.386519 \r\nL 76.047823 209.533304 \r\nL 76.05391 128.776763 \r\nL 76.11174 211.943947 \r\nL 76.114783 38.779424 \r\nL 76.166526 156.097384 \r\nL 76.218268 203.90847 \r\nL 76.196962 113.107583 \r\nL 76.276098 164.13286 \r\nL 76.300447 56.055698 \r\nL 76.297403 211.542173 \r\nL 76.38567 155.69561 \r\nL 76.461761 204.712018 \r\nL 76.470892 60.475211 \r\nL 76.495242 171.766563 \r\nL 76.513504 102.661463 \r\nL 76.580464 205.917339 \r\nL 76.604814 179.400266 \r\nL 76.632207 211.542173 \r\nL 76.69308 113.911131 \r\nL 76.711342 185.426874 \r\nL 76.732648 44.806031 \r\nL 76.735691 211.140399 \r\nL 76.81787 127.973215 \r\nL 76.881787 213.149268 \r\nL 76.893962 78.555033 \r\nL 76.927442 199.890732 \r\nL 76.96701 57.26102 \r\nL 77.02484 212.345721 \r\nL 77.040058 160.115122 \r\nL 77.076582 210.738625 \r\nL 77.088757 48.823769 \r\nL 77.140499 146.454812 \r\nL 77.143543 59.671663 \r\nL 77.24094 212.747494 \r\nL 77.250071 162.123991 \r\nL 77.268333 205.515565 \r\nL 77.29877 92.215344 \r\nL 77.359643 154.088514 \r\nL 77.362687 89.402927 \r\nL 77.377905 210.336851 \r\nL 77.466171 162.525765 \r\nL 77.560525 200.292506 \r\nL 77.493564 126.36612 \r\nL 77.575743 158.508027 \r\nL 77.578787 157.704479 \r\nL 77.657922 199.890732 \r\nL 77.609224 122.750155 \r\nL 77.688359 166.141729 \r\nL 77.721839 88.197605 \r\nL 77.694446 196.274767 \r\nL 77.767494 164.936408 \r\nL 77.776625 213.551042 \r\nL 77.816193 119.535965 \r\nL 77.88011 188.641064 \r\nL 77.883154 198.68541 \r\nL 77.940983 121.544834 \r\nL 77.974464 195.47122 \r\nL 78.038381 83.778093 \r\nL 77.980551 213.551042 \r\nL 78.084036 140.428204 \r\nL 78.166215 212.747494 \r\nL 78.138822 89.001153 \r\nL 78.193608 117.527095 \r\nL 78.306223 208.729756 \r\nL 78.227088 116.723548 \r\nL 78.309267 192.658803 \r\nL 78.376228 200.292506 \r\nL 78.421883 73.733747 \r\nL 78.525367 209.935078 \r\nL 78.534498 143.642395 \r\nL 78.604503 204.310244 \r\nL 78.592328 41.190067 \r\nL 78.650158 182.614457 \r\nL 78.7019 38.779424 \r\nL 78.698856 202.703149 \r\nL 78.75973 123.553703 \r\nL 78.784079 212.345721 \r\nL 78.823647 17.083636 \r\nL 78.872345 166.945277 \r\nL 78.878433 177.793171 \r\nL 78.88452 160.115122 \r\nL 78.94235 91.81357 \r\nL 78.969743 210.738625 \r\nL 78.994092 171.364789 \r\nL 79.012354 58.064568 \r\nL 79.030616 211.542173 \r\nL 79.10062 178.596718 \r\nL 79.176712 201.497827 \r\nL 79.134101 103.866785 \r\nL 79.210192 174.980754 \r\nL 79.219324 93.018891 \r\nL 79.30759 210.336851 \r\nL 79.319765 154.892062 \r\nL 79.344114 209.935078 \r\nL 79.334983 33.556364 \r\nL 79.426293 144.445942 \r\nL 79.465861 46.8149 \r\nL 79.511516 210.738625 \r\nL 79.532821 145.24949 \r\nL 79.630219 211.140399 \r\nL 79.569345 77.349712 \r\nL 79.645437 189.444612 \r\nL 79.712398 119.134191 \r\nL 79.685005 209.533304 \r\nL 79.755009 162.123991 \r\nL 79.815882 213.952816 \r\nL 79.809795 124.357251 \r\nL 79.852406 181.409135 \r\nL 79.870668 24.315565 \r\nL 79.904149 209.533304 \r\nL 79.965022 145.651264 \r\nL 79.968066 145.651264 \r\nL 80.044157 208.729756 \r\nL 80.068507 129.982084 \r\nL 80.080681 199.087184 \r\nL 80.175035 70.117783 \r\nL 80.108074 212.345721 \r\nL 80.190253 156.097384 \r\nL 80.263301 198.283636 \r\nL 80.25417 121.946608 \r\nL 80.296782 166.141729 \r\nL 80.378961 83.376319 \r\nL 80.360699 206.720887 \r\nL 80.406354 170.159468 \r\nL 80.421572 201.899601 \r\nL 80.476358 82.974545 \r\nL 80.512882 195.069446 \r\nL 80.537231 17.083636 \r\nL 80.546362 206.720887 \r\nL 80.625498 148.061907 \r\nL 80.71072 209.533304 \r\nL 80.671153 49.627317 \r\nL 80.73507 195.872993 \r\nL 80.805074 59.269889 \r\nL 80.753332 213.952816 \r\nL 80.847685 117.928869 \r\nL 80.899428 209.13153 \r\nL 80.905515 90.608248 \r\nL 80.957257 187.435743 \r\nL 81.015087 97.03663 \r\nL 80.999869 209.533304 \r\nL 81.066829 111.902262 \r\nL 81.130746 208.729756 \r\nL 81.103353 102.661463 \r\nL 81.179445 167.748825 \r\nL 81.28293 125.964346 \r\nL 81.243362 208.729756 \r\nL 81.285973 157.302705 \r\nL 81.386414 202.703149 \r\nL 81.319454 50.029091 \r\nL 81.398589 180.203814 \r\nL 81.505117 123.151929 \r\nL 81.453375 205.515565 \r\nL 81.508161 167.748825 \r\nL 81.553816 212.345721 \r\nL 81.517292 105.47388 \r\nL 81.614689 190.24816 \r\nL 81.721218 128.374989 \r\nL 81.651213 206.720887 \r\nL 81.724261 134.401596 \r\nL 81.77296 211.943947 \r\nL 81.824702 65.698271 \r\nL 81.833833 193.060576 \r\nL 81.879488 82.170998 \r\nL 81.894707 211.943947 \r\nL 81.946449 160.516896 \r\nL 81.952536 209.533304 \r\nL 81.976886 130.383858 \r\nL 82.052977 187.435743 \r\nL 82.159506 93.822439 \r\nL 82.062108 199.890732 \r\nL 82.165593 149.669002 \r\nL 82.168637 150.47255 \r\nL 82.17168 78.555033 \r\nL 82.253859 207.122661 \r\nL 82.278209 162.123991 \r\nL 82.281252 213.952816 \r\nL 82.366475 92.215344 \r\nL 82.387781 182.614457 \r\nL 82.448654 125.562572 \r\nL 82.433436 203.104922 \r\nL 82.497353 175.382528 \r\nL 82.552139 123.955477 \r\nL 82.530833 203.104922 \r\nL 82.579532 150.874324 \r\nL 82.582575 209.13153 \r\nL 82.625187 17.083636 \r\nL 82.689104 146.454812 \r\nL 82.695191 131.990953 \r\nL 82.698235 168.150599 \r\nL 82.774326 206.319113 \r\nL 82.728671 76.546164 \r\nL 82.804763 157.704479 \r\nL 82.807807 118.732417 \r\nL 82.841287 205.113792 \r\nL 82.914335 161.722217 \r\nL 82.981296 203.104922 \r\nL 82.956946 17.083636 \r\nL 83.026951 184.623326 \r\nL 83.136523 129.58031 \r\nL 83.057387 211.542173 \r\nL 83.139566 163.731086 \r\nL 83.14261 164.13286 \r\nL 83.145654 154.892062 \r\nL 83.243051 207.122661 \r\nL 83.255226 17.083636 \r\nL 83.297837 205.113792 \r\nL 83.367841 174.980754 \r\nL 83.38306 151.677871 \r\nL 83.413496 198.68541 \r\nL 83.504806 60.475211 \r\nL 83.47437 208.729756 \r\nL 83.526112 149.267228 \r\nL 83.550461 192.257029 \r\nL 83.556549 38.779424 \r\nL 83.638728 182.212683 \r\nL 83.681339 89.402927 \r\nL 83.705688 202.301375 \r\nL 83.7483 168.954146 \r\nL 83.806129 206.720887 \r\nL 83.836566 113.911131 \r\nL 83.860915 202.703149 \r\nL 83.949182 125.562572 \r\nL 83.927876 204.310244 \r\nL 83.973531 158.106253 \r\nL 84.064841 211.542173 \r\nL 83.988749 104.670333 \r\nL 84.080059 142.437073 \r\nL 84.095278 124.357251 \r\nL 84.104409 213.149268 \r\nL 84.174413 155.69561 \r\nL 84.1805 205.515565 \r\nL 84.186588 100.25082 \r\nL 84.280941 145.651264 \r\nL 84.332684 90.608248 \r\nL 84.372251 211.140399 \r\nL 84.384426 113.911131 \r\nL 84.399644 213.551042 \r\nL 84.439212 37.574102 \r\nL 84.493998 191.051707 \r\nL 84.597483 17.083636 \r\nL 84.500085 205.917339 \r\nL 84.606614 101.054368 \r\nL 84.713142 207.926208 \r\nL 84.6614 17.083636 \r\nL 84.719229 164.936408 \r\nL 84.764884 209.935078 \r\nL 84.743579 67.305366 \r\nL 84.81967 123.553703 \r\nL 84.822714 78.956807 \r\nL 84.895762 210.738625 \r\nL 84.926199 173.775432 \r\nL 84.984028 60.073437 \r\nL 84.987072 205.113792 \r\nL 85.038814 170.159468 \r\nL 85.041858 206.319113 \r\nL 85.047945 121.946608 \r\nL 85.15143 188.641064 \r\nL 85.163605 116.321774 \r\nL 85.200129 210.738625 \r\nL 85.264046 162.927539 \r\nL 85.337094 209.13153 \r\nL 85.291439 125.160798 \r\nL 85.340137 137.615787 \r\nL 85.343181 113.107583 \r\nL 85.373618 211.140399 \r\nL 85.446666 174.177206 \r\nL 85.525801 208.327982 \r\nL 85.504495 142.035299 \r\nL 85.531888 174.57898 \r\nL 85.534932 110.69694 \r\nL 85.562325 197.480089 \r\nL 85.64146 144.445942 \r\nL 85.711465 209.935078 \r\nL 85.650591 111.902262 \r\nL 85.744945 166.543503 \r\nL 85.747989 91.81357 \r\nL 85.772338 204.310244 \r\nL 85.854517 174.177206 \r\nL 85.918434 130.383858 \r\nL 85.894085 206.319113 \r\nL 85.967133 163.329313 \r\nL 86.040181 204.712018 \r\nL 86.061486 31.145721 \r\nL 86.076705 174.57898 \r\nL 86.079748 174.980754 \r\nL 86.134534 109.491619 \r\nL 86.110185 209.935078 \r\nL 86.18932 167.748825 \r\nL 86.225844 146.454812 \r\nL 86.207582 191.453481 \r\nL 86.228888 150.874324 \r\nL 86.231932 211.140399 \r\nL 86.274543 77.751486 \r\nL 86.33846 155.293836 \r\nL 86.341504 154.490288 \r\nL 86.344547 174.177206 \r\nL 86.347591 210.738625 \r\nL 86.368897 48.020222 \r\nL 86.451076 158.106253 \r\nL 86.508905 120.741286 \r\nL 86.484556 203.90847 \r\nL 86.518036 165.338182 \r\nL 86.52108 204.310244 \r\nL 86.57891 108.286297 \r\nL 86.627608 146.856585 \r\nL 86.715875 212.747494 \r\nL 86.673263 108.286297 \r\nL 86.734137 156.900931 \r\nL 86.79501 17.083636 \r\nL 86.785879 204.712018 \r\nL 86.840665 169.35592 \r\nL 86.88632 206.720887 \r\nL 86.846753 100.652594 \r\nL 86.922844 174.57898 \r\nL 86.925888 102.25969 \r\nL 87.005023 210.738625 \r\nL 87.032416 151.276098 \r\nL 87.108508 123.553703 \r\nL 87.090246 193.864124 \r\nL 87.141988 141.633525 \r\nL 87.254604 210.738625 \r\nL 87.199818 123.955477 \r\nL 87.257648 202.703149 \r\nL 87.281997 91.411796 \r\nL 87.355045 209.533304 \r\nL 87.370263 144.847716 \r\nL 87.446355 210.738625 \r\nL 87.391569 17.083636 \r\nL 87.482879 177.391397 \r\nL 87.488966 205.113792 \r\nL 87.495054 119.535965 \r\nL 87.58332 181.810909 \r\nL 87.598538 88.599379 \r\nL 87.677674 200.694279 \r\nL 87.692892 175.382528 \r\nL 87.695936 204.712018 \r\nL 87.756809 52.439734 \r\nL 87.802464 179.400266 \r\nL 87.896818 65.296497 \r\nL 87.842032 199.890732 \r\nL 87.91508 138.419335 \r\nL 87.945516 205.917339 \r\nL 87.985084 103.465011 \r\nL 88.030739 182.212683 \r\nL 88.061176 54.850377 \r\nL 88.082481 195.872993 \r\nL 88.143355 150.874324 \r\nL 88.155529 205.917339 \r\nL 88.161617 116.723548 \r\nL 88.237708 133.999823 \r\nL 88.240752 93.018891 \r\nL 88.274232 209.935078 \r\nL 88.344237 172.971885 \r\nL 88.417285 198.283636 \r\nL 88.414241 120.339512 \r\nL 88.453809 161.722217 \r\nL 88.523813 199.087184 \r\nL 88.517726 126.767894 \r\nL 88.545119 157.302705 \r\nL 88.575555 60.475211 \r\nL 88.605992 211.140399 \r\nL 88.651647 155.293836 \r\nL 88.654691 208.327982 \r\nL 88.709477 93.420665 \r\nL 88.761219 149.267228 \r\nL 88.767306 129.982084 \r\nL 88.797743 211.140399 \r\nL 88.846442 60.073437 \r\nL 88.876878 176.186075 \r\nL 88.946883 106.679202 \r\nL 88.916446 203.506696 \r\nL 88.983407 155.293836 \r\nL 89.007756 213.952816 \r\nL 89.016887 65.296497 \r\nL 89.092979 203.506696 \r\nL 89.117328 211.542173 \r\nL 89.208638 17.083636 \r\nL 89.211682 209.935078 \r\nL 89.321254 200.292506 \r\nL 89.412564 89.001153 \r\nL 89.397345 203.506696 \r\nL 89.433869 171.766563 \r\nL 89.506917 123.955477 \r\nL 89.464306 209.13153 \r\nL 89.549529 127.973215 \r\nL 89.610402 79.358581 \r\nL 89.662144 205.113792 \r\nL 89.77476 54.046829 \r\nL 89.884332 207.524435 \r\nL 89.881288 39.181197 \r\nL 89.887376 191.855255 \r\nL 89.969555 95.429534 \r\nL 89.948249 209.935078 \r\nL 89.996948 176.989623 \r\nL 90.076083 210.738625 \r\nL 90.054777 39.181197 \r\nL 90.094345 192.257029 \r\nL 90.161306 30.743947 \r\nL 90.112607 211.542173 \r\nL 90.203917 136.008692 \r\nL 90.298271 206.720887 \r\nL 90.280009 119.937738 \r\nL 90.316533 179.80204 \r\nL 90.3561 105.072106 \r\nL 90.325664 201.497827 \r\nL 90.426105 164.13286 \r\nL 90.483934 193.46235 \r\nL 90.508284 103.866785 \r\nL 90.532633 165.338182 \r\nL 90.566113 121.14306 \r\nL 90.626987 194.667672 \r\nL 90.639161 158.9098 \r\nL 90.678729 210.738625 \r\nL 90.727428 87.795831 \r\nL 90.748733 157.704479 \r\nL 90.770039 202.703149 \r\nL 90.864393 17.083636 \r\nL 90.913091 207.524435 \r\nL 90.977008 183.016231 \r\nL 90.998314 70.519557 \r\nL 91.031794 207.524435 \r\nL 91.08658 133.196275 \r\nL 91.171803 197.480089 \r\nL 91.174847 65.296497 \r\nL 91.196152 157.704479 \r\nL 91.278331 17.083636 \r\nL 91.229633 209.533304 \r\nL 91.299637 167.347051 \r\nL 91.393991 205.917339 \r\nL 91.378772 51.636186 \r\nL 91.406165 177.391397 \r\nL 91.427471 17.083636 \r\nL 91.473126 214.35459 \r\nL 91.515737 176.587849 \r\nL 91.616178 73.733747 \r\nL 91.610091 202.301375 \r\nL 91.628353 128.776763 \r\nL 91.677052 206.720887 \r\nL 91.63444 17.083636 \r\nL 91.737925 196.676541 \r\nL 91.740969 76.546164 \r\nL 91.744012 211.943947 \r\nL 91.847497 129.58031 \r\nL 91.902283 205.113792 \r\nL 91.93272 109.893392 \r\nL 91.960113 155.69561 \r\nL 91.972287 90.608248 \r\nL 92.039248 193.060576 \r\nL 92.072728 137.615787 \r\nL 92.142733 202.301375 \r\nL 92.084903 88.599379 \r\nL 92.173169 136.812239 \r\nL 92.264479 213.149268 \r\nL 92.282741 47.216674 \r\nL 92.343615 198.283636 \r\nL 92.395357 184.623326 \r\nL 92.48058 197.881863 \r\nL 92.507973 90.608248 \r\nL 92.608414 209.13153 \r\nL 92.620588 167.347051 \r\nL 92.666243 206.720887 \r\nL 92.63885 142.035299 \r\nL 92.675374 189.444612 \r\nL 92.769728 66.501818 \r\nL 92.763641 213.149268 \r\nL 92.78799 98.241951 \r\nL 92.839732 212.345721 \r\nL 92.900606 152.079645 \r\nL 92.976697 197.078315 \r\nL 93.007134 137.615787 \r\nL 93.013221 182.614457 \r\nL 93.071051 123.955477 \r\nL 93.058876 197.480089 \r\nL 93.128881 146.856585 \r\nL 93.156274 203.104922 \r\nL 93.195841 131.187406 \r\nL 93.238453 141.633525 \r\nL 93.348025 193.864124 \r\nL 93.24454 86.59051 \r\nL 93.351068 170.159468 \r\nL 93.366287 70.117783 \r\nL 93.408898 189.444612 \r\nL 93.463684 127.973215 \r\nL 93.561081 208.729756 \r\nL 93.554994 121.14306 \r\nL 93.573256 122.750155 \r\nL 93.631086 23.110244 \r\nL 93.649348 209.13153 \r\nL 93.679784 168.150599 \r\nL 93.768051 211.943947 \r\nL 93.746745 117.928869 \r\nL 93.786313 205.113792 \r\nL 93.828924 114.312905 \r\nL 93.898928 153.284967 \r\nL 93.938496 117.527095 \r\nL 93.920234 204.310244 \r\nL 93.996326 158.9098 \r\nL 94.06633 83.778093 \r\nL 94.115029 205.917339 \r\nL 94.206339 81.36745 \r\nL 94.148509 213.149268 \r\nL 94.227644 150.874324 \r\nL 94.303736 207.926208 \r\nL 94.279387 102.25969 \r\nL 94.321998 178.194945 \r\nL 94.343304 75.742616 \r\nL 94.334173 205.917339 \r\nL 94.43157 133.196275 \r\nL 94.486356 208.729756 \r\nL 94.477225 53.645055 \r\nL 94.541142 189.042838 \r\nL 94.54723 84.983415 \r\nL 94.632452 200.292506 \r\nL 94.653758 145.651264 \r\nL 94.681151 105.875654 \r\nL 94.717675 205.917339 \r\nL 94.742024 119.937738 \r\nL 94.827247 201.096053 \r\nL 94.79681 77.349712 \r\nL 94.85464 196.676541 \r\nL 94.866815 114.714678 \r\nL 94.967256 144.847716 \r\nL 95.028129 208.327982 \r\nL 94.994649 108.688071 \r\nL 95.076828 150.874324 \r\nL 95.089002 129.58031 \r\nL 95.140745 212.747494 \r\nL 95.171181 157.704479 \r\nL 95.174225 210.738625 \r\nL 95.25336 95.831308 \r\nL 95.283797 185.0251 \r\nL 95.286841 201.899601 \r\nL 95.295972 92.617118 \r\nL 95.384238 176.186075 \r\nL 95.457286 92.215344 \r\nL 95.393369 207.926208 \r\nL 95.49381 142.437073 \r\nL 95.575989 205.113792 \r\nL 95.579033 99.849047 \r\nL 95.597295 160.516896 \r\nL 95.655124 85.385188 \r\nL 95.694692 191.855255 \r\nL 95.706867 125.562572 \r\nL 95.773827 200.694279 \r\nL 95.819482 180.203814 \r\nL 95.926011 17.083636 \r\nL 95.865137 209.935078 \r\nL 95.932098 160.516896 \r\nL 96.023408 74.135521 \r\nL 95.996015 212.747494 \r\nL 96.047757 138.017561 \r\nL 96.078194 208.327982 \r\nL 96.069063 18.690732 \r\nL 96.157329 145.651264 \r\nL 96.160373 109.893392 \r\nL 96.178635 209.533304 \r\nL 96.263858 168.954146 \r\nL 96.324731 211.140399 \r\nL 96.291251 79.760355 \r\nL 96.370386 159.713348 \r\nL 96.443434 81.36745 \r\nL 96.437347 207.122661 \r\nL 96.455609 155.69561 \r\nL 96.516482 209.533304 \r\nL 96.479958 84.581641 \r\nL 96.565181 206.319113 \r\nL 96.656491 50.430865 \r\nL 96.674753 154.088514 \r\nL 96.744757 197.078315 \r\nL 96.750844 17.083636 \r\nL 96.784325 169.35592 \r\nL 96.823892 32.351042 \r\nL 96.82998 211.943947 \r\nL 96.89694 98.643725 \r\nL 96.924333 205.917339 \r\nL 97.009556 160.115122 \r\nL 97.07956 205.917339 \r\nL 97.04608 127.169667 \r\nL 97.109997 156.097384 \r\nL 97.155652 105.875654 \r\nL 97.17087 212.747494 \r\nL 97.219569 148.865455 \r\nL 97.307835 74.537295 \r\nL 97.332185 208.729756 \r\nL 97.350447 17.083636 \r\nL 97.356534 210.738625 \r\nL 97.4448 121.14306 \r\nL 97.450888 190.24816 \r\nL 97.481324 107.884523 \r\nL 97.554372 123.151929 \r\nL 97.572634 206.720887 \r\nL 97.636551 104.670333 \r\nL 97.666988 139.222882 \r\nL 97.688294 201.096053 \r\nL 97.736992 93.822439 \r\nL 97.779604 176.587849 \r\nL 97.877001 88.599379 \r\nL 97.880045 203.506696 \r\nL 97.889176 148.463681 \r\nL 97.931787 88.599379 \r\nL 97.989617 209.13153 \r\nL 97.998748 110.69694 \r\nL 98.099189 155.69561 \r\nL 98.102232 201.497827 \r\nL 98.157018 71.323104 \r\nL 98.208761 192.257029 \r\nL 98.220935 108.688071 \r\nL 98.245285 209.935078 \r\nL 98.318333 180.605588 \r\nL 98.400512 199.890732 \r\nL 98.348769 123.151929 \r\nL 98.41573 172.971885 \r\nL 98.418774 109.089845 \r\nL 98.497909 200.694279 \r\nL 98.522258 199.890732 \r\nL 98.561826 82.572772 \r\nL 98.607481 210.738625 \r\nL 98.644005 63.287627 \r\nL 98.720097 136.008692 \r\nL 98.726184 78.555033 \r\nL 98.808363 200.694279 \r\nL 98.829669 136.008692 \r\nL 98.878367 102.661463 \r\nL 98.850974 210.336851 \r\nL 98.933153 152.079645 \r\nL 98.957503 204.712018 \r\nL 99.000114 124.357251 \r\nL 99.042725 164.534634 \r\nL 99.0549 19.494279 \r\nL 99.079249 195.47122 \r\nL 99.155341 133.598049 \r\nL 99.261869 200.292506 \r\nL 99.207083 87.795831 \r\nL 99.264913 145.24949 \r\nL 99.353179 206.720887 \r\nL 99.307524 35.163459 \r\nL 99.365354 158.508027 \r\nL 99.465795 66.100044 \r\nL 99.374485 209.13153 \r\nL 99.47797 121.14306 \r\nL 99.490144 35.163459 \r\nL 99.529712 209.13153 \r\nL 99.584498 170.963016 \r\nL 99.654502 208.327982 \r\nL 99.642328 108.688071 \r\nL 99.681895 161.320443 \r\nL 99.684939 96.233082 \r\nL 99.788424 212.747494 \r\nL 99.794511 128.374989 \r\nL 99.864515 210.336851 \r\nL 99.824948 82.974545 \r\nL 99.91017 191.453481 \r\nL 99.93452 42.797162 \r\nL 99.919301 203.104922 \r\nL 100.02583 150.070776 \r\nL 100.050179 199.890732 \r\nL 100.129314 103.465011 \r\nL 100.135402 148.865455 \r\nL 100.20845 209.533304 \r\nL 100.156707 68.108914 \r\nL 100.244974 208.327982 \r\nL 100.318022 67.70714 \r\nL 100.290629 213.149268 \r\nL 100.354546 135.205144 \r\nL 100.388026 204.310244 \r\nL 100.442812 82.572772 \r\nL 100.464118 144.847716 \r\nL 100.552384 205.113792 \r\nL 100.488467 75.742616 \r\nL 100.567602 142.035299 \r\nL 100.582821 108.688071 \r\nL 100.579777 195.872993 \r\nL 100.671087 153.686741 \r\nL 100.674131 201.497827 \r\nL 100.762397 110.295166 \r\nL 100.780659 178.194945 \r\nL 100.786746 113.107583 \r\nL 100.862838 199.890732 \r\nL 100.893275 149.669002 \r\nL 100.923711 193.864124 \r\nL 100.990672 80.162129 \r\nL 101.00589 181.409135 \r\nL 101.081982 93.018891 \r\nL 101.109375 191.453481 \r\nL 101.118506 133.999823 \r\nL 101.167205 69.314235 \r\nL 101.136768 211.943947 \r\nL 101.225034 105.875654 \r\nL 101.316344 212.747494 \r\nL 101.298082 55.653925 \r\nL 101.334606 162.525765 \r\nL 101.33765 107.482749 \r\nL 101.352868 199.488958 \r\nL 101.447222 119.134191 \r\nL 101.526357 88.197605 \r\nL 101.453309 203.506696 \r\nL 101.547663 151.276098 \r\nL 101.623755 207.926208 \r\nL 101.587231 88.599379 \r\nL 101.660279 195.069446 \r\nL 101.757676 120.339512 \r\nL 101.708977 201.899601 \r\nL 101.769851 148.463681 \r\nL 101.7942 214.35459 \r\nL 101.788113 40.386519 \r\nL 101.876379 139.624656 \r\nL 101.882466 38.37765 \r\nL 101.897685 204.712018 \r\nL 101.985951 137.214013 \r\nL 102.065087 201.096053 \r\nL 102.031606 105.072106 \r\nL 102.09248 127.973215 \r\nL 102.129004 92.215344 \r\nL 102.147266 176.587849 \r\nL 102.180746 119.535965 \r\nL 102.272056 199.890732 \r\nL 102.235532 119.134191 \r\nL 102.293362 159.311574 \r\nL 102.296405 158.9098 \r\nL 102.299449 117.928869 \r\nL 102.317711 189.042838 \r\nL 102.405977 163.329313 \r\nL 102.497287 122.750155 \r\nL 102.424239 205.113792 \r\nL 102.518593 129.982084 \r\nL 102.58251 200.292506 \r\nL 102.606859 98.241951 \r\nL 102.634252 169.35592 \r\nL 102.716431 99.849047 \r\nL 102.664689 206.319113 \r\nL 102.746868 139.624656 \r\nL 102.762086 199.488958 \r\nL 102.759043 107.884523 \r\nL 102.859484 164.936408 \r\nL 102.899051 211.140399 \r\nL 102.966012 124.759024 \r\nL 103.057322 201.096053 \r\nL 102.984274 97.438404 \r\nL 103.078628 199.890732 \r\nL 103.133414 117.125322 \r\nL 103.102977 209.533304 \r\nL 103.191243 170.963016 \r\nL 103.22168 17.083636 \r\nL 103.227767 213.551042 \r\nL 103.300815 149.669002 \r\nL 103.355601 202.703149 \r\nL 103.306903 18.690732 \r\nL 103.410387 138.821109 \r\nL 103.465173 207.122661 \r\nL 103.468217 109.491619 \r\nL 103.507785 143.240621 \r\nL 103.544309 76.14439 \r\nL 103.532134 209.13153 \r\nL 103.617357 150.070776 \r\nL 103.714754 194.265898 \r\nL 103.708667 105.072106 \r\nL 103.720841 134.80337 \r\nL 103.815195 185.426874 \r\nL 103.833457 52.03796 \r\nL 103.927811 208.729756 \r\nL 103.900418 37.574102 \r\nL 103.946073 156.097384 \r\nL 103.961291 110.295166 \r\nL 104.006946 188.641064 \r\nL 104.052601 151.677871 \r\nL 104.1013 211.140399 \r\nL 104.125649 93.018891 \r\nL 104.153042 123.955477 \r\nL 104.247396 17.083636 \r\nL 104.229134 190.24816 \r\nL 104.25957 154.490288 \r\nL 104.271745 174.57898 \r\nL 104.274789 140.02643 \r\nL 104.332618 208.327982 \r\nL 104.305225 17.083636 \r\nL 104.384361 117.527095 \r\nL 104.387404 116.723548 \r\nL 104.430016 200.292506 \r\nL 104.436103 101.857916 \r\nL 104.50002 143.240621 \r\nL 104.512195 88.197605 \r\nL 104.509151 163.329313 \r\nL 104.551762 151.677871 \r\nL 104.563937 186.632195 \r\nL 104.630898 46.413126 \r\nL 104.658291 159.311574 \r\nL 104.725251 65.296497 \r\nL 104.676553 210.738625 \r\nL 104.767863 171.766563 \r\nL 104.810474 87.394058 \r\nL 104.83178 202.301375 \r\nL 104.880478 154.892062 \r\nL 104.883522 156.900931 \r\nL 104.892653 103.063237 \r\nL 104.89874 156.499157 \r\nL 104.901784 61.680532 \r\nL 104.968745 212.345721 \r\nL 105.008312 172.971885 \r\nL 105.102666 89.804701 \r\nL 105.026574 207.122661 \r\nL 105.133103 127.571441 \r\nL 105.187889 200.694279 \r\nL 105.181801 89.804701 \r\nL 105.242675 175.784302 \r\nL 105.327897 60.475211 \r\nL 105.337028 193.46235 \r\nL 105.35529 113.911131 \r\nL 105.428338 211.542173 \r\nL 105.422251 109.089845 \r\nL 105.467906 133.196275 \r\nL 105.483124 39.582971 \r\nL 105.480081 211.542173 \r\nL 105.577478 119.134191 \r\nL 105.647482 199.087184 \r\nL 105.620089 70.117783 \r\nL 105.68705 174.57898 \r\nL 105.693137 66.100044 \r\nL 105.784447 191.051707 \r\nL 105.799666 146.856585 \r\nL 105.848364 43.198936 \r\nL 105.820971 199.488958 \r\nL 105.851408 150.070776 \r\nL 105.854452 209.13153 \r\nL 105.894019 56.055698 \r\nL 105.957936 160.91867 \r\nL 106.034028 71.724878 \r\nL 105.991417 197.480089 \r\nL 106.070552 114.312905 \r\nL 106.1436 201.497827 \r\nL 106.155775 68.510687 \r\nL 106.180124 133.999823 \r\nL 106.222735 210.738625 \r\nL 106.225779 109.491619 \r\nL 106.259259 124.759024 \r\nL 106.317089 99.447273 \r\nL 106.280565 201.497827 \r\nL 106.362744 127.169667 \r\nL 106.423617 207.524435 \r\nL 106.399268 99.447273 \r\nL 106.47536 168.552373 \r\nL 106.575801 117.125322 \r\nL 106.517971 210.738625 \r\nL 106.584932 142.838847 \r\nL 106.612325 208.327982 \r\nL 106.591019 112.304035 \r\nL 106.697547 163.329313 \r\nL 106.706678 45.207805 \r\nL 106.761464 203.104922 \r\nL 106.807119 146.454812 \r\nL 106.834512 210.336851 \r\nL 106.852774 81.769224 \r\nL 106.913648 125.562572 \r\nL 107.001914 198.68541 \r\nL 106.941041 99.447273 \r\nL 107.020176 126.36612 \r\nL 107.02322 89.001153 \r\nL 107.11453 209.13153 \r\nL 107.126704 168.150599 \r\nL 107.199752 199.488958 \r\nL 107.141923 115.518226 \r\nL 107.230189 184.623326 \r\nL 107.284975 99.849047 \r\nL 107.248451 188.641064 \r\nL 107.339761 131.187406 \r\nL 107.382372 196.274767 \r\nL 107.348892 105.47388 \r\nL 107.449333 171.766563 \r\nL 107.504119 112.304035 \r\nL 107.45542 203.506696 \r\nL 107.555861 171.364789 \r\nL 107.558905 196.676541 \r\nL 107.613691 42.797162 \r\nL 107.665433 183.819778 \r\nL 107.756743 64.091175 \r\nL 107.741525 198.283636 \r\nL 107.778049 150.874324 \r\nL 107.799355 207.122661 \r\nL 107.796311 90.206475 \r\nL 107.881534 135.205144 \r\nL 107.988062 108.688071 \r\nL 107.960669 200.292506 \r\nL 107.991106 124.759024 \r\nL 108.030673 207.122661 \r\nL 108.021542 31.949268 \r\nL 108.100678 144.044169 \r\nL 108.179813 103.063237 \r\nL 108.125027 209.533304 \r\nL 108.207206 114.714678 \r\nL 108.225468 183.016231 \r\nL 108.292429 95.429534 \r\nL 108.316778 154.490288 \r\nL 108.359389 67.305366 \r\nL 108.331996 195.872993 \r\nL 108.42635 140.02643 \r\nL 108.532878 201.096053 \r\nL 108.505485 117.125322 \r\nL 108.535922 150.070776 \r\nL 108.563315 90.206475 \r\nL 108.618101 199.087184 \r\nL 108.645494 123.955477 \r\nL 108.675931 111.098714 \r\nL 108.75811 203.90847 \r\nL 108.855507 101.456142 \r\nL 108.870725 152.883193 \r\nL 108.8829 201.096053 \r\nL 108.885944 102.25969 \r\nL 108.931599 110.69694 \r\nL 108.965079 67.70714 \r\nL 108.998559 209.533304 \r\nL 109.016821 157.302705 \r\nL 109.086826 203.104922 \r\nL 109.083782 85.786962 \r\nL 109.117262 140.829978 \r\nL 109.19031 17.083636 \r\nL 109.181179 201.096053 \r\nL 109.226834 167.347051 \r\nL 109.333363 211.542173 \r\nL 109.239009 110.69694 \r\nL 109.342494 210.738625 \r\nL 109.406411 121.946608 \r\nL 109.455109 139.222882 \r\nL 109.564681 208.729756 \r\nL 109.540332 117.527095 \r\nL 109.567725 166.141729 \r\nL 109.659035 74.537295 \r\nL 109.640773 211.542173 \r\nL 109.680341 152.883193 \r\nL 109.76252 211.140399 \r\nL 109.741214 110.69694 \r\nL 109.789913 152.883193 \r\nL 109.856874 212.747494 \r\nL 109.890354 91.81357 \r\nL 109.981664 210.336851 \r\nL 110.00297 190.649933 \r\nL 110.042537 102.25969 \r\nL 110.112542 169.35592 \r\nL 110.212983 195.872993 \r\nL 110.139935 103.465011 \r\nL 110.216026 145.651264 \r\nL 110.243419 95.831308 \r\nL 110.270812 211.542173 \r\nL 110.325598 112.705809 \r\nL 110.34386 197.881863 \r\nL 110.352991 107.080976 \r\nL 110.43517 127.973215 \r\nL 110.471694 116.723548 \r\nL 110.444301 191.453481 \r\nL 110.474738 148.061907 \r\nL 110.483869 212.345721 \r\nL 110.523437 66.903592 \r\nL 110.58431 125.562572 \r\nL 110.684751 208.327982 \r\nL 110.599528 113.911131 \r\nL 110.699969 168.552373 \r\nL 110.769974 93.822439 \r\nL 110.727362 196.274767 \r\nL 110.812585 133.999823 \r\nL 110.897808 212.345721 \r\nL 110.843022 55.653925 \r\nL 110.922157 129.982084 \r\nL 110.967812 109.893392 \r\nL 110.961725 176.989623 \r\nL 110.998249 119.937738 \r\nL 111.001292 209.13153 \r\nL 111.049991 109.491619 \r\nL 111.107821 112.705809 \r\nL 111.202174 206.319113 \r\nL 111.217393 162.927539 \r\nL 111.235655 100.25082 \r\nL 111.250873 191.855255 \r\nL 111.330008 138.821109 \r\nL 111.339139 143.642395 \r\nL 111.336096 115.518226 \r\nL 111.34827 139.222882 \r\nL 111.357401 98.241951 \r\nL 111.366532 197.881863 \r\nL 111.457842 138.017561 \r\nL 111.466973 212.747494 \r\nL 111.479148 95.027761 \r\nL 111.570458 170.159468 \r\nL 111.655681 98.241951 \r\nL 111.582633 182.212683 \r\nL 111.683074 159.713348 \r\nL 111.743947 107.080976 \r\nL 111.71351 191.051707 \r\nL 111.750034 176.989623 \r\nL 111.774384 195.069446 \r\nL 111.765253 126.36612 \r\nL 111.789602 135.205144 \r\nL 111.850475 102.25969 \r\nL 111.823082 210.336851 \r\nL 111.899174 123.955477 \r\nL 111.978309 195.47122 \r\nL 111.923523 103.465011 \r\nL 112.008746 119.535965 \r\nL 112.030052 207.122661 \r\nL 112.066576 56.457472 \r\nL 112.118318 171.364789 \r\nL 112.191366 76.947938 \r\nL 112.185279 197.881863 \r\nL 112.230934 115.92 \r\nL 112.276589 207.524435 \r\nL 112.337462 101.054368 \r\nL 112.349637 153.284967 \r\nL 112.370942 74.135521 \r\nL 112.367899 203.506696 \r\nL 112.459209 153.284967 \r\nL 112.489645 199.488958 \r\nL 112.556606 78.555033 \r\nL 112.562693 130.383858 \r\nL 112.599217 78.153259 \r\nL 112.571824 191.453481 \r\nL 112.666178 102.25969 \r\nL 112.772706 209.533304 \r\nL 112.769663 17.083636 \r\nL 112.778794 159.713348 \r\nL 112.812274 79.358581 \r\nL 112.803143 211.140399 \r\nL 112.894453 127.169667 \r\nL 112.976632 211.943947 \r\nL 112.912715 82.974545 \r\nL 113.004025 154.088514 \r\nL 113.070986 90.206475 \r\nL 113.067942 212.345721 \r\nL 113.110553 168.552373 \r\nL 113.171427 204.310244 \r\nL 113.159252 93.822439 \r\nL 113.210994 126.36612 \r\nL 113.226213 46.8149 \r\nL 113.256649 203.506696 \r\nL 113.311435 139.222882 \r\nL 113.408833 207.926208 \r\nL 113.390571 44.404257 \r\nL 113.421007 168.552373 \r\nL 113.436226 94.224213 \r\nL 113.497099 192.257029 \r\nL 113.530579 136.812239 \r\nL 113.603627 205.917339 \r\nL 113.588409 32.351042 \r\nL 113.634064 158.106253 \r\nL 113.637108 72.528426 \r\nL 113.734505 190.649933 \r\nL 113.743636 158.508027 \r\nL 113.801466 196.274767 \r\nL 113.758854 49.627317 \r\nL 113.850164 150.874324 \r\nL 113.862339 94.224213 \r\nL 113.898863 210.336851 \r\nL 113.956693 115.116452 \r\nL 113.984086 194.667672 \r\nL 114.002348 86.188736 \r\nL 114.069308 161.320443 \r\nL 114.102789 199.087184 \r\nL 114.139313 70.117783 \r\nL 114.163662 134.401596 \r\nL 114.215404 82.170998 \r\nL 114.251928 203.90847 \r\nL 114.273234 158.106253 \r\nL 114.32802 109.089845 \r\nL 114.358457 195.47122 \r\nL 114.382806 133.196275 \r\nL 114.422374 198.68541 \r\nL 114.449767 113.509357 \r\nL 114.486291 127.973215 \r\nL 114.56847 17.083636 \r\nL 114.538033 202.301375 \r\nL 114.592819 111.098714 \r\nL 114.620212 213.551042 \r\nL 114.611081 59.269889 \r\nL 114.702391 180.605588 \r\nL 114.711522 82.572772 \r\nL 114.708478 203.90847 \r\nL 114.815007 132.794501 \r\nL 114.827181 191.051707 \r\nL 114.903273 56.859246 \r\nL 114.921535 177.793171 \r\nL 114.982408 70.519557 \r\nL 114.930666 213.149268 \r\nL 115.031107 174.980754 \r\nL 115.095024 17.083636 \r\nL 115.076762 208.327982 \r\nL 115.137635 196.274767 \r\nL 115.204596 91.81357 \r\nL 115.14981 203.506696 \r\nL 115.259382 159.311574 \r\nL 115.286775 101.456142 \r\nL 115.36591 207.926208 \r\nL 115.466351 84.581641 \r\nL 115.478526 124.759024 \r\nL 115.578967 201.899601 \r\nL 115.524181 17.887184 \r\nL 115.588098 112.304035 \r\nL 115.652015 205.113792 \r\nL 115.603316 17.083636 \r\nL 115.69767 171.364789 \r\nL 115.782893 92.617118 \r\nL 115.709845 203.104922 \r\nL 115.807242 185.426874 \r\nL 115.91377 88.599379 \r\nL 115.877246 196.274767 \r\nL 115.922901 105.875654 \r\nL 115.968556 199.087184 \r\nL 115.932032 82.572772 \r\nL 116.035517 172.168337 \r\nL 116.038561 201.497827 \r\nL 116.068997 70.92133 \r\nL 116.145089 193.864124 \r\nL 116.21205 78.153259 \r\nL 116.239443 210.336851 \r\nL 116.257705 124.357251 \r\nL 116.300316 189.846386 \r\nL 116.288141 46.8149 \r\nL 116.352058 179.400266 \r\nL 116.431194 39.582971 \r\nL 116.391626 188.641064 \r\nL 116.46163 80.162129 \r\nL 116.507285 212.345721 \r\nL 116.510329 39.181197 \r\nL 116.574246 152.883193 \r\nL 116.592508 205.917339 \r\nL 116.61077 17.083636 \r\nL 116.680774 142.437073 \r\nL 116.686862 36.770554 \r\nL 116.695993 209.935078 \r\nL 116.787303 112.705809 \r\nL 116.887744 212.345721 \r\nL 116.799477 17.083636 \r\nL 116.899918 168.150599 \r\nL 116.902962 206.720887 \r\nL 116.954704 95.429534 \r\nL 117.003403 160.115122 \r\nL 117.006447 31.949268 \r\nL 117.027752 210.738625 \r\nL 117.112975 104.670333 \r\nL 117.225591 204.712018 \r\nL 117.176892 56.457472 \r\nL 117.228635 138.821109 \r\nL 117.30777 87.795831 \r\nL 117.262115 199.488958 \r\nL 117.335163 130.785632 \r\nL 117.414298 190.649933 \r\nL 117.368643 86.59051 \r\nL 117.441691 128.776763 \r\nL 117.517783 35.163459 \r\nL 117.484303 200.292506 \r\nL 117.551263 114.312905 \r\nL 117.5817 212.345721 \r\nL 117.563438 89.001153 \r\nL 117.669966 123.955477 \r\nL 117.724752 17.083636 \r\nL 117.676054 183.418004 \r\nL 117.779538 123.955477 \r\nL 117.785626 176.587849 \r\nL 117.803888 17.083636 \r\nL 117.870848 77.349712 \r\nL 117.873892 27.93153 \r\nL 117.943896 178.998492 \r\nL 117.974333 86.188736 \r\nL 117.977377 193.864124 \r\nL 117.989551 17.083636 \r\nL 118.086949 163.329313 \r\nL 118.120429 21.904922 \r\nL 118.175215 197.078315 \r\nL 118.190433 188.641064 \r\nL 118.233045 205.515565 \r\nL 118.223914 34.359911 \r\nL 118.284787 130.785632 \r\nL 118.318267 78.956807 \r\nL 118.324355 190.649933 \r\nL 118.394359 100.25082 \r\nL 118.497844 200.292506 \r\nL 118.415665 99.447273 \r\nL 118.503931 107.482749 \r\nL 118.506975 108.688071 \r\nL 118.531324 211.943947 \r\nL 118.589154 34.761685 \r\nL 118.616547 100.25082 \r\nL 118.680464 197.078315 \r\nL 118.665245 21.503149 \r\nL 118.726119 141.231752 \r\nL 118.796123 64.091175 \r\nL 118.805254 195.47122 \r\nL 118.835691 132.392727 \r\nL 118.939175 163.731086 \r\nL 118.89352 80.965676 \r\nL 118.945263 149.267228 \r\nL 118.966568 21.503149 \r\nL 119.033529 212.747494 \r\nL 119.051791 169.35592 \r\nL 119.143101 203.90847 \r\nL 119.127883 45.609579 \r\nL 119.155276 163.329313 \r\nL 119.252673 17.083636 \r\nL 119.161363 209.13153 \r\nL 119.270935 82.170998 \r\nL 119.307459 194.265898 \r\nL 119.334852 74.537295 \r\nL 119.383551 133.196275 \r\nL 119.392682 31.949268 \r\nL 119.435293 190.649933 \r\nL 119.487035 123.553703 \r\nL 119.59052 200.292506 \r\nL 119.55704 75.340843 \r\nL 119.596607 134.80337 \r\nL 119.630088 189.444612 \r\nL 119.605738 93.822439 \r\nL 119.703136 122.750155 \r\nL 119.706179 122.348381 \r\nL 119.71531 133.999823 \r\nL 119.748791 201.096053 \r\nL 119.727485 67.70714 \r\nL 119.824882 143.642395 \r\nL 119.919236 106.277428 \r\nL 119.858363 203.104922 \r\nL 119.934454 146.856585 \r\nL 120.034895 204.310244 \r\nL 119.958804 84.179867 \r\nL 120.037939 125.160798 \r\nL 120.089681 86.59051 \r\nL 120.044026 207.524435 \r\nL 120.114031 119.937738 \r\nL 120.153598 202.703149 \r\nL 120.168817 61.278758 \r\nL 120.226646 196.676541 \r\nL 120.275345 72.9302 \r\nL 120.342306 81.36745 \r\nL 120.418397 196.274767 \r\nL 120.448834 46.8149 \r\nL 120.457965 178.194945 \r\nL 120.467096 21.904922 \r\nL 120.552319 211.140399 \r\nL 120.567537 168.954146 \r\nL 120.631454 46.8149 \r\nL 120.658847 173.775432 \r\nL 120.683196 105.072106 \r\nL 120.692327 194.265898 \r\nL 120.737982 17.083636 \r\nL 120.792768 151.276098 \r\nL 120.893209 76.546164 \r\nL 120.862773 205.515565 \r\nL 120.90234 154.088514 \r\nL 120.941908 189.042838 \r\nL 120.984519 49.225543 \r\nL 120.999738 105.47388 \r\nL 121.002781 60.475211 \r\nL 121.097135 191.051707 \r\nL 121.103222 127.973215 \r\nL 121.164096 208.729756 \r\nL 121.133659 91.411796 \r\nL 121.212794 144.847716 \r\nL 121.252362 66.501818 \r\nL 121.270624 196.676541 \r\nL 121.32541 104.268559 \r\nL 121.401502 193.060576 \r\nL 121.407589 61.680532 \r\nL 121.422807 111.500488 \r\nL 121.495855 64.894723 \r\nL 121.462375 187.435743 \r\nL 121.526292 104.670333 \r\nL 121.611515 180.203814 \r\nL 121.614558 68.108914 \r\nL 121.635864 80.563902 \r\nL 121.745436 203.90847 \r\nL 121.644995 74.537295 \r\nL 121.751523 181.810909 \r\nL 121.763698 44.404257 \r\nL 121.842833 190.24816 \r\nL 121.861095 138.419335 \r\nL 121.903707 206.319113 \r\nL 121.918925 34.359911 \r\nL 121.955449 107.482749 \r\nL 121.958493 37.975876 \r\nL 121.991973 208.729756 \r\nL 122.061977 119.535965 \r\nL 122.098501 185.0251 \r\nL 122.138069 28.735078 \r\nL 122.171549 153.284967 \r\nL 122.275034 76.14439 \r\nL 122.177637 195.069446 \r\nL 122.281121 150.070776 \r\nL 122.372431 95.831308 \r\nL 122.293296 201.497827 \r\nL 122.393737 98.241951 \r\nL 122.463741 206.720887 \r\nL 122.427217 86.992284 \r\nL 122.503309 94.224213 \r\nL 122.515484 198.283636 \r\nL 122.57027 44.002483 \r\nL 122.615925 167.748825 \r\nL 122.701147 69.314235 \r\nL 122.722453 194.667672 \r\nL 122.731584 77.751486 \r\nL 122.768108 199.890732 \r\nL 122.780283 54.448603 \r\nL 122.847243 161.722217 \r\nL 122.880724 50.430865 \r\nL 122.853331 187.837517 \r\nL 122.956815 72.528426 \r\nL 122.962903 205.917339 \r\nL 123.02682 64.492949 \r\nL 123.069431 175.784302 \r\nL 123.121173 73.733747 \r\nL 123.154654 209.935078 \r\nL 123.179003 150.47255 \r\nL 123.18509 200.694279 \r\nL 123.200309 60.073437 \r\nL 123.282488 151.677871 \r\nL 123.285531 57.26102 \r\nL 123.361623 207.524435 \r\nL 123.395103 101.054368 \r\nL 123.489457 197.480089 \r\nL 123.422496 71.323104 \r\nL 123.504675 163.329313 \r\nL 123.547287 90.206475 \r\nL 123.586854 193.060576 \r\nL 123.614247 133.999823 \r\nL 123.647728 75.742616 \r\nL 123.723819 203.104922 \r\nL 123.763387 81.36745 \r\nL 123.836435 114.714678 \r\nL 123.897308 197.480089 \r\nL 123.942963 17.083636 \r\nL 124.028186 198.68541 \r\nL 124.052535 136.410466 \r\nL 124.152976 65.296497 \r\nL 124.107321 200.292506 \r\nL 124.165151 95.429534 \r\nL 124.171238 110.69694 \r\nL 124.177326 78.956807 \r\nL 124.232112 211.140399 \r\nL 124.286898 166.543503 \r\nL 124.393426 94.625987 \r\nL 124.350815 183.016231 \r\nL 124.39647 180.605588 \r\nL 124.475605 77.349712 \r\nL 124.451256 194.265898 \r\nL 124.515173 99.849047 \r\nL 124.609526 197.881863 \r\nL 124.530391 54.850377 \r\nL 124.630832 176.186075 \r\nL 124.661269 65.698271 \r\nL 124.728229 198.283636 \r\nL 124.743448 95.831308 \r\nL 124.828671 205.515565 \r\nL 124.801278 62.885854 \r\nL 124.856064 127.169667 \r\nL 124.8865 70.117783 \r\nL 124.929112 198.68541 \r\nL 124.962592 141.231752 \r\nL 125.041727 203.506696 \r\nL 124.983898 74.939069 \r\nL 125.06912 117.125322 \r\nL 125.133037 66.501818 \r\nL 125.12695 197.480089 \r\nL 125.181736 97.438404 \r\nL 125.206085 201.899601 \r\nL 125.230435 78.153259 \r\nL 125.294352 142.437073 \r\nL 125.300439 201.497827 \r\nL 125.306526 82.170998 \r\nL 125.406967 181.409135 \r\nL 125.449579 20.297827 \r\nL 125.510452 204.712018 \r\nL 125.519583 121.946608 \r\nL 125.595675 199.087184 \r\nL 125.601762 81.769224 \r\nL 125.629155 129.982084 \r\nL 125.64133 17.083636 \r\nL 125.656548 212.345721 \r\nL 125.738727 132.392727 \r\nL 125.811775 195.872993 \r\nL 125.805688 47.216674 \r\nL 125.817862 130.383858 \r\nL 125.820906 33.958137 \r\nL 125.924391 194.667672 \r\nL 125.991351 17.083636 \r\nL 125.970046 202.301375 \r\nL 126.046137 122.750155 \r\nL 126.137447 186.230421 \r\nL 126.122229 70.519557 \r\nL 126.155709 132.794501 \r\nL 126.16484 85.786962 \r\nL 126.177015 195.069446 \r\nL 126.259194 131.187406 \r\nL 126.271369 203.104922 \r\nL 126.353548 85.786962 \r\nL 126.37181 178.998492 \r\nL 126.453989 86.992284 \r\nL 126.472251 209.533304 \r\nL 126.55443 81.769224 \r\nL 126.584866 133.196275 \r\nL 126.633565 199.087184 \r\nL 126.603128 63.689401 \r\nL 126.694438 104.268559 \r\nL 126.706613 209.13153 \r\nL 126.7127 70.117783 \r\nL 126.807054 158.9098 \r\nL 126.886189 78.153259 \r\nL 126.840534 201.497827 \r\nL 126.916626 132.392727 \r\nL 127.001849 201.497827 \r\nL 126.931844 82.974545 \r\nL 127.023154 138.017561 \r\nL 127.074897 102.661463 \r\nL 127.111421 205.917339 \r\nL 127.13577 107.080976 \r\nL 127.150988 168.954146 \r\nL 127.199687 74.135521 \r\nL 127.248386 141.231752 \r\nL 127.26056 193.864124 \r\nL 127.312303 88.599379 \r\nL 127.354914 184.623326 \r\nL 127.370132 44.806031 \r\nL 127.418831 195.872993 \r\nL 127.464486 155.69561 \r\nL 127.50101 210.336851 \r\nL 127.546665 41.59184 \r\nL 127.567971 136.410466 \r\nL 127.589276 62.082306 \r\nL 127.59232 204.310244 \r\nL 127.677543 115.518226 \r\nL 127.695805 77.349712 \r\nL 127.74146 185.0251 \r\nL 127.759722 17.083636 \r\nL 127.851032 68.510687 \r\nL 127.878425 199.087184 \r\nL 127.887556 17.083636 \r\nL 127.963647 145.24949 \r\nL 128.061045 41.59184 \r\nL 128.064088 212.747494 \r\nL 128.073219 42.395388 \r\nL 128.109743 184.623326 \r\nL 128.1067 17.083636 \r\nL 128.185835 143.240621 \r\nL 128.201053 89.001153 \r\nL 128.252796 195.47122 \r\nL 128.295407 111.098714 \r\nL 128.3228 189.042838 \r\nL 128.383673 41.190067 \r\nL 128.404979 152.481419 \r\nL 128.462809 32.351042 \r\nL 128.423241 194.265898 \r\nL 128.514551 142.035299 \r\nL 128.56325 208.729756 \r\nL 128.566293 51.234412 \r\nL 128.624123 150.47255 \r\nL 128.730651 46.011353 \r\nL 128.715433 208.327982 \r\nL 128.736739 103.465011 \r\nL 128.751957 172.971885 \r\nL 128.74587 80.162129 \r\nL 128.803699 140.428204 \r\nL 128.858485 33.958137 \r\nL 128.864573 204.712018 \r\nL 128.913271 151.276098 \r\nL 128.919359 192.658803 \r\nL 128.998494 63.287627 \r\nL 129.016756 110.295166 \r\nL 129.077629 60.876984 \r\nL 129.025887 186.230421 \r\nL 129.114153 117.928869 \r\nL 129.117197 166.945277 \r\nL 129.175027 50.832639 \r\nL 129.223725 161.320443 \r\nL 129.321123 63.287627 \r\nL 129.308948 199.890732 \r\nL 129.333297 84.983415 \r\nL 129.357647 198.283636 \r\nL 129.409389 53.243282 \r\nL 129.442869 145.24949 \r\nL 129.518961 20.297827 \r\nL 129.491568 197.078315 \r\nL 129.549398 161.722217 \r\nL 129.640708 202.301375 \r\nL 129.610271 33.556364 \r\nL 129.655926 179.80204 \r\nL 129.716799 19.092506 \r\nL 129.668101 187.033969 \r\nL 129.765498 82.974545 \r\nL 129.786804 205.917339 \r\nL 129.811153 61.278758 \r\nL 129.878114 181.409135 \r\nL 129.890288 42.797162 \r\nL 129.957249 202.703149 \r\nL 129.990729 58.064568 \r\nL 130.097258 194.667672 \r\nL 130.02421 18.690732 \r\nL 130.100301 80.162129 \r\nL 130.109432 212.345721 \r\nL 130.152044 17.083636 \r\nL 130.212917 136.812239 \r\nL 130.249441 31.145721 \r\nL 130.258572 210.738625 \r\nL 130.316402 155.69561 \r\nL 130.419886 212.747494 \r\nL 130.395537 67.305366 \r\nL 130.429017 174.980754 \r\nL 130.465541 62.885854 \r\nL 130.520327 207.122661 \r\nL 130.541633 144.847716 \r\nL 130.63903 197.078315 \r\nL 130.611637 53.243282 \r\nL 130.648161 132.392727 \r\nL 130.715122 78.153259 \r\nL 130.727297 199.488958 \r\nL 130.757733 112.705809 \r\nL 130.818607 52.03796 \r\nL 130.876436 197.480089 \r\nL 130.97079 55.252151 \r\nL 130.989052 158.106253 \r\nL 131.034707 17.083636 \r\nL 131.086449 188.23929 \r\nL 131.098624 167.748825 \r\nL 131.122973 60.475211 \r\nL 131.126017 205.515565 \r\nL 131.214283 135.205144 \r\nL 131.317768 203.90847 \r\nL 131.253851 54.046829 \r\nL 131.323855 123.151929 \r\nL 131.378641 57.662794 \r\nL 131.409078 177.391397 \r\nL 131.430384 158.508027 \r\nL 131.512563 93.822439 \r\nL 131.451689 196.676541 \r\nL 131.536912 97.840177 \r\nL 131.558218 195.47122 \r\nL 131.582567 62.48408 \r\nL 131.649528 157.704479 \r\nL 131.722576 17.083636 \r\nL 131.658659 197.881863 \r\nL 131.762143 79.358581 \r\nL 131.783449 198.68541 \r\nL 131.768231 17.083636 \r\nL 131.871715 150.874324 \r\nL 131.874759 31.145721 \r\nL 131.969113 200.694279 \r\nL 131.981287 168.552373 \r\nL 132.029986 17.083636 \r\nL 132.090859 193.46235 \r\nL 132.093903 92.617118 \r\nL 132.15782 54.850377 \r\nL 132.203475 199.488958 \r\nL 132.28261 66.100044 \r\nL 132.279567 207.926208 \r\nL 132.313047 154.088514 \r\nL 132.36479 206.720887 \r\nL 132.370877 113.911131 \r\nL 132.389139 175.382528 \r\nL 132.43175 21.904922 \r\nL 132.428707 207.524435 \r\nL 132.498711 84.179867 \r\nL 132.568715 196.274767 \r\nL 132.516973 70.519557 \r\nL 132.61437 176.186075 \r\nL 132.626545 80.162129 \r\nL 132.653938 203.506696 \r\nL 132.733073 105.875654 \r\nL 132.775685 207.926208 \r\nL 132.800034 66.903592 \r\nL 132.842645 109.089845 \r\nL 132.882213 194.265898 \r\nL 132.906562 74.939069 \r\nL 132.943086 139.222882 \r\nL 132.955261 48.020222 \r\nL 133.013091 185.426874 \r\nL 133.052658 84.581641 \r\nL 133.156143 212.747494 \r\nL 133.089182 34.359911 \r\nL 133.165274 159.311574 \r\nL 133.174405 85.786962 \r\nL 133.250497 191.855255 \r\nL 133.268759 170.159468 \r\nL 133.271802 211.943947 \r\nL 133.350938 54.046829 \r\nL 133.375287 117.125322 \r\nL 133.472684 45.609579 \r\nL 133.387462 212.345721 \r\nL 133.484859 105.875654 \r\nL 133.490946 188.23929 \r\nL 133.548776 17.083636 \r\nL 133.594431 131.58918 \r\nL 133.679654 19.092506 \r\nL 133.664435 192.658803 \r\nL 133.700959 170.963016 \r\nL 133.704003 201.497827 \r\nL 133.761833 56.859246 \r\nL 133.810531 173.775432 \r\nL 133.868361 52.439734 \r\nL 133.898798 185.0251 \r\nL 133.920103 89.402927 \r\nL 133.971846 204.712018 \r\nL 133.993151 76.546164 \r\nL 134.032719 195.872993 \r\nL 134.111854 32.351042 \r\nL 134.148378 114.312905 \r\nL 134.157509 60.475211 \r\nL 134.203164 184.221552 \r\nL 134.242732 97.840177 \r\nL 134.321867 203.104922 \r\nL 134.267081 54.046829 \r\nL 134.352304 198.283636 \r\nL 134.382741 17.887184 \r\nL 134.46492 135.205144 \r\nL 134.53188 31.145721 \r\nL 134.486225 194.667672 \r\nL 134.574492 113.911131 \r\nL 134.592754 199.488958 \r\nL 134.662758 33.15459 \r\nL 134.68102 115.92 \r\nL 134.684064 25.922661 \r\nL 134.735806 184.623326 \r\nL 134.787548 82.974545 \r\nL 134.790592 204.310244 \r\nL 134.842334 65.698271 \r\nL 134.89712 125.964346 \r\nL 134.95495 43.60071 \r\nL 134.991474 203.104922 \r\nL 135.009736 79.760355 \r\nL 135.098002 203.506696 \r\nL 135.085828 50.029091 \r\nL 135.119308 113.107583 \r\nL 135.204531 46.011353 \r\nL 135.201487 158.9098 \r\nL 135.222793 119.937738 \r\nL 135.280622 203.104922 \r\nL 135.32019 52.03796 \r\nL 135.335408 162.123991 \r\nL 135.371932 201.899601 \r\nL 135.359758 49.627317 \r\nL 135.420631 152.481419 \r\nL 135.448024 17.887184 \r\nL 135.460199 196.274767 \r\nL 135.533247 37.172328 \r\nL 135.551509 211.542173 \r\nL 135.584989 26.726208 \r\nL 135.645862 183.016231 \r\nL 135.654993 56.457472 \r\nL 135.755434 201.899601 \r\nL 135.804133 39.984745 \r\nL 135.861963 212.345721 \r\nL 135.865006 188.23929 \r\nL 135.86805 209.533304 \r\nL 135.898487 61.680532 \r\nL 135.965447 116.723548 \r\nL 136.035452 199.087184 \r\nL 135.998928 20.297827 \r\nL 136.05067 85.385188 \r\nL 136.132849 17.083636 \r\nL 136.08415 191.453481 \r\nL 136.157198 71.323104 \r\nL 136.227203 207.926208 \r\nL 136.184591 38.37765 \r\nL 136.26677 125.562572 \r\nL 136.272858 195.47122 \r\nL 136.379386 33.556364 \r\nL 136.409823 210.336851 \r\nL 136.394604 17.083636 \r\nL 136.492002 89.402927 \r\nL 136.543744 193.864124 \r\nL 136.574181 32.351042 \r\nL 136.601574 148.061907 \r\nL 136.616792 17.083636 \r\nL 136.653316 211.140399 \r\nL 136.711146 138.017561 \r\nL 136.772019 188.641064 \r\nL 136.74767 64.492949 \r\nL 136.817674 136.008692 \r\nL 136.90594 69.716009 \r\nL 136.881591 182.212683 \r\nL 136.924202 111.500488 \r\nL 136.978988 195.47122 \r\nL 137.009425 56.055698 \r\nL 137.033774 76.546164 \r\nL 137.097691 51.234412 \r\nL 137.106822 195.47122 \r\nL 137.152477 17.083636 \r\nL 137.219438 93.822439 \r\nL 137.2377 206.319113 \r\nL 137.286399 22.306696 \r\nL 137.325966 68.912461 \r\nL 137.395971 17.887184 \r\nL 137.347272 191.453481 \r\nL 137.435538 42.797162 \r\nL 137.459888 193.060576 \r\nL 137.548154 87.795831 \r\nL 137.599896 66.903592 \r\nL 137.581634 211.542173 \r\nL 137.621202 141.633525 \r\nL 137.721643 209.935078 \r\nL 137.691206 17.083636 \r\nL 137.72773 114.312905 \r\nL 137.809909 193.46235 \r\nL 137.840346 66.501818 \r\nL 137.898176 205.515565 \r\nL 137.952962 166.141729 \r\nL 138.004704 29.940399 \r\nL 137.974267 202.301375 \r\nL 138.065577 105.072106 \r\nL 138.141669 199.488958 \r\nL 138.102101 73.733747 \r\nL 138.147756 113.911131 \r\nL 138.196455 17.083636 \r\nL 138.214717 207.926208 \r\nL 138.257328 56.055698 \r\nL 138.327333 200.694279 \r\nL 138.269503 17.083636 \r\nL 138.3669 191.855255 \r\nL 138.369944 71.724878 \r\nL 138.439948 197.480089 \r\nL 138.479516 107.884523 \r\nL 138.48256 190.649933 \r\nL 138.500822 45.609579 \r\nL 138.592132 148.865455 \r\nL 138.598219 22.306696 \r\nL 138.601263 210.738625 \r\nL 138.704747 119.535965 \r\nL 138.723009 210.336851 \r\nL 138.786926 91.81357 \r\nL 138.814319 165.739956 \r\nL 138.875193 80.162129 \r\nL 138.844756 194.265898 \r\nL 138.923891 154.892062 \r\nL 138.987808 213.149268 \r\nL 138.993896 75.742616 \r\nL 139.036507 191.453481 \r\nL 139.060856 71.323104 \r\nL 139.146079 183.418004 \r\nL 139.173472 67.305366 \r\nL 139.152166 196.274767 \r\nL 139.276957 143.642395 \r\nL 139.359136 195.069446 \r\nL 139.286088 25.520887 \r\nL 139.383485 125.562572 \r\nL 139.416965 66.100044 \r\nL 139.39566 206.720887 \r\nL 139.477839 72.528426 \r\nL 139.569149 17.083636 \r\nL 139.590454 204.310244 \r\nL 139.593498 206.319113 \r\nL 139.596542 164.13286 \r\nL 139.64524 17.083636 \r\nL 139.706114 189.042838 \r\nL 139.709157 111.500488 \r\nL 139.773074 17.083636 \r\nL 139.721332 195.872993 \r\nL 139.800467 132.392727 \r\nL 139.897865 197.480089 \r\nL 139.82786 89.804701 \r\nL 139.906996 171.766563 \r\nL 139.910039 58.868115 \r\nL 139.937432 197.881863 \r\nL 140.019612 79.760355 \r\nL 140.113965 195.872993 \r\nL 140.110922 17.083636 \r\nL 140.138315 172.168337 \r\nL 140.141358 74.135521 \r\nL 140.241799 213.952816 \r\nL 140.247887 101.456142 \r\nL 140.263105 208.729756 \r\nL 140.323978 19.494279 \r\nL 140.357459 101.857916 \r\nL 140.360502 103.465011 \r\nL 140.363546 77.751486 \r\nL 140.467031 212.747494 \r\nL 140.372677 46.413126 \r\nL 140.473118 127.571441 \r\nL 140.537035 65.296497 \r\nL 140.488336 195.872993 \r\nL 140.576603 182.212683 \r\nL 140.649651 195.069446 \r\nL 140.613127 74.135521 \r\nL 140.652694 174.57898 \r\nL 140.704437 51.636186 \r\nL 140.674 201.096053 \r\nL 140.76531 133.598049 \r\nL 140.832271 195.872993 \r\nL 140.847489 76.14439 \r\nL 140.874882 188.23929 \r\nL 140.887057 55.252151 \r\nL 140.963148 203.90847 \r\nL 140.987498 135.205144 \r\nL 141.087939 206.720887 \r\nL 141.002716 22.70847 \r\nL 141.09707 189.042838 \r\nL 141.197511 62.885854 \r\nL 141.194467 194.265898 \r\nL 141.206642 74.537295 \r\nL 141.218816 183.819778 \r\nL 141.319257 136.812239 \r\nL 141.352738 17.083636 \r\nL 141.419698 199.087184 \r\nL 141.498834 17.083636 \r\nL 141.489703 211.140399 \r\nL 141.532314 80.965676 \r\nL 141.608406 199.890732 \r\nL 141.611449 17.887184 \r\nL 141.641886 78.956807 \r\nL 141.675366 210.336851 \r\nL 141.672323 17.083636 \r\nL 141.751458 115.92 \r\nL 141.787982 17.083636 \r\nL 141.839724 205.917339 \r\nL 141.864074 99.849047 \r\nL 141.964515 189.846386 \r\nL 141.897554 48.020222 \r\nL 141.973646 169.757694 \r\nL 141.98582 37.574102 \r\nL 142.064956 184.221552 \r\nL 142.089305 38.779424 \r\nL 142.159309 194.265898 \r\nL 142.119742 31.949268 \r\nL 142.201921 134.80337 \r\nL 142.241488 46.413126 \r\nL 142.232357 203.506696 \r\nL 142.265838 93.420665 \r\nL 142.320624 199.087184 \r\nL 142.332798 48.823769 \r\nL 142.37541 111.098714 \r\nL 142.478894 199.890732 \r\nL 142.396715 48.020222 \r\nL 142.484982 120.741286 \r\nL 142.488025 21.503149 \r\nL 142.503244 201.497827 \r\nL 142.59151 74.939069 \r\nL 142.597597 203.506696 \r\nL 142.701082 53.645055 \r\nL 142.704126 146.454812 \r\nL 142.743693 44.002483 \r\nL 142.801523 186.230421 \r\nL 142.813698 87.394058 \r\nL 142.868484 199.890732 \r\nL 142.850222 52.841508 \r\nL 142.926313 193.46235 \r\nL 142.944575 65.698271 \r\nL 142.965881 193.864124 \r\nL 143.035885 142.437073 \r\nL 143.066322 194.265898 \r\nL 143.072409 66.501818 \r\nL 143.142414 93.822439 \r\nL 143.215462 202.301375 \r\nL 143.233724 80.965676 \r\nL 143.255029 187.435743 \r\nL 143.35547 208.729756 \r\nL 143.370689 33.15459 \r\nL 143.373732 205.515565 \r\nL 143.431562 31.145721 \r\nL 143.483304 125.964346 \r\nL 143.586789 60.876984 \r\nL 143.577658 195.069446 \r\nL 143.59592 73.733747 \r\nL 143.662881 195.47122 \r\nL 143.605051 23.913792 \r\nL 143.708536 147.660133 \r\nL 143.77854 32.752816 \r\nL 143.732885 207.926208 \r\nL 143.818108 68.108914 \r\nL 143.878981 204.310244 \r\nL 143.875937 39.181197 \r\nL 143.930723 164.13286 \r\nL 143.985509 67.70714 \r\nL 143.967247 208.327982 \r\nL 144.043339 105.875654 \r\nL 144.107256 209.13153 \r\nL 144.076819 17.083636 \r\nL 144.152911 91.81357 \r\nL 144.253352 194.265898 \r\nL 144.241177 17.083636 \r\nL 144.256396 85.786962 \r\nL 144.259439 35.565233 \r\nL 144.280745 196.274767 \r\nL 144.35988 162.123991 \r\nL 144.365968 207.122661 \r\nL 144.381186 17.083636 \r\nL 144.463365 105.875654 \r\nL 144.515107 28.735078 \r\nL 144.512064 182.212683 \r\nL 144.572937 118.732417 \r\nL 144.615548 187.837517 \r\nL 144.621636 17.083636 \r\nL 144.661203 99.045499 \r\nL 144.664247 30.743947 \r\nL 144.706858 209.935078 \r\nL 144.767732 185.828647 \r\nL 144.852954 25.520887 \r\nL 144.792081 211.140399 \r\nL 144.889478 27.127982 \r\nL 144.971657 191.453481 \r\nL 144.956439 17.083636 \r\nL 145.005138 191.051707 \r\nL 145.0234 46.413126 \r\nL 145.096448 194.265898 \r\nL 145.11471 140.02643 \r\nL 145.136015 58.466341 \r\nL 145.145146 171.766563 \r\nL 145.14819 29.136851 \r\nL 145.193845 208.729756 \r\nL 145.254718 129.982084 \r\nL 145.279068 17.083636 \r\nL 145.367334 207.926208 \r\nL 145.42212 37.172328 \r\nL 145.47995 88.197605 \r\nL 145.580391 182.212683 \r\nL 145.525605 17.083636 \r\nL 145.589522 140.02643 \r\nL 145.680832 61.680532 \r\nL 145.668657 191.051707 \r\nL 145.699094 138.017561 \r\nL 145.702137 138.017561 \r\nL 145.741705 52.03796 \r\nL 145.784316 200.292506 \r\nL 145.808666 65.698271 \r\nL 145.896932 195.47122 \r\nL 145.823884 37.574102 \r\nL 145.921281 181.007361 \r\nL 146.012591 72.528426 \r\nL 145.985198 191.453481 \r\nL 146.030853 103.063237 \r\nL 146.088683 209.13153 \r\nL 146.116076 49.225543 \r\nL 146.140425 113.107583 \r\nL 146.164775 198.283636 \r\nL 146.201299 38.779424 \r\nL 146.24391 139.222882 \r\nL 146.268259 17.083636 \r\nL 146.332176 202.703149 \r\nL 146.350438 97.03663 \r\nL 146.408268 203.104922 \r\nL 146.42653 19.494279 \r\nL 146.46001 80.563902 \r\nL 146.466098 189.846386 \r\nL 146.511753 51.234412 \r\nL 146.57567 104.268559 \r\nL 146.606106 23.913792 \r\nL 146.676111 183.819778 \r\nL 146.685242 99.447273 \r\nL 146.755246 195.872993 \r\nL 146.749159 57.662794 \r\nL 146.797857 171.364789 \r\nL 146.840469 22.306696 \r\nL 146.910473 125.160798 \r\nL 146.977434 49.627317 \r\nL 146.91656 200.292506 \r\nL 147.017001 83.376319 \r\nL 147.111355 203.104922 \r\nL 147.035263 17.887184 \r\nL 147.129617 192.257029 \r\nL 147.135704 17.083636 \r\nL 147.239189 52.03796 \r\nL 147.309193 193.060576 \r\nL 147.254407 19.494279 \r\nL 147.348761 97.03663 \r\nL 147.391372 212.747494 \r\nL 147.385285 17.083636 \r\nL 147.461377 125.964346 \r\nL 147.540512 37.172328 \r\nL 147.543556 198.283636 \r\nL 147.570949 97.438404 \r\nL 147.659215 203.506696 \r\nL 147.674434 27.93153 \r\nL 147.680521 199.890732 \r\nL 147.683565 52.841508 \r\nL 147.695739 209.533304 \r\nL 147.790093 151.677871 \r\nL 147.829661 209.935078 \r\nL 147.811399 105.47388 \r\nL 147.850966 138.821109 \r\nL 147.85401 39.582971 \r\nL 147.896621 207.524435 \r\nL 147.963582 85.786962 \r\nL 148.00315 201.497827 \r\nL 148.054892 52.03796 \r\nL 148.076198 153.284967 \r\nL 148.137071 199.087184 \r\nL 148.09446 65.698271 \r\nL 148.152289 125.964346 \r\nL 148.197944 44.806031 \r\nL 148.25273 194.265898 \r\nL 148.261861 70.117783 \r\nL 148.267949 185.828647 \r\nL 148.337953 44.806031 \r\nL 148.374477 148.061907 \r\nL 148.465787 44.404257 \r\nL 148.456656 201.899601 \r\nL 148.484049 76.14439 \r\nL 148.514486 199.087184 \r\nL 148.560141 17.083636 \r\nL 148.590577 73.331973 \r\nL 148.657538 18.288958 \r\nL 148.64232 205.515565 \r\nL 148.700149 66.903592 \r\nL 148.806678 198.68541 \r\nL 148.770154 21.101375 \r\nL 148.815809 180.605588 \r\nL 148.843202 203.90847 \r\nL 148.852333 17.083636 \r\nL 148.901031 105.875654 \r\nL 148.989298 17.083636 \r\nL 148.964948 200.292506 \r\nL 149.00756 42.797162 \r\nL 149.111044 194.265898 \r\nL 149.019734 41.59184 \r\nL 149.117132 146.454812 \r\nL 149.159743 32.351042 \r\nL 149.150612 213.551042 \r\nL 149.226704 101.857916 \r\nL 149.229747 179.80204 \r\nL 149.290621 64.894723 \r\nL 149.336276 169.35592 \r\nL 149.3728 17.083636 \r\nL 149.397149 188.641064 \r\nL 149.445848 114.312905 \r\nL 149.448891 203.104922 \r\nL 149.482372 52.03796 \r\nL 149.55542 138.419335 \r\nL 149.573682 48.421996 \r\nL 149.561507 203.90847 \r\nL 149.664992 146.856585 \r\nL 149.750214 201.096053 \r\nL 149.73804 53.645055 \r\nL 149.768476 105.072106 \r\nL 149.844568 198.283636 \r\nL 149.808044 58.868115 \r\nL 149.856743 122.750155 \r\nL 149.957184 59.269889 \r\nL 149.911529 195.872993 \r\nL 149.966315 129.178537 \r\nL 149.969358 130.383858 \r\nL 150.01197 27.93153 \r\nL 150.027188 193.864124 \r\nL 150.081974 56.457472 \r\nL 150.161109 195.069446 \r\nL 150.17024 52.439734 \r\nL 150.19459 179.400266 \r\nL 150.246332 20.699601 \r\nL 150.206764 195.47122 \r\nL 150.307205 131.187406 \r\nL 150.392428 205.113792 \r\nL 150.374166 39.582971 \r\nL 150.395472 178.998492 \r\nL 150.398515 61.278758 \r\nL 150.453301 207.122661 \r\nL 150.505044 156.499157 \r\nL 150.590266 196.676541 \r\nL 150.568961 60.876984 \r\nL 150.608528 123.553703 \r\nL 150.705926 47.216674 \r\nL 150.68462 195.47122 \r\nL 150.708969 80.563902 \r\nL 150.794192 211.542173 \r\nL 150.800279 25.520887 \r\nL 150.818541 150.47255 \r\nL 150.90072 82.974545 \r\nL 150.891589 204.712018 \r\nL 150.934201 109.893392 \r\nL 151.001161 186.632195 \r\nL 151.043773 60.475211 \r\nL 151.135083 207.122661 \r\nL 151.153345 119.134191 \r\nL 151.23248 17.083636 \r\nL 151.159432 203.506696 \r\nL 151.259873 129.178537 \r\nL 151.345096 62.082306 \r\nL 151.369445 191.855255 \r\nL 151.430318 67.70714 \r\nL 151.405969 203.104922 \r\nL 151.482061 122.750155 \r\nL 151.488148 17.083636 \r\nL 151.53989 200.694279 \r\nL 151.585545 125.562572 \r\nL 151.606851 181.810909 \r\nL 151.649462 48.421996 \r\nL 151.692074 138.419335 \r\nL 151.704248 50.430865 \r\nL 151.755991 195.47122 \r\nL 151.801646 129.58031 \r\nL 151.807733 144.445942 \r\nL 151.810777 106.277428 \r\nL 151.819908 122.750155 \r\nL 151.92948 26.726208 \r\nL 151.83817 194.265898 \r\nL 151.932523 68.108914 \r\nL 151.966004 182.212683 \r\nL 151.993397 53.645055 \r\nL 152.042095 83.778093 \r\nL 152.127318 46.011353 \r\nL 152.072532 208.327982 \r\nL 152.148624 66.501818 \r\nL 152.20341 187.837517 \r\nL 152.154711 28.333304 \r\nL 152.261239 131.187406 \r\nL 152.346462 196.274767 \r\nL 152.309938 46.413126 \r\nL 152.367768 115.92 \r\nL 152.410379 68.510687 \r\nL 152.425597 194.265898 \r\nL 152.474296 103.866785 \r\nL 152.47734 213.551042 \r\nL 152.501689 46.011353 \r\nL 152.583868 96.233082 \r\nL 152.687353 189.846386 \r\nL 152.623436 42.395388 \r\nL 152.696484 168.150599 \r\nL 152.799968 43.60071 \r\nL 152.775619 202.301375 \r\nL 152.806056 162.927539 \r\nL 152.809099 164.13286 \r\nL 152.921715 17.083636 \r\nL 152.90954 205.515565 \r\nL 152.924759 21.503149 \r\nL 153.031287 205.515565 \r\nL 153.037374 178.194945 \r\nL 153.040418 17.083636 \r\nL 153.110422 212.747494 \r\nL 153.146946 60.475211 \r\nL 153.180427 182.614457 \r\nL 153.159121 27.529756 \r\nL 153.259562 125.964346 \r\nL 153.277824 189.846386 \r\nL 153.311304 62.082306 \r\nL 153.347828 105.875654 \r\nL 153.353916 37.172328 \r\nL 153.369134 183.016231 \r\nL 153.454357 150.874324 \r\nL 153.469575 17.083636 \r\nL 153.512186 193.864124 \r\nL 153.57306 78.555033 \r\nL 153.624802 183.016231 \r\nL 153.667413 17.083636 \r\nL 153.670457 144.847716 \r\nL 153.69785 17.083636 \r\nL 153.688719 200.694279 \r\nL 153.780029 93.822439 \r\nL 153.862208 205.113792 \r\nL 153.84699 17.083636 \r\nL 153.889601 106.277428 \r\nL 153.965693 23.512018 \r\nL 153.923081 208.327982 \r\nL 153.996129 126.767894 \r\nL 154.075265 189.042838 \r\nL 154.02961 57.662794 \r\nL 154.099614 153.686741 \r\nL 154.136138 54.046829 \r\nL 154.169618 198.68541 \r\nL 154.209186 113.509357 \r\nL 154.273103 197.881863 \r\nL 154.233535 39.582971 \r\nL 154.318758 97.840177 \r\nL 154.397893 27.529756 \r\nL 154.364413 190.649933 \r\nL 154.419199 49.627317 \r\nL 154.434417 201.497827 \r\nL 154.51964 17.083636 \r\nL 154.531815 179.80204 \r\nL 154.534858 189.444612 \r\nL 154.559208 42.395388 \r\nL 154.604863 170.159468 \r\nL 154.699216 23.512018 \r\nL 154.613994 208.729756 \r\nL 154.714435 98.643725 \r\nL 154.775308 207.122661 \r\nL 154.76009 61.278758 \r\nL 154.824007 84.179867 \r\nL 154.890967 17.083636 \r\nL 154.924448 205.515565 \r\nL 154.927491 146.454812 \r\nL 154.930535 196.676541 \r\nL 154.951841 17.083636 \r\nL 155.037063 140.829978 \r\nL 155.110111 17.083636 \r\nL 155.046194 199.488958 \r\nL 155.131417 40.788293 \r\nL 155.170985 203.104922 \r\nL 155.146636 17.083636 \r\nL 155.244033 202.301375 \r\nL 155.265339 17.083636 \r\nL 155.253164 206.720887 \r\nL 155.353605 185.0251 \r\nL 155.444915 19.494279 \r\nL 155.438828 204.712018 \r\nL 155.466221 144.445942 \r\nL 155.49057 196.274767 \r\nL 155.505788 17.083636 \r\nL 155.572749 128.776763 \r\nL 155.606229 18.690732 \r\nL 155.670146 193.864124 \r\nL 155.685365 54.046829 \r\nL 155.758413 197.078315 \r\nL 155.691452 17.083636 \r\nL 155.79798 155.69561 \r\nL 155.813199 195.872993 \r\nL 155.858854 35.163459 \r\nL 155.88929 98.643725 \r\nL 155.892334 97.840177 \r\nL 155.895378 116.723548 \r\nL 155.995819 195.069446 \r\nL 155.937989 17.887184 \r\nL 156.00495 87.795831 \r\nL 156.099303 195.47122 \r\nL 156.068867 17.083636 \r\nL 156.117565 164.13286 \r\nL 156.172351 17.083636 \r\nL 156.190613 195.069446 \r\nL 156.227137 41.993614 \r\nL 156.324535 196.676541 \r\nL 156.236268 17.083636 \r\nL 156.339753 130.383858 \r\nL 156.446281 49.225543 \r\nL 156.440194 199.087184 \r\nL 156.449325 75.742616 \r\nL 156.452369 211.140399 \r\nL 156.464543 17.083636 \r\nL 156.558897 89.001153 \r\nL 156.595421 196.676541 \r\nL 156.638032 25.119113 \r\nL 156.674556 160.516896 \r\nL 156.732386 21.101375 \r\nL 156.680644 188.641064 \r\nL 156.787172 75.742616 \r\nL 156.811521 19.092506 \r\nL 156.817609 210.336851 \r\nL 156.866307 73.331973 \r\nL 156.869351 201.497827 \r\nL 156.911962 17.083636 \r\nL 156.978923 147.258359 \r\nL 157.027622 31.145721 \r\nL 157.051971 172.168337 \r\nL 157.088495 74.939069 \r\nL 157.115888 197.881863 \r\nL 157.152412 58.064568 \r\nL 157.204154 165.739956 \r\nL 157.301552 39.181197 \r\nL 157.231547 199.488958 \r\nL 157.313726 58.466341 \r\nL 157.31677 176.989623 \r\nL 157.325901 17.887184 \r\nL 157.426342 150.47255 \r\nL 157.444604 17.083636 \r\nL 157.505477 208.729756 \r\nL 157.542001 62.48408 \r\nL 157.575482 204.712018 \r\nL 157.584613 17.083636 \r\nL 157.651573 81.769224 \r\nL 157.688097 18.690732 \r\nL 157.672879 209.533304 \r\nL 157.755058 74.939069 \r\nL 157.83115 211.140399 \r\nL 157.858543 17.083636 \r\nL 157.867674 118.330643 \r\nL 157.919416 48.823769 \r\nL 157.928547 193.46235 \r\nL 157.965071 138.821109 \r\nL 157.968115 206.720887 \r\nL 158.025944 56.457472 \r\nL 158.071599 125.160798 \r\nL 158.083774 187.837517 \r\nL 158.181171 30.342173 \r\nL 158.284656 201.497827 \r\nL 158.190302 22.70847 \r\nL 158.296831 172.971885 \r\nL 158.299874 194.265898 \r\nL 158.333355 17.083636 \r\nL 158.397272 143.642395 \r\nL 158.455101 18.288958 \r\nL 158.409446 203.104922 \r\nL 158.5038 122.348381 \r\nL 158.506844 201.497827 \r\nL 158.512931 27.529756 \r\nL 158.613372 194.265898 \r\nL 158.640765 29.136851 \r\nL 158.725988 50.832639 \r\nL 158.838603 181.810909 \r\nL 158.747293 17.083636 \r\nL 158.841647 148.061907 \r\nL 158.914695 17.083636 \r\nL 158.945132 193.060576 \r\nL 158.957306 82.974545 \r\nL 159.036442 191.051707 \r\nL 158.996874 17.083636 \r\nL 159.069922 122.750155 \r\nL 159.167319 17.083636 \r\nL 159.149057 177.391397 \r\nL 159.173407 124.357251 \r\nL 159.197756 189.846386 \r\nL 159.261673 17.083636 \r\nL 159.289066 186.632195 \r\nL 159.368201 17.083636 \r\nL 159.398638 41.190067 \r\nL 159.477773 23.913792 \r\nL 159.50821 187.837517 \r\nL 159.587345 23.512018 \r\nL 159.620826 65.296497 \r\nL 159.623869 54.448603 \r\nL 159.681699 170.963016 \r\nL 159.706048 95.831308 \r\nL 159.712136 178.998492 \r\nL 159.809533 27.93153 \r\nL 159.81562 77.349712 \r\nL 159.818664 17.083636 \r\nL 159.827795 198.283636 \r\nL 159.922149 142.035299 \r\nL 159.986066 17.083636 \r\nL 159.995197 191.855255 \r\nL 160.019546 145.24949 \r\nL 160.02259 212.747494 \r\nL 160.028677 28.735078 \r\nL 160.129118 129.58031 \r\nL 160.229559 17.083636 \r\nL 160.235646 209.533304 \r\nL 160.342175 17.083636 \r\nL 160.351306 138.017561 \r\nL 160.448703 201.096053 \r\nL 160.38783 54.448603 \r\nL 160.460878 191.051707 \r\nL 160.466965 17.083636 \r\nL 160.567406 203.506696 \r\nL 160.573493 73.331973 \r\nL 160.576537 73.331973 \r\nL 160.585668 203.104922 \r\nL 160.689153 183.418004 \r\nL 160.774375 72.126652 \r\nL 160.798725 169.757694 \r\nL 160.850467 72.126652 \r\nL 160.883947 198.68541 \r\nL 160.905253 140.428204 \r\nL 160.981345 201.497827 \r\nL 160.91134 62.48408 \r\nL 161.017869 171.364789 \r\nL 161.051349 198.283636 \r\nL 161.030043 35.565233 \r\nL 161.124397 153.686741 \r\nL 161.188314 31.949268 \r\nL 161.20962 184.623326 \r\nL 161.233969 129.178537 \r\nL 161.240056 199.890732 \r\nL 161.27658 17.083636 \r\nL 161.33441 150.47255 \r\nL 161.42572 17.083636 \r\nL 161.395283 194.667672 \r\nL 161.443982 83.376319 \r\nL 161.450069 200.292506 \r\nL 161.465288 17.083636 \r\nL 161.556598 151.677871 \r\nL 161.635733 21.503149 \r\nL 161.660082 188.23929 \r\nL 161.669213 71.724878 \r\nL 161.705737 194.667672 \r\nL 161.714868 17.083636 \r\nL 161.781829 176.989623 \r\nL 161.891401 46.8149 \r\nL 161.818353 189.042838 \r\nL 161.894445 99.447273 \r\nL 161.930969 201.899601 \r\nL 161.918794 17.083636 \r\nL 162.004017 107.482749 \r\nL 162.037497 17.083636 \r\nL 162.09837 211.140399 \r\nL 162.116632 22.70847 \r\nL 162.147069 204.310244 \r\nL 162.217073 17.083636 \r\nL 162.229248 141.231752 \r\nL 162.314471 17.083636 \r\nL 162.274903 204.712018 \r\nL 162.332733 202.703149 \r\nL 162.375344 17.083636 \r\nL 162.451436 140.428204 \r\nL 162.548833 202.703149 \r\nL 162.539702 56.859246 \r\nL 162.551877 162.525765 \r\nL 162.591444 35.163459 \r\nL 162.57927 202.301375 \r\nL 162.664492 93.822439 \r\nL 162.710147 197.881863 \r\nL 162.716235 17.083636 \r\nL 162.774065 121.14306 \r\nL 162.777108 65.296497 \r\nL 162.841025 200.694279 \r\nL 162.883637 140.02643 \r\nL 162.935379 212.345721 \r\nL 162.965816 57.26102 \r\nL 162.996252 185.0251 \r\nL 163.017558 60.876984 \r\nL 163.011471 210.336851 \r\nL 163.105824 84.581641 \r\nL 163.145392 210.336851 \r\nL 163.194091 79.358581 \r\nL 163.21844 180.605588 \r\nL 163.30975 203.90847 \r\nL 163.328012 17.083636 \r\nL 163.437584 210.738625 \r\nL 163.440628 100.652594 \r\nL 163.468021 203.90847 \r\nL 163.519763 56.055698 \r\nL 163.5502 197.881863 \r\nL 163.574549 17.083636 \r\nL 163.604986 203.90847 \r\nL 163.662815 71.724878 \r\nL 163.690208 206.720887 \r\nL 163.684121 17.083636 \r\nL 163.772387 103.866785 \r\nL 163.854566 32.752816 \r\nL 163.805868 199.488958 \r\nL 163.878916 133.196275 \r\nL 163.979357 195.872993 \r\nL 163.976313 30.743947 \r\nL 163.988488 113.509357 \r\nL 164.09806 193.46235 \r\nL 164.031099 17.083636 \r\nL 164.101103 135.606918 \r\nL 164.201544 31.145721 \r\nL 164.113278 207.926208 \r\nL 164.210675 71.323104 \r\nL 164.31416 207.122661 \r\nL 164.216763 18.690732 \r\nL 164.323291 140.428204 \r\nL 164.390252 21.904922 \r\nL 164.344597 204.310244 \r\nL 164.423732 126.36612 \r\nL 164.499824 198.283636 \r\nL 164.472431 34.761685 \r\nL 164.533304 129.178537 \r\nL 164.606352 201.899601 \r\nL 164.591134 47.216674 \r\nL 164.609396 197.078315 \r\nL 164.694618 18.690732 \r\nL 164.655051 206.319113 \r\nL 164.718968 191.453481 \r\nL 164.725055 25.520887 \r\nL 164.764623 203.506696 \r\nL 164.822452 191.855255 \r\nL 164.82854 211.943947 \r\nL 164.871151 17.083636 \r\nL 164.913762 175.382528 \r\nL 165.020291 17.083636 \r\nL 164.980723 203.104922 \r\nL 165.023334 95.429534 \r\nL 165.07812 189.444612 \r\nL 165.126819 17.083636 \r\nL 165.132906 76.546164 \r\nL 165.199867 205.515565 \r\nL 165.166387 17.083636 \r\nL 165.239435 132.794501 \r\nL 165.263784 17.083636 \r\nL 165.291177 188.23929 \r\nL 165.349007 118.330643 \r\nL 165.419011 207.926208 \r\nL 165.358138 28.735078 \r\nL 165.458579 129.982084 \r\nL 165.476841 20.699601 \r\nL 165.470753 195.069446 \r\nL 165.571194 69.314235 \r\nL 165.671635 195.47122 \r\nL 165.629024 30.743947 \r\nL 165.680766 82.974545 \r\nL 165.756858 17.083636 \r\nL 165.711203 196.676541 \r\nL 165.769033 118.330643 \r\nL 165.772076 200.694279 \r\nL 165.842081 17.083636 \r\nL 165.878605 103.465011 \r\nL 165.963827 17.083636 \r\nL 165.933391 200.694279 \r\nL 165.988177 51.234412 \r\nL 166.091661 189.846386 \r\nL 166.01557 17.083636 \r\nL 166.100792 82.170998 \r\nL 166.119054 17.083636 \r\nL 166.170797 193.46235 \r\nL 166.179928 45.207805 \r\nL 166.182971 196.274767 \r\nL 166.23167 38.37765 \r\nL 166.2895 113.911131 \r\nL 166.319936 17.083636 \r\nL 166.332111 196.274767 \r\nL 166.402115 41.59184 \r\nL 166.5056 199.087184 \r\nL 166.408203 34.761685 \r\nL 166.517775 165.739956 \r\nL 166.545168 44.002483 \r\nL 166.557342 201.096053 \r\nL 166.63039 140.829978 \r\nL 166.694307 37.975876 \r\nL 166.730831 197.480089 \r\nL 166.74605 45.609579 \r\nL 166.843447 193.060576 \r\nL 166.831272 17.083636 \r\nL 166.858665 127.169667 \r\nL 166.96215 17.083636 \r\nL 166.919539 183.819778 \r\nL 166.968237 71.724878 \r\nL 166.974325 201.096053 \r\nL 167.035198 33.556364 \r\nL 167.080853 124.357251 \r\nL 167.083897 194.667672 \r\nL 167.150857 28.735078 \r\nL 167.190425 117.928869 \r\nL 167.254342 23.512018 \r\nL 167.245211 198.283636 \r\nL 167.296953 108.286297 \r\nL 167.370001 198.68541 \r\nL 167.330434 17.083636 \r\nL 167.406525 97.03663 \r\nL 167.479573 17.083636 \r\nL 167.513054 202.703149 \r\nL 167.516097 70.92133 \r\nL 167.549578 209.935078 \r\nL 167.625669 125.160798 \r\nL 167.689586 203.104922 \r\nL 167.637844 44.002483 \r\nL 167.735241 160.91867 \r\nL 167.850901 29.538625 \r\nL 167.771765 197.881863 \r\nL 167.853944 87.394058 \r\nL 167.860032 195.069446 \r\nL 167.863075 42.395388 \r\nL 167.963516 84.983415 \r\nL 167.972647 190.24816 \r\nL 168.030477 54.448603 \r\nL 168.070045 87.795831 \r\nL 168.076132 209.935078 \r\nL 168.179617 17.083636 \r\nL 168.210053 185.426874 \r\nL 168.292232 103.866785 \r\nL 168.316582 206.720887 \r\nL 168.347018 34.359911 \r\nL 168.410935 171.364789 \r\nL 168.496158 17.083636 \r\nL 168.490071 201.899601 \r\nL 168.532682 112.705809 \r\nL 168.544857 200.694279 \r\nL 168.623992 33.15459 \r\nL 168.63921 108.286297 \r\nL 168.733564 59.269889 \r\nL 168.721389 200.694279 \r\nL 168.748782 74.939069 \r\nL 168.815743 193.46235 \r\nL 168.764001 39.984745 \r\nL 168.861398 144.044169 \r\nL 168.940533 35.163459 \r\nL 168.964883 184.221552 \r\nL 168.97097 88.599379 \r\nL 169.037931 199.087184 \r\nL 169.010538 41.190067 \r\nL 169.083586 150.874324 \r\nL 169.092717 48.421996 \r\nL 169.174896 193.46235 \r\nL 169.199245 86.59051 \r\nL 169.284468 196.676541 \r\nL 169.2449 56.055698 \r\nL 169.308817 91.81357 \r\nL 169.366647 63.689401 \r\nL 169.397083 197.881863 \r\nL 169.409258 78.153259 \r\nL 169.506655 191.855255 \r\nL 169.439695 23.913792 \r\nL 169.521874 136.008692 \r\nL 169.534048 30.743947 \r\nL 169.57666 207.524435 \r\nL 169.634489 36.36878 \r\nL 169.710581 194.265898 \r\nL 169.646664 17.083636 \r\nL 169.747105 191.051707 \r\nL 169.847546 27.529756 \r\nL 169.862764 50.430865 \r\nL 169.877983 195.47122 \r\nL 169.957118 17.083636 \r\nL 169.972336 129.982084 \r\nL 170.027122 17.083636 \r\nL 170.036253 193.864124 \r\nL 170.084952 73.331973 \r\nL 170.151913 207.926208 \r\nL 170.121476 17.083636 \r\nL 170.194524 141.231752 \r\nL 170.285834 17.083636 \r\nL 170.206699 183.016231 \r\nL 170.304096 109.893392 \r\nL 170.386275 196.676541 \r\nL 170.355839 62.082306 \r\nL 170.416712 177.391397 \r\nL 170.428887 20.297827 \r\nL 170.52324 205.515565 \r\nL 170.526284 90.206475 \r\nL 170.54759 202.301375 \r\nL 170.605419 58.466341 \r\nL 170.635856 79.760355 \r\nL 170.648031 202.301375 \r\nL 170.708904 59.269889 \r\nL 170.748472 168.552373 \r\nL 170.791083 41.59184 \r\nL 170.845869 201.497827 \r\nL 170.861087 82.572772 \r\nL 170.864131 84.179867 \r\nL 170.867175 192.257029 \r\nL 170.876306 29.136851 \r\nL 170.973703 76.546164 \r\nL 170.97979 148.865455 \r\nL 170.985878 60.876984 \r\nL 171.00414 112.304035 \r\nL 171.022402 210.336851 \r\nL 171.049795 44.404257 \r\nL 171.113712 104.670333 \r\nL 171.183716 17.083636 \r\nL 171.125886 194.667672 \r\nL 171.214153 69.716009 \r\nL 171.217196 203.506696 \r\nL 171.27807 49.627317 \r\nL 171.323725 178.194945 \r\nL 171.34503 31.145721 \r\nL 171.338943 200.292506 \r\nL 171.433297 126.767894 \r\nL 171.515476 194.667672 \r\nL 171.491126 32.752816 \r\nL 171.536781 186.632195 \r\nL 171.573305 37.975876 \r\nL 171.555043 193.060576 \r\nL 171.649397 112.304035 \r\nL 171.743751 203.104922 \r\nL 171.737663 28.333304 \r\nL 171.752882 82.572772 \r\nL 171.755925 17.083636 \r\nL 171.853323 197.480089 \r\nL 171.862454 87.394058 \r\nL 171.956807 17.083636 \r\nL 171.938545 182.614457 \r\nL 171.962895 144.445942 \r\nL 171.981157 197.078315 \r\nL 172.038986 17.083636 \r\nL 172.063336 39.984745 \r\nL 172.069423 83.778093 \r\nL 172.072467 17.083636 \r\nL 172.084641 205.917339 \r\nL 172.185082 127.169667 \r\nL 172.197257 34.359911 \r\nL 172.248999 193.060576 \r\nL 172.294654 109.089845 \r\nL 172.297698 200.694279 \r\nL 172.328135 17.083636 \r\nL 172.401183 174.57898 \r\nL 172.504667 17.083636 \r\nL 172.462056 197.881863 \r\nL 172.513798 84.983415 \r\nL 172.516842 83.376319 \r\nL 172.599021 191.051707 \r\nL 172.58989 17.083636 \r\nL 172.62337 127.973215 \r\nL 172.644676 17.083636 \r\nL 172.723811 188.23929 \r\nL 172.732942 22.306696 \r\nL 172.778597 212.747494 \r\nL 172.83034 17.083636 \r\nL 172.845558 163.329313 \r\nL 172.903388 17.083636 \r\nL 172.912519 193.46235 \r\nL 172.95513 89.001153 \r\nL 172.976436 211.943947 \r\nL 172.985567 17.083636 \r\nL 173.061658 97.840177 \r\nL 173.119488 17.083636 \r\nL 173.143837 192.257029 \r\nL 173.168187 101.857916 \r\nL 173.219929 203.90847 \r\nL 173.259497 17.083636 \r\nL 173.277759 136.410466 \r\nL 173.323414 45.207805 \r\nL 173.28689 198.283636 \r\nL 173.387331 123.955477 \r\nL 173.46951 43.198936 \r\nL 173.399505 203.90847 \r\nL 173.496903 72.528426 \r\nL 173.600387 199.087184 \r\nL 173.530383 27.93153 \r\nL 173.609518 168.954146 \r\nL 173.713003 193.46235 \r\nL 173.71909 17.083636 \r\nL 173.728221 195.47122 \r\nL 173.831706 114.714678 \r\nL 173.846924 17.083636 \r\nL 173.929103 197.480089 \r\nL 173.944322 72.528426 \r\nL 174.041719 189.444612 \r\nL 173.983889 17.083636 \r\nL 174.069112 156.499157 \r\nL 174.072156 17.083636 \r\nL 174.148247 207.122661 \r\nL 174.178684 195.872993 \r\nL 174.23347 40.788293 \r\nL 174.19999 200.694279 \r\nL 174.303474 55.653925 \r\nL 174.306518 208.729756 \r\nL 174.364348 17.083636 \r\nL 174.413046 103.063237 \r\nL 174.443483 190.649933 \r\nL 174.431308 49.225543 \r\nL 174.525662 122.348381 \r\nL 174.574361 17.083636 \r\nL 174.562186 181.409135 \r\nL 174.63219 144.847716 \r\nL 174.711326 194.265898 \r\nL 174.708282 56.055698 \r\nL 174.7235 102.25969 \r\nL 174.753937 28.333304 \r\nL 174.763068 161.320443 \r\nL 174.833072 110.69694 \r\nL 174.912208 50.832639 \r\nL 174.857422 207.524435 \r\nL 174.936557 115.518226 \r\nL 174.988299 203.104922 \r\nL 175.024823 40.788293 \r\nL 175.043085 181.810909 \r\nL 175.046129 47.216674 \r\nL 175.155701 75.742616 \r\nL 175.240924 201.497827 \r\nL 175.189181 39.181197 \r\nL 175.268317 130.785632 \r\nL 175.36267 29.136851 \r\nL 175.280491 166.543503 \r\nL 175.377889 125.562572 \r\nL 175.426587 24.315565 \r\nL 175.396151 199.890732 \r\nL 175.487461 84.983415 \r\nL 175.56964 181.007361 \r\nL 175.539203 17.083636 \r\nL 175.600076 123.151929 \r\nL 175.621382 17.887184 \r\nL 175.648775 200.694279 \r\nL 175.709648 122.348381 \r\nL 175.797915 205.113792 \r\nL 175.730954 25.922661 \r\nL 175.816177 203.90847 \r\nL 175.855744 26.726208 \r\nL 175.925749 104.670333 \r\nL 176.02619 187.435743 \r\nL 176.004884 17.083636 \r\nL 176.038364 172.971885 \r\nL 176.074888 20.699601 \r\nL 176.096194 201.899601 \r\nL 176.15098 83.376319 \r\nL 176.224028 21.101375 \r\nL 176.190548 172.168337 \r\nL 176.263596 39.984745 \r\nL 176.370124 195.872993 \r\nL 176.281858 17.083636 \r\nL 176.376211 185.0251 \r\nL 176.455347 17.083636 \r\nL 176.485783 115.518226 \r\nL 176.534482 204.310244 \r\nL 176.491871 17.083636 \r\nL 176.595355 94.224213 \r\nL 176.656229 44.002483 \r\nL 176.634923 205.515565 \r\nL 176.701884 73.331973 \r\nL 176.768844 208.327982 \r\nL 176.711015 43.60071 \r\nL 176.811456 140.02643 \r\nL 176.899722 28.333304 \r\nL 176.890591 196.676541 \r\nL 176.921028 98.241951 \r\nL 177.009294 208.327982 \r\nL 176.933202 17.083636 \r\nL 177.027556 137.214013 \r\nL 177.033643 17.083636 \r\nL 177.036687 208.327982 \r\nL 177.137128 99.447273 \r\nL 177.191914 212.747494 \r\nL 177.167565 34.761685 \r\nL 177.249744 183.819778 \r\nL 177.350185 17.083636 \r\nL 177.316704 199.890732 \r\nL 177.362359 86.59051 \r\nL 177.417145 207.122661 \r\nL 177.411058 37.975876 \r\nL 177.444538 119.134191 \r\nL 177.535848 17.083636 \r\nL 177.481062 203.506696 \r\nL 177.55411 83.778093 \r\nL 177.602809 201.096053 \r\nL 177.566285 17.083636 \r\nL 177.663682 152.883193 \r\nL 177.691075 26.324435 \r\nL 177.748905 201.899601 \r\nL 177.776298 133.999823 \r\nL 177.79456 61.278758 \r\nL 177.800647 201.096053 \r\nL 177.873695 125.160798 \r\nL 177.876739 209.13153 \r\nL 177.971093 41.59184 \r\nL 177.986311 184.623326 \r\nL 178.065447 17.083636 \r\nL 178.016748 205.113792 \r\nL 178.095883 83.376319 \r\nL 178.114145 192.257029 \r\nL 178.168931 17.083636 \r\nL 178.205455 82.572772 \r\nL 178.232848 202.301375 \r\nL 178.229805 17.083636 \r\nL 178.302853 46.8149 \r\nL 178.360682 17.083636 \r\nL 178.34242 181.409135 \r\nL 178.36677 128.776763 \r\nL 178.415468 209.533304 \r\nL 178.403294 17.48541 \r\nL 178.476342 150.47255 \r\nL 178.488516 17.083636 \r\nL 178.485473 183.819778 \r\nL 178.585914 36.36878 \r\nL 178.643743 198.68541 \r\nL 178.649831 29.940399 \r\nL 178.698529 155.293836 \r\nL 178.701573 17.083636 \r\nL 178.762446 193.060576 \r\nL 178.808101 192.257029 \r\nL 178.811145 195.069446 \r\nL 178.89028 17.083636 \r\nL 178.859844 204.310244 \r\nL 178.923761 58.466341 \r\nL 178.957241 180.203814 \r\nL 179.015071 17.083636 \r\nL 179.042464 121.946608 \r\nL 179.0729 210.738625 \r\nL 179.145948 50.029091 \r\nL 179.148992 201.096053 \r\nL 179.25552 119.134191 \r\nL 179.264651 41.190067 \r\nL 179.267695 200.292506 \r\nL 179.359005 44.806031 \r\nL 179.459446 194.265898 \r\nL 179.468577 99.849047 \r\nL 179.483795 17.083636 \r\nL 179.538581 205.515565 \r\nL 179.581193 41.190067 \r\nL 179.599455 197.078315 \r\nL 179.608586 37.172328 \r\nL 179.693808 189.444612 \r\nL 179.699896 17.083636 \r\nL 179.775987 205.113792 \r\nL 179.80338 92.617118 \r\nL 179.903821 207.122661 \r\nL 179.845992 17.083636 \r\nL 179.912952 198.283636 \r\nL 179.992088 33.15459 \r\nL 179.943389 202.703149 \r\nL 180.022524 42.395388 \r\nL 180.083398 202.301375 \r\nL 180.049917 17.083636 \r\nL 180.13514 99.045499 \r\nL 180.211232 193.060576 \r\nL 180.162533 21.904922 \r\nL 180.22645 189.042838 \r\nL 180.28428 17.083636 \r\nL 180.244712 193.864124 \r\nL 180.339066 94.224213 \r\nL 180.418201 178.194945 \r\nL 180.402983 17.083636 \r\nL 180.451681 123.553703 \r\nL 180.527773 197.480089 \r\nL 180.53386 37.975876 \r\nL 180.576472 17.083636 \r\nL 180.564297 196.676541 \r\nL 180.628214 73.331973 \r\nL 180.661694 201.096053 \r\nL 180.734742 19.494279 \r\nL 180.74083 191.855255 \r\nL 180.819965 39.984745 \r\nL 180.853445 113.107583 \r\nL 180.862576 190.24816 \r\nL 180.868664 19.494279 \r\nL 180.953886 105.072106 \r\nL 181.039109 17.083636 \r\nL 180.999541 191.855255 \r\nL 181.063458 70.92133 \r\nL 181.130419 188.641064 \r\nL 181.090851 17.083636 \r\nL 181.17303 70.117783 \r\nL 181.218685 17.083636 \r\nL 181.206511 199.087184 \r\nL 181.276515 149.267228 \r\nL 181.309995 37.975876 \r\nL 181.376956 199.087184 \r\nL 181.486528 17.083636 \r\nL 181.404349 199.488958 \r\nL 181.489572 28.735078 \r\nL 181.556532 199.488958 \r\nL 181.498703 17.083636 \r\nL 181.602187 153.284967 \r\nL 181.638711 24.315565 \r\nL 181.635668 213.551042 \r\nL 181.708716 78.555033 \r\nL 181.769589 199.890732 \r\nL 181.733065 41.190067 \r\nL 181.821331 163.731086 \r\nL 181.912641 17.083636 \r\nL 181.833506 211.542173 \r\nL 181.933947 89.804701 \r\nL 181.958296 37.574102 \r\nL 181.949165 168.954146 \r\nL 181.970471 52.03796 \r\nL 182.061781 196.676541 \r\nL 182.064825 17.083636 \r\nL 182.080043 97.438404 \r\nL 182.128742 17.083636 \r\nL 182.168309 197.480089 \r\nL 182.186571 149.267228 \r\nL 182.26875 196.274767 \r\nL 182.238314 17.083636 \r\nL 182.271794 119.937738 \r\nL 182.366148 192.658803 \r\nL 182.378322 17.083636 \r\nL 182.411803 205.515565 \r\nL 182.487894 172.971885 \r\nL 182.515287 17.083636 \r\nL 182.497025 211.140399 \r\nL 182.60051 90.206475 \r\nL 182.688776 191.855255 \r\nL 182.703995 28.333304 \r\nL 182.707038 88.599379 \r\nL 182.798348 193.060576 \r\nL 182.810523 17.083636 \r\nL 182.850091 203.506696 \r\nL 182.920095 83.778093 \r\nL 182.938357 179.400266 \r\nL 183.026623 17.083636 \r\nL 183.124021 192.257029 \r\nL 183.136195 162.123991 \r\nL 183.163588 19.896053 \r\nL 183.236636 194.667672 \r\nL 183.245767 31.547494 \r\nL 183.27316 19.494279 \r\nL 183.358383 198.68541 \r\nL 183.431431 17.083636 \r\nL 183.467955 173.775432 \r\nL 183.541003 195.47122 \r\nL 183.489261 19.494279 \r\nL 183.556221 179.80204 \r\nL 183.632313 17.083636 \r\nL 183.589702 203.90847 \r\nL 183.668837 103.465011 \r\nL 183.723623 212.747494 \r\nL 183.738841 21.904922 \r\nL 183.778409 116.321774 \r\nL 183.814933 17.083636 \r\nL 183.833195 204.310244 \r\nL 183.881894 168.150599 \r\nL 183.884937 201.096053 \r\nL 183.915374 17.083636 \r\nL 183.976247 95.027761 \r\nL 183.979291 17.083636 \r\nL 184.037121 203.104922 \r\nL 184.085819 60.475211 \r\nL 184.164955 200.694279 \r\nL 184.101038 36.36878 \r\nL 184.201479 117.928869 \r\nL 184.280614 17.083636 \r\nL 184.228872 206.720887 \r\nL 184.311051 76.14439 \r\nL 184.317138 207.122661 \r\nL 184.420623 165.338182 \r\nL 184.432797 31.547494 \r\nL 184.469321 196.676541 \r\nL 184.530195 190.24816 \r\nL 184.591068 200.694279 \r\nL 184.645854 17.083636 \r\nL 184.648898 203.506696 \r\nL 184.75847 184.221552 \r\nL 184.852823 17.083636 \r\nL 184.770644 207.122661 \r\nL 184.868042 201.899601 \r\nL 184.983701 17.083636 \r\nL 184.931959 210.336851 \r\nL 184.986745 82.572772 \r\nL 185.050662 17.083636 \r\nL 185.093273 197.881863 \r\nL 185.096317 30.743947 \r\nL 185.202845 96.233082 \r\nL 185.260675 17.083636 \r\nL 185.315461 191.453481 \r\nL 185.382421 198.283636 \r\nL 185.428076 17.083636 \r\nL 185.528518 201.497827 \r\nL 185.540692 155.293836 \r\nL 185.558954 193.060576 \r\nL 185.647221 17.083636 \r\nL 185.732443 211.943947 \r\nL 185.759836 119.937738 \r\nL 185.814622 195.47122 \r\nL 185.848103 17.083636 \r\nL 185.869408 127.571441 \r\nL 185.930282 17.083636 \r\nL 185.884627 179.400266 \r\nL 185.969849 52.841508 \r\nL 185.972893 196.274767 \r\nL 185.97898 17.083636 \r\nL 186.079421 141.633525 \r\nL 186.182906 17.083636 \r\nL 186.170731 196.676541 \r\nL 186.192037 31.547494 \r\nL 186.246823 197.480089 \r\nL 186.204212 17.083636 \r\nL 186.304653 138.821109 \r\nL 186.362482 213.149268 \r\nL 186.417268 17.083636 \r\nL 186.469011 202.703149 \r\nL 186.52684 50.430865 \r\nL 186.545102 199.087184 \r\nL 186.566408 21.503149 \r\nL 186.657718 171.364789 \r\nL 186.752072 17.083636 \r\nL 186.666849 206.319113 \r\nL 186.76729 95.027761 \r\nL 186.855556 183.819778 \r\nL 186.797727 17.083636 \r\nL 186.873818 80.965676 \r\nL 186.980347 17.083636 \r\nL 186.965128 209.533304 \r\nL 186.98339 25.119113 \r\nL 187.089919 196.676541 \r\nL 187.050351 17.083636 \r\nL 187.092962 156.900931 \r\nL 187.129486 17.083636 \r\nL 187.19036 194.667672 \r\nL 187.202534 74.939069 \r\nL 187.254277 205.917339 \r\nL 187.211665 17.083636 \r\nL 187.31515 120.339512 \r\nL 187.327325 211.943947 \r\nL 187.333412 17.083636 \r\nL 187.424722 178.596718 \r\nL 187.500814 17.083636 \r\nL 187.433853 209.935078 \r\nL 187.540381 42.395388 \r\nL 187.613429 198.68541 \r\nL 187.607342 17.083636 \r\nL 187.656041 172.971885 \r\nL 187.662128 17.083636 \r\nL 187.710827 188.23929 \r\nL 187.768656 73.331973 \r\nL 187.7717 189.846386 \r\nL 187.853879 17.083636 \r\nL 187.878228 57.26102 \r\nL 187.957364 17.083636 \r\nL 187.936058 203.90847 \r\nL 187.978669 93.420665 \r\nL 188.039543 199.087184 \r\nL 188.009106 17.083636 \r\nL 188.091285 166.945277 \r\nL 188.133896 195.872993 \r\nL 188.118678 17.083636 \r\nL 188.152158 78.956807 \r\nL 188.155202 17.083636 \r\nL 188.200857 196.676541 \r\nL 188.255643 188.641064 \r\nL 188.368259 17.083636 \r\nL 188.301298 209.935078 \r\nL 188.380433 20.297827 \r\nL 188.471743 189.444612 \r\nL 188.413914 17.083636 \r\nL 188.490005 88.599379 \r\nL 188.584359 17.083636 \r\nL 188.496093 198.283636 \r\nL 188.59349 167.347051 \r\nL 188.602621 189.444612 \r\nL 188.611752 103.465011 \r\nL 188.614796 17.083636 \r\nL 188.715237 199.890732 \r\nL 188.721324 58.868115 \r\nL 188.785241 192.658803 \r\nL 188.782197 42.797162 \r\nL 188.830896 120.339512 \r\nL 188.83394 25.119113 \r\nL 188.910031 194.265898 \r\nL 188.937424 188.641064 \r\nL 188.943512 190.24816 \r\nL 188.949599 153.686741 \r\nL 189.007429 74.135521 \r\nL 189.034822 198.283636 \r\nL 189.05004 124.759024 \r\nL 189.08352 197.881863 \r\nL 189.120044 17.083636 \r\nL 189.159612 155.293836 \r\nL 189.171787 17.083636 \r\nL 189.202223 193.060576 \r\nL 189.269184 156.900931 \r\nL 189.272228 192.257029 \r\nL 189.360494 49.627317 \r\nL 189.372669 91.81357 \r\nL 189.47311 17.083636 \r\nL 189.409193 213.952816 \r\nL 189.479197 119.535965 \r\nL 189.518765 198.283636 \r\nL 189.530939 30.743947 \r\nL 189.549201 146.454812 \r\nL 189.652686 17.083636 \r\nL 189.576594 191.051707 \r\nL 189.658773 186.632195 \r\nL 189.683123 17.083636 \r\nL 189.774433 63.287627 \r\nL 189.874874 212.747494 \r\nL 189.810957 17.083636 \r\nL 189.884005 86.59051 \r\nL 189.899223 17.083636 \r\nL 189.908354 197.078315 \r\nL 189.944878 185.0251 \r\nL 189.947922 195.872993 \r\nL 189.969227 17.083636 \r\nL 190.030101 136.812239 \r\nL 190.121411 17.083636 \r\nL 190.094018 205.515565 \r\nL 190.139673 154.892062 \r\nL 190.252288 17.083636 \r\nL 190.227939 211.140399 \r\nL 190.258376 52.439734 \r\nL 190.279681 191.855255 \r\nL 190.27055 17.083636 \r\nL 190.374035 170.159468 \r\nL 190.377079 174.177206 \r\nL 190.380122 54.046829 \r\nL 190.413603 17.083636 \r\nL 190.422734 191.453481 \r\nL 190.486651 50.029091 \r\nL 190.532306 202.703149 \r\nL 190.501869 17.083636 \r\nL 190.60231 187.435743 \r\nL 190.644921 26.726208 \r\nL 190.711882 169.35592 \r\nL 190.7271 19.896053 \r\nL 190.809279 190.24816 \r\nL 190.827541 91.411796 \r\nL 190.885371 17.887184 \r\nL 190.873196 205.917339 \r\nL 190.894502 157.704479 \r\nL 190.90972 190.649933 \r\nL 190.961463 27.127982 \r\nL 190.964506 119.535965 \r\nL 191.067991 17.083636 \r\nL 190.979725 201.497827 \r\nL 191.077122 31.547494 \r\nL 191.089297 17.083636 \r\nL 191.095384 157.302705 \r\nL 191.125821 89.804701 \r\nL 191.147126 185.0251 \r\nL 191.162345 17.083636 \r\nL 191.235393 78.956807 \r\nL 191.293222 17.083636 \r\nL 191.311484 210.738625 \r\nL 191.344965 26.726208 \r\nL 191.36627 186.230421 \r\nL 191.454537 22.306696 \r\nL 191.45758 89.001153 \r\nL 191.54889 17.083636 \r\nL 191.494104 206.319113 \r\nL 191.564109 160.115122 \r\nL 191.570196 198.68541 \r\nL 191.673681 17.083636 \r\nL 191.682812 89.804701 \r\nL 191.701074 202.703149 \r\nL 191.69803 17.083636 \r\nL 191.792384 109.089845 \r\nL 191.834995 17.083636 \r\nL 191.819777 201.497827 \r\nL 191.883694 92.215344 \r\nL 191.892825 190.649933 \r\nL 191.93848 17.083636 \r\nL 191.993266 86.59051 \r\nL 192.102838 17.083636 \r\nL 192.051095 210.738625 \r\nL 192.105881 27.93153 \r\nL 192.172842 198.283636 \r\nL 192.18806 21.904922 \r\nL 192.224584 173.775432 \r\nL 192.261108 17.083636 \r\nL 192.258065 210.738625 \r\nL 192.3372 75.340843 \r\nL 192.367637 32.752816 \r\nL 192.343287 179.80204 \r\nL 192.391986 115.518226 \r\nL 192.492427 207.524435 \r\nL 192.431554 23.512018 \r\nL 192.498514 56.055698 \r\nL 192.5533 19.494279 \r\nL 192.510689 200.292506 \r\nL 192.592868 58.868115 \r\nL 192.665916 185.426874 \r\nL 192.653741 17.083636 \r\nL 192.70244 133.196275 \r\nL 192.784619 17.083636 \r\nL 192.766357 178.998492 \r\nL 192.808968 175.382528 \r\nL 192.936802 17.083636 \r\nL 192.875929 198.283636 \r\nL 192.945933 31.949268 \r\nL 193.0342 190.649933 \r\nL 193.00985 17.083636 \r\nL 193.055505 127.973215 \r\nL 193.116379 201.096053 \r\nL 193.171165 17.083636 \r\nL 193.238126 211.542173 \r\nL 193.283781 119.535965 \r\nL 193.286824 194.265898 \r\nL 193.320305 17.083636 \r\nL 193.390309 174.57898 \r\nL 193.45727 39.582971 \r\nL 193.408571 197.881863 \r\nL 193.502925 56.859246 \r\nL 193.52423 188.641064 \r\nL 193.554667 17.083636 \r\nL 193.618584 144.847716 \r\nL 193.712938 17.083636 \r\nL 193.685545 192.257029 \r\nL 193.7312 62.082306 \r\nL 193.743374 19.494279 \r\nL 193.749462 138.821109 \r\nL 193.758593 25.119113 \r\nL 193.807291 205.113792 \r\nL 193.789029 17.083636 \r\nL 193.868165 46.8149 \r\nL 193.968606 178.194945 \r\nL 193.883383 17.083636 \r\nL 193.977737 59.269889 \r\nL 194.011217 191.051707 \r\nL 194.062959 34.359911 \r\nL 194.081221 120.741286 \r\nL 194.1634 17.083636 \r\nL 194.154269 162.123991 \r\nL 194.190793 129.178537 \r\nL 194.291234 184.623326 \r\nL 194.22123 17.083636 \r\nL 194.297322 178.596718 \r\nL 194.379501 17.083636 \r\nL 194.306453 209.533304 \r\nL 194.406894 111.500488 \r\nL 194.482985 184.221552 \r\nL 194.449505 24.315565 \r\nL 194.49516 102.661463 \r\nL 194.556033 17.083636 \r\nL 194.537771 203.506696 \r\nL 194.601688 176.989623 \r\nL 194.604732 185.0251 \r\nL 194.632125 17.083636 \r\nL 194.665605 116.723548 \r\nL 194.686911 17.083636 \r\nL 194.67778 207.122661 \r\nL 194.775177 41.190067 \r\nL 194.872575 181.409135 \r\nL 194.793439 17.083636 \r\nL 194.884749 123.955477 \r\nL 194.988234 48.823769 \r\nL 194.976059 196.274767 \r\nL 194.997365 75.742616 \r\nL 195.067369 209.935078 \r\nL 195.036933 17.083636 \r\nL 195.106937 208.729756 \r\nL 195.201291 23.110244 \r\nL 195.222596 60.475211 \r\nL 195.295644 17.083636 \r\nL 195.313906 192.658803 \r\nL 195.329125 80.563902 \r\nL 195.383911 198.283636 \r\nL 195.420435 17.083636 \r\nL 195.438697 140.02643 \r\nL 195.542181 17.083636 \r\nL 195.469133 193.060576 \r\nL 195.548269 133.999823 \r\nL 195.551312 202.301375 \r\nL 195.645666 17.083636 \r\nL 195.654797 62.48408 \r\nL 195.71567 17.083636 \r\nL 195.700452 192.257029 \r\nL 195.74002 84.179867 \r\nL 195.813068 197.480089 \r\nL 195.776544 20.297827 \r\nL 195.849592 154.892062 \r\nL 195.950033 33.15459 \r\nL 195.937858 209.935078 \r\nL 195.959164 102.661463 \r\nL 195.962207 199.087184 \r\nL 196.04743 17.083636 \r\nL 196.068736 76.947938 \r\nL 196.147871 17.083636 \r\nL 196.099172 200.292506 \r\nL 196.175264 82.572772 \r\nL 196.199613 195.47122 \r\nL 196.184395 17.083636 \r\nL 196.284836 72.126652 \r\nL 196.312229 198.283636 \r\nL 196.293967 17.083636 \r\nL 196.400495 152.883193 \r\nL 196.406583 17.083636 \r\nL 196.482674 200.292506 \r\nL 196.510067 71.323104 \r\nL 196.531373 207.926208 \r\nL 196.543548 27.93153 \r\nL 196.619639 162.927539 \r\nL 196.729211 17.083636 \r\nL 196.62877 213.952816 \r\nL 196.732255 58.064568 \r\nL 196.814434 203.104922 \r\nL 196.753561 17.083636 \r\nL 196.841827 174.177206 \r\nL 196.911831 17.083636 \r\nL 196.893569 194.265898 \r\nL 196.951399 64.894723 \r\nL 196.969661 199.488958 \r\nL 196.987923 17.083636 \r\nL 197.060971 96.634856 \r\nL 197.112713 17.083636 \r\nL 197.146194 204.310244 \r\nL 197.170543 68.912461 \r\nL 197.237504 205.917339 \r\nL 197.261853 22.306696 \r\nL 197.286202 159.713348 \r\nL 197.350119 17.083636 \r\nL 197.380556 195.47122 \r\nL 197.395774 154.490288 \r\nL 197.401862 161.722217 \r\nL 197.404905 83.376319 \r\nL 197.499259 17.083636 \r\nL 197.484041 199.488958 \r\nL 197.511434 171.364789 \r\nL 197.617962 17.083636 \r\nL 197.538827 191.855255 \r\nL 197.627093 109.089845 \r\nL 197.65753 192.257029 \r\nL 197.642311 17.083636 \r\nL 197.736665 97.438404 \r\nL 197.776233 194.667672 \r\nL 197.742752 17.083636 \r\nL 197.843193 157.302705 \r\nL 197.846237 17.083636 \r\nL 197.913198 186.230421 \r\nL 197.952765 151.276098 \r\nL 198.059294 24.717339 \r\nL 198.007551 204.310244 \r\nL 198.071468 76.546164 \r\nL 198.153647 197.881863 \r\nL 198.165822 17.083636 \r\nL 198.184084 137.214013 \r\nL 198.290612 209.13153 \r\nL 198.27235 25.520887 \r\nL 198.293656 177.391397 \r\nL 198.308874 64.492949 \r\nL 198.314962 198.68541 \r\nL 198.403228 166.141729 \r\nL 198.497582 17.083636 \r\nL 198.461058 205.515565 \r\nL 198.515844 65.698271 \r\nL 198.537149 197.480089 \r\nL 198.573673 28.333304 \r\nL 198.625416 73.331973 \r\nL 198.628459 34.761685 \r\nL 198.689333 198.283636 \r\nL 198.725857 68.510687 \r\nL 198.731944 194.265898 \r\nL 198.801948 17.083636 \r\nL 198.835429 141.231752 \r\nL 198.908477 19.494279 \r\nL 198.899346 207.122661 \r\nL 198.951088 62.885854 \r\nL 199.015005 190.649933 \r\nL 198.960219 17.083636 \r\nL 199.042398 164.534634 \r\nL 199.097184 17.083636 \r\nL 199.054573 209.13153 \r\nL 199.15197 153.284967 \r\nL 199.237193 17.083636 \r\nL 199.212843 209.533304 \r\nL 199.261542 166.945277 \r\nL 199.304153 17.083636 \r\nL 199.291979 205.113792 \r\nL 199.374158 50.029091 \r\nL 199.413725 191.453481 \r\nL 199.395463 17.083636 \r\nL 199.48373 170.963016 \r\nL 199.547647 17.083636 \r\nL 199.511123 195.069446 \r\nL 199.596345 116.321774 \r\nL 199.669393 35.967007 \r\nL 199.632869 199.087184 \r\nL 199.705917 142.035299 \r\nL 199.815489 17.083636 \r\nL 199.803315 186.230421 \r\nL 199.82462 66.100044 \r\nL 199.873319 190.649933 \r\nL 199.870275 17.083636 \r\nL 199.934192 39.181197 \r\nL 199.995066 17.083636 \r\nL 199.964629 212.345721 \r\nL 200.025502 88.197605 \r\nL 200.132031 191.051707 \r\nL 200.043764 23.512018 \r\nL 200.135074 61.278758 \r\nL 200.150293 211.943947 \r\nL 200.144205 17.083636 \r\nL 200.250734 183.819778 \r\nL 200.30552 198.283636 \r\nL 200.366393 17.083636 \r\nL 200.402917 191.453481 \r\nL 200.485096 125.964346 \r\nL 200.588581 203.506696 \r\nL 200.594668 17.083636 \r\nL 200.64641 177.391397 \r\nL 200.70424 156.900931 \r\nL 200.807725 197.881863 \r\nL 200.816856 17.083636 \r\nL 200.829031 194.265898 \r\nL 200.926428 104.268559 \r\nL 200.999476 17.083636 \r\nL 201.014694 207.524435 \r\nL 201.036 108.688071 \r\nL 201.081655 191.453481 \r\nL 201.045131 17.083636 \r\nL 201.145572 131.58918 \r\nL 201.224707 17.083636 \r\nL 201.194271 187.033969 \r\nL 201.2521 99.447273 \r\nL 201.255144 201.096053 \r\nL 201.282537 41.993614 \r\nL 201.361672 76.947938 \r\nL 201.428633 197.480089 \r\nL 201.419502 17.083636 \r\nL 201.45907 150.070776 \r\nL 201.471244 24.315565 \r\nL 201.498637 203.104922 \r\nL 201.571685 43.198936 \r\nL 201.605166 196.676541 \r\nL 201.577773 17.083636 \r\nL 201.681257 171.364789 \r\nL 201.736043 17.083636 \r\nL 201.714738 203.506696 \r\nL 201.790829 141.633525 \r\nL 201.894314 211.943947 \r\nL 201.869965 17.083636 \r\nL 201.900401 136.410466 \r\nL 201.909532 49.627317 \r\nL 201.930838 197.480089 \r\nL 201.973449 104.268559 \r\nL 202.00693 189.444612 \r\nL 202.049541 18.690732 \r\nL 202.079978 95.027761 \r\nL 202.116502 17.083636 \r\nL 202.119545 195.872993 \r\nL 202.18955 108.688071 \r\nL 202.283903 17.083636 \r\nL 202.262598 179.400266 \r\nL 202.296078 70.117783 \r\nL 202.320427 17.083636 \r\nL 202.408694 190.649933 \r\nL 202.518266 17.083636 \r\nL 202.46348 203.506696 \r\nL 202.521309 100.25082 \r\nL 202.533484 24.315565 \r\nL 202.551746 162.525765 \r\nL 202.585226 17.083636 \r\nL 202.6461 207.122661 \r\nL 202.661318 103.465011 \r\nL 202.716104 199.488958 \r\nL 202.682624 17.083636 \r\nL 202.773934 162.123991 \r\nL 202.780021 77.349712 \r\nL 202.783065 17.083636 \r\nL 202.813501 171.766563 \r\nL 202.886549 49.627317 \r\nL 202.901768 179.80204 \r\nL 202.913942 17.083636 \r\nL 202.999165 107.884523 \r\nL 203.008296 17.083636 \r\nL 203.108737 202.301375 \r\nL 203.130043 17.083636 \r\nL 203.218309 111.902262 \r\nL 203.254833 195.872993 \r\nL 203.267008 23.913792 \r\nL 203.330925 173.775432 \r\nL 203.391798 30.342173 \r\nL 203.343099 189.042838 \r\nL 203.44354 121.544834 \r\nL 203.470933 17.083636 \r\nL 203.486152 186.632195 \r\nL 203.556156 58.064568 \r\nL 203.620073 202.301375 \r\nL 203.653553 17.887184 \r\nL 203.665728 56.055698 \r\nL 203.744863 17.083636 \r\nL 203.690077 212.747494 \r\nL 203.772256 36.36878 \r\nL 203.863566 204.712018 \r\nL 203.790518 17.083636 \r\nL 203.881828 78.956807 \r\nL 203.982269 17.083636 \r\nL 203.90009 199.488958 \r\nL 203.9914 48.020222 \r\nL 204.04923 204.712018 \r\nL 204.085754 17.083636 \r\nL 204.110103 183.819778 \r\nL 204.210544 35.565233 \r\nL 204.192282 207.524435 \r\nL 204.219675 138.821109 \r\nL 204.250112 201.899601 \r\nL 204.310985 17.083636 \r\nL 204.326204 129.982084 \r\nL 204.423601 17.083636 \r\nL 204.411426 203.90847 \r\nL 204.435776 74.537295 \r\nL 204.478387 195.872993 \r\nL 204.520998 17.083636 \r\nL 204.545348 81.36745 \r\nL 204.615352 17.083636 \r\nL 204.575784 189.846386 \r\nL 204.65492 58.868115 \r\nL 204.724924 189.042838 \r\nL 204.758404 17.083636 \r\nL 204.764492 61.680532 \r\nL 204.770579 18.288958 \r\nL 204.776666 99.447273 \r\nL 204.77971 75.340843 \r\nL 204.797972 175.382528 \r\nL 204.828409 17.083636 \r\nL 204.886238 68.108914 \r\nL 204.895369 17.083636 \r\nL 204.956243 199.890732 \r\nL 204.992767 66.903592 \r\nL 205.071902 195.47122 \r\nL 205.090164 17.083636 \r\nL 205.102339 150.47255 \r\nL 205.20278 17.083636 \r\nL 205.123644 200.694279 \r\nL 205.211911 114.312905 \r\nL 205.214954 114.312905 \r\nL 205.281915 17.083636 \r\nL 205.263653 199.087184 \r\nL 205.321483 168.954146 \r\nL 205.431055 17.083636 \r\nL 205.403662 176.989623 \r\nL 205.446273 76.14439 \r\nL 205.467579 193.46235 \r\nL 205.501059 17.083636 \r\nL 205.558889 133.598049 \r\nL 205.656286 17.083636 \r\nL 205.628893 193.46235 \r\nL 205.668461 185.828647 \r\nL 205.738465 17.083636 \r\nL 205.744552 204.310244 \r\nL 205.778033 53.243282 \r\nL 205.823688 206.319113 \r\nL 205.793251 17.083636 \r\nL 205.887605 118.330643 \r\nL 205.936303 17.083636 \r\nL 205.988046 193.46235 \r\nL 205.997177 48.020222 \r\nL 206.042832 191.855255 \r\nL 206.088487 17.083636 \r\nL 206.106749 110.69694 \r\nL 206.204146 33.958137 \r\nL 206.18284 157.704479 \r\nL 206.216321 59.269889 \r\nL 206.289369 209.13153 \r\nL 206.261976 38.779424 \r\nL 206.325893 158.9098 \r\nL 206.411115 17.083636 \r\nL 206.347198 197.480089 \r\nL 206.438508 62.48408 \r\nL 206.465901 45.609579 \r\nL 206.447639 195.872993 \r\nL 206.5146 68.108914 \r\nL 206.517644 194.667672 \r\nL 206.587648 17.083636 \r\nL 206.627216 143.642395 \r\nL 206.7307 17.083636 \r\nL 206.685045 200.694279 \r\nL 206.739831 66.100044 \r\nL 206.837229 198.283636 \r\nL 206.806792 25.922661 \r\nL 206.852447 148.463681 \r\nL 206.898102 41.993614 \r\nL 206.867665 192.658803 \r\nL 206.962019 137.615787 \r\nL 206.97115 195.069446 \r\nL 207.059416 34.359911 \r\nL 207.065504 64.492949 \r\nL 207.108115 17.083636 \r\nL 207.092897 181.409135 \r\nL 207.172032 88.197605 \r\nL 207.248124 36.770554 \r\nL 207.202469 171.364789 \r\nL 207.263342 71.724878 \r\nL 207.36987 191.855255 \r\nL 207.30291 60.876984 \r\nL 207.372914 144.847716 \r\nL 207.421613 49.225543 \r\nL 207.470311 192.257029 \r\nL 207.48553 96.233082 \r\nL 207.497704 201.497827 \r\nL 207.567709 47.618448 \r\nL 207.601189 193.864124 \r\nL 207.722936 17.083636 \r\nL 207.744241 122.750155 \r\nL 207.799027 195.872993 \r\nL 207.756416 57.26102 \r\nL 207.85077 109.491619 \r\nL 207.853813 17.083636 \r\nL 207.875119 189.846386 \r\nL 207.960342 122.348381 \r\nL 208.048608 35.967007 \r\nL 207.999909 203.90847 \r\nL 208.063826 143.240621 \r\nL 208.142962 196.274767 \r\nL 208.139918 55.653925 \r\nL 208.164267 164.936408 \r\nL 208.267752 206.720887 \r\nL 208.276883 25.119113 \r\nL 208.282971 58.466341 \r\nL 208.328626 195.47122 \r\nL 208.346888 36.770554 \r\nL 208.395586 176.186075 \r\nL 208.39863 176.186075 \r\nL 208.496027 46.413126 \r\nL 208.48994 195.872993 \r\nL 208.508202 80.563902 \r\nL 208.611687 17.083636 \r\nL 208.617774 206.720887 \r\nL 208.63908 29.940399 \r\nL 208.727346 152.481419 \r\nL 208.769957 208.729756 \r\nL 208.779088 44.806031 \r\nL 208.791263 112.304035 \r\nL 208.885617 200.694279 \r\nL 208.903879 17.083636 \r\nL 209.007363 196.676541 \r\nL 209.019538 96.233082 \r\nL 209.028669 28.333304 \r\nL 209.056062 154.490288 \r\nL 209.065193 17.083636 \r\nL 209.110848 197.078315 \r\nL 209.165634 32.351042 \r\nL 209.238682 203.104922 \r\nL 209.208245 17.083636 \r\nL 209.275206 84.983415 \r\nL 209.284337 17.083636 \r\nL 209.348254 192.257029 \r\nL 209.372603 60.876984 \r\nL 209.476088 199.488958 \r\nL 209.378691 17.083636 \r\nL 209.482175 36.36878 \r\nL 209.500437 140.02643 \r\nL 209.573485 17.083636 \r\nL 209.686101 189.042838 \r\nL 209.750018 17.083636 \r\nL 209.798717 73.331973 \r\nL 209.908289 207.122661 \r\nL 209.816979 17.083636 \r\nL 209.914376 197.881863 \r\nL 209.932638 17.083636 \r\nL 210.014817 199.890732 \r\nL 210.023948 50.832639 \r\nL 210.060472 192.257029 \r\nL 210.127433 17.083636 \r\nL 210.13352 126.36612 \r\nL 210.227874 21.503149 \r\nL 210.170044 199.488958 \r\nL 210.243092 58.466341 \r\nL 210.246136 197.480089 \r\nL 210.249179 17.083636 \r\nL 210.352664 17.083636 \r\nL 210.434843 185.828647 \r\nL 210.46528 74.537295 \r\nL 210.550502 17.083636 \r\nL 210.49876 189.042838 \r\nL 210.553546 35.163459 \r\nL 210.650943 192.257029 \r\nL 210.574852 17.083636 \r\nL 210.663118 34.359911 \r\nL 210.745297 193.060576 \r\nL 210.684424 17.083636 \r\nL 210.784865 172.971885 \r\nL 210.864 46.011353 \r\nL 210.793996 203.506696 \r\nL 210.89748 96.634856 \r\nL 210.982703 17.083636 \r\nL 210.903568 196.676541 \r\nL 211.000965 69.716009 \r\nL 211.0801 203.104922 \r\nL 211.010096 17.083636 \r\nL 211.110537 133.196275 \r\nL 211.17141 17.083636 \r\nL 211.122712 198.68541 \r\nL 211.214022 140.02643 \r\nL 211.259677 207.122661 \r\nL 211.308375 36.770554 \r\nL 211.311419 141.231752 \r\nL 211.314463 32.752816 \r\nL 211.390554 204.310244 \r\nL 211.420991 60.876984 \r\nL 211.50317 178.596718 \r\nL 211.475777 20.297827 \r\nL 211.530563 76.947938 \r\nL 211.533607 31.547494 \r\nL 211.609698 202.703149 \r\nL 211.634048 185.426874 \r\nL 211.679703 17.083636 \r\nL 211.728401 194.265898 \r\nL 211.74362 159.713348 \r\nL 211.746663 189.444612 \r\nL 211.798406 17.083636 \r\nL 211.847104 95.027761 \r\nL 211.886672 22.70847 \r\nL 211.892759 198.283636 \r\nL 211.947545 77.751486 \r\nL 211.965807 195.069446 \r\nL 212.032768 22.70847 \r\nL 212.057117 105.47388 \r\nL 212.090598 17.083636 \r\nL 212.145384 209.935078 \r\nL 212.157558 115.92 \r\nL 212.17582 200.292506 \r\nL 212.169733 17.083636 \r\nL 212.264087 112.304035 \r\nL 212.282349 199.087184 \r\nL 212.373659 17.083636 \r\nL 212.452794 203.90847 \r\nL 212.486274 107.482749 \r\nL 212.513667 56.055698 \r\nL 212.528886 187.033969 \r\nL 212.56541 91.411796 \r\nL 212.611065 205.917339 \r\nL 212.653676 52.439734 \r\nL 212.674982 163.329313 \r\nL 212.720637 17.083636 \r\nL 212.78151 193.46235 \r\nL 212.787597 85.786962 \r\nL 212.790641 86.59051 \r\nL 212.793685 17.083636 \r\nL 212.842383 204.712018 \r\nL 212.897169 166.543503 \r\nL 212.96413 17.083636 \r\nL 212.994567 207.926208 \r\nL 213.012829 108.286297 \r\nL 213.082833 199.890732 \r\nL 213.085877 17.083636 \r\nL 213.125444 179.400266 \r\nL 213.155881 17.083636 \r\nL 213.195449 209.935078 \r\nL 213.23806 89.402927 \r\nL 213.344588 189.042838 \r\nL 213.259366 33.556364 \r\nL 213.347632 54.448603 \r\nL 213.390243 185.828647 \r\nL 213.353719 42.395388 \r\nL 213.457204 103.866785 \r\nL 213.493728 32.752816 \r\nL 213.472422 202.301375 \r\nL 213.566776 93.420665 \r\nL 213.673304 201.497827 \r\nL 213.642868 37.574102 \r\nL 213.676348 149.669002 \r\nL 213.743309 17.083636 \r\nL 213.69461 195.069446 \r\nL 213.788964 56.055698 \r\nL 213.816357 186.230421 \r\nL 213.813313 17.083636 \r\nL 213.898536 156.097384 \r\nL 213.971584 17.083636 \r\nL 213.91071 203.90847 \r\nL 214.008108 158.508027 \r\nL 214.047675 30.342173 \r\nL 214.084199 185.0251 \r\nL 214.120723 88.197605 \r\nL 214.126811 197.078315 \r\nL 214.193771 17.083636 \r\nL 214.233339 184.221552 \r\nL 214.327693 17.083636 \r\nL 214.294212 213.149268 \r\nL 214.342911 135.606918 \r\nL 214.382479 205.113792 \r\nL 214.409872 20.297827 \r\nL 214.440308 148.865455 \r\nL 214.498138 17.083636 \r\nL 214.449439 205.113792 \r\nL 214.552924 76.947938 \r\nL 214.601623 204.310244 \r\nL 214.60771 22.306696 \r\nL 214.662496 198.283636 \r\nL 214.668583 25.119113 \r\nL 214.671627 211.542173 \r\nL 214.775112 50.832639 \r\nL 214.817723 17.083636 \r\nL 214.793374 189.846386 \r\nL 214.842072 145.651264 \r\nL 214.899902 195.872993 \r\nL 214.93947 17.083636 \r\nL 214.948601 136.812239 \r\nL 215.003387 17.083636 \r\nL 215.009474 173.373659 \r\nL 215.061216 39.181197 \r\nL 215.091653 188.641064 \r\nL 215.116002 17.083636 \r\nL 215.173832 146.454812 \r\nL 215.268186 17.083636 \r\nL 215.256011 206.319113 \r\nL 215.283404 33.958137 \r\nL 215.368627 193.46235 \r\nL 215.313841 17.083636 \r\nL 215.39602 83.376319 \r\nL 215.469068 17.083636 \r\nL 215.423413 180.605588 \r\nL 215.490373 83.778093 \r\nL 215.599945 173.373659 \r\nL 215.548203 17.083636 \r\nL 215.602989 150.070776 \r\nL 215.657775 17.083636 \r\nL 215.679081 196.274767 \r\nL 215.712561 116.723548 \r\nL 215.770391 203.104922 \r\nL 215.73691 17.083636 \r\nL 215.822133 148.061907 \r\nL 215.870832 17.083636 \r\nL 215.88605 203.506696 \r\nL 215.934749 77.751486 \r\nL 216.010841 194.265898 \r\nL 215.998666 50.430865 \r\nL 216.047365 191.453481 \r\nL 216.06867 28.735078 \r\nL 216.138675 197.078315 \r\nL 216.15998 92.617118 \r\nL 216.202592 212.345721 \r\nL 216.187373 17.083636 \r\nL 216.269552 146.454812 \r\nL 216.351731 29.940399 \r\nL 216.369993 192.257029 \r\nL 216.373037 125.160798 \r\nL 216.376081 201.096053 \r\nL 216.379124 17.083636 \r\nL 216.482609 119.134191 \r\nL 216.537395 195.069446 \r\nL 216.567832 46.8149 \r\nL 216.592181 174.57898 \r\nL 216.631749 60.876984 \r\nL 216.668273 205.113792 \r\nL 216.701753 160.91867 \r\nL 216.738277 37.574102 \r\nL 216.744364 195.069446 \r\nL 216.814369 78.956807 \r\nL 216.923941 197.881863 \r\nL 216.853936 63.689401 \r\nL 216.926984 139.222882 \r\nL 217.027425 193.46235 \r\nL 217.0396 17.083636 \r\nL 217.115692 208.729756 \r\nL 217.152216 181.409135 \r\nL 217.237438 44.002483 \r\nL 217.200914 189.042838 \r\nL 217.261788 101.456142 \r\nL 217.359185 193.864124 \r\nL 217.273962 17.083636 \r\nL 217.377447 156.097384 \r\nL 217.456582 186.632195 \r\nL 217.410927 19.092506 \r\nL 217.480932 132.392727 \r\nL 217.578329 27.127982 \r\nL 217.511368 191.855255 \r\nL 217.593547 107.884523 \r\nL 217.666595 30.743947 \r\nL 217.663552 208.729756 \r\nL 217.67877 71.724878 \r\nL 217.693988 193.864124 \r\nL 217.687901 17.083636 \r\nL 217.788342 173.775432 \r\nL 217.800517 35.163459 \r\nL 217.794429 183.418004 \r\nL 217.897914 56.859246 \r\nL 217.970962 203.90847 \r\nL 217.907045 17.083636 \r\nL 218.007486 137.214013 \r\nL 218.098796 29.136851 \r\nL 218.068359 192.658803 \r\nL 218.117058 46.413126 \r\nL 218.177931 183.819778 \r\nL 218.13532 31.145721 \r\nL 218.229674 171.364789 \r\nL 218.257067 39.582971 \r\nL 218.293591 196.676541 \r\nL 218.339246 142.838847 \r\nL 218.424468 35.967007 \r\nL 218.445774 203.506696 \r\nL 218.512735 17.083636 \r\nL 218.555346 89.402927 \r\nL 218.640569 204.712018 \r\nL 218.59187 17.083636 \r\nL 218.667962 151.276098 \r\nL 218.74101 41.190067 \r\nL 218.728835 185.0251 \r\nL 218.77449 61.680532 \r\nL 218.780577 44.002483 \r\nL 218.887106 198.283636 \r\nL 218.99059 17.083636 \r\nL 218.999721 103.063237 \r\nL 219.002765 203.104922 \r\nL 219.005809 17.083636 \r\nL 219.112337 172.971885 \r\nL 219.151905 23.913792 \r\nL 219.188429 205.113792 \r\nL 219.224953 132.392727 \r\nL 219.249302 189.444612 \r\nL 219.279739 50.430865 \r\nL 219.328437 172.570111 \r\nL 219.389311 37.574102 \r\nL 219.38018 188.641064 \r\nL 219.438009 135.606918 \r\nL 219.441053 203.104922 \r\nL 219.462359 17.083636 \r\nL 219.544538 134.80337 \r\nL 219.617586 25.119113 \r\nL 219.614542 200.292506 \r\nL 219.651066 121.946608 \r\nL 219.663241 195.069446 \r\nL 219.730201 32.752816 \r\nL 219.757594 56.457472 \r\nL 219.827599 185.426874 \r\nL 219.775856 37.975876 \r\nL 219.879341 158.106253 \r\nL 219.90369 30.743947 \r\nL 219.958476 197.480089 \r\nL 219.988913 119.535965 \r\nL 220.074136 167.748825 \r\nL 220.058917 53.645055 \r\nL 220.095441 121.544834 \r\nL 220.104572 35.967007 \r\nL 220.107616 184.221552 \r\nL 220.208057 88.599379 \r\nL 220.278061 209.935078 \r\nL 220.26893 41.190067 \r\nL 220.287192 111.500488 \r\nL 220.332847 17.083636 \r\nL 220.369371 195.47122 \r\nL 220.396764 85.385188 \r\nL 220.436332 25.119113 \r\nL 220.405895 183.016231 \r\nL 220.494162 84.179867 \r\nL 220.506336 181.810909 \r\nL 220.564166 17.083636 \r\nL 220.606777 165.338182 \r\nL 220.643301 38.779424 \r\nL 220.664607 203.506696 \r\nL 220.716349 68.510687 \r\nL 220.780266 199.890732 \r\nL 220.752873 43.198936 \r\nL 220.825921 119.937738 \r\nL 220.87462 54.850377 \r\nL 220.923319 155.69561 \r\nL 220.93245 89.001153 \r\nL 220.947668 192.658803 \r\nL 221.026803 38.779424 \r\nL 221.042022 95.027761 \r\nL 221.102895 191.855255 \r\nL 221.063327 63.287627 \r\nL 221.133332 146.856585 \r\nL 221.151594 17.083636 \r\nL 221.200292 194.667672 \r\nL 221.242904 168.150599 \r\nL 221.261166 29.940399 \r\nL 221.264209 203.90847 \r\nL 221.376825 59.269889 \r\nL 221.477266 196.676541 \r\nL 221.428567 17.083636 \r\nL 221.489441 152.481419 \r\nL 221.583794 19.494279 \r\nL 221.550314 196.676541 \r\nL 221.599013 156.900931 \r\nL 221.611187 207.524435 \r\nL 221.659886 56.457472 \r\nL 221.702497 179.80204 \r\nL 221.796851 46.011353 \r\nL 221.775545 193.46235 \r\nL 221.812069 99.447273 \r\nL 221.87903 188.23929 \r\nL 221.854681 17.083636 \r\nL 221.921641 156.900931 \r\nL 221.991646 17.083636 \r\nL 221.942947 193.060576 \r\nL 222.034257 104.268559 \r\nL 222.049475 94.224213 \r\nL 222.055563 161.722217 \r\nL 222.079912 78.153259 \r\nL 222.165135 203.506696 \r\nL 222.235139 213.149268 \r\nL 222.274707 59.269889 \r\nL 222.320362 41.993614 \r\nL 222.384279 191.453481 \r\nL 222.487763 39.582971 \r\nL 222.448196 192.658803 \r\nL 222.493851 174.177206 \r\nL 222.600379 21.904922 \r\nL 222.502982 177.391397 \r\nL 222.615597 80.563902 \r\nL 222.70082 190.649933 \r\nL 222.712995 44.404257 \r\nL 222.728213 95.429534 \r\nL 222.819523 192.658803 \r\nL 222.749519 51.234412 \r\nL 222.82561 154.088514 \r\nL 222.898658 17.083636 \r\nL 222.868222 211.542173 \r\nL 222.935182 151.677871 \r\nL 223.026492 197.078315 \r\nL 222.959532 17.083636 \r\nL 223.035623 110.69694 \r\nL 223.105628 54.448603 \r\nL 223.09954 176.587849 \r\nL 223.114759 127.571441 \r\nL 223.117802 208.327982 \r\nL 223.126933 23.512018 \r\nL 223.224331 150.874324 \r\nL 223.269986 55.252151 \r\nL 223.263898 189.846386 \r\nL 223.333903 133.999823 \r\nL 223.385645 39.582971 \r\nL 223.449562 192.257029 \r\nL 223.525654 24.717339 \r\nL 223.550003 198.68541 \r\nL 223.562178 120.339512 \r\nL 223.659575 42.797162 \r\nL 223.63827 200.292506 \r\nL 223.67175 72.528426 \r\nL 223.747842 200.694279 \r\nL 223.714361 31.145721 \r\nL 223.784366 97.03663 \r\nL 223.79654 17.083636 \r\nL 223.848283 193.46235 \r\nL 223.893938 32.351042 \r\nL 223.970029 208.729756 \r\nL 223.918287 17.083636 \r\nL 224.009597 158.508027 \r\nL 224.018728 17.083636 \r\nL 224.052208 191.051707 \r\nL 224.113082 166.945277 \r\nL 224.195261 207.122661 \r\nL 224.137431 51.234412 \r\nL 224.213523 144.044169 \r\nL 224.326138 17.083636 \r\nL 224.317007 190.649933 \r\nL 224.329182 88.599379 \r\nL 224.356575 201.497827 \r\nL 224.374837 56.457472 \r\nL 224.420492 193.060576 \r\nL 224.426579 31.949268 \r\nL 224.484409 201.096053 \r\nL 224.530064 112.304035 \r\nL 224.575719 180.605588 \r\nL 224.566588 39.984745 \r\nL 224.639636 118.732417 \r\nL 224.691378 35.565233 \r\nL 224.737033 209.935078 \r\nL 224.743121 118.330643 \r\nL 224.785732 207.926208 \r\nL 224.797907 21.904922 \r\nL 224.849649 119.134191 \r\nL 224.852693 29.136851 \r\nL 224.877042 185.426874 \r\nL 224.959221 86.59051 \r\nL 224.974439 194.667672 \r\nL 224.986614 65.698271 \r\nL 225.065749 141.633525 \r\nL 225.090099 56.457472 \r\nL 225.071837 185.828647 \r\nL 225.178365 68.912461 \r\nL 225.245326 185.0251 \r\nL 225.242282 17.083636 \r\nL 225.290981 103.465011 \r\nL 225.324461 17.083636 \r\nL 225.367072 181.409135 \r\nL 225.397509 117.125322 \r\nL 225.400553 201.497827 \r\nL 225.449251 55.653925 \r\nL 225.507081 159.713348 \r\nL 225.552736 43.198936 \r\nL 225.586216 197.881863 \r\nL 225.607522 79.760355 \r\nL 225.668395 187.435743 \r\nL 225.656221 17.083636 \r\nL 225.720138 142.437073 \r\nL 225.82971 35.163459 \r\nL 225.735356 196.274767 \r\nL 225.832753 53.243282 \r\nL 225.838841 189.846386 \r\nL 225.936238 31.949268 \r\nL 225.942325 39.582971 \r\nL 225.975806 191.453481 \r\nL 226.006242 37.975876 \r\nL 226.054941 74.537295 \r\nL 226.097552 50.430865 \r\nL 226.070159 204.310244 \r\nL 226.161469 81.769224 \r\nL 226.167557 186.230421 \r\nL 226.255823 36.770554 \r\nL 226.271041 142.437073 \r\nL 226.289303 17.083636 \r\nL 226.344089 211.140399 \r\nL 226.383657 51.636186 \r\nL 226.435399 204.310244 \r\nL 226.438443 35.163459 \r\nL 226.493229 58.064568 \r\nL 226.56019 17.083636 \r\nL 226.572364 209.935078 \r\nL 226.599757 48.823769 \r\nL 226.669762 207.524435 \r\nL 226.605845 17.083636 \r\nL 226.709329 126.767894 \r\nL 226.803683 17.083636 \r\nL 226.764115 193.060576 \r\nL 226.818901 84.983415 \r\nL 226.879775 193.864124 \r\nL 226.840207 20.297827 \r\nL 226.928473 147.258359 \r\nL 227.025871 17.083636 \r\nL 227.001521 190.24816 \r\nL 227.038045 163.329313 \r\nL 227.095875 200.694279 \r\nL 227.150661 20.699601 \r\nL 227.171967 206.319113 \r\nL 227.260233 128.374989 \r\nL 227.333281 32.752816 \r\nL 227.327194 196.274767 \r\nL 227.369805 112.304035 \r\nL 227.427635 210.738625 \r\nL 227.406329 39.582971 \r\nL 227.479377 135.606918 \r\nL 227.497639 39.582971 \r\nL 227.494595 207.122661 \r\nL 227.591993 72.126652 \r\nL 227.661997 195.47122 \r\nL 227.674172 25.520887 \r\nL 227.704608 133.999823 \r\nL 227.777656 37.574102 \r\nL 227.750263 186.632195 \r\nL 227.817224 67.70714 \r\nL 227.899403 196.274767 \r\nL 227.917665 24.717339 \r\nL 227.926796 86.992284 \r\nL 228.012019 55.653925 \r\nL 227.969407 199.488958 \r\nL 228.024193 73.331973 \r\nL 228.124634 205.515565 \r\nL 228.078979 52.439734 \r\nL 228.136809 174.177206 \r\nL 228.231163 38.37765 \r\nL 228.200726 190.649933 \r\nL 228.249425 115.116452 \r\nL 228.264643 205.917339 \r\nL 228.322473 17.083636 \r\nL 228.358997 186.632195 \r\nL 228.456394 38.779424 \r\nL 228.392477 195.872993 \r\nL 228.471612 68.108914 \r\nL 228.553791 211.943947 \r\nL 228.535529 21.503149 \r\nL 228.584228 176.989623 \r\nL 228.599446 17.083636 \r\nL 228.654232 206.319113 \r\nL 228.696844 45.207805 \r\nL 228.809459 192.658803 \r\nL 228.84294 17.083636 \r\nL 228.915988 204.712018 \r\nL 228.922075 95.831308 \r\nL 228.955555 200.292506 \r\nL 229.00121 57.662794 \r\nL 229.031647 160.115122 \r\nL 229.11687 20.297827 \r\nL 229.129044 204.310244 \r\nL 229.141219 154.088514 \r\nL 229.223398 202.703149 \r\nL 229.171656 17.083636 \r\nL 229.24166 81.769224 \r\nL 229.272097 17.083636 \r\nL 229.256878 186.632195 \r\nL 229.339057 72.528426 \r\nL 229.342101 191.855255 \r\nL 229.357319 27.529756 \r\nL 229.448629 76.947938 \r\nL 229.45776 203.506696 \r\nL 229.494284 46.011353 \r\nL 229.564289 108.688071 \r\nL 229.57342 19.092506 \r\nL 229.634293 187.033969 \r\nL 229.673861 67.305366 \r\nL 229.725603 192.658803 \r\nL 229.695166 17.083636 \r\nL 229.783433 173.775432 \r\nL 229.810826 35.967007 \r\nL 229.795607 193.060576 \r\nL 229.893005 56.859246 \r\nL 229.950834 192.658803 \r\nL 229.908223 17.083636 \r\nL 230.002577 108.688071 \r\nL 230.014751 35.163459 \r\nL 230.090843 191.051707 \r\nL 230.112149 50.832639 \r\nL 230.133454 203.506696 \r\nL 230.194328 23.110244 \r\nL 230.227808 136.812239 \r\nL 230.273463 28.333304 \r\nL 230.3039 205.917339 \r\nL 230.334336 189.846386 \r\nL 230.340424 42.797162 \r\nL 230.446952 71.724878 \r\nL 230.550437 202.703149 \r\nL 230.46217 17.083636 \r\nL 230.559568 128.374989 \r\nL 230.638703 28.333304 \r\nL 230.620441 198.283636 \r\nL 230.66914 66.903592 \r\nL 230.714795 190.649933 \r\nL 230.693489 56.055698 \r\nL 230.778712 186.632195 \r\nL 230.857847 17.083636 \r\nL 230.842629 200.292506 \r\nL 230.891327 63.689401 \r\nL 230.900458 188.641064 \r\nL 230.915677 62.48408 \r\nL 231.000899 113.911131 \r\nL 231.049598 17.083636 \r\nL 231.016118 179.80204 \r\nL 231.101341 59.269889 \r\nL 231.137865 191.453481 \r\nL 231.143952 17.083636 \r\nL 231.213956 127.169667 \r\nL 231.238306 34.761685 \r\nL 231.293092 165.739956 \r\nL 231.363096 197.881863 \r\nL 231.338747 17.083636 \r\nL 231.381358 159.311574 \r\nL 231.384402 23.110244 \r\nL 231.481799 206.319113 \r\nL 231.49093 79.358581 \r\nL 231.539629 189.444612 \r\nL 231.554847 17.083636 \r\nL 231.606589 132.392727 \r\nL 231.646157 23.110244 \r\nL 231.700943 207.524435 \r\nL 231.719205 48.421996 \r\nL 231.755729 210.336851 \r\nL 231.786166 28.333304 \r\nL 231.828777 139.222882 \r\nL 231.871388 17.083636 \r\nL 231.910956 208.729756 \r\nL 231.935305 170.561242 \r\nL 231.984004 193.864124 \r\nL 232.00531 17.083636 \r\nL 232.023572 101.054368 \r\nL 232.050965 17.083636 \r\nL 232.066183 194.667672 \r\nL 232.133144 104.268559 \r\nL 232.22141 38.37765 \r\nL 232.209235 191.051707 \r\nL 232.236628 135.205144 \r\nL 232.251847 205.515565 \r\nL 232.245759 17.083636 \r\nL 232.343157 164.936408 \r\nL 232.397943 17.083636 \r\nL 232.446641 194.667672 \r\nL 232.458816 70.117783 \r\nL 232.547082 203.506696 \r\nL 232.516646 17.083636 \r\nL 232.568388 69.716009 \r\nL 232.574475 53.243282 \r\nL 232.577519 75.340843 \r\nL 232.64448 207.926208 \r\nL 232.687091 17.083636 \r\nL 232.690135 180.605588 \r\nL 232.693178 201.497827 \r\nL 232.76927 50.832639 \r\nL 232.787532 127.571441 \r\nL 232.872755 25.520887 \r\nL 232.833187 196.676541 \r\nL 232.897104 147.660133 \r\nL 232.945803 17.083636 \r\nL 232.91841 199.087184 \r\nL 233.00972 131.990953 \r\nL 233.07668 17.083636 \r\nL 233.079724 192.257029 \r\nL 233.110161 72.9302 \r\nL 233.143641 204.310244 \r\nL 233.13451 33.556364 \r\nL 233.222776 193.864124 \r\nL 233.289737 17.083636 \r\nL 233.295824 208.729756 \r\nL 233.335392 142.838847 \r\nL 233.37496 202.301375 \r\nL 233.414527 17.083636 \r\nL 233.44192 117.928869 \r\nL 233.511925 51.234412 \r\nL 233.524099 203.506696 \r\nL 233.536274 72.528426 \r\nL 233.539318 199.087184 \r\nL 233.542361 17.083636 \r\nL 233.645846 117.928869 \r\nL 233.68237 198.283636 \r\nL 233.755418 17.083636 \r\nL 233.871077 201.497827 \r\nL 233.919776 17.083636 \r\nL 233.883252 203.506696 \r\nL 233.98978 37.574102 \r\nL 234.032392 202.301375 \r\nL 234.102396 158.9098 \r\nL 234.120658 197.078315 \r\nL 234.163269 17.083636 \r\nL 234.193706 128.776763 \r\nL 234.28806 17.083636 \r\nL 234.218055 181.810909 \r\nL 234.303278 95.027761 \r\nL 234.361108 209.13153 \r\nL 234.364151 17.083636 \r\nL 234.409806 107.080976 \r\nL 234.461549 17.083636 \r\nL 234.507204 199.087184 \r\nL 234.519378 113.911131 \r\nL 234.549815 17.083636 \r\nL 234.583295 208.729756 \r\nL 234.671562 17.083636 \r\nL 234.695911 48.421996 \r\nL 234.77809 187.033969 \r\nL 234.732435 24.717339 \r\nL 234.802439 135.606918 \r\nL 234.805483 17.083636 \r\nL 234.866356 199.488958 \r\nL 234.915055 58.466341 \r\nL 235.024627 205.515565 \r\nL 234.933317 25.119113 \r\nL 235.033758 163.329313 \r\nL 235.131155 35.967007 \r\nL 235.064195 195.069446 \r\nL 235.14333 149.267228 \r\nL 235.213334 208.327982 \r\nL 235.222465 31.547494 \r\nL 235.237684 138.821109 \r\nL 235.319863 17.083636 \r\nL 235.246815 196.274767 \r\nL 235.350299 63.287627 \r\nL 235.374649 211.140399 \r\nL 235.389867 17.083636 \r\nL 235.462915 177.793171 \r\nL 235.5664 17.083636 \r\nL 235.548138 200.292506 \r\nL 235.575531 138.419335 \r\nL 235.679015 196.676541 \r\nL 235.645535 17.083636 \r\nL 235.682059 154.490288 \r\nL 235.706408 193.060576 \r\nL 235.791631 17.083636 \r\nL 235.889028 204.712018 \r\nL 235.904247 121.14306 \r\nL 235.922509 193.864124 \r\nL 235.934683 62.082306 \r\nL 236.010775 124.759024 \r\nL 236.095998 30.743947 \r\nL 236.08991 210.336851 \r\nL 236.117303 83.376319 \r\nL 236.162958 192.658803 \r\nL 236.141653 40.386519 \r\nL 236.229919 189.444612 \r\nL 236.23905 17.083636 \r\nL 236.321229 200.292506 \r\nL 236.342535 74.537295 \r\nL 236.403408 197.078315 \r\nL 236.439932 50.430865 \r\nL 236.452107 94.224213 \r\nL 236.491674 62.082306 \r\nL 236.509936 207.122661 \r\nL 236.555591 63.689401 \r\nL 236.579941 206.720887 \r\nL 236.616465 31.145721 \r\nL 236.665163 125.964346 \r\nL 236.768648 17.083636 \r\nL 236.719949 199.488958 \r\nL 236.777779 44.404257 \r\nL 236.82039 188.641064 \r\nL 236.783866 17.083636 \r\nL 236.887351 102.661463 \r\nL 236.939093 44.404257 \r\nL 236.945181 200.292506 \r\nL 236.984748 85.385188 \r\nL 237.069971 197.881863 \r\nL 237.09432 64.091175 \r\nL 237.109539 199.488958 \r\nL 237.161281 17.083636 \r\nL 237.20998 179.80204 \r\nL 237.231285 17.083636 \r\nL 237.307377 190.24816 \r\nL 237.325639 55.653925 \r\nL 237.398687 184.623326 \r\nL 237.432167 91.010022 \r\nL 237.532608 17.083636 \r\nL 237.480866 205.917339 \r\nL 237.541739 70.117783 \r\nL 237.617831 17.083636 \r\nL 237.599569 192.257029 \r\nL 237.630006 66.100044 \r\nL 237.703054 189.042838 \r\nL 237.721316 17.083636 \r\nL 237.739578 84.179867 \r\nL 237.782189 17.083636 \r\nL 237.806538 169.35592 \r\nL 237.809582 59.671663 \r\nL 237.894805 195.47122 \r\nL 237.855237 35.163459 \r\nL 237.919154 60.475211 \r\nL 238.00742 203.104922 \r\nL 237.934372 24.717339 \r\nL 238.028726 68.108914 \r\nL 238.101774 205.515565 \r\nL 238.083512 17.083636 \r\nL 238.135254 113.509357 \r\nL 238.147429 17.083636 \r\nL 238.150473 179.400266 \r\nL 238.244826 84.179867 \r\nL 238.278307 201.096053 \r\nL 238.257001 17.083636 \r\nL 238.354398 139.624656 \r\nL 238.375704 43.60071 \r\nL 238.454839 194.265898 \r\nL 238.467014 62.885854 \r\nL 238.485276 209.533304 \r\nL 238.552237 17.083636 \r\nL 238.582673 167.347051 \r\nL 238.652678 25.922661 \r\nL 238.628328 190.24816 \r\nL 238.695289 106.277428 \r\nL 238.771381 17.083636 \r\nL 238.759206 209.935078 \r\nL 238.804861 101.054368 \r\nL 238.862691 207.926208 \r\nL 238.826167 17.083636 \r\nL 238.914433 170.561242 \r\nL 239.0027 17.083636 \r\nL 238.969219 192.257029 \r\nL 239.024005 168.552373 \r\nL 239.075748 199.890732 \r\nL 239.051398 25.119113 \r\nL 239.106184 96.634856 \r\nL 239.124446 17.083636 \r\nL 239.12749 187.033969 \r\nL 239.212713 126.36612 \r\nL 239.234018 183.418004 \r\nL 239.249237 49.627317 \r\nL 239.313154 166.141729 \r\nL 239.392289 21.904922 \r\nL 239.361852 197.881863 \r\nL 239.425769 92.215344 \r\nL 239.495774 32.752816 \r\nL 239.437944 152.079645 \r\nL 239.514036 83.376319 \r\nL 239.61752 189.846386 \r\nL 239.547516 17.083636 \r\nL 239.623608 86.188736 \r\nL 239.705787 206.319113 \r\nL 239.684481 28.333304 \r\nL 239.721005 176.186075 \r\nL 239.760573 17.083636 \r\nL 239.797097 185.828647 \r\nL 239.833621 48.020222 \r\nL 239.89145 185.828647 \r\nL 239.867101 39.984745 \r\nL 239.94928 181.007361 \r\nL 240.055808 17.083636 \r\nL 239.994935 200.292506 \r\nL 240.061896 19.092506 \r\nL 240.071027 192.257029 \r\nL 240.1319 17.083636 \r\nL 240.171468 35.967007 \r\nL 240.28104 195.47122 \r\nL 240.18973 17.083636 \r\nL 240.290171 127.973215 \r\nL 240.366262 17.887184 \r\nL 240.354088 199.087184 \r\nL 240.399743 49.627317 \r\nL 240.506271 200.694279 \r\nL 240.418005 17.083636 \r\nL 240.512358 161.722217 \r\nL 240.615843 17.083636 \r\nL 240.576275 186.230421 \r\nL 240.62193 95.429534 \r\nL 240.655411 209.13153 \r\nL 240.649323 17.083636 \r\nL 240.73759 163.731086 \r\nL 240.749764 17.083636 \r\nL 240.77107 207.926208 \r\nL 240.847162 171.766563 \r\nL 240.883686 191.855255 \r\nL 240.89586 51.234412 \r\nL 240.904991 183.418004 \r\nL 240.996301 17.083636 \r\nL 240.984127 205.917339 \r\nL 241.014563 135.205144 \r\nL 241.069349 199.488958 \r\nL 241.032825 17.083636 \r\nL 241.07848 114.312905 \r\nL 241.081524 17.083636 \r\nL 241.127179 186.632195 \r\nL 241.188052 70.117783 \r\nL 241.267188 212.747494 \r\nL 241.215445 17.083636 \r\nL 241.300668 209.533304 \r\nL 241.361541 17.083636 \r\nL 241.413284 142.035299 \r\nL 241.416327 207.926208 \r\nL 241.50155 17.083636 \r\nL 241.522856 135.606918 \r\nL 241.580685 17.083636 \r\nL 241.550249 203.90847 \r\nL 241.635471 50.430865 \r\nL 241.714607 201.899601 \r\nL 241.665908 44.404257 \r\nL 241.748087 136.008692 \r\nL 241.845484 30.342173 \r\nL 241.793742 185.0251 \r\nL 241.857659 162.525765 \r\nL 241.86679 17.083636 \r\nL 241.961144 208.327982 \r\nL 242.04941 17.083636 \r\nL 242.073759 53.645055 \r\nL 242.146807 187.837517 \r\nL 242.104196 17.083636 \r\nL 242.186375 156.900931 \r\nL 242.280729 17.083636 \r\nL 242.192462 184.623326 \r\nL 242.298991 55.252151 \r\nL 242.393344 199.087184 \r\nL 242.341602 50.430865 \r\nL 242.41465 174.57898 \r\nL 242.435956 17.083636 \r\nL 242.496829 183.819778 \r\nL 242.524222 99.045499 \r\nL 242.527266 179.400266 \r\nL 242.618576 17.083636 \r\nL 242.633794 60.475211 \r\nL 242.719017 208.729756 \r\nL 242.661187 17.083636 \r\nL 242.743366 76.947938 \r\nL 242.843807 17.083636 \r\nL 242.795108 185.828647 \r\nL 242.852938 101.054368 \r\nL 242.859025 196.274767 \r\nL 242.919899 17.083636 \r\nL 242.959466 121.946608 \r\nL 243.059907 17.083636 \r\nL 242.977728 193.864124 \r\nL 243.069038 56.055698 \r\nL 243.172523 190.649933 \r\nL 243.148174 21.904922 \r\nL 243.17861 187.837517 \r\nL 243.257746 17.083636 \r\nL 243.245571 188.641064 \r\nL 243.291226 27.529756 \r\nL 243.333837 203.506696 \r\nL 243.315575 25.922661 \r\nL 243.403842 101.857916 \r\nL 243.406885 28.333304 \r\nL 243.41906 188.23929 \r\nL 243.516457 53.645055 \r\nL 243.559069 210.738625 \r\nL 243.525588 24.315565 \r\nL 243.629073 116.321774 \r\nL 243.705165 36.770554 \r\nL 243.674728 189.846386 \r\nL 243.738645 130.785632 \r\nL 243.829955 62.885854 \r\nL 243.823868 203.506696 \r\nL 243.851261 74.135521 \r\nL 243.912134 193.060576 \r\nL 243.887785 17.083636 \r\nL 243.957789 69.314235 \r\nL 243.994313 24.717339 \r\nL 244.043012 189.846386 \r\nL 244.061274 44.806031 \r\nL 244.152584 195.872993 \r\nL 244.128234 30.743947 \r\nL 244.173889 136.812239 \r\nL 244.237806 17.083636 \r\nL 244.18302 191.051707 \r\nL 244.286505 83.376319 \r\nL 244.347378 172.971885 \r\nL 244.33216 17.083636 \r\nL 244.396077 67.70714 \r\nL 244.45695 179.80204 \r\nL 244.426514 28.333304 \r\nL 244.505649 56.457472 \r\nL 244.511736 59.671663 \r\nL 244.618265 152.481419 \r\nL 244.581741 18.690732 \r\nL 244.624352 104.670333 \r\nL 244.685225 17.083636 \r\nL 244.694356 195.069446 \r\nL 244.73088 110.69694 \r\nL 244.813059 196.676541 \r\nL 244.758273 17.083636 \r\nL 244.837409 77.349712 \r\nL 244.883064 17.083636 \r\nL 244.919588 209.533304 \r\nL 244.943937 19.494279 \r\nL 244.962199 185.426874 \r\nL 245.056553 148.061907 \r\nL 245.156994 17.083636 \r\nL 245.080902 172.168337 \r\nL 245.163081 146.454812 \r\nL 245.226998 193.46235 \r\nL 245.172212 17.083636 \r\nL 245.263522 167.347051 \r\nL 245.367007 17.083636 \r\nL 245.339614 172.971885 \r\nL 245.376138 48.020222 \r\nL 245.400487 185.0251 \r\nL 245.424836 17.083636 \r\nL 245.48571 131.58918 \r\nL 245.583107 17.083636 \r\nL 245.589194 205.917339 \r\nL 245.595282 85.385188 \r\nL 245.686592 171.766563 \r\nL 245.604413 17.083636 \r\nL 245.704854 130.785632 \r\nL 245.753552 17.083636 \r\nL 245.79312 190.24816 \r\nL 245.817469 75.742616 \r\nL 245.911823 197.881863 \r\nL 245.863124 17.083636 \r\nL 245.930085 129.58031 \r\nL 246.003133 17.083636 \r\nL 246.012264 189.846386 \r\nL 246.03357 84.581641 \r\nL 246.079225 203.90847 \r\nL 246.085312 17.083636 \r\nL 246.143142 167.347051 \r\nL 246.15836 17.083636 \r\nL 246.210102 193.46235 \r\nL 246.252714 47.216674 \r\nL 246.255758 178.596718 \r\nL 246.356199 17.083636 \r\nL 246.36533 168.552373 \r\nL 246.377504 42.797162 \r\nL 246.453596 212.747494 \r\nL 246.477945 112.304035 \r\nL 246.514469 17.083636 \r\nL 246.566212 190.649933 \r\nL 246.590561 37.172328 \r\nL 246.630129 200.694279 \r\nL 246.675784 17.083636 \r\nL 246.703177 112.304035 \r\nL 246.727526 198.68541 \r\nL 246.715351 17.083636 \r\nL 246.806661 82.170998 \r\nL 246.809705 17.083636 \r\nL 246.879709 197.881863 \r\nL 246.916233 85.786962 \r\nL 247.016674 203.104922 \r\nL 246.964932 17.083636 \r\nL 247.022762 178.194945 \r\nL 247.098853 17.083636 \r\nL 247.065373 196.274767 \r\nL 247.132334 53.243282 \r\nL 247.141465 199.890732 \r\nL 247.138421 17.083636 \r\nL 247.241906 121.946608 \r\nL 247.296692 17.083636 \r\nL 247.25408 208.327982 \r\nL 247.351478 93.822439 \r\nL 247.458006 189.444612 \r\nL 247.415395 29.538625 \r\nL 247.46105 127.973215 \r\nL 247.506705 17.083636 \r\nL 247.518879 198.283636 \r\nL 247.570622 71.724878 \r\nL 247.604102 208.327982 \r\nL 247.652801 23.512018 \r\nL 247.680194 128.374989 \r\nL 247.783678 29.940399 \r\nL 247.777591 199.890732 \r\nL 247.786722 94.224213 \r\nL 247.865857 205.515565 \r\nL 247.798897 17.083636 \r\nL 247.896294 166.141729 \r\nL 247.954124 17.083636 \r\nL 248.002822 192.257029 \r\nL 248.005866 131.187406 \r\nL 248.10022 195.872993 \r\nL 248.072827 42.395388 \r\nL 248.109351 143.240621 \r\nL 248.173268 17.083636 \r\nL 248.136744 188.23929 \r\nL 248.221966 70.117783 \r\nL 248.288927 49.627317 \r\nL 248.255447 197.480089 \r\nL 248.31632 114.312905 \r\nL 248.422848 207.122661 \r\nL 248.383281 42.395388 \r\nL 248.428936 124.759024 \r\nL 248.514158 19.092506 \r\nL 248.505027 210.336851 \r\nL 248.541551 34.761685 \r\nL 248.584163 197.881863 \r\nL 248.568944 17.083636 \r\nL 248.654167 141.633525 \r\nL 248.742433 21.503149 \r\nL 248.733302 184.221552 \r\nL 248.760695 144.445942 \r\nL 248.855049 195.872993 \r\nL 248.809394 17.083636 \r\nL 248.86418 158.106253 \r\nL 248.92201 17.083636 \r\nL 248.973752 193.46235 \r\nL 249.043756 17.083636 \r\nL 249.052887 193.864124 \r\nL 249.086368 63.689401 \r\nL 249.189852 187.435743 \r\nL 249.150285 17.083636 \r\nL 249.19594 143.240621 \r\nL 249.198983 38.37765 \r\nL 249.296381 181.007361 \r\nL 249.305512 69.716009 \r\nL 249.326817 187.033969 \r\nL 249.317686 17.083636 \r\nL 249.418127 117.928869 \r\nL 249.475957 17.083636 \r\nL 249.46987 196.676541 \r\nL 249.527699 96.634856 \r\nL 249.582485 194.667672 \r\nL 249.533787 17.083636 \r\nL 249.640315 153.686741 \r\nL 249.670752 17.083636 \r\nL 249.731625 188.23929 \r\nL 249.755974 53.645055 \r\nL 249.765105 191.855255 \r\nL 249.798586 17.083636 \r\nL 249.865546 46.011353 \r\nL 249.86859 19.896053 \r\nL 249.950769 180.203814 \r\nL 249.969031 55.653925 \r\nL 250.042079 191.453481 \r\nL 249.978162 21.503149 \r\nL 250.078603 127.169667 \r\nL 250.121214 17.083636 \r\nL 250.115127 196.274767 \r\nL 250.191219 97.438404 \r\nL 250.227743 211.542173 \r\nL 250.209481 50.430865 \r\nL 250.246005 74.939069 \r\nL 250.322096 17.083636 \r\nL 250.316009 206.319113 \r\nL 250.355577 37.172328 \r\nL 250.462105 191.453481 \r\nL 250.459061 23.913792 \r\nL 250.471236 136.410466 \r\nL 250.498629 17.083636 \r\nL 250.532109 186.632195 \r\nL 250.583852 85.385188 \r\nL 250.647769 201.497827 \r\nL 250.596026 20.297827 \r\nL 250.693424 93.420665 \r\nL 250.757341 183.418004 \r\nL 250.790821 18.288958 \r\nL 250.802996 103.866785 \r\nL 250.848651 20.699601 \r\nL 250.812127 202.703149 \r\nL 250.912568 48.421996 \r\nL 250.955179 199.488958 \r\nL 250.949092 32.351042 \r\nL 251.025183 70.92133 \r\nL 251.079969 200.694279 \r\nL 251.037358 17.083636 \r\nL 251.137799 193.060576 \r\nL 251.210847 41.190067 \r\nL 251.241284 197.480089 \r\nL 251.250415 93.018891 \r\nL 251.311288 55.252151 \r\nL 251.27172 187.033969 \r\nL 251.347812 70.92133 \r\nL 251.399554 193.060576 \r\nL 251.429991 27.529756 \r\nL 251.457384 86.188736 \r\nL 251.527388 20.297827 \r\nL 251.47869 185.426874 \r\nL 251.560869 104.268559 \r\nL 251.649135 197.881863 \r\nL 251.600436 32.351042 \r\nL 251.667397 178.596718 \r\nL 251.734358 41.190067 \r\nL 251.710008 207.122661 \r\nL 251.780013 111.098714 \r\nL 251.813493 205.515565 \r\nL 251.895672 48.823769 \r\nL 251.977851 206.319113 \r\nL 251.980895 17.083636 \r\nL 252.014375 159.311574 \r\nL 252.069161 53.243282 \r\nL 252.102641 186.230421 \r\nL 252.114816 84.179867 \r\nL 252.163515 206.720887 \r\nL 252.221344 49.627317 \r\nL 252.224388 75.340843 \r\nL 252.306567 192.658803 \r\nL 252.233519 45.609579 \r\nL 252.330916 74.537295 \r\nL 252.376571 44.404257 \r\nL 252.358309 189.042838 \r\nL 252.431357 97.438404 \r\nL 252.522667 197.480089 \r\nL 252.504405 31.547494 \r\nL 252.540929 120.339512 \r\nL 252.556148 54.046829 \r\nL 252.583541 201.096053 \r\nL 252.644414 70.519557 \r\nL 252.726593 201.899601 \r\nL 252.6992 21.904922 \r\nL 252.753986 99.447273 \r\nL 252.845296 23.110244 \r\nL 252.793554 184.221552 \r\nL 252.866602 79.760355 \r\nL 252.897038 172.168337 \r\nL 252.9153 18.690732 \r\nL 252.970086 189.042838 \r\nL 252.942693 17.083636 \r\nL 253.027916 130.785632 \r\nL 253.055309 31.547494 \r\nL 253.049222 194.265898 \r\nL 253.140532 64.492949 \r\nL 253.207492 207.122661 \r\nL 253.195318 46.413126 \r\nL 253.253147 160.91867 \r\nL 253.332283 23.913792 \r\nL 253.307933 203.90847 \r\nL 253.37185 74.537295 \r\nL 253.414462 44.404257 \r\nL 253.411418 192.257029 \r\nL 253.454029 125.160798 \r\nL 253.475335 187.837517 \r\nL 253.493597 17.083636 \r\nL 253.560558 181.810909 \r\nL 253.594038 47.618448 \r\nL 253.609256 190.649933 \r\nL 253.673173 67.305366 \r\nL 253.724916 209.935078 \r\nL 253.779702 28.333304 \r\nL 253.782745 150.070776 \r\nL 253.871012 195.069446 \r\nL 253.892318 21.904922 \r\nL 253.962322 190.24816 \r\nL 254.004933 82.974545 \r\nL 254.108418 205.515565 \r\nL 254.071894 17.083636 \r\nL 254.114505 66.100044 \r\nL 254.199728 25.922661 \r\nL 254.181466 177.391397 \r\nL 254.21799 101.857916 \r\nL 254.236252 186.632195 \r\nL 254.230165 25.922661 \r\nL 254.330606 148.865455 \r\nL 254.379304 178.596718 \r\nL 254.364086 17.083636 \r\nL 254.43409 124.357251 \r\nL 254.49192 17.083636 \r\nL 254.473658 198.283636 \r\nL 254.546706 18.690732 \r\nL 254.622798 196.274767 \r\nL 254.659322 97.840177 \r\nL 254.701933 36.770554 \r\nL 254.668453 190.24816 \r\nL 254.774981 40.788293 \r\nL 254.778025 39.582971 \r\nL 254.781068 56.859246 \r\nL 254.872378 207.122661 \r\nL 254.869335 17.083636 \r\nL 254.893684 101.857916 \r\nL 254.954557 210.738625 \r\nL 254.908902 17.083636 \r\nL 254.997169 64.091175 \r\nL 255.000212 40.386519 \r\nL 255.048911 163.329313 \r\nL 255.091522 130.785632 \r\nL 255.13109 203.90847 \r\nL 255.112828 33.556364 \r\nL 255.198051 117.125322 \r\nL 255.28023 37.975876 \r\nL 255.271099 200.292506 \r\nL 255.310666 91.81357 \r\nL 255.353278 203.90847 \r\nL 255.325885 17.083636 \r\nL 255.420238 108.286297 \r\nL 255.487199 33.556364 \r\nL 255.468937 177.391397 \r\nL 255.523723 86.188736 \r\nL 255.572422 202.703149 \r\nL 255.541985 28.333304 \r\nL 255.633295 78.153259 \r\nL 255.660688 32.752816 \r\nL 255.657644 194.265898 \r\nL 255.700256 95.027761 \r\nL 255.703299 198.68541 \r\nL 255.721561 17.083636 \r\nL 255.812871 172.168337 \r\nL 255.888963 21.101375 \r\nL 255.9194 209.935078 \r\nL 255.925487 119.134191 \r\nL 255.965055 17.083636 \r\nL 255.934618 189.444612 \r\nL 256.035059 114.312905 \r\nL 256.038103 199.488958 \r\nL 256.114194 35.967007 \r\nL 256.144631 168.150599 \r\nL 256.254203 17.083636 \r\nL 256.16898 201.899601 \r\nL 256.257247 44.806031 \r\nL 256.315076 186.632195 \r\nL 256.312033 21.101375 \r\nL 256.366819 77.349712 \r\nL 256.388124 31.949268 \r\nL 256.430736 178.596718 \r\nL 256.461172 150.47255 \r\nL 256.46726 197.480089 \r\nL 256.53422 33.958137 \r\nL 256.567701 95.831308 \r\nL 256.655967 17.083636 \r\nL 256.576832 181.810909 \r\nL 256.668142 121.14306 \r\nL 256.759452 183.016231 \r\nL 256.753364 17.083636 \r\nL 256.777714 130.383858 \r\nL 256.86598 35.967007 \r\nL 256.805107 197.480089 \r\nL 256.890329 96.634856 \r\nL 256.963377 213.149268 \r\nL 256.920766 19.896053 \r\nL 256.999901 165.338182 \r\nL 257.088168 33.556364 \r\nL 257.01512 187.837517 \r\nL 257.112517 62.885854 \r\nL 257.142954 190.649933 \r\nL 257.170347 17.083636 \r\nL 257.225133 175.382528 \r\nL 257.307312 19.092506 \r\nL 257.331661 188.23929 \r\nL 257.337748 58.466341 \r\nL 257.340792 185.0251 \r\nL 257.383403 17.083636 \r\nL 257.44732 35.163459 \r\nL 257.559936 203.90847 \r\nL 257.47167 17.083636 \r\nL 257.56298 162.525765 \r\nL 257.590373 17.083636 \r\nL 257.581242 201.497827 \r\nL 257.672552 189.444612 \r\nL 257.675595 189.846386 \r\nL 257.739512 17.887184 \r\nL 257.727338 209.533304 \r\nL 257.788211 63.287627 \r\nL 257.81256 201.497827 \r\nL 257.809517 17.083636 \r\nL 257.900827 136.812239 \r\nL 257.909958 196.676541 \r\nL 257.964744 17.083636 \r\nL 257.989093 58.868115 \r\nL 258.11084 194.265898 \r\nL 258.05301 17.083636 \r\nL 258.113883 106.679202 \r\nL 258.214324 17.887184 \r\nL 258.14432 195.872993 \r\nL 258.220412 123.553703 \r\nL 258.305634 201.096053 \r\nL 258.232586 17.083636 \r\nL 258.323896 71.724878 \r\nL 258.342158 17.083636 \r\nL 258.393901 212.747494 \r\nL 258.433468 28.735078 \r\nL 258.506516 200.292506 \r\nL 258.512604 21.904922 \r\nL 258.546084 142.035299 \r\nL 258.56739 189.846386 \r\nL 258.60087 59.671663 \r\nL 258.646525 103.465011 \r\nL 258.716529 208.327982 \r\nL 258.753053 17.083636 \r\nL 258.862625 195.47122 \r\nL 258.896106 17.083636 \r\nL 258.975241 39.181197 \r\nL 258.990459 193.46235 \r\nL 259.033071 31.949268 \r\nL 259.087857 113.509357 \r\nL 259.170036 35.565233 \r\nL 259.18221 194.667672 \r\nL 259.200472 73.331973 \r\nL 259.246127 177.793171 \r\nL 259.29787 17.083636 \r\nL 259.303957 77.751486 \r\nL 259.316132 19.092506 \r\nL 259.361787 175.382528 \r\nL 259.407442 91.81357 \r\nL 259.462228 17.083636 \r\nL 259.517014 184.623326 \r\nL 259.593105 18.288958 \r\nL 259.523101 198.283636 \r\nL 259.629629 55.252151 \r\nL 259.693546 207.122661 \r\nL 259.736158 17.083636 \r\nL 259.830511 180.203814 \r\nL 259.84573 69.314235 \r\nL 259.933996 17.083636 \r\nL 259.891385 190.24816 \r\nL 259.952258 28.333304 \r\nL 260.049655 180.203814 \r\nL 259.991826 17.083636 \r\nL 260.067917 152.481419 \r\nL 260.11966 21.503149 \r\nL 260.165315 198.283636 \r\nL 260.177489 97.438404 \r\nL 260.247494 213.952816 \r\nL 260.198795 46.8149 \r\nL 260.284018 74.537295 \r\nL 260.329673 44.806031 \r\nL 260.36924 214.35459 \r\nL 260.378371 119.535965 \r\nL 260.439245 194.667672 \r\nL 260.399677 17.083636 \r\nL 260.4849 82.170998 \r\nL 260.579253 178.596718 \r\nL 260.570122 22.70847 \r\nL 260.594472 76.14439 \r\nL 260.612734 18.690732 \r\nL 260.60969 134.80337 \r\nL 260.618821 63.689401 \r\nL 260.621865 173.775432 \r\nL 260.707087 33.15459 \r\nL 260.728393 71.724878 \r\nL 260.819703 183.418004 \r\nL 260.73448 17.083636 \r\nL 260.841009 93.018891 \r\nL 260.953624 17.083636 \r\nL 260.88362 209.935078 \r\nL 260.959712 48.020222 \r\nL 260.962755 205.917339 \r\nL 260.97493 27.93153 \r\nL 261.069284 84.179867 \r\nL 261.114939 197.480089 \r\nL 261.154506 17.083636 \r\nL 261.166681 103.063237 \r\nL 261.169725 35.163459 \r\nL 261.212336 197.881863 \r\nL 261.276253 58.868115 \r\nL 261.324952 207.524435 \r\nL 261.346257 29.538625 \r\nL 261.388869 199.087184 \r\nL 261.495397 17.083636 \r\nL 261.507572 80.563902 \r\nL 261.58062 166.543503 \r\nL 261.583664 30.342173 \r\nL 261.620188 160.115122 \r\nL 261.650624 17.083636 \r\nL 261.687148 178.194945 \r\nL 261.72976 106.679202 \r\nL 261.744978 55.653925 \r\nL 261.735847 178.194945 \r\nL 261.760196 56.457472 \r\nL 261.802808 199.087184 \r\nL 261.833244 25.520887 \r\nL 261.869768 50.029091 \r\nL 261.872812 35.565233 \r\nL 261.875856 181.810909 \r\nL 261.954991 75.742616 \r\nL 262.046301 181.007361 \r\nL 262.034126 17.083636 \r\nL 262.064563 84.179867 \r\nL 262.122393 17.083636 \r\nL 262.165004 189.444612 \r\nL 262.174135 58.064568 \r\nL 262.183266 183.819778 \r\nL 262.195441 17.887184 \r\nL 262.289794 109.893392 \r\nL 262.308056 27.127982 \r\nL 262.34458 197.480089 \r\nL 262.393279 83.376319 \r\nL 262.432847 213.551042 \r\nL 262.429803 17.083636 \r\nL 262.505895 168.954146 \r\nL 262.597205 17.083636 \r\nL 262.569812 198.283636 \r\nL 262.61851 47.216674 \r\nL 262.648947 185.828647 \r\nL 262.627641 17.083636 \r\nL 262.731126 125.964346 \r\nL 262.834611 17.083636 \r\nL 262.795043 183.418004 \r\nL 262.843742 26.726208 \r\nL 262.962445 206.319113 \r\nL 262.868091 17.083636 \r\nL 262.965488 160.91867 \r\nL 263.011143 23.110244 \r\nL 263.065929 203.104922 \r\nL 263.078104 95.831308 \r\nL 263.114628 183.819778 \r\nL 263.142021 23.110244 \r\nL 263.163327 115.518226 \r\nL 263.193763 17.083636 \r\nL 263.236375 192.658803 \r\nL 263.272899 128.374989 \r\nL 263.324641 185.426874 \r\nL 263.342903 17.083636 \r\nL 263.370296 73.331973 \r\nL 263.455519 17.083636 \r\nL 263.379427 205.515565 \r\nL 263.473781 73.331973 \r\nL 263.476824 188.23929 \r\nL 263.482912 37.172328 \r\nL 263.586396 144.445942 \r\nL 263.644226 189.042838 \r\nL 263.695968 17.083636 \r\nL 263.71423 198.68541 \r\nL 263.808584 181.007361 \r\nL 263.884676 17.083636 \r\nL 263.851195 212.345721 \r\nL 263.9212 141.633525 \r\nL 264.003379 17.083636 \r\nL 264.006422 172.971885 \r\nL 264.015553 40.788293 \r\nL 264.049034 191.051707 \r\nL 264.100776 18.288958 \r\nL 264.125125 91.81357 \r\nL 264.210348 199.890732 \r\nL 264.198173 51.234412 \r\nL 264.225566 156.097384 \r\nL 264.26209 34.359911 \r\nL 264.249916 197.881863 \r\nL 264.338182 87.394058 \r\nL 264.344269 193.864124 \r\nL 264.362531 17.48541 \r\nL 264.447754 131.58918 \r\nL 264.545151 37.172328 \r\nL 264.517758 213.551042 \r\nL 264.557326 66.100044 \r\nL 264.624287 204.310244 \r\nL 264.62733 26.726208 \r\nL 264.666898 86.188736 \r\nL 264.688204 154.088514 \r\nL 264.694291 31.547494 \r\nL 264.697335 201.096053 \r\nL 264.797776 29.940399 \r\nL 264.803863 60.475211 \r\nL 264.822125 196.274767 \r\nL 264.852562 26.324435 \r\nL 264.922566 185.426874 \r\nL 264.956046 17.083636 \r\nL 264.971265 201.899601 \r\nL 265.035182 143.240621 \r\nL 265.111273 185.0251 \r\nL 265.047356 17.083636 \r\nL 265.132579 103.063237 \r\nL 265.138666 17.083636 \r\nL 265.163016 198.283636 \r\nL 265.229976 109.491619 \r\nL 265.303024 196.274767 \r\nL 265.254326 17.083636 \r\nL 265.336505 63.287627 \r\nL 265.339548 50.430865 \r\nL 265.363898 197.480089 \r\nL 265.430858 79.760355 \r\nL 265.446077 182.614457 \r\nL 265.528256 17.887184 \r\nL 265.54043 76.947938 \r\nL 265.558692 17.083636 \r\nL 265.595216 200.292506 \r\nL 265.643915 115.518226 \r\nL 265.720007 213.551042 \r\nL 265.68957 17.083636 \r\nL 265.753487 170.561242 \r\nL 265.805229 35.163459 \r\nL 265.820448 212.345721 \r\nL 265.866103 47.618448 \r\nL 265.875234 193.060576 \r\nL 265.914801 17.083636 \r\nL 265.978718 129.178537 \r\nL 266.045679 17.083636 \r\nL 266.036548 180.203814 \r\nL 266.08829 66.903592 \r\nL 266.140033 196.274767 \r\nL 266.167426 17.083636 \r\nL 266.200906 101.054368 \r\nL 266.289172 41.190067 \r\nL 266.273954 186.632195 \r\nL 266.307434 43.198936 \r\nL 266.350046 207.926208 \r\nL 266.322653 31.547494 \r\nL 266.42005 192.658803 \r\nL 266.523535 17.083636 \r\nL 266.456574 203.506696 \r\nL 266.54484 45.609579 \r\nL 266.651369 199.488958 \r\nL 266.596583 17.083636 \r\nL 266.654412 186.632195 \r\nL 266.706155 17.083636 \r\nL 266.669631 195.47122 \r\nL 266.767028 62.48408 \r\nL 266.849207 17.083636 \r\nL 266.812683 183.418004 \r\nL 266.864425 97.438404 \r\nL 266.888775 197.078315 \r\nL 266.903993 17.083636 \r\nL 266.973997 123.955477 \r\nL 266.998347 17.083636 \r\nL 267.013565 211.542173 \r\nL 267.086613 91.81357 \r\nL 267.153574 17.083636 \r\nL 267.135312 185.426874 \r\nL 267.193141 106.277428 \r\nL 267.296626 207.926208 \r\nL 267.29967 24.717339 \r\nL 267.302713 17.083636 \r\nL 267.339237 177.391397 \r\nL 267.354456 102.661463 \r\nL 267.436635 196.676541 \r\nL 267.412285 17.083636 \r\nL 267.467071 156.499157 \r\nL 267.537076 17.083636 \r\nL 267.512726 192.658803 \r\nL 267.579687 89.804701 \r\nL 267.66491 183.819778 \r\nL 267.667953 17.083636 \r\nL 267.689259 78.153259 \r\nL 267.765351 17.083636 \r\nL 267.713608 197.480089 \r\nL 267.798831 32.351042 \r\nL 267.820137 201.497827 \r\nL 267.853617 17.083636 \r\nL 267.908403 66.501818 \r\nL 267.926665 21.904922 \r\nL 267.944927 177.793171 \r\nL 268.0058 88.599379 \r\nL 268.008844 211.943947 \r\nL 268.072761 17.083636 \r\nL 268.115372 82.170998 \r\nL 268.182333 206.319113 \r\nL 268.161027 21.904922 \r\nL 268.224944 74.939069 \r\nL 268.227988 71.724878 \r\nL 268.231032 168.954146 \r\nL 268.234075 188.641064 \r\nL 268.27973 26.726208 \r\nL 268.325385 121.946608 \r\nL 268.346691 39.181197 \r\nL 268.416695 182.614457 \r\nL 268.438001 56.859246 \r\nL 268.441045 198.283636 \r\nL 268.46235 17.083636 \r\nL 268.550617 156.499157 \r\nL 268.571922 17.083636 \r\nL 268.651058 200.694279 \r\nL 268.663232 64.894723 \r\nL 268.769761 188.641064 \r\nL 268.739324 17.083636 \r\nL 268.772804 107.482749 \r\nL 268.778892 33.958137 \r\nL 268.797154 194.667672 \r\nL 268.876289 118.732417 \r\nL 268.900638 193.864124 \r\nL 268.979774 30.342173 \r\nL 268.988905 183.819778 \r\nL 268.991948 183.418004 \r\nL 269.013254 213.149268 \r\nL 269.022385 45.207805 \r\nL 269.083259 181.810909 \r\nL 269.09239 17.083636 \r\nL 269.186743 209.533304 \r\nL 269.192831 55.653925 \r\nL 269.287184 200.292506 \r\nL 269.25066 21.904922 \r\nL 269.305446 90.206475 \r\nL 269.329796 177.793171 \r\nL 269.351101 64.492949 \r\nL 269.369363 193.864124 \r\nL 269.378494 40.788293 \r\nL 269.460673 86.992284 \r\nL 269.576333 199.890732 \r\nL 269.54894 44.002483 \r\nL 269.579376 138.821109 \r\nL 269.597638 17.083636 \r\nL 269.603726 196.274767 \r\nL 269.691992 96.634856 \r\nL 269.743734 195.47122 \r\nL 269.710254 17.083636 \r\nL 269.801564 101.456142 \r\nL 269.853306 191.855255 \r\nL 269.816782 32.351042 \r\nL 269.908092 86.59051 \r\nL 269.923311 29.940399 \r\nL 269.993315 191.855255 \r\nL 270.011577 104.268559 \r\nL 270.078538 195.069446 \r\nL 270.084625 17.887184 \r\nL 270.115062 50.832639 \r\nL 270.157673 193.46235 \r\nL 270.121149 30.342173 \r\nL 270.215503 48.421996 \r\nL 270.22159 17.083636 \r\nL 270.285507 194.265898 \r\nL 270.3129 101.054368 \r\nL 270.407254 206.720887 \r\nL 270.373773 22.306696 \r\nL 270.428559 185.426874 \r\nL 270.434647 181.007361 \r\nL 270.43769 187.435743 \r\nL 270.529 17.083636 \r\nL 270.544219 197.480089 \r\nL 270.550306 66.501818 \r\nL 270.617267 17.083636 \r\nL 270.583786 186.230421 \r\nL 270.650747 56.457472 \r\nL 270.73597 213.551042 \r\nL 270.748144 17.083636 \r\nL 270.763363 192.257029 \r\nL 270.866847 17.083636 \r\nL 270.809018 205.515565 \r\nL 270.872935 168.150599 \r\nL 270.979463 17.083636 \r\nL 270.912502 206.720887 \r\nL 270.988594 114.312905 \r\nL 271.0099 203.506696 \r\nL 271.028162 17.083636 \r\nL 271.098166 110.69694 \r\nL 271.186432 205.515565 \r\nL 271.13469 36.36878 \r\nL 271.195563 57.662794 \r\nL 271.286873 208.729756 \r\nL 271.232087 17.083636 \r\nL 271.302092 128.776763 \r\nL 271.305135 46.8149 \r\nL 271.40862 198.283636 \r\nL 271.411664 78.555033 \r\nL 271.475581 204.310244 \r\nL 271.46645 17.083636 \r\nL 271.515148 93.822439 \r\nL 271.612546 17.083636 \r\nL 271.527323 195.47122 \r\nL 271.62472 92.215344 \r\nL 271.630808 187.837517 \r\nL 271.71603 17.083636 \r\nL 271.725161 88.599379 \r\nL 271.825602 203.90847 \r\nL 271.837777 17.083636 \r\nL 271.923 206.319113 \r\nL 271.950393 200.292506 \r\nL 271.95648 17.083636 \r\nL 272.063008 48.823769 \r\nL 272.111707 31.145721 \r\nL 272.178668 205.113792 \r\nL 272.190842 44.002483 \r\nL 272.251716 207.524435 \r\nL 272.291283 74.939069 \r\nL 272.333895 203.90847 \r\nL 272.367375 29.940399 \r\nL 272.400855 142.437073 \r\nL 272.501296 180.203814 \r\nL 272.513471 29.538625 \r\nL 272.528689 199.488958 \r\nL 272.586519 17.083636 \r\nL 272.623043 93.018891 \r\nL 272.714353 17.083636 \r\nL 272.65348 183.418004 \r\nL 272.732615 75.742616 \r\nL 272.750877 30.743947 \r\nL 272.784357 211.943947 \r\nL 272.817838 68.510687 \r\nL 272.924366 204.310244 \r\nL 272.830012 17.083636 \r\nL 272.92741 144.847716 \r\nL 273.033938 17.083636 \r\nL 272.963934 203.104922 \r\nL 273.036982 56.859246 \r\nL 273.040025 196.274767 \r\nL 273.058287 17.083636 \r\nL 273.149597 162.525765 \r\nL 273.253082 17.083636 \r\nL 273.167859 197.078315 \r\nL 273.262213 77.349712 \r\nL 273.329174 207.122661 \r\nL 273.295693 38.37765 \r\nL 273.38396 176.587849 \r\nL 273.438746 17.083636 \r\nL 273.429615 195.872993 \r\nL 273.493532 107.482749 \r\nL 273.496575 209.533304 \r\nL 273.593973 39.984745 \r\nL 273.603104 101.456142 \r\nL 273.670064 17.083636 \r\nL 273.654846 205.515565 \r\nL 273.709632 101.456142 \r\nL 273.770505 191.051707 \r\nL 273.72485 17.083636 \r\nL 273.81616 160.91867 \r\nL 273.895296 17.083636 \r\nL 273.892252 196.274767 \r\nL 273.928776 65.296497 \r\nL 273.992693 199.890732 \r\nL 273.983562 17.083636 \r\nL 274.050523 176.587849 \r\nL 274.09009 17.083636 \r\nL 274.157051 200.292506 \r\nL 274.163138 87.394058 \r\nL 274.208793 206.720887 \r\nL 274.260536 46.8149 \r\nL 274.27271 67.305366 \r\nL 274.33054 17.083636 \r\nL 274.342715 203.90847 \r\nL 274.382282 24.717339 \r\nL 274.400544 207.926208 \r\nL 274.473592 17.083636 \r\nL 274.494898 158.508027 \r\nL 274.534466 17.083636 \r\nL 274.525335 201.096053 \r\nL 274.60447 103.063237 \r\nL 274.616645 200.694279 \r\nL 274.689693 20.699601 \r\nL 274.710998 184.623326 \r\nL 274.726217 17.083636 \r\nL 274.811439 194.667672 \r\nL 274.823614 57.662794 \r\nL 274.835789 212.345721 \r\nL 274.884487 17.083636 \r\nL 274.933186 26.324435 \r\nL 275.015365 17.083636 \r\nL 275.042758 203.506696 \r\nL 275.121893 17.083636 \r\nL 275.064064 207.524435 \r\nL 275.155374 37.172328 \r\nL 275.231465 200.694279 \r\nL 275.216247 29.940399 \r\nL 275.264946 73.331973 \r\nL 275.27712 17.083636 \r\nL 275.353212 201.497827 \r\nL 275.365387 115.116452 \r\nL 275.456697 185.426874 \r\nL 275.414085 17.083636 \r\nL 275.474959 118.330643 \r\nL 275.493221 38.779424 \r\nL 275.48409 189.846386 \r\nL 275.587574 71.724878 \r\nL 275.633229 184.623326 \r\nL 275.678884 17.083636 \r\nL 275.694103 117.125322 \r\nL 275.803675 17.083636 \r\nL 275.748889 206.720887 \r\nL 275.806718 56.055698 \r\nL 275.82498 193.060576 \r\nL 275.821937 17.083636 \r\nL 275.907159 130.383858 \r\nL 275.964989 17.083636 \r\nL 275.983251 211.542173 \r\nL 276.019775 42.797162 \r\nL 276.028906 17.083636 \r\nL 276.06543 189.042838 \r\nL 276.114129 155.69561 \r\nL 276.129347 187.435743 \r\nL 276.120216 17.083636 \r\nL 276.153696 116.723548 \r\nL 276.24805 17.083636 \r\nL 276.241963 174.980754 \r\nL 276.263268 111.500488 \r\nL 276.366753 17.083636 \r\nL 276.290661 187.435743 \r\nL 276.37284 96.233082 \r\nL 276.385015 191.453481 \r\nL 276.400233 19.896053 \r\nL 276.482412 88.599379 \r\nL 276.573722 17.083636 \r\nL 276.570679 197.881863 \r\nL 276.585897 156.499157 \r\nL 276.607203 208.729756 \r\nL 276.628509 88.197605 \r\nL 276.72895 17.083636 \r\nL 276.640683 191.855255 \r\nL 276.738081 35.565233 \r\nL 276.792867 189.846386 \r\nL 276.765474 17.083636 \r\nL 276.847653 41.59184 \r\nL 276.948094 198.68541 \r\nL 276.938963 27.93153 \r\nL 276.957225 79.760355 \r\nL 277.048535 17.083636 \r\nL 277.033316 195.872993 \r\nL 277.066797 72.9302 \r\nL 277.16115 203.104922 \r\nL 277.072884 33.958137 \r\nL 277.176369 50.832639 \r\nL 277.270722 192.257029 \r\nL 277.182456 17.083636 \r\nL 277.288984 63.287627 \r\nL 277.292028 62.082306 \r\nL 277.328552 186.632195 \r\nL 277.319421 25.922661 \r\nL 277.404644 102.661463 \r\nL 277.483779 17.083636 \r\nL 277.465517 203.104922 \r\nL 277.517259 48.421996 \r\nL 277.623788 205.917339 \r\nL 277.541609 17.083636 \r\nL 277.64205 76.947938 \r\nL 277.678574 17.083636 \r\nL 277.648137 194.667672 \r\nL 277.702923 91.010022 \r\nL 277.785102 195.872993 \r\nL 277.806408 33.556364 \r\nL 277.812495 40.788293 \r\nL 277.852063 192.658803 \r\nL 277.885543 17.083636 \r\nL 277.931198 118.732417 \r\nL 277.955547 17.083636 \r\nL 277.967722 193.46235 \r\nL 278.037726 83.778093 \r\nL 278.059032 197.078315 \r\nL 278.104687 62.082306 \r\nL 278.147298 119.535965 \r\nL 278.247739 17.083636 \r\nL 278.16556 192.658803 \r\nL 278.250783 73.733747 \r\nL 278.253827 209.533304 \r\nL 278.278176 17.083636 \r\nL 278.360355 81.769224 \r\nL 278.427316 193.46235 \r\nL 278.369486 49.225543 \r\nL 278.466883 75.340843 \r\nL 278.5308 17.083636 \r\nL 278.488189 194.667672 \r\nL 278.564281 68.108914 \r\nL 278.649503 196.274767 \r\nL 278.619067 32.351042 \r\nL 278.676896 172.570111 \r\nL 278.734726 46.011353 \r\nL 278.725595 193.864124 \r\nL 278.789512 74.537295 \r\nL 278.792556 178.998492 \r\nL 278.871691 47.618448 \r\nL 278.899084 107.482749 \r\nL 278.956914 21.101375 \r\nL 278.944739 192.257029 \r\nL 278.98735 93.822439 \r\nL 279.069529 191.855255 \r\nL 279.090835 34.359911 \r\nL 279.096922 105.072106 \r\nL 279.142577 63.689401 \r\nL 279.166927 203.104922 \r\nL 279.197363 124.357251 \r\nL 279.203451 190.24816 \r\nL 279.246062 46.011353 \r\nL 279.303892 96.634856 \r\nL 279.309979 17.083636 \r\nL 279.316066 185.828647 \r\nL 279.416507 78.956807 \r\nL 279.434769 195.069446 \r\nL 279.456075 32.351042 \r\nL 279.532167 141.633525 \r\nL 279.583909 17.083636 \r\nL 279.553472 184.221552 \r\nL 279.641739 161.320443 \r\nL 279.666088 17.083636 \r\nL 279.647826 199.087184 \r\nL 279.757398 96.233082 \r\nL 279.793922 176.186075 \r\nL 279.806097 50.832639 \r\nL 279.812184 61.680532 \r\nL 279.815228 44.404257 \r\nL 279.879145 181.810909 \r\nL 279.90045 161.320443 \r\nL 279.909581 194.265898 \r\nL 279.985673 55.653925 \r\nL 280.000891 140.02643 \r\nL 280.089158 17.083636 \r\nL 280.058721 192.257029 \r\nL 280.110463 123.151929 \r\nL 280.17438 184.221552 \r\nL 280.153075 18.690732 \r\nL 280.216992 178.596718 \r\nL 280.317433 28.333304 \r\nL 280.29004 203.104922 \r\nL 280.329607 85.786962 \r\nL 280.344826 197.078315 \r\nL 280.41483 46.011353 \r\nL 280.436136 110.295166 \r\nL 280.463529 46.011353 \r\nL 280.518315 209.13153 \r\nL 280.548751 80.563902 \r\nL 280.579188 191.855255 \r\nL 280.573101 47.618448 \r\nL 280.637018 91.411796 \r\nL 280.68876 37.975876 \r\nL 280.670498 195.069446 \r\nL 280.74659 76.546164 \r\nL 280.847031 213.149268 \r\nL 280.777026 31.949268 \r\nL 280.859205 177.793171 \r\nL 280.941384 26.324435 \r\nL 280.92921 205.515565 \r\nL 280.971821 87.795831 \r\nL 281.050956 52.03796 \r\nL 281.072262 200.694279 \r\nL 281.154441 17.083636 \r\nL 281.184878 59.269889 \r\nL 281.187921 195.069446 \r\nL 281.197052 17.083636 \r\nL 281.297493 171.364789 \r\nL 281.355323 17.083636 \r\nL 281.343148 185.828647 \r\nL 281.410109 119.937738 \r\nL 281.413153 118.330643 \r\nL 281.416196 156.499157 \r\nL 281.461851 17.48541 \r\nL 281.458808 206.319113 \r\nL 281.525768 78.555033 \r\nL 281.528812 192.257029 \r\nL 281.604904 29.940399 \r\nL 281.63534 84.581641 \r\nL 281.638384 17.083636 \r\nL 281.674908 195.069446 \r\nL 281.744912 91.81357 \r\nL 281.790567 198.283636 \r\nL 281.751 17.083636 \r\nL 281.827091 165.338182 \r\nL 281.836222 17.083636 \r\nL 281.897096 185.426874 \r\nL 281.939707 85.786962 \r\nL 281.994493 201.096053 \r\nL 281.979275 49.225543 \r\nL 282.021886 78.153259 \r\nL 282.02493 32.752816 \r\nL 282.082759 208.729756 \r\nL 282.125371 88.599379 \r\nL 282.213637 197.480089 \r\nL 282.201462 53.645055 \r\nL 282.234943 101.456142 \r\nL 282.311034 203.104922 \r\nL 282.247117 42.797162 \r\nL 282.320165 96.634856 \r\nL 282.36582 17.083636 \r\nL 282.417563 200.292506 \r\nL 282.429737 41.190067 \r\nL 282.487567 181.007361 \r\nL 282.542353 175.382528 \r\nL 282.636707 51.234412 \r\nL 282.578877 185.426874 \r\nL 282.654969 74.135521 \r\nL 282.658012 74.135521 \r\nL 282.679318 38.37765 \r\nL 282.69758 204.310244 \r\nL 282.715842 75.742616 \r\nL 282.728017 213.551042 \r\nL 282.734104 61.278758 \r\nL 282.828458 174.980754 \r\nL 282.831501 192.658803 \r\nL 282.889331 50.029091 \r\nL 282.916724 107.482749 \r\nL 282.941073 189.042838 \r\nL 283.026296 38.779424 \r\nL 283.02934 195.872993 \r\nL 283.132824 17.083636 \r\nL 283.138912 175.382528 \r\nL 283.233265 54.046829 \r\nL 283.163261 185.828647 \r\nL 283.260658 84.983415 \r\nL 283.285008 176.989623 \r\nL 283.37023 67.70714 \r\nL 283.373274 128.776763 \r\nL 283.415885 187.033969 \r\nL 283.388492 38.779424 \r\nL 283.476759 142.437073 \r\nL 283.479802 40.386519 \r\nL 283.516326 203.104922 \r\nL 283.589374 83.778093 \r\nL 283.625898 183.016231 \r\nL 283.674597 17.083636 \r\nL 283.70199 104.670333 \r\nL 283.775038 42.797162 \r\nL 283.723296 183.016231 \r\nL 283.796344 166.141729 \r\nL 283.814606 187.837517 \r\nL 283.823737 74.135521 \r\nL 283.893741 97.438404 \r\nL 283.896785 98.643725 \r\nL 283.997226 201.096053 \r\nL 283.94244 75.340843 \r\nL 284.006357 106.277428 \r\nL 284.039837 191.453481 \r\nL 284.036793 63.287627 \r\nL 284.06723 123.955477 \r\nL 284.140278 53.243282 \r\nL 284.161584 191.855255 \r\nL 284.176802 143.642395 \r\nL 284.201152 195.47122 \r\nL 284.252894 45.609579 \r\nL 284.255938 103.465011 \r\nL 284.313767 17.083636 \r\nL 284.316811 184.623326 \r\nL 284.36551 69.314235 \r\nL 284.405077 195.069446 \r\nL 284.453776 54.448603 \r\nL 284.478125 140.829978 \r\nL 284.505518 44.806031 \r\nL 284.551173 185.426874 \r\nL 284.590741 112.304035 \r\nL 284.654658 188.23929 \r\nL 284.636396 42.395388 \r\nL 284.703357 144.044169 \r\nL 284.779448 188.23929 \r\nL 284.745968 51.234412 \r\nL 284.806841 109.491619 \r\nL 284.873802 17.083636 \r\nL 284.879889 212.345721 \r\nL 284.91337 72.528426 \r\nL 284.955981 199.087184 \r\nL 284.989461 32.752816 \r\nL 285.022942 154.490288 \r\nL 285.092946 43.198936 \r\nL 285.108164 193.46235 \r\nL 285.135557 53.243282 \r\nL 285.199474 190.649933 \r\nL 285.214693 52.841508 \r\nL 285.245129 121.946608 \r\nL 285.299915 54.046829 \r\nL 285.251217 187.435743 \r\nL 285.354701 57.662794 \r\nL 285.424706 207.122661 \r\nL 285.430793 56.859246 \r\nL 285.464273 152.079645 \r\nL 285.561671 17.083636 \r\nL 285.522103 194.265898 \r\nL 285.573845 103.866785 \r\nL 285.668199 208.729756 \r\nL 285.674286 17.083636 \r\nL 285.686461 197.078315 \r\nL 285.695592 17.083636 \r\nL 285.808208 109.491619 \r\nL 285.908649 46.011353 \r\nL 285.91778 189.042838 \r\nL 286.012133 63.689401 \r\nL 286.030395 110.295166 \r\nL 286.054745 68.108914 \r\nL 286.048657 194.667672 \r\nL 286.130836 91.010022 \r\nL 286.188666 188.23929 \r\nL 286.228234 33.556364 \r\nL 286.240408 74.537295 \r\nL 286.243452 71.323104 \r\nL 286.255627 121.946608 \r\nL 286.261714 33.556364 \r\nL 286.368242 196.274767 \r\nL 286.480858 64.492949 \r\nL 286.508251 187.033969 \r\nL 286.486945 31.949268 \r\nL 286.596517 150.070776 \r\nL 286.629998 29.940399 \r\nL 286.693915 185.426874 \r\nL 286.709133 62.885854 \r\nL 286.724351 191.855255 \r\nL 286.763919 45.207805 \r\nL 286.821749 144.044169 \r\nL 286.882622 17.083636 \r\nL 286.843054 191.855255 \r\nL 286.928277 133.196275 \r\nL 287.028718 211.140399 \r\nL 286.943495 17.083636 \r\nL 287.037849 120.741286 \r\nL 287.040893 17.083636 \r\nL 287.135246 189.846386 \r\nL 287.147421 103.866785 \r\nL 287.190032 205.113792 \r\nL 287.247862 17.083636 \r\nL 287.256993 85.786962 \r\nL 287.266124 21.904922 \r\nL 287.305692 197.078315 \r\nL 287.351347 98.643725 \r\nL 287.35439 187.837517 \r\nL 287.369609 46.8149 \r\nL 287.460919 93.018891 \r\nL 287.552229 211.140399 \r\nL 287.521792 17.083636 \r\nL 287.573534 176.989623 \r\nL 287.658757 17.083636 \r\nL 287.585709 195.069446 \r\nL 287.683106 142.437073 \r\nL 287.704412 181.810909 \r\nL 287.731805 17.083636 \r\nL 287.783547 131.58918 \r\nL 287.847464 30.743947 \r\nL 287.838333 196.676541 \r\nL 287.893119 116.321774 \r\nL 287.911381 51.234412 \r\nL 287.923556 194.265898 \r\nL 287.987473 128.374989 \r\nL 288.048346 203.90847 \r\nL 288.057477 17.083636 \r\nL 288.100089 180.203814 \r\nL 288.203573 17.083636 \r\nL 288.212704 109.893392 \r\nL 288.255316 187.435743 \r\nL 288.273578 17.083636 \r\nL 288.313145 69.716009 \r\nL 288.389237 17.083636 \r\nL 288.322276 195.872993 \r\nL 288.413586 181.409135 \r\nL 288.41663 211.140399 \r\nL 288.459241 17.083636 \r\nL 288.523158 174.177206 \r\nL 288.529246 99.849047 \r\nL 288.574901 55.653925 \r\nL 288.562726 188.23929 \r\nL 288.620556 145.651264 \r\nL 288.696647 203.506696 \r\nL 288.687516 53.645055 \r\nL 288.730128 150.874324 \r\nL 288.757521 43.60071 \r\nL 288.821438 187.837517 \r\nL 288.842743 55.252151 \r\nL 288.882311 185.828647 \r\nL 288.861005 42.797162 \r\nL 288.958403 131.58918 \r\nL 289.001014 191.855255 \r\nL 288.970577 44.806031 \r\nL 289.064931 99.447273 \r\nL 289.077106 37.172328 \r\nL 289.071018 204.310244 \r\nL 289.156241 172.570111 \r\nL 289.162328 180.605588 \r\nL 289.174503 64.492949 \r\nL 289.177547 98.241951 \r\nL 289.18059 17.083636 \r\nL 289.268857 185.828647 \r\nL 289.287119 97.03663 \r\nL 289.338861 187.435743 \r\nL 289.317555 17.083636 \r\nL 289.396691 186.632195 \r\nL 289.51235 17.083636 \r\nL 289.579311 178.998492 \r\nL 289.624966 142.035299 \r\nL 289.649315 17.083636 \r\nL 289.646271 199.890732 \r\nL 289.734538 138.821109 \r\nL 289.81976 17.083636 \r\nL 289.771062 198.68541 \r\nL 289.853241 29.538625 \r\nL 289.929332 210.336851 \r\nL 289.868459 17.083636 \r\nL 289.965856 196.274767 \r\nL 290.078472 17.083636 \r\nL 290.108909 184.623326 \r\nL 290.191088 136.008692 \r\nL 290.227612 75.742616 \r\nL 290.273267 182.614457 \r\nL 290.30066 87.394058 \r\nL 290.410232 211.943947 \r\nL 290.328053 33.556364 \r\nL 290.413275 181.409135 \r\nL 290.510673 17.083636 \r\nL 290.428494 209.13153 \r\nL 290.528935 26.324435 \r\nL 290.531978 197.480089 \r\nL 290.623288 17.083636 \r\nL 290.64155 140.428204 \r\nL 290.687205 18.288958 \r\nL 290.711555 195.069446 \r\nL 290.754166 99.849047 \r\nL 290.799821 197.881863 \r\nL 290.805908 52.03796 \r\nL 290.863738 197.480089 \r\nL 290.964179 33.15459 \r\nL 290.979397 41.993614 \r\nL 290.997659 184.623326 \r\nL 291.034183 34.359911 \r\nL 291.095057 144.044169 \r\nL 291.165061 42.395388 \r\nL 291.174192 193.060576 \r\nL 291.201585 87.795831 \r\nL 291.225934 209.935078 \r\nL 291.259415 17.083636 \r\nL 291.311157 111.098714 \r\nL 291.33855 17.887184 \r\nL 291.368987 189.846386 \r\nL 291.417685 93.822439 \r\nL 291.472471 205.917339 \r\nL 291.438991 17.083636 \r\nL 291.524214 197.881863 \r\nL 291.560738 17.083636 \r\nL 291.636829 84.179867 \r\nL 291.73727 189.444612 \r\nL 291.691615 17.083636 \r\nL 291.749445 164.936408 \r\nL 291.801188 17.083636 \r\nL 291.816406 188.641064 \r\nL 291.862061 95.831308 \r\nL 291.925978 17.083636 \r\nL 291.868148 179.400266 \r\nL 291.971633 54.448603 \r\nL 291.974677 209.533304 \r\nL 291.97772 17.083636 \r\nL 292.081205 70.519557 \r\nL 292.099467 197.881863 \r\nL 292.154253 17.083636 \r\nL 292.187733 160.91867 \r\nL 292.269912 34.761685 \r\nL 292.227301 189.846386 \r\nL 292.297305 117.125322 \r\nL 292.40079 204.310244 \r\nL 292.358179 34.761685 \r\nL 292.406877 95.831308 \r\nL 292.428183 201.497827 \r\nL 292.43427 66.501818 \r\nL 292.504275 141.231752 \r\nL 292.507318 31.547494 \r\nL 292.519493 191.855255 \r\nL 292.61689 62.48408 \r\nL 292.647327 190.24816 \r\nL 292.668633 21.503149 \r\nL 292.726462 103.866785 \r\nL 292.814729 17.083636 \r\nL 292.76603 192.658803 \r\nL 292.832991 79.358581 \r\nL 292.939519 198.68541 \r\nL 292.878646 17.083636 \r\nL 292.942563 54.448603 \r\nL 292.951694 199.087184 \r\nL 293.046047 17.083636 \r\nL 293.055178 174.177206 \r\nL 293.103877 17.083636 \r\nL 293.134314 212.345721 \r\nL 293.167794 115.518226 \r\nL 293.210405 21.904922 \r\nL 293.176925 201.497827 \r\nL 293.277366 78.555033 \r\nL 293.28041 78.153259 \r\nL 293.283453 89.402927 \r\nL 293.350414 34.761685 \r\nL 293.383894 176.186075 \r\nL 293.389982 137.214013 \r\nL 293.472161 36.36878 \r\nL 293.493466 193.46235 \r\nL 293.578689 17.083636 \r\nL 293.511728 202.703149 \r\nL 293.606082 40.788293 \r\nL 293.642606 181.810909 \r\nL 293.660868 17.083636 \r\nL 293.709567 133.196275 \r\nL 293.80392 17.083636 \r\nL 293.758265 203.90847 \r\nL 293.819139 144.044169 \r\nL 293.901318 51.234412 \r\nL 293.876968 192.257029 \r\nL 293.916536 106.679202 \r\nL 293.928711 199.890732 \r\nL 294.020021 17.083636 \r\nL 294.026108 115.116452 \r\nL 294.099156 17.083636 \r\nL 294.086981 200.292506 \r\nL 294.132636 122.348381 \r\nL 294.181335 174.177206 \r\nL 294.178291 26.324435 \r\nL 294.236121 100.652594 \r\nL 294.281776 33.15459 \r\nL 294.254383 194.667672 \r\nL 294.336562 123.553703 \r\nL 294.339606 202.301375 \r\nL 294.379173 17.083636 \r\nL 294.446134 84.581641 \r\nL 294.507007 44.002483 \r\nL 294.522226 178.998492 \r\nL 294.549619 82.974545 \r\nL 294.647016 205.113792 \r\nL 294.577012 19.092506 \r\nL 294.659191 54.850377 \r\nL 294.747457 190.24816 \r\nL 294.677453 17.48541 \r\nL 294.77485 125.964346 \r\nL 294.847898 17.083636 \r\nL 294.875291 168.150599 \r\nL 294.884422 160.115122 \r\nL 294.890509 123.151929 \r\nL 294.997038 17.083636 \r\nL 294.92399 210.336851 \r\nL 295.003125 85.786962 \r\nL 295.057911 175.382528 \r\nL 295.018343 17.083636 \r\nL 295.112697 96.233082 \r\nL 295.200963 17.083636 \r\nL 295.164439 213.149268 \r\nL 295.222269 84.581641 \r\nL 295.292273 198.283636 \r\nL 295.277055 17.083636 \r\nL 295.313579 84.983415 \r\nL 295.410976 17.083636 \r\nL 295.368365 160.516896 \r\nL 295.41402 142.838847 \r\nL 295.417064 195.47122 \r\nL 295.496199 17.083636 \r\nL 295.523592 118.732417 \r\nL 295.569247 39.181197 \r\nL 295.575334 176.989623 \r\nL 295.608815 72.9302 \r\nL 295.63012 185.828647 \r\nL 295.703168 31.547494 \r\nL 295.72143 170.159468 \r\nL 295.727518 148.061907 \r\nL 295.730561 187.435743 \r\nL 295.739692 17.083636 \r\nL 295.831002 188.641064 \r\nL 295.843177 73.331973 \r\nL 295.934487 34.359911 \r\nL 295.949705 207.122661 \r\nL 296.01971 24.315565 \r\nL 296.059277 126.767894 \r\nL 296.153631 178.596718 \r\nL 296.107976 20.699601 \r\nL 296.162762 82.974545 \r\nL 296.241897 17.083636 \r\nL 296.220592 186.230421 \r\nL 296.26929 93.018891 \r\nL 296.281465 205.917339 \r\nL 296.32712 45.207805 \r\nL 296.378862 157.704479 \r\nL 296.406255 42.797162 \r\nL 296.461041 208.327982 \r\nL 296.491478 101.054368 \r\nL 296.50974 206.720887 \r\nL 296.576701 33.958137 \r\nL 296.60105 131.58918 \r\nL 296.637574 29.136851 \r\nL 296.695404 195.872993 \r\nL 296.710622 137.214013 \r\nL 296.78367 208.327982 \r\nL 296.762364 17.083636 \r\nL 296.81715 117.928869 \r\nL 296.914548 17.083636 \r\nL 296.850631 205.113792 \r\nL 296.926722 105.875654 \r\nL 296.984552 181.810909 \r\nL 296.996727 53.243282 \r\nL 297.033251 101.857916 \r\nL 297.078906 20.297827 \r\nL 297.112386 186.632195 \r\nL 297.133692 70.519557 \r\nL 297.225002 189.846386 \r\nL 297.185434 17.083636 \r\nL 297.243264 77.349712 \r\nL 297.328486 170.963016 \r\nL 297.285875 32.351042 \r\nL 297.346748 162.927539 \r\nL 297.453277 17.083636 \r\nL 297.407622 205.917339 \r\nL 297.459364 82.170998 \r\nL 297.471539 27.529756 \r\nL 297.48067 199.488958 \r\nL 297.553718 89.402927 \r\nL 297.651115 193.060576 \r\nL 297.617635 23.110244 \r\nL 297.666333 146.856585 \r\nL 297.760687 23.512018 \r\nL 297.721119 198.68541 \r\nL 297.778949 56.859246 \r\nL 297.873303 205.113792 \r\nL 297.830691 20.699601 \r\nL 297.888521 122.750155 \r\nL 297.955482 25.520887 \r\nL 297.995049 198.283636 \r\nL 297.998093 134.80337 \r\nL 298.037661 23.512018 \r\nL 298.022442 169.35592 \r\nL 298.11984 58.064568 \r\nL 298.220281 194.265898 \r\nL 298.21115 42.395388 \r\nL 298.229412 95.429534 \r\nL 298.326809 72.126652 \r\nL 298.262892 189.042838 \r\nL 298.329853 74.939069 \r\nL 298.381595 192.257029 \r\nL 298.442468 108.688071 \r\nL 298.466818 201.497827 \r\nL 298.472905 66.100044 \r\nL 298.515516 111.902262 \r\nL 298.51856 39.984745 \r\nL 298.585521 184.221552 \r\nL 298.622045 134.401596 \r\nL 298.6677 187.033969 \r\nL 298.679874 54.448603 \r\nL 298.725529 175.784302 \r\nL 298.807708 26.726208 \r\nL 298.755966 181.409135 \r\nL 298.835101 148.865455 \r\nL 298.929455 191.855255 \r\nL 298.862494 41.59184 \r\nL 298.938586 164.936408 \r\nL 298.953804 54.046829 \r\nL 299.029896 191.051707 \r\nL 299.051202 92.617118 \r\nL 299.057289 88.197605 \r\nL 299.060333 95.429534 \r\nL 299.090769 197.480089 \r\nL 299.136424 73.733747 \r\nL 299.172948 159.311574 \r\nL 299.185123 38.37765 \r\nL 299.276433 208.327982 \r\nL 299.279477 171.364789 \r\nL 299.28252 205.515565 \r\nL 299.352525 23.512018 \r\nL 299.389049 176.989623 \r\nL 299.459053 17.083636 \r\nL 299.425573 192.257029 \r\nL 299.501665 129.58031 \r\nL 299.596018 195.47122 \r\nL 299.562538 17.083636 \r\nL 299.611237 187.033969 \r\nL 299.690372 24.315565 \r\nL 299.644717 189.042838 \r\nL 299.726896 28.735078 \r\nL 299.836468 204.712018 \r\nL 299.766464 23.913792 \r\nL 299.845599 142.035299 \r\nL 299.94604 27.93153 \r\nL 299.88821 190.24816 \r\nL 299.955171 40.386519 \r\nL 299.970389 201.497827 \r\nL 299.994739 17.083636 \r\nL 300.067787 103.465011 \r\nL 300.131704 196.676541 \r\nL 300.079961 38.779424 \r\nL 300.143878 74.939069 \r\nL 300.238232 17.083636 \r\nL 300.201708 194.667672 \r\nL 300.247363 133.999823 \r\nL 300.338673 187.033969 \r\nL 300.31128 17.083636 \r\nL 300.356935 159.713348 \r\nL 300.36911 17.083636 \r\nL 300.381284 194.265898 \r\nL 300.466507 167.347051 \r\nL 300.55173 203.506696 \r\nL 300.539555 17.083636 \r\nL 300.563904 93.420665 \r\nL 300.624778 17.083636 \r\nL 300.588254 175.784302 \r\nL 300.636952 165.739956 \r\nL 300.639996 185.0251 \r\nL 300.658258 17.083636 \r\nL 300.743481 146.053038 \r\nL 300.846965 17.083636 \r\nL 300.828703 205.515565 \r\nL 300.856096 97.840177 \r\nL 300.898708 197.480089 \r\nL 300.886533 17.083636 \r\nL 300.953494 95.027761 \r\nL 301.04176 17.083636 \r\nL 301.029585 188.23929 \r\nL 301.063066 40.386519 \r\nL 301.151332 197.078315 \r\nL 301.169594 17.083636 \r\nL 301.178725 174.57898 \r\nL 301.273079 17.083636 \r\nL 301.193943 191.453481 \r\nL 301.291341 85.385188 \r\nL 301.303515 187.435743 \r\nL 301.31569 33.958137 \r\nL 301.379607 170.963016 \r\nL 301.446568 17.083636 \r\nL 301.477004 193.060576 \r\nL 301.489179 125.562572 \r\nL 301.553096 179.400266 \r\nL 301.49831 17.083636 \r\nL 301.595707 88.197605 \r\nL 301.641362 17.083636 \r\nL 301.699192 199.087184 \r\nL 301.702236 135.205144 \r\nL 301.744847 203.104922 \r\nL 301.796589 66.903592 \r\nL 301.802677 106.679202 \r\nL 301.909205 17.083636 \r\nL 301.848332 199.890732 \r\nL 301.912249 91.81357 \r\nL 301.973122 196.676541 \r\nL 302.009646 17.083636 \r\nL 302.021821 70.92133 \r\nL 302.064432 190.649933 \r\nL 302.091825 17.083636 \r\nL 302.134436 114.714678 \r\nL 302.140524 167.748825 \r\nL 302.234877 208.729756 \r\nL 302.183135 17.083636 \r\nL 302.240965 178.194945 \r\nL 302.335318 17.083636 \r\nL 302.338362 200.292506 \r\nL 302.350537 40.386519 \r\nL 302.454021 195.872993 \r\nL 302.384017 17.083636 \r\nL 302.460109 139.222882 \r\nL 302.557506 20.297827 \r\nL 302.484458 204.712018 \r\nL 302.569681 91.411796 \r\nL 302.670122 210.336851 \r\nL 302.664034 17.083636 \r\nL 302.676209 81.36745 \r\nL 302.758388 17.083636 \r\nL 302.71882 197.078315 \r\nL 302.785781 109.893392 \r\nL 302.864916 17.083636 \r\nL 302.825349 185.426874 \r\nL 302.886222 37.574102 \r\nL 302.977532 194.667672 \r\nL 302.941008 20.297827 \r\nL 302.998838 156.097384 \r\nL 303.087104 17.083636 \r\nL 303.020143 205.917339 \r\nL 303.10841 172.971885 \r\nL 303.187545 17.083636 \r\nL 303.169283 202.301375 \r\nL 303.217982 23.512018 \r\nL 303.287986 195.47122 \r\nL 303.239287 17.083636 \r\nL 303.330597 162.525765 \r\nL 303.424951 205.515565 \r\nL 303.351903 17.083636 \r\nL 303.427995 118.330643 \r\nL 303.525392 17.083636 \r\nL 303.528436 187.033969 \r\nL 303.537567 74.939069 \r\nL 303.552785 191.051707 \r\nL 303.555829 17.083636 \r\nL 303.647139 70.92133 \r\nL 303.695837 17.083636 \r\nL 303.662357 166.945277 \r\nL 303.74758 126.767894 \r\nL 303.808453 188.641064 \r\nL 303.820628 17.083636 \r\nL 303.851064 101.456142 \r\nL 303.921069 19.896053 \r\nL 303.896719 187.837517 \r\nL 303.9302 54.850377 \r\nL 304.033684 176.989623 \r\nL 303.939331 17.083636 \r\nL 304.039772 84.179867 \r\nL 304.11282 190.649933 \r\nL 304.05499 17.083636 \r\nL 304.149344 78.555033 \r\nL 304.176737 17.083636 \r\nL 304.170649 187.033969 \r\nL 304.210217 99.849047 \r\nL 304.277178 181.409135 \r\nL 304.225435 19.092506 \r\nL 304.316745 70.92133 \r\nL 304.338051 17.083636 \r\nL 304.374575 187.837517 \r\nL 304.42023 39.984745 \r\nL 304.481103 194.265898 \r\nL 304.475016 17.083636 \r\nL 304.532846 140.829978 \r\nL 304.538933 190.649933 \r\nL 304.560239 44.404257 \r\nL 304.584588 160.516896 \r\nL 304.599806 17.083636 \r\nL 304.608937 207.122661 \r\nL 304.69416 35.967007 \r\nL 304.773295 190.649933 \r\nL 304.745902 17.083636 \r\nL 304.803732 61.278758 \r\nL 304.806776 63.287627 \r\nL 304.91026 187.837517 \r\nL 304.864605 22.70847 \r\nL 304.919391 117.928869 \r\nL 304.974177 17.083636 \r\nL 305.00157 175.784302 \r\nL 305.028963 164.534634 \r\nL 305.080706 21.503149 \r\nL 305.09288 191.051707 \r\nL 305.141579 121.544834 \r\nL 305.175059 197.480089 \r\nL 305.181147 62.885854 \r\nL 305.217671 76.947938 \r\nL 305.312024 17.083636 \r\nL 305.308981 208.729756 \r\nL 305.324199 75.340843 \r\nL 305.378985 192.658803 \r\nL 305.372898 23.512018 \r\nL 305.433771 149.669002 \r\nL 305.48247 47.618448 \r\nL 305.442902 193.060576 \r\nL 305.543343 64.894723 \r\nL 305.616391 196.676541 \r\nL 305.558561 17.083636 \r\nL 305.652915 152.883193 \r\nL 305.744225 17.083636 \r\nL 305.674221 202.301375 \r\nL 305.765531 98.643725 \r\nL 305.768574 98.241951 \r\nL 305.865972 199.087184 \r\nL 305.786836 17.083636 \r\nL 305.878146 147.660133 \r\nL 305.935976 208.327982 \r\nL 305.993806 17.083636 \r\nL 306.039461 205.917339 \r\nL 306.103378 144.445942 \r\nL 306.106421 17.083636 \r\nL 306.149033 196.676541 \r\nL 306.215993 47.216674 \r\nL 306.322522 199.488958 \r\nL 306.313391 19.494279 \r\nL 306.325565 180.203814 \r\nL 306.368177 17.083636 \r\nL 306.331653 193.060576 \r\nL 306.438181 91.411796 \r\nL 306.508185 17.083636 \r\nL 306.447312 203.506696 \r\nL 306.538622 78.555033 \r\nL 306.629932 195.47122 \r\nL 306.623845 17.083636 \r\nL 306.648194 138.419335 \r\nL 306.684718 37.574102 \r\nL 306.70298 196.676541 \r\nL 306.76081 90.206475 \r\nL 306.85212 60.876984 \r\nL 306.785159 191.855255 \r\nL 306.858207 86.59051 \r\nL 306.861251 176.587849 \r\nL 306.964735 17.083636 \r\nL 306.970823 139.222882 \r\nL 307.025609 17.083636 \r\nL 307.031696 208.327982 \r\nL 307.083439 63.689401 \r\nL 307.123006 194.265898 \r\nL 307.168661 17.083636 \r\nL 307.196054 111.098714 \r\nL 307.278233 17.083636 \r\nL 307.229535 190.24816 \r\nL 307.305626 88.197605 \r\nL 307.390849 195.069446 \r\nL 307.317801 31.547494 \r\nL 307.415198 131.58918 \r\nL 307.485203 71.323104 \r\nL 307.479115 188.23929 \r\nL 307.527814 104.670333 \r\nL 307.600862 25.922661 \r\nL 307.585644 181.409135 \r\nL 307.625211 81.769224 \r\nL 307.628255 197.480089 \r\nL 307.698259 17.083636 \r\nL 307.734783 84.179867 \r\nL 307.7987 192.658803 \r\nL 307.756089 17.083636 \r\nL 307.841312 96.634856 \r\nL 307.85653 36.770554 \r\nL 307.871748 193.060576 \r\nL 307.935665 185.828647 \r\nL 307.938709 193.864124 \r\nL 307.975233 55.653925 \r\nL 307.993495 93.822439 \r\nL 308.087849 17.083636 \r\nL 308.051325 194.667672 \r\nL 308.103067 106.277428 \r\nL 308.106111 199.488958 \r\nL 308.112198 17.083636 \r\nL 308.212639 142.838847 \r\nL 308.294818 17.083636 \r\nL 308.252207 186.632195 \r\nL 308.325255 31.949268 \r\nL 308.413521 189.846386 \r\nL 308.443958 168.150599 \r\nL 308.492656 17.083636 \r\nL 308.498744 183.819778 \r\nL 308.556573 68.510687 \r\nL 308.626578 204.310244 \r\nL 308.629621 17.083636 \r\nL 308.663102 85.385188 \r\nL 308.763543 17.083636 \r\nL 308.672233 193.060576 \r\nL 308.766586 97.03663 \r\nL 308.775717 193.46235 \r\nL 308.824416 31.145721 \r\nL 308.873115 178.998492 \r\nL 308.876158 17.083636 \r\nL 308.937032 189.846386 \r\nL 308.982687 90.206475 \r\nL 308.994861 205.917339 \r\nL 309.052691 29.940399 \r\nL 309.092259 150.874324 \r\nL 309.110521 38.779424 \r\nL 309.128783 195.872993 \r\nL 309.201831 52.439734 \r\nL 309.22618 199.890732 \r\nL 309.238355 44.404257 \r\nL 309.311403 177.391397 \r\nL 309.4088 47.618448 \r\nL 309.384451 209.533304 \r\nL 309.424018 86.59051 \r\nL 309.427062 40.788293 \r\nL 309.527503 199.488958 \r\nL 309.530547 95.027761 \r\nL 309.627944 39.984745 \r\nL 309.637075 162.525765 \r\nL 309.734472 18.690732 \r\nL 309.707079 201.899601 \r\nL 309.749691 56.055698 \r\nL 309.86535 189.042838 \r\nL 309.816651 17.083636 \r\nL 309.886656 89.402927 \r\nL 309.950573 17.083636 \r\nL 309.917092 174.980754 \r\nL 309.95666 83.778093 \r\nL 309.959704 205.917339 \r\nL 309.999271 72.9302 \r\nL 310.066232 175.382528 \r\nL 310.145367 17.083636 \r\nL 310.154498 197.881863 \r\nL 310.178848 121.544834 \r\nL 310.239721 202.301375 \r\nL 310.191022 17.083636 \r\nL 310.28842 128.374989 \r\nL 310.327987 36.36878 \r\nL 310.3219 193.864124 \r\nL 310.397992 69.716009 \r\nL 310.449734 199.488958 \r\nL 310.404079 17.083636 \r\nL 310.510607 184.623326 \r\nL 310.620179 190.649933 \r\nL 310.623223 17.083636 \r\nL 310.732795 211.943947 \r\nL 310.738882 136.008692 \r\nL 310.814974 17.083636 \r\nL 310.772363 190.24816 \r\nL 310.830192 95.027761 \r\nL 310.915415 206.720887 \r\nL 310.878891 63.287627 \r\nL 310.942808 146.856585 \r\nL 311.028031 17.083636 \r\nL 310.976288 184.623326 \r\nL 311.055424 89.804701 \r\nL 311.058467 189.444612 \r\nL 311.088904 25.119113 \r\nL 311.168039 150.070776 \r\nL 311.250218 17.083636 \r\nL 311.222825 190.24816 \r\nL 311.280655 70.92133 \r\nL 311.320223 187.837517 \r\nL 311.289786 17.083636 \r\nL 311.393271 172.168337 \r\nL 311.487624 17.083636 \r\nL 311.4511 186.230421 \r\nL 311.502843 150.874324 \r\nL 311.515017 184.221552 \r\nL 311.551541 17.083636 \r\nL 311.612415 170.963016 \r\nL 311.715899 203.104922 \r\nL 311.728074 17.083636 \r\nL 311.813297 196.274767 \r\nL 311.84069 54.046829 \r\nL 311.843733 22.70847 \r\nL 311.871126 195.47122 \r\nL 311.950262 61.278758 \r\nL 312.02331 194.265898 \r\nL 312.062877 128.374989 \r\nL 312.084183 31.547494 \r\nL 312.111576 193.46235 \r\nL 312.172449 110.295166 \r\nL 312.230279 190.649933 \r\nL 312.227235 52.03796 \r\nL 312.282021 172.971885 \r\nL 312.367244 30.743947 \r\nL 312.294196 188.641064 \r\nL 312.397681 36.36878 \r\nL 312.400724 34.359911 \r\nL 312.485947 193.46235 \r\nL 312.47986 17.083636 \r\nL 312.51334 82.572772 \r\nL 312.598563 18.690732 \r\nL 312.540733 190.24816 \r\nL 312.613781 105.072106 \r\nL 312.705091 186.230421 \r\nL 312.686829 40.788293 \r\nL 312.723353 164.936408 \r\nL 312.778139 48.020222 \r\nL 312.72944 193.864124 \r\nL 312.835969 98.241951 \r\nL 312.866405 195.47122 \r\nL 312.869449 60.876984 \r\nL 312.933366 171.766563 \r\nL 312.939453 28.333304 \r\nL 313.006414 205.515565 \r\nL 313.045982 117.125322 \r\nL 313.122073 209.13153 \r\nL 313.140335 29.538625 \r\nL 313.158597 170.159468 \r\nL 313.176859 204.712018 \r\nL 313.268169 17.083636 \r\nL 313.307737 191.453481 \r\nL 313.380785 84.179867 \r\nL 313.389916 193.060576 \r\nL 313.414265 23.110244 \r\nL 313.493401 131.990953 \r\nL 313.514706 38.37765 \r\nL 313.51775 189.444612 \r\nL 313.602973 95.027761 \r\nL 313.657759 197.480089 \r\nL 313.630366 40.788293 \r\nL 313.706457 101.456142 \r\nL 313.709501 39.582971 \r\nL 313.715588 198.283636 \r\nL 313.819073 64.492949 \r\nL 313.831248 176.186075 \r\nL 313.867772 50.029091 \r\nL 313.928645 112.304035 \r\nL 313.931689 42.797162 \r\nL 313.980387 189.444612 \r\nL 314.035173 81.769224 \r\nL 314.096047 191.051707 \r\nL 314.086916 17.083636 \r\nL 314.144745 107.884523 \r\nL 314.175182 60.073437 \r\nL 314.233012 178.596718 \r\nL 314.336496 45.609579 \r\nL 314.254317 195.872993 \r\nL 314.345627 95.027761 \r\nL 314.357802 203.104922 \r\nL 314.446068 27.529756 \r\nL 314.506942 194.265898 \r\nL 314.543466 18.690732 \r\nL 314.55564 108.286297 \r\nL 314.656082 27.93153 \r\nL 314.625645 203.506696 \r\nL 314.668256 58.868115 \r\nL 314.716955 194.667672 \r\nL 314.686518 17.083636 \r\nL 314.777828 165.739956 \r\nL 314.878269 17.083636 \r\nL 314.817396 185.828647 \r\nL 314.890444 41.993614 \r\nL 314.933055 189.846386 \r\nL 314.948274 17.083636 \r\nL 315.000016 40.788293 \r\nL 315.024365 17.083636 \r\nL 315.115675 211.140399 \r\nL 315.133937 22.70847 \r\nL 315.228291 75.742616 \r\nL 315.234378 24.315565 \r\nL 315.307426 198.68541 \r\nL 315.322645 95.027761 \r\nL 315.34395 195.47122 \r\nL 315.353081 41.993614 \r\nL 315.43526 147.660133 \r\nL 315.508308 17.083636 \r\nL 315.483959 198.68541 \r\nL 315.547876 70.117783 \r\nL 315.633099 32.752816 \r\nL 315.566138 194.265898 \r\nL 315.636142 66.501818 \r\nL 315.693972 206.720887 \r\nL 315.700059 39.984745 \r\nL 315.748758 132.794501 \r\nL 315.754845 29.538625 \r\nL 315.849199 207.926208 \r\nL 315.861374 64.091175 \r\nL 315.964858 199.890732 \r\nL 315.910072 22.306696 \r\nL 315.967902 130.785632 \r\nL 316.071387 17.083636 \r\nL 316.043994 208.327982 \r\nL 316.077474 84.983415 \r\nL 316.144435 206.720887 \r\nL 316.09878 28.333304 \r\nL 316.187046 174.177206 \r\nL 316.22357 196.274767 \r\nL 316.299662 17.083636 \r\nL 316.400103 203.506696 \r\nL 316.409234 150.874324 \r\nL 316.494456 17.083636 \r\nL 316.427496 192.257029 \r\nL 316.521849 34.359911 \r\nL 316.567504 195.872993 \r\nL 316.594897 17.083636 \r\nL 316.634465 157.302705 \r\nL 316.670989 17.083636 \r\nL 316.677076 191.453481 \r\nL 316.744037 120.741286 \r\nL 316.792736 204.712018 \r\nL 316.801867 22.70847 \r\nL 316.853609 172.570111 \r\nL 316.947963 201.899601 \r\nL 316.966225 17.083636 \r\nL 317.057535 192.257029 \r\nL 317.075797 182.212683 \r\nL 317.07884 34.359911 \r\nL 317.087971 209.533304 \r\nL 317.188412 73.733747 \r\nL 317.255373 17.887184 \r\nL 317.212762 209.533304 \r\nL 317.297984 29.940399 \r\nL 317.364945 182.614457 \r\nL 317.383207 17.083636 \r\nL 317.407556 95.831308 \r\nL 317.514085 17.083636 \r\nL 317.453211 187.435743 \r\nL 317.517128 34.359911 \r\nL 317.568871 207.524435 \r\nL 317.581045 17.083636 \r\nL 317.6267 155.69561 \r\nL 317.641919 30.342173 \r\nL 317.724098 189.444612 \r\nL 317.733229 151.677871 \r\nL 317.736272 192.257029 \r\nL 317.788015 17.083636 \r\nL 317.836713 101.054368 \r\nL 317.839757 17.083636 \r\nL 317.92498 181.409135 \r\nL 317.946285 127.973215 \r\nL 317.99194 194.667672 \r\nL 317.952373 17.083636 \r\nL 318.046726 105.072106 \r\nL 318.122818 17.083636 \r\nL 318.058901 195.872993 \r\nL 318.150211 162.123991 \r\nL 318.153255 209.533304 \r\nL 318.162386 17.083636 \r\nL 318.253696 49.225543 \r\nL 318.256739 19.092506 \r\nL 318.320656 194.265898 \r\nL 318.360224 58.466341 \r\nL 318.405879 194.265898 \r\nL 318.393704 17.083636 \r\nL 318.47284 168.954146 \r\nL 318.512407 43.60071 \r\nL 318.478927 185.828647 \r\nL 318.585455 97.840177 \r\nL 318.588499 96.634856 \r\nL 318.591543 188.23929 \r\nL 318.691984 17.083636 \r\nL 318.698071 80.563902 \r\nL 318.707202 186.632195 \r\nL 318.792425 17.083636 \r\nL 318.804599 101.456142 \r\nL 318.835036 17.083636 \r\nL 318.886778 210.336851 \r\nL 318.911128 122.750155 \r\nL 318.932433 205.515565 \r\nL 318.990263 25.922661 \r\nL 319.0207 197.881863 \r\nL 319.023743 22.70847 \r\nL 319.090704 199.488958 \r\nL 319.133315 68.912461 \r\nL 319.136359 44.404257 \r\nL 319.139403 193.060576 \r\nL 319.239844 71.323104 \r\nL 319.300717 193.46235 \r\nL 319.346372 19.092506 \r\nL 319.349416 138.821109 \r\nL 319.41942 17.083636 \r\nL 319.437682 192.658803 \r\nL 319.462031 49.627317 \r\nL 319.525948 210.738625 \r\nL 319.507686 17.083636 \r\nL 319.574647 125.964346 \r\nL 319.644651 26.324435 \r\nL 319.611171 166.945277 \r\nL 319.681175 46.8149 \r\nL 319.769442 208.729756 \r\nL 319.687263 17.083636 \r\nL 319.793791 163.731086 \r\nL 319.903363 17.083636 \r\nL 319.848577 185.0251 \r\nL 319.906407 33.556364 \r\nL 319.912494 191.051707 \r\nL 319.997717 17.48541 \r\nL 320.015979 164.534634 \r\nL 320.085983 17.083636 \r\nL 320.061634 190.649933 \r\nL 320.128594 80.965676 \r\nL 320.162075 22.306696 \r\nL 320.204686 185.0251 \r\nL 320.235123 116.321774 \r\nL 320.320345 194.667672 \r\nL 320.286865 17.083636 \r\nL 320.338607 38.779424 \r\nL 320.402524 17.083636 \r\nL 320.387306 184.221552 \r\nL 320.432961 155.69561 \r\nL 320.51514 50.430865 \r\nL 320.442092 205.515565 \r\nL 320.554708 56.055698 \r\nL 320.652105 196.274767 \r\nL 320.566882 17.083636 \r\nL 320.66428 80.162129 \r\nL 320.691673 17.083636 \r\nL 320.703847 188.23929 \r\nL 320.75559 124.759024 \r\nL 320.840812 202.301375 \r\nL 320.776895 17.083636 \r\nL 320.859074 93.018891 \r\nL 320.959515 17.083636 \r\nL 320.941253 188.23929 \r\nL 320.97169 53.243282 \r\nL 321.047782 191.453481 \r\nL 321.063 17.083636 \r\nL 321.081262 67.305366 \r\nL 321.09648 188.641064 \r\nL 321.178659 17.083636 \r\nL 321.184747 71.323104 \r\nL 321.2791 198.68541 \r\nL 321.291275 17.083636 \r\nL 321.330843 183.418004 \r\nL 321.403891 92.617118 \r\nL 321.483026 17.083636 \r\nL 321.501288 176.989623 \r\nL 321.510419 66.501818 \r\nL 321.613904 187.033969 \r\nL 321.528681 46.011353 \r\nL 321.619991 48.020222 \r\nL 321.656515 189.042838 \r\nL 321.720432 45.207805 \r\nL 321.729563 115.116452 \r\nL 321.73565 44.002483 \r\nL 321.79348 202.301375 \r\nL 321.842179 67.305366 \r\nL 321.88479 191.855255 \r\nL 321.906096 17.083636 \r\nL 321.960882 120.741286 \r\nL 321.997406 43.198936 \r\nL 321.988275 190.24816 \r\nL 322.070454 68.108914 \r\nL 322.173939 207.926208 \r\nL 322.103934 58.064568 \r\nL 322.18307 161.320443 \r\nL 322.210463 37.172328 \r\nL 322.225681 198.68541 \r\nL 322.292642 81.36745 \r\nL 322.344384 191.453481 \r\nL 322.329166 39.984745 \r\nL 322.405257 185.426874 \r\nL 322.429607 43.60071 \r\nL 322.514829 114.312905 \r\nL 322.618314 206.720887 \r\nL 322.533091 17.083636 \r\nL 322.624401 98.643725 \r\nL 322.682231 29.940399 \r\nL 322.670056 189.042838 \r\nL 322.73093 78.153259 \r\nL 322.749192 197.480089 \r\nL 322.737017 45.207805 \r\nL 322.840502 193.060576 \r\nL 322.852676 40.386519 \r\nL 322.950074 41.190067 \r\nL 323.029209 176.587849 \r\nL 323.053558 32.351042 \r\nL 323.059646 80.162129 \r\nL 323.068777 206.720887 \r\nL 323.157043 32.752816 \r\nL 323.166174 186.632195 \r\nL 323.266615 180.203814 \r\nL 323.333576 35.565233 \r\nL 323.34575 206.319113 \r\nL 323.379231 86.992284 \r\nL 323.424886 62.885854 \r\nL 323.443148 177.793171 \r\nL 323.482715 72.528426 \r\nL 323.52837 183.418004 \r\nL 323.574025 58.868115 \r\nL 323.595331 122.348381 \r\nL 323.698816 46.011353 \r\nL 323.628811 195.069446 \r\nL 323.707947 79.358581 \r\nL 323.714034 197.480089 \r\nL 323.759689 31.547494 \r\nL 323.820562 150.47255 \r\nL 323.927091 35.967007 \r\nL 323.832737 209.533304 \r\nL 323.933178 77.349712 \r\nL 324.039706 181.409135 \r\nL 324.003182 21.101375 \r\nL 324.045794 126.36612 \r\nL 324.143191 17.083636 \r\nL 324.127973 197.078315 \r\nL 324.152322 82.572772 \r\nL 324.176671 195.069446 \r\nL 324.228414 22.70847 \r\nL 324.261894 73.331973 \r\nL 324.298418 193.060576 \r\nL 324.362335 17.083636 \r\nL 324.365379 62.885854 \r\nL 324.386684 17.083636 \r\nL 324.37451 178.596718 \r\nL 324.471907 73.331973 \r\nL 324.520606 203.104922 \r\nL 324.508431 26.324435 \r\nL 324.581479 101.456142 \r\nL 324.596697 17.083636 \r\nL 324.599741 199.890732 \r\nL 324.694095 67.305366 \r\nL 324.697138 67.305366 \r\nL 324.797579 203.104922 \r\nL 324.712357 37.574102 \r\nL 324.812798 126.36612 \r\nL 324.867584 33.556364 \r\nL 324.879758 192.257029 \r\nL 324.919326 45.207805 \r\nL 325.007592 207.524435 \r\nL 324.968025 19.494279 \r\nL 325.031942 103.063237 \r\nL 325.095859 70.92133 \r\nL 325.050204 203.506696 \r\nL 325.141514 87.394058 \r\nL 325.190212 198.283636 \r\nL 325.181081 79.358581 \r\nL 325.251086 95.429534 \r\nL 325.272391 195.872993 \r\nL 325.275435 50.029091 \r\nL 325.366745 161.320443 \r\nL 325.473273 43.60071 \r\nL 325.4124 195.069446 \r\nL 325.476317 146.856585 \r\nL 325.479361 146.053038 \r\nL 325.521972 60.475211 \r\nL 325.509797 195.069446 \r\nL 325.585889 117.527095 \r\nL 325.665024 203.90847 \r\nL 325.668068 17.083636 \r\nL 325.695461 153.284967 \r\nL 325.789815 60.073437 \r\nL 325.731985 205.113792 \r\nL 325.808077 118.330643 \r\nL 325.884168 31.949268 \r\nL 325.917649 203.506696 \r\nL 325.938954 53.243282 \r\nL 325.969391 208.327982 \r\nL 326.027221 105.875654 \r\nL 326.057657 195.069446 \r\nL 326.100269 41.993614 \r\nL 326.136793 91.411796 \r\nL 326.179404 202.301375 \r\nL 326.158098 52.841508 \r\nL 326.258539 177.793171 \r\nL 326.310282 17.083636 \r\nL 326.270714 207.524435 \r\nL 326.371155 93.822439 \r\nL 326.398548 196.676541 \r\nL 326.410723 46.011353 \r\nL 326.483771 140.829978 \r\nL 326.511164 23.913792 \r\nL 326.590299 200.694279 \r\nL 326.596386 105.072106 \r\nL 326.693784 192.658803 \r\nL 326.681609 50.430865 \r\nL 326.702915 84.179867 \r\nL 326.705958 84.179867 \r\nL 326.730308 183.418004 \r\nL 326.733351 26.726208 \r\nL 326.824661 174.177206 \r\nL 326.861185 17.083636 \r\nL 326.900753 197.480089 \r\nL 326.934233 98.241951 \r\nL 327.031631 207.524435 \r\nL 326.946408 17.083636 \r\nL 327.040762 43.198936 \r\nL 327.129028 17.083636 \r\nL 327.059024 195.47122 \r\nL 327.135115 104.670333 \r\nL 327.138159 201.096053 \r\nL 327.168596 26.726208 \r\nL 327.244687 148.061907 \r\nL 327.265993 35.967007 \r\nL 327.308604 189.042838 \r\nL 327.372521 81.769224 \r\nL 327.47905 195.069446 \r\nL 327.42122 60.876984 \r\nL 327.482093 81.769224 \r\nL 327.539923 17.083636 \r\nL 327.488181 195.47122 \r\nL 327.585578 54.850377 \r\nL 327.664713 207.524435 \r\nL 327.634277 33.15459 \r\nL 327.69515 146.454812 \r\nL 327.783416 17.083636 \r\nL 327.78646 211.542173 \r\nL 327.804722 147.660133 \r\nL 327.880814 213.952816 \r\nL 327.835159 17.083636 \r\nL 327.899076 160.91867 \r\nL 327.929512 19.494279 \r\nL 327.926469 200.694279 \r\nL 328.011691 66.903592 \r\nL 328.06039 198.68541 \r\nL 328.112132 54.850377 \r\nL 328.127351 129.58031 \r\nL 328.139525 179.400266 \r\nL 328.176049 37.172328 \r\nL 328.20953 115.92 \r\nL 328.252141 17.083636 \r\nL 328.270403 194.265898 \r\nL 328.319102 76.546164 \r\nL 328.410412 209.13153 \r\nL 328.325189 49.627317 \r\nL 328.428674 89.804701 \r\nL 328.48346 49.627317 \r\nL 328.480416 198.68541 \r\nL 328.535202 61.680532 \r\nL 328.562595 183.418004 \r\nL 328.623468 20.699601 \r\nL 328.644774 166.141729 \r\nL 328.675211 17.083636 \r\nL 328.705647 186.632195 \r\nL 328.75739 59.671663 \r\nL 328.815219 200.694279 \r\nL 328.784783 23.913792 \r\nL 328.863918 62.48408 \r\nL 328.894355 17.083636 \r\nL 328.870005 192.257029 \r\nL 328.970446 34.359911 \r\nL 329.013058 207.926208 \r\nL 329.083062 174.980754 \r\nL 329.128717 27.93153 \r\nL 329.165241 189.444612 \r\nL 329.192634 155.69561 \r\nL 329.210896 200.292506 \r\nL 329.226114 37.574102 \r\nL 329.2809 154.088514 \r\nL 329.283944 36.770554 \r\nL 329.344817 193.864124 \r\nL 329.393516 84.581641 \r\nL 329.442215 190.24816 \r\nL 329.414822 52.439734 \r\nL 329.506132 174.980754 \r\nL 329.567005 17.083636 \r\nL 329.52135 196.676541 \r\nL 329.618747 104.670333 \r\nL 329.688752 17.083636 \r\nL 329.679621 195.47122 \r\nL 329.713101 107.884523 \r\nL 329.746581 191.051707 \r\nL 329.798324 17.083636 \r\nL 329.81963 99.447273 \r\nL 329.865285 17.083636 \r\nL 329.913983 178.194945 \r\nL 329.929202 91.010022 \r\nL 329.941376 207.122661 \r\nL 330.032686 51.234412 \r\nL 330.038774 145.24949 \r\nL 330.041817 60.475211 \r\nL 330.063123 199.890732 \r\nL 330.151389 88.599379 \r\nL 330.227481 184.623326 \r\nL 330.212263 19.092506 \r\nL 330.260961 88.197605 \r\nL 330.273136 27.529756 \r\nL 330.321835 200.694279 \r\nL 330.36749 47.216674 \r\nL 330.370533 195.47122 \r\nL 330.446625 17.083636 \r\nL 330.477062 65.296497 \r\nL 330.486193 49.627317 \r\nL 330.489236 84.581641 \r\nL 330.498367 209.533304 \r\nL 330.501411 17.083636 \r\nL 330.595765 168.552373 \r\nL 330.644463 17.083636 \r\nL 330.623158 192.658803 \r\nL 330.705337 181.810909 \r\nL 330.811865 17.083636 \r\nL 330.754035 198.283636 \r\nL 330.820996 82.974545 \r\nL 330.91535 204.712018 \r\nL 330.830127 51.636186 \r\nL 330.930568 164.13286 \r\nL 330.994485 63.689401 \r\nL 330.970136 197.881863 \r\nL 331.043184 113.911131 \r\nL 331.101013 59.269889 \r\nL 331.13145 192.257029 \r\nL 331.143625 140.02643 \r\nL 331.213629 200.292506 \r\nL 331.22276 49.627317 \r\nL 331.234935 174.980754 \r\nL 331.317114 38.779424 \r\nL 331.262328 199.488958 \r\nL 331.344507 81.36745 \r\nL 331.435817 199.890732 \r\nL 331.444948 50.832639 \r\nL 331.454079 185.0251 \r\nL 331.551476 43.198936 \r\nL 331.536258 208.729756 \r\nL 331.566694 101.456142 \r\nL 331.578869 193.864124 \r\nL 331.633655 76.14439 \r\nL 331.64583 93.018891 \r\nL 331.648873 21.503149 \r\nL 331.664092 202.703149 \r\nL 331.755402 46.8149 \r\nL 331.816275 210.336851 \r\nL 331.831493 46.011353 \r\nL 331.868017 153.284967 \r\nL 331.962371 17.083636 \r\nL 331.910629 201.096053 \r\nL 331.977589 82.974545 \r\nL 332.059768 194.265898 \r\nL 331.989764 58.064568 \r\nL 332.090205 170.963016 \r\nL 332.117598 23.512018 \r\nL 332.141947 188.23929 \r\nL 332.202821 102.661463 \r\nL 332.236301 199.488958 \r\nL 332.306305 31.547494 \r\nL 332.358048 17.083636 \r\nL 332.415877 204.712018 \r\nL 332.522406 17.083636 \r\nL 332.491969 209.533304 \r\nL 332.531537 43.60071 \r\nL 332.635021 209.533304 \r\nL 332.543711 17.083636 \r\nL 332.644152 87.795831 \r\nL 332.711113 44.002483 \r\nL 332.662414 199.890732 \r\nL 332.735462 117.928869 \r\nL 332.738506 196.274767 \r\nL 332.750681 17.083636 \r\nL 332.841991 81.769224 \r\nL 332.863296 192.257029 \r\nL 332.930257 17.083636 \r\nL 332.954606 193.864124 \r\nL 333.039829 80.965676 \r\nL 333.042873 17.083636 \r\nL 333.061135 206.720887 \r\nL 333.149401 39.582971 \r\nL 333.161576 180.605588 \r\nL 333.240711 17.083636 \r\nL 333.258973 87.795831 \r\nL 333.262017 17.083636 \r\nL 333.344196 193.46235 \r\nL 333.365501 76.546164 \r\nL 333.462899 206.319113 \r\nL 333.371589 17.083636 \r\nL 333.475073 121.14306 \r\nL 333.578558 47.618448 \r\nL 333.560296 195.872993 \r\nL 333.587689 55.653925 \r\nL 333.685086 199.087184 \r\nL 333.639431 26.726208 \r\nL 333.697261 81.36745 \r\nL 333.72161 193.060576 \r\nL 333.712479 17.083636 \r\nL 333.785527 147.660133 \r\nL 333.87075 17.083636 \r\nL 333.809877 187.033969 \r\nL 333.895099 185.828647 \r\nL 333.898143 187.033969 \r\nL 333.949885 17.083636 \r\nL 333.955973 197.480089 \r\nL 334.010759 78.956807 \r\nL 334.062501 17.083636 \r\nL 334.065545 203.90847 \r\nL 334.095981 86.188736 \r\nL 334.175117 195.069446 \r\nL 334.105112 17.083636 \r\nL 334.205553 70.92133 \r\nL 334.275558 197.881863 \r\nL 334.23599 17.083636 \r\nL 334.302951 47.618448 \r\nL 334.354693 197.078315 \r\nL 334.403392 17.083636 \r\nL 334.47644 189.042838 \r\nL 334.512964 66.501818 \r\nL 334.592099 189.042838 \r\nL 334.573837 17.083636 \r\nL 334.619492 83.376319 \r\nL 334.689496 17.083636 \r\nL 334.69254 199.087184 \r\nL 334.719933 97.438404 \r\nL 334.722977 202.301375 \r\nL 334.738195 17.083636 \r\nL 334.826461 126.36612 \r\nL 334.893422 17.083636 \r\nL 334.917771 193.864124 \r\nL 334.93299 84.581641 \r\nL 334.990819 192.658803 \r\nL 334.996907 23.913792 \r\nL 335.042562 86.188736 \r\nL 335.127784 198.68541 \r\nL 335.082129 17.083636 \r\nL 335.155177 144.044169 \r\nL 335.228225 17.083636 \r\nL 335.203876 202.301375 \r\nL 335.261706 65.698271 \r\nL 335.362147 196.274767 \r\nL 335.307361 17.083636 \r\nL 335.371278 166.141729 \r\nL 335.453457 17.083636 \r\nL 335.380409 208.729756 \r\nL 335.483893 78.153259 \r\nL 335.587378 195.069446 \r\nL 335.520417 40.386519 \r\nL 335.593465 81.36745 \r\nL 335.617815 192.658803 \r\nL 335.690863 17.083636 \r\nL 335.794347 198.283636 \r\nL 335.803478 147.258359 \r\nL 335.84609 195.069446 \r\nL 335.818697 33.15459 \r\nL 335.891745 115.116452 \r\nL 335.967836 17.083636 \r\nL 335.995229 209.13153 \r\nL 335.998273 163.731086 \r\nL 336.077408 32.752816 \r\nL 336.007404 205.515565 \r\nL 336.123063 69.314235 \r\nL 336.199155 191.051707 \r\nL 336.156544 25.520887 \r\nL 336.235679 101.456142 \r\nL 336.269159 33.15459 \r\nL 336.314814 207.122661 \r\nL 336.345251 62.082306 \r\nL 336.387862 199.087184 \r\nL 336.436561 17.083636 \r\nL 336.454823 175.382528 \r\nL 336.509609 29.538625 \r\nL 336.564395 195.069446 \r\nL 336.567439 105.47388 \r\nL 336.594832 17.083636 \r\nL 336.616137 189.444612 \r\nL 336.677011 79.760355 \r\nL 336.70136 209.533304 \r\nL 336.725709 23.913792 \r\nL 336.743971 42.395388 \r\nL 336.756146 17.083636 \r\nL 336.798757 205.917339 \r\nL 336.838325 109.893392 \r\nL 336.847456 207.122661 \r\nL 336.932679 17.083636 \r\nL 336.947897 94.224213 \r\nL 337.042251 17.083636 \r\nL 337.039207 187.033969 \r\nL 337.057469 84.179867 \r\nL 337.151823 180.203814 \r\nL 337.118342 17.083636 \r\nL 337.167041 69.314235 \r\nL 337.218783 55.252151 \r\nL 337.224871 167.347051 \r\nL 337.243133 101.857916 \r\nL 337.294875 197.480089 \r\nL 337.255307 17.083636 \r\nL 337.355749 174.980754 \r\nL 337.462277 17.083636 \r\nL 337.450102 202.301375 \r\nL 337.465321 84.179867 \r\nL 337.474452 191.855255 \r\nL 337.477495 17.083636 \r\nL 337.574893 43.198936 \r\nL 337.650984 193.060576 \r\nL 337.602286 17.083636 \r\nL 337.687508 166.945277 \r\nL 337.754469 17.083636 \r\nL 337.794037 201.096053 \r\nL 337.800124 124.357251 \r\nL 337.824473 17.083636 \r\nL 337.812299 181.007361 \r\nL 337.906652 77.751486 \r\nL 337.909696 198.68541 \r\nL 338.007093 17.083636 \r\nL 338.016224 91.81357 \r\nL 338.067967 196.274767 \r\nL 338.043617 21.101375 \r\nL 338.113622 176.186075 \r\nL 338.22015 190.649933 \r\nL 338.226237 37.975876 \r\nL 338.281023 185.0251 \r\nL 338.27798 17.083636 \r\nL 338.338853 101.857916 \r\nL 338.439294 17.083636 \r\nL 338.384508 195.47122 \r\nL 338.445381 84.179867 \r\nL 338.466687 206.319113 \r\nL 338.539735 17.083636 \r\nL 338.554953 119.937738 \r\nL 338.600608 43.60071 \r\nL 338.615827 197.078315 \r\nL 338.661482 177.793171 \r\nL 338.76801 17.083636 \r\nL 338.764966 188.23929 \r\nL 338.774097 149.669002 \r\nL 338.792359 200.292506 \r\nL 338.786272 40.788293 \r\nL 338.844102 92.617118 \r\nL 338.883669 36.36878 \r\nL 338.935412 203.90847 \r\nL 338.95063 56.457472 \r\nL 338.953674 193.060576 \r\nL 338.996285 51.636186 \r\nL 339.063246 173.775432 \r\nL 339.09977 17.083636 \r\nL 339.081508 192.257029 \r\nL 339.175861 60.475211 \r\nL 339.227604 201.096053 \r\nL 339.261084 17.083636 \r\nL 339.294564 145.651264 \r\nL 339.303695 37.172328 \r\nL 339.34935 199.890732 \r\nL 339.404136 103.866785 \r\nL 339.486315 194.265898 \r\nL 339.501534 32.752816 \r\nL 339.513708 179.80204 \r\nL 339.577625 36.36878 \r\nL 339.595887 197.881863 \r\nL 339.62328 169.35592 \r\nL 339.659804 17.083636 \r\nL 339.650673 208.729756 \r\nL 339.726765 109.893392 \r\nL 339.748071 190.649933 \r\nL 339.793726 37.172328 \r\nL 339.836337 101.857916 \r\nL 339.89721 195.872993 \r\nL 339.86373 46.8149 \r\nL 339.939822 106.277428 \r\nL 340.015913 29.136851 \r\nL 340.006782 186.230421 \r\nL 340.04635 86.188736 \r\nL 340.088961 187.837517 \r\nL 340.155922 41.190067 \r\nL 340.158966 180.203814 \r\nL 340.174184 201.497827 \r\nL 340.186359 78.555033 \r\nL 340.204621 95.831308 \r\nL 340.302018 48.823769 \r\nL 340.232014 203.506696 \r\nL 340.308105 189.846386 \r\nL 340.326367 205.113792 \r\nL 340.359848 66.903592 \r\nL 340.362891 72.126652 \r\nL 340.399415 194.667672 \r\nL 340.438983 55.252151 \r\nL 340.442027 29.136851 \r\nL 340.454201 183.819778 \r\nL 340.53638 114.312905 \r\nL 340.642909 201.899601 \r\nL 340.615516 25.119113 \r\nL 340.645952 175.784302 \r\nL 340.746393 43.60071 \r\nL 340.719 190.24816 \r\nL 340.758568 104.268559 \r\nL 340.81031 39.984745 \r\nL 340.837703 191.051707 \r\nL 340.862053 74.537295 \r\nL 340.865096 183.418004 \r\nL 340.880315 27.529756 \r\nL 340.971625 154.892062 \r\nL 341.008149 33.958137 \r\nL 340.983799 181.810909 \r\nL 341.081197 100.25082 \r\nL 341.111633 201.497827 \r\nL 341.17555 25.520887 \r\nL 341.190769 86.59051 \r\nL 341.288166 192.257029 \r\nL 341.300341 49.225543 \r\nL 341.364258 204.310244 \r\nL 341.370345 40.386519 \r\nL 341.409913 170.963016 \r\nL 341.440349 30.342173 \r\nL 341.486004 200.292506 \r\nL 341.522528 93.018891 \r\nL 341.525572 194.265898 \r\nL 341.534703 23.512018 \r\nL 341.6321 42.797162 \r\nL 341.720367 210.336851 \r\nL 341.708192 26.726208 \r\nL 341.74776 178.194945 \r\nL 341.784284 43.198936 \r\nL 341.790371 201.899601 \r\nL 341.857332 182.614457 \r\nL 341.918205 186.632195 \r\nL 341.976035 40.386519 \r\nL 342.009515 186.230421 \r\nL 342.052126 36.770554 \r\nL 342.085607 49.225543 \r\nL 342.08865 41.993614 \r\nL 342.125174 192.257029 \r\nL 342.155611 96.634856 \r\nL 342.201266 211.542173 \r\nL 342.225615 27.127982 \r\nL 342.268227 161.320443 \r\nL 342.310838 47.216674 \r\nL 342.36258 200.292506 \r\nL 342.380842 101.456142 \r\nL 342.447803 17.083636 \r\nL 342.490414 204.712018 \r\nL 342.599986 33.15459 \r\nL 342.60303 69.314235 \r\nL 342.657816 208.327982 \r\nL 342.612161 17.083636 \r\nL 342.718689 168.150599 \r\nL 342.767388 29.538625 \r\nL 342.736951 204.712018 \r\nL 342.828261 177.793171 \r\nL 342.925659 17.083636 \r\nL 342.931746 185.426874 \r\nL 342.937833 74.537295 \r\nL 343.038274 195.872993 \r\nL 342.962183 38.779424 \r\nL 343.047405 157.302705 \r\nL 343.053493 43.198936 \r\nL 343.108279 201.899601 \r\nL 343.156977 119.134191 \r\nL 343.160021 197.881863 \r\nL 343.193501 32.351042 \r\nL 343.263506 83.376319 \r\nL 343.348728 17.083636 \r\nL 343.324379 194.667672 \r\nL 343.354816 95.429534 \r\nL 343.415689 205.515565 \r\nL 343.436995 22.306696 \r\nL 343.464388 116.723548 \r\nL 343.500912 17.083636 \r\nL 343.503955 203.104922 \r\nL 343.570916 82.170998 \r\nL 343.637877 196.676541 \r\nL 343.601353 21.503149 \r\nL 343.683532 159.311574 \r\nL 343.765711 56.859246 \r\nL 343.744405 200.694279 \r\nL 343.793104 89.402927 \r\nL 343.850933 210.738625 \r\nL 343.84789 42.395388 \r\nL 343.905719 187.033969 \r\nL 343.908763 199.890732 \r\nL 343.923981 44.002483 \r\nL 343.990942 130.383858 \r\nL 344.003117 27.127982 \r\nL 344.073121 204.712018 \r\nL 344.09747 67.305366 \r\nL 344.164431 185.426874 \r\nL 344.106601 17.083636 \r\nL 344.210086 140.829978 \r\nL 344.222261 17.083636 \r\nL 344.28009 199.488958 \r\nL 344.319658 41.190067 \r\nL 344.417055 197.480089 \r\nL 344.353138 28.735078 \r\nL 344.42923 135.205144 \r\nL 344.535758 17.083636 \r\nL 344.505322 185.828647 \r\nL 344.541846 72.9302 \r\nL 344.572282 193.46235 \r\nL 344.593588 17.887184 \r\nL 344.654461 142.838847 \r\nL 344.76099 17.083636 \r\nL 344.700116 205.515565 \r\nL 344.767077 81.36745 \r\nL 344.870562 209.13153 \r\nL 344.855343 40.788293 \r\nL 344.879693 154.088514 \r\nL 344.925348 21.101375 \r\nL 344.928391 197.078315 \r\nL 344.995352 47.618448 \r\nL 345.0684 199.087184 \r\nL 345.077531 35.163459 \r\nL 345.111012 149.669002 \r\nL 345.156667 35.967007 \r\nL 345.153623 187.837517 \r\nL 345.226671 97.438404 \r\nL 345.266239 177.391397 \r\nL 345.25102 67.70714 \r\nL 345.272326 106.277428 \r\nL 345.27537 38.779424 \r\nL 345.281457 210.336851 \r\nL 345.381898 118.330643 \r\nL 345.391029 17.083636 \r\nL 345.464077 190.24816 \r\nL 345.49147 54.046829 \r\nL 345.594955 17.083636 \r\nL 345.604086 199.087184 \r\nL 345.689308 17.083636 \r\nL 345.716701 69.716009 \r\nL 345.734963 17.083636 \r\nL 345.826273 191.453481 \r\nL 345.878016 17.083636 \r\nL 345.865841 207.122661 \r\nL 345.935845 134.80337 \r\nL 345.978457 197.480089 \r\nL 345.951064 17.083636 \r\nL 346.030199 121.14306 \r\nL 346.121509 17.083636 \r\nL 346.112378 208.729756 \r\nL 346.139771 113.509357 \r\nL 346.179339 17.083636 \r\nL 346.148902 205.113792 \r\nL 346.25543 66.501818 \r\nL 346.301085 199.890732 \r\nL 346.352828 17.083636 \r\nL 346.365002 191.855255 \r\nL 346.422832 19.896053 \r\nL 346.43805 193.864124 \r\nL 346.474574 44.806031 \r\nL 346.489793 27.93153 \r\nL 346.58719 210.738625 \r\nL 346.6785 17.083636 \r\nL 346.696762 191.855255 \r\nL 346.763723 17.083636 \r\nL 346.748504 197.881863 \r\nL 346.812421 136.410466 \r\nL 346.833727 203.90847 \r\nL 346.873295 19.092506 \r\nL 346.921993 133.196275 \r\nL 346.982867 29.136851 \r\nL 346.995041 190.24816 \r\nL 347.031565 86.59051 \r\nL 347.034609 204.310244 \r\nL 347.138094 29.538625 \r\nL 347.141137 69.716009 \r\nL 347.144181 17.083636 \r\nL 347.205054 196.274767 \r\nL 347.250709 68.510687 \r\nL 347.338976 192.658803 \r\nL 347.311583 32.351042 \r\nL 347.363325 123.151929 \r\nL 347.415067 17.083636 \r\nL 347.469853 203.90847 \r\nL 347.472897 47.216674 \r\nL 347.545945 183.819778 \r\nL 347.530727 17.083636 \r\nL 347.582469 54.046829 \r\nL 347.594644 36.770554 \r\nL 347.618993 183.418004 \r\nL 347.646386 70.92133 \r\nL 347.719434 187.033969 \r\nL 347.667692 17.083636 \r\nL 347.755958 133.598049 \r\nL 347.819875 17.083636 \r\nL 347.789438 173.373659 \r\nL 347.868574 94.625987 \r\nL 347.92336 202.301375 \r\nL 347.984233 17.083636 \r\nL 348.060325 199.890732 \r\nL 348.096849 117.125322 \r\nL 348.148591 39.984745 \r\nL 348.145547 197.881863 \r\nL 348.206421 70.92133 \r\nL 348.26425 208.729756 \r\nL 348.297731 28.333304 \r\nL 348.312949 198.283636 \r\nL 348.315993 17.48541 \r\nL 348.410346 199.890732 \r\nL 348.425565 69.314235 \r\nL 348.519918 17.083636 \r\nL 348.477307 207.926208 \r\nL 348.522962 91.010022 \r\nL 348.565573 17.083636 \r\nL 348.62949 199.488958 \r\nL 348.732975 39.984745 \r\nL 348.742106 95.027761 \r\nL 348.787761 17.083636 \r\nL 348.763412 185.828647 \r\nL 348.851678 28.333304 \r\nL 348.918639 201.096053 \r\nL 348.96125 17.083636 \r\nL 349.01908 206.720887 \r\nL 349.082997 145.651264 \r\nL 349.107346 17.48541 \r\nL 349.189525 197.078315 \r\nL 349.195612 80.563902 \r\nL 349.219962 17.083636 \r\nL 349.2017 190.649933 \r\nL 349.244311 60.876984 \r\nL 349.347796 201.899601 \r\nL 349.253442 31.949268 \r\nL 349.353883 98.643725 \r\nL 349.454324 17.083636 \r\nL 349.405625 184.221552 \r\nL 349.460411 106.277428 \r\nL 349.506066 189.846386 \r\nL 349.503023 17.083636 \r\nL 349.56694 25.520887 \r\nL 349.636944 207.524435 \r\nL 349.612595 17.083636 \r\nL 349.676512 130.785632 \r\nL 349.706948 17.083636 \r\nL 349.740429 211.140399 \r\nL 349.789127 43.198936 \r\nL 349.801302 17.083636 \r\nL 349.904787 193.864124 \r\nL 350.008271 17.083636 \r\nL 349.916961 207.524435 \r\nL 350.017402 95.831308 \r\nL 350.020446 95.027761 \r\nL 350.063057 19.494279 \r\nL 350.035664 201.096053 \r\nL 350.130018 70.117783 \r\nL 350.136105 210.336851 \r\nL 350.178717 17.083636 \r\nL 350.23959 103.063237 \r\nL 350.294376 20.699601 \r\nL 350.288289 205.917339 \r\nL 350.346118 99.447273 \r\nL 350.367424 190.24816 \r\nL 350.391773 35.565233 \r\nL 350.452647 163.329313 \r\nL 350.45569 17.083636 \r\nL 350.473952 209.533304 \r\nL 350.562219 36.770554 \r\nL 350.617005 197.881863 \r\nL 350.629179 34.761685 \r\nL 350.674834 100.652594 \r\nL 350.677878 45.609579 \r\nL 350.699184 205.917339 \r\nL 350.78745 72.9302 \r\nL 350.790494 43.60071 \r\nL 350.869629 193.864124 \r\nL 350.897022 74.537295 \r\nL 350.973114 198.283636 \r\nL 350.927459 33.15459 \r\nL 350.979201 53.243282 \r\nL 351.049205 17.083636 \r\nL 350.985288 193.864124 \r\nL 351.070511 163.329313 \r\nL 351.073555 191.855255 \r\nL 351.082686 37.574102 \r\nL 351.167908 125.160798 \r\nL 351.216607 17.083636 \r\nL 351.265306 202.703149 \r\nL 351.27748 97.840177 \r\nL 351.387052 209.533304 \r\nL 351.292699 17.083636 \r\nL 351.390096 198.68541 \r\nL 351.457057 46.011353 \r\nL 351.499668 95.027761 \r\nL 351.584891 191.453481 \r\nL 351.569672 17.083636 \r\nL 351.612284 189.042838 \r\nL 351.651851 44.002483 \r\nL 351.648808 195.069446 \r\nL 351.724899 91.81357 \r\nL 351.767511 200.694279 \r\nL 351.800991 17.083636 \r\nL 351.831428 137.615787 \r\nL 351.941 17.083636 \r\nL 351.855777 195.069446 \r\nL 351.944043 41.190067 \r\nL 352.041441 190.649933 \r\nL 352.026222 17.083636 \r\nL 352.056659 122.348381 \r\nL 352.147969 18.690732 \r\nL 352.1571 198.68541 \r\nL 352.169275 69.716009 \r\nL 352.19058 187.435743 \r\nL 352.196668 25.520887 \r\nL 352.278847 158.508027 \r\nL 352.345807 17.083636 \r\nL 352.318414 181.409135 \r\nL 352.391462 80.965676 \r\nL 352.418855 37.574102 \r\nL 352.400593 187.837517 \r\nL 352.48886 137.615787 \r\nL 352.491903 184.623326 \r\nL 352.58017 21.503149 \r\nL 352.598432 157.704479 \r\nL 352.61365 25.119113 \r\nL 352.680611 195.872993 \r\nL 352.714091 55.252151 \r\nL 352.717135 54.850377 \r\nL 352.732353 197.078315 \r\nL 352.802358 17.083636 \r\nL 352.829751 137.615787 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\nL 352.860187 193.46235 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p856ccda7d2\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(rewards)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Из этого графика невозможно ничего сказать, потому что из-за природы стохастического процесса обучения длина обучающих сессий сильно варьируется. Чтобы придать этому графику больше смысла, мы можем вычислить **скользящее среднее** по серии экспериментов, скажем, 100. Это можно удобно сделать с помощью `np.convolve`:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814cc63488>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.461486 248.518125\" width=\"379.461486pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.461486 248.518125 \r\nL 379.461486 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"mb0fbef4acd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.439343\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.533093 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.373004\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.466754 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.306665\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.400415 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"292.240326\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.334076 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"353.173986\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(334.086486 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m5a5a115a9b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"200.372467\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 204.171686)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"170.128782\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 173.928)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"139.885096\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 143.684315)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"109.641411\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 113.44063)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"79.397726\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 83.196944)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"49.15404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 52.953259)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"18.910355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 22.709574)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_14\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p49207e09be)\" d=\"M 48.505682 214.121246 \r\nL 48.581849 213.280472 \r\nL 48.627549 213.607104 \r\nL 48.648876 214.115198 \r\nL 48.694576 213.316764 \r\nL 48.70067 213.33491 \r\nL 48.79207 212.584867 \r\nL 48.743323 213.818809 \r\nL 48.822537 212.723988 \r\nL 48.932217 213.165546 \r\nL 48.883471 212.603013 \r\nL 48.938311 213.00223 \r\nL 48.965731 212.869158 \r\nL 49.005338 213.95793 \r\nL 49.069318 213.322813 \r\nL 49.127205 214.756364 \r\nL 49.200326 214.066808 \r\nL 49.246026 214.405537 \r\nL 49.249072 214.514414 \r\nL 49.328286 213.486129 \r\nL 49.349613 213.268374 \r\nL 49.340473 213.57686 \r\nL 49.35266 213.33491 \r\nL 49.48062 211.320681 \r\nL 49.483667 211.42351 \r\nL 49.544601 209.899228 \r\nL 49.550694 209.965764 \r\nL 49.657328 209.530255 \r\nL 49.584208 210.46176 \r\nL 49.663421 209.820594 \r\nL 49.678655 209.433475 \r\nL 49.699982 208.671334 \r\nL 49.797475 209.022161 \r\nL 49.800522 209.137087 \r\nL 49.873643 207.73378 \r\nL 49.904109 208.042265 \r\nL 49.934576 207.213589 \r\nL 49.937623 207.213589 \r\nL 50.00465 207.600708 \r\nL 50.074724 205.689307 \r\nL 50.196591 207.624903 \r\nL 50.211824 208.253971 \r\nL 50.266665 207.376904 \r\nL 50.306271 207.667244 \r\nL 50.309318 207.516025 \r\nL 50.379392 208.526164 \r\nL 50.409859 208.030168 \r\nL 50.443372 208.574554 \r\nL 50.461652 207.485782 \r\nL 50.513446 204.473511 \r\nL 50.580473 207.098663 \r\nL 50.58352 207.068419 \r\nL 50.607893 207.637 \r\nL 50.61094 207.576513 \r\nL 50.70234 208.380995 \r\nL 50.650547 207.455538 \r\nL 50.726714 208.193484 \r\nL 50.748041 207.437392 \r\nL 50.802881 209.681473 \r\nL 50.812021 209.415329 \r\nL 50.818114 209.820594 \r\nL 50.888188 206.112718 \r\nL 50.894281 206.185303 \r\nL 50.936935 206.203449 \r\nL 51.031382 204.751753 \r\nL 51.046615 204.515852 \r\nL 51.113643 205.749794 \r\nL 51.116689 205.592527 \r\nL 51.138016 205.822379 \r\nL 51.156296 204.794094 \r\nL 51.192856 205.017897 \r\nL 51.275117 201.322119 \r\nL 51.320817 201.370509 \r\nL 51.445731 198.358237 \r\nL 51.339097 201.715287 \r\nL 51.451824 198.745357 \r\nL 51.454871 198.721162 \r\nL 51.464011 199.344182 \r\nL 51.497525 199.156671 \r\nL 51.543225 200.366418 \r\nL 51.610252 199.616375 \r\nL 51.722979 198.660674 \r\nL 51.683372 200.088176 \r\nL 51.732119 198.763503 \r\nL 51.972807 194.644313 \r\nL 52.106861 190.386002 \r\nL 52.116001 190.555367 \r\nL 52.186075 192.793399 \r\nL 52.231775 191.057412 \r\nL 52.414576 195.781475 \r\nL 52.256149 190.573513 \r\nL 52.441996 194.136219 \r\nL 52.612611 187.065245 \r\nL 52.627844 187.567291 \r\nL 52.752758 190.373905 \r\nL 52.761898 190.246881 \r\nL 52.780178 191.232825 \r\nL 52.798458 190.960632 \r\nL 52.929466 196.737176 \r\nL 53.066566 193.095836 \r\nL 53.069613 193.107934 \r\nL 53.19148 195.690744 \r\nL 53.075706 192.920423 \r\nL 53.264601 195.013286 \r\nL 53.298114 193.531345 \r\nL 53.371235 195.745183 \r\nL 53.383421 196.265374 \r\nL 53.416935 194.263242 \r\nL 53.419982 194.414461 \r\nL 53.493102 192.0736 \r\nL 53.532709 193.60393 \r\nL 53.572316 194.42051 \r\nL 53.633249 193.047446 \r\nL 53.636296 193.07769 \r\nL 53.685043 191.680432 \r\nL 53.75207 193.761197 \r\nL 53.785584 195.545575 \r\nL 53.873937 191.982869 \r\nL 53.928778 193.295445 \r\nL 53.992758 192.738961 \r\nL 54.084158 191.49897 \r\nL 54.004945 193.374078 \r\nL 54.117672 192.170379 \r\nL 54.135952 193.737002 \r\nL 54.221259 191.765114 \r\nL 54.224306 192.037307 \r\nL 54.3218 190.954583 \r\nL 54.28524 192.267159 \r\nL 54.337033 191.408239 \r\nL 54.34008 191.819553 \r\nL 54.428434 189.998883 \r\nL 54.434527 190.023078 \r\nL 54.464994 188.837525 \r\nL 54.525928 191.940527 \r\nL 54.614281 190.688439 \r\nL 54.550301 192.666376 \r\nL 54.647795 191.075558 \r\nL 54.745289 192.630083 \r\nL 54.672168 191.045314 \r\nL 54.760522 191.825601 \r\nL 55.049957 181.464115 \r\nL 55.086517 184.31307 \r\nL 55.199244 186.157935 \r\nL 55.162684 183.54488 \r\nL 55.214478 186.049058 \r\nL 55.327205 182.552888 \r\nL 55.257131 186.666029 \r\nL 55.351579 183.369467 \r\nL 55.382045 184.294924 \r\nL 55.409466 182.73435 \r\nL 55.470399 184.11951 \r\nL 55.558753 182.504498 \r\nL 55.528286 184.367509 \r\nL 55.57094 184.173949 \r\nL 55.62578 187.107587 \r\nL 55.674527 183.732391 \r\nL 55.677574 183.853366 \r\nL 55.768974 181.403627 \r\nL 55.796394 181.857283 \r\nL 55.811628 182.849276 \r\nL 55.875608 179.855151 \r\nL 55.896935 180.109198 \r\nL 55.924355 179.105107 \r\nL 55.979195 183.06703 \r\nL 55.982242 182.903714 \r\nL 55.988335 183.484393 \r\nL 56.064502 180.605194 \r\nL 56.079736 181.204019 \r\nL 56.16809 183.242444 \r\nL 56.110203 180.326952 \r\nL 56.207697 182.431913 \r\nL 56.219883 181.718162 \r\nL 56.265584 183.901756 \r\nL 56.308237 183.278736 \r\nL 56.381357 186.496664 \r\nL 56.424011 184.917944 \r\nL 56.585485 177.236048 \r\nL 56.594625 177.822775 \r\nL 56.606812 179.413593 \r\nL 56.686026 176.927562 \r\nL 56.698213 177.441705 \r\nL 56.704306 176.625125 \r\nL 56.79266 180.199929 \r\nL 56.8932 183.647709 \r\nL 56.91148 182.486351 \r\nL 57.054674 176.945708 \r\nL 57.066861 178.04053 \r\nL 57.149122 174.048363 \r\nL 57.155215 174.362898 \r\nL 57.213102 171.901062 \r\nL 57.252709 175.342793 \r\nL 57.38981 180.599145 \r\nL 57.395903 179.945882 \r\nL 57.54519 185.994619 \r\nL 57.572611 185.184088 \r\nL 57.645731 181.839137 \r\nL 57.700571 182.389572 \r\nL 57.831579 179.280521 \r\nL 57.874232 177.980042 \r\nL 57.913839 182.752496 \r\nL 57.919932 183.302931 \r\nL 57.938213 182.292792 \r\nL 58.017426 177.508241 \r\nL 58.075313 178.639355 \r\nL 58.1789 179.679737 \r\nL 58.108827 178.258284 \r\nL 58.184994 179.038571 \r\nL 58.200227 177.381217 \r\nL 58.258114 182.468205 \r\nL 58.273348 181.724211 \r\nL 58.297721 183.919902 \r\nL 58.373888 181.452017 \r\nL 58.416542 183.411808 \r\nL 58.425682 182.710155 \r\nL 58.504896 184.803018 \r\nL 58.520129 183.859415 \r\nL 58.526222 184.464288 \r\nL 58.562783 180.29066 \r\nL 58.599343 181.022557 \r\nL 58.736443 176.776344 \r\nL 58.62067 181.143532 \r\nL 58.73949 176.927562 \r\nL 58.861357 181.397579 \r\nL 58.888778 180.974167 \r\nL 58.891824 180.447927 \r\nL 58.983225 183.804976 \r\nL 59.095952 182.165768 \r\nL 59.108139 182.504498 \r\nL 59.141652 183.472296 \r\nL 59.150792 181.252409 \r\nL 59.202586 181.675821 \r\nL 59.239146 182.425864 \r\nL 59.31836 181.161678 \r\nL 59.348827 183.429954 \r\nL 59.39148 180.423732 \r\nL 59.421947 180.804802 \r\nL 59.428041 180.974167 \r\nL 59.431087 180.550756 \r\nL 59.552955 178.258284 \r\nL 59.568188 179.389398 \r\nL 59.632168 176.764246 \r\nL 59.641308 176.854977 \r\nL 59.690055 177.713898 \r\nL 59.766222 173.026127 \r\nL 59.772316 173.401148 \r\nL 59.805829 171.314334 \r\nL 59.863716 171.399016 \r\nL 59.90637 172.076475 \r\nL 59.994724 168.090357 \r\nL 60.119638 173.957632 \r\nL 60.125731 173.691488 \r\nL 60.250645 177.719947 \r\nL 60.134871 173.274125 \r\nL 60.253692 177.471948 \r\nL 60.302439 175.064551 \r\nL 60.348139 178.427649 \r\nL 60.354232 177.99214 \r\nL 60.390792 179.685786 \r\nL 60.457819 176.455761 \r\nL 60.491333 175.348842 \r\nL 60.561407 177.012244 \r\nL 60.564453 176.558589 \r\nL 60.5675 176.776344 \r\nL 60.634527 174.054412 \r\nL 60.683274 171.392968 \r\nL 60.747254 173.334612 \r\nL 60.750301 173.068468 \r\nL 60.829515 175.657327 \r\nL 61.054969 185.885742 \r\nL 61.076296 184.434045 \r\nL 61.140276 181.839137 \r\nL 61.170743 182.323035 \r\nL 61.271284 178.820817 \r\nL 61.27433 178.972035 \r\nL 61.313937 176.69771 \r\nL 61.417525 166.360418 \r\nL 61.438851 167.8847 \r\nL 61.466271 169.675126 \r\nL 61.539392 167.654848 \r\nL 61.554625 169.451323 \r\nL 61.563765 168.900888 \r\nL 61.627746 175.772253 \r\nL 61.652119 177.477997 \r\nL 61.731333 182.359328 \r\nL 61.670399 177.236048 \r\nL 61.773986 180.230172 \r\nL 61.777033 180.072905 \r\nL 61.82578 182.310938 \r\nL 61.865387 180.792705 \r\nL 61.868434 181.48831 \r\nL 61.938507 176.788441 \r\nL 61.953741 177.205804 \r\nL 62.057328 170.842533 \r\nL 62.072561 172.645056 \r\nL 62.115215 170.092489 \r\nL 62.081701 172.717641 \r\nL 62.203569 171.223603 \r\nL 62.43207 185.335307 \r\nL 62.218802 170.812289 \r\nL 62.538704 182.812983 \r\nL 62.748925 166.705196 \r\nL 62.751972 167.183047 \r\nL 62.782439 165.82813 \r\nL 62.822045 169.445274 \r\nL 62.889072 168.368599 \r\nL 62.940866 171.054238 \r\nL 62.943913 170.503803 \r\nL 62.99266 178.04053 \r\nL 63.007893 178.016335 \r\nL 63.02008 179.722079 \r\nL 63.10234 175.560547 \r\nL 63.105387 175.717815 \r\nL 63.208974 172.832567 \r\nL 63.11148 175.790399 \r\nL 63.233348 174.078607 \r\nL 63.321701 173.376953 \r\nL 63.352168 175.524255 \r\nL 63.431382 177.477997 \r\nL 63.367402 174.520165 \r\nL 63.467942 176.352932 \r\nL 63.592856 170.407023 \r\nL 63.595903 170.509852 \r\nL 63.659883 168.17504 \r\nL 63.67207 170.648973 \r\nL 63.696443 170.225561 \r\nL 63.778704 174.169338 \r\nL 63.73605 169.112594 \r\nL 63.818311 174.054412 \r\nL 63.931038 178.361113 \r\nL 63.830498 173.891096 \r\nL 63.943225 177.598972 \r\nL 64.065092 172.499887 \r\nL 63.961505 178.173602 \r\nL 64.092512 173.001932 \r\nL 64.381947 156.367905 \r\nL 64.397181 157.734919 \r\nL 64.519048 165.531741 \r\nL 64.543421 164.775649 \r\nL 64.552561 164.58209 \r\nL 64.583028 168.144796 \r\nL 64.589122 167.872603 \r\nL 64.671382 175.391183 \r\nL 64.726222 172.511984 \r\nL 65.006517 152.811247 \r\nL 64.756689 172.850713 \r\nL 65.064404 156.234833 \r\nL 65.067451 158.182526 \r\nL 65.134478 153.688314 \r\nL 65.174085 155.781177 \r\nL 65.204552 153.174172 \r\nL 65.244158 159.428566 \r\nL 65.271579 157.63814 \r\nL 65.277672 157.353849 \r\nL 65.329466 160.729044 \r\nL 65.356886 159.452761 \r\nL 65.451333 164.993404 \r\nL 65.487893 163.529609 \r\nL 65.606714 166.862464 \r\nL 65.548827 163.257416 \r\nL 65.624994 166.469296 \r\nL 65.743814 164.787747 \r\nL 65.658507 167.098364 \r\nL 65.749908 165.035745 \r\nL 65.874822 169.548103 \r\nL 65.880915 168.707328 \r\nL 65.899195 167.709287 \r\nL 65.908335 167.763725 \r\nL 65.975362 163.23927 \r\nL 65.920522 168.731523 \r\nL 66.051529 164.654675 \r\nL 66.054576 165.193012 \r\nL 66.09723 163.051759 \r\nL 66.155117 163.735266 \r\nL 66.280031 168.168991 \r\nL 66.176443 162.586006 \r\nL 66.322684 166.16081 \r\nL 66.444552 155.775129 \r\nL 66.459785 157.093753 \r\nL 66.517672 158.950715 \r\nL 66.532905 155.442448 \r\nL 66.554232 150.657897 \r\nL 66.642586 156.186443 \r\nL 66.670006 159.876172 \r\nL 66.797967 158.878131 \r\nL 66.810154 157.910333 \r\nL 66.846714 163.408635 \r\nL 66.852807 162.997321 \r\nL 66.855854 164.309897 \r\nL 66.938114 158.345842 \r\nL 66.953348 159.26525 \r\nL 67.044748 161.648452 \r\nL 66.977721 157.553457 \r\nL 67.059982 159.192665 \r\nL 67.066075 159.089836 \r\nL 67.133102 155.406156 \r\nL 67.175756 158.424475 \r\nL 67.187942 159.676564 \r\nL 67.245829 154.438358 \r\nL 67.349416 148.123476 \r\nL 67.389023 151.855547 \r\nL 67.39207 151.819254 \r\nL 67.395117 152.448323 \r\nL 67.529171 161.848061 \r\nL 67.541357 160.74719 \r\nL 67.584011 159.851977 \r\nL 67.617525 163.565902 \r\nL 67.644945 162.1384 \r\nL 67.651038 163.311855 \r\nL 67.739392 157.759114 \r\nL 67.742439 158.170428 \r\nL 67.836886 153.065294 \r\nL 67.885633 155.121865 \r\nL 67.9161 159.114031 \r\nL 67.977033 153.204415 \r\nL 67.986173 154.057287 \r\nL 68.013593 152.841491 \r\nL 68.050154 157.692578 \r\nL 68.065387 156.924389 \r\nL 68.111087 157.269167 \r\nL 68.114134 156.10176 \r\nL 68.132414 155.140011 \r\nL 68.205534 159.833831 \r\nL 68.211628 158.968862 \r\nL 68.382242 169.330348 \r\nL 68.388335 169.148886 \r\nL 68.391382 168.961375 \r\nL 68.430989 172.747885 \r\nL 68.446222 174.508067 \r\nL 68.510203 169.681175 \r\nL 68.531529 170.884874 \r\nL 68.555903 169.312202 \r\nL 68.638163 171.084482 \r\nL 68.64121 170.909069 \r\nL 68.662537 171.786136 \r\nL 68.680817 168.919034 \r\nL 68.683864 169.03396 \r\nL 68.747844 164.24336 \r\nL 68.808778 166.711245 \r\nL 68.860571 168.870644 \r\nL 68.912365 166.003543 \r\nL 69.034232 161.854109 \r\nL 69.046419 162.023474 \r\nL 69.052512 161.769427 \r\nL 69.137819 157.432482 \r\nL 69.070792 161.854109 \r\nL 69.17438 159.737051 \r\nL 69.22922 160.995189 \r\nL 69.213986 159.228957 \r\nL 69.296247 160.977042 \r\nL 69.509515 149.06103 \r\nL 69.512561 149.63566 \r\nL 69.634429 156.513074 \r\nL 69.643569 155.206547 \r\nL 69.683176 157.305459 \r\nL 69.759343 153.845581 \r\nL 69.987844 141.83279 \r\nL 69.792856 154.256896 \r\nL 70.045731 145.262424 \r\nL 70.054871 146.732267 \r\nL 70.106665 142.11708 \r\nL 70.161505 135.626785 \r\nL 70.213299 142.389273 \r\nL 70.216345 141.917472 \r\nL 70.332119 144.488185 \r\nL 70.265092 141.16138 \r\nL 70.338213 144.203895 \r\nL 70.40524 141.627133 \r\nL 70.435706 145.607202 \r\nL 70.4418 145.050718 \r\nL 70.56976 152.599542 \r\nL 70.5789 149.550978 \r\nL 70.652021 156.011029 \r\nL 70.673348 155.369863 \r\nL 70.706861 158.732961 \r\nL 70.728188 162.725127 \r\nL 70.813495 156.283222 \r\nL 71.023716 145.395496 \r\nL 71.04809 148.286792 \r\nL 71.203471 167.648799 \r\nL 71.224797 163.759461 \r\nL 71.340571 158.230916 \r\nL 71.346665 158.920472 \r\nL 71.392365 151.831352 \r\nL 71.395412 151.849498 \r\nL 71.398458 151.819254 \r\nL 71.511186 140.326654 \r\nL 71.538606 144.149456 \r\nL 71.617819 149.859464 \r\nL 71.651333 147.742406 \r\nL 71.66352 145.389447 \r\nL 71.742733 149.218298 \r\nL 71.761014 147.996453 \r\nL 71.767107 147.155678 \r\nL 71.803667 150.639751 \r\nL 71.837181 149.587271 \r\nL 71.864601 150.301021 \r\nL 71.907254 145.431788 \r\nL 71.916394 144.603111 \r\nL 71.974281 153.119733 \r\nL 72.108335 149.581222 \r\nL 71.998655 154.456504 \r\nL 72.117475 149.907854 \r\nL 72.221063 156.476782 \r\nL 72.239343 155.793275 \r\nL 72.272856 154.317383 \r\nL 72.318557 157.759114 \r\nL 72.327697 157.378044 \r\nL 72.431284 163.904631 \r\nL 72.443471 160.722995 \r\nL 72.452611 161.962987 \r\nL 72.507451 158.309549 \r\nL 72.547058 160.79558 \r\nL 72.583618 161.594014 \r\nL 72.687205 154.244798 \r\nL 72.748139 155.109767 \r\nL 72.735952 152.218471 \r\nL 72.790792 153.119733 \r\nL 72.851726 151.758767 \r\nL 72.860866 153.331439 \r\nL 72.900473 152.980612 \r\nL 72.91266 153.779045 \r\nL 72.961407 150.966383 \r\nL 72.97664 148.4864 \r\nL 73.019294 151.395843 \r\nL 73.071087 150.089316 \r\nL 73.125928 152.17613 \r\nL 73.162488 147.325043 \r\nL 73.214281 145.558812 \r\nL 73.250842 150.234485 \r\nL 73.403176 162.319862 \r\nL 73.421456 161.140358 \r\nL 73.430596 160.771385 \r\nL 73.476296 165.743447 \r\nL 73.488483 165.301889 \r\nL 73.512856 167.975431 \r\nL 73.595117 165.078086 \r\nL 73.60121 165.495449 \r\nL 73.790104 172.282132 \r\nL 73.61035 165.199061 \r\nL 73.802291 170.552193 \r\nL 73.887598 168.398843 \r\nL 73.823618 170.80624 \r\nL 73.911972 169.977563 \r\nL 74.021652 174.036266 \r\nL 73.936345 168.846449 \r\nL 74.036886 173.812462 \r\nL 74.094773 170.612681 \r\nL 74.158753 171.181262 \r\nL 74.17094 170.098538 \r\nL 74.192267 170.201366 \r\nL 74.301947 162.265423 \r\nL 74.347647 161.696842 \r\nL 74.426861 166.935048 \r\nL 74.554822 162.477129 \r\nL 74.463421 167.697189 \r\nL 74.573102 163.209026 \r\nL 74.594429 164.527651 \r\nL 74.667549 162.04162 \r\nL 74.838163 150.863554 \r\nL 74.679736 162.76142 \r\nL 74.902144 152.393884 \r\nL 74.91433 151.976522 \r\nL 74.926517 152.992709 \r\nL 74.929564 154.160116 \r\nL 75.033151 151.74667 \r\nL 75.042291 152.877783 \r\nL 75.066665 151.117601 \r\nL 75.094085 151.547061 \r\nL 75.106271 147.573041 \r\nL 75.145878 154.033092 \r\nL 75.203765 152.285007 \r\nL 75.206812 152.635834 \r\nL 75.261652 146.913729 \r\nL 75.295166 144.264382 \r\nL 75.3561 148.516644 \r\nL 75.462733 155.859811 \r\nL 75.487107 154.813379 \r\nL 75.51148 153.234659 \r\nL 75.563274 161.702891 \r\nL 75.566321 161.473039 \r\nL 75.633348 164.273604 \r\nL 75.672955 161.733135 \r\nL 75.770448 151.922083 \r\nL 75.794822 154.020995 \r\nL 75.977623 138.760031 \r\nL 75.822242 155.067426 \r\nL 76.020276 145.159595 \r\nL 76.023323 145.982223 \r\nL 76.11777 142.891319 \r\nL 76.123864 143.453851 \r\nL 76.12691 142.316689 \r\nL 76.187844 149.405808 \r\nL 76.224404 145.413642 \r\nL 76.373692 158.001064 \r\nL 76.395018 157.009071 \r\nL 76.455952 161.303674 \r\nL 76.471186 159.07169 \r\nL 76.507746 160.680654 \r\nL 76.492512 156.265076 \r\nL 76.580866 158.950715 \r\nL 76.626566 156.107809 \r\nL 76.717967 151.801108 \r\nL 76.66008 156.82156 \r\nL 76.748434 152.65398 \r\nL 76.812414 161.255284 \r\nL 76.870301 154.287139 \r\nL 76.964748 150.663946 \r\nL 76.989122 151.547061 \r\nL 77.010448 153.597583 \r\nL 77.053102 149.25459 \r\nL 77.114036 142.655418 \r\nL 77.159736 149.690099 \r\nL 77.162783 149.454198 \r\nL 77.202389 154.04519 \r\nL 77.272463 150.167949 \r\nL 77.27551 149.248541 \r\nL 77.360817 154.607722 \r\nL 77.369957 154.135921 \r\nL 77.479638 152.412031 \r\nL 77.403471 158.085746 \r\nL 77.491824 152.70237 \r\nL 77.500964 152.36969 \r\nL 77.507058 153.700412 \r\nL 77.610645 157.813553 \r\nL 77.516198 153.434267 \r\nL 77.631972 155.914249 \r\nL 77.705092 149.133615 \r\nL 77.641112 156.422343 \r\nL 77.744699 155.684397 \r\nL 77.921407 143.4599 \r\nL 77.756886 156.791316 \r\nL 77.99148 147.712162 \r\nL 78.00976 149.01264 \r\nL 78.049367 144.143407 \r\nL 78.095068 146.937924 \r\nL 78.162095 142.286445 \r\nL 78.116394 147.355287 \r\nL 78.213888 145.407593 \r\nL 78.229122 148.595278 \r\nL 78.314429 144.881353 \r\nL 78.317475 145.80681 \r\nL 78.430203 137.737795 \r\nL 78.436296 138.415253 \r\nL 78.47895 137.259944 \r\nL 78.463716 140.68353 \r\nL 78.539883 139.014078 \r\nL 78.558163 136.570388 \r\nL 78.609957 140.459726 \r\nL 78.622144 138.820519 \r\nL 78.737918 144.143407 \r\nL 78.792758 146.193929 \r\nL 78.853692 138.899152 \r\nL 78.935952 141.965862 \r\nL 78.887205 138.487838 \r\nL 78.966419 140.06051 \r\nL 78.984699 140.840797 \r\nL 79.030399 138.433399 \r\nL 79.063913 137.132921 \r\nL 79.127893 141.427524 \r\nL 79.1675 143.738142 \r\nL 79.20406 138.427351 \r\nL 79.210154 137.096628 \r\nL 79.252807 140.127046 \r\nL 79.313741 137.7136 \r\nL 79.414281 144.911597 \r\nL 79.435608 143.465949 \r\nL 79.453888 141.360988 \r\nL 79.527009 146.351196 \r\nL 79.542242 144.627306 \r\nL 79.545289 144.675696 \r\nL 79.548335 143.496192 \r\nL 79.600129 140.762163 \r\nL 79.581849 144.917645 \r\nL 79.651923 144.373259 \r\nL 79.78293 148.15372 \r\nL 79.706763 142.219909 \r\nL 79.789023 147.663772 \r\nL 79.798163 147.155678 \r\nL 79.871284 151.637792 \r\nL 79.87433 151.286966 \r\nL 79.987058 149.786879 \r\nL 79.907844 154.595625 \r\nL 79.990104 150.065121 \r\nL 80.008385 151.353502 \r\nL 80.075412 144.905548 \r\nL 80.151579 146.18788 \r\nL 80.200326 141.953764 \r\nL 80.203372 142.189665 \r\nL 80.239932 139.074565 \r\nL 80.258213 139.383051 \r\nL 80.331333 128.912687 \r\nL 80.377033 134.380746 \r\nL 80.38922 135.94132 \r\nL 80.4532 131.120476 \r\nL 80.553741 127.944889 \r\nL 80.483667 131.58018 \r\nL 80.565928 129.396586 \r\nL 80.629908 139.96373 \r\nL 80.687795 135.130789 \r\nL 80.693888 134.066211 \r\nL 80.742635 140.423434 \r\nL 80.757869 139.649196 \r\nL 80.882783 148.244451 \r\nL 80.891923 147.554895 \r\nL 80.894969 147.361335 \r\nL 80.94067 150.97848 \r\nL 80.965043 149.865512 \r\nL 80.989416 153.887923 \r\nL 81.06863 149.115469 \r\nL 81.08691 147.869429 \r\nL 81.138704 152.744711 \r\nL 81.144797 152.393884 \r\nL 81.193544 154.184311 \r\nL 81.245338 151.35955 \r\nL 81.348925 145.933833 \r\nL 81.254478 151.752718 \r\nL 81.364158 149.811074 \r\nL 81.367205 149.811074 \r\nL 81.370252 149.623563 \r\nL 81.391579 152.097496 \r\nL 81.446419 151.202283 \r\nL 81.449466 151.734572 \r\nL 81.495166 148.921909 \r\nL 81.553053 151.141796 \r\nL 81.577426 152.345495 \r\nL 81.668827 147.216166 \r\nL 81.68406 148.062989 \r\nL 81.705387 145.316862 \r\nL 81.754134 143.03044 \r\nL 81.802881 145.716079 \r\nL 81.815068 144.578916 \r\nL 81.927795 148.050891 \r\nL 81.906468 144.36721 \r\nL 81.946075 147.458115 \r\nL 81.967402 145.371301 \r\nL 82.016149 147.687967 \r\nL 82.058802 147.077045 \r\nL 82.278163 157.353849 \r\nL 82.351284 154.317383 \r\nL 82.470104 143.865165 \r\nL 82.518851 148.075086 \r\nL 82.540178 147.204068 \r\nL 82.564552 148.970299 \r\nL 82.570645 148.885617 \r\nL 82.662045 157.117948 \r\nL 82.692512 152.424128 \r\nL 82.747353 146.568951 \r\nL 82.811333 146.992362 \r\nL 82.857033 149.39976 \r\nL 82.908827 142.322737 \r\nL 82.954527 140.332703 \r\nL 82.963667 139.576611 \r\nL 83.015461 144.258333 \r\nL 83.018507 144.010335 \r\nL 83.052021 145.837054 \r\nL 83.082488 141.022259 \r\nL 83.088581 141.554548 \r\nL 83.167795 137.405114 \r\nL 83.137328 142.480004 \r\nL 83.213495 139.612903 \r\nL 83.225682 141.439622 \r\nL 83.274429 136.606681 \r\nL 83.289662 132.439101 \r\nL 83.381063 137.755941 \r\nL 83.432856 134.991668 \r\nL 83.509023 142.346932 \r\nL 83.518163 141.276306 \r\nL 83.55777 147.573041 \r\nL 83.57605 146.23627 \r\nL 83.719244 158.152282 \r\nL 83.722291 157.468775 \r\nL 83.725338 157.650237 \r\nL 83.777131 154.90411 \r\nL 83.810645 156.585659 \r\nL 83.847205 152.381787 \r\nL 83.929466 153.531047 \r\nL 83.962979 155.732787 \r\nL 84.017819 151.250673 \r\nL 84.103127 146.605243 \r\nL 84.030006 151.916034 \r\nL 84.13664 149.030787 \r\nL 84.139687 149.079177 \r\nL 84.142733 147.736357 \r\nL 84.368188 125.011252 \r\nL 84.383421 128.75542 \r\nL 84.438262 120.214603 \r\nL 84.474822 122.773219 \r\nL 84.66981 139.848804 \r\nL 84.480915 122.646196 \r\nL 84.68809 137.816428 \r\nL 84.727697 144.300674 \r\nL 84.79777 137.701502 \r\nL 84.855657 134.616646 \r\nL 85.023225 146.913729 \r\nL 85.029318 145.492276 \r\nL 85.102439 152.012814 \r\nL 85.120719 151.426087 \r\nL 85.230399 154.480699 \r\nL 85.239539 152.980612 \r\nL 85.355313 148.310987 \r\nL 85.364453 148.637619 \r\nL 85.3675 149.000543 \r\nL 85.425387 145.982223 \r\nL 85.4589 146.943972 \r\nL 85.504601 144.076871 \r\nL 85.468041 147.040752 \r\nL 85.592955 145.014425 \r\nL 85.669122 147.155678 \r\nL 85.608188 144.264382 \r\nL 85.705682 145.90359 \r\nL 85.757475 140.804504 \r\nL 85.711775 146.242319 \r\nL 85.842783 143.066732 \r\nL 85.891529 142.183616 \r\nL 85.958557 144.530526 \r\nL 86.01035 142.45581 \r\nL 86.049957 146.33305 \r\nL 86.068237 144.336967 \r\nL 86.101751 145.873346 \r\nL 86.092611 142.129178 \r\nL 86.153544 143.399412 \r\nL 86.247991 140.042363 \r\nL 86.272365 140.3448 \r\nL 86.363765 143.750239 \r\nL 86.391186 142.383225 \r\nL 86.464306 143.036488 \r\nL 86.510006 140.036315 \r\nL 86.513053 140.278264 \r\nL 86.53438 133.195193 \r\nL 86.61664 124.890277 \r\nL 86.6989 130.134532 \r\nL 86.887795 146.012467 \r\nL 86.893888 145.667689 \r\nL 86.896935 145.619299 \r\nL 86.918262 146.931875 \r\nL 86.927402 146.829046 \r\nL 86.942635 147.355287 \r\nL 86.982242 144.343015 \r\nL 87.055362 136.824435 \r\nL 87.003569 145.050718 \r\nL 87.101063 142.800588 \r\nL 87.113249 143.484095 \r\nL 87.161996 135.971563 \r\nL 87.165043 135.65098 \r\nL 87.225977 139.631049 \r\nL 87.253397 137.489796 \r\nL 87.332611 138.245889 \r\nL 87.308237 135.396933 \r\nL 87.356984 136.649022 \r\nL 87.360031 136.794192 \r\nL 87.396591 133.527874 \r\nL 87.411824 131.132574 \r\nL 87.451431 139.891145 \r\nL 87.457525 139.504026 \r\nL 87.460571 139.467733 \r\nL 87.463618 140.889187 \r\nL 87.530645 136.213513 \r\nL 87.564158 136.836533 \r\nL 87.637279 124.974959 \r\nL 87.728679 125.894367 \r\nL 87.868827 120.982793 \r\nL 87.890154 123.511165 \r\nL 87.972414 135.41508 \r\nL 88.045534 134.029919 \r\nL 88.048581 133.963383 \r\nL 88.063814 135.84454 \r\nL 88.082095 135.12474 \r\nL 88.173495 144.08292 \r\nL 88.213102 141.814643 \r\nL 88.219195 141.167429 \r\nL 88.283176 144.687793 \r\nL 88.298409 144.421649 \r\nL 88.304502 145.395496 \r\nL 88.38981 141.433573 \r\nL 88.39895 142.225957 \r\nL 88.47207 137.181311 \r\nL 88.52691 138.560423 \r\nL 88.529957 139.092712 \r\nL 88.584797 131.011599 \r\nL 88.590891 131.858422 \r\nL 88.612217 128.08401 \r\nL 88.642684 133.30407 \r\nL 88.703618 130.443018 \r\nL 88.709711 131.362426 \r\nL 88.813299 136.298195 \r\nL 88.831579 134.283966 \r\nL 88.852905 133.237534 \r\nL 88.901652 138.735836 \r\nL 88.922979 137.126872 \r\nL 88.938213 137.695453 \r\nL 88.962586 134.773913 \r\nL 89.017426 135.711468 \r\nL 89.05094 133.201242 \r\nL 89.081407 137.52004 \r\nL 89.121014 136.086489 \r\nL 89.15148 135.741711 \r\nL 89.267254 144.839012 \r\nL 89.291628 142.147324 \r\nL 89.346468 147.687967 \r\nL 89.376935 144.893451 \r\nL 89.407402 147.585139 \r\nL 89.468335 142.631223 \r\nL 89.480522 143.641362 \r\nL 89.483569 143.74419 \r\nL 89.507942 141.778351 \r\nL 89.510989 142.232006 \r\nL 89.62067 132.590319 \r\nL 89.63895 132.783879 \r\nL 89.641996 132.608466 \r\nL 89.67551 136.509901 \r\nL 89.68465 136.394975 \r\nL 89.769957 142.111031 \r\nL 89.71207 135.675175 \r\nL 89.800424 140.157289 \r\nL 89.803471 139.794365 \r\nL 89.840031 147.760552 \r\nL 89.925338 153.428219 \r\nL 89.846124 147.28875 \r\nL 89.958851 150.700238 \r\nL 89.971038 149.690099 \r\nL 90.038065 153.633876 \r\nL 90.053299 152.454372 \r\nL 90.108139 157.63814 \r\nL 90.172119 155.375912 \r\nL 90.208679 156.652195 \r\nL 90.199539 153.543145 \r\nL 90.24524 154.613771 \r\nL 90.415854 141.802546 \r\nL 90.428041 143.205853 \r\nL 90.750989 113.300897 \r\nL 90.434134 143.36312 \r\nL 90.757082 113.736406 \r\nL 90.790596 115.792977 \r\nL 90.827156 112.593195 \r\nL 90.839343 113.403725 \r\nL 90.900276 110.488234 \r\nL 90.936837 115.454247 \r\nL 90.939883 115.424004 \r\nL 91.058704 121.412253 \r\nL 91.177525 116.270827 \r\nL 91.104404 121.672349 \r\nL 91.183618 116.887798 \r\nL 91.311579 125.555638 \r\nL 91.192758 116.6398 \r\nL 91.317672 125.035447 \r\nL 91.409072 120.976744 \r\nL 91.351186 127.243236 \r\nL 91.421259 125.380225 \r\nL 91.509613 133.370606 \r\nL 91.451726 123.111948 \r\nL 91.543127 132.233444 \r\nL 91.579687 130.878527 \r\nL 91.628434 132.923 \r\nL 91.64062 132.324175 \r\nL 91.695461 138.415253 \r\nL 91.655854 131.828178 \r\nL 91.756394 133.691189 \r\nL 91.859982 130.188971 \r\nL 91.786861 134.798108 \r\nL 91.878262 133.092365 \r\nL 91.942242 134.683182 \r\nL 91.963569 132.687099 \r\nL 92.000129 134.259771 \r\nL 92.14637 141.125087 \r\nL 92.185977 139.249979 \r\nL 92.195117 137.907159 \r\nL 92.268237 143.490144 \r\nL 92.277377 143.278438 \r\nL 92.408385 149.048933 \r\nL 92.323077 139.733878 \r\nL 92.411431 148.558985 \r\nL 92.417525 149.290882 \r\nL 92.499785 146.677828 \r\nL 92.551579 138.530179 \r\nL 92.508925 147.155678 \r\nL 92.627746 142.256201 \r\nL 92.639932 143.496192 \r\nL 92.713053 139.274174 \r\nL 92.737426 142.207811 \r\nL 92.75266 140.774261 \r\nL 92.8075 144.010335 \r\nL 92.831873 143.726044 \r\nL 92.859294 145.885443 \r\nL 92.886714 142.782441 \r\nL 92.938507 143.490144 \r\nL 93.115215 128.047718 \r\nL 93.127402 128.646543 \r\nL 93.200522 130.582139 \r\nL 93.148729 127.872304 \r\nL 93.224896 128.126351 \r\nL 93.230989 127.938841 \r\nL 93.276689 130.872478 \r\nL 93.279736 130.666821 \r\nL 93.313249 134.26582 \r\nL 93.37723 128.295716 \r\nL 93.380276 128.313862 \r\nL 93.389416 125.803636 \r\nL 93.483864 129.995411 \r\nL 93.489957 129.100198 \r\nL 93.532611 131.277743 \r\nL 93.587451 127.388405 \r\nL 93.593544 126.83797 \r\nL 93.648385 130.684967 \r\nL 93.742832 141.536401 \r\nL 93.782439 139.715732 \r\nL 93.837279 133.491581 \r\nL 93.889072 139.413295 \r\nL 93.998753 141.7844 \r\nL 93.980473 138.130963 \r\nL 94.004846 140.647237 \r\nL 94.007893 140.641188 \r\nL 94.135854 143.816775 \r\nL 94.02922 139.231833 \r\nL 94.148041 143.393364 \r\nL 94.361308 127.721086 \r\nL 94.388729 128.289667 \r\nL 94.474036 132.505637 \r\nL 94.507549 131.864471 \r\nL 94.510596 131.495498 \r\nL 94.574576 137.011946 \r\nL 94.583716 139.080614 \r\nL 94.68121 136.679266 \r\nL 94.687303 137.961598 \r\nL 94.72691 136.739753 \r\nL 94.763471 139.19554 \r\nL 94.793937 138.57252 \r\nL 94.815264 139.413295 \r\nL 94.836591 136.007856 \r\nL 94.870104 136.878874 \r\nL 94.882291 135.021912 \r\nL 94.964552 139.080614 \r\nL 94.970645 139.467733 \r\nL 94.985878 138.596715 \r\nL 95.077279 135.112643 \r\nL 95.101652 137.362773 \r\nL 95.138213 141.276306 \r\nL 95.199146 135.336446 \r\nL 95.27836 129.844193 \r\nL 95.317967 132.29998 \r\nL 95.3332 133.231485 \r\nL 95.394134 128.537666 \r\nL 95.397181 128.779615 \r\nL 95.452021 123.753114 \r\nL 95.503814 129.420781 \r\nL 95.628729 137.126872 \r\nL 95.674429 131.350328 \r\nL 95.750596 134.671085 \r\nL 95.753643 135.02796 \r\nL 95.793249 127.358162 \r\nL 95.799343 127.575916 \r\nL 95.933397 117.504769 \r\nL 95.969957 119.331488 \r\nL 96.012611 125.289494 \r\nL 96.094871 124.73301 \r\nL 96.100964 124.581791 \r\nL 96.104011 125.144324 \r\nL 96.107058 124.890277 \r\nL 96.125338 130.213166 \r\nL 96.198458 124.678571 \r\nL 96.219785 125.45281 \r\nL 96.308139 122.331661 \r\nL 96.335559 123.220826 \r\nL 96.369072 126.801678 \r\nL 96.430006 121.424351 \r\nL 96.442193 122.543367 \r\nL 96.49094 124.962862 \r\nL 96.493986 125.839929 \r\nL 96.570154 118.145935 \r\nL 96.579294 118.817345 \r\nL 96.667647 117.637841 \r\nL 96.631087 121.097719 \r\nL 96.685928 119.192367 \r\nL 96.896149 145.322911 \r\nL 96.899195 145.310813 \r\nL 97.014969 141.838838 \r\nL 96.950989 147.028655 \r\nL 97.018016 142.365078 \r\nL 97.252611 124.866082 \r\nL 97.030203 142.915514 \r\nL 97.292217 127.618257 \r\nL 97.377525 129.632487 \r\nL 97.334871 125.585882 \r\nL 97.395805 127.497283 \r\nL 97.453692 126.329876 \r\nL 97.404945 129.487317 \r\nL 97.505485 127.382357 \r\nL 97.602979 129.311904 \r\nL 97.70352 130.945063 \r\nL 97.624306 127.805768 \r\nL 97.718753 130.376482 \r\nL 97.7218 129.965167 \r\nL 97.79492 134.64689 \r\nL 97.861947 139.274174 \r\nL 97.901554 134.919083 \r\nL 97.910694 132.910902 \r\nL 98.002095 139.618952 \r\nL 98.017328 142.008203 \r\nL 98.041701 139.032224 \r\nL 98.111775 139.431441 \r\nL 98.114822 139.552416 \r\nL 98.136149 136.443365 \r\nL 98.154429 137.084531 \r\nL 98.166615 135.856637 \r\nL 98.215362 141.318647 \r\nL 98.242783 139.044322 \r\nL 98.245829 139.655244 \r\nL 98.30981 131.332182 \r\nL 98.398163 123.741017 \r\nL 98.434724 124.466865 \r\nL 98.660178 116.379704 \r\nL 98.675412 119.059295 \r\nL 98.940473 131.858422 \r\nL 98.98008 130.231312 \r\nL 99.07148 125.029398 \r\nL 99.104994 129.632487 \r\nL 99.190301 132.753635 \r\nL 99.138507 127.612209 \r\nL 99.211628 129.063906 \r\nL 99.245141 124.599938 \r\nL 99.284748 129.699023 \r\nL 99.324355 128.198936 \r\nL 99.357869 127.787622 \r\nL 99.498016 134.906986 \r\nL 99.501063 134.235576 \r\nL 99.54981 142.171519 \r\nL 99.589416 138.711641 \r\nL 99.67777 143.308681 \r\nL 99.70519 140.864992 \r\nL 99.854478 133.491581 \r\nL 99.738704 141.01621 \r\nL 99.857525 133.812164 \r\nL 99.866665 133.945236 \r\nL 99.875805 132.354419 \r\nL 99.891038 132.789928 \r\nL 99.918458 130.297848 \r\nL 99.970252 134.665036 \r\nL 99.973299 134.132747 \r\nL 100.052512 140.713773 \r\nL 100.110399 138.512033 \r\nL 100.116493 138.19145 \r\nL 100.168286 142.16547 \r\nL 100.171333 141.663425 \r\nL 100.22008 144.802719 \r\nL 100.26578 137.538186 \r\nL 100.384601 131.307987 \r\nL 100.390694 131.568083 \r\nL 100.454674 129.366342 \r\nL 100.488188 132.880659 \r\nL 100.494281 132.197151 \r\nL 100.591775 135.644932 \r\nL 100.515608 131.453157 \r\nL 100.607009 133.939188 \r\nL 100.610055 133.588361 \r\nL 100.680129 137.278091 \r\nL 100.689269 137.223652 \r\nL 100.710596 138.421302 \r\nL 100.771529 132.886707 \r\nL 100.878163 127.866256 \r\nL 100.896443 128.495324 \r\nL 100.978704 124.902375 \r\nL 100.911677 129.481268 \r\nL 101.006124 128.580007 \r\nL 101.045731 129.130442 \r\nL 101.054871 126.753288 \r\nL 101.060964 126.438754 \r\nL 101.115805 130.703113 \r\nL 101.225485 135.136838 \r\nL 101.240719 133.794018 \r\nL 101.338213 125.725003 \r\nL 101.380866 129.239319 \r\nL 101.40524 129.868388 \r\nL 101.390006 127.805768 \r\nL 101.444846 127.932792 \r\nL 101.447893 127.134359 \r\nL 101.50578 131.066038 \r\nL 101.545387 130.255507 \r\nL 101.691628 142.891319 \r\nL 101.700768 142.111031 \r\nL 101.703814 142.431615 \r\nL 101.773888 138.415253 \r\nL 101.776935 138.530179 \r\nL 101.932316 120.214603 \r\nL 101.819588 138.947542 \r\nL 101.974969 121.037232 \r\nL 102.02067 118.877832 \r\nL 102.090743 122.664342 \r\nL 102.230891 132.179005 \r\nL 102.12121 122.28932 \r\nL 102.291824 130.533749 \r\nL 102.294871 130.539797 \r\nL 102.355805 133.195193 \r\nL 102.407598 130.914819 \r\nL 102.416738 131.695106 \r\nL 102.441112 129.402635 \r\nL 102.483765 129.420781 \r\nL 102.511186 126.880312 \r\nL 102.578213 131.689058 \r\nL 102.584306 130.920868 \r\nL 102.843274 143.187707 \r\nL 102.855461 142.437663 \r\nL 102.974281 136.981702 \r\nL 102.907254 142.88527 \r\nL 102.983421 138.034183 \r\nL 103.013888 136.939361 \r\nL 103.050448 140.453678 \r\nL 103.053495 140.471824 \r\nL 103.056542 140.453678 \r\nL 103.160129 136.104636 \r\nL 103.172316 136.697412 \r\nL 103.178409 136.872825 \r\nL 103.196689 136.116733 \r\nL 103.199736 136.243757 \r\nL 103.272856 132.656855 \r\nL 103.291136 136.56434 \r\nL 103.312463 135.082399 \r\nL 103.31551 135.445323 \r\nL 103.400817 132.723392 \r\nL 103.403864 132.916951 \r\nL 103.690252 115.339321 \r\nL 103.726812 115.502637 \r\nL 103.809072 118.097545 \r\nL 103.735952 115.436101 \r\nL 103.845633 117.686231 \r\nL 103.848679 117.111601 \r\nL 103.891333 121.732836 \r\nL 103.952267 117.480574 \r\nL 103.991873 122.585708 \r\nL 104.010154 117.329356 \r\nL 104.061947 117.752767 \r\nL 104.180768 99.219437 \r\nL 104.208188 100.604598 \r\nL 104.317869 109.115171 \r\nL 104.351382 108.552638 \r\nL 104.360522 109.278487 \r\nL 104.430596 126.450851 \r\nL 104.485436 122.700634 \r\nL 104.488483 121.037232 \r\nL 104.570743 124.890277 \r\nL 104.59207 124.085795 \r\nL 104.61035 126.971043 \r\nL 104.659097 123.595847 \r\nL 104.704797 125.144324 \r\nL 104.710891 124.400329 \r\nL 104.802291 128.380398 \r\nL 104.808385 129.287709 \r\nL 104.851038 124.218867 \r\nL 104.854085 124.382183 \r\nL 104.982045 117.389843 \r\nL 104.997279 118.853637 \r\nL 105.052119 112.006467 \r\nL 105.064306 112.333099 \r\nL 105.088679 109.780532 \r\nL 105.167893 112.810949 \r\nL 105.173986 112.381489 \r\nL 105.177033 112.399635 \r\nL 105.18008 112.097198 \r\nL 105.201407 116.325265 \r\nL 105.28062 109.429705 \r\nL 105.286714 110.536624 \r\nL 105.408581 117.420087 \r\nL 105.423814 116.149852 \r\nL 105.509122 111.722176 \r\nL 105.484748 117.347502 \r\nL 105.539588 114.637668 \r\nL 105.591382 122.894194 \r\nL 105.655362 118.291105 \r\nL 105.682783 122.410295 \r\nL 105.789416 119.803289 \r\nL 105.81379 122.331661 \r\nL 105.90519 117.752767 \r\nL 106.011824 120.946501 \r\nL 105.935657 115.926049 \r\nL 106.017918 119.912166 \r\nL 106.145878 124.726961 \r\nL 106.081898 118.291105 \r\nL 106.148925 124.037405 \r\nL 106.337819 139.449587 \r\nL 106.155018 123.39019 \r\nL 106.353053 137.985793 \r\nL 106.3561 137.09058 \r\nL 106.398753 145.111205 \r\nL 106.450547 141.693669 \r\nL 106.526714 142.667515 \r\nL 106.4932 139.141102 \r\nL 106.560227 141.59084 \r\nL 106.563274 141.44567 \r\nL 106.605928 144.584965 \r\nL 106.621161 143.405461 \r\nL 106.660768 145.994321 \r\nL 106.712561 140.629091 \r\nL 106.855756 130.364384 \r\nL 106.767402 144.300674 \r\nL 106.858802 130.769649 \r\nL 106.892316 131.882617 \r\nL 106.907549 129.390537 \r\nL 106.968483 131.217256 \r\nL 107.07207 125.942757 \r\nL 106.977623 131.495498 \r\nL 107.096443 129.451025 \r\nL 107.139097 133.957334 \r\nL 107.196984 128.108205 \r\nL 107.206124 129.511512 \r\nL 107.285338 124.273306 \r\nL 107.212217 129.656682 \r\nL 107.334085 126.124219 \r\nL 107.358458 129.880485 \r\nL 107.440719 126.063732 \r\nL 107.553446 122.156248 \r\nL 107.477279 128.1324 \r\nL 107.565633 123.638188 \r\nL 107.72406 131.205159 \r\nL 107.766714 127.430747 \r\nL 107.781947 124.521304 \r\nL 107.858114 131.495498 \r\nL 107.870301 128.979223 \r\nL 108.080522 116.663995 \r\nL 107.894674 129.741364 \r\nL 108.083569 118.539103 \r\nL 108.101849 120.075482 \r\nL 108.141456 115.53893 \r\nL 108.153643 116.192193 \r\nL 108.156689 114.946153 \r\nL 108.25723 118.817345 \r\nL 108.263323 118.055204 \r\nL 108.305977 123.323654 \r\nL 108.33035 122.803463 \r\nL 108.440031 126.98314 \r\nL 108.443077 127.424698 \r\nL 108.519244 122.670391 \r\nL 108.580178 122.246979 \r\nL 108.552758 125.198763 \r\nL 108.601505 123.426483 \r\nL 108.674625 126.698849 \r\nL 108.702045 122.742975 \r\nL 108.711186 123.263167 \r\nL 108.741652 119.863777 \r\nL 108.814773 123.789407 \r\nL 108.820866 122.658293 \r\nL 108.826959 123.849894 \r\nL 108.89094 117.317258 \r\nL 108.979294 110.826963 \r\nL 109.00976 114.184012 \r\nL 109.283962 149.460247 \r\nL 109.302242 148.976348 \r\nL 109.427156 139.225784 \r\nL 109.357082 149.133615 \r\nL 109.454576 141.233965 \r\nL 109.47895 143.568777 \r\nL 109.545977 138.6693 \r\nL 109.549023 139.183443 \r\nL 109.683077 132.983487 \r\nL 109.725731 136.84863 \r\nL 109.731824 137.544235 \r\nL 109.786665 132.850415 \r\nL 109.814085 133.298022 \r\nL 109.820178 133.370606 \r\nL 109.829318 131.610424 \r\nL 109.859785 132.741538 \r\nL 110.070006 124.557597 \r\nL 110.08524 123.021217 \r\nL 110.106566 125.924611 \r\nL 110.182733 123.559555 \r\nL 110.243667 124.551548 \r\nL 110.277181 122.392149 \r\nL 110.280227 123.075656 \r\nL 110.359441 119.029051 \r\nL 110.389908 123.184533 \r\nL 110.408188 121.134011 \r\nL 110.444748 124.787449 \r\nL 110.496542 122.845804 \r\nL 110.499588 123.825699 \r\nL 110.584896 117.88584 \r\nL 110.594036 119.252854 \r\nL 110.816443 112.980314 \r\nL 110.600129 119.779094 \r\nL 110.831677 114.323133 \r\nL 110.959638 124.370086 \r\nL 110.962684 124.279355 \r\nL 111.078458 128.8522 \r\nL 111.108925 127.249285 \r\nL 111.242979 122.271174 \r\nL 111.303913 125.132227 \r\nL 111.267353 121.962688 \r\nL 111.3618 122.990974 \r\nL 111.504994 117.855596 \r\nL 111.514134 119.228659 \r\nL 111.547647 120.238798 \r\nL 111.532414 118.006814 \r\nL 111.572021 118.611688 \r\nL 111.581161 115.672002 \r\nL 111.596394 119.343585 \r\nL 111.684748 117.268868 \r\nL 111.739588 122.603854 \r\nL 111.815756 121.490887 \r\nL 111.931529 116.615605 \r\nL 111.943716 116.905944 \r\nL 111.94981 117.746719 \r\nL 112.035117 115.109469 \r\nL 112.047303 115.266736 \r\nL 112.123471 112.321001 \r\nL 112.163077 113.972307 \r\nL 112.166124 113.996502 \r\nL 112.169171 113.47631 \r\nL 112.205731 111.377398 \r\nL 112.245338 115.2002 \r\nL 112.278851 113.101289 \r\nL 112.281898 113.149678 \r\nL 112.309318 111.921785 \r\nL 112.452512 102.382926 \r\nL 112.461652 103.102726 \r\nL 112.479932 103.501943 \r\nL 112.528679 99.96948 \r\nL 112.531726 97.57418 \r\nL 112.632267 101.759907 \r\nL 112.63836 100.846547 \r\nL 112.793741 114.565083 \r\nL 112.799834 113.881576 \r\nL 112.857721 120.61382 \r\nL 112.872955 119.682314 \r\nL 112.985682 123.813602 \r\nL 112.988729 122.295369 \r\nL 113.080129 113.440018 \r\nL 113.019195 123.1059 \r\nL 113.119736 114.462254 \r\nL 113.168483 111.843151 \r\nL 113.223323 115.290931 \r\nL 113.22637 115.817171 \r\nL 113.28121 111.564909 \r\nL 113.320817 112.992411 \r\nL 113.35433 108.431664 \r\nL 113.409171 116.8757 \r\nL 113.418311 115.82322 \r\nL 113.488385 110.597111 \r\nL 113.579785 112.37544 \r\nL 113.665092 121.345717 \r\nL 113.713839 117.172089 \r\nL 113.89664 130.745455 \r\nL 113.902733 129.196978 \r\nL 113.954527 133.158901 \r\nL 114.055068 123.39019 \r\nL 114.070301 126.257292 \r\nL 114.143421 121.254986 \r\nL 114.280522 112.647633 \r\nL 114.286615 113.016606 \r\nL 114.317082 117.559208 \r\nL 114.292709 112.974265 \r\nL 114.405436 115.926049 \r\nL 114.414576 114.921958 \r\nL 114.472463 122.948632 \r\nL 114.496837 121.708641 \r\nL 114.646124 132.959292 \r\nL 114.649171 132.68105 \r\nL 114.688778 131.604375 \r\nL 114.743618 136.685314 \r\nL 114.749711 135.451372 \r\nL 114.862439 130.043801 \r\nL 114.792365 135.687273 \r\nL 114.868532 133.195193 \r\nL 114.959932 141.040405 \r\nL 114.993446 138.530179 \r\nL 115.151873 130.691016 \r\nL 115.161014 132.439101 \r\nL 115.167107 134.755767 \r\nL 115.252414 121.412253 \r\nL 115.285928 124.442671 \r\nL 115.435215 109.145414 \r\nL 115.438262 109.338974 \r\nL 115.471775 105.250028 \r\nL 115.493102 105.81256 \r\nL 115.505289 104.28223 \r\nL 115.535756 108.788539 \r\nL 115.593643 108.4982 \r\nL 115.599736 106.689627 \r\nL 115.66067 114.159818 \r\nL 115.66981 112.157686 \r\nL 115.773397 120.898111 \r\nL 115.78863 119.458511 \r\nL 115.870891 126.245194 \r\nL 115.913544 124.164429 \r\nL 116.132905 110.578965 \r\nL 116.135952 110.585014 \r\nL 116.138999 112.012516 \r\nL 116.224306 101.923222 \r\nL 116.31266 96.81204 \r\nL 116.273053 102.630925 \r\nL 116.34008 99.080316 \r\nL 116.35836 103.108775 \r\nL 116.434527 95.100247 \r\nL 116.446714 97.066087 \r\nL 116.452807 95.445025 \r\nL 116.483274 98.027836 \r\nL 116.501554 97.979446 \r\nL 116.608188 108.867173 \r\nL 116.629515 106.707773 \r\nL 116.650842 101.911125 \r\nL 116.717869 111.068913 \r\nL 116.723962 109.859165 \r\nL 116.757475 113.470261 \r\nL 116.781849 107.512255 \r\nL 116.833643 110.421698 \r\nL 116.97379 100.967522 \r\nL 116.979883 101.257861 \r\nL 117.092611 107.246111 \r\nL 117.120031 106.3388 \r\nL 117.135264 104.941542 \r\nL 117.184011 116.434143 \r\nL 117.187058 116.440191 \r\nL 117.260178 117.625744 \r\nL 117.244945 114.298938 \r\nL 117.287598 115.678051 \r\nL 117.336345 105.95773 \r\nL 117.403372 110.669696 \r\nL 117.406419 110.669696 \r\nL 117.500866 98.608515 \r\nL 117.421652 111.812908 \r\nL 117.58008 100.30821 \r\nL 117.613593 105.570611 \r\nL 117.66234 97.441108 \r\nL 117.677574 97.586278 \r\nL 117.756787 86.80138 \r\nL 117.829908 93.442893 \r\nL 117.988335 105.752073 \r\nL 117.991382 103.889062 \r\nL 118.076689 113.905771 \r\nL 118.088876 110.488234 \r\nL 118.119343 112.61739 \r\nL 118.161996 108.54659 \r\nL 118.180276 108.570784 \r\nL 118.183323 108.334884 \r\nL 118.229023 113.137581 \r\nL 118.253397 115.901854 \r\nL 118.28691 109.919653 \r\nL 118.326517 111.982272 \r\nL 118.442291 101.83854 \r\nL 118.366124 113.542846 \r\nL 118.460571 103.495894 \r\nL 118.463618 103.876965 \r\nL 118.524552 97.997592 \r\nL 118.673839 87.884104 \r\nL 118.536738 98.348419 \r\nL 118.698213 90.708864 \r\nL 118.85664 106.768261 \r\nL 118.859687 106.683579 \r\nL 118.899294 103.949549 \r\nL 118.932807 110.960036 \r\nL 118.966321 120.595674 \r\nL 119.051628 113.433969 \r\nL 119.094281 114.480401 \r\nL 119.139982 110.814866 \r\nL 119.152168 111.65564 \r\nL 119.267942 95.953119 \r\nL 119.207009 113.349287 \r\nL 119.286222 100.290063 \r\nL 119.465977 111.050767 \r\nL 119.469023 109.998286 \r\nL 119.511677 108.117129 \r\nL 119.548237 112.677877 \r\nL 119.660964 116.845457 \r\nL 119.612217 110.578965 \r\nL 119.673151 115.974439 \r\nL 119.761505 114.2445 \r\nL 119.694478 118.496762 \r\nL 119.779785 116.101462 \r\nL 119.804158 118.285056 \r\nL 119.880326 114.861471 \r\nL 119.990006 111.776615 \r\nL 119.926026 119.198415 \r\nL 120.00524 112.865388 \r\nL 120.03266 113.343238 \r\nL 120.063127 109.217999 \r\nL 120.081407 109.804727 \r\nL 120.224601 96.805991 \r\nL 120.300768 90.636279 \r\nL 120.346468 94.773615 \r\nL 120.349515 95.160734 \r\nL 120.407402 88.482929 \r\nL 120.413495 87.751031 \r\nL 120.462242 91.186714 \r\nL 120.486615 90.866131 \r\nL 120.489662 92.075878 \r\nL 120.510989 86.692503 \r\nL 120.599343 91.985147 \r\nL 120.718163 95.729316 \r\nL 120.64809 86.166262 \r\nL 120.727303 94.767566 \r\nL 120.840031 89.263216 \r\nL 120.858311 89.946723 \r\nL 120.995412 97.525791 \r\nL 120.904011 87.956689 \r\nL 121.001505 97.283841 \r\nL 121.022832 96.461213 \r\nL 121.031972 98.58432 \r\nL 121.175166 108.607077 \r\nL 121.178213 107.609035 \r\nL 121.303127 96.309994 \r\nL 121.312267 97.380621 \r\nL 121.315313 97.846374 \r\nL 121.379294 93.823964 \r\nL 121.40976 95.475269 \r\nL 121.525534 103.653161 \r\nL 121.458507 92.196853 \r\nL 121.586468 102.36478 \r\nL 121.592561 101.052204 \r\nL 121.662635 106.048461 \r\nL 121.693102 103.066434 \r\nL 121.711382 106.314606 \r\nL 121.790596 102.721656 \r\nL 121.796689 103.362822 \r\nL 121.875903 103.393066 \r\nL 121.927697 96.394677 \r\nL 122.098311 109.756337 \r\nL 122.101357 109.006294 \r\nL 122.128778 114.044892 \r\nL 122.192758 113.833186 \r\nL 122.198851 113.772698 \r\nL 122.235412 124.902375 \r\nL 122.308532 128.676786 \r\nL 122.275018 122.972827 \r\nL 122.342045 124.20677 \r\nL 122.345092 124.370086 \r\nL 122.375559 120.093629 \r\nL 122.6132 91.797637 \r\nL 122.625387 94.332057 \r\nL 122.716787 90.382232 \r\nL 122.728974 88.113956 \r\nL 122.786861 94.301814 \r\nL 122.808188 93.932841 \r\nL 122.908729 98.808123 \r\nL 122.829515 93.690891 \r\nL 122.927009 97.580229 \r\nL 122.930055 96.104337 \r\nL 123.024502 103.08458 \r\nL 123.027549 102.334537 \r\nL 123.13723 109.732142 \r\nL 123.16465 108.933709 \r\nL 123.167697 107.439671 \r\nL 123.26519 112.677877 \r\nL 123.310891 116.754726 \r\nL 123.353544 111.510471 \r\nL 123.371824 111.939931 \r\nL 123.393151 114.304987 \r\nL 123.426665 107.385232 \r\nL 123.438851 107.385232 \r\nL 123.582045 96.672919 \r\nL 123.447991 107.699766 \r\nL 123.639932 97.652814 \r\nL 123.655166 101.052204 \r\nL 123.7161 94.555861 \r\nL 123.74352 95.922875 \r\nL 123.75266 94.912736 \r\nL 123.82578 104.022134 \r\nL 123.83492 101.602639 \r\nL 123.920227 107.445719 \r\nL 123.947647 103.03619 \r\nL 123.950694 102.89102 \r\nL 123.972021 106.223874 \r\nL 123.975068 106.169436 \r\nL 124.051235 109.012342 \r\nL 123.999441 104.143109 \r\nL 124.084748 107.246111 \r\nL 124.124355 105.068566 \r\nL 124.103028 108.165519 \r\nL 124.194429 107.088844 \r\nL 124.200522 107.482012 \r\nL 124.206615 106.15129 \r\nL 124.212709 106.786407 \r\nL 124.310203 103.75599 \r\nL 124.255362 108.849026 \r\nL 124.328483 104.475789 \r\nL 124.343716 103.18136 \r\nL 124.39551 109.078878 \r\nL 124.401603 108.921611 \r\nL 124.407697 109.242194 \r\nL 124.41379 110.373308 \r\nL 124.48691 103.489845 \r\nL 124.489957 103.719697 \r\nL 124.648385 112.502464 \r\nL 124.50519 103.374919 \r\nL 124.654478 111.558861 \r\nL 124.718458 107.7784 \r\nL 124.748925 112.829095 \r\nL 124.761112 111.298765 \r\nL 124.764158 112.091149 \r\nL 124.846419 107.125136 \r\nL 124.858606 107.802595 \r\nL 124.925633 111.292716 \r\nL 124.9561 107.500158 \r\nL 124.97438 108.607077 \r\nL 125.044453 104.4274 \r\nL 124.986566 110.742281 \r\nL 125.07492 109.175658 \r\nL 125.190694 114.190061 \r\nL 125.196787 113.579139 \r\nL 125.215068 113.869478 \r\nL 125.208974 112.357294 \r\nL 125.221161 112.448025 \r\nL 125.230301 109.036537 \r\nL 125.327795 114.522742 \r\nL 125.428335 108.770393 \r\nL 125.373495 117.256771 \r\nL 125.452709 110.034579 \r\nL 125.483176 112.454074 \r\nL 125.544109 107.941716 \r\nL 125.550203 106.659384 \r\nL 125.577623 115.405857 \r\nL 125.65379 107.887277 \r\nL 125.72691 111.746371 \r\nL 125.693397 104.360863 \r\nL 125.766517 108.534492 \r\nL 125.803077 103.501943 \r\nL 125.860964 112.115344 \r\nL 125.873151 110.022481 \r\nL 125.882291 108.558687 \r\nL 125.888385 111.964126 \r\nL 125.952365 110.530575 \r\nL 125.991972 113.633577 \r\nL 126.031579 108.794588 \r\nL 126.062045 110.923743 \r\nL 126.068139 110.657599 \r\nL 126.126026 116.174047 \r\nL 126.180866 112.532707 \r\nL 126.190006 112.193978 \r\nL 126.211333 116.821262 \r\nL 126.244846 114.395718 \r\nL 126.247893 115.980487 \r\nL 126.302733 111.583056 \r\nL 126.348434 111.788713 \r\nL 126.458114 108.806685 \r\nL 126.363667 114.383621 \r\nL 126.464208 110.016433 \r\nL 126.485534 112.435927 \r\nL 126.528188 107.917521 \r\nL 126.558655 108.25625 \r\nL 126.595215 106.810602 \r\nL 126.653102 109.98014 \r\nL 126.656149 110.089017 \r\nL 126.665289 107.421524 \r\nL 126.753643 104.288279 \r\nL 126.704896 109.326877 \r\nL 126.778016 105.455685 \r\nL 126.905977 110.476137 \r\nL 126.787156 103.677356 \r\nL 126.918163 109.278487 \r\nL 127.009564 102.401073 \r\nL 127.040031 105.280272 \r\nL 127.058311 106.756163 \r\nL 127.122291 103.253945 \r\nL 127.216738 93.878402 \r\nL 127.247205 96.037801 \r\nL 127.311186 101.493762 \r\nL 127.362979 98.354468 \r\nL 127.381259 96.122484 \r\nL 127.451333 99.310168 \r\nL 127.466566 98.82022 \r\nL 127.51836 100.49572 \r\nL 127.54578 92.626314 \r\nL 127.624994 87.466741 \r\nL 127.658507 90.388281 \r\nL 127.661554 90.400378 \r\nL 127.734674 80.19011 \r\nL 127.780375 82.68219 \r\nL 127.816935 80.359475 \r\nL 127.844355 85.494853 \r\nL 127.896149 80.885715 \r\nL 127.920522 79.385628 \r\nL 127.993643 84.037107 \r\nL 128.13379 98.215347 \r\nL 128.310498 89.414434 \r\nL 128.209957 101.614737 \r\nL 128.313544 90.00721 \r\nL 128.429318 82.331363 \r\nL 128.328778 91.386322 \r\nL 128.490252 86.190457 \r\nL 128.514625 83.057212 \r\nL 128.615166 92.686801 \r\nL 128.6761 84.472616 \r\nL 128.73094 89.105949 \r\nL 128.773593 92.838019 \r\nL 128.746173 88.089761 \r\nL 128.852807 91.144373 \r\nL 128.855854 90.049552 \r\nL 128.941161 98.541978 \r\nL 128.944208 98.917 \r\nL 128.996001 91.658516 \r\nL 129.075215 85.658168 \r\nL 129.096542 91.918611 \r\nL 129.102635 91.864173 \r\nL 129.163569 94.156644 \r\nL 129.111775 89.632189 \r\nL 129.194036 90.013259 \r\nL 129.230596 86.450553 \r\nL 129.264109 92.577924 \r\nL 129.34637 97.979446 \r\nL 129.306763 91.229055 \r\nL 129.38293 95.426879 \r\nL 129.398163 89.015218 \r\nL 129.498704 93.043676 \r\nL 129.559638 87.914347 \r\nL 129.605338 92.432754 \r\nL 129.651038 89.67453 \r\nL 129.721112 95.838193 \r\nL 129.803372 85.779143 \r\nL 129.836886 92.813824 \r\nL 129.861259 93.442893 \r\nL 129.882586 86.093678 \r\nL 129.97094 76.657648 \r\nL 129.900866 88.755122 \r\nL 130.004453 77.673836 \r\nL 130.028827 76.331016 \r\nL 130.07148 87.206645 \r\nL 130.242095 120.027092 \r\nL 130.245141 118.883881 \r\nL 130.333495 129.826047 \r\nL 130.373102 121.980835 \r\nL 130.528483 98.935146 \r\nL 130.531529 99.298071 \r\nL 130.601603 94.682884 \r\nL 130.635117 88.277272 \r\nL 130.699097 99.419045 \r\nL 130.702144 99.11056 \r\nL 130.711284 102.945459 \r\nL 130.796591 94.440935 \r\nL 130.799638 95.106296 \r\nL 130.827058 91.356079 \r\nL 130.918458 91.725052 \r\nL 130.921505 92.825922 \r\nL 130.979392 87.593764 \r\nL 131.025092 91.537541 \r\nL 131.079932 89.015218 \r\nL 131.098213 93.563868 \r\nL 131.119539 93.430796 \r\nL 131.131726 94.99137 \r\nL 131.186566 88.343808 \r\nL 131.22008 91.622223 \r\nL 131.226173 90.835887 \r\nL 131.27492 95.106296 \r\nL 131.360227 98.560125 \r\nL 131.317574 93.104164 \r\nL 131.390694 96.406774 \r\nL 131.402881 94.31996 \r\nL 131.451628 100.205381 \r\nL 131.485141 99.122657 \r\nL 131.488188 99.709385 \r\nL 131.555215 93.787671 \r\nL 131.567402 94.07801 \r\nL 131.674036 80.359475 \r\nL 131.713643 81.000641 \r\nL 131.80809 90.212867 \r\nL 131.747156 79.506603 \r\nL 131.838557 85.767046 \r\nL 131.841603 85.724705 \r\nL 131.847697 86.65621 \r\nL 131.984797 98.475442 \r\nL 131.987844 96.727357 \r\nL 132.060964 107.391281 \r\nL 132.088385 102.388975 \r\nL 132.091431 102.31639 \r\nL 132.106665 104.318522 \r\nL 132.112758 102.739802 \r\nL 132.243765 122.204638 \r\nL 132.246812 120.341627 \r\nL 132.252905 118.02496 \r\nL 132.277279 123.831748 \r\nL 132.350399 123.620042 \r\nL 132.356493 123.795456 \r\nL 132.359539 123.081705 \r\nL 132.40524 128.344106 \r\nL 132.49664 117.365648 \r\nL 132.499687 117.795108 \r\nL 132.56976 112.175832 \r\nL 132.825682 93.406601 \r\nL 132.575854 113.028704 \r\nL 132.831775 95.172832 \r\nL 132.837869 95.553902 \r\nL 132.840915 94.434886 \r\nL 132.871382 91.610126 \r\nL 132.947549 95.753511 \r\nL 132.996296 88.827707 \r\nL 133.06637 93.557819 \r\nL 133.300964 105.425441 \r\nL 133.087697 92.100073 \r\nL 133.319244 105.032273 \r\nL 133.361898 94.828054 \r\nL 133.441112 100.277966 \r\nL 133.450252 100.973571 \r\nL 133.456345 98.493589 \r\nL 133.462439 95.795852 \r\nL 133.520326 106.375093 \r\nL 133.553839 103.090629 \r\nL 133.556886 102.897069 \r\nL 133.575166 107.990106 \r\nL 133.578213 107.736059 \r\nL 133.715313 120.964647 \r\nL 133.733593 119.053246 \r\nL 133.767107 129.033662 \r\nL 133.840227 118.248764 \r\nL 133.855461 119.295195 \r\nL 133.879834 113.016606 \r\nL 133.882881 113.167825 \r\nL 134.071775 97.955251 \r\nL 134.093102 101.723614 \r\nL 134.105289 103.27814 \r\nL 134.190596 100.011822 \r\nL 134.196689 97.646765 \r\nL 134.294183 101.772004 \r\nL 134.29723 101.40908 \r\nL 134.464797 76.923792 \r\nL 134.571431 72.012218 \r\nL 134.540964 77.135498 \r\nL 134.583618 73.234063 \r\nL 134.623225 75.756386 \r\nL 134.601898 71.963828 \r\nL 134.690252 73.923619 \r\nL 134.699392 72.012218 \r\nL 134.778606 82.464435 \r\nL 134.888286 90.624182 \r\nL 134.827353 81.974488 \r\nL 134.900473 88.712781 \r\nL 135.037574 80.123574 \r\nL 135.04062 80.395767 \r\nL 135.071087 84.696419 \r\nL 135.110694 79.028753 \r\nL 135.165534 84.000815 \r\nL 135.189908 82.319266 \r\nL 135.226468 87.80547 \r\nL 135.272168 85.482755 \r\nL 135.290448 85.017002 \r\nL 135.305682 89.214826 \r\nL 135.360522 87.865957 \r\nL 135.366615 89.505165 \r\nL 135.439736 85.452511 \r\nL 135.467156 84.490762 \r\nL 135.494576 88.997071 \r\nL 135.531136 88.960779 \r\nL 135.66519 109.992238 \r\nL 135.668237 108.87927 \r\nL 135.683471 107.548548 \r\nL 135.747451 117.293063 \r\nL 135.765731 113.506554 \r\nL 135.768778 113.597285 \r\nL 135.780964 111.208034 \r\nL 135.927205 89.487019 \r\nL 136.055166 70.481887 \r\nL 136.070399 73.572792 \r\nL 136.149613 84.871833 \r\nL 136.186173 76.107213 \r\nL 136.19836 73.959911 \r\nL 136.274527 85.355732 \r\nL 136.518262 107.076746 \r\nL 136.283667 83.033017 \r\nL 136.530448 104.070524 \r\nL 136.637082 98.269785 \r\nL 136.652316 98.638758 \r\nL 136.676689 103.489845 \r\nL 136.731529 94.89459 \r\nL 136.835117 84.279056 \r\nL 136.874724 88.035322 \r\nL 136.87777 89.202728 \r\nL 136.956984 82.077316 \r\nL 136.969171 82.416045 \r\nL 136.984404 81.351468 \r\nL 137.042291 89.359996 \r\nL 137.109318 93.775574 \r\nL 137.084945 85.912215 \r\nL 137.158065 90.787497 \r\nL 137.267746 95.112344 \r\nL 137.182439 89.553555 \r\nL 137.298213 91.92466 \r\nL 137.404846 79.464262 \r\nL 137.423127 83.940327 \r\nL 137.46578 87.678447 \r\nL 137.490154 82.10756 \r\nL 137.535854 85.083538 \r\nL 137.593741 83.97662 \r\nL 137.566321 87.684495 \r\nL 137.599834 86.438456 \r\nL 137.694281 94.840151 \r\nL 137.627254 85.688412 \r\nL 137.721701 90.231014 \r\nL 137.724748 88.984974 \r\nL 137.797869 95.100247 \r\nL 137.825289 91.622223 \r\nL 137.931923 95.735364 \r\nL 137.916689 91.513346 \r\nL 137.941063 94.138498 \r\nL 138.069023 79.252556 \r\nL 137.956296 95.330099 \r\nL 138.093397 81.726489 \r\nL 138.227451 93.182797 \r\nL 138.291431 96.71526 \r\nL 138.239638 91.622223 \r\nL 138.340178 93.769525 \r\nL 138.343225 93.588063 \r\nL 138.361505 98.445199 \r\nL 138.373692 99.794067 \r\nL 138.449859 92.590021 \r\nL 138.492512 87.055427 \r\nL 138.556493 92.807776 \r\nL 138.775854 109.865214 \r\nL 138.788041 107.850985 \r\nL 138.794134 107.965911 \r\nL 138.797181 107.554597 \r\nL 139.083569 87.255035 \r\nL 139.098802 88.132102 \r\nL 139.202389 93.340065 \r\nL 139.129269 84.817394 \r\nL 139.22067 93.049725 \r\nL 139.24809 91.283494 \r\nL 139.269416 94.731274 \r\nL 139.403471 107.0586 \r\nL 139.290743 93.21909 \r\nL 139.412611 105.274223 \r\nL 139.504011 98.578271 \r\nL 139.531431 101.342544 \r\nL 139.537525 103.689454 \r\nL 139.583225 95.318002 \r\nL 139.635018 99.431143 \r\nL 139.708139 97.132623 \r\nL 139.671579 102.328488 \r\nL 139.732512 100.683231 \r\nL 139.897033 117.268868 \r\nL 139.915313 114.323133 \r\nL 139.988434 119.36778 \r\nL 140.006714 116.966432 \r\nL 140.061554 118.956466 \r\nL 140.0189 115.944195 \r\nL 140.070694 118.732663 \r\nL 140.092021 124.757205 \r\nL 140.165141 117.438233 \r\nL 140.186468 121.702593 \r\nL 140.414969 105.165345 \r\nL 140.192561 122.355856 \r\nL 140.454576 107.82679 \r\nL 140.472856 111.964126 \r\nL 140.49723 105.364954 \r\nL 140.56121 105.588757 \r\nL 140.667844 112.079052 \r\nL 140.680031 109.756337 \r\nL 140.740964 115.284883 \r\nL 140.789711 110.754379 \r\nL 140.838458 110.808817 \r\nL 140.908532 106.411385 \r\nL 140.911579 106.598896 \r\nL 140.954232 102.927313 \r\nL 140.963372 103.151116 \r\nL 141.088286 92.571875 \r\nL 141.09438 94.235278 \r\nL 141.100473 96.04385 \r\nL 141.161407 85.325488 \r\nL 141.179687 87.624008 \r\nL 141.19492 87.872006 \r\nL 141.304601 79.542895 \r\nL 141.307647 80.214305 \r\nL 141.396001 75.224097 \r\nL 141.399048 75.925751 \r\nL 141.499588 71.685586 \r\nL 141.450842 81.938195 \r\nL 141.517869 72.86509 \r\nL 141.542242 75.345072 \r\nL 141.587942 70.530277 \r\nL 141.618409 70.826665 \r\nL 141.721996 66.556257 \r\nL 141.676296 72.859041 \r\nL 141.72809 69.647161 \r\nL 141.804257 75.393462 \r\nL 141.743323 68.50395 \r\nL 141.86519 73.512304 \r\nL 141.880424 68.038197 \r\nL 141.956591 75.218048 \r\nL 141.971824 74.758344 \r\nL 141.990104 70.893201 \r\nL 142.017525 76.627404 \r\nL 142.038851 75.605167 \r\nL 142.151579 84.623834 \r\nL 142.154625 83.274966 \r\nL 142.233839 91.954904 \r\nL 142.255166 86.426358 \r\nL 142.437967 103.290237 \r\nL 142.261259 86.402163 \r\nL 142.468434 98.669002 \r\nL 142.535461 96.019655 \r\nL 142.483667 100.175137 \r\nL 142.559834 99.183145 \r\nL 142.565928 99.497679 \r\nL 142.602488 94.495373 \r\nL 142.645141 85.41017 \r\nL 142.721308 90.460866 \r\nL 142.742635 88.3801 \r\nL 142.861456 98.191152 \r\nL 142.867549 96.382579 \r\nL 142.94981 105.830707 \r\nL 142.955903 105.141151 \r\nL 142.95895 105.165345 \r\nL 142.961996 104.754031 \r\nL 143.07777 97.822179 \r\nL 143.007697 104.766129 \r\nL 143.083864 97.906861 \r\nL 143.08691 98.977487 \r\nL 143.163077 89.934626 \r\nL 143.175264 91.380274 \r\nL 143.181357 91.410517 \r\nL 143.312365 83.051163 \r\nL 143.415952 77.456081 \r\nL 143.339785 84.073399 \r\nL 143.428139 82.016829 \r\nL 143.452512 80.758691 \r\nL 143.568286 91.87627 \r\nL 143.577426 87.509082 \r\nL 143.650547 93.672745 \r\nL 143.67492 92.475095 \r\nL 143.766321 99.431143 \r\nL 143.845534 96.757601 \r\nL 143.949122 87.696593 \r\nL 143.970448 91.337933 \r\nL 144.013102 93.763476 \r\nL 144.067942 86.238847 \r\nL 144.070989 84.369787 \r\nL 144.168483 92.487193 \r\nL 144.18067 95.263563 \r\nL 144.26293 87.793373 \r\nL 144.35433 80.680058 \r\nL 144.400031 81.690197 \r\nL 144.403077 82.785018 \r\nL 144.473151 68.116831 \r\nL 144.546271 66.913132 \r\nL 144.494478 71.740024 \r\nL 144.561505 70.312523 \r\nL 144.662045 87.121963 \r\nL 144.689466 81.96239 \r\nL 144.695559 79.899771 \r\nL 144.771726 85.331537 \r\nL 144.7961 82.48863 \r\nL 144.86008 86.625966 \r\nL 144.808286 81.248639 \r\nL 144.908827 84.091546 \r\nL 144.972807 76.318918 \r\nL 145.006321 84.926271 \r\nL 145.021554 83.099553 \r\nL 145.109908 96.249507 \r\nL 145.027647 82.512825 \r\nL 145.176935 93.878402 \r\nL 145.307942 85.512999 \r\nL 145.314036 86.982842 \r\nL 145.317082 87.932494 \r\nL 145.368876 76.185846 \r\nL 145.399343 80.04494 \r\nL 145.414576 76.397552 \r\nL 145.454183 81.62971 \r\nL 145.515117 77.450032 \r\nL 145.643077 93.884451 \r\nL 145.664404 92.626314 \r\nL 145.734478 89.934626 \r\nL 145.755805 93.981231 \r\nL 145.767991 92.59607 \r\nL 145.871579 96.098289 \r\nL 145.789318 91.531492 \r\nL 145.883765 95.711169 \r\nL 145.917279 90.031405 \r\nL 145.996493 92.045635 \r\nL 146.051333 93.896548 \r\nL 146.093986 87.055427 \r\nL 146.15492 80.220354 \r\nL 146.215854 83.081406 \r\nL 146.2189 83.166089 \r\nL 146.231087 81.381711 \r\nL 146.362095 69.302383 \r\nL 146.368188 71.516221 \r\nL 146.371235 72.084802 \r\nL 146.432168 63.120574 \r\nL 146.517475 62.497554 \r\nL 146.505289 65.540069 \r\nL 146.526615 64.95939 \r\nL 146.627156 67.3063 \r\nL 146.596689 63.513742 \r\nL 146.636296 65.43724 \r\nL 146.639343 65.110609 \r\nL 146.672856 70.143158 \r\nL 146.703323 69.574577 \r\nL 146.755117 78.962217 \r\nL 146.822144 74.292592 \r\nL 146.931824 71.818658 \r\nL 146.852611 75.816873 \r\nL 146.934871 71.897292 \r\nL 147.011038 79.167874 \r\nL 146.947058 71.891243 \r\nL 147.056738 74.480102 \r\nL 147.059785 73.603035 \r\nL 147.135952 83.232625 \r\nL 147.138999 81.726489 \r\nL 147.142045 82.192242 \r\nL 147.221259 78.61139 \r\nL 147.227353 79.633626 \r\nL 147.337033 71.770268 \r\nL 147.251726 81.883757 \r\nL 147.34922 74.758344 \r\nL 147.468041 82.458387 \r\nL 147.480227 79.748552 \r\nL 147.522881 86.438456 \r\nL 147.641701 109.417608 \r\nL 147.687402 108.250201 \r\nL 147.809269 117.075309 \r\nL 147.854969 111.734274 \r\nL 148.296738 84.448421 \r\nL 147.882389 112.139539 \r\nL 148.321112 87.527228 \r\nL 148.330252 88.065566 \r\nL 148.382045 82.228535 \r\nL 148.385092 83.498769 \r\nL 148.391186 80.14172 \r\nL 148.482586 88.174443 \r\nL 148.485633 88.168394 \r\nL 148.577033 74.389371 \r\nL 148.610547 83.075358 \r\nL 148.695854 97.997592 \r\nL 148.741554 91.610126 \r\nL 148.805534 81.00669 \r\nL 148.762881 93.733232 \r\nL 148.857328 86.172311 \r\nL 148.878655 90.424573 \r\nL 148.930448 77.014523 \r\nL 149.012709 68.715656 \r\nL 149.055362 73.463915 \r\nL 149.14067 86.498943 \r\nL 149.067549 73.397378 \r\nL 149.198557 81.666002 \r\nL 149.283864 78.115393 \r\nL 149.22293 83.30521 \r\nL 149.308237 81.811172 \r\nL 149.402684 87.061475 \r\nL 149.335657 81.526881 \r\nL 149.424011 83.607647 \r\nL 149.430104 82.385802 \r\nL 149.475805 88.507124 \r\nL 149.497131 91.821832 \r\nL 149.579392 87.206645 \r\nL 149.646419 88.555514 \r\nL 149.707353 81.018787 \r\nL 149.753053 85.45856 \r\nL 149.81094 79.754601 \r\nL 149.813986 80.631668 \r\nL 149.817033 79.379579 \r\nL 149.844453 84.466567 \r\nL 149.923667 80.613522 \r\nL 149.935854 81.926098 \r\nL 149.941947 79.579188 \r\nL 149.957181 75.853166 \r\nL 150.024208 88.035322 \r\nL 150.036394 87.248986 \r\nL 150.170448 95.451074 \r\nL 150.066861 84.78715 \r\nL 150.173495 94.434886 \r\nL 150.179588 93.545722 \r\nL 150.222242 102.449463 \r\nL 150.493397 123.898284 \r\nL 150.237475 102.013953 \r\nL 150.520817 120.486796 \r\nL 150.660964 104.530228 \r\nL 150.673151 105.534318 \r\nL 150.727991 108.25625 \r\nL 150.755412 101.941369 \r\nL 150.779785 103.647112 \r\nL 150.901652 95.42083 \r\nL 150.831579 104.003988 \r\nL 150.913839 97.453206 \r\nL 150.941259 100.084406 \r\nL 150.999146 92.263389 \r\nL 151.011333 94.07801 \r\nL 151.03266 91.912563 \r\nL 151.102733 96.23741 \r\nL 151.117967 95.094198 \r\nL 151.209367 99.691238 \r\nL 151.166714 93.164651 \r\nL 151.230694 96.291848 \r\nL 151.334281 85.55534 \r\nL 151.367795 90.557645 \r\nL 151.468335 97.114476 \r\nL 151.507942 92.559777 \r\nL 151.623716 88.700683 \r\nL 151.63895 91.7311 \r\nL 151.718163 79.645724 \r\nL 151.803471 72.447727 \r\nL 151.849171 74.123227 \r\nL 151.873544 78.526707 \r\nL 151.910104 81.29098 \r\nL 151.967991 75.357169 \r\nL 151.983225 78.067003 \r\nL 151.998458 76.131408 \r\nL 152.047205 82.579361 \r\nL 152.053299 81.768831 \r\nL 152.062439 80.915959 \r\nL 152.144699 94.1264 \r\nL 152.181259 92.765435 \r\nL 152.2818 108.709905 \r\nL 152.330547 103.507992 \r\nL 152.403667 104.058427 \r\nL 152.473741 95.033711 \r\nL 152.415854 104.064475 \r\nL 152.549908 98.239542 \r\nL 152.665682 101.366739 \r\nL 152.583421 95.596243 \r\nL 152.683962 101.179228 \r\nL 152.830203 82.053121 \r\nL 152.842389 82.912042 \r\nL 152.845436 83.184235 \r\nL 152.891136 77.667787 \r\nL 153.01605 67.034107 \r\nL 153.02519 67.409129 \r\nL 153.147058 78.677926 \r\nL 153.150104 78.073052 \r\nL 153.174478 75.181756 \r\nL 153.207991 84.158082 \r\nL 153.229318 81.853513 \r\nL 153.232365 83.861694 \r\nL 153.287205 77.177839 \r\nL 153.335952 80.486498 \r\nL 153.470006 67.766004 \r\nL 153.55836 69.024142 \r\nL 153.53094 62.273751 \r\nL 153.5675 66.622793 \r\nL 153.60406 64.499686 \r\nL 153.643667 71.123053 \r\nL 153.661947 68.975752 \r\nL 153.826468 82.549118 \r\nL 153.844748 79.071094 \r\nL 153.856935 76.621355 \r\nL 153.908729 84.950466 \r\nL 153.945289 83.105601 \r\nL 154.103716 99.025877 \r\nL 154.10981 97.295939 \r\nL 154.179883 103.840672 \r\nL 154.195117 102.31639 \r\nL 154.25605 104.348766 \r\nL 154.231677 100.404989 \r\nL 154.304797 101.977661 \r\nL 154.429711 97.447157 \r\nL 154.341357 104.046329 \r\nL 154.432758 98.088323 \r\nL 154.481505 99.703336 \r\nL 154.502832 92.233146 \r\nL 154.527205 95.566 \r\nL 154.578999 99.812213 \r\nL 154.649072 91.325835 \r\nL 154.652119 91.186714 \r\nL 154.661259 94.005426 \r\nL 154.664306 93.400552 \r\nL 154.73438 96.733406 \r\nL 154.700866 90.15238 \r\nL 154.77094 92.142415 \r\nL 154.786173 90.24916 \r\nL 154.83492 95.46922 \r\nL 154.874527 93.388454 \r\nL 154.908041 98.43915 \r\nL 154.883667 91.192763 \r\nL 154.984208 93.146505 \r\nL 155.042095 86.214652 \r\nL 155.005534 94.22318 \r\nL 155.099982 90.364086 \r\nL 155.118262 93.098115 \r\nL 155.194429 89.118046 \r\nL 155.252316 81.115567 \r\nL 155.298016 90.110039 \r\nL 155.310203 85.924313 \r\nL 155.331529 88.761171 \r\nL 155.407697 84.424226 \r\nL 155.419883 82.48863 \r\nL 155.47777 91.634321 \r\nL 155.499097 89.372093 \r\nL 155.733692 107.143283 \r\nL 155.742832 104.124963 \r\nL 155.822045 88.882145 \r\nL 155.898213 95.46922 \r\nL 155.916493 98.572222 \r\nL 155.950006 94.253424 \r\nL 156.044453 89.275313 \r\nL 155.986566 94.471178 \r\nL 156.06578 89.807602 \r\nL 156.087107 91.114129 \r\nL 156.07492 89.420483 \r\nL 156.090154 90.436671 \r\nL 156.099294 94.398594 \r\nL 156.175461 86.196506 \r\nL 156.196787 87.400205 \r\nL 156.199834 87.581667 \r\nL 156.212021 82.809213 \r\nL 156.221161 79.258605 \r\nL 156.257721 86.408212 \r\nL 156.324748 81.786977 \r\nL 156.443569 75.254341 \r\nL 156.416149 82.555166 \r\nL 156.461849 77.74642 \r\nL 156.525829 83.607647 \r\nL 156.553249 72.435629 \r\nL 156.559343 73.766351 \r\nL 156.61723 61.880583 \r\nL 156.675117 68.9818 \r\nL 156.836591 49.111699 \r\nL 156.851824 53.152255 \r\nL 156.955412 64.705343 \r\nL 156.998065 61.874534 \r\nL 157.004158 60.580105 \r\nL 157.043765 69.756039 \r\nL 157.046812 69.713698 \r\nL 157.080326 73.173575 \r\nL 157.135166 67.348641 \r\nL 157.156493 69.32053 \r\nL 157.162586 67.439372 \r\nL 157.21438 73.67562 \r\nL 157.26008 71.479929 \r\nL 157.311873 75.97414 \r\nL 157.363667 69.205604 \r\nL 157.372807 68.485804 \r\nL 157.381947 69.719746 \r\nL 157.384994 69.629015 \r\nL 157.455068 76.101164 \r\nL 157.497721 70.989981 \r\nL 157.503814 71.57066 \r\nL 157.546468 64.548076 \r\nL 157.573888 67.457519 \r\nL 157.616542 61.687023 \r\nL 157.653102 67.778102 \r\nL 157.692709 62.600383 \r\nL 157.851136 80.498596 \r\nL 157.701849 62.576188 \r\nL 157.860276 78.169832 \r\nL 157.95777 75.405559 \r\nL 157.915117 82.379753 \r\nL 157.96691 78.375489 \r\nL 157.98519 82.034975 \r\nL 158.043077 75.919702 \r\nL 158.064404 75.943897 \r\nL 158.100964 74.256299 \r\nL 158.073544 77.474227 \r\nL 158.104011 75.587021 \r\nL 158.137525 77.704079 \r\nL 158.195412 67.028058 \r\nL 158.253299 70.808519 \r\nL 158.283765 64.614612 \r\nL 158.286812 65.062219 \r\nL 158.289859 63.640766 \r\nL 158.347746 72.804602 \r\nL 158.390399 68.370878 \r\nL 158.405633 69.108824 \r\nL 158.399539 66.229625 \r\nL 158.414773 66.816353 \r\nL 158.417819 65.788067 \r\nL 158.487893 77.758518 \r\nL 158.588434 80.087282 \r\nL 158.55492 75.151512 \r\nL 158.603667 79.954209 \r\nL 158.6189 75.048684 \r\nL 158.692021 80.903861 \r\nL 158.716394 78.550902 \r\nL 158.759048 79.034801 \r\nL 158.749908 74.758344 \r\nL 158.792561 77.425837 \r\nL 158.893102 70.445595 \r\nL 158.801701 78.127491 \r\nL 158.914429 72.955821 \r\nL 159.063716 63.017746 \r\nL 159.072856 63.144769 \r\nL 159.07895 62.697163 \r\nL 159.091136 65.497728 \r\nL 159.130743 75.64146 \r\nL 159.219097 71.673488 \r\nL 159.237377 69.979842 \r\nL 159.301357 74.498249 \r\nL 159.316591 73.0526 \r\nL 159.380571 82.252729 \r\nL 159.322684 72.931626 \r\nL 159.432365 74.909563 \r\nL 159.435412 73.361086 \r\nL 159.523765 82.349509 \r\nL 159.545092 85.07749 \r\nL 159.621259 77.401642 \r\nL 159.673053 65.848555 \r\nL 159.724846 61.693072 \r\nL 159.77664 67.136936 \r\nL 159.78578 64.923098 \r\nL 159.801014 60.02967 \r\nL 159.880227 67.20952 \r\nL 159.895461 65.207388 \r\nL 160.002095 76.427796 \r\nL 159.901554 64.681148 \r\nL 160.035608 72.846943 \r\nL 160.041701 70.155255 \r\nL 160.105682 77.800859 \r\nL 160.145289 73.463915 \r\nL 160.34637 103.7076 \r\nL 160.151382 72.992113 \r\nL 160.349416 102.691412 \r\nL 160.385977 98.191152 \r\nL 160.43777 108.443761 \r\nL 160.462144 113.403725 \r\nL 160.550498 108.939757 \r\nL 160.562684 107.330793 \r\nL 160.620571 110.464039 \r\nL 160.644945 110.439844 \r\nL 160.693692 116.633751 \r\nL 160.757672 112.000418 \r\nL 160.769859 110.663647 \r\nL 160.800326 116.083316 \r\nL 160.803372 114.952202 \r\nL 160.836886 119.773046 \r\nL 160.882586 113.016606 \r\nL 160.913053 114.510644 \r\nL 160.9161 114.837276 \r\nL 160.97094 109.030488 \r\nL 160.973986 109.580924 \r\nL 161.175068 84.490762 \r\nL 161.184208 85.60373 \r\nL 161.205534 89.680579 \r\nL 161.281701 81.024836 \r\nL 161.287795 83.226576 \r\nL 161.290842 81.24259 \r\nL 161.336542 87.968786 \r\nL 161.394429 84.557298 \r\nL 161.397475 85.452511 \r\nL 161.467549 75.363218 \r\nL 161.485829 79.609431 \r\nL 161.565043 73.43972 \r\nL 161.601603 76.893548 \r\nL 161.65949 73.173575 \r\nL 161.711284 75.841068 \r\nL 161.763077 80.069135 \r\nL 161.811824 73.488109 \r\nL 161.814871 74.29864 \r\nL 161.927598 71.237979 \r\nL 161.869711 79.464262 \r\nL 161.933692 72.151339 \r\nL 162.009859 78.538805 \r\nL 161.967205 69.562479 \r\nL 162.043372 74.032496 \r\nL 162.049466 71.352905 \r\nL 162.122586 93.134407 \r\nL 162.128679 92.698898 \r\nL 162.363274 115.133664 \r\nL 162.17438 91.041544 \r\nL 162.375461 113.458164 \r\nL 162.421161 103.072482 \r\nL 162.491235 109.484144 \r\nL 162.494281 109.998286 \r\nL 162.558262 102.255903 \r\nL 162.677082 96.709211 \r\nL 162.689269 98.154859 \r\nL 162.695362 96.99955 \r\nL 162.722783 102.104685 \r\nL 162.823323 110.209992 \r\nL 162.847697 109.284535 \r\nL 162.91777 102.419219 \r\nL 162.859883 110.040628 \r\nL 162.966517 108.558687 \r\nL 162.996984 111.903639 \r\nL 163.036591 105.485929 \r\nL 163.054871 106.127095 \r\nL 163.127991 97.459254 \r\nL 163.182832 99.219437 \r\nL 163.237672 107.772351 \r\nL 163.191972 99.001682 \r\nL 163.301652 102.310342 \r\nL 163.347353 95.408733 \r\nL 163.310792 102.618827 \r\nL 163.41438 101.300203 \r\nL 163.493593 106.750115 \r\nL 163.429613 100.761865 \r\nL 163.527107 102.122831 \r\nL 163.603274 89.777358 \r\nL 163.639834 101.16713 \r\nL 163.648974 102.485755 \r\nL 163.679441 95.941021 \r\nL 163.685534 96.461213 \r\nL 163.688581 96.388628 \r\nL 163.691628 98.136713 \r\nL 163.737328 99.691238 \r\nL 163.789122 94.634494 \r\nL 163.795215 94.70103 \r\nL 163.843962 90.696766 \r\nL 163.801308 96.068045 \r\nL 163.871382 90.769351 \r\nL 164.008483 75.11522 \r\nL 164.011529 75.351121 \r\nL 164.035903 69.780234 \r\nL 164.096837 64.088372 \r\nL 164.051136 70.106865 \r\nL 164.145584 68.249903 \r\nL 164.18519 76.820964 \r\nL 164.249171 62.975404 \r\nL 164.346665 79.80904 \r\nL 164.383225 74.625272 \r\nL 164.495952 65.019878 \r\nL 164.422832 77.89159 \r\nL 164.514232 68.685412 \r\nL 164.6818 82.053121 \r\nL 164.78234 72.387239 \r\nL 164.797574 77.806908 \r\nL 164.806714 79.113435 \r\nL 164.840227 69.822575 \r\nL 164.885928 71.153297 \r\nL 165.062635 50.557347 \r\nL 164.916394 72.762261 \r\nL 165.090055 52.426407 \r\nL 165.102242 51.434414 \r\nL 165.236296 64.590417 \r\nL 165.239343 64.233542 \r\nL 165.263716 74.310738 \r\nL 165.266763 73.270355 \r\nL 165.394724 86.015044 \r\nL 165.400817 84.605688 \r\nL 165.42519 78.599292 \r\nL 165.492217 85.597681 \r\nL 165.522684 82.210388 \r\nL 165.525731 83.069309 \r\nL 165.577525 72.707822 \r\nL 165.617131 77.613348 \r\nL 165.620178 77.51052 \r\nL 165.626271 80.33528 \r\nL 165.647598 85.567437 \r\nL 165.717672 75.387413 \r\nL 165.873053 54.658391 \r\nL 165.729859 76.524575 \r\nL 165.8761 56.442768 \r\nL 165.882193 57.604126 \r\nL 165.89438 50.623883 \r\nL 165.943127 43.806957 \r\nL 165.906566 51.634022 \r\nL 166.010154 49.287112 \r\nL 166.125928 58.928799 \r\nL 166.068041 47.605564 \r\nL 166.135068 56.497207 \r\nL 166.144208 54.222882 \r\nL 166.369662 73.978057 \r\nL 166.497623 87.666349 \r\nL 166.607303 81.115567 \r\nL 166.558557 91.483102 \r\nL 166.61949 84.109692 \r\nL 166.640817 84.569396 \r\nL 166.677377 78.121442 \r\nL 166.683471 78.411781 \r\nL 166.744404 78.810998 \r\nL 166.811431 67.953515 \r\nL 166.924158 74.528492 \r\nL 166.936345 72.931626 \r\nL 167.039932 66.314307 \r\nL 166.951579 73.355037 \r\nL 167.055166 70.13106 \r\nL 167.213593 91.979099 \r\nL 167.22578 91.809734 \r\nL 167.256247 90.097941 \r\nL 167.28062 97.14472 \r\nL 167.304994 96.279751 \r\nL 167.375068 101.433275 \r\nL 167.326321 96.031753 \r\nL 167.423814 98.699246 \r\nL 167.509122 92.940848 \r\nL 167.451235 101.784101 \r\nL 167.548729 97.295939 \r\nL 167.643176 102.993849 \r\nL 167.582242 96.654772 \r\nL 167.661456 99.340412 \r\nL 167.889957 70.935542 \r\nL 167.899097 71.994071 \r\nL 167.990498 76.306821 \r\nL 167.950891 69.169311 \r\nL 168.008778 72.29046 \r\nL 168.139785 81.62971 \r\nL 168.020964 71.721878 \r\nL 168.145878 80.885715 \r\nL 168.206812 73.72401 \r\nL 168.246419 82.077316 \r\nL 168.249466 81.659953 \r\nL 168.258606 84.635932 \r\nL 168.350006 80.534888 \r\nL 168.3561 80.9583 \r\nL 168.444453 72.949772 \r\nL 168.39266 82.506776 \r\nL 168.47492 77.153644 \r\nL 168.508434 83.571354 \r\nL 168.563274 71.346857 \r\nL 168.566321 72.217875 \r\nL 168.584601 68.183367 \r\nL 168.651628 76.02253 \r\nL 168.679048 70.953689 \r\nL 168.791775 78.599292 \r\nL 168.825289 76.730233 \r\nL 168.922783 73.578841 \r\nL 168.901456 79.095289 \r\nL 168.938016 75.169658 \r\nL 168.947156 77.202034 \r\nL 169.03551 71.274272 \r\nL 169.038557 72.296508 \r\nL 169.09035 66.102602 \r\nL 169.151284 71.661391 \r\nL 169.264011 64.723489 \r\nL 169.230498 73.113088 \r\nL 169.285338 65.261827 \r\nL 169.404158 75.121268 \r\nL 169.416345 69.483846 \r\nL 169.526026 58.747337 \r\nL 169.431579 71.322662 \r\nL 169.580866 64.185152 \r\nL 169.590006 65.987676 \r\nL 169.644846 58.154561 \r\nL 169.6875 62.461262 \r\nL 169.70578 61.318051 \r\nL 169.754527 66.719573 \r\nL 169.76976 73.379232 \r\nL 169.848974 64.820269 \r\nL 169.870301 71.237979 \r\nL 169.882488 69.731844 \r\nL 169.952561 74.595028 \r\nL 169.964748 73.463915 \r\nL 169.998262 78.998509 \r\nL 170.068335 71.461783 \r\nL 170.074429 69.550382 \r\nL 170.153643 77.032669 \r\nL 170.165829 75.901556 \r\nL 170.29379 93.079969 \r\nL 170.181063 75.877361 \r\nL 170.299883 92.674703 \r\nL 170.30293 91.646418 \r\nL 170.37605 104.288279 \r\nL 170.449171 107.87518 \r\nL 170.488778 107.433622 \r\nL 170.662439 82.627751 \r\nL 170.671579 83.825401 \r\nL 170.808679 77.704079 \r\nL 170.738606 85.609779 \r\nL 170.814773 78.302904 \r\nL 170.930547 81.944244 \r\nL 170.87266 75.381364 \r\nL 170.939687 81.750684 \r\nL 171.034134 75.042635 \r\nL 170.948827 82.240632 \r\nL 171.052414 79.56709 \r\nL 171.073741 82.216437 \r\nL 171.122488 76.675794 \r\nL 171.149908 78.08515 \r\nL 171.174281 82.77897 \r\nL 171.244355 77.788762 \r\nL 171.262635 78.956168 \r\nL 171.372316 67.941418 \r\nL 171.396689 69.090678 \r\nL 171.427156 73.542548 \r\nL 171.491136 66.036065 \r\nL 171.503323 68.044246 \r\nL 171.576443 61.596292 \r\nL 171.509416 68.141026 \r\nL 171.649564 63.634717 \r\nL 171.673937 64.705343 \r\nL 171.734871 56.7694 \r\nL 171.756198 54.670488 \r\nL 171.801898 63.749643 \r\nL 171.844552 56.714962 \r\nL 171.850645 57.259348 \r\nL 171.865878 54.694683 \r\nL 171.920719 45.476408 \r\nL 171.881112 55.051559 \r\nL 171.999932 49.92223 \r\nL 172.006026 50.260959 \r\nL 172.012119 50.176277 \r\nL 172.08524 55.807651 \r\nL 172.124846 53.230889 \r\nL 172.127893 52.41431 \r\nL 172.201014 60.834152 \r\nL 172.341161 81.702294 \r\nL 172.344208 81.508735 \r\nL 172.438655 74.655516 \r\nL 172.459982 78.569049 \r\nL 172.493495 87.32762 \r\nL 172.542242 78.242417 \r\nL 172.569662 78.780754 \r\nL 172.618409 73.221965 \r\nL 172.688483 75.925751 \r\nL 172.697623 76.591112 \r\nL 172.712856 71.050468 \r\nL 172.721996 72.901382 \r\nL 172.731136 69.725795 \r\nL 172.813397 75.187805 \r\nL 172.831677 72.502165 \r\nL 172.84691 75.11522 \r\nL 172.920031 67.530103 \r\nL 172.926124 68.0261 \r\nL 172.980964 64.215396 \r\nL 173.023618 70.608911 \r\nL 173.029711 70.252035 \r\nL 173.057131 73.385281 \r\nL 173.102832 65.800165 \r\nL 173.133299 68.709607 \r\nL 173.279539 75.429754 \r\nL 173.175952 66.743768 \r\nL 173.313053 73.125185 \r\nL 173.319146 71.050468 \r\nL 173.340473 77.014523 \r\nL 173.419687 73.427622 \r\nL 173.504994 82.748726 \r\nL 173.535461 79.216263 \r\nL 173.541554 77.782713 \r\nL 173.623814 86.837672 \r\nL 173.626861 87.031232 \r\nL 173.648188 81.914 \r\nL 173.666468 85.089587 \r\nL 173.742635 75.907604 \r\nL 173.782242 78.653731 \r\nL 173.785289 78.629536 \r\nL 173.806615 76.754428 \r\nL 173.864502 88.870048 \r\nL 173.873643 87.248986 \r\nL 174.044257 109.780532 \r\nL 174.217918 83.220527 \r\nL 174.227058 84.273008 \r\nL 174.418999 58.378364 \r\nL 174.434232 59.152603 \r\nL 174.559146 70.046378 \r\nL 174.568286 69.03019 \r\nL 174.650547 57.876319 \r\nL 174.6932 62.666919 \r\nL 174.818114 55.166485 \r\nL 174.726714 65.146901 \r\nL 174.824208 55.783456 \r\nL 174.970448 68.576535 \r\nL 174.842488 55.099949 \r\nL 175.007009 65.304168 \r\nL 175.013102 64.681148 \r\nL 175.046615 67.796248 \r\nL 175.052709 67.20952 \r\nL 175.092316 74.165568 \r\nL 175.165436 68.165221 \r\nL 175.265977 59.539722 \r\nL 175.305584 66.671183 \r\nL 175.357377 68.891069 \r\nL 175.396984 64.269834 \r\nL 175.412217 65.110609 \r\nL 175.457918 61.65678 \r\nL 175.491431 71.746073 \r\nL 175.494478 70.869006 \r\nL 175.540178 74.401469 \r\nL 175.591972 67.814394 \r\nL 175.759539 75.375315 \r\nL 175.619392 65.745726 \r\nL 175.771726 74.377274 \r\nL 175.844846 61.517659 \r\nL 175.899687 63.247598 \r\nL 175.930154 69.344725 \r\nL 175.90578 62.691114 \r\nL 176.024601 68.165221 \r\nL 176.158655 54.634196 \r\nL 176.161701 54.3741 \r\nL 176.195215 60.513568 \r\nL 176.198262 60.180888 \r\nL 176.210448 62.679016 \r\nL 176.253102 52.178409 \r\nL 176.292709 52.420358 \r\nL 176.332316 48.887896 \r\nL 176.365829 57.622272 \r\nL 176.46637 70.391156 \r\nL 176.487697 66.598598 \r\nL 176.53949 59.158651 \r\nL 176.603471 64.245639 \r\nL 176.661357 70.766178 \r\nL 176.722291 67.651078 \r\nL 176.740571 65.062219 \r\nL 176.825878 69.036239 \r\nL 176.862439 74.437761 \r\nL 176.935559 68.594681 \r\nL 177.060473 60.26557 \r\nL 177.09094 61.687023 \r\nL 177.20062 66.937327 \r\nL 177.170154 60.332106 \r\nL 177.206714 65.370704 \r\nL 177.212807 64.663002 \r\nL 177.249367 71.510172 \r\nL 177.252414 70.748032 \r\nL 177.307254 78.284758 \r\nL 177.365141 73.760303 \r\nL 177.447402 68.897118 \r\nL 177.432168 73.832888 \r\nL 177.477869 71.153297 \r\nL 177.480915 71.885194 \r\nL 177.560129 65.933237 \r\nL 177.566222 66.423185 \r\nL 177.572316 65.158999 \r\nL 177.645436 72.695725 \r\nL 177.657623 72.514263 \r\nL 177.791677 82.754775 \r\nL 177.80691 79.954209 \r\nL 177.82519 78.333148 \r\nL 177.876984 84.720614 \r\nL 177.880031 83.468526 \r\nL 177.989711 88.62205 \r\nL 177.931824 79.083191 \r\nL 177.995805 86.904208 \r\nL 177.998851 87.351815 \r\nL 178.047598 78.89568 \r\nL 178.050645 79.766699 \r\nL 178.193839 59.001384 \r\nL 178.218213 61.953168 \r\nL 178.227353 63.543986 \r\nL 178.279146 54.083761 \r\nL 178.3218 60.229278 \r\nL 178.34008 57.688808 \r\nL 178.410154 63.416962 \r\nL 178.428434 61.517659 \r\nL 178.565534 73.058649 \r\nL 178.608188 69.084629 \r\nL 178.641701 75.732191 \r\nL 178.678262 71.794463 \r\nL 178.690448 74.716003 \r\nL 178.730055 66.259869 \r\nL 178.851923 59.576014 \r\nL 178.967697 66.229625 \r\nL 178.897623 57.876319 \r\nL 178.976837 66.15704 \r\nL 178.99207 64.638807 \r\nL 179.01035 70.51818 \r\nL 179.07433 82.192242 \r\nL 179.141357 80.111477 \r\nL 179.232758 89.759212 \r\nL 179.302832 88.162346 \r\nL 179.330252 83.619744 \r\nL 179.397279 91.77949 \r\nL 179.409466 89.632189 \r\nL 179.491726 90.364086 \r\nL 179.424699 86.12997 \r\nL 179.510006 88.440588 \r\nL 179.647107 80.165915 \r\nL 179.668434 81.708343 \r\nL 179.674527 78.266612 \r\nL 179.720227 71.498075 \r\nL 179.787254 76.905646 \r\nL 179.793348 77.226229 \r\nL 179.799441 76.687891 \r\nL 179.802488 77.214132 \r\nL 179.826861 74.020398 \r\nL 179.875608 82.869701 \r\nL 179.903028 79.343287 \r\nL 179.906075 79.361433 \r\nL 179.909122 78.683975 \r\nL 179.930448 86.819526 \r\nL 179.982242 85.990849 \r\nL 180.024896 89.323703 \r\nL 180.082783 81.829318 \r\nL 180.098016 80.734496 \r\nL 180.128483 86.32353 \r\nL 180.131529 87.720788 \r\nL 180.216837 76.210041 \r\nL 180.329564 66.92523 \r\nL 180.335657 67.487762 \r\nL 180.356984 69.731844 \r\nL 180.411824 61.360392 \r\nL 180.466665 53.472839 \r\nL 180.417918 62.213264 \r\nL 180.518458 61.003516 \r\nL 180.548925 68.322488 \r\nL 180.640326 63.973446 \r\nL 180.661652 58.100122 \r\nL 180.728679 67.530103 \r\nL 180.737819 66.20543 \r\nL 180.746959 68.927362 \r\nL 180.823127 58.771532 \r\nL 180.948041 45.379628 \r\nL 180.957181 47.647905 \r\nL 180.972414 49.281064 \r\nL 181.030301 31.606654 \r\nL 181.036394 33.076497 \r\nL 181.076001 26.822103 \r\nL 181.118655 36.965835 \r\nL 181.334969 54.942682 \r\nL 181.347156 52.777234 \r\nL 181.371529 49.414136 \r\nL 181.441603 54.646294 \r\nL 181.548237 67.554298 \r\nL 181.569564 66.405038 \r\nL 181.584797 63.416962 \r\nL 181.657918 74.758344 \r\nL 181.685338 80.885715 \r\nL 181.740178 66.592549 \r\nL 181.813299 48.379802 \r\nL 181.865092 52.081629 \r\nL 181.892512 56.303647 \r\nL 181.959539 46.250646 \r\nL 181.965633 48.19834 \r\nL 181.980866 43.970273 \r\nL 182.057033 58.154561 \r\nL 182.06008 57.598077 \r\nL 182.136247 64.560174 \r\nL 182.090547 56.497207 \r\nL 182.166714 57.005301 \r\nL 182.175854 54.51927 \r\nL 182.212414 59.8845 \r\nL 182.288581 71.485978 \r\nL 182.343421 65.624751 \r\nL 182.370842 59.073969 \r\nL 182.443962 67.342593 \r\nL 182.480522 73.633279 \r\nL 182.547549 64.856562 \r\nL 182.578016 66.078407 \r\nL 182.63895 60.918834 \r\nL 182.687697 61.729365 \r\nL 182.760817 50.932369 \r\nL 182.763864 52.136068 \r\nL 182.846124 40.976148 \r\nL 182.849171 41.665704 \r\nL 182.916198 35.532284 \r\nL 182.937525 36.766227 \r\nL 183.220866 63.882715 \r\nL 183.248286 59.902646 \r\nL 183.36406 49.450428 \r\nL 183.306173 63.13872 \r\nL 183.379294 52.692551 \r\nL 183.504208 63.495596 \r\nL 183.568188 67.699468 \r\nL 183.607795 61.777755 \r\nL 183.610842 60.876493 \r\nL 183.668729 72.508214 \r\nL 183.693102 68.848728 \r\nL 183.802783 79.385628 \r\nL 183.811923 75.798727 \r\nL 183.814969 75.006342 \r\nL 183.863716 91.223007 \r\nL 183.866763 91.120178 \r\nL 183.87895 94.017523 \r\nL 183.91551 95.729316 \r\nL 183.949023 91.102032 \r\nL 183.985584 93.182797 \r\nL 184.113544 79.500554 \r\nL 184.064797 93.914695 \r\nL 184.131824 80.571181 \r\nL 184.134871 80.825228 \r\nL 184.168385 75.272487 \r\nL 184.171431 75.363218 \r\nL 184.174478 74.691808 \r\nL 184.220178 87.775226 \r\nL 184.323765 101.687322 \r\nL 184.348139 98.929098 \r\nL 184.369466 94.144547 \r\nL 184.424306 107.403378 \r\nL 184.445633 104.052378 \r\nL 184.448679 104.512082 \r\nL 184.479146 93.225139 \r\nL 184.482193 93.588063 \r\nL 184.537033 70.85086 \r\nL 184.54008 71.032322 \r\nL 184.643667 60.519617 \r\nL 184.661947 62.055996 \r\nL 184.805141 74.957953 \r\nL 184.689367 59.231236 \r\nL 184.817328 70.935542 \r\nL 184.820375 70.560521 \r\nL 184.838655 79.772747 \r\nL 184.844748 79.373531 \r\nL 184.957475 83.281015 \r\nL 184.884355 77.17179 \r\nL 184.960522 82.954383 \r\nL 185.054969 90.82379 \r\nL 184.972709 81.454296 \r\nL 185.076296 85.367829 \r\nL 185.10981 76.494332 \r\nL 185.185977 82.664044 \r\nL 185.280424 87.878055 \r\nL 185.20121 80.571181 \r\nL 185.301751 87.27923 \r\nL 185.359638 80.964349 \r\nL 185.399244 88.62205 \r\nL 185.402291 87.103817 \r\nL 185.466271 83.891937 \r\nL 185.518065 91.452859 \r\nL 185.618606 76.609258 \r\nL 185.655166 81.236542 \r\nL 185.661259 81.907951 \r\nL 185.685633 74.649467 \r\nL 185.694773 75.078927 \r\nL 185.804453 58.940897 \r\nL 185.82578 60.156693 \r\nL 185.847107 61.372489 \r\nL 185.895854 48.446338 \r\nL 185.8989 48.930237 \r\nL 185.920227 50.914223 \r\nL 185.984208 44.339246 \r\nL 185.990301 45.591334 \r\nL 186.054281 38.417532 \r\nL 186.014674 47.242639 \r\nL 186.106075 42.554868 \r\nL 186.170055 33.711615 \r\nL 186.224896 38.804651 \r\nL 186.294969 44.139637 \r\nL 186.273643 37.746122 \r\nL 186.337623 40.649516 \r\nL 186.34067 39.070796 \r\nL 186.42293 50.206521 \r\nL 186.425977 49.837548 \r\nL 186.556984 85.948508 \r\nL 186.581357 83.982668 \r\nL 186.630104 87.109865 \r\nL 186.663618 81.653905 \r\nL 186.672758 82.131755 \r\nL 186.910399 37.032371 \r\nL 186.931726 40.976148 \r\nL 187.041407 53.974884 \r\nL 187.053593 48.748775 \r\nL 187.059687 46.462352 \r\nL 187.12976 55.777407 \r\nL 187.154134 53.097817 \r\nL 187.218114 64.439199 \r\nL 187.272955 58.329974 \r\nL 187.282095 56.085893 \r\nL 187.324748 60.967224 \r\nL 187.358262 60.386545 \r\nL 187.373495 63.193159 \r\nL 187.446615 52.626015 \r\nL 187.455756 53.527277 \r\nL 187.531923 46.909959 \r\nL 187.556296 55.704823 \r\nL 187.559343 55.595945 \r\nL 187.656837 64.366614 \r\nL 187.565436 54.791463 \r\nL 187.687303 60.156693 \r\nL 187.71777 54.579757 \r\nL 187.775657 62.110435 \r\nL 187.800031 57.785588 \r\nL 187.934085 72.913479 \r\nL 187.973692 66.229625 \r\nL 188.058999 67.439372 \r\nL 188.177819 77.601251 \r\nL 188.083372 67.185325 \r\nL 188.180866 77.280668 \r\nL 188.183913 77.480276 \r\nL 188.199146 72.852992 \r\nL 188.238753 63.610522 \r\nL 188.30578 74.074837 \r\nL 188.311873 74.909563 \r\nL 188.317967 70.173402 \r\nL 188.34234 71.455734 \r\nL 188.464208 64.469443 \r\nL 188.394134 75.484193 \r\nL 188.467254 65.648946 \r\nL 188.598262 74.607126 \r\nL 188.488581 60.501471 \r\nL 188.607402 72.14529 \r\nL 188.616542 70.070573 \r\nL 188.662242 76.93589 \r\nL 188.704896 75.810825 \r\nL 188.951677 116.307119 \r\nL 188.753643 69.090678 \r\nL 188.960817 112.448025 \r\nL 188.96691 111.165693 \r\nL 188.997377 120.801331 \r\nL 189.052217 116.180096 \r\nL 189.073544 121.823567 \r\nL 189.149711 110.433795 \r\nL 189.152758 110.645501 \r\nL 189.183225 106.43558 \r\nL 189.311186 84.557298 \r\nL 189.332512 84.593591 \r\nL 189.338606 84.641981 \r\nL 189.369072 76.978231 \r\nL 189.493986 56.454866 \r\nL 189.506173 59.811915 \r\nL 189.51836 61.662829 \r\nL 189.58234 50.515006 \r\nL 189.597574 48.065268 \r\nL 189.637181 53.890201 \r\nL 189.673741 52.480846 \r\nL 189.798655 61.995509 \r\nL 189.701161 49.716573 \r\nL 189.801701 61.197076 \r\nL 189.847402 49.87384 \r\nL 189.929662 51.863874 \r\nL 190.045436 58.487242 \r\nL 190.021063 51.283196 \r\nL 190.048483 58.11222 \r\nL 190.11551 46.347426 \r\nL 190.066763 59.721184 \r\nL 190.19777 48.57941 \r\nL 190.307451 56.908521 \r\nL 190.20691 47.442248 \r\nL 190.319638 52.541333 \r\nL 190.411038 39.929716 \r\nL 190.450645 42.700038 \r\nL 190.462832 40.347079 \r\nL 190.517672 45.839332 \r\nL 190.535952 45.186069 \r\nL 190.718753 67.409129 \r\nL 190.7218 67.330495 \r\nL 190.746173 64.300078 \r\nL 190.797967 72.102949 \r\nL 190.828434 68.12288 \r\nL 190.843667 72.556604 \r\nL 190.907647 62.818137 \r\nL 191.078262 35.247994 \r\nL 191.111775 39.542597 \r\nL 191.148335 29.308134 \r\nL 191.178802 32.586549 \r\nL 191.184896 30.644905 \r\nL 191.233643 44.309002 \r\nL 191.245829 41.085025 \r\nL 191.37379 57.289592 \r\nL 191.303716 36.31862 \r\nL 191.376837 55.8137 \r\nL 191.453004 68.715656 \r\nL 191.413397 53.986981 \r\nL 191.510891 60.041767 \r\nL 191.513937 57.555736 \r\nL 191.611431 66.332454 \r\nL 191.614478 65.286022 \r\nL 191.617525 66.265917 \r\nL 191.657131 54.301516 \r\nL 191.705878 59.315919 \r\nL 191.757672 48.276973 \r\nL 191.815559 58.73524 \r\nL 191.821652 59.824012 \r\nL 191.876493 53.327669 \r\nL 191.910006 55.493117 \r\nL 191.964846 48.34351 \r\nL 192.01664 56.013308 \r\nL 192.0989 60.719226 \r\nL 192.126321 55.759261 \r\nL 192.162881 50.097643 \r\nL 192.214674 56.612133 \r\nL 192.229908 56.509305 \r\nL 192.290842 66.991766 \r\nL 192.342635 58.190853 \r\nL 192.345682 58.06383 \r\nL 192.354822 61.826144 \r\nL 192.467549 70.17945 \r\nL 192.427942 60.586153 \r\nL 192.479736 67.493811 \r\nL 192.592463 57.876319 \r\nL 192.63207 59.043725 \r\nL 192.653397 64.469443 \r\nL 192.708237 55.408434 \r\nL 192.741751 59.672794 \r\nL 192.860571 50.49686 \r\nL 192.872758 51.615876 \r\nL 192.942832 55.317703 \r\nL 192.970252 46.982544 \r\nL 193.046419 40.673711 \r\nL 192.985485 51.029149 \r\nL 193.076886 46.52284 \r\nL 193.207893 70.953689 \r\nL 193.217033 70.512131 \r\nL 193.244453 67.669224 \r\nL 193.277967 79.343287 \r\nL 193.28406 78.32105 \r\nL 193.366321 94.150595 \r\nL 193.427254 83.153991 \r\nL 193.466861 83.214479 \r\nL 193.646615 56.926667 \r\nL 193.652709 60.199034 \r\nL 193.738016 46.843423 \r\nL 193.741063 46.958349 \r\nL 193.838557 27.965314 \r\nL 193.887303 38.127193 \r\nL 193.89035 40.498298 \r\nL 193.963471 32.640988 \r\nL 193.996984 38.405435 \r\nL 194.097525 34.637071 \r\nL 194.067058 41.568924 \r\nL 194.109711 36.36701 \r\nL 194.182832 30.439248 \r\nL 194.155412 39.681718 \r\nL 194.228532 32.326454 \r\nL 194.447893 66.332454 \r\nL 194.240719 32.193382 \r\nL 194.45094 64.390809 \r\nL 194.511873 55.801602 \r\nL 194.46922 65.594508 \r\nL 194.56976 57.924709 \r\nL 194.615461 63.568181 \r\nL 194.673348 56.630279 \r\nL 194.676394 58.281585 \r\nL 194.709908 48.597556 \r\nL 194.792168 54.216833 \r\nL 194.868335 61.493464 \r\nL 194.904896 56.382281 \r\nL 194.917082 54.198687 \r\nL 194.996296 65.219486 \r\nL 195.014576 69.616918 \r\nL 195.07551 54.543465 \r\nL 195.078557 55.027364 \r\nL 195.151677 42.482283 \r\nL 195.206517 50.460567 \r\nL 195.212611 52.898209 \r\nL 195.267451 45.70626 \r\nL 195.294871 46.891813 \r\nL 195.307058 42.917792 \r\nL 195.392365 53.406302 \r\nL 195.416738 57.561785 \r\nL 195.492905 48.440289 \r\nL 195.623913 34.872972 \r\nL 195.6361 38.175583 \r\nL 195.651333 37.492075 \r\nL 195.952955 96.322092 \r\nL 196.071775 66.755865 \r\nL 196.083962 67.49986 \r\nL 196.193643 55.372142 \r\nL 196.31551 70.500033 \r\nL 196.318557 69.514089 \r\nL 196.373397 66.471574 \r\nL 196.34293 72.810651 \r\nL 196.42519 70.112914 \r\nL 196.537918 82.815262 \r\nL 196.547058 81.182103 \r\nL 196.656738 62.606432 \r\nL 196.559244 82.228535 \r\nL 196.681112 65.473533 \r\nL 196.687205 65.67919 \r\nL 196.702439 60.398642 \r\nL 196.851726 41.919751 \r\nL 196.93094 54.985023 \r\nL 196.973593 47.908 \r\nL 196.979687 44.151735 \r\nL 197.019294 55.124144 \r\nL 197.074134 53.539375 \r\nL 197.192955 63.622619 \r\nL 197.128974 51.863874 \r\nL 197.202095 62.261653 \r\nL 197.223421 60.205083 \r\nL 197.247795 67.620835 \r\nL 197.253888 66.44738 \r\nL 197.342242 84.678273 \r\nL 197.384896 81.321224 \r\nL 197.497623 62.352385 \r\nL 197.515903 65.999773 \r\nL 197.52809 66.39899 \r\nL 197.534183 63.610522 \r\nL 197.53723 63.640766 \r\nL 197.640817 52.396163 \r\nL 197.659097 57.555736 \r\nL 197.66519 55.601994 \r\nL 197.799244 67.439372 \r\nL 197.899785 79.319092 \r\nL 197.924158 76.421747 \r\nL 197.927205 74.516395 \r\nL 198.009466 89.493068 \r\nL 198.015559 88.458734 \r\nL 198.088679 100.483623 \r\nL 198.140473 98.451247 \r\nL 198.146566 96.303946 \r\nL 198.222733 110.167651 \r\nL 198.231873 109.508339 \r\nL 198.24406 110.778573 \r\nL 198.27148 106.665432 \r\nL 198.338507 109.671655 \r\nL 198.524355 96.231361 \r\nL 198.417721 111.159644 \r\nL 198.533495 98.463345 \r\nL 198.536542 100.429184 \r\nL 198.618802 89.753163 \r\nL 198.630989 89.995113 \r\nL 198.722389 74.558736 \r\nL 198.78637 79.827186 \r\nL 198.789416 80.867569 \r\nL 198.856443 67.536152 \r\nL 198.862537 68.419268 \r\nL 198.871677 68.860826 \r\nL 198.883864 62.352385 \r\nL 198.935657 63.38067 \r\nL 199.057525 54.077712 \r\nL 199.005731 65.842506 \r\nL 199.060571 56.938765 \r\nL 199.084945 55.831846 \r\nL 199.115412 67.584542 \r\nL 199.188532 73.500207 \r\nL 199.136738 64.602515 \r\nL 199.234232 70.869006 \r\nL 199.39266 86.571528 \r\nL 199.246419 69.907257 \r\nL 199.4018 83.196332 \r\nL 199.48406 71.098858 \r\nL 199.532807 75.357169 \r\nL 199.910596 50.756956 \r\nL 199.548041 77.431886 \r\nL 199.928876 54.845902 \r\nL 200.05379 66.25382 \r\nL 199.956296 54.362003 \r\nL 200.056837 65.382802 \r\nL 200.133004 60.93698 \r\nL 200.163471 66.913132 \r\nL 200.166517 65.473533 \r\nL 200.196984 67.959564 \r\nL 200.181751 62.521749 \r\nL 200.276198 65.177145 \r\nL 200.358458 53.823665 \r\nL 200.388925 62.969356 \r\nL 200.391972 64.082323 \r\nL 200.474232 54.156346 \r\nL 200.477279 54.071664 \r\nL 200.504699 55.880236 \r\nL 200.611333 57.827929 \r\nL 200.556493 49.976669 \r\nL 200.620473 57.809783 \r\nL 200.711873 52.117921 \r\nL 200.657033 60.646641 \r\nL 200.7332 56.303647 \r\nL 200.827647 61.36644 \r\nL 200.797181 53.853909 \r\nL 200.852021 59.001384 \r\nL 200.879441 57.029496 \r\nL 200.940375 65.999773 \r\nL 200.946468 66.804255 \r\nL 200.967795 61.46322 \r\nL 200.979982 61.614439 \r\nL 200.983028 59.569966 \r\nL 201.083569 66.338502 \r\nL 201.132316 63.707302 \r\nL 201.159736 70.088719 \r\nL 201.190203 66.616744 \r\nL 201.196296 66.126796 \r\nL 201.199343 67.118789 \r\nL 201.309023 70.118963 \r\nL 201.24809 63.126623 \r\nL 201.31207 67.868833 \r\nL 201.315117 67.893028 \r\nL 201.324257 64.856562 \r\nL 201.391284 78.569049 \r\nL 201.397377 77.831103 \r\nL 201.400424 79.893722 \r\nL 201.494871 70.354864 \r\nL 201.586271 64.511784 \r\nL 201.564945 71.957779 \r\nL 201.610645 68.534194 \r\nL 201.613692 68.316439 \r\nL 201.628925 74.280494 \r\nL 201.729466 73.778449 \r\nL 201.756886 81.96239 \r\nL 201.762979 78.296855 \r\nL 201.830006 86.148116 \r\nL 201.869613 78.89568 \r\nL 202.192561 42.149603 \r\nL 201.89094 85.857777 \r\nL 202.262635 48.748775 \r\nL 202.314429 56.81779 \r\nL 202.378409 52.087678 \r\nL 202.652611 73.028405 \r\nL 202.421063 51.083587 \r\nL 202.734871 68.21966 \r\nL 202.871972 53.745032 \r\nL 202.780571 71.691635 \r\nL 202.884158 56.255258 \r\nL 202.999932 61.820096 \r\nL 202.932905 52.257042 \r\nL 203.002979 61.275709 \r\nL 203.027353 58.747337 \r\nL 203.073053 69.139068 \r\nL 203.088286 66.985717 \r\nL 203.091333 67.02201 \r\nL 203.20406 73.578841 \r\nL 203.210154 73.016308 \r\nL 203.414281 51.803387 \r\nL 203.237574 73.076795 \r\nL 203.438655 54.319662 \r\nL 203.490448 57.791637 \r\nL 203.453888 50.000863 \r\nL 203.536149 53.206694 \r\nL 203.539195 52.6986 \r\nL 203.590989 62.340287 \r\nL 203.639736 62.836284 \r\nL 203.645829 59.533673 \r\nL 203.688483 57.138373 \r\nL 203.71895 63.646814 \r\nL 203.749416 60.307911 \r\nL 203.758557 63.640766 \r\nL 203.84691 56.001211 \r\nL 203.853004 56.624231 \r\nL 203.886517 50.883979 \r\nL 203.950498 59.703038 \r\nL 204.075412 73.457866 \r\nL 204.087598 72.653384 \r\nL 204.151579 76.095115 \r\nL 204.108925 69.858867 \r\nL 204.203372 73.512304 \r\nL 204.306959 67.699468 \r\nL 204.322193 69.495943 \r\nL 204.34352 72.344898 \r\nL 204.410547 63.634717 \r\nL 204.44406 55.789505 \r\nL 204.544601 57.719052 \r\nL 204.550694 58.069879 \r\nL 204.568974 54.132151 \r\nL 204.596394 54.416442 \r\nL 204.770055 38.719969 \r\nL 204.794429 41.399559 \r\nL 204.931529 55.481019 \r\nL 204.937623 55.130193 \r\nL 204.983323 49.480672 \r\nL 205.047303 55.136241 \r\nL 205.05035 53.636154 \r\nL 205.08691 56.134283 \r\nL 205.138704 47.889854 \r\nL 205.141751 48.089463 \r\nL 205.239244 41.260438 \r\nL 205.178311 51.398122 \r\nL 205.263618 43.994468 \r\nL 205.275805 47.14586 \r\nL 205.309318 41.369316 \r\nL 205.376345 46.190159 \r\nL 205.379392 44.351343 \r\nL 205.449466 58.118269 \r\nL 205.470792 55.989113 \r\nL 205.501259 64.796074 \r\nL 205.613986 73.524402 \r\nL 205.531726 64.735587 \r\nL 205.62008 71.788414 \r\nL 205.708434 72.102949 \r\nL 205.751087 62.418921 \r\nL 205.839441 48.863701 \r\nL 205.769367 62.927015 \r\nL 205.921701 55.366093 \r\nL 205.952168 57.773491 \r\nL 206.013102 50.273057 \r\nL 206.025289 52.039288 \r\nL 206.31777 73.699815 \r\nL 206.046615 51.634022 \r\nL 206.329957 72.248118 \r\nL 206.521898 50.944466 \r\nL 206.384797 72.973967 \r\nL 206.537131 53.158304 \r\nL 206.634625 66.834499 \r\nL 206.662045 62.884673 \r\nL 206.680326 58.323926 \r\nL 206.783913 60.072011 \r\nL 206.826566 61.318051 \r\nL 206.857033 54.452734 \r\nL 206.9332 47.369663 \r\nL 206.96062 55.66853 \r\nL 206.963667 54.017225 \r\nL 207.082488 64.294029 \r\nL 207.088581 63.38067 \r\nL 207.103814 62.195117 \r\nL 207.170842 68.35878 \r\nL 207.179982 67.100643 \r\nL 207.198262 70.167353 \r\nL 207.210448 69.22375 \r\nL 207.341456 84.611737 \r\nL 207.344502 84.26091 \r\nL 207.42067 92.4509 \r\nL 207.374969 83.849596 \r\nL 207.45723 84.902076 \r\nL 207.472463 87.533277 \r\nL 207.53035 79.173922 \r\nL 207.633937 69.477797 \r\nL 207.670498 71.546465 \r\nL 207.679638 73.094942 \r\nL 207.725338 63.695204 \r\nL 207.764945 64.360565 \r\nL 207.798458 59.878451 \r\nL 207.865485 67.49986 \r\nL 208.093986 80.323182 \r\nL 207.880719 65.951383 \r\nL 208.133593 77.450032 \r\nL 208.243274 70.548423 \r\nL 208.2189 78.381538 \r\nL 208.252414 71.546465 \r\nL 208.301161 73.796595 \r\nL 208.279834 68.231757 \r\nL 208.352955 69.459651 \r\nL 208.386468 68.014002 \r\nL 208.444355 71.994071 \r\nL 208.462635 69.55643 \r\nL 208.465682 70.46979 \r\nL 208.526615 62.878625 \r\nL 208.554036 65.29812 \r\nL 208.590596 65.352558 \r\nL 208.675903 57.180714 \r\nL 208.745977 61.596292 \r\nL 208.727697 56.067747 \r\nL 208.785584 57.235153 \r\nL 208.931824 39.300648 \r\nL 208.947058 40.697906 \r\nL 208.959244 43.153693 \r\nL 208.968385 46.674058 \r\nL 209.047598 34.346732 \r\nL 209.056738 35.925452 \r\nL 209.084158 33.282154 \r\nL 209.120719 44.865486 \r\nL 209.160326 36.693642 \r\nL 209.227353 44.442074 \r\nL 209.181652 36.578716 \r\nL 209.273053 37.975974 \r\nL 209.291333 36.276279 \r\nL 209.3218 42.941987 \r\nL 209.379687 38.913528 \r\nL 209.388827 40.776539 \r\nL 209.425387 24.336072 \r\nL 209.455854 29.241598 \r\nL 209.568581 23.168666 \r\nL 209.574674 24.686899 \r\nL 209.599048 27.475367 \r\nL 209.638655 18.384115 \r\nL 209.641701 17.083636 \r\nL 209.714822 32.882938 \r\nL 209.720915 32.846645 \r\nL 209.931136 53.926494 \r\nL 209.739195 32.054261 \r\nL 209.943323 52.976842 \r\nL 209.970743 50.133936 \r\nL 209.952463 54.489026 \r\nL 209.97379 50.502909 \r\nL 210.086517 38.417532 \r\nL 210.098704 40.413615 \r\nL 210.101751 40.226104 \r\nL 210.138311 44.635634 \r\nL 210.165731 46.752692 \r\nL 210.226665 41.87741 \r\nL 210.251038 45.37358 \r\nL 210.257131 43.879542 \r\nL 210.266271 46.413962 \r\nL 210.360719 66.574403 \r\nL 210.406419 64.638807 \r\nL 210.470399 56.606084 \r\nL 210.427746 65.322314 \r\nL 210.5161 64.402906 \r\nL 210.519146 65.812262 \r\nL 210.59836 54.458783 \r\nL 210.6075 55.529409 \r\nL 210.641014 61.057955 \r\nL 210.738507 63.731497 \r\nL 210.665387 56.81779 \r\nL 210.753741 62.618529 \r\nL 210.823814 57.174666 \r\nL 210.775068 65.400948 \r\nL 210.848188 63.102428 \r\nL 210.887795 70.675447 \r\nL 210.948729 60.785762 \r\nL 210.967009 58.420705 \r\nL 210.991382 61.184978 \r\nL 211.003569 59.26148 \r\nL 211.122389 71.637196 \r\nL 211.192463 60.229278 \r\nL 211.253397 66.30221 \r\nL 211.27777 69.677405 \r\nL 211.323471 60.803908 \r\nL 211.411824 42.681892 \r\nL 211.466665 47.103518 \r\nL 211.506271 50.502909 \r\nL 211.542832 43.813005 \r\nL 211.573299 45.101386 \r\nL 211.582439 43.413789 \r\nL 211.622045 52.855867 \r\nL 211.634232 52.632064 \r\nL 211.716493 70.814568 \r\nL 211.762193 66.749816 \r\nL 211.868827 75.393462 \r\nL 211.77438 64.009739 \r\nL 211.908434 68.921313 \r\nL 212.002881 62.243507 \r\nL 212.033348 64.082323 \r\nL 212.054674 68.69751 \r\nL 212.100375 60.682933 \r\nL 212.143028 64.886805 \r\nL 212.164355 63.737545 \r\nL 212.222242 70.560521 \r\nL 212.225289 70.542375 \r\nL 212.307549 76.554819 \r\nL 212.249662 70.203645 \r\nL 212.338016 71.213784 \r\nL 212.353249 69.840721 \r\nL 212.39895 81.303078 \r\nL 212.42637 76.827012 \r\nL 212.539097 84.545201 \r\nL 212.557377 82.73058 \r\nL 212.627451 72.447727 \r\nL 212.563471 83.244722 \r\nL 212.685338 75.145463 \r\nL 212.697525 71.752122 \r\nL 212.779785 77.195985 \r\nL 212.904699 89.686627 \r\nL 212.791972 76.845159 \r\nL 212.910792 89.456775 \r\nL 212.913839 87.992981 \r\nL 212.977819 103.054336 \r\nL 212.993053 101.98371 \r\nL 213.002193 105.116956 \r\nL 213.090547 94.459081 \r\nL 213.093593 95.021613 \r\nL 213.102733 95.910778 \r\nL 213.121014 92.112171 \r\nL 213.264208 67.064351 \r\nL 213.267254 67.772053 \r\nL 213.370842 58.209 \r\nL 213.401308 61.172881 \r\nL 213.410448 60.404691 \r\nL 213.547549 76.615307 \r\nL 213.550596 76.566917 \r\nL 213.559736 77.619397 \r\nL 213.596296 81.115567 \r\nL 213.623716 75.816873 \r\nL 213.672463 78.442025 \r\nL 213.73949 74.008301 \r\nL 213.69379 79.524749 \r\nL 213.79433 74.625272 \r\nL 213.797377 76.488283 \r\nL 213.867451 67.481714 \r\nL 213.894871 70.699642 \r\nL 213.900964 69.247945 \r\nL 213.931431 74.002252 \r\nL 214.004552 71.026274 \r\nL 214.086812 61.596292 \r\nL 214.022832 73.221965 \r\nL 214.117279 69.768136 \r\nL 214.123372 72.550555 \r\nL 214.193446 59.600209 \r\nL 214.214773 63.156867 \r\nL 214.38234 88.077663 \r\nL 214.226959 62.75765 \r\nL 214.4189 86.238847 \r\nL 214.428041 85.392024 \r\nL 214.467647 94.120352 \r\nL 214.473741 93.436844 \r\nL 214.525534 103.743892 \r\nL 214.583421 94.011474 \r\nL 214.732709 80.522791 \r\nL 214.738802 80.885715 \r\nL 214.741849 82.343461 \r\nL 214.821063 67.590591 \r\nL 214.824109 68.177318 \r\nL 214.885043 58.78363 \r\nL 214.891136 61.578146 \r\nL 215.022144 48.222535 \r\nL 215.076984 36.869055 \r\nL 215.037377 49.244771 \r\nL 215.147058 44.962265 \r\nL 215.153151 46.976495 \r\nL 215.214085 35.393163 \r\nL 215.238458 37.546514 \r\nL 215.314625 27.541903 \r\nL 215.354232 32.798255 \r\nL 215.390792 36.65735 \r\nL 215.448679 26.489422 \r\nL 215.457819 25.170798 \r\nL 215.470006 29.671058 \r\nL 215.930055 103.048288 \r\nL 215.479146 29.489596 \r\nL 215.933102 101.336495 \r\nL 215.957475 97.501596 \r\nL 216.039736 102.836582 \r\nL 216.042783 103.683405 \r\nL 216.064109 95.481317 \r\nL 216.125043 95.862388 \r\nL 216.225584 83.958473 \r\nL 216.149416 98.348419 \r\nL 216.259097 86.498943 \r\nL 216.26519 84.799248 \r\nL 216.329171 90.212867 \r\nL 216.350498 89.795505 \r\nL 216.368778 95.190978 \r\nL 216.420571 88.247028 \r\nL 216.469318 92.335974 \r\nL 216.515018 90.382232 \r\nL 216.551579 95.100247 \r\nL 216.554625 94.713128 \r\nL 216.572905 99.06217 \r\nL 216.606419 92.777532 \r\nL 216.664306 94.096157 \r\nL 216.828827 104.590715 \r\nL 216.859294 99.999724 \r\nL 216.874527 95.184929 \r\nL 216.908041 101.778053 \r\nL 216.978114 98.185103 \r\nL 216.999441 100.290063 \r\nL 217.054281 94.07801 \r\nL 217.069515 94.198985 \r\nL 217.218802 77.740372 \r\nL 217.255362 79.936063 \r\nL 217.276689 74.552687 \r\nL 217.298016 74.697857 \r\nL 217.334576 72.072705 \r\nL 217.346763 76.010433 \r\nL 217.40465 73.542548 \r\nL 217.529564 86.535235 \r\nL 217.593544 78.671877 \r\nL 217.651431 79.657821 \r\nL 217.660571 82.186193 \r\nL 217.730645 73.518353 \r\nL 217.742832 74.734149 \r\nL 217.870792 60.74342 \r\nL 217.876886 61.039809 \r\nL 217.968286 54.446685 \r\nL 218.041407 56.237111 \r\nL 218.196787 76.240285 \r\nL 218.202881 75.084976 \r\nL 218.312561 79.288848 \r\nL 218.263814 72.931626 \r\nL 218.324748 78.41783 \r\nL 218.339982 78.889632 \r\nL 218.364355 73.578841 \r\nL 218.367402 71.939633 \r\nL 218.397869 77.540763 \r\nL 218.470989 74.661564 \r\nL 218.501456 78.599292 \r\nL 218.605043 83.764914 \r\nL 218.614183 81.974488 \r\nL 218.650743 77.075011 \r\nL 218.723864 80.250598 \r\nL 218.763471 85.325488 \r\nL 218.815264 78.327099 \r\nL 218.833544 79.651773 \r\nL 218.860964 77.020572 \r\nL 218.921898 82.718482 \r\nL 218.937131 80.625619 \r\nL 218.964552 86.390066 \r\nL 219.037672 79.403774 \r\nL 219.043765 81.200249 \r\nL 219.068139 78.750511 \r\nL 219.138213 87.99903 \r\nL 219.235706 96.969307 \r\nL 219.159539 87.164304 \r\nL 219.272267 94.120352 \r\nL 219.512955 70.669398 \r\nL 219.308827 96.370482 \r\nL 219.543421 72.986064 \r\nL 219.586075 76.300772 \r\nL 219.643962 71.189589 \r\nL 219.650055 71.613001 \r\nL 219.659195 74.29864 \r\nL 219.714036 67.439372 \r\nL 219.717082 66.840547 \r\nL 219.805436 70.80247 \r\nL 219.95777 83.341502 \r\nL 219.969957 83.202381 \r\nL 220.305092 50.006912 \r\nL 219.98519 85.17427 \r\nL 220.332512 53.521228 \r\nL 220.384306 55.341898 \r\nL 220.414773 49.68028 \r\nL 220.433053 50.490811 \r\nL 220.457426 47.363614 \r\nL 220.487893 51.700559 \r\nL 220.588434 58.069879 \r\nL 220.524453 51.325537 \r\nL 220.612807 57.96705 \r\nL 220.640227 53.599862 \r\nL 220.713348 59.654648 \r\nL 220.716394 59.672794 \r\nL 220.832168 70.258084 \r\nL 220.859588 69.423358 \r\nL 220.862635 68.280147 \r\nL 220.944896 76.240285 \r\nL 220.957082 73.330842 \r\nL 221.085043 79.561042 \r\nL 221.039343 73.203819 \r\nL 221.094183 78.018614 \r\nL 221.155117 75.59307 \r\nL 221.200817 79.954209 \r\nL 221.313544 72.871138 \r\nL 221.222144 82.319266 \r\nL 221.325731 76.917743 \r\nL 221.423225 86.450553 \r\nL 221.453692 84.45447 \r\nL 221.456738 84.055253 \r\nL 221.484158 89.111997 \r\nL 221.542045 85.615827 \r\nL 221.648679 97.489498 \r\nL 221.663913 94.084059 \r\nL 221.73094 84.956515 \r\nL 221.697426 94.307862 \r\nL 221.79492 89.402337 \r\nL 221.834527 94.053816 \r\nL 221.889367 85.265001 \r\nL 221.898507 85.924313 \r\nL 221.950301 82.803165 \r\nL 221.980768 90.097941 \r\nL 222.032561 95.795852 \r\nL 222.038655 97.846374 \r\nL 222.117869 90.67862 \r\nL 222.133102 92.753337 \r\nL 222.148335 89.753163 \r\nL 222.184896 96.128532 \r\nL 222.251923 90.013259 \r\nL 222.254969 91.719003 \r\nL 222.343323 85.131928 \r\nL 222.35551 86.916306 \r\nL 222.486517 69.89516 \r\nL 222.37379 87.061475 \r\nL 222.492611 70.233889 \r\nL 222.574871 76.197944 \r\nL 222.614478 74.697857 \r\nL 222.617525 74.806734 \r\nL 222.623618 71.413393 \r\nL 222.629711 72.090851 \r\nL 222.638851 69.877013 \r\nL 222.693692 76.258431 \r\nL 222.736345 73.451817 \r\nL 222.858213 85.912215 \r\nL 222.861259 84.605688 \r\nL 222.992267 92.795678 \r\nL 222.99836 90.224965 \r\nL 223.056247 96.99955 \r\nL 223.07148 89.239021 \r\nL 223.083667 89.644286 \r\nL 223.205534 79.028753 \r\nL 223.111087 90.406427 \r\nL 223.217721 80.90991 \r\nL 223.266468 85.45856 \r\nL 223.299982 79.119484 \r\nL 223.339588 84.418177 \r\nL 223.351775 82.821311 \r\nL 223.391382 91.858124 \r\nL 223.424896 89.0999 \r\nL 223.510203 94.822005 \r\nL 223.534576 89.118046 \r\nL 223.561996 91.071788 \r\nL 223.59551 86.299335 \r\nL 223.598557 86.347724 \r\nL 223.683864 71.256126 \r\nL 223.726517 76.173749 \r\nL 223.814871 66.665134 \r\nL 223.936738 71.117005 \r\nL 224.18352 91.712954 \r\nL 224.186566 89.583799 \r\nL 224.235313 96.648724 \r\nL 224.290154 92.910604 \r\nL 224.2932 93.02553 \r\nL 224.31148 89.910431 \r\nL 224.317574 90.720961 \r\nL 224.369367 91.531492 \r\nL 224.442488 82.881798 \r\nL 224.509515 87.70869 \r\nL 224.561308 86.759039 \r\nL 224.564355 86.365871 \r\nL 224.616149 93.352162 \r\nL 224.637475 97.126574 \r\nL 224.680129 88.900292 \r\nL 224.865977 73.935716 \r\nL 224.87207 75.847117 \r\nL 224.90863 77.117352 \r\nL 224.95433 72.223923 \r\nL 224.963471 69.889111 \r\nL 225.009171 75.072879 \r\nL 225.036591 74.92166 \r\nL 225.149318 79.887673 \r\nL 225.158458 78.980363 \r\nL 225.213299 70.663349 \r\nL 225.265092 79.246507 \r\nL 225.3961 94.422788 \r\nL 225.41438 93.872353 \r\nL 225.5332 86.982842 \r\nL 225.49664 93.902597 \r\nL 225.536247 87.890152 \r\nL 225.54234 88.398246 \r\nL 225.575854 79.597334 \r\nL 225.706861 69.193506 \r\nL 225.655068 82.319266 \r\nL 225.719048 71.752122 \r\nL 225.874429 81.157908 \r\nL 225.764748 71.594855 \r\nL 225.920129 76.633453 \r\nL 225.956689 70.288328 \r\nL 226.008483 79.343287 \r\nL 226.02981 81.901903 \r\nL 226.109023 74.044593 \r\nL 226.145584 79.633626 \r\nL 226.19433 70.89925 \r\nL 226.203471 72.012218 \r\nL 226.328385 62.721358 \r\nL 226.334478 63.537937 \r\nL 226.553839 80.371572 \r\nL 226.605633 75.883409 \r\nL 226.608679 74.183714 \r\nL 226.642193 80.934105 \r\nL 226.715313 76.500381 \r\nL 226.821947 74.056691 \r\nL 226.779294 79.899771 \r\nL 226.824994 75.478144 \r\nL 226.828041 76.718135 \r\nL 226.907254 66.574403 \r\nL 226.919441 68.727753 \r\nL 226.956001 62.503603 \r\nL 227.019982 70.627057 \r\nL 227.147942 79.415872 \r\nL 227.026075 69.247945 \r\nL 227.160129 78.351294 \r\nL 227.190596 77.982321 \r\nL 227.202783 82.053121 \r\nL 227.233249 86.535235 \r\nL 227.281996 80.250598 \r\nL 227.312463 82.797116 \r\nL 227.31551 82.373704 \r\nL 227.376443 88.882145 \r\nL 227.40691 95.626487 \r\nL 227.568385 110.778573 \r\nL 227.620178 113.591236 \r\nL 227.687205 106.242021 \r\nL 227.93094 91.150422 \r\nL 227.943127 93.527575 \r\nL 227.97664 87.726837 \r\nL 228.034527 90.182624 \r\nL 228.061947 90.370135 \r\nL 228.162488 80.655863 \r\nL 228.165534 81.478491 \r\nL 228.223421 72.689676 \r\nL 228.269122 80.087282 \r\nL 228.360522 71.540416 \r\nL 228.299588 80.171964 \r\nL 228.387942 76.947987 \r\nL 228.430596 80.589327 \r\nL 228.406222 75.417657 \r\nL 228.497623 77.8432 \r\nL 228.57379 76.397552 \r\nL 228.534183 84.436324 \r\nL 228.607303 77.861346 \r\nL 228.659097 82.53702 \r\nL 228.701751 75.441852 \r\nL 228.738311 72.363044 \r\nL 228.793151 78.587195 \r\nL 228.805338 77.419789 \r\nL 228.820571 75.121268 \r\nL 228.857131 86.51104 \r\nL 228.975952 93.031579 \r\nL 228.884552 85.664217 \r\nL 228.978999 92.505339 \r\nL 228.994232 90.666523 \r\nL 229.015559 95.197027 \r\nL 229.042979 99.6368 \r\nL 229.097819 91.954904 \r\nL 229.119146 95.832144 \r\nL 229.247107 74.800685 \r\nL 229.268434 77.734323 \r\nL 229.283667 80.897812 \r\nL 229.350694 73.530451 \r\nL 229.375068 77.008474 \r\nL 229.472561 73.324794 \r\nL 229.402488 80.2385 \r\nL 229.490842 74.746247 \r\nL 229.521308 78.073052 \r\nL 229.582242 69.919355 \r\nL 229.664502 61.789852 \r\nL 229.606615 70.46979 \r\nL 229.719343 62.630626 \r\nL 229.725436 63.779887 \r\nL 229.774183 70.923445 \r\nL 229.844257 64.735587 \r\nL 229.893004 59.061872 \r\nL 229.862537 66.084455 \r\nL 229.950891 65.080365 \r\nL 229.969171 71.074663 \r\nL 230.066665 67.046205 \r\nL 230.109318 62.267702 \r\nL 230.148925 67.530103 \r\nL 230.170252 67.191374 \r\nL 230.295166 80.371572 \r\nL 230.301259 77.927882 \r\nL 230.307353 80.153818 \r\nL 230.359146 72.520312 \r\nL 230.46578 68.788241 \r\nL 230.43836 74.58898 \r\nL 230.47492 69.072531 \r\nL 230.599834 61.862437 \r\nL 230.514527 69.979842 \r\nL 230.605928 62.479408 \r\nL 230.612021 62.043899 \r\nL 230.788729 86.468699 \r\nL 230.843569 79.052948 \r\nL 230.913643 81.297029 \r\nL 231.166517 57.815832 \r\nL 231.169564 59.134456 \r\nL 231.279244 65.884847 \r\nL 231.218311 57.513395 \r\nL 231.288385 65.134804 \r\nL 231.321898 61.197076 \r\nL 231.379785 73.379232 \r\nL 231.382832 72.199728 \r\nL 231.522979 89.499117 \r\nL 231.391972 72.060608 \r\nL 231.544306 87.914347 \r\nL 231.565633 84.327446 \r\nL 231.644846 93.370308 \r\nL 231.657033 94.936931 \r\nL 231.730154 84.678273 \r\nL 231.745387 89.329752 \r\nL 231.781947 85.45856 \r\nL 231.803274 89.983015 \r\nL 231.858114 88.005078 \r\nL 231.873348 91.906514 \r\nL 231.943421 76.1677 \r\nL 231.949515 76.482234 \r\nL 232.053102 71.358954 \r\nL 232.004355 77.068962 \r\nL 232.074429 73.179624 \r\nL 232.092709 75.133366 \r\nL 232.107942 70.608911 \r\nL 232.123176 72.471922 \r\nL 232.187156 66.193333 \r\nL 232.217623 75.768483 \r\nL 232.22981 74.861173 \r\nL 232.232856 74.092983 \r\nL 232.27551 80.474401 \r\nL 232.315117 80.250598 \r\nL 232.379097 86.063434 \r\nL 232.415657 77.46213 \r\nL 232.418704 78.030711 \r\nL 232.604552 94.567958 \r\nL 232.467451 72.332801 \r\nL 232.619785 90.799595 \r\nL 232.683765 87.460692 \r\nL 232.711186 94.398594 \r\nL 232.793446 102.993849 \r\nL 232.826959 96.134581 \r\nL 233.0189 70.51818 \r\nL 233.073741 79.2828 \r\nL 233.229122 106.169436 \r\nL 233.098114 78.048857 \r\nL 233.241308 104.772178 \r\nL 233.253495 103.126921 \r\nL 233.293102 112.992411 \r\nL 233.338802 107.463866 \r\nL 233.341849 107.566694 \r\nL 233.360129 105.455685 \r\nL 233.52465 81.726489 \r\nL 233.719638 58.057781 \r\nL 233.725731 59.563917 \r\nL 233.777525 76.107213 \r\nL 233.850645 69.447553 \r\nL 234.002979 84.285105 \r\nL 233.871972 67.161131 \r\nL 234.027353 81.514784 \r\nL 234.082193 64.856562 \r\nL 234.161407 68.298293 \r\nL 234.313741 52.928452 \r\nL 234.17664 68.770095 \r\nL 234.350301 56.999252 \r\nL 234.414281 61.263612 \r\nL 234.453888 55.62014 \r\nL 234.459982 57.174666 \r\nL 234.505682 61.499513 \r\nL 234.569662 59.285675 \r\nL 234.581849 56.975057 \r\nL 234.612316 61.348294 \r\nL 234.679343 58.081976 \r\nL 234.758557 69.647161 \r\nL 234.813397 69.332627 \r\nL 234.84691 66.241722 \r\nL 234.907844 76.585063 \r\nL 234.910891 76.107213 \r\nL 234.913937 75.580973 \r\nL 234.962684 83.250771 \r\nL 234.977918 82.567264 \r\nL 235.017525 80.71635 \r\nL 235.099785 86.976793 \r\nL 235.139392 88.616001 \r\nL 235.169859 83.607647 \r\nL 235.185092 84.539152 \r\nL 235.285633 74.885368 \r\nL 235.194232 85.379927 \r\nL 235.313053 76.64555 \r\nL 235.3161 76.609258 \r\nL 235.319146 77.571007 \r\nL 235.32524 77.280668 \r\nL 235.474527 103.169262 \r\nL 235.492807 101.100594 \r\nL 235.535461 96.04385 \r\nL 235.596394 101.923222 \r\nL 235.605534 99.285973 \r\nL 235.614674 103.471699 \r\nL 235.678655 83.01487 \r\nL 235.681701 83.934278 \r\nL 235.748729 75.980189 \r\nL 235.712168 84.025009 \r\nL 235.806615 81.073226 \r\nL 235.852316 89.868089 \r\nL 235.916296 81.303078 \r\nL 236.044257 71.032322 \r\nL 236.05035 71.836804 \r\nL 236.08691 74.534541 \r\nL 236.141751 66.834499 \r\nL 236.306271 83.504818 \r\nL 236.156984 63.108477 \r\nL 236.370252 81.575271 \r\nL 236.428139 84.896028 \r\nL 236.385485 78.351294 \r\nL 236.489072 82.736628 \r\nL 236.6018 73.185673 \r\nL 236.62008 75.145463 \r\nL 236.824208 67.094594 \r\nL 236.650547 76.040677 \r\nL 236.842488 68.927362 \r\nL 237.013102 83.922181 \r\nL 236.854674 67.294203 \r\nL 237.016149 83.444331 \r\nL 237.046615 77.819005 \r\nL 237.101456 85.500901 \r\nL 237.122783 83.752816 \r\nL 237.128876 86.142067 \r\nL 237.195903 77.214132 \r\nL 237.412217 55.977016 \r\nL 237.415264 56.364135 \r\nL 237.445731 48.785067 \r\nL 237.473151 49.686329 \r\nL 237.576738 42.536722 \r\nL 237.521898 50.01901 \r\nL 237.595018 42.996426 \r\nL 237.598065 43.825103 \r\nL 237.671186 33.796297 \r\nL 237.881407 49.504867 \r\nL 237.680326 33.669273 \r\nL 237.911873 48.978627 \r\nL 237.921014 46.668009 \r\nL 238.000227 58.209 \r\nL 238.003274 57.071837 \r\nL 238.134281 67.729712 \r\nL 238.146468 67.294203 \r\nL 238.231775 61.148686 \r\nL 238.259195 65.794116 \r\nL 238.323176 58.396511 \r\nL 238.289662 67.741809 \r\nL 238.378016 61.596292 \r\nL 238.423716 67.923271 \r\nL 238.46637 72.919528 \r\nL 238.50293 66.169138 \r\nL 238.536443 71.153297 \r\nL 238.658311 60.277668 \r\nL 238.670498 61.384587 \r\nL 238.725338 49.607696 \r\nL 238.828925 42.512527 \r\nL 238.850252 43.437984 \r\nL 238.889859 42.579063 \r\nL 238.984306 57.271445 \r\nL 239.011726 56.206868 \r\nL 239.051333 60.725274 \r\nL 239.05438 60.247424 \r\nL 239.14578 70.983932 \r\nL 239.185387 66.332454 \r\nL 239.215854 63.416962 \r\nL 239.264601 72.471922 \r\nL 239.288974 69.205604 \r\nL 239.316394 77.649641 \r\nL 239.386468 68.201513 \r\nL 239.392561 69.489894 \r\nL 239.474822 62.443116 \r\nL 239.423028 70.554472 \r\nL 239.514429 64.378711 \r\nL 239.651529 36.699691 \r\nL 239.755117 44.968314 \r\nL 239.959244 73.010259 \r\nL 239.962291 72.260216 \r\nL 239.971431 69.374968 \r\nL 240.017131 79.046899 \r\nL 240.068925 74.177666 \r\nL 240.071972 74.691808 \r\nL 240.145092 68.45556 \r\nL 240.236493 65.884847 \r\nL 240.248679 71.244028 \r\nL 240.2761 73.258257 \r\nL 240.3218 66.193333 \r\nL 240.346173 68.516048 \r\nL 240.35836 66.870791 \r\nL 240.37664 72.810651 \r\nL 240.419294 81.932146 \r\nL 240.489367 75.720093 \r\nL 240.583814 67.566396 \r\nL 240.528974 76.355211 \r\nL 240.605141 71.310564 \r\nL 240.663028 78.236368 \r\nL 240.614281 71.008127 \r\nL 240.717869 72.556604 \r\nL 240.727009 70.348815 \r\nL 240.775756 86.03319 \r\nL 240.778802 86.075531 \r\nL 240.815362 91.846026 \r\nL 240.861063 78.03676 \r\nL 240.885436 83.746768 \r\nL 240.891529 85.07749 \r\nL 240.931136 77.734323 \r\nL 240.934183 78.024662 \r\nL 240.94637 74.008301 \r\nL 241.031677 83.970571 \r\nL 241.03777 82.561215 \r\nL 241.098704 71.437588 \r\nL 241.159638 80.226403 \r\nL 241.278458 92.632362 \r\nL 241.184011 79.397726 \r\nL 241.293692 90.63023 \r\nL 241.403372 89.05151 \r\nL 241.342439 92.674703 \r\nL 241.406419 89.535409 \r\nL 241.412512 91.846026 \r\nL 241.494773 83.039065 \r\nL 241.52524 80.311085 \r\nL 241.586173 85.440414 \r\nL 241.601407 83.994766 \r\nL 241.62578 84.35769 \r\nL 241.637967 80.14172 \r\nL 241.647107 76.36126 \r\nL 241.729367 83.371746 \r\nL 241.741554 83.123748 \r\nL 241.747647 82.579361 \r\nL 241.805534 87.593764 \r\nL 241.823814 85.785192 \r\nL 241.829908 88.349856 \r\nL 241.909122 82.809213 \r\nL 241.918262 83.3536 \r\nL 242.034036 64.699295 \r\nL 242.049269 67.638981 \r\nL 242.052316 67.766004 \r\nL 242.058409 64.058128 \r\nL 242.070596 64.378711 \r\nL 242.238163 37.238028 \r\nL 242.085829 67.766004 \r\nL 242.283864 46.202257 \r\nL 242.31433 52.033239 \r\nL 242.353937 44.944119 \r\nL 242.393544 43.571056 \r\nL 242.427058 48.942334 \r\nL 242.430104 48.349558 \r\nL 242.463618 56.848034 \r\nL 242.548925 53.690593 \r\nL 242.606812 39.887375 \r\nL 242.564158 54.434588 \r\nL 242.676886 43.450081 \r\nL 242.679932 44.65378 \r\nL 242.743913 36.536375 \r\nL 242.77438 39.38533 \r\nL 242.786566 37.08681 \r\nL 242.83836 41.907653 \r\nL 242.91148 52.009044 \r\nL 242.86578 40.171666 \r\nL 242.972414 47.551125 \r\nL 242.975461 46.407914 \r\nL 243.048581 55.807651 \r\nL 243.063814 54.827756 \r\nL 243.203962 61.13054 \r\nL 243.127795 52.511089 \r\nL 243.213102 58.11222 \r\nL 243.331923 49.317356 \r\nL 243.334969 49.486721 \r\nL 243.43551 58.995335 \r\nL 243.374576 47.889854 \r\nL 243.478163 57.483151 \r\nL 243.496443 52.426407 \r\nL 243.566517 58.571924 \r\nL 243.590891 55.160436 \r\nL 243.715805 60.174839 \r\nL 243.740178 56.981106 \r\nL 243.804158 62.334238 \r\nL 243.828532 58.801776 \r\nL 243.877279 55.408434 \r\nL 243.843765 59.926841 \r\nL 243.932119 58.209 \r\nL 243.935166 59.098164 \r\nL 244.020473 52.480846 \r\nL 244.026566 53.472839 \r\nL 244.102733 53.726886 \r\nL 244.15148 48.524972 \r\nL 244.209367 53.569618 \r\nL 244.245928 48.446338 \r\nL 244.264208 51.125929 \r\nL 244.355608 42.827061 \r\nL 244.383028 43.298863 \r\nL 244.489662 29.096428 \r\nL 244.535362 32.834548 \r\nL 244.538409 33.046253 \r\nL 244.562783 27.904827 \r\nL 244.565829 27.021711 \r\nL 244.641996 34.933459 \r\nL 244.654183 32.943425 \r\nL 244.660276 34.564486 \r\nL 244.696837 27.330197 \r\nL 244.751677 30.566271 \r\nL 244.763864 28.412921 \r\nL 244.812611 34.074539 \r\nL 244.840031 32.15104 \r\nL 244.843077 32.090553 \r\nL 244.846124 32.640988 \r\nL 244.955805 42.790769 \r\nL 244.964945 40.286592 \r\nL 244.967991 39.71801 \r\nL 245.028925 47.714441 \r\nL 245.038065 47.260786 \r\nL 245.123372 61.856388 \r\nL 245.239146 54.192638 \r\nL 245.367107 39.857131 \r\nL 245.376247 44.363441 \r\nL 245.461554 31.987724 \r\nL 245.467647 32.882938 \r\nL 245.492021 36.99003 \r\nL 245.540768 30.771928 \r\nL 245.583421 34.425366 \r\nL 245.619982 28.812138 \r\nL 245.671775 36.058525 \r\nL 245.687009 35.550431 \r\nL 245.723569 39.246209 \r\nL 245.793643 33.723712 \r\nL 245.796689 32.44138 \r\nL 245.872856 46.637766 \r\nL 245.95207 54.289418 \r\nL 245.991677 48.887896 \r\nL 246.058704 44.732413 \r\nL 246.080031 50.811394 \r\nL 246.101357 48.736677 \r\nL 246.116591 52.378017 \r\nL 246.195805 47.980585 \r\nL 246.211038 48.089463 \r\nL 246.253692 44.345294 \r\nL 246.533986 85.355732 \r\nL 246.55836 92.335974 \r\nL 246.771628 59.951036 \r\nL 246.805141 67.917223 \r\nL 246.863028 56.085893 \r\nL 246.881308 60.477276 \r\nL 246.917869 65.406997 \r\nL 247.000129 58.130366 \r\nL 247.058016 69.326578 \r\nL 247.115903 62.207215 \r\nL 247.222537 59.255431 \r\nL 247.17379 69.616918 \r\nL 247.22863 61.723316 \r\nL 247.234724 60.525666 \r\nL 247.301751 67.638981 \r\nL 247.320031 65.406997 \r\nL 247.353544 73.488109 \r\nL 247.429711 65.933237 \r\nL 247.460178 61.553951 \r\nL 247.502832 71.401295 \r\nL 247.508925 70.953689 \r\nL 247.630792 86.396114 \r\nL 247.639932 83.807255 \r\nL 247.658213 81.944244 \r\nL 247.688679 87.575618 \r\nL 247.73438 85.053295 \r\nL 247.77094 95.311953 \r\nL 247.850154 89.378142 \r\nL 247.959834 101.136887 \r\nL 247.972021 95.190978 \r\nL 247.978114 91.646418 \r\nL 248.032955 101.705468 \r\nL 248.081701 94.265521 \r\nL 248.170055 100.997766 \r\nL 248.191382 95.874485 \r\nL 248.255362 85.809387 \r\nL 248.316296 90.599987 \r\nL 248.425977 100.271917 \r\nL 248.444257 97.779838 \r\nL 248.517377 99.376704 \r\nL 248.611824 88.265174 \r\nL 248.614871 88.33171 \r\nL 248.620964 86.450553 \r\nL 248.730645 78.817047 \r\nL 248.660571 87.932494 \r\nL 248.748925 80.184061 \r\nL 248.782439 85.065392 \r\nL 248.825092 73.748205 \r\nL 248.849466 74.734149 \r\nL 248.901259 82.053121 \r\nL 248.858606 74.601077 \r\nL 248.9561 75.121268 \r\nL 249.090154 60.525666 \r\nL 249.218114 49.813353 \r\nL 249.132807 62.890722 \r\nL 249.236394 54.277321 \r\nL 249.248581 56.055649 \r\nL 249.315608 49.97062 \r\nL 249.333888 51.0231 \r\nL 249.349122 48.428192 \r\nL 249.419195 56.509305 \r\nL 249.428335 56.430671 \r\nL 249.464896 52.420358 \r\nL 249.522783 58.959043 \r\nL 249.547156 52.498992 \r\nL 249.647697 53.805519 \r\nL 249.59895 48.470533 \r\nL 249.656837 53.164353 \r\nL 249.659883 51.857826 \r\nL 249.757377 57.567834 \r\nL 249.873151 59.394552 \r\nL 249.803077 51.900167 \r\nL 249.876198 58.717094 \r\nL 249.937131 56.055649 \r\nL 249.909711 59.920792 \r\nL 249.958458 59.073969 \r\nL 249.961505 59.59416 \r\nL 250.025485 52.855867 \r\nL 250.031579 51.446512 \r\nL 250.049859 57.241202 \r\nL 250.129072 56.110088 \r\nL 250.193053 63.683107 \r\nL 250.156493 55.208826 \r\nL 250.2418 60.017572 \r\nL 250.266173 55.275362 \r\nL 250.31492 60.096206 \r\nL 250.357574 56.267355 \r\nL 250.372807 56.975057 \r\nL 250.436787 51.198513 \r\nL 250.439834 51.277147 \r\nL 250.442881 51.204562 \r\nL 250.458114 52.934501 \r\nL 250.579982 63.973446 \r\nL 250.592168 61.614439 \r\nL 250.613495 60.126449 \r\nL 250.683569 65.431192 \r\nL 250.735362 72.792505 \r\nL 250.774969 64.753733 \r\nL 250.899883 57.374274 \r\nL 250.905977 58.674752 \r\nL 250.973004 49.607696 \r\nL 250.997377 52.825624 \r\nL 251.000424 52.813526 \r\nL 251.006517 51.367878 \r\nL 251.064404 61.009565 \r\nL 251.079638 60.259522 \r\nL 251.082684 60.398642 \r\nL 251.097918 56.43672 \r\nL 251.158851 55.583848 \r\nL 251.177131 60.186937 \r\nL 251.180178 59.78772 \r\nL 251.183225 59.781671 \r\nL 251.186271 59.793769 \r\nL 251.369072 45.821186 \r\nL 251.384306 47.998732 \r\nL 251.6189 70.560521 \r\nL 251.44524 47.303127 \r\nL 251.652414 65.001731 \r\nL 251.658507 63.271793 \r\nL 251.734674 72.859041 \r\nL 251.798655 70.977884 \r\nL 251.813888 75.68985 \r\nL 251.819982 75.103122 \r\nL 251.823028 76.040677 \r\nL 251.899195 66.749816 \r\nL 251.902242 67.427275 \r\nL 252.021063 59.170749 \r\nL 252.033249 61.687023 \r\nL 252.045436 59.219139 \r\nL 252.072856 63.241549 \r\nL 252.100276 63.035892 \r\nL 252.209957 66.894986 \r\nL 252.167303 60.707128 \r\nL 252.21605 66.465526 \r\nL 252.243471 62.055996 \r\nL 252.273937 70.070573 \r\nL 252.322684 67.384934 \r\nL 252.386665 71.800512 \r\nL 252.420178 63.701253 \r\nL 252.429318 66.114699 \r\nL 252.548139 70.923445 \r\nL 252.456738 64.995683 \r\nL 252.557279 68.286196 \r\nL 252.691333 60.005475 \r\nL 252.569466 68.679364 \r\nL 252.715706 64.947293 \r\nL 252.718753 65.661044 \r\nL 252.791873 57.446859 \r\nL 252.79492 58.215048 \r\nL 252.837574 55.819749 \r\nL 252.855854 52.22075 \r\nL 252.928974 59.182846 \r\nL 252.941161 56.33994 \r\nL 252.965534 58.626363 \r\nL 253.035608 52.002995 \r\nL 253.038655 52.178409 \r\nL 253.041701 51.918313 \r\nL 253.075215 57.428713 \r\nL 253.163569 65.358607 \r\nL 253.105682 56.503256 \r\nL 253.184896 58.880409 \r\nL 253.270203 47.980585 \r\nL 253.306763 50.363788 \r\nL 253.379883 58.656606 \r\nL 253.422537 53.345815 \r\nL 253.43777 51.712656 \r\nL 253.510891 62.128581 \r\nL 253.516984 60.477276 \r\nL 253.523077 60.561958 \r\nL 253.657131 70.088719 \r\nL 253.766812 62.370531 \r\nL 253.775952 65.183194 \r\nL 253.788139 66.20543 \r\nL 253.849072 57.749296 \r\nL 253.870399 63.592376 \r\nL 253.92524 64.167006 \r\nL 254.0075 51.851777 \r\nL 254.0532 55.601994 \r\nL 254.104994 50.357739 \r\nL 254.114134 51.204562 \r\nL 254.229908 47.889854 \r\nL 254.153741 55.444727 \r\nL 254.232955 49.293161 \r\nL 254.336542 58.202951 \r\nL 254.257328 46.879715 \r\nL 254.348729 52.226799 \r\nL 254.351775 52.130019 \r\nL 254.360915 54.404344 \r\nL 254.437082 58.475144 \r\nL 254.473643 55.52336 \r\nL 254.54067 52.74699 \r\nL 254.525436 57.785588 \r\nL 254.580276 56.43672 \r\nL 254.583323 56.503256 \r\nL 254.589416 55.698774 \r\nL 254.683864 47.569271 \r\nL 254.711284 49.87384 \r\nL 254.717377 52.22075 \r\nL 254.738704 46.704302 \r\nL 254.808778 46.843423 \r\nL 254.945878 31.588508 \r\nL 254.948925 30.336419 \r\nL 255.040326 37.673537 \r\nL 255.226173 62.255605 \r\nL 255.064699 37.062615 \r\nL 255.241407 61.717267 \r\nL 255.357181 57.658565 \r\nL 255.287107 64.38476 \r\nL 255.363274 58.281585 \r\nL 255.408974 51.204562 \r\nL 255.372414 58.868312 \r\nL 255.472955 57.549687 \r\nL 255.558262 61.070052 \r\nL 255.527795 53.51518 \r\nL 255.585682 58.844117 \r\nL 255.637475 57.24725 \r\nL 255.658802 61.336197 \r\nL 255.695362 63.925056 \r\nL 255.744109 59.854256 \r\nL 255.771529 63.550034 \r\nL 255.832463 68.534194 \r\nL 255.801996 62.364482 \r\nL 255.865977 63.126623 \r\nL 255.966517 60.882541 \r\nL 255.893397 65.987676 \r\nL 255.972611 63.265744 \r\nL 256.015264 67.917223 \r\nL 255.978704 62.352385 \r\nL 256.073151 63.308085 \r\nL 256.195018 57.779539 \r\nL 256.112758 65.310217 \r\nL 256.198065 58.329974 \r\nL 256.201112 58.323926 \r\nL 256.204158 58.547729 \r\nL 256.207205 58.360218 \r\nL 256.237672 61.064004 \r\nL 256.298606 53.128061 \r\nL 256.301652 53.32162 \r\nL 256.313839 51.779192 \r\nL 256.380866 58.584021 \r\nL 256.386959 57.676711 \r\nL 256.499687 62.927015 \r\nL 256.444846 52.771185 \r\nL 256.50578 62.437067 \r\nL 256.508827 62.195117 \r\nL 256.554527 66.568354 \r\nL 256.575854 64.935195 \r\nL 256.627647 70.312523 \r\nL 256.685534 64.650905 \r\nL 256.688581 64.747684 \r\nL 256.706861 62.013655 \r\nL 256.709908 63.562132 \r\nL 256.804355 58.723142 \r\nL 256.752561 63.997641 \r\nL 256.825682 60.192985 \r\nL 256.828729 60.108303 \r\nL 256.834822 62.920966 \r\nL 256.837869 62.249556 \r\nL 256.962783 67.886979 \r\nL 257.063323 61.602341 \r\nL 257.078557 62.781845 \r\nL 257.081603 64.856562 \r\nL 257.154724 56.969009 \r\nL 257.182144 59.104213 \r\nL 257.188237 59.908695 \r\nL 257.224797 50.950515 \r\nL 257.377131 31.177194 \r\nL 257.240031 51.45256 \r\nL 257.380178 33.530152 \r\nL 257.395412 38.278411 \r\nL 257.441112 28.600432 \r\nL 257.489859 33.264008 \r\nL 257.495952 32.024017 \r\nL 257.538606 42.228236 \r\nL 257.553839 41.514485 \r\nL 257.733593 72.278362 \r\nL 257.843274 68.558389 \r\nL 257.937721 61.614439 \r\nL 257.849367 69.822575 \r\nL 257.974281 64.711392 \r\nL 258.007795 59.461088 \r\nL 258.108335 73.161478 \r\nL 258.196689 57.023447 \r\nL 258.254576 65.661044 \r\nL 258.367303 74.159519 \r\nL 258.376443 70.306474 \r\nL 258.501357 84.496811 \r\nL 258.403864 66.005822 \r\nL 258.562291 77.534715 \r\nL 258.671972 71.824707 \r\nL 258.601898 78.266612 \r\nL 258.690252 72.29046 \r\nL 258.699392 75.54468 \r\nL 258.763372 64.542027 \r\nL 259.086321 41.871361 \r\nL 258.775559 65.140852 \r\nL 259.095461 44.502561 \r\nL 259.192955 49.10565 \r\nL 259.168581 44.381587 \r\nL 259.208188 46.317183 \r\nL 259.211235 46.311134 \r\nL 259.275215 44.369489 \r\nL 259.302635 48.470533 \r\nL 259.314822 47.14586 \r\nL 259.403176 43.498471 \r\nL 259.433643 51.815485 \r\nL 259.485436 46.970446 \r\nL 259.52809 53.37001 \r\nL 259.552463 49.686329 \r\nL 259.625584 58.221097 \r\nL 259.57379 47.853562 \r\nL 259.683471 51.428365 \r\nL 259.771824 42.68794 \r\nL 259.704797 52.378017 \r\nL 259.811431 47.387809 \r\nL 259.878458 48.506825 \r\nL 259.896738 41.750386 \r\nL 259.930252 29.731546 \r\nL 260.030792 33.632981 \r\nL 260.076493 38.018315 \r\nL 260.046026 31.67319 \r\nL 260.146566 37.957828 \r\nL 260.15266 37.292467 \r\nL 260.210547 43.655738 \r\nL 260.213593 43.546861 \r\nL 260.335461 52.922403 \r\nL 260.241014 42.718184 \r\nL 260.353741 51.767095 \r\nL 260.484748 38.871187 \r\nL 260.506075 40.044642 \r\nL 260.573102 42.948036 \r\nL 260.597475 37.395295 \r\nL 260.606615 37.842902 \r\nL 260.655362 34.413268 \r\nL 260.682783 39.81479 \r\nL 260.685829 40.425713 \r\nL 260.765043 35.320579 \r\nL 260.792463 39.95996 \r\nL 260.798557 40.147471 \r\nL 260.902144 46.813179 \r\nL 260.86863 39.990204 \r\nL 260.923471 44.302953 \r\nL 261.051431 57.102081 \r\nL 260.987451 43.643641 \r\nL 261.097131 52.922403 \r\nL 261.127598 49.474623 \r\nL 261.173299 54.918487 \r\nL 261.209859 50.787199 \r\nL 261.234232 56.007259 \r\nL 261.319539 51.875972 \r\nL 261.359146 44.998558 \r\nL 261.395706 53.454692 \r\nL 261.435313 50.605737 \r\nL 261.43836 51.089636 \r\nL 261.481014 43.183937 \r\nL 261.505387 46.014746 \r\nL 261.526714 39.953911 \r\nL 261.618114 42.905695 \r\nL 261.633348 41.647558 \r\nL 261.770448 53.472839 \r\nL 261.925829 45.403823 \r\nL 261.928876 46.432109 \r\nL 261.931923 48.276973 \r\nL 262.01723 33.499909 \r\nL 262.102537 44.200125 \r\nL 262.148237 37.292467 \r\nL 262.172611 35.931501 \r\nL 262.196984 38.925626 \r\nL 262.209171 38.248167 \r\nL 262.318851 47.611612 \r\nL 262.327991 46.516791 \r\nL 262.334085 46.976495 \r\nL 262.480326 61.505561 \r\nL 262.340178 46.619619 \r\nL 262.489466 58.614265 \r\nL 262.586959 54.688635 \r\nL 262.532119 59.59416 \r\nL 262.602193 57.465005 \r\nL 262.620473 59.225187 \r\nL 262.690547 52.964745 \r\nL 262.69664 53.811568 \r\nL 262.836787 44.992509 \r\nL 262.71492 57.120227 \r\nL 262.842881 45.954258 \r\nL 262.891628 53.787373 \r\nL 262.864208 43.819054 \r\nL 262.979982 49.704475 \r\nL 263.022635 45.446164 \r\nL 263.083569 51.7429 \r\nL 263.095756 54.380149 \r\nL 263.144502 45.216312 \r\nL 263.174969 47.889854 \r\nL 263.287697 43.849298 \r\nL 263.190203 48.391899 \r\nL 263.290743 45.536896 \r\nL 263.32121 40.703955 \r\nL 263.406517 44.266661 \r\nL 263.449171 53.285328 \r\nL 263.522291 49.831499 \r\nL 263.549711 47.599515 \r\nL 263.610645 53.672447 \r\nL 263.671579 65.564264 \r\nL 263.732512 57.29564 \r\nL 263.84524 52.498992 \r\nL 263.775166 59.418747 \r\nL 263.857426 53.442595 \r\nL 263.9732 40.232153 \r\nL 263.878753 54.259174 \r\nL 264.037181 45.186069 \r\nL 264.149908 53.037329 \r\nL 264.079834 44.22432 \r\nL 264.152955 52.84377 \r\nL 264.219982 61.46322 \r\nL 264.186468 52.111873 \r\nL 264.271775 58.11222 \r\nL 264.296149 55.021315 \r\nL 264.369269 60.398642 \r\nL 264.372316 59.8845 \r\nL 264.47895 66.3506 \r\nL 264.491136 65.618703 \r\nL 264.52465 64.445248 \r\nL 264.518557 67.076448 \r\nL 264.53379 66.429233 \r\nL 264.643471 77.208083 \r\nL 264.539883 66.320356 \r\nL 264.658704 75.659606 \r\nL 264.698311 73.621182 \r\nL 264.759244 76.730233 \r\nL 264.762291 77.31696 \r\nL 264.823225 67.723663 \r\nL 264.835412 68.824533 \r\nL 264.878065 63.168964 \r\nL 264.984699 55.160436 \r\nL 264.902439 64.324273 \r\nL 264.996886 58.190853 \r\nL 265.066959 50.714614 \r\nL 265.002979 58.475144 \r\nL 265.109613 57.210958 \r\nL 265.146173 59.569966 \r\nL 265.210154 51.857826 \r\nL 265.22234 56.557694 \r\nL 265.301554 49.740768 \r\nL 265.316787 51.40417 \r\nL 265.456935 39.064747 \r\nL 265.371628 53.527277 \r\nL 265.484355 45.85143 \r\nL 265.74637 64.838415 \r\nL 265.795117 61.765657 \r\nL 265.84691 51.367878 \r\nL 265.923077 52.626015 \r\nL 265.956591 54.670488 \r\nL 265.990104 45.760699 \r\nL 266.032758 52.130019 \r\nL 266.145485 56.370184 \r\nL 266.093692 48.373753 \r\nL 266.157672 54.51927 \r\nL 266.261259 38.695774 \r\nL 266.294773 44.266661 \r\nL 266.337426 50.339593 \r\nL 266.404453 44.780803 \r\nL 266.450154 37.582806 \r\nL 266.508041 46.90391 \r\nL 266.514134 45.046948 \r\nL 266.587254 50.859784 \r\nL 266.605534 43.40774 \r\nL 266.706075 30.596515 \r\nL 266.730448 33.790248 \r\nL 266.849269 48.379802 \r\nL 266.961996 53.974884 \r\nL 266.898016 43.740421 \r\nL 266.96809 53.94464 \r\nL 267.083864 67.215569 \r\nL 267.102144 64.735587 \r\nL 267.111284 62.558042 \r\nL 267.181357 70.572618 \r\nL 267.220964 81.678099 \r\nL 267.297131 75.780581 \r\nL 267.443372 56.702864 \r\nL 267.623127 34.576584 \r\nL 267.6475 41.786679 \r\nL 267.72062 48.174145 \r\nL 267.65664 41.78063 \r\nL 267.766321 46.940203 \r\nL 267.775461 46.057087 \r\nL 267.824208 53.085719 \r\nL 267.857721 50.738809 \r\nL 267.939982 63.846423 \r\nL 267.885141 49.389941 \r\nL 268.000915 62.019704 \r\nL 268.119736 52.89216 \r\nL 268.010055 63.114525 \r\nL 268.144109 55.499165 \r\nL 268.159343 61.009565 \r\nL 268.24465 55.360045 \r\nL 268.256837 58.178756 \r\nL 268.387844 68.401122 \r\nL 268.26293 55.8137 \r\nL 268.473151 65.43724 \r\nL 268.479244 62.382628 \r\nL 268.500571 68.975752 \r\nL 268.582832 64.632758 \r\nL 268.616345 66.25382 \r\nL 268.649859 61.469269 \r\nL 268.658999 62.03785 \r\nL 268.674232 58.148512 \r\nL 268.750399 63.33228 \r\nL 268.771726 60.574056 \r\nL 268.811333 58.608216 \r\nL 268.853986 63.132672 \r\nL 268.866173 63.120574 \r\nL 268.899687 61.136588 \r\nL 268.988041 73.500207 \r\nL 269.000227 74.032496 \r\nL 269.128188 64.796074 \r\nL 269.164748 67.372836 \r\nL 269.219588 60.924883 \r\nL 269.228729 62.872576 \r\nL 269.274429 53.878104 \r\nL 269.344502 59.315919 \r\nL 269.463323 69.145116 \r\nL 269.408483 58.874361 \r\nL 269.472463 68.207562 \r\nL 269.48465 66.526013 \r\nL 269.53949 75.828971 \r\nL 269.55777 75.701947 \r\nL 269.579097 77.89159 \r\nL 269.649171 70.451643 \r\nL 269.652217 70.016134 \r\nL 269.704011 77.8432 \r\nL 269.707058 77.262521 \r\nL 269.710104 77.8432 \r\nL 269.755805 65.82436 \r\nL 269.865485 55.384239 \r\nL 269.886812 56.382281 \r\nL 269.889859 56.206868 \r\nL 269.914232 60.997467 \r\nL 269.953839 62.636675 \r\nL 269.929466 59.473186 \r\nL 269.962979 61.838242 \r\nL 270.011726 58.819922 \r\nL 269.981259 63.731497 \r\nL 270.07266 62.449164 \r\nL 270.078753 62.503603 \r\nL 270.188434 58.100122 \r\nL 270.130547 63.749643 \r\nL 270.194527 59.448991 \r\nL 270.206714 61.239417 \r\nL 270.279834 55.245119 \r\nL 270.288974 55.62014 \r\nL 270.304208 51.410219 \r\nL 270.356001 61.916875 \r\nL 270.389515 59.533673 \r\nL 270.438262 56.775449 \r\nL 270.413888 63.023794 \r\nL 270.508335 56.890375 \r\nL 270.587549 53.436546 \r\nL 270.633249 64.275883 \r\nL 270.68809 62.90282 \r\nL 270.69723 66.767963 \r\nL 270.72465 65.158999 \r\nL 270.843471 77.141547 \r\nL 270.767303 64.390809 \r\nL 270.849564 76.627404 \r\nL 270.852611 76.591112 \r\nL 271.004945 49.287112 \r\nL 270.861751 77.22018 \r\nL 271.014085 51.21666 \r\nL 271.105485 56.479061 \r\nL 271.038458 48.174145 \r\nL 271.123765 51.888069 \r\nL 271.166419 45.536896 \r\nL 271.218213 55.922577 \r\nL 271.230399 54.380149 \r\nL 271.239539 52.825624 \r\nL 271.28524 60.707128 \r\nL 271.397967 72.0969 \r\nL 271.434527 71.649293 \r\nL 271.44062 70.348815 \r\nL 271.498507 78.70817 \r\nL 271.525928 74.897465 \r\nL 271.556394 76.246334 \r\nL 271.617328 69.139068 \r\nL 271.736149 56.333891 \r\nL 271.742242 57.156519 \r\nL 271.745289 59.969182 \r\nL 271.763569 50.442421 \r\nL 271.848876 53.84786 \r\nL 271.897623 47.369663 \r\nL 271.921996 54.809609 \r\nL 272.04691 61.390635 \r\nL 272.089564 58.717094 \r\nL 272.107844 63.072184 \r\nL 272.156591 61.650731 \r\nL 272.269318 71.04442 \r\nL 272.281505 69.695551 \r\nL 272.290645 69.840721 \r\nL 272.293692 69.326578 \r\nL 272.409466 63.181062 \r\nL 272.308925 69.967745 \r\nL 272.412512 63.568181 \r\nL 272.467353 67.094594 \r\nL 272.513053 61.027711 \r\nL 272.53438 65.146901 \r\nL 272.57094 57.277494 \r\nL 272.586173 59.654648 \r\nL 272.677574 54.942682 \r\nL 272.601407 61.305953 \r\nL 272.695854 58.644509 \r\nL 272.811628 67.614786 \r\nL 272.772021 54.942682 \r\nL 272.817721 65.963481 \r\nL 272.826861 65.739677 \r\nL 272.842095 68.655169 \r\nL 272.976149 87.079622 \r\nL 273.012709 82.996724 \r\nL 273.055362 90.436671 \r\nL 273.094969 84.853686 \r\nL 273.101063 86.22675 \r\nL 273.16809 71.080712 \r\nL 273.189416 64.935195 \r\nL 273.238163 76.59716 \r\nL 273.24121 75.73824 \r\nL 273.378311 92.06983 \r\nL 273.408778 85.047246 \r\nL 273.478851 93.194895 \r\nL 273.491038 98.777879 \r\nL 273.573299 90.164478 \r\nL 273.582439 90.854034 \r\nL 273.682979 66.846596 \r\nL 273.762193 74.891416 \r\nL 273.76524 76.458039 \r\nL 273.844453 60.434935 \r\nL 273.88406 51.065441 \r\nL 273.954134 58.656606 \r\nL 273.990694 68.014002 \r\nL 274.045534 53.285328 \r\nL 274.057721 57.24725 \r\nL 274.063814 55.390288 \r\nL 274.066861 55.408434 \r\nL 274.069908 53.182499 \r\nL 274.161308 64.52993 \r\nL 274.173495 70.433497 \r\nL 274.197869 64.076275 \r\nL 274.270989 66.568354 \r\nL 274.304502 58.571924 \r\nL 274.353249 73.463915 \r\nL 274.365436 73.076795 \r\nL 274.487303 81.042982 \r\nL 274.49035 80.843374 \r\nL 274.502537 86.384017 \r\nL 274.51777 86.12997 \r\nL 274.621357 90.479012 \r\nL 274.600031 85.101685 \r\nL 274.636591 88.23493 \r\nL 274.712758 71.981974 \r\nL 274.779785 79.66387 \r\nL 274.782832 79.778796 \r\nL 274.788925 77.46213 \r\nL 274.865092 56.134283 \r\nL 274.932119 56.261306 \r\nL 274.965633 56.503256 \r\nL 274.983913 53.569618 \r\nL 274.990006 54.585806 \r\nL 275.0875 43.498471 \r\nL 275.11492 45.990551 \r\nL 275.148434 49.426233 \r\nL 275.166714 53.569618 \r\nL 275.230694 43.976321 \r\nL 275.248974 47.206347 \r\nL 275.255068 45.857479 \r\nL 275.319048 57.229104 \r\nL 275.340375 52.716746 \r\nL 275.361701 58.075927 \r\nL 275.450055 53.357913 \r\nL 275.474429 50.551299 \r\nL 275.529269 58.233195 \r\nL 275.535362 59.64255 \r\nL 275.605436 46.534937 \r\nL 275.617623 49.547208 \r\nL 275.736443 39.681718 \r\nL 275.632856 50.472665 \r\nL 275.73949 41.889507 \r\nL 275.980178 22.963009 \r\nL 275.76691 42.675843 \r\nL 276.007598 29.156916 \r\nL 276.138606 48.875798 \r\nL 276.144699 48.252778 \r\nL 276.260473 61.777755 \r\nL 276.284846 59.678843 \r\nL 276.3732 49.323405 \r\nL 276.455461 54.289418 \r\nL 276.583421 76.766525 \r\nL 276.598655 74.82488 \r\nL 276.699195 65.292071 \r\nL 276.738802 68.050295 \r\nL 276.744896 68.939459 \r\nL 276.781456 59.872402 \r\nL 276.89723 42.579063 \r\nL 276.91551 48.107609 \r\nL 276.930743 47.357565 \r\nL 276.93379 48.6278 \r\nL 276.936837 48.119706 \r\nL 276.95207 44.684024 \r\nL 277.031284 55.099949 \r\nL 277.089171 63.320182 \r\nL 277.037377 53.956738 \r\nL 277.131824 55.14229 \r\nL 277.226271 51.246903 \r\nL 277.156198 57.555736 \r\nL 277.247598 51.851777 \r\nL 277.253692 54.495075 \r\nL 277.335952 43.117401 \r\nL 277.338999 44.073101 \r\nL 277.360326 45.216312 \r\nL 277.396886 38.175583 \r\nL 277.406026 39.125234 \r\nL 277.500473 31.437289 \r\nL 277.543127 32.423234 \r\nL 277.796001 68.800338 \r\nL 277.890448 58.741289 \r\nL 277.805141 69.229799 \r\nL 277.914822 63.652863 \r\nL 277.917869 62.340287 \r\nL 278.006222 68.461609 \r\nL 278.021456 64.777928 \r\nL 278.030596 61.844291 \r\nL 278.079343 68.848728 \r\nL 278.085436 68.425317 \r\nL 278.189023 75.980189 \r\nL 278.21035 73.016308 \r\nL 278.310891 59.249382 \r\nL 278.222537 74.328884 \r\nL 278.374871 66.888937 \r\nL 278.387058 69.762087 \r\nL 278.405338 63.937154 \r\nL 278.484552 67.015961 \r\nL 278.490645 64.415004 \r\nL 278.557672 76.046725 \r\nL 278.572905 75.411608 \r\nL 278.627746 83.311258 \r\nL 278.588139 74.092983 \r\nL 278.676493 74.582931 \r\nL 278.740473 68.594681 \r\nL 278.783127 74.945855 \r\nL 278.786173 74.558736 \r\nL 278.795313 76.02253 \r\nL 278.810547 70.17945 \r\nL 278.847107 58.196902 \r\nL 278.932414 63.386719 \r\nL 278.947647 64.584369 \r\nL 278.956787 60.676884 \r\nL 278.959834 58.771532 \r\nL 279.048188 66.507867 \r\nL 279.060375 65.213437 \r\nL 279.063421 65.279973 \r\nL 279.078655 63.416962 \r\nL 279.084748 62.606432 \r\nL 279.130448 72.399337 \r\nL 279.136542 72.030364 \r\nL 279.224896 74.177666 \r\nL 279.185289 68.848728 \r\nL 279.243176 71.322662 \r\nL 279.355903 61.46322 \r\nL 279.383323 66.622793 \r\nL 279.392463 68.570486 \r\nL 279.435117 61.723316 \r\nL 279.489957 66.278015 \r\nL 279.642291 49.710524 \r\nL 279.645338 50.242813 \r\nL 279.654478 52.015093 \r\nL 279.724552 44.236417 \r\nL 279.742832 44.829193 \r\nL 279.794625 42.772623 \r\nL 279.822045 53.376059 \r\nL 279.9561 64.820269 \r\nL 279.959146 64.427101 \r\nL 279.96524 63.229451 \r\nL 280.044453 71.32871 \r\nL 280.0475 71.733976 \r\nL 280.090154 64.124665 \r\nL 280.105387 64.898903 \r\nL 280.141947 56.013308 \r\nL 280.212021 66.030017 \r\nL 280.215068 65.225535 \r\nL 280.327795 70.300425 \r\nL 280.260768 65.044073 \r\nL 280.330842 69.647161 \r\nL 280.349122 65.685239 \r\nL 280.422242 71.661391 \r\nL 280.437475 71.026274 \r\nL 280.467942 78.248466 \r\nL 280.568483 75.520485 \r\nL 280.629416 70.639154 \r\nL 280.67207 79.597334 \r\nL 280.696443 86.039239 \r\nL 280.769564 79.706211 \r\nL 280.772611 78.738413 \r\nL 280.809171 85.567437 \r\nL 280.873151 82.077316 \r\nL 280.885338 83.897986 \r\nL 280.906665 78.03676 \r\nL 280.955412 79.107386 \r\nL 280.995018 73.022357 \r\nL 281.025485 80.329231 \r\nL 281.071186 76.415698 \r\nL 281.077279 76.076969 \r\nL 281.193053 64.378711 \r\nL 281.20524 65.794116 \r\nL 281.22352 63.28389 \r\nL 281.272267 68.836631 \r\nL 281.317967 65.165047 \r\nL 281.3789 58.299731 \r\nL 281.430694 66.979668 \r\nL 281.433741 65.836457 \r\nL 281.512955 72.229972 \r\nL 281.525141 71.721878 \r\nL 281.555608 75.181756 \r\nL 281.583028 68.080539 \r\nL 281.619588 70.415351 \r\nL 281.628729 66.907084 \r\nL 281.677475 77.008474 \r\nL 281.723176 73.62723 \r\nL 281.796296 70.542375 \r\nL 281.756689 74.867222 \r\nL 281.823716 73.645377 \r\nL 281.83895 76.923792 \r\nL 281.860276 68.739851 \r\nL 281.93949 75.865263 \r\nL 281.96691 69.913306 \r\nL 282.021751 77.31696 \r\nL 282.052217 74.437761 \r\nL 282.061357 72.810651 \r\nL 282.097918 79.978404 \r\nL 282.161898 82.180145 \r\nL 282.140571 76.881451 \r\nL 282.204552 78.460171 \r\nL 282.317279 72.127144 \r\nL 282.225878 79.458213 \r\nL 282.332512 75.992287 \r\nL 282.350792 79.034801 \r\nL 282.411726 71.056517 \r\nL 282.44524 76.827012 \r\nL 282.460473 73.929667 \r\nL 282.515313 82.645897 \r\nL 282.548827 80.607473 \r\nL 282.615854 75.532583 \r\nL 282.5732 83.420136 \r\nL 282.661554 80.341329 \r\nL 282.682881 83.20843 \r\nL 282.746861 77.831103 \r\nL 282.807795 80.353426 \r\nL 282.792561 76.881451 \r\nL 282.841308 78.333148 \r\nL 282.859588 75.986238 \r\nL 282.923569 86.063434 \r\nL 282.944896 80.510693 \r\nL 282.950989 80.788935 \r\nL 282.978409 74.885368 \r\nL 283.033249 69.967745 \r\nL 283.15207 63.126623 \r\nL 283.155117 63.592376 \r\nL 283.18863 58.844117 \r\nL 283.261751 63.743594 \r\nL 283.264797 61.959217 \r\nL 283.371431 75.429754 \r\nL 283.398851 73.705864 \r\nL 283.423225 72.332801 \r\nL 283.468925 83.147943 \r\nL 283.471972 81.986585 \r\nL 283.505485 88.446636 \r\nL 283.548139 81.490589 \r\nL 283.584699 83.129796 \r\nL 283.599932 83.474574 \r\nL 283.615166 81.091372 \r\nL 283.71266 73.24616 \r\nL 283.624306 81.200249 \r\nL 283.74008 75.024489 \r\nL 283.746173 75.387413 \r\nL 283.752267 73.046552 \r\nL 283.755313 73.403427 \r\nL 283.791873 69.27214 \r\nL 283.852807 75.308779 \r\nL 283.855854 75.417657 \r\nL 283.874134 72.86509 \r\nL 283.889367 70.415351 \r\nL 283.953348 79.633626 \r\nL 283.959441 78.617439 \r\nL 284.011235 86.958647 \r\nL 284.075215 81.266785 \r\nL 284.148335 78.520659 \r\nL 284.093495 83.522964 \r\nL 284.190989 79.379579 \r\nL 284.200129 80.359475 \r\nL 284.264109 73.082844 \r\nL 284.367697 66.241722 \r\nL 284.379883 69.804429 \r\nL 284.501751 75.091025 \r\nL 284.41949 67.130887 \r\nL 284.507844 74.782539 \r\nL 284.584011 73.536499 \r\nL 284.550498 77.788762 \r\nL 284.623618 74.340981 \r\nL 284.626665 74.328884 \r\nL 284.629711 74.764393 \r\nL 284.663225 78.145637 \r\nL 284.730252 73.137283 \r\nL 284.733299 73.282452 \r\nL 284.846026 64.711392 \r\nL 284.748532 74.939806 \r\nL 284.900866 67.45147 \r\nL 284.910006 70.493985 \r\nL 284.97094 60.326058 \r\nL 284.99836 63.501645 \r\nL 285.02578 59.775623 \r\nL 285.101947 64.142811 \r\nL 285.108041 63.28389 \r\nL 285.150694 66.907084 \r\nL 285.181161 61.312002 \r\nL 285.220768 64.118616 \r\nL 285.330448 74.4922 \r\nL 285.357869 72.604994 \r\nL 285.379195 70.058476 \r\nL 285.427942 79.313043 \r\nL 285.430989 78.986411 \r\nL 285.434036 79.022704 \r\nL 285.534576 75.59307 \r\nL 285.476689 79.482408 \r\nL 285.543716 78.000467 \r\nL 285.68691 88.537367 \r\nL 285.552856 77.540763 \r\nL 285.693004 87.974835 \r\nL 285.738704 77.46213 \r\nL 285.817918 80.976446 \r\nL 285.833151 82.234583 \r\nL 285.976345 68.927362 \r\nL 285.994625 67.058302 \r\nL 285.982439 69.913306 \r\nL 286.040326 68.951557 \r\nL 286.153053 73.24616 \r\nL 286.082979 67.45147 \r\nL 286.1561 72.332801 \r\nL 286.162193 71.298467 \r\nL 286.244453 74.849075 \r\nL 286.344994 83.680231 \r\nL 286.26578 72.683627 \r\nL 286.369367 82.028926 \r\nL 286.430301 78.526707 \r\nL 286.390694 83.837499 \r\nL 286.479048 80.674009 \r\nL 286.485141 82.083365 \r\nL 286.564355 76.796769 \r\nL 286.576542 77.595202 \r\nL 286.664896 67.003863 \r\nL 286.585682 78.109345 \r\nL 286.707549 68.764046 \r\nL 286.713643 69.120921 \r\nL 286.716689 68.007954 \r\nL 286.725829 71.195638 \r\nL 286.774576 65.467484 \r\nL 286.829416 69.665308 \r\nL 286.869023 73.010259 \r\nL 286.84465 67.493811 \r\nL 286.89949 67.729712 \r\nL 286.93605 72.417483 \r\nL 287.027451 60.392594 \r\nL 287.070104 64.118616 \r\nL 287.100571 57.192812 \r\nL 287.140178 61.880583 \r\nL 287.164552 67.421226 \r\nL 287.228532 60.924883 \r\nL 287.286419 57.05974 \r\nL 287.329072 64.142811 \r\nL 287.356493 65.751775 \r\nL 287.3961 61.039809 \r\nL 287.426566 63.622619 \r\nL 287.466173 58.311828 \r\nL 287.527107 68.014002 \r\nL 287.624601 74.195812 \r\nL 287.548434 67.161131 \r\nL 287.652021 70.385107 \r\nL 287.786075 57.543639 \r\nL 287.801308 61.191027 \r\nL 287.807402 61.535805 \r\nL 287.865289 58.547729 \r\nL 287.874429 56.430671 \r\nL 287.956689 64.257737 \r\nL 288.09379 76.917743 \r\nL 288.115117 74.601077 \r\nL 288.252217 52.801429 \r\nL 288.261357 55.922577 \r\nL 288.294871 54.210784 \r\nL 288.553839 99.927139 \r\nL 288.611726 107.475963 \r\nL 288.660473 100.441282 \r\nL 288.812807 78.363392 \r\nL 288.666566 100.459428 \r\nL 288.815854 78.913827 \r\nL 288.8189 79.415872 \r\nL 288.867647 71.008127 \r\nL 288.919441 65.812262 \r\nL 288.977328 70.264133 \r\nL 288.980375 70.233889 \r\nL 289.041308 66.63489 \r\nL 289.007795 71.860999 \r\nL 289.090055 69.314481 \r\nL 289.218016 78.381538 \r\nL 289.312463 63.120574 \r\nL 289.364257 64.572271 \r\nL 289.37035 65.58241 \r\nL 289.419097 57.023447 \r\nL 289.440424 60.144596 \r\nL 289.534871 51.198513 \r\nL 289.565338 53.339766 \r\nL 289.568385 52.79538 \r\nL 289.617131 58.59007 \r\nL 289.644552 56.932716 \r\nL 289.711579 64.38476 \r\nL 289.760326 60.078059 \r\nL 289.775559 64.52993 \r\nL 289.833446 58.142464 \r\nL 289.873053 61.184978 \r\nL 289.90352 61.916875 \r\nL 290.001014 49.226625 \r\nL 290.080227 43.88559 \r\nL 290.037574 50.430324 \r\nL 290.128974 48.119706 \r\nL 290.336149 82.53702 \r\nL 290.339195 80.401816 \r\nL 290.427549 97.713301 \r\nL 290.473249 87.720788 \r\nL 290.589023 65.902993 \r\nL 290.66519 68.183367 \r\nL 290.771824 71.256126 \r\nL 290.704797 62.642724 \r\nL 290.777918 68.969703 \r\nL 290.787058 67.439372 \r\nL 290.835805 76.318918 \r\nL 290.866271 75.810825 \r\nL 290.869318 75.943897 \r\nL 290.905878 72.689676 \r\nL 291.076493 52.111873 \r\nL 291.082586 53.333718 \r\nL 291.17094 56.019357 \r\nL 291.140473 50.103692 \r\nL 291.192267 53.660349 \r\nL 291.259294 50.896077 \r\nL 291.22578 56.503256 \r\nL 291.27148 54.507173 \r\nL 291.414674 66.864742 \r\nL 291.2989 51.69451 \r\nL 291.420768 63.979495 \r\nL 291.515215 48.022926 \r\nL 291.551775 49.583501 \r\nL 291.743716 32.030066 \r\nL 291.618802 53.339766 \r\nL 291.80465 37.18359 \r\nL 291.810743 39.905521 \r\nL 291.86863 31.933286 \r\nL 291.908237 34.957654 \r\nL 291.938704 31.419143 \r\nL 291.978311 37.854999 \r\nL 292.005731 36.276279 \r\nL 292.127598 53.678496 \r\nL 292.133692 52.571577 \r\nL 292.139785 51.470707 \r\nL 292.148925 55.71692 \r\nL 292.164158 55.426581 \r\nL 292.292119 72.484019 \r\nL 292.295166 72.284411 \r\nL 292.316493 66.489721 \r\nL 292.4018 73.191721 \r\nL 292.541947 87.666349 \r\nL 292.453593 72.441678 \r\nL 292.554134 86.045288 \r\nL 292.688188 69.005995 \r\nL 292.694281 70.512131 \r\nL 292.825289 54.809609 \r\nL 292.706468 70.70569 \r\nL 292.846615 55.081803 \r\nL 293.005043 64.318224 \r\nL 292.858802 52.874014 \r\nL 293.029416 63.168964 \r\nL 293.084257 66.3506 \r\nL 293.056837 62.031801 \r\nL 293.10863 62.539895 \r\nL 293.233544 52.898209 \r\nL 293.139097 66.967571 \r\nL 293.236591 53.678496 \r\nL 293.273151 51.343683 \r\nL 293.294478 55.886285 \r\nL 293.343225 52.789331 \r\nL 293.361505 59.110261 \r\nL 293.449859 51.676364 \r\nL 293.458999 55.735066 \r\nL 293.522979 52.595772 \r\nL 293.477279 58.027538 \r\nL 293.568679 56.055649 \r\nL 293.5961 58.971141 \r\nL 293.60524 55.843943 \r\nL 293.684453 57.719052 \r\nL 293.69664 57.277494 \r\nL 293.699687 58.825971 \r\nL 293.882488 76.343113 \r\nL 293.894674 72.641286 \r\nL 293.900768 70.911348 \r\nL 293.986075 76.59716 \r\nL 293.989122 76.107213 \r\nL 294.040915 71.727927 \r\nL 293.995215 76.36126 \r\nL 294.107942 74.649467 \r\nL 294.162783 76.869354 \r\nL 294.178016 71.3771 \r\nL 294.187156 68.364829 \r\nL 294.254183 72.296508 \r\nL 294.290743 69.901208 \r\nL 294.391284 62.382628 \r\nL 294.305977 71.310564 \r\nL 294.415657 66.380843 \r\nL 294.622832 55.033413 \r\nL 294.424797 67.25791 \r\nL 294.631972 59.1647 \r\nL 294.698999 64.650905 \r\nL 294.653299 58.06383 \r\nL 294.741652 59.503429 \r\nL 294.799539 48.016878 \r\nL 294.848286 59.944987 \r\nL 294.851333 61.039809 \r\nL 294.897033 54.180541 \r\nL 294.93664 54.906389 \r\nL 295.021947 44.417879 \r\nL 295.052414 49.861743 \r\nL 295.061554 48.186242 \r\nL 295.110301 59.207041 \r\nL 295.143814 53.618008 \r\nL 295.177328 47.278932 \r\nL 295.244355 53.624057 \r\nL 295.256542 50.835589 \r\nL 295.265682 51.083587 \r\nL 295.271775 48.948383 \r\nL 295.277869 49.214528 \r\nL 295.354036 40.818881 \r\nL 295.405829 43.667836 \r\nL 295.509416 48.422143 \r\nL 295.46067 41.907653 \r\nL 295.521603 47.284981 \r\nL 295.673937 68.637022 \r\nL 295.686124 65.812262 \r\nL 295.740964 60.035718 \r\nL 295.783618 67.058302 \r\nL 295.786665 66.580452 \r\nL 295.804945 69.247945 \r\nL 295.841505 63.586327 \r\nL 295.917672 55.958869 \r\nL 295.856738 64.505735 \r\nL 295.966419 56.321794 \r\nL 295.978606 51.718705 \r\nL 295.996886 58.928799 \r\nL 296.036493 63.404865 \r\nL 296.088286 54.525319 \r\nL 296.097426 54.803561 \r\nL 296.237574 63.295988 \r\nL 296.109613 54.749122 \r\nL 296.252807 61.959217 \r\nL 296.338114 58.033586 \r\nL 296.268041 63.610522 \r\nL 296.365534 60.180888 \r\nL 296.405141 65.503777 \r\nL 296.411235 64.850513 \r\nL 296.502635 81.659953 \r\nL 296.548335 79.155776 \r\nL 296.551382 79.149727 \r\nL 296.627549 71.812609 \r\nL 296.667156 78.375489 \r\nL 296.807303 60.259522 \r\nL 296.910891 65.48563 \r\nL 296.935264 67.826492 \r\nL 297.002291 61.638634 \r\nL 297.160719 49.92223 \r\nL 297.014478 62.340287 \r\nL 297.166812 51.192465 \r\nL 297.197279 53.242987 \r\nL 297.215559 49.480672 \r\nL 297.279539 52.607869 \r\nL 297.282586 51.863874 \r\nL 297.34352 56.424622 \r\nL 297.38008 54.51927 \r\nL 297.468434 60.211132 \r\nL 297.419687 54.168443 \r\nL 297.523274 57.876319 \r\nL 297.581161 50.121838 \r\nL 297.626861 58.408608 \r\nL 297.636001 56.176624 \r\nL 297.681701 60.144596 \r\nL 297.733495 55.656433 \r\nL 297.748729 58.081976 \r\nL 297.751775 57.803734 \r\nL 297.791382 63.949251 \r\nL 297.891923 74.226055 \r\nL 297.925436 68.582584 \r\nL 297.992463 67.651078 \r\nL 297.94981 73.615133 \r\nL 298.007697 69.931452 \r\nL 298.035117 75.671704 \r\nL 298.07777 68.262001 \r\nL 298.120424 72.502165 \r\nL 298.156984 68.800338 \r\nL 298.217918 77.153644 \r\nL 298.220964 76.724184 \r\nL 298.275805 74.407518 \r\nL 298.315412 78.109345 \r\nL 298.385485 88.482929 \r\nL 298.449466 85.470658 \r\nL 298.519539 82.161998 \r\nL 298.461652 87.80547 \r\nL 298.5561 84.581493 \r\nL 298.613986 90.351988 \r\nL 298.653593 82.047072 \r\nL 298.662733 83.026968 \r\nL 298.72976 76.760476 \r\nL 298.671873 83.250771 \r\nL 298.793741 79.821137 \r\nL 298.821161 81.708343 \r\nL 298.854674 75.665655 \r\nL 298.897328 77.546812 \r\nL 298.912561 75.707996 \r\nL 298.991775 80.165915 \r\nL 299.107549 88.210736 \r\nL 299.007009 79.421921 \r\nL 299.131923 87.037281 \r\nL 299.141063 84.182277 \r\nL 299.159343 89.281362 \r\nL 299.238557 87.061475 \r\nL 299.27207 91.525443 \r\nL 299.329957 83.619744 \r\nL 299.339097 85.289196 \r\nL 299.430498 69.961696 \r\nL 299.467058 71.631147 \r\nL 299.518851 72.296508 \r\nL 299.527991 68.516048 \r\nL 299.643765 59.793769 \r\nL 299.649859 61.535805 \r\nL 299.652905 61.729365 \r\nL 299.674232 57.688808 \r\nL 299.695559 53.872055 \r\nL 299.750399 61.148686 \r\nL 299.780866 57.676711 \r\nL 299.908827 71.540416 \r\nL 299.911873 70.409302 \r\nL 299.988041 83.268917 \r\nL 300.082488 90.672571 \r\nL 300.039834 82.561215 \r\nL 300.112955 86.17836 \r\nL 300.268335 71.014176 \r\nL 300.298802 75.175707 \r\nL 300.341456 77.867395 \r\nL 300.393249 67.766004 \r\nL 300.399343 69.641113 \r\nL 300.405436 67.953515 \r\nL 300.432856 77.704079 \r\nL 300.496837 72.598945 \r\nL 300.569957 76.591112 \r\nL 300.527303 70.844811 \r\nL 300.603471 72.955821 \r\nL 300.636984 68.606779 \r\nL 300.710104 75.381364 \r\nL 300.807598 66.023968 \r\nL 300.835018 67.905125 \r\nL 300.841112 67.215569 \r\nL 300.886812 72.895333 \r\nL 300.920326 71.383149 \r\nL 300.984306 74.165568 \r\nL 300.953839 68.056344 \r\nL 301.011726 69.005995 \r\nL 301.014773 68.509999 \r\nL 301.066566 77.41374 \r\nL 301.07266 76.960085 \r\nL 301.078753 77.062913 \r\nL 301.18234 71.050468 \r\nL 301.112267 80.637717 \r\nL 301.197574 74.189763 \r\nL 301.212807 77.141547 \r\nL 301.365141 58.63846 \r\nL 301.471775 50.629932 \r\nL 301.490055 55.19068 \r\nL 301.624109 67.124838 \r\nL 301.514429 54.694683 \r\nL 301.630203 65.558215 \r\nL 301.633249 63.937154 \r\nL 301.703323 84.230667 \r\nL 301.712463 87.079622 \r\nL 301.80691 81.938195 \r\nL 302.044552 57.936806 \r\nL 301.852611 86.359822 \r\nL 302.056738 63.423011 \r\nL 302.099392 74.25025 \r\nL 302.157279 62.545944 \r\nL 302.166419 64.790026 \r\nL 302.169466 62.993551 \r\nL 302.263913 70.687544 \r\nL 302.266959 70.379059 \r\nL 302.288286 76.318918 \r\nL 302.370547 68.292244 \r\nL 302.571628 84.031058 \r\nL 302.425387 62.939112 \r\nL 302.599048 82.766872 \r\nL 302.720915 69.907257 \r\nL 302.641701 88.700683 \r\nL 302.757475 72.67153 \r\nL 302.760522 72.568701 \r\nL 302.772709 75.750337 \r\nL 302.775756 76.046725 \r\nL 302.806222 69.768136 \r\nL 302.815362 70.010086 \r\nL 302.897623 50.986808 \r\nL 302.98293 57.706954 \r\nL 303.068237 72.919528 \r\nL 303.104797 63.023794 \r\nL 303.235805 49.504867 \r\nL 303.254085 52.287286 \r\nL 303.299785 56.376232 \r\nL 303.324158 50.188374 \r\nL 303.360719 50.611786 \r\nL 303.372905 43.946078 \r\nL 303.467353 51.210611 \r\nL 303.470399 51.131977 \r\nL 303.531333 61.396684 \r\nL 303.482586 49.111699 \r\nL 303.595313 52.886111 \r\nL 303.695854 40.589029 \r\nL 303.726321 46.395816 \r\nL 303.802488 51.9788 \r\nL 303.832955 45.567139 \r\nL 303.890842 41.617314 \r\nL 303.857328 49.764963 \r\nL 303.933495 47.284981 \r\nL 304.000522 55.995162 \r\nL 303.948729 46.335329 \r\nL 304.070596 51.283196 \r\nL 304.161996 46.589376 \r\nL 304.125436 54.579757 \r\nL 304.183323 50.587591 \r\nL 304.229023 53.043378 \r\nL 304.28691 47.932195 \r\nL 304.347844 52.565528 \r\nL 304.399638 44.12754 \r\nL 304.622045 61.680975 \r\nL 304.411824 42.536722 \r\nL 304.640326 61.070052 \r\nL 304.646419 59.660697 \r\nL 304.713446 68.201513 \r\nL 304.722586 67.034107 \r\nL 304.786566 71.994071 \r\nL 304.82008 64.378711 \r\nL 304.82922 64.826318 \r\nL 304.975461 47.363614 \r\nL 304.990694 46.032892 \r\nL 305.063814 56.170575 \r\nL 305.066861 55.71692 \r\nL 305.121701 63.737545 \r\nL 305.249662 71.086761 \r\nL 305.176542 61.209173 \r\nL 305.255756 70.197597 \r\nL 305.365436 61.396684 \r\nL 305.283176 70.239938 \r\nL 305.38067 62.267702 \r\nL 305.386763 63.894813 \r\nL 305.392856 63.888764 \r\nL 305.49949 70.046378 \r\nL 305.45379 61.166832 \r\nL 305.514724 67.028058 \r\nL 305.529957 64.929147 \r\nL 305.606124 71.346857 \r\nL 305.618311 69.344725 \r\nL 305.621357 68.546291 \r\nL 305.670104 75.931799 \r\nL 305.721898 69.102775 \r\nL 305.727991 70.784324 \r\nL 305.807205 58.535631 \r\nL 305.822439 63.931105 \r\nL 305.849859 69.253994 \r\nL 305.907746 63.078233 \r\nL 305.990006 47.914049 \r\nL 306.053986 52.36592 \r\nL 306.072267 53.297425 \r\nL 306.136247 46.450255 \r\nL 306.139294 46.686156 \r\nL 306.166714 40.716052 \r\nL 306.203274 38.145339 \r\nL 306.239834 51.053344 \r\nL 306.261161 50.521055 \r\nL 306.285534 56.684718 \r\nL 306.404355 67.49986 \r\nL 306.407402 65.540069 \r\nL 306.410448 65.53402 \r\nL 306.501849 76.409649 \r\nL 306.428729 65.237632 \r\nL 306.574969 74.903514 \r\nL 306.608483 66.199381 \r\nL 306.690743 70.917396 \r\nL 306.76691 76.391503 \r\nL 306.709023 69.780234 \r\nL 306.806517 72.284411 \r\nL 306.818704 74.328884 \r\nL 306.821751 75.242243 \r\nL 306.879638 69.374968 \r\nL 306.919244 71.395246 \r\nL 306.922291 71.304515 \r\nL 306.937525 74.080886 \r\nL 306.958851 79.155776 \r\nL 306.983225 72.296508 \r\nL 307.044158 73.96596 \r\nL 307.178213 63.822228 \r\nL 307.202586 65.473533 \r\nL 307.223913 70.941591 \r\nL 307.275706 60.21718 \r\nL 307.297033 60.725274 \r\nL 307.324453 56.96296 \r\nL 307.370154 65.479582 \r\nL 307.397574 64.663002 \r\nL 307.504208 82.403948 \r\nL 307.540768 79.688065 \r\nL 307.543814 78.194027 \r\nL 307.632168 86.89816 \r\nL 307.635215 85.990849 \r\nL 307.641308 87.521179 \r\nL 307.705289 79.107386 \r\nL 307.708335 79.391677 \r\nL 307.824109 67.705517 \r\nL 307.836296 71.3771 \r\nL 307.912463 74.232104 \r\nL 307.88809 68.032149 \r\nL 307.930743 69.090678 \r\nL 308.003864 62.32819 \r\nL 308.052611 63.731497 \r\nL 308.064797 64.015787 \r\nL 308.058704 62.497554 \r\nL 308.070891 62.497554 \r\nL 308.183618 58.795727 \r\nL 308.122684 65.304168 \r\nL 308.186665 60.289765 \r\nL 308.189711 60.350253 \r\nL 308.195805 58.825971 \r\nL 308.290252 51.156172 \r\nL 308.211038 59.751428 \r\nL 308.317672 53.787373 \r\nL 308.415166 73.29455 \r\nL 308.457819 68.141026 \r\nL 308.466959 64.911 \r\nL 308.555313 72.175534 \r\nL 308.55836 71.57066 \r\nL 308.591873 73.82079 \r\nL 308.625387 67.409129 \r\nL 308.634527 67.989807 \r\nL 308.674134 58.717094 \r\nL 308.677181 58.910653 \r\nL 308.719834 43.855347 \r\nL 308.805141 50.3033 \r\nL 308.808188 50.164179 \r\nL 308.820375 54.513221 \r\nL 308.853888 52.65021 \r\nL 309.024502 76.137456 \r\nL 309.064109 75.006342 \r\nL 309.198163 64.167006 \r\nL 309.24691 70.451643 \r\nL 309.313937 66.792158 \r\nL 309.429711 62.043899 \r\nL 309.341357 69.302383 \r\nL 309.447991 63.362524 \r\nL 309.484552 67.608737 \r\nL 309.551579 62.606432 \r\nL 309.554625 62.860478 \r\nL 309.633839 65.413046 \r\nL 309.588139 59.557868 \r\nL 309.642979 62.412872 \r\nL 309.646026 60.519617 \r\nL 309.731333 66.120748 \r\nL 309.749613 62.957258 \r\nL 309.755706 64.699295 \r\nL 309.819687 54.76122 \r\nL 309.84406 58.021489 \r\nL 309.914134 55.577799 \r\nL 309.892807 61.142637 \r\nL 309.956787 56.660523 \r\nL 310.087795 70.657301 \r\nL 309.972021 55.396337 \r\nL 310.090842 69.955647 \r\nL 310.179195 65.431192 \r\nL 310.121308 71.165394 \r\nL 310.200522 69.387066 \r\nL 310.212709 73.058649 \r\nL 310.298016 65.588459 \r\nL 310.45035 50.369836 \r\nL 310.45949 52.970793 \r\nL 310.544797 56.781498 \r\nL 310.520424 50.587591 \r\nL 310.572217 53.624057 \r\nL 310.584404 52.214701 \r\nL 310.614871 61.342245 \r\nL 310.770252 81.297029 \r\nL 310.645338 60.658738 \r\nL 310.779392 79.131581 \r\nL 310.870792 76.69394 \r\nL 310.831186 81.86561 \r\nL 310.882979 78.006516 \r\nL 310.892119 80.686107 \r\nL 310.940866 73.72401 \r\nL 310.99266 77.026621 \r\nL 311.151087 51.192465 \r\nL 311.184601 55.71692 \r\nL 311.248581 49.438331 \r\nL 311.257721 50.787199 \r\nL 311.321701 47.194249 \r\nL 311.361308 54.930584 \r\nL 311.480129 78.593244 \r\nL 311.507549 75.357169 \r\nL 311.69949 59.321967 \r\nL 311.577623 78.236368 \r\nL 311.705584 59.346162 \r\nL 311.751284 61.112393 \r\nL 311.796984 49.704475 \r\nL 311.812217 45.911917 \r\nL 311.900571 54.162395 \r\nL 312.074232 72.24207 \r\nL 312.077279 70.4214 \r\nL 312.126026 78.012565 \r\nL 312.180866 73.826839 \r\nL 312.281407 80.686107 \r\nL 312.186959 72.538458 \r\nL 312.302733 75.980189 \r\nL 312.397181 62.945161 \r\nL 312.445928 65.600556 \r\nL 312.452021 67.330495 \r\nL 312.482488 61.65678 \r\nL 312.491628 62.255605 \r\nL 312.576935 52.41431 \r\nL 312.500768 63.066136 \r\nL 312.616542 55.118095 \r\nL 312.619588 54.56766 \r\nL 312.665289 63.646814 \r\nL 312.680522 62.122533 \r\nL 312.799343 67.796248 \r\nL 312.707942 61.505561 \r\nL 312.802389 67.348641 \r\nL 312.808483 64.832367 \r\nL 312.84809 70.034281 \r\nL 312.909023 67.735761 \r\nL 312.95777 67.475665 \r\nL 313.030891 71.52227 \r\nL 313.259392 103.024093 \r\nL 313.036984 70.300425 \r\nL 313.289859 99.794067 \r\nL 313.433053 88.634147 \r\nL 313.4361 88.839804 \r\nL 313.47266 84.170179 \r\nL 313.56406 72.544507 \r\nL 313.597574 74.461956 \r\nL 313.640227 69.17536 \r\nL 313.695068 76.869354 \r\nL 313.710301 72.725969 \r\nL 313.792561 80.244549 \r\nL 313.847402 78.931973 \r\nL 313.853495 79.682016 \r\nL 313.859588 78.169832 \r\nL 313.883962 73.361086 \r\nL 313.944896 79.875576 \r\nL 313.972316 77.601251 \r\nL 313.975362 79.506603 \r\nL 314.066763 69.532235 \r\nL 314.10637 63.471401 \r\nL 314.17949 68.395073 \r\nL 314.243471 73.348989 \r\nL 314.191677 68.056344 \r\nL 314.304404 70.869006 \r\nL 314.316591 68.141026 \r\nL 314.383618 79.724357 \r\nL 314.389711 78.272661 \r\nL 314.401898 83.123748 \r\nL 314.453692 77.135498 \r\nL 314.502439 79.440067 \r\nL 314.569466 69.822575 \r\nL 314.511579 79.573139 \r\nL 314.630399 70.022183 \r\nL 314.801014 50.273057 \r\nL 314.828434 50.787199 \r\nL 314.837574 55.009218 \r\nL 314.892414 50.055302 \r\nL 314.941161 52.432456 \r\nL 315.066075 64.408955 \r\nL 314.947254 51.894118 \r\nL 315.114822 58.977189 \r\nL 315.212316 48.283022 \r\nL 315.133102 59.866354 \r\nL 315.254969 51.537243 \r\nL 315.264109 52.390115 \r\nL 315.376837 63.356475 \r\nL 315.389023 63.023794 \r\nL 315.416443 65.074316 \r\nL 315.535264 82.246681 \r\nL 315.571824 81.188152 \r\nL 315.693692 68.764046 \r\nL 315.696738 70.621008 \r\nL 315.715018 68.35878 \r\nL 315.782045 56.321794 \r\nL 315.721112 68.413219 \r\nL 315.852119 60.174839 \r\nL 315.864306 62.558042 \r\nL 315.940473 58.420705 \r\nL 315.958753 60.047816 \r\nL 315.9618 57.688808 \r\nL 316.050154 70.530277 \r\nL 316.0532 70.167353 \r\nL 316.138507 76.210041 \r\nL 316.065387 69.695551 \r\nL 316.162881 71.104907 \r\nL 316.272561 62.763699 \r\nL 316.205534 73.016308 \r\nL 316.284748 64.390809 \r\nL 316.287795 65.165047 \r\nL 316.330448 54.803561 \r\nL 316.357869 55.741115 \r\nL 316.476689 44.98646 \r\nL 316.482783 47.151908 \r\nL 316.510203 43.8372 \r\nL 316.494969 49.589549 \r\nL 316.537623 48.488679 \r\nL 316.601603 59.684892 \r\nL 316.680817 58.965092 \r\nL 316.744797 53.27323 \r\nL 316.778311 60.973273 \r\nL 316.833151 65.667092 \r\nL 316.860571 56.938765 \r\nL 316.878851 60.616397 \r\nL 316.909318 55.124144 \r\nL 316.955018 66.943376 \r\nL 316.985485 61.541854 \r\nL 317.052512 65.951383 \r\nL 317.092119 59.249382 \r\nL 317.204846 75.06683 \r\nL 317.262733 66.132845 \r\nL 317.317574 59.860305 \r\nL 317.341947 67.052253 \r\nL 317.378507 62.763699 \r\nL 317.384601 64.832367 \r\nL 317.393741 61.227319 \r\nL 317.405928 62.23141 \r\nL 317.546075 42.83311 \r\nL 317.549122 43.069011 \r\nL 317.558262 41.066879 \r\nL 317.759343 63.259695 \r\nL 317.87207 68.479755 \r\nL 317.78067 60.676884 \r\nL 317.878163 67.518006 \r\nL 317.92691 71.395246 \r\nL 317.887303 65.443289 \r\nL 317.972611 66.997815 \r\nL 318.106665 49.087504 \r\nL 318.158458 54.888243 \r\nL 318.213299 48.555215 \r\nL 318.216345 48.906042 \r\nL 318.231579 46.002648 \r\nL 318.307746 56.249209 \r\nL 318.316886 52.904257 \r\nL 318.444846 68.945508 \r\nL 318.338213 50.49686 \r\nL 318.457033 65.999773 \r\nL 318.463127 63.707302 \r\nL 318.527107 69.816526 \r\nL 318.56062 68.594681 \r\nL 318.56976 70.239938 \r\nL 318.655068 66.435282 \r\nL 318.761701 57.743247 \r\nL 318.691628 67.130887 \r\nL 318.779982 58.25739 \r\nL 318.783028 60.440984 \r\nL 318.871382 52.390115 \r\nL 318.883569 54.90034 \r\nL 318.895756 52.323579 \r\nL 318.941456 60.634543 \r\nL 318.959736 58.233195 \r\nL 318.981063 60.846249 \r\nL 319.041996 51.821533 \r\nL 319.069416 59.194944 \r\nL 319.090743 55.402386 \r\nL 319.118163 61.154735 \r\nL 319.179097 59.920792 \r\nL 319.227844 51.40417 \r\nL 319.322291 54.797512 \r\nL 319.419785 57.973099 \r\nL 319.374085 49.72867 \r\nL 319.435018 57.077886 \r\nL 319.453299 52.438505 \r\nL 319.511186 60.199034 \r\nL 319.523372 59.134456 \r\nL 319.526419 60.695031 \r\nL 319.572119 51.652169 \r\nL 319.623913 54.368052 \r\nL 319.66352 56.382281 \r\nL 319.687893 49.160089 \r\nL 319.693986 50.146033 \r\nL 319.852414 31.261876 \r\nL 319.882881 35.26614 \r\nL 319.895068 38.514312 \r\nL 319.965141 30.790075 \r\nL 319.977328 33.100692 \r\nL 319.986468 31.957481 \r\nL 320.007795 35.278237 \r\nL 320.083962 33.554347 \r\nL 320.181456 43.462179 \r\nL 320.199736 35.973842 \r\nL 320.202783 35.798429 \r\nL 320.218016 40.365225 \r\nL 320.233249 39.312745 \r\nL 320.318557 53.037329 \r\nL 320.349023 43.6013 \r\nL 320.394724 38.834895 \r\nL 320.446517 48.222535 \r\nL 320.452611 46.129672 \r\nL 320.473937 50.666225 \r\nL 320.556198 42.016531 \r\nL 320.559244 44.60539 \r\nL 320.571431 45.234459 \r\nL 320.601898 36.064573 \r\nL 320.604945 37.08681 \r\nL 320.607991 35.955696 \r\nL 320.687205 46.994641 \r\nL 320.690252 46.099428 \r\nL 320.699392 48.863701 \r\nL 320.751186 40.232153 \r\nL 320.781652 42.597209 \r\nL 320.784699 41.810873 \r\nL 320.860866 49.72867 \r\nL 320.873053 47.47854 \r\nL 320.897426 56.170575 \r\nL 320.94008 46.90391 \r\nL 320.997967 53.424449 \r\nL 321.00406 53.309523 \r\nL 321.019294 58.559826 \r\nL 321.107647 48.730629 \r\nL 321.144208 52.632064 \r\nL 321.122881 46.305085 \r\nL 321.180768 46.782935 \r\nL 321.232561 48.597556 \r\nL 321.305682 40.710003 \r\nL 321.308729 41.925799 \r\nL 321.345289 34.800387 \r\nL 321.403176 36.506131 \r\nL 321.458016 34.292293 \r\nL 321.476296 40.038594 \r\nL 321.485436 39.669621 \r\nL 321.616443 49.819401 \r\nL 321.771824 64.318224 \r\nL 321.622537 49.402039 \r\nL 321.793151 62.721358 \r\nL 321.860178 65.515874 \r\nL 321.911972 59.479234 \r\nL 322.024699 67.971661 \r\nL 322.036886 66.495769 \r\nL 322.058213 64.838415 \r\nL 322.122193 69.60482 \r\nL 322.140473 69.284237 \r\nL 322.24406 77.050816 \r\nL 322.259294 75.514436 \r\nL 322.26234 73.875229 \r\nL 322.350694 81.121616 \r\nL 322.359834 80.450206 \r\nL 322.384208 78.956168 \r\nL 322.393348 80.71635 \r\nL 322.396394 79.313043 \r\nL 322.487795 82.670092 \r\nL 322.509122 76.246334 \r\nL 322.557869 78.968265 \r\nL 322.606615 70.252035 \r\nL 322.774183 57.071837 \r\nL 322.612709 70.554472 \r\nL 322.792463 57.53759 \r\nL 322.835117 63.683107 \r\nL 322.911284 63.28389 \r\nL 323.042291 52.855867 \r\nL 323.182439 64.33637 \r\nL 323.188532 63.773838 \r\nL 323.191579 63.011697 \r\nL 323.261652 72.67153 \r\nL 323.340866 86.329578 \r\nL 323.380473 80.050989 \r\nL 323.471873 75.605167 \r\nL 323.432267 82.942286 \r\nL 323.508434 76.131408 \r\nL 323.514527 77.214132 \r\nL 323.593741 70.748032 \r\nL 323.599834 72.108997 \r\nL 323.730842 65.558215 \r\nL 323.615068 74.129276 \r\nL 323.733888 65.721531 \r\nL 323.807009 68.788241 \r\nL 323.840522 64.856562 \r\nL 323.974576 54.126102 \r\nL 323.858802 66.852645 \r\nL 323.983716 55.595945 \r\nL 324.06293 61.46322 \r\nL 324.09949 58.269487 \r\nL 324.200031 51.40417 \r\nL 324.218311 54.210784 \r\nL 324.221357 54.76122 \r\nL 324.242684 50.152082 \r\nL 324.312758 53.315571 \r\nL 324.367598 48.264876 \r\nL 324.349318 54.476929 \r\nL 324.428532 49.426233 \r\nL 324.468139 45.627627 \r\nL 324.437672 50.720663 \r\nL 324.504699 49.764963 \r\nL 324.547353 53.763178 \r\nL 324.608286 46.262744 \r\nL 324.635706 44.557 \r\nL 324.663127 48.234632 \r\nL 324.711873 46.764789 \r\nL 324.775854 51.029149 \r\nL 324.818507 46.462352 \r\nL 324.824601 47.278932 \r\nL 324.909908 51.652169 \r\nL 324.848974 46.244598 \r\nL 324.952561 49.898035 \r\nL 324.958655 48.452387 \r\nL 325.028729 61.027711 \r\nL 325.147549 78.829144 \r\nL 325.178016 78.798901 \r\nL 325.181063 78.393635 \r\nL 325.226763 85.930362 \r\nL 325.232856 85.900118 \r\nL 325.245043 90.376183 \r\nL 325.33949 84.781102 \r\nL 325.458311 80.510693 \r\nL 325.351677 85.585584 \r\nL 325.467451 81.762782 \r\nL 325.510104 82.476533 \r\nL 325.494871 80.292939 \r\nL 325.546665 81.623661 \r\nL 325.656345 77.36535 \r\nL 325.580178 83.982668 \r\nL 325.665485 78.048857 \r\nL 325.808679 88.132102 \r\nL 325.915313 77.528666 \r\nL 325.93664 79.869527 \r\nL 325.970154 86.80138 \r\nL 326.064601 84.369787 \r\nL 326.232168 97.187061 \r\nL 326.113348 80.807081 \r\nL 326.244355 96.775747 \r\nL 326.393643 89.378142 \r\nL 326.396689 90.043503 \r\nL 326.463716 82.325314 \r\nL 326.46981 82.567264 \r\nL 326.765338 50.599688 \r\nL 326.789711 53.75108 \r\nL 326.804945 57.047642 \r\nL 326.868925 50.666225 \r\nL 326.902439 54.525319 \r\nL 327.006026 60.205083 \r\nL 326.935952 49.819401 \r\nL 327.027353 57.749296 \r\nL 327.045633 56.454866 \r\nL 327.082193 63.392767 \r\nL 327.1218 62.878625 \r\nL 327.155313 66.096553 \r\nL 327.1675 60.537763 \r\nL 327.170547 61.209173 \r\nL 327.197967 56.829888 \r\nL 327.23148 63.423011 \r\nL 327.280227 60.295814 \r\nL 327.502635 80.940154 \r\nL 327.313741 58.807825 \r\nL 327.533102 72.980016 \r\nL 327.612316 71.564611 \r\nL 327.566615 76.149554 \r\nL 327.636689 73.0526 \r\nL 327.670203 75.254341 \r\nL 327.731136 65.304168 \r\nL 327.734183 65.467484 \r\nL 327.77379 60.434935 \r\nL 327.831677 68.12288 \r\nL 327.83777 66.810304 \r\nL 327.962684 75.012391 \r\nL 327.974871 71.104907 \r\nL 328.054085 82.791067 \r\nL 328.084552 83.571354 \r\nL 328.090645 81.091372 \r\nL 328.093692 81.726489 \r\nL 328.178999 75.199902 \r\nL 328.115018 83.891937 \r\nL 328.209466 78.877534 \r\nL 328.328286 68.382975 \r\nL 328.38008 70.445595 \r\nL 328.48062 73.633279 \r\nL 328.422733 67.959564 \r\nL 328.495854 71.189589 \r\nL 328.511087 66.090504 \r\nL 328.596394 74.649467 \r\nL 328.599441 73.808693 \r\nL 328.620768 75.992287 \r\nL 328.639048 70.923445 \r\nL 328.712168 74.806734 \r\nL 328.715215 74.770442 \r\nL 328.721308 75.720093 \r\nL 328.821849 82.373704 \r\nL 328.776149 72.381191 \r\nL 328.840129 80.964349 \r\nL 328.904109 86.740892 \r\nL 328.952856 77.8432 \r\nL 329.065584 82.246681 \r\nL 328.98637 74.806734 \r\nL 329.06863 81.351468 \r\nL 329.080817 80.244549 \r\nL 329.129564 71.600904 \r\nL 329.193544 76.79072 \r\nL 329.257525 83.020919 \r\nL 329.202684 75.441852 \r\nL 329.315412 81.218395 \r\nL 329.632267 67.741809 \r\nL 329.321505 81.914 \r\nL 329.650547 70.137109 \r\nL 329.668827 69.193506 \r\nL 329.772414 75.701947 \r\nL 329.879048 57.241202 \r\nL 329.930842 61.17893 \r\nL 330.016149 66.30221 \r\nL 329.943028 59.944987 \r\nL 330.043569 61.898729 \r\nL 330.074036 60.531715 \r\nL 330.110596 70.040329 \r\nL 330.113643 69.949598 \r\nL 330.186763 76.869354 \r\nL 330.223323 70.094768 \r\nL 330.22637 70.306474 \r\nL 330.250743 64.814221 \r\nL 330.284257 55.843943 \r\nL 330.390891 57.380323 \r\nL 330.393937 57.948904 \r\nL 330.427451 50.847687 \r\nL 330.464011 50.890028 \r\nL 330.467058 50.847687 \r\nL 330.470104 52.07558 \r\nL 330.473151 51.767095 \r\nL 330.585878 70.040329 \r\nL 330.482291 51.379976 \r\nL 330.619392 66.513916 \r\nL 330.662045 58.880409 \r\nL 330.729072 65.279973 \r\nL 330.771726 77.099206 \r\nL 330.853986 72.423532 \r\nL 330.87836 69.774185 \r\nL 330.936247 79.458213 \r\nL 330.948434 78.853339 \r\nL 331.033741 86.184409 \r\nL 331.070301 84.26091 \r\nL 331.079441 80.534888 \r\nL 331.152561 89.52936 \r\nL 331.179982 83.982668 \r\nL 331.186075 84.16413 \r\nL 331.198262 81.853513 \r\nL 331.265289 80.09333 \r\nL 331.283569 85.107733 \r\nL 331.304896 82.754775 \r\nL 331.371923 75.453949 \r\nL 331.46637 78.962217 \r\nL 331.603471 92.704947 \r\nL 331.661357 99.58841 \r\nL 331.716198 93.757427 \r\nL 331.841112 85.712607 \r\nL 331.956886 80.837325 \r\nL 331.847205 86.583625 \r\nL 332.005633 82.174096 \r\nL 332.069613 93.902597 \r\nL 332.1275 87.769178 \r\nL 332.148827 89.735017 \r\nL 332.197574 81.448247 \r\nL 332.203667 81.05508 \r\nL 332.252414 88.355905 \r\nL 332.258507 88.845853 \r\nL 332.310301 81.315175 \r\nL 332.441308 62.769747 \r\nL 332.322488 81.33937 \r\nL 332.462635 64.898903 \r\nL 332.505289 71.673488 \r\nL 332.554036 58.916702 \r\nL 332.560129 58.263438 \r\nL 332.584502 64.52993 \r\nL 332.685043 71.401295 \r\nL 332.700276 68.764046 \r\nL 332.852611 77.903688 \r\nL 332.785584 68.12288 \r\nL 332.867844 75.490241 \r\nL 332.922684 60.997467 \r\nL 333.011038 61.342245 \r\nL 333.017131 61.892681 \r\nL 333.023225 58.63846 \r\nL 333.172512 51.283196 \r\nL 333.053692 62.110435 \r\nL 333.184699 54.694683 \r\nL 333.187746 56.460915 \r\nL 333.2761 45.579237 \r\nL 333.279146 45.917966 \r\nL 333.297426 51.035198 \r\nL 333.34008 55.747164 \r\nL 333.382733 49.093553 \r\nL 333.416247 53.648252 \r\nL 333.501554 49.275015 \r\nL 333.477181 55.269313 \r\nL 333.522881 53.152255 \r\nL 333.626468 63.350426 \r\nL 333.641701 60.422837 \r\nL 333.696542 57.39242 \r\nL 333.730055 61.578146 \r\nL 333.760522 58.813873 \r\nL 333.806222 64.904952 \r\nL 333.854969 53.255084 \r\nL 333.864109 55.789505 \r\nL 334.059097 70.693593 \r\nL 333.912856 55.456824 \r\nL 334.092611 67.064351 \r\nL 334.132217 61.795901 \r\nL 334.177918 73.173575 \r\nL 334.199244 68.322488 \r\nL 334.220571 73.875229 \r\nL 334.293692 64.923098 \r\nL 334.299785 66.586501 \r\nL 334.418606 59.491332 \r\nL 334.348532 70.608911 \r\nL 334.424699 61.70517 \r\nL 334.442979 66.526013 \r\nL 334.519146 57.217007 \r\nL 334.52524 58.323926 \r\nL 334.57094 54.870097 \r\nL 334.595313 62.61248 \r\nL 334.619687 67.040156 \r\nL 334.656247 55.19068 \r\nL 334.704994 62.225361 \r\nL 334.714134 64.312175 \r\nL 334.762881 58.886458 \r\nL 334.814674 62.164874 \r\nL 334.939588 52.287286 \r\nL 334.954822 55.517312 \r\nL 335.015756 44.12754 \r\nL 335.018802 43.819054 \r\nL 335.073643 48.143901 \r\nL 335.094969 46.353475 \r\nL 335.128483 52.65021 \r\nL 335.107156 45.391726 \r\nL 335.207697 47.926147 \r\nL 335.22293 45.046948 \r\nL 335.271677 52.492943 \r\nL 335.308237 51.754997 \r\nL 335.369171 54.561611 \r\nL 335.378311 50.085546 \r\nL 335.411824 51.416268 \r\nL 335.445338 43.069011 \r\nL 335.530645 46.026843 \r\nL 335.536738 44.587244 \r\nL 335.615952 53.007086 \r\nL 335.673839 49.504867 \r\nL 335.631186 54.833804 \r\nL 335.704306 52.559479 \r\nL 335.853593 76.306821 \r\nL 335.862733 75.635411 \r\nL 336.021161 89.952772 \r\nL 335.881014 75.556778 \r\nL 336.057721 85.216611 \r\nL 336.200915 63.453255 \r\nL 336.270989 66.586501 \r\nL 336.237475 61.36644 \r\nL 336.301456 62.479408 \r\nL 336.328876 58.136415 \r\nL 336.371529 70.856909 \r\nL 336.39895 66.175186 \r\nL 336.484257 72.877187 \r\nL 336.432463 65.933237 \r\nL 336.511677 68.086587 \r\nL 336.520817 65.667092 \r\nL 336.533004 70.772227 \r\nL 336.627451 66.217528 \r\nL 336.633544 68.782192 \r\nL 336.676198 56.067747 \r\nL 336.712758 61.771706 \r\nL 336.743225 58.463047 \r\nL 336.801112 66.265917 \r\nL 336.883372 73.107039 \r\nL 336.913839 68.328537 \r\nL 337.011333 59.854256 \r\nL 337.029613 61.928973 \r\nL 337.05094 67.142984 \r\nL 337.108827 54.864048 \r\nL 337.181947 49.764963 \r\nL 337.197181 54.706781 \r\nL 337.325141 65.425143 \r\nL 337.218507 54.386198 \r\nL 337.331235 64.475491 \r\nL 337.358655 61.021662 \r\nL 337.422635 67.384934 \r\nL 337.431775 65.739677 \r\nL 337.434822 67.947466 \r\nL 337.504896 61.717267 \r\nL 337.538409 62.551993 \r\nL 337.550596 66.187284 \r\nL 337.626763 54.410393 \r\nL 337.73949 50.871882 \r\nL 337.70293 57.652516 \r\nL 337.742537 51.537243 \r\nL 337.800424 57.755344 \r\nL 337.852217 52.17236 \r\nL 337.888778 49.837548 \r\nL 337.910104 54.688635 \r\nL 337.952758 52.964745 \r\nL 337.974085 53.672447 \r\nL 338.001505 49.643988 \r\nL 338.028925 50.763004 \r\nL 338.111186 44.647731 \r\nL 338.144699 47.545076 \r\nL 338.208679 52.722795 \r\nL 338.159932 46.28089 \r\nL 338.266566 50.666225 \r\nL 338.357967 39.917619 \r\nL 338.388434 40.540639 \r\nL 338.428041 36.838812 \r\nL 338.461554 43.244424 \r\nL 338.470694 42.597209 \r\nL 338.482881 44.835242 \r\nL 338.556001 38.943772 \r\nL 338.583421 43.171839 \r\nL 338.586468 43.165791 \r\nL 338.735756 65.237632 \r\nL 338.757082 62.479408 \r\nL 338.830203 69.810477 \r\nL 338.833249 68.915264 \r\nL 338.86067 73.96596 \r\nL 338.842389 68.425317 \r\nL 338.95207 72.707822 \r\nL 339.028237 70.064524 \r\nL 339.00691 73.844985 \r\nL 339.064797 71.600904 \r\nL 339.067844 72.163436 \r\nL 339.110498 65.346509 \r\nL 339.140964 65.890896 \r\nL 339.268925 58.251341 \r\nL 339.174478 66.405038 \r\nL 339.278065 60.79181 \r\nL 339.415166 75.103122 \r\nL 339.418213 73.838936 \r\nL 339.482193 71.479929 \r\nL 339.51266 78.538805 \r\nL 339.5218 76.089066 \r\nL 339.543127 78.03676 \r\nL 339.591873 71.256126 \r\nL 339.619294 73.488109 \r\nL 339.710694 64.935195 \r\nL 339.637574 75.907604 \r\nL 339.744208 70.645203 \r\nL 339.753348 72.296508 \r\nL 339.823421 66.991766 \r\nL 339.841701 67.173228 \r\nL 339.948335 63.731497 \r\nL 339.902635 71.231931 \r\nL 339.957475 64.511784 \r\nL 339.969662 63.326231 \r\nL 339.978802 66.030017 \r\nL 339.984896 65.636849 \r\nL 340.015362 69.840721 \r\nL 340.058016 62.213264 \r\nL 340.091529 65.975578 \r\nL 340.143323 60.229278 \r\nL 340.185977 68.588632 \r\nL 340.207303 63.078233 \r\nL 340.414478 81.200249 \r\nL 340.216443 62.418921 \r\nL 340.426665 79.361433 \r\nL 340.447991 79.881625 \r\nL 340.566812 68.044246 \r\nL 340.697819 51.107782 \r\nL 340.600326 68.546291 \r\nL 340.728286 54.228931 \r\nL 340.841014 70.4214 \r\nL 340.86234 69.260042 \r\nL 340.865387 69.435456 \r\nL 340.895854 65.273925 \r\nL 340.968974 64.167006 \r\nL 340.911087 67.378885 \r\nL 341.002488 65.080365 \r\nL 341.032955 67.106692 \r\nL 341.084748 56.454866 \r\nL 341.087795 57.458956 \r\nL 341.142635 48.766921 \r\nL 341.106075 57.531541 \r\nL 341.197475 56.805693 \r\nL 341.224896 54.114005 \r\nL 341.276689 59.793769 \r\nL 341.282783 59.352211 \r\nL 341.45949 76.802817 \r\nL 341.288876 59.30987 \r\nL 341.480817 74.256299 \r\nL 341.645338 66.532062 \r\nL 341.648385 66.68328 \r\nL 341.657525 62.685065 \r\nL 341.697131 63.737545 \r\nL 341.703225 61.312002 \r\nL 341.791579 68.7459 \r\nL 341.794625 68.564438 \r\nL 341.797672 68.316439 \r\nL 341.843372 73.113088 \r\nL 341.855559 72.453775 \r\nL 341.858606 72.484019 \r\nL 341.864699 72.163436 \r\nL 341.867746 72.217875 \r\nL 341.886026 68.957605 \r\nL 341.962193 75.429754 \r\nL 341.971333 75.248292 \r\nL 342.007893 78.817047 \r\nL 342.059687 72.29046 \r\nL 342.06578 72.980016 \r\nL 342.0932 70.233889 \r\nL 342.126714 75.242243 \r\nL 342.178507 72.060608 \r\nL 342.181554 72.090851 \r\nL 342.187647 71.848902 \r\nL 342.202881 74.58898 \r\nL 342.285141 67.161131 \r\nL 342.288188 67.584542 \r\nL 342.330842 62.975404 \r\nL 342.391775 70.330669 \r\nL 342.394822 69.187457 \r\nL 342.416149 70.681495 \r\nL 342.452709 64.390809 \r\nL 342.501456 68.395073 \r\nL 342.507549 66.677232 \r\nL 342.58067 73.851034 \r\nL 342.583716 75.266438 \r\nL 342.61723 69.629015 \r\nL 342.687303 72.895333 \r\nL 342.723864 70.300425 \r\nL 342.772611 75.792678 \r\nL 342.793937 73.669572 \r\nL 342.921898 79.627578 \r\nL 342.800031 72.980016 \r\nL 342.924945 79.022704 \r\nL 343.022439 72.67153 \r\nL 342.940178 79.179971 \r\nL 343.055952 73.778449 \r\nL 343.077279 73.215916 \r\nL 343.065092 75.611216 \r\nL 343.092512 75.490241 \r\nL 343.174773 79.101337 \r\nL 343.138213 73.494158 \r\nL 343.199146 76.155603 \r\nL 343.202193 75.169658 \r\nL 343.244846 78.94407 \r\nL 343.299687 78.823096 \r\nL 343.366714 81.309127 \r\nL 343.345387 74.836978 \r\nL 343.388041 78.006516 \r\nL 343.485534 71.727927 \r\nL 343.424601 78.454123 \r\nL 343.500768 75.847117 \r\nL 343.506861 77.1234 \r\nL 343.549515 67.747858 \r\nL 343.589122 68.038197 \r\nL 343.610448 65.763872 \r\nL 343.643962 73.427622 \r\nL 343.692709 72.157387 \r\nL 343.796296 73.838936 \r\nL 343.729269 64.160957 \r\nL 343.805436 72.732017 \r\nL 343.811529 71.57066 \r\nL 343.88465 79.56709 \r\nL 343.90293 85.664217 \r\nL 343.988237 78.835193 \r\nL 343.99433 78.859388 \r\nL 344.036984 83.317307 \r\nL 344.094871 77.111303 \r\nL 344.228925 62.588285 \r\nL 344.262439 57.985196 \r\nL 344.298999 65.158999 \r\nL 344.332512 63.683107 \r\nL 344.44524 73.603035 \r\nL 344.372119 59.098164 \r\nL 344.469613 67.481714 \r\nL 344.4818 66.39899 \r\nL 344.53664 73.288501 \r\nL 344.557967 70.711739 \r\nL 344.56406 73.536499 \r\nL 344.603667 65.044073 \r\nL 344.664601 69.840721 \r\nL 344.725534 66.931279 \r\nL 344.670694 71.32871 \r\nL 344.740768 70.016134 \r\nL 344.862635 86.75299 \r\nL 344.752955 68.60073 \r\nL 344.871775 86.148116 \r\nL 344.963176 84.152033 \r\nL 344.954036 87.696593 \r\nL 344.978409 86.468699 \r\nL 344.993643 88.609952 \r\nL 345.033249 78.302904 \r\nL 345.075903 82.422094 \r\nL 345.185584 75.732191 \r\nL 345.12465 85.319439 \r\nL 345.200817 78.871485 \r\nL 345.319638 90.932667 \r\nL 345.255657 78.115393 \r\nL 345.334871 90.72701 \r\nL 345.417131 86.232798 \r\nL 345.374478 92.293633 \r\nL 345.453692 87.654252 \r\nL 345.496345 92.293633 \r\nL 345.511579 85.198464 \r\nL 345.563372 89.226923 \r\nL 345.746173 64.935195 \r\nL 345.572512 90.031405 \r\nL 345.752267 66.356648 \r\nL 345.75836 65.697336 \r\nL 345.886321 54.283369 \r\nL 345.907647 55.946772 \r\nL 346.014281 61.475318 \r\nL 345.965534 55.178582 \r\nL 346.023421 59.279626 \r\nL 346.087402 55.995162 \r\nL 346.053888 61.420879 \r\nL 346.130055 59.817964 \r\nL 346.160522 64.281932 \r\nL 346.139195 58.650557 \r\nL 346.242783 60.816005 \r\nL 346.261063 57.785588 \r\nL 346.30981 70.85086 \r\nL 346.312856 69.592723 \r\nL 346.407303 78.030711 \r\nL 346.35551 69.205604 \r\nL 346.43777 76.79072 \r\nL 346.468237 70.403254 \r\nL 346.480424 79.833235 \r\nL 346.550498 75.605167 \r\nL 346.568778 77.17179 \r\nL 346.599244 71.316613 \r\nL 346.602291 71.3771 \r\nL 346.620571 66.919181 \r\nL 346.654085 74.679711 \r\nL 346.715018 70.784324 \r\nL 346.718065 70.814568 \r\nL 346.763765 77.250424 \r\nL 346.785092 70.614959 \r\nL 346.830792 73.935716 \r\nL 346.95266 64.469443 \r\nL 346.967893 65.546118 \r\nL 347.229908 48.228584 \r\nL 347.232955 49.535111 \r\nL 347.257328 53.436546 \r\nL 347.327402 47.412004 \r\nL 347.330448 47.484589 \r\nL 347.333495 47.309175 \r\nL 347.357869 51.337634 \r\nL 347.391382 50.176277 \r\nL 347.400522 50.297252 \r\nL 347.409662 47.345468 \r\nL 347.415756 47.641856 \r\nL 347.418802 46.250646 \r\nL 347.501063 56.763352 \r\nL 347.507156 55.565702 \r\nL 347.510203 56.297599 \r\nL 347.574183 46.026843 \r\nL 347.689957 38.38124 \r\nL 347.61379 48.603605 \r\nL 347.699097 40.516444 \r\nL 347.702144 40.419664 \r\nL 347.711284 42.790769 \r\nL 347.750891 50.115789 \r\nL 347.814871 38.901431 \r\nL 347.817918 38.677628 \r\nL 347.860571 43.704128 \r\nL 347.933692 53.315571 \r\nL 347.866665 43.147644 \r\nL 347.988532 49.686329 \r\nL 348.037279 43.274668 \r\nL 348.082979 50.980759 \r\nL 348.217033 61.348294 \r\nL 348.098213 50.085546 \r\nL 348.22008 60.36235 \r\nL 348.232267 56.14638 \r\nL 348.308434 66.568354 \r\nL 348.317574 66.150991 \r\nL 348.326714 71.945682 \r\nL 348.415068 61.578146 \r\nL 348.524748 52.408261 \r\nL 348.539982 53.769227 \r\nL 348.543028 54.083761 \r\nL 348.570448 47.254737 \r\nL 348.594822 48.204389 \r\nL 348.607009 46.577278 \r\nL 348.603962 48.301168 \r\nL 348.610055 46.958349 \r\nL 348.640522 40.226104 \r\nL 348.619195 48.107609 \r\nL 348.719736 45.694163 \r\nL 348.753249 48.730629 \r\nL 348.814183 41.018489 \r\nL 348.823323 42.675843 \r\nL 348.83551 39.197819 \r\nL 348.920817 49.432282 \r\nL 348.923864 47.587417 \r\nL 349.021357 52.529236 \r\nL 348.975657 45.397775 \r\nL 349.039638 49.486721 \r\nL 349.067058 45.089289 \r\nL 349.134085 53.587765 \r\nL 349.143225 50.563396 \r\nL 349.198065 56.811741 \r\nL 349.240719 46.607522 \r\nL 349.249859 49.383892 \r\nL 349.265092 52.359871 \r\nL 349.304699 41.441901 \r\nL 349.313839 44.188027 \r\nL 349.329072 38.895382 \r\nL 349.356493 45.010655 \r\nL 349.426566 40.703955 \r\nL 349.429613 41.859263 \r\nL 349.52406 35.858916 \r\nL 349.624601 32.386941 \r\nL 349.545387 37.280369 \r\nL 349.630694 35.235896 \r\nL 349.743421 41.695947 \r\nL 349.746468 40.722101 \r\nL 349.837869 45.972405 \r\nL 349.807402 37.691684 \r\nL 349.874429 44.593293 \r\nL 349.877475 43.565007 \r\nL 349.920129 53.212743 \r\nL 349.971923 49.093553 \r\nL 350.032856 51.912264 \r\nL 350.072463 46.063136 \r\nL 350.078557 48.216486 \r\nL 350.127303 45.192118 \r\nL 350.169957 54.458783 \r\nL 350.179097 52.589723 \r\nL 350.285731 64.173054 \r\nL 350.212611 50.521055 \r\nL 350.300964 58.940897 \r\nL 350.310104 61.08215 \r\nL 350.364945 70.784324 \r\nL 350.459392 66.719573 \r\nL 350.508139 69.332627 \r\nL 350.590399 55.601994 \r\nL 350.593446 55.33585 \r\nL 350.620866 61.100296 \r\nL 350.657426 59.30987 \r\nL 350.74578 64.463394 \r\nL 350.669613 58.402559 \r\nL 350.7732 63.695204 \r\nL 350.812807 57.749296 \r\nL 350.876787 65.225535 \r\nL 350.879834 63.543986 \r\nL 350.882881 65.025926 \r\nL 350.968188 54.271272 \r\nL 350.971235 55.517312 \r\nL 351.047402 52.680454 \r\nL 350.998655 58.196902 \r\nL 351.068729 57.05974 \r\nL 351.071775 58.553778 \r\nL 351.163176 54.083761 \r\nL 351.172316 54.51927 \r\nL 351.193643 52.456651 \r\nL 351.254576 62.727406 \r\nL 351.285043 66.223576 \r\nL 351.303323 60.531715 \r\nL 351.312463 60.695031 \r\nL 351.373397 55.626189 \r\nL 351.40691 61.771706 \r\nL 351.419097 61.251514 \r\nL 351.528778 69.447553 \r\nL 351.428237 59.824012 \r\nL 351.544011 62.769747 \r\nL 351.574478 54.803561 \r\nL 351.647598 67.112741 \r\nL 351.818213 58.952994 \r\nL 351.671972 69.931452 \r\nL 351.827353 61.021662 \r\nL 351.873053 68.776143 \r\nL 351.927893 59.364308 \r\nL 351.943127 56.412525 \r\nL 352.007107 60.779713 \r\nL 352.04062 58.989287 \r\nL 352.156394 67.699468 \r\nL 352.061947 54.1382 \r\nL 352.168581 65.612654 \r\nL 352.186861 67.227667 \r\nL 352.278262 69.562479 \r\nL 352.220375 64.251688 \r\nL 352.293495 66.078407 \r\nL 352.296542 66.066309 \r\nL 352.299588 66.211479 \r\nL 352.342242 73.615133 \r\nL 352.397082 63.047989 \r\nL 352.403176 63.604473 \r\nL 352.485436 48.047121 \r\nL 352.53723 50.194423 \r\nL 352.552463 53.267181 \r\nL 352.585977 44.50861 \r\nL 352.63777 46.510742 \r\nL 352.756591 51.222708 \r\nL 352.659097 44.357392 \r\nL 352.777918 49.214528 \r\nL 352.857131 45.32519 \r\nL 352.866271 49.426233 \r\nL 352.869318 48.367704 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p49207e09be\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#code block 12"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Изменение гиперпараметров и наблюдение результата в действии\n",
+    "\n",
+    "Теперь было бы интересно увидеть, как ведет себя обученная модель. Давайте запустим симуляцию, следуя той же стратегии выбора действий, что и во время обучения: выбор на основе распределения вероятностей в Q-таблице:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# code block 13"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Сохранение результата в анимированный GIF\n",
+    "\n",
+    "Если вы хотите впечатлить своих друзей, вы можете отправить им анимированный GIF с изображением балансирующего шеста. Для этого мы можем вызвать `env.render`, чтобы создать кадр изображения, а затем сохранить эти кадры в анимированный GIF с помощью библиотеки PIL:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "360\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from PIL import Image\n",
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "i=0\n",
+    "ims = []\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   img=env.render(mode='rgb_array')\n",
+    "   ims.append(Image.fromarray(img))\n",
+    "   v = probs(np.array([Qbest.get((s,a),0) for a in actions]))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "   i+=1\n",
+    "env.close()\n",
+    "ims[0].save('images/cartpole-balance.gif',save_all=True,append_images=ims[1::2],loop=0,duration=5)\n",
+    "print(i)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md b/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md
new file mode 100644
index 000000000..2e0a2d260
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a39c15d63f3b2795ee2284a82b986b93",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:17:13+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/Julia/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md b/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md
new file mode 100644
index 000000000..ed1709bbd
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "81db6ff2cf6e62fbe2340b094bb9509e",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:16:56+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/R/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb b/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..66a7cbd26
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb
@@ -0,0 +1,524 @@
+{
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.7.0"
+  },
+  "orig_nbformat": 4,
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3.7.0 64-bit ('3.7')"
+  },
+  "interpreter": {
+   "hash": "70b38d7a306a849643e446cd70466270a13445e5987dfa1344ef2b127438fa4d"
+  },
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "5c0e485e58d63c506f1791c4dbf990ce",
+   "translation_date": "2025-08-30T00:13:16+00:00",
+   "source_file": "8-Reinforcement/2-Gym/solution/notebook.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2,
+ "cells": [
+  {
+   "source": [
+    "## Катание на CartPole\n",
+    "\n",
+    "> **Задача**: Чтобы убежать от волка, Петру нужно двигаться быстрее него. Мы рассмотрим, как Петр может научиться кататься на коньках, а именно, сохранять равновесие, используя Q-Learning.\n",
+    "\n",
+    "Сначала установим библиотеку gym и импортируем необходимые библиотеки:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Requirement already satisfied: gym in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (0.18.3)\n",
+      "Requirement already satisfied: Pillow<=8.2.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (7.0.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: scipy in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.4.1)\n",
+      "Requirement already satisfied: numpy>=1.10.4 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.19.2)\n",
+      "Requirement already satisfied: cloudpickle<1.7.0,>=1.2.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.6.0)\n",
+      "Requirement already satisfied: pyglet<=1.5.15,>=1.4.0 in /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages (from gym) (1.5.15)\n",
+      "\u001b[33mWARNING: You are using pip version 20.2.3; however, version 21.1.2 is available.\n",
+      "You should consider upgrading via the '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip' command.\u001b[0m\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "!pip install gym \n",
+    "\n",
+    "import gym\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import random"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Создайте среду cartpole\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env = gym.make(\"CartPole-v1\")\n",
+    "print(env.action_space)\n",
+    "print(env.observation_space)\n",
+    "print(env.action_space.sample())"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Discrete(2)\nBox(-3.4028234663852886e+38, 3.4028234663852886e+38, (4,), float32)\n0\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Чтобы увидеть, как работает среда, давайте запустим короткую симуляцию на 100 шагов.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "for i in range(100):\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "env.close()"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stderr",
+     "text": [
+      "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/gym/logger.py:30: UserWarning: \u001b[33mWARN: You are calling 'step()' even though this environment has already returned done = True. You should always call 'reset()' once you receive 'done = True' -- any further steps are undefined behavior.\u001b[0m\n  warnings.warn(colorize('%s: %s'%('WARN', msg % args), 'yellow'))\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Во время симуляции нам нужно получать наблюдения, чтобы решить, как действовать. Функция `step` возвращает текущие наблюдения, функцию вознаграждения и флаг `done`, который указывает, имеет ли смысл продолжать симуляцию или нет:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "   print(f\"{obs} -> {rew}\")\n",
+    "env.close()"
+   ],
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": 4,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[ 0.03044442 -0.19543914 -0.04496216  0.28125618] -> 1.0\n",
+      "[ 0.02653564 -0.38989186 -0.03933704  0.55942606] -> 1.0\n",
+      "[ 0.0187378  -0.19424049 -0.02814852  0.25461393] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01485299 -0.38894946 -0.02305624  0.53828712] -> 1.0\n",
+      "[ 0.007074   -0.19351108 -0.0122905   0.23842953] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00320378  0.00178427 -0.00752191 -0.05810469] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00323946  0.19701326 -0.008684   -0.35315131] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00717973  0.00201587 -0.01574703 -0.06321931] -> 1.0\n",
+      "[ 0.00722005  0.19736001 -0.01701141 -0.36082863] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01116725  0.39271958 -0.02422798 -0.65882671] -> 1.0\n",
+      "[ 0.01902164  0.19794307 -0.03740452 -0.37387001] -> 1.0\n",
+      "[ 0.0229805   0.39357584 -0.04488192 -0.67810827] -> 1.0\n",
+      "[ 0.03085202  0.58929164 -0.05844408 -0.98457719] -> 1.0\n",
+      "[ 0.04263785  0.78514572 -0.07813563 -1.2950295 ] -> 1.0\n",
+      "[ 0.05834076  0.98116859 -0.10403622 -1.61111521] -> 1.0\n",
+      "[ 0.07796413  0.78741784 -0.13625852 -1.35259196] -> 1.0\n",
+      "[ 0.09371249  0.98396202 -0.16331036 -1.68461179] -> 1.0\n",
+      "[ 0.11339173  0.79106371 -0.1970026  -1.44691436] -> 1.0\n",
+      "[ 0.12921301  0.59883361 -0.22594088 -1.22169133] -> 1.0\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Мы можем получить минимальное и максимальное значение этих чисел:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]\n[4.8000002e+00 3.4028235e+38 4.1887903e-01 3.4028235e+38]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(env.observation_space.low)\n",
+    "print(env.observation_space.high)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def discretize(x):\n",
+    "    return tuple((x/np.array([0.25, 0.25, 0.01, 0.1])).astype(np.int))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Давайте также изучим другой метод дискретизации с использованием интервалов:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\n [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def create_bins(i,num):\n",
+    "    return np.arange(num+1)*(i[1]-i[0])/num+i[0]\n",
+    "\n",
+    "print(\"Sample bins for interval (-5,5) with 10 bins\\n\",create_bins((-5,5),10))\n",
+    "\n",
+    "ints = [(-5,5),(-2,2),(-0.5,0.5),(-2,2)] # intervals of values for each parameter\n",
+    "nbins = [20,20,10,10] # number of bins for each parameter\n",
+    "bins = [create_bins(ints[i],nbins[i]) for i in range(4)]\n",
+    "\n",
+    "def discretize_bins(x):\n",
+    "    return tuple(np.digitize(x[i],bins[i]) for i in range(4))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Давайте теперь проведем короткую симуляцию и понаблюдаем за этими дискретными значениями окружающей среды.\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "(0, 0, -1, -3)\n(0, 0, -2, 0)\n(0, 0, -2, -3)\n(0, 1, -3, -6)\n(0, 2, -4, -9)\n(0, 3, -6, -12)\n(0, 2, -8, -9)\n(0, 3, -10, -13)\n(0, 4, -13, -16)\n(0, 4, -16, -19)\n(0, 4, -20, -17)\n(0, 4, -24, -20)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "env.reset()\n",
+    "\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   #env.render()\n",
+    "   obs, rew, done, info = env.step(env.action_space.sample())\n",
+    "   #print(discretize_bins(obs))\n",
+    "   print(discretize(obs))\n",
+    "env.close()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Q = {}\n",
+    "actions = (0,1)\n",
+    "\n",
+    "def qvalues(state):\n",
+    "    return [Q.get((state,a),0) for a in actions]"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# hyperparameters\n",
+    "alpha = 0.3\n",
+    "gamma = 0.9\n",
+    "epsilon = 0.90"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "0: 108.0, alpha=0.3, epsilon=0.9\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def probs(v,eps=1e-4):\n",
+    "    v = v-v.min()+eps\n",
+    "    v = v/v.sum()\n",
+    "    return v\n",
+    "\n",
+    "Qmax = 0\n",
+    "cum_rewards = []\n",
+    "rewards = []\n",
+    "for epoch in range(100000):\n",
+    "    obs = env.reset()\n",
+    "    done = False\n",
+    "    cum_reward=0\n",
+    "    # == do the simulation ==\n",
+    "    while not done:\n",
+    "        s = discretize(obs)\n",
+    "        if random.random()<epsilon:\n",
+    "            # exploitation - chose the action according to Q-Table probabilities\n",
+    "            v = probs(np.array(qvalues(s)))\n",
+    "            a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "        else:\n",
+    "            # exploration - randomly chose the action\n",
+    "            a = np.random.randint(env.action_space.n)\n",
+    "\n",
+    "        obs, rew, done, info = env.step(a)\n",
+    "        cum_reward+=rew\n",
+    "        ns = discretize(obs)\n",
+    "        Q[(s,a)] = (1 - alpha) * Q.get((s,a),0) + alpha * (rew + gamma * max(qvalues(ns)))\n",
+    "    cum_rewards.append(cum_reward)\n",
+    "    rewards.append(cum_reward)\n",
+    "    # == Periodically print results and calculate average reward ==\n",
+    "    if epoch%5000==0:\n",
+    "        print(f\"{epoch}: {np.average(cum_rewards)}, alpha={alpha}, epsilon={epsilon}\")\n",
+    "        if np.average(cum_rewards) > Qmax:\n",
+    "            Qmax = np.average(cum_rewards)\n",
+    "            Qbest = Q\n",
+    "        cum_rewards=[]"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814bb79788>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.159862 248.518125\" width=\"379.159862pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.159862 248.518125 \r\nL 379.159862 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"ma0dcf872fc\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.379018\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.472768 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.252354\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.346104 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.12569\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.21944 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"291.999026\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.092776 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"352.872362\" xlink:href=\"#ma0dcf872fc\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(333.784862 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"med2e77fdd9\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"217.970554\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <g transform=\"translate(19.925 221.769773)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"177.793171\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 181.592389)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"137.615787\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 141.415006)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"97.438404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 101.237622)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"57.26102\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 400 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 61.060239)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#med2e77fdd9\" y=\"17.083636\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 500 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 20.882855)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_13\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p856ccda7d2)\" d=\"M 48.505682 209.13153 \r\nL 48.557424 214.35459 \r\nL 48.600035 199.890732 \r\nL 48.606123 204.712018 \r\nL 48.630472 186.632195 \r\nL 48.712651 213.149268 \r\nL 48.752219 214.35459 \r\nL 48.733957 195.069446 \r\nL 48.782655 205.917339 \r\nL 48.791786 187.033969 \r\nL 48.797874 213.952816 \r\nL 48.889184 208.327982 \r\nL 48.892228 208.327982 \r\nL 48.995712 191.051707 \r\nL 48.919621 213.952816 \r\nL 48.998756 205.515565 \r\nL 49.096153 213.952816 \r\nL 49.090066 182.614457 \r\nL 49.111372 209.533304 \r\nL 49.150939 191.453481 \r\nL 49.138765 214.35459 \r\nL 49.223987 203.506696 \r\nL 49.324428 213.952816 \r\nL 49.266599 193.864124 \r\nL 49.333559 206.720887 \r\nL 49.336603 206.720887 \r\nL 49.434 213.952816 \r\nL 49.34269 196.676541 \r\nL 49.437044 209.935078 \r\nL 49.440088 185.0251 \r\nL 49.494874 214.35459 \r\nL 49.546616 213.952816 \r\nL 49.54966 213.952816 \r\nL 49.552703 178.596718 \r\nL 49.659232 201.497827 \r\nL 49.698799 174.980754 \r\nL 49.701843 214.35459 \r\nL 49.768804 197.078315 \r\nL 49.875332 213.149268 \r\nL 49.796197 187.033969 \r\nL 49.881419 209.13153 \r\nL 49.911856 213.149268 \r\nL 49.994035 191.453481 \r\nL 50.000122 197.881863 \r\nL 50.064039 214.35459 \r\nL 50.07317 179.80204 \r\nL 50.109694 197.881863 \r\nL 50.201004 213.551042 \r\nL 50.158393 183.016231 \r\nL 50.204048 206.720887 \r\nL 50.207092 181.409135 \r\nL 50.213179 213.952816 \r\nL 50.316664 187.033969 \r\nL 50.389712 213.952816 \r\nL 50.37145 178.998492 \r\nL 50.429279 210.336851 \r\nL 50.523633 182.614457 \r\nL 50.465803 213.551042 \r\nL 50.538851 205.515565 \r\nL 50.596681 213.952816 \r\nL 50.544939 183.418004 \r\nL 50.64538 213.551042 \r\nL 50.751908 167.347051 \r\nL 50.742777 214.35459 \r\nL 50.757995 197.881863 \r\nL 50.767126 174.177206 \r\nL 50.831043 214.35459 \r\nL 50.858436 205.917339 \r\nL 50.95279 213.952816 \r\nL 50.922353 187.837517 \r\nL 50.968008 209.533304 \r\nL 51.047144 185.0251 \r\nL 51.041056 213.952816 \r\nL 51.080624 196.274767 \r\nL 51.138454 213.149268 \r\nL 51.104973 177.391397 \r\nL 51.19324 210.738625 \r\nL 51.241938 180.203814 \r\nL 51.235851 213.551042 \r\nL 51.305855 191.453481 \r\nL 51.412384 213.952816 \r\nL 51.345423 186.230421 \r\nL 51.421515 213.149268 \r\nL 51.494563 171.364789 \r\nL 51.436733 214.35459 \r\nL 51.53413 189.444612 \r\nL 51.622397 179.80204 \r\nL 51.561523 213.952816 \r\nL 51.634571 204.712018 \r\nL 51.698488 212.747494 \r\nL 51.658921 168.150599 \r\nL 51.738056 209.13153 \r\nL 51.7411 179.400266 \r\nL 51.762405 212.345721 \r\nL 51.850672 181.007361 \r\nL 51.926763 212.345721 \r\nL 51.929807 174.980754 \r\nL 51.960244 193.864124 \r\nL 52.063728 175.382528 \r\nL 51.972418 210.336851 \r\nL 52.066772 192.257029 \r\nL 52.094165 212.747494 \r\nL 52.112427 176.186075 \r\nL 52.161126 190.24816 \r\nL 52.176344 138.419335 \r\nL 52.212868 211.140399 \r\nL 52.270698 169.757694 \r\nL 52.340702 213.551042 \r\nL 52.334615 152.079645 \r\nL 52.386357 191.051707 \r\nL 52.456361 212.345721 \r\nL 52.404619 138.821109 \r\nL 52.489842 202.301375 \r\nL 52.59637 162.927539 \r\nL 52.523322 212.345721 \r\nL 52.599414 206.720887 \r\nL 52.669418 213.952816 \r\nL 52.648112 160.91867 \r\nL 52.699855 209.935078 \r\nL 52.809427 122.750155 \r\nL 52.815514 174.57898 \r\nL 52.833776 212.345721 \r\nL 52.864213 158.106253 \r\nL 52.931173 197.078315 \r\nL 53.004221 213.149268 \r\nL 53.028571 158.508027 \r\nL 53.116837 214.35459 \r\nL 53.141186 198.68541 \r\nL 53.183798 167.347051 \r\nL 53.162492 213.551042 \r\nL 53.247715 200.694279 \r\nL 53.287282 211.943947 \r\nL 53.29337 166.945277 \r\nL 53.345112 188.641064 \r\nL 53.348156 158.508027 \r\nL 53.421204 211.943947 \r\nL 53.454684 199.087184 \r\nL 53.488164 178.596718 \r\nL 53.512514 211.943947 \r\nL 53.564256 150.47255 \r\nL 53.622086 200.292506 \r\nL 53.689046 160.115122 \r\nL 53.667741 209.935078 \r\nL 53.72557 202.301375 \r\nL 53.807749 211.140399 \r\nL 53.762094 149.669002 \r\nL 53.810793 196.676541 \r\nL 53.871666 154.892062 \r\nL 53.917321 213.551042 \r\nL 53.920365 176.989623 \r\nL 54.02385 170.963016 \r\nL 54.032981 213.149268 \r\nL 54.127334 169.35592 \r\nL 54.072548 213.952816 \r\nL 54.145596 179.80204 \r\nL 54.191251 213.952816 \r\nL 54.157771 152.079645 \r\nL 54.264299 195.872993 \r\nL 54.27343 168.150599 \r\nL 54.29778 213.551042 \r\nL 54.376915 183.418004 \r\nL 54.462138 159.311574 \r\nL 54.386046 211.542173 \r\nL 54.471269 173.373659 \r\nL 54.474312 213.952816 \r\nL 54.516924 148.865455 \r\nL 54.580841 206.720887 \r\nL 54.583884 164.936408 \r\nL 54.586928 213.149268 \r\nL 54.690413 196.676541 \r\nL 54.760417 157.302705 \r\nL 54.772592 214.756364 \r\nL 54.803028 178.596718 \r\nL 54.876076 214.35459 \r\nL 54.854771 156.097384 \r\nL 54.9126 211.140399 \r\nL 54.933906 160.516896 \r\nL 54.946081 211.943947 \r\nL 55.025216 194.265898 \r\nL 55.06174 119.535965 \r\nL 55.086089 210.336851 \r\nL 55.137832 181.810909 \r\nL 55.183487 214.35459 \r\nL 55.180443 152.883193 \r\nL 55.250447 202.703149 \r\nL 55.329583 161.320443 \r\nL 55.305233 209.935078 \r\nL 55.363063 187.435743 \r\nL 55.3935 209.935078 \r\nL 55.442198 160.91867 \r\nL 55.469591 202.703149 \r\nL 55.560901 136.410466 \r\nL 55.487853 212.747494 \r\nL 55.582207 172.168337 \r\nL 55.646124 210.336851 \r\nL 55.64308 147.660133 \r\nL 55.694823 179.80204 \r\nL 55.725259 211.943947 \r\nL 55.789176 159.713348 \r\nL 55.813526 194.667672 \r\nL 55.834831 139.222882 \r\nL 55.907879 213.952816 \r\nL 55.91701 178.194945 \r\nL 55.920054 213.551042 \r\nL 55.987015 135.205144 \r\nL 56.026582 177.793171 \r\nL 56.105718 209.13153 \r\nL 56.057019 158.9098 \r\nL 56.127023 188.23929 \r\nL 56.154416 123.955477 \r\nL 56.172678 211.140399 \r\nL 56.236595 180.203814 \r\nL 56.291381 147.258359 \r\nL 56.257901 213.551042 \r\nL 56.346167 171.766563 \r\nL 56.410084 211.943947 \r\nL 56.382691 158.9098 \r\nL 56.45574 180.203814 \r\nL 56.504438 162.927539 \r\nL 56.474002 211.140399 \r\nL 56.550093 195.47122 \r\nL 56.553137 211.140399 \r\nL 56.635316 112.304035 \r\nL 56.656622 200.292506 \r\nL 56.680971 124.357251 \r\nL 56.70532 212.345721 \r\nL 56.769237 154.088514 \r\nL 56.817936 213.551042 \r\nL 56.805761 138.017561 \r\nL 56.88794 210.738625 \r\nL 56.985338 140.428204 \r\nL 57.0036 192.257029 \r\nL 57.064473 214.35459 \r\nL 57.046211 158.508027 \r\nL 57.107084 203.506696 \r\nL 57.12839 212.747494 \r\nL 57.222744 131.58918 \r\nL 57.228831 213.952816 \r\nL 57.335359 211.140399 \r\nL 57.377971 119.937738 \r\nL 57.414495 212.747494 \r\nL 57.447975 186.632195 \r\nL 57.499717 131.990953 \r\nL 57.463193 214.35459 \r\nL 57.545372 206.720887 \r\nL 57.597115 213.149268 \r\nL 57.603202 149.267228 \r\nL 57.633639 196.274767 \r\nL 57.737123 154.490288 \r\nL 57.700599 210.738625 \r\nL 57.746254 174.980754 \r\nL 57.776691 213.149268 \r\nL 57.764516 149.267228 \r\nL 57.861914 198.68541 \r\nL 57.962355 147.660133 \r\nL 57.925831 212.747494 \r\nL 57.971486 178.194945 \r\nL 58.056708 210.336851 \r\nL 58.065839 139.222882 \r\nL 58.081058 191.855255 \r\nL 58.09932 153.284967 \r\nL 58.138887 213.952816 \r\nL 58.172368 189.846386 \r\nL 58.181499 211.140399 \r\nL 58.245416 140.428204 \r\nL 58.278896 192.257029 \r\nL 58.364119 135.606918 \r\nL 58.3489 211.140399 \r\nL 58.388468 199.087184 \r\nL 58.415861 160.516896 \r\nL 58.46456 212.345721 \r\nL 58.501084 176.186075 \r\nL 58.540651 209.13153 \r\nL 58.561957 159.311574 \r\nL 58.610656 182.614457 \r\nL 58.671529 209.13153 \r\nL 58.665442 150.874324 \r\nL 58.717184 181.409135 \r\nL 58.793276 156.499157 \r\nL 58.73849 213.551042 \r\nL 58.814581 208.729756 \r\nL 58.817625 209.13153 \r\nL 58.835887 103.866785 \r\nL 58.911979 213.952816 \r\nL 58.930241 124.759024 \r\nL 59.030682 212.345721 \r\nL 59.042856 174.980754 \r\nL 59.058075 209.935078 \r\nL 59.106773 168.954146 \r\nL 59.155472 195.872993 \r\nL 59.262 140.829978 \r\nL 59.258957 208.327982 \r\nL 59.265044 198.68541 \r\nL 59.359398 210.738625 \r\nL 59.383747 145.651264 \r\nL 59.44462 213.551042 \r\nL 59.441577 125.160798 \r\nL 59.496363 191.051707 \r\nL 59.59376 159.713348 \r\nL 59.526799 209.533304 \r\nL 59.605935 204.310244 \r\nL 59.666808 128.374989 \r\nL 59.645502 213.551042 \r\nL 59.721594 161.320443 \r\nL 59.77638 139.624656 \r\nL 59.761162 209.935078 \r\nL 59.822035 164.936408 \r\nL 59.895083 212.345721 \r\nL 59.910301 137.214013 \r\nL 59.931607 183.418004 \r\nL 59.983349 124.759024 \r\nL 59.980306 211.943947 \r\nL 60.044223 163.731086 \r\nL 60.08379 211.140399 \r\nL 60.123358 150.874324 \r\nL 60.147707 179.80204 \r\nL 60.211624 129.58031 \r\nL 60.202493 204.712018 \r\nL 60.260323 164.534634 \r\nL 60.336415 208.729756 \r\nL 60.305978 126.36612 \r\nL 60.369895 181.810909 \r\nL 60.424681 136.812239 \r\nL 60.470336 213.551042 \r\nL 60.479467 172.168337 \r\nL 60.485554 209.13153 \r\nL 60.522078 148.865455 \r\nL 60.579908 175.382528 \r\nL 60.592083 141.231752 \r\nL 60.628607 213.952816 \r\nL 60.68948 185.426874 \r\nL 60.78079 151.677871 \r\nL 60.789921 212.747494 \r\nL 60.796008 181.409135 \r\nL 60.902537 211.140399 \r\nL 60.884275 130.383858 \r\nL 60.90558 188.641064 \r\nL 60.917755 134.401596 \r\nL 60.948192 212.345721 \r\nL 61.015152 187.435743 \r\nL 61.045589 213.952816 \r\nL 61.033414 146.053038 \r\nL 61.124724 186.632195 \r\nL 61.127768 187.033969 \r\nL 61.130812 186.632195 \r\nL 61.139943 148.865455 \r\nL 61.161248 210.738625 \r\nL 61.23734 199.488958 \r\nL 61.240384 209.935078 \r\nL 61.307344 152.883193 \r\nL 61.343868 197.480089 \r\nL 61.346912 133.999823 \r\nL 61.374305 211.943947 \r\nL 61.45344 204.712018 \r\nL 61.486921 140.428204 \r\nL 61.563012 212.747494 \r\nL 61.566056 162.123991 \r\nL 61.642148 211.943947 \r\nL 61.605624 79.760355 \r\nL 61.669541 181.007361 \r\nL 61.672584 113.107583 \r\nL 61.779113 212.345721 \r\nL 61.864335 144.044169 \r\nL 61.891728 170.159468 \r\nL 61.998257 212.345721 \r\nL 61.970864 145.651264 \r\nL 62.007388 192.257029 \r\nL 62.040868 211.542173 \r\nL 62.120003 152.079645 \r\nL 62.180877 139.222882 \r\nL 62.232619 210.738625 \r\nL 62.244794 93.018891 \r\nL 62.345235 146.053038 \r\nL 62.354366 210.738625 \r\nL 62.39089 98.241951 \r\nL 62.45785 196.676541 \r\nL 62.473069 137.214013 \r\nL 62.543073 210.738625 \r\nL 62.567422 189.042838 \r\nL 62.649601 213.551042 \r\nL 62.600903 146.053038 \r\nL 62.670907 184.221552 \r\nL 62.75613 129.58031 \r\nL 62.716562 208.327982 \r\nL 62.783523 174.177206 \r\nL 62.820047 210.738625 \r\nL 62.877876 125.964346 \r\nL 62.896138 199.890732 \r\nL 62.935706 66.501818 \r\nL 62.960055 211.542173 \r\nL 63.00571 194.667672 \r\nL 63.081802 208.327982 \r\nL 63.036147 130.383858 \r\nL 63.112239 180.203814 \r\nL 63.115282 158.106253 \r\nL 63.15485 209.533304 \r\nL 63.218767 171.766563 \r\nL 63.258335 211.542173 \r\nL 63.310077 110.69694 \r\nL 63.328339 175.784302 \r\nL 63.373994 209.13153 \r\nL 63.377038 118.732417 \r\nL 63.434867 205.917339 \r\nL 63.450086 136.008692 \r\nL 63.514003 209.935078 \r\nL 63.547483 172.570111 \r\nL 63.562701 208.729756 \r\nL 63.614444 131.187406 \r\nL 63.641837 187.435743 \r\nL 63.745321 213.952816 \r\nL 63.751409 120.339512 \r\nL 63.766627 211.140399 \r\nL 63.864024 171.766563 \r\nL 63.949247 213.551042 \r\nL 63.894461 141.633525 \r\nL 63.973596 178.596718 \r\nL 64.080125 138.821109 \r\nL 64.037514 213.149268 \r\nL 64.083169 186.632195 \r\nL 64.165348 209.13153 \r\nL 64.168391 150.070776 \r\nL 64.189697 175.784302 \r\nL 64.223177 131.58918 \r\nL 64.238396 211.542173 \r\nL 64.299269 178.596718 \r\nL 64.305356 187.033969 \r\nL 64.311444 164.534634 \r\nL 64.329706 211.943947 \r\nL 64.421016 106.277428 \r\nL 64.45754 213.952816 \r\nL 64.533631 180.605588 \r\nL 64.591461 211.140399 \r\nL 64.58233 75.742616 \r\nL 64.627985 197.881863 \r\nL 64.631029 112.304035 \r\nL 64.679727 207.926208 \r\nL 64.737557 177.391397 \r\nL 64.841042 210.738625 \r\nL 64.746688 148.463681 \r\nL 64.847129 174.57898 \r\nL 64.932352 204.310244 \r\nL 64.94757 145.651264 \r\nL 65.051055 213.149268 \r\nL 65.048011 74.135521 \r\nL 65.060186 201.497827 \r\nL 65.118015 70.92133 \r\nL 65.127146 212.747494 \r\nL 65.169758 181.810909 \r\nL 65.25498 206.720887 \r\nL 65.200194 90.206475 \r\nL 65.273242 148.061907 \r\nL 65.276286 60.475211 \r\nL 65.318897 212.345721 \r\nL 65.382814 177.391397 \r\nL 65.401076 211.943947 \r\nL 65.416295 123.955477 \r\nL 65.492386 183.819778 \r\nL 65.571522 112.304035 \r\nL 65.519779 207.524435 \r\nL 65.601958 180.203814 \r\nL 65.608046 180.605588 \r\nL 65.64457 212.747494 \r\nL 65.656744 144.445942 \r\nL 65.720661 197.881863 \r\nL 65.824146 145.651264 \r\nL 65.82719 201.497827 \r\nL 65.836321 151.276098 \r\nL 65.839364 152.079645 \r\nL 65.915456 209.935078 \r\nL 65.948936 136.410466 \r\nL 65.95198 191.051707 \r\nL 65.958067 143.240621 \r\nL 66.00981 208.327982 \r\nL 66.064596 181.007361 \r\nL 66.073727 207.926208 \r\nL 66.091989 143.642395 \r\nL 66.158949 176.587849 \r\nL 66.247216 120.339512 \r\nL 66.201561 213.551042 \r\nL 66.265478 152.079645 \r\nL 66.268521 209.935078 \r\nL 66.359831 150.874324 \r\nL 66.37505 165.739956 \r\nL 66.378093 165.338182 \r\nL 66.405486 209.935078 \r\nL 66.460272 137.615787 \r\nL 66.490709 181.409135 \r\nL 66.53332 212.345721 \r\nL 66.603325 91.411796 \r\nL 66.652023 211.542173 \r\nL 66.685504 55.252151 \r\nL 66.71594 195.47122 \r\nL 66.822469 34.761685 \r\nL 66.779857 211.140399 \r\nL 66.825512 159.311574 \r\nL 66.916822 213.149268 \r\nL 66.834643 105.875654 \r\nL 66.938128 189.444612 \r\nL 66.977696 78.555033 \r\nL 67.017263 197.078315 \r\nL 67.044656 184.623326 \r\nL 67.0477 208.729756 \r\nL 67.114661 119.535965 \r\nL 67.148141 189.444612 \r\nL 67.205971 125.964346 \r\nL 67.202927 209.935078 \r\nL 67.260757 155.293836 \r\nL 67.315543 205.113792 \r\nL 67.330761 25.119113 \r\nL 67.373372 167.347051 \r\nL 67.403809 210.336851 \r\nL 67.485988 69.314235 \r\nL 67.498163 36.36878 \r\nL 67.598604 205.917339 \r\nL 67.616866 136.812239 \r\nL 67.677739 209.13153 \r\nL 67.711219 183.016231 \r\nL 67.817748 89.804701 \r\nL 67.747743 211.943947 \r\nL 67.820791 175.784302 \r\nL 67.829922 186.632195 \r\nL 67.826879 146.053038 \r\nL 67.848184 169.35592 \r\nL 67.875577 91.411796 \r\nL 67.878621 211.943947 \r\nL 67.9608 109.491619 \r\nL 67.982106 207.122661 \r\nL 68.073416 169.35592 \r\nL 68.125158 209.13153 \r\nL 68.119071 144.847716 \r\nL 68.179944 177.391397 \r\nL 68.231686 82.170998 \r\nL 68.280385 212.747494 \r\nL 68.29256 99.045499 \r\nL 68.301691 208.729756 \r\nL 68.405175 168.552373 \r\nL 68.423437 128.374989 \r\nL 68.41735 203.506696 \r\nL 68.456918 180.605588 \r\nL 68.481267 214.35459 \r\nL 68.536053 136.008692 \r\nL 68.56649 180.203814 \r\nL 68.581708 149.267228 \r\nL 68.575621 189.042838 \r\nL 68.59997 173.775432 \r\nL 68.663887 213.149268 \r\nL 68.627363 151.276098 \r\nL 68.709542 195.47122 \r\nL 68.767372 137.214013 \r\nL 68.715629 208.327982 \r\nL 68.822158 178.998492 \r\nL 68.8739 108.688071 \r\nL 68.910424 209.935078 \r\nL 68.928686 167.347051 \r\nL 68.93173 204.310244 \r\nL 69.001734 139.624656 \r\nL 69.038258 199.488958 \r\nL 69.14783 78.555033 \r\nL 69.105219 206.319113 \r\nL 69.153917 169.35592 \r\nL 69.217834 199.890732 \r\nL 69.193485 77.751486 \r\nL 69.257402 178.998492 \r\nL 69.309144 125.160798 \r\nL 69.318275 211.140399 \r\nL 69.366974 172.168337 \r\nL 69.449153 211.140399 \r\nL 69.415673 137.615787 \r\nL 69.473502 177.793171 \r\nL 69.555681 210.738625 \r\nL 69.589162 134.80337 \r\nL 69.628729 206.319113 \r\nL 69.598293 107.080976 \r\nL 69.701777 164.936408 \r\nL 69.768738 74.135521 \r\nL 69.799175 207.926208 \r\nL 69.811349 154.892062 \r\nL 69.890485 102.25969 \r\nL 69.84483 209.13153 \r\nL 69.905703 123.553703 \r\nL 69.93614 208.729756 \r\nL 69.978751 63.689401 \r\nL 70.018319 176.186075 \r\nL 70.045712 84.581641 \r\nL 70.115716 213.149268 \r\nL 70.127891 164.534634 \r\nL 70.137022 203.104922 \r\nL 70.143109 66.501818 \r\nL 70.237463 171.766563 \r\nL 70.252681 89.804701 \r\nL 70.289205 209.13153 \r\nL 70.353122 120.339512 \r\nL 70.429214 199.488958 \r\nL 70.441388 17.083636 \r\nL 70.468781 197.881863 \r\nL 70.480956 211.140399 \r\nL 70.496174 118.732417 \r\nL 70.557048 168.552373 \r\nL 70.657489 63.689401 \r\nL 70.611834 203.104922 \r\nL 70.66662 135.205144 \r\nL 70.712275 202.703149 \r\nL 70.684882 17.083636 \r\nL 70.779235 174.57898 \r\nL 70.858371 99.447273 \r\nL 70.864458 209.935078 \r\nL 70.873589 160.516896 \r\nL 70.925331 205.917339 \r\nL 70.94055 127.973215 \r\nL 70.986205 195.872993 \r\nL 70.989248 195.872993 \r\nL 71.037947 121.14306 \r\nL 71.053165 199.890732 \r\nL 71.09882 154.490288 \r\nL 71.110995 211.943947 \r\nL 71.147519 67.305366 \r\nL 71.208392 164.534634 \r\nL 71.220567 97.438404 \r\nL 71.272309 205.113792 \r\nL 71.302746 140.02643 \r\nL 71.324052 210.336851 \r\nL 71.415362 207.926208 \r\nL 71.506672 17.083636 \r\nL 71.482322 211.943947 \r\nL 71.524934 189.846386 \r\nL 71.601025 214.35459 \r\nL 71.604069 78.555033 \r\nL 71.628419 172.570111 \r\nL 71.649724 68.912461 \r\nL 71.652768 205.917339 \r\nL 71.731903 158.106253 \r\nL 71.734947 211.140399 \r\nL 71.817126 131.990953 \r\nL 71.841475 209.13153 \r\nL 71.932785 17.083636 \r\nL 71.868868 211.943947 \r\nL 71.954091 174.57898 \r\nL 72.024095 72.9302 \r\nL 72.014964 200.292506 \r\nL 72.063663 178.998492 \r\nL 72.081925 210.336851 \r\nL 72.0941 104.670333 \r\nL 72.167148 156.097384 \r\nL 72.179322 115.518226 \r\nL 72.234108 212.345721 \r\nL 72.279763 137.214013 \r\nL 72.364986 196.676541 \r\nL 72.304113 70.519557 \r\nL 72.389335 152.481419 \r\nL 72.483689 139.222882 \r\nL 72.398466 207.524435 \r\nL 72.49282 166.945277 \r\nL 72.596305 210.336851 \r\nL 72.55065 86.992284 \r\nL 72.599348 114.714678 \r\nL 72.70892 213.551042 \r\nL 72.721095 44.806031 \r\nL 72.818492 175.784302 \r\nL 72.845885 211.140399 \r\nL 72.885453 134.401596 \r\nL 72.894584 183.418004 \r\nL 72.988938 124.357251 \r\nL 72.928064 204.712018 \r\nL 73.0072 158.508027 \r\nL 73.061986 96.233082 \r\nL 73.086335 213.952816 \r\nL 73.116772 159.713348 \r\nL 73.208082 205.113792 \r\nL 73.192863 129.58031 \r\nL 73.232431 201.497827 \r\nL 73.238518 29.538625 \r\nL 73.296348 211.542173 \r\nL 73.342003 203.104922 \r\nL 73.369396 89.804701 \r\nL 73.402876 208.729756 \r\nL 73.457662 170.561242 \r\nL 73.460706 211.943947 \r\nL 73.482012 117.527095 \r\nL 73.567234 192.257029 \r\nL 73.58854 114.312905 \r\nL 73.64637 213.149268 \r\nL 73.676806 159.713348 \r\nL 73.765073 210.336851 \r\nL 73.73768 109.491619 \r\nL 73.789422 198.283636 \r\nL 73.795509 121.544834 \r\nL 73.82899 212.345721 \r\nL 73.898994 183.819778 \r\nL 73.902038 212.747494 \r\nL 73.950736 131.187406 \r\nL 74.01161 209.533304 \r\nL 74.023784 144.044169 \r\nL 74.054221 210.738625 \r\nL 74.133356 170.963016 \r\nL 74.230754 204.310244 \r\nL 74.157706 124.357251 \r\nL 74.245972 187.435743 \r\nL 74.340326 209.935078 \r\nL 74.322064 134.401596 \r\nL 74.3525 168.954146 \r\nL 74.44381 212.747494 \r\nL 74.385981 144.847716 \r\nL 74.446854 150.070776 \r\nL 74.498596 209.533304 \r\nL 74.550339 120.741286 \r\nL 74.599037 211.943947 \r\nL 74.623387 119.937738 \r\nL 74.662954 206.720887 \r\nL 74.702522 211.542173 \r\nL 74.681216 154.490288 \r\nL 74.71774 171.364789 \r\nL 74.772526 111.500488 \r\nL 74.729915 212.345721 \r\nL 74.830356 155.293836 \r\nL 74.918622 210.336851 \r\nL 74.90036 119.134191 \r\nL 74.939928 175.382528 \r\nL 75.012976 117.527095 \r\nL 75.006889 199.890732 \r\nL 75.046456 159.311574 \r\nL 75.052544 211.943947 \r\nL 75.110373 35.565233 \r\nL 75.159072 181.007361 \r\nL 75.162116 181.007361 \r\nL 75.207771 142.035299 \r\nL 75.256469 211.140399 \r\nL 75.268644 146.454812 \r\nL 75.271688 208.327982 \r\nL 75.372129 56.055698 \r\nL 75.378216 127.571441 \r\nL 75.439089 210.738625 \r\nL 75.457351 104.268559 \r\nL 75.493875 175.382528 \r\nL 75.530399 17.083636 \r\nL 75.579098 197.078315 \r\nL 75.606491 157.302705 \r\nL 75.633884 211.140399 \r\nL 75.661277 68.510687 \r\nL 75.719107 181.007361 \r\nL 75.764762 111.500488 \r\nL 75.804329 203.104922 \r\nL 75.831722 173.775432 \r\nL 75.856072 208.729756 \r\nL 75.880421 123.151929 \r\nL 75.944338 198.68541 \r\nL 75.950425 40.386519 \r\nL 76.047823 209.533304 \r\nL 76.05391 128.776763 \r\nL 76.11174 211.943947 \r\nL 76.114783 38.779424 \r\nL 76.166526 156.097384 \r\nL 76.218268 203.90847 \r\nL 76.196962 113.107583 \r\nL 76.276098 164.13286 \r\nL 76.300447 56.055698 \r\nL 76.297403 211.542173 \r\nL 76.38567 155.69561 \r\nL 76.461761 204.712018 \r\nL 76.470892 60.475211 \r\nL 76.495242 171.766563 \r\nL 76.513504 102.661463 \r\nL 76.580464 205.917339 \r\nL 76.604814 179.400266 \r\nL 76.632207 211.542173 \r\nL 76.69308 113.911131 \r\nL 76.711342 185.426874 \r\nL 76.732648 44.806031 \r\nL 76.735691 211.140399 \r\nL 76.81787 127.973215 \r\nL 76.881787 213.149268 \r\nL 76.893962 78.555033 \r\nL 76.927442 199.890732 \r\nL 76.96701 57.26102 \r\nL 77.02484 212.345721 \r\nL 77.040058 160.115122 \r\nL 77.076582 210.738625 \r\nL 77.088757 48.823769 \r\nL 77.140499 146.454812 \r\nL 77.143543 59.671663 \r\nL 77.24094 212.747494 \r\nL 77.250071 162.123991 \r\nL 77.268333 205.515565 \r\nL 77.29877 92.215344 \r\nL 77.359643 154.088514 \r\nL 77.362687 89.402927 \r\nL 77.377905 210.336851 \r\nL 77.466171 162.525765 \r\nL 77.560525 200.292506 \r\nL 77.493564 126.36612 \r\nL 77.575743 158.508027 \r\nL 77.578787 157.704479 \r\nL 77.657922 199.890732 \r\nL 77.609224 122.750155 \r\nL 77.688359 166.141729 \r\nL 77.721839 88.197605 \r\nL 77.694446 196.274767 \r\nL 77.767494 164.936408 \r\nL 77.776625 213.551042 \r\nL 77.816193 119.535965 \r\nL 77.88011 188.641064 \r\nL 77.883154 198.68541 \r\nL 77.940983 121.544834 \r\nL 77.974464 195.47122 \r\nL 78.038381 83.778093 \r\nL 77.980551 213.551042 \r\nL 78.084036 140.428204 \r\nL 78.166215 212.747494 \r\nL 78.138822 89.001153 \r\nL 78.193608 117.527095 \r\nL 78.306223 208.729756 \r\nL 78.227088 116.723548 \r\nL 78.309267 192.658803 \r\nL 78.376228 200.292506 \r\nL 78.421883 73.733747 \r\nL 78.525367 209.935078 \r\nL 78.534498 143.642395 \r\nL 78.604503 204.310244 \r\nL 78.592328 41.190067 \r\nL 78.650158 182.614457 \r\nL 78.7019 38.779424 \r\nL 78.698856 202.703149 \r\nL 78.75973 123.553703 \r\nL 78.784079 212.345721 \r\nL 78.823647 17.083636 \r\nL 78.872345 166.945277 \r\nL 78.878433 177.793171 \r\nL 78.88452 160.115122 \r\nL 78.94235 91.81357 \r\nL 78.969743 210.738625 \r\nL 78.994092 171.364789 \r\nL 79.012354 58.064568 \r\nL 79.030616 211.542173 \r\nL 79.10062 178.596718 \r\nL 79.176712 201.497827 \r\nL 79.134101 103.866785 \r\nL 79.210192 174.980754 \r\nL 79.219324 93.018891 \r\nL 79.30759 210.336851 \r\nL 79.319765 154.892062 \r\nL 79.344114 209.935078 \r\nL 79.334983 33.556364 \r\nL 79.426293 144.445942 \r\nL 79.465861 46.8149 \r\nL 79.511516 210.738625 \r\nL 79.532821 145.24949 \r\nL 79.630219 211.140399 \r\nL 79.569345 77.349712 \r\nL 79.645437 189.444612 \r\nL 79.712398 119.134191 \r\nL 79.685005 209.533304 \r\nL 79.755009 162.123991 \r\nL 79.815882 213.952816 \r\nL 79.809795 124.357251 \r\nL 79.852406 181.409135 \r\nL 79.870668 24.315565 \r\nL 79.904149 209.533304 \r\nL 79.965022 145.651264 \r\nL 79.968066 145.651264 \r\nL 80.044157 208.729756 \r\nL 80.068507 129.982084 \r\nL 80.080681 199.087184 \r\nL 80.175035 70.117783 \r\nL 80.108074 212.345721 \r\nL 80.190253 156.097384 \r\nL 80.263301 198.283636 \r\nL 80.25417 121.946608 \r\nL 80.296782 166.141729 \r\nL 80.378961 83.376319 \r\nL 80.360699 206.720887 \r\nL 80.406354 170.159468 \r\nL 80.421572 201.899601 \r\nL 80.476358 82.974545 \r\nL 80.512882 195.069446 \r\nL 80.537231 17.083636 \r\nL 80.546362 206.720887 \r\nL 80.625498 148.061907 \r\nL 80.71072 209.533304 \r\nL 80.671153 49.627317 \r\nL 80.73507 195.872993 \r\nL 80.805074 59.269889 \r\nL 80.753332 213.952816 \r\nL 80.847685 117.928869 \r\nL 80.899428 209.13153 \r\nL 80.905515 90.608248 \r\nL 80.957257 187.435743 \r\nL 81.015087 97.03663 \r\nL 80.999869 209.533304 \r\nL 81.066829 111.902262 \r\nL 81.130746 208.729756 \r\nL 81.103353 102.661463 \r\nL 81.179445 167.748825 \r\nL 81.28293 125.964346 \r\nL 81.243362 208.729756 \r\nL 81.285973 157.302705 \r\nL 81.386414 202.703149 \r\nL 81.319454 50.029091 \r\nL 81.398589 180.203814 \r\nL 81.505117 123.151929 \r\nL 81.453375 205.515565 \r\nL 81.508161 167.748825 \r\nL 81.553816 212.345721 \r\nL 81.517292 105.47388 \r\nL 81.614689 190.24816 \r\nL 81.721218 128.374989 \r\nL 81.651213 206.720887 \r\nL 81.724261 134.401596 \r\nL 81.77296 211.943947 \r\nL 81.824702 65.698271 \r\nL 81.833833 193.060576 \r\nL 81.879488 82.170998 \r\nL 81.894707 211.943947 \r\nL 81.946449 160.516896 \r\nL 81.952536 209.533304 \r\nL 81.976886 130.383858 \r\nL 82.052977 187.435743 \r\nL 82.159506 93.822439 \r\nL 82.062108 199.890732 \r\nL 82.165593 149.669002 \r\nL 82.168637 150.47255 \r\nL 82.17168 78.555033 \r\nL 82.253859 207.122661 \r\nL 82.278209 162.123991 \r\nL 82.281252 213.952816 \r\nL 82.366475 92.215344 \r\nL 82.387781 182.614457 \r\nL 82.448654 125.562572 \r\nL 82.433436 203.104922 \r\nL 82.497353 175.382528 \r\nL 82.552139 123.955477 \r\nL 82.530833 203.104922 \r\nL 82.579532 150.874324 \r\nL 82.582575 209.13153 \r\nL 82.625187 17.083636 \r\nL 82.689104 146.454812 \r\nL 82.695191 131.990953 \r\nL 82.698235 168.150599 \r\nL 82.774326 206.319113 \r\nL 82.728671 76.546164 \r\nL 82.804763 157.704479 \r\nL 82.807807 118.732417 \r\nL 82.841287 205.113792 \r\nL 82.914335 161.722217 \r\nL 82.981296 203.104922 \r\nL 82.956946 17.083636 \r\nL 83.026951 184.623326 \r\nL 83.136523 129.58031 \r\nL 83.057387 211.542173 \r\nL 83.139566 163.731086 \r\nL 83.14261 164.13286 \r\nL 83.145654 154.892062 \r\nL 83.243051 207.122661 \r\nL 83.255226 17.083636 \r\nL 83.297837 205.113792 \r\nL 83.367841 174.980754 \r\nL 83.38306 151.677871 \r\nL 83.413496 198.68541 \r\nL 83.504806 60.475211 \r\nL 83.47437 208.729756 \r\nL 83.526112 149.267228 \r\nL 83.550461 192.257029 \r\nL 83.556549 38.779424 \r\nL 83.638728 182.212683 \r\nL 83.681339 89.402927 \r\nL 83.705688 202.301375 \r\nL 83.7483 168.954146 \r\nL 83.806129 206.720887 \r\nL 83.836566 113.911131 \r\nL 83.860915 202.703149 \r\nL 83.949182 125.562572 \r\nL 83.927876 204.310244 \r\nL 83.973531 158.106253 \r\nL 84.064841 211.542173 \r\nL 83.988749 104.670333 \r\nL 84.080059 142.437073 \r\nL 84.095278 124.357251 \r\nL 84.104409 213.149268 \r\nL 84.174413 155.69561 \r\nL 84.1805 205.515565 \r\nL 84.186588 100.25082 \r\nL 84.280941 145.651264 \r\nL 84.332684 90.608248 \r\nL 84.372251 211.140399 \r\nL 84.384426 113.911131 \r\nL 84.399644 213.551042 \r\nL 84.439212 37.574102 \r\nL 84.493998 191.051707 \r\nL 84.597483 17.083636 \r\nL 84.500085 205.917339 \r\nL 84.606614 101.054368 \r\nL 84.713142 207.926208 \r\nL 84.6614 17.083636 \r\nL 84.719229 164.936408 \r\nL 84.764884 209.935078 \r\nL 84.743579 67.305366 \r\nL 84.81967 123.553703 \r\nL 84.822714 78.956807 \r\nL 84.895762 210.738625 \r\nL 84.926199 173.775432 \r\nL 84.984028 60.073437 \r\nL 84.987072 205.113792 \r\nL 85.038814 170.159468 \r\nL 85.041858 206.319113 \r\nL 85.047945 121.946608 \r\nL 85.15143 188.641064 \r\nL 85.163605 116.321774 \r\nL 85.200129 210.738625 \r\nL 85.264046 162.927539 \r\nL 85.337094 209.13153 \r\nL 85.291439 125.160798 \r\nL 85.340137 137.615787 \r\nL 85.343181 113.107583 \r\nL 85.373618 211.140399 \r\nL 85.446666 174.177206 \r\nL 85.525801 208.327982 \r\nL 85.504495 142.035299 \r\nL 85.531888 174.57898 \r\nL 85.534932 110.69694 \r\nL 85.562325 197.480089 \r\nL 85.64146 144.445942 \r\nL 85.711465 209.935078 \r\nL 85.650591 111.902262 \r\nL 85.744945 166.543503 \r\nL 85.747989 91.81357 \r\nL 85.772338 204.310244 \r\nL 85.854517 174.177206 \r\nL 85.918434 130.383858 \r\nL 85.894085 206.319113 \r\nL 85.967133 163.329313 \r\nL 86.040181 204.712018 \r\nL 86.061486 31.145721 \r\nL 86.076705 174.57898 \r\nL 86.079748 174.980754 \r\nL 86.134534 109.491619 \r\nL 86.110185 209.935078 \r\nL 86.18932 167.748825 \r\nL 86.225844 146.454812 \r\nL 86.207582 191.453481 \r\nL 86.228888 150.874324 \r\nL 86.231932 211.140399 \r\nL 86.274543 77.751486 \r\nL 86.33846 155.293836 \r\nL 86.341504 154.490288 \r\nL 86.344547 174.177206 \r\nL 86.347591 210.738625 \r\nL 86.368897 48.020222 \r\nL 86.451076 158.106253 \r\nL 86.508905 120.741286 \r\nL 86.484556 203.90847 \r\nL 86.518036 165.338182 \r\nL 86.52108 204.310244 \r\nL 86.57891 108.286297 \r\nL 86.627608 146.856585 \r\nL 86.715875 212.747494 \r\nL 86.673263 108.286297 \r\nL 86.734137 156.900931 \r\nL 86.79501 17.083636 \r\nL 86.785879 204.712018 \r\nL 86.840665 169.35592 \r\nL 86.88632 206.720887 \r\nL 86.846753 100.652594 \r\nL 86.922844 174.57898 \r\nL 86.925888 102.25969 \r\nL 87.005023 210.738625 \r\nL 87.032416 151.276098 \r\nL 87.108508 123.553703 \r\nL 87.090246 193.864124 \r\nL 87.141988 141.633525 \r\nL 87.254604 210.738625 \r\nL 87.199818 123.955477 \r\nL 87.257648 202.703149 \r\nL 87.281997 91.411796 \r\nL 87.355045 209.533304 \r\nL 87.370263 144.847716 \r\nL 87.446355 210.738625 \r\nL 87.391569 17.083636 \r\nL 87.482879 177.391397 \r\nL 87.488966 205.113792 \r\nL 87.495054 119.535965 \r\nL 87.58332 181.810909 \r\nL 87.598538 88.599379 \r\nL 87.677674 200.694279 \r\nL 87.692892 175.382528 \r\nL 87.695936 204.712018 \r\nL 87.756809 52.439734 \r\nL 87.802464 179.400266 \r\nL 87.896818 65.296497 \r\nL 87.842032 199.890732 \r\nL 87.91508 138.419335 \r\nL 87.945516 205.917339 \r\nL 87.985084 103.465011 \r\nL 88.030739 182.212683 \r\nL 88.061176 54.850377 \r\nL 88.082481 195.872993 \r\nL 88.143355 150.874324 \r\nL 88.155529 205.917339 \r\nL 88.161617 116.723548 \r\nL 88.237708 133.999823 \r\nL 88.240752 93.018891 \r\nL 88.274232 209.935078 \r\nL 88.344237 172.971885 \r\nL 88.417285 198.283636 \r\nL 88.414241 120.339512 \r\nL 88.453809 161.722217 \r\nL 88.523813 199.087184 \r\nL 88.517726 126.767894 \r\nL 88.545119 157.302705 \r\nL 88.575555 60.475211 \r\nL 88.605992 211.140399 \r\nL 88.651647 155.293836 \r\nL 88.654691 208.327982 \r\nL 88.709477 93.420665 \r\nL 88.761219 149.267228 \r\nL 88.767306 129.982084 \r\nL 88.797743 211.140399 \r\nL 88.846442 60.073437 \r\nL 88.876878 176.186075 \r\nL 88.946883 106.679202 \r\nL 88.916446 203.506696 \r\nL 88.983407 155.293836 \r\nL 89.007756 213.952816 \r\nL 89.016887 65.296497 \r\nL 89.092979 203.506696 \r\nL 89.117328 211.542173 \r\nL 89.208638 17.083636 \r\nL 89.211682 209.935078 \r\nL 89.321254 200.292506 \r\nL 89.412564 89.001153 \r\nL 89.397345 203.506696 \r\nL 89.433869 171.766563 \r\nL 89.506917 123.955477 \r\nL 89.464306 209.13153 \r\nL 89.549529 127.973215 \r\nL 89.610402 79.358581 \r\nL 89.662144 205.113792 \r\nL 89.77476 54.046829 \r\nL 89.884332 207.524435 \r\nL 89.881288 39.181197 \r\nL 89.887376 191.855255 \r\nL 89.969555 95.429534 \r\nL 89.948249 209.935078 \r\nL 89.996948 176.989623 \r\nL 90.076083 210.738625 \r\nL 90.054777 39.181197 \r\nL 90.094345 192.257029 \r\nL 90.161306 30.743947 \r\nL 90.112607 211.542173 \r\nL 90.203917 136.008692 \r\nL 90.298271 206.720887 \r\nL 90.280009 119.937738 \r\nL 90.316533 179.80204 \r\nL 90.3561 105.072106 \r\nL 90.325664 201.497827 \r\nL 90.426105 164.13286 \r\nL 90.483934 193.46235 \r\nL 90.508284 103.866785 \r\nL 90.532633 165.338182 \r\nL 90.566113 121.14306 \r\nL 90.626987 194.667672 \r\nL 90.639161 158.9098 \r\nL 90.678729 210.738625 \r\nL 90.727428 87.795831 \r\nL 90.748733 157.704479 \r\nL 90.770039 202.703149 \r\nL 90.864393 17.083636 \r\nL 90.913091 207.524435 \r\nL 90.977008 183.016231 \r\nL 90.998314 70.519557 \r\nL 91.031794 207.524435 \r\nL 91.08658 133.196275 \r\nL 91.171803 197.480089 \r\nL 91.174847 65.296497 \r\nL 91.196152 157.704479 \r\nL 91.278331 17.083636 \r\nL 91.229633 209.533304 \r\nL 91.299637 167.347051 \r\nL 91.393991 205.917339 \r\nL 91.378772 51.636186 \r\nL 91.406165 177.391397 \r\nL 91.427471 17.083636 \r\nL 91.473126 214.35459 \r\nL 91.515737 176.587849 \r\nL 91.616178 73.733747 \r\nL 91.610091 202.301375 \r\nL 91.628353 128.776763 \r\nL 91.677052 206.720887 \r\nL 91.63444 17.083636 \r\nL 91.737925 196.676541 \r\nL 91.740969 76.546164 \r\nL 91.744012 211.943947 \r\nL 91.847497 129.58031 \r\nL 91.902283 205.113792 \r\nL 91.93272 109.893392 \r\nL 91.960113 155.69561 \r\nL 91.972287 90.608248 \r\nL 92.039248 193.060576 \r\nL 92.072728 137.615787 \r\nL 92.142733 202.301375 \r\nL 92.084903 88.599379 \r\nL 92.173169 136.812239 \r\nL 92.264479 213.149268 \r\nL 92.282741 47.216674 \r\nL 92.343615 198.283636 \r\nL 92.395357 184.623326 \r\nL 92.48058 197.881863 \r\nL 92.507973 90.608248 \r\nL 92.608414 209.13153 \r\nL 92.620588 167.347051 \r\nL 92.666243 206.720887 \r\nL 92.63885 142.035299 \r\nL 92.675374 189.444612 \r\nL 92.769728 66.501818 \r\nL 92.763641 213.149268 \r\nL 92.78799 98.241951 \r\nL 92.839732 212.345721 \r\nL 92.900606 152.079645 \r\nL 92.976697 197.078315 \r\nL 93.007134 137.615787 \r\nL 93.013221 182.614457 \r\nL 93.071051 123.955477 \r\nL 93.058876 197.480089 \r\nL 93.128881 146.856585 \r\nL 93.156274 203.104922 \r\nL 93.195841 131.187406 \r\nL 93.238453 141.633525 \r\nL 93.348025 193.864124 \r\nL 93.24454 86.59051 \r\nL 93.351068 170.159468 \r\nL 93.366287 70.117783 \r\nL 93.408898 189.444612 \r\nL 93.463684 127.973215 \r\nL 93.561081 208.729756 \r\nL 93.554994 121.14306 \r\nL 93.573256 122.750155 \r\nL 93.631086 23.110244 \r\nL 93.649348 209.13153 \r\nL 93.679784 168.150599 \r\nL 93.768051 211.943947 \r\nL 93.746745 117.928869 \r\nL 93.786313 205.113792 \r\nL 93.828924 114.312905 \r\nL 93.898928 153.284967 \r\nL 93.938496 117.527095 \r\nL 93.920234 204.310244 \r\nL 93.996326 158.9098 \r\nL 94.06633 83.778093 \r\nL 94.115029 205.917339 \r\nL 94.206339 81.36745 \r\nL 94.148509 213.149268 \r\nL 94.227644 150.874324 \r\nL 94.303736 207.926208 \r\nL 94.279387 102.25969 \r\nL 94.321998 178.194945 \r\nL 94.343304 75.742616 \r\nL 94.334173 205.917339 \r\nL 94.43157 133.196275 \r\nL 94.486356 208.729756 \r\nL 94.477225 53.645055 \r\nL 94.541142 189.042838 \r\nL 94.54723 84.983415 \r\nL 94.632452 200.292506 \r\nL 94.653758 145.651264 \r\nL 94.681151 105.875654 \r\nL 94.717675 205.917339 \r\nL 94.742024 119.937738 \r\nL 94.827247 201.096053 \r\nL 94.79681 77.349712 \r\nL 94.85464 196.676541 \r\nL 94.866815 114.714678 \r\nL 94.967256 144.847716 \r\nL 95.028129 208.327982 \r\nL 94.994649 108.688071 \r\nL 95.076828 150.874324 \r\nL 95.089002 129.58031 \r\nL 95.140745 212.747494 \r\nL 95.171181 157.704479 \r\nL 95.174225 210.738625 \r\nL 95.25336 95.831308 \r\nL 95.283797 185.0251 \r\nL 95.286841 201.899601 \r\nL 95.295972 92.617118 \r\nL 95.384238 176.186075 \r\nL 95.457286 92.215344 \r\nL 95.393369 207.926208 \r\nL 95.49381 142.437073 \r\nL 95.575989 205.113792 \r\nL 95.579033 99.849047 \r\nL 95.597295 160.516896 \r\nL 95.655124 85.385188 \r\nL 95.694692 191.855255 \r\nL 95.706867 125.562572 \r\nL 95.773827 200.694279 \r\nL 95.819482 180.203814 \r\nL 95.926011 17.083636 \r\nL 95.865137 209.935078 \r\nL 95.932098 160.516896 \r\nL 96.023408 74.135521 \r\nL 95.996015 212.747494 \r\nL 96.047757 138.017561 \r\nL 96.078194 208.327982 \r\nL 96.069063 18.690732 \r\nL 96.157329 145.651264 \r\nL 96.160373 109.893392 \r\nL 96.178635 209.533304 \r\nL 96.263858 168.954146 \r\nL 96.324731 211.140399 \r\nL 96.291251 79.760355 \r\nL 96.370386 159.713348 \r\nL 96.443434 81.36745 \r\nL 96.437347 207.122661 \r\nL 96.455609 155.69561 \r\nL 96.516482 209.533304 \r\nL 96.479958 84.581641 \r\nL 96.565181 206.319113 \r\nL 96.656491 50.430865 \r\nL 96.674753 154.088514 \r\nL 96.744757 197.078315 \r\nL 96.750844 17.083636 \r\nL 96.784325 169.35592 \r\nL 96.823892 32.351042 \r\nL 96.82998 211.943947 \r\nL 96.89694 98.643725 \r\nL 96.924333 205.917339 \r\nL 97.009556 160.115122 \r\nL 97.07956 205.917339 \r\nL 97.04608 127.169667 \r\nL 97.109997 156.097384 \r\nL 97.155652 105.875654 \r\nL 97.17087 212.747494 \r\nL 97.219569 148.865455 \r\nL 97.307835 74.537295 \r\nL 97.332185 208.729756 \r\nL 97.350447 17.083636 \r\nL 97.356534 210.738625 \r\nL 97.4448 121.14306 \r\nL 97.450888 190.24816 \r\nL 97.481324 107.884523 \r\nL 97.554372 123.151929 \r\nL 97.572634 206.720887 \r\nL 97.636551 104.670333 \r\nL 97.666988 139.222882 \r\nL 97.688294 201.096053 \r\nL 97.736992 93.822439 \r\nL 97.779604 176.587849 \r\nL 97.877001 88.599379 \r\nL 97.880045 203.506696 \r\nL 97.889176 148.463681 \r\nL 97.931787 88.599379 \r\nL 97.989617 209.13153 \r\nL 97.998748 110.69694 \r\nL 98.099189 155.69561 \r\nL 98.102232 201.497827 \r\nL 98.157018 71.323104 \r\nL 98.208761 192.257029 \r\nL 98.220935 108.688071 \r\nL 98.245285 209.935078 \r\nL 98.318333 180.605588 \r\nL 98.400512 199.890732 \r\nL 98.348769 123.151929 \r\nL 98.41573 172.971885 \r\nL 98.418774 109.089845 \r\nL 98.497909 200.694279 \r\nL 98.522258 199.890732 \r\nL 98.561826 82.572772 \r\nL 98.607481 210.738625 \r\nL 98.644005 63.287627 \r\nL 98.720097 136.008692 \r\nL 98.726184 78.555033 \r\nL 98.808363 200.694279 \r\nL 98.829669 136.008692 \r\nL 98.878367 102.661463 \r\nL 98.850974 210.336851 \r\nL 98.933153 152.079645 \r\nL 98.957503 204.712018 \r\nL 99.000114 124.357251 \r\nL 99.042725 164.534634 \r\nL 99.0549 19.494279 \r\nL 99.079249 195.47122 \r\nL 99.155341 133.598049 \r\nL 99.261869 200.292506 \r\nL 99.207083 87.795831 \r\nL 99.264913 145.24949 \r\nL 99.353179 206.720887 \r\nL 99.307524 35.163459 \r\nL 99.365354 158.508027 \r\nL 99.465795 66.100044 \r\nL 99.374485 209.13153 \r\nL 99.47797 121.14306 \r\nL 99.490144 35.163459 \r\nL 99.529712 209.13153 \r\nL 99.584498 170.963016 \r\nL 99.654502 208.327982 \r\nL 99.642328 108.688071 \r\nL 99.681895 161.320443 \r\nL 99.684939 96.233082 \r\nL 99.788424 212.747494 \r\nL 99.794511 128.374989 \r\nL 99.864515 210.336851 \r\nL 99.824948 82.974545 \r\nL 99.91017 191.453481 \r\nL 99.93452 42.797162 \r\nL 99.919301 203.104922 \r\nL 100.02583 150.070776 \r\nL 100.050179 199.890732 \r\nL 100.129314 103.465011 \r\nL 100.135402 148.865455 \r\nL 100.20845 209.533304 \r\nL 100.156707 68.108914 \r\nL 100.244974 208.327982 \r\nL 100.318022 67.70714 \r\nL 100.290629 213.149268 \r\nL 100.354546 135.205144 \r\nL 100.388026 204.310244 \r\nL 100.442812 82.572772 \r\nL 100.464118 144.847716 \r\nL 100.552384 205.113792 \r\nL 100.488467 75.742616 \r\nL 100.567602 142.035299 \r\nL 100.582821 108.688071 \r\nL 100.579777 195.872993 \r\nL 100.671087 153.686741 \r\nL 100.674131 201.497827 \r\nL 100.762397 110.295166 \r\nL 100.780659 178.194945 \r\nL 100.786746 113.107583 \r\nL 100.862838 199.890732 \r\nL 100.893275 149.669002 \r\nL 100.923711 193.864124 \r\nL 100.990672 80.162129 \r\nL 101.00589 181.409135 \r\nL 101.081982 93.018891 \r\nL 101.109375 191.453481 \r\nL 101.118506 133.999823 \r\nL 101.167205 69.314235 \r\nL 101.136768 211.943947 \r\nL 101.225034 105.875654 \r\nL 101.316344 212.747494 \r\nL 101.298082 55.653925 \r\nL 101.334606 162.525765 \r\nL 101.33765 107.482749 \r\nL 101.352868 199.488958 \r\nL 101.447222 119.134191 \r\nL 101.526357 88.197605 \r\nL 101.453309 203.506696 \r\nL 101.547663 151.276098 \r\nL 101.623755 207.926208 \r\nL 101.587231 88.599379 \r\nL 101.660279 195.069446 \r\nL 101.757676 120.339512 \r\nL 101.708977 201.899601 \r\nL 101.769851 148.463681 \r\nL 101.7942 214.35459 \r\nL 101.788113 40.386519 \r\nL 101.876379 139.624656 \r\nL 101.882466 38.37765 \r\nL 101.897685 204.712018 \r\nL 101.985951 137.214013 \r\nL 102.065087 201.096053 \r\nL 102.031606 105.072106 \r\nL 102.09248 127.973215 \r\nL 102.129004 92.215344 \r\nL 102.147266 176.587849 \r\nL 102.180746 119.535965 \r\nL 102.272056 199.890732 \r\nL 102.235532 119.134191 \r\nL 102.293362 159.311574 \r\nL 102.296405 158.9098 \r\nL 102.299449 117.928869 \r\nL 102.317711 189.042838 \r\nL 102.405977 163.329313 \r\nL 102.497287 122.750155 \r\nL 102.424239 205.113792 \r\nL 102.518593 129.982084 \r\nL 102.58251 200.292506 \r\nL 102.606859 98.241951 \r\nL 102.634252 169.35592 \r\nL 102.716431 99.849047 \r\nL 102.664689 206.319113 \r\nL 102.746868 139.624656 \r\nL 102.762086 199.488958 \r\nL 102.759043 107.884523 \r\nL 102.859484 164.936408 \r\nL 102.899051 211.140399 \r\nL 102.966012 124.759024 \r\nL 103.057322 201.096053 \r\nL 102.984274 97.438404 \r\nL 103.078628 199.890732 \r\nL 103.133414 117.125322 \r\nL 103.102977 209.533304 \r\nL 103.191243 170.963016 \r\nL 103.22168 17.083636 \r\nL 103.227767 213.551042 \r\nL 103.300815 149.669002 \r\nL 103.355601 202.703149 \r\nL 103.306903 18.690732 \r\nL 103.410387 138.821109 \r\nL 103.465173 207.122661 \r\nL 103.468217 109.491619 \r\nL 103.507785 143.240621 \r\nL 103.544309 76.14439 \r\nL 103.532134 209.13153 \r\nL 103.617357 150.070776 \r\nL 103.714754 194.265898 \r\nL 103.708667 105.072106 \r\nL 103.720841 134.80337 \r\nL 103.815195 185.426874 \r\nL 103.833457 52.03796 \r\nL 103.927811 208.729756 \r\nL 103.900418 37.574102 \r\nL 103.946073 156.097384 \r\nL 103.961291 110.295166 \r\nL 104.006946 188.641064 \r\nL 104.052601 151.677871 \r\nL 104.1013 211.140399 \r\nL 104.125649 93.018891 \r\nL 104.153042 123.955477 \r\nL 104.247396 17.083636 \r\nL 104.229134 190.24816 \r\nL 104.25957 154.490288 \r\nL 104.271745 174.57898 \r\nL 104.274789 140.02643 \r\nL 104.332618 208.327982 \r\nL 104.305225 17.083636 \r\nL 104.384361 117.527095 \r\nL 104.387404 116.723548 \r\nL 104.430016 200.292506 \r\nL 104.436103 101.857916 \r\nL 104.50002 143.240621 \r\nL 104.512195 88.197605 \r\nL 104.509151 163.329313 \r\nL 104.551762 151.677871 \r\nL 104.563937 186.632195 \r\nL 104.630898 46.413126 \r\nL 104.658291 159.311574 \r\nL 104.725251 65.296497 \r\nL 104.676553 210.738625 \r\nL 104.767863 171.766563 \r\nL 104.810474 87.394058 \r\nL 104.83178 202.301375 \r\nL 104.880478 154.892062 \r\nL 104.883522 156.900931 \r\nL 104.892653 103.063237 \r\nL 104.89874 156.499157 \r\nL 104.901784 61.680532 \r\nL 104.968745 212.345721 \r\nL 105.008312 172.971885 \r\nL 105.102666 89.804701 \r\nL 105.026574 207.122661 \r\nL 105.133103 127.571441 \r\nL 105.187889 200.694279 \r\nL 105.181801 89.804701 \r\nL 105.242675 175.784302 \r\nL 105.327897 60.475211 \r\nL 105.337028 193.46235 \r\nL 105.35529 113.911131 \r\nL 105.428338 211.542173 \r\nL 105.422251 109.089845 \r\nL 105.467906 133.196275 \r\nL 105.483124 39.582971 \r\nL 105.480081 211.542173 \r\nL 105.577478 119.134191 \r\nL 105.647482 199.087184 \r\nL 105.620089 70.117783 \r\nL 105.68705 174.57898 \r\nL 105.693137 66.100044 \r\nL 105.784447 191.051707 \r\nL 105.799666 146.856585 \r\nL 105.848364 43.198936 \r\nL 105.820971 199.488958 \r\nL 105.851408 150.070776 \r\nL 105.854452 209.13153 \r\nL 105.894019 56.055698 \r\nL 105.957936 160.91867 \r\nL 106.034028 71.724878 \r\nL 105.991417 197.480089 \r\nL 106.070552 114.312905 \r\nL 106.1436 201.497827 \r\nL 106.155775 68.510687 \r\nL 106.180124 133.999823 \r\nL 106.222735 210.738625 \r\nL 106.225779 109.491619 \r\nL 106.259259 124.759024 \r\nL 106.317089 99.447273 \r\nL 106.280565 201.497827 \r\nL 106.362744 127.169667 \r\nL 106.423617 207.524435 \r\nL 106.399268 99.447273 \r\nL 106.47536 168.552373 \r\nL 106.575801 117.125322 \r\nL 106.517971 210.738625 \r\nL 106.584932 142.838847 \r\nL 106.612325 208.327982 \r\nL 106.591019 112.304035 \r\nL 106.697547 163.329313 \r\nL 106.706678 45.207805 \r\nL 106.761464 203.104922 \r\nL 106.807119 146.454812 \r\nL 106.834512 210.336851 \r\nL 106.852774 81.769224 \r\nL 106.913648 125.562572 \r\nL 107.001914 198.68541 \r\nL 106.941041 99.447273 \r\nL 107.020176 126.36612 \r\nL 107.02322 89.001153 \r\nL 107.11453 209.13153 \r\nL 107.126704 168.150599 \r\nL 107.199752 199.488958 \r\nL 107.141923 115.518226 \r\nL 107.230189 184.623326 \r\nL 107.284975 99.849047 \r\nL 107.248451 188.641064 \r\nL 107.339761 131.187406 \r\nL 107.382372 196.274767 \r\nL 107.348892 105.47388 \r\nL 107.449333 171.766563 \r\nL 107.504119 112.304035 \r\nL 107.45542 203.506696 \r\nL 107.555861 171.364789 \r\nL 107.558905 196.676541 \r\nL 107.613691 42.797162 \r\nL 107.665433 183.819778 \r\nL 107.756743 64.091175 \r\nL 107.741525 198.283636 \r\nL 107.778049 150.874324 \r\nL 107.799355 207.122661 \r\nL 107.796311 90.206475 \r\nL 107.881534 135.205144 \r\nL 107.988062 108.688071 \r\nL 107.960669 200.292506 \r\nL 107.991106 124.759024 \r\nL 108.030673 207.122661 \r\nL 108.021542 31.949268 \r\nL 108.100678 144.044169 \r\nL 108.179813 103.063237 \r\nL 108.125027 209.533304 \r\nL 108.207206 114.714678 \r\nL 108.225468 183.016231 \r\nL 108.292429 95.429534 \r\nL 108.316778 154.490288 \r\nL 108.359389 67.305366 \r\nL 108.331996 195.872993 \r\nL 108.42635 140.02643 \r\nL 108.532878 201.096053 \r\nL 108.505485 117.125322 \r\nL 108.535922 150.070776 \r\nL 108.563315 90.206475 \r\nL 108.618101 199.087184 \r\nL 108.645494 123.955477 \r\nL 108.675931 111.098714 \r\nL 108.75811 203.90847 \r\nL 108.855507 101.456142 \r\nL 108.870725 152.883193 \r\nL 108.8829 201.096053 \r\nL 108.885944 102.25969 \r\nL 108.931599 110.69694 \r\nL 108.965079 67.70714 \r\nL 108.998559 209.533304 \r\nL 109.016821 157.302705 \r\nL 109.086826 203.104922 \r\nL 109.083782 85.786962 \r\nL 109.117262 140.829978 \r\nL 109.19031 17.083636 \r\nL 109.181179 201.096053 \r\nL 109.226834 167.347051 \r\nL 109.333363 211.542173 \r\nL 109.239009 110.69694 \r\nL 109.342494 210.738625 \r\nL 109.406411 121.946608 \r\nL 109.455109 139.222882 \r\nL 109.564681 208.729756 \r\nL 109.540332 117.527095 \r\nL 109.567725 166.141729 \r\nL 109.659035 74.537295 \r\nL 109.640773 211.542173 \r\nL 109.680341 152.883193 \r\nL 109.76252 211.140399 \r\nL 109.741214 110.69694 \r\nL 109.789913 152.883193 \r\nL 109.856874 212.747494 \r\nL 109.890354 91.81357 \r\nL 109.981664 210.336851 \r\nL 110.00297 190.649933 \r\nL 110.042537 102.25969 \r\nL 110.112542 169.35592 \r\nL 110.212983 195.872993 \r\nL 110.139935 103.465011 \r\nL 110.216026 145.651264 \r\nL 110.243419 95.831308 \r\nL 110.270812 211.542173 \r\nL 110.325598 112.705809 \r\nL 110.34386 197.881863 \r\nL 110.352991 107.080976 \r\nL 110.43517 127.973215 \r\nL 110.471694 116.723548 \r\nL 110.444301 191.453481 \r\nL 110.474738 148.061907 \r\nL 110.483869 212.345721 \r\nL 110.523437 66.903592 \r\nL 110.58431 125.562572 \r\nL 110.684751 208.327982 \r\nL 110.599528 113.911131 \r\nL 110.699969 168.552373 \r\nL 110.769974 93.822439 \r\nL 110.727362 196.274767 \r\nL 110.812585 133.999823 \r\nL 110.897808 212.345721 \r\nL 110.843022 55.653925 \r\nL 110.922157 129.982084 \r\nL 110.967812 109.893392 \r\nL 110.961725 176.989623 \r\nL 110.998249 119.937738 \r\nL 111.001292 209.13153 \r\nL 111.049991 109.491619 \r\nL 111.107821 112.705809 \r\nL 111.202174 206.319113 \r\nL 111.217393 162.927539 \r\nL 111.235655 100.25082 \r\nL 111.250873 191.855255 \r\nL 111.330008 138.821109 \r\nL 111.339139 143.642395 \r\nL 111.336096 115.518226 \r\nL 111.34827 139.222882 \r\nL 111.357401 98.241951 \r\nL 111.366532 197.881863 \r\nL 111.457842 138.017561 \r\nL 111.466973 212.747494 \r\nL 111.479148 95.027761 \r\nL 111.570458 170.159468 \r\nL 111.655681 98.241951 \r\nL 111.582633 182.212683 \r\nL 111.683074 159.713348 \r\nL 111.743947 107.080976 \r\nL 111.71351 191.051707 \r\nL 111.750034 176.989623 \r\nL 111.774384 195.069446 \r\nL 111.765253 126.36612 \r\nL 111.789602 135.205144 \r\nL 111.850475 102.25969 \r\nL 111.823082 210.336851 \r\nL 111.899174 123.955477 \r\nL 111.978309 195.47122 \r\nL 111.923523 103.465011 \r\nL 112.008746 119.535965 \r\nL 112.030052 207.122661 \r\nL 112.066576 56.457472 \r\nL 112.118318 171.364789 \r\nL 112.191366 76.947938 \r\nL 112.185279 197.881863 \r\nL 112.230934 115.92 \r\nL 112.276589 207.524435 \r\nL 112.337462 101.054368 \r\nL 112.349637 153.284967 \r\nL 112.370942 74.135521 \r\nL 112.367899 203.506696 \r\nL 112.459209 153.284967 \r\nL 112.489645 199.488958 \r\nL 112.556606 78.555033 \r\nL 112.562693 130.383858 \r\nL 112.599217 78.153259 \r\nL 112.571824 191.453481 \r\nL 112.666178 102.25969 \r\nL 112.772706 209.533304 \r\nL 112.769663 17.083636 \r\nL 112.778794 159.713348 \r\nL 112.812274 79.358581 \r\nL 112.803143 211.140399 \r\nL 112.894453 127.169667 \r\nL 112.976632 211.943947 \r\nL 112.912715 82.974545 \r\nL 113.004025 154.088514 \r\nL 113.070986 90.206475 \r\nL 113.067942 212.345721 \r\nL 113.110553 168.552373 \r\nL 113.171427 204.310244 \r\nL 113.159252 93.822439 \r\nL 113.210994 126.36612 \r\nL 113.226213 46.8149 \r\nL 113.256649 203.506696 \r\nL 113.311435 139.222882 \r\nL 113.408833 207.926208 \r\nL 113.390571 44.404257 \r\nL 113.421007 168.552373 \r\nL 113.436226 94.224213 \r\nL 113.497099 192.257029 \r\nL 113.530579 136.812239 \r\nL 113.603627 205.917339 \r\nL 113.588409 32.351042 \r\nL 113.634064 158.106253 \r\nL 113.637108 72.528426 \r\nL 113.734505 190.649933 \r\nL 113.743636 158.508027 \r\nL 113.801466 196.274767 \r\nL 113.758854 49.627317 \r\nL 113.850164 150.874324 \r\nL 113.862339 94.224213 \r\nL 113.898863 210.336851 \r\nL 113.956693 115.116452 \r\nL 113.984086 194.667672 \r\nL 114.002348 86.188736 \r\nL 114.069308 161.320443 \r\nL 114.102789 199.087184 \r\nL 114.139313 70.117783 \r\nL 114.163662 134.401596 \r\nL 114.215404 82.170998 \r\nL 114.251928 203.90847 \r\nL 114.273234 158.106253 \r\nL 114.32802 109.089845 \r\nL 114.358457 195.47122 \r\nL 114.382806 133.196275 \r\nL 114.422374 198.68541 \r\nL 114.449767 113.509357 \r\nL 114.486291 127.973215 \r\nL 114.56847 17.083636 \r\nL 114.538033 202.301375 \r\nL 114.592819 111.098714 \r\nL 114.620212 213.551042 \r\nL 114.611081 59.269889 \r\nL 114.702391 180.605588 \r\nL 114.711522 82.572772 \r\nL 114.708478 203.90847 \r\nL 114.815007 132.794501 \r\nL 114.827181 191.051707 \r\nL 114.903273 56.859246 \r\nL 114.921535 177.793171 \r\nL 114.982408 70.519557 \r\nL 114.930666 213.149268 \r\nL 115.031107 174.980754 \r\nL 115.095024 17.083636 \r\nL 115.076762 208.327982 \r\nL 115.137635 196.274767 \r\nL 115.204596 91.81357 \r\nL 115.14981 203.506696 \r\nL 115.259382 159.311574 \r\nL 115.286775 101.456142 \r\nL 115.36591 207.926208 \r\nL 115.466351 84.581641 \r\nL 115.478526 124.759024 \r\nL 115.578967 201.899601 \r\nL 115.524181 17.887184 \r\nL 115.588098 112.304035 \r\nL 115.652015 205.113792 \r\nL 115.603316 17.083636 \r\nL 115.69767 171.364789 \r\nL 115.782893 92.617118 \r\nL 115.709845 203.104922 \r\nL 115.807242 185.426874 \r\nL 115.91377 88.599379 \r\nL 115.877246 196.274767 \r\nL 115.922901 105.875654 \r\nL 115.968556 199.087184 \r\nL 115.932032 82.572772 \r\nL 116.035517 172.168337 \r\nL 116.038561 201.497827 \r\nL 116.068997 70.92133 \r\nL 116.145089 193.864124 \r\nL 116.21205 78.153259 \r\nL 116.239443 210.336851 \r\nL 116.257705 124.357251 \r\nL 116.300316 189.846386 \r\nL 116.288141 46.8149 \r\nL 116.352058 179.400266 \r\nL 116.431194 39.582971 \r\nL 116.391626 188.641064 \r\nL 116.46163 80.162129 \r\nL 116.507285 212.345721 \r\nL 116.510329 39.181197 \r\nL 116.574246 152.883193 \r\nL 116.592508 205.917339 \r\nL 116.61077 17.083636 \r\nL 116.680774 142.437073 \r\nL 116.686862 36.770554 \r\nL 116.695993 209.935078 \r\nL 116.787303 112.705809 \r\nL 116.887744 212.345721 \r\nL 116.799477 17.083636 \r\nL 116.899918 168.150599 \r\nL 116.902962 206.720887 \r\nL 116.954704 95.429534 \r\nL 117.003403 160.115122 \r\nL 117.006447 31.949268 \r\nL 117.027752 210.738625 \r\nL 117.112975 104.670333 \r\nL 117.225591 204.712018 \r\nL 117.176892 56.457472 \r\nL 117.228635 138.821109 \r\nL 117.30777 87.795831 \r\nL 117.262115 199.488958 \r\nL 117.335163 130.785632 \r\nL 117.414298 190.649933 \r\nL 117.368643 86.59051 \r\nL 117.441691 128.776763 \r\nL 117.517783 35.163459 \r\nL 117.484303 200.292506 \r\nL 117.551263 114.312905 \r\nL 117.5817 212.345721 \r\nL 117.563438 89.001153 \r\nL 117.669966 123.955477 \r\nL 117.724752 17.083636 \r\nL 117.676054 183.418004 \r\nL 117.779538 123.955477 \r\nL 117.785626 176.587849 \r\nL 117.803888 17.083636 \r\nL 117.870848 77.349712 \r\nL 117.873892 27.93153 \r\nL 117.943896 178.998492 \r\nL 117.974333 86.188736 \r\nL 117.977377 193.864124 \r\nL 117.989551 17.083636 \r\nL 118.086949 163.329313 \r\nL 118.120429 21.904922 \r\nL 118.175215 197.078315 \r\nL 118.190433 188.641064 \r\nL 118.233045 205.515565 \r\nL 118.223914 34.359911 \r\nL 118.284787 130.785632 \r\nL 118.318267 78.956807 \r\nL 118.324355 190.649933 \r\nL 118.394359 100.25082 \r\nL 118.497844 200.292506 \r\nL 118.415665 99.447273 \r\nL 118.503931 107.482749 \r\nL 118.506975 108.688071 \r\nL 118.531324 211.943947 \r\nL 118.589154 34.761685 \r\nL 118.616547 100.25082 \r\nL 118.680464 197.078315 \r\nL 118.665245 21.503149 \r\nL 118.726119 141.231752 \r\nL 118.796123 64.091175 \r\nL 118.805254 195.47122 \r\nL 118.835691 132.392727 \r\nL 118.939175 163.731086 \r\nL 118.89352 80.965676 \r\nL 118.945263 149.267228 \r\nL 118.966568 21.503149 \r\nL 119.033529 212.747494 \r\nL 119.051791 169.35592 \r\nL 119.143101 203.90847 \r\nL 119.127883 45.609579 \r\nL 119.155276 163.329313 \r\nL 119.252673 17.083636 \r\nL 119.161363 209.13153 \r\nL 119.270935 82.170998 \r\nL 119.307459 194.265898 \r\nL 119.334852 74.537295 \r\nL 119.383551 133.196275 \r\nL 119.392682 31.949268 \r\nL 119.435293 190.649933 \r\nL 119.487035 123.553703 \r\nL 119.59052 200.292506 \r\nL 119.55704 75.340843 \r\nL 119.596607 134.80337 \r\nL 119.630088 189.444612 \r\nL 119.605738 93.822439 \r\nL 119.703136 122.750155 \r\nL 119.706179 122.348381 \r\nL 119.71531 133.999823 \r\nL 119.748791 201.096053 \r\nL 119.727485 67.70714 \r\nL 119.824882 143.642395 \r\nL 119.919236 106.277428 \r\nL 119.858363 203.104922 \r\nL 119.934454 146.856585 \r\nL 120.034895 204.310244 \r\nL 119.958804 84.179867 \r\nL 120.037939 125.160798 \r\nL 120.089681 86.59051 \r\nL 120.044026 207.524435 \r\nL 120.114031 119.937738 \r\nL 120.153598 202.703149 \r\nL 120.168817 61.278758 \r\nL 120.226646 196.676541 \r\nL 120.275345 72.9302 \r\nL 120.342306 81.36745 \r\nL 120.418397 196.274767 \r\nL 120.448834 46.8149 \r\nL 120.457965 178.194945 \r\nL 120.467096 21.904922 \r\nL 120.552319 211.140399 \r\nL 120.567537 168.954146 \r\nL 120.631454 46.8149 \r\nL 120.658847 173.775432 \r\nL 120.683196 105.072106 \r\nL 120.692327 194.265898 \r\nL 120.737982 17.083636 \r\nL 120.792768 151.276098 \r\nL 120.893209 76.546164 \r\nL 120.862773 205.515565 \r\nL 120.90234 154.088514 \r\nL 120.941908 189.042838 \r\nL 120.984519 49.225543 \r\nL 120.999738 105.47388 \r\nL 121.002781 60.475211 \r\nL 121.097135 191.051707 \r\nL 121.103222 127.973215 \r\nL 121.164096 208.729756 \r\nL 121.133659 91.411796 \r\nL 121.212794 144.847716 \r\nL 121.252362 66.501818 \r\nL 121.270624 196.676541 \r\nL 121.32541 104.268559 \r\nL 121.401502 193.060576 \r\nL 121.407589 61.680532 \r\nL 121.422807 111.500488 \r\nL 121.495855 64.894723 \r\nL 121.462375 187.435743 \r\nL 121.526292 104.670333 \r\nL 121.611515 180.203814 \r\nL 121.614558 68.108914 \r\nL 121.635864 80.563902 \r\nL 121.745436 203.90847 \r\nL 121.644995 74.537295 \r\nL 121.751523 181.810909 \r\nL 121.763698 44.404257 \r\nL 121.842833 190.24816 \r\nL 121.861095 138.419335 \r\nL 121.903707 206.319113 \r\nL 121.918925 34.359911 \r\nL 121.955449 107.482749 \r\nL 121.958493 37.975876 \r\nL 121.991973 208.729756 \r\nL 122.061977 119.535965 \r\nL 122.098501 185.0251 \r\nL 122.138069 28.735078 \r\nL 122.171549 153.284967 \r\nL 122.275034 76.14439 \r\nL 122.177637 195.069446 \r\nL 122.281121 150.070776 \r\nL 122.372431 95.831308 \r\nL 122.293296 201.497827 \r\nL 122.393737 98.241951 \r\nL 122.463741 206.720887 \r\nL 122.427217 86.992284 \r\nL 122.503309 94.224213 \r\nL 122.515484 198.283636 \r\nL 122.57027 44.002483 \r\nL 122.615925 167.748825 \r\nL 122.701147 69.314235 \r\nL 122.722453 194.667672 \r\nL 122.731584 77.751486 \r\nL 122.768108 199.890732 \r\nL 122.780283 54.448603 \r\nL 122.847243 161.722217 \r\nL 122.880724 50.430865 \r\nL 122.853331 187.837517 \r\nL 122.956815 72.528426 \r\nL 122.962903 205.917339 \r\nL 123.02682 64.492949 \r\nL 123.069431 175.784302 \r\nL 123.121173 73.733747 \r\nL 123.154654 209.935078 \r\nL 123.179003 150.47255 \r\nL 123.18509 200.694279 \r\nL 123.200309 60.073437 \r\nL 123.282488 151.677871 \r\nL 123.285531 57.26102 \r\nL 123.361623 207.524435 \r\nL 123.395103 101.054368 \r\nL 123.489457 197.480089 \r\nL 123.422496 71.323104 \r\nL 123.504675 163.329313 \r\nL 123.547287 90.206475 \r\nL 123.586854 193.060576 \r\nL 123.614247 133.999823 \r\nL 123.647728 75.742616 \r\nL 123.723819 203.104922 \r\nL 123.763387 81.36745 \r\nL 123.836435 114.714678 \r\nL 123.897308 197.480089 \r\nL 123.942963 17.083636 \r\nL 124.028186 198.68541 \r\nL 124.052535 136.410466 \r\nL 124.152976 65.296497 \r\nL 124.107321 200.292506 \r\nL 124.165151 95.429534 \r\nL 124.171238 110.69694 \r\nL 124.177326 78.956807 \r\nL 124.232112 211.140399 \r\nL 124.286898 166.543503 \r\nL 124.393426 94.625987 \r\nL 124.350815 183.016231 \r\nL 124.39647 180.605588 \r\nL 124.475605 77.349712 \r\nL 124.451256 194.265898 \r\nL 124.515173 99.849047 \r\nL 124.609526 197.881863 \r\nL 124.530391 54.850377 \r\nL 124.630832 176.186075 \r\nL 124.661269 65.698271 \r\nL 124.728229 198.283636 \r\nL 124.743448 95.831308 \r\nL 124.828671 205.515565 \r\nL 124.801278 62.885854 \r\nL 124.856064 127.169667 \r\nL 124.8865 70.117783 \r\nL 124.929112 198.68541 \r\nL 124.962592 141.231752 \r\nL 125.041727 203.506696 \r\nL 124.983898 74.939069 \r\nL 125.06912 117.125322 \r\nL 125.133037 66.501818 \r\nL 125.12695 197.480089 \r\nL 125.181736 97.438404 \r\nL 125.206085 201.899601 \r\nL 125.230435 78.153259 \r\nL 125.294352 142.437073 \r\nL 125.300439 201.497827 \r\nL 125.306526 82.170998 \r\nL 125.406967 181.409135 \r\nL 125.449579 20.297827 \r\nL 125.510452 204.712018 \r\nL 125.519583 121.946608 \r\nL 125.595675 199.087184 \r\nL 125.601762 81.769224 \r\nL 125.629155 129.982084 \r\nL 125.64133 17.083636 \r\nL 125.656548 212.345721 \r\nL 125.738727 132.392727 \r\nL 125.811775 195.872993 \r\nL 125.805688 47.216674 \r\nL 125.817862 130.383858 \r\nL 125.820906 33.958137 \r\nL 125.924391 194.667672 \r\nL 125.991351 17.083636 \r\nL 125.970046 202.301375 \r\nL 126.046137 122.750155 \r\nL 126.137447 186.230421 \r\nL 126.122229 70.519557 \r\nL 126.155709 132.794501 \r\nL 126.16484 85.786962 \r\nL 126.177015 195.069446 \r\nL 126.259194 131.187406 \r\nL 126.271369 203.104922 \r\nL 126.353548 85.786962 \r\nL 126.37181 178.998492 \r\nL 126.453989 86.992284 \r\nL 126.472251 209.533304 \r\nL 126.55443 81.769224 \r\nL 126.584866 133.196275 \r\nL 126.633565 199.087184 \r\nL 126.603128 63.689401 \r\nL 126.694438 104.268559 \r\nL 126.706613 209.13153 \r\nL 126.7127 70.117783 \r\nL 126.807054 158.9098 \r\nL 126.886189 78.153259 \r\nL 126.840534 201.497827 \r\nL 126.916626 132.392727 \r\nL 127.001849 201.497827 \r\nL 126.931844 82.974545 \r\nL 127.023154 138.017561 \r\nL 127.074897 102.661463 \r\nL 127.111421 205.917339 \r\nL 127.13577 107.080976 \r\nL 127.150988 168.954146 \r\nL 127.199687 74.135521 \r\nL 127.248386 141.231752 \r\nL 127.26056 193.864124 \r\nL 127.312303 88.599379 \r\nL 127.354914 184.623326 \r\nL 127.370132 44.806031 \r\nL 127.418831 195.872993 \r\nL 127.464486 155.69561 \r\nL 127.50101 210.336851 \r\nL 127.546665 41.59184 \r\nL 127.567971 136.410466 \r\nL 127.589276 62.082306 \r\nL 127.59232 204.310244 \r\nL 127.677543 115.518226 \r\nL 127.695805 77.349712 \r\nL 127.74146 185.0251 \r\nL 127.759722 17.083636 \r\nL 127.851032 68.510687 \r\nL 127.878425 199.087184 \r\nL 127.887556 17.083636 \r\nL 127.963647 145.24949 \r\nL 128.061045 41.59184 \r\nL 128.064088 212.747494 \r\nL 128.073219 42.395388 \r\nL 128.109743 184.623326 \r\nL 128.1067 17.083636 \r\nL 128.185835 143.240621 \r\nL 128.201053 89.001153 \r\nL 128.252796 195.47122 \r\nL 128.295407 111.098714 \r\nL 128.3228 189.042838 \r\nL 128.383673 41.190067 \r\nL 128.404979 152.481419 \r\nL 128.462809 32.351042 \r\nL 128.423241 194.265898 \r\nL 128.514551 142.035299 \r\nL 128.56325 208.729756 \r\nL 128.566293 51.234412 \r\nL 128.624123 150.47255 \r\nL 128.730651 46.011353 \r\nL 128.715433 208.327982 \r\nL 128.736739 103.465011 \r\nL 128.751957 172.971885 \r\nL 128.74587 80.162129 \r\nL 128.803699 140.428204 \r\nL 128.858485 33.958137 \r\nL 128.864573 204.712018 \r\nL 128.913271 151.276098 \r\nL 128.919359 192.658803 \r\nL 128.998494 63.287627 \r\nL 129.016756 110.295166 \r\nL 129.077629 60.876984 \r\nL 129.025887 186.230421 \r\nL 129.114153 117.928869 \r\nL 129.117197 166.945277 \r\nL 129.175027 50.832639 \r\nL 129.223725 161.320443 \r\nL 129.321123 63.287627 \r\nL 129.308948 199.890732 \r\nL 129.333297 84.983415 \r\nL 129.357647 198.283636 \r\nL 129.409389 53.243282 \r\nL 129.442869 145.24949 \r\nL 129.518961 20.297827 \r\nL 129.491568 197.078315 \r\nL 129.549398 161.722217 \r\nL 129.640708 202.301375 \r\nL 129.610271 33.556364 \r\nL 129.655926 179.80204 \r\nL 129.716799 19.092506 \r\nL 129.668101 187.033969 \r\nL 129.765498 82.974545 \r\nL 129.786804 205.917339 \r\nL 129.811153 61.278758 \r\nL 129.878114 181.409135 \r\nL 129.890288 42.797162 \r\nL 129.957249 202.703149 \r\nL 129.990729 58.064568 \r\nL 130.097258 194.667672 \r\nL 130.02421 18.690732 \r\nL 130.100301 80.162129 \r\nL 130.109432 212.345721 \r\nL 130.152044 17.083636 \r\nL 130.212917 136.812239 \r\nL 130.249441 31.145721 \r\nL 130.258572 210.738625 \r\nL 130.316402 155.69561 \r\nL 130.419886 212.747494 \r\nL 130.395537 67.305366 \r\nL 130.429017 174.980754 \r\nL 130.465541 62.885854 \r\nL 130.520327 207.122661 \r\nL 130.541633 144.847716 \r\nL 130.63903 197.078315 \r\nL 130.611637 53.243282 \r\nL 130.648161 132.392727 \r\nL 130.715122 78.153259 \r\nL 130.727297 199.488958 \r\nL 130.757733 112.705809 \r\nL 130.818607 52.03796 \r\nL 130.876436 197.480089 \r\nL 130.97079 55.252151 \r\nL 130.989052 158.106253 \r\nL 131.034707 17.083636 \r\nL 131.086449 188.23929 \r\nL 131.098624 167.748825 \r\nL 131.122973 60.475211 \r\nL 131.126017 205.515565 \r\nL 131.214283 135.205144 \r\nL 131.317768 203.90847 \r\nL 131.253851 54.046829 \r\nL 131.323855 123.151929 \r\nL 131.378641 57.662794 \r\nL 131.409078 177.391397 \r\nL 131.430384 158.508027 \r\nL 131.512563 93.822439 \r\nL 131.451689 196.676541 \r\nL 131.536912 97.840177 \r\nL 131.558218 195.47122 \r\nL 131.582567 62.48408 \r\nL 131.649528 157.704479 \r\nL 131.722576 17.083636 \r\nL 131.658659 197.881863 \r\nL 131.762143 79.358581 \r\nL 131.783449 198.68541 \r\nL 131.768231 17.083636 \r\nL 131.871715 150.874324 \r\nL 131.874759 31.145721 \r\nL 131.969113 200.694279 \r\nL 131.981287 168.552373 \r\nL 132.029986 17.083636 \r\nL 132.090859 193.46235 \r\nL 132.093903 92.617118 \r\nL 132.15782 54.850377 \r\nL 132.203475 199.488958 \r\nL 132.28261 66.100044 \r\nL 132.279567 207.926208 \r\nL 132.313047 154.088514 \r\nL 132.36479 206.720887 \r\nL 132.370877 113.911131 \r\nL 132.389139 175.382528 \r\nL 132.43175 21.904922 \r\nL 132.428707 207.524435 \r\nL 132.498711 84.179867 \r\nL 132.568715 196.274767 \r\nL 132.516973 70.519557 \r\nL 132.61437 176.186075 \r\nL 132.626545 80.162129 \r\nL 132.653938 203.506696 \r\nL 132.733073 105.875654 \r\nL 132.775685 207.926208 \r\nL 132.800034 66.903592 \r\nL 132.842645 109.089845 \r\nL 132.882213 194.265898 \r\nL 132.906562 74.939069 \r\nL 132.943086 139.222882 \r\nL 132.955261 48.020222 \r\nL 133.013091 185.426874 \r\nL 133.052658 84.581641 \r\nL 133.156143 212.747494 \r\nL 133.089182 34.359911 \r\nL 133.165274 159.311574 \r\nL 133.174405 85.786962 \r\nL 133.250497 191.855255 \r\nL 133.268759 170.159468 \r\nL 133.271802 211.943947 \r\nL 133.350938 54.046829 \r\nL 133.375287 117.125322 \r\nL 133.472684 45.609579 \r\nL 133.387462 212.345721 \r\nL 133.484859 105.875654 \r\nL 133.490946 188.23929 \r\nL 133.548776 17.083636 \r\nL 133.594431 131.58918 \r\nL 133.679654 19.092506 \r\nL 133.664435 192.658803 \r\nL 133.700959 170.963016 \r\nL 133.704003 201.497827 \r\nL 133.761833 56.859246 \r\nL 133.810531 173.775432 \r\nL 133.868361 52.439734 \r\nL 133.898798 185.0251 \r\nL 133.920103 89.402927 \r\nL 133.971846 204.712018 \r\nL 133.993151 76.546164 \r\nL 134.032719 195.872993 \r\nL 134.111854 32.351042 \r\nL 134.148378 114.312905 \r\nL 134.157509 60.475211 \r\nL 134.203164 184.221552 \r\nL 134.242732 97.840177 \r\nL 134.321867 203.104922 \r\nL 134.267081 54.046829 \r\nL 134.352304 198.283636 \r\nL 134.382741 17.887184 \r\nL 134.46492 135.205144 \r\nL 134.53188 31.145721 \r\nL 134.486225 194.667672 \r\nL 134.574492 113.911131 \r\nL 134.592754 199.488958 \r\nL 134.662758 33.15459 \r\nL 134.68102 115.92 \r\nL 134.684064 25.922661 \r\nL 134.735806 184.623326 \r\nL 134.787548 82.974545 \r\nL 134.790592 204.310244 \r\nL 134.842334 65.698271 \r\nL 134.89712 125.964346 \r\nL 134.95495 43.60071 \r\nL 134.991474 203.104922 \r\nL 135.009736 79.760355 \r\nL 135.098002 203.506696 \r\nL 135.085828 50.029091 \r\nL 135.119308 113.107583 \r\nL 135.204531 46.011353 \r\nL 135.201487 158.9098 \r\nL 135.222793 119.937738 \r\nL 135.280622 203.104922 \r\nL 135.32019 52.03796 \r\nL 135.335408 162.123991 \r\nL 135.371932 201.899601 \r\nL 135.359758 49.627317 \r\nL 135.420631 152.481419 \r\nL 135.448024 17.887184 \r\nL 135.460199 196.274767 \r\nL 135.533247 37.172328 \r\nL 135.551509 211.542173 \r\nL 135.584989 26.726208 \r\nL 135.645862 183.016231 \r\nL 135.654993 56.457472 \r\nL 135.755434 201.899601 \r\nL 135.804133 39.984745 \r\nL 135.861963 212.345721 \r\nL 135.865006 188.23929 \r\nL 135.86805 209.533304 \r\nL 135.898487 61.680532 \r\nL 135.965447 116.723548 \r\nL 136.035452 199.087184 \r\nL 135.998928 20.297827 \r\nL 136.05067 85.385188 \r\nL 136.132849 17.083636 \r\nL 136.08415 191.453481 \r\nL 136.157198 71.323104 \r\nL 136.227203 207.926208 \r\nL 136.184591 38.37765 \r\nL 136.26677 125.562572 \r\nL 136.272858 195.47122 \r\nL 136.379386 33.556364 \r\nL 136.409823 210.336851 \r\nL 136.394604 17.083636 \r\nL 136.492002 89.402927 \r\nL 136.543744 193.864124 \r\nL 136.574181 32.351042 \r\nL 136.601574 148.061907 \r\nL 136.616792 17.083636 \r\nL 136.653316 211.140399 \r\nL 136.711146 138.017561 \r\nL 136.772019 188.641064 \r\nL 136.74767 64.492949 \r\nL 136.817674 136.008692 \r\nL 136.90594 69.716009 \r\nL 136.881591 182.212683 \r\nL 136.924202 111.500488 \r\nL 136.978988 195.47122 \r\nL 137.009425 56.055698 \r\nL 137.033774 76.546164 \r\nL 137.097691 51.234412 \r\nL 137.106822 195.47122 \r\nL 137.152477 17.083636 \r\nL 137.219438 93.822439 \r\nL 137.2377 206.319113 \r\nL 137.286399 22.306696 \r\nL 137.325966 68.912461 \r\nL 137.395971 17.887184 \r\nL 137.347272 191.453481 \r\nL 137.435538 42.797162 \r\nL 137.459888 193.060576 \r\nL 137.548154 87.795831 \r\nL 137.599896 66.903592 \r\nL 137.581634 211.542173 \r\nL 137.621202 141.633525 \r\nL 137.721643 209.935078 \r\nL 137.691206 17.083636 \r\nL 137.72773 114.312905 \r\nL 137.809909 193.46235 \r\nL 137.840346 66.501818 \r\nL 137.898176 205.515565 \r\nL 137.952962 166.141729 \r\nL 138.004704 29.940399 \r\nL 137.974267 202.301375 \r\nL 138.065577 105.072106 \r\nL 138.141669 199.488958 \r\nL 138.102101 73.733747 \r\nL 138.147756 113.911131 \r\nL 138.196455 17.083636 \r\nL 138.214717 207.926208 \r\nL 138.257328 56.055698 \r\nL 138.327333 200.694279 \r\nL 138.269503 17.083636 \r\nL 138.3669 191.855255 \r\nL 138.369944 71.724878 \r\nL 138.439948 197.480089 \r\nL 138.479516 107.884523 \r\nL 138.48256 190.649933 \r\nL 138.500822 45.609579 \r\nL 138.592132 148.865455 \r\nL 138.598219 22.306696 \r\nL 138.601263 210.738625 \r\nL 138.704747 119.535965 \r\nL 138.723009 210.336851 \r\nL 138.786926 91.81357 \r\nL 138.814319 165.739956 \r\nL 138.875193 80.162129 \r\nL 138.844756 194.265898 \r\nL 138.923891 154.892062 \r\nL 138.987808 213.149268 \r\nL 138.993896 75.742616 \r\nL 139.036507 191.453481 \r\nL 139.060856 71.323104 \r\nL 139.146079 183.418004 \r\nL 139.173472 67.305366 \r\nL 139.152166 196.274767 \r\nL 139.276957 143.642395 \r\nL 139.359136 195.069446 \r\nL 139.286088 25.520887 \r\nL 139.383485 125.562572 \r\nL 139.416965 66.100044 \r\nL 139.39566 206.720887 \r\nL 139.477839 72.528426 \r\nL 139.569149 17.083636 \r\nL 139.590454 204.310244 \r\nL 139.593498 206.319113 \r\nL 139.596542 164.13286 \r\nL 139.64524 17.083636 \r\nL 139.706114 189.042838 \r\nL 139.709157 111.500488 \r\nL 139.773074 17.083636 \r\nL 139.721332 195.872993 \r\nL 139.800467 132.392727 \r\nL 139.897865 197.480089 \r\nL 139.82786 89.804701 \r\nL 139.906996 171.766563 \r\nL 139.910039 58.868115 \r\nL 139.937432 197.881863 \r\nL 140.019612 79.760355 \r\nL 140.113965 195.872993 \r\nL 140.110922 17.083636 \r\nL 140.138315 172.168337 \r\nL 140.141358 74.135521 \r\nL 140.241799 213.952816 \r\nL 140.247887 101.456142 \r\nL 140.263105 208.729756 \r\nL 140.323978 19.494279 \r\nL 140.357459 101.857916 \r\nL 140.360502 103.465011 \r\nL 140.363546 77.751486 \r\nL 140.467031 212.747494 \r\nL 140.372677 46.413126 \r\nL 140.473118 127.571441 \r\nL 140.537035 65.296497 \r\nL 140.488336 195.872993 \r\nL 140.576603 182.212683 \r\nL 140.649651 195.069446 \r\nL 140.613127 74.135521 \r\nL 140.652694 174.57898 \r\nL 140.704437 51.636186 \r\nL 140.674 201.096053 \r\nL 140.76531 133.598049 \r\nL 140.832271 195.872993 \r\nL 140.847489 76.14439 \r\nL 140.874882 188.23929 \r\nL 140.887057 55.252151 \r\nL 140.963148 203.90847 \r\nL 140.987498 135.205144 \r\nL 141.087939 206.720887 \r\nL 141.002716 22.70847 \r\nL 141.09707 189.042838 \r\nL 141.197511 62.885854 \r\nL 141.194467 194.265898 \r\nL 141.206642 74.537295 \r\nL 141.218816 183.819778 \r\nL 141.319257 136.812239 \r\nL 141.352738 17.083636 \r\nL 141.419698 199.087184 \r\nL 141.498834 17.083636 \r\nL 141.489703 211.140399 \r\nL 141.532314 80.965676 \r\nL 141.608406 199.890732 \r\nL 141.611449 17.887184 \r\nL 141.641886 78.956807 \r\nL 141.675366 210.336851 \r\nL 141.672323 17.083636 \r\nL 141.751458 115.92 \r\nL 141.787982 17.083636 \r\nL 141.839724 205.917339 \r\nL 141.864074 99.849047 \r\nL 141.964515 189.846386 \r\nL 141.897554 48.020222 \r\nL 141.973646 169.757694 \r\nL 141.98582 37.574102 \r\nL 142.064956 184.221552 \r\nL 142.089305 38.779424 \r\nL 142.159309 194.265898 \r\nL 142.119742 31.949268 \r\nL 142.201921 134.80337 \r\nL 142.241488 46.413126 \r\nL 142.232357 203.506696 \r\nL 142.265838 93.420665 \r\nL 142.320624 199.087184 \r\nL 142.332798 48.823769 \r\nL 142.37541 111.098714 \r\nL 142.478894 199.890732 \r\nL 142.396715 48.020222 \r\nL 142.484982 120.741286 \r\nL 142.488025 21.503149 \r\nL 142.503244 201.497827 \r\nL 142.59151 74.939069 \r\nL 142.597597 203.506696 \r\nL 142.701082 53.645055 \r\nL 142.704126 146.454812 \r\nL 142.743693 44.002483 \r\nL 142.801523 186.230421 \r\nL 142.813698 87.394058 \r\nL 142.868484 199.890732 \r\nL 142.850222 52.841508 \r\nL 142.926313 193.46235 \r\nL 142.944575 65.698271 \r\nL 142.965881 193.864124 \r\nL 143.035885 142.437073 \r\nL 143.066322 194.265898 \r\nL 143.072409 66.501818 \r\nL 143.142414 93.822439 \r\nL 143.215462 202.301375 \r\nL 143.233724 80.965676 \r\nL 143.255029 187.435743 \r\nL 143.35547 208.729756 \r\nL 143.370689 33.15459 \r\nL 143.373732 205.515565 \r\nL 143.431562 31.145721 \r\nL 143.483304 125.964346 \r\nL 143.586789 60.876984 \r\nL 143.577658 195.069446 \r\nL 143.59592 73.733747 \r\nL 143.662881 195.47122 \r\nL 143.605051 23.913792 \r\nL 143.708536 147.660133 \r\nL 143.77854 32.752816 \r\nL 143.732885 207.926208 \r\nL 143.818108 68.108914 \r\nL 143.878981 204.310244 \r\nL 143.875937 39.181197 \r\nL 143.930723 164.13286 \r\nL 143.985509 67.70714 \r\nL 143.967247 208.327982 \r\nL 144.043339 105.875654 \r\nL 144.107256 209.13153 \r\nL 144.076819 17.083636 \r\nL 144.152911 91.81357 \r\nL 144.253352 194.265898 \r\nL 144.241177 17.083636 \r\nL 144.256396 85.786962 \r\nL 144.259439 35.565233 \r\nL 144.280745 196.274767 \r\nL 144.35988 162.123991 \r\nL 144.365968 207.122661 \r\nL 144.381186 17.083636 \r\nL 144.463365 105.875654 \r\nL 144.515107 28.735078 \r\nL 144.512064 182.212683 \r\nL 144.572937 118.732417 \r\nL 144.615548 187.837517 \r\nL 144.621636 17.083636 \r\nL 144.661203 99.045499 \r\nL 144.664247 30.743947 \r\nL 144.706858 209.935078 \r\nL 144.767732 185.828647 \r\nL 144.852954 25.520887 \r\nL 144.792081 211.140399 \r\nL 144.889478 27.127982 \r\nL 144.971657 191.453481 \r\nL 144.956439 17.083636 \r\nL 145.005138 191.051707 \r\nL 145.0234 46.413126 \r\nL 145.096448 194.265898 \r\nL 145.11471 140.02643 \r\nL 145.136015 58.466341 \r\nL 145.145146 171.766563 \r\nL 145.14819 29.136851 \r\nL 145.193845 208.729756 \r\nL 145.254718 129.982084 \r\nL 145.279068 17.083636 \r\nL 145.367334 207.926208 \r\nL 145.42212 37.172328 \r\nL 145.47995 88.197605 \r\nL 145.580391 182.212683 \r\nL 145.525605 17.083636 \r\nL 145.589522 140.02643 \r\nL 145.680832 61.680532 \r\nL 145.668657 191.051707 \r\nL 145.699094 138.017561 \r\nL 145.702137 138.017561 \r\nL 145.741705 52.03796 \r\nL 145.784316 200.292506 \r\nL 145.808666 65.698271 \r\nL 145.896932 195.47122 \r\nL 145.823884 37.574102 \r\nL 145.921281 181.007361 \r\nL 146.012591 72.528426 \r\nL 145.985198 191.453481 \r\nL 146.030853 103.063237 \r\nL 146.088683 209.13153 \r\nL 146.116076 49.225543 \r\nL 146.140425 113.107583 \r\nL 146.164775 198.283636 \r\nL 146.201299 38.779424 \r\nL 146.24391 139.222882 \r\nL 146.268259 17.083636 \r\nL 146.332176 202.703149 \r\nL 146.350438 97.03663 \r\nL 146.408268 203.104922 \r\nL 146.42653 19.494279 \r\nL 146.46001 80.563902 \r\nL 146.466098 189.846386 \r\nL 146.511753 51.234412 \r\nL 146.57567 104.268559 \r\nL 146.606106 23.913792 \r\nL 146.676111 183.819778 \r\nL 146.685242 99.447273 \r\nL 146.755246 195.872993 \r\nL 146.749159 57.662794 \r\nL 146.797857 171.364789 \r\nL 146.840469 22.306696 \r\nL 146.910473 125.160798 \r\nL 146.977434 49.627317 \r\nL 146.91656 200.292506 \r\nL 147.017001 83.376319 \r\nL 147.111355 203.104922 \r\nL 147.035263 17.887184 \r\nL 147.129617 192.257029 \r\nL 147.135704 17.083636 \r\nL 147.239189 52.03796 \r\nL 147.309193 193.060576 \r\nL 147.254407 19.494279 \r\nL 147.348761 97.03663 \r\nL 147.391372 212.747494 \r\nL 147.385285 17.083636 \r\nL 147.461377 125.964346 \r\nL 147.540512 37.172328 \r\nL 147.543556 198.283636 \r\nL 147.570949 97.438404 \r\nL 147.659215 203.506696 \r\nL 147.674434 27.93153 \r\nL 147.680521 199.890732 \r\nL 147.683565 52.841508 \r\nL 147.695739 209.533304 \r\nL 147.790093 151.677871 \r\nL 147.829661 209.935078 \r\nL 147.811399 105.47388 \r\nL 147.850966 138.821109 \r\nL 147.85401 39.582971 \r\nL 147.896621 207.524435 \r\nL 147.963582 85.786962 \r\nL 148.00315 201.497827 \r\nL 148.054892 52.03796 \r\nL 148.076198 153.284967 \r\nL 148.137071 199.087184 \r\nL 148.09446 65.698271 \r\nL 148.152289 125.964346 \r\nL 148.197944 44.806031 \r\nL 148.25273 194.265898 \r\nL 148.261861 70.117783 \r\nL 148.267949 185.828647 \r\nL 148.337953 44.806031 \r\nL 148.374477 148.061907 \r\nL 148.465787 44.404257 \r\nL 148.456656 201.899601 \r\nL 148.484049 76.14439 \r\nL 148.514486 199.087184 \r\nL 148.560141 17.083636 \r\nL 148.590577 73.331973 \r\nL 148.657538 18.288958 \r\nL 148.64232 205.515565 \r\nL 148.700149 66.903592 \r\nL 148.806678 198.68541 \r\nL 148.770154 21.101375 \r\nL 148.815809 180.605588 \r\nL 148.843202 203.90847 \r\nL 148.852333 17.083636 \r\nL 148.901031 105.875654 \r\nL 148.989298 17.083636 \r\nL 148.964948 200.292506 \r\nL 149.00756 42.797162 \r\nL 149.111044 194.265898 \r\nL 149.019734 41.59184 \r\nL 149.117132 146.454812 \r\nL 149.159743 32.351042 \r\nL 149.150612 213.551042 \r\nL 149.226704 101.857916 \r\nL 149.229747 179.80204 \r\nL 149.290621 64.894723 \r\nL 149.336276 169.35592 \r\nL 149.3728 17.083636 \r\nL 149.397149 188.641064 \r\nL 149.445848 114.312905 \r\nL 149.448891 203.104922 \r\nL 149.482372 52.03796 \r\nL 149.55542 138.419335 \r\nL 149.573682 48.421996 \r\nL 149.561507 203.90847 \r\nL 149.664992 146.856585 \r\nL 149.750214 201.096053 \r\nL 149.73804 53.645055 \r\nL 149.768476 105.072106 \r\nL 149.844568 198.283636 \r\nL 149.808044 58.868115 \r\nL 149.856743 122.750155 \r\nL 149.957184 59.269889 \r\nL 149.911529 195.872993 \r\nL 149.966315 129.178537 \r\nL 149.969358 130.383858 \r\nL 150.01197 27.93153 \r\nL 150.027188 193.864124 \r\nL 150.081974 56.457472 \r\nL 150.161109 195.069446 \r\nL 150.17024 52.439734 \r\nL 150.19459 179.400266 \r\nL 150.246332 20.699601 \r\nL 150.206764 195.47122 \r\nL 150.307205 131.187406 \r\nL 150.392428 205.113792 \r\nL 150.374166 39.582971 \r\nL 150.395472 178.998492 \r\nL 150.398515 61.278758 \r\nL 150.453301 207.122661 \r\nL 150.505044 156.499157 \r\nL 150.590266 196.676541 \r\nL 150.568961 60.876984 \r\nL 150.608528 123.553703 \r\nL 150.705926 47.216674 \r\nL 150.68462 195.47122 \r\nL 150.708969 80.563902 \r\nL 150.794192 211.542173 \r\nL 150.800279 25.520887 \r\nL 150.818541 150.47255 \r\nL 150.90072 82.974545 \r\nL 150.891589 204.712018 \r\nL 150.934201 109.893392 \r\nL 151.001161 186.632195 \r\nL 151.043773 60.475211 \r\nL 151.135083 207.122661 \r\nL 151.153345 119.134191 \r\nL 151.23248 17.083636 \r\nL 151.159432 203.506696 \r\nL 151.259873 129.178537 \r\nL 151.345096 62.082306 \r\nL 151.369445 191.855255 \r\nL 151.430318 67.70714 \r\nL 151.405969 203.104922 \r\nL 151.482061 122.750155 \r\nL 151.488148 17.083636 \r\nL 151.53989 200.694279 \r\nL 151.585545 125.562572 \r\nL 151.606851 181.810909 \r\nL 151.649462 48.421996 \r\nL 151.692074 138.419335 \r\nL 151.704248 50.430865 \r\nL 151.755991 195.47122 \r\nL 151.801646 129.58031 \r\nL 151.807733 144.445942 \r\nL 151.810777 106.277428 \r\nL 151.819908 122.750155 \r\nL 151.92948 26.726208 \r\nL 151.83817 194.265898 \r\nL 151.932523 68.108914 \r\nL 151.966004 182.212683 \r\nL 151.993397 53.645055 \r\nL 152.042095 83.778093 \r\nL 152.127318 46.011353 \r\nL 152.072532 208.327982 \r\nL 152.148624 66.501818 \r\nL 152.20341 187.837517 \r\nL 152.154711 28.333304 \r\nL 152.261239 131.187406 \r\nL 152.346462 196.274767 \r\nL 152.309938 46.413126 \r\nL 152.367768 115.92 \r\nL 152.410379 68.510687 \r\nL 152.425597 194.265898 \r\nL 152.474296 103.866785 \r\nL 152.47734 213.551042 \r\nL 152.501689 46.011353 \r\nL 152.583868 96.233082 \r\nL 152.687353 189.846386 \r\nL 152.623436 42.395388 \r\nL 152.696484 168.150599 \r\nL 152.799968 43.60071 \r\nL 152.775619 202.301375 \r\nL 152.806056 162.927539 \r\nL 152.809099 164.13286 \r\nL 152.921715 17.083636 \r\nL 152.90954 205.515565 \r\nL 152.924759 21.503149 \r\nL 153.031287 205.515565 \r\nL 153.037374 178.194945 \r\nL 153.040418 17.083636 \r\nL 153.110422 212.747494 \r\nL 153.146946 60.475211 \r\nL 153.180427 182.614457 \r\nL 153.159121 27.529756 \r\nL 153.259562 125.964346 \r\nL 153.277824 189.846386 \r\nL 153.311304 62.082306 \r\nL 153.347828 105.875654 \r\nL 153.353916 37.172328 \r\nL 153.369134 183.016231 \r\nL 153.454357 150.874324 \r\nL 153.469575 17.083636 \r\nL 153.512186 193.864124 \r\nL 153.57306 78.555033 \r\nL 153.624802 183.016231 \r\nL 153.667413 17.083636 \r\nL 153.670457 144.847716 \r\nL 153.69785 17.083636 \r\nL 153.688719 200.694279 \r\nL 153.780029 93.822439 \r\nL 153.862208 205.113792 \r\nL 153.84699 17.083636 \r\nL 153.889601 106.277428 \r\nL 153.965693 23.512018 \r\nL 153.923081 208.327982 \r\nL 153.996129 126.767894 \r\nL 154.075265 189.042838 \r\nL 154.02961 57.662794 \r\nL 154.099614 153.686741 \r\nL 154.136138 54.046829 \r\nL 154.169618 198.68541 \r\nL 154.209186 113.509357 \r\nL 154.273103 197.881863 \r\nL 154.233535 39.582971 \r\nL 154.318758 97.840177 \r\nL 154.397893 27.529756 \r\nL 154.364413 190.649933 \r\nL 154.419199 49.627317 \r\nL 154.434417 201.497827 \r\nL 154.51964 17.083636 \r\nL 154.531815 179.80204 \r\nL 154.534858 189.444612 \r\nL 154.559208 42.395388 \r\nL 154.604863 170.159468 \r\nL 154.699216 23.512018 \r\nL 154.613994 208.729756 \r\nL 154.714435 98.643725 \r\nL 154.775308 207.122661 \r\nL 154.76009 61.278758 \r\nL 154.824007 84.179867 \r\nL 154.890967 17.083636 \r\nL 154.924448 205.515565 \r\nL 154.927491 146.454812 \r\nL 154.930535 196.676541 \r\nL 154.951841 17.083636 \r\nL 155.037063 140.829978 \r\nL 155.110111 17.083636 \r\nL 155.046194 199.488958 \r\nL 155.131417 40.788293 \r\nL 155.170985 203.104922 \r\nL 155.146636 17.083636 \r\nL 155.244033 202.301375 \r\nL 155.265339 17.083636 \r\nL 155.253164 206.720887 \r\nL 155.353605 185.0251 \r\nL 155.444915 19.494279 \r\nL 155.438828 204.712018 \r\nL 155.466221 144.445942 \r\nL 155.49057 196.274767 \r\nL 155.505788 17.083636 \r\nL 155.572749 128.776763 \r\nL 155.606229 18.690732 \r\nL 155.670146 193.864124 \r\nL 155.685365 54.046829 \r\nL 155.758413 197.078315 \r\nL 155.691452 17.083636 \r\nL 155.79798 155.69561 \r\nL 155.813199 195.872993 \r\nL 155.858854 35.163459 \r\nL 155.88929 98.643725 \r\nL 155.892334 97.840177 \r\nL 155.895378 116.723548 \r\nL 155.995819 195.069446 \r\nL 155.937989 17.887184 \r\nL 156.00495 87.795831 \r\nL 156.099303 195.47122 \r\nL 156.068867 17.083636 \r\nL 156.117565 164.13286 \r\nL 156.172351 17.083636 \r\nL 156.190613 195.069446 \r\nL 156.227137 41.993614 \r\nL 156.324535 196.676541 \r\nL 156.236268 17.083636 \r\nL 156.339753 130.383858 \r\nL 156.446281 49.225543 \r\nL 156.440194 199.087184 \r\nL 156.449325 75.742616 \r\nL 156.452369 211.140399 \r\nL 156.464543 17.083636 \r\nL 156.558897 89.001153 \r\nL 156.595421 196.676541 \r\nL 156.638032 25.119113 \r\nL 156.674556 160.516896 \r\nL 156.732386 21.101375 \r\nL 156.680644 188.641064 \r\nL 156.787172 75.742616 \r\nL 156.811521 19.092506 \r\nL 156.817609 210.336851 \r\nL 156.866307 73.331973 \r\nL 156.869351 201.497827 \r\nL 156.911962 17.083636 \r\nL 156.978923 147.258359 \r\nL 157.027622 31.145721 \r\nL 157.051971 172.168337 \r\nL 157.088495 74.939069 \r\nL 157.115888 197.881863 \r\nL 157.152412 58.064568 \r\nL 157.204154 165.739956 \r\nL 157.301552 39.181197 \r\nL 157.231547 199.488958 \r\nL 157.313726 58.466341 \r\nL 157.31677 176.989623 \r\nL 157.325901 17.887184 \r\nL 157.426342 150.47255 \r\nL 157.444604 17.083636 \r\nL 157.505477 208.729756 \r\nL 157.542001 62.48408 \r\nL 157.575482 204.712018 \r\nL 157.584613 17.083636 \r\nL 157.651573 81.769224 \r\nL 157.688097 18.690732 \r\nL 157.672879 209.533304 \r\nL 157.755058 74.939069 \r\nL 157.83115 211.140399 \r\nL 157.858543 17.083636 \r\nL 157.867674 118.330643 \r\nL 157.919416 48.823769 \r\nL 157.928547 193.46235 \r\nL 157.965071 138.821109 \r\nL 157.968115 206.720887 \r\nL 158.025944 56.457472 \r\nL 158.071599 125.160798 \r\nL 158.083774 187.837517 \r\nL 158.181171 30.342173 \r\nL 158.284656 201.497827 \r\nL 158.190302 22.70847 \r\nL 158.296831 172.971885 \r\nL 158.299874 194.265898 \r\nL 158.333355 17.083636 \r\nL 158.397272 143.642395 \r\nL 158.455101 18.288958 \r\nL 158.409446 203.104922 \r\nL 158.5038 122.348381 \r\nL 158.506844 201.497827 \r\nL 158.512931 27.529756 \r\nL 158.613372 194.265898 \r\nL 158.640765 29.136851 \r\nL 158.725988 50.832639 \r\nL 158.838603 181.810909 \r\nL 158.747293 17.083636 \r\nL 158.841647 148.061907 \r\nL 158.914695 17.083636 \r\nL 158.945132 193.060576 \r\nL 158.957306 82.974545 \r\nL 159.036442 191.051707 \r\nL 158.996874 17.083636 \r\nL 159.069922 122.750155 \r\nL 159.167319 17.083636 \r\nL 159.149057 177.391397 \r\nL 159.173407 124.357251 \r\nL 159.197756 189.846386 \r\nL 159.261673 17.083636 \r\nL 159.289066 186.632195 \r\nL 159.368201 17.083636 \r\nL 159.398638 41.190067 \r\nL 159.477773 23.913792 \r\nL 159.50821 187.837517 \r\nL 159.587345 23.512018 \r\nL 159.620826 65.296497 \r\nL 159.623869 54.448603 \r\nL 159.681699 170.963016 \r\nL 159.706048 95.831308 \r\nL 159.712136 178.998492 \r\nL 159.809533 27.93153 \r\nL 159.81562 77.349712 \r\nL 159.818664 17.083636 \r\nL 159.827795 198.283636 \r\nL 159.922149 142.035299 \r\nL 159.986066 17.083636 \r\nL 159.995197 191.855255 \r\nL 160.019546 145.24949 \r\nL 160.02259 212.747494 \r\nL 160.028677 28.735078 \r\nL 160.129118 129.58031 \r\nL 160.229559 17.083636 \r\nL 160.235646 209.533304 \r\nL 160.342175 17.083636 \r\nL 160.351306 138.017561 \r\nL 160.448703 201.096053 \r\nL 160.38783 54.448603 \r\nL 160.460878 191.051707 \r\nL 160.466965 17.083636 \r\nL 160.567406 203.506696 \r\nL 160.573493 73.331973 \r\nL 160.576537 73.331973 \r\nL 160.585668 203.104922 \r\nL 160.689153 183.418004 \r\nL 160.774375 72.126652 \r\nL 160.798725 169.757694 \r\nL 160.850467 72.126652 \r\nL 160.883947 198.68541 \r\nL 160.905253 140.428204 \r\nL 160.981345 201.497827 \r\nL 160.91134 62.48408 \r\nL 161.017869 171.364789 \r\nL 161.051349 198.283636 \r\nL 161.030043 35.565233 \r\nL 161.124397 153.686741 \r\nL 161.188314 31.949268 \r\nL 161.20962 184.623326 \r\nL 161.233969 129.178537 \r\nL 161.240056 199.890732 \r\nL 161.27658 17.083636 \r\nL 161.33441 150.47255 \r\nL 161.42572 17.083636 \r\nL 161.395283 194.667672 \r\nL 161.443982 83.376319 \r\nL 161.450069 200.292506 \r\nL 161.465288 17.083636 \r\nL 161.556598 151.677871 \r\nL 161.635733 21.503149 \r\nL 161.660082 188.23929 \r\nL 161.669213 71.724878 \r\nL 161.705737 194.667672 \r\nL 161.714868 17.083636 \r\nL 161.781829 176.989623 \r\nL 161.891401 46.8149 \r\nL 161.818353 189.042838 \r\nL 161.894445 99.447273 \r\nL 161.930969 201.899601 \r\nL 161.918794 17.083636 \r\nL 162.004017 107.482749 \r\nL 162.037497 17.083636 \r\nL 162.09837 211.140399 \r\nL 162.116632 22.70847 \r\nL 162.147069 204.310244 \r\nL 162.217073 17.083636 \r\nL 162.229248 141.231752 \r\nL 162.314471 17.083636 \r\nL 162.274903 204.712018 \r\nL 162.332733 202.703149 \r\nL 162.375344 17.083636 \r\nL 162.451436 140.428204 \r\nL 162.548833 202.703149 \r\nL 162.539702 56.859246 \r\nL 162.551877 162.525765 \r\nL 162.591444 35.163459 \r\nL 162.57927 202.301375 \r\nL 162.664492 93.822439 \r\nL 162.710147 197.881863 \r\nL 162.716235 17.083636 \r\nL 162.774065 121.14306 \r\nL 162.777108 65.296497 \r\nL 162.841025 200.694279 \r\nL 162.883637 140.02643 \r\nL 162.935379 212.345721 \r\nL 162.965816 57.26102 \r\nL 162.996252 185.0251 \r\nL 163.017558 60.876984 \r\nL 163.011471 210.336851 \r\nL 163.105824 84.581641 \r\nL 163.145392 210.336851 \r\nL 163.194091 79.358581 \r\nL 163.21844 180.605588 \r\nL 163.30975 203.90847 \r\nL 163.328012 17.083636 \r\nL 163.437584 210.738625 \r\nL 163.440628 100.652594 \r\nL 163.468021 203.90847 \r\nL 163.519763 56.055698 \r\nL 163.5502 197.881863 \r\nL 163.574549 17.083636 \r\nL 163.604986 203.90847 \r\nL 163.662815 71.724878 \r\nL 163.690208 206.720887 \r\nL 163.684121 17.083636 \r\nL 163.772387 103.866785 \r\nL 163.854566 32.752816 \r\nL 163.805868 199.488958 \r\nL 163.878916 133.196275 \r\nL 163.979357 195.872993 \r\nL 163.976313 30.743947 \r\nL 163.988488 113.509357 \r\nL 164.09806 193.46235 \r\nL 164.031099 17.083636 \r\nL 164.101103 135.606918 \r\nL 164.201544 31.145721 \r\nL 164.113278 207.926208 \r\nL 164.210675 71.323104 \r\nL 164.31416 207.122661 \r\nL 164.216763 18.690732 \r\nL 164.323291 140.428204 \r\nL 164.390252 21.904922 \r\nL 164.344597 204.310244 \r\nL 164.423732 126.36612 \r\nL 164.499824 198.283636 \r\nL 164.472431 34.761685 \r\nL 164.533304 129.178537 \r\nL 164.606352 201.899601 \r\nL 164.591134 47.216674 \r\nL 164.609396 197.078315 \r\nL 164.694618 18.690732 \r\nL 164.655051 206.319113 \r\nL 164.718968 191.453481 \r\nL 164.725055 25.520887 \r\nL 164.764623 203.506696 \r\nL 164.822452 191.855255 \r\nL 164.82854 211.943947 \r\nL 164.871151 17.083636 \r\nL 164.913762 175.382528 \r\nL 165.020291 17.083636 \r\nL 164.980723 203.104922 \r\nL 165.023334 95.429534 \r\nL 165.07812 189.444612 \r\nL 165.126819 17.083636 \r\nL 165.132906 76.546164 \r\nL 165.199867 205.515565 \r\nL 165.166387 17.083636 \r\nL 165.239435 132.794501 \r\nL 165.263784 17.083636 \r\nL 165.291177 188.23929 \r\nL 165.349007 118.330643 \r\nL 165.419011 207.926208 \r\nL 165.358138 28.735078 \r\nL 165.458579 129.982084 \r\nL 165.476841 20.699601 \r\nL 165.470753 195.069446 \r\nL 165.571194 69.314235 \r\nL 165.671635 195.47122 \r\nL 165.629024 30.743947 \r\nL 165.680766 82.974545 \r\nL 165.756858 17.083636 \r\nL 165.711203 196.676541 \r\nL 165.769033 118.330643 \r\nL 165.772076 200.694279 \r\nL 165.842081 17.083636 \r\nL 165.878605 103.465011 \r\nL 165.963827 17.083636 \r\nL 165.933391 200.694279 \r\nL 165.988177 51.234412 \r\nL 166.091661 189.846386 \r\nL 166.01557 17.083636 \r\nL 166.100792 82.170998 \r\nL 166.119054 17.083636 \r\nL 166.170797 193.46235 \r\nL 166.179928 45.207805 \r\nL 166.182971 196.274767 \r\nL 166.23167 38.37765 \r\nL 166.2895 113.911131 \r\nL 166.319936 17.083636 \r\nL 166.332111 196.274767 \r\nL 166.402115 41.59184 \r\nL 166.5056 199.087184 \r\nL 166.408203 34.761685 \r\nL 166.517775 165.739956 \r\nL 166.545168 44.002483 \r\nL 166.557342 201.096053 \r\nL 166.63039 140.829978 \r\nL 166.694307 37.975876 \r\nL 166.730831 197.480089 \r\nL 166.74605 45.609579 \r\nL 166.843447 193.060576 \r\nL 166.831272 17.083636 \r\nL 166.858665 127.169667 \r\nL 166.96215 17.083636 \r\nL 166.919539 183.819778 \r\nL 166.968237 71.724878 \r\nL 166.974325 201.096053 \r\nL 167.035198 33.556364 \r\nL 167.080853 124.357251 \r\nL 167.083897 194.667672 \r\nL 167.150857 28.735078 \r\nL 167.190425 117.928869 \r\nL 167.254342 23.512018 \r\nL 167.245211 198.283636 \r\nL 167.296953 108.286297 \r\nL 167.370001 198.68541 \r\nL 167.330434 17.083636 \r\nL 167.406525 97.03663 \r\nL 167.479573 17.083636 \r\nL 167.513054 202.703149 \r\nL 167.516097 70.92133 \r\nL 167.549578 209.935078 \r\nL 167.625669 125.160798 \r\nL 167.689586 203.104922 \r\nL 167.637844 44.002483 \r\nL 167.735241 160.91867 \r\nL 167.850901 29.538625 \r\nL 167.771765 197.881863 \r\nL 167.853944 87.394058 \r\nL 167.860032 195.069446 \r\nL 167.863075 42.395388 \r\nL 167.963516 84.983415 \r\nL 167.972647 190.24816 \r\nL 168.030477 54.448603 \r\nL 168.070045 87.795831 \r\nL 168.076132 209.935078 \r\nL 168.179617 17.083636 \r\nL 168.210053 185.426874 \r\nL 168.292232 103.866785 \r\nL 168.316582 206.720887 \r\nL 168.347018 34.359911 \r\nL 168.410935 171.364789 \r\nL 168.496158 17.083636 \r\nL 168.490071 201.899601 \r\nL 168.532682 112.705809 \r\nL 168.544857 200.694279 \r\nL 168.623992 33.15459 \r\nL 168.63921 108.286297 \r\nL 168.733564 59.269889 \r\nL 168.721389 200.694279 \r\nL 168.748782 74.939069 \r\nL 168.815743 193.46235 \r\nL 168.764001 39.984745 \r\nL 168.861398 144.044169 \r\nL 168.940533 35.163459 \r\nL 168.964883 184.221552 \r\nL 168.97097 88.599379 \r\nL 169.037931 199.087184 \r\nL 169.010538 41.190067 \r\nL 169.083586 150.874324 \r\nL 169.092717 48.421996 \r\nL 169.174896 193.46235 \r\nL 169.199245 86.59051 \r\nL 169.284468 196.676541 \r\nL 169.2449 56.055698 \r\nL 169.308817 91.81357 \r\nL 169.366647 63.689401 \r\nL 169.397083 197.881863 \r\nL 169.409258 78.153259 \r\nL 169.506655 191.855255 \r\nL 169.439695 23.913792 \r\nL 169.521874 136.008692 \r\nL 169.534048 30.743947 \r\nL 169.57666 207.524435 \r\nL 169.634489 36.36878 \r\nL 169.710581 194.265898 \r\nL 169.646664 17.083636 \r\nL 169.747105 191.051707 \r\nL 169.847546 27.529756 \r\nL 169.862764 50.430865 \r\nL 169.877983 195.47122 \r\nL 169.957118 17.083636 \r\nL 169.972336 129.982084 \r\nL 170.027122 17.083636 \r\nL 170.036253 193.864124 \r\nL 170.084952 73.331973 \r\nL 170.151913 207.926208 \r\nL 170.121476 17.083636 \r\nL 170.194524 141.231752 \r\nL 170.285834 17.083636 \r\nL 170.206699 183.016231 \r\nL 170.304096 109.893392 \r\nL 170.386275 196.676541 \r\nL 170.355839 62.082306 \r\nL 170.416712 177.391397 \r\nL 170.428887 20.297827 \r\nL 170.52324 205.515565 \r\nL 170.526284 90.206475 \r\nL 170.54759 202.301375 \r\nL 170.605419 58.466341 \r\nL 170.635856 79.760355 \r\nL 170.648031 202.301375 \r\nL 170.708904 59.269889 \r\nL 170.748472 168.552373 \r\nL 170.791083 41.59184 \r\nL 170.845869 201.497827 \r\nL 170.861087 82.572772 \r\nL 170.864131 84.179867 \r\nL 170.867175 192.257029 \r\nL 170.876306 29.136851 \r\nL 170.973703 76.546164 \r\nL 170.97979 148.865455 \r\nL 170.985878 60.876984 \r\nL 171.00414 112.304035 \r\nL 171.022402 210.336851 \r\nL 171.049795 44.404257 \r\nL 171.113712 104.670333 \r\nL 171.183716 17.083636 \r\nL 171.125886 194.667672 \r\nL 171.214153 69.716009 \r\nL 171.217196 203.506696 \r\nL 171.27807 49.627317 \r\nL 171.323725 178.194945 \r\nL 171.34503 31.145721 \r\nL 171.338943 200.292506 \r\nL 171.433297 126.767894 \r\nL 171.515476 194.667672 \r\nL 171.491126 32.752816 \r\nL 171.536781 186.632195 \r\nL 171.573305 37.975876 \r\nL 171.555043 193.060576 \r\nL 171.649397 112.304035 \r\nL 171.743751 203.104922 \r\nL 171.737663 28.333304 \r\nL 171.752882 82.572772 \r\nL 171.755925 17.083636 \r\nL 171.853323 197.480089 \r\nL 171.862454 87.394058 \r\nL 171.956807 17.083636 \r\nL 171.938545 182.614457 \r\nL 171.962895 144.445942 \r\nL 171.981157 197.078315 \r\nL 172.038986 17.083636 \r\nL 172.063336 39.984745 \r\nL 172.069423 83.778093 \r\nL 172.072467 17.083636 \r\nL 172.084641 205.917339 \r\nL 172.185082 127.169667 \r\nL 172.197257 34.359911 \r\nL 172.248999 193.060576 \r\nL 172.294654 109.089845 \r\nL 172.297698 200.694279 \r\nL 172.328135 17.083636 \r\nL 172.401183 174.57898 \r\nL 172.504667 17.083636 \r\nL 172.462056 197.881863 \r\nL 172.513798 84.983415 \r\nL 172.516842 83.376319 \r\nL 172.599021 191.051707 \r\nL 172.58989 17.083636 \r\nL 172.62337 127.973215 \r\nL 172.644676 17.083636 \r\nL 172.723811 188.23929 \r\nL 172.732942 22.306696 \r\nL 172.778597 212.747494 \r\nL 172.83034 17.083636 \r\nL 172.845558 163.329313 \r\nL 172.903388 17.083636 \r\nL 172.912519 193.46235 \r\nL 172.95513 89.001153 \r\nL 172.976436 211.943947 \r\nL 172.985567 17.083636 \r\nL 173.061658 97.840177 \r\nL 173.119488 17.083636 \r\nL 173.143837 192.257029 \r\nL 173.168187 101.857916 \r\nL 173.219929 203.90847 \r\nL 173.259497 17.083636 \r\nL 173.277759 136.410466 \r\nL 173.323414 45.207805 \r\nL 173.28689 198.283636 \r\nL 173.387331 123.955477 \r\nL 173.46951 43.198936 \r\nL 173.399505 203.90847 \r\nL 173.496903 72.528426 \r\nL 173.600387 199.087184 \r\nL 173.530383 27.93153 \r\nL 173.609518 168.954146 \r\nL 173.713003 193.46235 \r\nL 173.71909 17.083636 \r\nL 173.728221 195.47122 \r\nL 173.831706 114.714678 \r\nL 173.846924 17.083636 \r\nL 173.929103 197.480089 \r\nL 173.944322 72.528426 \r\nL 174.041719 189.444612 \r\nL 173.983889 17.083636 \r\nL 174.069112 156.499157 \r\nL 174.072156 17.083636 \r\nL 174.148247 207.122661 \r\nL 174.178684 195.872993 \r\nL 174.23347 40.788293 \r\nL 174.19999 200.694279 \r\nL 174.303474 55.653925 \r\nL 174.306518 208.729756 \r\nL 174.364348 17.083636 \r\nL 174.413046 103.063237 \r\nL 174.443483 190.649933 \r\nL 174.431308 49.225543 \r\nL 174.525662 122.348381 \r\nL 174.574361 17.083636 \r\nL 174.562186 181.409135 \r\nL 174.63219 144.847716 \r\nL 174.711326 194.265898 \r\nL 174.708282 56.055698 \r\nL 174.7235 102.25969 \r\nL 174.753937 28.333304 \r\nL 174.763068 161.320443 \r\nL 174.833072 110.69694 \r\nL 174.912208 50.832639 \r\nL 174.857422 207.524435 \r\nL 174.936557 115.518226 \r\nL 174.988299 203.104922 \r\nL 175.024823 40.788293 \r\nL 175.043085 181.810909 \r\nL 175.046129 47.216674 \r\nL 175.155701 75.742616 \r\nL 175.240924 201.497827 \r\nL 175.189181 39.181197 \r\nL 175.268317 130.785632 \r\nL 175.36267 29.136851 \r\nL 175.280491 166.543503 \r\nL 175.377889 125.562572 \r\nL 175.426587 24.315565 \r\nL 175.396151 199.890732 \r\nL 175.487461 84.983415 \r\nL 175.56964 181.007361 \r\nL 175.539203 17.083636 \r\nL 175.600076 123.151929 \r\nL 175.621382 17.887184 \r\nL 175.648775 200.694279 \r\nL 175.709648 122.348381 \r\nL 175.797915 205.113792 \r\nL 175.730954 25.922661 \r\nL 175.816177 203.90847 \r\nL 175.855744 26.726208 \r\nL 175.925749 104.670333 \r\nL 176.02619 187.435743 \r\nL 176.004884 17.083636 \r\nL 176.038364 172.971885 \r\nL 176.074888 20.699601 \r\nL 176.096194 201.899601 \r\nL 176.15098 83.376319 \r\nL 176.224028 21.101375 \r\nL 176.190548 172.168337 \r\nL 176.263596 39.984745 \r\nL 176.370124 195.872993 \r\nL 176.281858 17.083636 \r\nL 176.376211 185.0251 \r\nL 176.455347 17.083636 \r\nL 176.485783 115.518226 \r\nL 176.534482 204.310244 \r\nL 176.491871 17.083636 \r\nL 176.595355 94.224213 \r\nL 176.656229 44.002483 \r\nL 176.634923 205.515565 \r\nL 176.701884 73.331973 \r\nL 176.768844 208.327982 \r\nL 176.711015 43.60071 \r\nL 176.811456 140.02643 \r\nL 176.899722 28.333304 \r\nL 176.890591 196.676541 \r\nL 176.921028 98.241951 \r\nL 177.009294 208.327982 \r\nL 176.933202 17.083636 \r\nL 177.027556 137.214013 \r\nL 177.033643 17.083636 \r\nL 177.036687 208.327982 \r\nL 177.137128 99.447273 \r\nL 177.191914 212.747494 \r\nL 177.167565 34.761685 \r\nL 177.249744 183.819778 \r\nL 177.350185 17.083636 \r\nL 177.316704 199.890732 \r\nL 177.362359 86.59051 \r\nL 177.417145 207.122661 \r\nL 177.411058 37.975876 \r\nL 177.444538 119.134191 \r\nL 177.535848 17.083636 \r\nL 177.481062 203.506696 \r\nL 177.55411 83.778093 \r\nL 177.602809 201.096053 \r\nL 177.566285 17.083636 \r\nL 177.663682 152.883193 \r\nL 177.691075 26.324435 \r\nL 177.748905 201.899601 \r\nL 177.776298 133.999823 \r\nL 177.79456 61.278758 \r\nL 177.800647 201.096053 \r\nL 177.873695 125.160798 \r\nL 177.876739 209.13153 \r\nL 177.971093 41.59184 \r\nL 177.986311 184.623326 \r\nL 178.065447 17.083636 \r\nL 178.016748 205.113792 \r\nL 178.095883 83.376319 \r\nL 178.114145 192.257029 \r\nL 178.168931 17.083636 \r\nL 178.205455 82.572772 \r\nL 178.232848 202.301375 \r\nL 178.229805 17.083636 \r\nL 178.302853 46.8149 \r\nL 178.360682 17.083636 \r\nL 178.34242 181.409135 \r\nL 178.36677 128.776763 \r\nL 178.415468 209.533304 \r\nL 178.403294 17.48541 \r\nL 178.476342 150.47255 \r\nL 178.488516 17.083636 \r\nL 178.485473 183.819778 \r\nL 178.585914 36.36878 \r\nL 178.643743 198.68541 \r\nL 178.649831 29.940399 \r\nL 178.698529 155.293836 \r\nL 178.701573 17.083636 \r\nL 178.762446 193.060576 \r\nL 178.808101 192.257029 \r\nL 178.811145 195.069446 \r\nL 178.89028 17.083636 \r\nL 178.859844 204.310244 \r\nL 178.923761 58.466341 \r\nL 178.957241 180.203814 \r\nL 179.015071 17.083636 \r\nL 179.042464 121.946608 \r\nL 179.0729 210.738625 \r\nL 179.145948 50.029091 \r\nL 179.148992 201.096053 \r\nL 179.25552 119.134191 \r\nL 179.264651 41.190067 \r\nL 179.267695 200.292506 \r\nL 179.359005 44.806031 \r\nL 179.459446 194.265898 \r\nL 179.468577 99.849047 \r\nL 179.483795 17.083636 \r\nL 179.538581 205.515565 \r\nL 179.581193 41.190067 \r\nL 179.599455 197.078315 \r\nL 179.608586 37.172328 \r\nL 179.693808 189.444612 \r\nL 179.699896 17.083636 \r\nL 179.775987 205.113792 \r\nL 179.80338 92.617118 \r\nL 179.903821 207.122661 \r\nL 179.845992 17.083636 \r\nL 179.912952 198.283636 \r\nL 179.992088 33.15459 \r\nL 179.943389 202.703149 \r\nL 180.022524 42.395388 \r\nL 180.083398 202.301375 \r\nL 180.049917 17.083636 \r\nL 180.13514 99.045499 \r\nL 180.211232 193.060576 \r\nL 180.162533 21.904922 \r\nL 180.22645 189.042838 \r\nL 180.28428 17.083636 \r\nL 180.244712 193.864124 \r\nL 180.339066 94.224213 \r\nL 180.418201 178.194945 \r\nL 180.402983 17.083636 \r\nL 180.451681 123.553703 \r\nL 180.527773 197.480089 \r\nL 180.53386 37.975876 \r\nL 180.576472 17.083636 \r\nL 180.564297 196.676541 \r\nL 180.628214 73.331973 \r\nL 180.661694 201.096053 \r\nL 180.734742 19.494279 \r\nL 180.74083 191.855255 \r\nL 180.819965 39.984745 \r\nL 180.853445 113.107583 \r\nL 180.862576 190.24816 \r\nL 180.868664 19.494279 \r\nL 180.953886 105.072106 \r\nL 181.039109 17.083636 \r\nL 180.999541 191.855255 \r\nL 181.063458 70.92133 \r\nL 181.130419 188.641064 \r\nL 181.090851 17.083636 \r\nL 181.17303 70.117783 \r\nL 181.218685 17.083636 \r\nL 181.206511 199.087184 \r\nL 181.276515 149.267228 \r\nL 181.309995 37.975876 \r\nL 181.376956 199.087184 \r\nL 181.486528 17.083636 \r\nL 181.404349 199.488958 \r\nL 181.489572 28.735078 \r\nL 181.556532 199.488958 \r\nL 181.498703 17.083636 \r\nL 181.602187 153.284967 \r\nL 181.638711 24.315565 \r\nL 181.635668 213.551042 \r\nL 181.708716 78.555033 \r\nL 181.769589 199.890732 \r\nL 181.733065 41.190067 \r\nL 181.821331 163.731086 \r\nL 181.912641 17.083636 \r\nL 181.833506 211.542173 \r\nL 181.933947 89.804701 \r\nL 181.958296 37.574102 \r\nL 181.949165 168.954146 \r\nL 181.970471 52.03796 \r\nL 182.061781 196.676541 \r\nL 182.064825 17.083636 \r\nL 182.080043 97.438404 \r\nL 182.128742 17.083636 \r\nL 182.168309 197.480089 \r\nL 182.186571 149.267228 \r\nL 182.26875 196.274767 \r\nL 182.238314 17.083636 \r\nL 182.271794 119.937738 \r\nL 182.366148 192.658803 \r\nL 182.378322 17.083636 \r\nL 182.411803 205.515565 \r\nL 182.487894 172.971885 \r\nL 182.515287 17.083636 \r\nL 182.497025 211.140399 \r\nL 182.60051 90.206475 \r\nL 182.688776 191.855255 \r\nL 182.703995 28.333304 \r\nL 182.707038 88.599379 \r\nL 182.798348 193.060576 \r\nL 182.810523 17.083636 \r\nL 182.850091 203.506696 \r\nL 182.920095 83.778093 \r\nL 182.938357 179.400266 \r\nL 183.026623 17.083636 \r\nL 183.124021 192.257029 \r\nL 183.136195 162.123991 \r\nL 183.163588 19.896053 \r\nL 183.236636 194.667672 \r\nL 183.245767 31.547494 \r\nL 183.27316 19.494279 \r\nL 183.358383 198.68541 \r\nL 183.431431 17.083636 \r\nL 183.467955 173.775432 \r\nL 183.541003 195.47122 \r\nL 183.489261 19.494279 \r\nL 183.556221 179.80204 \r\nL 183.632313 17.083636 \r\nL 183.589702 203.90847 \r\nL 183.668837 103.465011 \r\nL 183.723623 212.747494 \r\nL 183.738841 21.904922 \r\nL 183.778409 116.321774 \r\nL 183.814933 17.083636 \r\nL 183.833195 204.310244 \r\nL 183.881894 168.150599 \r\nL 183.884937 201.096053 \r\nL 183.915374 17.083636 \r\nL 183.976247 95.027761 \r\nL 183.979291 17.083636 \r\nL 184.037121 203.104922 \r\nL 184.085819 60.475211 \r\nL 184.164955 200.694279 \r\nL 184.101038 36.36878 \r\nL 184.201479 117.928869 \r\nL 184.280614 17.083636 \r\nL 184.228872 206.720887 \r\nL 184.311051 76.14439 \r\nL 184.317138 207.122661 \r\nL 184.420623 165.338182 \r\nL 184.432797 31.547494 \r\nL 184.469321 196.676541 \r\nL 184.530195 190.24816 \r\nL 184.591068 200.694279 \r\nL 184.645854 17.083636 \r\nL 184.648898 203.506696 \r\nL 184.75847 184.221552 \r\nL 184.852823 17.083636 \r\nL 184.770644 207.122661 \r\nL 184.868042 201.899601 \r\nL 184.983701 17.083636 \r\nL 184.931959 210.336851 \r\nL 184.986745 82.572772 \r\nL 185.050662 17.083636 \r\nL 185.093273 197.881863 \r\nL 185.096317 30.743947 \r\nL 185.202845 96.233082 \r\nL 185.260675 17.083636 \r\nL 185.315461 191.453481 \r\nL 185.382421 198.283636 \r\nL 185.428076 17.083636 \r\nL 185.528518 201.497827 \r\nL 185.540692 155.293836 \r\nL 185.558954 193.060576 \r\nL 185.647221 17.083636 \r\nL 185.732443 211.943947 \r\nL 185.759836 119.937738 \r\nL 185.814622 195.47122 \r\nL 185.848103 17.083636 \r\nL 185.869408 127.571441 \r\nL 185.930282 17.083636 \r\nL 185.884627 179.400266 \r\nL 185.969849 52.841508 \r\nL 185.972893 196.274767 \r\nL 185.97898 17.083636 \r\nL 186.079421 141.633525 \r\nL 186.182906 17.083636 \r\nL 186.170731 196.676541 \r\nL 186.192037 31.547494 \r\nL 186.246823 197.480089 \r\nL 186.204212 17.083636 \r\nL 186.304653 138.821109 \r\nL 186.362482 213.149268 \r\nL 186.417268 17.083636 \r\nL 186.469011 202.703149 \r\nL 186.52684 50.430865 \r\nL 186.545102 199.087184 \r\nL 186.566408 21.503149 \r\nL 186.657718 171.364789 \r\nL 186.752072 17.083636 \r\nL 186.666849 206.319113 \r\nL 186.76729 95.027761 \r\nL 186.855556 183.819778 \r\nL 186.797727 17.083636 \r\nL 186.873818 80.965676 \r\nL 186.980347 17.083636 \r\nL 186.965128 209.533304 \r\nL 186.98339 25.119113 \r\nL 187.089919 196.676541 \r\nL 187.050351 17.083636 \r\nL 187.092962 156.900931 \r\nL 187.129486 17.083636 \r\nL 187.19036 194.667672 \r\nL 187.202534 74.939069 \r\nL 187.254277 205.917339 \r\nL 187.211665 17.083636 \r\nL 187.31515 120.339512 \r\nL 187.327325 211.943947 \r\nL 187.333412 17.083636 \r\nL 187.424722 178.596718 \r\nL 187.500814 17.083636 \r\nL 187.433853 209.935078 \r\nL 187.540381 42.395388 \r\nL 187.613429 198.68541 \r\nL 187.607342 17.083636 \r\nL 187.656041 172.971885 \r\nL 187.662128 17.083636 \r\nL 187.710827 188.23929 \r\nL 187.768656 73.331973 \r\nL 187.7717 189.846386 \r\nL 187.853879 17.083636 \r\nL 187.878228 57.26102 \r\nL 187.957364 17.083636 \r\nL 187.936058 203.90847 \r\nL 187.978669 93.420665 \r\nL 188.039543 199.087184 \r\nL 188.009106 17.083636 \r\nL 188.091285 166.945277 \r\nL 188.133896 195.872993 \r\nL 188.118678 17.083636 \r\nL 188.152158 78.956807 \r\nL 188.155202 17.083636 \r\nL 188.200857 196.676541 \r\nL 188.255643 188.641064 \r\nL 188.368259 17.083636 \r\nL 188.301298 209.935078 \r\nL 188.380433 20.297827 \r\nL 188.471743 189.444612 \r\nL 188.413914 17.083636 \r\nL 188.490005 88.599379 \r\nL 188.584359 17.083636 \r\nL 188.496093 198.283636 \r\nL 188.59349 167.347051 \r\nL 188.602621 189.444612 \r\nL 188.611752 103.465011 \r\nL 188.614796 17.083636 \r\nL 188.715237 199.890732 \r\nL 188.721324 58.868115 \r\nL 188.785241 192.658803 \r\nL 188.782197 42.797162 \r\nL 188.830896 120.339512 \r\nL 188.83394 25.119113 \r\nL 188.910031 194.265898 \r\nL 188.937424 188.641064 \r\nL 188.943512 190.24816 \r\nL 188.949599 153.686741 \r\nL 189.007429 74.135521 \r\nL 189.034822 198.283636 \r\nL 189.05004 124.759024 \r\nL 189.08352 197.881863 \r\nL 189.120044 17.083636 \r\nL 189.159612 155.293836 \r\nL 189.171787 17.083636 \r\nL 189.202223 193.060576 \r\nL 189.269184 156.900931 \r\nL 189.272228 192.257029 \r\nL 189.360494 49.627317 \r\nL 189.372669 91.81357 \r\nL 189.47311 17.083636 \r\nL 189.409193 213.952816 \r\nL 189.479197 119.535965 \r\nL 189.518765 198.283636 \r\nL 189.530939 30.743947 \r\nL 189.549201 146.454812 \r\nL 189.652686 17.083636 \r\nL 189.576594 191.051707 \r\nL 189.658773 186.632195 \r\nL 189.683123 17.083636 \r\nL 189.774433 63.287627 \r\nL 189.874874 212.747494 \r\nL 189.810957 17.083636 \r\nL 189.884005 86.59051 \r\nL 189.899223 17.083636 \r\nL 189.908354 197.078315 \r\nL 189.944878 185.0251 \r\nL 189.947922 195.872993 \r\nL 189.969227 17.083636 \r\nL 190.030101 136.812239 \r\nL 190.121411 17.083636 \r\nL 190.094018 205.515565 \r\nL 190.139673 154.892062 \r\nL 190.252288 17.083636 \r\nL 190.227939 211.140399 \r\nL 190.258376 52.439734 \r\nL 190.279681 191.855255 \r\nL 190.27055 17.083636 \r\nL 190.374035 170.159468 \r\nL 190.377079 174.177206 \r\nL 190.380122 54.046829 \r\nL 190.413603 17.083636 \r\nL 190.422734 191.453481 \r\nL 190.486651 50.029091 \r\nL 190.532306 202.703149 \r\nL 190.501869 17.083636 \r\nL 190.60231 187.435743 \r\nL 190.644921 26.726208 \r\nL 190.711882 169.35592 \r\nL 190.7271 19.896053 \r\nL 190.809279 190.24816 \r\nL 190.827541 91.411796 \r\nL 190.885371 17.887184 \r\nL 190.873196 205.917339 \r\nL 190.894502 157.704479 \r\nL 190.90972 190.649933 \r\nL 190.961463 27.127982 \r\nL 190.964506 119.535965 \r\nL 191.067991 17.083636 \r\nL 190.979725 201.497827 \r\nL 191.077122 31.547494 \r\nL 191.089297 17.083636 \r\nL 191.095384 157.302705 \r\nL 191.125821 89.804701 \r\nL 191.147126 185.0251 \r\nL 191.162345 17.083636 \r\nL 191.235393 78.956807 \r\nL 191.293222 17.083636 \r\nL 191.311484 210.738625 \r\nL 191.344965 26.726208 \r\nL 191.36627 186.230421 \r\nL 191.454537 22.306696 \r\nL 191.45758 89.001153 \r\nL 191.54889 17.083636 \r\nL 191.494104 206.319113 \r\nL 191.564109 160.115122 \r\nL 191.570196 198.68541 \r\nL 191.673681 17.083636 \r\nL 191.682812 89.804701 \r\nL 191.701074 202.703149 \r\nL 191.69803 17.083636 \r\nL 191.792384 109.089845 \r\nL 191.834995 17.083636 \r\nL 191.819777 201.497827 \r\nL 191.883694 92.215344 \r\nL 191.892825 190.649933 \r\nL 191.93848 17.083636 \r\nL 191.993266 86.59051 \r\nL 192.102838 17.083636 \r\nL 192.051095 210.738625 \r\nL 192.105881 27.93153 \r\nL 192.172842 198.283636 \r\nL 192.18806 21.904922 \r\nL 192.224584 173.775432 \r\nL 192.261108 17.083636 \r\nL 192.258065 210.738625 \r\nL 192.3372 75.340843 \r\nL 192.367637 32.752816 \r\nL 192.343287 179.80204 \r\nL 192.391986 115.518226 \r\nL 192.492427 207.524435 \r\nL 192.431554 23.512018 \r\nL 192.498514 56.055698 \r\nL 192.5533 19.494279 \r\nL 192.510689 200.292506 \r\nL 192.592868 58.868115 \r\nL 192.665916 185.426874 \r\nL 192.653741 17.083636 \r\nL 192.70244 133.196275 \r\nL 192.784619 17.083636 \r\nL 192.766357 178.998492 \r\nL 192.808968 175.382528 \r\nL 192.936802 17.083636 \r\nL 192.875929 198.283636 \r\nL 192.945933 31.949268 \r\nL 193.0342 190.649933 \r\nL 193.00985 17.083636 \r\nL 193.055505 127.973215 \r\nL 193.116379 201.096053 \r\nL 193.171165 17.083636 \r\nL 193.238126 211.542173 \r\nL 193.283781 119.535965 \r\nL 193.286824 194.265898 \r\nL 193.320305 17.083636 \r\nL 193.390309 174.57898 \r\nL 193.45727 39.582971 \r\nL 193.408571 197.881863 \r\nL 193.502925 56.859246 \r\nL 193.52423 188.641064 \r\nL 193.554667 17.083636 \r\nL 193.618584 144.847716 \r\nL 193.712938 17.083636 \r\nL 193.685545 192.257029 \r\nL 193.7312 62.082306 \r\nL 193.743374 19.494279 \r\nL 193.749462 138.821109 \r\nL 193.758593 25.119113 \r\nL 193.807291 205.113792 \r\nL 193.789029 17.083636 \r\nL 193.868165 46.8149 \r\nL 193.968606 178.194945 \r\nL 193.883383 17.083636 \r\nL 193.977737 59.269889 \r\nL 194.011217 191.051707 \r\nL 194.062959 34.359911 \r\nL 194.081221 120.741286 \r\nL 194.1634 17.083636 \r\nL 194.154269 162.123991 \r\nL 194.190793 129.178537 \r\nL 194.291234 184.623326 \r\nL 194.22123 17.083636 \r\nL 194.297322 178.596718 \r\nL 194.379501 17.083636 \r\nL 194.306453 209.533304 \r\nL 194.406894 111.500488 \r\nL 194.482985 184.221552 \r\nL 194.449505 24.315565 \r\nL 194.49516 102.661463 \r\nL 194.556033 17.083636 \r\nL 194.537771 203.506696 \r\nL 194.601688 176.989623 \r\nL 194.604732 185.0251 \r\nL 194.632125 17.083636 \r\nL 194.665605 116.723548 \r\nL 194.686911 17.083636 \r\nL 194.67778 207.122661 \r\nL 194.775177 41.190067 \r\nL 194.872575 181.409135 \r\nL 194.793439 17.083636 \r\nL 194.884749 123.955477 \r\nL 194.988234 48.823769 \r\nL 194.976059 196.274767 \r\nL 194.997365 75.742616 \r\nL 195.067369 209.935078 \r\nL 195.036933 17.083636 \r\nL 195.106937 208.729756 \r\nL 195.201291 23.110244 \r\nL 195.222596 60.475211 \r\nL 195.295644 17.083636 \r\nL 195.313906 192.658803 \r\nL 195.329125 80.563902 \r\nL 195.383911 198.283636 \r\nL 195.420435 17.083636 \r\nL 195.438697 140.02643 \r\nL 195.542181 17.083636 \r\nL 195.469133 193.060576 \r\nL 195.548269 133.999823 \r\nL 195.551312 202.301375 \r\nL 195.645666 17.083636 \r\nL 195.654797 62.48408 \r\nL 195.71567 17.083636 \r\nL 195.700452 192.257029 \r\nL 195.74002 84.179867 \r\nL 195.813068 197.480089 \r\nL 195.776544 20.297827 \r\nL 195.849592 154.892062 \r\nL 195.950033 33.15459 \r\nL 195.937858 209.935078 \r\nL 195.959164 102.661463 \r\nL 195.962207 199.087184 \r\nL 196.04743 17.083636 \r\nL 196.068736 76.947938 \r\nL 196.147871 17.083636 \r\nL 196.099172 200.292506 \r\nL 196.175264 82.572772 \r\nL 196.199613 195.47122 \r\nL 196.184395 17.083636 \r\nL 196.284836 72.126652 \r\nL 196.312229 198.283636 \r\nL 196.293967 17.083636 \r\nL 196.400495 152.883193 \r\nL 196.406583 17.083636 \r\nL 196.482674 200.292506 \r\nL 196.510067 71.323104 \r\nL 196.531373 207.926208 \r\nL 196.543548 27.93153 \r\nL 196.619639 162.927539 \r\nL 196.729211 17.083636 \r\nL 196.62877 213.952816 \r\nL 196.732255 58.064568 \r\nL 196.814434 203.104922 \r\nL 196.753561 17.083636 \r\nL 196.841827 174.177206 \r\nL 196.911831 17.083636 \r\nL 196.893569 194.265898 \r\nL 196.951399 64.894723 \r\nL 196.969661 199.488958 \r\nL 196.987923 17.083636 \r\nL 197.060971 96.634856 \r\nL 197.112713 17.083636 \r\nL 197.146194 204.310244 \r\nL 197.170543 68.912461 \r\nL 197.237504 205.917339 \r\nL 197.261853 22.306696 \r\nL 197.286202 159.713348 \r\nL 197.350119 17.083636 \r\nL 197.380556 195.47122 \r\nL 197.395774 154.490288 \r\nL 197.401862 161.722217 \r\nL 197.404905 83.376319 \r\nL 197.499259 17.083636 \r\nL 197.484041 199.488958 \r\nL 197.511434 171.364789 \r\nL 197.617962 17.083636 \r\nL 197.538827 191.855255 \r\nL 197.627093 109.089845 \r\nL 197.65753 192.257029 \r\nL 197.642311 17.083636 \r\nL 197.736665 97.438404 \r\nL 197.776233 194.667672 \r\nL 197.742752 17.083636 \r\nL 197.843193 157.302705 \r\nL 197.846237 17.083636 \r\nL 197.913198 186.230421 \r\nL 197.952765 151.276098 \r\nL 198.059294 24.717339 \r\nL 198.007551 204.310244 \r\nL 198.071468 76.546164 \r\nL 198.153647 197.881863 \r\nL 198.165822 17.083636 \r\nL 198.184084 137.214013 \r\nL 198.290612 209.13153 \r\nL 198.27235 25.520887 \r\nL 198.293656 177.391397 \r\nL 198.308874 64.492949 \r\nL 198.314962 198.68541 \r\nL 198.403228 166.141729 \r\nL 198.497582 17.083636 \r\nL 198.461058 205.515565 \r\nL 198.515844 65.698271 \r\nL 198.537149 197.480089 \r\nL 198.573673 28.333304 \r\nL 198.625416 73.331973 \r\nL 198.628459 34.761685 \r\nL 198.689333 198.283636 \r\nL 198.725857 68.510687 \r\nL 198.731944 194.265898 \r\nL 198.801948 17.083636 \r\nL 198.835429 141.231752 \r\nL 198.908477 19.494279 \r\nL 198.899346 207.122661 \r\nL 198.951088 62.885854 \r\nL 199.015005 190.649933 \r\nL 198.960219 17.083636 \r\nL 199.042398 164.534634 \r\nL 199.097184 17.083636 \r\nL 199.054573 209.13153 \r\nL 199.15197 153.284967 \r\nL 199.237193 17.083636 \r\nL 199.212843 209.533304 \r\nL 199.261542 166.945277 \r\nL 199.304153 17.083636 \r\nL 199.291979 205.113792 \r\nL 199.374158 50.029091 \r\nL 199.413725 191.453481 \r\nL 199.395463 17.083636 \r\nL 199.48373 170.963016 \r\nL 199.547647 17.083636 \r\nL 199.511123 195.069446 \r\nL 199.596345 116.321774 \r\nL 199.669393 35.967007 \r\nL 199.632869 199.087184 \r\nL 199.705917 142.035299 \r\nL 199.815489 17.083636 \r\nL 199.803315 186.230421 \r\nL 199.82462 66.100044 \r\nL 199.873319 190.649933 \r\nL 199.870275 17.083636 \r\nL 199.934192 39.181197 \r\nL 199.995066 17.083636 \r\nL 199.964629 212.345721 \r\nL 200.025502 88.197605 \r\nL 200.132031 191.051707 \r\nL 200.043764 23.512018 \r\nL 200.135074 61.278758 \r\nL 200.150293 211.943947 \r\nL 200.144205 17.083636 \r\nL 200.250734 183.819778 \r\nL 200.30552 198.283636 \r\nL 200.366393 17.083636 \r\nL 200.402917 191.453481 \r\nL 200.485096 125.964346 \r\nL 200.588581 203.506696 \r\nL 200.594668 17.083636 \r\nL 200.64641 177.391397 \r\nL 200.70424 156.900931 \r\nL 200.807725 197.881863 \r\nL 200.816856 17.083636 \r\nL 200.829031 194.265898 \r\nL 200.926428 104.268559 \r\nL 200.999476 17.083636 \r\nL 201.014694 207.524435 \r\nL 201.036 108.688071 \r\nL 201.081655 191.453481 \r\nL 201.045131 17.083636 \r\nL 201.145572 131.58918 \r\nL 201.224707 17.083636 \r\nL 201.194271 187.033969 \r\nL 201.2521 99.447273 \r\nL 201.255144 201.096053 \r\nL 201.282537 41.993614 \r\nL 201.361672 76.947938 \r\nL 201.428633 197.480089 \r\nL 201.419502 17.083636 \r\nL 201.45907 150.070776 \r\nL 201.471244 24.315565 \r\nL 201.498637 203.104922 \r\nL 201.571685 43.198936 \r\nL 201.605166 196.676541 \r\nL 201.577773 17.083636 \r\nL 201.681257 171.364789 \r\nL 201.736043 17.083636 \r\nL 201.714738 203.506696 \r\nL 201.790829 141.633525 \r\nL 201.894314 211.943947 \r\nL 201.869965 17.083636 \r\nL 201.900401 136.410466 \r\nL 201.909532 49.627317 \r\nL 201.930838 197.480089 \r\nL 201.973449 104.268559 \r\nL 202.00693 189.444612 \r\nL 202.049541 18.690732 \r\nL 202.079978 95.027761 \r\nL 202.116502 17.083636 \r\nL 202.119545 195.872993 \r\nL 202.18955 108.688071 \r\nL 202.283903 17.083636 \r\nL 202.262598 179.400266 \r\nL 202.296078 70.117783 \r\nL 202.320427 17.083636 \r\nL 202.408694 190.649933 \r\nL 202.518266 17.083636 \r\nL 202.46348 203.506696 \r\nL 202.521309 100.25082 \r\nL 202.533484 24.315565 \r\nL 202.551746 162.525765 \r\nL 202.585226 17.083636 \r\nL 202.6461 207.122661 \r\nL 202.661318 103.465011 \r\nL 202.716104 199.488958 \r\nL 202.682624 17.083636 \r\nL 202.773934 162.123991 \r\nL 202.780021 77.349712 \r\nL 202.783065 17.083636 \r\nL 202.813501 171.766563 \r\nL 202.886549 49.627317 \r\nL 202.901768 179.80204 \r\nL 202.913942 17.083636 \r\nL 202.999165 107.884523 \r\nL 203.008296 17.083636 \r\nL 203.108737 202.301375 \r\nL 203.130043 17.083636 \r\nL 203.218309 111.902262 \r\nL 203.254833 195.872993 \r\nL 203.267008 23.913792 \r\nL 203.330925 173.775432 \r\nL 203.391798 30.342173 \r\nL 203.343099 189.042838 \r\nL 203.44354 121.544834 \r\nL 203.470933 17.083636 \r\nL 203.486152 186.632195 \r\nL 203.556156 58.064568 \r\nL 203.620073 202.301375 \r\nL 203.653553 17.887184 \r\nL 203.665728 56.055698 \r\nL 203.744863 17.083636 \r\nL 203.690077 212.747494 \r\nL 203.772256 36.36878 \r\nL 203.863566 204.712018 \r\nL 203.790518 17.083636 \r\nL 203.881828 78.956807 \r\nL 203.982269 17.083636 \r\nL 203.90009 199.488958 \r\nL 203.9914 48.020222 \r\nL 204.04923 204.712018 \r\nL 204.085754 17.083636 \r\nL 204.110103 183.819778 \r\nL 204.210544 35.565233 \r\nL 204.192282 207.524435 \r\nL 204.219675 138.821109 \r\nL 204.250112 201.899601 \r\nL 204.310985 17.083636 \r\nL 204.326204 129.982084 \r\nL 204.423601 17.083636 \r\nL 204.411426 203.90847 \r\nL 204.435776 74.537295 \r\nL 204.478387 195.872993 \r\nL 204.520998 17.083636 \r\nL 204.545348 81.36745 \r\nL 204.615352 17.083636 \r\nL 204.575784 189.846386 \r\nL 204.65492 58.868115 \r\nL 204.724924 189.042838 \r\nL 204.758404 17.083636 \r\nL 204.764492 61.680532 \r\nL 204.770579 18.288958 \r\nL 204.776666 99.447273 \r\nL 204.77971 75.340843 \r\nL 204.797972 175.382528 \r\nL 204.828409 17.083636 \r\nL 204.886238 68.108914 \r\nL 204.895369 17.083636 \r\nL 204.956243 199.890732 \r\nL 204.992767 66.903592 \r\nL 205.071902 195.47122 \r\nL 205.090164 17.083636 \r\nL 205.102339 150.47255 \r\nL 205.20278 17.083636 \r\nL 205.123644 200.694279 \r\nL 205.211911 114.312905 \r\nL 205.214954 114.312905 \r\nL 205.281915 17.083636 \r\nL 205.263653 199.087184 \r\nL 205.321483 168.954146 \r\nL 205.431055 17.083636 \r\nL 205.403662 176.989623 \r\nL 205.446273 76.14439 \r\nL 205.467579 193.46235 \r\nL 205.501059 17.083636 \r\nL 205.558889 133.598049 \r\nL 205.656286 17.083636 \r\nL 205.628893 193.46235 \r\nL 205.668461 185.828647 \r\nL 205.738465 17.083636 \r\nL 205.744552 204.310244 \r\nL 205.778033 53.243282 \r\nL 205.823688 206.319113 \r\nL 205.793251 17.083636 \r\nL 205.887605 118.330643 \r\nL 205.936303 17.083636 \r\nL 205.988046 193.46235 \r\nL 205.997177 48.020222 \r\nL 206.042832 191.855255 \r\nL 206.088487 17.083636 \r\nL 206.106749 110.69694 \r\nL 206.204146 33.958137 \r\nL 206.18284 157.704479 \r\nL 206.216321 59.269889 \r\nL 206.289369 209.13153 \r\nL 206.261976 38.779424 \r\nL 206.325893 158.9098 \r\nL 206.411115 17.083636 \r\nL 206.347198 197.480089 \r\nL 206.438508 62.48408 \r\nL 206.465901 45.609579 \r\nL 206.447639 195.872993 \r\nL 206.5146 68.108914 \r\nL 206.517644 194.667672 \r\nL 206.587648 17.083636 \r\nL 206.627216 143.642395 \r\nL 206.7307 17.083636 \r\nL 206.685045 200.694279 \r\nL 206.739831 66.100044 \r\nL 206.837229 198.283636 \r\nL 206.806792 25.922661 \r\nL 206.852447 148.463681 \r\nL 206.898102 41.993614 \r\nL 206.867665 192.658803 \r\nL 206.962019 137.615787 \r\nL 206.97115 195.069446 \r\nL 207.059416 34.359911 \r\nL 207.065504 64.492949 \r\nL 207.108115 17.083636 \r\nL 207.092897 181.409135 \r\nL 207.172032 88.197605 \r\nL 207.248124 36.770554 \r\nL 207.202469 171.364789 \r\nL 207.263342 71.724878 \r\nL 207.36987 191.855255 \r\nL 207.30291 60.876984 \r\nL 207.372914 144.847716 \r\nL 207.421613 49.225543 \r\nL 207.470311 192.257029 \r\nL 207.48553 96.233082 \r\nL 207.497704 201.497827 \r\nL 207.567709 47.618448 \r\nL 207.601189 193.864124 \r\nL 207.722936 17.083636 \r\nL 207.744241 122.750155 \r\nL 207.799027 195.872993 \r\nL 207.756416 57.26102 \r\nL 207.85077 109.491619 \r\nL 207.853813 17.083636 \r\nL 207.875119 189.846386 \r\nL 207.960342 122.348381 \r\nL 208.048608 35.967007 \r\nL 207.999909 203.90847 \r\nL 208.063826 143.240621 \r\nL 208.142962 196.274767 \r\nL 208.139918 55.653925 \r\nL 208.164267 164.936408 \r\nL 208.267752 206.720887 \r\nL 208.276883 25.119113 \r\nL 208.282971 58.466341 \r\nL 208.328626 195.47122 \r\nL 208.346888 36.770554 \r\nL 208.395586 176.186075 \r\nL 208.39863 176.186075 \r\nL 208.496027 46.413126 \r\nL 208.48994 195.872993 \r\nL 208.508202 80.563902 \r\nL 208.611687 17.083636 \r\nL 208.617774 206.720887 \r\nL 208.63908 29.940399 \r\nL 208.727346 152.481419 \r\nL 208.769957 208.729756 \r\nL 208.779088 44.806031 \r\nL 208.791263 112.304035 \r\nL 208.885617 200.694279 \r\nL 208.903879 17.083636 \r\nL 209.007363 196.676541 \r\nL 209.019538 96.233082 \r\nL 209.028669 28.333304 \r\nL 209.056062 154.490288 \r\nL 209.065193 17.083636 \r\nL 209.110848 197.078315 \r\nL 209.165634 32.351042 \r\nL 209.238682 203.104922 \r\nL 209.208245 17.083636 \r\nL 209.275206 84.983415 \r\nL 209.284337 17.083636 \r\nL 209.348254 192.257029 \r\nL 209.372603 60.876984 \r\nL 209.476088 199.488958 \r\nL 209.378691 17.083636 \r\nL 209.482175 36.36878 \r\nL 209.500437 140.02643 \r\nL 209.573485 17.083636 \r\nL 209.686101 189.042838 \r\nL 209.750018 17.083636 \r\nL 209.798717 73.331973 \r\nL 209.908289 207.122661 \r\nL 209.816979 17.083636 \r\nL 209.914376 197.881863 \r\nL 209.932638 17.083636 \r\nL 210.014817 199.890732 \r\nL 210.023948 50.832639 \r\nL 210.060472 192.257029 \r\nL 210.127433 17.083636 \r\nL 210.13352 126.36612 \r\nL 210.227874 21.503149 \r\nL 210.170044 199.488958 \r\nL 210.243092 58.466341 \r\nL 210.246136 197.480089 \r\nL 210.249179 17.083636 \r\nL 210.352664 17.083636 \r\nL 210.434843 185.828647 \r\nL 210.46528 74.537295 \r\nL 210.550502 17.083636 \r\nL 210.49876 189.042838 \r\nL 210.553546 35.163459 \r\nL 210.650943 192.257029 \r\nL 210.574852 17.083636 \r\nL 210.663118 34.359911 \r\nL 210.745297 193.060576 \r\nL 210.684424 17.083636 \r\nL 210.784865 172.971885 \r\nL 210.864 46.011353 \r\nL 210.793996 203.506696 \r\nL 210.89748 96.634856 \r\nL 210.982703 17.083636 \r\nL 210.903568 196.676541 \r\nL 211.000965 69.716009 \r\nL 211.0801 203.104922 \r\nL 211.010096 17.083636 \r\nL 211.110537 133.196275 \r\nL 211.17141 17.083636 \r\nL 211.122712 198.68541 \r\nL 211.214022 140.02643 \r\nL 211.259677 207.122661 \r\nL 211.308375 36.770554 \r\nL 211.311419 141.231752 \r\nL 211.314463 32.752816 \r\nL 211.390554 204.310244 \r\nL 211.420991 60.876984 \r\nL 211.50317 178.596718 \r\nL 211.475777 20.297827 \r\nL 211.530563 76.947938 \r\nL 211.533607 31.547494 \r\nL 211.609698 202.703149 \r\nL 211.634048 185.426874 \r\nL 211.679703 17.083636 \r\nL 211.728401 194.265898 \r\nL 211.74362 159.713348 \r\nL 211.746663 189.444612 \r\nL 211.798406 17.083636 \r\nL 211.847104 95.027761 \r\nL 211.886672 22.70847 \r\nL 211.892759 198.283636 \r\nL 211.947545 77.751486 \r\nL 211.965807 195.069446 \r\nL 212.032768 22.70847 \r\nL 212.057117 105.47388 \r\nL 212.090598 17.083636 \r\nL 212.145384 209.935078 \r\nL 212.157558 115.92 \r\nL 212.17582 200.292506 \r\nL 212.169733 17.083636 \r\nL 212.264087 112.304035 \r\nL 212.282349 199.087184 \r\nL 212.373659 17.083636 \r\nL 212.452794 203.90847 \r\nL 212.486274 107.482749 \r\nL 212.513667 56.055698 \r\nL 212.528886 187.033969 \r\nL 212.56541 91.411796 \r\nL 212.611065 205.917339 \r\nL 212.653676 52.439734 \r\nL 212.674982 163.329313 \r\nL 212.720637 17.083636 \r\nL 212.78151 193.46235 \r\nL 212.787597 85.786962 \r\nL 212.790641 86.59051 \r\nL 212.793685 17.083636 \r\nL 212.842383 204.712018 \r\nL 212.897169 166.543503 \r\nL 212.96413 17.083636 \r\nL 212.994567 207.926208 \r\nL 213.012829 108.286297 \r\nL 213.082833 199.890732 \r\nL 213.085877 17.083636 \r\nL 213.125444 179.400266 \r\nL 213.155881 17.083636 \r\nL 213.195449 209.935078 \r\nL 213.23806 89.402927 \r\nL 213.344588 189.042838 \r\nL 213.259366 33.556364 \r\nL 213.347632 54.448603 \r\nL 213.390243 185.828647 \r\nL 213.353719 42.395388 \r\nL 213.457204 103.866785 \r\nL 213.493728 32.752816 \r\nL 213.472422 202.301375 \r\nL 213.566776 93.420665 \r\nL 213.673304 201.497827 \r\nL 213.642868 37.574102 \r\nL 213.676348 149.669002 \r\nL 213.743309 17.083636 \r\nL 213.69461 195.069446 \r\nL 213.788964 56.055698 \r\nL 213.816357 186.230421 \r\nL 213.813313 17.083636 \r\nL 213.898536 156.097384 \r\nL 213.971584 17.083636 \r\nL 213.91071 203.90847 \r\nL 214.008108 158.508027 \r\nL 214.047675 30.342173 \r\nL 214.084199 185.0251 \r\nL 214.120723 88.197605 \r\nL 214.126811 197.078315 \r\nL 214.193771 17.083636 \r\nL 214.233339 184.221552 \r\nL 214.327693 17.083636 \r\nL 214.294212 213.149268 \r\nL 214.342911 135.606918 \r\nL 214.382479 205.113792 \r\nL 214.409872 20.297827 \r\nL 214.440308 148.865455 \r\nL 214.498138 17.083636 \r\nL 214.449439 205.113792 \r\nL 214.552924 76.947938 \r\nL 214.601623 204.310244 \r\nL 214.60771 22.306696 \r\nL 214.662496 198.283636 \r\nL 214.668583 25.119113 \r\nL 214.671627 211.542173 \r\nL 214.775112 50.832639 \r\nL 214.817723 17.083636 \r\nL 214.793374 189.846386 \r\nL 214.842072 145.651264 \r\nL 214.899902 195.872993 \r\nL 214.93947 17.083636 \r\nL 214.948601 136.812239 \r\nL 215.003387 17.083636 \r\nL 215.009474 173.373659 \r\nL 215.061216 39.181197 \r\nL 215.091653 188.641064 \r\nL 215.116002 17.083636 \r\nL 215.173832 146.454812 \r\nL 215.268186 17.083636 \r\nL 215.256011 206.319113 \r\nL 215.283404 33.958137 \r\nL 215.368627 193.46235 \r\nL 215.313841 17.083636 \r\nL 215.39602 83.376319 \r\nL 215.469068 17.083636 \r\nL 215.423413 180.605588 \r\nL 215.490373 83.778093 \r\nL 215.599945 173.373659 \r\nL 215.548203 17.083636 \r\nL 215.602989 150.070776 \r\nL 215.657775 17.083636 \r\nL 215.679081 196.274767 \r\nL 215.712561 116.723548 \r\nL 215.770391 203.104922 \r\nL 215.73691 17.083636 \r\nL 215.822133 148.061907 \r\nL 215.870832 17.083636 \r\nL 215.88605 203.506696 \r\nL 215.934749 77.751486 \r\nL 216.010841 194.265898 \r\nL 215.998666 50.430865 \r\nL 216.047365 191.453481 \r\nL 216.06867 28.735078 \r\nL 216.138675 197.078315 \r\nL 216.15998 92.617118 \r\nL 216.202592 212.345721 \r\nL 216.187373 17.083636 \r\nL 216.269552 146.454812 \r\nL 216.351731 29.940399 \r\nL 216.369993 192.257029 \r\nL 216.373037 125.160798 \r\nL 216.376081 201.096053 \r\nL 216.379124 17.083636 \r\nL 216.482609 119.134191 \r\nL 216.537395 195.069446 \r\nL 216.567832 46.8149 \r\nL 216.592181 174.57898 \r\nL 216.631749 60.876984 \r\nL 216.668273 205.113792 \r\nL 216.701753 160.91867 \r\nL 216.738277 37.574102 \r\nL 216.744364 195.069446 \r\nL 216.814369 78.956807 \r\nL 216.923941 197.881863 \r\nL 216.853936 63.689401 \r\nL 216.926984 139.222882 \r\nL 217.027425 193.46235 \r\nL 217.0396 17.083636 \r\nL 217.115692 208.729756 \r\nL 217.152216 181.409135 \r\nL 217.237438 44.002483 \r\nL 217.200914 189.042838 \r\nL 217.261788 101.456142 \r\nL 217.359185 193.864124 \r\nL 217.273962 17.083636 \r\nL 217.377447 156.097384 \r\nL 217.456582 186.632195 \r\nL 217.410927 19.092506 \r\nL 217.480932 132.392727 \r\nL 217.578329 27.127982 \r\nL 217.511368 191.855255 \r\nL 217.593547 107.884523 \r\nL 217.666595 30.743947 \r\nL 217.663552 208.729756 \r\nL 217.67877 71.724878 \r\nL 217.693988 193.864124 \r\nL 217.687901 17.083636 \r\nL 217.788342 173.775432 \r\nL 217.800517 35.163459 \r\nL 217.794429 183.418004 \r\nL 217.897914 56.859246 \r\nL 217.970962 203.90847 \r\nL 217.907045 17.083636 \r\nL 218.007486 137.214013 \r\nL 218.098796 29.136851 \r\nL 218.068359 192.658803 \r\nL 218.117058 46.413126 \r\nL 218.177931 183.819778 \r\nL 218.13532 31.145721 \r\nL 218.229674 171.364789 \r\nL 218.257067 39.582971 \r\nL 218.293591 196.676541 \r\nL 218.339246 142.838847 \r\nL 218.424468 35.967007 \r\nL 218.445774 203.506696 \r\nL 218.512735 17.083636 \r\nL 218.555346 89.402927 \r\nL 218.640569 204.712018 \r\nL 218.59187 17.083636 \r\nL 218.667962 151.276098 \r\nL 218.74101 41.190067 \r\nL 218.728835 185.0251 \r\nL 218.77449 61.680532 \r\nL 218.780577 44.002483 \r\nL 218.887106 198.283636 \r\nL 218.99059 17.083636 \r\nL 218.999721 103.063237 \r\nL 219.002765 203.104922 \r\nL 219.005809 17.083636 \r\nL 219.112337 172.971885 \r\nL 219.151905 23.913792 \r\nL 219.188429 205.113792 \r\nL 219.224953 132.392727 \r\nL 219.249302 189.444612 \r\nL 219.279739 50.430865 \r\nL 219.328437 172.570111 \r\nL 219.389311 37.574102 \r\nL 219.38018 188.641064 \r\nL 219.438009 135.606918 \r\nL 219.441053 203.104922 \r\nL 219.462359 17.083636 \r\nL 219.544538 134.80337 \r\nL 219.617586 25.119113 \r\nL 219.614542 200.292506 \r\nL 219.651066 121.946608 \r\nL 219.663241 195.069446 \r\nL 219.730201 32.752816 \r\nL 219.757594 56.457472 \r\nL 219.827599 185.426874 \r\nL 219.775856 37.975876 \r\nL 219.879341 158.106253 \r\nL 219.90369 30.743947 \r\nL 219.958476 197.480089 \r\nL 219.988913 119.535965 \r\nL 220.074136 167.748825 \r\nL 220.058917 53.645055 \r\nL 220.095441 121.544834 \r\nL 220.104572 35.967007 \r\nL 220.107616 184.221552 \r\nL 220.208057 88.599379 \r\nL 220.278061 209.935078 \r\nL 220.26893 41.190067 \r\nL 220.287192 111.500488 \r\nL 220.332847 17.083636 \r\nL 220.369371 195.47122 \r\nL 220.396764 85.385188 \r\nL 220.436332 25.119113 \r\nL 220.405895 183.016231 \r\nL 220.494162 84.179867 \r\nL 220.506336 181.810909 \r\nL 220.564166 17.083636 \r\nL 220.606777 165.338182 \r\nL 220.643301 38.779424 \r\nL 220.664607 203.506696 \r\nL 220.716349 68.510687 \r\nL 220.780266 199.890732 \r\nL 220.752873 43.198936 \r\nL 220.825921 119.937738 \r\nL 220.87462 54.850377 \r\nL 220.923319 155.69561 \r\nL 220.93245 89.001153 \r\nL 220.947668 192.658803 \r\nL 221.026803 38.779424 \r\nL 221.042022 95.027761 \r\nL 221.102895 191.855255 \r\nL 221.063327 63.287627 \r\nL 221.133332 146.856585 \r\nL 221.151594 17.083636 \r\nL 221.200292 194.667672 \r\nL 221.242904 168.150599 \r\nL 221.261166 29.940399 \r\nL 221.264209 203.90847 \r\nL 221.376825 59.269889 \r\nL 221.477266 196.676541 \r\nL 221.428567 17.083636 \r\nL 221.489441 152.481419 \r\nL 221.583794 19.494279 \r\nL 221.550314 196.676541 \r\nL 221.599013 156.900931 \r\nL 221.611187 207.524435 \r\nL 221.659886 56.457472 \r\nL 221.702497 179.80204 \r\nL 221.796851 46.011353 \r\nL 221.775545 193.46235 \r\nL 221.812069 99.447273 \r\nL 221.87903 188.23929 \r\nL 221.854681 17.083636 \r\nL 221.921641 156.900931 \r\nL 221.991646 17.083636 \r\nL 221.942947 193.060576 \r\nL 222.034257 104.268559 \r\nL 222.049475 94.224213 \r\nL 222.055563 161.722217 \r\nL 222.079912 78.153259 \r\nL 222.165135 203.506696 \r\nL 222.235139 213.149268 \r\nL 222.274707 59.269889 \r\nL 222.320362 41.993614 \r\nL 222.384279 191.453481 \r\nL 222.487763 39.582971 \r\nL 222.448196 192.658803 \r\nL 222.493851 174.177206 \r\nL 222.600379 21.904922 \r\nL 222.502982 177.391397 \r\nL 222.615597 80.563902 \r\nL 222.70082 190.649933 \r\nL 222.712995 44.404257 \r\nL 222.728213 95.429534 \r\nL 222.819523 192.658803 \r\nL 222.749519 51.234412 \r\nL 222.82561 154.088514 \r\nL 222.898658 17.083636 \r\nL 222.868222 211.542173 \r\nL 222.935182 151.677871 \r\nL 223.026492 197.078315 \r\nL 222.959532 17.083636 \r\nL 223.035623 110.69694 \r\nL 223.105628 54.448603 \r\nL 223.09954 176.587849 \r\nL 223.114759 127.571441 \r\nL 223.117802 208.327982 \r\nL 223.126933 23.512018 \r\nL 223.224331 150.874324 \r\nL 223.269986 55.252151 \r\nL 223.263898 189.846386 \r\nL 223.333903 133.999823 \r\nL 223.385645 39.582971 \r\nL 223.449562 192.257029 \r\nL 223.525654 24.717339 \r\nL 223.550003 198.68541 \r\nL 223.562178 120.339512 \r\nL 223.659575 42.797162 \r\nL 223.63827 200.292506 \r\nL 223.67175 72.528426 \r\nL 223.747842 200.694279 \r\nL 223.714361 31.145721 \r\nL 223.784366 97.03663 \r\nL 223.79654 17.083636 \r\nL 223.848283 193.46235 \r\nL 223.893938 32.351042 \r\nL 223.970029 208.729756 \r\nL 223.918287 17.083636 \r\nL 224.009597 158.508027 \r\nL 224.018728 17.083636 \r\nL 224.052208 191.051707 \r\nL 224.113082 166.945277 \r\nL 224.195261 207.122661 \r\nL 224.137431 51.234412 \r\nL 224.213523 144.044169 \r\nL 224.326138 17.083636 \r\nL 224.317007 190.649933 \r\nL 224.329182 88.599379 \r\nL 224.356575 201.497827 \r\nL 224.374837 56.457472 \r\nL 224.420492 193.060576 \r\nL 224.426579 31.949268 \r\nL 224.484409 201.096053 \r\nL 224.530064 112.304035 \r\nL 224.575719 180.605588 \r\nL 224.566588 39.984745 \r\nL 224.639636 118.732417 \r\nL 224.691378 35.565233 \r\nL 224.737033 209.935078 \r\nL 224.743121 118.330643 \r\nL 224.785732 207.926208 \r\nL 224.797907 21.904922 \r\nL 224.849649 119.134191 \r\nL 224.852693 29.136851 \r\nL 224.877042 185.426874 \r\nL 224.959221 86.59051 \r\nL 224.974439 194.667672 \r\nL 224.986614 65.698271 \r\nL 225.065749 141.633525 \r\nL 225.090099 56.457472 \r\nL 225.071837 185.828647 \r\nL 225.178365 68.912461 \r\nL 225.245326 185.0251 \r\nL 225.242282 17.083636 \r\nL 225.290981 103.465011 \r\nL 225.324461 17.083636 \r\nL 225.367072 181.409135 \r\nL 225.397509 117.125322 \r\nL 225.400553 201.497827 \r\nL 225.449251 55.653925 \r\nL 225.507081 159.713348 \r\nL 225.552736 43.198936 \r\nL 225.586216 197.881863 \r\nL 225.607522 79.760355 \r\nL 225.668395 187.435743 \r\nL 225.656221 17.083636 \r\nL 225.720138 142.437073 \r\nL 225.82971 35.163459 \r\nL 225.735356 196.274767 \r\nL 225.832753 53.243282 \r\nL 225.838841 189.846386 \r\nL 225.936238 31.949268 \r\nL 225.942325 39.582971 \r\nL 225.975806 191.453481 \r\nL 226.006242 37.975876 \r\nL 226.054941 74.537295 \r\nL 226.097552 50.430865 \r\nL 226.070159 204.310244 \r\nL 226.161469 81.769224 \r\nL 226.167557 186.230421 \r\nL 226.255823 36.770554 \r\nL 226.271041 142.437073 \r\nL 226.289303 17.083636 \r\nL 226.344089 211.140399 \r\nL 226.383657 51.636186 \r\nL 226.435399 204.310244 \r\nL 226.438443 35.163459 \r\nL 226.493229 58.064568 \r\nL 226.56019 17.083636 \r\nL 226.572364 209.935078 \r\nL 226.599757 48.823769 \r\nL 226.669762 207.524435 \r\nL 226.605845 17.083636 \r\nL 226.709329 126.767894 \r\nL 226.803683 17.083636 \r\nL 226.764115 193.060576 \r\nL 226.818901 84.983415 \r\nL 226.879775 193.864124 \r\nL 226.840207 20.297827 \r\nL 226.928473 147.258359 \r\nL 227.025871 17.083636 \r\nL 227.001521 190.24816 \r\nL 227.038045 163.329313 \r\nL 227.095875 200.694279 \r\nL 227.150661 20.699601 \r\nL 227.171967 206.319113 \r\nL 227.260233 128.374989 \r\nL 227.333281 32.752816 \r\nL 227.327194 196.274767 \r\nL 227.369805 112.304035 \r\nL 227.427635 210.738625 \r\nL 227.406329 39.582971 \r\nL 227.479377 135.606918 \r\nL 227.497639 39.582971 \r\nL 227.494595 207.122661 \r\nL 227.591993 72.126652 \r\nL 227.661997 195.47122 \r\nL 227.674172 25.520887 \r\nL 227.704608 133.999823 \r\nL 227.777656 37.574102 \r\nL 227.750263 186.632195 \r\nL 227.817224 67.70714 \r\nL 227.899403 196.274767 \r\nL 227.917665 24.717339 \r\nL 227.926796 86.992284 \r\nL 228.012019 55.653925 \r\nL 227.969407 199.488958 \r\nL 228.024193 73.331973 \r\nL 228.124634 205.515565 \r\nL 228.078979 52.439734 \r\nL 228.136809 174.177206 \r\nL 228.231163 38.37765 \r\nL 228.200726 190.649933 \r\nL 228.249425 115.116452 \r\nL 228.264643 205.917339 \r\nL 228.322473 17.083636 \r\nL 228.358997 186.632195 \r\nL 228.456394 38.779424 \r\nL 228.392477 195.872993 \r\nL 228.471612 68.108914 \r\nL 228.553791 211.943947 \r\nL 228.535529 21.503149 \r\nL 228.584228 176.989623 \r\nL 228.599446 17.083636 \r\nL 228.654232 206.319113 \r\nL 228.696844 45.207805 \r\nL 228.809459 192.658803 \r\nL 228.84294 17.083636 \r\nL 228.915988 204.712018 \r\nL 228.922075 95.831308 \r\nL 228.955555 200.292506 \r\nL 229.00121 57.662794 \r\nL 229.031647 160.115122 \r\nL 229.11687 20.297827 \r\nL 229.129044 204.310244 \r\nL 229.141219 154.088514 \r\nL 229.223398 202.703149 \r\nL 229.171656 17.083636 \r\nL 229.24166 81.769224 \r\nL 229.272097 17.083636 \r\nL 229.256878 186.632195 \r\nL 229.339057 72.528426 \r\nL 229.342101 191.855255 \r\nL 229.357319 27.529756 \r\nL 229.448629 76.947938 \r\nL 229.45776 203.506696 \r\nL 229.494284 46.011353 \r\nL 229.564289 108.688071 \r\nL 229.57342 19.092506 \r\nL 229.634293 187.033969 \r\nL 229.673861 67.305366 \r\nL 229.725603 192.658803 \r\nL 229.695166 17.083636 \r\nL 229.783433 173.775432 \r\nL 229.810826 35.967007 \r\nL 229.795607 193.060576 \r\nL 229.893005 56.859246 \r\nL 229.950834 192.658803 \r\nL 229.908223 17.083636 \r\nL 230.002577 108.688071 \r\nL 230.014751 35.163459 \r\nL 230.090843 191.051707 \r\nL 230.112149 50.832639 \r\nL 230.133454 203.506696 \r\nL 230.194328 23.110244 \r\nL 230.227808 136.812239 \r\nL 230.273463 28.333304 \r\nL 230.3039 205.917339 \r\nL 230.334336 189.846386 \r\nL 230.340424 42.797162 \r\nL 230.446952 71.724878 \r\nL 230.550437 202.703149 \r\nL 230.46217 17.083636 \r\nL 230.559568 128.374989 \r\nL 230.638703 28.333304 \r\nL 230.620441 198.283636 \r\nL 230.66914 66.903592 \r\nL 230.714795 190.649933 \r\nL 230.693489 56.055698 \r\nL 230.778712 186.632195 \r\nL 230.857847 17.083636 \r\nL 230.842629 200.292506 \r\nL 230.891327 63.689401 \r\nL 230.900458 188.641064 \r\nL 230.915677 62.48408 \r\nL 231.000899 113.911131 \r\nL 231.049598 17.083636 \r\nL 231.016118 179.80204 \r\nL 231.101341 59.269889 \r\nL 231.137865 191.453481 \r\nL 231.143952 17.083636 \r\nL 231.213956 127.169667 \r\nL 231.238306 34.761685 \r\nL 231.293092 165.739956 \r\nL 231.363096 197.881863 \r\nL 231.338747 17.083636 \r\nL 231.381358 159.311574 \r\nL 231.384402 23.110244 \r\nL 231.481799 206.319113 \r\nL 231.49093 79.358581 \r\nL 231.539629 189.444612 \r\nL 231.554847 17.083636 \r\nL 231.606589 132.392727 \r\nL 231.646157 23.110244 \r\nL 231.700943 207.524435 \r\nL 231.719205 48.421996 \r\nL 231.755729 210.336851 \r\nL 231.786166 28.333304 \r\nL 231.828777 139.222882 \r\nL 231.871388 17.083636 \r\nL 231.910956 208.729756 \r\nL 231.935305 170.561242 \r\nL 231.984004 193.864124 \r\nL 232.00531 17.083636 \r\nL 232.023572 101.054368 \r\nL 232.050965 17.083636 \r\nL 232.066183 194.667672 \r\nL 232.133144 104.268559 \r\nL 232.22141 38.37765 \r\nL 232.209235 191.051707 \r\nL 232.236628 135.205144 \r\nL 232.251847 205.515565 \r\nL 232.245759 17.083636 \r\nL 232.343157 164.936408 \r\nL 232.397943 17.083636 \r\nL 232.446641 194.667672 \r\nL 232.458816 70.117783 \r\nL 232.547082 203.506696 \r\nL 232.516646 17.083636 \r\nL 232.568388 69.716009 \r\nL 232.574475 53.243282 \r\nL 232.577519 75.340843 \r\nL 232.64448 207.926208 \r\nL 232.687091 17.083636 \r\nL 232.690135 180.605588 \r\nL 232.693178 201.497827 \r\nL 232.76927 50.832639 \r\nL 232.787532 127.571441 \r\nL 232.872755 25.520887 \r\nL 232.833187 196.676541 \r\nL 232.897104 147.660133 \r\nL 232.945803 17.083636 \r\nL 232.91841 199.087184 \r\nL 233.00972 131.990953 \r\nL 233.07668 17.083636 \r\nL 233.079724 192.257029 \r\nL 233.110161 72.9302 \r\nL 233.143641 204.310244 \r\nL 233.13451 33.556364 \r\nL 233.222776 193.864124 \r\nL 233.289737 17.083636 \r\nL 233.295824 208.729756 \r\nL 233.335392 142.838847 \r\nL 233.37496 202.301375 \r\nL 233.414527 17.083636 \r\nL 233.44192 117.928869 \r\nL 233.511925 51.234412 \r\nL 233.524099 203.506696 \r\nL 233.536274 72.528426 \r\nL 233.539318 199.087184 \r\nL 233.542361 17.083636 \r\nL 233.645846 117.928869 \r\nL 233.68237 198.283636 \r\nL 233.755418 17.083636 \r\nL 233.871077 201.497827 \r\nL 233.919776 17.083636 \r\nL 233.883252 203.506696 \r\nL 233.98978 37.574102 \r\nL 234.032392 202.301375 \r\nL 234.102396 158.9098 \r\nL 234.120658 197.078315 \r\nL 234.163269 17.083636 \r\nL 234.193706 128.776763 \r\nL 234.28806 17.083636 \r\nL 234.218055 181.810909 \r\nL 234.303278 95.027761 \r\nL 234.361108 209.13153 \r\nL 234.364151 17.083636 \r\nL 234.409806 107.080976 \r\nL 234.461549 17.083636 \r\nL 234.507204 199.087184 \r\nL 234.519378 113.911131 \r\nL 234.549815 17.083636 \r\nL 234.583295 208.729756 \r\nL 234.671562 17.083636 \r\nL 234.695911 48.421996 \r\nL 234.77809 187.033969 \r\nL 234.732435 24.717339 \r\nL 234.802439 135.606918 \r\nL 234.805483 17.083636 \r\nL 234.866356 199.488958 \r\nL 234.915055 58.466341 \r\nL 235.024627 205.515565 \r\nL 234.933317 25.119113 \r\nL 235.033758 163.329313 \r\nL 235.131155 35.967007 \r\nL 235.064195 195.069446 \r\nL 235.14333 149.267228 \r\nL 235.213334 208.327982 \r\nL 235.222465 31.547494 \r\nL 235.237684 138.821109 \r\nL 235.319863 17.083636 \r\nL 235.246815 196.274767 \r\nL 235.350299 63.287627 \r\nL 235.374649 211.140399 \r\nL 235.389867 17.083636 \r\nL 235.462915 177.793171 \r\nL 235.5664 17.083636 \r\nL 235.548138 200.292506 \r\nL 235.575531 138.419335 \r\nL 235.679015 196.676541 \r\nL 235.645535 17.083636 \r\nL 235.682059 154.490288 \r\nL 235.706408 193.060576 \r\nL 235.791631 17.083636 \r\nL 235.889028 204.712018 \r\nL 235.904247 121.14306 \r\nL 235.922509 193.864124 \r\nL 235.934683 62.082306 \r\nL 236.010775 124.759024 \r\nL 236.095998 30.743947 \r\nL 236.08991 210.336851 \r\nL 236.117303 83.376319 \r\nL 236.162958 192.658803 \r\nL 236.141653 40.386519 \r\nL 236.229919 189.444612 \r\nL 236.23905 17.083636 \r\nL 236.321229 200.292506 \r\nL 236.342535 74.537295 \r\nL 236.403408 197.078315 \r\nL 236.439932 50.430865 \r\nL 236.452107 94.224213 \r\nL 236.491674 62.082306 \r\nL 236.509936 207.122661 \r\nL 236.555591 63.689401 \r\nL 236.579941 206.720887 \r\nL 236.616465 31.145721 \r\nL 236.665163 125.964346 \r\nL 236.768648 17.083636 \r\nL 236.719949 199.488958 \r\nL 236.777779 44.404257 \r\nL 236.82039 188.641064 \r\nL 236.783866 17.083636 \r\nL 236.887351 102.661463 \r\nL 236.939093 44.404257 \r\nL 236.945181 200.292506 \r\nL 236.984748 85.385188 \r\nL 237.069971 197.881863 \r\nL 237.09432 64.091175 \r\nL 237.109539 199.488958 \r\nL 237.161281 17.083636 \r\nL 237.20998 179.80204 \r\nL 237.231285 17.083636 \r\nL 237.307377 190.24816 \r\nL 237.325639 55.653925 \r\nL 237.398687 184.623326 \r\nL 237.432167 91.010022 \r\nL 237.532608 17.083636 \r\nL 237.480866 205.917339 \r\nL 237.541739 70.117783 \r\nL 237.617831 17.083636 \r\nL 237.599569 192.257029 \r\nL 237.630006 66.100044 \r\nL 237.703054 189.042838 \r\nL 237.721316 17.083636 \r\nL 237.739578 84.179867 \r\nL 237.782189 17.083636 \r\nL 237.806538 169.35592 \r\nL 237.809582 59.671663 \r\nL 237.894805 195.47122 \r\nL 237.855237 35.163459 \r\nL 237.919154 60.475211 \r\nL 238.00742 203.104922 \r\nL 237.934372 24.717339 \r\nL 238.028726 68.108914 \r\nL 238.101774 205.515565 \r\nL 238.083512 17.083636 \r\nL 238.135254 113.509357 \r\nL 238.147429 17.083636 \r\nL 238.150473 179.400266 \r\nL 238.244826 84.179867 \r\nL 238.278307 201.096053 \r\nL 238.257001 17.083636 \r\nL 238.354398 139.624656 \r\nL 238.375704 43.60071 \r\nL 238.454839 194.265898 \r\nL 238.467014 62.885854 \r\nL 238.485276 209.533304 \r\nL 238.552237 17.083636 \r\nL 238.582673 167.347051 \r\nL 238.652678 25.922661 \r\nL 238.628328 190.24816 \r\nL 238.695289 106.277428 \r\nL 238.771381 17.083636 \r\nL 238.759206 209.935078 \r\nL 238.804861 101.054368 \r\nL 238.862691 207.926208 \r\nL 238.826167 17.083636 \r\nL 238.914433 170.561242 \r\nL 239.0027 17.083636 \r\nL 238.969219 192.257029 \r\nL 239.024005 168.552373 \r\nL 239.075748 199.890732 \r\nL 239.051398 25.119113 \r\nL 239.106184 96.634856 \r\nL 239.124446 17.083636 \r\nL 239.12749 187.033969 \r\nL 239.212713 126.36612 \r\nL 239.234018 183.418004 \r\nL 239.249237 49.627317 \r\nL 239.313154 166.141729 \r\nL 239.392289 21.904922 \r\nL 239.361852 197.881863 \r\nL 239.425769 92.215344 \r\nL 239.495774 32.752816 \r\nL 239.437944 152.079645 \r\nL 239.514036 83.376319 \r\nL 239.61752 189.846386 \r\nL 239.547516 17.083636 \r\nL 239.623608 86.188736 \r\nL 239.705787 206.319113 \r\nL 239.684481 28.333304 \r\nL 239.721005 176.186075 \r\nL 239.760573 17.083636 \r\nL 239.797097 185.828647 \r\nL 239.833621 48.020222 \r\nL 239.89145 185.828647 \r\nL 239.867101 39.984745 \r\nL 239.94928 181.007361 \r\nL 240.055808 17.083636 \r\nL 239.994935 200.292506 \r\nL 240.061896 19.092506 \r\nL 240.071027 192.257029 \r\nL 240.1319 17.083636 \r\nL 240.171468 35.967007 \r\nL 240.28104 195.47122 \r\nL 240.18973 17.083636 \r\nL 240.290171 127.973215 \r\nL 240.366262 17.887184 \r\nL 240.354088 199.087184 \r\nL 240.399743 49.627317 \r\nL 240.506271 200.694279 \r\nL 240.418005 17.083636 \r\nL 240.512358 161.722217 \r\nL 240.615843 17.083636 \r\nL 240.576275 186.230421 \r\nL 240.62193 95.429534 \r\nL 240.655411 209.13153 \r\nL 240.649323 17.083636 \r\nL 240.73759 163.731086 \r\nL 240.749764 17.083636 \r\nL 240.77107 207.926208 \r\nL 240.847162 171.766563 \r\nL 240.883686 191.855255 \r\nL 240.89586 51.234412 \r\nL 240.904991 183.418004 \r\nL 240.996301 17.083636 \r\nL 240.984127 205.917339 \r\nL 241.014563 135.205144 \r\nL 241.069349 199.488958 \r\nL 241.032825 17.083636 \r\nL 241.07848 114.312905 \r\nL 241.081524 17.083636 \r\nL 241.127179 186.632195 \r\nL 241.188052 70.117783 \r\nL 241.267188 212.747494 \r\nL 241.215445 17.083636 \r\nL 241.300668 209.533304 \r\nL 241.361541 17.083636 \r\nL 241.413284 142.035299 \r\nL 241.416327 207.926208 \r\nL 241.50155 17.083636 \r\nL 241.522856 135.606918 \r\nL 241.580685 17.083636 \r\nL 241.550249 203.90847 \r\nL 241.635471 50.430865 \r\nL 241.714607 201.899601 \r\nL 241.665908 44.404257 \r\nL 241.748087 136.008692 \r\nL 241.845484 30.342173 \r\nL 241.793742 185.0251 \r\nL 241.857659 162.525765 \r\nL 241.86679 17.083636 \r\nL 241.961144 208.327982 \r\nL 242.04941 17.083636 \r\nL 242.073759 53.645055 \r\nL 242.146807 187.837517 \r\nL 242.104196 17.083636 \r\nL 242.186375 156.900931 \r\nL 242.280729 17.083636 \r\nL 242.192462 184.623326 \r\nL 242.298991 55.252151 \r\nL 242.393344 199.087184 \r\nL 242.341602 50.430865 \r\nL 242.41465 174.57898 \r\nL 242.435956 17.083636 \r\nL 242.496829 183.819778 \r\nL 242.524222 99.045499 \r\nL 242.527266 179.400266 \r\nL 242.618576 17.083636 \r\nL 242.633794 60.475211 \r\nL 242.719017 208.729756 \r\nL 242.661187 17.083636 \r\nL 242.743366 76.947938 \r\nL 242.843807 17.083636 \r\nL 242.795108 185.828647 \r\nL 242.852938 101.054368 \r\nL 242.859025 196.274767 \r\nL 242.919899 17.083636 \r\nL 242.959466 121.946608 \r\nL 243.059907 17.083636 \r\nL 242.977728 193.864124 \r\nL 243.069038 56.055698 \r\nL 243.172523 190.649933 \r\nL 243.148174 21.904922 \r\nL 243.17861 187.837517 \r\nL 243.257746 17.083636 \r\nL 243.245571 188.641064 \r\nL 243.291226 27.529756 \r\nL 243.333837 203.506696 \r\nL 243.315575 25.922661 \r\nL 243.403842 101.857916 \r\nL 243.406885 28.333304 \r\nL 243.41906 188.23929 \r\nL 243.516457 53.645055 \r\nL 243.559069 210.738625 \r\nL 243.525588 24.315565 \r\nL 243.629073 116.321774 \r\nL 243.705165 36.770554 \r\nL 243.674728 189.846386 \r\nL 243.738645 130.785632 \r\nL 243.829955 62.885854 \r\nL 243.823868 203.506696 \r\nL 243.851261 74.135521 \r\nL 243.912134 193.060576 \r\nL 243.887785 17.083636 \r\nL 243.957789 69.314235 \r\nL 243.994313 24.717339 \r\nL 244.043012 189.846386 \r\nL 244.061274 44.806031 \r\nL 244.152584 195.872993 \r\nL 244.128234 30.743947 \r\nL 244.173889 136.812239 \r\nL 244.237806 17.083636 \r\nL 244.18302 191.051707 \r\nL 244.286505 83.376319 \r\nL 244.347378 172.971885 \r\nL 244.33216 17.083636 \r\nL 244.396077 67.70714 \r\nL 244.45695 179.80204 \r\nL 244.426514 28.333304 \r\nL 244.505649 56.457472 \r\nL 244.511736 59.671663 \r\nL 244.618265 152.481419 \r\nL 244.581741 18.690732 \r\nL 244.624352 104.670333 \r\nL 244.685225 17.083636 \r\nL 244.694356 195.069446 \r\nL 244.73088 110.69694 \r\nL 244.813059 196.676541 \r\nL 244.758273 17.083636 \r\nL 244.837409 77.349712 \r\nL 244.883064 17.083636 \r\nL 244.919588 209.533304 \r\nL 244.943937 19.494279 \r\nL 244.962199 185.426874 \r\nL 245.056553 148.061907 \r\nL 245.156994 17.083636 \r\nL 245.080902 172.168337 \r\nL 245.163081 146.454812 \r\nL 245.226998 193.46235 \r\nL 245.172212 17.083636 \r\nL 245.263522 167.347051 \r\nL 245.367007 17.083636 \r\nL 245.339614 172.971885 \r\nL 245.376138 48.020222 \r\nL 245.400487 185.0251 \r\nL 245.424836 17.083636 \r\nL 245.48571 131.58918 \r\nL 245.583107 17.083636 \r\nL 245.589194 205.917339 \r\nL 245.595282 85.385188 \r\nL 245.686592 171.766563 \r\nL 245.604413 17.083636 \r\nL 245.704854 130.785632 \r\nL 245.753552 17.083636 \r\nL 245.79312 190.24816 \r\nL 245.817469 75.742616 \r\nL 245.911823 197.881863 \r\nL 245.863124 17.083636 \r\nL 245.930085 129.58031 \r\nL 246.003133 17.083636 \r\nL 246.012264 189.846386 \r\nL 246.03357 84.581641 \r\nL 246.079225 203.90847 \r\nL 246.085312 17.083636 \r\nL 246.143142 167.347051 \r\nL 246.15836 17.083636 \r\nL 246.210102 193.46235 \r\nL 246.252714 47.216674 \r\nL 246.255758 178.596718 \r\nL 246.356199 17.083636 \r\nL 246.36533 168.552373 \r\nL 246.377504 42.797162 \r\nL 246.453596 212.747494 \r\nL 246.477945 112.304035 \r\nL 246.514469 17.083636 \r\nL 246.566212 190.649933 \r\nL 246.590561 37.172328 \r\nL 246.630129 200.694279 \r\nL 246.675784 17.083636 \r\nL 246.703177 112.304035 \r\nL 246.727526 198.68541 \r\nL 246.715351 17.083636 \r\nL 246.806661 82.170998 \r\nL 246.809705 17.083636 \r\nL 246.879709 197.881863 \r\nL 246.916233 85.786962 \r\nL 247.016674 203.104922 \r\nL 246.964932 17.083636 \r\nL 247.022762 178.194945 \r\nL 247.098853 17.083636 \r\nL 247.065373 196.274767 \r\nL 247.132334 53.243282 \r\nL 247.141465 199.890732 \r\nL 247.138421 17.083636 \r\nL 247.241906 121.946608 \r\nL 247.296692 17.083636 \r\nL 247.25408 208.327982 \r\nL 247.351478 93.822439 \r\nL 247.458006 189.444612 \r\nL 247.415395 29.538625 \r\nL 247.46105 127.973215 \r\nL 247.506705 17.083636 \r\nL 247.518879 198.283636 \r\nL 247.570622 71.724878 \r\nL 247.604102 208.327982 \r\nL 247.652801 23.512018 \r\nL 247.680194 128.374989 \r\nL 247.783678 29.940399 \r\nL 247.777591 199.890732 \r\nL 247.786722 94.224213 \r\nL 247.865857 205.515565 \r\nL 247.798897 17.083636 \r\nL 247.896294 166.141729 \r\nL 247.954124 17.083636 \r\nL 248.002822 192.257029 \r\nL 248.005866 131.187406 \r\nL 248.10022 195.872993 \r\nL 248.072827 42.395388 \r\nL 248.109351 143.240621 \r\nL 248.173268 17.083636 \r\nL 248.136744 188.23929 \r\nL 248.221966 70.117783 \r\nL 248.288927 49.627317 \r\nL 248.255447 197.480089 \r\nL 248.31632 114.312905 \r\nL 248.422848 207.122661 \r\nL 248.383281 42.395388 \r\nL 248.428936 124.759024 \r\nL 248.514158 19.092506 \r\nL 248.505027 210.336851 \r\nL 248.541551 34.761685 \r\nL 248.584163 197.881863 \r\nL 248.568944 17.083636 \r\nL 248.654167 141.633525 \r\nL 248.742433 21.503149 \r\nL 248.733302 184.221552 \r\nL 248.760695 144.445942 \r\nL 248.855049 195.872993 \r\nL 248.809394 17.083636 \r\nL 248.86418 158.106253 \r\nL 248.92201 17.083636 \r\nL 248.973752 193.46235 \r\nL 249.043756 17.083636 \r\nL 249.052887 193.864124 \r\nL 249.086368 63.689401 \r\nL 249.189852 187.435743 \r\nL 249.150285 17.083636 \r\nL 249.19594 143.240621 \r\nL 249.198983 38.37765 \r\nL 249.296381 181.007361 \r\nL 249.305512 69.716009 \r\nL 249.326817 187.033969 \r\nL 249.317686 17.083636 \r\nL 249.418127 117.928869 \r\nL 249.475957 17.083636 \r\nL 249.46987 196.676541 \r\nL 249.527699 96.634856 \r\nL 249.582485 194.667672 \r\nL 249.533787 17.083636 \r\nL 249.640315 153.686741 \r\nL 249.670752 17.083636 \r\nL 249.731625 188.23929 \r\nL 249.755974 53.645055 \r\nL 249.765105 191.855255 \r\nL 249.798586 17.083636 \r\nL 249.865546 46.011353 \r\nL 249.86859 19.896053 \r\nL 249.950769 180.203814 \r\nL 249.969031 55.653925 \r\nL 250.042079 191.453481 \r\nL 249.978162 21.503149 \r\nL 250.078603 127.169667 \r\nL 250.121214 17.083636 \r\nL 250.115127 196.274767 \r\nL 250.191219 97.438404 \r\nL 250.227743 211.542173 \r\nL 250.209481 50.430865 \r\nL 250.246005 74.939069 \r\nL 250.322096 17.083636 \r\nL 250.316009 206.319113 \r\nL 250.355577 37.172328 \r\nL 250.462105 191.453481 \r\nL 250.459061 23.913792 \r\nL 250.471236 136.410466 \r\nL 250.498629 17.083636 \r\nL 250.532109 186.632195 \r\nL 250.583852 85.385188 \r\nL 250.647769 201.497827 \r\nL 250.596026 20.297827 \r\nL 250.693424 93.420665 \r\nL 250.757341 183.418004 \r\nL 250.790821 18.288958 \r\nL 250.802996 103.866785 \r\nL 250.848651 20.699601 \r\nL 250.812127 202.703149 \r\nL 250.912568 48.421996 \r\nL 250.955179 199.488958 \r\nL 250.949092 32.351042 \r\nL 251.025183 70.92133 \r\nL 251.079969 200.694279 \r\nL 251.037358 17.083636 \r\nL 251.137799 193.060576 \r\nL 251.210847 41.190067 \r\nL 251.241284 197.480089 \r\nL 251.250415 93.018891 \r\nL 251.311288 55.252151 \r\nL 251.27172 187.033969 \r\nL 251.347812 70.92133 \r\nL 251.399554 193.060576 \r\nL 251.429991 27.529756 \r\nL 251.457384 86.188736 \r\nL 251.527388 20.297827 \r\nL 251.47869 185.426874 \r\nL 251.560869 104.268559 \r\nL 251.649135 197.881863 \r\nL 251.600436 32.351042 \r\nL 251.667397 178.596718 \r\nL 251.734358 41.190067 \r\nL 251.710008 207.122661 \r\nL 251.780013 111.098714 \r\nL 251.813493 205.515565 \r\nL 251.895672 48.823769 \r\nL 251.977851 206.319113 \r\nL 251.980895 17.083636 \r\nL 252.014375 159.311574 \r\nL 252.069161 53.243282 \r\nL 252.102641 186.230421 \r\nL 252.114816 84.179867 \r\nL 252.163515 206.720887 \r\nL 252.221344 49.627317 \r\nL 252.224388 75.340843 \r\nL 252.306567 192.658803 \r\nL 252.233519 45.609579 \r\nL 252.330916 74.537295 \r\nL 252.376571 44.404257 \r\nL 252.358309 189.042838 \r\nL 252.431357 97.438404 \r\nL 252.522667 197.480089 \r\nL 252.504405 31.547494 \r\nL 252.540929 120.339512 \r\nL 252.556148 54.046829 \r\nL 252.583541 201.096053 \r\nL 252.644414 70.519557 \r\nL 252.726593 201.899601 \r\nL 252.6992 21.904922 \r\nL 252.753986 99.447273 \r\nL 252.845296 23.110244 \r\nL 252.793554 184.221552 \r\nL 252.866602 79.760355 \r\nL 252.897038 172.168337 \r\nL 252.9153 18.690732 \r\nL 252.970086 189.042838 \r\nL 252.942693 17.083636 \r\nL 253.027916 130.785632 \r\nL 253.055309 31.547494 \r\nL 253.049222 194.265898 \r\nL 253.140532 64.492949 \r\nL 253.207492 207.122661 \r\nL 253.195318 46.413126 \r\nL 253.253147 160.91867 \r\nL 253.332283 23.913792 \r\nL 253.307933 203.90847 \r\nL 253.37185 74.537295 \r\nL 253.414462 44.404257 \r\nL 253.411418 192.257029 \r\nL 253.454029 125.160798 \r\nL 253.475335 187.837517 \r\nL 253.493597 17.083636 \r\nL 253.560558 181.810909 \r\nL 253.594038 47.618448 \r\nL 253.609256 190.649933 \r\nL 253.673173 67.305366 \r\nL 253.724916 209.935078 \r\nL 253.779702 28.333304 \r\nL 253.782745 150.070776 \r\nL 253.871012 195.069446 \r\nL 253.892318 21.904922 \r\nL 253.962322 190.24816 \r\nL 254.004933 82.974545 \r\nL 254.108418 205.515565 \r\nL 254.071894 17.083636 \r\nL 254.114505 66.100044 \r\nL 254.199728 25.922661 \r\nL 254.181466 177.391397 \r\nL 254.21799 101.857916 \r\nL 254.236252 186.632195 \r\nL 254.230165 25.922661 \r\nL 254.330606 148.865455 \r\nL 254.379304 178.596718 \r\nL 254.364086 17.083636 \r\nL 254.43409 124.357251 \r\nL 254.49192 17.083636 \r\nL 254.473658 198.283636 \r\nL 254.546706 18.690732 \r\nL 254.622798 196.274767 \r\nL 254.659322 97.840177 \r\nL 254.701933 36.770554 \r\nL 254.668453 190.24816 \r\nL 254.774981 40.788293 \r\nL 254.778025 39.582971 \r\nL 254.781068 56.859246 \r\nL 254.872378 207.122661 \r\nL 254.869335 17.083636 \r\nL 254.893684 101.857916 \r\nL 254.954557 210.738625 \r\nL 254.908902 17.083636 \r\nL 254.997169 64.091175 \r\nL 255.000212 40.386519 \r\nL 255.048911 163.329313 \r\nL 255.091522 130.785632 \r\nL 255.13109 203.90847 \r\nL 255.112828 33.556364 \r\nL 255.198051 117.125322 \r\nL 255.28023 37.975876 \r\nL 255.271099 200.292506 \r\nL 255.310666 91.81357 \r\nL 255.353278 203.90847 \r\nL 255.325885 17.083636 \r\nL 255.420238 108.286297 \r\nL 255.487199 33.556364 \r\nL 255.468937 177.391397 \r\nL 255.523723 86.188736 \r\nL 255.572422 202.703149 \r\nL 255.541985 28.333304 \r\nL 255.633295 78.153259 \r\nL 255.660688 32.752816 \r\nL 255.657644 194.265898 \r\nL 255.700256 95.027761 \r\nL 255.703299 198.68541 \r\nL 255.721561 17.083636 \r\nL 255.812871 172.168337 \r\nL 255.888963 21.101375 \r\nL 255.9194 209.935078 \r\nL 255.925487 119.134191 \r\nL 255.965055 17.083636 \r\nL 255.934618 189.444612 \r\nL 256.035059 114.312905 \r\nL 256.038103 199.488958 \r\nL 256.114194 35.967007 \r\nL 256.144631 168.150599 \r\nL 256.254203 17.083636 \r\nL 256.16898 201.899601 \r\nL 256.257247 44.806031 \r\nL 256.315076 186.632195 \r\nL 256.312033 21.101375 \r\nL 256.366819 77.349712 \r\nL 256.388124 31.949268 \r\nL 256.430736 178.596718 \r\nL 256.461172 150.47255 \r\nL 256.46726 197.480089 \r\nL 256.53422 33.958137 \r\nL 256.567701 95.831308 \r\nL 256.655967 17.083636 \r\nL 256.576832 181.810909 \r\nL 256.668142 121.14306 \r\nL 256.759452 183.016231 \r\nL 256.753364 17.083636 \r\nL 256.777714 130.383858 \r\nL 256.86598 35.967007 \r\nL 256.805107 197.480089 \r\nL 256.890329 96.634856 \r\nL 256.963377 213.149268 \r\nL 256.920766 19.896053 \r\nL 256.999901 165.338182 \r\nL 257.088168 33.556364 \r\nL 257.01512 187.837517 \r\nL 257.112517 62.885854 \r\nL 257.142954 190.649933 \r\nL 257.170347 17.083636 \r\nL 257.225133 175.382528 \r\nL 257.307312 19.092506 \r\nL 257.331661 188.23929 \r\nL 257.337748 58.466341 \r\nL 257.340792 185.0251 \r\nL 257.383403 17.083636 \r\nL 257.44732 35.163459 \r\nL 257.559936 203.90847 \r\nL 257.47167 17.083636 \r\nL 257.56298 162.525765 \r\nL 257.590373 17.083636 \r\nL 257.581242 201.497827 \r\nL 257.672552 189.444612 \r\nL 257.675595 189.846386 \r\nL 257.739512 17.887184 \r\nL 257.727338 209.533304 \r\nL 257.788211 63.287627 \r\nL 257.81256 201.497827 \r\nL 257.809517 17.083636 \r\nL 257.900827 136.812239 \r\nL 257.909958 196.676541 \r\nL 257.964744 17.083636 \r\nL 257.989093 58.868115 \r\nL 258.11084 194.265898 \r\nL 258.05301 17.083636 \r\nL 258.113883 106.679202 \r\nL 258.214324 17.887184 \r\nL 258.14432 195.872993 \r\nL 258.220412 123.553703 \r\nL 258.305634 201.096053 \r\nL 258.232586 17.083636 \r\nL 258.323896 71.724878 \r\nL 258.342158 17.083636 \r\nL 258.393901 212.747494 \r\nL 258.433468 28.735078 \r\nL 258.506516 200.292506 \r\nL 258.512604 21.904922 \r\nL 258.546084 142.035299 \r\nL 258.56739 189.846386 \r\nL 258.60087 59.671663 \r\nL 258.646525 103.465011 \r\nL 258.716529 208.327982 \r\nL 258.753053 17.083636 \r\nL 258.862625 195.47122 \r\nL 258.896106 17.083636 \r\nL 258.975241 39.181197 \r\nL 258.990459 193.46235 \r\nL 259.033071 31.949268 \r\nL 259.087857 113.509357 \r\nL 259.170036 35.565233 \r\nL 259.18221 194.667672 \r\nL 259.200472 73.331973 \r\nL 259.246127 177.793171 \r\nL 259.29787 17.083636 \r\nL 259.303957 77.751486 \r\nL 259.316132 19.092506 \r\nL 259.361787 175.382528 \r\nL 259.407442 91.81357 \r\nL 259.462228 17.083636 \r\nL 259.517014 184.623326 \r\nL 259.593105 18.288958 \r\nL 259.523101 198.283636 \r\nL 259.629629 55.252151 \r\nL 259.693546 207.122661 \r\nL 259.736158 17.083636 \r\nL 259.830511 180.203814 \r\nL 259.84573 69.314235 \r\nL 259.933996 17.083636 \r\nL 259.891385 190.24816 \r\nL 259.952258 28.333304 \r\nL 260.049655 180.203814 \r\nL 259.991826 17.083636 \r\nL 260.067917 152.481419 \r\nL 260.11966 21.503149 \r\nL 260.165315 198.283636 \r\nL 260.177489 97.438404 \r\nL 260.247494 213.952816 \r\nL 260.198795 46.8149 \r\nL 260.284018 74.537295 \r\nL 260.329673 44.806031 \r\nL 260.36924 214.35459 \r\nL 260.378371 119.535965 \r\nL 260.439245 194.667672 \r\nL 260.399677 17.083636 \r\nL 260.4849 82.170998 \r\nL 260.579253 178.596718 \r\nL 260.570122 22.70847 \r\nL 260.594472 76.14439 \r\nL 260.612734 18.690732 \r\nL 260.60969 134.80337 \r\nL 260.618821 63.689401 \r\nL 260.621865 173.775432 \r\nL 260.707087 33.15459 \r\nL 260.728393 71.724878 \r\nL 260.819703 183.418004 \r\nL 260.73448 17.083636 \r\nL 260.841009 93.018891 \r\nL 260.953624 17.083636 \r\nL 260.88362 209.935078 \r\nL 260.959712 48.020222 \r\nL 260.962755 205.917339 \r\nL 260.97493 27.93153 \r\nL 261.069284 84.179867 \r\nL 261.114939 197.480089 \r\nL 261.154506 17.083636 \r\nL 261.166681 103.063237 \r\nL 261.169725 35.163459 \r\nL 261.212336 197.881863 \r\nL 261.276253 58.868115 \r\nL 261.324952 207.524435 \r\nL 261.346257 29.538625 \r\nL 261.388869 199.087184 \r\nL 261.495397 17.083636 \r\nL 261.507572 80.563902 \r\nL 261.58062 166.543503 \r\nL 261.583664 30.342173 \r\nL 261.620188 160.115122 \r\nL 261.650624 17.083636 \r\nL 261.687148 178.194945 \r\nL 261.72976 106.679202 \r\nL 261.744978 55.653925 \r\nL 261.735847 178.194945 \r\nL 261.760196 56.457472 \r\nL 261.802808 199.087184 \r\nL 261.833244 25.520887 \r\nL 261.869768 50.029091 \r\nL 261.872812 35.565233 \r\nL 261.875856 181.810909 \r\nL 261.954991 75.742616 \r\nL 262.046301 181.007361 \r\nL 262.034126 17.083636 \r\nL 262.064563 84.179867 \r\nL 262.122393 17.083636 \r\nL 262.165004 189.444612 \r\nL 262.174135 58.064568 \r\nL 262.183266 183.819778 \r\nL 262.195441 17.887184 \r\nL 262.289794 109.893392 \r\nL 262.308056 27.127982 \r\nL 262.34458 197.480089 \r\nL 262.393279 83.376319 \r\nL 262.432847 213.551042 \r\nL 262.429803 17.083636 \r\nL 262.505895 168.954146 \r\nL 262.597205 17.083636 \r\nL 262.569812 198.283636 \r\nL 262.61851 47.216674 \r\nL 262.648947 185.828647 \r\nL 262.627641 17.083636 \r\nL 262.731126 125.964346 \r\nL 262.834611 17.083636 \r\nL 262.795043 183.418004 \r\nL 262.843742 26.726208 \r\nL 262.962445 206.319113 \r\nL 262.868091 17.083636 \r\nL 262.965488 160.91867 \r\nL 263.011143 23.110244 \r\nL 263.065929 203.104922 \r\nL 263.078104 95.831308 \r\nL 263.114628 183.819778 \r\nL 263.142021 23.110244 \r\nL 263.163327 115.518226 \r\nL 263.193763 17.083636 \r\nL 263.236375 192.658803 \r\nL 263.272899 128.374989 \r\nL 263.324641 185.426874 \r\nL 263.342903 17.083636 \r\nL 263.370296 73.331973 \r\nL 263.455519 17.083636 \r\nL 263.379427 205.515565 \r\nL 263.473781 73.331973 \r\nL 263.476824 188.23929 \r\nL 263.482912 37.172328 \r\nL 263.586396 144.445942 \r\nL 263.644226 189.042838 \r\nL 263.695968 17.083636 \r\nL 263.71423 198.68541 \r\nL 263.808584 181.007361 \r\nL 263.884676 17.083636 \r\nL 263.851195 212.345721 \r\nL 263.9212 141.633525 \r\nL 264.003379 17.083636 \r\nL 264.006422 172.971885 \r\nL 264.015553 40.788293 \r\nL 264.049034 191.051707 \r\nL 264.100776 18.288958 \r\nL 264.125125 91.81357 \r\nL 264.210348 199.890732 \r\nL 264.198173 51.234412 \r\nL 264.225566 156.097384 \r\nL 264.26209 34.359911 \r\nL 264.249916 197.881863 \r\nL 264.338182 87.394058 \r\nL 264.344269 193.864124 \r\nL 264.362531 17.48541 \r\nL 264.447754 131.58918 \r\nL 264.545151 37.172328 \r\nL 264.517758 213.551042 \r\nL 264.557326 66.100044 \r\nL 264.624287 204.310244 \r\nL 264.62733 26.726208 \r\nL 264.666898 86.188736 \r\nL 264.688204 154.088514 \r\nL 264.694291 31.547494 \r\nL 264.697335 201.096053 \r\nL 264.797776 29.940399 \r\nL 264.803863 60.475211 \r\nL 264.822125 196.274767 \r\nL 264.852562 26.324435 \r\nL 264.922566 185.426874 \r\nL 264.956046 17.083636 \r\nL 264.971265 201.899601 \r\nL 265.035182 143.240621 \r\nL 265.111273 185.0251 \r\nL 265.047356 17.083636 \r\nL 265.132579 103.063237 \r\nL 265.138666 17.083636 \r\nL 265.163016 198.283636 \r\nL 265.229976 109.491619 \r\nL 265.303024 196.274767 \r\nL 265.254326 17.083636 \r\nL 265.336505 63.287627 \r\nL 265.339548 50.430865 \r\nL 265.363898 197.480089 \r\nL 265.430858 79.760355 \r\nL 265.446077 182.614457 \r\nL 265.528256 17.887184 \r\nL 265.54043 76.947938 \r\nL 265.558692 17.083636 \r\nL 265.595216 200.292506 \r\nL 265.643915 115.518226 \r\nL 265.720007 213.551042 \r\nL 265.68957 17.083636 \r\nL 265.753487 170.561242 \r\nL 265.805229 35.163459 \r\nL 265.820448 212.345721 \r\nL 265.866103 47.618448 \r\nL 265.875234 193.060576 \r\nL 265.914801 17.083636 \r\nL 265.978718 129.178537 \r\nL 266.045679 17.083636 \r\nL 266.036548 180.203814 \r\nL 266.08829 66.903592 \r\nL 266.140033 196.274767 \r\nL 266.167426 17.083636 \r\nL 266.200906 101.054368 \r\nL 266.289172 41.190067 \r\nL 266.273954 186.632195 \r\nL 266.307434 43.198936 \r\nL 266.350046 207.926208 \r\nL 266.322653 31.547494 \r\nL 266.42005 192.658803 \r\nL 266.523535 17.083636 \r\nL 266.456574 203.506696 \r\nL 266.54484 45.609579 \r\nL 266.651369 199.488958 \r\nL 266.596583 17.083636 \r\nL 266.654412 186.632195 \r\nL 266.706155 17.083636 \r\nL 266.669631 195.47122 \r\nL 266.767028 62.48408 \r\nL 266.849207 17.083636 \r\nL 266.812683 183.418004 \r\nL 266.864425 97.438404 \r\nL 266.888775 197.078315 \r\nL 266.903993 17.083636 \r\nL 266.973997 123.955477 \r\nL 266.998347 17.083636 \r\nL 267.013565 211.542173 \r\nL 267.086613 91.81357 \r\nL 267.153574 17.083636 \r\nL 267.135312 185.426874 \r\nL 267.193141 106.277428 \r\nL 267.296626 207.926208 \r\nL 267.29967 24.717339 \r\nL 267.302713 17.083636 \r\nL 267.339237 177.391397 \r\nL 267.354456 102.661463 \r\nL 267.436635 196.676541 \r\nL 267.412285 17.083636 \r\nL 267.467071 156.499157 \r\nL 267.537076 17.083636 \r\nL 267.512726 192.658803 \r\nL 267.579687 89.804701 \r\nL 267.66491 183.819778 \r\nL 267.667953 17.083636 \r\nL 267.689259 78.153259 \r\nL 267.765351 17.083636 \r\nL 267.713608 197.480089 \r\nL 267.798831 32.351042 \r\nL 267.820137 201.497827 \r\nL 267.853617 17.083636 \r\nL 267.908403 66.501818 \r\nL 267.926665 21.904922 \r\nL 267.944927 177.793171 \r\nL 268.0058 88.599379 \r\nL 268.008844 211.943947 \r\nL 268.072761 17.083636 \r\nL 268.115372 82.170998 \r\nL 268.182333 206.319113 \r\nL 268.161027 21.904922 \r\nL 268.224944 74.939069 \r\nL 268.227988 71.724878 \r\nL 268.231032 168.954146 \r\nL 268.234075 188.641064 \r\nL 268.27973 26.726208 \r\nL 268.325385 121.946608 \r\nL 268.346691 39.181197 \r\nL 268.416695 182.614457 \r\nL 268.438001 56.859246 \r\nL 268.441045 198.283636 \r\nL 268.46235 17.083636 \r\nL 268.550617 156.499157 \r\nL 268.571922 17.083636 \r\nL 268.651058 200.694279 \r\nL 268.663232 64.894723 \r\nL 268.769761 188.641064 \r\nL 268.739324 17.083636 \r\nL 268.772804 107.482749 \r\nL 268.778892 33.958137 \r\nL 268.797154 194.667672 \r\nL 268.876289 118.732417 \r\nL 268.900638 193.864124 \r\nL 268.979774 30.342173 \r\nL 268.988905 183.819778 \r\nL 268.991948 183.418004 \r\nL 269.013254 213.149268 \r\nL 269.022385 45.207805 \r\nL 269.083259 181.810909 \r\nL 269.09239 17.083636 \r\nL 269.186743 209.533304 \r\nL 269.192831 55.653925 \r\nL 269.287184 200.292506 \r\nL 269.25066 21.904922 \r\nL 269.305446 90.206475 \r\nL 269.329796 177.793171 \r\nL 269.351101 64.492949 \r\nL 269.369363 193.864124 \r\nL 269.378494 40.788293 \r\nL 269.460673 86.992284 \r\nL 269.576333 199.890732 \r\nL 269.54894 44.002483 \r\nL 269.579376 138.821109 \r\nL 269.597638 17.083636 \r\nL 269.603726 196.274767 \r\nL 269.691992 96.634856 \r\nL 269.743734 195.47122 \r\nL 269.710254 17.083636 \r\nL 269.801564 101.456142 \r\nL 269.853306 191.855255 \r\nL 269.816782 32.351042 \r\nL 269.908092 86.59051 \r\nL 269.923311 29.940399 \r\nL 269.993315 191.855255 \r\nL 270.011577 104.268559 \r\nL 270.078538 195.069446 \r\nL 270.084625 17.887184 \r\nL 270.115062 50.832639 \r\nL 270.157673 193.46235 \r\nL 270.121149 30.342173 \r\nL 270.215503 48.421996 \r\nL 270.22159 17.083636 \r\nL 270.285507 194.265898 \r\nL 270.3129 101.054368 \r\nL 270.407254 206.720887 \r\nL 270.373773 22.306696 \r\nL 270.428559 185.426874 \r\nL 270.434647 181.007361 \r\nL 270.43769 187.435743 \r\nL 270.529 17.083636 \r\nL 270.544219 197.480089 \r\nL 270.550306 66.501818 \r\nL 270.617267 17.083636 \r\nL 270.583786 186.230421 \r\nL 270.650747 56.457472 \r\nL 270.73597 213.551042 \r\nL 270.748144 17.083636 \r\nL 270.763363 192.257029 \r\nL 270.866847 17.083636 \r\nL 270.809018 205.515565 \r\nL 270.872935 168.150599 \r\nL 270.979463 17.083636 \r\nL 270.912502 206.720887 \r\nL 270.988594 114.312905 \r\nL 271.0099 203.506696 \r\nL 271.028162 17.083636 \r\nL 271.098166 110.69694 \r\nL 271.186432 205.515565 \r\nL 271.13469 36.36878 \r\nL 271.195563 57.662794 \r\nL 271.286873 208.729756 \r\nL 271.232087 17.083636 \r\nL 271.302092 128.776763 \r\nL 271.305135 46.8149 \r\nL 271.40862 198.283636 \r\nL 271.411664 78.555033 \r\nL 271.475581 204.310244 \r\nL 271.46645 17.083636 \r\nL 271.515148 93.822439 \r\nL 271.612546 17.083636 \r\nL 271.527323 195.47122 \r\nL 271.62472 92.215344 \r\nL 271.630808 187.837517 \r\nL 271.71603 17.083636 \r\nL 271.725161 88.599379 \r\nL 271.825602 203.90847 \r\nL 271.837777 17.083636 \r\nL 271.923 206.319113 \r\nL 271.950393 200.292506 \r\nL 271.95648 17.083636 \r\nL 272.063008 48.823769 \r\nL 272.111707 31.145721 \r\nL 272.178668 205.113792 \r\nL 272.190842 44.002483 \r\nL 272.251716 207.524435 \r\nL 272.291283 74.939069 \r\nL 272.333895 203.90847 \r\nL 272.367375 29.940399 \r\nL 272.400855 142.437073 \r\nL 272.501296 180.203814 \r\nL 272.513471 29.538625 \r\nL 272.528689 199.488958 \r\nL 272.586519 17.083636 \r\nL 272.623043 93.018891 \r\nL 272.714353 17.083636 \r\nL 272.65348 183.418004 \r\nL 272.732615 75.742616 \r\nL 272.750877 30.743947 \r\nL 272.784357 211.943947 \r\nL 272.817838 68.510687 \r\nL 272.924366 204.310244 \r\nL 272.830012 17.083636 \r\nL 272.92741 144.847716 \r\nL 273.033938 17.083636 \r\nL 272.963934 203.104922 \r\nL 273.036982 56.859246 \r\nL 273.040025 196.274767 \r\nL 273.058287 17.083636 \r\nL 273.149597 162.525765 \r\nL 273.253082 17.083636 \r\nL 273.167859 197.078315 \r\nL 273.262213 77.349712 \r\nL 273.329174 207.122661 \r\nL 273.295693 38.37765 \r\nL 273.38396 176.587849 \r\nL 273.438746 17.083636 \r\nL 273.429615 195.872993 \r\nL 273.493532 107.482749 \r\nL 273.496575 209.533304 \r\nL 273.593973 39.984745 \r\nL 273.603104 101.456142 \r\nL 273.670064 17.083636 \r\nL 273.654846 205.515565 \r\nL 273.709632 101.456142 \r\nL 273.770505 191.051707 \r\nL 273.72485 17.083636 \r\nL 273.81616 160.91867 \r\nL 273.895296 17.083636 \r\nL 273.892252 196.274767 \r\nL 273.928776 65.296497 \r\nL 273.992693 199.890732 \r\nL 273.983562 17.083636 \r\nL 274.050523 176.587849 \r\nL 274.09009 17.083636 \r\nL 274.157051 200.292506 \r\nL 274.163138 87.394058 \r\nL 274.208793 206.720887 \r\nL 274.260536 46.8149 \r\nL 274.27271 67.305366 \r\nL 274.33054 17.083636 \r\nL 274.342715 203.90847 \r\nL 274.382282 24.717339 \r\nL 274.400544 207.926208 \r\nL 274.473592 17.083636 \r\nL 274.494898 158.508027 \r\nL 274.534466 17.083636 \r\nL 274.525335 201.096053 \r\nL 274.60447 103.063237 \r\nL 274.616645 200.694279 \r\nL 274.689693 20.699601 \r\nL 274.710998 184.623326 \r\nL 274.726217 17.083636 \r\nL 274.811439 194.667672 \r\nL 274.823614 57.662794 \r\nL 274.835789 212.345721 \r\nL 274.884487 17.083636 \r\nL 274.933186 26.324435 \r\nL 275.015365 17.083636 \r\nL 275.042758 203.506696 \r\nL 275.121893 17.083636 \r\nL 275.064064 207.524435 \r\nL 275.155374 37.172328 \r\nL 275.231465 200.694279 \r\nL 275.216247 29.940399 \r\nL 275.264946 73.331973 \r\nL 275.27712 17.083636 \r\nL 275.353212 201.497827 \r\nL 275.365387 115.116452 \r\nL 275.456697 185.426874 \r\nL 275.414085 17.083636 \r\nL 275.474959 118.330643 \r\nL 275.493221 38.779424 \r\nL 275.48409 189.846386 \r\nL 275.587574 71.724878 \r\nL 275.633229 184.623326 \r\nL 275.678884 17.083636 \r\nL 275.694103 117.125322 \r\nL 275.803675 17.083636 \r\nL 275.748889 206.720887 \r\nL 275.806718 56.055698 \r\nL 275.82498 193.060576 \r\nL 275.821937 17.083636 \r\nL 275.907159 130.383858 \r\nL 275.964989 17.083636 \r\nL 275.983251 211.542173 \r\nL 276.019775 42.797162 \r\nL 276.028906 17.083636 \r\nL 276.06543 189.042838 \r\nL 276.114129 155.69561 \r\nL 276.129347 187.435743 \r\nL 276.120216 17.083636 \r\nL 276.153696 116.723548 \r\nL 276.24805 17.083636 \r\nL 276.241963 174.980754 \r\nL 276.263268 111.500488 \r\nL 276.366753 17.083636 \r\nL 276.290661 187.435743 \r\nL 276.37284 96.233082 \r\nL 276.385015 191.453481 \r\nL 276.400233 19.896053 \r\nL 276.482412 88.599379 \r\nL 276.573722 17.083636 \r\nL 276.570679 197.881863 \r\nL 276.585897 156.499157 \r\nL 276.607203 208.729756 \r\nL 276.628509 88.197605 \r\nL 276.72895 17.083636 \r\nL 276.640683 191.855255 \r\nL 276.738081 35.565233 \r\nL 276.792867 189.846386 \r\nL 276.765474 17.083636 \r\nL 276.847653 41.59184 \r\nL 276.948094 198.68541 \r\nL 276.938963 27.93153 \r\nL 276.957225 79.760355 \r\nL 277.048535 17.083636 \r\nL 277.033316 195.872993 \r\nL 277.066797 72.9302 \r\nL 277.16115 203.104922 \r\nL 277.072884 33.958137 \r\nL 277.176369 50.832639 \r\nL 277.270722 192.257029 \r\nL 277.182456 17.083636 \r\nL 277.288984 63.287627 \r\nL 277.292028 62.082306 \r\nL 277.328552 186.632195 \r\nL 277.319421 25.922661 \r\nL 277.404644 102.661463 \r\nL 277.483779 17.083636 \r\nL 277.465517 203.104922 \r\nL 277.517259 48.421996 \r\nL 277.623788 205.917339 \r\nL 277.541609 17.083636 \r\nL 277.64205 76.947938 \r\nL 277.678574 17.083636 \r\nL 277.648137 194.667672 \r\nL 277.702923 91.010022 \r\nL 277.785102 195.872993 \r\nL 277.806408 33.556364 \r\nL 277.812495 40.788293 \r\nL 277.852063 192.658803 \r\nL 277.885543 17.083636 \r\nL 277.931198 118.732417 \r\nL 277.955547 17.083636 \r\nL 277.967722 193.46235 \r\nL 278.037726 83.778093 \r\nL 278.059032 197.078315 \r\nL 278.104687 62.082306 \r\nL 278.147298 119.535965 \r\nL 278.247739 17.083636 \r\nL 278.16556 192.658803 \r\nL 278.250783 73.733747 \r\nL 278.253827 209.533304 \r\nL 278.278176 17.083636 \r\nL 278.360355 81.769224 \r\nL 278.427316 193.46235 \r\nL 278.369486 49.225543 \r\nL 278.466883 75.340843 \r\nL 278.5308 17.083636 \r\nL 278.488189 194.667672 \r\nL 278.564281 68.108914 \r\nL 278.649503 196.274767 \r\nL 278.619067 32.351042 \r\nL 278.676896 172.570111 \r\nL 278.734726 46.011353 \r\nL 278.725595 193.864124 \r\nL 278.789512 74.537295 \r\nL 278.792556 178.998492 \r\nL 278.871691 47.618448 \r\nL 278.899084 107.482749 \r\nL 278.956914 21.101375 \r\nL 278.944739 192.257029 \r\nL 278.98735 93.822439 \r\nL 279.069529 191.855255 \r\nL 279.090835 34.359911 \r\nL 279.096922 105.072106 \r\nL 279.142577 63.689401 \r\nL 279.166927 203.104922 \r\nL 279.197363 124.357251 \r\nL 279.203451 190.24816 \r\nL 279.246062 46.011353 \r\nL 279.303892 96.634856 \r\nL 279.309979 17.083636 \r\nL 279.316066 185.828647 \r\nL 279.416507 78.956807 \r\nL 279.434769 195.069446 \r\nL 279.456075 32.351042 \r\nL 279.532167 141.633525 \r\nL 279.583909 17.083636 \r\nL 279.553472 184.221552 \r\nL 279.641739 161.320443 \r\nL 279.666088 17.083636 \r\nL 279.647826 199.087184 \r\nL 279.757398 96.233082 \r\nL 279.793922 176.186075 \r\nL 279.806097 50.832639 \r\nL 279.812184 61.680532 \r\nL 279.815228 44.404257 \r\nL 279.879145 181.810909 \r\nL 279.90045 161.320443 \r\nL 279.909581 194.265898 \r\nL 279.985673 55.653925 \r\nL 280.000891 140.02643 \r\nL 280.089158 17.083636 \r\nL 280.058721 192.257029 \r\nL 280.110463 123.151929 \r\nL 280.17438 184.221552 \r\nL 280.153075 18.690732 \r\nL 280.216992 178.596718 \r\nL 280.317433 28.333304 \r\nL 280.29004 203.104922 \r\nL 280.329607 85.786962 \r\nL 280.344826 197.078315 \r\nL 280.41483 46.011353 \r\nL 280.436136 110.295166 \r\nL 280.463529 46.011353 \r\nL 280.518315 209.13153 \r\nL 280.548751 80.563902 \r\nL 280.579188 191.855255 \r\nL 280.573101 47.618448 \r\nL 280.637018 91.411796 \r\nL 280.68876 37.975876 \r\nL 280.670498 195.069446 \r\nL 280.74659 76.546164 \r\nL 280.847031 213.149268 \r\nL 280.777026 31.949268 \r\nL 280.859205 177.793171 \r\nL 280.941384 26.324435 \r\nL 280.92921 205.515565 \r\nL 280.971821 87.795831 \r\nL 281.050956 52.03796 \r\nL 281.072262 200.694279 \r\nL 281.154441 17.083636 \r\nL 281.184878 59.269889 \r\nL 281.187921 195.069446 \r\nL 281.197052 17.083636 \r\nL 281.297493 171.364789 \r\nL 281.355323 17.083636 \r\nL 281.343148 185.828647 \r\nL 281.410109 119.937738 \r\nL 281.413153 118.330643 \r\nL 281.416196 156.499157 \r\nL 281.461851 17.48541 \r\nL 281.458808 206.319113 \r\nL 281.525768 78.555033 \r\nL 281.528812 192.257029 \r\nL 281.604904 29.940399 \r\nL 281.63534 84.581641 \r\nL 281.638384 17.083636 \r\nL 281.674908 195.069446 \r\nL 281.744912 91.81357 \r\nL 281.790567 198.283636 \r\nL 281.751 17.083636 \r\nL 281.827091 165.338182 \r\nL 281.836222 17.083636 \r\nL 281.897096 185.426874 \r\nL 281.939707 85.786962 \r\nL 281.994493 201.096053 \r\nL 281.979275 49.225543 \r\nL 282.021886 78.153259 \r\nL 282.02493 32.752816 \r\nL 282.082759 208.729756 \r\nL 282.125371 88.599379 \r\nL 282.213637 197.480089 \r\nL 282.201462 53.645055 \r\nL 282.234943 101.456142 \r\nL 282.311034 203.104922 \r\nL 282.247117 42.797162 \r\nL 282.320165 96.634856 \r\nL 282.36582 17.083636 \r\nL 282.417563 200.292506 \r\nL 282.429737 41.190067 \r\nL 282.487567 181.007361 \r\nL 282.542353 175.382528 \r\nL 282.636707 51.234412 \r\nL 282.578877 185.426874 \r\nL 282.654969 74.135521 \r\nL 282.658012 74.135521 \r\nL 282.679318 38.37765 \r\nL 282.69758 204.310244 \r\nL 282.715842 75.742616 \r\nL 282.728017 213.551042 \r\nL 282.734104 61.278758 \r\nL 282.828458 174.980754 \r\nL 282.831501 192.658803 \r\nL 282.889331 50.029091 \r\nL 282.916724 107.482749 \r\nL 282.941073 189.042838 \r\nL 283.026296 38.779424 \r\nL 283.02934 195.872993 \r\nL 283.132824 17.083636 \r\nL 283.138912 175.382528 \r\nL 283.233265 54.046829 \r\nL 283.163261 185.828647 \r\nL 283.260658 84.983415 \r\nL 283.285008 176.989623 \r\nL 283.37023 67.70714 \r\nL 283.373274 128.776763 \r\nL 283.415885 187.033969 \r\nL 283.388492 38.779424 \r\nL 283.476759 142.437073 \r\nL 283.479802 40.386519 \r\nL 283.516326 203.104922 \r\nL 283.589374 83.778093 \r\nL 283.625898 183.016231 \r\nL 283.674597 17.083636 \r\nL 283.70199 104.670333 \r\nL 283.775038 42.797162 \r\nL 283.723296 183.016231 \r\nL 283.796344 166.141729 \r\nL 283.814606 187.837517 \r\nL 283.823737 74.135521 \r\nL 283.893741 97.438404 \r\nL 283.896785 98.643725 \r\nL 283.997226 201.096053 \r\nL 283.94244 75.340843 \r\nL 284.006357 106.277428 \r\nL 284.039837 191.453481 \r\nL 284.036793 63.287627 \r\nL 284.06723 123.955477 \r\nL 284.140278 53.243282 \r\nL 284.161584 191.855255 \r\nL 284.176802 143.642395 \r\nL 284.201152 195.47122 \r\nL 284.252894 45.609579 \r\nL 284.255938 103.465011 \r\nL 284.313767 17.083636 \r\nL 284.316811 184.623326 \r\nL 284.36551 69.314235 \r\nL 284.405077 195.069446 \r\nL 284.453776 54.448603 \r\nL 284.478125 140.829978 \r\nL 284.505518 44.806031 \r\nL 284.551173 185.426874 \r\nL 284.590741 112.304035 \r\nL 284.654658 188.23929 \r\nL 284.636396 42.395388 \r\nL 284.703357 144.044169 \r\nL 284.779448 188.23929 \r\nL 284.745968 51.234412 \r\nL 284.806841 109.491619 \r\nL 284.873802 17.083636 \r\nL 284.879889 212.345721 \r\nL 284.91337 72.528426 \r\nL 284.955981 199.087184 \r\nL 284.989461 32.752816 \r\nL 285.022942 154.490288 \r\nL 285.092946 43.198936 \r\nL 285.108164 193.46235 \r\nL 285.135557 53.243282 \r\nL 285.199474 190.649933 \r\nL 285.214693 52.841508 \r\nL 285.245129 121.946608 \r\nL 285.299915 54.046829 \r\nL 285.251217 187.435743 \r\nL 285.354701 57.662794 \r\nL 285.424706 207.122661 \r\nL 285.430793 56.859246 \r\nL 285.464273 152.079645 \r\nL 285.561671 17.083636 \r\nL 285.522103 194.265898 \r\nL 285.573845 103.866785 \r\nL 285.668199 208.729756 \r\nL 285.674286 17.083636 \r\nL 285.686461 197.078315 \r\nL 285.695592 17.083636 \r\nL 285.808208 109.491619 \r\nL 285.908649 46.011353 \r\nL 285.91778 189.042838 \r\nL 286.012133 63.689401 \r\nL 286.030395 110.295166 \r\nL 286.054745 68.108914 \r\nL 286.048657 194.667672 \r\nL 286.130836 91.010022 \r\nL 286.188666 188.23929 \r\nL 286.228234 33.556364 \r\nL 286.240408 74.537295 \r\nL 286.243452 71.323104 \r\nL 286.255627 121.946608 \r\nL 286.261714 33.556364 \r\nL 286.368242 196.274767 \r\nL 286.480858 64.492949 \r\nL 286.508251 187.033969 \r\nL 286.486945 31.949268 \r\nL 286.596517 150.070776 \r\nL 286.629998 29.940399 \r\nL 286.693915 185.426874 \r\nL 286.709133 62.885854 \r\nL 286.724351 191.855255 \r\nL 286.763919 45.207805 \r\nL 286.821749 144.044169 \r\nL 286.882622 17.083636 \r\nL 286.843054 191.855255 \r\nL 286.928277 133.196275 \r\nL 287.028718 211.140399 \r\nL 286.943495 17.083636 \r\nL 287.037849 120.741286 \r\nL 287.040893 17.083636 \r\nL 287.135246 189.846386 \r\nL 287.147421 103.866785 \r\nL 287.190032 205.113792 \r\nL 287.247862 17.083636 \r\nL 287.256993 85.786962 \r\nL 287.266124 21.904922 \r\nL 287.305692 197.078315 \r\nL 287.351347 98.643725 \r\nL 287.35439 187.837517 \r\nL 287.369609 46.8149 \r\nL 287.460919 93.018891 \r\nL 287.552229 211.140399 \r\nL 287.521792 17.083636 \r\nL 287.573534 176.989623 \r\nL 287.658757 17.083636 \r\nL 287.585709 195.069446 \r\nL 287.683106 142.437073 \r\nL 287.704412 181.810909 \r\nL 287.731805 17.083636 \r\nL 287.783547 131.58918 \r\nL 287.847464 30.743947 \r\nL 287.838333 196.676541 \r\nL 287.893119 116.321774 \r\nL 287.911381 51.234412 \r\nL 287.923556 194.265898 \r\nL 287.987473 128.374989 \r\nL 288.048346 203.90847 \r\nL 288.057477 17.083636 \r\nL 288.100089 180.203814 \r\nL 288.203573 17.083636 \r\nL 288.212704 109.893392 \r\nL 288.255316 187.435743 \r\nL 288.273578 17.083636 \r\nL 288.313145 69.716009 \r\nL 288.389237 17.083636 \r\nL 288.322276 195.872993 \r\nL 288.413586 181.409135 \r\nL 288.41663 211.140399 \r\nL 288.459241 17.083636 \r\nL 288.523158 174.177206 \r\nL 288.529246 99.849047 \r\nL 288.574901 55.653925 \r\nL 288.562726 188.23929 \r\nL 288.620556 145.651264 \r\nL 288.696647 203.506696 \r\nL 288.687516 53.645055 \r\nL 288.730128 150.874324 \r\nL 288.757521 43.60071 \r\nL 288.821438 187.837517 \r\nL 288.842743 55.252151 \r\nL 288.882311 185.828647 \r\nL 288.861005 42.797162 \r\nL 288.958403 131.58918 \r\nL 289.001014 191.855255 \r\nL 288.970577 44.806031 \r\nL 289.064931 99.447273 \r\nL 289.077106 37.172328 \r\nL 289.071018 204.310244 \r\nL 289.156241 172.570111 \r\nL 289.162328 180.605588 \r\nL 289.174503 64.492949 \r\nL 289.177547 98.241951 \r\nL 289.18059 17.083636 \r\nL 289.268857 185.828647 \r\nL 289.287119 97.03663 \r\nL 289.338861 187.435743 \r\nL 289.317555 17.083636 \r\nL 289.396691 186.632195 \r\nL 289.51235 17.083636 \r\nL 289.579311 178.998492 \r\nL 289.624966 142.035299 \r\nL 289.649315 17.083636 \r\nL 289.646271 199.890732 \r\nL 289.734538 138.821109 \r\nL 289.81976 17.083636 \r\nL 289.771062 198.68541 \r\nL 289.853241 29.538625 \r\nL 289.929332 210.336851 \r\nL 289.868459 17.083636 \r\nL 289.965856 196.274767 \r\nL 290.078472 17.083636 \r\nL 290.108909 184.623326 \r\nL 290.191088 136.008692 \r\nL 290.227612 75.742616 \r\nL 290.273267 182.614457 \r\nL 290.30066 87.394058 \r\nL 290.410232 211.943947 \r\nL 290.328053 33.556364 \r\nL 290.413275 181.409135 \r\nL 290.510673 17.083636 \r\nL 290.428494 209.13153 \r\nL 290.528935 26.324435 \r\nL 290.531978 197.480089 \r\nL 290.623288 17.083636 \r\nL 290.64155 140.428204 \r\nL 290.687205 18.288958 \r\nL 290.711555 195.069446 \r\nL 290.754166 99.849047 \r\nL 290.799821 197.881863 \r\nL 290.805908 52.03796 \r\nL 290.863738 197.480089 \r\nL 290.964179 33.15459 \r\nL 290.979397 41.993614 \r\nL 290.997659 184.623326 \r\nL 291.034183 34.359911 \r\nL 291.095057 144.044169 \r\nL 291.165061 42.395388 \r\nL 291.174192 193.060576 \r\nL 291.201585 87.795831 \r\nL 291.225934 209.935078 \r\nL 291.259415 17.083636 \r\nL 291.311157 111.098714 \r\nL 291.33855 17.887184 \r\nL 291.368987 189.846386 \r\nL 291.417685 93.822439 \r\nL 291.472471 205.917339 \r\nL 291.438991 17.083636 \r\nL 291.524214 197.881863 \r\nL 291.560738 17.083636 \r\nL 291.636829 84.179867 \r\nL 291.73727 189.444612 \r\nL 291.691615 17.083636 \r\nL 291.749445 164.936408 \r\nL 291.801188 17.083636 \r\nL 291.816406 188.641064 \r\nL 291.862061 95.831308 \r\nL 291.925978 17.083636 \r\nL 291.868148 179.400266 \r\nL 291.971633 54.448603 \r\nL 291.974677 209.533304 \r\nL 291.97772 17.083636 \r\nL 292.081205 70.519557 \r\nL 292.099467 197.881863 \r\nL 292.154253 17.083636 \r\nL 292.187733 160.91867 \r\nL 292.269912 34.761685 \r\nL 292.227301 189.846386 \r\nL 292.297305 117.125322 \r\nL 292.40079 204.310244 \r\nL 292.358179 34.761685 \r\nL 292.406877 95.831308 \r\nL 292.428183 201.497827 \r\nL 292.43427 66.501818 \r\nL 292.504275 141.231752 \r\nL 292.507318 31.547494 \r\nL 292.519493 191.855255 \r\nL 292.61689 62.48408 \r\nL 292.647327 190.24816 \r\nL 292.668633 21.503149 \r\nL 292.726462 103.866785 \r\nL 292.814729 17.083636 \r\nL 292.76603 192.658803 \r\nL 292.832991 79.358581 \r\nL 292.939519 198.68541 \r\nL 292.878646 17.083636 \r\nL 292.942563 54.448603 \r\nL 292.951694 199.087184 \r\nL 293.046047 17.083636 \r\nL 293.055178 174.177206 \r\nL 293.103877 17.083636 \r\nL 293.134314 212.345721 \r\nL 293.167794 115.518226 \r\nL 293.210405 21.904922 \r\nL 293.176925 201.497827 \r\nL 293.277366 78.555033 \r\nL 293.28041 78.153259 \r\nL 293.283453 89.402927 \r\nL 293.350414 34.761685 \r\nL 293.383894 176.186075 \r\nL 293.389982 137.214013 \r\nL 293.472161 36.36878 \r\nL 293.493466 193.46235 \r\nL 293.578689 17.083636 \r\nL 293.511728 202.703149 \r\nL 293.606082 40.788293 \r\nL 293.642606 181.810909 \r\nL 293.660868 17.083636 \r\nL 293.709567 133.196275 \r\nL 293.80392 17.083636 \r\nL 293.758265 203.90847 \r\nL 293.819139 144.044169 \r\nL 293.901318 51.234412 \r\nL 293.876968 192.257029 \r\nL 293.916536 106.679202 \r\nL 293.928711 199.890732 \r\nL 294.020021 17.083636 \r\nL 294.026108 115.116452 \r\nL 294.099156 17.083636 \r\nL 294.086981 200.292506 \r\nL 294.132636 122.348381 \r\nL 294.181335 174.177206 \r\nL 294.178291 26.324435 \r\nL 294.236121 100.652594 \r\nL 294.281776 33.15459 \r\nL 294.254383 194.667672 \r\nL 294.336562 123.553703 \r\nL 294.339606 202.301375 \r\nL 294.379173 17.083636 \r\nL 294.446134 84.581641 \r\nL 294.507007 44.002483 \r\nL 294.522226 178.998492 \r\nL 294.549619 82.974545 \r\nL 294.647016 205.113792 \r\nL 294.577012 19.092506 \r\nL 294.659191 54.850377 \r\nL 294.747457 190.24816 \r\nL 294.677453 17.48541 \r\nL 294.77485 125.964346 \r\nL 294.847898 17.083636 \r\nL 294.875291 168.150599 \r\nL 294.884422 160.115122 \r\nL 294.890509 123.151929 \r\nL 294.997038 17.083636 \r\nL 294.92399 210.336851 \r\nL 295.003125 85.786962 \r\nL 295.057911 175.382528 \r\nL 295.018343 17.083636 \r\nL 295.112697 96.233082 \r\nL 295.200963 17.083636 \r\nL 295.164439 213.149268 \r\nL 295.222269 84.581641 \r\nL 295.292273 198.283636 \r\nL 295.277055 17.083636 \r\nL 295.313579 84.983415 \r\nL 295.410976 17.083636 \r\nL 295.368365 160.516896 \r\nL 295.41402 142.838847 \r\nL 295.417064 195.47122 \r\nL 295.496199 17.083636 \r\nL 295.523592 118.732417 \r\nL 295.569247 39.181197 \r\nL 295.575334 176.989623 \r\nL 295.608815 72.9302 \r\nL 295.63012 185.828647 \r\nL 295.703168 31.547494 \r\nL 295.72143 170.159468 \r\nL 295.727518 148.061907 \r\nL 295.730561 187.435743 \r\nL 295.739692 17.083636 \r\nL 295.831002 188.641064 \r\nL 295.843177 73.331973 \r\nL 295.934487 34.359911 \r\nL 295.949705 207.122661 \r\nL 296.01971 24.315565 \r\nL 296.059277 126.767894 \r\nL 296.153631 178.596718 \r\nL 296.107976 20.699601 \r\nL 296.162762 82.974545 \r\nL 296.241897 17.083636 \r\nL 296.220592 186.230421 \r\nL 296.26929 93.018891 \r\nL 296.281465 205.917339 \r\nL 296.32712 45.207805 \r\nL 296.378862 157.704479 \r\nL 296.406255 42.797162 \r\nL 296.461041 208.327982 \r\nL 296.491478 101.054368 \r\nL 296.50974 206.720887 \r\nL 296.576701 33.958137 \r\nL 296.60105 131.58918 \r\nL 296.637574 29.136851 \r\nL 296.695404 195.872993 \r\nL 296.710622 137.214013 \r\nL 296.78367 208.327982 \r\nL 296.762364 17.083636 \r\nL 296.81715 117.928869 \r\nL 296.914548 17.083636 \r\nL 296.850631 205.113792 \r\nL 296.926722 105.875654 \r\nL 296.984552 181.810909 \r\nL 296.996727 53.243282 \r\nL 297.033251 101.857916 \r\nL 297.078906 20.297827 \r\nL 297.112386 186.632195 \r\nL 297.133692 70.519557 \r\nL 297.225002 189.846386 \r\nL 297.185434 17.083636 \r\nL 297.243264 77.349712 \r\nL 297.328486 170.963016 \r\nL 297.285875 32.351042 \r\nL 297.346748 162.927539 \r\nL 297.453277 17.083636 \r\nL 297.407622 205.917339 \r\nL 297.459364 82.170998 \r\nL 297.471539 27.529756 \r\nL 297.48067 199.488958 \r\nL 297.553718 89.402927 \r\nL 297.651115 193.060576 \r\nL 297.617635 23.110244 \r\nL 297.666333 146.856585 \r\nL 297.760687 23.512018 \r\nL 297.721119 198.68541 \r\nL 297.778949 56.859246 \r\nL 297.873303 205.113792 \r\nL 297.830691 20.699601 \r\nL 297.888521 122.750155 \r\nL 297.955482 25.520887 \r\nL 297.995049 198.283636 \r\nL 297.998093 134.80337 \r\nL 298.037661 23.512018 \r\nL 298.022442 169.35592 \r\nL 298.11984 58.064568 \r\nL 298.220281 194.265898 \r\nL 298.21115 42.395388 \r\nL 298.229412 95.429534 \r\nL 298.326809 72.126652 \r\nL 298.262892 189.042838 \r\nL 298.329853 74.939069 \r\nL 298.381595 192.257029 \r\nL 298.442468 108.688071 \r\nL 298.466818 201.497827 \r\nL 298.472905 66.100044 \r\nL 298.515516 111.902262 \r\nL 298.51856 39.984745 \r\nL 298.585521 184.221552 \r\nL 298.622045 134.401596 \r\nL 298.6677 187.033969 \r\nL 298.679874 54.448603 \r\nL 298.725529 175.784302 \r\nL 298.807708 26.726208 \r\nL 298.755966 181.409135 \r\nL 298.835101 148.865455 \r\nL 298.929455 191.855255 \r\nL 298.862494 41.59184 \r\nL 298.938586 164.936408 \r\nL 298.953804 54.046829 \r\nL 299.029896 191.051707 \r\nL 299.051202 92.617118 \r\nL 299.057289 88.197605 \r\nL 299.060333 95.429534 \r\nL 299.090769 197.480089 \r\nL 299.136424 73.733747 \r\nL 299.172948 159.311574 \r\nL 299.185123 38.37765 \r\nL 299.276433 208.327982 \r\nL 299.279477 171.364789 \r\nL 299.28252 205.515565 \r\nL 299.352525 23.512018 \r\nL 299.389049 176.989623 \r\nL 299.459053 17.083636 \r\nL 299.425573 192.257029 \r\nL 299.501665 129.58031 \r\nL 299.596018 195.47122 \r\nL 299.562538 17.083636 \r\nL 299.611237 187.033969 \r\nL 299.690372 24.315565 \r\nL 299.644717 189.042838 \r\nL 299.726896 28.735078 \r\nL 299.836468 204.712018 \r\nL 299.766464 23.913792 \r\nL 299.845599 142.035299 \r\nL 299.94604 27.93153 \r\nL 299.88821 190.24816 \r\nL 299.955171 40.386519 \r\nL 299.970389 201.497827 \r\nL 299.994739 17.083636 \r\nL 300.067787 103.465011 \r\nL 300.131704 196.676541 \r\nL 300.079961 38.779424 \r\nL 300.143878 74.939069 \r\nL 300.238232 17.083636 \r\nL 300.201708 194.667672 \r\nL 300.247363 133.999823 \r\nL 300.338673 187.033969 \r\nL 300.31128 17.083636 \r\nL 300.356935 159.713348 \r\nL 300.36911 17.083636 \r\nL 300.381284 194.265898 \r\nL 300.466507 167.347051 \r\nL 300.55173 203.506696 \r\nL 300.539555 17.083636 \r\nL 300.563904 93.420665 \r\nL 300.624778 17.083636 \r\nL 300.588254 175.784302 \r\nL 300.636952 165.739956 \r\nL 300.639996 185.0251 \r\nL 300.658258 17.083636 \r\nL 300.743481 146.053038 \r\nL 300.846965 17.083636 \r\nL 300.828703 205.515565 \r\nL 300.856096 97.840177 \r\nL 300.898708 197.480089 \r\nL 300.886533 17.083636 \r\nL 300.953494 95.027761 \r\nL 301.04176 17.083636 \r\nL 301.029585 188.23929 \r\nL 301.063066 40.386519 \r\nL 301.151332 197.078315 \r\nL 301.169594 17.083636 \r\nL 301.178725 174.57898 \r\nL 301.273079 17.083636 \r\nL 301.193943 191.453481 \r\nL 301.291341 85.385188 \r\nL 301.303515 187.435743 \r\nL 301.31569 33.958137 \r\nL 301.379607 170.963016 \r\nL 301.446568 17.083636 \r\nL 301.477004 193.060576 \r\nL 301.489179 125.562572 \r\nL 301.553096 179.400266 \r\nL 301.49831 17.083636 \r\nL 301.595707 88.197605 \r\nL 301.641362 17.083636 \r\nL 301.699192 199.087184 \r\nL 301.702236 135.205144 \r\nL 301.744847 203.104922 \r\nL 301.796589 66.903592 \r\nL 301.802677 106.679202 \r\nL 301.909205 17.083636 \r\nL 301.848332 199.890732 \r\nL 301.912249 91.81357 \r\nL 301.973122 196.676541 \r\nL 302.009646 17.083636 \r\nL 302.021821 70.92133 \r\nL 302.064432 190.649933 \r\nL 302.091825 17.083636 \r\nL 302.134436 114.714678 \r\nL 302.140524 167.748825 \r\nL 302.234877 208.729756 \r\nL 302.183135 17.083636 \r\nL 302.240965 178.194945 \r\nL 302.335318 17.083636 \r\nL 302.338362 200.292506 \r\nL 302.350537 40.386519 \r\nL 302.454021 195.872993 \r\nL 302.384017 17.083636 \r\nL 302.460109 139.222882 \r\nL 302.557506 20.297827 \r\nL 302.484458 204.712018 \r\nL 302.569681 91.411796 \r\nL 302.670122 210.336851 \r\nL 302.664034 17.083636 \r\nL 302.676209 81.36745 \r\nL 302.758388 17.083636 \r\nL 302.71882 197.078315 \r\nL 302.785781 109.893392 \r\nL 302.864916 17.083636 \r\nL 302.825349 185.426874 \r\nL 302.886222 37.574102 \r\nL 302.977532 194.667672 \r\nL 302.941008 20.297827 \r\nL 302.998838 156.097384 \r\nL 303.087104 17.083636 \r\nL 303.020143 205.917339 \r\nL 303.10841 172.971885 \r\nL 303.187545 17.083636 \r\nL 303.169283 202.301375 \r\nL 303.217982 23.512018 \r\nL 303.287986 195.47122 \r\nL 303.239287 17.083636 \r\nL 303.330597 162.525765 \r\nL 303.424951 205.515565 \r\nL 303.351903 17.083636 \r\nL 303.427995 118.330643 \r\nL 303.525392 17.083636 \r\nL 303.528436 187.033969 \r\nL 303.537567 74.939069 \r\nL 303.552785 191.051707 \r\nL 303.555829 17.083636 \r\nL 303.647139 70.92133 \r\nL 303.695837 17.083636 \r\nL 303.662357 166.945277 \r\nL 303.74758 126.767894 \r\nL 303.808453 188.641064 \r\nL 303.820628 17.083636 \r\nL 303.851064 101.456142 \r\nL 303.921069 19.896053 \r\nL 303.896719 187.837517 \r\nL 303.9302 54.850377 \r\nL 304.033684 176.989623 \r\nL 303.939331 17.083636 \r\nL 304.039772 84.179867 \r\nL 304.11282 190.649933 \r\nL 304.05499 17.083636 \r\nL 304.149344 78.555033 \r\nL 304.176737 17.083636 \r\nL 304.170649 187.033969 \r\nL 304.210217 99.849047 \r\nL 304.277178 181.409135 \r\nL 304.225435 19.092506 \r\nL 304.316745 70.92133 \r\nL 304.338051 17.083636 \r\nL 304.374575 187.837517 \r\nL 304.42023 39.984745 \r\nL 304.481103 194.265898 \r\nL 304.475016 17.083636 \r\nL 304.532846 140.829978 \r\nL 304.538933 190.649933 \r\nL 304.560239 44.404257 \r\nL 304.584588 160.516896 \r\nL 304.599806 17.083636 \r\nL 304.608937 207.122661 \r\nL 304.69416 35.967007 \r\nL 304.773295 190.649933 \r\nL 304.745902 17.083636 \r\nL 304.803732 61.278758 \r\nL 304.806776 63.287627 \r\nL 304.91026 187.837517 \r\nL 304.864605 22.70847 \r\nL 304.919391 117.928869 \r\nL 304.974177 17.083636 \r\nL 305.00157 175.784302 \r\nL 305.028963 164.534634 \r\nL 305.080706 21.503149 \r\nL 305.09288 191.051707 \r\nL 305.141579 121.544834 \r\nL 305.175059 197.480089 \r\nL 305.181147 62.885854 \r\nL 305.217671 76.947938 \r\nL 305.312024 17.083636 \r\nL 305.308981 208.729756 \r\nL 305.324199 75.340843 \r\nL 305.378985 192.658803 \r\nL 305.372898 23.512018 \r\nL 305.433771 149.669002 \r\nL 305.48247 47.618448 \r\nL 305.442902 193.060576 \r\nL 305.543343 64.894723 \r\nL 305.616391 196.676541 \r\nL 305.558561 17.083636 \r\nL 305.652915 152.883193 \r\nL 305.744225 17.083636 \r\nL 305.674221 202.301375 \r\nL 305.765531 98.643725 \r\nL 305.768574 98.241951 \r\nL 305.865972 199.087184 \r\nL 305.786836 17.083636 \r\nL 305.878146 147.660133 \r\nL 305.935976 208.327982 \r\nL 305.993806 17.083636 \r\nL 306.039461 205.917339 \r\nL 306.103378 144.445942 \r\nL 306.106421 17.083636 \r\nL 306.149033 196.676541 \r\nL 306.215993 47.216674 \r\nL 306.322522 199.488958 \r\nL 306.313391 19.494279 \r\nL 306.325565 180.203814 \r\nL 306.368177 17.083636 \r\nL 306.331653 193.060576 \r\nL 306.438181 91.411796 \r\nL 306.508185 17.083636 \r\nL 306.447312 203.506696 \r\nL 306.538622 78.555033 \r\nL 306.629932 195.47122 \r\nL 306.623845 17.083636 \r\nL 306.648194 138.419335 \r\nL 306.684718 37.574102 \r\nL 306.70298 196.676541 \r\nL 306.76081 90.206475 \r\nL 306.85212 60.876984 \r\nL 306.785159 191.855255 \r\nL 306.858207 86.59051 \r\nL 306.861251 176.587849 \r\nL 306.964735 17.083636 \r\nL 306.970823 139.222882 \r\nL 307.025609 17.083636 \r\nL 307.031696 208.327982 \r\nL 307.083439 63.689401 \r\nL 307.123006 194.265898 \r\nL 307.168661 17.083636 \r\nL 307.196054 111.098714 \r\nL 307.278233 17.083636 \r\nL 307.229535 190.24816 \r\nL 307.305626 88.197605 \r\nL 307.390849 195.069446 \r\nL 307.317801 31.547494 \r\nL 307.415198 131.58918 \r\nL 307.485203 71.323104 \r\nL 307.479115 188.23929 \r\nL 307.527814 104.670333 \r\nL 307.600862 25.922661 \r\nL 307.585644 181.409135 \r\nL 307.625211 81.769224 \r\nL 307.628255 197.480089 \r\nL 307.698259 17.083636 \r\nL 307.734783 84.179867 \r\nL 307.7987 192.658803 \r\nL 307.756089 17.083636 \r\nL 307.841312 96.634856 \r\nL 307.85653 36.770554 \r\nL 307.871748 193.060576 \r\nL 307.935665 185.828647 \r\nL 307.938709 193.864124 \r\nL 307.975233 55.653925 \r\nL 307.993495 93.822439 \r\nL 308.087849 17.083636 \r\nL 308.051325 194.667672 \r\nL 308.103067 106.277428 \r\nL 308.106111 199.488958 \r\nL 308.112198 17.083636 \r\nL 308.212639 142.838847 \r\nL 308.294818 17.083636 \r\nL 308.252207 186.632195 \r\nL 308.325255 31.949268 \r\nL 308.413521 189.846386 \r\nL 308.443958 168.150599 \r\nL 308.492656 17.083636 \r\nL 308.498744 183.819778 \r\nL 308.556573 68.510687 \r\nL 308.626578 204.310244 \r\nL 308.629621 17.083636 \r\nL 308.663102 85.385188 \r\nL 308.763543 17.083636 \r\nL 308.672233 193.060576 \r\nL 308.766586 97.03663 \r\nL 308.775717 193.46235 \r\nL 308.824416 31.145721 \r\nL 308.873115 178.998492 \r\nL 308.876158 17.083636 \r\nL 308.937032 189.846386 \r\nL 308.982687 90.206475 \r\nL 308.994861 205.917339 \r\nL 309.052691 29.940399 \r\nL 309.092259 150.874324 \r\nL 309.110521 38.779424 \r\nL 309.128783 195.872993 \r\nL 309.201831 52.439734 \r\nL 309.22618 199.890732 \r\nL 309.238355 44.404257 \r\nL 309.311403 177.391397 \r\nL 309.4088 47.618448 \r\nL 309.384451 209.533304 \r\nL 309.424018 86.59051 \r\nL 309.427062 40.788293 \r\nL 309.527503 199.488958 \r\nL 309.530547 95.027761 \r\nL 309.627944 39.984745 \r\nL 309.637075 162.525765 \r\nL 309.734472 18.690732 \r\nL 309.707079 201.899601 \r\nL 309.749691 56.055698 \r\nL 309.86535 189.042838 \r\nL 309.816651 17.083636 \r\nL 309.886656 89.402927 \r\nL 309.950573 17.083636 \r\nL 309.917092 174.980754 \r\nL 309.95666 83.778093 \r\nL 309.959704 205.917339 \r\nL 309.999271 72.9302 \r\nL 310.066232 175.382528 \r\nL 310.145367 17.083636 \r\nL 310.154498 197.881863 \r\nL 310.178848 121.544834 \r\nL 310.239721 202.301375 \r\nL 310.191022 17.083636 \r\nL 310.28842 128.374989 \r\nL 310.327987 36.36878 \r\nL 310.3219 193.864124 \r\nL 310.397992 69.716009 \r\nL 310.449734 199.488958 \r\nL 310.404079 17.083636 \r\nL 310.510607 184.623326 \r\nL 310.620179 190.649933 \r\nL 310.623223 17.083636 \r\nL 310.732795 211.943947 \r\nL 310.738882 136.008692 \r\nL 310.814974 17.083636 \r\nL 310.772363 190.24816 \r\nL 310.830192 95.027761 \r\nL 310.915415 206.720887 \r\nL 310.878891 63.287627 \r\nL 310.942808 146.856585 \r\nL 311.028031 17.083636 \r\nL 310.976288 184.623326 \r\nL 311.055424 89.804701 \r\nL 311.058467 189.444612 \r\nL 311.088904 25.119113 \r\nL 311.168039 150.070776 \r\nL 311.250218 17.083636 \r\nL 311.222825 190.24816 \r\nL 311.280655 70.92133 \r\nL 311.320223 187.837517 \r\nL 311.289786 17.083636 \r\nL 311.393271 172.168337 \r\nL 311.487624 17.083636 \r\nL 311.4511 186.230421 \r\nL 311.502843 150.874324 \r\nL 311.515017 184.221552 \r\nL 311.551541 17.083636 \r\nL 311.612415 170.963016 \r\nL 311.715899 203.104922 \r\nL 311.728074 17.083636 \r\nL 311.813297 196.274767 \r\nL 311.84069 54.046829 \r\nL 311.843733 22.70847 \r\nL 311.871126 195.47122 \r\nL 311.950262 61.278758 \r\nL 312.02331 194.265898 \r\nL 312.062877 128.374989 \r\nL 312.084183 31.547494 \r\nL 312.111576 193.46235 \r\nL 312.172449 110.295166 \r\nL 312.230279 190.649933 \r\nL 312.227235 52.03796 \r\nL 312.282021 172.971885 \r\nL 312.367244 30.743947 \r\nL 312.294196 188.641064 \r\nL 312.397681 36.36878 \r\nL 312.400724 34.359911 \r\nL 312.485947 193.46235 \r\nL 312.47986 17.083636 \r\nL 312.51334 82.572772 \r\nL 312.598563 18.690732 \r\nL 312.540733 190.24816 \r\nL 312.613781 105.072106 \r\nL 312.705091 186.230421 \r\nL 312.686829 40.788293 \r\nL 312.723353 164.936408 \r\nL 312.778139 48.020222 \r\nL 312.72944 193.864124 \r\nL 312.835969 98.241951 \r\nL 312.866405 195.47122 \r\nL 312.869449 60.876984 \r\nL 312.933366 171.766563 \r\nL 312.939453 28.333304 \r\nL 313.006414 205.515565 \r\nL 313.045982 117.125322 \r\nL 313.122073 209.13153 \r\nL 313.140335 29.538625 \r\nL 313.158597 170.159468 \r\nL 313.176859 204.712018 \r\nL 313.268169 17.083636 \r\nL 313.307737 191.453481 \r\nL 313.380785 84.179867 \r\nL 313.389916 193.060576 \r\nL 313.414265 23.110244 \r\nL 313.493401 131.990953 \r\nL 313.514706 38.37765 \r\nL 313.51775 189.444612 \r\nL 313.602973 95.027761 \r\nL 313.657759 197.480089 \r\nL 313.630366 40.788293 \r\nL 313.706457 101.456142 \r\nL 313.709501 39.582971 \r\nL 313.715588 198.283636 \r\nL 313.819073 64.492949 \r\nL 313.831248 176.186075 \r\nL 313.867772 50.029091 \r\nL 313.928645 112.304035 \r\nL 313.931689 42.797162 \r\nL 313.980387 189.444612 \r\nL 314.035173 81.769224 \r\nL 314.096047 191.051707 \r\nL 314.086916 17.083636 \r\nL 314.144745 107.884523 \r\nL 314.175182 60.073437 \r\nL 314.233012 178.596718 \r\nL 314.336496 45.609579 \r\nL 314.254317 195.872993 \r\nL 314.345627 95.027761 \r\nL 314.357802 203.104922 \r\nL 314.446068 27.529756 \r\nL 314.506942 194.265898 \r\nL 314.543466 18.690732 \r\nL 314.55564 108.286297 \r\nL 314.656082 27.93153 \r\nL 314.625645 203.506696 \r\nL 314.668256 58.868115 \r\nL 314.716955 194.667672 \r\nL 314.686518 17.083636 \r\nL 314.777828 165.739956 \r\nL 314.878269 17.083636 \r\nL 314.817396 185.828647 \r\nL 314.890444 41.993614 \r\nL 314.933055 189.846386 \r\nL 314.948274 17.083636 \r\nL 315.000016 40.788293 \r\nL 315.024365 17.083636 \r\nL 315.115675 211.140399 \r\nL 315.133937 22.70847 \r\nL 315.228291 75.742616 \r\nL 315.234378 24.315565 \r\nL 315.307426 198.68541 \r\nL 315.322645 95.027761 \r\nL 315.34395 195.47122 \r\nL 315.353081 41.993614 \r\nL 315.43526 147.660133 \r\nL 315.508308 17.083636 \r\nL 315.483959 198.68541 \r\nL 315.547876 70.117783 \r\nL 315.633099 32.752816 \r\nL 315.566138 194.265898 \r\nL 315.636142 66.501818 \r\nL 315.693972 206.720887 \r\nL 315.700059 39.984745 \r\nL 315.748758 132.794501 \r\nL 315.754845 29.538625 \r\nL 315.849199 207.926208 \r\nL 315.861374 64.091175 \r\nL 315.964858 199.890732 \r\nL 315.910072 22.306696 \r\nL 315.967902 130.785632 \r\nL 316.071387 17.083636 \r\nL 316.043994 208.327982 \r\nL 316.077474 84.983415 \r\nL 316.144435 206.720887 \r\nL 316.09878 28.333304 \r\nL 316.187046 174.177206 \r\nL 316.22357 196.274767 \r\nL 316.299662 17.083636 \r\nL 316.400103 203.506696 \r\nL 316.409234 150.874324 \r\nL 316.494456 17.083636 \r\nL 316.427496 192.257029 \r\nL 316.521849 34.359911 \r\nL 316.567504 195.872993 \r\nL 316.594897 17.083636 \r\nL 316.634465 157.302705 \r\nL 316.670989 17.083636 \r\nL 316.677076 191.453481 \r\nL 316.744037 120.741286 \r\nL 316.792736 204.712018 \r\nL 316.801867 22.70847 \r\nL 316.853609 172.570111 \r\nL 316.947963 201.899601 \r\nL 316.966225 17.083636 \r\nL 317.057535 192.257029 \r\nL 317.075797 182.212683 \r\nL 317.07884 34.359911 \r\nL 317.087971 209.533304 \r\nL 317.188412 73.733747 \r\nL 317.255373 17.887184 \r\nL 317.212762 209.533304 \r\nL 317.297984 29.940399 \r\nL 317.364945 182.614457 \r\nL 317.383207 17.083636 \r\nL 317.407556 95.831308 \r\nL 317.514085 17.083636 \r\nL 317.453211 187.435743 \r\nL 317.517128 34.359911 \r\nL 317.568871 207.524435 \r\nL 317.581045 17.083636 \r\nL 317.6267 155.69561 \r\nL 317.641919 30.342173 \r\nL 317.724098 189.444612 \r\nL 317.733229 151.677871 \r\nL 317.736272 192.257029 \r\nL 317.788015 17.083636 \r\nL 317.836713 101.054368 \r\nL 317.839757 17.083636 \r\nL 317.92498 181.409135 \r\nL 317.946285 127.973215 \r\nL 317.99194 194.667672 \r\nL 317.952373 17.083636 \r\nL 318.046726 105.072106 \r\nL 318.122818 17.083636 \r\nL 318.058901 195.872993 \r\nL 318.150211 162.123991 \r\nL 318.153255 209.533304 \r\nL 318.162386 17.083636 \r\nL 318.253696 49.225543 \r\nL 318.256739 19.092506 \r\nL 318.320656 194.265898 \r\nL 318.360224 58.466341 \r\nL 318.405879 194.265898 \r\nL 318.393704 17.083636 \r\nL 318.47284 168.954146 \r\nL 318.512407 43.60071 \r\nL 318.478927 185.828647 \r\nL 318.585455 97.840177 \r\nL 318.588499 96.634856 \r\nL 318.591543 188.23929 \r\nL 318.691984 17.083636 \r\nL 318.698071 80.563902 \r\nL 318.707202 186.632195 \r\nL 318.792425 17.083636 \r\nL 318.804599 101.456142 \r\nL 318.835036 17.083636 \r\nL 318.886778 210.336851 \r\nL 318.911128 122.750155 \r\nL 318.932433 205.515565 \r\nL 318.990263 25.922661 \r\nL 319.0207 197.881863 \r\nL 319.023743 22.70847 \r\nL 319.090704 199.488958 \r\nL 319.133315 68.912461 \r\nL 319.136359 44.404257 \r\nL 319.139403 193.060576 \r\nL 319.239844 71.323104 \r\nL 319.300717 193.46235 \r\nL 319.346372 19.092506 \r\nL 319.349416 138.821109 \r\nL 319.41942 17.083636 \r\nL 319.437682 192.658803 \r\nL 319.462031 49.627317 \r\nL 319.525948 210.738625 \r\nL 319.507686 17.083636 \r\nL 319.574647 125.964346 \r\nL 319.644651 26.324435 \r\nL 319.611171 166.945277 \r\nL 319.681175 46.8149 \r\nL 319.769442 208.729756 \r\nL 319.687263 17.083636 \r\nL 319.793791 163.731086 \r\nL 319.903363 17.083636 \r\nL 319.848577 185.0251 \r\nL 319.906407 33.556364 \r\nL 319.912494 191.051707 \r\nL 319.997717 17.48541 \r\nL 320.015979 164.534634 \r\nL 320.085983 17.083636 \r\nL 320.061634 190.649933 \r\nL 320.128594 80.965676 \r\nL 320.162075 22.306696 \r\nL 320.204686 185.0251 \r\nL 320.235123 116.321774 \r\nL 320.320345 194.667672 \r\nL 320.286865 17.083636 \r\nL 320.338607 38.779424 \r\nL 320.402524 17.083636 \r\nL 320.387306 184.221552 \r\nL 320.432961 155.69561 \r\nL 320.51514 50.430865 \r\nL 320.442092 205.515565 \r\nL 320.554708 56.055698 \r\nL 320.652105 196.274767 \r\nL 320.566882 17.083636 \r\nL 320.66428 80.162129 \r\nL 320.691673 17.083636 \r\nL 320.703847 188.23929 \r\nL 320.75559 124.759024 \r\nL 320.840812 202.301375 \r\nL 320.776895 17.083636 \r\nL 320.859074 93.018891 \r\nL 320.959515 17.083636 \r\nL 320.941253 188.23929 \r\nL 320.97169 53.243282 \r\nL 321.047782 191.453481 \r\nL 321.063 17.083636 \r\nL 321.081262 67.305366 \r\nL 321.09648 188.641064 \r\nL 321.178659 17.083636 \r\nL 321.184747 71.323104 \r\nL 321.2791 198.68541 \r\nL 321.291275 17.083636 \r\nL 321.330843 183.418004 \r\nL 321.403891 92.617118 \r\nL 321.483026 17.083636 \r\nL 321.501288 176.989623 \r\nL 321.510419 66.501818 \r\nL 321.613904 187.033969 \r\nL 321.528681 46.011353 \r\nL 321.619991 48.020222 \r\nL 321.656515 189.042838 \r\nL 321.720432 45.207805 \r\nL 321.729563 115.116452 \r\nL 321.73565 44.002483 \r\nL 321.79348 202.301375 \r\nL 321.842179 67.305366 \r\nL 321.88479 191.855255 \r\nL 321.906096 17.083636 \r\nL 321.960882 120.741286 \r\nL 321.997406 43.198936 \r\nL 321.988275 190.24816 \r\nL 322.070454 68.108914 \r\nL 322.173939 207.926208 \r\nL 322.103934 58.064568 \r\nL 322.18307 161.320443 \r\nL 322.210463 37.172328 \r\nL 322.225681 198.68541 \r\nL 322.292642 81.36745 \r\nL 322.344384 191.453481 \r\nL 322.329166 39.984745 \r\nL 322.405257 185.426874 \r\nL 322.429607 43.60071 \r\nL 322.514829 114.312905 \r\nL 322.618314 206.720887 \r\nL 322.533091 17.083636 \r\nL 322.624401 98.643725 \r\nL 322.682231 29.940399 \r\nL 322.670056 189.042838 \r\nL 322.73093 78.153259 \r\nL 322.749192 197.480089 \r\nL 322.737017 45.207805 \r\nL 322.840502 193.060576 \r\nL 322.852676 40.386519 \r\nL 322.950074 41.190067 \r\nL 323.029209 176.587849 \r\nL 323.053558 32.351042 \r\nL 323.059646 80.162129 \r\nL 323.068777 206.720887 \r\nL 323.157043 32.752816 \r\nL 323.166174 186.632195 \r\nL 323.266615 180.203814 \r\nL 323.333576 35.565233 \r\nL 323.34575 206.319113 \r\nL 323.379231 86.992284 \r\nL 323.424886 62.885854 \r\nL 323.443148 177.793171 \r\nL 323.482715 72.528426 \r\nL 323.52837 183.418004 \r\nL 323.574025 58.868115 \r\nL 323.595331 122.348381 \r\nL 323.698816 46.011353 \r\nL 323.628811 195.069446 \r\nL 323.707947 79.358581 \r\nL 323.714034 197.480089 \r\nL 323.759689 31.547494 \r\nL 323.820562 150.47255 \r\nL 323.927091 35.967007 \r\nL 323.832737 209.533304 \r\nL 323.933178 77.349712 \r\nL 324.039706 181.409135 \r\nL 324.003182 21.101375 \r\nL 324.045794 126.36612 \r\nL 324.143191 17.083636 \r\nL 324.127973 197.078315 \r\nL 324.152322 82.572772 \r\nL 324.176671 195.069446 \r\nL 324.228414 22.70847 \r\nL 324.261894 73.331973 \r\nL 324.298418 193.060576 \r\nL 324.362335 17.083636 \r\nL 324.365379 62.885854 \r\nL 324.386684 17.083636 \r\nL 324.37451 178.596718 \r\nL 324.471907 73.331973 \r\nL 324.520606 203.104922 \r\nL 324.508431 26.324435 \r\nL 324.581479 101.456142 \r\nL 324.596697 17.083636 \r\nL 324.599741 199.890732 \r\nL 324.694095 67.305366 \r\nL 324.697138 67.305366 \r\nL 324.797579 203.104922 \r\nL 324.712357 37.574102 \r\nL 324.812798 126.36612 \r\nL 324.867584 33.556364 \r\nL 324.879758 192.257029 \r\nL 324.919326 45.207805 \r\nL 325.007592 207.524435 \r\nL 324.968025 19.494279 \r\nL 325.031942 103.063237 \r\nL 325.095859 70.92133 \r\nL 325.050204 203.506696 \r\nL 325.141514 87.394058 \r\nL 325.190212 198.283636 \r\nL 325.181081 79.358581 \r\nL 325.251086 95.429534 \r\nL 325.272391 195.872993 \r\nL 325.275435 50.029091 \r\nL 325.366745 161.320443 \r\nL 325.473273 43.60071 \r\nL 325.4124 195.069446 \r\nL 325.476317 146.856585 \r\nL 325.479361 146.053038 \r\nL 325.521972 60.475211 \r\nL 325.509797 195.069446 \r\nL 325.585889 117.527095 \r\nL 325.665024 203.90847 \r\nL 325.668068 17.083636 \r\nL 325.695461 153.284967 \r\nL 325.789815 60.073437 \r\nL 325.731985 205.113792 \r\nL 325.808077 118.330643 \r\nL 325.884168 31.949268 \r\nL 325.917649 203.506696 \r\nL 325.938954 53.243282 \r\nL 325.969391 208.327982 \r\nL 326.027221 105.875654 \r\nL 326.057657 195.069446 \r\nL 326.100269 41.993614 \r\nL 326.136793 91.411796 \r\nL 326.179404 202.301375 \r\nL 326.158098 52.841508 \r\nL 326.258539 177.793171 \r\nL 326.310282 17.083636 \r\nL 326.270714 207.524435 \r\nL 326.371155 93.822439 \r\nL 326.398548 196.676541 \r\nL 326.410723 46.011353 \r\nL 326.483771 140.829978 \r\nL 326.511164 23.913792 \r\nL 326.590299 200.694279 \r\nL 326.596386 105.072106 \r\nL 326.693784 192.658803 \r\nL 326.681609 50.430865 \r\nL 326.702915 84.179867 \r\nL 326.705958 84.179867 \r\nL 326.730308 183.418004 \r\nL 326.733351 26.726208 \r\nL 326.824661 174.177206 \r\nL 326.861185 17.083636 \r\nL 326.900753 197.480089 \r\nL 326.934233 98.241951 \r\nL 327.031631 207.524435 \r\nL 326.946408 17.083636 \r\nL 327.040762 43.198936 \r\nL 327.129028 17.083636 \r\nL 327.059024 195.47122 \r\nL 327.135115 104.670333 \r\nL 327.138159 201.096053 \r\nL 327.168596 26.726208 \r\nL 327.244687 148.061907 \r\nL 327.265993 35.967007 \r\nL 327.308604 189.042838 \r\nL 327.372521 81.769224 \r\nL 327.47905 195.069446 \r\nL 327.42122 60.876984 \r\nL 327.482093 81.769224 \r\nL 327.539923 17.083636 \r\nL 327.488181 195.47122 \r\nL 327.585578 54.850377 \r\nL 327.664713 207.524435 \r\nL 327.634277 33.15459 \r\nL 327.69515 146.454812 \r\nL 327.783416 17.083636 \r\nL 327.78646 211.542173 \r\nL 327.804722 147.660133 \r\nL 327.880814 213.952816 \r\nL 327.835159 17.083636 \r\nL 327.899076 160.91867 \r\nL 327.929512 19.494279 \r\nL 327.926469 200.694279 \r\nL 328.011691 66.903592 \r\nL 328.06039 198.68541 \r\nL 328.112132 54.850377 \r\nL 328.127351 129.58031 \r\nL 328.139525 179.400266 \r\nL 328.176049 37.172328 \r\nL 328.20953 115.92 \r\nL 328.252141 17.083636 \r\nL 328.270403 194.265898 \r\nL 328.319102 76.546164 \r\nL 328.410412 209.13153 \r\nL 328.325189 49.627317 \r\nL 328.428674 89.804701 \r\nL 328.48346 49.627317 \r\nL 328.480416 198.68541 \r\nL 328.535202 61.680532 \r\nL 328.562595 183.418004 \r\nL 328.623468 20.699601 \r\nL 328.644774 166.141729 \r\nL 328.675211 17.083636 \r\nL 328.705647 186.632195 \r\nL 328.75739 59.671663 \r\nL 328.815219 200.694279 \r\nL 328.784783 23.913792 \r\nL 328.863918 62.48408 \r\nL 328.894355 17.083636 \r\nL 328.870005 192.257029 \r\nL 328.970446 34.359911 \r\nL 329.013058 207.926208 \r\nL 329.083062 174.980754 \r\nL 329.128717 27.93153 \r\nL 329.165241 189.444612 \r\nL 329.192634 155.69561 \r\nL 329.210896 200.292506 \r\nL 329.226114 37.574102 \r\nL 329.2809 154.088514 \r\nL 329.283944 36.770554 \r\nL 329.344817 193.864124 \r\nL 329.393516 84.581641 \r\nL 329.442215 190.24816 \r\nL 329.414822 52.439734 \r\nL 329.506132 174.980754 \r\nL 329.567005 17.083636 \r\nL 329.52135 196.676541 \r\nL 329.618747 104.670333 \r\nL 329.688752 17.083636 \r\nL 329.679621 195.47122 \r\nL 329.713101 107.884523 \r\nL 329.746581 191.051707 \r\nL 329.798324 17.083636 \r\nL 329.81963 99.447273 \r\nL 329.865285 17.083636 \r\nL 329.913983 178.194945 \r\nL 329.929202 91.010022 \r\nL 329.941376 207.122661 \r\nL 330.032686 51.234412 \r\nL 330.038774 145.24949 \r\nL 330.041817 60.475211 \r\nL 330.063123 199.890732 \r\nL 330.151389 88.599379 \r\nL 330.227481 184.623326 \r\nL 330.212263 19.092506 \r\nL 330.260961 88.197605 \r\nL 330.273136 27.529756 \r\nL 330.321835 200.694279 \r\nL 330.36749 47.216674 \r\nL 330.370533 195.47122 \r\nL 330.446625 17.083636 \r\nL 330.477062 65.296497 \r\nL 330.486193 49.627317 \r\nL 330.489236 84.581641 \r\nL 330.498367 209.533304 \r\nL 330.501411 17.083636 \r\nL 330.595765 168.552373 \r\nL 330.644463 17.083636 \r\nL 330.623158 192.658803 \r\nL 330.705337 181.810909 \r\nL 330.811865 17.083636 \r\nL 330.754035 198.283636 \r\nL 330.820996 82.974545 \r\nL 330.91535 204.712018 \r\nL 330.830127 51.636186 \r\nL 330.930568 164.13286 \r\nL 330.994485 63.689401 \r\nL 330.970136 197.881863 \r\nL 331.043184 113.911131 \r\nL 331.101013 59.269889 \r\nL 331.13145 192.257029 \r\nL 331.143625 140.02643 \r\nL 331.213629 200.292506 \r\nL 331.22276 49.627317 \r\nL 331.234935 174.980754 \r\nL 331.317114 38.779424 \r\nL 331.262328 199.488958 \r\nL 331.344507 81.36745 \r\nL 331.435817 199.890732 \r\nL 331.444948 50.832639 \r\nL 331.454079 185.0251 \r\nL 331.551476 43.198936 \r\nL 331.536258 208.729756 \r\nL 331.566694 101.456142 \r\nL 331.578869 193.864124 \r\nL 331.633655 76.14439 \r\nL 331.64583 93.018891 \r\nL 331.648873 21.503149 \r\nL 331.664092 202.703149 \r\nL 331.755402 46.8149 \r\nL 331.816275 210.336851 \r\nL 331.831493 46.011353 \r\nL 331.868017 153.284967 \r\nL 331.962371 17.083636 \r\nL 331.910629 201.096053 \r\nL 331.977589 82.974545 \r\nL 332.059768 194.265898 \r\nL 331.989764 58.064568 \r\nL 332.090205 170.963016 \r\nL 332.117598 23.512018 \r\nL 332.141947 188.23929 \r\nL 332.202821 102.661463 \r\nL 332.236301 199.488958 \r\nL 332.306305 31.547494 \r\nL 332.358048 17.083636 \r\nL 332.415877 204.712018 \r\nL 332.522406 17.083636 \r\nL 332.491969 209.533304 \r\nL 332.531537 43.60071 \r\nL 332.635021 209.533304 \r\nL 332.543711 17.083636 \r\nL 332.644152 87.795831 \r\nL 332.711113 44.002483 \r\nL 332.662414 199.890732 \r\nL 332.735462 117.928869 \r\nL 332.738506 196.274767 \r\nL 332.750681 17.083636 \r\nL 332.841991 81.769224 \r\nL 332.863296 192.257029 \r\nL 332.930257 17.083636 \r\nL 332.954606 193.864124 \r\nL 333.039829 80.965676 \r\nL 333.042873 17.083636 \r\nL 333.061135 206.720887 \r\nL 333.149401 39.582971 \r\nL 333.161576 180.605588 \r\nL 333.240711 17.083636 \r\nL 333.258973 87.795831 \r\nL 333.262017 17.083636 \r\nL 333.344196 193.46235 \r\nL 333.365501 76.546164 \r\nL 333.462899 206.319113 \r\nL 333.371589 17.083636 \r\nL 333.475073 121.14306 \r\nL 333.578558 47.618448 \r\nL 333.560296 195.872993 \r\nL 333.587689 55.653925 \r\nL 333.685086 199.087184 \r\nL 333.639431 26.726208 \r\nL 333.697261 81.36745 \r\nL 333.72161 193.060576 \r\nL 333.712479 17.083636 \r\nL 333.785527 147.660133 \r\nL 333.87075 17.083636 \r\nL 333.809877 187.033969 \r\nL 333.895099 185.828647 \r\nL 333.898143 187.033969 \r\nL 333.949885 17.083636 \r\nL 333.955973 197.480089 \r\nL 334.010759 78.956807 \r\nL 334.062501 17.083636 \r\nL 334.065545 203.90847 \r\nL 334.095981 86.188736 \r\nL 334.175117 195.069446 \r\nL 334.105112 17.083636 \r\nL 334.205553 70.92133 \r\nL 334.275558 197.881863 \r\nL 334.23599 17.083636 \r\nL 334.302951 47.618448 \r\nL 334.354693 197.078315 \r\nL 334.403392 17.083636 \r\nL 334.47644 189.042838 \r\nL 334.512964 66.501818 \r\nL 334.592099 189.042838 \r\nL 334.573837 17.083636 \r\nL 334.619492 83.376319 \r\nL 334.689496 17.083636 \r\nL 334.69254 199.087184 \r\nL 334.719933 97.438404 \r\nL 334.722977 202.301375 \r\nL 334.738195 17.083636 \r\nL 334.826461 126.36612 \r\nL 334.893422 17.083636 \r\nL 334.917771 193.864124 \r\nL 334.93299 84.581641 \r\nL 334.990819 192.658803 \r\nL 334.996907 23.913792 \r\nL 335.042562 86.188736 \r\nL 335.127784 198.68541 \r\nL 335.082129 17.083636 \r\nL 335.155177 144.044169 \r\nL 335.228225 17.083636 \r\nL 335.203876 202.301375 \r\nL 335.261706 65.698271 \r\nL 335.362147 196.274767 \r\nL 335.307361 17.083636 \r\nL 335.371278 166.141729 \r\nL 335.453457 17.083636 \r\nL 335.380409 208.729756 \r\nL 335.483893 78.153259 \r\nL 335.587378 195.069446 \r\nL 335.520417 40.386519 \r\nL 335.593465 81.36745 \r\nL 335.617815 192.658803 \r\nL 335.690863 17.083636 \r\nL 335.794347 198.283636 \r\nL 335.803478 147.258359 \r\nL 335.84609 195.069446 \r\nL 335.818697 33.15459 \r\nL 335.891745 115.116452 \r\nL 335.967836 17.083636 \r\nL 335.995229 209.13153 \r\nL 335.998273 163.731086 \r\nL 336.077408 32.752816 \r\nL 336.007404 205.515565 \r\nL 336.123063 69.314235 \r\nL 336.199155 191.051707 \r\nL 336.156544 25.520887 \r\nL 336.235679 101.456142 \r\nL 336.269159 33.15459 \r\nL 336.314814 207.122661 \r\nL 336.345251 62.082306 \r\nL 336.387862 199.087184 \r\nL 336.436561 17.083636 \r\nL 336.454823 175.382528 \r\nL 336.509609 29.538625 \r\nL 336.564395 195.069446 \r\nL 336.567439 105.47388 \r\nL 336.594832 17.083636 \r\nL 336.616137 189.444612 \r\nL 336.677011 79.760355 \r\nL 336.70136 209.533304 \r\nL 336.725709 23.913792 \r\nL 336.743971 42.395388 \r\nL 336.756146 17.083636 \r\nL 336.798757 205.917339 \r\nL 336.838325 109.893392 \r\nL 336.847456 207.122661 \r\nL 336.932679 17.083636 \r\nL 336.947897 94.224213 \r\nL 337.042251 17.083636 \r\nL 337.039207 187.033969 \r\nL 337.057469 84.179867 \r\nL 337.151823 180.203814 \r\nL 337.118342 17.083636 \r\nL 337.167041 69.314235 \r\nL 337.218783 55.252151 \r\nL 337.224871 167.347051 \r\nL 337.243133 101.857916 \r\nL 337.294875 197.480089 \r\nL 337.255307 17.083636 \r\nL 337.355749 174.980754 \r\nL 337.462277 17.083636 \r\nL 337.450102 202.301375 \r\nL 337.465321 84.179867 \r\nL 337.474452 191.855255 \r\nL 337.477495 17.083636 \r\nL 337.574893 43.198936 \r\nL 337.650984 193.060576 \r\nL 337.602286 17.083636 \r\nL 337.687508 166.945277 \r\nL 337.754469 17.083636 \r\nL 337.794037 201.096053 \r\nL 337.800124 124.357251 \r\nL 337.824473 17.083636 \r\nL 337.812299 181.007361 \r\nL 337.906652 77.751486 \r\nL 337.909696 198.68541 \r\nL 338.007093 17.083636 \r\nL 338.016224 91.81357 \r\nL 338.067967 196.274767 \r\nL 338.043617 21.101375 \r\nL 338.113622 176.186075 \r\nL 338.22015 190.649933 \r\nL 338.226237 37.975876 \r\nL 338.281023 185.0251 \r\nL 338.27798 17.083636 \r\nL 338.338853 101.857916 \r\nL 338.439294 17.083636 \r\nL 338.384508 195.47122 \r\nL 338.445381 84.179867 \r\nL 338.466687 206.319113 \r\nL 338.539735 17.083636 \r\nL 338.554953 119.937738 \r\nL 338.600608 43.60071 \r\nL 338.615827 197.078315 \r\nL 338.661482 177.793171 \r\nL 338.76801 17.083636 \r\nL 338.764966 188.23929 \r\nL 338.774097 149.669002 \r\nL 338.792359 200.292506 \r\nL 338.786272 40.788293 \r\nL 338.844102 92.617118 \r\nL 338.883669 36.36878 \r\nL 338.935412 203.90847 \r\nL 338.95063 56.457472 \r\nL 338.953674 193.060576 \r\nL 338.996285 51.636186 \r\nL 339.063246 173.775432 \r\nL 339.09977 17.083636 \r\nL 339.081508 192.257029 \r\nL 339.175861 60.475211 \r\nL 339.227604 201.096053 \r\nL 339.261084 17.083636 \r\nL 339.294564 145.651264 \r\nL 339.303695 37.172328 \r\nL 339.34935 199.890732 \r\nL 339.404136 103.866785 \r\nL 339.486315 194.265898 \r\nL 339.501534 32.752816 \r\nL 339.513708 179.80204 \r\nL 339.577625 36.36878 \r\nL 339.595887 197.881863 \r\nL 339.62328 169.35592 \r\nL 339.659804 17.083636 \r\nL 339.650673 208.729756 \r\nL 339.726765 109.893392 \r\nL 339.748071 190.649933 \r\nL 339.793726 37.172328 \r\nL 339.836337 101.857916 \r\nL 339.89721 195.872993 \r\nL 339.86373 46.8149 \r\nL 339.939822 106.277428 \r\nL 340.015913 29.136851 \r\nL 340.006782 186.230421 \r\nL 340.04635 86.188736 \r\nL 340.088961 187.837517 \r\nL 340.155922 41.190067 \r\nL 340.158966 180.203814 \r\nL 340.174184 201.497827 \r\nL 340.186359 78.555033 \r\nL 340.204621 95.831308 \r\nL 340.302018 48.823769 \r\nL 340.232014 203.506696 \r\nL 340.308105 189.846386 \r\nL 340.326367 205.113792 \r\nL 340.359848 66.903592 \r\nL 340.362891 72.126652 \r\nL 340.399415 194.667672 \r\nL 340.438983 55.252151 \r\nL 340.442027 29.136851 \r\nL 340.454201 183.819778 \r\nL 340.53638 114.312905 \r\nL 340.642909 201.899601 \r\nL 340.615516 25.119113 \r\nL 340.645952 175.784302 \r\nL 340.746393 43.60071 \r\nL 340.719 190.24816 \r\nL 340.758568 104.268559 \r\nL 340.81031 39.984745 \r\nL 340.837703 191.051707 \r\nL 340.862053 74.537295 \r\nL 340.865096 183.418004 \r\nL 340.880315 27.529756 \r\nL 340.971625 154.892062 \r\nL 341.008149 33.958137 \r\nL 340.983799 181.810909 \r\nL 341.081197 100.25082 \r\nL 341.111633 201.497827 \r\nL 341.17555 25.520887 \r\nL 341.190769 86.59051 \r\nL 341.288166 192.257029 \r\nL 341.300341 49.225543 \r\nL 341.364258 204.310244 \r\nL 341.370345 40.386519 \r\nL 341.409913 170.963016 \r\nL 341.440349 30.342173 \r\nL 341.486004 200.292506 \r\nL 341.522528 93.018891 \r\nL 341.525572 194.265898 \r\nL 341.534703 23.512018 \r\nL 341.6321 42.797162 \r\nL 341.720367 210.336851 \r\nL 341.708192 26.726208 \r\nL 341.74776 178.194945 \r\nL 341.784284 43.198936 \r\nL 341.790371 201.899601 \r\nL 341.857332 182.614457 \r\nL 341.918205 186.632195 \r\nL 341.976035 40.386519 \r\nL 342.009515 186.230421 \r\nL 342.052126 36.770554 \r\nL 342.085607 49.225543 \r\nL 342.08865 41.993614 \r\nL 342.125174 192.257029 \r\nL 342.155611 96.634856 \r\nL 342.201266 211.542173 \r\nL 342.225615 27.127982 \r\nL 342.268227 161.320443 \r\nL 342.310838 47.216674 \r\nL 342.36258 200.292506 \r\nL 342.380842 101.456142 \r\nL 342.447803 17.083636 \r\nL 342.490414 204.712018 \r\nL 342.599986 33.15459 \r\nL 342.60303 69.314235 \r\nL 342.657816 208.327982 \r\nL 342.612161 17.083636 \r\nL 342.718689 168.150599 \r\nL 342.767388 29.538625 \r\nL 342.736951 204.712018 \r\nL 342.828261 177.793171 \r\nL 342.925659 17.083636 \r\nL 342.931746 185.426874 \r\nL 342.937833 74.537295 \r\nL 343.038274 195.872993 \r\nL 342.962183 38.779424 \r\nL 343.047405 157.302705 \r\nL 343.053493 43.198936 \r\nL 343.108279 201.899601 \r\nL 343.156977 119.134191 \r\nL 343.160021 197.881863 \r\nL 343.193501 32.351042 \r\nL 343.263506 83.376319 \r\nL 343.348728 17.083636 \r\nL 343.324379 194.667672 \r\nL 343.354816 95.429534 \r\nL 343.415689 205.515565 \r\nL 343.436995 22.306696 \r\nL 343.464388 116.723548 \r\nL 343.500912 17.083636 \r\nL 343.503955 203.104922 \r\nL 343.570916 82.170998 \r\nL 343.637877 196.676541 \r\nL 343.601353 21.503149 \r\nL 343.683532 159.311574 \r\nL 343.765711 56.859246 \r\nL 343.744405 200.694279 \r\nL 343.793104 89.402927 \r\nL 343.850933 210.738625 \r\nL 343.84789 42.395388 \r\nL 343.905719 187.033969 \r\nL 343.908763 199.890732 \r\nL 343.923981 44.002483 \r\nL 343.990942 130.383858 \r\nL 344.003117 27.127982 \r\nL 344.073121 204.712018 \r\nL 344.09747 67.305366 \r\nL 344.164431 185.426874 \r\nL 344.106601 17.083636 \r\nL 344.210086 140.829978 \r\nL 344.222261 17.083636 \r\nL 344.28009 199.488958 \r\nL 344.319658 41.190067 \r\nL 344.417055 197.480089 \r\nL 344.353138 28.735078 \r\nL 344.42923 135.205144 \r\nL 344.535758 17.083636 \r\nL 344.505322 185.828647 \r\nL 344.541846 72.9302 \r\nL 344.572282 193.46235 \r\nL 344.593588 17.887184 \r\nL 344.654461 142.838847 \r\nL 344.76099 17.083636 \r\nL 344.700116 205.515565 \r\nL 344.767077 81.36745 \r\nL 344.870562 209.13153 \r\nL 344.855343 40.788293 \r\nL 344.879693 154.088514 \r\nL 344.925348 21.101375 \r\nL 344.928391 197.078315 \r\nL 344.995352 47.618448 \r\nL 345.0684 199.087184 \r\nL 345.077531 35.163459 \r\nL 345.111012 149.669002 \r\nL 345.156667 35.967007 \r\nL 345.153623 187.837517 \r\nL 345.226671 97.438404 \r\nL 345.266239 177.391397 \r\nL 345.25102 67.70714 \r\nL 345.272326 106.277428 \r\nL 345.27537 38.779424 \r\nL 345.281457 210.336851 \r\nL 345.381898 118.330643 \r\nL 345.391029 17.083636 \r\nL 345.464077 190.24816 \r\nL 345.49147 54.046829 \r\nL 345.594955 17.083636 \r\nL 345.604086 199.087184 \r\nL 345.689308 17.083636 \r\nL 345.716701 69.716009 \r\nL 345.734963 17.083636 \r\nL 345.826273 191.453481 \r\nL 345.878016 17.083636 \r\nL 345.865841 207.122661 \r\nL 345.935845 134.80337 \r\nL 345.978457 197.480089 \r\nL 345.951064 17.083636 \r\nL 346.030199 121.14306 \r\nL 346.121509 17.083636 \r\nL 346.112378 208.729756 \r\nL 346.139771 113.509357 \r\nL 346.179339 17.083636 \r\nL 346.148902 205.113792 \r\nL 346.25543 66.501818 \r\nL 346.301085 199.890732 \r\nL 346.352828 17.083636 \r\nL 346.365002 191.855255 \r\nL 346.422832 19.896053 \r\nL 346.43805 193.864124 \r\nL 346.474574 44.806031 \r\nL 346.489793 27.93153 \r\nL 346.58719 210.738625 \r\nL 346.6785 17.083636 \r\nL 346.696762 191.855255 \r\nL 346.763723 17.083636 \r\nL 346.748504 197.881863 \r\nL 346.812421 136.410466 \r\nL 346.833727 203.90847 \r\nL 346.873295 19.092506 \r\nL 346.921993 133.196275 \r\nL 346.982867 29.136851 \r\nL 346.995041 190.24816 \r\nL 347.031565 86.59051 \r\nL 347.034609 204.310244 \r\nL 347.138094 29.538625 \r\nL 347.141137 69.716009 \r\nL 347.144181 17.083636 \r\nL 347.205054 196.274767 \r\nL 347.250709 68.510687 \r\nL 347.338976 192.658803 \r\nL 347.311583 32.351042 \r\nL 347.363325 123.151929 \r\nL 347.415067 17.083636 \r\nL 347.469853 203.90847 \r\nL 347.472897 47.216674 \r\nL 347.545945 183.819778 \r\nL 347.530727 17.083636 \r\nL 347.582469 54.046829 \r\nL 347.594644 36.770554 \r\nL 347.618993 183.418004 \r\nL 347.646386 70.92133 \r\nL 347.719434 187.033969 \r\nL 347.667692 17.083636 \r\nL 347.755958 133.598049 \r\nL 347.819875 17.083636 \r\nL 347.789438 173.373659 \r\nL 347.868574 94.625987 \r\nL 347.92336 202.301375 \r\nL 347.984233 17.083636 \r\nL 348.060325 199.890732 \r\nL 348.096849 117.125322 \r\nL 348.148591 39.984745 \r\nL 348.145547 197.881863 \r\nL 348.206421 70.92133 \r\nL 348.26425 208.729756 \r\nL 348.297731 28.333304 \r\nL 348.312949 198.283636 \r\nL 348.315993 17.48541 \r\nL 348.410346 199.890732 \r\nL 348.425565 69.314235 \r\nL 348.519918 17.083636 \r\nL 348.477307 207.926208 \r\nL 348.522962 91.010022 \r\nL 348.565573 17.083636 \r\nL 348.62949 199.488958 \r\nL 348.732975 39.984745 \r\nL 348.742106 95.027761 \r\nL 348.787761 17.083636 \r\nL 348.763412 185.828647 \r\nL 348.851678 28.333304 \r\nL 348.918639 201.096053 \r\nL 348.96125 17.083636 \r\nL 349.01908 206.720887 \r\nL 349.082997 145.651264 \r\nL 349.107346 17.48541 \r\nL 349.189525 197.078315 \r\nL 349.195612 80.563902 \r\nL 349.219962 17.083636 \r\nL 349.2017 190.649933 \r\nL 349.244311 60.876984 \r\nL 349.347796 201.899601 \r\nL 349.253442 31.949268 \r\nL 349.353883 98.643725 \r\nL 349.454324 17.083636 \r\nL 349.405625 184.221552 \r\nL 349.460411 106.277428 \r\nL 349.506066 189.846386 \r\nL 349.503023 17.083636 \r\nL 349.56694 25.520887 \r\nL 349.636944 207.524435 \r\nL 349.612595 17.083636 \r\nL 349.676512 130.785632 \r\nL 349.706948 17.083636 \r\nL 349.740429 211.140399 \r\nL 349.789127 43.198936 \r\nL 349.801302 17.083636 \r\nL 349.904787 193.864124 \r\nL 350.008271 17.083636 \r\nL 349.916961 207.524435 \r\nL 350.017402 95.831308 \r\nL 350.020446 95.027761 \r\nL 350.063057 19.494279 \r\nL 350.035664 201.096053 \r\nL 350.130018 70.117783 \r\nL 350.136105 210.336851 \r\nL 350.178717 17.083636 \r\nL 350.23959 103.063237 \r\nL 350.294376 20.699601 \r\nL 350.288289 205.917339 \r\nL 350.346118 99.447273 \r\nL 350.367424 190.24816 \r\nL 350.391773 35.565233 \r\nL 350.452647 163.329313 \r\nL 350.45569 17.083636 \r\nL 350.473952 209.533304 \r\nL 350.562219 36.770554 \r\nL 350.617005 197.881863 \r\nL 350.629179 34.761685 \r\nL 350.674834 100.652594 \r\nL 350.677878 45.609579 \r\nL 350.699184 205.917339 \r\nL 350.78745 72.9302 \r\nL 350.790494 43.60071 \r\nL 350.869629 193.864124 \r\nL 350.897022 74.537295 \r\nL 350.973114 198.283636 \r\nL 350.927459 33.15459 \r\nL 350.979201 53.243282 \r\nL 351.049205 17.083636 \r\nL 350.985288 193.864124 \r\nL 351.070511 163.329313 \r\nL 351.073555 191.855255 \r\nL 351.082686 37.574102 \r\nL 351.167908 125.160798 \r\nL 351.216607 17.083636 \r\nL 351.265306 202.703149 \r\nL 351.27748 97.840177 \r\nL 351.387052 209.533304 \r\nL 351.292699 17.083636 \r\nL 351.390096 198.68541 \r\nL 351.457057 46.011353 \r\nL 351.499668 95.027761 \r\nL 351.584891 191.453481 \r\nL 351.569672 17.083636 \r\nL 351.612284 189.042838 \r\nL 351.651851 44.002483 \r\nL 351.648808 195.069446 \r\nL 351.724899 91.81357 \r\nL 351.767511 200.694279 \r\nL 351.800991 17.083636 \r\nL 351.831428 137.615787 \r\nL 351.941 17.083636 \r\nL 351.855777 195.069446 \r\nL 351.944043 41.190067 \r\nL 352.041441 190.649933 \r\nL 352.026222 17.083636 \r\nL 352.056659 122.348381 \r\nL 352.147969 18.690732 \r\nL 352.1571 198.68541 \r\nL 352.169275 69.716009 \r\nL 352.19058 187.435743 \r\nL 352.196668 25.520887 \r\nL 352.278847 158.508027 \r\nL 352.345807 17.083636 \r\nL 352.318414 181.409135 \r\nL 352.391462 80.965676 \r\nL 352.418855 37.574102 \r\nL 352.400593 187.837517 \r\nL 352.48886 137.615787 \r\nL 352.491903 184.623326 \r\nL 352.58017 21.503149 \r\nL 352.598432 157.704479 \r\nL 352.61365 25.119113 \r\nL 352.680611 195.872993 \r\nL 352.714091 55.252151 \r\nL 352.717135 54.850377 \r\nL 352.732353 197.078315 \r\nL 352.802358 17.083636 \r\nL 352.829751 137.615787 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\nL 352.860187 193.46235 \r\nL 352.869318 29.538625 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p856ccda7d2\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "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\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "plt.plot(rewards)"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "Из этого графика невозможно ничего сказать, потому что из-за природы стохастического процесса обучения продолжительность обучающих сессий сильно варьируется. Чтобы придать этому графику больше смысла, мы можем вычислить **скользящее среднее** по серии экспериментов, скажем, 100. Это можно удобно сделать с помощью `np.convolve`:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x2814cc63488>]"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    },
+    {
+     "output_type": "display_data",
+     "data": {
+      "text/plain": "<Figure size 432x288 with 1 Axes>",
+      "image/svg+xml": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"utf-8\" standalone=\"no\"?>\r\n<!DOCTYPE svg PUBLIC \"-//W3C//DTD SVG 1.1//EN\"\r\n  \"http://www.w3.org/Graphics/SVG/1.1/DTD/svg11.dtd\">\r\n<!-- Created with matplotlib (https://matplotlib.org/) -->\r\n<svg height=\"248.518125pt\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 379.461486 248.518125\" width=\"379.461486pt\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\">\r\n <defs>\r\n  <style type=\"text/css\">\r\n*{stroke-linecap:butt;stroke-linejoin:round;white-space:pre;}\r\n  </style>\r\n </defs>\r\n <g id=\"figure_1\">\r\n  <g id=\"patch_1\">\r\n   <path d=\"M 0 248.518125 \r\nL 379.461486 248.518125 \r\nL 379.461486 0 \r\nL 0 0 \r\nz\r\n\" style=\"fill:none;\"/>\r\n  </g>\r\n  <g id=\"axes_1\">\r\n   <g id=\"patch_2\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\nL 33.2875 7.2 \r\nz\r\n\" style=\"fill:#ffffff;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_1\">\r\n    <g id=\"xtick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_1\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL 0 3.5 \r\n\" id=\"mb0fbef4acd\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"48.505682\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_1\">\r\n      <!-- 0 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 66.40625 \r\nQ 24.171875 66.40625 20.328125 58.90625 \r\nQ 16.5 51.421875 16.5 36.375 \r\nQ 16.5 21.390625 20.328125 13.890625 \r\nQ 24.171875 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 39.453125 6.390625 43.28125 13.890625 \r\nQ 47.125 21.390625 47.125 36.375 \r\nQ 47.125 51.421875 43.28125 58.90625 \r\nQ 39.453125 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nz\r\nM 31.78125 74.21875 \r\nQ 44.046875 74.21875 50.515625 64.515625 \r\nQ 56.984375 54.828125 56.984375 36.375 \r\nQ 56.984375 17.96875 50.515625 8.265625 \r\nQ 44.046875 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.53125 -1.421875 13.0625 8.265625 \r\nQ 6.59375 17.96875 6.59375 36.375 \r\nQ 6.59375 54.828125 13.0625 64.515625 \r\nQ 19.53125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-48\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(45.324432 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_2\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"109.439343\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_2\">\r\n      <!-- 20000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 19.1875 8.296875 \r\nL 53.609375 8.296875 \r\nL 53.609375 0 \r\nL 7.328125 0 \r\nL 7.328125 8.296875 \r\nQ 12.9375 14.109375 22.625 23.890625 \r\nQ 32.328125 33.6875 34.8125 36.53125 \r\nQ 39.546875 41.84375 41.421875 45.53125 \r\nQ 43.3125 49.21875 43.3125 52.78125 \r\nQ 43.3125 58.59375 39.234375 62.25 \r\nQ 35.15625 65.921875 28.609375 65.921875 \r\nQ 23.96875 65.921875 18.8125 64.3125 \r\nQ 13.671875 62.703125 7.8125 59.421875 \r\nL 7.8125 69.390625 \r\nQ 13.765625 71.78125 18.9375 73 \r\nQ 24.125 74.21875 28.421875 74.21875 \r\nQ 39.75 74.21875 46.484375 68.546875 \r\nQ 53.21875 62.890625 53.21875 53.421875 \r\nQ 53.21875 48.921875 51.53125 44.890625 \r\nQ 49.859375 40.875 45.40625 35.40625 \r\nQ 44.1875 33.984375 37.640625 27.21875 \r\nQ 31.109375 20.453125 19.1875 8.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-50\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(93.533093 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_3\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"170.373004\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_3\">\r\n      <!-- 40000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 37.796875 64.3125 \r\nL 12.890625 25.390625 \r\nL 37.796875 25.390625 \r\nz\r\nM 35.203125 72.90625 \r\nL 47.609375 72.90625 \r\nL 47.609375 25.390625 \r\nL 58.015625 25.390625 \r\nL 58.015625 17.1875 \r\nL 47.609375 17.1875 \r\nL 47.609375 0 \r\nL 37.796875 0 \r\nL 37.796875 17.1875 \r\nL 4.890625 17.1875 \r\nL 4.890625 26.703125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-52\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(154.466754 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-52\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_4\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"231.306665\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_4\">\r\n      <!-- 60000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 33.015625 40.375 \r\nQ 26.375 40.375 22.484375 35.828125 \r\nQ 18.609375 31.296875 18.609375 23.390625 \r\nQ 18.609375 15.53125 22.484375 10.953125 \r\nQ 26.375 6.390625 33.015625 6.390625 \r\nQ 39.65625 6.390625 43.53125 10.953125 \r\nQ 47.40625 15.53125 47.40625 23.390625 \r\nQ 47.40625 31.296875 43.53125 35.828125 \r\nQ 39.65625 40.375 33.015625 40.375 \r\nz\r\nM 52.59375 71.296875 \r\nL 52.59375 62.3125 \r\nQ 48.875 64.0625 45.09375 64.984375 \r\nQ 41.3125 65.921875 37.59375 65.921875 \r\nQ 27.828125 65.921875 22.671875 59.328125 \r\nQ 17.53125 52.734375 16.796875 39.40625 \r\nQ 19.671875 43.65625 24.015625 45.921875 \r\nQ 28.375 48.1875 33.59375 48.1875 \r\nQ 44.578125 48.1875 50.953125 41.515625 \r\nQ 57.328125 34.859375 57.328125 23.390625 \r\nQ 57.328125 12.15625 50.6875 5.359375 \r\nQ 44.046875 -1.421875 33.015625 -1.421875 \r\nQ 20.359375 -1.421875 13.671875 8.265625 \r\nQ 6.984375 17.96875 6.984375 36.375 \r\nQ 6.984375 53.65625 15.1875 63.9375 \r\nQ 23.390625 74.21875 37.203125 74.21875 \r\nQ 40.921875 74.21875 44.703125 73.484375 \r\nQ 48.484375 72.75 52.59375 71.296875 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-54\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(215.400415 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-54\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_5\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"292.240326\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_5\">\r\n      <!-- 80000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 31.78125 34.625 \r\nQ 24.75 34.625 20.71875 30.859375 \r\nQ 16.703125 27.09375 16.703125 20.515625 \r\nQ 16.703125 13.921875 20.71875 10.15625 \r\nQ 24.75 6.390625 31.78125 6.390625 \r\nQ 38.8125 6.390625 42.859375 10.171875 \r\nQ 46.921875 13.96875 46.921875 20.515625 \r\nQ 46.921875 27.09375 42.890625 30.859375 \r\nQ 38.875 34.625 31.78125 34.625 \r\nz\r\nM 21.921875 38.8125 \r\nQ 15.578125 40.375 12.03125 44.71875 \r\nQ 8.5 49.078125 8.5 55.328125 \r\nQ 8.5 64.0625 14.71875 69.140625 \r\nQ 20.953125 74.21875 31.78125 74.21875 \r\nQ 42.671875 74.21875 48.875 69.140625 \r\nQ 55.078125 64.0625 55.078125 55.328125 \r\nQ 55.078125 49.078125 51.53125 44.71875 \r\nQ 48 40.375 41.703125 38.8125 \r\nQ 48.828125 37.15625 52.796875 32.3125 \r\nQ 56.78125 27.484375 56.78125 20.515625 \r\nQ 56.78125 9.90625 50.3125 4.234375 \r\nQ 43.84375 -1.421875 31.78125 -1.421875 \r\nQ 19.734375 -1.421875 13.25 4.234375 \r\nQ 6.78125 9.90625 6.78125 20.515625 \r\nQ 6.78125 27.484375 10.78125 32.3125 \r\nQ 14.796875 37.15625 21.921875 38.8125 \r\nz\r\nM 18.3125 54.390625 \r\nQ 18.3125 48.734375 21.84375 45.5625 \r\nQ 25.390625 42.390625 31.78125 42.390625 \r\nQ 38.140625 42.390625 41.71875 45.5625 \r\nQ 45.3125 48.734375 45.3125 54.390625 \r\nQ 45.3125 60.0625 41.71875 63.234375 \r\nQ 38.140625 66.40625 31.78125 66.40625 \r\nQ 25.390625 66.40625 21.84375 63.234375 \r\nQ 18.3125 60.0625 18.3125 54.390625 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-56\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(276.334076 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-56\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"xtick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_6\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"353.173986\" xlink:href=\"#mb0fbef4acd\" y=\"224.64\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_6\">\r\n      <!-- 100000 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 12.40625 8.296875 \r\nL 28.515625 8.296875 \r\nL 28.515625 63.921875 \r\nL 10.984375 60.40625 \r\nL 10.984375 69.390625 \r\nL 28.421875 72.90625 \r\nL 38.28125 72.90625 \r\nL 38.28125 8.296875 \r\nL 54.390625 8.296875 \r\nL 54.390625 0 \r\nL 12.40625 0 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-49\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(334.086486 239.238437)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"190.869141\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"254.492188\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"318.115234\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"matplotlib.axis_2\">\r\n    <g id=\"ytick_1\">\r\n     <g id=\"line2d_7\">\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 0 0 \r\nL -3.5 0 \r\n\" id=\"m5a5a115a9b\" style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"200.372467\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_7\">\r\n      <!-- 50 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 10.796875 72.90625 \r\nL 49.515625 72.90625 \r\nL 49.515625 64.59375 \r\nL 19.828125 64.59375 \r\nL 19.828125 46.734375 \r\nQ 21.96875 47.46875 24.109375 47.828125 \r\nQ 26.265625 48.1875 28.421875 48.1875 \r\nQ 40.625 48.1875 47.75 41.5 \r\nQ 54.890625 34.8125 54.890625 23.390625 \r\nQ 54.890625 11.625 47.5625 5.09375 \r\nQ 40.234375 -1.421875 26.90625 -1.421875 \r\nQ 22.3125 -1.421875 17.546875 -0.640625 \r\nQ 12.796875 0.140625 7.71875 1.703125 \r\nL 7.71875 11.625 \r\nQ 12.109375 9.234375 16.796875 8.0625 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.703125 6.890625 \r\nQ 35.15625 6.890625 40.078125 11.328125 \r\nQ 45.015625 15.765625 45.015625 23.390625 \r\nQ 45.015625 31 40.078125 35.4375 \r\nQ 35.15625 39.890625 26.703125 39.890625 \r\nQ 22.75 39.890625 18.8125 39.015625 \r\nQ 14.890625 38.140625 10.796875 36.28125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-53\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(13.5625 204.171686)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_2\">\r\n     <g id=\"line2d_8\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"170.128782\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_8\">\r\n      <!-- 100 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 173.928)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_3\">\r\n     <g id=\"line2d_9\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"139.885096\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_9\">\r\n      <!-- 150 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 143.684315)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-49\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_4\">\r\n     <g id=\"line2d_10\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"109.641411\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_10\">\r\n      <!-- 200 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 113.44063)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_5\">\r\n     <g id=\"line2d_11\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"79.397726\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_11\">\r\n      <!-- 250 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 83.196944)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-50\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_6\">\r\n     <g id=\"line2d_12\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"49.15404\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_12\">\r\n      <!-- 300 -->\r\n      <defs>\r\n       <path d=\"M 40.578125 39.3125 \r\nQ 47.65625 37.796875 51.625 33 \r\nQ 55.609375 28.21875 55.609375 21.1875 \r\nQ 55.609375 10.40625 48.1875 4.484375 \r\nQ 40.765625 -1.421875 27.09375 -1.421875 \r\nQ 22.515625 -1.421875 17.65625 -0.515625 \r\nQ 12.796875 0.390625 7.625 2.203125 \r\nL 7.625 11.71875 \r\nQ 11.71875 9.328125 16.59375 8.109375 \r\nQ 21.484375 6.890625 26.8125 6.890625 \r\nQ 36.078125 6.890625 40.9375 10.546875 \r\nQ 45.796875 14.203125 45.796875 21.1875 \r\nQ 45.796875 27.640625 41.28125 31.265625 \r\nQ 36.765625 34.90625 28.71875 34.90625 \r\nL 20.21875 34.90625 \r\nL 20.21875 43.015625 \r\nL 29.109375 43.015625 \r\nQ 36.375 43.015625 40.234375 45.921875 \r\nQ 44.09375 48.828125 44.09375 54.296875 \r\nQ 44.09375 59.90625 40.109375 62.90625 \r\nQ 36.140625 65.921875 28.71875 65.921875 \r\nQ 24.65625 65.921875 20.015625 65.03125 \r\nQ 15.375 64.15625 9.8125 62.3125 \r\nL 9.8125 71.09375 \r\nQ 15.4375 72.65625 20.34375 73.4375 \r\nQ 25.25 74.21875 29.59375 74.21875 \r\nQ 40.828125 74.21875 47.359375 69.109375 \r\nQ 53.90625 64.015625 53.90625 55.328125 \r\nQ 53.90625 49.265625 50.4375 45.09375 \r\nQ 46.96875 40.921875 40.578125 39.3125 \r\nz\r\n\" id=\"DejaVuSans-51\"/>\r\n      </defs>\r\n      <g transform=\"translate(7.2 52.953259)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n    <g id=\"ytick_7\">\r\n     <g id=\"line2d_13\">\r\n      <g>\r\n       <use style=\"stroke:#000000;stroke-width:0.8;\" x=\"33.2875\" xlink:href=\"#m5a5a115a9b\" y=\"18.910355\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n     <g id=\"text_13\">\r\n      <!-- 350 -->\r\n      <g transform=\"translate(7.2 22.709574)scale(0.1 -0.1)\">\r\n       <use xlink:href=\"#DejaVuSans-51\"/>\r\n       <use x=\"63.623047\" xlink:href=\"#DejaVuSans-53\"/>\r\n       <use x=\"127.246094\" xlink:href=\"#DejaVuSans-48\"/>\r\n      </g>\r\n     </g>\r\n    </g>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"line2d_14\">\r\n    <path clip-path=\"url(#p49207e09be)\" d=\"M 48.505682 214.121246 \r\nL 48.581849 213.280472 \r\nL 48.627549 213.607104 \r\nL 48.648876 214.115198 \r\nL 48.694576 213.316764 \r\nL 48.70067 213.33491 \r\nL 48.79207 212.584867 \r\nL 48.743323 213.818809 \r\nL 48.822537 212.723988 \r\nL 48.932217 213.165546 \r\nL 48.883471 212.603013 \r\nL 48.938311 213.00223 \r\nL 48.965731 212.869158 \r\nL 49.005338 213.95793 \r\nL 49.069318 213.322813 \r\nL 49.127205 214.756364 \r\nL 49.200326 214.066808 \r\nL 49.246026 214.405537 \r\nL 49.249072 214.514414 \r\nL 49.328286 213.486129 \r\nL 49.349613 213.268374 \r\nL 49.340473 213.57686 \r\nL 49.35266 213.33491 \r\nL 49.48062 211.320681 \r\nL 49.483667 211.42351 \r\nL 49.544601 209.899228 \r\nL 49.550694 209.965764 \r\nL 49.657328 209.530255 \r\nL 49.584208 210.46176 \r\nL 49.663421 209.820594 \r\nL 49.678655 209.433475 \r\nL 49.699982 208.671334 \r\nL 49.797475 209.022161 \r\nL 49.800522 209.137087 \r\nL 49.873643 207.73378 \r\nL 49.904109 208.042265 \r\nL 49.934576 207.213589 \r\nL 49.937623 207.213589 \r\nL 50.00465 207.600708 \r\nL 50.074724 205.689307 \r\nL 50.196591 207.624903 \r\nL 50.211824 208.253971 \r\nL 50.266665 207.376904 \r\nL 50.306271 207.667244 \r\nL 50.309318 207.516025 \r\nL 50.379392 208.526164 \r\nL 50.409859 208.030168 \r\nL 50.443372 208.574554 \r\nL 50.461652 207.485782 \r\nL 50.513446 204.473511 \r\nL 50.580473 207.098663 \r\nL 50.58352 207.068419 \r\nL 50.607893 207.637 \r\nL 50.61094 207.576513 \r\nL 50.70234 208.380995 \r\nL 50.650547 207.455538 \r\nL 50.726714 208.193484 \r\nL 50.748041 207.437392 \r\nL 50.802881 209.681473 \r\nL 50.812021 209.415329 \r\nL 50.818114 209.820594 \r\nL 50.888188 206.112718 \r\nL 50.894281 206.185303 \r\nL 50.936935 206.203449 \r\nL 51.031382 204.751753 \r\nL 51.046615 204.515852 \r\nL 51.113643 205.749794 \r\nL 51.116689 205.592527 \r\nL 51.138016 205.822379 \r\nL 51.156296 204.794094 \r\nL 51.192856 205.017897 \r\nL 51.275117 201.322119 \r\nL 51.320817 201.370509 \r\nL 51.445731 198.358237 \r\nL 51.339097 201.715287 \r\nL 51.451824 198.745357 \r\nL 51.454871 198.721162 \r\nL 51.464011 199.344182 \r\nL 51.497525 199.156671 \r\nL 51.543225 200.366418 \r\nL 51.610252 199.616375 \r\nL 51.722979 198.660674 \r\nL 51.683372 200.088176 \r\nL 51.732119 198.763503 \r\nL 51.972807 194.644313 \r\nL 52.106861 190.386002 \r\nL 52.116001 190.555367 \r\nL 52.186075 192.793399 \r\nL 52.231775 191.057412 \r\nL 52.414576 195.781475 \r\nL 52.256149 190.573513 \r\nL 52.441996 194.136219 \r\nL 52.612611 187.065245 \r\nL 52.627844 187.567291 \r\nL 52.752758 190.373905 \r\nL 52.761898 190.246881 \r\nL 52.780178 191.232825 \r\nL 52.798458 190.960632 \r\nL 52.929466 196.737176 \r\nL 53.066566 193.095836 \r\nL 53.069613 193.107934 \r\nL 53.19148 195.690744 \r\nL 53.075706 192.920423 \r\nL 53.264601 195.013286 \r\nL 53.298114 193.531345 \r\nL 53.371235 195.745183 \r\nL 53.383421 196.265374 \r\nL 53.416935 194.263242 \r\nL 53.419982 194.414461 \r\nL 53.493102 192.0736 \r\nL 53.532709 193.60393 \r\nL 53.572316 194.42051 \r\nL 53.633249 193.047446 \r\nL 53.636296 193.07769 \r\nL 53.685043 191.680432 \r\nL 53.75207 193.761197 \r\nL 53.785584 195.545575 \r\nL 53.873937 191.982869 \r\nL 53.928778 193.295445 \r\nL 53.992758 192.738961 \r\nL 54.084158 191.49897 \r\nL 54.004945 193.374078 \r\nL 54.117672 192.170379 \r\nL 54.135952 193.737002 \r\nL 54.221259 191.765114 \r\nL 54.224306 192.037307 \r\nL 54.3218 190.954583 \r\nL 54.28524 192.267159 \r\nL 54.337033 191.408239 \r\nL 54.34008 191.819553 \r\nL 54.428434 189.998883 \r\nL 54.434527 190.023078 \r\nL 54.464994 188.837525 \r\nL 54.525928 191.940527 \r\nL 54.614281 190.688439 \r\nL 54.550301 192.666376 \r\nL 54.647795 191.075558 \r\nL 54.745289 192.630083 \r\nL 54.672168 191.045314 \r\nL 54.760522 191.825601 \r\nL 55.049957 181.464115 \r\nL 55.086517 184.31307 \r\nL 55.199244 186.157935 \r\nL 55.162684 183.54488 \r\nL 55.214478 186.049058 \r\nL 55.327205 182.552888 \r\nL 55.257131 186.666029 \r\nL 55.351579 183.369467 \r\nL 55.382045 184.294924 \r\nL 55.409466 182.73435 \r\nL 55.470399 184.11951 \r\nL 55.558753 182.504498 \r\nL 55.528286 184.367509 \r\nL 55.57094 184.173949 \r\nL 55.62578 187.107587 \r\nL 55.674527 183.732391 \r\nL 55.677574 183.853366 \r\nL 55.768974 181.403627 \r\nL 55.796394 181.857283 \r\nL 55.811628 182.849276 \r\nL 55.875608 179.855151 \r\nL 55.896935 180.109198 \r\nL 55.924355 179.105107 \r\nL 55.979195 183.06703 \r\nL 55.982242 182.903714 \r\nL 55.988335 183.484393 \r\nL 56.064502 180.605194 \r\nL 56.079736 181.204019 \r\nL 56.16809 183.242444 \r\nL 56.110203 180.326952 \r\nL 56.207697 182.431913 \r\nL 56.219883 181.718162 \r\nL 56.265584 183.901756 \r\nL 56.308237 183.278736 \r\nL 56.381357 186.496664 \r\nL 56.424011 184.917944 \r\nL 56.585485 177.236048 \r\nL 56.594625 177.822775 \r\nL 56.606812 179.413593 \r\nL 56.686026 176.927562 \r\nL 56.698213 177.441705 \r\nL 56.704306 176.625125 \r\nL 56.79266 180.199929 \r\nL 56.8932 183.647709 \r\nL 56.91148 182.486351 \r\nL 57.054674 176.945708 \r\nL 57.066861 178.04053 \r\nL 57.149122 174.048363 \r\nL 57.155215 174.362898 \r\nL 57.213102 171.901062 \r\nL 57.252709 175.342793 \r\nL 57.38981 180.599145 \r\nL 57.395903 179.945882 \r\nL 57.54519 185.994619 \r\nL 57.572611 185.184088 \r\nL 57.645731 181.839137 \r\nL 57.700571 182.389572 \r\nL 57.831579 179.280521 \r\nL 57.874232 177.980042 \r\nL 57.913839 182.752496 \r\nL 57.919932 183.302931 \r\nL 57.938213 182.292792 \r\nL 58.017426 177.508241 \r\nL 58.075313 178.639355 \r\nL 58.1789 179.679737 \r\nL 58.108827 178.258284 \r\nL 58.184994 179.038571 \r\nL 58.200227 177.381217 \r\nL 58.258114 182.468205 \r\nL 58.273348 181.724211 \r\nL 58.297721 183.919902 \r\nL 58.373888 181.452017 \r\nL 58.416542 183.411808 \r\nL 58.425682 182.710155 \r\nL 58.504896 184.803018 \r\nL 58.520129 183.859415 \r\nL 58.526222 184.464288 \r\nL 58.562783 180.29066 \r\nL 58.599343 181.022557 \r\nL 58.736443 176.776344 \r\nL 58.62067 181.143532 \r\nL 58.73949 176.927562 \r\nL 58.861357 181.397579 \r\nL 58.888778 180.974167 \r\nL 58.891824 180.447927 \r\nL 58.983225 183.804976 \r\nL 59.095952 182.165768 \r\nL 59.108139 182.504498 \r\nL 59.141652 183.472296 \r\nL 59.150792 181.252409 \r\nL 59.202586 181.675821 \r\nL 59.239146 182.425864 \r\nL 59.31836 181.161678 \r\nL 59.348827 183.429954 \r\nL 59.39148 180.423732 \r\nL 59.421947 180.804802 \r\nL 59.428041 180.974167 \r\nL 59.431087 180.550756 \r\nL 59.552955 178.258284 \r\nL 59.568188 179.389398 \r\nL 59.632168 176.764246 \r\nL 59.641308 176.854977 \r\nL 59.690055 177.713898 \r\nL 59.766222 173.026127 \r\nL 59.772316 173.401148 \r\nL 59.805829 171.314334 \r\nL 59.863716 171.399016 \r\nL 59.90637 172.076475 \r\nL 59.994724 168.090357 \r\nL 60.119638 173.957632 \r\nL 60.125731 173.691488 \r\nL 60.250645 177.719947 \r\nL 60.134871 173.274125 \r\nL 60.253692 177.471948 \r\nL 60.302439 175.064551 \r\nL 60.348139 178.427649 \r\nL 60.354232 177.99214 \r\nL 60.390792 179.685786 \r\nL 60.457819 176.455761 \r\nL 60.491333 175.348842 \r\nL 60.561407 177.012244 \r\nL 60.564453 176.558589 \r\nL 60.5675 176.776344 \r\nL 60.634527 174.054412 \r\nL 60.683274 171.392968 \r\nL 60.747254 173.334612 \r\nL 60.750301 173.068468 \r\nL 60.829515 175.657327 \r\nL 61.054969 185.885742 \r\nL 61.076296 184.434045 \r\nL 61.140276 181.839137 \r\nL 61.170743 182.323035 \r\nL 61.271284 178.820817 \r\nL 61.27433 178.972035 \r\nL 61.313937 176.69771 \r\nL 61.417525 166.360418 \r\nL 61.438851 167.8847 \r\nL 61.466271 169.675126 \r\nL 61.539392 167.654848 \r\nL 61.554625 169.451323 \r\nL 61.563765 168.900888 \r\nL 61.627746 175.772253 \r\nL 61.652119 177.477997 \r\nL 61.731333 182.359328 \r\nL 61.670399 177.236048 \r\nL 61.773986 180.230172 \r\nL 61.777033 180.072905 \r\nL 61.82578 182.310938 \r\nL 61.865387 180.792705 \r\nL 61.868434 181.48831 \r\nL 61.938507 176.788441 \r\nL 61.953741 177.205804 \r\nL 62.057328 170.842533 \r\nL 62.072561 172.645056 \r\nL 62.115215 170.092489 \r\nL 62.081701 172.717641 \r\nL 62.203569 171.223603 \r\nL 62.43207 185.335307 \r\nL 62.218802 170.812289 \r\nL 62.538704 182.812983 \r\nL 62.748925 166.705196 \r\nL 62.751972 167.183047 \r\nL 62.782439 165.82813 \r\nL 62.822045 169.445274 \r\nL 62.889072 168.368599 \r\nL 62.940866 171.054238 \r\nL 62.943913 170.503803 \r\nL 62.99266 178.04053 \r\nL 63.007893 178.016335 \r\nL 63.02008 179.722079 \r\nL 63.10234 175.560547 \r\nL 63.105387 175.717815 \r\nL 63.208974 172.832567 \r\nL 63.11148 175.790399 \r\nL 63.233348 174.078607 \r\nL 63.321701 173.376953 \r\nL 63.352168 175.524255 \r\nL 63.431382 177.477997 \r\nL 63.367402 174.520165 \r\nL 63.467942 176.352932 \r\nL 63.592856 170.407023 \r\nL 63.595903 170.509852 \r\nL 63.659883 168.17504 \r\nL 63.67207 170.648973 \r\nL 63.696443 170.225561 \r\nL 63.778704 174.169338 \r\nL 63.73605 169.112594 \r\nL 63.818311 174.054412 \r\nL 63.931038 178.361113 \r\nL 63.830498 173.891096 \r\nL 63.943225 177.598972 \r\nL 64.065092 172.499887 \r\nL 63.961505 178.173602 \r\nL 64.092512 173.001932 \r\nL 64.381947 156.367905 \r\nL 64.397181 157.734919 \r\nL 64.519048 165.531741 \r\nL 64.543421 164.775649 \r\nL 64.552561 164.58209 \r\nL 64.583028 168.144796 \r\nL 64.589122 167.872603 \r\nL 64.671382 175.391183 \r\nL 64.726222 172.511984 \r\nL 65.006517 152.811247 \r\nL 64.756689 172.850713 \r\nL 65.064404 156.234833 \r\nL 65.067451 158.182526 \r\nL 65.134478 153.688314 \r\nL 65.174085 155.781177 \r\nL 65.204552 153.174172 \r\nL 65.244158 159.428566 \r\nL 65.271579 157.63814 \r\nL 65.277672 157.353849 \r\nL 65.329466 160.729044 \r\nL 65.356886 159.452761 \r\nL 65.451333 164.993404 \r\nL 65.487893 163.529609 \r\nL 65.606714 166.862464 \r\nL 65.548827 163.257416 \r\nL 65.624994 166.469296 \r\nL 65.743814 164.787747 \r\nL 65.658507 167.098364 \r\nL 65.749908 165.035745 \r\nL 65.874822 169.548103 \r\nL 65.880915 168.707328 \r\nL 65.899195 167.709287 \r\nL 65.908335 167.763725 \r\nL 65.975362 163.23927 \r\nL 65.920522 168.731523 \r\nL 66.051529 164.654675 \r\nL 66.054576 165.193012 \r\nL 66.09723 163.051759 \r\nL 66.155117 163.735266 \r\nL 66.280031 168.168991 \r\nL 66.176443 162.586006 \r\nL 66.322684 166.16081 \r\nL 66.444552 155.775129 \r\nL 66.459785 157.093753 \r\nL 66.517672 158.950715 \r\nL 66.532905 155.442448 \r\nL 66.554232 150.657897 \r\nL 66.642586 156.186443 \r\nL 66.670006 159.876172 \r\nL 66.797967 158.878131 \r\nL 66.810154 157.910333 \r\nL 66.846714 163.408635 \r\nL 66.852807 162.997321 \r\nL 66.855854 164.309897 \r\nL 66.938114 158.345842 \r\nL 66.953348 159.26525 \r\nL 67.044748 161.648452 \r\nL 66.977721 157.553457 \r\nL 67.059982 159.192665 \r\nL 67.066075 159.089836 \r\nL 67.133102 155.406156 \r\nL 67.175756 158.424475 \r\nL 67.187942 159.676564 \r\nL 67.245829 154.438358 \r\nL 67.349416 148.123476 \r\nL 67.389023 151.855547 \r\nL 67.39207 151.819254 \r\nL 67.395117 152.448323 \r\nL 67.529171 161.848061 \r\nL 67.541357 160.74719 \r\nL 67.584011 159.851977 \r\nL 67.617525 163.565902 \r\nL 67.644945 162.1384 \r\nL 67.651038 163.311855 \r\nL 67.739392 157.759114 \r\nL 67.742439 158.170428 \r\nL 67.836886 153.065294 \r\nL 67.885633 155.121865 \r\nL 67.9161 159.114031 \r\nL 67.977033 153.204415 \r\nL 67.986173 154.057287 \r\nL 68.013593 152.841491 \r\nL 68.050154 157.692578 \r\nL 68.065387 156.924389 \r\nL 68.111087 157.269167 \r\nL 68.114134 156.10176 \r\nL 68.132414 155.140011 \r\nL 68.205534 159.833831 \r\nL 68.211628 158.968862 \r\nL 68.382242 169.330348 \r\nL 68.388335 169.148886 \r\nL 68.391382 168.961375 \r\nL 68.430989 172.747885 \r\nL 68.446222 174.508067 \r\nL 68.510203 169.681175 \r\nL 68.531529 170.884874 \r\nL 68.555903 169.312202 \r\nL 68.638163 171.084482 \r\nL 68.64121 170.909069 \r\nL 68.662537 171.786136 \r\nL 68.680817 168.919034 \r\nL 68.683864 169.03396 \r\nL 68.747844 164.24336 \r\nL 68.808778 166.711245 \r\nL 68.860571 168.870644 \r\nL 68.912365 166.003543 \r\nL 69.034232 161.854109 \r\nL 69.046419 162.023474 \r\nL 69.052512 161.769427 \r\nL 69.137819 157.432482 \r\nL 69.070792 161.854109 \r\nL 69.17438 159.737051 \r\nL 69.22922 160.995189 \r\nL 69.213986 159.228957 \r\nL 69.296247 160.977042 \r\nL 69.509515 149.06103 \r\nL 69.512561 149.63566 \r\nL 69.634429 156.513074 \r\nL 69.643569 155.206547 \r\nL 69.683176 157.305459 \r\nL 69.759343 153.845581 \r\nL 69.987844 141.83279 \r\nL 69.792856 154.256896 \r\nL 70.045731 145.262424 \r\nL 70.054871 146.732267 \r\nL 70.106665 142.11708 \r\nL 70.161505 135.626785 \r\nL 70.213299 142.389273 \r\nL 70.216345 141.917472 \r\nL 70.332119 144.488185 \r\nL 70.265092 141.16138 \r\nL 70.338213 144.203895 \r\nL 70.40524 141.627133 \r\nL 70.435706 145.607202 \r\nL 70.4418 145.050718 \r\nL 70.56976 152.599542 \r\nL 70.5789 149.550978 \r\nL 70.652021 156.011029 \r\nL 70.673348 155.369863 \r\nL 70.706861 158.732961 \r\nL 70.728188 162.725127 \r\nL 70.813495 156.283222 \r\nL 71.023716 145.395496 \r\nL 71.04809 148.286792 \r\nL 71.203471 167.648799 \r\nL 71.224797 163.759461 \r\nL 71.340571 158.230916 \r\nL 71.346665 158.920472 \r\nL 71.392365 151.831352 \r\nL 71.395412 151.849498 \r\nL 71.398458 151.819254 \r\nL 71.511186 140.326654 \r\nL 71.538606 144.149456 \r\nL 71.617819 149.859464 \r\nL 71.651333 147.742406 \r\nL 71.66352 145.389447 \r\nL 71.742733 149.218298 \r\nL 71.761014 147.996453 \r\nL 71.767107 147.155678 \r\nL 71.803667 150.639751 \r\nL 71.837181 149.587271 \r\nL 71.864601 150.301021 \r\nL 71.907254 145.431788 \r\nL 71.916394 144.603111 \r\nL 71.974281 153.119733 \r\nL 72.108335 149.581222 \r\nL 71.998655 154.456504 \r\nL 72.117475 149.907854 \r\nL 72.221063 156.476782 \r\nL 72.239343 155.793275 \r\nL 72.272856 154.317383 \r\nL 72.318557 157.759114 \r\nL 72.327697 157.378044 \r\nL 72.431284 163.904631 \r\nL 72.443471 160.722995 \r\nL 72.452611 161.962987 \r\nL 72.507451 158.309549 \r\nL 72.547058 160.79558 \r\nL 72.583618 161.594014 \r\nL 72.687205 154.244798 \r\nL 72.748139 155.109767 \r\nL 72.735952 152.218471 \r\nL 72.790792 153.119733 \r\nL 72.851726 151.758767 \r\nL 72.860866 153.331439 \r\nL 72.900473 152.980612 \r\nL 72.91266 153.779045 \r\nL 72.961407 150.966383 \r\nL 72.97664 148.4864 \r\nL 73.019294 151.395843 \r\nL 73.071087 150.089316 \r\nL 73.125928 152.17613 \r\nL 73.162488 147.325043 \r\nL 73.214281 145.558812 \r\nL 73.250842 150.234485 \r\nL 73.403176 162.319862 \r\nL 73.421456 161.140358 \r\nL 73.430596 160.771385 \r\nL 73.476296 165.743447 \r\nL 73.488483 165.301889 \r\nL 73.512856 167.975431 \r\nL 73.595117 165.078086 \r\nL 73.60121 165.495449 \r\nL 73.790104 172.282132 \r\nL 73.61035 165.199061 \r\nL 73.802291 170.552193 \r\nL 73.887598 168.398843 \r\nL 73.823618 170.80624 \r\nL 73.911972 169.977563 \r\nL 74.021652 174.036266 \r\nL 73.936345 168.846449 \r\nL 74.036886 173.812462 \r\nL 74.094773 170.612681 \r\nL 74.158753 171.181262 \r\nL 74.17094 170.098538 \r\nL 74.192267 170.201366 \r\nL 74.301947 162.265423 \r\nL 74.347647 161.696842 \r\nL 74.426861 166.935048 \r\nL 74.554822 162.477129 \r\nL 74.463421 167.697189 \r\nL 74.573102 163.209026 \r\nL 74.594429 164.527651 \r\nL 74.667549 162.04162 \r\nL 74.838163 150.863554 \r\nL 74.679736 162.76142 \r\nL 74.902144 152.393884 \r\nL 74.91433 151.976522 \r\nL 74.926517 152.992709 \r\nL 74.929564 154.160116 \r\nL 75.033151 151.74667 \r\nL 75.042291 152.877783 \r\nL 75.066665 151.117601 \r\nL 75.094085 151.547061 \r\nL 75.106271 147.573041 \r\nL 75.145878 154.033092 \r\nL 75.203765 152.285007 \r\nL 75.206812 152.635834 \r\nL 75.261652 146.913729 \r\nL 75.295166 144.264382 \r\nL 75.3561 148.516644 \r\nL 75.462733 155.859811 \r\nL 75.487107 154.813379 \r\nL 75.51148 153.234659 \r\nL 75.563274 161.702891 \r\nL 75.566321 161.473039 \r\nL 75.633348 164.273604 \r\nL 75.672955 161.733135 \r\nL 75.770448 151.922083 \r\nL 75.794822 154.020995 \r\nL 75.977623 138.760031 \r\nL 75.822242 155.067426 \r\nL 76.020276 145.159595 \r\nL 76.023323 145.982223 \r\nL 76.11777 142.891319 \r\nL 76.123864 143.453851 \r\nL 76.12691 142.316689 \r\nL 76.187844 149.405808 \r\nL 76.224404 145.413642 \r\nL 76.373692 158.001064 \r\nL 76.395018 157.009071 \r\nL 76.455952 161.303674 \r\nL 76.471186 159.07169 \r\nL 76.507746 160.680654 \r\nL 76.492512 156.265076 \r\nL 76.580866 158.950715 \r\nL 76.626566 156.107809 \r\nL 76.717967 151.801108 \r\nL 76.66008 156.82156 \r\nL 76.748434 152.65398 \r\nL 76.812414 161.255284 \r\nL 76.870301 154.287139 \r\nL 76.964748 150.663946 \r\nL 76.989122 151.547061 \r\nL 77.010448 153.597583 \r\nL 77.053102 149.25459 \r\nL 77.114036 142.655418 \r\nL 77.159736 149.690099 \r\nL 77.162783 149.454198 \r\nL 77.202389 154.04519 \r\nL 77.272463 150.167949 \r\nL 77.27551 149.248541 \r\nL 77.360817 154.607722 \r\nL 77.369957 154.135921 \r\nL 77.479638 152.412031 \r\nL 77.403471 158.085746 \r\nL 77.491824 152.70237 \r\nL 77.500964 152.36969 \r\nL 77.507058 153.700412 \r\nL 77.610645 157.813553 \r\nL 77.516198 153.434267 \r\nL 77.631972 155.914249 \r\nL 77.705092 149.133615 \r\nL 77.641112 156.422343 \r\nL 77.744699 155.684397 \r\nL 77.921407 143.4599 \r\nL 77.756886 156.791316 \r\nL 77.99148 147.712162 \r\nL 78.00976 149.01264 \r\nL 78.049367 144.143407 \r\nL 78.095068 146.937924 \r\nL 78.162095 142.286445 \r\nL 78.116394 147.355287 \r\nL 78.213888 145.407593 \r\nL 78.229122 148.595278 \r\nL 78.314429 144.881353 \r\nL 78.317475 145.80681 \r\nL 78.430203 137.737795 \r\nL 78.436296 138.415253 \r\nL 78.47895 137.259944 \r\nL 78.463716 140.68353 \r\nL 78.539883 139.014078 \r\nL 78.558163 136.570388 \r\nL 78.609957 140.459726 \r\nL 78.622144 138.820519 \r\nL 78.737918 144.143407 \r\nL 78.792758 146.193929 \r\nL 78.853692 138.899152 \r\nL 78.935952 141.965862 \r\nL 78.887205 138.487838 \r\nL 78.966419 140.06051 \r\nL 78.984699 140.840797 \r\nL 79.030399 138.433399 \r\nL 79.063913 137.132921 \r\nL 79.127893 141.427524 \r\nL 79.1675 143.738142 \r\nL 79.20406 138.427351 \r\nL 79.210154 137.096628 \r\nL 79.252807 140.127046 \r\nL 79.313741 137.7136 \r\nL 79.414281 144.911597 \r\nL 79.435608 143.465949 \r\nL 79.453888 141.360988 \r\nL 79.527009 146.351196 \r\nL 79.542242 144.627306 \r\nL 79.545289 144.675696 \r\nL 79.548335 143.496192 \r\nL 79.600129 140.762163 \r\nL 79.581849 144.917645 \r\nL 79.651923 144.373259 \r\nL 79.78293 148.15372 \r\nL 79.706763 142.219909 \r\nL 79.789023 147.663772 \r\nL 79.798163 147.155678 \r\nL 79.871284 151.637792 \r\nL 79.87433 151.286966 \r\nL 79.987058 149.786879 \r\nL 79.907844 154.595625 \r\nL 79.990104 150.065121 \r\nL 80.008385 151.353502 \r\nL 80.075412 144.905548 \r\nL 80.151579 146.18788 \r\nL 80.200326 141.953764 \r\nL 80.203372 142.189665 \r\nL 80.239932 139.074565 \r\nL 80.258213 139.383051 \r\nL 80.331333 128.912687 \r\nL 80.377033 134.380746 \r\nL 80.38922 135.94132 \r\nL 80.4532 131.120476 \r\nL 80.553741 127.944889 \r\nL 80.483667 131.58018 \r\nL 80.565928 129.396586 \r\nL 80.629908 139.96373 \r\nL 80.687795 135.130789 \r\nL 80.693888 134.066211 \r\nL 80.742635 140.423434 \r\nL 80.757869 139.649196 \r\nL 80.882783 148.244451 \r\nL 80.891923 147.554895 \r\nL 80.894969 147.361335 \r\nL 80.94067 150.97848 \r\nL 80.965043 149.865512 \r\nL 80.989416 153.887923 \r\nL 81.06863 149.115469 \r\nL 81.08691 147.869429 \r\nL 81.138704 152.744711 \r\nL 81.144797 152.393884 \r\nL 81.193544 154.184311 \r\nL 81.245338 151.35955 \r\nL 81.348925 145.933833 \r\nL 81.254478 151.752718 \r\nL 81.364158 149.811074 \r\nL 81.367205 149.811074 \r\nL 81.370252 149.623563 \r\nL 81.391579 152.097496 \r\nL 81.446419 151.202283 \r\nL 81.449466 151.734572 \r\nL 81.495166 148.921909 \r\nL 81.553053 151.141796 \r\nL 81.577426 152.345495 \r\nL 81.668827 147.216166 \r\nL 81.68406 148.062989 \r\nL 81.705387 145.316862 \r\nL 81.754134 143.03044 \r\nL 81.802881 145.716079 \r\nL 81.815068 144.578916 \r\nL 81.927795 148.050891 \r\nL 81.906468 144.36721 \r\nL 81.946075 147.458115 \r\nL 81.967402 145.371301 \r\nL 82.016149 147.687967 \r\nL 82.058802 147.077045 \r\nL 82.278163 157.353849 \r\nL 82.351284 154.317383 \r\nL 82.470104 143.865165 \r\nL 82.518851 148.075086 \r\nL 82.540178 147.204068 \r\nL 82.564552 148.970299 \r\nL 82.570645 148.885617 \r\nL 82.662045 157.117948 \r\nL 82.692512 152.424128 \r\nL 82.747353 146.568951 \r\nL 82.811333 146.992362 \r\nL 82.857033 149.39976 \r\nL 82.908827 142.322737 \r\nL 82.954527 140.332703 \r\nL 82.963667 139.576611 \r\nL 83.015461 144.258333 \r\nL 83.018507 144.010335 \r\nL 83.052021 145.837054 \r\nL 83.082488 141.022259 \r\nL 83.088581 141.554548 \r\nL 83.167795 137.405114 \r\nL 83.137328 142.480004 \r\nL 83.213495 139.612903 \r\nL 83.225682 141.439622 \r\nL 83.274429 136.606681 \r\nL 83.289662 132.439101 \r\nL 83.381063 137.755941 \r\nL 83.432856 134.991668 \r\nL 83.509023 142.346932 \r\nL 83.518163 141.276306 \r\nL 83.55777 147.573041 \r\nL 83.57605 146.23627 \r\nL 83.719244 158.152282 \r\nL 83.722291 157.468775 \r\nL 83.725338 157.650237 \r\nL 83.777131 154.90411 \r\nL 83.810645 156.585659 \r\nL 83.847205 152.381787 \r\nL 83.929466 153.531047 \r\nL 83.962979 155.732787 \r\nL 84.017819 151.250673 \r\nL 84.103127 146.605243 \r\nL 84.030006 151.916034 \r\nL 84.13664 149.030787 \r\nL 84.139687 149.079177 \r\nL 84.142733 147.736357 \r\nL 84.368188 125.011252 \r\nL 84.383421 128.75542 \r\nL 84.438262 120.214603 \r\nL 84.474822 122.773219 \r\nL 84.66981 139.848804 \r\nL 84.480915 122.646196 \r\nL 84.68809 137.816428 \r\nL 84.727697 144.300674 \r\nL 84.79777 137.701502 \r\nL 84.855657 134.616646 \r\nL 85.023225 146.913729 \r\nL 85.029318 145.492276 \r\nL 85.102439 152.012814 \r\nL 85.120719 151.426087 \r\nL 85.230399 154.480699 \r\nL 85.239539 152.980612 \r\nL 85.355313 148.310987 \r\nL 85.364453 148.637619 \r\nL 85.3675 149.000543 \r\nL 85.425387 145.982223 \r\nL 85.4589 146.943972 \r\nL 85.504601 144.076871 \r\nL 85.468041 147.040752 \r\nL 85.592955 145.014425 \r\nL 85.669122 147.155678 \r\nL 85.608188 144.264382 \r\nL 85.705682 145.90359 \r\nL 85.757475 140.804504 \r\nL 85.711775 146.242319 \r\nL 85.842783 143.066732 \r\nL 85.891529 142.183616 \r\nL 85.958557 144.530526 \r\nL 86.01035 142.45581 \r\nL 86.049957 146.33305 \r\nL 86.068237 144.336967 \r\nL 86.101751 145.873346 \r\nL 86.092611 142.129178 \r\nL 86.153544 143.399412 \r\nL 86.247991 140.042363 \r\nL 86.272365 140.3448 \r\nL 86.363765 143.750239 \r\nL 86.391186 142.383225 \r\nL 86.464306 143.036488 \r\nL 86.510006 140.036315 \r\nL 86.513053 140.278264 \r\nL 86.53438 133.195193 \r\nL 86.61664 124.890277 \r\nL 86.6989 130.134532 \r\nL 86.887795 146.012467 \r\nL 86.893888 145.667689 \r\nL 86.896935 145.619299 \r\nL 86.918262 146.931875 \r\nL 86.927402 146.829046 \r\nL 86.942635 147.355287 \r\nL 86.982242 144.343015 \r\nL 87.055362 136.824435 \r\nL 87.003569 145.050718 \r\nL 87.101063 142.800588 \r\nL 87.113249 143.484095 \r\nL 87.161996 135.971563 \r\nL 87.165043 135.65098 \r\nL 87.225977 139.631049 \r\nL 87.253397 137.489796 \r\nL 87.332611 138.245889 \r\nL 87.308237 135.396933 \r\nL 87.356984 136.649022 \r\nL 87.360031 136.794192 \r\nL 87.396591 133.527874 \r\nL 87.411824 131.132574 \r\nL 87.451431 139.891145 \r\nL 87.457525 139.504026 \r\nL 87.460571 139.467733 \r\nL 87.463618 140.889187 \r\nL 87.530645 136.213513 \r\nL 87.564158 136.836533 \r\nL 87.637279 124.974959 \r\nL 87.728679 125.894367 \r\nL 87.868827 120.982793 \r\nL 87.890154 123.511165 \r\nL 87.972414 135.41508 \r\nL 88.045534 134.029919 \r\nL 88.048581 133.963383 \r\nL 88.063814 135.84454 \r\nL 88.082095 135.12474 \r\nL 88.173495 144.08292 \r\nL 88.213102 141.814643 \r\nL 88.219195 141.167429 \r\nL 88.283176 144.687793 \r\nL 88.298409 144.421649 \r\nL 88.304502 145.395496 \r\nL 88.38981 141.433573 \r\nL 88.39895 142.225957 \r\nL 88.47207 137.181311 \r\nL 88.52691 138.560423 \r\nL 88.529957 139.092712 \r\nL 88.584797 131.011599 \r\nL 88.590891 131.858422 \r\nL 88.612217 128.08401 \r\nL 88.642684 133.30407 \r\nL 88.703618 130.443018 \r\nL 88.709711 131.362426 \r\nL 88.813299 136.298195 \r\nL 88.831579 134.283966 \r\nL 88.852905 133.237534 \r\nL 88.901652 138.735836 \r\nL 88.922979 137.126872 \r\nL 88.938213 137.695453 \r\nL 88.962586 134.773913 \r\nL 89.017426 135.711468 \r\nL 89.05094 133.201242 \r\nL 89.081407 137.52004 \r\nL 89.121014 136.086489 \r\nL 89.15148 135.741711 \r\nL 89.267254 144.839012 \r\nL 89.291628 142.147324 \r\nL 89.346468 147.687967 \r\nL 89.376935 144.893451 \r\nL 89.407402 147.585139 \r\nL 89.468335 142.631223 \r\nL 89.480522 143.641362 \r\nL 89.483569 143.74419 \r\nL 89.507942 141.778351 \r\nL 89.510989 142.232006 \r\nL 89.62067 132.590319 \r\nL 89.63895 132.783879 \r\nL 89.641996 132.608466 \r\nL 89.67551 136.509901 \r\nL 89.68465 136.394975 \r\nL 89.769957 142.111031 \r\nL 89.71207 135.675175 \r\nL 89.800424 140.157289 \r\nL 89.803471 139.794365 \r\nL 89.840031 147.760552 \r\nL 89.925338 153.428219 \r\nL 89.846124 147.28875 \r\nL 89.958851 150.700238 \r\nL 89.971038 149.690099 \r\nL 90.038065 153.633876 \r\nL 90.053299 152.454372 \r\nL 90.108139 157.63814 \r\nL 90.172119 155.375912 \r\nL 90.208679 156.652195 \r\nL 90.199539 153.543145 \r\nL 90.24524 154.613771 \r\nL 90.415854 141.802546 \r\nL 90.428041 143.205853 \r\nL 90.750989 113.300897 \r\nL 90.434134 143.36312 \r\nL 90.757082 113.736406 \r\nL 90.790596 115.792977 \r\nL 90.827156 112.593195 \r\nL 90.839343 113.403725 \r\nL 90.900276 110.488234 \r\nL 90.936837 115.454247 \r\nL 90.939883 115.424004 \r\nL 91.058704 121.412253 \r\nL 91.177525 116.270827 \r\nL 91.104404 121.672349 \r\nL 91.183618 116.887798 \r\nL 91.311579 125.555638 \r\nL 91.192758 116.6398 \r\nL 91.317672 125.035447 \r\nL 91.409072 120.976744 \r\nL 91.351186 127.243236 \r\nL 91.421259 125.380225 \r\nL 91.509613 133.370606 \r\nL 91.451726 123.111948 \r\nL 91.543127 132.233444 \r\nL 91.579687 130.878527 \r\nL 91.628434 132.923 \r\nL 91.64062 132.324175 \r\nL 91.695461 138.415253 \r\nL 91.655854 131.828178 \r\nL 91.756394 133.691189 \r\nL 91.859982 130.188971 \r\nL 91.786861 134.798108 \r\nL 91.878262 133.092365 \r\nL 91.942242 134.683182 \r\nL 91.963569 132.687099 \r\nL 92.000129 134.259771 \r\nL 92.14637 141.125087 \r\nL 92.185977 139.249979 \r\nL 92.195117 137.907159 \r\nL 92.268237 143.490144 \r\nL 92.277377 143.278438 \r\nL 92.408385 149.048933 \r\nL 92.323077 139.733878 \r\nL 92.411431 148.558985 \r\nL 92.417525 149.290882 \r\nL 92.499785 146.677828 \r\nL 92.551579 138.530179 \r\nL 92.508925 147.155678 \r\nL 92.627746 142.256201 \r\nL 92.639932 143.496192 \r\nL 92.713053 139.274174 \r\nL 92.737426 142.207811 \r\nL 92.75266 140.774261 \r\nL 92.8075 144.010335 \r\nL 92.831873 143.726044 \r\nL 92.859294 145.885443 \r\nL 92.886714 142.782441 \r\nL 92.938507 143.490144 \r\nL 93.115215 128.047718 \r\nL 93.127402 128.646543 \r\nL 93.200522 130.582139 \r\nL 93.148729 127.872304 \r\nL 93.224896 128.126351 \r\nL 93.230989 127.938841 \r\nL 93.276689 130.872478 \r\nL 93.279736 130.666821 \r\nL 93.313249 134.26582 \r\nL 93.37723 128.295716 \r\nL 93.380276 128.313862 \r\nL 93.389416 125.803636 \r\nL 93.483864 129.995411 \r\nL 93.489957 129.100198 \r\nL 93.532611 131.277743 \r\nL 93.587451 127.388405 \r\nL 93.593544 126.83797 \r\nL 93.648385 130.684967 \r\nL 93.742832 141.536401 \r\nL 93.782439 139.715732 \r\nL 93.837279 133.491581 \r\nL 93.889072 139.413295 \r\nL 93.998753 141.7844 \r\nL 93.980473 138.130963 \r\nL 94.004846 140.647237 \r\nL 94.007893 140.641188 \r\nL 94.135854 143.816775 \r\nL 94.02922 139.231833 \r\nL 94.148041 143.393364 \r\nL 94.361308 127.721086 \r\nL 94.388729 128.289667 \r\nL 94.474036 132.505637 \r\nL 94.507549 131.864471 \r\nL 94.510596 131.495498 \r\nL 94.574576 137.011946 \r\nL 94.583716 139.080614 \r\nL 94.68121 136.679266 \r\nL 94.687303 137.961598 \r\nL 94.72691 136.739753 \r\nL 94.763471 139.19554 \r\nL 94.793937 138.57252 \r\nL 94.815264 139.413295 \r\nL 94.836591 136.007856 \r\nL 94.870104 136.878874 \r\nL 94.882291 135.021912 \r\nL 94.964552 139.080614 \r\nL 94.970645 139.467733 \r\nL 94.985878 138.596715 \r\nL 95.077279 135.112643 \r\nL 95.101652 137.362773 \r\nL 95.138213 141.276306 \r\nL 95.199146 135.336446 \r\nL 95.27836 129.844193 \r\nL 95.317967 132.29998 \r\nL 95.3332 133.231485 \r\nL 95.394134 128.537666 \r\nL 95.397181 128.779615 \r\nL 95.452021 123.753114 \r\nL 95.503814 129.420781 \r\nL 95.628729 137.126872 \r\nL 95.674429 131.350328 \r\nL 95.750596 134.671085 \r\nL 95.753643 135.02796 \r\nL 95.793249 127.358162 \r\nL 95.799343 127.575916 \r\nL 95.933397 117.504769 \r\nL 95.969957 119.331488 \r\nL 96.012611 125.289494 \r\nL 96.094871 124.73301 \r\nL 96.100964 124.581791 \r\nL 96.104011 125.144324 \r\nL 96.107058 124.890277 \r\nL 96.125338 130.213166 \r\nL 96.198458 124.678571 \r\nL 96.219785 125.45281 \r\nL 96.308139 122.331661 \r\nL 96.335559 123.220826 \r\nL 96.369072 126.801678 \r\nL 96.430006 121.424351 \r\nL 96.442193 122.543367 \r\nL 96.49094 124.962862 \r\nL 96.493986 125.839929 \r\nL 96.570154 118.145935 \r\nL 96.579294 118.817345 \r\nL 96.667647 117.637841 \r\nL 96.631087 121.097719 \r\nL 96.685928 119.192367 \r\nL 96.896149 145.322911 \r\nL 96.899195 145.310813 \r\nL 97.014969 141.838838 \r\nL 96.950989 147.028655 \r\nL 97.018016 142.365078 \r\nL 97.252611 124.866082 \r\nL 97.030203 142.915514 \r\nL 97.292217 127.618257 \r\nL 97.377525 129.632487 \r\nL 97.334871 125.585882 \r\nL 97.395805 127.497283 \r\nL 97.453692 126.329876 \r\nL 97.404945 129.487317 \r\nL 97.505485 127.382357 \r\nL 97.602979 129.311904 \r\nL 97.70352 130.945063 \r\nL 97.624306 127.805768 \r\nL 97.718753 130.376482 \r\nL 97.7218 129.965167 \r\nL 97.79492 134.64689 \r\nL 97.861947 139.274174 \r\nL 97.901554 134.919083 \r\nL 97.910694 132.910902 \r\nL 98.002095 139.618952 \r\nL 98.017328 142.008203 \r\nL 98.041701 139.032224 \r\nL 98.111775 139.431441 \r\nL 98.114822 139.552416 \r\nL 98.136149 136.443365 \r\nL 98.154429 137.084531 \r\nL 98.166615 135.856637 \r\nL 98.215362 141.318647 \r\nL 98.242783 139.044322 \r\nL 98.245829 139.655244 \r\nL 98.30981 131.332182 \r\nL 98.398163 123.741017 \r\nL 98.434724 124.466865 \r\nL 98.660178 116.379704 \r\nL 98.675412 119.059295 \r\nL 98.940473 131.858422 \r\nL 98.98008 130.231312 \r\nL 99.07148 125.029398 \r\nL 99.104994 129.632487 \r\nL 99.190301 132.753635 \r\nL 99.138507 127.612209 \r\nL 99.211628 129.063906 \r\nL 99.245141 124.599938 \r\nL 99.284748 129.699023 \r\nL 99.324355 128.198936 \r\nL 99.357869 127.787622 \r\nL 99.498016 134.906986 \r\nL 99.501063 134.235576 \r\nL 99.54981 142.171519 \r\nL 99.589416 138.711641 \r\nL 99.67777 143.308681 \r\nL 99.70519 140.864992 \r\nL 99.854478 133.491581 \r\nL 99.738704 141.01621 \r\nL 99.857525 133.812164 \r\nL 99.866665 133.945236 \r\nL 99.875805 132.354419 \r\nL 99.891038 132.789928 \r\nL 99.918458 130.297848 \r\nL 99.970252 134.665036 \r\nL 99.973299 134.132747 \r\nL 100.052512 140.713773 \r\nL 100.110399 138.512033 \r\nL 100.116493 138.19145 \r\nL 100.168286 142.16547 \r\nL 100.171333 141.663425 \r\nL 100.22008 144.802719 \r\nL 100.26578 137.538186 \r\nL 100.384601 131.307987 \r\nL 100.390694 131.568083 \r\nL 100.454674 129.366342 \r\nL 100.488188 132.880659 \r\nL 100.494281 132.197151 \r\nL 100.591775 135.644932 \r\nL 100.515608 131.453157 \r\nL 100.607009 133.939188 \r\nL 100.610055 133.588361 \r\nL 100.680129 137.278091 \r\nL 100.689269 137.223652 \r\nL 100.710596 138.421302 \r\nL 100.771529 132.886707 \r\nL 100.878163 127.866256 \r\nL 100.896443 128.495324 \r\nL 100.978704 124.902375 \r\nL 100.911677 129.481268 \r\nL 101.006124 128.580007 \r\nL 101.045731 129.130442 \r\nL 101.054871 126.753288 \r\nL 101.060964 126.438754 \r\nL 101.115805 130.703113 \r\nL 101.225485 135.136838 \r\nL 101.240719 133.794018 \r\nL 101.338213 125.725003 \r\nL 101.380866 129.239319 \r\nL 101.40524 129.868388 \r\nL 101.390006 127.805768 \r\nL 101.444846 127.932792 \r\nL 101.447893 127.134359 \r\nL 101.50578 131.066038 \r\nL 101.545387 130.255507 \r\nL 101.691628 142.891319 \r\nL 101.700768 142.111031 \r\nL 101.703814 142.431615 \r\nL 101.773888 138.415253 \r\nL 101.776935 138.530179 \r\nL 101.932316 120.214603 \r\nL 101.819588 138.947542 \r\nL 101.974969 121.037232 \r\nL 102.02067 118.877832 \r\nL 102.090743 122.664342 \r\nL 102.230891 132.179005 \r\nL 102.12121 122.28932 \r\nL 102.291824 130.533749 \r\nL 102.294871 130.539797 \r\nL 102.355805 133.195193 \r\nL 102.407598 130.914819 \r\nL 102.416738 131.695106 \r\nL 102.441112 129.402635 \r\nL 102.483765 129.420781 \r\nL 102.511186 126.880312 \r\nL 102.578213 131.689058 \r\nL 102.584306 130.920868 \r\nL 102.843274 143.187707 \r\nL 102.855461 142.437663 \r\nL 102.974281 136.981702 \r\nL 102.907254 142.88527 \r\nL 102.983421 138.034183 \r\nL 103.013888 136.939361 \r\nL 103.050448 140.453678 \r\nL 103.053495 140.471824 \r\nL 103.056542 140.453678 \r\nL 103.160129 136.104636 \r\nL 103.172316 136.697412 \r\nL 103.178409 136.872825 \r\nL 103.196689 136.116733 \r\nL 103.199736 136.243757 \r\nL 103.272856 132.656855 \r\nL 103.291136 136.56434 \r\nL 103.312463 135.082399 \r\nL 103.31551 135.445323 \r\nL 103.400817 132.723392 \r\nL 103.403864 132.916951 \r\nL 103.690252 115.339321 \r\nL 103.726812 115.502637 \r\nL 103.809072 118.097545 \r\nL 103.735952 115.436101 \r\nL 103.845633 117.686231 \r\nL 103.848679 117.111601 \r\nL 103.891333 121.732836 \r\nL 103.952267 117.480574 \r\nL 103.991873 122.585708 \r\nL 104.010154 117.329356 \r\nL 104.061947 117.752767 \r\nL 104.180768 99.219437 \r\nL 104.208188 100.604598 \r\nL 104.317869 109.115171 \r\nL 104.351382 108.552638 \r\nL 104.360522 109.278487 \r\nL 104.430596 126.450851 \r\nL 104.485436 122.700634 \r\nL 104.488483 121.037232 \r\nL 104.570743 124.890277 \r\nL 104.59207 124.085795 \r\nL 104.61035 126.971043 \r\nL 104.659097 123.595847 \r\nL 104.704797 125.144324 \r\nL 104.710891 124.400329 \r\nL 104.802291 128.380398 \r\nL 104.808385 129.287709 \r\nL 104.851038 124.218867 \r\nL 104.854085 124.382183 \r\nL 104.982045 117.389843 \r\nL 104.997279 118.853637 \r\nL 105.052119 112.006467 \r\nL 105.064306 112.333099 \r\nL 105.088679 109.780532 \r\nL 105.167893 112.810949 \r\nL 105.173986 112.381489 \r\nL 105.177033 112.399635 \r\nL 105.18008 112.097198 \r\nL 105.201407 116.325265 \r\nL 105.28062 109.429705 \r\nL 105.286714 110.536624 \r\nL 105.408581 117.420087 \r\nL 105.423814 116.149852 \r\nL 105.509122 111.722176 \r\nL 105.484748 117.347502 \r\nL 105.539588 114.637668 \r\nL 105.591382 122.894194 \r\nL 105.655362 118.291105 \r\nL 105.682783 122.410295 \r\nL 105.789416 119.803289 \r\nL 105.81379 122.331661 \r\nL 105.90519 117.752767 \r\nL 106.011824 120.946501 \r\nL 105.935657 115.926049 \r\nL 106.017918 119.912166 \r\nL 106.145878 124.726961 \r\nL 106.081898 118.291105 \r\nL 106.148925 124.037405 \r\nL 106.337819 139.449587 \r\nL 106.155018 123.39019 \r\nL 106.353053 137.985793 \r\nL 106.3561 137.09058 \r\nL 106.398753 145.111205 \r\nL 106.450547 141.693669 \r\nL 106.526714 142.667515 \r\nL 106.4932 139.141102 \r\nL 106.560227 141.59084 \r\nL 106.563274 141.44567 \r\nL 106.605928 144.584965 \r\nL 106.621161 143.405461 \r\nL 106.660768 145.994321 \r\nL 106.712561 140.629091 \r\nL 106.855756 130.364384 \r\nL 106.767402 144.300674 \r\nL 106.858802 130.769649 \r\nL 106.892316 131.882617 \r\nL 106.907549 129.390537 \r\nL 106.968483 131.217256 \r\nL 107.07207 125.942757 \r\nL 106.977623 131.495498 \r\nL 107.096443 129.451025 \r\nL 107.139097 133.957334 \r\nL 107.196984 128.108205 \r\nL 107.206124 129.511512 \r\nL 107.285338 124.273306 \r\nL 107.212217 129.656682 \r\nL 107.334085 126.124219 \r\nL 107.358458 129.880485 \r\nL 107.440719 126.063732 \r\nL 107.553446 122.156248 \r\nL 107.477279 128.1324 \r\nL 107.565633 123.638188 \r\nL 107.72406 131.205159 \r\nL 107.766714 127.430747 \r\nL 107.781947 124.521304 \r\nL 107.858114 131.495498 \r\nL 107.870301 128.979223 \r\nL 108.080522 116.663995 \r\nL 107.894674 129.741364 \r\nL 108.083569 118.539103 \r\nL 108.101849 120.075482 \r\nL 108.141456 115.53893 \r\nL 108.153643 116.192193 \r\nL 108.156689 114.946153 \r\nL 108.25723 118.817345 \r\nL 108.263323 118.055204 \r\nL 108.305977 123.323654 \r\nL 108.33035 122.803463 \r\nL 108.440031 126.98314 \r\nL 108.443077 127.424698 \r\nL 108.519244 122.670391 \r\nL 108.580178 122.246979 \r\nL 108.552758 125.198763 \r\nL 108.601505 123.426483 \r\nL 108.674625 126.698849 \r\nL 108.702045 122.742975 \r\nL 108.711186 123.263167 \r\nL 108.741652 119.863777 \r\nL 108.814773 123.789407 \r\nL 108.820866 122.658293 \r\nL 108.826959 123.849894 \r\nL 108.89094 117.317258 \r\nL 108.979294 110.826963 \r\nL 109.00976 114.184012 \r\nL 109.283962 149.460247 \r\nL 109.302242 148.976348 \r\nL 109.427156 139.225784 \r\nL 109.357082 149.133615 \r\nL 109.454576 141.233965 \r\nL 109.47895 143.568777 \r\nL 109.545977 138.6693 \r\nL 109.549023 139.183443 \r\nL 109.683077 132.983487 \r\nL 109.725731 136.84863 \r\nL 109.731824 137.544235 \r\nL 109.786665 132.850415 \r\nL 109.814085 133.298022 \r\nL 109.820178 133.370606 \r\nL 109.829318 131.610424 \r\nL 109.859785 132.741538 \r\nL 110.070006 124.557597 \r\nL 110.08524 123.021217 \r\nL 110.106566 125.924611 \r\nL 110.182733 123.559555 \r\nL 110.243667 124.551548 \r\nL 110.277181 122.392149 \r\nL 110.280227 123.075656 \r\nL 110.359441 119.029051 \r\nL 110.389908 123.184533 \r\nL 110.408188 121.134011 \r\nL 110.444748 124.787449 \r\nL 110.496542 122.845804 \r\nL 110.499588 123.825699 \r\nL 110.584896 117.88584 \r\nL 110.594036 119.252854 \r\nL 110.816443 112.980314 \r\nL 110.600129 119.779094 \r\nL 110.831677 114.323133 \r\nL 110.959638 124.370086 \r\nL 110.962684 124.279355 \r\nL 111.078458 128.8522 \r\nL 111.108925 127.249285 \r\nL 111.242979 122.271174 \r\nL 111.303913 125.132227 \r\nL 111.267353 121.962688 \r\nL 111.3618 122.990974 \r\nL 111.504994 117.855596 \r\nL 111.514134 119.228659 \r\nL 111.547647 120.238798 \r\nL 111.532414 118.006814 \r\nL 111.572021 118.611688 \r\nL 111.581161 115.672002 \r\nL 111.596394 119.343585 \r\nL 111.684748 117.268868 \r\nL 111.739588 122.603854 \r\nL 111.815756 121.490887 \r\nL 111.931529 116.615605 \r\nL 111.943716 116.905944 \r\nL 111.94981 117.746719 \r\nL 112.035117 115.109469 \r\nL 112.047303 115.266736 \r\nL 112.123471 112.321001 \r\nL 112.163077 113.972307 \r\nL 112.166124 113.996502 \r\nL 112.169171 113.47631 \r\nL 112.205731 111.377398 \r\nL 112.245338 115.2002 \r\nL 112.278851 113.101289 \r\nL 112.281898 113.149678 \r\nL 112.309318 111.921785 \r\nL 112.452512 102.382926 \r\nL 112.461652 103.102726 \r\nL 112.479932 103.501943 \r\nL 112.528679 99.96948 \r\nL 112.531726 97.57418 \r\nL 112.632267 101.759907 \r\nL 112.63836 100.846547 \r\nL 112.793741 114.565083 \r\nL 112.799834 113.881576 \r\nL 112.857721 120.61382 \r\nL 112.872955 119.682314 \r\nL 112.985682 123.813602 \r\nL 112.988729 122.295369 \r\nL 113.080129 113.440018 \r\nL 113.019195 123.1059 \r\nL 113.119736 114.462254 \r\nL 113.168483 111.843151 \r\nL 113.223323 115.290931 \r\nL 113.22637 115.817171 \r\nL 113.28121 111.564909 \r\nL 113.320817 112.992411 \r\nL 113.35433 108.431664 \r\nL 113.409171 116.8757 \r\nL 113.418311 115.82322 \r\nL 113.488385 110.597111 \r\nL 113.579785 112.37544 \r\nL 113.665092 121.345717 \r\nL 113.713839 117.172089 \r\nL 113.89664 130.745455 \r\nL 113.902733 129.196978 \r\nL 113.954527 133.158901 \r\nL 114.055068 123.39019 \r\nL 114.070301 126.257292 \r\nL 114.143421 121.254986 \r\nL 114.280522 112.647633 \r\nL 114.286615 113.016606 \r\nL 114.317082 117.559208 \r\nL 114.292709 112.974265 \r\nL 114.405436 115.926049 \r\nL 114.414576 114.921958 \r\nL 114.472463 122.948632 \r\nL 114.496837 121.708641 \r\nL 114.646124 132.959292 \r\nL 114.649171 132.68105 \r\nL 114.688778 131.604375 \r\nL 114.743618 136.685314 \r\nL 114.749711 135.451372 \r\nL 114.862439 130.043801 \r\nL 114.792365 135.687273 \r\nL 114.868532 133.195193 \r\nL 114.959932 141.040405 \r\nL 114.993446 138.530179 \r\nL 115.151873 130.691016 \r\nL 115.161014 132.439101 \r\nL 115.167107 134.755767 \r\nL 115.252414 121.412253 \r\nL 115.285928 124.442671 \r\nL 115.435215 109.145414 \r\nL 115.438262 109.338974 \r\nL 115.471775 105.250028 \r\nL 115.493102 105.81256 \r\nL 115.505289 104.28223 \r\nL 115.535756 108.788539 \r\nL 115.593643 108.4982 \r\nL 115.599736 106.689627 \r\nL 115.66067 114.159818 \r\nL 115.66981 112.157686 \r\nL 115.773397 120.898111 \r\nL 115.78863 119.458511 \r\nL 115.870891 126.245194 \r\nL 115.913544 124.164429 \r\nL 116.132905 110.578965 \r\nL 116.135952 110.585014 \r\nL 116.138999 112.012516 \r\nL 116.224306 101.923222 \r\nL 116.31266 96.81204 \r\nL 116.273053 102.630925 \r\nL 116.34008 99.080316 \r\nL 116.35836 103.108775 \r\nL 116.434527 95.100247 \r\nL 116.446714 97.066087 \r\nL 116.452807 95.445025 \r\nL 116.483274 98.027836 \r\nL 116.501554 97.979446 \r\nL 116.608188 108.867173 \r\nL 116.629515 106.707773 \r\nL 116.650842 101.911125 \r\nL 116.717869 111.068913 \r\nL 116.723962 109.859165 \r\nL 116.757475 113.470261 \r\nL 116.781849 107.512255 \r\nL 116.833643 110.421698 \r\nL 116.97379 100.967522 \r\nL 116.979883 101.257861 \r\nL 117.092611 107.246111 \r\nL 117.120031 106.3388 \r\nL 117.135264 104.941542 \r\nL 117.184011 116.434143 \r\nL 117.187058 116.440191 \r\nL 117.260178 117.625744 \r\nL 117.244945 114.298938 \r\nL 117.287598 115.678051 \r\nL 117.336345 105.95773 \r\nL 117.403372 110.669696 \r\nL 117.406419 110.669696 \r\nL 117.500866 98.608515 \r\nL 117.421652 111.812908 \r\nL 117.58008 100.30821 \r\nL 117.613593 105.570611 \r\nL 117.66234 97.441108 \r\nL 117.677574 97.586278 \r\nL 117.756787 86.80138 \r\nL 117.829908 93.442893 \r\nL 117.988335 105.752073 \r\nL 117.991382 103.889062 \r\nL 118.076689 113.905771 \r\nL 118.088876 110.488234 \r\nL 118.119343 112.61739 \r\nL 118.161996 108.54659 \r\nL 118.180276 108.570784 \r\nL 118.183323 108.334884 \r\nL 118.229023 113.137581 \r\nL 118.253397 115.901854 \r\nL 118.28691 109.919653 \r\nL 118.326517 111.982272 \r\nL 118.442291 101.83854 \r\nL 118.366124 113.542846 \r\nL 118.460571 103.495894 \r\nL 118.463618 103.876965 \r\nL 118.524552 97.997592 \r\nL 118.673839 87.884104 \r\nL 118.536738 98.348419 \r\nL 118.698213 90.708864 \r\nL 118.85664 106.768261 \r\nL 118.859687 106.683579 \r\nL 118.899294 103.949549 \r\nL 118.932807 110.960036 \r\nL 118.966321 120.595674 \r\nL 119.051628 113.433969 \r\nL 119.094281 114.480401 \r\nL 119.139982 110.814866 \r\nL 119.152168 111.65564 \r\nL 119.267942 95.953119 \r\nL 119.207009 113.349287 \r\nL 119.286222 100.290063 \r\nL 119.465977 111.050767 \r\nL 119.469023 109.998286 \r\nL 119.511677 108.117129 \r\nL 119.548237 112.677877 \r\nL 119.660964 116.845457 \r\nL 119.612217 110.578965 \r\nL 119.673151 115.974439 \r\nL 119.761505 114.2445 \r\nL 119.694478 118.496762 \r\nL 119.779785 116.101462 \r\nL 119.804158 118.285056 \r\nL 119.880326 114.861471 \r\nL 119.990006 111.776615 \r\nL 119.926026 119.198415 \r\nL 120.00524 112.865388 \r\nL 120.03266 113.343238 \r\nL 120.063127 109.217999 \r\nL 120.081407 109.804727 \r\nL 120.224601 96.805991 \r\nL 120.300768 90.636279 \r\nL 120.346468 94.773615 \r\nL 120.349515 95.160734 \r\nL 120.407402 88.482929 \r\nL 120.413495 87.751031 \r\nL 120.462242 91.186714 \r\nL 120.486615 90.866131 \r\nL 120.489662 92.075878 \r\nL 120.510989 86.692503 \r\nL 120.599343 91.985147 \r\nL 120.718163 95.729316 \r\nL 120.64809 86.166262 \r\nL 120.727303 94.767566 \r\nL 120.840031 89.263216 \r\nL 120.858311 89.946723 \r\nL 120.995412 97.525791 \r\nL 120.904011 87.956689 \r\nL 121.001505 97.283841 \r\nL 121.022832 96.461213 \r\nL 121.031972 98.58432 \r\nL 121.175166 108.607077 \r\nL 121.178213 107.609035 \r\nL 121.303127 96.309994 \r\nL 121.312267 97.380621 \r\nL 121.315313 97.846374 \r\nL 121.379294 93.823964 \r\nL 121.40976 95.475269 \r\nL 121.525534 103.653161 \r\nL 121.458507 92.196853 \r\nL 121.586468 102.36478 \r\nL 121.592561 101.052204 \r\nL 121.662635 106.048461 \r\nL 121.693102 103.066434 \r\nL 121.711382 106.314606 \r\nL 121.790596 102.721656 \r\nL 121.796689 103.362822 \r\nL 121.875903 103.393066 \r\nL 121.927697 96.394677 \r\nL 122.098311 109.756337 \r\nL 122.101357 109.006294 \r\nL 122.128778 114.044892 \r\nL 122.192758 113.833186 \r\nL 122.198851 113.772698 \r\nL 122.235412 124.902375 \r\nL 122.308532 128.676786 \r\nL 122.275018 122.972827 \r\nL 122.342045 124.20677 \r\nL 122.345092 124.370086 \r\nL 122.375559 120.093629 \r\nL 122.6132 91.797637 \r\nL 122.625387 94.332057 \r\nL 122.716787 90.382232 \r\nL 122.728974 88.113956 \r\nL 122.786861 94.301814 \r\nL 122.808188 93.932841 \r\nL 122.908729 98.808123 \r\nL 122.829515 93.690891 \r\nL 122.927009 97.580229 \r\nL 122.930055 96.104337 \r\nL 123.024502 103.08458 \r\nL 123.027549 102.334537 \r\nL 123.13723 109.732142 \r\nL 123.16465 108.933709 \r\nL 123.167697 107.439671 \r\nL 123.26519 112.677877 \r\nL 123.310891 116.754726 \r\nL 123.353544 111.510471 \r\nL 123.371824 111.939931 \r\nL 123.393151 114.304987 \r\nL 123.426665 107.385232 \r\nL 123.438851 107.385232 \r\nL 123.582045 96.672919 \r\nL 123.447991 107.699766 \r\nL 123.639932 97.652814 \r\nL 123.655166 101.052204 \r\nL 123.7161 94.555861 \r\nL 123.74352 95.922875 \r\nL 123.75266 94.912736 \r\nL 123.82578 104.022134 \r\nL 123.83492 101.602639 \r\nL 123.920227 107.445719 \r\nL 123.947647 103.03619 \r\nL 123.950694 102.89102 \r\nL 123.972021 106.223874 \r\nL 123.975068 106.169436 \r\nL 124.051235 109.012342 \r\nL 123.999441 104.143109 \r\nL 124.084748 107.246111 \r\nL 124.124355 105.068566 \r\nL 124.103028 108.165519 \r\nL 124.194429 107.088844 \r\nL 124.200522 107.482012 \r\nL 124.206615 106.15129 \r\nL 124.212709 106.786407 \r\nL 124.310203 103.75599 \r\nL 124.255362 108.849026 \r\nL 124.328483 104.475789 \r\nL 124.343716 103.18136 \r\nL 124.39551 109.078878 \r\nL 124.401603 108.921611 \r\nL 124.407697 109.242194 \r\nL 124.41379 110.373308 \r\nL 124.48691 103.489845 \r\nL 124.489957 103.719697 \r\nL 124.648385 112.502464 \r\nL 124.50519 103.374919 \r\nL 124.654478 111.558861 \r\nL 124.718458 107.7784 \r\nL 124.748925 112.829095 \r\nL 124.761112 111.298765 \r\nL 124.764158 112.091149 \r\nL 124.846419 107.125136 \r\nL 124.858606 107.802595 \r\nL 124.925633 111.292716 \r\nL 124.9561 107.500158 \r\nL 124.97438 108.607077 \r\nL 125.044453 104.4274 \r\nL 124.986566 110.742281 \r\nL 125.07492 109.175658 \r\nL 125.190694 114.190061 \r\nL 125.196787 113.579139 \r\nL 125.215068 113.869478 \r\nL 125.208974 112.357294 \r\nL 125.221161 112.448025 \r\nL 125.230301 109.036537 \r\nL 125.327795 114.522742 \r\nL 125.428335 108.770393 \r\nL 125.373495 117.256771 \r\nL 125.452709 110.034579 \r\nL 125.483176 112.454074 \r\nL 125.544109 107.941716 \r\nL 125.550203 106.659384 \r\nL 125.577623 115.405857 \r\nL 125.65379 107.887277 \r\nL 125.72691 111.746371 \r\nL 125.693397 104.360863 \r\nL 125.766517 108.534492 \r\nL 125.803077 103.501943 \r\nL 125.860964 112.115344 \r\nL 125.873151 110.022481 \r\nL 125.882291 108.558687 \r\nL 125.888385 111.964126 \r\nL 125.952365 110.530575 \r\nL 125.991972 113.633577 \r\nL 126.031579 108.794588 \r\nL 126.062045 110.923743 \r\nL 126.068139 110.657599 \r\nL 126.126026 116.174047 \r\nL 126.180866 112.532707 \r\nL 126.190006 112.193978 \r\nL 126.211333 116.821262 \r\nL 126.244846 114.395718 \r\nL 126.247893 115.980487 \r\nL 126.302733 111.583056 \r\nL 126.348434 111.788713 \r\nL 126.458114 108.806685 \r\nL 126.363667 114.383621 \r\nL 126.464208 110.016433 \r\nL 126.485534 112.435927 \r\nL 126.528188 107.917521 \r\nL 126.558655 108.25625 \r\nL 126.595215 106.810602 \r\nL 126.653102 109.98014 \r\nL 126.656149 110.089017 \r\nL 126.665289 107.421524 \r\nL 126.753643 104.288279 \r\nL 126.704896 109.326877 \r\nL 126.778016 105.455685 \r\nL 126.905977 110.476137 \r\nL 126.787156 103.677356 \r\nL 126.918163 109.278487 \r\nL 127.009564 102.401073 \r\nL 127.040031 105.280272 \r\nL 127.058311 106.756163 \r\nL 127.122291 103.253945 \r\nL 127.216738 93.878402 \r\nL 127.247205 96.037801 \r\nL 127.311186 101.493762 \r\nL 127.362979 98.354468 \r\nL 127.381259 96.122484 \r\nL 127.451333 99.310168 \r\nL 127.466566 98.82022 \r\nL 127.51836 100.49572 \r\nL 127.54578 92.626314 \r\nL 127.624994 87.466741 \r\nL 127.658507 90.388281 \r\nL 127.661554 90.400378 \r\nL 127.734674 80.19011 \r\nL 127.780375 82.68219 \r\nL 127.816935 80.359475 \r\nL 127.844355 85.494853 \r\nL 127.896149 80.885715 \r\nL 127.920522 79.385628 \r\nL 127.993643 84.037107 \r\nL 128.13379 98.215347 \r\nL 128.310498 89.414434 \r\nL 128.209957 101.614737 \r\nL 128.313544 90.00721 \r\nL 128.429318 82.331363 \r\nL 128.328778 91.386322 \r\nL 128.490252 86.190457 \r\nL 128.514625 83.057212 \r\nL 128.615166 92.686801 \r\nL 128.6761 84.472616 \r\nL 128.73094 89.105949 \r\nL 128.773593 92.838019 \r\nL 128.746173 88.089761 \r\nL 128.852807 91.144373 \r\nL 128.855854 90.049552 \r\nL 128.941161 98.541978 \r\nL 128.944208 98.917 \r\nL 128.996001 91.658516 \r\nL 129.075215 85.658168 \r\nL 129.096542 91.918611 \r\nL 129.102635 91.864173 \r\nL 129.163569 94.156644 \r\nL 129.111775 89.632189 \r\nL 129.194036 90.013259 \r\nL 129.230596 86.450553 \r\nL 129.264109 92.577924 \r\nL 129.34637 97.979446 \r\nL 129.306763 91.229055 \r\nL 129.38293 95.426879 \r\nL 129.398163 89.015218 \r\nL 129.498704 93.043676 \r\nL 129.559638 87.914347 \r\nL 129.605338 92.432754 \r\nL 129.651038 89.67453 \r\nL 129.721112 95.838193 \r\nL 129.803372 85.779143 \r\nL 129.836886 92.813824 \r\nL 129.861259 93.442893 \r\nL 129.882586 86.093678 \r\nL 129.97094 76.657648 \r\nL 129.900866 88.755122 \r\nL 130.004453 77.673836 \r\nL 130.028827 76.331016 \r\nL 130.07148 87.206645 \r\nL 130.242095 120.027092 \r\nL 130.245141 118.883881 \r\nL 130.333495 129.826047 \r\nL 130.373102 121.980835 \r\nL 130.528483 98.935146 \r\nL 130.531529 99.298071 \r\nL 130.601603 94.682884 \r\nL 130.635117 88.277272 \r\nL 130.699097 99.419045 \r\nL 130.702144 99.11056 \r\nL 130.711284 102.945459 \r\nL 130.796591 94.440935 \r\nL 130.799638 95.106296 \r\nL 130.827058 91.356079 \r\nL 130.918458 91.725052 \r\nL 130.921505 92.825922 \r\nL 130.979392 87.593764 \r\nL 131.025092 91.537541 \r\nL 131.079932 89.015218 \r\nL 131.098213 93.563868 \r\nL 131.119539 93.430796 \r\nL 131.131726 94.99137 \r\nL 131.186566 88.343808 \r\nL 131.22008 91.622223 \r\nL 131.226173 90.835887 \r\nL 131.27492 95.106296 \r\nL 131.360227 98.560125 \r\nL 131.317574 93.104164 \r\nL 131.390694 96.406774 \r\nL 131.402881 94.31996 \r\nL 131.451628 100.205381 \r\nL 131.485141 99.122657 \r\nL 131.488188 99.709385 \r\nL 131.555215 93.787671 \r\nL 131.567402 94.07801 \r\nL 131.674036 80.359475 \r\nL 131.713643 81.000641 \r\nL 131.80809 90.212867 \r\nL 131.747156 79.506603 \r\nL 131.838557 85.767046 \r\nL 131.841603 85.724705 \r\nL 131.847697 86.65621 \r\nL 131.984797 98.475442 \r\nL 131.987844 96.727357 \r\nL 132.060964 107.391281 \r\nL 132.088385 102.388975 \r\nL 132.091431 102.31639 \r\nL 132.106665 104.318522 \r\nL 132.112758 102.739802 \r\nL 132.243765 122.204638 \r\nL 132.246812 120.341627 \r\nL 132.252905 118.02496 \r\nL 132.277279 123.831748 \r\nL 132.350399 123.620042 \r\nL 132.356493 123.795456 \r\nL 132.359539 123.081705 \r\nL 132.40524 128.344106 \r\nL 132.49664 117.365648 \r\nL 132.499687 117.795108 \r\nL 132.56976 112.175832 \r\nL 132.825682 93.406601 \r\nL 132.575854 113.028704 \r\nL 132.831775 95.172832 \r\nL 132.837869 95.553902 \r\nL 132.840915 94.434886 \r\nL 132.871382 91.610126 \r\nL 132.947549 95.753511 \r\nL 132.996296 88.827707 \r\nL 133.06637 93.557819 \r\nL 133.300964 105.425441 \r\nL 133.087697 92.100073 \r\nL 133.319244 105.032273 \r\nL 133.361898 94.828054 \r\nL 133.441112 100.277966 \r\nL 133.450252 100.973571 \r\nL 133.456345 98.493589 \r\nL 133.462439 95.795852 \r\nL 133.520326 106.375093 \r\nL 133.553839 103.090629 \r\nL 133.556886 102.897069 \r\nL 133.575166 107.990106 \r\nL 133.578213 107.736059 \r\nL 133.715313 120.964647 \r\nL 133.733593 119.053246 \r\nL 133.767107 129.033662 \r\nL 133.840227 118.248764 \r\nL 133.855461 119.295195 \r\nL 133.879834 113.016606 \r\nL 133.882881 113.167825 \r\nL 134.071775 97.955251 \r\nL 134.093102 101.723614 \r\nL 134.105289 103.27814 \r\nL 134.190596 100.011822 \r\nL 134.196689 97.646765 \r\nL 134.294183 101.772004 \r\nL 134.29723 101.40908 \r\nL 134.464797 76.923792 \r\nL 134.571431 72.012218 \r\nL 134.540964 77.135498 \r\nL 134.583618 73.234063 \r\nL 134.623225 75.756386 \r\nL 134.601898 71.963828 \r\nL 134.690252 73.923619 \r\nL 134.699392 72.012218 \r\nL 134.778606 82.464435 \r\nL 134.888286 90.624182 \r\nL 134.827353 81.974488 \r\nL 134.900473 88.712781 \r\nL 135.037574 80.123574 \r\nL 135.04062 80.395767 \r\nL 135.071087 84.696419 \r\nL 135.110694 79.028753 \r\nL 135.165534 84.000815 \r\nL 135.189908 82.319266 \r\nL 135.226468 87.80547 \r\nL 135.272168 85.482755 \r\nL 135.290448 85.017002 \r\nL 135.305682 89.214826 \r\nL 135.360522 87.865957 \r\nL 135.366615 89.505165 \r\nL 135.439736 85.452511 \r\nL 135.467156 84.490762 \r\nL 135.494576 88.997071 \r\nL 135.531136 88.960779 \r\nL 135.66519 109.992238 \r\nL 135.668237 108.87927 \r\nL 135.683471 107.548548 \r\nL 135.747451 117.293063 \r\nL 135.765731 113.506554 \r\nL 135.768778 113.597285 \r\nL 135.780964 111.208034 \r\nL 135.927205 89.487019 \r\nL 136.055166 70.481887 \r\nL 136.070399 73.572792 \r\nL 136.149613 84.871833 \r\nL 136.186173 76.107213 \r\nL 136.19836 73.959911 \r\nL 136.274527 85.355732 \r\nL 136.518262 107.076746 \r\nL 136.283667 83.033017 \r\nL 136.530448 104.070524 \r\nL 136.637082 98.269785 \r\nL 136.652316 98.638758 \r\nL 136.676689 103.489845 \r\nL 136.731529 94.89459 \r\nL 136.835117 84.279056 \r\nL 136.874724 88.035322 \r\nL 136.87777 89.202728 \r\nL 136.956984 82.077316 \r\nL 136.969171 82.416045 \r\nL 136.984404 81.351468 \r\nL 137.042291 89.359996 \r\nL 137.109318 93.775574 \r\nL 137.084945 85.912215 \r\nL 137.158065 90.787497 \r\nL 137.267746 95.112344 \r\nL 137.182439 89.553555 \r\nL 137.298213 91.92466 \r\nL 137.404846 79.464262 \r\nL 137.423127 83.940327 \r\nL 137.46578 87.678447 \r\nL 137.490154 82.10756 \r\nL 137.535854 85.083538 \r\nL 137.593741 83.97662 \r\nL 137.566321 87.684495 \r\nL 137.599834 86.438456 \r\nL 137.694281 94.840151 \r\nL 137.627254 85.688412 \r\nL 137.721701 90.231014 \r\nL 137.724748 88.984974 \r\nL 137.797869 95.100247 \r\nL 137.825289 91.622223 \r\nL 137.931923 95.735364 \r\nL 137.916689 91.513346 \r\nL 137.941063 94.138498 \r\nL 138.069023 79.252556 \r\nL 137.956296 95.330099 \r\nL 138.093397 81.726489 \r\nL 138.227451 93.182797 \r\nL 138.291431 96.71526 \r\nL 138.239638 91.622223 \r\nL 138.340178 93.769525 \r\nL 138.343225 93.588063 \r\nL 138.361505 98.445199 \r\nL 138.373692 99.794067 \r\nL 138.449859 92.590021 \r\nL 138.492512 87.055427 \r\nL 138.556493 92.807776 \r\nL 138.775854 109.865214 \r\nL 138.788041 107.850985 \r\nL 138.794134 107.965911 \r\nL 138.797181 107.554597 \r\nL 139.083569 87.255035 \r\nL 139.098802 88.132102 \r\nL 139.202389 93.340065 \r\nL 139.129269 84.817394 \r\nL 139.22067 93.049725 \r\nL 139.24809 91.283494 \r\nL 139.269416 94.731274 \r\nL 139.403471 107.0586 \r\nL 139.290743 93.21909 \r\nL 139.412611 105.274223 \r\nL 139.504011 98.578271 \r\nL 139.531431 101.342544 \r\nL 139.537525 103.689454 \r\nL 139.583225 95.318002 \r\nL 139.635018 99.431143 \r\nL 139.708139 97.132623 \r\nL 139.671579 102.328488 \r\nL 139.732512 100.683231 \r\nL 139.897033 117.268868 \r\nL 139.915313 114.323133 \r\nL 139.988434 119.36778 \r\nL 140.006714 116.966432 \r\nL 140.061554 118.956466 \r\nL 140.0189 115.944195 \r\nL 140.070694 118.732663 \r\nL 140.092021 124.757205 \r\nL 140.165141 117.438233 \r\nL 140.186468 121.702593 \r\nL 140.414969 105.165345 \r\nL 140.192561 122.355856 \r\nL 140.454576 107.82679 \r\nL 140.472856 111.964126 \r\nL 140.49723 105.364954 \r\nL 140.56121 105.588757 \r\nL 140.667844 112.079052 \r\nL 140.680031 109.756337 \r\nL 140.740964 115.284883 \r\nL 140.789711 110.754379 \r\nL 140.838458 110.808817 \r\nL 140.908532 106.411385 \r\nL 140.911579 106.598896 \r\nL 140.954232 102.927313 \r\nL 140.963372 103.151116 \r\nL 141.088286 92.571875 \r\nL 141.09438 94.235278 \r\nL 141.100473 96.04385 \r\nL 141.161407 85.325488 \r\nL 141.179687 87.624008 \r\nL 141.19492 87.872006 \r\nL 141.304601 79.542895 \r\nL 141.307647 80.214305 \r\nL 141.396001 75.224097 \r\nL 141.399048 75.925751 \r\nL 141.499588 71.685586 \r\nL 141.450842 81.938195 \r\nL 141.517869 72.86509 \r\nL 141.542242 75.345072 \r\nL 141.587942 70.530277 \r\nL 141.618409 70.826665 \r\nL 141.721996 66.556257 \r\nL 141.676296 72.859041 \r\nL 141.72809 69.647161 \r\nL 141.804257 75.393462 \r\nL 141.743323 68.50395 \r\nL 141.86519 73.512304 \r\nL 141.880424 68.038197 \r\nL 141.956591 75.218048 \r\nL 141.971824 74.758344 \r\nL 141.990104 70.893201 \r\nL 142.017525 76.627404 \r\nL 142.038851 75.605167 \r\nL 142.151579 84.623834 \r\nL 142.154625 83.274966 \r\nL 142.233839 91.954904 \r\nL 142.255166 86.426358 \r\nL 142.437967 103.290237 \r\nL 142.261259 86.402163 \r\nL 142.468434 98.669002 \r\nL 142.535461 96.019655 \r\nL 142.483667 100.175137 \r\nL 142.559834 99.183145 \r\nL 142.565928 99.497679 \r\nL 142.602488 94.495373 \r\nL 142.645141 85.41017 \r\nL 142.721308 90.460866 \r\nL 142.742635 88.3801 \r\nL 142.861456 98.191152 \r\nL 142.867549 96.382579 \r\nL 142.94981 105.830707 \r\nL 142.955903 105.141151 \r\nL 142.95895 105.165345 \r\nL 142.961996 104.754031 \r\nL 143.07777 97.822179 \r\nL 143.007697 104.766129 \r\nL 143.083864 97.906861 \r\nL 143.08691 98.977487 \r\nL 143.163077 89.934626 \r\nL 143.175264 91.380274 \r\nL 143.181357 91.410517 \r\nL 143.312365 83.051163 \r\nL 143.415952 77.456081 \r\nL 143.339785 84.073399 \r\nL 143.428139 82.016829 \r\nL 143.452512 80.758691 \r\nL 143.568286 91.87627 \r\nL 143.577426 87.509082 \r\nL 143.650547 93.672745 \r\nL 143.67492 92.475095 \r\nL 143.766321 99.431143 \r\nL 143.845534 96.757601 \r\nL 143.949122 87.696593 \r\nL 143.970448 91.337933 \r\nL 144.013102 93.763476 \r\nL 144.067942 86.238847 \r\nL 144.070989 84.369787 \r\nL 144.168483 92.487193 \r\nL 144.18067 95.263563 \r\nL 144.26293 87.793373 \r\nL 144.35433 80.680058 \r\nL 144.400031 81.690197 \r\nL 144.403077 82.785018 \r\nL 144.473151 68.116831 \r\nL 144.546271 66.913132 \r\nL 144.494478 71.740024 \r\nL 144.561505 70.312523 \r\nL 144.662045 87.121963 \r\nL 144.689466 81.96239 \r\nL 144.695559 79.899771 \r\nL 144.771726 85.331537 \r\nL 144.7961 82.48863 \r\nL 144.86008 86.625966 \r\nL 144.808286 81.248639 \r\nL 144.908827 84.091546 \r\nL 144.972807 76.318918 \r\nL 145.006321 84.926271 \r\nL 145.021554 83.099553 \r\nL 145.109908 96.249507 \r\nL 145.027647 82.512825 \r\nL 145.176935 93.878402 \r\nL 145.307942 85.512999 \r\nL 145.314036 86.982842 \r\nL 145.317082 87.932494 \r\nL 145.368876 76.185846 \r\nL 145.399343 80.04494 \r\nL 145.414576 76.397552 \r\nL 145.454183 81.62971 \r\nL 145.515117 77.450032 \r\nL 145.643077 93.884451 \r\nL 145.664404 92.626314 \r\nL 145.734478 89.934626 \r\nL 145.755805 93.981231 \r\nL 145.767991 92.59607 \r\nL 145.871579 96.098289 \r\nL 145.789318 91.531492 \r\nL 145.883765 95.711169 \r\nL 145.917279 90.031405 \r\nL 145.996493 92.045635 \r\nL 146.051333 93.896548 \r\nL 146.093986 87.055427 \r\nL 146.15492 80.220354 \r\nL 146.215854 83.081406 \r\nL 146.2189 83.166089 \r\nL 146.231087 81.381711 \r\nL 146.362095 69.302383 \r\nL 146.368188 71.516221 \r\nL 146.371235 72.084802 \r\nL 146.432168 63.120574 \r\nL 146.517475 62.497554 \r\nL 146.505289 65.540069 \r\nL 146.526615 64.95939 \r\nL 146.627156 67.3063 \r\nL 146.596689 63.513742 \r\nL 146.636296 65.43724 \r\nL 146.639343 65.110609 \r\nL 146.672856 70.143158 \r\nL 146.703323 69.574577 \r\nL 146.755117 78.962217 \r\nL 146.822144 74.292592 \r\nL 146.931824 71.818658 \r\nL 146.852611 75.816873 \r\nL 146.934871 71.897292 \r\nL 147.011038 79.167874 \r\nL 146.947058 71.891243 \r\nL 147.056738 74.480102 \r\nL 147.059785 73.603035 \r\nL 147.135952 83.232625 \r\nL 147.138999 81.726489 \r\nL 147.142045 82.192242 \r\nL 147.221259 78.61139 \r\nL 147.227353 79.633626 \r\nL 147.337033 71.770268 \r\nL 147.251726 81.883757 \r\nL 147.34922 74.758344 \r\nL 147.468041 82.458387 \r\nL 147.480227 79.748552 \r\nL 147.522881 86.438456 \r\nL 147.641701 109.417608 \r\nL 147.687402 108.250201 \r\nL 147.809269 117.075309 \r\nL 147.854969 111.734274 \r\nL 148.296738 84.448421 \r\nL 147.882389 112.139539 \r\nL 148.321112 87.527228 \r\nL 148.330252 88.065566 \r\nL 148.382045 82.228535 \r\nL 148.385092 83.498769 \r\nL 148.391186 80.14172 \r\nL 148.482586 88.174443 \r\nL 148.485633 88.168394 \r\nL 148.577033 74.389371 \r\nL 148.610547 83.075358 \r\nL 148.695854 97.997592 \r\nL 148.741554 91.610126 \r\nL 148.805534 81.00669 \r\nL 148.762881 93.733232 \r\nL 148.857328 86.172311 \r\nL 148.878655 90.424573 \r\nL 148.930448 77.014523 \r\nL 149.012709 68.715656 \r\nL 149.055362 73.463915 \r\nL 149.14067 86.498943 \r\nL 149.067549 73.397378 \r\nL 149.198557 81.666002 \r\nL 149.283864 78.115393 \r\nL 149.22293 83.30521 \r\nL 149.308237 81.811172 \r\nL 149.402684 87.061475 \r\nL 149.335657 81.526881 \r\nL 149.424011 83.607647 \r\nL 149.430104 82.385802 \r\nL 149.475805 88.507124 \r\nL 149.497131 91.821832 \r\nL 149.579392 87.206645 \r\nL 149.646419 88.555514 \r\nL 149.707353 81.018787 \r\nL 149.753053 85.45856 \r\nL 149.81094 79.754601 \r\nL 149.813986 80.631668 \r\nL 149.817033 79.379579 \r\nL 149.844453 84.466567 \r\nL 149.923667 80.613522 \r\nL 149.935854 81.926098 \r\nL 149.941947 79.579188 \r\nL 149.957181 75.853166 \r\nL 150.024208 88.035322 \r\nL 150.036394 87.248986 \r\nL 150.170448 95.451074 \r\nL 150.066861 84.78715 \r\nL 150.173495 94.434886 \r\nL 150.179588 93.545722 \r\nL 150.222242 102.449463 \r\nL 150.493397 123.898284 \r\nL 150.237475 102.013953 \r\nL 150.520817 120.486796 \r\nL 150.660964 104.530228 \r\nL 150.673151 105.534318 \r\nL 150.727991 108.25625 \r\nL 150.755412 101.941369 \r\nL 150.779785 103.647112 \r\nL 150.901652 95.42083 \r\nL 150.831579 104.003988 \r\nL 150.913839 97.453206 \r\nL 150.941259 100.084406 \r\nL 150.999146 92.263389 \r\nL 151.011333 94.07801 \r\nL 151.03266 91.912563 \r\nL 151.102733 96.23741 \r\nL 151.117967 95.094198 \r\nL 151.209367 99.691238 \r\nL 151.166714 93.164651 \r\nL 151.230694 96.291848 \r\nL 151.334281 85.55534 \r\nL 151.367795 90.557645 \r\nL 151.468335 97.114476 \r\nL 151.507942 92.559777 \r\nL 151.623716 88.700683 \r\nL 151.63895 91.7311 \r\nL 151.718163 79.645724 \r\nL 151.803471 72.447727 \r\nL 151.849171 74.123227 \r\nL 151.873544 78.526707 \r\nL 151.910104 81.29098 \r\nL 151.967991 75.357169 \r\nL 151.983225 78.067003 \r\nL 151.998458 76.131408 \r\nL 152.047205 82.579361 \r\nL 152.053299 81.768831 \r\nL 152.062439 80.915959 \r\nL 152.144699 94.1264 \r\nL 152.181259 92.765435 \r\nL 152.2818 108.709905 \r\nL 152.330547 103.507992 \r\nL 152.403667 104.058427 \r\nL 152.473741 95.033711 \r\nL 152.415854 104.064475 \r\nL 152.549908 98.239542 \r\nL 152.665682 101.366739 \r\nL 152.583421 95.596243 \r\nL 152.683962 101.179228 \r\nL 152.830203 82.053121 \r\nL 152.842389 82.912042 \r\nL 152.845436 83.184235 \r\nL 152.891136 77.667787 \r\nL 153.01605 67.034107 \r\nL 153.02519 67.409129 \r\nL 153.147058 78.677926 \r\nL 153.150104 78.073052 \r\nL 153.174478 75.181756 \r\nL 153.207991 84.158082 \r\nL 153.229318 81.853513 \r\nL 153.232365 83.861694 \r\nL 153.287205 77.177839 \r\nL 153.335952 80.486498 \r\nL 153.470006 67.766004 \r\nL 153.55836 69.024142 \r\nL 153.53094 62.273751 \r\nL 153.5675 66.622793 \r\nL 153.60406 64.499686 \r\nL 153.643667 71.123053 \r\nL 153.661947 68.975752 \r\nL 153.826468 82.549118 \r\nL 153.844748 79.071094 \r\nL 153.856935 76.621355 \r\nL 153.908729 84.950466 \r\nL 153.945289 83.105601 \r\nL 154.103716 99.025877 \r\nL 154.10981 97.295939 \r\nL 154.179883 103.840672 \r\nL 154.195117 102.31639 \r\nL 154.25605 104.348766 \r\nL 154.231677 100.404989 \r\nL 154.304797 101.977661 \r\nL 154.429711 97.447157 \r\nL 154.341357 104.046329 \r\nL 154.432758 98.088323 \r\nL 154.481505 99.703336 \r\nL 154.502832 92.233146 \r\nL 154.527205 95.566 \r\nL 154.578999 99.812213 \r\nL 154.649072 91.325835 \r\nL 154.652119 91.186714 \r\nL 154.661259 94.005426 \r\nL 154.664306 93.400552 \r\nL 154.73438 96.733406 \r\nL 154.700866 90.15238 \r\nL 154.77094 92.142415 \r\nL 154.786173 90.24916 \r\nL 154.83492 95.46922 \r\nL 154.874527 93.388454 \r\nL 154.908041 98.43915 \r\nL 154.883667 91.192763 \r\nL 154.984208 93.146505 \r\nL 155.042095 86.214652 \r\nL 155.005534 94.22318 \r\nL 155.099982 90.364086 \r\nL 155.118262 93.098115 \r\nL 155.194429 89.118046 \r\nL 155.252316 81.115567 \r\nL 155.298016 90.110039 \r\nL 155.310203 85.924313 \r\nL 155.331529 88.761171 \r\nL 155.407697 84.424226 \r\nL 155.419883 82.48863 \r\nL 155.47777 91.634321 \r\nL 155.499097 89.372093 \r\nL 155.733692 107.143283 \r\nL 155.742832 104.124963 \r\nL 155.822045 88.882145 \r\nL 155.898213 95.46922 \r\nL 155.916493 98.572222 \r\nL 155.950006 94.253424 \r\nL 156.044453 89.275313 \r\nL 155.986566 94.471178 \r\nL 156.06578 89.807602 \r\nL 156.087107 91.114129 \r\nL 156.07492 89.420483 \r\nL 156.090154 90.436671 \r\nL 156.099294 94.398594 \r\nL 156.175461 86.196506 \r\nL 156.196787 87.400205 \r\nL 156.199834 87.581667 \r\nL 156.212021 82.809213 \r\nL 156.221161 79.258605 \r\nL 156.257721 86.408212 \r\nL 156.324748 81.786977 \r\nL 156.443569 75.254341 \r\nL 156.416149 82.555166 \r\nL 156.461849 77.74642 \r\nL 156.525829 83.607647 \r\nL 156.553249 72.435629 \r\nL 156.559343 73.766351 \r\nL 156.61723 61.880583 \r\nL 156.675117 68.9818 \r\nL 156.836591 49.111699 \r\nL 156.851824 53.152255 \r\nL 156.955412 64.705343 \r\nL 156.998065 61.874534 \r\nL 157.004158 60.580105 \r\nL 157.043765 69.756039 \r\nL 157.046812 69.713698 \r\nL 157.080326 73.173575 \r\nL 157.135166 67.348641 \r\nL 157.156493 69.32053 \r\nL 157.162586 67.439372 \r\nL 157.21438 73.67562 \r\nL 157.26008 71.479929 \r\nL 157.311873 75.97414 \r\nL 157.363667 69.205604 \r\nL 157.372807 68.485804 \r\nL 157.381947 69.719746 \r\nL 157.384994 69.629015 \r\nL 157.455068 76.101164 \r\nL 157.497721 70.989981 \r\nL 157.503814 71.57066 \r\nL 157.546468 64.548076 \r\nL 157.573888 67.457519 \r\nL 157.616542 61.687023 \r\nL 157.653102 67.778102 \r\nL 157.692709 62.600383 \r\nL 157.851136 80.498596 \r\nL 157.701849 62.576188 \r\nL 157.860276 78.169832 \r\nL 157.95777 75.405559 \r\nL 157.915117 82.379753 \r\nL 157.96691 78.375489 \r\nL 157.98519 82.034975 \r\nL 158.043077 75.919702 \r\nL 158.064404 75.943897 \r\nL 158.100964 74.256299 \r\nL 158.073544 77.474227 \r\nL 158.104011 75.587021 \r\nL 158.137525 77.704079 \r\nL 158.195412 67.028058 \r\nL 158.253299 70.808519 \r\nL 158.283765 64.614612 \r\nL 158.286812 65.062219 \r\nL 158.289859 63.640766 \r\nL 158.347746 72.804602 \r\nL 158.390399 68.370878 \r\nL 158.405633 69.108824 \r\nL 158.399539 66.229625 \r\nL 158.414773 66.816353 \r\nL 158.417819 65.788067 \r\nL 158.487893 77.758518 \r\nL 158.588434 80.087282 \r\nL 158.55492 75.151512 \r\nL 158.603667 79.954209 \r\nL 158.6189 75.048684 \r\nL 158.692021 80.903861 \r\nL 158.716394 78.550902 \r\nL 158.759048 79.034801 \r\nL 158.749908 74.758344 \r\nL 158.792561 77.425837 \r\nL 158.893102 70.445595 \r\nL 158.801701 78.127491 \r\nL 158.914429 72.955821 \r\nL 159.063716 63.017746 \r\nL 159.072856 63.144769 \r\nL 159.07895 62.697163 \r\nL 159.091136 65.497728 \r\nL 159.130743 75.64146 \r\nL 159.219097 71.673488 \r\nL 159.237377 69.979842 \r\nL 159.301357 74.498249 \r\nL 159.316591 73.0526 \r\nL 159.380571 82.252729 \r\nL 159.322684 72.931626 \r\nL 159.432365 74.909563 \r\nL 159.435412 73.361086 \r\nL 159.523765 82.349509 \r\nL 159.545092 85.07749 \r\nL 159.621259 77.401642 \r\nL 159.673053 65.848555 \r\nL 159.724846 61.693072 \r\nL 159.77664 67.136936 \r\nL 159.78578 64.923098 \r\nL 159.801014 60.02967 \r\nL 159.880227 67.20952 \r\nL 159.895461 65.207388 \r\nL 160.002095 76.427796 \r\nL 159.901554 64.681148 \r\nL 160.035608 72.846943 \r\nL 160.041701 70.155255 \r\nL 160.105682 77.800859 \r\nL 160.145289 73.463915 \r\nL 160.34637 103.7076 \r\nL 160.151382 72.992113 \r\nL 160.349416 102.691412 \r\nL 160.385977 98.191152 \r\nL 160.43777 108.443761 \r\nL 160.462144 113.403725 \r\nL 160.550498 108.939757 \r\nL 160.562684 107.330793 \r\nL 160.620571 110.464039 \r\nL 160.644945 110.439844 \r\nL 160.693692 116.633751 \r\nL 160.757672 112.000418 \r\nL 160.769859 110.663647 \r\nL 160.800326 116.083316 \r\nL 160.803372 114.952202 \r\nL 160.836886 119.773046 \r\nL 160.882586 113.016606 \r\nL 160.913053 114.510644 \r\nL 160.9161 114.837276 \r\nL 160.97094 109.030488 \r\nL 160.973986 109.580924 \r\nL 161.175068 84.490762 \r\nL 161.184208 85.60373 \r\nL 161.205534 89.680579 \r\nL 161.281701 81.024836 \r\nL 161.287795 83.226576 \r\nL 161.290842 81.24259 \r\nL 161.336542 87.968786 \r\nL 161.394429 84.557298 \r\nL 161.397475 85.452511 \r\nL 161.467549 75.363218 \r\nL 161.485829 79.609431 \r\nL 161.565043 73.43972 \r\nL 161.601603 76.893548 \r\nL 161.65949 73.173575 \r\nL 161.711284 75.841068 \r\nL 161.763077 80.069135 \r\nL 161.811824 73.488109 \r\nL 161.814871 74.29864 \r\nL 161.927598 71.237979 \r\nL 161.869711 79.464262 \r\nL 161.933692 72.151339 \r\nL 162.009859 78.538805 \r\nL 161.967205 69.562479 \r\nL 162.043372 74.032496 \r\nL 162.049466 71.352905 \r\nL 162.122586 93.134407 \r\nL 162.128679 92.698898 \r\nL 162.363274 115.133664 \r\nL 162.17438 91.041544 \r\nL 162.375461 113.458164 \r\nL 162.421161 103.072482 \r\nL 162.491235 109.484144 \r\nL 162.494281 109.998286 \r\nL 162.558262 102.255903 \r\nL 162.677082 96.709211 \r\nL 162.689269 98.154859 \r\nL 162.695362 96.99955 \r\nL 162.722783 102.104685 \r\nL 162.823323 110.209992 \r\nL 162.847697 109.284535 \r\nL 162.91777 102.419219 \r\nL 162.859883 110.040628 \r\nL 162.966517 108.558687 \r\nL 162.996984 111.903639 \r\nL 163.036591 105.485929 \r\nL 163.054871 106.127095 \r\nL 163.127991 97.459254 \r\nL 163.182832 99.219437 \r\nL 163.237672 107.772351 \r\nL 163.191972 99.001682 \r\nL 163.301652 102.310342 \r\nL 163.347353 95.408733 \r\nL 163.310792 102.618827 \r\nL 163.41438 101.300203 \r\nL 163.493593 106.750115 \r\nL 163.429613 100.761865 \r\nL 163.527107 102.122831 \r\nL 163.603274 89.777358 \r\nL 163.639834 101.16713 \r\nL 163.648974 102.485755 \r\nL 163.679441 95.941021 \r\nL 163.685534 96.461213 \r\nL 163.688581 96.388628 \r\nL 163.691628 98.136713 \r\nL 163.737328 99.691238 \r\nL 163.789122 94.634494 \r\nL 163.795215 94.70103 \r\nL 163.843962 90.696766 \r\nL 163.801308 96.068045 \r\nL 163.871382 90.769351 \r\nL 164.008483 75.11522 \r\nL 164.011529 75.351121 \r\nL 164.035903 69.780234 \r\nL 164.096837 64.088372 \r\nL 164.051136 70.106865 \r\nL 164.145584 68.249903 \r\nL 164.18519 76.820964 \r\nL 164.249171 62.975404 \r\nL 164.346665 79.80904 \r\nL 164.383225 74.625272 \r\nL 164.495952 65.019878 \r\nL 164.422832 77.89159 \r\nL 164.514232 68.685412 \r\nL 164.6818 82.053121 \r\nL 164.78234 72.387239 \r\nL 164.797574 77.806908 \r\nL 164.806714 79.113435 \r\nL 164.840227 69.822575 \r\nL 164.885928 71.153297 \r\nL 165.062635 50.557347 \r\nL 164.916394 72.762261 \r\nL 165.090055 52.426407 \r\nL 165.102242 51.434414 \r\nL 165.236296 64.590417 \r\nL 165.239343 64.233542 \r\nL 165.263716 74.310738 \r\nL 165.266763 73.270355 \r\nL 165.394724 86.015044 \r\nL 165.400817 84.605688 \r\nL 165.42519 78.599292 \r\nL 165.492217 85.597681 \r\nL 165.522684 82.210388 \r\nL 165.525731 83.069309 \r\nL 165.577525 72.707822 \r\nL 165.617131 77.613348 \r\nL 165.620178 77.51052 \r\nL 165.626271 80.33528 \r\nL 165.647598 85.567437 \r\nL 165.717672 75.387413 \r\nL 165.873053 54.658391 \r\nL 165.729859 76.524575 \r\nL 165.8761 56.442768 \r\nL 165.882193 57.604126 \r\nL 165.89438 50.623883 \r\nL 165.943127 43.806957 \r\nL 165.906566 51.634022 \r\nL 166.010154 49.287112 \r\nL 166.125928 58.928799 \r\nL 166.068041 47.605564 \r\nL 166.135068 56.497207 \r\nL 166.144208 54.222882 \r\nL 166.369662 73.978057 \r\nL 166.497623 87.666349 \r\nL 166.607303 81.115567 \r\nL 166.558557 91.483102 \r\nL 166.61949 84.109692 \r\nL 166.640817 84.569396 \r\nL 166.677377 78.121442 \r\nL 166.683471 78.411781 \r\nL 166.744404 78.810998 \r\nL 166.811431 67.953515 \r\nL 166.924158 74.528492 \r\nL 166.936345 72.931626 \r\nL 167.039932 66.314307 \r\nL 166.951579 73.355037 \r\nL 167.055166 70.13106 \r\nL 167.213593 91.979099 \r\nL 167.22578 91.809734 \r\nL 167.256247 90.097941 \r\nL 167.28062 97.14472 \r\nL 167.304994 96.279751 \r\nL 167.375068 101.433275 \r\nL 167.326321 96.031753 \r\nL 167.423814 98.699246 \r\nL 167.509122 92.940848 \r\nL 167.451235 101.784101 \r\nL 167.548729 97.295939 \r\nL 167.643176 102.993849 \r\nL 167.582242 96.654772 \r\nL 167.661456 99.340412 \r\nL 167.889957 70.935542 \r\nL 167.899097 71.994071 \r\nL 167.990498 76.306821 \r\nL 167.950891 69.169311 \r\nL 168.008778 72.29046 \r\nL 168.139785 81.62971 \r\nL 168.020964 71.721878 \r\nL 168.145878 80.885715 \r\nL 168.206812 73.72401 \r\nL 168.246419 82.077316 \r\nL 168.249466 81.659953 \r\nL 168.258606 84.635932 \r\nL 168.350006 80.534888 \r\nL 168.3561 80.9583 \r\nL 168.444453 72.949772 \r\nL 168.39266 82.506776 \r\nL 168.47492 77.153644 \r\nL 168.508434 83.571354 \r\nL 168.563274 71.346857 \r\nL 168.566321 72.217875 \r\nL 168.584601 68.183367 \r\nL 168.651628 76.02253 \r\nL 168.679048 70.953689 \r\nL 168.791775 78.599292 \r\nL 168.825289 76.730233 \r\nL 168.922783 73.578841 \r\nL 168.901456 79.095289 \r\nL 168.938016 75.169658 \r\nL 168.947156 77.202034 \r\nL 169.03551 71.274272 \r\nL 169.038557 72.296508 \r\nL 169.09035 66.102602 \r\nL 169.151284 71.661391 \r\nL 169.264011 64.723489 \r\nL 169.230498 73.113088 \r\nL 169.285338 65.261827 \r\nL 169.404158 75.121268 \r\nL 169.416345 69.483846 \r\nL 169.526026 58.747337 \r\nL 169.431579 71.322662 \r\nL 169.580866 64.185152 \r\nL 169.590006 65.987676 \r\nL 169.644846 58.154561 \r\nL 169.6875 62.461262 \r\nL 169.70578 61.318051 \r\nL 169.754527 66.719573 \r\nL 169.76976 73.379232 \r\nL 169.848974 64.820269 \r\nL 169.870301 71.237979 \r\nL 169.882488 69.731844 \r\nL 169.952561 74.595028 \r\nL 169.964748 73.463915 \r\nL 169.998262 78.998509 \r\nL 170.068335 71.461783 \r\nL 170.074429 69.550382 \r\nL 170.153643 77.032669 \r\nL 170.165829 75.901556 \r\nL 170.29379 93.079969 \r\nL 170.181063 75.877361 \r\nL 170.299883 92.674703 \r\nL 170.30293 91.646418 \r\nL 170.37605 104.288279 \r\nL 170.449171 107.87518 \r\nL 170.488778 107.433622 \r\nL 170.662439 82.627751 \r\nL 170.671579 83.825401 \r\nL 170.808679 77.704079 \r\nL 170.738606 85.609779 \r\nL 170.814773 78.302904 \r\nL 170.930547 81.944244 \r\nL 170.87266 75.381364 \r\nL 170.939687 81.750684 \r\nL 171.034134 75.042635 \r\nL 170.948827 82.240632 \r\nL 171.052414 79.56709 \r\nL 171.073741 82.216437 \r\nL 171.122488 76.675794 \r\nL 171.149908 78.08515 \r\nL 171.174281 82.77897 \r\nL 171.244355 77.788762 \r\nL 171.262635 78.956168 \r\nL 171.372316 67.941418 \r\nL 171.396689 69.090678 \r\nL 171.427156 73.542548 \r\nL 171.491136 66.036065 \r\nL 171.503323 68.044246 \r\nL 171.576443 61.596292 \r\nL 171.509416 68.141026 \r\nL 171.649564 63.634717 \r\nL 171.673937 64.705343 \r\nL 171.734871 56.7694 \r\nL 171.756198 54.670488 \r\nL 171.801898 63.749643 \r\nL 171.844552 56.714962 \r\nL 171.850645 57.259348 \r\nL 171.865878 54.694683 \r\nL 171.920719 45.476408 \r\nL 171.881112 55.051559 \r\nL 171.999932 49.92223 \r\nL 172.006026 50.260959 \r\nL 172.012119 50.176277 \r\nL 172.08524 55.807651 \r\nL 172.124846 53.230889 \r\nL 172.127893 52.41431 \r\nL 172.201014 60.834152 \r\nL 172.341161 81.702294 \r\nL 172.344208 81.508735 \r\nL 172.438655 74.655516 \r\nL 172.459982 78.569049 \r\nL 172.493495 87.32762 \r\nL 172.542242 78.242417 \r\nL 172.569662 78.780754 \r\nL 172.618409 73.221965 \r\nL 172.688483 75.925751 \r\nL 172.697623 76.591112 \r\nL 172.712856 71.050468 \r\nL 172.721996 72.901382 \r\nL 172.731136 69.725795 \r\nL 172.813397 75.187805 \r\nL 172.831677 72.502165 \r\nL 172.84691 75.11522 \r\nL 172.920031 67.530103 \r\nL 172.926124 68.0261 \r\nL 172.980964 64.215396 \r\nL 173.023618 70.608911 \r\nL 173.029711 70.252035 \r\nL 173.057131 73.385281 \r\nL 173.102832 65.800165 \r\nL 173.133299 68.709607 \r\nL 173.279539 75.429754 \r\nL 173.175952 66.743768 \r\nL 173.313053 73.125185 \r\nL 173.319146 71.050468 \r\nL 173.340473 77.014523 \r\nL 173.419687 73.427622 \r\nL 173.504994 82.748726 \r\nL 173.535461 79.216263 \r\nL 173.541554 77.782713 \r\nL 173.623814 86.837672 \r\nL 173.626861 87.031232 \r\nL 173.648188 81.914 \r\nL 173.666468 85.089587 \r\nL 173.742635 75.907604 \r\nL 173.782242 78.653731 \r\nL 173.785289 78.629536 \r\nL 173.806615 76.754428 \r\nL 173.864502 88.870048 \r\nL 173.873643 87.248986 \r\nL 174.044257 109.780532 \r\nL 174.217918 83.220527 \r\nL 174.227058 84.273008 \r\nL 174.418999 58.378364 \r\nL 174.434232 59.152603 \r\nL 174.559146 70.046378 \r\nL 174.568286 69.03019 \r\nL 174.650547 57.876319 \r\nL 174.6932 62.666919 \r\nL 174.818114 55.166485 \r\nL 174.726714 65.146901 \r\nL 174.824208 55.783456 \r\nL 174.970448 68.576535 \r\nL 174.842488 55.099949 \r\nL 175.007009 65.304168 \r\nL 175.013102 64.681148 \r\nL 175.046615 67.796248 \r\nL 175.052709 67.20952 \r\nL 175.092316 74.165568 \r\nL 175.165436 68.165221 \r\nL 175.265977 59.539722 \r\nL 175.305584 66.671183 \r\nL 175.357377 68.891069 \r\nL 175.396984 64.269834 \r\nL 175.412217 65.110609 \r\nL 175.457918 61.65678 \r\nL 175.491431 71.746073 \r\nL 175.494478 70.869006 \r\nL 175.540178 74.401469 \r\nL 175.591972 67.814394 \r\nL 175.759539 75.375315 \r\nL 175.619392 65.745726 \r\nL 175.771726 74.377274 \r\nL 175.844846 61.517659 \r\nL 175.899687 63.247598 \r\nL 175.930154 69.344725 \r\nL 175.90578 62.691114 \r\nL 176.024601 68.165221 \r\nL 176.158655 54.634196 \r\nL 176.161701 54.3741 \r\nL 176.195215 60.513568 \r\nL 176.198262 60.180888 \r\nL 176.210448 62.679016 \r\nL 176.253102 52.178409 \r\nL 176.292709 52.420358 \r\nL 176.332316 48.887896 \r\nL 176.365829 57.622272 \r\nL 176.46637 70.391156 \r\nL 176.487697 66.598598 \r\nL 176.53949 59.158651 \r\nL 176.603471 64.245639 \r\nL 176.661357 70.766178 \r\nL 176.722291 67.651078 \r\nL 176.740571 65.062219 \r\nL 176.825878 69.036239 \r\nL 176.862439 74.437761 \r\nL 176.935559 68.594681 \r\nL 177.060473 60.26557 \r\nL 177.09094 61.687023 \r\nL 177.20062 66.937327 \r\nL 177.170154 60.332106 \r\nL 177.206714 65.370704 \r\nL 177.212807 64.663002 \r\nL 177.249367 71.510172 \r\nL 177.252414 70.748032 \r\nL 177.307254 78.284758 \r\nL 177.365141 73.760303 \r\nL 177.447402 68.897118 \r\nL 177.432168 73.832888 \r\nL 177.477869 71.153297 \r\nL 177.480915 71.885194 \r\nL 177.560129 65.933237 \r\nL 177.566222 66.423185 \r\nL 177.572316 65.158999 \r\nL 177.645436 72.695725 \r\nL 177.657623 72.514263 \r\nL 177.791677 82.754775 \r\nL 177.80691 79.954209 \r\nL 177.82519 78.333148 \r\nL 177.876984 84.720614 \r\nL 177.880031 83.468526 \r\nL 177.989711 88.62205 \r\nL 177.931824 79.083191 \r\nL 177.995805 86.904208 \r\nL 177.998851 87.351815 \r\nL 178.047598 78.89568 \r\nL 178.050645 79.766699 \r\nL 178.193839 59.001384 \r\nL 178.218213 61.953168 \r\nL 178.227353 63.543986 \r\nL 178.279146 54.083761 \r\nL 178.3218 60.229278 \r\nL 178.34008 57.688808 \r\nL 178.410154 63.416962 \r\nL 178.428434 61.517659 \r\nL 178.565534 73.058649 \r\nL 178.608188 69.084629 \r\nL 178.641701 75.732191 \r\nL 178.678262 71.794463 \r\nL 178.690448 74.716003 \r\nL 178.730055 66.259869 \r\nL 178.851923 59.576014 \r\nL 178.967697 66.229625 \r\nL 178.897623 57.876319 \r\nL 178.976837 66.15704 \r\nL 178.99207 64.638807 \r\nL 179.01035 70.51818 \r\nL 179.07433 82.192242 \r\nL 179.141357 80.111477 \r\nL 179.232758 89.759212 \r\nL 179.302832 88.162346 \r\nL 179.330252 83.619744 \r\nL 179.397279 91.77949 \r\nL 179.409466 89.632189 \r\nL 179.491726 90.364086 \r\nL 179.424699 86.12997 \r\nL 179.510006 88.440588 \r\nL 179.647107 80.165915 \r\nL 179.668434 81.708343 \r\nL 179.674527 78.266612 \r\nL 179.720227 71.498075 \r\nL 179.787254 76.905646 \r\nL 179.793348 77.226229 \r\nL 179.799441 76.687891 \r\nL 179.802488 77.214132 \r\nL 179.826861 74.020398 \r\nL 179.875608 82.869701 \r\nL 179.903028 79.343287 \r\nL 179.906075 79.361433 \r\nL 179.909122 78.683975 \r\nL 179.930448 86.819526 \r\nL 179.982242 85.990849 \r\nL 180.024896 89.323703 \r\nL 180.082783 81.829318 \r\nL 180.098016 80.734496 \r\nL 180.128483 86.32353 \r\nL 180.131529 87.720788 \r\nL 180.216837 76.210041 \r\nL 180.329564 66.92523 \r\nL 180.335657 67.487762 \r\nL 180.356984 69.731844 \r\nL 180.411824 61.360392 \r\nL 180.466665 53.472839 \r\nL 180.417918 62.213264 \r\nL 180.518458 61.003516 \r\nL 180.548925 68.322488 \r\nL 180.640326 63.973446 \r\nL 180.661652 58.100122 \r\nL 180.728679 67.530103 \r\nL 180.737819 66.20543 \r\nL 180.746959 68.927362 \r\nL 180.823127 58.771532 \r\nL 180.948041 45.379628 \r\nL 180.957181 47.647905 \r\nL 180.972414 49.281064 \r\nL 181.030301 31.606654 \r\nL 181.036394 33.076497 \r\nL 181.076001 26.822103 \r\nL 181.118655 36.965835 \r\nL 181.334969 54.942682 \r\nL 181.347156 52.777234 \r\nL 181.371529 49.414136 \r\nL 181.441603 54.646294 \r\nL 181.548237 67.554298 \r\nL 181.569564 66.405038 \r\nL 181.584797 63.416962 \r\nL 181.657918 74.758344 \r\nL 181.685338 80.885715 \r\nL 181.740178 66.592549 \r\nL 181.813299 48.379802 \r\nL 181.865092 52.081629 \r\nL 181.892512 56.303647 \r\nL 181.959539 46.250646 \r\nL 181.965633 48.19834 \r\nL 181.980866 43.970273 \r\nL 182.057033 58.154561 \r\nL 182.06008 57.598077 \r\nL 182.136247 64.560174 \r\nL 182.090547 56.497207 \r\nL 182.166714 57.005301 \r\nL 182.175854 54.51927 \r\nL 182.212414 59.8845 \r\nL 182.288581 71.485978 \r\nL 182.343421 65.624751 \r\nL 182.370842 59.073969 \r\nL 182.443962 67.342593 \r\nL 182.480522 73.633279 \r\nL 182.547549 64.856562 \r\nL 182.578016 66.078407 \r\nL 182.63895 60.918834 \r\nL 182.687697 61.729365 \r\nL 182.760817 50.932369 \r\nL 182.763864 52.136068 \r\nL 182.846124 40.976148 \r\nL 182.849171 41.665704 \r\nL 182.916198 35.532284 \r\nL 182.937525 36.766227 \r\nL 183.220866 63.882715 \r\nL 183.248286 59.902646 \r\nL 183.36406 49.450428 \r\nL 183.306173 63.13872 \r\nL 183.379294 52.692551 \r\nL 183.504208 63.495596 \r\nL 183.568188 67.699468 \r\nL 183.607795 61.777755 \r\nL 183.610842 60.876493 \r\nL 183.668729 72.508214 \r\nL 183.693102 68.848728 \r\nL 183.802783 79.385628 \r\nL 183.811923 75.798727 \r\nL 183.814969 75.006342 \r\nL 183.863716 91.223007 \r\nL 183.866763 91.120178 \r\nL 183.87895 94.017523 \r\nL 183.91551 95.729316 \r\nL 183.949023 91.102032 \r\nL 183.985584 93.182797 \r\nL 184.113544 79.500554 \r\nL 184.064797 93.914695 \r\nL 184.131824 80.571181 \r\nL 184.134871 80.825228 \r\nL 184.168385 75.272487 \r\nL 184.171431 75.363218 \r\nL 184.174478 74.691808 \r\nL 184.220178 87.775226 \r\nL 184.323765 101.687322 \r\nL 184.348139 98.929098 \r\nL 184.369466 94.144547 \r\nL 184.424306 107.403378 \r\nL 184.445633 104.052378 \r\nL 184.448679 104.512082 \r\nL 184.479146 93.225139 \r\nL 184.482193 93.588063 \r\nL 184.537033 70.85086 \r\nL 184.54008 71.032322 \r\nL 184.643667 60.519617 \r\nL 184.661947 62.055996 \r\nL 184.805141 74.957953 \r\nL 184.689367 59.231236 \r\nL 184.817328 70.935542 \r\nL 184.820375 70.560521 \r\nL 184.838655 79.772747 \r\nL 184.844748 79.373531 \r\nL 184.957475 83.281015 \r\nL 184.884355 77.17179 \r\nL 184.960522 82.954383 \r\nL 185.054969 90.82379 \r\nL 184.972709 81.454296 \r\nL 185.076296 85.367829 \r\nL 185.10981 76.494332 \r\nL 185.185977 82.664044 \r\nL 185.280424 87.878055 \r\nL 185.20121 80.571181 \r\nL 185.301751 87.27923 \r\nL 185.359638 80.964349 \r\nL 185.399244 88.62205 \r\nL 185.402291 87.103817 \r\nL 185.466271 83.891937 \r\nL 185.518065 91.452859 \r\nL 185.618606 76.609258 \r\nL 185.655166 81.236542 \r\nL 185.661259 81.907951 \r\nL 185.685633 74.649467 \r\nL 185.694773 75.078927 \r\nL 185.804453 58.940897 \r\nL 185.82578 60.156693 \r\nL 185.847107 61.372489 \r\nL 185.895854 48.446338 \r\nL 185.8989 48.930237 \r\nL 185.920227 50.914223 \r\nL 185.984208 44.339246 \r\nL 185.990301 45.591334 \r\nL 186.054281 38.417532 \r\nL 186.014674 47.242639 \r\nL 186.106075 42.554868 \r\nL 186.170055 33.711615 \r\nL 186.224896 38.804651 \r\nL 186.294969 44.139637 \r\nL 186.273643 37.746122 \r\nL 186.337623 40.649516 \r\nL 186.34067 39.070796 \r\nL 186.42293 50.206521 \r\nL 186.425977 49.837548 \r\nL 186.556984 85.948508 \r\nL 186.581357 83.982668 \r\nL 186.630104 87.109865 \r\nL 186.663618 81.653905 \r\nL 186.672758 82.131755 \r\nL 186.910399 37.032371 \r\nL 186.931726 40.976148 \r\nL 187.041407 53.974884 \r\nL 187.053593 48.748775 \r\nL 187.059687 46.462352 \r\nL 187.12976 55.777407 \r\nL 187.154134 53.097817 \r\nL 187.218114 64.439199 \r\nL 187.272955 58.329974 \r\nL 187.282095 56.085893 \r\nL 187.324748 60.967224 \r\nL 187.358262 60.386545 \r\nL 187.373495 63.193159 \r\nL 187.446615 52.626015 \r\nL 187.455756 53.527277 \r\nL 187.531923 46.909959 \r\nL 187.556296 55.704823 \r\nL 187.559343 55.595945 \r\nL 187.656837 64.366614 \r\nL 187.565436 54.791463 \r\nL 187.687303 60.156693 \r\nL 187.71777 54.579757 \r\nL 187.775657 62.110435 \r\nL 187.800031 57.785588 \r\nL 187.934085 72.913479 \r\nL 187.973692 66.229625 \r\nL 188.058999 67.439372 \r\nL 188.177819 77.601251 \r\nL 188.083372 67.185325 \r\nL 188.180866 77.280668 \r\nL 188.183913 77.480276 \r\nL 188.199146 72.852992 \r\nL 188.238753 63.610522 \r\nL 188.30578 74.074837 \r\nL 188.311873 74.909563 \r\nL 188.317967 70.173402 \r\nL 188.34234 71.455734 \r\nL 188.464208 64.469443 \r\nL 188.394134 75.484193 \r\nL 188.467254 65.648946 \r\nL 188.598262 74.607126 \r\nL 188.488581 60.501471 \r\nL 188.607402 72.14529 \r\nL 188.616542 70.070573 \r\nL 188.662242 76.93589 \r\nL 188.704896 75.810825 \r\nL 188.951677 116.307119 \r\nL 188.753643 69.090678 \r\nL 188.960817 112.448025 \r\nL 188.96691 111.165693 \r\nL 188.997377 120.801331 \r\nL 189.052217 116.180096 \r\nL 189.073544 121.823567 \r\nL 189.149711 110.433795 \r\nL 189.152758 110.645501 \r\nL 189.183225 106.43558 \r\nL 189.311186 84.557298 \r\nL 189.332512 84.593591 \r\nL 189.338606 84.641981 \r\nL 189.369072 76.978231 \r\nL 189.493986 56.454866 \r\nL 189.506173 59.811915 \r\nL 189.51836 61.662829 \r\nL 189.58234 50.515006 \r\nL 189.597574 48.065268 \r\nL 189.637181 53.890201 \r\nL 189.673741 52.480846 \r\nL 189.798655 61.995509 \r\nL 189.701161 49.716573 \r\nL 189.801701 61.197076 \r\nL 189.847402 49.87384 \r\nL 189.929662 51.863874 \r\nL 190.045436 58.487242 \r\nL 190.021063 51.283196 \r\nL 190.048483 58.11222 \r\nL 190.11551 46.347426 \r\nL 190.066763 59.721184 \r\nL 190.19777 48.57941 \r\nL 190.307451 56.908521 \r\nL 190.20691 47.442248 \r\nL 190.319638 52.541333 \r\nL 190.411038 39.929716 \r\nL 190.450645 42.700038 \r\nL 190.462832 40.347079 \r\nL 190.517672 45.839332 \r\nL 190.535952 45.186069 \r\nL 190.718753 67.409129 \r\nL 190.7218 67.330495 \r\nL 190.746173 64.300078 \r\nL 190.797967 72.102949 \r\nL 190.828434 68.12288 \r\nL 190.843667 72.556604 \r\nL 190.907647 62.818137 \r\nL 191.078262 35.247994 \r\nL 191.111775 39.542597 \r\nL 191.148335 29.308134 \r\nL 191.178802 32.586549 \r\nL 191.184896 30.644905 \r\nL 191.233643 44.309002 \r\nL 191.245829 41.085025 \r\nL 191.37379 57.289592 \r\nL 191.303716 36.31862 \r\nL 191.376837 55.8137 \r\nL 191.453004 68.715656 \r\nL 191.413397 53.986981 \r\nL 191.510891 60.041767 \r\nL 191.513937 57.555736 \r\nL 191.611431 66.332454 \r\nL 191.614478 65.286022 \r\nL 191.617525 66.265917 \r\nL 191.657131 54.301516 \r\nL 191.705878 59.315919 \r\nL 191.757672 48.276973 \r\nL 191.815559 58.73524 \r\nL 191.821652 59.824012 \r\nL 191.876493 53.327669 \r\nL 191.910006 55.493117 \r\nL 191.964846 48.34351 \r\nL 192.01664 56.013308 \r\nL 192.0989 60.719226 \r\nL 192.126321 55.759261 \r\nL 192.162881 50.097643 \r\nL 192.214674 56.612133 \r\nL 192.229908 56.509305 \r\nL 192.290842 66.991766 \r\nL 192.342635 58.190853 \r\nL 192.345682 58.06383 \r\nL 192.354822 61.826144 \r\nL 192.467549 70.17945 \r\nL 192.427942 60.586153 \r\nL 192.479736 67.493811 \r\nL 192.592463 57.876319 \r\nL 192.63207 59.043725 \r\nL 192.653397 64.469443 \r\nL 192.708237 55.408434 \r\nL 192.741751 59.672794 \r\nL 192.860571 50.49686 \r\nL 192.872758 51.615876 \r\nL 192.942832 55.317703 \r\nL 192.970252 46.982544 \r\nL 193.046419 40.673711 \r\nL 192.985485 51.029149 \r\nL 193.076886 46.52284 \r\nL 193.207893 70.953689 \r\nL 193.217033 70.512131 \r\nL 193.244453 67.669224 \r\nL 193.277967 79.343287 \r\nL 193.28406 78.32105 \r\nL 193.366321 94.150595 \r\nL 193.427254 83.153991 \r\nL 193.466861 83.214479 \r\nL 193.646615 56.926667 \r\nL 193.652709 60.199034 \r\nL 193.738016 46.843423 \r\nL 193.741063 46.958349 \r\nL 193.838557 27.965314 \r\nL 193.887303 38.127193 \r\nL 193.89035 40.498298 \r\nL 193.963471 32.640988 \r\nL 193.996984 38.405435 \r\nL 194.097525 34.637071 \r\nL 194.067058 41.568924 \r\nL 194.109711 36.36701 \r\nL 194.182832 30.439248 \r\nL 194.155412 39.681718 \r\nL 194.228532 32.326454 \r\nL 194.447893 66.332454 \r\nL 194.240719 32.193382 \r\nL 194.45094 64.390809 \r\nL 194.511873 55.801602 \r\nL 194.46922 65.594508 \r\nL 194.56976 57.924709 \r\nL 194.615461 63.568181 \r\nL 194.673348 56.630279 \r\nL 194.676394 58.281585 \r\nL 194.709908 48.597556 \r\nL 194.792168 54.216833 \r\nL 194.868335 61.493464 \r\nL 194.904896 56.382281 \r\nL 194.917082 54.198687 \r\nL 194.996296 65.219486 \r\nL 195.014576 69.616918 \r\nL 195.07551 54.543465 \r\nL 195.078557 55.027364 \r\nL 195.151677 42.482283 \r\nL 195.206517 50.460567 \r\nL 195.212611 52.898209 \r\nL 195.267451 45.70626 \r\nL 195.294871 46.891813 \r\nL 195.307058 42.917792 \r\nL 195.392365 53.406302 \r\nL 195.416738 57.561785 \r\nL 195.492905 48.440289 \r\nL 195.623913 34.872972 \r\nL 195.6361 38.175583 \r\nL 195.651333 37.492075 \r\nL 195.952955 96.322092 \r\nL 196.071775 66.755865 \r\nL 196.083962 67.49986 \r\nL 196.193643 55.372142 \r\nL 196.31551 70.500033 \r\nL 196.318557 69.514089 \r\nL 196.373397 66.471574 \r\nL 196.34293 72.810651 \r\nL 196.42519 70.112914 \r\nL 196.537918 82.815262 \r\nL 196.547058 81.182103 \r\nL 196.656738 62.606432 \r\nL 196.559244 82.228535 \r\nL 196.681112 65.473533 \r\nL 196.687205 65.67919 \r\nL 196.702439 60.398642 \r\nL 196.851726 41.919751 \r\nL 196.93094 54.985023 \r\nL 196.973593 47.908 \r\nL 196.979687 44.151735 \r\nL 197.019294 55.124144 \r\nL 197.074134 53.539375 \r\nL 197.192955 63.622619 \r\nL 197.128974 51.863874 \r\nL 197.202095 62.261653 \r\nL 197.223421 60.205083 \r\nL 197.247795 67.620835 \r\nL 197.253888 66.44738 \r\nL 197.342242 84.678273 \r\nL 197.384896 81.321224 \r\nL 197.497623 62.352385 \r\nL 197.515903 65.999773 \r\nL 197.52809 66.39899 \r\nL 197.534183 63.610522 \r\nL 197.53723 63.640766 \r\nL 197.640817 52.396163 \r\nL 197.659097 57.555736 \r\nL 197.66519 55.601994 \r\nL 197.799244 67.439372 \r\nL 197.899785 79.319092 \r\nL 197.924158 76.421747 \r\nL 197.927205 74.516395 \r\nL 198.009466 89.493068 \r\nL 198.015559 88.458734 \r\nL 198.088679 100.483623 \r\nL 198.140473 98.451247 \r\nL 198.146566 96.303946 \r\nL 198.222733 110.167651 \r\nL 198.231873 109.508339 \r\nL 198.24406 110.778573 \r\nL 198.27148 106.665432 \r\nL 198.338507 109.671655 \r\nL 198.524355 96.231361 \r\nL 198.417721 111.159644 \r\nL 198.533495 98.463345 \r\nL 198.536542 100.429184 \r\nL 198.618802 89.753163 \r\nL 198.630989 89.995113 \r\nL 198.722389 74.558736 \r\nL 198.78637 79.827186 \r\nL 198.789416 80.867569 \r\nL 198.856443 67.536152 \r\nL 198.862537 68.419268 \r\nL 198.871677 68.860826 \r\nL 198.883864 62.352385 \r\nL 198.935657 63.38067 \r\nL 199.057525 54.077712 \r\nL 199.005731 65.842506 \r\nL 199.060571 56.938765 \r\nL 199.084945 55.831846 \r\nL 199.115412 67.584542 \r\nL 199.188532 73.500207 \r\nL 199.136738 64.602515 \r\nL 199.234232 70.869006 \r\nL 199.39266 86.571528 \r\nL 199.246419 69.907257 \r\nL 199.4018 83.196332 \r\nL 199.48406 71.098858 \r\nL 199.532807 75.357169 \r\nL 199.910596 50.756956 \r\nL 199.548041 77.431886 \r\nL 199.928876 54.845902 \r\nL 200.05379 66.25382 \r\nL 199.956296 54.362003 \r\nL 200.056837 65.382802 \r\nL 200.133004 60.93698 \r\nL 200.163471 66.913132 \r\nL 200.166517 65.473533 \r\nL 200.196984 67.959564 \r\nL 200.181751 62.521749 \r\nL 200.276198 65.177145 \r\nL 200.358458 53.823665 \r\nL 200.388925 62.969356 \r\nL 200.391972 64.082323 \r\nL 200.474232 54.156346 \r\nL 200.477279 54.071664 \r\nL 200.504699 55.880236 \r\nL 200.611333 57.827929 \r\nL 200.556493 49.976669 \r\nL 200.620473 57.809783 \r\nL 200.711873 52.117921 \r\nL 200.657033 60.646641 \r\nL 200.7332 56.303647 \r\nL 200.827647 61.36644 \r\nL 200.797181 53.853909 \r\nL 200.852021 59.001384 \r\nL 200.879441 57.029496 \r\nL 200.940375 65.999773 \r\nL 200.946468 66.804255 \r\nL 200.967795 61.46322 \r\nL 200.979982 61.614439 \r\nL 200.983028 59.569966 \r\nL 201.083569 66.338502 \r\nL 201.132316 63.707302 \r\nL 201.159736 70.088719 \r\nL 201.190203 66.616744 \r\nL 201.196296 66.126796 \r\nL 201.199343 67.118789 \r\nL 201.309023 70.118963 \r\nL 201.24809 63.126623 \r\nL 201.31207 67.868833 \r\nL 201.315117 67.893028 \r\nL 201.324257 64.856562 \r\nL 201.391284 78.569049 \r\nL 201.397377 77.831103 \r\nL 201.400424 79.893722 \r\nL 201.494871 70.354864 \r\nL 201.586271 64.511784 \r\nL 201.564945 71.957779 \r\nL 201.610645 68.534194 \r\nL 201.613692 68.316439 \r\nL 201.628925 74.280494 \r\nL 201.729466 73.778449 \r\nL 201.756886 81.96239 \r\nL 201.762979 78.296855 \r\nL 201.830006 86.148116 \r\nL 201.869613 78.89568 \r\nL 202.192561 42.149603 \r\nL 201.89094 85.857777 \r\nL 202.262635 48.748775 \r\nL 202.314429 56.81779 \r\nL 202.378409 52.087678 \r\nL 202.652611 73.028405 \r\nL 202.421063 51.083587 \r\nL 202.734871 68.21966 \r\nL 202.871972 53.745032 \r\nL 202.780571 71.691635 \r\nL 202.884158 56.255258 \r\nL 202.999932 61.820096 \r\nL 202.932905 52.257042 \r\nL 203.002979 61.275709 \r\nL 203.027353 58.747337 \r\nL 203.073053 69.139068 \r\nL 203.088286 66.985717 \r\nL 203.091333 67.02201 \r\nL 203.20406 73.578841 \r\nL 203.210154 73.016308 \r\nL 203.414281 51.803387 \r\nL 203.237574 73.076795 \r\nL 203.438655 54.319662 \r\nL 203.490448 57.791637 \r\nL 203.453888 50.000863 \r\nL 203.536149 53.206694 \r\nL 203.539195 52.6986 \r\nL 203.590989 62.340287 \r\nL 203.639736 62.836284 \r\nL 203.645829 59.533673 \r\nL 203.688483 57.138373 \r\nL 203.71895 63.646814 \r\nL 203.749416 60.307911 \r\nL 203.758557 63.640766 \r\nL 203.84691 56.001211 \r\nL 203.853004 56.624231 \r\nL 203.886517 50.883979 \r\nL 203.950498 59.703038 \r\nL 204.075412 73.457866 \r\nL 204.087598 72.653384 \r\nL 204.151579 76.095115 \r\nL 204.108925 69.858867 \r\nL 204.203372 73.512304 \r\nL 204.306959 67.699468 \r\nL 204.322193 69.495943 \r\nL 204.34352 72.344898 \r\nL 204.410547 63.634717 \r\nL 204.44406 55.789505 \r\nL 204.544601 57.719052 \r\nL 204.550694 58.069879 \r\nL 204.568974 54.132151 \r\nL 204.596394 54.416442 \r\nL 204.770055 38.719969 \r\nL 204.794429 41.399559 \r\nL 204.931529 55.481019 \r\nL 204.937623 55.130193 \r\nL 204.983323 49.480672 \r\nL 205.047303 55.136241 \r\nL 205.05035 53.636154 \r\nL 205.08691 56.134283 \r\nL 205.138704 47.889854 \r\nL 205.141751 48.089463 \r\nL 205.239244 41.260438 \r\nL 205.178311 51.398122 \r\nL 205.263618 43.994468 \r\nL 205.275805 47.14586 \r\nL 205.309318 41.369316 \r\nL 205.376345 46.190159 \r\nL 205.379392 44.351343 \r\nL 205.449466 58.118269 \r\nL 205.470792 55.989113 \r\nL 205.501259 64.796074 \r\nL 205.613986 73.524402 \r\nL 205.531726 64.735587 \r\nL 205.62008 71.788414 \r\nL 205.708434 72.102949 \r\nL 205.751087 62.418921 \r\nL 205.839441 48.863701 \r\nL 205.769367 62.927015 \r\nL 205.921701 55.366093 \r\nL 205.952168 57.773491 \r\nL 206.013102 50.273057 \r\nL 206.025289 52.039288 \r\nL 206.31777 73.699815 \r\nL 206.046615 51.634022 \r\nL 206.329957 72.248118 \r\nL 206.521898 50.944466 \r\nL 206.384797 72.973967 \r\nL 206.537131 53.158304 \r\nL 206.634625 66.834499 \r\nL 206.662045 62.884673 \r\nL 206.680326 58.323926 \r\nL 206.783913 60.072011 \r\nL 206.826566 61.318051 \r\nL 206.857033 54.452734 \r\nL 206.9332 47.369663 \r\nL 206.96062 55.66853 \r\nL 206.963667 54.017225 \r\nL 207.082488 64.294029 \r\nL 207.088581 63.38067 \r\nL 207.103814 62.195117 \r\nL 207.170842 68.35878 \r\nL 207.179982 67.100643 \r\nL 207.198262 70.167353 \r\nL 207.210448 69.22375 \r\nL 207.341456 84.611737 \r\nL 207.344502 84.26091 \r\nL 207.42067 92.4509 \r\nL 207.374969 83.849596 \r\nL 207.45723 84.902076 \r\nL 207.472463 87.533277 \r\nL 207.53035 79.173922 \r\nL 207.633937 69.477797 \r\nL 207.670498 71.546465 \r\nL 207.679638 73.094942 \r\nL 207.725338 63.695204 \r\nL 207.764945 64.360565 \r\nL 207.798458 59.878451 \r\nL 207.865485 67.49986 \r\nL 208.093986 80.323182 \r\nL 207.880719 65.951383 \r\nL 208.133593 77.450032 \r\nL 208.243274 70.548423 \r\nL 208.2189 78.381538 \r\nL 208.252414 71.546465 \r\nL 208.301161 73.796595 \r\nL 208.279834 68.231757 \r\nL 208.352955 69.459651 \r\nL 208.386468 68.014002 \r\nL 208.444355 71.994071 \r\nL 208.462635 69.55643 \r\nL 208.465682 70.46979 \r\nL 208.526615 62.878625 \r\nL 208.554036 65.29812 \r\nL 208.590596 65.352558 \r\nL 208.675903 57.180714 \r\nL 208.745977 61.596292 \r\nL 208.727697 56.067747 \r\nL 208.785584 57.235153 \r\nL 208.931824 39.300648 \r\nL 208.947058 40.697906 \r\nL 208.959244 43.153693 \r\nL 208.968385 46.674058 \r\nL 209.047598 34.346732 \r\nL 209.056738 35.925452 \r\nL 209.084158 33.282154 \r\nL 209.120719 44.865486 \r\nL 209.160326 36.693642 \r\nL 209.227353 44.442074 \r\nL 209.181652 36.578716 \r\nL 209.273053 37.975974 \r\nL 209.291333 36.276279 \r\nL 209.3218 42.941987 \r\nL 209.379687 38.913528 \r\nL 209.388827 40.776539 \r\nL 209.425387 24.336072 \r\nL 209.455854 29.241598 \r\nL 209.568581 23.168666 \r\nL 209.574674 24.686899 \r\nL 209.599048 27.475367 \r\nL 209.638655 18.384115 \r\nL 209.641701 17.083636 \r\nL 209.714822 32.882938 \r\nL 209.720915 32.846645 \r\nL 209.931136 53.926494 \r\nL 209.739195 32.054261 \r\nL 209.943323 52.976842 \r\nL 209.970743 50.133936 \r\nL 209.952463 54.489026 \r\nL 209.97379 50.502909 \r\nL 210.086517 38.417532 \r\nL 210.098704 40.413615 \r\nL 210.101751 40.226104 \r\nL 210.138311 44.635634 \r\nL 210.165731 46.752692 \r\nL 210.226665 41.87741 \r\nL 210.251038 45.37358 \r\nL 210.257131 43.879542 \r\nL 210.266271 46.413962 \r\nL 210.360719 66.574403 \r\nL 210.406419 64.638807 \r\nL 210.470399 56.606084 \r\nL 210.427746 65.322314 \r\nL 210.5161 64.402906 \r\nL 210.519146 65.812262 \r\nL 210.59836 54.458783 \r\nL 210.6075 55.529409 \r\nL 210.641014 61.057955 \r\nL 210.738507 63.731497 \r\nL 210.665387 56.81779 \r\nL 210.753741 62.618529 \r\nL 210.823814 57.174666 \r\nL 210.775068 65.400948 \r\nL 210.848188 63.102428 \r\nL 210.887795 70.675447 \r\nL 210.948729 60.785762 \r\nL 210.967009 58.420705 \r\nL 210.991382 61.184978 \r\nL 211.003569 59.26148 \r\nL 211.122389 71.637196 \r\nL 211.192463 60.229278 \r\nL 211.253397 66.30221 \r\nL 211.27777 69.677405 \r\nL 211.323471 60.803908 \r\nL 211.411824 42.681892 \r\nL 211.466665 47.103518 \r\nL 211.506271 50.502909 \r\nL 211.542832 43.813005 \r\nL 211.573299 45.101386 \r\nL 211.582439 43.413789 \r\nL 211.622045 52.855867 \r\nL 211.634232 52.632064 \r\nL 211.716493 70.814568 \r\nL 211.762193 66.749816 \r\nL 211.868827 75.393462 \r\nL 211.77438 64.009739 \r\nL 211.908434 68.921313 \r\nL 212.002881 62.243507 \r\nL 212.033348 64.082323 \r\nL 212.054674 68.69751 \r\nL 212.100375 60.682933 \r\nL 212.143028 64.886805 \r\nL 212.164355 63.737545 \r\nL 212.222242 70.560521 \r\nL 212.225289 70.542375 \r\nL 212.307549 76.554819 \r\nL 212.249662 70.203645 \r\nL 212.338016 71.213784 \r\nL 212.353249 69.840721 \r\nL 212.39895 81.303078 \r\nL 212.42637 76.827012 \r\nL 212.539097 84.545201 \r\nL 212.557377 82.73058 \r\nL 212.627451 72.447727 \r\nL 212.563471 83.244722 \r\nL 212.685338 75.145463 \r\nL 212.697525 71.752122 \r\nL 212.779785 77.195985 \r\nL 212.904699 89.686627 \r\nL 212.791972 76.845159 \r\nL 212.910792 89.456775 \r\nL 212.913839 87.992981 \r\nL 212.977819 103.054336 \r\nL 212.993053 101.98371 \r\nL 213.002193 105.116956 \r\nL 213.090547 94.459081 \r\nL 213.093593 95.021613 \r\nL 213.102733 95.910778 \r\nL 213.121014 92.112171 \r\nL 213.264208 67.064351 \r\nL 213.267254 67.772053 \r\nL 213.370842 58.209 \r\nL 213.401308 61.172881 \r\nL 213.410448 60.404691 \r\nL 213.547549 76.615307 \r\nL 213.550596 76.566917 \r\nL 213.559736 77.619397 \r\nL 213.596296 81.115567 \r\nL 213.623716 75.816873 \r\nL 213.672463 78.442025 \r\nL 213.73949 74.008301 \r\nL 213.69379 79.524749 \r\nL 213.79433 74.625272 \r\nL 213.797377 76.488283 \r\nL 213.867451 67.481714 \r\nL 213.894871 70.699642 \r\nL 213.900964 69.247945 \r\nL 213.931431 74.002252 \r\nL 214.004552 71.026274 \r\nL 214.086812 61.596292 \r\nL 214.022832 73.221965 \r\nL 214.117279 69.768136 \r\nL 214.123372 72.550555 \r\nL 214.193446 59.600209 \r\nL 214.214773 63.156867 \r\nL 214.38234 88.077663 \r\nL 214.226959 62.75765 \r\nL 214.4189 86.238847 \r\nL 214.428041 85.392024 \r\nL 214.467647 94.120352 \r\nL 214.473741 93.436844 \r\nL 214.525534 103.743892 \r\nL 214.583421 94.011474 \r\nL 214.732709 80.522791 \r\nL 214.738802 80.885715 \r\nL 214.741849 82.343461 \r\nL 214.821063 67.590591 \r\nL 214.824109 68.177318 \r\nL 214.885043 58.78363 \r\nL 214.891136 61.578146 \r\nL 215.022144 48.222535 \r\nL 215.076984 36.869055 \r\nL 215.037377 49.244771 \r\nL 215.147058 44.962265 \r\nL 215.153151 46.976495 \r\nL 215.214085 35.393163 \r\nL 215.238458 37.546514 \r\nL 215.314625 27.541903 \r\nL 215.354232 32.798255 \r\nL 215.390792 36.65735 \r\nL 215.448679 26.489422 \r\nL 215.457819 25.170798 \r\nL 215.470006 29.671058 \r\nL 215.930055 103.048288 \r\nL 215.479146 29.489596 \r\nL 215.933102 101.336495 \r\nL 215.957475 97.501596 \r\nL 216.039736 102.836582 \r\nL 216.042783 103.683405 \r\nL 216.064109 95.481317 \r\nL 216.125043 95.862388 \r\nL 216.225584 83.958473 \r\nL 216.149416 98.348419 \r\nL 216.259097 86.498943 \r\nL 216.26519 84.799248 \r\nL 216.329171 90.212867 \r\nL 216.350498 89.795505 \r\nL 216.368778 95.190978 \r\nL 216.420571 88.247028 \r\nL 216.469318 92.335974 \r\nL 216.515018 90.382232 \r\nL 216.551579 95.100247 \r\nL 216.554625 94.713128 \r\nL 216.572905 99.06217 \r\nL 216.606419 92.777532 \r\nL 216.664306 94.096157 \r\nL 216.828827 104.590715 \r\nL 216.859294 99.999724 \r\nL 216.874527 95.184929 \r\nL 216.908041 101.778053 \r\nL 216.978114 98.185103 \r\nL 216.999441 100.290063 \r\nL 217.054281 94.07801 \r\nL 217.069515 94.198985 \r\nL 217.218802 77.740372 \r\nL 217.255362 79.936063 \r\nL 217.276689 74.552687 \r\nL 217.298016 74.697857 \r\nL 217.334576 72.072705 \r\nL 217.346763 76.010433 \r\nL 217.40465 73.542548 \r\nL 217.529564 86.535235 \r\nL 217.593544 78.671877 \r\nL 217.651431 79.657821 \r\nL 217.660571 82.186193 \r\nL 217.730645 73.518353 \r\nL 217.742832 74.734149 \r\nL 217.870792 60.74342 \r\nL 217.876886 61.039809 \r\nL 217.968286 54.446685 \r\nL 218.041407 56.237111 \r\nL 218.196787 76.240285 \r\nL 218.202881 75.084976 \r\nL 218.312561 79.288848 \r\nL 218.263814 72.931626 \r\nL 218.324748 78.41783 \r\nL 218.339982 78.889632 \r\nL 218.364355 73.578841 \r\nL 218.367402 71.939633 \r\nL 218.397869 77.540763 \r\nL 218.470989 74.661564 \r\nL 218.501456 78.599292 \r\nL 218.605043 83.764914 \r\nL 218.614183 81.974488 \r\nL 218.650743 77.075011 \r\nL 218.723864 80.250598 \r\nL 218.763471 85.325488 \r\nL 218.815264 78.327099 \r\nL 218.833544 79.651773 \r\nL 218.860964 77.020572 \r\nL 218.921898 82.718482 \r\nL 218.937131 80.625619 \r\nL 218.964552 86.390066 \r\nL 219.037672 79.403774 \r\nL 219.043765 81.200249 \r\nL 219.068139 78.750511 \r\nL 219.138213 87.99903 \r\nL 219.235706 96.969307 \r\nL 219.159539 87.164304 \r\nL 219.272267 94.120352 \r\nL 219.512955 70.669398 \r\nL 219.308827 96.370482 \r\nL 219.543421 72.986064 \r\nL 219.586075 76.300772 \r\nL 219.643962 71.189589 \r\nL 219.650055 71.613001 \r\nL 219.659195 74.29864 \r\nL 219.714036 67.439372 \r\nL 219.717082 66.840547 \r\nL 219.805436 70.80247 \r\nL 219.95777 83.341502 \r\nL 219.969957 83.202381 \r\nL 220.305092 50.006912 \r\nL 219.98519 85.17427 \r\nL 220.332512 53.521228 \r\nL 220.384306 55.341898 \r\nL 220.414773 49.68028 \r\nL 220.433053 50.490811 \r\nL 220.457426 47.363614 \r\nL 220.487893 51.700559 \r\nL 220.588434 58.069879 \r\nL 220.524453 51.325537 \r\nL 220.612807 57.96705 \r\nL 220.640227 53.599862 \r\nL 220.713348 59.654648 \r\nL 220.716394 59.672794 \r\nL 220.832168 70.258084 \r\nL 220.859588 69.423358 \r\nL 220.862635 68.280147 \r\nL 220.944896 76.240285 \r\nL 220.957082 73.330842 \r\nL 221.085043 79.561042 \r\nL 221.039343 73.203819 \r\nL 221.094183 78.018614 \r\nL 221.155117 75.59307 \r\nL 221.200817 79.954209 \r\nL 221.313544 72.871138 \r\nL 221.222144 82.319266 \r\nL 221.325731 76.917743 \r\nL 221.423225 86.450553 \r\nL 221.453692 84.45447 \r\nL 221.456738 84.055253 \r\nL 221.484158 89.111997 \r\nL 221.542045 85.615827 \r\nL 221.648679 97.489498 \r\nL 221.663913 94.084059 \r\nL 221.73094 84.956515 \r\nL 221.697426 94.307862 \r\nL 221.79492 89.402337 \r\nL 221.834527 94.053816 \r\nL 221.889367 85.265001 \r\nL 221.898507 85.924313 \r\nL 221.950301 82.803165 \r\nL 221.980768 90.097941 \r\nL 222.032561 95.795852 \r\nL 222.038655 97.846374 \r\nL 222.117869 90.67862 \r\nL 222.133102 92.753337 \r\nL 222.148335 89.753163 \r\nL 222.184896 96.128532 \r\nL 222.251923 90.013259 \r\nL 222.254969 91.719003 \r\nL 222.343323 85.131928 \r\nL 222.35551 86.916306 \r\nL 222.486517 69.89516 \r\nL 222.37379 87.061475 \r\nL 222.492611 70.233889 \r\nL 222.574871 76.197944 \r\nL 222.614478 74.697857 \r\nL 222.617525 74.806734 \r\nL 222.623618 71.413393 \r\nL 222.629711 72.090851 \r\nL 222.638851 69.877013 \r\nL 222.693692 76.258431 \r\nL 222.736345 73.451817 \r\nL 222.858213 85.912215 \r\nL 222.861259 84.605688 \r\nL 222.992267 92.795678 \r\nL 222.99836 90.224965 \r\nL 223.056247 96.99955 \r\nL 223.07148 89.239021 \r\nL 223.083667 89.644286 \r\nL 223.205534 79.028753 \r\nL 223.111087 90.406427 \r\nL 223.217721 80.90991 \r\nL 223.266468 85.45856 \r\nL 223.299982 79.119484 \r\nL 223.339588 84.418177 \r\nL 223.351775 82.821311 \r\nL 223.391382 91.858124 \r\nL 223.424896 89.0999 \r\nL 223.510203 94.822005 \r\nL 223.534576 89.118046 \r\nL 223.561996 91.071788 \r\nL 223.59551 86.299335 \r\nL 223.598557 86.347724 \r\nL 223.683864 71.256126 \r\nL 223.726517 76.173749 \r\nL 223.814871 66.665134 \r\nL 223.936738 71.117005 \r\nL 224.18352 91.712954 \r\nL 224.186566 89.583799 \r\nL 224.235313 96.648724 \r\nL 224.290154 92.910604 \r\nL 224.2932 93.02553 \r\nL 224.31148 89.910431 \r\nL 224.317574 90.720961 \r\nL 224.369367 91.531492 \r\nL 224.442488 82.881798 \r\nL 224.509515 87.70869 \r\nL 224.561308 86.759039 \r\nL 224.564355 86.365871 \r\nL 224.616149 93.352162 \r\nL 224.637475 97.126574 \r\nL 224.680129 88.900292 \r\nL 224.865977 73.935716 \r\nL 224.87207 75.847117 \r\nL 224.90863 77.117352 \r\nL 224.95433 72.223923 \r\nL 224.963471 69.889111 \r\nL 225.009171 75.072879 \r\nL 225.036591 74.92166 \r\nL 225.149318 79.887673 \r\nL 225.158458 78.980363 \r\nL 225.213299 70.663349 \r\nL 225.265092 79.246507 \r\nL 225.3961 94.422788 \r\nL 225.41438 93.872353 \r\nL 225.5332 86.982842 \r\nL 225.49664 93.902597 \r\nL 225.536247 87.890152 \r\nL 225.54234 88.398246 \r\nL 225.575854 79.597334 \r\nL 225.706861 69.193506 \r\nL 225.655068 82.319266 \r\nL 225.719048 71.752122 \r\nL 225.874429 81.157908 \r\nL 225.764748 71.594855 \r\nL 225.920129 76.633453 \r\nL 225.956689 70.288328 \r\nL 226.008483 79.343287 \r\nL 226.02981 81.901903 \r\nL 226.109023 74.044593 \r\nL 226.145584 79.633626 \r\nL 226.19433 70.89925 \r\nL 226.203471 72.012218 \r\nL 226.328385 62.721358 \r\nL 226.334478 63.537937 \r\nL 226.553839 80.371572 \r\nL 226.605633 75.883409 \r\nL 226.608679 74.183714 \r\nL 226.642193 80.934105 \r\nL 226.715313 76.500381 \r\nL 226.821947 74.056691 \r\nL 226.779294 79.899771 \r\nL 226.824994 75.478144 \r\nL 226.828041 76.718135 \r\nL 226.907254 66.574403 \r\nL 226.919441 68.727753 \r\nL 226.956001 62.503603 \r\nL 227.019982 70.627057 \r\nL 227.147942 79.415872 \r\nL 227.026075 69.247945 \r\nL 227.160129 78.351294 \r\nL 227.190596 77.982321 \r\nL 227.202783 82.053121 \r\nL 227.233249 86.535235 \r\nL 227.281996 80.250598 \r\nL 227.312463 82.797116 \r\nL 227.31551 82.373704 \r\nL 227.376443 88.882145 \r\nL 227.40691 95.626487 \r\nL 227.568385 110.778573 \r\nL 227.620178 113.591236 \r\nL 227.687205 106.242021 \r\nL 227.93094 91.150422 \r\nL 227.943127 93.527575 \r\nL 227.97664 87.726837 \r\nL 228.034527 90.182624 \r\nL 228.061947 90.370135 \r\nL 228.162488 80.655863 \r\nL 228.165534 81.478491 \r\nL 228.223421 72.689676 \r\nL 228.269122 80.087282 \r\nL 228.360522 71.540416 \r\nL 228.299588 80.171964 \r\nL 228.387942 76.947987 \r\nL 228.430596 80.589327 \r\nL 228.406222 75.417657 \r\nL 228.497623 77.8432 \r\nL 228.57379 76.397552 \r\nL 228.534183 84.436324 \r\nL 228.607303 77.861346 \r\nL 228.659097 82.53702 \r\nL 228.701751 75.441852 \r\nL 228.738311 72.363044 \r\nL 228.793151 78.587195 \r\nL 228.805338 77.419789 \r\nL 228.820571 75.121268 \r\nL 228.857131 86.51104 \r\nL 228.975952 93.031579 \r\nL 228.884552 85.664217 \r\nL 228.978999 92.505339 \r\nL 228.994232 90.666523 \r\nL 229.015559 95.197027 \r\nL 229.042979 99.6368 \r\nL 229.097819 91.954904 \r\nL 229.119146 95.832144 \r\nL 229.247107 74.800685 \r\nL 229.268434 77.734323 \r\nL 229.283667 80.897812 \r\nL 229.350694 73.530451 \r\nL 229.375068 77.008474 \r\nL 229.472561 73.324794 \r\nL 229.402488 80.2385 \r\nL 229.490842 74.746247 \r\nL 229.521308 78.073052 \r\nL 229.582242 69.919355 \r\nL 229.664502 61.789852 \r\nL 229.606615 70.46979 \r\nL 229.719343 62.630626 \r\nL 229.725436 63.779887 \r\nL 229.774183 70.923445 \r\nL 229.844257 64.735587 \r\nL 229.893004 59.061872 \r\nL 229.862537 66.084455 \r\nL 229.950891 65.080365 \r\nL 229.969171 71.074663 \r\nL 230.066665 67.046205 \r\nL 230.109318 62.267702 \r\nL 230.148925 67.530103 \r\nL 230.170252 67.191374 \r\nL 230.295166 80.371572 \r\nL 230.301259 77.927882 \r\nL 230.307353 80.153818 \r\nL 230.359146 72.520312 \r\nL 230.46578 68.788241 \r\nL 230.43836 74.58898 \r\nL 230.47492 69.072531 \r\nL 230.599834 61.862437 \r\nL 230.514527 69.979842 \r\nL 230.605928 62.479408 \r\nL 230.612021 62.043899 \r\nL 230.788729 86.468699 \r\nL 230.843569 79.052948 \r\nL 230.913643 81.297029 \r\nL 231.166517 57.815832 \r\nL 231.169564 59.134456 \r\nL 231.279244 65.884847 \r\nL 231.218311 57.513395 \r\nL 231.288385 65.134804 \r\nL 231.321898 61.197076 \r\nL 231.379785 73.379232 \r\nL 231.382832 72.199728 \r\nL 231.522979 89.499117 \r\nL 231.391972 72.060608 \r\nL 231.544306 87.914347 \r\nL 231.565633 84.327446 \r\nL 231.644846 93.370308 \r\nL 231.657033 94.936931 \r\nL 231.730154 84.678273 \r\nL 231.745387 89.329752 \r\nL 231.781947 85.45856 \r\nL 231.803274 89.983015 \r\nL 231.858114 88.005078 \r\nL 231.873348 91.906514 \r\nL 231.943421 76.1677 \r\nL 231.949515 76.482234 \r\nL 232.053102 71.358954 \r\nL 232.004355 77.068962 \r\nL 232.074429 73.179624 \r\nL 232.092709 75.133366 \r\nL 232.107942 70.608911 \r\nL 232.123176 72.471922 \r\nL 232.187156 66.193333 \r\nL 232.217623 75.768483 \r\nL 232.22981 74.861173 \r\nL 232.232856 74.092983 \r\nL 232.27551 80.474401 \r\nL 232.315117 80.250598 \r\nL 232.379097 86.063434 \r\nL 232.415657 77.46213 \r\nL 232.418704 78.030711 \r\nL 232.604552 94.567958 \r\nL 232.467451 72.332801 \r\nL 232.619785 90.799595 \r\nL 232.683765 87.460692 \r\nL 232.711186 94.398594 \r\nL 232.793446 102.993849 \r\nL 232.826959 96.134581 \r\nL 233.0189 70.51818 \r\nL 233.073741 79.2828 \r\nL 233.229122 106.169436 \r\nL 233.098114 78.048857 \r\nL 233.241308 104.772178 \r\nL 233.253495 103.126921 \r\nL 233.293102 112.992411 \r\nL 233.338802 107.463866 \r\nL 233.341849 107.566694 \r\nL 233.360129 105.455685 \r\nL 233.52465 81.726489 \r\nL 233.719638 58.057781 \r\nL 233.725731 59.563917 \r\nL 233.777525 76.107213 \r\nL 233.850645 69.447553 \r\nL 234.002979 84.285105 \r\nL 233.871972 67.161131 \r\nL 234.027353 81.514784 \r\nL 234.082193 64.856562 \r\nL 234.161407 68.298293 \r\nL 234.313741 52.928452 \r\nL 234.17664 68.770095 \r\nL 234.350301 56.999252 \r\nL 234.414281 61.263612 \r\nL 234.453888 55.62014 \r\nL 234.459982 57.174666 \r\nL 234.505682 61.499513 \r\nL 234.569662 59.285675 \r\nL 234.581849 56.975057 \r\nL 234.612316 61.348294 \r\nL 234.679343 58.081976 \r\nL 234.758557 69.647161 \r\nL 234.813397 69.332627 \r\nL 234.84691 66.241722 \r\nL 234.907844 76.585063 \r\nL 234.910891 76.107213 \r\nL 234.913937 75.580973 \r\nL 234.962684 83.250771 \r\nL 234.977918 82.567264 \r\nL 235.017525 80.71635 \r\nL 235.099785 86.976793 \r\nL 235.139392 88.616001 \r\nL 235.169859 83.607647 \r\nL 235.185092 84.539152 \r\nL 235.285633 74.885368 \r\nL 235.194232 85.379927 \r\nL 235.313053 76.64555 \r\nL 235.3161 76.609258 \r\nL 235.319146 77.571007 \r\nL 235.32524 77.280668 \r\nL 235.474527 103.169262 \r\nL 235.492807 101.100594 \r\nL 235.535461 96.04385 \r\nL 235.596394 101.923222 \r\nL 235.605534 99.285973 \r\nL 235.614674 103.471699 \r\nL 235.678655 83.01487 \r\nL 235.681701 83.934278 \r\nL 235.748729 75.980189 \r\nL 235.712168 84.025009 \r\nL 235.806615 81.073226 \r\nL 235.852316 89.868089 \r\nL 235.916296 81.303078 \r\nL 236.044257 71.032322 \r\nL 236.05035 71.836804 \r\nL 236.08691 74.534541 \r\nL 236.141751 66.834499 \r\nL 236.306271 83.504818 \r\nL 236.156984 63.108477 \r\nL 236.370252 81.575271 \r\nL 236.428139 84.896028 \r\nL 236.385485 78.351294 \r\nL 236.489072 82.736628 \r\nL 236.6018 73.185673 \r\nL 236.62008 75.145463 \r\nL 236.824208 67.094594 \r\nL 236.650547 76.040677 \r\nL 236.842488 68.927362 \r\nL 237.013102 83.922181 \r\nL 236.854674 67.294203 \r\nL 237.016149 83.444331 \r\nL 237.046615 77.819005 \r\nL 237.101456 85.500901 \r\nL 237.122783 83.752816 \r\nL 237.128876 86.142067 \r\nL 237.195903 77.214132 \r\nL 237.412217 55.977016 \r\nL 237.415264 56.364135 \r\nL 237.445731 48.785067 \r\nL 237.473151 49.686329 \r\nL 237.576738 42.536722 \r\nL 237.521898 50.01901 \r\nL 237.595018 42.996426 \r\nL 237.598065 43.825103 \r\nL 237.671186 33.796297 \r\nL 237.881407 49.504867 \r\nL 237.680326 33.669273 \r\nL 237.911873 48.978627 \r\nL 237.921014 46.668009 \r\nL 238.000227 58.209 \r\nL 238.003274 57.071837 \r\nL 238.134281 67.729712 \r\nL 238.146468 67.294203 \r\nL 238.231775 61.148686 \r\nL 238.259195 65.794116 \r\nL 238.323176 58.396511 \r\nL 238.289662 67.741809 \r\nL 238.378016 61.596292 \r\nL 238.423716 67.923271 \r\nL 238.46637 72.919528 \r\nL 238.50293 66.169138 \r\nL 238.536443 71.153297 \r\nL 238.658311 60.277668 \r\nL 238.670498 61.384587 \r\nL 238.725338 49.607696 \r\nL 238.828925 42.512527 \r\nL 238.850252 43.437984 \r\nL 238.889859 42.579063 \r\nL 238.984306 57.271445 \r\nL 239.011726 56.206868 \r\nL 239.051333 60.725274 \r\nL 239.05438 60.247424 \r\nL 239.14578 70.983932 \r\nL 239.185387 66.332454 \r\nL 239.215854 63.416962 \r\nL 239.264601 72.471922 \r\nL 239.288974 69.205604 \r\nL 239.316394 77.649641 \r\nL 239.386468 68.201513 \r\nL 239.392561 69.489894 \r\nL 239.474822 62.443116 \r\nL 239.423028 70.554472 \r\nL 239.514429 64.378711 \r\nL 239.651529 36.699691 \r\nL 239.755117 44.968314 \r\nL 239.959244 73.010259 \r\nL 239.962291 72.260216 \r\nL 239.971431 69.374968 \r\nL 240.017131 79.046899 \r\nL 240.068925 74.177666 \r\nL 240.071972 74.691808 \r\nL 240.145092 68.45556 \r\nL 240.236493 65.884847 \r\nL 240.248679 71.244028 \r\nL 240.2761 73.258257 \r\nL 240.3218 66.193333 \r\nL 240.346173 68.516048 \r\nL 240.35836 66.870791 \r\nL 240.37664 72.810651 \r\nL 240.419294 81.932146 \r\nL 240.489367 75.720093 \r\nL 240.583814 67.566396 \r\nL 240.528974 76.355211 \r\nL 240.605141 71.310564 \r\nL 240.663028 78.236368 \r\nL 240.614281 71.008127 \r\nL 240.717869 72.556604 \r\nL 240.727009 70.348815 \r\nL 240.775756 86.03319 \r\nL 240.778802 86.075531 \r\nL 240.815362 91.846026 \r\nL 240.861063 78.03676 \r\nL 240.885436 83.746768 \r\nL 240.891529 85.07749 \r\nL 240.931136 77.734323 \r\nL 240.934183 78.024662 \r\nL 240.94637 74.008301 \r\nL 241.031677 83.970571 \r\nL 241.03777 82.561215 \r\nL 241.098704 71.437588 \r\nL 241.159638 80.226403 \r\nL 241.278458 92.632362 \r\nL 241.184011 79.397726 \r\nL 241.293692 90.63023 \r\nL 241.403372 89.05151 \r\nL 241.342439 92.674703 \r\nL 241.406419 89.535409 \r\nL 241.412512 91.846026 \r\nL 241.494773 83.039065 \r\nL 241.52524 80.311085 \r\nL 241.586173 85.440414 \r\nL 241.601407 83.994766 \r\nL 241.62578 84.35769 \r\nL 241.637967 80.14172 \r\nL 241.647107 76.36126 \r\nL 241.729367 83.371746 \r\nL 241.741554 83.123748 \r\nL 241.747647 82.579361 \r\nL 241.805534 87.593764 \r\nL 241.823814 85.785192 \r\nL 241.829908 88.349856 \r\nL 241.909122 82.809213 \r\nL 241.918262 83.3536 \r\nL 242.034036 64.699295 \r\nL 242.049269 67.638981 \r\nL 242.052316 67.766004 \r\nL 242.058409 64.058128 \r\nL 242.070596 64.378711 \r\nL 242.238163 37.238028 \r\nL 242.085829 67.766004 \r\nL 242.283864 46.202257 \r\nL 242.31433 52.033239 \r\nL 242.353937 44.944119 \r\nL 242.393544 43.571056 \r\nL 242.427058 48.942334 \r\nL 242.430104 48.349558 \r\nL 242.463618 56.848034 \r\nL 242.548925 53.690593 \r\nL 242.606812 39.887375 \r\nL 242.564158 54.434588 \r\nL 242.676886 43.450081 \r\nL 242.679932 44.65378 \r\nL 242.743913 36.536375 \r\nL 242.77438 39.38533 \r\nL 242.786566 37.08681 \r\nL 242.83836 41.907653 \r\nL 242.91148 52.009044 \r\nL 242.86578 40.171666 \r\nL 242.972414 47.551125 \r\nL 242.975461 46.407914 \r\nL 243.048581 55.807651 \r\nL 243.063814 54.827756 \r\nL 243.203962 61.13054 \r\nL 243.127795 52.511089 \r\nL 243.213102 58.11222 \r\nL 243.331923 49.317356 \r\nL 243.334969 49.486721 \r\nL 243.43551 58.995335 \r\nL 243.374576 47.889854 \r\nL 243.478163 57.483151 \r\nL 243.496443 52.426407 \r\nL 243.566517 58.571924 \r\nL 243.590891 55.160436 \r\nL 243.715805 60.174839 \r\nL 243.740178 56.981106 \r\nL 243.804158 62.334238 \r\nL 243.828532 58.801776 \r\nL 243.877279 55.408434 \r\nL 243.843765 59.926841 \r\nL 243.932119 58.209 \r\nL 243.935166 59.098164 \r\nL 244.020473 52.480846 \r\nL 244.026566 53.472839 \r\nL 244.102733 53.726886 \r\nL 244.15148 48.524972 \r\nL 244.209367 53.569618 \r\nL 244.245928 48.446338 \r\nL 244.264208 51.125929 \r\nL 244.355608 42.827061 \r\nL 244.383028 43.298863 \r\nL 244.489662 29.096428 \r\nL 244.535362 32.834548 \r\nL 244.538409 33.046253 \r\nL 244.562783 27.904827 \r\nL 244.565829 27.021711 \r\nL 244.641996 34.933459 \r\nL 244.654183 32.943425 \r\nL 244.660276 34.564486 \r\nL 244.696837 27.330197 \r\nL 244.751677 30.566271 \r\nL 244.763864 28.412921 \r\nL 244.812611 34.074539 \r\nL 244.840031 32.15104 \r\nL 244.843077 32.090553 \r\nL 244.846124 32.640988 \r\nL 244.955805 42.790769 \r\nL 244.964945 40.286592 \r\nL 244.967991 39.71801 \r\nL 245.028925 47.714441 \r\nL 245.038065 47.260786 \r\nL 245.123372 61.856388 \r\nL 245.239146 54.192638 \r\nL 245.367107 39.857131 \r\nL 245.376247 44.363441 \r\nL 245.461554 31.987724 \r\nL 245.467647 32.882938 \r\nL 245.492021 36.99003 \r\nL 245.540768 30.771928 \r\nL 245.583421 34.425366 \r\nL 245.619982 28.812138 \r\nL 245.671775 36.058525 \r\nL 245.687009 35.550431 \r\nL 245.723569 39.246209 \r\nL 245.793643 33.723712 \r\nL 245.796689 32.44138 \r\nL 245.872856 46.637766 \r\nL 245.95207 54.289418 \r\nL 245.991677 48.887896 \r\nL 246.058704 44.732413 \r\nL 246.080031 50.811394 \r\nL 246.101357 48.736677 \r\nL 246.116591 52.378017 \r\nL 246.195805 47.980585 \r\nL 246.211038 48.089463 \r\nL 246.253692 44.345294 \r\nL 246.533986 85.355732 \r\nL 246.55836 92.335974 \r\nL 246.771628 59.951036 \r\nL 246.805141 67.917223 \r\nL 246.863028 56.085893 \r\nL 246.881308 60.477276 \r\nL 246.917869 65.406997 \r\nL 247.000129 58.130366 \r\nL 247.058016 69.326578 \r\nL 247.115903 62.207215 \r\nL 247.222537 59.255431 \r\nL 247.17379 69.616918 \r\nL 247.22863 61.723316 \r\nL 247.234724 60.525666 \r\nL 247.301751 67.638981 \r\nL 247.320031 65.406997 \r\nL 247.353544 73.488109 \r\nL 247.429711 65.933237 \r\nL 247.460178 61.553951 \r\nL 247.502832 71.401295 \r\nL 247.508925 70.953689 \r\nL 247.630792 86.396114 \r\nL 247.639932 83.807255 \r\nL 247.658213 81.944244 \r\nL 247.688679 87.575618 \r\nL 247.73438 85.053295 \r\nL 247.77094 95.311953 \r\nL 247.850154 89.378142 \r\nL 247.959834 101.136887 \r\nL 247.972021 95.190978 \r\nL 247.978114 91.646418 \r\nL 248.032955 101.705468 \r\nL 248.081701 94.265521 \r\nL 248.170055 100.997766 \r\nL 248.191382 95.874485 \r\nL 248.255362 85.809387 \r\nL 248.316296 90.599987 \r\nL 248.425977 100.271917 \r\nL 248.444257 97.779838 \r\nL 248.517377 99.376704 \r\nL 248.611824 88.265174 \r\nL 248.614871 88.33171 \r\nL 248.620964 86.450553 \r\nL 248.730645 78.817047 \r\nL 248.660571 87.932494 \r\nL 248.748925 80.184061 \r\nL 248.782439 85.065392 \r\nL 248.825092 73.748205 \r\nL 248.849466 74.734149 \r\nL 248.901259 82.053121 \r\nL 248.858606 74.601077 \r\nL 248.9561 75.121268 \r\nL 249.090154 60.525666 \r\nL 249.218114 49.813353 \r\nL 249.132807 62.890722 \r\nL 249.236394 54.277321 \r\nL 249.248581 56.055649 \r\nL 249.315608 49.97062 \r\nL 249.333888 51.0231 \r\nL 249.349122 48.428192 \r\nL 249.419195 56.509305 \r\nL 249.428335 56.430671 \r\nL 249.464896 52.420358 \r\nL 249.522783 58.959043 \r\nL 249.547156 52.498992 \r\nL 249.647697 53.805519 \r\nL 249.59895 48.470533 \r\nL 249.656837 53.164353 \r\nL 249.659883 51.857826 \r\nL 249.757377 57.567834 \r\nL 249.873151 59.394552 \r\nL 249.803077 51.900167 \r\nL 249.876198 58.717094 \r\nL 249.937131 56.055649 \r\nL 249.909711 59.920792 \r\nL 249.958458 59.073969 \r\nL 249.961505 59.59416 \r\nL 250.025485 52.855867 \r\nL 250.031579 51.446512 \r\nL 250.049859 57.241202 \r\nL 250.129072 56.110088 \r\nL 250.193053 63.683107 \r\nL 250.156493 55.208826 \r\nL 250.2418 60.017572 \r\nL 250.266173 55.275362 \r\nL 250.31492 60.096206 \r\nL 250.357574 56.267355 \r\nL 250.372807 56.975057 \r\nL 250.436787 51.198513 \r\nL 250.439834 51.277147 \r\nL 250.442881 51.204562 \r\nL 250.458114 52.934501 \r\nL 250.579982 63.973446 \r\nL 250.592168 61.614439 \r\nL 250.613495 60.126449 \r\nL 250.683569 65.431192 \r\nL 250.735362 72.792505 \r\nL 250.774969 64.753733 \r\nL 250.899883 57.374274 \r\nL 250.905977 58.674752 \r\nL 250.973004 49.607696 \r\nL 250.997377 52.825624 \r\nL 251.000424 52.813526 \r\nL 251.006517 51.367878 \r\nL 251.064404 61.009565 \r\nL 251.079638 60.259522 \r\nL 251.082684 60.398642 \r\nL 251.097918 56.43672 \r\nL 251.158851 55.583848 \r\nL 251.177131 60.186937 \r\nL 251.180178 59.78772 \r\nL 251.183225 59.781671 \r\nL 251.186271 59.793769 \r\nL 251.369072 45.821186 \r\nL 251.384306 47.998732 \r\nL 251.6189 70.560521 \r\nL 251.44524 47.303127 \r\nL 251.652414 65.001731 \r\nL 251.658507 63.271793 \r\nL 251.734674 72.859041 \r\nL 251.798655 70.977884 \r\nL 251.813888 75.68985 \r\nL 251.819982 75.103122 \r\nL 251.823028 76.040677 \r\nL 251.899195 66.749816 \r\nL 251.902242 67.427275 \r\nL 252.021063 59.170749 \r\nL 252.033249 61.687023 \r\nL 252.045436 59.219139 \r\nL 252.072856 63.241549 \r\nL 252.100276 63.035892 \r\nL 252.209957 66.894986 \r\nL 252.167303 60.707128 \r\nL 252.21605 66.465526 \r\nL 252.243471 62.055996 \r\nL 252.273937 70.070573 \r\nL 252.322684 67.384934 \r\nL 252.386665 71.800512 \r\nL 252.420178 63.701253 \r\nL 252.429318 66.114699 \r\nL 252.548139 70.923445 \r\nL 252.456738 64.995683 \r\nL 252.557279 68.286196 \r\nL 252.691333 60.005475 \r\nL 252.569466 68.679364 \r\nL 252.715706 64.947293 \r\nL 252.718753 65.661044 \r\nL 252.791873 57.446859 \r\nL 252.79492 58.215048 \r\nL 252.837574 55.819749 \r\nL 252.855854 52.22075 \r\nL 252.928974 59.182846 \r\nL 252.941161 56.33994 \r\nL 252.965534 58.626363 \r\nL 253.035608 52.002995 \r\nL 253.038655 52.178409 \r\nL 253.041701 51.918313 \r\nL 253.075215 57.428713 \r\nL 253.163569 65.358607 \r\nL 253.105682 56.503256 \r\nL 253.184896 58.880409 \r\nL 253.270203 47.980585 \r\nL 253.306763 50.363788 \r\nL 253.379883 58.656606 \r\nL 253.422537 53.345815 \r\nL 253.43777 51.712656 \r\nL 253.510891 62.128581 \r\nL 253.516984 60.477276 \r\nL 253.523077 60.561958 \r\nL 253.657131 70.088719 \r\nL 253.766812 62.370531 \r\nL 253.775952 65.183194 \r\nL 253.788139 66.20543 \r\nL 253.849072 57.749296 \r\nL 253.870399 63.592376 \r\nL 253.92524 64.167006 \r\nL 254.0075 51.851777 \r\nL 254.0532 55.601994 \r\nL 254.104994 50.357739 \r\nL 254.114134 51.204562 \r\nL 254.229908 47.889854 \r\nL 254.153741 55.444727 \r\nL 254.232955 49.293161 \r\nL 254.336542 58.202951 \r\nL 254.257328 46.879715 \r\nL 254.348729 52.226799 \r\nL 254.351775 52.130019 \r\nL 254.360915 54.404344 \r\nL 254.437082 58.475144 \r\nL 254.473643 55.52336 \r\nL 254.54067 52.74699 \r\nL 254.525436 57.785588 \r\nL 254.580276 56.43672 \r\nL 254.583323 56.503256 \r\nL 254.589416 55.698774 \r\nL 254.683864 47.569271 \r\nL 254.711284 49.87384 \r\nL 254.717377 52.22075 \r\nL 254.738704 46.704302 \r\nL 254.808778 46.843423 \r\nL 254.945878 31.588508 \r\nL 254.948925 30.336419 \r\nL 255.040326 37.673537 \r\nL 255.226173 62.255605 \r\nL 255.064699 37.062615 \r\nL 255.241407 61.717267 \r\nL 255.357181 57.658565 \r\nL 255.287107 64.38476 \r\nL 255.363274 58.281585 \r\nL 255.408974 51.204562 \r\nL 255.372414 58.868312 \r\nL 255.472955 57.549687 \r\nL 255.558262 61.070052 \r\nL 255.527795 53.51518 \r\nL 255.585682 58.844117 \r\nL 255.637475 57.24725 \r\nL 255.658802 61.336197 \r\nL 255.695362 63.925056 \r\nL 255.744109 59.854256 \r\nL 255.771529 63.550034 \r\nL 255.832463 68.534194 \r\nL 255.801996 62.364482 \r\nL 255.865977 63.126623 \r\nL 255.966517 60.882541 \r\nL 255.893397 65.987676 \r\nL 255.972611 63.265744 \r\nL 256.015264 67.917223 \r\nL 255.978704 62.352385 \r\nL 256.073151 63.308085 \r\nL 256.195018 57.779539 \r\nL 256.112758 65.310217 \r\nL 256.198065 58.329974 \r\nL 256.201112 58.323926 \r\nL 256.204158 58.547729 \r\nL 256.207205 58.360218 \r\nL 256.237672 61.064004 \r\nL 256.298606 53.128061 \r\nL 256.301652 53.32162 \r\nL 256.313839 51.779192 \r\nL 256.380866 58.584021 \r\nL 256.386959 57.676711 \r\nL 256.499687 62.927015 \r\nL 256.444846 52.771185 \r\nL 256.50578 62.437067 \r\nL 256.508827 62.195117 \r\nL 256.554527 66.568354 \r\nL 256.575854 64.935195 \r\nL 256.627647 70.312523 \r\nL 256.685534 64.650905 \r\nL 256.688581 64.747684 \r\nL 256.706861 62.013655 \r\nL 256.709908 63.562132 \r\nL 256.804355 58.723142 \r\nL 256.752561 63.997641 \r\nL 256.825682 60.192985 \r\nL 256.828729 60.108303 \r\nL 256.834822 62.920966 \r\nL 256.837869 62.249556 \r\nL 256.962783 67.886979 \r\nL 257.063323 61.602341 \r\nL 257.078557 62.781845 \r\nL 257.081603 64.856562 \r\nL 257.154724 56.969009 \r\nL 257.182144 59.104213 \r\nL 257.188237 59.908695 \r\nL 257.224797 50.950515 \r\nL 257.377131 31.177194 \r\nL 257.240031 51.45256 \r\nL 257.380178 33.530152 \r\nL 257.395412 38.278411 \r\nL 257.441112 28.600432 \r\nL 257.489859 33.264008 \r\nL 257.495952 32.024017 \r\nL 257.538606 42.228236 \r\nL 257.553839 41.514485 \r\nL 257.733593 72.278362 \r\nL 257.843274 68.558389 \r\nL 257.937721 61.614439 \r\nL 257.849367 69.822575 \r\nL 257.974281 64.711392 \r\nL 258.007795 59.461088 \r\nL 258.108335 73.161478 \r\nL 258.196689 57.023447 \r\nL 258.254576 65.661044 \r\nL 258.367303 74.159519 \r\nL 258.376443 70.306474 \r\nL 258.501357 84.496811 \r\nL 258.403864 66.005822 \r\nL 258.562291 77.534715 \r\nL 258.671972 71.824707 \r\nL 258.601898 78.266612 \r\nL 258.690252 72.29046 \r\nL 258.699392 75.54468 \r\nL 258.763372 64.542027 \r\nL 259.086321 41.871361 \r\nL 258.775559 65.140852 \r\nL 259.095461 44.502561 \r\nL 259.192955 49.10565 \r\nL 259.168581 44.381587 \r\nL 259.208188 46.317183 \r\nL 259.211235 46.311134 \r\nL 259.275215 44.369489 \r\nL 259.302635 48.470533 \r\nL 259.314822 47.14586 \r\nL 259.403176 43.498471 \r\nL 259.433643 51.815485 \r\nL 259.485436 46.970446 \r\nL 259.52809 53.37001 \r\nL 259.552463 49.686329 \r\nL 259.625584 58.221097 \r\nL 259.57379 47.853562 \r\nL 259.683471 51.428365 \r\nL 259.771824 42.68794 \r\nL 259.704797 52.378017 \r\nL 259.811431 47.387809 \r\nL 259.878458 48.506825 \r\nL 259.896738 41.750386 \r\nL 259.930252 29.731546 \r\nL 260.030792 33.632981 \r\nL 260.076493 38.018315 \r\nL 260.046026 31.67319 \r\nL 260.146566 37.957828 \r\nL 260.15266 37.292467 \r\nL 260.210547 43.655738 \r\nL 260.213593 43.546861 \r\nL 260.335461 52.922403 \r\nL 260.241014 42.718184 \r\nL 260.353741 51.767095 \r\nL 260.484748 38.871187 \r\nL 260.506075 40.044642 \r\nL 260.573102 42.948036 \r\nL 260.597475 37.395295 \r\nL 260.606615 37.842902 \r\nL 260.655362 34.413268 \r\nL 260.682783 39.81479 \r\nL 260.685829 40.425713 \r\nL 260.765043 35.320579 \r\nL 260.792463 39.95996 \r\nL 260.798557 40.147471 \r\nL 260.902144 46.813179 \r\nL 260.86863 39.990204 \r\nL 260.923471 44.302953 \r\nL 261.051431 57.102081 \r\nL 260.987451 43.643641 \r\nL 261.097131 52.922403 \r\nL 261.127598 49.474623 \r\nL 261.173299 54.918487 \r\nL 261.209859 50.787199 \r\nL 261.234232 56.007259 \r\nL 261.319539 51.875972 \r\nL 261.359146 44.998558 \r\nL 261.395706 53.454692 \r\nL 261.435313 50.605737 \r\nL 261.43836 51.089636 \r\nL 261.481014 43.183937 \r\nL 261.505387 46.014746 \r\nL 261.526714 39.953911 \r\nL 261.618114 42.905695 \r\nL 261.633348 41.647558 \r\nL 261.770448 53.472839 \r\nL 261.925829 45.403823 \r\nL 261.928876 46.432109 \r\nL 261.931923 48.276973 \r\nL 262.01723 33.499909 \r\nL 262.102537 44.200125 \r\nL 262.148237 37.292467 \r\nL 262.172611 35.931501 \r\nL 262.196984 38.925626 \r\nL 262.209171 38.248167 \r\nL 262.318851 47.611612 \r\nL 262.327991 46.516791 \r\nL 262.334085 46.976495 \r\nL 262.480326 61.505561 \r\nL 262.340178 46.619619 \r\nL 262.489466 58.614265 \r\nL 262.586959 54.688635 \r\nL 262.532119 59.59416 \r\nL 262.602193 57.465005 \r\nL 262.620473 59.225187 \r\nL 262.690547 52.964745 \r\nL 262.69664 53.811568 \r\nL 262.836787 44.992509 \r\nL 262.71492 57.120227 \r\nL 262.842881 45.954258 \r\nL 262.891628 53.787373 \r\nL 262.864208 43.819054 \r\nL 262.979982 49.704475 \r\nL 263.022635 45.446164 \r\nL 263.083569 51.7429 \r\nL 263.095756 54.380149 \r\nL 263.144502 45.216312 \r\nL 263.174969 47.889854 \r\nL 263.287697 43.849298 \r\nL 263.190203 48.391899 \r\nL 263.290743 45.536896 \r\nL 263.32121 40.703955 \r\nL 263.406517 44.266661 \r\nL 263.449171 53.285328 \r\nL 263.522291 49.831499 \r\nL 263.549711 47.599515 \r\nL 263.610645 53.672447 \r\nL 263.671579 65.564264 \r\nL 263.732512 57.29564 \r\nL 263.84524 52.498992 \r\nL 263.775166 59.418747 \r\nL 263.857426 53.442595 \r\nL 263.9732 40.232153 \r\nL 263.878753 54.259174 \r\nL 264.037181 45.186069 \r\nL 264.149908 53.037329 \r\nL 264.079834 44.22432 \r\nL 264.152955 52.84377 \r\nL 264.219982 61.46322 \r\nL 264.186468 52.111873 \r\nL 264.271775 58.11222 \r\nL 264.296149 55.021315 \r\nL 264.369269 60.398642 \r\nL 264.372316 59.8845 \r\nL 264.47895 66.3506 \r\nL 264.491136 65.618703 \r\nL 264.52465 64.445248 \r\nL 264.518557 67.076448 \r\nL 264.53379 66.429233 \r\nL 264.643471 77.208083 \r\nL 264.539883 66.320356 \r\nL 264.658704 75.659606 \r\nL 264.698311 73.621182 \r\nL 264.759244 76.730233 \r\nL 264.762291 77.31696 \r\nL 264.823225 67.723663 \r\nL 264.835412 68.824533 \r\nL 264.878065 63.168964 \r\nL 264.984699 55.160436 \r\nL 264.902439 64.324273 \r\nL 264.996886 58.190853 \r\nL 265.066959 50.714614 \r\nL 265.002979 58.475144 \r\nL 265.109613 57.210958 \r\nL 265.146173 59.569966 \r\nL 265.210154 51.857826 \r\nL 265.22234 56.557694 \r\nL 265.301554 49.740768 \r\nL 265.316787 51.40417 \r\nL 265.456935 39.064747 \r\nL 265.371628 53.527277 \r\nL 265.484355 45.85143 \r\nL 265.74637 64.838415 \r\nL 265.795117 61.765657 \r\nL 265.84691 51.367878 \r\nL 265.923077 52.626015 \r\nL 265.956591 54.670488 \r\nL 265.990104 45.760699 \r\nL 266.032758 52.130019 \r\nL 266.145485 56.370184 \r\nL 266.093692 48.373753 \r\nL 266.157672 54.51927 \r\nL 266.261259 38.695774 \r\nL 266.294773 44.266661 \r\nL 266.337426 50.339593 \r\nL 266.404453 44.780803 \r\nL 266.450154 37.582806 \r\nL 266.508041 46.90391 \r\nL 266.514134 45.046948 \r\nL 266.587254 50.859784 \r\nL 266.605534 43.40774 \r\nL 266.706075 30.596515 \r\nL 266.730448 33.790248 \r\nL 266.849269 48.379802 \r\nL 266.961996 53.974884 \r\nL 266.898016 43.740421 \r\nL 266.96809 53.94464 \r\nL 267.083864 67.215569 \r\nL 267.102144 64.735587 \r\nL 267.111284 62.558042 \r\nL 267.181357 70.572618 \r\nL 267.220964 81.678099 \r\nL 267.297131 75.780581 \r\nL 267.443372 56.702864 \r\nL 267.623127 34.576584 \r\nL 267.6475 41.786679 \r\nL 267.72062 48.174145 \r\nL 267.65664 41.78063 \r\nL 267.766321 46.940203 \r\nL 267.775461 46.057087 \r\nL 267.824208 53.085719 \r\nL 267.857721 50.738809 \r\nL 267.939982 63.846423 \r\nL 267.885141 49.389941 \r\nL 268.000915 62.019704 \r\nL 268.119736 52.89216 \r\nL 268.010055 63.114525 \r\nL 268.144109 55.499165 \r\nL 268.159343 61.009565 \r\nL 268.24465 55.360045 \r\nL 268.256837 58.178756 \r\nL 268.387844 68.401122 \r\nL 268.26293 55.8137 \r\nL 268.473151 65.43724 \r\nL 268.479244 62.382628 \r\nL 268.500571 68.975752 \r\nL 268.582832 64.632758 \r\nL 268.616345 66.25382 \r\nL 268.649859 61.469269 \r\nL 268.658999 62.03785 \r\nL 268.674232 58.148512 \r\nL 268.750399 63.33228 \r\nL 268.771726 60.574056 \r\nL 268.811333 58.608216 \r\nL 268.853986 63.132672 \r\nL 268.866173 63.120574 \r\nL 268.899687 61.136588 \r\nL 268.988041 73.500207 \r\nL 269.000227 74.032496 \r\nL 269.128188 64.796074 \r\nL 269.164748 67.372836 \r\nL 269.219588 60.924883 \r\nL 269.228729 62.872576 \r\nL 269.274429 53.878104 \r\nL 269.344502 59.315919 \r\nL 269.463323 69.145116 \r\nL 269.408483 58.874361 \r\nL 269.472463 68.207562 \r\nL 269.48465 66.526013 \r\nL 269.53949 75.828971 \r\nL 269.55777 75.701947 \r\nL 269.579097 77.89159 \r\nL 269.649171 70.451643 \r\nL 269.652217 70.016134 \r\nL 269.704011 77.8432 \r\nL 269.707058 77.262521 \r\nL 269.710104 77.8432 \r\nL 269.755805 65.82436 \r\nL 269.865485 55.384239 \r\nL 269.886812 56.382281 \r\nL 269.889859 56.206868 \r\nL 269.914232 60.997467 \r\nL 269.953839 62.636675 \r\nL 269.929466 59.473186 \r\nL 269.962979 61.838242 \r\nL 270.011726 58.819922 \r\nL 269.981259 63.731497 \r\nL 270.07266 62.449164 \r\nL 270.078753 62.503603 \r\nL 270.188434 58.100122 \r\nL 270.130547 63.749643 \r\nL 270.194527 59.448991 \r\nL 270.206714 61.239417 \r\nL 270.279834 55.245119 \r\nL 270.288974 55.62014 \r\nL 270.304208 51.410219 \r\nL 270.356001 61.916875 \r\nL 270.389515 59.533673 \r\nL 270.438262 56.775449 \r\nL 270.413888 63.023794 \r\nL 270.508335 56.890375 \r\nL 270.587549 53.436546 \r\nL 270.633249 64.275883 \r\nL 270.68809 62.90282 \r\nL 270.69723 66.767963 \r\nL 270.72465 65.158999 \r\nL 270.843471 77.141547 \r\nL 270.767303 64.390809 \r\nL 270.849564 76.627404 \r\nL 270.852611 76.591112 \r\nL 271.004945 49.287112 \r\nL 270.861751 77.22018 \r\nL 271.014085 51.21666 \r\nL 271.105485 56.479061 \r\nL 271.038458 48.174145 \r\nL 271.123765 51.888069 \r\nL 271.166419 45.536896 \r\nL 271.218213 55.922577 \r\nL 271.230399 54.380149 \r\nL 271.239539 52.825624 \r\nL 271.28524 60.707128 \r\nL 271.397967 72.0969 \r\nL 271.434527 71.649293 \r\nL 271.44062 70.348815 \r\nL 271.498507 78.70817 \r\nL 271.525928 74.897465 \r\nL 271.556394 76.246334 \r\nL 271.617328 69.139068 \r\nL 271.736149 56.333891 \r\nL 271.742242 57.156519 \r\nL 271.745289 59.969182 \r\nL 271.763569 50.442421 \r\nL 271.848876 53.84786 \r\nL 271.897623 47.369663 \r\nL 271.921996 54.809609 \r\nL 272.04691 61.390635 \r\nL 272.089564 58.717094 \r\nL 272.107844 63.072184 \r\nL 272.156591 61.650731 \r\nL 272.269318 71.04442 \r\nL 272.281505 69.695551 \r\nL 272.290645 69.840721 \r\nL 272.293692 69.326578 \r\nL 272.409466 63.181062 \r\nL 272.308925 69.967745 \r\nL 272.412512 63.568181 \r\nL 272.467353 67.094594 \r\nL 272.513053 61.027711 \r\nL 272.53438 65.146901 \r\nL 272.57094 57.277494 \r\nL 272.586173 59.654648 \r\nL 272.677574 54.942682 \r\nL 272.601407 61.305953 \r\nL 272.695854 58.644509 \r\nL 272.811628 67.614786 \r\nL 272.772021 54.942682 \r\nL 272.817721 65.963481 \r\nL 272.826861 65.739677 \r\nL 272.842095 68.655169 \r\nL 272.976149 87.079622 \r\nL 273.012709 82.996724 \r\nL 273.055362 90.436671 \r\nL 273.094969 84.853686 \r\nL 273.101063 86.22675 \r\nL 273.16809 71.080712 \r\nL 273.189416 64.935195 \r\nL 273.238163 76.59716 \r\nL 273.24121 75.73824 \r\nL 273.378311 92.06983 \r\nL 273.408778 85.047246 \r\nL 273.478851 93.194895 \r\nL 273.491038 98.777879 \r\nL 273.573299 90.164478 \r\nL 273.582439 90.854034 \r\nL 273.682979 66.846596 \r\nL 273.762193 74.891416 \r\nL 273.76524 76.458039 \r\nL 273.844453 60.434935 \r\nL 273.88406 51.065441 \r\nL 273.954134 58.656606 \r\nL 273.990694 68.014002 \r\nL 274.045534 53.285328 \r\nL 274.057721 57.24725 \r\nL 274.063814 55.390288 \r\nL 274.066861 55.408434 \r\nL 274.069908 53.182499 \r\nL 274.161308 64.52993 \r\nL 274.173495 70.433497 \r\nL 274.197869 64.076275 \r\nL 274.270989 66.568354 \r\nL 274.304502 58.571924 \r\nL 274.353249 73.463915 \r\nL 274.365436 73.076795 \r\nL 274.487303 81.042982 \r\nL 274.49035 80.843374 \r\nL 274.502537 86.384017 \r\nL 274.51777 86.12997 \r\nL 274.621357 90.479012 \r\nL 274.600031 85.101685 \r\nL 274.636591 88.23493 \r\nL 274.712758 71.981974 \r\nL 274.779785 79.66387 \r\nL 274.782832 79.778796 \r\nL 274.788925 77.46213 \r\nL 274.865092 56.134283 \r\nL 274.932119 56.261306 \r\nL 274.965633 56.503256 \r\nL 274.983913 53.569618 \r\nL 274.990006 54.585806 \r\nL 275.0875 43.498471 \r\nL 275.11492 45.990551 \r\nL 275.148434 49.426233 \r\nL 275.166714 53.569618 \r\nL 275.230694 43.976321 \r\nL 275.248974 47.206347 \r\nL 275.255068 45.857479 \r\nL 275.319048 57.229104 \r\nL 275.340375 52.716746 \r\nL 275.361701 58.075927 \r\nL 275.450055 53.357913 \r\nL 275.474429 50.551299 \r\nL 275.529269 58.233195 \r\nL 275.535362 59.64255 \r\nL 275.605436 46.534937 \r\nL 275.617623 49.547208 \r\nL 275.736443 39.681718 \r\nL 275.632856 50.472665 \r\nL 275.73949 41.889507 \r\nL 275.980178 22.963009 \r\nL 275.76691 42.675843 \r\nL 276.007598 29.156916 \r\nL 276.138606 48.875798 \r\nL 276.144699 48.252778 \r\nL 276.260473 61.777755 \r\nL 276.284846 59.678843 \r\nL 276.3732 49.323405 \r\nL 276.455461 54.289418 \r\nL 276.583421 76.766525 \r\nL 276.598655 74.82488 \r\nL 276.699195 65.292071 \r\nL 276.738802 68.050295 \r\nL 276.744896 68.939459 \r\nL 276.781456 59.872402 \r\nL 276.89723 42.579063 \r\nL 276.91551 48.107609 \r\nL 276.930743 47.357565 \r\nL 276.93379 48.6278 \r\nL 276.936837 48.119706 \r\nL 276.95207 44.684024 \r\nL 277.031284 55.099949 \r\nL 277.089171 63.320182 \r\nL 277.037377 53.956738 \r\nL 277.131824 55.14229 \r\nL 277.226271 51.246903 \r\nL 277.156198 57.555736 \r\nL 277.247598 51.851777 \r\nL 277.253692 54.495075 \r\nL 277.335952 43.117401 \r\nL 277.338999 44.073101 \r\nL 277.360326 45.216312 \r\nL 277.396886 38.175583 \r\nL 277.406026 39.125234 \r\nL 277.500473 31.437289 \r\nL 277.543127 32.423234 \r\nL 277.796001 68.800338 \r\nL 277.890448 58.741289 \r\nL 277.805141 69.229799 \r\nL 277.914822 63.652863 \r\nL 277.917869 62.340287 \r\nL 278.006222 68.461609 \r\nL 278.021456 64.777928 \r\nL 278.030596 61.844291 \r\nL 278.079343 68.848728 \r\nL 278.085436 68.425317 \r\nL 278.189023 75.980189 \r\nL 278.21035 73.016308 \r\nL 278.310891 59.249382 \r\nL 278.222537 74.328884 \r\nL 278.374871 66.888937 \r\nL 278.387058 69.762087 \r\nL 278.405338 63.937154 \r\nL 278.484552 67.015961 \r\nL 278.490645 64.415004 \r\nL 278.557672 76.046725 \r\nL 278.572905 75.411608 \r\nL 278.627746 83.311258 \r\nL 278.588139 74.092983 \r\nL 278.676493 74.582931 \r\nL 278.740473 68.594681 \r\nL 278.783127 74.945855 \r\nL 278.786173 74.558736 \r\nL 278.795313 76.02253 \r\nL 278.810547 70.17945 \r\nL 278.847107 58.196902 \r\nL 278.932414 63.386719 \r\nL 278.947647 64.584369 \r\nL 278.956787 60.676884 \r\nL 278.959834 58.771532 \r\nL 279.048188 66.507867 \r\nL 279.060375 65.213437 \r\nL 279.063421 65.279973 \r\nL 279.078655 63.416962 \r\nL 279.084748 62.606432 \r\nL 279.130448 72.399337 \r\nL 279.136542 72.030364 \r\nL 279.224896 74.177666 \r\nL 279.185289 68.848728 \r\nL 279.243176 71.322662 \r\nL 279.355903 61.46322 \r\nL 279.383323 66.622793 \r\nL 279.392463 68.570486 \r\nL 279.435117 61.723316 \r\nL 279.489957 66.278015 \r\nL 279.642291 49.710524 \r\nL 279.645338 50.242813 \r\nL 279.654478 52.015093 \r\nL 279.724552 44.236417 \r\nL 279.742832 44.829193 \r\nL 279.794625 42.772623 \r\nL 279.822045 53.376059 \r\nL 279.9561 64.820269 \r\nL 279.959146 64.427101 \r\nL 279.96524 63.229451 \r\nL 280.044453 71.32871 \r\nL 280.0475 71.733976 \r\nL 280.090154 64.124665 \r\nL 280.105387 64.898903 \r\nL 280.141947 56.013308 \r\nL 280.212021 66.030017 \r\nL 280.215068 65.225535 \r\nL 280.327795 70.300425 \r\nL 280.260768 65.044073 \r\nL 280.330842 69.647161 \r\nL 280.349122 65.685239 \r\nL 280.422242 71.661391 \r\nL 280.437475 71.026274 \r\nL 280.467942 78.248466 \r\nL 280.568483 75.520485 \r\nL 280.629416 70.639154 \r\nL 280.67207 79.597334 \r\nL 280.696443 86.039239 \r\nL 280.769564 79.706211 \r\nL 280.772611 78.738413 \r\nL 280.809171 85.567437 \r\nL 280.873151 82.077316 \r\nL 280.885338 83.897986 \r\nL 280.906665 78.03676 \r\nL 280.955412 79.107386 \r\nL 280.995018 73.022357 \r\nL 281.025485 80.329231 \r\nL 281.071186 76.415698 \r\nL 281.077279 76.076969 \r\nL 281.193053 64.378711 \r\nL 281.20524 65.794116 \r\nL 281.22352 63.28389 \r\nL 281.272267 68.836631 \r\nL 281.317967 65.165047 \r\nL 281.3789 58.299731 \r\nL 281.430694 66.979668 \r\nL 281.433741 65.836457 \r\nL 281.512955 72.229972 \r\nL 281.525141 71.721878 \r\nL 281.555608 75.181756 \r\nL 281.583028 68.080539 \r\nL 281.619588 70.415351 \r\nL 281.628729 66.907084 \r\nL 281.677475 77.008474 \r\nL 281.723176 73.62723 \r\nL 281.796296 70.542375 \r\nL 281.756689 74.867222 \r\nL 281.823716 73.645377 \r\nL 281.83895 76.923792 \r\nL 281.860276 68.739851 \r\nL 281.93949 75.865263 \r\nL 281.96691 69.913306 \r\nL 282.021751 77.31696 \r\nL 282.052217 74.437761 \r\nL 282.061357 72.810651 \r\nL 282.097918 79.978404 \r\nL 282.161898 82.180145 \r\nL 282.140571 76.881451 \r\nL 282.204552 78.460171 \r\nL 282.317279 72.127144 \r\nL 282.225878 79.458213 \r\nL 282.332512 75.992287 \r\nL 282.350792 79.034801 \r\nL 282.411726 71.056517 \r\nL 282.44524 76.827012 \r\nL 282.460473 73.929667 \r\nL 282.515313 82.645897 \r\nL 282.548827 80.607473 \r\nL 282.615854 75.532583 \r\nL 282.5732 83.420136 \r\nL 282.661554 80.341329 \r\nL 282.682881 83.20843 \r\nL 282.746861 77.831103 \r\nL 282.807795 80.353426 \r\nL 282.792561 76.881451 \r\nL 282.841308 78.333148 \r\nL 282.859588 75.986238 \r\nL 282.923569 86.063434 \r\nL 282.944896 80.510693 \r\nL 282.950989 80.788935 \r\nL 282.978409 74.885368 \r\nL 283.033249 69.967745 \r\nL 283.15207 63.126623 \r\nL 283.155117 63.592376 \r\nL 283.18863 58.844117 \r\nL 283.261751 63.743594 \r\nL 283.264797 61.959217 \r\nL 283.371431 75.429754 \r\nL 283.398851 73.705864 \r\nL 283.423225 72.332801 \r\nL 283.468925 83.147943 \r\nL 283.471972 81.986585 \r\nL 283.505485 88.446636 \r\nL 283.548139 81.490589 \r\nL 283.584699 83.129796 \r\nL 283.599932 83.474574 \r\nL 283.615166 81.091372 \r\nL 283.71266 73.24616 \r\nL 283.624306 81.200249 \r\nL 283.74008 75.024489 \r\nL 283.746173 75.387413 \r\nL 283.752267 73.046552 \r\nL 283.755313 73.403427 \r\nL 283.791873 69.27214 \r\nL 283.852807 75.308779 \r\nL 283.855854 75.417657 \r\nL 283.874134 72.86509 \r\nL 283.889367 70.415351 \r\nL 283.953348 79.633626 \r\nL 283.959441 78.617439 \r\nL 284.011235 86.958647 \r\nL 284.075215 81.266785 \r\nL 284.148335 78.520659 \r\nL 284.093495 83.522964 \r\nL 284.190989 79.379579 \r\nL 284.200129 80.359475 \r\nL 284.264109 73.082844 \r\nL 284.367697 66.241722 \r\nL 284.379883 69.804429 \r\nL 284.501751 75.091025 \r\nL 284.41949 67.130887 \r\nL 284.507844 74.782539 \r\nL 284.584011 73.536499 \r\nL 284.550498 77.788762 \r\nL 284.623618 74.340981 \r\nL 284.626665 74.328884 \r\nL 284.629711 74.764393 \r\nL 284.663225 78.145637 \r\nL 284.730252 73.137283 \r\nL 284.733299 73.282452 \r\nL 284.846026 64.711392 \r\nL 284.748532 74.939806 \r\nL 284.900866 67.45147 \r\nL 284.910006 70.493985 \r\nL 284.97094 60.326058 \r\nL 284.99836 63.501645 \r\nL 285.02578 59.775623 \r\nL 285.101947 64.142811 \r\nL 285.108041 63.28389 \r\nL 285.150694 66.907084 \r\nL 285.181161 61.312002 \r\nL 285.220768 64.118616 \r\nL 285.330448 74.4922 \r\nL 285.357869 72.604994 \r\nL 285.379195 70.058476 \r\nL 285.427942 79.313043 \r\nL 285.430989 78.986411 \r\nL 285.434036 79.022704 \r\nL 285.534576 75.59307 \r\nL 285.476689 79.482408 \r\nL 285.543716 78.000467 \r\nL 285.68691 88.537367 \r\nL 285.552856 77.540763 \r\nL 285.693004 87.974835 \r\nL 285.738704 77.46213 \r\nL 285.817918 80.976446 \r\nL 285.833151 82.234583 \r\nL 285.976345 68.927362 \r\nL 285.994625 67.058302 \r\nL 285.982439 69.913306 \r\nL 286.040326 68.951557 \r\nL 286.153053 73.24616 \r\nL 286.082979 67.45147 \r\nL 286.1561 72.332801 \r\nL 286.162193 71.298467 \r\nL 286.244453 74.849075 \r\nL 286.344994 83.680231 \r\nL 286.26578 72.683627 \r\nL 286.369367 82.028926 \r\nL 286.430301 78.526707 \r\nL 286.390694 83.837499 \r\nL 286.479048 80.674009 \r\nL 286.485141 82.083365 \r\nL 286.564355 76.796769 \r\nL 286.576542 77.595202 \r\nL 286.664896 67.003863 \r\nL 286.585682 78.109345 \r\nL 286.707549 68.764046 \r\nL 286.713643 69.120921 \r\nL 286.716689 68.007954 \r\nL 286.725829 71.195638 \r\nL 286.774576 65.467484 \r\nL 286.829416 69.665308 \r\nL 286.869023 73.010259 \r\nL 286.84465 67.493811 \r\nL 286.89949 67.729712 \r\nL 286.93605 72.417483 \r\nL 287.027451 60.392594 \r\nL 287.070104 64.118616 \r\nL 287.100571 57.192812 \r\nL 287.140178 61.880583 \r\nL 287.164552 67.421226 \r\nL 287.228532 60.924883 \r\nL 287.286419 57.05974 \r\nL 287.329072 64.142811 \r\nL 287.356493 65.751775 \r\nL 287.3961 61.039809 \r\nL 287.426566 63.622619 \r\nL 287.466173 58.311828 \r\nL 287.527107 68.014002 \r\nL 287.624601 74.195812 \r\nL 287.548434 67.161131 \r\nL 287.652021 70.385107 \r\nL 287.786075 57.543639 \r\nL 287.801308 61.191027 \r\nL 287.807402 61.535805 \r\nL 287.865289 58.547729 \r\nL 287.874429 56.430671 \r\nL 287.956689 64.257737 \r\nL 288.09379 76.917743 \r\nL 288.115117 74.601077 \r\nL 288.252217 52.801429 \r\nL 288.261357 55.922577 \r\nL 288.294871 54.210784 \r\nL 288.553839 99.927139 \r\nL 288.611726 107.475963 \r\nL 288.660473 100.441282 \r\nL 288.812807 78.363392 \r\nL 288.666566 100.459428 \r\nL 288.815854 78.913827 \r\nL 288.8189 79.415872 \r\nL 288.867647 71.008127 \r\nL 288.919441 65.812262 \r\nL 288.977328 70.264133 \r\nL 288.980375 70.233889 \r\nL 289.041308 66.63489 \r\nL 289.007795 71.860999 \r\nL 289.090055 69.314481 \r\nL 289.218016 78.381538 \r\nL 289.312463 63.120574 \r\nL 289.364257 64.572271 \r\nL 289.37035 65.58241 \r\nL 289.419097 57.023447 \r\nL 289.440424 60.144596 \r\nL 289.534871 51.198513 \r\nL 289.565338 53.339766 \r\nL 289.568385 52.79538 \r\nL 289.617131 58.59007 \r\nL 289.644552 56.932716 \r\nL 289.711579 64.38476 \r\nL 289.760326 60.078059 \r\nL 289.775559 64.52993 \r\nL 289.833446 58.142464 \r\nL 289.873053 61.184978 \r\nL 289.90352 61.916875 \r\nL 290.001014 49.226625 \r\nL 290.080227 43.88559 \r\nL 290.037574 50.430324 \r\nL 290.128974 48.119706 \r\nL 290.336149 82.53702 \r\nL 290.339195 80.401816 \r\nL 290.427549 97.713301 \r\nL 290.473249 87.720788 \r\nL 290.589023 65.902993 \r\nL 290.66519 68.183367 \r\nL 290.771824 71.256126 \r\nL 290.704797 62.642724 \r\nL 290.777918 68.969703 \r\nL 290.787058 67.439372 \r\nL 290.835805 76.318918 \r\nL 290.866271 75.810825 \r\nL 290.869318 75.943897 \r\nL 290.905878 72.689676 \r\nL 291.076493 52.111873 \r\nL 291.082586 53.333718 \r\nL 291.17094 56.019357 \r\nL 291.140473 50.103692 \r\nL 291.192267 53.660349 \r\nL 291.259294 50.896077 \r\nL 291.22578 56.503256 \r\nL 291.27148 54.507173 \r\nL 291.414674 66.864742 \r\nL 291.2989 51.69451 \r\nL 291.420768 63.979495 \r\nL 291.515215 48.022926 \r\nL 291.551775 49.583501 \r\nL 291.743716 32.030066 \r\nL 291.618802 53.339766 \r\nL 291.80465 37.18359 \r\nL 291.810743 39.905521 \r\nL 291.86863 31.933286 \r\nL 291.908237 34.957654 \r\nL 291.938704 31.419143 \r\nL 291.978311 37.854999 \r\nL 292.005731 36.276279 \r\nL 292.127598 53.678496 \r\nL 292.133692 52.571577 \r\nL 292.139785 51.470707 \r\nL 292.148925 55.71692 \r\nL 292.164158 55.426581 \r\nL 292.292119 72.484019 \r\nL 292.295166 72.284411 \r\nL 292.316493 66.489721 \r\nL 292.4018 73.191721 \r\nL 292.541947 87.666349 \r\nL 292.453593 72.441678 \r\nL 292.554134 86.045288 \r\nL 292.688188 69.005995 \r\nL 292.694281 70.512131 \r\nL 292.825289 54.809609 \r\nL 292.706468 70.70569 \r\nL 292.846615 55.081803 \r\nL 293.005043 64.318224 \r\nL 292.858802 52.874014 \r\nL 293.029416 63.168964 \r\nL 293.084257 66.3506 \r\nL 293.056837 62.031801 \r\nL 293.10863 62.539895 \r\nL 293.233544 52.898209 \r\nL 293.139097 66.967571 \r\nL 293.236591 53.678496 \r\nL 293.273151 51.343683 \r\nL 293.294478 55.886285 \r\nL 293.343225 52.789331 \r\nL 293.361505 59.110261 \r\nL 293.449859 51.676364 \r\nL 293.458999 55.735066 \r\nL 293.522979 52.595772 \r\nL 293.477279 58.027538 \r\nL 293.568679 56.055649 \r\nL 293.5961 58.971141 \r\nL 293.60524 55.843943 \r\nL 293.684453 57.719052 \r\nL 293.69664 57.277494 \r\nL 293.699687 58.825971 \r\nL 293.882488 76.343113 \r\nL 293.894674 72.641286 \r\nL 293.900768 70.911348 \r\nL 293.986075 76.59716 \r\nL 293.989122 76.107213 \r\nL 294.040915 71.727927 \r\nL 293.995215 76.36126 \r\nL 294.107942 74.649467 \r\nL 294.162783 76.869354 \r\nL 294.178016 71.3771 \r\nL 294.187156 68.364829 \r\nL 294.254183 72.296508 \r\nL 294.290743 69.901208 \r\nL 294.391284 62.382628 \r\nL 294.305977 71.310564 \r\nL 294.415657 66.380843 \r\nL 294.622832 55.033413 \r\nL 294.424797 67.25791 \r\nL 294.631972 59.1647 \r\nL 294.698999 64.650905 \r\nL 294.653299 58.06383 \r\nL 294.741652 59.503429 \r\nL 294.799539 48.016878 \r\nL 294.848286 59.944987 \r\nL 294.851333 61.039809 \r\nL 294.897033 54.180541 \r\nL 294.93664 54.906389 \r\nL 295.021947 44.417879 \r\nL 295.052414 49.861743 \r\nL 295.061554 48.186242 \r\nL 295.110301 59.207041 \r\nL 295.143814 53.618008 \r\nL 295.177328 47.278932 \r\nL 295.244355 53.624057 \r\nL 295.256542 50.835589 \r\nL 295.265682 51.083587 \r\nL 295.271775 48.948383 \r\nL 295.277869 49.214528 \r\nL 295.354036 40.818881 \r\nL 295.405829 43.667836 \r\nL 295.509416 48.422143 \r\nL 295.46067 41.907653 \r\nL 295.521603 47.284981 \r\nL 295.673937 68.637022 \r\nL 295.686124 65.812262 \r\nL 295.740964 60.035718 \r\nL 295.783618 67.058302 \r\nL 295.786665 66.580452 \r\nL 295.804945 69.247945 \r\nL 295.841505 63.586327 \r\nL 295.917672 55.958869 \r\nL 295.856738 64.505735 \r\nL 295.966419 56.321794 \r\nL 295.978606 51.718705 \r\nL 295.996886 58.928799 \r\nL 296.036493 63.404865 \r\nL 296.088286 54.525319 \r\nL 296.097426 54.803561 \r\nL 296.237574 63.295988 \r\nL 296.109613 54.749122 \r\nL 296.252807 61.959217 \r\nL 296.338114 58.033586 \r\nL 296.268041 63.610522 \r\nL 296.365534 60.180888 \r\nL 296.405141 65.503777 \r\nL 296.411235 64.850513 \r\nL 296.502635 81.659953 \r\nL 296.548335 79.155776 \r\nL 296.551382 79.149727 \r\nL 296.627549 71.812609 \r\nL 296.667156 78.375489 \r\nL 296.807303 60.259522 \r\nL 296.910891 65.48563 \r\nL 296.935264 67.826492 \r\nL 297.002291 61.638634 \r\nL 297.160719 49.92223 \r\nL 297.014478 62.340287 \r\nL 297.166812 51.192465 \r\nL 297.197279 53.242987 \r\nL 297.215559 49.480672 \r\nL 297.279539 52.607869 \r\nL 297.282586 51.863874 \r\nL 297.34352 56.424622 \r\nL 297.38008 54.51927 \r\nL 297.468434 60.211132 \r\nL 297.419687 54.168443 \r\nL 297.523274 57.876319 \r\nL 297.581161 50.121838 \r\nL 297.626861 58.408608 \r\nL 297.636001 56.176624 \r\nL 297.681701 60.144596 \r\nL 297.733495 55.656433 \r\nL 297.748729 58.081976 \r\nL 297.751775 57.803734 \r\nL 297.791382 63.949251 \r\nL 297.891923 74.226055 \r\nL 297.925436 68.582584 \r\nL 297.992463 67.651078 \r\nL 297.94981 73.615133 \r\nL 298.007697 69.931452 \r\nL 298.035117 75.671704 \r\nL 298.07777 68.262001 \r\nL 298.120424 72.502165 \r\nL 298.156984 68.800338 \r\nL 298.217918 77.153644 \r\nL 298.220964 76.724184 \r\nL 298.275805 74.407518 \r\nL 298.315412 78.109345 \r\nL 298.385485 88.482929 \r\nL 298.449466 85.470658 \r\nL 298.519539 82.161998 \r\nL 298.461652 87.80547 \r\nL 298.5561 84.581493 \r\nL 298.613986 90.351988 \r\nL 298.653593 82.047072 \r\nL 298.662733 83.026968 \r\nL 298.72976 76.760476 \r\nL 298.671873 83.250771 \r\nL 298.793741 79.821137 \r\nL 298.821161 81.708343 \r\nL 298.854674 75.665655 \r\nL 298.897328 77.546812 \r\nL 298.912561 75.707996 \r\nL 298.991775 80.165915 \r\nL 299.107549 88.210736 \r\nL 299.007009 79.421921 \r\nL 299.131923 87.037281 \r\nL 299.141063 84.182277 \r\nL 299.159343 89.281362 \r\nL 299.238557 87.061475 \r\nL 299.27207 91.525443 \r\nL 299.329957 83.619744 \r\nL 299.339097 85.289196 \r\nL 299.430498 69.961696 \r\nL 299.467058 71.631147 \r\nL 299.518851 72.296508 \r\nL 299.527991 68.516048 \r\nL 299.643765 59.793769 \r\nL 299.649859 61.535805 \r\nL 299.652905 61.729365 \r\nL 299.674232 57.688808 \r\nL 299.695559 53.872055 \r\nL 299.750399 61.148686 \r\nL 299.780866 57.676711 \r\nL 299.908827 71.540416 \r\nL 299.911873 70.409302 \r\nL 299.988041 83.268917 \r\nL 300.082488 90.672571 \r\nL 300.039834 82.561215 \r\nL 300.112955 86.17836 \r\nL 300.268335 71.014176 \r\nL 300.298802 75.175707 \r\nL 300.341456 77.867395 \r\nL 300.393249 67.766004 \r\nL 300.399343 69.641113 \r\nL 300.405436 67.953515 \r\nL 300.432856 77.704079 \r\nL 300.496837 72.598945 \r\nL 300.569957 76.591112 \r\nL 300.527303 70.844811 \r\nL 300.603471 72.955821 \r\nL 300.636984 68.606779 \r\nL 300.710104 75.381364 \r\nL 300.807598 66.023968 \r\nL 300.835018 67.905125 \r\nL 300.841112 67.215569 \r\nL 300.886812 72.895333 \r\nL 300.920326 71.383149 \r\nL 300.984306 74.165568 \r\nL 300.953839 68.056344 \r\nL 301.011726 69.005995 \r\nL 301.014773 68.509999 \r\nL 301.066566 77.41374 \r\nL 301.07266 76.960085 \r\nL 301.078753 77.062913 \r\nL 301.18234 71.050468 \r\nL 301.112267 80.637717 \r\nL 301.197574 74.189763 \r\nL 301.212807 77.141547 \r\nL 301.365141 58.63846 \r\nL 301.471775 50.629932 \r\nL 301.490055 55.19068 \r\nL 301.624109 67.124838 \r\nL 301.514429 54.694683 \r\nL 301.630203 65.558215 \r\nL 301.633249 63.937154 \r\nL 301.703323 84.230667 \r\nL 301.712463 87.079622 \r\nL 301.80691 81.938195 \r\nL 302.044552 57.936806 \r\nL 301.852611 86.359822 \r\nL 302.056738 63.423011 \r\nL 302.099392 74.25025 \r\nL 302.157279 62.545944 \r\nL 302.166419 64.790026 \r\nL 302.169466 62.993551 \r\nL 302.263913 70.687544 \r\nL 302.266959 70.379059 \r\nL 302.288286 76.318918 \r\nL 302.370547 68.292244 \r\nL 302.571628 84.031058 \r\nL 302.425387 62.939112 \r\nL 302.599048 82.766872 \r\nL 302.720915 69.907257 \r\nL 302.641701 88.700683 \r\nL 302.757475 72.67153 \r\nL 302.760522 72.568701 \r\nL 302.772709 75.750337 \r\nL 302.775756 76.046725 \r\nL 302.806222 69.768136 \r\nL 302.815362 70.010086 \r\nL 302.897623 50.986808 \r\nL 302.98293 57.706954 \r\nL 303.068237 72.919528 \r\nL 303.104797 63.023794 \r\nL 303.235805 49.504867 \r\nL 303.254085 52.287286 \r\nL 303.299785 56.376232 \r\nL 303.324158 50.188374 \r\nL 303.360719 50.611786 \r\nL 303.372905 43.946078 \r\nL 303.467353 51.210611 \r\nL 303.470399 51.131977 \r\nL 303.531333 61.396684 \r\nL 303.482586 49.111699 \r\nL 303.595313 52.886111 \r\nL 303.695854 40.589029 \r\nL 303.726321 46.395816 \r\nL 303.802488 51.9788 \r\nL 303.832955 45.567139 \r\nL 303.890842 41.617314 \r\nL 303.857328 49.764963 \r\nL 303.933495 47.284981 \r\nL 304.000522 55.995162 \r\nL 303.948729 46.335329 \r\nL 304.070596 51.283196 \r\nL 304.161996 46.589376 \r\nL 304.125436 54.579757 \r\nL 304.183323 50.587591 \r\nL 304.229023 53.043378 \r\nL 304.28691 47.932195 \r\nL 304.347844 52.565528 \r\nL 304.399638 44.12754 \r\nL 304.622045 61.680975 \r\nL 304.411824 42.536722 \r\nL 304.640326 61.070052 \r\nL 304.646419 59.660697 \r\nL 304.713446 68.201513 \r\nL 304.722586 67.034107 \r\nL 304.786566 71.994071 \r\nL 304.82008 64.378711 \r\nL 304.82922 64.826318 \r\nL 304.975461 47.363614 \r\nL 304.990694 46.032892 \r\nL 305.063814 56.170575 \r\nL 305.066861 55.71692 \r\nL 305.121701 63.737545 \r\nL 305.249662 71.086761 \r\nL 305.176542 61.209173 \r\nL 305.255756 70.197597 \r\nL 305.365436 61.396684 \r\nL 305.283176 70.239938 \r\nL 305.38067 62.267702 \r\nL 305.386763 63.894813 \r\nL 305.392856 63.888764 \r\nL 305.49949 70.046378 \r\nL 305.45379 61.166832 \r\nL 305.514724 67.028058 \r\nL 305.529957 64.929147 \r\nL 305.606124 71.346857 \r\nL 305.618311 69.344725 \r\nL 305.621357 68.546291 \r\nL 305.670104 75.931799 \r\nL 305.721898 69.102775 \r\nL 305.727991 70.784324 \r\nL 305.807205 58.535631 \r\nL 305.822439 63.931105 \r\nL 305.849859 69.253994 \r\nL 305.907746 63.078233 \r\nL 305.990006 47.914049 \r\nL 306.053986 52.36592 \r\nL 306.072267 53.297425 \r\nL 306.136247 46.450255 \r\nL 306.139294 46.686156 \r\nL 306.166714 40.716052 \r\nL 306.203274 38.145339 \r\nL 306.239834 51.053344 \r\nL 306.261161 50.521055 \r\nL 306.285534 56.684718 \r\nL 306.404355 67.49986 \r\nL 306.407402 65.540069 \r\nL 306.410448 65.53402 \r\nL 306.501849 76.409649 \r\nL 306.428729 65.237632 \r\nL 306.574969 74.903514 \r\nL 306.608483 66.199381 \r\nL 306.690743 70.917396 \r\nL 306.76691 76.391503 \r\nL 306.709023 69.780234 \r\nL 306.806517 72.284411 \r\nL 306.818704 74.328884 \r\nL 306.821751 75.242243 \r\nL 306.879638 69.374968 \r\nL 306.919244 71.395246 \r\nL 306.922291 71.304515 \r\nL 306.937525 74.080886 \r\nL 306.958851 79.155776 \r\nL 306.983225 72.296508 \r\nL 307.044158 73.96596 \r\nL 307.178213 63.822228 \r\nL 307.202586 65.473533 \r\nL 307.223913 70.941591 \r\nL 307.275706 60.21718 \r\nL 307.297033 60.725274 \r\nL 307.324453 56.96296 \r\nL 307.370154 65.479582 \r\nL 307.397574 64.663002 \r\nL 307.504208 82.403948 \r\nL 307.540768 79.688065 \r\nL 307.543814 78.194027 \r\nL 307.632168 86.89816 \r\nL 307.635215 85.990849 \r\nL 307.641308 87.521179 \r\nL 307.705289 79.107386 \r\nL 307.708335 79.391677 \r\nL 307.824109 67.705517 \r\nL 307.836296 71.3771 \r\nL 307.912463 74.232104 \r\nL 307.88809 68.032149 \r\nL 307.930743 69.090678 \r\nL 308.003864 62.32819 \r\nL 308.052611 63.731497 \r\nL 308.064797 64.015787 \r\nL 308.058704 62.497554 \r\nL 308.070891 62.497554 \r\nL 308.183618 58.795727 \r\nL 308.122684 65.304168 \r\nL 308.186665 60.289765 \r\nL 308.189711 60.350253 \r\nL 308.195805 58.825971 \r\nL 308.290252 51.156172 \r\nL 308.211038 59.751428 \r\nL 308.317672 53.787373 \r\nL 308.415166 73.29455 \r\nL 308.457819 68.141026 \r\nL 308.466959 64.911 \r\nL 308.555313 72.175534 \r\nL 308.55836 71.57066 \r\nL 308.591873 73.82079 \r\nL 308.625387 67.409129 \r\nL 308.634527 67.989807 \r\nL 308.674134 58.717094 \r\nL 308.677181 58.910653 \r\nL 308.719834 43.855347 \r\nL 308.805141 50.3033 \r\nL 308.808188 50.164179 \r\nL 308.820375 54.513221 \r\nL 308.853888 52.65021 \r\nL 309.024502 76.137456 \r\nL 309.064109 75.006342 \r\nL 309.198163 64.167006 \r\nL 309.24691 70.451643 \r\nL 309.313937 66.792158 \r\nL 309.429711 62.043899 \r\nL 309.341357 69.302383 \r\nL 309.447991 63.362524 \r\nL 309.484552 67.608737 \r\nL 309.551579 62.606432 \r\nL 309.554625 62.860478 \r\nL 309.633839 65.413046 \r\nL 309.588139 59.557868 \r\nL 309.642979 62.412872 \r\nL 309.646026 60.519617 \r\nL 309.731333 66.120748 \r\nL 309.749613 62.957258 \r\nL 309.755706 64.699295 \r\nL 309.819687 54.76122 \r\nL 309.84406 58.021489 \r\nL 309.914134 55.577799 \r\nL 309.892807 61.142637 \r\nL 309.956787 56.660523 \r\nL 310.087795 70.657301 \r\nL 309.972021 55.396337 \r\nL 310.090842 69.955647 \r\nL 310.179195 65.431192 \r\nL 310.121308 71.165394 \r\nL 310.200522 69.387066 \r\nL 310.212709 73.058649 \r\nL 310.298016 65.588459 \r\nL 310.45035 50.369836 \r\nL 310.45949 52.970793 \r\nL 310.544797 56.781498 \r\nL 310.520424 50.587591 \r\nL 310.572217 53.624057 \r\nL 310.584404 52.214701 \r\nL 310.614871 61.342245 \r\nL 310.770252 81.297029 \r\nL 310.645338 60.658738 \r\nL 310.779392 79.131581 \r\nL 310.870792 76.69394 \r\nL 310.831186 81.86561 \r\nL 310.882979 78.006516 \r\nL 310.892119 80.686107 \r\nL 310.940866 73.72401 \r\nL 310.99266 77.026621 \r\nL 311.151087 51.192465 \r\nL 311.184601 55.71692 \r\nL 311.248581 49.438331 \r\nL 311.257721 50.787199 \r\nL 311.321701 47.194249 \r\nL 311.361308 54.930584 \r\nL 311.480129 78.593244 \r\nL 311.507549 75.357169 \r\nL 311.69949 59.321967 \r\nL 311.577623 78.236368 \r\nL 311.705584 59.346162 \r\nL 311.751284 61.112393 \r\nL 311.796984 49.704475 \r\nL 311.812217 45.911917 \r\nL 311.900571 54.162395 \r\nL 312.074232 72.24207 \r\nL 312.077279 70.4214 \r\nL 312.126026 78.012565 \r\nL 312.180866 73.826839 \r\nL 312.281407 80.686107 \r\nL 312.186959 72.538458 \r\nL 312.302733 75.980189 \r\nL 312.397181 62.945161 \r\nL 312.445928 65.600556 \r\nL 312.452021 67.330495 \r\nL 312.482488 61.65678 \r\nL 312.491628 62.255605 \r\nL 312.576935 52.41431 \r\nL 312.500768 63.066136 \r\nL 312.616542 55.118095 \r\nL 312.619588 54.56766 \r\nL 312.665289 63.646814 \r\nL 312.680522 62.122533 \r\nL 312.799343 67.796248 \r\nL 312.707942 61.505561 \r\nL 312.802389 67.348641 \r\nL 312.808483 64.832367 \r\nL 312.84809 70.034281 \r\nL 312.909023 67.735761 \r\nL 312.95777 67.475665 \r\nL 313.030891 71.52227 \r\nL 313.259392 103.024093 \r\nL 313.036984 70.300425 \r\nL 313.289859 99.794067 \r\nL 313.433053 88.634147 \r\nL 313.4361 88.839804 \r\nL 313.47266 84.170179 \r\nL 313.56406 72.544507 \r\nL 313.597574 74.461956 \r\nL 313.640227 69.17536 \r\nL 313.695068 76.869354 \r\nL 313.710301 72.725969 \r\nL 313.792561 80.244549 \r\nL 313.847402 78.931973 \r\nL 313.853495 79.682016 \r\nL 313.859588 78.169832 \r\nL 313.883962 73.361086 \r\nL 313.944896 79.875576 \r\nL 313.972316 77.601251 \r\nL 313.975362 79.506603 \r\nL 314.066763 69.532235 \r\nL 314.10637 63.471401 \r\nL 314.17949 68.395073 \r\nL 314.243471 73.348989 \r\nL 314.191677 68.056344 \r\nL 314.304404 70.869006 \r\nL 314.316591 68.141026 \r\nL 314.383618 79.724357 \r\nL 314.389711 78.272661 \r\nL 314.401898 83.123748 \r\nL 314.453692 77.135498 \r\nL 314.502439 79.440067 \r\nL 314.569466 69.822575 \r\nL 314.511579 79.573139 \r\nL 314.630399 70.022183 \r\nL 314.801014 50.273057 \r\nL 314.828434 50.787199 \r\nL 314.837574 55.009218 \r\nL 314.892414 50.055302 \r\nL 314.941161 52.432456 \r\nL 315.066075 64.408955 \r\nL 314.947254 51.894118 \r\nL 315.114822 58.977189 \r\nL 315.212316 48.283022 \r\nL 315.133102 59.866354 \r\nL 315.254969 51.537243 \r\nL 315.264109 52.390115 \r\nL 315.376837 63.356475 \r\nL 315.389023 63.023794 \r\nL 315.416443 65.074316 \r\nL 315.535264 82.246681 \r\nL 315.571824 81.188152 \r\nL 315.693692 68.764046 \r\nL 315.696738 70.621008 \r\nL 315.715018 68.35878 \r\nL 315.782045 56.321794 \r\nL 315.721112 68.413219 \r\nL 315.852119 60.174839 \r\nL 315.864306 62.558042 \r\nL 315.940473 58.420705 \r\nL 315.958753 60.047816 \r\nL 315.9618 57.688808 \r\nL 316.050154 70.530277 \r\nL 316.0532 70.167353 \r\nL 316.138507 76.210041 \r\nL 316.065387 69.695551 \r\nL 316.162881 71.104907 \r\nL 316.272561 62.763699 \r\nL 316.205534 73.016308 \r\nL 316.284748 64.390809 \r\nL 316.287795 65.165047 \r\nL 316.330448 54.803561 \r\nL 316.357869 55.741115 \r\nL 316.476689 44.98646 \r\nL 316.482783 47.151908 \r\nL 316.510203 43.8372 \r\nL 316.494969 49.589549 \r\nL 316.537623 48.488679 \r\nL 316.601603 59.684892 \r\nL 316.680817 58.965092 \r\nL 316.744797 53.27323 \r\nL 316.778311 60.973273 \r\nL 316.833151 65.667092 \r\nL 316.860571 56.938765 \r\nL 316.878851 60.616397 \r\nL 316.909318 55.124144 \r\nL 316.955018 66.943376 \r\nL 316.985485 61.541854 \r\nL 317.052512 65.951383 \r\nL 317.092119 59.249382 \r\nL 317.204846 75.06683 \r\nL 317.262733 66.132845 \r\nL 317.317574 59.860305 \r\nL 317.341947 67.052253 \r\nL 317.378507 62.763699 \r\nL 317.384601 64.832367 \r\nL 317.393741 61.227319 \r\nL 317.405928 62.23141 \r\nL 317.546075 42.83311 \r\nL 317.549122 43.069011 \r\nL 317.558262 41.066879 \r\nL 317.759343 63.259695 \r\nL 317.87207 68.479755 \r\nL 317.78067 60.676884 \r\nL 317.878163 67.518006 \r\nL 317.92691 71.395246 \r\nL 317.887303 65.443289 \r\nL 317.972611 66.997815 \r\nL 318.106665 49.087504 \r\nL 318.158458 54.888243 \r\nL 318.213299 48.555215 \r\nL 318.216345 48.906042 \r\nL 318.231579 46.002648 \r\nL 318.307746 56.249209 \r\nL 318.316886 52.904257 \r\nL 318.444846 68.945508 \r\nL 318.338213 50.49686 \r\nL 318.457033 65.999773 \r\nL 318.463127 63.707302 \r\nL 318.527107 69.816526 \r\nL 318.56062 68.594681 \r\nL 318.56976 70.239938 \r\nL 318.655068 66.435282 \r\nL 318.761701 57.743247 \r\nL 318.691628 67.130887 \r\nL 318.779982 58.25739 \r\nL 318.783028 60.440984 \r\nL 318.871382 52.390115 \r\nL 318.883569 54.90034 \r\nL 318.895756 52.323579 \r\nL 318.941456 60.634543 \r\nL 318.959736 58.233195 \r\nL 318.981063 60.846249 \r\nL 319.041996 51.821533 \r\nL 319.069416 59.194944 \r\nL 319.090743 55.402386 \r\nL 319.118163 61.154735 \r\nL 319.179097 59.920792 \r\nL 319.227844 51.40417 \r\nL 319.322291 54.797512 \r\nL 319.419785 57.973099 \r\nL 319.374085 49.72867 \r\nL 319.435018 57.077886 \r\nL 319.453299 52.438505 \r\nL 319.511186 60.199034 \r\nL 319.523372 59.134456 \r\nL 319.526419 60.695031 \r\nL 319.572119 51.652169 \r\nL 319.623913 54.368052 \r\nL 319.66352 56.382281 \r\nL 319.687893 49.160089 \r\nL 319.693986 50.146033 \r\nL 319.852414 31.261876 \r\nL 319.882881 35.26614 \r\nL 319.895068 38.514312 \r\nL 319.965141 30.790075 \r\nL 319.977328 33.100692 \r\nL 319.986468 31.957481 \r\nL 320.007795 35.278237 \r\nL 320.083962 33.554347 \r\nL 320.181456 43.462179 \r\nL 320.199736 35.973842 \r\nL 320.202783 35.798429 \r\nL 320.218016 40.365225 \r\nL 320.233249 39.312745 \r\nL 320.318557 53.037329 \r\nL 320.349023 43.6013 \r\nL 320.394724 38.834895 \r\nL 320.446517 48.222535 \r\nL 320.452611 46.129672 \r\nL 320.473937 50.666225 \r\nL 320.556198 42.016531 \r\nL 320.559244 44.60539 \r\nL 320.571431 45.234459 \r\nL 320.601898 36.064573 \r\nL 320.604945 37.08681 \r\nL 320.607991 35.955696 \r\nL 320.687205 46.994641 \r\nL 320.690252 46.099428 \r\nL 320.699392 48.863701 \r\nL 320.751186 40.232153 \r\nL 320.781652 42.597209 \r\nL 320.784699 41.810873 \r\nL 320.860866 49.72867 \r\nL 320.873053 47.47854 \r\nL 320.897426 56.170575 \r\nL 320.94008 46.90391 \r\nL 320.997967 53.424449 \r\nL 321.00406 53.309523 \r\nL 321.019294 58.559826 \r\nL 321.107647 48.730629 \r\nL 321.144208 52.632064 \r\nL 321.122881 46.305085 \r\nL 321.180768 46.782935 \r\nL 321.232561 48.597556 \r\nL 321.305682 40.710003 \r\nL 321.308729 41.925799 \r\nL 321.345289 34.800387 \r\nL 321.403176 36.506131 \r\nL 321.458016 34.292293 \r\nL 321.476296 40.038594 \r\nL 321.485436 39.669621 \r\nL 321.616443 49.819401 \r\nL 321.771824 64.318224 \r\nL 321.622537 49.402039 \r\nL 321.793151 62.721358 \r\nL 321.860178 65.515874 \r\nL 321.911972 59.479234 \r\nL 322.024699 67.971661 \r\nL 322.036886 66.495769 \r\nL 322.058213 64.838415 \r\nL 322.122193 69.60482 \r\nL 322.140473 69.284237 \r\nL 322.24406 77.050816 \r\nL 322.259294 75.514436 \r\nL 322.26234 73.875229 \r\nL 322.350694 81.121616 \r\nL 322.359834 80.450206 \r\nL 322.384208 78.956168 \r\nL 322.393348 80.71635 \r\nL 322.396394 79.313043 \r\nL 322.487795 82.670092 \r\nL 322.509122 76.246334 \r\nL 322.557869 78.968265 \r\nL 322.606615 70.252035 \r\nL 322.774183 57.071837 \r\nL 322.612709 70.554472 \r\nL 322.792463 57.53759 \r\nL 322.835117 63.683107 \r\nL 322.911284 63.28389 \r\nL 323.042291 52.855867 \r\nL 323.182439 64.33637 \r\nL 323.188532 63.773838 \r\nL 323.191579 63.011697 \r\nL 323.261652 72.67153 \r\nL 323.340866 86.329578 \r\nL 323.380473 80.050989 \r\nL 323.471873 75.605167 \r\nL 323.432267 82.942286 \r\nL 323.508434 76.131408 \r\nL 323.514527 77.214132 \r\nL 323.593741 70.748032 \r\nL 323.599834 72.108997 \r\nL 323.730842 65.558215 \r\nL 323.615068 74.129276 \r\nL 323.733888 65.721531 \r\nL 323.807009 68.788241 \r\nL 323.840522 64.856562 \r\nL 323.974576 54.126102 \r\nL 323.858802 66.852645 \r\nL 323.983716 55.595945 \r\nL 324.06293 61.46322 \r\nL 324.09949 58.269487 \r\nL 324.200031 51.40417 \r\nL 324.218311 54.210784 \r\nL 324.221357 54.76122 \r\nL 324.242684 50.152082 \r\nL 324.312758 53.315571 \r\nL 324.367598 48.264876 \r\nL 324.349318 54.476929 \r\nL 324.428532 49.426233 \r\nL 324.468139 45.627627 \r\nL 324.437672 50.720663 \r\nL 324.504699 49.764963 \r\nL 324.547353 53.763178 \r\nL 324.608286 46.262744 \r\nL 324.635706 44.557 \r\nL 324.663127 48.234632 \r\nL 324.711873 46.764789 \r\nL 324.775854 51.029149 \r\nL 324.818507 46.462352 \r\nL 324.824601 47.278932 \r\nL 324.909908 51.652169 \r\nL 324.848974 46.244598 \r\nL 324.952561 49.898035 \r\nL 324.958655 48.452387 \r\nL 325.028729 61.027711 \r\nL 325.147549 78.829144 \r\nL 325.178016 78.798901 \r\nL 325.181063 78.393635 \r\nL 325.226763 85.930362 \r\nL 325.232856 85.900118 \r\nL 325.245043 90.376183 \r\nL 325.33949 84.781102 \r\nL 325.458311 80.510693 \r\nL 325.351677 85.585584 \r\nL 325.467451 81.762782 \r\nL 325.510104 82.476533 \r\nL 325.494871 80.292939 \r\nL 325.546665 81.623661 \r\nL 325.656345 77.36535 \r\nL 325.580178 83.982668 \r\nL 325.665485 78.048857 \r\nL 325.808679 88.132102 \r\nL 325.915313 77.528666 \r\nL 325.93664 79.869527 \r\nL 325.970154 86.80138 \r\nL 326.064601 84.369787 \r\nL 326.232168 97.187061 \r\nL 326.113348 80.807081 \r\nL 326.244355 96.775747 \r\nL 326.393643 89.378142 \r\nL 326.396689 90.043503 \r\nL 326.463716 82.325314 \r\nL 326.46981 82.567264 \r\nL 326.765338 50.599688 \r\nL 326.789711 53.75108 \r\nL 326.804945 57.047642 \r\nL 326.868925 50.666225 \r\nL 326.902439 54.525319 \r\nL 327.006026 60.205083 \r\nL 326.935952 49.819401 \r\nL 327.027353 57.749296 \r\nL 327.045633 56.454866 \r\nL 327.082193 63.392767 \r\nL 327.1218 62.878625 \r\nL 327.155313 66.096553 \r\nL 327.1675 60.537763 \r\nL 327.170547 61.209173 \r\nL 327.197967 56.829888 \r\nL 327.23148 63.423011 \r\nL 327.280227 60.295814 \r\nL 327.502635 80.940154 \r\nL 327.313741 58.807825 \r\nL 327.533102 72.980016 \r\nL 327.612316 71.564611 \r\nL 327.566615 76.149554 \r\nL 327.636689 73.0526 \r\nL 327.670203 75.254341 \r\nL 327.731136 65.304168 \r\nL 327.734183 65.467484 \r\nL 327.77379 60.434935 \r\nL 327.831677 68.12288 \r\nL 327.83777 66.810304 \r\nL 327.962684 75.012391 \r\nL 327.974871 71.104907 \r\nL 328.054085 82.791067 \r\nL 328.084552 83.571354 \r\nL 328.090645 81.091372 \r\nL 328.093692 81.726489 \r\nL 328.178999 75.199902 \r\nL 328.115018 83.891937 \r\nL 328.209466 78.877534 \r\nL 328.328286 68.382975 \r\nL 328.38008 70.445595 \r\nL 328.48062 73.633279 \r\nL 328.422733 67.959564 \r\nL 328.495854 71.189589 \r\nL 328.511087 66.090504 \r\nL 328.596394 74.649467 \r\nL 328.599441 73.808693 \r\nL 328.620768 75.992287 \r\nL 328.639048 70.923445 \r\nL 328.712168 74.806734 \r\nL 328.715215 74.770442 \r\nL 328.721308 75.720093 \r\nL 328.821849 82.373704 \r\nL 328.776149 72.381191 \r\nL 328.840129 80.964349 \r\nL 328.904109 86.740892 \r\nL 328.952856 77.8432 \r\nL 329.065584 82.246681 \r\nL 328.98637 74.806734 \r\nL 329.06863 81.351468 \r\nL 329.080817 80.244549 \r\nL 329.129564 71.600904 \r\nL 329.193544 76.79072 \r\nL 329.257525 83.020919 \r\nL 329.202684 75.441852 \r\nL 329.315412 81.218395 \r\nL 329.632267 67.741809 \r\nL 329.321505 81.914 \r\nL 329.650547 70.137109 \r\nL 329.668827 69.193506 \r\nL 329.772414 75.701947 \r\nL 329.879048 57.241202 \r\nL 329.930842 61.17893 \r\nL 330.016149 66.30221 \r\nL 329.943028 59.944987 \r\nL 330.043569 61.898729 \r\nL 330.074036 60.531715 \r\nL 330.110596 70.040329 \r\nL 330.113643 69.949598 \r\nL 330.186763 76.869354 \r\nL 330.223323 70.094768 \r\nL 330.22637 70.306474 \r\nL 330.250743 64.814221 \r\nL 330.284257 55.843943 \r\nL 330.390891 57.380323 \r\nL 330.393937 57.948904 \r\nL 330.427451 50.847687 \r\nL 330.464011 50.890028 \r\nL 330.467058 50.847687 \r\nL 330.470104 52.07558 \r\nL 330.473151 51.767095 \r\nL 330.585878 70.040329 \r\nL 330.482291 51.379976 \r\nL 330.619392 66.513916 \r\nL 330.662045 58.880409 \r\nL 330.729072 65.279973 \r\nL 330.771726 77.099206 \r\nL 330.853986 72.423532 \r\nL 330.87836 69.774185 \r\nL 330.936247 79.458213 \r\nL 330.948434 78.853339 \r\nL 331.033741 86.184409 \r\nL 331.070301 84.26091 \r\nL 331.079441 80.534888 \r\nL 331.152561 89.52936 \r\nL 331.179982 83.982668 \r\nL 331.186075 84.16413 \r\nL 331.198262 81.853513 \r\nL 331.265289 80.09333 \r\nL 331.283569 85.107733 \r\nL 331.304896 82.754775 \r\nL 331.371923 75.453949 \r\nL 331.46637 78.962217 \r\nL 331.603471 92.704947 \r\nL 331.661357 99.58841 \r\nL 331.716198 93.757427 \r\nL 331.841112 85.712607 \r\nL 331.956886 80.837325 \r\nL 331.847205 86.583625 \r\nL 332.005633 82.174096 \r\nL 332.069613 93.902597 \r\nL 332.1275 87.769178 \r\nL 332.148827 89.735017 \r\nL 332.197574 81.448247 \r\nL 332.203667 81.05508 \r\nL 332.252414 88.355905 \r\nL 332.258507 88.845853 \r\nL 332.310301 81.315175 \r\nL 332.441308 62.769747 \r\nL 332.322488 81.33937 \r\nL 332.462635 64.898903 \r\nL 332.505289 71.673488 \r\nL 332.554036 58.916702 \r\nL 332.560129 58.263438 \r\nL 332.584502 64.52993 \r\nL 332.685043 71.401295 \r\nL 332.700276 68.764046 \r\nL 332.852611 77.903688 \r\nL 332.785584 68.12288 \r\nL 332.867844 75.490241 \r\nL 332.922684 60.997467 \r\nL 333.011038 61.342245 \r\nL 333.017131 61.892681 \r\nL 333.023225 58.63846 \r\nL 333.172512 51.283196 \r\nL 333.053692 62.110435 \r\nL 333.184699 54.694683 \r\nL 333.187746 56.460915 \r\nL 333.2761 45.579237 \r\nL 333.279146 45.917966 \r\nL 333.297426 51.035198 \r\nL 333.34008 55.747164 \r\nL 333.382733 49.093553 \r\nL 333.416247 53.648252 \r\nL 333.501554 49.275015 \r\nL 333.477181 55.269313 \r\nL 333.522881 53.152255 \r\nL 333.626468 63.350426 \r\nL 333.641701 60.422837 \r\nL 333.696542 57.39242 \r\nL 333.730055 61.578146 \r\nL 333.760522 58.813873 \r\nL 333.806222 64.904952 \r\nL 333.854969 53.255084 \r\nL 333.864109 55.789505 \r\nL 334.059097 70.693593 \r\nL 333.912856 55.456824 \r\nL 334.092611 67.064351 \r\nL 334.132217 61.795901 \r\nL 334.177918 73.173575 \r\nL 334.199244 68.322488 \r\nL 334.220571 73.875229 \r\nL 334.293692 64.923098 \r\nL 334.299785 66.586501 \r\nL 334.418606 59.491332 \r\nL 334.348532 70.608911 \r\nL 334.424699 61.70517 \r\nL 334.442979 66.526013 \r\nL 334.519146 57.217007 \r\nL 334.52524 58.323926 \r\nL 334.57094 54.870097 \r\nL 334.595313 62.61248 \r\nL 334.619687 67.040156 \r\nL 334.656247 55.19068 \r\nL 334.704994 62.225361 \r\nL 334.714134 64.312175 \r\nL 334.762881 58.886458 \r\nL 334.814674 62.164874 \r\nL 334.939588 52.287286 \r\nL 334.954822 55.517312 \r\nL 335.015756 44.12754 \r\nL 335.018802 43.819054 \r\nL 335.073643 48.143901 \r\nL 335.094969 46.353475 \r\nL 335.128483 52.65021 \r\nL 335.107156 45.391726 \r\nL 335.207697 47.926147 \r\nL 335.22293 45.046948 \r\nL 335.271677 52.492943 \r\nL 335.308237 51.754997 \r\nL 335.369171 54.561611 \r\nL 335.378311 50.085546 \r\nL 335.411824 51.416268 \r\nL 335.445338 43.069011 \r\nL 335.530645 46.026843 \r\nL 335.536738 44.587244 \r\nL 335.615952 53.007086 \r\nL 335.673839 49.504867 \r\nL 335.631186 54.833804 \r\nL 335.704306 52.559479 \r\nL 335.853593 76.306821 \r\nL 335.862733 75.635411 \r\nL 336.021161 89.952772 \r\nL 335.881014 75.556778 \r\nL 336.057721 85.216611 \r\nL 336.200915 63.453255 \r\nL 336.270989 66.586501 \r\nL 336.237475 61.36644 \r\nL 336.301456 62.479408 \r\nL 336.328876 58.136415 \r\nL 336.371529 70.856909 \r\nL 336.39895 66.175186 \r\nL 336.484257 72.877187 \r\nL 336.432463 65.933237 \r\nL 336.511677 68.086587 \r\nL 336.520817 65.667092 \r\nL 336.533004 70.772227 \r\nL 336.627451 66.217528 \r\nL 336.633544 68.782192 \r\nL 336.676198 56.067747 \r\nL 336.712758 61.771706 \r\nL 336.743225 58.463047 \r\nL 336.801112 66.265917 \r\nL 336.883372 73.107039 \r\nL 336.913839 68.328537 \r\nL 337.011333 59.854256 \r\nL 337.029613 61.928973 \r\nL 337.05094 67.142984 \r\nL 337.108827 54.864048 \r\nL 337.181947 49.764963 \r\nL 337.197181 54.706781 \r\nL 337.325141 65.425143 \r\nL 337.218507 54.386198 \r\nL 337.331235 64.475491 \r\nL 337.358655 61.021662 \r\nL 337.422635 67.384934 \r\nL 337.431775 65.739677 \r\nL 337.434822 67.947466 \r\nL 337.504896 61.717267 \r\nL 337.538409 62.551993 \r\nL 337.550596 66.187284 \r\nL 337.626763 54.410393 \r\nL 337.73949 50.871882 \r\nL 337.70293 57.652516 \r\nL 337.742537 51.537243 \r\nL 337.800424 57.755344 \r\nL 337.852217 52.17236 \r\nL 337.888778 49.837548 \r\nL 337.910104 54.688635 \r\nL 337.952758 52.964745 \r\nL 337.974085 53.672447 \r\nL 338.001505 49.643988 \r\nL 338.028925 50.763004 \r\nL 338.111186 44.647731 \r\nL 338.144699 47.545076 \r\nL 338.208679 52.722795 \r\nL 338.159932 46.28089 \r\nL 338.266566 50.666225 \r\nL 338.357967 39.917619 \r\nL 338.388434 40.540639 \r\nL 338.428041 36.838812 \r\nL 338.461554 43.244424 \r\nL 338.470694 42.597209 \r\nL 338.482881 44.835242 \r\nL 338.556001 38.943772 \r\nL 338.583421 43.171839 \r\nL 338.586468 43.165791 \r\nL 338.735756 65.237632 \r\nL 338.757082 62.479408 \r\nL 338.830203 69.810477 \r\nL 338.833249 68.915264 \r\nL 338.86067 73.96596 \r\nL 338.842389 68.425317 \r\nL 338.95207 72.707822 \r\nL 339.028237 70.064524 \r\nL 339.00691 73.844985 \r\nL 339.064797 71.600904 \r\nL 339.067844 72.163436 \r\nL 339.110498 65.346509 \r\nL 339.140964 65.890896 \r\nL 339.268925 58.251341 \r\nL 339.174478 66.405038 \r\nL 339.278065 60.79181 \r\nL 339.415166 75.103122 \r\nL 339.418213 73.838936 \r\nL 339.482193 71.479929 \r\nL 339.51266 78.538805 \r\nL 339.5218 76.089066 \r\nL 339.543127 78.03676 \r\nL 339.591873 71.256126 \r\nL 339.619294 73.488109 \r\nL 339.710694 64.935195 \r\nL 339.637574 75.907604 \r\nL 339.744208 70.645203 \r\nL 339.753348 72.296508 \r\nL 339.823421 66.991766 \r\nL 339.841701 67.173228 \r\nL 339.948335 63.731497 \r\nL 339.902635 71.231931 \r\nL 339.957475 64.511784 \r\nL 339.969662 63.326231 \r\nL 339.978802 66.030017 \r\nL 339.984896 65.636849 \r\nL 340.015362 69.840721 \r\nL 340.058016 62.213264 \r\nL 340.091529 65.975578 \r\nL 340.143323 60.229278 \r\nL 340.185977 68.588632 \r\nL 340.207303 63.078233 \r\nL 340.414478 81.200249 \r\nL 340.216443 62.418921 \r\nL 340.426665 79.361433 \r\nL 340.447991 79.881625 \r\nL 340.566812 68.044246 \r\nL 340.697819 51.107782 \r\nL 340.600326 68.546291 \r\nL 340.728286 54.228931 \r\nL 340.841014 70.4214 \r\nL 340.86234 69.260042 \r\nL 340.865387 69.435456 \r\nL 340.895854 65.273925 \r\nL 340.968974 64.167006 \r\nL 340.911087 67.378885 \r\nL 341.002488 65.080365 \r\nL 341.032955 67.106692 \r\nL 341.084748 56.454866 \r\nL 341.087795 57.458956 \r\nL 341.142635 48.766921 \r\nL 341.106075 57.531541 \r\nL 341.197475 56.805693 \r\nL 341.224896 54.114005 \r\nL 341.276689 59.793769 \r\nL 341.282783 59.352211 \r\nL 341.45949 76.802817 \r\nL 341.288876 59.30987 \r\nL 341.480817 74.256299 \r\nL 341.645338 66.532062 \r\nL 341.648385 66.68328 \r\nL 341.657525 62.685065 \r\nL 341.697131 63.737545 \r\nL 341.703225 61.312002 \r\nL 341.791579 68.7459 \r\nL 341.794625 68.564438 \r\nL 341.797672 68.316439 \r\nL 341.843372 73.113088 \r\nL 341.855559 72.453775 \r\nL 341.858606 72.484019 \r\nL 341.864699 72.163436 \r\nL 341.867746 72.217875 \r\nL 341.886026 68.957605 \r\nL 341.962193 75.429754 \r\nL 341.971333 75.248292 \r\nL 342.007893 78.817047 \r\nL 342.059687 72.29046 \r\nL 342.06578 72.980016 \r\nL 342.0932 70.233889 \r\nL 342.126714 75.242243 \r\nL 342.178507 72.060608 \r\nL 342.181554 72.090851 \r\nL 342.187647 71.848902 \r\nL 342.202881 74.58898 \r\nL 342.285141 67.161131 \r\nL 342.288188 67.584542 \r\nL 342.330842 62.975404 \r\nL 342.391775 70.330669 \r\nL 342.394822 69.187457 \r\nL 342.416149 70.681495 \r\nL 342.452709 64.390809 \r\nL 342.501456 68.395073 \r\nL 342.507549 66.677232 \r\nL 342.58067 73.851034 \r\nL 342.583716 75.266438 \r\nL 342.61723 69.629015 \r\nL 342.687303 72.895333 \r\nL 342.723864 70.300425 \r\nL 342.772611 75.792678 \r\nL 342.793937 73.669572 \r\nL 342.921898 79.627578 \r\nL 342.800031 72.980016 \r\nL 342.924945 79.022704 \r\nL 343.022439 72.67153 \r\nL 342.940178 79.179971 \r\nL 343.055952 73.778449 \r\nL 343.077279 73.215916 \r\nL 343.065092 75.611216 \r\nL 343.092512 75.490241 \r\nL 343.174773 79.101337 \r\nL 343.138213 73.494158 \r\nL 343.199146 76.155603 \r\nL 343.202193 75.169658 \r\nL 343.244846 78.94407 \r\nL 343.299687 78.823096 \r\nL 343.366714 81.309127 \r\nL 343.345387 74.836978 \r\nL 343.388041 78.006516 \r\nL 343.485534 71.727927 \r\nL 343.424601 78.454123 \r\nL 343.500768 75.847117 \r\nL 343.506861 77.1234 \r\nL 343.549515 67.747858 \r\nL 343.589122 68.038197 \r\nL 343.610448 65.763872 \r\nL 343.643962 73.427622 \r\nL 343.692709 72.157387 \r\nL 343.796296 73.838936 \r\nL 343.729269 64.160957 \r\nL 343.805436 72.732017 \r\nL 343.811529 71.57066 \r\nL 343.88465 79.56709 \r\nL 343.90293 85.664217 \r\nL 343.988237 78.835193 \r\nL 343.99433 78.859388 \r\nL 344.036984 83.317307 \r\nL 344.094871 77.111303 \r\nL 344.228925 62.588285 \r\nL 344.262439 57.985196 \r\nL 344.298999 65.158999 \r\nL 344.332512 63.683107 \r\nL 344.44524 73.603035 \r\nL 344.372119 59.098164 \r\nL 344.469613 67.481714 \r\nL 344.4818 66.39899 \r\nL 344.53664 73.288501 \r\nL 344.557967 70.711739 \r\nL 344.56406 73.536499 \r\nL 344.603667 65.044073 \r\nL 344.664601 69.840721 \r\nL 344.725534 66.931279 \r\nL 344.670694 71.32871 \r\nL 344.740768 70.016134 \r\nL 344.862635 86.75299 \r\nL 344.752955 68.60073 \r\nL 344.871775 86.148116 \r\nL 344.963176 84.152033 \r\nL 344.954036 87.696593 \r\nL 344.978409 86.468699 \r\nL 344.993643 88.609952 \r\nL 345.033249 78.302904 \r\nL 345.075903 82.422094 \r\nL 345.185584 75.732191 \r\nL 345.12465 85.319439 \r\nL 345.200817 78.871485 \r\nL 345.319638 90.932667 \r\nL 345.255657 78.115393 \r\nL 345.334871 90.72701 \r\nL 345.417131 86.232798 \r\nL 345.374478 92.293633 \r\nL 345.453692 87.654252 \r\nL 345.496345 92.293633 \r\nL 345.511579 85.198464 \r\nL 345.563372 89.226923 \r\nL 345.746173 64.935195 \r\nL 345.572512 90.031405 \r\nL 345.752267 66.356648 \r\nL 345.75836 65.697336 \r\nL 345.886321 54.283369 \r\nL 345.907647 55.946772 \r\nL 346.014281 61.475318 \r\nL 345.965534 55.178582 \r\nL 346.023421 59.279626 \r\nL 346.087402 55.995162 \r\nL 346.053888 61.420879 \r\nL 346.130055 59.817964 \r\nL 346.160522 64.281932 \r\nL 346.139195 58.650557 \r\nL 346.242783 60.816005 \r\nL 346.261063 57.785588 \r\nL 346.30981 70.85086 \r\nL 346.312856 69.592723 \r\nL 346.407303 78.030711 \r\nL 346.35551 69.205604 \r\nL 346.43777 76.79072 \r\nL 346.468237 70.403254 \r\nL 346.480424 79.833235 \r\nL 346.550498 75.605167 \r\nL 346.568778 77.17179 \r\nL 346.599244 71.316613 \r\nL 346.602291 71.3771 \r\nL 346.620571 66.919181 \r\nL 346.654085 74.679711 \r\nL 346.715018 70.784324 \r\nL 346.718065 70.814568 \r\nL 346.763765 77.250424 \r\nL 346.785092 70.614959 \r\nL 346.830792 73.935716 \r\nL 346.95266 64.469443 \r\nL 346.967893 65.546118 \r\nL 347.229908 48.228584 \r\nL 347.232955 49.535111 \r\nL 347.257328 53.436546 \r\nL 347.327402 47.412004 \r\nL 347.330448 47.484589 \r\nL 347.333495 47.309175 \r\nL 347.357869 51.337634 \r\nL 347.391382 50.176277 \r\nL 347.400522 50.297252 \r\nL 347.409662 47.345468 \r\nL 347.415756 47.641856 \r\nL 347.418802 46.250646 \r\nL 347.501063 56.763352 \r\nL 347.507156 55.565702 \r\nL 347.510203 56.297599 \r\nL 347.574183 46.026843 \r\nL 347.689957 38.38124 \r\nL 347.61379 48.603605 \r\nL 347.699097 40.516444 \r\nL 347.702144 40.419664 \r\nL 347.711284 42.790769 \r\nL 347.750891 50.115789 \r\nL 347.814871 38.901431 \r\nL 347.817918 38.677628 \r\nL 347.860571 43.704128 \r\nL 347.933692 53.315571 \r\nL 347.866665 43.147644 \r\nL 347.988532 49.686329 \r\nL 348.037279 43.274668 \r\nL 348.082979 50.980759 \r\nL 348.217033 61.348294 \r\nL 348.098213 50.085546 \r\nL 348.22008 60.36235 \r\nL 348.232267 56.14638 \r\nL 348.308434 66.568354 \r\nL 348.317574 66.150991 \r\nL 348.326714 71.945682 \r\nL 348.415068 61.578146 \r\nL 348.524748 52.408261 \r\nL 348.539982 53.769227 \r\nL 348.543028 54.083761 \r\nL 348.570448 47.254737 \r\nL 348.594822 48.204389 \r\nL 348.607009 46.577278 \r\nL 348.603962 48.301168 \r\nL 348.610055 46.958349 \r\nL 348.640522 40.226104 \r\nL 348.619195 48.107609 \r\nL 348.719736 45.694163 \r\nL 348.753249 48.730629 \r\nL 348.814183 41.018489 \r\nL 348.823323 42.675843 \r\nL 348.83551 39.197819 \r\nL 348.920817 49.432282 \r\nL 348.923864 47.587417 \r\nL 349.021357 52.529236 \r\nL 348.975657 45.397775 \r\nL 349.039638 49.486721 \r\nL 349.067058 45.089289 \r\nL 349.134085 53.587765 \r\nL 349.143225 50.563396 \r\nL 349.198065 56.811741 \r\nL 349.240719 46.607522 \r\nL 349.249859 49.383892 \r\nL 349.265092 52.359871 \r\nL 349.304699 41.441901 \r\nL 349.313839 44.188027 \r\nL 349.329072 38.895382 \r\nL 349.356493 45.010655 \r\nL 349.426566 40.703955 \r\nL 349.429613 41.859263 \r\nL 349.52406 35.858916 \r\nL 349.624601 32.386941 \r\nL 349.545387 37.280369 \r\nL 349.630694 35.235896 \r\nL 349.743421 41.695947 \r\nL 349.746468 40.722101 \r\nL 349.837869 45.972405 \r\nL 349.807402 37.691684 \r\nL 349.874429 44.593293 \r\nL 349.877475 43.565007 \r\nL 349.920129 53.212743 \r\nL 349.971923 49.093553 \r\nL 350.032856 51.912264 \r\nL 350.072463 46.063136 \r\nL 350.078557 48.216486 \r\nL 350.127303 45.192118 \r\nL 350.169957 54.458783 \r\nL 350.179097 52.589723 \r\nL 350.285731 64.173054 \r\nL 350.212611 50.521055 \r\nL 350.300964 58.940897 \r\nL 350.310104 61.08215 \r\nL 350.364945 70.784324 \r\nL 350.459392 66.719573 \r\nL 350.508139 69.332627 \r\nL 350.590399 55.601994 \r\nL 350.593446 55.33585 \r\nL 350.620866 61.100296 \r\nL 350.657426 59.30987 \r\nL 350.74578 64.463394 \r\nL 350.669613 58.402559 \r\nL 350.7732 63.695204 \r\nL 350.812807 57.749296 \r\nL 350.876787 65.225535 \r\nL 350.879834 63.543986 \r\nL 350.882881 65.025926 \r\nL 350.968188 54.271272 \r\nL 350.971235 55.517312 \r\nL 351.047402 52.680454 \r\nL 350.998655 58.196902 \r\nL 351.068729 57.05974 \r\nL 351.071775 58.553778 \r\nL 351.163176 54.083761 \r\nL 351.172316 54.51927 \r\nL 351.193643 52.456651 \r\nL 351.254576 62.727406 \r\nL 351.285043 66.223576 \r\nL 351.303323 60.531715 \r\nL 351.312463 60.695031 \r\nL 351.373397 55.626189 \r\nL 351.40691 61.771706 \r\nL 351.419097 61.251514 \r\nL 351.528778 69.447553 \r\nL 351.428237 59.824012 \r\nL 351.544011 62.769747 \r\nL 351.574478 54.803561 \r\nL 351.647598 67.112741 \r\nL 351.818213 58.952994 \r\nL 351.671972 69.931452 \r\nL 351.827353 61.021662 \r\nL 351.873053 68.776143 \r\nL 351.927893 59.364308 \r\nL 351.943127 56.412525 \r\nL 352.007107 60.779713 \r\nL 352.04062 58.989287 \r\nL 352.156394 67.699468 \r\nL 352.061947 54.1382 \r\nL 352.168581 65.612654 \r\nL 352.186861 67.227667 \r\nL 352.278262 69.562479 \r\nL 352.220375 64.251688 \r\nL 352.293495 66.078407 \r\nL 352.296542 66.066309 \r\nL 352.299588 66.211479 \r\nL 352.342242 73.615133 \r\nL 352.397082 63.047989 \r\nL 352.403176 63.604473 \r\nL 352.485436 48.047121 \r\nL 352.53723 50.194423 \r\nL 352.552463 53.267181 \r\nL 352.585977 44.50861 \r\nL 352.63777 46.510742 \r\nL 352.756591 51.222708 \r\nL 352.659097 44.357392 \r\nL 352.777918 49.214528 \r\nL 352.857131 45.32519 \r\nL 352.866271 49.426233 \r\nL 352.869318 48.367704 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#1f77b4;stroke-linecap:square;stroke-width:1.5;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_3\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 33.2875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_4\">\r\n    <path d=\"M 368.0875 224.64 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_5\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 224.64 \r\nL 368.0875 224.64 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n   <g id=\"patch_6\">\r\n    <path d=\"M 33.2875 7.2 \r\nL 368.0875 7.2 \r\n\" style=\"fill:none;stroke:#000000;stroke-linecap:square;stroke-linejoin:miter;stroke-width:0.8;\"/>\r\n   </g>\r\n  </g>\r\n </g>\r\n <defs>\r\n  <clipPath id=\"p49207e09be\">\r\n   <rect height=\"217.44\" width=\"334.8\" x=\"33.2875\" y=\"7.2\"/>\r\n  </clipPath>\r\n </defs>\r\n</svg>\r\n",
+      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXsAAAD4CAYAAAANbUbJAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAADh0RVh0U29mdHdhcmUAbWF0cGxvdGxpYiB2ZXJzaW9uMy4xLjAsIGh0dHA6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy+17YcXAAAgAElEQVR4nO2dd3gVZfbHvycdAiGUAKEZelGqkY4gICDo4rr6U3dVVKxrWdeKde2ylnXX1bWiYu8FpYmAKCol9AABAgQIBAglQALp7++PO3Mzd+70O7fk3vN5njyZeeedmXfu3HvmzHlPISEEGIZhmOgmLtwDYBiGYYIPC3uGYZgYgIU9wzBMDMDCnmEYJgZgYc8wDBMDJIR7AADQokULkZWVFe5hMAzD1CtWrVp1SAiRYaVvRAj7rKws5OTkhHsYDMMw9Qoi2mW1L5txGIZhYgAW9gzDMDEAC3uGYZgYgIU9wzBMDMDCnmEYJgZgYc8wDBMDsLBnGIaJAUyFPRGlENEKIlpHRBuJ6DGp/V0i2klEa6W/flI7EdFLRJRPROuJaECwL4JhwoUQAp/n7EFldW24h8IwhlgJqqoAMFoIUUpEiQCWEtFcads9QogvVP3PA9BV+hsE4FXpP8NEHXNz9+OeL9aj4HAZ7hnfI9zDYRhdTDV74aFUWk2U/owqnkwG8J603zIA6USUGfhQGSbyOHaqCgBw6ERlmEfCMMZYstkTUTwRrQVwEMACIcRyadNTkqnmRSJKltraAtij2L1QalMf8wYiyiGinOLi4gAugWHCB4V7AAxjEUvCXghRI4ToB6AdgIFEdAaA+wH0AHAWgGYA7pO6a33//d4EhBBvCCGyhRDZGRmW8vgwDMMwDrHljSOEKAHwE4AJQogiyVRTAeAdAAOlboUA2it2awdgnwtjZRiGYRxixRsng4jSpeUGAMYCyJPt8EREAC4EkCvtMgvAVZJXzmAAx4QQRUEZPcOEmVrpnVUYTmPFBt+v34dVu46GexiMDlY0+0wAi4loPYCV8NjsvwfwIRFtALABQAsAT0r95wDYASAfwJsA/ur6qBkmQnjn150AgFnr+OX11o/W4E+v/hbuYTA6mLpeCiHWA+iv0T5ap78AcEvgQ2OYyGfbQY+jWnmVr599eVUNVhYcwYiuPB/FRAYcQcswQeDRWRtx5YwVyNt/PNxDYRgALOyZKOPD5bvw2co95h2DjKzxnyivDtk5K6pr8I9vc1FVw9G8jD8s7Jmo4sGvc3Hvl+tt7fPBsl3YeajM1XHIE5Wh9MO/94v1mPn7Lpz97OIQnpWpL7CwZ2KSkpOVKD5RASEEHvomFxe+8mtAx5twemvNdgqhtP9l2yEAQNGxchwqrbC0z9wNRciaNtsbCcxELyzsmZhkwBMLcNZTP3pdJwMVdh2aN9Rs31tSHtBx7XCkrC5lw/8WbzfsW3yiAmUV1XhtiaffzkNluPWj1fh4xe6gjpEJHyzsmZjE6x8vAvOPv3poFgCgVVqK5vZtB04EdHynmD28znrqR5z/36UorfDMKdQKge/XF+H+rzb49T1cWoGsabOxcPMBS+cuq3A2T3Gqsiak8w3Xv5cTUw83FvZMTBNoKJRsptETrtW14Qm2+s6C3//OQ2XYXuyZqyg1mEjeVOTxKHrn1wJL5z79H/ORf9D+Q67nI/PQ9cG55h1dYsGmA5oPt2Bj1cTmNizsmZimNkDN/rf8wwCAlxZu09xeFaY895U2NeSftribjHDjPnsup1v2h+cNKNQs33EY2U/+iHm5oU8qwMKeiXpeXrQNd362VnNbgLIeW0zMNG5r9vtKTiFr2mx8u3avq8dtmZbsXe720FzNCetgpoQ4WRk6F1XA13zn5C3EKTmSl9a6wmMhO6cMC3sm6nn+h634arW5cHzw6w2ue6XY1bDNeG7+FgDA3z7Rfng5JbNJ3ZxDZXUt1u4p8a6T5ED6a/5h3dw3gc591ITY3KU83dh//YwCl11v9ZAfag0S40NyPiUs7JmoJGvabNz3hbm/vdKM8+Hy3brmGKe4bcZJSdT/yd43wXmlrMR4a6JAby5ALazJps9pqOc21Oa7/cdD4zU1e73HfPP1GnffzKzAwp6JWj7N8Y2k3V5c6tdHrZAGatZR47YMS06o0wgHPf0j8vYfR8GhMmRNm42PVuxyfNz4OGvCOU5HiKuFtcXDeQl11K/64ZSU4FwU7iguxUPfbECthZtdcPgkAGD/sdC55MqwsGdihjEvLPFrU/88F2856Oo50xsmunq8FMXr/4HjFXjz550Y9fxPAIA9R045Pq6eEAeA2RvqJhP1uqmFNdmMHS456dx8tufISaxTmJ2soH6ot0hN1u5ogZs+WIUPlu3GVhPbf/GJCnTKSAUAnKqqcXw+p7CwZ2Ia9eu8kfWhsroWk176Bb/mH7J8/GqXNdZklQYaqDeRTFqKdgLcE+VVPr7oeh9PpcpcdeSkvZq8pQ598wFgxLOLMdlmBLRbnxsAlFV4BHd1jf4xtx44gbOe+hE7ikMzN6AFC3sm5thz5KR3Wf2bH9lNPyXxvpJT2LjvuC3f7CqX7TjJicER9o00hP2O4lJMfTfHp03vYaiM3gX0Hx56lIdY01V/biWnnBeM31vieaP6YlWhbp/cvaH3vlHDwp6JOUYoEoXd+tFqn21G5gdZPOxWPCzMqDHQ9pyg9uLQe5b8aUA7W8fVemaMfmEJVhQc8WnTM/esUZlRGibZE/bqCeK1e0rwyLe5ul4+xSc8Ub2L8qxF9cpU1dTio+W7/Wz26jcTJ5yq1H9gac0XhRoW9kxMIycPk3n7151+Oej3HDmJDQ79oqtq3fbG8RX2esLQonONl2cll04zCo9qzwscV7ms2nXFVNv8L3zlV7z3+y6/ojAysqZ8rerNw4zXl2zHA19vwOc5vlp4WoPA51aM5me27GdhzzARx6SXlvqsj3h2MS54ealO7zpOf2SenznCyI7rBPVEpJ4Zx6p3jczPW61F0Cona5WotdpaIXD9eznIUb0Z6KGnWS/bcdjS/laRbeay6UXG7n06dqoKX632fWAcLtM3BVVUh35CVg0LeybieG5+HuZv3B+047dpop20TMZKgI+W5lpWWYN3fyvwaat2WbP/RFWYRe/wahu6kkADoLR4YcFWn/XiExVYsOkArn/PXPP+bt0+fLNW23//pI5ppOCw/0RnTa3Aw9/k+szJKDl4vBxfSf7tB1R+9XbnPvo+9gPu/GwdNu6re+NTH1NJhc7DbF/JqaDcDy1Y2DMRxyuLt+PG91f5tdfUCld+GOkNkxztpzy3nvfI9Ll5PutVLmv2TVTmBr0UBvM36tuyQyFb5DQSRy24VN728RpsLtLOpaPnovjYd5v82tbsPor3l+3C3z/Vji6+Q9HevplvSuqaWoH8g6XImjYby228TWzcWzfuHq0b6/ar0LiO938vwNDpi3Drx2ssny8QWNgz9YbOD8zBzR+sNu9owiYdwWIHPWHfv0O6z7rbrpcNk6xN0KrZUHgMD3/jmfB0w4PnyhnLMeCJBbrbW0spnxPsRlepsOOPLkft1kjX98rifOQfrLOV/7a9TojLkawyNULgmTmbAQCv/7xD9xzPzN2MborMnD9trYvLGNalhe5+WuUpP1qxR3MswcJU2BNRChGtIKJ1RLSRiB6T2jsS0XIi2kZEnxJRktSeLK3nS9uzgnsJTCwxL0DzTiBeF0rBeqqyRtNdsEtGI591ZWRpba0wfNW3NgZfQW1Vbl/y+m94f9kulFZUY6mNOAE9ftl2CEfKKnVt0bLg7dgiNaDznLKRIE1+rtTWCuwrOYXn5m/BJa/9ptlXbbOvqRVYmOcR3Ivy9APrXl+ywyff0dDOdQLeaJ5kh0buncY23VMDxYpmXwFgtBCiL4B+ACYQ0WAA/wTwohCiK4CjAKZK/acCOCqE6ALgRakfw0QE3wSQk0QpaEe/sASXvv67Rh/fdeXE3yuL8zHo6YW6NmUr2H1Y1dQKHC+v8nq1LNx8EFe/s9Lx+dVco3Msed7DKDLXCqcqrV+vLGxrhMDlby7z7C89kI+ZmJOcJmLLaFwXeWv3EFbSK7iJqbAXHuR3oUTpTwAYDeALqX0mgAul5cnSOqTtY8huViQmavlpy0EUn3CneMPGfcfw8iJ7ics+DKAykVogrCs85memUNvQlRO0SySPl0CSbvnbwI0FxqSXfkGfR3/wrt+hY892itI0okR+MDr55Zcoom+bNUqyLBTlB0tNLbBLykEjP59HPm9chN2p4FW+WdUKgRlLd+K5+Xn6OyjI0ckgGiws2eyJKJ6I1gI4CGABgO0ASoQQ8jtWIYC20nJbAHsAQNp+DEBzjWPeQEQ5RJRTXOxu4QQmMhFC4Op3VuKyN/w1Yidc8N+leP6HrYZ91JpwUYn1/DGnKmt8smC+9ctOvz5+9m/VqnKCVv5xV+j4jjvBzIyTF6aiIAelB7qT9ABK09fD3+Si0wNzLAljWdgfVXgiyZ+PWe6d71R28xcXbLVUhvGmDxSOBAJ44vtNeMWk/m+4sCTshRA1Qoh+ANoBGAigp1Y36b/Ws9zvTgkh3hBCZAshsjMy9EPUmehB/r1q2S9lRktJvewczwi1Nn7QxltFz0fm4V8Kl8IvV/uHw6vH0CzV19NHy/UykND8Sb0zHe/rFupJ5x83+QvFuZI/vlk+fy3ziVbZPjmD6c9bi5E1bbbmseT9lG9OAsJSKoZftvkqnP9ZuA1TZ3rcRn/NP4SsabNNJ9vdzLcTDGx54wghSgD8BGAwgHQikmcY2gGQHWULAbQHAGl7EwDWIiuYqMb7am/Qx+hBoIeRO6bd4KJAGdTJ9yVWK1gnkPS2Qzr7vSSHnNtUroLXafjSWw1SeusXf8+XCf/+xa/tsCTI//dTvu6xrnp7hV9bVY2wlD5Zzw8eAP7y1nIAwAfLjFNIq1NLRBpWvHEyiChdWm4AYCyAzQAWA7hY6jYFwLfS8ixpHdL2RSJUUQNMRFNnx3VXAMvfLq2vmVNty2nZP2WQDaBdlGOrSSlDNXn7j+OdXz0mJPXRwvHDmptr7hE1tIvnoWRUkWnBpgN4Zq41+7b8nXFiWtebV1BiZR5pywHjlAdHDQLZjLhueEdH+9nFiu9PJoCZRBQPz8PhMyHE90S0CcAnRPQkgDUAZkj9ZwB4n4jy4dHoLwvCuJl6iMvBpF4Kj57CjkOl2FfirzEfL3eWJ/3Vn5zZXZXeGYDH5FFRXYN4xQPOivBRImu61wzr6Gekj1Q9qpmUH753uya6faxE18pU1wg8Omujo7eitTZz3euR1sBYXOq9zew+bOx91ad9uuF2tzAV9kKI9QD6a7TvgMd+r24vB3CJK6NjogorZhw91HZXZaTq6Bd+QnWtwMCsZv47OpSFTic2m6uKYFTXCnR/aB7OPK2pt00vmZgVIkGzt4a7I3t/2S5NW74V1u62J+yzmjf0VpRSYpbBVK94ydnPGXsCZSu+G8GEI2iZkBHIBNYuxY/vVGUNXltSp3nLppKaCNRyZW1Pr1C3HY6drLKl2RYdc/5QCRR54nXFTnfs2E4FPQD8bjOZml49XrM6uQePOxtjqBzTWdgzISOQGBKl//oJHdOMlmdHuMW/m7VVNxYdw3u/+04SGj3fLvivvepNbmImGJduCzyKN1jojd0sqZ3Te223hKNTWNgzIcOJfVkIgQWbDvjYQ4+d0hb2WrbZUCv7ZRXVPuMwE3p6ZE2b7edi+MrifNw6uovlYwSiDQfKGoXppEDDw+qKGctDORxbqEs/ymjlt1GiDnjL23/c0kR/qBzGQpucgYlpnMi9GUt34snZmzFU4XJ47os/W95/9e7QRine9fk6n3Ut3+zz+xj7yiv91pVFU37NP+xXNtHtZ9nbV2fbLgiixU6FgB/1/E946fL+OHSiAteGyPMkGHyrk4ZZDy0XUk1Y2DPRhmyzlwXUF6sKMbxLC7Q2yC//5GxPJkK7Hiwyf/0w8CyZgaBVg9aozi3g67depkoE5nISTT9G92gVlOPeLvnmbztYig6q9MKRhtIcGIr8NWzGYaIOWdjLybnu/nxdRL/Ou4GWZm9nolrd1T/rpfvCKJjeIR+v2I1/zrPmW+8WRoF1fTVcQ5XC/sUfjdNx6GHnIREqMw4Le8YV9L7cQghvoJGydJ1snlDmG49GtD4WI+28TJUnXy3MQ6FpntFW3ze+PmKU0fLu8d392pR1g79Y5Z8iwwr/WWg9QV+o8kSysGcCZs6GInR6YI5m6t73ft+FSS8txW/5h/Dh8rqMk3IIuhJ19Gm0onYRnbOhCFnTZuO6mSv9hItSTt00srPfHMRelc9+kt1K4xo8MLEnLh/YPuDjuMnoHi2Dclx1MRjA15/eaaUxW8Le0Rnsw8KeCZj7vlwPAPhcQwvK2++pCrXzcJmpa5q60He0otbW5XmFHzcfRO5e3wee0uX0tSXbsXiLb8Ku3YoH7PIHxmDj4+NxaXZggjopIQ4jutpPTtiiUbJ5J4cESyAmJ/gLe6UHlds1hLXQ8y5zGxb2TMDILmk/aFSRypVqdC7bcSTkbpCRipFZQZ2Qy+wzi1MYfFulpSAxPk63Lm2wCaY1wqkLqxmZGs4BynkRvYLnbtKicfAekkpY2DOuoZViYIOkqS42KPWmh7KIRTRhJOzV+ffNkqZZqVyVZrH8nbKEoLqwuRXcKkqjRbA07OYabyNK000gZSz1yGru643EZhwmIjlUWoGsabPx3bp9OF5ehSe/3+Td1qJRku5+aSkJttMl9Htcv6B1faZWCNTUCgx5ZqFfmcRyVU1X2fU0EBIs2vHH9apzuxwaAamUlVRVh+5txWmJQquo8+4EWrrRKizsGVtskbT36XPz8MycPLy1tK56U28DL47z+7aJWjPOZzcOsdW/tLwaldW1KDpW7p3vkLFSaMMuWsLkvDNa+7UpTUiRVkk0GLni9dIvh8JOr4Rz4zARyQGpCtDeklPe/N1yHdbzemfins/XadaF/WHj/rDZkoON3QIpLy3K934Wai2y3IWShWkpviYYLcVeK9mX+s2rbXqDgMcSyXRt1UizPdiafbhgYc/oIoTw8xzZXHTcuyxPmsn/5+Xux+erCjXrwhYcPomhnVtonqf/4z/gjk/WaG6rDxxxULSi1yPzAfhPPBpVTDJiYu86TT1O9fDR0uzj4wjjT/eNllULuQYabolGhLgoWMDozTEEazJYD9bsmbDT+9EfcI6qJux36+oKM/+oKshcWmGcKEqtccocPVmFb2zmHXGbu8d1c7yvmxPJLR16ZijNLuoHtJawv/Ss9pg6vJNPmzrRl16qXz3s9jdjapDz6Dx/SV/N9mCbG9VzW2yzZ8JGaUU1sqbNRmlFtd9k0sET+vnU1bnLlfbnsT1bRrQZZ4jOW4cVurdu7No4lmwtNu+kgZHASIj33fbjnWdjcKfmGNixGWZMyfa2b1NFMyfpZH/Uw+lbiR7BNKe0SkvGsC6ee948Vd+xIBh8fP1g/H1snXLB3jhM2DjjH/N1tyl/fyO66gvI8qoa9Hh4nnd9cKfmPtkcI4U2kp91IIXJu7RshC9vHurWkByhHL16cjVBdW2dM+ps1crUCEoTHQAkxYfXLuM0VYEVFtw50rusNnsFkxFdW6Brq8b429iu3jZOl8BEPOkNPRqRlqDUCg5atsN9jwqnvHbFAKx8cKz3XSM+gB9cw6QEDOgQmjqiehjJq8Nllbhy8GnedaVwaZWmn3HULH97sLGS5O2/l/tVTLWE0qQYaHyAnYLh708d5F1u38wzAc6aPVNvsPK6LSBw48hOpv1CxYiuGchonOy1z8bZ+CXcf14Pv7Zwuyoanb/kZBUenNTT9jG3mAR0BZvINfoBtymKyDx0fi9Hx/j8xqF47YoBIXuzYGHP4EhZJY7rlPpzyk9b/CNmX9Dw0gkWPTPTDLfLNm55HsHOJNmNIzujkyLaNBIwG32lg0T46RpRtI0tRuO6QSA1i43o0lLb5RKw7hlz1zj/bJl2ad0kBRPOMC5k4yamwp6I2hPRYiLaTEQbiehvUvujRLSXiNZKfxMV+9xPRPlEtIWIxgfzApjAGfDEAvR59Afb+2nlapf52ydrfdZnLN2JvSXuFsD+6e5RutvMfrPqH7WVH/n401uhhzQZG2la51drjMvfNUryCOnbbJQ1/EPfNn5tTtIoOMXK/OzI7vYTtv2osNeridbAP8CaZl8N4C4hRE8AgwHcQkTye8uLQoh+0t8cAJC2XQbgdAATAPyPiOw57DJhxWjiVcncXP/EZ3ocOO5+3pQsA+3a6oSrnOjKimb/+pXZmHfH2dYGF2TsCt24OELB9Em2NNLxp3t895VvMWYxBdcN74ibRna2NTYtRvdoaclmn5aSiB1Pe/VM3DyqMz5Q2MXVPOTAnBUtmAp7IUSREGK1tHwCwGYAbQ12mQzgEyFEhRBiJ4B8AAPdGCzjLsdOVaGi2j88f3An37woe46c9EbORhp6KRrMZL0s2+VJSLtm02BUiLLD97cNd/2Y6jmVoV1a4Pf7R/t4rsjLKYnaouOh83uhUbI13U7P5XFsz1Z4++qz0L6ptfKFSpv39+v3GZp/AvG6knnnmrP82sxKTQLASw4nk93Cls2eiLIA9AcgV564lYjWE9HbRCTXMmsLYI9it0IYPxyYMNH3sR9w0f9+865nTZuNmb8V+PUb8exiDHp6YQhHZh09bwyt6M9hXeoeYuq6n+GeYLVLexfruA7q2AyAtsDKbNLAR0C2TW+AgumTsPyBsbqBaLLw7WpgGwf0I3RrpNw0vTVKBpqx58gpNG2o7zfvxl0epfE5vXlVXbyC3ptxqs2IZLexLOyJqBGALwHcIYQ4DuBVAJ0B9ANQBOAFuavG7n6PWiK6gYhyiCinuNhZIAnjnG2Sp8XGfb6+1f+YtTEcw3FMok7gT8Mk/4nEBIXLjSy/5PS/ekLg+hHBjeIMBKMso3aQg67s5P9q0iARt47u6tP2x/4enU42iZlNsOoVs1Gn4bBD4+QEpFp8s3CKlmKgDEB79A+na+53tgXtP5hYEvZElAiPoP9QCPEVAAghDgghaoQQtQDeRJ2pphCAslROOwB+sfBCiDeEENlCiOyMjPB+CLFIcWnwco87wUwL1EPrrXxsz5Z4WMMdTlkFSv7BJkuZD/Vs9r3bafvPy/t/fpO9jJdu4pYlSb72QLM9pjf0zCPEe4W9cX+9eRzZlVcvvYYR8fFkrNkH8Q1umuSSm9E4GZec2c5nW9v0Bq6nk7CLFW8cAjADwGYhxL8U7UqfoT8CyJWWZwG4jIiSiagjgK4AVrg3ZMYNjL54Rn7z/YMUPETkzJ6qtc9bU87yKxABAGWVdUFC8l7HpZJwejKgfVPjzI+h9E5R888/9XHlOHKErdF9//624XjtigGGx5Ft8LIZx+zhcUZbbfdYWaN/aFJPPGLRh13O0NmuaQOkN0zE+X0yNR/EWt/fyf38vY6ccOPZnbDj6YlIS0nEMxf19tlmN/VEMLAygmEArgQwWuVm+SwRbSCi9QDOAfB3ABBCbATwGYBNAOYBuEUIEfzaXowtWjXWj5w0ErqntzH2X7fCoxf0woWqH1gcEZo5yFGSoVP3VEuDG9WtpWK7578c6aun2evVVd15qMyvrbVBNGowOPO0puadLBAvmbeMhP0ZbZtY9gk/Q/qO9G9vPL42TbQfpLXSOFKTE3CtxehUeXK5b7t0EBFe/vMAnJXVzKdPzkNj0UfjTe2JC8+wdA4ziMj7oFMXjFGnrAgHVrxxlgohSAjRR+lmKYS4UgjRW2r/gxCiSLHPU0KIzkKI7kKIucG9BMYJRknJ9IT920t3ouRk4MFXU4ZmITXZ16ZeUV3ryMPFzmv5PEWNXHm/RtI4GupMniXreJ3IKGMH/jKog+WxuIHepdsVK3KQUdMAE4LJz4pBnZpj+QNjfNIua6FV/xUAaix+D/oqJnDJGySnzZJ7Ruk+uPXMRaMc+PDrYbVaWDAJ/wiYoCGEwKK8A5rBT0a/Jz0l5PHvN+H79UXaG21ARLhYZdOsrK7VtPEqPWiCid5Dw8yMfbKi7qX15lGB+5e7gd1H5l3juuH9qQP9NGG7KD25jHLuyOgJdavZLpVxFrKicEqnQLiTNMLPumQmA/yTzIUDFvZRRnVNLW7/eA027TuOV5dsx7Xv5uAJRZ1YGSNPCbVbYjDo38H3Fb9FoyTU1Aq/4tjn9vQtsBEIsouhFnoPuETJU2WgjiBUCqxQa29W71Oyib04MT4OI7oGrsUeVgVcDeroeVC/8mdtW79aB5FNHVZ81gHf5HVyLd+vdSKJzfLPTOrtb6IKdDJX77rDBQv7KGPHoTLMWrcPE1/6Bc/O2wIAmPn7LszLLUKZorjI+sJjeocIC/FxhFoh8CeVxq/8kVqN7NXjuhH6idi0BOel2e3RvFEyCqZPwmc6XjdWA4jcpGD6JM+CjixSm8OSwmRCaJqahILpkzCpT6amSadG9dok55dXpmA2QvnduELK6qlnSjMzmb94aT+seHCM3z5P/7G34wC2SX1Cl/fGCizsowy97/RNH6zGtK82eNeX79RPNzw3N3BTjV2ICEJ4XrevHprl0y5z7bCO+G3aaEfHv/+8HprauSwYSeOXcG4v/bcK2QunV6Z54I+ebdpNOiiCrNQvbZP7u+NtYkYPgyIu3Vt5Jm1lU9fAjs1QXeM70LvGdcODE3viAo2cPEr+fWk/AHXzLYDHx/+tq7LxmI6Pu555RyYpIQ4tVU4L8XGEPw/q4JPzvz7Dwj7KMHrz3H2kruqU0WTo6t0luttG92ipuy0QjpRVorSiGodKK5CSWKctKzWyuDhCG40i2B9ep58LRaZVWophGmOtj23fMf3EbfKErpXJxFJFXninWSO1JpCV9/rZi/Xty+eFKLOiUVKyW0d3wZc3D8V9E3rgzauy8f7UgX5BU8kJ8bj+7E5+DgK3j/EN3jq/TybuHtcN94yvy/NDRBjbq5WuKa2Rg8/9pMkDor7Bwj7qMJD2CsFkZQJN+xDByQkjuzJ+u3afz+u9cmJN71Vcfv0HgDeuPFP3HHYn6YwmCmWBVGthMvGEwnw2pJP2hLPaD1vtpy3nAFIH68go507BDLIAAB5KSURBVGDUIwpVJoi2Gg9imfg48rqKnturFZIT4i1PxGarXEwT4uNw6+iufh5dRlg1ZXXKqJv0VR5f+WCRuXxgB812La4ZlmWpXzBhYR9lGP2wjygKYzv10Q5iWVAvyrwvPpq9wcWdJgVR6b1yt0pLMfxstCbjurbUN0skeAOH7H0getegFkbqdXm/sxSTzMojpSrSQ6ifx6EoaD2sS3NcMeg0844K1MJezx1YmWbgkxsG2x8crJcenHVrnX1emcvmNI0gvWcu6o1bzrGWMtrouxQqWNhHGUZf6T1H6swSTos5Oy2IbQel0FAKLiOZNfOagbh9TFdN+/hzF/fBkM7NbQs9I/kgexPp+efroTeERJN6r17ThuLzUNqse2TWCZN+qijRUCj2fxrQznbFJav+9ACw4oEx+PLmoX4ZWa1iteyk8jNVmpMCVXL0ooVDSejKzjAhwaq72M/bIjf5nFJoLMqrq3hl5GqY1SIVd56rnYUxo7EnmMaugmv0WT5zUW9cMyzLtjlMT76ZuW2SV9YLRRvhg6mD8P6yAiQn1D10/tC3DVo1Tsalbyzz9gsWk/pkYvb6Ikdup2qFw+j+tkxLQcsAIpSdpOJQfm5OzZf5T52HgsMnDatjhQrW7KOI4+VVun7GMq8t2Q4AeOfXghCMKHDi4wj92ns0VacR57JA1hImsneIli+6kYxMSYzXDL03Q8scAAAX9PH1QFGfW09YDe/aAq9fme3XrpzIDmbuffnYTu6NOuulUVR3oITClKVFQnxcRAh6gDX7qMJKacHpc/NcqSQUKpQTl04LM8sapNbut47u6peq13u+IAiIjhrVtQZ0SEc7VcK1MT1bIS0lAcclTx5ZMFo1JyhTAARzmkWeS3fyWQWrxqwWgeamkYeqVaqxvsCaPeMKcnpbtyk8esorrALNJWXFnKFMtbxi5+HATqg5Bv+27q3T/K6tSYNEzL59hHf913zPWL5b55ctXJMmivsRTJlaG4Bm73TeyAlOFYVogoV9PWb5jsPImjYbBRoZGENF89QkbHlyQtBCw1ftOqpYc/aDlQWs2e99zcPn+nhjHCo1rrdqh/sm9ECvzDS0VmR6bCNNJv+hbxvNB5GWgDqh8Nm3SqVBYfhAkeW1k3kBdVCV1UnUYBMsxSXcsBkngjlwvBylFdW64ePfrPVoeb9uP2RYfDuYpCTGIzkh3kcMd2jW0CeAyy2cygLZVm8mkNRZH7cXlzo7oQY3j+rsnR8474zWmHBGa0zuV1etM2+/f6IsrdE6sWuv31NiOd+MXWQvIidmEqXb6gMTe0SMbXvtI+PCPYSgwMI+gpHrvnpzoahIkn5oVdXB09zMGCj5fSsF6ZmnNdUV9p0znD+UQq33bZVKN7rNq1f4B35pmVq0nk25e+1nT3QaQGeFJy48A+2aNsCo7vYjq5U2+xvOjux5pLQGHlHZKk07TXJ9gIV9PaZK0ozCWWJQjvRUCiYj7w+tdAdK1JWfOrZIDdjobJQmwYhQBsLIV9gzMw3T5c/Upcfb6J7BSXEBeIq7PDjJWjUpNS0b1x/BeU73lvjX//WNuORmdmCbfT1mzgZPwrJXFm8P2xjkPDZKsbS5SF8jNpuUO3bKtziK0uUwmP7iWgQrD5AW8gNySKfm6Bugq6kavaId4SZbSkx3ncVqVOGEiHDRgHY+8Qz1DRb29Ri5apS6xJ8dPphqnkTMCsrJxC0G5g8zd7uemZ5Iw2uHeQRAIAU1ZN95py8GoawbKrwTnYpGDWFvZ/Lwrauy8anD9AKhxEnAE2MfFvZRQEJ8nKWEXDJZ02Z7l4cHmCNexurP1UzwPj7Zk6L2ppGd0LRhok+6Y7s4qWmrxKzoh1WsJOHScmFs1rBu/PIEq53Sh2N7tcIgh+kFooV7xnc3TL0cS7Cwr8dcdlZ7AJ6MiP/7KT9o51ELXPm8SqxaWJSavVYmQNkdr2VaCtY8Mg7dFT9Uu5GgRcfKAQB7j+qnKjYiOdH5K/tfR3X2ZuDsoBM1q6QulqDug1SmIHj9yjPx0fWDcPc4a1kWGQ+3nNMF8+44O9zDiAh4grYekxAvuxQCz/+wNWjnaZPu682hLNwtY2RP3/T4eCzZUoybP1ztEwGqFU2qDqEH6kxEdmNwZBfQds2MJ4X1cKLZt01vgN5tm+DeCT0AeEwpfdqbF7/wPgT1iogTMLSzO29hkUboQqtiGxb2UUKz1CQcKXMvCEhJlSr4peRkFR6c2NNH6zZS7BsmJXiTWCknaLX20cqEKAfb2I24TEmMk87jzCbsRNj/qqqkNdag2pUdIiXgyE2i74oiG9NvMxG1J6LFRLSZiDYS0d+k9mZEtICItkn/m0rtREQvEVE+Ea0nosiquhtFyHKxvKomaIIe0M59f/3ZnXzyjJt5yshavFwrFAC+X+9f/vBsjcLX8gSeXWEve3uo3TmtEsoJWjPClcgrmLSV8gEp6xcwwcOKZl8N4C4hxGoiagxgFREtAHA1gIVCiOlENA3ANAD3ATgPQFfpbxCAV6X/jENOVlajYZL/rZJF39Nz8oJ6/gwL/tC5e40LmDeTik8r2bTPP0BIyzPj6Yt64+VF+bYLrjx6wem4emgWWjusAevWBK0bRGNul0m9M9HsuiQM6Rzbk8ihwvTbLIQoEkKslpZPANgMoC2AyQBmSt1mArhQWp4M4D3hYRmAdCKqv5EILiGEcJxqttcj83WOGciIrJNoISpJq/jGvRO64zmD2qhWldXOGY3w4qX9bGvaSQlx6NbKuSdGUnz99amuDxARhnZpEfL4iVjF1q+HiLIA9AewHEArIUQR4HkgAJAjUNoC2KPYrVBqUx/rBiLKIaKc4uLILaThFh3vn4O7PlsX8HFeX7IdP0gTpBVVdQWRz8pyVmbQCu2aNsDFOrVPZZR1YGW6t2qMS7L9PXdkjjtI6gUA/7msH2ZM8c/h7jaJCaETQt55BZ6tZIKEZWFPRI0AfAngDiGEUYIO7fxN6gYh3hBCZAshsjMygpOkKdL4yqSwiBHHpACqZ+bm4Yb3V/kdzzc7pDWmDDGvGdqjdWPExZGhhg5om1+ClcJ2cr+2GNPTnYlP7eN7gtQymzjz4nECK7dMsLEk7IkoER5B/6EQ4iup+YBsnpH+y/XjCgEo1bl2AKwl4Y5S7AQ86fHb9kM+6+8v2+V7DgensFLPU37FNnvV1hL2ai8eM+6T3BXDzX8u64+C6ZMcT+w6Qf74QlnQg4ktrHjjEIAZADYLIf6l2DQLwBRpeQqAbxXtV0leOYMBHJPNPbHKzsOB55tX1/h8+JvcgI95pgXTz+Yi/5c4rYhE2TWwqSKcv1xhZtIiSxVs9OeB1qNDo41mqZ5JcHWa5Wcu6o2+7cz99BnGDCveOMMAXAlgAxGtldoeADAdwGdENBXAbgCXSNvmAJgIIB/ASQDXuDriesjyHUcCPsb+4+V+2n2gNE4211wzNTxZtLR42TVQqZdWmKRevnNcd9z+8RrveiS5Ooaai/q3hRACF/b3nd66fGAHXB7DD0HGPUyFvRBiKfTjH8Zo9BcAbglwXFGFVlSomoMnypHRKNlrLlHb4P+7cBsOnnA3lXGDJHNvk/SG/vllxvVq7dcmW3mUJqvKamPNvqzCd4JWy6MnVoiLI8PJbIYJlNhVpUKIme03d+8xDHxqIT7PKfS2qQtnuCXo7SYH03IXvW10F782cqDZK/OZF0yf5GeqYhjGPfjXFQIqdDTcrGmzkTVtNj5cvhsAsKKgztwTjBzkfx/bDRdKpfCmnWdtMnScRri/VoBPqvSWoJxkNRP2IzSiZRmGCQ6cGycEmAm9j1d4hH2ipNl+tnIPdh1xPqk7Y0o2ps7M8WufOqIjGibG465x3ZCabH7rVz98LtIteqQkxMd5I2QfkiaP9R5yMpzHnGFCBwt7FymvqsHGfcf9wvorqqzViJWLNt/75fqAxqH0QR/ZLQNLtnqC1uLIo5VbEfRA4Pngza5blvWRlJaAYaIV/pW5yKOzNuJPr/6GXZKr5Wc5e5B/sNRUw5UJhqL77jVneZfdqmlqFbO5CiLCfRN6YNatw0M0IoaJXVizd5FNkk96yckqnNYcuPeL9UhOiMP1Izp5++wrOaVbdNvNHCEfXz8YLdOSfY7ptPC2Xc48rSlW7TqKszqalxS8eVTnEIyIYRgW9i6yvtCT+fFwWYU3VUBFda2PZp9g4F7oZhpbrUyCdo7fVueBZIUGUoUnKy6noeaFS/oikc1GTAzCwj4IrCw4iiGd6hKDKSdodxSXoWXjFM2UwMEOlQ+VEUf2l49EYf8nk4RuDBOtsIoTBI6dqsI9X9RluFSmDZCXH9JId/DubwX4dOVuW+d6aFJPy31DVQDjkQtOx9ndMnweeAzDhBfW7IPAR8t9BbZSs1+ytRiz1u7TzQh535cbbJ1rytAsPDl7s6W+ZgUwWqelYP9xT5FurefCm1dlW8rJ37FFKt67dqClMTEMExpY2IcApQviO78WAACSXIoWVdcm/UPfNo6PpXwWaAn7c12qp8owTOhhM04AlFVU47n5eag0CZoqq/Qv0lHpkj1bra2/eGk/x8dSeu6E2k2TYZjgwsI+AK6bmYNXFm/HN2uNi5L8ss3dbJVGaEWlWk0wdk4PZQFx14bEMEwEwMI+AH7fcRgAsGZ3ScjPTQTT6lEyP/x9JF68tK9pv39ccDoW3TUSDZPiMS1CCokwDOMObLN3gd0B5LExY94dIzDh37/4tV8x6DTLKXE7tkhFxxaputu/u3U45m/cj8T4OHTKaIRNj09wPF6GYSIT1uxdoE2TBkGrt9o8VTv75Ucr7LloGtG7XRPcPb67a8djGCbyYGHvAkO7NMftn6wx7+gAoarV3q99OoDgFfNmGCY6YWHvAmUVNZi9PjhldlMSfatJrd0T+vkBhmHqPyzsXeDRWRuDduyGiealA7+8eUjQzs8wTHTAwl6DaV+uxyWv/Wa5f3UQTSpWSvWVW8yXzzBM7MLeOBp8snKP4facgiO4+LXfvetxBITThB6MEoYMw0QXpmojEb1NRAeJKFfR9igR7SWitdLfRMW2+4kon4i2ENH4YA08nCgFPRCe8nqt0uoEfLdWjUJ+foZh6hdWNPt3AbwM4D1V+4tCiOeVDUTUC8BlAE4H0AbAj0TUTQhhrVRThPPIt7nomZnm1x7kzMSa3DWuzlXSzaInDMNEJ6bCXgjxMxFlWTzeZACfCCEqAOwkonwAAwH8brxbZLLrcBlOa14XjPTe77s0+wXTZq9HUUl5yM/JMEz9JZAJ2luJaL1k5pErbLcFoDR4F0ptfhDRDUSUQ0Q5xcXFAQwjeIx87iesL4xMV8fOLfUjYhmGYdQ4FfavAugMoB+AIgAvSO1a9gRNtVcI8YYQIlsIkZ2RkaHVJSLYfeSkX1v/Duk+6/dOCH30aeHRUz7rvds24XquDMPo4kjYCyEOCCFqhBC1AN6Ex1QDeDR5ZcKWdgD2BTbEyEOd+OyLnEJHx9kcQA6aU5W+0yDf3TYc93HyMoZhdHAk7IkoU7H6RwCyp84sAJcRUTIRdQTQFcCKwIYYXuS87ifKq3T77DjkLBFag6S6gKl5d4zwLmc09njaZDVvqLuv3IdhGMYKphO0RPQxgFEAWhBRIYB/ABhFRP3gMdEUALgRAIQQG4noMwCbAFQDuKW+e+I8Oz8Pk/pk4vI3l7l63LvHdfNZ79G6zstn5YNjTfcf2rm5q+NhGCa6seKNc7lG8wyD/k8BeCqQQUUSuw6fRL/Hf0DJSX3N3gm3ju7q1/bhdYOQf7DUrz37tKbI2XUUo3u0xKK8gwCAZAtpFBiGYWQ4XYIF3Bb0rdNSNNuHdWmBKUOz/Npfv/JMNE9Nwp3n1r0NWK0+xTAMA3C6BC+HSyuwcd9xnN0t+J5BN43s5F3u2z4dI7q0MOzfvFEyVj18rk9bYhw/pxmGsQ4Le4m/vLUceftPIPcxdzI8/HjnSGQ2ScGO4jJc8PJSn23tm9VNvH57yzBHx09MYGHPMIx1WGJIbDlwAgDw1OzNrhyvY4tUpCYnoHe7Jt422bumVxv/lAt2SWFhzzCMDVizB5C3/7g3v82+klPGnS2ilRxt0V2jcOxUFZqmJjk+7tpHzsX+4+WWUh8zDMPIsLAH8MmKugwPp6qC5ykaF0cBCXoASG+YhPSGgR2DYZjYI+aF/UPfbMAHy+qKd6/YeSSMo2EYhgkOMW8LUAp6hmGYaCXmhT3DMEwsENPCvromsNqt7107EL/ce45f+9y/jdDozTAMEz5i2mb/yKyNAe2vF4ClVc2KYRgmnMS0Zj9nQ5HjfXu3rfOfb8kZKBmGiXBiWrMPpHbsjKuzvctL7jkHOw6VYtJLS/GPC3r59f3qr0NRXROGQrUMwzASMS3sA6Fl47pkZg2S4nF6myYomD5Js++ADk012xmGYUJFTJtxGIZhYoWYFvbCoR1nbM+WLo+EYRgmuMS0sHfCiK4t8MaV2eYdGYZhIoiYFvZ6ev3401vp7pPVPBVxGknOGIZhIpmYFvYnyqs12+dvPKC7zxCu/cowTD0k5oR9Ta3A/mPleOTbXL9tZlWqLj6zHSb2zgzW0BiGYYJGzLle/nNeHt74eYfmtkbJxkW8OygqTDEMw9QnTDV7InqbiA4SUa6irRkRLSCibdL/plI7EdFLRJRPROuJaEAwB2+XlQVHdAU9ACSZFATp3yHd7SExDMOEBCtmnHcBTFC1TQOwUAjRFcBCaR0AzgPQVfq7AcCr7gzTHS557XfD7ftKyr3Lc24fgXeuPguXD+zgbRtuUhicYRgmUjEV9kKInwGoK3pMBjBTWp4J4EJF+3vCwzIA6URUb4zcKwrqLrNXmzSc06MlhnWpm5AlYi8chmHqJ04naFsJIYoAQPovRxm1BbBH0a9QavODiG4gohwiyikuLnY4DPdY8cAYzfZmXAKQYZgowG1vHC3VV9OdXQjxhhAiWwiRnZFh7AUTCL9tP4SPlu9GZbVx7vqWaSma7a2baLczDMPUJ5wK+wOyeUb6f1BqLwTQXtGvHYB9zocXOH9+czke+HoDKi0UKpHTFr91VV2EbAanL2YYJgpwKuxnAZgiLU8B8K2i/SrJK2cwgGOyuSfcHCmt1N3WOSMVABAvRcY2Ta0z3TROSQzuwBiGYUKAFdfLjwH8DqA7ERUS0VQA0wGcS0TbAJwrrQPAHAA7AOQDeBPAX4MyagekJOlfavfWjQEAXVs2AgA0aeAv4FulsYbPMEz9xTSoSghxuc4mvxlN4UkjeUuggwoGRsVD+rbz+M8/ceEZmNyvLbpIQl9GL089wzBMfSGq0yUcKq3wLg+dvki33/UjOgEAUhLjMbwr+9IzDBN9RLWwv+Kt5Zb6cRZLhmGinagW9nn7T4R7CAzDMBFBVAt7K2x8bHy4h8AwDBN0olbYV1vwq7+wXxukJsdc4k+GYWKQqBX2XR6ca9qndzvOYskwTGwQtcLeCuVVNeEeAsMwTEiIaWE/4YzW4R4CwzBMSIhpYS/046wYhmGiipgS9lufPM9nPS2FJ2cZhokNokra1dQKfLJyN/4vu71Pe3JCHH6+9xwkJcThgYk90CApAWN6tNRNa8wwDBNtRJWw/2LVHjz4dS5KTlZ52+4/rwduHNnZu37D2Z21dmUYholqosqMU1rh8a5Zs7sEAHDjyE4+gp5hGCZWiSphXyUFUv24+QAAYN2eknAOh2EYJmKIKmE/fW6ez3r+wbIwjYRhGCayiCphr0aZ4phhGCaWiWphzzAMw3iIamGf89DYcA+BYRgmIohqYd+iEdeNZRiGAaJY2PeQiogzDMMwUSzs371mYLiHwDAMEzEEFEFLRAUATgCoAVAthMgmomYAPgWQBaAAwP8JIY4GNkxz5HTF7Zs1wPSL+qB1E06FwDAMI+OGZn+OEKKfECJbWp8GYKEQoiuAhdJ60Bn+z0UAgPQGSRjWpUUoTskwDFNvCIYZZzKAmdLyTAAXBuEcfhwqrQQAbNh7LBSnYxiGqVcEKuwFgB+IaBUR3SC1tRJCFAGA9L9lgOewxcTeXJCEYRhGTaBZL4cJIfYRUUsAC4goz3QPCenhcAMAdOjQIcBh1PHipf1cOxbDMEy0EJBmL4TYJ/0/COBrAAMBHCCiTACQ/h/U2fcNIUS2ECI7IyMjkGEAAAZ08BQPT06ID/hYDMMw0YZjYU9EqUTUWF4GMA5ALoBZAKZI3aYA+DbQQVqhY4tGaM3FSBiGYTQJxIzTCsDXRCQf5yMhxDwiWgngMyKaCmA3gEsCH6YxczYU4cvVhcE+DcMwTL3FsbAXQuwA0Fej/TCAMYEMyi5//XB1KE/HMAxT74jaCFqGYRimDhb2DMMwMUC9F/alFdXhHgLDMEzEU++F/Wcr94R7CAzDMBFPvRf2S7YWe5ffuirboCfDMEzsEmgEbdhp3igJAPDtLcPQt316mEfDMAwTmdRrzf5kZTW+Wr0XANC+WcMwj4ZhGCZyqdfC/pFvN3qXGyXX+5cUhmGYoFGvhf1pCm0+KaFeXwrDMExQqdfq8G1juiI1OQF7S06FeygMwzARTb0W9gBw7fCO4R4CwzBMxMO2D4ZhmBiAhT3DMEwMwMKeYRgmBmBhzzAMEwOwsGcYhokBWNgzDMPEACzsGYZhYgAW9gzDMDEACSHCPQYQUTGAXQ53bwHgkIvDqQ/wNccGfM2xQSDXfJoQIsNKx4gQ9oFARDlCiJhKZM/XHBvwNccGobpmNuMwDMPEACzsGYZhYoBoEPZvhHsAYYCvOTbga44NQnLN9d5mzzAMw5gTDZo9wzAMYwILe4ZhmBigXgt7IppARFuIKJ+IpoV7PHYgovZEtJiINhPRRiL6m9TejIgWENE26X9TqZ2I6CXpWtcT0QDFsaZI/bcR0RRF+5lEtEHa5yUiotBfqT9EFE9Ea4joe2m9IxEtl8b/KRElSe3J0nq+tD1LcYz7pfYtRDRe0R5x3wkiSieiL4goT7rfQ6L9PhPR36XvdS4RfUxEKdF2n4nobSI6SES5irag31e9c5gihKiXfwDiAWwH0AlAEoB1AHqFe1w2xp8JYIC03BjAVgC9ADwLYJrUPg3AP6XliQDmAiAAgwEsl9qbAdgh/W8qLTeVtq0AMETaZy6A88J93dK47gTwEYDvpfXPAFwmLb8G4GZp+a8AXpOWLwPwqbTcS7rfyQA6St+D+Ej9TgCYCeA6aTkJQHo032cAbQHsBNBAcX+vjrb7DOBsAAMA5Cragn5f9c5hOt5w/xAC+KCHAJivWL8fwP3hHlcA1/MtgHMBbAGQKbVlAtgiLb8O4HJF/y3S9ssBvK5of11qywSQp2j36RfG62wHYCGA0QC+l77IhwAkqO8rgPkAhkjLCVI/Ut9ruV8kficApEmCj1TtUXuf4RH2eyQBliDd5/HReJ8BZMFX2Af9vuqdw+yvPptx5C+UTKHUVu+QXlv7A1gOoJUQoggApP8tpW5612vUXqjRHm7+DeBeALXSenMAJUKIamldOU7vtUnbj0n97X4W4aQTgGIA70imq7eIKBVRfJ+FEHsBPA9gN4AieO7bKkT3fZYJxX3VO4ch9VnYa9kl650fKRE1AvAlgDuEEMeNumq0CQftYYOIzgdwUAixStms0VWYbKs31wyPpjoAwKtCiP4AyuB59daj3l+zZEOeDI/ppQ2AVADnaXSNpvtsRtivsT4L+0IA7RXr7QDsC9NYHEFEifAI+g+FEF9JzQeIKFPangngoNSud71G7e002sPJMAB/IKICAJ/AY8r5N4B0IkqQ+ijH6b02aXsTAEdg/7MIJ4UACoUQy6X1L+AR/tF8n8cC2CmEKBZCVAH4CsBQRPd9lgnFfdU7hyH1WdivBNBVmuFPgmdiZ1aYx2QZaWZ9BoDNQoh/KTbNAiDPyE+Bx5Yvt18lzeoPBnBMeoWbD2AcETWVNKpx8NgziwCcIKLB0rmuUhwrLAgh7hdCtBNCZMFzvxYJIf4CYDGAi6Vu6muWP4uLpf5Car9M8uLoCKArPJNZEfedEELsB7CHiLpLTWMAbEIU32d4zDeDiaihNCb5mqP2PisIxX3VO4cx4ZzIcWFyZCI8XizbATwY7vHYHPtweF7L1gNYK/1NhMdWuRDANul/M6k/AXhFutYNALIVx7oWQL70d42iPRtArrTPy1BNEob5+kehzhunEzw/4nwAnwNIltpTpPV8aXsnxf4PSte1BQrvk0j8TgDoByBHutffwON1EdX3GcBjAPKkcb0Pj0dNVN1nAB/DMydRBY8mPjUU91XvHGZ/nC6BYRgmBqjPZhyGYRjGIizsGYZhYgAW9gzDMDEAC3uGYZgYgIU9wzBMDMDCnmEYJgZgYc8wDBMD/D9pwksMstgtRgAAAABJRU5ErkJggg==\n"
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     }
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def running_average(x,window):\n",
+    "    return np.convolve(x,np.ones(window)/window,mode='valid')\n",
+    "\n",
+    "plt.plot(running_average(rewards,100))"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Изменение гиперпараметров и наблюдение результата в действии\n",
+    "\n",
+    "Теперь было бы интересно увидеть, как ведет себя обученная модель. Давайте запустим симуляцию, следуя той же стратегии выбора действий, что и во время обучения: выбор на основе распределения вероятностей в Q-таблице:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   env.render()\n",
+    "   v = probs(np.array(qvalues(s)))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "env.close()"
+   ]
+  },
+  {
+   "source": [
+    "## Сохранение результата в анимированный GIF\n",
+    "\n",
+    "Если вы хотите впечатлить своих друзей, вы можете отправить им анимированный GIF с изображением балансирующего шеста. Для этого мы можем вызвать `env.render`, чтобы создать кадр изображения, а затем сохранить их в анимированный GIF с помощью библиотеки PIL:\n"
+   ],
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {}
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "360\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from PIL import Image\n",
+    "obs = env.reset()\n",
+    "done = False\n",
+    "i=0\n",
+    "ims = []\n",
+    "while not done:\n",
+    "   s = discretize(obs)\n",
+    "   img=env.render(mode='rgb_array')\n",
+    "   ims.append(Image.fromarray(img))\n",
+    "   v = probs(np.array([Qbest.get((s,a),0) for a in actions]))\n",
+    "   a = random.choices(actions,weights=v)[0]\n",
+    "   obs,_,done,_ = env.step(a)\n",
+    "   i+=1\n",
+    "env.close()\n",
+    "ims[0].save('images/cartpole-balance.gif',save_all=True,append_images=ims[1::2],loop=0,duration=5)\n",
+    "print(i)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/8-Reinforcement/README.md b/translations/ru/8-Reinforcement/README.md
new file mode 100644
index 000000000..7fa4ae004
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/8-Reinforcement/README.md
@@ -0,0 +1,67 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "20ca019012b1725de956681d036d8b18",
+  "translation_date": "2025-08-29T22:01:57+00:00",
+  "source_file": "8-Reinforcement/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Введение в обучение с подкреплением
+
+Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) считается одной из основных парадигм машинного обучения наряду с обучением с учителем и без учителя. RL посвящено принятию решений: принятию правильных решений или, по крайней мере, обучению на их основе.
+
+Представьте себе смоделированную среду, например, фондовый рынок. Что произойдет, если вы введете определенное регулирование? Будет ли это иметь положительный или отрицательный эффект? Если произойдет что-то негативное, вам нужно принять это _негативное подкрепление_, извлечь из него уроки и изменить курс. Если результат положительный, нужно развивать это _положительное подкрепление_.
+
+![петя и волк](../../../translated_images/peter.779730f9ba3a8a8d9290600dcf55f2e491c0640c785af7ac0d64f583c49b8864.ru.png)
+
+> Петя и его друзья должны убежать от голодного волка! Иллюстрация [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)
+
+## Региональная тема: Петя и волк (Россия)
+
+[Петя и волк](https://ru.wikipedia.org/wiki/Петя_и_волк) — это музыкальная сказка, написанная русским композитором [Сергеем Прокофьевым](https://ru.wikipedia.org/wiki/Прокофьев,_Сергей_Сергеевич). Это история о юном пионере Пете, который смело выходит из дома на лесную поляну, чтобы поймать волка. В этом разделе мы будем обучать алгоритмы машинного обучения, которые помогут Пете:
+
+- **Исследовать** окружающую местность и построить оптимальную карту навигации.
+- **Научиться** кататься на скейтборде и держать равновесие, чтобы передвигаться быстрее.
+
+[![Петя и волк](https://img.youtube.com/vi/Fmi5zHg4QSM/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=Fmi5zHg4QSM)
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы послушать "Петя и волк" Прокофьева
+
+## Обучение с подкреплением
+
+В предыдущих разделах вы видели два примера задач машинного обучения:
+
+- **С учителем**, где у нас есть наборы данных, предлагающие примеры решений задачи, которую мы хотим решить. [Классификация](../4-Classification/README.md) и [регрессия](../2-Regression/README.md) относятся к задачам обучения с учителем.
+- **Без учителя**, где у нас нет размеченных данных для обучения. Основной пример обучения без учителя — это [кластеризация](../5-Clustering/README.md).
+
+В этом разделе мы познакомим вас с новым типом задач обучения, который не требует размеченных данных для обучения. Существует несколько типов таких задач:
+
+- **[Полуобучение](https://ru.wikipedia.org/wiki/Полуобучение)**, где у нас есть много неразмеченных данных, которые можно использовать для предварительного обучения модели.
+- **[Обучение с подкреплением](https://ru.wikipedia.org/wiki/Обучение_с_подкреплением)**, где агент учится, как себя вести, проводя эксперименты в некоторой смоделированной среде.
+
+### Пример — компьютерная игра
+
+Предположим, вы хотите научить компьютер играть в игру, например, в шахматы или [Super Mario](https://ru.wikipedia.org/wiki/Super_Mario). Чтобы компьютер мог играть в игру, нам нужно, чтобы он предсказывал, какой ход сделать в каждом из игровых состояний. Хотя это может показаться задачей классификации, это не так — потому что у нас нет набора данных с состояниями и соответствующими действиями. Хотя у нас могут быть данные, такие как записи шахматных партий или игры в Super Mario, скорее всего, этих данных будет недостаточно, чтобы охватить большое количество возможных состояний.
+
+Вместо того чтобы искать существующие игровые данные, **обучение с подкреплением** (RL) основывается на идее *заставить компьютер играть* много раз и наблюдать за результатом. Таким образом, для применения обучения с подкреплением нам нужны две вещи:
+
+- **Среда** и **симулятор**, которые позволят нам многократно играть в игру. Этот симулятор должен определять все правила игры, а также возможные состояния и действия.
+
+- **Функция вознаграждения**, которая будет показывать, насколько хорошо мы справились с каждым ходом или игрой.
+
+Основное отличие других типов машинного обучения от RL заключается в том, что в RL мы обычно не знаем, выиграем мы или проиграем, пока не закончим игру. Таким образом, мы не можем сказать, является ли определенный ход сам по себе хорошим или нет — мы получаем вознаграждение только в конце игры. Наша цель — разработать алгоритмы, которые позволят обучить модель в условиях неопределенности. Мы изучим один из алгоритмов RL, называемый **Q-обучение**.
+
+## Уроки
+
+1. [Введение в обучение с подкреплением и Q-обучение](1-QLearning/README.md)
+2. [Использование среды симуляции Gym](2-Gym/README.md)
+
+## Благодарности
+
+"Введение в обучение с подкреплением" написано с ♥️ [Дмитрием Сошниковым](http://soshnikov.com)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/9-Real-World/1-Applications/README.md b/translations/ru/9-Real-World/1-Applications/README.md
new file mode 100644
index 000000000..d79a75cbe
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/9-Real-World/1-Applications/README.md
@@ -0,0 +1,157 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "20f18ff565638be615df4174858e4a7f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:10:31+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/1-Applications/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Постскриптум: Машинное обучение в реальном мире
+
+![Обзор машинного обучения в реальном мире в виде скетчнота](../../../../translated_images/ml-realworld.26ee2746716155771f8076598b6145e6533fe4a9e2e465ea745f46648cbf1b84.ru.png)  
+> Скетчнот от [Tomomi Imura](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+В этом курсе вы узнали множество способов подготовки данных для обучения и создания моделей машинного обучения. Вы создали серию классических моделей регрессии, кластеризации, классификации, обработки естественного языка и временных рядов. Поздравляем! Теперь вы, возможно, задаетесь вопросом, для чего это всё... какие реальные приложения могут быть у этих моделей?
+
+Хотя в индустрии большой интерес вызывает искусственный интеллект, который обычно использует глубокое обучение, классические модели машинного обучения всё еще находят ценные применения. Возможно, вы уже используете некоторые из них! В этом уроке вы узнаете, как восемь различных отраслей и предметных областей используют такие модели, чтобы сделать свои приложения более производительными, надежными, интеллектуальными и полезными для пользователей.
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/49/)
+
+## 💰 Финансы
+
+Финансовый сектор предлагает множество возможностей для применения машинного обучения. Многие задачи в этой области можно смоделировать и решить с помощью ML.
+
+### Обнаружение мошенничества с кредитными картами
+
+Мы изучали [кластеризацию методом k-средних](../../5-Clustering/2-K-Means/README.md) ранее в курсе, но как её можно использовать для решения задач, связанных с мошенничеством с кредитными картами?
+
+Кластеризация методом k-средних полезна в технике обнаружения аномалий, применяемой для выявления мошенничества с кредитными картами. Аномалии, или отклонения в наблюдениях за набором данных, могут показать, используется ли кредитная карта в обычном режиме или происходит что-то необычное. Как показано в статье по ссылке ниже, вы можете сортировать данные о кредитных картах с помощью алгоритма кластеризации методом k-средних и назначать каждой транзакции кластер в зависимости от того, насколько она является аномалией. Затем можно оценить самые рискованные кластеры на предмет мошеннических или легитимных транзакций.  
+[Источник](https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.680.1195&rep=rep1&type=pdf)
+
+### Управление капиталом
+
+В управлении капиталом индивидуум или фирма занимаются инвестициями от имени своих клиентов. Их задача — сохранять и увеличивать капитал в долгосрочной перспективе, поэтому важно выбирать инвестиции, которые показывают хорошие результаты.
+
+Один из способов оценить, как работает конкретная инвестиция, — это статистическая регрессия. [Линейная регрессия](../../2-Regression/1-Tools/README.md) является ценным инструментом для понимания того, как фонд работает относительно некоторого эталона. Мы также можем определить, являются ли результаты регрессии статистически значимыми, то есть насколько они могут повлиять на инвестиции клиента. Вы можете расширить анализ, используя множественную регрессию, где можно учитывать дополнительные факторы риска. Пример того, как это работает для конкретного фонда, можно найти в статье по ссылке ниже.  
+[Источник](http://www.brightwoodventures.com/evaluating-fund-performance-using-regression/)
+
+## 🎓 Образование
+
+Образовательный сектор также представляет собой очень интересную область для применения ML. Здесь можно решать такие задачи, как обнаружение списывания на тестах или эссе, а также управление предвзятостью, намеренной или нет, в процессе проверки.
+
+### Прогнозирование поведения студентов
+
+[Coursera](https://coursera.com), платформа онлайн-курсов, ведет отличный технический блог, где обсуждаются многие инженерные решения. В этом кейсе они построили линию регрессии, чтобы исследовать корреляцию между низким рейтингом NPS (Net Promoter Score) и удержанием или оттоком студентов.  
+[Источник](https://medium.com/coursera-engineering/controlled-regression-quantifying-the-impact-of-course-quality-on-learner-retention-31f956bd592a)
+
+### Снижение предвзятости
+
+[Grammarly](https://grammarly.com), помощник для проверки орфографии и грамматики, использует сложные [системы обработки естественного языка](../../6-NLP/README.md) в своих продуктах. В их техническом блоге опубликован интересный кейс о том, как они боролись с гендерной предвзятостью в машинном обучении, о которой вы узнали в нашем [вводном уроке о справедливости](../../1-Introduction/3-fairness/README.md).  
+[Источник](https://www.grammarly.com/blog/engineering/mitigating-gender-bias-in-autocorrect/)
+
+## 👜 Розничная торговля
+
+Розничный сектор может значительно выиграть от использования ML, начиная с улучшения клиентского пути и заканчивая оптимальным управлением запасами.
+
+### Персонализация клиентского пути
+
+В компании Wayfair, которая продает товары для дома, такие как мебель, помощь клиентам в поиске подходящих товаров является приоритетом. В этой статье инженеры компании описывают, как они используют ML и NLP для "предоставления клиентам релевантных результатов". В частности, их Query Intent Engine использует извлечение сущностей, обучение классификаторов, извлечение активов и мнений, а также тегирование настроений в отзывах клиентов. Это классический пример использования NLP в онлайн-ритейле.  
+[Источник](https://www.aboutwayfair.com/tech-innovation/how-we-use-machine-learning-and-natural-language-processing-to-empower-search)
+
+### Управление запасами
+
+Инновационные компании, такие как [StitchFix](https://stitchfix.com), сервис подписки на одежду, активно используют ML для рекомендаций и управления запасами. Их стилисты работают в тесной связке с командами мерчендайзинга: "один из наших дата-сайентистов экспериментировал с генетическим алгоритмом и применил его к одежде, чтобы предсказать, какой предмет одежды, которого еще не существует, будет успешным. Мы представили это команде мерчендайзинга, и теперь они могут использовать это как инструмент."  
+[Источник](https://www.zdnet.com/article/how-stitch-fix-uses-machine-learning-to-master-the-science-of-styling/)
+
+## 🏥 Здравоохранение
+
+Сектор здравоохранения может использовать ML для оптимизации исследовательских задач, а также для решения логистических проблем, таких как повторная госпитализация пациентов или предотвращение распространения заболеваний.
+
+### Управление клиническими испытаниями
+
+Токсичность в клинических испытаниях является серьезной проблемой для производителей лекарств. Какой уровень токсичности допустим? В этом исследовании анализ различных методов клинических испытаний привел к разработке нового подхода для прогнозирования их исходов. В частности, они использовали случайный лес для создания [классификатора](../../4-Classification/README.md), который может различать группы лекарств.  
+[Источник](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2451945616302914)
+
+### Управление повторной госпитализацией
+
+Госпитальная помощь обходится дорого, особенно если пациенты вынуждены возвращаться. В этой статье обсуждается компания, которая использует ML для прогнозирования вероятности повторной госпитализации с помощью [кластеризации](../../5-Clustering/README.md). Эти кластеры помогают аналитикам "обнаруживать группы повторных госпитализаций, которые могут иметь общую причину".  
+[Источник](https://healthmanagement.org/c/healthmanagement/issuearticle/hospital-readmissions-and-machine-learning)
+
+### Управление заболеваниями
+
+Недавняя пандемия ярко продемонстрировала, как машинное обучение может помочь в предотвращении распространения заболеваний. В этой статье вы найдете использование ARIMA, логистических кривых, линейной регрессии и SARIMA. "Эта работа направлена на расчет скорости распространения вируса и прогнозирование смертей, выздоровлений и подтвержденных случаев, чтобы помочь нам лучше подготовиться и выжить."  
+[Источник](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7979218/)
+
+## 🌲 Экология и зеленые технологии
+
+Природа и экология включают множество чувствительных систем, где взаимодействие между животными и природой выходит на первый план. Важно точно измерять эти системы и действовать соответствующим образом, если что-то происходит, например, лесной пожар или снижение численности животных.
+
+### Управление лесами
+
+Вы изучали [обучение с подкреплением](../../8-Reinforcement/README.md) в предыдущих уроках. Оно может быть очень полезным при прогнозировании природных явлений. Например, его можно использовать для отслеживания экологических проблем, таких как лесные пожары и распространение инвазивных видов. В Канаде группа исследователей использовала обучение с подкреплением для создания моделей динамики лесных пожаров на основе спутниковых изображений. Используя инновационный "процесс пространственного распространения (SSP)", они представили лесной пожар как "агента в любой ячейке ландшафта". "Набор действий, которые пожар может предпринять из определенного местоположения в любой момент времени, включает распространение на север, юг, восток, запад или отсутствие распространения."  
+[Источник](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fict.2018.00006/full)
+
+### Отслеживание движений животных
+
+Хотя глубокое обучение произвело революцию в визуальном отслеживании движений животных (вы можете создать свой собственный [трекер белых медведей](https://docs.microsoft.com/learn/modules/build-ml-model-with-azure-stream-analytics/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) здесь), классическое ML всё еще находит применение в этой задаче.
+
+Сенсоры для отслеживания движений сельскохозяйственных животных и IoT используют этот тип визуальной обработки, но более базовые методы ML полезны для предварительной обработки данных. Например, в этой статье позы овец отслеживались и анализировались с использованием различных алгоритмов классификации. Вы можете узнать кривую ROC на странице 335.  
+[Источник](https://druckhaus-hofmann.de/gallery/31-wj-feb-2020.pdf)
+
+### ⚡️ Управление энергией
+
+В наших уроках по [прогнозированию временных рядов](../../7-TimeSeries/README.md) мы упоминали концепцию умных парковочных счетчиков для генерации дохода для города на основе понимания спроса и предложения. В этой статье подробно обсуждается, как кластеризация, регрессия и прогнозирование временных рядов помогли предсказать будущее потребление энергии в Ирландии на основе данных умных счетчиков.  
+[Источник](https://www-cdn.knime.com/sites/default/files/inline-images/knime_bigdata_energy_timeseries_whitepaper.pdf)
+
+## 💼 Страхование
+
+Сектор страхования также активно использует ML для построения и оптимизации финансовых и актуарных моделей.
+
+### Управление волатильностью
+
+MetLife, поставщик страхования жизни, открыто рассказывает о том, как они анализируют и снижают волатильность в своих финансовых моделях. В этой статье вы найдете визуализации бинарной и порядковой классификации, а также прогнозные визуализации.  
+[Источник](https://investments.metlife.com/content/dam/metlifecom/us/investments/insights/research-topics/macro-strategy/pdf/MetLifeInvestmentManagement_MachineLearnedRanking_070920.pdf)
+
+## 🎨 Искусство, культура и литература
+
+В искусстве, например в журналистике, существует множество интересных задач. Обнаружение фейковых новостей — огромная проблема, так как доказано, что они могут влиять на мнение людей и даже подрывать демократию. Музеи также могут использовать ML для всего, начиная с поиска связей между артефактами и заканчивая планированием ресурсов.
+
+### Обнаружение фейковых новостей
+
+Обнаружение фейковых новостей стало игрой в кошки-мышки в современном медиапространстве. В этой статье исследователи предлагают систему, которая объединяет несколько изученных нами техник ML, чтобы протестировать их и выбрать лучшую модель: "Эта система основана на обработке естественного языка для извлечения признаков из данных, которые затем используются для обучения классификаторов машинного обучения, таких как наивный Байес, метод опорных векторов (SVM), случайный лес (RF), стохастический градиентный спуск (SGD) и логистическая регрессия (LR)."  
+[Источник](https://www.irjet.net/archives/V7/i6/IRJET-V7I6688.pdf)
+
+Эта статья показывает, как объединение различных областей ML может дать интересные результаты, которые помогут остановить распространение фейковых новостей и предотвратить реальный ущерб; в данном случае поводом стало распространение слухов о лечении COVID, вызвавших насилие в толпе.
+
+### ML в музеях
+
+Музеи находятся на пороге революции в области ИИ, где каталогизация и оцифровка коллекций, а также поиск связей между артефактами становятся проще благодаря развитию технологий. Проекты, такие как [In Codice Ratio](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457321001035#:~:text=1.,studies%20over%20large%20historical%20sources.), помогают раскрыть тайны недоступных коллекций, таких как Ватиканские архивы. Но и бизнес-аспект музеев выигрывает от моделей ML.
+
+Например, Институт искусств Чикаго создал модели для прогнозирования интересов аудитории и времени посещения выставок. Цель — создать индивидуализированный и оптимизированный опыт для каждого посетителя музея. "В 2017 финансовом году модель предсказала посещаемость и доходы с точностью до 1 процента", — говорит Эндрю Симник, старший вице-президент Института искусств.  
+[Источник](https://www.chicagobusiness.com/article/20180518/ISSUE01/180519840/art-institute-of-chicago-uses-data-to-make-exhibit-choices)
+
+## 🏷 Маркетинг
+
+### Сегментация клиентов
+
+Наиболее эффективные маркетинговые стратегии нацелены на клиентов по-разному, основываясь на различных группировках. В этой статье обсуждаются применения алгоритмов кластеризации для поддержки дифференцированного маркетинга. Дифференцированный маркетинг помогает компаниям улучшить узнаваемость бренда, охватить больше клиентов и увеличить прибыль.  
+[Источник](https://ai.inqline.com/machine-learning-for-marketing-customer-segmentation/)
+
+## 🚀 Задание
+Определите еще одну отрасль, которая выигрывает от некоторых техник, изученных в этом курсе, и узнайте, как она использует машинное обучение.
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/50/)
+
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+Команда специалистов по данным Wayfair подготовила несколько интересных видео о том, как они используют машинное обучение в своей компании. Стоит [ознакомиться](https://www.youtube.com/channel/UCe2PjkQXqOuwkW1gw6Ameuw/videos)!
+
+## Задание
+
+[Охота за машинным обучением](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/9-Real-World/1-Applications/assignment.md b/translations/ru/9-Real-World/1-Applications/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..7f8d5547b
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/9-Real-World/1-Applications/assignment.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "fdebfcd0a3f12c9e2b436ded1aa79885",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:13:54+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/1-Applications/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Охота за решениями с использованием классического ML
+
+## Инструкции
+
+В этом уроке вы узнали о множестве реальных примеров использования, которые были решены с помощью классического машинного обучения. Хотя использование глубокого обучения, новых методов и инструментов в области ИИ, а также применение нейронных сетей помогло ускорить разработку инструментов для этих отраслей, классическое машинное обучение с использованием методов, изученных в этом курсе, по-прежнему имеет большое значение.
+
+В этом задании представьте, что вы участвуете в хакатоне. Используйте знания, полученные в курсе, чтобы предложить решение с использованием классического ML для решения проблемы в одной из отраслей, обсуждавшихся в этом уроке. Создайте презентацию, в которой вы расскажете, как собираетесь реализовать свою идею. Дополнительные баллы можно получить, если вы соберете пример данных и создадите модель машинного обучения для поддержки своей концепции!
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерий | Превосходно                                                        | Удовлетворительно                                | Требуется улучшение    |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------ | ---------------------- |
+|          | Представлена презентация в PowerPoint - бонус за создание модели  | Представлена простая, неинновационная презентация | Работа не завершена    |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md b/translations/ru/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f617536ed
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md
@@ -0,0 +1,184 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "ba0f6e1019351351c8ee4c92867b6a0b",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:15:20+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Постскриптум: Отладка моделей машинного обучения с использованием компонентов панели ответственного ИИ
+
+## [Тест перед лекцией](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/5/)
+
+## Введение
+
+Машинное обучение оказывает влияние на нашу повседневную жизнь. Искусственный интеллект проникает в самые важные системы, которые затрагивают нас как личностей и как общество, включая здравоохранение, финансы, образование и трудоустройство. Например, системы и модели участвуют в ежедневных процессах принятия решений, таких как медицинская диагностика или выявление мошенничества. В результате, наряду с развитием ИИ и его ускоренным внедрением, растут общественные ожидания и ужесточается регулирование. Мы постоянно сталкиваемся с ситуациями, где системы ИИ не оправдывают ожиданий, создают новые вызовы, а правительства начинают регулировать решения на основе ИИ. Поэтому важно анализировать эти модели, чтобы обеспечить справедливые, надежные, инклюзивные, прозрачные и подотчетные результаты для всех.
+
+В этом курсе мы рассмотрим практические инструменты, которые можно использовать для оценки наличия проблем с ответственным ИИ в модели. Традиционные методы отладки машинного обучения обычно основаны на количественных расчетах, таких как агрегированная точность или средняя ошибка. Представьте, что может произойти, если данные, которые вы используете для создания моделей, не включают определенные демографические группы, такие как раса, пол, политические взгляды, религия, или непропорционально представляют такие группы. А что, если вывод модели интерпретируется как благоприятствующий одной из демографических групп? Это может привести к чрезмерному или недостаточному представлению этих чувствительных групп, что вызовет проблемы справедливости, инклюзивности или надежности модели. Еще один фактор — модели машинного обучения часто воспринимаются как "черные ящики", что затрудняет понимание и объяснение причин их предсказаний. Все это — вызовы, с которыми сталкиваются специалисты по данным и разработчики ИИ, если у них нет подходящих инструментов для отладки и оценки справедливости или надежности модели.
+
+В этом уроке вы узнаете, как отлаживать свои модели с помощью:
+
+- **Анализа ошибок**: определение областей в распределении данных, где модель имеет высокий уровень ошибок.
+- **Обзора модели**: проведение сравнительного анализа различных когорт данных для выявления различий в метриках производительности модели.
+- **Анализа данных**: исследование областей, где может быть избыточное или недостаточное представление данных, что может склонить модель к предпочтению одной демографической группы перед другой.
+- **Важности признаков**: понимание, какие признаки влияют на предсказания модели на глобальном или локальном уровне.
+
+## Предварительные требования
+
+В качестве предварительного требования, пожалуйста, ознакомьтесь с материалом [Инструменты ответственного ИИ для разработчиков](https://www.microsoft.com/ai/ai-lab-responsible-ai-dashboard)
+
+> ![Gif об инструментах ответственного ИИ](../../../../9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/images/rai-overview.gif)
+
+## Анализ ошибок
+
+Традиционные метрики производительности моделей, используемые для измерения точности, в основном основаны на расчетах правильных и неправильных предсказаний. Например, определение того, что модель точна в 89% случаев с потерей ошибки 0.001, может считаться хорошим результатом. Однако ошибки часто распределены неравномерно в вашем исходном наборе данных. Вы можете получить показатель точности модели 89%, но обнаружить, что в некоторых областях данных модель ошибается в 42% случаев. Последствия таких паттернов ошибок для определенных групп данных могут привести к проблемам справедливости или надежности. Важно понимать, где модель работает хорошо, а где нет. Области данных с высоким количеством ошибок могут оказаться важными демографическими группами.
+
+![Анализ и отладка ошибок модели](../../../../translated_images/ea-error-distribution.117452e1177c1dd84fab2369967a68bcde787c76c6ea7fdb92fcf15d1fce8206.ru.png)
+
+Компонент "Анализ ошибок" на панели RAI показывает, как распределены ошибки модели по различным когортам с помощью визуализации в виде дерева. Это полезно для выявления признаков или областей, где уровень ошибок в вашем наборе данных высок. Видя, откуда исходят основные неточности модели, вы можете начать исследовать первопричину. Вы также можете создавать когорты данных для анализа. Эти когорты помогают в процессе отладки, чтобы определить, почему производительность модели хороша в одной когорте, но ошибочна в другой.
+
+![Анализ ошибок](../../../../translated_images/ea-error-cohort.6886209ea5d438c4daa8bfbf5ce3a7042586364dd3eccda4a4e3d05623ac702a.ru.png)
+
+Визуальные индикаторы на дереве помогают быстрее находить проблемные области. Например, чем темнее оттенок красного цвета у узла дерева, тем выше уровень ошибок.
+
+Тепловая карта — еще одна функция визуализации, которую пользователи могут использовать для исследования уровня ошибок с использованием одной или двух характеристик, чтобы найти факторы, способствующие ошибкам модели в целом наборе данных или когорт.
+
+![Тепловая карта анализа ошибок](../../../../translated_images/ea-heatmap.8d27185e28cee3830c85e1b2e9df9d2d5e5c8c940f41678efdb68753f2f7e56c.ru.png)
+
+Используйте анализ ошибок, когда вам нужно:
+
+* Глубже понять, как распределены ошибки модели по набору данных и по нескольким входным и характеристическим измерениям.
+* Разбить агрегированные метрики производительности, чтобы автоматически обнаружить ошибочные когорты и определить целевые шаги по их устранению.
+
+## Обзор модели
+
+Оценка производительности модели машинного обучения требует целостного понимания ее поведения. Это можно достичь, рассматривая более одной метрики, такой как уровень ошибок, точность, полнота, точность или MAE (средняя абсолютная ошибка), чтобы выявить различия в метриках производительности. Одна метрика производительности может выглядеть отлично, но неточности могут быть выявлены в другой метрике. Кроме того, сравнение метрик для выявления различий в целом наборе данных или когорт помогает понять, где модель работает хорошо, а где нет. Это особенно важно для анализа производительности модели среди чувствительных и нечувствительных характеристик (например, раса пациента, пол или возраст), чтобы выявить потенциальную несправедливость модели. Например, обнаружение того, что модель более ошибочна в когорте с чувствительными характеристиками, может выявить потенциальную несправедливость модели.
+
+Компонент "Обзор модели" на панели RAI помогает не только анализировать метрики производительности представления данных в когорте, но и дает пользователям возможность сравнивать поведение модели в разных когортах.
+
+![Когорты набора данных — обзор модели на панели RAI](../../../../translated_images/model-overview-dataset-cohorts.dfa463fb527a35a0afc01b7b012fc87bf2cad756763f3652bbd810cac5d6cf33.ru.png)
+
+Функция анализа на основе характеристик компонента позволяет пользователям сузить подгруппы данных в рамках определенной характеристики, чтобы выявить аномалии на более детальном уровне. Например, панель имеет встроенный интеллект для автоматической генерации когорт для выбранной пользователем характеристики (например, *"time_in_hospital < 3"* или *"time_in_hospital >= 7"*). Это позволяет пользователю изолировать определенную характеристику из более крупной группы данных, чтобы увидеть, является ли она ключевым фактором ошибочных результатов модели.
+
+![Когорты характеристик — обзор модели на панели RAI](../../../../translated_images/model-overview-feature-cohorts.c5104d575ffd0c80b7ad8ede7703fab6166bfc6f9125dd395dcc4ace2f522f70.ru.png)
+
+Компонент "Обзор модели" поддерживает два класса метрик различий:
+
+**Различия в производительности модели**: Эти метрики рассчитывают различия в значениях выбранной метрики производительности между подгруппами данных. Вот несколько примеров:
+
+* Различия в уровне точности
+* Различия в уровне ошибок
+* Различия в точности
+* Различия в полноте
+* Различия в средней абсолютной ошибке (MAE)
+
+**Различия в уровне выбора**: Эта метрика включает разницу в уровне выбора (благоприятного предсказания) между подгруппами. Примером этого является различие в уровне одобрения кредитов. Уровень выбора означает долю точек данных в каждом классе, классифицированных как 1 (в бинарной классификации), или распределение значений предсказаний (в регрессии).
+
+## Анализ данных
+
+> "Если достаточно долго пытать данные, они признаются во всем" — Рональд Коуз
+
+Это утверждение звучит экстремально, но правда в том, что данные могут быть манипулированы для подтверждения любого вывода. Такая манипуляция иногда происходит непреднамеренно. Как люди, мы все имеем предвзятость, и часто сложно осознанно понять, когда вы вводите предвзятость в данные. Обеспечение справедливости в ИИ и машинном обучении остается сложной задачей.
+
+Данные — это огромная "слепая зона" для традиционных метрик производительности моделей. Вы можете иметь высокие показатели точности, но это не всегда отражает скрытую предвзятость данных, которая может быть в вашем наборе данных. Например, если в наборе данных сотрудников 27% женщин занимают руководящие должности в компании, а 73% мужчин находятся на том же уровне, модель ИИ для размещения вакансий, обученная на этих данных, может в основном ориентироваться на мужскую аудиторию для старших должностей. Этот дисбаланс в данных склоняет предсказания модели в пользу одного пола. Это выявляет проблему справедливости, где в модели ИИ присутствует гендерная предвзятость.
+
+Компонент "Анализ данных" на панели RAI помогает выявлять области, где в наборе данных есть избыточное или недостаточное представление. Он помогает пользователям диагностировать первопричины ошибок и проблем справедливости, вызванных дисбалансом данных или отсутствием представления определенной группы данных. Это дает пользователям возможность визуализировать наборы данных на основе предсказанных и фактических результатов, групп ошибок и конкретных характеристик. Иногда обнаружение недостаточно представленной группы данных также может выявить, что модель плохо обучается, что приводит к высоким неточностям. Модель с предвзятостью данных — это не только проблема справедливости, но и показатель того, что модель не является инклюзивной или надежной.
+
+![Компонент анализа данных на панели RAI](../../../../translated_images/dataanalysis-cover.8d6d0683a70a5c1e274e5a94b27a71137e3d0a3b707761d7170eb340dd07f11d.ru.png)
+
+Используйте анализ данных, когда вам нужно:
+
+* Исследовать статистику вашего набора данных, выбирая различные фильтры для разделения данных на разные измерения (также известные как когорты).
+* Понять распределение вашего набора данных по различным когортам и группам характеристик.
+* Определить, связаны ли ваши выводы о справедливости, анализе ошибок и причинности (полученные из других компонентов панели) с распределением вашего набора данных.
+* Решить, в каких областях нужно собрать больше данных, чтобы устранить ошибки, вызванные проблемами представления, шумом меток, шумом характеристик, предвзятостью меток и другими факторами.
+
+## Интерпретируемость модели
+
+Модели машинного обучения часто воспринимаются как "черные ящики". Понять, какие ключевые характеристики данных влияют на предсказания модели, может быть сложно. Важно обеспечить прозрачность того, почему модель делает определенные предсказания. Например, если система ИИ предсказывает, что диабетический пациент рискует быть повторно госпитализированным в течение менее чем 30 дней, она должна предоставить данные, подтверждающие это предсказание. Наличие таких данных обеспечивает прозрачность, помогая врачам или больницам принимать обоснованные решения. Кроме того, возможность объяснить, почему модель сделала предсказание для конкретного пациента, обеспечивает соответствие требованиям здравоохранительных регуляций. Использование моделей машинного обучения в ситуациях, влияющих на жизнь людей, требует понимания и объяснения факторов, влияющих на поведение модели. Интерпретируемость и объяснимость модели помогают ответить на вопросы в таких сценариях, как:
+
+* Отладка модели: Почему моя модель допустила эту ошибку? Как я могу улучшить модель?
+* Сотрудничество человека и ИИ: Как я могу понять и доверять решениям модели?
+* Соответствие нормативным требованиям: Соответствует ли моя модель юридическим требованиям?
+
+Компонент "Важность признаков" на панели RAI помогает отлаживать и получать полное понимание того, как модель делает предсказания. Это также полезный инструмент для специалистов по машинному обучению и лиц, принимающих решения, чтобы объяснить и предоставить доказательства влияния признаков на поведение модели для соответствия нормативным требованиям. Пользователи могут исследовать как глобальные, так и локальные объяснения, чтобы проверить, какие признаки влияют на предсказания модели. Глобальные объяснения показывают основные признаки, которые повлияли на общее предсказание модели. Локальные объяснения отображают, какие признаки привели к предсказанию модели для конкретного случая. Возможность оценивать локальные объяснения также полезна при отладке или аудите конкретного случая, чтобы лучше понять и интерпретировать, почему модель сделала точное или неточное предсказание.
+
+![Компонент важности признаков на панели RAI](../../../../translated_images/9-feature-importance.cd3193b4bba3fd4bccd415f566c2437fb3298c4824a3dabbcab15270d783606e.ru.png)
+
+* Глобальные объяснения: Например, какие признаки влияют на общее поведение модели предсказания повторной госпитализации диабетиков?
+* Локальные объяснения: Например, почему диабетический пациент старше 60 лет с предыдущими госпитализациями был предсказан как повторно госпитализированный или нет в течение 30 дней?
+
+В процессе отладки производительности модели в разных когортам компонент "Важность признаков" показывает, какое влияние оказывает признак на когорты. Это помогает выявить аномалии при сравнении уровня влияния признака на ошибочные предсказания модели. Компонент "Важность признаков" может показать, какие значения признака положительно или отрицательно повлияли на результат модели. Например, если модель сделала неточное предсказание, компонент позволяет углубиться и определить, какие признаки или значения признаков привели к предсказанию. Этот уровень детализации помогает не только в отладке, но и обеспечивает прозрачность и подотчетность в ситуациях аудита. Наконец, компонент может помочь выявить проблемы справедливости. Например, если чувствительный признак, такой как этническая принадлежность или пол, оказывает значительное влияние на предсказания модели, это может быть признаком расовой или гендерной предвзятости в модели.
+
+![Важность признаков](../../../../translated_images/9-features-influence.3ead3d3f68a84029f1e40d3eba82107445d3d3b6975d4682b23d8acc905da6d0.ru.png)
+
+Используйте интерпретируемость, когда вам нужно:
+
+* Определить, насколько надежны предсказания вашей системы ИИ, понимая, какие признаки наиболее важны для предсказаний.
+* Подойти к отладке модели, сначала поняв ее и выявив, использует ли модель полезные признаки или ложные корреляции.
+* Выявить потенциальные источники несправедливости, понимая, основывается ли модель на чувствительных признаках или на признаках, которые сильно с ними коррелируют.
+* Завоевать доверие пользователей к решениям модели, создавая локальные объяснения для иллюстрации их результатов.
+* Провести регуляторный аудит системы ИИ, чтобы проверить модели и контролировать влияние решений модели на людей.
+
+## Заключение
+
+Все компоненты панели RAI — это практические инструменты, которые помогают создавать модели машинного обучения, менее вредные и более надежные для общества. Они способствуют предотвращению угроз правам человека, дискриминации или исключению определенных групп из жизненных возможностей, а также рисков физического или психологического вреда. Эти инструменты также помогают завоевать доверие к решениям модели, создавая локальные объяснения для иллюстрации их результатов. Некоторые из потенциальных вредов можно классифицировать следующим образом:
+
+- **Распределение**: если, например, один пол или этническая группа получают предпочтение перед другими.
+- **Качество обслуживания**: если вы обучаете данные для одного конкретного сценария, но реальность гораздо сложнее, это приводит к низкому качеству обслуживания.
+- **Стереотипизация**: ассоциация определенной группы с заранее заданными характеристиками.
+- **Уничижение**: несправедливая критика и навешивание ярлыков.
+- **Пере- или недопредставленность**. Идея заключается в том, что определенная группа людей не представлена в определенной профессии, и любая услуга или функция, которая продолжает это поддерживать, способствует нанесению вреда.
+
+### Панель управления Azure RAI
+
+[Панель управления Azure RAI](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai-dashboard?WT.mc_id=aiml-90525-ruyakubu) основана на инструментах с открытым исходным кодом, разработанных ведущими академическими учреждениями и организациями, включая Microsoft. Эти инструменты помогают специалистам по данным и разработчикам ИИ лучше понимать поведение моделей, выявлять и устранять нежелательные проблемы в моделях ИИ.
+
+- Узнайте, как использовать различные компоненты, ознакомившись с [документацией панели управления RAI.](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-responsible-ai-dashboard?WT.mc_id=aiml-90525-ruyakubu)
+
+- Ознакомьтесь с [примерными ноутбуками панели управления RAI](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) для отладки более ответственных сценариев ИИ в Azure Machine Learning.
+
+---
+## 🚀 Задача
+
+Чтобы предотвратить возникновение статистических или данных предвзятостей, мы должны:
+
+- обеспечить разнообразие опыта и точек зрения среди людей, работающих над системами
+- инвестировать в наборы данных, которые отражают разнообразие нашего общества
+- разрабатывать лучшие методы для выявления и исправления предвзятости, когда она возникает
+
+Подумайте о реальных сценариях, где несправедливость очевидна при создании и использовании моделей. Что еще следует учитывать?
+
+## [Тест после лекции](https://gray-sand-07a10f403.1.azurestaticapps.net/quiz/6/)
+## Обзор и самостоятельное изучение
+
+На этом уроке вы узнали о некоторых практических инструментах для внедрения ответственного ИИ в машинное обучение.
+
+Посмотрите этот семинар, чтобы углубиться в тему:
+
+- Панель управления Responsible AI: универсальное решение для внедрения RAI на практике от Бесмиры Нуши и Мехрнуш Самеки
+
+[![Панель управления Responsible AI: универсальное решение для внедрения RAI на практике](https://img.youtube.com/vi/f1oaDNl3djg/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=f1oaDNl3djg "Панель управления Responsible AI: универсальное решение для внедрения RAI на практике")
+
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео: Панель управления Responsible AI: универсальное решение для внедрения RAI на практике от Бесмиры Нуши и Мехрнуш Самеки
+
+Обратитесь к следующим материалам, чтобы узнать больше об ответственном ИИ и о том, как создавать более надежные модели:
+
+- Инструменты Microsoft для отладки моделей машинного обучения: [Ресурсы инструментов Responsible AI](https://aka.ms/rai-dashboard)
+
+- Изучите набор инструментов Responsible AI: [Github](https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox)
+
+- Центр ресурсов Microsoft по ответственному ИИ: [Ресурсы по ответственному ИИ – Microsoft AI](https://www.microsoft.com/ai/responsible-ai-resources?activetab=pivot1%3aprimaryr4)
+
+- Исследовательская группа Microsoft FATE: [FATE: Справедливость, ответственность, прозрачность и этика в ИИ - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/research/theme/fate/)
+
+## Задание
+
+[Изучите панель управления RAI](assignment.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md b/translations/ru/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md
new file mode 100644
index 000000000..20d4e69e9
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "91c6a180ef08e20cc15acfd2d6d6e164",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:18:41+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Изучение панели управления Responsible AI (RAI)
+
+## Инструкции
+
+В этом уроке вы узнали о панели управления RAI — наборе компонентов, основанных на "open-source" инструментах, которые помогают специалистам по данным проводить анализ ошибок, исследование данных, оценку справедливости, интерпретацию моделей, анализ контрафактов/гипотетических сценариев и причинно-следственный анализ в системах искусственного интеллекта. Для выполнения задания изучите некоторые примеры [ноутбуков](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) панели управления RAI и представьте свои выводы в виде статьи или презентации.
+
+## Критерии оценки
+
+| Критерий | Отлично | Удовлетворительно | Требует улучшения |
+| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
+|          | Представлена статья или презентация PowerPoint, обсуждающая компоненты панели управления RAI, ноутбук, который был запущен, и выводы, сделанные на основе его выполнения | Представлена статья без выводов | Статья не представлена |
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/9-Real-World/README.md b/translations/ru/9-Real-World/README.md
new file mode 100644
index 000000000..f975c34e1
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/9-Real-World/README.md
@@ -0,0 +1,32 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "5e069a0ac02a9606a69946c2b3c574a9",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:09:12+00:00",
+  "source_file": "9-Real-World/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Постскриптум: Реальные применения классического машинного обучения
+
+В этом разделе учебной программы вы познакомитесь с реальными примерами использования классического машинного обучения. Мы тщательно изучили интернет, чтобы найти статьи и научные работы, описывающие применение этих стратегий, стараясь избегать нейронных сетей, глубокого обучения и искусственного интеллекта. Узнайте, как машинное обучение используется в бизнес-системах, экологических проектах, финансах, искусстве и культуре, и не только.
+
+![chess](../../../translated_images/chess.e704a268781bdad85d1876b6c2295742fa0d856e7dcf3659147052df9d3db205.ru.jpg)
+
+> Фото сделано <a href="https://unsplash.com/@childeye?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Алексисом Фове</a> на <a href="https://unsplash.com/s/photos/artificial-intelligence?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
+  
+## Урок
+
+1. [Реальные применения машинного обучения](1-Applications/README.md)
+2. [Отладка моделей машинного обучения с использованием компонентов панели Responsible AI](2-Debugging-ML-Models/README.md)
+
+## Авторы
+
+"Реальные применения" написаны командой авторов, включая [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper) и [Орнеллу Алтуньян](https://twitter.com/ornelladotcom).
+
+"Отладка моделей машинного обучения с использованием компонентов панели Responsible AI" написана [Рут Якубу](https://twitter.com/ruthieyakubu).
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/CODE_OF_CONDUCT.md b/translations/ru/CODE_OF_CONDUCT.md
new file mode 100644
index 000000000..4b312dd33
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/CODE_OF_CONDUCT.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "c06b12caf3c901eb3156e3dd5b0aea56",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:12:23+00:00",
+  "source_file": "CODE_OF_CONDUCT.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Кодекс поведения Microsoft для проектов с открытым исходным кодом
+
+Этот проект принял [Кодекс поведения Microsoft для проектов с открытым исходным кодом](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).
+
+Ресурсы:
+
+- [Кодекс поведения Microsoft для проектов с открытым исходным кодом](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/)
+- [Часто задаваемые вопросы о Кодексе поведения Microsoft](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)
+- Свяжитесь с [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) по вопросам или для выражения обеспокоенности
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/CONTRIBUTING.md b/translations/ru/CONTRIBUTING.md
new file mode 100644
index 000000000..11a4f95da
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/CONTRIBUTING.md
@@ -0,0 +1,29 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "977ec5266dfd78ad1ce2bd8d46fccbda",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:10:03+00:00",
+  "source_file": "CONTRIBUTING.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Участие в проекте
+
+Этот проект приветствует вклад и предложения. Большинство вкладов требуют, чтобы вы
+согласились с Лицензионным соглашением участника (Contributor License Agreement, CLA), подтверждающим, что у вас есть право, и вы действительно предоставляете нам права на использование вашего вклада. Для получения подробной информации посетите
+https://cla.microsoft.com.
+
+> Важно: при переводе текста в этом репозитории, пожалуйста, убедитесь, что вы не используете машинный перевод. Мы будем проверять переводы через сообщество, поэтому участвуйте в переводах только на те языки, которыми вы владеете.
+
+Когда вы отправляете pull request, CLA-бот автоматически определит, нужно ли вам
+предоставить CLA, и оформит PR соответствующим образом (например, добавит метку, комментарий). Просто следуйте
+инструкциям, предоставленным ботом. Вам нужно будет сделать это только один раз для всех репозиториев, использующих наш CLA.
+
+Этот проект принял [Кодекс поведения Microsoft для проектов с открытым исходным кодом](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).
+Для получения дополнительной информации смотрите [Часто задаваемые вопросы о Кодексе поведения](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)
+или свяжитесь с [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) для любых дополнительных вопросов или комментариев.
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/PyTorch_Fundamentals.ipynb b/translations/ru/PyTorch_Fundamentals.ipynb
new file mode 100644
index 000000000..5bd6f84d3
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/PyTorch_Fundamentals.ipynb
@@ -0,0 +1,2828 @@
+{
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0,
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "gpuType": "T4",
+   "authorship_tag": "ABX9TyOgv0AozH1FKQBD+RkgT2bV",
+   "include_colab_link": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "name": "python3",
+   "display_name": "Python 3"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  },
+  "accelerator": "GPU",
+  "coopTranslator": {
+   "original_hash": "0ca21b6ee62904d616f2e36dc1cf0da7",
+   "translation_date": "2025-08-29T22:44:41+00:00",
+   "source_file": "PyTorch_Fundamentals.ipynb",
+   "language_code": "ru"
+  }
+ },
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "view-in-github",
+    "colab_type": "text"
+   },
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "EHh5JllMh1rG",
+    "outputId": "f55755ad-c369-414c-85ec-6e9d4f061a02",
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    }
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'2.2.1+cu121'"
+      ],
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      }
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 1
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "torch.__version__"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "print(\"I am excited to run this\")"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "UPlb-duwXAfz",
+    "outputId": "cfd687e4-1238-49f4-ab6b-ee1305b740d2"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "I am excited to run this\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "print(torch.__version__)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "byWVlJ9wXDSk",
+    "outputId": "fd74a5c4-4d4a-41b2-ef3c-562ea3e4811f"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "2.2.1+cu121\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "Osm80zoEYklS"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# scalar\n",
+    "scalar = torch.tensor(7)\n",
+    "scalar"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "-o8wvJ-VXZmI",
+    "outputId": "558816f5-1205-4de1-fe1f-2f96e9bd79e6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(7)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 4
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "scalar.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mCZ2tXC4Y_Sg",
+    "outputId": "2d86dbdc-56e1-45c6-d3dd-14515f2a457a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "scalar.item()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ssN00By0ZQgS",
+    "outputId": "490f40d1-5135-4969-a6d3-c8c902cdc473"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "7"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# vector\n",
+    "vector = torch.tensor([7, 7])\n",
+    "vector\n",
+    "#vector.ndim\n",
+    "#vector.item()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Bws__5wlZnmF",
+    "outputId": "944e38f9-5ba1-4ddc-a9c6-cfb6a19bb488"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([7, 7])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "vector.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "9pjCvnsZZzNG",
+    "outputId": "e030a4da-8f81-4858-fbce-86da2aaafe52"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([2])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# Matrix\n",
+    "MATRIX = torch.tensor([[7, 8],[9, 10]])\n",
+    "MATRIX"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "a747hI9SaBGW",
+    "outputId": "af835ddb-81ff-4981-badb-441567194d15"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[ 7,  8],\n",
+       "        [ 9, 10]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "MATRIX.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XdTfFa7vaRUj",
+    "outputId": "0fbbab9c-8263-4cad-a380-0d2a16ca499e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "MATRIX[0]\n",
+    "MATRIX[1]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TFeD3jSDafm7",
+    "outputId": "69b44ab3-5ba7-451a-c6b2-f019a03d0c96"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9, 10])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "# Tensor\n",
+    "TENSOR = torch.tensor([[[1, 2, 3],[3,6,9], [2,4,5]]])\n",
+    "TENSOR"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ic3cE47tah42",
+    "outputId": "f250e295-91de-43ec-9d80-588a6fe0abde"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 2, 3],\n",
+       "         [3, 6, 9],\n",
+       "         [2, 4, 5]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 12
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Wvjf5fczbAM1",
+    "outputId": "9c72b5b8-bafe-4ae7-9883-b051e209eada"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([1, 3, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mwtXZwiMbN3m",
+    "outputId": "331a5e36-b1b0-4a5f-a9b8-e7049cbaa8f9"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "TENSOR[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vzdZu_IfbP3J",
+    "outputId": "e24e7e71-e365-412d-ff50-fc094b56d2f3"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3],\n",
+       "        [3, 6, 9],\n",
+       "        [2, 4, 5]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "A8OL9eWfcRrJ"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor = torch.rand(3,4)\n",
+    "random_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hAqSDE1EcVS_",
+    "outputId": "946171c3-d054-400c-f893-79110356888c"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.4414, 0.7681, 0.8385, 0.3166],\n",
+       "        [0.0468, 0.5812, 0.0670, 0.9173],\n",
+       "        [0.2959, 0.3276, 0.7411, 0.4643]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.ndim"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "g4fvPE5GcwzP",
+    "outputId": "8737f36b-6864-4059-eaed-6f9156c22306"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XsAg99QmdAU6",
+    "outputId": "35467c11-257c-4f16-99aa-eca930bcbc36"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([3, 4])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor.size()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cii1pNdVdB68",
+    "outputId": "fc8d2de6-9215-43de-99f7-7b0d7f7d20fa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([3, 4])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_image_tensor = torch.rand(size=(3, 224, 224)) #color channels, height, width\n",
+    "random_image_tensor.ndim, random_image_tensor.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "aTKq2j0cdDjb",
+    "outputId": "6be42057-20b9-4faf-d79d-8b65c42cc27e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(3, torch.Size([3, 224, 224]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "random_tensor_ofownsize = torch.rand(size=(5,10,10))\n",
+    "random_tensor_ofownsize.ndim, random_tensor_ofownsize.shape\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "IyhDdj-Pd6nC",
+    "outputId": "43e5e334-6d4d-4b67-f87d-7d364c6d8c67"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(3, torch.Size([5, 10, 10]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 21
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "UOJW08uOert_"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "zero = torch.zeros(size=(3, 4))\n",
+    "zero"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "uGvXtaXyefie",
+    "outputId": "d40d3e28-8667-4d2f-8b62-f0829c6162ad"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "zero*random_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "OyUkUPkDe0uH",
+    "outputId": "26c2e4be-36ba-4c6c-9a90-2704ec135828"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones = torch.ones(size=(3, 4))\n",
+    "ones\n"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "y_Ac62Aqe82G",
+    "outputId": "291de5d9-b9df-49de-c9d1-d098e3e9f4d8"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1., 1., 1., 1.],\n",
+       "        [1., 1., 1., 1.],\n",
+       "        [1., 1., 1., 1.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TvGOA9odfIEO",
+    "outputId": "45949ef4-6649-4b6c-d6af-2d4bfb8de832"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float32"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ones*zero"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "--pTyge-fI-8",
+    "outputId": "c4d9bb7e-829b-43db-e2db-b1a2d64e61f0"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.],\n",
+       "        [0., 0., 0., 0.]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "qDcc7Z36fSJF"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "one_to_ten = torch.arange(start = 1, end = 11, step = 1)\n",
+    "one_to_ten"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "w3CZB4zUfR1s",
+    "outputId": "197fcba1-da0a-4b4a-ed11-3974bd6c01aa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 27
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "ten_zeros = torch.zeros_like(one_to_ten)\n",
+    "ten_zeros"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "WZh99BwVfRy8",
+    "outputId": "51ef8bfb-6fa0-4099-ff66-b97d65b2ddea"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 28
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "pGGhgsbUgqbW"
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_32_tensor = torch.tensor([3.0, 6.0,9.0], dtype = None, device = None, requires_grad = False)\n",
+    "float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "JORJl4XkfRsx",
+    "outputId": "71114171-0f49-481f-b6fc-6cb48e2fb895"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3., 6., 9.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 29
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_32_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "6wOPPwGyfRLn",
+    "outputId": "f23776a1-b682-404a-9f67-d5bcb0402666"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float32"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 30
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_16_tensor = float_32_tensor.type(torch.float16)\n",
+    "float_16_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tFsHCvmZfOYe",
+    "outputId": "d3aa305a-7591-47f5-97fd-61bff60b44bd"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.float16"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 31
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "float_16_tensor*float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TQiCGTPuwq0q",
+    "outputId": "98750fce-1ca3-4889-e269-8b753efdea96"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9., 36., 81.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 32
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "int_32_tensor = torch.tensor([3, 6, 9], dtype = torch.int32)\n",
+    "int_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "5hlrLvGUw5D_",
+    "outputId": "41d890a0-9aee-446c-d906-631ce2ab0995"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3, 6, 9], dtype=torch.int32)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 33
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "int_32_tensor*float_32_tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ihApD9u3xTNW",
+    "outputId": "d295eed0-6996-4e0f-8502-ff4b55cd1373"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 9., 36., 81.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 34
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.arange(0,100,10)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "utKhlb_KxWDQ"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "p78D74E9Rj7Y",
+    "outputId": "781a1614-a900-41f5-9e5d-358f0b2390aa"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 36
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.min()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "4BcSs5NeRkcj",
+    "outputId": "3f24a8dc-58e9-4a5f-9834-e85856a34f9d"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 37
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.max()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hinqvXVLRm4q",
+    "outputId": "5c7d8a53-3913-4ac1-bba3-5ba8ff68250a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(90)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 38
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.mean(x.type(torch.float32))"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "k7okc0_vRpnB",
+    "outputId": "91e5494f-dc57-417c-ea4d-25dbc547c893"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(45.)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 39
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.type(torch.float32).mean()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "29QcDTjHRq10",
+    "outputId": "62937c6c-78e0-49f2-dde3-1543ee8f7907"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(45.)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 40
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.sum()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "wlpY_G_sbdKF",
+    "outputId": "475d8258-af65-4011-a258-b93d4d8142d4"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(450)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 41
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.argmax()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "GT6HJzwhbk4n",
+    "outputId": "2e455c20-c322-4bcf-d07c-1259d3ccefc6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(9)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 42
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x.argmin()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "egL3oi2Mb19P",
+    "outputId": "f71fb32f-6338-44a3-b377-75bea0a3ab54"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 43
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "p2U8DZKib3DP",
+    "outputId": "b9f613b9-74e9-45f4-ed01-05babb6a6793"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 44
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[9]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "24qBFlGYcABe",
+    "outputId": "5813cfcb-7f63-4bd7-ee46-f95ccbfda939"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(90)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 45
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.arange(1, 10)\n",
+    "x.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "0GPOxEzkcBHO",
+    "outputId": "aefbd903-4f4c-4d2c-c90f-eccd682fe018"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "torch.Size([9])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 46
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_reshaped = x.reshape(1,9)\n",
+    "x_reshaped, x_reshaped.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "spmRgQjwddgp",
+    "outputId": "85a7c55c-2909-4ea2-fc68-386dddc65742"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]), torch.Size([1, 9]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 47
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_reshaped.view(1,9)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tH2ahWGydqqP",
+    "outputId": "65d92263-4fc4-434a-c06d-c5e08436f7fe"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 48
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked = torch.stack([x, x, x, x], dim = 1)\n",
+    "x_stacked"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "jgCeJcaud_-1",
+    "outputId": "7f293a37-6ef1-43b6-aee5-9d6d91c94f9e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 49
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.squeeze()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XhJHIK6cfPse",
+    "outputId": "06c47b89-3a9e-453e-bcc3-00cbcb0b8b49"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 50
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.unsqueeze(dim=1)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ej2c3Xxzf0tq",
+    "outputId": "94024061-eb37-446d-c4a8-e4d16cb6de81"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 1, 1, 1]],\n",
+       "\n",
+       "        [[2, 2, 2, 2]],\n",
+       "\n",
+       "        [[3, 3, 3, 3]],\n",
+       "\n",
+       "        [[4, 4, 4, 4]],\n",
+       "\n",
+       "        [[5, 5, 5, 5]],\n",
+       "\n",
+       "        [[6, 6, 6, 6]],\n",
+       "\n",
+       "        [[7, 7, 7, 7]],\n",
+       "\n",
+       "        [[8, 8, 8, 8]],\n",
+       "\n",
+       "        [[9, 9, 9, 9]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 52
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.squeeze()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "4DJYo1a0f5M0",
+    "outputId": "efca2b47-1b14-44de-9a9a-2c83629d153f"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 1, 1, 1],\n",
+       "        [2, 2, 2, 2],\n",
+       "        [3, 3, 3, 3],\n",
+       "        [4, 4, 4, 4],\n",
+       "        [5, 5, 5, 5],\n",
+       "        [6, 6, 6, 6],\n",
+       "        [7, 7, 7, 7],\n",
+       "        [8, 8, 8, 8],\n",
+       "        [9, 9, 9, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 53
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_stacked.unsqueeze(dim=-2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "J4iEjn2ah2HL",
+    "outputId": "22395593-7c16-4162-beae-dd2bbe7bda35"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[1, 1, 1, 1]],\n",
+       "\n",
+       "        [[2, 2, 2, 2]],\n",
+       "\n",
+       "        [[3, 3, 3, 3]],\n",
+       "\n",
+       "        [[4, 4, 4, 4]],\n",
+       "\n",
+       "        [[5, 5, 5, 5]],\n",
+       "\n",
+       "        [[6, 6, 6, 6]],\n",
+       "\n",
+       "        [[7, 7, 7, 7]],\n",
+       "\n",
+       "        [[8, 8, 8, 8]],\n",
+       "\n",
+       "        [[9, 9, 9, 9]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 55
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "tensor = torch.tensor([1, 2, 3])\n",
+    "tensor = tensor - 10\n",
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cFfiD7Nth7Z_",
+    "outputId": "1139e1f8-fc1a-46ca-d636-f2bc4fd2eef6"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-9, -8, -7])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 7
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.mul(tensor, 10)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dyA7BM_GHhqE",
+    "outputId": "0e3b9671-d9e8-4a32-87bb-59bc05986142"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-90, -80, -70])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 9
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.sub(tensor, 100)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "owtUsZ1KNegI",
+    "outputId": "189b7b23-0041-4e09-b991-cd209a48506a"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-109, -108, -107])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.add(tensor, 100)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "K5STXlQONsyc",
+    "outputId": "00cbb79a-0a1d-4e21-86ec-5c91c37a2d01"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([91, 92, 93])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.divide(tensor, 2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xqMGnzIUNvp0",
+    "outputId": "c894cf3e-f148-45f8-cfc8-d78740735306"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([-4.5000, -4.0000, -3.5000])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 13
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.matmul(tensor, tensor)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ruGzKpV8NyBc",
+    "outputId": "fddb63bf-006f-48b6-ae28-287fbcda8bc5"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor@tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "8GS3r9yTeGfD",
+    "outputId": "c80b12ac-30b5-4f3d-c38c-9e41ba511b0e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 16
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "tensor@tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "QmuYHqXTemC0",
+    "outputId": "402fe3ba-70b5-4bb2-c83b-254db84ff810"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "CPU times: user 622 µs, sys: 0 ns, total: 622 µs\n",
+      "Wall time: 516 µs\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 17
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "%%time\n",
+    "torch.matmul(tensor,tensor)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dGr1fzdNepd8",
+    "outputId": "97bd6c91-bc25-4b38-cdf5-f22dcdef243e"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "CPU times: user 424 µs, sys: 998 µs, total: 1.42 ms\n",
+      "Wall time: 1.43 ms\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(194)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.rand(3,2)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "pGYDoK2gevfo",
+    "outputId": "2c8783d5-0453-47c5-c7ed-af10d25d6989"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.5999, 0.0073],\n",
+       "        [0.9321, 0.3026],\n",
+       "        [0.3463, 0.3872]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 20
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.matmul(torch.rand(3,2), torch.rand(2,3))"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "KGBGQoB8e2DP",
+    "outputId": "4c2ef361-a2d0-41ee-c328-3992cbbc138d"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.3528, 0.1893, 0.0714],\n",
+       "        [1.2791, 0.7110, 0.2563],\n",
+       "        [0.8812, 0.4553, 0.1803]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "ib8DMtkBe_LJ"
+   },
+   "execution_count": 1,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x = torch.rand(2,9)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "nJo8ZBdrQY1b"
+   },
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "wi6oRv4MQfgf",
+    "outputId": "55c99f55-31f6-4cf5-ba4e-19a47c3a0167"
+   },
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[0.5894, 0.4391, 0.2018, 0.5417, 0.3844, 0.3592, 0.9209, 0.9269, 0.0681],\n",
+       "        [0.0746, 0.1740, 0.6821, 0.6890, 0.0999, 0.7444, 0.2391, 0.4625, 0.8302]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "y=torch.randn(2,3,5)\n",
+    "y"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Zpx8myAUQgoc",
+    "outputId": "07756d70-56bd-437c-c74e-9aecc1a77311"
+   },
+   "execution_count": 5,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[ 1.5552, -0.4877,  0.5175, -1.7958, -0.6187],\n",
+       "         [-0.3359, -1.9710,  0.0112, -1.7578, -1.5295],\n",
+       "         [ 0.0932,  1.4079,  0.9108,  0.3328, -0.6978]],\n",
+       "\n",
+       "        [[-0.9406, -1.0809, -0.2595,  0.1282,  1.6605],\n",
+       "         [ 1.1624,  1.0902,  1.7092, -0.2842, -1.3780],\n",
+       "         [-0.1534, -1.2795, -0.5495,  0.9902,  0.1822]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original = torch.rand(size=(224,224,3))\n",
+    "x_original"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "s4U-X9bJQnWe",
+    "outputId": "657a7a76-962c-4b41-a76b-902d0482266c"
+   },
+   "execution_count": 6,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[[0.4549, 0.6809, 0.2118],\n",
+       "         [0.4824, 0.9008, 0.8741],\n",
+       "         [0.1715, 0.1757, 0.1845],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.8741, 0.6594, 0.2610],\n",
+       "         [0.0092, 0.1984, 0.1955],\n",
+       "         [0.4236, 0.4182, 0.0251]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.9174, 0.1661, 0.5852],\n",
+       "         [0.1837, 0.2351, 0.3810],\n",
+       "         [0.3726, 0.4808, 0.8732],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.6794, 0.0554, 0.9202],\n",
+       "         [0.0864, 0.8750, 0.3558],\n",
+       "         [0.8445, 0.9759, 0.4934]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.1600, 0.2635, 0.7194],\n",
+       "         [0.9488, 0.3405, 0.3647],\n",
+       "         [0.6683, 0.5168, 0.9592],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.0521, 0.0140, 0.2445],\n",
+       "         [0.3596, 0.3999, 0.2730],\n",
+       "         [0.5926, 0.9877, 0.7784]],\n",
+       "\n",
+       "        ...,\n",
+       "\n",
+       "        [[0.4794, 0.5635, 0.3764],\n",
+       "         [0.9124, 0.6094, 0.5059],\n",
+       "         [0.4528, 0.4447, 0.5021],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.0089, 0.4816, 0.8727],\n",
+       "         [0.2173, 0.6296, 0.2347],\n",
+       "         [0.2028, 0.9931, 0.7201]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.3116, 0.6459, 0.4703],\n",
+       "         [0.0148, 0.2345, 0.7149],\n",
+       "         [0.8393, 0.5804, 0.6691],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.2105, 0.9460, 0.2696],\n",
+       "         [0.5918, 0.9295, 0.2616],\n",
+       "         [0.2537, 0.7819, 0.4700]],\n",
+       "\n",
+       "        [[0.6654, 0.1200, 0.5841],\n",
+       "         [0.9147, 0.5522, 0.6529],\n",
+       "         [0.1799, 0.5276, 0.5415],\n",
+       "         ...,\n",
+       "         [0.7536, 0.4346, 0.8793],\n",
+       "         [0.3793, 0.1750, 0.7792],\n",
+       "         [0.9266, 0.8325, 0.9974]]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted=x_original.permute(2, 0, 1)\n",
+    "print(x_original.shape)\n",
+    "print(x_permuted.shape)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "DD19_zvbQzHo",
+    "outputId": "1d64ce1b-eb48-47e3-90b6-7f1340e7f2b2"
+   },
+   "execution_count": 9,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "torch.Size([224, 224, 3])\n",
+      "torch.Size([3, 224, 224])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "NnPmMk4ZRF7w",
+    "outputId": "2cd5da7f-4a23-4a76-8c4a-bb982113f2a4"
+   },
+   "execution_count": 10,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.4549)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 10
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Z0ylNoAARgTo",
+    "outputId": "ddca0298-cddf-4048-9b71-a791655e5bed"
+   },
+   "execution_count": 11,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.4549)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 11
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]=0.989"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "RXw0xXsDRi4L"
+   },
+   "execution_count": 13,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_original[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "1sFdV6wzRo3f",
+    "outputId": "1cf87d2c-6d88-453a-d136-0f625a2800f1"
+   },
+   "execution_count": 14,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.9890)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 14
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x_permuted[0,0,0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xTX-hx2SR1wp",
+    "outputId": "0d4908c4-c3bc-44e3-8ec6-1487104cc209"
+   },
+   "execution_count": 15,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(0.9890)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 15
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x=torch.arange(1,10).reshape(1,3,3)\n",
+    "x, x.shape"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mZomOe7gR4Q8",
+    "outputId": "0b3c922f-ec11-46de-b8a5-9f9533d866ad"
+   },
+   "execution_count": 18,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(tensor([[[1, 2, 3],\n",
+       "          [4, 5, 6],\n",
+       "          [7, 8, 9]]]),\n",
+       " torch.Size([1, 3, 3]))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 18
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "3y7v4SQvSBs1",
+    "outputId": "8c53307d-e628-404d-db66-56c6bdffab7c"
+   },
+   "execution_count": 19,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([[1, 2, 3],\n",
+       "        [4, 5, 6],\n",
+       "        [7, 8, 9]])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 19
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hf9uG4xLSNya",
+    "outputId": "3075bc42-9ffa-426b-8a86-95628ffcd824"
+   },
+   "execution_count": 21,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 21
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][0][0]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "zA4G2Se4SRB3",
+    "outputId": "324312d2-ed0a-49eb-f81f-e904e53992fe"
+   },
+   "execution_count": 22,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(1)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 22
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0][2][2]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Mwy3zmKKSdbk",
+    "outputId": "d35172c3-b099-40a6-ddf1-a453c2adfa44"
+   },
+   "execution_count": 23,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor(9)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 23
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[:,1,1]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "fE3nCM1KS7XT",
+    "outputId": "01f5d755-9737-4235-9f73-dce89ff6ba16"
+   },
+   "execution_count": 24,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([5])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 24
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0,0,:]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "luNDINKNTTxp",
+    "outputId": "091195ef-2f71-4602-e95f-529a69193150"
+   },
+   "execution_count": 25,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 25
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "x[0,:,2]"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "KG8A4xbfThCL",
+    "outputId": "5866bc41-9241-4619-be7b-e9206b3f80ab"
+   },
+   "execution_count": 26,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([3, 6, 9])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 26
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import numpy as np"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "CZ3PX0qlTwHJ"
+   },
+   "execution_count": 27,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array = np.arange(1.0, 8.0)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "UOBeTumiT3Lf"
+   },
+   "execution_count": 28,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "RzcO32E9UCQl",
+    "outputId": "430def24-c42c-461f-e5e7-398544c695d3"
+   },
+   "execution_count": 29,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 29
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.from_numpy(array)\n",
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "JJIL0q1DUC6O",
+    "outputId": "8a3b1d7c-4482-4d32-f34f-9212d9d3a177"
+   },
+   "execution_count": 32,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.], dtype=torch.float64)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 32
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array[3]=11.0"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "j3Ce6q3DUIEK"
+   },
+   "execution_count": 33,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "array"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dc_BCVdjUsCc",
+    "outputId": "65537325-8b11-4f36-fc73-e56f30d6a036"
+   },
+   "execution_count": 34,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([ 1.,  2.,  3., 11.,  5.,  6.,  7.])"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 34
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VG1e_eITUta2",
+    "outputId": "a26c5198-23b6-4a6d-d73a-ba20cd9782b8"
+   },
+   "execution_count": 35,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([ 1.,  2.,  3., 11.,  5.,  6.,  7.], dtype=torch.float64)"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 35
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.ones(7)\n",
+    "tensor, tensor.dtype\n",
+    "numpy_tensor = tensor.numpy()\n",
+    "numpy_tensor, numpy_tensor.dtype"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Swt8JF8vUuev",
+    "outputId": "c9e5bf6a-6d2c-41d6-8327-366867ffdd2d"
+   },
+   "execution_count": 37,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], dtype=float32), dtype('float32'))"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 37
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "random_tensor_A = torch.rand(3,4)\n",
+    "random_tensor_B = torch.rand(3,4)\n",
+    "print(random_tensor_A)\n",
+    "print(random_tensor_B)\n",
+    "print(random_tensor_A == random_tensor_B)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "uGcagTteVFTD",
+    "outputId": "49405790-08e7-4210-b7f1-f00b904c7eb9"
+   },
+   "execution_count": 38,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([[0.9870, 0.6636, 0.6873, 0.8863],\n",
+      "        [0.8386, 0.4169, 0.3587, 0.0265],\n",
+      "        [0.2981, 0.6025, 0.5652, 0.5840]])\n",
+      "tensor([[0.9821, 0.3481, 0.0913, 0.4940],\n",
+      "        [0.7495, 0.4387, 0.9582, 0.8659],\n",
+      "        [0.5064, 0.6919, 0.0809, 0.9771]])\n",
+      "tensor([[False, False, False, False],\n",
+      "        [False, False, False, False],\n",
+      "        [False, False, False, False]])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "RANDOM_SEED = 42\n",
+    "torch.manual_seed(RANDOM_SEED)\n",
+    "random_tensor_C = torch.rand(3,4)\n",
+    "torch.manual_seed(RANDOM_SEED)\n",
+    "random_tensor_D = torch.rand(3,4)\n",
+    "print(random_tensor_C)\n",
+    "print(random_tensor_D)\n",
+    "print(random_tensor_C == random_tensor_D)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "HznyXyEaWjLM",
+    "outputId": "25956434-01b6-4059-9054-c9978884ddc1"
+   },
+   "execution_count": 46,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([[0.8823, 0.9150, 0.3829, 0.9593],\n",
+      "        [0.3904, 0.6009, 0.2566, 0.7936],\n",
+      "        [0.9408, 0.1332, 0.9346, 0.5936]])\n",
+      "tensor([[0.8823, 0.9150, 0.3829, 0.9593],\n",
+      "        [0.3904, 0.6009, 0.2566, 0.7936],\n",
+      "        [0.9408, 0.1332, 0.9346, 0.5936]])\n",
+      "tensor([[True, True, True, True],\n",
+      "        [True, True, True, True],\n",
+      "        [True, True, True, True]])\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "!nvidia-smi"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vltPTh0YXJSt",
+    "outputId": "807af6dc-a9ca-4301-ec32-b688dbde8be8"
+   },
+   "execution_count": 2,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "Thu May 23 02:57:59 2024       \n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n",
+      "| NVIDIA-SMI 535.104.05             Driver Version: 535.104.05   CUDA Version: 12.2     |\n",
+      "|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+      "| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |\n",
+      "| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |\n",
+      "|                                         |                      |               MIG M. |\n",
+      "|=========================================+======================+======================|\n",
+      "|   0  Tesla T4                       Off | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |\n",
+      "| N/A   60C    P8              11W /  70W |      0MiB / 15360MiB |      0%      Default |\n",
+      "|                                         |                      |                  N/A |\n",
+      "+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+      "                                                                                         \n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n",
+      "| Processes:                                                                            |\n",
+      "|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |\n",
+      "|        ID   ID                                                             Usage      |\n",
+      "|=======================================================================================|\n",
+      "|  No running processes found                                                           |\n",
+      "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "import torch\n",
+    "torch.cuda.is_available()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "L6mMyPDyYh1j",
+    "outputId": "279c5dd8-c2a8-4fbd-f321-2f5d7c6e90e6"
+   },
+   "execution_count": 3,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 3
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "device = \"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\"\n",
+    "device"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "oOdiYa7ZYytx",
+    "outputId": "d73b04fc-8963-4826-9722-08d118d5ab91"
+   },
+   "execution_count": 5,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'cuda'"
+      ],
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      }
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 5
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "torch.cuda.device_count()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vOdsazLqZFM5",
+    "outputId": "8189cd6a-9017-4663-a652-3e15c517d9c3"
+   },
+   "execution_count": 6,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "1"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 6
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor = torch.tensor([1,2,3], device = \"cpu\")\n",
+    "print(tensor, tensor.device)"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cdik9Vw3ZMv0",
+    "outputId": "044a68fd-83a1-409d-8e3b-655142ca0270"
+   },
+   "execution_count": 7,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "stream",
+     "name": "stdout",
+     "text": [
+      "tensor([1, 2, 3]) cpu\n"
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_gpu = tensor.to(device)\n",
+    "tensor_on_gpu"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Zmp835rrZp-z",
+    "outputId": "37fa3413-18a3-47bf-ae51-5b36ff85a3ef"
+   },
+   "execution_count": 8,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "execute_result",
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "execution_count": 8
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_gpu.numpy()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 159
+    },
+    "id": "jhriaa8uZ1yM",
+    "outputId": "bc5a3226-1a12-4fea-8769-a44f21cdc323"
+   },
+   "execution_count": 10,
+   "outputs": [
+    {
+     "output_type": "error",
+     "ename": "TypeError",
+     "evalue": "can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-10-e0c96c7436fd>\u001b[0m in \u001b[0;36m<cell line: 1>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mtensor_on_gpu\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mnumpy\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first."
+     ]
+    }
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "tensor_on_cpu = tensor_on_gpu.cpu().numpy()"
+   ],
+   "metadata": {
+    "id": "LHGXK3GgaOzL"
+   },
+   "execution_count": 12,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "source": [],
+   "metadata": {
+    "id": "j-El4LlCajfq"
+   },
+   "execution_count": null,
+   "outputs": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "\n---\n\n**Отказ от ответственности**:  \nЭтот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.\n"
+   ]
+  }
+ ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/README.md b/translations/ru/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9d0945932
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/README.md
@@ -0,0 +1,175 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b79add6cc71cc7468fa23c9cf42f2327",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:04:41+00:00",
+  "source_file": "README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)  
+[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)  
+[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)  
+[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)  
+[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)  
+
+[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)  
+[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)  
+[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)  
+
+### 🌐 Поддержка нескольких языков
+
+#### Поддерживается через GitHub Action (автоматически и всегда актуально)
+
+[French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](./README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md)  
+
+#### Присоединяйтесь к сообществу
+
+[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://discord.gg/kzRShWzttr)  
+
+# Машинное обучение для начинающих — учебный курс
+
+> 🌍 Путешествуйте по миру, изучая машинное обучение через призму мировых культур 🌍  
+
+Команда Cloud Advocates в Microsoft рада предложить 12-недельный курс, состоящий из 26 уроков, посвященных **машинному обучению**. В этом курсе вы познакомитесь с тем, что иногда называют **классическим машинным обучением**, используя в основном библиотеку Scikit-learn и избегая глубокого обучения, которое рассматривается в нашем курсе [AI for Beginners](https://aka.ms/ai4beginners). Также рекомендуем сочетать эти уроки с нашим курсом ['Data Science for Beginners'](https://aka.ms/ds4beginners).  
+
+Путешествуйте с нами по миру, применяя классические методы к данным из разных уголков планеты. Каждый урок включает в себя тесты до и после занятия, письменные инструкции для выполнения задания, решение, задание и многое другое. Наш проектно-ориентированный подход позволяет вам учиться через практику, что доказано способствует лучшему усвоению новых навыков.  
+
+**✍️ Огромная благодарность авторам**: Джен Лупер, Стивен Хауэлл, Франческа Лаззери, Томоми Имура, Кэсси Бревиу, Дмитрий Сошников, Крис Норинг, Анирбан Мукерджи, Орнелла Алтуньян, Рут Якубу и Эми Бойд  
+
+**🎨 Благодарим наших иллюстраторов**: Томоми Имура, Дасани Мадипалли и Джен Лупер  
+
+**🙏 Особая благодарность 🙏 авторам, рецензентам и контент-участникам из числа Microsoft Student Ambassadors**, в частности Ришиту Дагли, Мухаммаду Сакибу Хану Инану, Рохану Раджу, Александру Петреску, Абхишеку Джайсвалу, Наврин Табассум, Иоану Самуиле и Снигдхе Агарвал  
+
+**🤩 Отдельная благодарность Microsoft Student Ambassadors Эрику Ванджау, Джаслин Сонди и Видуши Гупте за уроки на языке R!**  
+
+# Начало работы
+
+Следуйте этим шагам:  
+1. **Сделайте форк репозитория**: Нажмите кнопку "Fork" в правом верхнем углу этой страницы.  
+2. **Клонируйте репозиторий**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`  
+
+> [Найдите дополнительные ресурсы для этого курса в нашей коллекции Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)  
+
+**[Студенты](https://aka.ms/student-page)**, чтобы использовать этот курс, сделайте форк всего репозитория в свой аккаунт GitHub и выполняйте задания самостоятельно или в группе:  
+
+- Начните с теста перед лекцией.  
+- Прочитайте лекцию и выполните задания, делая паузы и размышляя на каждом этапе проверки знаний.  
+- Постарайтесь создать проекты, понимая уроки, а не просто запуская готовый код; однако этот код доступен в папках `/solution` для каждого проектного урока.  
+- Пройдите тест после лекции.  
+- Выполните задание.  
+- После завершения группы уроков посетите [доску обсуждений](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) и "учитесь вслух", заполняя соответствующую рубрику PAT. PAT — это инструмент оценки прогресса, который вы заполняете для углубления своего обучения. Вы также можете реагировать на другие PAT, чтобы учиться вместе.  
+
+> Для дальнейшего изучения мы рекомендуем пройти эти [модули и учебные пути Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott).  
+
+**Преподаватели**, мы [добавили несколько рекомендаций](for-teachers.md) по использованию этого курса.  
+
+---
+
+## Видеообзоры
+
+Некоторые уроки доступны в формате коротких видео. Вы можете найти их в самих уроках или на [плейлисте ML for Beginners на YouTube-канале Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos), нажав на изображение ниже.  
+
+[![Баннер ML for Beginners](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.ru.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos)  
+
+---
+
+## Знакомьтесь с командой
+
+[![Промо-видео](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)  
+
+**Gif создан** [Мохитом Джайсалом](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)  
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео о проекте и его создателях!  
+
+---
+
+## Педагогический подход
+
+При создании этого курса мы выбрали два педагогических принципа: обеспечение практической **проектной направленности** и включение **частых тестов**. Кроме того, курс имеет общую **тему**, которая придает ему целостность.  
+
+Благодаря тому, что содержание связано с проектами, процесс становится более увлекательным для студентов, а усвоение концепций усиливается. Кроме того, тест перед занятием задает настрой на изучение темы, а второй тест после занятия способствует дальнейшему закреплению материала. Этот курс был разработан как гибкий и увлекательный, его можно проходить полностью или частично. Проекты начинаются с простых и становятся все более сложными к концу 12-недельного цикла. Курс также включает постскриптум о реальных приложениях машинного обучения, который можно использовать как дополнительный материал или основу для обсуждения.  
+
+> Ознакомьтесь с нашими [правилами поведения](CODE_OF_CONDUCT.md), [руководством по внесению изменений](CONTRIBUTING.md) и [руководством по переводу](TRANSLATIONS.md). Мы будем рады вашим конструктивным отзывам!  
+
+## Каждый урок включает
+
+- необязательный скетчноут  
+- необязательное дополнительное видео  
+- видеообзор (только для некоторых уроков)  
+- тест перед лекцией  
+- письменный урок  
+- для проектных уроков — пошаговые инструкции по созданию проекта  
+- проверку знаний  
+- задание  
+- дополнительное чтение  
+- тест после лекции  
+
+> **Примечание о языках**: Эти уроки в основном написаны на Python, но многие из них также доступны на R. Чтобы пройти урок на R, перейдите в папку `/solution` и найдите уроки на R. Они имеют расширение .rmd, которое представляет собой **R Markdown** файл, объединяющий `фрагменты кода` (на R или других языках) и `YAML-заголовок` (определяющий формат вывода, например PDF) в `Markdown-документе`. Это делает его отличным инструментом для работы с данными, так как позволяет объединять код, его результаты и ваши мысли в одном документе. Кроме того, R Markdown можно преобразовать в такие форматы, как PDF, HTML или Word.  
+
+> **Примечание о тестах**: Все тесты находятся в папке [Quiz App](../../quiz-app), всего 52 теста по три вопроса в каждом. Они связаны с уроками, но приложение для тестов можно запустить локально; следуйте инструкциям в папке `quiz-app`, чтобы запустить локально или развернуть в Azure.  
+
+| Номер урока |                             Тема                              |                   Группа уроков                   | Цели обучения                                                                                                                  |                                                              Ссылка на урок                                                               |                        Автор                        |
+| :---------: | :----------------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: |
+|      01     |                Введение в машинное обучение                 |      [Введение](1-Introduction/README.md)        | Изучите основные концепции машинного обучения                                                                                 |                                             [Урок](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)                                              |                       Мухаммад                     |
+|      02     |                История машинного обучения                   |      [Введение](1-Introduction/README.md)        | Узнайте историю этой области                                                                                                  |                                            [Урок](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)                                             |                     Джен и Эми                     |
+|      03     |                 Справедливость в машинном обучении          |      [Введение](1-Introduction/README.md)        | Какие философские вопросы о справедливости должны учитывать студенты при создании и применении моделей машинного обучения?    |                                              [Урок](1-Introduction/3-fairness/README.md)                                               |                        Томоми                       |
+|      04     |                Методы машинного обучения                    |      [Введение](1-Introduction/README.md)        | Какие методы используют исследователи для создания моделей машинного обучения?                                               |                                          [Урок](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md)                                           |                    Крис и Джен                     |  
+|      05       |                   Введение в регрессию                        |        [Regression](2-Regression/README.md)         | Начало работы с Python и Scikit-learn для моделей регрессии                                                                     |         
+<ul><li>[Python](2-Regression/1-Tools/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)</li></ul>         |      <ul><li>Джен</li><li>Эрик Ванжау</li></ul>       |
+|      06       |                Цены на тыквы в Северной Америке 🎃            |        [Regression](2-Regression/README.md)         | Визуализация и очистка данных для подготовки к машинному обучению                                                              |          <ul><li>[Python](2-Regression/2-Data/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)</li></ul>          |      <ul><li>Джен</li><li>Эрик Ванжау</li></ul>       |
+|      07       |                Цены на тыквы в Северной Америке 🎃            |        [Regression](2-Regression/README.md)         | Построение линейных и полиномиальных моделей регрессии                                                                         |        <ul><li>[Python](2-Regression/3-Linear/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)</li></ul>        |      <ul><li>Джен и Дмитрий</li><li>Эрик Ванжау</li></ul>       |
+|      08       |                Цены на тыквы в Северной Америке 🎃            |        [Regression](2-Regression/README.md)         | Построение модели логистической регрессии                                                                                      |     <ul><li>[Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) </li><li>[R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)</li></ul>      |      <ul><li>Джен</li><li>Эрик Ванжау</li></ul>       |
+|      09       |                          Веб-приложение 🔌                    |           [Web App](3-Web-App/README.md)            | Создание веб-приложения для использования обученной модели                                                                      |                                                 [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md)                                                  |                         Джен                          |
+|      10       |                 Введение в классификацию                     |    [Classification](4-Classification/README.md)     | Очистка, подготовка и визуализация данных; введение в классификацию                                                            | <ul><li> [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) </li><li>[R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)  | <ul><li>Джен и Кэсси</li><li>Эрик Ванжау</li></ul> |
+|      11       |             Вкусные азиатские и индийские блюда 🍜            |    [Classification](4-Classification/README.md)     | Введение в классификаторы                                                                                                      | <ul><li> [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | <ul><li>Джен и Кэсси</li><li>Эрик Ванжау</li></ul> |
+|      12       |             Вкусные азиатские и индийские блюда 🍜            |    [Classification](4-Classification/README.md)     | Дополнительные классификаторы                                                                                                  | <ul><li> [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | <ul><li>Джен и Кэсси</li><li>Эрик Ванжау</li></ul> |
+|      13       |             Вкусные азиатские и индийские блюда 🍜            |    [Classification](4-Classification/README.md)     | Создание веб-приложения-рекомендателя с использованием модели                                                                  |                                              [Python](4-Classification/4-Applied/README.md)                                              |                         Джен                          |
+|      14       |                   Введение в кластеризацию                   |        [Clustering](5-Clustering/README.md)         | Очистка, подготовка и визуализация данных; введение в кластеризацию                                                            |         <ul><li> [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html)         |      <ul><li>Джен</li><li>Эрик Ванжау</li></ul>       |
+|      15       |              Исследование музыкальных вкусов Нигерии 🎧       |        [Clustering](5-Clustering/README.md)         | Изучение метода кластеризации K-Means                                                                                          |           <ul><li> [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html)           |      <ul><li>Джен</li><li>Эрик Ванжау</li></ul>       |
+|      16       |        Введение в обработку естественного языка ☕️          |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Изучение основ обработки естественного языка (NLP) через создание простого бота                                                |                                             [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md)                                              |                       Стивен                         |
+|      17       |                      Основные задачи NLP ☕️                  |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Углубление знаний в NLP через изучение основных задач, связанных с языковыми структурами                                       |                                                    [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md)                                                     |                       Стивен                         |
+|      18       |             Перевод и анализ настроений ♥️                   |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Перевод и анализ настроений с использованием текстов Джейн Остин                                                               |                                            [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md)                                             |                       Стивен                         |
+|      19       |                  Романтические отели Европы ♥️               |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Анализ настроений на основе отзывов об отелях (часть 1)                                                                        |                                               [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md)                                                |                       Стивен                         |
+|      20       |                  Романтические отели Европы ♥️               |   [Natural language processing](6-NLP/README.md)    | Анализ настроений на основе отзывов об отелях (часть 2)                                                                        |                                               [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md)                                                |                       Стивен                         |
+|      21       |            Введение в прогнозирование временных рядов        |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | Введение в прогнозирование временных рядов                                                                                     |                                             [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)                                              |                      Франческа                       |
+|      22       | ⚡️ Использование электроэнергии в мире ⚡️ - прогнозирование с ARIMA |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | Прогнозирование временных рядов с использованием ARIMA                                                                         |                                                 [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md)                                                 |                      Франческа                       |
+|      23       |  ⚡️ Использование электроэнергии в мире ⚡️ - прогнозирование с SVR  |        [Time series](7-TimeSeries/README.md)        | Прогнозирование временных рядов с использованием метода опорных векторов (SVR)                                                |                                                  [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md)                                                  |                       Анирбан                        |
+|      24       |             Введение в обучение с подкреплением              | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Введение в обучение с подкреплением с использованием Q-Learning                                                                |                                             [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)                                              |                        Дмитрий                        |
+|      25       |                 Помогите Петру избежать волка! 🐺            | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Использование Gym для обучения с подкреплением                                                                                 |                                                [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md)                                                 |                        Дмитрий                        |
+|  Postscript   |            Реальные сценарии и приложения ML                 |      [ML in the Wild](9-Real-World/README.md)       | Интересные и показательные примеры реального применения классического машинного обучения                                       |                                             [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md)                                              |                         Команда                      |
+|  Postscript   |            Отладка моделей ML с использованием панели RAI    |      [ML in the Wild](9-Real-World/README.md)       | Отладка моделей машинного обучения с использованием компонентов панели Responsible AI                                          |                                             [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md)                                       |                         Рут Якубу                    |
+
+> [найдите все дополнительные ресурсы для этого курса в нашей коллекции Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
+
+## Оффлайн-доступ
+
+Вы можете использовать эту документацию оффлайн с помощью [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Сделайте форк этого репозитория, [установите Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) на вашем локальном компьютере, а затем в корневой папке репозитория выполните команду `docsify serve`. Веб-сайт будет доступен на порту 3000 по адресу: `localhost:3000`.
+
+## PDF-файлы
+
+PDF-версию учебного плана с ссылками можно найти [здесь](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
+
+## 🎒 Другие курсы 
+
+Наша команда создает и другие курсы! Ознакомьтесь с:
+
+- [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners)
+- [Generative AI for Beginners .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
+- [Generative AI with JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
+- [Generative AI with Java](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java)
+- [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners)
+- [Data Science for Beginners](https://aka.ms/datascience-beginners)
+- [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners)
+- [Cybersecurity for Beginners](https://github.com/microsoft/Security-101) 
+- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners)
+- [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners)
+- [XR Development for Beginners](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
+- [Mastering GitHub Copilot for Paired Programming](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming)
+- [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
+- [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/SECURITY.md b/translations/ru/SECURITY.md
new file mode 100644
index 000000000..e18590d9f
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/SECURITY.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "5e1b8da31aae9cca3d53ad243fa3365a",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:10:44+00:00",
+  "source_file": "SECURITY.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+## Безопасность
+
+Microsoft уделяет большое внимание безопасности своих программных продуктов и услуг, включая все репозитории исходного кода, управляемые через наши организации на GitHub, такие как [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin) и [наши организации на GitHub](https://opensource.microsoft.com/).
+
+Если вы считаете, что обнаружили уязвимость безопасности в любом репозитории, принадлежащем Microsoft, которая соответствует [определению уязвимости безопасности Microsoft](https://docs.microsoft.com/previous-versions/tn-archive/cc751383(v=technet.10)?WT.mc_id=academic-77952-leestott), пожалуйста, сообщите нам об этом, как описано ниже.
+
+## Сообщение о проблемах безопасности
+
+**Пожалуйста, не сообщайте об уязвимостях безопасности через публичные проблемы на GitHub.**
+
+Вместо этого сообщите о них в Центр реагирования на угрозы безопасности Microsoft (MSRC) по адресу [https://msrc.microsoft.com/create-report](https://msrc.microsoft.com/create-report).
+
+Если вы предпочитаете отправить сообщение без входа в систему, отправьте письмо на [secure@microsoft.com](mailto:secure@microsoft.com). Если возможно, зашифруйте ваше сообщение с помощью нашего PGP-ключа; его можно скачать на странице [PGP-ключ Центра реагирования на угрозы безопасности Microsoft](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/pgp-key-msrc).
+
+Вы должны получить ответ в течение 24 часов. Если по какой-то причине вы его не получили, пожалуйста, отправьте повторное письмо, чтобы убедиться, что мы получили ваше первоначальное сообщение. Дополнительную информацию можно найти на [microsoft.com/msrc](https://www.microsoft.com/msrc).
+
+Пожалуйста, включите запрашиваемую информацию, указанную ниже (насколько это возможно), чтобы помочь нам лучше понять природу и масштаб возможной проблемы:
+
+  * Тип проблемы (например, переполнение буфера, SQL-инъекция, межсайтовый скриптинг и т.д.)
+  * Полные пути к исходным файлам, связанным с проявлением проблемы
+  * Местоположение затронутого исходного кода (тег/ветка/коммит или прямой URL)
+  * Любая специальная конфигурация, необходимая для воспроизведения проблемы
+  * Пошаговые инструкции для воспроизведения проблемы
+  * Код доказательства концепции или эксплойт (если возможно)
+  * Влияние проблемы, включая то, как злоумышленник может использовать эту проблему
+
+Эта информация поможет нам быстрее обработать ваш отчет.
+
+Если вы сообщаете об уязвимости в рамках программы вознаграждения за ошибки, более полные отчеты могут привести к более высокому вознаграждению. Пожалуйста, посетите страницу [Программы вознаграждения за ошибки Microsoft](https://microsoft.com/msrc/bounty) для получения дополнительной информации о наших активных программах.
+
+## Предпочтительные языки
+
+Мы предпочитаем, чтобы вся коммуникация велась на английском языке.
+
+## Политика
+
+Microsoft придерживается принципа [Координированного раскрытия уязвимостей](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/cvd).
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/SUPPORT.md b/translations/ru/SUPPORT.md
new file mode 100644
index 000000000..14efdf926
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/SUPPORT.md
@@ -0,0 +1,26 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "872be8bc1b93ef1dd9ac3d6e8f99f6ab",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:09:34+00:00",
+  "source_file": "SUPPORT.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Поддержка
+## Как сообщить о проблемах и получить помощь  
+
+Этот проект использует GitHub Issues для отслеживания ошибок и запросов на новые функции. Пожалуйста, проверьте существующие 
+записи перед созданием новых, чтобы избежать дублирования. Для новых записей создайте новую проблему, описав вашу ошибку или 
+запрос на функцию.
+
+Если вам нужна помощь или у вас есть вопросы по использованию этого проекта, создайте запись.
+
+## Политика поддержки Microsoft  
+
+Поддержка этого репозитория ограничивается перечисленными выше ресурсами.
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/docs/_sidebar.md b/translations/ru/docs/_sidebar.md
new file mode 100644
index 000000000..bb12ac531
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/docs/_sidebar.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "68dd06c685f6ce840e0acfa313352e7c",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:08:18+00:00",
+  "source_file": "docs/_sidebar.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+- Введение
+  - [Введение в машинное обучение](../1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)
+  - [История машинного обучения](../1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)
+  - [Машинное обучение и справедливость](../1-Introduction/3-fairness/README.md)
+  - [Методы машинного обучения](../1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md)
+
+- Регрессия
+  - [Инструменты профессии](../2-Regression/1-Tools/README.md)
+  - [Данные](../2-Regression/2-Data/README.md)
+  - [Линейная регрессия](../2-Regression/3-Linear/README.md)
+  - [Логистическая регрессия](../2-Regression/4-Logistic/README.md)
+
+- Создание веб-приложения
+  - [Веб-приложение](../3-Web-App/1-Web-App/README.md)
+
+- Классификация
+  - [Введение в классификацию](../4-Classification/1-Introduction/README.md)
+  - [Классификаторы 1](../4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)
+  - [Классификаторы 2](../4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)
+  - [Прикладное машинное обучение](../4-Classification/4-Applied/README.md)
+
+- Кластеризация
+  - [Визуализация данных](../5-Clustering/1-Visualize/README.md)
+  - [K-Means](../5-Clustering/2-K-Means/README.md)
+
+- Обработка естественного языка (NLP)
+  - [Введение в NLP](../6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md)
+  - [Задачи NLP](../6-NLP/2-Tasks/README.md)
+  - [Перевод и анализ тональности](../6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md)
+  - [Отзывы о гостиницах 1](../6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md)
+  - [Отзывы о гостиницах 2](../6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md)
+
+- Прогнозирование временных рядов
+  - [Введение в прогнозирование временных рядов](../7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)
+  - [ARIMA](../7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md)
+  - [SVR](../7-TimeSeries/3-SVR/README.md)
+
+- Обучение с подкреплением
+  - [Q-Learning](../8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)
+  - [Gym](../8-Reinforcement/2-Gym/README.md)
+
+- Машинное обучение в реальном мире
+  - [Приложения](../9-Real-World/1-Applications/README.md)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/for-teachers.md b/translations/ru/for-teachers.md
new file mode 100644
index 000000000..7eb96d7a2
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/for-teachers.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "b37de02054fa6c0438ede6fabe1fdfb8",
+  "translation_date": "2025-08-29T20:11:41+00:00",
+  "source_file": "for-teachers.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+## Для преподавателей
+
+Хотите использовать эту учебную программу в своем классе? Пожалуйста, не стесняйтесь!
+
+На самом деле, вы можете использовать ее прямо в GitHub, воспользовавшись GitHub Classroom.
+
+Для этого сделайте форк этого репозитория. Вам нужно будет создать отдельный репозиторий для каждого урока, поэтому необходимо извлечь каждую папку в отдельный репозиторий. Таким образом, [GitHub Classroom](https://classroom.github.com/classrooms) сможет обрабатывать каждый урок отдельно.
+
+Эти [полные инструкции](https://github.blog/2020-03-18-set-up-your-digital-classroom-with-github-classroom/) помогут вам понять, как настроить ваш класс.
+
+## Использование репозитория как есть
+
+Если вы хотите использовать этот репозиторий в его текущем виде, без использования GitHub Classroom, это тоже возможно. Вам нужно будет сообщить своим студентам, над каким уроком работать вместе.
+
+В онлайн-формате (Zoom, Teams или другой) вы можете организовать комнаты для обсуждений, чтобы студенты могли проходить викторины, а также наставлять их, чтобы подготовить к обучению. Затем пригласите студентов пройти викторины и отправить свои ответы в виде 'issues' в определенное время. То же самое можно сделать с заданиями, если вы хотите, чтобы студенты работали совместно и открыто.
+
+Если вы предпочитаете более приватный формат, попросите студентов сделать форк учебной программы, урок за уроком, в свои собственные приватные репозитории на GitHub и предоставить вам доступ. Затем они смогут проходить викторины и выполнять задания приватно, отправляя их вам через issues в вашем репозитории для класса.
+
+Существует множество способов организовать работу в онлайн-классе. Пожалуйста, сообщите нам, какой формат лучше всего подходит для вас!
+
+## Пожалуйста, поделитесь своими мыслями!
+
+Мы хотим, чтобы эта учебная программа была полезной для вас и ваших студентов. Пожалуйста, оставьте нам [обратную связь](https://forms.microsoft.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=v4j5cvGGr0GRqy180BHbR2humCsRZhxNuI79cm6n0hRUQzRVVU9VVlU5UlFLWTRLWlkyQUxORTg5WS4u).
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/quiz-app/README.md b/translations/ru/quiz-app/README.md
new file mode 100644
index 000000000..9821f8567
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/quiz-app/README.md
@@ -0,0 +1,127 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "6d130dffca5db70d7e615f926cb1ad4c",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:38:39+00:00",
+  "source_file": "quiz-app/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+# Викторины
+
+Эти викторины предназначены для предварительного и итогового тестирования в рамках учебной программы по машинному обучению: https://aka.ms/ml-beginners
+
+## Настройка проекта
+
+```
+npm install
+```
+
+### Компиляция и горячая перезагрузка для разработки
+
+```
+npm run serve
+```
+
+### Компиляция и минимизация для продакшена
+
+```
+npm run build
+```
+
+### Линтинг и исправление файлов
+
+```
+npm run lint
+```
+
+### Настройка конфигурации
+
+См. [Справочник по конфигурации](https://cli.vuejs.org/config/).
+
+Благодарности: Спасибо за оригинальную версию этого приложения для викторин: https://github.com/arpan45/simple-quiz-vue
+
+## Развертывание в Azure
+
+Вот пошаговое руководство, которое поможет вам начать:
+
+1. Форкните репозиторий на GitHub  
+Убедитесь, что код вашего статического веб-приложения находится в вашем репозитории на GitHub. Форкните этот репозиторий.
+
+2. Создайте статическое веб-приложение в Azure  
+- Создайте [аккаунт Azure](http://azure.microsoft.com)  
+- Перейдите в [портал Azure](https://portal.azure.com)  
+- Нажмите «Создать ресурс» и найдите «Static Web App».  
+- Нажмите «Создать».
+
+3. Настройте статическое веб-приложение  
+- Основные параметры:  
+  - Подписка: Выберите вашу подписку Azure.  
+  - Группа ресурсов: Создайте новую группу ресурсов или используйте существующую.  
+  - Имя: Укажите имя для вашего статического веб-приложения.  
+  - Регион: Выберите регион, ближайший к вашим пользователям.
+
+- #### Детали развертывания:  
+  - Источник: Выберите «GitHub».  
+  - Аккаунт GitHub: Авторизуйте Azure для доступа к вашему аккаунту GitHub.  
+  - Организация: Выберите вашу организацию на GitHub.  
+  - Репозиторий: Выберите репозиторий, содержащий ваше статическое веб-приложение.  
+  - Ветка: Выберите ветку, из которой будет выполняться развертывание.
+
+- #### Детали сборки:  
+  - Пресеты сборки: Выберите фреймворк, на котором построено ваше приложение (например, React, Angular, Vue и т.д.).  
+  - Расположение приложения: Укажите папку, содержащую код вашего приложения (например, /, если оно находится в корне).  
+  - Расположение API: Если у вас есть API, укажите его расположение (опционально).  
+  - Расположение вывода: Укажите папку, где генерируется результат сборки (например, build или dist).
+
+4. Проверьте и создайте  
+Проверьте настройки и нажмите «Создать». Azure настроит необходимые ресурсы и создаст файл рабочего процесса GitHub Actions в вашем репозитории.
+
+5. Рабочий процесс GitHub Actions  
+Azure автоматически создаст файл рабочего процесса GitHub Actions в вашем репозитории (.github/workflows/azure-static-web-apps-<name>.yml). Этот рабочий процесс будет обрабатывать процесс сборки и развертывания.
+
+6. Мониторинг развертывания  
+Перейдите на вкладку «Actions» в вашем репозитории на GitHub.  
+Вы должны увидеть запущенный рабочий процесс. Этот процесс соберет и развернет ваше статическое веб-приложение в Azure.  
+После завершения рабочего процесса ваше приложение будет доступно по предоставленному URL-адресу Azure.
+
+### Пример файла рабочего процесса
+
+Вот пример того, как может выглядеть файл рабочего процесса GitHub Actions:  
+name: Azure Static Web Apps CI/CD  
+```
+on:
+  push:
+    branches:
+      - main
+  pull_request:
+    types: [opened, synchronize, reopened, closed]
+    branches:
+      - main
+
+jobs:
+  build_and_deploy_job:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    name: Build and Deploy Job
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v2
+      - name: Build And Deploy
+        id: builddeploy
+        uses: Azure/static-web-apps-deploy@v1
+        with:
+          azure_static_web_apps_api_token: ${{ secrets.AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN }}
+          repo_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          action: "upload"
+          app_location: "/quiz-app" # App source code path
+          api_location: ""API source code path optional
+          output_location: "dist" #Built app content directory - optional
+```
+
+### Дополнительные ресурсы  
+- [Документация по статическим веб-приложениям Azure](https://learn.microsoft.com/azure/static-web-apps/getting-started)  
+- [Документация по GitHub Actions](https://docs.github.com/actions/use-cases-and-examples/deploying/deploying-to-azure-static-web-app)  
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/sketchnotes/LICENSE.md b/translations/ru/sketchnotes/LICENSE.md
new file mode 100644
index 000000000..b52546823
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/sketchnotes/LICENSE.md
@@ -0,0 +1,108 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "fba3b94d88bfb9b81369b869a1e9a20f",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:57:05+00:00",
+  "source_file": "sketchnotes/LICENSE.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+Права, то этот раздел применяется к Вашему использованию базы данных:
+
+  a. для избежания сомнений, Раздел 2(a)(1) предоставляет Вам право извлекать, повторно использовать, воспроизводить и распространять весь или значительную часть содержимого базы данных;
+
+  b. если Вы включаете весь или значительную часть содержимого базы данных в базу данных, в которой у Вас есть права Sui Generis Database Rights, то база данных, в которую включено содержимое, должна быть лицензирована на тех же условиях, что и эта Публичная Лицензия;
+
+  c. Вы не можете предлагать или накладывать дополнительные или отличные условия, или применять Эффективные Технологические Меры к базе данных, которые ограничивают использование прав, предоставленных по этой Публичной Лицензии.
+
+Раздел 5 -- Отказ от гарантий и ограничение ответственности.
+
+  a. Если не указано иное, Лицензиар предоставляет Лицензированный Материал на условиях "как есть" и "как доступно", без каких-либо гарантий, явных или подразумеваемых, включая, но не ограничиваясь, гарантии товарной пригодности, пригодности для определенной цели, отсутствия нарушений прав, или что Лицензированный Материал не содержит ошибок или дефектов, явных или скрытых. В той мере, в которой это возможно, Лицензиар отказывается от любых гарантий.
+
+  b. В максимальной степени, разрешенной применимым законодательством, ни Лицензиар, ни кто-либо, предоставляющий права по этой Публичной Лицензии, не несет ответственности перед Вами за любые убытки, прямые или косвенные, возникающие в связи с этой Публичной Лицензией или использованием Лицензированного Материала, даже если Лицензиар был уведомлен о возможности таких убытков.
+
+  c. Отказ от гарантий и ограничение ответственности, изложенные в этом Разделе 5, не уменьшают или ограничивают любые отказ от гарантий или ограничение ответственности, которые могут быть предусмотрены применимым законодательством.
+
+Раздел 6 -- Срок действия и прекращение.
+
+  a. Срок действия этой Публичной Лицензии начинается с момента, когда Вы принимаете Лицензированные Права, и продолжается до тех пор, пока не истечет срок действия авторских прав и аналогичных прав на Лицензированный Материал. Однако если Вы нарушаете условия этой Публичной Лицензии, Ваши права по этой Публичной Лицензии автоматически прекращаются.
+
+  b. Если Ваши права по этой Публичной Лицензии были прекращены, они могут быть восстановлены:
+
+       1. автоматически, если нарушение устранено в течение 30 дней с момента его обнаружения; или
+
+       2. по явному разрешению Лицензиара.
+
+  c. Прекращение этой Публичной Лицензии не прекращает права лиц, которые получили Лицензированный Материал или Адаптированный Материал от Вас при условии, что эти лица продолжают соблюдать условия этой Публичной Лицензии.
+
+  d. Разделы 1, 5, 6, 7 и 8 остаются в силе после прекращения действия этой Публичной Лицензии.
+
+Раздел 7 -- Прочие условия.
+
+  a. Лицензиар не обязан соблюдать или выполнять условия этой Публичной Лицензии. Лицензиар может предложить Лицензированный Материал на других условиях или прекратить распространение Лицензированного Материала в любое время; однако это не отменяет этой Публичной Лицензии (или любой другой лицензии, которая была предоставлена) и она продолжает действовать.
+
+  b. Если какая-либо часть этой Публичной Лицензии будет признана недействительной или не имеющей юридической силы, оставшаяся часть будет продолжать действовать. Недействительная или не имеющая юридической силы часть будет заменена действительной и имеющей юридическую силу частью, которая максимально приближена к цели недействительной или не имеющей юридической силы части.
+
+  c. Ничто в этой Публичной Лицензии не отменяет, ограничивает или уменьшает любые исключения или ограничения авторских прав или аналогичных прав, которые могут быть применимы к Вашему использованию Лицензированного Материала.
+
+Раздел 8 -- Интерпретация.
+
+  a. Для целей этой Публичной Лицензии слова "включая", "включает" и "включить" означают "включая, но не ограничиваясь".
+
+  b. Эта Публичная Лицензия не должна интерпретироваться как ограничивающая права, которые могут быть предоставлены Вам по применимому законодательству.
+Права, затем база данных, в которой у вас есть права sui generis на базу данных (но не на её отдельное содержимое), считается адаптированным материалом, 
+
+включая для целей Раздела 3(b); и  
+c. Вы должны соблюдать условия Раздела 3(a), если вы распространяете всю или значительную часть содержимого базы данных.  
+
+Для устранения сомнений, этот Раздел 4 дополняет, но не заменяет ваши обязательства по настоящей Публичной лицензии, если Лицензированные права включают другие авторские права и аналогичные права.  
+
+### Раздел 5 — Отказ от гарантий и ограничение ответственности.  
+
+a. ЕСЛИ ИНОЕ НЕ ПРЕДУСМОТРЕНО ЛИЦЕНЗИАРОМ ОТДЕЛЬНО, В МАКСИМАЛЬНО ВОЗМОЖНОЙ СТЕПЕНИ ЛИЦЕНЗИАР ПРЕДОСТАВЛЯЕТ ЛИЦЕНЗИРОВАННЫЙ МАТЕРИАЛ «КАК ЕСТЬ» И «ПО МЕРЕ НАЛИЧИЯ» И НЕ ДАЁТ НИКАКИХ ЗАЯВЛЕНИЙ ИЛИ ГАРАНТИЙ ЛЮБОГО РОДА ОТНОСИТЕЛЬНО ЛИЦЕНЗИРОВАННОГО МАТЕРИАЛА, ЯВНЫХ, ПОДРАЗУМЕВАЕМЫХ, УСТАНОВЛЕННЫХ ЗАКОНОМ ИЛИ ИНЫХ. ЭТО ВКЛЮЧАЕТ, НО НЕ ОГРАНИЧИВАЕТСЯ, ГАРАНТИЯМИ ПРАВА СОБСТВЕННОСТИ, КОММЕРЧЕСКОЙ ПРИГОДНОСТИ, ПРИГОДНОСТИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЁННОЙ ЦЕЛИ, ОТСУТСТВИЯ НАРУШЕНИЙ, ОТСУТСТВИЯ СКРЫТЫХ ИЛИ ИНЫХ ДЕФЕКТОВ, ТОЧНОСТИ ИЛИ НАЛИЧИЯ ИЛИ ОТСУТСТВИЯ ОШИБОК, НЕЗАВИСИМО ОТ ТОГО, ИЗВЕСТНЫ ОНИ ИЛИ МОГУТ БЫТЬ ОБНАРУЖЕНЫ. ЕСЛИ ОТКАЗ ОТ ГАРАНТИЙ НЕ ДОПУСКАЕТСЯ ПОЛНОСТЬЮ ИЛИ ЧАСТИЧНО, ЭТОТ ОТКАЗ МОЖЕТ НЕ ПРИМЕНЯТЬСЯ К ВАМ.  
+
+b. В МАКСИМАЛЬНО ВОЗМОЖНОЙ СТЕПЕНИ ЛИЦЕНЗИАР НИ ПРИ КАКИХ ОБСТОЯТЕЛЬСТВАХ НЕ НЕСЁТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ ПЕРЕД ВАМИ ПО ЛЮБОЙ ПРАВОВОЙ ТЕОРИИ (ВКЛЮЧАЯ, НО НЕ ОГРАНИЧИВАЯСЬ, ХАЛАТНОСТЬЮ) ИЛИ ИНЫМ ОБРАЗОМ ЗА ЛЮБЫЕ ПРЯМЫЕ, ОСОБЫЕ, КОСВЕННЫЕ, СЛУЧАЙНЫЕ, ПОСЛЕДУЮЩИЕ, ШТРАФНЫЕ, ПРИМЕРНЫЕ ИЛИ ИНЫЕ УБЫТКИ, РАСХОДЫ, ЗАТРАТЫ ИЛИ УЩЕРБ, ВОЗНИКАЮЩИЕ В СВЯЗИ С НАСТОЯЩЕЙ ПУБЛИЧНОЙ ЛИЦЕНЗИЕЙ ИЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛИЦЕНЗИРОВАННОГО МАТЕРИАЛА, ДАЖЕ ЕСЛИ ЛИЦЕНЗИАР БЫЛ УВЕДОМЛЁН О ВОЗМОЖНОСТИ ТАКИХ УБЫТКОВ, РАСХОДОВ, ЗАТРАТ ИЛИ УЩЕРБА. ЕСЛИ ОГРАНИЧЕНИЕ ОТВЕТСТВЕННОСТИ НЕ ДОПУСКАЕТСЯ ПОЛНОСТЬЮ ИЛИ ЧАСТИЧНО, ЭТО ОГРАНИЧЕНИЕ МОЖЕТ НЕ ПРИМЕНЯТЬСЯ К ВАМ.  
+
+c. Отказ от гарантий и ограничение ответственности, указанные выше, должны толковаться таким образом, чтобы, в максимально возможной степени, наиболее точно соответствовать абсолютному отказу от всех гарантий и отказу от любой ответственности.  
+
+### Раздел 6 — Срок действия и прекращение.  
+
+a. Настоящая Публичная лицензия действует в течение срока действия авторских прав и аналогичных прав, лицензированных здесь. Однако, если вы нарушаете условия настоящей Публичной лицензии, ваши права по ней автоматически прекращаются.  
+
+b. Если ваше право на использование Лицензированного материала было прекращено в соответствии с Разделом 6(a), оно восстанавливается:  
+
+1. автоматически с даты устранения нарушения, при условии, что оно устранено в течение 30 дней с момента вашего обнаружения нарушения; или  
+2. по явному восстановлению со стороны Лицензиара.  
+
+Для устранения сомнений, этот Раздел 6(b) не влияет на право Лицензиара требовать возмещения за ваши нарушения настоящей Публичной лицензии.  
+
+c. Для устранения сомнений, Лицензиар также может предлагать Лицензированный материал на иных условиях или прекратить его распространение в любое время; однако это не прекращает действие настоящей Публичной лицензии.  
+
+d. Разделы 1, 5, 6, 7 и 8 остаются в силе после прекращения действия настоящей Публичной лицензии.  
+
+### Раздел 7 — Прочие условия.  
+
+a. Лицензиар не связан никакими дополнительными или отличными условиями, переданными вами, если они не были явно согласованы.  
+
+b. Любые договорённости, соглашения или договоры относительно Лицензированного материала, не указанные здесь, являются отдельными и независимыми от условий настоящей Публичной лицензии.  
+
+### Раздел 8 — Толкование.  
+
+a. Для устранения сомнений, настоящая Публичная лицензия не ограничивает, не сокращает, не накладывает условий или ограничений на любое использование Лицензированного материала, которое может быть законно осуществлено без разрешения в рамках настоящей Публичной лицензии.  
+
+b. В максимально возможной степени, если какое-либо положение настоящей Публичной лицензии признаётся неисполнимым, оно автоматически реформируется в минимально необходимой степени, чтобы сделать его исполнимым. Если положение не может быть реформировано, оно исключается из настоящей Публичной лицензии без ущерба для исполнимости остальных условий.  
+
+c. Ни одно из условий настоящей Публичной лицензии не будет считаться отменённым, и ни одно несоблюдение не будет считаться согласованным, если это явно не согласовано Лицензиаром.  
+
+d. Ничто в настоящей Публичной лицензии не ограничивает и не может быть истолковано как ограничение или отказ от каких-либо привилегий и иммунитетов, которые применяются к Лицензиару или вам, включая защиту от юридических процессов любой юрисдикции или органа.  
+
+=======================================================================  
+
+Creative Commons не является стороной своих публичных лицензий. Тем не менее, Creative Commons может выбрать применение одной из своих публичных лицензий к материалу, который оно публикует, и в таких случаях будет считаться «Лицензиаром». Текст публичных лицензий Creative Commons посвящён общественному достоянию в рамках CC0 Public Domain Dedication. За исключением ограниченной цели указания на то, что материал распространяется по публичной лицензии Creative Commons или иным образом разрешённым политиками Creative Commons, опубликованными на creativecommons.org/policies, Creative Commons не разрешает использование товарного знака «Creative Commons» или любого другого товарного знака или логотипа Creative Commons без предварительного письменного согласия, включая, но не ограничиваясь, в связи с любыми несанкционированными изменениями любых своих публичных лицензий или любых других договорённостей, соглашений или договоров, касающихся использования лицензированного материала. Для устранения сомнений, этот абзац не является частью публичных лицензий.  
+
+Creative Commons можно связаться через сайт creativecommons.org.  
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file
diff --git a/translations/ru/sketchnotes/README.md b/translations/ru/sketchnotes/README.md
new file mode 100644
index 000000000..44ba80aab
--- /dev/null
+++ b/translations/ru/sketchnotes/README.md
@@ -0,0 +1,21 @@
+<!--
+CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
+{
+  "original_hash": "a88d5918c1b9da69a40d917a0840c497",
+  "translation_date": "2025-08-29T21:54:44+00:00",
+  "source_file": "sketchnotes/README.md",
+  "language_code": "ru"
+}
+-->
+Все скетчноты учебной программы можно скачать здесь.
+
+🖨 Для печати в высоком разрешении версии в формате TIFF доступны в [этом репозитории](https://github.com/girliemac/a-picture-is-worth-a-1000-words/tree/main/ml/tiff).
+
+🎨 Создано: [Томоми Имура](https://github.com/girliemac) (Twitter: [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac))
+
+[![CC BY-SA 4.0](https://img.shields.io/badge/License-CC%20BY--SA%204.0-lightgrey.svg)](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
+
+---
+
+**Отказ от ответственности**:  
+Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.
\ No newline at end of file